人工智能(ai) 文章 最新資訊
小米汽車業(yè)務虧損收窄,預計下半年實現(xiàn)盈利

- 小米創(chuàng)始人雷軍在小米投資者大會上表示,汽車業(yè)務虧損正在逐步收窄,預計將在今年第三到第四季度實現(xiàn)盈利。根據(jù)小米發(fā)布的一季報顯示,今年第一季度,智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務分部的營收為186億元,虧損5億元。其中,智能電動汽車業(yè)務收入為181億元,占智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務總營收的比例超97%,該項業(yè)務的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%,經(jīng)營虧損5億元。在旗下第二款電動車YU7的智駕研發(fā)投入上,小米的總預算為35億元,雷軍稱該投入在行業(yè)內處于領先水平。最新推出的小
- 關鍵字: 小米 智能電動汽車 AI YU7 輔助駕駛
臺積電2nm良率曝光

- 在技術驅動型產(chǎn)業(yè)中,半導體行業(yè)始終走在全球科技變革的最前沿。2024年,臺積電(TSMC)正式啟動2nm制程(N2)試產(chǎn),每片晶圓的代工報價高達3萬美元,再次引發(fā)行業(yè)廣泛關注。最新數(shù)據(jù)顯示,得益于存儲芯片領域的技術優(yōu)化,臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風險試產(chǎn)以來,良率從去年底的60%快速攀升至當前的90%(256Mb SRAM)。從3nm節(jié)點的初期投產(chǎn)經(jīng)驗看,良率爬坡是一大挑戰(zhàn)。但憑借3nm節(jié)點200萬片晶圓的量產(chǎn)經(jīng)驗,將2nm工藝開發(fā)周期壓縮至18個月,良率僅用9個月便從30%提升至60%,
- 關鍵字: 臺積電 2nm AI 蘋果 晶圓
自供電人工突觸模擬人類色覺
- 隨著人工智能和智能設備的不斷發(fā)展,機器視覺作為現(xiàn)代技術的關鍵使能者,正發(fā)揮著越來越重要的作用。然而,盡管取得了很大進展,機器視覺系統(tǒng)仍然面臨一個主要問題:處理每秒產(chǎn)生的海量視覺數(shù)據(jù)需要大量的電力、存儲和計算資源。這一限制使得在邊緣設備(如智能手機、無人機或自動駕駛汽車)中部署視覺識別功能變得困難。有趣的是,人類的視覺系統(tǒng)提供了一個引人入勝的替代模型。與必須捕捉和處理每個細節(jié)的常規(guī)機器視覺系統(tǒng)不同,我們的眼睛和大腦會選擇性地過濾信息,從而在視覺處理中實現(xiàn)更高的效率,同時消耗最小的能量。神經(jīng)形態(tài)計算,它模仿生
- 關鍵字: 機械視覺 人工智能
初創(chuàng)公司的模擬AI承諾為PC提供強大功能
- Naveen Verma?在普林斯頓大學的實驗室就像一個博物館,展示了工程師們試圖通過使用模擬現(xiàn)象而不是數(shù)字計算來提高 AI 超高效的所有方法。一個工作臺上是有史以來最節(jié)能的基于磁記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡計算機。在另一個位置,您會發(fā)現(xiàn)一個基于電阻存儲器的芯片,它可以計算迄今為止任何模擬 AI?系統(tǒng)中最大的數(shù)字矩陣。Verma 表示,兩者都沒有商業(yè)前景。不那么仁慈的是,他實驗室的這一部分是一個墓地。多年來,Analog AI?一直吸引著芯片架構師的想象力。它結合了兩個關鍵概念,這兩個概念
- 關鍵字: EnCharge AI 電容 半導體元件 模擬AI
使用生成式人工智能創(chuàng)建硬件原型
- 英國和荷蘭的一個項目正在使用大型語言模型(LLMs)來創(chuàng)建硬件設計,該項目稱之為對話式原型設計。雖然 LLMs 被廣泛用于開發(fā)代碼,但該項目正在探索它們如何用于硬件架構甚至 PCB 板布局。然而,開發(fā)硬件可能更復雜,特別是當使用傳感器和執(zhí)行器等設備時。對于小規(guī)模或大規(guī)模生產(chǎn)進行迭代可能需要相當多的時間和資源。該項目旨在使用大型語言模型(LLMs)進行“對話式原型設計”,這將允許開發(fā)人員和最終用戶與 AI 系統(tǒng)進行對話,以開發(fā)原型功能,并結合傳感和驅動。該項目由諾丁漢特倫特大學設計與創(chuàng)新教授拉斯·埃里克·霍
- 關鍵字: AI 智能計算 硬件設計
聚焦Edge Computing & Edge AI,共探技術創(chuàng)新與生態(tài)融合
- 2025研華嵌入式設計論壇上海站圓滿落幕:聚焦Edge Computing & Edge AI,共探技術創(chuàng)新與生態(tài)融合。2025年5月29日,研華科技在上海漕河涇萬麗酒店成功舉辦了以“Edge Computing & Edge AI—技術創(chuàng)新,聚勢生態(tài)”為主題的嵌入式設計論壇。本次論壇匯聚了眾多行業(yè)專家及企業(yè)代表,共同探討Edge Computing與Edge AI領域的最新技術進展、創(chuàng)新應用及生態(tài)構建。一、引領前沿技術,洞見未來趨勢論壇在研華科技嵌入式物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)群(中國)總經(jīng)理許杰弘先生
- 關鍵字: Edge Computing Edge AI 研華
若執(zhí)行25%芯片關稅 美國面臨10年內1.4T美元GDP損失風險,
- 特朗普的關稅讓整個行業(yè)保持警惕。ijiwei 援引美國智庫信息技術與創(chuàng)新基金會 (ITIF) 的一份報告稱,對半導體進口征收 25% 的全面關稅將導致美國經(jīng)濟增長在第一年下降 0.18%。如果保持十年以上,放緩將進一步加深,到第十年達到 0.76%。ITIF 對美國半導體進口征收 25% 關稅的經(jīng)濟影響進行了建模。根據(jù)其分析,這樣的政策將產(chǎn)生廣泛的經(jīng)濟影響,十年內美國 GDP 總共減少 1.4 萬億美元。在 25% 的關稅情景下,ITIF 預計普通美國人在第一年的生活水平增長將下降 1
- 關鍵字: GDP 芯片關稅 人工智能 汽車
'機器學習元素周期表' 或許能推動人工智能的發(fā)現(xiàn)
- 麻省理工學院的研究人員創(chuàng)建了一個周期表,展示了 20 多種經(jīng)典機器學習算法之間的聯(lián)系。這個新框架揭示了科學家如何融合不同方法的策略,以改進現(xiàn)有的 AI 模型或提出新的模型。例如,研究人員使用他們的框架結合了兩種不同算法的元素,創(chuàng)建了一種新的圖像分類算法,其性能比當前最先進的方法提高了8%。這個周期表源于一個關鍵思想:所有這些算法學習的是數(shù)據(jù)點之間的一種特定關系。雖然每種算法可能以略微不同的方式完成這一點,但每種方法背后的核心數(shù)學是相同的?;谶@些見解,研究人員確定了一個統(tǒng)一方程,它構成了許多經(jīng)典 AI 算
- 關鍵字: 人工智能 機械學習
馬斯克放話"重返工作狂"模式,特斯拉應聲大漲近7%
- 5月28日消息,特斯拉股價周二上漲近7%。此前,CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)在周末重申,將把重心重新放在自身企業(yè)上,這恰逢最新一次SpaceX火箭發(fā)射在即。馬斯克在其社交平臺X上發(fā)文稱,自己需要對X、人工智能公司xAI以及特斯拉保持“高度專注”,以推動關鍵技術的發(fā)布。此前,X平臺剛剛經(jīng)歷了短暫宕機?!罢绫局艿腻礄C問題所顯示,我們在運營上還有重大改進空間,”馬斯克寫道,并補充稱自己將恢復“全天候工作”。“系統(tǒng)的冗余切換本應發(fā)揮作用,但并未如愿?!睋?jù)第三方網(wǎng)站統(tǒng)計,上周末X平臺(前身為推特)一度
- 關鍵字: 馬斯克 特斯拉 大漲 人工智能 xAI
歷史十大高被引論文

- 微軟研究人員在2015年人工智能會議上提交的一篇論文《用于圖像識別的深度殘差學習》,迅速攀升至歷史百大榜單第5名(WoS、Dimensions和Scopus數(shù)據(jù)庫排名中位數(shù)分析)?!队糜趫D像識別的深度殘差學習》已經(jīng)成為21世紀以來被引用次數(shù)最多的論文。該論文的作者提出了深度殘差學習(ResNet)架構,突破性地解決了深層神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的信號衰減問題,使網(wǎng)絡層數(shù)達到前所未有的深度,并在2015年贏得圖像識別競賽。ResNet不僅成為深度學習發(fā)展的重要里程碑,也為后續(xù)的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
- 關鍵字: 圖像識別 ResNet AI ChatGPT
人工智能(ai)介紹
您好,目前還沒有人創(chuàng)建詞條人工智能(ai)!
歡迎您創(chuàng)建該詞條,闡述對人工智能(ai)的理解,并與今后在此搜索人工智能(ai)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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