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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。

男子倒车撞倒幼童致死 监控视频记录下痛心一幕

原标题：男子倒车撞倒幼童致死 监控视频记录下痛心一幕

昨日，一段小车倒车时撞倒一名小女孩的监控视频，在微信朋友圈广泛传播。13日晚7时40分许，南安市美林街道美林社区家装商城门口，发生令人痛心的一幕，一名男子在倒车时，因疏忽大意将一名一岁多的小女孩撞倒致死。

监控视频记录下痛心一幕，一男子倒车时撞倒幼童致死——

驾车出行 请注意视觉盲区

事发南安美林，交警已介入调查

监控拍下汽车撞倒小女孩的瞬间（视频截图）

昨日，一段小车倒车时撞倒一名小女孩的监控视频，在微信朋友圈广泛传播。13日晚7时40分许，南安市美林街道美林社区家装商城门口，发生令人痛心的一幕，一名男子在倒车时，因疏忽大意将一名一岁多的小女孩撞倒致死。 □记者 苏勇

事发： 司机倒车撞倒年幼孩子

从视频中可以看出，当时天色已黑，一辆停在路边的小车启动倒车。这时，马路对面走来一名小孩子，黑色车子左侧车身将小孩撞倒。司机似乎不知情，当时并未停车。小孩倒地后，车子径直开走。事发时，一名群众骑电动车经过停下，发现小孩子被撞倒，立即大声叫喊。随后，小孩的家长从路旁冲出，可惜为时已晚。

视频上显示，事情发生在12月13日晚7时40分许。据了解，事故发生在南安市美林街道美林社区家装商城门口，视频中的小孩是一名年仅1岁多的小女孩。

据附近一商铺老板介绍，小女孩是一黄姓金纸店老板的女儿。当晚，小车倒车时没有注意到后边走来的小女孩，将其撞倒，导致小孩头部受伤，送医抢救无效后死亡。

一名知情人士透露，肇事司机是一名男性，美林人，三四十岁，其当晚带着小孩来办事。启动车子倒车时，撞倒了小女孩。起初司机并不知道，直到有人追上去，他才停下来。不过，该说法并未得到证实。

目前，南安交警已介入处理，具体原因还在进一步调查中。

提醒：

应注意规避视觉盲区

其实，因倒车引发的流血事件已不止一次发生，而发生的原因，大同小异：车辆盲区、车主操作不熟练、家长没看好孩子……这些看起来很“简单”的因素，往往就是悲剧发生的根源。其中，最需注意的因素就是车辆盲区！不管是倒车影像、倒车雷达，都没有办法百分之百避免倒车误撞事故。

记者了解到，几乎所有的车辆都有存在盲区，在倒车引发的事故当中，大多数是因为车辆的盲区导致；撞到、碾压小孩的事故中，几乎全都是因为盲区的存在所引起的。小孩由于身高较矮，很容易被车辆遮挡住。相比成年人，从驾驶舱内看，小孩的“盲区”也更广，这也是经常发生小孩在倒车时被碾压的主要原因之一。

驾车或倒车要如何规避儿童盲区？首先，司机应养成良好的观察习惯，上车前绕车一圈观察周边，避免年幼小孩躲在车旁发生意外；其次，车子开动前，司机应多探头出窗观察，这样能最大限度地减小盲区的存在；此外，倒车雷达有盲区，由于雷达的发射范围是呈圆锥状的，因此倒车雷达主要的盲区范围就是雷达超声波探头发出的声波与声波之间没被“照射”到的范围，不要一味依赖辅助电子设备。

此外，尤其要提醒，家长请看管好自己的小孩，尤其是有汽车停住的区域，不要让小孩蹲在汽车附近玩耍！