物理 AI 时代，智能设备不再只是"生成内容"，而是要本地运行模型、完成"感知—决策—执行"闭环。这对底层算力提出新要求：低延迟、低功耗、云边端协同。爱芯元智给出的答案是"平台型物理 AI 算力底座"——一套能跨场景复用的强劲算力基座。
这套基座由四根支柱支撑。第一根是爱芯智眸 AI-ISP，作为万物智能的"眼睛"，在暗光全彩等刚需场景提供高质量图像；第二根是爱芯通元混合精度 NPU，作为"大脑"，以 INT4/INT8/INT16 混合精度支撑 CNN 与 Transformer 高效推理；第三根是 Pulsar2 工具链与配套 SDK，覆盖模型移植、性能调优、量产部署全流程；第四根是统一技术底座设计，让同一套技术可在智能汽车、具身智能、边缘计算间复用，摊薄研发成本，形成平台壁垒。
"强劲"不仅体现在纸面 TOPS，更体现在有效算力与能效比。以 AX650N 部署 SwinT 模型为例，从官方 ModelZoo 下载 ONNX 即可量化编译，无需修改模型或算子，达到 199 FPS/W。AX8850 以 24 TOPS@INT8 支撑 16 路 1080p 实时分析，AX620E 以低功耗实现 4K 真黑光——不同算力档位共享同一底座，这正是"基座"的意义：底下统一，上面千变。
对行业而言，强劲算力基座降低了物理 AI 的落地门槛。车企、机器人公司、AIoT 厂商不必从零造芯，只需在爱芯元智的统一底座上做差异化开发，就能以更短周期推出智能产品。
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