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热点：对话产业专家 | 2022物联网产业峰会 | 新品推荐
AI落地初期，为了提升传统行业的应用体验，提高机器学习算法的效率，面向海量的、碎片化的应用场景，行业拼命“大炼模型”。最“卷”的AI模型在语言领域，AI进入“炼大模型”时代。
“我们要认识到这是一个应用AI的时代，未来10年、15年，需要帮助企业应用人工智能。为此，我们需要创建新的工具和应用框架，并发展新的合作伙伴关系。”
AI 正在利用一系列广泛的神经网络来解决范围同样广泛的商业挑战，这也意味着，出色的 AI 推理加速器不仅要具备出色的性能，同时还要具备通用性来加速这些神经网络。
近年来，正是由于各国优势互补配合，全球半导体产业才不断迭代升级，为包括云计算、汽车、AI在内的广泛产业提供关键支撑。但是，这种强行增加的限制正在割裂这种公平竞争、自由贸易的竞合局面。
科技制裁之下，没有所谓赢家。
面向数字化的未来，IT基础设施软硬件供应商、设备商正在继续优化分布式基础设施的性能、效率和安全特性，以通过软硬件的协同创新，进一步为数据的处理和利用创造更大价值。
全球量子计算市场将从2020年的4.12亿美元增长到2027年的86亿美元，6年复合年增长率超过50％。
一些研究机构认为2030年之后，元宇宙将进入第三发展阶段，逐渐实现各个子宇宙的聚合，并形成真正意义上的元宇宙。元宇宙的形态将会随着科技水平的提升而随之扩张，同时各个行业将涌入元宇宙体系，打通虚拟和现实的边界，元宇宙由此进入千行百业的数字化的虚实共生的时代。
元宇宙蕴含的商机价值数万亿美元，任何企业机构都不愿错过它，但许多企业机构找不到加入它的明确途径。NVIDIA Omniverse缩小了物理世界和虚拟世界之间的差距，这些新的工具、技术和合作项目让我们在今天就可以迈入3D互联网。
如何诠释人工智能的未来？它不过像一蔬一饭一滴水，将越来越普惠，赋能千行百业，惠及千家万户。
全球权威AI基准评测MLPerf每次发榜，都成了巨头大秀肌肉的主场。最新公布的MLPerf 2.0榜单也不例外，有21家公司和机构提交了MLPerf基准测试成绩，多数依旧是广为人知的大厂。不过，形势也在悄悄发生改变，巨头也许能“打满全场”，但具备良好软硬件平台和生态建设能力的初创企业，也在一些细分领域崭露头角。
MathWorks日前举行的MATLAB EXPO中国用户大会，围绕《拯救地球——加速气候科学研究，推进万物电气化》这一主题展开，内容涵盖了绿色能源、大数据与人工智能、电气化系统仿真、智能车辆与自主系统、5G无线通信与芯片等多个领域，展示了MathWorks应对全球重大挑战的决心和前沿的创新力。
日前，安谋科技推出两款自研处理器：新一代“星辰”STAR-MC2车规级嵌入式处理器，以及面向多场景应用的全新“玲珑”V6/V8视频处理器。作为安谋科技自研IP业务的最新成果，两款处理器将进一步扩充安谋科技自研产品的布局版图，为智能物联网、汽车电子、移动终端、基础设施等领域提供更为丰富的产品解决方案，赋能智能计算生态的构建。
在自动驾驶芯片竞争日趋白热化的今天，似乎算力越大越有安全感。就在这个高度“内卷”的赛道上，一家中国初创企业直言，“已经和英伟达提前锁定了决赛席位。”自动驾驶芯片门槛高、投入大、回报周期长，一颗芯片和车企达成前装量产合作，要经历重重考验。一家初创企业何以有这样的信心？拥有了什么“神仙技术”？
正如英伟达的加速计算之路始于CUDA通用可编程GPU，随着加速应用数量和类型的不断增多，CUDA平台的能力在全面增强。那么，为了充分发挥BlueField DPU的硬件能力，英伟达又将打造什么样的软件平台？DOCA便是答案。
安卓开发者对64位的犹豫不决即将成为过去式。种种趋势显示，移动计算生态正在全面拥抱64位时代，而移动游戏有望率先步入64位元年。
MLPerf作为行业标准AI基准测试，代表了流行的AI用例，包括语音识别、自然语言处理、推荐系统、目标检测、图像分类等。此次，英伟达AI平台覆盖了 MLPerf 训练 2.0 版本的所有八项基准测试，这也是唯一一个运行了所有基准测试的加速平台，突显了平台的通用性。
上一波AI的爆发式增长，造就了英伟达的地位，催生了大大小小的AI芯片公司，而在新一轮的“接力”赛程中，传统的芯片巨头TI、ST、恩智浦、瑞萨等，正全面站上赛道。
“共识这件事情只要形成了，就是一种类似于信仰的存在。产业上下游目前对边缘计算已经形成了共识，这有点像多年前，业内对于AI的共识一样。”
近日，联想集团在港交所公告称，委任HTC董事长王雪红为公司独立非执行董事（后面简称“独董”），自2022年6月20日起生效。
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