5月9日，拥有世界级算法优势的依图科技发布其首款深度学习云端定制芯片，定名“QuestCore™”（求索），并基于此推出云端边缘端两款视频解析硬件，成为中国计算机视觉“4 小龙”（商汤、旷视、云从、依图）中第一家尝鲜自研 AI 芯片的公司。公司创始人朱珑更是表示，依图要成为中国最成功的 AI 芯片公司之一。

工业4.0大幅变革传统生产线，新时代智能工厂应运而生。智能工厂将面对终端智能化、连接泛在化、计算边缘化、网络扁平化、服务平台化及安全提升化等技术发展趋势，需要解决智能感知控制、全面的互联互通等多个方面的问题。本文将传感器比作智能工厂的感觉器官，将机器人比作智能工厂的四肢，将AI系统比作计算大脑，介绍了实现智能工厂所需的关键技术，并指出边缘和云端的数据安全性将是智能工厂面对的最大挑战。

对于 AI First 的 Google 来说，已经无处不在地体现在它的产品和战略中，无论是硬件还是软件；而伴随着 Google 自身在技术方面的进展，它也在 AI 与用户需求实现更加深入的贴合，让这一次的 Google I/O 变得非常炫酷。

近日，知乎上出现一则问题“如何看待寒武纪新一代人工智能芯片（疑似思元/MLU270）规格？”知乎提问者称其在某互联网大厂工作的朋友说已经看到实物，并附上相关PPT照片。本次PPT泄漏事件不仅曝光了新一代云端芯片的中文名“思元270”，还展示了该芯片的制程工艺、峰值性能、功耗等部分技术参数，性能数据直逼英伟达Tesla T4。

人工智能（AI）风头正劲。各种应用领域都有应用AI的方案，但是其中许多方案中的AI应用都取决于云端的计算能力，而在嵌入式系统领域并不具备可以随时自由连接云端的环境。即便是可以连接到云，也会因云端反馈所带来的延迟而无法满足嵌入式系统对实时性的高要求。此外，对于电池供电类应用，我们希望功耗越低越好，但目前一般的低功耗技术，只能在运行和待机模式中择一保持低功耗，这就无法满足系统长时间工作的要求。

根据一项新研究，一种类似电池的设备可以作为计算系统中的人工突触，用于模仿大脑的效率和学习能力。大脑只需要很少的能量就能学习和记忆大量信息的能力激发了类脑或神经形态计算机的研究。

Musk用一系列让人眼花撩乱的题目，说明Tesla为了实现自动驾驶车辆而使出的十八般武艺，只为了提醒产业界他们不是一家普通的车厂。

AI的本质就是高性能计算，就像电力一样是一项通用能力，是能对所有行业进行产业升级以及产品迭代起促进作用的存在。

3D人脸识别是智能手机、AR/VR等移动设备发展的一大趋势，并将在工业、汽车等各领域渐渐普及。这其中涉及的关键技术就是3D成像。目前市场上的主流技术有三种，技术指标、成本和系统要求等各不相同。

当高速运动的粒子碰撞之后，可能引发链式反应而释放出巨额能量。当人工智能和超算结合在一起时，一款款冷冰冰的超级计算机，将拥有了像人一样的自学和思考能力，而且回过头来，还能秒杀人类。很可能，在不远的将来，人类在超级计算+人工智能面前，就可能像蚂蚁面对人类一样无力和脆弱。

亚马逊团队成员将用户坐标（以纬度和经度形式存储在系统中）粘贴到Google地图中，不到一分钟，该员工便得到了用户房子的图像和相应的地址。

随着近年深度学习的兴起，瑕疵检测也出现新的技术演变，从传统的 AOI 转向与 AI 结合，不少初创公司开发用以检测元件瑕疵的 AI 软件，或与 AOI、AVI 设备结合使用。另一方面，检测设备商也通过 AI 技术优化 AOI 设备的准确度。

这个全新的神经网络架构名叫“关系归纳神经网络”，它能够总结和归纳微波集成电路内在的电磁规律，并自己学会设计和调试。文章给出的结果显示，该神经网络设计微波集成电路的水平堪比人类专业工程师。

往常我们总是将目光放在 MIT、Deepmind、伯克利、波士顿等海外知名研究机构身上，其实中国科研团队在机器人领域也有不少令人惊喜的收获。前不久哈工大的一篇论文就成功登陆了《科学》杂志子刊《科学·机器人学》（Science Robotics），研究人员将电影中可怖的「黑色风暴」，变成了有望辅助癌症用药的「蚁群」机器人。

在发布会上，马斯克不仅亮出了自家的自动驾驶“核武器”——特斯拉“全自动驾驶计算机”（full self-driving computer，以下称 FSD 计算机），还“豪言”称：傻子才用激光雷达，现在谁要还是靠激光雷达，那就要完蛋，注定完蛋！