为何选择基于 Arm 平台构建可穿戴设备、智能家居和嵌入式系统
持久效率
利用针对边缘 AI 优化的超低功耗 Arm MCU、MPU 和 NPU，提供始终开启的传感、健康跟踪和语音功能。
内置安全机制
利用 Armv9 安全机制、TrustZone 和 PSA Certified 设计，为可穿戴设备和智能家居设备上的个人和家庭数据提供坚实防护。
缩短上市时间
从 Armv9 边缘 AI 平台和 Corstone 等预先集成的平台以及开发者库和工具入手，降低集成风险并加快产品交付。
最新新闻和资源
- 新闻和博客
- 报告
- 电子书
边缘 AI 的全新领域
模型轻量化和计算加速这两大趋势正在重塑边缘 AI。
探索边缘 AI 的实际影响
查阅完整电子书，了解实际应用、实现策略及平台技术，打造可扩展的智能边缘 AI 解决方案。
关键要点
-
Arm 为可穿戴设备和智能家居设备提供边缘 AI 平台，确保始终开启的传感、健康和自动化功能保持出众、持久的效率。
-
安全机制已内置于架构中，有助于保护设备上和云端的敏感个人和家庭数据。
-
预先集成的平台、参考设计和软件栈为芯片合作伙伴、OEM 厂商和 ODM 降低了集成复杂性，并缩短了上市时间。
-
庞大而活跃的开发者生态系统、丰富多样的工具链支持为基于各种消费电子设备形态构建、优化和扩展边缘 AI 应用提供了极大便利。
常见问题
可穿戴设备和家居设备类别包含哪些产品？
该类别涵盖适用于可穿戴设备（如智能手表、健身手环、XR 设备）和智能家居产品（如恒温器、摄像头、扬声器、家用电器和集线器）的基于 Arm 架构的平台和 IP。范围涉及 Cortex-M 和 Cortex-A CPU、Mali GPU 和 ISP、Ethos NPU、系统 IP、Corstone 参考设计以及配套软件和工具。
Arm 如何帮助提高可穿戴设备和智能家居设备的电池续航能力？
Arm 专门为传感和推理领域中典型的低功耗、突发性工作负载进行 CPU、GPU 和 NPU 协同设计。结合面向物联网的 Kleidi 和 CMSIS-NN 等优化库，该方案可以为始终开启的设备提高 AI 能效比并延长电池续航时间。
基于 Arm 架构的可穿戴设备和家居设备如何解决安全问题？
Armv8/Armv9 架构特性、TrustZone 隔离技术、安全启动功能和符合 PSA 标准的指南助力芯片合作伙伴和 OEM 厂商构建安全设备，保护凭证、健康数据和家庭视频流免受各种攻击入侵。
Arm 平台如何降低集成复杂性并缩短上市时间？
预先集成的 Armv9 边缘 AI 和 Corstone 平台及计算子系统 (CSS) 将 CPU、NPU、内存和安全 IP 与经过验证的软件和虚拟硬件目标合而为一。该方案减少了自定义胶连逻辑，加快了启动和验证速度，便于团队专注于差异化功能开发和用户体验提升。