边缘计算

当人工智能的决策能力与物联网的海量数据流相遇，我们正见证一场重塑产业逻辑的技术革命。根据Gartner预测，到2027年，超过80%的企业物联网项目将集成AI功能，而这一比例在2023年还不足10%。这种融合不仅提升了设备的智能水平，更创造了能够自我优化、自主决策的生态系统，从智能制造到智慧城市，从精准医疗到可持续农业，AI与IoT的结合正在重新定义效率与价…

2025年，多模态大模型已从概念验证走向规模化应用。与早期仅能简单理解图文不同，新一代模型实现了对视频、音频、3D模型乃至物理信号的深度统一理解与生成。例如，用户仅需一段语音描述，AI即可生成一段匹配的、包含特定场景和角色的高清视频。这种能力正深刻变革内容创作、影视工业和人机交互。 技术的核心突破在于更高效的跨模态对齐算法和前所未有的海量多模态训练数据。模型…

2024年以来，多模态大型语言模型迎来了能力边界的显著扩展。新一代模型如GPT-4o、Gemini 2.0和Claude 3.5不仅能够同时处理文本、图像、音频和视频输入，更实现了真正的跨模态理解与生成。以OpenAI发布的GPT-4o为例，其”o”（omni）特性标志着模型首次实现了对视觉和语音信息的原生支持，响应延迟降至人类对话水…

内置AI芯片：硬件层面的智能革命 现代智能手机的核心处理器已不再是简单的CPU，而是集成了专门的神经网络处理单元（NPU）。以苹果A系列芯片、华为麒麟芯片和高通骁龙系列为代表，这些专用硬件能够高效执行机器学习任务。据行业数据显示，2024年旗舰手机芯片的AI算力已达到每分钟处理超过5000张图像的能力，这在五年前是不可想象的。 智能语音助手的全天候服务 从清…

随着深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理等领域的广泛应用，模型推理的实时性和能效要求越来越高。传统的CPU和GPU方案在某些场景下存在功耗高、延迟大等问题，而FPGA（现场可编程门阵列）凭借其可定制化并行架构、低功耗和低延迟的特性，成为深度学习模型加速部署的重要选择。本文将详细介绍基于FPGA的深度学习模型加速部署的完整方案与实践指南。 FPGA加速深度学…

现场可编程门阵列（FPGA）作为一种半定制化集成电路，在人工智能计算领域正展现出独特的优势。与传统的CPU和GPU不同，FPGA具有硬件可重构的特性，允许开发者根据特定算法定制计算架构。这种并行计算架构能够实现极高的能效比，通过深度流水线技术和定制化数据路径，FPGA可以在保持较低功耗的同时提供显著的性能提升。 FPGA的核心优势在于其硬件灵活性，开发者可以…

人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑我们的世界，从科学研究到日常生活，其影响力无处不在。作为专注于AI领域的平台，我们致力于追踪技术浪潮之巅，剖析行业落地之实，为读者呈现一幅清晰、动态的人工智能发展全景图。 大语言模型进入“多模态”竞争新阶段 继文本生成取得突破后，大语言模型（LLMs）的竞赛焦点已转向多模态理解与生成。最新的模型不仅能处理和生成文本，还能…

第五代移动通信技术（5G）与人工智能（AI）的深度融合，正以前所未有的力量重塑千行百业。5G网络以其高带宽、低时延、广连接的特性，为海量数据的实时传输提供了高速公路；而AI技术则凭借其强大的智能分析与决策能力，成为处理这些数据的“超级大脑”。二者相辅相成，共同构成了未来智能化社会的关键基础设施，催生了众多颠覆性的应用场景。 核心技术解析：融合的基石 5G与A…

2025年，AI大模型的发展已从单一文本处理迈向了深度融合的多模态时代。模型不仅能理解文字，还能无缝衔接图像、声音、视频乃至传感器数据，构建起对世界的统一认知。这种融合催生了具身智能的快速发展，AI开始通过与物理环境的实时交互来学习和进化。 一个典型的趋势是，大模型正成为机器人、自动驾驶汽车等智能体的“大脑”。它们能够处理来自摄像头的视觉信息、麦克风的音频信…

在数字化转型浪潮中，云主机与微型云主机成为企业基础设施的重要选项。云主机通常指基于大规模公共云平台（如AWS、阿里云）的虚拟服务器，提供弹性扩展和全球覆盖能力；而微型云主机是轻量化部署方案，侧重于边缘计算场景或中小型业务需求，具备低功耗和快速部署特点。两者的核心差异如同“超级商场与社区便利店”——前者强调资源无限性与生态完整性，后者追求局部高效与成本可控性。…