边缘AI

当实时确定性响应已从技术愿景变为现实，下一个核心命题随之浮现：在分布式边缘环境中，如何实现可靠性的规模化？

你的智能手表如何在没网时依然监测心率并预警？自动驾驶汽车在毫秒之间的刹车决策，真的等得起云端响应吗？

人工智能正在从“会思考”走向“会行动”。过去几年，AI产业的主线是大模型。更大的参数、更强的训练算力、更庞大的数据中心，推动AI能力不断突破。

从AI感知到实时控制，具身智能机器人需要怎样的硬件底座？Enclustra瑞苏盈科以FPGA+边缘AI双架构，探索机器人产业化落地的新路径。

体积更小、支持多摄像头接入，为NVIDIA边缘AI系统提供可扩展的以太网架构，同时降低功耗、成本与集成复杂度

将神经网络部署到边缘硬件上听起来简单，但实际操作起来却并非如此。您在 PyTorch 中训练了一个模型，获得了很好的精度，然后却面临着一系列陌生的问题

本文重点介绍了那些挑战设计人员探索新型边缘AI 架构的应用场景及其相关要求。

随着人工智能持续普及，其部署模式正从孤立节点转向覆盖全系统的智能体系，以辅助芯片为核心的主动式设计方案将成为技术持续突破的关键

瑞苏盈科将在现场展示两款面向下一代嵌入式智能系统的 Demo，带您深入了解 AMD FPGA/SoC 平台如何支撑 AI 推理、高速信号处理等复杂应用。

过去几年，AI芯片行业几乎被“大”定义。更大的GPU、更高的TOPS、更夸张的HBM带宽、更庞大的AI服务器集群，成为整个产业关注的中心。

边缘AI的可靠性规模化：为什么传统架构正在触及天花板