Exynos Auto将成为首款内置NPU模块的三星芯片。NPU在汽车上可用于分析车内图像传感器接收到的图像信号。因此，它能够帮助构建更高效的ADAS（高级驾驶员辅助系统），ADAS可用来识别车道和障碍物。

此前博通收购高通被拒，原因是博通“低估”了高通的价值，不过博通并没有放弃，拟提高报价收购高通。

三星公布了自己2017年第四季度财报、2017财年年报。据外媒报道，这是三星公司历史上首次正式占据榜首，终结了英特尔在芯片上的统治地位……

在采访电子产业新闻逾20年后，《EE Times》记者Rick Merritt为电子工程领域的技术创新颁发首届「麦利奖」(Merritt Awards)，列出将在2018年以及未来改写我们的生活的创新技术。

最近半年以来，人工智能的发展重心逐渐从云端向终端转移，相伴而生的是全新一代的计算芯片产业全面崛起。

无论是新动力系统，车载信息娱乐系统，还是自动驾驶汽车，汽车技术都在以前所未有的速度迅猛发展。新的颠覆性技术和行业参与者正在向传统的汽车概念发起挑战。明天的驾驶体验将与今天大不相同。

“我梦想的引擎，是可以随身携带，现场为我提供指导......我的目标是推动AI运行在小于100毫伏的运行。 我们需要重新思考我们如何做计算。 我们正在从基于算法的系统转向基于数据的系统。”

深度神经网络是几十年来一直在人工智能方面进行的相对较小的工作。从2012年左右开始，包括Facebook的Yann LeCun在内的研究人员开始使用特定种类的DNN识别图像，并最终以比人类更高的准确度显示令人惊叹的结果

通过简单地降低电压或频率来实现低功耗不可取——试问有谁会去买性能打过折的产品呢？那么，低功耗CPU到底又是怎么实现的？

今年的行业可能会看到来自创业公司Graphcore的一款微处理器，该公司不使用DRAM，而是来自竞争对手Cerebras Systems的晶圆级集成开拓先锋。英特尔收购的2.5-D Nervana芯片已经在生产样片，其他十几个处理器正在开发中。同时，从Arm到西部数据的芯片公司正在研究内核，以加速深层神经网络的推理部分。

清华大学微纳电子系副系主任尹首一老师带队设计了低功耗AI芯片Thinker，专注于神经网络计算，可以动态地调整计算和内存需求，用于视频、图像、语音等多种AI任务应用。

在争夺量子霸权的路上，科技巨头激烈厮杀，那么量子计算的魅力究竟有多大，竟能引得谷歌、英特尔、IBM等科技巨头纷纷“折腰”进军呢？

根据gizchina的报道，小米下一代自研处理器产品澎湃S2将很快和我们见面，并在MWC上亮相。

MIPS最近以一家独立公司之姿重新回到了硅谷，在Tallwood的带领下积极投入原有的嵌入式业务，并放眼下一代人工智能(AI)领域。

HBM迄今仍属于利基型技术，是否能因为AI等新应用进一步扩大市场版图，分析师认为目前仍很难说…