标签：edge-computing
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Verizon CEO 丹·舒尔曼专访：从以客户为中心到全面拥抱 AI 原生转型
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🎙️ Harvard Business Review
📄 Verizon CEO 丹·舒尔曼（Dan Schulman）在接受《哈佛商业评论》专访时，深入剖析了带领 Verizon 扭转困境的三年转型战略。他阐述了“每位客户都有名字”的核心服务哲学，直面文化变革与组织阻力，并前瞻性地分享了电信网络如何演进为 AI 编排层、边缘计算枢纽以及应对技术颠覆的企业责任。 -
用自然语言指挥机器人：基于 Strands 智能体框架的具身智能实践
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🎙️ AI Engineer
📄 AWS 工程师 Sandhya Subramani 展示了名为 Scout 的智能漫游车，通过开源框架 Strands Agents 与多 Agent 架构，使传统机器人具备自然语言理解、环境感知及自主决策能力，并阐述了云边协同与具身智能的发展趋势。 -
Agentic Sites：基于大模型实时重构的超个性化网站架构与实践
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🎙️ AI Engineer
📄 Adobe 首席科学家 Carlos Sanchez 详细展示了 Agentic Sites 架构。该方案结合边缘交付与极速大模型推理（如 Cerebras 驱动的 Gemma 模型，达 2300 tokens/s），通过对全站构建 RAG 知识检索，并实时捕捉用户行为与搜索意图，实现秒级组装超个性化页面，颠覆传统千人一面的建站与营销自动化模式。 -
非对称风险下的宏观对冲：美联储加息预期重构、黄金交易逻辑与诺基亚的AI边缘云转型
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🎙️ 投资TALK君
📄 本篇分析深入探讨了在美联储新任政策核心可能选择激进加息的背景下，全球资产价格的非对称波动风险。文章详细剖析了真实利率、美元指数与黄金价格的负相关博弈机制，评估了美联储“三驾马车”决策模式的转变对市场沟通渠道的冲击。同时，结合二季度财报“买预期，卖事实”的现状，对大科技公司及传统电信巨头诺基亚（Nokia）向AI及边缘云（AI-RAN）转型的软硬件生态、估值纠偏进行了深度拆解，并给出了宏观及个股层面的防御性建仓策略。 -
WAIC独家专访｜智驾的终局是物理AI，L4级别自动驾驶为何可能比L3更快落地？
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🎙️ 人民公园说AI
📄 在WAIC世界人工智能大会现场，千里智驾CTO杨沐与资深车主深入探讨了智能驾驶的技术演进。文章解析了从BEV到端到端大模型的范式转移，详细剖析了“小脑”（运动控制）与“大脑”（因果推理）的分工，并对世界模型、VLA路线、边缘端部署成本以及L3/L4商业化落地的节奏给出了前瞻性研判。 -
本地AI峰会圆桌讨论：为什么是本地，为什么是现在？
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🎙️ AI Engineer
📄 本篇圆桌对话围绕本地AI的爆发性拐点、多模型混合架构、模型量化调优、数据主权以及开源生态建设展开。NVIDIA、Osmantic、Roboflow和EXO Labs的专家深入探讨了企业如何利用前沿大模型微调小模型以提高Token效益，并分享了在有限边缘端算力下压榨出十倍推理性能的实战案例，指出降低体验门槛和积极倡导开源对本地AI落地的关键意义。 -
对话联想CFO温斯顿·郑：从硬件终端到数据中心，生成式AI算力的全球供应链与ROI拷问
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🎙️ Bloomberg Podcasts
📄 本期Odd Lots播客专访联想集团CFO温斯顿·郑（Winston Cheng）。深入探讨联想在AI算力基础设施中的定位，分析企业在Token预算、AI投资回报率（ROI）、AI PC的边缘算力价值、全球供应链瓶颈（电力、光纤连接器、存储芯片）、地缘政治关税挑战，以及企业在生成式AI浪潮下的真实投资图景。 -
主权逃逸速度：基于开源模型的所有权 —— Google DeepMind 深入解析 Gemma 4
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🎙️ AI Engineer
📄 在这场演讲中，Google DeepMind 团队介绍了全新开源模型 Gemma 4 家族，并深入探讨了企业与主权机构对“模型所有权”的刚需。演讲阐述了 Gemma 4（包括移动端的 E2B/E4B 和高效的 26B/31B 模型）如何在保障数据隐私、支持离线处理以及降低 Agentic 任务 token 成本方面赋能开发者，强调了本地部署对于系统主权与算力成本控制的战略级意义。 -
超级智能会从边缘涌现吗？——与Olares联合创始人田鸿飞聊边缘AI
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🎙️ INDIGO 数字镜像
📄 本期Indigo Talk邀请Olares联合创始人田鸿飞，深入探讨边缘智能的未来。对话围绕Olares One这款软硬件结合的边缘AI设备展开，对比了其与Mac Studio等产品的性能优势。嘉宾强调了数据隐私、个人数据主权的重要性，并分析了设计师、AI工程师和小型企业主等主要用户场景。此外，讨论还延伸至数字孪生、分布式智能体协作产生AGI的可能性，以及边缘算力在未来智能Web中的核心作用，展望了一个由智能体协同驱动的全新网络形态。 -
AI设备新纪元：高通CEO展望百亿市场与边缘智能
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🎙️ Best Partners TV
📄 高通CEO克里斯蒂亚诺·阿蒙在达沃斯访谈中预测，未来AI设备市场将达到百亿台规模，超越智能手机。他认为AI正驱动计算模式从‘携带’转向‘穿戴’，强调AI Agent的实用性和边缘计算的重要性。文章探讨了可穿戴设备的设计理念、AI PC的市场挑战与机遇，以及高通在AI数据中心和工业AI领域的战略布局，并反思了AI技术对人类能力的影响。 -
德米斯·哈萨比斯：AGI十年愿景与AI的未来之路
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🎙️ Best Partners TV
📄 Google DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯在最新访谈中，预测AGI将在五到十年内实现，并深入探讨了当前AI的技术瓶颈，如Scaling Law的收益递减和推理能力的缺失。他强调了“世界模型”作为实现AGI的关键创新，并阐述了AI如何成为解决能源危机、气候变化等全球性挑战的利器。同时，他也谈及了AI安全风险、Google的战略调整、AI泡沫以及边缘计算和智能眼镜作为未来杀手级应用的前景。 -
2025年回顾与2026年展望：投资策略与AI机遇
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🎙️ 投资TALK君
📄 本次访谈回顾了2025年的市场表现，包括特朗普上台后的关税战、AI基础设施的爆发式增长以及对英特尔和美光等公司的成功投资。展望2026年，嘉宾重点分析了AI的未来趋势，包括端侧AI、推理芯片、AR眼镜和自动驾驶的落地。此外，访谈还探讨了AI赋能传统行业的潜力以及工业板块的复苏，强调长期价值投资而非追逐短期热点。