在邊緣計算領域，算力與實時性之間的博弈從未停止。近期基于 米爾MYD-LR3576 開發板+ PCIe M.2 接口 Hailo-8 算力卡 進行了一系列深度測試，一組實測數據，或許能幫你重新審視邊緣 AI 的“性能天花板”。 圖：米爾基于RK3576開發板一、RK3576 的算力極限在哪里？RK3576 內置 NPU 由 2 核組成，具備 6 TOPS 算力，在常規輕量級模型推理中表現不俗。但在實際項目中，我們通過多路并發測試發現，當 4 路 YOLOv5 模型同
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視覺檢測 米爾MYD-LR3576 開發板 AI
《經濟學人（The Economist）》近日發表題為“中國正贏得人工智能人才競賽（China is winning the AI talent race”的文章。指出，過去十年，盡管美國在AI人才爭奪戰上保持領先，但在關鍵的AI“頂尖人才”維度上，中國正迅速超越美國。去年底，英偉達掌門人黃仁勛在一場關于人工智能的問答活動中，問了自己一個問題：“美國有沒有可能在人工智能上落后于我們國家？”他的回答也很直接：“絕對有可能。”這似乎有些令人驚訝，因為過去十年大部分時間里，美國在AI競賽中一直處于相對領先的位置
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AI 制造業 DeepSeek 姚班
在各大存儲巨頭競相押注 HBF（高帶寬閃存）等后 HBM 時代技術之際，被公認為 **“HBM 之父”的韓國科學技術院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 拋出重磅判斷：當前由英偉達主導的GPU 中心化 AI 架構，終將轉向內存中心化架構。隨著 AI 從生成式模型向智能體模型演進，內存瓶頸正成為關鍵制約。金正浩在接受《Aju News》采訪時將這一轉變稱為 **“上下文工程”的興起 —— 海量文檔、視頻及多模態數據需被并行處理。他強調，要跟上這一趨勢，內存帶寬與容量必須提升最高 1000
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HBM HBF AI GPU
自動駕駛是物理 AI 領域難度最高的問題之一。自動駕駛系統必須實時解讀混亂、動態變化的環境，應對不確定性、預測人類行為，并在海量場景與極端工況下安全運行。在通用汽車，我們的出發點很簡單：道路上絕大多數場景都是可預測的，但罕見、模糊、突發的長尾事件，才最終決定一套自動駕駛系統是否足夠安全、可靠，能否大規模落地。隨著通用汽車向 “放手式高速自動駕駛” 乃至最終完全自動駕駛邁進，解決長尾問題成為核心工程挑戰。這要求系統在最意外的狀況下依然能做出合理決策。為此，通用汽車正在打造可擴展的駕駛 AI—— 結合大規模仿
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自動駕駛 物理 AI 多智能體強化學習模擬器 GM
簡介2025年4月22日，國科微正式發布新一代自研AI圖像處理引擎（AI ISP）品牌——圓鸮，標志著公司在人工智能與圖像處理技術結合方面邁出關鍵一步，為安防、低空經濟、消費電子、工業互聯網等行業帶來更加先進的智慧視覺處理芯片及解決方案。圓鸮命名，源于我國古代對貓頭鷹一類鳥的統稱“鸮”。貓頭鷹擁有一雙前視的大眼睛，形成獨特的“大圓臉”，因其萌態被昵稱為“圓鸮”。圓鸮擁有出色的夜視能力和敏銳的洞察力，呼應國科微自研新一代AI ISP引擎在暗光增強、細節捕捉等方面的核心技術優勢。國科微圓鸮AI ISP在降噪、
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國科微電子 圓鸮 AI ISP 圖像處理
AI和高性能計算的發展，正迎來關鍵轉折點。業界仍在孜孜不倦地追求GPU的強大性能，在這種情況下，存儲解決方案必須緊跟步伐，應對日益先進的計算工作負載所帶來的獨特挑戰。行業的敘事重點已然轉變。在下一代系統中，存儲效率成為了衡量系統整體性能的重要因素。從增強的SSD架構到液冷技術的興起，存儲技術的進步將貫穿2026年和未來，并重新定義數據的訪問和管理方式。為幫助行業應對上述轉型，Solidigm總結了當前重塑AI數據存儲格局的三大趨勢。趨勢一：存儲的發展必須與GPU算力齊頭并進當GPU變得日益強勁，存儲的效率
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生成式AI快速從技術概念走向商業化應用，重塑全球科技供應鏈。 AI不只是提升效率的工具，逐漸成為企業營運的核心基礎設施。 然而，生產力躍升的同時，裁員潮也同步展開，從硅谷軟硬體巨擘、華爾街金融機構、半導體大廠與臺系IC設計業者，無一幸免。科技巨擘裁員潮加速擴大據英國金融研究機構RationalFX保守統計，2026年首季全球科技業已裁撤超過4.5萬個職位，其中約2成明確與AI導入相關，人力重整未見趨緩，反而仍加速擴大。臺系AI供應鏈人士透露，由近年全球大廠裁員動作分析，AI已從「提升效率」的口號，轉變為直
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在企業人工智能的賽道上，行業多數玩家都在向上層發力 —— 追逐更強大的模型、更高的基準指標、更全能的生成式 AI 系統。而甲骨文公司（Oracle）卻選擇了一條截然不同的路徑。在 2026 倫敦甲骨文 AI 全球巡回展的最新演示中，該公司在智能體 AI（Agentic AI）領域做出了精準布局。甲骨文沒有正面加入模型競賽，而是將數據庫定位為企業智能體 AI 的核心樞紐，明確提出：AI 的未來并非只由智能體本身決定，更取決于智能體與數據交互的位置與方式。這對甲骨文而言是一貫的打法 —— 這家公司歷來靠掌控數
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當前由 AI 驅動的內存緊缺問題，早已超出高端加速計算系統的范疇。國際數據公司（IDC）指出，2026 年動態隨機存取存儲器（DRAM）與閃存（NAND）價格持續上漲、供應持續收緊，正重塑智能手機與個人電腦市場；集邦咨詢（TrendForce）則預測，2026 年第一季度個人電腦用 DRAM 合約價環比漲幅將超 100%。SK 海力士曾預警此輪短缺或持續至 2030 年，如今供應壓力已不再局限于高帶寬內存（HBM）領域。供應短缺絕非僅數據中心難題美光在 3 月 18 日表示，人工智能與傳統服務器需求均受
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AI 內存緊缺 內存 TrendForce
3月28日，2026中關村論壇年會期間，BOE（京東方）AI+創新應用大會在中關村國際創新中心隆重舉行。作為中國科技創新和國際合作的重要平臺，中關村論壇匯聚全球創新勢能，BOE（京東方）連續兩年在此舉辦全球創新伙伴大會（BOE IPC）、推動三大技術策源地建設走深走實，雙方深度合作、價值共創。本次大會以“屏之物聯 智啟新境，AI賦能創領未來”為核心議題，向全球展示其“AI+”戰略的最新實踐成果，彰顯了在“屏之物聯”戰略指引下，BOE（京東方）積極推動人工智能與顯示融合創新、以領先科技賦能新興支柱產業發展的
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2026年3月27日，深圳——在今日開幕的2026中國閃存市場峰會上， Solidigm（思得）發表了題為“夯實存儲根基，擁抱AI時代”的主題演講。AI的爆發，讓存儲從基礎部件變成了影響AI基礎設施性能的重要因素。作為企業數據存儲領域的領導者，Solidigm抓住巨變方向，不斷推動高密度存儲、液冷SSD等產品和技術的創新，為用戶帶來更有價值的AI基礎設施存儲解決方案。AI全流程的數據體量呈現“大起大落+指數級膨脹”的復雜特征，不同環節、不同設備的存儲需求差異極大。Solidigm提供貫穿AI數據全生命周期
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存儲 思得 AI
隨著人工智能（AI）、高性能計算（HPC）及超大規模架構的爆發式增長，全球數據中心正面臨前所未有的功率密度與能效挑戰。近日，泰克（Tektronix）發布了專題技術白皮書，重點介紹了其旗下 EA Elektro-Automatik 系列高功率直流電源及電子負載解決方案。該方案憑借高達 95.5% 的能量回收效率與極寬的電壓覆蓋范圍，旨在解決下一代數據中心在 OCP（開放計算項目）規范及 80 PLUS Ruby（紅寶石級）認證下的嚴苛測試需求。 圖1：展示了2020年至2030年間全球數據中心按
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泰克 AI 數據中心
2026年3月27日，CFM | MemoryS 2026在深圳盛大啟幕，全球存儲產業鏈精英齊聚，共探AI時代存儲產業的變革與未來。江波龍董事長、總經理蔡華波先生受邀出席并發表《集成存儲 探索端側AI》主旨演講，立足行業發展趨勢與江波龍創新積淀，從定位、模式、產品、技術等多維度，全面分享公司對端側AI存儲的核心理解與綜合創新成果，為端側AI存儲產業帶來全新的發展路徑。 看點一：AI分層存儲需求，構建端側全場景存儲應用演講開篇從AI產業分層發展格局出發，清晰劃分云端與端側AI的存儲服務
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江波龍 AI mSSD 存儲
2026年3月27日，上海 – 全球閃存及先進存儲技術的創新企業Sandisk閃迪公司（Nasdaq：SNDK）于今日攜旗下全面的閃存解決方案，包括其首款面向智能移動設備的QLC UFS 4.1產品亮相CFMS | MemoryS 2026峰會。依托其在數據中心、移動端、汽車、消費端及智慧視頻領域的先進技術實力，閃迪展示了如何支持從云到端的數據存儲需求，助力用戶充分釋放人工智能（AI）的數據價值。活動現場，閃迪重磅發布了其首款智能移動端QLC UFS 4.1新品——SANDISK? i
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閃迪 高性能存儲 AI
中國，上海——2026年3月26日——低功耗可編程領域的領導者，萊迪思半導體（NASDAQ: LSCC）今日宣布正式加入英偉達（NVIDIA） Halos AI系統檢測實驗室生態體系。該實驗室是首個獲得美國國家標準協會認證委員會（ANSI National Accreditation Board，ANAB）認證、針對人工智能驅動的物理系統的檢測實驗室。此項合作在英偉達 GTC 2026大會上正式公布，萊迪思將與英偉達及其他Halos生態成員攜手，開發基于Halos認證的Holoscan傳感器橋接技術的物理
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萊迪思半導體 英偉達 AI FPGA
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