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查找关键字:边缘AI
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上刊时间:2004/03/03~2026-10/23
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边缘运算
边缘运算
边缘AI
持续拉抬算力标准 三大竞争业者从通用硬件走向实体AI布局
DIGITIMES观察,随著
边缘AI
应用与代理逐渐落地,嵌入式领域处理器正逐渐升级。在运算需求激增的推动下,英特尔(Intel)、超微(AMD)与NVIDIA三大
边缘AI
芯片业者在嵌入式领域的2026年新品运算力区间皆已突破100 TOPS层级,并纷纷将发展重心指向以机器人与自驾车为核心的实体人工智能应用...
申作昊
2026-10-08
车用零组件
车用零组件
突破存儲器墙成AI运算课题 SRAM扮演自驾SoC低延迟推论要角
DIGITIMES观察,当AI应用由训练转向推论,存儲器墙成为AI运算核心课题,高帶寬、大容量及强散热成为支撑AI高效运算铁三角。随著自动驾驶系统的泛化能力因AI模型导入得到提升...
江明谦
2026-10-02
边缘运算
边缘运算
微处理器业者藉软硬件购并布局摆脱纯零组件供应角色 高整合优势有机会进占中低端机器视觉市场
DIGITIMES观察,随著
边缘AI
与机器视觉技术落地,微处理器过往专注于轻量级控制的MCU或MPU,正加速转型为涵盖感知与运算的系统解决方案。为突破传统微处理器定位...
申作昊
2026-09-01
IC设计
IC设计
AI时代臺湾大型IC设计业者规模持续扩大
边缘AI
成中小型业者转型契机
DIGITIMES观察,臺湾IC设计产业成长动能逐步自消费性电子转向AI數據中心,带动高效运算、存儲器及高速互连等相关芯片需求,DIGITIMES预估2026年产业营收,将突破...
简琮训
2026-08-31
车用零组件
车用零组件
实体AI推动自驾技术升级 三大效率推升AI加速器需求
现今端到端自动驾驶成为技术主流路线,连带实体AI带动的自驾系统推论需求,接连牵动车用SoC的设计变革。DIGITIMES以底层的硬件规格、中层的效率表现,以及上层的方案兼容性,提出AI時代下车用SoC关键指标九宫格,做为新時代车用SoC方案的评估架构。DIGITIMES认为,AI加速器将成为新時代车用SoC的运算核心,以满足自驾系统执行AI推论任务时,对低运算延迟、低系统功耗及低存储瓶颈的运算要求。...
江明谦
2026-08-28
EV Focus
EV Focus
中系车厂凭技术、供应链与场域优势跨足人形机器人市场 导入商业与公共服务为优先
DIGITIMES观察,受全球劳动力短缺影响与AI技术进步带动,人形机器人市场规模快速成长,中系车厂亦积极布局此一新兴领域。汽车产业凭借既有技术与供应链资源,以及经销门市、工厂等天然应用场域,可降低车厂跨足人形机器人领域的开发门槛。商业化布局方面,多数中系车厂优先从商业与公共服务场域切入,利用环境较可控、任务标准化程度高等特性,降低人形机器人初期导入的风险。...
廖萱昀
2026-08-18
边缘运算
边缘运算
晶圆代工成熟制程板块位移推升代工成本 高端AI需求与产能扩张成本持续造成MCU业者K型分化涨价
DIGITIMES观察臺积电与三星电子对成熟制程产能的削减举措,将持续影响边缘业者现行报价。2026年8吋晶圆代工产能减少,加上特定AI产品需求爆发,推升边缘处理器晶圆代工报价上涨。下游MCU业者为此于2026年多次调涨价格...
申作昊
2026-07-31
物联网
物联网
AI驱动Ambient IoT演进 物联网价值由连结走向數據资产
DIGITIMES观察,环境物联网(Ambient IoT)正成为AI时代物联网的重要发展方向,其价值已不再局限于增加更多聯網装置,而是重新定义企业建立、治理及运用數據资产的方式。随著环境能量采集、超低功耗傳感、
边缘AI
及无线通讯技术持续成熟,大量过去无法數字化的实体物件开始具备持续感知能力,使物联网由设备连结逐步走向环境感知,并进一步支撑AI分析、自动化决策及智能服务发展,成为企业推动數字转型的重要基础。...
王雨让
2026-07-30
IC设计
IC设计
AI ASIC与存儲器需求驱动 2Q26臺湾IC设计业营收估年增11.8%
DIGITIMES观察,2026年上半臺湾IC设计产业延续成长态势,主要受惠于AI ASIC、高速传输芯片、存儲器相关IC及显示驱动IC需求增温。产业成长动能高度集中于少数巨头,前十大IC设计业者合计营收占整体营收约75%,显示市场资源与技术优势持续向大型业者集中。展望2026年第2季,在AI ASIC专案放量、存儲器相关IC需求持续强劲,以及显示驱动IC市场回温带动下,臺湾IC设计业者合计营收可望突破120亿美元,年增11.8%。...
简琮训
2026-06-30
边缘运算
边缘运算
人形机器人「大小脑」双系统架构 仰赖多元规格边缘运算力处理器推动
DIGITIMES观察,随双系统架构成为人形机器人的产业共识,其硬件架构正转向大脑、小脑与末梢神经的三层级异构体系,由大脑层主导多模态推理与任务規劃等代理AI类任务、小脑层负责高频闭环控制与物理姿态平衡、末梢神经层处理器负责关节控制与各式傳感器的传输。对于
边缘AI
芯片业者而言,短期内大脑层因CUDA生态护城河不易直接进入市场,而具备车用技术的芯片业者、纳入HSB生态FPGA业者,更有机会在NVIDIA生态系中的小脑层与末梢神经获得更多合作机会。...
申作昊
2026-06-30
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