2025年8月26日，“嵌入式AI、邊緣智能與AIoT生態(tài)會(huì)議”在深圳會(huì)展中心舉行，由電子發(fā)燒友網(wǎng)與 elexcon 2025 深圳國際電子展聯(lián)合主辦?，F(xiàn)場話題聚焦算力需求激增、能效優(yōu)化與技術(shù)快速迭代等行業(yè)痛點(diǎn)。MPS、安謀科技（Arm China）、Imagination Technologies、長江存儲(chǔ)等企業(yè)分享了各自在電源、處理器與軟件棧、GPU/AI加速與嵌入式存儲(chǔ)方面的最新進(jìn)展。
MPS：高密度電源模塊為AI算力“打底”
MPS 戰(zhàn)略客戶現(xiàn)場應(yīng)用工程師經(jīng)理鄭秀聰分享了面向數(shù)據(jù)中心與高性能計(jì)算的電源方案思路：通過新型電源架構(gòu)與智能控制，提升轉(zhuǎn)換效率與穩(wěn)定性，以匹配AI系統(tǒng)對高電流、高動(dòng)態(tài)響應(yīng)的需求。
第三代智能電源模塊（如 MPC22158）
雙相設(shè)計(jì)，電流密度約 1.6 A/mm2，輸入 3–16 V
持續(xù)輸出能力：約 130A（EDC），短時(shí) 100A（TDC）
精細(xì)化感知：電流檢測約 5 μA/A，溫度靈敏度約 8 mV/℃
保護(hù)完善：過流、過溫
封裝參考：約 8×8×4 mm
第四代模塊（如 MPC24380）
多相并聯(lián)與輸出電容集成，電流密度提升至約 2 A/mm2
四相智能模塊，功率密度更高，適配高性能AI硬件
封裝參考：約 9×10×5 mm
通過封裝與架構(gòu)簡化，加快設(shè)計(jì)迭代與量產(chǎn)導(dǎo)入
要點(diǎn)小結(jié)：在AI供電路徑中，提升密度與感知精度、降低損耗，是支撐大算力與高可靠的關(guān)鍵抓手。
安謀科技（Arm）：面向邊緣AI的軟件棧與算力底座
安謀科技資深嵌入式市場經(jīng)理范子瑩以“Edge AI 軟件?！鼻腥?，強(qiáng)調(diào)從端點(diǎn)AI到邊緣AI的能力擴(kuò)展，軟硬協(xié)同是核心。
處理器與NPU版圖
Cortex-M/Cortex-A 系列、Ethos-U NPU、Corstone 子系統(tǒng)等覆蓋從MCU到應(yīng)用級SoC
典型應(yīng)用：圖像分類、關(guān)鍵詞檢測等端側(cè)場景
A320 面向IoT優(yōu)化
相較前代，功耗效率提升約 50%，總體性能提升約 30%
端側(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)性能提升可達(dá)約 10 倍
Armv9 Edge AI Platform
以 Armv9.2-A 計(jì)算、安全與ML為核心，強(qiáng)調(diào)可擴(kuò)展效率與安全增強(qiáng)
組合 Cortex-A320 與 Ethos-U85，可運(yùn)行超十億參數(shù)級模型
完整軟件棧貫穿應(yīng)用至硬件，降低開發(fā)與部署門檻
要點(diǎn)小結(jié)：以統(tǒng)一指令集與成熟生態(tài)為底座，疊加輕量NPU與安全能力，推動(dòng)更復(fù)雜模型在邊緣高效落地。
Imagination Technologies：GPU深度嵌入式AI加速，邁向“物理AI”
Imagination Technologies 資深市場拓展經(jīng)理黃音認(rèn)為，AI正在從感知與生成式邁向“代理+物理AI”。模型側(cè)的稀疏化、MOE、混合精度與內(nèi)存優(yōu)化，正在牽引硬件架構(gòu)演進(jìn)，使終端部署大模型成為可能。
新一代 GPU IP 與 E 系列神經(jīng)核心
面向邊緣的可編程圖形與AI協(xié)同加速
E 系列神經(jīng)核心 INT8 AI 性能最高可達(dá)約 200 TOPS
能效優(yōu)化：AI操作速度顯著提升，單位面積 TOPS 提升，平均功率效率提升約 35%
深度嵌入式集成：與GPU ALU/USC共享寄存器與SRAM，數(shù)據(jù)就近處理，降低搬運(yùn)開銷
生態(tài)兼容：支持 OpenCL、Vulkan 計(jì)算擴(kuò)展
應(yīng)用示例：AI增強(qiáng)超分辨率、高級圖形效果加速，覆蓋汽車、智能手機(jī)、AI PC 等
要點(diǎn)小結(jié)：通過“算力貼近數(shù)據(jù)”的架構(gòu)與多精度支持，在保持圖形能力的同時(shí)釋放AI吞吐，服務(wù)下一代邊緣智能終端。
長江存儲(chǔ)：以靈活高效的嵌入式存儲(chǔ)支撐端側(cè)AI
長江存儲(chǔ)市場資深總監(jiān)范曾緒指出，AI帶動(dòng)的存儲(chǔ)需求快速增長，終端設(shè)備在低功耗、隱私本地化、離線可用與毫秒級響應(yīng)方面的訴求愈加明確。
架構(gòu)與工藝
晶棧 Xtacking 技術(shù)迭代至 4.0，通過 CMOS-Array 混合鍵合，實(shí)現(xiàn)工藝解耦并提升 IO 速度
代表性產(chǎn)品
UFS 2.2 嵌入式閃存（如 UC260）
容量可至 512GB，性能較前代提升約 50%，能效提升約 20%
eMMC 5.1（如 EC150）
多 Plane 并行讀取，4K 隨機(jī)讀性能優(yōu)化，耐久與兼容性表現(xiàn)穩(wěn)健
場景覆蓋
主流手機(jī)、學(xué)習(xí)機(jī)、平板、智能電視等多類終端，滿足“高算力+高存力”的協(xié)同需求
要點(diǎn)小結(jié)：以先進(jìn)堆疊與控制器調(diào)優(yōu)，兼顧容量、帶寬與能效，為端側(cè)AI提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)底盤。
觀察與趨勢
算力與能效雙輪驅(qū)動(dòng)：電源、處理器、NPU、GPU與存儲(chǔ)均圍繞“更強(qiáng)算力/更低能耗/更小延遲”迭代。
架構(gòu)靠近數(shù)據(jù)：從電源到算子執(zhí)行、到存儲(chǔ)IO，普遍強(qiáng)調(diào)“就近計(jì)算”“減少搬運(yùn)”的系統(tǒng)優(yōu)化。
生態(tài)與軟件棧決定落地速度：統(tǒng)一指令集、標(biāo)準(zhǔn)化API與完整工具鏈，顯著壓縮開發(fā)到商用的路徑。
端側(cè)智能更可持續(xù)：隱私、本地推理與離線可用成為產(chǎn)品設(shè)計(jì)的默認(rèn)選項(xiàng)。
