發哥，你怎么也“下海養蝦”了？

就在今天早上，托尼我來參加了一場特別的大會，一場開發者大會。

先別緊張，不是蘋果的 WWDC 開發者大會提前開了，也不是華為的 HDC 開發者大會，而是聯發科的開發者大會 MDDC。

估計差友們會比較迷惑，怎么聯發科也有自己的開發者大會了 —— 但其實，人家今年已經是第三年搞開發者大會了，前兩年都在深圳，大會主題分別是 “ AI 予萬物 ”，“AI 隨心，應用無解”，聽著都戰未來、很有前途的內容哇。

而今年，發哥給我們掏出來的居然是 —— 聯發科自己的龍蝦，Sensing Claw。。。。

這幾個月來有關注 AI 動態的差友們都知道，龍蝦是出了名的算力開銷大戶，真正養蝦的人要么哐哐砸錢買tokens，要么鼠標點冒煙瘋狂搶購 MacBook 、MacMini 或者英偉達顯卡。

聯發科難不成要把龍蝦養在手機上？真這么干了，手機芯片的算力真的夠用嗎。。。

結果我仔細聽完之后才發現，發哥這不是要在手機上養龍蝦，他們的目標其實是讓用了天璣平臺的開發者還有設備廠商，能借助天璣 SensingClaw 技術，給 AI 解鎖低功耗的全時感知能力。

至于什么是低功耗的全時感知能力，聯發科在大會現場也給咱講清楚了，就是要讓龍蝦這樣的 AI 應用能跟手機上的攝像頭、麥克風這些硬件結合，讓龍蝦能更好地感知真實的世界，給咱干活的時候手腳能更麻利一點。

換句話說并不是把整個龍蝦都放到聯發科的手機芯片上，而是用端云結合的辦法。

手機這邊只負責處理信息采集工作。也就是利用攝像頭、麥克風、還有GPS 和陀螺儀等等硬件配置，收集視覺、聽覺還有方位這些多模態的信息，再轉換成云端大模型能看懂的信息傳上去。

圖片由NANO Banana生成

真正生成式的任務都是云端能力更強的大模型在執行，包括判斷任務下一步要怎么執行，執行的具體內容是什么等等。

現場聯發科也舉了幾個在手機上養龍蝦的好處，比方說購物的時候可以讓龍蝦自己去各個平臺比價。

又比方說，在外面吃飯排隊的時候，可以讓龍蝦幫忙聽叫號，免得在王者峽谷里跑太久了錯過叫號。

聽起來都是很有用的功能，這還只是聯發科自己的demo。

大會現場，聯發科還給大家介紹了它的好兄弟OPPO、小米、傳音基于聯發科天璣平臺整出來的龍蝦，不敢想后面這幫手機廠能搞出什么樣的花式應用場景。

不過，先別急著高興，要讓各家的龍蝦在手機上跑起來，可沒那么簡單。

在前面我們列舉的這些場景里，手機端的 AI 任務都不復雜，都是屏幕內容的識別、指令識別和聲音的識別這些基本任務，然而就是這么點事兒，對手機硬件來說也是個不小的挑戰。

其中一個很重要的問題就是功耗。

跟現在手機上那種拍一張照發給豆包的玩法不一樣，聯發科搞得這個持續多模態采集是耗電大戶。

就拿讓龍蝦幫忙聽叫號的這個功能來說，需要手機的麥克風一直開著，更讓人頭疼的是要實時處理這些麥克風收集到的聲音信息，也需要芯片不停地算，非常耗電。

與此同時還要考慮用戶在AI處理任務的時候會用手機干別的事情，兩頭的功耗一加，就更嚇人了。

圖片由NANO Banana生成

所以包括聯發科在內的一眾處理器廠商，還有米、O、V 這些終端設備廠商，一直都在探索讓處理器高效處理這些 AI 任務的辦法。

一個常見的方向就是把一些需要長時間跑的任務從 CPU 和 GPU 這邊拎出來，扔給另外一個叫 NPU 的模塊。

NPU 我們之前也給大家單獨介紹過很多次啦，還不知道的差友可以回去翻翻我們之前的文章。

NPU 有多好用，不少研究團隊都試過了，一句話總結就是跑 AI 性能好、還省電，這就是大伙兒想把 AI 扔到 NPU上跑的一個重要原因。

而且巧的是，聯發科去年發布的天璣 9500 處理器是雙NPU的架構。

芯片發布的時候龍蝦還沒大火，雙 NPU 一開始應該也不是專門為龍蝦準備的，但從結果來看，雙 NPU 這樣的硬件實力確實讓手機養龍蝦又或者別的AI應用能有更大的可能性。

不過前段時間我們一篇文章里也跟大家提到了，NPU 雖好，但實際跑起來的時候卻沒什么軟件應用調用。。。

這也不能怪軟件應用，畢竟現在手機處理器上既有 CPU 又有 GPU，光是處理這兩個大哥的任務分配和調度，就夠讓應用開發者們頭疼了。

現在又來一個 NPU，就更復雜了。

讓我們沒想到的是，這個問題發哥也考慮到了 —— 他們這次開發者大會發布了一個新的AI開發套件，里頭就有一個天璣 eNPU 的開發工具，能幫開發者充分發揮天璣芯片中超能效 NPU 的優勢。

好嘛，鏟子都給準備好了，讓我們不得不懷疑發哥的工程師們平時是不是也看差評，看到了我們之前的吐槽（bushi

按照發哥的說法，這個 eNPU 的工具，能讓常駐輕載AI模型的功耗節省42%，感覺用來處理持續聲音感知、方位感知這種任務很香的。

除了開發 eNPU 這個 NPU “ 金鏟鏟 ” 以外，聯發科這次發的這套 AI 開發套件還有很多對開發者友好的工具。

比方說LVM 模型可視化部署，能幫助開發者從命令行開發升級至GUI 模塊化，原本需要對著黑乎乎的窗口敲代碼的工作就可以變成圖形化操作了，連連線拖拖滑塊就能完成很多復雜的調試。

雖說可視化編程其實已經喊了很多年了，但大模型部署這種細分的應用還是很有用的，畢竟這波 AI 浪潮之后不少新的開發者涌入了AI應用這條賽道，能有更好用的工具對他們來說也是好事。

類似的工具還有天璣 AI Partner，據說它可以低門檻全自動移植模型到聯發科的天璣平臺，發哥聲稱用上這個工具之后，端側 LLM模型部署這一環能節省 90%的時間，可以說對開發者的頭發相當友好啦。

另外這次的 AI 開發套件里還有一個對我們每一個人都好的工具， 就是 這個 Low Bit 壓縮工具包。

這個工具，跟前段時間讓內存市場大動蕩的谷歌TurboQuant 有點像，它最大的用處就是降低模型壓縮過程中對設備內存的占用率。

按照發哥的說法，用上 Low Bit 之后，相同質量模型的壓縮率能提升 58%。

而對我們消費者來說，這個 Low Bit 就是給手機上的 AI 模型"瘦身不減腦"，讓本來只有旗艦機才配擁有的 AI 功能，也能在中低端手機上跑得順暢。

總之，能感覺到發哥搞這一整套 AI 工具套件的目的，就是降低開發者門檻、省電省空間，讓各種 AI 應用能真正在手機上活起來。

除了 AI 以外，聯發科這場開發者大會也探討了很多別的議題，比方說天璣智能座艙平臺。

但這些就涉及到很多跟汽車相關的事情了，時間關系我就先不展開了，去年我們汽車部的同事就做過這方面的視頻，感興趣的差友可以先移步B站先復習一下，今年內容我們找個時間拉上脖子哥再給大家聊一聊。

整個開發者大會逛下來，托尼最大的感覺就是發哥還是那個濃眉大眼的發哥，真要干一件事兒就哐哐猛砸資源干。

但也能看出這種擼起袖子就是干的做法背后，發哥的焦慮 —— 聯發科早年芯片性能一直不太過關，以至于很長一段時間品牌的口碑都不是很好。

這幾年雖然芯片產品有了驚人的長進，甚至一度干翻高通，但在高端市場仍然缺乏一定的號召力。

而做生態，不管是AI生態還是游戲生態，最需要的就是號召力，一個最簡單的道理：東西再好也得讓人愿意用。

所以我們能看到這幾年聯發科搞的這個開發者大會，端上來的這些東西都在盡可能地向開發者展示自己的誠意，不管是去年的游戲開發套件，今年的 AI 開發套件，都挺實在的，不畫餅，就想著給開發者創造便利。

至于能收到多好的效果，開發者們買不買賬，聯發科能不能獲得高端市場的認可，這些問題可能還得等待時間的考驗。

總之加油吧聯發科，總得給隔壁兩家上點壓力的。

你說是吧高通，還有蘋果

撰文： 施昂

編輯： 米羅&面線

美編： 煥妍

圖片、資料來源：

O que é NPU (unidade de processamento neural)?

智能手機的最佳 GPU：選擇合適 GPU 的完整指南 -PcHardwarePro