在AI技術逐步邁向實際應用場景的轉折時期，市場正密切關注如何構建一個高效、敏捷且體驗一致的智能生態系統。聯發科于2025年的天璣開發者大會上，以“AI隨芯，應用無界”為主題，吸引了全球范圍內的終端制造商與開發者，共同探討了智能生態的未來方向。會上，聯發科提出了“智能體化用戶體驗”的戰略構想，并啟動了旨在引領這一趨勢的“天璣智能體化體驗領航計劃”。
聯發科提出的“智能體化用戶體驗”包含了五大核心特征：主動及時、深度理解用戶、互動協作、持續學習進化以及專屬隱私保護。這些特征的實現，需要跨越從芯片設計到終端應用，乃至整個生態系統的全面革新，同時離不開高效且強大的開發者解決方案。為此，聯發科推出了一站式可視化智能開發工具——天璣開發工具集，以及全新升級的天璣AI開發套件2.0。
天璣開發工具集中的Neuron Studio，是一款專為AI應用開發設計的一站式、全鏈路開發工具。它解決了開發者在AI應用開發過程中面臨的三大痛點：工具碎片化、調優過程繁瑣以及模型分析效率低下。Neuron Studio通過整合多個MLKits工具，包括模型轉換、量化和調優，實現了從模型到應用的全流程自動化開發。開發者無需再頻繁切換多個工具鏈，只需一套工具即可完成全部開發工作，顯著提升了開發效率。
Neuron Studio還支持神經網絡自動化調優和跨模型全鏈路分析功能。它能夠根據開發需求，自動優化性能和內存占用，使開發者能夠全程監控大模型的演化過程，大幅縮短了調優時間。同時，跨模型全鏈路分析功能為開發者提供了全局視角和執行流程，大大節省了模型分析時間。
天璣AI開發套件2.0則在模型庫規模、架構開放程度、前沿技術支持以及端側LoRA訓練等方面實現了全面升級。Gen-AI Model Hub的模型數量激增3.3倍，支持多種先進端側大模型，為開發者提供了更豐富的模型選擇。聯發科還首發了開源彈性架構，允許開發者直接調整平臺源代碼，無需等待芯片廠商支持即可完成自研大模型的部署，徹底釋放了開發效率和模型接入自由度。
天璣AI開發套件2.0還支持DeepSeek的四大關鍵技術，包括混合專家模型（MoE）、多Token預測（MTP）、多頭潛在注意力（MLA）和FP8推理（FP8 Inferencing），這些技術使端側AI推理更聰明、響應更迅速。同時，天璣AI開發套件2.0首次引入基于NPU的端側LoRA訓練，相比基于CPU的訓練方案，訓練速度提升了50倍，使端側AI能夠基于用戶數據提供更加個性化的體驗。
聯發科還展示了不斷拓展的天璣AI生態。自去年以來，天璣AI生態伙伴數量大幅增長，天璣AI開發套件下載量也同比增長了5倍。聯發科與OPPO、vivo、全民K歌以及美圖等企業展開了深度合作，共同研發了一系列基于天璣AI技術的創新應用。例如，聯發科與OPPO合作，借助天璣AI開發套件中的DeepSeek技術，實現了MoE技術的端側部署，大幅提升了端側大模型的計算效率和推理性能。聯發科還與vivo和全民K歌合作，推出了安卓首款K歌旗艦手機vivo X200s，該手機借助天璣AI人聲萃取技術，提供了錄音室級的K歌體驗。
在智能座艙領域，聯發科與絕影合作，快速完成了絕影自有模型的移植，使首字詞生態速度比云端方案提升了70%，為絕影多模態智能座艙提供了強大的端側運行能力。天璣AI開發套件已經接入NVIDIA TAO生態圈，實現了兩大生態的全面打通，為開發者提供了更多的AI開發資源和更廣泛的應用場景。
聯發科通過“芯-模-端”三元聯動路徑，將芯片算力、開發工具和終端應用打通，形成了智能體化用戶體驗的底層重構。這一變革不僅關乎產品形態的革新，更是產業鏈協作模式的升級前兆。聯發科的角色正在從AI能力提供者轉變為智能體驗的生態推動者，為智能體化AI體驗時代的到來按下了加速鍵。
