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根据研究机构 Newzoo 在 2016 年 4 月发布的《全球游戏市场报告》，移动游戏（含智能手机与平板电脑）自那时起就在营收上超越了传统的 PC 市场。这个数字在 2017 年持续上升，并实现了对主机游戏平台的超越，一举成为了全球最大的游戏平台。

自从成为最大的游戏平台，移动游戏的上升势头并未减弱，在随后的几年，移动游戏将 PC 和主机的差距拉得越来越大。到了 2025 年，移动游戏的收入已经占据了游戏行业总收入的 55%，超过了 PC 与主机游戏之和。

移动游戏不光是收入高，智能手机的普及也让这个平台拥有了远超另外两个平台的玩家数量。Newzoo 的数据显示，目前移动游戏已有近 30 亿玩家，占全球游戏玩家的 83%。

虽然手游玩家多、手游的收入也高，但回到游戏本身上，论游戏画质、光影效果带来的沉浸感时，不可否认，手游在这些方面终究还是与 PC 和主机游戏存在一些差距，如果再同时考虑手机散热和续航的影响，手游开发商在这些因素的牵制下就需要对画面进一步做出平衡和取舍。

近日，由 Arm 开发者生态系统战略总监 Peter Hodges 和游戏开发商 Sumo Digital 美术总监兼《光影新生》游戏总监 Lukáš Medek 带来的一场端侧图形技术沟通会上，我们了解到，通过最新的神经图形技术，Arm 为过去不得不做出平衡和取舍的游戏画面带来了全新的解决方案。2026 年，手游画质能否追赶上 PC 与主机，终于迎来了一个关键转折点。

Arm 要把 PC 级画质带到移动端

如果把近几年的 PC 图形技术浓缩成几个关键词，大多数人肯定都会想到 DLSS、FSR 和 XeSS 这样的 AI 技术。这次 Arm 在沟通会上抛出的神经技术通过 NSSD、NFRU（具体的意思后面会解释）的整套图形技术方案，集成于即将推出的新一代 Arm Mali GPU 之中，结合面向移动端的 Arm CSS 平台，在搭载新一代 Mali GPU 的安卓设备上实现落地，本质上就是把类似的思路搬进手机里。

我们都知道，手游玩家想要获得更长的游戏时间、更高的画质、更稳定的帧率，开发者想要实现更丰富、更电影感的光影效果，但手机不像 PC 和主机，功耗、散热和机身空间都十分有限，开发者需要在这几件事之间“拉扯”。Arm 的神经技术则是在同样的功耗上限里，把很多原本交给 GPU 的活转移给专用的 AI 加速单元，用 AI 计算出来的图像来弥补一部分 GPU 渲染出来的图像，从而在整体能耗不变甚至下降的前提下，换取画质和帧率的双向提升。

在深入了解技术之前，不妨先来看看手游《光影新生》的演示视频，这款游戏由 Arm 与 Sumo Digital 合作开发，已经用上了 Arm 此次公布的最新技术，通过视频大家可以对这个技术，以及可以实现的效果有一个初步了解。

从 ASR 到 NSS，手游画面不再「低一档」

Arm 在好多年前就已经开始布局 AI 图形技术了，迈出的第一步其实是基于传统着色器实现的 Arm ASR（Accuracy Super Resolution，精锐超级分辨率）。它不依赖神经网络，优势是实现简单、技术也很通用，几乎任何支持相应指令和带宽的 Mali GPU 都能用，成本可控、容错率高，但画质的上限自然也没有那么高。

NSS（Neural Super Sampling，神经超级采样）则是在 ASR 的基础上加入「真神经网络」的版本，它不再只依赖手写的着色器逻辑，而是把超分任务交给一个专门的卷积神经网络。两者的差别在于，原来所有滤波与权重由工程师手工设计，现在则是在一开始就用大量高对比度、高分辨率样本数据去训练模型，让神经网络自动学会怎样还原细节、修正运动模糊、抑制鬼影和闪烁。

这种做法的好处很直观。比如目标分辨率是 1080p，如果直接渲染原生分辨率，GPU 需要完整地对每个像素跑一遍整套渲染和光照管线。有了 NSS 这类超分技术后，渲染可以在 540p、720p 之类的低分辨率下完成，再超分到 1080p。

虽然技术的核心思想跟 PC 领域的御三家高度相似，但 Arm 专门针对移动设备在功耗和带宽上做了大量优化，比如采用更高效的卷积结构、支持 INT8 / 混合精度，以充分利用手机 SoC 里的专用矩阵单元。

虽然手机内部空间有限，能够施展的余地也只有这么多，但 Arm 想做的事却一点不少。

NSSD：通过 AI 降噪突破移动端光线追踪瓶颈

单纯的超分只能解决像素够不够的问题，但在光线追踪场景里还有另一个难题：噪点。要让移动端跑得起复杂的全局光照、柔和阴影、多次反射，不可能像高端 PC 那样每个像素发射大量光线，只能以较低的采样率渲染出一张充满噪点的图像，再依赖 AI 去“脑补”出干净的结果。

这就是 NSSD（Neural Super Sampling and Denoising，神经超级采样与降噪）要做的事情，从命名也可以看出来，它是之前 NSS 的升级版，一方面它会负责此前 NSS 从低分辨率重建高分辨率的工作，另一方面在此过程中完成对光线追踪噪点的降噪。

具体而言，模型的输入通常会包括：一张或多张带噪点的渲染结果，分辨率低于目标输出；与之对应的深度、法线、材质 ID、反射率等 G-Buffer 信息，用来帮助神经网络理解几何和材质边界；历史帧的降噪结果以及运动向量，用于在时间维度上平滑噪点，同时避免拖影。

通过这些信息，神经网络可以更好地区分「真实的细节」和「光子统计噪点」。例如岩石表面的粗糙纹理、植被的细小叶片，在低采样下和噪点很像，但它们在空间上往往具有更强的结构连续性，在时间上也更稳定，而随机噪点则会在帧与帧之间乱跳。训练好的网络会利用这些模式，去除噪点的同时，尽量保留物体边缘和材质本身的纹理感。

回到此次展示的《光影新生》这款游戏中，游戏采用了虚幻引擎的 MegaLights，大量动态光源配合光线追踪阴影，如果完全依赖传统路径，要么你得提高每像素光线样本数，性能和功耗会立刻爆表；要么就得忍受大量噪点。NSSD 的加入，让渲染端可以以较低的采样输出一张朦胧的「草图」，交给 AI 模型还原成看上去接近电影级的画面。

30 帧变身 60 帧，手机功耗反而不变

如果说超分是横向扩展画面细节，降噪是纵向压平渲染噪点，那么插帧技术 NFRU（Neural Frame Rate Upscaling，神经帧率提升）则是在时间轴上做文章。

这项技术会通过渲染更少的关键帧，再由神经网络在它们之间合成中间帧，从而在没有提升 GPU 负载，甚至是降低了 GPU 负载的情况下，让帧率翻倍。尤其是在资源消耗较大的重度、复杂游戏场景下，NFRU 能够弥补游戏帧率不足带来的卡顿感受。

实现这件事的关键在于两个方面。第一是运动估计：NFRU 必须搞清楚画面中每个像素或每个对象在前后两帧之间是如何运动的。渲染管线可以提供基础的运动矢量，但这些矢量往往只描述物体在屏幕上的投影运动，遇到遮挡变化、透明物体、半透明粒子、复杂变形角色时会失效。因此，NFRU 会把颜色、深度、法线、像素级运动向量、前后两帧的结果综合起来，并为每个像素预测一条更准确的运动路径。

第二是内容生成：在估计出某个像素应该从前后哪一帧的什么位置运动之后，NFRU 还要决定如何混合这些信息，甚至在必要时凭空生成新的内容。简单的插值会导致严重的双影、拖影，而神经网络可以从语义层面理解画面内容，从而生成符合人眼感知的中间状态。

这样，在同样的功耗情况下，系统可以选择用 30fps 的渲染加上神经插帧实现主观 60fps 的流畅体验。

需要注意的是，因为它是基于已经渲染好的前后帧在本机预测中间帧，插帧虽然不会带来额外的延迟，但在 FPS 这些非常快节奏的竞技游戏中，玩家有可能会感受到插帧带来的那一点不一致。因此，NFRU 更适合《光影新生》这种冒险类，以及叙事向、电影感更强的游戏。

不止于 GPU，Arm 已经把 AI 放进了整个平台

在 GPU 侧，Arm 的路线图已经很清晰，中间先通过 ASR 这样的基于着色器的超分方案试水，再推出 NSS，然后升级到带降噪和帧生成的 NSSD / NFRU。可以把这看成是从传统图形管线 + 局部 AI 加速，演进到 AI 深度嵌入渲染管线的过程。在去年，Arm 还带来了第二代光线追踪单元 RTUv2，将光追性能大幅提升了 2 倍。

如果把视线从单纯的 GPU 拉远一点，会发现 Arm 这两年一直在手机平台上布局 AI，AI 已经作为一种基础算力嵌入到各种日常体验中。

Arm 在 2025 年发布的 Lumex CSS 中，已经在 CPU 这边做了同样激进的改变。这个平台把 SME2 作为 Armv9.3 CPU 集群的核心卖点，让 C1-Ultra、C1-Pro、C1-Premium 等 CPU 内建矩阵计算能力，从而在通用 CPU 上获得高达 5 倍的 AI 性能提升，支撑起了本地 LLM 推理、语音识别、音频生成等复杂负载。

如果把两者结合起来看，如今在一台基于 Arm 的设备上，AI 不只是在 GPU 上跑一个推理模型那么简单了，而是 CPU、GPU，乃至 NPU 各司其职，协同分工。

这和传统意义上提供一个 IP 内核，让 SoC 厂商自己发挥的模式相比，Arm 通过计算子系统（CSS）向客户交付更完整的计算平台解决方案，不再只是单纯授权 IP 了，这也进一步加速了端侧 AI 的规模化落地与生态发展。

手游画质，将从今年下半年开始重写

在本次 Arm 沟通会上，官方透露《光影新生》包含四个完整的关卡，游戏时长达到 120 分钟，并计划于今年下半年正式上线。目前看来，它不光会是一款面向玩家的电影级光影手游，也会是面向开发者的活教材，不少美术资源和学习资料都会开源，用来示范如何在实际项目中运用 NSSD、NFRU 和 MegaLights 等技术。

NSSD 和 NFRU 是此次 Arm 推出的新一代神经技术，在硬件层面，集成了 Arm 神经技术的新一代 Mali GPU 也会在今年下半年推出。

PC 游戏领域其实早早就开始拥抱 AI 了，相同的是，两者都在尝试用 AI 的方式重构传统实时渲染；而不同的是，Arm 必须在被发热、功耗和有限的手机内部空间里做文章。

移动端的「DLSS 时刻」不会一蹴而就，但一旦跑通了从芯片到引擎、从模型到工作流的全链路，手游和移动图形的上限就会被整体提升一大截，桌面级的视觉效果，不会再是移动端的奢侈品。接下来几年，我们也会看到越来越多类似《光影新生》这样的作品在移动端如雨后春笋般诞生。