ai+汽車文章進(jìn)入ai+汽車技術(shù)社區(qū)

汽車安全設(shè)計(jì)，從小處著眼

不論在引擎蓋下還是在駕駛室中，如今的先進(jìn)芯片組對(duì)汽車固有惡劣環(huán)境中常見的電氣危險(xiǎn)格外敏感。為了保護(hù) 汽車電子設(shè)備免受破壞性影響，工程師們必須高度重視電氣瞬態(tài)(如拋負(fù)載)的主要來源——交流發(fā)電機(jī)。安全是汽車設(shè)計(jì)的首要考慮。對(duì)消費(fèi)者來說，汽車是一筆不菲的投入，所以必須保護(hù)好它們。最重要的是，汽車出現(xiàn)安全問題，人便命懸一線。正因?yàn)槿绱?，汽車廠家不惜采用氣囊、穩(wěn)定控制和胎壓監(jiān)測(cè)等各種安全技術(shù)。但設(shè)計(jì)圖1 實(shí)施拋負(fù)載保護(hù)的電路圖2
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搶占產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn) 中國AI還差什么？

從大洋彼岸的新鮮事物，到中國企業(yè)的迎頭趕上，再到寫入國家戰(zhàn)略規(guī)劃，人工智能在中國的發(fā)展，短短幾年便完成了許多新興產(chǎn)業(yè)“羨慕”的三級(jí)跳，顯示出后發(fā)先至的強(qiáng)勁勢(shì)頭。兩會(huì)雖然閉幕，但人工智能在會(huì)議期間所掀起的熱潮，仍在繼續(xù)，那么中國人工智能距離引領(lǐng)世界，還差什么?
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借助GPU搶占AI制高點(diǎn)的安防企業(yè)有哪些？

　　GPU與CPU的性能PK 　　在人工智能 (AI) 新時(shí)代，深度學(xué)習(xí)以不同于史上其他計(jì)算模型的方式改變著世界。搜索引擎、互動(dòng)語音和視頻推薦顯然是我們?nèi)粘Ｊ褂玫谋姸?AI 服務(wù)中的幾項(xiàng)。采用 Pascal 架構(gòu)的 NVIDIA GPU 為 AI 新時(shí)代提供計(jì)算引擎，可加快深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的訓(xùn)練和部署速度，從而帶來卓越的用戶體驗(yàn)。　　響應(yīng)速度是決定用戶是否采用互動(dòng)語音、視覺搜索和視頻分析等服務(wù)的關(guān)鍵因素。隨著深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和復(fù)雜性越來越高，CPU 已經(jīng)無法再提供交互式用戶體驗(yàn)。Tesla P4
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余凱：英特爾通過收購買下5年時(shí)間算法+芯片是AI發(fā)展趨勢(shì)

　　3月13日晚間消息，今日晚間英特爾宣布153億美元Mobileye，該消息迅速在自動(dòng)駕駛和人工智能業(yè)內(nèi)引發(fā)熱議。不少專家學(xué)者和AI從業(yè)人士紛紛在探討可能產(chǎn)生的影響。　　地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人、人工智能專家余凱就此向新浪科技談到了看法。　　余凱認(rèn)為，該收購對(duì)英特爾來說是重大利好消息，起碼為其在競(jìng)爭中買下了5年的時(shí)間。　　“雖然表面上153億美元的收購比較貴，但英特爾在人工智能和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的積累相對(duì)較少，而且遠(yuǎn)落后于他的競(jìng)爭對(duì)手英偉達(dá)，所以英特爾通過這樣一次收購，我認(rèn)為自己起碼買
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深度學(xué)習(xí)也有缺陷，同質(zhì)化的AI創(chuàng)業(yè)競(jìng)爭將很殘酷

人工智能這一輪的浪潮來的很快，接連攻克了圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等多個(gè)難題，簡直是處于宇宙中心。從資本、媒體到創(chuàng)業(yè)者都對(duì)這個(gè)領(lǐng)域懷有極大的熱情。
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不做搬運(yùn)工微軟AI學(xué)習(xí)自行編寫代碼

　　據(jù)國外媒體Quartz報(bào)道，要是計(jì)算機(jī)能夠理解人們想要解決的問題，并編寫代碼將其解決，而不像微軟Excel那樣要在程序內(nèi)的菜單人工找尋合適的公式，會(huì)怎么樣?這是一個(gè)非常未來主義的想法，但在這方面微軟研究院和劍橋大學(xué)最近已經(jīng)取得了進(jìn)展。　　在2016年11月的論文中，微軟和劍橋大學(xué)稱它們開發(fā)了一種能夠自行編寫代碼解決簡單的數(shù)學(xué)問題的算法。該算法名為DeepCoder，能夠通過研究有哪些潛在的代碼組合可以解決問題，來強(qiáng)化自己的能力。(它有點(diǎn)復(fù)雜想，下文將會(huì)詳談。)然而，這并不意味著該算法從現(xiàn)有軟件那里
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2022年AI會(huì)發(fā)展成什么樣子，IBM做出了5大預(yù)測(cè)

　　近日，IBM從人工智能、智能傳感器、智能望遠(yuǎn)鏡、檢測(cè)器、醫(yī)學(xué)設(shè)備的發(fā)展這五個(gè)維度，對(duì)人類2022年的科技與生活做出了五大預(yù)測(cè)。　　預(yù)言一：自然語言會(huì)是醫(yī)療監(jiān)控的窗口　　未來五年我們將通過機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理來預(yù)測(cè)并監(jiān)控精神疾病，包括抑郁癥、精神分裂癥、帕金森綜合征、亨廷頓氏舞蹈癥和老人癡呆癥等，通過分析話語模式和文本分析算法來實(shí)現(xiàn)。　　預(yù)言二：高級(jí)圖像傳感器將使得人類預(yù)備超級(jí)視野　　圖像傳感器將配高清晰度成像技術(shù)，在AI的輔助下，人類能夠看到微波圖像、超微波圖像和紅外線圖像等，使得人
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汽車混合電源將靜態(tài)電流降至最低

? ? ?汽車系統(tǒng)常供電電源的共同挑戰(zhàn)是保持足夠低的靜態(tài)電流，以滿足汽車制造商的要求，同時(shí)保持高能效、低輸入電壓，符合成本和空間要求。為滿足這些要求，許多汽車系統(tǒng)采用低靜態(tài)電流的線性穩(wěn)壓器。雖然這種線性穩(wěn)壓滿足大部分要求，但其固有的低功特性效抑制了它在負(fù)載電流增加和低電壓情況下的采用。在線性穩(wěn)壓器中，器件功耗與輸出圖1 ?線性穩(wěn)壓器溫度上升 ? 功率成正比例。當(dāng)功耗增加達(dá)到拐點(diǎn)時(shí)，在給定的環(huán)境溫度下，結(jié)溫達(dá)到絕對(duì)最高水平(圖1)。高于這個(gè)水平可靠
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CAN-FD和以太網(wǎng)共筑未來十年的汽車數(shù)據(jù)總線 — 快速、可靠(下)

接上篇5 從 CAN 遷移到 CAN-FD引入 CAN-FD 不會(huì)影響目前使用的諸如 LIN 和 MOST 等汽車網(wǎng)絡(luò)。要想把 CAN-FD 引入現(xiàn)有的 CAN 網(wǎng)絡(luò)，需要有適當(dāng)?shù)倪w移路徑。這是因?yàn)椋?CAN-FD 兼容性節(jié)點(diǎn)除了能接受 CAN-FD幀外，也能接受當(dāng)前的 CAN 幀，而不會(huì)出現(xiàn) 任何錯(cuò)誤。但是，如果存在 CAN-FD 幀，常規(guī) CAN 節(jié)點(diǎn)會(huì) 在網(wǎng)絡(luò)上生成錯(cuò)誤幀。OEM 可以通過幾種措施來減輕遷移至真正 CAN-FD 網(wǎng)絡(luò)所需完成的工作量。典型方案：? 網(wǎng)絡(luò)中部署的新 ECU 必須能
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CAN-FD和以太網(wǎng)共筑未來十年的汽車數(shù)據(jù)總線 — 快速、可靠(上)

? ? ?在汽車行業(yè)，汽車電子控制單元 (ECU) 經(jīng)歷了爆炸式增長。這些 ECU 在遵循行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上還采用了一些專用協(xié)議，逐漸從獨(dú)立單元發(fā)展成了網(wǎng)絡(luò)中的智能節(jié)點(diǎn)。其結(jié) 果是，汽車網(wǎng)絡(luò)成本被拉低，同時(shí)其可靠性和性能得到了提高。在過去的十年里，我們看到，數(shù)據(jù)總線逐漸發(fā)展成了車載網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)。在接下來的十年里，我們相信，現(xiàn)有汽車網(wǎng)絡(luò)協(xié)議必將經(jīng)歷一系列的擴(kuò)展，標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)連接必將進(jìn)入汽車。本文對(duì)兩種新的汽車網(wǎng)絡(luò)連接協(xié)議進(jìn)行了分析，即 CAN-FD。圖1 ?標(biāo)準(zhǔn) C
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三星計(jì)劃投入10億美元收購AI公司

　　近日，消息人士稱三星正尋求收購人工智能公司，并將投入10億美元的巨額預(yù)算，成立一支投資并購人工智能科技公司的專項(xiàng)資金。　　近些年，三星的一系列動(dòng)作均可看出其人工智能戰(zhàn)略：據(jù)統(tǒng)計(jì)，三星近些年共收購、投資了十幾家AI公司。三星在去年年底收購的汽車零部件供應(yīng)商哈曼國際手中手上就持有多個(gè)AI項(xiàng)目，如智能城市、語音控制等。除此之外，三星還完成對(duì)虛擬助理Viv的收購。　　與此同時(shí)，三星高層曾公開表達(dá)過對(duì)AI技術(shù)的強(qiáng)烈興趣，三星軟件研發(fā)部門主管去年稱：他們認(rèn)為AI不再是一個(gè)選擇，而是一個(gè)必須品。　　除了
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谷歌施密特坦白：關(guān)于AI 我全錯(cuò)了

　　本周三在舊金山的 RSA 安全會(huì)議上，Alphabet 的執(zhí)行總裁施密特說道：“事實(shí)證明，對(duì)于人工智能的判斷，我完全錯(cuò)了。” 　　起初，因?yàn)橹兰夹g(shù)對(duì)于公司前途和全球經(jīng)濟(jì)都至關(guān)重要，施密特一直對(duì)技術(shù)持有懷疑態(tài)度。　　的確，谷歌總裁 Sundar Pichai (施密特的繼任者，2014年谷歌創(chuàng)始合伙人Larry Page把核心產(chǎn)品的領(lǐng)導(dǎo)權(quán)交給了他)曾說過，我們正在進(jìn)入一個(gè)“AI優(yōu)先”的時(shí)代。而在此之前，所有的關(guān)注點(diǎn)都聚焦于移動(dòng)設(shè)備、智能手機(jī)(比如安
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英特爾推出面向工業(yè)和汽車市場(chǎng)的全新多功能FPGA

為支持日益增多的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用，英特爾公司今天發(fā)布了英特爾??Cyclone??10?系列現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)。該系列旨在提供快速、節(jié)能的處理能力，可用于廣泛領(lǐng)域，包括汽車、工業(yè)自動(dòng)化、專業(yè)視聽和視覺系統(tǒng)等。隨著“萬物”具有更高的互聯(lián)水平并能夠彼此共享大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理變得愈發(fā)困難。建筑物、工廠、家庭和車輛中的傳感器和攝像頭發(fā)出的信息日益增多，微處理器或微控制器已經(jīng)無法單獨(dú)處理這些信息。英特爾FPGA等高性能處理設(shè)備能夠收集和發(fā)送數(shù)據(jù)，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的輸入做
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AI CPU市場(chǎng)規(guī)模2025年將達(dá)574億美元，單芯片AI系統(tǒng)是趨勢(shì)

　　據(jù)海外媒體報(bào)道，自AlphaGo下圍棋勝過職業(yè)棋手新聞爆出后，關(guān)于人工智能(AI)的投資又掀起熱潮，除了較為人注意的考試機(jī)器人東大君以外，另一個(gè)比較不受重視的方向，則是制作高性能運(yùn)算芯片，讓現(xiàn)在需要高級(jí)服務(wù)器才能執(zhí)行的人工智能，可以用單一芯片執(zhí)行。　　例如Google就自行設(shè)計(jì)TPU(Tensor Processing Unit)，讓展示期間是在服務(wù)器上運(yùn)作的AlphaGo，轉(zhuǎn)在TPU上執(zhí)行;其他廠商如英特爾(Intel)、三星電子(Samsung Electronics)、富士通(Fujitsu
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同樣是做AI芯片，走的路又有什么不同？

在芯片這個(gè)地方，它是每隔一段就會(huì)換一個(gè)應(yīng)用方向，90年代時(shí)候最火的是多媒體電腦，也就是PC端，后來就變到了移動(dòng)端，最近則是人工智能，核心專用芯片是人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn)，在這個(gè)領(lǐng)域NV/Google/Intel/AMD在AI芯片的都有不同戰(zhàn)略，誰能笑到最后？出現(xiàn)黑馬的幾率有多大？
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