2017 년 계속 열띤 토론에 적극적으로 다양한 기술 거인에 관여과 함께 세계 시장을 트리거 2018 년에 예상되는 인공 지능 (AI)와 자동 조종 장치 / 차량용 전자 제품 (자동차) 기술은 계속됩니다 반도체 업계에서 가장 성장 잠재력이있는 두 가지 'A'어플리케이션.
2018이 공공 일상 생활 가능한 기술로 인공 지능, 년의 현실 세계로 실험실에서 예상되는 반면 2017 년 기술 산업은 '인공 지능의 발전의 첫 해'로 간주되었다. 인공 지능은 2018 년 예상됩니다 칩, 즉 '칩 AI'진출, 구글의 자신의 서버와 마이크로 소프트는 (마이크로 소프트) (지연 시간이 낮은 깊이 학습 FPGA의 클라우드 플랫폼 프로젝트 브레인 웨이브, 인텔을 만들 독점적 인 텐서 프로세서 (TPU)을 만들 R & D에게 센터를 소유 Intel) 기계 학습을 위해 특별히 개발 된 Nervana 칩, Nvidia 그래픽 프로세서 (GPU) 및 인공 지능 칩이 계속 발전하고 있습니다.
퀄컴 (Qualcomm은) 신경 네트워크 (신경망을) 전용 칩이 출시, IBM은 예상 두뇌 칩 자율 학습 연구 개발뿐만 아니라, 신생 Cerebras, Groq을 요동 치고 최초의 칩 TrueNorth의 뇌와 신경 적응 프로세서를 개발 2018 인공 지능 칩 인공 지능 칩 도입이 클라우드 데이터 센터의 데이터 분석 (HPC) 칩을 수행하기 위해 많은 고성능 컴퓨팅 가까이 대중에게 다양한 형태의 디바이스에 상주 할 것이며, 소비자를위한 새로운 사용자를 만들 경험 및 HPC 칩 AI 칩보다 복잡한 컴퓨팅 기능을 수행하고 데이터의 대규모 회로 설계 대용량 저장해야하기 때문에, 구조가 복잡 할 것이며, 테스트 칩은 중요한 부분이 될 것으로 기대된다.
첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS)과 AI 기반의 자동 조종 기술의 상승, 그리고 더 최근의 업계 초점이 있기 때문에 반도체 모든 유형의 애플리케이션에 관해서는, 자동차 전자 시장의 가장 강력한 성장 동력이되었다, ADAS / 자동 조종 장치 궁극적 인 목표는 전자 기술을 사용하여 운전자가 사각 지대와 인적 오류 및 인간 오류의 가능성을 제거하거나 심지어 사고가없는 교통 안전을 달성하기 위해 기계 운전자의 사용을 직접 대체 할 수 있도록 돕는 것입니다.
원하는 완전 자동 운전 차량 센서 및 고성능 컴퓨팅 AI 칩에 의해 생성 된 다른 장치가 크고 복잡한 데이터 볼륨을 처리 할 수있는 기능을 달성하기 위해 품질 관리 안전 인증과 키이며, 칩의 적절한 기능에 중요하다. 따라서, 칩의 설계에 차량 안전 기준을 준수해야 할, ISO 26262 자동차 전기 / 전자 시스템의 기능 안전에 규정 된 3.5T 승용차에 대한 다른 소비자 전자 칩 설계보다 더 엄격한 것 기준은 폐기 설계, 생산, 운영, 유지 보수 그리고 마지막으로 전체의 안전 수명주기 '에 (안전 라이프 사이클)에서 발견 한 차량을 포함, 효과적으로 차량 시스템의 신뢰성의 보안 기능을 향상시킬 수있는 것은 전체 국제 창고 및 첫 번째 순서 (계층입니다 자동차 부품 공급 업체는이 표준을 매우 중요하게 생각합니다.
또한, 또한 AEC-Q100 (IC 칩) (101) (분리 부재) (200) (수동 소자)의 신뢰성 표준 품질 및 공급망 관리 실패 제로 표준 ISO / TS 준수해야 공급망 단계 1 개 자동차 전자갑니다 16949 규격, ISO에 의해 필수적 7637-2 / 16750-2 테스트 기술이 더 중요한 역할을 할 수 있도록 ADAS / 자율 차량이 AI 칩을 결합하여 전기 부하 테스트, 저장소의 칩 신뢰성 요구 사항이 더 높을 것이다. 이는자가 운전 차량의 안전 운전의 열쇠가 될 것이며 자동차 반도체 테스트가 완전히 새로운 시대로 접어 들게 될 것입니다.