जैसे-जैसे एआई एजेंट सर्वव्यापी होते जा रहे हैं, मीडियाटेक का लक्ष्य मोबाइल फोन चिप्स से कहीं अधिक काम करना है।

यदि बड़े पैमाने पर विकसित मॉडलों का प्रारंभिक प्रभाव यह था कि उन्होंने उपयोगकर्ताओं को मशीनों के साथ स्वाभाविक भाषा में बातचीत करने का अभ्यस्त कर दिया, तो एजेंटों के लिए अगला कदम एआई को "प्रश्नों के उत्तर देने" से "कार्यों को पूरा करने" की ओर ले जाना है। यह अब केवल एक चैट विंडो नहीं है, बल्कि एक सिस्टम-स्तरीय क्षमता है जो परिदृश्यों को समझ सकती है, कार्यों को विभाजित कर सकती है, एप्लिकेशन शुरू कर सकती है, उपकरणों का समन्वय कर सकती है और लंबे समय तक उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को याद रख सकती है।

कई लोगों के लिए, एआई केवल एक चैटबॉक्स नहीं है, बल्कि एक एआई एजेंट भी है।

अतीत में, मोबाइल फोन, टैबलेट, पीसी, कार, हेडफोन और घड़ियाँ जैसे उपकरण मुख्य रूप से अपने संबंधित हार्डवेयर और ऑपरेटिंग सिस्टम के भीतर ही कार्य करते थे। हालाँकि, एजेंटों के व्यापक उपयोग के साथ, टर्मिनलों के बीच की सीमाएँ और भी धुंधली हो जाएँगी। उपयोगकर्ताओं को वास्तव में किसी विशिष्ट ऐप को खोलकर कोई अलग कार्य पूरा करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि मोबाइल फोन, कार, IoT उपकरण और क्लाउड सेवाओं को एक सतत जीवन परिदृश्य में सहयोग करने और अधिक उपयुक्त सेवाएं प्रदान करने की आवश्यकता है।

पिछले दो-तीन दशकों में, स्मार्ट उपकरणों में चिप्स का विकास प्राथमिक कंप्यूटिंग कार्यों को निर्धारित करने से लेकर बेंचमार्क स्कोर, बिजली की खपत, गेमिंग और इमेजिंग क्षमताओं को निर्धारित करने वाले अंतर्निहित हार्डवेयर बनने तक हुआ है। अब, चिप्स को एआई अनुभवों के लिए प्रवेश बिंदु, कंप्यूटिंग शक्ति का आधार और इकोसिस्टम के लिए इंटरफ़ेस भी बनना होगा।

मीडियाटेक ने डाइमेंसिटी डेवलपर कॉन्फ्रेंस एमडीडीसी 2026 में यही मुख्य संदेश देना चाहा: एक ओर, यह मोबाइल फोन, ऑटोमोबाइल, आईओटी और एआई इंफ्रास्ट्रक्चर सहित एक फुल-स्टैक उत्पाद पोर्टफोलियो के माध्यम से कई परिदृश्यों को कवर करने वाली कंप्यूटिंग शक्ति का आधार प्रदान करता है; दूसरी ओर, यह डाइमेंसिटी एआई इंटेलिजेंट ऑल-इन-वन इंजन, एआई डेवलपमेंट किट, ऑटोमोटिव प्लेटफॉर्म और गेमिंग तकनीक के माध्यम से डेवलपर्स के लिए अधिक क्षमताएं खोलता है।

डाइमेंसिटी एआई: एज कंप्यूटिंग क्षमता से लेकर सिस्टम-स्तरीय एजेंट ऑपरेटिंग सिस्टम तक

एआई एजेंटों को लागू करने की प्रक्रिया में, मोबाइल फोन सबसे महत्वपूर्ण टर्मिनलों में से एक बने हुए हैं।

इसका कारण जटिल नहीं है। स्मार्टफ़ोन में सबसे सघन उपयोगकर्ता डेटा, सबसे अधिक उपयोग के परिदृश्य और सबसे परिपक्व एप्लिकेशन इकोसिस्टम मौजूद होता है। ये व्यक्तिगत जानकारी के लिए प्रवेश द्वार और विभिन्न उपकरणों के बीच सहयोग का केंद्र दोनों हैं। इसलिए, जैसे-जैसे एजेंट एप्लिकेशन लेयर से सिस्टम लेयर की ओर बढ़ता है, स्मार्टफ़ोन स्वाभाविक रूप से बुद्धिमान एजेंट अनुभव का प्राथमिक स्थान बन जाता है।

पिछले तीन वर्षों में, डाइमेंसिटी एआई इकोसिस्टम ने उल्लेखनीय वृद्धि हासिल की है: इकोसिस्टम भागीदारों की संख्या में 240% की वृद्धि हुई है, और डाइमेंसिटी एआई डेवलपमेंट किट के डाउनलोड की संख्या में 440% की वृद्धि हुई है। मीडियाटेक ने यह भी बताया कि बुद्धिमान एजेंटों द्वारा किए जाने वाले स्वायत्त कार्यों की संख्या 2025 में प्रति दिन 120 मिलियन से बढ़कर 2026 में प्रति दिन 870 मिलियन हो गई है, जो एक वर्ष में सात गुना वृद्धि है। ये आंकड़े कम से कम यह दर्शाते हैं कि एजेंट अब केवल एक काल्पनिक भविष्य की कहानी नहीं रह गए हैं, बल्कि डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए विकास के पथ पर अग्रसर हो चुके हैं।

इस रुझान के जवाब में, मीडियाटेक ने सम्मेलन में डाइमेंसिटी एआई इंटेलिजेंट इंजन 2.0 लॉन्च किया।

संस्करण 1.0 की तुलना में, जो उपयोगकर्ता के आदेशों पर अधिक आधारित था और ऐप्स द्वारा स्वतंत्र रूप से एकल कार्यों को निष्पादित करता था, संस्करण 2.0 में प्रमुख परिवर्तन सक्रिय संवेदन में निहित है। डाइमेंसिटी सेंसिंगक्लॉ तकनीक का लाभ उठाते हुए, डाइमेंसिटी प्लेटफॉर्म कम बिजली खपत वाली, निरंतर चालू रहने वाली संवेदन क्षमताएं प्रदान कर सकता है, जिससे डिवाइस निर्माता सक्रिय संवेदन और क्रॉस-एप्लिकेशन संचालन क्षमताओं वाले एजेंट ऑपरेटिंग सिस्टम बना सकते हैं।

दूसरे शब्दों में, भविष्य के एआई सहायक केवल "आप एक वाक्य बोलें और यह एक कदम पूरा कर दे" तक सीमित नहीं रहेंगे, बल्कि वे दृष्टि, श्रवण, स्थान और पर्यावरणीय स्थिति जैसी जानकारी के आधार पर उपयोगकर्ता की स्थिति को पहले से ही समझ सकेंगे और अधिक जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए विभिन्न अनुप्रयोगों और उपकरणों को सक्रिय कर सकेंगे।

सम्मेलन में, मीडियाटेक ने ओप्पो, शाओमी और ट्रांसशन के साथ अपने सहयोग की घोषणा की।

डाइमेंसिटी तकनीक OPPO के Xiaobu Assistant को सशक्त बनाएगी, सिस्टम-स्तर के नेटिव एप्लिकेशन डेटा को एकीकृत करेगी और Xiaobu Memory के साथ उपयोगकर्ता-विशिष्ट मेमोरी डेटाबेस का निर्माण करेगी। यह चिकित्सा रिपोर्टों की व्याख्या करने, फिटनेस प्रोग्राम की स्वचालित रूप से योजना बनाने और उन्हें कैलेंडर में आयात करने जैसे कार्य कर सकता है। Xiaomi क्रॉस-डिवाइस स्मार्ट अनुभवों पर ध्यान केंद्रित करता है, जिससे उपयोगकर्ता एक ही कमांड से सभी डिवाइसों पर कार्य निष्पादित कर सकते हैं और कई डिवाइसों के बीच कार्य स्थानांतरण सक्षम होता है। ट्रांसशन हमेशा ऑन रहने वाली सक्रिय संवेदन क्षमताओं पर जोर देता है; उदाहरण के लिए, इसका AI सहायक बिना जागे, स्वतः चलने की स्थिति में लॉजिस्टिक्स की जाँच और कीमतों की तुलना जैसे जटिल कार्यों को पूरा कर सकता है।

इन तीन प्रमुख मोबाइल फोन ब्रांडों के सभी मामले एक ही बात की ओर इशारा करते हैं: एआई एजेंट अब केवल मोबाइल फोन के भीतर एक एप्लिकेशन नहीं रह गए हैं, बल्कि सिस्टम-स्तरीय क्षमताओं का हिस्सा बन रहे हैं। इसके लिए न केवल चिप से पर्याप्त उच्च एआई कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता है, बल्कि निरंतर ऑन-डिवाइस सेंसिंग क्षमताओं और गोपनीयता, सुरक्षा और एप्लिकेशन इकोसिस्टम के बीच सहयोग की भी आवश्यकता है।

डेवलपमेंट किट 3.0: एज एआई को तैनात करना आसान बनाना

यदि एआई इंटेलिजेंट इंजन सिस्टम-स्तरीय अनुभव पर केंद्रित है, तो डाइमेंसिटी एआई डेवलपमेंट किट 3.0 डेवलपर्स के लिए एक टूलबॉक्स है। चिप प्लेटफॉर्म कंपनियों ने लगातार एज एआई के महत्व पर जोर दिया है: तेज प्रतिक्रिया समय, बेहतर गोपनीयता सुरक्षा, मजबूत ऑफ़लाइन क्षमताएं और क्लाउड संसाधनों पर कम निर्भरता।

हालांकि, मोबाइल फोन, टैबलेट और वाहन प्रणालियों जैसे टर्मिनलों पर मॉडल को तैनात करना केवल "स्थानांतरित" करने जितना आसान नहीं है। डेवलपर्स को अक्सर मॉडल संपीड़न, ऑपरेटर अनुकूलता, बिजली खपत नियंत्रण, मेमोरी उपयोग और तैनाती दक्षता जैसी कई इंजीनियरिंग समस्याओं का सामना करना पड़ता है। डाइमेंसिटी एआई डेवलपमेंट किट 3.0 इसी उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किया गया है।

संस्करण 3.0 पहला संस्करण है जो LVM मॉडल के दृश्य परिनियोजन का समर्थन करता है, कमांड लाइन से मॉड्यूलर GUI में अपग्रेड करता है। पैरामीटर सेटिंग्स वास्तविक समय में प्रभावी हो सकती हैं, जिससे मॉडल परिनियोजन और ट्यूनिंग दक्षता में 50% तक सुधार होता है। कई एप्लिकेशन डेवलपर्स के लिए, यह मॉडल और टर्मिनल के बीच की बाधा को कम करता है।

हाल ही में जोड़ा गया लो बिट कम्प्रेशन टूलकिट जनरेटिव एआई मॉडल कम्प्रेशन के दौरान डिवाइस मेमोरी के उपयोग को कम कर सकता है, जिससे समान गुणवत्ता बनाए रखते हुए मॉडल कम्प्रेशन दक्षता में 58% तक सुधार होता है। यह विशेष रूप से बड़े एज मॉडल के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि टर्मिनल डिवाइस में मेमोरी, बिजली की खपत और ऊष्मा अपव्यय स्थान सीमित होते हैं। eNPU डेवलपमेंट टूलकिट डेवलपर्स को डाइमेंसिटी चिप के अत्यधिक कुशल NPU के लाभों का पूरी तरह से उपयोग करने में मदद करता है, जिससे रेजिडेंट, हल्के लोड वाले एआई मॉडल के लिए बिजली की खपत में 42% की बचत होती है। हमेशा चालू रहने वाले परसेप्शन, वॉयस वेक-अप और पर्यावरणीय पहचान परिदृश्यों के लिए, कम बिजली की खपत पीक कंप्यूटिंग पावर से अधिक महत्वपूर्ण है। एआई को वास्तव में हमेशा ऑनलाइन रहने के लिए, "हमेशा चलने" के कारण होने वाली ऊर्जा खपत की समस्या को पहले हल करना होगा।

तियानजी एआई पार्टनर एक ही स्थान पर मॉडल को डिवाइस में रूपांतरित करने वाला सहायक है। यह मॉडल विश्लेषण, समायोजन और सत्यापन जैसी प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है, जिससे डेवलपर्स को मॉडल रूपांतरण कार्य को, जिसमें पहले 5 दिन लगते थे, लगभग आधे दिन में पूरा करने में मदद मिलती है, और एज-साइड एलएलएम मॉडल को तैनात करने के लिए आवश्यक समय में 90% तक की बचत होती है।

ये अपग्रेड दर्शाते हैं कि मीडियाटेक केवल चिप पैरामीटर के रूप में एआई कंप्यूटिंग क्षमता का प्रदर्शन नहीं कर रहा है, बल्कि विकास प्रक्रिया में मौजूद प्रमुख कमियों को दूर करने का प्रयास कर रहा है। डेवलपर्स के लिए, एज एआई की असली चुनौतियाँ केवल "चिप कितनी शक्तिशाली है" तक ही सीमित नहीं हैं, बल्कि इसमें "टूलचेन कितनी सुचारू है", "मॉडल अनुकूलन कितना तेज़ है" और "ऑप्टिमाइज़ेशन लागत कितनी कम हो सकती है" जैसे पहलू भी शामिल हैं।

ऑटोमोटिव प्लेटफॉर्म: स्मार्ट कॉकपिट से लेकर एआई-परिभाषित कारों तक

पिछले कुछ वर्षों में, "सॉफ्टवेयर-परिभाषित वाहन" उद्योग में एक सर्वमान्य अवधारणा बन गई है। स्मार्ट कॉकपिट, स्वायत्त ड्राइविंग, वाहनों के लिए ओवर-द-एयर (OTA) अपडेट और वाहन क्लाउड सेवाओं ने कारों को यांत्रिक संरचना वाले परिवहन उपकरणों से बदलकर निरंतर अपडेट होने वाले बुद्धिमान टर्मिनलों में बदल दिया है। वाहनों में बड़े पैमाने के मॉडल और एजेंट तकनीकों के समावेश के साथ, उद्योग एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है: "एआई-परिभाषित वाहन"।

मीडियाटेक का मानना ​​है कि ऑटोमोबाइल केवल परिवहन के साधन मात्र नहीं रह गए हैं, बल्कि ये ऐसे बुद्धिमान तृतीयक क्षेत्र बन रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं को समझते हैं, उनकी आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगाते हैं और दैनिक जीवन में सहजता से एकीकृत हो जाते हैं। मीडियाटेक के ऑटोमोटिव प्लेटफॉर्म ने पहले ही 20 से अधिक प्रमुख वैश्विक ऑटोमोबाइल निर्माताओं के साथ गहन साझेदारी स्थापित कर ली है, जिसके तहत 190 से अधिक परियोजनाएं चल रही हैं और कुल शिपमेंट मात्रा 3.5 करोड़ यूनिट है, जो पिछले पांच वर्षों में शिपमेंट में लगभग चार गुना वृद्धि दर्शाती है। यह दर्शाता है कि ऑटोमोटिव क्षेत्र में मीडियाटेक का प्रवेश शून्य से नहीं हो रहा है। इसने अपने मोबाइल चिप प्लेटफॉर्म से प्राप्त प्रदर्शन, ऊर्जा दक्षता, कनेक्टिविटी, इमेजिंग, एआई और इकोसिस्टम विकास के संचित अनुभव को ऑटोमोटिव वातावरण की लंबी जीवनचक्र और उच्च सुरक्षा आवश्यकताओं में स्थानांतरित कर दिया है।

अपने डाइमेंसिटी इंटेलिजेंट कॉकपिट सॉल्यूशन में, मीडियाटेक भविष्य के कॉकपिट की क्षमताओं को कई प्रमुख दिशाओं में विभाजित करता है: मल्टीमॉडल इंटरैक्शन, प्रोएक्टिव सेवाएं, समवर्ती कमांड निष्पादन और एज-क्लाउड सहयोग।

यह पारंपरिक इन-व्हीकल वॉइस असिस्टेंट से काफी अलग है। पहले, वॉइस असिस्टेंट अक्सर निष्क्रिय होते थे, जो उपयोगकर्ता द्वारा एक वाक्य बोलने पर एक निश्चित कार्य करते थे; जबकि भविष्य के इंटेलिजेंट कॉकपिट को कार में बैठे लोगों को पहचानने, आसपास के वातावरण को समझने, उपयोगकर्ता के इरादों का आकलन करने और नेविगेशन, सोशल नेटवर्किंग, मैप्स, डाइनिंग और पेमेंट जैसी सेवाओं को जोड़ने में सक्षम होना चाहिए।

उदाहरण के लिए, सम्मेलन में प्रस्तुत केस स्टडीज़ में, सप्ताह के किसी भी दिन सुबह, जब कोई उपयोगकर्ता अपने बच्चे के साथ कार में बैठता है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से यात्रियों की पहचान कर सकता है और उनसे पूछ सकता है कि क्या उन्हें कंपनी जाने से पहले अपने बच्चे को स्कूल छोड़ना है, और समय के आधार पर रास्ते में कॉफी खरीदने का सुझाव भी दे सकता है। इस प्रकार के परिदृश्य का महत्व किसी फ़ंक्शन की नवीनता में नहीं, बल्कि इस बात में निहित है कि कार में मौजूद सिस्टम एक "उपकरण" से "संदर्भ को समझने वाले" उपकरण में कैसे परिवर्तित होता है।

इस तरह का अनुभव प्राप्त करने के लिए, अंतर्निहित प्लेटफॉर्म को तीन प्रकार की समस्याओं का समाधान करना होगा।

पहली परत प्लेटफॉर्म है। वाहनों को बड़े पैरामीटर वाले AI मॉडल को कुशलतापूर्वक चलाने और समानांतर रूप से चलने वाले कई मॉडल और कार्यों को सपोर्ट करने की आवश्यकता होती है। मीडियाटेक ने बताया कि डाइमेंसिटी फ्लैगशिप कॉकपिट प्लेटफॉर्म 400 TOPS तक की AI कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान कर सकता है और हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-इंजीनियरिंग आर्किटेक्चर के माध्यम से AI प्लेटफॉर्म की आवश्यकताओं को 90% तक कम कर देता है। यहां तक ​​कि पांच स्क्रीन वाले, भारी रेंडरिंग वाले परिदृश्य में भी, यह 50 टोकन/सेकंड से अधिक की गति से दो बड़े मॉडल को सुचारू रूप से चला सकता है।

दूसरी परत मॉडल परत है। एक कार का जीवनकाल अक्सर 6 से 10 वर्ष होता है, लेकिन एक AI मॉडल का पुनरावृति चक्र केवल कुछ महीनों का हो सकता है। यह सुनिश्चित करना कि वाहन अपने पूरे जीवनकाल में लगातार नए मॉडलों का उपयोग करते रहें, एक ऐसी समस्या है जिसे बुद्धिमान कॉकपिट को हल करना होगा। Dimensity Cockpit 7 श्रृंखला सीधे NVIDIA GPU संसाधन लाइब्रेरी को एकीकृत करती है, जो CUDA पर आधारित नए मॉडलों और एल्गोरिदम को कॉकपिट प्लेटफॉर्म पर स्थानांतरित करने में सहायता करती है; Dimensity Cockpit S श्रृंखला Dimensity AI डेवलपमेंट किट का समर्थन करती है, जिससे मुख्यधारा के मॉडल और उनके व्युत्पन्न मॉडल अधिक तेज़ी से अनुकूलित हो पाते हैं।

तीसरा स्तर अनुप्रयोग स्तर है। तियानजी सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म दृश्य मानचित्रण, बुद्धिमान मॉडल लोडिंग, एज-क्लाउड सहयोग और सिस्टम अनुकूलन जैसे उपकरण प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, एज-क्लाउड सहयोग क्लाउड में जटिल कार्यों को संसाधित करने के दौरान एज को आवश्यकताओं को पूर्व-संसाधित और फ़िल्टर करने की अनुमति देता है, केवल कुंजी टोकन अपलोड करके गोपनीयता की रक्षा करता है और क्लाउड लागत को कम करता है।

ऑटोमोटिव एआई का मतलब सिर्फ आपके स्मार्टफोन असिस्टेंट को कार के इंफोटेनमेंट सिस्टम में लाना नहीं है। कार का वातावरण मल्टी-यूज़र, मल्टी-मॉडल, मल्टी-स्क्रीन वाला है और इसमें उच्च सुरक्षा मानकों की आवश्यकता होती है। इसे ड्राइवर और यात्रियों दोनों को समझना होगा; ड्राइविंग में बाधा डाले बिना मनोरंजन प्रदान करना होगा; स्थानीय स्तर पर प्रतिक्रिया और गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए क्लाउड क्षमताओं पर निर्भर रहना होगा। इसलिए, ऑटोमोटिव एआई की चुनौतियाँ स्मार्टफोन की तुलना में कहीं अधिक जटिल हैं और प्लेटफ़ॉर्म-स्तरीय क्षमताओं पर अधिक दबाव डालती हैं।

गेमिंग तकनीक: मोबाइल डिवाइस कंसोल-स्तरीय अनुभव प्रदान करने के करीब पहुंच रहे हैं

एआई के अलावा, गेमिंग भी डाइमेंसिटी प्लेटफॉर्म के लिए अपनी परफॉर्मेंस और इकोसिस्टम क्षमताओं को प्रदर्शित करने का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बना हुआ है।

पहले, मोबाइल गेम के अनुभव को बेहतर बनाने का मुख्य उद्देश्य उच्च फ्रेम दर, उच्च छवि गुणवत्ता और कम बिजली की खपत था। अब, मोबाइल जीपीयू की क्षमताओं में सुधार और गेम सामग्री के एएए स्तर तक विकसित होने के साथ, मोबाइल डिवाइस अधिक यथार्थवादी प्रकाश और छाया, अधिक विस्तृत मॉडल, कम विलंबता वाला ऑडियो और लंबे समय तक स्थिर संचालन की ओर अग्रसर हैं।

इस सम्मेलन में, मीडियाटेक ने मोबाइल उपकरणों के लिए रे ट्रेसिंग पाइपलाइन, जिसे आरटीपी (रियल-टाइम रे ट्रेसिंग) तकनीक के नाम से भी जाना जाता है, पर प्रकाश डाला। पारंपरिक रे ट्रेसिंग समाधानों की तुलना में, आरटीपी का उद्देश्य पीसी और मोबाइल प्लेटफॉर्म पर रेंडरिंग पाइपलाइन को अनुकूलित करना है, जिससे गतिशील वस्तुओं, स्केलेटल एनिमेशन और बाहरी वातावरण और वस्तु प्रतिबिंबों सहित जटिल गेम लाइटिंग और शैडो इफेक्ट्स को वास्तविक समय में प्रदान किया जा सके।

मीडियाटेक ने टेनसेंट की "डेल्टा फोर्स" प्रोजेक्ट टीम के साथ मिलकर एक नई आरटीपी तकनीक विकसित की है। इसका महत्व इस तथ्य में निहित है कि यदि पीसी रेंडरिंग पाइपलाइन को मोबाइल प्लेटफॉर्म पर अधिक सुगमता से स्थानांतरित किया जा सके, तो क्रॉस-प्लेटफॉर्म एएए गेम्स के विकास चक्र और अनुकूलन लागत में संभावित रूप से कमी आ सकती है।

एक और महत्वपूर्ण पहलू वर्चुअल ज्योमेट्री तकनीक है। मीडियाटेक डाइमेंसिटी और यूनिटी इंजन वर्चुअल ज्योमेट्री के साथ गहराई से एकीकृत हैं, जो डाइमेंसिटी मोबाइल प्लेटफॉर्म की जीपीयू रेंडरिंग क्षमताओं का लाभ उठाकर मोबाइल वातावरण में 1 बिलियन से अधिक त्रिभुजों को प्रदर्शित करते हैं और 1.5K उच्च रिज़ॉल्यूशन पर लगातार एक घंटे का फ्रेम रेट आउटपुट प्रदान करते हैं। इसका अर्थ है कि मॉडल विवरण के मामले में मोबाइल गेम की सीमाओं को और भी अधिक दूर किया जा सकता है।

ऑडियो की बात करें तो, Dimensity LE Audio की लो-लेटेंसी तकनीक, एंड-टू-एंड ऑप्टिमाइजेशन के ज़रिए, Dimensity के फ्लैगशिप मोबाइल प्लेटफॉर्म पर 32ms की लो-लेटेंसी ब्लूटूथ स्टीरियो परफॉर्मेंस देती है। ऑडियो लेटेंसी को कम करने के लिए इस तकनीक को पहले ही पीसकीपर एलीट टेस्ट सर्वर में लागू किया जा चुका है। प्रतिस्पर्धी खेलों में, ऑडियो लेटेंसी का अंतर सिर्फ सुनने में मामूली नहीं होता, बल्कि यह दुश्मन की स्थिति और ऑपरेशनल रिदम के बारे में खिलाड़ी के निर्णय को सीधे तौर पर प्रभावित कर सकता है।

इसके अलावा, डाइमेंसिटी प्लेटफॉर्म ने जीपीयू डायनेमिक कैश, डाइमेंसिटी फ्रेम मल्टीप्लीकेशन टेक्नोलॉजी 3.0, एडेप्टिव एडजस्टमेंट टेक्नोलॉजी 5.0 और डाइमेंसिटी प्रोफाइलर 2.0 का भी प्रदर्शन किया, जो एंड्रॉइड गेम डेवलपर्स के लिए एक ही स्थान पर विश्लेषण और अनुकूलन उपकरण है।

जीपीयू डायनेमिक कैश आर्किटेक्चर जीपीयू को सिस्टम कैश और मेमोरी को एक साथ शेड्यूल करने की अनुमति देता है, जिससे डेवलपर्स महत्वपूर्ण गेम डेटा को सिस्टम कैश के माध्यम से स्थानांतरित कर सकते हैं, बैंडविड्थ बचा सकते हैं और बिजली की खपत कम कर सकते हैं। वर्तमान में, इस तकनीक को *क्रॉसफायर: फ्यूचर* और *डार्क ज़ोन* जैसे गेम्स में एकीकृत किया गया है।

डाइमेंसिटी फ्रेम मल्टीप्लायर टेक्नोलॉजी 3.0 में डेप्थ जैसे विकल्प शामिल हैं, जो बेहतर अनुमान लगाकर उच्च गुणवत्ता वाले वर्चुअल फ्रेम उत्पन्न कर सकते हैं और 165 फ्रेम प्रति सेकंड और 144 फ्रेम प्रति सेकंड तक की गति को सपोर्ट करते हैं। यह UE और Unity जैसे इंजन प्लगइन्स के साथ एकीकरण को भी सपोर्ट करता है और मोबाइल, टैबलेट और कॉकपिट प्लेटफॉर्म को कवर करता है। इस तकनीक की मदद से "Honor of Kings" में 144 फ्रेम प्रति सेकंड की गति और कम बिजली खपत का अनुभव मिलता है, जबकि "Arknights: The End" में भी बेहतर स्मूथनेस और कम बिजली खपत होती है।

एडैप्टिव कंट्रोल टेक्नोलॉजी 5.0 में इंटेलिजेंट फ्रेम कंट्रोल और सीन प्रेडिक्शन फंक्शन जोड़े गए हैं, जिससे चिप, गेम और स्क्रीन के बीच सूचना का प्रवाह और भी बेहतर हो जाता है। उदाहरण के लिए, "मिंगचाओ" गेम में, इसके साथ काम करने के बाद, 1% लो फ्रेम रेट और बिजली की खपत के संकेतकों में काफी सुधार हुआ है; "पीसकीपर एलीट" जैसे गेम भी भारी लोड वाले परिदृश्यों में CPU और GPU पर लोड कम कर सकते हैं।

ये सभी प्रौद्योगिकियाँ मिलकर यह दर्शाती हैं कि मोबाइल गेम ऑप्टिमाइज़ेशन अब केवल चिप निर्माताओं द्वारा उच्च प्रदर्शन के लिए एकतरफा प्रयास करने या गेम डेवलपर्स द्वारा छवि गुणवत्ता को कम करने का मामला नहीं रह गया है। बल्कि, इसमें सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के बीच गहरा सहयोग शामिल है। चिप्स, इंजन, गेम सामग्री, ऑप्टिमाइज़ेशन उपकरण और विकास प्रक्रियाएँ सभी को पुनः एकीकृत किया जा रहा है।

मीडियाटेक गेमिंग परिदृश्यों में एज एआई को भी शामिल कर रहा है। सम्मेलन में, उन्होंने डाइमेंसिटी एआई प्ले और गेम "डेल्टा फोर्स" के बीच अपने सहयोग के परिणामों की घोषणा की। डाइमेंसिटी मोबाइल प्लेटफॉर्म के एज एआई का लाभ उठाते हुए, गेम में सीसी वॉयस असिस्टेंट ने क्लाउड की तुलना में 56.7% तक कम विलंबता के साथ बहुत तेजी से प्रतिक्रिया दी। इसका मतलब है कि गेम में एआई केवल एनपीसी या जेनरेटेड स्टोरीलाइन तक ही सीमित नहीं रह सकता; यह वॉयस इंटरेक्शन, रीयल-टाइम कंपेनियनशिप और सामरिक सहायता जैसे अधिक तात्कालिक अनुभव भी प्रदान कर सकता है।

पहले मोबाइल चिप्स पर चर्चा मुख्य रूप से सीपीयू, जीपीयू, एनपीयू, इमेज आईएसपी, निर्माण प्रक्रियाओं और बिजली की खपत के इर्द-गिर्द घूमती थी। हालांकि, एआई एजेंटों और मल्टी-टर्मिनल सहयोग के बढ़ते चलन के साथ, चिप प्लेटफॉर्मों के बीच प्रतिस्पर्धा अधिक जटिल होती जा रही है। किसी प्लेटफॉर्म को न केवल पर्याप्त रूप से मजबूत अंतर्निहित कंप्यूटिंग क्षमता की आवश्यकता होती है, बल्कि विकास किट, मॉडल टूल, क्रॉस-प्लेटफॉर्म क्षमताएं, सिस्टम इंटरफेस और पार्टनर नेटवर्क की भी आवश्यकता होती है।

यही कारण है कि मीडियाटेक ने सम्मेलन में बार-बार डेवलपर्स और इकोसिस्टम पर जोर दिया।

एआई एजेंटों को लागू करने की जिम्मेदारी केवल चिप निर्माताओं की नहीं होगी। सिस्टम निर्माताओं को एजेंटों को अंतर्निहित क्षमताओं में बदलना होगा, एप्लिकेशन डेवलपर्स को कार्यों को पुनः बुद्धिमान बनाना होगा, टर्मिनल निर्माताओं को क्रॉस-डिवाइस प्रवाह संबंधी समस्याओं का समाधान करना होगा, कार निर्माताओं को एआई को वाहन के अंदर लगे सेंसर, कॉकपिट सिस्टम और क्लाउड सेवाओं के साथ एकीकृत करना होगा, और गेम डेवलपर्स को उच्च छवि गुणवत्ता, उच्च फ्रेम दर और कम बिजली खपत के बीच एक नया संतुलन खोजना होगा।

भविष्य में, जब उपयोगकर्ता किसी मोबाइल फोन, कार या यहां तक ​​कि आईओटी डिवाइस का मूल्यांकन करेंगे, तो वे केवल हार्डवेयर मापदंडों को ही नहीं देखेंगे, बल्कि यह भी देखेंगे कि क्या यह स्वयं को समझ सकता है, सक्रिय रूप से कार्यों को पूरा कर सकता है और विभिन्न परिदृश्यों के बीच सहजता से बदलाव कर सकता है।

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