如果让人画一辆汽车，画出来的轮廓往往大同小异：挡风玻璃、四个轮子和车门。 尽管汽车的外观长期以来变化不大，其内部技术却已经发生了深刻变革，正在重新定义现代汽车的能力边界。过去，我们更多以马力、速度和燃油消耗来衡量一辆车；而今天，汽车越来越多地被视为一种高度集成的技术平台。 由此，软件定义汽车（Software-Defined Vehicle，SDV）应运而生。所谓SDV，是指软件在车辆运行、功能实现和体验优化中扮演核心角色，其重要性已远远超越传统机械系统。衡量SDV性能的标准，不再只是
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意法半导体
软件定义汽车
SDV
传感器
边缘计算
AI推理
在工业自动化、智能制造与边缘计算场景持续升级的今天，设备布线繁琐、接口不稳定、环境适应性不足，正成为现场部署与长期运维的核心痛点。研华科技秉持极简集成与工业级可靠理念，全新推出IDP31 USB-C系列工业触控显示器，以一线整合、强固设计、高效触控与完备兼容，为严苛工业环境带来一站式显示与交互解决方案。 单线集成：一条线，搞定供电、显示、触控与数据传统工业显示器往往需要电源线、视频线、触控线、数据线多线并行，不仅安装耗时、占用空间，更易因接头松动、线路老化引发故障。研华IDP31 USB-C系列
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工业触控显示器
工业自动化
智能制造
边缘计算
USB-C
施耐德电气持续推进开放、软件定义的DCS架构，显示流程自动化系统的升级方式正在发生变化。过去DCS往往被视为高度专有、软硬件深度绑定、更新周期较长的控制系统；现在，控制软件、边缘计算节点、通信基础设施和生命周期服务正在被重新组织，目标是让流程工业的自动化系统更开放、更灵活，也更容易持续升级。流程工业对控制系统的要求非常严苛。化工、油气、电力、水处理、食品饮料和制药等行业，通常要求DCS长期稳定运行，具备高可用、确定性通信、冗余、安全和严格的变更管理能力。这也是传统DCS体系长期采用封闭架构的重要原因。封闭
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施耐德电气
软件定义DCS
工业自动化
工业控制
EcoStruxure
边缘计算
工业AI
数字化工厂
英特尔公司与蓝思科技今日宣布达成战略合作，共同开发先进半导体封装新技术。通过此次合作，双方拟加速推进玻璃基板封装解决方案的开发，助力未来计算平台实现更高性能、更高互连密度以及更优能效。英特尔与蓝思科技将发挥各自在先进半导体封装、精密制造、玻璃基板研发以及工艺创新方面的优势，以支持AI、数据中心和特定计算应用日益增长的需求。“随着AI系统持续推动性能、规模和效率边界的突破，先进封装正成为半导体创新的关键驱动力。”英特尔首席执行官陈立武表示，“英特尔在半导体架构和先进封装技术领域积淀深厚，蓝思科技
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AI
数据中心
蓝思科技
英特尔
先进封装
边缘计算
随着边缘计算不断融入更多智能，打造更丰富的用户体验，并承担日益复杂的工作负载，应用处理器不仅要“跟得上”，还必须具备更多能力。它们要具备可扩展的计算能力、高效的数据移动能力以及对先进软件栈的支持能力，同时保持足够的灵活性，能够随着不断变化的应用场景进行适应性调整。恩智浦通过其i.MX 95应用处理器来满足上述需求。作为i.MX应用处理器产品组合中性能最高的微处理单元(MPU)，i.MX 95 SoC专为需要强大计算能力、高级AI工作负载以及长期软件可扩展性的边缘平台而设计。从工业自动化与机器人，到智能基础
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边缘计算
NXP
i.MX 95
设想这样一幅工厂作业场景：一名工人双手沾满油脂，正在为齿轮箱加注润滑油，随口说出一句指令“关闭传送带”。设备瞬间精准响应。这看似科幻的画面，如今已然落地成真。当下的智能工厂融合人工智能、语音指令与边缘计算技术，为工业生产带来前所未有的控制精度、操作灵活性与使用便捷性。语音指令技术依托自然语言处理（NLP）与语音识别能力，操作人员无需操作复杂交互面板、手动输入参数，仅通过语音即可下达传送带启停、控制阀与风门开关等各类设备操作指令。将该技术与边缘计算结合，能够实现低延迟响应、更高的数据安全等级与规模化部署能力
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工业自动化
边缘计算
NLP
语音识别
e络盟
2026 –全球边缘计算与边缘AI平台厂商研华科技1日于华南银行国际会议中心举办「Edge AI Conference」国际论坛，汇聚产业领袖、技术专家及生态合作伙伴，并通过全球同步直播，吸引超过3000名行业人士线上线下参与。研华刘克振董事长亲临论坛并号召包括 NVIDIA、高通技术公司（Qualcomm Technologies, Inc.）、Intel 等全球 AI 生态伙伴，聚焦边缘计算与 Physical AI 的最新发展，揭示边缘 AI 规模化应用的时代正式来临。研华董事长刘克振于「Edge
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研华
PhysicalAI
边缘计算
在 2026 年美国圣克拉拉举办的嵌入式视觉峰会上，Meta Reality Labs 高级总监 Vikas Chandra 发表主题演讲，提出未来 AI 发展方向将从单纯扩大模型规模，转向在资源受限的个人设备和可穿戴设备上实现智能体能力。Chandra 表示，未来的个人智能体将具备实时性、隐私性和上下文感知能力，可利用手机、手表、眼镜等设备收集的位置、天气、健康等数据，主动为用户提供帮助。当前端侧运行多模态感知和智能体的最大技术瓶颈是内存带宽。要实现这一目标，需要在量化、模型架构、运行时优化、视觉感知四
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嵌入式
边缘计算
多模态感知
在满足实时应用需求方面，边缘计算作为一种处理数据的新方式崭露头角，有望在我们使用和处理信息的方式上带来巨大变革。边缘人工智能（Edge AI）是使用和部署人工智能技术的一种新途径。通过将计算和数据存储更靠近数据产生的地方，比如物联网设备、传感器和其他联网小工具，边缘人工智能注定要改变许多行业。让我们先从了解人工智能和深度学习的基础知识开始，然后探讨“边缘”在边缘计算中的重要性，在本文中一起了解边缘机器学习（Edge ML），并了解行业领导者如何利用它来改变我们的生活和工作方式。什么是人工智能(AI)？人工
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边缘计算
云计算
低延迟
带宽优化
数据安全
可扩展性
物联网
实时决策
人们期待已久的电池化学与材料科学突破正陆续落地，带来更高容量、更快充电速度，以及大幅降低的热失控风险。从手持设备到数据中心，全球对电力的需求永无止境，这场竞赛赌注极高。今年年初，芬兰 Donut Lab 宣称研发出400Wh/kg的全固态电池 —— 容量约为锂电池的两倍，充电时间不到 5 分钟 —— 随即遭到大量质疑。中国比亚迪也遭遇类似质疑，其宣称新款锂电池可5 分钟充至 70%，续航1000 公里，固态版本即将量产。这些具体宣称是否属实，时间会给出答案。但显而易见的是：电池技术突破越来越频繁，市场需求
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电池技术
边缘计算
工业机器人领域从来不缺AI。国际机器人联合会数据显示，2024年全球工业机器人装机量达 54.2万台。开源模型与GPU加速训练，让工程团队借助算力与数据集即可完成有效推理。实验室演示效果理想，指标表现优异。但大量AI试点项目，都卡在从实验室走向车间的环节。核心问题不在模型性能，而在落地差距：能完成推理的Demo，与可在工厂24小时稳定运行、兼容现有设备、由普通技术员维护的设备之间存在巨大鸿沟。 部署难在哪里？工厂环境对AI系统有三个近乎苛刻的要求。第一是时间精度。机械臂在生产速度下运动时，推理晚
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工业AI
边缘计算
2026年3月9日 – 提供超丰富半导体和电子元器件™的业界知名新品引入 (NPI) 代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 推出内容丰富的边缘计算资源中心，为工程师提供业界新动态。边缘计算正在重塑数字智能与物理世界的交互方式，将计算处理推近数据生成源头，降低对云优先架构的依赖。为实现低延迟并确保连接中断时仍能可靠工作，部分系统直接在设备上运行实时应用，将数据留在本地而非通过云端处理。随着系统规模扩展，区块链技术正逐渐成为边缘端的关键信任层，提供安全的设备身份认证、防篡改数据记录、去中心
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边缘计算
本地部署
贸泽电子
AI
在人工智能与边缘计算深度融合的浪潮中，本地化智能需求正重塑产业格局。米尔电子推出的RK3576边缘计算盒，具备高算力、低功耗与强扩展性，凭借其卓越的硬件架构与多场景适配能力，正成为推动工业视觉、工程机械及智慧城市等领域智能化产业升级的有力工具。
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米尔
RK3576
工控机RK3576
边缘计算
工业开发板
AI算力
Portwell选择了Intel Core 3处理器N355作为一系列120 x 120毫米Nano-ITX嵌入式计算机板的CPU，用于边缘计算、自动化和标识。与NANO-6065系列相同，还有另外两块板：一块搭载N150处理器，另一块搭载Atom x7835RE。公司表示：“其处理器选项允许系统设计师在性能与能效之间调整平衡。”这三者在单个DDR5 SO-DIMM中最多可容纳16GB内存，支持带内ECC。对于非易失性内存，配备SATA III接口和Micro SD接口，此外还有M.2 E key 223
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Intel 处理器
Nano-ITX 嵌入式主板
边缘计算
思科正式推出全新集成边缘计算平台 —— 统一边缘平台（Cisco Unified Edge），该平台专为在数据生成地直接运行实时人工智能推理和智能主体工作负载而设计。公司在圣地亚哥举办的合作伙伴峰会上发布了这一系统，并将其定位为企业级人工智能规模化部署的核心基石。此次发布凸显了边缘计算架构在应对快速增长的人工智能工作负载方面的关键作用，尤其适用于分布式工业、零售、医疗和电信环境。将数据中心级人工智能推向边缘随着人工智能的使用从集中式模型训练转向实时推理，组织发现传统数据中心架构难以跟上。思科表示，人工智能
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思科
边缘计算
AI
中国科学家表示，一个拥有近 6000 个晶体管的微芯片，每个晶体管只有三个原子厚，是迄今为止由二维材料制成的最复杂的微处理器。新器件是使用半导体二硫化钼制成的，它由夹在两层硫原子之间的一片钼原子组成。科学家们希望二硫化钼等二维材料能够在无法使用硅取得进一步进展时继续实施摩尔定律。“尽管二维材料已经被广泛倡导了十多年，但其当前发展的真正限制并不是任何单个设备的性能，因为许多二维电子设备在实验室层面运行得非常好，”上海复旦大学微电子学院教授鲍文忠说.“人们不断质疑 2D 材料实用性的原因是缺乏可扩展、可重复且
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边缘计算
2D芯片
研华科技亮相2025 NVIDIA GTC大会，展示最新边缘计算解决方案，涵盖生成式AI边缘系统、服务型引导机器人及医疗AI设备三大主轴，并发布工业级MGX模块化边缘服务器，全面展现软硬整合能力，助力产业加速AI应用落地。研华科技于3月17-21日参加NVIDIA 2025 GTC 大会，并于工业AI、医疗与生命科学两大展区参展。研华此次展示最新边缘计算AI解决方案，包含生成式AI边缘系统、服务型引导机器人及医疗AI设备等三大主轴，并发表最新工业级MGX模块化边缘服务器，全方位呈现从端到云的完整AI边缘计
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边缘计算
医疗AI
引导机器人
AI应用正从云端逐渐向边缘和终端设备扩展。 微控制器（MCU）作为嵌入式系统的核心，正在经历一场由AI驱动的技术变革。 传统的MCU主要用于控制和管理硬件设备，但在AI时代，MCU不仅需要满足传统应用的需求，还需具备处理AI任务的能力。满足边缘与终端设备的需求边缘计算（Edge Computing）是指将数据处理和计算任务从云端转移到靠近数据源的设备上进行。 这种方式能够减少数据传输的延迟，提升系统的实时性和隐私保护。 边缘设备通常资源有限，因此需要高效且低功耗的AI处理器来支持复杂的AI任务。为了满足边
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微控制器
AI
边缘计算
Arm
英特尔发布全新英特尔®AI边缘系统、边缘AI套件和开放边缘平台计划。通过简化与现有基础设施的集成，这些解决方案精简并加速了AI在边缘的应用，包括在零售、制造、智慧城市、媒体和娱乐等行业的部署。英特尔公司副总裁兼边缘计算事业部总经理Dan Rodriguez表示：“我们的客户希望在现有边缘基础设施和工作流程中扩展AI的应用，从而满足他们优化TCO、功耗和性能的需求。凭借在边缘领域多年的经验，英特尔推出了英特尔AI边缘系统、边缘AI套件和开放边缘软件，进一步增强了对边缘AI的产品支持，为生态系统交付AI解决方
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边缘计算
英特尔
边缘AI
研华科技近日举行法人说明会，会上正式发布全新品牌宣言 “Edge Computing & WISE-Edge in Action”，展望 2025年，整体运营预期将稳健向上。台北，3月5日，2025 – 全球工业物联网厂商研华科技今（5）日举行法人说明会，由董事长刘克振与陈清熙、蔡淑妍、张家豪等三位总经理亲自主持。会上，研华综合经营管理总经理暨财务长陈清熙介绍了2024年整体营运情况，并表示2025年随着接单势头回温、持续扩大Edge AI市场的应用布局，整体运营预期将稳健向上。此外，会
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研华
AI
边缘计算
我们推出了FRDM开发平台，帮助开发人员进行新创意的原型制作并将创新产品推向市场。目前，我们正在扩展FRDM生态合作体系，以涵盖i.MX应用处理器。FRDM i.MX 93开发板是恩智浦第一块配备i.MX MPU的FRDM板，它提供模块化硬件、全面的软件和工具，以及所有FRDM开发板通用的快速入门体验。FRDM i.MX 93开发板为工业物联网边缘计算领域的开发人员带来了新的可能性。那么，FRDM开发平台有哪些与众不同之处？我们为什么选择i.MX 93 MPU作为第一个支持FRDM平台的i.MX应用处理器
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FRDM
开发平台
边缘计算
在数字化转型的浪潮中，边缘智能正成为推动工业物联网领域发展的重要力量。作为全球范围的工业物联网解决方案提供商，研华科技始终致力于技术创新与突破，为用户带来更加高效、智能的解决方案。近日，研华在其高性能边缘计算平台AIR-030上探索运行了深度求索人工智能(DeepSeek)的R1模型，并基于开源框架AnythingLLM，为用户展示了本地AI知识库应用场景。AIR-030作为研华科技的一款明星产品，以其出色的性能和低功耗设计，广泛应用于工业自动化、机器视觉、智能零售等多个领域。此次探索，是为了测试Deep
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DeepSeek
模型
数字化浪潮的汹涌推进，催生了前所未有的数据洪流，加速了计算从云到端的发展。在近日举办的英特尔新质生产力技术生态大会上，英特尔市场营销集团副总裁、中国区OEM & ODM销售事业部总经理郭威指出，如今云和端的界限正在变得越来越模糊，两者朝着彼此融合的方向发展。这一趋势的背后，是数据量的爆炸性增长，以及对数据在不同地点处理的考量，而这也构成了推动边缘计算兴起的关键因素。英特尔市场营销集团副总裁、中国区OEM&ODM销售事业部总经理郭威越来越多的企业应用开始在边缘运行。根据Gartner的预测1
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边缘计算
AI规模化应用
一直以来，我都认为半导体是世界上最强大的创新引擎，它不断地推动着人类日常体验变得更加丰富多彩。就在上个月，Microchip 同时宣布了两项重大创新，这对于突破人类当今与未来在地球和太空中的集体经验而言意义巨大。从地球网络边缘应用到太空应用，无不需要先进的计算密集型嵌入式解决方案，而我们全新推出的 PIC64 64 位微处理器（MPU）为此铺平了道路。与此同时，这些产品还依托集成式通用开发平台实现了对边缘计算领域与太空计算领域的统一。这不仅给予设计人员更大的灵活性和可重用性以满足这两个市场的大量应用需求，
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太空计算
近年，AI、物联网、5G等技术的发展以及智能终端设备的广泛部署，带来数据量的几何级增长。而随着越来越多应用场景对数据传输提出了“低时延、大带宽、大连接”等需求，边缘计算逐渐走入舞台“中心”，迸发出更大的能量。Gartner 公司预测，到2025年，大约75%的企业将在数据中心或云之外的边缘侧进行数据处理。作为工业物联网领域的嵌入式解决方案服务商，研华在边缘计算领域已完成全面布局，可根据不同设备及场景控制需求提供多元解决方案。与此同时，研华借助英特尔、AMD、恩智浦、瑞芯微等合作伙伴的先进处理器内核，为各种
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研华
Edge AI
近日，研华科技宣布边缘计算平台新增对Windows 11 IoT Enterprise LTSC 2024的支持，将Windows11的高级功能与研华先进的安全产品和独家Windows 增值工具Power Suite相结合，全面赋能工业物联网行业应用。如在制造业中保护敏感数据免受网络威胁和未经授权的访问，实现零售业的界面定制化，简化医疗设备管理以确保安全操作，确保与交通运输中的物联网设备兼容以支持创新。10年长生命周期支持和网络安全防护Windows 11 IoT企业版LTSC专为工业物联网应用设计，提供
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Windows 11 IoT企业版
LTSC
为应对边缘日益增长的工作量，“边缘计算”在嵌入式物联网（IoT）以及人工智能物联网（AIoT）领域持续发挥关键作用。作为工业物联网领域的嵌入式解决方案服务商，研华不断强化其边缘计算解决方案。同时借助合作伙伴AMD提供的先进处理器内核，为各种嵌入式和AIoT应用赋能，共同助力行业迈向高性能计算，加速边缘计算革命。01 全球边缘计算市场需求不断增长根据分析公司 MarketsandMarkets 研究表明，全球边缘计算市场预计将从2023年的536亿美元迅速增长到2028年的1113亿美元，复合年增长率 (C
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边缘计算
AMD
2024年研华嵌入式产业合作伙伴会议在北京·中关村皇冠假日酒店成功举办，现场参会嘉宾逾300人。会议以“AI引爆边缘计算变革，塑造嵌入式产业新未来”为主题展开，来自英特尔、高通、瑞芯微、微软、Hailo等全球知名半导体和软件厂商均分享了AI带来的嵌入式技术变革与创新。同时，大会还邀请到机器视觉、医疗、智能驾驶等众多产业伙伴与研华一同分享最新AI应用案例和实践，共探AI时代嵌入式产业新商机。AI引爆边缘计算变革，驱动新兴市场蓬勃发展当AI遇上边缘计算，一场变革正在悄然发生。这场变革不仅将推动传统产业的升级和
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AI
边缘计算
嵌入式产业
研华
2024年研华嵌入式产业合作伙伴会议30日在北京·中关村皇冠假日酒店成功举办，会议以“AI引爆边缘计算变革，塑造嵌入式产业新未来”为主题展开，来自英特尔、高通、瑞芯微、微软、Hailo等全球知名半导体和软件厂商，为现场超过300名与会产业人士分享了AI带来的嵌入式技术变革与创新。同时，大会还邀请到机器视觉、医疗、智能驾驶等众多产业伙伴与研华一同分享最新AI应用案例和实践，共探AI时代嵌入式产业新商机。 AI 引爆边缘计算变革，驱动新兴市场蓬勃发展随着人工智能应用不断深入，边缘侧的AI应用在边缘计
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边缘计算
嵌入式
【2024年2月22日，美国圣何塞讯】Supermicro, Inc.（纳斯达克股票代码：SMCI）作为AI、云端、存储和5G/边缘领域的全方位IT解决方案制造商，正在扩展其AI解决方案产品组合，让客户在公共空间、零售商店或工业基础架构等边缘位置能有效运用AI的强大性能。通过使用搭载NVIDIA GPU的Supermicro应用优化服务器，可更轻松地微调预训练模型（Pre-trained Model）及将AI推论解决方案部署在产生数据的边缘端，进而缩短响应时间与改善决策。Supermicro总裁兼首席执行
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欢迎您创建该词条，阐述对边缘计算的理解，并与今后在此搜索边缘计算的朋友们分享。
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