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邊緣ai 文章 最新資訊

車載應(yīng)用邊緣人工智能系統(tǒng)設(shè)計

  • 邊緣人工智能（AI）的快速發(fā)展，正在改變我們設(shè)計、構(gòu)建以及與機器交互的方式。通過將計算能力部署在更靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的終端側(cè)，邊緣人工智能擺脫了對云端的依賴，將智能數(shù)據(jù)處理、分析與決策功能，直接賦能至分布式傳感器與終端設(shè)備。隨著邊緣系統(tǒng)日益普及且功能愈發(fā)強大，其推動業(yè)務(wù)變革的潛力也隨之不斷提升。以工業(yè)場景為例，邊緣側(cè)具備的實時、情境感知式?jīng)Q策能力，能夠助力新一代人機界面（HMI）落地應(yīng)用。這些邊緣驅(qū)動的解決方案助力工業(yè)用戶解鎖更深層次的運營洞察，并為打造更具可持續(xù)性的工廠運營模式提供支撐。然而，邊緣人工智能解決
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下一代平臺革新：Arm 驅(qū)動物理AI與邊緣AI落地

  • 隨著?CES 2026?在本周登場，一條貫穿全場的脈絡(luò)迅速顯現(xiàn)：人們所見、所觸、所體驗的大多數(shù)技術(shù)與產(chǎn)品，均已構(gòu)建在?Arm?技術(shù)之上。基于?Arm?技術(shù)的平臺正在為各類產(chǎn)品和技術(shù)演示提供核心算力支撐——從在復(fù)雜環(huán)境中自主行駛的智能汽車，到能夠與人類自然交互的機器人，再到融合數(shù)字世界與現(xiàn)實空間的沉浸式擴展現(xiàn)實?(XR)?設(shè)備。這些創(chuàng)新標志著人工智能?(AI)?發(fā)展迎來更廣泛的拐點：AI?正日益成熟
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CES 2026：Arm 引領(lǐng)五大技術(shù)趨勢

  • 2025 年是人工智能 (AI) 發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點。曾經(jīng)尚處實驗探索階段的技術(shù)，如今已全面落地于汽車、消費電子、智能家居系統(tǒng)以及新一代機器人領(lǐng)域。2026 年國際消費電子展 (CES 2026) 恰逢行業(yè)關(guān)鍵節(jié)點——智能系統(tǒng)正朝著更智能、更快速的方向演進，并加速融入人們的日常生活。 在今年的 CES 上，以下趨勢將成為 AI 領(lǐng)域發(fā)展的核心動能：物理 AI：汽車、機器人及各類設(shè)備可感知、理解現(xiàn)實環(huán)境，并在實際場景中安全可靠地運行；邊緣 AI：智能持續(xù)向用戶端遷移，驅(qū)動日常設(shè)備實現(xiàn)更快速、更私密、
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如何讓邊緣AI變得更迅速？

  • AI應(yīng)用的快速升級讓感知AI與生成式AI不再是唯一主角，通過AI智能體對一項復(fù)雜工作從感知、生成到實踐成為了新的可能。但諸如機械臂、機器人等對現(xiàn)實世界進行物理干預(yù)的AI智能體顯然不可能每一條指令都依靠遠方的AI服務(wù)器提供算力支持，如果端側(cè)獲得毫米級響應(yīng)決策，并能很好的控制數(shù)據(jù)安全、優(yōu)化成本、降低對網(wǎng)絡(luò)依賴，對于AI應(yīng)用普及無疑可以更進一步。這時候，邊緣AI自然變得愈發(fā)重要。邊緣AI可以看成云端AI的補充。事實上，未來AI運算將呈現(xiàn)出訓(xùn)練與迭代在云端，推理與內(nèi)容生產(chǎn)梯度分布在云、霧、邊緣的格局。復(fù)雜的模型訓(xùn)
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Jetson Thor為物理系統(tǒng)提供邊緣AI性能

  • 在最近的北美嵌入式世界大會上，英偉達推出了其最新的嵌入式系統(tǒng)模塊：Jetson Thor系列。Jetson Thor 模塊圍繞該公司的?Blackwell GPU?架構(gòu)設(shè)計，可提供高達 2,070 FP4 TFLOPS 的 AI 計算，支持高達 128 GB 的 LPDDR5X 內(nèi)存，并提供 40 至 130 W 的可配置功率曲線。在 CPU 方面，該平臺包括一個 14 核 Arm Neoverse-V3AE CPU，搭配一個 2,560 核 Blackwell GPU，具有 96 個
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60℃高溫，邊緣AI如何穩(wěn)定輸出？答案：全球首款主動散熱芯片

  • 當你手握iPhone 17 Pro，感嘆AI功能強大的時候，可能不會注意到——真正讓A19芯片全力輸出的，是藏在主板背面的均熱板散熱系統(tǒng)。比起AI功能的強大，更大的變化是蘋果開始采用均熱板散熱方式。蘋果這個舉動也是向行業(yè)宣告：散熱，已是性能競賽的核心戰(zhàn)場。而今天我們要說的這個，是比手機散熱更前沿的新一代的技術(shù)——一顆專門為散熱而生的芯片。這是全球首個固態(tài)主動散熱解決方案，靠這一塊芯片，便能完成散熱。他尺寸只有27.5 x 41.5 mm，厚度2.65 毫米，而重量只有7g。首個主動散熱芯片——Airjet
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為什么存內(nèi)計算對邊緣AI如此重要

  • 在流行媒體中，“AI”通常意味著在昂貴、耗電的數(shù)據(jù)中心中運行的大型語言模型。但是，對于許多應(yīng)用程序，在本地硬件上運行的較小模型更適合。自動駕駛汽車需要實時響應(yīng)，沒有數(shù)據(jù)傳輸延遲。醫(yī)療和工業(yè)應(yīng)用通常依賴于無法與第三方共享的敏感數(shù)據(jù)。但是，盡管邊緣 AI 應(yīng)用程序可以更快、更安全，但它們的計算資源要有限得多。它們沒有 TB 內(nèi)存占用或有效無限的功率。對于數(shù)據(jù)中心來說，可能有些抽象的約束對邊緣人工智能施加了硬性限制。在 2025 年 IEEE 國際內(nèi)存研討會的一篇特邀論文和隨后的預(yù)印本中，ETH 計算機科學(xué)教授
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Arm為v9邊緣AI平臺提供靈活訪問

  • Arm Flexible Access 是一種在 Arm 上進行設(shè)計的低成本機制，將可用于 Armv9 邊緣 AI 平臺。  今年早些時候推出的 Armv9 邊緣 AI 平臺包括 Arm Cortex-A320 CPU 和 Arm Ethos-U85 NPU，可支持具有超過 10 億個參數(shù)的設(shè)備上 AI 模型，以及先進的 Armv9 安全技術(shù)，例如指針身份驗證碼 （PAC）、分支目標識別 （BTI） 和內(nèi)存標記擴展 （MTE），以保護邊緣的關(guān)鍵應(yīng)
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邊緣AI開發(fā)套件減少嵌入式集成

  • 邊緣人工智能的實施給使用資源受限的嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)人員帶來了重大的技術(shù)挑戰(zhàn)。英飛凌科技股份公司通過 DEEPCRAFT AI 套件擴展了其邊緣 AI 產(chǎn)品組合。該套件是軟件、工具和解決方案的集合，旨在解決將人工智能整合到嵌入式產(chǎn)品中時常見的集成障礙。該套件現(xiàn)已上市，并已針對英飛凌的 PSOC Edge 微控制器進行了優(yōu)化。DEEPCRAFT AI 套件旨在在整個開發(fā)過程中為應(yīng)用程序設(shè)計人員提供支持，從初始模型創(chuàng)建到在低功耗硬件上部署。該套件解決了關(guān)鍵的工程挑戰(zhàn)，包括嵌入式目標的模型優(yōu)化、功耗限制
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邊緣AI推理速度提高5倍，內(nèi)存只需要一半

  • 我第一次聽說亞閾值數(shù)字設(shè)計技術(shù)是在許多個月前，但只是在相對簡單的產(chǎn)品實現(xiàn)（例如手表）的背景下。當我發(fā)現(xiàn) Ambiq 的人們正在利用這項技術(shù)來設(shè)計整個超低功耗處理器時，我感到震驚。簡而言之，在傳統(tǒng)的 CMOS 設(shè)計中，晶體管使用遠高于 Vth（晶體管剛剛開始傳導(dǎo)電流的閾值電壓）的電源電壓在完全關(guān)斷和完全開啟狀態(tài)之間切換，對于現(xiàn)代 MCU，通常為 0.8V 至 1.0V。相比之下，Ambiq 的 SPOT 電路在亞閾值區(qū)域（通常約為 0.3-0.5 V）工作，該區(qū)域的電流呈指數(shù)級小。這將有功和漏電功耗降低一個
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什么是JESD209-6，為什么它對邊緣AI很重要？

  • JESD209-6 是 JEDEC 最近發(fā)布的 LPDDR6（低功耗雙倍數(shù)據(jù)速率 6）標準，代表了存儲技術(shù)的重大飛躍，特別是對于功率預(yù)算有限的設(shè)備而言。它對于下一代移動設(shè)備、人工智能應(yīng)用和邊緣計算至關(guān)重要，在這些領(lǐng)域，高性能和能效至關(guān)重要。它還有望幫助限制數(shù)據(jù)中心應(yīng)用的功耗。一些關(guān)鍵功能和改進包括增加帶寬（路徑高達 38.4 Gbps）、更低的能耗以及增強的可靠性、可用性和可維護性 （RAS）。例如，數(shù)據(jù)總線反轉(zhuǎn) （DBI） 旨在提高內(nèi)存作的性能和能效。每行激活計數(shù) （PRAC） 通過監(jiān)控和管理行激活來幫
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Alif詳細闡述了生成式邊緣AI的單一架構(gòu)

  • 一個 MCU 和兩個融合處理器構(gòu)成了 Alif Semiconductor 開發(fā)的第二代微控制器。Ensemble E4、E6 和 E8 使用通用架構(gòu)。Ensemble E4 （MCU） 使用 Arm 雙 Cortex-55 內(nèi)核，Ensemble E6 和 E8 融合處理器分別基于 Arm Cortex-32 內(nèi)核和雙 Cortex-32 內(nèi)核。Alif 表示，它是第一家使用 Arm Ethos-U85 NPU（神經(jīng)處理單元）的芯片供應(yīng)商，該單元支持基于 Transformer 的機器學(xué)習網(wǎng)絡(luò)。“人工智
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Arm洞察與思考：為什么AI向邊緣遷移的速度超乎想象

  • 人工智能?(AI) 正在以驚人的速度發(fā)展。企業(yè)不再僅僅是探索?AI，而是積極推動?AI 的規(guī)模化落地，從實驗性應(yīng)用轉(zhuǎn)向?qū)嶋H部署。隨著生成式模型日益精簡和高效，AI 的重心正從云端轉(zhuǎn)向邊緣側(cè)。如今，人們不再質(zhì)疑邊緣?AI 是否能實現(xiàn)規(guī)模化——它已然成為現(xiàn)實。Arm 最新發(fā)布了《AI效率熱潮：更小的模型與加速的計算正驅(qū)動?AI無處不在》報告，該報告深度解析了驅(qū)動這一轉(zhuǎn)變的核心因素，以及其如何重塑半導(dǎo)體、AI 和終端設(shè)備生態(tài)系統(tǒng)。更智能的模型正推動計算能力的爆發(fā)
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有哪些工具可用于優(yōu)化邊緣 AI 性能？

  • 開發(fā)人員可以求助于模型優(yōu)化框架和庫、模型優(yōu)化、蒸餾和壓縮工具，以及特定于硬件的優(yōu)化工具和開發(fā)平臺來優(yōu)化邊緣 AI 性能。Kubernetes 和容器化為優(yōu)化 AI 邊緣性能提供了額外的工具。框架和庫是預(yù)先編寫的代碼的集合。庫是開發(fā)人員可用于實現(xiàn)特定功能的組件、類和方法的集合。框架提供的代碼已經(jīng)執(zhí)行了特定功能。庫提供靈活性和控制力，但在構(gòu)建代碼時需要更多的手動工作。另一方面，框架可以提供結(jié)構(gòu)和更完整的解決方案，但可能會限制靈活性。框架可以包括庫（圖 1）。圖 1.框架調(diào)用代碼，代碼可以從框架內(nèi)或獨立調(diào)用庫。
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恩智浦i.MX 95系列推動邊緣AI創(chuàng)新

  • 在本系列博文的第一部分，我探討了恩智浦i.MX 95系列如何將新功能安全技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境、汽車領(lǐng)域及其他邊緣應(yīng)用。在接下來的文章中，我將進一步闡述i.MX 95系列如何賦能邊緣計算，實現(xiàn)先進的AI功能。近年來，AI創(chuàng)新呈指數(shù)級增長。其中，大量關(guān)注點集中在基于云的生成式AI應(yīng)用(如ChatGPT)。然而，這些應(yīng)用的運行成本高，并伴隨高能耗問題。相比之下，邊緣處理通過本地化存儲數(shù)據(jù)和隱私信息，提供了一種快速、高效且安全的信息管理解決方案。恩智浦在邊緣處理領(lǐng)域擁有深厚的積累，而全新i.MX 95系列更是將這一
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