電子發燒友網報道（文/李彎彎）在當今科技飛速發展的時代，邊緣AI正逐漸成為推動各行業智能化轉型的關鍵力量。隨著5G技術的廣泛普及和AIoT設備的爆發式增長，傳統“云中心”的計算模式面臨諸多瓶頸。海量數據實時傳輸帶來的延遲、帶寬壓力以及隱私風險等問題日益凸顯，同時終端設備智能化升級的剛性需求愈發迫切。

在此背景下，“云-邊-端”協同計算架構應運而生，而邊緣/終端AI芯片作為“端側智能”的核心載體，其重要性不言而喻。它既能承接云端無法處理的實時計算需求，又能通過本地化處理降低數據傳輸成本，同時滿足隱私合規要求。然而，邊緣AI的發展并非一帆風順，算力、功耗、場景適配等多重挑戰，成為其前行道路上的“絆腳石”。

頭部客戶采用酷芯ARS45芯片開發AI眼鏡產品

面對邊緣AI發展過程中的重重挑戰，酷芯憑借獨特的技術創新和精準的市場策略，走出了一條差異化的發展道路。酷芯聯合創始人兼CTO沈泊在接受電子發燒友網采訪的時候表示，酷芯從芯片架構、AI加速器（NPU）、圖像處理（ISP）到無線基帶等核心IP都自主研發，擁有對底層技術的掌控力，能夠進行深度定制和優化。通過整合多種專用處理器，實現計算任務的靈活調度和高效執行，從而在滿足高性能需求的同時，嚴格控制功耗。

酷芯在芯片架構、AI加速引擎、工藝制程適配等關鍵環節形成了深厚的技術壁壘。在芯片架構方面，酷芯采用異構計算架構，將CPU、NPU、DSP、RISC - V MCU等核心模塊高度集成，優化內部資源分配。以ARS45芯片為例，它集成了4核64位CPU、RISC - V MCU、等效6TOPS的NPU以及專用機器視覺處理器，能夠支持4K@30fps的高質量視頻輸出，且功耗相比上一代減少50%。

在AI加速引擎上，酷芯自主研發了四代NPU，支持INT8/INT16及混合精度計算，并兼容主流深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等。第四代NPU針對Transformer、Deepseek和語音及視覺大模型進行架構和工具鏈優化，運行大模型的速度比上一代提升超過100%，功耗降低50%以上。

工藝制程適配也是酷芯的一大優勢。酷芯與全球領先的晶圓代工廠保持緊密合作，在設計階段就充分考慮工藝制程特點進行深度適配和優化。通過動態開關電源域、動態開關時鐘域、動態調頻/調壓，實現更優異的性能、功耗和面積（PPA）。針對AI眼鏡等電池供電產品，酷芯的12nm芯片ARS45功耗進行了深度優化，1080P@30fps錄像功耗可低至200mW以內（包含內置DDR顆粒），達到行業領先水平。

酷芯芯片分為AI SoC（AR9xxxx系列）和無線圖傳芯片兩條產品線。AI SoC主要面向需要處理圖像和視頻數據的智能設備，作為邊緣智能的“大腦”，提供端側強大的視覺感知、計算與決策能力。它支持可見光、熱成像及雙光融合，即使在微光、逆光等復雜光照條件下，也能捕捉清晰細節，其澎湃算力能夠高效運行復雜的視覺AI任務，如目標跟蹤、語義分割等，為智能設備注入視覺智能和實時分析決策力。目前酷芯的AI SoC在AR/AI眼鏡、無人機航拍、機器人等行業得到了廣泛的使用，得到了行業龍頭的認可。

與國內外其他邊緣/終端AI芯片企業相比，酷芯產品具有獨特優勢。沈泊介紹，酷芯自研NPU在12nm工藝下可達10TOPS/w（INT8精度）；擁有可見光與紅外雙光一體解決方案，最高支持4K 60fps可見光及1280*1024 60fps紅外熱成像圖像處理，實現AI雙光融合，解決了雙光融合方案需要人工標定的難點；低功耗成像解決方案表現出色，基于最新一代AI SoCARS45芯片，1080P@30fps可見光功耗可低至200mW，640*512 50fps紅外熱成像芯片功耗可低至250mW。

國內某行業頭部客戶計劃開發AI眼鏡類產品，在評估高通AR1以及多款國內AI SoC芯片后，選擇了酷芯的ARS45芯片。沈泊指出，客戶選擇酷芯ARS45芯片平臺主要基于以下幾點理由：一是酷芯的AI SoC具有出色的ISP成像效果；二是ARS45是唯一在芯片內真正實現1200萬HDR照片融合的芯片，其他芯片平臺均需將照片傳到手機上進行HDR合成；三是ARS45在待機、攝像、拍照等多種模式下的低功耗性能，可有效提升整機續航。

酷芯深知，精準把握行業痛點是產品成功的關鍵。為此，酷芯通過在產品定義階段與客戶進行深入溝通、積極參與行業調研等多種方式，不斷挖掘行業的實際需求。例如，在熱成像領域，酷芯前期與廠商充分溝通，支持主流的紅外探測器，并進行熱成像處理算法升級，用ASIC做了加速，保證熱成像ISP處理能力更強、功耗更省。

邊緣AI芯片的價值需要在“芯片-算法-設備-場景”的閉環中才能真正釋放，為此，酷芯著力構建 “酷芯 Inside” 生態品牌。沈泊介紹，該生態品牌集結了產業鏈上下游的優質參與者，不僅為開發者提供強大的硬件平臺、靈活易用的工具鏈與全方位的支持，還通過一站式解決方案協同，形成了一個良性循環的 AI 生態服務體系，讓芯片、算法、設備、場景能夠高效協同，共同為客戶創造價值。

邊緣AI芯片市場正處于向成長期過渡階段

沈泊認為，當前邊緣/終端AI芯片市場正處于導入期向成長期的過渡階段，技術路徑和商業模式仍在持續探索中。雖然已有大量產品和應用落地，但尚未形成完全統一的標準，產業鏈上下游的協同仍有提升空間。不過，市場規模正在迅速擴張。但沈泊也提醒，在AI熱潮下，存在“偽需求”現象，一些并非真正需要AI賦能的場景被強行“AI化”，例如推出一些聽起來酷炫但實際用戶價值不高、無法大規模復制的AI產品。

從企業視角看，邊緣/終端AI芯片大規模商用面臨諸多核心阻礙。沈泊介紹，芯片設計與應用場景存在“錯位需求”，邊緣/終端場景高度碎片化，不同場景對算力、功耗、成本、接口、可靠性等要求差異巨大，芯片廠商難以提供一款通用芯片滿足所有需求，而過度定制化又會增加成本和開發周期。在消費電子等領域，客戶對成本非常敏感，同時追求高性能，如何在有限成本預算下提供滿足性能要求的芯片，是持續的挑戰。此外，行業缺乏統一的軟硬件接口標準和AI模型部署標準，不同廠商產品難以互聯互通，增加了系統集成難度。

因此，還需行業共同探討和提出解決方案。如建立行業標準和開放生態，例如統一開發接口和算法框架，降低開發門檻；加強產學研深度融合加速前沿科技向產業應用的轉化，以及提升AI模型在邊緣端的適應性。而酷芯也將繼續加強與垂直行業頭部客戶的深度合作，更早期地介入產品定義，提供更具針對性的芯片和整體解決方案，實現從芯片供應商到解決方案伙伴的轉型。并且持續優化AI加速引擎，并投入更多資源構建易用、高效的開發工具鏈和軟件SDK，降低客戶的開發難度和周期。

對于邊緣AI芯片未來幾年的發展趨勢，沈泊認為，AI算力持續提升功耗進一步下降、對多模態模型的支持更加全面。酷芯針對這些趨勢制定了相應戰略，計劃進一步提升芯片性能，同時優化功耗；改進ISP，考慮將AI算法固化到ISP中，以提高圖像處理的效率和質量；探索新的計算方案，實現更高效的數據處理和能源利用；持續優化工具鏈和算法，支持最新的AI框架和模型，確保芯片能夠適應未來技術的發展。

總結

邊緣AI作為推動各行業智能化轉型的重要力量，雖面臨算力、功耗、場景適配等諸多挑戰，但市場潛力巨大，發展前景廣闊。在當前市場環境下，企業需憑借獨特的技術創新和精準的市場策略，在核心技術、產品優勢和客戶應用等方面形成競爭力。同時，行業需正視存在的問題，如“偽需求”、技術挑戰和標準缺失等。未來，隨著AI算力提升、功耗降低以及對多模態模型支持更加全面等趨勢的發展，邊緣AI有望實現更大規模的商用，為各行業的智能化升級注入強大動力，創造更加智能、便捷的未來生活。