人工智能文章最新資訊

人工智能與機器人技術(shù)推動氮化鎵功率器件市場爆發(fā)

氮化鎵（GaN）功率器件正加速拓展至人工智能數(shù)據(jù)中心、機器人、電動汽車、可再生能源等多個行業(yè)，同時還切入數(shù)字醫(yī)療、量子計算等新興領(lǐng)域，這一趨勢推動氮化鎵市場從今年到 2030 年實現(xiàn)顯著增長。尤其在數(shù)據(jù)中心市場，采用新型拓撲結(jié)構(gòu)的氮化鎵電源相比硅基電源，能實現(xiàn)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(shù)據(jù)中心架構(gòu)。應(yīng)用于人形機器人的氮化鎵電機驅(qū)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(yè)務(wù)線高級副總裁兼總經(jīng)理約翰內(nèi)斯?朔伊斯沃爾博士在接受《歐洲電子工
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人工智能實現(xiàn)自動化設(shè)計，卻仍離不開人類設(shè)計師

在最新一期的 CHIIPs 播客中，新思科技（Synopsys）人工智能與機器學(xué)習(xí)副總裁托馬斯?安德森探討了電子設(shè)計自動化（EDA）行業(yè)的人工智能應(yīng)用，打破了 “人工智能將取代設(shè)計工程師崗位” 的擔(dān)憂。托馬斯?安德森認(rèn)為，人工智能在設(shè)計復(fù)用的場景中能發(fā)揮最大價值。他闡述道，人類可向人工智能傳授設(shè)計方法，而其自主學(xué)習(xí)能力能讓它適配新的設(shè)計需求。他指出，芯片設(shè)計的很大一部分工作都是衍生性的，設(shè)計復(fù)用能有效助力人工智能的學(xué)習(xí)過程。安德森表示，人工智能進入設(shè)計領(lǐng)域已是必然趨勢。但就像第一次工業(yè)革命中，部分機器取代
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華碩物聯(lián)網(wǎng)推出工業(yè)邊緣人工智能PE1000U

華碩物聯(lián)網(wǎng)推出了一款緊湊型無風(fēng)扇工業(yè)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(jié)合了英特爾最新的Core Ultra Series 2處理器與堅固耐用的DIN軌設(shè)計，專為嚴(yán)苛的工業(yè)和車載環(huán)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(guī)模正在縮減。它還強調(diào)了PC級處理如何適應(yīng)空間受限和易振動的部署。在小規(guī)模范圍內(nèi)的邊緣性能尺寸僅為63 x 110 x 160毫米，PE1000U設(shè)計適合傳統(tǒng)盒式PC難以適應(yīng)的環(huán)境。它由Intel C
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內(nèi)存短缺與關(guān)稅風(fēng)險在人工智能芯片供應(yīng)中碰撞

人工智能驅(qū)動的內(nèi)存短缺和日益上升的關(guān)稅風(fēng)險正匯聚，導(dǎo)致半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)的成本和供應(yīng)壓力不斷上升。這已經(jīng)成為一個古老的故事。人工智能正在消耗供應(yīng)，速度超過了制造商生產(chǎn)的速度，且沒有放緩的跡象。由于數(shù)據(jù)中心需求占用了大量內(nèi)存輸出，企業(yè)和消費市場暴露在不斷演變的內(nèi)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(guān)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(guān)鍵零部件。三星和SK海力士占據(jù)超過70%的內(nèi)存市場份額，美國OEM廠商和EMS公司將無穩(wěn)定的替代方案。人工智能數(shù)據(jù)中
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人工智能對更快、更可靠的集成電路測試的需求

人工智能（AI）模型幾乎被應(yīng)用于所有領(lǐng)域，從幫助人們寫郵件到微控制器理解網(wǎng)絡(luò)邊緣物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中心訓(xùn)練和運行大型語言模型的CPU、GPU和xPU。即使系統(tǒng)部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，模型通常也會在數(shù)據(jù)中心進行訓(xùn)練以加速訓(xùn)練。用于AI訓(xùn)練和推理的芯片的一個關(guān)鍵特性是需要以高速攝取和輸出大量數(shù)據(jù)。為避免連接造成瓶頸，現(xiàn)今的AI集成電路采用高速接口，每信道最高64 Gbps，并采用復(fù)雜的多通道配置來管理數(shù)據(jù)量。這反過來也促使集成電路測試設(shè)備制造商重新思考如何設(shè)計
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什么是人工智能治理者，它與物理人工智能有什么關(guān)系？

人工智能治理者(ai governor)是一個框架、一套政策或監(jiān)督機制，旨在確保人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和使用符合倫理、安全、透明，并符合法律和社會標(biāo)準(zhǔn)。該術(shù)語也可以指用作特定人工智能系統(tǒng)中安全機制的實際代碼或電路（調(diào)速器邏輯）。PAI通過電機、執(zhí)行器和傳感器實現(xiàn)，為數(shù)字人工智能（DAI）與現(xiàn)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(yè)運營中的自主機器人或手術(shù)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(yīng)用如聊天機器人，因其在安全、物理世界互動、責(zé)任制以及潛在的
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西門子收購Canopus AI推動AI驅(qū)動半導(dǎo)體計量

西門子已收購法國初創(chuàng)公司 Canopus AI，旨在通過用于半導(dǎo)體制造的人工智能基量測與檢測軟件，擴充其電子設(shè)計自動化（EDA）產(chǎn)品組合。此舉將計算與人工智能驅(qū)動的量測能力，更深層次地融入西門子半導(dǎo)體領(lǐng)域 “從設(shè)計到制造” 的數(shù)字主線中。該交易意義重大，因其瞄準(zhǔn)了先進芯片生產(chǎn)中最緊迫的痛點之一：隨著芯片幾何尺寸不斷縮小、復(fù)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(dǎo)體價值鏈各環(huán)節(jié)的核心生產(chǎn)工具中。人工智能賦能大規(guī)模量測隨著器件制程節(jié)點不斷迭代、產(chǎn)能持續(xù)
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達索系統(tǒng)與英偉達圍繞虛擬孿生構(gòu)建工業(yè)人工智能平臺

Dassault Systèmes 與 NVIDIA 宣布達成長期戰(zhàn)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(chǔ)設(shè)施的工業(yè)人工智能平臺。雙方目標(biāo)是將工業(yè)人工智能從孤立的單點工具，升級為可跨多個行業(yè)大規(guī)模部署的關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)。此次合作清晰指明了工業(yè)人工智能架構(gòu)的發(fā)展方向，展示了人工智能、物理建模與數(shù)字孿生技術(shù)正如何融合，形成可投入生產(chǎn)的成熟平臺。構(gòu)建行業(yè)級世界模型該合作的核心是一套共享的工業(yè)人工智能架構(gòu)，它將 Dassault Systèmes 的 Virtual Tw
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梅賽德斯-奔馳和英偉達推出了自動駕駛S級

梅賽德斯 - 奔馳（Mercedes-Benz）正式發(fā)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(gòu)。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(shù)。此次發(fā)布清晰表明，先進人工智能、高性能計算與車規(guī)級安全工程正加速在量產(chǎn)車型中融合。同時，這也凸顯了傳統(tǒng)整車廠（OEM）與 AI 平臺供應(yīng)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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人工智能最大的瓶頸并非GPU，而是數(shù)據(jù)韌性

三年前，當(dāng)鄧白氏集團（Dun & Bradstreet Holdings Inc.）著手構(gòu)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(yè)人工智能領(lǐng)域普遍存在的問題：如何在擴大人工智能工作流規(guī)模的同時，不犧牲對底層數(shù)據(jù)的信任。信任是不容妥協(xié)的關(guān)鍵。該公司的全球企業(yè)識別編碼系統(tǒng)（Data Universal Numbering System），相當(dāng)于企業(yè)的 “社會保障號”，已嵌入超過 20 萬家客戶的信貸決策、合規(guī)管理、貸款發(fā)放和供應(yīng)商資質(zhì)審核流程中，其中包括約 90% 的《財富》500
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清潔能源公司如何在特朗普時代調(diào)整信息傳遞

隨著特朗普政府大力推進 “能源與人工智能主導(dǎo)” 議程，美國能源企業(yè)的宣傳策略正面臨微妙調(diào)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(yè)還需應(yīng)對數(shù)據(jù)中心開發(fā)商日益增長的電力需求 —— 其中許多開發(fā)商將無碳能源作為優(yōu)先選項。這一局面迫使能源企業(yè)徹底轉(zhuǎn)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(yīng)對即將到來的電力需求激增的解決方案。風(fēng)電和太陽能行業(yè)正將宣傳重點轉(zhuǎn)向電力經(jīng)濟性，強調(diào)風(fēng)電場和光伏發(fā)電是新增發(fā)電裝機中成本
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Gartner再度預(yù)測人工智能支出趨勢

市場研究機構(gòu)Gartner已將其人工智能支出預(yù)測周期延長至 2027 年，并剔除了已過去一年多的 2024 年數(shù)據(jù)。與 2025 年 9 月那份我們曾報道過的詳盡預(yù)測不同，此次高德納選擇減少數(shù)據(jù)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(xiàn)最新市場數(shù)據(jù)，因為資金與數(shù)量指標(biāo)至關(guān)重要，且需通過我們自身的認(rèn)知與背景知識進行分析解讀。那么，言歸正傳。回溯至 2025 年 9 月，當(dāng)首份詳細的人工智能支出預(yù)測發(fā)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(wù)的支出細
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機器人技術(shù)將顛覆人工智能基礎(chǔ)設(shè)施：未來之路何在

物理人工智能（Physical AI）與機器人技術(shù)正從實驗室走向現(xiàn)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(guī)模仿真已與現(xiàn)實操作緊密相連。專注于物理人工智能的企業(yè)需要新型基礎(chǔ)設(shè)施，以持續(xù)構(gòu)建、訓(xùn)練、仿真和部署能在動態(tài)物理環(huán)境中運行的模型。而受限于當(dāng)前云計算的短板，下一波物理人工智能浪潮難以實現(xiàn)規(guī)模化發(fā)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(chǔ)設(shè)施架構(gòu)：一、訓(xùn)練數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)文本進行
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臺積電AI產(chǎn)能：英偉達的需求可能迫使實現(xiàn)翻倍

英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛在臺北向記者表示，臺積電需大幅提升晶圓產(chǎn)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(chǎn)能提升一倍以上。據(jù)報道，黃仁勛是在臺北舉辦高規(guī)格供應(yīng)商晚宴后發(fā)表上述言論的，臺積電首席執(zhí)行官魏哲家、富士康董事長劉揚偉等企業(yè)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(chǎn)能發(fā)展前景黃仁勛的此番表態(tài)，直言不諱地印證了供應(yīng)鏈業(yè)內(nèi)諸多人士的看法：人工智能計算的瓶頸已不再單
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為什么自帶代理改變工業(yè)自動化

Olis應(yīng)用使用Claude檢測停機事件，AI代理會發(fā)現(xiàn)故障。多年來，工業(yè)自動化領(lǐng)域的人工智能一直被定義為供應(yīng)商以專有輔助工具或聊天機器人形式提供的產(chǎn)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(yè)無需采購人工智能工具來輔助監(jiān)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(xué)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(zhì)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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人工智能介紹

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