爱立信联手软银演示AI-RAN赋能实体人工智能
软银与爱立信近日发布声明双方已完成一项概念验证测试目标是构建延迟极低、可靠性强的通信网络以支撑物理人工智能*1的应用这顺应了产业向实体AI和分布式AI负载转型的潮流，在此趋势下，机器人及自主系统需要动态调用计算设施。合作中，软银运用其正在研发的AI-RAN移动边缘计算（MEC）平台所提供的实时处理技术，与爱立信提供的、集成其网络功能的5G网络实现了联动。通过这一联动机制，机器人可在需要额外计算资源时，将AI任务动态迁移至附近的MEC平台。这使得机器人能够执行更复杂的功能，不受其自身硬件能力的束缚，同时确保
美光携手SiMa.ai发力边缘AI，聚焦机器人与自动化
美光科技正加速在人工智能领域的布局，通过新的投资扶持SiMa.ai，致力于拓展现实世界中AI系统的应用范围。 这项合作延续了双方已有的伙伴关系，核心在于优化计算与内存的融合，特别是在对能耗和速度要求极高的边缘计算场景中。SiMa.ai已将美光的LPDDR5X内存整合进其Modalix MLSoC平台，从而为机器人、无人驾驶及工业自动化等领域提供更高的带宽和更低的能耗。此外，该公司透露，搭载美光内存的模块化系统已开始交付客户，这标志着合作进入了商业化初期阶段。 此次合作的宏观背景反映了向“物理AI”的转变，
研华ARK系列：边缘AI运算的安全新方案
研华ARK嵌入式工控机深耕边缘计算，为工业应用提供强大支撑在数字化转型的浪潮下，工业制造正经历深刻变革，工控机与边缘AI的融合成为变革的核心动力。随着物联网、大数据及云计算的飞速演进，工业控制系统对实时性、智能化与安全性的需求愈发严苛。边缘AI运算的安全进阶边缘AI的崛起为工控机行业注入了新活力。将AI算法与模型部署于本地，实现了数据的即时处理与分析，大幅削减了传输延迟，提升了系统响应与决策效率。此外，边缘AI强化了工控机的自主与适应能力，使其无需云端依赖即可独立处理复杂任务，从容应对网络波动或中断等挑战
AI推理需求激增，CDN与边缘计算深度协同
AI大模型Token周调用规模飙升至4.69万亿，AI推理正从“可用”阶段迈向“大规模普及”。 这股热潮不仅带动了应用层面的繁荣，更正在彻底重构底层基础设施的格局。 01 爆发已成：AI推理迈入规模化新纪元 AI大模型的调用频率正以惊人的速率攀升。最新统计表明，周Token调用量已高达4.69万亿。这标志着模型不再仅仅是偶尔演示的“技术噱头”，而是真正成为了各类应用日常运作的核心组件。 推理需求的井喷式增长，对算力资源、网络传输及响应时延提出了全新挑战。一个严峻的问题随之而来：由谁来承载这股爆发力？ 答案
AI蒸馏悖论：巨头为何既借力又设防
到了2026年春季，人工智能领域正在上演一幕颇具戏剧张力的“双线攻防”。一方面，苹果与谷歌展开深度协作，工程团队像拆解精密装置那样，逐步研究Gemini大模型的推理机制，并借助“知识蒸馏”技术，将庞大的云端AI能力“压缩”进iPhone 17的本地芯片之中，使Siri即便离线，也能具备接近超级大脑的思考水平。另一方面，OpenAI、谷歌、Anthropic这些在市场上竞争激烈的头部公司，却罕见地聚到一起，共同防御“对抗性蒸馏”，竭力封堵他人通过API接口“偷学”其模型核心能力的途径。这一看似矛盾的现象，实
AMD推动物理AI落地 赋能机器人与工业升级
人工智能正在突破虚拟空间的限制，加速走向真实物理世界。AMD通过前瞻性技术布局推进“物理AI”演进，能力覆盖从数据中心高性能GPU集群到低功耗嵌入式边缘处理器，为机器人、自动驾驶汽车以及工业系统带来实时智能支持。物理AI的关键，在于将AI能力深度嵌入实体设备之中，使其具备即时感知、判断和执行能力。工业机器人因此能够自主发现缺陷、提升流程效率并强化安全保障；而人形机器人也将进一步进入医疗照护和养老场景，带来更具温度的改变。AMD无线与有线业务高级总监Gilles Garcia表示，算力部署正由云端逐步向数据
农业AI前沿：边缘计算与多模态融合技术演进综述（2026年3月）
2026年，人工智能在农业领域的应用不断深入，展现出从孤立技术突破向体系化平台构建的明显趋势。本文基于2026年3月每日研究简报的对比，系统回顾了边缘智能、计算机视觉、深度学习、多模态融合及中医药AI等领域的研究动态。研究表明，云边协同架构已成为农业AI部署的主流模式，YOLOv8-S等轻量化视觉模型在边缘端实现了超过93%的病害识别精度；联邦学习为跨农场数据隐私保护下的知识共享提供了可行方案；农业大模型生态的开源进程加速了技术普及。中医药AI领域则呈现“现代路径”与“传统路径”并行发展的态势，AI技术在
语音技术未来趋势与挑战
第六章 语音技术未来趋势与展望尽管语音技术已取得显著进步，但在复杂环境中的表现仍有待改进。例如，远场语音识别、高噪音场景以及多人同时讲话时，识别精度仍面临诸多挑战。这些场景下，语音信号容易受到外界干扰，导致特征提取困难，从而影响最终的识别效果。全球存在数千种语言，但当前语音技术主要集中在主流语言上。对于小语种而言，由于缺乏足够的标注数据，模型训练难度较大，泛化能力较弱。这不仅限制了技术的广泛适用性，也进一步加剧了数字鸿沟问题。目前的多模态融合技术大多停留在特征级或模型级融合阶段，缺乏深层次的语义理解和认知
三项标准征求意见，诚邀参编单位加入
当前，算力作为数字经济时代的核心生产力，其发展水平已成为衡量国家经济社会进步的重要指标。算力集信息计算、网络传输、数据存储于一体，成为新型生产力的代表。据统计，2022年我国算力基础设施机架规模超过600万架，算力达到160EFLOPS。预计到2025年底，全国算力规模将达301EFLOPS，算力基础设施的持续增长为算力发展提供了坚实保障。同时，算力也成为新一轮工业革命的关键资源，通过高性能计算和基础设施服务，提升了资源使用灵活性，确保了高可用性和简化管理。然而，随着算力基础设施的快速发展，能耗过高、碳排
2026年AI五大趋势前瞻
随着科技浪潮的不断推进，我们正站在一个全新的历史节点上。2026年，人工智能领域将迎来前所未有的变革机遇。首先，通用人工智能的商业化应用将进入实质性阶段。以谷歌DeepMind为例，其最新研发的多模态系统已在医疗诊断领域实现突破，准确率较传统方法提升40%以上。这标志着AGI不再是遥不可及的概念，而是逐步融入日常生活的实用工具。其次，边缘计算与AI的深度融合将成为技术发展的重要方向。据IDC预测，到2026年底，超过70%的企业级AI应用将部署在边缘端，这种转变不仅提升了响应速度，更保障了数据隐私安全。第
AI热潮中，真正稳赚的是这四类人
你有没有注意到，近半年朋友圈被AI刷屏？今天有人炫耀用ChatGPT写文案月入五万，明天又有人晒Midjourney接单接到手软。热闹归热闹，但你是否思考过：这些玩转AI的人，到底在为谁创造价值？我来帮你算笔经济账。每次让AI生成一段文字或一张图，背后都要消耗几毛钱电费。看似微不足道，可全球每天几十亿次AI调用叠加起来，就是一笔天文数字——有人称之为“算力税”。而这笔税，正养活一批“卖铲子”的角色。本文要告诉你：在这场AI淘金狂潮里，最稳妥的盈利路径，或许和你想象的大相径庭。先说三个现实真相。第一，你的显
AI结合CDN:算力不足，智能难施展？(深度解析)
特征抽取：剖析低清晰度影像的边缘与纹理等基本特性，涉及处理数以百万计的像素点非线性转换：利用8-16层残差网络学习低清至高清的复杂映射规律上采样重建：产出4K/8K分辨率图像，单帧数据量可达数百MB并行计算架构：GPU配备数千CUDA核心，能同时处理数十万像素的运算任务，例如A100的FP16计算能力高达31.2TFLOPS，比CPU快50倍以上显存带宽：AI超分辨率需要极高内存吞吐量，A100的2TB/s显存带宽是普通服务器的20倍，防止“数据饥饿”现象张量核心加速：专为AI计算设计的Tensor Co
AI基建简报：主权计算投资潮起，Agent编排成焦点
欢迎关注「几米宋」的个人微信公众号。这是「AI Infra 简报」专栏，每日分享最新的技术动态与深度解析。其中的链接因为公众号限制，建议点击「阅读原文」在浏览器中打开阅读。2026 年 4 月 2 日，主权 AI 基建迎来巨额资本注入，Agent 编排和身份层成为基础设施核心，边缘优先和开源工具正在降低 AI 部署门槛。🧭 核心速览🇪🇺 Mistral €830M 部署 13,800 块 GB300，巴黎数据中心 Q2 上线💵 Microsoft $55B 投资新加坡 AI 与云算力🤝 NVIDIA $2
敢为·灵哲AI智能体发布：从“能说会道”到“能干成事”，引领企业智能变革
AIOT定义全场景下的“企业级龙虾”敢为·灵哲AI智能体引言：当 AI 开始真正融入现实世界数字化转型已进入深水区，传统“对话式AI”在复杂的工业环境中显得力不从心。它只会“说”，不会“做”；只能“建议”，不能“执行”。工业需要什么？需要极致确定性，需要毫秒级响应，更需要懂业务、能动手、可协同的智能体。如果说OpenClaw的“龙虾”展示了AI在数字桌面上的灵活性，那么敢为云发布的灵哲AI智能体，则将这种“自主行动力”延伸到了物理世界的深水区。灵哲AI智能体如果说“磐石”是感知四肢，“瀚海”是敏捷双手，“
芯片巨头集体押注物理AI
行业普遍预计，未来十年AI有望带动全球GDP增长约4%，而物理AI将成为这一增长的关键加速器。在物理AI范畴中，人形机器人被公认为最具爆发潜力的方向——巴克莱研究预测，到2035年，其全球市场规模将达400亿美元。实现物理AI，芯片是核心支撑力量。今年以来，越来越多头部厂商正密集加码该赛道。今天，EEWorld带您梳理各大芯片企业的最新布局与技术动向。为何物理AI成为焦点英伟达曾向EEWorld透露，物理AI与机器人技术或将崛起为最大消费级智能市场。未来所有可移动实体都将具备完全自主能力，并由物理AI驱动