回顾半导体公司带来的黑科技分析介绍
ces 2018于几天前圆满落下帷幕。ces作为一个世界性的电子类展会，每年都会有不少半导体公司带来最新的产品，今年也不例外。总体而言，今年ces中半导体行业发布新产品基本都围绕着人工智能，自动驾驶，iot等风口。下面我们就来看一下今年ces中最值得关注的一些半导体公司以及其技术。
传统巨头
intel
今年ces的主题演讲就是由intel给我们带来的，intel的演讲围绕着“数据”二字：随着信息化社会的进一步发展，产生了海量的数据，而处理这些数据的计算设备成为了必不可少的基础设施，深入到了社会的方方面面，而intel就是全球提供“算力”的最强供货商。intel在演讲中列举了一些最热的应用，包括vr，自动驾驶，量子计算等等。
intel的展台则是围绕着5g通讯、自动驾驶和ai的主题展开。在5g方面，intel想要挑战高通的传统领头羊位置，在自动驾驶方面，intel从传感器（经由收购的子公司mobileye）和算力（处理器）两个角度同时发力，在ai方面则展示了movidius最新的芯片myriad x，可以实时完成电影视频片段中的物体识别。
由以上的展示内容，我们不难发现intel清楚地认识到在未来的信息化智能世界中，数据以及算力将会是必不可缺的资源。intel传统的强项在于算力，因此为了能给传统的算力优势提供数据这一燃料，intel加强了5g数据连接方面的投入，收购了能提供大量自动驾驶数据的mobileye，而收购movidius则一方面能打入终端智能市场，另一方面也希望借助movidius收获物联网中的数据。
nvidia
nvidia已经成为深度学习硬件领域的王者，今年则是把重头戏放在了潜力巨大的自动驾驶领域。在展馆中，nvidia展示了多个基于自家自动驾驶硬件平台的自动驾驶demo，而其中最引人关注的要数最近将要上市的xavier soc芯片系统，
xavier芯片去年在ces展上发布，今年则公布了成品芯片并且宣布将要在2018年正式上市。xavier soc包括了用于控制的carmel arm64 cpu，用于图像预处理的isp，以及用于视频编解码的专用视频处理单元。在我们最关心的机器视觉部分，xavier首先包括了能加速立体视觉、光流（optical flow）等经典算法的pva模块，该模块能提供1.4tops的计算能力。此外xavier还包含了一块基于volta架构的gpu，可以提供高达20tops的tensor core计算（2x2矩阵运算）能力，另外xavier还包含了一块专门用于加速低精度深度学习计算的dla，可以提供5tops的16位定点数计算能力或10tops的8位顶点数计算能力。整个xavier的功耗在30tops左右。
与intel、qualcomm等其他巨头在各个应用方向都不放过不同，nvidia选择了全力投入赌自动驾驶。这个策略是否能为nvidia带来新的辉煌，让我们拭目以待。
qualcomm
qualcomm今年在ces中带来了围绕snapdragon平台的各种多姿多彩的应用。首当其冲的是5g超高速率无线连接，无线通信是qualcomm的传统强项，因此在5g技术领域qualcomm也是志在必得。在5g以外，qualcomm还展示了各种“无线+”技术。例如，基于低功耗snapdragon的iot系统，低于高性能snaodragon的vr系统以及以车联网技术为亮点的无人驾驶技术。
qualcomm的vr技术展馆
总体而言，qualcomm和intel的情况有些相似，都是属于在之前的科技潮流中掌握了巨头的位置，而面对新的技术趋势则需要重新出发才能不至于被人赶超。在pc时代崛起的intel错过了移动设备这一波，因此唯恐再错过下一代的风口；而借助移动设备这一波崛起的qualcomm则显然不想重复intel的前车之鉴，因此在有可能成为下一代风口的技术中都四处下注，想要在vr、iot、自动驾驶等全新领域都分一杯羹。那么qualcomm这种四处下注的策略与nvidia全部压宝自动驾驶的策略究竟谁能笑到最后，就要等多年后才能见分晓。
新兴力量
novumind（异构智能）
novumind是一家硅谷的初创公司，由原百度深度学习研究院的杰出科学家吴韧创立。novumind在今年ces上展现的是一款名为novutensor的深度学习加速芯片，该芯片主要强调强劲的算力，可以成为未来人工智能时代的赋能硬件。其性能直接对标nvidia芯片：在ces展示中，novutensor的fpga原型（100mhz时钟）实现可以在每秒完成300张基于resnet-18网络的图像识别，而使用nvidia jetson tx2每秒只能完成90帧resnet-18图像识别。虽然novutensor并未标注其峰值计算性能，但是根据nvidia jetson tx2标称的1.5tops峰值性能可以估计novutensor的峰值性能可达5tops左右。而这还仅仅是fpga原型——根据novumind透露，其基于novutensor架构的asic芯片正在流片过程中，预计性能至少是fpga原型的4倍，而功耗则仅为5w！这样的性能已经超越了nvidia的服务器端gpu（1080ti）。
柔宇（royole）
柔宇是另一家由华人创立的初创公司，经过数年的发展已经拥有上千员工，主打柔性电子。在未来，柔性电子将会获得很多应用，例如基于柔性电子的生物传感器可以贴在人身体上，基于柔性电子的显示器可以做成可折叠屏幕，基于柔性电子的电容传感器可以做成可折叠的键盘等等。柔宇的传统优势是柔性amoled显示技术，这次的ces上更是展示了全球最薄的全彩柔性amoled显示屏幕。此外，柔宇还展示了柔性传感器，可以用在织物（如衣服）和开关上。
tetravue
随着自动驾驶的兴起，lidar作为自动驾驶中的核心模组也变成了一个风口。以velodyne为代表的传统的机械式lidar使用机械式结构，通过旋转激光收发单元来扫描周围环境，而其空间分辨率则取决于激光收发单元的个数（线数）。然而，传统的机械式lidar首先有可靠性问题，因为其机械结构在车辆行驶遇到颠簸时的性能并不容易做好，其次还有分辨率问题，出于成本考量其线数不可能太多，因此分辨率有限。
tetravue推出的则是基于固态半导体的lidar芯片。tetravue的lidar称为flash lidar，使用激光成像来获得周围环境的深度图。由于是基于固态半导体，因此不存在机械元件，也就没有机械元件带来的一些问题。另外，由于其使用成像而不是扫描，因此其空间分辨率远好于机械式lidar。当然，与机械式lidar能扫描360度周围环境不同，tetravue的flash lidar一次只能对一个成像面做深度成像，因此一辆车如果只使用flash lidar的话需要多个方位部署flash lidar。然而，由于flash lidar基于半导体工艺因此其成本将会远低于机械式lidar，因此一辆车上部署多个问题也不大。tetravue的flash lidar有望成为未来lidar市场中一个有力的竞争者。
tetravue flash lidar深度成像
中国崛起
随着中国半导体的崛起，ces上也出现了越来越多中国半导体厂商的身影。
华为海思
华为（海思）作为中国半导体领域最成功的企业，在本次ces上除了手机之外，还带来了诸多全球领先的技术。在人工智能领域，华为展出了神经网络引擎，搭载该模块的芯片可以可以实现实时物体识别。
在物联网方面，华为展出了整套解决方案，从智能家庭的终端设备芯片，到nb-iot基站接入，直到云端接入以及数据分析。
在多媒体方面，华为的技术也不遑多让——它展出了基于60ghz频段的超高速无线连接，此外还展出了全球第一款单芯片8k显示编解码解决方案。可以看到，华为的技术确实走在了全球前列。
瑞芯微
在本届ces上，瑞芯微紧跟时代潮流，发布了rk3399pro soc，该芯片内包含了深度学习加速模块，其峰值性能可达2.4tops，该数字是苹果neural engine运算能力的4倍，达到了嵌入式人工智能芯片的全球一流水平。除了人工智能模块以外，rk3399pro内部还包含了多核arm处理器，mali gpu以及其他常见的视频编解码模块，非常适合使用在嵌入式机器视觉领域。
舜宇智能光学
舜宇作为全球领先的摄像头模组提供商已经广为人知，而在今年ces上，舜宇的子公司舜宇智能光学为我们带来了用于深度检测的芯片解决方案。深度检测自从苹果在iphone x开始使用之后，已经得到了业界的广泛肯定，除了能用在人脸识别之外，在工业机械检测、物体识别分割等诸多机器视觉中也有广泛应用，可以说是未来智能机器时代的重要传感器。舜宇智能光学在深度检测方面已经有多年积累，在今年ces上展出了用于自动驾驶、智能家庭和工业应用多款深度检测方案，可见中国半导体行业在下一代机器视觉传感器上也处于全球领先的位置。
TOF技术的优势和劣势
高通收购NXP对台湾晶圆代工厂及封测厂的接单利多于弊
深度负反馈有何好处？
苹果加大力度审查“非理性高价”App Store应用
realme GT规格配置、上市时间曝光
回顾半导体公司带来的黑科技分析介绍
光敏电阻器的检测方法有哪些？
合力泰顾志明：介绍动力电池PACK自动化新宠FPC
一种包含全栈自动驾驶算法的统一架构设计UniAD介绍
昇腾AI异构计算架构CANN的功能
华为入韩争夺5G订单，有望获得90亿美元合同
浅析消防弱电系统，消防弱电系统由哪些系统组成
STM32H5系列：强大的Arm® Cortex®-M33 MCU让高性能和安全性唾手可得
日本制造是一部技术创新史
Vashay推出下一代D系列高压功率MOSFET
处理器级别漏洞会引起哪些安全隐患
IDT公司推出首款无需额外的图形卡就可实现全面高清多显示器能
传LG液晶电视谎报4K分辨率 实际上只有2.8K
天能动力强推铅电池 有望使产品走向中高端
振动系统的虚拟样机模型及其模态仿真
传统巨头
intel
今年ces的主题演讲就是由intel给我们带来的，intel的演讲围绕着“数据”二字：随着信息化社会的进一步发展，产生了海量的数据，而处理这些数据的计算设备成为了必不可少的基础设施，深入到了社会的方方面面，而intel就是全球提供“算力”的最强供货商。intel在演讲中列举了一些最热的应用，包括vr，自动驾驶，量子计算等等。
intel的展台则是围绕着5g通讯、自动驾驶和ai的主题展开。在5g方面，intel想要挑战高通的传统领头羊位置，在自动驾驶方面，intel从传感器（经由收购的子公司mobileye）和算力（处理器）两个角度同时发力，在ai方面则展示了movidius最新的芯片myriad x，可以实时完成电影视频片段中的物体识别。
由以上的展示内容，我们不难发现intel清楚地认识到在未来的信息化智能世界中，数据以及算力将会是必不可缺的资源。intel传统的强项在于算力，因此为了能给传统的算力优势提供数据这一燃料，intel加强了5g数据连接方面的投入，收购了能提供大量自动驾驶数据的mobileye，而收购movidius则一方面能打入终端智能市场，另一方面也希望借助movidius收获物联网中的数据。
nvidia
nvidia已经成为深度学习硬件领域的王者，今年则是把重头戏放在了潜力巨大的自动驾驶领域。在展馆中，nvidia展示了多个基于自家自动驾驶硬件平台的自动驾驶demo，而其中最引人关注的要数最近将要上市的xavier soc芯片系统，
xavier芯片去年在ces展上发布，今年则公布了成品芯片并且宣布将要在2018年正式上市。xavier soc包括了用于控制的carmel arm64 cpu，用于图像预处理的isp，以及用于视频编解码的专用视频处理单元。在我们最关心的机器视觉部分，xavier首先包括了能加速立体视觉、光流（optical flow）等经典算法的pva模块，该模块能提供1.4tops的计算能力。此外xavier还包含了一块基于volta架构的gpu，可以提供高达20tops的tensor core计算（2x2矩阵运算）能力，另外xavier还包含了一块专门用于加速低精度深度学习计算的dla，可以提供5tops的16位定点数计算能力或10tops的8位顶点数计算能力。整个xavier的功耗在30tops左右。
与intel、qualcomm等其他巨头在各个应用方向都不放过不同，nvidia选择了全力投入赌自动驾驶。这个策略是否能为nvidia带来新的辉煌，让我们拭目以待。
qualcomm
qualcomm今年在ces中带来了围绕snapdragon平台的各种多姿多彩的应用。首当其冲的是5g超高速率无线连接，无线通信是qualcomm的传统强项，因此在5g技术领域qualcomm也是志在必得。在5g以外，qualcomm还展示了各种“无线+”技术。例如，基于低功耗snapdragon的iot系统，低于高性能snaodragon的vr系统以及以车联网技术为亮点的无人驾驶技术。
qualcomm的vr技术展馆
总体而言，qualcomm和intel的情况有些相似，都是属于在之前的科技潮流中掌握了巨头的位置，而面对新的技术趋势则需要重新出发才能不至于被人赶超。在pc时代崛起的intel错过了移动设备这一波，因此唯恐再错过下一代的风口；而借助移动设备这一波崛起的qualcomm则显然不想重复intel的前车之鉴，因此在有可能成为下一代风口的技术中都四处下注，想要在vr、iot、自动驾驶等全新领域都分一杯羹。那么qualcomm这种四处下注的策略与nvidia全部压宝自动驾驶的策略究竟谁能笑到最后，就要等多年后才能见分晓。
新兴力量
novumind（异构智能）
novumind是一家硅谷的初创公司，由原百度深度学习研究院的杰出科学家吴韧创立。novumind在今年ces上展现的是一款名为novutensor的深度学习加速芯片，该芯片主要强调强劲的算力，可以成为未来人工智能时代的赋能硬件。其性能直接对标nvidia芯片：在ces展示中，novutensor的fpga原型（100mhz时钟）实现可以在每秒完成300张基于resnet-18网络的图像识别，而使用nvidia jetson tx2每秒只能完成90帧resnet-18图像识别。虽然novutensor并未标注其峰值计算性能，但是根据nvidia jetson tx2标称的1.5tops峰值性能可以估计novutensor的峰值性能可达5tops左右。而这还仅仅是fpga原型——根据novumind透露，其基于novutensor架构的asic芯片正在流片过程中，预计性能至少是fpga原型的4倍，而功耗则仅为5w！这样的性能已经超越了nvidia的服务器端gpu（1080ti）。
柔宇（royole）
柔宇是另一家由华人创立的初创公司，经过数年的发展已经拥有上千员工，主打柔性电子。在未来，柔性电子将会获得很多应用，例如基于柔性电子的生物传感器可以贴在人身体上，基于柔性电子的显示器可以做成可折叠屏幕，基于柔性电子的电容传感器可以做成可折叠的键盘等等。柔宇的传统优势是柔性amoled显示技术，这次的ces上更是展示了全球最薄的全彩柔性amoled显示屏幕。此外，柔宇还展示了柔性传感器，可以用在织物（如衣服）和开关上。
tetravue
随着自动驾驶的兴起，lidar作为自动驾驶中的核心模组也变成了一个风口。以velodyne为代表的传统的机械式lidar使用机械式结构，通过旋转激光收发单元来扫描周围环境，而其空间分辨率则取决于激光收发单元的个数（线数）。然而，传统的机械式lidar首先有可靠性问题，因为其机械结构在车辆行驶遇到颠簸时的性能并不容易做好，其次还有分辨率问题，出于成本考量其线数不可能太多，因此分辨率有限。
tetravue推出的则是基于固态半导体的lidar芯片。tetravue的lidar称为flash lidar，使用激光成像来获得周围环境的深度图。由于是基于固态半导体，因此不存在机械元件，也就没有机械元件带来的一些问题。另外，由于其使用成像而不是扫描，因此其空间分辨率远好于机械式lidar。当然，与机械式lidar能扫描360度周围环境不同，tetravue的flash lidar一次只能对一个成像面做深度成像，因此一辆车如果只使用flash lidar的话需要多个方位部署flash lidar。然而，由于flash lidar基于半导体工艺因此其成本将会远低于机械式lidar，因此一辆车上部署多个问题也不大。tetravue的flash lidar有望成为未来lidar市场中一个有力的竞争者。
tetravue flash lidar深度成像
中国崛起
随着中国半导体的崛起，ces上也出现了越来越多中国半导体厂商的身影。
华为海思
华为（海思）作为中国半导体领域最成功的企业，在本次ces上除了手机之外，还带来了诸多全球领先的技术。在人工智能领域，华为展出了神经网络引擎，搭载该模块的芯片可以可以实现实时物体识别。
在物联网方面，华为展出了整套解决方案，从智能家庭的终端设备芯片，到nb-iot基站接入，直到云端接入以及数据分析。
在多媒体方面，华为的技术也不遑多让——它展出了基于60ghz频段的超高速无线连接，此外还展出了全球第一款单芯片8k显示编解码解决方案。可以看到，华为的技术确实走在了全球前列。
瑞芯微
在本届ces上，瑞芯微紧跟时代潮流，发布了rk3399pro soc，该芯片内包含了深度学习加速模块，其峰值性能可达2.4tops，该数字是苹果neural engine运算能力的4倍，达到了嵌入式人工智能芯片的全球一流水平。除了人工智能模块以外，rk3399pro内部还包含了多核arm处理器，mali gpu以及其他常见的视频编解码模块，非常适合使用在嵌入式机器视觉领域。
舜宇智能光学
舜宇作为全球领先的摄像头模组提供商已经广为人知，而在今年ces上，舜宇的子公司舜宇智能光学为我们带来了用于深度检测的芯片解决方案。深度检测自从苹果在iphone x开始使用之后，已经得到了业界的广泛肯定，除了能用在人脸识别之外，在工业机械检测、物体识别分割等诸多机器视觉中也有广泛应用，可以说是未来智能机器时代的重要传感器。舜宇智能光学在深度检测方面已经有多年积累，在今年ces上展出了用于自动驾驶、智能家庭和工业应用多款深度检测方案，可见中国半导体行业在下一代机器视觉传感器上也处于全球领先的位置。
TOF技术的优势和劣势
高通收购NXP对台湾晶圆代工厂及封测厂的接单利多于弊
深度负反馈有何好处？
苹果加大力度审查“非理性高价”App Store应用
realme GT规格配置、上市时间曝光
回顾半导体公司带来的黑科技分析介绍
光敏电阻器的检测方法有哪些？
合力泰顾志明：介绍动力电池PACK自动化新宠FPC
一种包含全栈自动驾驶算法的统一架构设计UniAD介绍
昇腾AI异构计算架构CANN的功能
华为入韩争夺5G订单，有望获得90亿美元合同
浅析消防弱电系统，消防弱电系统由哪些系统组成
STM32H5系列：强大的Arm® Cortex®-M33 MCU让高性能和安全性唾手可得
日本制造是一部技术创新史
Vashay推出下一代D系列高压功率MOSFET
处理器级别漏洞会引起哪些安全隐患
IDT公司推出首款无需额外的图形卡就可实现全面高清多显示器能
传LG液晶电视谎报4K分辨率 实际上只有2.8K
天能动力强推铅电池 有望使产品走向中高端
振动系统的虚拟样机模型及其模态仿真