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• 總成本將成為智駕芯片產(chǎn)業(yè)競爭的核心焦點(diǎn)2026-05-07 09:34

  

  作者：北京華興萬邦管理咨詢有限公司商瑞翔煜市場增速放緩與滲透率提升將使競爭進(jìn)入新階段2025年，中國汽車產(chǎn)銷量連續(xù)第三年突破3000萬輛，分別達(dá)到3453萬輛和3440萬輛，同比增長10.4%和9.4%。與此同時(shí)，L2級(jí)智駕滲透率已攀升至64%并持續(xù)增長。不斷擴(kuò)大的市場容量和高階智駕功能的快速普及，為智駕芯片廠商帶來了巨大的發(fā)展空間。面對(duì)這一戰(zhàn)略機(jī)遇，國際巨

  智能駕駛 智駕芯片 汽車 275瀏覽量

• 新的汽車架構(gòu)正在顛覆處理器與存儲(chǔ)器的選擇2026-05-06 14:27

  

  本文作者：AnnMutschler，SemiconductorEngineering高級(jí)執(zhí)行編輯關(guān)鍵要點(diǎn)輔助駕駛和自動(dòng)駕駛需要來自更多傳感器的更多數(shù)據(jù)，并且需要對(duì)其中部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行更快速的處理。向軟件定義汽車和集中式智能的轉(zhuǎn)變，使得更容易識(shí)別出哪些地方需要最先進(jìn)的處理器和存儲(chǔ)器，哪些地方可以部署更老、更廉價(jià)的技術(shù)。汽車以太網(wǎng)和LPDDR等過去很大程度上被忽視的

  處理器 存儲(chǔ)器 汽車 374瀏覽量

• 系統(tǒng)級(jí)AI變革，驅(qū)動(dòng)下一代芯片發(fā)展2026-04-29 13:29

  

  半導(dǎo)體行業(yè)競爭的核心，不再只是打造更強(qiáng)的單顆芯片，而是構(gòu)建更完善的整套系統(tǒng)。在2026年技術(shù)研討會(huì)上，臺(tái)積電傳遞出明確信號(hào)：人工智能時(shí)代已邁入全新階段。行業(yè)核心瓶頸不再是模型能力，而是大規(guī)模運(yùn)行這類模型所需的整套系統(tǒng)。應(yīng)對(duì)這一趨勢，需要半導(dǎo)體技術(shù)在算力、存儲(chǔ)、互連傳輸及能效層面實(shí)現(xiàn)全方位重大突破。從模型擴(kuò)容，走向系統(tǒng)擴(kuò)容過去數(shù)年，人工智能的發(fā)展主要依靠模型規(guī)

  AI 半導(dǎo)體 芯片 467瀏覽量

• 關(guān)于智能體（AI Agent）入門，一篇超詳細(xì)的總結(jié)！2026-04-28 14:53

  

  第一章：初識(shí)智能體歡迎來到智能體的世界！在人工智能浪潮席卷全球的今天，智能體（Agent）已成為驅(qū)動(dòng)技術(shù)變革與應(yīng)用創(chuàng)新的核心概念之一。無論你的志向是成為AI領(lǐng)域的研究者、工程師，還是希望深刻理解技術(shù)前沿的觀察者，掌握智能體的本質(zhì)，都將是你知識(shí)體系中不可或缺的一環(huán)。因此，在本章，讓我們回到原點(diǎn)，一起探討幾個(gè)問題：智能體是什么？它有哪些主

  AI 人工智能 智能體 620瀏覽量

• 告別單芯片博弈，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)競爭邏輯變了2026-04-27 15:02

  

  本文轉(zhuǎn)自：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展正從以芯片為核心，邁向以系統(tǒng)為核心。世界各國政府正以芯片主權(quán)之名，投入數(shù)百億美元發(fā)展半導(dǎo)體制造。從美洲、歐洲到亞洲，普遍共識(shí)十分明確：掌控晶圓廠，就能掌控算力的未來。但隨著人工智能重塑半導(dǎo)體行業(yè)格局，這套邏輯已無法詮釋當(dāng)下的價(jià)值創(chuàng)造邏輯。戰(zhàn)略優(yōu)勢正轉(zhuǎn)向更寬泛、更復(fù)雜的技術(shù)堆棧：AI加速器、高性能中央處理器、先進(jìn)封裝、內(nèi)存

  半導(dǎo)體 芯片 315瀏覽量

• 機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量雙保障：從“驗(yàn)證”到“標(biāo)記”2026-04-24 15:48

  

  在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界里，有句老話尤為貼切：“garbagein,garbageout”（輸入垃圾，輸出垃圾）。無論模型架構(gòu)多先進(jìn)、算法多精妙，數(shù)據(jù)的質(zhì)量始終是決定模型性能的核心。本文聚焦數(shù)據(jù)處理中兩個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)驗(yàn)證與數(shù)據(jù)標(biāo)記，前者為數(shù)據(jù)“守門”，后者為模型“立標(biāo)”，共同筑牢機(jī)器學(xué)習(xí)的根基。數(shù)據(jù)驗(yàn)證：為管道裝上“過濾網(wǎng)”你是否遇到過這樣的情況：精心訓(xùn)練

  人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí) 124瀏覽量

• 低精度浮點(diǎn)數(shù)定義——什么是 FP8、FP6、FP4？2026-04-23 12:48

  

  什么是浮點(diǎn)精度？浮點(diǎn)精度是一種以二進(jìn)制格式表示數(shù)字的方法，計(jì)算機(jī)將數(shù)字解讀為由0和1組成的二進(jìn)制序列。本文將聚焦于更小眾的低精度格式——FP8、FP6和FP4，這類格式更適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能領(lǐng)域。在浮點(diǎn)數(shù)表示中，第一個(gè)二進(jìn)制位表示數(shù)字的正負(fù)（符號(hào)位）；接下來的一組二進(jìn)制位構(gòu)成指數(shù)位，以2為基數(shù)表示數(shù)字的量級(jí)；最后一組二進(jìn)制位為尾數(shù)位（也稱為有效數(shù)字位），

  人工智能 浮點(diǎn) 146瀏覽量

• 從NPU、GPU、內(nèi)存、EDA工具等角度，看現(xiàn)在的邊緣AI技術(shù)2026-04-22 09:04

  

  引言：邊緣AI涉及的問題不僅是算力芯片，還與存儲(chǔ)、設(shè)計(jì)工具、測試等方方面面有關(guān)…AI從數(shù)據(jù)中心走向邊緣、端側(cè)的原因這兩年探討得夠多了，包括數(shù)據(jù)中心資源限制(與海量IoT設(shè)備與數(shù)據(jù)涌入的矛盾)、部分應(yīng)用的低延遲或?qū)崟r(shí)決策需求、隱私與安全性、AI應(yīng)用的個(gè)性化要求等；與此同時(shí)，隨著AI全棧技術(shù)的發(fā)展，邊緣或端側(cè)AI也正走向成熟——無論是硬件還是包括AI模型在內(nèi)的軟

  eda gpu NPU 邊緣AI 668瀏覽量

• 從進(jìn)迭時(shí)空K3看RISC-V CPU與Imagination GPU協(xié)同：如何構(gòu)建高性能SoC能力2026-04-21 08:33

  

  隨著端側(cè)AI和高性能計(jì)算需求的快速增長，處理器產(chǎn)業(yè)的分工模式正在發(fā)生變化。近期，Arm已發(fā)布其自研AI芯片，這一動(dòng)向也讓產(chǎn)業(yè)對(duì)IP模式的開放性與生態(tài)中立性產(chǎn)生了更多關(guān)注。在這一背景下，RISC-VCPUIP的價(jià)值進(jìn)一步凸顯：為芯片廠商提供更高的自主性與靈活性，且有助于構(gòu)建更開放、穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。與此同時(shí)，SoC設(shè)計(jì)正從單一算力提升，轉(zhuǎn)向多計(jì)算單元協(xié)同的系統(tǒng)級(jí)

  gpu soc 進(jìn)迭時(shí)空 226瀏覽量

• “芯片短缺 2.0”時(shí)代，正在到來2026-04-20 13:06

  

  全球汽車行業(yè)曾以為芯片短缺最糟糕的時(shí)期已經(jīng)過去。疫情擾亂了供應(yīng)鏈，導(dǎo)致生產(chǎn)線停工，許多人認(rèn)為半導(dǎo)體危機(jī)終將隨著時(shí)間的推移而緩解。然而，一個(gè)被稱為“芯片短缺2.0”的新階段正在到來，而且與以往截然不同。這一次，問題并非暫時(shí)性的，而是結(jié)構(gòu)性的。如今，芯片短缺問題持續(xù)影響著全球汽車制造商，尤其是在成熟工藝節(jié)點(diǎn)半導(dǎo)體領(lǐng)域。這并非指智能手機(jī)芯片或人工智能芯片的最新技術(shù)

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