物联网、人工智能下的未来人类社会将是怎样？

物联网、工业40、互联网+、人工智能，人类对未来的期待那么美好，有朝一日能全部实现，人类的生活将难以想象。

曾几何时，我们认为，软件已经发展到了极致，已经没有什么不能用软件来描述；后来，我们又认为，互联网已经发展到了极致，几乎没有什么领域是互联网没有涉足的。

事实证明，技术创新的脚步从未停止，就如同今天的人工智能时代一样，人们正在对这一新兴领域充满期待。

如今，人工智能，大数据，云计算，风潮席卷各行各业，令传统行业受到不小冲击的同时，也使产品加快了智能化升级和互通互联。

这股由全球刮起的“超级旋风”，带来了中国“智能科技”新生态，物联网产业的快速发展受到国家政策的大力支持。

每一个新技术都称得上是此前技术的集大成者，以软件为例，在软件定义一切的时代，硬件似乎已经不再重要，而是变成了承载的平台和基础设施；在一切互联网化的时代，软件也变得不再重要，而是成为达成互联网化的一个抓手。

但不管是软件还是硬件，抑或是互联网，它们都更像是技术日臻完善的一个又一个阶段，而远非终点。其技术的变迁还是技术领先区域的转移，在其背后都有一个核心的驱动力——应用。

未来互联网也将不再重要，取而代之的则是人工智能。就如同现在不论到了哪里，手机不能上网几乎是不可想象的事情，联网正在变成一种必需品，也成为一种基础设施。

在这个大浪潮中，我们看到了不少企业在这领域进行布局比如：谷歌、苹果、乐视、IBM、微软、英特尔、BAT为代表的互联网科技巨头正在通过各种手段进行产业布局。

互联网科技巨头人工智能布局效果开始显现，产品逐步落地走入并改变人类生活。

物联网的概念你可以自己去百度查，简单理解，物联网就是物物相连的互联网，现阶段，物联网领域最大的应用就是智能家居了，也是吵得最火的，国内外的科技巨头，都在今年高调进入物联网智能家居行业，像是苹果、三星、谷歌、海尔、小米等，很多很多，都看到这块蛋糕了，谁都想吃，但直到现在，他们都还处在一个概念炒作的阶段，占领着物联网行业百分之八十市场份额的，还是那些老牌物联网公司，像是快思聪、霍尼韦尔、AMS、物联传感等。

《中美科技巨头》百度网盘pdf最新全集下载:
链接：>pwd=7vb1 提取码：7vb1
简介：书中使用大量数据和事实展示8家科技巨头发展情况，包括人工智能、物联网、5GNetwork、VR/AR等尖端科技的研发和商业应用，涉及电子、通信、电力、能源、汽车、金融、饮食、娱乐等各个领域。可以说，8家科技巨头已经与每个人的生活息息相关。由此，作者还引出了大数据时代的重大问题——数据究竟是谁的？怎么解决网络安全问题？人类的福祉如何保障？  

物联网卡管理平台是无线传感网络与互联网之间重要的本地化中央信息处理中心，物联网云平台需具备以下功能。
(1)业务受理、开通、计费功能；
(2)信息采集、存储、计算、展示功能；
(3)行业的灵活拓展应用模式。
现在国际上对于物联网平台并没有统一的标准和定义，加上科技巨头纷纷投入物联网平台的市场，市场上充斥着各种各样的物联网平台，物联网平台呈现出百花争艳的局面。物联网平台的5种类型：
1以提供云服务为主的应用开发平台，主要是提供设备与数据接入、存储和展现服务，如中国移动的OneNet、阿里云等。
2这种物联网平台类似企业信息委外，提供包括应用软件、基础架构、业务流程等完整服务。这种平台有些会专注在特定产业的垂直应用，如智能家居、智慧城市、智能农业等不同领域。
3提供连接性管理的物联网平台，主要是针对终端(SIM卡)的通信通道提供连接性管理、诊断以及终端管理方面的功能。如沃腾通讯物联网平台。
4以大数据分析和机器学习为主的物联网平台。
5以提供接入智能装置为主的应用开发平台。

智慧医疗投资迎黄金时代 物联网提供技术支撑
2017年，人工智能成为科技巨头布局智慧医疗的创新点，与此同时，十九大报告提出的“现代医院”概念及实施“健康中国”战略，再度提升了智慧医疗的热度。在建设“健康中国”的道路上，智慧医疗能够显著提升医疗效率、挖掘基层医疗设施潜力，因而将迎来新的发展机遇。未来十年，医疗健康行业的创业投资将迎来自己的黄金时代。
智慧医疗利用先进的互联网技术和物联网技术等，将与医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来并实现良性互动，以保证人们及时获得预防性和治疗性的医疗服务。
据前瞻产业研究院《智慧医疗建设行业市场前瞻与投资规划分析报告》整理显示，2016-2018年全球智慧医疗服务支出年复合增长率约60%，至2018年全球智慧医疗服务支出，如远端监测、诊断设备、生活辅助、生理数据监测等，有望达290亿美元。2016年我国智慧医疗投资规模将近500亿元，到2020年，我国智慧医疗投资规模将超过1000亿元。
智慧医疗的广阔前景吸引以BAT为首的企业的积极布局。腾讯、丁香园、众安保险三方合作打造的互联网医疗生态链已现雏形，目前新三板公司也早已开始布局智慧医疗，多家公司主业涉及智慧医疗领域，包括宁远科技、道拓医药等互联网医疗公司，以及远图互联、鑫亿软件等主营产品为医疗信息化软件的公司。
然而，当下我国智慧医疗行业中，各个环节均处于发展初期。
我国医疗行业的智能化、信息化水平不高，因此医疗资源的效用难以得到充分的发挥。如何通过机器、人工智能以及互联网的优势来帮助医生解决难题，成为了如今智慧医疗的建设难点。随着“智慧城市”、“健康中国”政府规划的政策落实，“大健康”时代拉开帷幕，智慧医疗的市场空间正在全面打开。
物联网技术是未来智慧医疗的核心，通过物联网可以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术，从而建立起实时、准确、高效的医疗控制和管理系统。
随着智慧医疗在企业管理中重要地位的不断凸显，以及我国“互联网+”战略的进一步发展，针对智慧医疗的研究将形成物联网技术应用的新天地。
目前，医疗物联网发展日趋成熟，逐渐进入产业化阶段。不过我国智慧医疗要想实现更快发展，还要在医疗大数据的存储、管理、处理、分析等方面寻求突破。

1、行业背景
根据Gartner 预测，2020 年M2M 连接数量将达到210 亿个，AT&T 预测人均接入终端68 个，“万物互联”的大连接时代正在来临。
不过尽管物联网的概念提出已近20年，全球各大科技巨头纷纷布局物联网行业并取得了各项技术领域的技术储备，但令业内意想不到的是，推动物联网从技术到规模化场景应用却由一个成立仅两年多的年轻公司完成，这就是遍布各大城市街头的ofo小黄车。
2017年7月份，ofo宣布与中国电信、华为三家联合研发的全球首款NB-IoT(窄宽带物联网)物联网智能锁正式投入商用。ofo小黄车显示出了极大的“科技力”，率先布局全球首款NB-IoT物联网智能锁，在行业内引发了一场技术颠覆，扮演了引领者的角色。
2017年9月，ofo小黄车联合创始人薛鼎在2017华为全联接大会上分享了ofo NB-IoT物联网智能锁的研发过程，并描绘了ofo在物联网领域未来的发展规划。薛鼎称，在全球范围来看，NB-IoT技术是现阶段共享单车智能锁最佳解决方案，ofo小黄车是移动物联网时代最具代表性的应用场景。ofo作为共享单车行业的创始者和领骑者，把无桩共享模式与物联网结合，将单车作为服务和数据的入口，让ofo小黄车成为“万物互联”的第一个突破口。
在技术层面，NB-IoT技术是推动移动物联网产业发展的核心动力。各大运营商撸起袖子加油干NB-IoT作为运营商主导的新一代蜂窝物联网标准，在覆盖范围、功耗、安全性等多方面具有优势，并可以满足90%的应用场景。伴随3GPP 标准在2016 年冻结，在国家政策支持下，三家运营商均计划在2017 年基本完成NB-IoT 的覆盖，速度领先全球。NB-IoT 的全面部署也将驱动上游芯片通信模块和下游平台/应用市场，带动整个产业升级与革新。
2、 NB-IoT应用
NB-IoT低功耗、穿透力强、大容量等先天特性与共享单车的应用场景堪称“天生绝配”。功耗更低可以保障单车在2-3年无需充电而顺畅解锁;穿透力强让用户在楼道、地下室等信号不好的地方也能实时记忆跟踪单车位置，并能实现解锁;大容量连接可以避免信号掉线现象，例如北京五道口、上海陆家嘴等人群超密地区手机会经常没有信号，但是NB-IoT智能锁却不会出现这种情况。总之，几大特性都是保障了共享单车的顺畅可靠的应用。
在技术上强力保障，可以说NB-IoT物联网智能锁是一个象征，不仅象征着ofo小黄车的非凡的技术创新力，同时也象征着一种颠覆性的力量。万物联网的本质就是基于数据的感知和传输。而NB-IoT智能锁的魅力，就恰恰体现在海量数据收集和传输上，并重构单车出行中的关键要素，实现了人与车、车与车之间的有效连接、对话，形成了完整的移动物联网生态闭环。
ofo小黄车安装NB-IoT智能锁后，就成为了可联网的移动智能终端。用户每一次开锁、骑行都可形成数据。借助NB-IoT可传输至ofo的物联网数据平台。这些数据经过ofo的人工智能算法后，可优化共享单车的车辆调度，精准覆盖范围。同时，这些数据还可帮助ofo进一步开发电子围栏技术，规范停车。
采用NB-IoT智能锁后，NB-IoT网络独有的广覆盖、低耗能等特点也能提升用户的骑行、开锁体验。这样一来，ofo小黄车就和用户建立了良好的互动模式，用户的注意力牢牢被其吸引，用户粘性稳固。
每一个智能锁所在的地方，就是一个智能联接产生的点，就是一个智能信息产生的源点。同时，基于ofo“开放平台”理念，由ofo小黄搭建的移动物联网平台，还将释放出强大的连接性和包容性，可以与更多的智慧家庭产业链条建立紧密的连接，形成数据更加丰富、功能更加强大的物联网大生态系统。
可以预见不久的将来，当你下班解锁ofo小黄车后，小米智能家居就自动收到ofo小黄车反馈的你的身体状况信息，然后把家里的温度、湿度调到最舒适的状态，同时，阿里智能音箱也会推荐给你适合的食品及日用品……在万物互联的时代下，这样的智慧生活场景将会成为人们的生活标配。

[汽车之家 新鲜技术解读] 自动驾驶系统，最关键的部件是什么呢？是传感器？是控制软件？还是处理芯片呢？我个人认为在目前这个阶段来说，处理芯片是一个最关键的部件，它的性能直接影响自动驾驶系统的好坏。过去，顶尖的芯片技术一直是国外企业垄断的，但随着中国芯片企业近年的快速追赶，情况已经有所改观。今天我们就来聊聊中国自动驾驶芯片究竟处于一个怎样的水平？
● 自动驾驶芯片是干什么用的？
虽然目前L3级别有条件自动驾驶车辆在中国尚未落地，但从一些带有高阶L2驾驶辅助系统的车辆上我们可以发现，这些车辆都带有数量不少的传感器用以检测车辆周围的障碍物，从而为控制系统决策提供数据支持。这些传感器包括毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等。这些传感器每秒钟会产生数GB（1GB=1024MB=10242KB）的数据，自动驾驶芯片需要流畅地处理这些数据才能保证系统及时作出正确的决策，从而确保车辆的行驶安全。
可能大家对每秒数GB的数据没有概念，这里举一个生活中的例子。普通的USB30接口U盘，其读取速度峰值接近200MB/s，要从这个U盘中读取1GB的文件大约需要5秒左右的时间，足见每秒数GB的数据量是相当大的。
自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要解决的就是如何能快速处理这些海量数据，而强大的自动驾驶芯片正是那把正确的钥匙。
● 国外的自动驾驶芯片处在怎样的水平？
虽然本文主要是讲中国自动驾驶芯片的，但知己知彼，百战百胜，在审视本土状况之前，我们还是先要来简单了解国外的情况。国外自动驾驶芯片真正能够大规模进入量产车市场的无非三家，英伟达、Mobileye（现已被英特尔收购）、特斯拉。
其中，走实用路线的Mobileye目前市场占有率在70%以上，市场上的产品主要是应用于L2驾驶辅助系统的EyeQ3芯片（算力0256TOPS，“TOPS”是每秒万亿次运算的意思，详细介绍请看这篇文章相关介绍，本文标注的算力如无特别说明均指的是8位整数计算能力）以及具备L3级别自动驾驶能力的EyeQ4芯片（算力25TOPS）。像是小鹏G3、蔚来ES6/ES8、广汽新能源Aion LX就采用了EyeQ4芯片作为其驾驶辅助系统的核心。
相较于英伟达上代自动驾驶平台旗舰之作DRIVE PX Pegasus 320TOPS的算力，新的DRIVE AGX Orin平台的旗舰配置实现了成倍的性能增长。此外，DRIVE AGX Orin平台的扩展柔性化程度相比以往平台进一步提升，能够通过硬件配置的增减，满足从一般驾驶辅助到L5级别完全自动驾驶等不同级别车辆的需求。
特斯拉Autopilot 10系统采用的是1颗英伟达Tegra3芯片+1颗Mobileye EyeQ3芯片；Autopilot 20系统采用的是1颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片；Autopilot 25系统采用的是2颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片。
已经搭载在最新下线特斯拉车型上的自研FSD芯片，单颗芯片算力为72TOPS，Full Self-Driving Computer集成有两颗独立工作的FSD芯片，一颗“挂了”，另外一颗马上“顶上”，提升了整套系统的安全性和稳定性。
当然了，除了上面三家锋芒毕露的企业，还有不少企业在垂涎自动驾驶芯片这块蛋糕，其中包括高通、赛灵思、恩智浦等，但这些企业真正走向量产车的自动驾驶芯片还不成规模，限于篇幅，这里就不作介绍了。
● 迅速崛起的中国自动驾驶芯片企业
好了，看完国外的情况，我们目光回到国内。自动驾驶芯片市场火爆，国外科技巨头抢滩登陆，中国企业究竟实力怎么样呢？下面我们一起来看看。
◆ 寒武纪
中科寒武纪科技股份有限公司（下称“寒武纪”）的前身是中国科学院计算技术研究所下，由陈云霁和陈天石两兄弟领导的一个课题组。该课题组在2008年开始研究神经网络算法和芯片，并在2012年开始陆续发表研究成果。
2016年，上述课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被ISCA2016所接受，实验表明搭载该指令集的芯片相较于传统执行X86指令集的芯片，在神经网络计算方面有两个数量级的性能优势。随着课题组的研究成果趋于成熟，中科寒武纪科技股份有限公司正式成立，并着手将其芯片和指令集向商业领域转化。也是在2016年，寒武纪发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。
聊完这家公司的身世，下面我们来看看它的产品。目前寒武纪有两款最新的人工智能芯片IP授权，分别是Cambricon-1M和Cambricon-1H。性能指标最强的Cambricon-1M-4K在1GHz时钟频率下拥有8TOPS的算力；性能指标最弱的Cambricon-1H8mini在1GHz时钟频率下拥有05TOPS的算力。所有型号的详细算力参数可以参看下表。
Cambricon-1M和Cambricon-1H被定义为终端智能处理器IP。我们在手机或者汽车这些终端上出现的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用都能通过在芯片中集成上述处理器IP实现加速。
上面提到的“边缘”一词来自于“边缘计算”。 边缘计算是指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。思元220在边缘计算中扮演着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的角色。
目前寒武纪高算力芯片产品被定义为智能加速卡，可用于服务器中加速人工智能运算。谷歌的AlphaGo人工智能机器人打败韩国世界围棋冠军李世石的新闻相信各位有所耳闻，AlphaGo人工智能机器人的背后其实是谷歌自研的TPU芯片。寒武纪的高算力芯片产品的特性和应用也与谷歌TPU类似，当然它们之间也可以算是竞争对手了。
所不同的是思元270-S4采用的是被动散热设计，最大热设计功耗为70W，定位为高能效比人工智能推理设计的数据中心加速卡。这也意味着该卡会有“功耗墙”设定，即当加速卡功耗达到阈值上限时会降低算力以保证较低的功耗和发热。
思元270-F4相当于是“满血版” 思元270-S4，最大热设计功耗150W，采用涡轮风扇进行主动散热。良好的散热和充足的供电使得思元270-F4能够发挥出思元270芯片的全部性能。该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。
虽然思元270在制造工艺上只采用了台积电的16nm工艺，但整体能耗比还是做得比较不错的。虽然单卡算力不及最新的英伟达旗舰计算卡，但5张思元270-S4/思元270-F4并行的话，峰值算力也能达到英伟达A100的水平。只是英伟达A100更先进的工艺应该在能耗比上面会有一定的优势。
其中思元100-C搭载了视频和图像解码单元，采用被动散热方式，最大热设计功耗为110W；思元100-D不搭载视频和图像解码单元，采用被动散热方式，最大热设计功耗为75W。目前思元100系列产品已经于2019年在滴滴云和金山云上得到应用。其中滴滴云采用思元100板卡加速d性推理服务，该服务用于深度学习推理任务；而金山云则采用思元100板卡加速语音、图像、视频等人工智能应用。
前面讲的尽是服务器级的计算卡，这是不是偏离了我们应该聊的自动驾驶芯片话题呢？其实不然。前面也提到了，寒武纪目前是一家专注于人工智能芯片开发的企业，自动驾驶领域确实涉足不深，但通过和其他国内友商的联合还是有一些建树的。
WiseADCU CN1自动驾驶运算域控制器提供了L3或以上级别自动驾驶系统所需的算力以及传感器连接数量需求，实现了仿真、模型、系统、架构、编码、加速、算法七个关键控制点的自主可控。
实际上威盛集团由于处理器产品性能竞争力弱，早就退出了主流X86处理器市场的竞争，市场中就剩下英特尔和AMD在角力。兆芯成立后，吃透了威盛的X86技术，并在威盛当时最新的处理器架构基础上进行全面的改进和优化，先后推出了ZX-A、ZX-C以及ZX-C+等处理器产品。
6月2日，科创板上市委发布2020年第33次审议会议结果公告，寒武纪上市获得通过，从受理到审批通过，寒武纪只用了68天，刷新了科创板审核速度。寒武纪上市后成为A股中唯一一家人工智能芯片公司，该领域的市场空间在2022年有望超过500亿美元，发展潜力巨大。打通了A股融资渠道的寒武纪究竟能否凭借其独特的技术优势进一步发展壮大呢？这谁都说不准，但可以确定的是，寒武纪的成功上市让很多投身于该领域的公司赢得了信心，看到了希望，中国人工智能芯片时代或将由此开启。
◆ 地平线机器人
好了，聊完寒武纪，我们来聊聊另外一家人工智能芯片企业——地平线机器人技术研发有限公司（下简称“地平线”）。地平线是由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片的一家公司。余凯也是百度自动驾驶的发起人。
余凯建立的地平线，一直以来坚持的是软件和硬件相结合的方向。他认为，算法、芯片和云计算将构成自动驾驶的三个核心支点。相比起前面介绍的寒武纪注重打造高性能硬件芯片，地平线的商业模式是把以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，提供给下游厂商。打个比方比较好理解，如果说寒武纪卖的是处理器芯片，那么地平线卖的就是安装了 *** 作系统的整机。产品方面，相较寒武纪从终端到云端的芯片产品布局，地平线虽然自研芯片，但更偏重的是以产品功能来划分产品线。
硬件上，征程二代芯片内部集成了两个Cortex A53核心、两个自研的BPU（Brain Processing Unit，可用于加速人工智能算法）核心、DDR4内存控制器以及输入输出控制器，算力达到4TOPS，典型功耗为2W，这比起目前主流的Mobileye EyeQ4芯片的算力和能耗比都更优秀。
这些智能音箱有较强的自然语义识别功能，能够识别人们发出的语音命令，结合物联网技术，人们通过简单的语音命令除了能够让音箱播放在线音频资源外，还能够控制各种家电，如开关、灯泡、风扇、空调等。这就是AIoT的一个最简单的应用例子。
从硬件方面看，旭日二代芯片内部集成了两个ARM Cortex A53核心、两个自研的BPU核心、DDR4内存控制器以及输入输出控制器，算力达到4TOPS，典型功耗为2W。从参数上看，旭日二代和征程二代好像没什么差别，实际上征程二代可以看做是旭日二代的车规版，它满足AEC-Q100标准，在工作温度、电磁辐射等标准上会更高一些。虽然征程二代和旭日二代均采用台积电28nm工艺制造，但旭日二代芯片尺寸为14x14mm，比征程二代芯片17x17mm的尺寸更小，更有利于内嵌到AIoT设备当中。
和寒武纪一样，地平线同样拥有自研的人工智能加速芯片技术。所不同的是，地平线更注重软件和硬件的整合，从而为下游厂商提供成熟的解决方案。在资本市场，地平线同样受到追捧，其投资者众多，其中包括了世界半导体行业巨头英特尔和SK海力士以及国内的一线汽车集团等。未来地平线是否会和寒武纪一样登录科创板目前还不得而知，但CEO余凯对于在科创板上市是持积极态度的。我个人是支持有更多像地平线这样的企业登录科创板，更充分的竞争可以避免垄断同时促进该领域的加速发展。
◆ 西井科技
西井科技创办于2015年，它起初是一家做类脑芯片的厂商。所谓的类脑芯片简单来说就是以人脑的工作方式设计制造出来的芯片。目前大行其道的冯诺依曼结构处理器芯片，其计算模块和存储单元是分离的，芯片工作的过程中需要通过数据总线来连接计算模块和存储单元，数据传输上的开销太大从而限制着这类芯片的工作效率和能耗比的提升。
类脑芯片模仿的是大脑神经元的工作形式，大脑的处理单元是神经元，内存就是突触。神经元和突触是物理相连的，所以每个神经元计算都是本地的，而从全局来看神经元们是分布式在工作。类脑芯片由于具有本地计算和分布式工作的特点，所以在工作效率和能耗上相比冯诺依曼结构处理器芯片更有优势。
虽然这种类脑芯片看着和普通的处理器芯片在外观上没有什么不同，但其实内部运作原理与传统的处理器芯片有着本质的区别。国内除了西井科技开发出了类脑芯片，像是清华开发的天机（TianJic）芯片和浙大开发的达尔文（DARWIN）芯片都是类脑芯片。所不同的是，西井科技的DeepSouth芯片是全球首块可商用5000万类脑“神经元”芯片。
西井科技这艘大船拿着投资人动辄过亿的投资款，肯定是要追求盈利的。不管公司的技术有多超前，无法商业化在逐利的资本市场必然是无法接受的。随着人工智能和自动驾驶产业的兴起，西井科技找到了技术商业化的契机。
相比起我们前面两个厂商动辄上百TOPS算力的产品，西井这两款产品的算力确实有点拿不出手。但西井科技的这两款芯片能够实现片上学习，可以随时新增样本进行增量训练来提升推理准确率。
可能大家看到这里还是没看懂西井科技这两块芯片的优势所在，我在这里稍微解析一下大家就能够明白。目前的自动驾驶算法都是通过高性能服务器进行模型训练（让计算机去看摄像头或激光雷达等传感器获取的环境数据，学习目标判断方法），然后将训练好的模型再部署到车载硬件之中（把机器学习到的高效目标判断方法固化到车载自动驾驶系统之中）。
在实际应用方面，西井科技并没有一头冲进乘用车自动驾驶系统领域，而是在智能港口和智能矿场干出了自己的一片天地，并把触角伸向了智慧医疗和智慧物流领域。2017年10月，公司与全球知名港机巨头振华重工建立长期合作伙伴关系，这是西井科技进军智能港口的重要一步。
自动驾驶卡车要在港区自动装卸集装箱，需要自动驾驶系统精细的车辆控制、敏锐的环境识别以及准确的定位，这些都需要港区高清地图配合。西井科技的无人集装箱卡车定位精度在5cm以内，这是实现集装箱自动装卸的关键。全球首辆港区作业无人集装箱卡车作业成功，充分展现了西井科技在卡车自动驾驶系统以及高精度地图绘制领域的实力。
除了自动驾驶和高清地图绘制外，西井科技还为企业打包了一整套智能港口和智能矿场解决方案，利用人工智能技术提升港口和矿场的运作效率，同时能够进一步降低其运营成本。深挖行业中存在的机遇，逐步筑起行业壁垒是西井科技面对人工智能芯片市场激烈竞争的重要策略。
作为全球最早落地行业应用的自动驾驶团队，西井科技旗下自动驾驶品牌Qomolo逐路目前涵盖了无人驾驶跨运车、无人驾驶新能源集卡和无人驾驶矿卡三大项目。
面对乘用车自动驾驶芯片领域的激烈竞争，我认为短期内西井科技不会进入该领域。相反它会通过深耕已有的智能港口、智能矿场以及无人驾驶重卡市场，进一步筑高上述市场的壁垒，扩大自身的行业影响力和竞争力。但不能忽视的是，西井科技掌握的类脑芯片技术或有可能成为未来自动驾驶芯片领域的一个风口。
上文详细介绍中国3家知名自动驾驶芯片公司及其产品，相信大家应该对目前国内自动驾驶芯片现状有了一个更深了解。除了这三家公司，数字地图供应商四维图新通过收购杰发科技也布局自动驾驶芯片市场，但量产芯片目前尚未落地。百度的昆仑芯片以150W的功耗实现了260TOPS的算力，竞争力很强，但其定位为云端全功能人工智能芯片，主要用在服务器之上。百度在自动驾驶领域的亮点还是在于其Apollo自动驾驶软件平台。
● 全文总结：
寒武纪、地平线、西井科技这三家公司都有着各自的特色和亮点。寒武纪专注于芯片研发，产品算力最强；地平线除了研发芯片，还提供完整的自动驾驶软件方案，对主机厂开发更友好；西井科技掌握独特的类脑芯片设计，在智能港口、智能矿场以及无人驾驶卡车领域已经站稳了阵脚。整体来看，中国自动驾驶芯片在性能和功耗上和外国芯片相比并不差，如何在中国开放L3级别有条件自动驾驶车辆落地这个时间节点用产品和服务先发制人是中国自动驾驶芯片企业的制胜关键。究竟鹿死谁手，让我们拭目以待吧，好戏即将上演！（图/文/汽车之家 常庆林部分源于网络）

我们在讨论一个问题的时候，往往一直存在一个问题，就是距离这个问题太近了，甚至是参与到问题中，这样有什么问题吗？当然有问题，就和我们经常性吐槽，某些机构一样，既当裁判员又做运动这样有什么问题吗？当然有问题，就和我们经常性吐槽，某些机构一样，既当裁判员又做运动员，这样会很容易造成一些沟通和理解上的误区，现在我们尝试一下尝试把自己拉远一些，从演一些的较低去思考这个问题，这样会很容易造成一些沟通和理解上的误区，现在我们尝试一下尝试把自己拉远一些，从演一些的较低去思考这个问题，
个人感觉，小米的侧重点不在手机上，当然，不是说不重视手机产品。小米事先的布局应该是布局智能家居产业，抓住物联网的先机，以手机入行，然后扩散至整个智能家居行业。现如今的小米产品你买上几件就会发现，好多产品的确实用，而且体验较好，这样可以看来，当你用上一部分之后，会发现有一步小米手机用来 *** 控家中一切会更简单，你当然会毫不犹豫买一部手机，哪怕只是用来 *** 控家中的一些设备。
小米公司最成功的一点就是在物联网时代中抓住了先机，沉淀技术，让小米智能家居产品涵盖日常生活，当你想体验智能生活时，你发现市场上智能家居产品最全面的只有小米（当然你也可以选择别的产品，但是相信大部分人会选择小米吧，因为谁也不想买一件产品下载一个app吧，而小米可以只用一个米家app来完成 *** 控），然后买小米产品手机，自此以后，你在智能家居上所花费的都给小米公司了～
华为未来发展前景如何
任正非说华为迷茫，是华为还没有准备好成为未来技术的创造者和人类未来的引导者。华为现在是成功的企业，而华为的目标是成为改变人类的伟大的企业，这个转变华为还没有准备好，所以华为迷茫。
任正非开出的药方是，加大投入，循序渐进，有战略耐心，去投入，去吸收全世界最好的人才，建立自己的人才培养体系。
以先进的基础理论，先进的工程技术，人才优势成为未来时代的引导者。
在人类进入智能时代之后，对网络的需求会是几何级别的增长。
大型机时代，全美国只要几根电缆就够了，PC时代，网线就要进入到每个家庭。智能手机时代，无线网络必须覆盖到每一个人。而未来无论是物联网和人工智能兴起，必然都需要更高速、延迟更低的网络，而华为会获得很好的发展机会。
华为战略是云管端，也就是说未来智能时代，华为也许会像制造智能手机一样制造智能机器人，华为也会建造更加庞大的云端计算与储存设备。这都是商机。
也正因为有这些商机，任正非才敢说2020年销售收入要超过1500亿美元。
在未来，华为将以技术和人才赢得市场，成为一个超强的科技巨头。这是任正非对华为未来的定位。
不知各位网友对两家公司有什么看法？如果让你选手机你会选哪个呢？以前没钱的，买华为，现在是没钱买华为，还是小米相对平民，
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