芯耀
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当前，AI技术已从实验室中的“未来概念”转变为支撑社会运转的基础设施，其价值体现在对物理世界的深度数字化改造。通过摄像头、传感器等设备，AI将现实场景转化为高维数据（如人员行为分析、工业质检、设备调度），形成从“数据采集”到“智能决策”的闭环，显著提升生产效率。更进一步，AI正突破虚拟与现实的边界，通过机器人、自动驾驶等载体与物理世界交互，构建低成本、高效率的自动化体系，推动社会生产力从“数字孪生”迈向“具身智能”。
2025年5月12日，在第十五届松山湖中国IC创新高峰论坛上，爱芯元智半导体联合创始人、副总裁刘建伟介绍了该公司自主研发的边缘AI芯片AX8850，并深度解析了AI技术从概念到生产力革命的演进路径，以及边缘算力如何成为推动具身智能普惠化的核心驱动力。
刘建伟表示，AI的本质是“数据驱动的程序范式革命”。他强调，传统程序依赖人工编写规则，而AI通过海量数据训练自动优化模型权重，实现“自进化”能力。这一转变对硬件架构提出全新要求：AI计算以Tensor（张量）为核心，需处理高维数据，硬件设计必须从“控制流”转向“数据流”，减少数据搬运能耗，提升计算效率。AX8850芯片正是这一技术范式转变的产物，其架构创新直接回应了AI计算对能效比的极致追求。
AI基础设施的普及，本质是成本驱动的效率革命。刘建伟以算力经济性为例，指出用户需衡量“1元投入能换取多少AI性能”（如图像处理帧率、Token生成量）。AX8850通过“算子指令集+数据流微架构”设计，将能效比提升至传统GPU的10倍，使AI计算成本降至工业级可接受范围。这一突破不仅降低了AI落地的门槛，更让边缘设备在有限功耗下实现高性能推理成为可能。
作为爱芯元智的旗舰产品，AX8850在硬件设计与软件生态上实现了创新，该芯片采用异构多核架构，集成NPU（神经网络处理器）与CPU，通过硬件调度优化数据依赖性，减少能耗浪费。在工具链方面，该公司历经5年打磨的软件栈支持快速模型部署，开发者无需从零适配，大幅降低开发门槛。
在场景化应用中，AX8850的环境感知功能可实时执行语义分割（如精准识别“穿红衣服的人”）与视频连续分析（如跌倒行为监测），为工业质检等场景提供高效解决方案；多模态交互能力支持“图生文”技术（如根据对话生成情感化机器人表情），并深度整合DeepSeek等大模型，显著提升人机交互的自然性与智能化水平；多传感器融合技术，如通过协同4D毫米波雷达与视觉信号，以低成本方案弥补纯视觉感知的局限性，为自动驾驶、机器人导航等场景提供更精准、更可靠的环境理解能力，全面赋能边缘智能设备的场景适应性。
在AI驱动的产业变革中，边缘算力是连接技术与场景的关键桥梁。刘建伟表示，AX8850的使命是打破算力成本壁垒，推动具身智能从实验室走向千行百业。通过持续优化能效比与场景适配性，爱芯元智正助力AI成为普及性的生产力工具。
