引言：作為全球領(lǐng)先的無(wú)晶圓IC設(shè)計(jì)公司，聯(lián)發(fā)科正從傳統(tǒng)SoC廠商加速轉(zhuǎn)型為面向端側(cè)智能體的平臺(tái)級(jí)公司。

2025年4月11日，聯(lián)發(fā)科技在深圳舉辦年度天璣開(kāi)發(fā)者大會(huì) 2025（MDDC 2025），以“AI隨芯，應(yīng)用無(wú)界”為主題，全面展示其面向智能體AI（Agentic AI）的戰(zhàn)略布局。此次大會(huì)不僅發(fā)布了旗艦5G智能體AI芯片天璣9400+，還推出全新的天璣開(kāi)發(fā)工具集、升級(jí)的天璣AI開(kāi)發(fā)套件2.0及生態(tài)共建計(jì)劃，體現(xiàn)其在AI計(jì)算、軟件工具鏈與終端應(yīng)用協(xié)同上的系統(tǒng)化能力，并提出“從智能走向智慧”的全新愿景。

（圖：MediaTek董事、總經(jīng)理暨營(yíng)運(yùn)長(zhǎng) 陳冠州）

從大模型參數(shù)為王，到效率優(yōu)先、結(jié)構(gòu)重構(gòu)

2024年，面對(duì)端側(cè)生成式AI應(yīng)用快速崛起，聯(lián)發(fā)科提出“混合式AI”協(xié)同架構(gòu)戰(zhàn)略，結(jié)合云端訓(xùn)練與本地推理，解決算力瓶頸與隱私、安全挑戰(zhàn)。同年，聯(lián)發(fā)科首次提出“Agentic AI”概念，強(qiáng)調(diào)AI系統(tǒng)將向具備上下文理解、自主決策與持續(xù)學(xué)習(xí)能力的“智能體”演進(jìn)。2024年10月，聯(lián)發(fā)科發(fā)布了天璣9400，集成“天璣AI智能體化引擎”（Dimensity Agentic AI Engine），支持端側(cè)LoRA訓(xùn)練、視頻生成、Agentic任務(wù)開(kāi)發(fā)等能力，成為業(yè)界[敏感詞]面向智能體的AI芯片。

本次MDDC 2025上，聯(lián)發(fā)科發(fā)布了全新旗艦5G智能體AI芯片天璣9400+。該芯片采用臺(tái)積電N3E制程工藝，搭載3.73GHz的Cortex-X925超大核、三顆Cortex-X4超大核和四顆Cortex-A720大核，構(gòu)成第二代全大核CPU架構(gòu)。在AI計(jì)算方面，其第八代NPU 890顯著增強(qiáng)推理性能、功耗控制與模型兼容性，全面支持DeepSeek-R1等主流大模型的關(guān)鍵能力，包括混合專家模型（MoE）、多Token預(yù)測(cè)（MTP）、多頭潛在注意力機(jī)制（MLA）及FP8低精度推理技術(shù)。芯片還集成SpD+推理解碼引擎，上下文解析效率提升20%。在端側(cè)運(yùn)行70億參數(shù)模型時(shí)，功耗降低25%；Stable Diffusion圖像生成速度達(dá)到1.5秒/張，領(lǐng)先業(yè)界平均水平。

此外，天璣9400+配備12核Arm GPU Immortalis-G925，支持硬件級(jí)光線追蹤和幀率倍增技術(shù)，顯著增強(qiáng)AI在游戲、視頻、圖像等多媒體場(chǎng)景中的應(yīng)用能力。其設(shè)計(jì)理念強(qiáng)調(diào)“能力適配”而非單純性能堆疊，體現(xiàn)聯(lián)發(fā)科對(duì)AI技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)的快速響應(yīng)。

從本次MDDC 2025大會(huì)觀察可知，僅僅一年時(shí)間，手機(jī)芯片廠商對(duì)AI大模型的認(rèn)知已發(fā)生顯著變化。從過(guò)去“大模型參數(shù)為王”的階段，轉(zhuǎn)向“效率優(yōu)先、結(jié)構(gòu)重構(gòu)”的技術(shù)路線。聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部技術(shù)規(guī)劃資深總監(jiān)李俊男表示，知識(shí)密度正以每3.3個(gè)月翻倍的速度增長(zhǎng)，小語(yǔ)言模型在蒸餾與量化壓縮技術(shù)加持下，已能在手機(jī)端實(shí)現(xiàn)媲美大模型的推理效果。以DeepSeek為代表的開(kāi)源小模型，展現(xiàn)出卓越的性能與理解能力，成為端側(cè)AI部署的新基準(zhǔn)。

（圖：聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部技術(shù)規(guī)劃資深總監(jiān) 李俊男）

這一趨勢(shì)促使芯片設(shè)計(jì)理念從“堆高理論算力”轉(zhuǎn)向提升單位能效（TOPS/W）、資源調(diào)度效率與AI任務(wù)吞吐量。聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部總經(jīng)理李彥輯指出，AI生態(tài)變化節(jié)奏極快，尤其是DeepSeek等輕量高效模型的涌現(xiàn)，要求芯片具備靈活快速支持新模型的能力。如果Plus版本無(wú)法緊跟生態(tài)演進(jìn)，將直接拖慢終端產(chǎn)品迭代速度。

（圖：聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部總經(jīng)理 李彥輯）

場(chǎng)景賦能：智能體AI落地終端生態(tài)

本次聯(lián)發(fā)科在發(fā)布天璣9400+芯片的同時(shí)，還推出了“Agentic AI UX”，圍繞五大核心體驗(yàn)特征——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)，系統(tǒng)化提升智能體化用戶體驗(yàn)。同時(shí)發(fā)布的Neuron Studio、Dimensity Profiler等工具，構(gòu)成了全新的天璣開(kāi)發(fā)工具集，進(jìn)一步降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻、激活生態(tài)創(chuàng)新。

在“天璣智能體化體驗(yàn)領(lǐng)航計(jì)劃”中，聯(lián)發(fā)科聯(lián)合小米、榮耀、阿里云等終端與云廠商，推動(dòng)Agentic AI從手機(jī)延伸至家居、車載等多設(shè)備場(chǎng)景，標(biāo)志著這一戰(zhàn)略從技術(shù)驗(yàn)證進(jìn)入規(guī)?；渴痣A段。

隨著智能體（Agentic AI）從實(shí)驗(yàn)室走向消費(fèi)終端，AI技術(shù)在手機(jī)、家居、IoT等場(chǎng)景的落地速度正在顯著加快。AI不再只是廠商發(fā)布會(huì)上演示的亮點(diǎn)功能，而是逐步滲透為主流用戶“可感知、可體驗(yàn)”的真實(shí)能力。這一轉(zhuǎn)變的背后，是終端廠商與芯片廠商在多模態(tài)模型部署、端側(cè)算力優(yōu)化與生態(tài)協(xié)同方面的密集布局。

1、終端AI能力深化：從語(yǔ)音助手到任務(wù)執(zhí)行體

以vivo、OPPO、小米為代表的終端廠商，正通過(guò)聯(lián)發(fā)科天璣平臺(tái)部署具備Agentic特征的AI能力。例如，vivo X200系列的AI字幕功能已可在本地實(shí)時(shí)識(shí)別多語(yǔ)種語(yǔ)音內(nèi)容，生成字幕，準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)方案提升30%。其AI相冊(cè)則可基于用戶偏好智能分類、標(biāo)注甚至生成敘述文本，表現(xiàn)出一定的自主認(rèn)知與語(yǔ)義處理能力。

OPPO Find X8則通過(guò)任務(wù)流編排技術(shù)，使其智能助手能夠響應(yīng)用戶語(yǔ)音請(qǐng)求，自動(dòng)調(diào)度日歷、地圖、支付等多App資源，構(gòu)建“閉環(huán)式”本地指令執(zhí)行流程。這一變化意味著AI不僅能聽(tīng)懂用戶意圖，更具備完成復(fù)雜任務(wù)的能力，而無(wú)需依賴云端服務(wù)器推理，隱私保障與實(shí)時(shí)性大幅提升。

聯(lián)發(fā)科也正推動(dòng)這類AI能力下沉至更多邊緣設(shè)備，例如音箱、電視、IoT控制器等，與眾多合作伙伴共建家庭AI生態(tài)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、行為預(yù)測(cè)與能耗優(yōu)化。這標(biāo)志著AI正在從手機(jī)中心逐步向“全屋智能”擴(kuò)展。

2、多模態(tài)模型驅(qū)動(dòng)體驗(yàn)躍遷

聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部副總經(jīng)理陳一強(qiáng)指出，多模態(tài)大模型的突破是智能體AI走入終端的關(guān)鍵：“要真正顛覆下一代手機(jī)體驗(yàn)，AI必須不僅能聽(tīng)，也能看，甚至要懂你的內(nèi)心?！边@要求模型能綜合處理語(yǔ)音、圖像、行為軌跡等信息，在理解用戶真實(shí)意圖基礎(chǔ)上提供智能建議。

（圖：聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部副總經(jīng)理 陳一強(qiáng)）

要實(shí)現(xiàn)這一能力，僅靠模型本身遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。陳一強(qiáng)強(qiáng)調(diào)，真正關(guān)鍵在于模型、芯片與系統(tǒng)工具鏈之間的協(xié)同。他指出，聯(lián)發(fā)科從2024年開(kāi)始推動(dòng)開(kāi)發(fā)者大會(huì)引入“工具”生態(tài)，推動(dòng)模型廠商、應(yīng)用開(kāi)發(fā)者、終端廠商三方融合，以充分釋放模型與芯片協(xié)同的潛力。

此次MDDC 2025大會(huì)中，聯(lián)發(fā)科發(fā)布全新升級(jí)的“天璣開(kāi)發(fā)工具集”，包含Neuron Studio與Dimensity Profiler兩大模塊，反映其正由“硬件商”向“平臺(tái)型企業(yè)”轉(zhuǎn)型。

Neuron Studio是一款面向AI模型開(kāi)發(fā)與部署的全流程工具，具備模型可視化編排、執(zhí)行路徑分析、實(shí)時(shí)性能監(jiān)控、自定義算子支持、自動(dòng)壓縮與調(diào)優(yōu)等能力，并可與MLKits工具鏈打通，構(gòu)建模型-算法-硬件協(xié)同閉環(huán)。Dimensity Profiler則面向游戲開(kāi)發(fā)者，支持在Android平臺(tái)下進(jìn)行CPU、GPU、NPU、幀率、溫度、功耗等多維性能調(diào)優(yōu)分析，提供實(shí)時(shí)、逐幀與深度回放模式，用于優(yōu)化能效與用戶體驗(yàn)。

此外，聯(lián)發(fā)科還推出了“天璣AI開(kāi)發(fā)套件2.0”，其模型庫(kù)（Model Hub）數(shù)量為上一代的3.3倍，新增端側(cè)LoRA微調(diào)加速引擎，支持在終端設(shè)備上進(jìn)行模型個(gè)性化調(diào)優(yōu)，增強(qiáng)智能體適應(yīng)性。

面對(duì)智能體AI的復(fù)雜性，芯片的硬件能力必須顯著提升。聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部總經(jīng)理李彥輯指出：“知識(shí)密度越來(lái)越高，系統(tǒng)資源要求卻未同步提升的背景下，我們希望在系統(tǒng)需求不增加的情況下，實(shí)現(xiàn)5到20倍的智能體能力提升?！彼麖?qiáng)調(diào)，工具、第三方合作與終端廠商的緊密結(jié)合，將成為未來(lái)一兩年加速發(fā)展的關(guān)鍵。

據(jù)介紹，聯(lián)發(fā)科正在打造“一站式全鏈路閉環(huán)工具”，幫助開(kāi)發(fā)者在模型到應(yīng)用的全流程中快速找出瓶頸與問(wèn)題，例如微秒級(jí)定位性能瓶頸、穩(wěn)定性問(wèn)題、應(yīng)用斷點(diǎn)等。這一系列工具讓開(kāi)發(fā)者不再需要耗費(fèi)數(shù)天手動(dòng)調(diào)試模型參數(shù)，而是在兩三個(gè)小時(shí)內(nèi)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)調(diào)優(yōu)完成最優(yōu)配置，大幅提升開(kāi)發(fā)效率。

聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部生態(tài)發(fā)展資深總監(jiān)章立補(bǔ)充道，聯(lián)發(fā)科作為平臺(tái)提供方，不直接開(kāi)發(fā)三方APP或系統(tǒng)，而是將工具交到手機(jī)廠商與第三方開(kāi)發(fā)者手中，讓他們能發(fā)現(xiàn)并解決如卡頓、斷點(diǎn)等實(shí)際問(wèn)題。Dimensity Profiler、Neuron Studio與天璣AI開(kāi)發(fā)套件2.0的協(xié)同使用，正是聯(lián)發(fā)科為開(kāi)發(fā)者提供的關(guān)鍵資源，幫助他們實(shí)現(xiàn)更高層次的用戶體驗(yàn)優(yōu)化。

（圖：聯(lián)發(fā)科技無(wú)線通信事業(yè)部生態(tài)發(fā)展資深總監(jiān) 章立）

3、AI能力的普及與分層：旗艦引領(lǐng)，中端擴(kuò)散

AI是否只會(huì)在旗艦機(jī)型普及，而入門(mén)級(jí)機(jī)型則無(wú)緣體驗(yàn)?zāi)?？陳一?qiáng)對(duì)此介紹了聯(lián)發(fā)科AI能力“分層普及”的戰(zhàn)略考量。

一方面，在用戶最關(guān)心的影像AI領(lǐng)域，聯(lián)發(fā)科選擇“全面鋪設(shè)”的策略。無(wú)論2000元還是4000元價(jià)位的產(chǎn)品，都將獲得基礎(chǔ)的AI圖像增強(qiáng)與拍攝優(yōu)化功能，因?yàn)榕恼帐瞧毡樾缘膭傂?，也是AI最容易體現(xiàn)價(jià)值的領(lǐng)域。

另一方面，在需要深度用戶數(shù)據(jù)理解與多環(huán)節(jié)調(diào)度的任務(wù)型智能體功能上，聯(lián)發(fā)科承認(rèn)其落地節(jié)奏將更“自上而下”。高復(fù)雜度智能體AI體驗(yàn)，初期將集中在旗艦產(chǎn)品與高頻用戶中，隨著使用習(xí)慣養(yǎng)成與硬件成本下降，再逐步滲透至主流價(jià)位段。

聯(lián)發(fā)科的AI智能體戰(zhàn)略：構(gòu)建生態(tài)

筆者認(rèn)為，AI智能體的真正落地，必須突破“只能聊天”的范式局限，邁向“能做事”的階段。這一轉(zhuǎn)變不僅關(guān)乎模型能力，更取決于從芯片、模型、應(yīng)用到系統(tǒng)之間的深度協(xié)同。聯(lián)發(fā)科正通過(guò)開(kāi)放架構(gòu)與跨界協(xié)作，推動(dòng)AI智能體在移動(dòng)終端上的規(guī)?；瘜?shí)現(xiàn)與生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化。

在模型層面，聯(lián)發(fā)科已與國(guó)內(nèi)頭部大模型廠商——阿里通義千問(wèn)、騰訊混元、DeepSeek、面壁智能等建立了兼容機(jī)制。天璣平臺(tái)可支持這些模型在終端本地進(jìn)行推理，并提供模型量化、蒸餾、壓縮等技術(shù)路徑，幫助開(kāi)發(fā)者將“實(shí)驗(yàn)性模型”遷移為“實(shí)用型模型”，降低AI能力落地門(mén)檻。芯片的本地推理能力與算力支撐，正成為推動(dòng)AI從實(shí)驗(yàn)走向規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

在操作系統(tǒng)層面，聯(lián)發(fā)科與Google合作推動(dòng)Android動(dòng)態(tài)性能框架的升級(jí)，以實(shí)現(xiàn)AI任務(wù)資源調(diào)度的智能化。新版框架將于2025年安卓系統(tǒng)中正式啟用，有望帶來(lái)能耗、性能與AI體驗(yàn)的協(xié)同優(yōu)化。

與此同時(shí)，聯(lián)發(fā)科也在推進(jìn)更底層的生態(tài)協(xié)議建設(shè)?；貞?yīng)產(chǎn)業(yè)界對(duì)端側(cè)AI碎片化的關(guān)切，聯(lián)發(fā)科高度認(rèn)同類似MCP協(xié)議的重要性，認(rèn)為其可以在大模型與數(shù)據(jù)之間建立標(biāo)準(zhǔn)化接口，解決長(zhǎng)期困擾開(kāi)發(fā)者的數(shù)據(jù)隔離與多平臺(tái)重復(fù)優(yōu)化問(wèn)題。

聯(lián)發(fā)科強(qiáng)調(diào)，真正構(gòu)建具身化智能體，需要其具備“腦”和“手”——既能理解用戶需求，也能調(diào)用工具完成任務(wù)。這不僅要求模型能力強(qiáng)大，還必須有跨APP、跨系統(tǒng)調(diào)用的共通API體系支持。聯(lián)發(fā)科已在推動(dòng)Android開(kāi)放更多接口，并協(xié)助手機(jī)廠商構(gòu)建統(tǒng)一調(diào)用機(jī)制，從而讓智能體AI能夠真正在數(shù)字世界中“動(dòng)起來(lái)”。

此外，面對(duì)三方應(yīng)用生態(tài)碎片化問(wèn)題，聯(lián)發(fā)科的策略是通過(guò)與品牌廠商和開(kāi)發(fā)者合作打造“燈塔項(xiàng)目”。通過(guò)幾個(gè)在圖像處理、金融服務(wù)等關(guān)鍵場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)AI顯著價(jià)值的樣板案例，聯(lián)發(fā)科希望產(chǎn)生行業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)，推動(dòng)其他開(kāi)發(fā)者加入，逐步構(gòu)建統(tǒng)一、成熟的端側(cè)AI生態(tài)系統(tǒng)。正如其所言：“系統(tǒng)級(jí)AI—助手—三方應(yīng)用”三層聯(lián)動(dòng)的整合體驗(yàn)，是解決端側(cè)AI碎片化的[敏感詞]路徑。

至于當(dāng)前AI應(yīng)用仍集中于封閉、標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景（如點(diǎn)餐、打車、支付等），聯(lián)發(fā)科認(rèn)為應(yīng)從“可控場(chǎng)景做深”入手，以逐步積累用戶信任。在“知你懂你”的模型理解能力逐漸增強(qiáng)的基礎(chǔ)上，AI將能從簡(jiǎn)單指令識(shí)別進(jìn)階為對(duì)用戶情緒、習(xí)慣的理解與響應(yīng)，這也為后續(xù)場(chǎng)景擴(kuò)展提供了技術(shù)與心理基礎(chǔ)。

聯(lián)發(fā)科的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型：從芯片到智能體平臺(tái)

盡管天璣9400+在端側(cè)Agentic AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了關(guān)鍵技術(shù)突破，聯(lián)發(fā)科并未回避未來(lái)挑戰(zhàn)。首先，設(shè)備功耗與熱管理仍是制約AI大模型端側(cè)運(yùn)行的核心問(wèn)題。其次，AI模型標(biāo)準(zhǔn)化和平臺(tái)生態(tài)的碎片化亦是行業(yè)痛點(diǎn)。

當(dāng)前多家芯片廠商采用自研SDK或編譯器，導(dǎo)致生態(tài)割裂，如高通的Hexagon NN和蘋(píng)果的CoreML，限制了AI模型在不同平臺(tái)間的通用性與遷移效率。對(duì)此，聯(lián)發(fā)科選擇走向更開(kāi)放的路徑，已開(kāi)放50%的AI算子庫(kù)，支持TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等主流框架，同時(shí)積極推動(dòng)Agentic AI跨平臺(tái)通用規(guī)范的制定，降低開(kāi)發(fā)者門(mén)檻。

在具體應(yīng)用層面，聯(lián)發(fā)科也正積極將Agentic AI向AR/VR、智能座艙、AI眼鏡等“空間計(jì)算”終端擴(kuò)展。目前，基于天璣平臺(tái)打造的AR眼鏡原型已具備毫米級(jí)SLAM定位能力與低于10ms的空間響應(yīng)延遲，為未來(lái)輕量化、沉浸式體驗(yàn)奠定基礎(chǔ)。

可以說(shuō)，聯(lián)發(fā)科的AI智能體戰(zhàn)略并非單一技術(shù)突破，而是系統(tǒng)性的生態(tài)驅(qū)動(dòng)方案。通過(guò)構(gòu)建開(kāi)放協(xié)同的平臺(tái)架構(gòu)、兼容主流模型、推動(dòng)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化并落地于燈塔場(chǎng)景，聯(lián)發(fā)科正在構(gòu)建一條現(xiàn)實(shí)可行的智能體AI落地路徑，目標(biāo)直指終端智能體化新時(shí)代。

正如MediaTek董事、總經(jīng)理暨營(yíng)運(yùn)長(zhǎng)陳冠州所言：“AI時(shí)代的終端設(shè)備，不應(yīng)只是更強(qiáng)的處理器，而應(yīng)是能與你共感、協(xié)作、進(jìn)化的伙伴?！睆腘euroPilot到天璣AI智能體化引擎，聯(lián)發(fā)科正以“芯+軟+生態(tài)”的協(xié)同方式重構(gòu)智能邊界，邁出從傳統(tǒng)SoC供應(yīng)商向Agentic AI平臺(tái)型公司的關(guān)鍵一步。

編輯：芯智訊-浪客劍

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