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  • 近年来,伟人理论重新回归流行文化,将企业、科技初创企业和数字化企业集团重新定位:埃隆·马斯克彻底改变了电动汽车、马克·扎克伯格社交网络先驱、史蒂夫·乔布斯和他在苹果团队发明了iPhone。...

    本文来自Scientific American,文章从触屏技术、锂电池和互联网技术三方面分析了iPhone的创造性。

    近年来,伟人理论重新回归流行文化,将企业家、科技初创企业和数字化企业集团重新定位:埃隆·马斯克彻底改变了电动汽车、马克·扎克伯格是社交网络的先驱、史蒂夫·乔布斯和他在苹果的团队发明了iPhone。

    这些对英雄的叙述在事实上既不正确,也没有任何帮助。

    从教育的角度来看,有整整一代人都是在YouTube上那些鼓舞人心的视频中长大的,那些视频推崇个人主义和一些令人不安的领导特质。然而,世界面临的挑战——能源危机、粮食短缺、气候变化、人口过剩,需要我们所有人进行合作。这些挑战过于复杂、相互联系、瞬息万变,任何个人、理念、组织或国家都无法解决。我们需要利用支撑所有研究的基本原则——站在巨人的肩膀上,每一个新的突破都建立在前人工作的基础上。iPhone的秘密故事就是一个证明。

    苹果众多团队的不懈努力和创新不容置疑。但是,如果没有之前数以百计的研究突破和创新,iPhone就不可能问世。那些研究中的每一项都是无数研究人员、大学、资助者、政府和私人公司将不同创新层层叠加的结果。

    为了证明这一点,我们仔细研究了支撑iPhone的三项研究突破。

                                     触摸屏
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    没有标志性的触摸屏技术,iPhone就不会是iPhone。

    第一个触摸屏实际上是在20世纪60年代,由在英国政府研究中心工作的雷达工程师Eric Arthur Johnson发明的。

    1965年,Johnson在一个由工程技术学会出版的电子快报中发表了他的文章——《触摸显示器——一种新颖的计算机输入/输出设备》,该文章至今仍被研究人员引用。随后他在1969年的专利被引用到了许多著名的发明中,包括苹果1997年“便携式计算机手持移动电话”的专利。

    自Johnson的第一次飞跃以来,触摸屏技术得到了来自公共机构和私人投资者数十亿美元的投资,其中一个的投资经常会引来另一个的投资。例如,剑桥大学最近为了为自己的触摸屏技术研究争取更多投资,成立了一家有限公司,最终得到了由英国和中国风险投资家支持的550万美元的投入。

    苹果的一项触摸屏技术专利引用了200多篇同行评议的科学论文,这些论文由学术团体、商业出版商和大学出版社出版。那些作者并不是单独工作的,大多数人是研究小组的成员,许多人因为他们的研究而获得了一笔补助金。在同行评议过程中,至少有一位外部学者对他们的文章进行了独立评估。同行评议过程是学术研究的核心,以Elsevier信息科学期刊最近发表的一篇关于触摸屏技术的文章为例,其涉及到了6位作者和2位匿名评审。

    我们保守地将苹果引用的200篇文章涉及到的研究人员推断为1000多名,每个人都对触摸屏技术做出了重要贡献。

    Johnson可能迈出了第一步,苹果公司充分利用了它的潜力,但我们将触摸屏技术归功于全世界众多研究人员的共同努力。

                                    锂电池
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    我们都知道,iphone会消耗大量电能,如果没有可充电的锂电池,它将无处立足。

    英国科学家Stanley Whittingham在70年代为ExxonMobil实验室工作时首次发明了锂电池,当时他正在推进与斯坦福大学的同事之前进行的研究。他们之前的研究已经表明,锂可以用来储存能量,但是Stanley Whittingham和他的团队想出了在室温下没有爆炸危险的情况下做到这一点的方法。

    牛津大学教授John Goodenough随后通过使用金属氧化物来提高性能,改进了Whittingham的锂电池。这激起了索尼的兴趣,它在20世纪90年代将锂电池商业化并于1991年在日本推出了应用锂电池的手机。所有这些都为锂电池的大规模使用提供了基础,苹果公司在2007年推出了iPhone,用户超过了一百万。

    锂电池的故事并未停止。

    2016年,苹果公司的主要供应商之一村田制作所买下了索尼的锂电池业务。

    现年95岁的John Goodenough仍在继续他的开创性研究。就在几个月前,他在《美国化学学会》上发表了一项具有里程碑意义的研究:Goodenough为电动汽车开发了一种锂电池,其使用频率比目前平均水平高出了23倍。

                            互联网和全球网络
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    现在,我们用手指轻轻触碰手机屏幕,所有人类的集体经验和知识就会立马显现,为此,我们应感谢谁呢?

    Tim Berners-Lee被广泛认为是万维网的发明。上世纪80年代,他在欧洲核研究组织(EONR,在法国,CERN的缩略词更为人所熟知)工作。CERN是由12个欧洲国家政府于1952年建立的,至今仍由其成员国进行资助。

    Berners-Lee的想法最初是针对CERN一个非常具体的问题提出的解决方案:如何最好地促进CERN研究人员使用的大量信息和数据的共享和更新。他的提议是以超文本概念为基础的。超文本是理论先驱Ted Nelson1965年在美国计算机协会上发表的一篇论文中首次提出的概念。与世界各地的研究人员使用的脚注系统的电子版相比,超文本支持网络,使您能够从一个信息源跳到另一个信息源。它能够以任何形式,出现互联网上的任何地方。

    如果说万维网是一幅地图,那么互联网就是我们所处的世界:一个连接全球数百万台计算机的网络基础设施,使每个计算机能够相互通信,传递大量信息。

    关于互联网的起源,我们必须追溯到1965年。

    当Nelson在创造超文本和Eric发明触摸屏的时候,麻省理工学院的两位研究人员Thomas Merrill和Lawrence Roberts用一条简单的低速拨号电话线将他们的电脑连接到了3000英里外的加利福尼亚。不久之后,Arpanet出现了,它不是反乌托邦的人工智能系统,而是高级研究计划局网络。Arpanet是由美国国防高级研究计划局(DARPA)建立和资助的,最初的设想是将美国军方的计算机连接到各个区域中心。

    而Arpanet就是互联网的前身。

    真正的创新从来都不是一帆风顺的。但这些太空时代的早期突破是随后一切的基础。虽然现在的iPhone比当年将阿波罗11号送上月球的电脑强大1.2亿倍,但它真正的强大之处在于它能够利用构成互联网的数十亿个网站和tb级数据。

    对这三项突破性研究的简要分析显示,自1997年苹果首次发布手机专利以来,已有超过40万份研究出版物。而且我们仅仅是触及了表面。

    还有无数其他的研究,没有它们iPhone就不可能存在。有些很出名,有些则不那么出名。GPS和Siri都起源于美国军方,而使数字化成为可能的复杂算法最初是用来检测核试验的。它们都以研究为核心。

    iPhone是一项具有时代意义的技术。定义时代的技术并非来自于一个人或一个组织的才华,而是一层又一层的创新和十年又十年的研究。成千上万的个人和组织站在彼此的肩膀上,展望未来。在我们这个似乎无法克服的全球性挑战的时代,我们不仅要记住这一点,而且要受到它的鼓舞。

    我们必须鼓励研究中心的公开性和透明度,确保研究尽可能广泛、迅速和清晰地传播。研究的完整性和重现性、透明的同行评审、开放获取、多样性——这些不仅仅是流行词,它们是改革全球研究生态系统基础设施的令人兴奋的步骤,这也一直是我们对未来的最大希望。

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  • 李清照出生于书香门第家庭,父亲李格非,北宋文学,师从苏轼,进士出身,官职提点刑狱、礼部员外郎,母亲状元王拱辰孙女,在良好家庭环境中打下文学基础,并有着千古第一才女之称,她毕生成就最高,影响最大...

    她在中国文学史上有着崇高声誉,她的词前期婉约优美,主要反映闺中生活和情感;生活的变化让后期作品有着明显的改变,在后期的词感慨身世,怀念国家的情感,她就是李清照。李清照是婉约派之首,在词坛中别具一格,创作风格鲜明独特,称之为“易安体”。

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    李清照出生于书香门第的家庭,父亲李格非,北宋文学家,师从苏轼,进士出身,官职提点刑狱、礼部员外郎,母亲是状元王拱辰孙女,在良好的家庭环境中打下文学基础,并有着千古第一才女之称,她毕生成就最高,影响最大是词的创作。李清照不但有渊博的学识,高深的文学修养,而且富有大胆的创作手法,形式上善用白描手法,表达丰富多样的感情体验,论词强调协律,反对以作诗文的方式作词。将婉约风格发挥到极致,赢得婉约派词人的地位,她的作品在北宋和南宋期间生活的变化展现出不同的特点。

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    李清照在宋代词坛的成就,对陆游、辛弃疾等后世词人都有着较大的影响,也赢得后世诗人的赞扬,认为她的作品是“不徒俯视巾帼,直欲压倒须眉”。李清照作品有这几个特点,她的词通俗易懂,将口语的生动带进了诗词中,让人一看就懂,充分展现出口语化的同时却不会给人松散感。在创作上运用修辞手法,借代与拟人并用;运用对比手法,意喻传神,展示了高超的词创技巧。善于用典,在词创作上用通俗的典故,这展示李清照学识渊博。关于怀念国家的诗词,在描写国家兴亡悲痛的同时不失婉约的本色,将国家之痛和身世之悲的沉重融合在一起。
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    历史评价
    杨维桢:女子诵书属文者,史称东汉曹大家氏。近代易安、淑真之流,宣徽词翰,一诗一简,类有动于人。然出于小听挟慧,拘子气习之陋,而未适乎情性之正。此大家氏之才之行,足以师表六宫,一时文学而光父兄者,不得并议矣。
    毛先舒:词家刻意、俊语、浓色,此三者皆作者神明,然须有浅淡处、平处,忽著一二乃佳耳。如美成《秋思》,平叙景物已足,乃出“醉头扶起寒怯”,便动人工妙。李易安《春情》,“清露展流,新桐初”引用《世说》全句。浑妙。尝论词贵开拓,不欲沾滞,忽悲忽喜,乍近乍远,所为妙耳。如游乐词,须微著愁思,方不痴肥。李《春情》词本闺怨,结云“多少游春意”、“更看晴未”,忽尔开拓,不但不为题束,并不为本意所苦。直如行云,舒卷自如,人不觉耳。
    杨慎:宋人中填词,李易安亦称冠绝。使在衣冠,当与秦七、黄九争雄,不独雄子闺阁也。其词名《漱玉集》,寻之未得。《声声慢》一词,最为婉妙。……山谷所谓“以故为新,以俗为雅”者,易安先得之矣。

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  • 来源 | 亿欧网AI芯片领域玩家众多,作品也在不断更新迭代。然而,到目前为止,完全符合描述和基准测试AI芯片寥寥无几。即便谷歌TPU,也不足以支撑起AI更为长远发...
        
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    来源 | 亿欧网


    AI芯片领域玩家众多,作品也在不断更新迭代。然而,到目前为止,完全符合描述和基准测试的AI芯片寥寥无几。即便是谷歌的TPU,也不足以支撑起AI更为长远的发展。


    人工智能的崛起有三个基本要素:算法、数据和算力。当云计算广泛应用,深度学习成为当下AI研究和运用的主流方式时,AI对算力的要求正快速提升。对AI芯片的持续深耕,就是对算力的不懈追求。

    01

    AI芯片方向众多

    企业集中于“初级”赛道


    目前,在摩尔定律的驱动下,CPU可以在合理的算力、价格、功耗和时间内为人工智能提供所需的计算性能。但AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法,而CPU的设计与优化是针对成百上千种工作任务进行的,所以用CPU来执行AI算法,其内部大量的其他逻辑对目前的AI算法来说是完全浪费的,无法让CPU达到最佳的性价比。而面对爆发式的计算需求,通用芯片将更加无以为继。


    因此,具有海量并行计算能力、能够加速AI计算的AI芯片应运而生。面对不断增多的B端应用场景,越来越多的AI芯片公司加入角逐。


    实际上,AI芯片的研发有两个不同的方向:第一,在现有的计算架构上添加专用加速器,即“AI加速芯片”,它是确定性地加速某类特定的算法或任务,从而达到目标应用领域对速度、功耗、内存占用和部署成本等方面的要求。


    第二,完全重新开发,创造模拟人脑神经网络的全新架构,即“智能芯片”。它让芯片像人一样能使用不同的AI算法进行学习和推导,处理包含感知、理解、分析、决策和行动的一系列任务,并且具有适应场景变化的能力。目前,这类芯片的设计方法有两种:一种是基于类脑计算的“神经拟态芯片”;另一种是基于可重构计算的“软件定义芯片”。


    “智能芯片”仍处于初期开发阶段,不适合商业应用。因此,企业们目前主要采用的方法是在现有的计算架构上添加人工智能加速器。AI加速芯片的研发也分为两种主要的方式:一种是利用已有的GPU、众核处理器、DSP、FPGA芯片来做软硬件优化;另一种则是设计专用的芯片,也就是ASIC。


    GPU、FPGA以及ASIC已成为当前AI芯片行业的主流。其中GPU算是目前市场上AI计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片了,这是一种由大量核心组成的大规模并行计算架构,专为同时处理多重任务而设计的芯片。GPU桌面和服务器市场主要由英伟达、AMD瓜分,移动市场以高通、苹果、联发科等众多公司为主。


    ASIC是一种为特定目的、面向特定用户需求设计的定制芯片,性能强、体积小、功耗低、可靠性高。在大规模量产的情况下,还具备成本低的特点。近年来,越来越多的公司开始采用ASIC芯片进行深度学习算法加速,其中表现最为突出的就是TPU。这是谷歌为提升AI计算能力同时大幅降低功耗,专为机器学习全定制的人工智能加速器专用芯片,性能非常出众。


    此外,国内企业寒武纪开发的Cambricon系列处理器也广泛受到了关注。ASIC的全球市场规模从2012年的163亿美元增长到2017年257亿美元,预计未来5年将保持18.4%年复合增长,到2022年达到597亿美元。目前,场格局还比较碎片化。


    FPGA集成了大量的基本门电路以及存储器,其灵活性介于CPU、GPU等通用处理器和专用集成电路ASIC之间。我国在这方面刚刚起步,与FPGA四大巨头赛灵思、英特尔、莱迪思、美高森美存在着巨大的差距。从市场份额来看,赛灵思和英特尔合计占到市场的90%左右,其中赛灵思超过50%。2017年,FPGA的全球市场规模为59.6亿美元,预计到2023年将达到98.0亿美元。


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    02

    AI芯片市场空间巨大

    未必能容纳得下大量玩家


    根据Gartner的预测数据,全球人工智能芯片市场规模将在未来五年内呈现飙升, 从2018年的42.7亿美元成长至343亿美元,增长超过7倍,可以说,未来AI芯片市场将有一个很大的增长空间。


    不过,对于很多初创企业而言,研发芯片将要面临时间和资金上的巨大挑战。在时间上,芯片研发从立项到上市通常需要两年左右的时间。相较之下,更重要的一点是芯片成本很高。


    在人工智能应用领域,依据芯片的部署位置和任务需求,会采用不同的制程。在一般情况下,终端设备的芯片经常会采用65nm和28nm制程;边缘端和部分移动端设备的芯片,制程基本为16nm或10nm;而云端芯片通常是7nm。


    芯片制程决定开发成本。根据IBS的估算数据,按照不同制程,65nm芯片开发费用为2850万美元,5nm芯片开发费用则达到了54220万美元。因此,在芯片的研发上,对错误的容忍度几乎是零。目前,较为成熟的是40nm和55nm工艺,而对于当下先进的7nm工艺,很多企业的技术还不够成熟。


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    高昂的开发费用,加上以年计算的开发周期,AI芯片企业在融资的早期阶段就需要大量资金浥注,这样才能撑过没有产品销售的阶段。而政府的补助和投资者的资金,往往会倾向于那些销售业绩好的公司。且资本市场希望能有一个较短的投资周期。因此,融资也成为一道门槛。


    此外,由于芯片开发周期通常需要1-3年的时间,在正常的时间里软件会有一个非常快速的发展,但算法在这个期间内也将会快速更新,芯片如何支持这些更新也是难点。


    而从长远来看,AI芯片本身的技术发展还要面临如下的困境。


    目前主流的AI芯片采用的是冯诺依曼架构。在冯·诺伊曼体系结构中,芯片在计算上是采取1进1出的方式,数据从处理单元外的存储器提取,处理完之后再写回存储器,如此依序读取完成任务。由于运算部件和存储部件存在速度差异,当运算能力达到一定程度,访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度,再增加运算部件也无法得到充分利用,这不仅是AI芯片在实现中的瓶颈,也是长期困扰计算机体系结构的难题。


    另外,要满足人工智能发展所需的运算能力,就需要在CMOS工艺上缩小集成尺寸,不断提高芯片的系统性能。如今,7nm已经开始量产,5nm节点的技术定义已经完成。但由此也产生了CMOS 工艺和器件方面的瓶颈。首先,由于纳米级晶体管所消耗的能量非常高,这使得芯片密集封装的实现难度很大。其次,一个几纳米的CMOS器件,其层厚度只有几个原子层,这样的厚度极易导致电流泄漏,而工艺尺寸缩小所带来的效果也会因此受到影响。


    尽管AI芯片市场的增长空间很大,但未必能够容得下足够多的企业。行业本身的特性以及当下AI所处的发展阶段,都决定了AI芯片企业会有一个相对较长的挫折期,而在此过程中,被资本炒出的泡沫也会随之压缩。


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    2021-03-04 03:24:54
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     1.观念

     优秀的艺术品的前提是好的观念,观念服务于整个工作,决定表达的内容和情绪,使整个作品连贯,自然。一个好的观念应该明确他的受众是谁,表达的情绪是什么?不是说所有的3D艺术品都需要有深刻的哲学内涵,但是每一件艺术品的背后至少需要确定一个主题。 

    2.风格

     在艺术品中,恰当的,吸引人的风格可以提升作品的表现力,而艺术家的个性又可以增强受众的感官认识。 

    3.灯光

      灯光是否可以看出出处?灯光是否提升了作品的表现力?灯光是否符合要表达的观念?

    4.色彩

       色彩的搭配是否有效?是否和整个图象协调?色彩的使用是否符合观者的感受? 

    5.情绪

       是否有一种情绪在控制着整个作品?惊慌,愤怒,高兴,或者严肃?能否使观者产生共鸣?

    6.制作

    Is 有没有严重的技术错误?艺术家是否掌握了透视,比例,解剖学等等知识? 

    7.创新

       作品是否另辟径,有所创新?是否避免了重复,抄袭?

     

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