- 4月23日，南京人工智能高等研究院在地平线团队，清华大学张钹院士领衔的AI学者团队，以及南京市政府的支持下正式成立。在市场趋势、巨头加持、团队过硬、战略明晰、产品优越等利好因素下，地平线被业界频频看好，或可领衔国内ADAS和自动驾驶领域。作为公司掌舵者之一，地平线科技工程副总裁、工程院院长、南京研发中心总经理吴强博士接受了OFweek人工智能网的专访，畅谈其在“产学研”落地上的最新动作——主导南京人工智能高等研究院。
一年前，因为英特尔的一个大手笔
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AI 地平线
- 业内认为，瓴盛科技的正式获批，将会在中低端市场与联发科和中国紫光集团旗下展讯展开直接竞争。
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瓴盛科技 芯片
- 韩国的半导体产业在起步比美国、日本晚上十几年的情况下，从一片荒芜逐渐生长为半导体产业之林的巨擘，离不开密集的技术援助、政府的强力保护以及企业的“死磕”。
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芯片 三星
- 从当前中国LED芯片行业发展状况来，“一超多强”的格局已初步形成。未来，随着行业竞争的发展，企业间的并购活动仍将持续，行业集中度将进一步提升。
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LED 芯片
- 据麦姆斯咨询报道，3D成像技术全球领导者Vayyar Imaging(以下简称Vayyar)近日宣布推出全球最先进的毫米波(mmWave)3D成像系统级芯片(SOC)，它集成了数量空前的收发器以及一款先进的DSP(数字信号处理器)，带来高精度高分辨率的3D轮廓成像。
Vayyar在单颗芯片上集成了72个发射器和72个接收器，覆盖了3GHz-81GHz雷达和成像频段。凭借集成的大内存高性能DSP，Vayyar的传感器无需任何外部CPU执行复杂的成像算法。
突破了目前传感器
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CMOS 芯片
- LED行业经过前几年的跌宕起伏，2017年逐渐回归行业正常发展状态，芯片大厂纷纷扩产，受LED照明市场、小间距市场强劲带动，行业稳健增长;汽车照明及LED农业应用、医疗应用成为新蓝海，航空、航天等领域也不断开发出新的应用，LED技术逐渐走向成熟。随着LED芯片领域供需格局改善，LED封装领域市场规模持续扩张，新兴应用不断开拓，LED行业景气度不断提升。
据统计数据显示，2017年中国半导体照明行业产值突破6500亿元，同比增长率为25.3%，其中上游芯片环节产值达232亿元，同比增长25.3%。
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LED 芯片
- 钱学森 火箭 和芯片
最近，拜中兴事件所赐，芯片二字成为萦绕在中国媒体头条中的一份阴霾，让中国人纠结、彷徨而又激动不已。我们今天不谈涉及自主、安全、贸易战这么宏大的命题，就简单聊聊，站在社会普通大众的立场上，应该如何理解芯片公司应该承担怎样的社会价值和义务。
我们首先回顾一个梗——上世纪30年代，美国加州理工大学曾经有五个人因为在寝室自制火箭燃料而酿成了火灾。事发后，学校为他们建造了新的实验室，他们在50年代也纷纷成为载人航天领域的大牛。其中，我国著名科学家钱学森是
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- 据国外媒体报道，华尔街日报周五援引知情人士的话称，政府支持的中国集成电路投资基金正在为中国半导体产业的发展筹集约3000亿元人民币(合474亿美元)的新基金。
该杂志援引一位消息人士的话说，这笔资金将用于提高中国设计和制造先进微处理器和图形处理单元等能力。
上周，中国工业和信息化部新闻发言人兼总工程师陈因表示，该基金欢迎外商投资。
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芯片
- 2016年7月，人工智能首次纳入《“十三五”国家科技创新规划》；2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升国家战略，2018年李克强总理在政府工作报告中，进一步强调“产业级的人工智能应用”。短短2年之内，伴随数据、计算力、算法和网络设施等快速迭代，人工智能已成为中国经济发展新旧动能转换的重要引擎。安防领域一直被认为是人工智能最先落地的行业，随着国内“智慧城市”、“平安城市”的不断建设，在大数据、深度学习等技术的支撑下，安防向城市化、综合化、主动安防方向发展，智能安防成为当前
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华夏芯 AI ASCI
- 算法、数据和算力并称为新AI时代三大驱动力。如何在追求更好性能的同时实现低功耗、低延迟和低成本，逐渐成为摆在所有AI从业者面前的艰巨挑战之一。
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深鉴 AI DPU
- 目前，全球技术正面临着一场巨大的变革，智能无处不在的浪潮已然悄然到来！政府先后推出《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能发展三年行动计划（2018-2020年）》，把AI提高到国家战略层次，建立了相对完整的研发促进机制，协同推进AI发展。当下，传统行业例如工业控制、医疗影像、零售、汽车、安防等都在思考如何向智能方向转型。
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兆芯 AI X86
- 目前市场上AI主要的商业应用场景有安防监控、家居/消费电子和自动驾驶汽车。安防监控以及消费电子市场已经较为成熟，且国内企业从产品能力到产业链整合能力均占据优势地位，是目前国内人工智能企业展开竞争的主战场。本土的汽车主机厂和零部件厂商较为弱势，目前在无人驾驶领域的布局以互联网等非传统汽车产业链内企业为主。针对不同的应用场景，国内的主流AI企业已经开始从算法与架构的实现向提供特定应用场景系统解决方案发展并不断向上游的ASIC芯片设计延伸。如地平线、深鉴科技等企业均已开始推出自己的芯片产品。
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赛迪 AI 安防
- 一般人们提到的“实时响应的边缘AI”是指达到人类的实时响应水平（ｍSec/毫秒级)，边缘是指边缘计算。而驱动整个社会、与传感和控制结合的产业的运转，则要求μSec（微秒级）的实时响应。为了将该领域与边缘计算区别开来，我们称之为终端（Endpoint）。作为在边缘计算与终端（Endpoint）上运行的AI加速器，最近有学者和公司提出了一种新的计算架构方案，即比较在相同耗电量下通过深度神经网络执行性能的数据。这是想解决设备通过云端、服务器进行学习的高耗电问题。
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瑞萨 AI 终端
- AI的部署和应用逐步从云端扩展至边缘端，也就是直接部署运行在客户端或物联网终端，满足了一定的实时性和安全性等要求。例如：Apple的Face ID, Andriod离线版人脸识别等，这主要归功于人工智能AI芯片(或神经处理单元NPU)在手机上的深度整合及场景落地。它解决了性能和功耗的平衡问题，同时也强调了软硬件结合来完成场景的落地。
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君林 AI 边缘端
- 5月3日下午消息，今天Google在其中国办公室召开关于谷歌AI技术的分享会，Google首席科学家Greg Corrado在会上就芯片问题发表了自己的见解。 Greg表示，Google现在已经开始自产能够加速AI的定制化芯片，但是他并不认为这样的芯片是专用的AI芯片。 “至少迄今为止我也没有看到完全不同于传统计算芯片(所谓AI芯片)的成功案例。相反，我们认为应对现有的芯片做AI方面专门的优化，使现在的芯片完成AI任务时速度更快，功耗更低，整体的效益更高。”Greg说道。 Greg以A
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