炬芯科技存内计算端侧AI芯片：突破功耗墙，加速AIoT规模化落地

在2026年5月28日举办的第十届集微大会上，炬芯科技研发副总经理张贤钧发表了题为《基于存内计算的端侧 AI 技术赋能 AIoT 产品落地》的主题演讲。面对当前端侧AI在电池供电场景下的功耗与性能矛盾，炬芯科技分享了其如何通过底层架构创新，在成熟制程下打破传统芯片桎梏，并率先实现了存内计算端侧AI芯片的规模化商业落地。

架构破局：SRAM存内计算打破“存储墙”

不同于PC及智能手机的高功耗AI路径，也区别于依赖云端推理的高延迟方案，炬芯科技致力于解决电池供电IoT设备在本地高效运行AI模型的痛点。为此，炬芯自主研发了基于模数混合电路的SRAM存内计算技术（MMSCIM），打造了CPU + DSP + NPU三核异构的端侧AI芯片架构。

该技术通过将数据存储与AI计算深度融合，彻底打破了传统冯·诺依曼架构中数据搬运带来的“存储墙”与“能耗墙”瓶颈。依托内置的AI NPU，炬芯芯片实现了超高能效比（搭配模型稀疏性可大于10TOPS/W），在毫瓦级功耗下即可提供远超传统DSP的AI算力。这不仅让AI模型得以在本地实时运行，更在同等性能目标下大幅降低了整体功耗，为终端设备带来了更优的续航表现。

商业化落地：从音频到全场景AIoT生态

凭借二十余年的音频技术积累，炬芯科技已在业内率先将存内计算技术推向消费市场，覆盖人周边、家庭周边及办公周边三大核心场景：

ATS323X系列：已在头部品牌的无线麦克风、无线游戏耳机等低延迟音频产品中实现商业化落地。依托自研AI降噪算法，在保障端到端超低延迟传输的同时，提供高清晰度的降噪音频体验。

ATS362X系列：广泛应用于头部品牌的派对音箱、高端蓝牙音箱等设备。在满足高品质音频输出的基础上，支持本地化实时的AI人声分离、音轨分离等复杂AI音频算法处理。

ATW609X系列：目前正配合终端品牌推进AI眼镜、AI Note等智能穿戴产品的研发与上市，通过AI定向拾音、多麦克风拾音及声道分离等创新功能，引领智能穿戴设备的交互体验升级。

技术演进：二代IP完成验证，全面支持Transformer

面向未来，炬芯科技展现了清晰的技术路线图。目前，其第二代基于模数混合SRAM的存内计算端侧AI IP技术已顺利完成开发与验证。据悉，第二代技术将实现单核NPU算力的倍数级提升与能效比的大幅优化，并全面支持Transformer模型算子，进一步释放端侧大模型的运行潜能。同时，公司正加速推进第三代端侧AI平台的关键技术布局，旨在从多维度全面满足电池驱动AIoT设备对长续航、轻量化与高智能化的综合需求，持续加速端侧AI技术的普惠化进程。

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