WAIC 直击｜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 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。

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*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。