智能制造轉型浪潮,工業(yè)設備預測性維護需求激增。某汽車生產線曾因電機軸承突發(fā)故障導致整條產線停機12小時,直接經濟損失超200萬元;某風電場因齒輪箱振動異常未及時檢測,最終引發(fā)災難性設備損毀。傳統(tǒng)振動監(jiān)測方案依賴高精度工業(yè)傳感器與云端分析,存在部署成本高、實時性差、數據隱私風險等問題。基于MEMS加速度計與邊緣AI的實時異常檢測架構,正成為工業(yè)物聯(lián)網領域的技術突破口。
中國,北京,2025年7月17日——隨著AI迅速向邊緣領域挺進,對智能邊緣器件的需求隨之激增。然而,要在小尺寸的微控制器上部署強大的模型,仍是困擾眾多開發(fā)者的難題。開發(fā)者需要兼顧數據預處理、模型選擇、超參數調整并針對特定硬件進行優(yōu)化,學習曲線極為陡峭。因而,開發(fā)者肯定希望能夠在微控制器等邊緣器件和其他受限平臺上,輕松地構建和部署性能穩(wěn)健、資源密集型的機器學習模型,而無需在復雜的代碼或硬件限制上耗費精力。
June 24, 2025 ---- 近期市場對于NVIDIA RTX PRO 6000系列產品的討論聲量高,預期在需求支撐下,整體出貨將有不俗表現(xiàn)。然而,TrendForce集邦咨詢資深研究副總吳雅婷認為,該系列產品受限于存儲器供應緊張等因素,出貨量是否能如市場期待,仍有變量。
在2025北京機器視覺展覽會(VisionChina)以“AI 視界:英特爾推動智能制造革新浪潮”為主題的英特爾論壇中,英特爾與諾達佳聯(lián)合發(fā)布了基于英特爾? 酷睿? Ultra 200H系列處理器的邊緣AI控制器和基于英特爾銳炫? 顯卡的邊緣智算一體機,為工業(yè)AI的規(guī)?;涞刈⑷霃妱艅恿Α?/p>
人工智能(AI)技術正在如火如荼地發(fā)展,音頻在這個大潮中扮演著一個重要的角色,邊緣智能(Edge AI)技術在聲音聲效處理、話音信息采集、聲學環(huán)境優(yōu)化和音頻媒體連接等多個領域內正在發(fā)揮越來越重要的作用。XMOS在全球首家推出了在一顆芯片上集成AI加速器、高性能DSP、控制MCU和靈活I/O的邊緣智能處理器xcore.ai系列,并結合自己及生態(tài)伙伴在音頻技術領域內豐富的積累,為從高品質音頻到智能音頻邊緣應用等一系列創(chuàng)新提供了支撐。
物聯(lián)網設備與邊緣AI芯片對毫瓦級功耗的極致追求,低功耗存儲器設計已成為突破能量效率瓶頸的核心戰(zhàn)場。從動態(tài)電壓頻率調節(jié)(DVFS)到近閾值計算(NTC),存儲器技術正通過多維度創(chuàng)新,將每比特能耗壓縮至皮焦耳級。以三星eMRAM為例,其通過NTC技術將待機功耗降低至傳統(tǒng)SRAM的1/1000,同時保持10年數據保持能力,印證了低功耗存儲器在延長設備續(xù)航中的革命性價值。
中國深圳,2025年5月——全球領先的邊緣AI和智能音頻解決方案提供商XMOS宣布:將于5月27-30日亮相第23屆廣州國際專業(yè)燈光、音響展覽會(prolight + sound Guangzhou,以下簡稱“廣州展”,XMOS展位號:5.2A66)。在本屆展會上,XMOS將展出先進的音頻及多模態(tài)AI傳感器融合接口(AI Interface)、AI降噪(AI Denoise)及空間音頻(Spatial Audio)、DSP音效(DSP Sound Effect)、Hi-Fi解碼器參考設計(Hi-Fi Decoder Reference Design)和麥克風陣列參考設計(Microphone Array Reference Design)等技術和方案。
2025年5月22日 – 提供超豐富半導體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿澤電子 (Mouser Electronics)宣布將于5月28-20日舉辦2025貿澤電子技術創(chuàng)新論壇首場活動。本期論壇將深度聚焦“邊緣AI與機器學習”,云集Analog Devices, Amphenol, NXP, Silicon Labs, VICOR等業(yè)界知名廠商及產學研專家陣容,共同解構AI浪潮下企業(yè)數字化轉型的創(chuàng)新路徑和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,攜手創(chuàng)造智能化未來。
隨著邊緣AI設備的廣泛應用,如智能攝像頭、智能音箱、自動駕駛輔助設備等,對設備的能效要求日益提高。邊緣AI設備通常需要在有限的電池電量或嚴格的功耗限制下運行,同時保證AI任務的實時處理能力。動態(tài)電壓頻率調節(jié)(Dynamic Voltage and Frequency Scaling,DVFS)技術作為一種有效的能效優(yōu)化手段,能夠在保證性能的前提下,動態(tài)調整處理器的電壓和頻率,從而降低功耗。
半焊板,傳感器粘在任何移動的東西上——每一個原型都是從混亂和希望開始的。你的想法看起來很有希望,但甚至在你開始之前,獲取實時傳感器數據就成了主要的障礙。突然間,您被埋沒在嵌入式C驅動程序、破碎的日志和神秘的bug中,只是試圖回答:“傳感器實際感知到什么?”靈感的火花在繁瑣的設置墻后消失了。
中國深圳,2025年5月——全球領先的邊緣AI和智能音頻專家XMOS宣布:推出支持AES67標準的以太網音頻解決方案和對應的開發(fā)板,以支持零售和工業(yè)環(huán)境中廣泛采用的公共廣播系統(tǒng)、建筑物中的背景音樂及音頻采集、公共交通或建筑設施中的小型對講解決方案;該開發(fā)板集成了將語音和音頻設備添加到任何網絡所需的一切功能。AES67協(xié)議已在歐洲等區(qū)域市場得到了廣泛的應用,XMOS計劃將在2025年下半年支持中國客戶引入該方案,向包括國內市場在內的全球市場提供更加靈活和性價比更高的專業(yè)音頻產品和系統(tǒng)。
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隨著邊緣計算與AI技術的深度融合,邊緣AI模型在智能安防、自動駕駛、工業(yè)物聯(lián)網等領域得到廣泛應用。然而,模型作為AI系統(tǒng)的核心資產,面臨嚴重的逆向工程威脅:攻擊者可通過反編譯、模型竊取等技術手段,獲取模型結構與參數,進而復現(xiàn)或篡改模型,導致知識產權泄露、服務中斷甚至安全漏洞。本文提出一種基于神經網絡混淆與硬件綁定的綜合防御框架,通過代碼混淆、硬件特征綁定與動態(tài)加密技術,構建多層次防護體系。
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