绿色人工智能全面综述：评估指标、技术工具、核心挑战与发展趋势
绿色人工智能（Green AI）作为新一代智能技术，致力于减少能源消耗、提升计算效率，并为算法、硬件及基于机器学习的基础设施发展开辟新的方向。本文聚焦该领域的技术创新，审视了多种先进方案，包括低功耗架构设计、模型压缩算法，以及利用TPU与脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）等专用硬件，还有边缘计算在降低能源成本、提高效率方面的应用。此外，本文介绍了用于评估人工智能模型能耗、碳足迹和生命周期指标的智能工具，并分析了它们在监测与优化计算资源中的功能。本研究还识别出当前的技
2026年7月AI产业月报：物理智能引领潮流，边缘计算加速普及
人工智能还停留在对话展示阶段吗？物理智能成为焦点边缘计算快速落地世界人工智能大会超1100家企业参展 · Momenta港股上市 · 端侧AI备案公示 · 数字劳动力469亿 · 人形机器人10万台2026年7月AI领域月度总结📦 四大部分加结语👉 继续翻阅第一部分物理智能占据主导Momenta上市·机器人规模生产第二部分边缘AI全面兴起大型模型融入移动设备第三部分数字员工市场规模达469亿就业格局深度重塑第四部分趋势概括四大领域协同融合分割线结论长期价值是核心方向2026年7月关键信号AI从虚拟交互迈向
恩智浦洽谈收购安霸 加码自动驾驶AI芯片布局
荷兰芯片行业领军企业恩智浦半导体目前正与安霸公司就收购事项展开磋商，后者为一家聚焦于AI芯片研发的无晶圆厂半导体公司，其产品广泛应用于自动驾驶车辆的摄像系统。知情人士表示，相关谈判尚在进行当中，但交易尚未敲定，不排除有其他意向买家介入或谈判终止的可能。安霸总部设于加利福尼亚州圣克拉拉，是边缘端AI芯片设计行业的代表企业之一，其产品能够支持AI模型在终端设备上直接运算，无需借助云端处理。受该消息提振，安霸股价在周五午后飙升近20%，市值一度逼近39亿美元。若此次收购成功，将助力恩智浦进一步巩固其汽车芯片业务
人工智能迎来发展新机遇
2025年8月26日，国务院出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，标志着“人工智能+”行动在全国范围内正式启动。该行动聚焦科技、产业、消费、民生、治理及全球合作六大领域。我国将从八个维度加强AI基础支撑，设定量化目标，涵盖算力、模型到应用，推动AI商业化进程加速，开启产业发展新篇章。1、行业新动态，全球AI投资热度攀升OpenAI、甲骨文及软银宣布将在美国新建5座AI数据中心，包括德克萨斯州等地的“星际之门”项目，总投资额超4000亿美元。近期，英伟达与富士通合作备受关注，双方计划于2030年在日
AI终局需电力支撑：从算力竞赛转向能效之战 能源智能基础设施崛起
人类文明正以不可逆转的速度全面迈入AGI（通用人工智能）时代。然而，在这场波澜壮阔的智力军备竞赛背后，一个沉重的物理铁律正悄然成为扼住算力咽喉的无形之手——算力的尽头是电力，AI的终局是能源。AI进入产业化深水区，能源已成为下一代智能基础设施的核心变量。过去，行业探讨如何设计更快的芯片、部署更多的服务器；今天，最顶级的科技巨头和全球产业资本，已经开始悄然下注一个新的万亿级超级赛道：能源智能基础设施（Energy Intelligence Infrastructure, 简称 EII）。本文将深度解密，在这
端侧AI爆发！星宸科技净利暴增超5倍
星宸科技(91.850, -12.15, -11.68%)（301536）7月18日发布业绩预增公告显示，2026年1月1日至2026年6月30日，公司预计实现营业收入26.2亿元—27.2亿元，同比增长86.74%—93.86%；实现归母净利润8.2亿元—9亿元，较上年同期的1.2亿元增长583.72%—650.42%。 受AI行业快速发展带动，全球半导体行业进入高度景气周期。今年6月，世界半导体贸易统计组织（WSTS）大幅上调预期，预计2026年全球半导体市场规模将达到1.5112万亿美元，较2025
AI驱动半导体需求变革：Edge AI Foundation专家全链路解析
为及时获取最新资讯，请点击右上角「・・・」将我们设为星标⭐全球半导体行业正经历结构性转型的关键时期，人工智能算力需求的激增正在重新定义上下游供需格局。先进封装、电源管理芯片、GPU算力和边缘计算等多个领域同步演进，产业链碎片化和供需失衡问题日益显著，跨环节协作和全链条整合成为行业突破的核心路径。在此背景下，拥有系统架构实践经验和全球产业视野的专家见解，成为企业和投资机构把握周期、布局技术赛道的重要依据。9月9日至10日，2026国际集成电路创新博览会（IICIE）将在深圳国际会展中心（宝安）隆重举行，以“
AI智能体开发十大范式完整指南:90%的团队选型错误的根源与解决方案
各位好，我是灰白花AI大叔。目前各类企业、创业者、技术团队都在争相布局AI智能体、数字员工、行业Agent。但我深耕AI工程落地两年，发现90%的团队存在致命问题：缺乏分层意识、不区分场景、盲目套用同一种开发模式。简单项目过度设计导致成本浪费；复杂项目投入不足，造成幻觉严重、链路崩溃、无法商用；有的场景明明需要微调却堆砌提示词，有的场景适合流程编排却盲目自研框架。Agent开发最大的陷阱，从来不是技术能力不足，而是「场景与开发方式不匹配」。今天我正式公开企业标准化《AI智能体十种开发方式技术规范白皮书》。
边缘计算AI智能盒：驱动工业智能化升级
产品概述边缘计算AI智能盒是一款基于NVIDIA Jetson Orin NX和Orin NANO模组研发的高性能人工智能运算装置，专为工业场景量身打造。它融合了强劲的边缘运算能力与前沿的AI技术，为工业自动化、智能制造、视觉检测等领域提供高效、稳定的解决思路。嵌入式边缘AI智能盒边缘计算AI智能盒配备NVIDIA Jetson Orin NX/NANO模组，集成GPU、CPU、内存、电源管理及多种功能接口（如：2xRJ45网口、HDMI、4xUSB 3.0、GPS接口等）。不同型号与性能可全方位契合各行
AI推理爆发：PCDN边缘计算的新机遇与合规挑战
近两年，AI领域的焦点始终集中在“训练”环节——科技巨头们大量囤积GPU，构建超大规模数据中心。据行业研究机构Canalys最新数据，2025年全球AI基础设施支出已超3000亿美元，其中训练算力占据主导地位。然而，2026年的发展轨迹正悄然转变。随着大模型从“可用”迈向“好用”，推理场景逐渐超越训练场景。Token日均调用量从2024年初的1000亿激增至如今的140万亿，两年内增长逾千倍。更为关键的是，推理算力占比已超70%，单次推理请求的算力消耗是训练的5至10倍——这意味着，当模型真正落地应用时，
AI 算力下沉终端，边缘计算引爆产业新变局
面对 Token 账单月月激增、实时响应倒逼本地推理、数据合规红线愈发严苛——端云集中算力的“三座大山”已让企业不堪重负。据国际数据公司（IDC）最新预测，2026 年全球 Gen AI PC 出货量将达 0.5 亿台，Gen AI 手机将达 4.32 亿台，边缘算力正从概念迈向规模化落地。本文解析算力下沉的底层逻辑、终端变局与新兴赛道，并提供三类角色的可执行行动清单。当前 AI 终端产业正从端云集中算力向端 - 边 - 云协同架构转型。这一转型并非单纯的技术潮流，而是端云模式的三大短板已触及临界点：边缘
AI热潮下，综合布线为何变得至关重要
近年来，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透进各行各业。无论是大语言模型、计算机视觉，还是智能制造、智慧园区、智慧医院、智能建筑，AI已不再是实验室里的技术，而是企业数字化转型的核心动力。随着AI应用落地，企业关注点从“部署与否”转为“基建支撑”。在建筑智能化领域，人们往往聚焦于算力服务器、GPU集群等热点，却忽略了基础且关键的综合布线。它正在成为AI时代的新能力边界，重新定义设计理念、架构与标准，目标是为AI提供高速稳定的数据传输。传统办公网络服务于自动化和共享，流量可预测。而AI应用完全不同。大模型
AI视觉智能预警助力煤矿高危区与皮带安全防控
煤矿井下高危区域非法闯入与主运皮带突发故障，始终是矿井安全生产的两大关键风险，也是安全负责人与机电运维人员的重点防控对象。炸药库、机电硐室、盲巷采空区等高危点位隐患隐蔽，主运皮带长期高负荷运行，依赖人工巡检与传统监测设备，难以实现全天候精准管控，极易引发重大事故与全线停产。随着智慧矿山建设与安全生产标准化推进，AI视觉智能预警正成为矿井风险防控的核心技改方向。炸药库、爆破区、高压机电硐室、废弃盲巷、采空区属重大风险点，一旦无关人员或矿车违规进入，极易诱发爆炸、触电、坍塌等恶性事件。传统物理围栏加人工值守模
Physical AI 时代来临：边缘计算筑基，智能体串联，破解工业落地难题
7 月 2 日，2026 研华工业 AI 生态伙伴峰会在苏州盛大召开，大会以“边缘智算·共创未来”为核心议题。此次盛会集结了近 600 位生态合作伙伴，通过主旨演讲、两场圆桌论坛、四大产业分论坛及成果展示，聚焦智能制造、智慧能源、机器人、智能装备与智慧城市等场景下的 AI 落地实践。值得关注的是，相较于以往对模型参数量、算法能力及算力规模的探讨，本次峰会更频繁地聚焦于另一类议题：AI 如何深入真实设备与生产流程？怎样构建从感知到执行的完整闭环？又该如何将单个 POC 项目复制到更多生产线和工厂？这些问题的
小型AI模型全球崛起：网络算力薄弱地区的新机遇
点击蓝字 关注我们SUBSCRIBEto USMarcelo Rovai2019年某个清晨，Adebayo Alonge在开普敦的一家酒店房间内，正准备展示其初创公司推出的人工智能解决方案，旨在应对非洲医疗领域的一大严峻挑战：假药泛滥。此类假药每年导致非洲大陆数千人死亡。这款名为RxScanner的手持光谱仪利用红外光扫描药片，将药品的分子图谱上传至内置药物数据库的AI模型。仅需数秒，AI便能依据分子特征判断药品真伪，若是假药则立即发出警报。当时，该设备已在包括加纳、肯尼亚、缅甸以及Alonge祖国尼日利