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WAIC 直擊|Arm 鄒挺:突破基礎設施、數(shù)據(jù)安全與人才三重挑戰(zhàn),釋放 AI 發(fā)展新潛能

向上 ? 來源:廠商供稿 ? 2025-07-28 11:33 ? 次閱讀
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在 2025 世界人工智能大會 (WAIC) 期間,Arm 舉辦了以“AI 無處不在:從云到邊盡在 Arm” 為主題的技術論壇。該論壇匯聚了 Arm 技術專家及支付寶、聯(lián)想等合作伙伴代表,共同分享人工智能(AI) 行業(yè)的發(fā)展趨勢與前沿洞察。開場環(huán)節(jié),Arm 中國區(qū)業(yè)務全球副總裁鄒挺深入解讀了 AI 技術的演進趨勢,分享了由 Arm 調(diào)研的《AI 就緒指數(shù)調(diào)研報告》,報告中揭示了針對中國市場的核心發(fā)現(xiàn),并系統(tǒng)剖析了 AI 發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)及對應解決方案。

Arm 中國區(qū)業(yè)務全球副總裁鄒挺**發(fā)表主題演講

**AI 技術演進趨勢:從模型優(yōu)化到自主智能 **

AI 行業(yè)的發(fā)展日新月異。綜觀行業(yè)全局,可清晰梳理出三大演進趨勢:其一,模型實現(xiàn)小型化與性能躍升。AI 模型的“智能度”持續(xù)提升,在強化思考與決策能力的同時,實現(xiàn)了規(guī)模精簡與性能突破。以 DeepSeek 等模型為例,其以更精簡的體量,達成了更強大的思考與決策性能。其二,邊緣計算實現(xiàn)爆發(fā)式增長。一兩年前,還有人質(zhì)疑端側(cè) AI 能否實現(xiàn),而今這一疑問已基本消散,因為行業(yè)正親眼見證算力的持續(xù)攀升,以及AI技術在端側(cè)的迅速普及與應用。其三,AI 智能體與物理 AI加速商用落地。隨著智能化水平的提升,AI 從被動響應指令轉(zhuǎn)向自主運行,催生了不少有趣的應用和成功的商業(yè)項目。比如,機器人技術在多個領域嶄露頭角,像救援機器狗、配送機器人等,推動物理 AI 在多領域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化突破。

中國市場加速擁抱 AI:效率提升成核心目標

為了明晰 AI 發(fā)展現(xiàn)狀、為企業(yè)提供策略參考,Arm 發(fā)布了《AI 就緒指數(shù)調(diào)研報告》。該報告調(diào)研了全球八個市場的 655 位企業(yè)領導者,其中超 100 家為中國企業(yè),智能制造、科技、能源三大行業(yè)占比達 50%——這三大領域作為當前中國 AI 應用最活躍、發(fā)展最快的領域,使報告對中國市場具備更強的參考價值。

從調(diào)研數(shù)據(jù)來看,中國企業(yè)的 AI 投入呈現(xiàn)三大特征:

· 策略與預算先行 :全球范圍內(nèi),已有 39% 的企業(yè)制定出清晰且全面的 AI 策略,而中國市場這一比例達到了 43%。尤為突出的是,參與調(diào)研的中國企業(yè)中,100% 的企業(yè)均已制定AI策略,這一成果標志著 AI 在中國企業(yè)戰(zhàn)略布局中,已從“可選項”躍升為“必選項”。從緊迫性來看,62% 的中國受訪者強調(diào)企業(yè)迫切需要擁抱 AI,30% 更是直言“刻不容緩”;在投入方面,95% 的中國企業(yè)計劃在未來三年進一步加大 AI 預算投入,彰顯出企業(yè)布局 AI 的堅定決心與強勁動力。

· 以效率提升為核心目標 :企業(yè) AI 布局聚焦三大方向——提升客戶體驗、開發(fā)新產(chǎn)品與服務、優(yōu)化運營效率,均以效率提升為核心訴求。

· 技術聚焦大模型支撐領域 :企業(yè)部署的 AI 技術中,聊天機器人、自然語言處理、深度學習位列前三。這三項技術均為大語言模型的關鍵支撐,由此折射出國內(nèi)大模型發(fā)展的蓬勃態(tài)勢。

破局三大挑戰(zhàn):Arm 的生態(tài)解法

AI 產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的同時,也面臨著基礎設施、數(shù)據(jù)安全與人才儲備三大核心挑戰(zhàn)。Arm 依托自身技術和生態(tài)優(yōu)勢,針對性提出解決方案,助力行業(yè)突破瓶頸。

· 高能效計算平臺破解基礎設施瓶頸: 基礎設施就緒度的核心瓶頸是能耗與算力的失衡——AI 算力需求激增推高能耗,數(shù)據(jù)中心能耗已從兆瓦級躍升至吉瓦級。對此,Arm 以“高性能 + 高能效”的技術 DNA 構(gòu)建從云端到邊緣端的全場景計算平臺,從根源突破能效限制。在云端,Arm 深耕十余年,已獲亞馬遜云科技 (AWS)、微軟、Google、阿里云等全球頭部云廠商采用,為其帶來超 40% 的能效提升。在端側(cè)與邊緣領域,Arm 技術更實現(xiàn)了廣泛覆蓋——全球 99% 的手機、近100% 的車廠在其最新車型中采用了 Arm 技術,2025 年 PC 和平板市場 Arm 架構(gòu)出貨占比預計超 40%——為廣泛的端側(cè)和邊緣側(cè)設備帶來更高性能和更低功耗。

· 硬件級技術筑牢數(shù)據(jù)安全防線: 數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)集中于質(zhì)量、獲取與安全,其中,數(shù)據(jù)安全尤為關鍵,全球 48% 的企業(yè)擔憂數(shù)據(jù)隱私泄露。Arm 通過 Armv9 架構(gòu)的內(nèi)存標記擴展 (MTE)、機密計算架構(gòu) (CCA) 等硬件技術,疊加與生態(tài)伙伴攜手構(gòu)建的 PSA 標準化安全框架,從芯片底層構(gòu)建防護體系,保障數(shù)據(jù)存儲與傳輸安全,為 AI 系統(tǒng)筑起堅實的“技術屏障”。

· 技術與生態(tài)緩解人才短缺: AI 人才短缺制約著全球 AI 的發(fā)展,49% 的受訪者視其為主要障礙。Arm 通過構(gòu)建廣泛的開發(fā)者生態(tài)與工具鏈,從根本上降低技術門檻,緩解人才壓力:其全球開發(fā)者社區(qū)涵蓋2,200 萬軟件開發(fā)者,基于 Arm 架構(gòu)的芯片累計出貨超 3,100 億顆,形成深厚的生態(tài)基底。此外,Arm 推出在線的開發(fā)者中心,提供豐富的教程與培訓,并于去年發(fā)布 KleidiAI 軟件庫,使開發(fā)者無需額外操作即可調(diào)用出色 CPU 性能;目前 KleidiAI 已集成至 ONNX Runtime 、MediaPipe 等主流框架,累計安裝超 80 億次,覆蓋數(shù)據(jù)中心、汽車、智能終端及物聯(lián)網(wǎng)等多個領域。

大模型加速演進: **Arm **驅(qū)動本土頭部模型性能躍遷

在如火如荼的大語言模型領域,Arm 與本土領先的大語言模型廠商深度協(xié)作,借助 Armv9 架構(gòu)特性和 KleidiAI 優(yōu)化提升大模型 AI 性能,為開發(fā)者與用戶帶來更卓越的體驗。

?

*Arm **KleidiAI 助力領先大語言模型提升 AI *性能

· 通義千問大模型: Arm 與阿里巴巴淘天集團輕量級深度學習框架 MNN 緊密合作,通過 KleidiAI 與 MNN 的集成,使通義千問多模態(tài)大模型 Qwen2-VL-2B-Instruct 成功運行在搭載 Arm CPU 的移動設備上,讓模型的運行和響應速度都實現(xiàn)了大幅的提升。?今年四月,新一代通義千問模型 Qwen3 上線,Arm在上線首日即實現(xiàn)了對 Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B 及 Qwen3-4B 三款模型的適配,為用戶提供了強大的端側(cè) AI 推理能力。其中,Qwen3-1.7B 模型預填充階段實現(xiàn)了每秒 177 個詞元 (Token),解碼階段為每秒 37.1 個 Token,性能位居行業(yè)前列。?

· 混元大模型: Arm 與騰訊合作,成功將 Arm KleidiAI 技術融入騰訊混元自研的 Angel 機器學習框架,旨在提高移動端 AI 服務的推理性能和效率,為用戶提供卓越的端側(cè) AI 體驗。此次集成為跨操作系統(tǒng)的不同基于 Arm 的設備帶來了顯著的性能提升。具體來說,混元大模型的預填充部分加速了 100%,而解碼器的速度提高了 10%。這些性能改善有助于實現(xiàn)更快、更高效的 AI 操作。

· 文心大模型: 近期百度文心大模型 4.5 系列開源引發(fā)了廣泛的關注,Arm 在開源首日即完成了文心系列模型的端側(cè)部署,依托 Armv9 架構(gòu)的 AI 功能以及 kleidiAI 的集成,使模型性能直接提升了近 65%。?

**未來展望:攜手生態(tài)伙伴共塑 AI 未來 **

AI 是我們這個時代最重大的技術革新,而 Arm 計算平臺處于這場革新的核心,通過卓越的計算平臺、軟件和生態(tài),從云到端,Arm 正加速推動 AI 無處不在。在中國這個充滿創(chuàng)新活力的市場,Arm 會持續(xù)與中國合作伙伴緊密攜手,解決基礎設施、數(shù)據(jù)安全和人才方面等的挑戰(zhàn),推動 AI 的繁榮發(fā)展,共同塑造 AI 的未來。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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