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標簽 > 超星未來
源自清華大學的超星未來以產業鏈變革中必需的核心關鍵技術為基礎,從智能汽車的核心壁壘入手,提供車規級的軟硬件一體化解決方案,連接產業上下游,與全球的合作伙伴共同推進智能駕駛行業發展,讓智能駕駛更簡單。
具身智能是重要的邊緣側場景之一。埃夫特作為智能機器人鏈主企業,在技術、產品、生產、市場等各個方面都擁有深厚的積累。此次與
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2024-05-10 標簽: 人工智能 超星未來 運算放大器 振蕩器 模擬設計 308 0
超星未來完成數億元Pre-B輪融資,加碼邊緣側大模型推理芯片
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北科天繪與超星未來圍繞激光雷達合力打造高效實時的感知解決方案
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出行安全和提高通行效率是社會發展的必然需要,這個根本需求催發了汽車行業百年一遇的變革發展。智能駕駛汽車是全球汽車產業發展的戰略方向,更是中國汽車產業“換道超車”的國家戰略。
源自清華大學的超星未來以產業鏈變革中必需的核心關鍵技術為基礎,從智能汽車的核心壁壘入手,提供車規級的軟硬件一體化解決方案,連接產業上下游,與全球的合作伙伴共同推進智能駕駛行業發展,讓智能駕駛更簡單。
探索NOVAUTO核心
在智能網聯汽車產業大變革背景下,軟件定義汽車已成為行業發展共識,智能網聯汽車未來的電子電氣架構將由分布式走向集中式。結合OEM和Tier1對高能效、高可靠、高靈活的量產需求,我們形成了以異構硬件優化、系統軟件平臺、自動模型優化工具鏈、算法設計為主的、具備自主知識產權的核心技術。
OVA系列計算平臺解決方案
在智能汽車對于高算力、異構化平臺需求漸增的情況下,超星未來通過軟硬件協同優化,打破產業內算法應用與芯片廠商之間的隔斷,在符合車規標準的前提下,面向多級別智能駕駛場景為客戶提供開放、高效、便捷、可靠的智能駕駛計算平臺。
NOVA-X 自動模型優化工具鏈
使用前沿的自動化機器學習技術解決計算平臺的系統優化和效率問題,支持主流芯片方案及常見深度學習框架( Pytorch/TensorFlow/Caffe等 )。
實現硬件友好的網絡模型架構優化,滿足模型的精度、延遲和功耗等各項指標的優化要求,大幅降低對人工經驗的設計依賴。
定制化加速IP
針對自動駕駛中非神經網絡的部分,基于FPGA設計定制化硬件加速IP,提供高能效低延時的計算方案。
目前開發的IP涉及神經網絡的預處理、圖像特征提取等算法,未來還會涉及點云匹配等算法。
支持包含視覺、點云感知及高精度定位等自動駕駛任務的優化,可在保證精度的前提下實現數量級的實時性能提升,處于國際領先水平。
NOVADRIVE智能駕駛中間件
在硬件層和應用層之間搭建符合AUTOSAR Adaptive的標準化系統平臺,兼容不同操作系統及底層異構硬件,為上層應用提供標準化支持,靈活滿足整車廠及軟件開發商的不同需求,降低汽車軟件的開發難度與成本。
關于我們
由清華大學車輛與運載學院、電子工程系及計算機系研究者組成,核心技術團隊的博士學歷占比超過50%,半數成員擁有海外名校經歷,并吸引了來自英特爾、百度、賽靈思、微軟、愛立信、一汽、比亞迪、恒潤電子、四維圖新等知名企業擁有豐富的技術及市場從業經驗的人才。整個團隊擁有國際性的學術影響力同時也具備了資深的汽車工業開發經驗。
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