氮化鎵（GaN）功率器件正加速拓展至人工智能數據中心、機器人、電動汽車、可再生能源等多個行業，同時還切入數字醫療、量子計算等新興領域，這一趨勢推動氮化鎵市場從今年到 2030 年實現顯著增長。尤其在數據中心市場，采用新型拓撲結構的氮化鎵電源相比硅基電源，能實現更高的效率和功率密度，功耗損耗最多可降低 30%，助力打造更高效、更緊湊的數據中心架構。應用于人形機器人的氮化鎵電機驅動器，體積可縮小 40%，還能提升精細動作的控制精度。英飛凌氮化鎵業務線高級副總裁兼總經理約翰內斯?朔伊斯沃爾博士在接受《歐洲電子工
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在最新一期的 CHIIPs 播客中，新思科技（Synopsys）人工智能與機器學習副總裁托馬斯?安德森探討了電子設計自動化（EDA）行業的人工智能應用，打破了 “人工智能將取代設計工程師崗位” 的擔憂。托馬斯?安德森認為，人工智能在設計復用的場景中能發揮最大價值。他闡述道，人類可向人工智能傳授設計方法，而其自主學習能力能讓它適配新的設計需求。他指出，芯片設計的很大一部分工作都是衍生性的，設計復用能有效助力人工智能的學習過程。安德森表示，人工智能進入設計領域已是必然趨勢。但就像第一次工業革命中，部分機器取代
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華碩物聯網推出了一款緊湊型無風扇工業PC，專門針對機器人、機器視覺和自主移動機器人（AMR）等邊緣AI工作負載。這款新PE1000U結合了英特爾最新的Core Ultra Series 2處理器與堅固耐用的DIN軌設計，專為嚴苛的工業和車載環境打造。該公告顯示邊緣計算平臺在增加AI加速和更豐富的I/O的同時，規模正在縮減。它還強調了PC級處理如何適應空間受限和易振動的部署。在小規模范圍內的邊緣性能尺寸僅為63 x 110 x 160毫米，PE1000U設計適合傳統盒式PC難以適應的環境。它由Intel C
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人工智能驅動的內存短缺和日益上升的關稅風險正匯聚，導致半導體生態系統的成本和供應壓力不斷上升。這已經成為一個古老的故事。人工智能正在消耗供應，速度超過了制造商生產的速度，且沒有放緩的跡象。由于數據中心需求占用了大量內存輸出，企業和消費市場暴露在不斷演變的內存短缺和瘋狂的價格波動中。與此同時，美國針對韓國芯片制造商的新關稅威脅可能加劇這些限制。如果該措施通過，特定地理的采購團隊可能將無處采購關鍵零部件。三星和SK海力士占據超過70%的內存市場份額，美國OEM廠商和EMS公司將無穩定的替代方案。人工智能數據中
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人工智能（AI）模型幾乎被應用于所有領域，從幫助人們寫郵件到微控制器理解網絡邊緣物聯網傳感器數據的含義。這帶來了對人工智能計算資源的巨大需求，尤其是用于數據中心訓練和運行大型語言模型的CPU、GPU和xPU。即使系統部署在網絡邊緣，模型通常也會在數據中心進行訓練以加速訓練。用于AI訓練和推理的芯片的一個關鍵特性是需要以高速攝取和輸出大量數據。為避免連接造成瓶頸，現今的AI集成電路采用高速接口，每信道最高64 Gbps，并采用復雜的多通道配置來管理數據量。這反過來也促使集成電路測試設備制造商重新思考如何設計
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人工智能治理者(ai governor)是一個框架、一套政策或監督機制，旨在確保人工智能系統的開發和使用符合倫理、安全、透明，并符合法律和社會標準。該術語也可以指用作特定人工智能系統中安全機制的實際代碼或電路（調速器邏輯）。PAI通過電機、執行器和傳感器實現，為數字人工智能（DAI）與現實世界提供橋梁。它可以用于公共空間如機器人出租車，或工業運營中的自主機器人或手術輔助機器人等受保護空間。物理人工智能（PAI）治理不同于生成式人工智能及其他DAI應用如聊天機器人，因其在安全、物理世界互動、責任制以及潛在的
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西門子已收購法國初創公司 Canopus AI，旨在通過用于半導體制造的人工智能基量測與檢測軟件，擴充其電子設計自動化（EDA）產品組合。此舉將計算與人工智能驅動的量測能力，更深層次地融入西門子半導體領域 “從設計到制造” 的數字主線中。該交易意義重大，因其瞄準了先進芯片生產中最緊迫的痛點之一：隨著芯片幾何尺寸不斷縮小、復雜度呈爆炸式增長，如何控制工藝變異并保障良率。同時，這也凸顯了人工智能正從實驗階段，逐步滲透至半導體價值鏈各環節的核心生產工具中。人工智能賦能大規模量測隨著器件制程節點不斷迭代、產能持續
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Dassault Systèmes 與 NVIDIA 宣布達成長期戰略合作，旨在共同打造一個融合虛擬孿生（Virtual Twins）與加速人工智能基礎設施的工業人工智能平臺。雙方目標是將工業人工智能從孤立的單點工具，升級為可跨多個行業大規模部署的關鍵任務系統。此次合作清晰指明了工業人工智能架構的發展方向，展示了人工智能、物理建模與數字孿生技術正如何融合，形成可投入生產的成熟平臺。構建行業級世界模型該合作的核心是一套共享的工業人工智能架構，它將 Dassault Systèmes 的 Virtual Tw
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梅賽德斯 - 奔馳（Mercedes-Benz）正式發布一款面向 AI 時代的全新 S-Class，該車基于 NVIDIA DRIVE AV 平臺打造，搭載具備 L4 級自動駕駛就緒能力的架構。這款車型融合了這家德國汽車制造商長期秉持的安全理念，以及 NVIDIA 的全棧式自動駕駛技術。此次發布清晰表明，先進人工智能、高性能計算與車規級安全工程正加速在量產車型中融合。同時，這也凸顯了傳統整車廠（OEM）與 AI 平臺供應商的合作，正如何重塑自動化出行的下一階段 —— 從高端乘用車到自動駕駛出租車（Robo
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三年前，當鄧白氏集團（Dun & Bradstreet Holdings Inc.）著手構建一套以人工智能為核心的分析能力套件時，遭遇了一個如今在企業人工智能領域普遍存在的問題：如何在擴大人工智能工作流規模的同時，不犧牲對底層數據的信任。信任是不容妥協的關鍵。該公司的全球企業識別編碼系統（Data Universal Numbering System），相當于企業的 “社會保障號”，已嵌入超過 20 萬家客戶的信貸決策、合規管理、貸款發放和供應商資質審核流程中，其中包括約 90% 的《財富》500
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人工智能 GPU 數據韌性
隨著特朗普政府大力推進 “能源與人工智能主導” 議程，美國能源企業的宣傳策略正面臨微妙調整。如今，宣揚可再生能源的清潔、無碳屬性，已不再具備拜登政府時期的影響力，且多項政策已開始對部分可再生能源形式施壓。與此同時，能源企業還需應對數據中心開發商日益增長的電力需求 —— 其中許多開發商將無碳能源作為優先選項。這一局面迫使能源企業徹底轉變溝通方式：它們必須在爭取政治支持的同時，將自身定位為應對即將到來的電力需求激增的解決方案。風電和太陽能行業正將宣傳重點轉向電力經濟性，強調風電場和光伏發電是新增發電裝機中成本
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人工智能 能源 化石燃料 特朗普政府
市場研究機構Gartner已將其人工智能支出預測周期延長至 2027 年，并剔除了已過去一年多的 2024 年數據。與 2025 年 9 月那份我們曾報道過的詳盡預測不同，此次高德納選擇減少數據的細分程度 —— 正如你所能想象的，這并非我們樂于見到的情況。我們始終希望為你及時呈現最新市場數據，因為資金與數量指標至關重要，且需通過我們自身的認知與背景知識進行分析解讀。那么，言歸正傳?；厮葜?2025 年 9 月，當首份詳細的人工智能支出預測發布時，我們從高德納獲取了大量補充信息，并完善了人工智能服務的支出細
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Gartner 人工智能 支出
物理人工智能（Physical AI）與機器人技術正從實驗室走向現實世界 —— 決策失誤的代價不再是理論層面的空談。隨著機器人在工廠、倉庫及公共場景的廣泛部署，大規模仿真已與現實操作緊密相連。專注于物理人工智能的企業需要新型基礎設施，以持續構建、訓練、仿真和部署能在動態物理環境中運行的模型。而受限于當前云計算的短板，下一波物理人工智能浪潮難以實現規?；l展。以下三大原因表明，必須為物理人工智能量身打造專屬基礎設施架構：一、訓練數據的剛需與稀缺性物理人工智能無法像大型語言模型（LLM）那樣依賴互聯網文本進行
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英偉達首席執行官黃仁勛在臺北向記者表示，臺積電需大幅提升晶圓產能，才能滿足人工智能硬件的市場需求 —— 這意味著僅英偉達一家的需求，就可能推動這家晶圓代工廠在未來十年將產能提升一倍以上。據報道，黃仁勛是在臺北舉辦高規格供應商晚宴后發表上述言論的，臺積電首席執行官魏哲家、富士康董事長劉揚偉等企業高管均出席了該晚宴。黃仁勛還表示，臺積電今年需要 “全力以赴”，因為英偉達 “對晶圓的需求量極大”。臺積電人工智能芯片產能發展前景黃仁勛的此番表態，直言不諱地印證了供應鏈業內諸多人士的看法：人工智能計算的瓶頸已不再單
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Olis應用使用Claude檢測停機事件，AI代理會發現故障。多年來，工業自動化領域的人工智能一直被定義為供應商以專有輔助工具或聊天機器人形式提供的產品。但這一定位如今已開始被打破，一種更貼合實際的理念正逐步興起：企業無需采購人工智能工具來輔助監控和操作機器人，而是可以自主接入專屬的人工智能能力。大語言模型并非任何形而上學意義上的 “智能體”，既非機器中的靈智，也非通用人工智能雛形，其本質是算力，是硅基芯片的另一種運算形式。探討大語言模型是否具備 “智能”，就如同探討計算機芯片是否擁有 “智能” 一樣，并
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工業自動化 人工智能 智能體 數據
人工智能介紹
人工智能目錄
【簡介】
【人工和智能】
【人工智能的定義】
【實際應用】
【學科范疇】
【涉及學科】
【研究范疇】
【應用領域】
【意識和人工智能的區別】
【強人工智能和弱人工智能】
【人工智能簡史】
【電影】
【相關著作】
【安全問題】 【簡介】
【人工和智能】
【人工智能的定義】
【實際應用】
【學科范疇】
【涉及學科】
【研究范疇】
【應用領域】
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