人工智能法规和 V&V 过程将对安全关键型系统产生重大影响。人工智能越来越多地用于系统设计，包括汽车和航空航天工业等领域的安全关键型应用。

在2月22日Arm举办的技术媒体沟通会上，Arm推出了两款基于全新第三代Neoverse IP构建的新的Neoverse CSS产品——Neoverse CSS N3和Neoverse CSS V3···

在半导体领域，大部分对于AI的关注都集中在GPU或专用AI加速器芯片（如NPU和TPU）上。但事实证明，有相当多的组件可以直接影响甚至运行AI工作负载。FPGA就是其中之一。

新加坡科技设计大学的研究团队开发了一种由锗、碲和锑组成的独特材料制作的忆阻器，他们使用这种新的忆阻器设计进行了神经网络训练，并取得了良好的效果···

研究团队开发了一种能够实时识别人类情绪的技术。这项创新技术有望彻底改变各个行业，包括基于情感提供服务的下一代可穿戴系统。

美国国家科学技术委员会（NSTC）日前发布了新一版关键和新兴技术（Critical and emerging technologies， CETs）清单。大多数技术与2022 年发布的上一个版本相比没有变化，主要变化包括增加了 PNT 技术。

由于威胁行为者会想方设法利用AI/ML 模型，威胁将持续困扰着安全团队。随着安全威胁的数量不断增加，规模不断扩大，在2024 年开发者将更加重视安全性，并部署必要的保障措施，以确保其企业的弹性。

应该如何对预期的AI推理工作负载进行分区，以最大限度地利用所有这些计算能力呢？

颠覆性的专用软硬件加速平台；利用GPU和CPU计算以及专有软件算法，提高准确度、速度和规模的同时，带来高达100倍的设计效率提升；与传统HPC相比，支持GPU-resident模式的求解器可将仿真能效显著提高20倍；将数字孪生、人工智能和HPC技术相结合，为汽车、航空航天、能源、叶轮机械和数据中心提供更优的多物理场仿真解决方案；利用创新的生成式人工智能技术，进一步加速设计和分析探索，获得卓越的设计洞见，提供更好的系统解决方案；支持在云端或本地进行CFD多物理场分析，以满足客户的业务需求

适用于大规模AI训练和推理的一站式数据存储解决方案──数百PB的多层式解决方案提供能支持可扩充式AI工作负载所需的庞大数据容量和高性能数据带宽

AI和ML的崛起为DevOps注入了全新的活力。通过AI和ML的引入，企业能够更加智能地进行运维和决策，从而优化工作流程、降低错误率，并实现更高效的自动化。

AI数字化转型是一场不断进行的演变过程，企业期待更多突破性技术和新的发展趋势。优傲亦在思考如何利用人工智能技术让协作机器人在自动化领域产生影响，并在新的一年里带来全新的变革。借此，优傲提出了2024年的四大开年预测。

增强型机器学习和自主决策将有助于实现更节能、更便捷的解决方案

2024年推动AI持续发展的三大趋势

谷歌研究院的人工智能研究人员团队开发了一种名为 Lumiere 的下一代基于人工智能的文本到视频生成器。