Arm邹挺WAIC演讲：破解AI基础设施数据安全与人才三大挑战

在刚刚落幕的2025世界人工智能大会（WAIC）上，Arm举办了一场主题为“AI无处不在：从云到边尽在Arm”的技术论坛。这场论坛不仅是技术的展示，更像是一次行业趋势的集中检阅，汇聚了Arm的技术专家以及来自支付宝、联想等合作伙伴的实践者，共同探讨人工智能发展的当下与未来。

Arm中国区业务全球副总裁邹挺发表主题演讲

AI技术演进趋势：从模型优化到自主智能

人工智能领域的变化，用“日新月异”来形容毫不为过。纵观全局，有三条主线脉络正变得愈发清晰。

首先是模型本身的小型化与性能跃升。如今的AI模型不仅“更聪明”，思考与决策能力更强，其体量也在变得更精简。像DeepSeek这样的模型，正是以更小的规模实现了更强大的性能，这背后是算法与工程优化的巨大进步。

其次，边缘计算的爆发已成现实。就在一两年前，端侧AI能否实现还是个被广泛讨论的问题。如今，这个疑问已基本消散。算力在持续攀升，AI应用正以前所未有的速度在手机、汽车、物联网设备等终端侧普及开来。

最后，是AI智能体与物理AI的加速商用。AI正从被动响应指令，转向能够自主规划、执行的智能体。这催生了许多有趣的应用，并成功走向商业化。无论是执行复杂任务的救援机器狗，还是穿梭于楼宇间的配送机器人，都在推动物理AI在多个领域实现突破。

中国市场加速拥抱AI：效率提升成核心目标

为了更清晰地把握AI发展现状，Arm发布了一份《AI就绪指数调研报告》。这份报告调研了全球八个市场的655位企业决策者，其中超过100家来自中国，且智能制造、科技、能源这三大最活跃的AI应用领域占比达到50%，这使得报告对中国市场具有极强的参考价值。

数据揭示了中国企业在AI投入上的几个鲜明特征：

策略与预算先行：在全球范围内，已有39%的企业制定了清晰全面的AI策略，而中国市场的这一比例达到了43%。更值得注意的是，所有参与调研的中国企业都已制定了AI策略。这意味着，AI在中国企业战略中，已从“可选项”彻底转变为“必选项”。紧迫感同样强烈：62%的中国受访者认为企业迫切需要拥抱AI，30%的人更是用“刻不容缓”来形容。在投入决心上，95%的中国企业计划在未来三年进一步增加AI预算。

以效率提升为核心目标：企业部署AI主要聚焦于三个方向——提升客户体验、开发新产品与服务、优化运营效率。这三个方向的核心诉求，归根结底都是提升效率。

技术聚焦大模型支撑领域：在企业实际部署的AI技术中，聊天机器人、自然语言处理、深度学习位列前三。这三者恰恰是当前大语言模型（LLM）的关键支撑技术，从侧面印证了国内大模型发展的蓬勃态势。

破局三大挑战：Arm的生态解法

产业高速发展的背后，挑战也随之而来。基础设施、数据安全与人才储备，构成了当前AI发展的三大核心瓶颈。Arm基于自身的技术和生态优势，提出了相应的解决思路。

高能效计算平台破解基础设施瓶颈：基础设施的核心矛盾在于算力激增与能耗控制的失衡。AI算力需求呈指数级增长，数据中心的能耗已从兆瓦级跃升至吉瓦级。对此，Arm凭借其“高性能+高能效”的技术基因，构建了从云到边的全场景计算平台。在云端，Arm架构经过十余年深耕，已获得亚马逊云科技（AWS）、微软、谷歌、阿里云等全球头部云厂商的采用，为其带来超过40%的能效提升。在终端和边缘侧，Arm的覆盖更为广泛：全球99%的智能手机、几乎所有主流车厂的最新车型都采用了Arm技术。预计到2025年，PC和平板市场中Arm架构的出货占比将超过40%，为海量设备带来更高性能与更低功耗。

硬件级技术筑牢数据安全防线：数据层面的挑战集中在质量、获取与安全，其中安全隐私尤为关键，全球48%的企业对此表示担忧。Arm通过Armv9架构中的内存标记扩展（MTE）、机密计算架构（CCA）等硬件级安全技术，并结合与生态伙伴共同构建的PSA标准化安全框架，从芯片底层构建起防护体系，为AI系统的数据存储与传输筑起了坚实的“技术屏障”。

技术与生态缓解人才短缺：AI专业人才的短缺是全球性难题，49%的受访者视其为主要障碍。Arm的解法是通过构建广泛的开发者生态与易用的工具链，从根本上降低技术门槛。其全球开发者社区拥有超过2200万软件开发者，基于Arm架构的芯片累计出货量已突破3100亿颗，形成了深厚的生态基底。此外，Arm推出了在线开发者中心，提供丰富的教程资源。去年发布的KleidiAI软件库，让开发者无需复杂操作即可充分调用CPU的AI性能。目前，KleidiAI已集成至ONNX Runtime、MediaPipe等主流框架，累计安装量超过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

在竞争白热化的大语言模型领域，Arm与国内领先的模型厂商展开了深度协作，借助Armv9架构的特性和KleidiAI软件优化，显著提升了模型的端侧推理性能。

​

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的轻量级深度学习框架MNN紧密合作。通过KleidiAI与MNN的集成，通义千问的多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct已能流畅运行在搭载Arm CPU的移动设备上，运行与响应速度大幅提升。今年四月，新一代通义千问模型Qwen3上线，Arm在上线首日即完成了对Qwen3-0.6B、Qwen3-1.7B及Qwen3-4B三款模型的适配。其中，Qwen3-1.7B模型在预填充阶段达到了每秒177个词元（Token），解码阶段为每秒37.1个Token，性能表现位居行业前列。

混元大模型：Arm与腾讯合作，将KleidiAI技术成功集成到腾讯自研的Angel机器学习框架中，旨在提升移动端AI服务的推理效率。此次合作为不同操作系统、基于Arm的设备带来了显著的性能提升：混元大模型的预填充部分加速了100%，解码器速度也提高了10%，为实现更快、更高效的端侧AI操作提供了助力。

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关注。Arm在开源首日即完成了该系列模型的端侧部署适配，依托Armv9架构的AI增强特性以及KleidiAI的集成优化，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

人工智能无疑是这个时代最具碘伏性的技术浪潮，而Arm的计算平台正处在这场浪潮的核心。通过卓越的计算平台、软件工具和庞大的生态系统，Arm正从云端到终端，加速推动“AI无处不在”愿景的实现。在中国这片充满创新活力的市场上，Arm将持续与本土合作伙伴紧密携手，共同应对基础设施、数据安全和人才等方面的挑战，推动人工智能产业的繁荣发展，携手塑造智能的未来。