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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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  • 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
    美的AI:传统产业智能转型的艰难样本
  • 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
    链博会观察:AI“链”接下,全球供应链发生着什么?
  • 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 芯片的 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推理芯片,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」
  • 73年“国家队”不只有设计:揭秘中国电子院AI时代的进化之路
    中国电子工程设计院(中国电子院)自1953年成立以来,见证了中国电子信息产业的发展历程。作为“国家队”,该院不仅提供工程设计和技术支持,还致力于推动产业创新和发展。面对半导体和显示领域的复杂系统工程,中国电子院提出了PSIM数字孪生解决方案,通过模拟和优化产线和工厂的各个子系统,帮助客户降低投资成本、缩短交付周期并提高生产效率。此外,该院还积极探索AI时代的“AI原生工厂”构架,力求在设计阶段融入AI技术,以应对未来制造挑战。
  • AI原生时代,新一代领导者登场
    文章讨论了如何利用AI技术释放领导者的核心判断力,使其能够独立决策并保持组织自主运转。通过数字分身和专家网络的构建,企业可以实现AI原生转型,从而提高整体认知能力和决策效率。文章强调了从一号位入手的重要性,并介绍了Leadeep AI领衔者系统如何帮助领导者将其商业智慧转化为可继承和运行的能力。
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    06/03 19:20
  • 台积电用上英伟达AI技术:光刻成本降50%,运营效率大增
    英伟达与台积电在GTC Taipei大会宣布,台积电将全面引入英伟达的加速计算和人工智能技术,涵盖计算光刻、晶体管仿真、先进制程控制、晶圆厂运营优化等多个关键领域,从而大幅提升半导体制造的效率与良率。英伟达的CUDA-X库、cuLitho、cuEST、cuML等工具和技术被广泛应用,显著提高了光刻、晶体管仿真、工艺控制和晶圆厂运营的效率。此外,英伟达的Metropolis平台和Omniverse库也在纳米级缺陷检测和晶圆厂数字孪生方面提供了强大支持。这次合作标志着两家公司在AI时代的深度协同,有助于推动下一代计算的发展。
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    06/03 18:34
  • MediaTek携手鸿海集团展开合作,与NVIDIA共同以先进AI打造智慧出行体验
    MediaTek宣布与鸿海集团旗下的鸿华先进(FOXTRON)达成战略合作,携手加速AI赋能智慧汽车的创新发展。基于本次全球性的长期合作,合作伙伴生态中的高阶车型将引入结合NVIDIA先进GPU与AI技术的MediaTek天玑汽车座舱平台C-X1,为用户打造安全可靠、具备强大AI算力的智慧座舱体验。 MediaTek副总经理暨车用平台事业部总经理张豫台表示:“天玑汽车座舱平台C-X1在全球不同市场
  • 技术干货|AI技术横向扩展——模拟技术纵深发展
    AI驱动的小工具依赖模拟技术来弥补指令与实际情况的差距,确保智能系统的可靠性、速度和精度。随着自主性的提高,模拟与混合信号的需求呈指数级增长,特别是在人形机器人等领域。瑞萨电子提供端到端解决方案,强调模拟技术的重要性,以应对现场环境的挑战。
  • 万字长谈丨同济工智院华先胜:工程智能,是 AI 的「成人礼」
    华先胜院长认为,工程智能不仅仅是AI技术的应用,更是AI与工程实践的深度融合,旨在解决传统工程中的复杂问题,并推动工程学科和技术的发展。他认为,真正的工程智能不仅要解决单一问题,更要形成一套完整的体系,实现规模化复制。华院长强调,工程智能不应仅限于数字世界,还需进入物理世界,成为实际生产力的一部分。他还指出,工程智能的发展需要克服多重挑战,包括工作替代、认知退化和精神操控等问题。华院长希望通过构建工程智能操作系统,实现人机共创,提高工程系统的可靠性和安全性,促进工程学科的进步。
  • 嗜血的AI
    AI技术的发展引发了关于其潜在风险的关注,特别是在犯罪行为中的应用。尽管AI在某些领域展现出巨大潜力,但也暴露出其可能带来的负面后果,例如犯罪分子利用AI获取犯罪建议,甚至在重大事件中被系统化应用于军事行动。随着AI能力的增强,其在犯罪预防和应对上的作用日益显著,同时也带来了责任归属和法律监管的新挑战。未来,AI监管的有效性将在实际应用中逐渐显现,但这一过程可能伴随着更多的风险和不确定性。
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    05/21 20:17
  • DAA时代,AI公司的估值逻辑要彻底更新了
    2026年,AI技术颠覆了传统的估值逻辑,从DAU(日活跃用户数)转向TPD(每日Token消耗量),进而提出DAA(日活智能体数)作为智能体时代的北极星指标。AI公司的估值逻辑需要彻底更新,从注意力争夺转变为价值交付。百度创始人李彦宏率先提出DAA的概念,基于其长期的AI布局和实践证明,DAA有望成为智能体时代的全新估值标准。随着智能体的广泛应用,全球经济规模预计将远超移动互联网,DAA将成为衡量新时代繁荣的关键指标。
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    05/17 10:25
  • 当Token使用量暴涨,LLM推理性能如何评估?
    本文介绍了AI技术的发展历程及其三个主要阶段:生成式AI、推理AI和AI Agent。文中详细阐述了AI推理基础设施的关键性能指标,包括用户侧体验和推理引擎内部统计指标。Keysight推出的AI Inference Builder提供了全面的测试解决方案,帮助评估AI推理引擎的性能、效率和可靠性。此外,文中还讨论了AI推理过程中的主要瓶颈,如GPU计算、内存带宽和内存容量限制,并展示了Keysight AI Inference Builder如何通过模拟真实使用场景来识别和解决这些问题。最后,指出AI已进入“推理性能”时代,强调了精准性能评估的重要性。
    当Token使用量暴涨,LLM推理性能如何评估?
  • 萤石发布会的「两张面孔」:AI硬件的「激进」与品牌叙事的「谨慎」
    萤石在2026年度品牌新品发布会上,展示了其“云-边-端”协同体系的全面落地,推出了一系列新产品,包括智能大模型主机EZVIZ AI CoreX、儿童AI随身拍EZVIZ Pika、智能入户产品Y31系列等。同时,萤石强调了安全的重要性,发布了一份关于AI视觉物联网运营安全的白皮书,并启动了“瞳心探世界”公益项目,将安全从技术层面的防护拓展至品牌温度与社会责任。萤石希望通过AI技术和场景化创新,为用户提供更加智能化和个性化的服务体验。
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    04/27 10:04
    萤石发布会的「两张面孔」:AI硬件的「激进」与品牌叙事的「谨慎」
  • AI技术大爆炸时代,一颗小小的 TI音频芯片藏着“改变世界”的潜力
    德州仪器(TI)模拟信号链音频业务副总裁Vikas S V表示,音频技术在汽车、工业和消费电子领域的需求日益增长,面临着复杂性和小型化的挑战。TI通过提供多样化的音频解决方案,帮助终端厂商在有限的空间和资源内实现高性能音频系统。TI的目标是让人们都能享受到优质、负担得起的音频体验,助力各行业的升级转型。
  • MathWorks 加入 EDGE AI FOUNDATION
    全新合作将支持工程师在 MATLAB 和 PyTorch 中构建 AI 模型,将其集成到系统仿真中,并部署到嵌入式设备 面向工程化系统设计的数学计算软件领先开发商 MathWorks 近期宣布加入 EDGE AI FOUNDATION。该组织专注于推动面向边缘设备的高能效 AI 技术发展。通过与其的全球支持者网络协作,MathWorks 将帮助工程师利用其软件平台 MATLAB® 和 Simuli

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