智东西
今天，AI正给整个手机产业带来巨大影响和变革，从底层芯片到操作系统，再到上层应用生态，几乎都在被AI重构。
越来越复杂的模型、越来越强大的AI Agent，都对计算效率、延迟、功耗、内存带宽等方面提出了新的挑战。
从苹果到三星、联发科、小米，手机芯片玩家们都在加速AI能力在芯片端的集成，上周苹果刚刚发布的A19芯片，直接在GPU的每一个核心中都塞入了一颗神经网络加速器。
芯片底层技术创新，是加速端侧AI落地、推动AI手机体验升级的核心支撑。在这样的行业趋势下，芯片底层技术领域的核心玩家Arm再次向行业抛出一枚AI重磅大招。
近日，Arm在上海正式亮出了旗舰级Arm Lumex计算子系统（CSS）平台，这也是Arm CSS平台的一次重要更名和升级。
Arm Lumex包括新的CPU、GPU、DSU等模块，在性能、能效显著提升的同时，突破性地将第二代可伸缩矩阵扩展（SME2）技术引入到CPU中，这也是这类技术首次在安卓手机芯片中落地。而据笔者了解，苹果芯片CPU中使用的仍然是第一代SME技术。
Arm特别强调称，这是一个完整的“AI优先”的平台。
今天，AI正成为全行业瞄准的核心方向，而面向这一新时代，Arm的计算平台正成为AI与个人计算发展不可或缺的计算底座。此次Arm重磅技术升级背后有哪些关键思考、对产业和消费者有哪些价值和意义？我们将一起深入挖掘。
一、CPU装上“AI加速器”，携手支付宝、vivo等企业，让端侧AI从“能用”到“好用”AI手机经过近两年的迭代，在发展方向和AI功能种类上已经基本达成行业共识。今天各家的重点毫无疑问是端侧AI体验的优化。在端云结合的混合AI成为基础模式之下，如何更高效地在手机上落地模型、如何在手机上实现更佳的AI应用体验，成为需要行业共同破解的难题。
纵观Arm整场发布会，AI是当下Arm技术迭代围绕的核心主题，正如Arm高级副总裁兼终端事业部总经理 Chris Bergey所说，新的Arm Lumex是一个“AI优先”的平台。
如何实现AI优先，Arm此次最核心的改进是将SME2技术引入了CPU中。
在5倍性能提升、3倍能效提升这些亮眼数字的背后，Arm实际上在做的就是给CPU这一手机中最核心、通用性最强的模块配备新的矩阵加速器，让AI时代的各类复杂计算变得更快、更省电，进而让我们能在智能手机上获得更好的AI体验。
目前，SME2这一技术已经获得了阿里巴巴、支付宝、三星System LSI、腾讯、vivo等科技领域头部企业的支持和采用。基于SME2技术，Arm与这些合作伙伴深度合作，已经在诸多AI应用中实现了直观的升级。
总体来看，这种AI体验的升级最突出的特点就是让AI功能从“能用”到“好用易用”前进了一大步。
如何去定义“好用易用”呢？就是要让设备“更懂你”，且能“无缝响应”。
手机行业的创新与竞争，是最贴近用户应用场景的领域之一。过去卷摄影、快充等，是优化单点场景痛点；如今在AI时代，生成式AI应用以及AI与计算摄影、通信、性能等各领域的融合成为焦点，其本质是用AI重构各场景价值，实现从“被动响应”到“主动服务”的转变。
我们在现场看到了一项“智能瑜伽教练”的演示，在演示中，AI教练可以快速流畅地将文本转换为语音进行输出，据称其生成速度提升了2.4倍之多，这样用户就可以在健身过程中即时获得姿势反馈与指导，并且全程都不用担心设备的电池续航问题。
▲智能瑜伽教练
其实AI健身教练类似功能我们并不陌生，但让AI真正能够像真人一样快速、准确、高效地与我们进行交流、交互，仍是产业持续努力的目标，Arm无疑将这一愿景向现实推近了一大步。
在Arm与支付宝和vivo的三方深度合作中，AI手机体验的升级给我带来了更多惊喜。
支付宝端侧AI引擎xNN集成了SME2技术，在vivo的旗舰智能手机上完成了基于Arm SME2技术的大语言模型推理验证，在预填充与解码阶段，性能分别实现了超过40%和25%的提升，大语言模型交互响应时间缩短了40%。据称，在SME2加持下，vivo手机实现了额外20%的性能提升。
从应用效果来看，vivo手机在一些视觉、语音、文本等AI计算任务中，性能都实现了显著加速，比如在全局离线翻译这样的真实场景中，AI响应时间明显加快，让整个翻译的过程更加流畅自然。
▲本地离线实时翻译
可以说，这些翻倍式的改善，都标志着CPU后端能力的重大突破，证明了SME2可为终端设备带来更快的实时生成式AI体验，端侧AI的各类本地功能，都得到了显著提升。
再来看看用户非常看重的计算摄影。搭载SME2单核心运行神经摄像头降噪功能，可以在1080P分辨率下实现每秒120帧的超高帧率，即使在4K高分辨率下，也能实现每秒30帧的帧率表现。这意味着，我们日常使用手机拍照，即使在光线昏暗的场景中，也可以拍出更加清晰、锐利的照片。
纵观此次发布的产品和技术，从CPU、GPU到软件库的一系列升级，都让我们看到了Arm Lumex在AI时代给厂商、开发者、消费者带来的价值。
而对于开发者而言，从软件工具到生态层面的完善支持更能让他们迅速将这些新技术与自身的产品相结合，将AI创新成果更快推向市场。
根据Arm预测，到2030年，SME与SME2技术将为全球超过30亿台设备新增超100亿TOPS的计算能力，端侧AI性能呈现指数级提升。
二、深耕计算数十年，年均两位数IPC提升，用技术和生态领跑行业今天，我们看到Arm基于底层技术创新实现了移动设备端侧AI性能的大幅提升，实现这一切，一方面源于Arm的技术硬实力，另一方面也源于数十年来Arm在移动技术和生态领域的持续引领，在技术和产业发展的关键节点，Arm始终跑在前列。
从技术演进来看，Arm对AI的布局实际已持续十余年：Armv8架构时代，通过优化NEON模块以提升AI效率；Armv9架构引入SVE2与SME以适配更多AI场景；到Armv9.3-A架构时代，集成SME2技术，优化现代AI工作负载的吞吐量、延迟与精度。Arm通过架构层面改进SoC设计，为AI应用的爆发提前蓄力。
如今，智能设备的海量爆发让计算变得无处不在，从手机、PC、汽车到各类AIoT设备，万物智联的趋势变得愈发显著。与此同时，产业对能效比的极致追求、对功耗的死磕、对大模型的支持优化、对AI算力的需求都成为行业共同面对的挑战——Arm终于等到了AI的东风。
回到手机行业，如果只是架构上的革新，还不足以跟上端侧AI应用的步伐。ArmLumex计算子系统（CSS）平台给出了新的解题思路，它从系统性层面，集成搭载SME2技术的最高性能Arm CPU、GPU及系统IP，加速端侧AI的落地和普及。
软件工具和生态层面，KleidiAI已经集成至所有主流移动操作系统及AI框架中。开发者能在各类Arm设备上获得最佳AI性能，无需进行任何额外操作。
纵观手机行业的发展，Arm一直跑在技术浪潮的最前沿。每一个版本更新都为行业注入新的活力，给行业玩家提供最坚实的底层技术“资源池”。Arm及其生态系统在奠定计算基础方面所做的努力，让行业能够时刻把握新兴的机遇。
三、从手机PC到全生态，算力产业激变，模式转型构筑“核心基石”今天，AI新浪潮正在快速席卷整个科技行业。
终端大厂们纷纷“All in AI”，从产品到服务围绕AI升级；大模型迭代从半年更、月更到今天的周更，竞争进入白热化阶段；底层芯片层，各路芯片厂商都在产品中密集融入AI新特性。
从手机、PC、汽车、物联网到数据中心，从十亿级、百亿级到万亿级、数十万亿级模型，AI正在快速重构各行业各领域，同时也给计算产业也带来了新的挑战和机遇。
Arm显然是在这股AI浪潮中行动颇为积极的一家。作为驱动AI应用的技术基石，不论是要快速上市兑现性能价值，还是要深度设计配置，从高端智能手机、PC到新兴AI智能设备，Arm总能帮助厂商找到峰值性能、持续能效与芯片面积之间的灵活平衡“甜点”。
AI浪潮之下，曾深耕幕后的底层技术厂商正逐步走向台前，以核心技术重塑产业格局。
全力冲刺AI的Arm，从技术到生态，从产品到服务，已经全面做好了准备。
结语：打牢AI时代计算根技术，端侧AI提速今天，从安卓到苹果生态，端侧AI的快速发展需要更多底层技术创新的支撑，AI应用体验仍有较大提升空间，Arm Lumex的发布，给行业提供了一套扎实的计算平台基础，让厂商和开发者们面对AI这场硬仗有更充足的弹药。
未来，AI手机之战会愈发焦灼，芯片层的创新仍然会长期是行业竞争的焦点领域。从厂商到开发者，面对AI时代的机遇和挑战，Arm生态已经成为AI创新的肥沃土地。
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