人工智能的领域5G「嵌入式人工智能」技术 当今时代，是5G时代，嵌入式和人工智能都是热门话题，二者时长放在一起谈论。那么他们之间到底有着什么样的关系呢? 人工智能时代背景下，「嵌入式人工智能」
【新智元导读】2016年12月1日，由ARM生态系统加速器安创空间联合全志科技、地平线机器人发起的开放人工智能实验室OPEN AI LAB在北京正式成立。OPEN AI LAB 旨在探索新的合作模式，
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。
从谷歌的AlphaGo将人工智能推进大众视野起，在可预见的未来，人工智能会涉及到我们生活的各个方面，它们将会成为我们的朋友，成为我们的亲人，成为我们的伙伴。
目前在人工智能领域，不管是学术圈还是工业圈，大家都认同一个趋势，那就是在很多应用场景上计算需要落地到设备上，让设备拥有智能化——即嵌入式的AI，这个是人工智能领域新开辟出的一个分支。 中科创达技术总监王璠坚定的对AI科技评论说。 在近日（4月28日）的北京GMIC大会新技术演示Show上，王璠向外界展示了中科创达在嵌入式人工智能方面所做的工作。这位百度出身的90后的技术总监，目前带领着一支30人的 ThunderView 技术团队专注于嵌入式AI的算法研究。我们现在做的工作是将深度学习放在嵌入式设备上，王
个人说明：本人并不是年薪百万的技术大牛，但总算是一名合格的嵌入式工程师，现在某企业担任嵌入式软件工程师开发一职，以下观点可能会带有片面或者分析不全，但却是一名一线企业嵌入式软件开发者真实感受和所得，希望能帮助那些有需要的人，我明白年轻人出来打拼都不容易。
嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，能够根据用户需求（功能、可靠性、成本、体积、功耗、环境等）灵活裁剪软硬件模块的专用计算机系统。它们通常用于特定的任务，具有高度的集成性和优化，以满足特定的性能要求。
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
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
机器之心报道 来源：地平线 今天，人工智能初创企业地平线，在美国旧金山举办的英特尔投资 CEO 会议上，正式宣布成功获得来自英特尔投资的注资。地平线预期于年底前完成总额近亿美元的 A+轮融资。本轮融
嵌入式已经在生活中无处不在，我们正在使用的手机，电视，机顶盒等等都是嵌入式的典型的代表，早在十年前嵌入式培训就非常流行，中兴华为等企业对于嵌入式研发工程师需求量巨大，最近十年在国内属于互联网如火如荼发展的阶段，大量的集成化高级编程语言在国内需求量剧增，像JAVA，PHP，Python此类的语言在国内得以快速发展，这是和互联网公司产品的性质决定的，互联网典型模式是拥有一个核心服务器，再开发对应的多种访问终端，有app方式的，有通过网址访问的，有通过微信或者小程序方式的。
机器之心原创 作者：李泽南 在近日于英伟达总部举行的 Jetson TX2 Editor's Day 活动中，英伟达向人们展示了新一代 Jetson 计算平台的强大计算能力。 随着深度学习的开创性应用，人工智能技术迎来了一轮爆发式的发展，越来越多的 AI 应用正出现在人们的视野中。然而，机器学习应用依赖于硬件强大的计算能力，在缺乏网络的场景中，机器学习能否同样为人们带来便利，当代 GPU 硬件技术的优势能否走出云端？英伟达注意到了这些需求，它已将视线转向了智能终端市场。 2015 年底，英伟达推出了 Jet
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”
人工智能，每一个字都散发着阳春白雪的未来气息。 然而，正如“苹果高高在上， Android 手机才推动智能手机普及”一样，真正改变人们生活的，往往是“下里巴人”。 最近，三家顶尖的人工智能硬件和算法公司联合成立了“OPEN AI LAB”开放人工智能实验室。当然，这个实验室的酷炫之处绝不仅仅在于所有的字母都大写。我们先来看看创建实验室的四家大咖： ARM 中国（顶级芯片 IP 设计厂商） 安创空间（ARM 在中国的生态系统加速器） 全志科技（为小米、富士康、惠普提供处理器 SoC 的芯片大咖） 地平线
关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地
11月23日，Arm宣布推出专为人工智能物联网 (AIoT) 应用而设计的 Arm® Cortex®-M52 处理器，带来数字信号处理 (DSP) 和机器学习 (ML) 性能的提升，有效避免了使用专用 DSP 和 ML 加速器所带来的成本开销。Cortex-M52 将通过优于目前市场价格点的优势，充分释放 ML 在嵌入式计算解决方案中的潜能。
"创客运动”(maker movement)在一定程度上是由Raspberry Pi等低成本电脑促成的，它推动了嵌入式开发者社区的快速增长，并为数千万人带来了更高的技术能力。如今成千上万的创客项目可能受益于人工智能，从智能家具、人脸识别到宠物监控、智能小家电等。
提到人工智能和机器学习（Marchine Learning，ML），你的脑海里是否立即会浮现计算中心、高端 GPU、成百上千的 TPU 等等。实际上，随着嵌入式设备、移动终端以及近年来物联网（Internet of Things，IoT）的发展，人工智能离我们越来越近。手机、智能音箱、电话手表，甚至控制开关，都配备有一定的人工智能。特别是物联网和智能家居的快速发展，机器学习在微型低功耗设备上应用得越来越广泛。
近日，中科创达副总裁孙力在 Thunder World 2018 嵌入式 AI 人工智能技术大会上发表了主题演讲，主要分享了以下三方面内容：
来源：专知本文为教程介绍，建议阅读5分钟来自 UC San Diego清华大学多位学者讲述了《具身人工智能》教程，200+页ppt值得关注。 近年来，人们对计算机视觉中的具身人工智能研究越来越感兴趣。在研究界已经举办了多个嵌入式AI研讨会和挑战，包括ICLR 2022年物理世界的广义策略学习、IROS 2020年的OCRTOC:开放云机器人表组织挑战、CVPR 2019年的栖息地:嵌入式agent挑战和研讨会，以及CVPR 2020年和2021年的嵌入式AI研讨会。计算机视觉现在是具身人工智能研究的一个重
开放原子全球开源峰会是全球开源技术领域的盛会，汇集了来自世界各地的开发者、技术专家和行业领袖，旨在促进开源技术的合作与创新。作为一位参会者，我有幸亲身参与了这场峰会，深深感受到了英特尔在开源技术合作与产品创新方面的重要角色。
一、物联网 1、什么是物联网? 物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换
自从投身智能硬件以来，又开始重新关注嵌入式领域的相关技术。这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator，作者 BRANDON LEWIS) 的短译文。
作为两种流行的编程语言，Java和C#在各自的领域中有着显著的影响力。然而，随着技术的发展和市场的变化，它们的应用领域也在不断地演变。本文将深入探讨Java和C#的主战场，以及C#未来的全场景趋势和突围可能性。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 10月29日，由ACM SIGBED CHINA、珠海深圳清华大学研究院创新中心、哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司联合主办的2022嵌入式智能大会在珠海举办。 本届大会以“人机物融合·端边云协同”为主题，开设8场主题演讲、14个产业界报告、3场圆桌论坛，多位 AIOT 领域践行创新的专家学者围绕边缘计算、机器人、自动驾驶、无人系统、5G 物联网、计算机视觉等多个智能物联网热点应用与核心技术，分享实践与探索的成果，展开智慧与思想的碰撞。 大会主席、IEEE Fellow
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
1，人工智能与机器学习 现在很多巨头都在布局AI领域。Google就不必说了，它在人工智能领域的尝试非常广泛，除了阿法狗，还有自动驾驶、语音助理、智能家居等。Facebook已经收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术。IBM斥资10亿美元成立的Watson项目包括了语音、语言理解、图像识别和情绪分析等能力，已经与一些汽车企业和医疗机构开始展开合作。而在国内，小米CEO雷军在近期的年会上也宣布人工智能是2017年的重点发展领域。 提到人工智能，就一定离不开机器学习。机
李根 发自 北京国际会议中心 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 中科创达上市以来股价 2015年12月，中科创达以“智能终端操作系统”A股上市。其后近两年来，股价走势先升后降，然后趋于平缓
驱动中国2017年12月22日消息 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。 📷 那么就有人问了，我国首款嵌入式人工智能视觉芯片，又能解决那些实际问题？此次地平线团队发布的芯片包括面向智能驾驶的“征程１．０”处理器和面向智能摄像头的“旭日１．０”处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、交通指示牌等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力。利用，计算视觉识别技术，让
或许你看到过这样的视频或者场景描述：当你下班回家，疲惫地推开家门，伴着智能管家的问好声，灯光渐次亮起。人之所至，只需一句口令，家居产品智能联动，家庭氛围一键切换。体验度高，惊喜感明显，全屋智能家居的理念因此在近些年持续火热。在全屋智能场景实现的背后，是 AIoT 芯片作为“大脑”在不间断地工作。 这是普通消费者可以直观感受到的“万物互联”。对于技术人而言，实现“万物互联”意味着需要从芯片 IP 设计溯源，以开放的姿态不断创新。“万物互联”的概念经过二十多年的发展，近两年看起来被谈及的少了。事实并非如此，如今
在60分钟的时间里，您将了解到如何使用Sensory免费的在线语音门户 - VoiceHub(voicehub.sensory.com)，为Sugr全栈式AMA和MFi认证蓝牙解决方案 - Sugr Sense B，快速创建包括自定义唤醒词，自定义多语言语音命令，自定义多语言嵌入式NLU语音助理在内的远场本地语音交互界面。
•Connectivity 互联互通是构建智能社 会的基础，致力发展高效，可靠和低 功耗的联网技术。
人工智能和机器学习应用程序代表了嵌入式处理器的下一个重大市场机遇。然而，传统的处理解决方案并不是为了计算神经网络的工作负载，这些工作负载为许多应用程序提供了动力，因此需要新的架构来满足我们对智能日益增
编者按：本文编译自eetimes，作者Semir Haddad是MicroEJ的首席产品官。
Sensory是嵌入式语音软件，或者说是边缘侧语音技术的行业和技术领导者，作为专注于边缘侧语音人工智能的厂商，Sensory可以用很多种技术方式和解决方案满足用户对隐私的关切。
NPU 作为一种主要采用 ASIC 技术的专用嵌入式神经网络芯片，使用 DSA (Domain Specific Architecture) 克服了 CPU、GPU 等通用处理器在深度学习等领域数据吞吐量、算力的限制，大幅提高端侧、嵌入式设备的处理性能。现今主要的 NPU 集中在推理芯片领域，使用 NPU 等技术的异构计算处理器使得图像数据的端侧处理、加强，主体追踪成为可能，也使得传统手机应用、嵌入式机器人领域、自动驾驶等走向大众化。NPU 的出现代表芯片从通用化逐渐开始走向领域专用芯片的异构混合计算。
在人工智能大热的当下，拥有强大计算能力的NVIDIA走上了发展的快车道，公司Slogan也变成了“引领人工智能计算”。 凭借着在GPU领域的深耕，NVIDIA在深度学习和人工智能领域推出了诸多产品，各类超级计算平台和数据处理加速器赫然在列，而Jetson平台便是NVIDIA诸多此类产品中的一员。 具体来说，Jetson是NVIDIA推出的嵌入式人工智能超级计算平台，可以部署在诸多终端（可能是摄像头、无人机、机器人和无人小车等）之上，令其具备人工智能计算能力。而“嵌入式”则可以很好地解决这些终端
机器学习和人工智能是一个推动不同行业重大创新的领域。据预测，2023年，人工智能市场将达到5000亿美元，2030年将达到15971亿美元。这意味着机器学习技术在不久的将来将会有持续的高需求。
Syntiant，领先的人工智能芯片创业公司，为边缘侧提供智能语音解决方案(intelligent voice solutions)。
论文原文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13410.pdf
BLDC越来越多的应用，如家电，工农业，汽车，无人机，等，如上图就是一个BLDC内部绕组示意图，这段时间一直在做车上的项目，其中涉及到BLDC电机的控制调速，BLDC就是直流无刷电机，其中最常用的就是无传感器算法控制，现在大家采用的算法都差不多，就看谁做的效果好，都是六步法，利用反电动势，其中需要注意的地方还是很多，比如何时采集，算法的优化 ，干扰的抑制，等等，中断的处理，但其中从启动到运行，都经历那些状态，今天给大家分享下：先来看张图，这是在大多数的应用笔记和手册上都会提到的一张图，也就是我们在做无传感器控制时候，算法中所要执行经历的三个状态
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。
2016年，人类终于迎来了人工智能史上一个重要奇点时刻的到来——AlphaGo以4∶1的成绩战胜世界围棋冠军李世石。被业界公认为下一代技术革命引爆点的人工智能，在迅速向市场化、产业化的发展方向上，为世界带来了巨大的想象空间。
从模型检测到嵌入式设备，再到物联网时代，图灵奖得主 Joseph Sifakis 最有话语权。
嵌入式系统作为一种集成了硬件与软件的计算系统，已经在各行各业发挥着至关重要的作用。然而，随着技术的不断发展，嵌入式系统也在经历着巨大的变革。本文将探讨嵌入式系统的未来发展趋势，着重介绍融合、边缘计算与智能化这三个方面，并通过代码实例来展示其中的一些关键技术。
中国“芯”时代，已经来临！ 8月中旬，人工智能芯片初创公司寒武纪获得1亿美元的A轮融资； 9月初，华为在IFA 2017上正式发布全球首款面向手机的人工智能芯片——麒麟970； 12月20日，地平线在北京召开主题为“A I 芯·时代”的发布会，正式发布两款计算机视觉嵌入式AI芯片——旭日和征程，分别面向智能驾驶和智能摄像头。 地平线创始人&CEO余凯表示，从15年成立至今，两年的时间，中国首款嵌入式人工智能芯片终于诞生。相较于其他芯片，旭日和征程在性能、功耗、面积等方面都有了较大的提升，不仅可同时识别200
Jacob Beningo是一名嵌入式软件顾问，专门研究基于微控制器的实时系统。他通过大量文章、博客和网络研讨会积极推广软件最佳实践，主题包括软件架构设计、嵌入式 DevOps 和实施技术。Jacob 在该领域拥有 20 年的经验，拥有三个学位，包括密歇根大学的工程硕士学位。
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