RK3588与RK3576双芯AI性能对比评测
本次测试均基于相同的瑞芯微原厂rknn_yolov5_demo环境，采用统一的 yolov5s-640-640 模型和 640*640 分辨率测试图片。使用的RKNN框架，框架提供完整的 "模型转换-部署-推理" 解决方案。可帮助用户快速地将AI模型部署到Rockchip芯片，整体框架图：RK3576运行结果如下：分析结果：首次运行耗时约：55.395000ms连续运行10次的平均耗时：23.7342ms帧率估算：约42.1FPS (1000ms/23.7342ms≈42.1)RK3588运行结果如下：分
全球AI加速器市场深度剖析：2025-2029发展预测
2025-2029年全球AI加速器市场分析Global AI Accelerators Market 2025-2029Technavio 2024年报告揭示：AI加速器产业将进入高速增长期，2029年市场总值预计逾2040亿美元，期间复合年增长率达44.1%，增长动能主要来自生成式AI、边缘AI及主权AI三大领域，但供应链紧张、地缘政治摩擦与高投入成本构成三大制约因素，市场竞争格局高度集中，正在经历快速洗牌。各国表现方面，印度以50%的CAGR领跑，中国、法国、德国和新加坡位列主要市场。
人工智能及边缘智能小站团体标准参编单位征集
在数字经济时代，算力作为核心生产力，其水平已成为衡量国家经济与社会发展的关键指标。这种新型生产力融合了信息计算力、网络运载力及数据存储力。数据显示，2022年我国算力基础设施机架总量超600万架，算力规模达160EFLOPS。预计算力每年增长20%以上，2025年规模将达301EFLOPS，基础设施的扩张是发展的基石。此外，算力也是工业革命的关键资源。它不仅通过算力中心提供高性能计算及高可用服务，还推动了经济社会数字化转型、产业升级和科技创新，满足了民生需求并提升了治理效能。然而，高速发展的同时也带来了能
6G大会前瞻：AIoT技术研讨会亮点速递
由未来移动通信论坛、紫金山实验室联合承办的2026全球6G技术与产业生态大会，定于2026年4月21日至23日在南京召开。本届峰会以“极致连接·智能融合·场景共创·产业共赢”为核心议题，秉持“学术引领+产业对接”的融合理念，集结全球顶尖创新资源，构建一场技术实践协同演进、理论应用深度交织，融思想碰撞、成果发布、人才汇聚于一体的高规格盛会，加速6G技术从实验室迈向产业生态。IoT与AI的深度交融催生了人工智能物联网（AIoT），这一交叉学科方向在信息通信技术与计算机科学融合领域的战略地位持续攀升。本论坛旨在
AI赋能工业控制：PLC革新路径与产业化图景
核心观点摘要 - 当前阶段定位：人工智能（AI）正从工业自动化的“辅助优化工具”向“核心控制参与者”演进，2026年尚无法完全替代可编程逻辑控制器（PLC），但在高精度装配、复杂流程优化、小批量柔性生产等场景已实现对PLC核心功能的有效替代或增强——这一转变并非简单的技术迭代，而是工业控制从“固定规则驱动”向“数据智能驱动”的范式迁移 。 - 关键能力突破：边缘计算与轻量化大模型的协同，已将AI推理延迟压缩至1ms级，部分场景可匹配PLC的硬实时性能；强化学习（RL）、工业大模型等技术，可处理传统PLC无
Intel酷睿3系列登场：无Ultra标签，入门移动平台新选择
4月17日快科技报道，继代号Panther Lake的酷睿Ultra 3系列亮相后，Intel今日再度推出第三代酷睿处理器——酷睿3系列，内部代号Wildcat Lake，主攻入门级移动市场，与前者构成高低搭配（区别在于是否带有Ultra标识）。 该系列依然采用Intel 18A先进制程，搭载Cougar Cove性能核与Darkmont能效/低功耗能效核混合设计，集成Xe3 GPU图形单元及NPU 5人工智能引擎，不过在硬件规格上进行了明显缩减。 CPU部分最高配备2颗性能核与4颗低功耗能效核（未配置标
边缘视觉AI实战：解码推理传输全面解耦
在安防AI的实际部署里，我们意识到：模型准确度往往不是短板，真正的决胜点在于工程实现。当场景从单路检测扩展到高密度人群监控、异常行为识别及火灾预警等复杂实时任务时，系统必须兼顾低延迟、高稳定性与动态切换。然而，传统方案往往止步于“能用”，上线后常遇卡顿、断流及资源泄漏等隐患。症结在于：视频采集、模型推理与前端传输高度捆绑，缺乏有效的调度策略与生命周期管理。RTSP流不稳定时，推理线程易卡死；切换流时旧资源未回收，致内存不断攀升；Web端连接无序，加剧了系统的不稳定性。为破解上述难题，我们开发了aiva_r
边缘AI核心技术概念解析
本文对边缘人工智能领域的核心术语进行系统性解释，涵盖定义、发展背景、驱动因素、应用情况及技术趋势。内容参考维基百科、百度百科及权威行业资讯。AI 加速器（AI Accelerator）/ 神经网络处理单元（NPU）- 是指一类专门设计用于加速人工智能算法运行的硬件处理器。NPU作为AI加速器的专用类型，专门针对神经网络算法进行硬件优化，通过集成张量计算单元、卷积引擎和神经网络处理核心，显著提升矩阵运算、卷积运算等核心AI计算任务的执行效率。AI加速器的概念源于对更高AI算力的需求。在早期阶段，AI计算主要
人工智能学院师生赴杭农科院开展草莓智能种植研学
智学践悟“莓”力同行人工智能学院双创团队赴杭州市农科院研学为了落实数字中国、乡村振兴及科教兴国战略，深化产教融合与产学研协同育人，近日，在宋革联、高巍两位老师的带领下，人工智能学院双创团队带着“基于边缘AI的草莓智能种植系统”项目前往杭州市农业科学研究院进行专项调研。此次行动紧扣智慧农业与教育数字化的发展方向，通过实地考察与交流，促进AI技术在农业和教育领域的实际应用。走进专业基地沉浸式学习种植精髓活动开始时，在李春楠所长的陪同下，团队参观了新品种培育基地和浙江省草莓种质资源圃。这是杭州草莓产业科技创新的
神州数码携手英特尔登陆CITE 2026，引领AI算力生态新篇章
智能新纪元，芯片驱动万物。 2026年4月9日至11日，第十四届中国电子信息博览会（CITE 2026）在深圳会展中心盛大启幕。在这场科技盛典中，位于1号馆1C090展位的神州数码(35.320, 0.34, 0.97%)与英特尔联合展台，以“智能新纪元，芯片驱动万物”为主题，携全新至强系列CPU、沉浸式讲解体验及极具创意的展位设计，成为全场焦点之一。作为“AI驱动的数云融合”战略的坚定实践者，神州数码携手全球芯片巨头英特尔，全面展示基于英特尔®至强®处理器的全栈AI基础设施解决方案，以及双方在智能计算中
人工智能、边缘智能小站等三项标准启动征求意见
当前，算力被视为数字经济时代的核心生产力，其水平已成为衡量国家经济社会发展的关键指标。算力融合了信息计算、网络运载及数据存储等多种能力，是一种新型生产力。数据显示，2022年我国算力基础设施机架总数已突破600万架，算力规模达到160EFLOPS。预计算力将保持每年20%以上的增长速度，至2025年底全国算力规模将达301EFLOPS，算力基础设施的扩容是保障算力发展的基石。此外，算力也是新一轮工业革命的核心资源。一方面，算力中心依托基础设施提供高性能计算服务，提升了资源使用的灵活性，并确保了系统的高可用
AI怎样从根基颠覆汽车芯片并重新定义未来交互模式
在当下智能汽车的时代背景下，竞争维度正经历一场静谧却意义深远的范式转换。当我们的视线被座舱内绚烂夺目的显示屏、几乎如同真人般的语音交互以及在复杂都市道路中灵活穿行的自动驾驶功能所紧紧吸引时，目光通常聚焦于应用层的“百花齐放”。然而，这些直观感受的根源，深藏于车辆电子电气架构的最底层——那颗融合了AI智能引擎的汽车芯片。审视汽车半导体的演进历程，芯片的角色完成了从“开关管控”到“逻辑运算”，再到当下“智能生成”的质的飞跃。燃油车时期，分布式MCU（微控制器）仿若身体的神经末梢，承担雨刷启闭或节气门开度等单一
人工智能时代工控从业者的挑战与转机
本期内容有些特别——和大伙探讨下近期AI与本行之间的那些事，再顺便聊聊今天业内都在热议的话题。坦白说，这段时间AI的声势确实浩大，大到连我这个在工控领域摸爬滚打多年的人都感觉难以适应节奏。═══════════════════════════════════════一、谈谈本行"工控智能化"：AI正重塑工厂核心系统═══════════════════════════════════════怎么说呢，近期行业内最热的词依然是那三个字：工控智能化。AI与边缘计算融合，这种架构如今确实火了。简单来说就是将AI
英伟达GPU登陆太空 赋能最大在轨计算集群
英伟达借助开普勒卫星向最大规模的在轨计算集群供应算力支持，开展边缘处理测试，或能规避未来太空数据中心的风险。责任编辑：张俊 SF065新浪财经声明：该信息转载自合作媒体，新浪财经发布此文旨在传递更多信息，文章内容仅供参考，不构成投资依据。郑重声明：1.依据《证券法》规定，严禁编造、散布虚假信息或误导性内容，扰乱证券市场秩序；2.用户在本平台发布的全部内容、观点等均属个人看法，与本站立场无关，不构成任何投资参考。用户需依靠独立判断，自主决策证券投资并承担相关风险。
AI与可穿戴设备：力量训练监测技术新突破
长久以来，力量训练与运动表现的评估主要依靠实验室级精密仪器或教练的个人经验判断。现今，虽然可穿戴装置已广泛普及，解决了基础生理参数的采集难题，但在复杂的力量训练场景中，多维生物力学数据的精确获取与分析仍存在显著技术挑战。本文依据2026年4月发表于《Applied Sciences》的最新学术综述，深入剖析人工智能与多模态可穿戴装置在体育界的融合机制。01研究团队背景：该文献由塞浦路斯弗雷德里克大学、希腊色萨利大学与色雷斯德谟克利特大学的Christos Kokkotis及其合作团队发布。该团队在生物力学