工业软件AI化：变革路径与落地要点
如今，人工智能（AI）与工业软件的深度结合已不再停留在概念验证阶段，而是进入持续创造价值、推动落地实践的阶段，正逐步成为制造业走向智能化与自治化升级的关键驱动力。《制造前沿》聚焦工业软件与AI融合的整体态势，重点分析核心工业软件赛道的AI变革与实践、厂商间的竞争格局及落地过程中的风险点，为工业软件的智能化升级提供更具参考性的决策依据。研究显示，AI正在促使工业软件实现从“辅助工具”的单一功能形态，向拥有自主决策能力的“智能大脑”跃迁。随着生成式AI、智能体技术以及边缘计算的不断成熟，CAD（计算机辅助设计
Blaize牵手Winmate实现AI整合 股价随之走高
边缘AI芯片公司Blaize Holdings周一表示，已与台湾工业计算领域的领先厂商Winmate签署战略合作伙伴协议，并将AI芯片导入其加固型解决方案。消息发布后，当日Blaize股价随即上涨约7.6%。 按照协议安排，双方计划在为期三年的合作框架下，于第一年推进约1500万美元规模的业务协同。Blaize的AI芯片将嵌入Winmate的加固平台，覆盖无人机、手持终端、车载单元以及嵌入式边缘设备，并面向国防、边境安全、海事与医疗等多种场景落地。 Blaize首席执行官Dinakar Munagala指
边缘AI算力存储瓶颈与创新解决方案探析
随着计算重心从云端向边缘迁移，人工智能应用独特的计算需求对存储系统带来了严峻挑战。边缘AI设备，如自动驾驶汽车、智能机器人、AI PC及高端智能手机，在追求高计算吞吐量的同时，必须严格控制功耗、散热和成本。传统的冯·诺依曼架构因计算与存储分离，在处理大规模并行矩阵运算时，大量能量耗费于数据传输而非计算本身，即所谓的“内存墙”与“功耗墙”，这已成为阻碍边缘AI性能提升的关键瓶颈。生成式AI和大语言模型（LLM）向边缘渗透，使得存储系统的复杂性呈指数级增长。边缘端AI推理主要包含预填充（Prefill）和解码
“人工智能+”落到通信：运营商到底能加什么？
政府工作报告里那句“人工智能+”，一讲到我们通信人的日常，就绕不开一个问题：运营商到底能“加”进什么，用户又能真正得到什么？我一路琢磨，越想越觉得，这不该只对领导汇报，更该让每一个办过套餐、报过故障、想退费又怕麻烦的人也看一看。01.“人工智能+”最怕的，是喊得热闹、落地却冷。运营商能率先补上的第一块，是底座。AI既要算力，也离不开网络支撑，少了任何一环就会卡住。我查了下行业公开信息，基础电信和广电这几年一直在强调“算力网络”“智算中心”。听起来很硬核，但用户体感却很直接：视频会议顺不顺？云游戏稳不稳？家
AI数字人让小店24小时开播：零人工也能带货
立得客登登AI数字人直播系统将deepseek与豆包两大头部AI模型打通融合。根据[艾瑞咨询][2023][《中国AI市场研究报告》]，这两类模型在内容生成及情感输出上具备优势，能更贴合直播带货场景，形成更自然、顺畅的话术表达。该方案可在本地安装部署运行，工作时不必依赖云端算力，从而有效压低长期投入。根据[Forrester][2022][《AI技术趋势报告》]，本地化落地在中小企业中的采用率持续走高，当前已覆盖70%左右的应用比例。防封黑盒能力用于守住直播链路的稳定性，减少因系统波动引发的中断风险。根据
AI每日观察 | 2026年5月1日
要点：数字中国峰会透露，2025 年全国 AI 推理所对应的数据量（101.34 EB）首次超过训练数据量，标志着 AI 正式迈入“应用与执行”阶段。补充：数据总规模达到 199.48 EB，同比增长 42.86%。这也意味着建设底座的重点将从“打造大模型”逐步转向“调用并落地大模型”。影响：企业需要调整 IT 架构设计，推理芯片与边缘算力的需求有望快速放大。要点：《杭州市促进具身智能机器人产业发展条例》自今日起正式实施，为机器人在道路与工厂环境的使用提供更明确的法律依据。补充：作为全国首部相关地方性法规
AI硬件新纪元：消费终端智能升级，本土芯片实现技术飞跃
终端智能普及化：2026年各类消费电子设备（智能手机、智能手表、增强现实设备、无线耳机）纷纷部署边缘AI计算能力，无网络运行、节能环保与数据安全成为主要竞争优势；国内产业强势崛起：处理器、驱动控制、光导技术等关键部件自主研发提速，从高端市场拓展至平民化价位区间，性能价格比全面超越国际竞品；应用场景深度拓展：办公智能化装备、可穿戴健康监护设备、智能制造系统、汽车智能交互系统四大细分市场持续扩大，硬件产品设计理念从纯性能竞赛转向集成化AI解决方案与实际应用深度融合；世界产业格局重塑：AI硬件制造供应链重心向中
联想并购Phoenix固件业务，夯实AI底层技术底座
新浪科技讯 4月29日晚间消息，联想集团宣布，已顺利完成对Phoenix Technologie公司固件技术业务的收购，并同步取得相关知识产权、技术资产以及核心研发团队。交易落地后，联想将固件研发能力进一步内化，为 AIPC、AI 服务器及端侧智能设备打造自主可控的技术支撑底座。 据了解，Phoenix Technologie是PC产业链内的老牌技术厂商，在固件领域积累了较长发展历史，其技术方案长期服务于全球主流PC品牌。在联想 ThinkPad 系列上，该公司长期提供 BIOS 解决方案，具备成熟的工程
AI日报：推理成本骤降，多模态架构统一
今天是2026年4月29日，为您汇集AI行业的最新热点资讯，一同聚焦今日AI领域的重大进展。👉 百万token调用成本迈入个位数时代最新数据显示，过去三年大模型推理成本已下降逾百倍，目前百万token调用成本已降至人民币个位数。硬件优化、量化技术以及推理架构的三重突破共同促成了成本的显著降低。这意味着以往仅限于高价值场景的AI能力，如今可大规模应用于几乎所有行业。成本的断崖式下降正在重塑数字经济的根本逻辑，AI正从“奢侈品”转变为如同水电般的基础公共服务。👉 单一模型处理所有模态，跨模态理解能力实现质变今
AI赋能软件业：智能编程与边缘算力概念股深度解析
4月28日，工业和信息化部副部长柯吉欣在国务院政策例行吹风会上宣布，工信部将致力于推动生产性服务业向专业化及价值链高端迈进，并加速软件与信息技术服务业的创新发展。特别是在人工智能与信息服务业的融合方面，将启动“人工智能+软件”专项行动，以推动智能编程的研发与应用，并培育“模型即服务”、“智能体即服务”等新兴业态。此外，还将加强开源生态建设，促进基础软件与工业软件的智能化升级。同时，健全制造业数智化转型服务体系，分级分类培育优质服务商。深入实施工业互联网创新发展工程，有序推进算力布局及边缘算力建设，完善智算
海康威视：AI浪潮中的万物互联价值重估
CONTENTS · 本文导读SECTION ONE · INDUSTRY OVERVIEW展望2026年的A股市场，若要聚焦一条至关重要的产业主线，那无疑是AI算力。从年初DeepSeek V3引领的国产大模型浪潮，到四月底DeepSeek V4开源引发的算力国产化价值重塑，再到英伟达股价屡创新高带动全球算力市场的联动效应——AI算力板块已然从最初的“概念炒作”升级为“业绩落地”的硬科技赛道。📈 板块当前热度速览(2026年4月) • 全球H100租赁价格在五个月内上涨了40%，Blackwell系列租
Digital Edge权衡出售等多项路径
知情人士透露，由另类资产管理公司Stonepeak Partners投资的亚洲数据中心运营商Digital Edge，正着手评估包括出售在内的多种方案。 知情人士表示，这家总部设在新加坡的公司正在与摩根大通(311.63, 3.35, 1.09%)协作开展一项评估，评估内容可能最终推动公司部分或全部出售。知情人士同时称，若相关交易落地，标的估值或可达到100亿美元。 知情人士称，部分聚焦基础设施的基金及业内机构可能会对该资产产生兴趣。另有知情人士补充说，过去18个月里，Digital Edge来自美国超大
台达AI节能方案发布：楼宇智控更省能
AI 改写楼宇运行方式，智控指引未来在全球产业升级与商业转型的浪潮里空调与空压系统承担着生产运营的关键职责当成本压力叠加能源价格起伏节能便成了不可回避的选择台达AI Box正式重磅推出面向冷热源、空压机等能源系统的智能管理而生让建筑具备自主研判与决策能力以前沿智能技术打造下一代智慧楼宇1核 心 能 力“数据采集 + 边缘计算 + 机器学习 + 联动控制”重塑建筑能源管理的运行逻辑实现由被动响应向主动智控的跃迁真正完成“感知-分析-决策-执行”的流程闭环用得越多越省能，用得越久越灵活2关 键 优 点摆脱传统
告别云端延迟！光伏电站“边缘大脑”实现智能自主运维
设想一下：在广袤的西北戈壁，一座占地千亩的光伏电站正在运转，周围几十公里内缺乏信号。突然，几块组件因积灰或热斑故障，发电效率悄然下滑20%。传统方案需将数据上传云端，待分析并下达指令往往耗时数分钟。这短短几分钟，就是白白流失的电量和收益。如今，边缘计算技术正颠覆这一局面。它将原本依赖云端的人工智能推理能力，直接部署到现场设备。这台设备宛如电站的“现场大脑”，全天候独立运作，无需联网即可完成感知、判断、告警及初步决策。图1：这是一座典型大型光伏电站的鸟瞰图。大规模组件阵列分布广泛，人工巡检效率极低， 亟需A
边缘AI驱动的工业设备预测维护方案与落地实践
本项目面向工业现场，规划并落地一套基于边缘人工智能（Edge AI）的设备预测性维护系统，用于缓解传统“按期检修”或“故障后抢修”带来的成本偏高、效率不足以及非计划停机损失等痛点。系统在设备侧或近设备侧部署智能边缘计算节点，对振动、温度、噪声等多源传感数据进行实时采集与就地分析，并通过内置AI模型实现早期故障判别与剩余使用寿命（RUL）预测，推动维护策略从“按计划”向“按状态”精细化转型。项目的核心诉求是在复杂工业环境中打造一个低时延、高可靠、可扩展的维护决策支撑平台，以提升设备综合效率（OEE）、压降维