AI智能体（AI Agent）也被称为代理型AI。这项技术正在引发巨大的热潮，是突破AI功能极限、深入改变企业运营与竞争方式的新一代AI解决方案。AI智能体能够提高资源效率、实现复杂任务的自动化并推动业务创新，其能力超过了基于脚本的自动化机器人和虚拟助手。
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从大模型训练到边缘侧推理，从海量日志分析到实时业务决策，数据作为构建智能能力的核心战略资产，正成为企业角逐的新战场。然而，管理这些数据不仅需要高超的技术能力，更是一项涉及成本、性能和复杂性的多维挑战。
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随着人工智能（AI）大模型的快速发展以及边缘智能（Edge AI）的广泛兴起，越来越多的高性能并行处理器（如GPU）和更多的边缘和端侧AI系统级芯片（AI SoC）在市场上不断攻城掠地；与此同时，除了传统的处理器和MCU企业转向智能智算芯片，诸如特斯拉等车企和智能终端企业也开始自己设计AI处理器和控制SoC，正是千军万马奔向智算芯片。
>>详情在中国，随着资源高效型大语言模型的快速发展和人工智能（AI）基础设施市场的不断拓展，许多企业都迫切希望部署生成式人工智能（GenAI）。Gartner预测，到2027年，中国80%的企业将使用多模型GenAl策略来实现各种模型功能、本地部署需求和成本效益。
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本文将审视当今制造业面临的核心挑战，探索正在席卷行业的变革浪潮。这场变革源于对资源敏感型制造的全新关注，而人工智能、分散式控制、混合组网及软件定义自动化等新技术与能力协同发力，共同为未来数字化工厂的崛起筑牢根基。
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随着人工智能（AI）在各行各业加速落地应用，企业领导者也开始从根本上重新思考数据中心的建设和运营方式。同样，AI在中国市场势头正猛，各行业正从“互联网+”“5G+”向“人工智能+”加速转变。
>>详情人工智能（AI）在边缘计算领域正经历着突飞猛进的高速发展，根据IDC的最新数据，全球边缘计算支出将从2024年的2280亿美元快速增长到2028年的3780亿美元*。
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DeepSeek R1的推出加快了大语言模型在生成式人工智能领域的商品化和多极化，使未来数据管理战略的重点转向了人工智能（AI）就绪度和数据主权。
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