电动车有两颗”大脑“： 一个处理数字信号：是控制论在无人驾驶的应用...，其本质是多反应+少预测的特斯拉FSD，其L5 ADAS的算力将高于智能手机几个数量级，用CPU、GPU、FPGA、射频、存储芯片组成庞大异构算力实时运算将电车唤醒，车载含硅量也将是数量级的提升。...一个处理物理能源：是信息论在电池电控的应用，四两拨千斤的功率半导体，用少量信息处理控制巨量电流，极大的提高能效和控制精度，其背后需要一系列的半导体器件（SiC、GaN、IGBT、Mosfet）来实现半导体对电能的有效控制
人工智能 (AI) 是一个相对简单的概念，但具有非凡的意义。 该术语由美国计算机科学家约翰麦卡锡于 1956 年创造，他被公认为人工智能之父。...自 1950 年代问世以来，人工智能已发展成为一个复杂且高度复杂的领域，广泛应用于各个领域。 从医学研究和基因测序到自动驾驶汽车和虚拟助手，人工智能已经渗透到我们的日常生活中，现在被认为是常态。...人工智能与机器学习 机器学习是一个经常与人工智能组合在一起的术语。 虽然两者有相似之处，但它们描述了不同的概念。 AI 是一个广泛的术语，用于描述机器模拟人类智能的能力。...智能手机和设备 苹果和三星等领先的智能手机制造商为设备配备了强大的人工智能芯片，能够每秒执行数万亿次操作。 这些芯片为从 Face ID 到高分辨率相机变焦的一切提供了动力。...人工智能系统在幕后工作，以个性化社交媒体提要、创建自定义播放列表、过滤虚假新闻并定制所看到的在线广告。 美国宇航局和太空探索 NASA 是人工智能的早期先驱，并继续在广泛的应用中使用它。
车规级芯片，顾名思义，是应用到汽车中的芯片，不同于消费级和工业级，该类芯片对可靠性要求更高，例如，工作温度范围、工作稳定性、不良率、使用寿命和安全性等。...车规级芯片可以理解是要完全满足生产流程和产品设定的相关认证要求。 1、AEC-Q系列标准 这里先说一说AEC-Q系列标准，它是行业公认的车规元器件认证标准。...AEC-Q是AEC组织的车规元器件通用测试标准。...也需要芯片厂商对车规芯片进行充分而又成功的制造，以便能够在早期各个环节都能到位，确保在验证上符合各项标准与要求。...虽然标准的采纳是自愿的，但在这样的背景和趋势之下，无论是汽车厂商还是零部件供应商，为了满足ISO 26262的要求，要尽快调整体制，完善规章制度，构筑基于规格的生产流程，并由负责ISO 26262认证的第三方机构进行认证
人工智能 人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。...人工智能、机器学习与深度学习 ? 机器学习是人工智能的子集。这意味着所有的机器学习都能算作人工智能，但并非所有人工智能都属于机器学习。 深度学习是机器学习的一个子集。...深度人工神经网络是一类在图像识别、声音识别、推荐系统等重要问题上不断刷新准确率纪录的算法。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。 机器学习 机器学习是人工智能的一个分支。...机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。...非监督学习是不给定训练样本，直接给定一些样本和一些规则，让机器自动根据一些规则进行分类。无论哪种学习方法都会进行误差分析，从而知道所提的方法在理论上是否误差有上限。
本次参展的科技企业超过4000家，包括高通、英伟达、英特尔、LG、IBM、百度在内的业界科技巨头纷纷发布了各自最新的人工智能芯片产品和战略，作为本届展会的最大看点，人工智能芯片产品无疑受到了最为广泛的关注...与CPU比较，人工智能芯片有何不同? ...不管这种危机是否存在，但必须认识到人工智能芯片在架构和功能特点上与传统的CPU是有着非常大的区别。 传统的CPU运行的所有的软件是由程序员编写，完成的固化的功能操作。...解读主流的人工智能芯片 人工智能的高级阶段是深度学习，而对于深度学习过程则可分为训练和推断两个环节：训练环节通常需要通过大量的数据输入或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型...目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片为主。
AI其实没那么神秘 如果说你真的想从事AI，那么请先搞清楚AI到底是什么，你想学的是什么东西。 有人说AI就是人工智能，AI就是机器会像人一样思考，AI就是你拍张照，它就告诉你这是什么东西。...这些都对，但这些说法不能够让你明白AI到底是什么。...举个例子，拍张花的照片，软件自动告诉你这是什么花，这是人工智能。 但具体实现这个功能的方法有很多种，比如传统的SVM(支持向量机)可以做物体检测，深度学习的R-CNN网络，也可以做物体检测。...那么传统算法和深度学习有什么区别呢？这要从AI是从什么时候大热开始说起。 从1960年开始到现在，AI经历了几轮的大热和大冷。但真正将AI带入我们生活中的是近几年卷积神经网络的发展。...如果你有兴趣的话，可以留言”人工智能“，留言多的话我可以提供一个能识别大部分物体的Android源码给你玩玩看。 可能你已经意识到，Android转AI是可以的，但是局限也很明显。
人工智能：什么是真实的？什么是炒作？...人工智能：什么是真实的，什么是炒作 人工智能(AI)可以做很多事情，并且比人类做得更好。这些都有很好的记录和广泛报道。...---- 人工智能：什么是真实的？什么是炒作？(15300字) (PDF公号发“AI真实炒作”下载) 秦陇纪2010-2019©科学Sciences 科学Sciences导读：人工智能：什么是真实的？...人工智能：什么是真实的？什么是炒作？(15300字) 目录 A人工智能：什么是真实的？什么是炒作？...什么是炒作？(14180字) Sciences242人工智能：什么是真实的？什么是炒作？KS20190505MonQinDragon.docx 简介：人工智能：什么是真实的？什么是炒作？作者：秦陇纪。
ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它采用了 GPT-3.5 架构，该架构使用了 NVIDIA 公司的 A100 GPU 芯片作为加速器，以实现高效的模型训练和推理。...该芯片拥有6912个 CUDA 核心、432个 Tensor Core 模块和40 GB/80 GB HBM2 内存，能够支持高速的浮点计算、深度学习训练和推理等应用场景。...在深度学习任务中，NVIDIA A100 可以提供比前一代 V100 GPU 芯片高达20倍的性能提升。...因此，使用 NVIDIA A100 GPU 芯片作为加速器，可以显著提高 ChatGPT 模型的训练和推理效率，加速模型的研发和部署过程。...CUDA 核心是 NVIDIA GPU 中的计算单元，用于执行并行计算任务。 与 CPU 不同，GPU 包含数千个并行计算单元，称为 CUDA 核心。
什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。...1.电子游戏 不知诸位读者中有多少人是游戏玩家，至少笔者是从游戏当中首次了解到“人工智能”这个概念。不同的游戏具有不同形式的人工智能，但是最可以表现强大AI的当属即时战略型游戏。...此外，人工智能在指纹识别、人脸识别、地图导航、自动驾驶等方向都有很大贡献，在此就不做具体描述了。 人工智能的评判标准是什么？ 要回答这个问题，就不得不先介绍另一个著名的概念：图灵测试。...时至今日，世界上只有一个智能聊天程序勉强通过了图灵测试，它的名字是“尤金·古斯特曼”。由此可见，人类距离实现真正意义上的人工智能，还有很长的道路要走。 人工智能是如何实现的？...其中，机器学习可以简单理解为人工智能通过一定的学习来提升自我水平，具体知识可以参考拙作《漫画：什么是机器学习？》。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）: 人工智能（Artificial Intelligence, AI）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。...[2]约翰·麦卡锡于1955年的定义是[3]“制造智能机器的科学与工程。”[4] 人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。...[5]人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。...[6]强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。...[7]目前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些视频辨识、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的
物联网时代，除了计算核心芯片之外，外貌和芯片有点像的MEMS(微机电系统)市场规模和芯片也一样大得很。...其内部结构一般在微米甚至纳米量级，是一个独立的智能系统。主要用作各种传感器，以测量加速度、角速度、压力、位移、流量、电量、磁场、红外、温度、气体成分、湿度、PH值、离子浓度、生物浓度、触觉等。...MEMS芯片与螨虫的对比图 微机械概念是著名物理学家费曼(Richard Feynman)，1959年在加州理工学院的物理年会上发表的题为“There's Plenty of Room at the Bottom...2018年全球前十大MEMS芯片公司 全球前十大MEMS公司全部是欧美日企业，并且现在MEMS的三种生产工艺分别为美国、德国和日本掌握着。...MEMS传感器经历了三次浪潮，第一次发生在20世纪80年代末到90年代，以汽车电子需求增长带来的；第二次发生在2007年之后，以消费电子产品和互联网设备带来的传感器产品需求；第三次是物联网出现，其快速发展将给行业带来巨大发展红利
，人工智能芯片产品无疑受到了最为广泛的关注。...与CPU比较，人工智能芯片有何不同? ...不管这种危机是否存在，但必须认识到人工智能芯片在架构和功能特点上与传统的CPU是有着非常大的区别。 ? ? ...通常来说，人工智能包括机器学习和深度学习，但不管是机器学习还是深度学习都需要构建算法和模式，以实现对数据样本的反复运算和训练，降低对人工理解功能原理的要求。...一个主要的例子就是深度学习，这是人工智能(AI)最先进的领域。深度学习以神经网络为基础。神经网络是巨大的网状结构，其中的节点连接非常复杂。
机器人是一种典型的集成技术。它的覆盖面非常之广，什么合用就用什么。现在新材料、生化技术、新能源、下一代互联网和MEMS技术等已经成为机器人技术的新宠。...智能设备的芯片与云端相连，将用户在现实世界中的行为投射到虚拟世界中，将可以从在用户看来庸常的海量数据中感受到用户的温度。...更加大胆的想法是，将芯片直接植入人脑，以增益人的感知机能，或曰让人类跳进感知技术自身，其全过程是反复的沉浸-跳出式体验。...三、人脑与电脑 神经元将输入信息整合大约需要5毫秒，而一台计算机可以在一秒内完成10亿次计算，也就是说，计算机的计算速度是神经元的500万倍。但是为什么人脑比电脑的功能强大得多呢？...多数时候，电脑或手机是不会察觉我们正在使用它们而做出响应的，一种发展的方向是，电脑和手机通过追踪人眼的动作来判定人们想要用它们做什么，或者通过采集人的指令声音而明白自己该怎样做。
现在的人工智能技术的开发主要分为两个方向。一是人工智能算法的研究和神经网络的训练；另一个方向就是实现人工智能算法的加速计算。...在加速方案中，GPU平台的解决方案最为成熟，现在GPU加速解决方案做的最好的公司是英伟达，英伟达靠GPU显卡起家，最近几年，随着人工智能技术的发展，人工智能公司对计算力的需求的增加，英伟达依靠自家的GPU...因而专用加速芯片的速度可以做到非常高的频率，而功耗也可以优化到非常的级别。专用加速芯片通常的开发路劲是先在FPGA平台上验证所搭建的计算加速网络。...在专用ASIC芯片领域，最著名的就是Google的TPU（Tensor processing unit ，张量处理器），是为机器学习而定制的芯片，运行效率大大高于GPU，通过内置的大量的计算单元阵列，来实现人工智能计算的加速...中国的人工智能芯片公司“地平线”主要开发视频识别类的人工智能加速芯片，下载已经发布的有“征程 ”和“旭日”系列处理器。分别面向智能驾驶，智能摄像头领域。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TXS0108双向电压转换芯片用于IIC时的问题 TXS0108是双向电平转换芯片，在我的案例中用于1.8V电平与3.3V电平的转换。...分析后发现，中间四个次高电平都是IIC芯片发出的ACK信号，应该被拉低，但是并没有拉低到0V。导致这个问题的原因我估计是1.8V端是高电平，TXS0108在尽力维持3.3V端的高电平状态。...造成以上问题的原因是TXS0108采购成了TXB0108！ TXB0108是8位双向电压电平转换器，具有自动方向感应功能！
最近两个月，因为一系列事情，大家对国内芯片产业的关注度日益增加。 那么，什么是芯片？如何制造芯片？涉及到多少高科技？我国的芯片产业现状如何？又会有哪些挑战？...别看芯片的体积小，但制造难度非常大，其制作过程不亚于在指甲盖上建造一座城市。我们一般看到的芯片是这样的↓ ? 但是在显微镜下，如同街道星罗棋布，无数的细节令人惊叹不已。 ?...原来，指甲盖大小的芯片，上面却有数公里的导线和几千万甚至上亿根晶体管。 为了让这些纳米级的元件“安家落户”，芯片在投入使用前，要经历上百道工序的纳米级改造…… ? ? ?...芯片，以储量最丰富成本最廉价的二氧化硅为原料，成就了这个星球的科技之巅，颁一枚最佳逆袭奖，实至名归！ 那么，目前中国“芯”处在什么阶段？又面临着哪些问题？ ? ? ?
新基建是最近很火的话题，今天就聊新基建。 应该说，新基建大概是股民们最近除了新冠肺炎外，最热议的一个词了。我不炒股，可我还是被“什么是新基建”、“新基建核心股有哪些”之类的朋友圈从2月底刷到了现在。...啥是新基建呢？ 3月4日，中央政治局会议强调要加快新型基础建设进度。新型基础建设，简称“新基建”，包括七大领域：5G、工业互联网、特高压、城际高铁和轨道交通、新能源汽车、大数据中心以及人工智能。...顶层设计会对股市有怎样的影响，我想任何一个股民都能比我讲得更清楚，而我和很多技术趋势的观潮者一样，最感兴趣的是一个问题： 人工智能为什么也被纳入新基建？...看来基建对经济发展很重要，但这和人工智能又有什么关系呢？ 一下确实不好理解。基建总给人一种尘土飞扬的感觉，股民应该最清楚，以前一说发展基建，首先利好的就是水泥相关的股票。...人工智能就是这么一种基础库。都知道现在是互联网+的时代，我想，下一个时代，该轮到人工智能+的时代了。
GAN是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）的简称，是一种深度学习框架，用于生成具有逼真度的新数据。...GAN由Ian Goodfellow在2014年提出，它的主要思想是通过训练两个神经网络模型：一个生成模型和一个判别模型。...生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是一种在人工智能和深度学习领域的创新技术。...生成器的任务是生成与真实数据相似的假数据，而判别器的任务则是判断输入数据是真实数据还是生成器生成的假数据。...GAN的成功得益于它能够自主地学习并生成具有高度逼真度的新数据，从而推动了人工智能领域的发展。
通用人工智能（AGI）是指一种高度自治的系统，可以在各种环境中执行任何智能体可以执行的经济任务。换句话说，AGI 是一种能够理解、学习和应用知识，以解决广泛问题的人工智能。...它的目标是模拟人的智能，使机器可以执行任何一项需要人类智能的任务。 目前，我们主要接触到的 AI 主要是窄领域 AI 或特定领域 AI（也称为弱 AI）。...与此相反，通用人工智能（AGI）的理想目标是创建一个可以执行任何人类可以做的智能任务的系统。这意味着 AGI 将具有理解复杂的理念、学习新的环境和任务、理解和反映情绪、做出决策并解决问题的能力。...我们需要注意的是，通用人工智能还处在理论阶段，目前还没有实际的产品或系统能达到 AGI 的标准。...例如，我们如何确保 AGI 的决策是公正的？我们如何防止 AGI 被用于恶意目的？我们如何确保人类仍然对 AGI 保持控制？这些都是我们在发展 AGI 时需要面对的问题。
越来越多的研究表明，目前我们创造的绝大多数人工智能学习了足够知识，可以给出正确回答，但是，却没有真正理解信息。这就意味着人工智能很容易被欺骗。...「我们向你展示一张相片，上面是清晰可见的校车，我们让你认为这是一只鸵鸟」 如今，绝大多数主流人工智能研究包括深度神经网络，以更大的机器学习领域为基础。...这些人工智能算法以和机器学习一样的方式进行学习，这也是人类的学习方式。他们被示以物品实例以及与被展示物相关的标签。给计算机（或一个小孩子）展示一张猫的图片，说，这就是猫的样子，算法会学习什么是猫。...这就是为什么 Goodfellow 和怀俄明大学的一个独立团队能让网络在什么都没有的情况下给图片分类，他们使用的方式是让网络辨认在黑白图片中随机产生的白噪音。...缺乏基础知识让它容易恶意地重新创建发现「正确的」算法结果的经验，其实算法结果是错误答案。为了理解什么是对的，机器还必须理解什么不对。
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