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芯馳科技E3高性能MCU正式量產(chǎn)出貨客戶超過100多家

近日，芯馳科技宣布，其首批高性能MCU“控之芯”通過了AEC-Q100各項(xiàng)嚴(yán)格的可靠性測(cè)試，并于10月實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)交付。據(jù)官微介紹，芯馳科技E3系列產(chǎn)品基于ARM Cortex-R5F，功能安全等級(jí)達(dá)到ASIL D，溫度等級(jí)支持AEC-Q100 Grade 1，CPU主頻高達(dá)800MHz，具有高達(dá)6個(gè)CPU內(nèi)核，是現(xiàn)有量產(chǎn)車規(guī)MCU中性能最高的產(chǎn)品。E3系列已經(jīng)在線控底盤、VCU、BMS、ADAS/自動(dòng)駕駛、液晶儀表、HUD、流媒體視覺系統(tǒng)CMS、車身域控等眾多應(yīng)用領(lǐng)域廣泛落地，現(xiàn)在采用E3進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)的
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受益于負(fù)極材料和通用MCU銷售收入增加國(guó)民技術(shù)2022年前三季度營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)53.33%

作為主要從事自主品牌的集成電路芯片研發(fā)設(shè)計(jì)及銷售的企業(yè)有望迎來快速成長(zhǎng)的機(jī)遇期，國(guó)民技術(shù)（300077，SZ）便是其中之一。公開資料顯示，國(guó)民技術(shù)是集成電路設(shè)計(jì)企業(yè)，主要從事自主技術(shù)、自主品牌的集成電路芯片的研發(fā)設(shè)計(jì)及銷售，并提供相應(yīng)的系統(tǒng)解決方案和售后的技術(shù)支持服務(wù)。10月24日晚間，國(guó)民技術(shù)發(fā)布2022年三季度業(yè)績(jī)，公司實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入9.34億元，較上年同期增加3.25億元，增長(zhǎng)53.33%，主要是負(fù)極材料和通用MCU銷售收入增加所致。進(jìn)入2022年以來，由于受到疫情反復(fù)、外部復(fù)雜環(huán)境、通貨膨脹以及終端
關(guān)鍵字：國(guó)民技術(shù) MCU 集成電路芯片石墨負(fù)極材料新能源負(fù)極材料

維視智造x西安電子科技大學(xué)，聯(lián)合授課助力AI產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)

為加速人工智能技術(shù)和人才培養(yǎng)在產(chǎn)業(yè)端的落地，2022年10月維視智造與西安電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院聯(lián)合舉辦了“機(jī)器視覺”線上授課，為2022級(jí)研究生帶來機(jī)器視覺基礎(chǔ)培訓(xùn)、通用視覺檢測(cè)軟件VisionBank實(shí)操講解及工業(yè)案例講解演示。一、機(jī)器視覺課堂：解決“真問題”，獲取“硬成果”隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，人才供給與需求關(guān)系深刻變化，面對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)深刻調(diào)整、產(chǎn)業(yè)升級(jí)加快步伐，如何建立適配行業(yè)的人才培養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)，并在高校的教學(xué)實(shí)踐中落地，成了校企合作的關(guān)鍵工作。西安電子科技大學(xué)在全球人工智能領(lǐng)域
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vivo新一代自研影像芯片亮相，采用AI-ISP架構(gòu)

2022年10月24日，vivo影像戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)正式召開，新一代自研影像芯片亮相。據(jù)vivo透露，新一代自研影像芯片將采用AI-ISP架構(gòu)，將傳統(tǒng)ISP低延時(shí)、高能效的特點(diǎn)進(jìn)一步帶入到AI實(shí)時(shí)處理運(yùn)算架構(gòu)中。其定制了10bit MAC 電路，可以高效執(zhí)行10bit運(yùn)算，推理延遲較傳統(tǒng)NPU最多降低了96%，能效比最高提升了200%?；贏I-ISP架構(gòu)革新，vivo下一代自研芯片帶來了三大自研單元的升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了三大突破：第一、片上內(nèi)存單元的升級(jí)，帶來了每秒1.3萬(wàn)億bit的數(shù)據(jù)吞吐速率，擁有了強(qiáng)大的算力保障
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精確的MCU規(guī)格與應(yīng)用需求可大幅提升開發(fā)效能

MCU歷史悠久，近幾年因缺貨影響更是發(fā)展迅速，五花八門的品項(xiàng)有8位、16位、32位、單核心、雙核心，技術(shù)項(xiàng)目也越來越復(fù)雜，本場(chǎng)東西講座特別邀請(qǐng)?bào)先萍籍a(chǎn)品企劃營(yíng)銷處長(zhǎng)兼深圳應(yīng)用工程處長(zhǎng)廖崇榮擔(dān)任講者，憑借在MCU與IC設(shè)計(jì)領(lǐng)域多年的實(shí)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，提供開發(fā)者M(jìn)CU選擇懶人包。笙泉科技成立于1999年，是一家基于MCU的IC設(shè)計(jì)公司，專注于開發(fā)以Flash為內(nèi)存基礎(chǔ)，含括集成電路開發(fā)、設(shè)計(jì)與銷售的專利技術(shù)建置布局，目前主要銷售產(chǎn)品包括ARM Cortex-M3 MCU、ARM Cortex-M0 MCU、8051
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學(xué)貫中西(12):從因果律看人機(jī)協(xié)同創(chuàng)新(續(xù))

1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說明了當(dāng)今主流AI 的主要技能是基于大數(shù)據(jù)分析找出相關(guān)性，并迅速歸納出規(guī)律性。這項(xiàng)強(qiáng)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(bǔ)性，就是：●? ?人類的天賦溯因性推理，協(xié)助AI 把它天賦的相關(guān)性轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的因果性推理能力；●? ?AI 的因果性推理，也能協(xié)助人類更加發(fā)揮其溯因性推理能力，激發(fā)出人類更高的創(chuàng)新力。其中第一項(xiàng)，上期已經(jīng)舉例解說了；在本期里，將舉例解說第二項(xiàng)的互補(bǔ)性——人類如何
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何以為貓？可解釋AI從語(yǔ)義層面理解CNN的識(shí)別機(jī)制

來自北京大學(xué)、東方理工、南方科技大學(xué)和鵬城實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種語(yǔ)義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語(yǔ)義層面解釋了 CNN 的學(xué)習(xí)機(jī)制。近年來，CNN 因其優(yōu)異的性能，在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理等各個(gè)領(lǐng)域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個(gè) 「黑盒」模型，即模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達(dá)，這限制了它的預(yù)測(cè)可信度和實(shí)際應(yīng)用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來越多的關(guān)注，研究者們?cè)噲D采用特征可視化，
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Meta 已開發(fā)出無文字語(yǔ)言AI翻譯系統(tǒng)，小扎親自演示閩南語(yǔ)翻譯

　　10月20日消息，世界上大約7000種已知的語(yǔ)言中，有40%沒有標(biāo)準(zhǔn)的書寫系統(tǒng)。這些沒有文字的語(yǔ)言給現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯系統(tǒng)帶來了一個(gè)獨(dú)特的問題，因?yàn)榉g通常需要先將口頭語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為書面文字，翻譯后再將文字還原為語(yǔ)音。不過Meta公司10月19日宣布，已經(jīng)通過其最新的開源語(yǔ)言人工智能（AI）解決了這個(gè)問題?！　eta公司公布了“第一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的無文字語(yǔ)言的語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)”，該系統(tǒng)成功地翻譯了閩南語(yǔ)，這是一種主要在臺(tái)灣地區(qū)使用的口頭語(yǔ)言?！　×私獾?，該系統(tǒng)是Meta公司人工智能項(xiàng)目的一部分，被稱為“通用
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谷歌開發(fā)乒乓球機(jī)器人可連續(xù)對(duì)打340次！

　　10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機(jī)器人”項(xiàng)目i-Sim2Real，其機(jī)器人在與人類對(duì)打時(shí)一回合可接球340次?！　?jù)了解，谷歌之所以選擇乒乓球運(yùn)動(dòng)，是因?yàn)闄C(jī)器人可以與快節(jié)奏以及相對(duì)不可預(yù)測(cè)的人類行為進(jìn)行交互?！　⊥瑫r(shí)，機(jī)器人完成乒乓球動(dòng)作時(shí)，既要求速度又要求精度，這對(duì)學(xué)習(xí)算法提出了很高的要求?！　∑古仪蜻@類運(yùn)動(dòng)具有固定的、可預(yù)測(cè)的環(huán)境，使其成為研究人機(jī)交互和強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題的理想測(cè)試平臺(tái)?！　〈送?，谷歌的乒乓球機(jī)器人可以在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)，并將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界?！　-Sim2Rea
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海速芯新推TM56系列MCU-TM56F1552

海速芯針對(duì)小信號(hào)放大，觸摸面板需求等應(yīng)用推出TM56F1552，整合OPA和CMP進(jìn)行信號(hào)偵測(cè)和放大，加上觸摸模塊，可廣泛應(yīng)用在小信號(hào)放大，觸摸面板需求產(chǎn)品，如電陶爐，無線充，觸摸面板等。海速芯針對(duì)小信號(hào)放大，觸摸面板需求等應(yīng)用推出TM56F1552，整合OPA和CMP進(jìn)行信號(hào)偵測(cè)和放大，加上觸摸模塊，可廣泛應(yīng)用在小信號(hào)放大，觸摸面板需求產(chǎn)品，如電陶爐，無線充，觸摸面板等。TM56F1552內(nèi)建低噪聲OPA，CMP，LDO，CTK，可以減少產(chǎn)品零件數(shù)目及降低成本。在資源上具有：4Kx16 FLASH Pr
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TrendForce：存儲(chǔ)器廠聚焦CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充器產(chǎn)品

據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務(wù)器相關(guān)報(bào)告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進(jìn)而優(yōu)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(wù)器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認(rèn)為
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AOI+AI+3D 檢測(cè)鐵三角成形

疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢(shì)，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢(shì)，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。導(dǎo)入自動(dòng)化及AI的過程中，傳統(tǒng)人力逐漸被取代，也改變產(chǎn)線人員配置的傳統(tǒng)生態(tài)，其中，可以確保產(chǎn)線及產(chǎn)品質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)儀器不僅發(fā)揮精準(zhǔn)有效的優(yōu)勢(shì)，還能針對(duì)缺陷或瑕疵及時(shí)修復(fù)、舍棄，降低不必要的時(shí)間成本與人力成本，快速穩(wěn)定且
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Intel ON實(shí)錄：從工藝到GPU，從6GHz到Geti

9月28日凌晨，英特爾ON技術(shù)創(chuàng)新峰會(huì)主題演講環(huán)節(jié)正式開講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來了英特爾過去一年中的主要產(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動(dòng)態(tài)。
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Meta AI大佬：目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來真正智能

　　9月26日消息，F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學(xué)家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認(rèn)為，目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來真正的智能，他對(duì)當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度。　　這位圖靈獎(jiǎng)得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。其中包括大型語(yǔ)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(biāo)記化，并訓(xùn)練巨型模型進(jìn)行離散預(yù)測(cè)，AI由此脫穎而出。”　　勒昆解釋稱：“他們沒有錯(cuò)。從這個(gè)意義上說，這
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突破智能3D光學(xué)檢測(cè)應(yīng)用關(guān)鍵

面對(duì)現(xiàn)今消費(fèi)電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢(shì)發(fā)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(shè)計(jì)；在制程階段，則將要求質(zhì)量應(yīng)通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導(dǎo)入自動(dòng)化光學(xué)檢測(cè)（AOI）解決方案已是標(biāo)配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，強(qiáng)化影像辨識(shí)功能?；仡欉^去AI因?yàn)槭艿礁咚龠\(yùn)算技術(shù)限制，CPU無力執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習(xí)（Deep learning）算
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