端侧AI概念股要点整理
5.全柔性人工智能芯片兼具轻薄、低成本与高能效表现【全柔性AI芯片】据报道，近期清华大学科研团队联合攻关，提出全柔性人工智能芯片FLEXI——面向边缘智能加速的柔性数字存内计算芯片，用于弥补柔性电子技术在相关方向的空白，并为人工智能落地提供专用、可扩展且低功耗的硬件方案。团队实验显示，FLEXI使用低温多晶硅CMOS工艺完成制造，具备轻薄、成本更低以及能效更高等特点。测试结果表明，该芯片在半径1mm、180°对折条件下可完成超过4万次弯折循环，期间性能未见明显衰减。与此同时，在高频计算、极端机械应力与加速
飞牛AI NAS携手高通瑞莎亮相开发者日
飞牛的 fnOS 系统受邀参加「瑞莎&高通」开发者日活动5月30日，飞牛受邀加入高通与瑞莎共同主办的「AI共进 · 开源新生」开发者日，与开发者、生态伙伴及行业技术专家齐聚一堂，共同研讨端侧 AI 与开源生态的未来发展路径。本次会议重点覆盖 Android、Ubuntu 以及主流 Linux 等平台，围绕 AIoT、边缘计算、端侧 AI 以及开放硬件等主题展开深入沟通与分享。如今的 NAS 早已不再只是传统意义上的“存储设备”。无论是照片备份、影音库管理，还是远程访问、虚拟机与容器服务等需求，越来
先进封装：赋能边缘AI新时代
人工智能（AI）正迅速从云端渗透到边缘设备，驱动着边缘AI的迅猛发展。汽车、个人电脑、机器人、智能手机以及监控等领域都在加速采纳边缘AI技术。预计到2030年，边缘AI设备的数量将以每年17%的复合增长率持续增长，总量将突破20亿台。与动辄需要数万亿次每秒浮点运算（TOPS）、依赖庞大预算和巨额投资的云端AI系统不同，边缘AI应用的集成电路设计面临着截然不同的限制：通常的算力需求仅在1至50TOPS之间，同时必须严格控制功耗（0.01至1W）和成本（10至1,000美元）。这迫使芯片设计者必须同时应对带宽
AI算力巨头遇上物联领军：海康威视价值重估新篇章
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引领的国产模型浪潮，到四月底DeepSeek V4开源带来的算力国产化价值重塑，再到英伟达股价屡创新高引发的全球算力共振——AI算力板块已然从单纯的“概念炒作”蜕变为“业绩兑现”的硬科技核心驱动力。📈 板块当前热度速览(2026年4月) • 全球H100租赁价格在五个月内攀升40%，Blackwell系列租金涨幅
AI驱动CDN量价齐升：三线布局更稳
CDN赛道迎来量价齐升，三条主线布局不踩坑前言集团工作推进到Q3，是一年里承上启下的关键节点：既要把上半年留下的任务逐项理清，也要为年底目标加速蓄力、冲刺奠基。如果你还把CDN（内容分发网络）当成“卖带宽”的老生意，那么2026年或许会让你重估。过去二十年，CDN行业几乎遵循一条“铁律”：价格持续下调，厂商之间竞争激烈，最终呈现典型的“增量不增利”。但到2026年，这条规律正在被改写。一行业变局：全球涨价信号更强天变了2026年开年，全球CDN市场出现了具有历史意义的拐点：• 谷歌云宣布自5月1日起，北美
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