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超高清：超高清具有超高分辨率、高帧率、高动态范围、广色域、高量化精度等技术特性，分别从视频的像素数量、动态流畅度、明暗层次、色彩的丰富度以及色彩和亮度的平滑度等五个维度综合提升画质的细腻度，提升视觉体验。

汽车电子：汽车电子是车体汽车电子控制装置和车载汽车电子控制装置的总称。车体汽车电子控制装置，包括发动机控制系统、底盘控制系统和车身电子控制系统（车身电子ECU）。汽车电子最重要的作用是提高汽车的安全性、舒适性、经济性和娱乐性。用传感器、微处理器MPU、执行器、数十甚至上百个电子元器件及其零部件组成的电控系统。

算力：算力网络是以网络为中心的融合资源供给，能够根据业务需求灵活调度算力资源，对数据进行就近加速处理、降低时延，提高算力利用效率

半导体：半导体设备和材料处于产业链上游，是推动技术进步的关键环节。半导体设备和材料应用于集成电路(IC)、LED、MEMS、分立器件等领域，其中以IC领域的占比和技术难度最高。

WIFI：Wifi 6是最新一代的无线局域网传输技术，实现了更高阶的调制方式（1024QAM）、更高的频宽（160Mbps），其理论带宽达到9,607.8Mbps（约 9.6Gbps），可同时工作在2.4G和5G频段下，未来将彻底取代之前的Wifi 4和Wifi 5标准。

软件：(1)软件行业是国家战略性新兴产业，是国民经济和社会信息化的重要基础。目前，我国信息化水平仍处在初级阶段，与信息强国的差距明显。对此，近几年我国加大投入力度，2007年开始行业增长速度加快，行业毛利率保持震荡向上趋势。 (2)当前世界正进入以信息产业为主导的新经济发展时期，无论是基于“互联网＋”的网络化、平台化、智能化现代服务业，还是推动产业转型升级的工业互联网，都需要依靠软件来推动变革。软件已成为提升国家信息化水平、加快推进智能制造的重要力量。 (3)软件和信息技术服务业“十二五”发展规划：《规划》要求到2015年，业务收入突破4万亿元，占信息产业比重达到25%，年均增长24.5%以上，软件出口达到600亿美元。信息技术服务收入超过2.5万亿元，占软件和信息技术服务业总收入比重超过60%；到2015年，培育10家以上年收入超过100亿元的软件企业，产生3到5个千亿级企业。 (4)软件产业优惠政策：符合条件的软件企业和集成电路企业享受企业所得税“两免三减半”、“五免五减半”优惠政策，在2017年12月31日前自获利年度起计算优惠期，并享受至期满为止。

沪自贸区：2013年8月，国务院正式批准设立中国（上海）自由贸易试验区。试验区范围涵盖上海市外高桥保税区、外高桥保税物流园区、洋山保税港区和上海浦东机场综合保税区等4个海关特殊监管区域，总面积为28.78平方公里，相当于上海市面积的1/226。国务院要求，上海自由贸易试验区要形成“可复制、可推广的经验”，发挥示范带动作用，有利于打造中国经济“升级版”。在贸易领域，自贸区将实施“一线逐步彻底放开、二线安全高效管住、区内货物自由流动”的创新监管服务新模式，这是较上海综合保税区的主要区别。

SOC芯片：SOC芯片（System on Chip）系统级芯片，是一种将多个芯片功能集成到单个硅芯片上的微芯片。它包含了电子系统的各种组件，例如微处理器CPU、数字信号处理器DSP、图形处理器GPU、存储器、模拟功能、I/O接口、电源管理模块等。

人工智能：人工智能（ArtifiCial IntelliGEnce），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

芯片：芯片是集成了许多晶体管、电容、电阻、电感等元器件以及相关的电路，用来实现某种特定的功能，具有高度集成和小型化的特点。

端侧AI：端侧AI是当前人工智能领域的重要发展趋势之一，它将人工智能算法和计算能力直接部署在边缘设备上，使这些设备能在本地进行数据处理和分析，无需将大量数据传输到云端进行处理。这些终端通过内置的AI算法和硬件支持，实现了语音识别、图像处理、自然语言理解、预测分析等功能。相比云侧AI，端侧AI具有低延时、保护数据隐私、节省云端计算资源等优势。

AI芯片：即人工智能芯片，狭义上理解它是针对人工智能算法做特殊加速设计的芯片。广义上理解，AI芯片是用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块。

汽车芯片：随着汽车电动化、智能化和网联化提速，芯片应用大幅提升。目前，汽车芯片已广泛应用于动力、车身、座舱、底盘和安全等诸多领域。

NPU：NPU（神经网络处理单元）是一种专门用于加速神经网络计算的处理器，与传统的中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）不同。NPU在深度机器学习方面，能够更加高效地完成神经网络计算任务，同时能耗更低、设计紧凑，能够在有限的空间内提供高效的计算能力。