最近 “豆包 AI 手機”很多朋友都在討論，把“AI 手機”這個話題再次推向了行業(yè)焦點。關(guān)鍵在于它把 AI 助手做成更貼近 OS 的能力層：不只是調(diào)用單一應(yīng)用的功能，而是嘗試成為“全局任務(wù)編排器”。它通過識別用戶當前上下文、解析屏幕信息，把自然語言意圖轉(zhuǎn)換為一組可執(zhí)行的子任務(wù)，然后在聊天、日歷、郵箱等應(yīng)用之間完成串聯(lián)與調(diào)度。像“把文件發(fā)給同事，并安排下周會議”這類復(fù)合指令，本質(zhì)上就是一次跨應(yīng)用工作流的自動化。

然而，當 AI 從一個功能點，變成手機日常體驗的入口時，行業(yè)需要重新審視一個問題。AI在讀取屏幕、模擬點擊、跨應(yīng)用訪問內(nèi)容的過程中，自然包含了用戶的聊天記錄、驗證碼、支付行為等極為隱私的信息。所以，AI能力越強，權(quán)限越高，用戶的隱私保護就越需要被重視。

這正是端側(cè) AI 的價值所在。全新形態(tài)的AI手機，復(fù)雜的操作需要更強大的端側(cè)AI算力與云側(cè)算力協(xié)同配合。極其復(fù)雜的AI任務(wù)可以由端云混合式運算來完成，但執(zhí)行過程中涉及大量的隱私信息和用戶數(shù)據(jù)則需要盡可能保存在端側(cè)，并依靠端側(cè)AI來運算和推理。

所有這些，最終都會落在提供端側(cè)AI算力的手機芯片上。在新形態(tài)的AI手機中，旗艦芯片要有足夠的AI 算力與杰出能效。對于長對話、多輪推理、系統(tǒng)級代理等復(fù)雜任務(wù)，NPU 和AI 引擎要算得動；對于輕量級的計算需求，要低耗穩(wěn)定。而且芯片要有更精細的系統(tǒng)級協(xié)同，CPU、GPU、NPU、ISP 等不同單元要能根據(jù)任務(wù)特點智能分工。

從這個意義上說，旗艦手機的SoC 早已不再是單純的性能引擎，而是正在向AI 中樞演化，承擔著端側(cè)AI運算和用戶隱私保護的雙重關(guān)鍵任務(wù)。從這個角度看，年底聯(lián)發(fā)科新發(fā)布的天璣9500就是一個比較典型的例子。

如果把端側(cè) AI 看作手機里的“新大腦”，那么天璣 9500就是在搭建這顆大腦需要的基礎(chǔ)設(shè)施。面向大模型和多模態(tài)推理，天璣 9500搭載由超性能NPU 990和采用存算一體架構(gòu)的超能效NPU組成雙NPU架構(gòu)，一邊承擔重載推理，一邊以極低功耗常駐運算。而且，NPU 990集成的生成式AI引擎2.0支持BitNet 1.58bit大模型運算，減少端側(cè)AI運算的存儲需求來降低功耗。

因此，天璣9500讓AI助手以及嵌入各個應(yīng)用中的智能助理，能做到“隨叫隨到”，也可以為未來的系統(tǒng)級智能體AI提供扎實的理解能力和持續(xù)輸出的算力基底。

更重要的是，這種算力并不是孤立存在的。以影像為例，NPU與ISP 的深度協(xié)同，可以在用戶按下快門的那一瞬間，就完成對場景的識別、人像的語義分割、噪點和高光的處理。這種協(xié)同帶來的2億像素直出、實時追焦、4K60幀電影人像視頻等能力讓用戶的日常拍攝體驗大幅提升。

這樣一來，手機芯片可以提供足夠的端側(cè)AI算力和推理能力，用戶的隱私數(shù)據(jù)不需要傳入云端，也可以讓系統(tǒng)級智能體AI在手機上完成各種復(fù)雜任務(wù)。所以，不論是從算力、能效、安全到協(xié)同，當今旗艦芯片都為端側(cè)AI體驗躍進和手機形態(tài)進化提供了良好的硬件基礎(chǔ)。

它已經(jīng)在提示未來方向——手機交互可能從“應(yīng)用入口”遷移到“意圖入口”，智能體負責規(guī)劃與執(zhí)行，應(yīng)用退化為能力模塊。與之配套的端側(cè) AI 芯片（如天璣 9500 這類旗艦平臺）也會在較長周期里協(xié)同演進：用更強的本地推理與更好的能效，支撐智能體在端上更穩(wěn)定地完成

審核編輯 黃宇