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• AI浪潮中，RISC-V的破局与进阶之路2026-09-23 09:02

  

  生成式AI的爆发，正在重塑全球计算产业的底层逻辑。在这场由大模型驱动的技术变革中，传统的计算架构正面临前所未有的挑战：日益增长的算力需求与功耗墙之间的矛盾，以及固定指令集难以适应快速迭代的AI算法。行业急需一种更加开放、灵活且高效的架构来打破僵局。在这样的时代背景下，RISC-V凭借其模块化和可扩展的特性，迅速从嵌入式领域走向舞台中央，成为AI时代计算架构创

  AI RISC-V 嵌入式 296浏览量

• GPU 正在成为端侧推理的融合中心——Imagination 艾克谈端侧芯片的下一个十年2026-09-22 15:04

  

  在近日于上海举办的AI芯片高峰论坛上，Imagination技术支持总监艾克发表主题演讲，从端侧推理的真实场景出发，分享了Imagination对异构融合架构的思考，以及E系列GPUIP如何将AI能力融入GPU核心，应对端侧芯片5-10年生命周期中的持续变化。一个真实的端侧场景，暴露了异构架构的代价艾克首先描绘了一个现实中再普通不过的应用路径：无论是手机还是

  gpu imagination 芯片 300浏览量

• 显著的性能提升进一步强化Imagination的GPU-First战略2026-09-21 08:34

  

  E系列GPU最新数据展示：通过一颗处理器和一套软件栈，同时满足图形、计算和AI工作负载需求2026年9月21日（北京）——ImaginationTechnologies（以下简称“Imagination”）今日公布了其E系列GPUIP的首批性能数据和演示结果，并推出全新的NeuralSuperResolution（NSR，神经超分辨率）AI加速超分辨率解决方

  gpu imagination 芯片设计 146浏览量

• 芯片预期，3.2万亿2026-09-17 17:11

  

  投资者权衡人工智能(AI)发展潜在放缓的影响之际，一位分析师在展望未来几年时却感到更加乐观。美国银行(BankofAmerica)分析师维韦克·阿里亚(VivekArya)目前预计，到2030年，整个半导体行业的潜在市场总额将达到3.2万亿美元，这主要得益于存储芯片和数据中心需求的增长，以及汽车和工业领域更强劲的复苏。他预计今年该市场规模将达到1.7万亿美元

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• 边缘计算中的智能体AI：它是什么，为何对边缘基础设施至关重要2026-09-16 17:45

  

  边缘计算中的智能体AI（AgenticAI）是一种能够感知周围环境、做出决策并自主行动的AI，它直接运行在边缘基础设施之上，而不是等待云端响应。随着AI采用加速，越来越多的算力负载下沉到零售、制造、物流和能源等行业的边缘，低时延与稳健的本地决策能力在这些场景中至关重要。传统AI大多是被动反应式的，依赖集中式云端资源，往往难以适应这些分布式环境。智能体AI改变

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• RISC-V如何保证不同厂商芯片都能运行同一套软件？2026-09-15 10:35

  

  在芯片产业中，有一个至关重要的问题，能不能让同一套软件，不用修改、不用重新适配，就能在不同品牌、不同架构的硬件上稳定运行？对于普通用户而言，这是软件通用、设备互通的基础；对于产业发展而言，这是一个架构能否规模化普及的核心关键。传统封闭指令集架构由单一厂商统一规范、统一实现，软硬件适配相对固定。而RISC-V作为完全开源、开放可定制的指令集架构，国内涌现出平头

  RISC-V 兼容性测试 芯片 247浏览量

• AI、大模型、智能体，三者的层级关系一次讲透2026-09-14 17:38

  

  最近刷科技资讯、看行业动态，总能看到三个高频词：AI、大模型、智能体（Agent）。很多人越看越懵：到底三者是什么关系？是升级迭代、并列竞争，还是层层包裹？有人说大模型就是AI，有人说智能体是新一代大模型，还有人觉得三者是同一个东西，只是叫法不同。其实一句话就能定调：AI是总称，大模型是AI的核心大脑，智能体是搭载了大模型、能自主干活的完整AI执行者。三者不

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• 机器人距具身智能还差哪几道坎？2026-09-10 13:21

  

  “机器人”一词最早出现在1920年的科幻剧《罗梭的万能工人》中，反映了早期机器被定位为人类劳动的替代品，那时的机器还不具备自主执行任务的能力。后来，随着控制系统与嵌入式技术的发展，机器人具备了基于规则的自动化能力——也就是我们过去常说的“设备智能化”。如今，虽然大数据驱动让机器的行为看起来更加丰富，但这并不一定意味着它们具备了真正的自主性与推理能力。在这一演

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• 边缘AI的崛起：算力向用户侧迁移，重塑设备战略2026-09-08 15:07

  

  在过去近十年里，企业AI一直栖居于云端。模型在远端完成训练与托管，推理在服务器端进行，而终端设备在很大程度上只是那项能力的"窗口"——一个为托管在其他地方的AI工作负载而存在的瘦客户端。如今，这一模式正在改变。AI处理正不断向用户侧靠近，直接在设备上运行，而不再经由云端基础设施中转。这一转变并非要取代云端AI，而是对"不同工作负载在何处运行、为何如此运行"的

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• AI 的「眼睛」，到底有多强？2026-09-07 11:07

  

  计算机视觉，就是让机器拥有人类的视觉能力，让电脑看懂图片、视频、画面里的一切信息。人类看世界靠眼睛+大脑，一眼就能分辨人、车、花草、物品，判断距离、动作、场景；而计算机视觉，就是通过算法、模型、算力，让机器把「像素画面」转化为「可理解的语义信息」。有一组数据很直观：人类接收的外界信息中，80%以上来自视觉，在智能物联网时代，视觉数据同样是占比最高、价值最大的

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