什么是Physical AI？智能机器时代已来临Physical AI是专为在物理世界中运行和交互而设计的一类AI系统。传统人工智能处理数字输入并产生数字输出，而Physical AI系统则通过摄像头、激光雷达（lidar）、麦克风及其他传感器采集感知数据，对数据的上下文含义进行推理，并据此采取物理行动。 
HUD、AR-HUD与大屏之间，信息到底该怎么分？HUD、AR-HUD与大屏之间的信息分配，本质上不是显示问题，而是注意力管理问题。多屏座舱真正成熟的标志，不是每一块屏都很丰富，而是在任何时刻，驾驶员都知道自己应该看哪里。 
RISC-V测试为什么越来越强调覆盖率？
在RISC-V芯片测试验证领域，很多人会陷入一个误区：认为测试用例跑的次数越多、运行时长越久，测试就越充分、芯片质量就越可靠。但事实上，重复一万次无效测试，远不如一次精准的有效覆盖。测试的核心价值，从来不是测试数量的堆砌，而是测试范围的全面。随着RISC-V架构快速普及，从低端MCU到高端处理器、从消费电子到汽车等关键领域落地，行业对测试覆盖率的重视程度持续攀升。究其根本，覆盖率是规避芯片隐性缺陷、保障产品稳定性的核心标尺。
什么是测试覆盖率？
想要通俗理解RISC-V测试覆盖率，可以用城市道路巡检做精准类比。
UN R171 DCAS认证，正在成为智能驾驶全球化新门槛与自动驾驶系统不同，DCAS并不改变驾驶员的责任定位，但其功能复杂度、系统边界、驾驶员交互和风险控制要求，已经明显超出传统单项转向辅助或车道保持功能。 
为什么适应性智能将定义下一代人工智能发展方向未来人工智能竞争的重点，正在从"模型拥有多少知识"转向"模型能够持续学习多少知识"。能够在实际运行过程中不断积累经验、理解用户、优化决策的适应性智能（Adaptive Intelligence），正在成为人工智能发展的新方向。 
Python的并行编程与高性能计算在本文中，我们将探讨Python的并行编程和高性能计算的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型。我们还将通过具体代码实例来展示如何使用Python进行并行编程和高性能计算。最后，我们将讨论未来发展趋势和挑战。 
中国信通院云大所发布《云计算产业发展研究报告（2026年）》报告聚焦人工智能驱动带来的云计算产业新需求与新变革，梳理全球云计算战略政策、市场态势及应用实践，深入研判公共云、智算云、云出海等重点赛道发展走向。 
芯片也能“拼积木”？一文看懂 Chiplet 与先进封装随着芯片功能越来越复杂，单纯把所有电路都塞进一颗“大芯片”里，难度和成本都会迅速上升。于是，行业里出现了一种新的思路：与其只追求“一整块芯片做到极限”，不如把芯片拆成几个功能模块，再像拼积木一样重新组合起来。这个思路，就是近年来经常被提到的Chiplet。 
中国信通院程莹等：关于智能体治理的十项基本判断面向未来，智能体治理需要产业界、学术界与监管部门持续对话，有赖于各国在风险观察、标准互认、规则协调上的开放合作，在发展中规范、在规范中发展，使技术进步真正服务于人的全面发展。 
探秘AI芯片：让智能设备“听懂”你的幕后大脑AI芯片并不是冷冰冰的硬件参数，它是让电子设备变得更加人性化、更懂你的底层基石。本文以技术视角的解析，带您深入了解AI芯片的底层逻辑、异构架构及其在边缘侧的应用价值。 
3D渲染中的自阴影：让虚拟世界更真实自阴影的技术实现，和普通阴影没有本质区别，都是通过“深度比较”自动判断出来的。只要用阴影贴图，物体自己挡住自己时就会自然产生自阴影。但要注意精度误差带来的“自阴影痘痘”，需要用bias等技术优化。 
