2023年11月6日，联发科（MediaTek）召开天玑新品发布会，正式对外发布了天玑9300旗舰5G生成式AI移动芯片。

  天玑9300拥有高达227亿颗晶体管，凭借创新的“全大核”CPU架构设计，提供远超以往的高智能、高性能、高能效、低功耗卓越特性；强大的12核GPU支持硬件级60FPS光线追踪＋全局光照，带来了主机级的移动游戏体验；强劲的AI性能，支持最高330参数的AI大模型在端侧运行，引领端侧生成式AI的旗舰新体验；安兔兔综合跑分突破220万分！

  联发科资深副总经理暨无线通信事业部总经理徐敬全博士表示：“天玑9300是MediaTek迄今为止最强大的旗舰移动芯片，通过我们开创性的全大核架构设计，为旗舰智能手机带来令人惊叹的计算力突破。独特的全大核CPU结合新一代APU、GPU、ISP以及MediaTek特有的前沿技术，不但可以显著提升终端性能和能效，还将为广大购买的人带来卓越的端侧生成式AI体验。”

  众所周知，在智能手机的发展过程中，随着对于性能要求及功耗要求的慢慢的升高，智能手机处理器的CPU内核也经历了三个不同的阶段。

  在智能手机发展的最初期，手机CPU性能的提升主要是依靠CPU内核架构（比如从Arm Cortex-A5到A8/A9/A15等）、CPU主频、同类CPU内核数量（比如四核Cortex-A9的华为海思K3V2）的提升。

  但是随着CPU内核性能及数量的提升，带来的功耗也慢慢变得大，比如单纯的依靠四核A15/A17内核的处理器，如果用到移动平台，都已然浮现了严重的功耗问题。而未解决这一问题，Arm在2021年就研发了全新的big-Little架构，即通过大核CPU＋小核CPU的组合来平衡性能和功耗问题。

  2013年，三星推出了首款基于big-Little架构（四核A15＋四核A7）的八核手机处理器Exynos 5410，手机处理器开始郑重进入了全新的“大小核时代”，慢慢的变多的手机处理器厂商开始引入big-Little架构。

  在2014年初，联发科就推出了旗下首款基于big-Little架构（四核A17＋四核A7）的八核4G移动处理器MT6595。

  随后在2017年，Arm正式对外发布了全新的有针对人工智能及机器学习来优化的DynamIQ技术。而新的DynamIQ big.LITTLE将允许在单一计算集群上进行大小核配置，将可配置性提升到了一个新的台阶。同时，DynamIQ big.LITTLE还可以对每一个处理器进行独立的频率控制以及开、关、休眠状态的控制，能轻松实现高效的、无缝的在不同任务间切换最合适的处理器。

  此后，包括联发科在内的众多手机芯片厂商开始全面采用八核“三丛集”架构设计，很多手机处理器厂商也纷纷效仿。比如，高通最新推出的骁龙8 Gen3采用的就是采1＋5＋2的八核“三丛集”架构。

  正如前面所指出的，过往手机芯片厂商大都采用的是“三丛集”或“四丛集”的大中小核架构，可以针对不一样性能要求的场景调用不同内核，以实现性能与功耗的平衡。那么为什么联发科天玑9300会选择“全大核”设计，到底能带来什么样的性能提升，同时又是如何来解决“全大核”所面临的功耗问题呢？

  需要指出的是，Arm带来的DSU-120（DynamIQ共享单元），是专为满足规定的要求苛刻的多线程使用场景而设计，支持从可穿戴设备到智能手机、笔记本电脑的众多设备，使新的 CPU 集群臻于完善。最高可支持14核，也就是说理论上能支持14核的Cortex-X4，或者10核Cotex-X4再加4个Cortex-A720之类的全大核组合，以及最大32MB的三级缓存。这也为天玑9300的全大核设计带来了便利。

  根据Arm公布的资料显示，Cortex-X4的性能相比上代的Cortex-X3提升超过15%，功耗减少40%。而Cortex-A720同样的功耗下性能比上代的Cortex-A715更强，架构优化了内存读取，带来了大幅功耗降低，能效提升了20%。

  可以看到，全新的Cortex-X4和Cortex-A720内核相对于上一代内核，提升的侧重点都是在于提升能效、降低功耗，并且都带来了大幅度的提升。这也为天玑9300所采用的四核Cortex-X4（P核）＋四核Cortex-A720的（P核）“全大核”设计带来了可能。

  在联发科看来，天玑9300的“全大核”设计不仅仅可以带来强大的多任务处理的能力，提升多应用并行作业，同时在功耗上也能够获得很好的控制。

  首先，天玑9300的8个CPU大核全部是乱序执行（out-of-order execution）的内核，凭借强大的性能，可以在更短时间内高效的完成多个并行任务，以此来降低整体的功耗。

  所谓顺序执行，是指按照CPU的取指顺序，一条一条的去执行。并且顺序执行不需要额外的监管部件，按照顺序提交即可。这些都使得顺序执行所需要的硬件开销比较小。但是顺序执行也会面临着一些问题，比如当前指令的停顿，会使得后续指令的派遣也停顿，如果前面的指令是延迟很长的指令，那么流水线就会停顿很久，从而大幅度的降低性能。比如，Arm Cortex-A5x/A5xx小核以及Cortex-M系列微内核都是顺序执行（In-order execution）内核。

  乱序执行则是指CPU允许将多条指令不按程序规定的顺序分开发送给各相应电路单元处理的技术，即可以在两条相关指令中插入不相关的指令，使整条流水线顺畅。与顺序执行相比，乱序执行能够更有效地提高IPC，即提高每个时钟频率能够执行的指令数量。一般来说在同样一个主频周期当中，乱序执行内核执行指令数量要比顺序执行核执行的指令数量更多，因而乱序执行架构的处理器单核的计算能力更强。但乱序执行模式的内核在电路设计上很复杂，内核的功耗也比较高。比如Arm Cortex-X系列、Cortex-A7xx系列等都是乱序执行内核。

  所以，如果在同样的算力条件下，执行同一个任务，小核常常要的时间会更长，而大核所花费的时间会更短。那么，如果大核能够在更短的时间内、更高效的达成目标，那么其所带来的整体功耗可能甚至会比顺序执行内核更低。因为，小核虽然工作的功耗比较小，但是如果它完成任务的时间更长，那么它的整体功耗就非常有可能更高。如果是在多任务并行的情况下，这样的差异将会更明显。毕竟对于顺序执行的小核来说，它需要把前一个任务执行完之后，才能够继续去接下一步工作。

  联发科无线通信事业部资深部门经理陈立峰也表示：“虽然每一个大核启动的时候，它会带来比较大的功耗，但是得益于其强大的性能，他的应用执行效率将会更高，能够大大减少卡顿的发生，任务完成的快，休息的也快，功耗可能反而会比需要工作更久时间的小核更低。”

  根据联发科公布的测试多个方面数据显示，全大核架构的天玑9300的1个E核（Cortex-A720）内核工作时的能效比要明显高于传统架构下天玑9200的1个大核＋1核小核的组合工作时的能效比。

  “天玑9300的一颗E核就已经能够覆盖天玑9200一颗大核+一颗小核的大部分工作范围，并且性能和功耗表现更好。同样，天玑9300的P核的能效表现也要优于天玑9200的超大核。这样天玑9300的每个内核都会有一个小的进步，8个核加起来就会带来百分之二三十的进步。”陈立峰进一步解释道。

  当然，这一方面得益于前面提到的Arm Cortex-X4内核和Cortex-A720本身所带来的能效比的大幅度的提高，另一方面也得益于台积电先进的4nm工艺的持续迭代支持。

  联发科无线通信事业部产品规划总监张耿豪告诉芯智讯，联发科是台积电全球第三大客户，与台积电的合作非常深入，即使天玑9300所采用的台积电4nm工艺是与友商一样的N4P，我们的效率也是有跟台积电特调的，里面的一些东西是不一样的，比如在漏电率上的优化。我们基本上都会比竞争对手领先半个世代到一个世代左右。”

  另外，正如前面所介绍的，天玑9300的全大核架构不仅带来能效上的大幅度的提高，也带来了整体计算力的大幅度的提高，可以应对资源拥挤时（比如多线程并行启动时）的计算性能需求，并减少执行重要任务的等待时间。

  根据联发科官方的多个方面数据显示，“全大核”架构的天玑9300的CPU峰值性能相较上一代的天玑9200的CPU提升了40%，而在同等性能下，功耗则能节约33%。

  以《原神》60FPS极高画质＋微信视频通话这样的重载应用双开的场景来看，天玑9300的全大核架构对比天玑9200的传统架构，平均帧率提升了15.5%（《原神》可以满帧运行30分钟），平均功耗降低了12.3%。

  从联发科官方公布的天玑9300测试成绩来看，凭借全大核的架构设计，其安兔兔跑分高达了220万分（实验室环境下）。

  总结来说，天玑9300的全大核架构工作速度快、效率高，具有高能效特性，无论在轻载还是重载应用场景中，都能降低功耗、延长航时。全大核架构的强劲多线程性能可以让终端的多任务处理更加流畅，例如一起进行游戏和视频直播，或是在进行游戏的同时播放视频。

  三、GPU性能提升46%：60FPS光线追踪＋全局光照，主机级的游戏体验

  游戏性能一直是联发科近几年来持续关注的重点。2022年11月发布的天玑9200首发Arm Immortalis-G715 GPU，首次将硬件级加速的光线追踪能力带入到了移动端，开启了移动端光线追踪时代。随后，高通、苹果、三星等芯片大厂也纷纷跟进。

  据联发科介绍，目前已经有50多款多类型的游戏加入了天玑光追生态，并且覆盖了Unity/Unreal/Messiah三大游戏引擎。

  这一次联发科天玑9300也首发采用了Arm最新一代的旗舰级12核GPU Immortalis-G720，与上一代相比，峰值性能提升 46%，相同性能下功耗节省 40%，带来持久流畅的旗舰移动游戏体验。

  得益于GPU性能的大幅度的提高，天玑9300将支持 60FPS 高流畅度的光线追踪。比如，在《原神》60帧极高画质下，可以满帧运行30分钟，同时游戏的专场速度提升了25%，平均功耗降低了20%。

  天玑9300还带了第二代硬件光线追踪引擎的加持，能支持60FPS的光追体验。在光追性能测试Basemark InVitro当中，天玑9300以高达4730分的成绩位居第一，领先第二名46%。

  联发科还宣布，天玑9300平台将业界首发60FPS移动光追游戏——《暗区突围》，可以轻松稳定在60FPS，并且游戏功耗相比上一代降低60%。

  另外，天玑9300还首次为智能手机带来了游戏主机级的全局光照特效，为移动游戏画质体验树立新标杆，开启了移动端全局光照时代。

  目前典型的移动端游戏渲染很多还是基于简单、直接的光影效果。而通过采用全局光照技术，如复合反射效果、折射、阴影等先进特效，可以在3D绘图中创造出更为逼真的光影效果。但是，这也会给移动电子设备带来功耗上的挑战。

  为了兼顾全局光照带来的高画质并降低功耗，天玑9300搭载的旗舰级12核GPU Immortalis-G720在带来了性能提升同时，能效也大幅度的提高（与上一代相同性能下功耗可节省 40%）。通过将全局光照算法交由硬件级光线追踪引擎来提供支持，并深度优化，也逐步降低了功耗。

  在移动端全局光照的应用的优化上，联发科还与UE5虚幻引擎深度合作，导入了对于Vulkan Ray Query的支持。同时，联发科还与腾讯的引擎中台深度合作，优化调试了一套SmartGI来的算法。

  联发科无线通信事业部游戏战略规划高级经理邹雯姗告诉芯智讯：“目前SmartGI应该是最适合在移动端的一套全局光照算法，在2023年的美国的GDC 2023大会已经发布了，现在已经有些游戏开始导入使用。在这套算法里面我们做了些什么事呢？第一个是针对全局光照的场景，做了大量的内存的优化，提升了30%；第二是渲染管线的优化，将渲染的时间缩短了45%；第三是对于光追加速结构优化、带宽优化、Vulkan使用优化，以及工具的支持。做完这三件事，我们现在其实就可以把全局光照置入光追游戏，妥妥的移到天玑9300移动平台上来。”

  此外，为了逐步提升游戏体验，联发科此次还将其特有的 MAGT 游戏自适应调控技术升级为了全新的“星速引擎”，不仅与游戏应用广泛合作，还将拓展更多类型应用的生态合作，持续提升用户体验。

  据介绍，在“星速引擎”的加持下，天玑9300可以满帧120帧畅玩一小时，并且机身不发烫。相比没“星速引擎”加持的情况下，功耗降低了15%。载入速度也提升了30%。

  手机芯片的人工智能（AI）能力是多年来联发科很看重并投入的研发的一大核心能力。2019年，联发科在推出了面向高端市场的天玑系列品牌的首款产品——天玑1000之时，就搭载了全新的APU 3.0架构。并且，天玑1000也凭借APU 3.0带来的AI性能上的提升，成功登上了当时苏黎世理工学院的AI Benchmark测试成绩第一名的宝座。

  到2022年11月，天玑9200发布之时，联发科的AI计算核心就已经升级到了第六代APU（APU 690），并带来了全新的“浮点和整数混合运算＋智能神经网络架构”，使得其整体的AI性能相比天玑9000再度提升了35%。

  需要指出的是，这一类的AI加速能力，更多是被智能手机生产厂商用于拍照、摄影能力的提升，并没有真正的为用户所带来更为深入的人工智能体验。

  但随着今年年初，以ChatGPT为代表的基于大语言模型的生成式AI应用的兴起，彻底引爆了AIGC市场，不仅能够为用户的生活、娱乐带来更智能化的助力，同时还可成为提升用户办公效率的生产力工具。

  由于目前众多生成式AI应用都是基于云端的AI大模型，因此对于终端用户来说，需要联网才能获取生成式AI服务，并且可能还需要向服务提供商支付一定的使用费，同时还会存在用户的数据隐私安全等问题，这也在某些特定的程度上制约了这类生成式AI的应用的扩展。于是乎，联发科、高通、英特尔等智能手机、PC芯片厂商纷纷推动AI大模型进入端侧，提供本地化的生成式AI能力，这就需要终端设备所搭载的处理器本身可提供强大的AI算力，来支持AI大模型在端侧的运行。

  对此，天玑9300带来了全新的第七代的APU处理器（APU 790），并针AI大模型在终端运行所面临的生成速度慢、内存限制、大模型数量受限等三大关键痛点进行了突破。

  在APU 790的架构设计上，不仅内置了硬件级生成式AI引擎，配备了通用的AI加速核心，同时还配备一个高性能的AI核心，针对生成式AI模型所采用的Transformer网络的核心Softmax＋LayerNorm 算子进行了优化，处理速度达到了上一代APU的8倍，70亿参数大语言模型生成速度可达20 Tokens/秒，可以在1秒内完成文字生成图片。APU 790还支持混合精度INT4量化技术，整数运算和浮点运算性能也都是上一代APU的2倍，并且功耗还降低了45%。

  其次，APU 790还拥有联发科特有的内存硬件压缩技术（NeuroPilot Compression）加持，结合APU 790支持的混合精度 INT4 量化技术，可以更高效地利用内存带宽，大幅度减少AI大模型对终端内存的占用。

  简单来说，如果智能手机要运行一个大语言模型，那么首先就要将该模型载入到内存当中，模型越大对内存容量的需求就越大。

  据联发科介绍，一款130亿参数的AI大模型，大概需要13GB 内存 (INT8)才能运行，而智能手机本身运行安卓操作系统通常就要占用4GB的内存，如果还要相对流畅的运行其他常规APP任务并保活，还需要6GB的内存，即总的手机内存容量需求将达到23GB。

  但是目前主流的千元智能手机内存容量大多数都是在8GB/12GB左右，大多数旗舰智能手机的内存容量也才到16GB，仅有极少数旗舰手机内存容量达到了24GB。所以，要想在智能手机端运行130亿参数的AI大模型将会面临着内存限制的问题。

  为了解决这一问题，APU 790所带来的领先内存硬件压缩技术NeuroPilot Compression可以使得130亿参数的AI大模型对于内存容量的需求由原先的13GB将至5GB，将AI大模型对于内存的占用降低了61%。这也代表着，在内存硬件压缩技术的加持下，配置了16GB内存容量的天玑9300旗舰智能手机，就能够顺利的运行130亿参数的AI大模型。

  联发科还透露，其与vivo已经基于天玑9300芯片进行了深度合作，在vivo旗舰手机上首个实现了70亿参数大语言模型端侧落地，并且实现了130亿大语言模型端侧运行。

  此外，天玑9300已成功运行最高330亿参数的AI大模型（基于24GB内存的智能手机）。而大模型的参数越高，通常代表着AI能力越强。相比之下，高通最新发布的骁龙8 Gen最高仅能够支持在终端设备上运行130亿个参数的AI大模型。

  值得一提的是，天玑9300还全球首发支持了LPDDR5T 9600Mbps 内存，这也目前全球最快的内存，这同样也将给生成式AI带来了助力。

  联发科无线通信事业部产品规划总监张耿豪表示：“天玑9300平台对于LPDDR5T的支持将是全球第一个真正商用落地的，可能在一两个月里在市场上就会看到。友商应该到明年可能都不可能会出现。而端侧生成式AI的体验与内存的带宽速率是直接相关的，因为大的AI模型需要重复的搬入内存当中，速度足够快，功耗足够底，体验自然也会更好。”

  特别值得一提的是，天玑9300还业界首创地带来了生成式 AI 模型端侧“技能扩充”技术 NeuroPilot Fusion，可以基于基础大模型持续在端侧进行低秩自适应（LoRA，Low-Rank Adaptation）融合，进而赋予基础大模型更加全面的能力。

  目前云端生成式AI大模型服务架构最重要的包含两个部分，一个是已经预训练好的基础大模，再配合专属的工作技术服务做一个微调。比如ChatGPT是基于GPT这个基础大模型的聊天机器人服务，同样MidJourney也是基于GPT大模型的AI文生图服务。但是，如果要将这个服务架构部署到智能手机上就会遇到很多问题，比如将一个基于130亿参数的大模型的服务部署到手机上，就已经让手机面临很大负荷，如果要部署三四个技能服务的话，手机可能就塞不下去，或者卡的不行了。

  联发科无线通信事业部AI技术高级经理庄世荣解释称：“未解决这个问题，联发科很早就进行了相应的布局，希望给用户所带来更好的深层次体验，不只单单一个服务，而是全面性的服务。我们基于手机端的一个基础大模型，结合咱们提供的各个技能包，能做到端侧的直接融合，而可以将这个基础的大模型升级到您所需要的各个技能服务。这就像是操作系统通过OTA升级的概念，用户只一定要通过云端下载几百MB的技能扩充包，就可以将手机上的大模型的能力直接扩增至多个，让我们手机的生成式AI的服务能力提升。联发科希望可以引领整个端侧的生成式AI服务，带给消费者一个最好的体验。”

  根据联发科公布的多个方面数据显示，基于全新在APU 790内核的天玑9300在苏黎世理工学院(ETHZ) AI Benchmark v5.1 Mobile SoC测试当中，获得了2109分的好成绩，位居第一。 作为对比，上一代的天玑9200的得分仅为1110，骁龙8 Gen2的得分也只有1419。

  需要指出的是，AI Benchmark v5.1的测试模型数量为22，最大分辨率1024x153，相对于其他的测试工具来说，更贴近真实的使用者真实的体验测试。

  另外，为帮助手机生产厂商及开发者更好的利用天玑9300的AI能力，联发科的生成式AI开发平台NeuroPilot还构建了丰富的开发生态，不仅支持Meta LIama 2、百度文心一言大模型、百川智能的百川大模型等前沿主流 AI 大模型，还支持包括Stable Diffusion、ControlNet、MusicGen等多模态大模型。

  完整的工具链可助力开发者在端侧快速且高效地部署多模态生成式 AI 应用，可以为用户更好的提供文字、图像、音乐等终端侧生成式 AI 创新体验。

  作为手机用户最为关注的关键能力之一，影像能力一直是手机芯片厂商发力的重点。联发科去年推出的天玑9200搭载的搭载Imagiq 890影像处理器（ISP），就率先支持暗光环境下表现更好的RGBW传感器，并且还结合APU 690的能力，支持先进的智能图像语义技术，能够应用人工智能分析环境色彩、物体构造和动作，分层标签和调校色彩，进而提升整体图像质量。

  联发科此次推出的天玑9300所配备的新一代旗舰级的 ISP 影像处理器 Imagiq 990，进一步与AI进行了深度的融合，升级了AI分割视频引擎，可进行最高16层的图像语义分割，也就是说一个画面上可以同时分割出16种不同的东西，可以更深入的对捕捉到的不同的物件的画面色彩、纹理、噪点以及亮度进行实时逐帧优化，从而使得视频录制的画面更明亮、锐利且细节更丰富。

  同时，借助景深引擎和光斑引擎的升级，天玑9300 在 4K 视频录制时能呈现出电影级的光影效果。

  天玑9300还集成了OIS光学防抖专用内核，可以将OIS防抖运算速度提升三倍和成片率提升4%，在运动场景和暗光环境下，也能快速捕捉到高清晰度的图像。同时，天玑9300还支持全像素对焦和2倍无损变焦功能，全像素对焦可以让对焦更快速和更精准；无损变焦跟传统的数码变焦对比，它的清晰度可以达高4倍。

  此外，联发科还通过与全球领先的传感器厂商紧密合作，持续为用户打造专业的移动影像体验。

  比如，与索尼合作，通过索尼的新的HDR技术和天玑9300的Imagiq 990 ISP结合，联合打造14bit HDR专业单反视频，可以将动态范围提升4.8倍；

  与三星合作，在天玑9300平台上，将三星2亿像素图像传感器的图像处理速度提升了222%；

  与豪威科学技术合作，在天玑9300平台上，将其图像传感器智能感知的功耗降低了53%。

  在显示效果方面，天玑9300集成了 MediaTek MiraVision 990 移动显示处理器，支持高达180Hz WQHD和120Hz 4K画质显示，同时还特别优化了折叠屏形态的终端设备双屏显示效果。

  同时，天玑9300还搭载了旗舰智能电视级的 AI 景深画质引擎，结合 APU 790 的强大 AI 性能，可以实时侦测主要物体和背景图像，搭配联发科MiraVision PQ 图像画质增强技术，可以动态调整主要物体的对比度、锐度和颜色，增强整体图像的立体感，让画面更栩栩如生，同时平均功耗还可降低10%。

  在音频方面，天玑9300支持3个麦克风高动态录音降噪，凭借全方向的高动态收音能力，运用先进的噪声分离技术，可以轻松又有效过滤风噪等环境噪音（25km/h风速的风噪声可以过滤99%以上），为用户更好的提供更加纯净的 HDR 立体声录音体验。

  2021年联发科发布的天玑9000所搭载的5G调制解调器率先支持了当时最新的3GPP R16标准，并全球首发支持下行3×100MHz三载波聚合，下行速率可达7Gbps。同时天玑9000还全球首发支持R16标准下超级上行，上传速度相比R15标准下提升了3倍。

  随后在去年发布的天玑9200并没有对于5G调制解调器进行大的升级，主要是5G结合AI能力，逐步优化了5G双卡双通在高铁、地库、地铁、机场等场景下的表现。

  全新的天玑9300所集成的5G调制解调器则是进行了逐步提升，可支持 Sub-6GHz 四载波聚合（4CC-CA）和多制式双卡双通，搭载 MediaTek 5G UltraSave 3.0+省电技术，大幅度降低 5G 通信功耗。天玑9300 同样也有将5G与AI融合，支持情境感知功能。

  除了蜂窝移动网络之外，对于智能手机用户来说，Wi-Fi网络是最为常用的联网方式。而最新WiFi 7技术，相比WiFi 6带来了巨大的性能提升，引入了320MHz带宽、4096-QAM、Multi-RU、多链路操作、增强MU-MIMO、多AP协作等技术，使得Wi-Fi 7相较于Wi-Fi 6可提供2.7倍左右的数据传输速率（网络传输速率理论峰值可达6.5Gbps），3倍的网络效率以及20%的时延降低。

  其实在去年天玑9200发布之时，就已经率先对于WiFi 7进行了支持，不过目前今年WiFi 7才是真的开始认证推广。此次发布的天玑9300子在延续了对于WiFi 7支持的同时，还搭载了联发科特有的WiFi 7增强技术，借助 MediaTek Xtra Range™ 2.0 技术，使得其WiFi 7的室内覆盖范围可增加 4.5 米，并大幅度的提高设备间的数据传输速度，抗干扰能力也大幅提升。

  天玑9300 最高可支持 3 个蓝牙天线，特有双路蓝牙闪连技术，带来超低时延的蓝牙音频体验。

  随着智能手机的性能越来越强大，用户在工作、生活、娱乐等方方面面都越来越依赖于智能手机，因此所面临的数据安全问题也是与日俱增。

  为了应对这一问题，天玑9300还首次集成了双安全芯片，一个是面向开机安全，一个是面向计算安全。双专用安全芯片均采用了先进的用户数据安全设计，能够从开机源头开始保护个人隐私，同时具有物理隔离计算环境，让个人数据的加密和解密操作更安全。

  同时，联发科还运用先进的内存标记扩展（MTE）技术打造更安全的应用程序开发环境，并携手谷歌和Arm构筑更强大的用户数据安全保障。

  根据现场对于天玑9300的实测成绩来看，天玑9300的安兔兔v10 综合跑分成绩高达2135333分，其中CPU得分501776，GPU得分924051，MEM（存储性能）得分398438、UX得分311068。并且从显示的气温变化来看，在整个跑分过程中，温度都控制在33℃以下。这似乎也反应了天玑9300全大核设计在功耗上确实控制的不错。

  作为对比，近期媒体对基于骁龙8 Gen3的小米14系列的实测成绩来看，安兔兔V10跑分基本都在210万分以下，GPU和GPU的得分也低于天玑9300。

  △基于骁龙8 Gen3的小米14系列的安兔兔V10测试成绩（图片来自：PChome）

  作为对比，近期媒体对基于骁龙8 Gen3的小米14系列的Geekbench 6.2.0的单核性能得分为2267左右（略高于天玑9300），多核性能得分为7071左右，比天玑9300低了7%左右。

  △基于骁龙8 Gen3的小米14系列的GFXBench测试成绩（图片来自：知乎）

  综合上述的实测数据分析来看，联发科天玑9300在整体性能上要明显领先于高通骁龙8 Gen3。

  自2019年底，联发科推出全新的5G品牌“天玑”以及天玑系列的首款旗舰级移动平台天玑1000以来，联发科就一直在保持着锐意进取的姿态，努力开拓高端旗舰智能手机市场。

  从天玑1000到天玑9300，在这4年时间里，联发科可谓是非常的“激进”，各方面都在积极的争夺“第一”，同时也持续带来了很多创新性的设计和技术。

  在处理器内核性能上，不仅每一代的天玑旗舰芯片都紧跟Arm最新一代的CPU和GPU内核，并且还多次拿下了首发。此次的天玑9300还带来了全新的“全大核”架构设计；

  在AI能力方面，联发科每一代的天玑旗舰芯片在也都是将AI作为发力的重点，成为了苏黎世理工学院的AI Benchmark测试榜单榜首的常客。全新的天玑9300更是带来了对于高达330亿参数的AI大模型的支持，并且还首创了生成式AI模型端侧“技能扩充”技术 NeuroPilot Fusion；

  在影像能力方面，联发科也是持续升级，天玑9000带来了三核18bit HDR-ISP，天玑9200则带来了首款RGBW ISP，天玑9300升级了AI分割视频引擎，可进行最高16层的图像语义分割；

  在游戏能力方面，联发科天玑9200率先将硬件级光线追踪加速带入到了移动端，此次的天玑9300又首次将全局光照带入到了移动端；

  从综合的产品力来看，虽然以往天玑旗舰平台在发布时都是直接对标同期的高通骁龙8系列旗舰移动平台，但是实际上的综合性能和品牌力还是要略逊一筹。不过，在经过这4年时间的持续迭代和追赶之后，联发科天玑系列旗舰移动平台在站稳高端市场的同时，与同期的高通骁龙8系列旗舰移动平台之间的差距也确实在越来越小。

  最新的天玑9300更是有望凭借“全大核”设计、强劲的生成式AI能力和端侧“技能扩充”技术、出色主机级的移动游戏体验等诸多创新，在参数指标和测试成绩上“遥遥领先”，在产品力上力压高通最新旗舰移动平台骁龙8 Gen3一头。尤其是在生成式AI能力方面，或将成为天玑9300抢占高端市场的重要“杀手锏”。

  值得一提的是，在发布会上，vivo高级副总裁兼首席技术官施玉坚宣布其最新的X100旗舰机将于11月13日首发天玑9300；OPPO副总裁段要辉也宣布其即将发布的Find X7也将采用天玑9300；小米集团高级副总裁、手机部总裁曾学忠也表示，小米也将推出搭载天玑9300的新机。

  从上述手机品牌大厂高管发布会上的表态来看，他们都对于联发科天玑9300非常看好，也将纷纷计划推出基于天玑9300的旗舰产品，但是最终的市场表现如何，还是看消费者是否认可和买单！