Arm邹挺：突破基础设施、数据安全与人才三重挑战，释放AI发展新潜能

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。

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

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ONNXRuntime、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。

ArmKleidiAI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ArmCPU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ArmKleidiAI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。