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【资讯】从自然语言到机器人执行：欢迎迈入智能制造业的未来
本文聚焦边缘基础模型与 AI 智能体赋能智能制造，介绍瑞士 Forgis 联合高通、Arduino 落地工业语音控机械臂方案。依托搭载高通跃龙 QRB2210 的 UNO Q 开发板，本地完成语音转指令、视觉识别与运动规划，识别延迟仅 20ms，无需云端。该方案降低操作门槛、减少失误，保障厂区数据不外流，依托开放 Arduino 生态简化部署，预示物理 AI 将深度革新工业人机交互。
Qualcomm 机器人 UNO Q时间：2026-07-24 10:03:20来源：CSDN 资讯
【资讯】GenieX开发者预览版：仅需几行代码，即可在高通平台上运行生成式AI
GenieX是一款开源运行时，仅需几行代码即可在高通设备上运行生成式AI模型 – 它由Nexa AI团队打造，该团队于今年早些时候通过收购加入高通。本文将详解开发者预览版中包含的内容，以及如何在Windows、Android和Linux系统上运行模型。今年早些时候，高通收购了Nexa AI，如今Nexa团队推出了这款产品，为高通预优化 AI 模型库生态系统实现了重大更新，原有NexaSDK用户可无缝继续使用。我们正式推出GenieX – 这是在各种高通设备上运行任意生成式AI的最简便方式，目前已在GitHub上提供了开发者预览版。
Qualcomm GenieX 生成式AI时间：2026-07-23 10:29:05来源：CSDN 资讯
【博客】骁龙X2 Elite端侧大模型部署实战(2): 异构加速推理与流式性能极致优化
在上一篇文章中，我们深入探讨了大模型的量化压缩技术，通过INT8/INT4量化实现了模型体积的大幅缩减和推理速度的显著提升。然而，要在骁龙X2 Elite平台上实现极致的端侧大模型体验，仅靠模型侧的优化是不够的，还需要系统级的深度优化。骁龙X2 Elite Extreme（SC8480XP）拥有18核Oryon CPU、Adreno GPU和 85+ TOPS Hexagon NPU三大计算引擎。如何充分发挥异构计算的优势，实现NPU、CPU甚至GPU的协同推理，是突破单引擎性能瓶颈的关键。
Qualcomm X2 Elite 异构计算 模型部署时间：2026-07-23 09:15:35来源：CSDN 博客
【博客】骁龙X2 Elite端侧大模型部署实战(1): 模型量化压缩与精度无损迁移
本文详细介绍了量化的理论基础、技术选型、校准数据构建、精度验证方法，并提供了完整的QNN SDK量化实战代码。掌握这些技术，开发者可以在X2 Elite平台上高效部署高质量的端侧大模型应用
Qualcomm X2 Elite 模型量化时间：2026-07-22 09:17:59来源：CSDN 博客
【博客】FastRPC实战(2): 与SMCInvoke的IPC机制对比
近期在做Qwen本地模型部署时，系统性地接触到FastRPC——AP用户态进程经Glink调用Hexagon CDSP上QNN/HTTP推理的那条路径。两条栈在代码形态上惊人相似（IDL、Stub/Skel、共享内存、内核驱动gatekeeper），却服务完全不同的边界；把已有TZ侧经验与新的DSP offload经验放在一起对照着学习是本文的初衷。文中涉及高通跃龙IQ-9100类设备的数据均引自本项目诊断报告与官方文档。
Qualcomm 开发语言 FastRPC SMCInvoke IPC时间：2026-07-21 09:25:24来源：CSDN 博客
【博客】FastRPC实战(1): 将计算负载从CPU卸载到Qualcomm Hexagon DSP
在无人机、机器人和智能相机等等实时计算场景中，开发者们始终在寻找一个平衡点——既要高性能，又要低功耗。Qualcomm Hexagon DSP（数字信号处理器）提供了一个极具吸引力的解决方案，而FastRPC则是连接CPU与DSP之间的关键桥梁。
Qualcomm FastRPC Hexagon DSP时间：2026-07-20 10:28:36来源：CSDN 博客
【资讯】高通技术公司采用《贡献者公约》作为开源项目行为准则
过去，高通的许多开源项目已经采用《贡献者公约》或与其高度一致的行为准则。此次公告旨在将这一做法在高通开源项目组合中正式化和标准化，确保贡献者和维护者在不同项目中拥有一致的预期。
Qualcomm 贡献者公约时间：2026-07-17 10:34:19来源：CSDN 资讯
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