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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

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【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。

泉州交警提醒:把车停在私设的停车位也属于违停

原标题:泉州交警提醒:把车停在私设的停车位也属于违停

海峡网4月13日讯 假管理员私收停车费,这种行为让不少市民愤怒却又无奈。昨日,早报曝光泉州中心市区私收停车费问题,引发广泛关注,市民持续通过早报举报市区私收停车费乱象。除了私收停车费,一些酒楼、商店门口占用公共资源、车位,也让市民反感。根据市民举报,记者向交警反映市区江滨北路小酒量酒楼门口的非机动车道上存在私划停车位的问题,交警部门经现场调查后责令酒楼立即整改。

泉州交警提醒:把车停在私设的停车位也属于违停

­ 酒楼将非机动车道变成自己的停车位

­ [网友举报] 这些地方也有人私收停车费

­ “崇武古城门口有几个老阿婆收停车费,严重影响崇武的形象。”

­ “石狮玉湖果蔬批发市场内私收停车费,找他们要发票,给的是卫生管理的单据。”

­ “丰田街城市规划院旁原本有空车位,但是老人会的老人会让停车人捐功德箱,现在又把空位围起来了,不让车辆停靠。”

­ “安海星塔、龙山寺一带一次最少10元,附近居民每年光靠停车费就狠赚一大笔。”

­ “市区少林路,柑舍头入口两边道路也要收费,是社区里面的老人收的。”

­ “鲤城大酒店边的原市委统战部办公楼边,有个残疾人在自办停车场收费,一辆车至少20元,晩餐时间有时更高,收30元!”

­ “市区后城街有老人家拿共享单车围车位、占车位。有的位置说是长期包给别人的,交钱都不让停。”

­ 昨日,又有众多网友通过早报举报了诸多私收停车费乱象。不少网友表示,还是不要把车停在老人收取停车费的地方比较好。“从另一个角度说,如果你的车真的遇到什么事,能指望一个老人家起多大作用?我宁愿多走几步路停在规范的停车场,有监控且收费规范。有需求才有市场,不停他们就没有市场了。”网友“土广重重”说。

­ [部门行动]

­ 酒楼私划停车位 交警责令整改

­ 昨日,市民陈先生拨打本社24小时热线96339反映,在市区江滨北路小酒量酒楼门口的非机动车道上,多了“小酒量停车位”的字样,存在私自施划停车位的嫌疑。

­ 昨日上午11点30分,记者来到小酒量酒楼门口,只见酒楼旁的非机动车道上,沿路画着箭头,还写着“小酒量停车位”字样,为停车位指路。沿着箭头来到酒楼附近时,记者看到酒楼旁的人行道上隔一段距离就写着“停车位”三个字,数了一下这些“停车位”有近十个,人行道上设有盲道,一辆车停在“停车位”上,把盲道压在车身下。由于人行道与非机动车道有一个台阶,为了方便车辆上去停车不磕到底盘,台阶下还垫着一根水管。

­ 随后,记者将情况反映给交警部门。交警前来现场调查后,责令酒楼进行整改。据交警介绍,酒楼的行为属于私设交通标线和私设停车位,都是不允许的。交警提醒,市民停车时要到正规的停车场或交警部门划定的停车位,停在私设的停车位也属于违停,交警会进行处罚。

­ 【相关案例】

­ 今年3月,山东泰安公安机关查处了一起私收停车费的典型案例,有8人在泰山景区附近多个路口私设停车场,拦截外地游客车辆,私自收取停车费,扰乱公共场所秩序,8个人被依法处以行政拘留并罚款,追缴违法所得。

­ 今年4月,在太原山西医大一院附近,两名中年男子招揽过往司机停车,并私自收取停车费。有市民因停车纠纷报警,民警调查后发现,两人私自圈地收取每辆车10元的停车费,非法获利2000余元。随后,违法人员被处以行政拘留15天。

­ 另外,吉林长春市公安局此前依法整治了私占公共停车泊位收费的违法行为。专案组经过深入调查取证,查明违法人员李某将两道路交汇处400多平方米的区域私自圈起来,设为停车场违法收费。专案组对李某依法行政拘留10天,并罚款500元。(记者 文/图)

原标题:常遇私收停车费 市民心烦要吐槽●追踪 圈地私划停车位 酒楼被责令整改 交警提醒:把车停在私设的停车位也属于违停

· 2026-10-03 13:03:052分钟阅读阅读 6697
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