1. 전직 삼성 임원은 Rokid는 30 %의 첫번째 AI 칩 비용을하자, 앉아?;
외국 언론 보도에 따르면 마이크로 네트워크 뉴스 (텍스트 / 작은 북) technode을 설정, 중국은 Rokid 지능형 음성 칩 Rokid 정글 사년의 첫 번째 회의 이후 연구를 발표 항주 6 월 26에서 개최 AI 창업을 설정합니다.
공식 보고서에 따르면, 연구 개발, 고성능, 저비용 2 년 후 칩은 가격이 30 % 유사한 제품보다 저렴 수 있지만,이 칩은 더 나은 디자인을 제공하는 타사 공급 업체 및 OEM 작은 장비 제조 할 수있다.
전 이사 4 월 중국 삼성 반도체 중국의 조우 준은 올해 부사장으로 Rokid로 전환 것으로 알려졌다. 그는 기술적 요구 사항 지능형 스피커의 관점에서, 신경 네트워크 프로세싱 유닛 카운트에서 범용 칩 디지털 신호 프로세서가 장착되지 않은 것을 말했다 힘은 힘이 수요를 충족하는 것으로 간주되는 경우에도, 유능한 어렵다뿐만 아니라, 힘, 과도한 소비 비용은 지능형 스피커 및 기타 지능형 음성 제품을 홍보에 도움이되지 않습니다.
박사 조우 준은 전자 과학 및 공학, 난징 대학에서 처음으로 졸업 후 교사로 일했으며, 올해는 난징 마이크로 전자, 이중 전원 기술, 삼성 반도체 (중국) 일, 그는 수석 반도체 명이다.
보도에 따르면 레이 펭 네트워크 조우 준을 밝혔다 필드 집중 Rokid AI 칩 음성 상호 작용은 개발 경로는 : 하부 공급망 비용 절감의 관점에서 가격, 따라서이 경쟁력을 형성하면서 제한된 용량, 최대한의 성능을 향상시킨다.
Rokid 7 월 2014 년 설립되었으며, 인공 지능, 인간 - 컴퓨터 상호 작용 지능형 하드웨어 회사 주변에 위치 베이징과 샌프란시스코에서 R & D 센터와, 항주에 본사를두고있다.
Rokid 지능형 음성 10 월 2017 년 주요 방향 중 하나이며, 알리 구름 Rokid 공동으로 산업을위한 원 스톱 음성 솔루션을 제공하기 위해 개방 음성 플랫폼의 전체 스택을 시작, 오늘, 소 노스 샌프란시스코는 세계 유일의 Rokid을 발표 할 새로운 회의 개최 중국어 음성 파트너. 그것은 거의 동시에 것을 Rokid 아마존을보고하고 지능형 하드웨어의 음성 상호 작용을하기 시작했다. Rokid 주요 하드웨어 제품 라인은 지능형 스피커 페블 (월장석)이있다.
스마트 스피커 Pebble 외에도 Rokid는 지능형 로봇 Alien (외계인) 및 AR 안경을 소유하고 있습니다.
Rokid는 2014 년 8 월 금융 훨씬 더 라운드에서 우승, Rokid 10 월 2015 년 IDG, 선형 수도 Mfund, 엔젤 투자 라운드 ;.에서 830 만 달러의 위안 징 자본을 얻을, 월든 인터내셔널 리드 투자자 캐스트와 함께 엔젤 투자자에 대한 액세스 수백만 달러의 자금 조달 라운드 년 11 월 (1), 2016, 자본에 대한 액세스 쳉 리드 투자자 캐스트와 IDG, Mfund, 위안 징 자본, 월든 인터내셔널과 다른 기관 자금의 B 내내 여전히, 금액은 발표되지 있지만 관리는 B Rokid 말했다 회사의 재무 평가의 라운드 450 만 달러에 도달 한 후 1 월 2018, 테마섹, 크레딧 스위스, CDIB, 캐스트와 함께 IDG에 자금 조달의 새로운 라운드 리드 투자자 측을 완료보고 그 가까운 1 억 달러의 자금 조달 금액.
2. 긴 꼬리 시장에서 Jinyun Technology는 AI 코어를 만들 수 있습니다.
스타 자본 창립 파트너 양 한 노래와 엔터프라이즈 클라우드 기술 CEO 유 신화 가축의 한 싱 군 부서 억 국가 권력을 인터뷰했다. 인공 지능에, AI 신생 기업, 비즈니스의 발전 전망에 대한 과학 기술의 미래 발전을 경쟁 신청 방향과 시장 기회 및 기타 주제를 파악하는 방법을 공유했습니다.
AI 칩의 강과 호수는 '중국 핵심 (Chinese Core)'통화에 속하며 모든 산업 분야에서 인공 지능이 휩쓸고있는 추세이며 화재는 원하지 않습니다.
전통적인 칩 업체 인 엔비디아, 인텔, 퀄컴, 인터넷 업체 인 구글, 알리바바, 바이두, 그리고 투자를 높은 인기를 유지 많은 자본 수준에 대한 첫 번째에서 등 캄브리아기, 깊은 캄 기술, 수평선, 같은 비즈니스 리더, 자금 조달 액수는 1000 만 달러입니다.
또한, 광산 기계 칩의 부족에 비트와 본토 Jianan 윤 치는 하나의 비트 코인 마이닝에서 직접 다크 호스에서 시장에서이 응용 프로그램을 실행이 있고, 다른 응용 프로그램으로 확장.
육식 동물에서 기회를 포착하는 방법 기회입니다 기회가? 없다 결국 창업, 시장 선수 경쟁? 억 국가 권력을 오히려 낮은 키 군 기술과 담소를 나눴다. 군의 클라우드 기술을 AI 칩 벤처 군대로 팀 백그라운드에서 예상 화려한. 루 Yongqing 팀의 영혼이며, 전기 전자 엔지니어 엔지니어링 협회의 로얄 아카데미 (IEEE) 영국, 동료 계산 병원의 영국 협회, 임페리얼 칼리지 교수는 1992 년에, 사용자 컴퓨터 칩을 연구하기 시작했다 커스텀 칩을위한 세계 최초의 하이 레벨 컴파일 소프트웨어 인 Handel-C 개발에 참여했습니다.
CEO 인 NIU Yu-yu와 팀의 핵심 R & D 직원은 Academician Lu Yongqing의 학생들이며 Niu Yu-Yu는 Jinyun Technology가 Imperial College of Technology의 주요 인공 지능 연구소의 재능을 대피 시켰다고 말했다.
현재 진운 테크놀러지는 영국의 실험실 연구팀을두고 있으며 심천과 상하이에 알고리즘, 하드웨어, 제품, 운영 및 기타 팀을 보유하고 있습니다.
높은 높은 명중 다른 인공 지능 칩을 잡고, 기술적 능력 군의 클라우드 기술은 사용자 엔드 - AI 응용 프로그램 솔루션을 제공하는 것, 수직 필드의 인터넷 종말의 시작을 찾습니다.
'우리는 칩 아키텍처는 두 가지 수준으로 나누어 상단에는 사용자 정의 데이터, 칩 아키텍처의 기본 단결입니다. 사용자 정의는 칩 성능이 충분히 강하다는 것을 보장합니다, 당신은 충분히 보편적 비용이 낮은 보장 할 수 있습니다. 우리의 실험실 기술은 컴파일러에 의해 축적 다른 알고리즘, 칩에 자동화 된 구성의 요구는 사용자 정의를 해결하고 높은 성능을 보장 컴파일러와 개인 해결할뿐만 아니라, 일반적인 문제를 해결합니다. '기술을 디자인 컴파일러의 과정을 통해 사람들을 시뮬레이션 커스터마이징 된 칩의 자동 생성은 칩 디자인의 임계 값과 비용을 크게 줄입니다.
Pre-A에서 Jinyun Technologies에 투자 한 Xingyi Capital의 설립 파트너 인 Yang Ge는 칩은 수백만에서 수천만에 달하는 비용이 많이 드는 투자가 많은 산업이며 지속적인 반복적 업그레이드가 필요하다고 언급했다. 인공 지능 애플리케이션 시장 전체는 여전히 초보적이며 여러 분야의 애플리케이션이 실험 단계에 있으며 시장은 극도로 파편화되어 있으며 기존의 칩은 시장에 너무 비싸다. 시장 부문의 칩 비용을 개발하는 것은 너무 비싸다. 클라우드 기술은 많은 사용자 정의 및 다 기능성을 달성 할 수 있으며 더 나은 시장 가격을 제공 할 수 있습니다.
LoT 시장 신생 기업의 시장 기회는 시장과 함께 더욱 커지고 있으며 현재 시장은 매우 광범위하고 분산되어 있으며 대규모로 성장 기회를 제공하고 있습니다. 스마트 폰과 같은 일부 지역에서는 시장 규모가 매우 큽니다. 수요가 상대적으로 단일이며, 거인이 내부에서 싸울 때 적합합니다. 일부 지역은 AI 칩에 대한 요구 사항이 있으며, 전력 소모가 적고, 성능이 충분해야하며, 시장이 휴대 전화, 거성과 같이 표준화되지 않은 상태에서 전면에 내장 될 수 있습니다 이 영역의 입출력은 직접적으로 비례하지 않습니다.
이것은 GAP 시장을 창출하게 만듭니다.
많은 창업 기업이 연구소에서 나와 기술적 인 힘을 지니고 있으며, 팀은 이러한 시장 요구에 신속하게 대응할만큼 작고 충분히 빠릅니다. 거인과 비교하여 기술적으로 유지되는 이점을 전제로하는 속도와 비용상의 이점이 있습니다. , 그러한 기업의 성장을위한 전제 조건이있다. '
Niu Haoyu와 Yang Ge는 또한이 기회를 보았습니다.
Jinyun Technology의 게임은 인공 지능 알고리즘 모델을 모듈로 커스터마이징하고 통합 된 하부층 칩으로 구성하여 실제 산업을 해결함으로써 종단 간 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션의 완벽한 세트를 사용자 정의하는 수직적 세분화 필드를 목표로합니다. 문제는 칩의 테이프에 공헌했습니다.
'칩 자체는 고객 가치를 제공하기 위해 실질적인 문제를 해결하기 위해 칩에서 실행되는 프로그램을 수 있도록. AI 시장은 아직에만 칩 문제를 해결할 수있을 것를 제공하는 정도 성숙하지 않은, 값이없는, 풋내기 단계에 아직도있다. 하나의 칩으로 올라와, 어려운 일은 아니지만 신생 기업은 신속하게 착륙하고 산업화하는 방법에 대해 생각할 필요가있다. 칩 산업의 발전은 산업화에 따른 것이며 칩은 산업 발전의 결과이며 이유는 없다 'Niu Yu-Yu는 말했다.
Jinyun Technology는 China Aerospace의 주요 고객 인 스마트 시티, 산업 모니터링, 스마트 제조, 스마트 금융에 중점을두고 있으며, Yinyang Power Network에 Jinyun Technology가 업계를 선택했다고 말했다. 세 가지 기준이 있습니다.
첫 번째는 시장 규모가 1000 억 위안에 달할만큼 크고 두 번째 시장은 충분히 깊고 세 번째 제품은 상업화에 충분히 근접하다는 것입니다.
스마트 도시를 보이는, 금융 거의 모든 AI는 산업, 시장의 단순화를 목표로하고 있지만, 군 구름이 실제로 긴 꼬리이 큰 시장을 수행하는 깊이 조각난 시장을 선택합니다. '깊은 시장을, 우리는 축적 된 커스터마이징 프로그램이 많을수록 하나씩 시나리오가 축적되는 속도가 느려지므로 응용 프로그램 시나리오에 따라 자체적 인 칩 아키텍처를 반복하십시오.이 값을 누적 할 수 있습니다.
보안 필드 AI 회사에서 얼굴 인식을 판매 달리, 윤 기술 군은 맞춤형 솔루션이 AI의 발전의 현 단계에서 이러한 요구를 해결하기 위해 고객 이동의 능력보다 완벽한 세트, 다른 얼굴 인식에 추가로 제공한다고 강조 , 고객의 승인을 얻는 것은 매우 쉽습니다.
하나 개의 필드 시장 솔루션은 클라우드 기술의 정말 군 궁극적 인 목적을 촬영합니다. 칩 회사로서, 한 사람에 의해 니우 신화 유의 기대는 산업의 각 세그먼트의 요구 부문 장면, 알고리즘 개발,에 대한 심층적 인 지식을 축적 지속적으로 플랫폼에서 사용자가 산업 분야에 대한 저가의 개발 솔루션을 설계 할 수 있도록 AI 윤 군 개방형 플랫폼의 기술을 최적화하기 위해, 실제 솔루션의 집합을 형성, 프로그램은 결국 칩의 바닥에 떨어질 것이다, 대규모 칩 비용을 줄입니다.
인공 지능 칩 분야에 주로 태그 데이터를 할 수 초점을 맞추고 군 AI 클라우드 개발 플랫폼은 하드웨어 테스트 보드 완전 자동화 된 지원으로 컴파일. 사용자는 데이터 태깅이 자동화 도메인 별 AI를 제공하기 위해 사용자 정의 할 수 있습니다 제공해야 기본 하드웨어 전문 기술이 필요없는 프론트 엔드 제품 및 솔루션은 사용자의 사용 임계 값을 크게 줄입니다.
'우리의 개발은 어려운 우리의 개발 플랫폼을 모두 호출하는 신생 기업으로이 단계 우리의 더 많은 개방 협력,해야합니다. 대신에, 우리는 당신이 사람들이 함께 할 유치 할 수있는 좋은 일을하고 있어요.
우리가 시장에 제공 할 수있는 가치는 무엇입니까? 안정적인 칩, 충분히 낮은 가격, 성숙한 애플리케이션 사례 등을 통해 개발자가 돈을 벌 수 있습니다 .AI 칩 회사가 이러한 점을 수행 할 수 없다면 큰 규모는 아닙니다. 성장 기회. "라고 Niu Yu-yu는 말했다.
다가오는 LoT 빅 시장에서는 모든 칩 기업이 운이 좋을 것으로 예상되지만 AI 칩의 가격 때문에 클라우드에서의 데이터 계산과 같은 AI 기능을 여전히 많이 사용하고 있습니다. 또한, 단자의 인기에만 AI 기능의 로컬 테스트 프로그램에서 터미널. 미래 AI 터미널 장치가 칩을 가지고 수 있도록 현실적인 개별 부유 한 구매자 아닙니다에 특정 추세 여부를 확인하는 방법?
니우 신화 유 터미널 + 동향 클라우드는 기본적으로 기밀 데이터는 클라우드에 적합한 수없는 경우에만 입력 할 수있는 많은 수의 훈련을 몇 가지 알고리즘의 미래 패턴 믿고, 및, 데이터, 개인 데이터를 저장하지 않아도 많은 사람들이 빠른 피드백 데이터가 더 적합해야합니다 터미널 처리를하십시오.
모든 카메라의 데이터를 처리 할 수있는 클라우드, 일일 데이터 반 T를 생성 카메라로 전송하는 경우 군중 제어 몰, 예를 들어, 데이터가 클라우드뿐만 아니라 광대역 전송, 관련이없는 상업적 응용 프로그램 많습니다 비용이 많이 들고 백엔드 서버 스토리지 비용도 높습니다. 특히 체인점의 경우 클라우드 기반 배포가 지원하지 않습니다.
각 카메라는 실질적으로 추출 처리에 직면 할 수 있다면, 반대로 산출 추적 데이터 만이 메타 분석 추출 클라우드에 전송 대폭 비용 절감 및 효율을 향상시킨다. 그리고 여기에 충분히 낮은 비용을 필요로 할 이 칩은 카메라에 내장되어 있으며 진운 테크놀로지의 발전 방향이기도합니다.
프로그램에서 카메라가 몇 백 개 조각을 할 경우 '먼저 군사, 대기업에 마지막으로 실제로 소비자 소매에, 더 큰 비용의 양을 낮추고 칩의 기능은 칩에 직접, C- 말단 소비와 같은 정도에 위임 개인 소비는 더욱 경쟁적입니다.
그러나 이번이 올 때 Niu Yu-yu는 시장 수요에 따라 정확한 답을 줄 수는 없습니다.
현재 AI 칩면이 또한 주요 정부 기관, 대기업을 지불, 실제 많은 시대는 여전히 새벽 어두운 탐사입니다.
'에코 NVIDIA, 구글 등 대형 기업들이 무대를 탐험하기 시작하지만, 생태 최종 승리는, PC의 인텔 시대처럼, 독점 모바일 인터넷 시대를 ARM 것으로, 전체 AI 칩을 시작 불과했다.'
독점 전에 성공적으로 착륙 할 수있는 사람은 누구입니까? 모든 인공 지능 칩 기업가는 자신이되고 싶어합니다.
3. AI 기술의 50 % 이상이 아직 2022 년까지 성숙되지는 않습니다.
국제 연구 및 컨설팅 회사 인 가트너의 조사는 인공 지능 기술 성숙도 곡선을 기반으로, 인공 지능 기술의 86 %가 아직 입력하지 않은 것을 발견 예측 분석, 전문적인 지식을 포함하여, '버블 버스트 트로프 (환멸의 트로프, 그 성숙의 출발점이 될 것입니다)' 컨설턴트 및 앞으로보다 안정적이고 실용적인 응용 프로그램을 향한 클라이언트의 가상 비서.
가트너는 2022 ── 단기적으로는 인공 지능 기술의 54 %는 아직 기술적 인 성숙에 도달하지 않은 것으로 예상하고 있지만, 주류 시장에 진입하지만, 장기적으로는 인공 지능 기술 산업의 85 %를위한 거대한 변화가 없습니다 변환 및 고 수율 및 상업적 가치를 제공한다.
가트너 연구 담당 부사장 Caihui 펜 (트레이시 영)는 말했다 : '깊은 신경망 (DNN) 기술 전례없는 연구와 결합 급속한 성장, 전력 및 데이터 양을 계산, 그래서 가장 획기적인 다음 십 년간으로 알려진 인공 지능 혁신적인 기술 부문, 그리고, 우리는 아래로 시장 피크 과열 단계에서 많은 관련 기술을 볼 수있는 재단의 주류 시장의 응용 프로그램으로, 이유는 자연으로 돌아 사이의 향후 5 년, 기업도 걸릴 수 있습니다 개혁 침전물 기회는 기업 및 비즈니스 가치 인공 지능의 적용을 명확히하고, 전례가없는 문제, 혁신 마인드의 추구를 해결 비즈니스 변화를 유도하고 비즈니스 가치를 창출하기 위해 관련 기술을 습득합니다. '
AI 기술은 향후 2 ~ 5 년 동안 엄청난 비즈니스 기회와 일자리를 만드는 것입니다
가트너는, 사용자 인터페이스의 인간 중심 디자인의 미래, 기계가 기술을 사용하는 방법 인간의 학습 목적, 따라서 투자를 결정하기 위해 자연적인 인간의 언어를 이해할 수있는 2020 년, 사람들의 적어도 4 %는 기술의 인간 중심 설계와 상호 작용하는 것이라고 예측 뿐만 아니라, 필름 또는 비디오 컨텐츠의 95 %가 더 이상 수동으로 검토되지 않지만 다른 수준의 자동화 된 분석을 제공하기 위해, 기계 해석에 자신을 빌려; 자원 작업도 크게 감소 할 것 같은 2020 년, 인공 지능에서 새 프로젝트에 인지 적 인간 요소 공학 (인지 인간 공학) 또는 시스템 디자인 회사를 사용하여, 장기적인 성공은 다른 회사보다 4 배 더 높을 것이다, 그리고 2020 년 인공 지능 또한 치환에 비해, 새로운 일자리의 주요 원천이 될 것이다 180 만 개의 일자리가 있으면 기업의 인공 지능 도입으로 230 만 개의 일자리가 창출됩니다.
운영 효율성과 품질을 향상 : 상업적 가치를 만든 인공 지능 포함한 세 가지로 나눌 수있다; 또한, 가트너는 2021 인공 지능 $ 2.9 조 상업적 가치 및 생산성 62억시간의 등가물을 실현할 것으로 예상 고객 경험을 개선하고 새로운 비즈니스 모델과 수익을 창출하십시오.
운영 효율성과 품질을 향상, 기업이 경쟁 우위를 강화하기 위해 취할 수있는, 또는 예를 들어, 제조에 향후 5 년간 사업의 손실 위험에 직면 할 수, 수입 인공 지능 기술은 예방 정비, 품질 관리, 재고 관리, 산업에 사용할 수 있습니다. 로봇 자동화, 수요 예측 및 개선 물류 및 제품의 품질과 가치를 향상시켜 생산성을 향상 등의 작업을, 창고, 다른 응용 프로그램의 예는 콜 센터 채팅 로봇의 배치를 포함, 가상 개인 비서 (VPA) 또는 아니오 은행은 가상 에이전트 등을 사용합니다.
고객 경험을 향상 고객과의 관계를 개선하고 경쟁 끌어낼 예를 들어 중국의 개밀 ', 마이크로 소프트의 인공 지능 로봇 출시, 개밀은 고객의 요구와 감정을 이해, 대화에서 고객 정보를 파악할 수, 가속 서비스 과정과 상호 작용하는 경험의 질을 향상, 다시 대화에 30 억 달러를 축적하고, 대화는 23 일 각 수익률의 평균이 될 수 있습니다.
새로운 비즈니스 모델과 수익을 열고 밖으로 먹고 냉장고 내부의 날짜 항목을 항목을 저장할 수 있습니다 지능 제어를 들고뿐만 아니라, 예를 들어, 스마트 냉장고에 새로운 비즈니스 기회를 가져다하기 위해 기업 구조 조정을 촉진하지만, 다른 전자 상거래와 통합 할 수 있습니다 플랫폼 정보, 심지어 관련 메시지는 새로운 디지털 판매 채널로 변환 냉장고, 심지어는 스마트 폰 및 스피커, 외부 화면에 나타납니다. 스마트 냉장고 공급 업체는 새로운으로 확장, 원래의 제조 및 판매 도움이됩니다 디지털 비즈니스 기회 및 고객 전환 경험과 습관, 새로운 수익을 통해 성장.
Caihui 펜 말했다 : '최근 몇 년 동안 인공 지능의 급속한 발전, 상업적 가치가 여전히 더 많은 고객 경험을 개선하고 인공 지능을 통해 고객의 더 나은 이해를 포함하여 비용을 절감하고, 품질 및 인터랙티브 한 경험을 개선, 방문자의 수를 증가 하락되어 생성 접착의 정도, 또는 인공 지능의 사용은 업무 효율성과 의사 결정의 품질함으로써 사업의 비용을 절감을 향상시킬 수 있지만 2021의 시작 부분에서, 기업은 점차 인공 지능 기술, 주요 상업 값이됩니다, 수익 인공 지능이 가져 오는 새로운 가져 성숙 때, 시장 관행에서 엔터프라이즈 애플리케이션 관련 기술의 더 나은 이해, 전례없는 비즈니스 모델 이에 개발, 새로운 가치 사슬을 개발한다. '
AI 엔터프라이즈 애플리케이션 과제 : 이해의 부족과 복잡성의 높은 수준의
가트너 조사에 따르면 약 90 % (89 %)는 응답자의 지식과 인공 지능 기술에 대한 이해의 부족뿐만 아니라 관련된 과거와 복잡성의 통합, 인공 지능 기술을 사용하여 기업이 직면하고있는 가장 큰 장애물이라고 생각 발견, 특징 기존 제품, 서비스 및 심지어 IT 아키텍처, 비즈니스 프로세스 체인화, 자체 회사의 인공 지능 전략 정의, 상업적 가치 애플리케이션 식별, 혜택 평가 후 인공 지능 도입 등을 포함합니다.
Caihui 펜의 제안은 '정보 과학 및 IT 기술에 대한 인식을 강화뿐만 아니라 기업을위한 인공 지능 기술의 배포를 위해, 우리는 또한 전문 과정의 고충과 문제의 필드가 사용할 수있는 광산 업계를 심화하기 위해 계속해야 문제가 최대의 이익을 얻을 해결하는 인공 지능은. 심지어 인공 지능의 본질에 비추어 등 데이터 분석 및 모니터링, 데이터 분석 또는 해석 등의 작업을 교차 절단 담당, 모집 또는 인공 지능 요원의 크로스 커팅 기술의 개발을 촉진하는 데 필요한 응용 프로그램, 기업은 고객 정보, 객체, 생태계 및 IT 시스템의 모든 측면의 영향을 고려, 수준을 향상해야한다. 그것을 위해 IT가 사람이 책임을 행동의 프로그램 프로세스가 인공 지능, 단기의 전개의 열쇠 인 경우 인공 지능은 다른 사업 부문과의 협력에 적합한 인공 지능 응용 프로그램을 식별하는 기존의 문제 해결의 어떤 평가하는 데 사용할 수 있습니다, 장기 과체중 5 월 인력은 기술 변화로, 경쟁 우위를 유지하거나 재검토, 기존의 관행을 평가하고, 기업을 향상시키기 위해 민첩한 운영 'Gartner
4. 한왕의 얼굴 인식 사업은 ZTE, Dahua 및 기타 회사와 협력합니다.
설정 마이크로 네트워크 뉴스, 대화 형 플랫폼 Hanwang 기술 7은 회사가 더 노력할 것이다 회사의 얼굴과 생체 인식 사업 단위가 미래에 다수의 프로젝트에서 ZTE, UOB 다른 회사와 협력하고 질문을 투자자 답장 대기업들은 더 많은 사업에 협력 할 가능성이 있습니다.
5. 봄과 가을의 전자 제품 : 자회사와 Foxconn은 금형 분야에서 협력합니다.
설정 마이크로 네트워크 뉴스, 춘추 전자 7 대화 형 플랫폼은 폭스콘이 클라이언트 중 하나, 금형 분야에서 협력의 자회사 질문에 투자자 답장. 회사와 기장, 애플 직접적인 비즈니스 관계를.
6. BYD는 기금을 사용하여 10 억 위안을 사용하여 칭하이 (Qinghai) 리튬 전지 프로젝트를 건설한다.
설정 마이크로 네트워크 뉴스, BYD 6월 7일 저녁 발표는, 회사는 계획 원래 주식 투자 프로젝트 '철 리튬 이온 배터리 확장 프로젝트'기금 모금 총 10억위안 기금 모금 변화, 60 억 억 5.0의 사용에 의해 조정 칭하이의 건설에 투자하는 것은, 칭하이 BYD 리튬 배터리 회사의 주요 프로젝트의 새로운 지분 투자 및 구현 '전원 리튬 배터리 건설 프로젝트의 12 GWh를 연간 출력'.