刚刚过去的双 11 狂欢节，相信大家在买买买的同时，也有这样的困扰，就是面对密集的优惠信息，很多时候有点头大。
满减规则层层叠加，限时秒杀此起彼伏，想买一件心仪的东西，往往要先做半小时攻略，最后还可能错过时间点前功尽弃。
每当这种时候，小编就会想，要是有个懂我的助手帮我处理这些事就好了。
但其实，随着如今端侧 AI 能力的快速演进，这个愿望其实已经在变成现实了。比如联发科今年发布的天玑 9600 Pro 旗舰芯片，通过 AI 原生架构、双 NPU 设计以及天玑 AI 智能体化引擎 3.0，推动手机 AI 从 " 你问它答 " 的被动模式，向 " 主动感知、提前准备 " 的服务模式演进。未来，面对购物节复杂的优惠信息，手机智能体也有望成为帮助用户整理信息、辅助购物决策的得力助手。
从等你开口到主动帮忙
过去熟悉的手机 AI，大多以语音助手、文本总结、图片编辑等形态出现。用户先发出明确指令，任务完成后交互就结束了。这种模式应付简单查询没问题，但放到双 11 这样复杂的购物场景里，效率就显得不够。
比如打算换一台新手机，需要同时考虑预算、性能、影像、续航，还要比较不同平台的促销方案。如果每调整一个条件都要重新描述一遍需求，操作成本并不低。
天玑 9600 Pro 搭载的天玑 AI 智能体化引擎 3.0，配合天玑 Sensing Foundation 套件，能够实现长期、实时、低功耗的情景感知。手机智能体有了持续理解用户状态的能力，可以结合授权信息识别潜在意图，在合适的时候主动提供建议。
放到购物场景中，如果你近期一直在关注某款耳机，智能体可以在获得授权后，留意价格变动和活动信息，等到优惠开始时及时提醒，甚至帮你整理不同渠道价格对比。整个过程不需要反复打开 App 查询，也不用一遍又一，比如当你收藏了一场演唱会的信息，智能体可以在用户同意的前提下，主动整理机票、酒店等相关信息。AI 不再等着被提问，而是根据所处场景提前准备信息。
双 NPU 架构，让智能体全时在线
主动式体验听上去当然美好，但背后对芯片能力的挑战也是不小的。如果智能体需要长期感知用户状态、在后台持续运行，功耗就成了一个绕不开的问题。对于一台需要全天候使用的移动设备来说，光有峰值算力远远不够。
天玑 9600 Pro 给出的方案是双 NPU 架构。这颗芯片同时配备第二代超能效 NPU 和超性能 NPU 1090，两类计算单元各司其职，分别应对不同类型的 AI 负载。
第二代超能效 NPU 融合了低功耗传感器中枢，主要承担持续感知和后台常驻类任务，运行 Always-On 端侧轻载模型时的功耗较上一代降低 40%，智能体可以在很低的功耗下，持续关注用户的交互、声音、动作与环境变化。
遇到更复杂的任务时，超性能 NPU 1090 则会接手。这颗 NPU 面向端侧生成式 AI 和复杂推理，大语言模型预填充性能提升 51%，每瓦生成词元数最高提升 55%。为商品分析、条件比较、大模型推理这类复杂任务提供算力支持。
这套分工有点像 CPU 的 " 大小核 " 思路。轻量级感知任务不需要唤醒高性能单元，真正遇到复杂计算时，再调用性能 NPU 全力输出。两者配合，智能体既能够全时在线，又不至于过度消耗电量。
端侧大模型，让购物建议更懂你
除了上面我们说的这些“主动式”的能力，还有一点也很重要，就是个性化。每个人的消费偏好不同，同一个人在不同场景下的购物诉求也会变化。智能体要真正帮上忙，还得能理解这些差异，给出贴合个人需求的建议。
同样是选一款四千元左右的手机，游戏玩家可能最看重性能释放和屏幕刷新率，摄影爱好者会优先比较影像配置，经常出差的人则更关注续航和重量。预算相同，最终适合的产品可能完全不同。
这就对 AI 的推理能力提出了更高要求。它需要同时处理多个条件，理解上下文关系，并且能够随着用户补充信息不断调整判断。
天玑 9600 Pro 在端侧大模型方面做了重点升级。芯片支持最高 30B 参数规模的 MoE 混合专家模型在端侧运行，INT4 运算能力提升至上一代的两倍，同时引入 Hybrid Attention 混合注意力机制和新一代大模型压缩技术。
MoE 架构的特点在于，不同类型的任务可以调用不同的 " 专家网络 " 来处理，既能提升复杂信息的处理效率，也能更好地兼顾多场景需求。配合算力增强的 NPU，手机端的 AI 服务有了向专业化、个性化发展的硬件基础。
端侧运行的另一个好处，是个人偏好和任务数据可以在手机本地处理，减少对云端的依赖，也为隐私保护提供了更多技术选项。当然，实时商品价格和优惠信息仍需平台数据支持。
写在最后
购物节的规则越来越复杂，消费者花在做攻略上的时间成本也越来越高。主动式 AI 的价值就在于，它让手机有机会从一个购物工具，变成一个真正懂需求的购物助手。
天玑 9600 Pro 围绕这个方向做了完整的技术布局，双 NPU 架构解决了智能体长期运行的能效问题，天玑 AI 智能体化引擎 3.0 增强了主动感知和情景理解能力，端侧 30B MoE 大模型则为个性化、专业化的服务提供了算力支撑。三者结合，构成了手机智能体从概念走向体验的技术底座。
未来的购物体验也许会变得很简单：你知道自己想要什么，剩下的信息整理、优惠比较、时机判断，都可以交给智能体去做。
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