智东西

作者 | 云鹏

编辑 | 心缘

智东西 7 月 18 日上海 WAIC 现场报道，刚刚，国内芯片 IP 设计与服务领域的头部厂商安谋科技正式发布了 " 星辰 300"AIoT 原型平台和 " 周易 "X3-Pro 系列 NPU 两款重磅产品，同时首次揭秘了下一代 " 玲珑 "VPU" 武当 " 的核心技术特性。

发布会现场，安谋科技牵头发起 " 开源 AIOS 联盟 "，芯发科技、紫光展锐、辉羲智能、瑞芯微、面壁智能、RT-Thread、AutoCore、清华大学智能产业研究院、香港科技大学物理 AI 研究中心都加入了这一联盟。

去年，安谋科技首次提出 All in AI 战略，此次现场展示的云边端的一系列解决方案中都能看到安谋科技的技术支持，从边缘、云端到物理 AI。

一、瞄准万物 AI 方向，亮出异构 AIoT 算力平台，打出 CPU+NPU+Helium 组合拳

当前，模型小型化与智能化水平的不断提升，小模型正在加速接近商用标准，推动端侧 AI 走向规模化落地，这也让过去以 " 连接 " 为核心的 IoT 加速向以 " 认知 " 为标志的 AIoT 演进。

在安谋科技看来，感知类数据重心在边端侧、实时性和自主性、隐私和数据主权、低功耗轻量级芯片技术，这是四种加速 AIoT 变革的动力。

安谋科技 " 星辰 "CPU 产品线产品负责人朱晓鸣提到，嵌入式设备部署 AI 始终面临功耗、时延、存储等多重资源约束，对芯片底层设计提出了更高要求。CPU 指令扩展、通用小算力 NPU、SRAM 存内计算是三条技术路径。

目前，面向嵌入式计算领域，Arm 已构建起覆盖 Cortex-M CPU 处理器、Helium 矢量扩展技术及 Ethos NPU 专用 AI 加速器的完整 IP 解决方案。

Arm Helium 是 Cortex-M CPU 内置的矢量扩展技术，其相当于一个 " 软件可编程的加速器 "，让 CPU 更高效地处理向量计算。

在音频编解码场景下，采用了 Helium 技术的 Armv8.1-M 家族性能提升较为明显，M85 的提升幅度达到 65%。在机器学习场景下，Helium 带来的性能提升最高达到 8 倍左右。

Ethos NPU 系列包括 Ethos-U55、U65 及 U85，面向不同算力需求的嵌入式场景，这些 NPU 可以为嵌入式设备提供更大计算力。

" 星辰 " 系列已经发布了三款产品，第四款产品预计明年亮相。此次朱晓鸣重磅发布了 " 星辰 300"AIoT 原型平台—— " 星辰 "CPU+Helium 矢量扩展 +Ethos NPU 的 AIoT 原型平台。

第一代平台选择 STAR-MC2（Cortex-M52）和 Ethos-U55，代号 " 星辰 300"，支持主流小模型。

在现场展区，我们看到安谋科技在 FPGA 平台上搭建的 " 星辰 300" 系统，已经跑通人脸探测、语音识别、关键字检测和图像超分等用例。

可以说，" 星辰 "CPU+Helium+Ethos NPU 这一组合路径，让嵌入式设备在兼顾功耗与算力的同时有更好的 AI 性能。

二、首次解密 " 周易 "X3-Pro NPU 三大核心架构突破，从低功耗 IoT 到高性能服务器全覆盖

安谋科技 NPU 产品线负责人兼首席架构师舒浩博士随后登台，分享了要让 AI 智能体走向真实世界，NPU 要如何 " 进化 "？

舒浩提到，当前 Agentic AI 已经到来，AI 模型尤其是中小模型能力持续提升、推理范式正加速向 AI 智能体工作流演进。与此同时，模型在应用场景中的推理负载高度分化，边端侧 AI 的推理需求更是千差万别。

在他看来，这些变化对 AI 计算底座提出了全新要求，使其不再单纯追求峰值算力，而是将系统效率、场景适配性与落地部署能力作为核心考量。

目前 AI 模型能力快速提升：推理逻辑能力已经超越人类、工程能力接近生产力级别、Agent 能力快速提升。舒浩提到，模型能力已经达到实用化要求，中小模型能力快速提升，AI 计算需求不再集中于云端，边端侧 AI 推理迎来新的机遇和挑战。

在舒浩看来，未来是 AI 智能体时代，感知、记忆、推理、行动的持续循环模式成为未来主流，NPU 需要从 " 一次性推理加速器 " 进化为 AI 智能体的计算底座。

当前大模型应用场景推理负载是高度分化的，不同场景对性能指标和系统资源的要求都不相同。

舒浩特别提到，边端侧 AI 不是云端 AI 的缩小版，而是由功耗、实时性、软件、数据和可靠性共同定义的新计算市场，从个人终端设备、视觉与空间智能、工业与能源边缘到边缘节点与本地 AI 盒子。

去年安谋科技发布了 " 周易 "X3 NPU，其专门为大模型而设计，此次舒浩正式公布了安谋科技最新的 " 周易 "X3-Pro NPU，其定位是面向 Agentic AI 的全场景计算底座，未来会有不同的子系列产品，从 Lite、Premium 到 Subsys。

使用统一的、分层的、场景化的计算架构是周易 "X3-Pro NPU 的核心特点，其设计哲学是 " 一次适配，多芯复用；面向场景，灵活配置 "，在多行业多产品中可复用模型适配、调优、部署的工作和经验，并满足不同应用场景的差异化要求，进而提升研发效率。

在规格方面，" 周易 "X3-Pro 在通用可编程、专用高效率、灵活可配置、面向未来可扩展四个维度进一步提升了能力，可以覆盖从低功耗 IoT 设备到高性能边缘服务器。

三、当 80% 以上的 AI 数据来自视频，VPU 要如何突破编解码效率瓶颈？

安谋科技 VPU 研发总监黄鑫重点解读了安谋科技在 VPU 方面的新品和技术突破。

黄鑫提到，当前 AI 是视频最大的消费者，有超过 80% 的 AI 数据来自视频，随着视频分辨率和数据量不断攀升，专用于视频编解码处理的 VPU 已成为各类视频应用的核心引擎。

安谋科技 " 玲珑 "VPU 在这一领域有长期应用。

此次黄鑫在演讲中首次揭秘了新一代 " 玲珑 "VPU 产品 " 武当 " 的技术特性，并分享了其背后的 AI 端到端视频编码技术。

" 玲珑 "VPU" 武当 " 继承了前一代 CAE 技术，PPA 较上一代提升超 40%，编码器规格支持更全面，编码质量进一步提升。

AI 端到端视频编码技术是安谋科技在这一领域的核心技术创新，这一技术的关键是 AI VPU 端到端训练框架，其能够打通视频压缩与下游 AI 任务；引入了 AI 任务感知压缩，让压缩过程 " 感知 " 下游任务需求；在显著提升压缩率的同时，最大程度保证 AI 任务精度。

根据实测数据，在目标追踪任务中玲珑 VPU 可以实现 18.3% 的码率节省，在动作识别任务中实现 12.0% 的码率节省。

四、牵头发起 " 开源 AIOS 联盟 "，加速 AIOS 落地

安谋科技市场及生态副总裁梁泉解读了安谋科技在 AIOS 领域的思考和布局。

当前，以 AI 智能体和具身智能为代表的新一代 AI 技术持续突破，各类新型 AI 设备、机器人等计算载体不断涌现，操作系统正从传统工具型向智能体形态加速演进。

梁泉提到，交互范式升级、系统架构更迭、端侧 AI 突破、端云协同深化是 AIOS 变革的核心驱动因素。专为新型 AI 产品与具身智能原生打造的 AIOS 智能系统，将成为释放端侧 AI 潜力、加速 AI 普惠应用的关键支撑。

在这一趋势下，安谋科技在技术架构层面进行了一系列布局，包括各类芯片硬件、各类模型引擎、AI 工作流等方面。

在梁泉看来，未来新一代 AI 产品会逐渐融入我们的生活。

今天发布会上，安谋科技宣布正式牵头发起 " 开源 AIOS 联盟 "，推动开源 AIOS 研发与多场景落地应用，共建开源 AIOS 产业生态。

这一联盟的核心工作是加速 AIOS 在更多场景应用，包括技术创新、开源开放、产品落地、宣传推广。

据了解，目前 " 开源 AIOS 联盟 " 已有 20 多家生态合作伙伴，其中牵头单位包括芯发科技、紫光展锐、辉羲智能、瑞芯微等国内芯片厂商，以及面壁智能、RT-Thread、AutoCore 等本土模型及软硬件方案提供商。

此外，清华大学智能产业研究院、香港科技大学物理 AI 研究中心等顶尖高校及科研机构也作为学术会员同步加入联盟。

结语：All in AI 战略提速，AI 既是目标也是途径

从面向 AIoT 领域的计算平台、实现全场景覆盖的新 NPU、用 AI 赋能视频编解码的 APU 到牵头发起开源 AIOS 联盟，我们看到安谋科技 "All in AI" 的战略加速落地。

基于自身在芯片 IP 层面的优势积累，以及对 AI 行业发展关键趋势的精准把握，安谋科技积极将 AI 融入自身的产品和技术体系中，在赋能行业这一环节提供了自身的差异化优势价值。

随着未来 AI 在端边落地进一步加速、Agent、物理 AI 快速发展，更多新需求、新机遇将会持续涌现，安谋科技已经成为本土 AI 芯片产业中的核心赋能者。