骁龙X2 Elite平台AI实战(1): 搭建本地AI编程助手
最近入手了一台搭载骁龙 X2 Elite (X2E-96-100) 的轻薄本，18 核 Oryon CPU + 85 TOPS Hexagon NPU，这配置不拿来跑本地 AI 简直是浪费。之前已经写过 X2 Elite 的架构解析和 边缘AI应用开发，这次打算系统性地从零开始，手把手带你在这台 ARM64 笔记本上搭建一套完整的本地 AI 开发环境。
Qualcomm 人工智能 AI编程 骁龙时间：2026-07-13 09:58:52
Windows 系统部署系列(1)：基于ARM架构的Windows 11 系统安装指南
本文档说明了在 ARM 架构设备上，通过 U 盘 完成 Windows 11 全新安装的操作流程，以及系统安装完成后的初始配置说明，并补充了在 FAT32 启动场景下拆分 install.wim 文件的必要方法
Qualcomm 骁龙X 系列平台 AI PC时间：2026-07-09 14:15:13
骁龙X2 Elite边缘AI应用开发实战(5): AIGC实战之Stable Diffusion 3与ControlNet部署
上一篇我们成功在 X2 Elite NPU 上运行了 Stable Diffusion 1.5，实现了 2 秒/图的极速生成。这一篇我们将挑战更先进的 SD3（Diffusion Transformer） 和 ControlNet，让生成更加可控、质量更高，同时介绍如何在 32GB 内存机型上优化 SD3 Large 模型。
Qualcomm 人工智能 AIGC stable diffusion时间：2026-07-09 13:31:21
骁龙X2 Elite边缘AI应用开发实战(4): AIGC实战之Stable Diffusion 1.5极速文生图
上一篇我们构建了完全离线的端侧智能语音助手，VAD、Whisper、Phi-3-mini、VITS 四个模型全部运行在 NPU 上，实现了从麦克风到音箱的全链路。这一篇我们将开启 AIGC 之旅的第一站——在 X2 Elite 上本地运行 Stable Diffusion 1.5，实现 2 秒一张 512×512 图片，完全离线，无需云端。
Qualcomm 人工智能 AIGC stable diffusion时间：2026-07-08 10:10:47
骁龙X2 Elite边缘AI应用开发实战(3): 端侧智能语音助手全链路实现
上一篇我们实现了实时视觉检测，NPU推理延迟低至5ms，通过流水线设计达到了200+ FPS。这一篇我们将挑战更复杂的多模型流水线——语音助手，从麦克风输入到音箱输出，全部在X2 Elite本地完成。
Qualcomm 人工智能 骁龙X2时间：2026-07-07 09:31:49
骁龙X2 Elite边缘AI应用开发实战(2): 实时视觉AI应用开发
上一篇我们完成了开发环境搭建，验证了QNN EP可以正常调用NPU，并了解了QNN SDK v3.0的新特性。本篇将把这一切用到真实场景中——让X2 Elite的摄像头“看懂”世界。
Qualcomm 人工智能时间：2026-07-06 09:42:23
WinPE制作系列(2)：制作集成PowerShell 7的ARM64 WinPE映像
本文档用于指导 IT 人员，为 ARM 架构设备（基于 Snapdragon / Windows on ARM 平台）制作一个集成 PowerShell 7 的 WinPE映像。 本方案适用于为ARM64 设备制作离线启动环境，不依赖 Intune 或 MECM 管理体系。
Qualcomm Snapdragon WinPE映像时间：2026-07-03 15:10:23
大语言模型系列(9): SD3.5 Medium模型端侧部署使用指南
本文介绍了基于QAI AppBuilder (https://github.com/qualcomm/qai-appbuilder)项目在 Windows 和Android平台上部署SD3.5 Medium模型的步骤，提供服务启动与 OpenAI 兼容接口调用方案。
Qualcomm AI PC QAI AppBuilder SD 3.5时间：2026-07-02 14:15:56
骁龙X2 Elite边缘AI应用开发实战(1): 软件栈与开发环境搭建
本系列我们将从第一篇的硬件架构开始，全面了解骁龙X2 Elite（SC8480XP Extreme）这颗芯片为何能成为Windows on ARM边缘AI开发的旗舰平台。本文包含产品线、CPU/GPU/NPU详细规格、内存IO、动手搭建开发环境，让NPU“活”起来。
Qualcomm 骁龙X2 Elite WOS时间：2026-07-02 10:00:57
大语言模型系列(8): Qwen2.5-omini-3B 端侧部署推理教程
本文介绍了基于QAI AppBuilder (https://github.com/qualcomm/qai-appbuilder)项目在 Windows 和Android平台上部署Qwen2.5-omini-3B模型的步骤，提供服务启动与 OpenAI 兼容接口调用方案。
AI PC QAI AppBuilder Qwen2.5 omini3B时间：2026-07-01 16:17:22
高通HLOS与TrustZone通信的框架演进(5): QSEECOM vs SMCInvoke深度对比
我们已经从架构层面理解了 SMCInvoke 的设计。本篇将进行最终的横向对比，从编程模型、安全属性、性能特征到迁移路径，全面比较两代框架，并提供具体的代码示例和兼容层使用指南。
Qualcomm TrustZone java 开发语言时间：2026-07-01 09:48:22
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