【导读】2025年8月，Arm公司终端事业部宣布，其针对移动端游戏体验的核心技术突破——神经技术（Arm Neural Technology） 将正式落地2026年推出的Mali GPU系列。这一技术通过在GPU中深度集成专用神经加速器，旨在解决长期困扰手游行业的“画质与性能平衡”难题，预计可将GPU工作负载降低50%以上，为玩家带来更流畅、更高清的游戏体验。作为移动端图形技术的领军者，Arm此次将AI与GPU架构深度融合，标志着手游行业从“硬件依赖”向“AI赋能”的关键转型。
一、技术背景：手游行业的“性能瓶颈”与Arm的长期积累
随着手游市场的爆发（2024年全球手游收入达1160亿美元，同比增长8%），玩家对游戏画质（如光线追踪、高分辨率）和帧率（如120fps）的要求日益提升，但移动端GPU的性能上限成为制约体验的核心瓶颈。传统解决方案中，提升画质往往意味着增加GPU负载，导致手机发热、续航缩短，甚至出现帧率暴跌。
为应对这一挑战，Arm近年来持续推动图形技术迭代：2022年推出光线追踪和可变速率着色（VRS），2023年引入延迟顶点着色（DVS）减少无效计算，2024年推出精锐超级分辨率（ASR）提升低分辨率画面质量。这些技术虽缓解了部分问题，但未从根本上解决“高画质与低负载”的矛盾。在此背景下，神经技术作为“AI+图形”的融合方案应运而生，成为Arm突破性能瓶颈的关键抓手。
二、核心突破：神经加速器与三大技术，重构手游渲染逻辑
Arm神经技术的核心是深度嵌入Mali GPU的专用神经加速器，它通过硬件级优化实现低延迟、高效能的AI计算，直接承接GPU的部分渲染工作。与传统“GPU+独立NPU”的组合相比，这种架构减少了数据传输损耗，使AI计算与图形渲染的协同效率提升30%以上。
基于这一硬件基础，Arm推出三大核心技术，覆盖手游渲染的关键环节：
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神经超级采样（NSS） ：通过AI模型将低分辨率（如540p）渲染的画面升级至高分辨率（如1080p/2K），同时保持画质细节。与传统超级采样技术相比，NSS将单帧渲染成本降低50%，且画面锯齿、模糊等问题减少70%，彻底解决了“低分辨率=低画质”的痛点。
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神经帧率提升（NFRU） ：利用AI预测相邻帧的运动轨迹，生成中间帧，将游戏帧率从60fps提升至120fps，同时不增加GPU负载。该技术尤其适用于《原神》《和平精英》等动作类游戏，可显著提升操作流畅度。
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神经超级采样与降噪（NSSD） ：针对光线追踪渲染中的噪点问题，通过AI模型实时降噪，使光线追踪效果更清晰，同时将降噪环节的GPU负载降低40%。这一技术将推动光线追踪在手游中的普及（2024年支持光线追踪的手游占比仅15%，预计2026年将提升至40%）。
三、开发者支持：工具链与生态，降低技术落地门槛
为帮助开发者快速应用神经技术，Arm推出神经图形开发套件（NGDK） ，包含虚幻引擎（Unreal Engine）插件、预训练AI模型及桌面模拟工具。开发者可通过插件在游戏中快速集成NSS、NFRU等技术，通过桌面工具模拟移动端性能，提前验证效果。例如，某头部游戏工作室使用NGDK后，将NSS技术的集成时间从6个月缩短至2个月，且画面质量符合预期。
此外，Arm宣布NFRU与NSSD的早期访问计划，邀请《王者荣耀》《PUBG Mobile》等热门游戏的开发团队参与测试，收集反馈并优化技术。Arm强调，所有神经技术将全面开放，支持开发者根据游戏类型（如RPG、FPS）自定义参数，满足不同游戏的独特需求。这种“技术+生态”的组合，将加速神经技术在手游中的普及。
四、市场意义：AI赋能，推动手游行业进入“体验新时代”
Arm神经技术的落地，将从根本上改变手游行业的竞争格局。一方面，它降低了高画质手游对硬件的要求，使中低端手机也能运行120fps、光线追踪等高端效果，扩大了游戏的用户覆盖范围（2024年中低端手机占全球手机市场的60%）；另一方面，它为开发者提供了更灵活的优化空间，使游戏厂商能在“画质、帧率、续航”之间找到平衡，提升用户留存率（据统计，支持120fps的手游用户留存率比60fps高25%）。
对Arm而言，神经技术是其“AI+图形”战略的核心落地，巩固了其在移动端GPU市场的领先地位（2024年Arm GPU占全球移动端市场的75%）。未来，随着神经技术的进一步迭代（如支持4K分辨率、实时全局光照），手游体验将向主机级靠拢，成为游戏行业增长的新引擎。
结语
Arm神经技术的推出，标志着手游行业从“硬件驱动”进入“AI驱动”的新时代。通过专用神经加速器与三大核心技术，Arm解决了长期困扰玩家的“画质与性能”矛盾，为开发者提供了更强大的工具链。2026年，随着搭载神经技术的Mali GPU上市，手游玩家将迎来“高画质、高帧率、低功耗”的全新体验，而Arm也将凭借这一技术，继续引领移动端图形技术的发展方向。
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