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模型架构、稀疏与量化、智能体系统与端侧工程实践的一线记录。

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端侧 AI 的下一步:从单设备到设备群的协同

单台设备的端侧智能体解决的是本地响应问题。当设备数量增加、场景开始交叉时,新的问题出现了:多台设备看同一件事,结果不一致怎么办;现场出现异常时,由哪台设备负责响

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端侧模型的多后端一致性:同一模型在 CPU 与 NPU 上结果不同怎么办

同一个模型文件,在 CPU 上推理与在 NPU 上推理,输出可能不完全一致。这是数值计算路径不同导致的正常现象,不是模型损坏。问题在于这种差异会影响结果判定,需

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端侧设备的模型更新机制:怎么升级才不影响在跑的业务

端侧设备上跑的模型需要更新,但设备同时在处理业务。直接停服替换的方式在现场通常不可行。可行的更新机制要解决三件事:怎么传、怎么切、出问题怎么退。三件事的设计方式

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AI 项目上线后谁来运维

项目上线常被视为终点,实际上运行期才是成本的主要部分。模型会漂移、数据会过期、业务规则会调整,这些都需要有人负责。上线后无人负责的项目,问题往往积累到影响使用才

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业务部门提 AI 需求为什么总说不清

业务部门说不清需求,通常不是表达问题。业务人员熟悉的是具体处理过程,而不是抽象的功能描述;他们知道每一种情况该怎么处理,但很难直接说出这些情况可以被归成几类。把

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模型与平台进展、行业观察和媒体报道,持续记录炬擎数原的最新动态。

行业资讯 数据不出域:端侧方案在金融与政务场景的合规价值「数据不出域」在金融与政务的采购要求里几乎是一票否决项。端侧方案之所以在这两个领域受关注,核心不是性能优势,而是它能让原始数据始终留在本地,从架构上避免数据跨域 2026-09-28
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行业资讯 长时间断网连续运行:端侧方案的可靠性是怎么设计的端侧部署常被要求在最坏网络条件下仍能作业:与中心断连数天,设备本地仍要完成采集、判断与记录。这类要求考验的不是模型能力,而是整套系统的可靠性设计。单点不出错的设 2026-09-28
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行业资讯 国产 NPU 适配背后:信创环境 AI 落地的工程成本信创环境里跑 AI,多数人的关注点在「模型能不能用」,实际耗费时间最多的是「怎么让它在这块芯片上跑起来」。国产加速卡型号多、工具链版本杂、算子覆盖不一致,适配工 2026-09-28
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行业资讯 智能体编排:为什么业务自己搭比 IT 代建更可持续让 IT 部门把业务需求翻译成智能体流程,是常见做法,但往往在几个月后陷入停滞:需求排队、改动缓慢、业务方觉得不好用。原因不在 IT 能力,而在流程知识与变更频 2026-09-28
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行业资讯 从 Workflow 到 Agent:企业流程自动化的路径选择流程自动化有两类做法:一类是把固定步骤串起来按编排执行,一类是让智能体根据当前情况自行决定下一步。两者不是替代关系,适用条件不同。选错方向的代价是,用编排做需要 2026-09-28
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行业资讯 常规单据自动通过、异常回到人工,这条线该画在哪流程自动化的核心不是把人工全部替换掉,而是决定哪些单子可以自动走完、哪些必须停下来等人判断。这条线画得太松,错误会溜过去;画得太紧,人工量降不下来,项目就失去了 2026-09-28
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行业资讯 端侧 Agent 与云端 Agent 的分工边界在哪把智能体的能力全放在云端,数据要出域、响应受网络制约;全放在端侧,算力与知识广度又受限。多数企业的实际选择是混合:一部分任务留在本地,一部分交给云端。难点在于这 2026-09-28
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行业资讯 一分钟原生记忆:具身与 GUI 智能体的端侧闭环智能体在端侧作业时,最缺的不是算力,而是「刚才发生了什么」的延续能力。原生记忆要解决的是短周期内的状态保持:过去一分钟里设备看到什么、做了什么、结果如何。这段记 2026-09-28
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行业资讯 端到端语音合成放弃离散分词器换来了什么语音合成传统上走两段路:先把音频离散成码本单元,再按文本预测这些单元,最后还原成波形。端到端方案把这层离散化去掉,直接建模连续声学表征。换来的好处是合成更自然、 2026-09-28
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