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• 汽车半导体市场规模将加速增长，预计到2035年年复合增长率为7.20%2026-07-06 15:35

  

  预计到2035年达到2138.8亿美元。亚太地区以42.7%的市场份额领跑汽车半导体市场，而中东和非洲地区预计将录得最高的区域增长率。2025年，动力总成和电气化占据了汽车半导体市场最大的收入份额，约为30.4%。高级驾驶辅助系统（ADAS）是增长最快的细分市场，到2035年的年复合增长率接近19.1%。汽车半导体市场趋势涵盖了专为汽车应用而设计的半导体器件

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• 当汽车遇见RISC-V：安全和可靠性是如何被定义的？2026-07-03 15:37

  

  1、引言：智能化浪潮下，车载芯片正进入RISC-V迭代周期智能汽车持续升级，对车载芯片的定制化能力与长期可靠性提出更高要求。凭借开源模块化、可定制的优势，RISC-V架构快速进入车载核心领域，成为芯片迭代的新兴路线。但车载芯片直接关乎行车安全，行业对其失效率、环境适应性有着严苛的量化标准。RISC-V的开源特性虽拓宽了创新空间，但也导致产品质量参差不齐。为此

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• 2026计算机视觉五大技术热点全景解读2026-07-02 15:16

  

  2026年，计算机视觉正站在一个关键的历史拐点上。从CVPR2026的1.6万篇投稿到Gartner最新行业报告，整个领域正在经历一场从“被动看见”到“主动理解”的深刻范式迁移。今天我们就来梳理当下最值得关注的五大技术热点，看清视觉AI的下一个十年。一、具身智能爆发：视觉不再止于感知如果说2025年是具身智能的概念元年，2026年则是其全面落地的爆发之年。C

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• 人形机器人的触觉与语音能力正在飞速提升2026-07-01 14:16

  

  通用型人形机器人需要所有感官协同运作，且各项能力均衡发展；视觉和运动能力目前最为成熟，但其他感官也在快速追赶。作者：LizAllan核心要点在人工智能和传感技术进步的推动下，人形机器人正迅速从工厂和物流领域扩展到更广泛的通用型应用场景（包括家庭辅助）。与视觉和语言能力相比，真实环境中的触觉（力觉感知）和听觉/语音仍然是最具挑战性、同时也是商业价值最高的传感难

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• 计算新时代：从智能计算到Token计算2026-06-29 14:29

  

  1、综述Token，是AI推理的计费单位。所以，Token计算属于智能计算。计算的形态，从“云计算->智能计算->Token计算”。虽然智能计算是云计算的子集，但当智能计算发展起来，其市场规模是云计算原有市场规模的数十倍。所以，我们说，计算从云计算走向了智能计算。同样的，Token计算虽脱胎于智能计算，但随着Token模式得到全行业甚至跨行业的认同，Toke

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• 十张图拆解边缘 AI 全球产业链2026-06-26 11:51

  

  过去，大家谈AI，更多想到的是云端的大模型和数据中心里的GPU。但越来越多的智能，正在悄悄发生在我们身边的设备里：手机、汽车、摄像头、机器人、工厂设备……它们不只是采集数据，也开始在本地理解、判断和响应。这就是边缘AI。它的核心不是把云端取代掉，而是让AI更靠近真实世界，减少延迟，保护隐私，也降低对网络和云端算力的依赖。简单说，就是让设备自己变得更聪明。边缘

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• 2030年五大AI预言，半导体产业或将洗牌2026-06-25 15:00

  

  未来五年，全球半导体行业或将迎来剧烈洗牌。福布斯专栏特约作者、RadicalVentures合伙人RobToews近日发表五项2030年人工智能发展的大胆预测，涵盖企业格局、芯片产业、脑机界面、能源效率及AI伦理等。第一项预测，Anthropic将跃升为顶尖生命科学企业，继AI程序领域爆炸性成长（年化营收从2025年底90亿美元飙升至470亿美元）后，Ant

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• 什么时候采用Chiplet？2026-06-24 14:22

  

  本文转自：半导体行业观察自20世纪70年代至80年代基于超大规模集成电路（VLSI）的专用集成电路（ASIC）兴起以来，单片集成一直是主流设计范式。在单片设计中，集成电路的所有功能模块，例如逻辑、存储器、模拟接口和专用加速器，都集成在一块硅片上。这种模型提供了一种紧凑、紧密耦合的架构，并拥有完善的设计和验证流程。然而，晶体管尺寸的持续缩小和现代系统日益增长的

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• RISC-V进军高性能计算：它离挑战x86和ARM还有多远？2026-06-23 13:29

  

  在全球算力格局深度重构的当下，高性能计算已从传统科学计算延伸至AI训练、云计算、大数据处理等核心领域，成为衡量技术竞争力的关键赛道。x86凭借绝对性能与生态建设在数据中心有着垄断的优势，ARM则以低功耗优势主导移动与边缘计算领域，二者形成“双寡头”格局。从2010年RISC-V诞生以来，凭借开源、模块化、低门槛的特性，正从嵌入式、IoT等低端场景加速向高性能

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• 机器学习中的特征选择技术：过滤方法、包装方法、嵌入方法2026-06-22 14:18

  

  机器学习（MachineLearning）模型从数据中学习规律。数据集中并非每个特征（feature，即列）对预测的贡献都相同——有些特征无关紧要、有些彼此冗余、还有些只是噪声反而会拖累模型性能。特征选择（FeatureSelection）就是从数据集中筛选出最重要特征、去除无用特征的过程。其主要价值在于：提升模型准确率、缓解过拟合（overfitting）

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