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聯發科憑借天璣9400+強悍的端側AI能力，加上從模型適配到應用落地的全流程工具支持，正在推動產業邁入“芯片-工具-場景”的高效閉環。從開發、部署到優化，AI不再是少數廠商的專利，而是整個生態的機會。聯發科正構建出面向未來的AI底座，讓每一個終端都擁有成長為“智能體”的可能性。

圖 | 截至 2022 年 5 月 13 日，融資前十的全球 AI 芯片供應商（來源：CB Insights）由于空間和能源的限制，大型芯片并不適用于許多日常的 AI 應用場景。考慮到這一點，越來越多的公司開始研發可以用于汽車傳感器、照相機、自動化工廠機器人等低功耗設備的 AI 芯片。On-device AI processing（端側 AI）能夠實現低延遲以及數據隱私的保護。

然而，Kenyon 指出，要在當前的 NeuRRAM 芯片上運行峰值算法可能需要完全不同的架構。 目前，該團隊在 NeuRRAM 芯片上運行大型 AI 算法時實現的能源效率創造了新的希望，即內存技術可能代表 AI 計算的未來。

最強AI芯片天璣9400+亮相， 智慧再進化 在AI進化的歷程中，無論哪個時代，芯片能力的躍遷都是一切的起點。從率先落地端側AI大模型，到打造天璣AI智能體化引擎，聯發科一直跑在行業最前沿。去年發布的天璣9400不僅端側AI算力行業領先，還首發了端側視頻生成、端側LoRA訓練、端側魔法動圖等多項先進的AI技術。

<ul><li>新思科技助力 Innatera 設計芯片，實現邊緣端的實時、高能效 AI 處理，加速推動物理人工智能領域下一代應用的開發</li><li>新思科技 PathFinder-SC? 簽核解決方案以更高精度提供更準確的版圖級結果，專業管理設計需求，并支持早期階段分析</li><li>新思科技 Totem? 電源完整性平臺支持晶體管級分析，為超低功耗 AI 處理器提供可靠的電力傳輸與性能優化

中央控制器作為自動駕駛核心部件，作為自動駕駛的“大腦”端，通常需要外接多個攝像頭、毫米波雷達、激光雷達，以及IMU等設備，完成的功能包含圖像識別、數據處理等。

在芯片制程開發難度不斷加大和迫近制程極限的情況下，針對這種典型的人工智能芯片，會面臨如下挑戰。首先是功耗噪聲。人工智能芯片一般功耗都比較大，在相同算力情況下，如果功耗小，無疑會更受市場青睞。如何在芯片設計階段降低功耗是AI芯片設計的一大挑戰。

同時，芯片支持豐富的音效處理算法，如專業卡拉OK算法、回聲消除、人聲激勵等，配合完善的軟件開發工具鏈，可大幅縮短產品開發周期。適用于藍牙/ Wi-Fi智能音箱、Soundbar、車載音頻、直播錄音設備、AI語音交互設備等多種音頻終端。

特斯拉機器人之所以這么強，除了特斯拉本身在AI技術的積累外，更主要得益于特斯拉強勁的自研AI芯片。這顆AI芯片，不是傳統上的CPU，更不是GPU，是一種更適合復雜AI計算的形態。

其中，音頻輸出是智能音箱的核心功能之一，而功放芯片則是實現音頻放大的關鍵組成部分。 在智能音箱中，功放芯片的功能不僅僅是簡單地放大音頻信號，它還需要能夠處理不同類型的音頻內容。例如，在音樂播放時，功放芯片需要提供高保真度的音質，以呈現出細膩、清晰的音樂效果；在語音助手功能中，功放芯片需要具備較好的聲音識別和降噪能力，以確保用戶能夠清晰地聽到語音回應。

本屆大會以“AI隨芯，應用無界”為主題，聚焦生成式AI與芯片深度融合所推動的移動生態重構。如今，AI正以前所未有的速度賦能手機、應用、游戲等核心場景，推動端側智能體驗全面進階。會上，聯發科不僅發布了新一代旗艦5G智能體AI芯片天璣9400+，還同步推出面向AI應用開發與游戲性能調優的全鏈路開發套件，加速端側智能體驗真正“落地生根”。

3.電子/芯片：車規級芯片的可靠性仿真（EDA） 隨著電車越來越火，車規芯片的可靠性成了大問題。華大九天（楊祖聲總監）的方案里重點提到了國產車規芯片的EDA全流程。 思考：以前可能更多關注性能，現在針對AutomotiveGrade（車規級）的可靠性設計及仿真（Aging,EM,Thermal等）估計會是接下來兩年的熱點，畢竟國產替代需求巨大。

自動駕駛異構計算能力提升：超異構計算芯片集成高階自動駕駛系統需要在AI單元的選型上采用了并行計算架構的AI芯片進行硬件加速、資源分配、調度、圖像識別、深度學習等。使用多核車規級CPU配置進行任務調度、執行自動駕駛相關的大部分核心算法，同時整合多源數據完成路徑規劃、決策控制等邏輯運算處理。

RISC-V指令集的CPU的設計，而且該設計經過后端布局布線后已經成功流片點亮并且能運行Linux和Dhrystone。

感興趣的下滑預約學習??時間：6月5日 周五，14:00-15:00內容簡介：課程詳解從RTL到GDSII全流程后端設計方法，覆蓋綜合、布局布線、時序優化等核心環節，聚焦高性能CPU芯片PPA最優優化，同時講解輕量化算力下AI-FUSION高效PPA探索思路，結合真實案例拆解先進工藝實戰技巧，快速掌握RISC-V高效后端設計方案。

在高通的愿景中，AR眼鏡芯片最關鍵的是能做一些即時的處理（包括一些基本AI模型的運行），而一些更復雜的操作，例如WLR或者更大的模型，則可以通過使用無線互聯的方法把數據傳送到手機端去運行。

行業首個端側應用70億參數大模型，大模型手機進入快車道面向快速發展的大模型技術，OPPO繼在ODC正式推出自主訓練的大模型——AndesGPT之后，此次也宣布將在 Find X7 系列上實現行業首個端側應用的70億參數的模型，通過高精度 4bit 量化等模型壓縮，推理引擎的加速，以及與芯片平臺深度合作的硬件加速方式，第一次為手機端側帶來完全體的70億參數大模型，徹底變革手機端側 AI 的使用方式

單車智能，也就是感知和算力都在車端，需要強大的集成電路基礎，也就是芯片，需要強大的軟件基礎也包括操作系統，AI 算法等。這些強大體現在芯片的體積和算力，例如芯片2nm或者7nm等。 他的優點是車輛的使用部署靈活約束少，技術通用性強。

維得科技是全國首家把人工智能AI技術應用于模擬芯片設計的獨角獸公司，實現了前端設計到后端版圖生產的全流程自動化，極大的提高了芯片設計的效率和質量。公司的核心團隊成員均來自于國際知名芯片設計企業20年以上的經驗積累和技術優勢，產品一經問世就獲得行業頭部企業的高度認可，維得品牌被譽為“通用半導體行業的小米”。

全新的 HAPS 與 ZeBu 平臺：全新的 HAPS?200 12 FPGA 和 ZeBu?200 12 FPGA 系統可應對數據中心子系統、移動、客戶端、服務器、消費電子以及邊緣 AI 應用的復雜性與高性能需求。