自称AIoT基石的Arm，在今年的技术大会上带来了哪些新科技？

9月份刚刚二次登陆纳斯达克、创造了年度美股规模最大IPO的Arm，在11月份又开启了号称是其最重要、规模最盛大的技术活动之一——Arm Tech Symposia。

官方宣传中提到，ARM Tech Symposia 年度技术大会为业内人士提供了一个绝佳的机会，帮助他们探索 Arm 驱动的创新技术，并进一步了解这些创新技术如何助力实现新一代智能、人工智能、视觉沉浸式以及更加自主的体验。这个活动将聚集众多的硬件工程师、软件开发者、代工厂、芯片设计厂商、OEM/ODM 厂商、软件服务提供商、初创公司及业内专家，通过线下的亲身参与，从中相互学习与交流。

今年的Arm Tech Symposia大会以“Arm正在构建计算的未来” 为主题，先后在七个城市开办。根据会议时间，分别为：台北、新竹、东京、首尔、深圳、北京、上海。

智次方·物联网智库现场参与了 11 月 29 日的北京场会议。

在 AI 时代，和 Arm共建计算的未来

上午的主会场，Arm高级副总裁兼基础设施事业部总经理 Mohamed Awad以发表“在 AI 时代，和 Arm共建计算的未来”的主题演讲，分享了Arm在技术创新、生态合作和AI应用方面的成就和愿景。他表示，中国是一个充满活力和创造力的市场，Arm很高兴能与中国的合作伙伴和生态系统共同推动技术变革和社会进步。

Awad介绍了Arm的核心技术和平台，如CSS、Total Compute、Neoverse等，它们能够提供高性能和高效率的计算和软件解决方案，简化设计和开发过程，适应不同的市场和场景。他说，Arm的技术能够实现高效能和低能耗的平衡，满足用户的需求和期望，同时让客户有更多的灵活性和差异化。他还展示了一些使用ARM技术的合作伙伴，如AWS、Google、Alibaba、Huawei等，他们都在不同的领域取得了令人惊叹的成果。

Awad强调了AI的发展和应用对于Arm的重要性和意义，他说，AI是Arm的核心使命，也是生态系统的共同目标。AI不仅需要高性能的计算和软件，还需要高效率的解决方案。AI的需求和应用在不断增长和变化，从传感器到智能手机，从数据中心到自动驾驶，AI正在改变我们的生活和工作方式。AI也需要设备之间的协作和通信，以解决复杂的问题，如缺陷检测、自动维修等。

Awad展望了ARM的愿景和未来，他说，ARM致力于推动AI的发展和应用，从最小的设备到最大的数据中心，从语音识别到图像生成，从智能手机到智能汽车，ARM都能够提供高效的计算能力和软件支持。他说，ARM将继续与中国的生态系统合作，共同创造影响亿万人生活的技术。

云网融合技术的发展与应用

Awad之后，联想集团副总裁、云网融合事业部总经理关洪峰发表了“云网融合技术的发展与应用”的主题演讲。

演讲首先介绍了联想的3S战略，并强调云网融合是其中重要的组成部分。接下来，详细介绍了联想云网融合技术的三个领域，分别是网络的云化、服务的云化和行业赋能。网络云化方面，通过与运营商的合作，研发了5G小站和5GC产品。服务云化方面，为客户提供SAAS服务，并研发了交换机和云网关产品。在行业赋能方面，为不同的垂直行业提供技术赋能。

在演讲中，关洪峰也专门提及了联想与Arm展开的合作。比如，2023年6月，联想与Arm携手在MWC展会共同发布5G云专网方案，实现5G核心网云端部署，为客户提供按需订阅，一键开通的5G专网模式，成为深化云网融合的一次重要创新。此外，随着合作加深，双方在北京联想总部园区共建5G创新实验室，以Arm架构新技术测试为方法，以产业强强合作、Arm+5G新方案协同验证为目标，进一步推送Arm技术、产品及产业生态在5G云网领域的广泛应用。

在下午的四大分论坛中，Arm还与来自vivo、熵码科技、楷登电子、OpenSDV 汽车软件开源联盟、台积电、统信软件、恩智浦半导体、瑞萨电子、擎亚电子、新思科技等一众ARM生态伙伴的技术专家围绕人工智能、机器学习、物联网、基础设施、汽车、终端、移动计算等行业热点话题展开讨论与分享，带来了一场场精彩纷呈的技术盛宴。

智次方·物联网智库现场跟进了围绕AIoT主题的分会场的演讲，将主要内容整理如下：

Arm架构是精简指令集（RISC）架构的代表，也是移动互联网的核心底层，其低能耗特性很好地契合了物联网的需求。据此，Arm也自称是AIoT的基石。

在Arm上，加速智能视觉创新

Arm凭借高性能、低功耗异构处理单元和多功能软件工具，一直处于启用智能视觉应用程序的最前沿。Arm的演讲人员介绍了智能视觉领域的关键市场和技术趋势，以及新的解决方案和视觉生态系统举措，展示了Arm和其合作伙伴如何共同为下一代智能视觉设备赋能，以及如何使开发人员能够加速智能视觉创新，从而使行业转型并推动经济增长。

PSA认证的安全子系统方案

熵码科技（PUFsecurity）是致力于利用物理不可复制功能(PUF)发展创新安全解决方案的IP设计公司。熵码科技演讲人员从熵码科技与Arm的最新合作进展开始，描述了如何将 Arm Cortex-M33 和 Corstone-200 与其安全子系统 IP PUFcc 集成以通过 PSA Certified Level 2 Ready 认证，以及该解决方案能为市场解决哪些问题。接下来，演讲人员还从熵码科技及其母公司力旺电子（eMemory）整体背景的概观介绍带入，重点强调了PUFsecurity IP 的 3 个主要价值主张：安全存储、系统助手和安全锚。此外，还介绍了其IP进展和各项关键技术。最后，演讲人员通过真实的案例和应用解释了客户如何从其IP中受益，以高效地完成SOC的要求。

通过云原生生态系统，释放丰富的 IoT 边缘计算潜力

来自剑桥的Arm工作人员在演讲中提到，随着计算属性的变化，在支持拥有广泛功耗与性能要求的多样化系统方面，物联网边缘设备正发挥着日益重要的作用。从工业到智能家居，为了轻松实现数字化转型、攻克 OT/IT 融合、运行新的服务、分析和本地计算，物联网边缘设备必须采用云原生软件原则。

演讲者介绍了Arm 的开放、协作、基于标准的解决方案如何与新一代 Cortex-A 和硬件 IP 进行集成，以及如何为基于 Rich OS 的设备无缝提供云原生软件体验。

演讲者还谈到了物联网设备和集成电路的未来，他预测在未来一两年内，我们将看到最新的B9核心和其他高性能元件的集成。他还预测，到2026年，我们将引入新的保护机制，以及更多的创新来加速市场的发展。

他强调了软件在实现这些解决方案中的关键作用，需要通过上游项目和软件库为所有人提供软件生态系统。他还提到，开发者可以使用虚拟表示来加快设计工作的进度。

最后，演讲者强调了Arm对开源的承诺，并提到了他们在各个级别的开发工作。他还提到了一些他们已经推出的新产品，如系统就绪和持续集成/持续调试扩展。

基于恩智浦微控制器的嵌入式机器学习

从恩智浦半导体人员的演讲中我们了解到，AI/和机器学习不仅可以在高计算能力处理器上运行，还可以在MCU平台上有效运行。从视觉、语音到时间序列等人工智能应用，不管是对深度学习或经典机器学习，恩智浦都可以提供入门级MCU的解决方案，以及高性能跨界处理器和具有专用神经处理单元（NPU）的MCU。

面向边缘机器学习的IoT解决方案

将机器学习算法应用于物联网边缘设备可以赋能一系列新的应用程序，例如语音识别、图像检测、医疗诊断或自主式机器人。

为使软件开发简单而高效，Arm 为机器学习应用程序提供了一套丰富的硬件 IP 和工具。Arm的两位工作人员对此展开了介绍。从中我们了解到，Arm 拥有众多人工智能合作伙伴，其多元化的解决方案产品与庞大的生态系统相辅相成，如优化的机器学习模型、机器学习操作集成和评估板。

在演讲中，他们针对希望使用微控制器和 Ethos-U NPU 的嵌入式开发人员，对机器学习操作系统如何赋能创新的应用程序进行了说明。目的在于让专业的数据科学家了解到针对各目标系统(如带 Helium 扩展程序的 Cortex-M 处理器或 Ethos-U NPU) 如何优化机器学习模型。

Arm Cortex-M52:将AI引入最小的物联网设备

此次技术大会中，Arm还发布了专为AIoT应用而设计的Arm Cortex-M52处理器，该产品是采用了 Arm Helium 技术中面积最小且面积能效与成本效益极为优异的处理器，可为更低成本的物联网设备提供增强的 AI 功能。可为小型低功耗嵌入式设备的数字信号处理 (DSP) 和机器学习 (ML)应用带来显著的性能提升，无需专用 NPU 即可在端点中部署更多计算密集型 ML 推理算法。Helium 技术已在网络远端的边缘侧产品中成功部署采用，而 Cortex-M52 的推出可助力 Arm 合作伙伴将 Helium 技术应用到成本更低、功耗更受限的设备中。

Cortex-M52 可以大幅提升物联网设备在语音、视觉、预测性维护等方面的性能，同时具有出色的能效比，非常适合在汽车、工业控制、可穿戴等领域进行部署。它与 Cortex-M 其它系列完全兼容,利用单一编译链和统一的开发流程，极大地简化了开发过程，使 AI 开发变得更易于接入。