三星Arm携手合作，新一代设备端AI芯片细节浮出水面
近日，爆料博主@冰宇宙在社交平台上披露，三星电子与Arm正就一项全新的芯片合作展开推进，双方计划联手打造面向下一代设备端的AI SoC。据其透露，该芯片项目目前已步入实质性研发阶段，Arm方面已经批准了相关NRE经费的拨付。项目采用有限使用许可（LUL）模式运行，其中Arm承担架构设计与技术支持，三星System LSI负责SoC的整体研发，后续的芯片制造环节则由三星Foundry完成。根据现有信息，新款芯片将采用Arm的AIC（AI Accelerator）架构，并基于配套的RTL代码进行开发。工艺方面
泰安众诚借力人工智能，推动矿用装备智能化升级
泰安众诚自动化设备股份有限公司积极引入人工智能技术，在矿用装备智能化升级领域取得重要进展。借助泰山数据要素产业园及合作伙伴的支持，众诚与数字经济领域专家组展开深度交流，研讨如何把AI技术嵌入矿用产品和服务中，推动企业从传统装备制造商向智能化、数字化服务提供商迈进。作为矿山供电设备领域的资深制造企业，众诚在矿用变压器、开关等装备市场占据较大份额，业务遍及全国多个煤矿。鉴于智能化矿山建设的行业发展方向，众诚深刻认识到：唯有让装备实现"自主诊断、主动预警、智能预判"功能，才能有效形成差异化优势。因此，众诚积极联
家电行业的AI重塑:一线从业者的全景观察与未来研判
由"听懂指令"到"识别画面"，由"你告诉它做什么"到"它自主决策"——一位深耕智能硬件领域十余年的从业者，深度分享AI家电的发展现状与未来趋势# 智能家电# 大语言模型# 边缘计算AI# 智慧家居十年前还在国美苏宁方太门店做销售实习，那时油烟机灶具套装的核心卖点就是火力猛、吸力强。当时有个烟灶联动的卖点常被销售员反复提起，本质就是灶具点火后借助2.4G无线协议触发油烟机启动，现在回头看这套技术已经相当落后了。今年参观AWE展会，我在海尔展区驻
本地PC运行智能体AI，边缘计算还需依赖云端吗？
近几年，英伟达（NVIDIA）一直将战略重心放在研发能够在数据中心之外（即边缘端）执行AI计算的技术上。在2026年台北GPU技术大会（GTC Taipei 2026）期间，该公司推出了专为个人电脑（PC）设计的RTX Spark超级芯片，这款芯片预计将对边缘AI领域带来深远影响。本文将分析该产品的推出对嵌入式产业未来走向的潜在作用。RTX Spark可在PC上承载智能体AI、图形渲染及游戏负载英伟达始终大力推动在PC和笔记本上运行智能体AI或大语言模型（LLM）。此次发布的RTX Spark由英伟达携手
高通6G战略深解：AI原生终端崛起，Token服务重塑运营商
新浪科技郑峻 发自美国圣地亚哥 AI浪潮将如何重塑移动通信与终端计算格局？对此，通信芯片巨头高通无疑最具话语权。在美国圣迭戈举办的高通全球6G分析师与媒体日活动上，高通执行副总裁兼边缘解决方案与数据中心业务负责人马德嘉（Durga Malladi）接受了新浪科技等媒体的专访，全面分享了高通的6G蓝图与数据中心版图。 马德嘉指出，6G终端或将超越传统智能手机范畴，催生全新的设备类型，高通将其命名为智能体AI终端，天生为AI而设计。同时，6G时代运营商的商业逻辑也将从单一的数据销售转向算力即服务、Token即
嵌入式物联网AI只是修硬件？真实岗位方向全解析
不少家长和学生对这个领域存在典型误解：认为它就是拧螺丝、焊电路，天天围着设备做维修，职业路径狭窄，只能做硬件维护相关工作。实际上，它是软件、硬件、AI算法三方融合的综合性方向，修硬件只是极小一环，远不是岗位全貌。今天就来拆解行业实际岗位情况，梳理就业选择的多元性，帮你走出认知盲区。嵌入式物联网AI，也被称为AIoT，本质是把人工智能能力下沉到单片机、Linux终端、边缘设备里，赋予硬件设备感知、识别、决策的智能化能力，普遍落地于智能家居、工业互联网、车载电子、智能机器人、可穿戴产品等场景。硬件调试只是工作
英伟达瞄准6G基站：AI算力版图向通信网络延伸
当业内仍在热议GPU、光模块与液冷技术之际，英伟达已将视线转向另一片更为庞大的基建领域——全球移动通信网络。英伟达在AI-RAN与6G领域的布局，并非仅仅是"在基站中嵌入一颗GPU"那么简单，其真正意图是将传统基站从单一的通信节点，蜕变为兼具无线接入与AI算力的分布式智能化节点。AI-RAN主要涵盖三大技术方向：其一是AI for RAN，借助AI算法优化频谱调度、波束赋形、网络能耗以及故障预警，使有限的频谱资源可服务更多用户。其二是AI and RAN，即通信与AI共用GPU、DPU及服务器资源。网络繁
工业智能化浪潮下,IT与OT深度协同之路:从数据采集到边缘AI,智能赋能生产现场
IT聚焦"企业全局动态"，OT聚焦"设备实时状态"。"该设备电流出现异常波动。""当前设备存在异常征兆，建议提前安排检修。""将全部数据传至云端，由云端AI统一处理不行吗？"数据生于何处，运算便尽可贴近何处。设备互联 → 数据获取 → 协议互通 → 边缘运算 → AI智能解析 → 自主决策 → 闭环反馈洞悉设备运行、预判设备变化，助力人类作出更优判断。
Meta推出Muse Glimmer：可在本地运行的AI Agent
当人工智能逐渐「隐于无形」，云端不再是唯一的入口。8月10日，Meta正式发布Muse Glimmer——一款具备300亿参数规模的开放权重AI Agent模型，采用Apache 2.0许可证，允许商用与二次开发。这并非又一款普通的开源产品，它的诞生正在重塑AI部署的基本范式。01 端侧部署：AI的「去云端化」探索Muse Glimmer的核心亮点并不在于参数规模，而在于它能够在消费级硬件上离线运行。这意味着AI Agent不再必须依附于云端API，企业与个人开发者均可在自有设备上部署完整的Agent能力
百度AI赋能农业：智狐携手飞桨，让草莓种植告别“靠天吃饭”
我国草莓种植规模虽大，但病虫害频发是行业痛点。灰霉病、白粉病等一旦爆发，损失惨重。据统计，病虫害导致农作物年损失超1500万吨，60%源于监测滞后。传统防治手段如挂板、人工巡查，不仅耗时费力，更难把握最佳时机。基层监测仍依赖“看、测、拍”等原始方式，覆盖率低，漏检率高，数据传输滞后。人工录入错漏多，预警靠经验，误判率高，农药滥用严重。厦门智狐人工智能携手百度飞桨厦门中心，利用深度学习技术深耕智慧农业，推出了草莓全生命周期AI种植智能体及AI自动虫情测报系统。该智能体针对种植痛点，结合飞桨AI视觉技术，通过
非凡荟·AI实践案例丨预测准确率达九成以上：三一重工赋能50万设备自主诊断
故障预测准确率非凡荟超 90%设备保有量：50万+台（全球工程机械销量前三）故障预测准确率：95%+（从78%提升，误报率<3%）提前预警时间：48小时（覆盖90%+常见故障）非计划停机：减少42%维修成本：降低28%2026年Q1：维修成本减少2,200万元，非计划停机减少1,200小时数字孪生升级后预测准确率：97%（覆盖32个生产基地）树根互联平台：接入设备超50万台，全球150+国家2025年营收：892.31亿元（同比+14.4%），净利润84.08亿元（+41.2%）灯塔工厂：全球重工行
类脑智能能否突破物理AI续航瓶颈？AI落地现实面临新挑战
近年来，人工智能领域的竞争焦点主要集中在模型性能层面。参数量、推理效率、基准测试得分，已成为评价AI能力的关键指标。然而当AI走出实验室，被应用于汽车、无人机、机器人和工业装置时，一个更为现实的问题浮现出来：模型能力出众，为何却难以在实际场景中持续运转？许多大模型在服务器环境下表现优异，但一旦部署到真实终端，就会遭遇全新难题。终端设备空间受限，无法承载庞大的算力硬件；能源供应有限，无法长时间维持高功耗运行；网络连接也不稳定，无法始终依赖云端完成推理。因此，未来物理AI的较量，不能仅关注模型的运行速度，更要
AI浪潮下，向智能爬虫收费或成潜力大生意
美东时间8月7日盘前，Cloudflare公布2026年第二季度财报，各项业绩指标均显著超越华尔街预估，营收、每股收益、营业利润及全年业绩展望全部超出预期，盘前股价飙升超16%，刷新历史峰值，其核心增长动力来自智能体AI流量爆发所带动的边缘算力需求与网络安全需求的双重增长。作为全球内容分发网络（CDN）及网络安全领域的领军企业，Cloudflare的强劲表现无疑为A股相关上市公司打开了想象空间，近期网宿科技(300017.SZ)、深信服(300454.SZ)、优刻得(688158.SH)、奇安信(6885
AI算力狂潮引发硬件涨价，边缘计算与PCDN行业面临重塑
2026-08-08价格周期近期，AI算力的激增引发了连锁反应。从上游电子布、PCB等基础材料，到服务器CPU等核心硬件，再到下游大模型API服务，全产业链正式步入涨价阶段。本文将深度剖析硬件成本攀升对边缘计算基建的实质性冲击，解读算力定价模型重构的底层逻辑，并为PCDN从业者提供资产重估与合规避险的客观参考，助力在行业洗牌期找准战略定位。▲ 行业图片· · ·AI算力基础设施热潮正向上游供应链传导，导致基础材料供需失衡，价格剧烈波动。根据花旗数据，8月电子布主流系列均价环比上涨17%至18%；深圳供应链
研祥：夯实智能底座，加速工业AI产业化落地
身为工业AI计算机及工业互联网方案的领军者，研祥智能肩负着构筑工业AI基础设施与智能基石的重任。随着工业AI加速从试验验证迈向产业应用，面对算力与场景错位、数据价值挖掘难、工程化能力欠缺等难题，研祥智能坚持立足工业现场，不断筑牢AI基础底座，并大力拓展国产软硬件生态布局。Q：随着大模型及物理AI等前沿技术的爆发，加速了AI成果从实验室向产业应用的转化。在智能制造领域，现阶段工业AI产业化面临的最大阻碍是什么？面对复杂的工业现场，研祥智能正在攻克哪些技术难题？A：现阶段工业AI虽已跨越技术验证期，但距离全面