相信每个人者可能都经历过这样一种挫败感——当你拿起手机调出语音转文字功能口述一封邮件时，却发现手机并未联网，无法使用这一功能。现在，随着新一代边缘人工智能芯片的问世，人工智能可直接嵌入各类设备当中，将大大减少这种令人挫败的情况发生。
---- 新智元推荐 作者：余凯 【新智元导读】日前，新华社发表地平线创始人兼CEO余凯的文章，认为“无论是从技术难度、经济规模，还是战略影响来看，自动驾驶处理器都堪称这个时代科技的珠穆朗玛。” 我们这一代做人工智能的人，幸运之处就在于：我们熬过了AI的寒冬，身处于一个AI技术引领全球科技的时代，而中国，也疾行于千年以来又一次民族复兴的进程之中，在这幅恢弘的历史画卷之中，无论是从技术难度、经济规模，还是战略影响来看，自动驾驶处理器都堪称这个时代科技的珠穆朗玛。不负时代，无问西东，是我们这代人的责任与
多年以来，半导体世界似乎陷入了一种稳定的平衡：除了IBM的POWER系列之外，英特尔在服务器领域击败了几乎所有RISC处理器。而在其他领域，英伟达（Nvidia）是GPU领域的后起之秀，淘汰了大部分竞争对手，只剩下ATI（现属于AMD），但ATI拥有的市场份额仅为英伟达之前所占市场份额的一半。
以“奔腾之父”著称的英特尔(Intel)前高管维诺德·达姆（Vinod Dham）与一些年轻的芯片设计师合作，正在设计一种“真正的人工智能处理器”。
李杉 编译自 Bloomberg 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 苹果在人工智能领域起步并不算晚，2011年就推出了面向消费者的智能助理Siri。可是后来，“掉队”的感觉越来越强烈。 现在，“掉队巨头”的大动作要来了。彭博社援引知情人士的说法称，苹果计划将人工智能引入芯片。 知情人士透露，苹果正在开发一款专门用于执行人工智能相关任务的处理器。这款芯片在苹果内部的名称是“苹果神经引擎”（Apple Neural Engine），它将提升该公司的设备处理人工智能任务的能力——例如面部识别和语音识别等
【新智元导读】AI芯片独角兽寒武纪成立以来首次发布会召开，联合创始人兼CEO陈天石发布了系列新品及公司未来路线图——“3年内占领10亿智能AI终端，占领中国云端高性能芯片1/3市场份额”。至于如何与英伟达竞争，陈天石告诉新智元：“提供性能功耗比更好的芯片。这个市场很大，其实未见得是零和博弈。” 业界瞩目的智能芯片引领者“寒武纪”6号召开了公司成立以来的首场发布会，隆重发布旗下新一代智能处理器IP产品，并阐述公司未来芯片产品研发路线图。此次发布会由中国科学院主办，寒武纪公司承办。中国科学院科学传播局局长周德进
微软Project Brainwave是一个基于FPGA的低延迟深度学习云平台。微软创新地使用了英特尔提供的Stratix10 FPGA，创新的硬件赋予了这一深度学习云平台强大的计算性能。随着英特尔在人工智能领域的投入不断深化，越来越多的云服务提供商通过英特尔架构获取更高的性能，以及更可控的基础设施构建和运维成本。
12月28日，松江区举行“华夏芯国产自主高端处理器和AI芯片发布会暨G60（松江区）洞泾人工智能产业基地项目签约仪式”，华夏芯（北京）通用处理器有限公司对外发布中国首款64位高端嵌入式“长城”系列CPU/DSP统一处理器IP和“松江”系列嵌入式人工智能专用处理器IP，以及基于上述全自主IP的多核SoC芯片平台——北极星。据悉，这是国内首次发布具有自主知识产权的人工智能平台型芯片，不仅打破了国外垄断，还初步实现了产业化，为建设和完善我国自主可控的人工智能产业链添上了重要一笔。 值得注意的是，其中的“松江”
视觉识别迎来“中国大脑”：三问我国首款嵌入式人工智能视觉芯片 中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队２０日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域，该类芯片每帧中可同时对２００个视觉目标进行检测，为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。 近年来，地平线机器人技术、中科寒武纪、深鉴科技……一批新型人工智能企业依托人工智能领域技术和算法优势向芯片行业渗透，加强人工智能芯片基础层研发。此次嵌入式人工智能视觉芯片的发布成为我国在芯片领域又一阶段性进展。 ——一块芯片能解决哪些问题？ 摄像头实时甄别在逃犯
近期，人工智能领域迎来了一系列重大事件，涵盖了伦理与社会问题、对话模型、国防应用、新型处理器、艺术创作和情感识别等方面。
余凯在地平线人工智能芯片发布会上。 硅谷传奇风险投资家Yuri Milner在与地平线创始人兼CEO余凯交谈时曾问道：“10年后，我们的生活将因地平线的存在而发生什么改变？” 余凯的回答非常朴实：“那时，你的身边将围绕着各种智能设备：自动驾驶汽车可以来到住宅门口接你，空调知道你睡觉时最舒适的温度是多少，冰箱知道你喜欢的食物即将吃完而自动为你下单购买……你身边的设备如同有五官，可以感知环境；有反馈，可以人机交互；有大脑，可以作决策判断。” 现在，地平线正在给一些终端设备装上“大脑”——经过两年多的研发，地
来源：中国科学院自动化研究所 作者：吴军宁 中科院自动化所集成中心 【新智元导读】本文分析了国内外AI芯片的格局和特点，作者认为，在AI芯片领域，国外芯片巨头占据了绝大部分市场份额，不论是在人才聚集还是公司合并等方面，都具有绝对的领先优势。而国内AI初创公司则又呈现百家争鸣、各自为政的纷乱局面；特别是每个初创企业的AI芯片都具有自己独特的体系结构和软件开发套件，既无法融入英伟达和谷歌建立的生态圈，又不具备与之抗衡的实力。 如果说 2016 年 3 月份 AlphaGo 与李世石的那场人机大战只在科技界和
在2020年消费电子展(Consumer Electronics Show)的一场新闻发布会上，英特尔(Intel)介绍了其在人工智能和机器学习方面的最新进展。具体细节还不太清楚，但它让我们得以一窥未来Xeon可伸缩处理器家族(代号为Cooper Lake)的性能。
中兴智能视觉大数据报道：人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗? 有人认为将人工
英特尔执行副总裁Navin Shenoy表示，该公司计划在2022年赢得100亿美元的人工智能芯片市场。
导读：近日，美国对中兴发起一张长达七年的禁令，在这期间，美国公司将禁止向中兴出售任何元器件。有分析认为，美国禁令直击中国软肋，简直扎“芯”。那么在AI领域，国内外芯片的现状如何？
“ 历史无数次的强调一个事实：谁掌握了核心技术，谁就是制造业的王者。而这个核心技术就是“芯”。 ” 在新工业革命的背景下，数据、计算力、算法和网络设施等快速迭代，正驱动人工智能进入新阶段。而人工智能由于巨大的技术溢出效应，将推动战略新兴产业总体突破，是各国必争的新动能、新机遇、新引擎。 上周，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（下面简称《计划》），旨在加快我国人工智能从战略到落地，推动人工智能和实体经济深度融合。 《计划》突出强调了智能产品的规模化以及芯片、传感
机器之心报道 作者：李泽南 11 月 6 日下午，寒武纪科技在北京举办了成立以来的首场发布会。在会上，这家知名人工智能芯片公司的创始人陈天石发布了面向视觉领域的寒武纪 1H8、性能更强的寒武纪 1H16，以及面向智能驾驶领域的寒武纪 1M，同时推出了面向开发者的人工智能系统软件 Cambricon NeuWare。最后，陈天石宣布了计划 2018 年推出的机器学习处理器 MLU 系列。 全新的智能处理器 IP 作为国内 AI 芯片的先行者，寒武纪科技的产品早已进入普通用户的手中。10 月 16 日，华为在
据彭博社援引消息人士称，苹果正在紧锣密鼓开发一款专用优化苹果人工智能服务的人工智能芯片。 苹果早在2011年就推出了Siri语音助手服务，加快了人工智能服务的进程。现在又有消息放出，说苹果正在将人工智
2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。
2010 年以来， 由于大数据产业的发展， 数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求， 于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。
手机本身就是一个消耗品，任何电子产品用久了，性能会下降，就会出现卡顿，死机等现象。不过手机的处理器的集成度很高，想要老化也需要十年左右的时间，所以手机出现卡顿的现象和处理器老化并没有很大的关系。
人 工 智 能( aritificial intelligence ，AI )是 一 门融合了数学 、计算机科学 、统计学 、脑神经学和社会科学 的前沿综合性技术。它的目标是希望计算机可以像 人一样思考 ，替代人类完成识别 、分类和决策等多种 功能。在 2016 年 AlphaGo 击败李世石赢得人机围棋 大战后 ，人工智能引发了全球热潮。与此同时 ， Google、FaceBook、Amazon、Intel等巨头纷纷成立AI团队 ，促进人工智能技术的进一步发展。
往往在放下手机之后你才会意识到，电话那头的客服其实是个机器人；或者准确地说，是“一位”智能客服。
2016年，全球人工智能技术和产业发展迅速，公众对人工智能的关注持续上升。在对该领域的重要事件进行分析和比较的基础上，选取了2016年该领域十个最具有影响力的事件。 1 美国等政府发布人工智能研发战略
【新智元导读】 夜间消息，地平线刚刚宣布获得近亿美元的A+轮融资。领投方正是此前地平线要“对标”的英特尔，双方将联手重点在自动驾驶上发力。从对标英特尔到牵手英特尔，地平线经历了哪些变化？公司现在的定位是什么？新智元对地平线创始人兼CEO余凯进行了专访，他谈到了地平线现在的公司定位和在自动驾驶生态中的地位，还有联手英特尔后对待其他硬件厂商比如英伟达的态度。 人工智能初创企业地平线刚刚宣布了A+轮融资情况：总额近亿美元，英特尔投资领投，嘉实投资联合投资，其他参投方包括现任股东晨兴资本、高瓴资本、双湖投资和线性资
全球领先的移动设备，听觉设备和IoT设备厂商都在持续的寻找可以驱动产品销售和消费者购买的产品差异化因素。
所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。
1/在过去的几年里，嵌入式计算机视觉以及更广泛的感知人工智能取得了巨大的增长：使用传感器和嵌入式人工智能来帮助机器感知和理解周围的现实世界。嵌入式视觉和感知 AI 使系统比以往更强大、更易于使用、更高效、更有能力。是什么推动了这一趋势？正在解决什么问题？通过调研专注相关领域上百家公司，我们将一些洞察总结下来。
5亿年前，在地质学上被认为是寒武纪的开端。这一时期，几乎现今所有动物类群的祖先集中出现，被古生物学家称作“寒武纪生命大爆发”。随着人工智能的发展，各类智能终端乃至整个市场，对底层基础芯片的要求也发生了根本改变，处理器性能与需求之间出现了巨大的市场缺口，人工智能的核心AI芯片迎来“大爆发”时代。包括NVIDIA、Intel等老牌半导体巨头以及Cerebras Systems、Wave Computing、寒武纪等明星AI芯片初创公司，都在竞相开发AI算法专用芯片。
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始，在这一阶段，更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配，比如手机和智能手表。这些都是人工智能
传统上人工智能训练与推理(training and ingerence)任务由云服务商通过巨型数据中心zhixing。近年来，半导体行业开始设计和制造即可以应用于数据中心，又可以执行边缘计算任务的人工智能芯片(AI Chip)，比如辅助驾驶(assisted driving）甚至是便携式MRI设备。
在今年，厂商们基本上都是在进行大方向的布局以及产品的研发，来年或许就该真正交出成绩了。 再过几天，2017就真的要过去了，或许是因为憋了一年，芯片厂商们相继在年底搞事情。 在制造方面，高通抛弃三星选择台积电来代工骁龙855，苹果用Intel和联发科来替代高通接手自己的基带订单……产品上，高通联手微软造“手机式”PC，苹果计划打造基于A11的笔记本电脑……与此同时，还有更多的消息。而根据这些消息，我们从中发现了一些有趣的现象。 PC转战手机，手机转战PC “跨界”已是一股潮流 正如文章开始时所提到的，在本月，
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 由于在图像、语音识别等领域的突出表现，深度学习几乎成了人工智能的同义词。但由于计算力上的要求，目前深度学习算法一般运行在云端。而且现有的芯片技术并非专为神经网络架构而设计，也
韩国先进科学技术研究院（Korea Advanced Institute of Science and Technology，KAIST）发布消息称，该院研发团队研制出能够以超低功耗运行人工智能算法的半导体芯片——卷积神经网络处理器（convolutional neural network processor，CNNP），以及使用这种芯片的人脸识别系统K-Eye。该系统由该研究团队与初创公司UX Factory Co.联合制造。 K-Eye系列有两种类型：可佩戴型和加密锁型。可佩戴型设备可通过蓝牙与
据市场跟踪公司Omdia的统计分析，英伟达在第三季度大约卖出了50万台H100和A100 GPU！
当我们开始这个小众市场的时候，我们的第一个问的问题是：什么是人工智能芯片？最好的办法是先思考人工智能软件需要什么：很好的处理速度，以及高处理速度所需的大功率。然而，处理器的运行方法也很重要。这段从MIT Technology Review引用的文字解释了为什么我们不能仅仅用高端的英特尔处理器芯片来实现人工智能： 一个顶级的英特尔处理器包含过多的punch用来运行庞大的金融电子表格或是企业运营软件时，而为了深度学习的芯片优化将一些特定类型的问题（比如理解语音命令或识别图像）分成为无数的小块（bite-size
日前，英特尔公司副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao发推特称决定离开英特尔。
最明显的一个特征便是越来越多的新兴技术公司推出了适用于特殊场景的专用芯片。然而，在芯片“井喷”的背后，也暗藏着不少问题。
这些从事着数据科学工作的同事常常以为，基于GPU的硬件平台能够广泛地为深度学习训练工作负载提供非常高的吞吐量，进而加快人工智能模型的开发速度。
【IT168 评论】如果用刀来比喻芯片，通用处理器好比一把瑞士军刀，人工智能时代好比要拿刀来切肉，瑞士军刀可以拿来用，但它并非是为切肉设计的，所以效果并非最好。因此，需要专门打造一把切肉的刀，这把刀既要方便切肉，又要方便剁骨头，还需要具有一定的通用性。 从技术上而言，深度学习的人工神经网络算法与传统计算模式不同，它能够从输入的大量数据中自发的总结出规律，从而举一反三，泛化至从未见过的案例中。因此，它不需要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。人工神经网络算法实际上是通过大量样本数据训练建立了输
7月27日，英特尔在南京正式召开了主题为“芯速度 耀未来”的“2023英特尔网络与边缘产业高层峰会”，吸引了300余家生态伙伴与客户齐聚一堂，与英特尔共同展示了在网络与边缘领域加速算网融合、推进数智转型的精彩成果。多位英特尔网络与边缘事业部的高管介绍了英特尔在网络与边缘领域的全球及中国战略、产品进展及生态建设情况，并重申了中国市场在英特尔网络与边缘业务发展中的重要地位。这些高管还与多位中国的合作伙伴一起，分享了英特尔在教育、工业、智慧社区、金融、交通、5G、零售、医疗、会议协作等领域与中国合作伙伴共同取得的数字化、智能化建设成就。
【新智元导读】2016年11月17日，英特尔终于对外公布了自己的人工智能战略布局：英特尔® Nervana™ 平台成为重点，此外，英特尔还会在明年推出首款深度学习芯片、深度学习性能提升4倍的至强融合处理器。英特尔还邀请到Bengio作为创始会员，创立英特尔Nervana 人工智能委员会、与谷歌合作、成立人工智能学院、与Coursera合作、举办Kaggle比赛……英特尔打出的这一组组合拳究竟会在人工智能业内产生多大影响？ 2016年11月17日，英特尔公司宣布推出一系列涵盖从前端到数据中心的全新产品、技术及
11 月 11 日，2017 全球未来出行国际博览会在杭州举行，在全球未来出行高层论坛上，地平线创始人兼 CEO 余凯出席并发表演讲。 作为前百度 IDL 副院长，百度无人驾驶项目发起人之一，余凯全面阐述了地平线对自动驾驶领域的看法和发展策略。余凯认为，一辆自动驾驶汽车是计算量达到了 4-10 个 TB/天，一个 2000 辆规模级的自动驾驶汽车的数据量会更加惊人。这就要求我们需要用全新的思路去定义自动驾驶的软件算法和硬件架构。 具体来说，因为应用场景的变化，重新定义软件的架构，导致硬件架构的变化，核心就是
理论上来说，一切皆有可能。但华为的海思麒麟想要超越高通，目前来讲，可能性不大。最主要的是，两者的市场策略完全不同，并不适合直接对比。要对比，华为的海思麒麟应该对标苹果的A系列处理器才比较有意义。
人工神经网络作为一个新技术正不断融入各个学科，其独有的优势在数字图像处理中也得到了不错的运用。针对卷积神经网络做图像识别，则是一个相当火的方向，如腾讯云识别，只要上传任意一张图像就能识别出图中有人还是有花等，那这到底是怎么实现的呢？
大数据、云计算、人脸识别、自动驾驶……近年来这些耳熟能详的人工智能科技，正在悄然改变着我们的生活。英特尔作为全球领先的科技公司，一直致力于用人工智能解决大问题。
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