物联网（IoT）和人工智能（AI）正在改变产业和社会，将自动化在日常生活中变为可能，同时解锁在过去难以实现的理念和功能。边缘计算可以在产生数据的地方即时处理数据，而无须在远端的数据中心处理，提供更环保、更智慧的解决方案。将AI移至边缘 自21世纪初以来，传感器经历了非比寻常的发展。受益于物联网的诞生，可以连线通讯的智慧传感器无所不在。预计到2030年，因5G的广泛部署，物联网装置上数十亿传感器将负责30%的物联网数据流量。这将显著增加AI对于碳的影响。而由于其需要数据中心的运算资源来将数据转化为洞察力和行
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近日在莱迪思开发者大会上，莱迪思半导体公司近日宣布推出全新传感器桥接参考设计，加速NVIDIA Jetson Orin和IGX Orin平台的网络边缘AI应用开发。这款开源参考开发板基于低功耗的莱迪思FPGA和NVIDIA Orin，旨在满足开发人员在设计医疗保健、机器人和嵌入式视觉领域的高性能网络边缘AI应用时的各种需求，包括各种传感器和接口的互连、设计可扩展性和低延迟等。莱迪思与英伟达的合作旨在通过改善传感器与网络边缘AI计算应用的连接，促进开源开发者社区的发展。莱迪思半导体首席战略与营销官Esam
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早上 6:42，闹钟响了。您看上去气色不错，这多亏了床头柜上的睡眠周期监测器，这款监测器采用内置边缘人工智能 (AI) 和雷达技术，通过监测您的心率和呼吸，可帮助您优化计算出精确的唤醒时间。在您走向厨房时，智能冰箱使用摄像头系统扫描其中储存的食物，然后根据您的饮食限制数据和偏好提供建议，帮助您决定午餐吃什么。在去上班时，您无需触摸任何事物即可进入和启动汽车。室外摄像头在识别出您之后自动解锁汽车，汽车会根据您的偏好预设车内温度、调整座椅和音乐音量。这样的未来并非遥不可及，相关赋能技术已然出现。边缘 AI、低
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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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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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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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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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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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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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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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