端侧AI,GPU重新崛起!
demi 在 周三, 09/23/2026 - 11:05 提交
长期以来,为了应对图像渲染、语音识别、计算机视觉及神经网络推理等多元化任务,芯片厂商往往倾向于在SoC中不断叠加专用的加速模块——CPU、GPU、DSP与NPU各司其职。

长期以来,为了应对图像渲染、语音识别、计算机视觉及神经网络推理等多元化任务,芯片厂商往往倾向于在SoC中不断叠加专用的加速模块——CPU、GPU、DSP与NPU各司其职。

人工智能热潮已对多个高科技行业产生了变革性影响,而它与物联网(IoT)设备的融合,更有望从根本上改变我们在远程办公环境中与同事协作的方式。

边缘AI能力在设备市场上并非均匀分布。不同档次的NPU性能差异显著,而这种差异决定了设备能支撑哪些边缘AI工作负载——以及支撑到什么程度。

随着人工智能、物联网、云计算和边缘计算持续发展,企业产生、存储和处理的数据规模正在快速增长。数据已经从传统的信息资产逐渐转变为支撑业务运营、技术创新和决策制定的核心基础。

相比能够完成大量任务的通用型机器人,针对特定场景、执行明确任务、部署成本更低的机器人,更容易形成规模化应用。

云数据中心往往建在几百公里外,数据要"长途跋涉"才能被处理,再返回结果。当联网设备越来越多、响应要求越来越高,"云"开始显得有点力不从心。于是,一个新的主角登上舞台:边缘计算。

AI 时代并非即将来临——它已然降临,正在重塑各类组织的思维模式、运营方式以及致胜之道。而处于这场变革核心的,正是边缘基础设施。

算力衡量的是计算机系统在单位时间内处理数据、执行运算的能力。算力越高,处理数据的速度越快,能完成的任务也越复杂。

机器人行业正进入新一轮技术跃迁阶段。从早期依赖程序控制的自动化设备,到如今具备环境感知、智能决策、自主协作能力的新一代机器人,行业发展的底层逻辑已经发生深刻变化。

相比传统模式,边缘人工智能将数据处理能力直接部署到终端设备,使设备具备本地感知、分析、决策和执行能力。这种计算架构的变化不仅优化了智能家居的运行效率,也重新定义了家庭数字化生态的发展方向。