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无缘对阵乌兹别克斯坦队，国足热身赛对手锁定新西兰队，后者打法硬朗，曾在今夏美加墨世界杯中与伊朗队战平

据北青体育：距离新一段国际足联国际比赛日开窗还有不足1个月时间，有关中国男足本窗口期内的国际热身计划已基本敲定。据了解，受客观因素影响，个别国足心仪的热身对手暂无法来华热身，不过中国足协为确保球队亚洲杯备战质量，仍帮球队联系到了实力有保障的优质球队。如无意外，参加过今年美加墨世界杯、来自大洋洲的新西兰队将来华与国足进行热身赛。

根据抽签结果，中国队将在明年1月沙特进行的新一届亚洲杯赛中与伊朗队、叙利亚队、吉尔吉斯斯坦队3支打法硬朗的球队同分在一个小组内。正因为此，中国足协根据国足亚洲杯备战需要及其它客观原因，放弃派队参加首届国际足联东南亚杯邀请赛，而要利用9月21日至10月6日这段宝贵的国际比赛日窗口期，有的放矢地为国足找寻适宜的亚洲杯备战热身对手。

在此之前，有媒体曾报道称，中国足协曾分别联系过朝鲜、乌兹别克斯坦等亚洲球队。不过，近期乌兹别克斯坦足协方面放出消息称，他们的球队已经确定在窗口期内分别与伊朗队、阿根廷队、韩国队热身。从其推出的日程安排来看，乌兹别克斯坦队不大可能再与中国队进行热身赛。而北京青年报记者近期了解到，中国队在新一段国际比赛日窗口期内的对手没有乌兹别克斯坦队。

据悉，中国足协此前为配合国足备战，联系了多个亚足联会员协会，不过个别心仪热身对手受客观因素影响无法应邀。例如，有球队因其大部分主力球员还要代表其亚运队（U23代表队）参加9月中旬开始的名古屋亚运会男足比赛，因此无法来华与国足热身。

在这种情况下，中国足协将联系热身对手的范围扩大到亚洲足坛范围之外，新西兰队正是在这样一个背景下，成为中国队热身目标的。

客观来说，新西兰队打法也比较硬朗，对中国队来说，与他们热身也具备相当的热身价值。2024年3月，中国队曾在时任主帅扬科维奇带领下远赴客场与新西兰队进行了两场热身赛，结果国足取得了1平、1负的战绩。新西兰队今夏还参加了美加墨世界杯，虽然小组垫底未能跻身淘汰赛，但能够与伊朗队2比2战平，并且在对阵埃及队、比利时队的比赛中取得过进球，这支球队的实力不容小觑。

至于中国队本窗口期余下3个对手是哪几支，则有待官方最终确认。按照计划，中国队本窗口期内的4场比赛全安排在重庆举办。

来源：北青体育

从端侧智能到智能体 PC ，Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

过去三十年，Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑，再到物联网设备，低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后，Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司，进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上，Arm释放出一个清晰信号：AI正在重新定义计算，而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年，计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长，以及AI 智能体开始进入实际应用，行业正在面临新的挑战：如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下，实现智能能力的大规模部署。

Arm认为，当下，AI 正在重塑各行各业，尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展，还是 AI 应用需求的不断增长，都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起，这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的，同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU，随着异构计算的发展，CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时，Arm即指出，CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力，为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块，补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2（第二代可伸缩矩阵扩展）技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升，包括：

* AI性能提升最高5倍；

* 语音工作负载延迟降低4.7倍；

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中，SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速，解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时，Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者，目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架，开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发，就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计，到2030年，SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力，覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场，Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里，PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为，未来PC市场将同时存在两类产品：

一类是“传统计算市场”，持续向轻薄化、高续航演进，同时拥有 AI 助手功能；

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来，未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力，能够同时处理多个智能体任务，运行大型模型，并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计，使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心，并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同，借助统一内存（Unified Memory）让CPU和GPU共享全部DRAM资源，实现算力与带宽的动态调配，从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间，Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发，原生应用数量显著增长，企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看，Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统，包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux，这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期，在Microsoft Build 开发者大会上，Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目，旨在引导开发者获取相关学习资源，并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持，将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言，AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS（Compute Subsystem）产品——CSS for PC，第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是，近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品，该平台集成了20个Arm核心，被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说，AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台，而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC，从云计算到边缘推理，Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态，打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代，那么未来几年，Arm真正要争夺的，将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起，这场由AI驱动的架构变革，或许才刚刚开始。