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开源生成式人工智能（AI）模型的迅速兴起以及国家对于国产创新的推动，带动了中国AI生态系统的发展，激发了各企业机构对AI就绪度的极高要求。Gartner预测，到2028年，由于企业更倾向于组建能够创建和管理专有Al解决方案的内部团队，中国企业机构对AI开发技能的需求将增长50%。
在汽车电子电气架构（EEA）加速向中央计算演进的过程中，行业普遍聚焦于功能整合与成本控制。然而，真正的变革并非仅停留在功能堆叠，而在于芯片架构的根本性重构——它不再被动适配既有功能，而是主动定义整车的算力边界、安全等级与体验上限。
伺服驱动应用市场对尺寸、功率密度和可靠性均提出严苛要求，这使得设计稳健解决方案充满挑战。意法半导体近期发布的EVLSERVO1参考设计以其紧凑结构和强大性能精准应对这一领域需求。
近日，在2025人工智能计算大会上，浪潮信息公布，基于元脑SD200超节点AI服务器，DeepSeek R1大模型token生成速度仅需8.9毫秒，创造国内大模型最快token生成速度。
传统上，开关模式电源(SMPS)噪声较高，无法直接用于噪声敏感型模数转换器(ADC)，因此需要额外的低压差(LDO)稳压器来供电。近年来，SMPS技术取得了显著进展，特别是Silent Switcher®架构和电磁干扰(EMI)噪声屏蔽技术的应用，有效降低了EMI辐射和输出纹波电压。
集成开发环境(IDE)正在经历深刻变革。传统意义上披着“图形界面”外衣的编译器，已不再能满足当今的需求。随着嵌入式系统变得越来越强大，而且AI开始融入几乎所有设计中，开发者需要的是能够理解开发者工作内容的开发环境。新一代IDE应能帮助驾驭复杂性，强化安全性，并让软件开发工作更加轻松愉悦。
每个工程时代都由能够应对其挑战的工具所定义。如今，人工智能模型的规模在数月内就能实现扩张，半导体技术不断突破物理极限，电气化正推动整个行业发生变革。硬件固然至关重要，但仅靠硬件自身，其发展速度已难以跟上时代步伐。
在人工智能与边缘计算深度融合的今天，将AI模型高效部署于终端设备已成为产业智能化的关键。本文将分享基于米尔MYD-LR3576边缘计算盒子部署菜品识别安卓Demo的实战经验。
公众往往会认为，自动驾驶就是汽车人工智能(AI)，这种认知只是汽车人工智能的冰山一角，掩盖了一场更深层次的看不见的技术变革：人工智能正在融入车辆电气/电子架构的方方面面，这是一个复杂而精密的系统，所涵盖的范围远不止自动驾驶功能，
随着智能穿戴设备的快速发展，AI眼镜作为下一代人机交互的重要载体，正逐步走向大众市场。不过，受限于设备尺寸和电池容量，当前产品的常规使用电池续航平均在3-4小时。因此，如何进一步提升续航时间，成为AI眼镜设计中的核心挑战。
