Chiplet技術(shù)的原理有點(diǎn)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(shù)能夠以較低的成本制造過于復(fù)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(dāng)前Chiplet技術(shù)已經(jīng)能夠在二維平面上實(shí)現(xiàn)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(shù)引入新的階段發(fā)展：在垂直方向上堆疊多層小核心，進(jìn)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(shù)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(jié)構(gòu)上堆疊多層小核心，傳統(tǒng)的通過CPU頂部銅蓋一個(gè)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(nèi)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(jié)構(gòu)的差異體現(xiàn)在兩方面：第一，類腦芯片中數(shù)據(jù)的讀取、存儲(chǔ)和計(jì)算是在同一個(gè)單元中同時(shí)完成的，也即“存算一體”;第二，單元之間的連接像人類神經(jīng)元之間的連接一樣，依靠“事件驅(qū)動(dòng)。

目前，類腦芯片的相關(guān)研究分為兩派。一派認(rèn)為需要了解清楚人腦的工作原理，才能模仿人類大腦設(shè)計(jì)出新的結(jié)構(gòu)。但是目前人類對(duì)人腦的基本原理理解得仍然很粗淺，因此這一派取得的進(jìn)展相當(dāng)有限。另外一派則認(rèn)為，可以先基于當(dāng)前已有的生物學(xué)知識(shí)，比照人腦的基礎(chǔ)單元設(shè)計(jì)出一些結(jié)構(gòu)，然后不斷試驗(yàn)、優(yōu)化、取得成果，實(shí)現(xiàn)突破。目前這一派的研究人員依照神經(jīng)元的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，給類腦芯片做了一些數(shù)學(xué)描述，也搭建了模型，并且做出了不少可以運(yùn)行的芯片。

量子計(jì)算

量子計(jì)算是用特殊的方法控制若干個(gè)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(shí)現(xiàn)計(jì)算。量子計(jì)算機(jī)最適合的是面對(duì)一大堆可能性的時(shí)候，可以同時(shí)對(duì)所有可能性做運(yùn)算。為了從所有的結(jié)果中找一個(gè)統(tǒng)計(jì)規(guī)律，我們需要使用量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行多次計(jì)算。不過由于退相干的問題，量子計(jì)算很容易出錯(cuò)。目前量子計(jì)算的糾錯(cuò)方法有待突破，只有解決了這個(gè)問題量子計(jì)算才可能被普遍使用。

隨著數(shù)智化時(shí)代的到來，許多公司都在積極地進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不斷優(yōu)化技術(shù)架構(gòu)，不斷探索和拓展“數(shù)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(shù)智化真正落地?數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)是什么?中國軟件網(wǎng)和海比研究院聯(lián)合發(fā)布了《尋找2022數(shù)字智慧小巨人》系列報(bào)道，以“小巨人”的方式，以“數(shù)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(chǎn)業(yè)在某些領(lǐng)域已經(jīng)取得了突破，比如自動(dòng)駕駛，但是隨著越來越多的產(chǎn)業(yè)發(fā)展遇到了瓶頸， DPS (DPS)公司面臨什么機(jī)遇與挑戰(zhàn)?它是否能夠在人工智能與數(shù)碼行業(yè)中發(fā)揮更大的作用?面對(duì)如此多的挑戰(zhàn)，中國軟件網(wǎng)邀請(qǐng)?jiān)茰y(cè)數(shù)據(jù)公司的總裁賈宇航，從行業(yè)角度，對(duì) DPS行業(yè)進(jìn)行了深入的分析。

在未來，隨著市場(chǎng)的需要、政策的不斷推進(jìn)，技術(shù)的不斷成熟，中國的 AI數(shù)據(jù)服務(wù)將會(huì)有一個(gè)顯著的加速。云測(cè)數(shù)據(jù)為人工智能提供了高質(zhì)量、場(chǎng)景化的支持，幫助人工智能實(shí)現(xiàn)了極限的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)的落地。它的業(yè)務(wù)是圍繞人工智能三要素中的一項(xiàng)(算法、計(jì)算能力和數(shù)據(jù))進(jìn)行的，我們把它叫做 DPS (DPS, DataProcess Service)。

不同的活動(dòng)類型和等級(jí)，安保技術(shù)怎樣與場(chǎng)景融合?

以環(huán)意賽為例，首先要考慮到視頻圖像采集設(shè)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(shí)時(shí)計(jì)算，另外要保證選手在快速行進(jìn)中，系統(tǒng)能自動(dòng)關(guān)聯(lián)臉部和人體特征的圖像信息，最后還要確保整場(chǎng)比賽下來，安保要素、重要點(diǎn)位、預(yù)案、信息、時(shí)間的同步多維度維護(hù)。這是聯(lián)合了多類型、多端口、多種硬件及軟件技術(shù)的綜合性場(chǎng)景。

綜上所述，不同活動(dòng)場(chǎng)景下，對(duì)不同數(shù)據(jù)和情報(bào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，根據(jù)實(shí)際需要做分析管理，再到多端口應(yīng)用，存在非常多的技術(shù)融合。只有技術(shù)與場(chǎng)景進(jìn)行深度融合，才能確保萬無一失，為活動(dòng)參與者及觀眾呈現(xiàn)一場(chǎng)繽紛賽事。