网络边缘人工智能——即在边缘设备端部署AI模型进行本地化算法处理，而非依赖云端等集中式计算平台——已成为人工智能领域发展最快的方向之一，受到业界高度关注。
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如今的工厂正在越来越多地采用智能技术，诸如机床、机器人、执行器和传感器等设备都能生成、传输和接收数据。
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可听戴设备有望成为科技领域的新热点。此类可穿戴设备包括增强现实眼镜、智能耳机和智能助听器，它们或许能够彻底改变人机交互的方式。这些设备的市场正在迅速扩张，根据Market Research Future公司预测，到2032年，这一市场的规模将达到1196亿美元[1]。
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随着生成式AI的飞速发展，智能（AI）眼镜正从科幻走向现实，成为人们生活中的得力助手。据维深信息Wellsenn XR数据报告[1]，2024年全球AI眼镜销量为152万台，2025年将激增至350万台，同比增长130%。
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人形机器人集成了许多子系统，包括伺服控制系统、电池管理系统 (BMS)、传感器系统、AI 系统控制等。如果要将这些系统集成到等同人类的体积内，同时保持此复杂系统平稳运行，会很难满足尺寸和散热要求。
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在淘金热时期，怀揣着致富梦想的探矿者们纷纷涌入美国西部，希望通过淘金发家致富。如今，科技领域的开拓者也同样跃跃欲试，希望在人工智能（AI）领域大展拳脚。
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市场对高速数据传输的需求正迅速增长。随着智能设备、数据中心系统和软件的发展，企业需要数据在其技术基础设施中快速传输的同时保持适应性、可扩展性和安全性。实时数据传输给系统带来了更大的压力，对基础设施提出了更高的要求。 无论是提升手机视频质量、帮助无人驾驶汽车避免碰撞，还是激活智能家居安全设备和监控工业生产质量，高效数据传输的需求都至关重要。在本文中，我们将探讨常见的嵌入式视觉用例中高速数据传输所必需的硬件、软件和接口协议要求。 高速数据传输的关键协议和组件 用于高速数据传输的通用基础设施组件和协议可分为短距离和长距离媒体传输协议： 短距离媒体传输协议 移动行业处理器接口（MIPI）： MIPI是一种标准化接口，用于将外设和传感器连接到设备的嵌入式处理器，在移动和嵌入式视觉应用中十分常见。它还支持各种传感器、处理器和显示器之间的高速数据传
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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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