安霸在ISC West上推出下一代前端多模态AI技术

发布时间：2026-07-10 11:49:19 来源：福州鑫辉文化传媒有限公司 作者：休闲

安霸持续推动广泛的安霸前端和本地多模态 AI应用的创新, 其前端 AI 芯片的出货量已超 3 千万颗。

近日，上术Ambarella (下称“安霸”，推出态纳斯达克股票代码：AMBA，下代 AI 视觉感知芯片公司）在美国拉斯维加斯西部安防展（ISC West）上宣布，前端将持续推动前端多模态 AI 技术的多模创新与突破。作为领先的安霸前端 AI SoC 供应商，安霸最近实现了累计出货量达 3000 万颗的上术里程碑。安霸在本周的推出态展会上现场展示其最新的多模态 AI 和视觉能力，进一步巩固其在相关领域及技术方面的下代领先地位。

新的前端产品展示突出了安霸在其超高效端侧推理 CVflow 3.0 AI SoC 产品组合中，实现可扩展的多模高性能推理和视觉 AI 应用的能力，该产品组合目前可支持大多数领先的安霸 GenAI 模型，参数规模从 5 亿到 340 亿。上术安霸将在其三种不同价格/性能级别芯片产品上现场演示，推出态流畅运行 DeepSeek多模态 AI 模型。这些新的演示，连同其先进的多流视频分析演示，展现了安霸如何通过运行最先进的视觉语言模型（VLM），为设备端和集中的本地 AI 中心应用提供卓越的多模态视频智能，从而推动实时、AI 驱动的智能安防和分析技术的发展。

这些演示进一步展现了在无需云处理的情况下，安霸如何为现实世界的各种应用场景带来先进的推理能力。此外，其广泛的前端 AI SoC 产品组合所具备的可扩展 AI 性能，可确保客户在不同的产品层级中部署相同的 AI 模型，涵盖高性能计算到超低功耗推理。

安霸总裁兼 CEO 王奉民表示：“除了提供业界领先的每瓦 AI 性能外，安霸的 AI 芯片还与大多数友商产品有所不同。友商产品常常是 AI 协处理器，这些产品只能作为主处理器的附属进行神经网络加速。”

“安霸继续坚持自研，推动端侧多模态 AI 处理技术进步，并在主芯片中集成了第三代 CVflow AI 加速器、图像处理、视频编码和系统控制。这就是为什么客户能够如此迅速地部署超过三千万颗安霸 AI 芯片的原因。”-- 王奉民 安霸总裁兼 CEO

安霸另一个重点关注的领域是让前端 AI 开发人员能够轻松上手。作为这些研发投入的最新例证，安霸将在 ISC West 上展示完整的 AI Model Garden ，这是 Cooper 开发者平台中一个至关重要且不断发展的组成部分。此外，安霸强大的开发者生态系统中的几家公司将提供硬件和软件演示，展示如何充分利用安霸芯片的高能效实现所需 AI 功能。

安霸在本周 ISC West 展会上的重要演示

DeepSeek 三合一多模态 AI 推理：该演示在 CV7 系列芯片上运行 DeepSeek R1 QWen 15 亿参数模型，并在 N1 系列芯片上运行 DeepSeek R1 QWen 70 亿参数模型，展示了安霸在其 CVflow 3.0 前端AI芯片产品组合上处理推理模型时的无缝可扩展性。

Cooper 开发者套件搭载的 CLIP 和 LLaVA One-Vision 多模态大模型可支持多视频流、多通道视频解码与视频分析：作为本地集中式 AI 处理的一个示例，这组 AI 盒子演示在多个视频流上并行实时运行 CLIP 模型，以及最先进的视觉语言模型（VLM），后者可通过基于聊天的界面进行深入的视频分析，允许用户在多个视频流里任意查询特定的信息。

摄像头端侧多模态 AI，以及 AI 盒子的深入分析： 多智能体、多芯片演示支持设备端运行参数高达 15 亿的 视觉语言模型（VLM）和推理模型，同时在本地 AI 盒子上提供更深入的分析，无需云处理即可实时提供可视化分析和事件警报，从而保护隐私并降低总体拥有成本（TCO）。

这些演示所展示的能力可应用于智能安防和监控领域，进行实时视频分析、异常检测和 AI 驱动的事件监测。零售和商业分析的应用可利用 AI 驱动的视觉分析结果来了解客户的消费行为、优化店铺布局和改进货品防损策略。公共安全和执法部门可以利用这些技术快速搜索和分析监控录像，从而缩短调查时间，提高应对安全威胁的能力。此外，工业监控应用可以对运行效率和安全合规性进行 AI 驱动的跟踪，同时获得预测性维护的分析结果，从而减少设备停机时间并优化工作流程。

如需预约本周于美国拉斯维加斯举行的 ISC West 期间的演示，请联系安霸代表。

关于安霸

安霸的产品广泛应用于人工智能计算机视觉、视频图像处理、视频录制等领域，包括视频安防、高级驾驶辅助系统（ADAS）、行泊一体、汽车无人驾驶、电子后视镜、行车记录仪、驾驶员及舱内智能监控、机器人应用等。安霸的高性能、低功耗AI处理器提供超高清图像处理、视频压缩及强大的神经网络处理，能够从高分辨率视频和雷达信息中提取有价值的数据，在智能感知、传感器融合和中央域控处理系统等领域大显身手。

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