——一周熱點點評——

　　紫光集團(tuán)宣布完成100%股權(quán)交割

　　近日，紫光集團(tuán)宣布完成100%股權(quán)交割，智路建廣聯(lián)合體正式接手，向全體債權(quán)人足額支付了全部現(xiàn)金清償款項，并按時向法院提出了終結(jié)重整程序的申請報告。據(jù)了解，新紫光集團(tuán)在集團(tuán)層面設(shè)立業(yè)務(wù)、賦能和管理三大總部，為旗下產(chǎn)業(yè)公司發(fā)展搭建功能平臺。

　　點評:從去年7月16日法院裁定破產(chǎn)重整開始，歷經(jīng)近一年時間，紫光集團(tuán)司法重整執(zhí)行階段進(jìn)入到尾聲，也意味著紫光集團(tuán)即將進(jìn)入到全新的整合運營新階段。新東家智路建廣聯(lián)合體是以半導(dǎo)體為核心的硬科技產(chǎn)業(yè)集團(tuán)，對于紫光集團(tuán)“芯”、“云”業(yè)務(wù)可以起到很好的帶動和賦能作用，雙方聯(lián)合后，或?qū)⒅貥?gòu)中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)格局。

　　美芯片法案欲鎖死中國高端芯片10年

　　當(dāng)?shù)貢r間7月19日，美國參議院通過了最新芯片法案，由于芯片法案還在國會轉(zhuǎn)圈，因此現(xiàn)在還沒有全文公布。但據(jù)估計，該法案針對中國的部分，是將要求美國補助的企業(yè)在美國建廠后，10年內(nèi)不得擴(kuò)大對中國高端芯片的投資——也就是14NM及更小 芯片的在華投資。

　　點評：芯片法案的針對性等同于強(qiáng)迫高通、英特爾、英偉達(dá)、三星等國際芯片大廠在中美之間選邊站隊，這無疑對全球芯片供應(yīng)鏈將構(gòu)成新一波沖擊。不過理性分析，在經(jīng)歷了美國多輪針對性動作之后，中國芯片企業(yè)的自主研發(fā)意識將進(jìn)一步強(qiáng)化起來，盡管現(xiàn)階段在高端芯片領(lǐng)域依然無法擺脫受制于人的困境，但依照中國整個芯片產(chǎn)業(yè)國產(chǎn)化替代的進(jìn)程和決心，逐步提高芯片自給率也只是時間問題。

　　江森自控收購零信任網(wǎng)絡(luò)安全提供商Tempered Networks

　　據(jù)外媒消息，江森自控收購了位于華盛頓州西雅圖的零信任網(wǎng)絡(luò)安全提供商 Tempered Networks。Tempered Networks 開發(fā)了“Airwall”技術(shù)，這是一種先進(jìn)的建筑物安全系統(tǒng)，可實現(xiàn)跨各種端點設(shè)備、邊緣網(wǎng)關(guān)、云平臺和服務(wù)技術(shù)人員的安全網(wǎng)絡(luò)訪問。

　　點評：物聯(lián)網(wǎng)、智聯(lián)網(wǎng)時代的到來，伴隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的激增，以及數(shù)據(jù)上云或?qū)淼陌踩L(fēng)險隱患，都促使設(shè)備商及解決方案提供商需要不斷強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全的系列保障。從近年來資本投資風(fēng)向也可以看到，網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全解決方案企業(yè)的融資比重在持續(xù)擴(kuò)大。江森自控此舉也將進(jìn)一步完善其智能建筑整體解決方案的安全性和用戶體驗。

　　芯邁微半導(dǎo)體完成數(shù)億元人民幣融資

　　7月20日，芯邁微半導(dǎo)體(Cmind-SEMI) 近期宣布完成數(shù)億元人民幣融資，芯邁微成立于2021年，專注于提供4G和5G先進(jìn)無線通信芯片及整體解決方案，致力于成為智(AI)連(5G)萬物通信芯片領(lǐng)導(dǎo)者。

　　點評：芯邁微雖然去年才成立，但其核心成員來自于中、美多家行業(yè)巨頭，能夠帶來豐富的行業(yè)經(jīng)驗，這也是被資本看中的原因之一。與此同時，當(dāng)下5G正站在風(fēng)口，芯邁微半導(dǎo)體當(dāng)前的策略是做實4G，發(fā)力5G，關(guān)注6G，在技術(shù)實力加持下，站在風(fēng)口的芯邁微未來可期。

　　CB Insights發(fā)布AI行業(yè)七大趨勢

　　CB Insights 提出了 2022 年值得關(guān)注的七大 AI 趨勢，分別是：合成數(shù)據(jù)、芯片追逐戰(zhàn)、AI 內(nèi)容審核、Deepfakes(深度偽造)、低代碼/零代碼開發(fā)、多模態(tài) AI 崛起、AI for AI。

　　點評：人工智能技術(shù)賦能千行百業(yè)正成為共識，AI技術(shù)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)也得以逐步完善，這個過程中，關(guān)于AI本身的智能升級、安全性提升以及使用便捷性等方面都是AI產(chǎn)業(yè)體系完善的方向。未來，我們離不開AI，也期待更完善的AI產(chǎn)品、技術(shù)和解決方案服務(wù)。

—— 觀點前瞻 ——

　　自2012年AlexNet被提出以來，基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為AI視覺發(fā)展的核心原動力之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)用途、構(gòu)建方式的不同，大致可以分為CNN、Transformer、基于自動化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的模型以及輕量化模型等，這些模型極大地推動了AI發(fā)展的歷史進(jìn)程。基礎(chǔ)模型科研是AI創(chuàng)新突破的基石， “大”和“統(tǒng)一”已經(jīng)成為當(dāng)今視覺AI系統(tǒng)研究的新趨勢。

　　——曠視研究院基礎(chǔ)科研負(fù)責(zé)人張祥雨

　　算法泛化能力不足有一個主要前提，即希望通過一套算法去適應(yīng)多個場景，這顯然行不通。但通過專業(yè)的算法訓(xùn)練平臺，可以不用提前訓(xùn)練好一個固定的算法模型，而是在需要的時候結(jié)合現(xiàn)場實際場景，在部署的過程中完成算法的訓(xùn)練，這樣可以最大程度保障算法和場景的緊密結(jié)合程度，提高算法在特有場景的精準(zhǔn)度，通過這樣短平快的方式來解決算法泛化能力不足的問題。

——中科智云高級副總裁李源博士