動(dòng)態(tài)

• 發(fā)布了文章 2025-07-09 12:16

  從“三共計(jì)算”到生態(tài)重塑，艙駕融合開啟智駕新范式

  

  在汽車智能化浪潮下，傳統(tǒng)智能座艙與智能駕駛分離的電子電氣架構(gòu)，因硬件冗余、成本高、信號(hào)穩(wěn)定性差等弊端，難以滿足用戶需求和技術(shù)發(fā)展，使得“艙駕融合”概念應(yīng)運(yùn)而生。通過將智能座艙域與智能駕駛域整合到一個(gè)高性能計(jì)算單元，艙駕融合實(shí)現(xiàn)了硬件共用、功能協(xié)同，以及降本增效。本文將聚焦這一話題，深度探討艙駕融合過程中面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。從分布式到“三共計(jì)算”第三方數(shù)據(jù)顯示，

  智能座艙 智能駕駛 汽車

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• 發(fā)布了文章 2025-07-04 10:46

  邊緣智能：數(shù)字化浪潮下的變革新引擎

  

  在數(shù)字化發(fā)展進(jìn)程中，邊緣智能(EdgeIntelligence)已成為驅(qū)動(dòng)各行業(yè)變革的關(guān)鍵力量。作為融合了邊緣計(jì)算與人工智能，兼具近端處理與智能分析優(yōu)勢的創(chuàng)新技術(shù)，邊緣智能不但能實(shí)現(xiàn)低延遲、高實(shí)時(shí)決策，還能夠降低帶寬需求并強(qiáng)化隱私安全，同時(shí)能夠完成和物理世界的交互，被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、智能制造、智能城市、遠(yuǎn)程醫(yī)療、視頻監(jiān)控等多個(gè)領(lǐng)域。本文將深度聚焦邊緣智能

  數(shù)字化 自動(dòng)駕駛 邊緣智能

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• 發(fā)布了文章 2025-07-03 11:37

  一文看懂芯片的設(shè)計(jì)流程

  

  引言：前段時(shí)間給大家做了芯片設(shè)計(jì)的知識(shí)鋪墊（關(guān)于芯片設(shè)計(jì)的一些基本知識(shí)），今天這篇，我們正式介紹芯片設(shè)計(jì)的具體流程。芯片分為數(shù)字芯片、模擬芯片、數(shù)?；旌闲酒榷喾N類別。不同類別的設(shè)計(jì)流程也存在一些差異。接下來，我們就以數(shù)字芯片為例，詳細(xì)看看芯片到底是如何設(shè)計(jì)出來的。芯片設(shè)計(jì)的主要流程芯片的設(shè)計(jì)，總體分為規(guī)格定義、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、前端設(shè)計(jì)（Front-EndDesi

  數(shù)模混合芯片 模擬芯片 芯片 芯片設(shè)計(jì)

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• 發(fā)布了文章 2025-07-02 08:32

  四大核心要素驅(qū)動(dòng)汽車智能化創(chuàng)新與相關(guān)芯片競爭格局

  

  智能汽車時(shí)代的加速到來，使車載智能系統(tǒng)面臨前所未有的算力需求。隨著越來越多車型引入電子電氣架構(gòu)轉(zhuǎn)向中心化、智能駕駛的多傳感器融合、智能座艙的多模態(tài)交互以及生成式AI驅(qū)動(dòng)的虛擬助手等創(chuàng)新技術(shù)，都要求車用主芯片能夠同時(shí)勝任圖形渲染、AI推理和安全計(jì)算等多重任務(wù)。當(dāng)下，功能安全、高效高靈活性的算力、產(chǎn)品生命周期，以及軟件生態(tài)兼容性這“四大核心要素”，已成為衡量智

  AI 汽車 芯片

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• 發(fā)布了文章 2025-07-01 08:17

  Say Hi to ERNIE！Imagination GPU率先完成文心大模型的端側(cè)部署

  

  ImaginationTechnologies宣布率先完成百度文心大模型（ERNIE4.5開源版）在其GPU硬件上的端側(cè)部署。適配完成后，開發(fā)者可在搭載ImaginationGPU的設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效本地AI推理，同時(shí)大幅降低推理成本，這一成果也標(biāo)志著ImaginationGPU在端側(cè)AI推理場景中的技術(shù)領(lǐng)先性。Imagination高度優(yōu)化軟件棧實(shí)現(xiàn)高效本地A

  AI gpu imagination 大模型

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• 發(fā)布了文章 2025-06-30 11:20

  Gartner 發(fā)布2025年中國人工智能十大趨勢

  

  本文來源：Gartner公司Gartner發(fā)布2025年中國人工智能（AI）十大趨勢。企業(yè)不應(yīng)流連于夸大其詞的宣傳或陷入到過度炒作所帶來的恐懼中，而是應(yīng)該關(guān)注AI的可持續(xù)的發(fā)展路徑、實(shí)際的經(jīng)濟(jì)效益以及切實(shí)可行的應(yīng)用場景。Gartner高級(jí)首席分析師費(fèi)天祺表示：“中國在AI研發(fā)和部署方面取得了巨大進(jìn)步，包括生成式人工智能（GenAI）技術(shù)，并且正憑借強(qiáng)大的設(shè)計(jì)

  AI Gartner 人工智能

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• 發(fā)布了文章 2025-06-27 12:38

  傳統(tǒng)的芯片設(shè)計(jì)，正在被顛覆

  

  幾十年來，半導(dǎo)體開發(fā)一直遵循著24至36個(gè)月的穩(wěn)定設(shè)計(jì)開發(fā)周期。雖然這種模式在計(jì)算需求較低且創(chuàng)新速度更易于管理的情況下運(yùn)作良好，但人工智能卻創(chuàng)造了一套新的規(guī)則。人工智能的飛速發(fā)展正在迅速超越當(dāng)前芯片的能力，并給制造商帶來了巨大的壓力，迫使他們加快步伐。軟件的進(jìn)步常常受到硬件的限制，而硬件的設(shè)計(jì)往往是針對(duì)多年前的需求。然而，新一代芯片初創(chuàng)公司正在開創(chuàng)一

  半導(dǎo)體 芯片 芯片設(shè)計(jì)

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• 發(fā)布了文章 2025-06-26 11:09

  計(jì)算精度對(duì)比：FP64、FP32、FP16、TF32、BF16、int8

  

  本文轉(zhuǎn)自：河北人工智能計(jì)算中心在當(dāng)今快速發(fā)展的人工智能領(lǐng)域，算力成為決定模型訓(xùn)練與推理速度的關(guān)鍵因素之一。為了提高計(jì)算效率，不同精度的數(shù)據(jù)類型應(yīng)運(yùn)而生，包括FP64、FP32、FP16、TF32、BF16、int8以及混合精度等。本文將淺顯易懂地介紹這些精度計(jì)算方式及其差別。什么是精度？精度，是數(shù)據(jù)表示的一個(gè)重要參數(shù)，它決定了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，精

  人工智能 算力

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• 發(fā)布了文章 2025-06-25 10:44

  邊緣生成式AI面臨哪些工程挑戰(zhàn)？

  

  本文由TechSugar編譯自electronicdesign當(dāng)大多數(shù)人想到人工智能（AI）時(shí)，他們通常能想到的是能夠生成新文本、圖像或語音內(nèi)容的應(yīng)用。像ChatGPT這樣流行的文本應(yīng)用（在幾天內(nèi)就吸引了超過100萬用戶）在市場上迅速崛起并被廣泛采用。而手機(jī)用戶則經(jīng)常使用語音搜索功能。這些應(yīng)用有什么共同點(diǎn)呢？它們都依賴于云端來處理AI工作負(fù)載。盡管云端生成式

  人工智能 生成式AI 邊緣AI

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• 發(fā)布了文章 2025-06-24 11:40

  機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測實(shí)戰(zhàn)：用Isolation Forest快速構(gòu)建無標(biāo)簽異常檢測系統(tǒng)

  

  本文轉(zhuǎn)自：DeepHubIMBA無監(jiān)督異常檢測作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，專門用于在缺乏標(biāo)記數(shù)據(jù)的環(huán)境中識(shí)別異常事件。本文深入探討異常檢測技術(shù)的理論基礎(chǔ)與實(shí)踐應(yīng)用，通過IsolationForest算法進(jìn)行異常檢測，并結(jié)合LightGBM作為主分類器，構(gòu)建完整的欺詐檢測系統(tǒng)。文章詳細(xì)闡述了從無監(jiān)督異常檢測到人工反饋循環(huán)的完整工作流程，為實(shí)際業(yè)務(wù)場景中的風(fēng)險(xiǎn)控

  機(jī)器學(xué)習(xí) 檢測 檢測系統(tǒng)

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