来源：芝能汽车

移动终端的图形算力正在逼近一个瓶颈。功耗受限、发热严重、用户体验要求却不断抬高——这是过去十年里移动 GPU 无法回避的三角困境。

Arm 给出的答案是：让 GPU 不再单纯负责绘制，发布了首个在 GPU 中引入专用神经加速单元的NSS神经图形技术，并同步开放了完整的开发工具链。

AI 推理将不再是外挂在渲染流水线之外的后处理，而是原生嵌入在 GPU 中，直接参与分辨率提升、画面重建与实时光照计算。结果是 GPU 负载可以降低多达 50%，同时在 540p 输入的条件下输出接近原生 1080p 的画质，且延迟仅有 4 毫秒。

更重要的是，网易、腾讯等一线开发商已经率先试水，生态启动速度远超外界预期。Arm 借此不仅在芯片架构上完成了跨越，也在产业共识层面抢占了先手。

NSS整合技术背景与整体进展

随着移动终端的计算能力不断提升，用户对于图像质量和性能的需求已不再局限于传统的分辨率和帧率。

移动游戏需要接近主机的视觉体验，智能相机要求实时的图像增强，而各类AI应用则希望在设备端完成推理而不依赖云端。这种需求推动了软硬件的深度结合。

Arm在本季度发布的NPU神经图形技术，是首次将专用神经加速器引入GPU之中，GPU在处理传统光栅化和计算任务之外，还能在图形渲染的流水线上直接执行神经网络推理。

架构设计的核心价值在于，它把AI推理与图形渲染原生融合，不再是外挂式的后处理。

在实际效果上，该技术能够让GPU负载减少高达50%，特别适合移动端功耗受限的场景。例如在一款需要高帧率和复杂画面的手游中，传统做法可能会迅速消耗电池并导致设备发热，而神经加速器能以更少的运算完成相同甚至更高质量的图像输出，从而在性能和能效之间建立新的平衡。

与技术同步推出的还有神经图形开发工具包，这是业内首个开放的神经图形开发平台。开发者无需等待2026年硬件的正式商用，即可通过Unreal插件、PC端Vulkan模拟器以及开放模型库进行实验。

这一策略为开发者争取了提前适配的窗口，也为未来生态的快速成熟奠定了条件。包括网易游戏、腾讯游戏、Sumo Digital、Enduring Games等全球主要游戏开发商均已参与测试或合作。这不仅显示了Arm在生态构建上的开放性，也意味着这项技术具备较高的产业认可度。

从应用场景来看，首个落地功能是神经超采样，它能够在540p分辨率的基础上通过AI提升至1080p，并保持接近原生画质，而所需的计算时间仅为4毫秒每帧。

开发者因此可以根据需求选择节省功耗、提升帧率，或进一步增强视觉效果。这种灵活性对于资源紧张的移动设备尤为重要。

Arm在本季度的动作不只是技术上的突破，更是战略上的前瞻。通过率先公布完整的开发工具链，它让产业提前进入验证和优化阶段，而不是等到硬件落地后再逐步过渡。

Part 2

应用落地与未来前景

从应用层面来看，神经图形技术的价值不仅限于游戏，但游戏是最直接、最具象的展示场景。移动端的游戏开发长期受限于功耗与散热，画质和帧率常常难以兼顾。

通过神经超采样，开发者可以用低分辨率的渲染输入得到高分辨率的输出，既能减少GPU的压力，又能在视觉体验上接近主机和PC水准。这对于强调沉浸感的作品而言，是一次质的提升。

在未来路线图中，Arm还规划了帧率提升与实时光线追踪相关的AI功能。例如神经帧率超采样将通过AI把帧率翻倍，而无需加倍渲染负担；神经降噪则会在路径追踪渲染中减少每像素光线数量，从而在移动端实现实时光追的可能性。

这些技术若能顺利落地，意味着移动终端将获得过去只有高端PC才能提供的图形体验。

这些功能同样适用于非游戏场景。智能相机、视频增强、虚拟现实与增强现实等都需要实时高质量的图像处理。通过神经图形管线，开发者能够在熟悉的Vulkan环境下引入AI模型，而无需额外构建复杂的推理框架。

这大大降低了应用AI图形的门槛，使得AI图形能够成为主流开发工具链的一部分。

在生态层面，开放性是Arm战略的另一大亮点。通过在GitHub和Hugging Face发布完整的模型与权重，Arm让开发者能够自由修改、重训和部署模型，这与行业中普遍封闭的做法形成对比。

这种开放生态不仅能加速创新，也有助于吸引更多独立开发者和小型工作室的参与，从而扩大市场的整体应用广度。

从合作伙伴的反馈可以看出，产业界对这项技术的预期颇高。

网易游戏强调其能帮助实现“主机级画质上手机”的目标，腾讯游戏则希望借助这一工具包探索主机级渲染在移动端的落地。Sumo Digital认为其将重塑移动游戏的能效与沉浸体验，而Enduring Games则强调开发者在内容创作上的自由度。

这些声音显示出产业链上下游对AI图形的共识：它不仅是性能的提升，更是创作边界的拓展。

从市场角度来看，这也为移动芯片厂商和终端设备商带来了新的竞争点。未来几年，消费者可能不再仅仅比较CPU与GPU的参数，而是会把“神经图形能力”视为衡量设备体验的新指标。这种转变有望推动移动终端市场形成新的差异化竞争格局。

Arm NPU整合的价值是在 AI 协同下成为智能渲染的核心节点。短期内，这项技术将直接改变手游、智能相机等高频场景的用户体验；中长期来看，可能成为衡量一台移动设备竞争力的新标准。

谁能在NPU时代占得先机，谁就有机会定义下一代移动生态的硬件语言。对于 Arm 而言，这是一次高风险但必要的尝试。

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