去年的MDDC 2025，联发科率先宣告智能体化AI的方向，一年过去，这个方向已经从概念变成了行业共识，OpenClaw等智能体框架横空出世，手机厂商纷纷入局“养虾”，智能体AI自主任务量日均亿级。
但共识归共识，真正的问题也开始浮现，AI功能零散、体验割裂，手机上的AI更像是系多了几个入口，而不是真正变成了一个智能体。
算力已经够强了，瓶颈在哪里？联发科的答案是：生态。
5月13日，联发科在上海召开天玑开发者大会2026（MDDC 2026），以“全域芯智能，体验新无界”为主题，从手机到汽车、从AI到游戏、从芯片到工具链，给出了套完整的回答：不再只做手机芯片的性能底座，而是从手机出发，延伸到汽车、IoT、AI基础设施，构建一个无处不在的智能体化新体验。
智能体化AI再进化：从被动指令到主动服务
去年，联发科提出智能体化体验的五大特征：主动及时、知你懂你、互动协作、学习进化、隐私保护，今年，这不再是愿景，而是正在落地的技术路线。
核心变化在于，天玑AI智能体化引擎从1.0迭代到了2.0。
这次升级使核心逻辑发生了质变，1.0是用户驱动，即用户主动输入指令，系统理解后执行；2.0则是Always-On主动感知驱动，借助天玑SensingClaw技术，设备可以在低功耗状态下持续感知周围环境，主动理解用户情境，并在合适的时机跨应用执行任务。
简单来说，以前的手机是“你让我做什么，我做什么”，现在变成了“我理解你在做什么，主动帮你做”。
联发科还公布了与OPPO、小米、传音合作的系统原生Claw能力，展示主动感知、主动执行、跨端无缝流转等体验，这意味着端侧AI不再只是单个应用的增强，而是深入系统底层，变成用户每天都能感知到的体验提升。
不过，联发科在会后媒体群访中也坦言，从芯片提供能力到手机厂商把它变成卖点，中间其实还有一段距离的，“当用户排队叫号时，用户可能会打游戏，就可能会漏掉叫号。如果只给手机感知能力，手机还是没办法联结到对用户有意义的场景，结合Agent去变成一个手机的卖点，其实这段路还是没有办法让AI真正来改变使用者的体验。”
这也是联发科为什么要同时布局芯片、引擎、开发工具的根本原因，只有底层能力全部就位，开发者才能把“感知”变成“体验”。
天玑9500双NPU架构：为智能体化时代而生
智能体化体验的落地，离不开底层硬件的支撑，但智能体时代对芯片提出了一个前所未有的矛盾需求：既要算力够强，又要功耗够低，因为Always-On感知意味着芯片必须长时间在线运行。
天玑9500，正是为这一矛盾而生，其开创性的双NPU架构，给出了精准的解法，一个高性能NPU负责重度推理，峰值性能较天玑9400提升111%；一个超能效NPU专门处理Always-On感知任务，功耗相比一般NPU降低42%。
双NPU各司其职，高性能场景全力输出，常驻感知场景极致省电，精准平衡了智能体时代既要又要的核心矛盾。
这种设计思路本质上是在回答一个关键问题：当AI从偶尔用一下的功能变成时刻运行的能力，芯片架构必须做出怎样的改变？天玑9500给出的答案是分工。
双NPU背后，是联发科对智能体时代系统调度难题的深层理解，在媒体群访中，联发科提到了一个行业很少被谈及的问题：随着越来越多应用和手机厂商开始使用NPU，不同应用之间已经出现了抢占NPU资源的问题。
换句话说，AI手机的瓶颈正在从有没有算力变成系统能不能高效调度算力，天玑9500的双NPU架构，正是在芯片层面就开始解决这个调度难题。
天玑AI开发套件3.0：更高效、更开放、更智能
硬件再强，如果开发者无法高效利用，也只是纸面参数，联发科显然深谙此道。
天玑AI开发套件升级至3.0版本，在“更高效、更开放、更智能”三个方向上发力。
具体来看，LVM模型的可视化部署从命令行升级为GUI模块，部署和调优效率提升50%；Low Bit压缩工具包让同质量下模型压缩率最高达58%，大幅降低内存占用。
另外eNPU开发工具包解锁了超能效NPU的模型运行能力，功耗降低42%；天玑AI Partner则让端侧LLM模型部署耗时从5天缩短至0.5天，节省90%。
合作伙伴的成果同样亮眼，全民K歌端侧AI分析个人歌声，实现个性化唱功专属分析；美图端侧视频人像高清美化，兼顾隐私安全；万兴喵影端侧视频编辑，模型执行速度提升400%；剪映端侧AI字幕推理耗时较CPU方案降低90%；面壁智能自主模型移植效率提升75%。
这些数字背后有一个共同逻辑，降低开发门槛，让更多开发者愿意在天玑平台上做AI适配，天玑AI开发套件下载量增长440%，生态伙伴增长240%已经说明了一切。
AI定义汽车：从手机到座舱的智能体化延伸
MDDC 2026的另一个重头戏，是汽车，汽车方向作为独立板块登场，信号其实很明确，联发科的智能体版图，已经从手机延伸到了汽车。
联发科技车用平台事业部副总经理陈仲怡在大会上阐述了从软件定义汽车（SDV）到AI定义汽车（AIDV）的技术演进。软件定义汽车实现了功能的持续更新，而AI定义汽车则让汽车具备了智能体任务执行和模型快速进化的能力。
天玑AIDV智能体座舱的核心能力包括：全模态交互（语音、视觉、听觉、情绪、健康、环境多维感知）、主动式服务（Always-On感知预判用户需求）、并发任务执行（多任务、多用户、复杂场景并行）、端云协同（本地与云端无缝接力）。
平台层面，天玑座舱旗舰最高可达400 TOPS算力，通过软硬协同AI频宽需求可压缩90%，多核心架构GPU在5屏幕重载渲染下帧率双大模型大于50 tokens/sec。
天玑座舱C-X1更是首款内置NVIDIA GPU的座舱芯片，支持4K 60帧AAA游戏体验和硬件光线追踪。
在模型部署上，天玑座舱C系列支持CUDA生态，云端训练的模型可快速部署，最新模型实现一周上车；S系列则依托天玑AI开发套件，业界主流模型已完成适配。面对汽车6-10年的使用周期和AI模型每半年代代的节奏，这种快速部署和持续升级能力至关重要。
生态层面，联发科已与全球超20家头部车企合作，进行中定点项目超190个，天玑汽车平台产品出货量超3500万，过去5年增长385%。
对于“AI定义汽车”这个话题，外界最关心的无疑是安全问题，在媒体群访中，联发科给出了自己的分析，车内需要区分两个模块：智驾和控制与安全强相关，必须完整验证，开发周期相对较长；但座舱的智能体化应用，比如帮用户规划行程、联动邮件安排等，与安全的关联度并不高。
游戏体验全面升级：生态定义体验时代
游戏一直是天玑生态的重点战场，MDDC 2026上，联发科在游戏技术上的投入依然不遗余力。
视觉层面，全新Ray Tracing Pipeline（RTP）移动端光追技术打通了PC与移动端的渲染管线，可实时呈现动态物体、骨骼动画以及视野外环境反射等复杂光影效果。同时，天玑与团结引擎深度适配虚拟几何体（Virtual Geometry）技术，在移动端实现超过10亿级三角面渲染，1.5K分辨率下可持续满帧运行1小时。
多感官层面，天玑LE Audio低延时技术带来32毫秒蓝牙立体声低延迟表现，已在《和平精英》测试服落地。天玑AI Play技术则让《三角洲行动》游戏内CC语音智能伴侣的响应延迟降低56.7%。
能效层面，天玑GPU Dynamic Cache架构允许GPU同时调度系统缓存和内存，在《逆战：未来》165帧精致画质下带宽节省990MB/s、功耗下降135mA。
天玑倍帧技术3.0新增Depth选项和引擎Plugin接入，《王者荣耀》2x插帧144帧的同时功耗降低16.6%；自适应调控技术5.0新增智能帧控和场景预判功能，《鸣潮》借助该技术1% low帧提升10%、功耗降低10%。
开发工具方面，Dimensity Profiler 2.0新增CPU Callstack全面追踪、平台MIPS负载监控和GPU带宽指标显示等核心功能。目前《境·界 刀鸣》《鸣潮》《怪物猎人：旅人》《无限暖暖》《美职篮巅峰对决》等热门游戏已采用。
且这些合作不是简单的供货关系，而是深入底层的技术共创，联发科不是把芯片交给厂商就结束，而是通过星速引擎、Dimensity Profiler等工具链，与开发者一起从底层调优，把芯片的每一分算力都转化为玩家可感知的体验提升。
跨域协同：手机、AI眼镜与汽车的天玑式解法
从手机到汽车，天玑的触角正在延伸到更多终端，但不同终端之间的跨域协同，并不是简单的复制粘贴。
在媒体群访中，联发科解释了不同终端之间的跨域逻辑，AI眼镜与手机的跨域相对明确，眼镜算力不够，主要负责影像和声音的截取，大部分运算送到手机端处理。
但汽车与手机的跨域就不一样了，两者都有强大算力，处理的应用也不同，更像是信息交换：你上车以后，手机上的使用习惯可以传递给汽车，汽车根据你的习惯规划接下来的行程。
联发科的优势在于，无论是芯片IP、上层软件还是工具链，都可以在不同产品线之间跨域迁移，手机已经开发出成熟的AI工具，可以用在汽车和IoT产品上。
但联发科也坦言，偏上层的应用层跨域合作，比如不同终端之间能做什么样的应用协同，“这反而是我们要跟各位开发者、生态系统大家一起好好讨论的”。
全域芯智能：联发科正在做土壤
回顾MDDC 2026，联发科释放的信号很明确：不再只是芯片供应商，而是AI时代的生态底座。
正如联发科在群访中所说：“联发科有点像孵化器，最重要的是这个土壤。我们也关注到有些种子长得很好，有的种子可能马上要发芽。”
智能体化AI的真正难题，不是算力，而是生态，当芯片、系统、模型、应用和开发工具形成闭环，当手机、汽车、IoT多终端智能体能力打通，当开发者和终端厂商都能在这片土壤上种出自己的AI体验，全域芯智能的时代，才算真正到来。
这条路联发科已经铺好，接下来，就看生态的力量了。
