边缘AI行业趋势 - AI技术正加速从云端向边缘侧渗透，推动人工智能在本地设备上进行智能处理，应用范围涵盖智能音箱、工业机器人、可穿戴设备和智能家居等领域 [1] - 在端侧模型小型化趋势下，边缘AI应用及相关芯片市场快速发展，分析机构预测到2030年基于边缘AI的系统级芯片市场营收规模将达到800亿至1000亿美元 [2][6] - 边缘AI发展的五个关键特性为低延迟、隐私安全、高能效、低成本、系统韧性，这些特性支撑了其在人机界面和数据敏感场景的应用 [3] - 边缘AI的演进路径是从当前的始终在线感知、低功耗机器学习和设备协同，向未来的情境感知环境智能、本地推理决策能力以及完全自主化的预测性边缘AI发展 [3] Arm公司技术进展 - Arm公司推出了全球首个基于Armv9架构的边缘AI计算平台，该平台以Cortex-A320 CPU和Ethos-U85 NPU为核心，专为物联网应用优化，支持运行超10亿参数的端侧AI模型 [2][5] - 相较于前代产品Cortex-A35，新的Cortex-A320 CPU的机器学习性能提升了10倍，标量性能提升了30% [5] - 该边缘AI计算平台被纳入Arm Flexible Access授权订阅方案，合作伙伴可在前期以低成本或免费方式获取相关资源，授权许可费仅在设计进入制造阶段时根据最终采用的IP计算 [2][5] - 过去5年间，通过Arm Flexible Access方案实现的成功流片约达400次，活跃成员超过300家，其中中国合作伙伴超过70家 [6] 边缘AI应用场景 - 短期边缘AI发展趋势包括更轻量高效的语言模型持续优化、为特定场景设计的专用模型涌现以及多模态系统成为下一重要阶段 [7] - 工业自动化领域有望持续引领边缘AI应用落地，具体应用包括自动化控制、预测性维护和基于计算机视觉的质检技术 [7] - 智能家居与可穿戴设备场景展现出强劲发展势头，智慧城市领域也将快速成长，其优势在于本地化且注重隐私保护的人工智能处理技术能优化能源利用和交通管理 [7][8] - 具备场景感知能力的人工智能设备，如智能摄像头和机器人，将迎来快速增长 [8]