我们有时将 Gemini 和 ChatGPT 等聊天机器人称为“机器人”，但生成式 AI 在真实的物理机器人中也发挥着越来越大的作用。在今年早些时候宣布 Gemini Robotics 之后，Google DeepMind 现在推出了一种新的设备上 VLA（视觉语言动作）模型来控制机器人。与之前的版本不同，它没有云组件，允许机器人完全自主运行。Google DeepMind 机器人技术负责人 Carolina Parada 表示，这种 AI 机器人技术方法可以使机器人在具有挑战性的情况下更加可靠
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Google 新机器人 AI
博世在其最新的 3D 惯性测量单元中加入了 ±28g 加速度计，该装置针对运动可穿戴设备。该公司声称，它名为 BHI385，还包括一个运行嵌入式 AI 软件的 32 位处理器，“创建一个完整的可编程系统”。它“准确捕捉动态运动，如扣球、摆动和跳跃 [启用] 运动分析，用于运动、健身和游戏等高冲击力事件”。功能包括 6 和 9 自由度传感器融合、计步、活动识别以及单击、双击和三重点击手势检测。Bosch 说：“自学习循环手势识别使其能够检测重复的运动模式并使其适应个人，不仅可以识别正在做什么，还可以识别执行
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博世 加速度计 AI 运动惯性测量单元
据报道，在加州的英特尔营销总部员工已获悉，他们的工作将被外包给埃森哲，埃森哲将利用人工智能（AI）处理传统上由英特尔员工完成的任务，利用AI技术接管信息处理、任务自动化及个性化沟通等职能，目标是将响应速度提升30%以上。而一周前，英特尔宣告了新一轮裁员的开始：核心制造部门“英特尔代工服务”（Intel Foundry）将削减15%-20%的岗位，波及全球超过万名员工。这标志着英特尔自1968年成立以来最剧烈的战略转型，而这场变革的走向将决定英特尔未来的命运。英特尔的营销体系正在经历一场十年未有的重构。根据
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英特尔 AI 埃森哲 微软
据外媒报道，近期国内多家AI团队通过东南亚地区获取算力支持，以绕开国内顶级AI运算芯片短缺带来的限制。这种方式不仅让新加坡和马来西亚成为AI算力的重要节点，也给华为等国内芯片厂商带来了新的竞争压力。一些团队携带存储大量数据的硬盘前往新加坡或马来西亚，利用当地的AI数据中心进行模型训练和数据运算。业内人士透露，这些团队中甚至有完全来自美国的资金和人员，仅团队成员为华人，通过在新加坡设立公司，这些团队能够顺利将数据交由马来西亚的AI数据中心处理，整个过程在现行法规下难以阻拦。新加坡与马来西亚的AI产业得益于政
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AI 华为芯片
在过去，网络就是连接少量本地计算机。但时代已经变了。在 AI 主导的世界中，诀窍是协调数以万计的服务器的活动来训练大型语言模型，而不会延迟通信。现在有一个经过优化的架构来做到这一点。Cornelis Networks 表示，其 CN500 网络结构最大限度地提高了 AI 性能，支持多达 500,000 台计算机或处理器的部署（比现在高出一个数量级），并且不会增加延迟。这项新技术为网络世界带来了第三个主要产品，即以太网和 InfiniBand。它旨在使 AI 和高性能计算机（H
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超低功耗无线物联网连接领域的全球领先企业 Nordic Semiconductor近日宣布收购边缘设备全自动 TinyML 解决方案先驱 Neuton.AI 的知识产权和核心技术资产。此次收购将 Nordic 业界领先的 nRF54L 系列超低功耗无线 SoC 与 Neuton 革命性的神经网络框架相结合，开启边缘机器学习的新纪元，即使是资源受限的设备也能拥有可扩展的高性能人工智能 (AI)。Nordic Semiconductor首席执行官兼总裁Vegard Wollan表示：“这是嵌入式计算能力和效率
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Nordic Neuton.AI 边缘AI
近日，致力于亚太地区市场的国际领先半导体元器件分销商—大联大控股宣布，其旗下诠鼎推出基于新突思（Synaptics）SL1680嵌入式处理器的机器视觉AI Hub方案。图示1-大联大诠鼎基于Synaptics产品的机器视觉AI Hub方案的展示板图在传统安防系统中，许多摄像头并不具备AI功能。因此，在面对追踪、数据统计等复杂任务时，这些设备仍高度依赖人工操作，不仅耗费大量人力成本，且在效率与准确性上存在明显短板。在此背景下，大联大诠鼎基于Synaptics SL1680嵌入式处理器推出机器视觉AI Hub
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大联大诠鼎 Synaptics 机器视觉 AI Hub
2025年第一季因新一代AI产品在组装环节遭遇挑战，以及北美地区长期累积的库存仍待消化等负面因素，主要客户皆大幅缩减订单规模，enterprise SSD平均售价因此显著下滑近20%，导致前五大enterprise SSD品牌厂第一季营收皆呈现季减。TrendForce最新调查显示，第二季逐渐改善，随着NVIDIA新一代芯片出货持续扩大，北美地区AI基础建设的布建需求跟着成长，加上中国大陆云端服务厂（CSP）业者不断提高其数据中心的储存容量，皆为enterprise SSD市场注入新动能，预计第二季整体营
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AI SSD
根据彭博社，白宫加密货币和人工智能负责人大卫·萨克斯表示，中国在半导体设计方面最多落后美国两年，并且越来越擅长规避美国的出口管制。萨克斯警告说，美国应该关注华为迅速缩小与全球竞争对手的差距，并引用了 DeepSeek 最近突破的人工智能模型作为证据，表明中国尽管受到限制，但仍在不断进步。正如彭博社补充的那样，他指出在 DeepSeek 推出之前，人们普遍认为中国落后了好几年——但 DeepSeek 的崛起表明，现在差距可能只有几个月。他还批评了拜登政府的人工智能扩散规则——特朗普政府上个月已撤销该规则——
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AI 智能计算 大语言模型
美国和日本的研究人员已经确定了笔记本电脑和智能助手（如 Google Home）中使用的 MEMS 麦克风存在安全风险。这些 MEMS 设备存在一个漏洞，即甚至可以隔着墙壁检测到电磁辐射，使用 AI 重建麦克风拾取的声音。佛罗里达大学和日本电气通信大学的研究人员还确定了解决设计缺陷的多种方法，并表示他们已经与制造商分享了他们的工作，以寻求未来的潜在修复方法，并建议将扩频时钟作为防御措施。研究人员测试了意法半导体的 MP34DT01-M、楼氏电子 SPM0405（现在是 Synaptics 的一部分）、TD
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AI MEMS 麦克风 拾取声音
英伟达目前在 AI 芯片领域仍处于领先地位，但其最近在全球 AI 基础设施的推动可能反映出对硬件增长放缓的担忧——云服务提供商加速 ASIC 开发可能成为严重挑战者。根据商业时报的报道，随着谷歌、微软和 Meta 加大内部 ASIC 开发力度，英伟达在 AI 加速器市场的统治地位可能在 2027 年迎来转折点。值得注意的是，像 Alchip 和 TSMC 附属的 GUC 这样的台湾 ASIC 公司正乘着需求增长的浪潮，与 AWS 和微软合作进行定制芯片设计，正如报告中所强调的那样。以下是云巨头及其关键设计
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云服务器 ASIC AI
GenAI 在工作场所的使用正在飞速发展。盖洛普和 Salesforce AI 研究发布了两份新报告，描绘了组织及其员工适应这一技术转变时日益增长的热情和持续的挑战。这些研究共同揭示了一个核心主题：虽然 AI 比以往任何时候都更广泛地被接受，但其在承诺与实际表现之间的差距仍然是企业和员工共同面临的一个重大障碍。盖洛普最新的研究发现，过去两年中，美国员工使用 AI 的频率几乎翻了一番。2023 年，只有 21%的工人报告称每年至少使用几次 AI；到 2025 年，这一数字飙升至 40%。频繁使用——定义为每
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北欧半导体公司以未公开的金额收购了美国微型机器学习工具开发商 Neuton.ai 的资产，以增强其嵌入式人工智能路线图，该路线图还包括今年晚些时候推出的带有硬件加速器的无线芯片。Neuton.ai 开发了一个基于网络的工具链，该工具链接收训练数据以提供紧凑的机器学习模型，通常小于 5K 字节，可以在嵌入式微控制器核心上运行，因此是微型机器学习。该交易包括加利福尼亚州普莱森特恩的 13 名工程师和知识产权。“这是一项技术收购。我们收购了资产、知识产权和人员。我们认为这对于我们服务的所有终端市场都适用，”北欧
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英伟达CEO黄仁勋在巴黎VivaTech科技展期间接受采访时，对华为创始人任正非此前接受人民日报专访的讲话表达了他的观点
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黄仁勋 任正非 华为 英伟达 AI
今年的WWDC 2025看完了，相信有不少观众看完之后的反应都是：“啊？就这？”去年开始画的Apple Intelligent大饼，一直到今年WWDC大饼还是没彻底烙好。甚至，更有Apple 员工爆料称，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri唤醒动画特效是真正做出来的，其他大部分效果更是连文件夹都没有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但没人知道到底发生了什么。 知名Apple分析师 Mark Gurman 在外媒发出一篇长文，题为
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