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        從國際大展看AI晶片技術設計趨勢 (研討會簡報)
        The trend of AI chip design from the international exhibition
        • 2018/06/21
        • 5670
        • 314

        簡報大綱

        簡報內容

        從國際大展看AI晶片技術設計趨勢
        NO.1
        大綱
        NO.2
        預測俄羅斯世界盃,冠軍竟然是…
        NO.3
        用AI來預測球賽結果可參考,但仍有變數
        NO.4
        2018上半年國際電子大展
        NO.5
        CES 2018產品變化五大趨勢
        NO.6
        2018年美國消費性電子市場預估新興產品與成熟產品
        NO.7
        Cumputex 2018產品變化六大主題
        NO.8
        機器學習的第三種選擇:威聯通用創新研發,讓NAS成為CP值最高的AI運算中心
        NO.9
        Qualcomm發布S850更強大的「Always Connected」電腦要來了
        NO.10
        Nvidia發表新的機器人平台(ISAAC)與晶片
        NO.11
        CES Asia 2018產品變化五大趨勢(成果發表會)半導體都與這五大趨勢有關係
        NO.12
        美國消費性產品以傳統家電為主
        NO.13
        智慧音箱為首波發展,目前已擴散到其他裝置智慧音箱出貨成長將面臨整理
        NO.14
        中國大陸以AI TV成長較為迅速
        NO.15
        Family Hub
        NO.16
        大綱
        NO.17
        語音助理Alexa最大贏家,Google備受威脅,Siri被冷漠拋棄阿里巴巴天貓精靈緊追在後
        NO.18
        幾乎所有智慧裝置都被導入語音助理語音滲透率在2018呈現指數成長
        NO.19
        語音助理讓組織扁平化,家庭中心概念模糊化單一入口 vs 多重入口 ?
        NO.20
        服務機器人今年參展家數再度成長,首度有大廠投入
        NO.21
        Alexa大舉搶進PC市場
        NO.22
        海信 AI電視(VIDAA AI平台)
        NO.23
        VIDAA AI平台
        NO.24
        中國各大家電廠商紛紛支援AI電視
        NO.25
        CES 2018汽車再次成為重頭戲各大車廠卯足全力,供應鏈火力全開
        NO.26
        自駕車參展廠商大幅成長CES參展家數成長19%,10大車廠均展示自駕車CES Asia則首度提供戶外展示區
        NO.27
        賓士的未來概念車
        NO.28
        自駕車創造新移動商機自駕車隊快遞服務
        NO.29
        大綱
        NO.30
        全球前十大IC設計廠商與AI相關成長較高
        NO.31
        Qualcomm的AI平台
        NO.32
        (無標題)
        NO.33
        聯發科NeuroPilot AI平台
        NO.34
        阿里巴巴攜手聯發科策略合作 加速物聯網布局
        NO.35
        ARM在AI布局未來AI將可以跑在所有裝置上
        NO.36
        Nvidia推Xavier車載晶片目標是實現「真正的無人車」
        NO.37
        微軟擬自行開發AI芯片
        NO.38
        CES Asia參展廠商紛紛推出自有AI晶片(一)
        NO.39
        CES Asia參展廠商紛紛推出自有AI晶片(二)
        NO.40
        CES Asia參展廠商紛紛推出自有AI晶片(三)
        NO.41
        AI走向邊緣運算
        NO.42
        AI邊緣運算專用晶片成產業焦點多元分眾為主要趨勢
        NO.43
        各種AI晶片之相對效能差異專用晶片表現一定優於通用晶片
        NO.44
        未來需要更有效率的新架構高運算單元類神經網路
        NO.45
        大綱
        NO.46
        未來AI晶片可能的設計走向
        NO.47
        謝謝
        NO.48

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