公司AI战略与产品进展 - 联发科发布天玑AI智能体引擎2.0及天玑AI开发套件3.0，过去三年天玑AI生态伙伴成长量提升至240%，开发套件下载量提升至440% [2] - 公司正与OpenAI合作研发智能手机系统级芯片，相关计划预计于2028年实现量产 [2] - 公司内部正积极看待大模型带来的新机会，认为有较大发展空间 [2] - 公司启动数据中心项目，以英伟达DGX B200平台驱动，并将2024年ASIC业务营收目标上调至20亿美元，第二款AI加速器ASIC产品计划于2027年底前量产 [4] 行业趋势与市场定位 - 大模型纯靠云端成本高、延迟大，端侧AI被视为大规模落地的必经之路 [4] - 联发科每年驱动十几亿台终端，在端侧AI发展路径上是关键角色 [4] - 手机市场已调整多年，公司在为终端提供AI能力的同时，也在寻找新的增量空间 [4] 业务多元化拓展 - 车用是公司明确的业务拓展方向，车规芯片算力可达400TOPS，并大量复用手机端积累的NPU架构和压缩技术 [4] - 公司在AI基础设施领域进行更底层布局，包括封装技术、传输速度等，不与英伟达直接竞争训练芯片，而是提供高速计算、先进封装等技术 [4] 行业挑战与应对 - 存储（内存）涨价对终端销售产生影响，在车用领域影响更为显著 [5] - 内存价格上涨促使行业更理性地思考端侧AI的实际需求，核心挑战在于带宽和内存容量 [5] - 公司内部应对存储挑战的方法是尽量节省频宽，通过技术解决问题 [5]

公司战略与愿景 - 公司以“全域芯智能，体验新无界”为主题，致力于构建无处不在的“智能体化”新体验[1] - 公司核心战略是利用覆盖手机、汽车、IoT及AI基础设施的全栈技术与产品组合，为“智能体化体验”赋能[1] - 公司目标是通过提供无处不在的强大算力并结合云端AI加速技术，让AI赋能大众日常生活，并为千行百业增长注入新动力[3] 天玑AI生态发展 - 过去三年，天玑AI生态圈伙伴成长量提升至**240%**，天玑AI开发套件下载量飙升至**440%**[5] - 公司正式发布“天玑AI智能体化引擎2.0”，借助天玑SensingClaw技术提供低功耗全时感知能力，可助力打造具备主动感知和跨应用驱动能力的Agent OS[5] - 公司展示了与OPPO、Xiaomi和传音合作的系统原生Claw，体现了强大的主动感知、执行与跨端无缝流转能力[6] 天玑AI开发套件3.0核心特性 - **LVM模型可视化部署**：从命令行升级至GUI模块化，参数设置实时生效，使部署与调优效率提升**50%**[6] - **Low Bit压缩工具包**：显著降低生成式AI模型对设备内存的占用，相同质量模型的压缩率提升达**58%**[6] - **eNPU开发工具包**：充分释放超能效NPU优势，使常驻轻载AI模型的功耗节省**42%**[7] - **天玑AI Partner**：全自动移植模型至天玑平台，使端侧LLM模型部署耗时节省高达**90%**[8] 移动游戏技术突破 - 公司重点介绍了**Ray Tracing Pipeline (RTP) 移动端光线追踪技术**，实现了跨端适配PC与Mobile的渲染管线，并已与腾讯《三角洲行动》项目组开展预研合作[10] - 公司携手团结引擎深度适配了**虚拟几何体技术**，移动端得以实现超过**10亿级三角面**的渲染，并在1.5K高分辨率下保持1小时满帧流畅[10] - **天玑LE Audio低延时技术**在《和平精英》测试服中实现**32毫秒**的极低蓝牙立体声延迟[11] - **天玑自适应调控技术5.0**新增智能帧控和场景预判功能，库洛游戏的《鸣潮》借助此技术显著优化了1% low帧和功耗指标[11] - **天玑AI Play技术**在与《三角洲行动》的合作中，使游戏内CC语音智能伴侣的响应速度相比云端延迟降低了**56.7%**[11] 开发者工具与生态合作 - 公司预告了一站式分析调优工具**Dimensity Profiler 2.0**，新增CPU Callstack全追踪和GPU带宽指标显示等功能[12] - 公司表示将秉持开放能力、深化合作的初衷，与芯片、引擎、内容及服务等全方位的伙伴共创共赢[15]