装满智能体AI的手机，正在呼唤一个“Type-C时刻”

克雷西
2025-04-16
12:28:05

来源：量子位

克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

当手机中装满智能体，下一代AI手机的雏形正在显现。

天玑开发者大会上，手机芯片巨头联发科提出了全新的AGENTIC AI UX雏形。

在联发科的畅想中，AI助手不再是一个单纯的执行者，而是变成了一个能够协作，甚至“懂得拒绝”的伙伴。

一同发布的，还有全新升级的旗舰5G智能体AI芯片天玑9400+，AI能力再次升级。

相比前半代的“端侧AI最强芯”天玑9400，9400+的苏黎世AI能力跑分，又提升了25%。

并且支持在端侧运行推理模型，准确率已经超过了o1-mini。

端侧推理模型超越o1-mini

天玑9400+延续了天玑9400的全大核设计，集成第八代AI处理器NPU 890，苏黎世AI跑分达到了8507分，比天玑9400提升了25%。

并且天玑9400+将DeepSeek-R1推理模型的四大关键技术——混合专家模型（MoE）、多Token预测（MTP）、多头潜在注意力（MLA）和FP8推理——全都融入了芯片底层。

这不仅加速了AI反馈速度、增强了推理能力，同时还大幅降低内存占用。

在天玑9400+上，可以本地运行参数量7B的DeepSeek蒸馏模型，推理准确率可超过云端的o1-mini。

结合天玑9400发布时首发的一系列端侧AI功能，9400+已经支持了丰富的端侧AI应用。

此外，联发科还配套推出了天玑AI开发套件2.0，不仅全面支持DeepSeek四大关键技术，还提供了最新的Gen-AI模型库，模型数量是前一代的3.3倍，开发者可以自由调配资源，结合开源弹性架构快速部署定制化方案，端侧LoRA训练效率更实现50倍跃升。

在MDDC 2025大会上还推出了天玑开发工具集，其中Neuron Studio整合了MLKits，将端侧模型开发的全部流程统一到了一个工具当中，并且支持全流程、全链路精准分析，以便开发者可实时查看每个模型的执行细节，大幅节省模型分析时间。

Neuron Studio还支持神经网络自动化调优，将性能和内存占用自动优化至最佳配置，开发者可全程监控大模型演化过程，省心、放心地实现大模型及应用的端侧部署。

联发科认为，端侧AI向智能体进化，本质是让机器的推理能力无限趋近人类直觉，而推理能力正是其中的关键。

这既需要芯片提供澎湃算力基础，也依赖开发工具降低技术落地门槛。所以联发科选择了从软硬件同时入手，让智能体化AI成为融入日常体验的实用工具。

装满智能体，下一代AI手机长这样

当AI手机向走智能体化已成为未来趋势，联发科也提出了新的Agentic AI UX（User Experience）雏形。

联发科认为，新一代的AI手机体验，应当包含五个特征——主动及时、知你懂你、互动协作、学习进化，以及专属隐私信息守护。

这当中，隐私守护比较容易理解，至于其他四个部分，就让我们通过一段故事来一起了解。

（以下展示包含视频，请移步公众号查看）

临近下班，你像往常一样打开手机，询问自己还有没有没完成的日程。

回答完你的问题，智能体AI发现三天后是你爱人的生日，于是主动提醒你记得买礼物，并生成了推荐店铺的导航方案。

当手机识别到你进入了停车场，还能自动引导你走到车位，并打开支付软件方便缴纳停车费。

但其实，除了一开始的回答之外，其余的动作你都没有发出过指令，都是由AI主动完成。

假如你每周三都例行健身，周四是你所在部门的例会日，而周五你要接孩子放学。

当智能体AI get到了你的习惯，就会在这些固定的时间发出提醒，告诉你今天要做的事，并相应地提醒你准备好健身器具、工作文件，或者孩子的玩具。

闲来无事的一天，你想要来一顿火锅或烧烤大快朵颐，于是让AI给你推荐合适的店铺。

一般的AI手机，都已经足以实现这样的功能，但在新一代AGENTIC AI UX当中，这个要求却被AI无情地拒绝了。

拒绝的原因当然不是AI没有这个能力，相反，是AI想起来你两周之后要出席一场重要活动，并为此设置过保持身材的目标。

当你试图蒙混过关，智能体AI就会帮你详细计算热量，督促你不要轻易打破flag。

这样的情境里，AI不再是一个只会执行命令的机器，而是变成了一个能够真正与你合作的朋友。

既然是朋友，那AI也要像人一样，能够不断学习进化。

你看中了一家AI给你推荐的餐厅，结果走到门口却发现今天不营业，但你却不想放弃这家让你种草的店，于是便让AI记下营业时间。

几天后，你又走到了这家店附近，并且那天刚好是营业日，AI会及时发出提醒，让你终于得偿所愿。

简单总结下来的话，未来AI手机的最大特征就是“像人”。

可以说，联发科提出的这种模式，的确给未来的AI手机勾勒出了一个完美的画像，但距离完全变现，还需要一个“Type-C时刻”。

端侧AI，正在呼唤“Type-C时刻”

去年，大模型巨头Claude背后的Anthropic公司提出了MCP（模型上下文协议），随着其热度逐渐增加，正在塑造新的大模型应用开发范式，被称为“大模型的Type-C接口”。

这个月，谷歌也宣布推出了开源的A2A（Agent to Agent）协议，意在让不同厂商、不同平台的智能体之间能够通过一种标准化接口实现相互协作。

再看现在的手机等AI终端，同样需要一个这样的“Type-C时刻”。

目前，应用之间的藩篱仍未打破，导致手机端的AI功能非常碎片化，即便很多厂商都推出了系统级AI，也无法做到全面打通应用。

从技术层面看，AI系统无法囊括所有应用的一个重要原因，就是缺乏一个标准化的接口。

面对这一现实问题，AI系统可以通过屏幕识别的方式来对未适配的应用进行调用，但作为一个缓兵之计，这样的方式显然并不高效，离联发科提出的构想当中AI手机的“五大特征”就更是相去甚远。

另外，随着用户使用的深入，智能体化AI的进化在端侧不断进行，如果缺乏一种标准化的开发规范，一旦用户想要更换手机，就有可能导致智能体积累的用户专属指示将会归零，一切要重新开始。

种种因素之下，缔造一个兼容、规范的端侧AI开发范式，既是改善用户体验的重要途径，也是作为芯片供应商的联发科想要实现的野望。

去年，联发科举行了第一届天玑开发者大会，从那时起就提出了“先锋计划”，想要推广端侧智能体生态，但是因为生态当中有很多不同的应用厂商，他们会站在不同的角度、产生不同的思考，这同样是一个现实问题。

实际行动上，联发科积极与安卓团队沟通，推动其做出了很多相关API的定义，使系统能够具备基本的AI功能。

在生态另一侧，联发科还联手重要手机厂商和头部模型及应用开发者，开启“天玑智能体化体验领航计划”，希望通过打造出端侧AI应用灯塔项目的方式，让更多的开发者看到端侧AI应用的潜能，从而让生态不断扩大。

另一方面，则是打磨好自己的芯片和开发者工具，在基础设施层面保障AI应用开发的便捷性和运行的稳定性。

比如这次MDDC 2025上推出的天玑AI开发套件2.0和天玑开发工具集中的Neuron Studio，就是联发科为开发者布局智能体AI提供的重要工具，是为端侧AI“Type-C接口时刻”设计的雏形。从研发优化底层技术到推动行业标准，联发科让手机AI的开发环境和应用生态统一且高效。

从优化底层技术到推动行业标准，联发科让手机AI不再是零散的功能拼凑，而是真正懂你的智能伙伴，用实际行动让AI体验变得更简单、更人性化。

如果把MCP视为智能体AI领域的交通信号、指示牌的统一行动，那联发科的一系列工具和发布，就是更底层更基建的修路行动，彻底释放智能体AI在芯片上的应用可能性和想象力。智能体时代的AI手机如何被定义，或许是时候多看看联发科的进展了。

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