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。
>>详情我们都知道，现在市面上有很多热门的智能体方案，这些方案的特点是简单易用，能够处理各种任务，确实很方便。但它们的一个主要缺点是，它们大多是通用型的智能体，并不是为企业量身定制的。这就像是一个万能工具，看起来什么都能做，但在企业环境中使用时，往往会遇到水土不服的问题。另外，很多通用型智能体在企业级治理、准确性和可靠性方面存在挑战。
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恩智浦的MR-VMU-RT1176是一款紧凑型、一体式车辆管理单元(VMU)。 该器件搭载i.MX RT1176跨界MCU，集成双核Arm® Cortex®-M7/M4处理器，并配备全面的传感器套件与丰富的连接选项，能够显著加速工程师构建下一代系统的进程。
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今年是首款商用现场可编程门阵列（ FPGA ）诞生 40 周年，其带来了可重编程硬件的概念。通过打造“与软件一样灵活的硬件”，FPGA 可重编程逻辑改变了半导体设计的面貌。
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当AI能写出满分作文、画出媲美艺术家的作品，甚至破解复杂的基因密码，工业时代的规则正在被悄然改写。技术早已不再是实验室里的神秘匣子，而成为数字时代的“油”和“电”，书写着新的规则，重塑着生活和社会的版图。
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