知识图谱与深度学习作为新一代人工智能技术的典型代表,通过对复杂工业模型与海量工业数据的精准建模与实时分析，可以实现工业应用的智能认知与决策，促进知识驱动与数据驱动的双向融合。

在AI+IoT时代中，越来越多的机器视觉应用需要智能终端对信息做出精准且快速的采集与处理。而图像传感器就像是机器的“眼睛”，赋予了机器感知时间的能力。CPU和GPU的处理能力远超人脑和人眼，现在很多图像的处理通过AI的CPU、GPU来实现，能够精准抓拍到物体在高速运动时不变形的图像非常关键。

中国半导体设计行业在过去的十多年中，从一开始的跟跑，到现在的并跑，甚至在某些领域出现了领跑，成绩斐然，特别是在终端消费等领域取得了非常重大的进步。而且，上述成就的取得不仅仅是在终端芯片，在云端、边缘端、大计算等多个领域，也都取得了多项重大突破。

近年来，受外因影响和内因推动，中国Fabless公司数量、上市公司数量、以及新兴的EDA、IP企业等数量急剧增加。为鼓励和支持本土半导体产业链的快速和有序发展，今年举办的中国IC领袖峰会进行了全面升级。除规模比往年扩大之外，同期还举办了SoC设计论坛，首度公布和解读了‘中国Fabless100家公司排行榜’，同场发布了IC设计工程师和企业高管调查报告，并结合新型线上虚拟展会以及线下30+家展台，向参会者及线上用户展示了最新技术及产品。

据了解，全世界的信息量真的能够被有效利用的不足1%，这意味我们虽然能够捕捉获取很多信息，但真正能够将其互享、检索、保护、传播、处理的少之又少，海量的信息到目前为止还远远没有被充分的挖掘。要想把这些信息能够充分的利用起来，核心问题就是在于算力，算力有许多办法实现，但归根到底离不开半导体。

采用开放式标准的耐用型工业级设计，搭载恩智浦半导体eIQ AI SDK，使用寿命长达15年并具备软件可移植性

Cadence公司资深产品工程总监刘淼发表了题为“后摩尔时代的EDA挑战与机遇”的主题演讲，表达了中国半导体虽然前路布满荆棘，但终将克服重重障碍，乘长风破万里浪，挂上云帆横渡沧海，到达理想彼岸的豪情壮志。

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硅知识产权（IP）和服务加速基于Speedster®7t系列FPGA器件的设计

由于人工智能极其复杂，加上夸张的宣传，导致一些厂家因为AI难以实现而将其摆在次要位置，而不是将AI视为实现自动驾驶这个真正目标的首要工具。经过最初的发展，角逐者们现在终于认识到人工智能已经开始引领这场竞争……

十年前，英伟达开发了一种通用图形处理单元（GPU）开发环境，以支持在GPU中加速神经网络和矢量方程。从那时起，边缘应用中实现推理的深度神经网络（DNN，一种用于神经网络的更高级的分层特征方法）开发竞赛迅速展开。

汽车业的发展主要由电气化和自动驾驶两大趋势所推动。由于欧盟设定了二氧化碳减排目标，除了汽车电气化，OEM别无选择。同时，为了提高汽车安全性并实现全自动驾驶的最终目标，OEM使用了越来越多的传感器，并不断提升计算性能来处理传感器产生的所有数据。

汽车的另一个发展趋势是使用的传感器越来越多。在CASE趋势下，传感器主要应用在两个方面：电气化和ADAS功能，后者包含自主、定位和车联万物（V2X）。

自从2010年至2014年影像识别软件中引入了深度学习， AI医学成像诊断市场便进入了技术快速发展的阶段。本文描述了医学成像中AI影像识别技术的五大关键趋势。