AI走入終端，需要的不只是強(qiáng)芯片，更要一整套能跑、能調(diào)、能落地的開發(fā)體系。在MDDC 2025現(xiàn)場(chǎng)，聯(lián)發(fā)科攜全新開發(fā)平臺(tái)震撼亮相：Neuron Studio打通AI模型開發(fā)、適配、調(diào)優(yōu)全流程；Dimensity Profiler以四大調(diào)試模式助力游戲性能提升；升級(jí)至2.0版本的天璣AI開發(fā)套件則在模型深度、訓(xùn)練能力及接口開放性上全面躍遷，形成支撐智能體體驗(yàn)的底層能力框架。
駛向AI下一站——智能體化用戶體驗(yàn)
伴隨AI算力成長(zhǎng)和技術(shù)突破，AI領(lǐng)域經(jīng)歷了從分析式AI到生成式AI再到去年智能體AI的快速躍遷，那AI的下一站該駛向何處？聯(lián)發(fā)科在MDDC 2025上給出了答案，未來我們將迎來一個(gè)更加智慧、主動(dòng)、無界的“智能體化用戶體驗(yàn)“時(shí)代。
“智能體化用戶體驗(yàn)”將會(huì)擁有“主動(dòng)及時(shí)、知你懂你、互動(dòng)協(xié)作、學(xué)習(xí)進(jìn)化、專屬隱私信息守護(hù)”五大特征。這意味智能體會(huì)基于對(duì)用戶的深度了解進(jìn)行主動(dòng)思考和推理，并在與用戶的互動(dòng)中不斷學(xué)習(xí)進(jìn)化，甚至根據(jù)實(shí)時(shí)場(chǎng)景改變交互策略，實(shí)現(xiàn)從"被動(dòng)響應(yīng)"到"主動(dòng)服務(wù)"的質(zhì)變。這意味著，未來智能終端將徹底“覺醒”，成為每個(gè)人的“智慧伙伴”，這將是真正的硅基覺醒。
毫無疑問，這樣一個(gè)極具科技魔幻感的未來愿景，必將通過芯片、智能終端以及整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的系統(tǒng)性革新來實(shí)現(xiàn)，必須打破邊界、深度融合，需要全生態(tài)合力而為。
為此，聯(lián)發(fā)科啟動(dòng)了“天璣智能體化體驗(yàn)領(lǐng)航計(jì)劃”，聯(lián)合阿里云通義千問、傳音、面壁智能、摩托羅拉、OPPO、榮耀、vivo、微軟、小米等頭部大廠，攜手共創(chuàng)開放、多元、智慧、無界的智能體化用戶體驗(yàn)生態(tài)。不難發(fā)現(xiàn)，這一計(jì)劃堪稱一次貫穿各個(gè)生態(tài)位的空前大聯(lián)合，巨頭齊聚，相信很快，智能體AI就會(huì)從技術(shù)概念真正轉(zhuǎn)化為全民觸手可及的體驗(yàn)。
天璣開發(fā)工具集震撼登場(chǎng)——橫跨AI和游戲開發(fā)的開發(fā)工具全家桶
去年聯(lián)發(fā)科發(fā)布的天璣AI開發(fā)套件，收獲了行業(yè)的一致認(rèn)可。今年，聯(lián)發(fā)科更帶來了橫跨AI應(yīng)用和游戲開發(fā)的全家桶套裝——一站式可視化智能開發(fā)工具：天璣開發(fā)工具集(Dimensity Development Studio)，包含針對(duì)AI開發(fā)與模型調(diào)優(yōu)的 Neuron Studio 和針對(duì)游戲性能分析的Dimensity Profiler。
其中，Neuron Studio是一款A(yù)I應(yīng)用全流程開發(fā)工具，可針對(duì)模型到應(yīng)用，為開發(fā)者提供一站式、全鏈路、自動(dòng)化的開發(fā)協(xié)助。Neuron Studio整合了多個(gè)MLKit具，將關(guān)鍵模塊融合成一站式、可視化的完整開發(fā)鏈路，讓開發(fā)者用一套工具就能完成模型開發(fā)，大幅提升開發(fā)效率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化調(diào)優(yōu)則可將性能和內(nèi)存占用自動(dòng)優(yōu)化到最佳配置，開發(fā)者可全程監(jiān)控大模型演化過程，讓模型和端側(cè)平臺(tái)適配省心、省力、省時(shí)間。開發(fā)者可以通過跨模型全鏈路分析功能，獲得全局視角和執(zhí)行流程，大幅節(jié)省模型分析時(shí)間。
為加速實(shí)現(xiàn)智能體化用戶體驗(yàn)愿景，聯(lián)發(fā)科還在會(huì)上為開發(fā)者帶來了全新升級(jí)后的AI應(yīng)用開發(fā)武器庫——天璣AI開發(fā)套件2.0，以更大的模型庫規(guī)模、更開放的架構(gòu)、更前沿的端側(cè)AI技術(shù)和端側(cè)LoRA訓(xùn)練落地等四個(gè)維度，為開發(fā)者提供更全面、更開放、更強(qiáng)大的端側(cè)AI開發(fā)解決方案。
其中，全新升級(jí)的Gen-AI Model Hub模型庫模型數(shù)量激增3.3倍，并且支持最新的Deepseek-R1蒸餾模型、通義千問、混元等先進(jìn)端側(cè)大模型；突破性的開源彈性架構(gòu)，讓開發(fā)者可以通過開放架構(gòu)，直接調(diào)整平臺(tái)源代碼，無需等待芯片的支持，就可以完成大模型的輕松部署。
而且，天璣AI開發(fā)套件2.0全面支持DeepSeek四大關(guān)鍵技術(shù)，為端側(cè)推理提升2倍token生成速度，同時(shí)可節(jié)省50%內(nèi)存帶寬占用。天璣AI開發(fā)套件2.0還首次引入端側(cè)LoRA訓(xùn)練，讓AI模型在端側(cè)即可完成遷移學(xué)習(xí)，相比利用CPU進(jìn)行訓(xùn)練的方案，在天璣NPU上訓(xùn)練速度狂暴提升50倍，端側(cè)LoRA訓(xùn)練從此告別漫長(zhǎng)等待。
更震撼的是，天璣AI開發(fā)套件已經(jīng)接入NVIDIA TAO生態(tài)圈，實(shí)現(xiàn)TAO生態(tài)和天璣AI生態(tài)的全面打通，開發(fā)者有機(jī)會(huì)輕松獲取更多NVIDIA TAO生態(tài)的AI開發(fā)資源，實(shí)現(xiàn)一次開發(fā)，全域應(yīng)用的生態(tài)破圈，雙方未來共同賦能端側(cè)AI生態(tài)。
Dimensity Profiler + 星速引擎全方位賦能游戲開發(fā)和體驗(yàn)躍升
天璣開發(fā)工具集的另一大板塊，就是聯(lián)發(fā)科帶來的系統(tǒng)全性能一站式分析工具Dimensity Profiler，這是聯(lián)發(fā)科給游戲開發(fā)者量身打造的一款游戲開發(fā)神器，覆蓋CPU、GPU、NPU、內(nèi)存以及底層系統(tǒng)，從開發(fā)者的實(shí)際痛點(diǎn)出發(fā)，以“實(shí)時(shí)、回放、逐幀、深度回放”四大分析模式，幫助開發(fā)者將芯片級(jí)性能洞察快速轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的優(yōu)化策略。
Dimensity Profiler 提供了微秒級(jí)的CPU與GPU函數(shù)調(diào)度Trace，讓開發(fā)者可以更精準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)函數(shù)分配狀況和運(yùn)算時(shí)間，即使是微秒級(jí)的卡頓問題，開發(fā)者也可以輕松定位，打造流暢跟手的游戲體驗(yàn)。而針對(duì)游戲開發(fā)中的掉幀、內(nèi)存占用飆升等問題，Dimensity Profiler帶來了自定義智能標(biāo)記的方案，自動(dòng)記錄并保存包括CPU/GPU堆棧和幀信息等關(guān)鍵信息。Dimensity Profiler還可以幫助開發(fā)者精準(zhǔn)掌握溫控線，支持系統(tǒng)溫度墻檢測(cè)，并實(shí)時(shí)顯示溫度負(fù)載百分比，更好地調(diào)整游戲的負(fù)載設(shè)計(jì)，打造更持久的滿幀體驗(yàn)。而AI鷹眼智能排查功能可以輕松地自動(dòng)定位異常畫面幀，讓開發(fā)者畫面調(diào)優(yōu)工作省時(shí)省力。
另外，Dimensity Profiler還支持無縫融入自動(dòng)化測(cè)試流程，讓開發(fā)者可參考自身實(shí)際需求分模塊按需整合。
本次天璣開發(fā)者大會(huì)不僅發(fā)布了全新的游戲開發(fā)工具，天璣星速引擎也再次全新升級(jí)，用最先進(jìn)的游戲技術(shù)為游戲開發(fā)者提供創(chuàng)作源動(dòng)力。
天璣星速引擎搭載最新升級(jí)的天璣倍幀技術(shù)，借助True Motion Map Search硬件級(jí)算法，在天璣平臺(tái)上可實(shí)現(xiàn)雙倍幀率的流暢體驗(yàn)，且功耗大幅下降。天璣倍幀技術(shù)還支持游戲UI界面拆離渲染，結(jié)合運(yùn)動(dòng)矢量調(diào)適技術(shù)，減少鬼影、UI變形等問題。
星速引擎自適應(yīng)調(diào)控技術(shù)自上線以來就憑借“滿幀一條線，功耗一路降”的卓越表現(xiàn)獲得玩家和開發(fā)者的一致認(rèn)可。在本次大會(huì)上，聯(lián)發(fā)科宣布與Google強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，將自適應(yīng)調(diào)控技術(shù)導(dǎo)入安卓動(dòng)態(tài)性能框架中，以提升全球玩家的游戲體驗(yàn)，并在即將發(fā)布的安卓新版本上正式上線。
在移動(dòng)光追技術(shù)領(lǐng)域，聯(lián)發(fā)科和《暗區(qū)突圍》深度合作，讓移動(dòng)光追的仿生細(xì)節(jié)再突破，打造逼近PC級(jí)別的骨骼模型效果，為玩家?guī)龛蜩蛉缟某两w驗(yàn)。
聯(lián)發(fā)科還在會(huì)上提出，在AI持續(xù)躍進(jìn)的時(shí)代，游戲與AI的結(jié)合會(huì)是下一個(gè)移動(dòng)游戲的新方向。整體來看，聯(lián)發(fā)科有天璣強(qiáng)大的硬件實(shí)力作為基礎(chǔ)，通過星速引擎、天璣AI開發(fā)套件2.0、Dimensity Profiler 和Neuron Studio的協(xié)同開發(fā)優(yōu)化，AI游戲體驗(yàn)普及也將很快到來。
最強(qiáng)AI芯片天璣9400+亮相， 智慧再進(jìn)化
在AI進(jìn)化的歷程中，無論哪個(gè)時(shí)代，芯片能力的躍遷都是一切的起點(diǎn)。從率先落地端側(cè)AI大模型，到打造天璣AI智能體化引擎，聯(lián)發(fā)科一直跑在行業(yè)最前沿。去年發(fā)布的天璣9400不僅端側(cè)AI算力行業(yè)領(lǐng)先，還首發(fā)了端側(cè)視頻生成、端側(cè)LoRA訓(xùn)練、端側(cè)魔法動(dòng)圖等多項(xiàng)先進(jìn)的AI技術(shù)。在今年的MWC大會(huì)期間，天璣9400斬獲了GTI的國(guó)際大獎(jiǎng)，可謂實(shí)至名歸。
本次大會(huì)上，承襲天璣9400 性能、能效和AI基因的天璣9400+旗艦5G智能體AI移動(dòng)芯片正式亮相，為天璣旗艦家族再添一員。它采用第二代全大核架構(gòu)，其中包含1個(gè)主頻高達(dá) 3.73GHz的 Arm Cortex-X925 超大核，3個(gè) Cortex-X4超大核和4個(gè) Cortex-A720 大核。
AI性能方面再次突破，天璣9400+集成 MediaTek 第八代 Al 處理器 NPU890，相比天璣9400性能提升25%。強(qiáng)悍的AI性能為智能終端和AI應(yīng)用提供了足夠的AI算力基礎(chǔ)。天璣9400+還首發(fā)增強(qiáng)型推理解碼技術(shù)(SpD+)，將推理解碼輸出能力提升20%，并支持Deepseek-R1的蒸餾模型，涵蓋1.5B、7B和8B模型參數(shù)，讓智能終端能夠更快、更準(zhǔn)地思考和推理，提供深度思考后“知你懂你”的解答。
游戲方面，天璣9400+同樣表現(xiàn)強(qiáng)悍，延續(xù)了天璣旗艦家族“滿幀一條線，功耗一路降”的游戲?qū)嵙ΑＬ飙^9400+搭載 12 核 Arm GPU lmmortalis-G925，搭配強(qiáng)悍的天璣星速引擎，為游戲玩家?guī)砹烁吭降挠螒蝮w驗(yàn)。天璣9400+支持最新的天璣倍幀技術(shù)2.0+，可以大幅降低功耗。玩家即將在《無限暖暖》中體驗(yàn)60幀絲滑畫面的同時(shí)還能節(jié)省40%功耗；在星速引擎自適應(yīng)調(diào)控技術(shù)的加持下，用戶能夠輕松以120幀穩(wěn)幀暢玩《三角洲行動(dòng)》，同時(shí)功耗節(jié)省10%；《釣魚：巨物獵手》也實(shí)現(xiàn)了和天璣OMM追光引擎的適配，通過天璣光追呈現(xiàn)出栩栩如生的山川與水面，為玩家?guī)砀哒鎸?shí)感的沉浸式游戲體驗(yàn)。
除了AI和游戲，天璣9400+通訊技術(shù)同樣再次進(jìn)化。天璣雙藍(lán)牙連接技術(shù)將視距內(nèi)兩臺(tái)手機(jī)的藍(lán)牙連接距離擴(kuò)展到10公里，在無蜂窩網(wǎng)絡(luò)覆蓋的是踏青、徒步、海島旅行等場(chǎng)景，都能與伙伴保持聯(lián)系。另外，天璣9400+增強(qiáng)了針對(duì)北斗衛(wèi)星的定位速度，無網(wǎng)環(huán)境下定位速度相較競(jìng)品擁有66%提升。
圍繞“智能體體驗(yàn)”這一核心愿景，聯(lián)發(fā)科在MDDC 2025中全景呈現(xiàn)了軟硬協(xié)同的產(chǎn)品力。從天璣9400+旗艦平臺(tái)，到面向AI模型的訓(xùn)練工具和游戲開發(fā)者的性能分析工具，聯(lián)發(fā)科將技術(shù)細(xì)節(jié)做到了極致，構(gòu)建出從芯片設(shè)計(jì)、模型部署到調(diào)試優(yōu)化的完整閉環(huán)，讓AI落地路徑更加清晰、開發(fā)體驗(yàn)更加順暢。
