人形机器人具有自动执行任务、做类似人类的动作和参与社交互动，因此在各行各业都备受关注。这些机器人的应用范围广泛，从医疗保健、人形机器人辅助患者，到工业自动化、教育和研究，不一而足。人形机器人的开发面临着多项挑战，包括复制人类的复杂动作、实现自主决策以及创建能够适应非结构化环境的系统。
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如今，机器人已引入工业设施，用于帮助提高生产力，提升效率。在工业 4.0 向工业 5.0 过渡的进程中，工业制造商一直在积极利用人工智能等先进技术，努力提高竞争力，同时聚焦以人为本的策略和可持续发展。企业为了追求更高的效率和质量，纷纷寻求增强人机交互，这一趋势大大促进了自主移动机器人 (AMR) 的广泛应用。 AMR 需要综合的软硬件系统，才能与现代制造或仓储设施中的操作员协同工作。机器人会产生较大的冲击力且移动速度较快，因此可能会带来一定的风险，例如在意外碰撞中导致工人受伤。我们必须谨慎管控此类风险，不仅要制定相关的操作流程，还要注重机器人本身的设计。 图 1：如今的机器人在现代工厂中与操作员协同工作 如何设计出能安全有效地与人类协作的 AMR 系统，需要考虑哪些关键要素？本文进行了探讨。我
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随着数据中心耗电量急剧增加，行业更迫切地需要能够高效转换电力的功率半导体。这种需求的增长一方面是为了降低运营成本，另一方面是为了减少温室气体排放，以实现净零排放的目标。此外，业界也在不断追求成本更低、尺寸更小的电源系统。
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今天，AI正在以超乎想象的速度走进我们的生活，这也为无源元件的发展开拓了一片潜力巨大的市场空间。而想要在这片全新的市场沃土中生根并茁壮成长，需要无源元件在材料、架构和工艺等多个维度，进行全方位的创新，迭代出适应AI时代的新生代产品。
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传统的可穿戴设备取得了巨大成功，使得其后面世的智能指环受到早期采用者的热烈追捧，成为了最前沿、最时尚的健康和健身无线产品。
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人工智能（AI）和机器学习（ML）技术不仅正在快速发展，还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器（MCU）中，从而实现边缘AI/ML解决方案。这些MCU是许多嵌入式系统不可或缺的一部分，凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能，现在能够支持AI/ML应用。
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AI领域正在经历一场颠覆性的变革！DeepSeek，一款近期火爆全球的开源AI大模型，正与GPT-4、Sora等模型一起，掀起一场前所未有的算力竞赛。随着AI训练规模的指数级增长，计算资源的短缺已经成为无法忽视的问题——算力不足，功耗爆表，传统芯片难以支撑未来AI需求！
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在人工智能（AI）和机器学习（ML）加持下的新一代数据中心正在对复杂的计算能力、巨大的存储容量和无缝连接产生前所未有的需求。大型互联网数据中心是光互连技术和创新增长极快的市场，由于机器对机器通信的增加，70%的互联网流量几乎都发生在数据中心内部。
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在加密货币和人工智能/机器学习（AI/ML）等新兴应用的驱动下，数据中心的能耗巨大，并将快速增长以满足用户需求。根据国际能源署（IEA）的最新报告，2022 年数据中心的耗电量将达到 460 TWh（太瓦时），约占全球总用电量的 2%。在美国，拥有全球三分之一的数据中心，耗电量为 260 TWh，占总用电量的 6%。
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