電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下，邊緣人工智能正以前所未有的速度重塑產(chǎn)業(yè)格局。根據(jù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2025年全球AI芯片市場規(guī)模預(yù)計(jì)突破1200億美元，年均復(fù)合增長率超25%，其中，邊緣計(jì)算芯片增速達(dá)35%。這一增長勢頭背后，是可穿戴、智能安防、智慧工業(yè)等場景對低功耗、低延遲、高隱私性計(jì)算的迫切需求。

然而，行業(yè)高速發(fā)展的同時，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的“存儲墻”瓶頸、高功耗與能效比失衡等技術(shù)挑戰(zhàn)，正成為制約邊緣AI大規(guī)模落地的關(guān)鍵掣肘。在此背景下，電子發(fā)燒友特別采訪了存算一體芯片企業(yè)——蘋芯科技，探尋其突破技術(shù)困局的創(chuàng)新路徑。

蘋芯科技：存算一體架構(gòu)重構(gòu)邊緣計(jì)算范式

蘋芯科技成立于 2021 年，是一家專注于存算一體技術(shù)的芯片設(shè)計(jì)企業(yè)。致力于利用新興存算一體技術(shù)對人工智能計(jì)算進(jìn)行加速，目標(biāo)是低成本實(shí)現(xiàn)高性能AI計(jì)算引擎，引領(lǐng)構(gòu)建非馮架構(gòu)計(jì)算體系與生態(tài)系統(tǒng)。其核心團(tuán)隊(duì)由清華系科學(xué)家與高通、美光等半導(dǎo)體巨頭的技術(shù)專家組成，在存儲器設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速、低功耗架構(gòu)等領(lǐng)域擁有深厚積累。

“傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)面臨嚴(yán)重的‘存儲墻’和‘功耗墻’瓶頸，數(shù)據(jù)在存儲器與計(jì)算單元間頻繁遷移導(dǎo)致60%～80%的能耗浪費(fèi)，嚴(yán)重制約了邊緣AI芯片的實(shí)時性能?！碧O芯科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO楊越表示，“我們的存算一體架構(gòu)從根本上突破了這一限制，通過在SRAM存儲器內(nèi)部直接完成乘累加運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算與存儲的深度融合?！?br />
蘋芯科技采用了多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)建競爭壁壘：其一是混合精度存算陣列設(shè)計(jì)，通過純數(shù)字計(jì)算和數(shù)字域控制的協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)高并行度的矩陣-向量乘法運(yùn)算，在28nm工藝下達(dá)到27 TOPS/W的能效比。其二是自適應(yīng)稀疏化計(jì)算引擎，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏性特征，通過硬件加速器動態(tài)識別，實(shí)現(xiàn)2-5倍的性能提升。其三是多級功耗管理技術(shù)，集成了時鐘門控、電壓島和動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)，在保證計(jì)算性能的同時將待機(jī)功耗降低至μW級別。

“另外，在系統(tǒng)架構(gòu)層面，我們也通過數(shù)據(jù)流優(yōu)化技術(shù)，算子融合技術(shù)，配合零拷貝數(shù)據(jù)處理機(jī)制等等方式，使我們的存算一體芯片在關(guān)鍵指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)了顯著突破，如：核心計(jì)算能效比達(dá)到27 TOPS/W，推理延遲降低至毫秒級別。”楊越介紹：“這些技術(shù)優(yōu)勢使得我們的方案在很多對實(shí)時性和功耗敏感的邊緣AI應(yīng)用場景中具備了獨(dú)特的競爭優(yōu)勢，為客戶提供了更優(yōu)的性價比和更強(qiáng)的產(chǎn)品差異化能力?！?br />
蘋芯科技目前已經(jīng)開發(fā)多款產(chǎn)品，包括PIMCHIP-S300、PIMCHIP-N300等。PIMCHIP-S300是一款多模態(tài)智慧感知決策AI芯片，搭載基于SRAM的存算一體計(jì)算加速單元，具備AI算力整合、多模態(tài)融合感知、跨領(lǐng)域智慧決策、超低功耗、極速響應(yīng)等特點(diǎn)?？商峁┒说蕉说恼Z音、圖像、雷達(dá)等完整解決方案和應(yīng)用，為智能可穿戴設(shè)備、智能安防、具身智能、AI大模型、健康數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域提升運(yùn)算效率、降低能耗。

PIMCHIP-N300是新一代存算一體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元，專為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域設(shè)計(jì)，能高效處理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法和模型。同時團(tuán)隊(duì)提供免費(fèi)軟件工具鏈，具有高度靈活性和易集成性，可縮短產(chǎn)品開發(fā)周期，加速客戶品牌智能化升級。

目前蘋芯科技的芯片主要應(yīng)用于智能可穿戴設(shè)備、智能安防、智慧工業(yè)、智慧醫(yī)療、教育智能化等行業(yè)。

談到其產(chǎn)品的獨(dú)特優(yōu)勢，楊越認(rèn)為主要體現(xiàn)在三個方面：其一，能效比領(lǐng)先優(yōu)勢。通過存算一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“零搬運(yùn)”，在28nm工藝下達(dá)到27 TOPS/W的能效比，相比傳統(tǒng)架構(gòu)提升了一個數(shù)量級。這一技術(shù)突破使得蘋芯科技的芯片在同等算力下功耗僅為競品的1/10，在同等功耗下算力提升10倍以上。

其二，快速迭代驗(yàn)證能力?；谀K化IP核設(shè)計(jì)和成熟SRAM工藝，蘋芯科技能夠快速的完成從算法優(yōu)化到芯片驗(yàn)證的完整迭代，相比傳統(tǒng)12-18個月的開發(fā)周期縮短60%以上，幫助客戶快速搶占市場先機(jī)。

其三，邊緣場景深度優(yōu)化。針對邊緣AI應(yīng)用的“低功耗、小體積、高實(shí)時性”需求，蘋芯科技開發(fā)了專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速引擎和自適應(yīng)功耗管理技術(shù)，在保證計(jì)算精度的同時實(shí)現(xiàn)毫秒級響應(yīng)。

“我們的客戶廠商在開發(fā)新一代智能健康監(jiān)測產(chǎn)品時遇到了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。該產(chǎn)品需要實(shí)時處理心音心電、體溫、運(yùn)動狀態(tài)等多維生理數(shù)據(jù)并進(jìn)行AI算法分析，但原有ARM+DSP架構(gòu)方案存在AI推理功耗高達(dá)2.5W、數(shù)據(jù)處理延遲100-200ms、長時間運(yùn)行導(dǎo)致設(shè)備表面溫度超過40°C等問題，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品競爭力?！睏钤脚e例道：“客戶在對比了多家廠商方案后，最終選擇集成了我們的PIMCHIP-N300加速單元。關(guān)鍵原因在于我們的NPU在處理相同AI算法時功耗相比原方案降低80%，通過存算一體架構(gòu)將數(shù)據(jù)處理延遲降低至5-10ms，顯著改善了用戶體驗(yàn)?！?br />
經(jīng)過6個月的技術(shù)適配、原型驗(yàn)證和芯片集成，客戶產(chǎn)品成功交付。實(shí)際效果超出預(yù)期：設(shè)備續(xù)航時間從原來的12小時提升至72小時，實(shí)時健康監(jiān)測功能獲得用戶高度認(rèn)可，同時幫助客戶節(jié)省電池成本約30%，整體BOM成本降低20%。楊越強(qiáng)調(diào)：“這一案例充分體現(xiàn)了我們存算一體技術(shù)在邊緣AI應(yīng)用中的顯著優(yōu)勢，不僅解決了客戶的技術(shù)難題，更帶來了實(shí)質(zhì)性的商業(yè)價值和市場競爭力提升?！?br />
創(chuàng)新方案、生態(tài)構(gòu)建，精準(zhǔn)捕捉和解決行業(yè)痛點(diǎn)

邊緣AI芯片的落地高度依賴場景需求，針對如何精準(zhǔn)捕捉不同行業(yè)痛點(diǎn)的問題，楊越談到：“我們建立了‘三層深入、四維分析’的行業(yè)痛點(diǎn)捕捉機(jī)制。通過深入產(chǎn)業(yè)鏈上游（算法開發(fā)商）、中游（設(shè)備制造商）和下游（最終用戶）進(jìn)行需求調(diào)研，從技術(shù)性能、成本控制、功耗管理和部署便利性四個維度全面評估行業(yè)需求。通過與行業(yè)龍頭企業(yè)建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、參與標(biāo)準(zhǔn)制定等方式，我們能夠在技術(shù)趨勢萌芽期就準(zhǔn)確識別行業(yè)痛點(diǎn)。”

以智能安防監(jiān)控行業(yè)為例，蘋芯科技通過深度調(diào)研發(fā)現(xiàn)了兩個核心痛點(diǎn)：首先是電池驅(qū)動場景下的超低功耗智能化需求，傳統(tǒng)方案在待機(jī)狀態(tài)下功耗仍達(dá)到數(shù)百毫瓦，導(dǎo)致電池續(xù)航僅能維持幾天，無法滿足偏遠(yuǎn)地區(qū)、臨時部署等場景的長期監(jiān)控需求；其次是成本壓力，隨著AI算法復(fù)雜度提升，傳統(tǒng)GPU方案成本激增，中小型安防廠商難以承受。

“基于上述痛點(diǎn)，我們充分發(fā)揮存算一體架構(gòu)的獨(dú)特優(yōu)勢，設(shè)計(jì)了‘超低功耗待機(jī)+多模態(tài)識別喚醒’的創(chuàng)新方案?！睏钤浇榻B：“在待機(jī)狀態(tài)下，我們通過存算一體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了微瓦級的功耗控制，芯片僅保持基礎(chǔ)的音頻和紅外傳感器監(jiān)測功能運(yùn)行。當(dāng)檢測到聲音異常、人體熱源或運(yùn)動軌跡等多模態(tài)信號時，系統(tǒng)能夠在毫秒級時間內(nèi)從待機(jī)狀態(tài)喚醒至全功能運(yùn)行模式?！?br />
楊越進(jìn)一步介紹說：“具體技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，我們在存算一體陣列中集成了專用的多模態(tài)信號處理單元，通過硬件加速音頻特征提取、紅外圖像處理和運(yùn)動檢測算法，實(shí)現(xiàn)了超低功耗的智能喚醒功能。同時，采用成熟的28nm工藝節(jié)點(diǎn)，有效控制了單顆芯片的實(shí)際成本，相比傳統(tǒng)方案降低了70%以上?！?br />
實(shí)際測試結(jié)果顯示，蘋芯科技的芯片在待機(jī)狀態(tài)下功耗為微瓦級別，在客戶的常規(guī)狀態(tài)使用模式下，保證系統(tǒng)的電池續(xù)航可達(dá)6個月以上，喚醒響應(yīng)時間小于10ms，多模態(tài)識別準(zhǔn)確率達(dá)到92%以上。這一方案不僅解決了電池驅(qū)動安防設(shè)備的續(xù)航難題，更以極具競爭力的成本優(yōu)勢幫助客戶快速占領(lǐng)市場。

在生態(tài)合作伙伴網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建上，蘋芯科技也有自己的獨(dú)到見解。蘋芯科技通過“分層聯(lián)動、場景綁定”的模式構(gòu)建生態(tài)合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。在技術(shù)層與芯片制造企業(yè)、算法供應(yīng)商建立聯(lián)合研發(fā)機(jī)制，共建技術(shù)驗(yàn)證平臺；在產(chǎn)品層為設(shè)備廠商提供從芯片到解決方案的全棧支持，包括硬件參考設(shè)計(jì)、軟件工具鏈及測試服務(wù)；在市場層與系統(tǒng)集成商深度協(xié)同，針對垂直領(lǐng)域打造端到端行業(yè)方案。通過這種多層級合作體系，實(shí)現(xiàn)從技術(shù)創(chuàng)新到商業(yè)落地的全鏈路貫通。

目前，蘋芯科技已形成覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的戰(zhàn)略級合作矩陣。在供應(yīng)鏈端，與頭部晶圓制造企業(yè)、封裝測試廠商建立長期聯(lián)合開發(fā)關(guān)系；在終端，與消費(fèi)電子、工業(yè)設(shè)備等領(lǐng)域的龍頭企業(yè)達(dá)成深度合作，共同定義下一代產(chǎn)品規(guī)格；在 AI基礎(chǔ)設(shè)施端，與主流算法框架廠商、云服務(wù)提供商構(gòu)建技術(shù)適配聯(lián)盟，推動存算一體技術(shù)與開源生態(tài)的融合。

“這些合作精準(zhǔn)解決了產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的核心痛點(diǎn)。”楊越談道：“與芯片制造企業(yè)合作時，我們針對存算一體架構(gòu)的特殊工藝需求，聯(lián)合優(yōu)化光刻精度控制、存儲單元一致性校準(zhǔn)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將量產(chǎn)良率大幅提升，同時解決了新型計(jì)算單元與現(xiàn)有產(chǎn)線的兼容性問題，使芯片量產(chǎn)周期縮短的同時確保高性能芯片的穩(wěn)定供應(yīng)。”

蘋芯科技還與算法供應(yīng)商協(xié)同突破“算法-芯片”適配瓶頸，針對傳統(tǒng)架構(gòu)中90%算力浪費(fèi)在數(shù)據(jù)搬運(yùn)的問題，通過定制化指令集與算法算子的深度綁定，將有效算力利用率大幅提升；同時開發(fā)跨框架遷移工具，解決了主流算法在存算一體芯片上的適配難題，顯著提升AI處理效率。

與設(shè)備廠商及系統(tǒng)集成商合作聚焦場景落地障礙，楊越表示：“我們?yōu)樵O(shè)備廠商提供模塊化硬件接口和功耗調(diào)節(jié)SDK，解決了芯片在智能耳機(jī)、工業(yè)傳感器等不同終端的供電穩(wěn)定性與空間適配問題。此外，我們聯(lián)合系統(tǒng)集成商開發(fā)行業(yè)專用固件，將產(chǎn)品在各行業(yè)的部署調(diào)試周期縮短，加速技術(shù)方案向商業(yè)應(yīng)用的轉(zhuǎn)化。”

邊緣AI芯片商業(yè)化阻礙及技術(shù)演進(jìn)趨勢

邊緣AI芯片大規(guī)模商用面臨幾大核心阻礙：其一是成本與ROI的矛盾，當(dāng)前AI芯片的設(shè)計(jì)、制造和部署成本相對較高，而許多應(yīng)用場景的商業(yè)回報周期較長，企業(yè)難以在短期內(nèi)看到明確的投資回報，這在很大程度上制約了大規(guī)模商用的積極性。

其二是技術(shù)門檻與人才短缺，邊緣AI芯片涉及算法優(yōu)化、硬件設(shè)計(jì)、軟件開發(fā)等多個專業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)往往缺乏既懂AI算法又懂芯片架構(gòu)的復(fù)合型人才，同時開發(fā)工具鏈不夠完善，增加了產(chǎn)品開發(fā)的難度和周期。

其三是標(biāo)準(zhǔn)化與生態(tài)協(xié)同問題，不同廠商的芯片架構(gòu)、接口標(biāo)準(zhǔn)、軟件生態(tài)各不相同，導(dǎo)致系統(tǒng)集成復(fù)雜度高，互操作性差，企業(yè)在選擇方案時面臨較大的技術(shù)風(fēng)險和遷移成本。

從行業(yè)的角度來看，該如何應(yīng)對這些阻礙呢？楊越認(rèn)為：“需要建立統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和認(rèn)證體系，降低不同廠商產(chǎn)品間的集成難度；完善開源工具鏈和開發(fā)生態(tài)，降低技術(shù)門檻；加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)更多復(fù)合型人才；推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同，通過規(guī)模效應(yīng)降低整體成本。只有通過行業(yè)協(xié)作才能真正推動邊緣AI芯片的大規(guī)模商用落地。”

為了應(yīng)對挑戰(zhàn)，蘋芯科技采取的行動主要是：采取優(yōu)化芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)、應(yīng)用高性能傳統(tǒng)工藝降低成本；加強(qiáng)軟件研發(fā)，完善軟件工具鏈和生態(tài)；積極參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定等。

楊越認(rèn)為，未來3～5年，邊緣AI芯片將呈現(xiàn)這樣幾個趨勢：其一，多模態(tài)AI融合成為主流。單一模態(tài)的AI應(yīng)用將向多模態(tài)融合演進(jìn)。視覺、語音、文本、傳感器數(shù)據(jù)的協(xié)同處理將成為標(biāo)配，要求芯片具備更強(qiáng)的異構(gòu)計(jì)算能力和跨模態(tài)數(shù)據(jù)處理效率。

其二，邊緣大模型輕量化部署。隨著大語言模型和多模態(tài)大模型的快速發(fā)展，如何在邊緣設(shè)備上高效部署輕量化大模型將成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這要求芯片在保持低功耗的同時，具備處理復(fù)雜推理任務(wù)的能力。

其三，超低功耗與長續(xù)航需求激增。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、可穿戴設(shè)備、智能家居等應(yīng)用場景對功耗要求越來越苛刻，毫瓦級甚至微瓦級的功耗控制將成為基本要求，電池續(xù)航需要達(dá)到月級別甚至年級別。

其四，實(shí)時性要求持續(xù)提升。自動駕駛、工業(yè)控制、醫(yī)療監(jiān)測等關(guān)鍵應(yīng)用對延遲的容忍度進(jìn)一步降低，從毫秒級向微秒級演進(jìn)，對芯片的實(shí)時響應(yīng)能力提出更高要求。

其五，成本壓力與規(guī)模化部署。隨著AI應(yīng)用的普及，成本將成為決定性因素，芯片需要在保證性能的前提下實(shí)現(xiàn)更低的單位成本，以支撐大規(guī)模商業(yè)化部署。

對此，蘋芯科技也有自己的應(yīng)對布局。蘋芯科技將持續(xù)深化存算一體架構(gòu)技術(shù)，重點(diǎn)突破三個方向：一是提升存算一體陣列的密度和效率；二是開發(fā)支持多精度、多數(shù)據(jù)類型的靈活計(jì)算單元，適應(yīng)不同AI算法的精度需求；三是構(gòu)建硬件級的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理能力，通過專用的跨模態(tài)特征提取和融合單元，實(shí)現(xiàn)視覺、語音、傳感器數(shù)據(jù)的高效協(xié)同處理。

同時基于超低功耗優(yōu)勢，蘋芯科技也將重點(diǎn)布局三個高增長賽道：一是智能物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的環(huán)境監(jiān)測、跟蹤等應(yīng)用，目標(biāo)實(shí)現(xiàn)年級別的電池續(xù)航；二是醫(yī)療健康領(lǐng)域的連續(xù)監(jiān)測設(shè)備，重點(diǎn)突破生理信號的實(shí)時AI分析；三是工業(yè)4.0場景的邊緣智能，專注于預(yù)測性維護(hù)和質(zhì)量檢測等應(yīng)用。

“這些戰(zhàn)略布局的核心目標(biāo)是，確保我們在未來3～5年的技術(shù)演進(jìn)中始終保持領(lǐng)先地位，不僅要在技術(shù)指標(biāo)上持續(xù)突破，更要在商業(yè)化落地和生態(tài)建設(shè)上形成競爭壁壘，最終實(shí)現(xiàn)從技術(shù)領(lǐng)先到市場領(lǐng)導(dǎo)的轉(zhuǎn)變?！睏钤綇?qiáng)調(diào)。

寫在最后

邊緣AI芯片作為推動各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心部件，其發(fā)展前景廣闊。然而，面對低功耗、高性能、低成本等多重挑戰(zhàn)，行業(yè)需要不斷創(chuàng)新與協(xié)作。蘋芯科技憑借其存算一體架構(gòu)的技術(shù)優(yōu)勢，在邊緣AI芯片領(lǐng)域取得了顯著突破，為行業(yè)提供了高效、低功耗的解決方案。未來，隨著多模態(tài)AI融合、邊緣大模型輕量化部署等趨勢的加速推進(jìn)，邊緣AI芯片將迎來更加廣闊的發(fā)展空間。蘋芯科技將繼續(xù)深耕存算一體技術(shù)，為構(gòu)建智能化的未來世界貢獻(xiàn)力量。