11月18-19日，由工信部、科技部和北京市政府指导召开的“2020北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会”在北京亦庄经开区顺利举行。Imagination中国区战略市场与生态高级总监时昕博士代表公司出席会议，并在“5G与新基建专场论坛”中发表了“国有GPU市场机遇与核心技术进展”主题演讲。

“人工智能将自动执行所有工作并让人类失业。”“人工智能只是一种虚构的技术。”“机器人将占领整个世界。”围绕人工智能的炒作给主流媒体、董事会议和各企业机构留下了许多迷思。有人担心“万能”的人工智能将占领全世界，有人则认为人工智能是“昙花一现”。其实这两种说法都过于片面。

在本系列上一篇《解说功能安全 [三]：功能安全开发思路（上）》中将功能安全开发思路概括为：采用合适的安全措施，将因为电子电气系统功能异常表现而引起的危害控制在可容忍的风险边界。并进一步详细讨论了危害、风险边界和电子电气系统功能异常表现，本文将继续讨论剩下的安全措施。

在这篇文章中，我们将进入使用深度学习进行图像分割的世界。我们将讨论：图像分割是什么以及图像分割的两种主要类型；图像分割结构；图像分割中使用的损失函数；你可以使用的框架。

在很多打斗游戏中，经常能看到物体被撕碎或者打破的效果，这种效果比较直观，可以通过分割一个网格来实现，即在原来网格基础上，再算出一个新的网格，本章将介绍一种通过着色器分割一个物体的方法。

相比传统座舱，智能座舱更智能、更舒适，是电子产品不断向车内转移而产生的新一代汽车座舱，更能够贴近用户的需求。智能座舱正随着智能化新技术、新材料等不断发展而持续进化。

本篇主要讲的是计算机图形学中比较重要的主题之一，渲染，并且着重于讲述光栅化的渲染方式。我们要了解光栅渲染，其实先要理解什么是渲染。这必将引出它的上一层级，计算机图形学。在图形管道当中，渲染是作为最后一个主要步骤而存在的，是为模型或者动画最终呈现外观的主要步骤。渲染是计算机图形学的主要的子主题之一，也是我们将要讨论的重中之中，因为渲染在实践中总是与图形学的其他的模块有着很深的联系。

人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。

2020年，全球范围内发生了许多急剧的变化，世界各地的机构都在努力适应新冠疫情下的新常态。在这种转变中，网络威胁领域也出现了重大变化。2021年以后，随着新的智能边缘的崛起，我们将面临另一个重大变化，受到影响的不仅仅是终端用户和远程连接到网络的设备。在对2021年的威胁预测中，我们评估了网络罪犯在未来一年及今后会采取的策略，包括对智能边缘计算、5G设备和计算能力进步的预测和洞察，以及因此而出现的新一轮高级威胁浪潮。

2020年是非常普通的一年，却又非常不平凡，生活中，人工智能替代了外卖小哥，公交司机，在病情满街的时候，是人工智能承担了人患病的风险，医学上，人人关注的新冠，从数字信息的更新到疫苗的研发，在人工大数据的围墙之下，阻止了大爆发的感染。

针对汽车数字仪表盘的显示，分块区域保护（TRP）技术将仪表盘上的显示分解为 GPU 可以看到的对象，并标记为关键安全信息。

为满足车载智能对算力的极致要求，全球著名IP厂商Imagination Technologies历时两年，多方收集车载用户需求，并针对车载需求全力优化，推出了新一代神经网络加速器产品IMG Series4 NNA，4系列使用全新的多核架构，可提供600 TOPS甚至更高的算力，而且在处理大型神经网络时延迟极低，所需带宽极小，而且整个架构设计中贯穿功能安全理念，以帮助其车载芯片客户通过车规认证。

本文将主要介绍计算机视觉中的几个重要的研究方向。主要包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割等。通过对这几个计算机视觉任务的对比，我们将更好的理解每个视觉任务的含义以及应用场景。我们将通过这张对比图来对以上的概念进行说明。

生物特征识别技术是分析人体特征的科学技术。生物特征识别是一种测量人的身体特征以验证其身份的方法。这些特征包括生理特征，如指纹和眼睛，或行为特征，如完成安全认证谜题的独特方式。行为生物识别主要是用来验证一个人的身份。

日前，Imagination发布其最新一代IMG Series4神经网络加速器（NNA）产品，该公司视觉和人工智能部门高级总监Andrew Grant在接受媒体采访时指出：“虽然目前市场上已经有能满足自动驾驶需求的AI芯片，但功耗不够理想。所以，我们花两年时间去了解和评估客户需求，推出了高性能低功耗的4系列NNA产品，并且将自动驾驶作为主打市场”。

作为NNA IP系列第四代产品，IMG Series4 NNA具备创新的多核架构、高扩展性&高灵活性、超高性能、超低延迟、节省带宽、车规级安全性等功能及特性，可满足汽车、移动设备、数据中心、PC等多种应用场景的AI加速要求。

ISO 26262标准体系庞大、内容驳杂，在一开始学习这个标准时往往难以抓住核心脉络。因此本文尝试梳理ISO 26262标准体系中的功能安全开发思路，作为详细标准学习的一个引导。

我将机器学习算法视为瑞士军刀。 有许多不同的算法。 某些任务需要使用特定的算法，而某些任务可以使用许多不同的算法来完成。 性能可能会根据任务和数据的特征而变化。在本文中，我将分享16个技巧，我认为这些技巧将帮助您更好地理解算法。 我的目的不是要详细解释算法如何工作。 我宁愿提供一些有关它们的提示或细节。

近日，第四届人工智能技术与应用研讨会暨领军企业家商业思潮巡回周（第二十一期）在南京江北新区盛大举行。作为全球芯片IP市场第五大供应商，Imagination对于当下的IP市场是如何看待的？继智能手机之后，芯片IP业务的下一个增长点是什么……活动期间，Imagination中国区战略市场与生态高级总监时昕接受了镁客网采访，解答了上述疑惑。

11月13日，Imagination发布了耗时两年研发的最新的第三代神经网络加速器（NNA）产品IMG Series4，其全新的多核架构可提供600 TOPS（每秒万亿次操作）甚至更高的超高性能，主要面向先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶应用。Series4 NNA的AI推理性能比嵌入式GPU快20倍以上，比嵌入式CPU快1000倍。