Arm Tech Symposia 年度技术大会：诠释面向 AI 的三大支柱，与生态伙伴携手重塑未来

Arm Tech Symposia 年度技术大会今日在上海举行。作为 Arm 一年一度的技术盛会，本届大会以“让我们携手重塑未来”为主题，吸引了近 2,000 位行业专业人士、工程师以及开发者报名参会，会中聚焦生成式人工智能 (AI)、边缘 AI、大语言模型 (LLM)、芯粒 (Chiplet) 技术、AI 基础设施、智能驾驶等前沿科技，旨在推动 AI 技术在 Arm 生态系统中展开进一步的交流与合作。

本次活动中，Arm 深入探讨了 AI 对计算的需求，并分享了其作为计算平台公司如何通过全面的计算子系统、从云到端的软件开发赋能、紧密合作的生态系统三大核心，助力合作伙伴把握 AI 的发展机遇。如今，Arm 采用更全面的系统级设计思维，专注硬件与软件的协同优化，针对不同应用市场带来对应的计算子系统 (CSS)，扩展底层技术巩固 AI 计算需求。软件方面，Arm 表示，软件始终是 Arm 计算平台的重要组成部分，将一如既往地投资创新软件技术，为全球 2,000 万基于 Arm 平台的开发者提供从云到端、高效、易用、无缝的开发体验，全面赋能软件创新。在生态方面，作为全球最大的技术生态系统之一，Arm 通过包括全面设计 (Arm Total Design) 在内的众多生态项目，汇聚生态之力，协助合作伙伴加速产品上市进程。

Arm Tech Symposia 年度技术大会上海现场

Arm 基础设施事业部产品解决方案副总裁 Dermot O'Driscoll 在大会主题演讲中强调，自转型成为计算平台公司以来，Arm 通过软硬件深度融合和架构创新，持续在 AI 时代引领计算变革。预计到 2025 年底，全球将有超过 1,000 亿台具备 AI 能力的 Arm 设备，为 AI 的普及提供了坚实支持。正如 Arm 曾经助力智能手机的崛起，Arm 也将成为 AI 计算平台的驱动者。

Arm 基础设施事业部产品解决方案副总裁 Dermot O'Driscoll 发表主题演讲

谈到生态领域的成果，Dermot O'Driscoll 补充道：“凭借对行业需求的洞察以及数十年携手合作伙伴的宝贵经验，Arm 正持续推动新一代生态系统的发展。自推出 Arm 全面设计 (Arm Total Design) 生态项目一年以来，成员规模已经达到 30 家。Arm 计算子系统和 Arm 全面设计正推动软硬件的快速发展，让合作伙伴能够轻松打造更广泛、更高级的解决方案，加速推动芯片和 AI 领域的创新。”

本次大会也汇聚了不同领域的战略伙伴，分享他们作为标杆企业对 AI 的前瞻洞察及战略布局，进一步展现了 Arm繁荣多元的生态。阿里云智能集团研发副总裁，龙蜥社区理事长马涛分享了阿里云对 AI 浪潮的观点，通过打造专为云原生时代设计的处理器，全新的 Anolis 23，以异构计算的概念，结合软硬件协同优化的方式、开源社区的众测共创，有效应对 AI 时代的复杂挑战。

阿里云智能集团研发副总裁，龙蜥社区理事长马涛发表主题演讲

此外，联想全球中小企业产品和解决方案总经理郑爱国、小鹏汽车嵌入式总架构师唐黾也与 Arm 中国区业务全球副总裁邹挺分别展开了深度对话，围绕各自领域中的 AI 机遇和战略进行了分享。联想全球中小企业产品和解决方案总经理郑爱国表示，联想将 Windows on Arm (WoA) 视为一项前瞻性的长期战略布局，一方面不断投入以构建领先的产品，另一方面，将继续与包括 Arm、微软在内的众多合作伙伴携手，共同推进这一生态的繁荣发展，为用户带来更多元化、更高质量的产品体验。

联想全球中小企业产品和解决方案总经理郑爱国（上图）、小鹏汽车嵌入式总架构师唐黾（下图）分别与 Arm 中国区业务全球副总裁邹挺展开深度对话

邹挺表示，“在中国，AI 技术与应用融合的速度令人兴奋和惊叹，从 AI 数据中心到 AI 手机、PC，再到 AI 汽车及智能物联网，各个领域都在经历着日新月异的变革。中国的合作伙伴们也正在全面拥抱 AI，无论是在底层技术的研发，还是在应用层面的创新，他们都展现出了非凡的活力和潜力。Arm 将与这些优秀的合作伙伴紧密协作，共同努力为各行各业提供更加智能、高效且流畅的 AI 体验。”

Arm 中国区业务全球副总裁邹挺致辞

作为面向开发者的年度盛会，本届大会首度增设的开发者工作坊反响热烈。工作坊围绕 Windows on Arm 原生应用、安卓系统上的 LLM 推理、生成式 AI 加速等主题，为开发者提供了直观的技术体验，进一步激发了创新潜力，为应用开发注入了新动力。

迄今为止，合作伙伴基于 Arm 架构的芯片出货量已超过 3,000 亿颗。从大型数据中心中用于训练 LLM 的海量处理器，到全球用户每天接触的端侧 AI 设备，Arm 平台已成为未来 AI 运行的基石。

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