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从端侧智能到智能体 PC ，Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

过去三十年，Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑，再到物联网设备，低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后，Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司，进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上，Arm释放出一个清晰信号：AI正在重新定义计算，而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年，计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长，以及AI 智能体开始进入实际应用，行业正在面临新的挑战：如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下，实现智能能力的大规模部署。

Arm认为，当下，AI 正在重塑各行各业，尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展，还是 AI 应用需求的不断增长，都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起，这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的，同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU，随着异构计算的发展，CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时，Arm即指出，CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力，为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块，补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2（第二代可伸缩矩阵扩展）技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升，包括：

* AI性能提升最高5倍；

* 语音工作负载延迟降低4.7倍；

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中，SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速，解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时，Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者，目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架，开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发，就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计，到2030年，SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力，覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场，Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里，PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为，未来PC市场将同时存在两类产品：

一类是“传统计算市场”，持续向轻薄化、高续航演进，同时拥有 AI 助手功能；

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来，未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力，能够同时处理多个智能体任务，运行大型模型，并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计，使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心，并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同，借助统一内存（Unified Memory）让CPU和GPU共享全部DRAM资源，实现算力与带宽的动态调配，从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间，Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发，原生应用数量显著增长，企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看，Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统，包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux，这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期，在Microsoft Build 开发者大会上，Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目，旨在引导开发者获取相关学习资源，并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持，将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言，AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS（Compute Subsystem）产品——CSS for PC，第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是，近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品，该平台集成了20个Arm核心，被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说，AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台，而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC，从云计算到边缘推理，Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态，打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代，那么未来几年，Arm真正要争夺的，将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起，这场由AI驱动的架构变革，或许才刚刚开始。

6月20日至9月19日江滨南路陈埭段封道改造 车辆需要绕行

原标题： 6月20日至9月19日江滨南路陈埭段封道改造 车辆需要绕行

江滨南路陈埭段封道改造

交警部门设置警示牌，引导车辆改道。

路面坑坑洼洼，开车经过必须放慢车速越过一个又一个坑，一些车速度快来不及躲闪很容易出车祸，这是多年前记者走访江滨南路陈埭段的体验。由于路段属于软基路面，道路坑洼不平的现象成了尴尬的问题，2015年7月，江滨南路晋江段开始分期拓宽改造，目前，前两个路段已先后完成拓改，而陈埭段何时拓改则成为市民关注的问题。近日，记者从市市政部门获悉，6月20日至9月19日，江滨南路鞋都路至晋江大桥段进行全面拓改，仅留石狮往泉州方向2车道可通行。□记者 张晓明 文/图

现场封道施工 车辆需要绕行

昨日9时30分，记者来到江滨南路，从世贸中心往晋江大桥方向，路旁有多块交通提示牌，提示车主前方为施工路段，已经封闭直行车道。记者看到，此时江滨南路上车流量仍不小，不少为过境大货车。路口处多名交警人员在疏导交通，只要看到大货车驶来，都会提前让其改道通行。

“江滨南路晋江陈埭段正在进行道路拓宽改造，已经进行交通管制。”据交警现场介绍，管制时间为2018年6月20日00：00至9月19日23：59，管制期间江滨南路南侧鞋都路至晋江大桥段路面实施封闭，禁止所有车辆进出；江滨南路北侧鞋都路至晋江大桥段石狮往泉州方向实行单向通行（三车道封闭一车道）。

记者发现，不少车主在不知情的情况下，开车到路口处，发现无法通行才知道封道了。

交警提醒，池店、南安方向来车欲通过江滨南路往石狮方向的，可从中央景观道、鞋都路→鞋都路苹果灯控（调头）→六源路绕行。

路面拓宽10米 进行“白改黑”

记者从晋江市市政园林局了解到，江滨南路晋江段全长约6.6公里（顺济桥旱闸至晋江大桥互通右转匝道），为双向6车道的水泥路面。该路段分为两期进行拓宽改造，一期为顺济桥旱闸至陈泉路，全长4.5公里；二期为陈泉路至晋江大桥互通右转匝道，全长2.1公里。

“一期于2015年7月先行改造。”晋江市市政园林局相关工作人员介绍，一期路段原宽41米至43米不等，非机动车道和人行道等均不完善。2016年9月拓改后保持其双向6车道和3.5米宽的中央分隔带不变，将道路整体向两侧拓宽至50米，并铺设沥青进行“白改黑”，设计行车时速60公里。

由于江滨南路二期处于软基地段，需等软基沉降稳定后才能启动拓改。在滨江商务区段完成拓改后，最后一段（陈埭段）也开始进行拓改，拓改内容与一期一样，同样将拓宽10米，并进行“白改黑”。

“变身”前后大不同 道路景观有提升

“以前路面有破损，开车经过时会颠簸起伏，速度都提不上来。现在改造好了，路面宽阔又平坦，从晋江到泉州市区的开车时间可以节省不少呢！”提到道路一期改造后的“体验”，市民林小姐感受颇深。记者走访也发现，江滨南路滨江商务区段拓改后，与周边高楼形成了新的风景线。

晋江市政园林局工作人员告诉记者，未改造前该路段为水泥路面，是十几年前建的，尤其是软基路面经常破损严重。不仅车辆通行不方便，也存在安全隐患，因此通车率较低。此次改造将所有的道路路面沥青化，行车速度和舒适度都提升了。

此外，除了道路改造外，江滨南路整体的绿化景观提升也是一大亮点，让市民出行变成“享受”。