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當(dāng) AI Agent 走向無處不在,MediaTek 想做的不只是手機(jī)芯片

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如果說大模型最早帶來的沖擊,是讓用戶開始習(xí)慣和機(jī)器進(jìn)行自然語言對話,那么 Agent 的下一步,則是讓 AI 從「回答問題」走向「完成任務(wù)」。它不再只是一個(gè)聊天窗口,而是可以理解場景、拆解任務(wù)、調(diào)用應(yīng)用、協(xié)同設(shè)備,并在更長周期里記住用戶偏好的系統(tǒng)級能力。

對于許多人來說,AI 是一個(gè) ChatBox,更是一個(gè) AI Agent。

過去,手機(jī)、平板、PC、汽車、耳機(jī)、手表等設(shè)備,更多是在各自的硬件形態(tài)和操作系統(tǒng)里提供功能;而在 Agent 普及之后,終端之間的邊界會被進(jìn)一步打散。用戶真正需要的,不一定是打開某個(gè) App,完成某個(gè)孤立操作,而是在一個(gè)連續(xù)的生活場景里,讓手機(jī)、汽車、IoT 設(shè)備和云端服務(wù)協(xié)同起來,主動(dòng)給出更合適的服務(wù)。

過往二三十年的時(shí)間里,智能設(shè)備的芯片從決定最主要的運(yùn)算任務(wù),變?yōu)闆Q定跑分、功耗、游戲和影像能力的底層硬件,現(xiàn)在,芯片也需要成為 AI 體驗(yàn)的入口、算力底座和生態(tài)接口。


這就是 MediaTek 在天璣開發(fā)者大會 MDDC 2026 上想要傳遞的核心信息:一方面通過手機(jī)、汽車、IoT 和 AI 基礎(chǔ)設(shè)施等全棧產(chǎn)品組合,提供覆蓋多場景的算力底座;另一方面,則通過天璣 AI 智能體化引擎、AI 開發(fā)套件、汽車平臺和游戲技術(shù),向開發(fā)者開放更多能力。

天璣 AI:從端側(cè)算力,到系統(tǒng)級 Agent OS

在 AI Agent 的落地過程中,手機(jī)仍然是最關(guān)鍵的終端之一。

原因并不復(fù)雜。手機(jī)擁有最密集的用戶數(shù)據(jù)、最高頻的使用場景,以及最成熟的應(yīng)用生態(tài)。它既是個(gè)人信息的入口,也是跨設(shè)備協(xié)同的樞紐。因此,當(dāng) Agent 從應(yīng)用層走向系統(tǒng)層,手機(jī)很自然會成為智能體化體驗(yàn)的第一現(xiàn)場。

過去三年,天璣 AI 生態(tài)圈實(shí)現(xiàn)了明顯增長:生態(tài)伙伴成長量提升至 240%,天璣 AI 開發(fā)套件下載量提升至 440%。MediaTek 也提到,智能體自主任務(wù)量已經(jīng)從 2025 年每日 1.2 億次,增長至 2026 年每日 8.7 億次,一年增長 7 倍。這些數(shù)據(jù)至少說明,Agent 已經(jīng)不再只是概念層面的未來敘事,而是開始進(jìn)入開發(fā)者和用戶體驗(yàn)的增長通道。

為了應(yīng)對這一趨勢,MediaTek 在大會上發(fā)布了天璣 AI 智能體化引擎 2.0。

相比 1.0 版本更多由用戶指令驅(qū)動(dòng)、通過 App 獨(dú)立執(zhí)行單一任務(wù),2.0 版本的關(guān)鍵變化在于主動(dòng)感知驅(qū)動(dòng)。借助天璣 SensingClaw 技術(shù),天璣平臺可以提供低功耗的全時(shí)感知能力,讓設(shè)備制造商打造具備主動(dòng)感知和跨應(yīng)用驅(qū)動(dòng)能力的 Agent OS。

換句話說,未來的 AI 助手不只是「你說一句,它做一步」,而是能基于視覺、聽覺、位置、環(huán)境狀態(tài)等信息,提前理解用戶所處的場景,并調(diào)動(dòng)不同應(yīng)用和設(shè)備完成更復(fù)雜的任務(wù)。


在大會現(xiàn)場,MediaTek 公布了與 OPPO、Xiaomi 和傳音的合作案例。

天璣能力將賦能 OPPO 小布助手,打通系統(tǒng)級原生應(yīng)用數(shù)據(jù),并結(jié)合小布記憶建立用戶專屬記憶數(shù)據(jù)庫。它可以完成體檢報(bào)告解讀、自動(dòng)規(guī)劃健身計(jì)劃并導(dǎo)入日歷等任務(wù)。小米這邊,重點(diǎn)放在跨端智慧體驗(yàn)上,用戶通過一句指令,即可調(diào)用全場景設(shè)備執(zhí)行任務(wù),實(shí)現(xiàn)任務(wù)在多設(shè)備之間的流轉(zhuǎn)。傳音則更強(qiáng)調(diào) Always On 主動(dòng)感知能力,比如 AI 助手可以在免喚醒、自運(yùn)行的狀態(tài)下,完成查物流、比價(jià)等復(fù)雜任務(wù)。

三家頭部手機(jī)品牌的案例其實(shí)都在說一件事,AI Agent 不再只是手機(jī)里的一個(gè)應(yīng)用,而是正在成為系統(tǒng)層能力的一部分。它既需要芯片端提供足夠高的 AI 算力,也需要端側(cè)持續(xù)感知能力,還需要隱私、安全和應(yīng)用生態(tài)之間的協(xié)同。


開發(fā)套件 3.0:讓端側(cè) AI 更容易落地

如果說 AI 智能體化引擎面向的是系統(tǒng)級體驗(yàn),那么天璣 AI 開發(fā)套件 3.0 則是面向開發(fā)者的工具箱。芯片平臺企業(yè)一直強(qiáng)調(diào)端側(cè) AI 的價(jià)值:響應(yīng)速度更快、隱私保護(hù)更好、離線能力更強(qiáng),也能降低對云端資源的依賴。

不過真正把模型放到手機(jī)、平板、車機(jī)等終端上,并不是簡單的「搬運(yùn)」,開發(fā)者往往要面對模型壓縮、算子兼容、功耗控制、內(nèi)存占用、部署效率等一系列工程問題。天璣 AI 開發(fā)套件 3.0 正是為此而來。

3.0 版本首先支持 LVM 模型可視化部署,從命令行升級到 GUI 模塊化,參數(shù)設(shè)置可以實(shí)時(shí)生效,模型部署和調(diào)優(yōu)效率提升 50%。對于很多應(yīng)用開發(fā)者來說,這降低了從模型到終端運(yùn)行之間的門檻。

新增的 Low Bit 壓縮工具包,可以降低生成式 AI 模型壓縮過程中的設(shè)備內(nèi)存占用,在相同質(zhì)量下模型壓縮率提升可達(dá) 58%。這對于端側(cè)大模型尤其關(guān)鍵,因?yàn)榻K端設(shè)備的內(nèi)存、功耗和散熱空間都更加有限。eNPU 開發(fā)工具包可以幫助開發(fā)者充分發(fā)揮天璣芯片中超能效 NPU 的優(yōu)勢,讓常駐輕載 AI 模型功耗節(jié)省 42%。對于 Always On 感知、語音喚醒、環(huán)境識別等場景來說,低功耗比峰值算力更重要。AI 要真正做到隨時(shí)在線,就必須先解決「一直運(yùn)行」帶來的能耗問題。


天璣 AI Partner 作為一站式模型端側(cè)轉(zhuǎn)換助手。它可以支持模型分析、調(diào)整、驗(yàn)證等流程自動(dòng)化,幫助開發(fā)者將原本可能需要 5 天的模型轉(zhuǎn)換工作壓縮到半天左右,端側(cè) LLM 模型部署耗時(shí)節(jié)省可達(dá) 90%。

從這些升級可以看出,MediaTek 并不只是把 AI 算力作為芯片參數(shù)來展示,而是在試圖補(bǔ)齊開發(fā)流程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對于開發(fā)者來說,端側(cè) AI 的真正門檻并不只有「芯片夠不夠強(qiáng)」,還包括「工具鏈夠不夠順」「模型適配夠不夠快」「優(yōu)化成本能不能降下來」。

汽車平臺:從智能座艙,到 AI 定義汽車

過去幾年,「軟件定義汽車」已經(jīng)成為行業(yè)共識。智能座艙、智能駕駛、整車 OTA 和車云服務(wù),讓汽車從一個(gè)以機(jī)械結(jié)構(gòu)為核心的交通工具,變成了持續(xù)更新的智能終端。而隨著大模型和 Agent 技術(shù)進(jìn)入車內(nèi),行業(yè)又開始進(jìn)入「AI 定義汽車」的新階段。

在 MediaTek 的判斷里,汽車正在從單純的交通工具,進(jìn)化為懂用戶、預(yù)測用戶需求、無縫融入生活的智慧第三空間。MediaTek 車用平臺已經(jīng)與全球 20 家以上頭部車企開展深度合作,在手項(xiàng)目超過 190 個(gè),累計(jì)出貨量達(dá)到 3500 萬套,近 5 年出貨量增長接近 4 倍。這說明 MediaTek 進(jìn)入汽車領(lǐng)域并不是從零開始。它把手機(jī)芯片平臺中積累的性能、能效、連接、影像、AI 和生態(tài)經(jīng)驗(yàn),遷移到了更長生命周期、更高安全要求的汽車場景中。


在天璣智能座艙方案中,MediaTek 將未來座艙的能力分為幾個(gè)關(guān)鍵方向:全模態(tài)交互、主動(dòng)式服務(wù)、并發(fā)指令執(zhí)行和端云協(xié)同。

這與傳統(tǒng)車機(jī)語音助手有明顯差別。過去的語音助手往往是被動(dòng)響應(yīng),用戶說一句,它執(zhí)行一個(gè)固定任務(wù);而未來的智能體座艙,需要能識別車內(nèi)人員、理解環(huán)境狀態(tài)、判斷用戶意圖,并把導(dǎo)航、社交、地圖、餐飲、支付等服務(wù)串聯(lián)起來。

比如在大會案例中,工作日早上用戶帶孩子上車后,系統(tǒng)可以自動(dòng)識別乘車人員,并主動(dòng)詢問是否需要先送孩子上學(xué)再去公司,甚至根據(jù)時(shí)間推薦順路買咖啡。這類場景的價(jià)值,不在于單點(diǎn)功能有多新,而在于車機(jī)從「工具」變成了「上下文理解者」。

要實(shí)現(xiàn)這樣的體驗(yàn),底層平臺必須解決三類問題。

第一是平臺層。車端需要高效運(yùn)行大參數(shù) AI 模型,還要支持多模型、多任務(wù)并行。MediaTek 提到,天璣旗艦座艙平臺可以提供最高 400 TOPS 的 AI 算力,并通過軟硬協(xié)同架構(gòu),將 AI 平臺需求壓縮 90%。在五屏重度渲染場景下,仍可流暢運(yùn)行雙大模型,速度超過 50 token/s。

第二是模型層。汽車的生命周期往往長達(dá) 6 到 10 年,但 AI 模型的迭代周期可能只有幾個(gè)月。如何讓車輛在整個(gè)使用周期內(nèi)持續(xù)用上新模型,是智能座艙必須解決的問題。天璣座艙 7 系列直接集成 NVIDIA GPU 資源庫,支持基于 CUDA 開發(fā)的新模型和算法遷移到座艙平臺;天璣座艙 S 系列則支持天璣 AI 開發(fā)套件,幫助主流模型及其衍生模型更快完成適配。

第三是應(yīng)用層。天璣軟件平臺提供場景映射、智能模型加載、端云協(xié)同和系統(tǒng)調(diào)優(yōu)等工具。比如端云協(xié)同可以在復(fù)雜任務(wù)需要云端處理時(shí),由端側(cè)先完成需求預(yù)處理和篩選,只上傳關(guān)鍵 token,在保護(hù)隱私的同時(shí)降低云端成本。

汽車 AI 并不等于把手機(jī)助手搬進(jìn)車機(jī),車內(nèi)是一個(gè)多用戶、多模態(tài)、多屏幕、高安全要求的環(huán)境。它既要理解駕駛員,也要理解乘客;既要提供娛樂,也要避免干擾駕駛;既要依賴云端能力,也要保證本地響應(yīng)和隱私安全。因此,汽車 AI 的挑戰(zhàn)比手機(jī)更復(fù)雜,也更考驗(yàn)平臺級能力。


游戲技術(shù):移動(dòng)端正在靠近主機(jī)級體驗(yàn)

在 AI 之外,游戲仍然是天璣平臺展示性能和生態(tài)能力的重要場景。

移動(dòng)游戲的體驗(yàn)升級,過去主要圍繞高幀率、高畫質(zhì)和低功耗展開?,F(xiàn)在,隨著移動(dòng) GPU 能力提升,以及游戲內(nèi)容向 3A 化發(fā)展,移動(dòng)端開始追求更真實(shí)的光影、更精細(xì)的模型、更低延遲的音頻和更長時(shí)間的穩(wěn)定運(yùn)行。

本次大會上,MediaTek 重點(diǎn)介紹了 Ray Tracing Pipeline,也就是 RTP 移動(dòng)端光線追蹤技術(shù)。與傳統(tǒng)光追方案相比,RTP 的目標(biāo)是跨端適配 PC 與 Mobile 的渲染管線,實(shí)時(shí)呈現(xiàn)復(fù)雜游戲光影效果,包括動(dòng)態(tài)物體、骨骼動(dòng)畫,以及視野外環(huán)境和物體反射。


MediaTek 已經(jīng)與騰訊《三角洲行動(dòng)》項(xiàng)目組合作預(yù)研新的 RTP 技術(shù)方案。它的意義在于,如果 PC 端渲染管線可以更順暢地遷移到移動(dòng)平臺,那么跨端 3A 游戲的開發(fā)周期和適配成本都有機(jī)會被降低。

另一個(gè)重點(diǎn)是虛擬幾何體技術(shù)。MediaTek 天璣與團(tuán)結(jié)引擎深度適配 Virtual Geometry,依托天璣移動(dòng)平臺 GPU 渲染能力,在移動(dòng)端環(huán)境下實(shí)現(xiàn)超過 10 億級三角面渲染,并在 1.5K 高分辨率下持續(xù)輸出 1 小時(shí)滿幀體驗(yàn)。這意味著手機(jī)游戲在模型精細(xì)度上的限制,有機(jī)會進(jìn)一步被突破。

音頻方面,天璣 LE Audio 低延時(shí)技術(shù)通過全鏈路優(yōu)化,在天璣旗艦移動(dòng)平臺上帶來 32 ms 的低延遲藍(lán)牙立體聲表現(xiàn)。該技術(shù)已經(jīng)在《和平精英》測試服中落地,用于降低音頻延遲。對于競技游戲而言,音頻延遲并不是感知層面的微小差異,而可能直接影響玩家對敵方位置和操作節(jié)奏的判斷。

此外,天璣平臺還展示了 GPU Dynamic Cache、天璣倍幀技術(shù) 3.0、自適應(yīng)調(diào)控技術(shù) 5.0,以及面向安卓游戲開發(fā)者的一站式分析和調(diào)優(yōu)工具 Dimensity Profiler 2.0。

GPU Dynamic Cache 架構(gòu)允許 GPU 同時(shí)調(diào)度系統(tǒng)緩存和內(nèi)存,讓開發(fā)者可以通過系統(tǒng)緩存?zhèn)鬏旉P(guān)鍵游戲數(shù)據(jù),節(jié)省帶寬并降低功耗。目前,該技術(shù)已與《逆戰(zhàn):未來》《暗區(qū)突圍》等游戲合作。

天璣倍幀技術(shù) 3.0 則新增 Depth 等選項(xiàng),可以更好預(yù)測并生成高質(zhì)量虛擬幀,支持 165 幀和 144 幀,也支持 UE、Unity 等引擎插件接入,并覆蓋手機(jī)、平板和座艙平臺?!锻跽邩s耀》可借此解鎖 144 幀低功耗體驗(yàn),《明日方舟:終末地》也獲得更高流暢度和更低功耗表現(xiàn)。

自適應(yīng)調(diào)控技術(shù) 5.0 新增智能幀控和場景預(yù)判功能,可以讓芯片、游戲和屏幕之間的信息流動(dòng)更細(xì)。以《鳴潮》為例,合作后 1% low 幀和功耗指標(biāo)都有明顯優(yōu)化;《和平精英》等游戲也能在重載場景下實(shí)現(xiàn) CPU 和 GPU 負(fù)載降低。


這些技術(shù)共同說明,移動(dòng)游戲的優(yōu)化已經(jīng)不再是芯片廠商單方面拉高性能,也不是游戲廠商單方面壓縮畫質(zhì),而是軟硬件協(xié)同越來越深入。芯片、引擎、游戲內(nèi)容、調(diào)優(yōu)工具和開發(fā)流程,都在被重新打通。

MediaTek 還將端側(cè) AI 引入游戲場景。大會現(xiàn)場公布了天璣 AI Play 與《三角洲行動(dòng)》的合作成果,借助天璣移動(dòng)平臺的端側(cè) AI,讓游戲內(nèi) CC 語音智能伴侶響應(yīng)更快,相比云端延遲大幅降低 56.7%。這意味著,AI 在游戲中的角色,不只是 NPC 或劇情生成,也可以進(jìn)入語音交互、實(shí)時(shí)陪伴、戰(zhàn)術(shù)輔助等更即時(shí)的體驗(yàn)場景。

過去談移動(dòng)芯片,行業(yè)更習(xí)慣討論 CPU、GPU、NPU、影像 ISP、制程工藝和功耗表現(xiàn)。但在 AI Agent 和多終端協(xié)同的趨勢下,芯片平臺的競爭正在變得更復(fù)雜。它既要有足夠強(qiáng)的底層算力,也要有開發(fā)套件、模型工具、跨端能力、系統(tǒng)接口和合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。

這也是為什么 MediaTek 在大會上反復(fù)強(qiáng)調(diào)開發(fā)者與生態(tài)。

AI Agent 的落地不會只由芯片廠商完成,系統(tǒng)廠商需要把 Agent 變成原生能力,應(yīng)用開發(fā)者需要把功能重新智能體化,終端廠商需要解決跨設(shè)備流轉(zhuǎn),汽車廠商需要把 AI 與車內(nèi)傳感器、座艙系統(tǒng)和云端服務(wù)結(jié)合起來,游戲廠商則需要在高畫質(zhì)、高幀率、低功耗之間找到新的平衡點(diǎn)。

未來用戶評價(jià)一臺手機(jī)、一輛車,甚至一個(gè) IoT 設(shè)備時(shí),可能不再只看硬件參數(shù),也會看它能不能理解自己、能不能主動(dòng)完成任務(wù)、能不能在不同場景之間自然流轉(zhuǎn)。

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汽車要聞

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