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瑞薩電子推出64位RZ/G3E MPU，專為需要AI加速和邊緣計算的高性能HMI系統(tǒng)設(shè)計
全新MPU集成四核CPU、一個NPU、高速連接和先進(jìn)圖形處理功能，為配備全高清顯示屏的下一代HMI設(shè)備提供支持
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構(gòu)建面向AGI時代的開源IoT AI智能體架構(gòu)與實踐
隨著大語言模型(LLM)及邊緣計算技術(shù)的發(fā)展，AI智能體(AI Agent)正逐步成為物聯(lián)網(wǎng)(IoT)系統(tǒng)中的核心調(diào)度與控制單元。文章設(shè)計并實現(xiàn)了一套以AI智能體為核心的人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)系統(tǒng)架構(gòu)，融合傳感器/執(zhí)行模塊、邊緣終端、本地/云端LLM推理引擎、云計算中心與n8n自動化平臺。系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計，支持MCP調(diào)度架構(gòu)與OPC UA、MQTT等協(xié)議通信，具備低延遲、高可擴(kuò)展性和良好的工程可移植性。并重點介紹了系統(tǒng)構(gòu)成、核心模塊設(shè)計，以智能家具為典型應(yīng)用實例及部署實驗，展示其在各種AIoT行業(yè)應(yīng)用場景下的實用性和開放性。
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邊緣AI廣泛應(yīng)用推動并行計算崛起及創(chuàng)新GPU滲透率快速提升
人工智能(AI)在邊緣計算領(lǐng)域正經(jīng)歷著突飛猛進(jìn)的高速發(fā)展，根據(jù)IDC的最新數(shù)據(jù)，全球邊緣計算支出將從2024年的2280億美元快速增長到2028年的3780億美元*。這種需求的增長速度，以及在智能制造、智慧城市等數(shù)十個行業(yè)中越來越多的應(yīng)用場景中出現(xiàn)的滲透率快速提升，也為執(zhí)行計算任務(wù)的硬件設(shè)計以及面對多樣化場景的模型迭代的速度帶來了挑戰(zhàn)。
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黑芝麻智能亮相新加坡亞洲科技展，引領(lǐng)機(jī)器人創(chuàng)新風(fēng)潮
新加坡 2025年5月28日 /美通社/ -- 5月27日-29日，亞洲科技盛會新加坡亞洲科技展Asia Tech x Singapore（ATxSG）在新加坡博覽中心盛大啟幕。智能汽車計算芯片引領(lǐng)者黑芝麻智能受邀參展，并在聚焦人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算的TechXLR8Asi...
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AI加持邊緣計算：助力實時決策提速升級
與貿(mào)澤的技術(shù)內(nèi)容團(tuán)隊一起，每周了解設(shè)計工程師感興趣、新奇和值得關(guān)注的一切。
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德國康佳特與控創(chuàng)深化合作 擴(kuò)展全球制造能力
通過本地制造能力增強(qiáng)全球布局 應(yīng)對國際貿(mào)易中斷
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云計算與邊緣計算的融合：加速物聯(lián)網(wǎng)(IoT)時代的到來
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)作為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁，正以指數(shù)級速度重塑全球技術(shù)格局。據(jù)統(tǒng)計，到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)將突破750億臺，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量高達(dá)數(shù)百EB級。然而，傳統(tǒng)云計算架構(gòu)在處理這些海量數(shù)據(jù)時面臨顯著瓶頸——延遲高、帶寬消耗大、隱私風(fēng)險突出。在此背景下，云計算與邊緣計算的融合成為突破技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵路徑，二者通過協(xié)同分工，構(gòu)建起“云-邊-端”三級架構(gòu)，為物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模化應(yīng)用提供了核心驅(qū)動力。
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探索電力鴻蒙與邊緣計算的融合：為電力設(shè)備賦予新能力
電力設(shè)備正經(jīng)歷從單一功能終端向智能化節(jié)點的蛻變，電力鴻蒙(OpenHarmony for Power)作為面向能源領(lǐng)域的分布式操作系統(tǒng)，與邊緣計算技術(shù)的深度融合，正在重構(gòu)電力設(shè)備的感知、決策與協(xié)同能力。這種融合不僅提升了設(shè)備的實時響應(yīng)效率，更推動了電網(wǎng)從“自動化”向“自主化”的跨越。
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AI驅(qū)動的病理切片分析：邊緣計算與云端協(xié)同的算力分配策略
在醫(yī)療領(lǐng)域，病理切片分析是癌癥診斷與分期的核心依據(jù)。傳統(tǒng)病理診斷高度依賴病理醫(yī)生的經(jīng)驗與專注力，且全球病理醫(yī)生資源極度短缺，導(dǎo)致診斷延遲與誤診漏診問題突出。人工智能（AI）技術(shù)的引入，尤其是深度學(xué)習(xí)算法在數(shù)字病理圖像分析中的應(yīng)用，為解決這些問題提供了新途徑。然而，AI病理模型在實際部署中面臨算力分配的挑戰(zhàn)，尤其是在邊緣計算與云端協(xié)同的場景下。
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智能家電邊緣計算：本地AI決策如何降低云端依賴
在智能家電蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，設(shè)備對云端服務(wù)的依賴帶來了諸多問題，如網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致的響應(yīng)不及時、數(shù)據(jù)傳輸量過大增加帶寬壓力以及數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險等。邊緣計算的出現(xiàn)為解決這些問題提供了新途徑，通過本地AI決策，智能家電能夠降低對云端的依賴，實現(xiàn)更高效、安全、可靠的運(yùn)行。
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邊緣AI與邊緣計算有什么關(guān)系？邊緣AI邊緣計算架構(gòu)介紹
一直以來，邊緣AI都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)磉吘堿I的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請看下文。
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邊緣AI有哪些優(yōu)勢？AI邊緣計算有哪些應(yīng)用
以下內(nèi)容中，小編將對邊緣AI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)對邊緣AI的了解，和小編一起來看看吧。
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AI邊緣計算應(yīng)用于視覺計算有哪些優(yōu)勢
本文中，小編將對AI邊緣計算予以介紹，如果你想對它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識，或者想要增進(jìn)對它的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。
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什么是AI邊緣計算？AI邊緣計算盒如何推動AI應(yīng)用落地
在這篇文章中，小編將為大家?guī)鞟I邊緣計算的相關(guān)報道。如果你對本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
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智啟存儲未來，華邦電子攜三大產(chǎn)品矩陣亮相2025慕尼黑上海電子展
全球半導(dǎo)體存儲解決方案領(lǐng)導(dǎo)廠商華邦電子（以下簡稱“華邦”）今日正式亮相2025年慕尼黑上海電子展（N5館309展位），以“芯存綠意·共創(chuàng)未來”為主題，全面呈現(xiàn)其在車用電子、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)及邊緣計算等前沿領(lǐng)域的創(chuàng)新成果。本次展會，華邦不僅展示了三大核心產(chǎn)品線的最新技術(shù)突破，更通過多款明星產(chǎn)品及其生態(tài)應(yīng)用，以場景化解決方案生動勾勒出智能時代的存儲新圖景，充分彰顯了其在行業(yè)內(nèi)的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位。
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工業(yè)4.0下的信號調(diào)節(jié)器，物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算與遠(yuǎn)程監(jiān)控的融合
在工業(yè)4.0的浪潮中，信號調(diào)節(jié)器作為工業(yè)自動化系統(tǒng)的核心組件，正經(jīng)歷著從傳統(tǒng)模擬電路向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的深刻變革。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、邊緣計算與遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)的融合，不僅重構(gòu)了信號調(diào)節(jié)器的功能邊界，更推動了工業(yè)生產(chǎn)模式的范式轉(zhuǎn)移。本文從技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場景、創(chuàng)新路徑三個維度，探討這一融合趨勢如何重塑工業(yè)信號調(diào)節(jié)器的價值體系。
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邊緣計算賦能傳感網(wǎng)，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化處理與實時響應(yīng)
在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深度融合中，傳感網(wǎng)作為數(shù)據(jù)采集的“神經(jīng)末梢”，正面臨前所未有的挑戰(zhàn)：數(shù)以億計的傳感器每秒產(chǎn)生PB級數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)云計算模式因網(wǎng)絡(luò)時延、帶寬瓶頸及數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險，難以滿足工業(yè)控制、智能交通等場景對實時性與安全性的苛刻要求。邊緣計算憑借其“數(shù)據(jù)本地化處理、低時延響應(yīng)、隱私保護(hù)”的核心優(yōu)勢，成為破解傳感網(wǎng)困局的關(guān)鍵技術(shù)。本文將從技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用場景、實踐案例三個維度，解析邊緣計算如何重塑傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理范式。
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5G+邊緣計算，智能汽車實時數(shù)據(jù)處理的新范式
智能汽車正逐漸成為現(xiàn)代交通系統(tǒng)的重要組成部分，承載著人們對未來出行方式的美好憧憬。在這一進(jìn)程中，如何高效、實時地處理車輛產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。5G技術(shù)與邊緣計算的結(jié)合，為智能汽車實時數(shù)據(jù)處理提供了全新的解決方案，推動了智能汽車行業(yè)的革新與進(jìn)步，深刻改變了汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)與出行模式。
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FRDM創(chuàng)新：利用i.MX應(yīng)用處理器拓展FRDM生態(tài)合作體系
恩智浦推出了FRDM開發(fā)平臺，幫助開發(fā)人員進(jìn)行新創(chuàng)意的原型制作并將創(chuàng)新產(chǎn)品推向市場。目前，我們正在擴(kuò)展FRDM生態(tài)合作體系，以涵蓋i.MX應(yīng)用處理器。
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邊緣計算中的輕量級語音喚醒詞識別方案
隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣計算技術(shù)的快速發(fā)展，將語音喚醒詞識別功能部署到邊緣設(shè)備上已成為一個熱門話題。語音喚醒詞識別（Keyword Spotting, KWS）允許設(shè)備在檢測到特定喚醒詞時觸發(fā)相應(yīng)操作，如激活智能助手、啟動語音交互等。在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)輕量級語音喚醒詞識別，不僅可以提高響應(yīng)速度，還能減少數(shù)據(jù)傳輸和云端處理的需求，從而降低成本和功耗。本文將介紹一種基于深度學(xué)習(xí)的輕量級語音喚醒詞識別方案，并附上代碼示例。
