IT之家采访联发科：智能体无缝跨端协同，从这三个层面入手
联发科在MDDC2026大会上发布天玑AI智能体化引擎2.0，提出通过IP复用、统一开发平台及共建生态标准，实现跨端协同与算力调度。针对汽车领域，区分智驾安全模块与座舱应用创新，并将手机AI技术迁移至汽车，同时优化系统架构布局。
5月13日，联发科在上海举办了天玑开发者大会2026（MDDC 2026），主题定为“全域芯智能，体验新无界”。会上，联发科正式发布了天玑AI智能体化引擎2.0，推出了升级版的天玑AI开发套件3.0，并公布了与OPPO、小米、传音等厂商合作的系统原生Claw成果。
会后，联发科高管们与媒体进行了交流，针对当前行业关注的跨端智能体协同、AI定义汽车等核心议题分享了看法。
如何实现智能体的无缝跨端协同？
当前，AI智能体大规模落地已进入关键阶段，跨设备全域协同成为公认趋势。然而，要实现手机、汽车、边缘计算设备间智能体能力的无缝打通，必须解决跨端流转延迟高、算力调度不均、生态不通等现实痛点。
对此，联发科的思路是从三个层面系统性推进：
首先，在IP设计源头就充分考虑复用性。通过统一NPU架构的软硬件标准，确保同一IP能够适配从手机到汽车的不同功耗和算力需求，这能大幅降低技术迁移的成本。
其次，在软件层面，统一的NeuroPilot开发平台是关键。基于天玑品牌开发的应用，在手机端完成调试后，即可快速移植到汽车、平板等其他终端，实现“一次开发，多端部署”。
最复杂的挑战在于生态层。不同终端生态体系的差异是当前最大的障碍，这需要整个行业的共同努力。值得关注的是，大模型的泛用性为解决这一问题提供了新思路。通过统一的自然语言指令集，不同系统间的交互壁垒正在被打破。近期备受关注的“龙虾”框架，其核心价值之一正是实现了跨系统的指令互通。
联发科正通过开发者大会持续推动生态伙伴共建统一标准。未来，支付、导航、社交等基础服务将有望无缝接入天玑全产品线。
同时，针对不同终端的特性，联发科也设计了差异化的协同模式。例如，AI眼镜主要承担感知功能，复杂的运算则交给手机完成；而汽车与手机之间，更多是资讯和用户习惯的流转——用户上车后，手机会自动将行程、音乐偏好等数据同步给车机，车机则基于这些信息提供个性化服务。
从“软件定义”到“AI定义”汽车：安全与优势
随着行业从“软件定义汽车”演进到“AI定义汽车”，一个核心问题浮现：汽车作为传统工业产品，在快速迭代中如何平衡质量与安全？AI能否带来安全性上的实质性提升？同时，从移动终端切入汽车市场的联发科，其核心优势何在，又有哪些能力需要重新构建？
联发科高管对此给出了清晰的区分：需要明确车内不同模块的安全属性。智驾和车辆控制模块与行车安全强相关，必须经过完整且严格的验证流程，其开发周期不会因为AI的引入而大幅缩短。
而座舱智能体应用与安全的直接关联度较低，其主要功能是为用户提供行程规划、信息查询、娱乐服务等，目标是帮助驾驶员减少分心操作，从而间接提升行车安全。这一领域的创新速度会非常快，尤其是国内新能源厂商，已经在积极探索各类座舱智能体应用，预计很快就会有大量成果落地。
谈及核心优势，高管强调，手机行业是端侧AI技术发展最快的领域，每年旗舰平台的迭代对算力、能效、带宽都提出了极致要求。这些深厚的技术积累可以直接迁移到汽车领域。例如，天玑旗舰座舱平台CX-1所具备的400TOPS算力，以及低比特压缩、内存优化等关键技术，都源自手机端的成熟方案。
需要重新打造的能力，则主要集中在应用层的跨端协同体验上。手机和汽车的使用场景差异巨大，如何让智能体在不同场景下都能提供自然流畅的服务，需要与车企、应用开发者共同探索，这也是联发科未来重点投入的方向。
技术布局与行业挑战
关于联发科率先提出的Agentic AI技术路线，其关键技术布局和生态优势也成为关注焦点。
联发科指出，AI技术的核心价值在于落地到真实用户场景。当前行业面临的主要挑战并非算力不足，而是如何将算力转化为用户可感知的体验。为此，联发科重点布局了Always-On感知技术，使设备能够以低功耗持续感知周围环境和用户行为；同时优化系统架构，解决多应用同时调用NPU时的资源争抢问题。
在生态建设上，联发科构建了从硬件到软件的完整体系：硬件层面提供适配智能体场景的双NPU和内存技术；工具链层面帮助开发者快速将大模型移植到端侧；系统层面则推出天玑AI智能体化引擎2.0，为终端厂商提供统一的智能体开发基础。
内存瓶颈与端云协同
针对近期内存涨价对AI行业的影响，联发科高管坦言，内存和带宽已经成为端侧AI发展的主要瓶颈。目前手机端的算力已能满足大部分应用需求，但大模型运行对内存的占用和带宽消耗非常大。
为应对这一挑战，联发科推出了Low Bit压缩工具包，在保证相同模型质量的前提下，压缩率提升可达58%。同时，结合内存硬件压缩、动态模型加载等技术，能有效降低内存占用和带宽消耗。
虽然内存涨价给终端厂商带来了短期成本压力，但这或许能促使行业更理性地思考端云边界，避免盲目追求端侧大模型，而是根据产品定位合理分配端云算力。当用户真正体验到AI智能体带来的价值后，市场会为更好的体验买单。
大模型的角色与“龙虾”框架的影响
对于大模型在AI手机中的角色，联发科认为存在两种主要发展方向：一种是谷歌等OS厂商从系统层面向上整合；另一种是豆包等应用厂商从应用层面向下渗透。两种方向都有广阔空间，联发科与双方都保持着积极合作。
而近期火热的“龙虾”框架，则加速了个人专属AI的落地进程。其将Harness与大模型分离的设计颇具巧思，让手机可以先利用强大的CPU跑好Harness部分，实现个人记忆、场景感知等核心功能，而无需等待端侧大模型完全成熟。这一趋势也影响了联发科的芯片规划，未来的天玑平台将更加注重CPU与NPU的协同调度，以提升系统整体能效。
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