全力推动AI人才培养 成为硬蛋创新的业务加速器

  承办，深圳职业技术大学协办，以“匠心筑梦智汇南山”为主题的2024年深圳技能竞赛，南山区

  2018年教育部出台《高等学校AI创新行动计划》，提出应“完善AI领域人才教育培训体系，推动高校建立与科学技术创新、产业高质量发展需求相适应的人才教育培训体系”；于此同时，硬蛋创新凭借其在人工智能及芯片应用领域的敏锐触角，开始投入AI人才培养，其中重点便是成立了硬蛋产业学院，公司致力于为集成电路和人工智能产业提供领先的产品和技术，在集成电路产业深耕近30年，与全球80多家知名芯片原厂建立了紧密合作，累计服务数以万计的行业客户。作为深圳市高技能人才培训基地，已为超过400家AIOT企业的员工进行过集成电路应用及AI技术培训，培训学员超过4000人。公司将通过产学研合作，持续为IC&AI人才赋能、为产业注入创新活力。

  2019年硬蛋携手深圳职业技术学院在中国第十九届高新技术成果交易会上发布“深职院×硬蛋国际青创平台”，将大学生的创新成果进行商业转化和落地尝试，助力产教融合。硬蛋创新认为随着人工智能的发展，人才教育培训是未来几年人工智能技术有可能提高生产率、增强产业实力并推动创新的关键。在系列政策的推动下，硬蛋创新制订了人工智能人才培养方案，并设计了相应课程，在教育实践上取得了一定收效。作为AI算力供应链的核心供应商，硬蛋创新已经将应用布局到了AI各大领域。

  今年，是硬蛋创新人工智能元年，硬蛋创新旗下「科通技术」作为AI算力供应链的核心供应商，服务范围覆盖算力中心、数据中心、AI服务器、AI产品、光模块以及众多的AI应用领域。科通技术与全球领先的芯片原厂紧密合作，代理了超过80家核心芯片公司的产品，包括Nvidia（英伟达），Xilinx（赛灵思）、Intel英特尔）、AMD（超威半导体），Microsoft（微软）等国际知名原厂以及众多国内知名芯片原厂。依托多年来积累的芯片应用技术经验和产业资源，为下游数以万计的创新客户提供芯片应用技术解决方案及供应链管理服务。通过自主研发的AI技术、大模型和专业知识库，科通技术在芯片选型、硬件设计、软件开发、系统集成等方面提供智能化和自动化的解决方案。运用AI技术和大数据分析，科通技术实现了供应链的智能化管理降本增效。此外，科通技术拥有多项自主知识产权，在AI芯片应用和智能供应链领域具有竞争优势。AI技术的赋能，使科通技术能高效的利用供应商的芯片技术产生方案，从而让下游的客户更有竞争力，为客户创造更大价值，引领行业技术创新。

  硬蛋创新旗下的硬蛋产业学院，凭借集团在芯片应用和人工智能领域的产业资源和技术优势，引进全球领先的芯片应用技术，为行业提供先进的技术推广及人才服务。通过技术培养和训练，帮助上游AI芯片原厂实现产品和技术的市场推广，培养AI技术人才协助下游AI应用厂商快速采用最新的AI技术和产品，增强企业的AI业务能力。 硬蛋产业学院同时为企业提供基于本地化部署的AI大模型应用解决方案，帮助企业在多个领域实现AI数字化转型。目前，硬蛋产业学院已培养超过4500名应用工程师，为行业输送大量高技能人才，被认定为广东省集成电路产教评技能生态链主企业、深圳市高技能人才培训基地。

  市场认为，硬蛋创新及旗下硬蛋产业学院通过人才教育培训和技术支持，助力深圳成为中国乃至全球的IC&AI应用产业中心，预期为国家IC&AI产业发展做出更大贡献。值得一提的是，硬蛋产业学院将通过提供AI技术服务，为公司创造新的收入来源。通过为合作伙伴提供技术上的支持，将先进的AI技术转化为实际的解决方案，不仅加强了硬蛋创新在AI领域的市场地位，更为公司的持续增长和扩张提供了动力。随着硬蛋产业学院在AI技术服务领域的深入发展，预计其将成为硬蛋创新收入和利润增长的重要引擎。

  的同时，确保其公正性、透明度和可持续性，是当前和未来科学研究必须面对的重要课题。此外，

  主题研讨会”在人工智能小镇圆满召开。本次研讨会汇聚了政府领导、行业协会专家、企业精英及教育学者，一同探讨集成电路测试产业的发展趋势与

  主题研讨会圆满举行 /

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  培育 /

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  6月4日，南京信息工程大学(简称“南信大”)与中科曙光正式签署战略合作协议，双方将在科研合作、

  解决方案 /

  行动计划” /

  认证中心启动仪式在上海成功举办 /

  峰会 /

  和壮大科学技术研发能力，深入实施基础研究领先行动和关键核心技术攻关计划，积极布局新兴产业。

  赋能”武汉工程大学产教融合研讨会在武汉成功举办，英特尔首次将院校、伙伴、行业出版机构四方组合在一起，聚齐了实训中心、师资教材、前沿技术、生态方案等各方面要素，

  方面迈出了重要的一步。此次研讨会汇聚了院校、伙伴、行业出版机构四方力量，通过整合实训中心、师资教材、前沿技术、

  Accelerator），是一种专为执行机器学习和深度学习任务而设计的ASIC或定制化处理

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