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繼上海、首爾站之后，Arm Unlocked 2025 AI 技術峰會深圳站于今日（10 月 30 日）圓滿落幕。在面對持續增長的人工智能 (AI) 算力需求，Arm 正持續推進“平臺優先”戰略，在高性能、高能效及高可擴展性的底層計算架構基礎上，攜手產業各方共建從云到端的 AI 計算平臺。本次峰會上，四大主題分論壇結合開發者專場共計吸引 1,500 余位來自產業鏈各環節的行業專家、企業領袖與開發者積極報名參與。現場聚焦 AI 計算在邊緣 AI、消費電子、汽車及基礎設施等關鍵領域的前沿技術創新與產業落地實踐。

邊緣 AI：從集中處理邁向本地智能

AI 的未來發展正加速向邊緣側遷移，推動邊緣 AI 進入蓬勃發展階段。SHD Group《邊緣 AI 市場分析報告》指出，到 2030 年，基于邊緣 AI 的系統級芯片 (SoC) 市場營收規模將達到 800 億至 1,000 億美元；另據 VDC Research​ 的報告，到 2028 年，AI 將成為物聯網 (IoT) 各類項目中應用占比最高的主導性技術。

為加速邊緣 AI 的發展，Arm 于今年年初推出了全球首個基于 ArmÒv9 架構的邊緣 AI 計算平臺，以 Arm CortexÒ-A320 CPU 和 Arm EthosÔ-U85 NPU 為核心，專為物聯網應用優化，支持運行超 10 億參數的端側 AI 模型。該 Armv9 邊緣 AI 計算平臺也將納入 Arm 技術授權訂閱模式中的 Arm Flexible Access 方案，助力初創企業與 OEM 廠商加速下一代智能邊緣設備的研發進程。截至目前，Arm Flexible Access 方案已擁有 300 余家活躍成員，其中，中國企業超過 70 家，全球累計實現超 400 次成功流片，持續為整個生態系統注入快速創新動力。

Arm 的生態伙伴正從不同領域推動邊緣智能的落地。Alif Semiconductor 作為首家使用 Arm Ethos-U85 NPU 的芯片供應商，正在推動 Arm Ethos-U 系列在新興邊緣 AI 應用場景中的持續部署。研華科技以高性能邊緣計算設備與預訓練 AI 模型，加速工業 AI 的產品化進程。銀河邊緣科技與輿芯半導體展示了 Cortex-M85 與 Ethos-U65 為邊緣側 AI 在智能家電中的創新賦能。普渡科技則依托 Arm 架構，在服務與清潔機器人領域實現商業化突破。隨著邊緣計算與智能算法的深度融合，AI 正從云端走向邊緣，為物聯網注入更智能的計算動力。

消費電子設備：端側 AI 體驗大躍升

手機在未來個人 AI 場景扮演不可或缺的角色，而集成第二代 Arm 可伸縮矩陣擴展 (SME2) 新技術的 Arm Lumex CSS 平臺的推出再度為終端 AI 體驗注入性能動力。會中，各大手機廠商受邀暢談端側 AI 的未來。其中，vivo 已在其計算加速平臺 VCAP 中全面支持 SME2，支持 SME2 的新硬件與其他計算單元分工協作，能夠實現更高效的端側 AI 異構計算；傳音控股則聚焦模型小型化、端云協同與多設備算力調度，助力端側 AI 實現全面普及。

此外，Arm 還分享了其在 Windows on Arm (WoA) 方面的優勢與進展，并與來自華碩、聯想的專家一同拆解“下一代個人計算”的核心邏輯，共同實現強勁性能、超長續航與 AI 賦能體驗的融合，重新定義跨平臺設備的能力邊界。

智能汽車：邁向“AI 定義”時代

隨著智能駕駛、座艙體驗與整車架構同步進入“AI 定義”新階段，汽車正成為具備學習、適應與實時決策能力的 AI 平臺。為了加速汽車行業進步與革新，Arm 今年推出了 Arm Zena CSS 計算平臺，為 AI 定義汽車提供標準化、可擴展且具備功能安全的計算平臺，驅動汽車開發進一步“左移”。同時，Arm 聯合聯想車計算等 SOAFEE 成員，構建云邊協同的開發環境，加速軟件定義汽車的迭代與部署。

圍繞 Arm 平臺，亞馬遜云科技、楷登電子 (Cadence)、德賽西威、西門子 EDA 等合作伙伴正從工具、芯片、軟件、應用幾大維度，推動智能汽車向“AI 定義、軟件驅動”的出行終端演進：

工具層面，西門子 EDA 針對 SDV 推出 PAVE360 軟件，將云上“硅前開發”加速能力整合至硬件輔助驗證產品，為開發提效。芯片層面，Cadence 以先進 IP、設計工具及系統級分析能力聯合 Arm 加速汽車芯片與芯粒技術開發，筑牢硬件根基。軟件層面，AutoCore 憑車云協同架構驅動 SDV 發展；亞馬遜云科技利用云端的虛擬工作臺、生成式 AI 能力和生態合作伙伴助力車企降本增效；布蘭矩陣用算法安全技術構建安全屏障；面壁智能基于端側模型的意圖理解能力，顯著增強了智能座艙的全場景感知與主動交互能力。應用層面，德賽西威通過端側大模型賦能智能座艙，實現個性化體驗極速響應與隱私安全強化，讓技術直接服務駕乘場景。

基礎設施：向融合型 AI 數據中心演進

在基礎設施專場，Arm 與產業伙伴共同探討了 AI 驅動下的數據中心面臨的關鍵變革。隨著融合型 AI 數據中心成為基礎設施發展的新階段，通過最大化單位面積的 AI 算力密度，能有效降低 AI 運行所需的總能耗及相關成本。其中，芯粒技術是實現更高算力密度的可行路徑。

從具體實踐來看，依托 Arm 架構在性能、效率與靈活性方面的卓越表現，越來越多企業意識到，將應用從 x86 架構遷移至 Arm 架構能收獲諸多優勢——這一點也得到了現場合作伙伴實踐分享的印證。Arm 架構不僅能顯著提升應用運行性能，還能有效降低總體擁有成本 (TCO)，因此迅速成為企業適配未來工作負載挑戰的首選架構。事實上，目前全球數據中心已部署超 10 億顆基于 Arm Neoverse 平臺的 CPU，這一數據充分凸顯了 Arm 架構在全球數據中心建設中的核心地位。

開發者專場：邁向易用高效，釋放 AI 與跨平臺開發潛能

Arm 擁有全球 2,200 萬開發者規模的生態系統，橫跨手機、筆記本、汽車、云數據中心等領域在 Arm 平臺上進行開發。為持續賦能開發者的 AI 創新潛力，Arm 一方面在技術與開發工具上推陳出新，以圖形與系統優化為例，Arm ASR 超分技術與神經技術將通過 Arm GPU，實現移動圖形的效能與創新；另一方面，Arm 與生態伙伴緊密合作，為開發者打造便利、無縫的開發環境。以端側 AI 為例，KleidiAI 軟件庫已與主流邊緣 AI 框架集成，為開發者無縫銜接底層硬件性能，打造端側或邊緣 AI 創新的性能根基；與微軟共同在 WoA 的性能調優，從 x86 向 AArch64 的平滑遷移工具鏈的建構與技術推廣等，為開發者提供全棧式知識與工具平臺。

Arm Unlocked 2025 深圳站不僅展示了 Arm 在 AI 時代的全面技術布局，更凸顯了其作為“AI 計算基石”的生態凝聚力。從汽車到消費電子，從云端數據中心到邊緣終端，Arm 正通過“平臺優先”戰略，聯合全球合作伙伴，構建貫通云、邊、端的統一計算平臺。未來，Arm 將持續深化與中國產業的協同創新，加速 AI 技術的普惠化落地，助力千行百業邁向智能化升級的新階段。