今天是第六届中国国际进口博览会（简称进博会）的最后一天，如果说进博会是各行业智慧的结晶，那么进博会展出的集成电路产品，就是推动行业进步和个人消费品升级的“幕后英雄”。本届进博会上，各大IC厂商围绕消费电子、工业应用两大主题，展开畅快淋漓的竞逐。
同样的AIGC展示，不同的技术路线，几乎是此次进博会上用于个人手提电脑（PC）计算芯片的基本画像。在端侧人工智能应用的推动下，PC芯片厂商正将大模型推理功能移入个人电脑中，带动包括AIGC等多种功能走下云端。文生图、图生图等AIGC功能展示几乎已经成为消费电子芯片厂商的标配。与网友们使用ChatGPT、midjourney等在线AIGC工具的体验不同，此次进博会上，芯片厂商们纷纷展示了将AIGC功能落到本地的能力。“上海的旅游景点非常丰富，包括东方明珠塔、南京步行街、外滩等……”这是记者在英特尔展区与车载生成式AI语音助手的一段对话。每走到一处配备了文生文功能的展台，记者都会问AI这样一个问题。尽管收获的答案不尽相同，但上海的标志性景点几乎都涵盖其中。这个看似大差不差的功能，当记者与展商详细了解，发现了其背后的技术多线开花。车载AIGC语音助手的算力中枢，是采用Intel 7制程工艺的PC级别处理器。展区车辆将AI大模型装载于本地的能力，是通过优化集成CPU和GPU的能力实现的。在此基础上，用户还可以通过PCIE高速接口，在该平台上扩展独立显卡，通过集显+独显的方式提升座舱内的图像处理能力。走到高通展台，记者看到了一个装配在手机里、可以“朗读”文字的数字人。“Nice to meet you！”记者在对话界面输入了这样一句话。一秒之后，这位穿着西装的数字人小姐姐便有模有样地将这句话读了出来，且口型对得分毫不差。展台工作人员告诉记者，现场展示的手机里装配了第三代骁龙8移动平台。作为高通首个专为生成式AI打造的移动平台，第三代骁龙8在上个月月底刚刚发布，能够支持在终端侧运行100亿参数大模型。而能模仿人说话的数字人，相对于该硬件实力而言，可以说是“小菜一碟”。相比于这些在原有芯片结构的基础上进行适AI计算升级改造的案例来说，AMD的改造更加“大刀阔斧”。展台工作人员向记者介绍，手提电脑芯片“CPU+GPU两核集成的方式”正在AMD发生革命性的变化——AMD把基于XDNA架构、用电路模拟人类的神经元和突触结构的AI引擎（APU）集成到笔记本电脑主控芯片中。这意味着在一台电脑中AI功能可以交给“专业的人”，CPU和GPU可以更专注于常规应用的计算和图形处理。这样的好处是，可以帮助计算机系统提升处理AI卷积推理运算的效率。AMD展台展示的端侧图像处理能力（画面左侧为处理前的模糊画面，右侧为处理后的清晰画面）记者在现场体验了搭载AMD Ryzen AI产品的笔记本电脑。笔记本原装摄像头可实现人像追踪——记者走到哪个方向，摄像头就会转到哪个方向。在此基础上还可以选择背景虚化。工作人员介绍称：“这不是第三方提供的摄像头软件，就是Windows系统自带的摄像头。当然你也可以选择关上这个功能。”走到ADI展台，两只移动的啤酒杯吸引了记者的注意。两个装满水的啤酒杯同时出发，以同样的速度从展台的一侧移动到另一侧，但一杯水摇摇晃晃，另一杯水平平稳稳。看出记者的疑问，展台工作人员向记者解释了背后的技术：驱动水平行进的电机称之为步进电机。想要步进电机平稳运行，需要设计一套好的运动控制轨迹曲线。运动控制轨迹曲线设计得好，相当于完美的运动控制完成了一半。电机的运动轨迹曲线包括梯形曲线和S型曲线，相较于梯形曲线，S型曲线更加平稳，能够削减加速度突变，更有效地减小冲击。ADI 现场展示的展品采用了Trinamic伺服电机控制芯片，能将传统软件算法通过硬件来实现，让原本结构复杂的S型曲线变得易于实现，从而能使电机运行更加平稳，也更加节能高效。在实际场景中，该技术可以帮助工业物料运输车快速、高效地移动重型载荷。看一眼就知道物体与观察者距离的科技你听过吗？这项听上去很炫酷的技术其实离我们并不远。手机摄像头、家里的人脸识别自动门锁等很多场景中都有应用。这项技术简称“ToF”，全称是基于飞行时间的三维物体测量。该技术产品从外形上看与摄像头没什么不同。实际区别在于，可以呈现摄像头无法体现的景深数据。换句话来说，如果普通摄像头拍摄的是2D平面图片，那么ToF能够呈现的就是3D立体画面。ADI此次展出，将这项此前大多在消费端应用的技术带到了工业领域。展台工作人员告诉记者，之所以要做这样的创新设计，是因为在工业领域看到了很多需求。例如在仓储环节，使用ToF就可以帮助判断货物与运输通道之间的距离，从而提高运输过程的安全性。缺陷检测，是许多工业生产流程的必经环节。在工业检测流程中，对精确度要求越高的检测对象，对检测摄像头的精度要求越高，对人工智能的计算要求也就越高。在进博会瑞萨展台，工作人员告诉记者，对于那些对精确度要求很高的环节，其缺陷检测使用的是可拍摄几百万像素画面的摄像头，这样一来，人工智能检测对硬件算力便提出了更高的要求。瑞萨工作人员表示，现在许多工厂选择用PC或者服务器作为工作站，以实现设备精细化检测的要求。而瑞萨此次参展，带来了基于Arm架构的小型化、轻量化工作站解决方案，帮助厂商节省了设备成本和人力成本。
