AI ISP：极客摄像头的真正拐点，专为开发者而生
如果你热衷于折腾硬件，或许心里早已对各类"AI开发板"有了价格锚点。树莓派4B四百出头，摄像头和NPU另算——AI推理纯靠CPU硬扛，人脸检测帧率仅个位数。Jetson Nano性能尚可，但门槛千元，功耗7-15W，移动电源基本没戏。ESP32-CAM十几块就能拿下，可它是MCU架构，跑不了Linux，更无NPU可言，所谓智能只能把图像甩给云端处理。对于想深挖AI视觉的玩家而言，理想中的平台大概是这样：售价几百、自带NPU、可接Sensor、弱光成像可用、SDK开箱即用。这一价位长期无人填补MT。ShiM
AI进入效率时代：2026年三大破局路径
2026年7月，AI行业正迎来关键转折：从算力比拼转向效率突围。模型降价、边缘部署、类脑架构三条路径并行，标志着行业共识已形成——大模型不再是万能钥匙，能落地、低成本、高响应才是核心。过去三年，AI叙事围绕scaling law展开：参数越大，能力越强。OpenAI用GPT-4验证了这一逻辑，全行业随之疯狂加码算力。但进入2026年中，边际收益递减愈发明显：训练成本飙升，性能提升却趋缓。更关键的是，客户开始追问：这么贵的模型，到底能带来多少收益？近期新闻虽各不相同，却指向同一趋势：三条截然不同的效率路径正
人工智能硬件全链路深度拆解
人工智能硬件全链路深度拆解 这轮AI硬件军备竞赛，究竟哪些玩家在低调掘金？ 耗费整日将AI硬件产业链逐层梳理，涵盖九大层级、逾四十个细分方向、三百余家标杆企业，最终汇成一幅全景图。深入研读后愈发确信：众人目光皆聚焦于英伟达，而真正的价值洼地实则隐匿于冰山之下。 先抛核心结论——整条链路自上而下的架构为： L1算力运营（云厂商/数据中心）→ L2算力基础设施（液冷/供电/光模块）→ L3核心芯片（GPU/HBM/先进封装）→ L4网络互联（交换机/DPU/光纤）→ L5存储（SSD/DRAM/CXL）→ L
雪亮工程AI智能升级高阶配置方案详解
在传统雪亮工程“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的基石上，利用AI重塑感知、认知与决策三层核心能力，重点攻克农村及城乡结合部面临的算力边缘化、带宽低成本化、算法场景碎片化及运维无人化四大难题。关键突破包括：云边端三级AI协同、模型动态加载、雷视融合、算力共享GPU池化以及零信任安全架构。一、总体架构核心要素：雷视融合一体机（实现全天候无死角监控）边缘AI推理盒（支持算法模型动态加载）特征向量结合语义搜索（实现以图搜图及以文搜图）GPU算力资源池（实现多节点协同推理）星链与4G双链路灾备（确保极端断
物理AI与人形机器人：科技新主线已现
物理AI，简言之就是为AI赋予实体，使其脱离虚拟界面，进入真实世界，自主感知环境、独立思考并完成实际操作。它不再是仅能对话的屏幕大脑，而是能理解并运用重力、摩擦、惯性等物理规律，精准执行任务的智能体。推动这一变革的核心载体，正是人形机器人。为何人形机器人是物理AI的关键载体？因其配备机械臂、关节与传感器等硬件，可高效完成抓取、搬运、装配等高频实体任务。目前，在工厂、仓储等标准化场景中，已形成具备量产能力的盈利模式。更重要的是，机器人构建了‘仿真平台—世界模型—具身控制器—边缘算力’的完整产业链闭环，实现‘
工业AI迈向物理世界，研华生态峰会聚焦边缘智算
本期导读7 月 2 日，以 “边缘智算・共创未来” 为核心主题的2026 研华工业 AI 生态伙伴峰会于苏州圆满举办。本次大会汇聚600多位产业领袖、行业专家、产业链上下游伙伴与终端用户，围绕边缘智算、工业AI Agent和Physical AI的最新发展，深入智能制造、智慧能源、机器人、智能设备、智慧城市等行业的落地实践展开交流，共同探讨工业AI从试点验证到规模化落地的可行路径。研华董事长刘克振表示：“进入AI时代，产业发展的重点正逐步转向平台化能力与生态协同。面对这一趋势，研华持续推进"Edg
M150UB边缘智能网关：社交控物，AI直连工业现场
EDGE COMPUTING GATEWAYM150UB边缘计算智能网关社交即控制•技能自生长•随处可部署一台专为恶劣现场设计的边缘计算智能网关。内置 AI Agent 智能体引擎，搭载 1TOPS NPU 与四核处理器，整机仅 4W 功耗。让复杂的人工智能摆脱屏幕，与实体工业现场深度融合。2.0GHz处理器主频1TOPSAI 算力 (INT8)4W整机超低功耗350g整机净重-20~60℃工业宽温运行概 · OVERVIEW电脑擅长办公，却无法走进车间、站在基站旁、或嵌入配电柜中。M150UB 正是为此
Digi扩展ConnectCore 95系列，推出全球可用的SMARC标准模块
物联网方案提供商Digi International日前发布，其ConnectCore 95产品线增添了一款遵循开放式标准的SMARC规格系统模块，该模块依托恩智浦i.MX 95芯片构建，现面向国际客户启动供应。 这款ConnectCore 95 SMARC模块运用可拆卸的SMARC 2.2尺寸（82 x 50mm），有别于先前发布的SMTplus贴装形式。它将计算能力、联网功能、安全防护及生命周期管理融合为完整服务包，而非单纯硬件。具体配置上，模块搭载最高六核Arm Cortex-A55核心，集成NXP
AI重塑超声：青年创业者蒋逸韬的智慧医疗突围
写在采访之前:在粤港澳大湾区蓬勃发展的浪潮中，创新创业既是驱动区域经济升级的核心引擎，更是引领青年实现价值、回应社会需求的重要路径。香港中文大学（深圳）创新创业处承载着链接全球资源、推进双创教育、赋能师生创见落地的核心职能，从国际资源对接至大湾区实践赋能，始终致力于为每一份青创梦想搭建成长舞台。为回溯十载青创历程、定格奋斗瞬间，我们特别策划「十年青创纪」系列访谈：聚焦那些从香港中文大学（深圳）校园起步，或在大湾区沃土中成长的创业者个体与团队，通过他们的亲身讲述，解锁创业路上的初心与坚守、挑战与突破，展现从
活动通知：云端到现场，能源AI边缘智能技术沙龙
为助力能源企业精准应对智能化升级挑战，加速现场场景的数字化落地，万创科技将于2026年7月2日（周四）在北京海淀区举办“AI+能源”，从云端走向现场：能源AI边缘智能技术沙龙。本次活动紧密围绕国家“十五五”AI+能源战略，深度聚焦AI+电力、AI+煤炭、AI+新能源及AI+油气等核心领域。我们将通过定向交流，深入探讨从云端算力奔赴现场边缘智能、国产化平台与工业控制的落地路径。现场将全面展示万创在边缘算力平台承载、工业通信与数据接入、软硬协同驱动上的核心能力，并结合典型行业案例，助力企业以模块化能力提升项目
英伟达Jetson首次登陆月球轨道
6月30日传来喜讯，航天界迎来重大突破。萤火虫航天成功在月球轨道部署并启用了英伟达Jetson AI计算平台，标志着商业级AI硬件首次在月球轨道环境中稳定运行。该平台原用于自动驾驶及工业机器人等地面边缘计算，凭借其GPU加速性能与紧凑体积，完美契合了太空任务对高算力与低功耗的双重要求。萤火虫航天团队对系统实施了辐射防护及热控强化措施，有力证实了商用AI硬件能够经受住深空极端环境的考验。该系统归属于Ocula月球成像服务，预计将在2026年底搭乘蓝色幽灵2号任务升空。探测器入轨后，Elytra飞行器将工作约
AI 原生落地终端，设备如何自主决策？
当人工智能从云端下沉至终端，智能正从集中式运算转向数据生成与决策发生的现场。AI 原生计算、智能感知与无线连接的深度耦合，正构成边缘设备实现实时感知、自主判断及高效运行的关键基石。近期，国际楼宇自动化专业媒体 AutomatedBuildings 刊发文章，以楼宇自控为切入点，探讨 AI 原生设备如何在边缘侧借助本地 AI 达成实时推理与自主决策，并推动传统控制器向自主智能体演进。该文深入剖析了工业 Linux 系统、NPU 及 LiteRT 等软硬件技术如何赋能设备级 AI 部署，并以 Google I
AI芯片国产替代加速，2026布局全解析
24.8亿抢筹AI芯片！需求增43%，国产替代2026赛道怎么布局？AI芯片国产替代提速全产业链核心标的深度解析盘面与事件驱动热榜：全球算力军备竞赛升温：OpenAI发布自研AI芯片，高通加码国内定制算力产品，国内大厂加速国产芯片采购，AI芯片整体订单环比提升43%，先进封装市场规模达581亿美元。国产替代进入加速周期：机构预判国产AI芯片迎来涨价窗口，科创芯片ETF年内资金净流入领跑，政企智算国产化招标订单同比增长52%，验证进度持续加快。多场景需求全面扩容：6G、大模型、边缘AI同步拉动算力需求，云端
“AI辅助择校”升温!平台如何实现AI快速接入与稳定运行?
“成绩公布后第一件事，就是把分数输入系统，让AI帮我筛选院校和专业。”今年高考结束后，“AI辅助择校”逐渐成为一种新趋势。从院校推荐、专业匹配，到就业信息查询、政策核实，再到多轮对话下的定制化建议，AI正迅速融入志愿填报这类专业服务领域。对平台而言，这不仅意味着新的流量来源，也带来了更实际的技术难题。平台间竞争的焦点，已不限于模型回答质量，更在于高峰时段能否稳定反馈、多模型能否顺畅配合、调用流程能否透明可控。“AI辅助择校”热潮背后复杂场景下的平台负担与通用对话不同，志愿填报并非一次性生成，而是一个整合检
前沿突破 | 仿生类脑智能：自下而上复刻大脑机理的新一代AI范式
仿生类脑AI是以人脑神经结构、信息处理、认知学习机理为仿生原型，从软硬件底层模拟大脑运行规律的下一代人工智能范式，用来突破当前大模型高功耗、依赖海量数据、泛化弱、黑箱不可解释的技术瓶颈，也是通用人工智能（AGI）核心技术路线之一。人脑仅20W功耗就能完成感知、记忆、推理、自主学习，核心靠两大机制，也是类脑AI的仿生根基：区别于传统深度神经网络（DNN/Transformer）：用忆阻器、晶体管硬件直接模拟神经元、突触，实现物理层面仿生：典型国产代表：浙大达尔文系列芯片、“悟空”类脑计算机（20亿神经元，功