目前，机器人在受控的环境中能够有出色的表现，但在面对现实世界任务时，仍难以应对其中的不可预测性、操作灵活性和细微的交互需求，例如组装精密组件或是以接近人类的精度操控日常物体。

中国上海，2025 年 8 月 20 日 —— 楷登电子（美国 Cadence 公司，NASDAQ：CDNS）近日宣布，通过与 NVIDIA 的紧密合作，公司在硅前设计功耗分析方面取得重大飞跃。

NVIDIA GPU 是现代计算的核心，被广泛应用于医疗健康、金融、科学研究、自动驾驶系统和 AI 基础设施等行业。

MediaTek、Marvell、Alchip Technologies、Astera Labs、Synopsys 和 Cadence 将借助 NVIDIA NVLink 生态系统打造自定义 AI 芯片

近年来，人工智能与深度学习技术的快速发展推动了边缘计算设备的需求，这些设备不仅需要具备强大的计算性能，还要具备低功耗和小型化的特性。

随着RTX 50系列显卡的发布，NVIDIA同步发布了DLSS 4技术，并通过多帧生成(MFG)技术显著提升了游戏帧率。

近期，来自富士通（Fujitsu）的研究员们宣布他们打破了ImageNet的训练速度记录——在74.7秒内达到75%的准确率。这比去年11月由索尼（Sony）创下的前纪录快了47秒。

很少有人能早在90年代中期就预测到深度学习革命的到来。但服务于宾夕法尼亚州和新泽西州民众的医疗健康系统Geisinger在早期的时候就已经开始涉足电子病例，这让他们在二十年后的今天，在实施AI的时侯具备了极大的优势。