顾名思义，AI 芯片是针对AI 算法的特点设计的专用芯片。区别于传统算法，当前的AI 算法有3 个显著特征：①计算量巨大，主要以二维卷积计算为主，往往占据了其中90% 甚至更高的比重；②长尾算子多，新的AI 模型层出不穷，不同模型都有其特殊的算子，称为长尾算子；③在实际应用中往往需要与传统算法结合使用。上海复旦微电子集团股份有限公司 产品经理 陆继承1 复微青龙系列芯片针对AI 算法的上述特性，复旦微电子集团于2019年推出了复微青龙系列可重构融合芯片——FMQL45T（简称复微阡
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202111 AI 芯片
NVIDIA GTC于11月8日至11日在线上举行。今日下午4点，英伟达首席执行官黄仁勋将举行主题演讲。 据了解到，英伟达表示，黄仁勋将在演讲中讲述英伟达是如何推进AI在各个行业发展的。他将展示企业和数据中心AI、对话式AI和自然语言处理领域的最新技术，以及边缘AI的应用，如机器人、医疗和自动驾驶汽车等。 据介绍，黄仁勋还将探讨虚拟世界的新应用，以及英伟达与合作伙伴是如何为工厂、城市和整个地区构建数字孪生。 NVIDIA GTC大会共设有500余场会议，会议主题涵盖深度学习、数据科学、高性能计算
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英伟达 GTC AI
随着万物互联的物联网时代的到来，数以百亿计的边缘端变得越来越重要，而作为边缘端计算市场的领导者，Arm一直致力于打造平台化物联网方案以加速物联网生态的建设和物联网开发进程。继几年前推了了Mbed IoT 设备平台之后，最近Arm又推出了Arm物联网全面解决方案（Arm Total Solutions for IoT）。该方案可以加快物联网产品开发速度，使物联网产品的开发时间从5年最多缩短至3年。 相比于之前的物联网方案，该解决方案由3部分组成，分别为Arm Corstone子系统、Arm虚拟硬件
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Arm 物联网 Arm物联网全面解决方案
听，人工智能完成的贝多芬第十交响曲。
——将近200年后，贝多芬的最后交响曲终于完成了。
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AI 贝多芬
在今日，AI正逐步深入生活中的各种不同应用层面，许多装置都渐渐要求更高的运算效能。事实上，智能生活相关的装置，越来越多都普遍依赖AI算法。这些应用场景对低功耗和安全性都有很高的要求，这就展现出了边缘运算的重要性。对于许多的边缘运算物联网装置来说，有许多是采用电池供电，因此对于系统的功耗有很高的要求，才能用来延长系统的工作时间。此外，这些装置往往需要处理个人隐私数据，比如脸部特征、声音特征等，因此必须对隐私数据进行充分的保护，让核心运算在边缘端可以更安全的实现。为边缘运算提供智能物联网的应用对于未来智能化系
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智慧边缘 物联终端 NXP Arm
近年来，本土涌现了一批AI芯片的初创企业。其中有这样一家公司，成立只有2年多，已经完成三轮融资，发布两颗自研芯片。这家公司就是爱芯元智。该公司有何独特能力？AI视觉市场的前景如何？近日，该公司宣布进行一轮品牌升级。值此机会，电子产品世界等媒体采访了公司创始人兼CEO仇肖莘女士以及研发副总裁刘建伟先生。图 爱芯元智 创始人兼CEO 仇肖莘1 更名为“爱芯元智”2021年9月，爱芯科技正式更名为爱芯元智半导体（上海）有限公司（简称为“爱芯元智”），并宣布完成品牌升级。品牌升级后，爱芯元
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202111 AI 视觉 芯片
近日，Arm宣布通过与汽车供应链领先企业展开协作，推出新的软件架构和参考实现——面向嵌入式边缘的可扩展开放架构（Scalable Open Architecture for Embedded Edge, SOAFEE），以及两款新的参考硬件平台，旨在加速实现汽车产业软件定义的未来。Arm新技术助力汽车产业拥抱软件定义的未来
随着汽车电子电气架构和功能的演进，汽车开发者致力于提供先进驾驶辅助系统（ADAS）、车载信息娱乐系统（IVI）、电气化动力系统和自动驾驶
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Arm 嵌入式边缘
1 英特尔在打造广泛的边缘AI产品当下，随着AI 落地进入深水期，在嵌入式AI 成为炙手可热的赛道同时，越来越多AI 需要从云端扩展到设备端和边缘端。英特尔不仅重视嵌入式AI，同时也在打造更广泛的边缘AI 产品。从擅长对大量非结构化语音和文本数据进行训练和推理的英特尔® 至强® 可扩展处理器，到为实时推理提供出色吞吐量和低延迟的英特尔®FPGA 以及支持深度学习加速并适合广泛AI 应用的酷睿处理器，再到为摄像头提供超低功耗推理的英特尔®Movidius™ 视觉处理单元（VPU）等，
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202109 AI 边缘
1 AI技术可用于广泛的终端市场在ST（意法半导体）产品覆盖的所有终端市场中（诸如工业、个人电子产品、家用电器、医疗保健、汽车等等），人工智能（AI）技术在其中的应用率一直在增长。ST 已发布了一些基于32 位微控制器、MPU 和MEMS 传感器的AI 解决方案，这些方案被大量地采用，市场热度高昂。我们的解决方案可以在所有这些市场应用用例和许多其他用例中为客户提供支持。为了减少带宽、电源需求和延迟，近年来的趋势是从以云为中心的AI 解决方案转向所谓的边缘AI，在边缘AI 中，机器学
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202109 嵌入式 AI
1 关注工业控制、智慧城市、智能家居在工业和物联网领域中，恩智浦关注的嵌入式人工智能（AI）和机器学习应用主要包括工业控制、智慧城市以及智能家居3个方面。● 工业控制。恩智浦通过提供能够进行实时观察、学习和调整的设备来为企业用户提供更好的预测和控制功能，通过提高设备的智能化程度来提高终端产品性能。在工业控制中的人机接口（HMI）应用领域，主要产品类型包括用户友好型消费产品屏幕、安全可靠的汽车驱动程序接口、工业面板、缴费机和数据访问终端等。在这些应用中，恩智浦
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202109 AI MCU
1 英飞凌在边缘（Edge）设备上释放机器学习（ML）的能力市场对舒适性、便利性和简单性的需求不断增加，对娱乐、安全和能源效率领域更多功能的需求也在日益增长，这将大大增加对智能家居的兴趣和承诺。边缘人工智能（AI）将成为这些产品的关键推动因素。今天的物联网硬件/软件开发人员面临着在构建这些未来设备时的一系列复杂设计。从复杂的集成无线连接，到优化电池供电设计中的系统功率，再到集成传感器融合，让物联网工作对任何团队来说都是一项艰巨的任务。作为连接现实世界和数字世界的领导者，英飞凌非常了解
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202109 机器学习 AI
1 为什么AI/ML发展如此迅速？多年来，人工智能（AI）/机器学习（ML）市场一直以指数级的速度快速增长，其解决方案遍布我们周围，从机器人和其他机械系统的预测故障算法、电子商务中的购买行为建议、自动驾驶车辆的目标检测、电子交易中的风险缓解到DNA测序等等，我们身边有各种各样的解决方案，示例不胜枚举。那么，为什么AI/ML发展如此迅速呢？据IDC、Gartner和其他市调机构的分析，全球大约80%的数据是非结构化数据。电子邮件、照片、语音邮件、视频和许多其他数据源每天都在堆积。无论
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AI 机器学习 FPGA
1 嵌入式开发挑战及赛灵思的解决方案在嵌入式AI 产品落地的过程中，开发者遇到最多的问题或者说挑战主要有三个：①该方案是否灵活可扩展，能够适配不同规模的产品？②是否有简单易用的AI 开发工具以降低FPGA 开发门槛？③如何突破瓶颈，在算力有限的边缘端实现最大性能？ 赛灵思在2020 年初正式推出了VitisTM AI 解决方案，它是一套面向赛灵思自适应 Zynq® SoC，Zynq®&nbs
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202109 AI
“十四五”规划纲要将新一代人工智能（AI）作为议题重点提及，彰显了人工智能在中国带动数字经济产业转型升级的重要战略地位。中国是世界上最大的制造大国，制造业与人工智能的结合是中国从制造大国走向制造强国的重要一步，是中国直面国内国际挑战的重要超车机遇。同时，近几年中国围绕工业互联网，大力推进工业企业转型升级，在政府和产业界的共同推动下，市场高速发展，企业应用不断加速。1 工业智能是工业数字化转型的新引擎在工业互联网、新基建、数字经济等政策发布的背景下，以工业为代表的传统行业企业进行产业
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202109 AI 质检
随着行驶里程数的累积，软件定义汽车将带给车主更好的使用经验。但以软件为中心的设计方法代表开发典范的改变，以及经久可用的硬件能力。 图一 : 软件定义汽车能够提供车主更细致、回馈更好的车主体验。（source：Arm）软件定义汽车，让车界长期认定的「新车交车那刻就是车况的巅峰」不再适用。今日汽车市场的新参与者正在颠覆这个产业铁律，并向新车买家承诺其用车体验会越来越好。软件定义汽车的吸引力相当明显。藉由智能型装置的使用，消费者已经体验到智能型装置可以轻松升级，应用程序及错误也可以透过无线方式进行更新
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软件定义汽车 Arm ECU
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