今年的WWDC 2025看完了，相信有不少觀眾看完之后的反應都是：“啊？就這？”去年開始畫的Apple Intelligent大餅，一直到今年WWDC大餅還是沒徹底烙好。甚至，更有Apple 員工爆料稱，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri喚醒動畫特效是真正做出來的，其他大部分效果更是連文件夾都沒有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但沒人知道到底發生了什么。 知名Apple分析師 Mark Gurman 在外媒發出一篇長文，題為
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Apple AI Siri
在當今數字化時代，人工智能（AI）技術的飛速發展正在重塑各個領域的基礎設施，其中包括支撐AI運行的網絡架構。傳統的數據中心網絡架構以交換機為核心，構建了層級化的數據傳輸路徑。然而，隨著AI大模型訓練規模的爆炸性增長，這種傳統架構正面臨前所未有的挑戰。大模型訓練帶來了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大語言模型為例，訓練過程中需要在數千甚至上萬張GPU之間頻繁交換海量數據。這些GPU之間的通信不再是傳統意義上的“服務器間通信”，而更像是“芯片間通信”。在這種情況下，數據中心已不再是簡單的“服務器的
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AI 網絡 架構 交換機
全球半導體解決方案供應商瑞薩電子近日宣布推出RA2L2微控制器（MCU）產品群，率先在業內支持USB-C Revision 2.4新標準。這款MCU基于48MHz Arm Cortex-M23處理器，擁有豐富的功能特性，使其成為便攜式設備和個人電腦（PC）的理想選擇。全新USB Type-C線纜和連接器規范2.4版本可降低電壓檢測閾值（1.5A電源為0.613V，3.0A電源為1.165V）。RA2L2 MCU是業內首款支持這一新標準的MCU。RA2L2 MCU采用專有低功耗技術，提供87.5μA/MHz
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瑞薩 微控制器 MCU USB-C Rev. 2.4
美國芯片制造商英偉達（NVIDIA）的首席科學家（CSO）比爾·戴利（Bill Dally）指出，美國對中國實施的人工智能（AI）技術相關的出口限制措施，反倒讓中國獲得很大的發展空間。他透露，美國禁止向中國出口包括英偉達H20在內的高性能計算芯片后，原本為英偉達編寫程序的大量中國高端AI研究人才，如今大多在為華為工作。Dally他強調，雖然目前美國在AI硬件領域仍占有技術優勢，但中國正通過人才儲備和國家戰略支持快速縮小差距。他直言：“如果不是美國的管制措施，華為不可能這么快崛起。”英偉達首席科學家Bill
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端側AI里程碑：面壁大模型+英特爾酷睿Ultra首日協同優化效率提升220%；面壁智能端側大模型首日上線，英特爾工程師聯合優化實現2.2倍推理效率躍升；AI PC時代加速：面壁智能端側大模型適配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特爾助力帶來端側性能體驗；英特爾銳炫B60聯合面壁MiniCPM 4.0，端側首次支持高達128K上下文窗口
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AI PC 推理優化 面壁 英特爾
小米創始人雷軍在小米投資者大會上表示，汽車業務虧損正在逐步收窄，預計將在今年第三到第四季度實現盈利。根據小米發布的一季報顯示，今年第一季度，智能電動汽車及AI等創新業務分部的營收為186億元，虧損5億元。其中，智能電動汽車業務收入為181億元，占智能電動汽車及AI等創新業務總營收的比例超97%，該項業務的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，經營虧損5億元。在旗下第二款電動車YU7的智駕研發投入上，小米的總預算為35億元，雷軍稱該投入在行業內處于領先水平。最新推出的小
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小米 智能電動汽車 AI YU7 輔助駕駛
在技術驅動型產業中，半導體行業始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺積電（TSMC）正式啟動2nm制程（N2）試產，每片晶圓的代工報價高達3萬美元，再次引發行業廣泛關注。最新數據顯示，得益于存儲芯片領域的技術優化，臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風險試產以來，良率從去年底的60%快速攀升至當前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節點的初期投產經驗看，良率爬坡是一大挑戰。但憑借3nm節點200萬片晶圓的量產經驗，將2nm工藝開發周期壓縮至18個月，良率僅用9個月便從30%提升至60%，
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為無線應用進行設計并非易事。頻率越高，信號的行為就越奇怪 - 您需要一位經驗豐富的工程師來控制芯片的開發。或者您使用 AI！普林斯頓是人工智能驅動的射頻集成電路設計支持（AIDRFIC）的三個研發快速啟動項目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學奧斯汀分校 （University of Texas at Austin） 獲得了其他項目。獲得能夠跟上對無線應用日益增長的需求的熟練工程師是很困難的。該項目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來設計芯片。“幾十年來，導致技術突破的基
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AI 無線芯片設計
Naveen Verma?在普林斯頓大學的實驗室就像一個博物館，展示了工程師們試圖通過使用模擬現象而不是數字計算來提高 AI 超高效的所有方法。一個工作臺上是有史以來最節能的基于磁記憶的神經網絡計算機。在另一個位置，您會發現一個基于電阻存儲器的芯片，它可以計算迄今為止任何模擬 AI?系統中最大的數字矩陣。Verma 表示，兩者都沒有商業前景。不那么仁慈的是，他實驗室的這一部分是一個墓地。多年來，Analog AI?一直吸引著芯片架構師的想象力。它結合了兩個關鍵概念，這兩個概念
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Chalmers 研究人員深入研究了學習語言需要什么 - 人類和 AI 的經驗教訓AI 代理之間的交流游戲學習了如何學習新語言以及如何理解人類如何學習語言。兩個代理必須相互討論發送和接收的顏色。在發送端，他的顏色由一個品種表示，接收代理的任務是找到屬于該品種的相應顏色。Chalmers 研究人員的結論是：自主學習語言的 AI 系統會開發出一種結構與人類語言相同的語言。正如我們人類向前幾代人學習一樣，AI 模型在利用年長親屬的知識時會變得更好。查爾姆斯理工大學和瑞典哥德堡大學的一項研究證明了這一點，該研究探
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AI 學習語言
英國和荷蘭的一個項目正在使用大型語言模型（LLMs）來創建硬件設計，該項目稱之為對話式原型設計。雖然 LLMs 被廣泛用于開發代碼，但該項目正在探索它們如何用于硬件架構甚至 PCB 板布局。然而，開發硬件可能更復雜，特別是當使用傳感器和執行器等設備時。對于小規模或大規模生產進行迭代可能需要相當多的時間和資源。該項目旨在使用大型語言模型（LLMs）進行“對話式原型設計”，這將允許開發人員和最終用戶與 AI 系統進行對話，以開發原型功能，并結合傳感和驅動。該項目由諾丁漢特倫特大學設計與創新教授拉斯·埃里克·霍
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AI 智能計算 硬件設計
查爾姆斯大學的研究人員深入探究了學習語言所需的條件——為人類和 AI 提供了啟示兩個 AI 代理之間的通信游戲學習如何學習新語言以及如何理解人類學習語言的方式。在發送方，顏色由一個符號表示，接收代理的任務是找到屬于該符號的對應顏色。查爾姆斯大學的研究人員的結論：一個自主學習語言的 AI 系統會發展出與人類語言結構相同的方式的語言。就像我們人類從前輩那里學習一樣，當 AI 模型利用前輩的知識時，它們會變得更好。這由瑞典查爾姆斯大學和哥德堡大學進行的一項研究所示，該研究探索了人類語言背后的機制，并為未來 AI
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2025研華嵌入式設計論壇上海站圓滿落幕：聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術創新與生態融合。2025年5月29日，研華科技在上海漕河涇萬麗酒店成功舉辦了以“Edge Computing & Edge AI—技術創新，聚勢生態”為主題的嵌入式設計論壇。本次論壇匯聚了眾多行業專家及企業代表，共同探討Edge Computing與Edge AI領域的最新技術進展、創新應用及生態構建。一、引領前沿技術，洞見未來趨勢論壇在研華科技嵌入式物聯網事業群（中國）總經理許杰弘先生
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Edge Computing Edge AI 研華
5月22至23日，沁恒攜豐富的低功耗藍牙SoC及解決方案亮相2025藍牙亞洲大會（Bluetooth Asia），現場人氣火爆。依托BLE+高速USB、BLE+NFC、BLE+段式LCD、BLE+以太網、BLE+防水級觸摸與隔空感應等多層次藍牙產品，及跨接口、跨領域技術融合的一站式應用，沁恒向行業客戶展示了MCU與藍牙優勢融合，廣泛賦能互連互通應用的解決方案。技術一捅到底：處理器“核”+接口底層PHY“根”技術專業芯片從“核”構建，可靠通信從“根”開始。青稞RISC-V貫穿了內核、芯片、工具、生態四大環節
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MCU 沁恒 藍牙亞洲大會
射頻集成電路（RFIC）對于提升通信能力至關重要——想想從 5G 網絡到 6G 的轉變——以及許多其他技術應用。但這些芯片的設計也非常困難。一個由多所大學組成的團隊，得到了行業領導者的深度參與，正在努力改變這一現狀。該團隊由德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員領導，計劃將人工智能融入射頻集成電路（RFIC）的設計過程中，以降低制造這些重要芯片的難度。“射頻集成電路的設計效率是一個大問題；在大多數情況下，設計單個芯片至少需要幾個月的時間，”德克薩斯大學奧斯汀分校 Cockrell 工程學院 Chandra 家庭
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