📰 联发科3nm旗舰座舱芯片：天玑座舱S1 Ultra亮相
2025年10月17日，MediaTek正式推出其3nm旗舰座舱芯片——天玑座舱S1 Ultra，采用先进的生成式AI技术和卓越的3nm制程，显著提升了智能座舱的算力与体验。该芯片的CPU采用全大核架构，提供高达280K DMIPS的算力，同时搭载硬件级光追GPU，图形算力高达4000 GFLOPS，极大丰富了车载娱乐及智能应用。
天玑座舱S1 Ultra的NPU支持端侧生成式AI技术，算力高达53 TOPS，推动智能座舱应用的创新。整合Armv9架构和高性能AI计算单元，支持高达130亿参数的AI大语言模型，能流畅运行多种主流大语言模型及AI绘图功能，带来多屏互动和高级安全应用，显著提升了智能出行的安全性和响应速度。
此外，天玑座舱S1 Ultra具有高度整合性，助力汽车系统级硬件架构演进，缩短开发时间，加速上市进程。它支持一芯多屏，最高可实现10屏并发播放，结合MediaTek MiraVision技术，带来影院级的视频画质和沉浸式的音效体验。随着智能化进程的加快，天玑汽车平台将继续推动智能座舱迈入新时代。
🏷️ #MediaTek #智能座舱 #生成式AI #算力提升 #汽车创新
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📰 联发科3nm旗舰座舱芯片：天玑座舱S1 Ultra亮相
2025年10月17日，MediaTek正式推出其3nm旗舰座舱芯片——天玑座舱S1 Ultra，采用先进的生成式AI技术和卓越的3nm制程，显著提升了智能座舱的算力与体验。该芯片的CPU采用全大核架构，提供高达280K DMIPS的算力，同时搭载硬件级光追GPU，图形算力高达4000 GFLOPS，极大丰富了车载娱乐及智能应用。
天玑座舱S1 Ultra的NPU支持端侧生成式AI技术，算力高达53 TOPS，推动智能座舱应用的创新。整合Armv9架构和高性能AI计算单元，支持高达130亿参数的AI大语言模型，能流畅运行多种主流大语言模型及AI绘图功能，带来多屏互动和高级安全应用，显著提升了智能出行的安全性和响应速度。
此外，天玑座舱S1 Ultra具有高度整合性，助力汽车系统级硬件架构演进，缩短开发时间，加速上市进程。它支持一芯多屏，最高可实现10屏并发播放，结合MediaTek MiraVision技术，带来影院级的视频画质和沉浸式的音效体验。随着智能化进程的加快，天玑汽车平台将继续推动智能座舱迈入新时代。
🏷️ #MediaTek #智能座舱 #生成式AI #算力提升 #汽车创新
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📰 基于Gemini驱动的Google Home应用体验首测_手机网易网
谷歌推出的新版本Google Home应用，基于Gemini大语言模型，标志着智能家居控制的智能化迈出了重要一步。新版应用集成了生成式AI技术，使用户能够通过更自然的口语化指令来控制智能设备，简化了操作流程，提升了交互体验。用户可以描述想要的效果，如“让客厅变得温馨一些”，应用会自动理解并调节相应的环境设置。
此外，Gemini的上下文理解能力支持连续对话，用户可以在一次交谈中控制多个设备。新版应用还引入了智能场景识别功能，能够根据时间、天气和用户位置等因素自动调整家居环境。这种主动式的智能服务展示了生成式AI在物联网领域的潜力，为智能家居行业带来新的发展机遇。当前，该应用正在逐步向用户推送更新，用户需关注谷歌的后续公告以获取全面使用信息。
🏷️ #谷歌 #GoogleHome #Gemini #智能家居 #生成式AI
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📰 基于Gemini驱动的Google Home应用体验首测_手机网易网
谷歌推出的新版本Google Home应用，基于Gemini大语言模型，标志着智能家居控制的智能化迈出了重要一步。新版应用集成了生成式AI技术，使用户能够通过更自然的口语化指令来控制智能设备，简化了操作流程，提升了交互体验。用户可以描述想要的效果，如“让客厅变得温馨一些”，应用会自动理解并调节相应的环境设置。
此外，Gemini的上下文理解能力支持连续对话，用户可以在一次交谈中控制多个设备。新版应用还引入了智能场景识别功能，能够根据时间、天气和用户位置等因素自动调整家居环境。这种主动式的智能服务展示了生成式AI在物联网领域的潜力，为智能家居行业带来新的发展机遇。当前，该应用正在逐步向用户推送更新，用户需关注谷歌的后续公告以获取全面使用信息。
🏷️ #谷歌 #GoogleHome #Gemini #智能家居 #生成式AI
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📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”
随着生成式AI和大模型的快速发展，企业管理层对AI应用的关注不断加剧，旨在满足内部需求以提升决策效率。尽管很多企业已开始应用生成式BI（GenBI）和初步产品ChatBI，但在复杂的业务场景中，此类工具仍面临诸多挑战，包括数据分析的准确性和理解深度不足。AI在处理专业术语和定性分析时常常无法满足管理者的需求，使得决策响应时间延长，未能有效支持企业决策。
为了应对这一瓶颈，行业普遍认为，推动BI系统的升级必须从被动的工具变为主动的“数字员工”（Agent），具备任务编排和执行闭环能力。Agent BI的构建不仅需要强大的通用技术支持，还需深入了解行业，以有效处理复杂的数据场景。企业必须以指标为核心，结合深厚的行业知识，才能确保AI在具体应用中的智能决策能力，进而达到迅速响应市场变化的目标。
展望未来，Agent BI的进化方向将更加注重满足不同层级企业的需求，高频次的查询将由分析型Agent负责，而战略性的深度分析将由专家型Agent提供。这一转变意味着企业能更好地利用数据，推动业务增长，实现数据洞察的真正价值。在国家层面推动AI与产业结合的背景下，企业如思迈特等，凭借自身技术和行业积累，将在这一进程中扮演重要角色，助力智能决策的实现。
🏷️ #生成式AI #数据分析 #智能决策 #数字员工 #行业知识
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📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”
随着生成式AI和大模型的快速发展，企业管理层对AI应用的关注不断加剧，旨在满足内部需求以提升决策效率。尽管很多企业已开始应用生成式BI（GenBI）和初步产品ChatBI，但在复杂的业务场景中，此类工具仍面临诸多挑战，包括数据分析的准确性和理解深度不足。AI在处理专业术语和定性分析时常常无法满足管理者的需求，使得决策响应时间延长，未能有效支持企业决策。
为了应对这一瓶颈，行业普遍认为，推动BI系统的升级必须从被动的工具变为主动的“数字员工”（Agent），具备任务编排和执行闭环能力。Agent BI的构建不仅需要强大的通用技术支持，还需深入了解行业，以有效处理复杂的数据场景。企业必须以指标为核心，结合深厚的行业知识，才能确保AI在具体应用中的智能决策能力，进而达到迅速响应市场变化的目标。
展望未来，Agent BI的进化方向将更加注重满足不同层级企业的需求，高频次的查询将由分析型Agent负责，而战略性的深度分析将由专家型Agent提供。这一转变意味着企业能更好地利用数据，推动业务增长，实现数据洞察的真正价值。在国家层面推动AI与产业结合的背景下，企业如思迈特等，凭借自身技术和行业积累，将在这一进程中扮演重要角色，助力智能决策的实现。
🏷️ #生成式AI #数据分析 #智能决策 #数字员工 #行业知识
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📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”
随着生成式AI和大模型的兴起，企业管理层对AI应用的焦虑加剧，纷纷尝试将AI工具应用于内部。生成式BI（GenBI）作为一种新兴应用，通过自然语言交互提升了数据分析的便捷性。然而，尽管工具已被使用，企业在关键业务复盘时仍面临报告延迟和数据准确性不足的问题。这表明，现有BI架构在面对复杂需求时存在瓶颈，亟需升级为能够主动思考和执行的“数字员工”。
行业共识认为，Agent技术将是BI发展的重要方向。传统BI难以深入分析复杂业务，而Agent的引入能够实现任务编排和执行闭环，推动BI向全流程决策支持系统转型。构建Agent BI不仅需要强大的技术底座，还需深厚的行业知识，以确保分析的准确性和实用性。思迈特在这一领域的探索，展示了其在技术与行业理解上的双重优势。
未来，Agent BI将推动数据分析从被动转向主动，帮助企业更好地将数据转化为决策优势。随着政策的支持，AI的应用将成为提升新质生产力的重要手段。思迈特等厂商的实践为行业提供了宝贵的参考，预示着智能决策的未来将更加可靠和高效。
🏷️ #生成式AI #数字员工 #Agent技术 #数据分析 #决策支持
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📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”
随着生成式AI和大模型的兴起，企业管理层对AI应用的焦虑加剧，纷纷尝试将AI工具应用于内部。生成式BI（GenBI）作为一种新兴应用，通过自然语言交互提升了数据分析的便捷性。然而，尽管工具已被使用，企业在关键业务复盘时仍面临报告延迟和数据准确性不足的问题。这表明，现有BI架构在面对复杂需求时存在瓶颈，亟需升级为能够主动思考和执行的“数字员工”。
行业共识认为，Agent技术将是BI发展的重要方向。传统BI难以深入分析复杂业务，而Agent的引入能够实现任务编排和执行闭环，推动BI向全流程决策支持系统转型。构建Agent BI不仅需要强大的技术底座，还需深厚的行业知识，以确保分析的准确性和实用性。思迈特在这一领域的探索，展示了其在技术与行业理解上的双重优势。
未来，Agent BI将推动数据分析从被动转向主动，帮助企业更好地将数据转化为决策优势。随着政策的支持，AI的应用将成为提升新质生产力的重要手段。思迈特等厂商的实践为行业提供了宝贵的参考，预示着智能决策的未来将更加可靠和高效。
🏷️ #生成式AI #数字员工 #Agent技术 #数据分析 #决策支持
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