MSTAR MSD7828主芯片方案

DVB-T(HD），

MSTAR MSD7828主芯片方案，支持MPEG4, 部分方案支持MPEG5（英国）。

欧洲地区，面向英国、德国、法国和北欧H264高清机顶盒市场；中东地区，支持迪拜、伊朗等国家市场。ISDB-T，FTA

MSTAR MSD7828主芯片方案，针对巴西，阿根廷南美H264高清机顶盒市场

高性价比方案，优化BOM，与整体市场价相比极具优势

芯片的主要规格：

Decoder:

MPEG1,2MP@HL，支持1080P/1080i/720P

MPEG-4ASP@L5HD decoding；

H.264 decoder，支持1080P/1080i/720P

JPEG/MP3 decoder

声音解码，支持MPEG-1、MPEG-2(Layer I/II)、AAC、

HE-AAC，AC-3, E-AC-3,DTS,

主要接口功能：

1 路TS 输入，可支持外挂DVB-T 或是DMB-TH 的

demodulator

内置DVB-C QAM demodulator

1 路HDMI 1.

2 (兼容1.3) 输出，支持HDCP

6 路Video DAC 输出, 可支持YPbPr/VGA, SVideo, CVBS

同时输出；

1 路模拟Audio 输出

1 路I2S 输出，1 路S/PDIF 输出

USB x 2, USB2.0 Host & OTG

支持RTC

支持SDIO

内置100M 以太网MAC

256-PQFP封装

MSD7828 适合的方案：

带多媒体播放的高端数字电视机顶盒(DVB-T, DVB-C)

媒体播放器

广告机

支持的文件格式：

图片：JPEG、BMP、PNG

视频：MPEG1、MPEG2、MPEG4、H264、Motion JPEG (.avi、.mpg、.dat、.vob、.div、.mov、.mkv、.mjpeg、.ts、.trp) 音频：WMA、MP3、AAC (.wma、.mp3、m4a)

文件操作功能：

可以操作的对象：USB 存储设备中所有文件均可以操作，包括图片文件、视频文件、音频文件、文本文件可以操作的功能：复制、删除

存储设备文件系统支持：

NTFS、FAT32 和FAT16，不支持NTFS compressed file

芯片项目策划方案

芯片项目 策划方案 规划设计/投资方案/产业运营

摘要说明— 根据世界半导体贸易协会数据显示，2018年我国已经成为全球半导体 最大的消费市场，而我国芯片行业中主要为芯片设计和封测，制造领域依 然较为薄弱。目前，全球出现了下游成熟市场对芯片行业驱动不足的局面，业内预计新兴产业或将成为新的驱动力，我国芯片行业规模有望突破万亿 水平。 该芯片项目计划总投资11449.48万元，其中：固定资产投资9869.68 万元，占项目总投资的86.20%；流动资金1579.80万元，占项目总投资的13.80%。 达产年营业收入11305.00万元，总成本费用8524.47万元，税金及附 加194.26万元，利润总额2780.53万元，利税总额3358.31万元，税后净 利润2085.40万元，达产年纳税总额1272.91万元；达产年投资利润率 24.29%，投资利税率29.33%，投资回报率18.21%，全部投资回收期6.99年，提供就业职位175个。 报告内容：概论、建设背景、项目市场前景分析、产品规划、项目选 址方案、项目工程设计说明、工艺方案说明、项目环境分析、项目安全管理、项目风险评价、项目节能分析、实施方案、项目投资方案分析、经济 效益分析、综合评价结论等。

规划设计/投资分析/产业运营

芯片项目策划方案目录 第一章概论 第二章建设背景 第三章产品规划 第四章项目选址方案 第五章项目工程设计说明第六章工艺方案说明 第七章项目环境分析 第八章项目安全管理 第九章项目风险评价 第十章项目节能分析 第十一章实施方案 第十二章项目投资方案分析第十三章经济效益分析 第十四章招标方案 第十五章综合评价结论

电源管理芯片项目规划设计方案 (1)

电源管理芯片项目规划设计方案 规划设计/投资分析/实施方案

电源管理芯片项目规划设计方案 如今，人们的生活已是片刻也离不开电子设备。电源管理芯片在电子设备系统中担负起对电能的变换、分配、检测及其它电能管理的职责，对于电子系统而言是不可或缺的。电源管理芯片性能的优劣对整机的性能有着直接的影响。面对半导体工艺技术的不断升级，PCB板上的芯片和元器件性能更优以及应用领域的不断扩张和深入，数字化、模块化、智能化电源IC已是必然之势。 该电源管理芯片项目计划总投资11144.48万元，其中：固定资产投资8892.60万元，占项目总投资的79.79%；流动资金2251.88万元，占项目总投资的20.21%。 达产年营业收入19787.00万元，总成本费用14844.38万元，税金及附加212.43万元，利润总额4942.62万元，利税总额5836.79万元，税后净利润3706.97万元，达产年纳税总额2129.82万元；达产年投资利润率44.35%，投资利税率52.37%，投资回报率33.26%，全部投资回收期4.51年，提供就业职位330个。 报告根据项目实际情况，提出项目组织、建设管理、竣工验收、经营管理等初步方案；结合项目特点提出合理的总体及分年度实施进度计划。 ......

电源管理芯片项目规划设计方案目录 第一章申报单位及项目概况 一、项目申报单位概况 二、项目概况 第二章发展规划、产业政策和行业准入分析 一、发展规划分析 二、产业政策分析 三、行业准入分析 第三章资源开发及综合利用分析 一、资源开发方案。 二、资源利用方案 三、资源节约措施 第四章节能方案分析 一、用能标准和节能规范。 二、能耗状况和能耗指标分析 三、节能措施和节能效果分析 第五章建设用地、征地拆迁及移民安置分析 一、项目选址及用地方案

人工智能芯片的分类

人工智能芯片的分类 近年来人工智能芯片领域的科学家们进行了富有成果的广泛研究，主要集中在AI芯片目前的两种发展方向。一个方向是继续延续经典的冯·诺依曼计算架构，以加速计算能力为发展目标，主要分为并行加速计算的GPU(图形处理单元)、半定制化的FPGA(现场可编程门阵列)、全定制化的ASIC(专用集成电路)。另一个方向就是颠覆传统的冯·诺依曼计算架构，采用基于类脑神经结构的神经拟态芯片来解决算力问题。 一、按架构分类 (1)图形处理单元(graphics processing unit，GPU)。GPU是相对较早的加速计算处理器，具有速度快、芯片编程灵活简单等特点。由于传统CPU的计算指令遵循串行执行方式，不能发挥出芯片的全部潜力，而GPU具有

高并行结构，在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。在结构上，CPU主要由控制器和寄存器组成，而GPU则拥有更多的逻辑运算单元(arithmetic logic unit，ALU)用于数据处理，这样的结构更适合对密集型数据进行并行处理，程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍。同时，GPU 拥有了更加强大的浮点运算能力，可以缓解深度学习算法的训练难题，释放人工智能的潜能。但是GPU也有一定的局限性。深度学习算法分为训练和推断两部分，GPU平台在算法训练上非常高效。但在推断中对于单项输入进行处理的时候，并行计算的优势不能完全发挥出来。 (2)现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)。FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件基础上进一步发展的产物。其基本原理是在FPGA芯片内集成大量的基本门电路以及存储器，用户可以通过更新FPGA配置文件(即烧入)来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这种烧入不是一次性的，因此，它既解决了定制电路灵活性的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。与GPU不同，FPGA同时拥有进行数据并行和任务并行计算的能力，适用于以硬件流水线方式处理一条数据，且整数运算性能更高，因此常用于深度学习算法中的推断阶段。不过FPGA通过硬件的配置实现软件算法，

集成电路培养方案.

西安邮电学院电子工程学院 本科集成电路设计与集成系统专业培养方案 学科：工学---电气信息专业：集成电路设计与集成系统（Engineering---Electric Information）（Integrated Circuit Design & Integrated System）专业代码：080615w 授予学位：工学学士 一、专业培养指导思想 遵循党和国家的教育方针，体现“两化融合”的时代精神，把握高等教育教学改革发展的规律与趋势，树立现代教育思想与观念，结合社会需求和学校实际，按照“打好基础、加强实践，拓宽专业、优化课程、提高能力”的原则，适应社会主义现代化建设和信息领域发展需要，德、智、体、美全面发展，具有良好的道德修养、科学文化素质、创新精神、敬业精神、社会责任感以及坚实的数理基础、外语能力和电子技术应用能力，系统地掌握专业领域的基本理论和基本知识，受到严格的科学实验训练和科学研究训练，能够在集成电路设计与集成系统领域，特别是通信专用集成电路与系统领域从事科学研究、产品开发、教学和管理等方面工作的高素质应用型人才。 二、专业培养目标 本专业学生的知识、能力、素质主要有：①较宽厚的自然科学理论基础知识、电路与系统的学科专业知识、必要的人文社会学科知识和良好的外语基础；②较强的集成电路设计和技术创新能力，具有通信、计算机、信号处理等相关学科领域的系统知识及其综合运用知识解决问题的能力；③较强的科学研究和工程实践能力，总结实践经验发现新知识的能力，掌握电子设计自动化（EDA）工具的应用；④掌握资料查询的基本方法和撰写科学论文的能力，了解本专业领域的理论前沿和发展动态；⑤良好的与人沟通和交流的能力，协同工作与组织能力；⑥良好的思想道德修养、职业素养、身心素质。毕业学生能够从事通信集成电路设计与集成系统的设计、开发、应用、教学和管理工作，成为具有奉献精神、创新意识和实践能力的高级应用型人才。 三、学制与学分 学制四年，毕业生应修最低学分198学分，其中必修课110学分，限选课36学分，任选课10学分，集中实践环节34学分，课外科技与实践活动8学分。

人工智能芯片技术趋势研究分析报告

人工智能芯片技术趋势研究分析报告 2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。 AI芯片基本知识及现状从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI 芯片。但是通常意义上的AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片，现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。人工智能与深度学习的关系如图所示。 人工智能与深度学习深度学习算法，通常是基于接收到的连续数值，通过学习处理，并输出连续数值的过程，实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。基于这一现实，研究界还提出了SNN（Spiking Neural Network，脉冲神经网络）模型。作为第三代神经网络模型，SNN 更贴近生物神经网络——除了神经元和突触模型更贴近生物神经元与突触之外，SNN 还将时域信息引入了计算模型。目前基于SNN 的AI 芯片主要以IBM 的TrueNorth、Intel 的Loihi 以及国内的清华大学天机芯为代表。 1、AI 芯片发展历程从图灵的论文《计算机器与智能》和图灵测试，到最初级的神经元模拟单元——感知机，再到现在多达上百层的深度神经网络，人类对人工智能的探索从来就没有停止过。上世纪八十年代，多层神经网络和反向传播算法的出现给人工智能行业点燃了新的火花。 反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈，将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。1989 年贝尔实验室成功利用反向传播算法，在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。

芯片项目可行性方案

芯片项目 可行性方案 规划设计/投资分析/实施方案

摘要 根据芯片的生产过程，一般产业链分为上游设计、中游制造、下游封装和测试三个主要环节，除此之外还包括各个环节配套的设备制造、材料生产等相关产业。 该芯片项目计划总投资18007.01万元，其中：固定资产投资13858.06万元，占项目总投资的76.96%；流动资金4148.95万元，占项目总投资的23.04%。 本期项目达产年营业收入41002.00万元，总成本费用32126.95万元，税金及附加332.59万元，利润总额8875.05万元，利税总额10431.78万元，税后净利润6656.29万元，达产年纳税总额3775.49万元；达产年投资利润率49.29%，投资利税率57.93%，投资回报率36.96%，全部投资回收期4.21年，提供就业职位901个。

芯片项目可行性方案目录 第一章项目基本信息 一、项目名称及建设性质 二、项目承办单位 三、战略合作单位 四、项目提出的理由 五、项目选址及用地综述 六、土建工程建设指标 七、设备购置 八、产品规划方案 九、原材料供应 十、项目能耗分析 十一、环境保护 十二、项目建设符合性 十三、项目进度规划 十四、投资估算及经济效益分析 十五、报告说明 十六、项目评价 十七、主要经济指标

第二章建设背景分析 一、项目承办单位背景分析 二、产业政策及发展规划 三、鼓励中小企业发展 四、宏观经济形势分析 五、区域经济发展概况 六、项目必要性分析 第三章产品规划分析 一、产品规划 二、建设规模 第四章项目选址分析 一、项目选址原则 二、项目选址 三、建设条件分析 四、用地控制指标 五、用地总体要求 六、节约用地措施 七、总图布置方案 八、运输组成 九、选址综合评价

AI芯片什么是AI芯片的架构、分类及关键技术概述

AI芯片什么是AI芯片的架构、分类及关键技术概述 人工智能芯片目前有两种发展路径：一种是延续传统计算架构，加速硬件计算能力，主要以3 种类型的芯片为代表，即 GPU、FPGA、ASIC，但CPU依旧发挥着不可替代的作用；另一种是颠覆经典的冯·诺依曼计算架构，采用类脑神经结构来提升计算能力，以IBM TrueNorth 芯片为代表。 传统CPU 计算机工业从1960年代早期开始使用CPU这个术语。迄今为止，CPU从形态、设计到实现都已发生了巨大的变化，但是其基本工作原理却一直没有大的改变。通常CPU 由控制器和运算器这两个主要部件组成。传统的CPU 内部结构图如图所示： 传统CPU内部结构图(ALU计算模块) 从图中我们可以看到：实质上仅单独的ALU模块(逻辑运算单元)是用来完成数据计算的，其他各个模块的存在都是为了保证指令能够一条接一条的有序执行。这种通用性结构对于传统的编程计算模式非常适合，同时可以通过提升CPU主频(提升单位时间内执行指令的条数)来提升计算速度。但对于深度学习中的并不需要太多的程序指令、却需要海量数据运算的计算需求，这种结构就显得有些力不从心。尤其是在功耗限制下，无法通过无限制的提升CPU 和内存的工作频率来加快指令执行速度，这种情况导致CPU 系统的发展遇到不可逾越的瓶颈。 并行加速计算的GPU GPU 作为最早从事并行加速计算的处理器，相比CPU 速度快，同时比其他加速器芯片编程灵活简单。 传统的CPU 之所以不适合人工智能算法的执行，主要原因在于其计算指令遵循串行执行的方式，没能发挥出芯片的全部潜力。与之不同的是，GPU 具有高并行结构，在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU 更高的效率。对比GPU 和CPU 在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，而GPU 拥有更ALU(逻辑运算单元)用于数据处理，

硬件方案设计

硬件方案设计 硬件是计算机硬件的简称，下面是小编整理的硬件方案设计，欢迎阅读参考！ 平台的选择很多时候和系统选择的算法是相关的，所以如果要提高架构，平台的设计能力，得不断提高自身的算法设计，复杂度评估能力，带宽分析能力。 常用的主处理器芯片有：单片机，ASIC，RISC(DEC Alpha、ARC、ARM、MIPS、PowerPC、SPARC和SuperH )，DSP和FPGA 等，这些处理器的比较在网上有很多的文章，在这里不老生常谈了，这里只提1个典型的主处理器选型案例。 比如市场上现在有很多高清网络摄像机的设计需求，而IPNC的解决方案也层出不穷，TI的解决方案有DM355、DM365、DM368等，海思提供的方案则有Hi3512、Hi3515、Hi3520等，NXP提供的方案有PNX1700、PNX1005等。 对于HD-IPNC的主处理芯片，有几个主要的技术指标：视频分辨率，视频编码器算法，最高支持的图像抓拍分辨率，CMOS的图像预处理能力，以及网络协议栈的开发平台。 Hi3512单芯片实现720P30 编解码能力，满足高清IP Camera应用, Hi3515可实现1080P30的编解码能力，持续提升高清IP Camera的性能。

DM355单芯片实现720P30 MPEG4编解码能力，DM365单芯片实现720P30 编解码能力, DM368单芯片实现1080P30 编解码能力。 DM355是XX Q3推出的，DM365是XX Q1推出的，DM368是xx Q2推出的。海思的同档次解决方案也基本上与之同时出现。 海思和TI的解决方案都是基于linux，对于网络协议栈的开发而言，开源社区的资源是没有区别的，区别的只在于芯片供应商提供的SDK开发包，两家公司的SDK离产品都有一定的距离，但是linux的网络开发并不是一个技术难点，所以并不影响产品的推广。 作为IPNC的解决方案，在720P时代，海思的解决方案相对于TI的解决方案，其优势是支持了编解码算法，而TI 只支持了MPEG4的编解码算法。虽然在XX年初，MPEG4的劣势在市场上已经开始体现出来，但在当时这似乎并不影响DM355的推广。 对于最高支持的图像抓拍分辨率，海思的解决方案可以支持支持JPEG抓拍3M Pixels@5fps，DM355最高可以支持5M Pixels，虽然当时没有成功的开发成5M Pixel的抓拍，但是至少4M Pixel的抓拍是实现了的，而且有几个朋友已经实现了2560x1920这个接近5M Pixel的抓拍，所以在这

2017年AI芯片行业深度研究报告

２０１７年ＡＩ芯片行业深度研究报告

投资要点： ?AI应用爆发，底层芯片架构亟待革新：科技巨头的大力投入及政策 扶持正推动AI下游应用的迅猛增长，AI正在安防、无人驾驶、医疗等市场快速落地。而AI应用的发展离不开底层芯片架构的革新。传统芯片架构在处理神经网络算法时功耗较高，速度无法满足需求，因此催生了AI芯片的诞生，例如Google的TPU、寒武纪的NPU 等均是专门为AI应用度身定做的专有芯片，未来AI芯片将成为无论是移动端还是云端的标配，将成为下一阶段AI产业竞争的关键所在。 ?AI产业链中，最为看好上游AI芯片环节：目前时间点，AI产业链 上游的芯片企业的成长性最为确定，盈利模式最为清晰，AI芯片市场是率先受益于AI产业高速发展的环节，无论下游哪个应用领域率先落地，AI芯片市场都将迎来数倍的高速增长。根据智研咨询统计，2016 年人工智能芯片市场规模达到6亿美元，预计到2021年将达到52 亿美元，年复合增长率达到53%。仅测算安防前端智能摄像头市场，目前国内安防芯片市场规模约30亿人民币左右，预计未来三年，搭载人工智能模块的安防芯片市场存在三倍以上的成长空间，可达百亿级。 ?看好低成本高性能的ASIC发展路线，国内厂商或将弯道超车：目 前AI芯片技术主流路径为GPU、FPGA、ASIC等，场景方面分为云端、终端两大类，其中云端环境条件较为宽松，GPU暂时满足需求，未来AI ASIC芯片有望成为重要组成部分。终端受制于能耗，体积约束，同时应用场景相对明晰，对ASIC芯片需求强烈，我们看好ASIC路径发展前景。NVIDEA、INTEL、AMD等传统芯片巨头在GPU及FPGA领域具有不可撼动的优势，而国内中小芯片设计公司的优势在于细分场景下的ASIC芯片。随着AI芯片市场的快速发展，国内AI芯片设计公司在ASIC路线存在弯道超车的良好机遇。 ?行业评级及投资策略维持计算机行业“中性评级”，给予人工智能 板块买入评级，AI应用普及，AI芯片市场需求迅速上升，我们看好国内公司在ASIC芯片方面存在弯道超车的机遇，未来三年迎来爆发式成长，建议积极关注行业投资机会，短期重点推荐智能安防芯片市场。 ?重点推荐个股1、富瀚微：安防芯片A股龙头，受益安防人工智能 化发展；2、中科创达：芯片嵌入式解决方案A股龙头，麒麟970采用公司方案。建议关注：1、东软集团：无人驾驶芯片技术储备丰富，发展潜力较大；2、四维图新：无人驾驶芯片技术储备丰富，发展潜力较大；3、中科曙光：云端人工智能服务器潜力巨大；4、浪潮信息：与IBM建立合资企业研发人工智能服务器，前景远大。 ?风险提示：1）相关公司业绩不达预期的风险；2）行业政策变动风 险；3）市场系统性风险。

2019年度人工智能与健康考试答案95分

2019 年度人工智能与健康考试答案 1.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有 265 万人死于（），占死亡人数的28% 。（ 2.0 分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案： A √答对 2.在 2017 年国务院印发的（）中规定了我国到2030 年人工智能发展三步走的部署和设想。（ 2.0 分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网 + ”行动的指导意见》 C.《“互联网 + ”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 我的答案： D √答对 3.在国际评判健康的标准中，空腹血糖值低于（）才是健康的。（ 2.0 分） A.90mg/dl B.95mg/dl C.100mg/dl

D.110mg/dl 我的答案： C √答对 4.生物特征识别技术不包括（）。（ 2.0 分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案： A √答对 5.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（ 2.0 分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案： C √答对 6.关于中国人工智能产业技术创新日益活跃,下列说法不正确的是（）。（2.0 分） A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平 B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展 C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 D.人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位 我的答案： C √答对

7.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（ 2.0 分） A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据 可用我的答案： B √答对 8.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变，可以推断出（）。（ 2.0 分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺 癌我的答案： A √答对 9.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（ 2.0 分） A.1948 年 B.1971 年 C.1989 年 D.2000 年 我的答案： A √答对 10.据 2005 年美国一份癌症统计报告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第 二位的是（）。（ 2.0 分）

芯片项目规划设计方案

芯片项目 规划设计方案规划设计/投资分析/产业运营

摘要 该芯片项目计划总投资9097.66万元，其中：固定资产投资6417.16万元，占项目总投资的70.54%；流动资金2680.50万元，占项目总投资的29.46%。 达产年营业收入23052.00万元，总成本费用17997.56万元，税金及附加176.03万元，利润总额5054.44万元，利税总额5927.63万元，税后净利润3790.83万元，达产年纳税总额2136.80万元；达产年投资利润率55.56%，投资利税率65.16%，投资回报率41.67%，全部投资回收期3.90年，提供就业职位454个。 努力做到合理布局的原则：力求做到功能分区明确、生产流程顺畅、交通组织合理，环境保护良好，空间处理协调，厂容厂貌整洁，有利于生产管理和工程分区建设。 根据艾瑞预测，2021年人工智能芯片市场规模达近百亿美元，处于较低水平;2016年，我国人工智能芯片市场规模约为20亿元，全球人工智能芯片市场均尚属于萌芽阶段。相关人工智能标准也仍在发展中，还未形成国际通用的智能生态标准，我国在此领域虽起步较晚，但并未被发达国家拉开较大差距。 报告主要内容：项目总论、建设必要性分析、项目市场空间分析、项目规划方案、项目建设地方案、土建工程分析、工艺可行性分析、项目环

保分析、生产安全、风险评价分析、项目节能方案分析、计划安排、项目投资估算、经济效益分析、结论等。

芯片项目规划设计方案目录 第一章项目总论 第二章建设必要性分析 第三章项目规划方案 第四章项目建设地方案 第五章土建工程分析 第六章工艺可行性分析 第七章项目环保分析 第八章生产安全 第九章风险评价分析 第十章项目节能方案分析 第十一章计划安排 第十二章项目投资估算 第十三章经济效益分析 第十四章项目招投标方案 第十五章结论

人工智能芯片项目投资计划书 (2)

人工智能芯片项目 投资计划书 规划设计 / 投资分析

人工智能芯片项目投资计划书说明 芯片设计企业依然是当前AI芯片市场的主要力量，包括英伟达、英特尔、AMD、高通、三星、恩智浦、博通、华为海思、联发科、Marvell(美满)、赛灵思等，另外，还包括不直接参与芯片设计，只做芯片IP授权的ARM公司。其中，英伟达、英特尔竞争力最为强劲。 市场根据AI芯片功能及部署场景将AI芯片分为：训练/推断、云端/终端两个维度进行划分。训练端由于需要对大量原始数据进行运算处理，因此对于硬件的算力、计算精度，以及数据存储和带宽等都有较高要求，此外在云端的训练芯片应该有较好的通用性和可编程能力。推理端对于硬件性能要求没有推断端高，实证证明一定范围的低精度运算可达到同等推理效果，但同时这要求模型训练精度要达到较高水平。 根据IDC数据显示，2017年，全球整体AI芯片市场规模达到40亿美元，到2022年，全球整体AI芯片市场规模将会达到352亿美元，CAGR大于55%。 自从50多年前集成电路被发明之后，芯片产业一直按照摩尔定律的规律高速发展，逐渐形成了寡头垄断的局面。新中国成立之初，由于多年的内战，以及抗美援朝战争，没有能够抓住芯片产业刚刚兴起的契机。而改革开放之后，为了快速发展经济，在世界站稳脚跟，中国各界也没有对芯

片这类投资风险高的产业给予足够的重视和支持，导致与国外的差距越拉 越大，更加难以打破巨头的垄断。以至于到现在，国人用的芯片还基本都 是进口芯片，几乎看不见国产芯片的身影。 近年来，虽然我国在核心芯片集成能力上大幅提升，但由于核心芯片 关键技术缺失，因此在实际设计和生产中仍需要大量引进发达国家和地区 的技术和产品。另外，从产业链来看，AI芯片可分为设计、制造和封装3 个主要环节，其中设计环节需要EDA和逻辑电路设计验证等软硬件平台的 支撑，芯片制造和封装环节需要相关材料和技术的支撑。 随着我国政府不断加大对于人工智能和芯片领域的投入，接下来几年 将是我国AI芯片技术和市场成熟的重要阶段，未来产业竞争格局将取决于 这几年各企业的技术和市场发展情况。在这种情况下，我国应抓住这一时 间窗口，坚持集成创新的思路，通过引人成熟技术，实现AI芯片产业的 “弯道超车”。 目前，我国AI芯片企业主要聚集在北京市、上海市、江浙一带以及广 东省地区。这四个地区凭借各自的优势培养或者吸引了一大批AI芯片企业。如北京市是AI人才和企业集聚地，科技创新、平台服务等全国领先，这就 为AI芯片设计或者制造企业创造了良好的发展条件，也为AI芯片企业提 供了丰富的人才资源;而广东省自改革开放以来就一直是中国制造业企业的 集聚地，产业链完善，为AI芯片企业的成长提供了先天优势。

硬件电路设计流程系列--方案设计

平台的选择很多时候和系统选择的算法是相关的，所以如果要提高架构，平台的设计能力，得不断提高自身的算法设计，复杂度评估能力，带宽分析能力。 常用的主处理器芯片有：单片机，ASIC，RISC(DEC Alpha、ARC、ARM、MIPS、PowerPC、SPARC和SuperH )，DSP和FPGA等，这些处理器的比较在网上有很多的文章，在这里不老生常谈了，这里只提1个典型的主处理器选型案例。 比如市场上现在有很多高清网络摄像机（HD-IPNC）的设计需求，而IPNC的解决方案也层出不穷，TI的解决方案有DM355、DM365、DM368等，海思提供的方案则有Hi3512、Hi3515、Hi3520等，NXP提供的方案有PNX1700、PNX1005等。 对于HD-IPNC的主处理芯片，有几个主要的技术指标：视频分辨率，视频编码器算法，最高支持的图像抓拍分辨率，CMOS的图像预处理能力，以及网络协议栈的开发平台。 Hi3512单芯片实现720P30 编解码能力，满足高清IP Camera应用, Hi3515可实现1080P30的编解码能力，持续提升高清IP Camera的性能。 DM355单芯片实现720P30 MPEG4编解码能力，DM365单芯片实现720P30 编解码能力, DM368单芯片实现1080P30 编解码能力。 DM355是2007 Q3推出的，DM365是2009 Q1推出的，DM368是2010 Q2推出的。海思的同档次解决方案也基本上与之同时出现。 海思和TI的解决方案都是基于linux，对于网络协议栈的开发而言，开源社区的资源是没有区别的，区别的只在于芯片供应商提供的SDK开发包，两家公司的SDK离产品都有一定的距离，但是linux的网络开发并不是一个技术难点，所以并不影响产品的推广。 作为IPNC的解决方案，在720P时代，海思的解决方案相对于TI的解决方案，其优势是支持了编解码算法，而TI只支持了MPEG4的编解码算法。虽然在2008年初，MPEG4的劣势在市场上已经开始体现出来，但在当时这似乎并不影响DM355的推广。 对于最高支持的图像抓拍分辨率，海思的解决方案可以支持支持JPEG抓拍3M Pixels@5fps，DM355最高可以支持5M Pixels，虽然当时没有成功的开发成5M Pixel的抓拍（内存分配得有点儿问题，后来就不折腾了），但是至少4M Pixel 的抓拍是实现了的，而且有几个朋友已经实现了2560x1920这个接近5M Pixel 的抓拍，所以在这一点上DM355稍微胜出。 因为在高清分辨率下，CCD传感器非常昂贵，而CMOS传感器像原尺寸又做不大，导致本身在低照度下就性能欠佳的CMOS传感器的成像质量在高分辨率时变差，

人工智能技术及其发展趋势2020年

1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）

A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对

2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对

液相芯片项目规划设计方案

液相芯片项目规划设计方案 规划设计/投资方案/产业运营

摘要说明— 液相芯片技术又称流式荧光技术，是20世纪90年代中期发展起来，集流式技术、荧光微球、激光、数字信号处理和传统化学技术为一体的新型生物分子高通量检测技术，这种技术将流式检测与芯片技术有机地结合在一起，使生物芯片反应体系由液相-固相反应改变为接近生物系统内部环境的完全液相反应体系。在这个开放的反应体系中可进行蛋白、核酸等生物大分子的检测。不仅从细胞水平深入到分子水平，检测范围也得到前所未有的扩展。 该液相芯片项目计划总投资6039.60万元，其中：固定资产投资5271.07万元，占项目总投资的87.28%；流动资金768.53万元，占项目总投资的12.72%。 达产年营业收入6338.00万元，总成本费用4801.41万元，税金及附加102.54万元，利润总额1536.59万元，利税总额1851.07万元，税后净利润1152.44万元，达产年纳税总额698.63万元；达产年投资利润率25.44%，投资利税率30.65%，投资回报率19.08%，全部投资回收期6.74年，提供就业职位124个。 报告内容：总论、项目建设必要性分析、项目市场前景分析、项目投资建设方案、选址科学性分析、工程设计方案、项目工艺可行性、项目环

境保护分析、安全卫生、投资风险分析、节能评价、项目实施安排方案、投资规划、项目经济评价、项目结论等。 规划设计/投资分析/产业运营

液相芯片项目规划设计方案目录 第一章总论 第二章项目建设必要性分析第三章项目投资建设方案 第四章选址科学性分析 第五章工程设计方案 第六章项目工艺可行性 第七章项目环境保护分析 第八章安全卫生 第九章投资风险分析 第十章节能评价 第十一章项目实施安排方案 第十二章投资规划 第十三章项目经济评价 第十四章招标方案 第十五章项目结论

人工智能芯片现状

人工智能芯片研究与产业现状2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究[1]。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。 AI芯片基本知识及现状 从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI 芯片。但是通常意义上的AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片[2]，现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。 ▲人工智能与深度学习 深度学习算法，通常是基于接收到的连续数值，通过学习处理，并输出连续数值的过程，实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。基于这一现实，研究界还提出了SNN（Spiking Neural Network，脉冲神经网络）模型。作为第三代神经网络模型，SNN 更贴近生物神经网络——除了神经元和突触模型更贴近生物神经元与突触之外，SNN 还将时域信息引入了计算模型。目前基于SNN 的AI 芯片主要以IBM 的TrueNorth、Intel 的Loihi 以及国内的清华大学天机芯[3]为代表。 1、AI 芯片发展历程 从图灵的论文《计算机器与智能》和图灵测试，到最初级的神经元模拟单元——感知机，再到现在多达上百层的深度神经网络，人类对人工智能的探索从来就没有停止过[4]。上世纪八十年代，多层神经网络和反向传播算法的

出现给人工智能行业点燃了新的火花。反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈，将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。1989 年贝尔实验室成功利用反向传播算法，在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。1998 年Yann LeCun 和Yoshua Bengio 发表了手写识别神经网络和反向传播优化相关的论文《Gradient-based learning applied to documentrecognition》，开创了卷积神经网络的时代。 此后，人工智能陷入了长时间的发展沉寂阶段，直到1997年IBM的深蓝战胜国际象棋大师和2011年IBM的沃森智能系统在Jeopardy节目中胜出，人工智能才又一次为人们所关注。2016 年Alpha Go 击败韩国围棋九段职业选手，则标志着人工智能的又一波高潮。从基础算法、底层硬件、工具框架到实际应用场景，现阶段的人工智能领域已经全面开花。 作为人工智能核心的底层硬件AI 芯片，也同样经历了多次的起伏和波折，总体看来，AI 芯片的发展前后经历了四次大的变化。 ▲AI 芯片发展历程 （1）2007 年以前，AI 芯片产业一直没有发展成为成熟的产业；同时由于当时算法、数据量等因素，这个阶段AI 芯片并没有特别强烈的市场需求，通用的CPU 芯片即可满足应用需要。 （2）随着高清视频、VR、AR游戏等行业的发展，GPU产品取得快速的突破；同时人们发现GPU 的并行计算特性恰好适应人工智能算法及大数据并行计算的需求，如GPU 比之前传统的CPU在深度学习算法的运算上可以提高几十倍的效率，因此开始尝试使用GPU进行人工智能计算。

模拟集成电路设计方案精粹

模拟集成电路设计精粹 模拟集成电路主要是指由电容、电阻、晶体管等组成的模拟电路集成在一起用来处理模拟信号的集成电路。有许多的模拟集成电路，如运算放大器、模拟乘法器、锁相环、电源管理芯片等。模拟集成电路的主要构成电路有：放大器、滤波器、反馈电路、基准源电路、开关电容电路等。模拟集成电路设计主要是通过有经验的设计师进行手动的电路调试，模拟而得到，与此相对应的数字集成电路设计大部分是通过使用硬件描述语言在EDA软件的控制下自动的综合产生。 模拟集成电路被广泛地应用在各种视听设备中。收录机、电视机、音响设备等，即使冠上了”数码设备”的好名声，却也离不开模拟集成电路。 实际上，模拟集成电路在应用上比数字集成电路复杂些。每个数字集成电路只要元器件良好，一般都能按预定的功能工作，即使电路工作不正常，检修起来也比较方便，1是1, 0是0,不含糊。模拟集成电路就不一样了，一般需要一定数量的外围元件配合它工作。那么，既然是”集成电路”，为什么不把外围元件都做进去呢这是因为集成电路制作工艺上的限制，也是为了让集成电路更多地适应于不同的应用电路。 对于模拟集成电路的参数、在线各管脚电压，家电维修人员是 很关注的，它们就是凭借这些判断故障的。对业余电子爱好者来说，只要

掌握常用的集成电路是做什么用的就行了，要用时去查找相关的资料。我从研究生开始接触模拟集成电路到现在有四年了，有读过“模拟芯片设计的四重境界”这篇文章，我现在应该处于菜鸟的境界。模拟电路设计和数字电路设计是有很大区别的，最基本的是模拟电路处理的是模拟信号，数字电路处理的数字信号。模拟信号在时间和值上是连续的，数字信号在时间和值上是离散的，基于这个特点，模拟电路设计在某些程度上比数字电路设计困难。模拟电路设计困难的具体原因如下： 1.模拟设计需要在速度、功耗、增益、精度、电源电压、噪声、面积等多种因素间进行折中，而数字设计只需在功耗、速度和面积三个因素间进行平衡。 2.模拟电路对噪声、串扰和其他干扰比数字电路敏感得多。 3.随着工艺尺寸的不断减小，电源电压的降低和器件的二级效应对模拟电路比数字电路的影响严重得多，给模拟设计带来了新的挑战。 4.版图对于模拟电路的影响远大于数字电路，同样的线路差的版图会导致芯片无法工作。 我的模拟集成电路设计学习之路是从拉扎维的模拟CMO集成电 路设计这本书开始，这本书在现在工作中还是会去查看，是模拟集 成电路设计的经典教材之一。我首先想谈的就是关于模拟电路设计的相关课程和教材建议。模拟电路设计跟做其他事情一样，首先要学会一些基本的准则、方法和知识点，而经典的模拟电路设计教材就是这些东西的融合体，razavi 的design of analog CMOS integrated circuits ，sansen 的analog design essentials ，

人工智能创新发展重大工程申报要求核心技术研发与产业化

附件2 人工智能创新发展重大工程申报要求 一、核心技术研发与产业化工程 （一）深度学习智能芯片产业化。支持深度学习算法的通用智能芯片，前端智能芯片重点突破超低单片功耗、多模型适配等技术，云端智能芯片重点突破海量数据吞吐、高度并行计算、可扩展多片级联等技术。芯片具备异构计算、神经网络等新型计算体系架构，集成多处理器单元、并行分布式处理、分布式处理与集中控制系统，推动高性能、低功耗、易编程、多用途的人工智能芯片产业化与规模应用。 指标要求：1．申报企业可任选前端芯片或云端芯片进行申报；2．基于自主知识产权新型计算机指令集，配套编译器支持MXNET、CAFFE等框架；3．云端芯片性能不低于400Gops/W，前端芯片整体功耗不高于5W；4．单款智能芯片出货量不低于100万片；5．在3个以上领域得到应用。 （二）面向深度学习应用的开源平台建设及应用。基于CPU、GPU、FPGA等多类型深度学习硬件，建立人工智能软件开发平台。支持图像识别、语音识别、自然语言理解等典型人工智能技术，建立CNN、RNN等多种神经网络及深度学习算法的训练库，具备直观灵活的数据接口和模型配置接口。建立软件编译过程中大规模数据的自动采集分类、海量数据智能分析处理、跨媒体数

据关联与挖掘等环境，突破人工智能应用的云网端计算智能调度。 指标要求：1．支持100PB以上级别的数据规模和数据处理能力；2．支持TensorFlow、Spark、xgboost等主流机器学习算法工具的混合部署和统一管理，并提供在线服务能力；3．跨媒体管理数据类型至少包括图像、视频、音频、文本等多模态数据；4．开展不少于10类以上的人工智能应用验证，应涵盖图像识别、语音识别、自然语言理解等领域。 二、基础资源公共服务平台工程 （一）高准确度人脸识别系统产业化及应用。具备高质量人脸识别基础数据库，提供行业开放数据接口。支持实时超高清图像和视频人脸图像采集，研发人脸明暗侦测、自动调整动态曝光补偿、自动调整影像放大等图像预处理。在人脸特征提取和检索等环节突破深度学习、知识加工、深度搜索核心技术。研发1:1和1：N人脸识别系统，突破复杂环境的人脸识别技术，提高识别速度和识别准确率。 指标要求：1．人脸图像基础数据库不低于PB级数据资源，为不少于100家企业提供支撑；2．支持离线、在线两种人脸识别，在金融、安防、交通等领域取得应用；3．1:1识别系统识别率不低于98%，识别时间小于0.2S，1：N（N=20万）情况下识别率不低于85%。 （二）高灵敏度语音识别系统产业化及应用。开展深度学习与语音识别等融合技术研发，突破远场识别、回声消除、降噪处

《半导体芯片系统设计与工艺硕士生培养方案》

半导体芯片系统设计与工艺硕士生培养方案 （专业代码：0809Z2 授工学学位） 一、培养目标 1．掌握坚实的基础理论和系统的专门知识。 2．掌握一门外国语，能熟练地进行专业阅读和初步写作。 3．培养严谨求实的科学态度和作风，具有创新精神和良好的科研道德，具有独立从事本学科的科学研究能力。 4．能熟练运用计算机和信息化技术，解决本学科领域的问题并有新的见解。 二、研究方向 1. 集成电路系统结构 2．嵌入式系统与系统芯片设计 3．微传感器与微执行器 4．小尺寸半导体器件 5．半导体芯片封装与测试 6．集成电路工艺 三、学习年限 全日制攻读学术型硕士学位的学习年限为3年。 四、学分要求与分配一览表： 学分分配如下表：总学分要求≥36学分，其中学位课学分要求≥24学分，研究环节要求≥12学分，具体学分分配如下表：

五、课程设置及学分要求一览表： 半导体芯片系统设计与工艺专业研究生课程设置

注：硕士生修课应从硕士生课程中选择（课程代码最后三位为500~799）； 博士生修课应从博士生课程中选择（课程代码最后三位为800~999）。 六、培养过程的质量保证措施 1．硕士学位论文是综合衡量硕士生培养质量和学术水平的重要标志，硕士生的学位论文选题报告、论文资格审查、论文中期进展报告、论文预审等，是硕士生培养工作的重要环节。 2．硕士生必须有课题来源。其选题范围可以是基础研究、应用基础研究或者开发研究。选题力求和国家攻关项目、国家973计划项目、国家863计划项目、国家基金项目、国家重点实验室研究项目及对国民经济有重大影响的开发研究项目接轨。 3．硕士生入学后应在导师指导下，根据所选定的研究方向和学位论文课题要求，查阅大量的国内外文献，撰写文献综述报告。确定学位论文选题，并进行选题报告。论文选题报告应包括的内容为：（1）选题的来源，意义；（2）课题的国内外研究概况及发展趋势；（3）课题的研究内容和技术方案；（4）理论和实践方面的创造性成果；（5）进行论文资格审查时已完成的工作；（6）主要参考文献。 4．论文题目确定后，应拟定学位工作计划，包括各阶段的主要学习内容。学位论文计划由研究生在导师指导下拟定。硕士生在完成论文过程中，应定期作阶段性报告。 5．硕士研究生申请论文资格审查 硕士论文资格审查由指导小组负责进行。硕士生指导小组由3－5名教授（含副教授）组成（包括硕士研究生指导老师）。硕士研究生申请论文资格的基本条件：（1）必须修完所有规定的课程，取得规定的学分；（2）完成论文选题报告。