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手机的智能体AI,正在因为天玑全面跃升
克雷西 · 2026-05-15 · via 量子位

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2026-05-15 15:36:18 来源:量子位

联发科正在成为智能体化体验落地的全栈赋能者

克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

智能体化,正在成为AI行业最密集爆发的方向。

开发者社区里,OpenClaw、Hermes这类能跨session持续记忆、自我学习的智能体框架,今年甫一出现便以惊人速度扩张。

Hermes Agent十周内拿到11万GitHub星,5月刚刚超越OpenClaw登顶OpenRouter全球日活第一。

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数据层面同样印证了这股浪潮,智能体自主任务量从2025年每日1.2亿次,增长到2026年的8.7亿次,一年之间实现了7倍增长。

应用端同样如此,无论是App Store、Google Play还是第三方应用商店,智能体AI应用都呈现出多达四倍的超级爆发。

智能体,已经成为全民全天候的高效生产力。

这股浪潮正在向每一个终端渗透。真正的战场,已经转移到用户每天触手可及的地方。

但体验要真正落地,从来不是一块芯片能单独解决的事。

算力与功耗如何平衡、系统如何从被动响应变为主动感知、碎片化的应用生态如何真正打通。

这三层问题,决定了智能体化体验能不能从概念走进每个人的日常。

浪潮袭卷之下,联发科在最新一届天玑开发者大会上,给出了自己的判断——

通过全场景芯片矩阵、开发工具链和云端AI加速技术,成为智能体化体验落地的全栈赋能者。

智能体化正在重新定义终端体验

OpenClaw的爆发,标志着一个新的AI范式正在成型。

过去的AI交互是被动的,用户和模型一问一答,每个对话窗口都相互独立。

OpenClaw这类Harness框架真正做到的,是让智能体拥有跨session的持续记忆和自主执行能力,把AI变成了一个能干活的伙伴。

这场演进的影响,已经从开发者社区蔓延到了每一个普通用户的日常。

过去一年,智能体自主任务量出现了7倍增长,从每日1.2亿次到8.7亿次,背后是真实的用户使用行为在驱动。

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与此同时,AI体验的竞争维度也在发生根本性的转变。

模型参数、芯片算力,已不再是AI体验的决定因素,打通跨应用、跨终端、全场景的用户体验,开始成为智能体化的必经之路

这个竞争维度的转变,直接指向了一个核心问题:这种智能体化体验,要在哪里落地?

答案只能是端侧。

智能体要真正有价值,需要持续感知用户的上下文、理解使用习惯、在用户需要的任何时刻随时可调用。

端侧设备随身携带、全天在线、积累着用户最完整的行为数据和应用生态,天然就是承载智能体化体验的最佳载体。

但端侧落地面临的挑战,比想象中要复杂得多。

随着越来越多的应用开始调用NPU,不同应用之间抢占NPU资源的问题已经开始显现。

更深层的矛盾在于,今天手机上的AI功能高度碎片化。

背后的根本原因,是手机厂商的团队编制和功能设定已经定型,AI是在这个高度成型的体系中被叠加进来的,与原生系统底层存在天然距离

这个结构性困境,不是单独一项技术突破能够解决的。

它需要有人在整个链路的最底层,同时打通算力、系统、工具链和应用生态——而这,恰恰是芯片厂商天然的位置。

联发科布局的,恰恰在这里。

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本届联发科天玑开发者大会(MDDC)上,一种新的行业共识正在被不断提及:AI之战,本质上是生态之战

关键的胜负手,是让开发者更高效地构建智能体应用,进而让用户在更多场景感知到无缝的智能体化体验。

为此,联发科技选择从单纯的芯片性能竞争中跳出来,以全栈赋能者的角色切入,通过全场景芯片矩阵、系统引擎、开发工具链和云端AI加速技术的全栈布局,联合天玑生态,定义全域无缝流转的智能体化体验。

让智能化体验无缝流转

智能体化体验要真正落地,开发者面对的是三层叠加的现实挑战。

  • 终端层,智能体需要强大的全模态算力,同时要做到低功耗全时感知,两者之间存在根本性的矛盾,任何以往的芯片架构都无法同时满足。
  • 系统层,AgentOS要具备真正主动的服务能力,又要保证用户隐私安全,这是一道必须同时解决的双重命题。
  • 应用生态层,碎片化的应用生态需要被整合并协同,让智能体化体验真正做到跨端跨场景、无处不在。

天玑移动平台针对这三层挑战,给出了从芯片到系统到开发者工具链的完整解法。

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终端层的核心矛盾是功耗。

让手机随时“洗耳倾听”,意味着感知模块要全天候运行。

天玑9500的双NPU架构正是为此而生,超性能NPU负责复杂任务的重度计算,超能效NPU(eNPU)专门承担轻载的Always-On感知。

这种模式下,常驻轻载AI模型功耗节省42%,手机真正具备了持续感知环境的能力,视觉、听觉、位置全模态覆盖,智能体能主动感知什么、主动做什么,从此有了真实的算力依托。

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这种双NPU架构,改变了端侧AI的工作方式,让Always-On感知成为一种常态能力,让开发者和用户不必在用电量和体验之间做出艰难取舍。

有了这个底座,系统层的进化才有了意义。

天玑AI智能体化引擎2.0引入天玑SensingClaw技术,让AgentOS具备了视觉、听觉、位置的全时感知能力。

该框架可以基于当前场景自动拆解复杂任务,跨应用协作完成。

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比如你在排队等叫号,SensingClaw会帮你跟踪叫号语音,号码叫到时主动推送提醒。

又或者你想买一台新手机,SensingClaw可以跨越不同的购物平台帮你比价。

SensingClaw真正改变的,是智能体介入用户生活的方式。

主动感知、主动执行的能力,意味着智能体化体验有了真正意义上的主动性。

这是端侧AI从工具属性走向服务属性的关键一步。

另外,联发科技还与OPPO、小米、传音等手机厂商合作推出系统原生Claw,把主动感知、主动执行、跨端无缝流转的能力下沉到手机厂商的系统层,Agent从工具变成了系统本身。

再强的底层能力,最终都要通过应用才能被用户感知到。

开发者是智能体化体验能否真正规模落地的关键变量,也是整个链路最后一公里的守门人。

但智能体化应用的开发门槛,远比普通App开发要高——模型部署流程繁琐、端侧内存限制严苛、Always-On感知能力难以接入、从零到落地的学习成本居高不下。

这四道门槛叠在一起,让很多开发者在入场之前就已经退缩。

本次大会新发布的天玑AI开发套件3.0,针对这些真实开发痛点做了四项升级——

  • 可视化部署工具把效率提升50%;
  • LowBit压缩工具包在同等质量下压缩率提升58%,直接降低端侧内存门槛;
  • eNPU开发工具包首次向开发者开放超能效NPU的Always-On感知能力;
  • 天玑AI Partner把过去需要5天的端到端部署工作压缩到半天完成。
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四项升级指向同一个目标,那就是让开发者把精力从工具和流程的磨合,转向创造体验。

工具链越顺手,生态的扩张速度就越快。

两年以来,天玑AI开发套件下载量已累计提升440%,生态伙伴成长量240%。

数字背后折射出的,是整个天玑生态正在形成一种自我生长的势能——

开发者越多,应用越丰富,体验越好,吸引更多开发者入场,这个飞轮已经开始转动。

生态力量,体验创新的天花板

芯片够强、系统够聪明、工具链够完整,这些条件加在一起,在智能体化体验规模落地的过程中,只是获得了入场券。

真正的上限,由生态力量决定。

AI行业已经全面进入“生态定义体验”时代,智能体AI应用的爆发速度已经远超单一厂商的消化能力,没有任何一家可以独立完成从算力、系统、工具链到应用生态的全链路建设。

竞争的维度本身在发生迁移,能在整个链路上建立标准、聚拢开发者、打通上下游的玩家,才真正拥有在智能体化时代的决斗资格。

生态是一个链条,每个链条环节都有不同的成员,关键在于从体验终点倒推,找准自己在链条里的位置,弄清楚重点该去支持哪些关键环节。

AI之战,本质上就是生态之战。真正决定胜负的,是让开发者更高效地构建智能体应用,让用户在更多场景感知到无缝的智能体化体验的能力。

能做到这件事的,是处于整个链路底层,同时又连接着算力、系统、工具链与应用生态的赋能者,它决定了上层的体验能跑多快、跑多远。

芯片厂商的角色边界,正在被这个时代重新定义,从提供算力的供应商,变成定义体验标准的基础设施商。

前两届MDDC,联发科技都带着新的芯片登场,今年没有。但这届大会的信息密度,并不比前两届低。

这个信号折射出,联发科技接下来选择扮演的,正是芯片厂商被重新定义的“赋能者”的角色。

不变的是,在历届MDDC上,联发科技始终坚持把Agentic AI作为核心议题。

这种一致性本身就是一种判断力的体现。

在行业还没形成共识的时候,押注一个方向,并且每一年都在兑现。

去年定义的Agentic AI UX五大特征,今天都已经有了具体的技术和产品落地。

从芯片底层的感知能力,到系统层的主动执行,再到应用层的开发者工具,每一层的落地都在验证这套判断的方向是对的。

这套布局,从芯片设计之初就已经确立了方向,联发科技是在AI智能体化成为行业共识之前,就已经在底层把路修好的那一个。

从天玑9500的双NPU架构,到天玑AI智能体化引擎2.0,再到天玑AI开发套件3.0,每一层都在向同一个方向收敛——

把智能体化体验,变成用户可感知、开发者可落地、产业可持续演进的成果。

这套逻辑,也正是联发科技对“全栈赋能者”这一角色的具体诠释,他们通过全场景芯片矩阵、系统引擎、开发工具链和AI加速技术,成为智能体化体验落地的AI基础设施提供者。

联发科技正在把这套能力,变成任何人都可以在天玑平台上构建和交付的基础设施。

天玑生态的边界,正在成为智能体化体验的边界。

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