政府和执法部门多年来一直在使用人脸识别技术，但这个领域的一些新进入者还远远不够全面、不够准确。最近有关人脸识别技术的新闻铺天盖地，其中大部分是关于一个颇具争议的应用，ClearviewAI。这表明普通媒体、普通民众和执法部门对人脸识别技术的开发状态和AI功能知之甚少，才会如此关注。

由于物联网的快速发展，以及实现物联网设备智能化所需算力和处理能力的提升，“边缘”一词的内涵可能更广，它可以指从“网关边缘”到“端点”的任何设备。那么业界对边缘与端点的定义是否达成了共识？谁需要边缘AI？边缘设备可以多智能？

虽然我们可以享受到这些AI应用带来的益处，但这种方法导致隐私、功耗、延时和成本等诸多因素面临挑战。如果有一个能够在数据来源处执行部分或全部计算（推断）的本地处理引擎，那么这些问题即可迎刃而解。传统数字神经网络的存储器功耗存在瓶颈，难以实现这一目标。

目前有哪些新科技被用于对抗新型冠状病毒疫情？这些新兴技术如何用于追踪疫情、防止疫情扩散或是治疗被感染的病患？

结合Big Data预测分析以及AI和各种传感器，可望有效控制COVID-19疫情扩散以及减少致死病例，凝聚全球打赢这场看不见「敌人」的战「疫」...

本月初，EDN电子技术设计报道了关于国产特斯拉Model 3因自动驾驶芯片由HW3.0减配至HW2.5，而陷入了消费者维权的风波。如今，该事件非但没有得到平息，反而迎来了新的“剧情”。

与基于夹子的替代产品相比，这款新设备体积小，佩戴舒适且更适合长时间佩戴。但是不要误会：体积小仍然具有强大的功能。

近日，腾讯玄武实验室发表了一篇文章，介绍了“如何实现戴着口罩人脸解锁 iPhone”的窍门。

近日，一份起诉书成为了深度学习社区的热点话题：Facebook 从创业公司 Neural Magic 挖来的技术人员 Zlateski 重现了今天 PyTorch 上的关键神经网络加速技术并将其开源。因为这件事，Facebook 被告上了麻省法庭。

为了加速AI深度学习(DL)的效能，包括Google、英特尔和Arm等越来越多公司开始导入BF16，但这种新的浮点格式可能成为深度学习运算主流？

Achronix创新的机器学习处理器（MLP）突破传统FPGA运算瓶颈

发展中国家的许多地区都缺乏最新的地图，这意味着在发生自然灾害或传染病时，救援组织难以有效开展工作。英特尔已开发出可以通过卫星图像识别地物的AI模型，并与红十字会紧密合作推进“地图补全”项目，为发展中国家绘制地图，以提高其防范灾害的能力。

颇受中国消费者欢迎的国产特斯拉Model 3近日却陷入了消费者维权的风波中。

一年伊始，正是对未来做些预测的时候。作者对未来几年消费电子产品的发展趋势提出了自己的观点。他认为，深度学习、自动驾驶汽车、5G设备、处理器、电池等将会快速发展，其中深度学习会影响未来的许多应用，包括自动驾驶汽车、网络安全，甚至各国的选举。

从Google TensorFlow、APU、NPU到BPU等专为AI而生的新型处理器，到小芯片以及多芯片封装，甚至是量子运算，在日前于ISSCC上揭露的先进芯片技术，无论对于电路设计还是AI都同样重要...