着床出血是什么样子的

产业融合的背后是需求的发展，CPU（中央处理器）通用计算发展了几十年，如今伴随着人工智能（AI）的需求，NPU（ 嵌入式神经网络处理器）成为了下一代智能计算的核心，在处理新类型数据流方面效率远高于CPU 和GPU（图形处理器）的处理器，并且独立出来与CPU 做更多配合。

同时我们也看到元宇宙等新兴场景对AI的新需求，AI 本身作为一项新兴技术，必将对我们生活的方方面面带来深远影响。目前AI 还处于很早期阶段，在不同领域采集数据不同，算法不同，部署需求也各不相同。当AI 渗透率到一定阶段以后，将会有AI 融合发展的需求，最终可能形成超级AI，在各细分市场由超级AI 构成对外智能中枢，成为元宇宙的核心元素。

对数据处理精细化和低延迟的需求拉动了边缘AI的发展。从终端到云端的网络连接很难做到100% 可靠稳定，边缘AI 设备中的机器学习通常是实时实现的，无需网络连接就能在本地处理数据，端点性能更强，延迟最小。边缘AI 也是数据处理的更安全选择，同时可以显著降低与更高带宽需求和云存储相关的成本。此外，AI 算法的演进和本地数据采集处理能力的增强也进一步推动边缘AI 的快速发展。

安谋科技认为，边缘AI 目前主要存在两条发展路径，一方面嵌入式设备的能力逐渐增强，以更小巧的形态覆盖算力要求中等、环境多变灵活的场景，比如智能摄像头、机器人等；另一方面云端设备功耗逐渐降低，以中小型服务器的形态覆盖对延迟、流量、算力都有要求的场景，比如边缘云、自动驾驶等。未来，随着场景细分，边缘AI 需要融合其他更多计算单元来应对不同场景的特殊需求，例如NPU + ISP（图像信号处理）、NPU + VPU（矢量处理器）等等，针对更多细分行业的定制化AI 将成为趋势。

为了满足中国市场复杂多变的需求，安谋科技确定了CPU + XPU“双轮驱动”战略，并在智能摄像头、智能机器人、AR/VR 等领域与合作伙伴展开深度合作，依托“核芯动力”业务品牌向客户提供多样化、智能化、定制化的核心处理器IP 技术及开放的智能计算平台，优化数据搬运、降低功耗、提升效能。通过“通用平台+个性化算法”的方式提供细分行业最大公约数，帮助合作伙伴缩短产品上市时间，更好地满足行业需求。

嵌入式AI 的另一个关键点是低功耗，低功耗是很多应用不变的需求。影响功耗的因素很多，如芯片的生产工艺升级、计算单元的微架构改变、软件应用的提升等，这些都会对功耗产生很大的影响。结合特定场景、特定应用，达到算力提升的同时保持低功耗，是有可能的。安谋科技在通用计算为主的CPU 产品线之外，推出了新的自研XPU 产品线，针对不同应用和场景，将处理AI、视频、图像等功能的计算单元组成不同的解决方案，打造融合计算平台，来解决海量智能数据流的处理效率和功耗问题，从而满足对高性能和低功耗的双重需求。

低功耗器件推动着可穿戴设备必然向智能化方向发展，并能通过不同场景的应用给未来生活带来改变。随着消费升级以及AI、VR、AR 等技术的逐渐普及，可穿戴设备已从过去的单一功能迈向多功能，其形式也越来越多样化，从最初的智能手机扩展到更多创新领域，如智能手表、智能手环、智能眼镜、智能跑鞋等等，同时具有更加便携、实用等特点。

例如，在运动健康监测方面，智能可穿戴设备的影响力不容小觑。可穿戴设备可以生成用户健康的信息流，提供包括科学计步、实时运动监测、实时心率监测、身体健康监测等多方面的数据分析，以及运动健康指导，用户基于这些数据反馈和专业建议，可以保持健康的生活作息，养成科学的运动习惯。

人工智能应用在向更智能、更强大的方向发展。例如苹果手机的电影效果模式，就是集很多AI 应用于一体，在需要强大算力的同时，也需要CPU、GPU 的配合。以安谋科技为例，我们在不断提升硬件产品能力的同时，也在优化上层的软件，充分协同CPU + GPU + NPU 的工作。这里值得注意的是，软硬件结合是必然趋势，在算力提升时，仅靠架构和芯片，软件却跟不上，一样很难实现性能提升。安谋科技目前就有很多工程师在进行各种软件研发工作，覆盖从开源软件到服务器的软件支持。

（本文来源于《电子产品世界》杂志2022年4月期）