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Mobileye將收購(gòu)Mentee Robotics以加速建立物理AI領(lǐng)域領(lǐng)先地位
該收購(gòu)將匯聚全球頂尖AI人才并推動(dòng)駕駛自動(dòng)化與人形機(jī)器人全球規(guī)?；涞?
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上海Ceva技術(shù)研討會(huì) 驅(qū)動(dòng)智能邊緣創(chuàng)新
Ceva重點(diǎn)介紹該公司如何通過(guò)物理AI和深度生態(tài)系統(tǒng)合作來(lái)支持中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)
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AI 史詩(shī)三幕劇：架構(gòu)師搭臺(tái)、協(xié)調(diào)者唱戲、哨兵守夜——Gartner 2026 十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)全景解碼
生成式 AI 已進(jìn)入第三年，單純的模型參數(shù)競(jìng)賽已逐漸讓位于組織級(jí)實(shí)施與系統(tǒng)級(jí)可信。Gartner 前幾日最新發(fā)布的《2026 年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)》報(bào)告，折射出一個(gè)由人工智能(AI)驅(qū)動(dòng)的高度互聯(lián)化世界的現(xiàn)實(shí)圖景。
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軟銀54億美元收購(gòu)ABB機(jī)器人業(yè)務(wù)，孫正義加碼物理AI構(gòu)建閉環(huán)
2025 年 10 月 8 日，全球科技投資版圖再掀波瀾。日本軟銀集團(tuán)與瑞士工程巨頭 ABB 正式簽署協(xié)議，前者將以 53.75 億美元（約合 54 億美元）收購(gòu)后者旗下機(jī)器人業(yè)務(wù)部門(mén)。
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AI與物理世界深度融合，英偉達(dá)全棧AI駛向萬(wàn)億藍(lán)海
在GTC Paris 2025上，英偉達(dá)再次強(qiáng)調(diào)了在物理AI（Phy-AI）方面的戰(zhàn)略布局，并帶來(lái)了一系列新的技術(shù)解決方案發(fā)布。英偉達(dá)通過(guò)物理AI的技術(shù)產(chǎn)品，與各大汽車(chē)平臺(tái)及傳統(tǒng)工業(yè)巨頭開(kāi)展廣泛合作，推動(dòng)了汽車(chē)和制造業(yè)的轉(zhuǎn)型。
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物理AI革命提速，英偉達(dá)全新仿真技術(shù)助力行業(yè)應(yīng)用全景展開(kāi)
物理AI正在重塑多個(gè)行業(yè)的未來(lái)。這一宏大前景的實(shí)現(xiàn)，不僅依賴(lài)于算力的提升，更需要仿真技術(shù)、合成數(shù)據(jù)和生態(tài)協(xié)作的全面突破。NVIDIA的生態(tài)系統(tǒng)布局顯示其目標(biāo)不僅限于技術(shù)提供者角色，更試圖成為物理AI的“基礎(chǔ)設(shè)施提供者”。Omniverse和Cosmos的結(jié)合正吸引更多軟件生態(tài)采用其庫(kù)，統(tǒng)一物理世界和工業(yè)數(shù)據(jù)，這為大規(guī)模訓(xùn)練物理AI模型奠定了基礎(chǔ)。HALOS安全系統(tǒng)將幫助合作伙伴更快推出安全可靠的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品。
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突破物理AI開(kāi)發(fā)和部署難題，英偉達(dá)Cosmos和全新Blueprint發(fā)布
隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)化，“Physical AI”（物理人工智能）正在成為推動(dòng)全球產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的核心力量。根據(jù)預(yù)測(cè)，這項(xiàng)技術(shù)將影響價(jià)值50萬(wàn)億美元的產(chǎn)業(yè)鏈，從工廠(chǎng)自動(dòng)化到倉(cāng)儲(chǔ)管理，再到人形機(jī)器人和智能駕駛。預(yù)計(jì)未來(lái)將有超過(guò)1000萬(wàn)家工廠(chǎng)、20萬(wàn)個(gè)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)十億臺(tái)人形機(jī)器人以及15億輛智能車(chē)輛融入物理人工智能的生態(tài)系統(tǒng)，全面重塑人類(lèi)的生產(chǎn)和生活方式。這是一場(chǎng)規(guī)?？涨暗淖兏?，其背后依賴(lài)于強(qiáng)大的算力、先進(jìn)的AI算法和協(xié)作式機(jī)器人技術(shù)。
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極具性?xún)r(jià)比的物理AI 超級(jí)計(jì)算大腦——英偉達(dá)Jetson Orin Nano Super 開(kāi)發(fā)套件引領(lǐng)邊緣智能革新
英偉達(dá)Jetson Orin Nano Super開(kāi)發(fā)套件不僅讓生成式 AI 和視覺(jué)模型能夠在邊緣端高效運(yùn)行，還通過(guò)更低的功耗與更高的性?xún)r(jià)比，為智能設(shè)備和機(jī)器人等物理 AI 應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的計(jì)算基礎(chǔ)。無(wú)論是語(yǔ)言理解、視覺(jué)感知，還是多模態(tài)融合，這一平臺(tái)都將加速邊緣 AI 的廣泛落地，讓智能設(shè)備在更多場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理與自主決策，為物理世界的智能化帶來(lái)巨大變革。
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