随着人工智能（AI）大模型的快速发展，基于传统冯诺依曼架构芯片的算力瓶颈愈发凸显。为了解决内存墙问题、突破算力瓶颈，产业界目光逐渐聚焦至存内计算等新型计算架构芯片。 存内计算架构真正做到了“存”“算”的物理融合，直接在存储单元内实现计算，大大减少了数据搬运，提高计算效率。尤其适合大规模并行计算场景，如深度学习和大数据分析。 知存科技凭借率先量产商用的领先技术实力，成为全球存内计算领域的佼佼者。

知存科技成立于2017年，由研发出全球首颗支持多层神经网络存内计算芯片的郭昕婕博士担任首席科学家。2022年，知存科技WTM2101芯片正式推向市场，赋能百万级终端实现AI能力的提升和应用的推广，成为全球首颗大规模量产商用的存内计算芯片。

本次研讨会将围绕AI大模型的发展趋势和挑战，分享存内计算芯片超越摩尔、满足AI时代算力需求的技术原理，并解读WTM2101存内计算芯片项目实操论文。从技术理论到项目实操，全方位、近距离为技术爱好者们揭开新型存内计算的面纱。同时欢迎大家加入存内计算社区，与众多AI爱好者同行，探索新型计算架构下的算力第三极。

首届Bosch Sensortec AIoT Summit智能生态大会将于2023年11月21日在深圳南山区及线上同步举行。本次大会以“智融未来·创“芯”无界”为主题，汇集众多AIoT智能生态合作伙伴，带来行业洞察与分析，以及基于博世传感解决方案的创新应用分享和终端产品展示。活动将围绕 智能穿戴设备，智慧家居，机器人三大趋势展开主题分享，DEMO演示。
现场还将开放线上线下联动抽奖和线下互动小游戏等精彩环节，让与会者在为期半天的大会活动中通过技术研讨，行业分享，应用剖析，精彩互动，与Bosch Sensortec共享“芯“魅力，一同探寻人工智能时代全“芯“格局。

AI 应用带来了广泛的神经网络加速需求，并对相关器件的性能、功耗和性价比提出了很高的要求，从而产生了丰富的 AI 芯片实现方式。相较于 GPU、FPGA 和通用 CPU，采用专用神经网络加速器（NPU）和矢量数字信号处理器（VDSP）的 SoC 能够以更低的系统功耗运转 AI 程序。

本次研讨会，我们将重点讲述 DSP 向 AI 专用加速器 NPU 的持续演变，探讨 AI 产业发展的大趋势，包括 Transformer 模型备受关注的准确性，选择 DSP 或 AI 专用加速器之间的权衡。我们还将讨论如何借助 ARC VPX DSP、加速器或者新思科技最新的 NPU 去实现人工智能芯片的设计，并介绍软件支持对一款 AI 芯片的重要性。

高通最新推出的高通QCS8550和高通QCM8550处理器，是面向性能密集型物联网应用而设计，具有整合强大的算力和边缘侧AI处理、Wi-Fi 7连接以及栩栩如生的图形和视频功能，为高性能需求的物联网应用提供支持并助力其快速部署，比如自主移动机器人和工业无人机。

高通致力于推动混合AI计算架构在云端和终端进行分布式处理，从而优化效率提升整体用户体验，并面向智能楼宇、企业、零售和工业自动化等各类物联网用例提供了卓越性能、先进连接和下一代处理能力的最新物联网解决方案。那么如何尽快熟悉高通AI模型增效工具包（AIMET）和高通AI studio呢？

欢迎大家参加高通人工智能物联网解决方案线上研讨会，高通技术公司产品市场总监李骏捷、高通技术公司首席工程师黄寅、高通技术公司首席工程师李治国将带来高通人工智能物联网解决方案及应用的精彩分析和讲解！

高通物联网创新应用-技术子站：https://www.elecfans.com/company/qualcomm_iot/index.html

Kria SOM产品系列基于AMD功能强大的Zynq UltraScale+ MPSoC器件，提供了一个生产就绪、功能完整的开发平台，助力构建加速的、支持人工智能的边缘应用，包括部署于城市、工厂和医院的智能视觉应用。
借助于KV260视觉入门开发套件，无论何种经验水平的设计人员都可以立即开始原型设计、验证和应用开发，而无需掌握复杂的硬件设计或FPGA知识。
本次研讨会主要介绍AMD Kria SOM及KV260视觉入门套件，KV260 上的参考设计以及Vitis AI Solution。

AI技术飞速发展的时代，智能语音作为一个重要的分支，在人们生活中扮演着越来越重要的角色。如何让我们的语音交互更加自然准确？如何让我们的语音通话更加清晰真实？如何让我们的音乐播放更加悦耳动听？答案就是楼氏ASONIC Audio DSP音频处理器。

楼氏智能音频DSP是业界首个专门为高级音频和机器学习应用设计的低功耗音频处理器，它具有丰富的音频和通用高速接口，支持与数字麦克风、其他传感器和主机的灵活接口，以进行进一步处理。我们可以提供：

1）具有强大算力的超低功耗的DSP，尤其适合使用电池的功耗敏感性产品。
2）支持语音唤醒和多麦克风音频处理，可执行音频输入输出处理，上下文感知和手势控制等功能。
3）针对不同应用场景，我们语音解决方案包含：智能语音助手，自然语音交互，音效输出增强，通话增强等。适应的产品应用包括：智能音箱，会议宝（过Teams认证），会议商显大屏，话务耳机，游戏音箱及耳机，无线麦克风， 智能电视，智能语音家电，免按键语音遥控器等。
4）开放的开发平台及健全的生态系统，支持第三方算法移植。我们与全球顶尖的算法公司合作，提供包含降噪，回声消除，波束成型，声源定位，音效增强，空间音频，声音事件识别等多项智能语音功能。

人工智能快速地从云端运算改变到终端装置应用，未来在人脸/影像辨识、声纹辨识等应用将大量使用到边缘运算来加速整体运作或相关的不同终端设备布署。针对各种不同质量、可靠度、封装别等需求之闪存随之衍生出来，而在闪存耕耘多年的华邦电子可以针对不同之应用提供最佳的解决方案。

15分钟，从AI模型训练到软硬一体部署！
本次开箱实操以百度大脑EdgeBoard为产品基础，借助EasyDL零门槛AI开发平台，从训练模型到软硬一体部署。手把手教你如何简单快速部署到EdgeBoard桌面交互一体机上，并通过一体机桌面实时查看模型效果。

课程概要：
-EasyDL零门槛AI开发平台简介
-Edgeboard桌面交互一体机及部署管理系统简介
-EasyDL、Edgeboard桌面交互一体机使用流程简介及全流程实操演示

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我们看到在AI大规模落地的场景中，一方面，边缘智能占有大多数比例。将边缘端的数据进行本地处理不仅更高效也更有利于智能化的快速实现。另一方面，云端则支持更大规模的数据处理，进行更复杂的AI运算。语音和图像识别是AI最重要的两大应用，在AI云边端的支持下，它通过MCU、SoC、FPGA、ASIC等芯片以及与之相应的算法、平台得以实现广泛应用。为了能够帮助广大工程师了解目前针对这两大应用推出的众多新的技术方案，更快地导入产品应用当中。电子发烧友网主办“AI+语音/图像”智能技术论坛，将邀请优秀的芯片企业和方案公司共同分享最新的技术与市场趋势。

零算法、低代码也能实现智能目标跟踪小车的开发与集成？

JetBot智能小车基于Nvidia Jetson Nano硬件构建，受到无数热衷硬件的开发者上手尝试，那么，有没有可能少量代码实现小车的目标跟踪移动，还有专家演示讲解小车的组装与零件功能？

在本次研讨会中，来自百度的研发大咖将会带来使用EasyDL自动化完成目标跟踪模型的训练并使用EasyDL-Jetson Nano软硬一体方案实现JetBot的集成。同时，还将会有来自英伟达的架构师详细讲解Jetson硬件矩阵，并深度介绍JetBot智能小车的硬件构成。