賦能萬物AI，安謀科技亮出“星辰CPU+Helium+NPU”組合拳

近年來，AI行業風起云涌，從大語言模型到具身智能，前沿科技百花齊放。對安謀科技而言，自提出“All in AI”產品戰略以來，公司先后發布了“周易”X3 NPU IP、代號“白馬”的山海SPU IP以及玲瓏系列峨眉VPU IP，構建了一套覆蓋云、邊、端的完整AI矩陣。

2026年7月18日，在上海世博展覽館召開的“世界人工智能大會”現場，安謀科技舉辦了一場聚焦端側AI的發布會，安謀科技CPU產品總監朱曉鳴帶來了題為《STAR CPU Helium以及Ethos賦能萬物AI》的演講，系統闡述了公司對于端側AI的發展思路與解決方案。

萬物AI時代來臨，端側設備從“連接”走向“認知”

當前，隨著模型小型化與智能化水平的不斷提升，正推動端側AI從概念驗證走向規模化落地，過去以“連接”為核心的IoT（萬物互聯），正在加速轉向以“認知”為標志的AIoT（萬物智聯）演進。

此前業界普遍認為，達到MMLU基準測試60分及格線的模型，才具備初步的商用條件。而在2022至2023年，這需要數百億（＞100B）參數的模型規模。但得益于算法的快速演進，到2025至2026年，接近10億（1B）參數體量的模型也能跨越這條商用門檻。這意味著，原本只能運行在云端的強大AI能力，現在有機會被裝進指甲蓋大小的端側芯片中，終端普惠的“AIoT”時代正加速到來。

朱曉鳴也指出：“IoT是連接萬物，AIoT是認知萬物。”這一轉變有幾個顯著特點：系統從強調互聯轉向強調認知能力；端側設備從被動響應進化為具備主動性；計算從單純的數據采集，發展到邊、端側能夠承載一定規模的本地計算；設備的部署也從靜態的數據收集器，演變為具備自我進化能力的智能體。

他進一步指出了驅動這一變革的四大核心動力：

1. 數據重心在端側：端側設備是物理世界最直接的感知觸點。

2. 數據主權與隱私：用戶不希望所有高度私密的實時數據都上傳至云端。

3. 實時性與自主性：端側AI交互需要實時響應，無法像云端那樣等待數秒的思考鏈。

4. 低功耗技術長足發展：輕量級芯片技術為端側設備的長續航提供了基礎。

市場需求與受限資源的博弈

然而，從IoT轉向AIoT這條演進之路并非坦途。對于海量的嵌入式設備而言，部署AI始終面臨著功耗、時延、存儲等多重資源約束。如何在指甲蓋大小的芯片上，讓AI推理跑得既快又省電，是擺在每一位芯片設計者面前的現實考題。

在朱曉鳴看來，一個具備決策能力的端側AI系統架構，它需要三種算力：Always-on（始終在線） 的低功耗感知系統、作為控制與邏輯核心的通用CPU以及處理復雜任務的AI加速器。同樣，這一切都建立在一個功耗、時延、存儲、成本等眾多資源的限制之下。他強調：“端側的AI并非資源無限、‘子彈’無限的AI，而是一個資源極度受限的AI。”

這就形成了市場需求與物理限制之間的激烈博弈：用戶希望端側AI擁有強大的推理能力、能處理更多的上下文數據，并且永遠在線。但工程師們面臨的現實是有限的電池能源、與CPU能力綁定的實時計算能力，以及更為嚴峻的“內存墻”和“帶寬墻”瓶頸。如何在這種平衡木上挖掘出最大的AI計算潛力，成為核心課題。

技術破局：“星辰”之下的三條并行路徑

針對此矛盾，安謀科技規劃了三條并行不悖的技術路徑：

路徑一：CPU指令集擴展，走“通通一體”之路。 在通用CPU基礎上，增加向量和張量處理指令，將通用計算與AI計算高效融合。

路徑二：引入通用小算力NPU。 通過專用處理器（如Arm Ethos系列）卸載并加速CPU不擅長的矩陣計算，其特點是泛化性強、生態友好，可與CPU靈活耦合或解耦。

路徑三：探索存內計算。 尤其在SRAM上實現存內計算，針對特定算法優化，可獲得極高的能效比。

基于前兩條成熟路徑，Arm生態推出了由三部分組成的一整套嵌入式AI計算IP解決方案。

第一部分是A-M系列CPU，其面效比和能效比極高，特別是從Armv8.1-M架構開始集成的Helium矢量擴展指令集，大大提升了向量處理能力。

朱曉鳴通過具體案例展示了Helium技術的威力。在音頻編解碼場景中，搭載Helium的Cortex-M52、M55、M85相較于未搭載的前代產品M4，性能分別提升了30%、50%和65%。而在機器學習任務中，優勢更為驚人，平均性能提升達到3倍，在部分特定測試用例中甚至有8倍以上的提升，這是Helium指令集優勢的集中體現。

第二部分是面向特定需求優化的Cortex-A系列產品線引入了SVE2?（Scalable Vector Extension 2），旨在顯著提升向量處理和機器學習（ML）性能。它是對原有 Neon SIMD 引擎的演進，提供了更靈活的向量長度和更強的數據處理能力。

第三部分則是Ethos系列NPU，其設計不追求極致算力，而是聚焦面積與功耗，為端側設備提供關鍵算力補充。

而Ethos NPU（包括U55、U65、U85三代產品，可提供從64 GOPS到4 TOPS的算力）則讓應用場景得以大幅擴展。對于簡單的音頻檢測等任務，CPU足以勝任；但當擴展到視覺識別、實時交互乃至語言模型時，算力需求激增，此時Ethos NPU的加入便能覆蓋幾乎所有端側AI場景。

“M核和A核是基座，Ethos NPU是非常強的補充，它們結合基本能解決所有端側場景的AI需求。”朱曉鳴總結道。

下一代星辰CPU曝光

最后，朱曉鳴還特別介紹了安謀科技自研的“星辰”（STAR）CPU產品線。該系列已發布三款產品，從第二代產品STAR-MC2開始，就已全面支持Arm Helium技術，STAR-MC3同樣支持。

安謀科技還透露正在研發當中的代號為“天璇”的下一代星辰系列CPU，依然是基于Armv8.1-M指令集架構，但是帶來了高性能的標量和矢量兩種計算能力。Dhrystone性能達到了2.5 DMIPS/MHz，說明每MHz主頻可執行250萬條整數指令。假設運行在1GHz，則單核整數性能約2500 DMIPS，在嵌入式領域屬于較高水平。

此外，“天璇”還支持Dual Beats MVE，即每個周期可處理兩個矢量單元，相比上一代單周期處理能力，矢量運算效率提升約一倍，對端側AI和音頻/視覺信號處理增益顯著。同時，還支持FuSa ASIL-D車規功能安全等級。這意味著該CPU可用于自動駕駛、線控底盤等對安全苛求的系統，具備硬件級的故障檢測與冗余機制。

星辰300平臺發布

安謀科技CPU團隊還推出了“星辰300”平臺，將支持Helium技術的STAR-MC2（即Cortex-M52）CPU和Ethos-U55 NPU做了無縫對接，組成了高效的異構計算平臺，可以全面支持主流小模型，從傳統MCU拓展出AI算力，為嵌入式設備加上AI引擎。

現場展示的“星辰300”原型驗證FPGA平臺部署了6個端側主流AI模型，演示案例生動展示了其在真實場景下的處理能力。

比如在實時人臉探測場景，如果只用一顆CPU，比如在門禁系統中跟蹤單顆人臉能做到，但是加了Ethos NPU之后能同時跟蹤五六個人臉，能力得到了大幅提升。

結語：

從星辰CPU到Helium矢量擴展，再到Ethos NPU，安謀科技正以“通用計算+專用加速”的組合拳，為端側AI在功耗、成本與算力的多重約束下，鋪就一條清晰的Arm生態路徑。可以說，當端側設備從“連接”走向“認知”，安謀科技正以“All in AI”的戰略定力，為萬物智聯時代筑牢算力基座。

編輯：芯智訊-浪客劍