📄 Abstract
摘要： 尽管共享相同的旗舰 SoC（如骁龙 8 Gen X），不同厂商的手机在发热和性能持续性上差异巨大。本文将揭示这种差异并非源于芯片或 VC 散热片大小，而是隐藏在 Kernel 调度之上、由厂商定制的 **Daemon 层（能效黑盒）**所决定的。真正的能效战争，是软件定制化和 P-State 精细化管理的博弈。
1. 🤯 痛点：旗舰 SoC 为什么能跑出两种性格？
许多消费者都有这样的疑问：芯片型号、规格参数甚至散热堆料都大同小异，为什么某品牌手机在运行《原神》这类高负载应用时，可以保持平稳的帧率和温和的机身温度，而另一款手机则快速进入热墙（Thermal Throttling），成为“烫手山芋”？
2. 🌡️ 掉帧的本质：Kernel之上，谁在替芯片做决策？
虽然芯片厂商（如高通）提供了基础的驱动和 Kernel Governor（如 schedutil），但这些只是理论上的基础调度。真正的“能效黑盒”在于手机厂商在 Android 系统 Kernel 之上，植入的定制化 Daemon（服务）。
核心原理：三层调度体系与 Vendor Daemon
一个 App 的性能请求到达 CPU 执行，需要穿透三层调度体系：
- 硬件层 (PMIC/DVFS)： 芯片底层电路，执行电压/频率的物理调节。
- 内核层 (Kernel Governor)： Linux 内核自带的调度器，负责基础任务分配和负载均衡。
- 厂商定制层 (Vendor Daemon)： 厂商的自研服务，通过 Hook/Override 机制，对内核层的决策进行干预和修正。
干预的核心： 厂商的 Daemon 并不直接修改 Kernel 代码，而是通过修改内核导出的 **性能状态参数（P-States）和温度阈值（$T_{user}$）**来实现精细化管理。所有 App 的性能请求，都会先通过这个 Daemon 进行“审查”。
温润如玉的厂商，其 Daemon 承担了预判和微调的任务，防止系统进入 Kernel Governor 的粗暴降频逻辑。
3. ⚙️ 核心技术：P-State 策略与负载均衡的定制化
厂商调校的“黑盒”价值，主要体现在两个方面：P-State 精细化管理和异构计算负载均衡。
1. P-State 精细化与“性能预算”管理
CPU 核心通常有几十个 P-State（性能状态）。温和的厂商会根据应用类型和用户习惯，对 P-State 进行更保守的定义。例如，在社交应用或轻游戏场景：
- 激进厂商： 倾向于将频率拉到 P-State 80% 甚至 90%，追求瞬间响应。
- 温和厂商： 将频率限制在 P-State 65% 左右，牺牲极少的响应速度，换取巨大的功耗下降。
厂商优化的目标不再是最大化 $f_{max}$，而是最小化功耗-时延积，即： $$\text{L} \approx \sum_{i=1}^{N} \text{Power}_i \times \text{Latency}_i$$ 温和调校追求的是在 可接受的延迟（Latency）下，实现 最低的平均功耗（Power）。这正是“温润如玉”的底层逻辑。
2. AI 介入：负载预判与异构单元 Offload
激进调校依赖于 CPU/GPU 的主核心，导致热量集中爆发。温和调校则善用芯片内部的异构单元。
厂商的 AI Agent 在后台学习用户习惯，实现 App 行为预测。如果预测到用户将打开拍照或视频，Daemon 会提前将图像处理或 AI 滤镜任务 Offload 到功耗更低的 NPU/DSP 单元，从而避免 CPU 大核心的峰值功耗 [1]。这种 预判式异构计算 是实现长效稳定性能的关键。
4. 🛠️ 工程挑战：定制化框架与热墙的协商
厂商在 Daemon 层面临最大的挑战是：如何设置一个既能保护芯片安全，又能让用户体感舒适的温度阈值 $T_{user}$？
1. 软热墙与硬热墙的博弈
- 硬热墙 ($T_{limit}$): 芯片的物理极限，不可逾越 (通常 100°C+)。
- 软热墙 ($T_{user}$): 厂商根据用户体感设定的降频点 (通常 40°C - 45°C)。
激进厂商倾向于将 $T_{user}$ 设得很高，甚至接近 $T_{limit}$，以追求跑分和短时峰值性能。温和厂商则设置更保守的 $T_{user}$，并让其 Daemon 在接近 $T_{user}$ 之前就进行微调，避免用户察觉到降频。这种用户体验为中心的调校，需要大量实机测试和复杂的场景库支撑 [2]。
2. 定制化框架的开销
HyperOS/MagicOS 等定制化框架虽然能优化调度，但其 Daemon 本身也需要功耗。优秀的厂商必须确保其软件优化框架的功耗开销，远低于它通过优化所节省下来的功耗。这涉及复杂的低功耗推理模型和内存管理优化 [3]。
5. 🌍 行业展望：战略博弈的焦点转移
能效调校已经成为手机品牌的核心竞争力。
- 品牌价值重塑： 消费者正在从关注**“芯片型号”转向关注“厂商的能效口碑”**。温和调校代表了对用户体验和产品长期可靠性的承诺。
- AI 调度全面接管： 未来的调度 Daemon 将完全被 AI Agent 取代，实现对数千个应用和数十万用户场景的个性化能效优化。能效黑盒将变得更加智能化，从而进一步拉开厂商间的差距。
6. 🏆 总结与最终建议
同一颗旗舰 SoC 跑出两种截然不同的体验，是软件调校的胜利，也是算法理念的胜利。 “温润如玉”并非靠 VC 均热板的面积，而是靠厂商对内核权限的精细控制和对用户体感的尊重。
最终建议： 选购旗舰机时，请关注厂商系统版本的更新频率，及其对**“能效管理”和“AI 调度”**的官方宣传力度，这比关注散热材料的堆料更有价值。
📚 参考文献 / References
- [Google Android Power Management] “Power Management Features in Android 13 and Beyond.” Discusses adaptive battery and app standby buckets.
- [Kwon et al., 2021] Kwon, D., et al. “Co-Optimization of Battery Charging and User Experience for Electric Vehicles using RL.” IEEE Transactions on Smart Grid. (注：优化用户体感和长期寿命的策略参考此类研究)
- [MediaTek Technology Review] “HyperEngine Technology: AI-Powered Gaming Performance and Power Efficiency.” (注：厂商在 Kernel 之上构建定制化调度框架的行业实践参考此类公开资料)