一家IP厂商如何卡位边缘AI

芯片和系统设计的复杂度正在以肉眼可见的速度攀升。单颗SoC需要集成更多的计算单元、更复杂的协议栈、更密集的传感器接口，而产品上市窗口却在不断压缩。这一矛盾将IP厂商推向了产业舞台的中央——越来越多的芯片设计公司选择从外部获取经过验证的处理器内核、连接协议栈和AI加速器，而非从零自研。与此同时，边缘AI和物理AI的兴起为IP市场打开了新的增量空间：每一台具备智能的设备都需要在有限的功耗和面积预算内完成感知、推理与连接，这为能够提供系统级IP组合的厂商创造了结构性机会。但机会的另一面是竞争。IP厂商之间的比拼已从单一IP的性能指标转向架构一致性、软件生态成熟度和系统级整合能力的综合较量。如何构建核心竞争力并持续扩充增长极，成为考验每一家IP厂商战略智慧的关键。

近期，Ceva在上海举办的一场媒体交流会中给出了自己的答案，该公司向中国客户和媒体传递一个清晰的信号：在AI从云端向边缘扩散的浪潮中，Ceva不再只是“连接IP供应商”，而是一家覆盖连接、感知、推理三大环节的系统级IP平台公司。

“Ceva技术已用于超过220亿台设备，目前每年出货超过20亿台，相当于全球每秒约有60台设备采用Ceva技术。”Ceva 市场情报、投资者与公共关系副总裁Richard Kingston给出的一组数据并不令人意外——对于一家在无线连接IP领域深耕多年的公司而言，这样的出货规模是其市场地位的注脚。但真正值得关注的是，Ceva正在将AI能力系统性地嵌入这一庞大的设备基数之中。

Ceva 市场情报、投资者与公共关系副总裁Richard Kingston

三大支柱：从“连接”到“推理”的战略延伸

Ceva对市场的判断围绕三个核心需求展开：未来每一台智能设备都需要连接、感知和推理。

连接是Ceva的传统强项。从蓝牙、Wi-Fi到UWB、5G乃至卫星通信，Ceva拥有完整的短距和长距连接IP组合。根据IPnest的数据，Ceva无线接口IP收入市占率约68%，连续第三年排名第一，约为第二大供应商的12倍。这一数字在短期内难以被撼动。

感知是Ceva近年来持续加码的领域。视觉、传感器融合、声学算法构成了感知层的能力矩阵。从华为灵犀遥控器的IMU+UWB光标交互方案，到海信相关产品，再到机器人的姿态感知与声纹识别，Ceva的感知IP正在从手机、遥控器等消费场景向机器人、工业等更复杂的场景渗透。

推理则是Ceva最新、也最受关注的战略方向。2024年前后发布的NeuPro NPU产品家族，经过约两年的市场推广，已形成Nano、Prime、Max、Ultra四档产品线，分别覆盖从始终在线感知到数据中心推理的完整算力光谱。本周发布的下一代NeuPro产品组合宣称每平方毫米AI吞吐量提升2倍、能源效率提升50%，并保持同一架构、同一SDK。

“任何智能设备都需要与外界交互数据，也需要感知环境，还需要在获得数据后做推理和决策。”Richard如此概括Ceva的产品逻辑。这一“连接—感知—推理”的三段论，本质上是对边缘AI设备核心能力栈的拆解，而Ceva试图在每一层都提供可授权的IP模块，让客户像搭积木一样构建SoC。

NeuPro NPU：量产元年与客户拼图

NPU是Ceva AI战略的核心载体，也是本次交流会信息密度最高的部分。

从产品定义看，NeuPro四档产品的分工明确：Nano面向手表、耳机等入门AI设备，做语音唤醒、人脸检测、存在检测等轻量任务；Prime面向视频监控、目标检测分类等主流CNN和Transformer工作负载；Max可跑7B参数级大模型，面向机器人等复杂场景；Ultra则通过多核级联扩展到几百TOPS甚至上千TOPS，面向汽车驾驶和AI基础设施。

“同一架构、同一SDK”是Ceva反复强调的卖点。Ceva 首席战略官Iri Trashanski解释称，客户为Nano开发的东西可以继续用于Prime，Max从单核扩展到多核再级联到Ultra，相同代码库和工具链意味着工程师的学习成本被大幅摊薄。对于芯片设计公司而言，这种架构一致性确实能降低多产品线并行开发的复杂度。

Ceva 首席战略官Iri Trashanski

客户进展方面，韩国Mobilint是首个公开的量产案例。其REGULUS边缘AI SoC采用Ceva SensPro AI DSP和NeuPro-Nano NPU，在低于3W功耗下提供10TOPS算力，支持最高8GB内存，面向机器人、无人机、机器视觉和智能摄像头。Mobilint的MLD-R1 AI USB加速器已正式出货，该公司还被选为韩国约6亿美元“设备端AI半导体计划”中人形机器人设备端AI的首席研究机构，并与LG电子家用机器人平台进行集成测试。

但需要指出的是，Mobilint本身已有自研NPU，引入Ceva NPU的目的是“增加灵活性，使芯片完成后还能添加新AI模型”。这一合作模式说明，Ceva NPU在部分场景中扮演的是“补充”而非“替代”角色，其价值主张在于可编程性和对新模型的适应能力，而非单纯的算力堆叠。

除Mobilint外，Ceva透露NeuPro已有15家以上客户，覆盖六大市场。由于保密原因，多数客户不能具名，但CEVA给出了若干线索：世界前五互联网公司中有一家已用Ceva NPU做云端推理；国内第一梯队PC客户在用Ceva NPU跑大模型；头部MCU公司前五之一也在使用；国内头部PC、无人机OEM已在用。

“2026、2027年将是量产采用的重要时间点。”Iri的判断意味着，NeuPro的真正考验尚未到来。IP授权到量产芯片之间存在漫长的设计、流片、验证周期，当前公布的客户名单中，除Mobilint外，多数仍处于“已授权、未量产”阶段。Ceva需要证明的是，其NPU不仅能被客户选中，更能帮助客户在市场上赢得竞争。

效率叙事：边缘AI的核心命题

如果说NPU产品线是Ceva AI战略的“形”，那么“效率”则是其“神”。

Iri将效率拆解为三个层次：模型效率、运算效率和系统效率。模型效率指客户需要快速量化、压缩、优化不断演进的开源模型，Ceva通过NeuPro Studio SDK与合作伙伴模型提供支持；运算效率指每瓦、每平方毫米的最大效能，由NeuPro NPU与AI DSP实现；系统效率指边缘、网关、云协同分担负载，减少数据搬移。

“很多功耗成本来自数据搬移，Ceva有独特算法降低数据搬移，提高能效。”这一表述指向了边缘AI芯片设计的一个关键痛点：在算力之外，内存带宽和数据搬移往往才是功耗和性能的真正瓶颈。Ceva声称新一代产品带宽从过去256半/秒提升到约4倍，同样算力下解码速度更快。在谈及与Arm、新源等NPU的架构差异时，Iri称Ceva产品“定制化较强”，在IP底层对算法和模型适配做了较多支持，并与头部客户紧跟千问等模型演进。

从竞争格局看，边缘AI NPU市场正在快速升温。Arm的Ethos系列、新源（SiFive）的AI IP、以及各家自研NPU的芯片厂商，都在争夺这一赛道。Ceva的差异化在于其“连接+感知+推理”的组合能力——对于需要同时集成蓝牙、Wi-Fi和NPU的物联网芯片而言，从单一供应商获取整套IP可以减少集成风险和研发周期。但这种“打包”优势能否转化为NPU单品类的竞争力，仍需市场检验。

连接基本盘：卫星与5G的交汇

在AI叙事之外，Ceva并未忽视其连接基本盘。Richard重点提及了卫星与5G融合的趋势。

“今年有卫星网络宣布采用5G NTN标准，意味着卫星网络与地面移动网络将融合，实现全球无缝覆盖。Ceva是少数拥有5G NTN解决方案并可授权集成的IP公司。”中国计划发射28,000多颗卫星，千帆星座等计划将采用5G标准，Ceva正与中国相关项目合作。这一方向与Ceva在蜂窝基带和卫星通信领域的技术积累高度契合，也为连接IP业务打开了新的增量空间。

在短距连接方面，蓝牙7的发布是本周的另一则重要消息。Ceva已有10家客户授权蓝牙7技术，其中炬芯科技已推出基于Ceva蓝牙7 IP的芯片，Ceva首次为蓝牙7提供自有RF。Wi-Fi方面，Wi-Fi 6仍是物联网的长期基础技术，Wi-Fi 7在电视和接入点中应用，Wi-Fi 8已在开发。UWB方面，Ceva提供最新IEEE 802.15.4ab UWB IP，侦测范围扩大30倍，数据传输速率提高4倍。

“Ceva工程师参与标准制定，与高通、联发科、瑞萨等共同定义下一代蓝牙、Wi-Fi。”Richard补充说明了一个关键点：作为IP厂商，Ceva的优势在于其工程师在标准组织中的深度参与，使其能够在标准发布前完成IP开发，客户在标准正式发布时即可推出产品。这种“比市场快一步”的能力，是连接IP业务长期保持高市占率的重要支撑。

中国市场的角色

整场研讨会中，中国市场被反复提及，中国既是Ceva的重要出货市场，也是其AI战略落地的关键区域。

“国内第一梯队PC客户在用Ceva NPU跑大模型” “国内头部PC、无人机OEM已在用”——这些未具名的客户线索指向一个事实：Ceva的NPU战略在中国市场的推进速度可能快于其全球平均水平。中国芯片设计公司对新技术采纳周期较短、对成本敏感、对差异化需求强烈，这与Ceva“统一架构、可扩展、高性价比”的产品定位存在契合点。

在回答“如何帮助中国客户缩短从IP授权到量产周期”时，Iri给出了具体答案：Ceva提供已集成、可工作的平台，客户可直接放入设计；以蓝牙7为例，Ceva已有IP和12nm参考设计；IP基本解决约80%工作量，客户用约20%做差异化和上层应用；软件提供完整SDK和编译工具链；生态方面与射频合作伙伴、模型算法公司合作，让算法公司在芯片出来前用Ceva工具仿真部署。

“Ceva IP灵活性可做更底层整合。客户也可用单颗芯片实现功能，但如果Ceva从系统级概念做IP，在底层帮助解决受限场景，效果更好。”Richard的这一表述，暗示了Ceva在中国市场的策略：不追求替代客户的系统级设计能力，而是通过提供经过验证的底层IP和参考设计，降低客户进入门槛、缩短开发周期。

机会与不确定性并存

从整场研讨会的信息来看，Ceva的AI战略逻辑自洽：以连接为基本盘，以感知为延伸，以推理为增量，通过“同一架构、同一SDK”降低客户多产品线开发成本，通过效率叙事回应边缘AI的核心痛点，通过标准参与和生态合作构建护城河。

但几个问题仍需持续观察。

**其一，NPU的量产验证尚未完成。** Mobilint是首个公开的量产客户，但其本身已有自研NPU，Ceva NPU在其中扮演的是灵活性补充角色。其他客户多数处于流片或早期阶段，2026—2027年的量产时间表意味着真正的市场检验尚未到来。Ceva需要证明其NPU在真实负载下的性能、功耗和工具链成熟度能够满足客户量产要求。

**其二，效率指标的独立验证。** Richard在交流中提到“每平方毫米AI吞吐量提升2倍”“能源效率提升50%”“多核级联算力利用率约95%”的诸多指标——这些指标令人印象深刻，但需要第三方基准测试和客户实际系统设计的独立验证。在NPU竞争日趋激烈的背景下，客户最终会以实际项目中的PPA（性能、功耗、面积）数据做出选择。

**其三，系统级IP的整合深度。** Ceva强调其“连接+感知+推理”的系统级IP组合是差异化优势，但客户在实际芯片设计中，是否真的需要从单一供应商获取全套IP，还是更倾向于在不同环节选择各自领域的最优方案，取决于具体应用场景和成本结构。Ceva需要证明其组合不仅“齐全”，而且在每一环节都具备足够的竞争力。

**其四，中国市场的在地化服务能力。** 中国客户对响应速度、定制化支持和成本的要求较高，Ceva作为一家总部位于美国的IP公司，其在中国市场的本地化工程支持能力、与本土代工厂和生态伙伴的协同深度，将直接影响其在中国AI芯片浪潮中的实际收获。

结语

Ceva正在讲述一个从“连接IP领导者”向“边缘AI系统级IP平台”演进的故事。这个故事的核心不是单点技术的突破，而是将连接、感知、推理三条能力线编织成一张覆盖多场景、多算力档位的IP网络，让客户能够在同一架构下完成从耳机到机器人的产品布局。

故事的方向是清晰的，逻辑是自洽的。但IP生意的本质是“客户成功”——Ceva的AI战略最终能走多远，不取决于发布了多少产品线、公布了多少客户名字，而取决于那些采用NeuPro NPU的芯片能否在2026、2027年如期量产，并在真实的终端产品中稳定运行。在此之前，Ceva的“连接、感知、推理”棋局仍处于中盘布局阶段，胜负尚待揭晓。