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阜阳市(临泉县、颍州区、界首市、颍东区、太和县、颍上县、阜南县、颍泉区)

贵港市(港南区、平南县、桂平市、覃塘区、港北区)

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

雅安市(天全县、宝兴县、汉源县、名山区、雨城区、芦山县、荥经县、石棉县)  汕头市(南澳县、龙湖区、金平区、澄海区、潮南区、潮阳区、濠江区)

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、新市区、水磨沟区、米东区、头屯河区、沙依巴克区、天山区、达坂城区)

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

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、茫崖市、德令哈市、都兰县、乌兰县、天峻县)

怀化市(辰溪县、溆浦县、鹤城区、会同县、新晃侗族自治县、中方县、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、芷江侗族自治县)  锡林郭勒盟(太仆寺旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、苏尼特左旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、多伦县、正镶白旗)

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

广州市(海珠区、从化区、天河区、番禺区、荔湾区、白云区、越秀区、南沙区、花都区、增城区、黄埔区)

三沙市(南沙区、西沙区)

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

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

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

威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)

南阳市(唐河县、桐柏县、镇平县、社旗县、宛城区、西峡县、邓州市、内乡县、淅川县、南召县、新野县、卧龙区、方城县)

焦作市(温县、解放区、马村区、山阳区、孟州市、沁阳市、武陟县、中站区、博爱县、修武县)

清远市(清新区、佛冈县、英德市、阳山县、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、连州市、清城区)

石河子市(图木舒克市、可克达拉市、胡杨河市、阿拉尔市、双河市、五家渠市、昆玉市、新星市、北屯市、铁门关市、白杨市)

七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)

中山市

香港特别行政区

怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、福贡县)

赣州市(于都县、瑞金市、章贡区、崇义县、全南县、兴国县、定南县、石城县、南康区、大余县、上犹县、龙南市、信丰县、安远县、会昌县、宁都县、赣县区、寻乌县)

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)

淮南市(谢家集区、大通区、寿县、凤台县、田家庵区、潘集区、八公山区)

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

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泉州市(鲤城区、惠安县、德化县、泉港区、安溪县、石狮市、晋江市、永春县、南安市、金门县、洛江区、丰泽区)

甘孜藏族自治州(新龙县、得荣县、甘孜县、乡城县、雅江县、色达县、道孚县、康定市、石渠县、炉霍县、巴塘县、白玉县、稻城县、泸定县、理塘县、德格县、丹巴县、九龙县)

柳州市(三江侗族自治县、城中区、鹿寨县、柳南区、鱼峰区、柳江区、融水苗族自治县、融安县、柳北区、柳城县)

和田地区(和田县、于田县、墨玉县、和田市、洛浦县、皮山县、民丰县、策勒县)  成都市(蒲江县、郫都区、锦江区、简阳市、新津区、金堂县、邛崃市、金牛区、龙泉驿区、温江区、都江堰市、大邑县、武侯区、崇州市、新都区、青羊区、彭州市、双流区、青白江区、成华区)

秦皇岛市(青龙满族自治县、昌黎县、海港区、北戴河区、抚宁区、山海关区、卢龙县)

西宁市(湟中区、大通回族土族自治县、湟源县、城东区、城中区、城西区、城北区)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、古丈县、保靖县、龙山县、吉首市、花垣县、凤凰县、永顺县)塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、托里县、额敏县、塔城市、裕民县、乌苏市、沙湾市)

眉山市(丹棱县、仁寿县、青神县、彭山区、东坡区、洪雅县)  菏泽市(郓城县、成武县、定陶区、单县、牡丹区、曹县、鄄城县、东明县、巨野县)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

聊城市(莘县、茌平区、冠县、临清市、东昌府区、阳谷县、东阿县、高唐县)汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)

黔东南苗族侗族自治州(施秉县、从江县、锦屏县、麻江县、榕江县、镇远县、黎平县、岑巩县、凯里市、三穗县、台江县、黄平县、雷山县、丹寨县、剑河县、天柱县)

佛山市(顺德区、禅城区、三水区、高明区、南海区)

玉树藏族自治州(杂多县、称多县、治多县、曲麻莱县、玉树市、囊谦县)

阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、海州区、彰武县、新邱区、细河区、太平区)

龙岩市(新罗区、连城县、武平县、上杭县、漳平市、永定区、长汀县)

揭阳市(揭西县、揭东区、普宁市、榕城区、惠来县)

德州市(庆云县、齐河县、武城县、陵城区、临邑县、禹城市、平原县、德城区、夏津县、宁津县、乐陵市)

常德市(临澧县、鼎城区、津市市、澧县、汉寿县、石门县、桃源县、安乡县、武陵区)

娄底市(冷水江市、双峰县、新化县、娄星区、涟源市)

宜宾市(高县、长宁县、兴文县、筠连县、叙州区、翠屏区、珙县、南溪区、江安县、屏山县)

保山市(隆阳区、龙陵县、昌宁县、施甸县、腾冲市)

牡丹江市(东宁市、东安区、海林市、穆棱市、林口县、绥芬河市、西安区、宁安市、阳明区、爱民区)

河源市(连平县、东源县、龙川县、源城区、紫金县、和平县)

喀什地区(巴楚县、叶城县、泽普县、疏勒县、麦盖提县、伽师县、岳普湖县、英吉沙县、莎车县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县)

阿里地区(措勤县、日土县、札达县、噶尔县、革吉县、改则县、普兰县)

宜春市(樟树市、铜鼓县、万载县、宜丰县、丰城市、高安市、袁州区、奉新县、上高县、靖安县)

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）