智能体化浪潮席卷：联发科全栈赋能，从芯片到生态重新定义终端AI体验

智能体化，正以前所未有的速度成为AI领域最密集的爆发点。

在开发者社区中，OpenClaw、Hermes这类具备跨session持续记忆与自我学习能力的智能体框架，今年一经推出便迅速扩张。Hermes Agent在短短十周内收获了11万GitHub星标，并于5月超越OpenClaw，登顶OpenRouter全球日活排行榜首位。

数据层面同样印证了这一趋势：智能体自主任务量从2025年的每日1.2亿次，激增至2026年的8.7亿次，短短一年间实现了7倍增长。

应用端同样如此。无论是App Store、Google Play还是第三方应用商店，智能体AI应用的数量均呈现出高达四倍的超级爆发。

智能体，已成为全民全天候的高效生产力工具。

这股浪潮正向每一个终端设备渗透。 真正的战场，已转移到用户每天触手可及的日常场景中。

然而，要让用户体验真正落地，从来不是单靠一块芯片就能解决的问题。

算力与功耗如何平衡、系统如何从被动响应转向主动感知、碎片化的应用生态如何实现真正打通——这三层核心问题，决定了智能体化体验能否从概念走进每个人的日常生活。

面对这场席卷而来的浪潮，联发科在最新一届天玑开发者大会上给出了自己的判断——通过全场景芯片矩阵、开发工具链和云端AI加速技术，成为智能体化体验落地的全栈赋能者。

智能体化正在重新定义终端体验

OpenClaw的爆发，标志着一个全新AI范式的成型。

过去的AI交互是被动的：用户与模型一问一答，每个对话窗口相互独立。而OpenClaw这类Harness框架真正实现的，是让智能体拥有跨session的持续记忆和自主执行能力，将AI转变为能真正干活的伙伴。

这场演进的冲击，已从开发者社区蔓延到每个普通用户的日常生活。

过去一年，智能体自主任务量实现了7倍增长——从每日1.2亿次到8.7亿次，这背后是真实用户行为的驱动。

与此同时，AI体验的竞争维度也在发生根本性转变。

模型参数与芯片算力，已不再是决定AI体验的关键因素。打通跨应用、跨终端、全场景的用户体验，正成为智能体化的必经之路。

这一竞争维度的转变，直接指向了一个核心问题：这种智能体化体验，究竟要在哪里落地？

答案只能是端侧。

智能体要真正产生价值，需要持续感知用户上下文、理解使用习惯，并在用户需要的任何时刻随时可被调用。端侧设备随身携带、全天在线，积累着用户最完整的行为数据和应用生态，天然就是承载智能体化体验的最佳载体。

但端侧落地面临的挑战，远比想象中复杂。

随着越来越多应用开始调用NPU，不同应用之间抢占NPU资源的问题已开始显现。

更深层的矛盾在于：今天手机上的AI功能高度碎片化。其根本原因，是手机厂商的团队编制和功能设定已经定型——AI是在这个高度成型的体系中被叠加进来的，与原生系统底层存在天然距离。

这个结构性困境，不是单独一项技术突破能解决的。

它需要有人在整个链路的最底层，同时打通算力、系统、工具链和应用生态——而这，恰恰是芯片厂商天然的位置。

联发科的布局，正是在这里。

本届联发科天玑开发者大会上，一种新的行业共识正被不断提及：AI之战，本质上是生态之战。

关键的胜负手，是让开发者更高效地构建智能体应用，进而让用户在更多场景中感知到无缝的智能体化体验。

为此，联发科技选择从单纯的芯片性能竞争中跳脱出来，以全栈赋能者的角色切入。通过全场景芯片矩阵、系统引擎、开发工具链和云端AI加速技术的全栈布局，联合天玑生态，定义全域无缝流转的智能体化体验。

让智能化体验无缝流转

智能体化体验要真正落地，开发者面对的是三层叠加的现实挑战。

• 终端层：智能体需要强大的全模态算力，同时必须做到低功耗全时感知。两者之间存在根本性矛盾，任何以往的芯片架构都无法同时满足。
• 系统层：AgentOS需要具备真正主动的服务能力，又要保证用户隐私安全——这是一道必须同时解决的双重命题。
• 应用生态层：碎片化的应用生态需要被整合并协同，让智能体化体验真正做到跨端跨场景、无处不在。

天玑移动平台针对这三层挑战，给出了从芯片到系统再到开发者工具链的完整解法。

终端层的核心矛盾是功耗。

让手机随时“洗耳倾听”，意味着感知模块要全天候运行。天玑9500的双NPU架构正是为此而生：超性能NPU负责复杂任务的重度计算，超能效NPU则专门承担轻载的Always-On感知任务。

在这种模式下，常驻轻载AI模型的功耗降低了42%，手机真正具备了持续感知环境的能力。视觉、听觉、位置全模态覆盖，智能体能主动感知什么、主动做什么，从此有了真实的算力依托。

这种双NPU架构，彻底改变了端侧AI的工作方式，让Always-On感知成为一种常态能力，让开发者和用户不必在用电量和体验之间做出艰难取舍。

有了这个底座，系统层的进化才有了意义。

天玑AI智能体化引擎2.0引入了天玑SensingClaw技术，让AgentOS具备了视觉、听觉、位置的全时感知能力。该框架能基于当前场景自动拆解复杂任务，跨应用协作完成。

比如你在排队等叫号，SensingClaw会帮你跟踪叫号语音，号码叫到时主动推送提醒。

又或者你想买一台新手机，SensingClaw可以跨越不同购物平台帮你比价。

SensingClaw真正改变的，是智能体介入用户生活的方式。

主动感知、主动执行的能力，意味着智能体化体验有了真正意义上的主动性。

这是端侧AI从工具属性走向服务属性的关键一步。

此外，联发科技还与OPPO、小米、传音等手机厂商合作推出系统原生Claw，把主动感知、主动执行、跨端无缝流转的能力下沉到手机厂商的系统层，Agent从工具变成了系统本身。

再强的底层能力，最终都要通过应用才能被用户感知。

开发者是智能体化体验能否真正规模落地的关键变量，也是整个链路最后一公里的守门人。

但智能体化应用的开发门槛，远比普通App开发要高——模型部署流程繁琐、端侧内存限制严苛、Always-On感知能力难以接入、从零到落地的学习成本居高不下。

这四道门槛叠加在一起，让很多开发者在入场之前就已经退缩。

本次大会新发布的天玑AI开发套件3.0，针对这些真实开发痛点做了四项升级：

• 可视化部署工具将效率提升50%；
• LowBit压缩工具包在同等质量下压缩率提升58%，直接降低端侧内存门槛；
• eNPU开发工具包首次向开发者开放超能效NPU的Always-On感知能力；
• 天玑AI Partner将过去需要5天的端到端部署工作压缩到半天完成。

四项升级指向同一个目标：让开发者把精力从工具和流程的磨合，转向创造体验。

工具链越顺手，生态的扩张速度就越快。

两年以来，天玑AI开发套件下载量已累计提升440%，生态伙伴成长量达到240%。

这些数字背后折射出的，是整个天玑生态正在形成一种自我生长的势能——

开发者越多，应用越丰富，体验越好，进而吸引更多开发者入场。这个飞轮已经开始转动。

生态力量，体验创新的天花板

芯片够强、系统够聪明、工具链够完整——这些条件加在一起，在智能体化体验规模落地的过程中，只是获得了入场券。

真正的上限，由生态力量决定。

AI行业已全面进入“生态定义体验”时代。智能体AI应用的爆发速度，远超单一厂商的消化能力。没有任何一家企业能独立完成从算力、系统、工具链到应用生态的全链路建设。

竞争的维度本身正在发生迁移。能在整个链路上建立标准、聚拢开发者、打通上下游的玩家，才真正拥有在智能体化时代的决斗资格。

生态是一条链条，每个环节都有不同的成员。关键在于从体验终点倒推，找准自己在链条中的位置，弄清楚重点该去支持哪些关键环节。

AI之战，本质上就是生态之战。真正决定胜负的，是让开发者更高效地构建智能体应用，让用户在更多场景中感知到无缝的智能体化体验的能力。

能做到这一点的，是处于整个技术链路最底层、同时串联起算力、系统、工具链与应用生态的赋能者。它决定了上层体验能跑得多快、能走多远。

芯片厂商的角色边界，正在被这个时代重新定义——从单纯的算力提供者，转变为定义体验标准的基础设施服务商。

前两届MDDC，联发科技都带来了全新的芯片产品，今年却没有。但这一届大会的信息密度，丝毫不逊于前两届。

这个信号折射出一个趋势：联发科技接下来选择扮演的，正是芯片厂商被重新定义后的“赋能者”角色。

不变的是，在历届MDDC上，联发科技始终将Agentic AI作为核心议题。

这种一致性本身，就是判断力的体现。

在行业尚未形成共识之时，押注一个方向，并且每年都在兑现承诺。

去年定义的Agentic AI UX五大特征，如今都已转化为具体的技术和产品落地。

从芯片底层的感知能力，到系统层的主动执行，再到应用层的开发者工具，每一层的落地都在验证这套判断方向的正确性。

这套布局，从芯片设计之初就已确立方向。联发科技是在AI智能体化成为行业共识之前，就在底层把路修好的那一个。

从天玑9500的双NPU架构，到天玑AI智能体化引擎2.0，再到天玑AI开发套件3.0，每一层都在向同一个方向收敛——

将智能体化体验，变成用户可感知、开发者可落地、产业可持续演进的成果。

这套逻辑，也正是联发科技对“全栈赋能者”角色的具体诠释。他们通过全场景芯片矩阵、系统引擎、开发工具链和AI加速技术，成为智能体化体验落地的AI基础设施提供者。

联发科技正在将这套能力，变成任何人都可以在天玑平台上构建和交付的基础设施。

天玑生态的边界，正在成为智能体化体验的边界。