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卫星正在“长出大脑”:边缘AI如何让智能计算进入太空?

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过去几十年,卫星承担的主要任务是“采集数据”。拍摄地球影像、收集遥感信息、监测环境变化……但这些数据往往需要经过一个漫长过程:卫星采集 → 数据下传 → 地面处理 → AI分析 → 输出结果。这种模式正在遇到新的瓶颈。

破解边缘AI落地难题:Andromeda XVE70打造边缘智能“神经中枢”

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人工智能正在从“会思考”走向“会行动”。过去几年,AI产业的主线是大模型。更大的参数、更强的训练算力、更庞大的数据中心,推动AI能力不断突破。但当AI开始进入机器人、自动驾驶、智能制造这些真实场景,一个新的问题摆在行业面前:让AI运行起来并不难,真正困难的是让AI在现实世界中稳定、实时地工作。

告别云端延迟!FPGA 视觉 AI 怎么落地?瑞苏盈科方案大揭秘

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过去几年,人工智能的发展几乎被云端算力主导。大模型训练依赖GPU集群,数据中心成为AI创新的核心舞台。但当AI真正走向现实世界——进入汽车、工厂、机器人和各种智能终端时,另一个问题开始浮现:AI不仅要“算得出来”,更要“及时做出判断”。

从3GHz+频谱监测到实时AI推理,瑞苏盈科在AMD ECS展示FPGA新玩法

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近日,AMD Embedded Computing Summit(AMD嵌入式计算峰会)中国站活动圆满结束。作为嵌入式计算领域的重要交流平台,本次峰会汇聚了众多行业专家、工程师及生态合作伙伴,共同探讨下一代嵌入式计算、AI边缘推理与自适应计算的发展趋势。