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目前，全球技術正面臨著一場巨大的變革，智能無處不在的浪潮已然悄然到來！政府先后推出《新一代人工智能發展規劃》和《促進新一代人工智能發展三年行動計劃（2018-2020年）》，把AI提高到國家戰略層次，建立了相對完整的研發......
目前市場上AI主要的商業應用場景有安防監控、家居/消費電子和自動駕駛汽車。安防監控以及消費電子市場已經較為成熟，且國內企業從產品能力到產業鏈整合能力均占據優勢地位，是目前國內人工智能企業展開競爭的主戰場。本土的汽車主機廠......
一般人們提到的“實時響應的邊緣AI”是指達到人類的實時響應水平（ｍSec/毫秒級)，邊緣是指邊緣計算。而驅動整個社會、與傳感和控制結合的產業的運轉，則要求μSec（微秒級）的實時響應。為了將該領域與邊緣計算區別開來，我們......
AI的部署和應用逐步從云端擴展至邊緣端，也就是直接部署運行在客戶端或物聯網終端，滿足了一定的實時性和安全性等要求。例如：Apple的Face ID, Andriod離線版人臉識別等，這主要歸功于人工智能AI芯片(或神經......
機器學習和神經網絡處理技術承載著嵌入式處理器下一個主要的市場機會。國際數據公司(IDC)預測，全球在人工智能和機器學習方面的支出將從2016年的80億美元增長到2020年的470億美元。AI爆發式增長的背后有三個主要的驅......
搭載了虛擬系統的智能設備將很快無處不在——門鈴、鑰匙、調溫器、洗衣機、電視機以及更多應用，因此對“終端”上人工智能（AI）處理能力的需求也變得越發重要。今天，智能設備主要依賴于基于語音的用戶接口，但是我們將看到它們越來越......
Arm關注到，目前移動終端用戶和行業伙伴均對機器學習能力極為看重，即使是入門級移動設備的消費者也希望自己的設備能夠具有人工智能，能夠輕松支持臉部識別、手勢識別，能夠享受顯著的美圖技術。Arm當然對用戶的這一需求義不容辭，......
恩智浦對邊緣側AI和IoT戰略作用非常重視。我們認為大數據、IoT和AI的應用發展要求邊緣端： 1）對智能家居、工業互聯、智慧城市等提供智能化、快速、有效的支持。 2）從作為云端提供數據采集和控制反饋的連接通......
邊緣 AI 的發展日新月異。要想在這樣的環境中立足并獲得發展，在所有層面進行靈活應變至關重要。賽靈思技術可為邊緣 AI 提供最深度的靈活應變性，能針對不斷變化的要求實現動態優化，甚至可實現晶體管級優化。......
在2018年3月上海舉行的“2018汽車技術日暨新能源與智能網聯汽車創新發展論壇”上，來自清華大學汽車工程系主任楊殿閣教授做了主題演講，介紹了高級別自動駕駛所需要的關鍵技術。......
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