【川网特别策划】闹伴娘，到底是风俗还是“恶俗”？
- 网络边缘人工智能——即在边缘设备端部署AI模型进行本地化算法处理，而非依赖云端等集中式计算平台——已成为人工智能领域发展最快的方向之一，受到业界高度关注。据测算，2024年网络边缘AI市场规模约为210亿美元，预计到2034年将突破1430亿美元。这一增长态势表明各行业将持续加大基于AI的边缘系统研发投入。网络边缘AI的应用前景广阔且充满创新机遇，涵盖自动驾驶汽车、智能家居设备、工业自动化机械等多个领域。但开发者在实践中需要应对硬件限制、功耗优化和处理复杂度等独特挑战。例如，设计人员必须确保嵌入式AI模型
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- 2025-08-03，德州仪器（TI）在慕尼黑上海电子展期间举办媒体分享会，围绕汽车电子、人形机器人及工业自动化、能源基础设施、边缘AI四大核心领域，展示了其最新的半导体技术成果与行业解决方案。TI中国区技术支持总监赵向源在分享中强调，TI正通过模拟与嵌入式产品组合的深度创新，推动“更智能、高效、安全及可持续”的产业变革。?汽车电子：从感知到控制，构建全场景智能化架构汽车电动化、智能化与网联化的加速，推动半导体技术向高精度、高可靠性、高集成度演进。TI全新发布的LMH13000集成式激光雷达驱动
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- 近期，注意力被 DeepSeek，AI大模型，智能体相关内容给吸走了，一直在筹备2025年的边缘计算20强榜单，早上在整理近期边缘计算行业动态时，注意到上个月恩智浦3.07亿美元收购了?Kinara，在竞争如此激烈的市场，对Kinara 来说卖身恩智浦可能也是好事。今天和大家详细聊聊 恩智浦收购 Kinara这个事情。首先看一下恩智浦现在多少钱？恩智浦于2010年在美国纳斯达克上市，截止3月7日收盘，市值约为564亿美元，约合4080亿人民币。1、收购核心：3.07亿美金背后的战略野心2025年
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- 在当今数字化与智能化迅猛发展的时代，边缘计算已成为驱动众多行业变革的核心动力。近日，恩智浦于北京成功举办了边缘处理业务媒体沟通会，深入分享了公司的边缘事业蓝图以及最新产品i.MX RT700的技术亮点与应用潜力。边缘智能：新时代的变革引擎恩智浦全球资深副总裁、工业及物联网边缘业务总经理Charles Dachs在会上指出，我们正迈入一个前所未有的激动人心的时代。据预测，至2030年，全球智能互联设备数量将突破500亿台，广泛应用于家庭、楼宇、工厂及汽车等领域。这一趋势极大地推动了边缘计算的发展，因为数据处
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- 作为奕斯伟计算的重要合作伙伴，Imagination 公司受邀出席了9月10日在北京亦庄举办的“2024奕斯伟计算开发者伙伴大会”，来自Imagination英国总部的专家在大会上发表了主题为《用RISC-V CPU + PowerVR GPU迎接边缘生成式AI的到来》的演讲。在人工智能（AI）浪潮中成立的奕斯伟计算一直致力于研究和开发创新的计算架构，并通过与Imagination这样的全球领先处理器技术和IP产品提供商合作，针对多模态AI大模型技术带动多元化人工智能应用加速涌现的新需求，开发了面向边缘智
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- 人工智能是后疫情时代全球经济最主要的增长推动技术，由此带来的是整个行业的狂欢，很多人都开始明确的表示，目前所有的产业都应该由人工智能重新定义一次，其实人工智能在整个产业界的渗透由来已久，只不过并不是以资本最追捧的大模型和高算力为基础，而是将边缘计算与行业解决方案相融合，以“润物细无声”的姿态潜移默化的改变了我们每个人的生活。作为最早也是最广泛地参与到边缘智能与行业应用融合的领导厂商，近日我们在2024英特尔网络与边缘计算行业大会现场就深切的感受到人工智能在我们现实生活中早已经无处不在。 从最初的
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- 最近，芯片界传奇人物、处理器设计大佬、Tenstorrent 现任首席执行官吉姆·凯勒（Jim Keller）在接受采访时表示，英伟达没有很好地服务于很多市场，因此，Tenstorrent 和其它新创 AI 处理器研发公司是有机会的。Jim Keller 曾任职于多家大牌企业，包括 AMD，英特尔、苹果和特斯拉。1998~1999 年，Jim Keller 在 AMD 主导了支撑速龙系列处理器的 K7/K8 架构开发工作，2008~2012 年，在苹果牵头研发了 A4、A5 处理器，2012~2015 年
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- 在人工智能（AI）技术日新月异的今天，从云端到边缘的计算需求不断攀升，为各行各业带来了前所未有的变革机遇。作为这一领域的领军者，Arm 公司凭借其卓越的节能技术和从云到边缘的广泛布局，正逐步构建着未来AI生态的基础。其中，Arm Ethos U85 NPU（神经网络处理器）的推出，更是为边缘智能的发展注入了强劲动力，开启了AI无处不在的新篇章。随着物联网（IoT）设备的普及和大数据的爆炸式增长，边缘计算逐渐成为AI应用的重要场景。边缘计算能够在数据源附近进行数据处理和分析，极大地降低了数据传输的延迟和带宽
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- 以工业计算机起家的研华科技一直致力于将先进的技术与传统工业场景的融合，并且向工业以外的市场扩展。随着人工智能应用的不断渗透，研华坚持推动AI相关技术与行业应用的融合，以软硬整合的方式帮助客户实现从云到平台再到边缘的全产业链条覆盖。在AI智能技术迭代及净零可持续应用双重驱动下，将启动新一波产业革命，预期AIoT市场将进入加速成长期。研华将深耕AIoT + Edge Computing领域，期待维持长期稳健成长动能及产业领导地位。研华技术专家鞠剑介绍，研华在软硬件方面涉猎非常全面，作为英伟达、英特尔和微软等国
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202406 研华 边缘智能 工业
- 作为人工智能的一个子集，边缘智能专注于在数据产生的位置（即网络的“边缘”）进行数据处理和分析，边缘智能的优势在于它能够提供低延迟、高可靠性的数据处理，同时由于减少了数据在网络中的传输，可有效保护数据隐私。此外，边缘智能可以在没有网络连接或网络不稳定的情况下工作，这对于某些应用场景至关重要。芯原微电子（上海）股份有限公司（简称“芯原股份”或“芯原”）执行副总裁、业务运营部总经理汪洋认为，相比于大模型等人工智能应用，边缘智能的应用场景主要集中在对实时性、安全性和隐私性要求较高的领域，除了如手机、电脑等个人消费
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202406 芯原股份 边缘智能 算力 功耗
- 随着物联网和人工智能技术的飞速发展，边缘智能正逐渐成为推动数字化转型的重要力量。近日，我们有幸采访到了德州仪器中国区技术支持总监师英德先生，深入探讨了德州仪器在边缘智能领域的芯片设计创新技术、实时性优化以及数据安全保护等方面的成果和应用。?德州仪器中国区技术支持总监?师英师英德先生首先介绍了德州仪器在边缘智能芯片设计上的创新。他提到，德州仪器的低功耗Arm? Cortex?微处理器在保持高性能的同时，实现了低功耗设计，特别适用于电池供电的系统，如扫地机器人和门铃等。在智能安防领域，这种
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202406 德州仪器 边缘智能
- 在一个言必称AI的时代，人工智能似乎已经成为整个科技圈都为之沸腾的应用，特别是从传统AI到大模型再到AIGC的演进中，不仅将一个当时年营收不足400亿美元的英伟达市值推高到2.2万亿高居全球市值前五，更涌现出OpenAI这种估值潜力无上限的不盈利公司。这种AI的确非常普适，但却称不上普世，因为大模型AI都是以持续烧钱来维系不断超越想象的体验感，即使AIGC火爆了两年多，OpenAI的盈利模式都还没有搭建成熟，而除了英伟达这种有CUDA保驾更重要有显卡托底的硬件厂商外，过去五年里创业的AI硬件公司日子都过得
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- 芯科科技高级营销经理Matt MaupinSilicon Labs（亦称“芯科科技”）作为为实现更智能、更互联的世界而提供芯片、软件和解决方案的领先供应商，其技术正在塑造物联网（IoT）、互联网基础设施、工业自动化、消费电子和汽车等市场的未来，而边缘智能作为未来的关键增长领域，自然也受到芯科科技的广泛关注。近日，我们有幸采访到了芯科科技的高级营销经理Matt Maupin，就边缘智能市场的前景、与云计算的关系、数据处理和分析的特殊要求等方面进行了深入探讨。Matt Maupin先生担任芯科科技的高级营销经
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- 随着一成式AI和大模型的出现，很多人预测说AI将会像电力一样变成无处不在的技术。AI技术的应用也并非只是集中在服务器和云端的。在云端实现的AI，比如现在非常火的大模型或者生成式AI，动辄就是几千上万甚至是几十万张显卡放在一个数据计算中心来提供这样的算力服务。但是这些算力中心一个是平台规模比较大，二是离用户也比较远，想要使用它需要通过一些软件服务商，把用户的需求通过翻译送到这上面去，时间又慢，效率又低。真正从物联网或者说从实际应用角度来看，如果说想把AI应用到每一步，一定是云计算、边缘计算、终端大家一起发力
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- 边缘智能是人工智能的一种部署形式，无论中央人工智能，还是边缘智能，都需要算力支撑。而集中和分布式计算呈现出相互促进和交替发展的趋势。作为移动处理器领域市场的引领者，Arm 的各类处理器内核在边缘端的MCU、NPU 和MPU 等领域引领着技术发展的未来。Arm物联网事业部业务拓展副总裁 马健谈到边缘智能，Arm 物联网事业部业务拓展副总裁马健表示，伴随着Transformer与大模型的发展，AI模型的普适性、多模态支持，以及模型微调效率都有了质的突破，加上低功耗的AI 加速器和专用芯片被集成到终端和边缘设备
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边缘智能介绍
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