電子發燒友網報道（文/李彎彎）近年來，隨著5G技術的迅猛發展和AIoT（人工智能物聯網）設備的爆發式增長，傳統“云中心”計算模式逐漸顯露出其局限性。海量數據的實時傳輸不僅帶來了高延遲和帶寬壓力，還引發了隱私安全的擔憂。

與此同時，終端設備智能化升級的需求日益迫切，如智能耳機需具備本地語音識別能力，工業設備需實現實時缺陷檢測等。這些需求共同推動了“云-邊-端”協同計算架構的普及，邊緣/終端AI芯片作為“端側智能”的核心載體，正逐步走向臺前。然而，該行業在快速發展的同時，也面臨著算力、功耗、場景適配等多重挑戰。

時擎科技：精準破局，定制化解決方案引領行業

邊緣/終端場景對芯片的“低功耗、小體積、高實時性”要求極高，這對芯片架構設計、AI加速引擎以及工藝制程適配等關鍵環節提出了巨大挑戰。時擎科技自2018年成立以來，便專注于邊端智能交互和信號處理芯片的研發，通過架構創新和定制化芯片設計，為客戶提供多模態智能交互和信號處理的芯片產品及完整系統級解決方案。

時擎科技總裁于欣在接受電子發燒友網采訪的時候表示，時擎科技基于RISC - V架構自主研發了Timesformer架構的AI處理器，并自研了各類端側音視頻AI算法。這種從算法到開發工具，再到處理器和芯片的完整解決方案，使公司能夠更靈活地滿足不同行業、不同場景的需求。例如，公司的DSA系列芯片偏AI應用多一些，而DSP系列則更側重于信號處理，每個系列都有4-5款量產產品，覆蓋了3-5個細分場景。

以通話對講領域為例，該領域對降噪有剛需，但不同的使用背景環境、遠講/近講以及功耗要求等，都會對芯片設計提出不同需求。時擎科技通過深入理解客戶需求，將其轉化為算法性能、芯片成本、功耗等設計維度，最終給出了定制化的解決方案。公司的AI降噪芯片和方案，在滿足端側對成本、芯片體積、功耗等苛刻需求的同時，提供了最佳的算法效果，已在對講機、耳機等產品中量產出貨。

Deepseek等大模型給端側AI帶來新機遇

于欣認為，目前邊緣/終端AI芯片市場還處于相對早期階段。一方面，市場需要一些爆款產品的推動；另一方面，算法的持續演進也是推動市場發展的關鍵因素。當時，這個行業確實也存在一些“偽需求”或過度炒作的現象，比如某些場景強行“AI化”，但這在AI浪潮下也屬正常，去偽存真本身就是一個探索的過程。

當前，邊緣AI芯片大規模商用還存在一些阻礙。于欣表示，從企業的角度來看，其核心阻礙在于能否形成“剛需”。這包括三點：一是應用確實有必要性，能給用戶帶來足夠好的用戶體驗；二是相對于云端方案，有不可取代的優勢；三是芯片產品要有足夠的市場容量。

以時擎科技為例，公司通過多款產品的矩陣組合，以點帶面地覆蓋不同算力需求的各類端側場景。目前，公司的芯片在消費電子領域占比最高，用在家電、智能家居、智能硬件、辦公、可穿戴設備等。公司也在積極拓展新的應用領域，通過不斷的技術創新和產品迭代，滿足市場的多樣化需求。

對于未來3 - 5年的發展趨勢，于欣認為邊緣/終端AI芯片的關鍵還是算法引領。類似于Deepseek的出現，給端側AI的發展帶來了很多新的機遇和想象空間。時擎科技在戰略上，會盡可能保證處理器、芯片設計的靈活性，以應對快速算法迭代對芯片適配性的沖擊。

總結

邊緣AI芯片行業正處于快速發展階段，雖然面臨著諸多挑戰，但也孕育著巨大的機遇。時擎科技作為該領域的專業提供商，通過架構創新和定制化芯片設計，為客戶提供了多模態智能交互和信號處理的芯片產品及完整系統級解決方案。公司精準捕捉不同行業的痛點，將其轉化為芯片設計需求，并通過多款產品的矩陣組合覆蓋不同算力需求的各類端側場景。

面對未來，時擎科技將繼續堅持技術創新和定制化服務的道路，積極應對算法快速迭代和市場需求多樣化的挑戰。同時，公司也將加強與生態合作伙伴的網絡構建，共同推動邊緣AI芯片行業的發展和繁榮。相信在不久的將來，邊緣AI芯片將在更多領域發揮重要作用，引領萬物智能時代的到來。