• AI芯片销售额已达10亿美元的英特尔如何看待AI芯片市场竞争

    人工智能处于早期是无法否认的事实,不过传统芯片巨头、云服务厂商以及一大批初创公司的加入也带到了人工智能市场的增长,随着市场未来几年算力和数据量的提升,人工智能将更快发展。    雷锋网消息,英特尔几天前首次披露了其人工智能芯片的销售额在2017年达到10亿美元。并且英特尔人工智能事业部主管Naveen Rao表示,客户们正在为AI购买芯片,而且客户数据中心中有多少用于此类工作的计算也是一清二楚。因此,公司能够得出这一10亿美元的估值数据。    AI的三个趋势如何影响AI芯片发展?    英特尔人工智能事业部产品副总裁Gadi Singer认为自从深度学习在2014年左右有突破以来,AI行业有三大趋势:        英特尔人工智能事业部产品副总裁Gadi Singer    首先,应用深度学习正在开发更加丰富的功能并收集更多的数据,例如,图像识别已经从只能识别猫到了可以识别3D图像中潜在的恶性细胞。    其次,人工智能将从训练和概念验证部署转向推理。 Singer表示,随着这种转变的出现,人们将越来越关注成本。    最后,深度学习框架的出现。像如今主流的深度学习框架Caffe、 TensorFlow等在几年前要不是不存在,或者在几年前还处于早期阶段。 Singer说,这促使人工智能从专有解决方案向高规模的集合解决方案转型。        如何才能适应AI的竞争?    人才和技术    为了适应更加成熟的深度学习的部署,AI芯片销售额达到10亿美元的英特尔也进行了战略的挑战,雷锋网认为这值得初创公司参考。为了更快向AI市场转型, 在过去几年中,除了Altera,英特尔已经收购了Nervana , Movidius和Mobileye ,通过这些收购英特尔获得的除了技术还是有人才团队。    Singer表示,随着这些收购的进行,英特尔同时专注于建立硬件和软件。 硬件方面Xeon处理器将作为英特尔人工智能的基石,当然提升Xeon也与软件有很大关系。    Singer认为,即使引入了GPU和专用加速器,Xeon也将扮演“主要角色”。首先,对于考虑整体成本的云服务提供商和企业而言,它的效率更高。 此外,英特尔通过AVX和其他扩展功能增强了Xeon,以帮助实现并发工作负载。    一个具体的例子是,Singer指出机器翻译中的“attention”功能,它在翻译更有针对性的数据集时会引用更大的数据集。这个功能有效地模仿了当你试图在大脑已经存在的情境中理解一个图像或单词。    多样化的产品线    英特尔正在构建一系列针对不同需求的解决方案,Singer说,“有时它的性能,有时是功率效率,有时是延迟。”    英特尔的AI芯片除Xeon外还有支持Microsoft Azure的Movidius VPU和FPGA,另外第一款商用Nervana处理器也将将于明年上市。    因此,英特尔正在构建一系列针对不同需求的解决方案,Singer说有的是针对性能,有的是针对功率效率,有的是延迟。    对于越来越多的科技巨头开始研发自主AI芯片,他特别指出,英特尔的一些大客户正在根据自己的需求设计自己的芯片,例如谷歌拥有TPU,有人认为其中的原因是谁比谷歌自己更了解谷歌的人工智能处理需求?但其实英特尔的产品组合可满足云提供商当前的计算需求以及未来的新兴需求。    系统集成    系统集成是英特尔AI芯片能够获得10亿美元销售额的另一个重要因素。    “大多数任务,当你说有GPU或加速器执行任务时,实际上有一个工作负载需要组合来解决它。” Singer解释说。 他说,英特尔专注于“如何创建最佳系统解决方案,这将最终扩展,为客户提供真实的解决方案。” 

    推荐 2018-08-13 10:34

  • 说是“AI开放”,这些科技公司专利申请和纠纷却越来越多

    科技公司一边鼓吹呐喊着“AI开放”口号,但它们之间关于AI等技术的专利申请和纠纷却越来越多。     上周,谷歌在旧金山举办了一年一度的云计算大会,但首席执行官桑达尔·皮查伊却忍不住对开放自家人工智能平台的承诺疯狂吐槽兼吹捧了一番。     “我们创造开放平台并分享我们的技术,因为它有助于新想法更快地出现,”皮查伊表示,谷歌从2016年5月12日起开放SyntaxNet的源代码,作为谷歌TensorFlow开源机器学习资料库的一部分。“我们创造了TensorFlow,让任何人都可以使用AI。”     这种开放性质已经成为大型科技公司竞争激烈开发人工智能技术的标准。 Facebook、亚马逊和微软都像谷歌一样,发布了自己的工程师用于机器学习的软件作为开源软件。所有科技巨头,包括一向比较保密的苹果,都鼓励他们的AI研究人员发布他们的最新想法——帮助公司招募大学里最聪明的教师和研究生。     与此同时,这些人工智能开放的支持者也在努力声称对AI技术和应用程序拥有所有权。与AI有关的专利权利要求,特别是机器学习,近年来急剧加速。到目前为止,科技公司尚未将这些专利转化为诉讼和法律威胁,用于挫败竞争对手。但是,如果AI专利成为了企业武器,那么目前围绕AI研究和想法的开放举动可能会结束,而这可能会阻碍研究的进展。     美国国家经济研究局本月发布的一份研究报告显示,美国有关机器学习的文件迅速增加,这一技术推动了当前人工智能热潮。“我们已经看到,人工智能和机器学习中的专利活动正大量涌现,我看到这种指数级别的增长势头仍在继续。”斯坦福大学研究员兼研究合著者迈克尔·韦伯(Michael Webb)说。     该研究称,2010年有145项美国专利申请涉及机器学习。 2016年,有594个不完整统计数据——美国专利商标局需要在注册后18个月才会公开披露这些申请。韦伯和他的同事们在2月份收集了相关记录,其中显示神经网络(一种机器学习技术)的专利申请在2016年攀升至485项,比2010年的94项大幅攀升。     谷歌本身就是这种趋势的典范。根据对美国专利及商标局(USPTO)数据库的检索,2010年,只有1份谷歌文件在其摘要或标题中提到机器学习或神经网络。到2016年,谷歌和其他Alphabet公司却总共提交了99份此类文件!     而微软从2009年之后最早投入大量资源开发AI专利,迄今为止共计200多项专利占据第一的位置。谷歌则从2011年起奋起直追。     (图源:CB Insight)     Facebook在2016年申请了55项与机器学习或神经网络相关的专利,而2010年这一数字为零。     在过去25年中,IBM获得的美国专利数量超过任何其他公司,它称自己在2017年赢得了1,400项AI相关专利,比以往任何时候都多。     与AI相关的专利申请正在增加,这并不奇怪。 2012年,神经网络在语音和图像识别方面取得了重大进步后,突然成为科技公司关注的热门话题。但是,锁定技术的举措与公司对其人工智能战略的公开讨论中的开放性的强调却背道而驰。     专利申请激增,令人回想起围绕智能手机的上一次大型科技革命中对知识产权的激烈争夺。根据美国国家经济研究局的报告,苹果和三星已经就智能手机的技术和设计进行了至少50起诉讼。苹果和谷歌大约也陷入了20次纠纷。     斯坦福大学讲师理查德·艾布拉姆森(Richard Abramson)曾是独立研究机构SRI的总法律顾问,他说,在特定领域提交的更多专利,将使诉讼更有可能发生。“如果你给每个人一把**,你几乎可以打赌——射击的发生率会上升。”     人工智能的诉讼可能会损害科技巨头们所说的开放性方面的进展。艾布拉姆森说,25年前,专利诉讼主要是争取在其产品中使用特定技术的公司之间的纠纷。而时至今日,很多公司都被公司称为“巨魔”——这些公司持有他们不打算使用,只为了谋取补偿的专利。“现在公司被专利巨头活动吓坏了,而且很多公司都储备了专利,以便有机会回击。”     目前,还没有迹象表明任何领先的人工智能公司在努力利用他们的AI专利谋利。谷歌和DeepMind的发言人都表示,他们的公司在防御方面拥有专利权,而不是打算与其他人开战。谷歌的发言人还指出,该公司只占了最近与AI相关的一小部分文件。Facebook发言人表示,不应阅读其文件以泄露其当前或未来的计划。IBM的首席专利顾问Manny Schecter表示,该公司的专利部门反映了其对基础研究的投资。     深蓝开发出的“阿尔法狗”(AlphaGo)已经在围棋比赛中击败了人类冠军,这是一个源于20世纪80年代帮助DeepMind软件掌握Atari游戏的学习算法的扩展。自DeepMind发表关于DQN的学术着作以来,其他研究人员已经探索并扩展了其见解。     谷歌的一个专利正接近过期,这是一种基于现有标准的技术,用于帮助神经网络推广他们未经过培训的新数据。一个Facebook应用程序涵盖了一种用于设计内存神经网络的方法,该方法增强了传统的机器学习系统,用于处理具有短期记忆的文本。     乔治亚理工学院教授Mark Riedl目前正在Palo Alto的Salesforce人工智能研究小组工作,他说,算法和其他基本机器学习技术的专利让他感到不安。到目前为止,提交的专利尚未给研究人员带来问题,但是他们对相对抽象的这些想法的合法所有权,并不符合最近那些使机器学习如此令人兴奋的开放进展。他说。     并非所有最近提交的关于AI想法和技术的专利都会获批。自2014年来,美国最高法院裁定,仅仅在计算机上实施一个想法,不足以使其获得专利权。从那以后,软件专利变得越来越难以获批。去年,USPTO大大扩大了专门审查AI专利的审查员人数,预计会筛选更多的申请。     但是,无论是什么类型的AI想法,可以获得专利的巨大变化似乎不太可能。 “在这个领域提交大量申请的公司,都是经济的重要组成部分,”Pepper Hamilton公司的专利律师Joe Holovachuk说。这意味着他们可以支付说客和律师的费用,以促使立法者或法院支持他们喜欢的方法——这似乎使各种人工智能技术具有广泛的可适用专利性。”     专利商标局局长安德烈·伊恩库(Andrei Iancu)表示,他一直在考虑人工智能专利,这可能是科技公司喜闻乐见的一大利好。4月,他告诉参议院司法委员会,他认为最近的法院判决,使得算法是否可以获得专利的问题变得混乱。Iancu认为包括在AI中的算法,似乎总是可以获批。“我们必须确保我们的政策,包括知识产权,并高度重视激励这种创新。”他说。   

    推荐 2018-08-13 10:33

  • Microchip发布全新开发工具包为汽车网络保驾护航

    CryptoAutomotive™ 开发工具包为OEM和一级客户提供保护现有汽车网络的工具如今的汽车中大量采用了信息娱乐和高级驾驶辅助系统(ADAS)等现代化的便利设施显著改善了每天的出行体验。但是,与此同时,增加这些为消费者提供便利的设施也给了黑客可乘之机,黑客们反复利用这些漏洞,着实给系统造成了安全威胁。这一问题在汽车行业可能而且已经引发了车辆召回、收入损失和品牌形象受损等问题。原始设备制造商(OEM)和一级供应商面临的问题不再是汽车网络是否需要安全措施,而是如何在实际中实施安全措施,且不会因彻底修改设计而产生高昂成本。 Microchip Technology Inc. (美国微芯科技公司)推出的全新CryptoAutomotive™ 汽车网络(IVN)信任锚/边界安全设备(TA/BSD)开发工具包让OEM和一级供应商能够对联网汽车系统实施安全保护,从最重要的领域开始,将最高级别的保护部署进汽车网络的每处。CryptoAutomotive TA/BSD开发工具包业内唯一的专为保证安全而设计的汽车工具,通过模拟汽车网络中的安全节点,为系统设计师提供实施安全措施的直观着手点。这款工具允许制造商根据各种规范和行业标准灵活配置安全节点,几乎涵盖了各种安全措施。该工具可以实现安全密钥存储、电子控制装置(ECU)身份验证、硬件加密加速器和其他加密元素。与主机单片机配合使用时,使得设计师能够实施安全启动和控制器局域网(CAN)消息验证等功能,包括在适当情况下通过附加消息验证码(MAC)将CAN 2.0消息转化为可变速率CAN数据(CAN-FD)。 Microchip提供全方位的汽车安全保障。通过协同工作方式,TA/BSD仿真工具包允许OEM继续采用现有单片机(MCU),并在随后添加TA/BSD工具包仿真的伴随芯片,从而利用经过安全标准认证的现有MCU固件。这些伴随芯片将经过预编程,内置安全措施,然后提供给客户,从而实现真正的硬件密钥保护。与采用高端的安全MCU重新设计系统相比,这种“随后添加”的方法可以带来极大的成本优势和上市时间优势。采用高端的安全MCU就意味着需要对MCU的固件架构做重大调整,从而通过硬件和软件共同实施安全措施。 TA/BSD工具包可以与任何ECU、架构、配置或总线配合使用,从而在现有系统中灵活实施安全措施,避免大规模重新设计。伴随芯片解决方案将MCU代码更新量降到最低,因此几乎不会影响现有主机MCU的功能安全评级。这种方法还消除了对内部安全专业知识的需求。该工具提供具有预配置选项的在线图形用户界面(GUI)程序,以便简化和促进实施工作。 Microchip安全产品部副总裁Nuri Dagdeviren表示:“随着AI技术的巨大进步,迅速提高的自动化程度以及呼之欲出的自动驾驶汽车,业内已普遍认识到保证汽车网络的安全是一项明确而紧急的必要任务。借助这种灵活的“随后添加”方法,Microchip的汽车开发工具包为OEM和一级供应商提供了必要的工具,以便在现有汽车网络中迅速实施安全措施。”

    推荐 2018-08-10 09:33

  • TE Connectivity新款 STRADA Whisper 直角电缆背板连接器

    TE Connectivity 的STRADA Whisper 直角电缆背板连接器为系统架构提供了新的选项,同时设计了针对人工智能 (AI) 数据中心等高密度应用的设备。同时,这些新的连接器提供与 STRADA Whisper 系列中其余产品同等一流的电气和信号完整性 (SI) 性能。 作为连接和传感器领域的全球领导者,TE Connectivity (TE) 推出了行业首款直角电缆背板连接器—全新STRADA Whisper 直角电缆背板连接器。该连接器主要用于将图形处理单元 (GPU) 与开关或服务器中的 GPU 进行连接,从而节省宝贵的空间,并让设计人员能够利用直角电缆设计在外壳中安装。 STRADA Whisper 直角电缆背板连接器为系统架构提供了新的选项,同时设计了针对人工智能 (AI) 数据中心等高密度应用的设备。同时,这些新的连接器提供与 STRADA Whisper 系列中其余产品同等一流的电气和信号完整性 (SI) 性能。这些产品可支持每秒 56 GB (Gbps) PAM-4,未来将扩展到 112 Gbps PAM-4。 “行业首款 STRADA Whisper 直角电缆背板连接器可帮助设计人员提升网络设备设计的整体效率。”TE Connectivity 的 STRADA Whisper 产品经理Jim Gula说道,“作为 STRADA Whisper 产品组合的一部分,我们的 STRADA Whisper 直角电缆连接器在有限空间中具有更高的设计灵活性,提升了系统架构工程师设计网络设备的整体效率。STRADA Whisper 产品继续帮助我们的客户实现更智能的设计,同时改善高密度组装中的连接性能。” 作为TE Connectivity授权分销商,Heilind可为市场提供相关服务与支持,此外Heilind也供应多家世界顶级制造商的产品,涵盖25种不同元器件类别,并重视所有的细分市场和所有的顾客,不断寻求广泛的产品供应来覆盖所有市场。 关于赫联电子(Heilind Electronics):  Heilind Electronics(赫联电子)创立于1974年,全球总部位于美国波士顿,已在中国内地、香港、新加坡、美国、德国、巴西、加拿大和墨西哥设立了超过40处分部。Heilind为电子行业各细分市场的原始设备制造商和合约制造商提供支持,供应来自业界顶尖制造商的产品,涵盖25个不同元器件类别,并特别专注于互连与机电产品。其主要分销产品包括互连器件、继电器、风扇、开关和传感器、电路保护与热管理、套管和线束产品、晶体与振荡器、紧固件与硬件。 Heilind以强大的库存、灵活的政策、灵敏的系统、知识广博的技术支持和无与伦比的客户服务为运营理念。2012年12月,赫联电子正式启动其亚太业务。赫联亚太的总部位于中国香港,除设有销售部外,还设置了区域配送中心和增值服务中心; 迄今,赫联亚太已在中国香港、上海、北京、苏州、南京、西安、东莞、成都、厦门、台北、新加坡、马来西亚、印度、泰国、菲律宾、越南、印度尼西亚等地开设20处分部和3处仓库(香港、新加坡和苏州),致力于将分销的核心价值带回业界。更多信息,请访问www.heilind.com ; www.heilindasia.com;微信、 微博、 脸书及推特。 关于TE CONNECTIVITY: TE Connectivity Ltd.(纽约证券交易所股票代码:TEL)是一家价值130亿美元的全球技术和制造业领导者,致力于打造更安全,可持续,高效,互联的未来。 75年来,我们的连接和传感器解决方案在最恶劣的环境中得到了验证,在运输,工业应用,医疗技术,能源,数据通信和家庭方面取得了进步。 TE拥有78000名员工,其中包括7000多名工程师,与近150个国家的客户一起工作,确保了每一个连接点。   在www.te.com以及LinkedIn,Facebook,微信和Twitter上了解更多信息。   TE Connectivity,TE,TE连接(徽标)和EVERY CONNECTION COUNTS是TE Connectivity Ltd.公司系列的商标。   其他徽标,产品和/或公司名称可能是其各自所有者的商标。

    推荐 2018-08-08 09:24

  • 需求火爆,二季度全球芯片市场暴涨两成!

    目前,全球芯片主要以美日欧企业为主,高端市场几乎被这三大主力地区垄断,中国则已发展成为全球最大的集成电路需求市场,但由于国内厂商尚未形成规模效应与集群效应,其生产仍以“代工”模式为主,所以超90%的芯片源于进口。单2017年,高通、博通等21家半导体上市公司有37%的营收都来自中国,其中Skyworks的中国营收占比高达83%。    2018年也同样不例外,根据半导体行业协会(SIA)给出的最新公告显示,第二季度全球芯片销售额创下历史新高,相比上年同一时期暴涨20%以上,中国市场芯片销售额增幅达到30.7%。    SIA数据显示,第二季度,全球芯片销售额上涨20.5%至1179亿美元,环比增长6%。六月份的销售量相较上年六月份也上涨了20.5%至393亿美元。    “全球销售量连续15个月同比增长20%以上,6月份各主要产品类别的销售额同比均有涨幅。”SIA总裁兼首席执行官约翰·纽佛(John Neuffer)在声明中提到。    单是六月份数据,全球芯片销售额也增长20.5%,至393亿美元,连续15个月保持20%以上的增幅。中国市场芯片销售额增幅最大,达到30.7%;其次是美洲,增幅为26.7%。欧洲和日本市场的增幅分别为15.9%和14%。    六月份全球芯片销售份额对比,中国市场芯片销售额增幅达到30.7%。  过去12个月以来,PHLX半导体指数SOX上涨28%;相比之下,标普500指数上涨15%, 纳斯达克 综合指数上涨23%。    随着AI、5G等物联网产业的成长,智能终端对于专用芯片数据处理能力的要求将日益提升,对于存储芯片的存储数据量需求也不断增加。而全球移动设备的热销,也是创造新纪录的主要原因,除了智能手机外,越来越流行的智能设备也起到了关键推动作用。    而中国是全球最大的终端消费市场,虽然在芯片方面还处于发展阶段,但是国家和企业在芯片产业的投入都非常巨大,但相信在不久的将来会迎来自主的芯片潮流,而不在成为国际垄断巨头们利益的冤大头。   

    推荐 2018-08-08 09:16

  • “老旧”的苹果Mac电脑终于要卖不动了

    苹果今天发布的财报数据显示,第三季度售出了 372 万台 Mac 电脑,这是自 2010 年第三季度售出 347 万台以来,苹果单季度售出的 Mac 数量最少的一个季度。这也是自 2013 年第三季度以来,苹果第一次单季度售出少于 400 万台 Mac 电脑。     去年,苹果在 Q3 的 Mac 销量为 429 万台,所以与去年同期相比,苹果今年 Q3 的 Mac 销量下降了 13%。Mac 的收入也比去年同期下降了 5%。出现这样的结果有很多可能的解释,包括消费者越来越多地转向 iPhone 和 iPad。这些设备加在一起,占了苹果上个季度收入的 65%,而 Mac 只有 10%。          然而,更大的原因可能是上个季度几乎所有的 Mac 产品都过时了。除了在第三季度开始前 4 个月发布的 iMac Pro 之外,自 2017 年以来,苹果并没有对其他 Mac 电脑进行过更新。     自 2017 年 6 月以来,苹果一直没有更新过 12 英寸的 MacBook 和 iMac系列,而 MacBook Air 自 2015 年 3 月以来也没有变化,只是去年基本款的处理器略有提高。更糟糕的是,自 2014 年 10 月以来,Mac mini 一直没有更新过。Mac Pro 的上一次更新是在 2013 年 12 月以来,苹果预计将在 2019 年推出新的模块化版本。          虽然 MacBook Pro 最近进行了升级,但新机型是在第三季度结束 12 天后才发布的。苹果财务主管卢卡·马埃斯特里(Luca Maestri)在财报电话会议上强调了这种“艰难的上市对比”:与去年 6 月相比,今年第四季度初 MacBook Pro 的发布时间有所不同,这影响了我们的同比销售业绩。     然而,新款 MacBook Pro 的发布时间并不是导致 Mac 销量创 2010 年以来单季最低的主要原因。因为在过去的几年里,苹果更新 MacBook Pro 的时间并不总是在第三季度,比如 2016 年 10 月的机型和 2013 年 2 月的机型。     苹果表示,在上个季度,其活跃的 Mac 电脑的安装量仍实现了两位数的同比增长,达到了历史新高,近 60% 的购买来自于 Mac 电脑的新用户。     幸运的是,对 Mac 系列其他产品的更新应该即将出现。苹果分析师郭明錤预计,12 英寸 MacBook、Mac mini 和 iMac 将在今年晚些时候得到更新,并且会有新的入门级笔记本取代 MacBook Air。另外,如前所述,苹果公司表示,新的 Mac Pro 将于 2019 年推出。   

    推荐 2018-08-06 09:56

  • 抛开AI体验,智能音箱未来突破点是什么?

    关心科技数码产品的朋友对罗永浩一定不陌生,作为活跃在市场一线最受争议的科技创业者,罗永浩为用户带来了不少惊艳的手机作品,讲究的Smartisan OS深度定制系统加上高颜值的外观和对细节极其理想化的追求,让锤子手机拥有了一批忠实用户。当然,罗永浩和大多数手机厂商一样,都想通过自身努力颠覆市场上他们认为平庸的产品,而且不仅仅是手机领域。今年5月份,锤子科技在北京发布一款看似革命性的产品:坚果TNT工作站,但最终敌不过一边倒的负面评论,之后很少被官方公开提起。也许这是一个伟大的产品,只是生错了时代。     7月22日,在成都举行的Rebuild 2018科技商业峰会上,罗永浩作为现场嘉宾,除了正面回应了TNT工作站相关质疑外,还再次向外界确认锤子科技正在研发AI智能音箱,采访期间还吐槽了亚马逊Echo智能音箱音质方面的问题,此外在今年3月份,罗永浩针对苹果推出的HomePod也评价了一番,肯定了HomePod出众的音质,但认为其他功能体验一般。确实,HomePod凭借底部7个扬声器阵列的硬体设计,再加上A8处理器,音质方面可以说是智能音箱市场的顶尖产品了,值得国内厂商学习。再回到锤子科技智能音箱的事,既然CEO对音质如此在意,相信未来锤子智能音箱会在音质体验方面有新的突破,暂且拭目以待。          智能音箱还有哪些值得颠覆的地方  智能音箱市场近两年增速非常快,竞争也非常激烈。不过单从产品进化来看,智能音箱行业产品迭代速度相对缓慢。AI语音交互体验依然没有很明显的提升,音质的问题虽然慢慢被重视起来,但互联网巨头为了快速赢得市场,都纷纷推出低价产品,甚至不惜亏本卖硬件。结果可想而知,不少靠硬件生存的音频企业,因为软件层面无法变现,再加上极低的硬件利润率,生存空间备受挤压。比如不少以音质作为卖点的产品因为成本压力难有出头之日,大多数强调音质的产品价位都偏高。          抛开AI体验,智能音箱未来突破点仍是硬件PK?  若要在夹缝中求得生存就得寻找新需求和突破口。有句话叫:哪里有抱怨哪里就有机会,当消费者都在追求高品质音箱体验的时候,市场自然会向你敞开怀抱。如今智能音箱的语音交互系统取决于上游AI开放平台、家居控制需要庞大的产品生态支持,音质、特色功能或许是最简单有效的切入点。如果能在音质和价格之间做出一个更好的平衡,确实是不错的突破口。因为之前大部分AI音箱用户都只考虑三个问题:会AI语音交互、价格便宜、声音能听就行。不过真正体验过这些低价产品后,还是会忍不住吐槽音质的问题,这也催生了新的需求:更好的产品体验。所以平衡音质和价格之间的关系同样值得厂商尝试。也许锤子科技正在做这件事情,既然老罗提到友商音质的问题,相信未来锤子出品的智能音箱会重点解决这个问题,不然真的打脸了。          消费者愿意为品质买单,前提是厂商足够有诚意  当AI智能不再是影响消费者决策的第一因素,那么追求音质体验的用户会越来越多。不少品牌在产品设计上也开始侧重这一块。笔者体验过不少产品,个人认为有两款产品音质还不错,定位也相对合理:国内较早重视AI音箱音质的品牌是率先和百度DuerOS合作的DOSS,其自主研发设计的DOSS小度版AI智能音箱凭借“好音质”和“可移动”两个卖点赢得不错的市场口碑。小度版AI智能音箱是全面型的产品,放在中高端产品中做对比,有一定性价比优势。这是传统音频厂商与生俱来的优势,无论是研发还是成本控制方面,可以在合理价位上给到用户音质更出众的产品。全频喇叭+低音双扬声器系统,经过DOSS自家声学实验室精心调教,声场效果出众,高、中、低频频响均衡,高音清澈,中音丰满,低音厚实。     其次就是今年腾讯推出的腾讯听听。腾讯听听虽然推出稍晚,但是主打好音质,定位中高端的策略还是很明智的,毕竟低端市场早已面目全非。对称式音腔结构,音乐解析力不错,双10W的全频扬声器单元可以提供更大的音量和更好的动态表现。DOSS和腾讯这两款产品虽然价格方面没有明显优势,但产品足够有诚意,市场反馈也不错。          DuerOS 3.0蓝牙设备解决方案会不会是下一个突破口          其实老罗是位极其注重用户体验的产品经理,迟迟未推出智能音箱的原因也许是在寻找更满意的解决方案。在7月4日的百度AI开发者大会上,百度正式发布DuerOS 3.0。其中有一点是个人认为最具颠覆性的方案,以往常规下的蓝牙只有单向音频传输能力,DuerOS 3.0提供的蓝牙设备解决方案可以把AI直接植入到蓝牙音频设备,瞬间就能变身为可对话的智能产品。目前只有百度一家拥有这个方案。不过笔者也留意到,和百度DuerOS进行战略合作的DOSS品牌在6月份率先推出了采用蓝牙设备解决方案的产品:超级蓝牙音箱,无需WiFi网络,只需蓝牙连接就能实现AI语音交互,应用场景更广,比如没有WiFi条件的户外。这对传统蓝牙小音箱来讲是一次颠覆。未来锤子科技的AI音箱会不会考虑这种方案不得而知,不过对行业来讲,能够覆盖更多使用场景,是一个很好的趋势。          智能音箱的市场潜力足够大,经过产品发展的初级阶段,产品在市场上被教育程度和接受程度越来越高,用户已经慢慢“觉醒”,对更细致的利益诉求会越来越多,需求逐渐多样化。为了满足更多消费者,不仅仅是锤子科技,未来会有更多互联网厂商、科技厂商前赴后继,推出自己认为最合消费者胃口的产品,推动AI智能音箱的产品迭代。当然前提是需要更多像DOSS这样有实力敢于尝试的音频设备制造商投入更多的研发精力,和上游AI开放平台进行更深度大胆的合作。   

    推荐 2018-08-06 09:56

  • ST推出新款单路电气隔离栅极驱动器

    意法半导体的STGAP2S单路电气隔离栅极驱动器提供26V的最大栅极驱动输出电压,准许用户选择独立的导通/关断输出或内部有源米勒钳位功能,可用于各种开关拓扑控制碳化硅(SiC)或硅MOSFET和IGBT功率晶体管。     STGAP2SCM配备一个有源米勒钳位专用引脚,为设计人员防止半桥配置晶体管意外导通提供一个简便的解决方案。在MOSFET关断状态时,该引脚可将所连MOSFET的栅电压限制在隔离接地电压,直到下一个真正的导通信号出现为止。         STGAP2SM具有独立的导通/关断输出,可配合两个外部栅极电阻来优化晶体管开关性能。     STGAP2S栅极驱动器全系标配4A轨到轨输出,即使驱动大功率逆变器,也能保证开关操作快速、高效。输入到输出传播延迟在80ns以内,在高开关频率下确保PWM控制精确,满足SiC器件的驱动要求。出色的抗dV / dt共模瞬变干扰能力,使其能够防止耗能的杂散开关操作。     这些器件内置1700V电气隔离功能,可以降低消费级或工业电机驱动器、600V或1200V变频器、DC / DC转换器、充电器、电焊机、感应炉、不间断电源(UPS)和功率因数校正(PFC)控制器的物料成本。     这些产品集成全面的保护功能,其中,欠压锁定(UVLO)可在电源电压过低时保护电源开关。此外,过热保护和硬件互锁可以防止半桥电路中的高边/低边交叉导通;待机模式可在节省电源的同时将输出保持在安全状态。     EVALSTGAP2SCM评估板提供了一个快速、简便的开发方法,方便设计人员快速开始设计。     STGAP2SCM现已上市,STGAP2SM于2018年第四季度上市,采用紧凑型工业标准SO-8功率封装。   

    推荐 2018-08-06 09:56

  • 一文看懂英特尔2018视觉解决方案及策略,OpenVINO是关键

    五月份时,英特尔宣布推出OpenVINO工具包,它主要应用于将计算机图形和深度学习技术整合到前沿的视觉应用中。OpenVINO全称为开放式视觉推理和神经网络优化(Open Visual Inference & Neural Network Optimization),其前身是英特尔计算机视觉SDK(Computer Vision SDK),通过工具包中集成的三个全新API:深度学习部署工具包、通用的深度学习推理工具包以及OpenCV和OpenVX的优化功能,支持TensorFlow\MXNet和Caffe框架。顾名思义,OpenVINO的推出,标志着英特尔将计算机视觉与AI完美融合,并且是全开放式的融合。日前,英特尔举办以“智能端到端,英特尔变革物联网”为主题的视觉解决方案及策略发布会,正式宣布推出OpenVINO。发布会邀请到英特尔物联网事业部中国区总经理陈伟博士,英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士,英特尔中国销售总经理王稚聪以及相关合作伙伴,就OpenVINO如何帮助结合人工智能与机器视觉的物联网应用快速落地进行了一系列介绍与讨论。英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士表示,英特尔CV SDK只做编解码加速,通过引入Movidius SDK,OpenVINO可以做一个完整的视频处理系统,从编解码到深度学习或者是计算机视觉处理等,让开发者只用一个工具把所有的需求都能满足所有需求。此前,英特尔为布局AI花费了大量的人力物力,从平台,到框架再到库和硬件,英特尔实现了人工智能全栈式解决方案。 此次发布的OpenVINO,是英特尔针对视觉AI领域的一次重要革命。为什么是视觉技术?在智能端到端的物联网领域,英特尔要通过视觉发起这场AI革命。英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理陈伟博士表示,选择专注于视觉战略,首先是视觉处理市场不断蓬勃发展的数据挤压到了存储和宽带的要求,因此在边缘计算端有极大的需求,英特尔很早以前就看到了这个态势,因此一直致力于云端和边缘端两方向同时发展,实现边云协和的分布式架构。第二个原因则是由于计算分析能力和存储能力所限,目前数据有大部分被浪费掉了,并没有进行深度挖掘,所以边缘计算对于未来的数据分析至关重要。第三,则是深度学习市场被充分打开,陈伟引用了一组数据表示,2016年深度学习市场收入为6.55亿美元,预计到2025年将增长至350亿美元。陈伟博士,英特尔副总裁兼物联网事业部中国区总经理那么我们到底需要什么样的边缘计算呢?陈伟表示,实时性、低成本、强大的分析和预测能力以及精准、安全保密的边缘计算是业界所达成的共识。“眼见为实,视频的数据量是最大的,同时也是最复杂的,人一辈子几十年就是人工智能最好的解说,人们通过观察来训练大脑、同理,现在的边缘计算机也可以用视频区模仿人的能力。在英特尔物联网事业部,我们把视频技术当成是一个横向的技术,是英特尔的一个主要战略。”陈伟说道。不过陈伟同时强调,边缘计算与人工智能的结合并不是一件容易的事。一个是数据量巨大,一个是碎片化的市场,只有技术平台化才能解决这一系列问题。英特尔几年间在硬件上持续努力布局,随着现在OpenVINO工具套件的发布,标志着英特尔的视觉处理市场生态链有了最强大的软件平台支撑。陈伟表示,OpenVINO近几个月和中国市场的合作伙伴进行了紧密的合作、开发与优化,此次的首发也只是起点,未来还将对不同硬件进行优化和整合,包括模型和插件的完善、充实与优化等工作。正如陈伟所说,工欲善其事、必先利其器,搭配英特尔广泛的处理器和OpenVINO开发工具,就是AI视觉市场的器。OpenVINO的特点及意义英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士详细介绍了OpenVINO的特点。英特尔中国区物联网事业部首席技术官兼首席工程师张宇博士张宇表示,目前在系统端到端的网元中,所能提供的计算量是不一样的,它能够支撑的操作系统也各不相同的,因此有各自不同的芯片架构。比如在摄像机里,一个摄像机的功耗大概15瓦,从15瓦里能够提供给做智能运算的能量有2-3瓦,对于这样的使用场景,类似于ASIC这样的架构是最适宜的。但到了数据中心侧,由于需要一定的灵活度,因此通用处理器更适合。“不同网元有不同适宜的架构,不同芯片有各自不同的开发方法和环境,这样对开发者而言就带来一定的困扰,无形中增加了开发的门槛。”张宇说道。张宇举例了几个目前人工智能开发时的共识问题,其表示:“作为开发者,已经有了经过训练的网络模型,但是由于推理平台能力有限,只能把网络模型的一部分放到推理平台之上,又或者想要提升终端性能但不知道该如何选型,以及目前使用的人工智能框架不被英特尔的产品支持,无法导入到Movidius或者FPGA平台。”而OpenVINO正是为解决如上问题所推出的,他是一个高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发的工具套件,能够支持英特尔平台的各种加速器,包括CPU、GPU、FPGA以及Movidius的VPU等,支持异构计算,目标人群是软件开发人员以及开发、监控、零售、医疗、办公自动化以及自动驾驶等领域的数据科学家。OpenVINO工具包组成张宇表示,目前在计算机视觉处理领域,有两类方法,一类是深度学习,一类是传统计算机视觉,在物体检测、目标识别等方面深度学习已经开始崭露优势,替代传统的计算机视觉,然而在其他视觉领域,包括光流计算或图像增强等依然是传统的计算机视觉处理方法更有优势。所以,OpenVINO支持这两种实现方式。OpenVINO的深度学习部署工具套件,可以帮助开发者把已经训练好的网络模型部署到目标平台之上进行推理操作。目前深度学习部署工具套件主要包括两个网元,一个网元是模型优化器,另外一个是推理引擎。其工作原理是通过模型优化器把开发者经过深度学习框架所开发的网络模型,针对选用的目标平台进行优化,优化结果转换成中间表示文件,建成IR文件。IR文件中包含优化以后的网络拓扑结构,以及优化之后的模型参数和模型变量。模型优化器是由Python语言编写的,不仅仅能够实现Caffe、Tensor Flow、MxNet上框架之上的模型导入,还可以根据模型进行优化。尤其是在通用处理器上做的训练结果,如果部署到资源受限的嵌入式推理平台之上,必须进行相应的优化。张宇举例到,在做训练的时候,有可能会存在一个Dropout层,主要的作用是在训练的过程中,把一定比例的神经元失效,这样可避免在训练过程中模型参数陷入一个局部的极小值,而达不到一个最优的效果,但在做推理时,所有神经元都要参与计算,所以Dropout层是没有必要的,因此OpenVINO可以自动发现Dropout层并将其剔除。另外,对于一些激活函数的优化,包括神经网络模型中的卷积层,全邻接层,激活函数层等,都可以交由模型优化其进行优化。目前模型优化器已经验证了超过150个在Caffe、MxNet和Tensor Flow上所设计的模型。优化之后,推理引擎会读取IR文件,之后会根据选用的目标平台选择相应的硬件插件将IR文件下载到目标平台上进行执行,目前OpenVINO的插件包括CPU插件,GPU插件,FPGA插件以及Myriad VPU插件,在验证完毕之后就可以把推理引擎和中间表述文件一起下载到或集成到最终应用里进行部署。推理引擎实际上是一套C++函数库以及C++的类,从而实现对输入数据的处理,并得到最终的结果。推理引擎是经过统一的API接口,支持所有英特尔处理器架构,实现深度学习推理所需要的操作。这些操作包括对数据的读取,对输入输出数据格式的定义以及调用相应的硬件的插件。OpenVINO优化部署过程利用OpenVINO之后,可以看出FPS帧数性能得到显著提升在OpenVINO里,还包含一个传统的计算机视觉工具库,其中包含了经过预编译的,而且在英特尔CPU上已经经过优化的OpenCV 3.3版本。张宇提到了一个小插曲,作为计算机视觉领域应用广泛的OpenCV,全称为Intel Open Source Computer Vision Library,于1999年由Gary Bradsky在英特尔位于俄罗斯的研究实验室开发,它是一套可免费获得的由一些C函数和C++类所组成的库,第一个版本于2000年问世。随后Vadim Pisarevsky加入了Gary Bradsky,主要负责管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年,OpenCV被用于Stanley车型,并赢得2005年DARPA大挑战。后来,它在Willow Garage的支持下持续并积极发展,转为由Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky领导该项目。2016年,英特尔收购机器视觉初创公司Itseez,扩充了OpenCV领域的人才。除了OpenCV,在OpenVINO™还包含了对OpenVX以及OpenVX在神经网络扩展的支持,同时在媒体、视频、图像处理领域也包含了英特尔媒体软件开发套件,可以帮助开发者方便的利用英特尔CPU里面的集成显卡资源来实现视频的编码、解码以及转码的操作。OpenVINO支持包括Windows 10,Ubuntu以及CentOS在内的多种操作系统。OpenVINO支持开发环境一览张宇强调道,OpenVINO是分层开发的,不同开发者可根据自己需求和开发能力选择不同的API接口进行调用OpenVINO。顾典,英特尔技术专家表示表示,OpenVINO中包含Open Model Zoo,这不是一个简单的网络参考,而是基于网络的组合和融合,把具体的客户的应用实例开发出来,当然这个开发实例不是完整完善的应用,这只是一个参考,但客户完全可以基于Open Model Zoo现成的应用样本进一步的做好开发。对此,张宇总结道,对于新手来说,OpenVINO包含了很多应用示例,即便不了解算法和硬件底层实现,也可以直接调用相关参考从而实现应用。而对于一些特定应用场景来说,如果有了一些特定应用算法但没有开发人工智能网络的能力,也可以使用OpenVINO把特定的开放网络、标准网络执行在英特尔硬件上从而实现快速开发。而对于高级用户,可以在Caffe 、Tensor Flow、MxNet等框架下设计好自己的网络模型,然后用OpenVINO的模型优化器和推理引擎转换成硬件可识别语言,再下载到平台上进行执行。如果是超级用户,OpenVINO也支持直接调用硬件底层的接口实现对硬件直接的访问。 [1] [2] [3]

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  • 面向物联网顶级先进应用,骁龙™ 820E嵌入式平台问市

    2018年初,Qualcomm 正式宣布推出 Qualcomm® 骁龙™ 820E嵌入式平台,扩展其嵌入式计算产品组合以支持面向物联网(IoT)的顶级先进应用。骁龙™ 820E嵌入式平台采用64 位 ARMv8 四核 Qualcomm® Kryo™ CPU,以及 Qualcomm® Adreno™ 530 GPU 和 Qualcomm® Hexagon™ 680 DSP,是构建具有多核性能和沉浸式 3D 图像的先进系统的理想处理器。全新推出的骁龙™ 820E嵌入式平台可以为计算机视觉、人工智能和沉浸式多媒体,提供联网计算以及强大且高能效的多核处理支持,该解决方案不仅展现了 Qualcomm在针对商用物联网产品,发挥其在计算与连接领域的移技术专长,也体验了Qualcomm服务于物联网前沿应用决心。 联手高通 威盛嵌入式平台全面优化升级作为全球嵌入式平台解决方案的领导者,威盛电子曾是台湾的老牌芯片公司,多年前凭借主机板芯片组等硬件名噪一时,并在海内外都获得了极大的成功。随着市场的更新迭代,加上AI等互联网新兴产业的飞速发展,威盛电子已经开始着力转型。当市场从PC时代逐渐进入AI时代,威盛也随着人工智能、边缘计算,物联网等产业在全球的蓬勃发展方向逐渐转型。其产品从最早的CPU等硬件生产逐渐升级成为工业物联网、智能城市及嵌入式系统等前沿领域提供全面个性化的解决方案。如今,物联网和人工智能作为新一代信息技术,正在迅速崛起,且迎来井喷式的发展态势。行业正加速与经济社会各领域深入渗透融合,不断催生新产品、新业务、新模式、新业态。因此,威盛也着力于对自己的嵌入式平台产品进行全面优化升级,此次与高通联手带来的SOM-9X20核心模块,搭载Qualcomm® 骁龙™ 820E的嵌入式平台。图为基于SOM-9X20的开发套件 顶级科技加持 威盛SOM-9X20的三大亮点威盛推出的搭载了Qualcomm® 骁龙™ 820E的SOM-9X20核心模块共有三大亮点。亮点一:SoC高效处理能力多年来,威盛在Android、Linux等操作系统领域的技术积累与终端侧AI技术积累了丰富的经验,再搭配高性能的Qualcomm® 骁龙™ 820E,SOM-9X20核心模块可以为客户提供“核心板+操作系统”一体化的SoM(System on Module)方案,帮助客户降低产品研发周期,打造创新、高品质智能终端产品。 亮点二:强大的GPU图形处理能力Qualcomm® 骁龙™嵌入式平台采用的Qualcomm Adreno™ 530图形处理器,能提升40%的绘图及计算性能,与前几代产品相比,不仅提升了视觉保真,更降低了功耗,这也是SOM-9X20拥有最顶级的图形处理能力。亮点三:支持4K@60fps,8 x 1080p@30fps除了优异的图形处理能力,Qualcomm Adreno™ 530图形处理器还支持4K视频或8路1080P视频,再配合威盛为其量身打造的多元扩展化接口,完美保障了高性能和丰富多媒体功能之间的平衡。图为威盛SOM-9X20安兔兔跑分结果 实力出众 推动传统行业发展作为新一代AI+物联网终端产品,SOM-9X20凭借其优异的运算能力、图形处理能力以及强大的适配性,将在医疗、智能**和机器人等多个领域发挥重要作用,促进传统行业不断向前发展。与此同时,威盛也将继续致力于为客户提供整套软件客制化服务,帮助客户快速、低成本开发、验证、测试AI+物联网终端产品并做到有效地场景化部署。

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  • 瑞芯微联手百度打造全链条AI应用生态方案

    目前中国AI生态系统包括了大型互联网公司以及新兴AI垂直公司。而从整个产业链来看,AI行业可大体分为芯片和硬件、AI基础服务和算法框架、技术层以及应用层。自亚马逊在2014年底发布了其第一款智能音箱Echo后,全球、尤其是国内掀起了一股狂热的智能音箱潮,据不完全统计,截止到今年三月,中国大陆有近百家厂商进入智能音箱市场。分析机构Canalys最近报告指出,预计今年全球智能音箱的保有量突破一亿部,到2020年这个数字将会上升到2.25亿智能音箱厂商竞争,其实是智能家居生态入口的竞争。音箱是载体,智能家居是目的据前瞻产业研究院数据显示,预计今年我国的智能家居市场规模将达1800亿元,2020年将达到3576亿元,2021年更将达5000多亿元,庞大的市场空间是吸引众多厂商前赴后继的原因。根据智能音箱玩家规划,先通过低价将其带有“语音助手”功能的智能将音箱布置到千家万户,然后在终端设备商的产品里植入相应API,再借助其云服务功能,为用户提供语音控制家居设备功,能。智能音箱则是他们进入智能家居的关键入口。纵观智能音箱发展,整个过程只有两个关键词,第一个是“智能家居”,另一个则是 “语音助手”,因为这是他们实现智能控制的核心。智能音箱能够“听到”且能“听懂”人说的话,然后再去操作相关智能家居实现真正的智能化,这就需要一个高度配合的软硬件系统:带有AI功能的语音助手是软件,附有麦克风的承载模块是硬件,而智能音箱只是其中的一个形态。而在我们看来,如果要先实现随处可控的智能家居,每个被使用的设备(例如电视、风扇、冰箱和电灯等家电)都带有一套这样的系统,才能随时随地实现可控。而对这套系统的要求则是要容易听到,更准确听懂,更快速执行操作等能力。也就是说,智能家居的生态竞争,语音助手会是一个关键。为了帮助更多的终端厂走向智能控制的未来世界,很多厂商都已经投入其中,百度和瑞芯微则是当中的典型代表。芯片是基础,强强联合缔造新格局成立于2001年的瑞芯微是中国芯片代表企业之一,无论是平板电脑、车载导航或者IoT物联网方面,他们都抢得了一席之地。在最近火热的AI市场,他们也凭借其优越的产品,入选全球AI芯片TOP 20,而大陆也仅有两家厂商入选TOP 20(另一家是华为)。而在智能音箱这个领域,瑞芯微RK3229在去年就获得了谷歌助手Google Assistant的青睐。经过一年的努力,他们又推出了全新的RK3308和RK3326,从根本上满足市场对多形态语音交互音箱方案的需求。据了解,这个方案都采用了高性能、低功耗的架构,分别为带屏幕和纯音频的AI智能音箱提供整体芯片解决方案。其中采用64位4核ARM Cortex-A35 设计的RK 3308整合了高性能CODEC(8通道 ADC + 2通道 DAC),直接支持最大8通道模拟MIC阵列+回采,无需外加ADC,加上为低功耗应用开发了硬件语音检测模块(VAD),使得的整个方案拥有了高集成度和性价比高等优势。而RK3326则同样采用了ARM Cortex-A35设计,还加入了全新Bifrost架构G31 GPU,且支持不同位宽DDR及组合配置,这就使得这个方案会成为带屏幕的智能音箱的Smart Display首选。由于这两款产品的优越表现,在2018 百度AI开发者大会(Baidu Create 2018),百度宣布将会与瑞芯微深度合作,基于这两款产品打造一个以语音交互为中心、软硬一体化的全链条解决方案。我们知道,百度作为最早布局人工智能技术的公司之一,他们在数据、算法和算力方面都有着深厚的积累。基于此,他们推出了DuerOS对话式人工智能系统。作为一款开放式的操作系统, DuerOS通过云端大脑时刻进行自动学习让机器具备人类的语言能力。在AI大会上,百度宣布,今年一月,DuerOS 智能设备激活量超过5千万;截止到2018年6月份,DuerOS 智能设备激活量超过9000万,而DuerOS 月活跃设备量超过2500万。其实前述的智能家居只是数量庞大的智能应用的冰山一角。展望未来,在百度和瑞芯微的强强联合下,他们共同构造的DuerOS生态也将为开发者提供简便进入智能大小家电、智能家居、智能车载设备和智能随身设备等市场的能力,共同打造一个智能新世界。而这正是我们所希望看到的。

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  • 欧拉蜜的离线语音解决方案,将给城市带来全新变革

    近日,欧拉蜜团队致力于打造欧拉蜜离线语音解决方案。之后将会陆续应用于智能楼宇、智能车载等方面。 欧拉蜜离线语音解决方案,可应用于智能楼宇欧拉蜜离线语音解决方案,能在离线的状态下,实现多种智能楼宇的功能。进而切实提高人们的工作效率和生活质量。 未来,在一幢写字楼里,有了欧拉蜜离线语音解决方案,在无网的状态下,也能根据员工发出的指令迅速提供合适的温度、通风量,提醒会议时间,安排会议空间和通知与会人员等。而智能建筑中的照明、安防、暖通、通讯系统等,均可以在离线状态下实现,只需一句语音指令,就能完成开关灯的动作、布置好安防需求、开启通信行为等。在未来,你所住的房子,你所办公的地方,都会越来越听从你的指令,变得智能和情感化,只需你的一声“召唤”,就能轻松完成自己的需求,而这一切,都无须联网。响应指令的速度也会比联网状态下更快。在语音识别和语义理解方面,欧拉蜜团队拥有上百个自主研发的核心专利技术,欧拉蜜团队表示,在欧拉蜜离线语音技术的支持下,这些智能楼宇的应用场景会离我们越来越近。 智能车载更便捷,出行无需网络传统的智能车载需要联网才能实现,如遇到网络信号不好或无网络,将大大影响智能出行的安全和舒适度。欧拉蜜的离线语音技术,将很好的规避以上问题,在路遇隧道等无网的环境下,通过语音指令,依然能轻松获悉前方道路情况。离线状态下,也能随时随地规划路线,随心随意播放歌曲。这将在很大的程度上让智能车载变得更便捷。 继欧拉蜜开放平台后,发力离线语音解决方案2017年4月,欧拉蜜人工智能开放平台与欧拉蜜语音助手(前身为哦啦语音助手)上线。欧拉蜜的人机交互支持能力包括提问、选择、纠正、历史信息记忆、话题记忆、知识辅助理解、嵌套语义理解、微信息处理以及歧义消除等功能。 欧拉蜜团队经过多年的潜心研发,已获得百余个自主研发的专利技术。在中文语义理解方面,能够有效消除汉语的歧义性,提高语音识别的精准度,人机交互能力处于国际领先水平。另外,利用深度神经网络发展出的相关识别技术,成功解决了人机交互中的各种难题。在发表欧拉蜜开放平台和欧拉蜜语音助手之后,欧拉蜜团队表示,目前专注于实现离线状态下语音的自然语言理解和互动,将来会陆续在智能楼宇、智能车载方面发力。  “欧拉蜜离线语音技术可以避免过分依赖互联网连接和云后端,在没有联网的情况下,就可以直接进行语音操控,完全不需要消耗流量。” 威盛电子全球行销副总Richard Brown表示:“并且,相较于联网状态,离线语音响应的速度将会更快,用时更短。” 毋庸置疑欧拉蜜离线语音技术将会大大推动未来语音的发展,也将会极大改变未来的生活方式。

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  • 信息娱乐系统和ADAS系统应该什么样?看看TI Jacinto Demo吧

    根据Strategy Analytics日前公布的汽车电子市场排名,NXP、英飞凌和瑞萨分列前三位,而德州仪器凭借着汽车领域的丰富产品线组合,成功超越意法半导体,排名第四。在2013年,TI CEO Rich Templeton表示公司要利用模拟和嵌入式产品组合,加强对汽车领域的渗透。TI公布的2017年报显示,TI目前模拟和嵌入式处理器收入已占到TI营收的85%以上,其中总营业收入的19%来自汽车,而在2012年报时,TI营收的11%是汽车市场。在2012年,TI经典的OMAP系列芯片推出OMAP5架构之后,宣布退出智能手机芯片业务而转向汽车电子市场。而就是利用这款OMAP5架构,TI开发出汽车电子市场的一代经典之作Jacinto6。近日,德州仪器半导体事业部应用处理器技术应用经理丁丁结合Jacinto的Demo展示,介绍了Jacinto的各种应用场景。Jacinto产品介绍丁丁介绍道,Jacinto汽车处理器是一系列适用于 ADAS、数字驾驶舱、数字可配置仪表和信息娱乐系统的高可扩展性硬件与软件解决方案。丁丁表示,无论是从独立的车机信息娱乐系统过渡到数字驾驶舱,还是从传统机械仪表过渡到数字仪表,以及辅助驾驶系统不断向更高级过渡,这种演进模式一方面发展迅速,另外一方面则是会处在长期多形态的市场需求中。因此TI的Jacinto处理器一方面需要不断追求更高的性能方案以便满足汽车市场未来的需求,另外则是不断扩充产品系列,以迎合各市场的需求。目前,TI Jacinto系列处理器包括Jacinto DRAx信息娱乐系统SoC,以及Jacinto TDAx ADAS SoC。在DRAx系列中又划分为Entry,Eco,Jacinto6以及Jacinto6+,以兼容从数字座舱到高级数字驾驶舱解决方案;TDAx系列也拥有多达14款处理器,以满足不同性能和成本的需求。Jacinto6的特色Jacinto 6芯片最大的特点就是多核异构,可将不同的任务分配到SoC中最适合的处理器内核中。如图所示,在DRAx系列中,拥有众多CPU、GPU、DSP等内核,同时还包括诸如VIP、EVE分析处理器,IPU等专用加速器,实现更高的处理性能。如图所示,TDA3x,拥有DSP、IPU、ISP、EVE等丰富的处理器单元。DRA系列产品的的特点包括:软件平台化采用通用内核平台和基础架构,最大限度地重复利用投资和研发效能,并将适用范围从低档汽车扩展到高档汽车。性能、安全性与安防功能充分利用该平台的异类架构,实现最佳并发性能和功能。集成与差异化集成并利用图像、视觉和信号处理功能来优化系统物料清单 (BOM),从而使数字驾驶舱系统脱颖而出。 DRA系列产品主要应用在智能座舱中 TDAx系列产品的特点包括:可扩展性利用 TDAx 系列通用硬件和软件,构建适合高档到低档车辆的各种可扩展解决方案。低功耗、高效能在相同功率预算下增强计算性能,实现对视觉、雷达和其他信号类型的高级分析处理。创新|集成利用高度集成的 SoC 实现 ADAS 系统小型化,并减少系统物料清单 (BOM),满足差异化和创新需求。TDAx主要应用在ADAS中TDAx产品伴随着ADAS的演进而不断进步结合仪表盘Demo看Jacinto 6的特性此次,TI所展示的不光是一张张PPT,而是一个个实实在在的Demo,真正运行在Jacinto处理器之上的解决方案。   JACINTO 6PLUS数字驾驶舱                           各种类型的数字仪表盘,满足不同渲染UI需求丁丁介绍道,利用Jacinto独特的多核异构特性,通过虚拟化技术,可实现跨操作系统平台的智能座舱融合系统。“为了系统安全可靠隔离,Jacinto支持1920*720 3D QNX图形数字仪表以及1920*1080全尺寸高清安卓信息娱乐系统,通过操作系统层面的隔离实现互不干扰。”Jacinto6具有超高集成度,通过DSP,可作为3D环视硬件加速器,可以在不影响信息娱乐、仪表显示和交互应用的前提下,实现额外的环视显示。Jacinto6中还集成了ISP,可以节约掉传统ISP芯片,降低整个系统BOM。    Jacinto6还可实现AR技术,通过对摄像头对实景的采集、识别,并把行车辅助信息叠加到实景应用上。此外,还可以利用DSP内核实现驾驶员疲劳检测,“仪表的安装位置决定了它比较适合集成驾驶员监测摄像头,而且是低成本的检测。”丁丁介绍道。JACINTO 6 PLUS 高端数字仪表,支持车内摄像头监控针对中国市场的不同需求,TI还提供了诸多低成本处理器,利用异构处理器的丰富组合,在不实用虚拟化技术的前提下实现仪表、车机等多平系统集成方案。相比软件虚拟化,TI的异构处理器利用不同内核执行不同的操作系统,并且在内部实现了硬件隔离,因此即便不使用Hypervisor技术,也可以实现多操作系统的集成。这样就可以避免当安卓系统发生卡顿时,影响仪表的使用。        “和传统的影音娱乐处理器不同,数字仪表处理器要达到ISO26262  ASIL- B等级的安全标准,Jacinto 6架构可提供对可靠性要求最高的仪表盘故障显示系统,内核间具有互相备份及校验功能,利用更高可靠更高实时性的硬件单元来刷新及绘制仪表盘关键显示内容,包括速度、档位等信息。”丁丁说道。在软件开发层面来说,无论在信息娱乐、仪表、ADAS等应用上都具有对应的软件框架和SDK,用户不需要自己搭建多核系统,直接使用TI框架就可以自动优化多核计算,用户不需要考虑太多底层环境。总结来说,在数字仪表盘领域,TI Jacinto拥有更高的显示性能、更高的分辨率,更安全可靠,更高的可扩展性,一致性的软件平台,更低的系统功耗,更友好的开发框架等。        ADAS应用Demo目前,面向中国的TDAx系列主推三大产品,分别是高端TDA2 Plus,中档类TDA2以及高性价比TDA2E。产品集成大量的图像分析库及深度学习开发包、视觉应用等功能。支持以全景为基础的具备复杂图像分析功能平台,全景集成障碍物检测,全景集成车位检测,全景集成超声雷达等应用。低成本驾驶员检测方案丁丁介绍道,去年TI中国团队基于TDA2E开发出了4路高清行车记录仪功能,在原始四路鱼眼摄像头环视显示基础上直接对高清视频进行无损压缩。TDA2E17 3D SRV + Multi channel CBB solutionTDA2P的计算资源非常丰富,除了环视系统之外,还空置了大量运算资源可开发车位识别等功能。    除了200万像素环视之外,TDAx还可结合超声波传感器进行融合。“传统环视系统旋转、图像渲染和建模等完全需要依靠GPU,而TI的优势在于多核异构,可以利用DSP实现针对图像的部分功能。”丁丁介绍道。TDA2Plus Premium 2MP SRV+APA platform如图所示,TI实现adaptive bowl,相比传统方案,TI的DSP技术可以动态识别障碍物的距离,并相应的实时生成最适合的模型,有效解决此前的遇到障碍物时图像被拉伸的问题。丁丁介绍道,同信息娱乐相同,针对ADAS领域,TI提供了一套Vision SDK,具有参考框架、应用及代码,用户可轻松将数据从不同核之间流转处理,用户可以花更多时间去研究算法,而不是解决处理器底层的同步、延时等问题。深度学习Demo“越来越多跨界客户进入到汽车电子市场,为了满足这一趋势,TI提供最优秀的硬件平台和解决方案,提供更易于开发的软硬件架构,满足从入门级到资深用户的不同需求。”丁丁总结道。

    推荐 2018-08-03 09:13

  • 急速膨胀的人工智能体系将带来什么?

    自诞生以来,人工智能在世界范围内就引发了轰轰烈烈的研发热潮。由于强大的运算能力和卓越的智能化系统功能,人工智能在人类生活当中开始占据越来越重要的角色地位,而这也使得世界各国开始加大对于新AI技术的开发和提升。     事实证明,在短短几十年时间里,科学界对于人工智能的探索已经取得了令人瞩目的成果。从每秒钟运算30万次加法的艾尼阿克,到后来每秒钟都可以进行超过40万亿次加法的“tera_10”;从只会抓举小型积木的简单机器人,到后来击败人类棋王的“深蓝”,整个人工智能学科的高速进步,不光为本学科带来了翻天覆地的变化,同时也在深深地影响着人类生活。可以预见的是,在目前世界各国都全力支持推动人工智能发展的大背景下,将会有更多性能卓越的人工智能体被研发出来,走进千家万户。          毋庸置疑的是,世界各国正在寻求智能化更高、运行速度更快的计算机系统。这样做的结果是显而易见的,更高级别的智能系统会给使用者创造更为客观的社会财富,但与此同时,急速膨胀的人工智能体系是否也应该引起人类的警觉呢?     1939年10月的一天,美国艾奥瓦大学的一所实验室里笑声不断,而此时和同伴谈笑风生的约翰·文森特·阿塔纳索夫教授还没有意识到眼前这台笨拙的机器将会对人类社会带来翻天覆地的变化。他和助手——研究生克利福德·贝理给这台机器起了一个粗糙的名字:ABC,即两人姓氏的首字母“A”和“B”,外加“Computer”的“C”。而这台当时还没有引起过多关注的“ABC”机器,也就是后来各代先进计算机的雏形。     受制于时代的限制,阿塔纳索夫和贝理并没有高度重视起自己这一项伟大的发明,“ABC”也只是做一些数学方程式的解算。几年之后,美国当局也被卷入了世界大战的旋涡,阿塔纳索夫和贝理都放下了手中所有的学术研究,转而投向国防、武器制造等方面,而“ABC”的进一步精研,也就这样被搁置了。到1946年,世界战争进入白热化阶段,美国社会各阶层都不约而同地通过缩减开支来援助政府,爱荷华大学的教育经费也大量停减。在这样一个时代背景下,“ABC”的部分零部件都被拆除移作他用了,只剩下存储装置还孤零零地留在原地。     尽管“ABC”没有引起社会的重视,但艾奥瓦大学教授发明出了能够自主解算超高难度方程式的机器,这一消息在业内还是吸引了不少科研人员的目光,宾夕法尼亚大学的电力工程学教授莫奇利·约翰·威廉姆就是其中之一。在参观了遗留在艾奥瓦大学储存室里的“ABC”之后,他认真地和阿塔纳索夫教授沟通了部分意见,这为后来莫奇利研究出更高级别的计算机“艾尼阿克”提供了基础。     到1946年2月14日,由莫奇利教授和他的学生——年仅25岁的艾克特·约翰·普洛斯博共同推出的新型计算机“艾尼阿克”号宣布诞生。与阿塔纳索夫主导的“ABC”不同,艾尼阿克得到了军方的大力支持,原因是美国当局希望通过电子运算,来规范炮弹运行轨迹,进而提升命中率。根据当时的报道,艾尼阿克号计算机长50英尺(1英尺=0.3048米),宽30英尺,重量更是达到了30吨。而当艾尼阿克号开始启动的时候,整个费拉德费亚市都需要关闭民用电源,以确保艾尼阿克号的正常运转。     除了占地面积大、吨位过重、用电量惊人之外,艾尼阿克号还需要18800个真空管来支持工作。更重要的是,数量庞大的真空管损耗率惊人,差不多15分钟就会有一根真空管被烧毁,然后工作人员不得不再花费大量的时间来查找、替换掉坏掉的零件。     然而,尽管从资源消耗方面来说,艾尼阿克号计算机的消耗是非常惊人的,但与此同时,它也展示出了物有所值的性能:在加法运算方面,它每秒钟的速度达到了5000次。这在当时可以说是一个“骇人听闻”的成就,而当然这也是任何人脑都无法比拟的。     当然,从历史的角度来看,这一切都只是一个开始,随着社会各界的高度重视,计算机技术也不断突飞猛进。时至今日,每秒钟运行亿万次计算的计算机已经不能被看作“一流产品”。法国原子能署出品的“tera-10”型号计算机每秒钟42.9万亿次的运算速度,都只能勉强跻身业内第七,那么艾尼阿克当年每秒钟的5000次加法运算,或者是每秒400次乘法运算,看上去就都显得微不足道了。     可以说,自第一台电子计算机“ABC”问世开始,在不到一百年时间里,人类对于计算机技术的开发和使用是异常惊人的。单纯从运行速度上来讲,21世纪之后研发出来的超级计算机,在效率上要比首代计算机快上亿倍,这个差距已经是不能用“天堑”来比拟了。更重要的是,从时代需求角度来说,由计算机主导的智能化体系,也已经在人类社会根深蒂固,早已经渗透到人类生活的方方面面了。     从社会生产角度来说,无论是工业生产还是农副养殖,利用智能化数字管控的劳作体系都是更具生产效率的。在美国,从事农业生产的人口不到全国人口总数的2%,但是他们却支撑起了整个美利坚全部的食品供应,且还大量对外输出农产品,是世界头号农产出口国。更加令人称道的是,美国农夫并不需要每天夜以继日地播种或者是放牧牛羊,他们更多需要做的是坐在电脑旁边,喝着咖啡,通过电子系统完成农业生产。在高自动化机械生产体系的帮助下,一对美国夫妇能够完成3000英亩的农庄作业,同时他们还能喂养近200头牛。在面对来访者提问时,拉里·格雷格还向对方展示了自己利用安装了GPS系统的电脑终端控制拖拉机犁地的过程。     相对而言,智能系统对于农业生产的应用,是落后于工业生产应用的。也就是说,智能化体系对于全球工业生产的影响是更显著的。美国纽约州立大学社会学教授理查德·拉克曼就表示:“假如我们把智能操作从工业生产当中完全去掉,那么我们的生产效率将会下降一万倍甚至更多。”     所以说,就社会生产而言,人类社会对于智能化系统的依赖和使用,已经达到了非常高的地步。     从日常生活角度来说,智能化电子产品也已经成为人类生活当中的重要组成部分。而假如没有了电话,远程交流就只能通过信件或者电报来完成。这显然是一件可怕的事情。     总体而言,自从第一台电子计算机问世起,人类就已经逐渐开始了智能社会的历程。经过了一系列的探索之后,智能化产品的研发进程和使用技术,都呈现出了飞跃性的发展。从艾尼阿克号的每秒5000次加法,到tera-10的每秒超过40万亿次,计算机领域发生了翻天覆地的变化。同时,在社会生产和日常生活方面,智能体系应用也扮演着举足轻重的角色。然而,这样一种对于电子机器的超高程度依赖,必然也是利弊共存的。就好比是经营着3000英亩农庄的格雷格夫妇,当他们家中的智能操作系统按部就班地工作时,他能够轻松地完成每一年的劳作,而一旦这些系统产生故障或者是失去控制呢?当然,对于人工智能的开发和应用,我们也不必过于悲观或者持有疑虑,因为从现阶段来看,智能化操作对于人类社会的推动意义还是远远超过其暗藏的隐患的。只不过,从电子计算机在短短几十年时间里运行速度疯狂飙升近百亿倍这一点来看,对人工智能系统保持警觉,其实也是有必要的。   

    推荐 2018-08-01 10:30

  • 美团要用无人车送外卖,那外卖小哥怎么办?

    美团也加入无人配送的队伍。     近日美团对外发布了无人配送战略,称要“用无人驾驶技术打造全球最大的友好交互智能配送生态开放平台,加速无人配送行业发展。”口气很大。     具体来看,美团的无人配送在走两条路,一条是美团自己做研发,设有研发团队。另一条路是,和第三方合作企业、研发机构合作。在现场美团公布无人配送开放平台策略,称欢迎无人驾驶上下游企业入驻,并给出的四项支持:     其一,运营支持,基于历史订单的大数据分析,选择合适的部署区域;     其二,商家打通,美团与440万商户合作,更会拓展更多合作商户。     其三,销售团队,地面销售可以促成与园区、物业的合作。     其四,充电维保,53万+骑手体系可以对地面维护保养提供支持。     现成的应用场景,对无人驾驶企业有一定吸引力。     从发布会现场的介绍来看,美团无人配送为短途配送,主要应用在两个环节。取餐环节,餐馆将餐放到无人车里,无人车通过智能导航和路线规划送到等候在门口的配送小哥手中,适用大型商超,餐馆距离商超大门距离较远。另一个是最后一公里配送环节,配送小哥把外卖放到无人车内,无人车送到顾客手中,用户用手机验证码取餐。适用于人员集中的办公楼、高校。     所谓的配送无人车基本就是快递柜加上无人驾驶技术,在小型无人车上安装几个一些快递盒子。       发布会现场展示出来的美团无人配送新款概念车,据说采用L4级别自动驾驶技术     无人配送并不新鲜,菜鸟京东有更早一步的尝试。     早在2016年9月,阿里旗下的菜鸟网络发布视频介绍了自家研发的新一代无人送货机器人小G。同一天,京东宣布其自主研发的无人配送车已进入道路测试阶段。     依据公开资料,菜鸟小G有1米左右高,一次可携带10个~20个包裹。只要通过手机向它发出服务请求,小G就会与TMS(运输管理系统)对接规划最优配送路径,将货物送到指定位置,用户可以通过电子扫描进行签收。     京东的无人车体积较小,长宽高分别为1m、0.8m、0.6m,具有六个不同大小的载货舱,可放置6件快递,每日配送10单~20单。它配备了多个视觉传感器和雷达,通过形成视差图等方式构建外部三维环境,检测障碍物远近和大小。     美团无人配送部总经理夏华夏认为快递和外卖的无人配送有三个不同:第一,快递的物品和外卖的物品不一样。快递的物品有尺寸大小之分、而外卖的饭盒则相对容易达到标准化。第二,外卖对于时效性的要求非常高,骑手从餐馆把外卖送到用户手上,要求30分钟内到达。第三,外卖配送的起点是分布式的商家,而快递则有集散站可以做快件的调度。     第二和第三点导致了外卖对人力的需求更高,因此对无人配送的需求更加迫切。     对于美团而言,无人配送还处于早期试验阶段,无论在维护成本、运营效率上都还有很大的优化空间。美团的预期是,2018年实现无人配送的上线运营,2019年实现片区规模化运营。从今日披露的内容来看,美团的无人配送主要集中在商家端出餐、客户端取餐,而从商家到用户的距离仍需要外卖骑手完成。     此前美团也进军网约车市场,对于未来会不会在网约车领域开展无人驾驶?美团方面说,无人驾驶目前的重心主要放在外卖无人配送车上,自动驾驶的底层技术是相通的,先解决好外卖配送场景的无人驾驶将为其他场景提供技术积累与支持。   

    推荐 2018-08-01 10:29

  • 共享滑板车究竟有多火热?

    近年来,共享单车经历了由起初的备受关注,到后来的几近疯狂,再到如今的悄然退潮,几乎迅速的走完了自己的一生。然而,共享滑板车的横空出世再次引领共享热潮,但共享滑板车的出现会是共享单车的翻版吗?     共享滑板车究竟有多火热?          近来,美国的“共享滑板车”突然掀起了一股热潮。尤其是以Bird、Lime为代表的共享滑板车更是热卷硅谷,而这种趋势随着顶级投资机构的加入更加火热。     据了解,大约从今年三月份开始,在美国旧金山、洛杉矶或者华盛顿街头,会发现有不少电动滑板车散落在市中心的各种角落,还有不少人踩着这些滑板车在街道穿行。它和中国的共享单车一样,是可以随用随用的功用产品。     且共享滑板车结构非常简单,一个带有车把的两轮滑板,最高能以24公里/小时的速度形式,可以解决国内单车骑行不便的一些弊病。滑板车也无需停放架,骑行车可以将它们留在任何地方。乘坐人可在应用程序上找到支持gps的滑板车,一美元即可解锁设备,每分钟使用收费15美分。     共享滑板车也正因为它的方便、快捷,引来了众多企业的青睐。据韩国《东亚日报》报道称,仅在旧金山就有12家共享滑板车企业。创业10个月后在美国22个城市开展滑板车共享事业的企业“小鸟”,现在的市场价值已超过20亿美元。     共享滑板车暴露出来的问题  共享滑板车存在的问题和我国的共享单车一样,损坏程度严重。据报道称,在圣何塞市内的人行道上,随处可见倒地的滑板车,且外观乱七八糟。并且出现车上的二维码被刮掉,甚至有的滑板车被扔到海边,被挂在树上等等。基本上共享单车遇到的问题共享滑板车都遇到了。     此外,共享滑板车还有一个问题,那就是危险系数较高。多数人使用滑板车不会戴头盔,还有的人不遵守人行横道的信号灯等,从而引发安全问题。          共享滑板车会成为下一个共享单车吗?  从共享滑板车的运营模式来看,与共享单车几乎如出一辙。因而共享单车面临的问题是否也会是共享滑板车未来将面临的问题呢?     目前,我国的共享单车已从2017年的繁荣景象中悄然退出,被取而代之的是多家共享单车企业亏损严重,资金链断裂,入不敷出,面临倒闭的惨状,即时有存活下来的也是依托靠山的扶持,才得以发展。     而目前共享滑板似乎并未出现此类现象,但其行业竞争也非常激烈,损坏也异常严重。随着其行业的肆意生长,政府也在不断出手进行管治。但至于共享滑板车在国外能否长久地发展下去尚无法决断,毕竟各国市场环境存在差异,服务群体、造价成本等方面也有差别。共享滑板车到底能走多远,还得以市场需求变化而定。   

    推荐 2018-07-30 09:41

  • 结束了!高通放弃收购NXP,20亿美元解约费、300亿美元回购

    经过了一年多时间的审核,高通收购恩智浦的交易最终没能等来中国监管机构的一纸批文。    这意味着这起历经21个月,金额高达440亿美元,半导体行业迄今最大规模的并购案以失败告终。高通方面宣布了这一结果。        贸易战美方不断加码导致交易流产  按照高通与恩智浦此前的协议,截止日期为北京时间7月26日中午11:59,如果在此前得不到中国监管机构审批通过的结果,该交易将宣告终止。高通需要在此后的9个小时内,支付给恩智浦20亿美元的解约费用。    2016年10月,高通宣布380亿美元收购恩智浦,约合每股110美元,期间因抵御博通的恶意收购,今年2月,高通提高对恩智浦的报价至每股127美元,总计达440亿美元。    高通收购恩智浦的交易是目前半导体行业最大规模的并购,恩智浦被视为构筑未来高通帝国的一块重要拼图。若成功,合并后的高通将成为继三星、英特尔之后的全球第三大半导体厂商。    恩智浦在汽车电子、微控制器、传感器、射频、电源等领域的深厚积累,广泛的产品线和知识产权会有力支撑高通在车联网、物联网等领域的战略布局,同时减少在智能手机业务上的依赖以及由此带来的潜在风险。    这笔交易的达成,需要获得包括中国在内的全球9个反垄断机构的许可。在过去一年多的时间里,高通一直在等待最后一个市场区域——中国的审批结果。    从程序上而言,中国反垄断机构的审核周期在6个月(180天),但对于高通恩智浦的交易,据集微网了解,自去年4月高通向中国商务部提出申请以来,已三次重新提报材料,该并购案也成为近年来中国反垄断机构首次使用两个180天期限仍没有审核完成的案例。    该交易在等待中国监管机构审批结果的一过程中曾一度出现曙光,高通方面也一再表示出乐观的态度,但此后美国方面挑起的中美贸易战以及中兴事件又让结果蒙上阴影,有分析称中国方面将对该交易的审核作为反制美国的筹码。    在上个月有外媒报道称,中国监管机构已经清除了监管层面的障碍,但相信近期美国在对华关税政策上的不断加码,最终导致了这一交易的流产。    急需重回成长轨道 高通的“B计划”  对于高通而言,错过恩智浦这个近年来最为优质的一块“标的”将会十分遗憾。这在一定程度上将减慢高通未来的转型进程。但高通认为,尽管没能最终完成收购,但凭借在创新方面技术优势以及对于未来明确的战略规划,高通的转型仍将会成功。    当下,高通在5G、AI等与智能手机业务相关业务之外,正不断拓展其多元化的业务版图,在移动计算(XR、移动PC)、物联网(消费物联网、工业物联网)、自动驾驶等新兴业务领域积极进行布局。    2017财年,高通的收入为165亿美元。其中,30亿美元来自移动以外的业务部门,仅占总业务的18%。不过,非移动业务收入增长迅速,2017年数据较2016年增长25%,较2015年增长75%。高通希望未来移动业务与非移动业务各自达到一半营收的比重。    此次收购失败后,高通将投入300亿美元回购股份,提升股价。在经历了博通恶意收购以及恩智浦收购未成之后,高通需要提振股东的信心。同时,也不排除未来高通继续寻找优质标的进行收购的可能。    高通今日发布的2018财年第三季度财报显示,高通第三财季净利润为12亿美元,比去年同期的9亿美元增长41%;营收为56亿美元,比去年同期的54亿美元增长4%。    其中高通CDMA技术集团(QCT)第三财季营收为40.87亿美元,与上年同期的40.52亿美元相比增长1%,与上一财季的38.97亿美元相比增长5%。高通技术授权集团(QTL)第三财季营收为14.65亿美元,与上年同期的11.72亿美元相比增长25%,与上一财季的12.60亿美元相比增长16%。    高通需要兑现对股东的业绩承诺。此前高通曾表示,如果博通收购不成功,2019年财年的营收增长60%,利润增长100%。    目前,高通正在应对包括韩国、欧盟等多地反垄断机构的调查,还身陷与重要客户苹果的诉讼,在今日的财报电话会议上,高通方便已经表示,今年新款的iPhone产品中,苹果将只采用英特尔的基带芯片,这意味着高通几乎失去了苹果这一重要客户。    此外,高通还在实施10亿美元的成本缩减计划,未来一段时期,高通仍需面对来自多方面的挑战。    在这21个月期间,高通和恩智浦双方都因漫长的等待而在不同程度上影响了潜在的商业机会,很多业务因此停滞,以及来自竞争对手的挑战。而交易的终止,会让双方更加专注于未来业务的拓展。    特别对于高通而言,需要重新回归成长轨道,重塑外界对于高通的信心。   

    推荐 2018-07-27 09:45

  • 美国是如何摧毁日本芯片产业的?

    本文来自“风闻社区”,作者为西方朔在上世纪80年代,美国曾经与日本打了一场芯片战,最终摧毁了日本的芯片产业。黄树东在《大国兴衰》中,向我们讲述了这样一个非常精彩的故事。上世纪五六十年代,当美国的电子厂商向日本推销电子产品时,日本几乎没有电子产业。于是,日本决定赶超。到了70年代,日本在电子产业开始与美国抗衡,其产品质优价廉,深受美国消费者欢迎。美国的电子产业受到严重打击,尤其是芯片工业,甚至出现大量亏损,于是美国决定反制。日本电子产业迅速崛起的秘诀是:严格的市场保护,培育大而全的电子财团,政府推动民族产业的技术开发与合作。随着松下、日立、索尼等龙头企业的崛起,日本企业在国际市场上的份额急剧上升,日本电子产品风靡世界,开始在全世界挑战美国。20多年后称雄世界的硅谷电子企业,当时为了救亡图存,不得不把目光投向美国政府。1977年3月,美国半导体行业协会(SIA)得出结论:日本电子产业的成功,是在美国倾销的结果。而为了保持美国电子产业的竞争力,美国政府必须介入这次争端。美国政府认同了SIA的立场。一场美国政府主导的围绕芯片产业的产业战争,就此开始。要了解这场产业战争,首先需要了解美国政府对高科技的战略立场。对于高科技的垄断地位,是美国霸权的基石。而电子---尤其是芯片---产业,则是霸权皇冠上的明珠,对国家安全有着巨大的战略意义。美国国内有一些利益集团认为,由于日本芯片质优价廉,从国际分工的角度,美国应当让盟国日本成为自己的芯片提供商,这也有利于美国消费者。从比较优势的角度出发,既然芯片已经不是美国的优势产业,就应该放弃。鉴于高科技对于美国防务的重大意义,美国国防部专门设立了一个小组研究这个问题。后来发布了一个报告,回答了美国国防对外国芯片技术的依赖性问题。报告指出,美国所有的先进武器系统,都建立在无比先进的芯片技术上。芯片是决定电子产品领先地位的关键,而有竞争力的生产规模又是决定芯片领先地位的关键。而芯片业的生产规模必须由商业市场支撑,所以,美国必须保护芯片业的商业市场。这个报告的关键,是它在经济利益和国家安全利益上的优先顺序。在一个国家的产业战略和贸易战略中,国家安全利益压倒任何经济利益。纯粹从经济角度、从国际分工角度来处理关键产业,是一种不顾国家长远安危的行为。在国家博弈中,需要的是捍卫国家利益的战略家,而不是只会算计短期效益的账房先生。假如在当时,美国放弃自己的芯片产业,今天的美国,将没有英特尔这样的芯片厂商,美国在计算机上、防卫系统上将全面依赖日本!依赖于人必受制于人。依赖别人的霸权,还是霸权吗?!尤其严重的是,如果日本的芯片技术被苏联获得,将会对美国的霸权和安全构成致命威胁。在国家安全问题上没有选择。美国决定大力打击日本芯片业,大力扶持美国的芯片业。美国国防部发挥了重要作用,提供研究经费、大规模增加订货等等。美国在这场产业战争中的战略,有一个从“反倾销”到全方位的形成过程。1982年3月,美国商务部表示,将调查日本的芯片商对美国的廉价倾销。日本通产省马上下达了出口指南,要求自动减少对美出口,自动提高对美出口价格。而到了6月,美国司法部告知日本通产省,他们正在调查日本厂商用卡特尔等手段在美国市场上限制数量,提高价格。总之,无论日本厂商怎么做,美国都有借口打击。双方成立了一个高科技工作小组,于11月达成了《关于原则问题的协议》。这个协议是一个广泛而务虚的协议,确认自由贸易的重要性,呼吁给予彼此的企业进入对方市场以平等的国民待遇。这一协议轻易获得了日方的同意。美国的目的十分明确而且有限。当时美苏争霸,美国需要日本,因此不能伤害与日本的联盟关系,但是同时又要打击日本在电子产业上的领先地位。这个貌似公平的原则协议,其实有着很深的战略思考。前面说过,日本电子产业发展的历史经验,就是市场保护、自给自足的企业制度和强势的政府推动。因此这个原则协议,实际上直接刺中了日本电子产业的核心。而日本则在不自觉中做出了重要战略让步。这一让步,就使如日中天的日本电子产业忽然失去了坚实的基础。有了这种战略性败笔,以后所有的战术失败早就在美国的成算之中。从里根政府以来,美国对日本的经济战争的主要战术是“剥洋葱”。先是提出一个原则性意见,对关键的问题往往一笔带过。在获得日本认可以后,再在这种原则上就关键问题提出具体建议。这是一个典型的“剥洋葱”的例子。从“务虚”开始,以长远的战略立足,是美国在与许多国家博弈中的经验。以中国的入世谈判为例,中国谈了十几年,谈了什么?后来中国主导谈判的官员披露---谈的是四个字:“市场经济”。“市场经济”貌似务虚,然而一旦它成了谈判的原则基础,中国的经济体系、中国的产业保护、市场保护等等都成了谈判的内容。中国后来的所有不平等让步,都在这四个字当中。在日方接受了市场准入的原则后,美国开始需要细节了。日本不得不同意全部废除芯片关税,并且开放了国内市场。然而,尽管如此,美国电子产业在世界市场上的份额仍然在继续下降。1985年,日本取代美国,成为世界上最大的芯片生产国。美国企业惠普公开指出,日本芯片确实是质优价廉,日本问题芯片的比例只有美国芯片的10%。但是,这场产业战争从一开始就不是真正意义上的经济原因,美国的战略目的是要维护美国在芯片业上的长期垄断地位。美国国家利益和产业利益在这里是完全吻合的。到了1985年春,美国芯片业相信,假如政府不迅速采取严厉措施,整个芯片业将在与日本的竞争中消亡。SIA经过激烈争论,一致同意对日本采取激烈行动。1985年6月,SIA向美国贸易代表办公室就日本电子产品的倾销提起了诉讼,这就是著名的301条款起诉。起诉中把矛头直指日本政府。对于美国政府而言,决定这个案子的核心是国家安全利益。美国当时的贸易代表尤特在回忆中写道:“我们的(芯片)技术和质量是不比日本的好,可能还更差。但是,我们……不能承受(美国)失去芯片生产能力的后果。芯片业关系美国未来的关键。假如你失去了(芯片能力)你将变得依赖别人。美国作为世界领袖,能依赖别人吗?我们的判断是:不能。”贸易代表首先考虑的不是比较利益,而是美国的安全利益。国家安全高于一切,大国博弈呼唤这样的贸易代表。从这个角度看,中国上世纪80年代关于大飞机、计算机产业、关于开放中国国防产业的决策,看不到安全战略。在国家博弈中,短期经济利益考虑多了,国家安全利益就少了;自由贸易迷信多了,技术和产业独立就少了。就在美国政府思考对日决策时,美国出现了一系列后来对美国政策有极大影响的报告。这些报告宣称日本存在一个影子“九人委员会”。他们定期会晤以决定芯片价格、市场份额等等。日本坚决否认这些报告的真实性。对于“九人委员会”的真伪,美国政府从来没有确认。国家博弈,虚实相间。不同的利益需要不同的事实。强者大胆假设,弱者小心求证。在一连串的压力面前,日本政府开始后退。1986年9月,两国签署了《半导体条约》。主要有以下规定:1)日本政府不仅必须停止在美国市场的倾销,而且必须停止在其他市场的倾销(为美国占领其他市场开路)。日本厂商必须保留详细的成本记录,以确定“公平价格”。日本厂商可以高于但是不能低于“公平价格”。2)美国企业将获得日本20%的市场份额。这个条约是日本芯片业衰退的开始。芯片产业是一个更新很快、长平周期很短的产业。由于不能低于成本价**老产品,导致产品周期延长。另外,这个条约导致日本的芯片厂商自相残杀,以前产业链上的协同合作荡然无存。日本通产省为了避免日本企业间的不良竞争,对出口规定了统一的最低价。这一政策马上受到美国芯片业反击。1987年3月,美国政府以日本没有执行协议为名,决定对日本进行3亿美元的进口限制,限制包括日本产的电视、计算机等等,但是不包括芯片。这种挑动群众斗群众的招数,可谓别具一格。这种进口限制一直持续到1991年。在美国全力以赴拆散日本芯片业的产业联盟时,美国半导体协会得到了政府批准,成立了由14家美国芯片厂商组成的“美国半导体制造技术战略联盟”。这个联盟将运用产业基金和政府的资金进行新技术开发。与此同时,由美国一手导演的日元大幅度升值,迫使日本厂商大幅度提高了出口价格。1992年,美国芯片产业重新获得失去的市场份额,与日本同为世界最大的芯片出口国。同时,在日本市场20%的目标得以实现。1993年,美国取代日本再度成为世界最大的芯片出口国。1994年,为了摆脱美国加在日本芯片业身上的枷锁,在条约即将到期时,日本贸易大臣抢先宣布这个条约完成了历史使命。但是美国却宣布延长这个条约,最后则是在原条约基础上签署了新的条约。这场产业战争,从议题,到时间,到方式,全都由美国确定。美国还利用市场武器,大量培植对手的对手。在90年代中后期,韩国和台湾地区的芯片和电子产品,开始大规模涌进美国和世界市场,对日本构成全面挑战。而日元升值导致日本电子零配件价格飙升,不得不将零配件生产转移到海外。日本财团内部的传统产业链就此断裂,日本电子产业作为整体从此风光不再。再后来,漫长的经济衰退,使得日本的电子产业江河日下。进入21世纪,不仅芯片产业,日本整个高科技产业都被美国远远抛在后面。索尼、三洋等都在亏损中挣扎求生存。(编辑:胡敏) 

    推荐 2018-07-27 09:45

  • 100多家车厂机密数据被曝光,大汽车厂全中招

    前所未有的数据车祸事件。     不是1家2家,也不分传统车厂和造车新势力。     100多家车厂,从通用汽车、菲亚特克莱斯勒、福特、丰田,大众到特斯拉,现在机密数据统统被供应商的共同服务器曝光。     而且细思极恐的是,没人知道这个安全风险何时开始,也无法知道是否还有别人发现,更不知道数据是否已经外泄。          今天,数据安全事件的当事主角叫Level One,一家2000年创办于加拿大的汽车供应商,由于提供机器人和自动化方面的工程服务,在全球有100多家合作伙伴。     然而,正是这样一家“能力越大责任越大”的供应商,被网络安全公司UpGuard的研究员Chris Vickery发现,数据后门大开,轻松访问其合作伙伴的机密文件。     从车厂发展蓝图规划、工厂原理、制造细节,到客户合同材料、工作计划,再到各种保密协议文件……甚至员工的驾驶证和护照的扫描件等隐私信息,共计157千兆字节,包含近47,000个文件。     数据之机密和丰富,令人背后发凉。          事件详情  事情目前可最早追溯到本月1号。当时UpGuard安全团队的研究员Chris Vickery首次“盯上”了这个数据库。     在UpGuard,Chris Vickery的核心工作就是检查那些“无人看守”的缓存数据库,并检查是否存在无密码访问的可能。因此,也有人将他岗位称为:互联网数据库的看门狗。            但就在反复检查过程中,Chris Vickery确认,泄露源正是供应商Level One,通过Level One的文件传输协议rsync,可以无障碍访问上述所有隐私数据。     于是7月9日,Chris Vickery联系到Level One,10日,Level One采取断网脱机的方式,暂时止住了数据库裸露。     罪魁祸首的rsync其实是一种广泛使用的应用程序,经常用于大型数据传输和备份。但是,如果不采取适当的步骤限制rsync服务,数据可能就有泄露的风险。     这一次,Level One错在没有限制使用者的IP地址,让非指定客户端也能连接,并且也没有设置用户访问权限,比如客户端在接收信息前进行身份验证等。     也就是说,在没有这些措施保障的情况下,rsync是可以公开访问的。     而且这次数据暴露的规模之大,已经超乎了当事人和吃瓜群众的想象。     暴露的信息主要包括客户数据、员工信息及与Level One协议数据三类。     都很头疼,都是定时炸弹。     客户数据包括与Level One合作的通用、福特、特斯拉等100多家大型制造商的装配线和工厂原理图,保密协议和机器人的配置、规格、演示动画等。          工厂布局和机器人产品的详细CAD图纸也包含在数据中。             除了原理图外,详细说明的机器配置、规格和使用文档,以及机器人在工作时的动画也已暴露。          Level One的客户向其中一些客户端发送的ID证章和VPN凭证也在rsync中公开。          发现的波音公司的证章申请表     最具讽刺意味的是,数十份保密协议的全文也在曝光行列,客户隐私条款、保密数据文件、以及保密性质协议,统统外露。             特斯拉的保密协议     惊不惊悚,意不意外?但暴露的事项不仅仅这些。     第二类是客户的员工数据,包括员工驾驶执照和护照扫描件、员工姓名和身份证号码,还有照片等隐私数据。                     护照扫描件信息     最后,还有Level One自己的数据。比一些合作的合同、发票、报价、工作范围和客户协议等,也在该数据库中。       发现的One Level的银行文档     也就是说,对于这100多家制造商来说,从内部人员到外部合作方数据,都已昭告天下——更悲剧的是,在漏洞曝光之前,是否有其他人士访问过,目前还没有结论。     更别说这些数据一旦落入“别有用心”人士之手,将会造成怎样的威胁。     隐患警报  对于车厂来说,工厂布局、自动化流程和机器人规格等重要竞争力,最终决定了公司的输出潜力。     这些机密信息一旦被外人知悉,可能会招来竞争对手的的抄袭和叵测居心人的恶意破坏。     车厂竞争方面的底裤,也没有秘密可言了。     更令人不安的是,这些文件涉及到100多家制造商获得数字和物理访问的权限。     而且,在漏洞发现时,rsync服务器上设置的权限表明,服务器竟然是可公开写入的?!     这意味着一些人可能已经更改了里面的文档,比如可能直接替换存款指令中的银行帐号或嵌入恶意软件。     这是一次严重的安全事故车祸现场,给这100多家制造商带来的安全风险后患无穷。     汽车制造,人命关天。     如果别有用心的人士已经获取了这些数据,然后用于汽车关键部件的漏洞攻击,想想就令人不寒而栗。     最后,因为还包含了不少个人相关的隐私数据,是否会被用来其他危险使用,都不得而知。     并且通过相关信息撞库,还可能造成连锁数据泄露,威胁远不止汽车数据本身。       目前进展     截至目前,Level One首席执行官米兰-加斯科已经做出了回应,他说非常重视这一问题,并在进行全面调查,但还不能披露更多细节。     而相关涉及的车厂,肯定也已经着急成热锅蚂蚁了,但现在心中再痛,他们也只能选择不予置评。     另外,Level One CEO还表示,除了安全研究员Vickery之外,任何外部各方几乎不可能找到该入口、看到这些数据,但他并没有相关工具或手段来证明:都有谁访问过该数据库。            然而这个解释有些too young、too simple,sometimes naive。米兰-加斯科以为只有Vickery这样信息安全专家才会发现这漏洞。     但Chris Vickery也说了,通过暴露的备份服务器就能轻松找到Level One的数据,并且不需要密码或特殊访问权限,任何连接的人都可以下载这些材料。     对于这起数据车祸,只能说明Level One这样的供应商真太大意了。     而且此次无疑又给我们上了一课:第三方供应商和承包商可能造成的数据泄露风险,例子开始一个接一个。     就在上个月,票务公司Ticketmaster也表示数千名客户的付款信息被盗,源头则是Inbenta公司在TicketMaster网站上运行客户支持聊天机器人的软件存在漏洞。     另外别忘了,震惊全球的Facebook数据泄露事件,源头也是在第三方公司“剑桥分析”。            安全研究公司Ponemon去年调查的企业中,有56%表示他们遭遇了供应商相关的数据泄露事件。而且在越来越多第三方获得公司访问权的时候,数据泄露的风险就在增加。     此外,越来越多的第三方公司还能获得敏感信息,而且每年正在呈现24%的增长。     加之越来越强大的AI算法,给越来越多此前“没啥用”的数据插上了翅膀。     新时代里的安全事件,每一次都可能炸出新高度。     多方评价  这场数据灾难曝光后,外媒、Twitter等网友聚集地已经炸开了锅。     外媒《纽约时报》在报道的标题中用了“BIG RED FLAG”的描述,这指代危险信号,也经常用来隐喻成“让人生气的事情”。     做了多年的老产品经理Mark Schettenhelm感慨,企业和个人应该多关注下供应商的状况。如果他们不安去,则你也会遇到危险。            也有网友表示出面对此事无力感:数据泄露是一件多么可能发生的容易事情。            当然,也有网友认为导致的这场事故发生的One Level很是让人气愤,甚至有人在Reddit上评论说:“这家公司应该消失了。”   

    推荐 2018-07-25 09:03

  • 首席技术官大揭秘—万能的TI毫米波技术

      一直以来,许多技术领先的厂商都致力于开发高度集成的雷达视觉技术,实现精准且不受环境噪音影响的效果。一架巨大的飞机在屏幕上只能呈现为一个点,那已经是过去的老旧雷达屏幕了。现如今,采用TI独特毫米波技术的毫米波传感器,可以帮助我们看到具有详细轮廓的物体并对其进行分类,实现“眼见为实”。    想象一下,一个灵敏的机器即使在充满灰尘、黑暗、雾气或下雨等恶劣条件下也能避开障碍;一个安全系统,可以透过墙壁看到入侵者;一架无人机可以检测到肉眼看不到的高架电缆;一个安装在手术工具尖端的微型雷达可以检测到生物质;又或者一个微型传感器可以监测动脉壁和声带运动。       这种机器视觉依赖于复杂的互补计算方式,在汽车、工厂自动化、楼宇自动化和医疗等领域的应用中,通常被用于形成精确的物体图像。主动传感器是传输一个或多个波流,并智能地将反射转换成图像。     革新者  当然,无线电探测和测距(雷达)并不是新的技术。每一次驾驶员自主进行操作和每一次自主巡航控制的飞行任务都需要雷达系统的参与。这一概念诞生于第二次世界大战期间,从那以后被广泛使用。这一概念不仅仅在军事用途方面起到了开创性的作用,对其它领域的应用也有巨大贡献。诸如空中和地面交通控制、地面和地下测绘、天气预报、汽车高级驾驶员辅助系统(ADAS)以及医疗监控等应用都在配置电磁(EM)测距。       虽然诸如超声波测距和成像等低频率的技术已经普遍应用,并且成本可被接受,但它局限于短距离范围内。而雷达拥有广泛的工作频率范围,从300 MHz到300 GHz,包括78-81 GHz广泛用于汽车应用,60 GHz用于工业应用。在低频时,电磁传播衰减较小。低频雷达可以覆盖很长的距离,但需要大型天线或多个天线才能弥补有限的精度和角度分辨率。频率越高,衰减越大,但分辨率和精度同样与之增长。而且,在更高的频率下,无线电、基带和天线的集成更加实用。在超高频率下,光学传感器的分辨率是无法被比拟的,然而在超高频率下光学传感器存在被周围的障碍物模糊的可能性。     然而直到最近,由于成本、技术复杂性和精确性等原因,雷达在许多汽车和工业应用中无法广泛使用。但是德州仪器的CMOS芯片上的单片式毫米波感测解决方案可以改变这一挑战。    使用方便  曾经,部署雷达需要大量的射频(RF)设计和专业知识。将天线、射频、模拟、数字处理器和适当的接口等准确地进行集成,需要昂贵和繁琐的设计。     但是现在,我们的集成雷达芯片带来了许多创新性的即插即用解决方案。除了标准的汽车应用之外,许多工业和商业应用也可以从简单易用的TI毫米波传感器中获益。集成DSP和微控制器的效率和便利性将提供多种用途。它可以通过实时监控纠正前端异常情况来提高整体性能。此外,它还专门提供一个芯片上的平台用于本地应用程序和数据分析。       例如,无人机上的嵌入式毫米波传感器可以检测农业土壤和作物的品质。工业化学品储罐内的传感器可以检测液位和蒸汽密度。带有集成分析引擎的传感器可以检测、统计和分析人员的移动。一个微小的传感器可以监测病人的心跳和呼吸模式。贴片中的一系列TI 毫米波传感器可以在瞬间就监测到核心体温和动脉壁的状况。在一些应用中,集成设备甚至可以替代超声波传感器,同时在汽车保险杠上提供更多功能。      可扩展性  雷达技术已经在很多方面施展作用。远程窄射线雷达需要不同的天线配置和更高的功率。例如,中、远距离范围内高级驾驶员辅助系统(ADAS)雷达能够以毫米级的精确度探测远至250米处的物体。具有较宽波束的短程TI毫米波传感器用于近距离检测,例如检测汽车附近的物体或工业应用中的液位检测。       雷达系统根据范围(距离),频率(速度)和角度(角度分辨率)在三维空间中检测物体。雷达的角分辨率取决于天线的孔径。在模块上使用多个天线可以提供更高的角度分辨率。发射功率、信号波形、天线数目和处理能力的可扩展性使得TI毫米波传感器可以被广泛地应用。     由集成的强大处理器运行的边缘信号处理可以为边缘处的模式识别和人工智能算法提供数据分析。边缘处理技术可以使机械手臂在本地处理传感器; LIDAR技术、雷达图像定位处理、 以及能够检测工业罐中危险因素的TI毫米波光谱传感器也都是边缘处理的例子。    时间、频率、空间  除了飞行时间之外,由发送器和反射器的相对速度引起的频率的改变可以由雷达系统拾取。执法人员利用这些系统来检测超速驾驶的违规者。     雷达以调制波形连续发送信号。这种被称为频率调制连续波的高级信号处理算法,以时间,频率和空间三个维度联合接收波形,以合成物体的图像。与照相机不同,这些图像是物体的轮廓,这也避免了关于隐私方面的担忧。     分布式传感器可以监视更广阔的视野并解决处于相同距离但不同位置的物体。一系列同步传感器已经部署在高成本的逆合成孔径雷达(ISAR)中。采用CMOS TI毫米波解决方案,合成阵列只需孔径雷达(ISAR)的一小部分成本和复杂性,就可以提供能够高速高分辨率成像的大孔径。     设想一下汽车保险杠上安装多个TI毫米波传感器,可以辨别出1度距离范围内的物体。现代雷达采用微型多普勒雷达和级联雷达,通过机型详细的轮廓刻画和分类来查看物体。它可以确定一个物体是卡车、小型车辆还是人。多个分布式传感器的阵列处理和传感器融合可以提供高分辨率图像,但涉及大量数据并且需要大量带宽。本地信号处理器可以消除对中央处理器高速接口的需求。    我们将继续致力于提高分辨率,并结合复杂的算法,如同时定位和测绘以及合成孔径雷达,使其成为主流成像技术。未来,雷达与LIDAR的结合可以为更多应用提供最佳的视觉解决方案。     半导体技术的创新超越了射频、模拟和数字信号处理,带来了毫米波传感器的变革。过去仅限于小型防御和空间应用的雷达系统现在已部署在汽车和工业应用中。这些技术开阔了我们的视野并提供了巨大的创新机会。   

    推荐 2018-07-25 09:02

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