引言：MDDC天玑开发者大会上，联发科提出智能设备要更主动地提供服务——这是个美好的愿景。手机要“更主动”地服务于人，现在还欠缺什么?
后摩尔时代，于芯片制造可能意味着异构集成、先进封装、chiplet等技术趋势;于软件而言大概就是专用和加速计算了。一旦涉及到加速计算，则构建生态、投入软件，就成为芯片企业不得不做的事，包括传统的AP SoC芯片企业。如果SoC还覆盖更多应用场景，那么生态培养的重要性更加不言而喻。这应该是联发科(MediaTek)近两年举办MDDC天玑开发者大会的基本逻辑。
虽然今年MDDC的主题是符合时代主旋律的“无处不在的智能体化新体验”，但让我们真正感觉联发科在生态培养上卓有成效的具体表现还是在围绕GPU的游戏生态上，比如“天玑自适应调控技术”——这是个2023年推出的据说“广受开发者好评”的技术，也是游戏采用率较高的一项技术，很多游戏也因此真正实现了1% low帧的有效提升与功耗的下降;
再比如Dimensity Profiler——这是去年MDDC上联发科推出的“一站式分析”工具，主要用于Android平台游戏调优——之所以说这款工具在天玑生态中具备代表性，是因为联发科技无线通信事业部副总经理陈一强在主题演讲中说，目前已经有不少游戏工作室将Dimensity Profiler“纳入Android游戏开发的基本工作流”，甚至因为首选天玑平台可直接导入Dimensity Profiler而不需要率先通过iOS平台做游戏优化调试工作...
这些例子应该是可以管中一窥联发科这两年的生态构建成果的。当然MDDC 2026的重头戏还是智能体AI——关注电子工程专辑去年MDDC报道的读者应该知道，去年同期联发科就已经提出了智能体化AI用户体验(Agentic AI UX)，彼时龙虾还没有诞生。
本文就继续从智能体化AI用户体验的角度，谈谈联发科在开发生态上，提供了怎样的能力——以此也可发现，未来的智能体手机及围绕手机的其他智能设备体验会是怎样。
“全场景”和“更主动”的展望
如果让我们总结MDDC 2026的关键词，那大概就是“全场景”和“更主动”了。
前者是指除了手机之外，天玑开发者大会也开始强调其他类型的设备，比如今年新增了了汽车技术分论坛，同时生态展示中也出现了智能眼镜之类的周边设备;当然联发科现有业务也涉足电视、IoT等不同类型的应用;另外不要忘记，NVIDIA的AI服务器芯片也有联发科的影子。而后者则是指，智能设备要提供主动的服务，不再是用户问、设备答这样的被动响应模式。
这两个关键词应当也契合了联发科官方提出的“无处不在的智能体化新体验”这一活动主题。新生态在联发科的眼中，应当是以手机为“智能体化体验的核心枢纽”，然后“通过数据分享、智能体化体验的无缝流转，驱动更多智能体化场景”——包括智能眼镜、智能音频、智能汽车、智能穿戴、智能电视、智能PC等。
在“无处不在”和“全场景”的问题上，联发科技董事、总经理暨营运长陈冠州在圆桌环节发言时谈到了两点。其一，不同终端的人机交互界面会得到统一：不同设备、系统的交互方式可在智能体AI时代被“摒弃”，“有agent与我们互动，不管是生活上的还是工作上的”，通过统一的自然语言实现人机交互，“消费用户一旦体验过这样的一致性交互，就回不去了”。
其二，不同终端设备的协作。陈冠州举例谈到AI眼镜和手机的协作：“我自己认为，AI眼镜是与实体世界互动最好的设备”，因为它足够无感和自然，不像手机看见世界至少要将摄像头举起来;“但眼镜不能太重，电池容量小，无法处理复杂工作”，“所以需要由手机提供算力、推理能力、agent;而眼镜用于感知”。
再比如手机与汽车，两者都有足够的算力独立承载智能体AI，则可完成“agent-to-agent”的跨智能体、跨设备协作：“比如手机上有个生活助理，汽车上有个行车助理。如果我下班准备回家，跟行车助理说：把我送回家;行至中途，生活助力收到家人消息要买个可乐，就可以提醒行车助理绕道买可乐”。
所以“全场景”预见的未来，是“各种各样的设备，根据不同场景去协同、合作”，“联发科技要将协作的方式、标准想清楚，定出来，再跟所有伙伴一起合作”。
有关“更主动”——实际上去年联发科谈智能体化AI用户体验时定义的5大特征“主动及时”“知你懂你”“互动协作”“学习进化”“专属隐私信息守护”，其中第一项就是“主动及时”。所谓的“更主动”本质上就是这一概念的延续。
比如说在用户与朋友聊天时，提到要约饭，手机中的智能体AI就会主动开始选择餐厅、给出建议;在用户准备出门时，因天气预报有雨主动提醒用户带伞;还能建议用户可为此次聚会准备个蛋糕;聚会结束后提议将照片与视频分享给好友等等...
还有像是在针对“AI定义汽车”的主题演讲中，联发科技车用平台事业部副总经理陈仲怡谈到，用户早晨进入车中，汽车检测到孩子也上车了，会主动提问“是否先安排前往学校，再去公司”;或者在车内接到同事电话约饭，挂断电话后立刻根据与此同事约饭的历史信息和偏好，提议约见餐厅，并给出行程建议、订位+导航一气呵成...
那么要做到“更主动”和“全场景”，今年联发科都为开发者准备了些什么呢?
“主动服务”的三层挑战
联发科技资深副总经理徐敬全在演讲中，将智能体开发的挑战总结为三层：终端层的算力与功耗挑战;系统层的开发挑战;应用层的生态挑战。
终端层的挑战是硬件层面的，也是联发科的天玑芯片与硬件技术要尝试解决的问题——这并非开发者大会及本文要探讨的重点，此处不做展开。
不过相关芯片值得一提的是，不单是TOPS算力，这次联发科特别提到了“低功耗always-on感知能力”，即即便在手机息屏状态，依旧持续感知周遭环境变化——藉由双NPU架构之中的“超能效NPU”达成。不过我们认为，在未来智能体提供“主动服务”的过程中，无论是可穿戴设备的always-on，还是手机本身的always-on，由于长时低功耗需求，在硬件实现方式上，可能仍是个值得商榷和待发展的话题——期待今年的天玑芯片或许会有新解法。
而硬件之外的底层软件支持，应该是更多开发者关注的。所以在系统层，为了“让Agent OS具备更主动的服务能力”，联发科这次发布了“天玑AI智能体化引擎2.0”，就强调“always-on主动感知驱动”。
徐敬全表示，此前的1.0版本是在用户下达指令后，由app各自互不相干地执行简单任务;而2.0具备了主动能力(主动看、主动听、位置感知、主动执行任务)，还能对模糊指令、复杂任务做拆解，并在应用生态中进行“多应用复合执行”。
其中的关键就是引入了所谓的“SensingClaw”——听名字能大致推测应该是个“龙虾”变种，猜测是个基础框架，不过联发科在主论坛的主题演讲中并未详谈SensingClaw的构成，只提到了基于此能力的几个应用层合作：
包括与OPPO合作的“小布Claw”——“打通系统级原生应用数据，建构用户所述的记忆数据库”，比如说演示中，小布Claw能根据用户体检报告规划健身计划、导入日历;与小米合作的Xiaomi miclaw，有能力“执行跨端智慧体任务”，一句话就能“调度全场景设备”，比如和智能家居之间的配合;与传音合作的EllaClaw，演示的主要是待机状态可唤醒、查物流、商品比价之类的复杂能力...
只不过无论从技术还是商业逻辑，真正要实现智能体调度多应用复合执行任务，还是需要第三方应用配合的。所以在应用层，联发科面向开发者提供“天玑AI开发套件”——虽然我们认为即便撇开端侧算力、模型能力、API接入等问题不谈，要实现联发科理想中的智能体化AI用户体验并不只有技术阻碍，但“天玑AI开发套件”仍旧提供了这种可能性。
▲ 全民K歌与联发科合作，借助天玑AI开发套件，让端侧AI助手“麦小星”音乐老师能够分析个人声音特质，以提供专属分析报告和建议…
▲ 美图借助天玑AI开发套件，用端侧模型来进行视频人像高清美化;其他会上谈到的合作还包括万兴喵影用天玑AI开发套件实现实时“发丝级抠图”、人脸检测;剪映专业版则能够启用天玑NPU来推理AI字幕;面壁智能用开发套件进行多模态模型MiniCPM-V4移植，“耗时下降75%”…
MDDC上，联发科发布了天玑AI开发套件3.0。主要改进点包括有：(1)LVM模型可视化部署支持，新增了图形界面，据说模型“部署和调优效率大幅提升50%”;(2)low bit压缩工具包——主要是针对模型内存占用的，“同质量下压缩率最多提升58%”;(3)“eNPU开发工具”，应该是瞄准双NPU架构中的能效核开发的，让“智能体更开放对接always-on感知能力”;
以及(4)“天玑AI Partner”——应该是个AI辅助开发助手。从介绍来看，它能够进行模型分析与调整、模型验证、模型转换，“从模型到硬件部署全链路深度编排，封装专业工具链”，针对不支持的算子进行根因分析和自动修复，“自动巡航量化，在性能和精度之间找到最佳策略”，“自动生成端侧推理代码，并进行真机实测”——对开发者而言，也就大幅降低了端侧模型部署的时间。
有关汽车座舱智能体生态，这里也多提两句——毕竟这也是今年MDDC的重头戏之一，也是联发科定义的“全场景”的组成部分之一。以往两届MDDC都还没有汽车相关的主题演讲或分论坛，毕竟采用NVIDIA GPU的天玑座舱芯片也是去年4月才在上海车展亮相的，电子工程专辑也特别就天玑汽车座舱C-X1做过详细报道。
▲ 联发科的官方数据，天玑汽车平台已经与全球20+头部车企深度合作，定点项目超过190个，累计出货量3500万+，过去5年的成长率385%;
这次联发科引入了AI定义汽车(AIDV)的概念，要求具备基于智能体AI的任务执行能力：包括全模态交互、主动式服务、并发任务执行、端云协同。和针对手机提出主动服务的三层挑战相似，联发科眼中汽车要实现主动式智能体化的挑战也在于：平台挑战(天玑座舱平台，即硬件)、模型挑战、应用挑战，逻辑还是一样的
从整个生态的角度来看，与手机略有差异的部分在于因为天玑座舱C系列芯片选择了NVIDIA GPU，所以能够全套用上CUDA生态——故而“平台层”和“模型层”的挑战似乎就不是什么大问题;S系列基本也可以平移天玑AI开发套件的资源，以实现主流模型的适配和上车。
值得一提的是，针对实现座舱主动服务的“应用层”挑战，陈仲怡提到天玑软件平台的4个思路：场景映射——可通过多种感知数据和专属记忆库来分析用户议题，并自行拆解任务、分配对应的智能体进行服务;智能模型加载——常用的高权重模型优先放于DRAM;端云协同——复杂任务才上云，且可在端侧进行需求的预处理和筛选，仅上传关键token，保护隐私、降低成本;系统调优——面向开发者的系统优化工具...
▲ C-X1的AI算力标称400 TOPS，且“通过联发科的软硬协同，将AI带宽需求压缩90%”，具备多模型并行能力;图中展示的主要是在带动5个屏幕的场景下，亦可跑双大模型，且达到50tokens/s;
具体到应用层的合作，除了NVIDIA GPU支持各种现代图形渲染特性、也能玩上3A大作(虽然不知道联发科具体用了怎样一套软件栈方案，不过宣传中提到C-X1玩《赛博朋克2077》可以4K 60fps畅玩)，联发科还宣布了与腾讯云的合作，“打通车辆感知数据接口，联通庞大的微信小程序生态，让座舱可调用海量智能体服务”——建立于天玑软件平台之上，藉由车载微信小程序生态，来记忆用户的偏好，提供订餐、导航等“主动式”服务。
▲ 天玑游戏生态建设工作，实际上也是今年MDDC介绍的重头戏，包括引入天玑Ray Tracing Pipeline技术、LE Audio蓝牙低时延技术、AI Play让本地ASR模型跑在NPU上，天玑倍帧技术更新至3.0，自适应调控技术升级至5.0(基于智能帧控的同步刷新，和特别面向游戏开发的场景预判能降低CPU与GPU负载)，以及Dimensity Profiler 2.0(CPU Callstack全面分析，平台MIPS负载监控，加入GPU带宽指标)开启了开发者申请...
围绕智能体与token的生态未来
陈冠州在圆桌环节还提到，智能体AI的生态系统的建立，可能是现有生态的转型，也可能是构建一个全新的生态;但不管是哪一种，“联发科技都应该提供好的平台框架，做到技术闭环，最终提供真正的智能体化的AI用户体验——这是未来联发科技2、3年内要做好的事。”
“就我们提到的智能体化AI体验五大特征(主动及时、知你懂你、互动协作、学习进化、专属隐私信息守护)，开发者应该从应用开发的角度去想象，如何让你的应用、服务成为agentic-centric，这是很重要的方向。”
天玑生态的建设近两年是卓有成效的，天玑AI开发套件发布2年以来下载量超过了440%，AI生态伙伴数量增长了240%。虽然很难说现阶段，手机或汽车要快速实现“主动”服务就在眼前，毕竟即便联发科提供了工具，开发者的响应及产业结构升级也需要时间——比如基于怎样的商业模型，应用开发者愿意让渡作为“入口”的权益。
不过天玑生态的参与者普遍是比较乐观的，我们也在MDDC活动上听到了更多的可能性。比如陈冠州在展望未来时谈到了6G技术，他说每一代移动通信技术都有自己独特的应用场景，而“6G就是token-centric的设计”，“6G可能要考虑优化token传输过程中的可靠性”，这就会进一步推动AI在更多场景的实践与协作。或许就像6G一样，更多要让全场景、更主动的智能体AI成为可能的技术已经在路上——就像OpenClaw，在一切就绪以后，令人惊叹的应用爆发只在一瞬。
▲ 在终端层、系统层、应用层之外，在实现智能体化新时代之路上，实际上还有个层级也是联发科在开场时就提到的：AI基础设施层;主要是半导体与电子系统层面的技术，包括先进工艺、2.5D/3D先进封装、CPO、高速SerDes、HBM存储等;这些就是开发者大会之外、我们关注的另一个故事了...
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