团体标准征集：AI绿色算力、超融合及边缘智能站参编单位与个人
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关键指标。算力集信息计算、网络传输和数据存储于一体，是新型生产力的代表。据统计，2022年我国算力基础设施规模已超过600万架，算力能力达到160EFLOPS。预计未来算力将以每年20%以上的速度增长，至2025年底有望达到301EFLOPS，规模的扩张是支撑算力发展的重要基石，同时也驱动着新一轮工业革命。一方面，算力中心提供强大的计算能力，通过基础设施服务社会，提升算力资源的灵活性，并保障高可用性及简化管理维护；另一方面，算力基础设
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
智能工业Agentic AI特刊征稿
Agentic AI赋能智能工业系统截稿日期：2026年10月10日人工智能的迅猛演进，正在带动工业生态系统向更智能、更自主、更具适应性的方向升级。本专题聚焦Agentic AI这一新兴范式，强调系统在动态环境中完成感知、推理、规划与自主执行的能力。随着工业5.0持续推进，对智能工业基础设施的需求不断上升。此类基础设施融合工业物联网（IIoT）、信息物理系统（CPS）、边缘计算、数字孪生以及自主机器人等关键技术。本专题希望汇聚Agentic AI在智能工业系统中的前沿成果，重点讨论其在真实场景中的设计、开
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
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
瑞萨发布AI电子书：用嵌入式智能开创未来
凭借本地化处理、响应迅速、数据完整、实时反馈及良好扩展性等特性，边缘AI的应用前景正快速拓展，发展潜力巨大。伴随智能设备在工业控制、汽车电子、能耗管控、消费类电子及物联网等行业广泛渗透，边缘智能正成为众多应用场景的关键支撑。顺应这一重要发展方向，瑞萨构建了从云端到边缘再到设备端的完整AI部署方案，全力助推智能化系统的实际应用。基于此背景，我们编撰并发布了瑞萨人工智能电子书——《以嵌入式AI形塑未来》，旨在为从事端侧智能、边缘计算及嵌入式机器学习的技术人员，提供更为系统化的参考指南。书中精选内容呈现了瑞萨电
AI重构通信网络根基：一场底层架构的范式革命
这并非循序渐进的版本更新，而是一场颠覆性的底层架构重塑。专业领域传统模式（既有核心）AI赋能新范式（演进中的革新）对技术架构的深层影响无线网络确保覆盖范围与系统容量，依赖人工经验及预设算法调优。AI-RAN架构：借助无线智能控制器动态调配资源，运用强化学习实现网络自主进化。资源配置由"规则驱动"转向"目标导向与自主演进"。固定接入承担"末端接入"宽带服务，运维模式依赖故障告警触发。边缘智能化转型：家庭网关与局端设备升级为边缘计算节点，能感知业务需求并提供分级保障。接入节点由"无源设备"演进为"智能业务网关
嵌入式智能：人工智能与嵌入式系统的融合演进
摘要 在信息技术高速发展的今天，嵌入式系统和人工智能共同构成了驱动科技产业革新的关键引擎。嵌入式系统作为特定用途的计算系统，以其专用化、低能耗和高实时性等优势，广泛应用于智能家居、工业自动化、汽车电子和医疗设备等领域，是实现智能硬件的物理基础；人工智能则借助机器学习与深度学习等技术，为设备装备了感知环境、自主决策和学习进化的智慧能力。这两者并非各自独立，而是呈现出互相依赖、深度交织、协同进化的紧密联系。本文聚焦于嵌入式系统与人工智能的核心特征，深入探讨它们之间的技术联系、融合应用实例、当前面临的发展难题以
智能算力设施标准启动参编邀请
现今，算力已成为数字经济时代的核心驱动力，其发展水平直接关系到国家经济社会进步。作为融合信息处理、网络传输与数据存储能力的新型生产力形态，我国算力基础设施规模持续扩张。截至2022年末，全国算力基础设施机架总量突破600万架，算力规模达到160EFLOPS。据测算，算力将以年均超20%的增速持续攀升，预计到2025年底，全国算力总规模将跃升至301EFLOPS。算力基础设施的规模化增长为算力发展奠定坚实基础，更成为新一轮工业革命的战略资源。算力中心不仅提供高性能计算服务，提升资源调度灵活性，还确保了系统高
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
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
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
人工智能绿色算力标准参编招募
如今，算力已成为数字经济时代的核心驱动力，其水平直接反映国家经济社会发展的水平。算力融合了信息处理、网络传输和数据存储能力，构成新型生产力。数据显示，2022年我国算力基础设施机架规模超过600万台，算力达160EFLOPS。预计算力年增长率超20%，2025年底将增至301EFLOPS，基础设施的扩展是算力增长的关键支撑。此外，算力是推动新一轮工业革命的核心要素。一方面，算力中心提供高性能计算，通过基础设施向公众提供服务，提升资源灵活性并确保高可用性；另一方面，算力基础设施促进数字化转型、智能化升级和创
三项重要标准即将发布，推动算力基础设施绿色发展
如今，算力已成为衡量国家经济发展的关键指标。它涵盖了信息计算力、网络传输力和数据存储力，是数字经济时代的新型生产力。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，全国算力规模将达到301EFLOPS，增速超过20%。算力基础设施的增长不仅支持了算力的发展，还成为新一轮工业革命的关键资源。算力中心通过提供高性能计算能力和优化资源配置，提升了社会服务的质量和效率，促进了产业升级和科技创新。然而，随着算力基础设施的快速发展，能耗和碳排放等问题日益突出。为此，