2022年10月24日，vivo影像戰略發布會正式召開，新一代自研影像芯片亮相。據vivo透露，新一代自研影像芯片將采用AI-ISP架構，將傳統ISP低延時、高能效的特點進一步帶入到AI實時處理運算架構中。其定制了10bit MAC 電路，可以高效執行10bit運算，推理延遲較傳統NPU最多降低了96%，能效比最高提升了200%?；贏I-ISP架構革新，vivo下一代自研芯片帶來了三大自研單元的升級，實現了三大突破：第一、片上內存單元的升級，帶來了每秒1.3萬億bit的數據吞吐速率，擁有了強大的算力保障
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vivo 影像芯片 AI-ISP架構
1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說明了當今主流AI 的主要技能是基于大數據分析找出相關性，并迅速歸納出規律性。這項強大的能力，與人類天賦的溯因性推理能力之間，具有巧妙的互補性，就是：●? ?人類的天賦溯因性推理，協助AI 把它天賦的相關性轉化為強大的因果性推理能力；●? ?AI 的因果性推理，也能協助人類更加發揮其溯因性推理能力，激發出人類更高的創新力。其中第一項，上期已經舉例解說了；在本期里，將舉例解說第二項的互補性——人類如何
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202210 人機協同 AI
來自北京大學、東方理工、南方科技大學和鵬城實驗室等機構的研究團隊提出了一種語義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語義層面解釋了 CNN 的學習機制。近年來，CNN 因其優異的性能，在計算機視覺、自然語言處理等各個領域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個 「黑盒」 模型，即模型的學習內容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達，這限制了它的預測可信度和實際應用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來越多的關注，研究者們試圖采用特征可視化，
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AI AI語義識別 CNN學習機制 S-XAI
10月20日消息，世界上大約7000種已知的語言中，有40%沒有標準的書寫系統。這些沒有文字的語言給現代機器學習翻譯系統帶來了一個獨特的問題，因為翻譯通常需要先將口頭語言轉換為書面文字，翻譯后再將文字還原為語音。不過Meta公司10月19日宣布，已經通過其最新的開源語言人工智能（AI）解決了這個問題?！ eta公司公布了“第一個由人工智能驅動的無文字語言的語音翻譯系統”，該系統成功地翻譯了閩南語，這是一種主要在臺灣地區使用的口頭語言?！ ×私獾?，該系統是Meta公司人工智能項目的一部分，被稱為“通用
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Meta AI 翻譯
10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機器人”項目i-Sim2Real，其機器人在與人類對打時一回合可接球340次?！ 私猓雀柚赃x擇乒乓球運動，是因為機器人可以與快節奏以及相對不可預測的人類行為進行交互。 同時，機器人完成乒乓球動作時，既要求速度又要求精度，這對學習算法提出了很高的要求?！ ∑古仪蜻@類運動具有固定的、可預測的環境，使其成為研究人機交互和強化學習問題的理想測試平臺。 此外，谷歌的乒乓球機器人可以在模擬環境中不斷學習，并將學習成果應用于現實世界。 i-Sim2Rea
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谷歌 機器人 AI
全球領先的關鍵任務智能系統軟件提供商風河公司?宣布，正在與塔塔咨詢服務公司（TCS）合作，在Wind River Studio上托管vRAN解決方案。這項戰略合作將創建一個全棧移動基礎設施解決方案，在4G-5G vRAN下一代網絡中開展TCS部署和工程服務，并以Studio作為云平臺。 TCS網絡解決方案與服務副總裁Vimal Kumar表示：“我們很高興與風河合作，幫助我們的客戶借助5G技術改善他們的業務。我們的Cognitive Network Operations平臺運行在Wind Riv
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風河 TCS 5G Open RAN 基礎設施生態系統
據TrendForce集邦咨詢最新服務器相關報告指出，CXL（Compute
Express
Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進而優化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務器CPU
Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現階段僅支援至CXL
1.1規格，而該規格可先實現的產品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory
Expander）。因此，TrendForce認為
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TrendForce 集邦咨詢 存儲器 CXL AI/ML DRAM
疫情突顯產業供應鏈中斷和制造業缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。因此，各產業對自動光學檢測(AOI)技術的需求更為殷切。疫情突顯產業供應鏈中斷和制造業缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。導入自動化及AI的過程中，傳統人力逐漸被取代，也改變產線人員配置的傳統生態，其中，可以確保產線及產品質量的自動檢測儀器不僅發揮精準有效的優勢，還能針對缺陷或瑕疵及時修復、舍棄，降低不必要的時間成本與人力成本，快速穩定且
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自動光學檢測 AOI AI 3D 檢測鐵三角
全球領先的無線連接和智慧感測技術及共創解決方案的授權許可廠商CEVA推出了PentaG-RAN，這是業界首個用于ASIC的5G基頻平臺IP，針對基地站和無線電配置中的蜂巢式基礎設施。這款IP包括分布式單元（DU）和遠程無線電單元（RRU），涵蓋從小基站到大規模多輸入多輸出（mMIMO）范圍。這款異構基頻計算平臺將為有意開拓Open RAN（O-RAN）設備市場的企業大幅降低進入壁壘。數字化轉型不斷要求更高的蜂巢帶寬和更低的延遲，推動5G基地站和無線電ASIC市場蓬勃發展。最近，Open RAN提倡和mMI
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CEVA 5G RAN ASIC
●? ?PentaG-RAN彌補半導體行業設計差距，為企業優化ASIC 解決方案以挺進利潤豐厚的?5G Open RAN設備市場●? ?突破性平臺架構通過完整L1 PHY解決方案應對大規模MIMO計算難題，與現有的FPGA和商用現貨CPU 替代方案相比，節省功耗和面積高達10倍●? ?PentaG-RAN客戶可享用CEVA共創服務，以開發整個?PHY 子系統直至完成芯片設計全球領先的無線連接和智能感知技術及共創解決方案的授權許
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CEVA 5G RAN ASIC 基帶平臺IP
要點：●? ?目前，部分客戶和合作伙伴正在測試并驗證高通?X100 5G RAN加速卡和高通?QRU100 5G RAN平臺，兩款產品將助力開啟下一波數字化轉型浪潮，并滿足智能網聯邊緣的性能需求●? ?高通技術公司行業領先的高性能虛擬RAN和開放式RAN解決方案，為OEM廠商和運營商提供了一系列出色、穩健可靠的特性，為終端用戶帶來下一代5G體驗高通技術公司宣布，高通X100 5G RAN加速卡和高通QRU100 5G RAN平臺開始向全球客戶和合作伙伴出樣，以集成和
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高通 5G RAN
全球半導體解決方案供應商瑞薩電子近日宣布，推出支持IEEE 1588的ClockMatrix?系統同步器——8A34001，其將應用于針對5G NR應用的AMD Zynq? UltraScale+? RFSoC DFE ZCU670評估套件及參考設計。面向IEEE 1588的8A34001系統同步器是瑞薩ClockMatrix?產品家族高性能、精確計時解決方案的一部分，旨在簡化高速應用的時鐘設計。8A34001基于IEEE 1588精確時間協議（PTP）和同步以太網（SyncE），帶來超低抖動的精確計時信
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瑞薩 ClockMatrix 同步器 O-RAN S-Plane D級合規性
9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學習領域許多最成功的研究方法持懷疑態度?！ ∵@位圖靈獎得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標記化，并訓練巨型模型進行離散預測，AI由此脫穎而出。” 勒昆解釋稱：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
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Meta AI 人工智能
面對現今消費電子產品極力朝向輕、薄趨勢發展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設計；在制程階段，則將要求質量應通過全檢、24/7不間斷連續生產。如今不僅導入自動化光學檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術，強化影像辨識功能?；仡欉^去AI因為受到高速運算技術限制，CPU無力執行機器學習（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習（Deep learning）算
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