从全AI技术矩阵到开源AIOS，安谋科技加速端侧AI规模化落地
安谋科技在2026世界人工智能大会上展示端侧人工智能布局，构建覆盖中央处理器、神经网络处理器、视觉处理器及开源人工智能操作系统的全技术矩阵，并联合20余家伙伴发起开源人工智能操作系统联盟，推动人工智能从云端向终端规模化落地。
历时三天，2026世界人工智能大会在上海落下帷幕。今年，安谋科技是首次亮相，并在7月18日专门办了一场AI前瞻会，集中展示了他们在端侧AI计算、AI智能体、智能视频处理以及产业生态建设上的最新布局。
一个明确的趋势是，随着中小模型能力的持续提升，AI产业正在从云端大模型向边缘侧、终端侧加速延伸。但终端部署面临功耗、时延、存储和部署效率等多重约束，安谋科技的做法是从CPU、NPU、VPU到AIOS智能系统，持续完善技术和生态布局，推动AI能力进入更多终端设备和现实场景。
构建全AI技术矩阵，释放嵌入式设备计算潜力
安谋科技CPU产品总监朱晓鸣在演讲中谈到，随着模型小型化和智能化水平不断提升，十亿级小模型正在加速逼近商用标准，这让AI下沉到轻量化、低功耗终端设备成为可能。这也在推动传统以“连接”为核心的IoT，向具备“认知”能力的AIoT全面演进。
不过，嵌入式端侧AI依然面临功耗、时延和存储等资源限制。针对这个问题，安谋科技和Arm规划了三条技术路径：CPU指令扩展、通用小算力NPU，以及SRAM存内计算。在此基础上，构建起覆盖Cortex-M CPU处理器、Helium矢量扩展技术及Ethos NPU的嵌入式AI技术矩阵。
安谋科技CPU产品总监朱晓鸣
其中，Helium是Cortex-M CPU内置的矢量扩展技术，能有效提升设备的向量计算和矩阵运算效率，在音频编解码、蓝牙编解码、机器学习等场景中，补足传统CPU的性能短板。Ethos-U55、U65、U85等NPU产品则形成了完整的算力梯度，为不同嵌入式场景提供专用AI算力。
基于这些自研核心技术，安谋科技打造了“星辰300”AIoT原型平台，采用“星辰CPU+Helium+Ethos NPU”的异构计算架构。目前，该平台已经在FPGA系统上跑通了人脸检测、语音识别、关键词检测和图像超分等应用，在有限功耗和硬件资源下释放出更多AI计算能力。
首发“周易”X3-Pro NPU，面向AI智能体全场景部署
AI智能体正在加速进入边端设备，安谋科技NPU产品线负责人兼首席架构师舒浩博士，在演讲中系统介绍了新一代“周易”X3-Pro NPU架构。
安谋科技NPU产品线负责人兼首席架构师舒浩博士
他指出，当前AI模型在应用场景中的推理负载高度分化，边端侧的AI推理需求更是千差万别，不同应用场景对性能、功耗、灵活性、可编程性都有差异化要求。AI计算底座已经不能单纯追求峰值算力，更要关注系统效率、场景适配能力和部署效率。
“周易”X3-Pro NPU采用统一、分层、场景化的计算架构，设计理念是“一次适配，多芯复用；面向场景，灵活配置”。在软件层面，统一的软件架构帮助客户在不同行业和产品形态中复用模型适配、调优及部署经验；在硬件层面，则通过灵活配置满足不同应用对性能和功耗的差异化要求。
相比“周易”X3 NPU，X3-Pro主要在四个维度做了升级：增强通用可编程能力，支持更多数据精度和统一编程模型；提升专用计算效率，引入更多混合精度加速能力；增强灵活配置能力，提供更强单核算力、Cluster配置及可配置内存层次架构；同时面向未来，支持非冯·诺伊曼创新架构。
安谋科技透露，“周易”X3-Pro NPU即将正式发布，目标是推动AI智能体进入更多边端侧设备，并与生态伙伴共同探索Agentic AI时代的智能产品形态。
玲珑VPU“武当”亮相，探索面向机器视觉的视频压缩
随着自动驾驶、人形机器人和智能监控等应用快速发展，视频不仅是人类获取信息的重要载体，也成为AI训练和推理的主要数据来源。安谋科技VPU研发总监黄鑫博士在演讲中表示，超过80%的AI训练和推理数据源自视频，VPU的服务对象正从人眼主观视觉进一步扩展至机器视觉。
安谋科技VPU研发总监黄鑫博士
为满足AI时代的视频处理需求，安谋科技首次披露了新一代玲珑VPU产品“武当”。该产品继承了上一代“峨眉”的CAE内容感知编码技术，并在性能、格式支持和AI场景适配能力方面进一步升级。
据黄鑫博士介绍，“武当”可实现8K 30fps编码，同时节省约40%的芯片面积；支持YUV422编码和Raw Data压缩，可服务专业拍摄及AI训练场景；同时支持达1dbps的更高码率，以满足人形机器人等Physical AI应用需求。在不规则运动等典型AI场景中，其编码质量较前代产品可额外提升5%至10%。
安谋科技还构建了AI VPU端到端训练框架，将视频压缩与下游AI任务进行联合优化。压缩过程能够感知目标追踪、动作识别等任务需求，在降低视频传输和存储成本的同时，尽可能保持AI任务精度。
测试结果显示，玲珑VPU在目标追踪任务（Ostrack/ViT-Base）中可节省18.3%的码率，在动作识别任务（SlowFast）中可节省12.0%的码率。未来，该技术还将通过引入前置和后置网络，实现人眼主观视觉与AI任务效果的协同提升。
发起“开源AIOS联盟”，联合20余家伙伴共建产业新生态
除了底层IP和芯片技术，安谋科技还将布局延伸到了面向新一代AI产品的系统基础设施层面。
安谋科技市场及生态副总裁梁泉在演讲中表示，随着AI智能体、具身智能及各类新型AI设备不断涌现，边端操作系统正由传统工具型系统向智能体形态演进。面向AI设备和具身智能原生打造的AIOS智能系统，将成为释放端侧AI能力、连接模型与硬件的重要基础设施。
安谋科技市场及生态副总裁梁泉
基于这一判断，安谋科技牵头发起“开源AIOS联盟”，联合芯片、模型、操作系统、软硬件方案厂商及高校科研机构，推动边缘AI与机器人技术研发、标准建设和多场景应用落地。
目前，联盟已汇聚20余家生态合作伙伴，包括芯发科技、紫光展锐、瑞芯微、辉羲智能等芯片厂商，面壁智能、RT-Thread、AutoCore等模型及软硬件方案提供商，以及清华大学智能产业研究院、香港科技大学物理AI研究中心等学术伙伴。
梁泉表示，安谋科技还将推动技术、代码、产品文档和设计原型的开源开放，并依托极术社区等平台开展技术验证和产品落地，降低端边侧AI设备的开发与部署门槛。
从“星辰CPU+Helium+Ethos NPU”的嵌入式AI技术组合，到面向AI智能体的“周易”X3-Pro NPU，再到玲珑VPU“武当”和开源AIOS生态，安谋科技正在形成覆盖计算、视频处理、系统软件及产业协作的端侧AI布局。
随着AI从云端进一步走向终端设备和物理世界，算力效率、软硬件协同与生态适配，将成为规模化落地的关键。安谋科技正通过底层技术创新与开放生态建设，推动端侧AI从单点应用迈向更广泛的产品和场景。
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