在今日联发科技（MediaTek）召开的天玑开发者大会 2026（MDDC 2026）上，这家芯片巨头企业面向全球开发者推出一系列工具与解决方案。公司董事、总经理暨营运长陈冠州在开场表达了一个相当明确的判断——“智能体 AI 正在重构和升级越来越多的行业和应用场景”。

围绕这条主线，联发科今天的产品发布从手机延伸到汽车、IoT 与 AI 基础设施，试图在“智能体化”成为下一代终端默认形态的拐点上，把自己钉在底层基础设施那一层。

发布会上抛出的一组数字最能说明行业当前的速度：智能体自主任务量从 2025 年的每日 1.2 亿次，跃升至 2026 年的每日 8.7 亿次，仅仅一年间实现了近 7 倍增长；而 AI 应用数量在 App Store、Google Play 等主流商店也纷纷实现 2～4 倍的爆发式扩张。

去年的这个时间节点，这家公司还在描绘“智能体化用户体验时代”的五大特征——主动及时、知你懂你、互动协作、学习进化、专属隐私守护；而今年的口径已经升级为“全场景覆盖、无所不在、体验更主动”。

联发科的落点很清楚：终端将成为系统级原生智能体，Agent 取代 UI 成为新的交互主体。

而对芯片厂商来说，这套叙事意味着一件事——它必须从“提供算力”升级到“提供智能体化的底层基础设施”。

天玑开创性双 NPU 架构：一颗为“永远在线”准备的芯片

整场开发者大会停下来，联发科的主战场依然是手机。

联发科指出，目前开发者面临的三层挑战——终端层的算力与功耗平衡、系统层的隐私与主动服务、生态层的跨端协同，这些挑战本质上都需要芯片侧给出新答案。

对此，联发科给出的回应是一套开创性的双 NPU 架构：用超性能 NPU 让 AI 性能翻倍，为最复杂的智能体应用提供算力余量；而超能效 NPU 则将轻载 AI 模型功耗降低 42%，支撑设备实现 Always On 的“全时感知”。

简单理解的话，前者用来解决“算得动”的问题，而后者负责解决“一直算也不烫不耗电”，这恰好是智能体场景下最棘手的一对矛盾。当 Agent 需要 7×24 小时感知环境、主动响应需求时，传统的“按需唤醒”模式显然已经不够用了。

SensingClaw + 智能体化引擎 2.0：从被动响应到主动感知

如果说 1.0 时代的 AI 是“你说一句，App 执行一个动作”，那么联发科今天发布的天玑 AI 智能体化引擎 2.0 想做的是另一件事：让系统主动感知场景，自行拆解复杂任务，再调动多个应用协作完成。

联发科用来支撑这个跃迁的，是新公布的 天玑 SensingClaw 技术——它以低功耗的全时感知能力，让 Android 系统层面具备视觉、听觉、位置等多维感知，赋能设备厂商打造具备主动感知与跨应用驱动能力的 Agent OS。

目前我们已经可以看到三个具体形态的落地案例：

• OPPO 小布助手：通过打通系统级原生应用数据，结合“小布记忆”构建用户专属数据库，可以做体检报告解读、自动规划健身计划并写入日历；

• 小米跨端体验：能够通过一句指令调用全场景智能设备，实现跨端任务的无缝流转；

• 传音 AI 助手：可以实现 Always On 主动感知，从而达到免唤醒地完成查物流、比价等复杂任务。

当 OPPO 与 Xiaomi 两家国产头部安卓厂商同时被点名，加上覆盖海外新兴市场的传音，联发科的这套引擎的渗透路径就变得相当清晰了。

开发套件 3.0：把模型部署门槛打到“零”

支撑生态扩张的另一面是工具链。

过去三年，天玑 AI 生态伙伴成长达 240%，天玑 AI 开发套件下载量提升 440%——随着搭载天玑芯片的厂商越来越多，开发者侧也对天玑越来越信任。

开发套件 3.0 版本为开发者带来了四项关键更新：

• LVM 模型可视化部署：从命令行升级为 GUI 模块化，参数实时生效，部署调优效率提升 50%；

• Low Bit 压缩工具包：相同质量模型的压缩率提升 58%，降低生成式 AI 模型对设备内存的占用率；

• eNPU 开发工具包：开放超能效 NPU 能力，常驻轻载 AI 模型功耗节省 42%；

• 天玑 AI Partner： 开发套件中的模型端侧转换助手，低门槛全自动移植模型到天玑平台，端侧 LLM 模型部署耗时节省可达 90%。

在发布会上，联发科的合作伙伴强调，目前剪映用全新的套件，将 AI 字幕的推理时长降低 90%，万兴喵影也将模型运行速度提升 4 倍，天碧智能的多模态大模型适配耗时下降 75%——这些真实的数字，是对这套工具好不好用的直接回应。

智能座舱：400 TFlops、1 周上车、NVIDIA GPU 进座舱

智能座舱业务在今天的开发者大会上占到了不少的篇幅，目前联发科累计出货已达 3500 万套，与全球 20 家以上头部车企合作，在手项目超过 190 个，近 5 年出货成长接近 4 倍。

围绕“AI 定义汽车”，联发科给出的方案是：

• 平台层：天玑旗舰座舱平台提供 400 TFlops AI 算力，通过软硬协同将 AI 平台需求压缩 90%，可在五屏重度渲染下流畅运行双大模型，速度超过 50 token/s；

• 模型层：天玑座舱 7 系列直接集成 NVIDIA GPU 资源库，CUDA 开发的云端模型可无缝迁移，最新模型 1 周即可上车：S 系列则通过 AI 开发套件保证车辆 6-10 年生命周期内持续用上新模型：

• 应用层：通过四大工具——场景映射、智能模型加载、端云协同、系统调优，全面覆盖从感知到调度的全链路。

智能座舱最具想象空间的案例，来自联发科与腾讯云的合作：当双方打通车辆数据接口与微信小程序生态后，实测的场景是：用户收到同事吃饭邀请后，座舱基于历史出行记录主动推荐餐厅、取号排队、规划导航，全程无需用户额外操作。

而真正“炫技”的部分在娱乐层面：天玑汽车平台旗舰座舱 C-X1 是首款内置 NVIDIA GPU 的座舱芯片，支持硬件级光追和 DLSS，实测可实现《赛博朋克 2077》4K 60Hz 运行。

一辆车的中控大屏，性能已经向 PC 主机看齐了。

移动游戏：把“主机级体验”按到手机上

游戏这条线，联发科依托天玑星速引擎游戏技术与 Dimensity Profiler 工具，实现了全链路、全平台、全工具。

Ray Tracing Pipeline（RTP）移动端光线追踪技术是这次的重头戏。该方案可跨端适配 PC 与 Mobile 渲染管线，实时精确呈现复杂光影效果——涵盖动态物体、骨骼动画，甚至游戏视野外的环境与物体反射。这意味着 PC 端的光线渲染管线可无缝复用到天玑平台，跨端 3A 大作的开发周期被大幅压缩。

目前，联发科已与腾讯《三角洲行动》项目组完成 RTP 技术预研。

另一项视觉升级来自与团结引擎深度适配的 Virtual Geometry（虚拟几何体）技术。依托天玑 GPU 渲染能力，在移动端实现超过 10 亿级三角面渲染，1.5K 分辨率下持续输出 1 小时满帧，把“3A 级精细画质”按进了手机。

音频方面，联发科推出的天玑 LE Audio 低延迟技术，从芯片底层到 Android Audio Framework 再到蓝牙层做了全链路优化，整链路延迟降到业界领先的 32 毫秒。该技术已在《和平精英》游戏测试服落地，实现“指触即发、音画合一”的竞技表现。

除此之外，底层游戏优化矩阵也密集更新:

• GPU Dynamic Cache(天玑 9500 搭载)：允许 GPU 同时调度系统缓存与内存，节省带宽、降低功耗，目前已与《逆战：未来》《暗区突围》等游戏合作落地；

• 倍帧技术 3.0：新增 Depth 选项更好预测高质量虚拟帧，新增 UE/Unity 引擎插件接入，支持 165/144 帧，跨手机、平板、座舱平台；目前《王者荣耀》已经借此功能解锁 144 帧低功耗体验，而《明日方舟：终末地》也能够获得更高流畅度的游玩体验；

• 自适应调控 5.0：新增智能帧控、场景预判，实现双向信息传递，著名 3A 大作《鸣潮》借此显著优化 1% low 帧与功耗。

端侧 AI 玩法上，联发科与《三角洲行动》合作的天玑 AI Play 技术，让游戏内 CC 语音智能伴侣的响应速度相比云端延迟降低 56.7%，实现游戏内无感时延实时畅聊。

工具侧最重要的发布是 Dimensity Profiler 2.0 预告——这款面向安卓游戏开发者的一站式分析与调优工具，新增 CPU Callstack 全面追踪、平台 MIPS 负载监控和 GPU 带宽指标显示功能。目前 1.0 已在天玑开发者中心网站开放申请，《境·界 刀鸣》《鸣潮》《怪物猎人：旅人》《无限暖暖》《美职篮巅峰对决》等多款热门游戏已采用其进行性能调试与自动化测试。

整个游戏环节，朝夕光年格洛工作室的《境·界 刀鸣》是演示的重点案例——这款 BLEACH 正版授权动作手游，目前全球玩家已经突破 2000 万，其中超过 1/3 设备搭载天玑芯片。双方共建的自动化监控工具落地后，日常性能分析与问题定位效率最高提升 10 倍。

写在最后

把今天发布会的所有信息串起来，会发现联发科想讲一个非常完整的故事：当 Agent 取代 UI 成为下一代人机交互的主体，芯片厂的价值不再只是 SoC 的性能跑分，而是它能不能成为那条贯通终端、系统、应用、跨端协同的隐形基础设施。

双 NPU 解决“算得动且算得久”，SensingClaw 与智能体化引擎 2.0 解决“主动感知”，开发套件 3.0 把开发者门槛打掉，座舱业务把这套能力从手机延伸到“第三空间”，游戏业务把“主机级体验”的标签贴回手机。

每一块都不孤立，每一块都指向同一个判断——智能体化不是某个产品功能，而是下一代终端的默认形态。联发科今天想确立的，是这个新形态里底层那一层的位置。