每年的Computex，都是行业走向的风向标之一。今年也不例外，芯片厂商又有大量的重磅宣布，包括边缘AI、数据中心和机器人等热门领域。
NXP：Agentic AI将走向边缘端
两个月前，黄仁勋在GTC2025上表示英伟达已经进入Agentic AI（智能体AI）时代。而NXP（恩智浦）在今年Computex上表示，Agentic AI已经来到了边缘，自主边缘（Autonomous edge）是接下来行业发展的下一步。
恩智浦执行副总裁兼模拟和汽车嵌入式系统总经理Jens Hinrichsen发表了《边缘 AI：创造自主未来》主题演讲，AI 正从云端走向边缘，而边缘 AI 成为破解数据处理困局的关键。边缘AI的优势体现在效率、安全与实时性三大维度。Hinrichsen以时间轴梳理了AI从云端向边缘的进化历程：
Perception AI（感知式AI）：通过卷积神经网络（CNN）等技术，实现图像识别、语音感知，代表应用如智能摄像头安防；
Generative AI（生成式AI）：基于 Transformer 架构的大语言模型（LLM）、多模态模型（如图文生成），使边缘设备能与人类自然交互。恩智浦现场演示了基于 Kinara NPU 的多模态模型，成功解析工厂事故视频并生成自然语言描述；
Agentic AI（智能体AI）：模拟人类决策逻辑，通过强化学习实现“感知-思考-行动-反馈”闭环。例如，工厂漏水事件中，边缘AI系统可联动传感器、阀门控制模块与警报系统，自动完成险情响应与处置流程优化。
Agentic AI就是我们现在所处的时代，Agentic AI的突破在于“自主性”。系统不仅能执行预设任务，还能通过实时数据迭代优化决策策略。
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实现边缘AI的规模化应用需攻克三大技术关卡：
系统级集成难题：边缘设备需整合计算、通信、电源管理与安全模块。恩智浦提供从微控制器（MCU）到高性能处理器（MPU）的可扩展硬件平台，搭配自研电源管理芯片与安全通信协议，实现 “感知-决策-执行” 全链路优化。
模型轻量化与工具链适配：云端大模型难以直接部署于资源受限的边缘设备。恩智浦的EIQ 工具链可对模型进行压缩、量化与硬件适配，例如将视觉Transformer模型体积压缩80%，同时保持95%以上识别精度。
功能安全与长期可信性：在汽车与工业领域，边缘系统需满足ISO 26262等安全标准。恩智浦通过端到端安全设计（从芯片熔断机制到软件冗余校验），确保系统在故障时 “优雅降级”，同时引入后量子密码技术，抵御未来网络攻击。
恩智浦通过收购Kinara（NPU）、AVIVA、（汽车Serdes）、TT Tech Auto（安全中间件），构建了从硬件到软件的全栈能力，支撑Agentic AI在边缘的落地。
此外，Hinrichsen强调，边缘AI的规模化依赖生态协作。恩智浦联合霍尼韦尔等合作伙伴，在工业自动化领域实现了资产性能优化、劳动力效率提升等场景落地。例如，霍尼韦尔利用恩智浦边缘计算平台，将工厂设备故障率降低 30%，能耗优化 15%。
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在本届Computex上，NXP还在现场演示了诸多边缘AI相关的Demo，包括：MCX N 面部跟踪（MCX N947）、AI 增强型 eCockpit（i.MX 95 + PMIC、TEF8541 D 类放大器、S32K/G MCU、OrangeBox SAF9100 Audio DSP）、多模态 Gen-AI（i.MX 8MP）、Toradex 自平衡 AI 增强机器人（i.MX 8M Plus）。
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Microchip：带来大量的创新方案
今年Computex，Microchip展示了大量的技术方案，其中比较亮的方案包括：
汽车：Hands-off Detection汽车方向盘和摩托车车把的新用例；辐射加热方案；新的Touch交钥匙解决方案；采用maXTouch®旋钮显示™技术的On-Cell可折叠OLED方案；使用maXTouch® Knob-on-Display™ 技术实现现代触摸显示屏的触觉变化；maXTouch® 坚固耐用的户外触摸屏解决方案。
工业自动化：PolarFire® SoC FPGA 上的时间敏感网络 （TSN）电机控制；与Pegatron Corporation的子公司ASRock Industrial合作完成的10BASE-T1S解决方案；基于 AVR EB MCU 的智能步进电机驱动器无需外部控制器； 基于 I3C 的显示解决方案通过减少布线并支持热插拔集成；LAN969x交换机系列。
AI/ML：利用单核 Arm® Cortex-A7® 微处理器 SAMA7G54上运行的停车场/卡车装卸区监控应用程序； SAMA7G54 32位微处理器的面部识别智能门锁，该微处理器具有运行频率为7 GHz的Arm® Cortex-A1® 内核；最新的 PCIe® 交换机系列和 ASA-ML 区域聚合器，为汽车 HPC 的可扩展中央计算机架构奠定了基础；SAME54 32 位微控制器的Stream Analyze 预测性维护演示；使用带有 dsPIC LVMC 电机控制板的 MPLAB® 机器学习开发套件来模拟电机的预测性维护。
嵌入式图形：太阳能管理 HMI；带屏幕镜像的汽车仪表板GUI； 带摄像头馈送的智能家居自动化/安全触摸屏面板（利用SAM9x75上的图像传感器）；MPU/BLE 地图导航；可扩展图形和触摸演示。
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英伟达：GB300三季度上市，开放NVLink生态
Grace Blackwell方面，在经历了艰难的开发过程后，现在已全面投入生产。基于HGX主板的Blackwell系统自去年以来已全面投入生产，并于今年2月开始交付。同时，计划在本季度升级到Grace Blackwell GB300版本，并将在今年三季度上市。GB300系统配备了升级版Blackwell芯片，其推理性能提升了1.5倍，HBM内存容量增加了1.5倍，网络连接能力翻倍，增强了整体系统性能。
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互联方面，英伟达公布了NVLink Fusion生态计划。该技术打破了硬件厂商间的壁垒，可将其他厂商的 CPU / ASIC / TPU 与 英伟达 GPU 无缝连接。该技术提供 NVLink Chiplet & 接口IP，允许“半定制基础设施”自由组合。黄仁勋称：“未来数据中心将像乐高一样自由组合，而NVLink的带宽是传统PCIe的14倍。”这一开放策略不仅巩固了英伟达在AI芯片市场的领导地位，更可能重塑全球服务器产业格局。
英伟达此次列出的 NVLink Fusion 合作方包括AIChip（世芯电子）、AsteraLabs、Marvell、富士通、联发科、高通、Cadence、Synopsys。目前，富士通首席技术官Vivek Mahaja确认其新一代Arm指令集芯片 FUJITSU-MONAKA 将支持 NVLink Fusion。此外，高通也响应了英伟达的这项计划，全新数据中心CPU将搭载英伟达NVLink Fusion技术。
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人形机器人方面，英伟达与DeepMind和Disney Research研究合作开发了“全球最先进的物理引擎 Newton”，计划于七月开源。Newton完全支持GPU加速，具有高度可微性和超实时操作能力，能够通过经验实现有效学习。其正在将该物理引擎整合进 Nvidia的ISAAC模拟器，这一整合能够以真实的方式让这些机器人“活”起来。
此外，黄仁勋还公布了NVIDIA Isaac GR00T N1.5，是 NVIDIA 首个开源、通用且完全可定制的人形机器人推理与技能基础模型的首次更新；用于合成运动生成的 NVIDIA Isaac GR00T-Dreams Blueprint；以及用于加速人形机器人开发的 NVIDIA Blackwell 系统。目前，采用NVIDIA Isaac平台的厂商包括Agility Robotics、波士顿动力、傅利叶、Foxlink、银河通用、Mentee Robotics、NEURA Robotics、General Robotics、Skild AI 和小鹏机器人。
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英特尔：推出新的GPU和AI加速器
在Computex 2025上，英特尔发布了为专业人士和开发者设计的全新图形处理器（GPU）和AI加速器产品系列。包括：
全新英特尔锐炫™ Pro B系列GPU：英特尔锐炫Pro B60和英特尔锐炫Pro B50 GPU，搭载了为AI推理和专业工作站量身定制的配置，扩展了英特尔锐炫Pro产品系列。全新的英特尔锐炫Pro B60和B50 GPU基于Xe2架构，搭载英特尔XMX AI核心和先进的光线追踪单元。
据了解，全新锐炫AIB合作伙伴，包括但不限于华擎、蓝戟、Lanner、铭瑄、傲世、Senao和撼与科技等，将于2025年6月开始提供英特尔锐炫Pro B60 GPU样品。英特尔锐炫Pro B50 GPU将于2025年7月开始在英特尔授权经销商处上市。
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英特尔® Gaudi 3 AI加速器：英特尔Gaudi 3 AI加速器现已提供PCIe和机架级系统部署选择，为企业和云AI推理提供可扩展的开放解决方案。
英特尔Gaudi 3 PCIe卡支持在现有服务器数据中心环境中进行可扩展的AI推理。以AI大模型LLaMa为例，得益于可扩展配置，无论企业规模如何，都能灵活运行从 LLaMA 3.1 8B到LLaMA 4 Scout 或 Maverick各种规模的AI模型。英特尔Gaudi 3 PCIe卡预计将于2025年下半年上市。机架级系统参考设计方面，每个机架最多可容纳64个加速器，并拥有高达8.2TB的高带宽内存。
英特尔® AI Assistant Builder：在CES 2025首次亮相后，英特尔AI Assistant Builder现已在GitHub上提供公开测试版。这款轻量级的开放软件框架，专为在基于英特尔AI PC上本地构建和运行自定义AI代理而设计。宏碁和华硕在Computex上展示的创新解决方案，充分证明了AI Assistant Builder的强大功能。开发者和合作伙伴可以利用该工具，快速为其组织和客户构建并部署AI代理，从而创造更多商业价值。
此外，英特尔在COMPUTEX 2025对其下一代客户端处理器 ‘Panther Lake’ 进行了全面预热。英特尔宣称 Panther Lake’可提供与酷睿 Ultra 200V Lunar Lake近似的 x86 领域领先能效以及与酷睿 Ultra 200H Arrow Lake-H相近的高核心性能，此外其内置新一代核显，具备强大的扩展能力。
Panther Lake处理器有望在 2025 年下半年投产，英特尔将携手 OEM 厂商在 2026 年初推出“消费者可用”的产品。另据消息人士 Bionic_Squash (@SquashBionic) 的透露，Panther Lake还将拥有8MB的SLC系统级缓存，低端Wildcat Lake上会降至4MB。
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高通：重返数据中心赛道
今年Computex上，高通宣布正式重启数据中心中央处理器（CPU）业务，推出专为云端计算场景定制的 CPU 产品，旨在与英伟达的人工智能（AI）芯片形成深度协同。这一动作标志着高通在巩固移动端芯片优势的同时，向竞争激烈的云端算力市场发起新一轮攻势。
根据披露，高通全新数据中心CPU将搭载英伟达NVLink Fusion技术，实现与英伟达GPU 的直接高速互联。高通技术公司总裁兼首席执行官克里斯蒂亚诺・安蒙（Cristiano Amon）指出：’通过将定制处理器接入英伟达的机架级系统架构，我们正将高效能、低功耗计算的理念延伸至数据中心领域。’ 这一技术整合有望显著提升AI工作负载下的芯片间通信效率，突破传统架构中CPU与GPU协同计算的性能瓶颈。
高通近期与沙特人工智能公司Humain签署合作协议，共同布局数据中心建设。这一合作不仅为高通新CPU提供了早期应用场景，也暗示其市场策略可能聚焦特定区域与垂直领域，避免与英特尔、AMD等传统CPU巨头展开正面竞争。
在AI PC方面，高通表示，骁龙 X系列平台在PC领域保持强劲势头，当前已经有超过85款采用骁龙X系列的PC产品搭载，明年这个数字预计将有超过100款。其生态发展也非常迅猛，目前，骁龙的原生应用数量暴涨3倍，93%的用户使用时间都在运行原生应用，还有超过50项由NPU驱动的AI特性或应用。骁龙X系列上已经支持运行超过750款应用、超1400款游戏。
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此外，针对小米近日官宣自研手机SoC芯片玄戒O1一事，安蒙在媒体采访中回应称：’我们仍是小米的战略芯片供应商，高通骁龙芯片已应用于小米旗舰产品，并将持续服务于其高端产品线。’ 他以三星（Exynos 系列）为例指出，品牌厂商自研芯片并非行业特例，高通仍将作为三星和小米旗舰机型的主要供应商，这一合作关系未来不会改变。
联发科：切入2nm制程赛道
联发科CEO蔡力行在COMPUTEX 2025主题演讲中表示，联发科首款2nm制程芯片将于2025年9月进入流片阶段，较3nm工艺实现性能跃升：晶体管密度提升15%，功耗大幅降低25%。尽管爆料称2025年发布的天玑9500仍沿用台积电3nm制程，但联发科已明确2026年下半年将推出旗舰级天玑9600，正式切入2nm赛道。
该芯片将采用台积电全新GAAFET（全环绕栅极场效应晶体管）架构，其纳米片结构完全包裹栅极材料的设计，相较传统FinFET架构，在漏电控制与能效比方面实现突破性改进。
过去十年间，联发科的芯片累计出货量已超200 亿颗，按全球人口计算，相当于人均持有 2.5 台搭载联发科芯片的智能设备。这一成绩不仅体现了其在智能手机 SoC 领域的持续领先，也凸显了其在物联网、智能汽车等新兴市场的布局成效。
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文章来自：电子工程世界
