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【AIoT周看点】物联网新国际标准发布  埃森哲发布AI成熟度报告

本周看点提要:物联网安全协议关键技术(TRAIS)发布成为国际标准;埃森哲报告:13%受访中国企业展现出较高AI成熟度;高新兴机器人完成5000万人民币A轮融资;电科太极与海南大学联合研发的农业物联网芯片正式发布;天数智芯发布通用GPU推理产品智铠100。
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——一周热点点评——

  物联网安全协议关键技术(TRAIS)发布成为国际标准

  日前,我国自主研发的物联网安全协议关键技术(TRAIS)被国际标准化组织/国际电工委员会(ISO/IEC)发布成为国际标准。该标准规范了有源射频识别(RFID)系统的空中接口安全防护方法,能够提供实体鉴别、安全通信等高等级安全服务,可有效防范针对RFID系统的身份伪造、数据窃听与篡改等安全威胁。

  点评:此前,我国在RFID、NFC安全技术领域已发布6项国际标准。加上TRAIS技术,7项国际标准共同构成了物联网安全关键技术标准体系,有助于实现全球物联网系统的互联互通和共享共治。

  埃森哲报告:13%受访中国企业展现出较高AI成熟度

  埃森哲近日发布报告《人工智能成熟之道:从实践到实效》指出,13%的中国受访企业展现出较高的人工智能(以下简称AI)成熟度水平,然而大部分中国企业仍处于应用AI的试验阶段,企业需要加大AI规模化应用力度,从而推动持续转型和全面重塑。

  点评:随着AI成为企业新竞争优势的重要来源,大部分企业都在加大相关投入。从埃森哲报告业可以看出,在不同行业,AI的应用重点和成熟度存在明显差异,但行业差距正在不断缩小。例如,目前,高科技等行业的AI成熟度较为领先。随着AI驱动的自动驾驶技术更为成熟,汽车制造和供应企业的成熟度有望得到较大幅度的提升。很多零售企业也在坚定地进行AI转型,追赶其他行业。

  高新兴机器人完成5000万人民币A轮融资

  近日,聚焦巡逻机器人赛道的广州高新兴机器人有限公司宣布获得雷石投资独家5000万人民币A轮融资。本轮融资将主要用于市场拓展、产品研发。

  点评:对于诸多行业而言,提高生产效率,降低生产成本是企业客户对于数字化转型的主要诉求,尤其一些传统严重依赖人力作业的行业领域,或者一些危险系数较高的行业领域,比如安保、巡防,“机器代人”成为这些行业领域明显的发展趋势。当下警用装备、安保服务、工业巡检需求迫切,机器人行业快速增长,警用&安保&巡检类机器人市场也有望迎来爆发机会。

  电科太极与海南大学联合研发的农业物联网芯片正式发布

  近日,电科太极与海南大学联合研发的农业物联网芯片正式发布,据悉,该芯片是电科太极在农业领域的科技深耕与应用实践,产品具有高集成度、高性能、低功耗、小尺寸等优点,可广泛应用于畜牧养殖、农资管理、人员管理等农业场景,能够精准定位牲畜位置并记录运动轨迹,精准定位库房中高价值农业物料及设备,定点管理农业自动采摘机器人,实现农业自动化生产管理。

  点评:在迈向信息化作业的当下,智慧农业是一个非常典型的物联网场景,在农业生产、水产养殖、畜牧、大棚种植、农资管理、智慧粮仓等系列环节中,农业物联网芯片的应用非常广泛。业内普遍在寻求更高性能、更低功耗、更小尺寸的农业物联网芯片,也正是基于创新农业物联网芯片的推出,才能够更好地支撑农业监测设备自主创新,助力农业物联网产业发展。

  天数智芯发布通用GPU推理产品智铠100

  12月20日,天数智芯举行了“智赋万物 继往‘铠’来”全新通用GPU产品线上发布会,重磅推出通用GPU推理产品“智铠100。智铠100芯片支持FP32、FP16、INT8等多精度混合计算,实现了指令集增强、算力密度提升、计算存储再平衡,支持多种视频规格解码。

  点评:数字经济的崛起与繁荣,离不开算力的强大支撑,计算芯片已然成为全球科技竞争的焦点所在。GPU架构的特点是由众多的单指令多线程的计算单元组成,能够快速处理乘加运算。从架构上看,GPU与新兴计算完美匹配,层出不穷的崭新算法迫切需要适当配置的通用算力。而凭借强大的并行数据计算能力,GPU已经成为数字经济发展的算力基石。

——活动报道——

  聚焦新赛道 赋能新产业|AIoT智能物联网融合应用论坛暨第19届AIoT创新应用风云榜典礼圆满落幕

  由a&s主办的“聚焦新赛道 赋能新产业” AIoT智能物联网融合应用论坛暨第19届AIoT创新应用风云榜典礼盛大开幕。本次论坛旨在盘点行业内具有领先性的、创新性的、杰出的行业数字化转型创新应用案例和相关实践,同时a&s也有幸邀请到AIoT行业内资深专家和代表性企业嘉宾齐聚本场线上论坛,展开具体的创新应用实践分享。【查看2022 AIoT 50强榜单】

——前瞻观点——

  智算发展的三个重要的趋势

       算力多元化、模型巨量化以及元宇宙。算力多元化,在中国,市场上有十几种的CPU芯片,有将近一百种AI算力的芯片。今天算力的应用场景是多元化的,不同的场景需要不同的计算精度类型和计算特征;第二,大模型,大模型正在成为AIGC的算法引擎,今天大家看到的DALL・E或者Stable Diffusion的背后都是大模型在驱动;第三,元宇宙,元宇宙的构建有四个大的作业环节,协同创建、高精仿真、实时渲染、智能交互,每一个环节上面都需要大量算力做支撑。【阅读原文】

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