從市場趨勢來看,智能互聯設備的數量預計到2030年將超過500億臺。根據預測,智能家居市場在2021到2025年間的復合年增長率將達到20%,AI半導體收入到2025年預計達到750億美元。同時,約50%的汽車將在2030年實現電氣化和L2輔助駕駛,5G也將在2026年覆蓋全球約60%的地區(qū)。這些趨勢表明,邊緣智能將在各個領域中繼續(xù)快速增長和創(chuàng)新。
5G正在迅速從理想化的未來走向非?,F實的現在。第一款5G手機已經發(fā)布。與所有的一代升級一樣,5G承諾比其前身的速度有很大的改進。4G-LTE提供的最高下載率為100M/秒,平均為25-50M/秒。與之形成鮮明對比的是,5g提供了高達1.8Gbps,改進了近20倍。此外,5G有較低的延遲,主要延遲貢獻者是廣播時間。其潛伏期為?在早期部署中 .在用戶移動性、能源效率和同時連接的數量方面有更多的好處。
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邊緣AI落地,需要滿足端側的功耗要求。因此內置硬件CNN進行專門的AI運算,成為了AI MCU的最佳選擇。
蘋果引領了移動計算芯片的持續(xù)突破,而亞馬遜云科技則引領了數據中心高性能計算的不斷創(chuàng)新。對于用戶場景的頂級理解和對用戶體驗的至高追求,讓兩者在自研芯片上能夠有著比通用芯片商更高的成就。
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NXP推出MCX MCU賦能智能邊緣計算發(fā)展
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舊時王謝堂前燕,飛入尋常百姓家。到2022年,人工智能已經跨過了“出圈”的全民熱議階段,開始“入俗”——下沉滲透到全行業(yè)進行賦能。AI已經不再單純是圍繞著AI本身去討論的一個課題,而是成為各行各業(yè)都在應用一個組件角色,作為一種利器賦能實現整個大系統(tǒng)的優(yōu)化。而在這種具體應用場景的沉淀上,必然面臨著諸多的問題,來自場景本身的不同要求,AI系統(tǒng)如何多樣化降維適配。這些趨勢也是挑戰(zhàn),如何把握AI下沉之勢,賦能各行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展?近日MathWorks的中國區(qū)行業(yè)市場經理李靖遠和記者進行了分享。
在商業(yè)世界中,機器學習(ML)應用程序的持續(xù)宣傳和炒作有其合理的原因。機器學習(ML)可能是當今最為普及的人工智能(AI)領域。雖然人工智能和機器學習緊密相關,但并不是可以互換的術語。機器學習已經融入
三年前,微軟Azure是第一個將區(qū)塊鏈引入云計算的公司?,F在它正在把技術與其他東西連接起來。 據Matt Kerner說,這家軟件巨頭一直在悄悄地在其區(qū)塊鏈服務與其他廣泛使用的
根據福布斯最近對400多名以交通為重點的高管的調查,65%的人認為,物流、供應鏈和交通行業(yè)正經歷著一場結構性轉變。盡管這一轉變背后有幾個驅動因素,但其中最強大的一個因素是人工智能(AI)、機器學
在很短的時間內,AI和ML已經可以通過開源框架,模型和基于云的庫快速訪問。相反,盡管傳感器和嵌入式系統(tǒng)早已商品化,但由于與數量,速度,安全性和遠程智能相關的若干應用和連接挑戰(zhàn),其效用受到限制。A
人工智能和機器學習正在不斷提高跨網絡操作的自動化能力,包括配置、故障排除和問題修復。 盡管人工智能和機器學習有著幾十年的悠久歷史,在學術界和工業(yè)界也不斷取得進步,并有許多成功的應用,但許
機器學習的下一波浪潮!AI領域最炙手可熱的技術之一!國外的谷歌、Facebook、微軟,國內的深蘭科技、曠視科技、第四范式等領先的AI企業(yè)競相研發(fā)......如果2019年你只關注人工智能領域的一項技