ADI如何超越摩爾定律和AI？
發布時間：2020-04-07 10:31:33 瀏覽：2205
過去50年里，ADI的摩爾定律伴隨著半導體行業蓬勃發展。隨著半導體工藝制程逼近物理極限以及高昂的成本，摩爾定律失效的說法不絕于耳，超越摩爾定律也成為了評論的焦點。
ADI所做的便是不只保持著立異，不是被商場的熱潮牽著走，而是超前于客戶需求提早投入做新產品。ADI是怎么做到的？
一方面是從公司看到的技能道路演進。比如從放大器、轉換器、射頻、電源這些模仿芯片的維度，假如能把功能或許精度再提高一個等級，后來會發現這些投入有一天變成了巨大的商場份額。當然，最開始提高產品的功能的時分或許看不到它究竟能用在哪里，但ADI仍然會樂意投入，因為ADI信任大家對產品功能、品質的追求是無止境的，所以ADI許多技能或許超前商場三年乃至五年。
第二個方面便是與協作伙伴協作立異，當技能道路演進到必定節點，就或許開始出現分杈，沒有人知道究竟哪個分支最后會勝出，在這個時分ADI樂意早期投入，跟客戶深入協作，討論未來的多種或許性，用拿手的半導體技能和產品配合進行研制。
與摩爾定律一樣，AI概念早在1956年就被提出，但受制于各種因素發展緩慢，歷經起起落落之后現在正是AI的第三波熱潮。ADI又將怎么逾越AI？
ADI的強項在于模仿芯片，也便是銜接現實國際和數字國際，并不專心在處理器上。從這個角度看AI或許離我們有必定距離，但ADI能為AI核算供給更多高質量的信號，精準的模仿信號采集與傳輸是AI核算處理的根底。ADI過往更多的是專心把模仿產品做得精雕細鏤，在接下來的五到十年，ADI將會更多的為客戶供給一整套的處理方案，從硬件、到軟件、到算法乃至到部分云端服務。
沒有高質量的輸入就難以完成智能，比如在無人駕駛中，有時分需求判斷輸入信號的質量幫助處理器做決策。假如知道信號質量不那么高，當遇到一些特別惡劣的環境時，處理器就要針對異常情況及時做出響應。此時假如ADI的高功能傳感器調配一些算法就能給處理器供給更加準確和牢靠的信號，乃至可以猜測輸入信號的質量。
根據對現有模仿產品的繼續提高以及與業界領導廠商的協作，不只讓ADI產品超前商場需求，更讓ADI與協作伙伴一起逾越摩爾定律和AI。
當然，除了摩爾定律和AI，ADI更期望能逾越全部或許。面對多樣化的需求時，ADI考慮的是怎么用一個公共技能平臺服務盡或許多的客戶，先下降硬件的難度，然后選用一個相對通用的形式，經過軟件界說硬件滿意不同的需求，讓客戶發揮創造性，完成更多的差異化。ADI期望經過優化成本，處理技能的挑戰，用高品質和超前的產品幫助客戶完成立異和差異化，逾越全部或許。
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