一、千亿参数大模型的算力瓶颈全景瓶颈类型核心表现量化影响内存墙175B 参数模型 FP16 格式需 350GB 显存,边缘设备通常仅 8-32GB 内存传统边缘
2026 年 AI 最具爆发力的新赛道已清晰浮现:边缘盒子 + 大模型的深度融合正彻底重塑具身智能(Embodied AI)的落地路径,将 AI 从云端 “大脑
边缘盒子调试通常分为硬件调试、软件调试和远程调试三大类,以下是具体方法与步骤:一、硬件调试1. 指示灯状态检查POWER 灯:常亮表示供电正常,不亮则检查电源适
一、核心痛点:工业识别的传统困境制造业在智能化转型中面临三大核心挑战:成本高企:传统工控机 + 云端方案投入大、带宽成本高、维护频繁(每 3 年需更换,年均 T
一、核心技术:可扩展的超强算力基础配置:主控芯片:瑞芯微 RK3588J 工业级处理器,内置6TOPS NPU算力(支持 INT4/INT8/INT16 混合运
视觉识别边缘盒通过技术创新与模式重构,成功破解了 AI 落地过程中的成本与部署两大核心难题。以下从技术原理、实际案例、政策支持等维度展开分析:一、技术突破:硬件
*