概述

AI 和芯片创新未来的行业洞察

了解领导者如何推动 AI 创新，从节能计算到云、边缘和汽车领域的实际部署。探索为高管精心挑选的、塑造智能系统发展的趋势、用例和洞察。

行业挑战

攻克当今技术难题的制胜策略

  • 上市时间
  • 计算效率
  • AI 隐私
  • 汽车领域的复杂性

快速扩展 AI

分散的生态系统和低效的软件开发流程会拖慢 AI 产品的上市速度与规模化进程。

通过全栈协作简化开发，可提高效率，加速 AI 在云端、边缘和嵌入式系统中的部署。

加快 AI 部署
Scaling AI at Pace

解决 AI 的计算瓶颈

传统的系统架构已无法满足先进 AI 工作负载的需求。

这份由《麻省理工科技评论》发布的报告涵盖了 AWS、Meta 和三星案例，概述了异构计算如何实现下一代 AI 所需的可扩展性和效率。

优化 AI 计算
The future of AI processing

赋能智能物联网应用

边缘侧 AI 正为物联网带来变革：它能减少延迟、降低基础设施成本、保护数据隐私，并支持实时决策——所有这些都无需依赖持续的云端连接。

了解领先企业如何通过在边缘侧实施 AI，更快、更智能地实现 AI 规模化应用。

探索边缘侧 AI 的影响
Enabling Smart IoT Applications

AI 定义汽车

汽车制造商面临着日益增长的软件复杂性，同时需要加快在各种车型中应用 AI 的步伐。

向 AI 定义汽车转型需要一套全新的行动方案——该方案需要能够整合硬件和软件、加快开发进程，并确保具备面向未来的可扩展性。

获取个性化指南
Automotive SOAFEE
探索 AI 洞察
合作伙伴案例

AI 实际应用：开拓性企业与科技先锋

Person holding a smartphone against a purple background.

人工智能 (AI)
Meta：无缝高效的 AI 开发

探索 Meta

Futuristic car in neon colors on a dark background.

汽车
梅赛德斯-奔驰：基于 AI 技术的汽车

探索梅赛德斯-奔驰

Smartphone image: Stability AI: Transforming On-Device Audio AI

人工智能 (AI)
Stability AI：端侧音频 AI

了解 Stability AI

查看所有成功案例
预测和趋势

塑造未来的 AI 趋势

AI 就绪指数：采用与机遇

本报告结合专家观点与数据分析，为全球企业解析了 AI 采用现状、面临的挑战及影响未来十年的技术突破。

探索 AI 趋势

芯片技术重塑：计算的新基础

AI 正在重塑芯片设计，以提高效率、安全性和可扩展性。了解下一代架构如何推动智能计算的未来。

芯片技术重塑

AI 效率爆发：边缘侧智能新突破

Arm 发布的一份新报告揭示了更小的模型、专用计算能力以及实时推理技术如何推动 AI 在各个领域的快速应用。

阅读报告

关键要点

  • AI 的规模化应用依赖于跨生态系统协作与无障碍开发，而 Arm 通过通用 AI 计算平台，为这两大需求提供了支持。
  • 不断演进的 AI 工作负载需要能同时满足性能、能效和安全性要求的计算架构——所有这些需求均能通过 Arm 得到支持。
  • 平台优先战略对于长期创新和运营弹性至关重要。
  • 企业可借助可信且可互操作的生态系统，降低开发复杂性并加速 AI 的应用进程。
  • Arm 作为涵盖云端、边缘侧和端点部署的 AI 基础平台，具有独特的优势。

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