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從模型部署到系統(tǒng)自治，AI 智能體正在邊緣落地
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，邊緣 AI 正經(jīng)歷著一場(chǎng)深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機(jī)器學(xué)習(xí)探索低功耗 AI 推理，到邊緣推理框架的落地應(yīng)用，再到平臺(tái)級(jí) AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱，我們已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了 “讓模型跑起來(lái)” 的階段性目標(biāo)。然而，這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點(diǎn)，其未來(lái)的演進(jìn)方向正逐漸聚焦于一個(gè)更為關(guān)鍵的問題：當(dāng) AI 模型能夠在邊緣設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行后，它們能否進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)協(xié)作，從而推動(dòng)邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?
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DPU卸載機(jī)器學(xué)習(xí)推理：PyTorch模型在BlueField-3的INT8量化部署實(shí)現(xiàn)2ms級(jí)ResNet50推理
在AI算力需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU憑借其512個(gè)NPU核心和400Gbps線速轉(zhuǎn)發(fā)能力，為機(jī)器學(xué)習(xí)推理提供了革命性的硬件卸載方案。通過將PyTorch模型量化至INT8精度并結(jié)合DPU的硬件加速引擎，某頭部云服務(wù)商在BlueField-3上實(shí)現(xiàn)了ResNet50推理延遲從12ms壓縮至2ms的行業(yè)突破，同時(shí)保持Top-1準(zhǔn)確率達(dá)75.8%。
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打通邊緣智能之路：面向嵌入式設(shè)備的開源AutoML正式發(fā)布——加速邊緣AI創(chuàng)新
中國(guó)，北京，2025年7月17日——隨著AI迅速向邊緣領(lǐng)域挺進(jìn)，對(duì)智能邊緣器件的需求隨之激增。然而，要在小尺寸的微控制器上部署強(qiáng)大的模型，仍是困擾眾多開發(fā)者的難題。開發(fā)者需要兼顧數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、超參數(shù)調(diào)整并針對(duì)特定硬件進(jìn)行優(yōu)化，學(xué)習(xí)曲線極為陡峭。因而，開發(fā)者肯定希望能夠在微控制器等邊緣器件和其他受限平臺(tái)上，輕松地構(gòu)建和部署性能穩(wěn)健、資源密集型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而無(wú)需在復(fù)雜的代碼或硬件限制上耗費(fèi)精力。
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“低空經(jīng)濟(jì)” 崛起，2025無(wú)人機(jī)市場(chǎng)暗藏哪些潛力趨勢(shì)？
無(wú)人機(jī)以高效創(chuàng)新的方案，改變了多個(gè)行業(yè)的格局。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)助力精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、作物監(jiān)測(cè)和牲畜追蹤。工業(yè)部門利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)、基礎(chǔ)設(shè)施檢查和項(xiàng)目監(jiān)控。無(wú)人機(jī)還在革新配送服務(wù)，尤其在向偏遠(yuǎn)地區(qū)運(yùn)送包裹、醫(yī)療用品和緊急援助物資方面表現(xiàn)出色。本文將重點(diǎn)介紹無(wú)人機(jī)市場(chǎng)趨勢(shì)。
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邊緣 AI 的下一跳：邁向 “智能體操作系統(tǒng)”
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，邊緣 AI 正經(jīng)歷著一場(chǎng)深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機(jī)器學(xué)習(xí)探索低功耗 AI 推理，到邊緣推理框架的落地應(yīng)用，再到平臺(tái)級(jí) AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱，我們已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了 “讓模型跑起來(lái)” 的階段性目標(biāo)。然而，這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點(diǎn)，其未來(lái)的演進(jìn)方向正逐漸聚焦于一個(gè)更為關(guān)鍵的問題：當(dāng) AI 模型能夠在邊緣設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行后，它們能否進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)協(xié)作，從而推動(dòng)邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?
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亞馬遜云科技推出基于NVIDIA Blackwell的最新、超強(qiáng)GPU實(shí)例 持續(xù)拓展AI基礎(chǔ)設(shè)施邊界
設(shè)想這樣一個(gè)系統(tǒng)，它可以探索解決復(fù)雜問題的多種方法，依托對(duì)海量數(shù)據(jù)的理解——從科學(xué)數(shù)據(jù)集到源代碼，再到商業(yè)文檔——并能夠?qū)崟r(shí)推理各種可能性。這種閃電般極速的推理不是未來(lái)的設(shè)想，而是如今亞馬遜云科技客戶AI生產(chǎn)環(huán)境中正在發(fā)生的事情。當(dāng)前我們的客戶在藥物研發(fā)、企業(yè)搜索、軟件開發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域構(gòu)建的AI系統(tǒng)規(guī)模令人驚嘆，而這僅是開始。
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Altair連續(xù)兩年被 Gartner 魔力象限評(píng)為數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者
Altair 因其愿景完整性和執(zhí)行能力被評(píng)為領(lǐng)導(dǎo)者 上海 2025年6月27日 /美通社/ --?全球計(jì)算智能領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)Altair近日宣布，旗下Altair? RapidMiner?（數(shù)據(jù)分析與AI平臺(tái)）再度被 Gartner 評(píng)為數(shù)據(jù)科學(xué)...
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安森美AI數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)方案指南上線
全面支持助力能耗優(yōu)化與綠色轉(zhuǎn)型
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突破6G測(cè)試挑戰(zhàn)，加速邁入連接新紀(jì)元
無(wú)線技術(shù)的未來(lái)，其實(shí)比想象中來(lái)得更快。6G技術(shù)的出現(xiàn)有望帶來(lái)更高的性能和靈活性，其應(yīng)用場(chǎng)景將遠(yuǎn)超我們今天的無(wú)線系統(tǒng)。預(yù)計(jì)到2030年代初，這些下一代網(wǎng)絡(luò)就會(huì)投入商用，而整個(gè)行業(yè)正從研究階段逐步轉(zhuǎn)向開發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)化階段。
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使用Python和TensorRT在Jetson Nano上運(yùn)行的實(shí)時(shí)螺栓檢測(cè)和計(jì)數(shù)系統(tǒng)-專為低功耗工業(yè)設(shè)置而構(gòu)建
利用這兩種趨勢(shì)，我們利用NVIDIA Jetson Nano開發(fā)了一種實(shí)時(shí)螺栓檢測(cè)和計(jì)數(shù)系統(tǒng)。該解決方案不僅涉及強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)，還涉及在Jetson Nano等邊緣設(shè)備上直接優(yōu)化和部署這些模型，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)過程中的變革性自動(dòng)化。
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機(jī)器學(xué)習(xí)助力汽車設(shè)計(jì)創(chuàng)新
在汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)正逐漸成為一股顛覆性的力量。傳統(tǒng)的汽車設(shè)計(jì)往往依賴設(shè)計(jì)師的經(jīng)驗(yàn)與創(chuàng)意，過程漫長(zhǎng)且具有一定的局限性。而機(jī)器學(xué)習(xí)的介入，徹底改變了這一局面。通過對(duì)海量歷史設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)反饋的深度分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠精準(zhǔn)洞察消費(fèi)者的審美趨勢(shì)和功能需求，從而為設(shè)計(jì)師提供極具價(jià)值的創(chuàng)意靈感。例如，豐田汽車?yán)蒙墒?AI 技術(shù)，在汽車設(shè)計(jì)的初始階段，根據(jù)給定的參數(shù)快速生成多種設(shè)計(jì)模型，為設(shè)計(jì)師開拓了設(shè)計(jì)思路，極大地提高了設(shè)計(jì)效率。不僅如此，機(jī)器學(xué)習(xí)還能夠在設(shè)計(jì)過程中進(jìn)行實(shí)時(shí)的性能預(yù)測(cè)和優(yōu)化。通過構(gòu)建精準(zhǔn)的模型，對(duì)汽車的空氣動(dòng)力學(xué)性能、燃油經(jīng)濟(jì)性、結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，幫助設(shè)計(jì)師及時(shí)調(diào)整設(shè)計(jì)方案，在滿足美觀需求的同時(shí)，確保汽車性能達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)與性能的完美平衡。
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IBM 被評(píng)為 2025 年 Gartner? 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)魔力象限領(lǐng)導(dǎo)者
作者：Bruno Aziza , IBM 數(shù)據(jù)、人工智能和戰(zhàn)略分析副總裁Stephen Mortefolio, IBM 數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)品市場(chǎng)副總裁 北京 2025年6月18日 /美通社/ -- 數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師在整個(gè)企...
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Nordic Semiconductor 收購(gòu) Neuton.AI以鞏固邊緣 AI 領(lǐng)導(dǎo)地位
Nordic 突破性 nRF54L 系列和 Neuton.AI 自動(dòng)化 TinyML 平臺(tái)相輔相成，在邊緣實(shí)現(xiàn)易于使用的超高效機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)
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羅克韋爾自動(dòng)化發(fā)布第十版《智能制造現(xiàn)狀報(bào)告》：95% 的制造商正投資 AI 技術(shù)，以應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)不確定性并加速智能制造
第十版年度全球報(bào)告揭示了人與技術(shù)的協(xié)同如何改變運(yùn)營(yíng)并增強(qiáng)工業(yè)韌性
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智聚邊緣 創(chuàng)見未來(lái) 貿(mào)澤電子2025技術(shù)創(chuàng)新論壇探討“邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)”新紀(jì)元
2025年5月22日 – 提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics)宣布將于5月28-20日舉辦2025貿(mào)澤電子技術(shù)創(chuàng)新論壇首場(chǎng)活動(dòng)。本期論壇將深度聚焦“邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)”，云集Analog Devices, Amphenol, NXP, Silicon Labs, VICOR等業(yè)界知名廠商及產(chǎn)學(xué)研專家陣容，共同解構(gòu)AI浪潮下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新路徑和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，攜手創(chuàng)造智能化未來(lái)。
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邊緣 AI：物聯(lián)網(wǎng)實(shí)施新標(biāo)桿
AI與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的融合改變了數(shù)據(jù)的處理、分析與使用方式。多年以來(lái)，各種 AI 解決方案始終基于云端部署，而如今邊緣 AI 的興起，在提升運(yùn)行效率、增強(qiáng)安全性和改善運(yùn)營(yíng)可靠性方面提供了頗有潛力的解決方案。本文旨在深入剖析邊緣 AI 的復(fù)雜性，探究其構(gòu)成要素、應(yīng)用優(yōu)勢(shì)及其快速演進(jìn)的硬件支持體系。
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具身智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？比較具身智能和自動(dòng)駕駛
以下內(nèi)容中，小編將對(duì)具身智能的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)具身智能的了解，和小編一起來(lái)看看吧。
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AquaGuide：視覺受損游泳者的AI導(dǎo)航
該項(xiàng)目旨在開發(fā)一種設(shè)備，以提高視障游泳者在不熟悉的室內(nèi)游泳池中的安全性。該設(shè)備將使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)繪制泳池環(huán)境地圖，實(shí)時(shí)檢測(cè)障礙物，并向游泳者提供音頻反饋。
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Vicor 高密度模塊電源為邊緣計(jì)算帶來(lái)成本效益
邊緣計(jì)算對(duì)于充分發(fā)揮人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 的全部潛能至關(guān)重要。供電和供電效率對(duì)于下一代邊緣計(jì)算機(jī)系統(tǒng)優(yōu)化性能非常關(guān)鍵。
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AI賦能的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)與根因分析
在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）領(lǐng)域，隨著芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度的不斷提升，傳統(tǒng)的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)面臨著諸多挑戰(zhàn)，如測(cè)試用例數(shù)量龐大、異常檢測(cè)效率低下以及根因分析困難等。為了解決這些問題，引入人工智能（AI）技術(shù)，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，成為提升自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)性能的有效途徑。本文將探討基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)與根因分析在AI賦能的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)中的應(yīng)用。
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