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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。

泉州滴滴司机狂飙冲红灯 为出血孕妇赢得抢救时间

海峡网5月22日讯(泉州网记者 陈小芬 通讯员 王夏雨)一边大喊“赶快让开”,一边驾车连闯多个红灯,这是前天晚上发生在市区的一幕。

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5月20日傍晚7点40分左右,泉州的滴滴司机戴辉煌接到一单叫车服务,乘客是一位怀孕三个多月的孕妇苏女士和她的爱人钟先生,苏女士因孕期出血急需转院接受进一步治疗。为了给苏女士赢得抢救时间,戴师傅拨打110后打开双闪灯,一路狂奔连闯七八个红灯,只用了约20分钟就抵达医院。

接到网约车订单 竟是孕妇需急救送医

苏女士此前因孕期出血被送到泉州市中医联合医院就医。经紧急处理,医护人员建议患者尽快转院接受进一步治疗和检查。苏女士的爱人钟先生经常用滴滴叫车,他觉得叫车比较快,就把订单发了出去,很快有司机接了单。

“我以为是个和往常一样的普通单,哪想到情况如此危急,乘客还让我去急诊室帮他把人一起扶上车。”戴师傅回忆,当天晚上他接到一笔网约车订单,出发地是泉州市中医联合医院,目的地是泉州市第一医院(城东分院)。到了急诊室,听钟先生介绍他才知道,乘客苏女士是位孕妇,因为孕期出血需紧急转院。

报警沟通路况 遇阻喊话闯红灯

“当时心里就一个想法,救人要紧。”戴师傅说,他在帮助钟先生将苏女士安顿在后排座位后,赶紧启动车子打开双闪,按照最快的路线开往泉州市第一医院(城东分院)。一路上,钟先生通过120和医院提前联系,戴师傅则向110进行报备,并多次沟通路况。

戴师傅告诉记者,为了赶时间,遇到前方有车时他就摇下车窗大喊:“赶快让开,救人去医院,车上有孕妇!”让戴师傅和钟先生很感动的是,其他车辆的司机都很配合。“闯了七八个红灯吧,还逆行了一小段。”戴师傅说,原本半个多小时的路程,他用了20分钟左右就到了。

当车到医院急诊室门口,医护人员迅速将孕妇苏女士接入急诊室。

婉拒乘客谢意 获得公司嘉奖

“真的很感谢戴师傅,他能感同身受急乘客之所急,让我们感觉特别暖心。”钟先生称,目前他的爱人在医院得到了救治,还需要住院观察一段时间。为了表示感谢,钟先生下车前在戴师傅的车后座放了几百块钱,但戴师傅将钱塞回去后转身离开。

“这是我应该做的,相信很多人遇到也会这么做的。”戴师傅说,一路上他心里就只有“救人”的念头。高度紧张加上一路嘶喊,他回到车上休息了十几分钟才缓过劲来。随后,他还到交警部门进一步说明此次情况。

从滴滴出行福建区域公关经理王先生那记者获悉,戴辉煌开滴滴车已经2年多了,平时工作很认真,对于此次紧急送孕妇就医的行为,滴滴出行将授予其“滴滴公益榜样”称号并给予2000元现金奖励,鼓励其正能量行为。

  • 类型:成长学习
  • 系统:Android 14.0
  • 大小:kkg.hmMB
  • 时间:2026-10-01 03:03:38
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