酷芯ARS45：12nm制程+10TOPS/w能效比解锁AI眼镜新可能

电子发烧友网报道（文/李弯弯）在当今科技飞速发展的时代，边缘AI正逐渐成为推动各行业智能化转型的关键力量。随着5G技术的广泛普及和AIoT设备的爆发式增长，传统“云中心”的计算模式面临诸多瓶颈。海量数据实时传输带来的延迟、带宽压力以及隐私风险等问题日益凸显，同时终端设备智能化升级的刚性需求愈发迫切。

在此背景下，“云-边-端”协同计算架构应运而生，而边缘/终端AI芯片作为“端侧智能”的核心载体，其重要性不言而喻。它既能承接云端无法处理的实时计算需求，又能通过本地化处理降低数据传输成本，同时满足隐私合规要求。然而，边缘AI的发展并非一帆风顺，算力、功耗、场景适配等多重挑战，成为其前行道路上的“绊脚石”。

头部客户采用酷芯ARS45芯片开发AI眼镜产品

面对边缘AI发展过程中的重重挑战，酷芯凭借独特的技术创新和精准的市场策略，走出了一条差异化的发展道路。酷芯联合创始人兼CTO沈泊在接受电子发烧友网采访的时候表示，酷芯从芯片架构、AI加速器（NPU）、图像处理（ISP）到无线基带等核心IP都自主研发，拥有对底层技术的掌控力，能够进行深度定制和优化。通过整合多种专用处理器，实现计算任务的灵活调度和高效执行，从而在满足高性能需求的同时，严格控制功耗。

酷芯在芯片架构、AI加速引擎、工艺制程适配等关键环节形成了深厚的技术壁垒。在芯片架构方面，酷芯采用异构计算架构，将CPU、NPU、DSP、RISC - V MCU等核心模块高度集成，优化内部资源分配。以ARS45芯片为例，它集成了4核64位CPU、RISC - V MCU、等效6TOPS的NPU以及专用机器视觉处理器，能够支持4K@30fps的高质量视频输出，且功耗相比上一代减少50%。

在AI加速引擎上，酷芯自主研发了四代NPU，支持INT8/INT16及混合精度计算，并兼容主流深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。第四代NPU针对Transformer、Deepseek和语音及视觉大模型进行架构和工具链优化，运行大模型的速度比上一代提升超过100%，功耗降低50%以上。

工艺制程适配也是酷芯的一大优势。酷芯与全球领先的晶圆代工厂保持紧密合作，在设计阶段就充分考虑工艺制程特点进行深度适配和优化。通过动态开关电源域、动态开关时钟域、动态调频/调压，实现更优异的性能、功耗和面积（PPA）。针对AI眼镜等电池供电产品，酷芯的12nm芯片ARS45功耗进行了深度优化，1080P@30fps录像功耗可低至200mW以内（包含内置DDR颗粒），达到行业领先水平。

酷芯芯片分为AI SoC（AR9xxxx系列）和无线图传芯片两条产品线。AI SoC主要面向需要处理图像和视频数据的智能设备，作为边缘智能的“大脑”，提供端侧强大的视觉感知、计算与决策能力。它支持可见光，即使在微光、逆光等复杂光照条件下，也能捕捉清晰细节，其澎湃算力能够高效运行复杂的视觉AI任务，如目标跟踪、语义分割等，为智能设备注入视觉智能和实时分析决策力。目前酷芯的AI SoC在AR/AI眼镜、无人机航拍、机器人等行业得到了广泛的使用，得到了行业龙头的认可。

与国内外其他边缘/终端AI芯片企业相比，酷芯产品具有独特优势。沈泊介绍，酷芯自研NPU在12nm工艺下可达10TOPS/w（INT8精度）；拥有可见光捕捉及处理一体解决方案，最高支持4K 60fps可见光，解决了多相机系统的参数标定的难点；低功耗成像解决方案表现出色，基于最新一代AI SoCARS45芯片，1080P@30fps可见光功耗可低至200mW。

国内某行业头部客户计划开发AI眼镜类产品，在评估高通AR1以及多款国内AI SoC芯片后，选择了酷芯的ARS45芯片。沈泊指出，客户选择酷芯ARS45芯片平台主要基于以下几点理由：一是酷芯的AI SoC具有出色的ISP成像效果；二是ARS45是唯一在芯片内真正实现1200万HDR照片融合的芯片，其他芯片平台均需将照片传到手机上进行HDR合成；三是ARS45在待机、摄像、拍照等多种模式下的低功耗性能，可有效提升整机续航。

酷芯深知，精准把握行业痛点是产品成功的关键。为此，酷芯通过在产品定义阶段与客户进行深入沟通、积极参与行业调研等多种方式，不断挖掘行业的实际需求。例如，酷芯前期与厂商充分沟通，支持主流的传感器，并进行图像处理算法升级，用ASIC做了加速，保证ISP处理能力更强、功耗更省。

边缘AI芯片的价值需要在“芯片-算法-设备-场景”的闭环中才能真正释放，为此，酷芯着力构建 “酷芯 Inside” 生态品牌。沈泊介绍，该生态品牌集结了产业链上下游的优质参与者，不仅为开发者提供强大的硬件平台、灵活易用的工具链与全方位的支持，还通过一站式解决方案协同，形成了一个良性循环的 AI 生态服务体系，让芯片、算法、设备、场景能够高效协同，共同为客户创造价值。

边缘AI芯片市场正处于向成长期过渡阶段

沈泊认为，当前边缘/终端AI芯片市场正处于导入期向成长期的过渡阶段，技术路径和商业模式仍在持续探索中。虽然已有大量产品和应用落地，但尚未形成完全统一的标准，产业链上下游的协同仍有提升空间。不过，市场规模正在迅速扩张。但沈泊也提醒，在AI热潮下，存在“伪需求”现象，一些并非真正需要AI赋能的场景被强行“AI化”，例如推出一些听起来酷炫但实际用户价值不高、无法大规模复制的AI产品。

从企业视角看，边缘/终端AI芯片大规模商用面临诸多核心阻碍。沈泊介绍，芯片设计与应用场景存在“错位需求”，边缘/终端场景高度碎片化，不同场景对算力、功耗、成本、接口、可靠性等要求差异巨大，芯片厂商难以提供一款通用芯片满足所有需求，而过度定制化又会增加成本和开发周期。在消费电子等领域，客户对成本非常敏感，同时追求高性能，如何在有限成本预算下提供满足性能要求的芯片，是持续的挑战。此外，行业缺乏统一的软硬件接口标准和AI模型部署标准，不同厂商产品难以互联互通，增加了系统集成难度。

因此，还需行业共同探讨和提出解决方案。如建立行业标准和开放生态，例如统一开发接口和算法框架，降低开发门槛；加强产学研深度融合加速前沿科技向产业应用的转化，以及提升AI模型在边缘端的适应性。而酷芯也将继续加强与垂直行业头部客户的深度合作，更早期地介入产品定义，提供更具针对性的芯片和整体解决方案，实现从芯片供应商到解决方案伙伴的转型。并且持续优化AI加速引擎，并投入更多资源构建易用、高效的开发工具链和软件SDK，降低客户的开发难度和周期。

对于边缘AI芯片未来几年的发展趋势，沈泊认为，AI算力持续提升功耗进一步下降、对多模态模型的支持更加全面。酷芯针对这些趋势制定了相应战略，计划进一步提升芯片性能，同时优化功耗；改进ISP，考虑将AI算法固化到ISP中，以提高图像处理的效率和质量；探索新的计算方案，实现更高效的数据处理和能源利用；持续优化工具链和算法，支持最新的AI框架和模型，确保芯片能够适应未来技术的发展。

总结

边缘AI作为推动各行业智能化转型的重要力量，虽面临算力、功耗、场景适配等诸多挑战，但市场潜力巨大，发展前景广阔。在当前市场环境下，企业需凭借独特的技术创新和精准的市场策略，在核心技术、产品优势和客户应用等方面形成竞争力。同时，行业需正视存在的问题，如“伪需求”、技术挑战和标准缺失等。未来，随着AI算力提升、功耗降低以及对多模态模型支持更加全面等趋势的发展，边缘AI有望实现更大规模的商用，为各行业的智能化升级注入强大动力，创造更加智能、便捷的未来生活。