- 2024 年，嵌入式系统将走向何方？如何才能走在趋势的前沿？从工厂到家电，从医院里昂贵的医疗设备，到随处可见的可穿戴设备，我们身边的联网设备越来越多，生活更加绿色低碳，嵌入式系统功不可没。ST 于3月19日成功举办STM32全球在线峰会，不仅让业界了解到影响行业发展趋势的新技术，还与大家共同展望了2024年这些新技术将把产业带向何方。图1 使用TAO工具箱训练与剪枝量化的对比1 计算效率：花小钱办大事更高的效率是系统创新的关键驱动力。效率是完成工作与所花费能量的比率。对微控制器来说就是电能效率。提高效率意
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202405 STM32 嵌入式系统
- Qorvo的ConcurrentConnect技术解决了四个系统设计难题，对于实现用户友好、顺畅、可靠的通信，同时保持小 巧美观的外形至关重要。Qorvo的ConcurrentConnect天线分集技术适用于低功耗无线控制器，可在典型的室内环境中提供卓越的范围和可靠性。其基础算法已嵌入Qorvo通信控制器的硬件中。因此，它不仅快速、准确、经济高效，而且对用户透明。本文将讨论这项技术的性能优势，并介绍它在运行于受限环境中的联网设备中易于部署的特点。图1 ConcurrentConnect 技术的四个方面/象
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202405 ConcurrentConnect 天线分集技术 Qorvo
- 低功耗蓝牙®（Bluetooth LE）技术凭借成熟的生态系统、超低功耗特性以及在手机中的广泛普及，成为汽车应用中新连接用例的首选无线协议。本文探讨了汽车中无线连接应用不断增长的背后驱动因素，并回顾了低功耗蓝牙技术的一些当前和未来潜在用例。1 车辆采用无线通信技术的驱动因素汽车行业正在经历一场前所未有的变革，电气化、自动驾驶和车联网（V2X）等趋势几乎同时涌现。汽车正在从提供基本交通服务向为乘客提供愉悦旅行体验的方向转变。汽车用户将越来越多地使用智能手机来访问车辆并定制这一体验。此外，随着汽车中传感器、安
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202405 低功耗蓝牙 MCU
- 人工智能大模型的突然爆火，让发电这个近200年的传统产业意外再次引起关注：据业界数据显示，仅ChatGPT每天就需要消耗超过50万千瓦时电力，相当于1.7万个美国家庭的用电量。而随着生成式AI的广泛应用，预计到2027年，整个人工智能行业每年将消耗85至134太瓦时（1 太瓦时=10 亿千瓦时）的电力。如此高昂的电力负担对当前任何国家的供电能力而言都是严峻挑战，更遑论巨大的用电成本。业界戏称，AI的尽头是绿电。有电力焦虑的不仅人工智能大模型，随着5G 与物联网应用的广泛普及，各种嵌入式边缘智能电子产品一样
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202405 存储 兆易创新
- 2024 年4 月初，“2024 中国人形机器人生态大会“在上海举行，主办单位是中国机器人网和上海智能谷。会议期间举办了一场圆桌论坛，来自业内的学者和企业家共同探讨了人形机器人的动向、定义与应用等热点话题。圆桌参与者（从左到右）如下。主持人：科大讯飞人形机器人首席科学家 季超嘉宾：哈工大机器人研究所所长 赵杰宇树科技联合创始合伙人 陈立帕西尼感知创始人 许晋诚乐聚机器人创始人 冷晓琨钱江机器人首席科学家、副总经理 孔民秀主持人：季超（科大讯飞）：在最近不到一年的时间里，人形机器人发展火爆，各类样机横空出世
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202405 人形机器人
- 1 前言在上一期里，亲自动手训练了注意力(Attention) 机制。由于Attention机制是当今大语言模型(LLM)的核心。于是，可以拿各种知识或数据来训练Attention机制。例如，在人人享用LLM的生成( 创作) 能力之余，如何化解其过多幻觉(Hallucination)的问题也很受关注。于是，本期就拿企业知识图(Knowledge Graph，KG)的知识来让Attention 机制学习。也作为LLM 与KG 完美结合的基础。2 LLM与KG的結合在LLM带动的大模型风潮下，各企业的致胜策略
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202405 企业知识图 高焕堂
- 芯科科技高级营销经理Matt MaupinSilicon Labs（亦称“芯科科技”）作为为实现更智能、更互联的世界而提供芯片、软件和解决方案的领先供应商，其技术正在塑造物联网（IoT）、互联网基础设施、工业自动化、消费电子和汽车等市场的未来，而边缘智能作为未来的关键增长领域，自然也受到芯科科技的广泛关注。近日，我们有幸采访到了芯科科技的高级营销经理Matt Maupin，就边缘智能市场的前景、与云计算的关系、数据处理和分析的特殊要求等方面进行了深入探讨。Matt Maupin先生担任芯科科技的高级营销经
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202405 芯科科技 边缘智能
- 数字化转型席卷全球，它推动企业提高生产效率、改善医疗服务质量，加强楼宇、公用设施和交通网络的安全和能源管理。数字化的核心赋能技术包括云计算、数据分析、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT)。数字化一个重要的趋势是把更多工作任务下沉到通常部署在物联网边缘的智能设备上，这对设备提出了响应更快、能效更高的要求。边缘侧的智能设备应用重点集中在几个领域，比如工业及工厂自动化、泛智能家居应用，以及包括智能交通、智能电网等的智慧城市和基础设施应用。不同领域会有不同的边缘智能处理需求，意法半导体根据任务需求的区别可以为
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202405 意法半导体 工业4.0 边缘人工智能
- 随着一成式AI和大模型的出现，很多人预测说AI将会像电力一样变成无处不在的技术。AI技术的应用也并非只是集中在服务器和云端的。在云端实现的AI，比如现在非常火的大模型或者生成式AI，动辄就是几千上万甚至是几十万张显卡放在一个数据计算中心来提供这样的算力服务。但是这些算力中心一个是平台规模比较大，二是离用户也比较远，想要使用它需要通过一些软件服务商，把用户的需求通过翻译送到这上面去，时间又慢，效率又低。真正从物联网或者说从实际应用角度来看，如果说想把AI应用到每一步，一定是云计算、边缘计算、终端大家一起发力
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202405 英特尔 边缘智能
- 瑞萨电子嵌入式处理器事业部市场总监 沈清在当下数字化浪潮席卷全球的背景下，边缘智能技术正以其独特的优势，逐渐改变着各行各业的面貌。作为半导体行业的佼佼者，瑞萨电子在边缘智能领域的创新与发展备受瞩目。1 创新架构助力边缘智能瑞萨电子在边缘智能领域的芯片设计方面，采用了一系列创新技术，以提高处理能力和能效比。针对不同应用场景和需求，瑞萨提供了不同级别的产品，以满足市场的多样化需求。在中低端产品方面，瑞萨采用了110nm Flash技术，实现了超低功耗待机，并在需要时提供一定的运算能力，特别适合电池供电的传感器
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202405 瑞萨 数据处理
- Ceva市场资讯副总裁Richard Kingston与目前基于云的传统人工智能相比，边缘智能将有许多更小、功耗更低的用例。边缘智能的范围非常广泛，从在MCU和小型NPU上运行的非常小的神经网络（如TinyML），适用于语音、视觉、传感等多种应用，一直扩展到在智能手机上运行的生成式人工智能和完全自动驾驶汽车。由于在设备上运行人工智能成本更低，无需将数据发送到云端，因此边缘智能拥有广阔的未来发展前景。将人工智能引入许多行业都极具吸引力，尤其是智能手表、耳塞、智能手机、相机等消费类设备，以及预测性维护、工厂自
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202405 CEVA 生成式人工智能
- 边缘智能是人工智能的一种部署形式，无论中央人工智能，还是边缘智能，都需要算力支撑。而集中和分布式计算呈现出相互促进和交替发展的趋势。作为移动处理器领域市场的引领者，Arm 的各类处理器内核在边缘端的MCU、NPU 和MPU 等领域引领着技术发展的未来。Arm物联网事业部业务拓展副总裁 马健谈到边缘智能，Arm 物联网事业部业务拓展副总裁马健表示，伴随着Transformer与大模型的发展，AI模型的普适性、多模态支持，以及模型微调效率都有了质的突破，加上低功耗的AI 加速器和专用芯片被集成到终端和边缘设备
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202405 Arm 边缘AI 边缘智能 NPU
- 随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，边缘智能正逐渐成为推动数字化转型的关键力量。在这一浪潮中，安森美（onsemi）凭借其深厚的技术积累和市场洞察，正积极推动边缘智能技术的创新与应用，为全球用户提供更高效、更可靠的智能解决方案。安森美智能感知部工业及消费应用大中华区市场经理Annie Tao1 边缘智能需要高性能产品边缘智能产品应能够实时地处理和分析数据，以便对环境和用户需求做出迅速响应。安森美在边缘智能领域的产品技术布局广泛而深入，其创新的芯片设计技术不仅提高了处理能力，还优化了能效比，为各类智
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202405 安森美 边缘智能
- 在数字化浪潮席卷全球的今天，边缘智能作为连接现实世界与数字世界的桥梁，正成为推动社会进步的重要力量。近日，我们有幸采访到了ADI 公司，就边缘智能市场、技术发展趋势以及其在工业自动化领域的应用等话题进行了深入探讨。对于边缘智能市场发展潜力，ADI 持有非常乐观的态度。ADI 表示，边缘智能正处于飞速发展的阶段，其无处不在的检测和人工智能驱动型边缘计算正在实时拉近计算、数据储存与数据源之间的距离，从而更快地提供智能洞察，并节省带宽。这种技术的发展为我们带来了新的能力、应用和市场，也催生了更多的创新机会。AD
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