如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容来自 Embedded computing 。 Nordic Semiconductor宣布收购Neuton.AI的知识产权和核心技术资产。此次收购将 Nordic 的 nRF54 系列超低功耗无线 SoC 与 Neuton.AI 的神经网络框架相结合，为边缘机器学习提供可扩 展的高性能人工智能。 Nordic Semiconductor 首席执行官兼总裁 Vegard Wollan 表示："这是嵌入式计算能力和效率的 一次跨越。通过将 Nordic 在低功耗无线领域的领先地位与 Neuton.AI 先进的 TinyML 平台相结 合，我们赋能开发者构建全新类型的始终在线、AI 驱动的设备——速度更快、体积更小、能效更 高。" Neuton.AI 的 IP 创新围绕其全自动平台展开，该平台可创建通常小于 5 KB 的机器学习模型，从 而实现高达 1/10 的体积和速度提升。为了简化操作，这些模型无需手动调优或数据科学知识，可 在 8 位、16 位和 32 位 MCU 上快速部署。这些平台是消费电子、医疗保健和工业市场中快速部 署边缘 AI 的理想选择。 根据 ...

整理 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 你见过最小的计算机有多小？ 最近，一台只有邮票大小的 Linux 电脑在网络上引发了热议——它甚至比一张美国护照照片还要 小，却依然是一台货真价实、能运行 Linux 系统的小型开发平台。 谁能想到，这台袖珍电脑还配备了一个内置屏幕，而且屏幕可读性也还不错。 号称"全球最小的 Linux 开发板"，只有 40mm ×35mm 这款设备名叫 Quantum Mini ，由国外极客博主 Anbu Kumar 亲手打造。 它的尺寸仅为 40mm × 35mm。 对比一下，美国护照照片的标准尺寸是51mm×51mm，也就是说它比照片还要小一圈。 对此，不少网友将其评为"全球最小的 Linux 计算机"，虽然这一说法尚未经过权威认证，但就实际 尺寸和配置来看，确实突破了大众对计算机体积的想象。 其内部搭载了 Allwinner H3 四核 Cortex-A7 处理器、ARM Mali-400 MP2 GPU 和 512MB LPDDR3 内存。 同时，正如下图所示， Quantum Mini 中还 集成了一块迷你 IPS 屏幕，具备良好可读性，至少看得 还算 ...

Nordic Semiconductor 短 程 执 行 副 总 裁 Oyvind Strom 表 示 ： "Neuton 先 进 的 机 器 学 习 技 术 与 Nordic 超低功耗 nRF54 系列的卓越性能强强联手，将重新定义超高效机器学习应用的可能性。我 们将携手赋能开发者构建更智能、超低功耗的设备，在边缘实现真正的机器学习，这不仅适用于 nRF54 系列，也适用于 Nordic 所有无线连接 SoC 的广泛产品组合。嵌入式人工智能现在将比以 往任何时候都更易于访问和扩展。Neuton 先进的机器学习技术为下一代边缘人工智能设备提供轻 松集成和值得信赖的智能。" 此次收购正值边缘节点智能需求加速增长之际——预计到 2030 年，TinyML 芯片组出货量将达到 59 亿美元，Nordic 表示，它希望利用这一机遇，为开发人员提供强大、可扩展的 AI/ML 工具 包，用于预测性维护、智能健康监测、流程自动化、手势识别、下一代消费可穿戴设备和物联网设 备等应用。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自 nordic 。 领先的超低功耗无线连接解决方案开发商 Nordic Semic ...

文章核心观点 Himax Technologies宣布将于2025年8月13日在台湾举行年度股东大会 并介绍了会议详情 同时提供了公司2024年年报下载链接及公司联系方式 还介绍了公司业务等信息 [1][2][3] 股东大会信息 - 时间为2025年8月13日上午9点30分（台湾时间） [1] - 地点在台湾台南市的HIMAX FAB 2 [1] - 股东将对公司2024年审计账目和财务报告进行投票 重新选举苏彦锟为独立董事 修订并重述公司2011年长期激励计划 使其有效期延长五年至2030年9月6日 并处理2025年年度股东大会提出的其他业务 [1] 年报信息 - 公司2024年年报已发布在公司网站 可通过链接https://www.himax.com.tw/investors/financial-information/ 下载 [2] 公司联系方式 - 美国联系人为Karen Tiao 电话+886 - 2 - 2370 - 3999 邮箱hx_ir@himax.com.tw [3] - 美国另一位联系人为Mark Schwalenberg 电话+1 - 312 - 261 - 6430 邮箱mark.schwalenberg@mzgroup.us [3] 公司业务信息 - 是全球领先的无晶圆半导体解决方案提供商 专注于显示成像处理技术 [3] - 显示驱动IC和时序控制器在全球多个行业大规模应用 包括电视 电脑显示器 笔记本电脑 手机 平板电脑 汽车 电子纸设备 工业显示器等 [3] - 是汽车显示技术全球市场份额领导者 提供创新全面的汽车IC解决方案 包括传统驱动IC 先进的内嵌式触控与显示驱动集成 局部调光时序控制器 大型触控与显示驱动集成和OLED显示技术 [3] - 是tinyML视觉 - AI和光学技术相关领域先驱 WiseEye™超低功耗AI传感技术广泛应用于消费电子和AIoT相关应用 [3] - 光学技术如衍射晶圆级光学 LCoS微显示器和3D传感解决方案对新兴AR/VR/元宇宙技术至关重要 [3] - 设计并提供触控控制器 OLED IC LED IC EPD IC 电源管理IC和CMOS图像传感器 以覆盖多样化显示应用 [3] 公司基本信息 - 2001年成立 总部位于台湾台南 目前约有2200名员工 分布在台湾台南 新竹和台北的三个办公室以及中国 韩国 日本 德国和美国的办事处 [3] - 截至2025年3月31日 全球拥有2603项已授权专利和389项待批准专利 [3]

股权激励与业绩目标 - 公司借助AI技术深化应用、拓展市场、提升品牌影响力，以实现股权激励目标，推进业务开展，提升产品与服务竞争力、拓展增量市场空间以实现业绩增长 [2] - 公司通过优化产品与业务结构、加强成本管控、提升运营效率等方式控制费用，对有潜力的创新和增量业务领域加大投入，确保资源合理利用助力目标达成 [2] 业务布局进展 脑机业务 - 聚焦教育、医疗、养老三大核心应用场景，运用AI驱动的多模态数据融合技术，围绕分析诊断、检测辅助康复、治疗三大方向开展产品研发，处于研究开发阶段 [2] 创新业务 - 在“NGTeco”品牌下，依托多模态BioCV TinyML、AI及AIoT等技术，专注智慧生活、智慧养老等场景，通过电商平台及成熟渠道网络，面向终端消费者、类C端消费者及行业经销商提供解决方案产品及服务 [2] 关税政策影响 - 公司2019年开始建设泰国工厂建立海外制造及供应链，美国业务中软件托管业务不受关税影响，硬件产品从泰国进口短期影响较小，公司推进美国工厂建设募投项目并拓展其他国家业务，整体受美国关税政策影响较小 [2][3] 电子价签业务 - 行业技术壁垒较高，核心技术集中在分布式、高并发无线通信领域 [3] - 公司核心竞争力是提供数字化营销整体解决方案，以“产品+服务”模式提供定制化方案，通过数据驱动优化运营效率、提升客户粘性 [3] 无人零售领域 - 公司智慧商业业务下的零碳小屋是无人零售领域最新尝试，使用光伏技术提供绿色能源，采用云值守技术实现无人值守且24小时营业，利用大数据和人工智能为顾客提供个性化购物体验 [3] AI智能体应用 - 在智慧空间业务板块推出端侧智能体ZALO多维感知终端，实现与AI智能体功能融合 [3] - 在智慧办公业务板块推出Ralvie AI新一代智慧办公AI智能体，为企业和个人工作管理与高效运营打造 [3] - 推出边缘侧智能体RS多维搜边缘AI服务器，赋能智慧空间业务 [3]

前几日，意法半导体（ST）收购加拿大AI初创公司Deeplite的消息引发行业关注。 Deeplite号称边缘AI的DeepSeek，该公司在模型优化、量化和压缩方面 有独特技术，可使AI大模型在边缘设备上运行得更快、更小、更节能。 自从DeepSeek带火了蒸馏模型以后，更多人开始关注AI大模型在边缘端的部署。而在过去，TinyML一直也在MCU领域很火热。现在，边缘AI走得更快 了，市场也正在走向爆发。 ST的期盼：打造先进的边缘AI系统 ST之所以在最近收购DeepLite是因为两家公司拥有很好的协同效应：该公司的优化、量化和压缩深度学习模型技术，无疑能够加速ST的首款高性能 STM32N6的采用。 在商业上部署深度学习模型时，面临的重大挑战是它们的运行规模、处理器量和功耗密集型程度。Deeplite 通过提供自动化软件引擎来优化 DNN（深度 神经网络）模型，并在任何设备上启用 AI 进行边缘计算，从而解决了这个问题。 说起来，DeepLite这家公司的产品很有意思，简单来说就是AI套娃，使用 AI 自动使其他 AI 模型更快、更小、更节能，从而创建高度紧凑、高性能的深度 神经网络，以部署在安全摄像头 ...

边缘AI技术发展 - 边缘智能基金会发布《2025边缘AI技术报告》，显示TinyML技术成熟度超预期并已在多场景落地应用 [1][3] - 技术推动因素包括专用处理器和超低功耗设备创新，克服资源受限环境中的处理能力限制 [3] - 未来技术方向涵盖联合学习、量子神经网络和神经形态计算等新兴领域 [3] 行业应用案例 自动驾驶 - Waymo扩展模拟训练处理罕见驾驶场景，理想汽车端到端模型学习超500万驾驶数据片段 [7] - 边缘AI实现50ms以下防撞响应，5GAA推动混合V2X架构，决策延迟缩短30-40%至20-50毫秒 [8] - Innoviz激光雷达采用边缘优化神经网络，每秒处理20帧点云数据减少障碍物检测延迟 [8] 制造业 - 智能工厂每周生成超5PB数据，边缘AI实现预测性维护降低30%成本并减少45%停机时间 [9] - 食品饮料厂商部署边缘视觉AI，检查周期缩短50-75%并提升质量检测精度 [12] 医疗保健 - AliveCor和Biobeat开发的边缘设备实时分析心律，缩短危急情况响应时间 [14] 零售业 - Amazon Fresh采用边缘AI实现非接触结账，平均结账时间缩短30% [16] - Just Walk Out系统集成传感器与边缘计算，提升客户便利性和运营效率 [16] 物流 - P&O Ferry masters使用AI优化货运能力10%，物流费用减少20% [18] 智慧农业 - 边缘AI灌溉系统动态调整水分配减少25%用水量，害虫检测减少30%农药使用 [21] 生态系统与协作 - 边缘AI采用三层架构：边缘设备、边缘服务器和云平台协同处理数据 [24][25] - 英特尔推出边缘AI支持包，高通与Meta合作将Llama模型集成到边缘处理器 [26] - Google与Synaptics合作开发边缘AI系统，应用于可穿戴设备和智能家电 [27] 前沿技术趋势 - 联邦学习预计2030年市场达3亿美元，年复合增长率12.7% [31] - 量子神经网络(QNN)以更高效方式处理信息，未来或嵌入工业机器人和物联网设备 [34][36] - 神经形态芯片如NeuRRAM能效提升2倍，支持边缘设备执行复杂认知任务 [41]