关键要点AM13E230x MCU 通过在单个器件中结合使用 Arm® Cortex®-M33 CPU 和 TI TinyEngine™ NPU，能够在实时控制应用中实现预测性故障检测和自适应控制算法。人形机器人和电器设备中的本地 AI 模型可以根据实际情况持续监测参数并调整性能，而无需云连接或其他分立式元件。克服传统设计局限，实现支持边缘 AI 的电机控制在工业自动化应用和电器设备的电机系统中，为帮助更大限度缩短停机时间、降低能源消耗和提高整体系统可靠性，对实时监测和控制的需求变得至关重要。为实现可靠的
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TI AM13E230x AI 人形机器人
核心要点芯片架构师面临的首要挑战：从设计之初就把后量子密码（PQC）安全地融入真实硬件，而不只是选用已认证算法。安全必须在早期就作为芯片核心架构决策，尤其针对长生命周期、汽车电子与多厂商系统。汽车网络安全需要全栈式方案：覆盖硬件、软件、AI 威胁、传感器、供应链与法规合规。芯片最紧迫的安全挑战已不再是抽象的量子安全算法选型或后期功能追加，而是早期架构决策：必须在面积、功耗、性能、成本与长产品生命周期的真实约束下完成。量子计算、AI 与汽车电子复杂度激增，让集成电路（IC）安全威胁大幅攀升。后量子密码成为头
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量子 AI 汽车电子 芯片安全威胁
受多行业对实时、安全、可扩展计算需求持续增长推动，嵌入式虚拟机监控器（Embedded Hypervisor） 市场正快速扩张。Future Market Insights 最新市场分析显示，该领域规模预计将从 2025 年的252.5 亿美元增至 2035 年的895.6 亿美元。对 eeNews Europe 读者而言，这一趋势凸显了软件定义系统背后的关键使能技术，尤其在汽车、工业与电信领域，也标志着嵌入式与边缘计算生态的投资与创新正加速推进。虚拟机监控器成为嵌入式系统核心嵌入式虚拟机监控器正从小众方
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AI 5G 嵌入式虚拟机 监控器
当前，具身智能与边缘智算正成为驱动新质生产力、赋能特种行业数字化转型的关键驱动力，为装备现代化、作业智能化、产业自主可控提供关键支撑。为响应国家人工智能发展战略，助力深圳打造人工智能先锋城市，推动前沿技术与高可靠、强实时特种场景深度融合，一场聚焦AI边缘智算与具身智能创新应用的高端闭门论坛即将重磅登场。作为第十四届中国电子信息博览会（CITE2026）同期核心活动之一，AI边缘智算（具身智能）赋能特种行业技术创新论坛将于2026年4月9日下午在深圳会展中心（福田）举办，旨在搭建高水准的行业交流平台，促进前
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AI 特种行业 边缘智算 具身智能
中国上海，2026年4月2日——连接和传感领域的全球行业技术企业TE Connectivity（以下简称“TE”）最新发布的全球调研报告《行业技术指数》显示，行业技术企业的人工智能（AI）采用率已突破80%。调研数据表明，随着AI工具深度融入企业运营，企业正要求AI投资带来回报。 TE已连续四年发布《行业技术指数》，旨在探究工程师与企业管理者眼中驱动企业创新的因素。调研开展以来，受访企业首次将财务回报置于产品创新之上。43%的管理者表示其首要目标是增加企业利润，较去年提升了17个百分点；而将产品
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TE Connectivity AI
在边缘计算领域，算力与实时性之间的博弈从未停止。近期基于 米尔MYD-LR3576 开发板+ PCIe M.2 接口 Hailo-8 算力卡 进行了一系列深度测试，一组实测数据，或许能帮你重新审视边缘 AI 的“性能天花板”。 图：米尔基于RK3576开发板一、RK3576 的算力极限在哪里？RK3576 内置 NPU 由 2 核组成，具备 6 TOPS 算力，在常规轻量级模型推理中表现不俗。但在实际项目中，我们通过多路并发测试发现，当 4 路 YOLOv5 模型同
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视觉检测 米尔MYD-LR3576 开发板 AI
《经济学人（The Economist）》近日发表题为“中国正赢得人工智能人才竞赛（China is winning the AI talent race”的文章。指出，过去十年，尽管美国在AI人才争夺战上保持领先，但在关键的AI“顶尖人才”维度上，中国正迅速超越美国。去年底，英伟达掌门人黄仁勋在一场关于人工智能的问答活动中，问了自己一个问题：“美国有没有可能在人工智能上落后于我们国家？”他的回答也很直接：“绝对有可能。”这似乎有些令人惊讶，因为过去十年大部分时间里，美国在AI竞赛中一直处于相对领先的位置
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AI 制造业 DeepSeek 姚班
在各大存储巨头竞相押注 HBF（高带宽闪存）等后 HBM 时代技术之际，被公认为 **“HBM 之父”的韩国科学技术院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 抛出重磅判断：当前由英伟达主导的GPU 中心化 AI 架构，终将转向内存中心化架构。随着 AI 从生成式模型向智能体模型演进，内存瓶颈正成为关键制约。金正浩在接受《Aju News》采访时将这一转变称为 **“上下文工程”的兴起 —— 海量文档、视频及多模态数据需被并行处理。他强调，要跟上这一趋势，内存带宽与容量必须提升最高 1000
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HBM HBF AI GPU
自动驾驶是物理 AI 领域难度最高的问题之一。自动驾驶系统必须实时解读混乱、动态变化的环境，应对不确定性、预测人类行为，并在海量场景与极端工况下安全运行。在通用汽车，我们的出发点很简单：道路上绝大多数场景都是可预测的，但罕见、模糊、突发的长尾事件，才最终决定一套自动驾驶系统是否足够安全、可靠，能否大规模落地。随着通用汽车向 “放手式高速自动驾驶” 乃至最终完全自动驾驶迈进，解决长尾问题成为核心工程挑战。这要求系统在最意外的状况下依然能做出合理决策。为此，通用汽车正在打造可扩展的驾驶 AI—— 结合大规模仿
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自动驾驶 物理 AI 多智能体强化学习模拟器 GM
简介2025年4月22日，国科微正式发布新一代自研AI图像处理引擎（AI ISP）品牌——圆鸮，标志着公司在人工智能与图像处理技术结合方面迈出关键一步，为安防、低空经济、消费电子、工业互联网等行业带来更加先进的智慧视觉处理芯片及解决方案。圆鸮命名，源于我国古代对猫头鹰一类鸟的统称“鸮”。猫头鹰拥有一双前视的大眼睛，形成独特的“大圆脸”，因其萌态被昵称为“圆鸮”。圆鸮拥有出色的夜视能力和敏锐的洞察力，呼应国科微自研新一代AI ISP引擎在暗光增强、细节捕捉等方面的核心技术优势。国科微圆鸮AI ISP在降噪、
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AI和高性能计算的发展，正迎来关键转折点。业界仍在孜孜不倦地追求GPU的强大性能，在这种情况下，存储解决方案必须紧跟步伐，应对日益先进的计算工作负载所带来的独特挑战。行业的叙事重点已然转变。在下一代系统中，存储效率成为了衡量系统整体性能的重要因素。从增强的SSD架构到液冷技术的兴起，存储技术的进步将贯穿2026年和未来，并重新定义数据的访问和管理方式。为帮助行业应对上述转型，Solidigm总结了当前重塑AI数据存储格局的三大趋势。趋势一：存储的发展必须与GPU算力齐头并进当GPU变得日益强劲，存储的效率
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存储 SSD AI Solidigm 202603
生成式AI快速从技术概念走向商业化应用，重塑全球科技供应链。 AI不只是提升效率的工具，逐渐成为企业营运的核心基础设施。 然而，生产力跃升的同时，裁员潮也同步展开，从硅谷软硬体巨擘、华尔街金融机构、半导体大厂与台系IC设计业者，无一幸免。科技巨擘裁员潮加速扩大据英国金融研究机构RationalFX保守统计，2026年首季全球科技业已裁撤超过4.5万个职位，其中约2成明确与AI导入相关，人力重整未见趋缓，反而仍加速扩大。台系AI供应链人士透露，由近年全球大厂裁员动作分析，AI已从「提升效率」的口号，转变为直
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在企业人工智能的赛道上，行业多数玩家都在向上层发力 —— 追逐更强大的模型、更高的基准指标、更全能的生成式 AI 系统。而甲骨文公司（Oracle）却选择了一条截然不同的路径。在 2026 伦敦甲骨文 AI 全球巡回展的最新演示中，该公司在智能体 AI（Agentic AI）领域做出了精准布局。甲骨文没有正面加入模型竞赛，而是将数据库定位为企业智能体 AI 的核心枢纽，明确提出：AI 的未来并非只由智能体本身决定，更取决于智能体与数据交互的位置与方式。这对甲骨文而言是一贯的打法 —— 这家公司历来靠掌控数
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当前由 AI 驱动的内存紧缺问题，早已超出高端加速计算系统的范畴。国际数据公司（IDC）指出，2026 年动态随机存取存储器（DRAM）与闪存（NAND）价格持续上涨、供应持续收紧，正重塑智能手机与个人电脑市场；集邦咨询（TrendForce）则预测，2026 年第一季度个人电脑用 DRAM 合约价环比涨幅将超 100%。SK 海力士曾预警此轮短缺或持续至 2030 年，如今供应压力已不再局限于高带宽内存（HBM）领域。供应短缺绝非仅数据中心难题美光在 3 月 18 日表示，人工智能与传统服务器需求均受
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3月28日，2026中关村论坛年会期间，BOE（京东方）AI+创新应用大会在中关村国际创新中心隆重举行。作为中国科技创新和国际合作的重要平台，中关村论坛汇聚全球创新势能，BOE（京东方）连续两年在此举办全球创新伙伴大会（BOE IPC）、推动三大技术策源地建设走深走实，双方深度合作、价值共创。本次大会以“屏之物联 智启新境，AI赋能创领未来”为核心议题，向全球展示其“AI+”战略的最新实践成果，彰显了在“屏之物联”战略指引下，BOE（京东方）积极推动人工智能与显示融合创新、以领先科技赋能新兴支柱产业发展的
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