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从“模型竞争”迈向“产业落地”边缘智能催生算力架构新变革
作者:小编 日期:2026-07-21 点击数: 

  

从“模型竞争”迈向“产业落地”边缘智能催生算力架构新变革

  当人工智能大模型持续迭代,产业竞争的重心正从模型能力延伸至场景落地。如何让人工智能真正走进工厂、医院、汽车、机器人等线世界人工智能大会(WAIC)上的重要议题。

  本届大会上,具身智能、智能制造、智能汽车等新兴领域集中亮相,也让边缘智能(Edge AI)成为产业界关注的热点。业内普遍认为,随着人工智能不断向终端侧延伸,边缘计算已从辅助能力逐步发展为AI基础设施的重要组成部分,而围绕实时计算、数据处理和系统协同的新型算力架构,也正在加快形成。

  与云端计算不同,边缘AI面对的是更加复杂、多变的真实环境。工业产线上的机器视觉需要对高速图像进行实时分析,医疗影像设备需要稳定处理高分辨率视频流,机器人需要同步融合视觉、激光雷达、惯性导航等多源传感器信息,智能汽车则要求系统在毫秒级时间内完成环境感知与辅助决策。这些应用不仅依赖人工智能模型本身,更考验底层数据处理效率和系统实时响应能力。

  在这样的产业需求下,异构计算成为近年来边缘AI发展的重要方向。GPU凭借强大的并行计算能力,已成为人工智能模型训练和推理的重要基础;FPGA则依托硬件可编程、高并行、低时延等特点,在高速接口控制、数据采集、视频预处理、多传感器同步等环节展现出独特优势。业内认为,根据不同计算任务特点进行CPU、GPU、FPGA等多元算力协同配置,将有助于提升边缘智能系统整体效率,为行业应用提供更加灵活的技术路径。

  作为长期深耕FPGA开发平台与行业解决方案的企业,芯驿电子科技(上海)有限公司在本届大会上展示了围绕这一技术路线构建的边缘AI产品体系。展出的HEA13、AXVU13F、Z19-M等FPGA+GPU异架构开发平台覆盖不同开发需求,可支持高速接口开发、边缘AI算法验证、多传感器数据处理及异构计算应用开发,为科研院所、高校及行业客户提供开发验证平台。

  展会现场,企业还演示了基于AMD FPGA 与NVIDIA Holoscan生态构建的高速视频采集方案。该方案利用FPGA完成高速视频采集、数据组织和协议处理,与GPU协同完成AI计算,构建从传感器接入到智能计算的数据链路,可应用于机器人视觉、医疗影像、工业检测等对实时数据处理能力要求较高的场景,体现了FPGA在边缘AI系统中的工程应用价值。

  人工智能向终端场景延伸,也带动了智能汽车视觉技术的发展。此次大会上,芯驿电子同步展示了EYEX电子后视镜(CMS)系统。该产品基于车规级FPGA视频处理平台开发,通过高清视频成像、图像处理等技术,为驾驶辅助提供更加稳定的视觉信息,体现了FPGA技术从开发平台、行业解决方案向智能汽车终端产品延伸的应用探索。

  据了解,芯驿电子已形成ALINX、AUMO、EYEX三大品牌协同发展的业务布局。其中,ALINX聚焦FPGA开发平台及边缘AI异构计算,AUMO面向智能汽车研发测试领域,EYEX聚焦智能汽车视觉产品研发。依托统一的FPGA底层技术,公司逐步构建起覆盖开发平台、测试验证到终端产品的技术体系,相关产品和解决方案已应用于工业自动化、科研教育、医疗设备、通信及智能汽车等领域。

  业内专家认为,人工智能正加速从“模型驱动”迈向“应用驱动”。随着机器人、智能制造、智能交通等产业快速发展,边缘智能将成为连接算法创新与产业应用的重要桥梁。未来,多元异构算力协同发展将成为人工智能基础设施演进的重要趋势,而开放的软硬件生态、标准化开发平台和产业协同能力,也将成为推动边缘AI规模化应用的重要支撑。

  芯驿电子总经理马瑞表示,希望借助世界人工智能大会这一开放交流平台,与产业链上下游企业、高校及科研机构围绕边缘智能技术开展合作,共同推动FPGA+GPU异构计算平台在机器人、医疗设备、智能制造、智能汽车等更多场景中的应用实践,为人工智能赋能实体经济提供更加开放、高效的底层技术支撑。返回搜狐,查看更多推荐几款PG电子游戏,哪些游戏比较热门?推荐几款PG电子游戏,哪些游戏比较热门?

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