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人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。收起

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  • Cloudera 扩展企业级 AI 生态系统,助力企业在不同环境中构建AI工厂
    Neo4j 和 Cartesia 加入不断扩大的生态系统,与 Mistral AI 和 VAST Data 携手,为企业知识、模型、语音和基础设施提供更多选择 致力于将AI技术应用于复杂环境中数据的 Cloudera 在 EVOLVE26 New York 大会上宣布进一步扩展企业级 AI 生态系统。在 2024 年和 2025 年生态建设的基础上,此次扩展进一步巩固了 Cloudera Anyw
  • 算力破局,芯向未来:2026贸泽与你大咖说即将火热开启
    专注于引入新品的全球电子元器件和工业自动化产品授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics)宣布,2026年“贸泽与你大咖说”系列技术活动将于10月31日14:00-17:00在线火热开启。本期活动,以AI算力破局为主题,贸泽将联合Microchip 和Molex 从真实工程场景出发,探讨电源与连接架构、高可靠互连技术、智能边缘与系统安全等核心问题,为设计到量产提供稳固支撑。 贸泽亚
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  • 2026 Marvell未来AI技术路线图
    Marvell投资者日报告指出,AI瓶颈从算力转向连接与内存,内存墙、铜墙制约AI规模化。方案覆盖Scale-in/up/out/across互联,推进1.6T至3.2T/6.4T DSP与光模块,配套交换点点taptap安卓、智能网卡、XPU半定制,并以HBM+CXL+光共享内存提升Token效率。
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  • e络盟扩大 Emerson NI Nigel AI 供应范围,助力测试工程师借助专用 AI加速产品开发
    安富利旗下全球电子元器件产品与解决方案分销商e络盟正在扩大 Emerson NI Nigel™ AI 供应范围,这是一款专为测试与测量打造的 AI 技术。客户现可通过 e络盟体验全新增强功能,利用在 NI 软件产品组合中加入代码生成与自动化测试开发功能,从“AI智能顾问”升级为“AI创作工具”。这些增强功能让全球更多工程师能够使用 Emerson 由 AI 赋能的测试功能,加速开发,同时维持现代测
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  • 2026中国企业战略大变局:集体瘦身做减法,全面All in AI赛道
    中国公司正重新审视业务边界,采取“做减法”策略,集中资源于人工智能领域。多家企业如追觅、阿里巴巴、腾讯和昆仑万维展示了这一趋势,通过剥离非核心资产和加大AI技术研发投入来增强竞争力。AI成为新的战略重点,推动企业转型并重塑竞争格局。
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    08/26 09:41
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  • 一份阿里财报,揭开大模型生态战的财富密码
    阿里云通过开源大模型矩阵,向全球输出AI技术,实现了AI经济的繁荣。其模型矩阵涵盖了各种类型和性能的模型,并且质量领先于全球同行。随着开源策略的成功实施,阿里云不仅赢得了全球开发者和企业的认可,还在AI领域取得了显著的财务回报。
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  • 嵌赛南京决胜时刻:移远通信赛道20支队伍荣获国奖,大学计划同步启航
    随着颁奖典礼的圆满落幕,第九届全国大学生嵌入式点点taptap安卓与系统设计竞赛总决赛在南京正式画上句号。青春的热情与硬核科技激烈碰撞,在这场汇聚了全国900余所高校学子的竞技舞台上,移远通信作为核心协办企业,深度融入赛事全程,用物联网技术和平台托举起学子的创意,并正式发布了一项意义深远的蓝图——“移远大学计划”。 让技术迭代跑在课本前面 在AI技术高速演进的时代背景下,如何将产业前沿技术转化为高校可用的教学资源
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  • 智能驾驶数据闭环全链路解析:演进阶段、工具链体系与跨域复用价值
    《汽车AI革命:从产品变革到底层能力构建》深入剖析AI技术对汽车产业的影响,强调智能驾驶数据闭环的重要性。智能驾驶市场规模巨大,数据闭环从早期的“配套能力”升级为“底层基础设施”,通过构建适应数据驱动开发的软件平台和工具链,实现“数据飞轮效应”,助力企业在智能驾驶竞争中取得优势。智能驾驶数据闭环具有“固定成本高、边际成本低”的特点,通过标准化采集、统一标注协议和主动学习与样本筛选引擎,提高数据质量和利用率。泛智能驾驶领域如无人物流装备、具身机器人和eVTOL飞行器也将受益于数据闭环的应用,形成跨领域的技术共享和生态合作。
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  • 横扫五大手游电竞赛事,骁龙的下一个游戏技术「突破口」在AI?
    高通通过与各大移动电竞赛事的合作,验证其第五代骁龙8至尊版在帧率、触控响应和稳定性方面的表现,使其成为官方指定点点taptap安卓。同时,高通利用AI技术推动游戏与AI的结合,将移动电竞中的系统能力扩展至个人AI领域,通过Vibe Coding和AI Native游戏探索内容创作的新方式,降低开发成本并拓展游戏形态。
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    08/03 09:27
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  • 奇点何时到来?AI会成为人类的威胁吗?
    文章探讨了生成式AItaptap安装正版入口线性非平衡多自由度系统的关系,提出AI技术奇点的可能性及其对人类的影响。作者认为AI不会超越人类智能,且即使实现奇点也不会威胁人类,强调智能与自我意识的独立性。
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    07/26 11:21
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  • 影石Insta360选择亚马逊云科技Agentic AI 正式发布一站式智能成片应用
    在2026亚马逊云科技中国峰会上,全球领先的智能影像科技品牌影石Insta360正式发布基于云的“一站式智能成片”应用——时刻Pro。基于自研AI能力、十年影像技术积累,以及亚马逊云科技从基础设施到Agent应用在内的Agentic AI五层技术栈,时刻Pro作为“私人剪辑师”,可将用户存储在云端的影像素材进一步转化为可被智能理解和自动编排的内容资产,用户只需通过自然语言的对话式交互,系统即可自动
  • 从堆参数到算账本,AI的商业化转折点越来越近
    AI商业化进程加快,从“炫技”转向“卖货”,资本和市场期待AI产业链从技术验证迈向大规模商业推广。随着ChatGPT、Anthropic等大模型的成功,AI企业纷纷探索收费模式,推动商业模式转型。与此同时,智能驾驶和智能眼镜等领域展现出显著的商业化潜力,预示着AI技术将在更多实际应用场景中发挥重要作用。
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    07/18 10:25
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  • 美的AI:传统产业智能转型的艰难样本
    美的加速布局AI,从物联网中心成立到与阿里、华为等多家厂商合作,AI技术的应用逐渐深入家电产品和商业模式,但仍面临转化率低、实际效益有限等问题。
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    06/27 10:55
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  • 社交媒体舆情监控实战:基于Bright Data AI Studio的比亚迪品牌口碑追踪方案
    本文介绍了如何利用Bright Data AI Studio构建一套品牌口碑追踪方案,从数据采集、舆情主题分析到品牌情绪评估,帮助企业高效地理解用户声音。文章强调了品牌监测的重要性,指出用户讨论是宝贵的市场资产,且监测应是长期工程。通过实际案例,展示了如何利用AI技术简化数据采集和分析流程,使品牌洞察成为中小企业也能掌握的能力。
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  • 链博会观察:AI“链”接下,全球供应链发生着什么?
    第四届链博会展示了AI如何融入实体经济,推动产业升级。AI技术在汽车、家电、半导体等领域广泛应用,提升生产效率和产品质量。中国作为全球产业链的重要一环,不仅是“稳定器”,也是创新驱动的源泉。
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    06/26 17:55
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  • 一套完整的NPU机器人视觉伺服系统——米尔RK3576
    随着嵌入式 AI 技术的快速发展,边缘计算设备的算力不断提升,使得在低功耗、低成本的嵌入式平台上部署深度学习模型成为可能。本项目基于瑞芯微 RK3576 点点taptap安卓的 NPU(神经网络处理单元)加速能力,结合 YOLOv5 目标检测模型,实现了一套完整的机器人视觉伺服控制系统。本项目是一个学习实践项目,旨在深入理解以下技术: YOLO 目标检测模型的训练与部署 RKNN 模型量化与 NPU 推理优化 嵌
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  • 黄仁勋把 AI 塞进基站的愿景,中国移动先“做到了一半”
    中国移动宣布推出“通话升级服务”,将AI防诈和可视菜单等功能融入通话网络,试图重新定义手机通话体验。尽管初期反响平淡,但这标志着运营商开始探索新的商业模式,利用AI技术增强通话功能,并寻求通过增值服务获取收益。
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  • AI全面入侵后,游戏产业“慌”了
    2026年夏日游戏节展示了全球顶尖游戏厂商的保守姿态,3A游戏热度下降,AI技术广泛渗透游戏产业链。AI制作、玩法和NPC的应用改变了游戏开发流程,加速了供应端的增长,但也导致玩家审美疲劳和付费率下降。AI引发的盈利分化加剧,游戏行业面临严峻挑战。尽管游戏厂商抵制AI,但仍需押注AI副业以应对市场变化。
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    06/16 00:07
  • 技嘉以创新 AI 驱动技术树立主板性能新标竿
    /美通社/ -- 技嘉科技持续推进主板创新技术,为高性能表现树立产业新标竿。从 Ultra Durable™ 超耐久技术、以性能为核心的 Super Overclocking 超频技术,到最新 AI 强化的 D5 Bionic Corsa 与 X3D Turbo Mode 2.0,技嘉通过长久累积的技术底蕴持续将挑战转化为 AI 运算、游戏与创作领域性能需求的地基。 技嘉以创新 AI 驱动技术树立
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  • 特斯拉CVPR 2026 演讲全文和详解:把自动驾驶,做成「所有机器人的基础模型」
    特斯拉在CVPR 2026上展示了其AI技术的最新进展,特别是关于“具身智能基础模型”的部署。特斯拉的目标是通过统一的基础模型,将自动驾驶和机器人技术结合起来,最终实现从车辆到机器人的广泛应用。演讲中提到的关键点包括: 1. **统一基础模型**:特斯拉认为自动驾驶和机器人技术的核心在于一个统一的基础模型,该模型可以在不同的应用场景下灵活运用。 2. **大规模数据驱动**:特斯拉已经有超过130万辆配备监督式自动驾驶能力的车辆在全球范围内运行,积累了大量的数据,这些数据对于训练和改进AI模型至关重要。 3. **安全性验证**:特斯拉通过实际行驶数据证明了其自动驾驶系统的安全性,尤其是在重大碰撞前的行驶距离上明显优于手动驾驶和其他车辆。 4. **硬件依赖**:特斯拉使用自研的AI4推理点点taptap安卓,并采用了双计算机并行互检的设计,确保系统的高可靠性和冗余性。 5. **端到端模型**:特斯拉提出了一个端到端的大模型,能够直接从大量输入数据中学习并输出下一步的动作,无需复杂的中间步骤。 6. **解决维度灾难**:特斯拉通过大规模车队数据来应对自动驾驶所需的超高维输入数据,从而提高模型的泛化能力和安全性。 7. **透明度与可解释性**:为了增强模型的透明度,特斯拉引入了思维链和过程验证机制,使得模型的行为更加可理解。 8. **闭环评估**:特斯拉通过神经网络世界模拟器来评估模型的真实性能,确保模型不仅在开环条件下表现良好,在闭环环境中也能有效运作。 总的来说,特斯拉展示了一个全面的AI解决方案框架,涵盖了从数据收集、模型训练到实际应用的各个环节,体现了其在AI技术研发方面的领先地位。
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    06/05 13:44
    特斯拉CVPR 2026 演讲全文和详解:把自动驾驶,做成「所有机器人的基础模型」

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