今天，AI正在以超乎想象的速度走进我们的生活，这也为无源元件的发展开拓了一片潜力巨大的市场空间。而想要在这片全新的市场沃土中生根并茁壮成长，需要无源元件在材料、架构和工艺等多个维度，进行全方位的创新，迭代出适应AI时代的新生代产品。
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传统的可穿戴设备取得了巨大成功，使得其后面世的智能指环受到早期采用者的热烈追捧，成为了最前沿、最时尚的健康和健身无线产品。
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人工智能（AI）和机器学习（ML）技术不仅正在快速发展，还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器（MCU）中，从而实现边缘AI/ML解决方案。这些MCU是许多嵌入式系统不可或缺的一部分，凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能，现在能够支持AI/ML应用。
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AI领域正在经历一场颠覆性的变革！DeepSeek，一款近期火爆全球的开源AI大模型，正与GPT-4、Sora等模型一起，掀起一场前所未有的算力竞赛。随着AI训练规模的指数级增长，计算资源的短缺已经成为无法忽视的问题——算力不足，功耗爆表，传统芯片难以支撑未来AI需求！
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在人工智能（AI）和机器学习（ML）加持下的新一代数据中心正在对复杂的计算能力、巨大的存储容量和无缝连接产生前所未有的需求。大型互联网数据中心是光互连技术和创新增长极快的市场，由于机器对机器通信的增加，70%的互联网流量几乎都发生在数据中心内部。
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在加密货币和人工智能/机器学习（AI/ML）等新兴应用的驱动下，数据中心的能耗巨大，并将快速增长以满足用户需求。根据国际能源署（IEA）的最新报告，2022 年数据中心的耗电量将达到 460 TWh（太瓦时），约占全球总用电量的 2%。在美国，拥有全球三分之一的数据中心，耗电量为 260 TWh，占总用电量的 6%。
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人工智能(AI)与物联网(IoT)不断融合，形成了人工智能物联网(AIoT)，为各个细分市场的开发人员带来了诸多机遇。随着连接的互操作性日益提高，物联网将收集大量的原始数据。能够分析、学习数据并做出适当反应的设备有助于理解这些数据，并将其转化为更有价值的体验。AI还可以使物联网系统提高自主性，能够在无人工干预的情况下实时响应数据。
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近年来，人工智能(AI)在推动各个行业创新方面发挥了关键作用。视觉和语音技术的进步促进了大型智能模型的发展，创造了新的用例，并改善了用户体验。越来越多的应用要求能够在配备微控制器和微处理器的边缘设备上运行的AI，这带来了更低的延迟、更低的能耗以及更强的数据隐私保护等好处。在这些应用中，时间序列数据通常用于开发三类主要任务：异常检测、分类和回归。时间序列数据是指按一致、均匀的时间间隔记录的一系列数据点。
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随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在各领域的应用日益广泛，从智能家居到自动驾驶，从健康管理到智能制造，AI正深刻改变着人们的生活方式和工作模式。在这一波技术浪潮中，自然语言处理（NLP）技术，特别是以ChatGPT为代表的生成式AI模型，凭借其强大的语言理解和生成能力，成为了推动人机交互迈向新高度的关键力量。
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近来，与AI相关的周期性热点几乎都围绕着大语言模型（LLM）和生成式AI模型，这样的趋势反映出这些话题近年来日益增强的影响力和普及程度。与大语言模型和生成式AI模型相关的应用涵盖了广泛的领域，从开放式聊天机器人到任务型助手。虽然LLM主要聚焦基于云和服务器端的应用，但人们对在嵌入式系统和边缘设备中部署这些模型的兴趣也在不断增加。
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