在WAIC 2026上，超节点、万卡集群成为算力领域最吸睛的焦点，但安谋科技在同期举办的AI前瞻会上将讨论引向另一端：当AI从云端进入手机、AI PC、智能家居、汽车、机器人、工业设备和边缘节点，算力问题不再只是“够不够大”，而是“合不合适”。

安谋科技Arm China NPU产品线负责人、首席架构师舒浩博士在会上表示：“我们认为，边端侧AI不是云端AI的缩小版，而是由功耗、实时性、软件、数据、可靠性共同定义的新计算市场。”这一观点比具体产品参数更值得关注。安谋科技在AI前瞻会上并未将CPU、NPU、VPU和AIOS作为孤立产品介绍，而是给出了一套端侧AI的系统答案：硬件层面做异构，软件层面建生态，最终将自己从芯片IP供应商推向边端侧AI基础设施的组织者。

端侧AI的机会首先来自模型能力的下沉。安谋科技CPU产品总监朱晓鸣在演讲中提到，2022年、2023年达到商用门槛的模型规模往往需要数百B参数，但随着算法演进，到2025年、2026年，接近1B体量的模型也有机会达到商用最低标准线。这意味着过去只能运行在云端服务器上的AI能力开始有机会进入端侧芯片。但端侧AI真正的难点并非模型能否变小，而是变小后能否在真实设备中稳定运行。手机要考虑续航，机器人要考虑低延迟，工业设备要考虑稳定性和生命周期，智能家居设备还要考虑成本和常开功耗。朱晓鸣指出：“端侧AI并不是资源无限、无限子弹的AI，它是一个资源受限的AI。”

为此，安谋科技推出了“星辰300”AIoT原型平台，由STAR CPU、Arm Helium矢量扩展和Arm Ethos NPU组成，首代平台选择STAR-MC2和Ethos-U55，目标是支持主流小模型，让传统MCU拓展出AI算力。过去IoT强调连接万物，设备主要承担采集、连接和被动响应；AIoT则强调认知万物，端侧设备需要具备感知、判断和决策能力。安谋科技的做法是将CPU的通用控制能力、Helium的向量扩展能力和Ethos NPU的矩阵加速能力组合起来，在功耗、面积都受限的嵌入式设备中跑出可用的AI能力。

针对更复杂的边端侧推理问题，安谋科技推出了周易X3-Pro NPU。舒浩在演讲中提到，过去一年AI行业的变化集中在四个方面：模型能力提升，推理需求从云端向边端侧扩展；推理范式从单轮对话走向Agent多轮协作；工作负载高度分化；边端侧场景不断扩展。这些变化指向同一结论：“AI算力底座的关注焦点，已经从峰值算力转向系统效率、场景适配性以及整体可部署能力。”Agentic AI带来的推理变化使NPU不能只被定义为推理加速器，而要变成AI智能体的计算底座。边端侧场景依然面临碎片化问题——手机、PC、可穿戴设备关心电池续航和本地响应；摄像头、门锁、机器人、自动驾驶关心多模态传感和低延迟；工业网关、工控机关心任务确定性和长生命周期；边缘节点、AI本地盒子关心多路并发和云边协同。这些设备都需要AI，但不会需要同一颗AI芯片。周易X3-Pro的设计哲学是“一次适配，多芯复用；面向场景，灵活配置”，通过统一架构复用模型适配经验，硬件层面则通过不同配置适配差异化要求。

AI进入真实世界后，视频的角色也在变化。安谋科技VPU研发总监黄鑫博士在演讲中指出，过去视频主要服务人眼，但在机器人、自动驾驶、工业视觉等场景中，视频成为AI理解物理世界的数据入口。AI时代，VPU还要考虑压缩后的视频能否保留对AI推理有效的信息。安谋科技此次首次揭秘新一代“玲珑”VPU“武当”，继承上一代CAE技术，在保持编码质量的同时，PPA较上一代提升超过40%，并支持更完整的编码规格。黄鑫表示，下一阶段AI VPU会从智能CAE这类局部优化走向面向特定AI应用的端到端视频编码技术，在压缩和精度之间取得更优平衡。他用一句话概括玲珑VPU的定位：“让人类看清世界，让AI看懂世界。”

硬件异构只能解决端侧AI的一半问题，另一半是软件和生态。安谋科技牵头发起开源AIOS联盟，旨在将硬件IP、软件栈、模型能力、开发者工具和终端产品组织到一个更开放的体系里。安谋科技市场及生态副总裁梁泉在演讲中提到，每一代新型产品的变化不仅是计算平台变化，也包括交互范式变化——PC时代是鼠标和键盘，移动时代是多点触控，AI时代则会出现语音交互、生成式UI、具身互动和持续感知。AIOS需要处理模型引擎、模型推理、端云协同路由、感知交互、Agent任务编排、记忆系统和数据流。梁泉对AIOS的定义里，最关键的不是“OS”，而是交互——新型AIOS是“基于感知的生成式交互和具身互动系统”。

从星辰300到周易X3-Pro，从玲珑VPU到开源AIOS联盟，安谋科技传递出的核心信息是为端侧AI构建一套不同于云端AI的基础设施。云端AI的竞争更像规模竞赛，而端侧AI的竞争则更像系统竞赛——要在功耗、成本、实时性、隐私、设备形态和生命周期之间找平衡，让不同尺寸、不同场景、不同产品周期的设备都能以可控成本获得AI能力。这正是“端侧AI不是云端AI的缩小版”背后的产业含义。当AI进入真实世界，问题会变成如何让每一台设备都具备可用、可靠、可部署的智能能力。安谋科技构建的正是这套边端侧算力底座。端侧AI的下半场，不会只属于单颗芯片，它属于能把芯片、模型、OS、开发者和终端场景串起来的公司。