与 YOLO11 相比，YOLO26 的 Nano 版本在 CPU 推理场景下最高可实现 43% 的性能提升，成为目前边缘端和基于 CPU 部署场景中速度与精度兼顾的领先目标检测模型之一。尽管这一方法有效，但 DFL 增加了模型复杂度，且对回归范围设置了固定限制，给模型导出和部署带来挑战，尤其在边缘设备和低功耗硬件上表现更为明显。从视觉驱动的摄像头，到计算机视觉赋能的机器人，再到边缘端的微型处理芯

摘要：“边缘智能集网络、计算、存储和智能于一体，将智能推向网络边缘，为互联时代的低延迟关键计算开辟了道路。为进一步满足万物互联下的敏捷连接、数据优化、实时边缘业务处理、安全和隐私保护等关键需求，区块链存在着加速边缘智能的巨大潜力。边缘智能和区块链两种技术相互融合，优势互补。在此背景下，本文旨在探讨边缘智能与区块链的关系，从区块链驱动的边缘智能和边缘智能驱动的区块链两个方面介绍边缘智能融合区块链的最

近日，边缘计算社区获悉，哈尔滨工业大学（威海）正式启动“多源融合边缘计算AI芯片流片（含PLL IP核）”公开招标。这不仅是高校科研成果向产业落地的重要一步，也体现了科研机构在国产芯片生态体系中的技术支撑作用。多源融合AI芯片的目标，是在端侧实现智能决策，减少对云端依赖、提升实时性与数据安全。随着国产EDA工具、IP复用体系的完善，高校正成为推动边缘AI芯片创新的重要力量。未来，多源融合、低延时、

随着物联网和云计算的发展，云边协同计算作为一个新兴的计算模式也逐渐受到了广泛的关注。云边协同计算允许数据在更接近终端设备和传感器的位置进行初步处理，进而在云端进行深度分析，从而可以实现更低的延迟和更高的数据安全性。随着云边协同计算的不断演进，云边数据智能也成为了当前技术领域的热门话题之一。通过将机器学习和人工智能技术与云边协同计算相结合，可以实现更智能、更高效的数据处理和决策，将极大推动工业物联网

内容来源：2021年5月15日，由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·深圳站圆满落幕。会上，艾灵网络首席科学家俞一帆受邀发表了主题为《5G边缘计算助力工业现场智能》的演讲。分享嘉宾：艾灵网...

下一个AI时代的胜负手，可能就藏在某一代LPDDR、某种封装工艺、某条CXL链路、某个KV Cache的优化方案里——藏在那些今天没人拍照、没人写稿、没人愿意提的脏活里。但你只要真的去问那些搞端侧 AI 落地的工程师——手机厂商、车厂、机器人公司、AR 眼镜团队——他们会告诉你一个完全不同的事实：让他们失眠的，从来不是什么算力，而是。PIM 喊了快十年，物理层面早就成熟，卡的从来不是技术，是商业意

然而，面对森林火灾监测、自然灾害识别这种秒级响应的需求，把海量原始原始数据（Raw Data）传回地面，等数据中心算完再发回指令，黄花菜都凉了。最近，AMD 披露了其在太空探索领域的最新路线图：通过其空间级（Space-grade）自适应 SoC 产品线，将高性能计算（HPC）与边缘 AI 推理能力从地面实验室直接搬到了轨道上。我们认为，当边缘 AI 真正扎根于太空，卫星将不再只是“传声筒”或“照

最后，系统能够实现毫秒级的控制响应，为实时交互场景提供强有力的支撑。EMQX 提供的媒体服务器支持音视频流的灵活接入，同时开放了后台 ASR 与 TTS 的配置接口，以及与应用层交互的标准化接口，可以让开发者快速接入语音和视频，实现对多模态交互的需求。作为智能硬件感知物理世界的「神经末梢」，传感器通过 MQTT 传输的数据为智能系统提供了关键的基础信息，包括环境感知（温度、湿度、光照、声音等）、用

行业观察人士指出，随着无人机巡检技术的规模化落地，以方寸知微为代表的科技企业正通过技术创新重塑传统行业作业模式，其在细分市场的领先地位或将为低空经济与垂直行业的深度融合提供可复制的范式。融合的广阔前景，方寸知微表示，未来将持续深化边缘计算在电力电网领域的标准化应用，推动技术成果向更多工业场景延伸，在专精特新发展道路上稳步迈向。低空经济作为新质生产力的典型代表，以无人机为核心工具，聚焦千米以下空域经

它支持来自 Hugging Face 的开源模型，包括谷歌的 Gemma 3n —— 这是一个小型的多模态语言模型，能够处理文本和图像，未来还将支持音频和视频。KPMG 印度合伙人兼国家行业主管 Abhishek Ks Gupta 表示，像谷歌 Edge Gallery 这样的设备端 AI 是“在隐私和安全领域的一次革命性转变，因为它将数据留存在本地”。Google AI Edge Gallery