导读机器人通常会工作在严苛复杂的环境中，搭配AI的机器人的设计越来越复杂，新一代AI机器人需要更强大的数据处理能力，研华AlR-030边缘AI智能推理系统具备更强大计算能力的同时，可帮助客户简化运营获取竞争优势。研华的AIR-030边缘推理系统由最新的NVIDIA Jetson AGX Orin提供支持，可提供高达275 TOPS算力。此外，它还支持多个传感器的高速接口，这些优势，使其成为下一代AI机器人的完美选择。新的Jetson AGX Orin平台提供了巨大的性能提升，推理能力提高了4~7倍，使机器
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边缘AI 推理系统 机器人
工业嵌入式AI解决方案供应商研华荣幸宣布与AI芯片制造商Hailo合作。通过合作，双方将推出即用成熟平台，在边缘部署可扩展高性能AI。该方案将整合研华基于i.MX 8M Plus的平台、Hailo-8 M.2 AI加速模块，助力企业实现26TOPS性能和一流能效。通过合作，双方将为众多智能细分市场，包括机器人、医疗和交通等提供尖端的AI解决方案。研华RSB-3720 2.5“Pico-ITX单板计算机(SBC)、EPC-R3720嵌入式系统、EPC-R5710边缘智能系统是基于恩智浦i.MX 8M Plu
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研华 Hailo 边缘AI
2023年10月24日，以“芯启数智 共创慧城”为主题的2023英特尔数智园区及社区生态大会在深圳举办。在此次大会上，英特尔全面展示了其在智慧城市领域的愿景和战略布局，并与众多来自智慧城市、智慧园区、智慧社区等专业领域的技术专家和行业精英一道，畅谈了智慧城市的未来趋势和发展方向，共同探索智慧城市领域的最新技术和产品。英特尔公司网络与边缘解决方案事业部副总裁兼智慧城市事业部总经理Renu
Navale表示，“如今，全球约56%的人口（44亿居民）生活在城市中。这一趋势预计将持续下去，到2050年，城市人
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英特尔 边缘AI 城市数智化
对于希望在边缘的推理处理器上实施人工智能 (AI) 算法的设计人员来说，他们正不断面临着降低功耗并缩短开发时间的压力，即使在处理需求不断增加的情况下也是如此。现场可编程门阵列 (FPGA) 为实施边缘AI所需的神经网络 (NN) 推理引擎提供了特别有效的速度和效率效率组合。然而，对于不熟悉 FPGA 的开发人员来说，传统FPGA的开发方法可能相当复杂，往往导致他们去选择不太理想的解决方案。本文将介绍来自Microchip Technology的一种比较简单的方法。通过这种方法，开发人员可以使用FPGA和软
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对于大量联网的物联网设备，在边缘处理人工智能工作负载比云端更好。
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边缘AI
为了适应网络边缘人工智能（AI）计算及相关推理算法的快速发展，韩国智能硬件公司（IHWK）正在为神经技术设备和现场可编程神经形态设备开发神经形态计算平台。Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）通过子公司冠捷半导体（SST）参与协助开发，为该平台SuperFlash® memBrain™神经形态存储器解决方案提供评估系统。该解决方案基于Microchip经行业验证的非易失性存储器（NVM）SuperFlash技术并加以优化，可通过模拟内存计算方法为神经网络执行矢量矩阵乘法（V
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Microchip IHWK 模拟计算平台 边缘AI ML推理
英飞凌科技股份公司于近日宣布与Edge Impulse合作，为PSoC™ 63低功耗蓝牙®微控制器（MCU）扩展基于微型机器学习的AI开发工具。人工智能物联网应用开发者现在可以使用Edge Impulse Studio环境，在高性能、低功耗的PSoC 63低功耗蓝牙微控制器上构建边缘机器学习（ML）应用。此次合作为客户在基于PSoC 63低功耗蓝牙微控制器器件的系统中进行本地开发和配置机器学习应用提供了更多灵活性和平台选择，这些PSoC 63低功耗蓝牙微控制器器件可提供150-MHz&
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英飞凌 边缘AI 机器学习模型
随着“边缘人工智能 (AI)”的兴起，“在网络边缘拥有更高的智能性”也倍受讨论，拥有更高本地实时处理能力的好处就易被忽视，而这种处理无需依赖基于云的资源来运行 AI 模型。通过使我们日常交互的电子设备能够根据 AI 模型在现实世界中做出决策，我们可以提高其响应能力、安全性和整体效率。 当然，一些 AI 驱动型系统可能一直都需要基于云的资源。利用诸如人员和物体分类、异常检测和人体姿势估计等处理功能，可以大大增强许多低功耗应用，特别是那些具有一至两个摄像头的应用。然而，由于成本限制以及此类处理水平的
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视觉处理器 可视门铃 智能零售 边缘AI
在建筑、工业和零售自动化应用中，设计人员可以轻松且经济实惠地为多达 12 个摄像头添加视觉和 AI 处理功能
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各行各业的数字化转型和日常生活中的新场景已经对边缘上的人工智能（AI）和机器学习、先进数据处理、音频、视觉等产生了需求。边缘机器学习（ML）计算支持广泛的、智能化的工业和家庭应用，包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令词识别以及视觉应用，如使用低分辨率摄像头进行在场检测或人数统计。现在的产品设计人员已看到了人工智能和机器学习的巨大潜力，可以为家庭安全系统、可穿戴医疗监测器、商业设施和工业设备监控传感器等边缘应用带来更多的智能化。所以SiliconLabs
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在过去的两年里，边缘人工智能（Edge AI）实现了加速发展，这主要得益于小型化神经网络架构的进步，从而可以在微控制器级（MCU）的器件上实现高精度。这增加了边缘AI 应用和设备的数量，这些应用和设备可以通过这项技术以较低的成本实现。这方面的一个示例就是关键字识别，它已经成为智能家居设备交互的标准方式。边缘AI 可以体现为多种形态，从非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、与基站或智慧城市视频监控等数据源同处一方的大型方案。在这些更大型的装置中，异构架构（即针对特定任务的专业加速器）正在
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