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

如果說(shuō)大模型最早帶來(lái)的沖擊，是讓用戶開(kāi)始習(xí)慣和機(jī)器進(jìn)行自然語(yǔ)言對(duì)話，那么 Agent 的下一步，則是讓 AI 從「回答問(wèn)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(chǎng)景、拆解任務(wù)、調(diào)用應(yīng)用、協(xié)同設(shè)備，并在更長(zhǎng)周期里記住用戶偏好的系統(tǒng)級(jí)能力。

對(duì)于許多人來(lái)說(shuō)，AI 是一個(gè) ChatBox，更是一個(gè) AI Agent。

過(guò)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(huì)被進(jìn)一步打散。用戶真正需要的，不一定是打開(kāi)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(chǎng)景里，讓手機(jī)、汽車、IoT 設(shè)備和云端服務(wù)協(xié)同起來(lái)，主動(dòng)給出更合適的服務(wù)。

過(guò)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(kāi)發(fā)者大會(huì) MDDC 2026 上想要傳遞的核心信息：一方面通過(guò)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(chǎng)景的算力底座；另一方面，則通過(guò)天璣 AI 智能體化引擎、AI 開(kāi)發(fā)套件、汽車平臺(tái)和游戲技術(shù)，向開(kāi)發(fā)者開(kāi)放更多能力。

天璣 AI：從端側(cè)算力，到系統(tǒng)級(jí) Agent OS

在 AI Agent 的落地過(guò)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(chǎng)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(huì)成為智能體化體驗(yàn)的第一現(xiàn)場(chǎng)。

過(guò)去三年，天璣 AI 生態(tài)圈實(shí)現(xiàn)了明顯增長(zhǎng)：生態(tài)伙伴成長(zhǎng)量提升至 240%，天璣 AI 開(kāi)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(zhǎng)至 2026 年每日 8.7 億次，一年增長(zhǎng) 7 倍。這些數(shù)據(jù)至少說(shuō)明，Agent 已經(jīng)不再只是概念層面的未來(lái)敘事，而是開(kāi)始進(jìn)入開(kāi)發(fā)者和用戶體驗(yàn)的增長(zhǎng)通道。

為了應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)，MediaTek 在大會(huì)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(guò) 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(tái)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(shuō)，未來(lái)的 AI 助手不只是「你說(shuō)一句，它做一步」，而是能基于視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、位置、環(huán)境狀態(tài)等信息，提前理解用戶所處的場(chǎng)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(huì)現(xiàn)場(chǎng)，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(jí)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(kù)。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(guò)一句指令，即可調(diào)用全場(chǎng)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(shuō)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(kāi)發(fā)套件 3.0：讓端側(cè) AI 更容易落地

如果說(shuō) AI 智能體化引擎面向的是系統(tǒng)級(jí)體驗(yàn)，那么天璣 AI 開(kāi)發(fā)套件 3.0 則是面向開(kāi)發(fā)者的工具箱。芯片平臺(tái)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(duì)云端資源的依賴。

不過(guò)真正把模型放到手機(jī)、平板、車機(jī)等終端上，并不是簡(jiǎn)單的「搬運(yùn)」，開(kāi)發(fā)者往往要面對(duì)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(wèn)題。天璣 AI 開(kāi)發(fā)套件 3.0 正是為此而來(lái)。

3.0 版本首先支持 LVM 模型可視化部署，從命令行升級(jí)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(duì)于很多應(yīng)用開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，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(guò)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(duì)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(kāi)發(fā)工具包可以幫助開(kāi)發(fā)者充分發(fā)揮天璣芯片中超能效 NPU 的優(yōu)勢(shì)，讓常駐輕載 AI 模型功耗節(jié)省 42%。對(duì)于 Always On 感知、語(yǔ)音喚醒、環(huán)境識(shí)別等場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，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(lái)的能耗問(wèn)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(kāi)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(jí)可以看出，MediaTek 并不只是把 AI 算力作為芯片參數(shù)來(lái)展示，而是在試圖補(bǔ)齊開(kāi)發(fā)流程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，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(lái)」。

汽車平臺(tái)：從智能座艙，到 AI 定義汽車

過(guò)去幾年，「軟件定義汽車」已經(jīng)成為行業(yè)共識(shí)。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(kāi)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(cè)用戶需求、無(wú)縫融入生活的智慧第三空間。MediaTek 車用平臺(tái)已經(jīng)與全球 20 家以上頭部車企開(kāi)展深度合作，在手項(xiàng)目超過(guò) 190 個(gè)，累計(jì)出貨量達(dá)到 3500 萬(wàn)套，近 5 年出貨量增長(zhǎng)接近 4 倍。這說(shuō)明 MediaTek 進(jìn)入汽車領(lǐng)域并不是從零開(kāi)始。它把手機(jī)芯片平臺(tái)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(zhǎng)生命周期、更高安全要求的汽車場(chǎng)景中。

在天璣智能座艙方案中，MediaTek 將未來(lái)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(yǔ)音助手有明顯差別。過(guò)去的語(yǔ)音助手往往是被動(dòng)響應(yīng)，用戶說(shuō)一句，它執(zhí)行一個(gè)固定任務(wù)；而未來(lái)的智能體座艙，需要能識(shí)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(lái)。

比如在大會(huì)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(shí)別乘車人員，并主動(dòng)詢問(wèn)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(chǎng)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(tái)必須解決三類問(wèn)題。

第一是平臺(tái)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(tái)可以提供最高 400 TOPS 的 AI 算力，并通過(guò)軟硬協(xié)同架構(gòu)，將 AI 平臺(tái)需求壓縮 90%。在五屏重度渲染場(chǎng)景下，仍可流暢運(yùn)行雙大模型，速度超過(guò) 50 token/s。

第二是模型層。汽車的生命周期往往長(zhǎng)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(wèn)題。天璣座艙 7 系列直接集成 NVIDIA GPU 資源庫(kù)，支持基于 CUDA 開(kāi)發(fā)的新模型和算法遷移到座艙平臺(tái)；天璣座艙 S 系列則支持天璣 AI 開(kāi)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(tái)提供場(chǎng)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(lè)，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(tái)級(jí)能力。

游戲技術(shù)：移動(dòng)端正在靠近主機(jī)級(jí)體驗(yàn)

在 AI 之外，游戲仍然是天璣平臺(tái)展示性能和生態(tài)能力的重要場(chǎng)景。

移動(dòng)游戲的體驗(yàn)升級(jí)，過(guò)去主要圍繞高幀率、高畫質(zhì)和低功耗展開(kāi)。現(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(kāi)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(zhǎng)時(shí)間的穩(wěn)定運(yùn)行。

本次大會(huì)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(tái)，那么跨端 3A 游戲的開(kāi)發(fā)周期和適配成本都有機(jī)會(huì)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(tái) GPU 渲染能力，在移動(dòng)端環(huán)境下實(shí)現(xiàn)超過(guò) 10 億級(jí)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(huì)進(jìn)一步被突破。

音頻方面，天璣 LE Audio 低延時(shí)技術(shù)通過(guò)全鏈路優(yōu)化，在天璣旗艦移動(dòng)平臺(tái)上帶來(lái) 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(cè)試服中落地，用于降低音頻延遲。對(duì)于競(jìng)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(duì)敵方位置和操作節(jié)奏的判斷。

此外，天璣平臺(tái)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(kāi)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(kāi)發(fā)者可以通過(guò)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(lái)》《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(cè)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(tái)?！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(chǎng)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(chǎng)景下實(shí)現(xiàn) CPU 和 GPU 負(fù)載降低。

這些技術(shù)共同說(shuō)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(lái)越深入。芯片、引擎、游戲內(nèi)容、調(diào)優(yōu)工具和開(kāi)發(fā)流程，都在被重新打通。

MediaTek 還將端側(cè) AI 引入游戲場(chǎng)景。大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)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(tái)的端側(cè) AI，讓游戲內(nèi) CC 語(yǔ)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(yǔ)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(chǎng)景。

過(guò)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(shì)下，芯片平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)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(kāi)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(huì)上反復(fù)強(qiáng)調(diào)開(kāi)發(fā)者與生態(tài)。

AI Agent 的落地不會(huì)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(kāi)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(lái)，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(lái)用戶評(píng)價(jià)一臺(tái)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(huì)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(chǎng)景之間自然流轉(zhuǎn)。