谷歌与Synaptics联合发布基于开源Coral技术的AI芯片，专攻可穿戴与工业边缘设备

谷歌正迈出另一步，推动人工智能（AI）从数据中心走向人们日常使用的设备，与半导体制造商Synaptics合作，共同开发新一代处理器，旨在让AI模型直接在智能眼镜、摄像头、工业传感器及其他联网设备内部运行。

Synaptics宣布 其 Astra SR200系列 于10月20日（星期二）发布，推出三款处理器，将谷歌开源的Coral神经处理单元（NPU）技术与专用内存、音频、视觉及计算能力相结合。

两家公司还宣布扩大其联合开发的Coralboard平台的可获取范围，该平台允许工程师在将相关技术整合进商用产品前，先行本地运行包括谷歌Gemma在内的各类模型进行实验。

对于正在开发联网产品的各企业而言，此次发布旨在应对一个长期存在的挑战：在不依赖昂贵处理器、持续互联网连接或高功耗硬件（后者会快速耗尽设备电池）的前提下，运行日益复杂的AI功能。

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谷歌希望让AI硬件像AI模型一样易于获取

此项倡议代表了谷歌更广泛AI战略中一项潜在的重大进展——该战略不仅涵盖AI模型的开发，也日益强调向其他公司开放底层技术，供其构建自身产品。

谷歌研究院（Google Research） 于2025年10月开源了其Coral NPU架构。谷歌自身并不制造芯片，而是将底层加速器设计提供给半导体公司，供其集成至自有处理器中。

该架构采用RISC-V（一种开放的处理器指令集标准），并配套提供专为帮助开发者在不同硬件实现之间迁移AI应用而设计的软件。

在10月13日面向VentureBeat举行的独家简报会上，谷歌研究院系统研究团队（Systems Research team）负责人兼总监Billy Rutledge描述了开发者在尝试于消费级与工业级设备所搭载的众多专有芯片上运行相同AI模型时所面临的挑战。

“我们的目标之一是尽量减少开发者的痛苦，”Rutledge表示，并解释称谷歌决定发布一款开源NPU设计，以便多家芯片制造商均可采用。

Synaptics是谷歌Coral项目的首家商业硅片合作伙伴，但谷歌的雄心远不止于单一制造商。

根据 Apache 2.0许可证，其他公司可在无需向谷歌支付许可费或版税的情况下，将Coral NPU架构集成至商用处理器中。

Synaptics将该架构与其自有专有处理技术相结合；其开源的Torq编译器基于MLIR和IREE软件项目构建，旨在帮助开发者部署使用主流框架（包括PyTorch、JAX以及谷歌的LiteRT）创建的模型。

该方法有望减少为适配不同硬件平台而对AI应用进行工程调整所需的工作量。

性能强大足以支撑AI，体积微小足以嵌入可穿戴设备

新款Astra SR200系列产品包含三款具备不同能力的处理器。

入门级 SR210提供每秒2000亿次运算（GOPS） 的AI处理性能，主要面向常开型语音识别与传感应用。SR230将该性能提升至300 GOPS，并新增视觉与显示功能；旗舰型号SR250则达到400 GOPS，支持要求更高的多模态应用。

这些处理器融合了Arm Cortex-M85与Cortex-M52内核以及谷歌的Coral NPU，使制造商能够将计算任务分配至针对不同性能与功耗需求而优化的组件之上。

关键在于，Synaptics还集成了高达8MB的SRAM以及容量达数百兆字节的定制DRAM配置，即将推出的Coralboard SR则支持最高达256MB的内存。

此类额外内存有助于设备运行更大的AI模型，并处理来自摄像头、麦克风及其他传感器的信息，而无需配备独立的应用处理器。

Synaptics声称，其定制内存架构在同类工作负载下的功耗约为传统系统级DRAM的三分之一，尽管目前尚无独立基准测试证实其整体电池续航优势。

该公司正进入一个竞争日趋激烈的市场。意法半导体（STMicroelectronics）已推出其 STM32N6微控制器，该器件通过专有AI加速器实现最高600 GOPS的性能；瑞萨电子（Renesas）则于2025年推出了其 RA8P1系列 ，最高可达256 GOPS。

这些峰值性能指标并不能直接说明哪款处理器在实际运行AI模型时更快或更高效。内存容量、功耗、软件兼容性以及具体涉及的模型等因素，均可能显著影响实际运行表现。

Synaptics认为，其集成内存、多模态能力与开放开发者工具的组合，使其方案独具特色。

从Gemma模型到工厂摄像头与智能眼镜

谷歌与Synaptics正瞄准一系列日益增长的小型AI模型，这些模型专为本地运行而设计。

两家公司指出，其开发者生态支持或计划支持的负载包括 Gemma 3 270M、Liquid AI的LFM2.5模型以及Ultralytics的YOLO计算机视觉模型。

Synaptics报告称，在不同模型压缩设置下，Gemma 3 270M可在新硬件上实现约每秒12至16个token的生成速度；不过，该公司尚未就新款SR200硬件提供全面的独立性能对比数据。

潜在的企业级应用场景包括：可解读周围环境的工业智能眼镜、能识别物体的工厂摄像头，以及可在本地分析音视频而非持续向云端服务器传输信息的安全产品。

Synaptics在其公告中重点提到了与音频制造商Sonos、安全服务提供商Verisure以及增强现实硬件公司Jorjin Technologies的合作关系。这些合作伙伴的声明描述的是当前与Astra开展的合作或对新款处理器的潜在应用，而非已确认发货的搭载SR200的产品。

鲁特利奇在VentureBeat简报会上强调，谷歌将开发者生态系统视为推动全新产品类别的途径，而不仅仅是升级现有硬件。

他说：“最实用的、将在边缘端使用AI的设备尚未被设计出来。”

Coralboard售价99.79美元；新硬件仍在陆续推出中

开发者可立即通过以下方式开始试验该技术： Coralboard SL，该开发板采用Synaptics现有的Astra SL2619处理器，配备1-TOPS AI加速器和2GB DDR4内存。

该开发板 已在DigiKey网站上以99.79美元标价，Synaptics宣布该产品将于10月20日通过该分销商面向全球正式供货。

第二款开发板Coralboard SR将集成新型SR250处理器，但Synaptics将该型号描述为“即将推出”。SR200系列产品目前处于样品供应阶段，该公司尚未披露单颗芯片价格或量产时间表。

此次发布恰逢Synaptics为其 拟议中以57亿美元被onsemi收购的交易做准备，该交易预计将于2027年年中完成。

对谷歌而言，长期机遇可能远超任何单一芯片。通过向公众开放AI加速器设计，并与制造商及模型开发者合作，该公司正试图为新一代智能设备建立通用基础。

该战略能否成功，取决于制造商能否高效地将这些基础转化为价格实惠的产品，并在不牺牲电池续航、隐私性或可靠性前提下提供切实可用的AI能力。