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<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Micro LED 光互连技术在 CIOE 2026（中国国际光电博览会）上成为焦点。从外延、芯片、显示模组供应商 Enkris Semiconductor、LEKIN、Starksemi、Raysolve，到系统架构厂商 Nexilumen (Shanghai) 和 Intelligence Computing Optical Interconnects（Wuhu Token Science 旗下关联公司），众多生态参与者展示了其在 Micro LED 光互连解决方案方面的最新突破。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">从架构看，这些公司以 Micro LED 阵列取代传统半导体激光器作为光源，借助高密度多通道并行传输实现超高带宽密度。相关方案的功耗普遍瞄准 1–2 pJ/bit 或更低，较传统光引擎设计大幅降低。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">结合晶圆级制造与 CMOS 兼容工艺，该技术为低成本、大规模量产提供了可行路径。随着 AI 算力需求快速扩张，短距互连遭遇物理带宽瓶颈，Micro LED 光互连正从概念验证走向商业部署。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">Raysolve</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Raysolve 展示了与合作伙伴联合开发的 Micro LED 光互连验证平台，实现了多芯光纤（MCF）信号传输。该公司基于 2021 年在香港科技大学（HKUST）启动的技术研究，已从 Micro Display 拓展至光互连关键指标，包括光源调制速度、高效准直和低串扰。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Raysolve 目前正与领先的光互连和收发模块供应商合作，推进功能验证、性能优化以及终端市场应用测试。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">Starksemi</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Starksemi 展示了面向高速光子链路设计的 Micro LED 光互连架构。该公司演示了高带宽 Micro LED，其 -3dB 带宽约为 2,500 MHz，显著优于标准 Micro LED（约 500 MHz）。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">通过采用高密度并行通道，该架构预计可将能耗降低最多 20 倍。Starksemi 已开始向战略合作伙伴出货样品，用于产品验证。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">LEKIN</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">LEKIN 展示了基于其 GaN-on-Silicon（硅基氮化镓）平台的完整 Micro LED 光互连解决方案，并现场演示了 GaN-on-Si Micro LED 光互连晶圆。该方案具有三大核心优势：</p>
<ul style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;padding-left:28px;margin:10px 0;line-height:1.9">
<li style="margin:4px 0"><strong style="font-weight:bold;color:#222">高带宽</strong>：设计满足 800G 和 1.6T 光收发模块需求。</li>
<li style="margin:4px 0"><strong style="font-weight:bold;color:#222">超低功耗</strong>：能耗为 1–2 pJ/bit，显著低于传统激光引擎。</li>
<li style="margin:4px 0"><strong style="font-weight:bold;color:#222">热稳定性</strong>：工作温度范围覆盖 -40°C 至 125°C。</li>
</ul>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">Enkris</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Enkris 展示了面向光通信的 8 至 12 英寸 GaN-on-Si Micro LED 光源。该器件在 500 A/cm² 电流密度下实现 1.6 GHz 带宽，功耗低于 1 pJ/bit。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">随着行业关注转向高速可见光通信（VLC），Enkris 正利用其大直径 GaN-on-Si 外延能力服务光通信领域。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">Nexilumen</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Nexilumen 展示了其自主研发的高性能 Micro LED 光互连系统的原型样品。</p>
<ul style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;padding-left:28px;margin:10px 0;line-height:1.9">
<li style="margin:4px 0"><strong style="font-weight:bold;color:#222">长波长 InGaN Micro LED</strong>：发射器能效达到 0.056 pJ/bit，电光调制带宽为 2.85 GHz，并在 6.25 A/cm² 低电流密度下实现稳定的 1.5 Gbps 数据传输。</li>
<li style="margin:4px 0"><strong style="font-weight:bold;color:#222">短波长 Micro LED</strong>：405 nm 版本在整个电流范围内带宽超过 3GHz，在低（3.2 mA）和高（32 mA）驱动电流下均保持高于 3GHz 的高频响应。</li>
</ul>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">工程团队目前正通过单片集成和异质集成，将 CMOS 驱动电路与 Micro LED 阵列整合，并计划在近期构建 1.6 Tbps 光互连系统原型。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">Intelligence Computing Optical Interconnects</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Intelligence Computing Optical Interconnects 与其股东 Wuhu Token Sciences 合作，展示了面向短距高速的 Micro LED 光互连链路，目标整体端到端能效低于 1 pJ/bit。Lightlink 已启动产学研合作，以推进技术验证和商业化。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">行业展望</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Micro LED 光互连正在整个供应链中获得更多关注，并受到较高市场预期支撑。根据 TrendForce，基于 Micro LED 的共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）收发模块最早可能于 2H28（2028 年下半年）进入量产，到 2030 年市场产值预计将达到约 8.48 亿美元。</p>


CIOE 2026上，Micro LED光互连成焦点，多家厂商展示1–2 pJ/bit方案，瞄准AI算力短距互连。TrendForce预计CPO模块最早2H28量产，2030年产值约8.48亿美元。

Micro LED光互连亮相CIOE 2026，瞄准CPO

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2026年8月上海永铭电子与圣禾堂在线达成战略合作

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Hot Chips大会上AI成主导，IBM展示Z架构原生执行ARM，ARM披露Neoverse N4与AI数据中心芯片，Nvidia披露Olympus核心，富士通推144核Monaka，聚焦高性能与约300W功耗。

Hot Chips：AI处理器竞逐，IBM Z融合ARM

拆解SR2100肖特基二极管核心参数，对比多款常见候选替代型号的适配场景与优劣，拆解新手替换常见误区，分享电子元件科学替代的实用方法论。

SR2100肖特基二极管科学替换实操全指南

苏州杭晶电子是国家级高新技术企业，近期推出5220S5系列100MHz国产化高性能恒温晶振，具备宽温、高稳、超低相噪优势，可满足车载、卫星通信等多领域应用需求，助力高端晶振国产化替代。

杭晶电子推出国产化高性能100MHz恒温晶振

<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">沙特首个国家汽车品牌 Ceer 发布了 Ceer Exobot。这是一款高端纯电动（BEV）轿车和 SUV，计划于 2027 年初在沙特阿拉伯上市。这两款车是 Ceer 的首批产品。Ceer 成立于 2022 年，是沙特公共投资基金（PIF）与富士康（Foxconn）组建的合资企业；它们也是其规划中七款车型阵容的开篇两款。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Ceer 希望通过该项目在沙特境内建立汽车制造和供应商体系，而不只是进口车辆。PIF 表示，Ceer 从宝马（BMW）获得零部件技术许可，电气架构则由富士康开发。这家中国台湾地区制造商多年来一直在布局汽车制造与电子业务；eeNews Europe 此前曾报道富士康更广泛的 EV 平台战略。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">Ceer Exobot 采用 800 V EV 架构</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">上市规格的 Exobot First Edition 采用三电机全轮驱动动力总成，输出功率 625 kW（850 hp），扭矩 1,000 Nm。两种车身样式均配备 112 kWh 电池和 800 V 电气架构，支持直流（DC）充电，电量从 10% 充至 80% 用时不到 30 分钟。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Ceer 给出的轿车新欧洲驾驶循环（NEDC）预估续航最高为 670 km，0–100 km/h 加速时间为 2.6 秒。SUV 的对应数据分别为最高 560 km 和 2.9 秒。公司还公布了更高性能版本，最高可输出 1,111 hp 和 1,500 Nm。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">车辆采用线控转向（steer-by-wire）、后轮转向、主动底盘系统和扭矩矢量分配（torque vectoring）。座舱电子设备包括横跨仪表板的 48 英寸曲面显示屏、10.4 英寸中控屏、8 英寸后排显示屏、空中升级（OTA）以及阿拉伯语和英语语音助手。Apple CarPlay 和 Android Auto 也计划在上市时提供。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">沙特制造逐步成形</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">最显眼的设计特征之一是取消了传统 B 柱。近 3 米长的向上开启“Shahin Wing”车门可通往两排座椅，下门玻璃还可通过电子方式切换透明度。挡风玻璃尺寸为 2.4 米，并使用涂层，旨在降低沙特气候下的太阳热负荷。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">这些车辆将在吉达以北的阿卜杜拉国王经济城（King Abdullah Economic City）内的 Ceer Manufacturing Complex 生产。Ceer 表示，计划到 2034 年实现 45% 的车辆材料本地采购。PIF 预计，到那一年，该公司可为沙特 GDP 贡献 80 亿美元，并为该国贸易平衡贡献超过 210 亿美元。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Ceer Exobot 项目的范围也不止这两款旗舰电动车。公司计划到 2030 年推出七款车型，包括更小的车辆和不同动力总成类型。路透社报道称，随着 Ceer 扩展到最初仅电动车的计划之外，未来产品将包括插电式混合动力（PHEV）和内燃机车型，并从 2028 年起瞄准区域扩张。</p>


沙特首个国家汽车品牌Ceer发布高端纯电车型Exobot，包含轿车和SUV，计划2027年初在沙特上市。新车采用800V架构，将在吉达附近生产。

沙特Ceer发布Exobot纯电轿车SUV，2027年初上市

<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">边缘AI热潮虽盛，但业界多数时候仍在几十年前为AI出现之前的工作负载设计的计算架构上运行神经网络。硅谷初创公司Ambient Scientific指出，AI运算消耗的能源中，有70%到75%其实浪费在内存与处理器之间的数据搬运上，并非真正用于计算。该公司的创始使命，正是让AI不再依赖云端。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Ambient Scientific给出的答案是DigAn——一项获得专利的模拟存内计算架构。它直接在SRAM内部嵌入模拟乘累加单元，从电路层面消除数据搬运开销。其首款量产芯片GPX10瞄准由电池供电的边缘AI应用，从可实时检测心律失常的智能戒指，到工业预测性维护模块，不一而足。据称，相较传统32位微控制器，GPX10在功耗、性能与面积上可带来100倍提升，并可沿用TensorFlow、PyTorch等标准AI工作流实现完全编程。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">eeNews Europe与Ambient Scientific产品负责人Saharsh Singhania详谈了GPX10背后的架构、为何“物理AI”无法在依赖云的基础设施上扩展，以及从单核GPX1一路延伸到支持视觉与自然语言处理的GPX64、再到服务器级处理器的路线图——至少在仿真中是这样。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">“AI运算本质上就是矩阵乘法”</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Singhania解释，不论什么样的AI运算，拆到最底层都是矩阵乘法或乘累加运算。行业长期使用的x86、ARM、RISC、GPU等架构，已有二三十年历史，只是在AI软件时代来临时恰好可用。传统数字电路面向通用计算设计，并非针对AI这类“数学密集型”负载，因此即便一次乘加也需要大量指令，相当一部分功耗和算力消耗在指令管理上。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">与此同时，大矩阵相乘需要反复存取中间结果，而神经网络层数众多，多次迭代会令数据搬运代价急剧放大。“看到统计数据后我们意识到，AI运算约70%到75%的能耗都浪费在数据搬运，而不是实际计算上。”为此，Ambient决定同时解决两个问题：把计算搬进内存，免掉数据搬运的能耗；以及设计专门针对乘累加运算优化的电路。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">CubicCore与SenseMesh：模拟电路加动态功耗管理</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">这类创新从电路与架构层面开始：CubicCore AI核心是乘累加运算的执行场所，利用模拟电路本身的物理特性完成乘法与加法。SoC层面还包括自研ADC、名为SenseMesh的硬件传感器融合层、专有动态电压/频率缩放（DVFS）技术，以及上层软件栈。最终结果据称是PPA（功耗、性能与面积）指标显著改善：相同面积内能实现更高AI性能、功耗至少降低100倍，同时保持100%可编程。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Singhania用人体生物学做了一个类比：“如果把CubicCore比作负责全部算力的‘大脑’，SenseMesh就是‘神经系统’。”SenseMesh本质上是一种DVFS技术，开发者可让AI核心运行在低功耗“潜意识模式”，或按需推入高频率、高电压的“涡轮加速模式”。关键的是，这一切在运行时动态完成，无需复位芯片。具体来说，当传感器数据显示环境没什么变化时，AI核心处于极低功耗状态；一旦发现异常，频率就会及时提升，让更复杂的算法快速识别事件，然后再回落至“潜意识模式”。整个过程连续无中断。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">Model Forge：让开发者像用ARM芯片一样编程</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Ambient还提供了面向开发者的软件层Model Forge，位于其指令集之上。工程师无需关心底层机制，可以用在ARM或RISC-V芯片组上的习惯方式编写应用和AI算法；Model Forge在后台与SenseMesh、CubicCore无缝集成。使用者只需把TensorFlow或Keras中训练好的模型投入编译器，图分解、内存映射、寄存器设置等均由编译器处理。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">DigAn：从GPX10到GPX64再到云级GPX2000</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">GPX10所采用的DigAn是一种专利模拟存内计算架构，在电路层把存储与计算合二为一，将模拟乘累加单元直接嵌入SRAM。Singhania表示，DigAn也是未来整个处理器路线图的底层技术平台。“基于DigAn技术的AI核心天然可扩展，这就是我们称其为CubicCore的原因——小的立方体可以堆叠成大立方体。”GPX10目前已投入生产，规划中的下一款产品GPX64面向计算机视觉和自然语言处理应用。此外，Ambient已构建出仿真版云服务器级处理器GPX2000，与NVIDIA的大型服务器级芯片H200相比，其PPA有显著改善。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">谈到GPX10相对标准32位微控制器100倍提升的意义时，Singhania说，对于一直围绕传统MCU/MPU做设计的工程师而言，GPX10两者兼得：在更小或相同面积内获得高得多的AI性能，同时把功耗大幅降下来。这样不仅能增加AI功能，还能在功耗预算内运行更复杂、延迟更低、精度更高的算法。唯一的小取舍是，Ambient进入行业较晚，其软件工具链仍在成熟过程中，与数十年积累的半导体巨头相比还有差距，但会持续改进。“相同面积内用大幅降低的功耗换取更高AI性能，这个理由已经足够有说服力。”</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">别只看TOPS，还要看有效TOPS</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">关于AI加速器性能衡量，Ambient的观点是，架构优劣不由TOPS绝对值决定，而取决于数据在内存中的流动效率。Singhania以“TOPS”和“等效TOPS”两个概念解释。所谓等效TOPS，要考虑到GPU或处理器理论上因并行计算能提供很高AI性能，但计算核心很多时候只是在等待内存派发数据，因此TOPS数字几乎只是理论值。Ambient发布的数据均为有效TOPS，即处理器实际可交付、可以演示的性能。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">“物理AI”不能在依赖云端的架构上扩展</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Singhania说，“物理AI”指需要实时解读并与现实世界交互的AI应用，如无人机、机器人以及部分工业AI。此类应用对延迟极其敏感，环境变化和决策都在瞬间发生。任何经过网关或互联网的云连接都无法做到绝对可靠，哪怕只是几毫秒或几秒的网络波动，也可能让应用失灵甚至停机。若连接彻底消失，后果更难想象。未来的物理AI必须在数据源头——也就是执行动作的边缘端完成计算，从而实现对环境刺激的近零延迟响应。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">功耗论证同样适用于便携的电池或太阳能供电物理AI系统。无人机多出几分钟续航就可能改变整个应用价值；人形机器人若多出几小时运行时间，价值主张也会完全不同。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">即便回到云端，数据中心的扩张已带来不可持续的电耗。Singhania指出，AI训练尤其耗电，数据中心的电费往往达到数亿美元；高能耗推高温度，又需要液冷等专门基础设施。如果能让计算在更低能耗水平完成，这些问题有望一并化解。“我们的架构在未来也会很好地延伸到云端。”</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">首发市场：电池供电的边缘AI设备</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">GPX10瞄准的是电池供电边缘AI市场，例如必须有本机AI但功耗预算极小的产品：可穿戴设备、智能戒指、需要做实时人脸识别开门的智能门铃摄像头、智能运动器材、电池供电摄像机，以及工业自动化的预测性维护模块。Singhania说，上述领域已能看到最初的“设计赢单”。主要类别包括可穿戴设备、工业、智能家居安防、医疗设备、农业、畜牧业以及新兴的智能运动器材。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">以当前热门的智能健身戒指为例，Singhania透露，公司正与全球若干大型OEM厂商合作，目前仍处开发阶段。他们很快发现，很多带安全或医疗性质的算法可以放到设备端。比如心律失常或不规则心跳检测，不像步数那样可以延迟处理，它必须完全实时，因为一旦断了云端连接或手机蓝牙，就可能危及生命。这类近乎医学异常检测的算法放在设备端后，就能彻底摆脱对手机和云端的依赖。Singhania表示，部分功能已经智能戒指中实现。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">在医疗健康方面，Ambient看到了一些早期进展。可穿戴听诊器是一个典型例子：它如同一片粘性贴片，贴在患者胸口，内置麦克风阵列捕捉胸腔深处的呼吸活动，再用算法识别呼吸模式异常。医生可通过智能手机查看全部数据，若出现严重异常，警报也会直接推送给医生。Singhania特别强调，要区分“医疗”和“健康”两类应用。Ambient聚焦于健康类而非医疗级应用，因为后者的可靠性与精度标准会完全不同。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">在边缘算好，才能让用户安心</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">以预测性维护为例，Singhania提到，有客户的终端用户来自石化和水泥行业，非常不希望把设备每一秒的数据都传到云端。现在，通过环境科学家的芯片，所有计算可以在一个由电池供电、24/7运行的边缘小模块上完成，模块直接给出磨损迹象、维护告警和故障根因。告警发送给操作员，操作员可选择只把异常推理结果放到云上，而不必传输每一秒的数据流。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">支持多种神经网络，是为用户保留软件差异化空间</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">GPX10支持非常广泛的神经网络架构。Singhania表示，这是为了避免把用户锁死在特定网络集合上。“如果未来有10家公司都用我们的芯片，只要他们各自的软件够独特，用同一颗芯片也没关系。反之，一开始只向开发者开放一两种神经网络，总有一天大家跑的都是同一套算法，差异化也就消失了。”所有神经网络归根结底都在执行MAC运算，GPX10内置了灵活的乘累加/矩阵乘法引擎，因此网络图层面的优化与映射可以交由编译器完成。Ambient会不断根据用户反馈扩充对更多网络的支持。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">SDK中的AI编译器是生态关键</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Ambient的SDK包含自研AI编译器，可把PyTorch和TensorFlow模型编译到GPX平台。Singhania认为这一软件层对推进采用至关重要：没有它，用户就必须学习每家特定架构的细枝末节；有了它，开发者无需重新学习，可以把熟悉的训练工作流迁移到GPX上。</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">路线图：先攻小市场，再逐步上升</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Ambient的处理器路线图从单核GPX1延伸到集成DSP、面向高速视觉的GPX64。公司采取步步为营的策略，首款产品先进入竞争较小的“空白”市场，以独特价值主张立足。边缘AI是目前门槛较低的入口，之后再向更复杂芯片爬升，因为算力规模、市场策略和所需伙伴数量都会随之变化。从边缘空白领域逐步向上，有助于建立忠实客户群与品牌认知，并逐步完善软件工具链。GPX64瞄准的是计算机视觉和自然语言处理，需要与成熟的CUDA类工具链竞争；该芯片目前已在设计中，预计明年第一季度面市。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Singhania还谈到，随着小型语言模型的兴起，设备端语音交互正成为真实需求。GPX64将能运行足够满足电动车语音控制、可穿戴设备、智能眼镜等场景的小型语言模型，让用户无需依赖手机或互联网即可完成操作。工业与重工业里，语音控制还能让工人与危险机器保持距离。他认为，“GPX64让所有基于语音的交互都成为可能。”</p>
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">受访者简介</h3>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">Saharsh Singhania是Ambient Scientific的产品负责人，兼具人工智能、嵌入式系统、云计算和产品战略等交叉领域的丰富经验。他的职业生涯覆盖消费金融科技中的机器学习解决方案、全球云平台的产品战略制定，以及下一代超低功耗边缘AI处理器的商业化。他对芯片架构与大规模AI系统均有深入理解，擅长打通先进技术与客户导向型产品开发之间的链路。目前在Ambient Scientific，他负责产品与营销，重点是通过可编程模拟存内计算架构实现能效出色的常开型AI，应用范围覆盖工业自动化、智能基础设施、医疗健康、可穿戴设备以及其他受功耗约束的嵌入式系统。</p>


Ambient Scientific推出专利模拟存内计算架构DigAn，首款量产芯片GPX10面向电池供电边缘AI，宣称较传统32位MCU在功耗、性能与面积上提升100倍。

Ambient发布GPX10芯片：模拟存内计算瞄准边缘AI

<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">AI 需求在未来几年几乎没有放缓迹象。据 CNBC 报道，NVIDIA CEO 黄仁勋预计 2027 年芯片销售将翻倍；据 News 1 援引 NICE Investors Service 的数据，Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft 和 Oracle 的合计资本支出（CAPEX）预计将在 2028 财年增长 13.2%，达到 1.17 万亿美元。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">在此背景下，市场目光聚焦于美光（Micron）9 月 30 日的财报电话会。其广泛的内存产品组合——从 DDR5、NAND 到高带宽内存（HBM）——覆盖了从消费设备到数据中心的市场。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">然而，与三星（Samsung）和 SK 海力士（SK hynix）相比，美光在 HBM 市场仍处于落后地位，因此其上半年增长更大的驱动力是常规内存价格飙升。这一顺风——以及它推动的利润繁荣——能否持续？在美光发布财报时，有三个关键看点：从利润预期到 HBM 放量。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">美光利润涨势可能延续</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">在 2026 财年第三季度，美光营收为 414.6 亿美元，环比增长 74%。GAAP 净利润环比翻逾一倍，达到 282.4 亿美元；非 GAAP 毛利率则攀升至创纪录的 84.9%。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">这一势头预计将延续到 2026 财年第四季度。金融研究平台 TipRanks 指出，华尔街预计每股收益（EPS）为 31.14 美元，是一年前 3.03 美元的 10 倍以上。TipRanks 补充称，营收预计将激增超过 345%，达到 504.2 亿美元。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">TipRanks 援引高盛（Goldman Sachs）的预测称，美光 2026 财年第四季度毛利率将升至 87.3%。这一势头预计将延续到 2027 财年第一季度，在更丰富的产品组合和进一步价格上行的支撑下，营收将实现低双位数环比增长。与此同时，TD Cowen 同样乐观，但认为利润率扩张开始放缓，毛利率将在 2027 财年第二季度达到约 89% 的峰值。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">HBM4 放量：美光能否缩小差距？</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">与此同时，随着竞争对手激进扩张，市场关注转向美光是否会就 HBM4 放量提供更具体的更新。公司管理层表示，这家美国内存巨头已出货价值超过 10 亿美元的 HBM4。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">据 SeDaily 报道，三星正准备明年将其 HBM4 和下一代 HBM4E 产量至少翻倍。行业估计称，三星明年 HBM 总产能约为每月 25 万片晶圆，较今年的 18 万片增长近 40%，HBM4 系列产品出货占比将从约 40% 升至约 80%。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">SK 海力士（SK hynix）推进速度同样快。The Fact 报道称，其清州 M15X 工厂的月度晶圆投入量将从 1 万片增至 8 万片，达到原来的八倍；该公司还在加快其首座龙仁（Yongin）工厂建设，目标 2027 年投产。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">在此背景下，ETNews 报道称，美光计划到年底将 HBM 产能每月最多增加 6 万片；一项行业估计认为，其产能将达到约 10 万片，而三星和 SK 海力士各约 15 万至 20 万片。如果美光实现目标，差距可能缩小约一半。由于两大竞争对手也在同样激进地扩张，美光能否将其 HBM4 攻势转化为更大的市场份额，仍是一个关键观察点。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">更多大型 SCA 将至？</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">在三大内存巨头中，美光以迄今宣布 16 份战略客户协议（SCAs）而引人注目，不过其中许多涉及汽车及其他较小客户，公开披露的大型云服务提供商（CSPs）相对较少。与此同时，据报道，三星计划将高达 70% 的总产能通过长期协议供应；SK 海力士已与约 10 家客户敲定长期协议（LTAs），其中包括关键战略合作伙伴。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">这使美光下一步 SCA 动作备受关注——而且不仅限于云客户。有传闻称，苹果（Apple）已与铠侠（Kioxia）签署长期 NAND 供应协议，表明大型消费电子厂商也在着手锁定内存供应。鉴于美光已是 iPhone 的关键 LPDDR5 供应商，苹果是否会成为另一个长期客户值得关注。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">不过，这些协议可能带来一个取舍：价格上限。据 Investing.com 报道，一旦所有计划中的 SCA 执行完毕，那些固定价格或价格上限处于或接近当前市场水平的协议，预计将占美光营收约 40%。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">由于最大的协议通常将上限设定在 2026 年第二季度市场水平，如果内存价格继续上涨，它们可能限制毛利率的上升空间。美光对 2026 财年第四季度毛利率的指引约为 86%，投资者将关注其评论是指向仍有扩张空间，还是趋于平台期。</p>


美光9月30日发布财报，市场关注其利润涨势能否延续、HBM4放量进展及战略客户协议。华尔街预计其第四财季营收达504.2亿美元，EPS为31.14美元。

美光9月30日财报前瞻：HBM4放量与利润涨势能否延续

<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">9 月 22 日，ACD Systems 发布 ACDSee Photo Studio Ultimate 2027，把本地 AI 处理与全新的云端生成式工具结合在一起，主打“隐私优先”（privacy-first）的 AI 路线。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">AI 照片编辑常常会引出一个疑问：图像一旦离开用户的电脑，会发生什么？ACDSee 给出的答案是尽可能让 AI 留在设备上。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">对开发者而言，这一思路展示了一种可行路径——在边缘设备与云端之间分配 AI 工作负载；同时也把数据隐私问题带入了围绕生成式 AI（generative AI）与计算机视觉（computer vision）的讨论之中。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">能本地跑的，就不出电脑</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">ACDSee 的多数 AI 处理并不会离开用户的 PC。人脸检测与识别、图像相似度、AI Keywords、Super-Resolution（超分辨率）、Masking（蒙版）以及 Face Edit 均在本地运行。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">新加入的生成式工具则是例外，包括 Image Generation、Generative Fill、Generative Edit 和 AI Remove。用户可以借助提示词生成图像、扩展已有照片、以自然语言指令进行编辑，或去除画面中不需要的物体。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">ACD Systems 首席技术官 Frank Lin 表示：“摄影师希望获得生成式 AI 带来的创作自由，同时又不放弃对自己图像的控制权。正因如此，ACDSee Photo Studio 中其他所有 AI 功能——从人脸检测到图像相似度——都在设备本地运行。至于我们全新的云端生成式 AI 工具，包括 Image Generation、Fill、Edit 和 Remove，提示词与图像都会经过加密，并通过我们自己的服务器安全传输，随后在七天后删除。无论使用哪一种 AI 工具，隐私始终是最重要的。”</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">ACDSee 称，其生成式 AI 功能的底层服务由 Google 提供。按照该公司的说法，在所使用的商业服务条款下，Google 不会利用用户提交的提示词或图像来训练或改进其模型。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">没有关键词，也能找到那张照片</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">AI 同时也在处理一个不那么起眼的问题：如何在成千上万个文件中找到想要的那张图。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">新增的 Reverse Image Search（反向图像搜索）允许用户选定一张照片，然后搜索视觉上相似的画面，无需依赖文件名、关键词或其他元数据。软件会在后台为图像建立索引，还能把相似的照片归为一组。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">面对照片过多的困扰，Auto-Stack 提供了另一种解法：可按 GPS 位置、拍摄时间、视觉相似度或这几项因素的组合来分组图像。摄影师也可以自行创建堆栈，并用新增的 Reject Tag 标记不需要的照片。</p>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">人像工具同样获得更新，新增了针对眼睛、眉毛、皮肤、阴影和嘴唇的更多控制选项，并加入 AI Hair 工具。</p>
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">价格</h2>
<p style="font-size:15px;color:#333;font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI','PingFang SC','Microsoft YaHei',sans-serif;letter-spacing:0.5px;margin:10px 0;line-height:1.9;text-indent:2em">ACDSee Photo Studio Ultimate 2027 定价 179.99 美元，套装包含 20,000 点生成式 AI 积分以及为期一年的 200GB 云存储。</p>


9月22日，ACDSee发布Photo Studio Ultimate 2027，主打隐私优先：多数AI本地运行，云端生成式工具加密传输并7天后删除。售价179.99美元，含2万AI积分和一年200GB云存储。

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