st edge ai suite 文章最新資訊

英偉達(dá)CSO：美國(guó)AI禁令讓中國(guó)搶走大量AI研發(fā)人才

美國(guó)芯片制造商英偉達(dá)（NVIDIA）的首席科學(xué)家（CSO）比爾·戴利（Bill Dally）指出，美國(guó)對(duì)中國(guó)實(shí)施的人工智能（AI）技術(shù)相關(guān)的出口限制措施，反倒讓中國(guó)獲得很大的發(fā)展空間。他透露，美國(guó)禁止向中國(guó)出口包括英偉達(dá)H20在內(nèi)的高性能計(jì)算芯片后，原本為英偉達(dá)編寫程序的大量中國(guó)高端AI研究人才，如今大多在為華為工作。Dally他強(qiáng)調(diào)，雖然目前美國(guó)在AI硬件領(lǐng)域仍占有技術(shù)優(yōu)勢(shì)，但中國(guó)正通過(guò)人才儲(chǔ)備和國(guó)家戰(zhàn)略支持快速縮小差距。他直言：“如果不是美國(guó)的管制措施，華為不可能這么快崛起?！庇ミ_(dá)首席科學(xué)家Bill
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AI PC新突破端側(cè)首次支持128K上下文窗口實(shí)現(xiàn)2.2倍推理優(yōu)化

端側(cè)AI里程碑：面壁大模型+英特爾酷睿Ultra首日協(xié)同優(yōu)化效率提升220%；面壁智能端側(cè)大模型首日上線，英特爾工程師聯(lián)合優(yōu)化實(shí)現(xiàn)2.2倍推理效率躍升；AI PC時(shí)代加速：面壁智能端側(cè)大模型適配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特爾助力帶來(lái)端側(cè)性能體驗(yàn)；英特爾銳炫B60聯(lián)合面壁MiniCPM 4.0，端側(cè)首次支持高達(dá)128K上下文窗口
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首款ST/Qualcomm藍(lán)牙/Wi-Fi模塊進(jìn)入量產(chǎn)

意法半導(dǎo)體（ST）宣布開始量產(chǎn)與高通技術(shù)公司（Qualcomm Technologies）合作開發(fā)的ST67W611M1組合Wi-Fi 6和低功耗藍(lán)牙5.4模塊。此外，Siana Systems 是這種快速上市連接模塊的主要客戶。藍(lán)牙/Wi-Fi 模塊是意法半導(dǎo)體與 Qualcomm Technologies 合作于 2024 年推出的首款產(chǎn)品，旨在簡(jiǎn)化包含 STM32 微控制器（MCU）的系統(tǒng)中的無(wú)線連接實(shí)現(xiàn)。ST67W 模塊可以與任何 STM32 MCU 集成，并包含 Qualcomm Techn
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小米汽車業(yè)務(wù)虧損收窄，預(yù)計(jì)下半年實(shí)現(xiàn)盈利

小米創(chuàng)始人雷軍在小米投資者大會(huì)上表示，汽車業(yè)務(wù)虧損正在逐步收窄，預(yù)計(jì)將在今年第三到第四季度實(shí)現(xiàn)盈利。根據(jù)小米發(fā)布的一季報(bào)顯示，今年第一季度，智能電動(dòng)汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務(wù)分部的營(yíng)收為186億元，虧損5億元。其中，智能電動(dòng)汽車業(yè)務(wù)收入為181億元，占智能電動(dòng)汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務(wù)總營(yíng)收的比例超97%，該項(xiàng)業(yè)務(wù)的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，經(jīng)營(yíng)虧損5億元。在旗下第二款電動(dòng)車YU7的智駕研發(fā)投入上，小米的總預(yù)算為35億元，雷軍稱該投入在行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先水平。最新推出的小
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臺(tái)積電2nm良率曝光

在技術(shù)驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)業(yè)中，半導(dǎo)體行業(yè)始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺(tái)積電（TSMC）正式啟動(dòng)2nm制程（N2）試產(chǎn)，每片晶圓的代工報(bào)價(jià)高達(dá)3萬(wàn)美元，再次引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。最新數(shù)據(jù)顯示，得益于存儲(chǔ)芯片領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)化，臺(tái)積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風(fēng)險(xiǎn)試產(chǎn)以來(lái)，良率從去年底的60%快速攀升至當(dāng)前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節(jié)點(diǎn)的初期投產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)看，良率爬坡是一大挑戰(zhàn)。但憑借3nm節(jié)點(diǎn)200萬(wàn)片晶圓的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，將2nm工藝開發(fā)周期壓縮至18個(gè)月，良率僅用9個(gè)月便從30%提升至60%，
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普林斯頓大學(xué)用AI進(jìn)行無(wú)線芯片設(shè)計(jì)

為無(wú)線應(yīng)用進(jìn)行設(shè)計(jì)并非易事。頻率越高，信號(hào)的行為就越奇怪 - 您需要一位經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師來(lái)控制芯片的開發(fā)?；蛘吣褂?AI！普林斯頓是人工智能驅(qū)動(dòng)的射頻集成電路設(shè)計(jì)支持（AIDRFIC）的三個(gè)研發(fā)快速啟動(dòng)項(xiàng)目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校（University of Texas at Austin）獲得了其他項(xiàng)目。獲得能夠跟上對(duì)無(wú)線應(yīng)用日益增長(zhǎng)的需求的熟練工程師是很困難的。該項(xiàng)目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來(lái)設(shè)計(jì)芯片。“幾十年來(lái)，導(dǎo)致技術(shù)突破的基
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初創(chuàng)公司的模擬AI承諾為PC提供強(qiáng)大功能

Naveen Verma?在普林斯頓大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室就像一個(gè)博物館，展示了工程師們?cè)噲D通過(guò)使用模擬現(xiàn)象而不是數(shù)字計(jì)算來(lái)提高 AI 超高效的所有方法。一個(gè)工作臺(tái)上是有史以來(lái)最節(jié)能的基于磁記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)。在另一個(gè)位置，您會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)基于電阻存儲(chǔ)器的芯片，它可以計(jì)算迄今為止任何模擬 AI?系統(tǒng)中最大的數(shù)字矩陣。Verma 表示，兩者都沒有商業(yè)前景。不那么仁慈的是，他實(shí)驗(yàn)室的這一部分是一個(gè)墓地。多年來(lái)，Analog AI?一直吸引著芯片架構(gòu)師的想象力。它結(jié)合了兩個(gè)關(guān)鍵概念，這兩個(gè)概念
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AI可以以人類的方式學(xué)習(xí)語(yǔ)言

Chalmers 研究人員深入研究了學(xué)習(xí)語(yǔ)言需要什么 - 人類和 AI 的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)AI 代理之間的交流游戲?qū)W習(xí)了如何學(xué)習(xí)新語(yǔ)言以及如何理解人類如何學(xué)習(xí)語(yǔ)言。兩個(gè)代理必須相互討論發(fā)送和接收的顏色。在發(fā)送端，他的顏色由一個(gè)品種表示，接收代理的任務(wù)是找到屬于該品種的相應(yīng)顏色。Chalmers 研究人員的結(jié)論是：自主學(xué)習(xí)語(yǔ)言的 AI 系統(tǒng)會(huì)開發(fā)出一種結(jié)構(gòu)與人類語(yǔ)言相同的語(yǔ)言。正如我們?nèi)祟愊蚯皫状藢W(xué)習(xí)一樣，AI 模型在利用年長(zhǎng)親屬的知識(shí)時(shí)會(huì)變得更好。查爾姆斯理工大學(xué)和瑞典哥德堡大學(xué)的一項(xiàng)研究證明了這一點(diǎn)，該研究探
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使用生成式人工智能創(chuàng)建硬件原型

英國(guó)和荷蘭的一個(gè)項(xiàng)目正在使用大型語(yǔ)言模型（LLMs）來(lái)創(chuàng)建硬件設(shè)計(jì)，該項(xiàng)目稱之為對(duì)話式原型設(shè)計(jì)。雖然 LLMs 被廣泛用于開發(fā)代碼，但該項(xiàng)目正在探索它們?nèi)绾斡糜谟布軜?gòu)甚至 PCB 板布局。然而，開發(fā)硬件可能更復(fù)雜，特別是當(dāng)使用傳感器和執(zhí)行器等設(shè)備時(shí)。對(duì)于小規(guī)?；虼笠?guī)模生產(chǎn)進(jìn)行迭代可能需要相當(dāng)多的時(shí)間和資源。該項(xiàng)目旨在使用大型語(yǔ)言模型（LLMs）進(jìn)行“對(duì)話式原型設(shè)計(jì)”，這將允許開發(fā)人員和最終用戶與 AI 系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)話，以開發(fā)原型功能，并結(jié)合傳感和驅(qū)動(dòng)。該項(xiàng)目由諾丁漢特倫特大學(xué)設(shè)計(jì)與創(chuàng)新教授拉斯·埃里克·霍
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人工智能可以像人類一樣學(xué)習(xí)語(yǔ)言

查爾姆斯大學(xué)的研究人員深入探究了學(xué)習(xí)語(yǔ)言所需的條件——為人類和 AI 提供了啟示兩個(gè) AI 代理之間的通信游戲?qū)W習(xí)如何學(xué)習(xí)新語(yǔ)言以及如何理解人類學(xué)習(xí)語(yǔ)言的方式。在發(fā)送方，顏色由一個(gè)符號(hào)表示，接收代理的任務(wù)是找到屬于該符號(hào)的對(duì)應(yīng)顏色。查爾姆斯大學(xué)的研究人員的結(jié)論：一個(gè)自主學(xué)習(xí)語(yǔ)言的 AI 系統(tǒng)會(huì)發(fā)展出與人類語(yǔ)言結(jié)構(gòu)相同的方式的語(yǔ)言。就像我們?nèi)祟悘那拜吥抢飳W(xué)習(xí)一樣，當(dāng) AI 模型利用前輩的知識(shí)時(shí)，它們會(huì)變得更好。這由瑞典查爾姆斯大學(xué)和哥德堡大學(xué)進(jìn)行的一項(xiàng)研究所示，該研究探索了人類語(yǔ)言背后的機(jī)制，并為未來(lái) AI
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聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)融合

2025研華嵌入式設(shè)計(jì)論壇上海站圓滿落幕：聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)融合。2025年5月29日，研華科技在上海漕河涇萬(wàn)麗酒店成功舉辦了以“Edge Computing & Edge AI—技術(shù)創(chuàng)新，聚勢(shì)生態(tài)”為主題的嵌入式設(shè)計(jì)論壇。本次論壇匯聚了眾多行業(yè)專家及企業(yè)代表，共同探討Edge Computing與Edge AI領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展、創(chuàng)新應(yīng)用及生態(tài)構(gòu)建。一、引領(lǐng)前沿技術(shù)，洞見未來(lái)趨勢(shì)論壇在研華科技嵌入式物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)群（中國(guó)）總經(jīng)理許杰弘先生
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人工智能能否使關(guān)鍵通信芯片的設(shè)計(jì)更簡(jiǎn)單？

射頻集成電路（RFIC）對(duì)于提升通信能力至關(guān)重要——想想從 5G 網(wǎng)絡(luò)到 6G 的轉(zhuǎn)變——以及許多其他技術(shù)應(yīng)用。但這些芯片的設(shè)計(jì)也非常困難。一個(gè)由多所大學(xué)組成的團(tuán)隊(duì)，得到了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的深度參與，正在努力改變這一現(xiàn)狀。該團(tuán)隊(duì)由德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究人員領(lǐng)導(dǎo)，計(jì)劃將人工智能融入射頻集成電路（RFIC）的設(shè)計(jì)過(guò)程中，以降低制造這些重要芯片的難度?！吧漕l集成電路的設(shè)計(jì)效率是一個(gè)大問(wèn)題；在大多數(shù)情況下，設(shè)計(jì)單個(gè)芯片至少需要幾個(gè)月的時(shí)間，”德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 Cockrell 工程學(xué)院 Chandra 家庭
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AI抗命！驚爆偷改程序拒關(guān)機(jī) 馬斯克回應(yīng)了

科幻作品中早已多次討論過(guò)機(jī)器擁有自我意識(shí)、擺脫人類控制的可能發(fā)展。最新一份研究報(bào)告顯示，或許這一天真的近了！專門研究AI風(fēng)險(xiǎn)的Palisade Research近期所做的試驗(yàn)顯示，包括OpenAI最新的ChatGPT o3在內(nèi)等多款A(yù)I模型竟然會(huì)拒絕關(guān)閉自己的指令，o3甚至?xí)孕懈Z改代碼，阻止自己被強(qiáng)制關(guān)機(jī)！OpenAI在今年1月發(fā)布了新的推理模型o3系列的mini版本，并于4月正式推出o3模型。 OpenAI曾聲稱，o3是公司迄今「最聰明、最有能力」的模型，旨在為ChatGPT提供更強(qiáng)大的問(wèn)題解決能
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歷史十大高被引論文

微軟研究人員在2015年人工智能會(huì)議上提交的一篇論文《用于圖像識(shí)別的深度殘差學(xué)習(xí)》，迅速攀升至歷史百大榜單第5名（WoS、Dimensions和Scopus數(shù)據(jù)庫(kù)排名中位數(shù)分析）。《用于圖像識(shí)別的深度殘差學(xué)習(xí)》已經(jīng)成為21世紀(jì)以來(lái)被引用次數(shù)最多的論文。該論文的作者提出了深度殘差學(xué)習(xí)（ResNet）架構(gòu)，突破性地解決了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的信號(hào)衰減問(wèn)題，使網(wǎng)絡(luò)層數(shù)達(dá)到前所未有的深度，并在2015年贏得圖像識(shí)別競(jìng)賽。ResNet不僅成為深度學(xué)習(xí)發(fā)展的重要里程碑，也為后續(xù)的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
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國(guó)產(chǎn)半導(dǎo)體重大并購(gòu)，能否實(shí)現(xiàn)算力突圍？

海光信息與中科曙光發(fā)布公告，雙方正籌劃通過(guò)換股吸收合并方式實(shí)施重大資產(chǎn)重組。海光信息將向中科曙光全體A股股東發(fā)行股票進(jìn)行換股合并，并同步募集配套資金，雙方自5月26日起停牌，預(yù)計(jì)停牌不超過(guò)10個(gè)交易日。截至5月23日，中科曙光市值905億元，海光信息市值為3164億元（科創(chuàng)板市值排名第一）。交易方案顯示，海光信息將按1:1.5的換股比例向中科曙光股東發(fā)行新股（每持有1股中科曙光股票可換得1.5股海光信息股票），合并后市值預(yù)計(jì)超過(guò)4000億元，躋身A股半導(dǎo)體板塊前三強(qiáng)，成為國(guó)內(nèi)算力領(lǐng)域市值僅次于華為的巨頭。
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