近日，國際數據公司（IDC）正式對外發布《中國RPA+AI解決方案,2024》（Doc#CHC53527125，2025年6月）研究報告。報告顯示，傳統機器人流程自動化（RPA）技術在企業數字化轉型深化階段正面臨結構性瓶頸。其核心局限體現在三方面：一是高度依賴預設規則，導致自動化場景固化——當業務流程出現細微調整（如表單字段變更、審批節點增加）時，傳統RPA需重新編寫代碼邏輯，難以適應動態業務需求；二是非結構化數據處理能力缺失，企業日常運營中大多數文檔、郵件、圖像等非結構化信息無法被有效處理，導致自動化覆
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智能汽車時代的加速到來，使車載智能系統面臨前所未有的算力需求。隨著越來越多車型引入電子電氣架構轉向中心化、智能駕駛的多傳感器融合、智能座艙的多模態交互以及生成式AI驅動的虛擬助手等創新技術，都要求車用主芯片能夠同時勝任圖形渲染、AI推理和安全計算等多重任務。當下，功能安全、高效高靈活性的算力、產品生命周期，以及軟件生態兼容性這“四大核心要素”，已成為衡量智能汽車AI芯片創新力和市場競爭力的核心標準。傳統汽車計算架構中，往往采用CPU與GPU或/和NPU等計算單元組成異構計算模式；隨著自動駕駛算法從L1向L
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世界上最先進的 AI 模型正在表現出令人不安的新行為 — 撒謊、詭計多端，甚至威脅其創造者以實現其目標。在一個特別令人震驚的例子中，在被拔掉插頭的威脅下，Anthropic 的最新作品 Claude 4 通過勒索一名工程師進行反擊，并威脅要揭露婚外情。與此同時，ChatGPT 的創建者 OpenAI 的 o1 試圖將自己下載到外部服務器上，并在被當場抓到時否認了。這些事件凸顯了一個發人深省的現實：在 ChatGPT 震驚世界兩年多后，人工智能研究人員仍然沒有完全了解他們自己的創作是如何運作的。然而，部署越
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AI
全球新興記憶體與儲存技術市場正快速擴張，而臺積電、三星、美光、英特爾等半導體巨頭正與專業IP供應商合作，積極推動先進非揮發性存儲器解決方案的商業化。過去兩年，相變內存（PCM）、電阻式隨機存取內存 （RRAM） 和 自旋轉移矩磁阻式隨憶式內存 （STT-MRAM） 已從實驗室走向次22納米節點的試產階段，并運用3D堆疊技術實現高密度，以解決傳統DRAM和NAND閃存在延遲、耐用性和能源效率方面的限制。在臺積電、三星、美光、英特爾等業界領導者的合作下，每年超過50億美元的研發投入加速新材料與制程的成熟。 這
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AI 內存 臺積電 三星 存儲技術
人工智能 （AI） 基礎設施的主導地位將 Micron Technology （MU） 推到了聚光燈下。該公司 2025 年第三季度的銷售額達到創紀錄的 93 億美元，同比增長 37%，凸顯了其在為 AI 系統供應高帶寬內存 （HBM） 芯片方面的關鍵作用。分析師認為，美光在 AI 內存熱潮中的戰略地位，加上被低估的倍數，使其成為一個引人注目的游戲。但與所有半導體股一樣，周期性風險和估值障礙也迫在眉睫。以下是投資者應該注意的原因，以及為什么謹慎仍然很重要。AI Memory 淘金熱美光
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在剛剛過去的6月25日美股收盤，美股三大指數漲跌不一，道指跌106.59點，跌幅為0.25%，報42982.43點；納指漲61.02點，漲幅為0.31%，報19973.55點；標普500指數跌0.02點，報6092.16點。大型科技股漲跌不一，谷歌漲超2%，微軟、蘋果小幅上漲；英特爾跌逾1%，奈飛、亞馬遜、Meta小幅下跌。英偉達漲4.3%，創下歷史新高，收盤市值達3.77萬億美元，市值一夜大增1564億美元（約合人民幣1.12萬億元）再度成為全球市值最高的公司。 很顯然，AI就是我們這個時代最
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（圖片來源：英偉達）DeepSeek 憑借其今年的 R1 AI 模型吸引了大量關注，但似乎下一代 R2 模型的開發因中國 Nvidia H20 處理器的短缺而停滯，據 信息報道 。DeepSeek 本身尚未評論其 R2 模型的發布時間。DeepSeek 使用由其投資者 High-Flyer Capital Management 獲得的包含 50,000 個 Hopper GPU 的集群——其中包括 30,000 個 H20、10,000 個 H800 和 10,000 個 H100——
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在 2025 財年第三季度 HBM 銷售額增長近 50% 的推動下，美光公布了創紀錄的收入，現在正著眼于另一個里程碑。據 ZDNet 稱，這家美國內存巨頭的目標是到 2025 年底將其 HBM 市場份額提高到 23-24%。值得注意的是，美光在其新聞稿中表示，它現在正在向 GPU 和 ASIC 平臺上的四個客戶交付大批量 HBM。因此，該公司預計到 2025 年下半年，其 HBM 市場份額將達到與其整體 DRAM 份額持平。據路透社報道，美光的強勁業績反映了 NVIDIA 和 AMD
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據 The Information 報道，DeepSeek 今年早些時候的 R1 AI 模型吸引了大量關注，但由于 Nvidia 的 H20 處理器在中國短缺，下一代 R2 模型的開發似乎已經停滯不前。DeepSeek 本身尚未對其 R2 模型何時可用發表評論。DeepSeek 使用由 50000 個 Hopper GPU 組成的集群（包括 30000 個 H20、10000 個 H800 和 10000 個 H100），該 GPU 由其投資者 High-Flyer Capital M
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文章 概述本文中，DigiKey 總結了Edge AI 和機器學習領域中常用的 硬件類型 及其相應的 開發套件 。文章詳細列舉了四大主要的硬件類型：微控制器、單板計算機、專用 AI加速器，以及FPGA，并詳細介紹了涵蓋硬件平臺、軟件工具和預訓練模型的多種開發套件。文章著重強調了合理選擇硬件平臺與開發套件對于Edge AI和機器學習發展的關鍵推動作用，為相關領域的開發者和研究者提供寶貴的參考依據。Edge AI和機器學習的計算主
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正如 Arm 工程部軟件高級副總裁 Mark Hambleton 在 《2025 年芯片新思維》報告 中所說：人工智能 (AI) 的未來發展離不開軟硬件的協同。然而，在由 Arm 贊助的新 CIO 報告中所述，開發者工作流程的碎片化限制了開發者創建和擴展新 AI 應用的速度，而這也是目前其所面臨的最大挑戰之一。報告下載鏈接： https://www.arm.com/resources/white-paper/why-software-is-crucialArm 深知軟件對于釋
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者：Arm 終端事業部技術戰略及業務拓展總監 盧旻盛人工智能 (AI) 為消費電子設備實現了更綜合、更加個性化且更智能的體驗。而這也意味著設備上運行的軟件和系統將愈發復雜，對安全性產生了直接的影響。舉例來說，如果代碼行數增加 10 倍，出現更多漏洞的風險也會增加 10 倍。雖然端側 AI 創造了大量的機遇，新模型、功能、算子類型和量化技術不斷涌入市場，但這種快速的變化在安全方面也帶來了嚴峻的挑戰，尤其是對消費電子設備而言。因此，建立起保護客戶隱私與數據的安全技術和倡議，必須與 AI 帶來的優勢和持續機遇相
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Arm AI 消費電子設備安全
當地時間6月25日，美國國會推出了一項重磅法案，旨在“強化美國聯邦機構對于外國對手人工智能技術風險的防護能力”。這項名為《禁用敵對人工智能法案》（No Adversarial AI Act）的法案，由國會眾議院中特會資深成員拉賈·克里希納納莫蒂（Raja Krishnamoorthi）和主席約翰·穆勒納爾（John Moolenaar）共同提出。該法案得到了兩黨、兩院制的支持，其核心目的在于建立一道明確的“防火墻”，將由外國對手所控制的AI技術從美國政府的敏感系統與數據中有效隔離。美國議員聲稱這項法案的出
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在 PCIM 上，Efficient Power Conversion 首席執行官 Alex Lidow 與 Alix Paultre 討論了該公司先進的寬帶隙 GaN 電源解決方案。其中提到了氮化鎵 （GaN） 如何徹底改變 AI 基礎設施和類人機器人技術，以及其他工業和消費應用。人工智能需要超高效的電源轉換來維持不斷增長的計算密度。EPC 最新的 GaN 解決方案適用于 AC-DC 服務器電源和 48V DC-DC GPU 電源，可減少損耗、提高功率密度并改善熱
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GaN驅動 AI 機器人
我們有時將 Gemini 和 ChatGPT 等聊天機器人稱為“機器人”，但生成式 AI 在真實的物理機器人中也發揮著越來越大的作用。在今年早些時候宣布 Gemini Robotics 之后，Google DeepMind 現在推出了一種新的設備上 VLA（視覺語言動作）模型來控制機器人。與之前的版本不同，它沒有云組件，允許機器人完全自主運行。Google DeepMind 機器人技術負責人 Carolina Parada 表示，這種 AI 機器人技術方法可以使機器人在具有挑戰性的情況下更加可靠
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