AI技术（人工智能技术）是模拟和实现人类智能的计算技术，涉及机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。AI技术使得计算机和机器能够像人类一样进行感知、学习、推理和决策。通过不断分析和学习大量数据，AI技术可以在没有明确编程的情况下完成任务，例如图像识别、语音识别、自动驾驶等。AI技术在医疗、金融、教育、零售等多个行业中得到广泛应用，推动了各行各业的数字化转型。
“一图胜千言”，10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI。
受架构所限，AI时代由CPU驱动的数据库在数据访问速度及处理速度上均不再适用，而这也恰是擅长规模化并行计算的GPU的优势。也因此，AI时代，GPU或将驱动数据库变革。
据统计，大量的合成信息占据了互联网，如合成声音、生成图像、AI合成不存在的人像等，约占网络信息的30%。“眼见为实”很可能已经靠不住了。人们判断真假，经常会说“真的自然”。而人工智能造假，将在尽可能“自然”的前提下，完成自动生成。
不管你愿不愿意，新一轮的社会大变革已经来临，每个人都已经有意识或无意识地站在技术革命的浪尖之上。技术已经改变社会阶层、政治经济以及人类生活的方方面面。
V2V（车与车之间通信）技术因其有助于联网汽车相互通报其位置与状况、发出交叉路口迎面而来的交通警告以及提供一系列旨在遏制事故的其他功能而备受赞誉。
3月29日，在由ASPENCORE旗下《电子工程专辑》、《电子技术设计》、《国际电子商情》三大媒体联合举办的“2019年中国IC领袖峰会”上， Imagination中国资深市场拓展经理郑魁给我们带来了题为“加速AI IC设计产业化， 引领边缘智能行业发展”的主题演讲，分享了AI产业化及边缘智能化过程中遇到的一些挑战 。
人工智能应用迅速普及，从小的物联网节点到大型医疗辅助分析，都有AI的身影，各种应用算力各不相同，如何应对算力灵活性挑战？在3月29日ASPENCORE举办的主题为《世界都在看中国》的2019 IC领袖峰会上，来自Imagination中国的资深市场拓展经理郑魁则分析了嵌入式智能（EI）在向边缘化，端侧渗透过程遇到的挑战及应对方案。
国外网络安全公司Cylance发布报告称，人工智能(AI)应用落地的两个最主要障碍是人工智能本身发展不成熟以及应用企业对技术储备的缺乏。人工智能可以有效地帮助网络安全专业人员应对更复杂更危险的威胁，但根据SANS研究所进行的一项调查，AI在被广泛采用之前面临着几个关键障碍。
虽然人工智能和机器学习为企业改善运营和最大化收入提供了充足的可能性，但没有“免费午餐”。在 “没有免费的午餐”问题是古老的“没有一个放之四海而皆准的所有”问题的AI / ML行业适应。企业面临的一系列问题是巨大的，用于解决这些问题的ML模型的种类非常广泛，因为有些算法在处理某些类型的问题方面比其他算法更好。
在 GTIC 2019 峰会现场，Imagination Technologies 视觉及AI部⻔⾼级总监 Andrew Grant 发表了题为《专⽤神经⽹络加速器助⼒实现端侧智能应⽤》的演讲。Andrew 主要谈及自动驾驶、智慧城市和安全三个方面的思考，并分享了 Imagination 为了推动这些领域的智能化产品所研发的一些产品及相关进展。