对于这些高端技术，你了解有多少呢？

Chiplet技术的原理有点类似搭积木，简单来说就是把一堆小芯片组合成一块大芯片。这种技术能够以较低的成本制造过于复杂的芯片，并且保证足够优秀的良率，从2012年开始就逐步被使用。

当前Chiplet技术已经能够在二维平面上实现用不同的材料和工艺加工拼接的小核心，Intel等公司正在把Chiplet技术引入新的阶段发展：在垂直方向上堆叠多层小核心，进一步提升芯片的性能(例如Intel于2018年开发的Foveros 3D Chiplet)。不过Chiplet技术路线面临的最大问题来源于芯片热管理方面：如果在三维结构上堆叠多层小核心，传统的通过CPU顶部铜盖一个面散热的方案将无法解决发热问题，因此可能需要在芯片的内部嵌入冷却装置来解决发热功率过高的问题。

类脑芯片

类脑芯片的灵感源于人脑。类脑芯片和传统结构的差异体现在两方面：第一，类脑芯片中数据的读取、存储和计算是在同一个单元中同时完成的，也即“存算一体”;第二，单元之间的连接像人类神经元之间的连接一样，依靠“事件驱动。

目前，类脑芯片的相关研究分为两派。一派认为需要了解清楚人脑的工作原理，才能模仿人类大脑设计出新的结构。但是目前人类对人脑的基本原理理解得仍然很粗浅，因此这一派取得的进展相当有限。另外一派则认为，可以先基于当前已有的生物学知识，比照人脑的基础单元设计出一些结构，然后不断试验、优化、取得成果，实现突破。目前这一派的研究人员依照神经元的基础结构，给类脑芯片做了一些数学描述，也搭建了模型，并且做出了不少可以运行的芯片。

量子计算

量子计算是用特殊的方法控制若干个处于量子叠加态的原子，也叫作“量子”，通过指定的量子态来实现计算。量子计算机最适合的是面对一大堆可能性的时候，可以同时对所有可能性做运算。为了从所有的结果中找一个统计规律，我们需要使用量子计算机进行多次计算。不过由于退相干的问题，量子计算很容易出错。目前量子计算的纠错方法有待突破，只有解决了这个问题量子计算才可能被普遍使用。

随着数智化时代的到来，许多公司都在积极地进行数字化转型，不断优化技术架构，不断探索和拓展“数智化”的发展道路。

在这样的大环境下，如何才能使企业的数智化真正落地?数字化转型的机会与挑战是什么?中国软件网和海比研究院联合发布了《寻找2022数字智慧小巨人》系列报道，以“小巨人”的方式，以“数字智慧”为主题，深度采访了这些公司，让他们走上了发展、创新、生态、赋能的道路。

人工智能产业在某些领域已经取得了突破，比如自动驾驶，但是随着越来越多的产业发展遇到了瓶颈， DPS (DPS)公司面临什么机遇与挑战?它是否能够在人工智能与数码行业中发挥更大的作用?面对如此多的挑战，中国软件网邀请云测数据公司的总裁贾宇航，从行业角度，对 DPS行业进行了深入的分析。

在未来，随着市场的需要、政策的不断推进，技术的不断成熟，中国的 AI数据服务将会有一个显著的加速。云测数据为人工智能提供了高质量、场景化的支持，帮助人工智能实现了极限的创新，实现了工业的落地。它的业务是围绕人工智能三要素中的一项(算法、计算能力和数据)进行的，我们把它叫做 DPS (DPS, DataProcess Service)。

不同的活动类型和等级，安保技术怎样与场景融合?

以环意赛为例，首先要考虑到视频图像采集设备的视频流快速接入、秒播问题，其次是选手位置和速度的实时计算，另外要保证选手在快速行进中，系统能自动关联脸部和人体特征的图像信息，最后还要确保整场比赛下来，安保要素、重要点位、预案、信息、时间的同步多维度维护。这是联合了多类型、多端口、多种硬件及软件技术的综合性场景。

综上所述，不同活动场景下，对不同数据和情报进行转换，根据实际需要做分析管理，再到多端口应用，存在非常多的技术融合。只有技术与场景进行深度融合，才能确保万无一失，为活动参与者及观众呈现一场缤纷赛事。