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更新时间：2025-04-27 20:05:33　浏览次数： 262

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全国服务区域：

三明市(沙县区、建宁县、将乐县、明溪县、泰宁县、尤溪县、宁化县、清流县、三元区、大田县、永安市)

沈阳市(于洪区、苏家屯区、和平区、沈北新区、康平县、浑南区、辽中区、沈河区、铁西区、新民市、法库县、皇姑区、大东区)

菏泽市(牡丹区、郓城县、曹县、成武县、巨野县、定陶区、鄄城县、单县、东明县)

邢台市(南和区、平乡县、广宗县、柏乡县、沙河市、信都区、内丘县、宁晋县、巨鹿县、隆尧县、南宫市、清河县、临西县、新河县、威县、襄都区、任泽区、临城县)

长春市(南关区、绿园区、榆树市、朝阳区、德惠市、九台区、双阳区、二道区、农安县、公主岭市、宽城区)

庆阳市(宁县、正宁县、环县、西峰区、庆城县、华池县、镇原县、合水县)

南京市(鼓楼区、栖霞区、浦口区、六合区、秦淮区、玄武区、溧水区、江宁区、雨花台区、建邺区、高淳区)

铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)

黄冈市(罗田县、武穴市、蕲春县、麻城市、浠水县、红安县、黄梅县、英山县、黄州区、团风县)

兰州市(榆中县、安宁区、皋兰县、七里河区、永登县、红古区、城关区、西固区)

澳门特别行政区

晋中市(昔阳县、榆次区、太谷区、寿阳县、左权县、灵石县、介休市、和顺县、祁县、平遥县、榆社县)

哈尔滨市(香坊区、巴彦县、阿城区、方正县、五常市、木兰县、松北区、道里区、尚志市、平房区、道外区、双城区、延寿县、通河县、呼兰区、宾县、依兰县、南岗区)

新疆维吾尔自治区

长沙市(天心区、宁乡市、开福区、岳麓区、望城区、芙蓉区、浏阳市、雨花区、长沙县)

嘉兴市(平湖市、海盐县、桐乡市、南湖区、嘉善县、海宁市、秀洲区)

内蒙古自治区

鹤岗市(绥滨县、南山区、兴山区、萝北县、兴安区、工农区、东山区、向阳区)

聊城市(东阿县、茌平区、高唐县、东昌府区、冠县、临清市、阳谷县、莘县)

鹤壁市(鹤山区、淇滨区、淇县、浚县、山城区)

咸阳市(礼泉县、彬州市、武功县、淳化县、渭城区、乾县、旬邑县、三原县、泾阳县、永寿县、秦都区、长武县、杨陵区、兴平市)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)

丽水市(松阳县、云和县、青田县、景宁畲族自治县、莲都区、庆元县、龙泉市、缙云县、遂昌县)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、乌拉特后旗、磴口县、五原县、临河区)

湛江市(麻章区、吴川市、坡头区、遂溪县、霞山区、雷州市、徐闻县、赤坎区、廉江市)

济源市

通化市(辉南县、东昌区、通化县、梅河口市、集安市、二道江区、柳河县)

临沂市(费县、莒南县、平邑县、郯城县、兰山区、沂南县、河东区、罗庄区、沂水县、临沭县、蒙阴县、兰陵县)

漳州市(漳浦县、华安县、东山县、诏安县、云霄县、南靖县、芗城区、长泰区、龙文区、龙海区、平和县)

百色市(乐业县、德保县、凌云县、平果市、西林县、隆林各族自治县、田东县、田林县、那坡县、右江区、靖西市、田阳区)

吕梁市(汾阳市、方山县、临县、交城县、岚县、交口县、中阳县、孝义市、兴县、柳林县、文水县、离石区、石楼县)

新余市(分宜县、渝水区)

宿迁市(宿豫区、宿城区、泗阳县、沭阳县、泗洪县)

青岛市(崂山区、胶州市、平度市、莱西市、市南区、城阳区、市北区、黄岛区、即墨区、李沧区)

安阳市(殷都区、北关区、安阳县、内黄县、龙安区、滑县、文峰区、汤阴县、林州市)

南昌市(进贤县、安义县、新建区、西湖区、青山湖区、南昌县、东湖区、青云谱区、红谷滩区)

枣庄市(台儿庄区、滕州市、山亭区、峄城区、薛城区、市中区)

衡水市(武邑县、饶阳县、桃城区、冀州区、故城县、枣强县、武强县、深州市、安平县、阜城县、景县)

日喀则市(谢通门县、康马县、定日县、桑珠孜区、白朗县、拉孜县、仲巴县、仁布县、岗巴县、定结县、昂仁县、聂拉木县、江孜县、吉隆县、萨迦县、萨嘎县、亚东县、南木林县)

天津市(南开区、北辰区、宝坻区、和平区、河东区、宁河区、东丽区、滨海新区、红桥区、津南区、河西区、静海区、武清区、河北区、蓟州区、西青区)

滨州市(惠民县、沾化区、邹平市、无棣县、滨城区、博兴县、阳信县)

许昌市(魏都区、建安区、鄢陵县、禹州市、长葛市、襄城县)

昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、昌吉市、呼图壁县、阜康市、奇台县、玛纳斯县、吉木萨尔县)

五指山市(白沙黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、东方市、琼海市、临高县、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、屯昌县、定安县、文昌市、昌江黎族自治县、万宁市、澄迈县)

白城市(大安市、洮北区、镇赉县、洮南市、通榆县)

郴州市(临武县、资兴市、宜章县、桂东县、桂阳县、汝城县、永兴县、北湖区、嘉禾县、苏仙区、安仁县)

玉林市(博白县、玉州区、北流市、兴业县、福绵区、陆川县、容县)

铜仁市(石阡县、沿河土家族自治县、德江县、碧江区、松桃苗族自治县、思南县、玉屏侗族自治县、江口县、万山区、印江土家族苗族自治县)

武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)

儋州市

武汉市(汉阳区、汉南区、青山区、江岸区、硚口区、江汉区、东西湖区、武昌区、黄陂区、蔡甸区、洪山区、新洲区、江夏区)

那曲市(巴青县、班戈县、申扎县、色尼区、尼玛县、双湖县、比如县、索县、嘉黎县、聂荣县、安多县)

来宾市(象州县、忻城县、兴宾区、武宣县、合山市、金秀瑶族自治县)

凉山彝族自治州(雷波县、木里藏族自治县、越西县、喜德县、昭觉县、德昌县、会理市、布拖县、美姑县、宁南县、金阳县、冕宁县、甘洛县、西昌市、普格县、盐源县、会东县)

承德市(鹰手营子矿区、承德县、宽城满族自治县、兴隆县、双滦区、滦平县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、隆化县、双桥区)

温州市(瑞安市、龙港市、洞头区、永嘉县、苍南县、泰顺县、乐清市、龙湾区、鹿城区、文成县、平阳县、瓯海区)

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白银市(白银区、靖远县、景泰县、平川区、会宁县)

邯郸市(成安县、曲周县、邯山区、肥乡区、馆陶县、魏县、丛台区、复兴区、大名县、邱县、广平县、临漳县、涉县、磁县、永年区、武安市、鸡泽县、峰峰矿区)

雅安市(石棉县、宝兴县、天全县、荥经县、汉源县、雨城区、芦山县、名山区)

九江市(修水县、武宁县、浔阳区、彭泽县、共青城市、庐山市、瑞昌市、柴桑区、濂溪区、都昌县、永修县、湖口县、德安县)

晋城市(高平市、阳城县、沁水县、陵川县、城区、泽州县)

双鸭山市(饶河县、四方台区、宝清县、友谊县、尖山区、集贤县、岭东区、宝山区)

长治市(平顺县、长子县、潞城区、屯留区、壶关县、武乡县、潞州区、沁源县、黎城县、上党区、襄垣县、沁县)

咸宁市(通城县、咸安区、崇阳县、赤壁市、嘉鱼县、通山县)

恩施土家族苗族自治州(建始县、来凤县、咸丰县、恩施市、宣恩县、巴东县、鹤峰县、利川市)

阜阳市(颍上县、颍东区、太和县、界首市、阜南县、颍州区、临泉县、颍泉区)

德阳市(罗江区、绵竹市、广汉市、旌阳区、中江县、什邡市)

朝阳市(北票市、建平县、凌源市、朝阳县、双塔区、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县)

锡林郭勒盟(太仆寺旗、苏尼特右旗、正蓝旗、二连浩特市、多伦县、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、正镶白旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗)

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淄博市(博山区、周村区、高青县、临淄区、张店区、桓台县、淄川区、沂源县)

佳木斯市(抚远市、桦川县、东风区、向阳区、汤原县、富锦市、同江市、桦南县、郊区、前进区)

商丘市(睢阳区、宁陵县、永城市、睢县、夏邑县、梁园区、虞城县、柘城县、民权县)

辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)

果洛藏族自治州(玛沁县、久治县、达日县、玛多县、班玛县、甘德县)

1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺

2.台积电计划2027年量产面板级先进封装

3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术

4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产

5.五家美企联合起诉特朗普政府，要求阻止其征收关税

6.视觉Transformer已经超越CNN：原因分析以及如何发挥它们的最佳性能

1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺

当地时间周一（4月14日），AMD宣布代号为“Venice”的第六代AMDEPYC处理器完成流片，预计将于2026年推出。

据悉，Venice是业界首个采用台积电N2制程技术流片的HPCCPU设计，凸显了AMD积极的产品路线图以及台积电生产节点的准备就绪。

AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，台积电多年来一直是AMD重要的合作伙伴，AMD是台积电2nm制程以及硅谷州晶圆21厂的首家HPC客户，充分展现双方紧密合作，共同推动创新并提供先进技术，为未来发展提供动力。

台积电董事长兼总裁魏哲家表示，台积电与AMD的合作推动了显著的技术扩展，为高效晶圆带来了更佳的效果、功耗效率和良率。

台积电的N2工艺是其首个基于环栅（GAA）纳米片晶体管的制程技术。该公司预计，与上一代N3（3nm级）相比，该制程技术将使功耗降低24%至35%，或在恒压下提高15%的性能，同时晶体管密度也将提升1.15倍。这些提升主要得益于新型晶体管和N2NanoFlex设计技术协同优化框架。

另外，AMD宣布已成功验证了由台积电在其位于亚利桑那州凤凰城附近的Fab21工厂生产的第五代EPYC处理器的硅片。这意味着该公司部分当前一代EPYCCPU现在可以在美国生产。

苏姿丰表示，该公司将在美国生产更多的人工智能服务器。

2.台积电计划2027年量产面板级先进封装

据报道，台积电即将完成面板级先进芯片封装（PLP）的研发，并计划在2027年左右开始小批量生产。

为满足对更强大的人工智能芯片的需求，面板级先进芯片封装将使用可容纳更多半导体的方形基板而非传统的300mm圆形基板。

两位消息人士透露，台积电新一代封装技术的首代产品将使用310mm×310mm的基板。这比芯片制造商此前试验的510mm×515mm尺寸小得多，但仍然比传统圆形晶圆提供更多的表面积。

台积电正在加快开发进度。消息人士称，该公司正在中国台湾桃园市建设一条试点生产线，目标是在2027年左右开始小规模生产。

全球最大的芯片封装和测试供应商日月光早些时候证实，它正在建设一条采用600mm×600mm基板的面板级芯片封装线，但后来当它了解到台积电的起步尺寸较小时，决定在高雄再建一条与台积电相同尺寸的试生产线。

芯片封装曾被认为比芯片生产技术要求低。然而，对于人工智能计算芯片而言，诸如台积电CoWos芯片封装技术等先进封装方法，如今已变得与芯片制造同等重要。这是因为先进封装技术可将GPU、CPU和高带宽内存（HBM）集成到一块超级芯片中，例如英伟达的Blackwell。博通、亚马逊、谷歌和AMD也依赖台积电的CoWoS技术来满足其芯片封装需求。

3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术

据科技记者马克·古尔曼（MarkGurman）最新发布的消息，苹果公司将开始分析客户设备上的数据，以改进其人工智能平台，此举旨在保护用户信息，同时帮助其赶上人工智能竞争对手。

如今，苹果通常使用合成数据来训练人工智能模型，这些信息旨在模拟现实世界的输入，但不包含任何个人信息。但这些合成信息并不总是代表真实的客户数据，这使得其人工智能系统更难正常工作。

苹果的新方法将解决该问题，同时确保用户数据保留在客户的设备上，不会直接用于训练AI模型。此举旨在帮助苹果赶上OpenAI和AlphabetInc.等隐私限制较少的竞争对手。

该技术的工作原理如下——它获取苹果创建的合成数据，并将其与iPhone、iPad和Mac电子邮件应用程序中最近的用户电子邮件样本进行比较。通过使用真实的电子邮件来检查虚假输入，苹果可以确定其合成数据集中哪些内容与真实消息最一致。

这些技术将帮助苹果改进其AppleIntelligence平台中的文本相关功能，例如通知中的摘要、写作工具中综合思想的能力以及用户消息的回顾。

苹果4月14日在其机器学习博客的一篇文章中写道：“在创建合成数据时，我们的目标是生成在主题或风格上与真实内容足够相似的合成句子或电子邮件，以帮助改进我们的摘要模型，但苹果不会从设备中收集电子邮件。”

大型语言模型是现代人工智能的核心技术，它们为苹果去年发布的AppleIntelligence功能提供支持。除了使用合成数据外，苹果还利用从第三方获得许可或通过扫描开放互联网找到的信息来训练其模型。对合成数据的依赖有其缺陷，该公司的工具会在通知中歪曲想法，并且在某些情况下无法提供准确的文本摘要。

从理论上讲，新系统可以改进苹果的模型，这是其在热门人工智能领域成为有力竞争对手的关键一步。苹果的人工智能团队发现其产品落后于竞争对手，这促使其最近对Siri语音助手及相关工作进行了管理层重组。

该公司将在即将发布的iOS和iPadOS18.5以及macOS15.5测试版中推出新系统。周一早些时候，这些即将发布的版本的第二次Beta测试已提供给开发人员。

苹果还表示，它正在采取以隐私为中心的方式，改进用于支持其他AppleIntelligence功能的模型，例如ImagePlayground、ImageWand、MemoriesCreation和VisualIntelligence。

该公司已经利用一项名为“差异隐私”的技术来改进其Genmoji功能，该功能允许用户创建自定义表情符号。苹果在博客文章中表示，该系统使用该系统“识别流行的提示和提示模式，同时提供数学保证，确保独特或罕见的提示不会被发现”。

这个想法是为了追踪模型在多个用户提出相同请求的情况下的响应情况，比如，要求一只带着公文包的恐龙并改善这些情况下的结果。这些功能仅适用于选择启用设备分析和产品改进功能的用户。这些选项可在公司设备“设置”应用中的“隐私和安全”选项卡中进行管理。

苹果表示：“基于我们多年来使用差异隐私等技术以及合成数据生成等新技术的经验，我们能够改进AppleIntelligence功能，同时保护选择加入设备分析程序的用户的隐私。”

苹果的人工智能团队几个月来一直处于动荡之中，媒体报道了该团队的困境、领导问题、产品延迟和高管变动。

今年3月，苹果对其人工智能团队的部分管理层进行了改组，将Siri的管理职责从高管JohnGiannandrea手中剥离，并将语音助手团队移交给VisionPro创始人MikeRockwell和软件主管CraigFederighi。苹果计划在6月份宣布AppleIntelligence的升级，但要到明年才会实现Siri期待已久的功能。

4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产

报道，知情人士透露，仁宝电脑、纬创资通旗下纬颖科技以及美国捷普将对AMD的人工智能服务器组装厂提交修改后的报价。此前有消息称，英业达和和硕也对这些资产感兴趣，但这两家公司后来已退出竞标。

知情人士称，AMD正与顾问合作，并要求在未来几天提交新的报价，该公司计划在第二季度末完成出售，交易价值可能在30亿美元至40亿美元之间。

此次出售位于得克萨斯州和新泽西州的美国制造资产正值许多中国台湾电子公司争相在美国建厂，以规避美国总统特朗普当前或未来加征的关税之际。一位知情人士表示，竞标者认为这些工厂很有价值，因为它们拥有1500名技术熟练的员工。

AMD通过斥资49亿美元收购ZTSystems继承了这些工厂，该交易于3月底完成。AMD去年表示，将出售制造业务，以避免与戴尔和惠普等客户竞争。

审议仍在进行中，目前还不确定AMD是否能够达成协议。

行业研究分析师KunjanSobhani和OscarHernandezTejada此前估计，该制造部门的售价可能在15亿美元至30亿美元之间。在被AMD收购前的12个月里，该服务器制造业务的营收约为100亿美元。

对于潜在买家来说，这是一个抢占用于制造人工智能热潮核心的服务器设施的机会。人工智能芯片领域的主导者英伟达表示，计划在未来四年内通过制造合作伙伴关系在美国生产价值高达5000亿美元的人工智能基础设施。

包括鸿海在内的中国台湾企业都依赖墨西哥作为其重要的人工智能服务器组装和零部件生产中心。自2024年11月特朗普胜选以来，鸿海已在美国购置土地，并于上个月表示将宣布加大对美投资。其中国台湾同行广达董事会也已批准为其美国子公司增资2.3亿美元。

5.五家美企联合起诉特朗普政府，要求阻止其征收关税

一个法律倡导组织请求美国国际贸易法院阻止唐纳德·特朗普总统对外国贸易伙伴征收全面关税，称总统超越了其职权。

该诉讼由无党派组织“自由司法中心”代表五家从受关税影响国家进口商品的美国小型企业提起。该诉讼质疑特朗普4月2日“解放日”征收的关税，以及美国单独对中国征收的关税。

自由司法中心高级法律顾问JeffreySchwab在一份声明中表示：“任何个人都不应有权征收对全球经济造成如此巨大影响的税款。宪法赋予国会制定税率（包括关税）的权力，而不是总统。”

白宫发言人HarrisonFields在一份声明中为特朗普的关税政策辩护。

“反特朗普人士会一直反对他，但特朗普总统正在捍卫民众利益，阻止我们的贸易伙伴（尤其是中国）利用美国。他的计划为企业和工人创造了公平的竞争环境，以应对美国长期存在的贸易逆差这一国家紧急状态。”HarrisonFields说道。

特朗普政府在佛罗里达州联邦法院面临类似的诉讼，一位小企业主请求法官阻止对中国征收关税。

特朗普对所有国家/地区的商品征收10%的关税，并对政府认为对美国进口设置高壁垒的国家/地区提高关税，随后他暂停了对其中大部分国家/地区的关税90天。

特朗普总统的行政命令援引了包括《国际紧急经济权力法》在内的法律，该法赋予总统特殊权力，以应对美国面临的异常或特殊威胁。

在诉讼中，自由司法中心表示，该法律并未赋予总统征收关税的权力。

诉讼称：“利用《国际紧急经济权力法》征收关税尚无先例。其他任何总统都从未这样做过，也从未声称拥有这样做的权力。”

6.视觉Transformer已经超越CNN：原因分析以及如何发挥它们的最佳性能

现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是：如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。

视觉AI已不再依赖CNN——接下来会如何发展？

多年来，卷积神经网络（CNN）在人工智能视觉领域一直占据主导地位，广泛用于自动驾驶辅助、人脸识别、视频监控等场景。但现在，行业已经转向——视觉Transformer（VisionTransformer，ViT）现已被公认为在很多计算机视觉任务中表现更优。ViT能理解全局信息，具备抗干扰能力，并能处理复杂场景，已经成为视觉AI的新标配。

现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是：如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。

本文将探讨ViT成为首选的原因、ViT的关键不同之处，以及要最大限度地发挥其的性能，哪些硬件功能必不可少。

为什么视觉Transformer会全面胜出？

CNN用自下而上的方式处理图像，从边缘到特征逐层提取，最后识别出完整的物体。这种方法对于干净、理想的图像效果很好，但若遇到遮挡、图像损坏或对抗性噪声时，就容易出错。而Transformer是在整体上对图像进行分析，通过注意力机制理解图像中各区域之间的关系。

《量子杂志》曾用一个生动的比喻说明：“CNN像是从单个像素开始逐步放大；Transformer则像是慢慢让整幅模糊图像逐渐聚焦。”

这种方式使得ViT具有显著优势：

●复杂场景中的卓越物体识别能力——CNN专注于局部特征，而ViT不同，它考虑的是全局背景，因此在杂乱的环境中（如部分被车辆遮挡的行人），ViT表现远优于CNN。

●更强的抗干扰能力——CNN容易被细微像素扰动误导（如将停车标志误识别为让行标志）。ViT的整体性分析使其更难被干扰。

●更优的场景解析适应性——像自动驾驶这样的任务，不只需要识别物体，还要分割场景、规划路径。ViT在这些方面表现非常优秀。

当然，这些优势需要代价：ViT计算复杂度高，对算力的需求远超CNN。因此，当下的研究焦点转为了AI硬件优化。

什么样的硬件才能真正释放ViT的潜力？

要让ViT在边缘AI应用中发挥全部实力，底层硬件需针对其独特计算需求优化。支持ViT的神经网络处理器（NPU）需具备以下能力：

1.高效的注意力机制加速——ViT依赖矩阵乘法与注意力层，而非CNN的卷积运算，硬件需针对性优化，必须有能力快速处理这类计算流程。

2.混合数据类型支持——ViT的注意力计算需浮点精度，而多层感知机（MLP）阶段则可用低位整数（如INT8），硬件需平滑切换。硬件必须流畅无阻地处理这种过渡。

3.结构化与非结构化稀疏计算加速——ViT存在大量冗余计算（如零值乘法）。高效硬件可跳过这些非必要步骤，提升速度与能效。

4.高吞吐量定制算子——将计算任务安排在外部加速器通常会拖慢推理速度。相反，硬件必须将定制算子与Transformer核心集成到同一流水线中，才能实现最高效率。

5.并行与多核心计算能力——场景分割与理解需大量并行运算。要高效完成此类任务，多引擎支持不可或缺。

6.模型压缩与剪枝支持——ViT参数量巨大，可达数十亿。支持剪枝和压缩的硬件，可最大限度地减少加载时间和内存压力。

7.片上处理减少内存瓶颈——部分先进的ViT方案可直接在本地设备端运行，无需外部内存，显著提升边缘AI效率。

未来已来：ViT专用硬件是下一站

视觉AI正迅速演进，ViT已在自动驾驶、安防等关键领域超越CNN。下一挑战在于确保NPU硬件在高效支持ViT的同时，兼顾能效与实时性。

在CEVA，我们已将上述硬件优化集成至NeuPro-MNPUIP。若想了解我们如何推动高性能ViT应用落地，欢迎访问官网或联系我们深入交流。

AI视觉的未来已至——请确保您的硬件也能跟上。（来源：CEVAIP）

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