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毕马威2020年全球半导体行业展望动力

半导体仍是现代最强大的发明。作为当今高科技和高度互联世界的核心组成部分,企业和社会的几乎每个方面都依赖一个健康的半导体生态系统。 本报告是三篇系列文章中的第二篇,探讨了半导体这一至关重要的行业未来将怎样发展。第2部分重点关注增长潜力最大的产品和终端市场;本报告还调查了导致主要领域和应用发展缓慢的障碍,以及标准和法规在促进其规模增长中发挥的作用。

  • 2021-03-19
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头豹研究院2019年中国碳纤维复合材料行业概览

复合材料具备良好的性能优势,可以克服单一材料的不足,极大地发挥其基体材料和增强材料的优势。早期,碳纤维复合材料主要用于高精尖领域,如航空和军用等。随后,碳纤维复合材料生产工艺逐步完善,碳纤维复合材料产业呈现出蓬勃发展的态势,并在民航、汽车和建筑等应用领域逐步扩大。

  • 2021-03-19
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研报2020年电子行业半导体构建下的特斯拉分析研究报告

电气化、安全自动化、互联性这些汽车行业的大趋势正为汽车架构带来前所未有的变革。 新的车载功能不断增加,目前的汽车架构已经不堪负荷,超越了临界点。我们已经进入了智能汽车架构的全新世界。 随着汽车新四化发展,传统分布式E/E 架构受到挑战:EV的三电系统,增加了汽车 E/E 架构的 复杂程度;智能座舱、自动驾驶等功能,需要融合更多传感器数据,对OTA、算力和车辆安全 等提出更多挑战。

  • 2021-03-19
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头豹研究院2020年中国金矿石行业概览

黄金具有良好的导电性、导热性、延展性和抗腐蚀性,是人类最早发现并利用的贵重金属之一,在充当黄金首饰及装饰品的同时,也可承担价值尺度衡量、流通交易、储藏、支付和世界货币等职能,广泛活跃于金融市场。按消费量计算,2015至2019年,中国黄金消费量从985.9吨增长至1,002.8吨。在全球宏观经济环境不确定性增加及通胀预期上升的背景下,金融市场黄金消费量将为黄金市场带来增长动力,预计到2024年,中国黄金消费量将达到1,362.7吨。

  • 2021-03-19
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研报半导体行业专题报告国产模拟芯片研究框架

模拟芯片种类繁多,生命周期长,形成了长坡厚雪,强者恒强的行业格局。模拟芯片厂商通过分拆、收购、合并发展,目前全球行业龙头都为国外厂商。根据2018年IC Insights数据,全球前十大模拟芯片厂商市占率约为60%,全球模拟芯片龙头包括德州仪器、ADI、恩智浦、意法半导体等。 ? 行业受益于5G浪潮,同时新能源、物联网兴起推动模拟芯片行业发展。疫情影响下,手机市场销量有所下滑。但国内5G新基建提速,年内预计将开通60万座基站。随着5G网络的完善,5G手机渗透率有望加速向上。汽车电动化推动车用半导体量价齐升,另一方面移动物联网时代正逐渐向万物互联时代转变。

  • 2021-03-19
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亿欧智库2019全球半导体芯片创新

尽管集成电路行业的进入壁垒非常高,给予创业公司的机会也十分有限,但是,近期的一些结构性突破给予了创业公司以绝佳的进入市场的机会。如今,许多行业的命运将取决于微电子领域的创新,而一些成长期的公司正愈加成长为能够解决未来社会和经济危机的“天外救星”。 在这份报告里,我们研究了全球半导体芯片市场的格局,并且聚焦在一系列人工智能(Artificial Intelligence)、数据中心、物联网( Internet of Things)、汽车等细分行业中具有发展潜力的企业。通过对行业趋势的深入分析,我们发现,私募股权与风险投资(PE/VC)的现状不仅映射着第四次工业革命的图景,更是全球创新画布上浓墨重彩的一笔。

  • 2021-03-19
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德勤推动人工智能发展驾驭风险攻克难关报告

随着人工智能逐渐深入各行各业,由此产生的风险也 引发 出各种顾虑,导致人工智能应用放缓。所幸的是,这些顾虑能得到有效缓解和应对。 出于对新兴风险的顾虑,56% 的受访 企业表示已经或计划放缓人工智能的应用 。

  • 2021-03-19
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研报智能汽车行业系列报告智能汽车的芯片和OS

智能汽车的域与芯片会提供可灵活组合的计算和通信平台,如区域网关、整车域控制器、自动驾驶域控制器、智能座舱域控制器,在软件平台上华为会提供满足AUTOSAR的规范的VOS,自适应AUTOSAR的IOS以及基于用于座舱的来自华为手机鸿蒙的HOS,并在三大OS基础上提供跨OS服务框架的HS,HS的全名叫做华为Automotive Service。

  • 2021-03-19
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

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