AI 大模型爆发后，算力不再只在云端，越来越多智能算法跑到本地和边缘设备上。智能摄像头能识别人形与行为，车载终端实时监控驾驶，工业相机自动检测缺陷，扫地机也能离线识别目标。边缘 AI 成为落地最快、设备最多、国产替代最强的战场，而国产 SoC 厂商在多媒体和 AI 处理上正迎来窗口期。

严格意义上的边缘 AI 市场，包括边缘终端市场和边缘服务器市场两类。边缘服务器：体积大、成本高、算力强，偏向智慧园区、工厂边缘节点；边缘终端（本文重点）：单位数量庞大、成本敏感、场景碎片化。用于接受感知外界环境，同时对视频语音信息加以处理运算，实现边缘 AI 功能，赋能硬件终端。

边缘终端包含哪些设备？智能摄像头（IPC、智能门禁、行车记录仪），工业视觉相机、质检终端，车载终端（AVM、DMS、DVR、ADAS 辅助系统），自助零售终端，智能家居设备（音响、扫地机、家电控制），智慧城市边缘节点，这些设备都有一个共性，必须本地运行处理。

边缘 AI 芯片的两种技术路径：SoC一体化 VS 独立AI加速器

边缘 AI 芯片主要有两种技术路径：要么采用 SoC 内置 NPU 的一体化方案，以低成本低功耗实现全功能智能；要么通过独立 AI 加速器增强算力，实现多模型、高负载的专业级推理能力。

SoC（System on Chip）是将计算、图形、AI、视频、音频、外设等全部集成在一颗芯片上的设计方式。近年来，SoC 内置 NPU（Neural Processing Unit 神经网络处理器） 已成为行业共识，也是目前边缘 AI 设备最广泛采用的方式。

瑞芯微 RK3576 ，通用边缘 AI SoC 的代表：8 核 CPU（4*A72+4*A53）；6 TOPS NPU（支持 INT4/INT8/INT16、FP16）；Mali-G52 GPU；8K 解码、4K 编码；多路 MIPI-CSI（支持多摄像头），多屏异显（DSI、HDMI 输出）。适合：工控平板、AI 摄像头、车载 DVR、机器人视觉。

海思 Hi3403V100，海思在 AIISP（图像增强 + AI 算法联合优化）方面具有深厚积累。定位专业视觉 SoC，内置四核A55，10TOPS NPU + ISP 一体化深度耦合。高规格 ISP（逆光、低照度表现极好）；多路视频4K输入/输出；AI 算法部署效率高（针对目标检测、跟踪类算法优化）

如何高效地在 CPU、GPU、NPU 和独立加速器之间分配任务（如：图像预处理在GPU/CPU，推理在 NPU/加速器，后处理在 CPU），这是高性能边缘 AI 的关键挑战。 于是AI 加速器诞生，专门负责 AI 推理，与主控 SoC 通过 PCIe等接口高速通信。SoC 负责：系统调度、视频处理、图形、交互。加速器负责：模型运行、AI 算力。

瑞芯微 RK1820，专为边缘高性能 AI 需求设计的 NPU 协处理器，定位是 SoC 的“第二颗大脑”。高性能20TOPS NPU，可单独运行 AI 模型，支持 INT8/INT16/FP16 等多种精度；可与 3576/3588 等主控组合形成更高推理能力，PCIe 接口高速互联。

国产 AI 芯片厂商定位：不是“堆参数”，而是“找好赛道”

在边缘 AI 芯片领域，算力（TOPS）、CPU 核心数、工艺节点……这些“硬指标”固然重要，但真正决定一家芯片公司能否突围的，从来不是参数，而是——它选对了什么赛道。

瑞芯微（Rockchip）：布局最全、生态最强的“通用视觉 AI 平台”

瑞芯微是当前国产边缘 AI SoC 生态最活跃、产品线最全的厂商。它的定位不是“做最强芯片”，而是“做最强生态”。

覆盖从轻量到高端的完整算力梯度：RV1103/1106：轻量 AI 摄像头；RV1126/1109：安防标配；RK3576：中高端智能终端；RK3588：旗舰级边缘计算；RK3688：下一代高算力 AI 处理器（新生态核心），这套产品矩阵已经成为国产设备的“万能底座”，从低功耗 IPC 到工业网关、AR 眼镜、机器人、教育机、车载 DMS/CMS，都能找到对应的型号。

技术优势：多媒体 + ISP + AI 的综合平衡；强多媒体处理，强视频编解码，强 ISP 能力，成熟的 NPU 工具链 RKNN。这让瑞芯微的路线不是“单点突破”，而是“多场景全覆盖”。

全志的芯片并不是为了跑大模型，而是为了满足 IoT、大规模消费类设备的需求。

定位：低功耗、大规模、成本敏感场景。智能音箱（I2S、PDM、多麦克风适配性强）；轻量边缘 AI 摄像头；小型家电控制；TTS/语音识别终端。V853/V831：轻量 AI 超低功耗 SoC。R 系列：控制类 MCU SoC。全志的策略不是拼 TOPS，而是抓住“千万级出货场景”。

晶晨在 OTT 机顶盒、智能电视领域多年占据全球高份额。

定位：家庭多媒体中心 + 消费级智能终端。AI 在晶晨体系中属于“增强项”，真正的大本营是：视频解码；HDR 处理；音视频同步；电视/OTT 生态。在智能投影、会议设备、家庭娱乐一体机方面非常强势。

富瀚微的产品几乎完全聚焦在安防摄像头与相关视觉设备。

定位：安防专用 SoC。优势非常鲜明：ISP 强；视频压缩强；成本控制能力强；对海康、大华等安防巨头生态高度兼容。典型产品：FH8856、FH8852。富瀚微不追求通用性，而是深耕“安防摄像头这个单一大赛道”，凭借稳定性与成本竞争力站稳脚跟。

君正专注于 MIPS 架构，在可穿戴、智能家居、低功耗设备中有大量应用。

定位：轻量化智能设备 + 超小体积 SoC。应用包括：智能门铃；轻量 IPC；儿童手表；小型边缘计算点。特点是：极低功耗；高集成度；小封装。并形成 AISoC 系列，面向轻量视觉推理。

边缘 AI 设备的真实需求：不是算力越大越好，而是“接口矩阵 + 场景适配”

在过去两年，边缘 AI 芯片的讨论几乎都绕不开“算力”。3TOPS、6TOPS、12TOPS……仿佛数字越大，产品就越“强”。边缘 AI 设备的核心竞争力从来不是算力堆叠，而是“接口矩阵 + 场景适配能力”。

在安防摄像机、工业相机、智能门禁、车载 DMS/ADAS 等场景中，最重要的并不是“我有几 TOPS”，而是：摄像头接口是否够用？（MIPI-CSI、DVP），最大支持多少路视频？编码性能是否能满足实时处理？（H.264 / H.265 / 8K / 4K），ISP 调校能力是否足够？

在工业 DTU、智能网关、机器人、智慧能源等场景，外设接口远比算力重要：网络接口：双千兆 / 2.5G / RGMII / SGMII，串口：RS232 / RS485 / CAN / UART，无线扩展：WIFI/BT、4G/5G 模块，多 USB、SPI、I2C 等工控常见外设。

在智能中控屏、车载后装屏、AR/VR 终端、智能 POS、中控面板等场景中，另一套优先级出现了：显示接口（MIPI DSI、HDMI、eDP），多屏异显能力，UI 性能（GPU / 图形加速），AI 只是辅助，而不是主角。

车载后装市场的典型需求关键字是：抗震、电压波动、温度 -40～85℃，存储可靠性（eMMC 寿命），多路 CSI，为 DMS/OMS/ADAS 供摄像头输入，严格的视频链路延迟要求（毫秒级）。

边缘 AI 市场是国产芯片的最佳赛道，机会不是靠堆算力，而是懂场景、抓需求。未来几年，智能摄像、车载、工业和家居设备，将是国产芯片展现实力的舞台。