- 2024 年，嵌入式系統將走向何方？如何才能走在趨勢的前沿？從工廠到家電，從醫院里昂貴的醫療設備，到隨處可見的可穿戴設備，我們身邊的聯網設備越來越多，生活更加綠色低碳，嵌入式系統功不可沒。ST 于3月19日成功舉辦STM32全球在線峰會，不僅讓業界了解到影響行業發展趨勢的新技術，還與大家共同展望了2024年這些新技術將把產業帶向何方。圖1 使用TAO工具箱訓練與剪枝量化的對比1 計算效率：花小錢辦大事更高的效率是系統創新的關鍵驅動力。效率是完成工作與所花費能量的比率。對微控制器來說就是電能效率。提高效率意
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202405 STM32 嵌入式系統
- Qorvo的ConcurrentConnect技術解決了四個系統設計難題，對于實現用戶友好、順暢、可靠的通信，同時保持小 巧美觀的外形至關重要。Qorvo的ConcurrentConnect天線分集技術適用于低功耗無線控制器，可在典型的室內環境中提供卓越的范圍和可靠性。其基礎算法已嵌入Qorvo通信控制器的硬件中。因此，它不僅快速、準確、經濟高效，而且對用戶透明。本文將討論這項技術的性能優勢，并介紹它在運行于受限環境中的聯網設備中易于部署的特點。圖1 ConcurrentConnect 技術的四個方面/象
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202405 ConcurrentConnect 天線分集技術 Qorvo
- 低功耗藍牙?（Bluetooth LE）技術憑借成熟的生態系統、超低功耗特性以及在手機中的廣泛普及，成為汽車應用中新連接用例的首選無線協議。本文探討了汽車中無線連接應用不斷增長的背后驅動因素，并回顧了低功耗藍牙技術的一些當前和未來潛在用例。1 車輛采用無線通信技術的驅動因素汽車行業正在經歷一場前所未有的變革，電氣化、自動駕駛和車聯網（V2X）等趨勢幾乎同時涌現。汽車正在從提供基本交通服務向為乘客提供愉悅旅行體驗的方向轉變。汽車用戶將越來越多地使用智能手機來訪問車輛并定制這一體驗。此外，隨著汽車中傳感器、安
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202405 低功耗藍牙 MCU
- 人工智能大模型的突然爆火，讓發電這個近200年的傳統產業意外再次引起關注：據業界數據顯示，僅ChatGPT每天就需要消耗超過50萬千瓦時電力，相當于1.7萬個美國家庭的用電量。而隨著生成式AI的廣泛應用，預計到2027年，整個人工智能行業每年將消耗85至134太瓦時（1 太瓦時=10 億千瓦時）的電力。如此高昂的電力負擔對當前任何國家的供電能力而言都是嚴峻挑戰，更遑論巨大的用電成本。業界戲稱，AI的盡頭是綠電。有電力焦慮的不僅人工智能大模型，隨著5G 與物聯網應用的廣泛普及，各種嵌入式邊緣智能電子產品一樣
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202405 存儲 兆易創新
- 2024 年4 月初，“2024 中國人形機器人生態大會“在上海舉行，主辦單位是中國機器人網和上海智能谷。會議期間舉辦了一場圓桌論壇，來自業內的學者和企業家共同探討了人形機器人的動向、定義與應用等熱點話題。圓桌參與者（從左到右）如下。主持人：科大訊飛人形機器人首席科學家 季超嘉賓：哈工大機器人研究所所長 趙杰宇樹科技聯合創始合伙人 陳立帕西尼感知創始人 許晉誠樂聚機器人創始人 冷曉琨錢江機器人首席科學家、副總經理 孔民秀主持人：季超（科大訊飛）：在最近不到一年的時間里，人形機器人發展火爆，各類樣機橫空出世
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202405 人形機器人
- 1 前言在上一期里，親自動手訓練了注意力(Attention) 機制。由于Attention機制是當今大語言模型(LLM)的核心。于是，可以拿各種知識或數據來訓練Attention機制。例如，在人人享用LLM的生成( 創作) 能力之余，如何化解其過多幻覺(Hallucination)的問題也很受關注。于是，本期就拿企業知識圖(Knowledge Graph，KG)的知識來讓Attention 機制學習。也作為LLM 與KG 完美結合的基礎。2 LLM與KG的結合在LLM帶動的大模型風潮下，各企業的致勝策略
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202405 企業知識圖 高煥堂
- 芯科科技高級營銷經理Matt MaupinSilicon Labs（亦稱“芯科科技”）作為為實現更智能、更互聯的世界而提供芯片、軟件和解決方案的領先供應商，其技術正在塑造物聯網（IoT）、互聯網基礎設施、工業自動化、消費電子和汽車等市場的未來，而邊緣智能作為未來的關鍵增長領域，自然也受到芯科科技的廣泛關注。近日，我們有幸采訪到了芯科科技的高級營銷經理Matt Maupin，就邊緣智能市場的前景、與云計算的關系、數據處理和分析的特殊要求等方面進行了深入探討。Matt Maupin先生擔任芯科科技的高級營銷經
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202405 芯科科技 邊緣智能
- 數字化轉型席卷全球，它推動企業提高生產效率、改善醫療服務質量，加強樓宇、公用設施和交通網絡的安全和能源管理。數字化的核心賦能技術包括云計算、數據分析、人工智能 (AI) 和物聯網 (IoT)。數字化一個重要的趨勢是把更多工作任務下沉到通常部署在物聯網邊緣的智能設備上，這對設備提出了響應更快、能效更高的要求。邊緣側的智能設備應用重點集中在幾個領域，比如工業及工廠自動化、泛智能家居應用，以及包括智能交通、智能電網等的智慧城市和基礎設施應用。不同領域會有不同的邊緣智能處理需求，意法半導體根據任務需求的區別可以為
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202405 意法半導體 工業4.0 邊緣人工智能
- 隨著一成式AI和大模型的出現，很多人預測說AI將會像電力一樣變成無處不在的技術。AI技術的應用也并非只是集中在服務器和云端的。在云端實現的AI，比如現在非?；鸬拇竽Ｐ突蛘呱墒紸I，動輒就是幾千上萬甚至是幾十萬張顯卡放在一個數據計算中心來提供這樣的算力服務。但是這些算力中心一個是平臺規模比較大，二是離用戶也比較遠，想要使用它需要通過一些軟件服務商，把用戶的需求通過翻譯送到這上面去，時間又慢，效率又低。真正從物聯網或者說從實際應用角度來看，如果說想把AI應用到每一步，一定是云計算、邊緣計算、終端大家一起發力
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202405 英特爾 邊緣智能
- 瑞薩電子嵌入式處理器事業部市場總監 沈清在當下數字化浪潮席卷全球的背景下，邊緣智能技術正以其獨特的優勢，逐漸改變著各行各業的面貌。作為半導體行業的佼佼者，瑞薩電子在邊緣智能領域的創新與發展備受矚目。1 創新架構助力邊緣智能瑞薩電子在邊緣智能領域的芯片設計方面，采用了一系列創新技術，以提高處理能力和能效比。針對不同應用場景和需求，瑞薩提供了不同級別的產品，以滿足市場的多樣化需求。在中低端產品方面，瑞薩采用了110nm Flash技術，實現了超低功耗待機，并在需要時提供一定的運算能力，特別適合電池供電的傳感器
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202405 瑞薩 數據處理
- Ceva市場資訊副總裁Richard Kingston與目前基于云的傳統人工智能相比，邊緣智能將有許多更小、功耗更低的用例。邊緣智能的范圍非常廣泛，從在MCU和小型NPU上運行的非常小的神經網絡（如TinyML），適用于語音、視覺、傳感等多種應用，一直擴展到在智能手機上運行的生成式人工智能和完全自動駕駛汽車。由于在設備上運行人工智能成本更低，無需將數據發送到云端，因此邊緣智能擁有廣闊的未來發展前景。將人工智能引入許多行業都極具吸引力，尤其是智能手表、耳塞、智能手機、相機等消費類設備，以及預測性維護、工廠自
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202405 CEVA 生成式人工智能
- 邊緣智能是人工智能的一種部署形式，無論中央人工智能，還是邊緣智能，都需要算力支撐。而集中和分布式計算呈現出相互促進和交替發展的趨勢。作為移動處理器領域市場的引領者，Arm 的各類處理器內核在邊緣端的MCU、NPU 和MPU 等領域引領著技術發展的未來。Arm物聯網事業部業務拓展副總裁 馬健談到邊緣智能，Arm 物聯網事業部業務拓展副總裁馬健表示，伴隨著Transformer與大模型的發展，AI模型的普適性、多模態支持，以及模型微調效率都有了質的突破，加上低功耗的AI 加速器和專用芯片被集成到終端和邊緣設備
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202405 Arm 邊緣AI 邊緣智能 NPU
- 隨著物聯網、大數據和人工智能技術的快速發展，邊緣智能正逐漸成為推動數字化轉型的關鍵力量。在這一浪潮中，安森美（onsemi）憑借其深厚的技術積累和市場洞察，正積極推動邊緣智能技術的創新與應用，為全球用戶提供更高效、更可靠的智能解決方案。安森美智能感知部工業及消費應用大中華區市場經理Annie Tao1 邊緣智能需要高性能產品邊緣智能產品應能夠實時地處理和分析數據，以便對環境和用戶需求做出迅速響應。安森美在邊緣智能領域的產品技術布局廣泛而深入，其創新的芯片設計技術不僅提高了處理能力，還優化了能效比，為各類智
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202405 安森美 邊緣智能
- 在數字化浪潮席卷全球的今天，邊緣智能作為連接現實世界與數字世界的橋梁，正成為推動社會進步的重要力量。近日，我們有幸采訪到了ADI 公司，就邊緣智能市場、技術發展趨勢以及其在工業自動化領域的應用等話題進行了深入探討。對于邊緣智能市場發展潛力，ADI 持有非常樂觀的態度。ADI 表示，邊緣智能正處于飛速發展的階段，其無處不在的檢測和人工智能驅動型邊緣計算正在實時拉近計算、數據儲存與數據源之間的距離，從而更快地提供智能洞察，并節省帶寬。這種技術的發展為我們帶來了新的能力、應用和市場，也催生了更多的創新機會。AD
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202405 ADI 工業自動化 邊緣智能
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