自主人工智能（Agentic AI）是依托大語言模型（LLM）興起的最新熱點，ChatGPT、Perplexity、Copilot 等聊天機器人均由大語言模型驅動。這類聊天機器人通常接收文本提示并給出相應回復，部分還能生成圖像甚至視頻。它們大多是可交互的獨立系統，但要在聊天環境之外完成實際任務，就需要依靠自主智能體 AI。自主智能體 AI：將大語言模型與現實世界相連總體而言，自主智能體 AI 通過多種接口與協議，把 AI 模型與外部世界連接起來（見附圖）。目前主流協議之一是模型上下文協議（MCP）。該協議
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自主智能體 AI MCP 大語言模型
IBM 與 ElevenLabs 正將語音工具集成至 watsonx Orchestrate，為企業客戶提供構建更自然的語音智能體的能力，可應用于客服、內部支持及其他流程密集型任務。根據官方公告，此次集成將 ElevenLabs 的文本轉語音與語音轉文本技術引入 IBM 的智能體編排平臺，支持 70 種語言，并提供超過 10000 種音色。watsonx Orchestrate 語音 AI 新增能力合作雙方表示，此次更新可讓企業智能體從純文本對話升級為語音交互，語音效果更自然、更少機械腳本感，在實際業務場
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IBM ElevenLabs watsonx Orchestrate 人工智能 語音 AI
盡管我們十分關注計算引擎、網絡芯片與存儲設備，但最終核心仍在于系統架構師如何整合這些組件，將其打造成能夠實現具備經濟、社會乃至生物領域價值的、可落地的專用系統。部分系統架構師傾向自主整合業內頂尖組件，以在協同設計層面掌握一定主動權；也有部分客戶只希望采購可隨業務增長靈活擴容的完整整機系統，實現最快部署投產。韓國 AI 芯片初創企業 Rebellions AI 下一階段的擴張核心，正是面向這類整機采購客戶。考慮到該公司立志在本土市場之外大量銷售 AI 加速芯片與完整系統，這一布局十分契合其戰略。對于那些尚未
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Rebellions AI AI推理 整機系統
關鍵要點AM13E230x MCU 通過在單個器件中結合使用 Arm? Cortex?-M33 CPU 和 TI TinyEngine? NPU，能夠在實時控制應用中實現預測性故障檢測和自適應控制算法。人形機器人和電器設備中的本地 AI 模型可以根據實際情況持續監測參數并調整性能，而無需云連接或其他分立式元件。克服傳統設計局限，實現支持邊緣 AI 的電機控制在工業自動化應用和電器設備的電機系統中，為幫助更大限度縮短停機時間、降低能源消耗和提高整體系統可靠性，對實時監測和控制的需求變得至關重要。為實現可靠的
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TI AM13E230x AI 人形機器人
核心要點芯片架構師面臨的首要挑戰：從設計之初就把后量子密碼（PQC）安全地融入真實硬件，而不只是選用已認證算法。安全必須在早期就作為芯片核心架構決策，尤其針對長生命周期、汽車電子與多廠商系統。汽車網絡安全需要全棧式方案：覆蓋硬件、軟件、AI 威脅、傳感器、供應鏈與法規合規。芯片最緊迫的安全挑戰已不再是抽象的量子安全算法選型或后期功能追加，而是早期架構決策：必須在面積、功耗、性能、成本與長產品生命周期的真實約束下完成。量子計算、AI 與汽車電子復雜度激增，讓集成電路（IC）安全威脅大幅攀升。后量子密碼成為頭
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量子 AI 汽車電子 芯片安全威脅
受多行業對實時、安全、可擴展計算需求持續增長推動，嵌入式虛擬機監控器（Embedded Hypervisor） 市場正快速擴張。Future Market Insights 最新市場分析顯示，該領域規模預計將從 2025 年的252.5 億美元增至 2035 年的895.6 億美元。對 eeNews Europe 讀者而言，這一趨勢凸顯了軟件定義系統背后的關鍵使能技術，尤其在汽車、工業與電信領域，也標志著嵌入式與邊緣計算生態的投資與創新正加速推進。虛擬機監控器成為嵌入式系統核心嵌入式虛擬機監控器正從小眾方
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AI 5G 嵌入式虛擬機 監控器
當前，具身智能與邊緣智算正成為驅動新質生產力、賦能特種行業數字化轉型的關鍵驅動力，為裝備現代化、作業智能化、產業自主可控提供關鍵支撐。為響應國家人工智能發展戰略，助力深圳打造人工智能先鋒城市，推動前沿技術與高可靠、強實時特種場景深度融合，一場聚焦AI邊緣智算與具身智能創新應用的高端閉門論壇即將重磅登場。作為第十四屆中國電子信息博覽會（CITE2026）同期核心活動之一，AI邊緣智算（具身智能）賦能特種行業技術創新論壇將于2026年4月9日下午在深圳會展中心（福田）舉辦，旨在搭建高水準的行業交流平臺，促進前
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AI 特種行業 邊緣智算 具身智能
中國上海，2026年4月2日——連接和傳感領域的全球行業技術企業TE Connectivity（以下簡稱“TE”）最新發布的全球調研報告《行業技術指數》顯示，行業技術企業的人工智能（AI）采用率已突破80%。調研數據表明，隨著AI工具深度融入企業運營，企業正要求AI投資帶來回報。 TE已連續四年發布《行業技術指數》，旨在探究工程師與企業管理者眼中驅動企業創新的因素。調研開展以來，受訪企業首次將財務回報置于產品創新之上。43%的管理者表示其首要目標是增加企業利潤，較去年提升了17個百分點；而將產品
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TE Connectivity AI
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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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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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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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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