边缘计算:如何重塑工业实时AI的延迟极限?

本文解析了“ARM+NPU”异构架构如何作为工业边缘AI的实时标准底座。该架构通过硬实时隔离确保控制链路微秒级零抖动;借助零拷贝与高带宽LPDDR4X内存,将16路视频流并发下的端到端延迟稳定压缩至30ms以内;并在高温、高并发、多模型热切换等严苛环境下,通过实测数据证明其长尾延迟可控、业务无中断及不降频的工业级可靠性。最终,该架构支撑了高速飞检、机器人实时引导等高价值场景的毫秒级确定性闭环。

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卓驭于贝贝:向物理AI转型,是生存法则的必然选择

卓驭科技副总裁于贝贝指出,算法厂商向物理AI转型是关乎存亡的必然选择。在智能汽车领域,物理AI已成高频词,卓驭发布原生多模态基础模型,强调这是技术竞争而非迎合资本。新竞争维度下,算法厂商需跨界应对淘汰赛,同时打破传统Tier1逻辑,通过订阅制等新商业形态探索第二增长曲线。

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