Belden发布ProLinx ELX3网关，强化边缘计算能力
全球连接方案提供商Belden Inc．正式发布了ProSoft Technology的ELX3 ProLinx Edge网关，将Docker边缘应用托管与OT协议转换功能集成在坚固的硬件平台上。 该网关支持在设备端直接部署数据采集、连接及边缘分析，以辅助本地决策。核心功能涵盖EtherNet/IP与Modbus TCP/IP互通，支持自定义容器运行机器学习等应用，且架构具备扩展性。 ProSoft Technology的项目总监Erik Syme指出，ELX3有助于企业整合IIoT与传统OT设备数据，打
AI Agent 赋能运维：电厂硬件如何实现数据全自动采集
源自深圳市瑞德智慧电力创新研究院传统电厂数据采集依赖大量人工：需定期导出监测报表、手动录入巡检记录、在多平台间人工汇总数据，既耗时又易产生人为差错。基于瑞德智慧电力创新研究院自主研发的 AI Agent 智能代理算法，瑞德森推出了全自动数据采集成套硬件方案，全面覆盖水电、储能及风电领域。该整套系统包含三层硬件架构：1. 前端感知层：部署全系列智能传感器，7×24 小时不间断采集工况原始数据；2. 边缘控制层：智能现地单元集成本地 AI Agent，自动执行数据清洗、分类及本地存储；3. 云端传输层：兼容
AI驱动传感革新：水电工况高精度采集方案
来自深圳市瑞德森工业自动化设备有限公司AI驱动传感革新：水电工况高精度采集方案在新型电力系统构建与存量水电智能化改造的浪潮中，传统普通传感器仅能输出原始数值，极易受电站潮湿、强电磁及高低温环境干扰，导致数据漂移和误报频发，难以支撑AI故障预测模型的训练需求。依托瑞德智慧电力创新研究院近30年的水电AI算法积累，瑞德森完成了全系列水电工况传感器的迭代升级，打造出一套“硬件+边缘AI预处理”一体化的高精度采集方案。一、底层AI技术优化，从源头消除数据噪声研究院自研的边缘滤波算法已内置于传感器终端，可实时过滤水
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
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
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
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
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
美光业绩暗藏 AI 变局密码：未来十年，由虚入实
昨夜，美光科技发布了一份创纪录的季度业绩。2026 财年第三财季，公司营收高达 415 亿美元，同比激增 346%，Non-GAAP 综合毛利率跃升至 84.9%，连续第五个季度刷新收入纪录。然而相较夺目的财务数据，财报电话会议上一则被普遍忽视的观点，更令整个科技界深思：AI 驱动的存储需求远不止于数据中心，未来将向移动终端、个人电脑、消费电子、智能汽车、工业制造、机器人等全域渗透，其中人形机器人与高阶智能驾驶将引爆持续数十年的存储需求扩张。美光提供了一组鲜明的参照：L2 + 及以上智能驾驶车型的内存与存
MWC26上海：通信业全面拥抱AI驱动与智联新纪元
2026上海世界移动通信大会（MWC Shanghai 2026）于上海新国际博览中心隆重启幕。作为亚洲地区极具影响力的移动通信与数字科技盛会之一，本届大会吸引了来自全球的通信运营商、设备制造商、终端厂商、芯片公司、人工智能企业及行业专家齐聚一堂，共同研判移动通信产业的前进方向。从5G-A到6G的前瞻探索，从人工智能到智能终端的突破创新，从工业互联网到低空经济的场景落地，MWC26上海不仅呈现了全球通信产业的最新进展，也成为洞察数字经济发展趋势的关键窗口。人工智能无疑是本届大会最炙手可热的议题之一。伴随大
AI算力在云边端三端的演变与产业版图
人工智能正朝着“云-边-端”一体化协作方向发展，算力布局呈现出模型训练开销高昂而单项任务花费降低的走向，智能算力在云端、终端及边缘领域均迎来全面爆发。技术迭代：由模型膨胀至成本“双轨制”。模型参数正朝十万亿量级迈进，然而单位智能任务的花费却在走低。斯坦福大学《2024年人工智能指数报告》指出，AI模型训练开销急剧攀升，短短数年便由四位数飙至九位数。而al6z报告表明，大语言模型成本逐年降至前一年的约十分之一，降本已成为行业演进的核心趋势。架构变迁：“云-边-端”协作与计算范式革新。模型架构更迭、开源生态繁