人工智能相關文章 Marvell将采用台积电A14制程生产下一代芯片 据《日经新闻》6月18日报道，ASIC设计服务大厂Marvell总裁兼首席运营官Chris Koopmans在接受采访时透露，该公司已开始接洽台积电，计划在未来的AI数据中心产品当中采用台积电A14制程技术。 發表于：2026/6/22 到2030年，超过十分之一的企业将转型成为AI优先型企业 Gartner建议，企业在未来两年将以下数据和分析（D&A）趋势纳入自身战略规划。 發表于：2026/6/21 算苗科技面向大模型推理的3D TokenPU芯片A4E正式流片 算苗科技首创3D TokenPU架构，跳出通用GPU的设计思路，专攻推理场景极致性能。 發表于：2026/6/18 SK海力士宣布交付12层堆叠HBM4E样品 6月18日，存储芯片大厂SK海力士宣布，凭借长期累积的HBM领先开发能力与量产经验，已成功向主要客户提供12层堆叠HBM4E样品。SK海力士表示，公司将与主要客户密切合作，确保产品能如期进入量产阶段。 發表于：2026/6/18 中国联通研究院牵头发布《White Paper on Resilient Networks》 2026年6月16日至17日，2026金砖国家未来网络创新论坛在深圳举办，在本次大会的NIDA分论坛“下一代智能网络--智能网络，点亮数字未来”现场，中国联通联合华为、中国信息通信研究院、NIDA，正式发布《White Paper on Resilient Networks》（以下简称“白皮书”），中国联通研究院副院长唐雄燕进行了主题发言和成果发布。 發表于：2026/6/18 ASIC平台放量 MLCC需求进入高峰 6月17日讯 随着全球AI军备竞赛持续升温，MLCC需求有望持续扩张。 發表于：2026/6/18 字节跳动加量采购国产芯片 字节跳动数据中心建设进展再添新消息，行业人士称字节跳动正与天数智芯讨论采购至少5万颗AI芯片，主要用于推理工作。 發表于：2026/6/18 脑机接口技术及应用发展的全球趋势 脑机接口（BCI）是指一种通过采集、解码大脑的电信号，并将其转换为指令，直接控制外部设备，从而在大脑与机器之间实现信息交互与功能整合的技术。根据脑信号采集方式，主要可分为侵入式、半侵入式和非侵入式脑机接口技术。 發表于：2026/6/18 显卡AI与传统HPC高性能计算所需算力陷入背离 6月17日，针对当前GPU算力向AI方向迁移、低精度算力迭代升级，而HPC高性能计算仍对FP64高精度算力有强需求的现状，一篇提出用FP8架构硬件模拟FP64性能的论文引发HPC社区热议，相关讨论聚焦GPU厂商是否将放弃硬件原生FP64设计。AMD AI与超算业务总监Joseph George明确表态，AMD不会放弃原生FP64算力，旗下Instinct系列GPU可兼容FP4、FP6、FP8等多档低精度算力，也支持通过对应方案用FP8模拟FP64，同时保留原生FP64运行能力，面向科研场景提供全维度算力支持。 發表于：2026/6/18 多款国产高速光通信芯片进入量产阶段 6月18日相关消息显示，AI算力浪潮下，光通信承担着海量数据传输的核心通道作用。过去一年间，多款面向超算中心场景的高速光通信芯片已完成工艺验证，陆续进入量产与交付阶段，持续弥补高端光芯片领域的国产化短板。 光纤作为连接算力资源与数据应用的关键基础设施，随着AI数据中心、算力网络等新型基础设施加速建设，市场对高速稳定大容量传输能力的要求持续攀升，直接推动光纤光缆整体需求快速增长。苏州吴江一家光纤制造企业今年以来光纤产品销售收入同比增长超35%，当前月订单几乎满载，已提前规划产能，排期至2027年第一季度，正选择性服务核心大客户。 發表于：2026/6/18 我国智能产品质量安全风险控制知识库建设取得突破 6月17日消息，近期，针对智能产品风险机理复杂、基础知识库缺失等行业性难题，市场监管总局组织国内优势科研力量开展关键技术攻关，在智能产品质量安全风险控制知识库建设方面取得重大突破。 發表于：2026/6/18 Gartner预测2026年数据中心用电量将增长26% 商业技术洞察公司Gartner预测，2026年全球数据中心用电量将增长26%。 發表于：2026/6/18 基于上下文感知网络的场景图生成方法 场景图生成的核心任务是从图像中挖掘多目标间的结构化关系，其本质是对视觉数据要素的语义化组织与关联。现有方法在数据流通过程中未能充分筛选和利用目标上下文信息，导致关系预测的鲁棒性与精度受限。为此，提出消息上下文感知网络（MCAN），通过构建从粗到细的数据要素融合机制，提升场景图生成中上下文信息的质量与利用率。该模型利用门控循环单元（GRU）捕获目标间长程依赖关系，通过多头注意力机制实现上下文数据要素的细粒度筛选，并结合残差融合策略增强视觉表示的稳定性。在Visual Genome数据集上的实验表明，MCAN在三个子任务上平均性能提升2.1%，有效验证了其在多模态数据流通中的噪声抑制与信息增强能力。消融实验进一步揭示了各模块在数据要素融合中的贡献。 發表于：2026/6/17 SARIMA嵌入的时序知识图谱推理 聚焦周期场景下的时序知识图谱（TKG）推理，提出EI-SAR模型，将SARIMA模型的时间分解能力与时序知识图谱嵌入（TKGE）结合，将实体与关系的时间序列分解为非季节性趋势、季节性趋势及随机残差；同时设计对称KL散度评分函数以融合残差特性，并构建负采样损失结合SARIMA残差惩罚项的混合损失优化模型。实验结果显示，在YAGO11k、Wikidata12k、ICEWS05-15三个公开TKG数据集的推理中，EI-SAR性能表现优异；在专属生态工业时序知识图谱数据集EITKG的链路预测中，该模型显著优于当前主流TKGE模型，因此，EI-SAR可为资源循环、生态修复等周期场景任务提供技术支撑。 發表于：2026/6/17 基于多源数据融合的EHI模型构建与实时诊断技术 针对炼化设备传统维护策略存在“过修”或“失修”问题，构建了基于多源数据融合的设备健康度指数（Equipment Health Index，EHI）模型。该模型整合缺陷、报警、维修等多维数据，利用深度神经网络进行非线性融合与实时评估。工程验证表明，该技术能精准量化设备健康状态，比传统方法具有更高的评估准确率与预警提前量，为智能运维提供了有效支撑。 發表于：2026/6/17 <…234567891011…>
