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Rebellions AI完成巨額融資，全力擴(kuò)張AI推理整機(jī)系統(tǒng)業(yè)務(wù)

盡管我們十分關(guān)注計(jì)算引擎、網(wǎng)絡(luò)芯片與存儲(chǔ)設(shè)備，但最終核心仍在于系統(tǒng)架構(gòu)師如何整合這些組件，將其打造成能夠?qū)崿F(xiàn)具備經(jīng)濟(jì)、社會(huì)乃至生物領(lǐng)域價(jià)值的、可落地的專用系統(tǒng)。部分系統(tǒng)架構(gòu)師傾向自主整合業(yè)內(nèi)頂尖組件，以在協(xié)同設(shè)計(jì)層面掌握一定主動(dòng)權(quán)；也有部分客戶只希望采購可隨業(yè)務(wù)增長靈活擴(kuò)容的完整整機(jī)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)最快部署投產(chǎn)。韓國 AI 芯片初創(chuàng)企業(yè) Rebellions AI 下一階段的擴(kuò)張核心，正是面向這類整機(jī)采購客戶?？紤]到該公司立志在本土市場之外大量銷售 AI 加速芯片與完整系統(tǒng)，這一布局十分契合其戰(zhàn)略。對(duì)于那些尚未
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TI AM13E230x MCU 賦能邊緣 AI 電機(jī)控制，破解人形機(jī)器人執(zhí)行器和智能家電關(guān)鍵難題

關(guān)鍵要點(diǎn)AM13E230x MCU 通過在單個(gè)器件中結(jié)合使用 Arm? Cortex?-M33 CPU 和 TI TinyEngine? NPU，能夠在實(shí)時(shí)控制應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)預(yù)測性故障檢測和自適應(yīng)控制算法。人形機(jī)器人和電器設(shè)備中的本地 AI 模型可以根據(jù)實(shí)際情況持續(xù)監(jiān)測參數(shù)并調(diào)整性能，而無需云連接或其他分立式元件?？朔鹘y(tǒng)設(shè)計(jì)局限，實(shí)現(xiàn)支持邊緣 AI 的電機(jī)控制在工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用和電器設(shè)備的電機(jī)系統(tǒng)中，為幫助更大限度縮短停機(jī)時(shí)間、降低能源消耗和提高整體系統(tǒng)可靠性，對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測和控制的需求變得至關(guān)重要。為實(shí)現(xiàn)可靠的
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量子、AI 與汽車電子推高芯片安全威脅

核心要點(diǎn)芯片架構(gòu)師面臨的首要挑戰(zhàn)：從設(shè)計(jì)之初就把后量子密碼（PQC）安全地融入真實(shí)硬件，而不只是選用已認(rèn)證算法。安全必須在早期就作為芯片核心架構(gòu)決策，尤其針對(duì)長生命周期、汽車電子與多廠商系統(tǒng)。汽車網(wǎng)絡(luò)安全需要全棧式方案：覆蓋硬件、軟件、AI 威脅、傳感器、供應(yīng)鏈與法規(guī)合規(guī)。芯片最緊迫的安全挑戰(zhàn)已不再是抽象的量子安全算法選型或后期功能追加，而是早期架構(gòu)決策：必須在面積、功耗、性能、成本與長產(chǎn)品生命周期的真實(shí)約束下完成。量子計(jì)算、AI 與汽車電子復(fù)雜度激增，讓集成電路（IC）安全威脅大幅攀升。后量子密碼成為頭
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受 AI與5G驅(qū)動(dòng)，嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器市場年復(fù)合增長率將達(dá) 12%

受多行業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)、安全、可擴(kuò)展計(jì)算需求持續(xù)增長推動(dòng)，嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器（Embedded Hypervisor）市場正快速擴(kuò)張。Future Market Insights 最新市場分析顯示，該領(lǐng)域規(guī)模預(yù)計(jì)將從 2025 年的252.5 億美元增至 2035 年的895.6 億美元。對(duì) eeNews Europe 讀者而言，這一趨勢凸顯了軟件定義系統(tǒng)背后的關(guān)鍵使能技術(shù)，尤其在汽車、工業(yè)與電信領(lǐng)域，也標(biāo)志著嵌入式與邊緣計(jì)算生態(tài)的投資與創(chuàng)新正加速推進(jìn)。虛擬機(jī)監(jiān)控器成為嵌入式系統(tǒng)核心嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器正從小眾方
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聚焦AI +特種行業(yè)：邊緣智算與具身智能創(chuàng)新論壇落地深圳CITE2026

當(dāng)前，具身智能與邊緣智算正成為驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力、賦能特種行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，為裝備現(xiàn)代化、作業(yè)智能化、產(chǎn)業(yè)自主可控提供關(guān)鍵支撐。為響應(yīng)國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，助力深圳打造人工智能先鋒城市，推動(dòng)前沿技術(shù)與高可靠、強(qiáng)實(shí)時(shí)特種場景深度融合，一場聚焦AI邊緣智算與具身智能創(chuàng)新應(yīng)用的高端閉門論壇即將重磅登場。作為第十四屆中國電子信息博覽會(huì)（CITE2026）同期核心活動(dòng)之一，AI邊緣智算（具身智能）賦能特種行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新論壇將于2026年4月9日下午在深圳會(huì)展中心（福田）舉辦，旨在搭建高水準(zhǔn)的行業(yè)交流平臺(tái)，促進(jìn)前
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TE Connectivity調(diào)研：AI步入成熟期，投資回報(bào)率成為首要目標(biāo)

中國上海，2026年4月2日——連接和傳感領(lǐng)域的全球行業(yè)技術(shù)企業(yè)TE Connectivity（以下簡稱“TE”）最新發(fā)布的全球調(diào)研報(bào)告《行業(yè)技術(shù)指數(shù)》顯示，行業(yè)技術(shù)企業(yè)的人工智能（AI）采用率已突破80%。調(diào)研數(shù)據(jù)表明，隨著AI工具深度融入企業(yè)運(yùn)營，企業(yè)正要求AI投資帶來回報(bào)。 TE已連續(xù)四年發(fā)布《行業(yè)技術(shù)指數(shù)》，旨在探究工程師與企業(yè)管理者眼中驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的因素。調(diào)研開展以來，受訪企業(yè)首次將財(cái)務(wù)回報(bào)置于產(chǎn)品創(chuàng)新之上。43%的管理者表示其首要目標(biāo)是增加企業(yè)利潤，較去年提升了17個(gè)百分點(diǎn)；而將產(chǎn)品
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當(dāng)6 TOPS不再是極限：米爾RK3576 + Hailo-8，讓高幀率攝像頭真正“實(shí)時(shí)”

在邊緣計(jì)算領(lǐng)域，算力與實(shí)時(shí)性之間的博弈從未停止。近期基于米爾MYD-LR3576 開發(fā)板+ PCIe M.2 接口 Hailo-8 算力卡進(jìn)行了一系列深度測試，一組實(shí)測數(shù)據(jù)，或許能幫你重新審視邊緣 AI 的“性能天花板”。圖：米爾基于RK3576開發(fā)板一、RK3576 的算力極限在哪里？RK3576 內(nèi)置 NPU 由 2 核組成，具備 6 TOPS 算力，在常規(guī)輕量級(jí)模型推理中表現(xiàn)不俗。但在實(shí)際項(xiàng)目中，我們通過多路并發(fā)測試發(fā)現(xiàn)，當(dāng) 4 路 YOLOv5 模型同
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再?zèng)Q勝負(fù)？中國AI人才正在改寫全球版圖

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人（The Economist）》近日發(fā)表題為“中國正贏得人工智能人才競賽（China is winning the AI talent race”的文章。指出，過去十年，盡管美國在AI人才爭奪戰(zhàn)上保持領(lǐng)先，但在關(guān)鍵的AI“頂尖人才”維度上，中國正迅速超越美國。去年底，英偉達(dá)掌門人黃仁勛在一場關(guān)于人工智能的問答活動(dòng)中，問了自己一個(gè)問題：“美國有沒有可能在人工智能上落后于我們國家？”他的回答也很直接：“絕對(duì)有可能?！边@似乎有些令人驚訝，因?yàn)檫^去十年大部分時(shí)間里，美國在AI競賽中一直處于相對(duì)領(lǐng)先的位置
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“HBM 之父” 預(yù)言：HBF崛起推動(dòng)AI邁向內(nèi)存中心化，GPU核心地位將重塑

在各大存儲(chǔ)巨頭競相押注 HBF（高帶寬閃存）等后 HBM 時(shí)代技術(shù)之際，被公認(rèn)為 **“HBM 之父”的韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 拋出重磅判斷：當(dāng)前由英偉達(dá)主導(dǎo)的GPU 中心化 AI 架構(gòu)，終將轉(zhuǎn)向內(nèi)存中心化架構(gòu)。隨著 AI 從生成式模型向智能體模型演進(jìn)，內(nèi)存瓶頸正成為關(guān)鍵制約。金正浩在接受《Aju News》采訪時(shí)將這一轉(zhuǎn)變稱為 **“上下文工程”的興起 —— 海量文檔、視頻及多模態(tài)數(shù)據(jù)需被并行處理。他強(qiáng)調(diào)，要跟上這一趨勢，內(nèi)存帶寬與容量必須提升最高 1000
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實(shí)時(shí)訓(xùn)練駕駛?cè)斯ぶ悄?/a>

自動(dòng)駕駛是物理 AI 領(lǐng)域難度最高的問題之一。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必須實(shí)時(shí)解讀混亂、動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，應(yīng)對(duì)不確定性、預(yù)測人類行為，并在海量場景與極端工況下安全運(yùn)行。在通用汽車，我們的出發(fā)點(diǎn)很簡單：道路上絕大多數(shù)場景都是可預(yù)測的，但罕見、模糊、突發(fā)的長尾事件，才最終決定一套自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是否足夠安全、可靠，能否大規(guī)模落地。隨著通用汽車向 “放手式高速自動(dòng)駕駛” 乃至最終完全自動(dòng)駕駛邁進(jìn)，解決長尾問題成為核心工程挑戰(zhàn)。這要求系統(tǒng)在最意外的狀況下依然能做出合理決策。為此，通用汽車正在打造可擴(kuò)展的駕駛 AI—— 結(jié)合大規(guī)模仿

關(guān)鍵字：自動(dòng)駕駛物理 AI 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬器 GM

國科微 “圓鸮”發(fā)布，推動(dòng)圖像處理技術(shù)升級(jí)

簡介2025年4月22日，國科微正式發(fā)布新一代自研AI圖像處理引擎（AI ISP）品牌——圓鸮，標(biāo)志著公司在人工智能與圖像處理技術(shù)結(jié)合方面邁出關(guān)鍵一步，為安防、低空經(jīng)濟(jì)、消費(fèi)電子、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)帶來更加先進(jìn)的智慧視覺處理芯片及解決方案。圓鸮命名，源于我國古代對(duì)貓頭鷹一類鳥的統(tǒng)稱“鸮”。貓頭鷹擁有一雙前視的大眼睛，形成獨(dú)特的“大圓臉”，因其萌態(tài)被昵稱為“圓鸮”。圓鸮擁有出色的夜視能力和敏銳的洞察力，呼應(yīng)國科微自研新一代AI ISP引擎在暗光增強(qiáng)、細(xì)節(jié)捕捉等方面的核心技術(shù)優(yōu)勢。國科微圓鸮AI ISP在降噪、
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2026存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)趨勢：SSD將成AI性能提升關(guān)鍵

AI和高性能計(jì)算的發(fā)展，正迎來關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。業(yè)界仍在孜孜不倦地追求GPU的強(qiáng)大性能，在這種情況下，存儲(chǔ)解決方案必須緊跟步伐，應(yīng)對(duì)日益先進(jìn)的計(jì)算工作負(fù)載所帶來的獨(dú)特挑戰(zhàn)。行業(yè)的敘事重點(diǎn)已然轉(zhuǎn)變。在下一代系統(tǒng)中，存儲(chǔ)效率成為了衡量系統(tǒng)整體性能的重要因素。從增強(qiáng)的SSD架構(gòu)到液冷技術(shù)的興起，存儲(chǔ)技術(shù)的進(jìn)步將貫穿2026年和未來，并重新定義數(shù)據(jù)的訪問和管理方式。為幫助行業(yè)應(yīng)對(duì)上述轉(zhuǎn)型，Solidigm總結(jié)了當(dāng)前重塑AI數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格局的三大趨勢。趨勢一：存儲(chǔ)的發(fā)展必須與GPU算力齊頭并進(jìn)當(dāng)GPU變得日益強(qiáng)勁，存儲(chǔ)的效率
關(guān)鍵字：存儲(chǔ) SSD AI Solidigm 202603

裁員風(fēng)暴「都是AI惹的禍」？英特爾、QNAP、瑞昱原因大不同

生成式AI快速從技術(shù)概念走向商業(yè)化應(yīng)用，重塑全球科技供應(yīng)鏈。 AI不只是提升效率的工具，逐漸成為企業(yè)營運(yùn)的核心基礎(chǔ)設(shè)施。然而，生產(chǎn)力躍升的同時(shí)，裁員潮也同步展開，從硅谷軟硬體巨擘、華爾街金融機(jī)構(gòu)、半導(dǎo)體大廠與臺(tái)系IC設(shè)計(jì)業(yè)者，無一幸免?？萍季揠⒉脝T潮加速擴(kuò)大據(jù)英國金融研究機(jī)構(gòu)RationalFX保守統(tǒng)計(jì)，2026年首季全球科技業(yè)已裁撤超過4.5萬個(gè)職位，其中約2成明確與AI導(dǎo)入相關(guān)，人力重整未見趨緩，反而仍加速擴(kuò)大。臺(tái)系A(chǔ)I供應(yīng)鏈人士透露，由近年全球大廠裁員動(dòng)作分析，AI已從「提升效率」的口號(hào)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹?/li>
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甲骨文全新AI布局：以AI數(shù)據(jù)庫為核心，承載智能體工作負(fù)載

在企業(yè)人工智能的賽道上，行業(yè)多數(shù)玩家都在向上層發(fā)力 —— 追逐更強(qiáng)大的模型、更高的基準(zhǔn)指標(biāo)、更全能的生成式 AI 系統(tǒng)。而甲骨文公司（Oracle）卻選擇了一條截然不同的路徑。在 2026 倫敦甲骨文 AI 全球巡回展的最新演示中，該公司在智能體 AI（Agentic AI）領(lǐng)域做出了精準(zhǔn)布局。甲骨文沒有正面加入模型競賽，而是將數(shù)據(jù)庫定位為企業(yè)智能體 AI 的核心樞紐，明確提出：AI 的未來并非只由智能體本身決定，更取決于智能體與數(shù)據(jù)交互的位置與方式。這對(duì)甲骨文而言是一貫的打法 —— 這家公司歷來靠掌控?cái)?shù)
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AI 引發(fā)的內(nèi)存緊缺或?qū)⒕徑?，普通?nèi)存買家迎來曙光

當(dāng)前由 AI 驅(qū)動(dòng)的內(nèi)存緊缺問題，早已超出高端加速計(jì)算系統(tǒng)的范疇。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）指出，2026 年動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（DRAM）與閃存（NAND）價(jià)格持續(xù)上漲、供應(yīng)持續(xù)收緊，正重塑智能手機(jī)與個(gè)人電腦市場；集邦咨詢（TrendForce）則預(yù)測，2026 年第一季度個(gè)人電腦用 DRAM 合約價(jià)環(huán)比漲幅將超 100%。SK 海力士曾預(yù)警此輪短缺或持續(xù)至 2030 年，如今供應(yīng)壓力已不再局限于高帶寬內(nèi)存（HBM）領(lǐng)域。供應(yīng)短缺絕非僅數(shù)據(jù)中心難題美光在 3 月 18 日表示，人工智能與傳統(tǒng)服務(wù)器需求均受
關(guān)鍵字： AI 內(nèi)存緊缺內(nèi)存 TrendForce