CANN架构解析：AI异构计算与神经网络优化实战在AI计算领域，异构计算架构正成为突破算力瓶颈的关键。CANN作为专为神经网络计算设计的核心平台，其作用类似于生物神经系统中的中枢神经——它不仅是连接上层AI框架与底层硬件的桥梁，更是实现计算资源高效调度的核心枢纽。 
ISO 26262：车载企业智驾时代的功能安全准入基石汽车智能化、电动化快速普及，车载电子电气系统、软件算法愈发复杂，安全风险从传统机械故障转向软硬件系统性失效。ISO 26262作为全球汽车行业通用的功能安全标准，已成为车载企业合规经营、进入主机厂高端供应链的核心门槛。 
一条RISC-V指令到底是怎么被CPU执行的？RISC-V定义的是CPU应该理解什么指令，而具体怎样把这些指令高效地执行出来，则属于处理器微架构设计的范畴。因此，即使两颗CPU都采用RISC-V指令集，它们内部也可以拥有完全不同的流水线、Cache、执行单元和性能表现。 
AI的下一个主战场，为什么是网络安全？AI能力每向前一步，安全需求就相应扩展一圈。当智能体渗透进企业的每一个"毛孔"，"可追溯、可管控、可审计"成为AI落地的核心安全底线。因此，我们说，网络安全，正在成为AI的下一个主要战场。 
万亿具身智能赛道，RISC-V凭什么成为底层算力新标配？和云端大模型不同，实体智能体对芯片有微秒级实时控制、低功耗、硬件安全、高度定制四大刚需，传统 x86、ARM 架构难以适配，开源 RISC-V 正快速抢占具身智能算力底座核心位置。 
RISC-V：开源指令集如何重塑全球芯片格局随着物联网、人工智能和边缘计算的爆发，行业对更灵活、更开放的底层架构需求日益迫切。正是在这样的时代背景下，RISC-V作为一种开源指令集架构，正以破竹之势重塑全球芯片产业的版图。 
汽车以太网：智能汽车的“神经主干”智能汽车上，摄像头、毫米波雷达、激光雷达、域控制器、中央计算平台之间每秒要搬运的数据量以 Gbps 计——承担这条数据主干的，就是汽车以太网。本文讲清三件事：它是什么、为什么 ADAS 非它不可、最快能跑多快。 
GPU的计算方式有什么不同GPU的计算方式与CPU的核心差异可以用一个通俗的比喻来理解：CPU像几个“聪明但人少”的工程师团队，擅长处理复杂逻辑；而GPU则是“成千上万人同时搬砖”的工人群体，专攻简单重复的大规模任务。 
芯粒落地，为何亟需加快仿真速度？半导体产业的关注点已经不再是要不要采用芯粒技术，而是如何实现芯粒技术的规模化落地。IDTechEx的研究表明，芯粒正在数据中心、AI基础设施、电信以及汽车领域发挥关键作用，帮助行业突破工艺缩放的限制、提升良率，并降低成本。 
计算机视觉五大趋势正重塑机器的「眼睛」到 2026 年，全球计算机视觉的市场价值预计将增长至 486 亿美元，年复合增长率（CAGR）达到 30%。这些增长由生成式 AI、边缘 AI 与 3D 视觉创新所驱动，且各个方向都在全面扩张。 
AI越聪明，耗电越恐怖，绿色算力为什么越来越重要？未来的算力竞争，比拼的不只是总算力、卡的数量，更是PUE水平、绿电供给能力、算力调度效率，是“算得强”与“算得绿”的双向奔赴。当智慧遇上绿色电力，人工智能产业才能真正实现可持续的高质量发展。 
八大趋势读懂 2026 人工智能：AI 从 “聊天工具” 变成产业底层生产力2026 年是 AI 产业从模型竞赛全面转向价值兑现的拐点之年。行业告别单纯比拼参数的内卷时代，重心转向智能体落地、算力基建升级、行业商业化、AI 安全治理，叠加新质生产力顶层政策推动，AI 正式从互联网应用工具，升级为千行百业的数字生产力底座。 
CPU-GPU协作渲染：核心机制与异步流水线调优这篇就把CPU和GPU之间的协作逻辑、任务划分、内存流转、同步机制这些核心内容摊开讲清楚，结合实际调优过程中踩过的坑，适合刚入门的图形学开发者，也适合正在为帧时间发愁的引擎使用者。 
工信部：以人形机器人为小切口，带动具身智能大产业发展工业和信息化部深入贯彻党中央、国务院决策部署，坚持以应用为牵引，着力加强场景开放，带动技术创新和产业发展，深化生态建设和开放合作，推动以人形机器人为代表的具身智能产业实现三个“加速”。 