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374.22MB · 2025-12-16
【在线原创技术解析】前段时间，“AI手机售罄”的新闻登上头条，它把“读屏、代点、跨应用执行任务”的系统级智能体体验，第一次以工程机的形式推到台前。其实AI手机并不是最近才兴起的概念，从手机芯片、操作系统、大模型平台到终端厂商，过去几年已经在悄悄为“让AI真正住进手机里”做足铺垫。
近两年来，市场对“AI手机可能长什么样”已颇为熟悉，那接下来真正需要回答的问题是：这类形态能不能规模化落地？要想让系统级智能体成为日常体验的一部分，光有应用层远远不够，端侧算力、功耗控制、隐私与安全等一整套能力，都聚焦在手机芯片这一层得到重构。
在这条相对“幕后”的赛道上，芯片厂商已经提前布好了一些关键的棋，成为支撑AI手机想象空间的重要底座。
从算力基建到生态重构：AI布局远早于行业共识
其实，早在2017年，谷歌研究团队提出Transformers深度学习架构之后，作为芯片头部厂商的联发科便开始积极布局AI领域。2018年MWC展会上，联发科发布的Helio P60芯片首次集成了独立AI处理单元（APU），这是首款在手机SoC层面集成多核心AI处理单元的芯片，为手机端侧AI大规模落地打下了基础。这一前瞻性的布局并非偶然，而是源于对移动终端计算范式变革的深刻洞察。
这种前瞻性的战略眼光也延续到了现在，在同行业专注于传统的性能（CPU、GPU，它们往往被看作是手机的“第一大脑”）竞赛时，联发科认为未来手机的核心竞争力将不再局限于传统运算速度，而在于如何通过本地化AI（NPU运算，被看作是手机的“第二大脑”）实现更高效的感知、决策与交互。
这家厂商远早于AI手机爆发出圈之前，便开始推动智能手机AI能力的建设。从天玑9300的生成式AI落地，到天玑9400作为首款旗舰5G智能体AI芯片的问世，每一步迭代都在推动端侧AI从“概念落地”走向“规模化应用”。
2024年开发者大会上发布的《生成式AI手机产业白皮书》，更是明确了“智能体化”作为手机进化的主航道。同时联发科也进行了对于移动端AI生态的一次系统性重构——联发科通过开放天玑AI智能体化引擎，为开发者提供了统一的跨应用接口标准，使得AI能力能够无缝串联边缘计算与云服务。这种从底层硬件到上层生态的全链路布局，让联发科在AI手机的“地基建设”中占据了不可替代的位置。
NPU高速迭代，已成手机的“第二大脑”
2025年联发科正式发布的天玑9500，则可以被视为当下AI手机不可或缺的算力底座。天玑9500搭载了革命性双NPU架构——超性能NPU 990与超能效NPU协同工作，赋予智能手机突破性AI能力。
其中，超性能NPU 990专为极致端侧AI体验设计，峰值性能大幅跃升，在大语言模型摘要输出、多模态交互理解等核心场景实现质变，更首创支持4K高清文生图功能，集成生成式AI引擎2.0，率先适配BitNet 1.58bit大模型运算，通过压缩存储需求显著降低推理功耗，实现“高效+低耗”的双重突破。
并且，天玑9500的超能效NPU是首款集成存算一体（CIM）超能效架构的NPU单元，更创新性地融入专用Transformer硬件加速电路与新一代大模型内存压缩引擎。这种三位一体的架构设计，使低功耗AI模型可以在极低功耗下常驻运行，确保手机在日常状态下仍能快速响应AI指令。
这种“高性能与低功耗共生”的设计，使得AI助手能够在后台常驻运行，无需反复唤醒，从而实现从“任务触发”到“情境感知”的体验跃迁。
从芯片到生态，如何成为AI手机的“灵魂”？
在AI手机的竞争中，芯片厂商的角色早已超越单纯的算力提供者。联发科希望通过天玑系列构建的，大概是一套完整的“智能体化”解决方案：从底层硬件的NPU架构，到中间层的AI智能体化引擎，再到与手机厂商、大模型开发者共建的开放生态，其技术布局始终围绕“让AI无处不在”这一核心目标展开。这种全栈式能力，使得天玑芯片不仅是AI手机的算力底座，更是连接算法创新与应用场景的桥梁。
借助天玑平台，vivo开发了蓝心AI录音机和定制化美颜效果等端侧AI能力，OPPO则通过异构计算优化，让小布识屏与AI意图搜索的响应速度大幅提升。
这些差异化功能的诞生，本质上是开放平台战略的必然结果——芯片厂商提供强大的AI能力和连接通路，手机厂商和应用厂商释放AI的创造力。同时差异化的AI能力让天玑芯片在高端市场站稳脚跟的同时，也为AI手机的规模化普及扫清了障碍。
总结
从AI手机的爆火，我们可以看出AI手机的崛起已成不可逆趋势。除了云端应用，未来更注重隐私与响应速度的端侧AI同样必将成为AI手机必备的主流选项。
当AI从云端迁移至终端，从云端“大模型”演进为终端“智能体”，芯片厂商的角色正在发生根本性转变——不只是单纯的硬件供应商，而是AI手机生态的灵魂所在。
