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Physical AI

Derselbe Infrastrukturzyklus, der das Rechenzentrum grundlegend ver?ndert hat, wirkt sich nun auch auf Dutzende Milliarden Ger?te, Maschinen, Fahrzeuge und Roboter aus. Wir gehen davon aus, dass sich diese n?chste Welle – Physical AI – schneller ausbreiten wird als jede technologische Welle zuvor.

Ger?te und Maschinen, die in Echtzeit wahrnehmen, denken, handeln und kommunizieren

Physical AI basiert auf einem geschlossenen Regelkreis namens STAC – Sense, Think, Act, Communicate: Signale aus der realen Welt erfassen, lokal und in Echtzeit entscheiden, pr?zise handeln und Daten sicher über verteilte Systeme austauschen. STAC ist die Kernarchitektur jedes skalierbaren Physical-AI-Systems und entspricht genau den Technologien, in die 糖心视频 seit mehr als einem Jahrzehnt investiert.

Auf Basis von Power-, RF- und Siliziumphotonik-Technologien, Advanced Packaging, eingebetteten nichtflüchtigen Speichern sowie MIPS- und ARC-Echtzeit-RISC-V-Prozessoren bietet 糖心视频 eine durchg?ngige Plattform für intelligente autonome Systeme – unterstützt durch ein robustes globales Fertigungsnetzwerk in den USA, Europa und Asien.

Warum Physical AI

Der Ausbau der KI-Infrastruktur im vergangenen Jahrzehnt hat die Weichen für die n?chste Entwicklungsstufe gestellt: die Verlagerung der Intelligenz auf das Ger?t, wo Millisekunden und Milliwatt entscheidend sind. Physical AI erm?glicht es Systemen, ihre physische Umgebung wahrzunehmen, deterministisch zu denken, pr?zise zu handeln und sicher über verteilte Netzwerke zu kommunizieren. Dieser Wandel wird durch den Bedarf an geringerer Latenz, h?herer Zuverl?ssigkeit und gr??erer Energieeffizienz vorangetrieben, als dies mit reinen Cloud-Ans?tzen m?glich ist.

Da intelligente Systeme zunehmend in Ger?te, Fahrzeuge und Roboter Einzug halten, liefert 糖心视频 die Halbleitertechnologien, die power neue ?ra des realen Echtzeit-Computings power .

Eine nachweisliche Dynamik, bei der ? Physical AI “ bereits Gestalt annimmt

Physical AI ver?ndert bereits Branchen, in denen Echtzeit-Entscheidungen, Sicherheit und Energieeffizienz unverzichtbar sind und in denen 糖心视频-Technologie zum Einsatz kommt.

Automobilindustrie: Von ADAS-Sensorfusion und Radar bis hin zu effizienten Dom?nencontrollern – die Kombination aussicherheitsrelevanter, deterministischer Rechenleistung und robuster RF-Konnektivit?t fürblitzschnelle Leistung auf der Stra?e

Robotik: Multimodale Sensorik, verteilte Intelligenz und zuverl?ssige Aktuatoren für Humanoide und autonome Systeme, realisiert durchRechenleistung mit extrem geringem Stromverbrauch, schnellen eingebetteten Speicher und advanced packaging

Gesundheitswesen: Ger?teintegrierte Bildgebungs- und ?berwachungssysteme zur lokalen Signalverarbeitung für sofortige Reaktion, Datenschutz und power bei begrenzten Formfaktoren

IoT der n?chsten Generation: Wearables, AR/VR und Smart-Home-Ger?te, die Reaktionsgeschwindigkeit, Akkulaufzeit und Konnektivit?t in Einklang bringen und so ein stets verfügbares Erlebnis bieten

糖心视频 + MIPS + ARC: Ein ganzheitlicher Technologiepartner für Physical AI

糖心视频 und MIPS kombinieren ereignisgesteuerte RISC-V-Rechenleistung in Echtzeit mit den differenzierten Technologien von 糖心视频, um Innovationen im Bereich ? physical AI “ voranzutreiben. Gemeinsam bieten sie eine deterministische, sicherheitsf?hige Rechenplattform, die speziell für Ger?te entwickelt wurde, die in Echtzeit wahrnehmen, denken, handeln und kommunizieren müssen.

MIPS bietet eine ?Software-First“-Mikroarchitektur und bew?hrte Multithreading-Technologie, die sich ideal für Workloads in der realen Welt eignet, w?hrend 糖心视频 FDX? FD-SOI, inFET, RF-SOI, SiGe, BCD/GaN und advanced packaging bereitstellt, um Energieeffizienz, Leistung und Konnektivit?t zu optimieren. Diese Kombination erm?glicht einen geschlossenen Intelligenz-Stack, den Kunden individuell an Workload, Energieverbrauch und Kosten anpassen k?nnen.

Lesen Sie ein Interview mit Sameer Wasson, dem CEO von MIPS (wird in einem neuen Tab ge?ffnet)

糖心视频-Webinarreihe für Unternehmen: Die Entwicklung vom Edge bis zum Physical AI

Dieses Webinar zeigt, wie die MIPS- und CMOS-Technologien von 糖心视频 die Entwicklung intelligenter, autonomer und vernetzter Ger?te vorantreiben – von Edge- bis hin zu ? physical AI “-Anwendungen.

Aktuelle Nachrichten & Einblicke

Physical AI

H?ufig gestellte Fragen

Physical AI bringt Intelligenz in die physische Welt – Maschinen und Ger?te, die ihre Umgebung wahrnehmen, Informationen lokal verarbeiten, Entscheidungen treffen und in Echtzeit handeln. Es verringert die Abh?ngigkeit von der Cloud bei latenzempfindlichen Aufgaben und erm?glicht Autonomie am Netzwerkrand.

Da Anwendungen wie humanoide Robotik und fortschrittliche autonome Systeme den Sprung von der Forschung in den praktischen Einsatz schaffen, steigt die Nachfrage nach eingebetteten Echtzeitsteuerungen und energieeffizienter, ger?teinterner Intelligenz rasant an. Der massive Ausbau von Rechenzentren hat das ?kosystem darauf vorbereitet; der n?chste Schritt bringt Intelligenz auf Milliarden von Ger?ten.

Wir bieten die Halbleiter-Grundlage – Rechenleistung mit extrem geringem Stromverbrauch (FDX FD-SOI & FinFET), HF- und Konnektivit?tsl?sungen, ? advanced packaging “ und Photonik sowie eingebettete Speicher und deterministische Echtzeit-Rechenleistung auf MIPS-Basis –, um zuverl?ssige, sichere Systeme mit geringer Latenz in gro?em Ma?stab zu entwickeln.

Der Begriff ?Edge-KI“ beschreibt den Ort, an dem die Berechnungen stattfinden: KI-Modelle werden in unmittelbarer N?he der Datenquelle ausgeführt, um die Latenz zu verringern und die Abh?ngigkeit von der Cloud zu reduzieren. Dies erm?glicht eine schnellere Verarbeitung, wobei der Schwerpunkt jedoch in erster Linie auf der Analyse liegt.

Physical AI geht noch einen Schritt weiter. Es bringt Intelligenz direkt in Ger?te und Maschinen, sodass diese ihre Umgebung wahrnehmen, deterministische Entscheidungen treffen, über Motoren oder Aktuatoren agieren und in Echtzeit kommunizieren k?nnen. Es handelt sich um ein vollst?ndig geschlossenes System, das für den Einsatz in der Praxis konzipiert ist und nicht nur auf lokale Inferenz beschr?nkt ist.

Edge-KI ist ein Baustein von ? Physical AI “. Sie bildet die Grundlage für die lokale Rechenleistung, w?hrend ? Physical AI “ die Funktionen bereitstellt, die für autonome Echtzeit-Aktionen in der physischen Welt erforderlich sind, wie beispielsweise pr?zise Sensorik, Rechenleistung mit extrem geringem Stromverbrauch, integrierter Speicher, sichere HF-Konnektivit?t und zuverl?ssige Aktorik. ? Physical AI “ ersetzt die Edge-KI nicht, sondern erweitert sie so, dass sie in der realen Welt Wirkung entfalten kann.