AI video generation has reached a new stage in 2026. Most leading models can produce impressive short clips. The real difference appears when you test them under production pressure. Instead of asking which AI video model is best overall, this benchmark compares Seedance 2.0, Kling 3.0, and Veo 3.1 based on measurable creator needs. I evaluated each model across: Rendering speed Motion stability Character consistency Prompt accuracy Long-form stability Photorealism Workflow efficiency Cost-to-output ratio This is not a marketing comparison. It is a creator-focused AI video benchmark. Testing Methodology Each model was tested using the same structured prompts: 20-second cinematic storytelling scene 60-second narrative sequence Product advertisement simulation Multi-character dialogue scene Fast iteration short-form test All videos were evaluated on: Visual coherence Temporal continuity Camera realism Lighting consistency Audio synchronization (if supported) Regeneration frequency Now let’s break down the results. 1. Rendering Speed Test Speed matters for content iteration. Viral content depends on rapid testing. Veo 3.1 Fastest generation in standard mode. Fast Mode allows rapid concept testing. Ideal for creators who prioritize speed over deep cinematic complexity. Kling 3.0 Moderate rendering speed. Multi-shot control adds processing time. More suitable for deliberate storyboard-style builds. Seedance 2.0 Much slower than Veo and Kling in single-shot tests. Maintains stability during longer sequences, reducing regeneration time. Speed Score (10-point scale) Model Speed Score Veo 3.1 9/10 Kling 3.0 8/10 Seedance 2.0 7/10 Speed winner: Veo 3.1 2. Motion Stability & Physics Realism Motion realism separates cinematic AI from basic animation. Seedance 2.0 Strongest motion grounding. Camera tracking feels deliberate. Character movement maintains weight and spatial logic. Kling 3.0 Very smooth transitions in multi-shot sequences. Occasional micro drift during extended action scenes. Veo 3.1 Strong physics realism in photorealistic scenes. Less cinematic intentionality compared to Seedance. Motion Score Model Motion Score Seedance 2.0 9/10 Veo 3.1 8/10 Kling 3.0 7/10 Motion winner: Seedance 2.0 3. Character Consistency Benchmark Character drift is one of the biggest weaknesses in AI video models. Test criteria: Facial stability Clothing consistency Proportion continuity Identity recognition across scenes Seedance 2.0 Strongest narrative continuity. Maintains character identity across longer sequences. Best performance in serialized storytelling. Kling 3.0 Good multi-image reference support. Performs well in storyboard environments. Veo 3.1 Stable in short sequences. Minor drift in extended storytelling tests. Character Stability Score Model Character Stability Score Seedance 2.0 9/10 Kling 3.0 8/10 Veo 3.1 7/10 Winner: Seedance 2.0 4. Prompt Accuracy & Control Advanced creators rely on precise prompt execution. Veo 3.1 Strong structured prompt adherence. Excellent at following lighting, lens, and environment instructions. Kling 3.0 High creative control through storyboard logic. Better for cinematic composition than strict realism. Seedance 2.0 Less rigid prompt literalism. Stronger at narrative completion and logical scene flow. Prompt Accuracy Score Model Prompt Score Seedance 2.0 9/10 Veo 3.1 8/10 Kling 3.0 7/10 Winner: Seedance 2.0 5. Long-Form Stability Test This is where weaker AI models usually fail. Seedance 2.0 Best performance in 60+ second narrative tests. Maintains lighting mood and pacing. Less visual degradation over time. Kling 3.0 Performs well with multi-shot design. Slight visual shifts in extended sequences. Veo 3.1 Strong photorealism. May require scene stitching for long storytelling formats. Long-Form Score Model Long-Form Score Seedance 2.0 9/10 Kling 3.0 8/10 Veo 3.1 7/10 Winner: Seedance 2.0 6. Photorealistic Quality Benchmark For marketing and product videos, realism drives trust. Veo 3.1 Highest photorealistic output. Natural lighting and environmental detail. Strongest in lifestyle simulation and commercial realism. Kling 3.0 Cinematic depth, slightly stylized tone. Seedance 2.0 More narrative-focused aesthetic than strict realism. Realism Score Model Realism Score Seedance 2.0 9/10 Veo 3.1 8/10 Kling 3.0 7/10 Winner: Seedance 2.0 7. Workflow Efficiency Benchmark Raw model power is not enough. Workflow matters. When switching between models, subscription stacking increases cost and friction. Platforms like Loova allow creators to: Access Seedance 2.0 Test Kling-style outputs Use photorealistic generation Generate image assets Edit within the same workspace This reduces: Tool switching Export-import friction Subscription duplication Creative interruption For creators running high-output pipelines, multi-model access inside one system increases production velocity. Workflow Score (Model + Ecosystem) Setup Workflow Score Single isolated model 6/10 Multi-model inside Loova 9/10 Workflow winner: Integrated ecosystem Final Benchmark Results Category Winner Speed Veo 3.1 Motion Stability Seedance 2.0 Character Consistency Seedance 2.0 Prompt Control Seedance 2.0 Long-Form Production Seedance 2.0 Photorealism Seedance 2.0 Workflow Efficiency Multi-model ecosystem Which Is the Best AI Video Model in 2026? There is no universal winner. The best AI video model depends on your production goal. Choose Seedance 2.0 if: You build narrative storytelling content You need strong character stability You create long YouTube or branded sequences Choose Kling 3.0 if: You want storyboard-style creative control You design cinematic multi-shot ads Choose Veo 3.1 if: You prioritize photorealistic marketing visuals You need fast content testing For creators running high-volume pipelines, combining models within a unified system such as Loova often delivers the highest overall efficiency. The future of AI video is not one model replacing all others. It is model orchestration. And in 2026, creators who understand how to benchmark and combine models will outperform those who rely on a single engine. Author Balla I am Erika Balla, a technology journalist and content specialist with over 5 years of experience covering advancements in AI, software development, and digital innovation. With a foundation in graphic design and a strong focus on research-driven writing, I create accurate, accessible, and engaging articles that break down complex technical concepts and highlight their real-world impact. View all posts

巴塞罗那2026年3月4日 /美通社/ -- 3月4日，2026年世界移动通信大会MWC期间，广和通家庭智享融合CPE解决方案持续亮相，以AI NAS功能全新升级，深化"5G+AI+场景"融合创新，将家庭存储从被动留存升级为主动智能管理，为全球用户带来更具温度的智慧家庭解决方案。 广和通于2025年10月法国NetworkX展发布家庭智享融合CPE解决方案，颠覆传统5G CPE形态，集成智能语音交互、人体与环境传感等，通过内置广和通自研天擎解决方案的端侧模型，提供家庭网络智能控制、家庭安防与智能家居控制中心等多场景体验。 电信运营商du将5G AI赋能的CPE作为其核心产品战略驱动力，旨在为本地家庭用户、中小企业及大型企业提供卓越的FWA服务。du强调，通过引入智能自优化、超低延迟、高可靠性及简易化部署等核心特性，5G AI CPE将拥有千兆级连接。为进一步驱动运营效率并提升用户体验，du与广和通携手合作，共同探索优化网络覆盖范围、支持云服务、智能数字生活的家庭智享融合CPE解决方案。 本次家庭智享融合CPE升级增加家庭核心数据场景，依托天擎的算力支撑，让内置AI NAS实现跨越式进化。用户输入关键字，家庭智享融合CPE便能快速精准定位目标照片，告别在海量文件中逐一检索的繁琐。同时，家庭智享融合CPE能精准识别重复照片并发出提醒，帮助用户释放存储空间。 随着家庭智享融合CPE不断升级迭代，语音自然交互将成为重点。用户无需手动操作，仅凭语音指令即可唤醒搜索功能，一句"找出去年夏天在海边的全家福"即可实现照片查找。AI NAS也可自动按地点、时间、人物、主题多维度对照片分类归档，旅行掠影、家庭聚会、亲子瞬间等场景照片被智能梳理，形成专属数字相册。 新一代家庭智享融合CPE延续端侧AI优势，所有照片分类、识别、检索均在本地完成，搭配物理隐私屏蔽开关，从源头守护数据安全，杜绝隐私泄露风险。CPE还可外接HDMI，通过语音指令进行高清投屏，让家庭回忆分享更具仪式感，完美适配家庭欢聚、亲友拜访等多元场景。 作为家庭智能中枢，家庭智享融合CPE以AI NAS升级为契机，进一步整合智能交互、环境感知、网络自优化等核心能力，持续推动CPE从"通信硬件"向"全场景智能终端"演进。此次巴展亮相，不仅彰显广和通在AI与5G融合领域的技术积淀，更助力运营商加速向平台型服务商转型，构建从硬件到服务的全链条生态闭环，为5G FWA行业注入全新增长动能。 关于 du 电信 (du Telecom) du 电信成立于 2007 年，是阿拉伯联合酋长国（UAE）第二大电信运营商。自成立之初的移动及固定电话运营商起步，du 已迅速蜕变为推动该地区数字化转型的综合数字服务赋能者。 du 为个人消费者及家庭用户提供多元化的服务组合，包括移动及固定电话通讯、宽带互联网接入以及交互式网络电视（IPTV）。公司增长的核心驱动力之一源于其强大的 ICT（信息通信技术）解决方案。这涵盖了针对政府机构及私营企业的云计算、托管服务以及数据中心托管服务。作为阿联酋"智慧城市"倡议的先行者，du 始终走在技术前沿，率先在全国范围内内部署了 5G 技术及 IoT（物联网）架构。作为阿联酋综合电信公司（EITC）旗下的重要成员，du 的运营战略深度契合"阿联酋 2030 愿景"及后续的数字化议程，致力于通过卓越的联接能力推动国家经济的多样化发展。 关于广和通 广和通始创于1999年，是中国首家A+H股上市的无线通信模组企业（300638.SZ|0638.HK）。广和通以无线通信与人工智能为技术底座，提供软硬件一体、赋能行业应用的全栈式解决方案，加速千行百业从"万物互联"到"万物智联"。广和通全栈式解决方案覆盖蜂窝通信、AI、车载、GNSS模组及AI工具链，支持行业端侧和主流大模型接入，提供智能体、全球资费与云服务，助力智能机器人、消费电子、低空经济、智能驾驶、智慧零售及智慧能源等行业数智化升级。 ——构筑数字世界基石，丰富智慧生活！

西班牙巴塞罗那2026年3月4日 /美通社/ -- 3月2日，在2026年世界移动通信大会（MWC 2026）开幕首日的Connect AI专题讨论会上，全球AI终端生态公司荣耀（HONOR）提出了基于Augmented Human Intelligence（以下简称AHI）理念的AI生态蓝图，并呼吁推动AHI理念下的开放生态合作。为构建真正统一的交互界面，公司致力于通过HONOR AI Connect平台践行开放的AI终端生态战略，预计到2026年底，该平台将集成超过20,000项AI服务。 荣耀产品线总裁方飞在发言中表示，AHI理念强调AI不应取代人，而应赋能人，它的提出标志着在阿尔法战略下，荣耀正加速从智能手机制造商转型为全球领先的AI终端生态公司。驱动这一转型的核心动力之一，就是荣耀全面焕新升级的HONOR AI Connect平台，通过它，荣耀向所有生态合作伙伴开放其核心AI能力，将连接从简单的数据传输转变为深度的“共享智能”，从而为用户打造覆盖多品牌设备生态的“个人分身”或数字孪生。 Fang Fei, President of Products at HONOR expressed her views about the convergence of AI, devices and connectivity. 在讨论环节，方飞与Orange创新执行副总裁Philippe Lucas探讨了AI、设备和连接的融合。围绕“打破壁垒”这一主题，荣耀强调了与Orange等合作伙伴的紧密协作，将拓展至教育、智能家居、音频产品、宠物、玩具等一系列全新硬件类别。 为了形象地阐释荣耀的愿景，方飞指出行业正站在AI终端的“寒武纪大爆发”边缘——正如亿万年前寒武纪大爆发带来了无数新物种的突然涌现，世界也即将见证新型智能设备的爆发式、多样化增长，这场进化将催生各种新形态的AI设备，涵盖以荣耀Robot Phone为代表的具身智能设备，以及荣耀与合作伙伴正在携手探索的专业AI陪伴设备。 “封闭系统没有未来，荣耀致力于将以人为本的理念与科技相结合，最大程度释放人类潜能。因此，荣耀正在打造能够让用户变得更具创造力、更加紧密联接的AI伙伴。”方飞说。 她指出，当下，更深层次的变革在于底层分布式技术的演进。过去，人机交互被局限在单一的屏幕上；而现在，得益于分布式技术，人类打破了硬件的物理边界。 这一转变体现在两个关键趋势上：智能硬件的“分离化”，意味着智能硬件正在演变为用于特定场景的专业化外设；二是AI入口的"泛在化"，意味着一种全新的交互范式正围绕真实应用场景加快构建中。 为了应对这一转变带来的挑战，构建真正的统一界面，荣耀正通过 HONOR AI Connect 平台来践行其开放的AI终端生态战略。在这里，“界面”是一个 AI智能体——一个生活在用户所有设备里的“个人分身”或数字孪生。得益于荣耀的开放平台，这个分身可以自由穿梭，它在手机上理解用户的意图，并将这种理解带到用户的联网汽车、智能家居或机器人中，从而实现无缝衔接的连续智能体验。 方飞指出，荣耀打造的新一代设备打破了传统的形态，推动了AHI理念的具象化落地，将设备从被动的“工具”转变为主动的“伙伴”。荣耀Robot Phone机器人手机便是一个绝佳例证，这款开创性的终端产品将智能手机的创新与机器人技术融为一体，如同一位专属的个人摄像师，能自动跟踪并录制视频，让用户能够沉浸在生活当下的同时，记录这些美好时刻。 除了全球瞩目的Robot Phone，荣耀在此次MWC上还展示了旗下第一款具身智能人形机器人，发布了基于跨代领先技术打造的最新折叠屏旗舰荣耀Magic V6，以及最新一代的创新PC、平板电脑等产品，获得业界嘉奖与媒体盛赞。

最近，科技圈又被英伟达“砸钱”刷屏了！ 作为AI芯片霸主，英伟达于当地时间3月2日一口气宣布了两笔重磅投资：分别向Lumentum和Coherent两家公司各投20亿美元，以总计40亿美元（约合人民币276亿元）的战略投资押注光芯片。 （图片来源：英伟达官网） 说到这里，可能很多人会感到疑惑：为什么英伟达放着核心芯片不砸钱，而是偏偏花巨资“买光”呢？ 其实，这背后藏着AI产业扩张的关键密码。英伟达在公告中直言：光互连和封装集成技术，是AI工厂持续扩张的“命脉”。随着AI重塑计算格局，全球正掀起规模最大的计算基础设施建设浪潮，而光互连技术能大幅提升大规模AI网络的能效和弹性，解决传统电互连逼近物理极限的困境，让AI运算更快、更节能。 此次被英伟达相中的两家企业，都是全球AI数据中心基础设施中不可或缺的“隐形冠军”。其中，Coherent是全球领先的激光器、光通信器件及先进光学材料制造商。就在不久前，这家公司刚刚获得一家头部AI数据中心客户的“极其庞大”的CPO（共封装光学）采购订单，其核心优势之一是在美国德克萨斯州谢尔曼工厂的6英寸磷化铟（InP）产线上生产的高功率连续波激光器。而Lumentum同样是光通信与激光技术领域的巨头。根据协议，英伟达的投资将直接支持其在美国新建一座晶圆厂，并助力其研发和运营。 对于这两笔投资，彭博行业研究分析师Jake Silverman（杰克·西尔弗曼）一语道破了关键：磷化铟激光器制造难度极高，需要深厚的技术积累，目前市场供应量远远跟不上AI爆发式增长的需求。英伟达这40亿，本质上是提前锁定核心供应链，为自己的AI帝国“保驾护航”。 换句说话，这笔巨额投资，并不是英伟达的临时起意，而是其构建AI全栈生态的重要一步。近年来，英伟达一直在用巨额利润布局上下游，先后投资了Coreweave等数据中心，并扶持了OpenAI等模型开发商，一步步拉动市场对其芯片的需求，形成了“投资→刺激需求→盈利→再投资”的闭环生态。 更值得关注的是，就在投资公告发布的前一天，英伟达还联合英国电信、思科等全球电信巨头，发起了6G网络构建倡议。黄仁勋直言：AI正在推动人类历史上规模最大的基础设施建设，而电信行业将成为英伟达下一个重点布局的领域。 不难看出，英伟达的选择很明确：与其等产能，不如买产能；与其买产能，不如直接砸钱帮别人建产能。 最后，大家怎么看英伟达这笔40亿美元的“买光”大单？是未雨绸缪，还是垄断焦虑？欢迎在评论区，聊聊你的观点。

在今年的巴塞罗那MWC上，中国企业依然是最受关注的明星。通信运营商和科技企业展示各类机器人和智能手机，外媒评价称：“中国企业抢尽了本届MWC的风头。”更有人调侃说：“MWC已经变成了CWC（China WC）。” 今年有350家中国参展商参加，占总量的12%。东道主西班牙以750家参展商位居第一，美国443家位列第二，中国展位数量位居第三，与一年前相比增加21%。整体来看，今年MWC呈现五大核心看点。 看点一：终端继续创新，荣耀机器人手机最吸睛 在手机方面，英国企业带来了Nothing透明手机，荷兰HMD推出带键盘的手机，但最吸睛的还是荣耀机器人手机。 该机内置的微型机械臂可伸出机身，充当云台（相机防抖装置），能追踪拍摄对象动态并自主判断，捕捉最佳画面。荣耀手机内置AI，能与人互动，对参观者的话语做出点头、摇头等反应，该机计划于今年下半年在中国上市。 荣耀在欧洲智能手机市场的份额排名第四，但去年第四季度出货量同比增长18%，是欧洲前五大手机厂商中唯一实现双位数增长的品牌。 小米则凭借智能家居生态系统吸引大批观众，可联动高端徕卡镜头手机、电动汽车等多类产品。小米相关负责人表示：“坚持‘净利率不超过5%’的原则以维持价格竞争力，是我们快速增长的秘诀。” 在手机领域，虽然科技企业纷纷推出人工智能增强手机，但目前尚无明确证据表明该技术能真正拉动销量。 看点二：机器人与AI终端，中国厂商全面开花 通信设备商中兴展示了玩偶形态的AI陪伴机器人、人形机器人及AI手机。在中国移动展台，机器人负责倒水、端送点心，成为现场亮点。 1号馆多年来被华为占据，被称作“华为馆”。华为展示了Agentic Core方案，将通信网络打造为“AI智能体”平台，还展出新一代企业级光通信技术。业内人士指出：“中国设备技术实力过硬，价格优势尤为突出。” 其中最值得关注的是Atlas 950 SuperPoD算力基础设施，它可以将最多8192个神经网络处理器（NPU）整合为一台逻辑计算机。 从2026年的MWC展会看，未来几年机器人和电信领域的跨行业合作可能会加速，实现跨环境综合运行。从中期看，机器人手机之类的设备能否被接受，取决于价格、数据保护、市场监管。从长期而言，工业和消费类机器人将会融合，形成混合市场，人形机器人将同时承担生活服务、个人辅助等任务，有望改变全球人工智能与机器人领域的格局。 看点三：智能眼镜爆发元年 智能眼镜仍然占据重要位置，谷歌、阿里巴巴均设置专属展台，产品外观与普通眼镜无异，内置AI系统。 韩国《首尔经济日报》称：“实时导航、96种语言互译……中美AI眼镜大战升温。” 阿里巴巴通义眼镜（QWEN Glasses）展台人气火爆，来自亚欧多地的网红博主纷纷前来体验。该眼镜支持最高96种语言实时翻译，镜腿采用磁吸可更换双电池设计，有效解决设备耗电快的痛点。 IT行业人士预测，在下一代AI设备中，智能眼镜普及速度将最快，甚至有望替代笨重的XR头显。 Smart Analytics Global（SAG）更是将2026年定义为智能眼镜市场的爆发元年：去年全球智能眼镜营收12亿美元，今年预计达到56亿美元；到2030年，年出货量将达7500万副，营收290亿美元。 分析人士称，全球科技巨头正加紧追赶Meta，竞争日趋激烈，AI模型的性能将决定AI设备的成败。 一位IT业内人士预测：“尽管Meta CEO扎克伯格率先布局智能眼镜，抢占先机，但谷歌和阿里巴巴凭借强大的AI模型入局，有望改写市场格局。” 看点四：6G暂退幕后，AI主导通信基建 在今年的MWC上，6G并没有重大发布，甚至有缺席之嫌。 ABI Research高级研究总监迪米特里斯・马夫拉基斯（Dimitris Mavrakis）表示，人工智能相关话题主导了产品发布与战略讨论，6G研发暂时退居次要位置，设备商与运营商更聚焦短期创新与实际部署。 目前各国政府与产业界正推进6G频谱规划，预计6G于2030年代正式商用。 6G虽暂未登场，5G却发展迅猛：到2030年，5G连接数将占全球移动连接的57%；到2040年，全球6G连接数有望突破50亿，约占全球移动连接总数的一半。 ABI Research进一步指出，本届展会一大趋势是AI深度融入通信基础设施。企业纷纷展示AI驱动工具、自动化平台与边缘计算方案，以提升网络效率、催生新型服务。 看点五：供应链压力加剧，存储芯片短缺 电信企业试图证明，全新的合作关系与人工智能驱动的创新，能够克服因需求激增和地缘因素造成的供应链压力。 由于存储芯片短缺，智能手机销量下滑。许多电信企业与英伟达合作，试图共同打造支持人工智能的6G移动网络，将人工智能融入网络体系。 CCS Insight分析师本・伍德（Ben Wood）表示：“存储芯片短缺将成为MWC的一大焦点，它不仅影响手机，还波及笔记本电脑、智能手表及所有消费电子设备。” 数据中心运营商对存储芯片的需求持续高涨，设备厂商举步维艰、零部件价格上涨，入门级产品更是严重缺货。伍德预计，供应瓶颈将推高手机售价，手机厂商会转向高端机型，以抵消成本上涨压力。（小刀）

当地时间 3 月 5 日消息，美国国防部（五角大楼）已正式通知人工智能企业 Anthropic 管理层，将该公司及其旗下产品认定为供应链安全风险，且该认定立即生效。这一举措使得 Anthropic 成为美国首家被公开列为供应链风险的本土企业，而此前这一标签通常仅用于针对美国的外国竞争对手。 与此同时，有意思的是，五角大楼在与 Anthropic 的谈判破裂后，仍在美军针对伊朗的军事行动中使用该公司的 Claude 大模型。 此次五角大楼的正式认定，将直接要求所有为美军服务的国防供应商和承包商出具证明，确保其在与五角大楼的合作业务中，未使用 Anthropic 的任何 AI 模型。五角大楼一名高级官员对此表示，这一决定的核心原则是美军能够为所有合法用途使用相关技术，“军方绝不会允许供应商通过限制关键技术的合法使用，介入指挥链并将我方作战人员置于风险之中”。 据悉，五角大楼与 Anthropic 的矛盾核心，在于双方始终无法就 Claude AI 模型的使用范围达成一致。Anthropic 方面始终坚持，要求美方承诺其技术不得被用于全自主武器研发，以及针对美国本土的大规模监控行为；但五角大楼则要求 Anthropic 开放 Claude 的无限制使用权限，允许军方将其应用于所有合法用途，双方的谈判最终彻底破裂。 值得注意的是，即便合作谈判谈崩，五角大楼仍在持续使用 Claude 模型，为美军在伊朗的当前军事行动提供技术支持。对此 Anthropic 目前未作出公开回应，但该公司曾在上周发表声明称，若被认定为供应链风险，将通过法律途径对此提出抗辩。 事实上，此次正式认定并非突然之举。六天前，美国国防部长皮特・赫格塞斯曾发文表示，将指示五角大楼把 Anthropic 列为 “危害国家安全的供应链风险”，但彼时的社交媒体发文并不具备官方认定的法律效力。而美国前总统特朗普也对此表态，下令所有联邦机构 “立即停止” 使用 Anthropic 的技术，还在接受《政客》杂志采访时直言自己 “解雇” 了 Anthropic，并称 “他们惹上麻烦是因为我像对待狗一样炒了他们，他们本不该这么做”。 Anthropic 与特朗普政府的关系在近几个月持续恶化。白宫人工智能和加密货币事务负责人、风险投资人大卫・萨克斯此前就曾指责 Anthropic，称其因在监管方面的立场支持 “觉醒式 AI”，还通过一篇题为《技术乐观主义与合理的担忧》的文章进行恐慌造势，实施复杂的监管俘获策略。而 Anthropic 首席执行官达里奥・阿莫迪与特朗普的关系也颇为疏远，与 OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼、苹果首席执行官蒂姆・库克、谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊等积极与特朗普互动的科技行业高管形成鲜明对比，阿莫迪甚至未出席去年特朗普的就职典礼。有消息称，阿莫迪在发给员工的备忘录中表示，特朗普政府对 Anthropic 不满，原因是公司既未进行政治捐款，也未对特朗普表达 “独裁者式的吹捧”。 这场政企矛盾也波及到了 Anthropic 的合作伙伴，其中软件服务提供商 Palantir 受到的影响尤为明显。该公司约 60% 的美国营收来自政府合同，并在 2024 年底与 Anthropic 签署协议，合作为美军及国防机构提供技术支持。消息公布后，Palantir 股价在周四盘中走低，最终收平。投行派珀・桑德勒的分析师在周二的客户报告中指出，Anthropic 已深度融入美军和美国情报体系，若放弃使用其技术，短期内将对 Palantir 的业务运营造成一定干扰。 资料显示，Anthropic 曾在 2025 年 7 月与五角大楼签署 2 亿美元的合作合同，也是首家将 AI 模型集成到美军涉密网络任务工作流中的人工智能实验室。但随着双方谈判陷入僵局，OpenAI 和埃隆・马斯克旗下的 xAI 也相继与五角大楼达成协议，同意将其 AI 模型部署于美军涉密场景。在 Anthropic 被列入 “黑名单” 数小时后，奥尔特曼便宣布了 OpenAI 与五角大楼的合作，还在社交平台 X 上表示，五角大楼对 AI 安全展现出高度重视，且希望通过合作实现最优结果。 目前，Anthropic 的法律抗辩行动尚未启动，而五角大楼在替换 Claude 模型的过程中，仍面临短期技术依赖的问题，这场美国本土 AI 企业与军方的博弈仍在持续。

美东时间 3 月 4 日，芯片巨头博通发布 2026 财年第一季度财报，业绩全面超华尔街预期，其中 AI 芯片相关业务成为核心增长引擎，营收同比激增 106% 至 84 亿美元，亮眼表现也推动公司股价在盘后交易中上涨超 4%。 财报数据显示，博通该季度调整后每股收益达 2.05 美元，高于分析师预期的 2.03 美元；总营收同比增长 29% 至 193.1 亿美元，超出市场共识的 191.8 亿美元，净利润也从去年同期的 55 亿美元增至 73.5 亿美元。各业务板块中，半导体解决方案营收 125.2 亿美元，超分析师预期的 122.5 亿美元，而基础设施解决方案业务营收 68 亿美元，略低于 70.2 亿美元的市场预期，成为本次财报唯一短板。 博通首席执行官陈福阳在财报电话会议中释放重磅信号，明确表示公司有清晰规划在 2027 年实现 AI 芯片业务营收突破 1000 亿美元，且已敲定实现这一目标所需的完整供应链。他同时透露，这一增长主要由定制 AI 加速器和 AI 网络设备的强劲需求驱动，博通为谷歌、亚马逊、微软等科技巨头提供核心技术、知识产权及配套服务，助力其自研 AI 处理器，芯片设计完成后则交由台积电等晶圆厂代工生产。 对于当前第二财季，博通给出了远超市场预期的业绩指引：预计总营收达 220 亿美元，大幅高于分析师预测的 205.6 亿美元；调整后利润率预计 68%，同样高于 66% 的市场共识，其中半导体解决方案营收预计将达 148 亿美元。值得关注的是，公司预计本季度 AI 芯片业务营收将进一步增至 107 亿美元，环比增长超 27%，同比增幅达 143%，增长势头持续强劲。 在 AI 行业竞争加剧、传统企业软件公司受 AI 模型冲击股价承压的背景下，博通的增长态势显得尤为突出。2023 年博通收购的虚拟化软件巨头 VMware 业务表现稳健，陈福阳表示，基础设施软件业务一季度的业绩波动只是短期现象，预计本季度该业务营收将增长 9% 至 72 亿美元，且强调博通的基础设施软件属于底层基建，不会受到 AI 技术的颠覆。 多家机构对博通的发展前景持乐观态度，扎克斯投资研究分析师安德鲁・罗科指出，VMware 的收购案与 AI 半导体业务的增长形成协同效应，博通正迈入高速增长的初期阶段。无论哪家企业在 AI 赛道中胜出，都需要采购博通的网络芯片和定制加速器，这成为公司业绩的坚实支撑。 陈福阳还披露了与多家头部 AI 企业的合作进展，预计 AI 初创公司 Anthropic2026 年将采购 1 吉瓦算力的谷歌张量处理单元（TPU），2027 年这一需求将增至 3 吉瓦；OpenAI 也将在 2027 年部署超 1 吉瓦的首款自研定制 AI 处理器，而该处理器正是与博通联合开发。针对市场对 Meta 下一代 MTIA 定制芯片研发停滞的担忧，他也予以否认，称该芯片已开始出货，Meta 计划 2027 年及以后实现数吉瓦的定制加速器算力部署，博通将从中获得显著增长动力。 分析认为，作为 AI 定制芯片（ASIC）领域的领军者，博通凭借与科技巨头的深度绑定，正持续挑战英伟达在 AI 芯片市场的主导地位。随着全球 AI 算力需求的持续爆发，博通的千亿美元营收目标，也成为 AI ASIC 时代来临的重要信号。

当地时间 3 月 5 日，摩根士丹利举办的科技、媒体与通信（TMT）行业大会，大会汇聚了全球科技领域核心玩家 —— 卷入五角大楼相关争议的 Anthropic 首席执行官达里奥・阿莫迪、OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼，英伟达黄仁勋、微软萨提亚・纳德拉悉数到场，数十家企业级软件公司的首席执行官也试图向投资者证明，自身能在 AI 变革的浪潮中站稳脚跟。 摩根士丹利全球科技投资银行业务主管陈大卫（David Chen）在接受 CNBC 专访时，深度解读了本次大会透露出的行业信号。他直言，今年资本市场对科技企业的关注焦点已发生根本性转变，AI 不再是企业降本增效的工具，而是直接决定企业生死的关键变量，缺乏核心壁垒的软件企业正迎来 “战时状态”，行业洗牌已全面开启。 投资关注焦点生变：从降本增效到生死抉择 陈大卫指出，2025 年行业内的主流话题还是如何借助 AI copilots（智能助手）和自动化工具削减运营成本，哪怕只是将运营成本降低几个百分点，都能成为企业向投资者展示的亮点。但如今，这种层面的 AI 应用已成为行业 “标配”，根本无法打动资本市场。 “投资者现在根本不想听企业如何靠 AI 提升效率，他们最关心的只有一个问题：你是 AI 浪潮的受益者，还是会被 AI 颠覆整个业务？” 陈大卫强调。 这一转变的背后，是企业级软件行业的惨烈现状 —— 今年某一周内，该领域企业的市值合计蒸发高达 1 万亿美元，资本市场用脚投票，让行业直面 AI 带来的生死考验。而面对投资者的灵魂拷问，今年企业的回应也变得更为直接，不再回避自身在 AI 时代的竞争短板。 软件企业两极分化：确定性业务筑高壁垒，通用工具濒临淘汰 陈大卫将企业级软件公司划分为两大阵营，二者在 AI 时代的命运截然不同。第一类是做确定性业务的企业，其软件应用于薪资核算、发票开具等对精准度要求极高的场景，哪怕出现 2% 的误差都会产生严重后果。他认为，这类企业凭借业务特性构筑了深厚的竞争护城河，在 AI 时代仍具备不可替代的价值。 另一类则是仅对公共数据进行整合、为用户提供美观操作界面的通用型软件企业。陈大卫直言，这类企业正陷入严重危机，成为 AI 冲击下的重灾区。 “AI 并不会扼杀软件行业，而是对行业进行重新洗牌。” 陈大卫给出了明确判断，但他也坦言，对于上述第二类企业而言，当下早已不是平稳发展的 “和平时期”，而是必须全力求生的 “战时状态”。 行业的剧变也体现在企业管理层面的用人逻辑上。陈大卫观察到，如今企业董事会在选拔首席执行官时，更倾向于产品导向型人才，而非传统的销售与营销型管理者。原因在于，企业要完成底层架构的重构，打造原生 AI 系统，需要真正理解技术架构的领导者，而非仅擅长渠道拓展的管理者。 行业范式更迭：从 SaaS 到 SaaaS，智能体成新核心客户 本次大会上，CNBC 制片人贾斯敏・吴创造的新词汇成为行业转型的最佳注脚：软件行业正从经典的 SaaS（软件即服务）迈向 SaaaS（为智能体服务的软件，software for agents as a service）。这一概念的灵感来自 Box 首席执行官艾伦・莱维，他在大会上透露，AI 智能体已成为公司的全新客户群体，且这一业务的规模未来有望达到现有业务的 10 倍。 这意味着软件行业的核心逻辑已发生颠覆：未来能在 AI 时代存活的软件，不再是为人类设计、由人类操作的工具，而是为 AI 智能体服务、适配智能体运行需求的产品。AI 智能体作为具备自主决策、任务执行能力的智能实体，正成为软件市场的核心需求方，这一转变将彻底改写行业的产品设计与商业模式。 AI 基建投资见顶，网络安全与半导体成新风口 针对市场关注的 AI 基础设施投资趋势，陈大卫预测，2027 年全球 AI 基础设施的投入规模将与当前基本持平。这一答案释放出明确信号：由超大规模云服务商主导的 AI 资本开支周期，或已接近峰值，行业对 AI 基建的投入将从高速增长转向平稳阶段。 但这并不意味着 AI 领域的投资机会消失，陈大卫预判，未来一年企业级软件行业的赢家与输家将完成重新洗牌，而网络安全领域成为他最看好的赛道。他表示，网络安全企业兼具完善的竞争壁垒，同时也是 AI 的直接受益者，而非被颠覆的对象，将在行业洗牌中占据优势地位。 此外，聚焦于解决 AI 发展瓶颈的企业也迎来新机遇。陈大卫指出，一批新一代半导体和系统企业正针对 AI 发展中面临的连接、计算、能源三大核心瓶颈展开技术攻关，这类企业将成为推动 AI 产业持续发展的关键力量，也将成为资本市场的新关注焦点。 总结来看，本次大会传递出的核心共识已然清晰：AI 产业的发展早已跨过 “概念火热” 的阶段，真正进入大规模商业化落地的成熟期。对于所有科技企业而言，“拥抱 AI” 不再是一句口号，而是必须落地的实际行动 —— 唯有主动融入 AI 生态、完成技术与业务重构的企业，才能在行业洗牌中存活下来。

The number of employed people rose by 99,800 people to 15.0 million in the December quarter 2025, according to Labour Account figures released today by the Australian Bureau of Statistics (ABS). Sean Crick, head of ABS labour statistics, said: ‘The number of employed people rose by 0.7 per cent in line with the 0.7 per cent rise in hours worked this quarter. Multiple job-holders rose 0.4 per cent to 976,400 people, following a rise of 2.4 per cent in the previous quarter. Despite the two quarterly rises, there were 9,800 fewer multiple job-holders compared to December quarter 2024.' Graph Table Download Download table as CSVDownload table as XLSXDownload graph as PNG imageDownload graph as JPG imageDownload graph as SVG Vector imageEmployed people and rate of multiple job-holdingMultiple job-holding rate (%)Employed people ('000)Jun-205.112,484.2Sep-205.712,729Dec-20613,047.3Mar-21613,171Jun-216.213,287.9Sep-215.913,006.1Dec-216.313,524.3Mar-226.313,642Jun-226.513,863.8Sep-226.413,944.2Dec-226.514,124.1Mar-236.614,258.7Jun-236.714,342.8Sep-236.714,402.5Dec-236.614,466.5Mar-246.714,544.5Jun-246.614,628.9Sep-246.714,749.7Dec-246.714,810Mar-256.514,843.1Jun-256.414,884.7Sep-256.514,926.5Dec-256.515,026.4Employed people and rate of multiple job-holding["","Multiple job-holding rate","Employed people"][["Jun-20","Sep-20","Dec-20","Mar-21","Jun-21","Sep-21","Dec-21","Mar-22","Jun-22","Sep-22","Dec-22","Mar-23","Jun-23","Sep-23","Dec-23","Mar-24","Jun-24","Sep-24","Dec-24","Mar-25","Jun-25","Sep-25","Dec-25"],[[5.1],[5.7],[6],[6],[6.2],[5.9],[6.3],[6.3],[6.5],[6.4],[6.5],[6.6],[6.7],[6.7],[6.6],[6.7],[6.6],[6.7],[6.7],[6.5],[6.4],[6.5],[6.5]],[[12484.2],[12729],[13047.3],[13171],[13287.9],[13006.1],[13524.3],[13642],[13863.8],[13944.2],[14124.1],[14258.7],[14342.8],[14402.5],[14466.5],[14544.5],[14628.9],[14749.7],[14810],[14843.1],[14884.7],[14926.5],[15026.4]]][][{"value":"0","axis_id":"0","axis_title":"","axis_units":"","tooltip_units":"","table_units":"","axis_min":null,"axis_max":null,"tick_interval":null,"precision":"-1","data_unit_prefix":"","data_unit_suffix":"","reverse_axis":false}][{"value":"0","axis_id":"0","axis_title":"'000","axis_units":"","tooltip_units":"('000)","table_units":"('000)","axis_min":"11000","axis_max":"15500","tick_interval":"500","precision":"-1","data_unit_prefix":"","data_unit_suffix":"","reverse_axis":false},{"value":"1","axis_id":"1","axis_title":"%","axis_units":"","tooltip_units":"(%)","table_units":"(%)","axis_min":"4","axis_max":"7","tick_interval":"0.5","precision":"-1","data_unit_prefix":"","data_unit_suffix":"","reverse_axis":false}] Filled jobs rose 0.4 per cent (60,700 jobs) to 16.1 million jobs. This reflected a rise in both main jobs and secondary jobs of 0.4 per cent, or 56,400 and 4,300 respectively. ‘The number of job vacancies decreased over the quarter, while proportion of vacant jobs remained stable at 2.0 per cent,’ Mr Crick said. Both market and non-market sectors continue to growMarket sector filled jobs rose 0.4 per cent (40,100 jobs) this quarter and the non-market sector rose 0.4 per cent (20,600 jobs), recording the third quarterly rise for both sectors.Through the year to December 2025, market sector filled jobs rose 1.2 per cent (135,300 jobs), accounting for around 66 per cent of the growth in total filled jobs. Non-market sector filled jobs rose 1.5 per cent (71,700 jobs) and accounted for around 34 per cent of growth in total filled jobs through the year. Graph Table Download Download table as CSVDownload table as XLSXDownload graph as PNG imageDownload graph as JPG imageDownload graph as SVG Vector imageFilled jobs by sectorMarket filled jobs ('000)Non-market filled jobs ('000)Mar-2336.2134.8Jun-2366.165.2Sep-2355.945.4Dec-23-20.626.8Mar-24-6.9103.6Jun-2429.241.9Sep-2463.2124.7Dec-24-1.918.0Mar-25-9.4-10.1Jun-2541.07.1Sep-2563.653.6Dec-2540.120.6Filled jobs by sector["","Market filled jobs","Non-market filled jobs"][["Mar-23","Jun-23","Sep-23","Dec-23","Mar-24","Jun-24","Sep-24","Dec-24","Mar-25","Jun-25","Sep-25","Dec-25"],[[36.2],[66.1],[55.9],[-20.6],[-6.9],[29.2],[63.2],[-1.9],[-9.4],[41],[63.6],[40.1]],[[134.8],[65.2],[45.4],[26.8],[103.6],[41.9],[124.7],[18],[-10.1],[7.1],[53.6],[20.6]]][][{"value":"0","axis_id":"0","axis_title":"","axis_units":"","tooltip_units":"","table_units":"","axis_min":null,"axis_max":null,"tick_interval":null,"precision":"-1","data_unit_prefix":"","data_unit_suffix":"","reverse_axis":false}][{"value":"0","axis_id":"0","axis_title":"change in jobs ('000)","axis_units":"","tooltip_units":"('000)","table_units":"('000)","axis_min":null,"axis_max":null,"tick_interval":null,"precision":"-1","data_unit_prefix":"","data_unit_suffix":"","reverse_axis":false}] Industry analysisHours worked grew in 16 out of 19 industries this quarter. ‘The largest growth in hours worked was a 5.4 per cent rise in Agriculture, forestry and fishing. This rise was largely due to a strong harvest season and bouncing back from the 6.3 per cent fall in September quarter 2025. Filled jobs grew in 14 out of 19 industries this quarter. The Construction industry drove the rise in total filled jobs, recording a rise of 0.9 per cent this quarter. Over the past twelve months, the Construction industry also saw the largest growth in the number of filled jobs, growing by 4.5 per cent or 57,700 jobs. ‘Construction is now the third largest employing industry in Australia, accounting for 8.2 per cent of total filled jobs in December quarter 2025,’ Mr Crick added. Graph Table Download Download table as CSVDownload table as XLSXDownload graph as PNG imageDownload graph as JPG imageDownload graph as SVG Vector imageQuarterly percentage change in filled jobs and hours worked by industryFilled jobs (%)Hours worked (%)Agriculture, forestry and fishing0.05.4Mining0.80.1Manufacturing-0.5-0.4Electricity, gas, water and waste services1.20.1Construction0.90.5Wholesale trade-0.2-0.4Retail trade-0.30.5Accommodation and food services0.70.6Transport, postal and warehousing0.60.8Information media and telecommunications0.70.8Financial and insurance services-0.6-0.3Rental, hiring and real estate services2.40.8Professional, scientific and technical services0.71.3Administrative and support services0.00.5Public administration and safety0.60.7Education and training0.51.9Health care and social assistance0.30.5Arts and recreation services1.20.1Other services0.61.1Quarterly percentage change in filled jobs and hours worked by industry["","Filled jobs","Hours worked"][["Agriculture, forestry and fishing","Mining","Manufacturing","Electricity, gas, water and waste services","Construction","Wholesale trade","Retail trade","Accommodation and food services","Transport, postal and warehousing ","Information media and telecommunications","Financial and insurance services","Rental, hiring and real estate services","Professional, scientific and technical services","Administrative and support services","Public administration and safety","Education and training","Health care and social assistance","Arts and recreation services","Other services"],[[0],[0.8],[-0.5],[1.2],[0.9],[-0.2],[-0.3],[0.7],[0.6],[0.7],[-0.6],[2.4],[0.7],[0],[0.6],[0.5],[0.3],[1.2],[0.6]],[[5.4],[0.1],[-0.4],[0.1],[0.5],[-0.4],[0.5],[0.6],[0.8],[0.8],[-0.3],[0.8],[1.3],[0.5],[0.7],[1.9],[0.5],[0.1],[1.1]]][][{"value":"0","axis_id":"0","axis_title":"","axis_units":"","tooltip_units":"","table_units":"","axis_min":null,"axis_max":null,"tick_interval":null,"precision":"-1","data_unit_prefix":"","data_unit_suffix":"","reverse_axis":false}][{"value":"0","axis_id":"0","axis_title":"%","axis_units":"","tooltip_units":"(%)","table_units":"(%)","axis_min":"-1","axis_max":"6","tick_interval":"1","precision":"-1","data_unit_prefix":"","data_unit_suffix":"","reverse_axis":false}] Media notesThe Australian Labour Account complements other ABS measures to build a more comprehensive picture of the labour market. It provides the number of filled jobs at a point-in-time each quarter, while the annual Jobs in Australia provides insights into all jobs held throughout the year, and Labour Force Survey measures the number of people employed each month.Additional insights on multiple job-holders can be found in the multi-source Multiple job-holders release, which is published a week after the quarterly Labour Account on Friday 13 March 2026. The release combines data from a number of complementary labour sources to offer valuable additional detail into characteristics of multiple job-holders.On 13 March, the ABS will release an update to the December quarter 25 Labour Account publication which will for the first time include Labour Account data disaggregated by Sex and Age group. The December quarter 25 Multiple job-holders will include a subset of the new sex and age group estimates.Data contained in this media release refer to seasonally adjusted estimates, unless otherwise stated.To learn more about our different labour measures, their purpose and how to use them, see our Guide to labour statistics. It provides summary information on labour market topics including Industry employment data.Access official, high-resolution images of ABS media spokespeople from our image library.A glossary of terms used in this media release is available with the publication.When reporting ABS data you must attribute the Australian Bureau of Statistics (or the ABS) as the source.For media requests and interviews, contact the ABS Media Team via media@abs.gov.au (9am-5pm Mon-Fri).Subscribe to our media release notification service to get notified of ABS media releases or publications upon their release.Watch our data crash course, designed especially for journalists, to learn how to find, download and interpret our data.

1. 概述 基于最近爆火的OpenClaw项目，本文将在MYD-LR3576开发板上部署OpenClaw ，并接入飞书机器人，实现本地自托管 AI 助手。 1.1. 硬件资源 部署端： 米尔基于RK3576 核心板开发板(MYD-LR3576)、外接鼠标、键盘和屏幕 图：米尔基于RK3576 系列核心板开发板 调试端： PC电脑(Windows系统、Ubuntu系统皆可) 1.2. 软件资源 部署端： MYD-LR3576开发板使用MYIR发布ubuntu22.04镜像。 如需烧录镜像请参考《MYD-LR3576J-GK Ubuntu 软件开发指南-V1.2》第5章节。 2. OpenClaw介绍 OpenClaw(前身为Clawdbot)是一款开源、本地优先的AI智能体，采用MIT许可证发布，由 Peter Steinberger(前 PSPDFKit 创始人)开发。 其核心定位是将大语言模型从“被动问答工具”转化为“主动执行任务的数字员工”，通过自然语言交互完成文件处理、系统操作、多工具协同等实际任务。 2.1. 主要功能 Ø 通过常用的聊天工具(Telegram、WhatsApp、飞书、钉钉、 等)直接对话 Ø 能实际执行操作：浏览网页、操作电脑、写文件、跑脚本、管理日程、发邮件、写代码、定时提醒 Ø 支持长期记忆(记住你的偏好、项目背景) Ø 可扩展 Skills(技能插件)，社区已有很多现成技能 Ø 本地优先、自托管、数据不上传云端(隐私保护) Ø 支持几乎所有主流大模型(Claude、Gemini、OpenAI、Grok、Ollama 本地模型、阿里千问、GLM 等) 2.2. 项目特性 OpenClaw并非简单的对话应用，而是一个可自定义、可扩展的AI智能体平台，支持本地部署与云端部署双模运行，适配从嵌入式设备(树莓派、RK3576开发板)到高性能服务器的全类型计算设备。 3. OPENCLAW部署 配置openclaw安装环境并下载安装，初始化openclaw配置。 3.1. 安装openclaw l 安装openclaw 3.2. 配置openclaw a). 执行配置指令 图3-1. 配置启动界面 b). 启动模式 选择QuickStart模式 图3-2. 模式选择 c). 模型选择 这里选择提供免费tokens次数的Qwen，或者直接使用其他已有api-key的模型。 图3-3. 模型选择 d). 配置完成界面 图3-4. 配置完成界面 4. 接入飞书机器人 创建飞书机器人，在openclaw安装飞书插件并接入。 4.1. 创建飞书机器人 a). 登录飞书开放平台 打开飞书开放平台，没有账户的需先创建账户，然后点击开发者后台。 图4-1. 配置信息 a). 添加机器人能力 图4-2. 添加机器人能力 b). 配置应用权限 图4-3. 权限配置步骤 c). 导入JSON数据 图4-4. 导入JSON 4.2. OpenClaw 接入飞书 a). 选择飞书通讯平台 图4-5. 选择飞书 图4-6. 下载飞书 b). 飞书添加事件回调 在飞书开放平台，添加长连接订阅方式。 图4-7. 添加订阅方式 图4-8. 添加长连接 在同一界面中点击添加事件按钮，添加接收消息事件。 图4-9. 添加事件 5. 测试 5.1. 交互测试 输入消息交互： 图5-1. 交互信息 使用飞书通过openclaw查看部署板信息。 图5-2. 交互信息 通过USB摄像头拍照并发送： 图5-3. 交互信息

•STM32C5搭载 Cortex®-M33 内核，采用 40nm制造工艺，提升运算速度和闪存容量 •性能提升，更具性价比 •生态系统完善，强化终端产品功能，加快产品上市 2026 年 3 月 6 日，中国– 服务多重电子应用领域、全球排名前列的半导体公司意法半导体 (STMicroelectronics，简称ST;纽约证券交易所代码:STM) 推出了新一代入门级微控制器 (MCU)STM32C5。该产品将全面提升工厂、家庭、城市及各类基础设施中数十亿台的微型智能设备的性能， 并同时满足严格的成本、尺寸和功耗限制的要求。 STM32C5新系列产品的目标应用是消费电子和专业设备，涵盖智能温控器、电子门锁、工业智能传感器、机器人执行器、可穿戴电子产品、计算机外设等众多应用。 意法半导体产品部副总裁、通用及汽车微控制器产品部总经理 Patrick Aidoune 表示：“STM32C5新系列产品进一步提升高性价比 MCU 的精度、速度与可靠性，充分释放市场应用潜力。该产品系列传承STM32二十年的技术积淀，也是我们微控制器产品战略布局的重要一环。我们致力于开发设计更强的可扩展性，更安全的微控制器，打造从入门级到高端更广泛的产品组合，重新定义嵌入式系统应用边界。” 得益于意法半导体自研 40nm 制造工艺的优化设计，STM32C5 微控制器的运算速度显著优于现有众多入门级芯片，增强的算力让终端产品得以搭载，如更精准的感知、更流畅的控制和更优质的用户体验等更先进的功能，同时保持较低的动态功耗。 STM32C5内置信息安全防护功能可以有效防御数据篡改与网络安全风险。今天，信息安全已成为消费电子与工业市场日益重视的核心要点，STM32C5安全特性有助于构建更可靠安全的物联网设备解决方案。 STM32C5用户可享受STM32Cube 开发环境的升级福利：优化代码量的量产级驱动程序，以挖掘释放硬件潜能，同步升级代码生成工具和开发工具，以及更丰富的量产级软件示例。STM32Cube生态系统通过持续更新，致力于帮助开发者提升编程效率与速度，从而充分释放终端产品的性能潜力 “在西特集团，我们的业务涉及对安全至关重要的燃气与暖通空调环境，系统的可靠性至关重要。对于新一代燃烧集成控制平台，选择STM32C5是顺理成章的决定，因为它提供了强劲且可预测的实时性能，使我们能够在紧凑的封装尺寸内精确管理燃烧、火焰检测与安全联锁。我们得以复用大部分经过验证的固件，从而加速了开发进程、简化了认证流程;其成果是一个稳健且可扩展的控制平台，专为实现长期可靠性与合规性而设计。”西特集团供热与通风业务部电子业务线总监Dennis Agnello解释道。 Circutor 集团研发总监 Enrique Osorio 表示： “STM32C5 的性能与功能让我们能够开发新一代高性价比的公共及私用交流充电桩，完全满足最新的电表与电动汽车充电解决方案对安全、加密和接口的要求。在整个项目开发过程中，ST为我们提供了灵活的设计支持与完善的生态系统，帮助我们有效缩短开发周期，并成功攻克核心功能和成本难题，加快产品上市时间。” STM32C5 微控制器现已正式进入量产阶段，产品封装覆盖从3mm×3mm UFQFPN20到 20mm×20mm LQFP144的多种封装。STM32 Nucleo 评估板和Riverdi的显示扩展板, 搭配TouchGFX图形界面开发软件， 为入门级人机界面开发提供一站式解决方案， 助力项目快速落地。 技术资料 STM32C5新系列微控制器采用先进的 Arm® Cortex®M33 嵌入式处理器的创新架构。在Arm处理器内核带来高性能与高能效的同时，意法半导体自研 40nm制造工艺兼顾成本优势，支持更高的主频，并实现 512KB 及以上闪存容量，而低密度工艺技术在此已不具竞争力。STM32C5系列产品的片上闪存容量128KB起步，以极具吸引力的价格， 让入门级应用能够获得 Cortex®M33 性能，摆脱以往仅能选用 CortexM0、CortexM23 等低性能核心的窘境。该产品系列最高可支持1MB 闪存容量，为产品设计师创造更复杂新功能提供充足的代码与数据存储空间。 采用 40nm 工艺的 Cortex®M33 内核，在兼顾高性价比与低功耗前提下，能够为入门级设备带来更强的运算性能，可加快传感器信号调理、噪声抑制、消抖等电路中的嵌入式数字滤波运算。此外，采用单路低压差线性稳压器 (LDO) 的电源供电方案可释放更多用户可用 I/O 引脚;芯片内置 DMA(直接存储器访存)功能，可以有效降低功耗，提升系统响应速度，并简化软件设计。STM32C5 配备双 DMA 单元，每个单元至少有四路通道，支持双路并行读取操作，助力开发者大幅提升应用性能。 该系列 MCU的目标是 SESIP3 与 PSA Level 3 安全认证，集成存储器保护、防篡改、加密引擎(AES 对称加密与哈希算法)及时域隔离(HDP)功能，以保护安全启动、固件升级等关键进程。STM32C59x和STM32C5A3两款产品还提供增强安全特性功能，包括硬件唯一密钥支持 (HUK)、安全密钥存储和支持对称与非对称加密算法的硬件加密加速器，，可有效防御侧信道攻击。 新产品针对严苛工业环境设计，即使在恶劣网络工况下仍能稳定运行，工作环境温度范围从40°C 至 125°C，结温最高可达 140°C。即便在最高工作温度下，芯片仍可运行在最高额定主频，确保在整个温度范围内性能始终如一。STM32C5 集成基本软硬件特性，满足 IEC 61508 SIL2 及 IEC 603351/607301 ClassB 等工业安全标准。 开发生态系统改进升级之处在于新的STM32CubeMX 工具迭代版本——STM32CubeMX2。该工具新增预览功能，可快速获取参考代码，进而加快应用开发，简化代码复用。此外，STM32CubeC5 嵌入式软件包提供最新优化代码量的硬件抽象层 (HAL2)，让开发者可以访问MCU的全部功能，能释放更多的存储空间用于运行应用代码。 意法半导体授权合作伙伴 RTONE 嵌入式软件专家 Alex Fabre 在体验全新工具后评价：“STM32 HAL2 让基于 STM32C5 及其他系列产品的应用开发更高效、更快捷。它更轻量化，更贴近硬件底层，将代码移植到其他 STM32 MCU上也极为简便。” 完整的生态系统还为开发者提供： •STM32C5 硬件评估工具，让开发者能够更快地验证产品原型，并提供硬件设计参考指南 •新的例程库，让开发者快速获取大量的 STM32C5量产级代码示例，简化STM32C5功能使用，加快应用开发速度 •两款免费的集成开发环境：STM32CubeIDE和STM32CubeIDE for VSCODE，加快应用开发与调试进程 •STM32Cube生态系统，包含FreeRTOS、LwIP、USBX 、FileX等优化移植的主流中间件， 可直接适配使用。

随着卫星连接迅速成为5G网络最具战略意义和颠覆性的扩展，领先的智能边缘芯片和软件IP授权商Ceva公司(纳斯达克股票代码：CEVA)今日宣布推出PentaG-NTN™，这款新型5G-NTN(非地面网络)调制解调器IP子系统专为支持低地球轨道(LEO)和中地球轨道(MEO)星座的卫星用户终端而设计。PentaG-NTN旨在加速基于标准的卫星连接的部署，使卫星运营商、卫星星座开发商和终端创新者能够更快地将5G-NTN服务推向市场，并显着降低芯片开发风险。 PentaG-NTN 是首款基于 Ceva 最新第三代 PentaG 调制解调器 IP 平台的产品。该平台是一款可量产的 5G-Advanced 基带架构，将基带硬件、L1 PHY 软件和全面的验证资源集成到一个可重用的子系统中。PentaG-NTN 平台旨在为包括用于地面 5G-Advanced 边缘计算和物联网应用的 PentaG-Edge™ 在内的多种衍生产品提供通用基础，目前已被集成到下一代终端设计中。与上一代产品相比，PentaG-NTN 在卫星和地面部署中均实现了性能、可扩展性和集成效率的显着提升。 在商业扩张和政府支持的、以覆盖范围和主权为重点的举措的推动下，卫星星座的快速增长正在加速5G与天基网络的融合。与此同时，5G-NTN在一个历来以航天器、有效载荷和星座设计而非蜂窝基带调制解调器工程为中心的行业中，引入了蜂窝调制解调器的复杂性。 一直以来，Ceva 的调制解调器 IP 解决方案主要用于在构建蜂窝调制解调器方面拥有深厚专业知识的客户。相比之下，如今的 5G-NTN 市场则由卫星原生企业主导，这些企业的核心优势在于卫星设计和天基网络运营。PentaG-NTN 专为提供完全集成、即插即用的调制解调器子系统而设计，旨在简化复杂性、缩短开发周期并降低卫星团队的集成风险。 行业分析师指出，这种转变迫使以卫星为中心的企业首次面临蜂窝调制解调器的复杂性。 ABI Research副总裁Jake Saunders表示：“随着5G标准扩展到非地面网络，卫星行业正日益与蜂窝生态系统融合。这种转变打破了长期以来卫星领域的壁垒，使运营商和技术提供商能够利用蜂窝标准生态系统的规模、成熟度和成本效益。为了使这种融合取得成功，能够降低调制解调器集成复杂性和开发成本，同时又能保持差异化的解决方案，对于推动5G-NTN从早期试验走向商业规模部署至关重要。” 与此同时，寻求进入或拓展卫星和 NTN 调制解调器市场的半导体公司也面临着类似的挑战，例如标准复杂性、开发成本和集成风险——这使得经过验证的子系统级调制解调器 IP 对于支持这一新一轮卫星连接的芯片供应商来说同样具有价值。 Ceva 移动宽带业务部副总裁兼总经理 Guy Keshet 表示：“5G-NTN 将蜂窝标准引入卫星领域，但许多卫星创新者其实不应该为此而转型为调制解调器公司。借助 PentaG-NTN，我们提供了一个经过验证、符合标准的 5G-NTN 调制解调器子系统，它大幅降低了准入门槛，同时仍然允许客户在此基础上进行创新和差异化。” 专为低地球轨道卫星动态特性和客户差异化而设计 与地面 5G 不同，卫星用户终端必须在严苛且快速变化的环境下运行，包括多普勒频移、时序偏移和长传播延迟。PentaG-NTN 集成了专为应对这些挑战而设计的 NTN 特定功能，包括： · 低地球轨道 (LEO) 动态优化，包括多普勒补偿和频率偏移抑制 · 针对 LEO 和 MEO 信道特性优化的延迟优化 L1 处理 · 符合 3GPP Release-18 5G-NTN 标准，并具备清晰的 Release-19 升级路径 · 支持 Ka 和 Ku 频段 · 支持窄带专有波形 · 可扩展性能，从 10 Mbps 到 2 Gbps，最高支持 256-QAM 调制 除了符合标准之外，PentaG-NTN 的架构旨在维护并实现客户差异化。该调制解调器子系统结合了硬件加速、可编程 DSP 和灵活的软件接口，使客户能够将自身专有技术(例如定制通信算法、波形增强或特定应用优化)与基于 3GPP 的 5G-NTN 功能集成在一起。这使得卫星创新者能够在依赖经过验证且符合标准的调制解调器基础架构的同时，实现服务的差异化。 不仅仅是IP模块，而是完整的调制解调器子系统 PentaG-NTN作为一个完全集成的调制解调器子系统交付，其中包括： · 优化的基带硬件加速器和控制逻辑 · L1 PHY软件 · 全面的验证环境，包括虚拟平台仿真器 (VPS)、系统级仿真、测试平台和基于FPGA的仿真 这种方法使卫星原生团队能够在芯片制造之前尽早验证软件和系统行为，从而提高可预测性并加快部署速度。 Ceva 估计，与需要内部建立大型专业调制解调器研发团队的传统方法相比，其第三代 PentaG 调制解调器平台可将调制解调器芯片开发时间缩短约 65%，并将项目成本降低数千万美元。 基于 Ceva 第三代 PentaG 平台 这款已具备量产能力的 5G-Advanced 基带架构将基带硬件、L1 PHY 软件和验证资源集成到一个可重用的子系统中。它支持 FR1(7 GHz 以下)和 FR2(24–52 GHz)频段，包括毫米波，并且每个组件载波的带宽可扩展至 400 MHz，从而能够基于通用基础实现各种卫星和地面调制解调器配置。 PentaG-Edge™ 基于相同的平台，将架构扩展到地面 5G-Advanced 边缘计算和物联网应用。与 PentaG-NTN 类似，PentaG-Edge 以完全集成的调制解调器子系统形式交付，使授权用户能够避免从零开始构建调制解调器的成本和复杂性，同时保持灵活性，根据其特定的市场需求定制功能、性能和差异化特性，例如高级 MIMO 配置和其他 NTN 部署中不需要的地面优化。