- 微软释放的信息要更加开放，他们希望与更多伙伴共同合作发展云计算和人工智能等技术。
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微软 AI
- 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
- Arm宣布旗下Arm®Artisan®物理IP将应用于台积电基于Arm架构的SoC设计22nm超低功耗(ULP)和超低漏电(ULL)平台。台积电22nmULP/ULL技术针对主流移动和物联网设备进行了优化，与上一代台积电28nm HPC+平台相比，在提升基于Arm的SoC性能的同时，更显著降低功耗和硅片面积。 “本次发布的下一代工艺技术能够以更低的功耗、在更小的面积上满足更多的功能需求，”Arm物理设计事业群总经理Gus Yeung指出，“Artisan物理IP与台积电22nmU
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Arm 台积电
- 5月4日上午消息，德国计算机杂志本周四报道称，研究人员在计算机CPU内找到8个新漏洞，这些漏洞与Metldown、Spectre有点相似。
杂志还说，英特尔准备发布补丁，修复漏洞，ARM的一些芯片也受到影响，至于AMD芯片是否也存在同样的问题，研究人员正在调查。目前没有披露信息的来源，因为研究人员会优先通知相应公司，在公司找到修复补丁之后再公开自己的发现。
1月份，研究人员发现了Meltdown和Spectre漏洞，谷歌Project Zero就是最早发现的团队之一。这一次，其中一个漏洞也
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英特尔 ARM
- 一、思维差异 苹果之所以成为全球最赚钱的公司，关键在于产品的性能超越了用户的预期，且因为大量可重用的核心领域知识，综合成本做到了极致。Yourdon和Constantine在《结构化设计》一书中，将经济学作为软件设计的底层驱动力，软件设计应该致力于降低整体成本。人们发现软件的维护成本远远高于它的初始成本，因为理解现有代码需要花费时间，而且容易出错。同时改动之后，还要进行测试和部署。由于缺乏科学的软件工程方法，不仅软件难以重用，而且扩展和维护难度很大，从而导致开发成本居高不下。 更多的时候，程序员不
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AWorks ARM
- 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
- Arm关注到，目前移动终端用户和行业伙伴均对机器学习能力极为看重，即使是入门级移动设备的消费者也希望自己的设备能够具有人工智能，能够轻松支持脸部识别、手势识别，能够享受显著的美图技术。Arm当然对用户的这一需求义不容辞，为此推出了全新的机器学习平台Project Trillium。这是一套包括新的CPU、目标检测(OD)处理器、机器学习(ML)处理器的高度可扩展的开放AI平台，也支持第三方OD和ML处理单元。
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Arm AI平台 机器学习
- 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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谷歌 AI
- 对于眼下“拼红了眼”的智能手机市场来说，全面屏似乎已经成为上个世纪的产物。如果现在在发布会上不提点“人工智能”的东西，很抱歉，下一波手机洗牌中，也许很快就会被其他厂商“秒杀”。
从2017年下半年开始，几乎所有的手机产品在发布时都搭上了AI的概念，比如三星的AI助手Bixby可以通过摄像头完成智能翻译、汇率转换等。华为也发布了首款集成NPU神经网络处理单元的芯片，随后发布的Mate10、P20、荣耀V10、荣耀10等产品中都
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AI NPU
- 资本的大规模介入到AI领域，必定会带动这一行业的发展，在这一过程中我们会看到业务雷同的技术，而其中也一定会有胜出者，也一定会有失败者。
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AI 深度学习
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