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联发科天玑AI智能体引擎2.0发布 赋能移动设备智能进化

时间:2026-05-13 13:52
联发科发布天玑AI智能体化引擎2 0,其SensingClaw技术支持设备低功耗全时感知。同时推出AI开发套件3 0,提升模型部署效率。游戏方面,光线追踪等技术持续优化体验,并升级倍帧与音频方案。

5月13日,联发科天玑开发者大会(MDDC 2026)正式召开。作为移动芯片领域的技术风向标,本届大会聚焦端侧AI与游戏体验两大核心,发布了一系列面向开发者的先进工具与解决方案,揭示了联发科构建开放、高效智能生态的战略蓝图。

生态数据印证了天玑平台的吸引力:过去三年,天玑AI生态合作伙伴数量增长240%,天玑AI开发套件下载量飙升440%。这背后是一个快速扩张的跨领域协作网络。联发科正通过覆盖多终端、多场景的完整开发工具链与开放能力,持续赋能大模型应用、影像处理、生产力工具及智能硬件等多元场景,与开发者共同提升端侧AI体验的上限。

这一切的硬件基础,是天玑旗舰平台先进的“超性能、超能效”双NPU架构。为实现感知与运算的无缝融合,联发科正式推出“天玑AI智能体化引擎2.0”。其核心是引入“天玑SensingClaw”技术,提供低功耗的全时感知能力。这意味着设备厂商可借此打造具备主动感知与跨应用驱动能力的智能操作系统(Agent OS),推动终端从“被动响应”向“主动服务”演进。

现场合作成果展示了这一方向的实际进展。联发科与OPPO、小米、传音联合演示的系统原生Claw,已能实现强大的主动感知、任务执行与跨端无缝流转能力,并在端侧隐私与数据安全方面进行了重点优化。

强大的硬件需要高效的工具来释放潜能。为此,联发科推出天玑AI开发套件3.0,旨在全面提升端侧智能体的全模态能力,并大幅加速AI应用的端侧部署效率。

本次升级主要围绕四大核心特性:

· 支持LVM模型可视化部署:从命令行升级为图形化界面(GUI),参数实时生效,模型部署与调优效率提升约50%。

· 新增Low Bit压缩工具包:重点优化生成式AI模型压缩过程中的内存占用,在保证精度的前提下,最高可实现58%的压缩率提升。

· 新增eNPU开发工具包:帮助开发者充分利用天玑芯片超能效NPU优势,开发创新应用。官方数据显示,可使常驻轻载AI模型功耗降低42%。

· 新增天玑AI Partner:作为高效的模型端侧转换助手,它降低了开发门槛,实现模型向天玑平台的全自动移植。据称,端侧大语言模型(LLM)部署耗时最高可节省90%。

通过这一系列工具升级,联发科正致力于让端侧AI开发变得更高效、更轻量化,从而吸引更多生态伙伴加入,共建开放共创的产业生态。

除了AI,游戏技术是天玑的另一大优势领域。凭借持续迭代的移动平台、天玑星速引擎及Dimensity Profiler工具,联发科长期致力于帮助开发者打造更具沉浸感的移动游戏体验。

本次大会,光线追踪技术仍是重点。联发科详解了其Ray Tracing Pipeline移动端光追方案,该方案可跨端适配PC与移动端渲染管线,实时呈现复杂动态光影、骨骼动画乃至视野外环境的反射效果,推动手游光追技术进一步普及。

更引人注目的是与团结引擎合作的虚拟几何体技术。依托天玑平台GPU的强大渲染能力,该技术实现了在移动端渲染超过10亿级三角面,并在1.5K高分辨率下稳定输出1小时满帧体验。这意味着手游的模型渲染精细度有望突破传统限制,使手机也能承载画质接近3A大作的游戏内容。

听觉体验同样获得升级。天玑LE Audio低延时技术通过全链路优化,将蓝牙立体声延迟压缩至32毫秒。目前该技术已在《和平精英》测试服中应用,追求“音画同步”的竞技玩家将获得更佳体验。

在能效与帧率优化方面,天玑GPU Dynamic Cache架构允许GPU同时调度系统缓存与内存,使开发者可将关键游戏数据通过缓存传输,从而节省带宽、降低功耗。该技术已应用于《逆战:未来》和《暗区突围》,实现了满帧且更省电的游戏表现。

备受关注的“天玑倍帧技术”也升级至3.0版本。新增的Depth等选项能更精准预测并生成高质量虚拟帧;新增对UE、Unity引擎的插件支持,以及对165Hz、144Hz高刷新率乃至手机、平板、座舱等多平台适配,让开发者能更灵活高效地优化游戏,快速满足市场对高帧率、低功耗体验的需求。

最后,联发科预告了面向安卓开发者的一站式分析调优工具——Dimensity Profiler 2.0。新版增加了CPU调用栈全面追踪、平台MIPS负载监控和GPU带宽指标显示等功能,工具链更为完善。目前,《境·界 刀鸣》《鸣潮》《怪物猎人:旅人》等热门手游已将其用于日常性能调试与自动化测试。

从AI智能体到游戏黑科技,MDDC 2026不仅展示了联发科深厚的技术储备,更勾勒出其通过工具链赋能、与开发者及生态伙伴深度协同的发展路线。端侧计算的竞争,已从单纯的参数比拼,转向生态协同与体验创新的系统工程。

来源:https://www.163.com/digi/article/KSQD2QMU001680P9.html
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