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本文目录一览：

• 1、具身智能时代呼唤“端到端”
• 2、hold住生成式AI,了解一下浸没式液冷一体机
• 3、linux开发哪里好？

具身智能时代呼唤“端到端”

智能驾驶0 时代，是以硬件驱动为主；0 时代，是以软件驱动为主；0 时代，则是数据驱动为主的大模型时代。 “端到端一定是未来很重要的方向，但它不会这么快到来，”顾维灏表示。他认为还需要几年的发展。

具身智能工业机器人通过智能化柔性适配，实现快速任务适应和技能转移，打破人机交流障碍。随着技术发展，EIIR将实现高效学习和强大运算能力，同时通过新材料和新技术提供灵活的机械构型调整，实现智能与机体的深度融合。

他强调，智能网联技术已经在多个终端和场景得到应用，并预测在人工智能大模型推动下，智能网联汽车产业将迎来新的生机，最终朝着“具身智能”方向发展。王耀南院士认为智能网联汽车将扮演重要角色，成为人们的第二大移动终端。

具身智能时代来临，机器人市场持续升温，资本注入推动技术发展，机器人将广泛应用于各领域。多模态大模型为机器人提供更强理解能力，解决指令理解与执行的复杂性，使机器人能够执行多样任务，如使用设备、执行服务。

Figure公司，具身智能时代的领军创业公司，最近在生成式AI竞争中展现出其在长文本、多模态领域的潜力。具身智能作为计算机视觉、机器人领域的挑战目标，涉及AI智能体在三维虚拟世界乃至真实环境中移动并交互的能力。OpenAI等机构看好具身智能领域，Figure公司因其在该领域的潜力而受到关注。

中国投资机构启动局，集结了十多家活跃在通用大模型、多模态大模型、AI基础设施、具身智能、生成式AI应用的创业者，集中分享思考与洞察。围绕AI发展中的权衡与选择，从技术突破到应用变革，中国在AI领域的探索正步入新阶段。生成式AI应用落地需解决成本、效果与用户留存率三大问题。

hold住生成式AI,了解一下浸没式液冷一体机

1、YUN.AI依托T6000单相浸没式液冷先进计算系统提供基础设施算力支撑。先进的AI计算集群能够为生成式AI训练场景提供强大算力资源、持续提高算力资源利用率、提升数据存储和处理能力，加速AI大模型训练和推理效率，进一步降低模型训练门槛和成本，推动生成式AI模型及应用的落地进程。

2、Intel发布“G-Flow浸没式液冷”数据中心解决方案，为计算密集型环境提供卓越的散热能力、稳定性和易用性，同时降低总体拥有成本与电能利用效率，对环境影响更小。该方案通过验证性测试，性能达到预期，估计散热能力可达1000瓦以上。

3、在AI技术飞速发展的驱动下，数据中心的角色日益凸显，从传统的IDC转型为适应AI需求的AIDC，带来了前所未有的算力增长和能耗挑战。寻找高效、节能的解决方案成为当务之急。6月26日，云酷智能与烽火通信在2024MWC上海大会上展示了创新的液冷技术解决方案，以应对这一挑战。

4、在AI时代，数据中心面临能耗压力，亟需高效能解决方案。云酷智能与烽火通信在2024MWC上海大会上展示了解决这一问题的创新突破。他们专注于单相浸没式液冷技术，打造了散热性、稳定性和安全性俱佳的产品，兼容多品牌设备，如曙光、浪潮等，且具有高性价比。

5、在智能维度，PowerEdge服务器全面支持零信任架构，提供“三位一体”的全方位算力管理能力。在效能维度，戴尔科技打造智能冷却解决方案，提供包括风冷、冷板式和浸没式液冷等方案，助力企业“节能减排”，降低运营成本。

linux开发哪里好？

清华源。清华源是国内最大的开源镜像站之一，速度较快且更新频率高，可以满足大部分用户的需求。阿里源专注于阿里云开发的软件、系统镜像等，速度也很快。Fujitum则是在自己的处理器上大搞Linux开发。

个人感觉达内和华清远见都还可以，清华远见是听他们说的，我公司有这个教育机构学完来上班的。Linux底层内核/驱动开发嵌入式Linux开发等。Linux下的数据库方向Linux下的数据库方向主要包括Mysql、oracle以及windows下的SQLServer及DB2等的管理。

达内是我自己亲自去学的，达内首先会将一些标准C语言，然后就是linux下的编程，让你从宏观上来了解整个系统，后面还会学C++、QT，C++你可以简单学学(如果基础不好的话，多看看标C)，QT在移植课上会用到。个人用的话Ubuntu比较好一些，软件资源也比较多。外设丰富。

linux服务器一般没有gui界面，通常来讲linux服务器只要1g内存就可以了，而windows内存2g都不一定带的动，没有gui的windows占用内存会少点，但估计没多少人会用。其次cpu方面，linux性能也比windows好。