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如何在低成本低功耗的硬件芯片局限下實現(xiàn)高度智能和實時的復(fù)雜深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，一直是困擾人工智能在汽車行業(yè)落地的難題，魔視智能完美的克服了這一巨大技術(shù)挑戰(zhàn)，我們精心設(shè)計優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)計算引擎成功的運行于車規(guī)級嵌入式芯片，并達(dá)到>2.8倍的計算效率提升。

2016年11月完成在車規(guī)級FPGA 實現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識別系統(tǒng)。

2017年9月完成在車規(guī)級FPGA 實現(xiàn)并行的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)識別和基于語義分割的可行駛區(qū)域識別。

2018年8月完成在車規(guī)級FPGA 實現(xiàn)VSLAM 和基于深度學(xué)習(xí)的多目環(huán)視目標(biāo)識別，可行駛區(qū)域識別。