Chiplet技術的原理有點類似搭積木，簡單來說就是把一堆小芯片組合成一塊大芯片。這種技術能夠以較低的成本制造過于復雜的芯片，并且保證足夠優(yōu)秀的良率，從2012年開始就逐步被使用。

當前Chiplet技術已經能夠在二維平面上實現用不同的材料和工藝加工拼接的小核心，Intel等公司正在把Chiplet技術引入新的階段發(fā)展：在垂直方向上堆疊多層小核心，進一步提升芯片的性能(例如Intel于2018年開發(fā)的Foveros 3D Chiplet)。不過Chiplet技術路線面臨的最大問題來源于芯片熱管理方面：如果在三維結構上堆疊多層小核心，傳統(tǒng)的通過CPU頂部銅蓋一個面散熱的方案將無法解決發(fā)熱問題，因此可能需要在芯片的內部嵌入冷卻裝置來解決發(fā)熱功率過高的問題。

類腦芯片

類腦芯片的靈感源于人腦。類腦芯片和傳統(tǒng)結構的差異體現在兩方面：第一，類腦芯片中數據的讀取、存儲和計算是在同一個單元中同時完成的，也即“存算一體”;第二，單元之間的連接像人類神經元之間的連接一樣，依靠“事件驅動。

目前，類腦芯片的相關研究分為兩派。一派認為需要了解清楚人腦的工作原理，才能模仿人類大腦設計出新的結構。但是目前人類對人腦的基本原理理解得仍然很粗淺，因此這一派取得的進展相當有限。另外一派則認為，可以先基于當前已有的生物學知識，比照人腦的基礎單元設計出一些結構，然后不斷試驗、優(yōu)化、取得成果，實現突破。目前這一派的研究人員依照神經元的基礎結構，給類腦芯片做了一些數學描述，也搭建了模型，并且做出了不少可以運行的芯片。

量子計算

量子計算是用特殊的方法控制若干個處于量子疊加態(tài)的原子，也叫作“量子”，通過指定的量子態(tài)來實現計算。量子計算機最適合的是面對一大堆可能性的時候，可以同時對所有可能性做運算。為了從所有的結果中找一個統(tǒng)計規(guī)律，我們需要使用量子計算機進行多次計算。不過由于退相干的問題，量子計算很容易出錯。目前量子計算的糾錯方法有待突破，只有解決了這個問題量子計算才可能被普遍使用。

隨著數智化時代的到來，許多公司都在積極地進行數字化轉型，不斷優(yōu)化技術架構，不斷探索和拓展“數智化”的發(fā)展道路。

在這樣的大環(huán)境下，如何才能使企業(yè)的數智化真正落地?數字化轉型的機會與挑戰(zhàn)是什么?中國軟件網和海比研究院聯(lián)合發(fā)布了《尋找2022數字智慧小巨人》系列報道，以“小巨人”的方式，以“數字智慧”為主題，深度采訪了這些公司，讓他們走上了發(fā)展、創(chuàng)新、生態(tài)、賦能的道路。

人工智能產業(yè)在某些領域已經取得了突破，比如自動駕駛，但是隨著越來越多的產業(yè)發(fā)展遇到了瓶頸， DPS (DPS)公司面臨什么機遇與挑戰(zhàn)?它是否能夠在人工智能與數碼行業(yè)中發(fā)揮更大的作用?面對如此多的挑戰(zhàn)，中國軟件網邀請云測數據公司的總裁賈宇航，從行業(yè)角度，對 DPS行業(yè)進行了深入的分析。

在未來，隨著市場的需要、政策的不斷推進，技術的不斷成熟，中國的 AI數據服務將會有一個顯著的加速。云測數據為人工智能提供了高質量、場景化的支持，幫助人工智能實現了極限的創(chuàng)新，實現了工業(yè)的落地。它的業(yè)務是圍繞人工智能三要素中的一項(算法、計算能力和數據)進行的，我們把它叫做 DPS (DPS, DataProcess Service)。

不同的活動類型和等級，安保技術怎樣與場景融合?

以環(huán)意賽為例，首先要考慮到視頻圖像采集設備的視頻流快速接入、秒播問題，其次是選手位置和速度的實時計算，另外要保證選手在快速行進中，系統(tǒng)能自動關聯(lián)臉部和人體特征的圖像信息，最后還要確保整場比賽下來，安保要素、重要點位、預案、信息、時間的同步多維度維護。這是聯(lián)合了多類型、多端口、多種硬件及軟件技術的綜合性場景。

綜上所述，不同活動場景下，對不同數據和情報進行轉換，根據實際需要做分析管理，再到多端口應用，存在非常多的技術融合。只有技術與場景進行深度融合，才能確保萬無一失，為活動參與者及觀眾呈現一場繽紛賽事。