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炒股配资官网Arm 发布了《AI 就绪指数调研报告》

　　在 2025 世界人工智能大会 (WAIC) 期间，Arm 举办了以“AI 无处不在：从云到边尽在 Arm”为主题的技术论坛。该论坛汇聚了 Arm 技术专家及支付宝、联想等合作伙伴代表，共同分享人工智能 (AI) 行业的发展趋势与前沿洞察。开场环节，Arm 中国区业务全球副总裁邹挺深入解读了 AI 技术的演进趋势，分享了由 Arm 调研的《AI 就绪指数调研报告》，报告中揭示了针对中国市场的核心发现，并系统剖析了 AI 发展面临的挑战及对应解决方案。

　　AI 技术演进趋势：从模型优化到自主智能

　　AI 行业的发展日新月异。综观行业全局，可清晰梳理出三大演进趋势：其一，模型实现小型化与性能跃升。AI 模型的“智能度”持续提升，在强化思考与决策能力的同时，实现了规模精简与性能突破。以 DeepSeek 等模型为例，其以更精简的体量，达成了更强大的思考与决策性能。其二，边缘计算实现爆发式增长。一两年前，还有人质疑端侧 AI 能否实现，而今这一疑问已基本消散，因为行业正亲眼见证算力的持续攀升，以及 AI 技术在端侧的迅速普及与应用。其三，AI 智能体与物理 AI 加速商用落地。随着智能化水平的提升，AI 从被动响应指令转向自主运行，催生了不少有趣的应用和成功的商业项目。比如，机器人技术在多个领域崭露头角，像救援机器狗、配送机器人等，推动物理 AI 在多领域实现商业化突破。

　　中国市场加速拥抱 AI：效率提升成核心目标

　　为了明晰 AI 发展现状、为企业提供策略参考，Arm 发布了《AI 就绪指数调研报告》。该报告调研了全球八个市场的 655 位企业领导者，其中超 100 家为中国企业，智能制造、科技、能源三大行业占比达 50%—— 这三大领域作为当前中国 AI 应用最活跃、发展最快的领域，使报告对中国市场具备更强的参考价值。

　　从调研数据来看，中国企业的 AI 投入呈现三大特征：

　　策略与预算先行：全球范围内，已有 39% 的企业制定出清晰且全面的 AI 策略，而中国市场这一比例达到了 43%。尤为突出的是，参与调研的中国企业中，100% 的企业均已制定 AI 策略，这一成果标志着 AI 在中国企业战略布局中，已从“可选项”跃升为“必选项”。从紧迫性来看，62% 的中国受访者强调企业迫切需要拥抱 AI，30% 更是直言“刻不容缓”；在投入方面，95% 的中国企业计划在未来三年进一步加大 AI 预算投入，彰显出企业布局 AI 的坚定决心与强劲动力。

　　以效率提升为核心目标：企业 AI 布局聚焦三大方向 —— 提升客户体验、开发新产品与服务、优化运营效率，均以效率提升为核心诉求。

　　技术聚焦大模型支撑领域：企业部署的 AI 技术中，聊天机器人、自然语言处理、深度学习位列前三。这三项技术均为大语言模型的关键支撑，由此折射出国内大模型发展的蓬勃态势。

　　破局三大挑战：Arm 的生态解法

　　AI 产业在快速发展的同时，也面临着基础设施、数据安全与人才储备三大核心挑战。Arm 依托自身技术和生态优势，针对性提出解决方案，助力行业突破瓶颈。

　　高能效计算平台破解基础设施瓶颈：基础设施就绪度的核心瓶颈是能耗与算力的失衡 ——AI 算力需求激增推高能耗，数据中心能耗已从兆瓦级跃升至吉瓦级。对此，Arm 以“高性能 + 高能效”的技术 DNA 构建从云端到边缘端的全场景计算平台，从根源突破能效限制。在云端，Arm 深耕十余年，已获亚马逊云科技 (AWS)、微软、Google、阿里云等全球头部云厂商采用，为其带来超 40% 的能效提升。在端侧与边缘领域，Arm 技术更实现了广泛覆盖 —— 全球 99% 的手机、近 100% 的车厂在其最新车型中采用了 Arm 技术，2025 年 PC 和平板市场 Arm 架构出货占比预计超 40%—— 为广泛的端侧和边缘侧设备带来更高性能和更低功耗。

　　硬件级技术筑牢数据安全防线：数据层面的挑战集中于质量、获取与安全，其中，数据安全尤为关键，全球 48% 的企业担忧数据隐私泄露。Arm 通过 Armv9 架构的内存标记扩展 (MTE）、机密计算架构 (CCA) 等硬件技术，叠加与生态伙伴携手构建的 PSA 标准化安全框架，从芯片底层构建防护体系，保障数据存储与传输安全，为 AI 系统筑起坚实的“技术屏障”。

　　技术与生态缓解人才短缺：AI 人才短缺制约着全球 AI 的发展，49% 的受访者视其为主要障碍。Arm 通过构建广泛的开发者生态与工具链，从根本上降低技术门槛，缓解人才压力：其全球开发者社区涵盖 2,200 万软件开发者，基于 Arm 架构的芯片累计出货超 3,100 亿颗，形成深厚的生态基底。此外，Arm 推出在线的开发者中心，提供丰富的教程与培训，并于去年发布 KleidiAI 软件库，使开发者无需额外操作即可调用出色 CPU 性能；目前 KleidiAI 已集成至 ONNX Runtime 、MediaPipe 等主流框架，累计安装超 80 亿次，覆盖数据中心、汽车、智能终端及物联网等多个领域。

　　大模型加速演进：Arm 驱动本土头部模型性能跃迁

　　在如火如荼的大语言模型领域，Arm 与本土领先的大语言模型厂商深度协作，借助 Armv9 架构特性和 KleidiAI 优化提升大模型 AI 性能，为开发者与用户带来更卓越的体验。

　　Arm KleidiAI 助力领先大语言模型提升 AI 性能

　　通义千问大模型：Arm 与阿里巴巴淘天集团轻量级深度学习框架 MNN 紧密合作，通过 KleidiAI 与 MNN 的集成，使通义千问多模态大模型 Qwen2-VL-2B-Instruct 成功运行在搭载 Arm CPU 的移动设备上，让模型的运行和响应速度都实现了大幅的提升。今年四月，新一代通义千问模型 Qwen3 上线，Arm 在上线首日即实现了对 Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B 及 Qwen3-4B 三款模型的适配，为用户提供了强大的端侧 AI 推理能力。其中，Qwen3-1.7B 模型预填充阶段实现了每秒 177 个词元 (Token)，解码阶段为每秒 37.1 个 Token，性能位居行业前列。

　　混元大模型：Arm 与腾讯合作，成功将 Arm KleidiAI 技术融入腾讯混元自研的 Angel 机器学习框架，旨在提高移动端 AI 服务的推理性能和效率，为用户提供卓越的端侧 AI 体验。此次集成为跨操作系统的不同基于 Arm 的设备带来了显著的性能提升。具体来说，混元大模型的预填充部分加速了 100%，而解码器的速度提高了 10%。这些性能改善有助于实现更快、更高效的 AI 操作。

　　文心大模型：近期百度文心大模型 4.5 系列开源引发了广泛的关注，Arm 在开源首日即完成了文心系列模型的端侧部署，依托 Armv9 架构的 AI 功能以及 kleidiAI 的集成，使模型性能直接提升了近 65%。

　　未来展望：携手生态伙伴共塑 AI 未来

　　AI 是我们这个时代最重大的技术革新，而 Arm 计算平台处于这场革新的核心，通过卓越的计算平台、软件和生态，从云到端，Arm 正加速推动 AI 无处不在。在中国这个充满创新活力的市场，Arm 会持续与中国合作伙伴紧密携手，解决基础设施、数据安全和人才方面等的挑战，推动 AI 的繁荣发展，共同塑造 AI 的未来。

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