四大“门派”围攻边缘及端侧AI SoC市场“光明顶”

作者：北京华兴万邦管理咨询有限公司 商瑞 马华

春节过后，全球半导体行业展会密集启幕。华兴万邦先后实地走访德国2026嵌入式世界展（EW26）、巴塞罗那世界移动通信大会（MWC）、2026玄铁RISC-V生态大会、第十四届电子信息博览会（CITE 2026）、香港春季电子展和2026亚洲蓝牙大会等一系列行业大展，深度观察、分析和总结产业链前沿趋势和创新动态。从各大展台新品、技术方案与企业战略布局中不难看出：边缘与端侧AI已成为电子信息行业的核心增量赛道，而采用新架构的边缘及端侧AI SoC正在加速走向各种应用。

在全球半导体联盟于上海举办的2025 GSA International Summit上，市场研究公司IBS指出：边缘AI的市场规模将超过云端AI市场

边缘及端侧AI的兴起，得益于AI行业的焦点从模型训练（特别是大模型训练）转向训练与推理应用并行。与以强算力为基础的训练不同，推理更关注场景和应用，因此其核心计算架构与训练所需的图形处理器（GPU）或/和神经网络处理器（NPU）超大规模并行计算不同，边缘或者端侧AI的推理计算的重心是对诸如图像、视频、声音、话音、温度和振动等等传感器数据的快速分析，并进一步推导出人脸识别、产品质量、设备状态、障碍物识别、安防应用、动物识别、噪声去除和手势识别等数据，以及无处不在的场景中的内在关键信息，重在实时性以及不上传数据带来的隐私保护。

边缘或者端侧数据处理早已存在，主要是以各种设备中的主控系统级芯片（SoC），或者集成了各种射频单元和通信协议的无线SoC（如Silicon Labs的第一代和第二代无线开发平台芯片），以及各种CPU和应用处理器等方式，来同时完成控制和计算（以及连接和安全）功能。今天，发生在边缘或者端侧的智能化加速了主控芯片从传统SoC或处理器转向AI SoC，各大芯片厂商不再局限于传统的产品迭代模式，而是基于边缘智能市场对AI算力的需求以及自身技术底盘，通过在芯片架构中扩展存储资源、集成AI加速器，实现芯片AI能力的升级。

信息安全将是边缘和端侧AI发展的保障，因而在未来有着巨大的机会，图为央企中国电子旗下香港上市公司中电华大科技（00085.HK）全资子公司华大电子，在CITE2026上展示的各种信息安全芯片产品

由于边缘或者端侧AI的应用极为丰富，带来了远比资本支出和运营成本都极高的寡头垄断大模型训练更多、更容易去抓住的机会，于是不同派系厂商跳出传统品类竞争思维，在固守原本的市场圈层的基础之上，纷纷跨界布局边缘和端侧智算产品。当然，在老牌通用芯片厂商的智能化转型的同时，也出现了一批专为端侧和边缘AI而生的新锐芯片设计企业，逐步印证了边缘和端侧AI已经从可选的升级，变成有技术优势和生态基础的半导体企业生存与增长的新核心方向。

端侧和边缘AI芯片的竞争格局，取决于芯片设计企业的技术积累和生态优势。据北京华兴万邦管理咨询有限公司观察，当下市场正形成四大特色鲜明、同台竞技的芯片企业阵营——物联网阵营，MCU/MPU阵营，CPU、主控SoC及应用处理器阵营，新兴专用AI SoC阵营。四大阵营从不同的技术方向、市场基础和生态优势出发，在看似边界相互交织重叠、应用场景彼此渗透的情况下，依托场景需求和自身技术积淀，逐渐形成差异化赛道优势，共同全速向端侧和边缘AI市场发起进攻。

一、物联网阵营：在低功耗基础上的通算智安结合，构建万物智联AI底座

从行业发展路径和趋势上，传统物联网芯片早已告别单纯无线传输功能比拼，整体朝着集成无线连接、嵌入式控制、硬件安全和本地轻量化AI的方向演进。整个阵营凭借与生俱来的低功耗、高安全、广部署和多元连接优势，发挥自己在网络边缘作为传感器和智能终端入口优势，以单芯片一体化方案将边缘AI设备打造成为具备整体成本、控制与推理互动、适配电池供电、能够长期待机、支持多协议互联的智能互联（AIoT）系统，不断抢占智能家居、医疗电子、智慧城市和工业无线节点等基础边缘市场。

芯科科技不仅以全面的无线连接协议和领先的信息安全能力引领无线SoC领域发展，而且也是从物联网到边缘智能转型的创新先锋

以芯科科技（Silicon Labs）为例，该公司一直引领物联网芯片的发展，从一开始通过自研和并购打造了业内最丰富的无线网络连接协议芯片和低功耗MCU系列产品，到把这两者结合开发出动态多协议无线SoC芯片，并与业内最早通过PSA等级3认证的安全功能集成到一颗芯片，再到在其第二代无线开发平台芯片中加入人工智能/机器学习（AI/ML）加速器成为业内最早的一批无线AI SoC产品。近期，芯科科技推出的第三代无线开发平台率先集成了通过PSA等级4认证的安全功能及并发多协议通信，走出先进无线连接+硬件安全+边缘AI+MCU高集成度一体化无线AI SoC的发展路径。

为了实现高集成度，该阵营开始普遍采用先进成熟工艺来打造新一代无线AI SoC平台，并采用了多核异构架构设计。以芯科科技的第三代无线开发平台芯片为例，该系列产品采用了嵌入式芯片领域先进的22nm工艺，通过独立内核分工实现性能最优调度：专用射频内核负责蓝牙、Thread、Zigbee、Wi-Fi等全协议无线组网通信，硬件安全子系统搭载Secure Vault可信加密引擎，达成全球领先PSA等级4最高安全认证，可抵御激光物理篡改、侧信道攻击等高级风险；独立Cortex-M55应用内核搭配专用MVP矩阵矢量AI加速器，独立承载本地机器学习推理任务，互不抢占算力资源。

多核分离架构既保障超低待机功耗，适配长效运行的轻量化场景，又无需外挂额外AI芯片和安全芯片，大幅降低整机BOM成本。同时全面深度兼容Matter这一跨协议、跨生态互联协议，可快速完成多生态设备互联互通改造。因此，凭借诸如芯科科技在物联网接入及边缘计算领域的长期优势，加上其第二代和第三代无线AI SoC产品针对边缘AI的需求增加的加速器和存储资源，物联网阵营希望通过海量连接和轻量化AI等核心能力，在网络边缘入口处构筑AI基本盘。

二、MCU/MPU阵营：加入并行矢量处理单元，重塑端侧实时智能处理

传统通用MCU/MPU也是广泛应用于各种场景的控制与计算器件；从行业整体趋势来看，依靠主流处理器加上混合信号、通用输入输出（GPIO）和片上存储组合来避免同质化竞争日趋困难，越来越多的MCU供应商使单纯完成控制处理和嵌入式计算芯片的毛利空间逐渐被压缩。

华大电子CIU32F032系列安全MCU的产品框图，该系列产品单芯片集成了安全芯片+MCU，以极致性价比为小家电、显示设备、照明设备、BMS电池管理、工业控制、仪器仪表等多个行业提供更具竞争力的“芯”选择

因此，整个MCU和MPU阵营正在加速分化转型：一部分厂家转向因认证和技术更难的汽车、工业和医疗等高可靠市场；一些厂家开始新的功能集成，如前面提到的中电华大科技的全资子公司华大电子的把安全功能与MCU集成在一起形成的安全MCU，已经累计实现销售超过两亿颗。但是也有越来越多的MCU和MPU厂家开始在现有串行MCU计算传统架构基础上，添加并行实时处理等专用AI加速器，开始进入边缘AI领域。

XMOS半导体是业内最早研发MCU + AI并实现商用化的芯片设计企业之一，该公司打造了独创的xCORE.ai并行高确定性处理器架构，率先实现MCU控制、DSP处理、可编程I/O调度、边缘AI推理四大功能单芯片高度集成，具备软件定义硬件、实时可重构、超低时延并行运算等独家特性。作为区别于传统通用MCU串行计算逻辑的软件定义AI SoC，xCORE天生适配复杂时序敏感型交互场景。该器件可以实现AI技术支持的语音交互、图像识别和人机感知等高实时边缘AI功能。

XMOS的xCORE.ai芯片架构开创了从控制器走向边缘AI的行业先河，在音频、话音和图像识别等领域得到了广泛的应用

基于该架构，XMOS近期发布了全新VocalFusion XVF3620 AI语音处理器，可以在极为嘈杂的环境中用AI技术降噪，从而支持端侧离线语言模型、全域边缘语音智能和云端大语言模型等应用。XVF3620具有轻量化AI硬件算力，内置多通道波束成形、动态降噪、回声消除、远场拾音全套自研音频算法，可完全脱离云端网络完成离线关键词唤醒、自然语义识别、多轮本地AI对话交互，全程保障数据本地闭环、隐私不泄露，芯片兼顾极致低功耗与多任务并行实时响应，是面向话音类边缘AI应用和支持大语言模型的标杆产品。

三、CPU、主控SoC及应用处理器阵营：打造通用算力+AI矩阵计算，RISC-V生态破局

对于诸如工业控制、智能家居等传统需要更高算力的端侧和嵌入式应用，以及新型智能家电和机器人等新兴设备，通用算力+AI计算是确定的行业演进方向，神经网络处理器（NPU）是多数芯片设计企业在添加AI算力的时候首先做出的架构性选择，可以为这些高性能端侧AI芯片带来几个到几十个TOPS的AI算力，再配以（基于开源模型）开发的商用模型，可以快速覆盖从入门级智能硬件到能够处理高清视觉与多模态功能的智能设备，以高性价比、规模化量产优势全面进入消费类和工业级边缘与端侧AI市场。

玄铁C920：开源RISC-V架构64位高性能处理器，适配端侧AI场景

在该阵营的智能化过程中，正在出现两个明显的趋势：一是尽管许多CPU、SoC和应用处理器芯片设计企业鉴于自己的生态和市场基础，在CPU的选择上采用了Arm等拥有强大通用软件生态与海量量产基础的架构，但是这些厂家也在积极拥抱开源的、可定制的RISC-V架构；二是为了实现图形化界面、用户体验更好的显示和额外的并行计算能力，也有很多芯片设计公司选择GPU来做图形渲染和加速，行业中可以看到越来越多的CPU+NPU+GPU异构设计。

以国内主控SoC龙头全志科技为例，该公司深度携手达摩院玄铁，基于玄铁E906、C906、C910系列RISC-V处理器内核IP，以及自研的NPU内核IP设计了多款AI SoC芯片并实现了量产落地。这些AI SoC覆盖高中低档智能设备应用，广泛应用于智能眼镜、扫地机器人、智能相机、智能家电和智能家居等多样化设备，并具有兼顾高性价比、小封装尺寸、超低待机功耗和CPU可定制等特性。

四、新兴AI SoC阵营：高算力异构协同，冲刺边缘和端侧算力前沿

边缘和端侧AI作为一种新生事物，必然带来了专门为此而生的AI SoC的出现和快速发展，尤其是那些专门为新兴的高性能推理而生的兼顾CPU的管理能力、NPU的算力和GPU的渲染能力和算力的多模态异构芯片。从产业趋势上，上一轮端侧生成式大模型全面落地，带动高算力边缘和端侧AI需求的爆发；而今天火爆全球的“小龙虾”智能体（Agent）走向实体化，更是带来了全新AI SoC阵营利用深度学习与多模态生成式AI开辟新天地的动能。

涂鸦智能在香港春季电子展上展出的智能喂鸟器是一种在全球广受欢迎的新兴边缘智能终端

通过舍弃传统控制模块的包袱，极致强化AI推理、图像渲染、大模型本地部署能力，新兴AI SoC阵营用单芯片主攻高附加值赛道，高效补齐高性能边缘和端侧算力器件空白，与前三大门派形成场景互补。这种针对应用的优化取舍恰好配合了RISC-V CPU的可定制能力，因此也给诸如玄铁C920、C925等高性能CPU IP带来巨大的机会，RISC-V + NPU + CPU成为了在边端AI时代彼此成就的最佳架构。

伴随边缘和端侧AI爆发而崛起的全新AI SoC新锐阵营正在快速形成，大家已经看到的AI SoC产品有奕斯伟计算的EIC77、进迭时空推出的K3处理器、江源科技的D20、平头哥开发的“通推一体”A210芯片、特普斯微电子推出的EA6530……这些边缘 AI 推理系统级芯片可以支持大语言模型、AI深度学习推理、多模态AI计算等功能，甚至流畅运行或原生支持 Qwen3-235B-A22B、DeepSeek V3-671B等千亿级大模型，打造极具竞争力的高性能边缘AI推理解决方案。

奕斯伟EIC77系列是国内最早的AI SoC产品之一，共同代表了一个新的品类和阵营的形成

例如奕斯伟EIC77系列旗舰边缘AI SoC，深度整合Imagination高性能IMG A系列专用AI加速GPU IP、64位RISC-V CPU IP，叠加企业自研超高能效专属神经网络NPU单元，形成CPU通用调度+GPU图形多模态渲染+NPU高密度AI推理三位一体异构算力架构。进迭时空的K3则在芯片中引入了自研的最大主频达2.4GHz 的RISC-V CPU IP（X100）、高达60 TOPS@INT4的NPU AI算力和Imagination PowerVR GPU -IMG BXM 4-64，使芯片在具备高性能通用计算与AI能力的同时，也具备完整的图形与并行计算能力。

五、底层生态协同：IP内核+开发工具，筑牢边缘芯片产业根基

四大芯片阵营全线进攻边缘AI赛道、持续迭代新品方案，离不开半导体全产业链上下游底层生态强力支撑。各大芯片企业的架构革新、算力升级、场景落地，并非单一企业的技术突破，而是依赖芯片IP、设计工具、编译开发、产品认证的全链条生态赋能，因此底层基础设施的迭代升级，成为四大门派角逐边缘AI市场的核心底气。

芯片前端架构设计阶段，高性能专业IP是AI“算力和运力”协同突破的核心基石：除了诸如Imagination的GPU IP和达摩院玄铁的RISC-V CPU IP，与边缘和端侧AI相关的连接IP的重要性也在凸显，尤其是在各大产业联盟和标准组织不断针对AI应用推出新的更高速连接标准之际，完整的连接IP解决方案也成为设计企业加快边缘和端侧AI芯片设计的关键。

例如SmartDV这家全栈IP解决方案提供商也推出了多个完整的IP解决方案，以高速和低功耗特性赋能AI、汽车、移动、物联网和媒体处理设备创新。该公司依托深厚的技术积累与全流程工程能力，不仅可快速提供基于最新协议的接口与连接IP，更将验证IP、设计IP与模拟IP深度融入整体解决方案，形成了包括汽车IP、AI与高性能计算（AI & HPC）、边缘和连接（Edge & Connectivity）三大核心IP解决方案，实现了从前端设计、功能验证到后端实现的完整技术闭环。

在边缘和端侧AI SoC走向实际应用的过程中，芯片在顺利流片后要实现产品落地和系统终端客户开发量产，专业的嵌入式开发工具链不可或缺，这也是国内多数处理器及边端AI SoC设计企业的短板。诸如兆易创新等国内领先嵌入式芯片设计企业和阿里巴巴达摩院玄铁等领先处理器IP企业的做法是与以IAR为代表的行业头部工具厂商建立深入的生态伙伴关系。

针对软件定义汽车（SDV）的快速发展，IAR长期支持开发团队、芯片设备和软件版本，这在车辆软件不断演进、需要在长生命周期内满足安全与合规要求时尤为关键

IAR的Embedded Workbench工具和The Platform开发工具平台支持Arm、RISC-V等二十余种主流架构，可提供通过全面功能安全认证的一体化编译调试开发环境，帮助开发者获得代码极致优化、提升开发成果兼容性和可复用性、大幅降低代码移植代价、降低产品认证门槛等多种收益。

总结与展望

总结全球多场顶级行业展会展现出来的趋势，边缘和端侧AI将是人工智能领域中一个巨大的机会，目前已经不再是单一技术单点突破，而是四大芯片阵营已开始基于自身技术优势和生态基因全面发力，形成了差异化卡位、全域竞合的AI时代新赛场。今天，物联网阵营稳守连接入口与连接智能，MCU/MPU在众多应用中猛攻垂直领域智能，CPU、主控SoC和应用处理器全面覆盖大众全场景智能，新锐AI SoC冲刺高算力、大模型和生成式应用。

明天，在具身智能等新一代智能设备加速商用、大模型下沉和智能体火力全开等AI技术进步推动下，再叠加更加完善的IP解决方案、专业开发工具和边缘及端侧信息安全技术等完整底层生态协同赋能，多条路线在继续并行的行进中将出现交汇，更多的企业和产业链各环节将全面联动，将持续驱动边缘和端侧AI技术快速迭代、场景全面渗透，开启万物原生智能的全新的、宏大的新产业周期。

审核编辑 黄宇