人工智能的领域5G「嵌入式人工智能」技术 当今时代，是5G时代，嵌入式和人工智能都是热门话题，二者时长放在一起谈论。那么他们之间到底有着什么样的关系呢? 人工智能时代背景下，「嵌入式人工智能」
嵌入式系统是专为完成特定任务而设计的计算系统，它们通常嵌入在更大的设备中。嵌入式系统的发展可以划分为几个阶段，每个阶段代表了技术进步和应用领域的拓展。
"创客运动”(maker movement)在一定程度上是由Raspberry Pi等低成本电脑促成的，它推动了嵌入式开发者社区的快速增长，并为数千万人带来了更高的技术能力。如今成千上万的创客项目可能受益于人工智能，从智能家具、人脸识别到宠物监控、智能小家电等。
【新智元导读】2016年12月1日，由ARM生态系统加速器安创空间联合全志科技、地平线机器人发起的开放人工智能实验室OPEN AI LAB在北京正式成立。OPEN AI LAB 旨在探索新的合作模式，
近日，中科创达副总裁孙力在 Thunder World 2018 嵌入式 AI 人工智能技术大会上发表了主题演讲，主要分享了以下三方面内容：
1/在过去的几年里，嵌入式计算机视觉以及更广泛的感知人工智能取得了巨大的增长：使用传感器和嵌入式人工智能来帮助机器感知和理解周围的现实世界。嵌入式视觉和感知 AI 使系统比以往更强大、更易于使用、更高效、更有能力。是什么推动了这一趋势？正在解决什么问题？通过调研专注相关领域上百家公司，我们将一些洞察总结下来。
从谷歌的AlphaGo将人工智能推进大众视野起，在可预见的未来，人工智能会涉及到我们生活的各个方面，它们将会成为我们的朋友，成为我们的亲人，成为我们的伙伴。
11月23日，Arm宣布推出专为人工智能物联网 (AIoT) 应用而设计的 Arm® Cortex®-M52 处理器，带来数字信号处理 (DSP) 和机器学习 (ML) 性能的提升，有效避免了使用专用 DSP 和 ML 加速器所带来的成本开销。Cortex-M52 将通过优于目前市场价格点的优势，充分释放 ML 在嵌入式计算解决方案中的潜能。
目前在人工智能领域，不管是学术圈还是工业圈，大家都认同一个趋势，那就是在很多应用场景上计算需要落地到设备上，让设备拥有智能化——即嵌入式的AI，这个是人工智能领域新开辟出的一个分支。 中科创达技术总监王璠坚定的对AI科技评论说。 在近日（4月28日）的北京GMIC大会新技术演示Show上，王璠向外界展示了中科创达在嵌入式人工智能方面所做的工作。这位百度出身的90后的技术总监，目前带领着一支30人的 ThunderView 技术团队专注于嵌入式AI的算法研究。我们现在做的工作是将深度学习放在嵌入式设备上，王
李根 发自 北京国际会议中心 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 中科创达上市以来股价 2015年12月，中科创达以“智能终端操作系统”A股上市。其后近两年来，股价走势先升后降，然后趋于平缓
嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，能够根据用户需求（功能、可靠性、成本、体积、功耗、环境等）灵活裁剪软硬件模块的专用计算机系统。它们通常用于特定的任务，具有高度的集成性和优化，以满足特定的性能要求。
个人说明：本人并不是年薪百万的技术大牛，但总算是一名合格的嵌入式工程师，现在某企业担任嵌入式软件工程师开发一职，以下观点可能会带有片面或者分析不全，但却是一名一线企业嵌入式软件开发者真实感受和所得，希望能帮助那些有需要的人，我明白年轻人出来打拼都不容易。
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始，在这一阶段，更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配，比如手机和智能手表。这些都是人工智能
马斯克OpenAI要出产品了 瞄准家用机器人 由特斯拉首席执行官伊隆·马斯克（Elon Musk）和硅谷孵化器Y Combinator掌门人山姆·奥特曼（Sam Altman）联合创立的非营利人工智能
视觉识别迎来“中国大脑”：三问我国首款嵌入式人工智能视觉芯片 中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队２０日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域，该类芯片每帧中可同时对２００个视觉目标进行检测，为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。 近年来，地平线机器人技术、中科寒武纪、深鉴科技……一批新型人工智能企业依托人工智能领域技术和算法优势向芯片行业渗透，加强人工智能芯片基础层研发。此次嵌入式人工智能视觉芯片的发布成为我国在芯片领域又一阶段性进展。 ——一块芯片能解决哪些问题？ 摄像头实时甄别在逃犯
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 魏子敏 相隔近半年，谷歌TensorFlow Lite终于正式发布。 11月15日凌晨，谷歌正式发布了TensorFlow Lite开发者预览版（developer preview）。 有了TensorFlow Lite，应用开发者可以在移动设备上部署人工智能。今年5月，谷歌在I/O开发者大会上宣布了TensorFlow Lite项目（见大数据文摘相关报道 Google I/O 2017终于来了：GoogleLens，谷歌云TPU横空出世，Youtube直播打赏受争议） Ten
机器之心报道 来源：地平线 今天，人工智能初创企业地平线，在美国旧金山举办的英特尔投资 CEO 会议上，正式宣布成功获得来自英特尔投资的注资。地平线预期于年底前完成总额近亿美元的 A+轮融资。本轮融
嵌入式已经在生活中无处不在，我们正在使用的手机，电视，机顶盒等等都是嵌入式的典型的代表，早在十年前嵌入式培训就非常流行，中兴华为等企业对于嵌入式研发工程师需求量巨大，最近十年在国内属于互联网如火如荼发展的阶段，大量的集成化高级编程语言在国内需求量剧增，像JAVA，PHP，Python此类的语言在国内得以快速发展，这是和互联网公司产品的性质决定的，互联网典型模式是拥有一个核心服务器，再开发对应的多种访问终端，有app方式的，有通过网址访问的，有通过微信或者小程序方式的。
从模型检测到嵌入式设备，再到物联网时代，图灵奖得主 Joseph Sifakis 最有话语权。
目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过，切切实实的走进了人们的生活中，也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
机器之心原创 作者：李泽南 在近日于英伟达总部举行的 Jetson TX2 Editor's Day 活动中，英伟达向人们展示了新一代 Jetson 计算平台的强大计算能力。 随着深度学习的开创性应用，人工智能技术迎来了一轮爆发式的发展，越来越多的 AI 应用正出现在人们的视野中。然而，机器学习应用依赖于硬件强大的计算能力，在缺乏网络的场景中，机器学习能否同样为人们带来便利，当代 GPU 硬件技术的优势能否走出云端？英伟达注意到了这些需求，它已将视线转向了智能终端市场。 2015 年底，英伟达推出了 Jet
12月28日，松江区举行“华夏芯国产自主高端处理器和AI芯片发布会暨G60（松江区）洞泾人工智能产业基地项目签约仪式”，华夏芯（北京）通用处理器有限公司对外发布中国首款64位高端嵌入式“长城”系列CPU/DSP统一处理器IP和“松江”系列嵌入式人工智能专用处理器IP，以及基于上述全自主IP的多核SoC芯片平台——北极星。据悉，这是国内首次发布具有自主知识产权的人工智能平台型芯片，不仅打破了国外垄断，还初步实现了产业化，为建设和完善我国自主可控的人工智能产业链添上了重要一笔。 值得注意的是，其中的“松江”
人工智能，每一个字都散发着阳春白雪的未来气息。 然而，正如“苹果高高在上， Android 手机才推动智能手机普及”一样，真正改变人们生活的，往往是“下里巴人”。 最近，三家顶尖的人工智能硬件和算法公司联合成立了“OPEN AI LAB”开放人工智能实验室。当然，这个实验室的酷炫之处绝不仅仅在于所有的字母都大写。我们先来看看创建实验室的四家大咖： ARM 中国（顶级芯片 IP 设计厂商） 安创空间（ARM 在中国的生态系统加速器） 全志科技（为小米、富士康、惠普提供处理器 SoC 的芯片大咖） 地平线
关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科？我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地
法国初创企业Snips利用车载嵌入式语音助手展示其新技术——语音助手软件开发套件（software developer kit，SDK）。 Snips的SDK与亚马逊Alexa与谷歌助手（Google
华捷艾米的嵌入式3D感知芯片已经跟很多家一线、二线的手机大场达成了合作。 3月5日上午，十三届全国人大一次会议在人民大会堂开幕，国务院总理李克强在会上发表了2018年政府工作报告，“人工智能”继2017年政府工作报告中首次出现后，今年再度被列入政府工作报告正文。 仅仅从连续两年的政府工作报告中对人工智能的提及和重视，我们就可以知道其对于国家发展和社会经济的重大意义。由此业内也有人说，凡是跟人工智能相关的领域，都是风口；凡是人工智能企业，未来的前景都将是无限的。 在众多的人工智能的技术领域和行业应用中，机器视
开放原子全球开源峰会是全球开源技术领域的盛会，汇集了来自世界各地的开发者、技术专家和行业领袖，旨在促进开源技术的合作与创新。作为一位参会者，我有幸亲身参与了这场峰会，深深感受到了英特尔在开源技术合作与产品创新方面的重要角色。
提到人工智能和机器学习（Marchine Learning，ML），你的脑海里是否立即会浮现计算中心、高端 GPU、成百上千的 TPU 等等。实际上，随着嵌入式设备、移动终端以及近年来物联网（Internet of Things，IoT）的发展，人工智能离我们越来越近。手机、智能音箱、电话手表，甚至控制开关，都配备有一定的人工智能。特别是物联网和智能家居的快速发展，机器学习在微型低功耗设备上应用得越来越广泛。
一、物联网 1、什么是物联网? 物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换
来源：专知本文为教程介绍，建议阅读5分钟来自 UC San Diego清华大学多位学者讲述了《具身人工智能》教程，200+页ppt值得关注。 近年来，人们对计算机视觉中的具身人工智能研究越来越感兴趣。在研究界已经举办了多个嵌入式AI研讨会和挑战，包括ICLR 2022年物理世界的广义策略学习、IROS 2020年的OCRTOC:开放云机器人表组织挑战、CVPR 2019年的栖息地:嵌入式agent挑战和研讨会，以及CVPR 2020年和2021年的嵌入式AI研讨会。计算机视觉现在是具身人工智能研究的一个重
自从投身智能硬件以来，又开始重新关注嵌入式领域的相关技术。这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator，作者 BRANDON LEWIS) 的短译文。
软件工程专业的同学想必都很熟悉下面这起惨剧：1996 年 6 月 4 日，由欧洲 12 国联合研制的阿丽亚娜 (Ariane) 5 型运载火箭，在首次发射后因为一行代码的溢出错误导致火箭升空约 37 秒时爆炸，造价几亿欧元的火箭就这样悲剧收场。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 10月29日，由ACM SIGBED CHINA、珠海深圳清华大学研究院创新中心、哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司联合主办的2022嵌入式智能大会在珠海举办。 本届大会以“人机物融合·端边云协同”为主题，开设8场主题演讲、14个产业界报告、3场圆桌论坛，多位 AIOT 领域践行创新的专家学者围绕边缘计算、机器人、自动驾驶、无人系统、5G 物联网、计算机视觉等多个智能物联网热点应用与核心技术，分享实践与探索的成果，展开智慧与思想的碰撞。 大会主席、IEEE Fellow
作为两种流行的编程语言，Java和C#在各自的领域中有着显著的影响力。然而，随着技术的发展和市场的变化，它们的应用领域也在不断地演变。本文将深入探讨Java和C#的主战场，以及C#未来的全场景趋势和突围可能性。
Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，近年来得到了广泛的应用和认可。然而，随着技术的不断进步和行业需求的变化，Python编程也面临着新的挑战和机遇。
选自麦肯锡 机器之心编译 参与：黄小天、路雪、李亚洲 人工智能是炒作吗？不。但是汽车 OEM 厂商需要五步来克服挑战，精确定位并走向成功。 人工智能尽人皆知。但是在汽车行业，即使是今天，很多所谓的人工智能产品和服务事实上依赖于启用那些功能的高级分析（从传统算法发展而来），比如预测性维修。 1950 年，AI 理论就已经出现。但是，直到最近几十年，伴随着机器学习和深度学习的发展，AI 才获得广泛应用。这同样也得益于不断改进的算法和训练方法、更强大的计算能力和云端海量数据的获取。尽管有了这些发展，汽车行业仍然处
---- 新智元推荐 来源：Pascal2 【新智元导读】日前，中星微把实际安防项目经验应用到PASCAL VOC数据集，并成功在一步法（one-stage）算法中取得了第一名的好成绩。中星微人工智能芯片技术公司董事长兼总经理张韵东表示：“中星微首次将安防监控应用经验与国际算法竞赛数据集相结合，使得嵌入式前端设备也能达到与云端智能相媲美的效果，取得了可喜可贺的成绩，但这只是一个的开始，相信未来会带来更多更精彩的内容。” 目标检测是机器视觉中一个最重要和最早研究领域之一，也是一切机器视觉任务基础，因此
深度学习和大量的计算机资源整合将推进人工智能在各行业的应用。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自英伟达的中国销售区总监何犹卿先生，在峰会期间进行了主题为“AI深度学习正在改变世界”的演讲。他表示，善用好深度学习和现有的大量计算机资源，将会很好得助推整个AI产业的发展。 以下为演讲实录（为方
在程序员圈子有这样一条鄙视链（小道传说）：C++程序员看不起C程序员， C程序员看不起Java程序员，Java程序员看不起C#程序员，C#程序员看不起美工。
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
1，人工智能与机器学习 现在很多巨头都在布局AI领域。Google就不必说了，它在人工智能领域的尝试非常广泛，除了阿法狗，还有自动驾驶、语音助理、智能家居等。Facebook已经收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术。IBM斥资10亿美元成立的Watson项目包括了语音、语言理解、图像识别和情绪分析等能力，已经与一些汽车企业和医疗机构开始展开合作。而在国内，小米CEO雷军在近期的年会上也宣布人工智能是2017年的重点发展领域。 提到人工智能，就一定离不开机器学习。机
驱动中国2017年12月22日消息 中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队20日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域，该类芯片每帧中可同时对200个视觉目标进行检测，为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。 那么就有人问了，我国首款嵌入式人工智能视觉芯片，又能解决那些实际问题？此次地平线团队发布的芯片包括面向智能驾驶的“征程１．０”处理器和面向智能摄像头的“旭日１．０”处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、交通指示牌等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力。利用，计算视觉识别技术，让
人工智能算法在过去几年极为火热，广泛应用于计算机视觉、语音识别、推荐算法以及智能机器人等领域；调研发现，工程师为了提高神经网络的准确度，一般采用更深层的神经网络，导致模型参数越来越多，该方法虽然能够极为快速、准确的进行人脸识别，但是对硬件的要求也越来越高。然而实际工程应用中需要考虑底层设备的硬件资源、功耗特性等，使用中需要将模型进行适当的裁剪，具体如下所示：
实际上，这种情况较为少见。去年，全世界3182名首席信息官（CIO）中，仅有4%表示他们已将人工智能相关的应用投入生产中，或是在未来12个月内有此计划。首席信息官不一定了解企业中正在进行的每一个项目，但基本上这个数字的误差不会超过它的两倍。也许，8%的企业都已将这样的应用投入生产中，但8%这个数字很可能是对实际情况的一种高估。
或许你看到过这样的视频或者场景描述：当你下班回家，疲惫地推开家门，伴着智能管家的问好声，灯光渐次亮起。人之所至，只需一句口令，家居产品智能联动，家庭氛围一键切换。体验度高，惊喜感明显，全屋智能家居的理念因此在近些年持续火热。在全屋智能场景实现的背后，是 AIoT 芯片作为“大脑”在不间断地工作。 这是普通消费者可以直观感受到的“万物互联”。对于技术人而言，实现“万物互联”意味着需要从芯片 IP 设计溯源，以开放的姿态不断创新。“万物互联”的概念经过二十多年的发展，近两年看起来被谈及的少了。事实并非如此，如今
【新智元导读】“北大 AI 公开课”系统第二讲《嵌入式人工智能：从边缘开始的革命》于周二晚上结束，北大人工智能创新中心主任，百度创始七剑客之一雷鸣和前 IDL 创始人、现地平线创始人兼CEO余凯一起漫谈嵌入式AI。下面新智元为不能亲临现场的读者带来本次课程最完整实录。 2017年2月的最后一天，北京大学“人工智能前沿与产业趋势”研究生课的第二讲如约和大家见面。课程依旧由北大人工智能创新中心主任、百度七剑客之一、酷我音乐创始人雷鸣老师坐镇，而邀请的嘉宾则是“千人计划”国家特聘专家、原百度 IDL 常务副院长、
在60分钟的时间里，您将了解到如何使用Sensory免费的在线语音门户 - VoiceHub(voicehub.sensory.com)，为Sugr全栈式AMA和MFi认证蓝牙解决方案 - Sugr Sense B，快速创建包括自定义唤醒词，自定义多语言语音命令，自定义多语言嵌入式NLU语音助理在内的远场本地语音交互界面。
人工智能和机器学习应用程序代表了嵌入式处理器的下一个重大市场机遇。然而，传统的处理解决方案并不是为了计算神经网络的工作负载，这些工作负载为许多应用程序提供了动力，因此需要新的架构来满足我们对智能日益增
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