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
Embedded World 2025于3月11-13日在德国纽伦堡举办，作为全球嵌入式系统领域顶级盛会，汇聚超千家展商与3万专业观众，聚焦嵌入式智能、安全管理及行业解决方案。展会呈现边缘AI、低功耗MCU、5G RedCap、新型存储及车规级技术等前沿方向，中外厂商汇聚，展示工业控制、物联网、汽车电子全栈方案，凸显1X nm工艺、无线融合及RISC-V生态布局，推动工业4.0与智能化转型。中国厂商米尔电子（Mier Electronics） - 展示全系列嵌入式核心板
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Embedded World 2025 边缘AI 存储 嵌入式 MCU
从智能家居助手（想想 Alexa、Google 和 Siri）到在驾驶员离开车道时通知驾驶员的高级驾驶辅助系统 （ADAS），世界都依靠边缘 AI 为这些日益常见和重要的设备提供实时处理（图 1）。边缘 AI 直接在设备内使用人工智能，在数据源附近进行计算，而不是在具有云计算的异地数据中心进行计算。边缘 AI 提供更低的延迟、更快的处理速度、减少对持续互联网连接的需求，并降低隐私问题。尽管如此，仍可能存在挑战。这项技术代表了数据处理方式的重大转变。随着对实时智能的需求增长，边缘 AI 处于有利地
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2025年2月27日，全球领先的 IP
计算平台公司Arm举办媒体沟通会，并正式推出全球首个Armv9边缘人工智能（AI）计算平台，以全新Cortex-A320
CPU与Ethos-U85
NPU为核心，为物联网（IoT）领域带来颠覆性突破。该平台专为边缘AI场景优化，支持运行超10亿参数的大语言模型（LLM），比去年的基于
Cortex-M85 搭配 Ethos-U85 的平台提升了八倍的 ML 计算性能，带来了显著的 AI
计算能力突破，标志着边缘计算正式迈入“高智能、超安全、强能
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新闻重点：● 全球首个 Armv9 边缘 AI 计算平台以 Cortex-A320 CPU 和 Ethos-U85 NPU 为核心，专为物联网应用优化，支持运行超 10 亿参数的端侧 AI 模型，已获得包括亚马逊云科技 (AWS)、西门子和瑞萨电子等在内的多家行业领先企业的支持。● 超高能效的 Arm Cortex-A3
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Arm Armv9 边缘AI
DeepSeek-R1的发布让大家度过了一个热闹的春节。DeepSeek用较低的成本，取得了跟OpenAI相同的效果，这也意味我们的客户可以私有化部署与OpenAI能力接近的基座大模型。（图：AIR-520边缘AI服务器）研华AIR-520 是一款支持4卡单槽GPU或2卡双槽GPU的桌面级LLM服务器，主要用于推理和微调两个方向。我们已经打包好3个推荐配置，便于大家直接选型。推荐配置如和您的应用有差距，也可灵活调配。（图：AIR-520 三款配置清单）近半年来随着AI Agent的广泛使用，大家对LLM服
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随着深度求索（DeepSeek）大模型的发布引发行业热议，研华科技基于昇腾Atlas平台边缘AI Box MIC-ATL3S正式发布与Deepseek R1模型的部署流程。该平台依托昇腾芯片的强大异构计算能力，结合研华边缘AI Box高可靠特点，通过模型轻量化、算子适配等技术实现大模型边缘端部署。硬件部署■ CPU：Atlas 310P□ 10个DaVinciV200 AI core，主频最高达1.08GHz□ 16个64位TaishanV200M处理器核，核主频最高1.9GHz□ 8个DaVinciV2
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为了满足消费者对更舒适、功能更丰富的驾驶体验的需求，原始设备制造商 (OEM) 正面临一项日益严峻的挑战：扩展车内安全系统的传感功能，以满足不断变化的法规要求，同时更大限度地降低设计复杂性和成本。欧洲新车评鉴协会（欧洲 NCAP）和其他标准即将发生的变化将改变新车的安全评分方式，从而鼓励 OEM 在其车辆中加入更多传感功能。以往，要扩展车内传感应用以支持乘员监控、车内儿童检测和入侵检测等功能，需要增加独立的传感器。然而，雷达传感器 SoC 的最新创新技术通过深度学习（边缘人工智能 [AI]）功能
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当市政府推出一项新政策时，通常需要许多客户服务代表了解政策的具体情况，以解决公众咨询。在公民服务热线中部署生成式AI支持的人机协作系统可以显著提高效率、可用性、准确性并进一步实现服务个性化。AI客服技术简化了资源分配，可扩展以应对不断增长的需求，并通过数据分析提供有价值的见解。因此，它增强了公民的整体体验，确保他们收到及时准确的信息，同时让客服代表腾出时间专注于更复杂的工作任务。项目挑战市政府在采用人工智能技术时面临着以下几个困难：◆ 缺乏技术基础设施和专业知识： 实施人工智能需要先进的技术基础
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今天，边缘AI的发展正在推动工业与物联网应用进入一个新时代。如何整合各方面的技术资源，营造一个完善的开发生态，打造创新而多样化的解决方案，是嵌入式开发社区面对的新课题。在这方面，恩智浦一直与中国本地活跃的嵌入式开源社区积极合作，全力赋能。在日前举办的RT-Thread开发者大会（简称RDC）上，恩智浦MCU系统与应用工程师牛晓东先生受邀发表了题为《NXP微控制器结合RT-Thread OS，赋能智能工业与物联网新时代》的主题演讲，分享了恩智浦前沿性的产品和方案，以及与RT-Thread社区深度合作的策略与
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● 新的机器学习功能让网络边缘设备可以运行计算机视觉、音频处理、声音分析以及更多的消费级和工业级应用● STM32N6 MCU系列是 STM32产品家族中算力最强的微控制器，也是首款采用意法半导体自研的嵌入式推理专用Neural-ART Accelerator™ NPU的产品● 软件配合工具生态系统，不断降低开发人员利用AI加速性能开发实时操作系统应用的门槛服务多重电子应用领域、全球排名前列的半导体公司意法半导体 (STMicroel
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近年来，人工智能(AI)在推动各个行业创新方面发挥了关键作用。视觉和语音技术的进步促进了大型智能模型的发展，创造了新的用例，并改善了用户体验。越来越多的应用要求能够在配备微控制器和微处理器的边缘设备上运行的AI，这带来了更低的延迟、更低的能耗以及更强的数据隐私保护等好处。在这些应用中，时间序列数据通常用于开发三类主要任务：异常检测、分类和回归。时间序列数据是指按一致、均匀的时间间隔记录的一系列数据点。需要时间序列数据的应用顾名思义，异常检测的目的是识别超出预期的行为。它依赖时间序列数据来检测与正常行为的偏
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当前关于人工智能 (AI) 和神经网络的讨论主要集中在生成应用（生成图像、文本和视频），很容易忽视 AI 将为工业和基础设施应用中的电子产品带来变革的实际示例。不过，虽然在电机驱动器、太阳能和电池管理应用的实时控制系统中采用 AI 不会像新的大型语言模型那样引起大量关注，但使用边缘 AI 进行故障检测可以显著影响系统的效率、安全性和生产力。本文中将讨论集成式微控制器 (MCU) 如何增强高压实时控制系统中的故障检测功能。此类 MCU 使用集成神经网络处理单元 (NPU) 运行卷积神经网
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边缘AI 实时控制 神经网络
当前关于人工智能(AI)和神经网络的讨论主要集中在生成应用（生成图像、文本和视频），很容易忽视AI将为工业和基础设施应用中的电子产品带来变革的实际示例。不过，虽然在电机驱动器、太阳能（如图 1 所示）和电池管理应用的实时控制系统中采用 AI 不会像新的大型语言模型那样引起大量关注，但使用边缘 AI 进行故障检测可以显著影响系统的效率、安全性和生产力。图1 太阳能电池板阵列本文中将讨论集成式微控制器 (MCU) 如何增强高压实时控制系统中的故障检测功能。此类 MCU 使用集成神经网络处理单元 (NPU) 运
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边缘AI MCU 微控制器 故障检测 CNN TMS320
新闻亮点：● 全新 TMS320F28P55x 系列 C2000™ MCU 集成了边缘人工智能 (AI) 硬件加速器，可实现更智能的实时控制，故障检测准确率高达 99%。● 全新 F29H85x 系列中的新型 64 位 C29 内核的实时控制性能比现有各代产品提高了一倍多，其完整性等级可达到汽车安全完整性等级 ASIL-D 和 SIL-3。德州仪器 (TI)近日推出了两个全新系列的实时微控制器，这些产品的技术进步可帮助工程师在汽车和工业应用中实现更智能、更安
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