AI终局需电力支撑：从算力竞赛转向能效之战 能源智能基础设施崛起
人类文明正以不可逆转的速度全面迈入AGI（通用人工智能）时代。然而，在这场波澜壮阔的智力军备竞赛背后，一个沉重的物理铁律正悄然成为扼住算力咽喉的无形之手——算力的尽头是电力，AI的终局是能源。AI进入产业化深水区，能源已成为下一代智能基础设施的核心变量。过去，行业探讨如何设计更快的芯片、部署更多的服务器；今天，最顶级的科技巨头和全球产业资本，已经开始悄然下注一个新的万亿级超级赛道：能源智能基础设施（Energy Intelligence Infrastructure, 简称 EII）。本文将深度解密，在这
端侧AI爆发！星宸科技净利暴增超5倍
星宸科技(91.850, -12.15, -11.68%)（301536）7月18日发布业绩预增公告显示，2026年1月1日至2026年6月30日，公司预计实现营业收入26.2亿元—27.2亿元，同比增长86.74%—93.86%；实现归母净利润8.2亿元—9亿元，较上年同期的1.2亿元增长583.72%—650.42%。 受AI行业快速发展带动，全球半导体行业进入高度景气周期。今年6月，世界半导体贸易统计组织（WSTS）大幅上调预期，预计2026年全球半导体市场规模将达到1.5112万亿美元，较2025
中国铁塔亮相2026世界人工智能大会 展示全栈AI能力
7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海启幕。中国铁塔以“塔汇万智，众擎未来”为主题亮相大会，系统展示了从数字底座、智算筑基、模型跃升到应用领航、低空经济的全栈AI能力体系。 夯实数字底座：构筑“空天地海”一体化网络体系 人工智能的创新突破，离不开数字基础设施的关键支撑。中国铁塔充分发挥数字基础设施建设运营国家队、主力军作用，坚持“能共享不新建，能共建不独建”，经济高效建设数字基础设施。截至目前，累计承建基站超620万个，其中5G超328万个，覆盖高铁及地铁近5万公里，覆盖交
爱芯元智发布元曦系列大算力新品，推动边缘AI规模化落地
上海，中国——2026世界人工智能大会（WAIC 2026）正式启幕，全球领先的AI推理系统芯片供应商爱芯元智（0600.HK）携完整AI生态重磅亮相。本次参展，爱芯元智以多元应用场景全景呈现AI计算规模化落地成果，集中展出全线AI算力产品矩阵，并首度揭秘爱芯元曦AI推理系列新品。本次展会，爱芯元智集中展示基于自研边缘AI算力底座的全行业落地成果。公司以高能效AI芯片及边、端侧AI技术为核心支撑，赋能生态伙伴打造多形态智能化终端产品，覆盖智慧工业、智慧教育、商业办公、零售民生、具身智能等多元场景，充分展现
AI发展新焦点：安全、成本与机器人齐头并进
AI 科技周报 · 2026.07.13-07.18大家好，我是墨鱼，今天为您梳理 7 月 13 日至 7 月 18 日这一周 AI 和科技领域值得关注的动态。这几天没有哪个单一模型发布完全抢占风头，反而在安全、成本、教育、机器人和开发工具等方面都取得了稳步进展。综合这些新闻来看，行业正在切实解决几个更现实的问题：AI 如何安全运作，如何精算成本，又怎样融入真实设备和工作流程。本周主线：模型性能持续提升，但业界焦点正从“谁更强”转向“谁更稳、谁更值、谁能真正落地”。7 月 15 日 · NEWS 01AI
AI驱动半导体需求变革：Edge AI Foundation专家全链路解析
为及时获取最新资讯，请点击右上角「・・・」将我们设为星标⭐全球半导体行业正经历结构性转型的关键时期，人工智能算力需求的激增正在重新定义上下游供需格局。先进封装、电源管理芯片、GPU算力和边缘计算等多个领域同步演进，产业链碎片化和供需失衡问题日益显著，跨环节协作和全链条整合成为行业突破的核心路径。在此背景下，拥有系统架构实践经验和全球产业视野的专家见解，成为企业和投资机构把握周期、布局技术赛道的重要依据。9月9日至10日，2026国际集成电路创新博览会（IICIE）将在深圳国际会展中心（宝安）隆重举行，以“
AI智能体开发十大范式完整指南:90%的团队选型错误的根源与解决方案
各位好，我是灰白花AI大叔。目前各类企业、创业者、技术团队都在争相布局AI智能体、数字员工、行业Agent。但我深耕AI工程落地两年，发现90%的团队存在致命问题：缺乏分层意识、不区分场景、盲目套用同一种开发模式。简单项目过度设计导致成本浪费；复杂项目投入不足，造成幻觉严重、链路崩溃、无法商用；有的场景明明需要微调却堆砌提示词，有的场景适合流程编排却盲目自研框架。Agent开发最大的陷阱，从来不是技术能力不足，而是「场景与开发方式不匹配」。今天我正式公开企业标准化《AI智能体十种开发方式技术规范白皮书》。
边缘计算AI智能盒：驱动工业智能化升级
产品概述边缘计算AI智能盒是一款基于NVIDIA Jetson Orin NX和Orin NANO模组研发的高性能人工智能运算装置，专为工业场景量身打造。它融合了强劲的边缘运算能力与前沿的AI技术，为工业自动化、智能制造、视觉检测等领域提供高效、稳定的解决思路。嵌入式边缘AI智能盒边缘计算AI智能盒配备NVIDIA Jetson Orin NX/NANO模组，集成GPU、CPU、内存、电源管理及多种功能接口（如：2xRJ45网口、HDMI、4xUSB 3.0、GPS接口等）。不同型号与性能可全方位契合各行
解锁AI新境界：Jetson Orin NANO/NX Super开发板探秘
Jetson Orin NANO Super / orin NX Super智能计算平台Jetson Orin NX/Nano AI开发套件采用官方认证的 Jetson Orin NX/Nano 核心模块, 配备创乐博定制的高集成扩展底板, 内置卫星定位模块、4G Mini PCIe插槽、附赠128G M.2固态存储, 充分满足高端AI项目开发的需求。技术指标卓越的智能算力可选配JETSON ORIN NX / NANO 核心单元，Jetson ORIN 系列模块支持更大规模、更复杂的深度神经网络，如借助
研华边缘AI白皮书：视觉与生成式技术融合详解
概述研华科技近日发布了《2026研华AIR边缘AI解决方案》，该方案提供可扩展、高安全性且面向行业场景的人工智能计算能力，覆盖从推理到二次训练的全流程，融合视觉AI与生成式AI技术，并配备集成化软件工具包，实现即插即用，在边缘端完成实时数据分析与智能决策。研华全系列产品支持CPU、NPU、GPU多维加速。无论您的应用是视觉识别还是大模型推理，总有一款配置适合您的业务需求。边缘AI服务器AIR-500/400系列适配大模型、医学影像等海量数据边缘AI场景，采用服务器级处理器与多GPU加速。边缘AI推理系统A
AI推理爆发：PCDN边缘计算的新机遇与合规挑战
近两年，AI领域的焦点始终集中在“训练”环节——科技巨头们大量囤积GPU，构建超大规模数据中心。据行业研究机构Canalys最新数据，2025年全球AI基础设施支出已超3000亿美元，其中训练算力占据主导地位。然而，2026年的发展轨迹正悄然转变。随着大模型从“可用”迈向“好用”，推理场景逐渐超越训练场景。Token日均调用量从2024年初的1000亿激增至如今的140万亿，两年内增长逾千倍。更为关键的是，推理算力占比已超70%，单次推理请求的算力消耗是训练的5至10倍——这意味着，当模型真正落地应用时，
AI 算力下沉终端，边缘计算引爆产业新变局
面对 Token 账单月月激增、实时响应倒逼本地推理、数据合规红线愈发严苛——端云集中算力的“三座大山”已让企业不堪重负。据国际数据公司（IDC）最新预测，2026 年全球 Gen AI PC 出货量将达 0.5 亿台，Gen AI 手机将达 4.32 亿台，边缘算力正从概念迈向规模化落地。本文解析算力下沉的底层逻辑、终端变局与新兴赛道，并提供三类角色的可执行行动清单。当前 AI 终端产业正从端云集中算力向端 - 边 - 云协同架构转型。这一转型并非单纯的技术潮流，而是端云模式的三大短板已触及临界点：边缘
AI热潮下，综合布线为何变得至关重要
近年来，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透进各行各业。无论是大语言模型、计算机视觉，还是智能制造、智慧园区、智慧医院、智能建筑，AI已不再是实验室里的技术，而是企业数字化转型的核心动力。随着AI应用落地，企业关注点从“部署与否”转为“基建支撑”。在建筑智能化领域，人们往往聚焦于算力服务器、GPU集群等热点，却忽略了基础且关键的综合布线。它正在成为AI时代的新能力边界，重新定义设计理念、架构与标准，目标是为AI提供高速稳定的数据传输。传统办公网络服务于自动化和共享，流量可预测。而AI应用完全不同。大模型
AI视觉智能预警助力煤矿高危区与皮带安全防控
煤矿井下高危区域非法闯入与主运皮带突发故障，始终是矿井安全生产的两大关键风险，也是安全负责人与机电运维人员的重点防控对象。炸药库、机电硐室、盲巷采空区等高危点位隐患隐蔽，主运皮带长期高负荷运行，依赖人工巡检与传统监测设备，难以实现全天候精准管控，极易引发重大事故与全线停产。随着智慧矿山建设与安全生产标准化推进，AI视觉智能预警正成为矿井风险防控的核心技改方向。炸药库、爆破区、高压机电硐室、废弃盲巷、采空区属重大风险点，一旦无关人员或矿车违规进入，极易诱发爆炸、触电、坍塌等恶性事件。传统物理围栏加人工值守模
Physical AI 时代来临：边缘计算筑基，智能体串联，破解工业落地难题
7 月 2 日，2026 研华工业 AI 生态伙伴峰会在苏州盛大召开，大会以“边缘智算·共创未来”为核心议题。此次盛会集结了近 600 位生态合作伙伴，通过主旨演讲、两场圆桌论坛、四大产业分论坛及成果展示，聚焦智能制造、智慧能源、机器人、智能装备与智慧城市等场景下的 AI 落地实践。值得关注的是，相较于以往对模型参数量、算法能力及算力规模的探讨，本次峰会更频繁地聚焦于另一类议题：AI 如何深入真实设备与生产流程？怎样构建从感知到执行的完整闭环？又该如何将单个 POC 项目复制到更多生产线和工厂？这些问题的