《指南》对行业总体要求、建设思路、建设内容等方面做了具体规定，智能语音、AI云等领域也迎来了新一轮发展机遇。对于AI芯片来说，设备需要连接网络，因而决定了对物联网芯片和人工智能芯片的需求。有关数据显示，全球云端AI芯片市场规模预计2024年将达100亿美元，边缘AI芯片也同样增长强劲，未来几年，年复合增长率约为31%。

       从上述应用案例中，我们可以发现，压力传感器目前可被用于城市汛期水位报警工作中。那么，压力传感器究竟是如何实现水位监测报警的呢？ 

　　无疑，如今人工智能芯片已成为全球科技、产业和社会关注的焦点，学界力争从各种不同的技术路线对AI芯片性能提升进行探索，世界各地也涌现出了诸多各有侧重点的AI芯片公司，从算法、架构、硬软件等不同的维度去实现高能效的AI计算。AI芯片作为人工智能技术的硬件基础和产业落地的载体，吸引了众多巨头和创企入局，整个芯片市场新品迭出、各类AI芯片相继面世。

　　我盟知道，压力传感器最直接的用途是对气体、液体压强或压力进行测量，但只需稍加利用液体压强与液高的关系，便可将压力传感器用于对液位的测量中。 

　　尤其需要注意的是，人工智能算法的更新换代较为迅速，在固定架构中会存在很多风险。一旦旧人工智能架构失灵，在新架构出现时，原本的固化架构很大程度上即刻失效。所以，架构的弹性成为业界需要聚焦的问题。

　　我们知道，液位是日常和实际生产中经常会遇到的一类测量。液位的测方式有很多，常见的有机械浮标式、静力学式、磁浮式、超声波式、激光式。由于测量原理的不同，在选用时应灵活根据测量实际情况和要求进行选择。其中，便包括上述应用案例中的基于压力传感器的液位测量方式，该测量方式也是常见的一种液位测量方式。 

　　芯片设计、芯片架构的高壁垒行业中，RISC-V这股新势力正在快速崛起、逐步壮大。指令集就像是一整套语言系统，CPU能够读懂并按照要求硬件、运行程序。而这套高效的语言规范，需要在设计CPU的时候都制定好。

　　借助这一平台，技术服务人员可调取实时监控，在移动设备上进行查看。比如，青祁隧道的南泵房，水位升到1.3米的高度会自动启动1个泵，到1.5米会启动2个泵，到1.8米会启动高水位报警，水位下降到0.7米就会自动停泵。

　　从芯片架构来看，目前市场上绝大多数AI芯片都是采用传统的指令集架构。传统的指令集架构采用冯?诺依曼计算方式，通过指令执行次序控制计算顺序，并通过分离数据搬运与数据计算提供计算通用性。

　　在该系统凭条建设中，为应对连续性强降水，无锡市政部门启用了雨水预警系统，在50个易淹、易涝点安装了雨水管道传感器监控装置。一旦雨水井中的水位超过警戒线，系统及时将发布预警，工作人员第一时间就能处理。 

　　发展至今，CPU主要有两大指令集，复杂指令集(CISC)架构x86，精简指令集(RISC)架构阵营有MIPS、ARM、和RISC-V。一般来看，RISC-V基于“精简指令集”原则的第五代指令集架构，并且对外开源，由于中立、开源、精简的属性，且不太受一个国家政策的影响，因此被不少国家视为弯道超车的机会。

       梅雨季节，行车最怕的就是暴雨过后低洼道路特别是隧道内积水。在无锡市，该市青祁隧道前些年一直是雨后积水多发路段。自2018年初，加装了机电管家信息管理系统之后，安全度过汛期，基本未发生积水现象。据了解，该系统平台可通过传感器、摄像头监控泵房、变电站等主要设备机房的数据信息。 

　　有市场研究报告指出，在半导体的历史上，X86、ARM作为主流架构一直都占有着很大的市场。随着5G、物联网时代的来临，而RISC-V作为新兴架构，以其精简的体量，或许在未来的IoT领域中能取得突出的优势，其他的应用场景还包括存储、电子、服务器等市场。

 　　今年4月16日，该预警系统某处压力传感器失效报警，收到报警后，相关工作人员前往处理，发现原来是有淤泥粘住了压力传感器，工人将传感器清洗干净，拍下操作过程的照片上传至系统，这样在平台上就可以看到整个处理流程。 

　　此外，当前人工智能发展正处于第三波浪潮上，这波浪潮的一大特点就是与业务紧密结合的人工智能应用场景逐渐落地，拥有先进算法和强大计算能力的企业成为了十分有力的推动者。当前人工智能的主流技术路径是深度学习，但无论是产业界或学术界，都认为深度学习尚存在一些局限性，在机器感知类场景表现优异，但在机器认知类场景表现还有待提高。