产业融合的背后是需求的发展，CPU通用计算已经发展了几十年，现在伴随着人工智能（AI）的需求，NPU（ 嵌入式神经网络处理器)已成为下一代智能计算的核心，在处理新型数据流方面远高于效率CPU 和GPU(图形处理器)处理器，独立CPU 多配合。

芯片采购网专注于整合国内外授权IC代理商现货资源，芯片库存实时查询，行业价格合理，采购方便IC芯片，国内专业芯片采购平台。

同时，我们也看到了元宇宙等新兴场景AI的新需求，AI 作为一种新兴技术，本身将对我们生活的各个方面产生深远的影响。目前AI 还处于早期阶段，数据采集不同，算法不同，部署需求不同。当AI 渗透率达到一定阶段后，就会出现AI 整合发展的需求最终可能形成超级AI，超级市场在每个细分市场AI 构成外部智能中心，成为元宇宙的核心元素。

对数据处理精细化和低延迟的需求拉动了边缘AI的发展。从终端到云的网络连接很难达到100% 边缘可靠稳定AI 设备中的机器学习通常是实时实现的，可以在本地处理数据，无需网络连接，端点性能更强，延迟最小。边缘AI 数据处理也是一个更安全的选择，可以显著降低与更高带宽需求和云存储相关的成本。此外，AI 算法的演变和当地数据采集处理能力的提高也进一步促进了边缘AI 快速发展。

安谋科技认为边缘AI 目前，主要有两条发展路径。一方面，嵌入式设备的能力逐渐增强，覆盖中等环境灵活的场景，如智能摄像头、机器人等。；另一方面，云设备的功耗逐渐降低，以中小型服务器的形式覆盖延迟、流量、计算能力等场景，如边缘云、自动驾驶等。未来，随着场景的细分，边缘AI 应对不同场景的特殊需求需要更多的其他计算单元，例如NPU ISP(图像信号处理)，NPU VPU(矢量处理器)等，为更多细分行业定制AI 成为趋势。

为了满足中国市场复杂多变的需求，安谋科技已经确定CPU XPMstar代理U在智能摄像头、智能机器人、AR/VR 与合作伙伴进行深入合作，依托核心动力业务品牌，为客户提供多元化、智能化、定制化的核心处理器IP 优化数据处理智能计算平台，优化数据处理，降低功耗，提高效率。通过通用平台 个性化算法提供了细分行业的最大公约，帮助合作伙伴缩短产品上市时间，更好地满足行业需求。

嵌入式AI 另一个关键点是低功耗，低功耗是许多应用程序不变的需求。影响功耗的因素很多，如芯片生产工艺升级、计算单元微架构变更、软件应用升级等，对功耗影响很大。有可能在保持低功耗的同时，结合特定场景和应用，提高计算能力。安谋科技主要是通用计算CPU 除了产品线，还推出了新的自主研发XPU 对于不同的应用和场景，将处理产品线AI、视频、图像等功能的计算单元构成不同的解决方案，构建集成计算平台，解决大量智能数据流的处理效率和功耗问题，满足高性能和低功耗的双重需求。

低功耗设备将不可避免地推动可穿戴设备向智能方向发展，并通过不同场景的应用改变未来的生活。随着消费的升级AI、VR、AR 随着技术的逐渐普及，可穿戴设备已经从过去的单一功能转变为多功能，其形式也越来越多样化，从最初的智能手机扩展到更多的创新领域，如智能手表、智能手镯、智能眼镜、智能跑鞋等，具有更便携、更实用的特点。

例如，在运动健康监测方面，智能可穿戴设备的影响不容低估。可穿戴设备可生成用户健康信息流，提供科学步骤、实时运动监测、实时心率监测、健康监测等数据分析，以及运动健康指导，用户基于这些数据反馈和专业建议，可以保持健康的工作和休息，养成科学的运动习惯。

人工智能应用正朝着更智能、更强大的方向发展。比如苹果手机的电影效果模式就是收集很多AI 应用于一体，不仅需要强大的计算能力，还需要CPU、GPU 的配合。以安谋科技为例，在不断提高硬件产品能力的同时，我们也在优化上层软件，充分配合CPU GPU NPU 的工作。值得注意的是，软硬件结合是必然趋势。计算能力提升时，软件跟不上架构和芯片，性能提升难度大。目前安谋科技有很多工程师在开发各种软件，涵盖从开源软件到服务器的软件支持。

(本文来源《IC2022年4月，代理杂志