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產業融合的背后是需求的發展，CPU通用計算已經發展了幾十年，現在伴隨著人工智能（AI）的需求，NPU（ 嵌入式神經網絡處理器)已成為下一代智能計算的核心，在處理新型數據流方面遠高于效率CPU 和GPU(圖形處理器)處理器，獨立CPU 多配合。

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同時，我們也看到了元宇宙等新興場景AI的新需求，AI 作為一種新興技術，本身將對我們生活的各個方面產生深遠的影響。目前AI 還處于早期階段，數據采集不同，算法不同，部署需求不同。當AI 滲透率達到一定階段后，就會出現AI 整合發展的需求最終可能形成超級AI，超級市場在每個細分市場AI 構成外部智能中心，成為元宇宙的核心元素。

對數據處理精細化和低延遲的需求拉動了邊緣AI的發展。從終端到云的網絡連接很難達到100% 邊緣可靠穩定AI 設備中的機器學習通常是實時實現的，可以在本地處理數據，無需網絡連接，端點性能更強，延遲最小。邊緣AI 數據處理也是一個更安全的選擇，可以顯著降低與更高帶寬需求和云存儲相關的成本。此外，AI 算法的演變和當地數據采集處理能力的提高也進一步促進了邊緣AI 快速發展。

安謀科技認為邊緣AI 目前，主要有兩條發展路徑。一方面，嵌入式設備的能力逐漸增強，覆蓋中等環境靈活的場景，如智能攝像頭、機器人等。；另一方面，云設備的功耗逐漸降低，以中小型服務器的形式覆蓋延遲、流量、計算能力等場景，如邊緣云、自動駕駛等。未來，隨著場景的細分，邊緣AI 應對不同場景的特殊需求需要更多的其他計算單元，例如NPU ISP(圖像信號處理)，NPU VPU(矢量處理器)等，為更多細分行業定制AI 成為趨勢。

為了滿足中國市場復雜多變的需求，安謀科技已經確定CPU XPMstar代理U在智能攝像頭、智能機器人、AR/VR 與合作伙伴進行深入合作，依托核心動力業務品牌，為客戶提供多元化、智能化、定制化的核心處理器IP 優化數據處理智能計算平臺，優化數據處理，降低功耗，提高效率。通過通用平臺 個性化算法提供了細分行業的最大公約，幫助合作伙伴縮短產品上市時間，更好地滿足行業需求。

嵌入式AI 另一個關鍵點是低功耗，低功耗是許多應用程序不變的需求。影響功耗的因素很多，如芯片生產工藝升級、計算單元微架構變更、軟件應用升級等，對功耗影響很大。有可能在保持低功耗的同時，結合特定場景和應用，提高計算能力。安謀科技主要是通用計算CPU 除了產品線，還推出了新的自主研發XPU 對于不同的應用和場景，將處理產品線AI、視頻、圖像等功能的計算單元構成不同的解決方案，構建集成計算平臺，解決大量智能數據流的處理效率和功耗問題，滿足高性能和低功耗的雙重需求。

低功耗設備將不可避免地推動可穿戴設備向智能方向發展，并通過不同場景的應用改變未來的生活。隨著消費的升級AI、VR、AR 隨著技術的逐漸普及，可穿戴設備已經從過去的單一功能轉變為多功能，其形式也越來越多樣化，從最初的智能手機擴展到更多的創新領域，如智能手表、智能手鐲、智能眼鏡、智能跑鞋等，具有更便攜、更實用的特點。

例如，在運動健康監測方面，智能可穿戴設備的影響不容低估。可穿戴設備可生成用戶健康信息流，提供科學步驟、實時運動監測、實時心率監測、健康監測等數據分析，以及運動健康指導，用戶基于這些數據反饋和專業建議，可以保持健康的工作和休息，養成科學的運動習慣。

人工智能應用正朝著更智能、更強大的方向發展。比如蘋果手機的電影效果模式就是收集很多AI 應用于一體，不僅需要強大的計算能力，還需要CPU、GPU 的配合。以安謀科技為例，在不斷提高硬件產品能力的同時，我們也在優化上層軟件，充分配合CPU GPU NPU 的工作。值得注意的是，軟硬件結合是必然趨勢。計算能力提升時，軟件跟不上架構和芯片，性能提升難度大。目前安謀科技有很多工程師在開發各種軟件，涵蓋從開源軟件到服務器的軟件支持。

(本文來源《IC2022年4月，代理雜志