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      聯發科不卷跑分了!MDDC 2026亮出AI底牌:重頭戲在芯片之外

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      5月13日,雷科技作為受邀媒體參加了MediaTek天璣開發者大會2026(MDDC 2026)。

      很多普通讀者可能會覺得,MDDC大會與開發者相關,因此不如旗艦芯片發布重要。這個觀點其實并不對。在小雷看來,如果將旗艦芯片比作MediaTek移動生態的“骨與肉”,那么MDDC則帶來了生態的“智與魂”。



      圖源:雷科技

      而且,我們也能通過MDDC來窺見未來一年的移動生態方向。比如去年的MDDC 2025,其主題就是“AI隨芯,應用無界”,AI開發套件2.0、Dimensity Development Studio和游戲AI技術等生態能力,推動智能體AI真正從概念走向終端應用落地。

      后續的發展大家都知道,OpenClaw等智能體軟件橫空出世,掀起了AI應用全面轉向智能體的浪潮。



      圖源:雷科技

      時隔一年,MDDC再次召開,今年的主題則是“全域芯智能,體驗新無界”。MediaTek在現場發布了面向全球開發者的一系列工具和創新解決方案,并與生態伙伴共同展示了AI、游戲、影像、終端智能體等多個方向的最新成果。

      在跑分之外,天璣想證明自己更懂AI手機

      其實從主題就不難看出,MediaTek這次想聊的已經不再局限于旗艦芯片,而是天璣平臺如何從手機出發,延伸到汽車、IoT、AI基礎設施和開發者生態,最終支撐起“無處不在的智能體化體驗”。



      圖源:雷科技

      其核心在于,AI應用不再只是把大模型塞進系統里,而是要讓終端具備持續感知、主動理解、跨應用執行和跨設備流轉的能力。換句話說,未來真正拉開不同移動生態之間體驗差距的,將不再是某個單獨的性能參數或AI功能,而是取決于底層芯片、系統、模型、應用和開發工具能不能形成閉環。

      在大會上,MediaTek董事、總經理暨營運長陳冠州提到,智能體AI正在重構越來越多行業和應用場景,MediaTek希望以覆蓋手機、汽車、IoT以及AI基礎設施的技術和產品組合,幫助生態伙伴完成從創意到規模化落地的躍遷。

      小雷認為,這句話背后的重點在于,天璣已經不滿足于做“終端性能底座”,而是希望成為AI時代開發者和終端廠商共同依賴的平臺,這也是本屆MDDC 2026最核心的變化。

      過去三年,天璣AI生態圈增長相當明顯,生態伙伴規模增長至240%,天璣AI開發套件下載量提升至440%。這些數字說明,端側AI已經從早期概念驗證,逐漸進入開發者真正愿意投入資源的階段。

      圍繞這一趨勢,MediaTek正式發布了天璣 AI 智能體化引擎 2.0,它的意義不再只是“跑分”,而是讓手機擁有“全時感知”和“主動執行”能力。借助天璣SensingClaw技術,設備可以在低功耗狀態下保持持續感知能力,從而讓廠商打造具備主動感知和跨應用驅動能力的Agent OS。



      圖源:雷科技

      簡單來說,以后的手機不只是等用戶點擊某個App,而是能理解用戶當前情境,并主動調度系統能力。

      更值得注意的是,MediaTek還公布了與OPPO、Xiaomi以及傳音合作的系統原生Claw能力,展示主動感知、主動執行、跨端無縫流轉等體驗。這對手機廠商來說意義重大,因為端側AI的體驗只靠單獨一個AI應用是不夠的,必須真正深入系統底層,變成用戶每天都會感知到的體驗提升。



      圖源:雷科技

      為了讓開發者能夠更輕松地將AI融入應用和系統中,天璣AI開發套件也迎來了升級。3.0版本相比前代有很多變化,比如在LVM模型的可視化部署上,從命令行操作升級為更容易理解和調整的GUI模塊,讓部署和調優效率提升50%。

      此外,MediaTek還帶來了Low Bit壓縮工具包,讓相同模型質量下的壓縮率最高提升58%;eNPU開發工具包可以讓常駐輕載AI模型功耗節省42%;天璣AI Partner則能讓端側LLM模型部署耗時最高節省90%。

      雖然這些技術看起來都偏開發者,但最終影響的還是普通用戶。因為端側AI真正的難點,在于如何在盡量少占用系統資源的情況下,讓大量應用和系統功能可以隨時調用。這樣才能吸引開發者和廠商去做適配,讓AI生態得到普及,用戶也才能獲得真正的體驗提升。



      圖源:雷科技

      除了AI,游戲依然是天璣生態的重點戰場。在大會上,MediaTek介紹了新一代Ray Tracing Pipeline移動端光線追蹤技術,以及與騰訊《三角洲行動》項目組的合作預研成果。

      新技術成果打通了PC與移動端跨端適配的渲染管線,可以更好地呈現動態物體、骨骼動畫以及視野外環境反射等復雜光影效果。對于手游來說,這意味著移動端畫面正在進一步逼近傳統主機和PC游戲的表達能力。

      此外,MediaTek天璣與團結引擎深度適配虛擬幾何體技術,依托天璣移動平臺GPU能力,在移動端實現超過10億級三角面渲染,并能在1.5K高分辨率下持續滿幀運行1小時。



      圖源:雷科技

      同時,MediaTek還帶來了天璣倍幀技術3.0和自適應調控技術5.0,讓天璣游戲生態從單純追求高幀率,轉向更復雜的性能、功耗和體驗平衡。這些技術的升級,不僅僅是讓畫面變得更精細,而是讓手游開發者在建模、場景復雜度和視覺風格上擁有更大的發揮空間。

      比如,以畫面寫實且模型精細著稱的游戲《明日方舟:終末地》,在這些技術的支持下,能夠在穩定60幀的情況下,將功耗降低40%以上,讓手機的發熱控制和游戲續航得到明顯提升。

      另外,MediaTek也與《王者榮耀》《鳴潮》等多款主流游戲合作,推動144幀低功耗、超穩幀等體驗落地,讓游戲玩家在天璣平臺上的體驗得到顯著提升。在MDDC的現場展廳,小雷就看到了不下30款主流游戲及應用參展,展示了MediaTek龐大的生態合作陣營。



      圖源:雷科技

      而在畫面之外,音頻體驗也被納入游戲優化體系。天璣LE Audio低延時技術通過全鏈路優化,在天璣旗艦移動平臺上帶來32毫秒藍牙立體聲低延遲表現,目前已經在《和平精英》測試服中落地。

      從MDDC 2026可以看到,MediaTek正在把天璣從“芯片品牌”推向“生態平臺”。一邊是AI智能體化引擎、開發套件和系統原生Claw,另一邊是光追、虛擬幾何體、倍幀、低延遲音頻和開發調優工具。

      前者決定手機能不能變得更聰明,后者則讓旗艦手機的體驗繼續進步。

      AI手機的真正難題,不是算力而是生態

      在大會結束后,雷科技還受邀參與了會后群訪環節。與主會場上的技術發布相比,群訪給小雷留下更深印象的一點是:MediaTek對AI手機的判斷,已經明顯從“算力競賽”轉向“生態重構”。

      當被問到終端AI體驗將取決于什么時,MediaTek給出的答案非常明確:生態是一個鏈條,芯片廠商、終端客戶、中間件廠商、OS廠商、開發者都在鏈條上,關鍵是先找到自己在鏈條中的位置。

      這句話其實點破了AI手機當前最大的矛盾。過去一年,幾乎所有廠商都在談AI手機,但普通用戶感受到的往往是一些零散功能:AI修圖、AI摘要、AI助手、AI搜索。它們當然有用,但彼此之間并沒有真正打通,很多時候更像是系統里多了幾個新的功能入口,而不是手機真正變成了一個智能體。

      MediaTek在群訪中也承認,AI功能之所以顯得零散,本質上是因為今天的手機系統并不具備AI原生化特征。手機廠商過去的組織結構和功能定義,往往是影像歸影像、游戲歸游戲、系統歸系統,AI只是被加到原有功能模塊里。

      所以,如果想得到真正的原生AI體驗,必須等到系統層、模型層和應用層形成新的協同方式。這也是為什么天璣AI智能體化引擎2.0很關鍵。全面升級后,它已經不再是一個單獨的AI功能,而是面向系統級智能體體驗的底層引擎,將支撐手機系統向AI原生化發展。



      圖源:雷科技

      換句話說,MediaTek不是要替手機廠商做一個完整的AI OS,而是提供一個足夠適合AI OS生長的底層土壤。

      在雷科技看來,這一點在AI手機的下一階段尤其重要,因為AI手機真正需要解決的問題,不是“手機能不能跑大模型”,而是手機能不能在低功耗、低延遲、可控隱私的前提下,持續理解用戶,并在合適的場景主動提供服務。

      同時,在群訪中,MediaTek多次提到Always-On的重要性。MediaTek認為,未來AI手機的關鍵,不是用戶去找服務,而是服務能不能理解用戶、找到用戶。因為手機作為最普及且最常用的智能設備,積累了用戶的行程、工作、社交、使用習慣和內容偏好等各種數據,是最合適的個人專屬AI入口。

      但MediaTek也承認,想要做到“服務理解用戶、主動找用戶”,芯片平臺面臨的性能和功耗壓力會比過去更復雜。因為在智能體時代,手機需要持續感知周圍,需要頻繁調用模型,需要在多個應用之間調度NPU、CPU和內存資源。

      MediaTek在群訪中提到,隨著越來越多應用和手機廠商使用NPU,不同應用之間已經開始出現搶占NPU資源的問題,也就是說,AI手機的瓶頸正在從“有沒有算力”,變成“系統能不能高效調度算力”。

      這么說吧,當AI只是一個演示功能時,手機只需要偶爾跑一下模型就夠了,它并不會給手機的續航和流暢性帶來太大負擔,但是,當AI變成系統能力,調度就會變得非常復雜。



      圖源:雷科技

      比如說,A任務適合交給NPU,B任務應該交給CPU,而輕度任務又需要讓常駐的eNPU負責,這些都要手機系統實時決策。更進一步地說,哪些數據放內存?哪些數據放存儲?這些都不再是單純的芯片參數問題,而是涉及整個平臺架構的改動和優化。

      另外,內存的問題也越發嚴重,因為它正在變得更加昂貴,而端側AI對內存的需求卻在持續增長,所以現在最迫切需要突破的是帶寬和內存大小對AI體驗的影響問題。

      因為算力經過過去幾年的提升已經相對充足,但模型要在手機里高效運行,內存占用、帶寬效率和持續功耗都會成為挑戰。MediaTek此次發布的Low Bit壓縮工具包、內存壓縮、動態權重調度等一系列技術,都是為了讓端側AI在有限資源內跑得更穩。

      小雷認為,這也解釋了MediaTek為什么一直強調開發工具的重要性,因為AI手機的競爭已經不是芯片廠商單方面堆料就能完成的。開發者如果無法高效部署模型,廠商如果無法控制功耗、內存和體驗一致性,所謂智能體手機就仍會停留在發布會演示中。

      從這個角度來看,OpenClaw、Harness這類智能體框架的出現,反而加速了MediaTek的技術落地。



      圖源:OpenClaw

      MediaTek表示,Harness讓智能體體驗更早落地,因為它將部分工程化能力和大模型“大腦”拆開,讓手機不必等待所有“大腦”能力都完全端側化,也能先把可落地的智能體體驗跑起來。

      更重要的是,Harness并不只依賴NPU,它同樣需要CPU和系統調度能力,比如個人記憶總結、場景判斷、記憶庫構建等過程,都會對CPU能效和系統協同提出更高要求。

      在雷科技看來,未來旗艦手機的競爭,會越來越傾向于AI生態能力的競爭。

      從天璣AI智能體化引擎2.0,到SensingClaw,再到天璣AI開發套件、游戲生態和跨端工具鏈,MediaTek正在做的,是把這些技術能力變成一套生態底座。至于這套底座能否真正撐起下一代AI手機體驗,就要看接下來一年,手機廠商、開發者和應用生態能不能把這些能力變成用戶每天真正用得到的東西了。

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