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安谋科技周易X3 Pro NPU，为Agentic AI而生_我的网站

一 |     2026年7月18日，在上海世博展览馆召开的“世界人工智能大会”现场，安谋科技举办了一场聚焦端侧AI的发布会，NPU产品线负责人、首席架构师舒浩博士带来了《Agentic AI时代下，“周易”NPU的全场景进化》的演讲，并披露了安谋科技自研的全新 “周易X3 Pro NPU”。

二 |          “我们正在一个行业变局的浪潮中，从过去的万物互联正要走向未来的万物智能。    시유지 바위에 밧줄 묶어 공유수면에법적 제거 권한에도 실태조사 전무시·남구 “해수면은 해수청 관할” 주장해수청은 “어선은 지자체 업무” 반박                   울산시 기념물 처용암 앞 공유수면에 어선들이 계류해 있다. 이곳은 항만법상 정식 계류지나 정박지가 아니지만 울산시와 울산지방해양수산청 간 단속 주체의 시각차가 있어 행정공백이 발생하고 있다. 오상민 기자울산시 기념물인 처용암 앞바다에 어선 10여 척이 정식 계류지가 아님에도 장기간 무단 계류하고 있지만, 관계 기관들은 서로 관할이 아니라며 책임을 미루고 있다.26일 찾은 울산 남구 황성동 처용공원 일원. 처용암이 바라보이는 해변에는 소형 어선과 요트 등 선박 10여 척이 줄지어 떠 있었다. 배들은 정식 계류시설 대신 과거 세죽마을 시절 사용하던 낡은 선착장 흔적과 해안가 돌부리에 밧줄을 묶은 채 떠 있었다. 일부 선박은 닻을 내리지 않고 육지 바위에 계선줄을 고정해 놓았다.선박들이 육지에 밧줄을 묶어둔 곳은 울산시 소유의 공원부지와 일반 시유지가 섞여 있다. 특히 처용암 일대 해수면은 정식 계류시설이나 정박지로 지정되지 않은 일반 공유수면이다. 울산항만공사에 따르면 이 일대는 울산항 항계에 포함되지 않으며, 어촌정주어항이나 마을공동어항으로도 등록돼 있지 않다. 이에 선박들이 장기간 묶여 있는 만큼 공유수면 이용 실태에 대한 행정기관의 점검이 필요하다는 지적이 나온다.공유수면 관리에 관한 법률에는 계류된 선박 등이 공유수면의 효율적 이용을 저해하거나 수질오염을 일으킬 우려가 있다고 인정되는 경우 공유수면관리청이 소유자 또는 점유자에게 제거를 명할 수 있도록 하고 있다. 다만 공유수면관리청은 해양수산부장관뿐 아니라 시장·군수·구청장 등 모두 가능하도록 규정돼 있다.                   지금은 집단 이주로 사라진 옛 세죽마을 나루터로 추정되는 곳에 어선과 요트 등이 계류해 있다. 오상민 기자이처럼 해당 행정 처리를 여러 기관이 동시에 할 수 있도록 규정하고 있지만, 현실은 그 때문에 기관들이 서로 미루는 바람에 오히려 제대로 행정 처리가 안돼 방치되는 실정이다.실제로 울산시는 해역의 관리가 울산지방해양수산청 소관이라는 입장인 반면, 울산해수청은 무역선 등을 중심으로 관리하고 일반 소형 어선의 계류 문제는 지자체가 담당해야 한다고 답했다. 남구 역시 해상 선박 관할이 해수청에 있다며 과거 조치 요청 공문을 보낸 것 외에는 적극적인 조치를 하지 않고 있다.법에 따라 방치·계류 선박의 상태와 공유수면 이용 지장 여부 등을 조사한 뒤 제거 명령 등을 검토할 수 있지만, 어느 기관도 책임 있게 실태조사에 나서지 않으면서 행정 공백이 이어지고 있는 셈이다.무단 계류가 자리 잡은 배경에는 산업화와 공해로 사라진 옛 포구의 역사가 있다. 처용암 일대 세죽마을은 일제강점기 김·굴 양식과 도선 나루터가 번성했던 어업기지였다. 하지만 1970년대 외항강 상류에 석유화학공단이 들어서면서 공해지역으로 변했고, 주민들은 1999년 집단 이주했다.울산시는 이후 2004년 세죽마을 일대를 처용 문화공원으로 지정했지만 20년 넘게 공원 조성이 완료되지 않았다. 대체 계류지 마련이나 기존 어선 정비도 이뤄지지 않으면서 옛 나루터 흔적 주변에 어선들이 하나둘 자리 잡았고, 무단 계류가 관행처럼 굳어졌다.울산대 정책대학원 유영준 겸임교수는 “처용암은 삼국시대부터 이어져 온 설화와 맞닿아 있는 유서 깊은 장소인데도 그동안 지자체, 정부부처 등 모두 관심이 덜했던 것이 사실”이라며 “행정기관들이 서로 관할을 미룰 것이 아니라 역사적 의미를 고려해 보다 세심하게 관리하고 정비할 필요가 있다”고 지적했다.。

三 | AI计算底座应该如何进化？我的答案是需要让AI智能体走进每一台边端侧设备，同时让每一台边端侧设备变成我们的智能伙伴。而承载这一愿景的，正是安谋科技自研的周易NPU。”舒浩说道。         四个关键洞察：AI计算底座必须全面进化          过去一年多来，AI行业从技术、产品到应用场景都发生了巨变。舒浩认为，针对AI智能体的推理场景，AI计算底座必须进行全面的进化。         舒浩的这一判断，主要源自四个维度的观察：          其一，模型能力大幅提升，推理需求从云端走向边端。舒浩指出，当前AI模型在逻辑推理、软件工程能力和Agent能力三个方向上取得了飞跃式进展。逻辑推理基准测试中，AI已经超越人类专家，能够独立处理复杂任务；软件工程层面，AI已接近生产力级别，可像中高级专家一样审阅文档、编写代码甚至修复Bug；而在Agent能力上，过去半年尤其迅猛，现在的AI已经可以熟练操作电脑、使用浏览器，生成和编辑各类文件，从简单的工具演变为可以与人协同的工作伙伴。

四 |          模型能力已经完全达到实用化要求，为AI应用爆发奠定了扎实的基础。而更关键的是，中小模型（如30B参数级别）的能力正在快速逼近旗舰模型，这意味着未来的推理计算需求不会只集中在云端，边端侧AI推理将迎来爆发前夜的窗口期。

五 |          其二，推理范式从单轮对话演变为AI智能体多轮协作。

六 | 过去使用云端AI，是用户提问上传、云端计算返回答案的一次性交互。这种模式对网络依赖重，缺乏上下文，无法处理复杂场景。

七 | 而未来的AI智能体时代，将是一个集感知、记忆、推理、行动持续循环的闭环模式。大量请求需要实时本地处理，需要保持长上下文以应对复杂问题，同时兼顾数据隐私和主动理解场景的能力。         舒浩将其总结为“持续感知+上下文记忆+多模态理解+主动行动”的集合。他强调，这种范式转变“一定会催生NPU计算架构的改变”，NPU需要从一次性的推理加速器进化为AI智能体的计算底座。         其三，不同应用场景推理工作负载高度分化，统一硬件无法适配所有场景。舒浩展示了一组AI推理Token消耗数据：代码编程以52%的占比成为绝对主力，紧随其后的是角色扮演、工程技术、语言翻译、科学计算等。但比起Token消耗，更值得关注的是不同应用场景对系统资源需求的差异。比如，代码编程场景对Prompt和KV Cache需求大，对推理延迟有一定要求，但成本不敏感；角色扮演对推理延迟要求极高，追求实时交互体验；语言翻译则对系统成本最为敏感。

八 |          “整个云端推理负载已经分化，不同场景对性能指标、系统资源的要求都不相同。”舒浩断言，“理论上我们没法使用统一的硬件解决方案来适配各种不同的使用场景。

九 | ”          其四，边端侧AI推理场景需求差异极大。舒浩将边端侧AI场景划分为四大类，各自的核心诉求截然不同：手机、PC、可穿戴等个人终端设备，核心诉求是电池续航、个人隐私和本地快速响应；摄像头、门锁、自动驾驶、机器人等视觉与空间智能场景，核心诉求是多模态传感、低延迟处理和功能安全；工业网关、边缘工控机等工业与能源边缘场景，核心诉求是任务确定性、设备可靠性和长生命周期；家庭AI Box、边缘服务器等边缘节点与AI本地盒子，核心诉求则是多路并发、24小时在线和云边协同。

十 |          边端侧AI推理场景对于系统需求的巨大差异，也再度反映了无法用统一硬件方案高效适配所有场景。         周易X3-Pro计算架构：统一、分层、场景化          面对这一核心矛盾，舒浩给出了安谋科技的“周易”NPU的演进路径：一个全场景部署、极致系统效率加高部署效率的计算底座。         回顾“周易”NPU的发展路线图，从2018年的Z1 NPU开始起步，到现在完整经历了CNN时代、CNN+Transformer时代、大模型时代，如今正迈向Agentic AI时代。         去年发布的“周易”X3 NPU被定位为“专为大模型而生的端侧AI效率新标杆”。

十一 | 而随着AI智能体的兴起，安谋科技团队正在研发新一代“周易”X3-Pro架构，定位为“面向Agentic AI全场景高效的计算架构”。         舒浩逐层剖析了X3-Pro的核心思路：通过统一架构、灵活的实例化配置来覆盖各种不同场景。未来产品线将分为三个梯度：X3-Pro Lite系列覆盖低功耗端侧推理场景，X3 Premium系列覆盖中等算力推理场景，X3-Pro Subsys系列覆盖大算力复杂推理场景。         支撑这一产品矩阵的，是“统一的分层场景化NPU计算架构”。

十二 | 舒浩解释道，“统一、分层、场景化”三个关键词贯穿设计始终。         具体来说，在应用层，面对边端侧各种各样的推理场景，通过统一的软件层进行适配，保证高部署效率；在中间的核心软硬件适配层，上层定义统一的ISA和统一硬件界面，下层则引入差异化的硬件抽象，以对接不同的硬件层；硬件层在统一计算架构下，可设计可穿戴专用NPU（强调专用架构和高计算效率）、端侧通用NPU（强调通用架构和高灵活性）、存算一体NPU乃至非冯·诺依曼创新架构（强调高灵活性和极致系统效率）。         舒浩将这套设计哲学凝练为十六个字：“一次适配，多芯复用，面向场景，灵活配置”。软件层面，统一的软件架构让客户可以在多个行业和产品形态中复用历史的模型适配、调优和部署经验；硬件层面，面向场景的统一架构配合多种灵活适配方式，高效满足不同场景对性能、功耗、灵活性、可编程性的差异化要求。

十三 |          在关键特性升级方面，据介绍，X3-Pro相较去年发布的X3在多个维度实现了跃升：通用可编程性上支持更多数据精度和更高效的统一编程模型；专用计算效率上引入更多混合精度加速计算；灵活可配置性上实现更强大的单核算力、更灵活的Cluster配置以及可配置的内存层次架构；面向未来的可扩展性上，创新性地支持了非冯·诺依曼架构。         “让AI智能体走进每台边端侧设备。”舒浩在演讲最后，提出了希望与生态伙伴共同定义Agentic AI时代边端侧智能产品范式的愿景。         小结：          从CPU产品线的“星辰”平台到NPU产品线的“周易”X3-Pro，安谋科技正在边端侧AI的广阔战场上，布下一盘覆盖全场景、兼顾效率与灵活性的棋局。当AI智能体从云端走向真实世界的每一个角落，底层的计算底座进化，才刚刚开始。         编辑：芯智讯-浪客剑。

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Published on:18:17:46