3月30日消息，据港交所近日披露，星宸科技股份有限公司向港交所主板递交上市申请，中金公司、中信建投国际为联席保荐人。此前，星宸科技已进行香港上市NDR（非交易路演），预期交易规模约为3亿至4亿美元。

2025年，存储芯片“超级周期”持续发酵，DDR4价格从年初的3美元飙升至70美元，存储成本高企成为智慧视觉行业的“紧箍咒”。与此同时，AI大模型向端边侧渗透、IPC摄像头追求低功耗小型化、低光视觉

过去两年，AI 的叙事几乎完全围绕训练展开：更大的模型、更高的算力密度、更昂贵的数据中心。但随着模型能力逐渐收敛、应用开始真正落地，产业重心正在悄然转向另一个问题——如何高效、低成本、可规模化地完成

2025年12月26日，以“Leading AI Everywhere”为主题的星宸科技2025开发者大会暨产品发布会在深圳湾万丽酒店隆重举行。来自芯片、算法、整机、生态平台等领域的数百位开发者、合

有投资者在互动平台向星宸科技提问：“星宸自研AI视觉芯片2025年迭代至第三代，算力提50%、功耗降30%，支持实时3D建模。该技术在下一代AI眼镜的应用进度？对比竞品差异化优势能否助市占率冲击第一

这项由清华大学、美团、香港大学等多家顶尖机构联合开展的研究，于2026年3月以预印本论文（arXiv:2603 25823v1）的形式发布。它直指当前AI视觉生成领域一个被长期忽视的核心问题：这些能画出“神作”的模型，到底有多“聪明”？研究团队为此构建了一套全新的测试基准——ViGoR-Bench，

人工智能的浪潮席卷了各个领域，机器在诸多任务上已展现出超越人类的能力。然而，有一个看似寻常却异常复杂的领域，始终是AI研究者们渴望攻克的堡垒——让机器像真正的学者那样，撰写出一篇结构严谨、逻辑自洽、图文并茂的完整科学论文。这远比下棋或识图要困难得多。 2026年3月，一项由中科院AgentAlpha

这项由法国Hornetsecurity公司与里尔大学、法国国家信息与自动化研究院(Inria)、法国国家科学研究中心(CNRS)以及里尔中央理工学院联合开展的研究，发表于2026年3月31日的计算机科学期刊，论文编号为arXiv:2603 29497v1。 在信息爆炸的今天，我们每天都在网上留下数字

当你满怀期待地拆开一台全新的智能设备，最令人困扰的往往不是如何使用它，而是如何让它真正“理解”指令并智能地执行任务。如今，一个更为优雅的解决方案可能已经出现。来自清华大学深圳国际研究生院与哈尔滨工业大学（深圳）的联合研究团队，近期取得了一项极具前瞻性的突破：他们成功训练人工智能自主“撰写”并精准理解

2026年3月，来自华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队，在图像智能矢量化领域取得了一项突破性进展。这项研究（论文编号：arXiv:2603 24575v1）开发了一个名为VFig的AI系统，它能够将静态的栅格图像智能地转换为可自由编辑的矢量图形，如同一位“图形考古学家