苹芯科技存算一体创新架构，突破边缘AI芯片技术困局 - 科技区角苹芯科技存算一体创新架构，突破边缘AI芯片技术困局

电子发烧友网报道（文/李弯弯）在数字化浪潮席卷全球的当下，边缘人工智能正以前所未有的速度重塑产业格局。根据市场调研机构数据显示，2025年全球AI芯片市场规模预计突破1200亿美元，年均复合增长率超25%，其中，边缘计算芯片增速达35%。这一增长势头背后，是可穿戴、智能安防、智慧工业等场景对低功耗、低延迟、高隐私性计算的迫切需求。

然而，行业高速发展的同时，传统冯·诺依曼架构的“存储墙”瓶颈、高功耗与能效比失衡等技术挑战，正成为制约边缘AI大规模落地的关键掣肘。在此背景下，电子发烧友特别采访了存算一体芯片企业——苹芯科技，探寻其突破技术困局的创新路径。

苹芯科技：存算一体架构重构边缘计算范式

苹芯科技成立于 2021 年，是一家专注于存算一体技术的芯片设计企业。致力于利用新兴存算一体技术对人工智能计算进行加速，目标是低成本实现高性能AI计算引擎，引领构建非冯架构计算体系与生态系统。其核心团队由清华系科学家与高通、美光等半导体巨头的技术专家组成，在存储器设计、神经网络加速、低功耗架构等领域拥有深厚积累。

“传统冯·诺依曼架构面临严重的‘存储墙’和‘功耗墙’瓶颈，数据在存储器与计算单元间频繁迁移导致60%～80%的能耗浪费，严重制约了边缘AI芯片的实时性能。”苹芯科技联合创始人兼CEO杨越表示，“我们的存算一体架构从根本上突破了这一限制，通过在SRAM存储器内部直接完成乘累加运算，实现了计算与存储的深度融合。”

苹芯科技采用了多项关键技术创新构建竞争壁垒：其一是混合精度存算阵列设计，通过纯数字计算和数字域控制的协同优化，实现高并行度的矩阵-向量乘法运算，在28nm工艺下达到27 TOPS/W的能效比。其二是自适应稀疏化计算引擎，利用神经网络的稀疏性特征，通过硬件加速器动态识别，实现2-5倍的性能提升。其三是多级功耗管理技术，集成了时钟门控、电压岛和动态电压频率调节，在保证计算性能的同时将待机功耗降低至μW级别。

“另外，在系统架构层面，我们也通过数据流优化技术，算子融合技术，配合零拷贝数据处理机制等等方式，使我们的存算一体芯片在关键指标上实现了显著突破，如：核心计算能效比达到27 TOPS/W，推理延迟降低至毫秒级别。”杨越介绍：“这些技术优势使得我们的方案在很多对实时性和功耗敏感的边缘AI应用场景中具备了独特的竞争优势，为客户提供了更优的性价比和更强的产品差异化能力。”

苹芯科技目前已经开发多款产品，包括PIMCHIP-S300、PIMCHIP-N300等。PIMCHIP-S300是一款多模态智慧感知决策AI芯片，搭载基于SRAM的存算一体计算加速单元，具备AI算力整合、多模态融合感知、跨领域智慧决策、超低功耗、极速响应等特点。可提供端到端的语音、图像、雷达等完整解决方案和应用，为智能可穿戴设备、智能安防、具身智能、AI大模型、健康数据分析等领域提升运算效率、降低能耗。

PIMCHIP-N300是新一代存算一体神经网络处理单元，专为机器学习和人工智能领域设计，能高效处理人工神经网络等算法和模型。同时团队提供免费软件工具链，具有高度灵活性和易集成性，可缩短产品开发周期，加速客户品牌智能化升级。

目前苹芯科技的芯片主要应用于智能可穿戴设备、智能安防、智慧工业、智慧医疗、教育智能化等行业。

谈到其产品的独特优势，杨越认为主要体现在三个方面：其一，能效比领先优势。通过存算一体架构实现数据“零搬运”，在28nm工艺下达到27 TOPS/W的能效比，相比传统架构提升了一个数量级。这一技术突破使得苹芯科技的芯片在同等算力下功耗仅为竞品的1/10，在同等功耗下算力提升10倍以上。

其二，快速迭代验证能力。基于模块化IP核设计和成熟SRAM工艺，苹芯科技能够快速的完成从算法优化到芯片验证的完整迭代，相比传统12-18个月的开发周期缩短60%以上，帮助客户快速抢占市场先机。

其三，边缘场景深度优化。针对边缘AI应用的“低功耗、小体积、高实时性”需求，苹芯科技开发了专用的神经网络加速引擎和自适应功耗管理技术，在保证计算精度的同时实现毫秒级响应。

“我们的客户厂商在开发新一代智能健康监测产品时遇到了严峻挑战。该产品需要实时处理心音心电、体温、运动状态等多维生理数据并进行AI算法分析，但原有ARM+DSP架构方案存在AI推理功耗高达2.5W、数据处理延迟100-200ms、长时间运行导致设备表面温度超过40°C等问题，严重影响用户体验和产品竞争力。”杨越举例道：“客户在对比了多家厂商方案后，最终选择集成了我们的PIMCHIP-N300加速单元。关键原因在于我们的NPU在处理相同AI算法时功耗相比原方案降低80%，通过存算一体架构将数据处理延迟降低至5-10ms，显著改善了用户体验。”

经过6个月的技术适配、原型验证和芯片集成，客户产品成功交付。实际效果超出预期：设备续航时间从原来的12小时提升至72小时，实时健康监测功能获得用户高度认可，同时帮助客户节省电池成本约30%，整体BOM成本降低20%。杨越强调：“这一案例充分体现了我们存算一体技术在边缘AI应用中的显著优势，不仅解决了客户的技术难题，更带来了实质性的商业价值和市场竞争力提升。”

创新方案、生态构建，精准捕捉和解决行业痛点

边缘AI芯片的落地高度依赖场景需求，针对如何精准捕捉不同行业痛点的问题，杨越谈到：“我们建立了‘三层深入、四维分析’的行业痛点捕捉机制。通过深入产业链上游（算法开发商）、中游（设备制造商）和下游（最终用户）进行需求调研，从技术性能、成本控制、功耗管理和部署便利性四个维度全面评估行业需求。通过与行业龙头企业建立联合实验室、参与标准制定等方式，我们能够在技术趋势萌芽期就准确识别行业痛点。”

以智能安防监控行业为例，苹芯科技通过深度调研发现了两个核心痛点：首先是电池驱动场景下的超低功耗智能化需求，传统方案在待机状态下功耗仍达到数百毫瓦，导致电池续航仅能维持几天，无法满足偏远地区、临时部署等场景的长期监控需求；其次是成本压力，随着AI算法复杂度提升，传统GPU方案成本激增，中小型安防厂商难以承受。

“基于上述痛点，我们充分发挥存算一体架构的独特优势，设计了‘超低功耗待机+多模态识别唤醒’的创新方案。”杨越介绍：“在待机状态下，我们通过存算一体架构实现了微瓦级的功耗控制，芯片仅保持基础的音频和红外传感器监测功能运行。当检测到声音异常、人体热源或运动轨迹等多模态信号时，系统能够在毫秒级时间内从待机状态唤醒至全功能运行模式。”

杨越进一步介绍说：“具体技术实现上，我们在存算一体阵列中集成了专用的多模态信号处理单元，通过硬件加速音频特征提取、红外图像处理和运动检测算法，实现了超低功耗的智能唤醒功能。同时，采用成熟的28nm工艺节点，有效控制了单颗芯片的实际成本，相比传统方案降低了70%以上。”

实际测试结果显示，苹芯科技的芯片在待机状态下功耗为微瓦级别，在客户的常规状态使用模式下，保证系统的电池续航可达6个月以上，唤醒响应时间小于10ms，多模态识别准确率达到92%以上。这一方案不仅解决了电池驱动安防设备的续航难题，更以极具竞争力的成本优势帮助客户快速占领市场。

在生态合作伙伴网络构建上，苹芯科技也有自己的独到见解。苹芯科技通过“分层联动、场景绑定”的模式构建生态合作伙伴网络。在技术层与芯片制造企业、算法供应商建立联合研发机制，共建技术验证平台；在产品层为设备厂商提供从芯片到解决方案的全栈支持，包括硬件参考设计、软件工具链及测试服务；在市场层与系统集成商深度协同，针对垂直领域打造端到端行业方案。通过这种多层级合作体系，实现从技术创新到商业落地的全链路贯通。

目前，苹芯科技已形成覆盖产业链关键环节的战略级合作矩阵。在供应链端，与头部晶圆制造企业、封装测试厂商建立长期联合开发关系；在终端，与消费电子、工业设备等领域的龙头企业达成深度合作，共同定义下一代产品规格；在 AI基础设施端，与主流算法框架厂商、云服务提供商构建技术适配联盟，推动存算一体技术与开源生态的融合。

“这些合作精准解决了产业链各环节的核心痛点。”杨越谈道：“与芯片制造企业合作时，我们针对存算一体架构的特殊工艺需求，联合优化光刻精度控制、存储单元一致性校准等关键环节，将量产良率大幅提升，同时解决了新型计算单元与现有产线的兼容性问题，使芯片量产周期缩短的同时确保高性能芯片的稳定供应。”

苹芯科技还与算法供应商协同突破“算法-芯片”适配瓶颈，针对传统架构中90%算力浪费在数据搬运的问题，通过定制化指令集与算法算子的深度绑定，将有效算力利用率大幅提升；同时开发跨框架迁移工具，解决了主流算法在存算一体芯片上的适配难题，显著提升AI处理效率。

与设备厂商及系统集成商合作聚焦场景落地障碍，杨越表示：“我们为设备厂商提供模块化硬件接口和功耗调节SDK，解决了芯片在智能耳机、工业传感器等不同终端的供电稳定性与空间适配问题。此外，我们联合系统集成商开发行业专用固件，将产品在各行业的部署调试周期缩短，加速技术方案向商业应用的转化。”

边缘AI芯片商业化阻碍及技术演进趋势

边缘AI芯片大规模商用面临几大核心阻碍：其一是成本与ROI的矛盾，当前AI芯片的设计、制造和部署成本相对较高，而许多应用场景的商业回报周期较长，企业难以在短期内看到明确的投资回报，这在很大程度上制约了大规模商用的积极性。

其二是技术门槛与人才短缺，边缘AI芯片涉及算法优化、硬件设计、软件开发等多个专业领域，企业往往缺乏既懂AI算法又懂芯片架构的复合型人才，同时开发工具链不够完善，增加了产品开发的难度和周期。

其三是标准化与生态协同问题，不同厂商的芯片架构、接口标准、软件生态各不相同，导致系统集成复杂度高，互操作性差，企业在选择方案时面临较大的技术风险和迁移成本。

从行业的角度来看，该如何应对这些阻碍呢？杨越认为：“需要建立统一的行业标准和认证体系，降低不同厂商产品间的集成难度；完善开源工具链和开发生态，降低技术门槛；加强产学研合作，培养更多复合型人才；推动产业链上下游协同，通过规模效应降低整体成本。只有通过行业协作才能真正推动边缘AI芯片的大规模商用落地。”

为了应对挑战，苹芯科技采取的行动主要是：采取优化芯片架构设计、应用高性能传统工艺降低成本；加强软件研发，完善软件工具链和生态；积极参与行业标准制定等。

杨越认为，未来3～5年，边缘AI芯片将呈现这样几个趋势：其一，多模态AI融合成为主流。单一模态的AI应用将向多模态融合演进。视觉、语音、文本、传感器数据的协同处理将成为标配，要求芯片具备更强的异构计算能力和跨模态数据处理效率。

其二，边缘大模型轻量化部署。随着大语言模型和多模态大模型的快速发展，如何在边缘设备上高效部署轻量化大模型将成为关键挑战。这要求芯片在保持低功耗的同时，具备处理复杂推理任务的能力。

其三，超低功耗与长续航需求激增。物联网设备、可穿戴设备、智能家居等应用场景对功耗要求越来越苛刻，毫瓦级甚至微瓦级的功耗控制将成为基本要求，电池续航需要达到月级别甚至年级别。

其四，实时性要求持续提升。自动驾驶、工业控制、医疗监测等关键应用对延迟的容忍度进一步降低，从毫秒级向微秒级演进，对芯片的实时响应能力提出更高要求。

其五，成本压力与规模化部署。随着AI应用的普及，成本将成为决定性因素，芯片需要在保证性能的前提下实现更低的单位成本，以支撑大规模商业化部署。

对此，苹芯科技也有自己的应对布局。苹芯科技将持续深化存算一体架构技术，重点突破三个方向：一是提升存算一体阵列的密度和效率；二是开发支持多精度、多数据类型的灵活计算单元，适应不同AI算法的精度需求；三是构建硬件级的多模态数据融合处理能力，通过专用的跨模态特征提取和融合单元，实现视觉、语音、传感器数据的高效协同处理。

同时基于超低功耗优势，苹芯科技也将重点布局三个高增长赛道：一是智能物联网领域的环境监测、跟踪等应用，目标实现年级别的电池续航；二是医疗健康领域的连续监测设备，重点突破生理信号的实时AI分析；三是工业4.0场景的边缘智能，专注于预测性维护和质量检测等应用。

“这些战略布局的核心目标是，确保我们在未来3～5年的技术演进中始终保持领先地位，不仅要在技术指标上持续突破，更要在商业化落地和生态建设上形成竞争壁垒，最终实现从技术领先到市场领导的转变。”杨越强调。

写在最后

边缘AI芯片作为推动各行业智能化转型的核心部件，其发展前景广阔。然而，面对低功耗、高性能、低成本等多重挑战，行业需要不断创新与协作。苹芯科技凭借其存算一体架构的技术优势，在边缘AI芯片领域取得了显著突破，为行业提供了高效、低功耗的解决方案。未来，随着多模态AI融合、边缘大模型轻量化部署等趋势的加速推进，边缘AI芯片将迎来更加广阔的发展空间。苹芯科技将继续深耕存算一体技术，为构建智能化的未来世界贡献力量。

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