刚刚,宇树科技科创板IPO顺利过会
刚刚,上海证券交易所上市审核委员会2026年第31次会议审议结果出炉——宇树科技股份有限公司首发申请获通过。 至此,这家全球人形机器人出货量第一的公司,正式摘得“A股人形机器人第一股”的桂冠。 核心数据一览: 募资规模:42.02亿元,按发行后公众股不低于10%推算,初始发行市值至少420亿元; 上市速度:自3月20日获受理到上会仅73天,跻身科创板审核最快梯队; 业绩底子:2025年营收16.9
端侧 AI 的定义权,面壁智能先拿下了
作者|董道力 邮箱|dongdaoli@pingwest.com 刚刚过去的 5 月最后一周,面壁智能做了一件在国内大模型行业颇为罕见的事:办了一场“开源周”,连续密集发布多项开源技术成果。 没有大屏幕,也没有 CEO 的激情演讲,只有一个接一个被推到台前的 GitHub 仓库。 过去三年,中国大模型行业不缺发布会,但真正以“开源周”形式集中释放技术成果的公司并不多。因为这件事的门槛并不低,你不能
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36分钟前
AI
黄仁勋GTC台北演讲:英伟达不再只是GPU公司,Token就是资产,PC要重新来过
6月1日,黄仁勋在中国台北GTC Taipei 2026上站了两个多小时,一口气扔出7个重磅炸弹。老黄这次不是来卖显卡的——他是来重新定义"电脑"这两个字的。 一、最炸裂:RTX Spark,英伟达正式杀入PC芯片 没错,英伟达要做PC处理器了。 RTX Spark,英伟达联手联发科研发的超级芯片,集成CPU+GPU,运行Arm架构Windows。算力突破1000 TOPS,统一内存架构支持120
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39分钟前
SiC+SST,是不是吹的太狠了?
今天固态变压器(SST)这个赛道,碳化硅简直成了“政治正确”,仿佛不用碳化硅的SST都不配上桌吃饭。厂家宣传铺天盖地,论文堆成山,投资热钱滚滚来,搞得好像碳化硅就是SST的“终极答案”,明天就能革了传统变压器的命。 但只要拆开实验室数据、工程样机实测和产业链成本,就会看见一片被刻意掩盖的裂缝。 理论上,碳化硅能大幅提高SST的工作频率,同时降低损耗,似乎完美契合SST高频化、小型化的需求。数据很漂
甘戈:从伯克利走出的电源管理芯片“独角兽”捕手
在中国半导体产业的版图上,有一家成立仅7年便跻身“中国独角兽”的企业——钰泰半导体。而站在这家企业背后的创始人甘戈,用二十年磨一剑的坚守,在电源管理芯片这一关键赛道,书写了一段属于“中国芯”的成长故事。 从伯克利到硅谷:一颗“种子”的萌芽 甘戈的人生轨迹,始于美国加州大学伯克利分校。在这所全球顶尖的学府里,他攻读电子工程专业,打下了扎实的技术根基。 毕业后,甘戈进入了全球模拟芯片巨头美信半导体(M
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46分钟前
惠丰钻石多项项目落地合作,深度布局半导体散热领域
2026 年,人造金刚石行业迎来转型拐点,行业逐步摆脱低端产品价格内卷,高导热金刚石凭借优异性能,成为半导体、AI 算力、新能源汽车领域的热门战略新材料。作为行业头部企业,惠丰钻石近期接连实现产能投产、重大项目落地、头部客户合作等突破,持续深耕半导体散热赛道,其发展路径也直观展现了金刚石产业全新发展趋势。 01产能集中落地,搭建完整散热材料产品矩阵 产能建设先行,夯实市场供给能力。5 月 25 日
黄仁勋:英伟达要重新发明PC
"40年来,PC的使用方式是打开应用、点击、输入。现在,微软和英伟达要重新发明PC"。 黄仁勋在台北GTC 2026大会上说出这句话,台下掌声雷动。 但掌声过后,一个问题浮现出来: 英伟达是全球最赚钱的AI芯片公司,数据中心业务如日中天。 它凭什么、又为什么要在这个时候,大张旗鼓地讲AI PC的故事? 01CPU:Agent时代的关键 要理解AI PC,先要理解Agent。 黄仁勋在台上先抛出一个
给人形机器人做皮肤的,竟然是一群针织设计师
人形机器人正在集体“穿衣服”。 这不是比喻。如果留意各大展会或品牌发布,会发现无论是国内外,Figure、1X、宇树科技、傅利叶、小鹏等等部玩家的人形机器人,不再以裸露的关节、交错的排线和外露的执行器示人,而是开始披上或柔软或精致的外衣。 当人形机器人逐步走向展厅、商场、家庭等场景,它的外表已经不止是工程师眼里的机械外壳,更成为影响用户心理感受、决定社会接纳度的关键设计。 裸露的机械结构虽然能展示
MiniMax M3深度测评:跑分比肩Claude Opus4.7
MiniMax M3 正式发布,主打 Coding / Agent 功能,具备 1M 上下文能力和原生多模态特性。虽然其性能接近 Opus 4.7,但在实际使用中的表现仍有待进一步评估。M3 的优势在于能够长时间保持任务流畅性和记忆能力,适合复杂的编程和调试任务。尽管存在速度较慢的问题,但其性价比使其成为开发者的一个有力选择。未来有望通过开源和第三方复测进一步验证其性能。
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2小时前
Know-how很快被AI追平,真正的壁垒没多少了
在AI驱动的企业软件新世界中,得帆智能聚焦于AI基础设施建设,通过打造智能体应用平台和数字员工平台,帮助企业解决复杂系统的打通、流程梳理等问题。尽管行业Knowhow的重要性降低,但软技能和项目推动能力将成为核心壁垒。得帆认为,未来的商业模式将从软件授权转向持续运行服务,智能体数字员工将取代RPA,为企业提供更高效的服务。面对激烈的市场竞争和技术变革,得帆坚守自身定位,致力于为企业提供可靠的AI基础设施解决方案。
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2小时前
Know-how很快被AI追平,真正的壁垒没多少了
什么是姿态估计:关键点检测原理、主流模型与评估指标(2026 版)
姿态估计是一种计算机视觉任务,用于检测和定位图像或视频帧中的解剖关键点,如肘部、膝盖、手腕和脚踝。通过将这些关键点与预定义的边连接,模型生成一个骨架表示,捕捉人物、动物或关节物体的姿态和运动。截至2026年,姿态估计模型已显著成熟,主流模型架构包括YOLO26-Pose、ViTPose、RTMPose等。应用场景广泛,包括体育分析、医疗和物理治疗、工作场所安全监控、手势识别等。评估指标主要包括平均精度(AP)、正确关键点百分比(PCKh)等。
SMT回流焊接制程工艺管控重点,每个工艺工程师必须清楚
回流焊工艺作为现代电子制造业中的关键工艺之一,其管控要点对于确保焊接质量、提高生产效率和保障产品可靠性具有至关重要的作用。以下是对回流焊工艺管控要点的详细阐述。
制造业智慧变革:预测性维护如何让设备“永不停机”?
制造业通过工业智能算网实现数据驱动、智能决策和高效协同的转型升级,预测性维护系统借助传感器、边缘计算和云计算技术,精准预测设备故障,减少停机时间和维护成本,显著提升设备综合效率和资产回报率。
制造业智慧变革:预测性维护如何让设备“永不停机”?
ZYNQ到底值不值得学?聊聊AI时代下,这颗“硬骨头”芯片的真正价值
最近不少刚入门的粉丝朋友在后台私信问我:“小墨,现在AI都这么火了,大家都去卷大模型和GPU了,ZYNQ这老架构还有没有学习的必要?” 恰逢昨天跟大家聊了日常加班的心态,今天咱们就来趁着这股热乎劲,深入聊一聊大家最关心的问题:
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2小时前
FPGA设计时,时序约束的重要性
本文强调了FPGA设计中时序约束的重要性。时序约束不仅是向工具传达设计意图的关键步骤,还能确保跨时钟域和接口数据的正确采集,并且是解决硬件“玄学”问题的有效方法。通过合理的时序约束,可以避免工具默认配置带来的潜在问题,提高设计的稳定性和可靠性。
训练视觉大模型 (VLM)常见指标与损失函数
文章介绍了评估视觉语言模型(VLM)的10项指标和训练VLM的5种损失函数。评估指标分为基于参考的指标和无参考指标两大类,涵盖了BLEU、METEOR、ROUGE-L、CIDEr、SPICE、BERTScore、VQA准确率、精确匹配、Token级F1和ANLS等指标。训练损失函数包括交叉熵损失、对比损失、焦点损失、KL散度和直接偏好优化(DPO)等。文章还提供了具体的公式和示例,帮助读者理解和应用这些技术和指标。
训练视觉大模型 (VLM)常见指标与损失函数
IT与OT的破壁:Web技术重塑工业自动化的演进逻辑
工业自动化系统长期孤立,依赖传统VBS编程。随着数字化深入,行业转向JavaScript和Web Server的B/S架构,简化调试流程并提高灵活性。新趋势要求自动化工程师掌握网络知识和JavaScript,以适应未来的数字化工厂。
从电子到光子,CPO测试接口将会是AI硬件赛道下一个“惊爆点”
本文介绍了光互联技术在AI基础设施中的重要意义,特别是CPO(光学计算互连)的发展趋势和面临的挑战。CPO通过将光引擎直接放置在芯片旁,解决了传统铜缆互联的带宽和功耗问题,带来了显著的优势。然而,CPO的量产面临测试接口标准化和热管理等挑战。文章提到,WinWay提出了全面的CPO测试方案,涵盖了晶圆级、芯片级、封装级和模块级的测试接口。此外,玻璃基板的应用和接口标准化也是推动CPO发展的重要方向。
从电子到光子,CPO测试接口将会是AI硬件赛道下一个“惊爆点”
从基础敏感元件到智能超感单元:国际传感器前沿技术突破与重大变革
自去年10月起开设的特约专栏“郭源生细说传感器”已刊登近30篇专业文章,文章围绕国家战略性产业,以及智能制造、智慧农业、智能家电及消费电子、低空经济等八大重点应用场景,采用通俗易懂的大众化语言方式,深入浅出、简单明了地系统阐述了不同场景下传感器的技术应用、需求空间、产业规模和发展趋势,文章观点明确、思路和理念清晰,为产业创新发展启发了思路、开拓了视野、指明了方向,引起各界读者的广泛关注、得到业内认可与讨论,产生了积极的影响。
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2小时前
从基础敏感元件到智能超感单元:国际传感器前沿技术突破与重大变革
“AI最佳入口”就是它了?
AI浪潮席卷全球以来,“未来承载AI的最佳终端到底是什么”始终是产业界持续探索的核心命题。从大模型落地手机端的种种尝试,到智能驾驶的场景落地,再到智能音箱等智能家居产品和智能手环等可穿戴设备……各种形态的终端都试图成为AI能力的核心入口,却始终存在场景局限、交互受限等短板。
“AI最佳入口”就是它了?
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