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。

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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