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自主智能體AI、MCP 與大語(yǔ)言模型有何區(qū)別？

自主人工智能（Agentic AI）是依托大語(yǔ)言模型（LLM）興起的最新熱點(diǎn)，ChatGPT、Perplexity、Copilot 等聊天機(jī)器人均由大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)。這類(lèi)聊天機(jī)器人通常接收文本提示并給出相應(yīng)回復(fù)，部分還能生成圖像甚至視頻。它們大多是可交互的獨(dú)立系統(tǒng)，但要在聊天環(huán)境之外完成實(shí)際任務(wù)，就需要依靠自主智能體 AI。自主智能體 AI：將大語(yǔ)言模型與現(xiàn)實(shí)世界相連總體而言，自主智能體 AI 通過(guò)多種接口與協(xié)議，把 AI 模型與外部世界連接起來(lái)（見(jiàn)附圖）。目前主流協(xié)議之一是模型上下文協(xié)議（MCP）。該協(xié)議
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IBM與ElevenLabs為watsonx Orchestrate新增語(yǔ)音 AI 功能

IBM 與 ElevenLabs 正將語(yǔ)音工具集成至 watsonx Orchestrate，為企業(yè)客戶(hù)提供構(gòu)建更自然的語(yǔ)音智能體的能力，可應(yīng)用于客服、內(nèi)部支持及其他流程密集型任務(wù)。根據(jù)官方公告，此次集成將 ElevenLabs 的文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音與語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本技術(shù)引入 IBM 的智能體編排平臺(tái)，支持 70 種語(yǔ)言，并提供超過(guò) 10000 種音色。watsonx Orchestrate 語(yǔ)音 AI 新增能力合作雙方表示，此次更新可讓企業(yè)智能體從純文本對(duì)話(huà)升級(jí)為語(yǔ)音交互，語(yǔ)音效果更自然、更少機(jī)械腳本感，在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)
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Rebellions AI完成巨額融資，全力擴(kuò)張AI推理整機(jī)系統(tǒng)業(yè)務(wù)

盡管我們十分關(guān)注計(jì)算引擎、網(wǎng)絡(luò)芯片與存儲(chǔ)設(shè)備，但最終核心仍在于系統(tǒng)架構(gòu)師如何整合這些組件，將其打造成能夠?qū)崿F(xiàn)具備經(jīng)濟(jì)、社會(huì)乃至生物領(lǐng)域價(jià)值的、可落地的專(zhuān)用系統(tǒng)。部分系統(tǒng)架構(gòu)師傾向自主整合業(yè)內(nèi)頂尖組件，以在協(xié)同設(shè)計(jì)層面掌握一定主動(dòng)權(quán)；也有部分客戶(hù)只希望采購(gòu)可隨業(yè)務(wù)增長(zhǎng)靈活擴(kuò)容的完整整機(jī)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)最快部署投產(chǎn)。韓國(guó) AI 芯片初創(chuàng)企業(yè) Rebellions AI 下一階段的擴(kuò)張核心，正是面向這類(lèi)整機(jī)采購(gòu)客戶(hù)。考慮到該公司立志在本土市場(chǎng)之外大量銷(xiāo)售 AI 加速芯片與完整系統(tǒng)，這一布局十分契合其戰(zhàn)略。對(duì)于那些尚未
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TI AM13E230x MCU 賦能邊緣 AI 電機(jī)控制，破解人形機(jī)器人執(zhí)行器和智能家電關(guān)鍵難題

關(guān)鍵要點(diǎn)AM13E230x MCU 通過(guò)在單個(gè)器件中結(jié)合使用 Arm? Cortex?-M33 CPU 和 TI TinyEngine? NPU，能夠在實(shí)時(shí)控制應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性故障檢測(cè)和自適應(yīng)控制算法。人形機(jī)器人和電器設(shè)備中的本地 AI 模型可以根據(jù)實(shí)際情況持續(xù)監(jiān)測(cè)參數(shù)并調(diào)整性能，而無(wú)需云連接或其他分立式元件。克服傳統(tǒng)設(shè)計(jì)局限，實(shí)現(xiàn)支持邊緣 AI 的電機(jī)控制在工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用和電器設(shè)備的電機(jī)系統(tǒng)中，為幫助更大限度縮短停機(jī)時(shí)間、降低能源消耗和提高整體系統(tǒng)可靠性，對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制的需求變得至關(guān)重要。為實(shí)現(xiàn)可靠的
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量子、AI 與汽車(chē)電子推高芯片安全威脅

核心要點(diǎn)芯片架構(gòu)師面臨的首要挑戰(zhàn)：從設(shè)計(jì)之初就把后量子密碼（PQC）安全地融入真實(shí)硬件，而不只是選用已認(rèn)證算法。安全必須在早期就作為芯片核心架構(gòu)決策，尤其針對(duì)長(zhǎng)生命周期、汽車(chē)電子與多廠(chǎng)商系統(tǒng)。汽車(chē)網(wǎng)絡(luò)安全需要全棧式方案：覆蓋硬件、軟件、AI 威脅、傳感器、供應(yīng)鏈與法規(guī)合規(guī)。芯片最緊迫的安全挑戰(zhàn)已不再是抽象的量子安全算法選型或后期功能追加，而是早期架構(gòu)決策：必須在面積、功耗、性能、成本與長(zhǎng)產(chǎn)品生命周期的真實(shí)約束下完成。量子計(jì)算、AI 與汽車(chē)電子復(fù)雜度激增，讓集成電路（IC）安全威脅大幅攀升。后量子密碼成為頭
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受 AI與5G驅(qū)動(dòng)，嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá) 12%

受多行業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)、安全、可擴(kuò)展計(jì)算需求持續(xù)增長(zhǎng)推動(dòng)，嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器（Embedded Hypervisor）市場(chǎng)正快速擴(kuò)張。Future Market Insights 最新市場(chǎng)分析顯示，該領(lǐng)域規(guī)模預(yù)計(jì)將從 2025 年的252.5 億美元增至 2035 年的895.6 億美元。對(duì) eeNews Europe 讀者而言，這一趨勢(shì)凸顯了軟件定義系統(tǒng)背后的關(guān)鍵使能技術(shù)，尤其在汽車(chē)、工業(yè)與電信領(lǐng)域，也標(biāo)志著嵌入式與邊緣計(jì)算生態(tài)的投資與創(chuàng)新正加速推進(jìn)。虛擬機(jī)監(jiān)控器成為嵌入式系統(tǒng)核心嵌入式虛擬機(jī)監(jiān)控器正從小眾方
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聚焦AI +特種行業(yè)：邊緣智算與具身智能創(chuàng)新論壇落地深圳CITE2026

當(dāng)前，具身智能與邊緣智算正成為驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力、賦能特種行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，為裝備現(xiàn)代化、作業(yè)智能化、產(chǎn)業(yè)自主可控提供關(guān)鍵支撐。為響應(yīng)國(guó)家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，助力深圳打造人工智能先鋒城市，推動(dòng)前沿技術(shù)與高可靠、強(qiáng)實(shí)時(shí)特種場(chǎng)景深度融合，一場(chǎng)聚焦AI邊緣智算與具身智能創(chuàng)新應(yīng)用的高端閉門(mén)論壇即將重磅登場(chǎng)。作為第十四屆中國(guó)電子信息博覽會(huì)（CITE2026）同期核心活動(dòng)之一，AI邊緣智算（具身智能）賦能特種行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新論壇將于2026年4月9日下午在深圳會(huì)展中心（福田）舉辦，旨在搭建高水準(zhǔn)的行業(yè)交流平臺(tái)，促進(jìn)前
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TE Connectivity調(diào)研：AI步入成熟期，投資回報(bào)率成為首要目標(biāo)

中國(guó)上海，2026年4月2日——連接和傳感領(lǐng)域的全球行業(yè)技術(shù)企業(yè)TE Connectivity（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“TE”）最新發(fā)布的全球調(diào)研報(bào)告《行業(yè)技術(shù)指數(shù)》顯示，行業(yè)技術(shù)企業(yè)的人工智能（AI）采用率已突破80%。調(diào)研數(shù)據(jù)表明，隨著AI工具深度融入企業(yè)運(yùn)營(yíng)，企業(yè)正要求AI投資帶來(lái)回報(bào)。 TE已連續(xù)四年發(fā)布《行業(yè)技術(shù)指數(shù)》，旨在探究工程師與企業(yè)管理者眼中驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新的因素。調(diào)研開(kāi)展以來(lái)，受訪(fǎng)企業(yè)首次將財(cái)務(wù)回報(bào)置于產(chǎn)品創(chuàng)新之上。43%的管理者表示其首要目標(biāo)是增加企業(yè)利潤(rùn)，較去年提升了17個(gè)百分點(diǎn)；而將產(chǎn)品
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當(dāng)6 TOPS不再是極限：米爾RK3576 + Hailo-8，讓高幀率攝像頭真正“實(shí)時(shí)”

在邊緣計(jì)算領(lǐng)域，算力與實(shí)時(shí)性之間的博弈從未停止。近期基于米爾MYD-LR3576 開(kāi)發(fā)板+ PCIe M.2 接口 Hailo-8 算力卡進(jìn)行了一系列深度測(cè)試，一組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，或許能幫你重新審視邊緣 AI 的“性能天花板”。圖：米爾基于RK3576開(kāi)發(fā)板一、RK3576 的算力極限在哪里？RK3576 內(nèi)置 NPU 由 2 核組成，具備 6 TOPS 算力，在常規(guī)輕量級(jí)模型推理中表現(xiàn)不俗。但在實(shí)際項(xiàng)目中，我們通過(guò)多路并發(fā)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，當(dāng) 4 路 YOLOv5 模型同
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再?zèng)Q勝負(fù)？中國(guó)AI人才正在改寫(xiě)全球版圖

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人（The Economist）》近日發(fā)表題為“中國(guó)正贏得人工智能人才競(jìng)賽（China is winning the AI talent race”的文章。指出，過(guò)去十年，盡管美國(guó)在AI人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)上保持領(lǐng)先，但在關(guān)鍵的AI“頂尖人才”維度上，中國(guó)正迅速超越美國(guó)。去年底，英偉達(dá)掌門(mén)人黃仁勛在一場(chǎng)關(guān)于人工智能的問(wèn)答活動(dòng)中，問(wèn)了自己一個(gè)問(wèn)題：“美國(guó)有沒(méi)有可能在人工智能上落后于我們國(guó)家？”他的回答也很直接：“絕對(duì)有可能。”這似乎有些令人驚訝，因?yàn)檫^(guò)去十年大部分時(shí)間里，美國(guó)在AI競(jìng)賽中一直處于相對(duì)領(lǐng)先的位置
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“HBM 之父” 預(yù)言：HBF崛起推動(dòng)AI邁向內(nèi)存中心化，GPU核心地位將重塑

在各大存儲(chǔ)巨頭競(jìng)相押注 HBF（高帶寬閃存）等后 HBM 時(shí)代技術(shù)之際，被公認(rèn)為 **“HBM 之父”的韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 拋出重磅判斷：當(dāng)前由英偉達(dá)主導(dǎo)的GPU 中心化 AI 架構(gòu)，終將轉(zhuǎn)向內(nèi)存中心化架構(gòu)。隨著 AI 從生成式模型向智能體模型演進(jìn)，內(nèi)存瓶頸正成為關(guān)鍵制約。金正浩在接受《Aju News》采訪(fǎng)時(shí)將這一轉(zhuǎn)變稱(chēng)為 **“上下文工程”的興起 —— 海量文檔、視頻及多模態(tài)數(shù)據(jù)需被并行處理。他強(qiáng)調(diào)，要跟上這一趨勢(shì)，內(nèi)存帶寬與容量必須提升最高 1000
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實(shí)時(shí)訓(xùn)練駕駛?cè)斯ぶ悄?/a>

自動(dòng)駕駛是物理 AI 領(lǐng)域難度最高的問(wèn)題之一。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必須實(shí)時(shí)解讀混亂、動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，應(yīng)對(duì)不確定性、預(yù)測(cè)人類(lèi)行為，并在海量場(chǎng)景與極端工況下安全運(yùn)行。在通用汽車(chē)，我們的出發(fā)點(diǎn)很簡(jiǎn)單：道路上絕大多數(shù)場(chǎng)景都是可預(yù)測(cè)的，但罕見(jiàn)、模糊、突發(fā)的長(zhǎng)尾事件，才最終決定一套自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是否足夠安全、可靠，能否大規(guī)模落地。隨著通用汽車(chē)向 “放手式高速自動(dòng)駕駛” 乃至最終完全自動(dòng)駕駛邁進(jìn)，解決長(zhǎng)尾問(wèn)題成為核心工程挑戰(zhàn)。這要求系統(tǒng)在最意外的狀況下依然能做出合理決策。為此，通用汽車(chē)正在打造可擴(kuò)展的駕駛 AI—— 結(jié)合大規(guī)模仿

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國(guó)科微 “圓鸮”發(fā)布，推動(dòng)圖像處理技術(shù)升級(jí)

簡(jiǎn)介2025年4月22日，國(guó)科微正式發(fā)布新一代自研AI圖像處理引擎（AI ISP）品牌——圓鸮，標(biāo)志著公司在人工智能與圖像處理技術(shù)結(jié)合方面邁出關(guān)鍵一步，為安防、低空經(jīng)濟(jì)、消費(fèi)電子、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)帶來(lái)更加先進(jìn)的智慧視覺(jué)處理芯片及解決方案。圓鸮命名，源于我國(guó)古代對(duì)貓頭鷹一類(lèi)鳥(niǎo)的統(tǒng)稱(chēng)“鸮”。貓頭鷹擁有一雙前視的大眼睛，形成獨(dú)特的“大圓臉”，因其萌態(tài)被昵稱(chēng)為“圓鸮”。圓鸮擁有出色的夜視能力和敏銳的洞察力，呼應(yīng)國(guó)科微自研新一代AI ISP引擎在暗光增強(qiáng)、細(xì)節(jié)捕捉等方面的核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)。國(guó)科微圓鸮AI ISP在降噪、
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2026存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)：SSD將成AI性能提升關(guān)鍵

AI和高性能計(jì)算的發(fā)展，正迎來(lái)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。業(yè)界仍在孜孜不倦地追求GPU的強(qiáng)大性能，在這種情況下，存儲(chǔ)解決方案必須緊跟步伐，應(yīng)對(duì)日益先進(jìn)的計(jì)算工作負(fù)載所帶來(lái)的獨(dú)特挑戰(zhàn)。行業(yè)的敘事重點(diǎn)已然轉(zhuǎn)變。在下一代系統(tǒng)中，存儲(chǔ)效率成為了衡量系統(tǒng)整體性能的重要因素。從增強(qiáng)的SSD架構(gòu)到液冷技術(shù)的興起，存儲(chǔ)技術(shù)的進(jìn)步將貫穿2026年和未來(lái)，并重新定義數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)和管理方式。為幫助行業(yè)應(yīng)對(duì)上述轉(zhuǎn)型，Solidigm總結(jié)了當(dāng)前重塑AI數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格局的三大趨勢(shì)。趨勢(shì)一：存儲(chǔ)的發(fā)展必須與GPU算力齊頭并進(jìn)當(dāng)GPU變得日益強(qiáng)勁，存儲(chǔ)的效率
關(guān)鍵字：存儲(chǔ) SSD AI Solidigm 202603

裁員風(fēng)暴「都是AI惹的禍」？英特爾、QNAP、瑞昱原因大不同

生成式AI快速?gòu)募夹g(shù)概念走向商業(yè)化應(yīng)用，重塑全球科技供應(yīng)鏈。 AI不只是提升效率的工具，逐漸成為企業(yè)營(yíng)運(yùn)的核心基礎(chǔ)設(shè)施。然而，生產(chǎn)力躍升的同時(shí)，裁員潮也同步展開(kāi)，從硅谷軟硬體巨擘、華爾街金融機(jī)構(gòu)、半導(dǎo)體大廠(chǎng)與臺(tái)系IC設(shè)計(jì)業(yè)者，無(wú)一幸免。科技巨擘裁員潮加速擴(kuò)大據(jù)英國(guó)金融研究機(jī)構(gòu)RationalFX保守統(tǒng)計(jì)，2026年首季全球科技業(yè)已裁撤超過(guò)4.5萬(wàn)個(gè)職位，其中約2成明確與AI導(dǎo)入相關(guān)，人力重整未見(jiàn)趨緩，反而仍加速擴(kuò)大。臺(tái)系A(chǔ)I供應(yīng)鏈人士透露，由近年全球大廠(chǎng)裁員動(dòng)作分析，AI已從「提升效率」的口號(hào)，轉(zhuǎn)變?yōu)橹?/li>
關(guān)鍵字： AI 英特爾 QNAP 瑞昱