- 近階段，芯片成了一個炙手可熱的名詞。一款由蘇州長光華芯公司自主研發的應用于手機人臉識別系統的芯片，著實讓人大開眼界。
這款面發射激光芯片主要用于手機3D人臉識別系統，目前是國內唯一實現此功能的芯片，長光華芯公司也是全球少數幾家、國內唯一一家研發和量產高功率半導體激光器芯片的公司。通過長期的實踐積累，這款應用與人臉識別的芯片的研發，也僅僅只用了一年多的時間。
半導體激光器在光通訊、光傳感，國防建設領域都有著廣泛應用，但長期以來，核心芯片技術被國外壟斷，并且有著嚴格的出口控制。2012年開始，
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人臉識別 芯片
- 4月23日，南京人工智能高等研究院在地平線團隊，清華大學張鈸院士領銜的AI學者團隊，以及南京市政府的支持下正式成立。在市場趨勢、巨頭加持、團隊過硬、戰略明晰、產品優越等利好因素下，地平線被業界頻頻看好，或可領銜國內ADAS和自動駕駛領域。作為公司掌舵者之一，地平線科技工程副總裁、工程院院長、南京研發中心總經理吳強博士接受了OFweek人工智能網的專訪，暢談其在“產學研”落地上的最新動作——主導南京人工智能高等研究院。
一年前，因為英特爾的一個大手筆
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AI 地平線
- 業內認為，瓴盛科技的正式獲批，將會在中低端市場與聯發科和中國紫光集團旗下展訊展開直接競爭。
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瓴盛科技 芯片
- 韓國的半導體產業在起步比美國、日本晚上十幾年的情況下，從一片荒蕪逐漸生長為半導體產業之林的巨擘，離不開密集的技術援助、政府的強力保護以及企業的“死磕”。
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芯片 三星
- 從當前中國LED芯片行業發展狀況來，“一超多強”的格局已初步形成。未來，隨著行業競爭的發展，企業間的并購活動仍將持續，行業集中度將進一步提升。
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LED 芯片
- 據麥姆斯咨詢報道，3D成像技術全球領導者Vayyar Imaging(以下簡稱Vayyar)近日宣布推出全球最先進的毫米波(mmWave)3D成像系統級芯片(SOC)，它集成了數量空前的收發器以及一款先進的DSP(數字信號處理器)，帶來高精度高分辨率的3D輪廓成像。
Vayyar在單顆芯片上集成了72個發射器和72個接收器，覆蓋了3GHz-81GHz雷達和成像頻段。憑借集成的大內存高性能DSP，Vayyar的傳感器無需任何外部CPU執行復雜的成像算法。
突破了目前傳感器
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CMOS 芯片
- LED行業經過前幾年的跌宕起伏，2017年逐漸回歸行業正常發展狀態，芯片大廠紛紛擴產，受LED照明市場、小間距市場強勁帶動，行業穩健增長;汽車照明及LED農業應用、醫療應用成為新藍海，航空、航天等領域也不斷開發出新的應用，LED技術逐漸走向成熟。隨著LED芯片領域供需格局改善，LED封裝領域市場規模持續擴張，新興應用不斷開拓，LED行業景氣度不斷提升。
據統計數據顯示，2017年中國半導體照明行業產值突破6500億元，同比增長率為25.3%，其中上游芯片環節產值達232億元，同比增長25.3%。
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LED 芯片
- 錢學森 火箭 和芯片
最近，拜中興事件所賜，芯片二字成為縈繞在中國媒體頭條中的一份陰霾，讓中國人糾結、彷徨而又激動不已。我們今天不談涉及自主、安全、貿易戰這么宏大的命題，就簡單聊聊，站在社會普通大眾的立場上，應該如何理解芯片公司應該承擔怎樣的社會價值和義務。
我們首先回顧一個梗——上世紀30年代，美國加州理工大學曾經有五個人因為在寢室自制火箭燃料而釀成了火災。事發后，學校為他們建造了新的實驗室，他們在50年代也紛紛成為載人航天領域的大牛。其中，我國著名科學家錢學森是
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芯片 CPU
- 據國外媒體報道，華爾街日報周五援引知情人士的話稱，政府支持的中國集成電路投資基金正在為中國半導體產業的發展籌集約3000億元人民幣(合474億美元)的新基金。
該雜志援引一位消息人士的話說，這筆資金將用于提高中國設計和制造先進微處理器和圖形處理單元等能力。
上周，中國工業和信息化部新聞發言人兼總工程師陳因表示，該基金歡迎外商投資。
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芯片
- 2016年7月，人工智能首次納入《“十三五”國家科技創新規劃》；2017年7月20日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升國家戰略，2018年李克強總理在政府工作報告中，進一步強調“產業級的人工智能應用”。短短2年之內，伴隨數據、計算力、算法和網絡設施等快速迭代，人工智能已成為中國經濟發展新舊動能轉換的重要引擎。安防領域一直被認為是人工智能最先落地的行業，隨著國內“智慧城市”、“平安城市”的不斷建設，在大數據、深度學習等技術的支撐下，安防向城市化、綜合化、主動安防方向發展，智能安防成為當前
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華夏芯 AI ASCI
- 算法、數據和算力并稱為新AI時代三大驅動力。如何在追求更好性能的同時實現低功耗、低延遲和低成本，逐漸成為擺在所有AI從業者面前的艱巨挑戰之一。
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深鑒 AI DPU
- 目前，全球技術正面臨著一場巨大的變革，智能無處不在的浪潮已然悄然到來！政府先后推出《新一代人工智能發展規劃》和《促進新一代人工智能發展三年行動計劃（2018-2020年）》，把AI提高到國家戰略層次，建立了相對完整的研發促進機制，協同推進AI發展。當下，傳統行業例如工業控制、醫療影像、零售、汽車、安防等都在思考如何向智能方向轉型。
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兆芯 AI X86
- 目前市場上AI主要的商業應用場景有安防監控、家居/消費電子和自動駕駛汽車。安防監控以及消費電子市場已經較為成熟，且國內企業從產品能力到產業鏈整合能力均占據優勢地位，是目前國內人工智能企業展開競爭的主戰場。本土的汽車主機廠和零部件廠商較為弱勢，目前在無人駕駛領域的布局以互聯網等非傳統汽車產業鏈內企業為主。針對不同的應用場景，國內的主流AI企業已經開始從算法與架構的實現向提供特定應用場景系統解決方案發展并不斷向上游的ASIC芯片設計延伸。如地平線、深鑒科技等企業均已開始推出自己的芯片產品。
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賽迪 AI 安防
- 一般人們提到的“實時響應的邊緣AI”是指達到人類的實時響應水平（ｍSec/毫秒級)，邊緣是指邊緣計算。而驅動整個社會、與傳感和控制結合的產業的運轉，則要求μSec（微秒級）的實時響應。為了將該領域與邊緣計算區別開來，我們稱之為終端（Endpoint）。作為在邊緣計算與終端（Endpoint）上運行的AI加速器，最近有學者和公司提出了一種新的計算架構方案，即比較在相同耗電量下通過深度神經網絡執行性能的數據。這是想解決設備通過云端、服務器進行學習的高耗電問題。
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瑞薩 AI 終端
- AI的部署和應用逐步從云端擴展至邊緣端，也就是直接部署運行在客戶端或物聯網終端，滿足了一定的實時性和安全性等要求。例如：Apple的Face ID, Andriod離線版人臉識別等，這主要歸功于人工智能AI芯片(或神經處理單元NPU)在手機上的深度整合及場景落地。它解決了性能和功耗的平衡問題，同時也強調了軟硬件結合來完成場景的落地。
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君林 AI 邊緣端
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