三个级别的 CPU 内核包括 Cortex-X4 超大核、Cortex-A720 大核和 Cortex-520 小核。Arm 透露的新的 CPU 架构配置是 1+5+2 (X4+720+520)。

不出意外，这些核心和架构将出现在今年年底发布的手机 Soc 中。

四个 Cortex-X4 超大核，手机处理器卷起来了，直接淘汰小核© 中关村在线

但最新消息显示，除了上述架构，还有一款 Soc 正在测试多颗超大核、无小核的 CPU 架构。下半年将要推出的产品使用的架构配置是 4+4，4 个 Cortex-X4 超大核，4 个 Cortex-A720 大核。

根据 Arm 公布的数据，相比较上一代，Cortex-X4 的能耗可以降到 40%，Cortex-A720 大核和 Cortex-520 小核分别可以节省 20% 和 22% 能耗。

理论上来看，多颗超大核会大幅拉升性能，但淘汰小核之后，CPU 的能效反而会有相应提高。

根据《华盛顿邮报》的报道，这一趋势在整个国家都很明显，而不仅仅局限于一所大学。马德里大学的一位高年级学生在接受该出版物采访时说，她的一些计算机科学课程被"数百名学生"挤爆了，而语言学和波斯语研究课程则小得多。根据报告，该大学目前约有2400名学生主修艺术和人文科学，约3300名学生主修计算机科学。这与2010年相比是一个重大变化，当时艺术和人文专业的学生人数为4比1，超过了计算机科学的学生。

关于计算机和技术相关课程越来越受欢迎的报告并不是基于一所大学的招生情况，而是有来自美国各地的硬性数字支持。 根据国家学生信息交流中心研究中心的数据，2017年至2022年期间，寻求计算机和其他技术相关学科四年制学位的美国学生人数增加了34%，而对英语专业和历史专业的需求分别下降了23%和12%。

对计算机科学和技术课程的日益热衷，导致这些领域的师资严重短缺，并引起人们对英语和历史等学科的未来的担忧。即使许多教育工作者坚持认为，尽管目前的趋势，人文学科不会消失，但由于入学率低，一些大学正在决定逐步取消历史和英语专业。

最早采取这一激烈措施的大学之一是明尼苏达州的圣玛丽大学，该大学在2022年宣布计划在未来几年内逐步取消几个专业，包括精算学、艺术、历史、英语、人类服务、国际商务、音乐、音乐产业、西班牙语、戏剧和神学。位于弗吉尼亚州北部的天主教机构玛丽蒙特大学紧随其后，在今年2月宣布，它将很快淘汰英语和历史专业。

值得庆幸的是，其他大学暂时还没有采取这种极端措施，马里蒙大学的教务长珍妮弗-金-赖斯说，她不认为她的学校会在短期内做出这样的决定。无论如何，虽然对计算机和技术的兴趣增加是一个积极因素，但如果不尽快采取一些措施来解决对这些学科的兴趣急剧下降的问题，艺术和人文学科的未来可能是一个令人担忧的主要原因。

国微感知持续专注于压力分布测量领域的探索与研究，已实现掌握传感器从源头生产到终端应用的全链条路解决方案布局：源头高­精度柔性传感器设计定制生产、中端自研专用芯片及采集设备系统、后端的传感器生态应用软件系统建设。

基于市场新产品需求及技术的不断升级，国微感知（SMiTSense）推出头戴式薄膜压力传感器分布式测量系统，该传感器系统主要用于测量分析如VR设备、头盔、帽子等头戴产品对头的产生的压力分布情况，改善优化产品的穿戴体验，收集压力数据，头部数据建模等。

测量系统佩戴效果

高精度薄膜传感器

采用柔性超薄薄膜传感器，传感器厚度小于0.1mm，5片独立传感器并行工作，覆盖P95三维头模主要区域（前额、脸颊、鼻梁、耳部、枕部），超薄的柔性设计技术方案可实现曲面精细化贴合测量。同时，传感器感测点密度高于10p/平方厘米，总点数多达6000多点，可测试0-10PSI（约70Kpa）量程，传感器测量灵敏度±0.1Kpa，总的测量误差小于±5%。

头戴式高精度薄膜传感器

专用的采集器处理设备

总体技术方案采用专用G-PMS3.0系统技术框架，设计专用数据采集板，扩展多区域并行压力数据采集处理。外部接口采用USB有线与WIFI无线传输作为数据传输接口，大容量移动电源供电确保超过8个小时以上使用。采集器便携式设计，通过双肩背带便携移动测量。

采集器处理设备

专业化平衡标定校准

设计专用10PSI高精度气囊压力标定校准设备，误差小于0.1kpa，确保薄膜传感器出厂平衡校准，实现压力分布的精确测量。同时设备支持现场环境标定校准功能。

标定校准设备

丰富的软件分析功能 

• 压力点阵，2D、3D立体色阶图像，接触面积的压力分布状况，压力分布图像，热力图像；

• 实时压力分布数据自动分析功能、进行录制和存储，软件可导入录制的文件，重现整个测试过程；

• 可进行录制与停止，加载录制文件，快进、后退、慢速播放；

• 实时显示每个传感单元的压力值，压力数据区域、时域分析，可显示压力与时间曲线；

• 各区域压力，阈值设置，超压报警，及数据统计分析；

• 三维立体头模显示；

• 压力分布数据导入导出，二次数据分析及二次开发支持。

VR头戴测量系统效果

关于国微感知

深圳国微感知技术有限公司是国微集团旗下核心技术公司，专注于提供智能传感方向产品和解决方案。依托集团强大的技术后盾和先进的生产平台，国微感知集合了材料学、力学、光学、电子学、计算机科学、嵌入式技术、人工智能等领域的专业人才，重点布局激光雷达、柔性压力传感器及其他各类型智能传感产品，不断将新技术与市场应用相结合，探索电子皮肤、AGV/AMR、服务机器人、智慧交通、智慧物流、体积测量、安全检测等领域，产品已得到多家企业的认可和使用。

Method XL, the ultimate 3D printing solution, combining the precision and performance of industrial production with the flexibility and affordability of a desktop 3D printer.

UltiMaker专业产品阵容中的最新款打印机完美融合了可及性与性能，弥补了桌面3D打印机和工业3D打印机之间的差距。 这款打印机拥有宽大的305mm × 305mm × 320mm构建体积和±0.2mm的尺寸精度[1]，从功能原型到最终用途零件，令客户能够处理高难的项目。

Method XL旨在使用工业级材料（如ABS-R和ABS碳纤维）制造大尺寸、复杂且经久耐用的零件。 其加热室温度高达100°C，可实现ABS打印的最佳效果。ABS是最主流且最具挑战的材料之一，由于它容易翘曲和变形，因此很难在桌面3D打印机上成功打印。 Method系列的一项新增配置是Method XL的加热底板，对于想获得更多安全感以避免翘曲和层粘附问题的客户而言，这是一个附加优势。 加热构建板与温控加热构建室相结合，为所有尺寸精确、坚固零件的打印创造了稳定环境。

UltiMaker首席执行官Nadav Goshen表示："UltiMaker的使命是推动3D打印在制造业中的应用。 我们看到，可及性和易用性更佳的3D打印机缺少生产级工业能力。 通过Method XL，我们确信，我们正在为客户带来市面上最好的工程应用3D打印解决方案。 Method XL是同价位产品中唯一一款配备加热室和加热构建板的3D打印机，可使用ABS等注塑塑料打印大尺寸精确零件。 凭借其更大尺寸零件的打印能力，客户可以实现更高的产能和效率，对于希望将3D打印提升到全新水平的人士而言，Method XL是一个绝佳选择。"

凭借其庞大的构建体积、较高的尺寸精度以及加热构建室和加热构建板等配置，Method XL能够打印生产塑料制品，而其成本仅为工业机器的很小一部分，同时兼备了桌面3D打印机的易用性。 与快速溶解的水溶性支持材料RapidRinse™相结合，Method XL令使用ABS进行打印变得更加简单、顺畅。 RapidRinse能够以最快的速度去除复杂FDM零件的支持材料，从而获得更细腻的表面光洁度。 为实现从CAD文件到打印零件的无缝工作流程，Method XL直接与CloudPrint™软件同步，令客户能够通过网页浏览器轻松上传、监控并跟踪他们的打印作业。 

Method XL扩展了可能性，通过其开放材料平台和LABS实验挤出机，可处理各种工业级材料。 目前，通过LABS计划可获得的材料包括Jabil SEBS，一种具备柔韧、类似橡胶特性的软材料；Polymaker PolyMax™ PC，一种集强度、韧性和耐热性于一体的聚碳酸酯材料；以及LEHVOSS PAHT 9891，一种能够耐受高温的碳纤维增强尼龙。 Method XL还提供外置湿度控制材料盒，可确保专业级材料的最佳性能。 这款打印机配备了HEPA过滤器和活性炭过滤器，可在室内更加安全地进行3D打印。

神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。

编者按：生成式人工智能的发展迅猛至极，目前“是福是祸”还未可知。美国白宫周四表示，将支持新的规则或立法，来减轻人工智能技术的潜在危害，首先一项举措便是拨款 1.4 亿美元，以建立新的国家级人工智能研究机构。本文来自编译，希望对您有所启发。

图片来源：bloomberg.com

周四，美国副总统卡玛拉·哈里斯（Kamala Harris）在与 Alphabet、微软、OpenAI 和 Anthropic 公司的首席执行官会面后表示，白宫将支持新的规则或立法，来减轻人工智能技术的潜在危害。

哈里斯称，近几个月来，生成式人工智能工具的使用量激增，并带来了复杂的挑战，企业必须与政府合作，确保保护公民权利和隐私，防止错误信息的传播和出现诈骗问题。

哈里斯在一份声明中说：“政府、私营企业和社会上的其他人必须共同应对这些挑战。拜登总统和我会尽好自己的职责，包括推进可能出台的新法规，以及支持新的立法，以确保每个人都能安全地从技术创新中受益。”

哈里斯还提到，业界需要承担起责任来，称“企业有道德义务和法律责任来确保其产品的安全。”

美国总统乔·拜登（Joe Biden）出席了会议，与会的还有 OpenAI 的首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）、Anthropic 的达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）、微软的萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）、Alphabet 的桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）和一些政府高级官员。

公众监督

在会议召开之前，主要的人工智能公司，包括微软和 Alphabet 旗下的谷歌，都承诺将参与对其各自系统的首次独立公开评估。这意味着在 8 月份的 Def Con 31 极客大会上，黑客和人工智能专家可以对人工智能系统进行测试和评估。

一名不愿透露姓名的高级政府官员在会议前表示，黑客大会上的评估主要是为了产出更多关于“这些模型产生的影响”的公开信息，并使公司能够尽快解决出现的问题。

人工智能倡导者表示，此次大会将有助于识别产品中的错误、故障和漏洞，此外还将消除对可能存在的偏见、侵犯隐私或恶意使用新兴技术等问题的广泛担忧。

以上提及的以微软为代表的几家公司，只承诺在黑客大会上让自家模型被评估，而不承诺将随着新产品的生产和完善而被持续评估。这可能不足以满足监管机构的要求。

但这位官员表示，提议在 8 月黑客大会期间开放系统进行评估，只是监管动作的第一步。

另外，白宫宣布投资 1.4 亿美元的资金，用于建立新的国家人工智能研究机构，旨在研究 AI 将如何在气候、农业、能源和公共卫生等关键领域发挥作用。此前，该项计划已向 18 家研究机构提供了约 3.6 亿美元的首轮资助。

在美国，商务部今年 4 月表示正在考虑制定法规，要求人工智能模型在发布前必须通过认证程序。

周三，美国联邦贸易委员会主席莉娜·汗（Lina Khan）表示，该机构正在密切监控人工智能工具的使用。她说：“尽管这些工具很新颖，但它们不能免于现有规则的约束，联邦贸易委员会将大力执行相关法律法规。”

上周，七国集团（Group of Seven，简称 G7）数字部长表示，成员国应该对人工智能采取“基于风险”的监管，而欧盟立法者已经就人工智能法案（AI Act）达成了初步协议，该法案将监管这一新兴技术。

周四会议的与会人员还包括白宫办公厅主任（Chief of Staff）杰夫·齐恩茨（Jeff Zients）、商务部长吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）、国家安全顾问杰克·沙利文（Jake Sullivan）和拜登的技术顾问阿拉蒂·普拉巴卡（Arati Prabhakar）。

译者：Jane

验收组一致认为，华龙一号全球首堆示范工程全面建成，标志着我国核电技术水平和综合实力跻身世界第一方阵，为我国形成了一套完整的、自主的三代核电型号标准体系，大幅提升了中国核电的全球竞争力，对优化我国能源结构、推动绿色低碳发展具有重要作用，也为华龙一号后续批量化建设项目提供良好借鉴。

　　早在3月就有媒体报道，基于“子曰” 研发的AI口语老师和中文作文批改DEMO已完成;科大讯飞也于近日推出星火认知大模型，并将应用于教育类智能硬件AI学习机。这意味着网易有道和科大讯飞将成为国内率先将AIGC技术落地到教育场景内的企业。

(图为有道AI口语老师演示界面，该口语老师能够提供多元场景及角色扮演等功能，助力国内英语学习者更好地练口语)

　　根据视频内容，网易有道AI口语老师不仅能提供灵活的练习场景，还可以根据用户需求扮演多种角色，循循善诱引导用户进行多轮对话。对话过程中，AI口语老师也展示出了较强推理能力、语言能力和情感能力，让我们看到了技术赋能教育的新可能。

　　就剧透视频来看，这款应用对于不同水平的英语口语练习者来说是十分友好的。视频首先展示了AI口语老师内置的海量聊天话题，包括“互相介绍” “讨论天气” “求职面试”“心理健康和幸福”等初、中、高级对话场景。用户选择场景后，产品能迅速完成角色分配，并围绕该场景主题设置目标和挑战。

　　该应用还设定了“自定义场景”，方便用户自由练习。视频展示的“自定义对话场景”为雅思口语经典题目：“描述一位中国的名人”。进入对话界面后，AI扮演的“雅思考官”不仅能对练习者回答的内容提供情感反馈，还可以主动抛出问题，并通过转换话题引导对话顺利进行，直至完成话题预设目标。

　　相比过往的口语练习产品，有道此番研发的AI口语老师突破了死板的剧本式对话，为用户提供了开放式的聊天场景，更符合真实的口语练习环境。另一方面，通过AI设置的目标和话题引导，能有效解决长期困扰英语口语学习者无话可说、不知从何说起等问题，帮助练习者勇敢地开口说。

　　视频中，基于网易有道TTS(语音合成技术)生成的AI口语老师发音生动、自然。不同于以往AI单调的机械发音，而更像一位真实的“老师”在与学生对话，对话体验真实有趣。

(图为有道AI口语老师具有实时翻译和推荐表达集合的功能，方便用户迅速学习生词生句，开拓对话思路)

　　此外，视频还展示了AI口语老师的其他辅助功能。例如，遇到不明白的句子，产品具有同步翻译功能，便于用户及时学习生词生句;当用户陷入不知道如何表达的困境时，也可以向AI口语老师寻求例句提示帮助，开拓对话思路。

　　当用户结束对话后，产品可以快速生成“结果报告”，从发音、语法等维度给予用户评分。与此同时，AI老师还能提供个性化的语法润色和发音建议，助力用户有针对性地改进口语水平。

　　今年以来，ChatGPT在全球持续高热，国内外科技企业纷纷入局竞速。有分析指出，AIGC有望带来教育资源、教育体系和教学方式的革命性变革。此前，国内包括网易有道、科大讯飞、好未来等多家教育公司均透露了相关的产品及技术布局。随着头部企业应用逐渐落地，相信会有更多学习者享受到教育创新带来的便利。

　　在ChatGPT引发的AI技术新一轮热潮背景下，科大讯飞基于认知智能全国重点实验室，已在核心算法、行业数据、算力支撑及团队组建等方面建立了优势保障。有道也是国内NLP能力领先的公司，多年来一直致力于基于Transformer模型的创新和应用，同时还积累了OCR、TTS、视觉、语音等几大核心技术，这些技术的整合可以为NLP的应用实际落地提供进一步的支持，更好地满足不同学习场景下用户的需求。

天舟五号货运飞船于2022年11月12日在文昌航天发射场发射入轨，装载了神舟十五号3名航天员6个月的在轨驻留消耗品、推进剂、应用实（试）验装置等物资，还搭载了“澳门学生科普卫星一号”立方星、空间氢氧燃料电池、空间高能粒子探测载荷等试验项目。

后续，天舟五号货运飞船将在神舟十五号载人飞船撤离空间站组合体后，绕飞并对接于空间站节点舱前向端口。

（总台央视记者 王刚）

什么是脑机接口？全球正在推进研发的脑机接口有哪些种类？从动物试验抵达临床还有多远的路要走？记者就此采访了正在参与该项目研发、试验的宣武医院神经外科马永杰博士。

1、目前正在推进研发的脑机接口主要有几种？各有什么特点？

马永杰：脑机接口技术可以将脑电信号转换为控制指令，从而帮助运动功能障碍患者如脑卒中、渐冻症等与外部设备交互，提升生活质量。

目前脑机接口主要有三种。包括侵入式脑机接口、非侵入式脑机接口和介入式脑机接口。

其中侵入式脑机接口是以开颅等方式，将电极植入大脑皮层功能区附近。由于直接接触大脑皮层，这种方式获取的脑电信号是准确度最高的，但也由于它采取的是有创的接入方式，因而会对人体造成较大损伤，并可能出现炎性反应、排异反应等。

非侵入式脑机接口通过头皮采集脑电信号，优点是安全，缺点是隔着头皮采集到的信号纯度和信噪比较差，质量不高。

介入式脑机接口是通过微创介入方式，将血管穿刺小口，通过类似心脏支架的微创手术实现脑机连接。创伤较侵入式脑机接口更小，信号质量较非侵入式脑机接口更高。

2、我们在进行非人灵长类脑机接口试验之前，还曾进行过怎样的探索？

马永杰：去年，团队曾在羊身上完成了首例介入式脑机接口动物试验。脑电极植入术由介入机器人辅助完成，我在主端操作完成了部分血管造影。试验最终在羊脑血管内完成了传感器植入，并成功采集到了脑电信号。

不过，该试验前后共进行了3次。过程中，我们不断总结经验，在支架电极设计、信号提取、手术操作上不断优化，以求达到更好的试验效果。

3、目前，我们已经可以完成非人灵长类动物试验了，脑机接口技术离抵达临床还有多远的路要走？

马永杰：完成首例动物试验是突破性的进步，是从0到1的进步。但抵达临床是一个从1到100的过程，可以说我们还有很远的路要走。

下一步，还有优化电极设计，验证其在动物体内长期植入的安全性、可靠性，采集后信号的进一步分析、加工、转化等工作要完成。介入式脑机接口真正走到临床，可能还要5年，甚至更长的时间。

4、脑机接口技术带领人们畅想了一个“人类攻克疾病”的伟大场景。目前，我们的“先驱者”走到哪一步了？

马永杰：不久前，浙江医科大学第二附属医院的张建民教授团队在国内首次通过对一位高位截瘫志愿者脑内植入电极，使其通过意念控制机械手臂的三维运动，完成进食、饮水和握手等一系列上肢重要功能运动。

从临床医生的角度来看，我认为这可以代表目前我国该领域最先进的水平。

5、除了为各类神经功能性疾病患者带来福音以外，未来，脑机接口技术还有可能应用在更加广阔的场景吗？比如记忆的存储和移植？

马永杰：脑机接口实际上是对不同部位的脑分区进行“脑密码”解析的途径，通过它我们可以更好地解析大脑的功能。

未来在一定程度上将人类的思考、意识、记忆存储下来，不是完全没有可能。你甚至可以让想象更加“科幻”一点，比如意识的直接显示、通过意识实现驾驶等，都不是没有可能。只不过这需要一个较长的周期。

钙钛矿/硅叠层电池的不稳定性，特别是钙钛矿顶电池的不稳定性，仍然是限制其实际应用的主要障碍之一，通常与钙钛矿薄膜内部的残余应力密切相关。因此，如何有效释放钙钛矿薄膜内部的残余应力并获得高效稳定的叠层器件成为关键。

近期，中国科学院宁波材料所所属新能源所硅基太阳能及宽禁带半导体团队在前期晶体硅和钙钛矿太阳电池研究的基础上，在高效钙钛矿/硅叠层电池领域取得了新的进展。该团队提出一种基于表面重构的钙钛矿/硅叠层太阳能电池，认证效率达到29.3%(稳态效率29.0%)，是目前报道的基于遂穿氧钝化接触(TOPCon)电池的最高效率之一。

凤凰城是亚利桑那州的州府及最大的城市。在凤凰城地区，Waymo先是在Scottsdale推出无人驾驶的士服务，然后扩张至附近城市Tempe、Chandler和Mesa。扩充之后Waymo服务覆盖该地区180平方英里范围，按Waymo的说法它是全球最大的完全无人驾驶服务区。

Waymo早就已经在旧金山提供无人驾驶的士服务，现在它准备覆盖更多社区。不过Waymo在旧金山还无法直接向乘客收费，需要获得批准。

Waymo首席产品官萨斯瓦特·帕尼格拉希(Saswat Panigrahi)透露说，无人驾驶送客已经突破1万次，明年将突破10万。帕尼格拉希认为当前的“乘客流量”相当健康，在运营的市场Waymo能留下乘客使之不流失。在旧金山地区有几万人等着体验无人驾驶服务。

帕尼格拉希还说，随着运营规模的扩张，Waymo的重点已经调整，以前关注的是积累里程，现在转向提升服务质量。一些用户会在“约会之夜”召唤Waymo无人驾驶汽车，因为无人驾驶汽车能保护隐私，如果是深夜出行，无人驾驶汽车更加安全。

按照帕尼格拉希的说法，Waymo正在测试无人驾驶卡车，但他不愿意透露商用时间。

　　知情人士称，两家公司正在合作探索英伟达GPU芯片的替代方案。目前，英伟达在人工智能处理器芯片市场占据主导地位。在合作中，微软为AMD提供了资金支持，同时双方正在合作开发代号“雅典娜”、微软自研的人工智能处理器。

　　受此消息影响，AMD股价周四上涨超过6.5%，微软股价上涨约1%。两家公司均拒绝对此消息置评。英伟达股价下跌1.9%。

　　近期，ChatGPT和其他人工智能聊天机器人(13.800, 0.42, 3.14%)受到广泛关注，行业对人工智能处理器的需求也随之扩大。微软既是最主要的云计算服务提供商之一，也是人工智能应用的主要推动力量。微软此前向ChatGPT的开发者OpenAI投资了100亿美元，并宣布要在旗下所有软件中集成ChatGPT背后的人工智能技术。

　　此举也表明，微软对芯片行业的参与正在逐步深入。过去几年，在英特尔前高管拉尼·博尔卡（Rani Borkar）的带领下，微软正在建设一个芯片部门，目前已经拥有近1000名员工。上月也有媒体曝光了微软开发人工智能芯片“雅典娜”的具体情况。

　　一名知情人士透露，这些员工中有数百人正在从事“雅典娜”项目，而微软已经在芯片项目上投资了大约20亿美元。不过，这并不意味着微软将与英伟达分道扬镳。目前，英伟达的GPU芯片仍然是人工智能模型训练和推理的主要工具，因此微软仍将继续与英伟达密切合作。不过，目前整个行业都面临人工智能处理器的短缺，微软也在寻找获得更多英伟达处理器的方法。

　　微软与OpenAI的合作，以及微软自己推出一系列人工智能服务的计划，意味着微软需要的人工智能算力已经远远超出该公司此前在订购芯片和建设数据中心时的预期。在看到ChatGPT的能力之后，许多企业都有兴趣在自己的产品或企业应用中集成这种技术，而微软已经利用ChatGPT的技术推出了新版本的对话式必应搜索，以及人工智能增强版的Office工具。

　　微软同时也在更新老产品，例如GitHub的代码生成工具。所有这些人工智能程序都运行在微软的Azure云计算平台中，因此需要更多人工智能处理器的支持。目前，英伟达提供的这些处理器价格昂贵且供应紧张。

　　对AMD来说，人工智能同样也是关键的优先事项。本周二，AMD首席执行官苏姿丰在财报电话会议上说：“我们对自身在人工智能领域的机遇感到非常兴奋，这也是我们的最高战略优先级。我们正处于人工智能计算时代非常初期的阶段，人工智能的普及率和增长速度比最近历史上的任何其他技术都要快。”

　　苏姿丰还表示，AMD有机会为其最大的客户生产部分订制芯片，供人工智能数据中心使用。

　　博尔卡在微软的团队除了开发用于服务器和Surface电脑的芯片之外，目前也在优先推进“雅典娜”项目。该团队正在开发一种GPU芯片，可用于人工智能模型的训练和推理。一名知情人士说，这款芯片已经在内部测试，最快可能于明年得到广泛应用。

　　不过知情人士也表示，即使该项目按照时间表顺利推进，第一个版本也只是个起点。设计生产出一款强大的芯片需要数年时间，而英伟达拥有很大的领先优势。目前，英伟达是包括亚马逊AWS和谷歌云在内的许多生成式人工智能工具提供商的首选芯片供应商，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）也为自己的人工智能业务囤积了数千个英伟达处理器。

　　开发英伟达芯片的替代选择将会是一项极具挑战的任务。英伟达目前围绕这些芯片还提供了一整套配套的软硬件，包括芯片、编程语言、网络设备和服务器，从而让客户可以快速搭建自己的能力。

　　这也是英伟达目前处于领先地位的原因之一。此外，微软并不是唯一一家试图自主开发人工智能处理器的公司。亚马逊于2016年收购了Annapurna Labs，随后开发了两款人工智能处理器。谷歌也有自己的人工智能训练芯片。（新浪科技）

据悉，本轮是赛美特两年多内完成的第五次融资，公司投后估值超60亿元。目前，公司的C+轮融资也已经启动。

赛美特是一家专注于国产半导体智能制造的企业， 现员工规模接近800人，技术人员占比超80%。致力于为半导体/泛半导体、装备制造、电子组装、新能源、家居日化等行业，提供高可用性、高可靠性的一站式国产CIM解决方案。

赛美特董事长兼CEO李钢江表示：“未来赛美特将加速12吋晶圆厂CIM解决方案升级。在支撑高制程、全自动化生产和超大规模产能的同时，积极引入大数据和AI人工智能技术，帮助晶圆厂实现更高的效率、良率和产能，并降低综合运营成本，实现国产半导体CIM软件对国外厂商的超越。”（新浪科技 文猛）

天科合达成立于2006年，成立之初的主要技术源自中科院物理研究所。目前，公司在导电衬底领域占据了国内一半以上的市场份额，2021年国际市场占有率排名第四。（新浪科技 文猛）

　　多位知情人士称，ARM将与制造伙伴合作开发这款新的半导体产品。这也是ARM有史以来进行的最有诚意的一次芯片制造努力。此举正值软银积极推动ARM利润，以便在今年晚些时候的IPO中吸引更多投资者。

　　之前，ARM主要将芯片的蓝图设计出售给芯片制造商，而不是直接参与半导体本身的开发和生产。此举的目的是向更广泛的市场展示其芯片设计的力量和能力。虽然ARM此前也曾与三星和台积电等伙伴制造过一些测试芯片，但主要目的是让软件开发商熟悉新产品。

　　但这一次却有所不同。多位业内高管向媒体表示，ARM这一次的行动始于大约半年前，比以往任何时候都有诚意。这些知情人士称，ARM还组建了一个更大的团队来执行这项工作，并将该产品的目标客户定位在芯片制造商，而不是软件开发商。

　　知情人士表示，ARM已组建了一个新的“解决方案工程”团队，来领导这些原型芯片的开发。这些芯片将主要用于移动设备、笔记本电脑和其他电子产品等。该“解决方案工程”团队由芯片行业资深人士凯文·科奇凯恩（Kevin Kechichian）领导。科奇凯恩今年2月加入ARM的最高管理团队，之前曾在芯片制造商恩智浦半导体和高通任职，负责过高通公司旗舰芯片“骁龙”处理器的研发。

　　除了开发芯片，该“解决方案工程”团队还将扩大ARM现有的业务努力，增强设计的性能和安全性，并加强开发者对其产品的访问。

　　ARM制造芯片之举引发了半导体行业的担忧。一些业内人士担心，如果ARM制造出的芯片足够优秀，将来就可能在市场上出售，从而成为其一些最大客户的竞争对手，比如联发科或高通。

　　据接近于ARM的人士称，ARM目前还没有出售或授权这些产品的计划。而且，这些产品商处于原型阶段。对此，ARM拒绝发表评论。

　　显然，有关制造和广泛销售芯片的任何举动，都将削弱ARM作为半导体行业“中立国”的地位。当前，ARM向几乎所有移动设备芯片制造商出售其设计，而不是与它们直接竞争。这种中立模式让ARM的产品攻占了95%以上的智能手机，其客户包括高通、联发科和苹果等。

　　ARM的一位前高管称：“从事知识产权工作（授权）是一回事，但真正设计并生产，将这些努力转化为实体芯片，则是一件完全不同的事儿。后者的资本密集度更高。在将来的某个时候，ARM肯定需要用回报来说话，以证明如此大规模的投资是合理的。”

　　ARM近期采取的一系列新举措，都是为了在IPO之前向潜在投资者展示自己的潜力。上个月有报道称，ARM计划调整其商业模式，以提高其芯片设计的价格，希望在今年的IPO之前提高公司营收。

　　知情人士称，ARM计划不再根据芯片的价值向芯片制造商收取使用费，而是根据设备的价值向设备制造商收取使用费。这意味着，对于所销售的每一种芯片设计，ARM都将赚到比之前多出几倍的费用，因为智能手机的平均价格要比芯片贵得多。

　　上周，ARM在其年度报告中承认，其业务面临的一个主要风险是客户过于集中。去年，ARM前20大客户贡献了86%的营收，因此少数关键客户的流失可能对其业绩增长产生重大影响。发出这一警告之际，ARM正与其最大客户之一高通陷入激烈的法律纠纷。此前，ARM指控高通在没有获得必要许可证的情况下使用其一些设计。

　　对于ARM生产芯片，调研公司Counterpoint Research分析师布拉迪·王（Brady Wang）称：“谷歌认为，它能开发出最好的Android操作系统，所以决定制造Pixel手机。微软认为，Windows主导了操作系统市场，因此制造Surface笔记本电脑。因此，ARM也会自然而然地认为，它能基于自己的设计制造出一流的芯片。但事实上，制造芯片远比制造手机和笔记本等产品更具挑战性。它需要一代又一代的开发努力。”

OpenAI推出的ChatGPT获得一定成功，微软是OpenAI的重要投资者，它将ChatGPT植入必应搜索，威胁到谷歌搜索地位。谷歌将会整合旗下两个AI研发实验室DeepMind和谷歌Brain，以增强公司AI部门实力。

长期地外生存中的药物干预机理、重复使用运载器动力系统健康监测及寿命评估技术、基于核动力的载人火星快速往返技术……在4月24日举行的2023年中国航天大会主论坛上，中国科学院院士、中国航天科技集团有限公司研究发展部部长王巍发布了2023年宇航领域科学问题和技术难题。

2023年宇航领域科学问题和技术难题包括：极低轨道多源动力学耦合效应和演化机理、长期地外生存中的药物干预机理、地外天体表面电站用超小型反应堆能源技术、轨道工厂构建及运行技术、空间站脑网络长期在轨实时监测及调控技术、重复使用运载器动力系统健康监测及寿命评估技术、2500摄氏度以上超高温环境下的热承载材料技术、计算光学高维遥感突破航天光学遥感探测极限、基于核动力的载人火星快速往返技术、基于深度学习的航天器在轨飞行遥测数据挖掘分析技术。

王巍表示，当前，新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，学科交叉融合不断发展，科学研究范式发生深刻变革，科学技术和经济社会发展加速渗透融合，基础研究转化周期明显缩短，国际科技竞争向基础和前沿前移。本次发布是宇航领域科学问题和技术难题的第四次发布活动，此前所发布的项目，对宇航领域的学术方向和研判趋势均产生了较大影响，对于前瞻谋划并布局航天前沿科技领域和方向、打造原创技术策源地、推进航天强国建设具有重要意义。

　　在韦峻青看来，大宗物流业务量庞大，运输路线业务集中度高，且大宗货主对运费敏感，对于降本增效需求迫切，自动驾驶技术能带来巨大价值。然而完全无人的卡车在公开道路的实际运营中会面临诸多挑战，在未来很长的一段时间，无人化货运落地都需要通过混合智能的方式来解决。

　　为此，KargoBot打造了一款适合大宗货运的混合无人化解决方案，核心产品为混合智能编队系统KargoOne。KargoOne包括一台由一名司机驾驶的带智能驾驶功能的领航车辆，以及多辆L4级自动驾驶卡车构成，能实现短、中、长途各种复杂场景的端到端物流运输。

　　该混合无人化的模式，让KargoBot面对复杂场景的处理能力提升了50倍，核心的安全指标提升了20倍，同时能有效降低风阻，减少5-10%的能源消耗。KargoBot带安全员的载货试运营模式也让KargoBot的车辆实现测试即运营，大幅降低自动驾驶测试成本，快速进行技术迭代和验证。截至今年3月，KargoBot累计已经运输了超过120万吨煤炭及其他大宗商品，累计物流收入突破1亿元。此外，Kargobot还发布了混合运力智能调度平台KargoCloud，可进一步提升货物运行调度效率，截至目前，已经有超350台卡车接入了混合运力调度平台，每年有超过3亿元规模的物流业务由该平台调度。

　　会上，韦峻青还首次披露KargoBot的多元战略合作伙伴。在计算方案上，KargoBot已与地平线达成战略合作基于征程系列芯片开发无人驾驶卡车域控制器产品。在车辆硬件方面，KargoBot已与陕汽合作推出了搭载混合智能编队系统KargoOne的具备完全无人化能力的前装量产公告车型，结合KargoBot最新研发的自动驾驶系统，预计将在两年内部署超过千辆该车型。在商业化落地方面，KargoBot深耕西北、华北地区大宗商品物流主战场，与诸多产业链下游企业探索智慧物流变革模式。此外，内蒙古鄂尔多斯(14.840, -0.11, -0.74%)集团计划参与KargoBot首轮融资。

这种技术一旦应用，拿下诺奖几乎不是问题。不过多个团队复刻实验均以失败告终，南京大学超导物理和材料研究中心更是直接发话：“这个结论肯定是推翻了，毋庸置疑的。”

而最近，Ranga Dias于2013年在美国华盛顿州立大学发表的博士论文被《科学》网站曝出存在大量抄袭。

受害者Hamlin是美国佛罗里达大学物理系副教授，他亲自检查Dias的博士论文后发现，其中至少有6300个单词与其他17篇论文的段落相同，涉及内容高达论文的21%。

其他开展检查分析的专家们一致认为，Dias的论文存在严重抄袭。对此，Dias拒绝作出回应，并表示正在与他的论文导师商讨解决这些问题。

彻底塌房了：21℃室温超导作者美国物理学家被锤严重抄袭© 由 快科技 提供

资料显示，Ranga Dias作为一名印度裔科学家，研究涉及高温超导、新型材料合成、高压NV光学磁力测量、高能量密度物理学等多领域。

其学术不端早在业界闻名，他在哈佛大学物理系做博士后的期间，声称在实验室合成了金属氢，并且发了Science杂志，但后来这篇文章莫名消失了。

2020年10月，Ranga Dias团队称，他们实现了在15℃下的碳氢硫化物超导，压强则需要267GPa（1GPa=10kbar）。继而发表在当时的Nature杂志上，一度被誉为是室温超导“里程碑”成果。然而好景不长，其实验数据被认为是捏造的。

　　图示：2022年全球上市公司半导体设备业务营收排名Top10，来源：CINNO Research

　　Top 1应用材料（AMAT）-美国

　　全球最大的半导体设备商，行业内的“半导体设备超市”，半导体业务几乎可贯穿整个半导体工艺制程，半导体产品包含薄膜沉积（CVD、PVD等）、离子注入、刻蚀、快速热处理、化学机械平整（CMP）、测量检测等设备。2022年半导体业务营收同比增长7.4%。

　　Top 2阿斯麦（ASML）-荷兰

　　全球第一大光刻机设备商，同时也是全球唯一可提供7nm及以下先进制程的EUV光刻机设备商。2022年半导体业务营收同比下降1.2%。

　　2023年3月8日，荷兰政府以“国家安全”为由，宣布将对包括“最先进的”深紫外光刻机（DUV）在内的特定半导体制造设备实施新的出口管制。

　　Top 3泛林（LAM）-美国

　　泛林又称拉姆研究，主营半导体制造用刻蚀设备、薄膜沉积设备以及清洗等设备。2022年半导体业务营收同比增长15.3%。

　　Top 4Tokyo Electron（TEL）-日本

　　日本最大的半导体设备商，主营业务包含半导体和平板显示制造设备，半导体产品包含涂胶显像设备、热处理设备、干法刻蚀设备、化学气相沉积设备、湿法清洗设备及测试设备。2022年半导体业务营收同比下降4.4%。

　　Top 5科磊（KLA）-美国

　　半导体工艺制程检测量测设备的绝对龙头企业，半导体产品包含缺陷检测、膜厚量测、CD量测、套准精度量测等量检测设备。2022年半导体业务营收同比增长32.2%。

　　Top 6迪恩士（Screen）-日本

　　主营业务包含半导体、平板显示和印刷电路板制造设备，半导体产品包含刻蚀、涂胶显影和清洗等设备。2022年半导体业务营收同比增长0.2%。

　　Top7爱德万测试（Advantest）-日本

　　主营半导体测试和机电一体化系统测试系统及相关设备，半导体产品包含后道测试机和分选机。2022年半导体业务营收同比增长4.6%。

　　Top 8 ASM国际（ASMI）-荷兰

　　主营业务包括半导体前道用沉积设备，产品包含薄膜沉积及扩散氧化设备。2022年半导体业务营收同比增长21.5%。

　　Top 9日立高新（Hitachi High-Tech）-日本

　　主营半导体设备、电子显微镜、FPD设备及医疗分析设备等，半导体产品包含沉积、刻蚀、检测设备以及封装贴片设备等。2022年半导体业务营收预估同比增长21.1%。

　　Top 10泰瑞达（Teradyne）-美国

　　主营业务可分为半导体测试、系统测试、无线测试和工业自动化，其中半导体测试包括晶圆层面的测试和器件封装测试。2022年半导体业务营收同比下降21.3%。

　　Dyson Zone™戴森空气净化耳机的颠覆性解决方案

　　Dyson Zone™空气净化耳机的研发基于戴森30年来在气流、过滤和马达技术方面的专业知识积累，以及对室内外空气质量的深刻理解，专为应对城市噪音污染和空气质量问题的双重挑战而设计。Dyson Zone™拥有量身定制的戴森声学调制，经过科学研究及多达500次内部声学测试，实现科学、均衡的调音风格，呈现丰富音乐细节；同时，左右双声道平衡，打造精准的立体声图像，搭配主动降噪，实现置身音乐现场般的临场感。此外，Dyson Zone™的两侧耳罩配备双重净化滤网，过滤多种城市污染物，并有效减轻二手烟及人体异味。耳罩内部搭载戴森有史以来最小的马达，从两侧驱动洁净气流，通过无接触式面罩输送至用户的呼吸部位。从室内到室外，用户可在多种场景下佩戴使用，声临其境，净享呼吸，随时、随地。

　　高科技、人性化、多场景，兼具未来感与实用性的城市可穿戴装备

　　始终致力于发明创新科技解决那些被人们所忽略的问题。作为首次进军可穿戴领域的科技新品，在耗时6年的研发历程中，对于戴森工程师而言最艰难的设计挑战是如何将降噪、音频和净化融合在一起，并且将如此复杂的系统装载进一个可随身携带的小型设备中。不同于普通耳机，Dyson Zone™空气净化耳机的耳罩内部除了音频系统外还搭载着戴森有史以来最小的马达，以高达每分钟9,750转的转速将周围空气吸入耳罩内并通过双重净化滤网，用以提供净化空气的动力。然而从音质效果的角度来说，我们需要尽可能减少马达旋转而产生的噪音，为此戴森工程师开发了一种轻质、坚固的底架，来将马达轻轻悬挂，努力将振动和噪音降到最低。再配合先进的主动降噪科技，能够为用户提供纯净真实、细节丰富的沉浸式聆听体验；在空气净化方面，同样鉴于耳罩内的空间限制，过滤介质的几何形状与布局也经历了数百次的开发迭代，力求找到滤网的最佳褶皱数来实现高效过滤和降低耳罩内外压力之间的平衡，实现高效净化的同时不影响其他功能的表现。

　　人性化的用户设计至关重要。戴森始终坚持关注用户，为了确保每一位戴森用户都能舒适佩戴和使用Dyson Zone™空气净化耳机，戴森工程师对全球不同人群的头部和面部几何形状均进行了深入研究，确保无论是耳机的头带还是无接触式面罩均可根据用户自身需求进行调节，同时以马鞍形状为灵感，设计分布式的头带垫有助于将重量分散到头部两侧以及顶部，长久佩戴更舒适。而专门研发的Dyson Zone™空气净化耳机的耳垫会比传统设计更扁平，以整体贴合用户的耳部，带来舒适的佩戴和理想的降噪体验。在面罩的设计中，戴森工程师开发了一种无接触式的解决方案，面罩的几何形状和弯度，以及输送两股气流的中央网格，共同确保在侧风环境下也能有效地将过滤后的洁净空气输送至佩戴者口鼻处，有效净化的同时避免接触式的产品可能带来的不适和刺激。

　　除此之外，用户还可通过简单便捷的手动调节，实现音频播放、降噪模式与净化模式的切换等日常操控；也可通过蓝牙将Dyson Zone™空气净化耳机连接至移动设备，并通过My Dyson™微信小程序/APP操控各项功能。

　　多场景适用，用科技赋能更优生活。Dyson Zone™空气净化耳机针对城市噪音污染和空气质量问题所提供的音频、降噪和空气净化解决方案，衍生出了产品的多场景使用。城中通勤时，Dyson Zone™优秀的降噪表现有助于为用户阻隔环境噪音；身处被污染的空间时，Dyson Zone™的空气净化功能可以保护用户远离颗粒物和难闻气味的威胁；而在办公室或者家中时，Dyson Zone™可帮助用户专注工作或享受音乐。作为戴森首款可以随身携带并在室内外空间使用的产品，Dyson Zone™的出现助力用户更好地享受生活中的每时每刻。

　　Dyson Zone™空气净化耳机目前提供以下三种兼具科技与时尚感的配色，欢迎消费者至戴森官方线上平台或线下门店了解更多产品详情。

阿肯色大学研究人员在分析水稻的遗传学时，发现了一个能极大影响植物对不良土壤反应的基因OsSnRK1。他们借助CRISPR，使OsSnRK1基因发生了突变，得到了一种新的水稻品种。

火星土壤的营养物质比地球土壤少，且含有一些对植物有毒的化合物。为了解新水稻品种在这种土壤条件下的生存能力，研究人员在一系列常规盆栽土壤、人造火星土壤MMS-1，以及两者各种比例组成的混合土壤中种植水稻种子。

结果发现，经过基因编辑的水稻能在只有25%盆栽土壤的混合土壤中生长，长势几乎与在100%盆栽土壤中生长的水稻一样。此外，在人造火星土壤中种植的水稻与在盆栽土壤中种植的水稻相比，芽更短且根部更长。

研究人员还发现，即使在人造火星土壤中添加少量高氯酸盐（火星表面发现的有毒化学物质），经过基因编辑的水稻种子也能发芽。他们计划测试拥有更多突变的水稻种子，以获得能适应火星土壤及火星稀薄大气层的水稻。

该全新系列包括 AM62A、AM68A 和 AM69A 处理器，由开源评估和模型开发工具以及可通过业界通用应用程序编程接口 (API)、框架和模型进行编程的通用软件提供支持。利用这个由视觉处理器、软件和工具组成的平台，设计人员可以轻松跨多个系统开发和扩展边缘 AI 设计，同时缩短产品上市时间。如需了解更多信息，请参阅www.ti.com/edgeai。

德州仪器处理器部门副总裁 Sameer Wasson 表示："为了在与世界发展息息相关的电子设备领域实现实时响应，需要在本地制定决策，并提高电源效率。这个全新处理器系列价格实惠、高度集成的 SoC 支持在边缘应用中使用更多摄像头并增加视觉处理功能，从而实现嵌入式 AI 的未来。"

利用视觉处理器在边缘实现可扩展的 AI 摄像头性能

在低功耗边缘 AI 应用中实现视觉处理和深度学习功能时，德州仪器的新型视觉处理器通过消除成本和设计复杂性障碍，将智能从云端带到现实世界。

这些处理器采用片上系统 (SoC) 架构，该架构支持广泛集成。集成组件包括 Arm Cortex-A53 或 Cortex-A72 中央处理单元、第三代德州仪器图像信号处理器、内部存储器、接口和硬件加速器，可为深度学习算法提供每秒 1 万亿次至 32 万亿次运算 (TOPS) 的 AI 处理功能。

该系列中的视觉处理器包括：

• AM62A3、AM62A3-Q1、AM62A7 和 AM62A7-Q1，它们可在诸如门铃摄像头和智能零售系统的应用中支持一到两个小于 2W 的摄像头。该系列包括业界成本较低的 1 TOPS 视觉处理器 AM62A3。

• AM68A 可以在机器视觉等应用中支持 1 到 8 个摄像头，以及适用于高级视频分析的高达 8 TOPS 的 AI 处理功能。

• AM69A 可在边缘 AI 盒、自主移动机器人和交通监控系统等高性能应用中，针对 1 至 12 个摄像头实现 32 TOPS 的 AI 处理功能。

使用开源免费工具简化 AI 评估和开发

从 2023 年第二季度开始，设计人员可以通过德州仪器的免费开源工具 Edge AI Studio 的公测版，缩短其边缘 AI 应用的上市时间。这款基于 Web 且功能丰富的工具允许用户能够使用自我创建的模型和德州仪器优化的模型来快速、轻松地开发和测试 AI 模型，并且这些模型也可使用自定义数据进行重新训练。有关 Edge AI Studio 的更多信息，请参阅dev.ti.com/edgeaistudio。

德州仪器承诺通过推出可扩展的处理产品系列让嵌入式的未来成为可能，这些用于边缘 AI 应用的新处理器、软件和工具便是建立在这一承诺之上。

Moor Insights and Strategy分析师Paul Smith-Goodson表示："量子体积对正在进行的开发和研究至关重要，而这些研发是创造更大、更好的量子计算机以实现量子优势的必需举措。Quantinuum从一开始就优先考虑增加其量子体积，这不仅使其当前的应用受益，而且使其成为实现量子优势的基准。"

这标志着Quantinuum基于量子电荷耦合器件技术的H系列在不到三年的时间里第八次确立了行业基准，并履行了2020年3月做出的公开承诺，即在五年内每年将霍尼韦尔（Honeywell）提供支持的H系列量子处理器的性能提高一个数量级。

摩根大通杰出工程师兼全球技术应用研究主管Marco Pistoia博士表示："这是量子计算领域的一个非凡里程碑，并符合我们对Quantinuum技术的预期。正如我们的研究成果所证明的那样，过去几年我们使用该公司的量子计算机生成了突破性的算法，使摩根大通在量子计算方面处于领先地位。我们期待着继续共同在量子计算领域取得更多突破。"

为了提供有关导致新基准的基础技术改进的更多详细信息，Quantinuum透露了H系列近期性能增强的详细信息，包括减少设备激光器的相位噪声、减少双量子比特门误差和存储误差，以及校准过程要素的改进。Quantinuum公司的科学家们还深入介绍了形成新基准的各项改进如何减少算法运行时间，提高运行量子纠错码的能力，以及为使用H系列硬件的科学家和研究人员带来更好的结果。

Quantinuum总裁兼首席运营官Tony Uttley表示："我们正处在路线图上的预期位置。我们的硬件团队继续全面提供技术改进，而我们不断升级量子计算机的方法意味着我们的客户会立即感受到这些改进。"

由于错误率低、量子比特数量多，而且电路很长，五位数的QV数字对于实时量子纠错（QEC）来说非常有利。QEC是大规模量子计算的关键组成部分，在当今硬件上越早对其进行探索，就可以越快地进行大规模演示。

Quantinuum产品管理高级总监Jenni Strabley表示："随着技术的快速发展，我们竭尽所能帮助我们的客户和社区了解我们如何实现如此快速的进步。正是出于这个原因，我们公布了今天所宣布结果的背后数据。我们的目标是加速量子计算，而这是只能通过我们全行业的努力才能实现的目标。"

必应© 由 站长之家 提供

经过重新设计的必应移动应用拥有全新的外观和聊天体验。通过点击应用底部的必应图标，用户可以开启一个聊天会话，向必应聊天机器人提出问题，这些问题可以从简单到复杂，答案则以要点、文本或简单回复的形式呈现。与桌面版的必应一样，移动版允许进行复杂的搜索，例如规划旅行路线或研究购买的电视等事项。微软允许用户细化他们的搜索，要求更多的细节、清晰度和想法。此外，必应还能执行创造性的任务，例如写电子邮件、创作诗歌，以及为求职面试提供准备等。

必应应用程序还包括基于语音的搜索功能，此外，在微软Edge移动应用程序的主页上也可以获得必应体验。

随着必应和微软Edge应用的人工智能更新，微软还在改进iOS版Skype应用，增加人工智能驱动的必应搜索。微软表示，必应的整合将增加「有用和有趣的新场景和功能」。

更新后的必应、Skype和Microsoft Edge应用程序在全球范围内以预览版的形式提供给必应预览体验的用户。

未来科技照进现实？三星Galaxy Watch或可内置投影仪© 中关村在线

根据专利，手表侧面有个投影仪，可以在该侧面附近区域显示信息，包括时间、用户心率等信息。手表内置的投影仪包含几个透镜和 LED 发射器，以弧形排列，它能够将图像或者视频投影到用户手背。如果这项功能真的能够实现的话，是不是颇有一种我们在电影中看到的未来科技的感觉？

据三星描述，投影仪内部的LED能够动态调整亮度和焦距，来达到最佳的显示效果。当然，如果想要正确的呈现图像，需要用户手腕保持笔直。不过值得我们注意的是，投影对手表的续航来说是一个大考验，毕竟小尺寸的手表能塞下的电池是有限的，在显示的基础上还要为投影仪供电，显然不够用，所以如果三星真的要实现这一功能，或许得谋求更佳的电池？

M7g和R7g实例都配备了DDR5内存，与前几代使用DDR4内存的实例相比内存带宽提升50%。两款实例均构建在Amazon Nitro System之上，具有增强安全性的多种功能，包括始终开启的内存加密、每个vCPU的专用缓存，以及对指针身份验证（Pointer Authentication）的支持。它们还支持加密的Amazon Elastic Block Store（EBS）卷，能够保护卷上的静止数据、在实例和卷之间移动的数据、卷上创建的快照以及基于这些快照创建的卷。在网络端，这些实例也进行了EBS优化，实例和EBS卷之间享有专属网络连接，并且支持增强网络。

M7g和R7g实例现已在美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国东部（俄亥俄州）、美国西部（俄勒冈州）和欧洲（爱尔兰）的亚马逊云科技区域可用，以按需、竞价、预留实例和Saving Plan形式提供给客户。

亚马逊云科技自2006年推出Amazon EC2 m1.small实例以来，不断提升实例的内存和计算能力，并为客户提供基于Intel、AMD或Graviton处理器的不同选择。时至今日，亚马逊云科技提供的实例总数超过600个，已从最初的通用型实例“一种类型适配所有负载”扩展至六大系列，每个系列都针对特定用例进行优化。

对于尚未开始使用Graviton实例运行应用程序的客户，可了解Amazon Graviton Ready计划，参与该计划的合作伙伴网络成员所提供的服务和解决方案可帮助客户迁移应用，充分利用Graviton实例所提供的全部优势。其他资源还包括Graviton迁移顾问（Porting Advisor for Graviton）和Graviton快速启动计划（Graviton Fast Start）。

份额方面，台积电独霸行业半壁江山，市占高达56.1%，三星则下滑到15.5%。

被骁龙8弃用后 三星急了：换用6nm拉拢高通© 由 快科技 提供

因为4nm骁龙8 Gen1表现不佳，高通目前的主力产品骁龙8+ Gen1、骁龙8 Gen2等都转单台积电代工，甚至另一颗重磅芯片SM7475（骁龙7+或者骁龙7 Gen2）同样该由台积电代工。

加之苹果、NVIDIA、AMD不约而同信赖台积电，三星可谓如坐针毡。

据DT报道，三星正用提高的良率和极具优势的报价拉拢高通，当然不是3nm/4nm，而是6nm。除了高通，三星还在寻求机会“勾搭”台积电的邻居联发科。

6nm作为7nm的改良版，在过去两年都是台积电第一大收入来源。

另外，虽然6nm对于手机芯片不算先进，但对于SSD主控、车载MCU、物联网芯片、Wi-Fi 7芯片等，则还是稀罕物。

被骁龙8弃用后 三星急了：换用6nm拉拢高通© 由 快科技 提供

据了解，ChatGPT是GPT迭代出的第3.5个版本，2018年GPT-1诞生，到了2022年，OpenAI为给GPT-4收集用户反馈，而发布了GPT-3.5，也就是如今的ChatGPT。

微软的AI大模型及强大算力是助力OpenAI的关键，OpenAI曾为了让GPT-3的表现更接近人类，用了45TB的数据量、近1万亿个单词来训练它，大概是1351万本牛津词典。

大模型及其高算力对应的是高昂的资金消耗，ChatGPT一次运算就要花费450万美元，据美国《财富》杂志报道，2022年，OpenAI公司净亏损总额为5.45亿美元。

此外，ChatGPT测算生成一条信息的成本在1.3美分左右，是目前传统搜索引擎的3到4倍，单次搜索成本过于高昂。

这样高的研发门槛，注定目前主流的大模型多由大企业，或是背靠大企业的研究机构掌握，并且成为相关企业的“护城河”。

模型是AI的灵魂，参数量越大，模型越复杂，做出来的预测就越准确。如今业界主流的AI生成类工具的大模型都是千亿级、万亿级参数量的水平。

这些AI生成类工具可以学习各行各业的各类数据，除了可以给出相较于小模型更准确的预测结果外，它也展现出惊人的泛化能力和迁移能力，产出的内容质量更高、更智能。

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令人惊讶的是，在某些情况下，艺术家们似乎并不知道有这样的条款存在，或者根据报告，在某些情况下是强制性的。

虽然表面上听起来很有趣，你可以创建一个你的声音的数字版本，把它用于工作，并从中获利。但是，人们的担忧比它看起来更有层次。人们担心艺术家可能不会因为使用他们的合成声音而得到额外的补偿。

这种趋势有其附带的损害，艺术家无法控制何时何地他们的声音被擅自使用。更糟糕的是，任何人都可以使用他们公开的音频片段来创造一种合成的声音。

我们可以在某种程度上假设情况的严重性，因为这个问题正在由行业专家处理，包括Steve Blum、Stephanie Sheh和Kara Edwards。

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就在上个月，一个人工智能生成的类似于女演员艾玛-沃特森的声音被用来阅读阿道夫·希特勒臭名昭著的著作《我的奋斗》的章节，然后被上传到4chan。据报道，ElevenLabs的一个测试程序被用来执行这项任务。

以《堡垒之夜》闻名的配音演员和导演萨拉-埃尔马莱强调了人类艺术家所具有的优势。如果他们认为"剧本中的某句话感觉不对"，他们可以与配音演员就是否加入这句话进行协商。但基于人工智能的技术"显然完全规避了这一点"。

虽然看到重复性的工作落入机器人和人工智能手中是有道理的，但工业界正试图取代人类的艺术方面，这一点有点难以消化。尽管如此，人工智能迟早会在娱乐业有一定的地位。

　　图1.网络犯罪分子使用ChatGPT来改进Infostealer的代码

　　使用OpenAI模型

　　截至目前，可通过两种方法访问和使用OpenAI模型：

　　1、Web用户界面——用于使用ChatGPT、DALLE-2或OpenAI Playground。

　　2、API——用于构建应用、流程等。你可以使用自己的用户界面，在后台运行OpenAI模型和数据。

　　下面的示例显示了已将OpenAI的API模型整合到旗下应用的合法品牌。

　　图2.使用OpenAI的API模型的品牌

　　阻碍恶意内容创建的障碍

　　作为内容政策的一部分，OpenAI设置了相关障碍和限制，以阻止在其平台上创建恶意内容。ChatGPT在其用户界面上设置了一些限制来防止模型的滥用。举例来说，如果用户要求ChatGPT编写一封冒充银行的钓鱼邮件或创建一个恶意软件，系统将不会执行。

　　图3.ChatGPT对滥用请求的响应示例

　　绕过限制创建恶意内容

　　然而，CPR表示，网络犯罪分子正想方设法绕过ChatGPT的限制。在地下论坛上有关如何使用OpenAI API来绕过ChatGPT障碍和限制的讨论帖不断激增。

　　图4.网络犯罪分子对通过API将ChatGPT整合到其Telegram频道中表现出兴趣

　　当前版本的OpenAI API虽为外部应用所使用（例如，将OpenAI的GPT-3模型整合到Telegram频道中），但几乎没有任何防滥用措施。它并未实施ChatGPT在其用户界面上设置的限制或障碍，允许创建钓鱼邮件和恶意软件代码等恶意内容。

　　例1——Telegram OpenAI机器人即服务

　　在一个地下论坛上，CPR发现有网络犯罪分子正在宣传一项新创建的服务：支持无限制地使用OpenAI API的Telegram机器人。

　　图5.宣传Telegram OpenAI机器人的地下论坛广告

　　图6.在利用OpenAI API的Telegram机器人中创建的钓鱼邮件示例

　　图7.在利用OpenAI API的Telegram机器人中创建无防滥用限制的恶意软件代码的示例

　　作为商业模式的一部分，网络犯罪分子可以使用ChatGPT进行20次免费查询，此后每100次查询需支付5.50美元。

　　图8.基于OpenAI API的Telegram频道的商业模式

　　例2——网络犯罪分子提供的一个可绕过防滥用限制的简单脚本

　　网络犯罪分子创建了一个使用OpenAI API来绕过防滥用限制的简单脚本。

　　图9.可直接查询API并绕过限制来开发恶意软件的脚本示例

　　通过这些案例，Check Point观察到网络犯罪分子不断探索如何利用ChatGPT来满足其开发恶意软件和创建钓鱼邮件的需求。随着ChatGPT控制措施的改进，网络犯罪分子也将不断寻找新的方法来使用OpenAI模型。因此可以预见，随着AI技术的不断落地，网络犯罪分子的“技术成本”将进一步降低；随之而来的网络攻击数量也将不断增长。因此，以预防为主、以AI对抗AI的网络安全模式可能将成为未来几年的主要发展趋势。

谷歌对AI人工智能的研究也是研究了多年的，技术能力上并不弱，他们即将推出的产品名为“BARD”，也是对话式人工智能服务，本周一已经向部分测试人员开放，未来几周将向公众开放。

谷歌母公司Alphabet的CEO桑达尔·皮查伊表示，，人工智能开辟了新的机会，可以显著改善数十亿人的生活，而Bard致力于将世界知识的广度与我们大型语言模型的力量、智慧和创造力结合起来。

和ChatGPT一样，用户可以对Bard进行提问，然后得到详细的答案。

聊天机器人ChatGPT要抢搜索引擎生意 谷歌出手：竞品Bard来了© 由 快科技 提供

皮查伊提到，人们正在使用谷歌搜索来提出比以前更微妙的问题。

例如，过去关于钢琴的一个常见问题可能是它有多少键，现在更有可能是它是否比吉他更难学——这没有直接的事实答案。

他写道：“这时候人工智能AI就可以提供帮助，它可以针对没有正确答案的问题提出见解。”

“很快大家将在搜索中看到基于人工智能的功能，这些功能将复杂的信息和多个视角提炼成易于理解的格式，因此您可以快速了解全局并从网络中了解更多信息。”

聊天机器人ChatGPT要抢搜索引擎生意 谷歌出手：竞品Bard来了© 由 快科技 提供

"我认为这是一个非常重要的问题，作为人类要问：外太空还有其他人吗？"

随着人类越来越善于观察宇宙并了解其历史，我们是否孤独的问题从未像现在这样尖锐。如果地球之外有生命，我们怎么能找到它？为什么我们还没有被联系到？要怎样才能与外星文明建立起联系？

Peter Ma的研究集中在电磁波谱的一个特定部分，即窄带无线电。虽然宇宙中的各种物体都会在广泛的频率范围内发出辐射，但无线电频率对于发送信号特别有效。而当我们人类使用无线电波进行通信时，我们使用的是窄带，因为这更有效率。

SETI研究人员认为，外星文明如果在那里也会这样做。Peter Ma解释说："从技术角度来看，任何智能文明，如果他们也试图通过电磁辐射（如无线电）进行传输，那么在窄波段进行传输是有意义的。"

那为什么我们还没有被联系到？要怎样才能与一个外星文明建立联系呢？

SETI的研究人员对无线电波段的一个特殊部分感兴趣，大约在1420MHz范围内。这被称为氢线，对天文学家来说很重要，因为它是中性氢发出辐射的频率，所以它是研究各种天文目标的关键。

研究人员认为，任何对恒星感兴趣的外星文明也可能会关注这个波段，因此它被称为"银河系的饮水孔"。如果一个文明试图在宇宙中进行交流，这是我们对他们用来进行交流的频率的最佳想法。

这种方法是前些年许多SETI研究的基础：通过梳理数据来寻找这个频段的信号，通常使用一种叫做turboSETI的算法。该算法通过频率搜索时间图，寻找直线，这表明信号的存在。这是一种搜索大量数据的有效方法，但它也有问题--其中最重要的是过滤掉来自地球的干扰造成的误报。

新方法采取了一种不同的方法。研究人员没有直接分析这些信号，而是输入原始观测数据，然后模拟他们感兴趣的那种信号，并训练他们的算法来识别这些信号。

这使得信号识别有了更灵活的方法，在窄带中挑选出忽上忽下的异常现象，即使它们没有传统算法所标示的简单线条形状。这是一种更普遍的方法，允许出现可能无法被地球上的工程师预测的信号类型。

"它也使该方法更快、更有效。"Peter Ma说："人们最初所做的是采用经典算法，并在管道的某个地方附加了机器学习方法。现在，随着机器学习领域的发展，整个管道可以是基于机器学习的。

这很重要，因为SETI本质上是一个数字游戏：挑战在于从足够多的望远镜中获取足够多的数据，以增加探测的机会。梳理所有这些数据以找到宇宙干草堆中的针，需要越来越高效的方法。

更广泛的SETI领域是一个不寻常的事业，因为研究人员可以将他们的整个职业生涯用于寻找可能存在或不存在的东西。强大的望远镜阵列和机器学习技术等新工具可以帮助使搜索更加准确和精确。"Peter Ma说："历史上从来没有一个更好的时机让我们实践SETI。但是，即使我们的星球之外确实存在生命，我们可能永远没有机会发现它。"

另一方面，还有一种诱人的可能性，那就是人类明天可能会探测到一个有趣的信号，甚至外星文明的证据可能已经存在于几十年来从天空中收集的大量数据中。

这种满足好奇心的前景使SETI研究人员一直在进行漫长的探索。"谁知道呢？可能现在就有一个突破性的信号存在于地下室的某个硬盘中。"Peter Ma说。"总得有人去看看，对吗？"

但激发它们的有机生命往往是僵硬和柔软的某种组合。毕竟，如果我们不是一堆束缚在刚性骨骼结构上的软组织，那我们是什么？因此，机器人学家最好将这两者结合起来，以便利用两个世界的优点。

这就是麻省理工学院最近重新思考其水下蛇形水生机器人的指导原则之一。这种机器人很大程度上是空心的，由模块化体素建成，可以组装成在某些方向上是刚性的，而在其他方向上是柔软的系统，从而将刚性和柔性元素结合起来。

麻省理工学院教授Michael Triantafyllou说："身体表面的平滑灵活性使我们能够实施流动控制，从而减少阻力并提高推进效率，从而大量节省能源。"他以前曾参与麻省理工学院的RoboTuna项目。

到目前为止，该系统已经被配置成本篇文章中看到的那种一米长的鳗鱼设计，但模块化的构建模块意味着有可能创造出各种不同的形状，并可以大大增加机器人的尺寸。

"以前有很多类似蛇的机器人，但它们一般都是由定制的部件组成的，而不是这些可扩展的简单构件。"麻省理工学院的教授尼尔-格申菲尔德补充说。

模块化也有可能意味着极大地减少建造这些机器人所需的组装时间。这个系统中的60个部件是在两天内组装完成的，而不是建造RoboTuna所需的两年时间。

OpenAI强化！微软推出Teams高级版© 中关村在线

Teams Premium在PowerPoint Live中提供人工智能生成的章节，以及 "当你离开和加入会议时，个性化的时间线标记"。目前，字幕中的实时翻译也是可用的。在未来几个月，Teams Premium将能够在GPT-3.5的帮助下自动生成会议记录。用户也将有机会获得人工智能生成的任务和行动项目建议。随着时间的推移，微软可能会扩大Teams Premium的人工智能功能。

该公司之前为开发者推出了Azure OpenAI服务，以及一个帮助初学者建立自己的应用程序的工具和一个图形设计应用程序，它们都由OpenAI技术驱动。有消息称，微软正在将OpenAI令人惊讶的聊天机器人ChatGPT引入必应（据说谷歌也在为搜索开发人工智能聊天机器人）。

今日，据央视新闻报道，“中国天眼”FAST总工程师姜鹏介绍，截至目前，FAST发现的脉冲星总数已超740颗。

据了解，脉冲星是大质量恒星死亡后的残骸，是研究宇宙极端环境中物理规律的理想实验室。

随着脉冲星发现数量的不断增加，科学家们未来可通过脉冲星测试阵列，寻找引力波存在的证据，或通过脉冲星测时，建立自主可控的时间基准体系。

姜鹏指出：“这700多颗（脉冲星），它只是给你提供了一种条件。你有这个发现能力，你才有可能发现我们期待发现的这种奇异的脉冲星。我们更期待的是发现一种特别种类的脉冲星，比如是跟黑洞相互配对的这种双星系统，那我们就可以在更极端的引力场条件下，检验爱因斯坦相对论的正确性。”

据介绍，2023年，科研人员除了要确保FAST系统顺畅运行、发现宇宙中更多的奥秘以外，先导阵列方面的建设计划也已在筹备中。

资料显示，FAST由我国已故天文学家南仁东于1994年提出构想，历时22年建成，于2016年9月25日落成启用，进入调试期。2020年1月11日，FAST通过国家验收，正式开放运行。

500米口径世界最大！中国天眼FAST启用7年发现超740颗脉冲星

研究人员从模型中收集了一千多个训练实例，范围从个人照片到电影剧照、受版权保护的新闻图片和有商标的公司标志，并发现人工智能几乎以相同的方式复制了其中的许多内容。来自普林斯顿大学和伯克利大学等高校的研究人员，以及来自科技部门--特别是Google和DeepMind--的研究人员进行了这项研究。

研究团队在之前的研究中指出了人工智能语言模型的类似问题，特别是GPT2，即OpenAI大获成功的ChatGPT的前身。在Google大脑研究员尼古拉斯-卡里尼的指导下，团队通过向Google的Imagen和Stable Diffusion提供图片的标题，例如一个人的名字后生成了结果。之后，他们验证了生成的图像是否与模型数据库中保存的原件相符。

来自稳定扩散的数据集，即被称为LAION的多TB采集图片集，被用来生成下面的图片。它使用了数据集中指定的标题。当研究人员在提示框中输入标题时会产生了相同的图像，尽管因数字噪音而略有扭曲。接下来，研究小组在反复执行相同的提示后，手动验证了该图像是否是训练集的一部分。

研究人员指出，非记忆性的回应仍然可以忠实地表现出模型所提示的文字，但不会有相同的像素构成，并且会与其它训练生成的图像不同。

苏黎世联邦理工学院计算机科学教授和研究参与者Florian Tramèr观察到了研究结果的重大局限性。研究人员能够提取的照片要么在训练数据中频繁出现，要么在数据集中的其他照片中明显突出。根据弗洛里安-特拉梅尔的说法，那些不常见的名字或外表的人更有可能被"记住"。

研究人员表示，扩散式人工智能模型是最不隐私的一种图像生成模型。与生成对抗网络（GANs），一类较早的图片模型相比，它们泄露的训练数据是前者的两倍多。这项研究的目的是提醒开发者注意与扩散模型相关的隐私风险，其中包括各种担忧，如滥用和复制受版权保护的敏感私人数据（包括医疗图像）的可能性，以及在训练数据容易被提取的情况下易受外部攻击。研究人员建议的修复方法是识别训练集中重复生成的照片，并从数据收集中删除它们。

马斯克：提供“好内容”的机器人可免费使用Twitter的API© 由 IT之家 提供

在关闭 Tweetbot 和 Twitterrific 等第三方客户端后，Twitter 上周宣布，从 2 月 9 日起，开发者需要注册一个“付费基本层”来访问 Twitter 的 API。当时，马斯克为这一举措辩解说，免费的 API 正被机器人骗子和垃圾邮件发送者“滥用”，并补充说，每月约 100 美元的订阅费“加上 ID 验证”可以“大大净化事情”。

IT之家了解到，此举引起了开发者和 Twitter 用户的批评，他们为各种目的创建和使用机器人。虽然有些机器人，如 Make it a Quote 和 Color Schemer，只是为了娱乐而存在，但其他机器人，如 Pikaso、Remind Me of This Tweet 和 Thread Reader，在网站上提供有用的功能，包括截图、接收某些推文的提醒，以及以更有组织的布局阅读线程。许多开发者宣布，他们将在 2 月 9 日的最后期限前关闭他们的机器人。

但向开发者收取访问 Twitter 的 API 的费用，也为该公司提供了另一个赚钱的机会，这是马斯克上任后优先考虑的事情。据报道，除了每月向用户收取 8 美元的验证费外，该公司还希望从那些希望在平台上保留金色认证的品牌中每月收取 1000 美元。

尽管看起来马斯克将允许某种程度的免费 Twitter API 访问，但仍存在许多问题，并不清楚他认为什么是“好”的内容，也不清楚该政策是否适用于未来创建的机器人，还是只适用于现在存在的机器人。在 Twitter 正式宣布这一变化之前，该网站上的机器人仍然前途未卜。

从这部分用户分享的截图来看，新版Bing的界面设计与原版没有多少差别，主要差异在于搜索框。

微软新版Bing短暂现身：将全面接入ChatGPT© 由 快科技 提供

它的搜索框更像是一个聊天框，用户可以使用自然语言而不是关键词与Bing进行沟通，不仅能够直接告诉Bing查找特定的主题，还能够征求它的意见，Bing会在聊天框给出答案。

同时，新的Bing还可以根据用户的描述对搜索结果做出调整，比如你告诉它自己后续的目的地与日程安排，它就会根据这些信息来调整搜索结果。

可以看出，与传统的搜索引擎相比，接入了ChatGPT的Bing要显得“聪明”很多，能够更全面的对用户的需求做出理解并响应，降低了用户通过不同关键词检索筛选的成本。

值得一提的是，在今年早些时候，微软CEO曾表示，除了Bing外，微软旗下包括Office套件（Word、PPT、Excel等）、Azure云服务、Teams等软件服务，都将接入ChatGPT等人工智能工具。

与人工智能的深度融合，势必会让这些软件获得更多此前未曾想到的新功能。

一亿人里程碑 ChatGPT成为绝对主流© 中关村在线

相比之下，TikTok在全球首次亮相后花了9个月才达到1亿月度用户，尽管它很受欢迎，特别是在年轻一代中。瑞银分析师Lloyd Walmsley还指出，Meta的Instagram已经存在了两年半的时间才达到这个点。然而，该聊天机器人能否在未来几个月内保持这种兴趣水平，还有待观察。"接下来的问题显然是它的持久力会是什么。可能会有人们只是来看看的因素，"Walmsley补充说。

ChatGPT为用户提供了听起来很自然的类似人类的回答，以至于教育工作者担心它可能被学生用来作弊。虽然它仍然有严重的准确性问题--"像ChatGPT这样的模型有一个臭名昭著的倾向，即喷出有偏见的、有害的和与事实不符的内容，"麻省理工学院的《技术评论》在一篇文章中写道，但还没有另一个公共聊天机器人具有类似的能力。据报道，这让谷歌的高管们感到震惊，以至于他们决定宣布 "红色代码"，并加快了公司的人工智能开发。这家科技巨头正在开发一些潜在的ChatGPT竞争对手，包括一个用于搜索的聊天机器人，并打算在今年展示20个人工智能产品。

ChatGPT目前仍可免费使用，OpenAI似乎没有任何计划将其访问权完全锁定在付费墙后面。然而，这家初创公司确实打算开始为该服务收费，并且已经开始测试每月20美元的ChatGPT付费计划，该计划提供更快的响应时间和对新功能的优先访问。（中关村在线）

如果一切按计划进行，这颗“全球最先进的3nm处理器”最快将在今年进入量产。升级3nm之后，Apple Silicon芯片的性能将有巨大提升，包括iPhone 15使用的A17系列、Mac使用的全新M系列芯片等。

苹果A17芯片曝光：全球最先进3nm处理器 性能突飞猛进© 中关村在线

据悉，A16的新一代GPU“过于雄心勃勃”，原本准备添加光线追踪等功能，但因为设计缺陷，消耗的电量比预期的多得多，直接影响了iPhone 14 Pro的电池寿命和热管理。

苹果在开发后期才发现了新款GPU的设计缺陷，不得已才匆忙使用A15的GPU进行了小幅升级。

不出意外，我们将在A17上，再一次看到GPU性能的突飞猛进。

量子计算机（图文无关）

1月30日消息，据科技日报报道，合肥本源量子已研发出多台中国量子计算机，并成功向用户交付一台。这意味着，我国在实现“量子优越性”之后，又成为了世界上第三个具备量子计算机整机交付能力的国家，确立了在国际量子计算研究领域的领先地位。据悉，本源量子是中国第一家量子计算公司，于2020年上线国内首台国产超导量子计算机本源悟源，接着去年又发布了国内首个量子计算机和超级计算机协同计算系统解决方案。

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据介绍，加拿大量子计算公司于2011年出售其第一个量子计算机，美国IBM公司2019年将其商用量子计算机交付部署，中国公司本源量子的量子计算机则在2021年交付用户。目前，全球共有100多家量子计算公司研制量子计算机。

相比于普通计算机，量子计算机拥有惊人的算力，可以做到前者无法完成的事情。在最近上映的科幻电影《流浪地球2》中，MOSS就是一台智能量子计算机，它可以满足数万座发动机协同运作，并实现“数字生命”。

早在 AI 研究公司 OpenAI 于 2011 年 11 月份首次推出 AI 聊天机器人 ChatGPT 三个月前，Facebook 母公司 Meta 就曾发布过类似的聊天机器人。但 Meta 首席人工智能科学家雅恩勒昆（Yann LeCun）表示，与 ChatGPT 立即爆火、上线五天里就有 100 多万用户不同，Meta 的 Blenderbot 让人觉得很无聊。

ChatGPT 正在迅速成为主流，因为微软正在努力将其纳入其流行的办公软件中，并向其他企业出售该工具的使用权限。微软最近向 ChatGPT 开发公司 OpenAI 公司投资了数十亿美元。根据对六名离职和在职谷歌、Meta 员工的采访，对 ChatGPT 的关注激增正在促使包括这两家公司在内的科技巨头内部压力激增，迫使他们更快地采取行动，可能会搁置对某些潜在安全问题的担忧。科技巨头 AI 工具发布慢受到质疑

其中一人表示，在 Meta，员工最近分享了内部备忘录，敦促公司加快 AI 项目的审批流程，以便利用最新技术。而谷歌本身就帮助开创了支撑 ChatGPT 的部分技术，该公司最近发布了围绕推出 AI 产品的“红色代码”，并提出了所谓的“绿色车道”，以缩短评估和减轻 AI 潜在危害的过程

ChatGPT 以及 Dall-E 2、Stable Diffusion 等文本转图像等工具，都属于所谓的生成性人工智能（AIGC）。它们通过借鉴现有的、人类创造的内容来确定某些模式，以此来创作自己的作品。这项技术是由谷歌等大型科技公司首创的，但它们近年来变得更加保守，只发布新的模型或演示版本，而对整个产品保密。与此同时，像 OpenAI 这样的研究实验室迅速发布了他们的最新版本，这引发了人们对谷歌语言模型 Lamda 等企业产品的质疑。

自从像微软 AI 聊天机器人 Tay 等失败以来，科技巨头们始终都感觉很紧张。2016 年发布仅仅不到一天，Tay 就发布种族歧视等不当言论，导致微软立即将其关闭。Meta 为 Blenderbot 进行了辩护，并在其发表种族歧视言论后放弃了它。去年 11 月，另一款名为 Galactica 的 AI 工具因其不够准确、有时存在偏见而受到批评，也在短短三天后被下线。

谷歌 AI 部门的一名员工表示：“人们觉得 OpenAI 的技术比这些老牌公司更新、更令人兴奋，而且犯下的错误更少，他们现在可以逃脱诸多指责。”他指的是公众愿意在不那么严格的情况下接受 ChatGPT。有些 AI 领域的顶尖人才已经跳槽到机制更灵活的初创公司，比如 OpenAI 和 Stable Diffusion 等。

有些 AI 伦理学家担心，在信任和安全专家能够研究这些风险之前，大型科技公司匆忙进入市场可能会让数十亿人面临潜在的危害，比如分享不准确的信息、生成假图像或让学生有能力在学校考试中作弊。该领域的其他人也认同 OpenAI 的理念，即向公众发布工具是评估现实世界危害的唯一途径。在减轻了某些可预测的风险后，向公众发布工具通常名义上处于“测试期”。

创企抢先发布 AI 工具获巨大优势

Meta 基础 AI 研究部门董事总经理乔尔皮诺（Joelle Pineau）说：“AI 的发展速度快得令人难以置信，我们一直在关注这个领域，并确保我们拥有高效的审查流程，但当务之急是做出正确的决定，并发布最适合我们社区的 AI 模型和产品。”

谷歌发言人林莉莉 (Lily Lin) 表示：“我们相信，AI 是一项基础性和变革性技术，对个人、企业和社区都非常有用。我们需要考虑这些创新可能产生的更广泛的社会影响。我们继续在内部测试我们的 AI 技术，以确保它能提供帮助，并能够安全使用。”

微软通信主管弗兰克肖（Frank Shaw）称，当微软在其产品中使用 DALE-2 等 AI 工具，并将与 OpenAI 合作时，该公司将构建额外的安全措施。他说：“微软多年来始终在致力于推动 AI 领域的发展，并公开指导如何以负责任和符合道德的方式在我们的平台上创建并使用这些技术。”

美国佐治亚理工学院计算机教授、机器学习专家马克里德尔（Mark Riedl）表示，ChatGPT 背后的技术不一定比谷歌和 Meta 开发的技术更好，但其发布语言模型供公众使用的做法给了它巨大优势。里德尔说：“在过去的两年里，他们始终在利用一群人类向 GPT 提供反馈，比如对不合适或不满意的答案给予‘否定’，这个过程被称为“从人类反馈中强化学习”。

科技巨头愿意冒险加速部署 AI 工具

在科技股暴跌之际，硅谷突然愿意考虑承担更多的声誉损失风险。当谷歌上周裁员 1.2 万人时，其首席执行官桑达尔[gf]30fb[/gf]皮查伊（Sundar Pichai）写道，该公司已经进行了严格的审查，将重点放在最优先事项上，并两次提到了其对 AI 的早期投资。

十年前，谷歌成为 AI 领域无可争辩的领导者。2014 年，谷歌收购了尖端 AI 实验室 DeepMind，并于 2015 年开源了其机器学习软件 TensorFlow。到 2016 年，皮查伊承诺将谷歌转变为一家“AI 优先”的公司。次年，谷歌发布了转换器，这是其软件架构的关键部分，掀起了当前的生成式 AI 浪潮。

谷歌不断推出更先进的技术，推动整个领域向前发展，在语言理解方面取得了许多突破，帮助改进了谷歌搜索。在大型科技公司内部，审查尖端 AI 道德影响的制衡体系没有确保隐私或数据安全那么成熟。通常，由 AI 研究人员和工程师组成的团队会就他们的发现发表论文，将他们的技术整合到公司现有的基础设施中，或者开发新产品，这一过程有时可能会与其他负责 AI 开发的团队产生冲突，因为他们面临着将创新更快推向公众的压力。

谷歌在 2018 年发布了其著名的 AI 原则，此前员工曾抗议 Project Maven（为美国国防部无人机提供计算机视觉的合同），消费者对 Duplex（可以呼叫餐厅并进行订餐的 AI 系统）的演示也表示强烈反对。去年 8 月，谷歌开始通过其应用程序 AI Test Kitchen 向消费者提供限量版 LaMDA。前谷歌软件工程师布莱克莱莫因（Blake Lemoine）声称，他相信 LaMDA 存在感知能力，但该功能还没有完全向公众发布，谷歌计划在 2022 年底这样做。

但这些技术进步背后的顶尖 AI 人才却正变得焦躁不安。在过去 1 年左右的时间里，谷歌许多顶级 AI 研究人员离职，成立了围绕大型语言模型的初创公司，包括 Character.AI、Cohere、Adept、Inflection.AI 以及 Inworld AI 等。此外，还有使用类似模型开发聊天界面的搜索初创公司，例如由谷歌前高管斯里达尔拉马斯瓦米（Sridhar Ramaswamy）运营的 Neeva。

Character.AI 创始人诺姆沙泽（Noam Shazeer）帮助发明了转换器和其他核心机器学习架构。他表示，用户数据的飞轮效应是无价的。当他首次将用户反馈应用于 Character.AI 时，参与度上升了 30% 以上。Character.AI 允许任何人根据对真人或虚构人物的简短描述来生成聊天机器人。

在 Google Brain 工作了三年的尼克弗罗斯特（Nick Frosst）说，像谷歌和微软这样的大公司通常都专注于利用 AI 来改进他们庞大的现有商业模式。弗罗斯特在多伦多与人联合创立了 Cohere，这是一家创建大型语言模型的初创公司，可以定制这些模型来帮助企业。他的创业伙伴艾丹戈麦斯（Aidan Gomez）在谷歌工作时也帮助开发了转换器。弗罗斯特说：“这个领域发展得如此之快，对我来说，领先的都是小公司并不令人感到惊讶。”

在过去的十年里，AI 领域经历了几次炒作周期，但对 Dall-E 和 ChatGPT 的狂热达到了新的高度。在 OpenAI 发布 ChatGPT 后不久，推特上的科技网红开始预测，AIGC 将预示着谷歌搜索的衰亡。ChatGPT 以一种可访问的方式提供简单的答案，并且不要求用户在蓝色链接中搜索。此外，在发布 25 年之后，谷歌的搜索界面变得臃肿起来，充斥着试图利用该系统的广告和营销人员。

技术专家 Can Duruk 在他的时事通讯《Margins》上写道：“由于他们的垄断地位，谷歌已经让他们曾经令人难以置信的搜索体验退化成了垃圾邮件泛滥、搜索引擎驱动的地狱。”

AI 消费产品蕴藏巨大盈利潜力？

在匿名应用 Blind 上，科技工作者发布了数十个关于谷歌能否与 ChatGPT 竞争的问题。著名研究科学家 David Ha 在推特上写道：“如果谷歌不采取行动，开始发布类似应用，他们将被载入史册：它培养了整整一代机器学习研究人员和工程师，而这些研究人员和工程师后来又在其他公司部署了这项技术。”最近，David Ha 离开 Google Brain，加盟开源文本转图像的初创公司 Stable Diffusion。

谷歌的员工们表示，仍留在公司内部的 AI 工程师和他一样沮丧。多年来，员工们始终在发送备忘录，表示要在搜索中加入 AI 聊天功能。但他们也明白，谷歌有合理的理由不急于改变其搜索产品。如果聊天机器人直接通过谷歌搜索回答问题，如果该答案被发现是有害的或抄袭的，则可能会增加它的责任。

像 OpenAI 这样的聊天机器人经常犯事实性错误，并经常根据问题的提问方式改变答案。一位前谷歌 AI 研究员表示，从提供一系列直接链接到原始材料的问题的答案，转向使用聊天机器人给出单一、权威的答案，将是一个重大转变，让谷歌内部的许多人感到紧张。这位知情人士说，谷歌不想承担这种提供单一答案的角色或责任。之前的搜索更新，比如添加即时答案，都是非常缓慢而谨慎进行的。

然而，在谷歌内部，对 AI 安全流程的部分失望来自一种感觉，即由于担心负面宣传，尖端技术从未作为产品发布。比方说，有些 AI 模型存在偏见。

据一位了解公司内部讨论情况的人士透露，Meta 员工还不得不应对公司对糟糕公关的担忧。在推出新产品或发表研究成果之前，Meta 员工必须回答有关宣传其工作的潜在风险问题，包括其研究如何可能被误解。有些项目由公关人员以及内部合规专家进行审查，这些专家确保该公司的产品符合 2011 年联邦贸易委员会关于如何处理用户数据的协议。

对于非营利组织“分布式 AI 研究所”（Distributed AI Research Institute）的执行董事蒂姆尼特格布鲁（Timnit Gebru）来说，谷歌将其负责任 AI 团队边缘化的前景并不一定意味着权力或安全担忧的转移，因为那些警告潜在危害的人从一开始就没有得到授权。

从格布鲁的角度来看，谷歌发布 AI 工具的速度很慢，因为该公司缺乏足够强大的商业动机，不愿冒着声誉受损的风险。然而，在 ChatGPT 发布后，谷歌可能会看到其从这些消费产品中赚钱的能力发生了变化，而不仅仅是为搜索或在线广告提供动力。格布鲁称：“现在他们可能认为这对他们的核心业务构成了威胁，所以或许他们应该冒险一试。”

拉姆曼乔杜里（Rumman Chowdhury）曾领导推特的机器学习伦理团队，直到去年 11 月埃隆马斯克（Elon Musk）解散了该团队。她表示，她预计谷歌等公司在争先恐后地追赶 OpenAI 的过程中，将越来越多地将内部批评者和伦理学家排挤在外。她说：“我们原来以为是中国在推动美国 AI 技术进步，但现在看起来像是初创企业在背后发力。”

来源：网易科技

ChatGPT 聊天对答如流，能够撰写流畅的文章，生成有效的计算机代码，解决人文艺术类学科问题，翻译文本，甚至它的回答通过了知名大学的法学研究生考试、商业管理考试……

免费又好用的 ChatGPT 成功火出 AI 圈，进入普通大众视野。

话题不断 ChatGPT 有多神？

去年 11 月 30 日，人工智能公司 OpenAI 发布聊天机器人 ChatGPT。和 OpenAI 此前推出的产品不同，这次 ChatGPT 采取了开源开放、免费用的模式。

免费又好用， ChatGPT 不到一周就聚集了超过 100 万用户，其圈粉速度之快震撼整个 AI 产业界。

ChatGPT 的大火，让 OpenAI 吸金能力飙升。

2019 年微软曾向 OpenAI 投资 10 亿美元，以换取 OpenAI 技术的独家许可。现在，OpenAI 的估值飙涨至 290 亿美元。

ChatGPT 在全球爆红还震动了 AI 界的大佬谷歌。

ChatGPT 推出不足 1 个月后，谷歌 CEO Sundar Pichai 在公司内部发布了“红色警报” (Code Red)，并称围绕 ChatGPT，全面调整 2023 年谷歌在 AI 领域的工作。

更夸张的还有 ChatGPT 的“加持”能力。

就在几天前，美国版头条公司 BuzzFeed 宣布计划利用 ChatGPT 创建者 OpenAI 来生成和个性化其部分内容并增强其体验后，其公司一直不温不火的股价 2 天涨了近 3 倍。

技术没有突破性创新

纷繁的信息背后，ChatGPT 所代表的 AIGC（AI generated content）技术水平到底达到了怎样的高度？

根据 OpenAI 官网的介绍，ChatGPT 基于 GPT-3.5 预训练大模型创建，采用的模型使用了“利用人类反馈强化学习（RLHF）”的训练方式，包括：人类提问机器答、机器提问人类回答，不断迭代，让模型具备对生成答案的评判能力。

相比 GPT-3 大模型，ChatGPT 的主要提升点包括：能记住之前的对话，可实现连续对话，更符合真实的人类对话情景，能承认错误、会拒绝不适当请求；新训练增加了代码理解和生成的能力，ChatGPT 具备与编程相关的基础知识。

回顾 OpenAI 的技术路线，自 2018 年开始，OpenAI 陆续发布了 Generative Pre-trained Transformer（GPT）系列预训练语言模型。

GPT-1（2018 年发布）、GPT-2（2019 年发布）、GPT-3（2020 年发布）的参数分别达到 1.17 亿、15 亿、1750 亿。此后，OpenAI 投入大量精力，通过代码训练和指令微调来增强 GPT-3。ChatGPT 被视为是基于 GPT-3 的微调版本，即 GPT-3.5 创建的。

所谓外行看热闹，内行看门道。

在 AI 技术界的大拿们看来，ChatGPT 不是什么新鲜事。谷歌、Meta、DeepMind、国内的百度等公司都有推出类似技术水平的“聊天机器人”服务。

Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun 就认为，就底层技术而言，ChatGPT 并不是多么了不得的创新。虽然在公众眼中，它是革命性的，但是它就是一个设计得很好、组合得很好的产品而已。

在 Yann LeCun 看来，ChatGPT 使用的 Transformer 架构是以自监督的方式预训练的，自监督学习可以追溯到 OpenAI 出现之前，而 Transformer 是谷歌的发明，这是 GPT-3 等大型语言模型的基础。ChatGPT 使用的人类反馈强化学习（RLHF）的技术，也是由谷歌 DeepMind 实验室开创。

谈到 ChatGPT，百度技术委员会主席吴华同样认为“ChatGPT 不是一种技术的颠覆式创新”，但是，吴华表示，“它是一种交互方式的革新。”

吴华认为，ChatGPT 在展现方式上，让用户更容易去交互，能以自然语言的方式去交互，这对大家来说有一个“革新性”的认识。ChatGPT 在用户界面和交互上的创新模式，“对我们也有启发”。

事实上，对一项新技术应用而言，与使用群体的交互方式的创新，也能带来领先优势。这在软硬件产品领域一直得到验证。硬件领域，例如从按键到触控、再到语音控制，交互形式的每一步革新都催生出新的行业竞争格局。软件领域更是如此，更好的交互体验更能轻松赢得用户青睐。

现在，对国内用户而言，使用 ChatGPT 仍有很多限制门槛。

国内科技大厂埋头研发 AIGC 技术多年，借着 ChatGPT 的东风，现在是时候加大力气研究一番如何让 AIGC 这项技术能飞入寻常百姓家，让普通用户用起来。

“ChatGPT+”打开想象力大门

ChatGPT 的爆火，让普通人感受到 AI 带来的便利，行业里衍生出“ChatGPT+”效应。

微软 CEO 纳德拉透露，计划将 ChatGPT（聊天机器人）、DALL-E（文生图） 等人工智能工具整合进微软旗下的产品中，包括 Bing 搜索引擎、Office 全家桶（包含 Word、PPT、Excel 等）、Azure 云服务、Teams 聊天程序等。

有不具名员工透露亚马逊云科技部门的一个小型工作组开始测试 ChatGPT 在客户支持问题方面的表现，并发现“做得非常好”，此外在为数据库工程师编写故障排除指南方面也“非常出色”。

也有用户把 ChatGPT + Stable Diffusion（AI 文生图工具） 结合使用。即先要求 ChatGPT 生成随机的艺术 prompt，然后把 prompt 作为 Stable Diffusion 的输入，生成一副艺术性很强的画作。

还有人提出“ChatGPT+WebGPT”，WebGPT 为高阶版网页爬虫，从互联网上摘取信息来回答问题，并提供相应出处。“ChatGPT+WebGPT”产生的结果信息可以实时更新，对于事实真假的判断更为准确。

针对 ChatGPT 在解答数学题方面的拉垮表现，计算机科学家、Wolfram 语言之父 Stephen Wolfram 发文表示，正在将 ChatGPT 与自己的 Wolfram | Alpha 知识引擎结合起来用，因为后者具有强大的结构化计算能力，可以实现完美互补。

这些“ChatGPT+”效应的出现，其实质也是 AI 业界喊了这么多年“AI 赋能”。

“ChatGPT+”能给现有的产品和服务带来哪些新玩法和新体验，无疑是值得期待的。ChatGPT 的成功，也给更多在探索 AIGC 商业化落地的企业提供了参考和借鉴。

激动与观望同在

尽管 ChatGPT 让 AI 技术界人士激动，但是学术界对 ChatGPT 表现出警惕。

ChatGPT 免费又好用，可以根据简单提示生成几乎任何主题的原始文本，引起了学术界对剽窃的担忧，担心 ChatGPT 会帮助学生在考试中作弊。

这种担忧也并非没有必要。

近期 Study.com 向 1000 名 18 岁以上学生发起的调查显示，48% 的学生用 ChatGPT 完成小测验，53% 的学生用 ChatGPT 写论文。年轻人对新技术的接受速度远超想象。

近期，巴黎政治学院宣布禁止使用 ChatGPT，因为 ChatGPT 可以生成连贯的文章或者论文，以防止学生欺诈和剽窃。

更早之前，全世界第二大程序员交友网站的 Stack Overflow 官方发文禁止用户用 ChatGPT 直接生成“垃圾答案”，否则封号。

百度创始人李彦宏说，AIGC 或许将颠覆现有内容生产模式，实现以十分之一的成本，以百倍千倍的生产速度去生成 AI 原创内容。

微软 CEO 纳德拉说，当前 AI 将引发一场波及全行业的“平台转移”，就像过去 15 年向移动设备和云计算平台上转移一样。

每一项新技术进入人们的生活时，总是伴随着兴奋和质疑。那么就让 ChatGPT 们 多飞一会儿！

这一战略合作将谱写出怎样的行业传奇？199IT有幸聆听了甲骨文公司全球副总裁、NetSuite 大中华区总经理叶天禄与友达数位总经理赵丽娜的精彩分享。

（图：甲骨文公司全球副总裁、NetSuite 大中华区总经理叶天禄（左一）

与友达数位总经理赵丽娜（右一）签署战略合作）

友达与Oracle的三次结缘

早在20年前，双方从Oracle第一代ERP产品开始结缘。项目是本地部署，解决ERP、财务、生产等管理问题。

从当初全球显示屏龙头企业，发展到涵盖显示科技、 系统解决方案、智慧制造、医疗照护与绿色能源等领域的综合服务商，友达集团旗下的多家子公司、分公司、新业态、出海企业需要新一代灵活全面快速的云ERP。友达采用了Oracle NetSuite云ERP，这是双方的第二次合作。

友达数位是友达光电以全球化布局的智慧工业服务全新事业。在智改数转的浪潮中，双方发现各自在生产制造和运营管理方面能够优势互补，相互融合形成全面的解决方案，为更多的中国制造企业提供服务。这是友达与Oracle第三次结缘的契机。

三次合作，友达对Oracle 的信任度以及对系统认同度都非常高。

叶天禄坦言，当服务有智能制造需求的客户时，Oracle 主要能够提供的是ERP、运营、管理层面的支持。智能制造工厂更需要机器设备管理、IoT、制造执行系统(Manufacturing Execution Systems，MES)等层面的支撑。友达是智能制造行业专家。

叶天禄形象地比喻，双方的合作，是大脑、心脏与手、脚的合作。如果说Oracle NetSuite系统是大脑和心脏，那么友达智汇就是手和脚，没有友达智汇，Oracle NetSuite就无法触及制造业客户的落实层面。

赵丽娜强调，基于友达自身智能制造实践的最佳经验，结合Oracle在企业级数字化经营管理的经验，强强联合未来一定能为更多企业的数字化转型赋能。 

Oracle NetSuite在制造行业的独特优势 

在谈及Oracle NetSuite在制造行业的独特优势时，叶天禄表示，中国是制造大国，且已经进入升级的状态。在国家发展的宏图之下，制造业的升级需要自有的品牌。

中国自有品牌制造业的兴起，不止是制造和生产这么简单，它们大部分都是工贸一体。意味着不仅自己生产，自己的品牌还要要出海销售，所以它们的重心不仅仅是生产制造，更重要的是一些帮助其贸易、批发、分销、 海外零售、海外分公司管理。

因为是自主品牌，不止是代工，它们也会有很多研发的项目，所以项目管理也是非常重要的。在云ERP领域，一个系统能够做到除ERP以外，能够做到贸易、批发、分销、销量和项目管理，现在只有Oracle NetSuite能够做到。

Oracle NetSuite在中国发展如此之快。首先是抓住了国家制造业升级的契机，来服务这些自有品牌的制造业的发展。

第二点，得益于Oracle NetSuite的生态。Oracle NetSuite坚信生态共赢，除了从ERP到贸易、批发、分销、销量、收入管理、 电商等功能外，更强大在于有一个PasS平台，这个平台允许生态合作伙伴可以在上面开发自己的应用。或者把自己已经成型的应用，跟平台做无缝集成。就比如和友达智汇的合作，友达有非常多的关于智能制造工厂的应用和功能。都可以通过Oracle NetSuite PasS平台，做无缝集成。

叶天禄认为这两点能体现Oracle NetSuite在中国智能制造升级的大趋势之下的独特优势。

从MES到MOM 友达智汇与Oracle NetSuite聚焦新能源、医疗、汽车三大赛道 

友达智汇智能制造解决方案以制造执行系统MES(Manufacturing Execution Systems)为主体，延伸到制造运营管理体系MOM（Manufacturing Operation Management）。

赵丽娜表示，中国制造业正在蓬勃发展中。友达智汇与Oracle NetSuite团队在深入调研后决定将新能源、生物医疗、汽车电子这三大赛道作为战略合作的起点。

在国家的双碳战略的指引下，基于整个新能源赛道，友达智汇与Oracle NetSuite将共同构建新能源智能制造解决方案，为新能源产业的发展提供非常好的支撑。

生物医疗是中国重点发展的制造业新板块之一。随着国内的大面积应用，生物医疗已经从早期的研发创新逐渐走向大规模生产制造的过程。大部分生物医疗公司缺乏大规模制造的经验。 友达智汇和Oracle将基于全球化的经验，赋能国内生物医疗企业的全生命周期发展。

中国从用车大国到汽车制造大国，无论是新能源汽车还是新式车型，中国汽车制造发展成为全球智能制造的重要赛道。友达智汇的智造经验与Oracle企业级的数字化系统经验融合，可以帮助更多汽车产业链上下游企业得到非常稳健的数字化基础支撑。

叶天禄表示，Oracle NetSuite过去在这三个赛道已经服务了100多个客户。这些客户一开始所需要的是简单的财务管理、ERP管理。随着他们成长之后，更加需要生产更加精细化、智能化。Oracle NetSuite能够给他们提供这些附加价值。在友达智汇加入之后，Oracle NetSuite将结合双方的经验将完美的解决方案提供给客户。

制造业数字化转型深化的关键点

赵丽娜介绍称，作为友达双轴转型策略中的重要一环，友达智汇主要为制造企业提供数字化转型和体系的支撑。迄今为止，友达智汇已经服务了700多家客户。客户的行业、类型、体量都不尽相同。依据友达的经验，数字化转型过程中有三个关键点：

第一点：数字化转型的关键点来自于人和组织。如果人的能力没有得到培养，纯粹使用技术转型的效果一定是事倍功半的。

友达智汇沉淀了大量的方法论，尤其是激励体系、全员生产维护TPM管理体系、技术知识管理体系TKM ，这些工具不是买回去就万事大吉了，最重要的是员工学会如何去使用这些工具。

第二点，数字化转型需要全员参与。很多公司都过于依赖IT技术部门或者部分厂商提供的技术支持，这形成不了企业的核心能力。

友达提供的很多数字化平台，譬如UAD program（人人都是系统开发者），帮助很多企业构建低代码平台，教会企业的员工自己写APP、做大数据报告，培养员工的AI能力。数字化转型，是企业全员参与而非少数人参与的转型。

第三点，数字化转型蓝图规划非常重要。一个企业的数字化转型并不是短期能够完成的，甚至企业不断发展的全生命周期过程中都要经历不断的蓝图规划升级。从点到线及面来实现。

赵丽娜指出，很多企业早期做数字化转型就是头疼医头脚疼医脚，甚至以为上了一个自动化方案就结束了，这些远远不够。数字化转型是一个系统工程，而这个系统工程源自于蓝图设计。只有基于蓝图一步一步实施落地才能衍生出扎实的数字化架构。

未来合作友达智汇和Oracle NetSuite形成创新突破

对于双方未来的合作，赵丽娜认为友达智汇和Oracle NetSuite在三个层面可以形成创新突破。

第一个是制造管理和企业经营管理的结合。Oracle NetSuite 的ERP主要集中在企业经营管理层面上，友达智汇则主要侧重于生产制造管理层面。大家在各自领域都有非常丰富的经验，也是强强融合的连接点。

第二是知识体系和流程的融合。友达智汇更多是在生产知识体系上的沉淀，Oracle NetSuite 则能够帮助企业建立非常稳健的流程基础。友达智汇的知识体系搭配Oracle NetSuite的流程管理，能够为企业的数字化转型给予非常完整的内核支撑。

第三是行业赛道的布局。Oracle在ERP赛道，尤其Oracle NetSuite在云端的主赛道布局是非常好的学习对象。作为智能制造解决方案服务商，未来在整个行业赛道市场化的布局上，友达智汇将与Oracle深度融合，借助Oracle以往市场渠道的布局，将双方的能力叠加在一起，可以实现快速加持的作用。

叶天禄则表示，友达智汇是智能制造领域的专家，Oracle 是软件和云端的专家，Oracle 对软件和云的研发，投入非常大，驱使Oracle 在软件和云方面领先全球。最近几年的财报，Oracle NetSuite的表现非常亮眼，包括获客率，专利等都有很好的增长。

“Oracle NetSuite提供云解决方案，但不是制造业的专家。友达才是，我们希望从软件和云领域领先的地位上，能够赋能友达，Oracle NetSuite坚信以后所有的解决方案都会在云端，向SaaS 的方向去推进。Oracle NetSuite希望从基础层面能够赋能友达，加强他们在制造业的专业度，共同服务好制造业的客户。”叶天禄说道。

题后记

在专访行将结束之际，199IT问两位负责人对新的一年的期许。叶天禄感慨2022年很多客户企业经营得非常艰难，但因为管理有方基本都挺了过来。最让叶天禄振奋的一个消息是长三角众多企业抱团包机出国抢单。叶天禄认为，2023年中国企业将是浴火重生，勇创高峰。通过Oracle NetSuite更高端技术和高端管理，能够让更多企业更高效、更高质量地全球抢单。

赵丽娜认为，危机和机遇永远并存。友达智汇和Oracle NetSuite真正在做的是数字化赋能体系，希望双方的强强联合，能够数位赋能，智绘未来，用智慧的能力帮助更多的企业绘画出更有竞争力的未来。

这笔资金还将包括其他风险投资公司，对OpenAI的估值为290亿美元。不清楚交易是否已经敲定。条款和投资金额可能会发生变化；交易仍有可能破裂。

据报道，美国联邦航空管理局（FAA）周一表示，正在提出一项要求，推动美国的客机和货机到2024年初安装能抵御5G C频段干扰的无线电高度计，或是安装经过批准的5G信号屏蔽仪。

美国要给飞机安装5G信号屏蔽仪：避免影响航空安全© 由 快科技 提供

去年，美国联邦航空管理局甚至还曾公开警告，称5G信号很有可能干扰到飞机无线电高度仪的灵敏度，严重情况下还会引发灾难性危机。

当时阿联酋航空公司、印度航空公司等多家航空公司因不能确定美国提供的新5G服务是否会干扰飞机飞行，全部减少了飞往美国的航班数量。

据了解，美国主要是担心5G信号会影响飞机的高度计，这是提供飞机距离地面的高度数据，对于恶劣天气飞机降落至关重要。美国要给飞机安装5G信号屏蔽仪：避免影响航空安全© 由 快科技 提供

有分析人士透露，这个情况其实只有美国存在，因为美国拍卖的C波段在3.7到3.98千兆赫频段，飞机无线电高度仪的信号频段在4.2到4.4千兆赫，两者非常接近，所以才会有此担心。

美国两大移动运营商Verizon和AT&T曾自愿同意，将5G C频段的启用部分推迟至2023年7月，让航空公司有时间完成对飞机的改装，以确保飞机不受5G信号的干扰。

对于计算机行业来说，VALL-E是一项惊人的技术壮举，有可能改变我们与数字媒体互动的方式。语音的音调、魅力和风格都在生成的语音中保持不变，这是在使TTS系统听起来更自然方面迈出的重要一步。

微软会不会基于这项技术有更多运用目前还不清楚，然而，微软已经发布了该模型的几个实例，很明显，这是TTS技术的一个重大进步。

image-75-10.jpg© 由 cnBeta.COM 提供

您可以在这里收听范例：

https://mpost.io/vall-e-microsofts-new-zero-shot-text-to-speech-model-can-duplicate-everyones-voice-in-three-seconds/

微软Windows负责人：AI将重塑用户系统使用方式© 由 3DM 提供

在 CES 2023 AMD 新闻发布会上，他说道：“毫不夸张，AI 将彻底改变你在 Windows 上做任何事情的方式。”

他这么说的背景，是因为 AMD 刚刚宣布了其全新的Ryzen 7000 移动版处理器，公司宣称它们是首款包含专用 AI 引擎的 x86 芯片。公司还表示处理器的速度比配备了 AI 引擎的苹果 MacBook Pro M1 Pro 芯片要快 20%。

在 AMD 发布会上，和苹果的芯片做对比是主题之一。但同时，苹果也已经推出了 M2 Pro 芯片，为这些笔记本提供了更新，现在的 MacBook 拥有非常不错的电池续航。AMD 首席执行官苏博士声称 AMD 新芯片续航长达 30 小时，不过随后的演示说明了这 30 小时是持续播放视频的续航时间。

主题回到 AI 上，苏博士对 Panos说道：“你曾告诉我：所有我放在那台机器上的 TOP 我都会使用。”Panos 则笑着表示：“我尽力而为。”

微软Windows负责人：AI将重塑用户系统使用方式© 由 3DM 提供

不幸的是，在演讲中他并没有详细说明 Windows 未来会如何使用它们。不过他也提到，Windows 电脑的摄像头将可以智能的为画面添加背景模糊、检测视线，并在电话会议中自动检测人像，与此同时将消耗更少的电量。这些都将是 Windows Studio Effects 的一部分。他同时也顺便提了一嘴“自然语言模型”。

虽然这些功能看起来没什么大不了，但微软应该会有更宏大的计划。特别是 AMD 芯片并不是唯一将拥有 AI 引擎的 x86 芯片，今年晚些时候将推出的英特尔 Meteor Lake 芯片也将搭载，而基于 ARM 的芯片早就已经开始搭载 AI 引擎了。

此前，微软已经展示了 Windows 利用 ARM 芯片上的 AI 来清除通话背景中的噪音。也许未来所有的 Windows 系统笔记本和平板都将能够使用目前基于 ARM 的 Surface 系列产品所能实现的功能。

微软Windows负责人：AI将重塑用户系统使用方式

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，数据是整个应用程序业务逻辑的核心，几乎是每个组织数字化转型的基石，但处理数据非常棘手，这也是亚马逊云科技一直致力于建设一个云原生数据战略的原因。

亚马逊云科技一直在数据存储和分析、机器学习方面创新，亚马逊云科技希望提供的所有工具，能够帮助客户在整个数据全生命周期从存储到最后的AI人工智能，在每个环节都能帮助用户把数据利益最大化，通过提供完整全面的数据解决方案，可以帮助客户更安全、更高效地去挖掘数据价值。

构建云原生数据战略

亚马逊云科技一直在数据存储和分析、机器学习方面创新，亚马逊云科技提供了一个端到端的数据战略，帮助客户从数据的摄入、存储、查询、分析，到可视化的展现，以及到人工智能，在各个方面通过安全、合规的方式帮助客户实现数据的共享和输出。

企业如何构建云原生的数据战略？陈晓建认为，第一，需要建立一个面向未来的数据底层基础设施。第二，需要实现一个跨组织的数据一体化融合。而数据不在是一个个烟囱式的孤岛，而是一个完整的打通的大的数据库。第三，希望能够通过教育和工具，来实现数据的普惠化，来降低数据使用的门槛，让更多的人可以从浩瀚的数据中获益。

而第一点至关重要。建立一个面向未来的数据底层基础设施，需要从四个步骤入手。

第一，应该具备适用于所有适合工作负载和任何数据类型的合适的工具，以及让你能够适应不同不断变化的需求和机会。

第二，应该能够持续优化，来跟得上用户业务的发展所带来更多的数据和业务规模，并能够保持一个高的性能。

第三，也能够去面对客户日益复杂的业务逻辑提供尽可能多的工具，帮助用户在整个数据使用过程之中降低门槛、降低复杂性，提升他们的使用效率。

第四，应该具备最高级别的可靠性，因为用户的数据对用户的业务来说是至关重要的。

亚马逊云科技的安全创新之道

亚马逊云科技帮助客户处理海量的请求，同时追踪和监测千万亿量级的事件（15个0），需要从中找出可能的威胁事件并解决他，并快速让全球所有的客户受到同等级别的保护。

安全是亚马逊云科技的Job Zero，从未停止脚步，在云自身的安全和云中的安全上持续创新。

亚马逊云科技树立了安全的四大目标，帮助企业提高整体安全态势：1、帮助用户快速提升安全水平；2、降低安全的成本；3、减少安全事件的处理时间；4、提高企业安全的效率。

亚马逊云科技安全合规责任共担模型：亚马逊云科技负责云平台的安全，从硬件到软件，从外到内。客户负责他们在云中所运行的内容的安全。首先亚马逊云科技持续在基础设施和服务层面投入，这些基础设施和服务层面的安全用户可以直接继承和使用。使用亚马逊云，客户可以在最安全的全球基础设施上进行构建，用户始终拥有自己的数据，并且能够加密、移动以及管理保留这些数据。在亚马逊云科技的数据中心和区域互连的全球网络中，所有的数据流动在离开安全设施之前，都经过物理层自动加密。

自研芯片、云原生、HPC 独步全球 亚马逊云科技加速底层技术创新

2022 re:Invent在底层架构服务方面的更新包括三个方面：1，极致性能的自研芯片战略；2，极速构建的云原生应用；3，面向极限未来的HPC需求。

从2006年开始到现在，亚马逊云科技已经有 600+ 种实例选择，几乎适用于所有工作负载，支持多种操作系统，计算平台，包括Intel， AMD， Nvidia，ARM，FPGA，ASIC，高主频，大内存，各种存储介质，高性能网络，还有裸金属服务器。

亚马逊云科技自研芯片团队Annapurna labs 在过去10年的持续创新，形成了三条自研芯片的产品线：四代虚拟化定制芯片 Nitro；三代基于ARM 架构的通用处理器芯片Graviton；两款用于机器学习的训练和推理的芯片。

2022 re:Invent新发布了Nitro V5。Nitro V5 的晶体管数量大约是上一代Nitro芯片的两倍。Nitro V5 每秒的数据包能力提高了60%，延迟减少30%，每瓦特性能提升 40%；

新发布的Graviton3E 处理器，它是 Graviton 3 家族的最新成员，专门为浮点和向量指令运算而优化，这在高性能计算工作负载里非常重要；相比于 Graviton3 实例，Graviton3E 在 HPL（线性代数的测量工具）上性能提升35%，在 GROMACS（分子运动）上性能提升 12%，在金融期权定价的工作负载上性能提升 30% ；

新发布的C7gn实例：配备了新一代 Nitro V5 和 Graviton 3E 的Amazon EC2 C7gn 实例，在 EC2 网络优化型实例中具有最高的网络带宽和数据包处理性能，而且功耗更低；与当前一代网络优化型实例相比，提供高达 200Gbps 的网络带宽和提高 50% 的数据包处理性能。C7gn实例适用于网络密集型工作负载，如网络虚拟化设备（包括防火墙、虚拟路由器和负载均衡器等）和数据加密业务等。

亚马逊云科技自研芯片中的第三条产品线，机器学习芯片包括：用于训练的Trainium和用于推理的Inferentia。

新发布的Amazon EC2 Trn1n，一款基于Trainium的网络优化型训练实例。

该实例将网络带宽进一步增加一倍，每个Trn1n实例支持1.6Tbps EFA 网络带宽，强大的网络吞吐能力也使亚马逊云科技能够将超过1万个Traniumn芯片构建在一个超大规模集群里，实现对超大模型的并行训练。

新发布的推理实例Amazon EC2 Inf2，基于最新款的 Inferentia2 机器学习加速推理芯片，是唯一专门为大型Transformer模型分布式推理建立的实例；与Inf1实例相比，提供高达4倍的吞吐量，降低多达10倍的延迟 ，与基于GPU的实例相比，每瓦性能提升高达45% ；支持诸如 GPT-3、Mask-RCNN、ViT等大型复杂模型。

亚马逊云科技16年持续引领云原生应用构建，推出大量服务，如消息队列服务Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)，键/值和文档数据库Amazon DynamoDB，开创无服务器计算先河的Amazon Lambda，适用于容器的无服务器计算服务Amazon Fargate，专为云打造的高性能关系数据库服务Amazon Aurora等。

亚马逊云科技已经连续7年获得HPCWire 评选的最佳HPC 云平台的称号。客户对HPC的需求表现在三个层面：需要最HPC的计算实例，需要配套的网络、存储等服务的支持，需要各种任务管理的能力；针对这些需求，亚马逊云科技推出三款高性能计算实例应对三类不同负载，Hpc7g实例、Hpc6a实例、Hpc6id实例。

空间仿真技术是用来模拟人和物等实体在多维度环境下的行为，这个过程会涉及数百万对象之间的实时交互，比传统的仿真更复杂。新发布的Amazon SimSpace Weaver，可在云端大规模运行实时空间模拟。借助 SimSpace Weaver，模拟开发人员不再受硬件计算和内存的限制。

2022 re:Invent显示出亚马逊云科技正在加速底层创新，包括快速推进三条自研芯片的研发，实现 Amazon EC2可持续的安全创新，同时也是云原生应用的先行者，更是云原生的真正践行者，不断推出容器、Serverless、CI/CD等服务加速客户的现代化应用改造，并且在更加复杂的空间仿真领域推出新服务帮助客户速赢。

2022re:Invent五大重点方向

今年是亚马逊云科技第11年举办re:Invent。来自全球的5万多客户和合作伙伴参加了在拉斯维加斯举办的线下盛会，还有超过30万人线上参会。

陈晓建最后总结，此次2022 re:Invent包括了五大重点方向

第一，在基础架构层面，亚马逊云科技的自研芯片战略在加速创新，我们底层架构和技术的快速演进为客户提供极致性能。

第二，亚马逊云科技推进更多Serverless服务，把云原生应用的 开发体验和速度 进一步推向极致。

第三，亚马逊云科技今年发布了非常多的数据相关的服务，亚马逊云科技构建了云原 生端到端的数据解决方案，加强数据的流动、治理、共享和可视化，让客户可以更简便、安全地挖掘数据价值。

第四，安全无上限，亚马逊云科技通过自动化、服务间的集成等技术手段持续增强安全性。

第五，亚马逊云科技聚焦行业应用，并将亚马逊自身成功经验赋能用户。

ECC200 边缘网络控制器产品图

"当前，建筑领域的减碳已成为实现‘双碳'目标的重要一环。霍尼韦尔秉持‘东方服务东方'的发展战略，立足本土创新，积极推动中国建筑行业的升级转型。"霍尼韦尔中国总裁余锋表示，"此次发布的ECC200边缘网络控制器，将为建筑运营管理者提供更加高效、全面的智慧建筑解决方案，助力中国建筑行业实现能碳双控可持续战略。"

BEATs (Building Edge Advance Technologies) 是霍尼韦尔在国家双碳战略下，基于物联网架构为楼宇节能降耗和数字化转型而推出的智慧建筑低碳解决方案。此次推出的BEATs家族全新成员——ECC200边缘网络控制器是依托霍尼韦尔在全球控制领域的深厚实力，针对中国市场需求而自主研发生产的本土化产品，将从安全性、实用性、产品性能、架构灵活性等多个维度为用户带来更好的使用体验。

ECC200边缘网络控制器可以采集、分析来自各智能末端传感设备中的数据，判断楼宇潜在节能空间，通过逻辑搭建来动态调整运行控制策略，从数据的管理、控制到优化等方式实现建筑节能降碳，并从架构上实现边缘侧自治。结合霍尼韦尔的智慧建筑能源管理平台、楼宇自控软件、智能末端传感与执行器等产品，为用户提供对建筑从感知、连接、协同、控制的全方位闭环管理解决方案。

此外，ECC200边缘网络控制器还可无缝接入霍尼韦尔能碳双控及智慧楼宇运营管理平台，从而引入更加专业的楼宇运维专家库分析、人工智能算法实现设备的预测性维护，并根据大数据负荷预测实现精准的暖通空调、智能照明等系统的节能控制，通过云边协同的方式 实现能碳双控可持续完整闭环。

霍尼韦尔长期致力于智能建筑领域的可持续发展和数字化转型，提出了软硬件一体、强弱电一体、云边一体的一站式端到端解决方案，用科技手段实现室内环境的舒适、健康与安全，助力实现"无感智能"的环境体验。未来，霍尼韦尔将继续致力于从软件、硬件及服务三个方面推进物联网技术在智慧建筑领域的应用，打造更加易于使用的标准化通用解决方案，帮助建筑物业主打造更加健康、安全和可持续的楼宇环境，同时兼顾运营效率，赋能楼宇建筑的可持续发展。

国际顶级汽车品牌BMW采用了E Ink Prism 3技术创造出可多色变换车体表面的新款概念车－i Vision DEE，为大众带来耳目一新的视觉惊艳。

新世代的可变色电子纸薄膜－E Ink Prism 3通过动态显示的数字化科技缩小与传统静态材料的设计差距。以程序化编辑可变色电子纸的色彩动态变化，设计师将能把动态色彩变换与图样设计整合于各类型材料。在CES 2023展会中，E Ink Prism 3技术首度应用于汽车领域，国际顶级汽车品牌BMW采用了E Ink Prism 3技术创造可多色变换车体表面的新款概念车－i Vision DEE，为大众带来耳目一新的视觉惊艳。

E Ink Prism系列技术创造前所未有的独特体验。产品开发者与设计师现在能通过集成 E Ink电子纸技术来创作各种动态表面。E Ink元太科技董事长李政昊表示：“元太科技致力提供客户兼具可持续与数字化科技的智慧显示解决方案。E Ink Prism具备低耗电的可持续特性，通过可变换颜色与图样设计组合，与用户定义的程序，将能让所有的产品表面具备无限的设计可能。”

E Ink Prism 3可于多种产业应用，包括家电、零售、消费性电子产品、建筑外观装饰、以及工业产品。坚固耐用与柔性可挠的可变色电子纸，可让制造商与设计师任意塑形，并集成于广泛多元的素材上。该产品的低耗电特性，可通过电池或是可再生能源驱动，无须再配置电源插座供电驱动。

除此之外，E Ink Prism 3更具备以下特性：

• 超低耗电：E Ink著名的双稳态技术让电子纸仅于更换显示画面时耗电；当电子纸更显色彩显示后即不耗电。

• 个人化设计：设计师可以选择结合复杂的图样与颜色于产品表面，进一步强化产品特色

• 轻薄与耐用：可变色电子纸是坚固耐用的材料，可提供轻薄的动态显示解决方案

E Ink Prism 3为元太科技段码电子纸的产品线之一，每一个段码对应一条驱动线，可显示简洁图形与数字。它不需要使用薄膜晶体管（Thin Film Transistor，TFT），可制造出多种的2D形状，如圆形、三角形与不规则形状等，强化工业设计的需求。

元太科技超低耗电的电子纸具备产业领先的能源效率，为生态圈伙伴提供颠覆产业的可持续显示技术，应用范畴从电子书阅读器、移动装置、医疗穿戴，涵盖至物流标签与数字化信息牌等各式领域。随着企业与消费者对可持续发展议题重视程度日渐提升，元太科技承诺于2040年达到净零碳排目标之外，并已于2022年达成全球厂区使用20%可再生能源的RE20目标。除了运用绿色电子纸打造低碳环境之外，元太科技的ESG可持续发展倡议还包括更强化企业社会责任，致力于在地社区关怀与打造多元与共融的工作环境。

正所谓量产是迭代的根基，依托于科技创新对生活想象边界的拓宽、体验感需求的提升，大众对智能驾驶的接受度正在逐步提升。根据佐思汽车研究分析，2025 年 L2 及 L2+ 级 ADAS 装配率就有望突破 50%。相信这些趋势和角度，都能呈现出最符合当前的产业发展的态势。在本文中，将重点分享安霸目前在中国乘用车市场，尤其是在 ADAS 这样的细分赛道上所取得的重大进展。

面对市场强劲需求，安霸已有对策

伴随各大玩家纷纷入局，显而易见，高级辅助驾驶和自动驾驶就是未来汽车业务主要增长领域。面向主力车型市场，具备核心竞争力的将是更低价、更系统化、更成熟的传感器和解决方案。

ADAS 系统的成熟与完善是智能驾驶的基本保障，就目前的技术水平来看，ADAS 系统需要突破的是单芯片对外界信息数据处理的能力，确保看得更清，看得更远。伴随市场凸显的机遇和挑战，尤其是当前市场对于前视 ADAS 的迫切需求，安霸所提供的优质 AI 视觉解决方案将改善由于芯片供应不足及性能不足导致的市场现状，在前视 ADAS 市场崭露头角，从部分场景快速进入参与竞争。安霸专注于视觉 AI 芯片研发和销售，提供底层的技术和工具链，由客户自己掌握数据和算法，而安霸则是赋能 AI 加速各种应用场景下的产品的实现。

细节层层拉满，安霸量产项目方兴未艾

基于安霸的 CV2x 系列 SoC 的前视 ADAS 在 2020 年商用车商业化落地后，2021 年开始在乘用车前装量产，在 2022 年取得了更多乘用车型的不俗的量产战绩。CV2x 系列视觉感知芯片包括 CV2、CV22、CV25、CV28、CV2FS 及 CV22FS 等，可用于 L2 级 ADAS 辅助驾驶、智能座舱感知、电子后视镜、辅助泊车等应用。目前均已在乘用车市场进入量产，全球出货量已达数百万台。

安霸提供给业界的前视 ADAS 解决方案，其工具链成熟，支持高性能神经网络算法和密集光流，真正做到算法冗余，方便进行模型导入、量化、编译运行的全过程；支持非结构化稀疏加速，也支持为量化精度损失补偿的重训练；本地团队支持很多乘用车项目量产，有丰富的落地经验；功耗低、效率高，运行相同网络时内存带宽占用小。此外，其文档丰富，包含了各种开源网络的例子。

自 2018 年 10nm 的 CV2x 系列推出以来，安霸已经通过 CV2、CV2FS 协助 Rivian、 Motional、Arrival、嬴彻科技等多家知名国际车企打造了自动驾驶系统。而在国内市场，凭借领先的技术和强大的本地支持，安霸与本土合作伙伴们共同推动着国内乘用车的 L2+ 及以上智能驾驶方案的规模化落地。安霸 CV2x 系列 AI 视觉处理器，集成了高性能高质量 ISP，具备高动态范围和低噪声特点，可提供卓越的感知能力和图像质量，依托高达 4Kp60 的实时处理能力，可以实现远距离和高精准的基于深度学习的目标识别。安霸在与智驾科技 MAXIEYE 及东软睿驰等公司的深度合作中展现出了高度的开放性和配合度，针对底层图像处理需求，提供高度适配客户的自研算法的处理器解决方案，加强了算法和处理器的深度协同。基于安霸的工具链，客户可发挥其较强的软件嵌入式能力，将深度学习卷积神经网络模型快速移植到嵌入式平台，实现精准数据输出的同时，最大限度地挖掘了处理器的算力资源。

潜心布局，才能先人一步

安霸早已针对下一代的产品策略也提前做足了布局和准备。8MP 前视摄像头，它面向 ADAS 应用的核心价值，自然是更远的探测距离、更清晰的成像效果以及更广的 FOV 视场角，例如针对车辆、交通指示牌等远距离道路目标有效探测距离超过 250 米，能够提前做出正确的判断与顺滑完成相应规避行为，为用户带来更流畅与安全的辅助驾驶体验。8MP 前视摄像头方案将为环境感知提供更多高质量图像数据，以实现更加精准的视觉感知。安霸早在 2021 年的上海国际车展上推出了基于 CV2FS 的 8MP Front ADAS 解决方案“Rebel”。CV2FS 实现了单芯片 ASIL-C 功能安全，是市场上同类产品最高等级，也是下一代 8MP ADAS 的低功耗、高性能解决方案的最佳选择。

此外，行泊一体作为成本下降与智能化需求双重驱动下的产物，几乎占据了 2022 年中国智能驾驶赛道的舆论主战场。从芯片厂商、车企到供应商纷纷发力，安霸早在 2021 年下半年就推出了基于 CV2 的参考设计平台 Limo，并计划 2023 年上半年推出性价比更高的基于新一代芯片的行泊一体方案。

安霸专为汽车自动驾驶应用打出一套高性能、低功耗和可扩展的芯片产品组合拳，提供给市场更多、更优秀的选择。安霸在 2022 年 1 月推出的 5nm CV3 系列大算力自动驾驶域控 SoC，其优秀的性能广受业界的好评。CV3 系列 SoC 已经赢得了包括德国博世、大陆集团等头部 Tier-1 们的青睐，他们纷纷官宣采用安霸 CV3 系列 SoC 来扩展其 ADAS 和自动驾驶解决方案。至此，安霸已实现对汽车自动驾驶视觉感知全面赋能和全覆盖。近期安霸推出为自动驾驶打造的集中式 4D 成像毫米波雷达架构，为 CV3 的技术路线锦上添花。安霸在 CV3 域控制器 SoC 平台首次实现了 4D 成像毫米波雷达原始数据的集中式处理和前融合，为雷达技术在自动驾驶的应用开拓了新的领域，这将推动业界 ADAS 和自动驾驶解决方案的进一步升级和自动驾驶技术版图的更加完整。

写在最后

智能驾驶时代，汽车产业正在发生着深刻的变革，汽车的数字化应用和数据处理性能需要算力强大的芯片作为支撑，智能驾驶芯片会成为智能汽车的核心器件。经安霸芯片优化后的智能驾驶系统可以收集更多的数据并提高处理速度，从而提高精度并实现更多的功能；芯片的高度可扩展性允许车辆制造商在相同的车辆架构上根据系统需求选择必要的性能级别，并且功耗更低；最终还会为车企提供高附加值，以减少其在所有车型上的研发投入。

这不仅是一个快速增长的市场，在另一方面，我们创造的单车 ADAS 价值也在持续增加。安霸希望依托自身核心技术和产品，在汽车产业重塑的时代能抓住机遇，推动汽车智能化发展以及智能驾驶技术的渗透和普及。

【本文作者严薇，系安霸Ambarella中国区市场总监】

　　ARM汽车产品战略副总裁丹尼斯·劳迪克（Dennis Laudick）表示，ARM汽车业务部门的增长速度一直快于智能手机和数据中心等其他部门。该部门主要为从电气化到先进的驾驶员辅助系统（ADAS）和车载“信息娱乐”的一切提供动力。

　　这主要是因为，现代汽车需要更多的芯片，而这些芯片也比以往任何时候都更贵。由于需求强劲，预计今年汽车相关芯片将出现严重短缺。

　　劳迪克说：“一款高端汽车所配备的软件系统，可以说是目前世界上最复杂的软件系统之一。它基本上就是轮子上的数据中心。”

　　2022年，ARM的总营收增长了35%，达到27亿英镑。其中，来自汽车业务的营收在过去的四年中增长了五倍。

　　分析人士称，ARM为电动汽车和自动驾驶提供服务的能力，对于该公司今年在纽交所成功上市是至关重要的。去年2月，当英伟达（NVIDIA）收购ARM交易失败后，软银就宣布计划在2023年3月之前让ARM重新上市。

　　市场竞争激烈

　　当前，ARM主要通过提供智能手机芯片设计授权而获得巨额利润。而投资者所关注的是，ARM能否继续实现增长。如今，ARM正面临着来自英特尔、MIPS和Synopsys等竞争对手的激烈竞争。

　　咨询服务公司D2D Advisory分析师杰伊·戈德伯格（Jay Goldberg）表示：“半导体行业一直表现良好，实现了大幅增长。如今，所有的芯片公司都在追逐下一个高峰。而汽车市场至关重要，目前还没有人赢得这一市场。”

　　劳迪克表示，ARM目前在全球车载“信息娱乐”市场占据了约85%的份额，在ADAS市场占据了55%的份额。包括英伟达、意法半导体和瑞萨（Renesas）在内的前15家汽车芯片制造商，都使用ARM授权的设计。

　　但是在传感器和车身控制等功能的芯片方面，ARM面临着更加激烈的竞争。尽管近年来ARM在为数据中心芯片开发IP方面取得了重大进展，但目前最关注的还是汽车市场。

　　据悉，一些高端汽车包含超过1亿行代码。到2030年之前，预计全自动驾驶汽车所包含的代码将达到5亿行。相比之下，一架波音747飞机包含约1400万行代码。

　　标普全球移动（S&P Global Mobility）预计，到2028年每辆车的半导体平均价值将从2020年的700美元上升到1138美元。

　　欧洲芯片制造商意法半导体（STMicroelectronics）的汽车业务总裁马尔科·蒙蒂（Marco Monti）表示，即使是传统的汽车应用也需要比过去多得多的芯片。全面电气化将使每辆车的半导体价值增加约1000美元，并且可能需要多达五倍的芯片。

　　着汽车从“大型硬件”发展为“复杂的软件组合”，ARM也迅速增加了对软件工程的投资。2016年，该公司将大约75%的工程资源投资于硬件，25%用于软件，而当前是各占50%。

　　几年内不分胜负

　　而且，ARM也越来越多地为意法半导体和英伟达等汽车芯片制造商，提供在购买许可证之前试用不同类型设计的能力，以此让他们熟悉其产品，并在竞争激烈的市场中吸引客户。

　　这种战略策略对于ARM在整个业务中吸引和留住客户至关重要，但并不是所有的芯片制造商都被说服了。

　　Mobileye是英特尔旗下的一家自动驾驶公司，占据了用于驾驶员辅助技术的摄像头市场70%的份额。该公司的一些最先进的芯片使用了MIPS开发的IP。Mobileye创始人阿姆农·沙舒亚（Amnon Shashua）对此表示：“我们喜欢购买拥有多个供应商的计算处理单元（CPU）。”

　　Mobileye使用的其余芯片是内部制造的，包括用于信息娱乐和展示的芯片。沙舒亚说，如果Mobileye完全依赖ARM，如果ARM去年被英伟达以660亿美元成功收购，那将是一场灾难。

　　最先进的自动驾驶汽车预计要到本世纪末才能投放市场。在接下来的几年里，包括ARM、英特尔和MIPS在内的芯片设计公司，将争相为自动驾驶汽车设计方案。

　　咨询服务公司D2D Advisory分析师戈德伯格说：“他们正在战斗，但几年内没有人会胜出。”（新浪科技）

企业数字化已经进入深水区。从早期的上云，到现在，企业需要解决如何通过数据和智能来改造企业的决策流程，重塑业务体系。

全球云计算领导亚马逊云科技在其re:Invent 2022上明确将这整体流程总结为上云、用数、赋智。三个阶段相辅相成，其中上云可以相对容易，用数学问比较大，赋智是更高的境界。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，re:Invent2022发布了非常多的数据服务。从这些re:Invent发布的特性中能够看到，未来技术演进的方向是数智融合。

Amazon SageMaker五年增加260项新功能

提到人工智能，Amazon SageMaker绝对是明星产品。也是数据与智能融合的典范。在推出的五年时间里，Amazon SageMaker增加260项新功能，不断降低机器学习的技术门槛，简化机器学习的前期工作，加速为客户“赋智”。在数据服务方面也是如此，通过各种新服务和新功能，尽可能让开发人员可以上手开展机器学习。

其中，Amazon SageMaker Studio Notebook提供了强大的数据功能。帮助客户直观地通过几次点击检查和解决数据质量问题。

专业人员在准备训练数据时希望直接在Notebook中探索数据集，以发现和纠正潜在的数据质量问题（如信息缺失、极值、数据集失真和偏差）。专业人员可能要花费数月时间编写样板代码将数据集的不同部分可视化，检查数据集，以期识别和修复问题。

Amazon SageMaker Studio Notebook新提供了内置的数据准备功能，让专业人员只需点击几下即可直观地查看数据特征、修复数据质量问题，所有这一切都直接在Notebook环境中进行。当用户在Notebook中显示data frame（即数据的表格形式）时，Amazon SageMaker Studio Notebook 会自动生成图表帮助用户识别数据质量问题，提供数据转换建议帮助解决常见问题。专业人员选择数据转换后，Amazon SageMaker Studio Notebook 会在Notebook中生成相应代码，可供每次运行Notebook时重复应用。

Amazon SageMaker Studio 是一个集成开发环境，它提供了一个基于 Web 的可视化界面，开发人员可以在其中访问各种工具，执行所有机器学习开发步骤，从准备数据到构建、训练和部署机器学习模型，将数据科学团队的生产力提高多达 10 倍。开发人员可以快速上传数据、创建新记事本、训练和调优模型，在各个步骤之间来回切换以调整实验，还可以在不离开 Studio 的情况下将模型部署到生产环境中。

Amazon Glue Data Quality跨数据湖和数据管道自动管理数据质量

Amazon Glue 是一项完全托管的提取、转换和加载 (ETL) 服务，让客户能够轻松地准备和加载数据以供分析。此次re:Invent 2022，亚马逊云科技为Amazon Glue推出的一项新功能，叫Amazon Glue Data Quality，可以跨数据湖和数据管道自动管理数据质量。其最终目标也是指向机器学习应用。

成千上万客户使用Amazon Glue快速、轻松且经济高效地构建和管理现代数据管道。组织需要监控其数据湖和数据管道中信息的数据质量（衡量数据的即时性、准确性和完整性），确保数据的高质量，然后再将其用于分析或机器学习应用。但数据质量管理是一个耗时且复杂的过程，需要数据工程师花费数天时间收集数据的详细统计数字，根据这些统计数字信息手动识别数据质量规则，并将其应用于数千个数据集和数据管道。实施了这些规则之后，数据工程师必须持续监控数据中的错误或变化，相应地调整规则。

Amazon Glue Data Quality可以自动测量、监控和管理Amazon S3数据湖和Amazon Glue数据管道的数据质量，将数据分析和规则识别的时间从几天缩短到几小时。Amazon Glue Data Quality可以计算客户数据集的统计数字（如最小值、最大值、直方图和相关性），使用统计数字自动地推荐规则，确保数据的即时性、准确性和完整性。客户可以安排Amazon Glue Data Quality在数据发生变化时定期运行，自动分析数据并提出质量规则的更改建议以确保相关性。一旦出现质量问题，数据工程师无需编写代码即可配置用户提醒或终止数据管道。

Amazon SageMaker对地理空间数据极致支持

亚马逊云科技对地理空间数据的支持让客户能够更轻松地为气候科学、城市规划、灾难响应、零售规划、精准农业等行业开发机器学习模型。此举意在帮助客户将更多的数据用于机器学习。

当前，大部分收集到的数据都包含地理空间信息（如位置坐标、天气图和交通数据）。但是，已经用于机器学习的只有一小部分，原因是地理空间数据集很难处理，通常达到PB 级的规模，且跨越整个城市或数百公里土地。要开始构建地理空间模型，客户通常会采购卫星图像或地图数据等第三方数据源以补充其专有数据。

由于地理空间数据规模庞大，专业人员需要合并这些数据，准备数据用于训练，并编写代码将数据集划分为可管理的子集。当客户准备部署训练好的模型时，他们必须编写更多代码以重新组合多个数据集，将数据和机器学习模型预测关联起来。

为了从完成的模型中提取预测结果，专业人员需要花费数天时间使用开源的可视化工具在地图上做渲染。从数据改进到可视化，整个过程可能需要几个月的时间，这使得客户很难利用地理空间数据及时产生机器学习预测。

Amazon SageMaker将客户丰富数据集、训练地理空间模型并将结果可视化的时间从数月缩短到数小时，从而加速和简化地理空间机器学习预测的生成。客户只需几次点击或使用 API就可以使用 Amazon SageMaker访问各种地理空间数据源。

例如亚马逊云科技的位置服务Amazon Location Service、开放数据集Amazon Open Data、客户自有数据和来自Planet Labs等第三方供应商的数据。

当专业人员选择了想要使用的数据集，他们可以利用内置的运算器将这些数据集与自己的专有数据合并起来。为了加快模型开发，Amazon SageMaker 提供了预训练的深度学习模型，其支持的用例包括通过精准农业提高作物产量、监测自然灾害后区域恢复以及改善城市规划等。训练完成后，内置的可视化工具在地图上显示数据，揭示新的预测。

Amazon QuickSight Q 新功能让客户能够预测并追问预测依据

 陈晓建认为Amazon QuickSight Q把人工智能和业务洞察相结合，使得客户不用再去掌握数据分析技术，而是通过人类自然语言来进行业务的洞察，从而大降低了使用门槛。

Amazon QuickSight Q使用机器学习让任何用户都能以自然语言提出有关业务数据的问题，并在几秒钟内获得可视化的准确答案。它让没有技术专业知识的业务人员都可以探索历史趋势和数据指标，让用户能够从支撑其看板和报表的数据中获得新的洞察。

亚马逊云科技新推出的Amazon QuickSight Q功能是可以针对预测结果追问预测依据。这样就可以查看特定结果受哪些历史数据影响。Amazon QuickSight Q让数据智能实现以前可以问“是什么”，现在不仅可以问“是什么”，还可以问“为什么”。

走过11个年头的亚马逊云科技re:Invent已经圆满落幕。re:Invent 2022带了诸多新的产品和新功能。其核心仍然是数据和智能的融合，降低客户使用门槛。让客户能够将更多精力放在业务本身。

Forrester 副总裁兼研究总监戴鲲评论道：“Forrester认为，在持续动荡的全球宏观经济环境下，广大企业客户亟需构建兼具韧性、自适应性和创造性的适应未来的技术战略。亚马逊云科技在今年re:Invent大会上的产品与服务发布不仅一如既往地贯彻自身以客户为中心的长期主义，而且持续彰显其作为全球公有云基础设施与开发平台市场领导者的前瞻性技术视野与快速产品创新能力。”

近年来，电动化、智能化等汽车产业“五化”趋势加速，新能源汽车销量迅速提升，对汽车传感器产业产生重要影响。汽车电动化需求催生新的传感器产品，带动了传感器需求放量。

保隆科技从2009年起布局汽车传感器业务，掌握核心技术，已在国内领先，目前已形成汽车压力类、光学类、速度类、位置类、加速度类、电流类等6个品类、40多种传感器产品，形成丰富的产品矩阵。保隆科技的战略目标是通过五年发展，实现年产1亿只汽车传感器的产销规模，将部分细分领域产品打造成为国内乃至全球的龙头。

保隆科技本次发布的高精度1000A/1500A磁通门电流传感器具有高精度、高灵敏性、低零漂等特点，拥有专为1000A/1500A磁通门电流传感器开发的新技术。高精度磁通门电流传感器是新能源汽车动力电池和三电管理系统的关键部件，可以缓解“里程焦虑”和“充电焦虑”，防止“过充过放”，保障新能源汽车安全运行。

保隆科技发布的另一款新产品电机位置传感器，实现高效率、高精度、更平顺的扭矩与位置控制，以及高速电机转子位置高精度检测，是新能源汽车高速电机精确控制系统中不可缺少的关键部件，该传感器还广泛应用于线控制动、电动转向与电子离合等电控系统，具有良好的抗干扰能力、 高集成度、安装灵活、轻量化等核心优势，对于新能源汽车中不同型号的电机控制应用起到关键作用。

三一专汽隶属于三一集团，是中国最大、全球第二的工程机械制造商，业务覆盖全球 150 多个国家和地区，全面涉及混凝土机械、挖掘机械、起重机械、筑路机械、桩工机械等，并在绿色智能化和自动驾驶方面加速布局。黑芝麻智能是领先的自动驾驶计算芯片提供商，在车规级自动驾驶芯片、感知算法等领域拥有丰富的技术积累、研发优势以及产业经验。

根据协议，黑芝麻智能提供以华山二号A1000芯片平台为核心的商用车中央域控解决方案，满足商用车和特种车辆L2+级别ADAS功能需求，应用于三一集团旗下所有商用电动车及燃油车平台。此次合作的L2+级别ADAS功能包括：自适应巡航、车道保持辅助、自动紧急制动、前向碰撞预警、盲区预警、车道偏离预警、交通标志识别，以及驾驶员监视系统等。双方将基于各自的资源和技术优势展开全面合作，积极开展并推动在智能汽车及相关行业应用等多领域的深入合作，共同提升智能汽车及相关行业应用领域的自主创新能力和应用水平，加快实现中国智能驾驶的产业落地。

黑芝麻智能华山二号®A1000芯片是国内首个符合车规、达到量产状态的单芯片支持行泊一体域控制器的芯片平台。同时，黑芝麻智能已经建立起完善的客户赋能体系，包含：自研车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU、华山系列高性能自动驾驶计算芯片、山海人工智能开发平台、瀚海自动驾驶中间件、行泊一体感知算法和BEST Data数据闭环解决方案，BEST Drive自动驾驶解决方案，全维度赋能车厂安全、快速地实现产品落地。

三一集团正加快电动化产品的开发，黑芝麻智能开放的高性能自动驾驶计算平台为汽车产业的电动化、智能化发展提供动力。黑芝麻智能与三一专汽携手，将为商用车领域带来革命性变化，合力推动中国商用车产业的电动化、智能化发展。

为了顺应数字化转型的潮流和实现信创IT基础设施的突破，帮助客户更好地应对数字经济时代对应用交付和网络安全的高要求，满足客户在双轨（信创&非信创）环境中，实现基于双活或多云多活的应用可持续性，神州云科站在应用可持续性的战略高度，提出“1521”的战略性思路，希望通过一个双轨超高可用架构（Dual Track Maximum Availability Architecture,简称DTMAA），五大引擎，云科容翼+云科通明湖两大大系列产品，以及一套《金融信创应用可持续性测试指南》，助力企业在数字化进程中弯道超车。

《数字时代应用可持续性架构和验证白皮书》重磅发布

艾瑞咨询联手神州云科、通明湖云和信创研究院、通明智云，将于12月23日在业界首次发布《数字时代应用可持续性架构和验证白皮书》。

白皮书指出，应用可持续性架构应该从架构本身着手：只有整体架构和关键节点稳定了，各模块才能实现敏捷、灵活组装。而只有各模块实现敏捷了，不同数据中心之间的双活、灾备，传统架构和云原生架构之间的对接和迁移，非信创设备和信创设备之间的对接和迁移，才会在业务侧无感知的情况下，轻松完成。应用可持续架构具体特征包括：双活双轨，多协议对接，与现代技术栈无缝对接，全生命周期可观测，动态可扩展负载，主动韧性，可多种方式对接与集成等。

架构颠覆，双轨超高可用架构是数字化时代关键技术

自主创新的加速, 给客户的应用国产化历程带来了极大的可持续性挑战。应用可持续性是数字化时代的关键技术，对于企业而言，业务可持续性很大程度上和应用可持续性相关联, 尤其在极端情况下, 客户的应用都需要保持持续服务,包含突发压力, 安全隐患, 迭代过程, 灾害等状况下, 都能持续提供高品质服务。

据调查显示，中国52%的客户都选择可持续性第一的情况下, 能够将传统架构和云原生架构统一, 实现兼容和协同, 将会是最佳的可持续性服务。

神州云科副总裁、通明湖云和信创研究院副院长吴静涛表示，“一方面如何保证信创产品的稳定性，弥合性能与企业应用要求的差距；一方面，面对合规、风险和创新的挑战, 云原生如何实现可信开源与跨域协同。双轨超高可用架构（DTMAA）在这样的背景下应运而生。”

双轨超高可用架构（DTMAA）

通过架构的革新，神州云科首次在业界提出了双轨超高可用架构（DTMAA）。所谓DTMAA，是神州云科为满足企业面临自主创新IT基础重构所推出的全新架构, 架构在双活数据中心的分区调度基础上,添加每个数据中心内信创域和非信创域的分域调度,来实现分区分域协同的多活双轨超高可用。帮助客户在新架构下,提升应用可持续性,解决性能瓶颈,提升稳定性,在服务异常情况下,可以通过实时灰度调度的方式,切换流量,保留应用故障现场环境,便于后续的排错与根因定位。

双轨超高可用架构“5大引擎”的核心价值

数据中心架构在自主创新的过程中分解为现有架构的非信创区和信创区的两个业务区域，在每个数据中心分为信创区和非信创区后,在两个区域之间的跨区跨域协同方法,神州云科通过5大引擎实现多层次的应用可持续性最佳实践。

双轨超高可用架构五大引擎

1. 高可用调度引擎：助力信创业务验证，消除隐患；动态调整信创业务比例，风险可控；助力信创业务应急逃生；助力现代应用敏捷联动。

2. 安全服务编排引擎：助力实现信创安全架构创新，提高攻防对抗能力。

3. 信创高可用引擎：联网协同，智能调度。

4. 现代应用高可用引擎：可信开源 安全可控。

5. 大数据引擎：助力业务可观测性。

神州云科解决方案架构师李晓东指出，“五大引擎是双轨建设的核心灵魂。双轨超高可用架构的技术优势是实现了对于信创高可用引擎和高可用调度引擎的智能协议级互联互通。高可用引擎可以通过信创高可用引擎快速地感知到信创业务的状态，它会从信创高可用引擎中汲取必须要判断的信息，作为对业务质量的综合判断。”

持续交付，云科容翼+云科通明湖优势特性解读

为了更好的适配双轨超高可用架构，神州云科发布了全新的云科容翼系列产品，同时云科通明湖信创系列产品也进行了全面的升级。

云科容翼系列产品具有超高性能、超高安全、低碳节能的三大优势特性。

云科容翼系列

• 超高性能

• 更强的FPGA加速芯片和最新 CPU，4-7层处理性能提升2倍，SSL性能提升2倍；

• 全新容翼OS操作系统，基于容器平台底座，满足微时代应用极速扩展；

• 现代数据中心接口设计。

• 超高安全

• 硬件检测和缓解100多种类型的攻击向量、拒绝服务（DoS）和DDoS攻击、SYN泛洪等；

• 业界领先的SSL加密能力高达200k SSL TPS，极大增强了ECC处理的卸载能力；

• 高可用性使关键应用程序保持运行，增强的性能可处理流量峰值，阻止攻击者绕过安全协议。

• 超低能耗

• 全系列1U，绿色低碳，低能耗、低辐射，8.9%的典型功耗，50%的空间利用率。

云科通明湖系列产品具有超高可信、超高可靠、统一纳管的三大优势特性。

云科通明湖系列

• 超高可信

• 采用完全自主可控的国产硬件平台，已完成与国内主流的5大硬件平台：龙芯、飞腾、兆芯、海光、鲲鹏的适配工作，且都已获得了这些国产芯片硬件平台互认证明；

• 100%自主研发软件；

• 参与制定信创标准。

• 超高可靠

• 支持双机热备、多主集群、等价集群、会话同步等功能，实现亚秒级切换，确保客户的应用系统达到999%的可用性

• 统一纳管

• 支持云科通明湖系列、云科容翼系列、F5系列、NGINX等多类应用交付网关接入统一管理；

• 接入设备可以统一可观测，所以设备的监控状态和性能指标统一可视化仪表盘展示；

• 支持配置批量下发，包含批量升级、备份、集群高可用等配置下发；

• 统一 告警，有统一的日志告警平台，包含监控检查、审计日志、访问日志、错误日志、安全日志和系统日志以及告警中心。

神州云科应用交付产品经理杜名欣表示，“神州云科应用交付产品解决方案，无论是数据中心下移的架构创新，向分布式多云发展，还是信创领域深耕，都可以为客户提供满足当前和未来发展的最有投资价值的产品和解决方案，并供一致性的服务体验。”

标准引领，全新定义金融信创应用可持续性测试

面对金融行业数字化转型和信创需求，神州云科提出通过一套《金融信创应用可持续性测试指南》标准来满足双轨环境下应用交付产品的选型需要。

神州云科产品技术总监白文胜表示，“基于20多个金融信创客户案例，从实践中来到实践中去，涵盖银行负债、资产和中间件等业务区域系统，总结出一套实操性强，操作过程详细，且增加了新的云原生测试场景的完整金融信创应用可持续测试指南，为金融客户带来产品选型的便利性和易用性，促进金融行业信创的快速发展。”

结语

综上，神州云科打出的这套“组合拳”，通过多层次、多解决方案的组合，首先在架构层面实现分布式服务和容错逻辑；其次，通过丰富的产品功能特性和新的验证测试标准，为客户数字化进程中提供应用可持续性保障，并为客户夯实信创IT基础设施的“底座”增添助力。

三星电子首款12纳米级DDR5 DRAM

三星电子高级副总裁兼DRAM产品与技术负责人Jooyoung Lee表示："三星12nm级DRAM将成为推动整个市场广泛采用DDR5 DRAM的关键因素。凭借卓越的性能和能效，我们希望新款DRAM能够成为下一代计算、数据中心和AI驱动系统等领域更可持续运营的基础。"

AMD高级副总裁、企业院士兼客户、计算、图形首席技术官Joe Macri表示："创新往往少不了与行业伙伴的密切合作，来拓宽技术的边界。我们很高兴能与三星电子再度合作，特别是推出在Zen平台上优化和验证的DDR5内存产品。"

三星电子首款12纳米级DDR5 DRAM

这一技术突破是通过使用一种新的高介电（high-k）材料来增加电池电容，以及改进关键电路特性的专利设计技术而实现的。结合先进的多层极紫外（EUV）光刻技术，新款DRAM拥有三星最高的DDR5 Die密度（Die density），可使晶圆生产率提高20%。

基于DDR5最新标准，三星12nm级DRAM将解锁高达7.2千兆每秒（Gbps）的速度，这意味着一秒钟内处理两部30GB的超高清（UHD）电影。

新款DRAM同时拥有卓越的速度与更高的能效。与上一代三星DRAM产品相比，12nm级DRAM的功耗降低约23%，对于更多追求环保经营的全球IT企业来说，这将会是值得考虑的优选解决方案。

随着2023年新款DRAM量产，三星计划将这一基于先进12nm级工艺技术的DRAM产品扩展到更广泛的市场领域，同时继续与行业伙伴合作，推动下一代计算的快速发展。

三星电子首款12纳米级DDR5 DRAM

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Hotz在11月16日表示支持首席执行官埃隆-马斯克(Elon Musk)的宣言，即该公司需要"极其强硬"，然后提出加入Twitter。"这就是开发不可思议的产品的态度，"10月辞去自动驾驶初创公司Comma AI首席执行官的霍兹在Twitter上说。"让所有不渴望伟大的人离开。"在回应一条嘲笑他的Twitter时，霍兹说他将"把钱放在我的嘴里"，在旧金山的Twitter进行为期12周的实习。马斯克回答说"我们来谈谈"。

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两天后，即11月18日，霍兹说他将正式为Twitter工作。三天后，Hotz说马斯克给他布置了两件事，他确实有12周时间来完成：修复Twitter搜索，以及修复在未登录时滚动Twitter可能看到的弹出窗口。

如果我们从11月18日开始计算霍茨的工作时间，这意味着在他提议的12周工作时间中，他在Twitter工作了大约5.5周。我们不知道Hotz是否修复了搜索功能，但注意到现在确实可以关闭登录弹出窗口，继续浏览Twitter。

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Hotz在最近几天曾发出信号，表示他正在考虑离开。他发布了一个关于他在Twitter工作的投票，内涵了一下马斯克最近有关CEO议题的投票（然而，用户投票支持Hotz不以实习生身份下台），并质疑他是否能在公司"产生任何持久影响"。他还对Twitter短暂的禁止链接到Instagram的政策感到不满。不过，即使他提前离开，Hotz"仍然支持Twitter 2.0的成功"，他在星期二晚上说。

PEZY Computing为其下一代超级计算机处理器选择proteanTecs的芯片到芯片互连监控解决方案。

高性能计算 (HPC) 应用是推动半导体行业采用芯粒架构和先进封装的主要驱动力，从而在"超越摩尔定律"时代实现扩展。然而，异构系统有数以千计的潜在故障点且可见性有限，其中最薄弱的环节会导致系统的全面故障。

为了满足这一新兴行业需求，proteanTecs高分辨率互联监控解决方案支持从表征和认证、组装和测试到现场部署和操作的每个阶段的可见性。与依赖于低粒度Pass/Fail测试的传统方法不同，这款市场领先，具有专利的解决方案在测试和任务模式下提供参数通道分级，以及100%的通道和引脚覆盖范围。

PEZY Computing处理器工程副总裁Kei Ishii说："proteanTecs的解决方案以无与伦比的可见性增强了处理器。他们的深度数据加速了系统生成、表征和测试，但也为能够在该领域利用这项技术的最终客户带来了益处。在对正常运行时间要求严格的高性能计算 (HPC) 和超级计算环境中，该解决方案改变了游戏规则，可实现性能监控和故障时间预测。"

proteanTecs的首席营收官Keith Morton说："PEZY作为超级计算行业公认的领导者，他的革命性超级计算机处理器处于高性能计算的前瞻技术，提供世界一流的效能。，我们欢迎PEZY成为我们的客户。"

PEZY采用Global Unichip Corporation (GUC) 高带宽内存第3代 (HBM3) PHY，这是一种经过硅验证的解决方案，集成了proteanTecs D2D互连监控技术。

关于PEZY Computing

PEZY Computing是领先超级计算机芯片的无晶圆厂半导体制造商。PEZY的高级处理器使用专有的众核处理器技术，使超级计算系统能够实现顶级计算性能并提供世界一流的效能。PEZY的革命性解决方案在著名的TOP500和GREEN500榜单脱颖而出，实现对社会产生积极正向的新应用影响，比如世界上最快和最准确的人类基因组分析。公司于2010年成立，总部位于日本东京。了解更多信息，请访问www.pezy.co.jp/en/。 

关于proteanTecs

proteanTecs是用于监控高级电子产品的深度数据分析的领先供应商。该公司深受数据中心、汽车、通信和移动市场全球领导者的信赖，提供从生产到现场的系统健康和性能监控。 该公司的深度数据分析平台将机器学习应用于片上监视器创建的新数据，提供业界无可比擬的可见性和可操作洞察力，从而将质量和可靠性提高到新的水平。公司于2017年成立，得到世界领先投资者的认同，总部位于以色列，并在美国、印度和台湾设有办事处。如需了解更多信息，请访问www.proteanTecs.com。 

今年早些时候，NVIDIA的黄仁勋在4000系列发布会的问答环节中再次宣布摩尔定律已死。这一预测与他在2017年北京GPU技术大会上的类似声明相呼应。

该公司提交的2023年IEDM研究报告强调了几种工艺、材料和技术，可以帮助这家半导体巨头支持他们之前关于到2030年交付基于芯片的万亿晶体管处理器。

英特尔的新晶体管和封装技术研究主要集中在推进CPU的性能和效率，缩小传统单片处理器和基于芯片的新设计之间的距离。提交的材料中提出的一些概念包括：大大减少小芯片之间的间隙以提高性能，即使在失去电源后也能保持其状态的非易失性晶体管，以及新的可堆叠存储器解决方案。

英特尔副总裁兼元件研究（CR）和设计启用部总经理加里·巴顿说："自晶体管发明以来的75年里，推动摩尔定律的创新继续解决世界上成倍增长的计算需求。在IEDM 2022上，英特尔正在展示突破当前和未来的障碍所需的前瞻性思维和具体的研究进展，满足这种永不满足的需求，并在未来几年保持摩尔定律的活力。"

CR小组的研究已经确定了新的工艺和材料，对推动公司接近其万亿晶体管的里程碑至关重要。该公司最新的混合键合研究显示，与前一年的报告相比有10倍的改进。英特尔提交的材料所展示的其他研究包括使用厚度不超过三个原子的新型材料的设计，可以垂直放置在晶体管上方的存储器，以及对可能对量子数据存储和检索产生负面影响的接口缺陷的更多了解。

英特尔的元件研究小组是公司内部开发新的和突破性技术的领导者。部件研究组的工程师们发明和开发新的材料和方法，支持半导体制造商在持续的战斗中把技术缩小到原子尺度。该小组负责英特尔的极紫外光刻（EUV）技术，该技术对于英特尔继续缩小节点尺寸同时提高整体半导体能力是不可或缺的。该小组的工作和时间表通常比商业上可用的技术领先5到10年。

11月底，OpenAI对这款机器人进行了两次更新:11月29日发布了名为“文本-达芬奇-003”（text-Da Vinci-003）的新模型，在11月30日发布它的第二个新功能:“对话”模式。

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这两种模式更新使ChatGPT能够进行精细的长文本书写和逼真的人机交互。这样的更新让功能强大的ChatGPT比其前身更令人印象深刻，甚至“吓到”了一些用户，包括“前老板”埃隆·马斯克。

得益于GPT-3.5，ChatGPT在训练后提高了流利回答的能力。GPT-3仅预测特定单词串后的文本，而ChatGPT试图以更人性化的方式与用户交互。ChatGPT的交互通常非常流畅，让您可以参与各种各样的话题，与几年前才面世的聊天机器人相比，显示出了巨大的改进。

据OpenAI官方称，ChatGPT是在人类的帮助下创建和训练的，人类训练师对该AI早期版本回答查询的方式进行排名和评级。该信息被反馈到系统中，系统会根据培训师的偏好调整答案。这是训练人工智能的标准方法，称为强化学习。

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ChatGPT有多强大?

有人让它以《老友记》等喜剧演员为角色为肥皂剧写台词，结果很逼真，解释极为专业的科学概念也不在话下，甚至，它还可以写一些基本的学术文章。

ChatGPT还有一个很棒的功能，可以回答基本和无聊的琐碎问题。这让许多人相信，这样的人工智能系统总有一天会取代搜索引擎。聊天机器人根据从网络收集的信息进行训练。因此，能够准确地呈现信息并以更流畅和对话的语气提供反馈，这将代表着传统搜索的巨大进步。

边缘网络作为实现云、边、端数据传输的重要通路，要在满足多终端接入的基础上，实时对海量流量进行及时的响应。近日，云边协同智慧网络引领者浪潮网络，推出边缘网络解决方案，旨在帮助用户打造应用实时响应、多样终端互联、智慧运维分析的边缘网络系统。

制造业数字化建设 网络系统面临三大挑战

在数字化进程中，制造业将依赖"数据+算力+算法"构成的新型生产力。网络，作为算力生产力（计算力、数据存储力、网络运力）的关键要素之一，正面临三大挑战：

• 挑战一 现有网络架构不利于扩容及管理维护：由于传统网络建设缺乏统一的网络分层规划管理，使得企业网络拓扑相对混乱，日渐模糊。不便对网络性能瓶颈进行正确的评估和有效的扩容，网络管理难度也相对较大，不利于后续业务的智能化运维和网络排障。

• 挑战二 传统网络架构无法满足日益增长的网络业务需求：随着企业业务的多样性发展，出现了更多的增值业务需求，如：业务种类的多样化、智能终端的多样式接入、多类型无线业务的承载、多分支互联等新一代网络需求，对网络稳定性及可扩展性提出了更高的要求。

• 挑战三：传统集成网络缺乏简单有效的网络管理，IT网络运维压力大：随着业务的复杂度越来越高，引发了内外部安全事件频发、网络可靠性低等问题。引起网络业务中断、网络故障诊断复杂、故障分析定位难、设备繁多至管理维护繁琐等情况，这些都给运维部门带来了很大的运维难题。

浪潮边缘网络解决方案 四大核心优势打造高质量网络

浪潮边缘网络解决方案聚焦新型智慧园区场景建设，面向物联网终端、手机终端等多样化网络终端接入需求，结合边缘网络的多样化接入特性，实现边缘侧算力和网络的融合。方案以浪潮网络SC9606H系列交换机、CN6000系列交换机、S6550系列交换机，以及IAP5900系列无线、IDE软件等产品为基础，通过灵活组网，助力打造具备高性能、高可靠、低延时、易扩展等架构优势的网络系统，联接企业数字化转型底座。方案具备以下优势：

• 架构先进性：顺应"云+边+端"算力分布趋势，通过软件定义、无线+IoT等产品技术，满足边缘算力的网络多样接入需求，打造多模态边缘网络。

• 高性能产品：通过边缘网络产品优秀的线速转发能力，保证海量信息的高质量无阻塞传输。结合交换系统更高的交换容量与多服务支持的能力，实时保证网络的服务质量。

• 安全性设计：浪潮网络充分考虑安全性，针对各种应用制定多种保护机制，如划分VLAN、IP/MAC地址绑定、AP虚拟化等，另外还具有良好的防病毒能力，提高整个网络的安全性，保证内外网安全。

• 开放兼容：方案采用开放的软硬件平台和数据库管理系统，遵循国际标准化组织提出的开放系统互联的标准（应用软件必须独立于软硬件平台）。此外，可以集成任何第三方的应用，拥有完美的可扩展性、可移植性和互操作性。

浪潮边缘网络解决方案，能轻松应对各类行业的边缘侧网络接入挑战，可广泛应用于智能制造、智慧园区、智慧医疗、智慧校园、数字政府等网络接入场景，满足各类业务对算力生产力的多样化接入需求。

作为浪潮智算中心架构的互联子集，浪潮网络在边缘领域持续发力，并在集团的帮助下快速成长。目前浪潮多模态的边缘网络，已经涵盖了有线、无线、物联网、安全等创新边缘基础设施产品，在制造、交通、能源等多个行业场景中得到广泛应用。未来，浪潮网络将继续加强产品创新和合作生态，为用户提供适应各类边缘场景的产品及方案，助力行业数字化转型，加速数实相融。

苹果对于这一职位的要求非常高，至少要在 CVPR/ECCV/ICCV/SIGGRAPH/NeurIPS 等顶级会议发表过论文，具备计算机视觉、计算机图形学、机器学习或相关领域的博士学位，而且熟练掌握 Python 和深度学习框架（PyTorch 或类似框架）等。

神经渲染研究团队隶属于负责开发苹果产品的实时设备计算机视觉和机器感知技术的应用研究和工程组织视频计算机视觉团队（Video Computer Vision / VCV）。

神经渲染研究团队的使命是在 AR / VR 中构建完全沉浸式的 3D 体验。我们相信，神经渲染将是所述体验在未来十年里的基础推动力量。作为一支应用研究团队，我们负责苹果的神经渲染研究，并有着实际的专注目标，亦即开发和探索用于重建、视图合成、动画、编辑和自动生成真实感 3D 场景和 Avatar 等应用的尖端算法。

对于这一职位的主要作用，苹果将其描述为：

神经渲染研究团队隶属于视频计算机视觉 (VCV)，这是一个集中的应用研究和工程组织，负责开发跨 Apple 产品的实时设备端计算机视觉和机器感知技术。

苹果正招募神经渲染研究科学家，旨在打造沉浸式VR体验© 由 IT之家 提供

IT之家了解到，现有爆料表明，苹果已经在开发一款 XR 头显，预计将在 2023 年的某个时候发布。据称，这款产品将拥有属于该系列的特有系统，名为 xrOS，就像 Apple TV 和 Apple Watch 一样，它还将拥有专门的 App Store 和生态系统。

结合台积电6nm EVU工艺、AI智能调节技术，T功耗比上代降低了40％，同时搭配LPDDR4X内存、UFS 3.1闪存，支持AI降噪、Smart PA智能功放技术，不但通话更清晰，还可带来更浑厚的低音和更出色的音质，特别是在不超过扬声器承受能力的前提下，提高了终端的平均音量。

国产手机CPU发布：6nm工艺 支持5G！

在最新的Green500全球最高能效超级计算机排行榜中，位于纽约的弗莱提荣研究所（Flatiron Institute）所运行的一台高性能计算机位居榜首。

联想表示，这台高性能计算机由联想搭建，并配备了高效能的ThinkSystem SR670 V2服务器，可轻松安装到传统数据中心。

ThinkSystem SR670 V2采用高能效设计，甚至可以在高热、多GPU的环境下，有效地将各部件的温度维持在正常范围。

据了解，联想全新高性能计算机包括80个全新NVIDIA H100 Tensor Core GPU，同时接入NVIDIA量子级200Gb/s InfiniBand网络，安装在标准的数据中心机架之内。

联想搭建 美国全新高性能计算机成全球史上能效最高产品© 由 快科技 提供

 “当前，数以万计各种规模和各行各业的客户都在使用 Amazon SageMaker。亚马逊云科技客户每个月都在构建数百万个模型、训练数十亿参数规模的模型、生成数万亿个预测。 许多客户正在以几年前闻所未闻的规模使用机器学习。”亚马逊云科技人工智能和机器学习副总裁Bratin Saha表示， “今天发布的Amazon SageMaker新功能让团队能够更轻松地加快机器学习模型的端到端开发和部署。 从专门构建的治理工具到下一代Notebook体验和简化的模型测试，再到对地理空间数据的增强支持，我们在 Amazon SageMaker 的基础上不断创新，帮助客户大规模利用机器学习。”

对很多用户而言，云计算让机器学习触手可及。但直到几年前，构建、训练和部署模型的过程仍然是艰苦而乏味的，人手不多的数据科学家团队需要进行为期数周或数月的持续迭代，才能使模型达到生产水平。亚马逊云科技在五年前推出 Amazon SageMaker以应对这些挑战，此后陆续增加了250 多项新特性和功能，让客户能够更轻松地在多项业务中使用机器学习。当前，一些客户聘请了数百名专业人员，他们使用 Amazon SageMaker 做出预测，用以在改善客户体验、优化业务流程和加速新产品和服务开发等方面帮助解决最严峻的挑战。随着机器学习应用的增长，客户想要使用的数据类型不断增加，客户需要的治理、自动化和质量保证水平也与日俱增，以期实现对机器学习负责任的应用。Amazon SageMaker一向致力于为全球所有技能水平的专业人员提供支持，此次发布也秉承了这一创新传统。

Amazon SageMaker 机器学习治理新功能

Amazon SageMaker新功能可以帮助客户更轻松地在机器学习模型生命周期中扩大治理规模。 随着企业内模型和用户数量的增长，设置最低权限的访问控制和创建治理流程以记录模型信息（如输入数据集、训练环境信息、模型使用描述和风险评级）都变得愈发困难。模型部署后，客户还需要监测偏差和特征偏移，从而确保模型按预期运行。

Amazon SageMaker Role Manager 可以更轻松地控制访问和权限：适当的用户访问控制是治理的基石，它保护数据隐私，防止信息泄露，确保专业人员可以访问他们完成工作所需的工具。但一旦数据科学团队增加到数十甚至数百人，实施这些控制就会变得越来越复杂。机器学习管理员（创建和监控组织内机器学习系统的人）必须平衡对简化开发的需求和对管控机器学习工作流内任务、资源和数据访问的需求。当前，管理员通常创建电子表格或使用临时列表导览数十种不同活动（如数据准备和训练）和角色（如机器学习工程师和数据科学家）所需的访问策略。这些工具需要手动维护，而且可能需要数周时间才能明确新用户有效完成工作所需的具体任务。Amazon SageMaker Role Manager 让管理员可以更轻松地控制访问并为用户定义权限。管理员可以根据不同的用户角色和职责选择和编辑预建模板。之后，该工具会在几分钟内自动创建具有必要权限的访问策略，持续降低添加和管理用户所投入的时间和精力。

Amazon SageMaker Model Cards简化模型信息收集：当前，大多数专业人员依靠不同的工具（如电子邮件、电子表格和文本文件）记录模型开发和评估期间的业务需求、关键决策和观察结果。专业人员需要用这些信息支持审批工作流、注册、审计、客户查询和监控，但要为每个模型都收集这些详细信息则需要几个月的时间。一些专业人员试图通过构建复杂的记录保存系统来解决问题，但这样的系统需要手动操作、耗时且容易出错。Amazon SageMaker Model Cards在亚马逊云科技控制台提供了单独的位置存储模型信息，从而在整个模型生命周期中简化文档管理。新功能会自动将输入数据集、训练环境和训练结果等详细的训练信息直接输入到 Amazon SageMaker Model Cards。用户还可以使用自助问卷的形式保存模型信息（如精度目标、风险评级）、训练和验证结果（如偏差或精准度指标）以及供将来参考的观察结果，用以进一步提升治理水平、支持负责任地使用机器学习。

Amazon SageMaker Model Dashboard 提供集中界面以跟踪机器学习模型：模型部署到生产环境后，专业人员希望不断跟踪模型以了解其性能、识别潜在问题。这一任务通常针对每个模型单独完成。但当组织开始部署数千个模型时，这种方式会变得越来越复杂，需要大量的时间和资源。 Amazon SageMaker Model Dashboard 可以全面概览已部署的模型和端点，让专业人员只需在一个地方就可以跟踪资源和模型行为。通过模型看板，客户还可以使用内置集成的Amazon SageMaker Model Monitor（具备模型与数据偏移监控功能）和Amazon SageMaker Clarify（具备机器学习偏差检测功能）。这种对模型行为和性能的端到端可见性为简化机器学习治理流程、快速解决模型问题提供了必备的信息。

要了解有关 Amazon SageMaker 治理功能的更多信息，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/ml-governance。

下一代Notebook

Amazon SageMaker Studio Notebook 为专业人员提供了从数据探索到部署的全托管Notebook体验。 随着团队规模和复杂性的增加，可能有数十名专业人员需要使用Notebook协作开发模型。亚马逊云科技推出三项新功能帮助客户协调和自动化Notebook代码，进一步为用户提供最佳Notebook体验。

简化数据准备：专业人员在准备训练数据时希望直接在Notebook中探索数据集，以发现和纠正潜在的数据质量问题（如信息缺失、极值、数据集失真和偏差）。专业人员可能要花费数月时间编写样板代码将数据集的不同部分可视化，检查数据集，以期识别和修复问题。Amazon SageMaker Studio Notebook提供内置的数据准备功能，让专业人员只需点击几下即可直观地查看数据特征、修复数据质量问题，所有这一切都直接在Notebook环境中进行。当用户在Notebook中显示data frame（即数据的表格形式）时，Amazon SageMaker Studio Notebook 会自动生成图表帮助用户识别数据质量问题，提供数据转换建议帮助解决常见问题。专业人员选择数据转换后，Amazon SageMaker Studio Notebook 会在Notebook中生成相应代码，可供每次运行Notebook时重复应用。

加速整个数据科学团队的协作：准备好数据后，专业人员就可以开始开发模型。这是一个迭代过程，可能需要团队成员在同一个Notebook中进行协作。当前，团队必须通过电子邮件或聊天应用交换Notebook和其它资产（如模型和数据集），以便在Notebook上实时协作，这会导致沟通疲劳、反馈迟滞和版本不统一等问题。 Amazon SageMaker 现在为团队提供了一个工作区，成员可以在其中实时阅读、编辑和运行Notebook，简化协作和沟通。团队成员可以一起查看Notebook结果，立即了解模型性能，无需反复传递信息。Amazon SageMaker Studio Notebook支持 BitBucket 和 Amazon CodeCommit 等服务，团队可以轻松管理不同的Notebook版本，比较版本变更。实验和机器学习模型这样的附加资源也会自动保存，让团队工作井井有条。

Notebook代码自动转换为生产就绪作业：当专业人员要将训练完成的机器学习模型用到生产中时，他们通常将代码片段从Notebook复制到一个脚本，再将脚本及其所有的依赖项打包到容器，最后调度容器运行。要在日程表上重复运行该作业，他们必须搭建、配置和管理持续集成和持续交付 （CI/CD）管道，才能实现自动化部署。搭建所有必要的基础设施可能需要数周时间，这会占用核心的机器学习开发活动时间。Amazon SageMaker Studio Notebook 现在让专业人员可以选择一个Notebook，将其自动化为可以在生产环境运行的作业。Notebook选择完成后，Amazon SageMaker Studio Notebook 会建立整个Notebook的快照，将其依赖项打包到容器，构建基础设施，按照专业人员设定的时间表将Notebook作为自动化作业运行，当作业完成时释放基础设施，如此可以将Notebook投入生产所需的时间从数周缩短到数小时。

要开始使用下一代 Amazon SageMaker Studio Notebook和这些新功能，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/notebooks。

使用实时推理请求自动验证新模型

在部署到生产环境之前，专业人员会测试和验证每个模型，检查模型性能、识别可能对业务产生负面影响的错误。专业人员通常使用过去的推理请求数据测试新模型的性能，但这些数据有时无法代表当前的真实推理请求。例如，用于规划最快路线的机器学习模型的历史数据可能无法代表交通事故或突然关闭道路时交通流量的显著改变。为了解决这个问题，专业人员将发送到生产模型的推理请求副本路由到他们想要测试的新模型。他们需要花费数周时间构建这样的测试基础设施、镜像推理请求、比较新模型在关键指标（如延迟和吞吐量）上的表现。虽然这让专业人员对模型的执行情况更有信心，但为数百以至数千个模型实施这些解决方案的成本和复杂性太高，使其无法规模化。

Amazon SageMaker Inference 现在提供了一种功能，让专业人员可以更轻松地实时使用相同的真实推理请求数据，将新模型的性能与生产模型的性能进行比较。现在，他们可以轻松地将测试同时扩展到数千个新模型，无需构建自己的测试基础设施。首先，客户选择想要测试的生产模型，Amazon SageMaker Inference 随后会将新模型部署到具有完全相同条件的托管环境。Amazon SageMaker 将生产模型收到的推理请求副本路由到新模型，并创建控制面板显示关键指标之间的性能差异，客户便可以实时了解每个模型的不同之处。客户一旦验证了新模型的性能并确信它没有潜在错误，就可以安全地部署它。要了解有关 Amazon SageMaker Inference 的更多信息，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/shadow-testing。

Amazon SageMaker全新的地理空间功能让客户可以更轻松地使用卫星和位置数据进行预测

当前，大部分收集到的数据都包含地理空间信息（如位置坐标、天气图和交通数据）。但是，已经用于机器学习的只有一小部分，原因是地理空间数据集很难处理，通常达到PB 级的规模，且跨越整个城市或数百公里土地。要开始构建地理空间模型，客户通常会采购卫星图像或地图数据等第三方数据源以补充其专有数据。由于地理空间数据规模庞大，专业人员需要合并这些数据，准备数据用于训练，并编写代码将数据集划分为可管理的子集。当客户准备部署训练好的模型时，他们必须编写更多代码以重新组合多个数据集，将数据和机器学习模型预测关联起来。为了从完成的模型中提取预测结果，专业人员需要花费数天时间使用开源的可视化工具在地图上做渲染。从数据改进到可视化，整个过程可能需要几个月的时间，这使得客户很难利用地理空间数据及时产生机器学习预测。

Amazon SageMaker将客户丰富数据集、训练地理空间模型并将结果可视化的时间从数月缩短到数小时，从而加速和简化地理空间机器学习预测的生成。客户只需几次点击或使用 API就可以使用 Amazon SageMaker访问各种地理空间数据源，例如亚马逊云科技的位置服务Amazon Location Service、开放数据集Amazon Open Data、客户自有数据和来自Planet Labs等第三方供应商的数据。当专业人员选择了想要使用的数据集，他们可以利用内置的运算器将这些数据集与自己的专有数据合并起来。为了加快模型开发，Amazon SageMaker 提供了预训练的深度学习模型，其支持的用例包括通过精准农业提高作物产量、监测自然灾害后区域恢复以及改善城市规划等。训练完成后，内置的可视化工具在地图上显示数据，揭示新的预测。要进一步了解有关 Amazon SageMaker 全新的地理空间功能，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/geospatial。

Capitec Bank 是南非最大的数字银行，拥有超过 1000 万数字客户。 “在 Capitec，我们在各个产品线都拥有大批数据科学家，他们构建不同的机器学习解决方案。”Capitec Bank 机器学习工程师 Dean Matter表示，“我们的机器学习工程师管理着一个基于 Amazon SageMaker 构建的集中式建模平台，支持所有这些机器学习解决方案的开发和部署。在没有任何内置工具的情况下，跟踪建模工作往往发生文档脱节，模型缺乏可见性。借助 Amazon SageMaker Model Cards，我们可以在统一环境中跟踪大量的模型元数据。而Amazon SageMaker Model Dashboard 提供了对每个模型性能的可见性。此外，Amazon SageMaker Role Manager 简化了对不同产品线数据科学家进行的访问管理。每一项功能都有助于我们的模型治理，足以保证客户对我们作为金融服务提供商的信任。”

EarthOptics 是一家土壤数据测量和制图公司，利用专有传感器技术和数据分析精确测量土壤健康状况和土壤结构。 “我们希望使用机器学习帮助客户利用经济实惠的土壤地图提高农业产量。” EarthOptics 首席执行官 Lars Dyrud 表示，“Amazon SageMaker 的地理空间机器学习功能使我们能够使用多个数据源快速构建算法原型，并且将研究和部署生产 API 之间的时间缩短到只有一个月。 得益于 Amazon SageMaker，我们为美国各地的农场和牧场部署了用于土壤固碳的地理空间解决方案。”

HERE Technologies 是一个领先的位置数据和技术平台，可帮助客户创建自定义地图和基于高精度位置数据的位置体验。 “我们的客户需要实时情境信息，利用空间模式和趋势洞察做出业务决策。”HERE Technologies 首席产品和技术官 Giovanni Lanfranchi 表示，“我们依靠机器学习自动从不同数据源获取位置数据，增强数据的情境信息，加速数据分析。Amazon SageMaker 的测试新功能让我们能够在生产中更严格、更主动地测试机器学习模型，避免对客户造成不利影响或者因为部署的模型出错导致任何中断。 这对我们至关重要，因为客户期待我们根据瞬息万变的实时位置数据提供及时的见解。”

Intuit 是全球性金融技术平台，通过 TurboTax、Credit Karma、QuickBooks 和 Mailchimp等产品支持全球超过 1 亿客户的繁荣发展。 “我们正在释放数据的力量，给我们平台上的消费者、个体经营者和小型企业带来金融变革。”Intuit 工程和产品开发总监 Brett Hollman 表示，“为了进一步提高团队效率、将 AI 驱动的产品快速推向市场，我们与亚马逊云科技密切合作，设计了 SageMaker Studio Notebook 中全新的团队协作功能。我们成功实现了简化沟通和协作，让我们的团队能够使用 Amazon SageMaker Studio 将机器学习开发规模化。”

近年来，传统供热行业智能化发展逐渐起步，智慧供热成为行业热点。如何真正达成智慧供热的目标。承德市双滦区兴业热力有限公司选择与亚马逊云科技进行合作。

智慧供热体系提高供热质量、提升服务能力

在承德市双滦区兴业热力有限公司董事长赵志国看来，供热行业与其他行业有很多不同，其供热面积增长受城市规划决定，所以企业的增长主要集中在节能上。节能是供热行业最重要的增长方式之一。传统粗放式的供热模式在数字化和智能化的趋势下有很多的改进空间。

承德市双滦区兴业热力有限公司董事长赵志国

双滦兴业热力的目标是通过智慧供热体系不断提高供热质量、服务水平、并降低能耗，成为高度智能化、可持续发展的服务型供热企业。

具体而言是将能耗指标、服务水平都作为考核指标，通过考核来不断提升服务的质量。包括智能化这方面，工作人员素质也需要同时提高，来适应智慧供热的要求。

在双滦兴业热力信息化部主任王晓辉的规划中，理想的智慧供热应该包括三个方面。

第一，把末端的设备设施数据全面采集。

第二，经过多年的数据积累以及策略的学习和磨合，形成一套与自己实际情况相匹配的模型。

第三、在数据积累完整、供热策略磨合优化以后，其最终的前景是在保障用户实际地用热质量的前提下，把不平衡以及超标准供热浪费的能耗节省下来，把工作人员以往频繁的人工调控、维修、不断地处理各种问题的时间和精力节省下来，能更多地向服务用户倾斜，提升企业的服务水平。

承德市双滦区兴业热力有限公司信息化部主任王晓辉

亚马逊云科技系统化服务受到青睐

市面上做智慧供热的企业非常多，为何选择亚马逊云科技？

赵志国认为，亚马逊云科技的优势在于提供系统化的云服务。云端既有数据的统一对象存储和计算，又有数据分析，还有机器学习服务，数据在各个环节之间可以无缝地进行衔接和流动，企业可以通过无服务器的方式来使用这些云服务，只需要专注在数据价值的发掘和业务开发，提高机器学习的效率和创新应用开发和迭代的效率，来达到真正节能增效的目的。

在回答199IT关于真正实现智慧供热的难点在哪些方面，王晓辉表示，从技术角度而言，双滦兴业热力面临的最大问题是积累了很多年的数据，但没有对数据的有效集成和应用的能力。

亚马逊云科技在IT应用方面站得高、看得更广。携手亚马逊云科技，在云上采用亚马逊云科技合作伙伴智信远景解决方案 “揽月云AI智慧供热平台”，解决数据集成和应用难题，借助机器学习实现了基于数据优化业务运行决策与降本增效的目标，坚定信心继续合作。

谈及双方合作的成果时，王晓辉表示，通过与亚马逊云科技合作，能够根据天气和供热负载的预测，进行大数据分析；通过机器学习实现仿真和智能优化，实现了供热资源的精确调控，在提高用户室温的基础上，实现平均能耗下降11.7%，减少二氧化碳排放约18万吨，折合标准煤减少约6万吨，这为双滦兴业热力进一步扩大投入继续节能提供了一个很好的支撑和动力。

智慧供热的未来

双滦兴业热力所采用的亚马逊云科技服务包括 Amazon EC2、Amazon RDS、 Amazon S3、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMaker等.

在尝试与亚马逊云科技合作后，2021年双滦兴业热力整个应用智慧供热的区域，用户端评价非常乐观。从用户反馈来看，投诉率下降、满意程度提升、平均室温提高。第三方的回访结果也非常正向。

对于未来的展望，双滦兴业热力方面表示，未来主要着眼于三个方面的推进：

• 扩大投入，增加供热管网中的物联网设备安装，进一步挖掘供热管网运行的节能潜力；

• 作为城镇供热行业信息化建设走在前列的供热企业，将继续在IT技术应用方面深入探索；

• 未来依靠强大的信息化支撑，将在“弹性供热”、 “计量供热”方面进行尝试，为承德市人民群众更好地提供舒适性供暖服务。

在亚马逊云科技方面看来，双滦兴业热力有行业专业知识和技术，希望降低能源的消耗和碳排放，亚马逊云科技通过多样的系统化云服务来实现这一个目标。

云计算的好处在于能提供系统化的云服务，云端既有数据的统一对象存储和计算，又有数据分析，还有机器学习服务，数据在各个环节之间可以无缝地进行衔接和流动。

客户可以通过无服务器的方式来使用这些云服务，只需要专注在数据价值的发掘和业务开发，从而加速数字化的进程，提高机器学习的效率，加快像双滦兴业热力这样的企业创新应用开发和迭代的效率，来达到真正节能增效的目的。

1日，记者从中国科学技术大学了解到，日前，由该校与中科院紫金山天文台联合共建的大视场巡天望远镜，历经9个多月的征集、查重、评委投票和专家讨论评审，最终命名为“墨子”。

时域天文学是天文学新兴研究领域。通过观测证认引力波事件电磁对应体、黑洞潮汐撕裂恒星事件、超新星、快速射电暴等时域天文事件，为人们理解极端条件下的物理过程提供极为重要的观测约束。该领域是回答黑洞本质、恒星起源演化、中子星物态、宇宙超重元素起源等重要科学问题的关键。

大视场巡天望远镜是中国科学技术大学和中国科学院紫金山天文台共建的天文“双一流”学科平台，核心科学目标是搜寻和监测天文动态事件，开展时域天文观测研究。望远镜主镜口径为2.5米，配备7.65亿像素大靶面主焦相机，将安置于青海省海西州冷湖镇赛什腾山这一世界一流天文台址。项目于2018年3月1日启动，预计2023年建设完成。建成后，大视场巡天望远镜将成为北半球光学时域巡测能力最强的设备。

左图为大视场巡天望远镜效果图；右图为正在建设中的青海省海西州冷湖镇赛什腾山天文台址和大视场巡天望远镜圆顶。中国科大供图

中国科学技术大学和紫金山天文台于2022年2月15日发布《中国科学技术大学-紫金山天文台大视场巡天望远镜公开征名》通知，自正式启动至4月30日方案提交截止，共收到来自全国各界人士提交的886个名称方案。整个征名活动历经9个多月的征集、查重、评委投票和专家讨论评审，“墨子”“张衡”“广目”“严济慈”“瀚海”“瑶光”六个中文名称入围。中国科学技术大学和紫金山天文台最终确定大视场巡天望远镜中文名称为“墨子”巡天望远镜。

墨子在两千多年前就发现了光沿直线传播的原理，设计了小孔成像实验，是人类历史上第一位进行光学实验并开展光学研究的科学先驱，被誉为“世界光学第一人”。中国科学技术大学已有“墨子号”量子科学实验卫星、“墨子沙龙”和“墨子论坛”，用墨子之名来命名大视场“光学”巡天望远镜，契合科学内涵，更可彰显具有中国科大特色的系列科研文化品牌。

　　据知情人士透露，在苹果公司等美国客户的推动下，台积电位于美国亚利桑那州的新工厂在2024年投产时，将提供更为先进的4纳米(nm)芯片，这将较原计划中的5纳米工艺进一步升级。

　　消息人士称，台积电预计将在下周二美国总统拜登和商务部长雷蒙多访问菲尼克斯，参加设备入厂仪式时，宣布这项新计划。

　　台积电原本计划在2024年生产5纳米芯片，但这一工艺标准到那时，显然将远远达不到世界尖端水平。

　　苹果和美国其他主要科技公司的芯片供应严重依赖于台积电，而这一变化意味着它们将能够近水楼台地从台积电美国工厂获得更多的先进芯片。

　　苹果首席执行官库克此前曾公开表示，苹果未来计划从亚利桑那州的台积电工厂采购芯片。知情人士称，库克已计划参加下周的活动。

　　根据台积电此前制定的计划，其在亚利桑那州的工厂每月将量产2万片晶圆。不过上述知情人士称，届时产量可能会比原计划增加。苹果的订单届时预计将占到其产能的约三分之一。

知情人士表示，台积电还将承诺未来在亚利桑那工厂附近增设第二家工厂，生产更先进的3纳米芯片。

　　疫情后的供应链中断和去年的缺芯危机，令拜登政府正积极尝试将更多尖端制造业转移到美国。美国国会今年还通过了《芯片与科学法案》，该法案将为希望在美国制造半导体的公司提供多达500亿美元的激励措施。台积电的建厂可能会因此获得数十亿美元的补贴。

　　据知情人士透露，除了苹果，台积电的主要客户——如AMD和英伟达，也已呼吁台积电在亚利桑那州的工厂生产更为先进的芯片。AMD首席执行官Lisa Su和英伟达首席执行官黄仁勋，预计也将出席下周的活动。

　　上述知情人士表示，客户已要求台积电在美国和中国台湾地区同时采用其最新生产技术，这将有助于实现拜登政府的目标——即让全球最尖端的芯片在美国本土生产。但台积电尚未承诺采取这一做法，公司管理人士已表示，他们打算将最新技术留在岛内。

盈趣科技（002925.SZ）11月30日在投资者互动平台表示，目前，公司已与天津大学共同设立了AIoT联合实验室，并在高端人才培育、智能制造及AIoT等领域开展多项合作，并共同发表了多篇学术论文，相关技术将主要应用于公司为其他产品迭代升级，提升运营效率以及新业务领域的拓展。盈趣科技牵头成立了元宇宙支撑技术与场景驱动创新联合体，天津大学智算学部主任李克秋主任担任首席科学家。

(记者 毕陆名)

图片© 中关村在线

紫光展锐T820采用1+3+4三丛集八核心CPU架构，由1个主频为 2.7GHz 的 Arm Cortex-A76 大核和 3个主频为2.3GHz 的Arm Cortex-A76大核以及4个主频为2.1GHz的 Arm Cortex-A55组成，支持高达3MB 三级缓存，性能进一步提升。T820搭载Arm Mali-G57 MC4 GPU，运行频率达到850MHz。

T820由6nm EUV先进工艺打造，结合AI智能调节技术，使T820在部分场景下的功耗，相比紫光展锐第一代5G移动平台降低了40%。同时，T820采用的LPDDR4X内存以及UFS 3.1 闪存，实现了更低的功耗设计和更智能的温度实时调控，为游戏类应用提供了性能支撑的同时，将功耗控制在更低的水平。

T820采用AI降噪与Smart PA智能功放技术，为用户提供更清晰通话体验的同时，赋予手机、平板等便携式设备更浑厚的低音和更出色的音质，特别是在不超过扬声器承受能力的前提下，提高了终端的平均音量。基于展锐创新的数字音频技术，可精准抑制环境噪音，为用户提供视听一体化的专业录制效果。配备低功耗语音唤醒系统，将更好地为语音助手类应用赋能。

T820采用可信执行环境和独立的硬件加解密引擎，组合成完整的安全解决方案。该方案将金融级iSE安全单元集成在SoC中，相比外置SE方案，更难攻击定位，安全性更高，可支持银行卡、数字货币等数百个金融类场景应用。

当时那张图片相比于1995年哈勃望远镜拍摄到的明显更加清晰，细节更丰富。

极致壮观！NASA公布宇宙“创生之柱”最新图像：韦伯望远镜拍摄© 由 快科技 提供

哈勃与韦伯第一张图像对比

今天，NASA又公布出了一张韦伯太空望远镜最新拍摄到的“创生之柱”，是由近红外和中红外相机拍摄的两幅图像合成，相比上次的细节更多了一些，非常壮观（原图地址）。

据了解，“创生之柱”位于距地球约6500光年的鹰状星云内，曾在1995年被哈勃望远镜捕获，曾被Space网评定为哈勃太空望远镜拍摄的最佳前十名的照片之一 。

极致壮观！NASA公布宇宙“创生之柱”最新图像：韦伯望远镜拍摄© 由 快科技 提供

创生之柱最新图像

因其巨大的规模而得名，是老鹰星云的一个"臂膀"，这个特殊的臂膀 从星云中伸出来，形成长长的气体和尘埃卷轴，几乎看起来就像伸向未知世界的宇宙"手指"。

沿着"创生之柱"的边缘有大量的小红星，这些都是恒星的雏形，可以看做是婴儿期的恒星。

支柱上面是巨大的热尘埃云，即图片中的红色，天文学家认为这是被超新星爆炸的冲击波烤焦了。

爱因斯坦本人在他的广义相对论中提出了它们的存在，此后的几十年里，科学家们一直在研究我们可能在哪里以及如何找到它们。

但对它们的特性仍然知之甚少，几种相互矛盾的模型都有可能。这就产生了一个悖论--为了找出更多的知识，我们需要对真正的虫洞进行观测，但为了观测它们，我们又需要找出更多的东西，这样我们就知道要寻找什么。计算机模拟可以帮助打破这一怪圈，让物理学家测试不同的虫洞模型，以观察它们可能会有什么表现。

在新的研究中，科学家首次实现了这一点。不过这种模拟不能在普通的计算机上运行--它需要量子计算机的力量，量子计算机可以进入量子物理学的奇特领域，进行传统计算机无法企及的计算。

该团队正在研究虫洞和量子物理学之间的有趣关联--虫洞在眨眼间将东西送过宇宙的想法听起来很像量子传送，在那里，信息可以在两个纠缠的粒子之间立即发送，无论它们相距多远。

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来自加州理工学院、哈佛大学、费米实验室和Google的科学家利用Google的Sycamore量子处理器首次模拟了虫洞。关键是一个被称为SYK的既定模型，它可以模拟量子引力效应--在这种情况下，研究小组将两个简化的SYK系统纠缠在一起，然后将一个量子比特（qubit）的信息发送到其中一个。

果然，该信息从第二个系统中出现了。这不仅证明了量子传送，而且由于这两个SYK模型也模拟了量子引力，它是对现实世界中可穿越的虫洞如何工作的现实模拟。

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长期以来，人们一直预测，为了使虫洞保持足够长的开放时间，以便有东西通过，它需要受到负能量爆炸的冲击。在模拟中，研究小组测试了这一想法，并发现只有当他们用模拟的负能量脉冲击中它时，虫洞的特征才会起作用--但不是正能量。该团队说，这验证了该模型所代表的不仅仅是一个标准的量子传送事件。

当然，这与实际的时空隧道相去甚远，但该团队表示，如果现实世界的虫洞存在的话，这个模型可以帮助物理学家探测其特性。这可能会促进我们对它们的理解，以至于我们最终会研究出如何在宇宙中寻找它们。

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这项研究的主要研究人员玛丽亚-斯皮罗普鲁说："我们发现了一个量子系统，它表现出引力虫洞的关键特性，但又足够小，可以在当今的量子硬件上实现。这项工作构成了向使用量子计算机测试量子引力物理学的更大计划迈出的一步。它并不像其他计划中的实验那样替代对量子引力的直接探测，这些实验可能在未来使用量子传感来探测量子引力效应，但它确实提供了一个强大的测试平台来锻炼量子引力的想法。"

该研究发表在《自然》杂志上。

福瑞泰克在智能驾驶赛道中的龙头地位得到众多产业资本和财务资本的共同认可。至此，福瑞泰克已获得包括吉利、上汽、东风、北汽、陕汽、TCL实业等多家战略投资机构以及中国互联网投资基金、混沌投资、金沙江联合资本、熙诚金睿、高鹏资本、嘉兴熙创、五矿高创基金、光大永明等多家知名财务投资机构的战略投资。 

随着高阶智能驾驶时代的到来，面向从中央计算平台到数据中心的下一代智驾技术，福瑞泰克自主研创ODIN数智底座解决方案和产品组合，自研域控硬件、自研传感器、自动驾驶算法、数据闭环系统组成，通过软硬协同、软硬一体化的技术，福瑞泰克搭建起全堆栈、全周期的可持续平台，充分满足各类主机厂现阶段及未来数年内 L1-L4级别的自动驾驶功能演进需求。目前，福瑞泰克合作的车企品牌超过40家，合作车型超过100款，2022年量产上车将超过100万套。其中，合作的乘用车品牌中红旗、东风、长安、北汽、上汽通用五菱、上汽大通、比亚迪、吉利、领克、极氪、问界、哪吒等都属于自带强劲销量的明星品牌。

高阶域控迎来大规模量产交付之年，福瑞泰克基于ODIN数智底座打造的首款域控产品ADC20，领航行业率先实现了国产NOA行泊一体功能的大规模量产搭载，该方案可通过6V5R+HDmap的配置提供高速NOA、HPA记忆泊车、影子模式等功能。此外，福瑞泰克高阶域控制器将进入ODIN 2.0阶段，高算力域控平台ADC X将配合自研12V5R传感器与1-3个Lidar，提供更高阶的自动驾驶算法，以及全量级数据闭环和数据安全合规，能够实现高速+城区+泊车点到点的一站式智能驾驶。

福瑞泰克创始人张林博士表示：自动驾驶是汽车智能化最核心的方向之一，高阶智能驾驶打开了汽车智能化的新航路，2023年高阶域控方案交付量有望实现爆发式增长。随着L2快速普及化成为标配，同时L2+、NOA高阶产品逐步量产上车，福瑞泰克凭借行业领先优势率先实现了国产NOA从概念到量产的行业突破。高阶域控ADC20的先发优势将迎来大规模量产，我们将欣喜地看到明年ADC20将在更多优质车型品牌上实现量产搭载。展望未来，福瑞泰克将以软件定义汽车为发展契机打造"可迭代、可演进"的汽车智能化核心技术，不断优化消费者的用户体验，助力车企实现真正的智能化升级。

混沌投资张建伟表示：汽车智能化是混沌投资重点布局的赛道之一。近年来，智能汽车量产提速，渗透率不断提升，行业已进入高速发展期。福瑞泰克具备从感知到决策控制全栈的算法能力，以及从传感器到域控制器在内的完整的硬件产品系列，覆盖L3以下较为完整的系统解决方案，工程能力和量产经验也非常丰富。作为国内非常稀缺的具备全栈能力的智能驾驶tier1，我们看好福瑞泰克将显著受益于汽车智能化的行业红利，成为越来越多车厂首选的优质合作伙伴，并坚信福瑞泰克能成为引领行业发展的关键推动力量，加速中国汽车智能化的发展。

上汽恒旭合伙人朱家春表示：新能源汽车智能驾驶领域出现了国产超车的历史性机会，主机厂对供应商的研发能力，交付质量和交付速度都提出了非常高的要求。福瑞泰克具备稀缺的全栈式的研发能力，出色的工程化和定制化服务能力，也因为此福瑞泰克成为了众多主机厂首选的国产供应商。我们相信，福瑞泰克未来将持续推动中国智能驾驶行业的发展。

北汽产投副总裁高云川表示：当前全球汽车产业发展正步入智能化阶段，智能驾驶成为汽车变革大势所趋。近几年，包括北汽在内的各个自主品牌车企对智能驾驶高度重视，并将其视为"造好车"和"卖好车"的命门。作为产业投资机构，我们非常关注该领域的投资布局机会，福瑞泰克在渐进式路线上发展务实、稳健，又不失想象空间。福瑞泰克提供软硬一体化、全栈自研的智能驾驶解决方案，是国内少数可实现从摄像头、毫米波雷达到域控制器全自研和自产的企业。与众不同的是，福瑞泰克从场景、客户体验、性能和成本角度出发，因地制宜地采用小算力芯片实现同等功能，符合车企智能驾驶功能和控制成本诉求。我们也期待与福瑞泰克同行，在业务上有更多的合作。

TCL实业副总裁、战略与投资部总经理罗滨表示：汽车智能化发展逐步深入，自动驾驶逐步成为车企竞争的战略要地，ADAS配套从过去的"高配专属"逐渐变成"标配必备"，更高阶自动驾驶方案的渗透率也逐步提升，使得该行业成为确定性高且空间广阔的优质赛道。福瑞泰克作为国内领先的软硬一体化全栈式的自动驾驶系统级解决方案商，在摄像头、毫米波雷达以及域控制器等都有着丰富的产品系列和工程化量产交付经验。随着OIDN智能驾驶数智底座的发布，我们也看到了福瑞泰克进一步迈向行业领先的雄心壮志和战略布局能力。TCL作为全球领先的智能终端厂商，拥有在品牌，现代化精密制造，以及包括车载在内的显示交互领域的深厚积累，这和福瑞泰克在诸多方面将形成战略互补和业务协同，我们愿与福瑞泰克共同携手在汽车智能化领域不断探索合作的潜能。

泰合资本副总裁陶军表示：智能驾驶作为百年难遇的汽车产业变革中最核心的赛道，蕴藏着巨大且高度确定的市场机遇。然而由于底层技术的颠覆式创新和汽车工业的复杂性和工程化难题碰撞到一起，使得该领域真正地进入门槛极高，具备全栈式研发能力和高阶域控大规模量产能力的厂商极为稀缺。福瑞泰克凭借基于"ODIN数智底座"的四大核心技术作为支撑，率先在业内实现NOA级别域控大规模量产，建立起了绝对的领先优势，奠定了行业龙头地位。我们相信，随着这次融资，公司在发展的道路上又踏下了坚实的一步。期待公司在未来推动汽车智能化行业的进一步发展。

伴随着全球汽车智能化浪潮的迅猛发展，作为国内领航的智能驾驶解决方案服务商和产品提供商，福瑞泰克将凭借在智能驾驶场景中的技术积累和沉淀，以四体合一ODIN数智底座为核心技术驱动和迭代，率先推动高阶自动驾驶技术的规模化落地，驱动我国自动驾驶行业在智能电动时代的全新自主发展。

为了保障行车安全，车载摄像头必须具备在逆光或隧道出入口等明暗对比较大的场景中仍然能获取高品质影像信息的能力。SC850AT 拥有 140dB 的超高动态范围，保障其在复杂的光照条件下仍然拥有准确捕捉亮部和暗部细节的能力。

除支持 Staggered HDR 外，SC850AT 还支持思特威特有的 PixGain HDR 技术，通过在同一帧曝光下的 High Gain ( 高转换增益 ) 及 Low Gain ( 低转换增益 ) 双影像结合，辅以双像素的特殊设计，能够有效避免在高速行驶过程中因 HDR 合成而形成的运动伪影，保障图像传感器在实现 140dB 的超高动态范围的同时，能够捕捉更为准确的图像信息，进一步满足车载高端 ADAS / AD 应用的升级 HDR 需求。

车载图像传感器作为实现高级别智能驾驶的核心部件，需要面对抑制 LED 灯 " 闪烁 " 的关键挑战。SC850AT 搭载思特威自主研发的 LFS 技术（LED 闪烁抑制技术），在部分像素维持正常曝光时间的同时，以独特工艺设计延长特定像素的曝光时间从而覆盖 LED 闪烁频率，最终得到无 LED 闪烁的影像，实现优异的 LED 闪烁抑制功能，助力 ADAS / AD 系统准确判断 LED 交通信号灯和车灯等。

IT 之家获悉，思特威此次推出的 SC850AT 拥有 830 万像素高分辨率，能够帮助车载 ADAS 前视摄像头达到最远 200 米以上的探测距离，从更远的距离观察到更小的物体，更好地满足车载 ADAS 感知应用的升级需要。

同时在夜视全彩成像方面，基于思特威 SmartClarity-2 技术，采用思特威 SFCPixel 专利技术及 PixGain 技术下高转换增益技术支持，SC850AT 在夜间低照度环境下也能实现画面的清晰拍摄。

另一方面，依托思特威创新的超低噪声外围读取电路技术及升级的色彩工艺，可显著改善像素响应的不均匀性 ( PRNU ) 和电学串扰 ( Blooming ) ，分别降低至 0.8% 和 1% 以下，可有效控制成像噪声以及夜晚灯光外围溢出的现象，使 ADAS / AD 摄像头能够拥有细节更丰富，色彩更真实的成像效果，赋能晚间驾驶的弱光应用场景。

为了实现更优异的成像品质，SC850AT 在片上算法层面也进行全新升级。针对 Raw 域算法，新一代片上算法在保留坏点矫正 ( DPC ) 、黑电平校正 ( BLC ) 、镜头阴影校正 ( LSC ) 、颜色校正 ( CCM ) 等优势基础算法的同时，还重点优化了降噪与 HDR 融合等算法，能更有效地保护图像细节信息，从整体上提升图像效果。

思特威已于 11 月 8 日获得 ISO 26262:2018 汽车功能安全流程 ASIL D 认证证书，意味着思特威在精进车规安全开发体系与流程、打造先进车规级芯片、推动智能汽车行业高质量发展等方面取得了实效。

这项新技术使研究人员能够创建并以数字方式浏览基因的三维模型，不仅能看到它们的结构，还能看到它们如何移动或它们的灵活性的信息。了解基因的功能可能有助于我们更好地理解它们如何在健康和疾病中影响人体，因为几乎每一种人类疾病都有一些遗传基础.

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使用传统显微镜（左）来观察NANOG基因的结构，显示为一个明亮的绿色斑点，与使用MiOS（右）进行比较，MiOS可以对单个基因成像。MiOS的分辨率大约提高了10倍，而且还详细说明了使用传统方法无法辨别的结构的关键方面。资料来源：Vicky Neguembor/CRG和Pablo Dans/IRB Barcelona

科学家们最终将能够利用这些知识来预测当事情发生时基因会发生什么，例如对导致疾病的基因结构的差异进行编目。该方法有可能被用来测试改变异常基因形状的药物，帮助开发各种疾病的新疗法。

该技术是用于研究生物体的成像技术的下一步发展，它最早始于四百多年前显微镜的诞生。这些在推动医学和人类健康方面发挥了至关重要的作用，例如，罗伯特·胡克首次使用显微镜来描述细胞，后来圣地亚哥·拉蒙·卡贾尔使用显微镜来识别神经元。尽管取得了巨大的进步，但光学显微镜的局限性早在1873年就已明确，研究人员其最大分辨率不超过0.2微米。

这一物理限制在21世纪随着超分辨率显微镜的诞生而被克服，这一突破在2014年被授予诺贝尔化学奖。利用荧光，研究人员扩展了光镜的极限，捕捉到了20纳米的事件，这一壮举揭示了生命如何在前所未有的分子尺度上运作。

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MiOS模型的例子显示了一个基因如何在三维中折叠。这揭示了某些区域是如何被压缩的，而其他区域是如何被拉伸和更容易接近的。资料来源：巴勃罗-丹斯/巴塞罗那IRB

超分辨率显微镜改变了生物医学研究的进程，使科学家能够追踪各种疾病中的蛋白质。它还使研究人员能够研究调节基因表达的分子事件。科学家们现在希望在该技术的基础上，通过增加更多的信息层而使其更进一步。

研究人员假设，采用超分辨率显微镜并将其与先进的计算工具相结合，可能是一种在必要的细节水平上对基因进行成像以研究其形状和功能的方法。一个跨学科的科学家团队分享了他们的专业知识，并创造了一种新的技术，称为建模免疫-OligoSTORM-或简称MiOS。

这两个研究小组的合作是巴塞罗那科技学院（BIST）"点燃计划"的一部分，该计划促进了不同科学领域的知识交流，探索解决复杂问题的新方法。

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从左至右：Pia Cosma, Laura Martin, Rafael Lema, Ximena Garate, Victoria Neguembor, Pablo Dans, Juan Pablo Arcon, Jürgen Walther, Isabelle Brun Heath, Pablo Romero, Diana Buitrago. 资料来源：BIST

"我们的计算建模策略整合了来自DNA测序技术和超分辨率显微镜的数据，以超过核糖体大小的分辨率提供基因三维形状的基本图片（或影像），达到详细了解染色质和其他细胞因子之间相互作用所需的规模，"该工作的共同第一作者、巴塞罗那IRB的博士后研究员胡安·巴勃罗·阿肯博士说。

作为概念证明，研究小组利用MiOS对关键的内务和多能性基因的位置、形状和压实提供了新的见解，揭示了仅使用传统技术无法捕捉到的新结构和细节。这些发现发表在《自然·结构与分子生物学》杂志上。该研究的通讯作者包括CRG的ICREA研究教授Pia Cosma和巴塞罗那IRB的Modesto Orozco教授，以及Pablo Dans，以前是巴塞罗那IRB的研究员，现在在共和国大学（乌拉圭）和蒙得维的亚巴斯德研究所工作。

"MiOS提供了前所未有的细节，帮助研究人员在基因内部进行虚拟导航，揭示它们是如何在一个全新的尺度上组织的。这就像从哈勃太空望远镜升级到詹姆斯-韦伯望远镜，但我们不是看到遥远的星星，而是探索人类细胞核内最远的地方，"该研究的共同第一作者和CRG的研究员Vicky Neguembor博士说。

虽然很多基于基因组的研究已经在改变我们诊断、治疗或预防疾病的方式，但MiOS的影响更为长远。通过揭示基因如何工作以及它们如何在纳米尺度上被调节，该技术将使科学实验室有新的发现，其中一些可能最终转化为临床实践。

研究小组已经通过探索对人类发展很重要的基因，将MiOS投入使用。该团队还将继续进一步开发MiOS，增加额外的功能，例如可以检测转录因子--参与将DNA转换或转录为RNA过程的蛋白质--如何与DNA结合。

一台数亿美元的光刻机让我们看到了一款硬件设备的价格极限，然而，ASML CEO Peter Wennink最新接受媒体采访时透露，他们正在全力研制划时代的新光刻机high-NA EUV设备，而高NA EUV光刻机系统的单台造价将在25亿元。

这个价格什么概念，一艘顶级航母的价格差不多在100亿美元左右，而这台硬件设备继续这么叠加下去，完全就是看齐顶级航母的节奏。

尽管如此昂贵，但Intel此前表示自己是全球第一个下单的客户，台积电也跟进了。高NA EUV光刻机将在2024年进厂投入使用，预计年产能20台左右。

按照ASML的说法，高NA EUV光刻机将在2024年进厂投入使用，预计年产能20台左右。该公司还预计其营收将在2025年翻一番。

　　据称，除苹果与延期的英特尔外，高通、联发科与英伟达等厂商目前已预订台积电2023年、2024年的产能，台积电代工报价也不断创下新高，最终3nm更是突破了2万美元（12英寸晶圆）的高价，这也导致下游成本大幅拉升，苹果iPhone15等产品预计会将此成本转嫁至终端消费者、客户，且涨幅将相当明显，一众新品恐怕已经无法回到之前的低价时代了。

　　半导体业内人士透露，三星自5nm世代以来一直无法解法良率问题，致使原本订单倾向三星的高通不得不回头向台积电求援，而他们最新推出的骁龙 8Gen2依然采用了台积电4nm技术。

　　他认为，高通转单成本高昂，且三星甚难短期就拉升良率，而先进制程必须在1年半前就要开始展开合作，所以就算会给三星下单也是象征性地下一点点。

　　另外，英伟达除了H100下单台积电4nm外，订单规模最大的RTX40系列也转向了台积电4nm，再加上最大客户苹果及联发科，台积电5/4纳米产能利用率至今仍维持满载，这也补足了7nm订单缺口。

　　半导体行业内部人士称，进入5/4nm世代后，除了三星自身外，包括英特尔在内等芯片公司几乎都与台积电有合作，而英特尔更已大批预订3nm产能，但今年第4季度量产的N3产能不多，又恰好英特尔因修正路线图而延期，因此目前3nm制程的主要客户是苹果。

　　据称，台积电N3E等制程将在2023年全面放量，不过目前来看能用得起且急切需要用3nm的客户不多。

　　电子时报指出，台积电 2004年发布90nm芯片报价约为 2000美元，但到了2016年的10nm已经升至6000美元；进入7nm、5nm制程世代后更是直接破万，其中5nm更是高达16000美元，而且这一数字仍未计入台积电2023年6%的涨幅。

　　据称，NVIDIA刚推出的RTX4090GPU较2020年同期发布的3090上涨了5~10%，而RTX4080首发报价更比2020年同期推出的RTX3080大涨20~30%，所以NVIDIA逆势硬涨的策略备受质疑。

　　IT之家了解到，黄仁勋对此直言称，尽管效能推进有限，但新品涨价很合理，因为12英寸晶圆代工报价较过去大涨，根本不是只贵了一点点而已。

　　据市场调研机构最新报告，2022年第三季度台积电代工收益超过200亿美元，超过了其他所有厂商（包括三星）的总和。此外，巴菲特三季度也建仓了台积电，持仓市值达41亿美元。

早在2019年，亚马逊联合发起《气候宣言》，目标是在2040年实现所有业务线零碳排放，相比《巴黎协定》的目标提前十年。目前已带动300多家企业加入《气候宣言》。同时，亚马逊也计划在2025年实现100%的可再生能源去支撑整个亚马逊集团的所有业务运营。

亚马逊全球可持续发展的副总裁Kara Hurst坦言，“在亚马逊，我们每天都在思考如何给客户提供更好的产品、服务和体验。对于任何组织来说，提升可持续发展的过程都不是简单或者直接的。对于像亚马逊这样业务规模和经营范围都很广的公司来说，这是一个巨大的挑战。但我们不会回避挑战，哪怕挑战巨大，我们将坚持持续创新。我们目前还没有找到所有的答案，但我们相信可持续经营已不再是一种选择，而是当务之急。应对气候变化需要所有行业和社会共同行动。”

亚马逊践行自身脱碳承诺

可持续发展的外延很广，从脱碳到节水，再到社会责任和循环经济，都是现代企业重要的考量元素。在脱碳领域，亚马逊针对三类碳足迹采取相应的减排措施：

• 针对直接碳排放，亚马逊此前宣布了零碳运输计划，该计划旨在使每批货物运输都实现净零碳排放。在电动车方面，亚马逊已经从Rivian订购了10万辆电动车，并计划2030年之前交付。在传统卡车方面：亚马逊正在与Infinium合作，将于2023年开始使用超低碳电动燃料为运输车队提供动力。

• 针对亚马逊基础设施购买电力产生的间接排放，亚马逊通过增加可再生能源的占比，来减少碳排放。

在全球19个国家投资和建立379个可再生能源项目。在全球225个亚马逊建筑的屋顶安装光伏设备，使用清洁能源为建筑供电。截止到2021年，亚马逊业务运营所使用的能源的85%部分是可再生能源。

在中国，亚马逊支持的位于山东的太阳能项目和吉林的风能项目正式投入运营，这两个项目预计每年能够产生49.6万兆瓦时（MWh）的可再生能源 ，相当于为25万中国普通家庭提供电力支持，更好地支持绿色发展需求。

• 除此之外，亚马逊还通过优化商品外包装及货运流程优化供应链上下游碳排放：亚马逊采用了人工智能的技术，当货物通过传送带，利用摄像头加计算机视觉辅助技术，能推理出来货物的尺寸，然后系统自动选择一个最合适的箱子进行包装。避免商品过度包装，从而减少碳足迹。同时当客户购买了多件商品时，尽量更好的调度把这些商品用一个包装配送给客户。

亚马逊云科技建立责任共担模型 实现云生、云治、云创

亚马逊云科技在可持续发展的顶层设计上建立责任共担模型，即亚马逊云科技负责云自身的可持续发展，如云数据中心的设计，机柜/服务器、建筑材料、可再生能源的采购，电力能源的使用效率、冷却过程中水的可持续性等等。

而客户负责云上自身应用的可持续发展，如软件架构，选择的云服务，及代码效率等。亚马逊云科技通过为客户提供工具及最佳实践，帮助客户去实现云中应用的可持续性。

这一责任共担模型减轻了客户在基础设施上的建设压力，让其能够集中资源和精力，实现更上层的业务可持续发展。

在具体实施上，亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理 顾凡表示，亚马逊云科技通过云生、云治、云创三大维度赋能客户，助力用户实现“脱碳”。

“云生”是指通过亚马逊云科技构建可持续的云基础设施，帮助客户实现通过云原生或迁移上云减少碳排放。

在电使用方面，亚马逊云科技不断优化电力供应模式，提升数据中心能源效率。使用蒸发冷却技术，改善冷却数据中心的方法，提高能源效率。努力减少与建筑基础设施相关的碳排放。

“云治”是指亚马逊云科技提升其云服务的硬件和软件的效率，并帮助客户优化云上工作负载，提升云上应用的可持续性。

首先客户需要了解自己云上的应用采用的云服务及碳排现状：亚马逊云科技推出了碳足迹工具（Amazon Carbon Footprint Tool），提供具体工作负载现在的碳排放量，同时会预测工作负载未来的碳排，以及预测采用更多可再生能源可降低多少碳排。 使用量化工具去量化应用生命周期中的碳排变化：细化到衡量单位资源消耗，而不是云上总资源消耗，最终实现业务增长与资源消耗的脱钩。采用云上应用的可持续发展的最佳实践，逐步实现云上工作负载的“零浪费”。

“云创”是指亚马逊云科技围绕重点行业和场景，开发专属的可持续发展解决方案，赋能客户实现可持续发展目标。

亚马逊云科技围绕汽车、能源、制造、交通运输等重点行业，以及碳排放管理、智慧供热、供应链风险管理、绿色能源替换、运输优化管理等重点场景，赋能客户实现可持续发展目标。

与合作伙伴一起云上构建数字化解决方案实现双碳目标

在顾凡看来，亚马逊云科技在多个行业场景中，帮助客户实现双碳目标具有诸多优势，包括：

• 采用亚马逊云科技的物联网服务轻松地将设备连接到云，实现实时自动化采集数据

• 采用云上的数据湖处理不同渠道来源的碳数据，进行数据整合、分析和交换。

• 采用云上的Amazon Neptune图数据库处理多层级的复杂供应链体系。

• 采用Amazon SageMaker机器学习服务能让客户更快速和更容易地部署自己的机器学习方案，对外部公开的供应商的运营数据、舆情数据做分析。

• 探索使用Amazon Managed Blockchain托管区块链服务，真正做到碳排数据防篡改。

合作伙伴是亚马逊云科技实现全球战略发展的基石。在可持续发展上，亚马逊云科技与合作伙伴开展广泛的合作，为客户提供技术工具和定制化的解决方案，满足各行各业、各种规模的客户在各个应用场景的可持续性发展需求，越来越多的企业通过亚马逊云科技进行可持续发展数字化转型。

其中，清洁能源合作伙伴，向客户提供分散式风电、分布式光伏等硬件设施，助力企业实现清洁能源替换，加速低碳转型。咨询合作伙伴，可以帮助企业梳理自身的碳排放情况，并提供减排建议。德勤打造“端到端”方案，支持客户可持续转型，为客户提供可持续发展战略、实施和披露方面的全流程服务。软件合作伙伴，帮助企业更方便更快速地开展碳排放追踪和管理。

顾凡表示，“作为可持续发展的推动者和变革者，亚马逊云科技将不遗余力地在云基础设施和服务中践行可持续发展理念，提供工具和可持续发展最佳实践去帮助客户管理云上应用的可持续性，以及与合作伙伴一起提供可持续性解决方案，赋能客户可持续发展尤其是实现双碳目标。”

光子显然可以进行时间翻转。就像在洛基恐怖图片秀中一样

两个不同的小组已经测试了量子世界的一个看似违反直觉的特性：可以将一个光子，一个光粒子，置于时间向前和向后的状态叠加中。这不是时间旅行，也不会导致与过去的交流——但它是时间如何被认为在量子水平上工作的一个有趣的演示。

除非您有 TARDIS 或 DeLorean，否则我们的时间只会流向一个方向（向前）。这个使我们免受各种悖论的恼人的小事实被称为时间之箭。它被认为与熵的概念有关（在像宇宙这样的孤立系统中总是增加），但在量子水平上它似乎并不那么基本。

相反，似乎是基本的东西是所谓的 CPT 对称性（电荷、奇偶校验和时间反转对称性）。这适用于所有物理现象，如果违反其中两个的组合（例如著名的 CP 违反），则也应该违反时间对称性。

这有一些有趣的理论应用，例如，在时间上向前移动的电子可以被认为是在时间上倒退的镜像正电子（反物质等价物）。从数学上讲，它是有效的——但它不像我们在宇宙中看到的小反物质正在做“回到未来”。

最近的研究表明，光子有可能在时间上前后叠加。现在，这个想法已经被实验证明了。叠加是一种量子现象，其中一个粒子同时处于多个状态。只有当它被测量时，粒子才会落入其中之一。

在其中一个实验中，当光子穿过晶体时，它被放置在过程的叠加上。光子不带电荷，因此通过改变奇偶性（在 3D 中反映它的运动），它相当于光子在时间上移动的行为。演示了称为量子时间翻转的过程。

同样，这项工作不允许我们改变过去。然而，它可能在量子计算机中有一些有趣的应用，特别是在逻辑运算方面，这是计算机进程的关键架构。具有量子时间翻转的能力可以实现更好的性能和切换输入和输出。

首先，这种电路中使用的导电油墨通常添加了聚合物结合剂，以帮助它们最初粘在基底材料上。然而，这些结合剂会影响导电性，所以一旦电路被打印出来，还需要额外的步骤来去除这些结合剂。

此外，这种电路通常只能直接印在平面上，这就是今天要介绍的这项新技术的用武之地。

它从创建一个模板开始，其中包含一个微通道的图案，这些构成了所需电路的图案，这一模板被用来创建一个薄的弹性膜，其中再现了相同的微通道图案，该弹性膜随后被应用到弯曲的目标表面，通道朝下。

不包含结合剂的含有银纳米线和乙醇的液体溶液通过毛细作用被吸入膜中，填充由微通道形成的空腔。溶液干燥后，移除弹性膜，留下的就是一个符合表面轮廓的功能性银纳米线电路。

在迄今为止进行的概念验证测试中，科学家们已经创造了一种隐形眼镜，可用于测量眼睛中的液体压力；一种带有集成压力传感器的乳胶手套，可使机器人或假肢具有触感；以及一种灵活的透明电极，可用于太阳能电池或触摸感应面板。

朱勇说："我们认为在制造方面，这可以非常容易地扩大规模。我们愿意与那些有兴趣探索这项技术潜力的行业进行讨论。"

关于这项研究的论文最近发表在《科学进展》杂志上。

麻省理工学院新技术解决枝晶问题 为研发高密度电池单元指明方向© 由 cnBeta.COM 提供

枝晶是薄薄的、像触角一样的金属丝，当锂电池循环次数足够多或者工况不佳时，它们会在电极上发展，蜿蜒进入电解液，导致短路、变热甚至起火等问题。我们已经看到了各种抑制枝晶生长的创造性方法，但是这项新研究的作者认为他们已经为这个问题带来了新的、亟需的解决方案。

科学家们正在试验一种固态电池，一种以固态电解质材料而不是传统的液体电解质为特征的结构，就像在一个典型的电池中，当设备被充电和放电时，锂离子在两个电极之间穿梭，在这种情况下，锂离子会通过固体电解质。

研究人员发现，尽管固体电解质是由一种相对坚硬的材料制成的，但当离子在两侧的电极之间移动时，非常柔软的锂能够穿透它。这是电极在接受和沉积锂时体积变化的结果，这反过来会导致有问题的机械应力。

麻省理工学院教授Yet-Ming Chiang说："为了沉积这种金属，必须有一个体积的扩张，因为正在增加新的质量。因此，在锂被沉积的电池一侧，体积会增加。如果有哪怕是微小的缺陷存在，这将对这些缺陷产生压力，从而导致开裂。"

研究人员说，这些裂缝是枝晶形成的条件，他们能够在一种设计为透明的实验性电解质材料中重现这一过程。枝晶的形成通常是在电池单元的不透明材料中进行的，这也是关于什么原因导致枝晶以及如何阻止枝晶形成的矛盾观点之一。通过能够直接观察这一现象，科学家们能够想出新的方法来防止枝晶造成损害。

在后续的实验中，研究小组表明有可能施加机械压力，以引导枝晶的生长，使它们完全按照压力的方向"之"字形生长。虽然不能完全阻止它们的形成，但这意味着它们有可能被转入电极中长期生长，而不是迅速地伸到电解质当中造成电池本体的破坏。

该团队通过使用机械压力弯曲材料来证明这一点，并设想在现实生活中的电池中实现这一目标的一些方法。该设备可以加入具有不同热膨胀特性的材料，以诱发弯曲，进而产生机械压力，或者可以在材料中掺入导致扭曲的原子。重要的是，控制枝晶生长所需的压力大约为150至200兆帕，该团队表示这并不难实现。

如果他们能做到这一点并设计出一种电池，通过让枝晶无害地穿过电极生长来克服这一问题，这项工作可能会释放出非常有前途的下一代架构，如固态锂金属电池。用纯锂金属代替石墨和铜作为阳极之一，这些电池可以提供数倍于当今电池的能量密度，同时也更轻更安全，因为它们不使用易燃的液体电解质。

从这里开始，该团队的目标是展示一种具有这种形式的所需机械应力的功能性电池，以指导枝晶的形成方向。

该研究发表在《焦耳》杂志上。

暴雪娱乐与网易于2008年达成授权协议，涵盖上述暴雪国服游戏的发行。两家公司此次未能达成一份能与暴雪的运行准则、以及暴雪对玩家与员工的承诺相秉承一致的续约协议，目前的授权协议将于2023年1月到期。

我们将在未来几天中止国服新游戏内容的销售。中国的玩家将会很快获知相关的具体信息。即将到来的"《魔兽世界》：巨龙时代"及"《炉石传说》：巫妖王的进军"以及《守望先锋》"归来"第二赛季国服内容，仍将于今年晚些时候如期上线。

暴雪娱乐总裁Mike Ybarra表示："我们借助网易及其他合作伙伴，将我们的游戏引入中国已将近20年。对于中国玩家群体在这些年来所展现出的激情，我们心怀深深的感激，也一直被他们的热忱与创意所激励和鼓舞。我们正在寻找机遇将我们的游戏在未来重新带回给玩家。"

Formlabs亚太区总经理Michael Agam在大中华区用户峰会上表示："Formlabs有着振奋人心的发展蓝图，我们相信Formlabs将会继续成为增材制造领域最具有前景的公司之一，Formlabs将亚洲，尤其是将中国视为最重要的增长推动力之一。我们见证了中国增材制造行业的持续发展，我们看到市场和用户对Formlabs产品的需求，这离不开我们独特的价值主张，这使Formlabs取得了如今的成功，这个价值主张就是 -- 让用户以实惠的价格，享受一流品质的产品。"接下来，Formlabs会持续在中国加大投资力度，Formlabs在中国投入了研发实验室，将从研发、生产制造、售后和服务进一步提升，并为中国市场和用户提供更优质的产品和服务。

Formlabs 2022年大中华区用户峰会

志瞳科技前身为上海非凡士公司，2013年开始从事3D打印分销业务，先后将MakerBot和Formlabs品牌引入国内。2019年加入复志科技并成为其全资子公司，负责Raise3D品牌设备的国内销售。此次协议达成后，志瞳科技将同时负责经销全球两大专业级3D打印机品牌Raise3D和Formlabs的国内分销。对此，复志科技副总裁，志瞳总经理李伟表示："非常高兴Formlabs选择我们，截止今年9月，Formlabs 全球打印量累计超过1亿件，同时新推出的Fuse 1在去年一举成为全球销售靠前的SLS设备。 此次和Formlabs达成合作是源自过去多年的信任，也是基于双方战略目标的一致性。志瞳科技一直致力于为像大疆、华为这样的研发型企业提供3D打印解决方案，让3D打印技术进入‘办公室'，以加速国内企业的数字化发展。"

志瞳科技为雷勃电气提供Formlabs 3D打印解决方案，助力其进行原型开发

关于Formlabs

Formlabs 致力于推动数字制造的普及，让"随心所造"成为可能。2011 年，三名麻省理工学院（MIT）的研究生制造了一台具有高性价比，专业零件质量的 3D 打印机，由此创立了Formlabs。公司通过不断致力于创新，已成为全球专业立体光刻 (SLA) 和选择性激光烧结 (SLS) 3D 打印机设备标杆企业。 

关于志瞳科技

志瞳科技为国内研发型企业和科研机构提供三维扫描、3D打印设备等高效易用的三维数字解决方案。过去10年与300家经销合作伙伴共同服务超过13,000家企业客户，帮助国内制造业加速数字化转型。

高度机密！全球现役最强火箭3年来首度升空© 由 IT之家 提供

五角大楼表示，最新这项任务代号 USSF-44，由于运载物方面的问题此前曾被推迟。此次是猎鹰重型运载火箭第二次进行国家安全事宜相关的发射，这是 SpaceX 与五角大楼之间不断增长的业务的一部分。

虽然“猎鹰重型”火箭在现役火箭中运载能力最强，但目前其只执行了 3 次发射任务，并且自 2019 年以来就没有升空。2018 年，“猎鹰重型”火箭的首次发射将 SpaceX 公司首席执行官埃隆・马斯克的特斯拉跑车送入太空；2019 年，该火箭执行了两次任务，分别将沙特阿拉伯的一颗巨型通信卫星和美国国防部的一批实验卫星送入轨道。

至于为这么强大的火箭迄今只使用了 3 次，SpaceX 公司的官方说法是“猎鹰重型”火箭的运载能力太强，没有合适的有效载荷。

IT之家了解到，除了这次发射外，“猎鹰重型”火箭今年还将执行另外至少两次发射，分别与太空军和 NASA 任务有关。

值得一提的是，“猎鹰重型”火箭可能很快失去“运载能力全球最强”的头衔，为美国重返月球项目准备的 SLS 火箭将于 11 月 4 日重返发射塔架，如果一切顺利，将在不久后尝试首次发射，同时 SpaceX 公司还在积极推进“星船”超级火箭项目，有望在今年年底首次发射，这两个超级火箭的运载能力都远超“猎鹰重型”火箭。

Apple-AR-headset.jpg© 由 cnBeta.COM 提供

在售价1500美元的Meta Quest Pro发布之后，Meta公司计划扩大产品范围，比如带来更多价格低廉的头显，以便让更多人购买。虽然在价格较低的产品中会发现一些配置和参数上的妥协，但据说Meta公司即将推出的Quest 3的价格在300至500美元之间。

而苹果公司在这方面更可能以小众产品的推出为目标，因此，可能会将价格大幅提高。甚至扎克伯格也对该公司进行了嘲讽，说苹果的第一个AR头显产品很显然将很昂贵。

图片.png© 由 cnBeta.COM 提供

Meta公司的员工人数也是苹果公司单一产品类别的五倍，因为据Horace Dediu说，该公司正在计划其他设备，从增强现实眼镜业务，同时开发专用软件。随着时间的推移，苹果公司后期可能会增加其劳动力，因为据说后者在增强现实和混合现实方面多次进行了大量投资。

分析认为，在第一款AR头显亮相后，苹果将着手推出其继任者，以及更便宜的变体，然后是一副智能眼镜，这样总共会有三个头戴式可穿戴设备。由于这家总部位于加州的巨头以收费远高于其竞争对手而闻名，分析师郭明錤预测，每台头显将花费客户令人瞠目结舌的2000-2500美元。他还表示，这可能是继第一代iPhone之后最具革命性的产品。

业内预计苹果的第一个AR头显将在2023年1月亮相，如果有一些延迟，我们相信它将在明年的第一季度内现身。

日本理化学研究所日前发布公报说，增进或者抑制食欲与多种激素相关。该所研究人员以雄性实验鼠为模型，研究了这些激素中催产素的作用机制。催产素由存在于下丘脑室旁核和视上核的催产素神经元合成并分泌。催产素主要与动物的分娩、哺乳、育儿等行为密切相关，此前研究也显示，催产素有防止体重增加的作用。

研究人员首先令成年雄性实验鼠室旁核的催产素神经元失去合成催产素的能力，实验鼠的进食量增加，体重也增加了。而对视上核的催产素神经元做同样的实验，则实验鼠的进食量和体重都未发生什么变化。这表明，只有室旁核的催产素神经元分泌的催产素才具有抑制进食量的效果。

接下来，研究人员研究了室旁核分泌的催产素究竟作用于大脑的哪个部位才能发挥抑制进食量的效果。最终发现，如果下丘脑弓状核的催产素受体出现缺损，实验鼠的进食量和体重都会增加。

实验表明，下丘脑室旁核分泌的催产素和弓状核的催产素受体结合，共同起到了抑制食欲、控制体重增加的作用。

研究人员计划今后通过探索实验鼠和人类的共通性和差异，弄清包括人类在内的哺乳动物抑制食欲的神经基础。（完）

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MCU 微控制单元 (Microcontroller Unit) ，又称单片微型计算机 (Single Chip Microcomputer ) 或者单片机，是把中央处理器 (Central Process Unit，CPU) 的频率与规格做适当缩减，并将内存 (memory)、计数器 (Timer)、USB、A / D 转换、UART、PLC、DMA 等周边接口，甚至 LCD 驱动电路都整合在单一芯片上，形成芯片级的计算机，为不同的应用场合做不同组合控制。

据介绍，比亚迪半导体 BLINK 解决了工程师在开发过程中多个工具来回切换的烦恼，兼具触控调试及程序仿真双项功能，完美替代原有的调试烧录器和 JTAG 仿真器，BLINK 不仅可以简化整个产品项目的开发流程，提高开发效率，也可以直观降低项目开发的成本。

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比亚迪半导体 BLINK 同时支持 BF 系列 8 位及 32 位 MCU 的开发工作，让工程师可以有更多精力专注在项目开发。

此外，BLINK 并不是简单的堆叠合并，其体积仍然保持了与旧有调试烧录器相似的大小，并在外观上采用封闭式外壳设计，更具美观的同时也极大地提高了手感及防摔特性。同时 BLINK 标配 20pin JTAG 接口及独立的隔离调试接口，让开发过程无需拓展外设。

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软件方面，BLINK 的软件功能包只需一键便可安装，无需过多冗余操作配置。基于旧款调试烧录器平台进行升级，在调试界面可根据调试效果程序相关参数合适配置，一键同步到底层文件。

在兼容旧款调试烧录器（IIC 通信）的同时，BLINK 也支持新产品的串口通信调试功能。另外，BLINK 可抵抗各种外界传导骚扰，通过 CS 抗干扰测试。

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IT之家了解到，BLINK 无论是程序仿真还是触控调试都可提供 2.5V-5.0V 26 级可调电压，包含 BF 全系产品的工作电压范围，满足产品开发过程中所有细节的供电需求。支持“外部供电”选项，可在外部电源条件下进行程序仿真。

The surface of Mars directly below NASA's Mars Perseverance rover is seen using the Rover Down-Look Camera in an image acquired February 22, 2021. NASA/JPL-Caltech/Handout via REUTERS MANDATORY CREDIT. THIS IMAGE HAS BEEN SUPPLIED BY A THIRD PARTY.© Thomson Reuters

宾夕法尼亚州立大学地球科学助理教授、该研究的论文第一作者Benjamin Cardenas表示：“这里立即想到的最重要的一点是，这种规模的海洋的存在意味着更高的生命潜力。它还告诉我们关于古代气候及其演变。根据这些发现，我们知道曾经有一段时期，它足够温暖，大气层足够厚，可以一次支持这么多液态水。”

Cardenas指出，火星在其低海拔的北半球是否有海洋在科学界一直存在争议。通过利用地形数据，研究小组得以显示出一个约35亿年前的海岸线的确切证据，该海岸线有大量的沉积物堆积，至少有900米厚，覆盖了数十万平方公里。

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Cardenas说道：“我们在这篇论文中所做的重要的、新颖的事情是在火星的地层和沉积记录方面考虑火星。在地球上，我们通过观察随时间沉积的沉积物来描绘水道的历史。我们称其为地层学，认为水会运输沉积物，你可以通过了解沉积物堆积的方式来衡量地球上的变化。这就是我们在这里所做的--但这是火星。”

研究小组使用美国地质调查局开发的软件，利用NASA和火星轨道器激光测高仪的数据生成了这些地图。他们发现了超6,500公里的河脊并将它们归为20个系统，这表明这些河脊可能是被侵蚀的河流三角洲或海底通道带，是古代火星海岸线的遗迹。

岩层的要素如山脊系统的厚度、海拔、位置和可能的沉积流方向帮助研究小组了解该地区古地理的演变。Cardenas解说称，现在被称为Aeolis Dorsa--这个曾经是海洋的地区包含了地球上最密集的河脊集合。

“Aeolis Dorsa的岩石捕获了一些关于海洋是什么样子的迷人信息。它是动态的。海平面显著上升。岩石沿着其盆地快速沉积。这里发生了很多变化，”Cardenas说道。

另外，他还表示，在地球上，古老的沉积盆地含有不断演变的气候和生命的地层记录。如果研究人员想在火星上找到生命的记录，像曾经覆盖Aeolis Dorsa的那样大的海洋将是最合理的开始。

“‘好奇号’火星车任务的一个主要目标是寻找生命的迹象，，”Cardenas说道，“它一直在寻找水，寻找可居住生命的痕迹。这是迄今为止最大的一次。这是一个巨大的水体，由来自高地的沉积物提供，可能携带营养物质。如果古代火星上有潮汐，它们就会在这里，轻轻地把水带入和带出。这正是古代火星生命可能演化的地方。”

Cardenas和他的同事已经绘制了他们已经确定为火星上其他古代水道的地图。即将发表在《Journal of Sedimentary Research》上的一项研究显示，好奇号探测器访问的各种露头很可能是来自古代河条的沉积地层。另一篇发表在《Nature Geiscience》上的论文将一种用于查看墨西哥湾海底地层的声学成像技术应用于类似火星盆地侵蚀的模型。研究人员确定，在火星上广泛发现的地貌--河脊很可能是从类似于Aeolis Dorsa的大型盆地中侵蚀出来的古代河流沉积物。

“我们在这里解释的地层学跟地球上的地层学相当相似，”Cardenas说道，“是的，说我们在火星上发现了大型水道的记录这听起来像是一个很大的主张，但实际上，这是相对平凡的地层。一旦你认识到它是什么，它就是教科书般的地质学。当然，有趣的部分是它是在火星上。”

在巴斯大学Maisem Laabei博士和Ian Blagbrough博士的领导下，科学家们发现了一种化合物，它既能抑制耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）超级细菌，又能使其对抗生素更加脆弱。

金黄色葡萄球菌（staphylococcus）是人们皮肤上发现的一种细菌。葡萄球菌通常是无害的，但它们可以引起严重的感染，可能导致败血症或死亡。耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）是葡萄球菌感染的一个原因，由于它对某些抗生素有抗药性，所以很难治疗。

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这种新型化合物--一种多胺--似乎可以通过破坏病原体的细胞膜来摧毁金黄色葡萄球菌，这种细菌导致致命的MRSA感染。

该化合物对10种不同的耐抗生素的金黄色葡萄球菌菌株进行了体外测试。所测试的一些菌株已知对万古霉素有耐药性--万古霉素是抗MRSA感染患者的"最后一线"药物。这种新化合物对所有菌株都完全有效，可令细菌不再生长。

除了直接摧毁金黄色葡萄球菌外，该研究还表明，该化合物能够恢复多药耐药菌株对三种重要抗生素（达托霉素、恶唑啉和万古霉素）的敏感性。这可能意味着，由于几十年的过度使用而失去效力的抗生素，随着时间的推移，人类可能重新获得控制严重感染的能力。

巴斯大学活体科学系的研究员Laabei博士说："我们并不完全确定为什么这种化合物和抗生素之间会发生这些协同作用，但我们很想进一步探索这个问题。"

病原体的脆弱性

多胺是在大多数生物体中发现的天然存在的化合物，与带负电的分子如DNA、RNA和蛋白质相互作用。直到十年前，它们还被认为是所有生命所必需的，但是科学家们现在知道它们在金黄色葡萄球菌中既不存在，也对其有毒。自从有了这一发现，科学家们一直试图利用病原体对多胺的异常脆弱性来抑制细菌生长。

现在Laabei博士和他的同事已经发现，一种改良的多胺（被命名为AHA-1394）在摧毁抗生素耐药性的金黄色葡萄球菌菌株方面远比最活跃的天然多胺更有效。

300,000倍放大的MRSA临床分离物的透射电子显微镜图像。资料来源：Maisem Laabei/巴斯大学

Laabei博士在解释时说。"使用我们的新型化合物，当它的使用浓度比我们使用天然多胺时摧毁病原体所需的浓度低128倍以上时，病原体被摧毁--意味着生长被抑制。

"这很重要，因为具有最低抑制浓度的药物可能是更有效的抗菌剂，而且对病人更安全"。虽然还需要进一步的研究，但Laabei博士认为这种新化合物"作为一种新的治疗选择，在临床上可能具有重要意义"。

他说:"初步研究表明，该化合物对人体无毒，这当然是至关重要的。在我们正在寻求资金的下一项研究中，我们希望集中研究该化合物用于抑制金黄色葡萄球菌的精确机制。我们相信该化合物会攻击金黄色葡萄球菌的菌膜，导致膜变得可渗透，从而让细菌死亡"。

该化合物还针对生物膜进行了测试，生物膜是生长在坚硬表面上的薄而难处理的微生物层（例如牙齿上的菌斑或导尿管上的顽固薄膜），可能导致严重感染。这方面的结果也很有希望，该化合物可以防止新的生物膜的形成，尽管没有破坏已形成的生物膜。

抗生素耐药性

抗生素耐药性（或抗菌素耐药性--AMR）对世界各地的人类健康构成重大威胁，而金黄色葡萄球菌已成为最臭名昭著的多重耐药性病原体之一。

最近的一项研究回顾了2019年AMR对健康的影响，发现由于感染对抗生素没有反应，该病原体与全世界100万例死亡有关。

金黄色葡萄球菌存在于30%的人口中，生活在人们的鼻腔和皮肤上，大多数情况下它不会引起感染。直到最近，MRSA感染被认为是医院的问题，受影响的人主要是免疫系统已经受损的人。然而，在过去的20年里，由于复杂且只有部分了解的原因，社区范围内的感染一直在上升，甚至在其他健康人中也是如此，这给寻求解决这一问题的新方法带来了一种紧迫感。

"迫切需要新的治疗方法来治疗感染，"Laabei博士说。

中关村在线© 中关村在线

据信，这颗流星体的长度在16至39英尺之间。它在地球的天空中会被烧毁，但它足够大，可以在火星的超薄大气层中生存。这次撞击非常猛烈，挖出了一个70英尺深的洞，并将碎片抛到了离火山口23英里远的地方。它还暴露了地表下的冰层，在此之前还没有人在如此接近火星赤道的地方看到过。洞察号数据的声音改编（如下）显示，与火星的常规活动相比，该事件是多么 "响亮"。

花了一些时间来确认这一事件。一个马林空间科学系统小组在2月份使用MRO的两台相机（黑白背景相机和火星彩色成像仪）来发现这个火山口。来自彩色相机的图片帮助将撞击范围缩小到24小时的时间。

另外，一个小组建议，在InSight探测到的大约1300次火星地震中，有20次可能是岩浆的迹象。正如Gizmodo所解释的，这些地震的光谱特征暗示了火星Cerberus Fossae地区相对较软的地壳。结合深色的尘埃，这暗示着在过去5万年内，这个星球上可能发生过火山活动。

这一发现可以帮助科学界了解火星的地质时间表，确定火星上出现火山口的速度。它也可能被证明对火星殖民者和探险家至关重要，他们可能需要地下的冰来维持生计和火箭燃料。人类访客可以携带更少的物资，或者延长他们的逗留时间。

这个消息有一种苦乐参半的感觉。美国宇航局之前警告说，InSight不能持续太久，现在预计着陆器将在六周内关闭，因为积累的灰尘限制了其太阳能电池板的有效性。这比该机构今年春天预测的夏季结束要好，但它可能使陨石探测成为InSight的最后一项主要成就。

据了解，该系统通过飞艇搭载5G基站通信设备、应急保障设备、环境监测设备等，联动飞艇与地面两大平台，实现了通信保障、环境监测、高清云瞰、应急救援四项应急保障功能。

区别于传统的小型无人机基站，飞艇浮空器具有“驻空时间长、无噪音、能耗低、载重量大”的特点。本次试飞成功的飞艇浮空器直径6米，可载重13公斤，搭载包括通信、摄像、环境等多种设备，最大设计升空高度300米，使用了惰性气体氦气填充，无污染、安全性高，驻空时间可达7天以上，远高于一般无人机3小时左右驻空时间。

据重庆移动高级专家方东旭介绍：“飞艇浮空器可在半小时内部署升空，在大风、暴雨等极端天气的影响下，能快速构建灾区与外界的通信保障网。借助高空优势，其搭载的空气质量检测、气象监测设备等检测装置，可实现对灾区大范围气象环境、水质以及森林火灾的监测。飞艇上装配的360度高清视频摄像设备，可进行全天候视频数据监测，依靠5G增强技术，能持续将一线情况的高清图片和视频及时回传至后端救援部门。此外，飞艇上配备扩音、照明、高清红外设备，在夜间、大雾、森林等野外搜救场景均可发挥重要作用。”

该系统不仅适用于应急救援，还可为偏远大型施工现场的临时通信保障、大型户外监控保障、森林防护、智慧农业、应急交通等多场景提供更多支持。下一步，重庆移动将持续进行技术创新，与高校深度协同，联合研发便携式一体化飞艇，推进天空地一体化救援通信技术落地，不断拓展5G通信保障的生态应用场景。

科技日报北京10月30日电 （记者张梦然）英国剑桥大学研究人员开发了一种可供人们破解的多功能3D打印机Printer.HM，其能打印经济实惠且开放式设计的软材料。该技术将在多元领域开启进一步创新，助力创造出前所未有的设计。《科学报告》杂志近日报道了这种负担得起的新打印方法的详细信息。

Printer.HM是一款高度可定制的3D打印机，可与商业3D生物打印机相媲美。它能够接受不同的几何输入，包括计算机辅助设计模型、坐标、方程和图片，以创建具有不同特征的打印。这种多打印头系统的开发，建立在一个机械臂上，并通过加热和紫外线模块在一个平台上提供多功能。

除了提供与各种液态和软质材料的出色打印兼容性外，该打印机还可执行多种操作，包括液体分配、多材料印刷、变速打印、嵌入式打印（创建自由形式和悬垂结构）、非平面印刷等。

而通过可选的加热和紫外线模块，新方法可调节热响应和光聚合水凝胶的可打印性，这些水凝胶可用于广泛的生物医学应用，包括药物输送、组织工程和伤口愈合。

研究人员使用Printer.HM创建了花卉图案的2D草图，然后在4分钟内膨胀并变形为3D花卉形状。由于控制程序完全开放可破解，用户能重新设置并扩展其功能，以实现前所未有的3D打印设计。研究人员还展示了Printer.HM生成复杂组织解剖结构的潜力，成功地创建了一个带有肺和气管的呼吸系统模型，该模型由藻酸盐墨水制成，并在支撑槽内打印。

Printer.HM的多功能特性，加上其开放式设计和经济实惠的特点，使其成为未来使用软生物3D打印创新的可靠选择和可持续的材料架构。研究人员表示，Printer.HM有潜力为组织工程、软机器人、食品和环保材料加工等不同领域的创新3D打印打开大门。它的开放式设计、可负担性、改进的可定制性和一体化功能将使自己动手的研究人员受益，为现有的商业打印机提供可行的替代方案。

[总编辑圈点]

3D打印在前些年十分火爆，备受市场关注，频频见诸报道。如今，尽管其热度有所下降，技术更新迭代的步伐却从未停止。坦白来讲，3D打印技术确实有不少进步空间，比如设备和材料的成本高昂，3D模型设计的门槛也比较高；再比如，经常用于打印硬体材料或器件，而软体材料的打印却比较少。这些都在一定程度上限制了3D打印技术的推广应用，直到现在3D打印产品仍非普通人所能企及。让3D打印真正深入产业应用甚至走进百姓生活，可谓路漫漫其修远兮，科学家和工程师们仍在上下而求索。

超导体允许电流在没有阻力的情况下通过，而拓扑绝缘体是只有几个原子厚的薄膜，可影响电子向其边缘移动，从而产生独特的特性。

在这项研究中，研究人员使用了分子束外延技术来合成拓扑绝缘体和超导薄膜，并创建了一个二维异质结构，这是探索拓扑超导现象的绝佳平台。在先前结合这两种材料的实验中，一旦拓扑绝缘层在顶部生长，薄膜中的超导性通常会消失。在实验室中，物理学家可将拓扑绝缘体薄膜添加到三维“体”超导体上，并保留这两种材料的特性。但拓扑超导体的应用，例如量子计算机或智能手机中的低功耗芯片，需要的是二维产品。

在最新研究中，团队在单层二硒化铌制成的超导薄膜上堆叠了不同厚度的硒化铋制成的拓扑绝缘体薄膜，得到了最终的二维产品。通过在非常低的温度下合成异质结构，团队能够同时保留其拓扑和超导特性。

巧妙地调整拓扑绝缘体的厚度后，研究人员发现异质结构从伊辛型超导（电子自旋垂直于薄膜）转变为拉什巴型超导（电子自旋与薄膜平行），研究人员在理论计算和模拟中也观察到了这种现象。这种异质结构也可能是探索马约拉纳费米子的重要途径。马约拉纳费米子是一种难以捉摸的粒子，在使拓扑量子计算机比其前辈更稳定的道路上，马约拉纳费米子将是一个关键因素。

研究人员表示，他们将在后续工作中找到拓扑超导的证据，而一旦获得了拓扑超导性的确凿证据并证明了马约拉纳物理学，那么这种类型的系统就可适用于量子计算和其他应用。

我们正身处一个前所未有的技术变革时代。如果要选择其中迭代最快、应用最广、影响最深远的技术创新，云计算一定是其中之一。我常常惊叹于云计算的颠覆性力量，因为我看到它正在以难以置信的速度给各行各业带来创新，解决许多前所未有的挑战：从自动驾驶和车联网，到新药研发和远程医疗，再到电商、社交、游戏，甚至当下备受关注的元宇宙、量子计算等最新趋势，都离不开云的支撑。

云计算还在给人类带来更深远的影响。我们助力云原生企业设计超音速客机，让旅行者在5个小时内从西雅图飞到北京，跨越太平洋；到让订购卫星照片向订外卖一样简单，从而帮助科学家通过卫星照片预测可能爆发的火山，提前做出预警，避免大规模灾难的爆发；再到帮助科研人员研究不断退缩的秘鲁冰川，预测冰川融化可能带来的地质灾害，帮助人们解决气候问题。

然而，即便如此，我们认为这一切不过刚刚开始，亚马逊云科技对云技术的探索从未停止，并且不断加快。

从城市，到偏远地区，甚至太空，云的边界正在不断拓展

自开创云计算的十六年以来，我们一直在打破云的边界。这是因为，随着越来越多的工作负载迁移上云，客户越来越希望，无论他们的工作负载在哪里，都可以获得与使用亚马逊云科技区域体验一致的云服务。不仅如此，云边界的拓展，还可以帮助客户满足数据驻留的合规要求，降低物理距离带来的延时、网络带宽和连接稳定性等各方面的限制。

今天，全球已经有27个亚马逊云科技地理区域、87个可用区、115 个 Direct Connect站点、400多个边缘节点，并通过19个本地拓展区把云拓展到靠近人口密集的中心城市，覆盖全球245个国家。我们还计划推出8个新的区域、24个可用区，以及31个本地拓展区。Amazon Cloud WAN帮助客户在若干分钟里轻松构建自己的全球网络，无缝连接他们在全球的分支机构和亚马逊云科技，并实现全网的安全加密和监控管理。

我们的云早已不再局限在本地集中式数据中心，它已拓展到边缘设备、5G网络边缘、客户的数据中心、车间、产线，以及油田、钻井平台、远洋作业场所等偏远地区，甚至太空。比如，通过与Axiom Space合作，亚马逊云科技把Amazon Snowcone边缘计算与存储设备送入了太空，可以对空间站中采集的数据进行快速分析和处理，加速太空探索的创新。我也期待亚马逊云科技的“Everywhere Cloud”能够在各个地点、各种场景全面支持客户的前沿探索和创新。

从底层开始创新，加速云计算的发展

客户对于云计算性价比的追求永无止境。他们希望通过云获得更强的数据处理能力、更快的响应速度和更低的成本，且不增加能耗。九层之台，起于累土。云计算技术和服务的实际效果，主要基于底层的性能。发生在底层的创新，往往是最具颠覆性的。系统架构和芯片这种底层的创新升级，不仅能让客户的云体验有质的跃升，还能改变传统IT行业的游戏规则。

首先，我们不断思考云服务的计算资源如何才能更好地满足用户的工作负载要求，让用户不必担心云计算资源底层的网络、存储和安全控制的复杂性。Amazon Nitro就是我们给出的最佳答案。十年前，我们首次在云端推出这款基于硬件虚拟化的自研核心系统，现在，Amazon Nitro已经发展到了第五代。比起传统服务器虚拟化，Amazon Nitro的虚拟化引擎极大减少了服务器虚拟化的额外开销，在大幅提高性能的同时，还进一步提升了安全性和稳定性。

同时，基于对客户工作负载的深刻理解，亚马逊云科技逆向设计了多种更具有针对性和特定性的自研芯片，不断突破行业传统认知和习惯，加速云计算产业的高速发展。比如我们推出基于ARM的Amazon Graviton自研芯片，就打破了传统IT行业依赖独立芯片制造商的格局。为进一步提升性能并降低成本，让更多人有机会上云，我们去年又推出了性能较前代提升25%，能耗降低60%的Graviton 3。除了 Amazon Graviton系列外，我们还自研了面向机器学习推理和训练的加速芯片Amazon Inferentia和Amazon Trainium，为客户提供更好的性价比。

打破传统数据管理局限，数据库走入云原生时代

随着企业数字化进程的不断提速，数据已经成为企业核心资产和创新的主要驱动力。作为数据处理中枢的数据库则是助力企业驱动数据转为价值，获得洞察的重要基础。我们发现，在应对不同业务场景需求时，传统数据库的技术架构无法充分利用云的弹性和存储能力，发挥云的优势。使用商业数据库不仅需要高昂的成本、大量的硬件投资和庞大的运维团队，繁琐的部署运维工作也会减缓系统迭代创新的速度。此外，这些数据库也难以灵活扩展、配合企业全球业务的发展。那么，应该如何为企业提供更灵活、高性能、多场景，又低成本的数据管理呢？

云原生数据库或许是破解之道。云计算能弥补开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的不足。通过使用云原生数据库，企业还可以按用量付费，无需预置资源，相比使用传统商业数据库，无需运维，降低了高昂的成本。托管数据库服务也使客户可以将精力集中在高价值的应用开发上 ，并配合全球业务扩展。

我们于2014年推出的云原生的关系型数据库Amazon Aurora是亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务。Amazon Aurora与MySQL及PostgreSQL全面兼容，吞吐量是标准MySQL的5倍、标准PostgreSQL的3倍，成本却只有传统数据库的十分之一。使用云原生数据库也能加快数据同步和处理的速度，更好地帮助企业应对数据挑战。比如广为应用的云原生数据库Amazon DynamoDB，将亚马逊电商的购物车、钱包和金融账本等业务延迟降低高达90%，将Prime Day和黑五等大促活动资源准备时间缩短90%。

亚马逊云科技已经提供关系型、键值、文档、内存、图、时间序列、宽列和分类账等八大数据类型，多达15种专门构建的数据库服务，满足企业多样化的业务需求。我们还在不断丰富云数据库的类型与功能，帮助企业挖掘数据价值。

集成机器学习能力，提升云服务的智能化水平

随着人工智能技术的不断成熟落地，机器学习和人工智能也正被集成到了越来越多不同类型的云服务中，从计算、存储，到安全、数据分析等。我们通过机器学习和人工智能优化云服务。当客户使用这些云服务时，就可以直接提升决策效率和运维能力，并降本增效。比如，集成了机器学习技术的Amazon Compute Optimizer能分析历史计算、存储资源利用率，为客户提供最佳的计算、存储配置建议，降低成本并提高性能；Amazon S3 Intelligent-Tiering智能分层服务可自动以最经济的形式分配云上的冷、热、温数据，优化客户存储成本；Amazon QuickSight能通过自然语言问答，生成报表结果；在Amazon Athena分析中，不熟悉机器学习框架的分析员也能进行数据洞察、预测，更智能地支持业务决策；Amazon GuardDuty则可对数百亿次安全事件进行智能分析，更准确地检测近百种安全威胁。

从计算、存储到数据库、数据分析、机器学习，云服务正全面迈向Serverless 

Serverless架构正在改变未来软件开发的模式和流程，并对企业未来的运营方式产生巨大影响。借助 Serverless架构，开发者可以将绝大多数精力投入在业务逻辑的开发整合上，大大缩短开发周期，降低运维成本。同时，Serverless架构通过事件触发的机制，将云计算的弹性、敏捷性、按需付费的特性发挥到了极致，帮助客户更精细化，更具弹性和敏捷性地使用云基础设施，降低启动成本，减少运营成本，实现应用快速上线。

我们正在推动云服务全面迈向Serverless。2006年亚马逊云科技诞生之初，我们就推出了基于Serverless 的消息队列服务Amazon Simple Queue Service，2012年又推出了首个Serverless 数据库服务Amazon DynamoDB。2014年，我们首创了Serverless 计算服务Amazon Lambda，开创了Serverless计算的先河，为全球云计算产业开辟了全新的云服务形态。2017年推出的适用于容器的Serverless 计算服务Amazon Fargate则被称为“改变游戏规则”的计算服务。

Serverless的时代让用户无需再预置或管理基础设施，就可以运行几乎任何类型的应用程序或后端服务代码，大幅减轻运维工作，并增加业务敏捷性，更好地应对业务的各种不确定性。

云让前沿科技不再遥不可及

量子计算强大的计算能力将给科学和技术带来颠覆性的改变，各国政府机构和科技公司都投入了巨大的资金和精力研究和开发量子计算机，探索量子计算大规模商用之路。与之类似，卫星广泛应用于各种使用场景，包括天气预报、表面成像、通信和视频广播等。但要获取卫星数据，客户必须建设或租用地面天线与卫星通信，才能在需要的时间和地点下载数据，这是一项艰巨的任务，成本巨大。

我们把量子计算、卫星通信等前沿科技纳入了云服务中，让它们走入更多人的视野。Amazon Braket服务的推出，让世界各地的研究人员、开发人员甚至量子计算爱好者，都可以通过运行于亚马逊云科技上的模拟量子计算机，测试量子算法并进行故障排除，探索量子计算的无限可能。包括宇道生物、图灵量子等国内企业和合作伙伴，都已经在基因序列预测、药物分子生成等领域使用亚马逊云科技探索量子计算的无限可能。我们还推出了Amazon Ground Station卫星数据服务，让用户更轻松、更经济、更高效地控制卫星运营，采集卫星数据，并与亚马逊云科技上运行的应用程序和其他云服务进行集成。依靠Amazon Ground Station的全球地面站点，客户可以随时随地下载卫星数据。因为云计算，这些看似遥不可及的前沿技术正在走入我们的日常工作和生活。

亚马逊云科技的16年实践证明，云计算不是空花阳焰，而是能够打破底层逻辑，改变IT领域游戏规则的创新与革命。我为云计算在实践中被证明的价值而欣喜，也为云计算应用空间的辽阔而激动不已。我期待着，我们与更多的客户一起利用我们领先的云科技创造更多、更大的可能。我坚信，只要我们勇于探索，一切皆有可能。

除去碳的国家间的配额、碳排放权之外，市场化在其中有哪些作为，MVGX（新加坡元宇宙绿色交易所）与Oracle NetSuite、智普信科技携手走出了一条全球碳足迹到碳资产收益的创新之路。

10月13日，MVGX、Oracle NetSuite、智普信科技三方在北京举办战略启动仪式，全球首次推出高品质的“企业财务+碳一体化ERP系统”，为企业提供从全球财务合规、ISO国际标准认证的碳足迹到碳资产收益的一站式服务与解决方案。

此系统可帮助企业迅速且精确地了解自身的财务及碳的资产负债表状况，寻找潜在降低排放的可行性及措施，获得碳减排或者碳中和认证并最终为企业制定出碳资产收益方案。

（图：左一为MVGX（新加坡元宇宙绿色交易所）首席技术顾问、智普信科技CEO洪英莉）

在战略启动仪式后，199IT参与了对MVGX（新加坡元宇宙绿色交易所）首席技术顾问、智普信科技CEO洪英莉和甲骨文全球副总裁、Oracle NetSuite亚洲地区总经理潘杰君的联合专访。

自愿减排的全球化公允碳交易平台

据相关统计，截至2021年，全球共有33个碳排放权交易体系已投入运行， 覆盖电力、工业、航空、建筑等多个行业。此外， 全球共有22个碳排放权交易体系正在计划或建设中。

企业特别是自愿减排的企业如何参与到全球碳交易中，一直是全球碳市场的一个难点。基于碳排放权及配额等诸多现实问题，碳市场被无形分割成一个个区域性的市场。

MVGX希望通过金融和技术的合规，完成自愿减排碳交易国际性平台的建设。自愿碳市场是全球碳市场的重要一环，也是企业能够真正参与碳交易的重要途径。

在MVGX首席技术顾问、智普信科技CEO洪英莉看来，因为之前国际上没有一个基于自愿减排的全球化公允平台，所以使得自愿减排交易全部变成区域化，形成割裂局面，在这样的背景下，MVGX的创新在于其整个的碳资产是自愿减排碳资产，而与配额无关。

MVGX的金融化、流程化的合规平台具有国际商业方法论，并获得国际金融监管机构的认可，MVGX定义了什么是可供全球交易的自愿减排碳资产。是双碳商业模式和金融模式的重要突破。

MVGX将自愿减排碳作为金融资产去发行，核心价值在于创造了新的交易对手盘。和此前的芝加哥交易所大宗交易、石油交易类似，纳斯达克、SEC要求的投资机构的ESG责任能够通过碳金融资产交易来完成。由于金融机构的参与，碳资产与之前相比，有了不同的收益能力。国内的绿色企业的碳资产，能够拿到海外去获得金融资本市场上的溢价。这帮助到真正做节能减排的绿色企业，有一个正向合理的ROI。

MVGX不仅仅局限在碳资产的现货交易，同时也涵盖碳IPO发行、期货、绿债以及各种衍生品交易等。

Oracle NetSuite赋能碳资产财务流程合规及安全性

洪英莉认为，MVGX真正的市场是帮助中国绿色能源和自愿减排企业走进国际市场，获取国际资本支持，获得碳高价值收益国际化平台。这也是MVGX与Oracle NetSuite合作的重要原因。因为在中国自愿减排企业走向国际资本市场上，涉及财务合规、流程合规、数据安全性等方方面面的要求。而这些，正是Oracle NetSuite的看家本领。

Oracle NetSuite在一个集成的平台中提供企业发展所需的所有功能。目前已在全球 217 个国家和地区拥有 32,000 多家客户，致力于通过互联网交付业务应用，可提供一整套基于云的 ERP 应用，涵盖财务、库存管理、人力资源、专业服务自动化和全渠道商务。

正如Oracle NetSuite亚洲地区总经理潘杰君总结的，Oracle NetSuite具有三大特点“灵、全、快”。“灵”即灵活配置、灵活开发；“全”即全面功能、全面平台；“快”即快速实施、快速部署。

（甲骨文公司全球副总裁、Oracle NetSuite亚洲地区总经理）

潘杰君先生表示：“新加坡元宇宙绿色交易所是我们的客户，也是合作伙伴。Oracle NetSuite很荣幸能够通过我们的平台，协助新加坡元宇宙绿色交易所，为全球的客户和合作伙伴在关注碳排放和企业ESG可持续发展上创造更多价值。Oracle NetSuite在全球范围内提供各个国家的本地化合规解决方案，使中国出海企业能够满足不同国家的法律法规、监管政策要求。”

作为MVGX系统建设的执行方，智普信科技认为有Oracle NetSuite加持的MVGX系统平台，有三大创新优势。包括缩短时间提高效率、增收以及碳中和。

在传统的碳资产开发过程中，从项目立项到最后碳资产数量的确定，哪怕是在中国这种高效率环境下，开发周期都需要9-12个月。

而MVGX、Oracle NetSuite和智普信科技通过一站式的服务平台，为碳足迹，碳的负资产以及碳资产、碳信用，创造一条全球合规的迅速转化通道，通过数字孪生技术、数据安全、数据佐证等，整个碳资产开发的时间可以缩短到1-3个月。基于Oracle NetSuite能够实现快速实施、快速部署。

企业通过“企业财务+碳一体化ERP系统”这一整套体系迅速将碳开发成资产或确定负资产为企业去做增收。完成资产收益后，可以重复不断地去供给到节能减排或绿色能源的补给上。

企业通过一体化系统，可以选择不去做碳交易，而直接选择做中和，完成降低碳税，或免去全球碳税的功能。

解决碳交易世界性难题“漂绿（Green Washing）”

G20绿色金融联合主席和UNDP高级顾问Michael Sheren为战略发布会准备的VCR中表示，社会公众对气候变化和可持续发展的关注越来越重视，防止漂绿行为（Green Washing）不容置疑。

在Michael Sheren看来，漂绿行为一直被认为是环保领域中的难题，为其建立完善的防范监督机制，打造严谨且诚信的流程至关重要。全球知名的甲骨文公司、MVGX和智普信科技合作推出的全球第一套高品质‘企业财务＋碳ERP系统’，为全球反漂绿的努力添砖加瓦。

洪英莉认为三方的“碳数字创新解决方案”的创新性在于“系统融入了甲骨文全球领先的财务ERP系统、MVGX领先的碳ERP系统和其新加坡持牌交易所对碳信用的国际资本化及智普信科技核心数据安全及区块链技术。同时，第三方国际认证机构（如BSI 、TUV SUD）的加入，使整个系统的结果更加真实完整及合规，极大帮助了ESG报告的清晰性和完整性，以遏制漂绿行为的发生”。

能够从传统意义上的云ERP的概念脱颖出来，在碳资产、交易、收益等领域大有可为，潘杰君表示“Oracle NetSuite的灵活可扩展性为客户与合作伙伴的想象力和创造力赋能，创造更多价值，实现一个又一个想法”。

Oracle NetSuite的绿色可持续发展方案阶梯图

绿色可持续发展是未来企业的必经之路。在潘杰君看来，碳资产、碳交易是一个动态的过程，并且不断在优化之中。企业首先要知晓自己在碳达峰、碳中和监管机制和需求里面的起点在哪里。

MVGX通过Oracle NetSuite建立企业内部ESG数据整合平台，帮助企业实现内部数据整合，并能够分别梳理并建立碳财务、碳数据法人架构、人资数据整合、内建数据分析及仪表盘。

再进一步，Oracle NetSuite能帮助企业评估内部ESG及碳中和标的，包括碳数据全球化报表、碳资产及碳资金规划及预算、各国各机构合规报表，为企业的可持续发展全面赋能。

潘杰君回想Oracle NetSuite与MVGX的合作之初，双方一拍即合。潘杰君非常期待三方在碳市场里发挥各自的优势。

洪英莉则认为Oracle NetSuite在三方合作中最核心的价值在于全球化、合规划和高效。亚太作为未来全球碳资产供应最大的市场，Oracle NetSuite亚太能够为这个庞大的市场贡献自己的价值和作用。

结语：

在传统的观念和印象中，Oracle NetSuite是云ERP领域的翘楚。然而Oracle NetSuite并不满足于此，从一开始就将自身定位为平台。平台比系统有更为灵活的扩展性和更具想象力的创造性。

Oracle NetSuite能在碳交易领域大放异彩，开枝散叶，正是得益于其灵活、全面、快速的属性。Oracle NetSuite带给客户和合作伙伴不断的惊喜，也在全球新趋势、新方向中绽放光芒。

一、我国大数据发展历程？

我国大数据发展大致历经以下4个阶段：

萌芽期（2012年-2013年）：大数据一词在国内开始被提出，Hadoop技术被引入中国，在互联网、电信、金融行业有了零星落地。

发展期（2014年-2015年）：国内云厂商开始布局大数据工具链，围绕Hadoop、MPP数据库、敏捷BI诞生了一批初创企业。

快速发展期（2016年-2020年）：大数据技术产品不断丰富和成熟，大数据应用从消费互联网向制造业、农业、能源、零售等产业互联网渗透，不断赋能实体行业。

高质量发展期（2021年至今）：认识层面，数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。大数据产业基础不断夯实，产业链保持高效稳定、产业生态日益繁荣，开始探索形成数据要素价值体系。

二、为推动大数据产业发展，我国做了哪些系统性布局？

我国在大数据领域布局早、布局深，主要分为三个阶段。一是酝酿阶段（2014年-2015年）：2014年大数据首次写入政府工作报告， 2015年国务院发布大数据发展行动纲，明确“数据是国家基础性战略资源”。二是落地阶段（2016年-2020年）：大数据“十三五”规划发布实施，提出五大发展目标、七大重点任务和八项重点工程，经过五年发展，大数据产业快速向前迈进。深化阶段（2021年-至今）： “十四五”规划全面布局大数据发展，提出五大目标、六大任务和六项行动，产业将步入集成创新、快速发展、深度应用、结构优化新阶段。

三、目前大数据产业存在的问题有哪些？

大数据从概念产生到应用成熟，中间横亘着一道又一道的障碍。

一是数据应用能力不足。数据分析挖掘与业务深度耦合，需要分析人员既懂数据又懂业务，当前这类人才极度缺乏。大多数企业尚未建立流程化和规范化的算法建模能力，导致分析效率低下。

二是数据治理挑战较大。数据治理涉及多个部门和主体，是一项重要的基础性工作，企业数据治理存在跨部门沟通难、资源投入不足、深度落地工作量大等挑战，导致数据的可获得性、可用性较差。

三是数据流通不畅。从企业单一视角来看，一个企业的数据相对来说是不足的，巧妇难为无米之炊，缺少数据，就会严重影响数据分析的深度和广度。数据的内外部流通不畅严重制约了大数据产业的发展，数据的权属、权益分配、安全保障是数据流通核心议题。

四是数据安全亟需提升。数据价值发挥的底线是保障好数据安全，随着《数据安全法》《个人信息保护法》的发布实施，数据安全进入强监管时代。而当前很多企业数据安全能力建设刚刚起步，面临谁来建、怎么建的困惑，急需要好的方法论和最佳实践来指引方向。

四、对于大数据产业未来发展的方向如何判断？

一是数据技术不断推陈出新，创新热点正在从效率优先向安全流通转变。据不完全统计，目前国内以隐私计算为代表的数据流通类产品已达120多款、相关企业超过100家，比去年翻了一番，发展势头迅猛。

二是数智化转型进入新阶段，数据应用的系统化、精细化、敏捷化成为关键特征。构建数据驱动的智能化决策能力，是数字化转型的核心。数据应用急需从目前的单点、粗放、低效的传统模式，向系统化、精细化和敏捷化的DataOps模式转型，组织架构、业务流程和技术体系也要加速变革。

三是大数据安全规则体系日渐清晰，数据安全合规进入细化实施新阶段。随着《数据安全法》和《个人信息保护法》的颁布实施，数据安全顶层框架和责任体系基本确立。长期来看，企业需要从组织架构、制度流程、技术工具、人员能力等四个维度出发，构建完善的数据安全治理体系，来满足外部监管要求和内部数据安全需求。

据介绍，截至目前，飞腾 CPU 已经在全国 32 个省市和 128 个部委单位部署应用，覆盖了政务办公、电子政务、数字政府的核心应用领域。

在中国系统与大理州信产投合资成立的数字大理建设运营有限公司建设运营的大理理政中心，原生于 PKS 的中国电子云为大理州打造的“苍洱云”已经支撑了 超过 10 亿条 数据的高效、稳定上传，保障大理州数字政务业务的安全运行。

在宁波市 12345 政务服务热线中心、某部委核心业务系统等众多项目中，飞腾 CPU 都获得了落地应用。

飞腾 CPU 持续为政务领域提供核心算力支撑，助力政府服务效率提升，并保障数据安全，经受住了多样化场景的考验。

飞腾公司还提到，其FT-2000/4、飞腾腾锐 D2000 等芯片还支持飞腾安全架构规范 PSPA 1.0，真正将安全可信做到了“芯内”，强力守护信息安全。

据介绍，飞腾起步于1999年，背靠国防科大，是一家学院派CPU企业，和华为鲲鹏一样采用ARM架构，走的实际是“半自主路线”。

目前，飞腾旗下已形成了腾云S系列高性能服务器CPU、腾锐D系列高效能桌面CPU、腾珑E系列高端嵌入式CPU三大产品线，拥有4大类、近90个行业联合解决方案，覆盖信创、电信、金融、能源、交通、医疗、数字城市、工业制造等行业领域，合作伙伴已有大约1600家。

行业观点认为，2022年数据库从技术方向上看，以分布式、云原生、多模异构、HTAP、AI自治、安全为代表的技术，成为行业发展的重点。

积极拥抱云计算，中国企业走出了更加快速的步伐。然而云计算架构优势的发挥，传统数据库瓶颈凸显。更多的传统企业也在徘徊在新抉择的十字路口。

在近期一场主题为“云原生数据库 企业转型新基建” 的亚马逊云科技传统行业数据库媒体沟通会上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建认为，相比互联网等云原生的企业，传统行业企业由于行业的特定应用需求以及历史遗留数据等原因，面临的数据挑战也更为艰巨。主要包括五点：无法快速扩展；高成本；迭代速度慢；无法支撑全球业务扩展；功能/性能瓶颈。

(图：亚马逊云科技大中华区产品部总经理 陈晓建 来源：199IT )

云原生数据库比拼承载规模、弹性能力、极致性价比

业界认为承载规模、弹性能力、极致性价比，成为新阶段企业需要考虑的问题。 陈晓建表示，云原生数据库能够助力企业更快地扩展业务、专注于创新，并加快新功能的上市时间：

云原生数据库的主要优势表现在：

• 云计算解决了开源数据库在易用性、可靠性、扩展性、性能等方面的问题，相比传统商业数据库，降低了高昂的成本。通过云上托管的数据库服务，客户可以用开源数据库实现媲美商业数据库的性能，而成本通常只有商业数据库的几分之一。

• 专门构建的托管数据库，为企业工作负载，尤其是现代化应用架构下的微服务提供极致性能，不同的问题由专门的数据库来解决。

• 基于云端海量资源池的云数据库可以根据企业工作负载需求快速弹性扩展，无服务器的数据库将这一特性发挥到极致。

• 云原生数据库可以利用云端的其他服务，包括计算、网络、存储、安全、大数据、AI/ML，通过深度集成，将各种能力融会贯通。

• 企业可以按用量付费，无需预置资源。

• 托管数据库服务使客户可以集中精力在高价值的应用开发上，并借助全球数据库配合全球业务扩展。

亚马逊云科技数据库产品线丰富，包括云原生数据库Amazon DynamoDB，关系型数据库Amazon RDS、Amazon Aurora，众多NoSQL数据库Amazon DocumentDB、Amazon ElastiCache、Amazon MemoryDB、Amazon Neptune、Amazon Timestream、Amazon Quantum Ledger Database等，同时还有很多具有Serverless功能的数据库，如Amazon Aurora serverless、 Amazon DynamoDB、 Amazon Timestream、 Amazon Keyspaces和Amazon QLDB等都支持Serverless无服务器功能。

亚马逊云科技云原生数据赋能汽车、制造、金融等传统行业

在沟通会上，陈晓建就汽车、制造、金融等传统行业来具体阐述亚马逊云科技云数据库赋能的作用和价值。

汽车行业面临海量多样化数据的挑战，同时当前缺乏有效手段来充分挖掘数据的价值。针对汽车行业的数据多样性，亚马逊云科技提供了专用场景的数据库：比如针对车联网的时序数据处理、企业内部系统的结构化数据处理、建立知识图谱的图数据库以及加速访问的缓存数据处理。

亚马逊云科技的Serverless架构可以很好地处理汽车产生的大量数据，并提供可伸缩的资源管理能力来对海量数据进入管理、读写等操作，同时无需人工干涉，可自动伸缩计算和存储资源。Amazon Neptune + ML可以从海量数据中洞察出数据之间的联系和价值，来指导后续的业务方向。

数据是驱动制造业发展的关键因素，当前制造业存在数据类型多样、数据量巨大、数据来源复杂、大量使用商业数据库，带来了高昂成本等问题。

亚马逊云科技通过提供专门构建的数据库应对大量结构化，半结构化以及非结构化的行业数据。提供数据库的数据分层存储功能，来处理海量的冷暖数据，可以给企业节省大量成本。图数据库Amazon Neptune和ML可以建立各个不同数据之间的相关性，并且通过ML洞察出数据的真正价值。应用程序迁移服务，利用Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL，帮助客户把传统数据库平滑地迁移上云原生数据库。

数字化转型已成为金融行业的共识，是提升服务质量，满足客户多元需求，增强综合竞争力的重要途径，而这些路径完全依靠企业自己实现已越来越困难。亚马逊云科技主要从四点着手。

1.金融企业需要保证金融数据安全，需要安全的存储和传输，以支撑全球业务的连续性。亚马逊云科技提供了云原生数据库的全球数据库方案，既可以提供跨区域的灾难恢复，又可以保证业务数据被全球用户快速地访问到，对业务遍布全球的金融企业是一个有效的方案。

2.面对各种不同的业务，金融企业能收集的数据也是多种多样，亚马逊云科技专门构建的数据库满足了对多种类数据的处理和存储需求。

3.传统风控模式下，银行等金融机构主要运用人工信审，数据多来自央行征信。而在普惠金融大环境下，个人与企业资金需求特性差异较大，传统风控审批效率不高、人工处理成本居高不下、数据来源单一等问题逐渐显现。亚马逊云科技Amazon Neptune +ML可以对金融机构的历史数据和其他行业数据（消费，医院，出行等）进行很好地整合，有效挖掘金融用户的数据价值，实现风控的智能化。

4.很多金融机构数据库使用的是传统商业数据库，高昂的成本和缺乏快速弹性扩展能力，无法满足业务需求。亚马逊云科技提供了多种云原生数据库和数据迁移工具来帮助金融企业快速地讲系统切换到适应现代化应用需求的基础架构上来，实现真正的数字转型。

传统企业如何应对大数据爆炸增长的需求

数据处理实时化和智能化决定了传统数据库性能瓶颈问题，传统客户有很多处理大数据爆炸增长的现实需求，如何抉择是非常迫切在眉睫的问题。

面对当今数据挑战，在云上处理数据可以应对数据爆炸增长带来的数据量、数据复杂度、实时性的要求。亚马逊云科技200多个产品里，除了数据库外，还提供丰富的数据分析的服务、机器学习服务，而且数据分析服务也在大量提供无服务器的模式。

传统企业怎么应对大数据爆炸增长的需求，亚马逊云科技的答案是云上迁移。重要的是企业要制定适合自己的策略或者迁移计划。

亚马逊云科技并不建议因为云上数据库，比如云原生Amazon DynamoDB特别好，企业就一步到位，不考虑成本状况、公司战略去制定计划。而是要分阶段来实现。

对于遗留系统非常重的客户，亚马逊云科技建议只是把遗留的数据库迁移至云上，第一步是云上托管。其中最多的就是SQL Server和Oracle，可以先通过DMS 迁移服务,迁移至云端能够提供同样性能但更低成本的像Amazon RDS Aurora开源数据库，或者云托管的商业数据库进行迁移，极大为运维工作减负。对于选择哪种定制话的路径，亚马逊云科技专业服务团队可以提供完整的符合企业现状的评估、咨询和实施支持。

针对迁移客户遇到的技术挑战，亚马逊云科技提供了非常好的工具，包括Amazon DMS、Babelfish for Aurora PostgreSQL，直接可以兼容现在SQL Server的应用，搬过来就行，不用改代码。这种工具可以大大加快客户往云上迁移的速度。

同时，传统企业同互联网等云原生企业不同，他们需要借助合作伙伴或专业团队的支持，帮助他们规划整个迁移的项目，迁移过程中帮他们做实施，比如怎么保证最小停机的迁移时间。所以方法论、工具、合作伙伴、专业咨询团队可以帮助客户把数据库从云下迁到云上来。

第二步是建议当企业在有新机会的时候，尽可能适应现代化应用的要求，以现代化应用开发范式、微服务化这样去开发，同时结合云原生数据库，比如Amazon Aurora、Amazon DynamoDB。

最后是对于已经上云，在使用开源数据库，可以尽量考虑亚马逊云科技提供的Serverless这样的运行方式，尽可能降低成本，多关注如何迭代业务，做业务应用的创新。

建议传统企业按照自己的实际情况，从最简单的挪到托管开始，构建现代化应用，尽可能使用云原生无服务器的模式，尽可能给自己运维减负。

陈晓建最后表示“亚马逊云科技相信，云原生数据库是打破固有瓶颈，充分发挥公有云架构优势，释放数据创新潜力的必选项，我们也将持续推动云原生数据库服务的创新，让企业的云上数智之旅愈发得心应手，更加从容地应对未来的创新挑战。”

艾瑞咨询研究总监王巍令表示：“云原生数据库将会成为未来数据库的重要趋势之一。在调研和走访中，发现不少企业尽管存在顾虑和实际困难，但是大多数也都表示愿意尝试云原生数据库。以亚马逊云科技为代表的公有云厂商，提供丰富的云原生数据库，使得企业可以安心地收数和用数，并聚焦核心业务。如果再考虑云上同时提供机器学习模型构建等服务，用数也变得简单起来。”

未来几年，世界各地的企业将遭受一波又一波相互关联的经济、政治和社会的颠覆，从而破坏业务计划，挑战其适应和生存能力。行业领导者为了化解这些颠覆风暴，将组织转型为韧性数字业务，在这样的数字业务中，以有效利用瞬息万变的创新技术创造价值。

IDC全球研究副总裁Rick Villars表示：“要取得成功，IT和业务负责人需要从实施数字化转型转向运营数字优先部门，将技术与业务关联起来。IT和通信行业本身将是转型最彻底的行业之一，因为他们采用了即服务（as-a-service）交付和运营模式，应对生态系统和价值链的根本性变化，并认识到其主要任务是帮助首席信息官及其企业共享、使用、管理和增加数据的价值。”

2023 IDC FutureScape研究的重点是未来12到24个月内改变全球业务生态系统的外部驱动因素，以及技术和IT团队在定义、构建和治理数字优先时代蓬勃发展所需的技术时面临的问题。

2023年IDC全球IT行业十大预测有如下发现

预测一

即服务(aaS)流程和智能产品的兴起

IDC认为，未来五年，全球G500中以技术为中心的组织数量将翻一倍。他们越来越重视增加即服务（aaS）要素，如增强客户体验和向数字化增强型物理和虚拟产品智能流程自动化，这将主导未来的IT支出。

预测二

即服务业务模式将推动线控技术(Tech-by-Wire)的发展

未来几年，IT行业最明显的发展之一将是通过线控技术（即自包含系统、软件定义功能、人工智能辅助基于云的控制系统、数据驱动决策）扩大技术交付。虽然成本将是线控技术采用的主要驱动因素，但其他利益还包括数字化韧性提升、更快地大规模使用创新技术、系统简化和减少技术债务。

预测三

关键技能的短缺将限制IT投资的收益

大多数公司将努力留住和找到具备合适技能的员工，这实际给剩余员工带来了更大的压力，以满足不断扩大的数字业务需求。企业和IT提供商都需要投资开发合适的技术、协作和批判思维技能。

Rick Villars还指出：“业务战略和学习战略必须与技术战略相结合，以缓解当前寻找数字业务所需人才和技能的困难。”

预测四

数字主权将影响员工、预算和运营流程

云和即服务产品将是数字主权发展的核心，因为有关保障和驻留的主张将一些IaaS/PaaS工作负载推给当地云提供商，而可持续运营的强制规定将激发全球云提供商对主权产品（与当地合作伙伴）的兴趣。

预测五

aaS支出的快速增长将受到更严格的审查

虽然成本是大多数企业主要担心的问题，但它隐藏了有效利用aaS的最重要好处：显著和持续地减轻运营负担，更快地获得创新。控制支出的工作必须侧重于评估哪些服务实现了承诺的运营和创新价值。

预测六

服务提供商将更好地提供专业知识

随着转向更标准化的控制平面型aaS产品，以及人工智能和自动化的更多使用，安全、数据和关键行业特定知识和流程提供商将能够以一种易于消费的方式将高价值专家的成本和知识库经济地传播给更多的客户。

预测七

技术供应链仍将是一个关键问题

IDC预计，2025年，由于全球或区域性的芯片和代码供应链问题，许多备受瞩目的数字产品的推出将面临重大延迟。为了避免这种延迟，决策者将推动云提供商获得可量化的成果，投资供应链智能，并采用多渠道战略。

Rick Villars补充说：“对技术供应链有信心不再是首席信息官的关注点，技术必须成为数字业务高管的首要关注点。

预测八

过渡到基于控制平面的系统并不容易

未来几年，IT团队面临的最大挑战之一是控制平面设计的成熟，以及将基本控制系统逐步整合到几个标准平台上。IDC预计，超过一半试图使用线控技术产品的企业将面临独立控制系统激增的困境。

预测九

建立自动化信任是成功的关键

建立自动化信任关系要求在自动化起着重要作用的计划中，更加关注人类/组织行为动态。此外，尽管因缺乏信任而引发的重大风险似乎不太可能，但其对品牌推广的影响以及重启信任建设的必要性将是重大的。

预测十

机器视觉将大大改善物理位置的体验

那些在数字化优化的工作/娱乐/健康领域采用机器增强视觉技术方面处于领先地位的企业，将在获取和保留客户忠诚度以及基于数据的智能使用基础上提高业务成果方面拥有长期优势。

地理信息测绘领域新规发布 腾讯等图商加大技术投入

今年8月，自然资源部办印发《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》，支持在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆等6个城市，根据产业实际需求，开展高级辅助驾驶地图城市普通道路、高精度位置导航应用等先行先试和示范应用。随后，自然资源部又发布《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，对于测绘行为主体及相关责任、测绘单位资质、数据存储云平台要求等进行了具体说明。

自动驾驶业内人士分析，国家在鼓励和发展自动驾驶的同时，同时也强化了对地理信息安全的重视，汽车企业若需开展自动驾驶业务，必须获得资质或与有资质的图商合作。2021年下半年起，自然资源部开展了测绘资质复审换证工作，截止目前复审通过的企业数量仅为十余家，相较于此前具备甲级测绘资质的企业数大幅减少。腾讯大地通途于2022年初获得甲级测绘资质复审通过，同时又于2022年9月首批获得广深试点城市高精度地图许可，为自动驾驶和智慧交通业务布局打下坚实基础。

自动驾驶及智慧交通发展迅速  云和图迎来更多样化发展空间

十四五期间，交通强国战略地位不断升级。各地陆续加大投入，推动智能网联汽车与智慧交通协同发展。今年，深圳颁布了国内首部关于智能网联汽车管理的法规——《智能网联汽车管理条例》，鼓励智能网联汽车的自动驾驶仿真测试和技术验证，鼓励车路协同基础设施建设、示范应用和商业化运营探索。

聪明的车和智慧的路加快建设，对相应的数据采集、处理和存储需求激增，也对云和图等新型数字基础设施提出了更高的要求。不久前，腾讯发布了「车云一体化」产品战略布局，并打造了智能汽车行业首个专属一站式解决方案——智能汽车云解决方案，以可信的行业云平台为基础底座，提供自动驾驶研发与运营工具链、智能座舱研发、智能驾驶地图、运营服务等全链路服务。

基于高精度地图的技术能力，在自动驾驶领域，腾讯此前发布了“智驾地图”产品，针对目前人驾、人车共驾、车驾三个场景，提供高精地图、ADAS地图、SD地图的数据同源“一张图”，可支撑不同级别自动驾驶方案的产品形态，支持自动驾驶无极切换地图形态。腾讯智慧出行副总裁钟学丹表示，“这种车-图-云一体化的形态，可以助力解决目前行业内普遍存在的各种地图之间数据不匹配、智能驾驶系统人工接管频率高、地图更新频率难以统一等制约智能驾驶功能实际应用等问题”。

此外，车路协同的深入探索，也为高精度地图带来更多样化的诉求，以及更丰富的应用场景。在智慧高速领域，今年7月蜀道集团与腾讯在成都二绕联合开展试点，基于高精度地图和路侧感知设备，实现实时数字孪生的导航信息服务和高速信息管理。在城市交通和智能网联领域，高精度地图将用于城市级别自动驾驶、车道级交通精准调度管理、物流货运等服务领域。腾讯深度参与建设的深圳智能网联交通测试示范平台，布局建设国际一流的智能网联交通产业创新示范区，融合了智能网联汽车测试、智慧交通示范应用等未来智能网联汽车研发、测试的全生态体系。

随着新基建和数字交通的全面铺开，高精度地图和云服务将迎来更广阔的发展空间。数据的合规应用和价值挖掘将成为行业持续关注的核心焦点。

Yoshio Kometani, Representative Director, Executive Vice President and Chief Digital Information Officer of Mitsui & Co., Ltd. and Tony Uttley, Chief Operation Officer of Quantinuum

致力于数字化转型的三井公司与跨硬件和软件领域的全球领先量子计算公司Quantinuum建立战略合作伙伴关系，开发量子计算用例，以期推动未来重大的业务转型和创新。

三井和Quantinuum将加速协同、合作，以及新业务模式的开发。两家公司将联合致力于量子应用开发，为从事各种量子计算领域工作的组织提供增值服务。预计到2040年，量子计算领域的全球价值将达到4500亿至8500亿美元。*

三井物产株式会社董事长、执行副总裁兼首席数字信息官米谷加夫表示："我们对三井和Quantinuum之间建立战略合作感到非常高兴。通过将Quantinuum的尖端量子计算专业知识和多元化量子人才与三井广泛的业务平台和网络相结合，我们将共同努力，为客户提供新的价值，并在广泛的行业领域创造新的业务价值。"

Quantinuum创始人兼首席执行官Ilyas Khan表示："三井和Quantinuum之间的联盟表明了我们在化学、金融和网络安全等多个领域加速所有应用和用例量子计算的共同承诺。今天的公告增强了我们对日本企业和政府在全球量子领域领导地位的信念，而三井等企业领袖正是其中的先驱。"

战略伙伴关系详情

• 联合开发利用量子计算的业务用例和业务模型（制药、材料开发、能源、移动、物流等）

• 通过传播和共享量子计算知识进行市场开发

• 将Quantinuum的量子计算解决方案引入日本和亚太市场

协作领域和应用

• 量子计算化学（制药、化学、能源工业等）

• 量子网络安全

• 使用量子计算机的各种优化应用

• 量子自然语言处理和人工智能

Quantinuum的近期成就

• 2021年12月，公司宣布推出Quantum Origin，这是全球首款使用量子计算机完成传统机器无法完成任务的商业网络安全产品。

• 2022年5月，公司推出InQuanto，这是使用量子计算机的最先进量子计算化学软件平台。Quantinuum宣布在该领域与三井开展合作。

• 2022年8月，Quantinuum首次利用实时量子纠错技术成功地在容错量子电路中实现了两个逻辑量子位的纠缠，这是实现完全容错量子计算机的重要一步。

• 2022年9月，Quantinuum宣布实现QV8192，这是在霍尼韦尔提供动力的门控离子阱量子计算机系统模型H-1中实现的世界最高量子体积。

• 此外，Quantinuum量子编译器（一种免费的开源软件开发工具包）TKET在2022年的下载量超过50万次。

根据国家能源局的数据显示，2016-2021年间，我国平均弃风率和弃光率已经分别从17.0%和10.3%降至3.1%和2.0%，这里面除了电网运营优化，技术进步的原因之外，也离不开储能的发展。而且中科院电工研究所储能技术研究组组长陈永翀日前表示，尽管我国的储能装机规模世界第一，但储能与风电光伏新能源装机规模的比例（简称"储新比"）不到7%；相对而言，其他国家和地区的平均储新比已达15.8%。随着新能源发电规模的快速增加，我国储新比还有很大的增长空间。

在储能技术上，虽然目前抽水蓄能占据了绝对主导的市场，但这项已有上百年历史的技术正让位于利用电池作为缓冲存储介质的电化学储能（简称BESS），后者因为不受自然条件限制，并且具有快速响应、灵活部署等特性，与可再生能源容量小、布局分散、数量多的特点完全吻合，可在户用侧、工商业侧及网侧实现灵活部署。据中国化学与物理电源行业协会储能应用分会发布的《2022储能产业应用研究报告》统计数据显示，2021年中国新增储能项目个数146个，电化学储能项目就达131个，其中锂离子电池储能项目120个。与此同时，大型项目之外，更多以工商业和户用为代表的小微型储能站正在多点开花。

虽然从长远来看，BESS的发展是大势所趋，但在现阶段，成本、安全性、使用寿命、环保等问题还在一定程度上对产业有所阻碍，技术方面的发展成为很重要的因素。BESS简而言之就是直流与交流间的电力转换、电池充放电以及整个工业系统的控制过程，自然离不开电力电子技术来确保储能系统的安全和高效率。因此，一般而言，典型的BESS包含以下几部分：PCS（power conversion system，功率转换系统）负责电池直流链路和逆变器交流母线（即电池和电网）之间的功率变换，BMS（电池管理系统）负责监控电池的各项关键信息，以及EMS（能源管理系统）负责操作和控制整个系统。

无论是储能系统的任何部分，都离不开芯片的支持。本文将通过具体的产品和方案，让大家了解BESS系统的关键组成，以及如何克服所面临的挑战。在该领域，电力电子的主要供应商之一德州仪器（TI）有着数十年相关技术积累，同时对于电池管理以及工业控制，TI也有着丰富的产品及系统经验，可以为整个ESS系统构建完整的信号及能量传递链路，因此本文选取了TI几款具有代表性的产品和方案。

双向功率转换系统

在以往没有配套储能的时代，可再生能源的电力流向往往都是单向直接传至电网侧。在这种架构下添加储能系统，显然一个双向系统优于两个单向系统。因此需要为储能侧增加双向DC/DC充放电管理，同时在AC/DC侧也需要更改为双向架构，集成PFC（power factor correction，功率因数校正）和逆变器。这种更灵活的双向结构，有助于实现更好的削峰填谷，在电价便宜或者发电量多的时候存入电能，而在有需求时候及时释放。

一般而言，这种双向架构就意味着两套彼此独立的转换系统，包括功率、控制、保护等等，这带来了更高的系统成本，更复杂的布局布线以及更大的体积。

双向PFC与逆变级

由于拓扑结构中的功率器件基本相同，因此可将二者结合，从而实现系统的高效和小尺寸。其中双向DC/DC功率级是专为储能逆变器所打造的，双向 DC/DC 功率级的常见拓扑是 CLLLC和DAB。而对于离网/并网双向逆变器/PFC 功率级而言，并不需要特殊的拓扑来实现，因为标准组串式逆变器中常用的逆变器功率级，如两级 H 桥、HERIC、三电平 TNPC、三电平 NPC 和三电平 ANPC 等都能够实现双向转换。

这些复杂的拓扑，给电源的转换和控制带来了诸多挑战。同时，对于大功率逆变器而言，可能存在数个并联情况，因此也需要彼此间和与电网间的同步需求。

同时，为了实现更高的转换效率和储能密度，储能系统正在越来越多地引入宽禁带半导体作为其功率器件，相比传统硅器件，宽禁带半导体可以实现更高的开关频率，从而提高转换效率并降低尺寸，但这种更高的开关频率也给从驱动设计到布局布线、EMI、热管理等方面带来了挑战。

效率、体积和成本固然重要，但可靠性和安全性永远是第一位的。比如对于并网的双向逆变器而言，需要具备检测和隔离功能，在电网出现故障（如停电、掉电、过压等）时，应及时断开。

正如以上种种挑战，无论对哪类电源拓扑，设计都绝非易事。因此最佳方案是尽可能地选择一套优化的参考设计方案，以及一站式供应商。TI提供了多种拓扑参考方案，从而满足各类功率转换系统的需求。

TIDA-010210参考设计

以TI的基于 GaN 的 11kW 双向三相 ANPC 参考设计TIDA-010210为例，此参考设计提供了用于实现基于氮化镓 (GaN) 的三电平三相 ANPC 逆变器功率级设计模板。使用快速开关型功率器件可实现 100kHz 的更高开关频率，不仅减小了滤波器磁性元件的尺寸，还提高了功率级的功率密度。多级拓扑允许在高达 1000V 的较高直流总线电压下使用额定电压为 600V 的功率器件，这是在其他拓扑中无法实现的。同时，较低的开关电压应力可降低开关损耗，从而使峰值效率达到 98.5%，并且也可提升系统的可靠性。

该方案集成了TI的多款明星产品，包括C2000 32位MCU、集成驱动、保护和温度报告的GaN FET、栅极驱动器、开关转换器等电源类产品以及数字隔离器、放大器等信号链产品。

通过多级拓扑可以使用低电压开关器件，但也意味着需要驱动更多开关，并且即使在异常操作期间也需要避免过压。在此参考设计中TI仅用一颗C2000就在有限的PWM下控制18个功率元件，并通过集成的CLB实现基于硬件的连锁保护，从而无需使用外置的FPGA或CPLD。并且只需软件控制，就可实现换向功能。

高可靠电池管理系统

与功率转换系统相类似，电池管理系统首先要保证足够的安全可靠，其次则是在效率、体积和成本方面进行优化，而BMS是确保电池安全的最重要的系统。

典型的储能BMS系统大致可分为BMU、BDU以及BCU，其中BMU实现单独电池信息采集，BDU进行电池簇的管理，BCU则负责整体的控制和通信。

由于电池管理系统更关注电池充放电管理，所以需要详细收集各类信息，包括电池信息存储、采集、均衡控制、充放电管理等。因此一个高性能AFE是实现高水平BMS的关键，应在精确性、鲁棒性、安全性以及系统成本等方面解决客户的痛点。

BQ7961x简化系统框图

TI的BQ7961x系列精密电池监控器、平衡器和集成硬件保护器，就是一款迎合储能客户需求的AFE。首先在精度上，可以实现2mV以内的电压采样精度以及小于0.3%的电流采样精度，16位ADC对16串电池的扫描时间仅为128μS，并且集成数字滤波，帮助客户实现更高精度的电池SoC和SoH计算，从而对电池进行更好管理。在可靠性上，TI增强了引脚耐压，可以承受高达80V电压。由于储能系统内部的EMC干扰强，很可能进入异常状态，有上电重启需求。BQ79616内部提供硬件复位，更加稳定耐用。更重要的是，TI的BQ7961x系列采用隔离式差分菊花链通信，可以实现双向通信及双向唤醒，在某个节点损坏的情况下，仍然可以实现通信，并且在电池簇管理上，也采用菊花链方式，连接包括霍尔传感器、保险丝、风扇、继电器等监控。

在安全性方面，BQ7961x-Q1符合ASIL-D车规级安全，完全可以满足储能系统的安全性需求。提供双ADC冗余采样，可对电压、电流、温度、通信状态等进行监测与保护，并且具有自我诊断功能，相比软件检测更加准确高效。

TI通过高级集成，降低系统的开发门槛和成本。比如BQ7961x系列集成了内部均衡MOSFET，最高支持250mA电流，并且可以自动对电池进行均衡。此外，BQ7961x系列提供了丰富的产品种类，在引脚兼容的情况下支持不同的电池串数，从而根据实际需求进行成本优化。

迎接储能市场新机遇

在中国坚定不移地发展新能源和电力体制改革的大背景下，储能是电力电子产业一颗冉冉升起的新星，无论从产品及商业形态还是其本身的科技含量，都在快速变化发展中，未来甚至每辆车都可以成为一个移动的储能站。在不断地变化中，选择经过大量市场验证、灵活可靠、且一站式交付的供应商，是确保产品开发及量产的重要保障。

推进可再生能源发展，打造更环保的电网是TI助力中国能源行业发展的初心，这其中也包括了储能产业。TI正在通过广泛的模拟和嵌入式处理产品、丰富的参考设计、强大且全方位的本地支持，包括本地研发、本地销售和应用团队以及完全本地化的 TI.com.cn，帮助储能行业实现高可靠、高效率、小尺寸及更高性价比，以满足未来能源创新需求。

关于德州仪器(TI)

德州仪器（TI）（纳斯达克股票代码：TXN）是一家全球性的半导体公司，致力于设计、制造、测试和销售模拟和嵌入式处理芯片，用于工业、汽车、个人电子产品、通信设备和企业系统等市场。我们致力于通过半导体技术让电子产品更经济实用，创造一个更美好的世界。如今，每一代创新都建立在上一代创新的基础之上，使我们的技术变得更小巧、更快速、更可靠、更实惠，从而实现半导体在电子产品领域的广泛应用，这就是工程的进步。这正是我们数十年来乃至现在一直在做的事。

近期，Pico 4和Quest Pro的发布将VR硬件热度再度推至高点。回看2022年，中国市场众多VR新品在元宇宙概念爆发和产业链逐步完善的背景下接踵而至。

从竞争格局来看，入局玩家较往年明显增多，许多初创企业及未曾涉足过相关产品线的传统厂商推出或计划推出VR新品试水。从产品特点来看，VR新品多以一体机为主，其中不乏多款使用pancake显示方案的头显，均瞄准消费者市场，以游戏和健身场景为主的内容生态逐步建立，消费者市场出货量持续提升。

IDC认为，本轮VR新品从产品、目标人群定位、营销模式上出现了诸多升级，存在以下五大亮点：

1. Pancake显示方案逐步取代菲尼尔透镜方案，视觉体验和头显舒适度同步改善

过去6dof VR一体机主要使用菲涅尔透镜显示方案，存在明显的纱窗效应，头显前半部分的厚度也相对较厚。今年下半年开始，厂商推出的VR一体机所使用的的Pancake方案，头显重量可减轻100g以上，同时光学解析力提升，整体显示效果在游戏场景中明显改善，使得消费者的游戏时间得以延长，晕眩问题出现缓解。这是VR一体机产品自出世以来的重大技术升级。

2. 健身场景逐步独立，教学、体感游戏、社交元素均有体现

以前，VR一体机的定位和市面上的游戏主机较为类似，运动类游戏只作为其中的一种游戏类型。2022年厂商在健身场景开始发力，成为新品的最大亮点之一。除运动量较大的体感游戏之外，知名up主课程入驻、多人运动社交、卡路里等健身数据记录，使健身场景独步独立。VR设备立体化空间化的特点，使其未来存在区别于其他游戏主机的发展趋势。

3. VR设备配件及外设逐步丰富

2022年VR新品除常规的头盔及手柄部分外，头部厂商已经开始发布透气海绵、腿部追踪器，近视镜片等更具个性化的配件。这类配件不仅可以使得游戏场景延伸，为消费者体验创造更多可能，也能更好的帮助消费者解决参数不匹配导致的体验缺憾。

4. 厂商营销力度持续加大，“扫盲”效果初显

从去年年底开始，主流视频及社交平台的产品投放数量大幅提升。知名代言人宣传和线下广告的加码，使普通消费者更容易关注到早前较为小众的VR产品，消费级市场已经逐步打开。线下门店铺设使消费者接触VR的门槛持续降低，为出货量提升提供基础。

5. 内容合作方不断增加，辐射更多领域范围

当前新品的内容合作方除了头部游戏公司外，也逐渐辐射到海内外知名视频制作公司、健身达人、影视明星等，生态建设处于快速上升期。

针对今年的VR新品亮点，IDC有以下四大发现：

1. 开发者计划等体现出厂商未来在内容建设的力度将继续加大

目前厂商内容发力有多种形式：对内容游戏进行集中采购后再免费提供给消费者、针对开发者进行现金激励等等。内容生态建设仍会是影响未来厂商竞争格局的决定性因素。

2. 未来摄像头在设备内将发挥更重要的作用

从当前新品新添加的彩色摄像头来看，未来摄像头将在手柄定位，眼球追踪及面部识别等方面助力VR设备专业化。彩色透视功能将助力VR场景延伸如家装应用场景的应用增加。

3. 手势交互应用增加，输入方式是关乎VR类设备发展上限的重要课题

目前新品已经出现手势交互主导的乐器演奏类游戏，未来，更多交互输入方式将助力VR设备的场景丰富化，助力其从游戏机向生产力工具转型。

4. 厂商未来将针对性布局高端产品线和大众产品线

与之前各家靠一款一体机产品主打的局面不同，未来厂商将更倾向于针对不同消费力和需求的人群发展多条产品线，更好满足商用以及高端玩家需求。

IDC中国高级分析师赵思泉认为， 本轮新品在一定程度上扩展了固有的XR用户群体，带来明显增量。在硬件升级带来的购买力之外，全新引入的游戏、话题性的VR视频内容、健身场景的吸引，均成为拉动消费者尝鲜购买的重要因素。厂商在内容建设上仍需重点投入以增强用户粘性，提升已有用户使用时长，通过口碑效应实现更多出货。

台积电在3nm上准备了至少5种工艺，第一代3nm没戏了，N3E工艺会是量产的重点，也是多数厂商要用的工艺，在N3的基础上提升性能、降低功耗、扩大应用范围。

对比N5同等性能和密度下功耗降低34％、同等功耗和密度下性能提升18％，或者可以将晶体管密度提升60％——是的，它的密度反而低于N3，所以经济性更好。

即便N3E成本更低，但是它明年的客户恐怕也只有苹果一家，主要用于生产桌面版的M3及移动端的A17处理器。

至于其他半导体公司，Intel已经退出了首发3nm工艺的争夺，明年的14代酷睿的GPU模块用的还是台积电5nm工艺。

AMD今年及明年的产品不是5nm工艺就是改良版的4nm工艺，3nm Zen5虽然在路上了，但2023年上市是不可能的。

NVIDIA这边使用的是定制版的台积电4N工艺，RTX 40系列刚开始布局，2023一整年内都不可能再出3nm GPU了，服务器CPU也是5nm工艺的。

手机厂商中，联发科虽然首发了台积电4nm工艺，但手机市场目前是下行阶段，天玑9000迭代产品还会继续用4nm，不会冒险上3nm工艺了。

高通在骁龙8+上转单台积电4nm工艺，今年底的骁龙8G2还是4nm，明年底的骁龙8G3现在还没有什么消息，但上3nm工艺的可能也非常低，除非手机行业重新恢复增长。

今日，据数码博主“厂长是关同学”透露，华为正在研发下一代卫星通讯技术，共有三个方向，分别为“双向收发短信”“支持发语音短信”“支持短时间语音通话”。

该博主认为，目前最有可能推出的是双向互发短信功能，下一代手机的卫星通讯有望率先支持这一功能。

换句话说，明年的华为Mate 60系列的卫星通讯能力将更加强大，可与接收者进行互动，值得期待。

据了解，北斗卫星导航系统是我国自主建设、独立运行的卫星导航系统，是为全球用户提供定位、导航和授时服务的国家重要空间基础设施。

值得一提的是，今年9月，工信部表示，近年来，工信部大力支持北斗短报文、高精度、低功耗等芯片/模块的研发和产业化，不断改进工艺、提升性能、降低成本。

相关媒体是根据产业链的消息，报道联发科削减7nm及6nm制程工艺的订单的。而从报道来看，联发科砍单可能会持续一段时间，报道中提到的是可能会持续到明年上半年。

联发科若削减订单并持续一段时间，也就意味着在他们看来，智能手机应用处理器销售不理想的状况还将持续一段时间，他们的业绩也大概率会受到影响。

值得注意的是，从联发科在官网所公布的产品消息来看，他们削减的7nm及6nm订单，并不会影响天玑9000和天玑8000这两款面向旗舰和高端智能手机的处理器，前者采用的4nm制程工艺，后者则是5nm制程工艺。

联发科目前采用7nm及6nm制程工艺的，主要是天玑1000、天玑900、天玑800及天玑700系列，其中天玑1000系列中的天玑1300、天1200、天玑1100和天玑1050，均是采用6nm制程工艺。

（英国政府官网发布《英格兰的尼古丁电子烟：2022年证据更新》）

报告指出，2019年，英国只有11%的地区为烟民提供与电子烟有关的戒烟服务，而2021年这一数据已提升至40%，此外还有15%的地区表示未来将会为烟民提供此服务。

同时，在2020年4月至2021年3月期间，所有尝试戒烟的人群中，仅有5.2%是在政府的推荐下使用电子烟。但结果显示，电子烟辅助戒烟的成功率高达64.9%，在所有戒烟方式中位列第一。也就是说，许多烟民正主动选择利用电子烟戒烟。

此外，报告还显示，电子烟用户体内，与癌症、呼吸系统和心血管系统疾病相关的毒物暴露生物标志物显著低于卷烟用户，进一步验证了电子烟的减害潜力。

这份报告由英国健康改善与差异办公室（OHID，Office for Health Improvement and Disparities)发布，OHID前身为英国公共卫生部（PHE）。自2015年开始，英国公共卫生部已连续8年发布对电子烟的证据审查报告，为英国制定控烟政策提供重要参考依据。早在2018年，该部门已在报告中强调，电子烟的危害至少比卷烟低95%。

另外，OHID还于今年4月更新了供医生使用的戒烟指南，并在戒烟辅助章节重点指出“医生应当向有吸烟习惯的患者推广电子烟，以帮助其更好的戒烟”。

（《英国政府官方戒烟指南》该指南于2022年4月5日更新）

报告呼吁，应当准确传达电子烟的相关信息，以便纠正人们对其的误解。因为公众对电子烟错误的认知，会阻碍他们使用电子烟戒烟。例如，在警示未成年人远离电子烟时，不能让这些警示信息误导成年烟民。

据悉，该份报告为这一系列电子烟独立报告中的最后一份，意味着现有证据已足以帮助英国政府完善控烟政策， 更高效地推广电子烟帮助其实现2030年无烟社会的目标。

该相机的分辨率高达32亿像素，足以看清月球上的一粒尘埃。其最大镜头直径为1.57米，是有史以来同类镜头中最大的。

2024年底，该相机将被安装在智利Cerro Pachón山顶的薇拉·鲁宾天文台。未来10年，它将参与“时空遗产调查”计划（LSST），建立一个包含约200亿个星系图像的天文学目录。

该相机每晚将收集几十TB的数据，帮助科学家揭示暗物质的本质、了解星系的形成与演变，推动人类对宇宙的认识。

对于三星电子的2nm制程工艺，有外媒在报道中称，他们正计划将背面供电网络 (BSPDN) 这一技术，用于2nm制程工艺。

从外媒的报道来看，三星的研究员Park Byung-jae，在上周的SEDEX 2022上就介绍了这一技术，他表示在晶圆代工方面，技术从高k金属栅极平面FET发展到FinFET（鳍式场效应晶体管），再到MBCFET（多桥通道场效应晶体管），现在则是BSPDN。

不过，与10nm制程工艺开始采用的FinFET和3nm制程工艺开始采用的MBCFET技术不同，背面供电网络并不是晶体管架构技术，它是将供电网络从前端移动移到后端的技术，利用芯片的背面。

背面供电网络技术，最初是在2019年作为一种概念推出的，而在2021年，公开的一篇有关2nm制程工艺技术的论文中，引用了这一技术。

论文的数据表明，同将供电网络布局在正面相比，采用背面供电网络技术的2nm制程工艺，可使芯片的性能提升44%，能效提升30%。论文还指出，将供电网络等功能移至芯片的背面，能解决仅使用正面造成的布线堵塞问题。

正面的PCB基板非常干净，只有寥寥几颗电容，但内核上很干净，没有丝印任何标记。

台积电16nm 16FFC工艺制造，面积月607平方毫米，和NVIDIA AD102差不多。

背面是典型的LGA封装，触点分为两部分，中间是大量电容。

内部基于Arm A75公版架构，频率2.0-2.5GHz，一共48个核心，每四个一组，支持单路、双路、四路配置，单系统最多192核心。

每核心有自己的512KB二级缓存，然后每四个核心一组共享2MB三级缓存，总容量24MB，甚至还有四级缓存，分为16组，每组2MB，总容量32MB。

此外，支持六通道DDR4-3200 ECC内存，单路最大容量768GB，支持PCIe 4.0(五组x16)、CCIX 1.0互连总线、USB 2.0、双千兆网络，集成自研RISC-V架构协处理器，用于安全启动和管理。

性能方面，根据官方说法，综合SPEC2006 CPU Integer、Coremark、Whetstone、7Zip、HPLinkpack等多项成绩，可媲美Intel 2017年发布、Skylake架构的至强金牌6148 2.4GHz 20核心，或者AMD 2017年、Zen架构的霄龙7351 2.9GHz 16核心，

对比同样ARM架构的华为鲲鹏920 2.6GHz 48核心，性能则低了大约15％。

10月11日，NASA的双小行星重定向测试（DART）任务，就在2022年9月26日最接近双形卫小行星之前。（视觉中国）

NASA选择撞击的目标是一个双小行星系统，其中一颗小行星被另一颗较小的卫星所环绕。主小行星“迪迪莫斯”的直径约为780米，其小卫星“迪莫弗斯”的直径约为160米，位于距主小行星约1公里的轨道上。将“迪莫弗斯”和“迪迪莫斯”作为目标小行星是经过谨慎选择的，两者都不在与地球相交的轨道上，而它们的轨道发生细微改变，也不会增加这种风险。9月26日，测试成功进行，航天器传回的画面显示，航天器准确撞到“迪莫弗斯”小行星的“身上”。撞击产生的能量，加上碰撞产生的喷射粒子的反冲，极大地改变了“迪莫弗斯”在太空中的路径。

经过2周左右的持续观测和数据分析，NASA对外公布，在撞击之前，“迪莫弗斯”大约每11小时55分钟绕“迪迪莫斯”一周。撞击发生后，根据天文观测，现在的轨道运行时间是11小时23分钟，和以前相比减少了32分钟。现在，“迪莫弗斯”的轨道稍微靠近“迪迪莫斯”。按照NASA的标准，测试取得成功的最低要求是73秒，而这次已大大超过这一要求。

据NASA介绍，当前科学家将着重分析撞击任务的“喷溅物”，也就是飞行器高速撞击小行星时所产生的碎石。NASA表示，喷溅物带来的后坐力，增强了飞行器撞击小行星的推力，有点类似一颗气球喷射出的气流，能推动气球往反方向前进。

为了进一步了解喷溅物的后坐力，得先认识这个小行星的物理特性。NASA进行撞击任务时，意大利航天局的航天器LICIACube也一路伴飞，拍摄、记录任务过程。科学家可以通过分析这批影像进一步了解小行星“迪莫弗斯”。

2024年10月，欧洲航天局将发射航天探测器，近距离仔细评估此次撞击测试对小行星造成的影响。

亚马逊最初的计划是在今年年底之前将两颗互联网卫星发射到轨道中，然后，负责火箭开发的初创企业ABL Space Systems的开发工作出现了延迟，导致亚马逊重新选择了ULA的新Vulcan火箭。

该任务是一个火箭的首次轨道飞行，它将与埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的SpaceX公司的火箭发射器竞争。亚马逊的发射任务定于2023年第一季度执行。

亚马逊将率先发射两颗原型卫星，它们将作为该公司Kuiper网络的一部分，该网络计划由3236颗低地球轨道卫星组成，旨在向世界偏远地区提供宽带互联网服务。

亚马逊此前宣布，将在这一项目上投资100亿美元，该公司的目标是要追赶SpaceX公司快速增长的星链（Starlink）网络的脚步，该网络已经为数十个国家的数千名客户提供互联网服务。

亚马逊没有透露首批运行卫星的发射时间点。美国通信监管机构要求该公司在2026年前部署完一半的卫星群。

该公司与初创公司ABL的另一份至少两次发射的合同仍然有效，但是亚马逊的一位发言人表示，当前他们不确定该公司将把这些火箭用于何种卫星。

ABL公司总裁丹·派蒙特（Dan Piemont）在一封电子邮件中对外媒表示，该公司今年早些时候为Kuiper卫星建造了一个定制的发射适配器，并完成了其它定制工作。他还补充说道：“这项工作还在持续进行当中，将服务于未来的Kuiper发射任务。”

近日，徐工机械与甲骨文公司、汉得信息三方战略合作正式启动。这是徐工与Oracle NetSuite一期合作圆满完成后进一步战略深化。借助 Oracle NetSuite 不断完善徐工全球化数字化平台部署，提升整体徐工国际化板块运营管理水平。与此同时， Oracle NetSuite 也为以徐工为代表的中国制造扬帆出海保驾护航。

199IT有幸现场亲历见证三方战略合作历史时刻，同时就数字化等话题与徐工集团工程机械股份有限公司副总裁，徐州工程机械集团进出口有限公司总经理刘建森、甲骨文公司全球副总裁 NetSuite大中华区总经理叶天禄 、汉得信息CEO黄益全进行对话。

与Oracle NetSuite结缘 积极拥抱数字化转型

十多年前轰轰烈的信息化1.0浪潮中，徐工抓住历史机遇，打造本土信息化基础系统。

十多年中，徐工新一代信息化发展日新月异。徐工聚焦工业互联网和智能制造，将新一代信息技术深度融入制造业。如今，徐工在工业互联网+双碳、工业互联网+5G、工业互联网+园区，数字孪生、工业软件、工业视觉、工业大数据、人工智能等关键领域聚力突破，在新一轮技术革命和产业变革中抢占先机。

但在出口数字化方面，徐工碰到了不少的挑战。徐工集团工程机械股份有限公司副总裁，徐州工程机械集团进出口有限公司总经理刘建森毫不讳言，中国企业出海有一个共同的痛点：海外渠道建设刚刚起步，资源布局并没有国内容易，特别是刚开始可能拿不到大渠道的支持。

（图：徐工集团工程机械股份有限公司副总裁，徐州工程机械集团进出口有限公司总经理刘建森 来源：199IT）

刘建森坦言，在国际化战略背景下，徐工海外业务触角才刚刚伸出去，海外营销系统不成熟，徐工坚持一出去就打好基础，将管理DNA夯实。

正如汉得信息CEO黄益全总结的趋势，“很多企业在中国的IT建设风生水起，在国际化的扬帆出海过程中颇具波折。低估了海外建设推进过程中的难度。”

徐工迫切需要一套强有力的信息化系统支持企业国际化 2.0 发展战略，解决业务发展中遇到的挑战，如海外分支机构管理水平参差不齐，基础数据的准确性有待提升，业务财务数据变更不同步以及缺乏全面的工作流配置工具等。

2021年，徐工决定重新选择合作商，Oracle NetSuite进入徐工的视野。

一方面，徐工对甲骨文在全球企业软件系统中的地位相当认可。另一方面，Oracle NetSuite强大的全球化产品和解决方案适合徐工国际化2.0发展战略。

刘建森笑称，与Oracle NetSuite合作是徐工主动选择的结果，“甲骨文作为行业翘楚多年来在IT行业独领风骚。作为传统工程机械企业，徐工非常荣幸与Oracle NetSuite结缘，倍加珍惜、全力合作。汉得信息在实施方面非常知名，本地化实施和全球化实施都有很丰富的经验。希望有这样的伙伴们与徐工同行，共同打造徐工的国际化、成为世界级的企业。”

（图：甲骨文公司全球副总裁NetSuite大中华区总经理叶天禄 来源：199it）

甲骨文公司全球副总裁NetSuite大中华区总经理叶天禄表示，甲骨文是全球领先的企业软件供应商。Oracle NetSuite ERP云是甲骨文增长最快的产品。目前Oracle NetSuite全球共有32,000多家企业级客户，遍及全球200多个国家和地区，许多全球知名品牌将业务托付给Oracle NetSuite，并把财务、运营、流程等都迁移到Oracle NetSuite云端。在中国，Oracle NetSuite本着运筹本土、决胜全球的使命，助力中国企业全球化发展。已经有三千多家中国企业出海选择Oracle NetSuite。Oracle NetSuite支持190多种货币、27种语言，满足100多个国家和地区的税务、合规性要求，是中国企业走向全球化的助推器。

“徐工和Oracle NetSuite是战略级别的合作，双方共同打造中企出海的标杆。国际化是徐工的主要战略之一，也是Oracle NetSuite非常擅长的领域。徐工借助 Oracle NetSuite 建立跨国子集团一体化架构，既满足内部管控，又能支持海外子公司本地化运营，Oracle NetSuite 独到的“ERP++”模式贯通售前、售中、售后价值链，实现国内国外一张网；同时多语言、多账簿、合并报表功能既满足上市合规要求，又能满足子公司当地的经营管理需求，助力徐工进出口快速打造海外子公司样板；借助 Oracle NetSuite 独特的灵活、开放的平台特性为徐工进出口重新梳理 IT 规划，整合旧有 IT 资源，建立以 Oracle NetSuite 为核心的一体化平台，真正实现扬帆出海，‘轻装上阵’。”叶天禄如此评价此次合作的意义。

深入合作解决国际化2.0发展的痛点

2022年是徐工发展史上的重要里程碑。8月29日，徐工机械吸收合并徐工有限新增股份正式上市，标志着徐工整体上市工作正式完成，近年来资本市场最大的一笔装备制造业重组取得完满成功，“新徐工”发展进入新纪元。

国际化战略一直是徐工的主战略，作为徐工国际化业务的尖刀班，徐工进出口身兼重任。特别是在当下世界工程机械市场格局剧烈变化的时代，如何重构、突破、融合，刘建森有着非常清晰的认识，“当下，生产力要与科技衔接，要形成全新的管理体系，向管理要力量，向管理要效益，向管理要业绩，才能不断提升全球化发展的竞争力！”

刘建森是IT信息化建设领域的老兵，也是企业管理领域的高手。作为徐工首任CIO曾亲自操刀徐工信息化的1.0建设。同时作为企业管理者，刘建森深刻体会到“技术不牢，地动山摇”的因果关系。

在数字化转型建设上，徐工一直加大投入，利用数字化工具提升全球业务管控，提高管理效率。

徐工在德国、美国、巴西、印度等10多个国家拥有研发中心、制造基地或KD工厂，产品出口到190多个国家和地区，覆盖“一带一路”沿线97%的国家，35国出口占有率居第一，在全球建立了2000多个海外网点为用户提供全方位营销服务，年出口总额和海外收入持续居中国行业第一。

海外业务最大的痛点和难点在于海外子公司的管理。上市公司要求要迅速将报表合并，但因为时差、会计准则、货币币种等差异，很难迅速地收集到海外运营结果进行上报。此前，徐工海外子公司采用的都是当地的软件系统，没办法融合。后台人员需要通过接口、再各自合并数据，不堪其扰、不堪重负，最主要的技术管理能力缺失。

（图：左一为汉得信息CEO黄益全 来源：199IT）

黄益全非常认同，他认为当前国际化企业海外管理的新形势表现在从以往的财务型管控向运营协同去转变，国际化公司在整合全球资源的同时，需要对全球运营协同发展。管理的精细度和难度会加大。总部管控与本土化的差异化的平衡是关键点。Oracle NetSuite的开放性优势更加凸显出来。

与Oracle NetSuite一期合作圆满完成后，刘建森表示，“ Oracle NetSuite 不仅更灵活，成本更低效率更高，且能将我们的数字化转型战略贯彻到底，实现全面覆盖。Oracle NetSuite 多币种、多税制、多会计准则等优势，将会进一步提升并加速徐工国际化进程，成为我们未来发展的助推器。”

工贸一体 服务前瞻性的现代化企业

在叶天禄看来，徐工作为国内工程机械行业龙头，不光在业务上，同时在企业的信息化、数字化方面，也都是非常领先，徐工海外业务是增长最快的板块，海外体系、国家和地区业务拓展也面临着客户需求复杂度的提升、海外订单快速的增长、供应链压力加大等各方面的挑战。从企业的数字化建设来看，需要进一步依靠数据驱动。海外国内高时效的对接，提升企业的服务能力和速度。这些都是徐工数字化方面的前瞻性，与Oracle NetSuite非常契合，

Oracle NetSuite的特色是全球运营、财务合规、一个平台管理所有的业务，全球实施能力，帮助徐工掌控全球运营，支持徐工的全球扩张，同时优异的性价比，快速部署快速上线，帮助徐工打破系统壁垒，连通很多的信息孤岛。包括售前的询客、合同的签订、生产发货、商品服务等，都实现了完整的销售周期，最大限度发挥数据的价值，提升徐工海外业务的工作效率。

Oracle NetSuite通过超过20多年的行业迭代沉淀，积累了从商机到订单到收款，从采购到付款，销售与生产的工贸一体、集团海外财务等多种领先的实战成效。先进的流程化管理让像徐工这种中国客户能快速借鉴海外的全球化成功企业的经验，少走弯路快速成功。

Oracle NetSuite海外一体化管理平台，能够帮助进出口实现快速的海外的业财一体化。业务和财务的对账，海外公司和徐工本部的数据对接，实现跨国家、跨地区、跨业务部门的信息互通，减少对账的错误率、缩短关账的时间。对一家上市公司而言，特别是国际化出海的公司非常重要。

回到工程机械制造行业，叶天禄认为，中国制造业发展很多年已经非常熟，如何将产品销售到国内以及国外市场是企业发展的重点。大部分的制造业企业都是朝着工贸一体的方向发展。目前“工”这一块中国制造企业已经做得非常好，缺乏“贸”这一块，从商机到订单到售后，从采购到付款，从销售到生产，Oracle NetSuite能够帮到制造型企业实现工贸一体。

积极拥抱海外公有云 SaaS是最高效的模式

对于选择云计算服务，刘建森认为适合企业才是最重要的。徐工作为开放透明的国际化上市公司，数据是开放、透明、规范的。与其他公司将数据神秘化不同，徐工积极拥抱公有云，对于数据安全性非常有信心。徐工坚持客户在哪里，数据就在哪里。分布式管理模式决定了海外子公司、经销商管理本地数据，坚持本土化落地、本土化管理的开放原则。刘建森强调，公有云服务的出现，为徐工以及服务商提供大规模合规运营、健康透明化发展的机会。

同时，Oracle NetSuite云模式很好地解决了徐工在海外不同国家和地区基础数据建设程度不同的难题。叶天禄表示，公有云能够随时随地在全球任何地方使用系统，Oracle NetSuite多公司、多会计准则、多税制的管理帮助徐工快速合规地出海国际化。同时模块化的功能组成也能帮助实现进出口整体规划，分阶段实施，小步快跑，降低了初始的成本。

在谈到国内企业对SaaS模式的接受度，黄益全表示，SaaS从长远看是企业的壁垒，从软件沉淀标准化角度来看，没有比SaaS更高效的模式。黄益全认为构建软件系统都会朝着SaaS方向发展，是最有效率的方式。

叶天禄表示，目前中国SaaS市场的状态，大概类似七年前的北美。对定制化、个性化的习惯更浓厚，产品化标准化程度相对低一些。对于数据安全的认知，需要时间来改变原有的思维。专业的事情需要交给专业的公司来做。

结语：

对徐工而言，国际化战略已经衍进到2.0阶段。徐工树立了“提升渠道控制力，提升内部活力，提升品牌影响力，提升市场占有率”四个目标。而全球管控、效率优先、运营协同、价值提升等都是徐工现阶段所面临的挑战和机遇。

徐工对数字化转型的前瞻布局，选择与Oracle NetSuite战略合作，积极投身数字化发展浪潮之中，利用数字化为企业赢得国际化发展的先机，这种魄力和毅力值得行业敬佩。

在Oracle NetSuite和汉德信息看来，徐工数字化发展能够取得阶段性成果，与徐工内部强有力的推动以及徐工人开放、积极、进取的精神密不可分。正如刘建森所笃定的“上下同欲，前后同步，左右同频者胜”。

在国际化战略的深化过程中，徐工始终不忘初心：通过进一步加大对科技和信息化的投入，提升全球事业管控的效率，为全球客户带来更高价值，助力各国伙伴走向成功。

Oracle NetSuite强大、丰富的 ERP 及全球化功能，帮助徐工在内的中国出海企业理顺关键业务流程。此次 Oracle NetSuite 部署，采用了‘小步快跑’的策略，通过快速建立标杆，有效加强海外分支机构与总部的协同，实现业财一体化管理，为中国企业出海提供了全新的IT部署思路。

Google 最早在去年的 I/O 大会上展示了 Project Starline。该项目的创意是您可以坐在聊天亭上与另一个人进行虚拟对话，而无需眯着眼睛看一个微小的 Zoom 窗口或戴上虚拟现实头显。

聊天亭通过使用摄像头和传感器捕捉您的样子，创造出与“真实”人交谈的效果，因此它可以为通话另一端的人重新创建 3D 模型。让这项技术发挥作用需要相当多的硬件，但最终的结果，至少在Google公开展示的短暂一瞥中，看起来相当令人印象深刻。

然而，Starline 似乎距离成为商业化产品还有很长的路要走。尽管在近一年半前宣布了该项目，但Google将这种对 Salesforce 和 T-Mobile 等公司的扩张描述为“下一阶段的测试”。

随着越来越多的组织转向混合工作模式（包括 Google），Starline 项目可能是一种与您无法亲自见面的人建立联系的有用方式——当然，前提是该项目可以更广泛地使用。

据介绍，万里红SP10不仅通过了工信部设备入网许可证、产品3C认证、节能产品认证等认证，还通过了OpenHarmony（开源鸿蒙）兼容性测评。

核心配置上，万里红SP10配备一块10.4英寸2K屏，支持60Hz刷新率，运行万里红研发的基于OpenHarmony的万里红移动操作系统，搭载紫光展锐虎贲T618芯片。

据悉，虎贲T618采用12nm制程工艺，由两颗2.0GHz的Arm Cortex-A75 CPU和六颗1.8GHz的Arm Cortex-A55处理器组成，配置Mali G52 GPU。

万里红方面表示，其完成了OpenHarmony内核适配、驱动移植、GPU赋能等工作，并针对Launcher、SystemUI、Settings等系统应用进行个性化定制：支持负一屏、应用搜索、实时天气、应用实时监测、浏览器、输入法、软件商店、电子邮箱、日历、音视频播放等常用功能。

从万里红官网获悉，北京万里红科技有限公司成立于2001年，隶属于中国科学院控股有限公司旗下四大集团之一的东方科仪控股集团。

在量子计算描述的世界里，万物都是由量子构成的，我们每天生活在量子搭建的世界。虽然量子计算让人一头雾水，摸不着头脑，但却能够在信息安全、药物研发等领域发挥计算能力和应用价值，并受到资本市场的青睐。 

我们不禁要问，量子计算的魅力何在，为何资本市场竞相追捧？

被看重的量子计算

近年来，量子计算的融资事件频出，并有增多的趋势。量子计算已经成为资本市场的宠儿。调查数据显示，2021年量子科技公司完成融资共计49笔，全年融资总额近32亿美元(约202亿人民币)，是2020年全年融资规模的3倍多。

现如今，国内已经有8家公司获得了成功的投资。量旋科技、图灵量子、华翊、未磁科技、本源量子等5家公司的资金都超过了一亿元。而在量子计算方面，目前国内只有十多家新成立的公司。

当然，量子计算也成为头部大厂重点涉足的领域，百度、阿里、腾讯、华为等科技巨头也已设立量子计算相关研究部门或业务线。比如，百度近期发布超导量子计算机“乾始”、圈平台量子软硬一体解决方案“量羲”，这意味着百度打通了量子应用、量子软件、量子硬件的全流程。 

而国外的量子计算公司也在紧锣密鼓地融资。加拿大的光量子计算公司Xanadu获得了1亿美元的融资，牛津量子电路公司(OQC)宣布A轮融资3800万英镑，以色列量子算法设计平台提供商Classiq宣布B轮融资3300万美元，法国量子计算公司Alice & Bob也拿到了2700万欧元融资……

不仅如此，有消息称，量子计算公司D-Wave Quantum上市第一天就上涨了24%。而CB Insights就有数据显示，从2015年到2020年，该领域的风险资本融资增长了500%。IDC预计，全球量子计算市场将从2020年的4.12亿美元(约26亿人民币)增长至2027年的86亿美元(约543亿人民币)，年复合增长率达50.9%。

频频融资的背后，是量子计算的实力，作为一种颠覆性技术，量子计算一旦实现实用化，有可能会引发一场新的工业技术革命。

量子计算带来了什么？

虽然量子技术与量子行业之间有着天壤之别，量子计算还处于起步阶段，但它依然是新一代算力的一大突破。它最大的优点就是可以让量子位进行并行运算。也就是说，一个经典位可以储存0和1的两种状态，而量子运算位可以同时储存0和1的叠加，以此类推，可以将四种不同的状态叠加起来。

最终，在N个量子比特的状态中就可实现指数级存储，通过指数级扩展后便是极其庞大的数据。实现指数级存储仅仅是量子系统的一个属性，还可能需要更多的粒子来定义量子比特，这种复杂性带来一定的优势，局部扰动或扰动可以翻转单个自旋，但改变包含拓扑量子比特的量子系统状态的可能性要小得多。基于此，拓扑量子比特有望更加稳健。

由此可见，虽然量子计算处于发展的初期，当仍可以从技术层面看出其潜力，预计量子计算可能影响的领域为业务优化(供应链、物流、财务数据建模和风险分析等领域)、材料与化学、人工智能以及云安全。同时，风险管理、投资组合设计、交易策略以及运输和通信网络的设计将会受到量子计算带来的积极影响。 

此外，量子计算可能会对密码学、药物设计、能源、纳米工程和研究产生颠覆性影响。可以说，当量子计算到来时，为整个社会带来的变化将是巨大的。因此，祁阳县需要为量子计算做好准备。

实现产业化之路，好走吗？

当然，我们也应当看到，在频繁的融资背后，仍然存在着量子计算的发展问题。比如，全球80%的资金，都集中在了量子计算机的硬件上，硬件是当下的投资重点，软件生态可能占据不到20%。

不仅如此，量子计算被认为有三个发展阶段：第一阶段的目标是实现量子计算优越性，即量子计算机对特定问题的计算能力超越超级计算机，这一目标已经有美国、中国和加拿大先后达到。

第二个阶段是开发一种专门的量子模拟器，它可以用于量子化学、机器学习等领域，用于材料设计、药物开发等领域，而这一步的发展，大概还需要五到十年的时间。

第三个阶段是基于量子纠错，建立可编程的通用量子计算机。因为技术上的困难，目前还不清楚什么时候能成为一台通用的量子计算机。学术界一般认为还需要15年至20年，甚至更长的时间。

所以，在量子计算机行业中，最大的难题在于硬件，因为量子比特的规模实在是太小了。想要将量子比特的数量提升到数百、数千、几万甚至上百万的程度，这也是为什么现在的硬件市场如此火爆的原因。

写在最后

近年来，随着量子计算的出现，国内也出现了一些炒作概念，甚至出现蜂拥而上的状况。尤其是，对量子计算的应用进行了某些超于实际，不切实际的宣传，对公众和投资者造成了一定的误导。对此，我们应该理智的对待。

最后，量子计算是一个极富潜力的领域。对此，应该“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。（比特网）

根据该模式，英特尔业务部门与设计及制造团队之间遵循一致的流程和系统。它还将允许英特尔识别和解决公司当前模式中存在的问题，并使该公司的产品组与外部英特尔代工客户处于相似的基础。

Gelsinger还称，英特尔将创建一个代工会计模型，以提高财务执行的透明度，并允许公司对代工绩效进行基准测试。

周二，英特尔与Google Cloud发布了一款新的联合设计的芯片。该芯片能够使云服务更安全，并具有更好的性能。

　　近日，深圳市发展和改革委员会发布《深圳市关于促进半导体与集成电路产业高质量发展的若干措施（征求意见稿）》（下称《征求意见稿》），明确提出了全面提升产业链核心环节、加速突破基础支撑环节、聚力增强产业发展动能、构建高质量人才保障体系等内容。

　　其中，《征求意见稿》重点支持高端通用芯片、专用芯片和核心芯片、化合物半导体芯片等芯片设计；硅基集成电路制造；氮化镓、碳化硅等化合物半导体制造；高端电子元器件制造；晶圆级封装、三维封装、Chiplet（芯粒）等先进封装测试技术；EDA工具、关键IP核技术开发与应用；光刻、刻蚀、离子注入、沉积、检测设备等先进装备及关键零部件生产；以及核心半导体材料研发和产业化。

　　深圳市半导体产业发展促进会秘书长鲍恩忠表示，这是一个较全面的政策性文件，内容基本涉及整个产业链。

　　他补充道，从深圳半导体与集成电路产业整体情况来看，深圳重设计、轻制造，设计投入小、见效快，而制造投入大、见效慢。此次出台全面政策性文件，有鼓励深圳弱势企业发展之意。

　　多种芯片研发奖励升至每年最高1000万元

　　对于产业链核心环节，《征求意见稿》提出实现核心芯片产品突破、加强对设计企业流片支持、提升半导体制造能力、赶超高端封装测试水平、加速化合物半导体成熟等内容。

　　值得注意的是，为支持突破高端通用芯片的设计，《征求意见稿》最高给予1000万元奖励。对企业购买IP开展高端芯片研发，给予IP购买实际支付费用最高20%的资助，单个企业每年总额不超过1000万元；加快基于RISC-V等精简指令集架构的芯片研发，对研发投入1000万元（含1000万元）以上的RISC-V芯片设计企业，按照不超过研发投入的20%给予补助，每年最高1000万元；对深圳企业销售自研芯片，且单款销售金额累计超过2000万元的，按照不超过当年销售金额的15%给予奖励，最高1000万元。

　　在南科大深港微电子学院院长于洪宇看来，不少在深圳从事消费电子的集成电路企业正在积极谋划下一个风口——汽车电子，而今年正是这批企业加大研发、谋求转型的关键年。

　　《征求意见稿》对相关趋势亦有洞察，鼓励通信设备、新能源汽车、电源系统、轨道交通、智能终端等领域企业推广试用化合物半导体产品，提升系统和整机产品的竞争力。对年度采购深圳设计或制造的化合物半导体产品金额达2000万元（含）以上的企业，按不超过采购金额的20%给予补助，每年最高500万元。

　　于洪宇认为，车规级市场是一个黏性高且生命周期相对长的下游市场，在企业爬坡的过程中，政府出台相应的政策指引，适时扶企业一把，是十分有帮助的。

　　探索设立市级集成电路产业投资基金

　　对于基础支撑环节，《征求意见稿》鼓励深圳市企业突破核心设备及零部件配套，按一定期限内产品实际销售总额给予研制单位不超过30%，最高2000万元奖励；大力引进国内外设备及零部件领域龙头企业落户深圳，给予不超过3000万元一次性落户奖励。

　　对于产业发展动能，深圳此次拟探索设立市级集成电路产业投资基金，重点支持集成电路产业发展。支持符合条件的企业通过融资贷款、融资租赁参与项目建设和运营，按照实际贷款或融资部分最高2.5个百分点进行贴息，贴息年限最长不超过5年；支持企业充分利用主板、创业板、科创板等多层次资本市场上市融资发展，按上市挂牌进程分阶段给予不超过1500万元的补助。支持保险机构参与集成电路产业发展,引导保险资金开展股权投资。

　　中国电子信息产业尤其是集成电路已经走过了草莽的创业阶段，高质量人才的培养对产业未来发展尤为重要。

　　在鲍恩忠看来，深圳大学、南方科技大学等近几年纷纷开设了专门针对半导体的学院来培养人才，进一步激发了深圳的产业创新活力。

　　此次《征求意见稿》为培养高质量人才再添一把火，鼓励有条件的高校（含技师学院）采取与集成电路企业合作的方式共建高技能人才培训基地，经认定符合条件的培训基地项目，按照不超过基地建设投入的20%给予一次性补助，最高2000万元。

　　此外，《征求意见稿》还提出解决产业用地、用房的问题。提出由市产业主管部门统筹，半导体与集成电路产业集群重点区负责对每年的产业用地和产业用房指标予以量化，保证全市半导体与集成电路产业每年新增或升级改造20万平米产业用地或50万平米产业用房供给。

有趣的是，NASA的该项研究是其“聚合航空解决方案”(Convergent Aeronautics Solutions)项目的一部分，属于航空领域的研究。不过，新研发的电池还有更广泛的应用。

池相比，采用该方法制造的电池质量可减少30-40%，能量密度可提高一倍。相比之下，应用于特斯拉Model Y车型的4680“饼干”电池的能量密度还低于300 Wh/kg。不过，基础款Model Y车型即将采用的宁德时代M3P磷酸盐电池的能量密度只有160 Wh/kg。

SABERS的电池没有单独的包装，而是将所有固态电芯堆叠在一个盒子里，此种设计不仅让该电池比目前的电动汽车电池更轻、能量更密集，还让固态电池能够发挥其固有的耐用性。NASA对此种新型固态电池的测试发现，其能够承受的温度比目前电动汽车上的锂离子电池在爆炸起火之前所能承受的温度还要高出2倍。

因此，该款电池适合用于飞机，NASA团队正在测试该款固态电池在压力更高、温度更高情况下的持续性能情况。毕竟对于固态电池技术而言，提升电池安全性十分重要。

产品兼容性证明

本次III级兼容性测试完成了包括PP-YOLOE、PP-OCR、ERNIE 3.0、PP-TSM、PP-TTS、DLRM、PPO等51个模型[1]的完整验证，算子支持超过400个，覆盖了智能视觉、自然语言处理、智能语音、智能推荐、强化学习共5个技术领域。

经双方联合严格测试，昆仑芯2代AI芯片及AI加速卡与飞桨兼容性表现良好，并基于R200、R300搭建了CI/CD持续集成流水线，整体运行稳定，训练与推理性能可以满足用户的应用需求。

昆仑芯2代AI芯片

未来两周，来自昆仑芯科技及百度飞桨的产品技术专家将带来两场线上直播，分别从落地应用案例及技术适配的角度对昆仑芯与飞桨III级适配进行深度解读，敬请期待。

直播海报

昆仑芯和飞桨的适配自2018年启动，目前双方已共同完成框架层面的适配，支持XPU Device及大部分算子。在双方合作的训练部分中，昆仑芯XPU和飞桨的适配在一些场景下能够做到通过仅切换一行代码便可指定到昆仑芯XPU的后端，低成本地从GPU切换到昆仑芯，满足绝大部分用户的需求。目前，昆仑芯软件栈已集成到飞桨上，完成对接与支持。此外，双方已经完成了多款主流CPU及操作系统的适配，方便广大开发者和用户更高效、更便捷地开发。

2021年8月，高度集成昆仑芯AI加速卡的飞桨一体机在单PCIe switch下支持两块全高全长AI加速卡并行训练的技术。该适配使得飞桨一体机在算力和安全性方面得到进一步保障，同时也为AI服务器的加速发展提供了更多可能性。同年，飞桨一体机在金融行业成功部署落地，助力江苏银行进行证照识别能力的建设。

除此之外，在工业质检领域，"昆仑芯+飞桨"方案也实现了自研AI芯片在工业领域的大规模应用，助力某客户实现成本降低65%、性能提升9%的明显效果。

从底层AI算力组件到AI服务器，再到操作系统，进一步到昆仑芯SDK，四年来，昆仑芯和飞桨携手共同完成了一套端到端的AI计算系统解决方案，并致力于携手打造一个全栈式软硬一体的AI生态。

昆仑芯科技相关负责人表示："未来，昆仑芯和飞桨将进一步深化合作，携手提升软硬件创新能力，为开发者提供灵活便捷的部署方案，赋能更多企业和政府机构实现智能化升级。"

关于昆仑芯科技

昆仑芯科技在国内最早布局AI加速领域，已深耕10余年，在体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用等方面均有深厚积累。100%自研核心架构昆仑芯XPU，可实现灵活适配，满足多样的AI模型和场景需求。最优的性能和能耗效率，为开发者提供灵活易用的编程模型。

目前，公司两代芯片产品均已实现扎实落地，在互联网、智慧城市、智慧工业、智慧金融、智慧交通、科研等"智慧+"场景实现数万片部署。秉承"让计算更智能"的使命，昆仑芯科技致力于构建软硬一体化的AI芯片生态，打造从芯片到终端、应用、云端、服务的生态闭环。

[1]飞桨与昆仑芯2代芯片支持的模型列表：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/hardware_support/xpu_docs/paddle_2.0_xpu2_cn.html

该机构在周五的一份声明中说道：“到10月3日周一，风暴已经变得足够大并且扬起了如此多的灰尘，火星大气层中的尘雾厚度在“洞察号”周围增加了近40%。”随着风暴的酝酿，着陆器不再能为其电池完全充电。

由于着陆器的太阳能电池板已经被灰尘所覆盖，所以这使得它在接近任务结束时电力不足。“洞察号”团队已经关闭了着陆器的大部分仪器，只留下地震仪在运行，并试图在尽可能长的时间内探测尽可能多的火星地震。

NASA一直在关注2022年底或2023年初向“洞察号”告别，但这一时间表还悬而未决。该机构说道：“按照目前的放电速度，着陆器将只能运行几周。所以为了节约能源，任务将在未来两周内关闭“洞察号”的地震仪。”

现在有一个小小的好消息，那就是区域性风暴可能已经达到顶峰并很快就会减弱。NASA的火星勘测轨道器正在从上面监测风暴并看到风暴的增长有放缓的迹象。

自2018年登陆火星以来，“洞察号”既取得了胜利也遇到了挑战。它揭示了有关这颗红色星球内部的新信息并记录了地震活动，包括今年早些时候发生的一场火星地震的怪物。

“洞察号”的困境将不可避免地唤起人们对NAAS“机遇号”探测器的回忆，它是一场大规模全球沙尘暴的受害者。机遇号的任务最终在2019年被宣布结束。NASA最近的漫游车--“好奇号”和“毅力号”则都是核动力的，所以不受火星灰尘影响。

“洞察号”的最后日子目前仍不确定。该项目经理Chuck Scott说道：“如果我们能度过这个难关，那么我们就能一直运行到冬天--但我会担心下一场风暴的到来。”

根据最新拆解估算，今年iPhone 14 Pro Max的生产成本约501美元（约合3565元），较iPhone 13 Pro Max高出60美元以上。

而在这其中，A16芯片是上涨的最主要原因，高达110美元（约合780元）的价格，已经超过了iPhone 13 Pro系列A15芯片的2.4倍。

如此换算下来，iPhone 14 Pro系列的定价反而是苹果更良心了一些，利润相对更低了。

需要注意的是，这暴涨2.4倍的成本却并未换来对等的性能提升，最终A16相比A15的提升不足20%，这在跑分成绩上已经完全体现出来。

根据安兔兔9月份iOS设备排行榜显示，iPhone 14 Pro最高分为95.2万分，iPhone 13 Pro则是83.3万分，成绩上的提升只有14%。

而在这有限的跑分提升中，还有很大一部分是内存从LPDDR4X升级到LPDDR5所附带的升级。

这意味着寻找和利用能源资源，以及创造食物和水的稳定手段。在月球上采矿可以作为迈向人类未来的第一步，美国宇航局（NASA）已经表示有兴趣在未来几年内实现这一转变。然而，在月球上采矿--或我们地球以外的任何其他地外区域--并不像它听起来那么简单。有一些独特的障碍挡在前面。

当寻求扩大我们在太阳系的存在时，人类面临的第一个障碍是技术问题。NASA报告说，从我们的星球表面到火星大约需要七个月（以地球日计算）。 Thrillist指出，前往月球只需要三天的旅程，而探索木星或土星则分别需要漫长的、六年或七年的航行。在技术层面上，我们目前向这些遥远的天体发射卫星和人类的手段正是如此。为了使人类探索者的太空旅行更加可行，我们将需要开发一个推进系统，能够持续为航天器提供动力飞行，或者至少能够持续提高飞行速度，而不是简单地依靠最初的发射速度将飞船带到其最终目的地。

这意味着两个不同的现实的结合。人类必须开发一种全新的推进手段，需要更少的存储空间和质量，这无疑是一个革命性的想法；我们必须开发在行星之间跳跃的能力，并在这一漫长的旅程中补充燃料。因此，支持增加太空旅行的技术进步将需要殖民化和从邻近行星和卫星表面提取矿物资源的能力。为了支持这些努力，将需要在新的世界上持续居住。

在人类开发这些地外资源的道路上，还有一个次要的障碍。在冷战期间，美国和苏联为探索遥远的行星和月球做出了巨大努力。空间探索的政治是复杂的，但足以说明，全球的世界领导人很快就开始担心冲突的可能性会扩大到我们世界的边界之外。一方面，外层空间的战争将使人类生命处于严重危险之中。但这场冲突的一个自然范围是能够简单地将弹药直接投向战斗国家（通过美国海军战争学院)，威胁要在此过程中摧毁地球。据联合国称，因此，包括美国和俄罗斯在内的 100 多个国家签署了一项协议，禁止在地球实际领土之外提出主权主张。

但是，为了在月球和其他地方建立永久定居点，必须对主权要求有一个内在的要求。建造任何东西的行为都会对一个领土施加一定程度的所有权，作为一个自然的副产品，为了挖掘矿物，人类必须声称一个空间是他们自己的，并开始建立一个支持这些努力的社区。

因此，如果我们要把我们的存在扩大到地球表面之外，就必须做出协调的努力来探索我们太阳系的这些深远的部分。

Dogger Bank海上风电场位于约克郡东海岸78至180英里（125至290公里）处，是挪威能源巨头Equinor（40%）、英国公用事业公司SSE Renewables（40%）和意大利能源公司Eni Plenitude（20%）的合资企业。SEE Renewables和Equinor正在研究创建Dogger Bank D.，一位发言人告诉OffshoreWind.biz：

SSE Renewables和Equinor目前正在评估海床的潜力，以扩大目前正在建设的Dogger Bank风电场，并增加一个阶段，即Dogger Bank D。这个潜在的项目得到了高达1320MW的电网连接支持。

对潜在的Dogger Bank D场地的调查于8月开始，预计将于11月底结束。

一旦2026年完工，仅A、B、C三个项目就能为多达600万个英国家庭供电--而英国大约有2810万个家庭。

如果第四阶段进行，世界上最大的海上风电场的容量将达到近5吉瓦。

5月，Electrek报道，随着约克郡海岸外第一段高压直流输电（HVDC）电缆的安装，海上建设工作已经正式开始。Dogger Bank将是英国第一个HVDC连接的风电场。

2021年12月，SSE和Equinor宣布，他们已经获得融资，以继续建设价值39.8亿美元的Dogger Bank C。

GE可再生能源公司将为Dogger Bank C提供87台巨大的Haliade-X 14 MW风力涡轮机。正如Electrek之前报道的那样，“根据GE的说法，一台涡轮机的年总发电量可达74GWh，可节省52000吨二氧化碳--相当于11000辆汽车一年的排放量”。

Motional是一家自动驾驶技术开发商，是现代汽车集团和Aptiv的合资企业--先进安全、电气化和车辆连接方面的专家。它的总部设在波士顿，最近在加利福尼亚州的圣莫尼卡设有办事处，该公司一直在那里测试其建立在现代IONIQ 5电动汽车上的无人驾驶机器人出租车。

2021年，公众首次看到了Motional公司的IONIQ 5机器人出租车，它已经在美国完成了完全自主的越野行驶，此外还有10万次公共乘坐。在周五的新闻之前，Motional已经与Uber建立了工作关系，其中包括在洛杉矶地区的自主食品交付。

现在，这两家公司已经将他们的合作扩大为一项全面的商业协议，除了扩大自主交付之外，还将包括Uber乘客乘坐无人驾驶机器人出租车。

这家无人驾驶的机器人出租车开发商周五在一份新闻稿中分享了与Uber达成的长达十年的新协议的细节，概述了在美国坚定地采用机器人出租车的希望。据Motional公司称，该合作关系是业内首个同时包括无人驾驶的打车服务和送货服务的合作。至少在开始时都使用现代IONIQ 5机器人出租车。

两家公司表示，新的商业协议建立在上述试点项目的基础上，该项目利用Motional机器人出租车为Uber Eats客户提供服务。基于该计划的成功，这两家公司已经扩大了交付业务，现在打算将乘客的乘坐和更多城市纳入其中。Motional公司总裁兼首席执行官Karl Iagnemma表示：

这项协议将对机器人出租车的广泛采用起到推动作用。Motional现在拥有无可比拟的接触数百万乘客的机会，并拥有在未来十年内大幅扩展的路线图。我们很自豪能与Uber合作，在美国各城市实现无人驾驶的乘车和送货服务。

Uber表示，它打算与Motional公司分享有针对性的见解，以便对后者的机器人出租车进行有效定位，从而最大限度地提高创收服务，同时减少客户的等待时间和成本--这是两家公司期望通过无人驾驶电动车技术实现的一些好处。

这两家公司分享说，他们打算在美国各地的城市战略性地部署这些无人驾驶的打车和送货服务，预计今年晚些时候开始第一批行程。开始时，Motional公司的IONIQ 5机器人出租车将在有条件的城市提供UberX和Uber Comfort Electric类别的打车服务。

随着时代不断进步，半导体先进工艺也在逐渐往前发展。虽然苹果错过了在今年使用3nm工艺的机会，但接下来的3nm、2nm工艺都将实现稳定过渡。

IT之家了解到，苹果拥有自己的SoC设计团队，从而为iPhone、Mac和iPad设计CPU，并将其由台积电代工生产。

不过，进展并不总是按计划进行。像M1和A15这样的苹果处理器是用5nm工艺制造的，而该公司希望在今年过渡到3nm工艺，但天不遂人意，台积电未能在今年下半年解决量产问题，哪怕现在马上实现量产也已经为时已晚，所以新的M2和A16仍然使用5nm工艺的增强版，预计后续的M3将是苹果首款采用3nm工艺的产品。

据《电子时报》，苹果早已开始积极准备2nm芯片，并希望与台积电加强合作，为其内部开发的处理器应用新节点，计划是在2025年进入量产。

当然，哪怕苹果芯片没能实现大跃进也并不落后。按照苹果的说法，iPhone14Pro中A16的性能比iPhone11ProMax强33%，比三星GalaxyS22Ultra强40%，同时电池续航时间也更长，而未来采用2nm工艺的芯片同样值得期待。

从另一个角度看，我们生活的城市世界几乎完全是围绕着进化所赋予我们的身体--尤其是我们的手--而构建的。因此，像Clone这样的设计肯定是有道理的。

无论你对这个话题有什么看法，不可否认的是，看着Clone人的手在移动是非常迷人的，尤其是该团队使用了透明的"皮肤"，让你看到人工肌肉如何行动。

人工肌肉机器人手臂全范围运动+静态强度测试（V11）

这些肌肉是Clone团队在Dorothy McKibbin“空气肌肉”概念上开发的。其结构是包含气球的网管，这种形态已经存在了几十年。当气球膨胀时，通常由肌肉外部的气动或液压泵驱动，其径向膨胀迫使网眼纵向收缩。

Clone不想使用笨重的外部泵；该团队希望有一种肌肉可以简单地对其施加电流，并使其以合理控制的方式收缩。因此，他们想出了一个主意，让气球充满液体--在某一时刻是乙醛--并在其中运行一个强大的加热元件。当施加电流时，该元件迅速使液体沸腾--就乙醛而言，其压力可以从20°C（68°F）的正常值迅速上升到70°C（158°F）时的6.6倍。

你可以在下面的视频中看到这种肌肉的测试版本；考虑到它的工作原理，它的收缩速度当然令人印象深刻，但你可以看到设计师不得不用喷水来冷却它，以使它放松。

对于骨架，Clone公司塑造了一套相对类似人类的骨骼，其关节采用铰链方式，以确保运动范围尽可能接近人类的手。该团队声称大约有27个运动层级，并内置了自然的手腕运动和拇指旋转，所有这些都是由贯穿前臂和手部本身的复杂的肌肉和肌腱纠结来驱动的，很像我们自己的手臂。

在目前的原型上，Clone似乎找回了一个更简单的液压系统来驱动肌肉，通过一系列36个电动液压阀，从一个500瓦、145磅的水泵中分配压力，每个阀门都有自己的压力传感器。还有磁性传感器，将关节角度和速度的信息反馈给运行它的任何数字大脑。

该公司表示，它将在2022年底前向客户提供机械手套件，目前价格未知。下一个产品将是一个具有刚性脊柱的完整躯干，包括贯穿脖子、肩膀、手臂、手、胸部和上背部的124块肌肉。它将骑在一个"运动平台"上，携带其电池组。但重点将放在这双手上。

SpaceX Dragon Endurance于美国东部时间下午5点01分与空间站对接。当时，航天器在非洲西海岸上空258英里高度飞行。

在"龙"飞船与"和谐"舱连接后，"龙"飞船奋进号和空间站上的机组人员开始在飞船之间进行标准的泄漏检查和增压，为打开舱门做准备。

在美国东部时间下午6点49分"龙"飞船舱门打开后，Crew-5加入了远征68号机组，包括美国宇航局宇航员Bob Hines, Kjell Lindgren, Frank Rubio，欧空局（European Space Agency）的Jessica Watkins, Samantha Cristoforetti，以及俄罗斯宇航局宇航员Sergey Prokopyev 以及Dmitri Petelin。

随着Crew-5的加入，空间站上的船员人数将在短时间内增加到11人。很快，当Crew-4的宇航员返回地球后，人数将回落到7人。

苏姿丰表示对 AMD 的所有产品都感到自豪

苏姿丰甚至聊到了自己自己的童年，透露父母对科学和工程领域的关注，对她的兴趣塑造起到了很大的作用。在家长的鼓励下，苏姿丰积极接受了这些主题的教育，并且相信大家能够携手改变世界。

至于在 AMD 的战略转变，这位高管强调称：她在担任 CEO 职务时做出的一些重大决策，包括将业务重心放到产品上、分析哪些技术正处于拐点、以及与客户建立牢固的关系。

苏姿丰还深入研究了沟通哲学，其中包括不断重复想要达成的目标、决策和步骤。此外对于台湾地区崛起并成为全球半导体制造中心一事，她也展开了一番由内而外的分析。

可知随着制造的复杂性越来越高，企业需要对芯片生产投入重资才能实现。不过台湾地区的明智之处，在于从业者很早就明白了这一点，从而维持其长期优势。

苏姿丰还乐观地认为，AMD 致力于高性能与自适应计算等长期市场，随着时间的推移，相关业务的需求将保持稳步增长。

想要在这个只有少数参与者、但竞争异常激烈的行业中生存，关键之处在于如何将自家产品与竞品区分开来、以及如何提升附加值。

对于工程师们来说，在 AMD 工作的一个主要好处，就是他们能够对科技行业产生巨大的影响力，即便该公司并非行业中体量最大的那一个。

据苏姿丰所述，让每个人对自己的工作感到自豪、并专注于让技术满足客户需求，是管理该公司员工队伍的一个关键。

对于近年频繁被摆到台面上的地缘形势，AMD 也有自己的考虑。Lisa Su 表示：

一方面，作为一家美国企业，该公司非常清楚需要考虑一些国家安全问题。

另一方面，AMD 十分注重在全球化的市场中开展业务，并在世界各地拥有大量的合作伙伴。

坦率地讲，AMD 的员工遍布世界各地，而我们已非常努力地尝试在公司的不同组成部分之间取得平衡。

至少在现阶段，我们仍坚信这是最适合 AMD 的运作方式。

最后，想要开发伟大的产品，显然需要设立一个长期目标、并付出持之以恒的努力。

以 Zen 架构 CPU 为例，AMD 早在五年前就已开始专注于通过制定逐步目标、并衡量其进展，以期成为该领域的领导者。

据悉，AMD 秉持“人无完人、也没有一家公司是完美的”理念。但专注于各自长期项目的工程师仍可在每次努力中获得经验和教训，并努力在下一次做到更好。

World’s Fastest Growing Staking Service Provider Born out of Lugano, Switzerland

基于权益证明（PoS）共识的区块链有验证者，而非挖矿者。验证者是运行区块链软件的服务器（节点），负责为区块链添加新区块。验证是一项复杂的工作，需要遵守技术标准，需要技术执行准确性、运营稳健性和高性能效率。低水准验证者可能面临严重的金钱处罚（Slashing）和被完全逐出网络的情况。Luganodes消除了机构的运营和技术挑战，以安全、合规和高效的方式运行、管理和维护验证者节点。

Luganodes在早期通过对卓越运营和效率的持续投资，赢得了包括Polygon和TRON在内的各种PoS社区的信任和支持。目前，Luganodes是全球增长最快的权益质押提供商，拥有价值超过5亿美元的质押资产，并在5个以上的PoS网络上线。Luganodes的表现通过上线网络上的可衡量运营KPI得到了证明，例如，在TRON网络上，Luganodes的正常运行时间为100%，没有遗漏的区块。这赢得了众多机构投资者的信任，推动Luganodes成为TRON网络上前15大提供商。

Luganodes首席执行官Anuj Shankar表示："我们的愿景是为所有人建立安全、私密和去中心化的互联网，而卢加诺将成为区块链基础设施创新中心。"

Luganodes的根基在瑞士卢加诺，它诞生于"卢加诺B计划"，旨在成为去中心化基础设施的先驱。"卢加诺B计划"是卢加诺市和泰达币之间的一项联合计划，旨在加速使用和利用区块链技术作为改变城市金融基础设施的基础。该计划旨在扩大整个城市区块链来积极影响卢加诺居民日常生活的各个方面。该计划还使初创企业能够获得100多万瑞士法郎的投资池来开发区块链技术，并促进现有企业的搬迁，为卢加诺带来专家意见、专业知识和人才。 

在9月15日于利雅得举行的第二届"全球人工智能峰会"期间，沙特数据和人工智能管理局与Google Cloud（谷歌云）联合宣布了名为"Elevate"的新计划。

Elevate是一项全球计划，旨在利用人工智能缩小性别差距，在未来五年赋能全球2.5万多女性。该计划将为女性提供免费无障碍的科技培训，为她们赋能，并寻求在数据和人工智能领域提供不断增加的工作机会。

沙特阿拉伯常驻"联合国教科文组织"代表海法·宾特·阿卜杜勒阿齐兹·阿尔穆克林公主以虚拟方式在此次活动上发言说，女性在人工智能和技术领域的代表性不足。

"目前，数字技术正在重塑我们的日常生活，但我们不能否认，总体来说，女性在人工智能和STEM领域的代表性不足。女性在诺贝尔科学奖得主中仅占3%，在全球人工智能研究人员中仅占12%。"阿尔穆克林公主表示。

她说，这种不平等正将这个巨大的潜在人才世界剥离，她坚持认为，科技领域需要女性的参与和视角才能让其服务于大众。

该计划有两个方向：技术方向是数据工程师、云架构师、ML工程师和数据科学家，将占该计划学员的30%。非技术方向是云业务爱好者，将占该计划学员的70%。

3D打印技术，又称增材制造，是一种以数字模型文件为基础，运用粉末颗粒状无机或有机等可黏合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。伴随着人类探索外太空步伐的加快，3D打印技术非常适合实现从简单到复杂，从无到有的太空制造过程。

太空3D打印能做什么？

太空3D打印主要解决两个方面的问题：

（1）在飞行过程中帮助运行和维护太空飞船。主要包括：为航天器在空间制造替换零件，拓展航天器的寿命，节约重复发射成本；材料的太空循环利用，可直接利用老化和废旧材料进行回炉再制造，不必耗费新材料，甚至可以利用太空垃圾制造零件，节约成本并且环保；在空间制造地面难以发射的超大尺寸部件光学镜头。

（2）建立适合人类生存的太空基地。当人类到达新的星球的时候，衣食住行都要解决。首先解决住的问题，可以就地取材打印适合人类居住的房屋，房屋结构需要具有保温功能，并可抵挡微小流体攻击和宇宙射线辐射。再就是考虑吃饭问题，打印适合植物生长的阳光房，以种植粮食。最后就是打印人类可以相互走访联系的交通工具等等。

太空3D打印主要存在的难点在哪里？

在太空中进行3D打印绝对不容易，航天器在轨飞行时，会受到地球引力之外多种作用的干扰，如大气阻力、太阳辐射光、重力梯度效应、轨道机动、姿态控制、设备运转和乘员活动等，从而达不到完全“失重”状态，而是一种“微重力”环境。

同样，在新的星球建造太空基地，则主要考虑真空或者大气环境、太阳辐射、引力大小等等因素，例如：月球的重力只有地球的1/6,为真空环境；火星的重力为地球的2/5,主要为二氧化碳气体。

虽然3D打印机的基本设计保持不变，但微重力和气氛环境需要特殊考虑，因此目前在地球上大多数3D打印设备是否适合在微重力不同气氛条件下的打印过程需要重新调查研究，在早期条件不完善不完美的境况下，尽可能将3D打印设备设计的更为简单，要求尽可能降低。

哪些方法适合太空3D打印？

3D打印过程无非就是将含有固液的微滴黏合组合成我们想要的三维立体材料。3D打印方法有很多（图2），但并不是所有方法都适合太空3D打印。在空间站和航天器外面的真空微重力条件下，哪些材料可以进行3D打印一目了然。

在尽可能降低打印条件要求的前提下，过程中含有液体的基本可以排除，因为液体在真空低蒸气压条件下很容易沸腾蒸发，特别是在微重力条件下，很难保持原有的形态，因此一些浆料打印方法可行性较低，例如含有液体的光固化打印方法（SLA）。

还有就是要求有粉体参与的打印方法，在真空微重力环境下，粉体无重力作用很难铺展开来，容易到处飞舞，在太空难以控制如此多的微小目标，在这种要求下，选区激光熔融（SLM）和烧结（SLS）打印方法、电子束熔融和烧结打印方法、黏结剂喷射打印方法（BJ）基本都可以排除在外。

各种3D打印方法示意图（图片来源：参考文献[1] ）

国际上普遍采用丝状材料作为太空制造的主要材料形态，其主要采用熔融沉积的方法（FDM）去实现太空3D打印，基本原理为加热头把热熔性材料加热到临界状态，使其呈现半流体状态而不是液体状态，然后加热头会在软件控制下沿CAD 确定的二维几何轨迹运动，同时喷头将半流动状态的材料挤压出来，材料瞬时凝固形成有轮廓形状的薄层（图3）。

从这个打印特征来看，整个方法过程中不会有液体和粉体出现，原料在加热条件下变为半流体固态状态，而加热主要为电阻丝加热，而不是激光加热或者电子束加热等要求比较苛刻的加热方式。这种方法最为简单可行。

FDM打印原理和打印设备（图片来源：左图维基百科，右图veer图库）

2020年5月7日，中国首次开展轨道3D打印试验，也是全球首次实现连续碳纤维增强复合材料的太空3D打印（图4）。所采用的技术就是熔融沉积（FDM）3D打印技术，所采用的原料是树脂基连续碳纤维增强复合材料，这种材料在加热的条件下，树脂塑料熔化成半流体状态,遇冷即可黏合在一起，得到想要的复杂结构件。

中国首次太空3D打印连续碳纤维复合材料（图片来源：中国空间技术研究院）

人类建立太空基地的探索

在星球建造太空基地，因为有一定重力条件，粉体的打印相对有一定的可行性，在具备封闭的气氛条件下，液体的打印也可以完成，月球和火星具有创造这样环境的条件。

欧洲航天局与阿尔塔SPA、Monolite有限公司、福斯特建筑事务所和圣安娜高等研究学院组成的工业协会采用D-Shape的黏结剂喷射3D打印技术（图5）评估了在月球建造基地的可行性[2]。

他们首先模拟建立了一个环境温度为20℃、真空度在2KPa的封闭环境，并且通过理论计算在此条件下只要控制直径200μm以下黏结剂（墨水）液滴喷射在月球土壤层（73%的粒径小于150μm，81%的粒径小于250μm）上，液滴则不会蒸发，并且能够保持足够长时间的液体状态来让月壤形成网状结构。最后实践用类月壤火山灰打印了构件，经过测试，结果非常好，其具有与混凝土一样的低孔隙率，相容硬度也非常好。

D-Shape 打印的建筑（6m×6m×6m）（图片来源：参考文献[3]）

我国在利用3D打印技术模拟建造月球基地方面也进行了探索。2021年，科技部将“轻量化可重构月面建造方法研究”列入重点研发计划，成为“工程科学与综合交叉”的重点专项。

华中科技大学成为该项目的首席科学家单位，他们把中国在月球上建造的月面基地样式定名为“月壶尊”，这是一个外形酷似鸡蛋壳的建筑。计划用月壤烧出月球砖，再用“月蜘蛛”的机器人砌筑[4]，3D打印模型“月壶尊”。

从外面看，它像是一个放大的鸡蛋壳竖立在地面。作为建筑物，“月壶尊”里面并没有承重的“四梁八柱”，蛋壳顶端是穹顶结构，蛋壳体分内外两层，中间夹一层类似于肋骨的结构，以增强稳定性。

该团队将中国传统制砖砌筑的建造方式与3D打印建造方式相结合，采用整体预制拼装、局部打印连接的方式设计建造月面基地，提出利用机器人机械臂上的高能束（太阳能或者激光）熔融烧结月壤，铺一层月壤并熔融一次烧结出带有榫卯结构的月球砖，再通过机器人将月球砖拼装建造。整个过程通过烧结月球砖避免了一次性3D打印成型的风险，然后由机器人砌筑并同时用3D打印加强连接来完成结构避免结构变形。目前他们已制备出国内首个模拟月壤真空烧结打印样品，实现了从“0”到“1”的重大突破。

“月壶尊”月面基地效果图（图片来源：国家数字建造技术创新中心）

人类太空打印月球基地的计划

NASA（美国国家航空航天局）将在阿尔忒弥斯计划中启用3D打印技术，他们将在月球南极称之为“永恒之光”的山峰（该地点靠近火山口边缘，是太阳辐射无处不在的地方，并且太阳入射角很低，可为太阳能收集提供长时间照明，永久阴影的火山口区域还有利于水的收集。）3D打印一个基地LINA（Lunar Infrastructure Asset）（图7），为宇航员和机器人提供一个生活和工作场所。

它将由3个单元组成，每个单元75平方米，并由一个90平方米的公共庭院分隔，并集成一棵光伏树，以直接捕获和收获太阳能,。它的跨度为8米×9.4米，高度为5米，可以保护宇航员免受辐射、月球地震、极端热变化、陨石的影响，设计寿命至少50年。目前第一个原型正在肯尼迪航天中心建造，3D打印材料则根据BP-1月球模拟物配制而成，由NASA的颗粒力学和风化层操作实验室合成，他们还将模拟月球的环境进行测试验证，温度范围从-170到70℃[5]。

NASA计划在2028年执行这项任务，他们希望这将使他们有新的科学、技术发现，以建立月球经济，重要的是探索火星，同时保持人类长时间的存在。美国宇航局的目标是在2028年出发执行这项任务，他们希望这个项目可以整合最新的科学、技术成果，以建立常态化的月球基地，实现人类长时间在太空活动的可能，并为人类登录火星做准备。

3D打印LINA月球前哨基地想象图（图片来源：AI SpaceFactory）

我国有着更加宏伟的计划，那就是在实现载人登月之后，也将建造国际月球科研站。2021年3月份，我国和俄罗斯正式签署了合作备忘录，联手建造月球基地。目前来看，月球南极将是建造月球基地的最佳选址。只有建造了月球基地，人类才有望获得月球上最重要的资源——氦-3，如果利用它进行可控核聚变，其能源足够人类用1万年以上！而且，月球表面的重力只有地球的1/6，未来在这里发射火箭，我们的航天器将会飞得更远！

结语

太空3D打印离我们到底有多远？这个问题的答案是，它触手可及。太空3D打印的不断发展，将使曾经存在于科幻电影中的月球基地成为现实，而我国也必将在不远的未来使用这一技术实现更多曾经不可能的科学想象。

参考文献：

[1] Guo Liu, Xiaofeng Zhang, Jian Lv, Additive manufacturing of structural materials，Materials Science & Engineering R, 2021(145):100596.

[2] Giovanni Cesaretti , Enrico Dini , Xavier De Kestelier, Building components for an outpost on the Lunar soil by means of a novel 3D printing technology, Acta Astronautica, 2014(93):430-450.

[3] Hamad Al Jassmi, Fady Al Najjar, Abdel-Hamid Ismail Mourad, Large-Scale 3D Printing: The Way Forward, 2018(324):012088.

[4] 杨佳峰，把房子盖到月球上去，华中科技大学院士团队研究机器人就地取材造月面基地，长江日报。

[5] David Malott, AI spacefactory releases designs for first human foothold on the moon, https://www.designboom.com/technology/ai-spacefactory-nasa-lina-first-human-foothold-on-moon-07-04-2022.

这段视频并不长，只有27秒，不包括另一个30 秒左右的二级飓风视频，NOAA 称之为“亮点”。不过，在视频中，我们能够清楚地看到海浪和风暴将Saildrone抛来抛去。这是一个耐人寻味和令人恐惧的景象，特别是如果你想象其中有任何类型的载人船只。

这段视频是9月22日在飓风“菲奥娜”出现时拍摄的。拍摄视频的Saildrone位于大西洋，希望将来也能让人们对这些风暴有更深入的了解。Saildrone计划是NOAA和一家工程公司（也叫Saildrone）合作的一部分。

Mashable报道，无人机遇到了高达50英尺的海浪。在无人机周围刮起的风，速度达到每小时100多英里。不过，这些Saildrones是专门为这种工作而设计的，因此，能够捕捉到飓风行动的高质量视频。NOAA的海洋学家告诉Mashable，目标是直接穿过飓风。

这包括穿过飓风“眼墙”--飓风中最具破坏性的区域。“眼墙”是飓风中风力和降雨量最强的区域。拥有一架无人机，不仅能经受住这些风和雨的考验，还能在这种状态下拍摄飓风的视频，也是不小的成就。

在未来，科学家们还希望人工智能可以帮助预测危险的飓风，这可以使研究飓风更加容易。

基于Mobileye与豪华电动出行科技品牌极氪的成功合作，吉利集团旗下的另外三个品牌计划于2023年开始在全球推出搭载Mobileye SuperVision™的电动车型。极氪还将在两款新车型上搭载Mobileye SuperVision™，并与 Mobileye共同开发基于激光雷达的新功能。

目前，极氪001车主已经受益于SuperVision提供的附加特殊安全应用的高速公路驾驶辅助功能。这套能够持续更新，基于环视视觉打造的系统预计将于今年年底通过OTA更新实现全部功能释放，届时将为用户带来更优的驾驶体验。

Mobileye SuperVision™由2颗7纳米的EyeQ® 5H系统集成芯片驱动，支持从高速公路、城市主干道、乡村道路到城市道路等多种路况下点对点的辅助驾驶。Mobileye SuperVision™使车辆能够自动变道、安全通过十字路口，管理驾驶优先级，并支持自动泊车、自动转向和刹车等功能。Mobileye SuperVision™系统使用的11个高清摄像头（7个800万长距高清摄像头和4个泊车摄像头）可实现车辆周围的360°全面视觉覆盖。

　　遇事不决，量子力学，解释不通、穿越时空。这是此前每逢量子计算被提起时，都被拿来调侃的话。

　　但现状是，我听到的消息是，本源量子、图灵量子、国盾量子都已经跻身了独角兽的行列，估值都在大几十亿，接近100亿左右。

　　值得指出的是，近来一段时间，量子计算的融资事件频出，有增多的趋势，且8月初，量子计算公司D-Wave Quantum上市第一天就上涨了24%。对应的是，早在之前，CB Insights就有数据显示，从2015年到2020年，该领域的风险资本融资增长了500%。

　　同时，巨头们也加快了自己量子计算的步伐。比如百度就于近期发布了其超导量子计算机“乾始”、全平台量子软硬一体解决方案“量羲”，也意味着百度打通了量子应用、量子软件、量子硬件的全流程。

　　当然，包括中国在内的40多个国家都制定了量子规划，量子科技前沿的竞争正在不断热到发烫。那问题来了，为何上至国家政策，中到巨头，下到一众初创公司，都卷到了量子科技的竞争之中，尤其是在发展路线尚存在争论的时候？

　　较着劲儿的融资之路

　　此前，量子计算更多是深藏在研究院、实验室中，更可谓是深藏功与名。

　　不过百度量子计算研究所所长段润尧分享了两个可能是量子计算走到台前的数据：一方面，到2031年，全球量子计算直接相关的产业规模可以达到8千亿元。另一方面，相关调研表明，重大的企业，有将近70%的企业都希望能够进行量子计算相关的布局。

　　所以我也听到风声以及看到相关消息，国内量子计算十几家初创企业，发展至今，已经有大部分拿到了融资，甚至出现了独角兽。

　　比如，今年第三季度就已经出现了两笔1亿美元以上的融资。

　　先是来自欧洲的超导量子计算公司IQM宣布获得世界基金(World Fund)领投的1.28亿欧元A2轮融资，在7月刷新了欧洲量子计算公司的融资记录；而且值得支持的是，腾讯在2020年的3900万欧元A1轮融资中首次参投IQM，本轮融资继续跟进。

　　紧接着，国内的本源量子宣布正式完成近10亿元的B轮融资，其投资方不可谓不壮大，除了深创投下设红土基金领投，还包括华映资本、中金、中信、中银投、各地方政府注资基金等国内17家知名机构，这也是中国公司第一次登顶当年全球量子计算融资榜首。

　　此外，国外的量子计算公司确实在不断拿到大额的融资：加拿大的光量子计算公司Xanadu获得了1亿美元的融资，美国中性原子量子计算公司Atom Computing获得了6000万美元的融资，牛津量子电路公司(OQC)宣布A轮融资3800万英镑，以色列量子算法设计平台提供商Classiq宣布B轮融资3300万美元，法国量子计算公司Alice & Bob也拿到了2700万欧元融资……

　　而国内也在展开融资竞争赛，这边创始团队来自清华的华翊量子已拿到高榕资本、奥锐特药业股份有限公司、红杉中国、奇绩创坛及图灵创投投资的超亿元人民币；那边美国斯坦福、麻省理工等创始团队背景的玻色量子就在去年成立后连续获得三轮融资。

　　这些量子计算公司融资的特点是，不仅金额大，一线机构多，还表现在融资轮次密。

　　再以光量子计算公式图灵量子为例，其成立于2021年，不到一年的时间就完成了三轮大额融资，累计融资额超过5已元，且Pre-A+轮和Pre-A轮融资之间仅有不到3个月。

　　且据行业咨询公司光子盒研究院报告数据，2021年量子科技公司完成融资共计49笔，全年融资总额近32亿美元（约202亿人民币），是2020年全年融资规模的3倍多。

　　现如今，国内已经有8家量子计算企业完成融资不说，融资额在亿元以上的就有5家，包括量旋科技、图灵量子、华翊量子、未磁科技、本源量子。

　　中国科学院院士薛其坤在近期指出，在众多科技领域中，包括量子计算的第二代量子技术作为一种颠覆性技术，一旦实现实用化，有可能会引发一场新的工业技术革命。

　　当下，就正处于第二次量子技术革命的前夜，量子计算、量子通讯和量子精密测量等三大技术赛道在国防、金融、大数据、生物制药等领域的巨大潜在应用价值，主要世界科技强国和高科技公司都高度重视量子科技领域。

　　而这其中，百度的段润尧也指出关键所在，一家公司，一个组织不可能完全把整个产业链的链条打通，需要尽可能把相关的科研力量和群体组织在一起，形成一个可以持续发展的生态链。而这就给了众多公司成长的机会。

　　在其背后，IDC曾预计，全球量子计算市场将从2020年的4.12亿美元（约26亿人民币）增长至2027年的86亿美元（约543亿人民币），年复合增长率达50.9%。 

　　国内已经跑出三家独角兽

　　在过去的几十年，经典计算机的集成度和计算能力大约每18个月增加一倍，这就是著名的“摩尔定律”。

　　与经典计算机不同，量子计算机的算力比特的数目不是线性增加的，而是指数增加的。此前，中科院院士向涛曾阐述过，每增加一个量子比特，量子计算机的算力就会增加一倍，这就是量子计算对信息处理的指数加速作用，也是经典计算机可望而不可及的。

　　这种指数加速作用一旦实现，必将带来信息处理的革命性变革。

　　向涛指出，量子计算给人类带来的回报是巨大的，从原理上讲，如果实现了量子计算的指数加速作用，一台100个容错量子比特量子计算机的算力就可超越目前世界上所有计算机的算力之和。

　　这也是IBM总裁著名的那句话，“全世界只需要五台计算机”的原因所在，也是各国政府和巨头都把量子计算认为是关键技术和产业的原因所在。

　　据不完全统计，全球已有超过25家银行及金融机构与量子计算企业开展合作。谷歌也曾透露，其将在2029年前，投入数十亿美元，建造一台可准确无误地执行大规模商业和科学计算的量子计算机。

　　到了国内，创业公司也正在跑步入场，我在本文开篇提到的，本源量子、图灵量子、国盾量子就是这其中的佼佼者。

　　比如，本源量子已经与建设银行、中信银行、浦发银行等共同研发的系列量子金融算法，正在深度布局金融工程的下一站，以期突破量子计算行业渗透、加速产业协同。

　　图灵量子也已启动国内第一条光子芯片中试线建设，两年内有望建成专注于新一代信息技术需求的光子芯片前沿研究和产业化支撑平台。

　　而且更有意思的是，在这三家公司的背后，是人称“中科大量子GDP”的存在，也就是郭光灿院士、杜江峰院士和潘建伟院士。

　　1984年郭光灿回国，并主持召开了全国第一个量子光学学术会议，其团队最早开展量子信息领域的研究，并于1997年完成了完成了该领域的第一项重要工作——量子编码；1985年，杜江峰保送中科大少年班；1987年，潘建伟也考入杜江峰所在的中科大近代物理系，两人先后接触到了量子力学。

　　也是在先后脚，1999年和2000年，潘建伟先获得突破性进展，其实验还被公认为量子信息实验领域的开山之作，郭光灿团队后凭借“利用光腔制备两原子纠缠的方案”的研究再次轰动世界。

　　随后，郭光灿在“973”项目中担纲首席科学家，并邀约杜江峰和潘建伟加入该项目，而该项目也走出了包括郭光灿、潘建伟、杜江峰、彭堃墀、孙昌璞五位院士

　　随着技术成果的不断展现于人前，潘建伟最早成立公司，其2009年创办了国盾量子的前身，紧随其后，郭光灿、韩正甫团队成立了问天量子，而杜江峰团队直到2016年才成立了国仪量子。

　　而2016年的“墨子号”量子卫星发射成功后，潘建伟团队又成立了国盾量子；2017年郭光灿也开始二次创业，成立了本源量子。

　　三家背后，国家队也是迅速进场。再以本源量子的数亿元A轮融资为例，中网投领投，国新基金、中金祺智、成都产投、建银国际、中科育成、中天汇富等知名机构跟投，国家队用真金白银砸出了这些独角兽。

　　不过值得指出的是，华映资本管理合伙人章高男表示，量子计算还处于非常早期阶段，量子计算的各种技术路线都在刚起步，远没有实现技术收敛，且10年之内肯定无法在普通商业环境中跟传统计算抗衡。

　　当然，当下投资量子计算也并不是毫无成算，章高男说，目前量子比特的数量已经可以达到近百的数量。IBM等巨头经过长期已经验证了量子计算的可行性，行业中逐渐开始关注量子计算从1到100、100到1000、到10000的突破。

　　毕竟，面对这样极其具备颠覆性的技术，能与之匹敌、称得上“颠覆性技术”的或许只有生物工程学中的对于人类寿命方向的突破。这也是吸引投资人的重要原因，毕竟一旦技术突破回报将是惊人的。

　　更不要说，各国当下正在进行一场量子科技领域的军备竞赛、量子计算博弈，纷纷争夺下一步的技术战略制高点，布局量子计算具备极大的社会价值意义。正是在政策的推导之下，量子计算被推向快车道。

　　量子计算到底能带来什么？

　　2021年3月，国家发布的“十四五”规划中指出，要打造数字经济的新优势，加快布局量子计算、量子通讯、神经网络、DNA重组等前沿技术。

　　而目前，章高男告诉投中网，量子计算国内外投资火热，全球全年相关的投资额为27亿美金左右，其中美国接近17亿美金，中国接近7亿美金，美国等海外市场的确领先。美国和中国代表着全世界最顶尖的水平，中国可能稍微落后于美国，但二者均属于全球第一梯队。

　　这其中，全球80%的投资都投在量子计算机硬件本身，硬件是当下的投资重点，软件生态可能占据不到20%。

　　用中科院院士潘建伟的话来说，就是量子计算的发展有三个阶段：第一阶段的目标是实现量子计算优越性，即量子计算机对特定问题的计算能力超越超级计算机，这一目标已经有美国、中国和加拿大先后达到；

　　第二阶段的目标是实现专用的量子模拟机，可以应用于组合优化量子化学、机器学习等特定问题，来指导材料设计、药物开发等，达到这一阶段，按照目前的估计还需要5到10年，是当前学术界主要的研究任务；

　　第三阶段是在实现量子纠错的基础上，构建可编程通用量子计算机。由于技术上的难度，何时实现通用量子计算机尚未明确，学术界一般认为还需要15年至20年，甚至更长的时间。

　　这就不能不提，IBM的路线图中提出，到2030年量子计算可能达到上百万量子比特，互联网上所有的通讯都将完全处于裸奔状态，所以即便量子计算基础发展高门槛、高投入、高风险、高回报，但作为下一代算力“核武器”，产业发展也迫在眉睫。

　　以上文中拿到巨额融资的IQM为例，其当下正在试图寻找用量子计算解决气候问题的解决方案。麦肯锡就预测，使用量子计算开发的气候技术可以在2035年之前每年减少七十亿吨的二氧化碳排放量。

　　当然，清华大学段路明博士也指出，现在量子计算产业最大的挑战就是硬件，量子比特的规模太小。而真正需要应用，就需要在保证质量的同时要大规模提高量子比特的数量，所以要很快推到几百、几千、几万，甚至是百万量子比特的规模，而这也是当下硬件投资比较火热的原因。

　　而现在，量子计算的佼佼者IBM云平台上已经有几十万用户，每天所执行的量子计算任务是几十亿个。不过，中国科学院物理所范桁博士也表示，当下量子计算就像刚开始跑的马拉松。

　　“如果马拉松是4.2万个量子比特，我们现在连100个量子比特还没有到，中国确实是有机会的。我们必须从现在开始，有机会追上国际最先进的水平。”

　　只是，现在面临的三个关键问题是，硬件能不能做到非常准确，软件用户是不是愿意用，应用程序时不时可以做到人人皆可量子？

　　所以可以看出，量子计算距离实用化和产业化还有很长的路要走，只是在这过程中，最好不要炒作概念，蜂拥而上，而是政产学研用各个方面的积极参与和密切配合，才能最终实现厚积薄发。

Supermicro提供超过20种组合式解决方案，可让客户从支持全新NVIDIA H100 GPU的8U、5U、4U、2U和1U系统中选择，將AI/ML、高性能计算（HPC）和推论工作负载最佳化

美国加州圣何塞2022年9月27日 /美通社/ -- Super Micro Computer, Inc. (SMCI) 为企业级计算、GPU、储存、网络解决方案和绿色计算技术等领域的全球领导者，再度扩充其领先业界的加速计算基础架构，推出全新的完整产品系列，针对NVIDIA H100 Tensor Core GPU最佳化，包含超过20种产品选项。具有庞大NVIDIA认证系统产品组合的Supermicro，现在支持全新NVIDIA H100 PCI-E及NVIDIA H100 SXM GPU。

Full Range of Systems for NVIDIA H100

Supermicro总裁暨首席执行官梁见后（Charles Liang）表示："Supermicro正式推出搭载全新NVIDIA H100 的GPU服务器。我们持续提供目前业界最完整的产品系列，并能以各种规格供应这些系统，包括8U、5U、4U、2U和1U选项，也能在我们的SuperBlade®、工作站及通用型GPU系统中使用最新的GPU。对于特定的AI应用，相较于前几代的GPU加速器，客戶的AI推理性能提升可达30倍。我们GPU服务器创新的气流设计可降低风扇转速、降低耗电量、噪音，同时降低总拥有成本。"

通过NVIDIA H100 PCIe GPU认证的Supermicro系统配备NVIDIA AI Enterprise，这套端对端云端原生AI及资料分析套装软件经过优化，可供企业使用AI。配备NVIDIA AI Enterprise的Supermicro系统结合NVIDIA H100 GPU，可简化AI就绪平台的构建，加速AI开发及部署，并提供性能、安全性及可扩展性，从而以更快的洞察力快速实现商业价值。

英伟达（NVIDIA）全球OEM客户副总裁Kevin Connors表示："NVIDIA H100为我们的加速计算平台带来了新的飞跃。Supermicro搭载NVIDIA H100的各种服务器，可加速处理各种规模的工作负载，在降低成本的同时提供巨大的性能提升，帮助企业实现更快的产品上市时间。"

Supermicro也会针对NVIDIA H100 GPU将特定当前一代系统进行认证，目前可提供Supermicro GPU服务器SYS-420GP-TNR、SYS-420GP-TNR2以及SYS-740GP-TNRT Supermicro工作站等。通过对当前出货的工作站提供NVIDIA H100 GPU认证，客户可保留现有的CPU选择，同時享有全新GPU帶來的性能提升。此外，配合抢先体验计划，搭载NVIDIA H100 GPU的新一代Supermicro系统已开始出货。

Supermicro支持开放标准并遵守开放电源规范，提供客户快速交付及安装，更快取得生产力成果。此外，8U 8-GPU等机型的Supermicro服务器也支持标准和OCP DC机柜配置的AC和DC电源。

了解更多配备NVIDIA H100 GPU的Supermicro服务器，请访问：https://www.supermicro.com/en/accelerators/nvidia。

关于Super Micro Computer, Inc.

Supermicro (NASDAQ：SMCI) 是应用优化全方位IT解决方案的全球领导者。成立于美国加州圣何塞，Supermicro致力于为企业、云计算、人工智能和5G 电信/边缘IT 基础架构提供领先市场的创新技术。Supermicro正转型为全方位IT 解决方案提供商，完整提供服务器、人工智能、储存、物联网和交换机系统、软件和服务，同时继续提供先进的大容量主板、电源和机箱产品。Supermicro 的产品皆由企业内部设计和制造，通过全球化营运展现规模和效率，并优化以提高 TCO及减少对环境的影响（绿色计算）。屡获殊荣的Server Building Block Solutions 产品组合能让客户从灵活且可重复使用的构建区块所打造的广泛系统系列中选择，支持各种规格、处理器、内存、GPU、储存、网络、电源和散热解决方案（空调、自然气冷或液冷），进而针对客户实际的工作负载和应用实现最佳性能。

Supermicro、Server Building Block Solutions 和 We Keep IT Green 皆为Super Micro Computer, Inc. 的商标和/或注册商标。

所有其他品牌、名称和商标皆为其各自所有者之财产。

　　数字艺术的门槛从未如此之低，直到人类发明了AI（人工智能）绘画。今年，几个AI绘画系统成为艺术界最热门的话题，并且迅速向大量普通用户普及。AI在攻破围棋之后，似乎正在气势汹汹地掀翻艺术。

　　就像AlphaGo通过反复学习海量围棋棋谱，掌握了这个智力游戏的奥义。AI也吸收了海量艺术家创造的作品，从而可以轻易吐出人们想要的任何风格。这让画家感到紧张——毕生所学，却不如轻松地输入几个字？更紧张的是那些依靠数字作图为生的图像从业者，如游戏、电影、工业设计等行业，当他们看到迅速迭代进化的AI绘画，直呼“原地失业”。

　　AI绘画狂飙突进的同时带来了一系列伦理问题。当艺术家的作品被AI从互联网上随意抓取和学习，他们每一次新的创作，都在训练一个无形而强大的对手。很多艺术家提出抗议，宣布禁止AI学习自己的作品，但AI开发者们正加班加点升级系统，无暇作出回应。

基于Midjourney生成的图像，已经具备较强的细节还原能力。图/Bartosz Titkin

　　人类又输了？

　　今年4月，基于谷歌技术框架的AI绘画程序Disco Diffusion突然走红。Disco Diffusion的界面相当不友好，毫无编程经验的人简直无从下手。好在已经有网友写下了详细教程，按图索骥，在正确位置改好参数，输入英文指令，点击运行，几十分钟后，就能查收做好的图了。对于新手来说，操作并不简单。随后，Open AI组织发布了一段AI绘画系统DALL-E2的宣传视频，这个视频让很多人惊讶，AI绘画已经能达到如此水准，并且操作比Disco Diffusion简便很多。AI绘画出圈了。

　　科技博主“Simon_阿文”就是那时关注到AI绘画的。“不可思议，”他惊叹，“这个东西我是不可能想象到它的存在的。”相比Disco Diffusion，DALL-E2的精准性和清晰度明显提升。随后三四个月，各大互联网科技公司纷纷下场，谷歌发布了Imagen和Parti， Facebook发布了Make-A-Scene，微软发布了NUWA，一家初创公司发布了Midjourney……在中国，百度也上线了中文版的AI绘画工具“文心·一格”。

　　市面上这些系统，各有各的“性格”。有玩家总结，Disco Diffusion的输出结果往往出乎用户想象——有时是惊喜、有时是迷惑，它似乎有着自己的艺术野心；而Midjourney则更接近于人们的想象力，能将人们脑海中的画面高水准复原出来，更适合作为一种辅助工具。

　　AI绘画以前所未有的速度自发推广开来，Midjourney已经拥有150万用户，预计1个月内还将再翻5倍。用户们乐此不疲地精进技术，享受着从菜鸟到画家的飞跃。在豆瓣有关AI作图的话题下，“天净沙·秋思”“麒麟”“中秋”“琼楼玉宇”等中国元素的AI画作占据了半壁江山。一幅剑士图成为“镇楼神作”，画中一位剑士直面恢弘的滔天巨浪，颇具近年流行的国漫风格。

　　更令人吃惊的是，AI绘画正以极快的速度迭代和进步，上个月还对人脸的勾画技艺生疏，这个月已经足以乱真。一些更新的应用形式也迅速被开发出来，比如Story Dall-E 可以让一组AI绘画里的人物形象保持一致，可以被用于漫画和动画。Open AI组织的Clip则可以直接用AI制作动画，由Clip生成的短片《The Crow（乌鸦）》，获得了今年戛纳短片电影节的评委奖。

　　进入8月，各大巨头的AI绘画技术之战因Stable Diffusion的发布告一段落，原因不仅在于Stable Diffusion出色的能力和59亿张图像的数据库，更在于其关键一举：开源。全球技术开发者得以在其模型基础上二次开发，衍生出各种各样的新工具，AI绘画发生了核爆效应。比如，开源第一周，基于Stable Diffusion模型的Photoshop插件就出现了，轻而易举将Photoshop带入AI绘画时代。

　　同样在8月，AI绘画的争议从网络蔓延到现实生活中。在美国科罗拉多州博览会新兴数字艺术家竞赛中，一位名叫杰森·艾伦的参赛者提交了一幅用AI绘画程序作出的《太空歌剧院》，获得了最高奖。一时间群情激奋，很多参赛者和网民指责他作弊。但他一开始就是以“杰森·艾伦利用Midjourney”的署名提交作品，并没有违反任何规则。而且，竞赛组委会也没有表示收回奖项。

　　“艺术已经死了。”获奖后的采访中，面对汹涌的争议，这位39岁的游戏工作室老板硬气地回应，“AI赢了，人类输了。”

基于AI软件生成的油画风格图像。图/Clangorwind

　　画师会失业吗？

　　比之AI下棋与写诗，AI绘画给人们带来更深一层的冲击感。它不仅宣告机器向着人类艺术创造的顶峰再下一城，似乎更加拿捏住了人类引以为傲的审美，并且，对一些职业造成了现实的威胁。比如游戏制图、影视美术、工业设计等领域，AI看上去稍加训练便可以替代，想象力甚至超越人类。在互联网上，关于AI绘画讨论度最高的一类问题就是：“ AI 绘画是否会让画师失业？”“游戏美术正在被AI‘杀死’吗？”……

　　“让美术师画100种不重复的乱石堆，可能会被打，但AI可以随便出1万个给你慢慢挑。”策略游戏开发者“正义的史官”已经用上了AI，她的团队正在使用Stable Diffusion画效果图、ICON（图标）以及乱石堆之类的素材。最成功的应用是大批量输出ICON，原本需要美术师来做的大量工作，简化到只要一个人来选图。她还用AI设计游戏里的勋章，只要输入关键字，挂一个晚上，早上就收到了几千个，大部分都可以直接投用，而人工一天最多只能画十几个。

　　游戏行业里一个让人头疼的问题，是制作人与美术工作人员之间的沟通障碍。灵游坊创始人、《影之刃》系列游戏制作人梁其伟说，制作人往往无法明确表达需求，美术工作人员只能自行捉摸，导致大量反复乃至返工，最大的成本和时间损耗往往来源于此。AI将带来巨大改变。在设计初始阶段，AI可以根据气氛、光照、风格、质感等设定生成大量草图，在此基础上，制作人与美术人员能够迅速领会彼此的需求。

　　在国内，游戏行业最先对AI绘画跃跃欲试，这个对美术资源的数量和效率都有着极高要求的行当，已经预感到变革将至。但具体如何驯服这头有着无限可能的猛兽，还没有一个行之有效的方法论。

　　梁其伟最近就在考虑这个问题，他觉得很可能AI对美术需求发起方的意义，超过对美术执行方的意义。换句话说，如何用AI作画还是其次，更重要的是，AI将告诉我们“画什么”。在立项之前，制作人可以把一拍脑袋想出来的主意交给AI，加些关键词，反复测试，看看能生成什么，是否符合“感觉”——“这个词说出来时，往往是他手下美术创作者们的噩梦，但AI显然可以不知疲倦地满足任何无理的要求。”

　　想通了这个流程以后，梁其伟做了一个测试。他编写了一个完整的背景故事，用AI生成了一系列图片，然后由两位美术师继续处理，有些图结合了多张AI生成的结果，也有一些对结构进行了手工补绘，最终拼贴成具有叙事意义的组图。这组结合了中国武侠和北欧克苏鲁风格的图片一经发布，收获了数千转发。

　　“打不过就加入嘛。”Simon_阿文说。他是一位PPT设计师，4月份他还乐观地说：“AI不会让我失业，而我大概率能早点下班。”那时他刚刚尝试AI绘画，发现技术还挺粗糙，最多在背景和纹理的创作上能帮帮忙，更细节之处就无能为力了。然而短短几个月，AI绘画突飞猛进。Simon_阿文觉得现在AI已经达到中下游画师的水准，一批画师肯定会被替代。而这仅仅是今年9月的水平，“一年之后能达到什么程度，不敢想象”。“正义的史官”已经决定，下个项目尽可能用AI绘画获得美术资源，这样开发成本会下降至少一半。

　　事实上，一些画师不仅不会被淘汰，还会因为拥有一个前所未有的工具而所向披靡。当熟知美术知识的画师们下场指挥起AI，可想而知，AI将会创造出比现在这些画作惊艳得多的作品。在普通人手里，AI常常会不受控制，但到了画师手里，它们就像被驯化的超级战马。“只要你愿意，就能成为一个非常优秀的由AI辅助的艺术家，”Simon_阿文说，“完全没有必要抗拒。”

　　创造艺术还是窃取艺术？

　　当人们输入指令：“小女孩，大头，奈良美智。”AI三秒钟吐出一幅酷似奈良美智经典风格的绘画时，这幅画的作者到底是谁？是奈良美智、用户，还是给AI写代码的程序员？当艺术家的毕生作品被AI精准地学习和模仿，艺术家要如何维护自己的权利呢？

　　波兰概念艺术家格雷格·鲁特科夫斯基为此感到忧虑。他以油画风格的恢弘奇幻作品闻名，最近成了Stable Diffusion中最受欢迎的模仿对象之一。他在网上搜自己的名字，蹦出的都是AI的画，自己的作品已经被淹没了。仅仅一个月，他的名字被AI作为关键词使用了93000余次，而米开朗琪罗、毕加索、达·芬奇只被使用了2000余次。最近一次采访中，鲁特科夫斯基感叹，他感觉职业生涯受到威胁。

　　对于艺术家的忧虑，AI绘画系统Midjourney创始人大卫·霍尔兹（David Holz）的解释有些牵强。他宣称，艺术家们对技术团队说，他们希望AI更好地“窃取”他们的风格，这样就可以将其用作创作流程的一部分，“这让我惊讶”。他还说，很多知名艺术家都认为这个工具很有趣，就像一名艺术学生，当它引用某位艺术家的名字创作一张图片，就像一名艺术生受艺术家的启发创作一些东西。

　　这种以偏概全的观点几乎不值一驳，只要稍加留意，就能看到大量来自艺术家的怒斥。日本的AI绘画软件“mimic”上线后，一批漫画家集体声讨，要求开发者禁止让AI模仿自己。国外一些艺术家正在组建联盟，希望推动新的政策法规。柏林两位艺术家搭建了一个名为“我正在被用来训练吗”（Have I Being Trained）的网站，艺术家可以检索自己的作品是否进入了AI训练数据库。还有一种声音呼吁，如果注定无法阻止，至少应该给艺术家付费。

　　然而对于艺术家的抗议，AI开发者要么只是敷衍几句，要么干脆捂住耳朵。

　　数字艺术家R·J·帕尔默在社交媒体上与AI开发人员辩论了一番，然后，他就被这位开发人员拉黑了，讥讽他为“道德家”。帕尔默公开表示，AI开发者有责任以合乎道德的方式获取训练AI的图像，而不是无休止地盗用艺术家的头脑。

　　专栏作家安迪·巴约将AI绘画形容为潘多拉魔盒。他总结了三个争议焦点：在未经许可的情况下，用大量受版权保护的创意作品训练AI，是否合乎道德？允许人们以摄影师、插画家和设计师的风格创作新作品而不给予补偿，是否合乎道德？基于他人的工作为这项服务收费，是否合乎道德？现在似乎只能在道德的范畴里讨论，因为让法律对此类新事物表明态度则更为遥远。

　　同样让人们担忧的是，AI绘画还显示出了一些危险的倾向。在自由创作和发布的情况下，用户可能会制作出暴力与性等令人不适的图像。Midjourney创始人大卫·霍尔兹在媒体采访中承认了这种危险的存在，他说，运营团队每次看到这种图片，就会清理出去，必要时会设置敏感词。而Midjourney背后的技术团队只有十个人，其生成的图片每分钟都在海量增长。

　　另一种危险是生成真人面孔的图片，并进行进一步创作。Stable Diffusion允许用户生成名人肖像、裸体等图像，这些内容在DALL-E2和Midjourney中是禁止的。英国女王去世后，很多用户生成各种风格的女王照片以示悼念，但同样，也有人生成了“塔利班的侃爷”等争议性图像，甚至出现了基于Stable Diffusion模型的色情图片生成网站。

　　正因为Stable Diffusion的开源，技术团队无法对所有内容进行审查，导致基于其模型的有害信息难以得到限制。虽然经受着广泛的谴责，但在目前群雄混战的形势下，这种开放精神带来的竞争优势，使得该团队不舍得轻易做出改变。而投资界正在进入这片蓝海，在可预见的将来，伦理和版权问题尚未解决之时，新一轮爆发式增长将带病前行。

　　“我们可能正处于艺术创作大规模民主化的开端，又或者，这些平台可能会使艺术家本已岌岌可危的生活更加艰难，而为深度伪造、有害信息以及在线剥削开辟了新途径。”专栏作家安迪·巴约说，“我真的很想看到更多前者，但它不会自行发生。”

2018年佳士得拍卖了法国技术团队创作的《爱德蒙·贝拉米肖像》。

基于Midjourney生成的图像。图/Alexander Tsaruk

　　AI绘画是艺术吗？

　　过去十年，人工智能技术获得了突飞猛进的进展，得益于三个重要因素——图形处理单元芯片（GPU）、深度学习和大数据。

　　2010 年代，英伟达等公司为视频游戏开发的GPU性能以惊人速度提升，GPU并行运行大量计算的能力，非常适合应用于神经网络——模仿人类脑细胞相互作用方式的程序，这为机器模仿人类的学习行为提供了基础能力。而互联网上各领域的大数据海量激增——照片、图画、音乐、棋谱……则为机器学习提供了取之不尽的资源，使得AI轻易掌握了人类积累的智力成果。

　　AI绘图最根本的基础技术与擅长围棋的AlphaGo是相通的，都是让系统深度学习人类的作品，从而产生模仿行为。与当年伴随着AI围棋或写诗的争论如出一辙，针对AI绘画最犀利的怀疑和不屑，来自于对其独创性的怀疑。换句话说，AI缺少“人味儿”，制造的只能是赝品。

　　依据这种观点，AI抒发不出“近乡情更怯，不敢问来人”这种微妙的人类情感，同样地，它也无法勾勒出《蒙娜丽莎》那一丝若有似无的微笑。即使生成一些触动人心的细节，由于我们已经知道这出自于算法，而非一个活生生的人的内心表达，艺术的灵韵便丧失了。

　　然而，凭着AI的学习能力，这个问题有一天是否也可以解决呢？

　　中国美术学院艺术人文学院副教授张激认为，这其实是一个伪命题。“我觉得它不仅有人味儿，而且比很多人还画得好。”她肯定地说，“因为AI的学习能力和速度远远超过普通人，将比大师之外的普通艺术从业者都画得好。”

　　张激近七八年一直追踪人工智能艺术。2016年，谷歌的深梦举办了第一个人工智能艺术展览：“神经网络的艺术”，2018年佳士得拍卖了法国技术团队创作的《爱德蒙·贝拉米肖像》，她觉得那些作品都有缺陷，但市场给予了认可。眼下AI绘画和动画艺术的品质已经向前走了一大步，“我很喜欢，很感动，为历史的步伐而感动。”

　　当数字艺术家田晓磊看到AI绘画时，他感到恐惧，艺术创作这件事已经被AI摸透了。本质上，他觉得艺术作品其实就是人操作的一套算法：筛选风格、寻找语言、探索构图、不断试验……如今这套算法已经在计算机层面解决了。“你那一套反而还没它高效，一比就很落伍，这是最大的威胁。”他对《中国新闻周刊》说，“把AI作品视为一种独特的艺术风格，我觉得一点儿问题都没有。”

　　Midjourney创始人大卫·霍尔兹对AI艺术保持着清醒的谦卑姿态。他认为艺术往往是关于故事和情感的，但AI艺术不具备这些，AI艺术里的故事和情感，来源于使用它的人。

　　“AI是关于想象力的算法，但诸如幽默感这类只有人与人能相互理解的趣味，最终是最珍贵的。”田晓磊说，“但我不知道这是否也可以被一套算法破解，因为人作为一种生物，或许也只是一套算法。”

　　从古至今，艺术都是人类独有的能力，但AI这种前所未有的人类超级模仿者出现后，其创作的作品能称为艺术吗？AI会改变艺术的定义吗？

　　伴随着AI的突飞猛进，这个哲学问题可能会持续很多年。其中一个讨论的角度在于，艺术作品是与作者的关系更大，还是跟欣赏者的关系更大。罗兰·巴特有一句名言，作者死而后读者生。“一件艺术作品的意义，是在它与读者、观众、欣赏者的交互中不断被重构的，”张激说，“艺术史有时候是想象的。所以最真实的是这件我们能看得到的作品，以及它和每个观众的感应。意义在纠缠中产生，同样，价值也在关系中产生。”而美术和关于美术的观念，从来没有停止过演化的步伐，AI不仅产生新的艺术形式，也将塑造关于美术的观念。

　　100多年来，古老的艺术总是不断经受新技术的威胁。给美术带来过最严重恐慌的是摄影术，但美术活下来了，只是画像师这个职业几近消亡。Photoshop等制图软件又带来了一次冲击，美术也活下来了。这一次，会有什么不同吗？

NeurIPS（Neural Information Processing Systems）是全球最负盛名的机器学习和计算神经科学领域的顶级会议之一，讨论内容包含机器学习、计算机视觉、自然语言处理、神经科学等领域，其收录论文代表了相关研究的最高水平，也是未来技术发展的重要风向标。今年NeurIPS共收到 10411 篇论文投稿，接收率为 25.6％。

此次蚂蚁技术研究院中稿的四篇论文，分别探索了神经网络可解释性与深度学习理论、视觉资产的编辑与创造，以及跨模态大规模表征学习等前沿问题。入选论文均来自蚂蚁技术研究院视觉智能实验室，该实验室聚焦下一代计算机视觉方向基础算法的研究，在七月的ICML 2022（国际机器学习大会）上也有两篇论文入选。据了解，蚂蚁技术研究院下设有六大实验室，分别为数据库实验室、图计算实验室、隐私计算实验室、分布式计算实验室、编译器实验室和视觉智能实验室。

四篇入选论文分别是：

一，《Rank Diminishing in Deep Neural Networks》该论文首次对常用神经网络每层的秩进行了实验估计和实证分析，揭示了由深度网络秩递减引起的独立性缺失现象，有望促进对深层神经网络内在原理的理解；

二，《Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator》，该论文提出了3D生成的新范式，生成的几何质量和图片的多视角连续性有了很大的提升，相关研究成果未来可用于内容生成，AR/VR等应用场景；

三，《Improving GANs with A Dynamic Discriminator》，该论文针对生成对抗网络，提出了两种判别器能力动态调节的新的训练方式，判别器能借此获得更优解从而使2D及3D生成器得到更好的监督；

四，《Uncertainty-Aware Hierarchical Refinement for Incremental Implicitly-Refined Classification 》，该论文针对真实环境中语义粒度不确定的问题，动态构建持续学习过程中的语义继承和冲突关系，并以此引导了增量模型的精炼优化方向，在此基础上可推动实现动态模型的按需学习，并根据需要的语义粒度进行特定的层级构建以及学习认知。

值得关注的是，今年蚂蚁集团正式启动数字普惠、绿色低碳、科技创新、开放生态四位一体的ESG可持续发展战略，而此次蚂蚁技术研究院获选论文作者中包含了多位学界专家和高校青年研究人才，从中也体现出开放创新的研究路线。

如论文《Rank Diminishing in Deep Neural Networks》的作者之一是机器学习先驱、加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系教授Michael I. Jordan，他为无监督机器学习的发展做出了突出贡献，曾被Science评为“全世界最有影响力的计算机科学家”。据介绍，Michael I.Jordan现为蚂蚁集团科技智囊团主席。此外，来自中国科学技术大学、香港科技大学、香港中文大学共5名蚂蚁集团研究型实习生参与到了论文的撰写中。根据公开报道，蚂蚁技术研究院今年发布了研究型实习生项目，通过开放蚂蚁集团的真实产业场景及技术资源，给青年技术研究人才提供一线的实践平台，推动产学研融合。

近年来，随着数字化转型的深入和科技引领创新成为趋势，蚂蚁集团持续投入前沿技术，布局隐私计算、区块链、图计算、分布式数据库和绿色计算五大数字化“根技术”，并于2021年成立蚂蚁技术研究院，致力于前沿科技的探索和研究。根据公开信息，蚂蚁集团连续3年科研投入增长率超39%，目前在职员工技术人才占比达63%，在全国工商联发布的“2022民营企业研发投入”榜单中排名全国第六。

美国宇航局的InSight登陆器今年早些时候在火星表面进行了最后一次自拍。尽管被火星尘埃包裹，而且电力耗尽，但美国宇航局决定，只要有可能，就会让着陆器继续工作--这一选择得到了回报，因为有陨石撞击火星的记录等等依然被这台坚强的设备纪录下来。InSight登陆器能存活多久还不清楚；这一切都取决于天气的恶劣程度。

就在几个月前，当美国宇航局最终放弃InSight的生存时，该航天局表示，灰尘完全覆盖太阳能电池板的任何剩余部分只是时间问题。但是，火星上的天气似乎一直对我们有利，因为InSight继续坚持着。

此外，以现在的情况来看，美国宇航局说InSight可以存活到明年1月。但是 - 这是一个很大的但是，天气必须像过去几周一样保持平静。不过，这可能会发生变化，特别是如果着陆器所在的地区遭遇沙尘暴或任何类似的情况。如果发生这种情况，InSight的生存就毫无保障。

目前，InSight的发电能力主要基于两点：太阳能电池板上的灰尘以及空气中的灰尘量。如果出现沙尘暴，那么它将极大地威胁到InSight的生存，因为它将把更多的灰尘压在太阳能电池板上，并使空气中充满灰尘。因此，现在唯一真正的希望是InSight将能够自己继续坚持下去。

如果登陆器能够在良好的天气和大气中的低尘埃水平下继续坚持，它可能会在未来几个月内存活。但是，InSight着陆器在这段时间之后存活的机会在不可能的边缘徘徊。

在语法层面，isQ软件的量子编程语言支持包括经典、量子变量定义，自定义酉门，量子门及测量操作，循环、递归等经典控制流以及oracle定义等功能；

在编译层面，isQ采用mlir框架，定义了一套特有的量子中间表示，并基于此提供高效的量子电路分解、量子电路优化和量子电路映射功能，最终可转化为多种流行的量子硬件指令集或量子底层语言；

在计算使用层面，isQ不仅能提供高效的量子电路模拟器，而且已经实现了与真实量子芯片的对接。

此外，为方便用户使用，研发团队还开发了简化版本，即isQ-Core。用户可通过isQ-Core直接在Python环境内用帐号访问云端硬件，并执行变分量子算法、量子近似优化算法等一系列经典量子混合算法。

据了解，我国在量子计算软件领域，总体处于第一梯队，而在量子程序理论研究方面，处于世界领先水平。

但与美国相比，在量子软件工程开发方面，存在起步相对较晚、投入较少的问题。此次isQ的开源将有助于汇聚量子软件人才，促进我国量子计算软件的高质量发展。

isQ开源后，研发团队将同步建设开源社区，欢迎国内外量子计算研发者及量子编程人员加入。

isQ及isQ-Core开源地址：

https://gitee.com/arclight_quantum/isq

https://gitee.com/arclight_quantum/isq-core

威尼托的选择是在9月初进行的，双方在那里达成了一项"全面协议"。在今天的选举结束之前，双方都不会就此事发表任何公开声明。维加西奥通过奥地利与德国有很好的联系，这将使英特尔能够在这个地方和它计划在德国马格德堡建造的两个工厂之间转移资源。

该工厂将用于先进的半导体封装和芯片的组装。整个安排预计将花费50亿美元，但政府将拿出其中的一部分资金。这将是必须由即将上任的政府批准的问题之一。该国还一直在与意法半导体公司、MEMC电子材料公司、台积电和以色列高塔半导体公司讨论在该国建立工厂。

这家工厂的费用将部分来自英特尔为提高欧洲芯片产能而专门拨出的880亿美元。在COVID-19大流行之后，人们发现对亚洲芯片生产商的依赖性太大，这些生产商经常会受到防疫措施带来的的严格封控严重影响。

虽然詹姆斯-韦伯的突破还没有告诉我们什么，但这并不坏。这是因为，正如欧空局和美国宇航局在细分韦伯的科学方法中所述，韦伯的工作实际上需要一些时间。科学家们不仅要观察他们行动的目标，然后他们还要通过詹姆斯-韦伯的数据来弄清楚这一切意味着什么。

所有这些数据也必须经过同行评审。这意味着其他科学家要查看詹姆斯-韦伯发现的任何突破，并验证他们是否在分享真实的--或者至少基于当前模型的信息，我们需要认为是真实的。虽然学界对目前使用的模型有一些担忧，可能因此误解韦伯的数据，但这完全是另一个问题。

詹姆斯-韦伯对火星的观察证实了航天器以前观察到的发现。图片来源/NASA, ESA, CSA, STScI, 火星JWST/GTO团队

当然，这并不意味着韦伯的突破没有让我们学到什么，正如之前一再发生的那样，那些早期宇宙的第一批图像证实了我们对早期宇宙的看法是错误的。许多人理论上认为，早期宇宙更混乱，更没有组织性。然而，韦伯对更古老的星系的观测似乎证明了这种说法根本不是事实。

此外，韦伯还在一颗系外行星上探测到了二氧化碳，证实了这种关键成分确实存在于我们的太阳系之外。因此，尽管韦伯的突破似乎没有很多有价值的知识产生，但它已经让我们学到了一些东西，而且这只是开始，预计未来还会有更多。

韦伯的科学任务并不短，而这些图像只是一个开始。收集数据并从所述数据中创建图像要比解释这些数据以了解宇宙容易得多。而且，即使詹姆斯-韦伯的突破开始发生，我们仍然需要多年时间才能完全理解我们正在看的东西。

今天，正值“中国天眼”落成六周年，让我们跟随 FAST 的总工程师姜鹏，一起了解一下 FAST 的建造初衷、到目前为止 FAST 都取得了什么样的科研成果，以及接下来 FAST 还有可能会给我们带来什么。

01

FAST 都在观测什么？

FAST 是一台射电望远镜，会在射电波段观测太空。射电波段的发现源于一次非常偶然的事件，对于射电天文学的研究，让我们有四个非常重要的新发现，即脉冲星、星际分子、微波背景辐射、类星体。其中，对于脉冲星的观测就获得了包括中子星的发现和引力波两项诺贝尔奖。

02

FAST 诞生的“原动力”是什么？

想要获得更多、更详尽的天文学数据，就需要有更大接受面积的望远镜，对于光学望远镜如此，对于射电望远镜亦是如此。更大的接收面积，意味着会有更强的暗、弱信号探测能力，可以扩大观测样本数量，可以提高发现奇特天文学现象的几率，同时还能看到更远的天文学现象。一般来讲越遥远的天文学现象代表的是更早期的天文学现象，比如我们看到太阳是 8 分钟之前的，我们看到银河系边缘可能是十几万、二十万年前的，看到临近星系 M31 那是几万年前的，那么看到的类星体可能是一百多亿年前的，所以如果我们想看到更早期的宇宙现象怎么办？那只能朝更远的方向去看。

所以更大的望远镜对于我们回溯宇宙历史有非常大的帮助，而建设更大口径的望远镜，是科学家们永无止境的追求，过去如此，现在如此，未来也将会如此。建造 FAST 的原动力，就是为了能够看得更远，为了能够回溯宇宙更遥远的历史。

03

FAST 有什么特点？

FAST 作为球面望远镜，与传统望远镜有所不同。传统望远镜都是采用抛物面，将接收机放在抛物面的焦点上，就可以进行信号收集。那么球面和抛物面有什么区别呢？它们会有多大的偏离距离呢？这是很多人不曾设想的问题。上世纪 90 年代中国天文学家南仁东和他的同事通过计算，只要选择合适的交比，一个 300 米的抛物面，跟球面偏离只有 0.47 米，大概是 1.5 ‰左右，这很多人出乎意料。也就是这 0.47 米的偏离，成为了 FAST 建立的基石。