1月15日,新华三智能终端有限公司正式发布首款精品级Wi-Fi6家用路由器产品——H3C BX54鲸路由。这是全球首批采用最新发布的高通216沉浸式家庭联网平台的家用路由器产品,并搭载高通企业级专业芯片,以5400M的无线速率,6颗业内顶尖Skyworks高性能信号放大器,1GB超大内存等强大特点,为消费者带来颠覆式的产品体验。

企业级芯片加持 速率新突破 运行更流畅
随着家庭环境中智能终端产品数量持续增长,网络波动、卡顿现象时有发生。CPU性能、无线速率成为路由器体验是否流畅高效不可忽视的重要因素。

H3C BX54鲸路由采用高通216沉浸式家庭联网平台,搭载了双核1GHz CPU+独立网络加速引擎NPU企业级专业芯片,支持12线程并发,强大的处理能力让系统运行更为流畅。专为处理网络流量而生的NPU数据转发引擎,可进一步解放CPU,使CPU可以更专注于处理上层应用,使其在多应用状态下的处理效率显著提升。
在无线速率上,H3C BX54鲸路由采用了更高的Wi-Fi6标准,以高达5400M的整机并发速率及高达4804M的5GHz无线速率,让消费者充分畅享高速体验,同时支持160MHz超大频宽、4通道收发架构、4K QAM及OFDMA技术,让信道速度、无线信号收发能力成倍提升,多终端多连接环境依然保持高速传输体验、放心畅玩。
信号更强劲 全屋覆盖有保障

在实现强大处理能力的同时,H3C BX54鲸路由还选用了顶尖的器件来进一步增强其接入以及抗干扰能力。通过搭载6颗业内顶尖的Skyworks高性能信号放大器,以业界最优的射频发射功率和接收灵敏度,完美配合11AX,使得路由器的信号更强劲,远距离通信更稳定。EasyMesh、Beamforming、BSS Coloring技术的引入,更是增强了全屋智能连接、信号广泛覆盖和抗干扰能力。
此外,H3C BX54鲸路由内置四根隐藏式的全向高增益天线,经过一系列的精密设计,在保证传输性能的同时实现了全方位均匀覆盖。内置天线与橡胶漆的丝滑外型质感,使得其在不占用更多空间的同时,也成为了家中的一道风景线。
超大带机 内置UU 为游戏全力加速

考虑到家庭环境中与日俱增的终端数量与多样化的网络需求,H3C BX54鲸路由还通过引入大内存(1GB)与闪存(8GB),将最大带机数量提高到了640台。同时,其提供了4个千兆自适应端口,内置的网易UU加速器可为各类PC、主机、移动游戏提供一系列的游戏相关加速功能,方便玩家享受畅快的游戏体验。
精工细作的H3C BX54鲸路由,还与Octoscope、Spirent、Ixia等国际权威的测试仪器厂家合作,模拟各种家用实际场景和极限环节,包括超过22万次的电源稳定性测试、20万次的内存压力测试、1000小时的恶劣环境测试等,确保路由器在不同条件环境下都稳定运行。
高通技术公司副总裁兼无线基础设施与联网业务总经理Nick Kucharewski 为新华三发来致辞,“全新发布的H3C BX54鲸路由采用高通216沉浸式家庭联网平台,为高性能终端提供千兆级无线连接速度,并满足用户对当今家庭网络联网体验的期待。我谨代表高通公司,祝贺新华三发布全新路由产品。”
目前,H3C BX54鲸路由已在京东平台开启预约,2月1日同步在京东和天猫平台同时开售,敬请期待。
关于新华三智能终端有限公司
新华三智能终端有限公司,由新华三技术有限公司全资成立,主要承接紫光“芯云端”千亿计划的“端”的策略部分,致力于向小微企业和智慧家庭提供“极致用户体验”的产品及方案,业务涵盖小微商业网络、智慧家庭网络、家庭安防和企业智慧屏。目前,智能终端的产品在网运行设备数已经超过1000万,让上千万个小微企业及家庭开始享受数字办公及智慧生活。
好文章,需要你的鼓励
华盛顿大学Pedro Domingos教授提出的张量逻辑是一种革命性的AI编程语言,它通过将逻辑推理与张量代数在数学层面统一,实现了符号AI和神经网络的深度融合。该语言仅使用张量方程这一种构造,就能优雅地实现从Transformer到形式推理、从核机器到图模型等多种AI范式,更重要的是开辟了在嵌入空间中进行可靠推理的新方向,有望解决大型语言模型的幻觉和不透明性问题,成为推理、数学和编码模型的理想语言。
中科院研究团队发现AI模型存在严重的跨语言推理缺陷:英语训练优秀的模型在其他语言上表现平平。研究揭示了三个重要规律:首次平行跃迁现象、平行扩展法则和单语言泛化差距,证明当前AI过度依赖英语特有模式而非通用推理能力。通过"并行训练"策略,仅增加一种平行语言就能将跨语言能力提升115%,为构建真正全球化AI系统指明方向。
科技巨头IBM今日宣布推出新的区块链数字资产平台,专为金融机构和受监管企业设计。该平台名为"数字资产避风港",将为银行、企业和政府提供比特币、以太坊、稳定币和代币化资产的安全管理服务。平台由IBM与数字钱包基础设施提供商Dfns合作开发,支持超过40个公链和私链的全生命周期管理,并集成第三方身份验证和反洗钱合规工具。
卡内基梅隆大学和斯坦福大学研究团队提出RLAD方法,让AI学会像人类一样先从解题过程中总结经验,再运用这些"推理抽象"指导解题。该方法使用双AI协作训练,在AIME 2025等数学竞赛中比传统方法提升44%准确率,甚至实现了弱AI指导强AI的现象,为构建更智能的AI系统提供了新思路。