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2018年04月03日 | 李力游正式接任Imagination首席执行官

2018-04-03 来源:集微网

全球领先的半导体知识产权(IP)供应商Imagination科技有限公司(以下简称Imagination)今日宣布,李力游博士(Dr. Leo Li)正式接任该公司的首席执行官(CEO)。


李力游博士是全球半导体产业联盟(GSA)的主席,也是半导体行业内广为人知和广受尊敬的人士。他在半导体领域内拥有超过30年的经验,最近的职务是清华紫光集团联席总裁,并在此前担任过展讯通信的董事长、首席执行官和总裁,以及锐迪科的董事长等职务。在展讯的九年任职期间,李博士致力于持续创新、质量控制和客户关系管理,从而帮助展讯将营业收入从1亿美元增长到20亿美元,将其市值从3500万美元提升到75亿美元。


凭借其在中国与美国这两个Imagination重要市场中的丰富经验,李博士的任命将支撑公司在中国的扩张策略,并在美国、欧洲与亚洲之间搭建新的桥梁。Imagination 科技有限公司在中国持续的加大资本投入,不断通过新的项目授权和设计导入(design-in)帮助中国半导体的合作伙伴提升竞争力,推动中国持续成为全球最大且最具竞争力的半导体市场之一。


李博士将接替Andrew Heath担任首席执行官一职。Andrew于2016年2月起担任该职务,在他的领导下公司重回盈利,后又作为介绍人推动了将公司出售给美国私募基金公司Canyon Bridge,确保了公司能够延续作为世界领先的独立IP供应商的经营模式。


“Andrew在极富挑战的时期内成功地担任Imagination的首席执行官,他为公司留下了宏伟的发展蓝图和销售计划,并在全球建立了卓越的合作伙伴关系,尤其是在中国大陆和台湾。我们对他在过去两年做出的巨大贡献表示感谢!” Canyon Bridge资本有限公司创始合伙人兼Imagination执行主席Ray Bingham表示:“借助其在全球及中国半导体行业内的丰富经验,李博士将引领作为全球领先独立IP供应商的Imagination进入新的发展征程;他将领导公司在图形处理和连接技术领域为客户带来保持业界领先的技术和解决方案、实现我们在人工智能(AI)领域的新的战略和愿景。此项任命证实了我们在延聘最佳人才、投资新的技术、以及获得并服务全球客户等方面的承诺。”


“过去几年我对Imagination保持密切关注。现在我们有了一个宏大的策略规划来推动公司去实现更大的成功,我们将加大投入并抓住在各个市场中的机遇,尤其是全球最大半导体市场之一的中国市场。我们将通过增强我们的研发能力来重新聚焦技术创新,使Imagination再度成为全球卓著的技术领导者,并专注为我们的客户带来价值。”Imagination科技有限公司首席执行官李力游博士表示:“利用Canyon Bridge提供的基金和策略资本,Imagination将能够充分发挥其作为世界领先独立IP供应商的全部潜能。”


市场研究公司Jon Peddie Research的总裁Jon Peddie博士表示:“Imagination是图形处理领域内的先锋,是第一批推出PC和游戏机里的3D加速技术的公司,也是第一家在全球率先提供高性能手机图形处理器知识产权(GPU IP)的公司,还是第一批支持GPU计算的厂商之一,同时在从便携电子产品到汽车的一系列市场中都扮演了关键的角色。在我看来,Imagination的企业文化是永不停息的创新,而随着李力游博士这一半导体行业重量级人物的加入,Imagination已经找到了一位专注创新,能带领公司实现下一个‘第一’的领导者。”

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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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