安謀科技周易X3 Pro NPU，為Agentic AI而生

2026年7月18日，在上海世博展覽館召開的“世界人工智能大會”現場，安謀科技舉辦了一場聚焦端側AI的發布會，NPU產品線負責人、首席架構師舒浩博士帶來了《Agentic AI時代下，“周易”NPU的全場景進化》的演講，并披露了安謀科技自研的全新 “周易X3 Pro NPU”。

“我們正在一個行業變局的浪潮中，從過去的萬物互聯正要走向未來的萬物智能。AI計算底座應該如何進化？我的答案是需要讓AI智能體走進每一臺邊端側設備，同時讓每一臺邊端側設備變成我們的智能伙伴。而承載這一愿景的，正是安謀科技自研的周易NPU?！笔婧普f道。

四個關鍵洞察：AI計算底座必須全面進化

過去一年多來，AI行業從技術、產品到應用場景都發生了巨變。舒浩認為，針對AI智能體的推理場景，AI計算底座必須進行全面的進化。

舒浩的這一判斷，主要源自四個維度的觀察：

其一，模型能力大幅提升，推理需求從云端走向邊端。 舒浩指出，當前AI模型在邏輯推理、軟件工程能力和Agent能力三個方向上取得了飛躍式進展。邏輯推理基準測試中，AI已經超越人類專家，能夠獨立處理復雜任務；軟件工程層面，AI已接近生產力級別，可像中高級專家一樣審閱文檔、編寫代碼甚至修復Bug；而在Agent能力上，過去半年尤其迅猛，現在的AI已經可以熟練操作電腦、使用瀏覽器，生成和編輯各類文件，從簡單的工具演變為可以與人協同的工作伙伴。

模型能力已經完全達到實用化要求，為AI應用爆發奠定了扎實的基礎。而更關鍵的是，中小模型（如30B參數級別）的能力正在快速逼近旗艦模型，這意味著未來的推理計算需求不會只集中在云端，邊端側AI推理將迎來爆發前夜的窗口期。

其二，推理范式從單輪對話演變為AI智能體多輪協作。過去使用云端AI，是用戶提問上傳、云端計算返回答案的一次性交互。這種模式對網絡依賴重，缺乏上下文，無法處理復雜場景。而未來的AI智能體時代，將是一個集感知、記憶、推理、行動持續循環的閉環模式。大量請求需要實時本地處理，需要保持長上下文以應對復雜問題，同時兼顧數據隱私和主動理解場景的能力。

舒浩將其總結為“持續感知+上下文記憶+多模態理解+主動行動”的集合。他強調，這種范式轉變“一定會催生NPU計算架構的改變”，NPU需要從一次性的推理加速器進化為AI智能體的計算底座。

其三，不同應用場景推理工作負載高度分化，統一硬件無法適配所有場景。舒浩展示了一組AI推理Token消耗數據：代碼編程以52%的占比成為絕對主力，緊隨其后的是角色扮演、工程技術、語言翻譯、科學計算等。但比起Token消耗，更值得關注的是不同應用場景對系統資源需求的差異。比如，代碼編程場景對Prompt和KV Cache需求大，對推理延遲有一定要求，但成本不敏感；角色扮演對推理延遲要求極高，追求實時交互體驗；語言翻譯則對系統成本最為敏感。

“整個云端推理負載已經分化，不同場景對性能指標、系統資源的要求都不相同?！笔婧茢嘌?，“理論上我們沒法使用統一的硬件解決方案來適配各種不同的使用場景?！?/p>

其四，邊端側AI推理場景需求差異極大。 舒浩將邊端側AI場景劃分為四大類，各自的核心訴求截然不同：手機、PC、可穿戴等個人終端設備，核心訴求是電池續航、個人隱私和本地快速響應；攝像頭、門鎖、自動駕駛、機器人等視覺與空間智能場景，核心訴求是多模態傳感、低延遲處理和功能安全；工業網關、邊緣工控機等工業與能源邊緣場景，核心訴求是任務確定性、設備可靠性和長生命周期；家庭AI Box、邊緣服務器等邊緣節點與AI本地盒子，核心訴求則是多路并發、24小時在線和云邊協同。

邊端側AI推理場景對于系統需求的巨大差異，也再度反映了無法用統一硬件方案高效適配所有場景。

周易X3-Pro計算架構：統一、分層、場景化

面對這一核心矛盾，舒浩給出了安謀科技的“周易”NPU的演進路徑：一個全場景部署、極致系統效率加高部署效率的計算底座。

回顧“周易”NPU的發展路線圖，從2018年的Z1 NPU開始起步，到現在完整經歷了CNN時代、CNN+Transformer時代、大模型時代，如今正邁向Agentic AI時代。

去年發布的“周易”X3 NPU被定位為“專為大模型而生的端側AI效率新標桿”。而隨著AI智能體的興起，安謀科技團隊正在研發新一代“周易”X3-Pro架構，定位為“面向Agentic AI全場景高效的計算架構”。

舒浩逐層剖析了X3-Pro的核心思路：通過統一架構、靈活的實例化配置來覆蓋各種不同場景。未來產品線將分為三個梯度：X3-Pro Lite系列覆蓋低功耗端側推理場景，X3 Premium系列覆蓋中等算力推理場景，X3-Pro Subsys系列覆蓋大算力復雜推理場景。

支撐這一產品矩陣的，是“統一的分層場景化NPU計算架構”。舒浩解釋道，“統一、分層、場景化”三個關鍵詞貫穿設計始終。

具體來說，在應用層，面對邊端側各種各樣的推理場景，通過統一的軟件層進行適配，保證高部署效率；在中間的核心軟硬件適配層，上層定義統一的ISA和統一硬件界面，下層則引入差異化的硬件抽象，以對接不同的硬件層；硬件層在統一計算架構下，可設計可穿戴專用NPU（強調專用架構和高計算效率）、端側通用NPU（強調通用架構和高靈活性）、存算一體NPU乃至非馮·諾依曼創新架構（強調高靈活性和極致系統效率）。

舒浩將這套設計哲學凝練為十六個字：“一次適配，多芯復用，面向場景，靈活配置”。軟件層面，統一的軟件架構讓客戶可以在多個行業和產品形態中復用歷史的模型適配、調優和部署經驗；硬件層面，面向場景的統一架構配合多種靈活適配方式，高效滿足不同場景對性能、功耗、靈活性、可編程性的差異化要求。

在關鍵特性升級方面，據介紹，X3-Pro相較去年發布的X3在多個維度實現了躍升：通用可編程性上支持更多數據精度和更高效的統一編程模型；專用計算效率上引入更多混合精度加速計算；靈活可配置性上實現更強大的單核算力、更靈活的Cluster配置以及可配置的內存層次架構；面向未來的可擴展性上，創新性地支持了非馮·諾依曼架構。

“讓AI智能體走進每臺邊端側設備?！笔婧圃谘葜v最后，提出了希望與生態伙伴共同定義Agentic AI時代邊端側智能產品范式的愿景。

小結：

從CPU產品線的“星辰”平臺到NPU產品線的“周易”X3-Pro，安謀科技正在邊端側AI的廣闊戰場上，布下一盤覆蓋全場景、兼顧效率與靈活性的棋局。當AI智能體從云端走向真實世界的每一個角落，底層的計算底座進化，才剛剛開始。

編輯：芯智訊-浪客劍