把AI算力塞进了手机芯片， 手游画质也要变天了？

成为全球游戏行业最具影响力的价值连接者

手游也有自己的“DLSS”了？

9月8日，上海。受Arm邀请，游戏日报参加了Arm Everywhere China年度大会。这是一场近2000人的会。Arm当天讲了三条业务线：边缘AI、物理AI、云AI。三者对应的芯片形态不同，但底层是同一套Arm架构。（边缘AI，指AI直接在手机、汽车这类终端设备上跑，数据不出本地；物理AI，指机器人、自动驾驶这类需要AI理解并作用于真实世界的场景；云AI，则是数据中心里的训练与推理。）

在这场会中，游戏日报最关注的就是和游戏更加相关的边缘AI。

出人意料的是，在近两个小时的主会场议程中，边缘 AI 一个板块就讲了将近50分钟，接近全程的一半。而在这段时间里，游戏是被反复提起的那个场景——新一代Mali GPU里塞进了一块专用网络加速器，腾讯游戏、Unity中国等公司的高管先后登台，网易、叠纸也出现在合作名单里。主会场之外，展区里摆着这批技术最新的demo视频；当天还有多场围绕游戏的圆桌讨论。

过去手游画面很难再往上走，瓶颈不在性能，而在耗电和发热——画面越好手机越烫，玩一会儿就降速掉帧。Arm的思路是让AI来帮手机减负，思路和电脑上的DLSS同源——用AI重建代替原生渲染。在游戏日报看来，这些筹码最终能兑现多少，将和未来几年手游画质的天花板能抬到多高息息相关。

用AI算力换渲染算力：Arm把PC那条老路搬进手机

最近游戏圈绕不开的一个话题是DLSS5的效果。而对于DLSS来说，它的核心思路从2018年沿用至今：先以较低的分辨率渲染画面，再由训练好的AI模型重建为高分辨率输出。这套做法在PC上已经跑了六七年，从超分辨率一路叠加到降噪与帧生成，到最新的DLSS 5已支持多帧生成和画面增强，几乎已是PC高端游戏的画质标配。

Arm这次讲的是同一套思路，只是目的地从PC换成了手机。需要说明的是，它对标的并非DLSS的某个具体版本，而是这条从超分起步、逐步叠加降噪与帧生成的技术路线本身。

而手机要接住这套思路，难度比PC大得多。画质越好，越费电、越烫，手机既没有风扇，也没有外接电源；玩上二三十分钟，机身温度上来，芯片主动降频，帧率随之跌落——这是几乎每个手游玩家都遇到过的体验。中国市场又尤为极端：厂商试图在移动端复刻3A级的画面表现，偏偏功耗与散热是两道绕不开的硬约束。Arm这次在端侧发布的东西，就是冲着这个矛盾来的。

它的解法，是把一部分渲染负载从传统管线里挪出来，交给AI补全。为此，新一代Mali GPU中集成了一块专用的神经网络加速单元：传统图形管线以浮点精度（FP16/FP32）运算，神经网络推理则主要跑整数精度（INT8/INT16），过去这两类任务分属GPU与NPU，数据需要在不同模块之间往返搬运，延迟与功耗都因此上升；把神经网络加速器直接做进着色器核心，超分与常规渲染便能共用同一条流水线，这段搬运也就省了下来。

Arm给出的两个数字是：由此实现的AI图形，在同等功耗下性能最高可达4倍；即便没有接入AI的传统游戏，也能比上一代快14%。

落到具体能力上，主要解决三件事。

最常见的是神经超分（NSS），即前述以低分辨率渲染换取高分辨率输出，节省的是本需用于全分辨率渲染的那部分算力开销；

与之配套的神经超分降噪（NSSD），处理的是开启光线追踪后画面上的密集噪点——移动端受算力所限，每像素采样数往往只有一两次，过去依赖时域累积与多帧采样去磨平，现在由同一个模型在放大时一并去噪；

再就是神经帧率提升（NFRU），在两帧之间生成中间帧，把30帧补足到60帧。三项能力各司其职，本质是同一笔交易：以 AI 算力置换渲染算力。

不止是画质开关

但如果只把这次发布理解成给游戏加了个画质开关，就漏掉了另一半。

Arm在会上反复讲的一件事是：AI正在从“你问我答”变成“它自己干活”。例如，一个智能体接到“帮我订十周年纪念晚餐”这样的任务，要先把语音转成文字，再去本地的日历和相册里翻偏好，然后用小模型整理成可执行的指令，最后打开餐厅 App 查座、下单、给太太发消息。

这四步对硬件的要求完全不同，也不可能都由同一个芯片完成。

目前大部分的Android AI推理跑在CPU上。因为智能体最终还是要开App、开网页、调地图、发消息——这些是CPU的活，NPU干不了。

所以Arm是把CPU、GPU、系统互连和软件预先组合、验证、优化好，打包成一个“计算子系统”（CSS），交给芯片厂商——后者再往上加自己的NPU、基带、图像处理器，做成最终能装进手机的SoC。着色器核心数量、频率与工艺节点，均由芯片厂商自行决定。

同时，Arm大力把生态做了起来。这次公布的合作伙伴，PPT就有好几页。

首先是引擎这一层，Unity中国的团结引擎已经原生集成了Arm神经网络技术，CEO张俊波的说法是开发者“开箱即用”——引擎接进去，开发者拿到的就是现成能力，无需自行适配底层接口。

再往下，是游戏公司自己的生产管线。腾讯游戏公共技术线负责人陈冬在台上介绍，腾讯正把Arm神经网络技术集成进由AI驱动的游戏中台MagicDawn。（MagicDawn是腾讯游戏今年对外展示的四大自研 AI 技术平台之一，方向是全局光照、空间音频和遮挡剔除，能接入UE、Unity和Godot三套主流引擎。）

它的能力里有一项叫“长青游戏品质焕新”，对经典长线游戏做跨世代的画质升级；还有AI包体压缩，以及把光照烘焙搬到云上做，腾讯给出的效率提升数字是40倍。Arm的神经超分要接进去的，不是某一款游戏的适配，而是腾讯游戏生产管线里负责画面的那一层。

管线之下是具体的产品：网易《燕云十六声》已经把这项技术接进了自研引擎，引擎团队负责人称，计划今年内向玩家推出支持NSS的版本；叠纸《无限暖暖》在推进NSS集成；腾讯《暗区突围：无限》则做NSSD的演示共研。

到了终端，vivo宣布在最新旗舰机上引入这项技术。据了解，小米8月发布的玄戒O3芯片，接下来还会有更多安卓机型跟上。

Arm在现场演示区展示了很多游戏应用，游戏日报对他们的新技术也有一个更加直观的认识。

技术进项目

我先在游戏技术展台前停下来。工作人员放的是《无限暖暖》的真机对比：屏幕左边是游戏原本的超分效果，从540p拉到1080p；右边是叠加了Arm神经超分之后。差距最明显的是材质——衣服的纹理、边缘的抖动，右边明显稳住了。

据现场工作人员介绍，《无限暖暖》用的是虚幻引擎，Arm为此直接提供了插件，接入“相对来说比较简单”。旁边放着插帧的演示：原始30帧的画面看着明显发顿，打开插帧之后变成60帧。至于什么时候能在正式上线的游戏里玩到，Arm给出的说法是“年底或者明年初，会陆续有头部游戏上线”。

同时，现场展示了另一个备受瞩目的新品《光影新生》。

它是Arm出概念、Sumo Digital承制的技术验证作品，使用虚幻引擎的MegaLights做全局光照，目标是在手机的功耗限制里做出主机级的画面。现场放出来的一段，光照和材质的完成度超出了移动端的常见水平。

游戏其实已经完全做完了，现在正在新发布的芯片上做验证，大概需要30到60天；但什么时候发行、以什么方式发行，还在研究当中。

展区靠边的位置摆着一台Think Force的服务器，用的是Arm架构的CPU。据工作人员介绍，一块板能同时处理一百多路游戏画面的编解码，一个标准机柜可以塞下一千多路并发；单路成本按他们的说法，能做到传统x86方案的三分之一左右。

云游戏过去的问题从来不是 "能不能跑"，而是 "一小时要多少钱"。如果单路成本真能压到这个程度，游戏的分发方式也可能随之改变。现在用户在短视频里刷到小游戏广告，点进去就能玩、不用下载，但这在过去仅限于包体极小的小游戏；云游戏成本降下来之后，中大型手游或许也能走通即点即玩的路径。

在参观完展厅之后，还有一点剩余时间，我去参加了当天最后一场圆桌会议。

圆桌的主题是《以AI原生图形技术重新定义手游体验》，主持人是 Arm 边缘 AI 智能手机战略与 GTM 总监 Michael Lu，三位嘉宾分别是 Unity 中国 CTO 左瑞文、网易《燕云十六声》游戏引擎开发专家曹扬、腾讯游戏公共技术线前沿渲染团队负责人李超。

如果说发布会上讲的是这套技术能做到什么，圆桌上聊的就是它什么时候能真的用上。

左瑞文先给了个更远的用法。GPU里多出来的这块AI单元，不只能做超分和插帧——它还可能改变游戏对存储的依赖。过去手机上想做出接近PC的光影效果，只能把光照提前“烤”进贴图和模型里存着，代价是包体变大、场景也无法改动；现在这些效果可以现场算出来。他把这个称作以算代存，给出的目标是包体压缩掉至少40%，并特意点到了中国的小游戏平台——那些平台完全依赖下载，包体小一点，体验就好一点。

这个说法在2026年并不抽象：存储这一轮涨得厉害，就在会前一晚，雷军还在小米发布会前的微博评论区回复网友“能不能便宜点”时说了一句“内存实在太贵”。

但技术进了名单，不等于进了项目。

左瑞文又算了另一笔账：给成千上万张贴图做AI压缩训练，原来打包七八个小时，加上这一步可能要90多个小时。“没有工具链的支撑，技术再先进也不会有项目应用。”而美术能接受的反馈时间，大约是一小时二十分钟。

曹扬从项目方的角度提了两条更现实的条件：一是设备覆盖率，新技术到底有多少机器能用；二是技术要足够“黑盒”，开发者不需要深入理解就能接入，效果立竿见影。他的判断是这能形成正向循环——用户设备上的画质和性能提升，会推着新设备变多，开发者也就更愿意适配。

圆桌最后是主持人Michael Lu留的时间表：希望未来两三年内，所有手机都带上原生的神经网络加速器。

结语

把这些进度排在一起看，它们并不齐。

展区角落那台云游戏服务器，已经在客户的机房里运转；《燕云十六声》说今年内推出支持NSS的版本，头部游戏的插帧要等到年底或明年初；而《光影新生》——做是做完了，却连以什么方式发行都还没有答案。

这种快慢差别不是偶然。端侧要同时等两件事：搭载新GPU的机型铺开，以及工具链把那90多个小时压回美术能接受的一小时二十分钟。云不占这两样，所以先跑起来了。

对游戏行业而言，“画质”这件事的解法正在分叉：等不及的，可以先把它放进机房里算；愿意等的，押注手机里那块AI单元。两条路通向同一个结果——画质的成本，正从美术的手工和手机的电池，转移到算力与模型上。