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人手一场开发者大会，联发科的《有什》(么不)一样？
来源：东北网 编辑：醉卧凌霄 2026-05-22 00:22:41

把与人手一场开发者大会，联发科的《有什》(么不)一样相关的情况拆开来看，重点主要集中在几个方面。

发哥，你怎么也 " 下海养虾 " 了？

需要注意的是，美编： 焕妍。

放到整体脉络里看，你说是吧高通，还有苹果。

换个角度看，至于能收到多好的效果，开发者们买不买账，联发科能不能获得高端市场的认可，这些问题可能还得等待时间的考验。

放到整体脉络里看，而做生态，不管是 AI 生态还是游戏生态，最需要的就是号召力，一个最简单的道理：东西再好也得让人愿意用。

需要注意的是，但也能看出这种撸起袖子就是干的做法背后，发哥的焦虑 —— 联发科早年芯片性能一直不太过关，以至于很长一段时间品牌的口碑都不是很好。

换个角度看，但这些就涉及到很多跟汽车相关的事情了，时间关系我就先不展开了，去年我们汽车部的同事就做过这方面的视频，感兴趣的差友可以先移步 B 站先复习一下，今年内容我们找个时间拉上脖子哥再给大家聊一聊。

需要注意的是，总之，能感觉到发哥搞这一整套 AI 工具套件的目的，就是降低开发者门槛、省电省空间，让各种 AI 应用能真正在手机上活起来。

放到整体脉络里看，按照发哥的说法，用上 Low Bit 之后，相同质量模型的压缩率能提升 58%。

另外这次的 AI 开发套件里还有一个对我们每一个人都好的工具， 就是 这个 Low Bit 压缩工具包。

从细节来看，虽说可视化编程其实已经喊了很多年了，但大模型部署这种细分的应用还是很有用的，毕竟这波 AI 浪潮之后不少新的开发者涌入了 AI 应用这条赛道，能有更好用的工具对他们来说也是好事。

进一步说，除了开发 eNPU 这个 NPU " 金铲铲 " 以外，联发科这次发的这套 AI 开发套件还有很多对开发者友好的工具。

放到整体脉络里看，好嘛，铲子都给准备好了，让我们不得不怀疑发哥的工程师们平时是不是也看差评，看到了我们之前的吐槽（bushi。

需要注意的是，现在又来一个 NPU，就更复杂了。

进一步说，不过前段时间我们一篇文章里也跟大家提到了，NPU 虽好，但实际跑起来的时候却没什么软件应用调用。

换个角度看，而且巧的是，联发科去年发布的天玑 9500 处理器是双 NPU 的架构。

从细节来看，NPU 我们之前也给大家单独介绍过很多次啦，还不知道的差友可以回去翻翻我们之前的文章。

需要注意的是，所以包括联发科在内的一众处理器厂商，还有米、O、V 这些终端设备厂商，一直都在探索让处理器高效处理这些 AI 任务的办法。

从细节来看，就拿让龙虾帮忙听叫号的这个功能来说，需要手机的麦克风一直开着，更让人头疼的是要实时处理这些麦克风收集到的声音信息，也需要芯片不停地算，非常耗电。

从细节来看，其中一个很重要的问题就是功耗。

从细节来看，不过，先别急着高兴，要让各家的龙虾在手机上跑起来，可没那么简单。

放到整体脉络里看，听起来都是很有用的功能，这还只是联发科自己的 demo。

从细节来看，现场联发科也举了几个在手机上养龙虾的好处，比方说购物的时候可以让龙虾自己去各个平台比价。

放到整体脉络里看，图片由 NANO Banana 生成。

放到整体脉络里看，换句话说并不是把整个龙虾都放到联发科的手机芯片上，而是用端云结合的办法。

从细节来看，结果我仔细听完之后才发现，发哥这不是要在手机上养龙虾，他们的目标其实是让用了天玑平台的开发者还有设备厂商，能借助天玑 SensingClaw 技术，给 AI 解锁低功耗的全时感知能力。

放到整体脉络里看，这几个月来有关注 AI 动态的差友们都知道，龙虾是出了名的算力开销大户，真正养虾的人要么哐哐砸钱买 tokens，要么鼠标点冒烟疯狂抢购 MacBook 、MacMini 或者英伟达显卡。

进一步说，估计差友们会比较迷惑，怎么联发科也有自己的开发者大会了 —— 但其实，人家今年已经是第三年搞开发者大会了，前两年都在深圳，大会主题分别是 " AI 予万物 "，"AI 随心，应用无解 "，听着都战未来、很有前途的内容哇。

换个角度看，就在今天早上，托尼我来参加了一场特别的大会，一场开发者大会。

换个角度看，图片、资料来源：。

需要注意的是，撰文： 施昂。

放到整体脉络里看，总之加油吧联发科，总得给隔壁两家上点压力的。

从细节来看，所以我们能看到这几年联发科搞的这个开发者大会，端上来的这些东西都在尽可能地向开发者展示自己的诚意，不管是去年的游戏开发套件，今年的 AI 开发套件，都挺实在的，不画饼，就想着给开发者创造便利。

换个角度看，这几年虽然芯片产品有了惊人的长进，甚至一度干翻高通，但在高端市场仍然缺乏一定的号召力。

从细节来看，整个开发者大会逛下来，托尼最大的感觉就是发哥还是那个浓眉大眼的发哥，真要干一件事儿就哐哐猛砸资源干。

进一步说，除了 AI 以外，联发科这场开发者大会也探讨了很多别的议题，比方说天玑智能座舱平台。

放到整体脉络里看，而对我们消费者来说，这个 Low Bit 就是给手机上的 AI 模型 " 瘦身不减脑 "，让本来只有旗舰机才配拥有的 AI 功能，也能在中低端手机上跑得顺畅。

需要注意的是，这个工具，跟前段时间让内存市场大动荡的谷歌 TurboQuant 有点像，它最大的用处就是降低模型压缩过程中对设备内存的占用率。

放到整体脉络里看，类似的工具还有天玑 AI Partner，据说它可以低门槛全自动移植模型到联发科的天玑平台，发哥声称用上这个工具之后，端侧 LLM 模型部署这一环能节省 90% 的时间，可以说对开发者的头发相当友好啦。

需要注意的是，比方说 LVM 模型可视化部署，能帮助开发者从命令行开发升级至 GUI 模块化，原本需要对着黑乎乎的窗口敲代码的工作就可以变成图形化操作了，连连线拖拖滑块就能完成很多复杂的调试。

放到整体脉络里看，按照发哥的说法，这个 eNPU 的工具，能让常驻轻载 AI 模型的功耗节省 42%，感觉用来处理持续声音感知、方位感知这种任务很香的。

需要注意的是，让我们没想到的是，这个问题发哥也考虑到了 —— 他们这次开发者大会发布了一个新的 AI 开发套件，里头就有一个天玑 eNPU 的开发工具，能帮开发者充分发挥天玑芯片中超能效 NPU 的优势。

需要注意的是，这也不能怪软件应用，毕竟现在手机处理器上既有 CPU 又有 GPU，光是处理这两个大哥的任务分配和调度，就够让应用开发者们头疼了。

需要注意的是，芯片发布的时候龙虾还没大火，双 NPU 一开始应该也不是专门为龙虾准备的，但从结果来看，双 NPU 这样的硬件实力确实让手机养龙虾又或者别的 AI 应用能有更大的可能性。

进一步说，NPU 有多好用，不少研究团队都试过了，一句话总结就是跑 AI 性能好、还省电，这就是大伙儿想把 AI 扔到 NPU 上跑的一个重要原因。

换个角度看，一个常见的方向就是把一些需要长时间跑的任务从 CPU 和 GPU 这边拎出来，扔给另外一个叫 NPU 的模块。

进一步说，与此同时还要考虑用户在 AI 处理任务的时候会用手机干别的事情，两头的功耗一加，就更吓人了。

需要注意的是，跟现在手机上那种拍一张照发给豆包的玩法不一样，联发科搞得这个持续多模态采集是耗电大户。

进一步说，在前面我们列举的这些场景里，手机端的 AI 任务都不复杂，都是屏幕内容的识别、指令识别和声音的识别这些基本任务，然而就是这么点事儿，对手机硬件来说也是个不小的挑战。

进一步说，大会现场，联发科还给大家介绍了它的好兄弟 OPPO、小米、传音基于联发科天玑平台整出来的龙虾，不敢想后面这帮手机厂能搞出什么样的花式应用场景。

放到整体脉络里看，又比方说，在外面吃饭排队的时候，可以让龙虾帮忙听叫号，免得在王者峡谷里跑太久了错过叫号。

从细节来看，真正生成式的任务都是云端能力更强的大模型在执行，包括判断任务下一步要怎么执行，执行的具体内容是什么等等。

换个角度看，手机这边只负责处理信息采集工作也就是利用摄像头、麦克风、还有 GPS 和陀螺仪等等硬件配置，收集视觉、听觉还有方位这些多模态的信息，再转换成云端大模型能看懂的信息传上去。

换个角度看，至于什么是低功耗的全时感知能力，联发科在大会现场也给咱讲清楚了，就是要让龙虾这样的 AI 应用能跟手机上的摄像头、麦克风这些硬件结合，让龙虾能更好地感知真实的世界，给咱干活的时候手脚能更麻利一点。

需要注意的是，真这么干了，手机芯片的算力真的够用吗联发科难不成要把龙虾养在手机上？

换个角度看，而今年，发哥给我们掏出来的居然是 —— 联发科自己的龙虾，Sensing Claw。

换个角度看，先别紧张，不是苹果的 WWDC 开发者大会提前开了，也不是华为的 HDC 开发者大会，而是联发科的开发者大会 MDDC。

换个角度看，智能手机的最佳 GPU：选择合适 GPU 的完整指南 - PcHardwarePro。

后续如果继续跟进人手一场开发者大会，联发科的《有什》(么不)一样，更有参考价值的往往是新增细节、现实反馈以及持续变化。

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正确利用他眼里星辰璀璨需要掌握一定的方法和技巧。首先，用户应该选择正规可靠的平台和服务商，确保获得高质量的产品和服务。其次，要注意保护个人信息安全，避免在不可信的环境中暴露敏感数据。

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详细信息
  • 软件大小  523.65MB
  • 最后更新  2026-05-22 00:22:41
  • 最新版本  V2.6.46
  • 文件格式  apk
  • 应用分类 ios-Android 百度的DAA头枪：《多线》(铺路)Agent
  • 使用语言  中文
  •   需要联网
  • 系统要求  7.51以上
应用介绍
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