1.LG表明将合作开发优选OLED液晶：专为电动汽车结构设计，生产成本更低
2.面向全国极度检验的“可说明人工智慧”（XAI）
3.TNUMBERSZＡ：无合金掩模板控制技术批量生产可行性研究仍需更进一步合作开发和校正
4.平庸电动汽车第24周销售量达0.84万台，6月可望冲破3万台
5.亿道信息：苹果公司MR将抑制更多供应链供货商的跟进
1.LG表明将合作开发优选OLED液晶：专为电动汽车结构设计，生产成本更低
集智慧能源最新消息，据韩媒TheElec报导，LG表明将研制优选OLED面板，今后将供给给电动汽车生产商。
优选OLED液晶，采用地板织物的硅片替代VOCl，与此同时选用TFE石墨PCB控制技术。在此之前这三种控制技术互相不相容，依次用作软质OLED液晶和场效应OLED液晶。优选液晶，紧密结合了两者的缺点，与此同时锻造生产成本显著高于场效应OLED。现阶段中高档的场效应OLED液晶主要就用作智能机。
内部人士则表示，LG新式OLED液晶的第二个顾客很可能将是西欧电动汽车生产商。截止现阶段，LG布季电动军工厂商供给选用VOCl基板的OLED液晶。LG在今年初举行的CES 2023如是说了优选OLED液晶控制技术，非官方则表示该商品比竞争者要薄20%。
彭博社则表示，更昂贵的OLED液晶，有助于LG不断扩大在紧凑型电动汽车应用领域的市场占有率。除此之外，LG和HTC现阶段都在合作开发优选OLED液晶，有可能将供给给苹果公司，用作今后面世的iPad。
2.面向全国极度检验的“可说明人工智慧”（XAI）
极度检验是识别某种事物偏离正常和预期情形的过程。如果能够及早检验出极度状况，则可以采取相关纠正措施，避免引发严重后果。儿时的我们玩过谁能在一幅精心编排的图片中识别出怪异情况的游戏，这是玩耍时的极度检验。工程师、科学家和控制技术人员历来依靠极度检验来防止工业事故，制止金融欺诈，及早干预以解决健康风险等。
传统上，极度检验系统依赖于统计控制技术、预定义规则和/或人类专业知识。但这些方法在可扩展性、适应性和准确性方面存在局限性。
在现实生活中，人工智慧极度检验的高价值用例在过去几年大幅增长，预计将延续增长势头。人工智慧(AI)的发展正在彻底改变极度检验应用领域。它提高了检验准确性，加快了检验速度，降低了误报率，并实现了可扩展性和生产成本效益。本文将如是说如何实施此类解决方案，除此之外还将提到一些采用案例以供说明。
如今，我们遇到的许多极度现象可能将不仅仅是偶然现象，而是恶意的人为现象。例如，社交媒体充斥着虚假和深度伪造的图像和视频。先进的图形和视频制作及处理控制技术使得这种状况的出现成为可能将。
举一个简单的例子，我们来玩一个游戏，在从社交媒体上找到的一张现代图片上发现怪异情况。仔细研究下面的图片，记下极度情况。
▲在印度阿迪亚尔漫长而炎热的夏天，妇女前往几英里远的地方取水
传的副本
传统的人工智慧极度检验控制技术是否对这张图片有效？也许有效。人们对标题中提到的地方的了解程度，加上相关的常识、物理学原理知识、可行性研究角度等，可以帮助识别图片中的极度情况。据此，人们可能将会宣布这张图片是真实的或伪造的。但这不足以让其他人相信您的结论。您需要能够说明如何得出这一结论。这涉及到可说明性，这是至关重要的。
什么是“可说明的人工智慧”(XAI)？
XAI是人工智慧的子集，侧重于机器学习模型的透明性和可说明性。采用XAI，人工智慧模型的输出或决策可由人类说明和理解，以便更容易相信和利用结果。采用 XAI进行极度检验可以帮助识别和理解极度状况的原因，从而更好地制定对策并改善系统性能。XAI在极度检验方面的主要就优势在于它能够处理复杂的数据集，提高准确性，并降低误报率和漏报率。
XAI有哪些不同的采用案例？
人工智慧极度检验系统可能将会做出对个人和整个社会产生重大影响的决策。许多采用案例都是关于“边缘人工智慧”应用的，这些应用涉及到安保、安全、生产线寿命和顾客友好服务。除此之外，在今后的司法系统和医疗预后服务用例中，没有推理的底线决策将会乏善可陈。XAI为极度检验系统提供了一种阐述决策过程以及通过学习和持续改进造福行业和社会的方法。
采用案例：门禁系统（人脸识别）
门禁系统广泛通过人脸识别进行身份校正，它依赖于计算机视觉和人工智慧控制技术。虽然AI系统在脸部检验方面可能将表现得非常出色，但许多意外因素可能会导致无法识别脸部。
根据这种应用的目的，可以经过调整以防止误报，并在发生恶意侵入尝试时发出警报。但是对于知道自己的脸部应该被识别的用户来说，至少可以说这很烦人。人脸识别系统可能将在识别嘴部附近或眼睛周围时遇到困难。
XAI可以进行相应的互动，以便用户摘下面罩或眼镜之后重试。人工智慧系统以学习为导向，依靠反馈不断改进其算法。系统可以自我改进，即使脸部被部分遮挡，下次仍可能将识别此用户。另一方面，XAI使系统始终能够区分识别失败和试图侵入这三种状况，并相应地发出警报。
采用案例：自主驾驶TSR（交通标志识别）
自主驾驶系统可采用计算机视觉和人工智慧控制技术识别限速标志并采取相应的措施。如果有恶意者或自然老化因素改变了某个交通标志，比方说从60英里/小时变为600英里/小时或80英里/小时，该怎么办？这种采用案例可能将比面部识别案例更具挑战性。
被篡改的600英里/小时标志可以很轻松地被忽略掉，因为当前道路车辆的时速根本不能接近600英里/小时。但是，许多车辆可以轻松达到80英里/小时，并且这是许多地方许多道路上的合法限速标志。但若该标志为伪造的标志，则高速行驶可能将不仅是非法的，而且在特殊路况下还是相当危险的。
XAI可以确定交通标志的有效性，提供结论概率水平并说明如何得出该结论。然后，车辆自主系统可以根据该结论采取安全措施。
采用案例：监测工厂机器的运行状况
对于企业而言，工厂机器的意外和突然停机可能将会造成非常昂贵的经济生产成本。为了避免发生这种情况，机器中的传感器会持续监测机器发出的声音，并运行人工智慧网络模型来分析和检验极度状况。如果检验到无序的声音或不规则的频率（这可能将会导致机械问题），则会提醒控制技术人员在机器突发故障前采取预防措施。
今后采用案例：促进法律听证和量刑
有人谈论过采用人工智慧分析法律案件和做出判决。通过分析法律文书和历史数据，人工智慧可以识别可能将与案件相关的极度数据情况。对人类法官而言，最重要的方面是在审理案件后撰写的意见书所依据的理由。
通过采用XAI，识别系统可以说明所发现的极度情况，从而更好地帮助法官做出决策并提高识别系统的整体性能。例如，采用XAI可以帮助查明案件中没有依据特定法律先例的原因。
实施XAI的控制技术要求是什么？
对于大多数基于XAI的极度检验用例而言，出色的计算机视觉、声音分析、传感器融合功能和多个人工智慧网络模型必不可少。
例如，在人脸识别用例中，主要就的人工智慧网络模型负责检验和校正经过训练可识别的特定个人，与此模型并行的是一个相对精简的网络，它只在检验并校正为“阳性”的最小感兴趣区域(ROI)运行。辅助网络的作用是运行极度性和真实性检查，防止被深度伪造等方式侵入系统。此过程开销必须进行优化，以最大限度降低功耗，因此将对筛选的帧和感兴趣区域运行混合精度网络，并且仅在主网络的选择性输入/输出层面运行混合精度网络。后一个流程与传统采用案例略有不同，因此在不同的人工智能处理器模块之间需要灵活的内存架构和自适应数据流。如果检验到身份校正为“阴性”或发现真实性问题，则更大的XAI模型会出面确定导致失败的问题，并将该信息传递到应用层以待更进一步处理。
如何实施XAI？
大多数人工智慧极度检验用例通常都是关于“边缘人工智慧”应用的。这需要快速检验极度状况，确定极度原因并相应地报知，以便实时采取适当的纠正措施。能够并行运行多个人工智慧网络，并在处理器本身也执行计算机视觉分析的人工智慧处理器是关键所在。根据采用案例和应用情形的不同，可能将需要运行部分人工智慧网络，然后对主题图像或感测元素进行统计分析。随后可能将会对图像进行处理，然后运行第二个网络的其余部分或运行另一个人工智能网络来说明极度原因。
因此，XAI的实施需要功能强大的处理器，该处理器应具备以下功能：
· 高度灵活的人工智慧处理器，可实施各种XAI/ML处理流程
内存架构
多引擎结构
· 高性能计算功能
支持多种数据类型，包括低精度算术运算
高度并行的处理能力
高级量化功能
· 支持最新的神经网络架构
· 高利用率，以优化功耗
· 内置计算机视觉/DSP处理功能
· 支持数据和权重的混合精度推理
用作实施XAI的CEVA处理器
CEVA是人工智慧应用合作开发处理器和平台的领先提供商，其NeuPro-M人工智慧处理器专为运行XAI网络而结构设计。NeuPro-M处理器内核可配置多达8个引擎，每个引擎都有自己的视觉DSP处理器。因此，应用层无需触及外部DSP、GPU或CPU即可进行图像处理。
根据应用层需求，可以选配适当数量的引擎，以允许运行许多不同的人工智慧网络。这些引擎支持各种神经网络架构，并支持量化功能。比如，应用层可以在16位中实施某些网络层，有些在8位中。某些情况下，甚至可以实施2位网络。这种灵活性不仅可以节省能源和面积，还能提供快速的性能，所有这些都是边缘人工智慧用例的关键因素。在数据和权重的精度不同的情况下，NeuPro-M还支持混合精度。
3.TNUMBERSZＡ：无合金掩模板控制技术批量生产可行性研究仍需更进一步合作开发和校正
集智慧能源最新消息，近日，有投资者在投资者互动平台提问：对维信诺5月9日发布的ViP控制技术，即：无合金掩模板RGB自对位像素化控制技术，公司有什么评价？对现阶段的OLED控制技术有什么影响？公司有应对措施吗?
TNUMBERSZＡ(000725.SZ)6月14日在投资者互动平台则表示，无合金掩模板控制技术理论上具备可行性研究，但其批量生产可行性研究和经济性仍需更进一步合作开发和校正。现阶段，应用蒸镀工艺的场效应AMOLED商品通过在折叠形态、屏下摄像、像素排列、发光器件、驱动控制技术等细分控制技术方向的不断冲破，能够为消费者提供更多形态、更好表明效果、更低能耗的创新体验，也是现阶段中中高档智能机、车载、折叠笔记本电脑的首选控制技术。
截止发稿，TNUMBERSZＡ市值为1538.90亿元，股价为4.03元/股，较前一日收盘价上涨1%。
4.平庸电动汽车第24周销售量达0.84万台，6月可望冲破3万台
集智慧能源最新消息，近日，据平庸电动汽车非官方数据表明，2023年第24周（6月5日至6月11日），平庸电动汽车的周销售量再创新高，达到了0.84万台。这一成绩刷新了平庸电动汽车自身的销售纪录。
平庸电动汽车董事长兼CEO李想近日在微博上披露，今年6月目标超过30000辆交付。
作为新能源电动汽车市场的一股新生力量，平庸电动汽车自成立以来，就凭借其领先的控制技术、优秀的商品品质和良好的口碑，迅速在市场上崭露头角。此次周销量的冲破，无疑为平庸电动汽车的发展增添了一笔浓墨重彩的一笔。
据悉，平庸电动汽车在2023年第24周的销售量成绩中，旗下多款车型均表现出色。其中，平庸ONE作为品牌的首款批量生产车型，凭借其出色的续航里程、智能驾驶辅助系统以及舒适的驾乘体验，成为了消费者的心头好。除此之外，平庸电动汽车还面世了多款针对不同消费群体的车型，以满足市场的多元化需求。值得一提的是，平庸电动汽车在新能源电动汽车市场的快速崛起，离不开其在控制技术研制方面的持续投入。
据了解，平庸电动汽车在电池、电机、电控等核心控制技术应用领域拥有众多自主知识产权，为商品的性能和品质提供了有力保障。除此之外，平庸电动汽车还与多家国际知名企业展开合作，共同推动新能源电动汽车控制技术的发展。在市场竞争日益激烈的背景下，平庸电动汽车始终坚持以用户需求为导向，不断优化商品结构，提升服务质量。
为了让消费者享受到更便捷的购车体验，平庸电动汽车在全国范围内建立了一套完善的销售与服务网络。与此同时，平庸电动汽车还积极拓展线上销售渠道，通过线上线下相紧密结合的方式，为消费者提供全方位的购车服务。在新能源电动汽车产业迎来政策红利的与此同时，平庸电动汽车也在积极布局今后。据了解，平庸电动汽车已经启动了全球化战略，计划在今后几年内进入西欧、美国等多个国际市场。
除此之外，平庸电动汽车还将加大在自动驾驶、智能网联等应用领域的研制力度，为消费者带来更加智能、绿色的出行方式。总之，平庸电动汽车在2023年第24周的销售量冲破，不仅是品牌自身的一次重要冲破，也是新能源电动汽车市场的一次重要冲破。
5.亿道信息：苹果公司MR将抑制更多供应链供货商的跟进
集智慧能源最新消息，近日，有投资者在投资者互动平台提问：苹果公司visionpro售价3499美元，对于大多数人确实有点贵。亿境的愿景是让更多的人更早地以更平易近人的方式和价格享受到XR近眼表明控制技术所带来的精彩商品体验。苹果公司明年才正式发售MR头显，因此公司有充足时间学习苹果公司MR控制技术再做控制技术迭代升级，希望公司能够抓住这个市场机会面世更有吸引力的平价产品，建立自己的品牌，面向全国普通消费者发售?
亿道信息(001314.SZ)6月14日在投资者互动平台则表示，基于多年来深厚的研制控制技术及产业积累，以及对新兴控制技术进步与市场需求变化趋势的理解与判断，会在看好的新型行业发展方向寻找机会，合适之际就加大业务规模。公司对于XR业务布局较早，2015年即成立子公司亿境虚拟专注于XR应用领域，经过多年来的培育及投入，公司XR业务近两年成长迅速。子公司亿境虚拟专注于VR/AR/MR应用领域，面世了VR/MR一体机、游戏一体机、轻便化VR glasses眼镜、工业AR头盔、一体式及分体式AR眼镜、运算单元等多种相关商品。亿境定义的最新款MR整机商品在五月底亮相，赢得了业内好评。苹果公司等巨头进入XR行业及AIGC控制技术引导内容产业发展提速，将极大地抑制MR相关供给链和内容生态供货商的跟进，也会促进MR供应链的更进一步完善和XR行业的加速发展。如您所言，苹果公司MR商品定位较为中高档，这很可能将给供应链的实干型企业留下一定的发展和成长空间，相信这些企业中一定也包括了我们亿境。公司现阶段主要就服务品牌及行业顾客，努力把自己做成一个行业内ToB品牌，尽可能将有口皆碑。
截止发稿，亿道信息市值为65.94亿元，股价为46.95元/股，较前一日收盘价下跌1.3%。
