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大聯大世平推出NXP OP-Killer AI原型開發板方案 (2022.04.22)
大聯大控股宣佈，其旗下世平推出基於恩智浦（NXP）i.MX8M Plus晶片的OP-Killer AI原型開發板方案。
科技日新月異地進步，讓AI應用悄然融入於人們的生活中。而在不久的將來，邊緣計算（Edge Computing）將會為此領域帶來另一個高峰 |
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CEVA推出第二代SensPro系列 電腦視覺與AI推理雙性能升級 (2021.01.19)
無線連接和智慧感測技術授權許可廠商CEVA宣佈推出第二代SensPro DSP系列，涵蓋包括攝影機、雷達、LiDAR、飛行時間、麥克風和慣性測量單元(IMU)的多種感測器，用於AI和DSP中樞處理工作負荷 |
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CEVA發表首款高性能感測器中樞DSP架構 (2020.04.16)
訊號處理平臺和AI處理器授權許可廠商發表業界首款高性能感測器中樞DSP架構SensPro，設計用來應付情境感知設備中多種感測器的處理和融合的工作負載。
SensPro可以滿足業界對利用專用處理器來高效處理日益增多的各類感測器運作的需求 |
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處於邊緣的工業機器視覺應用開發選項 (2019.02.23)
伴隨我們進入工業4.0和工業物聯網（IIOT）時代，更多重點肯定會放在自動化層面。機器視覺技術變得越來越複雜，在提高製造商產品品質水準同時，也有巨大潛力加速提升產出效能 |
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Socionext開發人工智慧加速器引擎 優化邊緣運算 (2018.05.23)
Socionext Inc. 宣布已開發出一種新的神經網路加速器（NNA, Neural Network Accelerator）引擎，可優化邊緣運算裝置的AI處理。
這項體型輕巧、極低功耗的引擎是專為深度學習推論處理而設計，與傳統影像辨識所用的電腦視覺處理器相比，性能可提升達100 倍 |
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reVISION加速監控系統應用開發 (2018.02.08)
監控系統高度依賴嵌入式視覺系統所提供的功能，而運用相應的演算法和機器學習應用可通過高階的業界標準架構來達成，進而縮短系統開發時程。 |
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芯原Vivante VIP8000神經網路處理器IP每秒可提供超過3 Tera MAC (2017.05.04)
晶片設計平臺即服務（Silicon Platform as a Service，SiPaaS）供應商芯原公司推出一款電腦視覺和人工智慧應用的高度可擴展和可程式設計的處理器VIP8000。它每秒可提供超過3 Tera MAC，功耗效率高於1.5 GMAC /秒/毫瓦，為最小面積的採用16FF製程技術的處理器 |
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Xilinx藉reVISION拓展至視覺導向機器學習應用 (2017.03.20)
美商賽靈思 (XILINX) 於Embedded World大會上發佈Xilinx reVISION堆疊技術，宣佈將賽靈思技術拓展至廣泛的視覺導向機器學習應用範疇，完整了最新Reconfigurable Acceleration Stack可重組加速堆疊解決方案，協助用戶從邊緣到雲端都能運用賽靈思技術大幅擴展機器學習的部署 |
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Socionext推出首款符合OpenVX的圖像顯示控制器 (2017.03.15)
先進視覺影像應用技術廠商Socionext (索思未來)公司發表旗下第四代圖像顯示控制器－SC1810系列。除了進一步強化車載顯示系統的圖像處理功能，SC1810更整合了首款符合Khronos Group的電腦視覺API標準 OpenVX之硬體加速器 |
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新款Cadence Tensilica Vision P5 DSP能高效實現4K行動影像應用 (2015.10.08)
益華電腦(Cadence Design Systems)發表新款Cadence Tensilica Vision P5數位訊號處理器 (DSP)，為高效能視覺/影像DSP核心。與前一代的IVP-EP影像和視訊DSP相比，新款影像與視覺DSP核心在執行視覺作業時，最高可提升13倍的效能，並減少約5倍的功率使用 |
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看好嵌入式視覺市場 新思推出新款處理器IP (2015.04.14)
矽智財IP授權在現今的半導體產業是不可或缺的重要領域，所以這讓許多大廠紛紛投入，希望能滿足更多晶片設計上的需求，在EDA（電子設計自動化）市場一直居於領域地位的新思科技，也在這幾年來投入相當多的資源耕耘 |
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Gartner：智慧眼鏡可望促進工作效率 (2013.11.15)
Gartner：智慧眼鏡可望促進工作效率 |
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CEVA針對高能效多核心系統推出AMF - Android多媒體框架 (2013.05.03)
全球領先的矽產品智慧財產權(SIP)平臺解決方案和數位訊號處理器(DSP)核心授權廠商CEVA公司針對基於Android的系統推出全新的低能量軟體框架，此一框架利用一種異質的CPU和DSP系統架構，有效地降低了執行複雜多媒體處理任務時所需的功耗 |
