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泉州市市容市貌观察团调研机动车停车管理工作

霞淮街道路两侧的车辆随意乱停放；毅达小区内基础设施薄弱，一到晚上停车位“一位难求”；丰冠路有人占用公共空间，设置了营利性停车位……26日上午，泉州市市容市貌观察团走进丰泽，现场查看了霞淮街等多处的停车管理情况，并有针对性地提出了一些建设性意见。

霞淮街两侧汽车占用非机动车位

霞淮街

汽车占用非机动车位 一到晚上堵得更严重

霞淮街东接刺桐路，西至内沟河段，属于城市支路。当天上午8时许，观察团一行第一站调研地点选在这条街。

霞淮街道路两侧均是居民自建房，出租户比较多，平时人车流量较大，临街店铺一家挨一家。记者看到，由于街道并不宽敞，在店铺外虽然施划了非机动车停车位，但是基本被小汽车“霸占”，整条道路看起来十分拥挤。“一到晚上，一些大排档直接把桌子摆到街上，加上机动车乱停，堵得更厉害。”附近一位居民告诉记者。

对策

先设置硬隔离 对策治本还需统筹改造

针对这个问题，丰泽区交警大队表示，在进一步提升附近居民群众交通意识的同时，可以借鉴祥远路、远桐街的做法，在道路两侧设置硬隔离设施，禁止机动车停放，以达到畅通道路的效果。

“设置硬隔离是治标，救急之策；若要治本，需要统筹整个片区改造，才能彻底解决问题。”观察团成员认为，城市道路属于公共空间，不能随意占用，让居民改变停车方式，从不习惯到习惯，需要一个适应过程。

毅达小区汽车无序停放

毅达小区

车位有限外来车也进 业主停车“一位难求”

位于丰泽街道源淮社区的毅达小区是个老旧小区，现有住宅楼12幢，共计300多住户。该小区没有成立业主委员会，由于小区设施老旧严重、收费标准低，没有物业公司接手，一直处于弃管状态。去年社区居委会暂时接管，也只能管管日常保洁等问题。

记者在现场看到，小区大门虽有门岗，但无人值守，看似封闭的小区，基本处于开放状态。“一到晚上，车子随意乱停，先到先停，真是一位难求，还有些外来车辆也停进小区。”住户叶先生说，老旧小区原本设置的停车位就少，有时候连消防通道都停了车，存在很大安全隐患。

据记者了解，目前有部分热心业主已在筹划成立业委会，期待能推动小区管理问题。同时也草拟了一份车辆管理方案，已有几十名业主签名确认。

对策

小区改造下月动工 组建业委会引进物管

“业委会要先成立，统一管理；停车应该可以探索有偿服务。”针对毅达小区存在的问题，观察团成员认为，该小区至今仍按建设之初0.4元/平方米的物业费标准收费，确实偏低了，“业委会成立后，可按规定程序探讨提高收费标准”。

“这个小区的改造已经纳入今年项目大盘，预计6月底动工。”丰泽区有关人员表态，具体改造内容包括雨污分流、管线下地、停车位等。“改造完成后，小区基础设施将会升级，停车难题也会缓解，若再无物业公司入驻，可由社区出面，委托第三方进行专业化管理。”

丰冠路

占公共资源设泊位 属于清理整治范围

丰冠路北接丰泽街，南抵云谷小区，周边住宅密集，还有学校、几家大型单位等，属于交通繁忙的城市支路。观察团一行走进丰冠路，发现道路一侧施划有停车位，共计20个。由于道路原来并不是很宽，设置一排停车位后占用部分空间，使道路变得更拥挤。

近年来，为了规范这里的路边停车问题，由社区出面，对辖区内的道路资源进行整理，施划临时停车位，再委托企业管理。“随着去年相关文件出台，此类停车位收费并不符合规定，属于清理整治范围。”观察团成员表示。

对策

盘活停车资源 开放周边单位车位

“城市管理问题，并不是一个部门就能解决的，像丰冠路占用公共资源，私设停车位收费的问题，涉及街道社区、交警、城管等多个部门，需要各部门统一协调，齐抓共管，才能根本解决此类城市难题。”观察团成员建议。

根据《泉州市“抓城建提品质”2022年专项行动方案》要求，丰泽区路内停车泊位（约5000个）智能化改造项目由畅顺停车公司负责智能化改造和统一管理，实行自主停车扫码缴费。观察团建议，类似丰冠路的停车问题，可由国有企业或专业公司介入，统一管理。同时各单位、各部门限时开放内部车位，实现错峰停车，盘活闲置停车位，资源共享。（泉州晚报记者 林福龙 通讯员 邱一漫 文/图）

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。