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黑芝麻智能拟投4亿收购亿智电子 拓展机器人AI芯片应用
黑芝麻智能宣布拟以4-5.5亿元收购亿智电子多数股权，旨在整合双方技术优势，实现车规级AI芯片产品线全系覆盖，并拓展至机器人等新兴应用场景。此次收购预计2026年第一季度完成，将增强公司在自动驾驶及边缘AI领域的整体竞争力。
MIT 创企 Liquid AI 推出企业级小模型训练蓝图LFM2
麻省理工学院创企Liquid AI发布了第二代Liquid Foundation Models（LFM2），这是一种采用创新“liquid”架构的企业级小模型，在设备端提供高速、高效的AI推理能力。LFM2在质量和CPU吞吐量上超越同类模型，支持手机、笔记本电脑等设备上的实时隐私保护应用。公司还公开了详细技术蓝图，帮助其他组织根据自身硬件约束训练定制化高效模型。
北京交大与帝国理工在边缘云部署语义专线 实现楼宇间VIP级带宽保障
北京交通大学与帝国理工学院合作研发的6G语义通信系统，通过多模态大语言模型框架实现智能带宽分配。该系统能在10毫秒内识别用户意图，为关键数据建立VIP传输通道，使AR导航、全息会议等应用在弱网环境下仍能保持高质量传输。实验显示端到端时延降低36%，为未来6G网络的高密度体验场景奠定技术基础。
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13GB显存干翻百亿巨兽：大华「星汉2.0」用一张财报给AI落地写答案
大华股份通过星汉大模型2.0在AI落地应用上取得突破性进展，仅用13GB显存实现6B视觉模型部署，Q3净利润同比增长44%达10.6亿元。该模型在政务、金融、电力等领域实现规模化应用，在贵州万峰林景区将游客排队时间从35分钟降至12分钟，运维成本降低18%。交通、电力、矿山等场景识别准确率提升5-10倍，海外市场利润贡献超50%，为AI商业化落地提供了可量化的成功案例。
九宫格”的底层逻辑：人形机器人如何像涮火锅一样破解落地难题？
文章探讨了人形机器人在实际应用中面临的算力架构挑战，分析了当前'大脑+小脑'双系统架构的局限性。英特尔提出的酷睿Ultra处理器解决方案，通过单系统实现大小脑融合，集成了CPU、GPU和NPU，提供约100 TOPS的AI算力，有效解决了机器人实时控制、功耗和成本等落地难题。
物联网（IoT）全景解析：技术、应用与未来趋势
解析物联网(IoT)的技术架构、核心应用场景及未来发展趋势，涵盖传感器技术、无线通信、云计算与边缘计算等关键技术，并探讨物联网在提升运营效率、创新商业模式和推动可持续发展方面的重要价值。
