边缘AI芯片市场概况 - 2025年Q1全球边缘AI芯片市场规模同比增长217%，增速远超云端AI芯片市场[1] - 边缘AI芯片市场由智能终端设备、工业物联网和实时决策需求共同驱动[1] - GPU、NPU、FPGA三大架构呈现不同演化路径，反映半导体企业对未来计算范式的不同判断[1] GPU技术发展 - Imagination最新E系列GPU IP通过神经核和爆发式处理器实现INT8/FP8算力200 TOPS，性能提升400%，功耗效率提升35%[3] - 边缘AI应用中每瓦算力（TOPS/W）比绝对算力（TOPS）更重要[2] - GPU需兼顾图形与AI处理，Imagination的E系列支持16个虚拟机实例并行运行，适配车载多屏交互和ADAS监控场景[7] NPU技术优势 - NPU专为AI模型推理优化，在对象检测、语音识别等实时性要求高的场景表现突出[3] - NXP的i.MX 95系列集成eIQ Neutron NPU，算力2 TOPS，图像识别速度提升4倍，功耗降低30%[4] - NPU支持设备端本地AI处理，降低云端依赖，减少数据传输延迟并增强隐私保护[4] FPGA技术特性 - FPGA适合快速迭代算法场景，英特尔旗下Altera重点布局边缘AI推理市场[5] - AMD的FPGA实现单台设备带载8K超大屏，处理延时仅为CPU/GPU的1/100[5] - FPGA生命周期长，满足专业音视频设备"一次开发终身可用"需求[6] 厂商技术布局 - 意法半导体、瑞萨、华为昇腾采用"MCU+NPU"组合策略抢占IoT市场份额[7] - 英伟达Jetson系列渗透机器人视觉领域，成为开发者首选[7] - Lattice低功耗FPGA打入智能摄像头与传感器市场[8] 行业并购动态 - 意法半导体收购DeepLite，将AI模型压缩技术融入"MCU+NPU"产品体系[9] - 高通收购Edge Impulse，完善边缘计算生态并降低开发门槛[10] - 恩智浦收购Kinara，强化高性能AI推理能力，巩固汽车和工业领域优势[10] 技术演进趋势 - 边缘AI场景碎片化，单一架构难以满足需求，需结合软硬件优势构建系统方案[11] - 厂商通过"内生+外延"策略加速产品迭代和生态布局[11] - GPU、NPU、FPGA各自在灵活通用、高效专一和可重构性领域持续发展[11]