配图来自Canva可画 以网文、直播、短视频为核心的泛娱乐内容，在年初制造的爆发效应仍在持续。 12月15日，触宝发布2020年第三季度财报。财报显示，触宝Q3营收达到1.1亿美元，同比实现238%的增长。在今年一季度突破1亿美元的营收里程碑后，触宝的营收规模已连续3个季度实现同比100%以上的增速，且前三季度营收总和已超过2019全年。 这样的增长势头，表明触宝以网文、场景化内容应用、休闲游戏为核心的内容生态战略，是一条正确的路。 网文存量竞争下的逆势增长 在历经第一季度的流量大爆发后，网文市场已经步入存量竞争时代。 根据易观分析《2020年第三季度中国移动阅读市场洞察》，2020 Q3中国移动阅读活跃用户规模达3.96亿人，较Q2环比下降1.08%。同时《洞察》还指出，行业第一梯队厂商较为稳固，第二梯队厂商差距逐渐拉大，行业马太效应加剧。 但这种激烈的竞争并未阻碍触宝网文产品的快速增长。财报显示，Q3触宝网文产品平均DAU达到了1000万，相较去年同期的200万，增长了4倍；平均MAU则达到了2950万，相较去年同期的1100万，增长了168%。 值得注意的还有触宝的核心网文产品——疯读小说，财报披露了其Q3用户每日平均花费时长从二季度的110分钟增长到三季度的130分钟，环比增长18%。 疯读小说的高速增长是触宝网文产品成长的缩影，这个去年才上线的网文产品，早在今年上半年已跻身网文赛道第一梯队。QuestMobile曾在《中国移动互联网2020半年大报告》提到，疯读小说的优势在于独家自制内容及AI自研技术。 总体来说，Q3触宝网文产品依然保持了一个很可观的增速，而且是在网文赛道竞争加剧的大背景下。这种强烈的对比，很好地说明了触宝的网文产品已经处在一个稳定的快增长轨道上，并形成了显著的增长惯性。 自制大潮下持续发力原创内容生态 发力自制原创内容，已经成为当前泛娱乐内容赛道的一个共识。无论是网文、直播，还是短视频，目前的主要玩家都在寻求内容生产的原创化和自制化，比如根据网文IP改编影视剧、巨头培育自有MCN机构等。 发力原创内容生态，也是触宝第三季度网文产品逆势增长的主要原因。财报提到，触宝一直在快速开发定制化内容生产模式，以使其在用户粘性上具备更强的竞争力。 据悉第三季度触宝在原创内容生态上得到进一步拓展。一方面，触宝已将网文内容IP化，并衍生出有声书、影视短片等其他内容形式；另一方面，触宝仍然在不断扩容原创内容的生产矩阵，目前触宝签约的原创作者已超过2000个。 总体来看，延伸内容形式、拓宽生产力规模，是触宝在第三季度的主要动作。而当前的网文用户在内容需求上的主要特征有两点，一是差异化，即非同质化内容，二是不枯竭的内容供给。 因此触宝能够正中下怀，通过丰富内容供给的多元化，持续满足用户对不同形式内容的需求，让网文产品不仅吸引来更多新用户，而且做到了比较高的留存。 对原创内容的坚持在驱动产品用户增长的同时，也让触宝的网文产品保持了可靠稳定的变现能力。在第三季度财报中，触宝网文产品和场景化内容应用合计贡献了58%的移动广告收入，而Q2这个比例为54%。 内容生态精细进化 泛娱乐内容生态化已成为诸多巨头的基本战略和长期战略。今年我们看到包括BAT在内的不少巨头在社交、直播、网文、短视频等领域通过孵化或收购来扩张产品矩阵，目的很明确，就是要通过布局更多元化的泛娱乐内容生态，把用户留在自有生态内消费。 触宝发力内容生态战略已多年，今年从用户、营收、投入各方面的数据来看，触宝的内容生态战略已经发挥出明显的协同效应，整个内容生态容量和质量都在不断提升。 第三季度触宝依然保持了这种发展势头。一方面，触宝不断通过喂养网文产品，来撬动整个内容生态的协同效应。根据财报，管理层表示要继续利用网文产品的核心优势以及三大板块间持续增长的协同效应，来丰富整个内容生态。 另一方面，触宝利用技术和算法迭代升级，已对整体内容生态形成智能化控盘，越发精细化。具体来看，这种智能化控盘包括为用户推荐定制化内容，以及为用户推荐更多的内容来满足用户在使用时长上的增长需求。 值得注意，以算法和技术优势为基础，借助内容生产端持续扩容优势，触宝正在快速从娱乐化营销模式转向内容营销模式。后者通过为用户供给源源不断的个性化内容，从而能够牢牢抓住用户。 一手协同，一手算法，触宝高质量高精细化的内容生态运营策略，收效非常显著。根据财报，触宝整体产品Q3平均DAU达到2770万，同比增长16%；平均MAU达到9480万，同比增长40%。 从快到稳的增长节奏 总体来看，保证内容输出的可持续性，以及催化多元内容间的协同效应，是触宝Q3财报透露的核心信息。这也是触宝能够在活跃用户规模及用户使用时长上持续快速增长的根本原因。 但触宝实际上走得越来越稳，并非一股脑往前冲。这一方面体现在运营模式更加健康，比如基于技术和算法向内容化营销靠近，用更有持续性的方式获客，另一方面则体现在触宝的变现能力上，触宝Q3营收仍然保持在了1亿美元之上。 环顾今年前三季度的表现，触宝整体上的增长节奏正在由快向稳过渡。面对寡头纵横且步入存量竞争时代的泛娱乐赛道，用烧钱实现过快的增长显然不符合实际，长远来看也无法维持。 此外，触宝选择更精细化的增长模式，也有助于其在巨头林立的泛娱乐内容赛道，扎扎实实地构筑自己的内容“护城河”，从而提高其长期的核心竞争力。 泛娱乐内容赛道不是一天两天，也不是一年两年就能决出胜负的，在跨越高速增长阶段后，整个市场会更看重内容上的可持续性。优质可持续的内容，将比无脑的烧钱，对用户更具吸引力。 触宝显然早就意识到了这点，选择把钱更多地花在内容生态建设，而非短暂的数据爆发上。目前来看，这种抉择让触宝平稳过渡到了存量竞争时代，并依然保持着预期的增速，以及可靠的变现能力。可以预见，无论未来赛道竞争如何激烈，触宝稳定增长的节奏显然都会难以撼动。

编排 | strongerHuang 微信公众号 | 嵌入式专栏 今天主要总结下常用的对称性加密算法DES和AES，非对称性加密算法RSA。 1 DES加密算法 1.DES含义 DES全称为Data Encryption Standard，即数据加密标准，是一种使用密钥加密的块算法，1977年被美国联邦政府的国家标准局确定为联邦资料处理标准（FIPS），并授权在非密级政府通信中使用，随后该算法在国际上广泛流传开来。 DES是对称性加密里常见的一种，是一种使用秘钥加密的块算法。秘钥长度是64位（bit）， 超过位数秘钥被忽略。所谓对称性加密，加密和解密秘钥相同。对称性加密一般会按照固定长度，把待加密字符串分成块。不足一整块或者刚好最后有特殊填充字符。 常见的填充模式有：’pkcs5’、’pkcs7’、’iso10126’、’ansix923’、’zero’ 类型，包括DES-ECB、DES-CBC、DES-CTR、DES-OFB、DES-CFB。 2. DES算法原理 DES算法的入口参数：Key、Data、Mode。 Key为8个字节共64位，是DES算法的工作秘钥； Data也为8个字节64位，是要被加密或解密的数据； Mode为DES的工作方式，有两种：加密或解密。 3.DES加密原理 DES 使用一个 56 位的密钥以及附加的 8 位奇偶校验位，产生最大 64 位的分组大小。这是一个迭代的分组密码，使用称为 Feistel 的技术，其中将加密的文本块分成两半。 使用子密钥对其中一半应用循环功能，然后将输出与另一半进行“异或”运算；接着交换这两半，这一过程会继续下去，但最后一个循环不交换。DES 使用 16 个循环，使用异或，置换，代换，移位操作四种基本运算。 4.DES算法特点 分组比较短、秘钥太短、密码生命周期短、运算速度较慢。  2 AES加密算法 1.AES含义 AES，高级加密标准，在密码学中又称Rijndael加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。这个标准用来替代原先的DES，已经被多方分析且广为全世界所使用。 严格地说，AES和Rijndael加密法并不完全一样（虽然在实际应用中二者可以互换），因为Rijndael加密法可以支持更大范围的区块和密钥长度：AES的区块长度固定为128 比特，密钥长度则可以是128，192或256比特； 而Rijndael使用的密钥和区块长度可以是32位的整数倍，以128位为下限，256比特为上限。包括AES-ECB，AES-CBC，AES-CTR，AES-OFB，AES-CFB。 2.AES加密原理 AES加密过程涉及到4种操作，分别是字节替代、行移位、列混淆和轮密钥加。解密过程分别为对应的逆操作。由于每一步操作都是可逆的，按照相反的顺序进行解密即可恢复明文。加解密中每轮的密钥分别由初始密钥扩展得到。算法中16个字节的明文、密文和轮密钥都以一个4×4的矩阵表示。 3.AES算法特点 运算速度快，安全性高，资源消耗少  3 RSA加密算法 1.RAS含义 RSA加密算法是一种非对称加密算法，这种算法非常可靠，密钥越长，它就越难破解。根据已经披露的文献，目前被破解的最长RSA密钥是768个二进制位。 也就是说，长度超过768位的密钥，还无法破解（至少没人公开宣布）。因此可以认为，1024位的RSA密钥基本安全，2048位的密钥极其安全。 2.RAS算法原理 在了解RAS算法原理之前，先了解一下非对称加密的过程： 非对称加密是通过两个密钥（公钥-私钥）来实现对数据的加密和解密的。公钥用于加密，私钥用于解密。对于非对称的加密和解密为什么可以使用不同的密钥来进行，这些都是数学上的问题了。不同的非对称加密算法也会应用到不同的数学知识。接下来就来看看RSA算法是怎么来对数据进行加密的。 下面是RAS算法的加密算法流程图： 3.RAS算法特点 不需要进行密钥传递，提高了安全性 可以进行数字签名认证 加密解密效率不高，一般只适用于处理小量数据（如：密钥） 容易遭受小指数攻击 常见的几种加密算法先总结到这，如果大家对加密的具体过程感兴趣的话，可以自己上网了解更多算法知识~ 免责声明： 本文部分素材来源网络，版权归原作者所有。如涉及作品版权问题，请与我联系删除。 ———— 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

2020年12月18日，在为期三周的亚马逊re:Invent全球大会即将闭幕之际，亚马逊全球副总裁、首席技术官Werner Vogels博士发表压轴演讲，分享了他对2021年的科技趋势的预测。Werner也回顾了2020年，他表示，2020年是如此的与众不同，无论企业还是政府机构，工作和运营方式都彻底发生了改变。而帮助我们应对巨变的，是科技。在线课堂帮助孩子们继续接受教育，在线会议代替商务会议室、酒吧咖啡厅会面，在线视频让人们继续拥有电影之夜，科技帮助人们养家糊口、教育孩子和工作协同，隔离在家也能自娱自乐。2020年的疫情没有让我们放慢脚步，反而加速了我们向数字世界迈进。在他看来，正是得益于这一加速变化，2021年将成为各种变革的启动台。以下就是他对明年及未来发展的预测。 1. 无远弗届，云将无处不在(2021年，云向边缘的推进将进一步加速) 所有云功能都集中在数据中心的时代正在开始消失。你会发现，云应用可以帮助海上船只提高性能，帮助飞机穿越天空，云应用嵌入汽车，进入家庭生活。不只是设备密集的数据中心，农村地区、野外，甚至空中、近地轨道，都可以获得强大的云存储及计算能力。云无处不在。 从AWS的视角看，AWS部署了数量众多的云数据中心区域和接入点，让云技术向全球各地的客户不断靠近。AWS Snowball被部署到夏威夷的火山边、南极洲的研究中心，收集PB级的数据。AWS Outposts将云的触角延申到客户的本地机房。AWS Local Zones将精选的云基础设施部署到更靠近客户需要的地方，帮助城市地区的客户迅速精减其累赘的数据中心。厨房里，健身房的自行车上，边缘设备可以借助AWS IoT Greengrass彼此相连。随着5G网络的扩展，运营商开始部署AWS Wavelength区域，让5G终端上的应用可以充分发挥5G网络低延迟、高带宽的优势。当网络的最远端都能高速地连接到云端，伟大的事情就会发生。 当延迟消除了，一些需要极低延迟的操作，从自动驾驶到自然语音处理和翻译，对重要基础设施的主动管理，就不再需要往返于地球的偏远角落和中心服务器之间，可以在最需要结果的地方就地进行。结果是什么呢?无人驾驶汽车成为现实，您可以开始与智能语音助手Alexa进行更自然的对话，工厂、住宅和办公室空间变得更加高效灵活。而且，如果你喜欢玩游戏，无论身在何处，都不必担心延迟影响游戏体验，可以将你的游戏技能发挥到极致。 云的概念从一个中心点延伸出来，进入人们日常的生活、工作环境，将有越来越多原本在云中运行的软件在身边运行，改善人们的生活，从医疗保健到交通运输、娱乐、制造等等。2021年，云向边缘的推进将进一步加速。 2. 机器学习的互联网(机器学习从云端延伸到边缘) 数据正在爆炸式增长。今天，一小时产生的数据，比2000年全年产生的数据还要多。未来三年内产生的数据，将比过去30年的还要多。2020 年，科学研究人员、制药公司、政府和医疗机构将所有资源转向疫苗开发、新的疗法，以及其它帮助我们对抗疫情的手段。无论你是不是数据科学家，都会对数据增长曲线有所认识。我们需要处理海量数据的能力。无论是医疗还是别的什么应用，处理所有这些信息的唯一实际方法，就是使用数据摄取和聚合工具，跟机器学习模型相结合，帮助我们理解这些信息。因此，毋容置疑，机器学习在2020年已经成为主流。 机器学习历来是一个计算量很大的工作负载，只能在最强大的硬件上运行。但是随着软件和芯片技术的进步，情况正在改变。通过组合使用AWS多种技术，软件和硬件在边缘端适配，可以发挥出比以往更大的作用。 云向边缘端不断地推进，明年将有更多行业和政府机构加速采用机器学习。在制造业，机器学习将融入生产线，实时发现生产异常。在农业领域，机器学习可以帮助农民更明智地使用宝贵的资源，例如土壤和水。 在世界上以小农户为主的地区，例如整个东南亚和非洲，将机器学习模型的使用推向新的应用领域，在更边缘的地方收集数据，带来的改变将是革命性的，将有助于农户提高收成，并且帮助他们提高售价。 Werner说他曾在东南亚拜访过一个AWS客户叫HARA。HARA总部位于印度尼西亚雅加达，他们使用机器学习分析东南亚成千上万小农户的数据。通过人员和设备在田间收集数据，包括农场的季节性生长周期，种植作物需要多少投入，从中可以获得多少收入。这种分析有助于农户获得合理的信贷。随着新冠疫情全球爆发，HARA正在使用其平台识别最需要食物的地方和人，与拥有食物的农户相匹配，并找出两者之间最佳的物流方式。新冠疫情为人类带来棘手的问题，但是科技可以帮助解决这些问题。 机器学习不断扩展，机器对机器的连接将呈爆炸式增长。根据思科的年度互联网报告, 2018年，互联网上只有33%的连接是机器对机器的连接。如果你有一个Echo智能家居产品，或者正在关注汽车行业的快速发展，那么你应该已经看到即将发生的事情，连接云的传感器和设备正在激增。Werner预计，到2021年，这一比例将超过50%。 机器对机器的连接不断增加，更多的数据注入机器学习模型，将出现更多针对机器学习的定制芯片。通过AWS Inferentia，可以在电力和计算方面降低机器学习成本。成本不断降低，性能不断提高，越来越多的机器学习应用场景在边缘执行运算，在边缘建立新模型。对于需要低延迟的应用 来说，这是一个颠覆性的创新。 现实的例子是今年席卷澳洲丛林或者美国西海岸的山火。未来，在边缘设备运行的机器学习模型可以帮助人们，根据历史上的火灾情况，在地面逐秒模拟当前的情况，不用回到中央数据中心，就可以预测火灾危险。边缘设备产生的数据，可以帮助救灾机构预防和扑灭火灾，让我们在世界各地可以看到更准、更快版本的 “今日火灾风险”提示。 如上，机器学习应用在医疗保健领域，用于为最需要的人提供食物，应对山火等气候变化的影响，技术、专家与决策者和社区合作，可以对人们身边的世界产生积极的影响。 3. 2021年，图像、视频和音频的表达将超过文字 几年前，《连线》杂志的一篇文章中，Werner谈到了声控计算的迅速崛起，新兴的用户界面，让人类可以用更自然的方式与机器交流、进行人与人之间的交流。这一趋势进入2021年及以后，Werner认为键盘会继续没落，以渐进的方式被淘汰。 在过去一年，全球疫情让人们与外界隔离，越来越多地通过音频、视频和图像进行通信。随着人们更多地使用多媒体的方式进行交流，在屏幕上产生的文字数量相对减少。在Twitter上，平均每天有80%的消息包含图像或视频，或者仅仅是图像或视频。今年夏天，Twitter开始为iOS用户推出音频推文，进一步明晰了这一趋势。快速降低的成本和在云中存储数据的能力，对这一趋势起到了一定的推动作用。 企业要与客户保持联系，更要敏锐地意识到这些习惯的变化，客户会不再依靠键盘、鼠标或其它机械的方式，与企业的产品和服务进行互动。所以企业应该探索从键盘转向更自然的用户界面。Alexa允许客户用语音进行亚马逊购物，其应用情况令人兴奋。 向更自然的交流方式的转变，也让服务和信息的获取更加公平。对那些从未学会读写的人来说，声音可能是他们获取信息的唯一方式。例如在加纳，Cow Tribe公司通过简单的语音命令向牧民分派疫苗、饲料和兽医。不能操作触摸板或键盘的残疾人，可以通过语音，让屏幕显示去年夏天的照片，从附近的餐馆点菜，或者让智能音箱给孩子打电话。 另外， Twitter和其它地方的所有视频、音频和图像都将成为数据源，可以提供新的洞见，产出新的产品和服务。拿音乐来说，随着人们向数字音乐过渡，音频已成为分析数据的来源，不仅可以播放你喜欢的歌曲，而且帮助你跟踪潮流趋势，发现新的艺术家;结合乐曲、流派和艺术家的历史，将音乐匹配到情绪、言语片段或位置地点。 2021年及以后，从社交平台到业务运营的所有领域，音频、视频和图像的使用将继续取代文字，云技术将发挥重要作用，满足这一需求。 4. 科技将改变现实世界，就像改变数字世界一样 2020年，社交隔离闯入人们的生活。隔离让人们有机会审视、再思考，我们的城市是如何运作、如何呼吸、如何流动的。我们生活和工作的许多地方，都是建立在几十年的假设之上(或者有几百年的历史，取决于你的居住地)，这些假设不再成立，或者说在此次全球疫情中表现不佳。 在高级数据分析的帮助下，2021年人们将开始思考，如何更好地设计城市，既能做到社交隔离，又不会感到相互之间遥不可及。这将会是数字和物理世界的真正融合。 例如，使用先进的数据分析技术和机器学习，城市能够分析人员流量，了解行人在不同情况下如何走动，如何进入体育场、出入杂货店和地铁站。多年来，大型商场一直在使用这种技术分析特定时刻的人流量，让人们在最佳时刻路过广告或促销牌子。将机器学习模型加入进来，我们就可以在瓶颈和危险点出现之前对其进行预测。 我们可以预测每小时的行人流量，在夏季旅游旺季或冬季流感季提供安全通勤建议。试想在一座博物馆，可以借助这些技术，很快知道如何摆放艺术品最好，更好地设计洗手间出入口，防止人们相互碰撞，保持安全的社交距离。 现实世界的另一个巨大转变，更大程度上将体现在金融方面，人们口袋里的现金正在迅速消失。新冠疫情带来的最大变化之一是无现金支付兴起。世界各地的一些酒吧和餐馆开始禁止使用现金。新的在线支付平台在崛起，他们的业务建立在云上，以区块链为例，底层加密和分类账系统(区块链是一个去中心化的电子分类账系统)是基于云的。这样的支付选择会越来越多，全世界将进一步加速采用数字技术，取代陈旧的、持续了几个世纪的支付方式。 5. 远程学习在教育中挣得一席之地 在过去几年里，几乎每个行业都发生了根本性的变化，只有教育是个例外，大多数教育机构的运作方式，仍然与我很多很多年前上学时并无二致。然而，当在线课程项目如Coursera或在线服务Chegg出现、教育方式正在出现一些缓慢变化时，新冠疫情让教育界经历了一场快速且不可逆转的重塑，其程度几乎超过了其它任何行业。 Werner说，最近他和波兰华沙的一些高中生进行了交谈，他们在用社交学习网站Brainly完成学校课业，通过线上课堂互相帮助。在疫情中绝望的父母们，都希望确保孩子在新的远程教育环境中真正在学习，因此，像Brainly这样的在线学习工具应运而生，爆炸性增长。 在疫情期间，技术在儿童教育方面发挥了巨大作用。明年，当人们验证了远程学习的有效性，而且对某些人来说或许是更好的选择，远程学习将在教育中发挥更积极和持久的作用。 另一个很好的例子，是黑人女孩代码(BGC)创始人Kimberly Bryant所做的项目。与所有教育者一样，在疫情期间，Kimberly只能在线上为7-17岁的女孩开设计算机科学课程。以往，BGC教室一年能招收约5500名学生，但今年春季仅用一个月的时间，学生数量就几乎达到了全年数量的一半，加入的女孩来自世界各地。Kimberly说，BGC不再会只有面授的教学形式了，她已经看到了自己能达到的规模，以及她可以帮助更多的来自世界各地的女孩。 今年的疫情大流行以及其它显而易见的变化，都迫使人们做出适应。但在线课程的意义不只是发生了全球健康危机才能体现。任何时候都可以选择接受远程教育(和工作)意味着，孩子们生病时也可以呆在家里上课，不会落后于同学。如果根本没有学校可上，只要有互联网，至少有可能接受某种形式的教育。 毫无疑问，应该把孩子们送回教室，让他们有面对面的交流，但还是可能有其它事件的干扰。远程课堂能使学校的教学系统和学生们，灵活应对各种突发事件，无论遇到疫情大流行、自然灾害还是人为灾难，都能确保学习不被中断。 6. 小企业竞相上云，东南亚和撒哈拉以南的非洲将成为领跑者 2021年及以后，一个巨大的变化是，小企业开始利用先进的云技术服务客户。大量优秀的技术和服务提供商将会涌现，服务于这些小企业。技术将帮助小企业做各种事情，从启动一个聊天机器人回答常见问题，到几分钟内让一个超简单的CRM系统就绪运行。小企业能够拥有复杂架构和应用带来的益处，却无需投入时间和金钱来搭建它们。 实现这一点源于云无所不在的趋势。在过去的一年里，大多数小企业都体验到，在许多情况下，利用技术的能力决定了一个企业的生死存亡。很少有人知道，美国只有47%的中小企业拥有自己的网站，预计这一数字在2021年会有所增长。放眼全球，预计东南亚国家，如印度尼西亚、菲律宾、泰国和越南，以及非洲的肯尼亚、尼日利亚和南非，将引领这一趋势。 2020年之前，Werner花大量时间在世界各地与客户交谈，倾听他们利用科技克服挑战的故事。在这些地区，他看到了中小企业的巨大潜力，也从他们的故事中受到启示。在撒哈拉以南的非洲地区，90%的公司都是小企业，占国内生产总值的40%，经济总量达7000亿美元。而东南亚国家的一些重要行业中，小型和微型企业占了99%，主要集中在旅游业和手工业。目前，这些国家的在线普及率已经位居世界前列，即使周围的世界正在停摆，这些小微企业依然可以通过互联网与外界进行交易。 以印度尼西亚的Warung Pintar为例，这家公司通过云端连接食品小店，将技术服务与小企业结合。在印度尼西亚、东南亚和世界其它地方，随处可见这种街边小吃摊和小杂货店，它们通常都是独自经营，可以在那里买冷饮，买零食，也可以给手机充值。Warung Pintar小店提供了所有这些功能，只是这些小店和它们的运营都是连接到云上的。Warung Pintar的小店经营者通过一个亮黄色的小盒子，就可以实现库存管理和跟踪、销售分析、无现金支付、WIFI连接等。以前，这些小店生意的好坏只有依赖路边的人流量，现在小店店主们可以开始了解和培育他们的客户群。以前，他们库存和进货主要凭直觉采购，现在他们可以分析，了解卖什么最赚钱，什么货只是占地儿。 随着这些小企业将其独特的做法和独具特色的商品推向世界，他们很可能打破发达国家的许多商业惯例。他们既没有传统技术的负担，也没有固有思想的羁绊，因此发展空间广阔无限。 7. 2021年，量子计算将蓬勃发展 过去，一次又一次证明，一旦最先进、最复杂的技术被普及，让大众都买得起、用得到、能理解，巨变就会发生。 在 2019年 re:Invent大会上，AWS发布了一项全托管的量子计算服务Amazon Braket，帮助研究和开发人员加速研究，发现量子计算的潜力。2020年，AWS把这项服务开放给了所有人。 Amazon Braket出现前，只有全球顶尖的研究机构或最具经济实力的公司才能使用量子计算硬件，现在，任何人都可以用低至0.30美元的价格使用量子机器。 毫无疑问，这种深奥难懂的计算方法还处于早期阶段，但这也正是Braket的要点所在。在探索时期尤为重要的一点是，要让尽可能多的人涉足到量子计算领域。随着企业和机构开始初步尝试量子技术，这种专业知识开始走出学术界，围绕量子未来的各种商业计划、产品与服务雏形就会陆续出现，这也是Braket从实验室走向应用的途径。正如我们在机器学习发展过程中看到的，当软件生态系统真正能够服务于硬件时，成千上万的应用程序就会出现。 在未来十年左右的时间里，量子计算将改变很多领域，如化学工程、材料科学、药物发现、投资组合优化、机器学习等，但只有当越来越多的人现在开始设想这条未来之路，这些改变才能实现。 鉴于AWS有经验让所有人用得起、用得上和能理解先进的云技术，Werner认为2021年将是量子计算开始蓬勃发展的一年。 Werner说，为使科技发挥潜力，帮助全世界的人过上更好的生活，我们走遍世界，更应该走到世界的上空。 2019年，我们推出了AWS Ground Station卫星地面站服务。利用该服务，客户能够控制卫星通信、处理数据，扩大运营规模，而不必操心地面站基础设施的建设或管理。这项服务已经取得巨大成效，但我们认为这仅仅是一个开始。我预测，2021年及以后，太空将是我们在云技术方面取得最大进步的领域。 目前，卫星数据的接入和处理技术，已经用于帮助研究人员追踪冰川消退，海事机构保护脆弱的海洋保护区，农学家更准确预测粮食供给。同时，一些初创公司正在探索利用太空发展新一代快速而安全的网络。通过让每个开发者都能负担得起接入太空的费用，我期待看到这些创新能落地变成现实，帮助所有人成长和成功。

来源： 半导体那些事儿 昨天晚上，在芯方式的一个微信群里，有位朋友抛出了这个话题，如果回到职业生涯的初期，你会在硬件工程师or软件工程师中选择哪一个？大家对此话题兴趣十足，持续讨论到凌晨一点多（都不用睡觉的吗？），大部分人表示软件工资待遇比硬件要好很多，也有很多不同的观点，有人表示不喜欢写代码，有人后悔当年应该听爸爸的话去学医！那么如果有一次重来的机会，看到该话题的你会选择做一位硬件工程师还是软件工程师？为什么呢？下面是大家分享自身的经历和感悟，这样也能给刚参加工作的朋友们一个参考的方向~ @黄鹏(滁州惠科光电 TF工程师): 如果有机会重来，出于对个人的发展与长期规划，软件工程师相对更适合一些，当然面对的压力和未来的挑战也相对多一些，然而作为年轻人，不闯一闯怎么知道自己能翻出多大的浪花。 其实也可以针对几个方面来说：1、就业选择；就目前的现状来看，几乎所有公司都会对软件工程师有一定的需求，所有的硬件也少不了软件来支持；所以就业方面，软件工程师的选择优于硬件工程师；2、薪酬待遇；软件工程师在一线城市，应届生一般可以轻松拿到20W+/年，5年以后资深工程师最少60W+，总监级别破100W也不是问题；硬件工程师一线城市，应届生就算是进华为、联想、小米也就10W以内吧，5年以后估计也就20W+吧，总监级别也很难到50W（个别特别出色人才不计算在列）；3、从长期发展；软件的发展速度是优于硬件的，自然发展就需要自身的不断学习，知识就是财富，这点也是毋庸置疑的，也是长期发展软件工程师也是由于硬件工程师的。当然就现在社会也也出现过很多青年才俊的软件工程师因为过度劳累催死，这也是让很多人望文却步的，就看会不会吓退一部分人了。最后，年轻不拼一拼，等老了，拿什么在晚辈面前炫耀。。。 @计儒(上海理工大学 光电信息工程)：首先这个话题，一千个读者一千个哈姆雷特。客观的讲:行业没有好与不好之分，包括硬件与软件。非要说行业有差别的话，无非是人们的给它带上了标签。硬件主要是物理实现，软件主要是算法与应用，实际两者并不分家。现在的软件实现也有通过硬件实现，比如硬件加速。 21世纪发展到现在，很多软硬件应用已经深度融合，用软件定制硬件或者硬件架构提升软件性能。纯硬件工作，像单板设计，射频电路，电子元件等等，纯软件工作，像各类语言的开发，c,c++,python,perl等，算法是灵魂。明确分软硬件，差别还是非常大，选择不一样对职业发展还是影响很大。待遇方面确实软件比硬件要高出不少，但也要看具体行业，比如ic设计领域，薪资天花板与人工智能这样的热门行业几乎差别不大。如果重新选择软件还是硬件，每个人的情况各不一样，选择确实有时候大于努力。如果只讲收入，建议进入金融，地产业，也是不错的选择。但实际情况，很多人在进入大学前选择专业并没有考虑个人的性格与兴趣爱好（职业倾向性），导致进入工作并不是期望需求的。所以最好是找准个人的定位，比如喜欢动手，可以考虑做硬件；对软件开发应用，喜好编程的，可以考虑做软件。最不好的选择就是别人说什么行业好，这个工作好，然后选择了也没有太大兴趣，工作也没激情，这是最可怕。个人建议:选择自己一个感兴趣，并由此对职业有前瞻性的评判，再提升自己，需要什么再去学什么，这是结果导向型的做法最后我个人还是选择软硬结合的，希望可以给到小小的帮助。 @黄金烨(LG电子 电子工程师): 对于我来说可能会选择软件工程师。从学习方面来说，软件的学习成本相对硬件来说，成本可以说非常少，一台电脑，网上可以下载很多免费的学习资源，某宝上也能买到低价格的资源。 也就是说，你凭借这些资源多多练习，在网上接项目，逐渐就能成长为一名熟手，最关键的是你在学习过程中就能挣钱，而且利润也是比较高的。而硬件，软件需要的学习资源，电脑这些硬件都是需要的，而学硬件要想有所成长，最关键的就是多实践，而实践需要的是什么？是电阻、电容、传感器、IC，开发板等元件。硬件学习成本最高的就是这些，你的任何构思，电路设计出来了，你就得做出实物来验证，然后一步一步调试。有人可能说，有仿真软件可以验证呀。但是仿真结果只是个大概，对于要求比较高的电路，结果就不一定准了。另外电路打板费用也不能忽略呀，PCB设计一个微小的差距可能就会把你的板废掉，现在一般打样50块钱10块PCB吧。而且硬件还需要很多测试仪器：万用表、示波器（性能好的很贵的）、LCR测试仪、烙铁、吹风筒、AP…..。当然如果背靠公司，可以省很多费用。二、从工资上涨幅度比较。硬件工程师一般是服务于制造业的，工资上涨比较缓慢，而现在是IT热潮期，人工智能发展，软件工资上涨快。对于硬件工程师，有二十年工作经验的，可能年薪才二十多万，但是有二十年工作经验的软件工程师，月薪就二十万了。 @孔祥儒(珠海运泰利 电子工程师): 很早的时候，软件硬件还不是分的很明确，软件的人都喜欢通过编程控制硬件，一个电脑便能操控另一个地方的售货机。 后来的后来，软件看着越来越脱离实际物体，看似与硬件毫无关联，但当初想要搞些动作的人可没想那么多，他们的目标就是造出自己的东西来。硬件和软件的分歧在全世界都有，软件nb的是美国主导，硬件嘛，德国。而在中国则是软件为主（以现阶段看前面），见效快，收益高，成本低。智能手机和电脑的到来加剧了这种情况，每年软件人都那么多，但实际上是供不应求，再看硬件，看着学着人很少（很多还转到了软件）但实际上供大于求。但我就喜欢硬件做个实实在在的物件，那种新鲜感很开心。就业方面来讲，个人认为软硬件已不应该作为划分标准，例如，做硬件的都会涉及到stm32，你不学软件能行？学fpga，你不学vhdl?所以硬件人一定学软件。但纯软件的像后台，前端的不一定需要学硬件。而且今年软件工资是个分界点，以后不会再长很多（除潮流）。遵循兴趣，跟进潮流（大数据，芯片，人工智能…）。奋斗吧，少年！ @氵三丿寸:如果有钱的话就选硬件，软件的话更新换代太快，要不停的学习，学到头都秃了，为了头发还是选硬件吧。（滑稽） @古顺东(广州新夏启信息科技有限公司 技术总监): 硬件软件定义很泛，就拿嵌入式系统来说，从嵌入式硬件出身到底层软件到现在研发算法的我，还是会选择做一位懂硬件的专业软件工程师（嵌入式），当然，计算机系统层应用程序开发也了解一些，嵌入式系统很泛，细分可以有很多，单是软件就有驱动、系统、应用、GUI、算法等，不懂硬件的软件工程师或许不是好工程师，修炼好内功，多去接触底层的东西，自底向上，会发现计算机技术的通性，多去涉略前沿技术，加油，技术驴友们 @赵宗国(联芸科技 数字电路设计): 首先要说明的是，这是个职业选择的问题。既然涉及到职业选择，那么就不能只拿金钱来衡量了，因为还有一个重要的标准，那就是兴趣使然。所以，我先说下我自己的想法，如果有重新选择的机会，我还是会选择硬件行业。这并不是说明我有多大的抱负，我只是想说明这是一种兴趣与爱好。如果单纯从金钱去衡量，那选择软件，现在看来可能更好些，但是那只能成为一份工作，至少对我而言是这样的，而不能成为我的职业，甚至为之奋斗的事业。当然这是个人观点。不过从另一个角度来讲，硬件相关的工作待遇，尤其是芯片相关的，现在有赶超软件相关行业的趋势，这也是国家重视发展实业与核心技术的一个提现，所以这对我们这些从事硬件相关的工作人员来说也是一个利好。总之，希望大家能够慎重选择自己的从事行业，也希望国家的芯片行业越来越好！ @丽莉(国内某知名电商): 作为一个既不是硬件工程师也不是软件工程师的人，也想来回答一下这个问题。 目前很明显是对软件工程师的需求大一些，而且各种各样的培训班层出不穷，职位也多，找工作的话难易程度明显小于硬件的。但是长久来看，硬件是吃经验，而且科班出身的优势明显，门槛也高。不管怎样，这两个行业在未来都会有非常非常多的机遇与挑战，看上去走下坡的硬件，国家也砸了不少银子；看上去很吃香的软件，哪一天就饱和……假设毕竟是假设，不管选了哪条路，先走到底吧。 -END- | 整理文章为传播相关技术，版权归原作者所有 | | 如有侵权，请联系删除 | 往期好文合集 手把手教你详细的硬件电路设计 学好单片机必须要了解的的8个电路设计 基础电路设计知识：电阻、电容、电感、二极管、三极管、mos管！ 最 后 若觉得文章不错，转发分享，也是我们继续更新的动力。 5T资源大放送！包括但不限于：   免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

关注+星标公众号，不错过精彩内容 来源 | 技成培训 PID的数学模型 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在很多控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的。 PID算法的一般形式 PID算法通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。这里我们规定（在t时刻）： 1.输入量为 2.输出量为 3.偏差量为  PID算法的数字离散化 假设采样间隔为T，则在第K个T时刻： 偏差=  积分环节用加和的形式表示，即  微分环节用斜率的形式表示，即 PID算法离散化后的式子：  则可表示成为：   其中式中： 比例参数：控制器的输出与输入偏差值成比例关系。系统一旦出现偏差，比例调节立即产生调节作用以减少偏差。 特点：过程简单快速、比例作用大，可以加快调节，减小误差；但是使系统稳定性下降，造成不稳定，有余差。 积分参数 ：积分环节主要是用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值，积分环节实际上就是偏差累计的过程，把累计的误差加到原有系统上以抵消系统造成的静差。 微分参数 ：微分信号则反应了偏差信号的变化规律，或者说是变化趋势，根据偏差信号的变化趋势来进行超前调节，从而增加了系统的快速性。 PID的基本离散表示形式如上。目前的这种表述形式属于位置型PID，另外一种表述方式为增量式PID，由上述表达式可以轻易得到： 那么： 上式就是离散化PID的增量式表示方式，由公式可以看出，增量式的表达结果和最近三次的偏差有关，这样就大大提高了系统的稳定性。需要注意的是最终的输出结果应该为：输出量 =  + 增量调节值。 目的 PID 的重要性应该无需多说了，这个控制领域的应用最广泛的算法了。本篇文章的目的是希望通过一个例子展示算法过程,并解释以下概念： （1）简单描述何为PID？为何需要PID？PID 能达到什么作用？ （2）理解P(比例环节)作用:基础比例环节。 缺点：产生稳态误差。 疑问：何为稳态误差 为什么会产生稳态误差。 （3）理解I(积分环节)作用:消除稳态误差。 缺点：增加超调 疑问：积分为何能消除稳态误差？ （4）理解D(微分环节)作用：加大惯性响应速度，减弱超调趋势 疑问：为何能减弱超调？ （5）理解各个比例系数的作 何为PID以及为何需要PID？ 以下即PID控制的整体框图，过程描述为： 设定一个输出目标，反馈系统传回输出值，如与目标不一致，则存在一个误差，PID根据此误差调整输入值，直至输出达到设定值 疑问：那么我们为什么需要PID呢，比如我控制温度，我不能监控温度值，温度值一到就停止吗？ 这里必须要先说下我们的目标，因为我们所有的控制无非就是想输出能够达到我们的设定，即如果我们设定了一个目标温度值，那么我们想要一个什么样的温度变化呢？ 比如设定目标温度为30度，目标无非是希望达到图1希望其能够快速而且没有抖动的达到30度。 那这样大家应该就明白，如果使用温度一到就停止的办法，当然如果要求不高可能也行，但肯定达不到图1这样的要求，因为温度到了后余温也会让温度继续升高。而且温度自身也会通过空气散热的。 系统输出的响应目标 综上所述，我们需要PID的原因无非就是普通控制手段没有办法使输出快速稳定的到达设定值。 控制器的P、I、D项选择 下面将常用的各种控制规律的控制特点简单归纳一下： (1)比例控制规律P：采用P控制规律能较快地克服扰动的影响，它的作用于输出值较快，但不能很好稳定在一个理想的数值，不良的结果是虽较能有效的克服扰动的影响，但有余差出现。它适用于控制通道滞后较小、负荷变化不大、控制要求不高、被控参数允许在一定范围内有余差的场合。如：金彪公用工程部下设的水泵房冷、热水池水位控制;油泵房中间油罐油位控制等。 (2)比例积分控制规律(PI)：在工程中比例积分控制规律是应用最广泛的一种控制规律。积分能在比例的基础上消除余差，它适用于控制通道滞后较小、负荷变化不大、被控参数不允许有余差的场合。如：在主线窑头重油换向室中F1401到F1419号枪的重油流量控制系统;油泵房供油管流量控制系统;退火窑各区温度调节系统等。 (3)比例微分控制规律(PD)：微分具有超前作用，对于具有容量滞后的控制通道，引入微分参与控制，在微分项设置得当的情况下，对于提高系统的动态性能指标，有着显著效果。因此，对于控制通道的时间常数或容量滞后较大的场合，为了提高系统的稳定性，减小动态偏差等可选用比例微分控制规律。如：加热型温度控制、成分控制。需要说明一点，对于那些纯滞后较大的区域里，微分项是无能为力，而在测量信号有噪声或周期性振动的系统，则也不宜采用微分控制。如：大窑玻璃液位的控制。 (4)例积分微分控制规律(PID)：PID控制规律是一种较理想的控制规律，它在比例的基础上引入积分，可以消除余差，再加入微分作用，又能提高系统的稳定性。它适用于控制通道时间常数或容量滞后较大、控制要求较高的场合。如温度控制、成分控制等。 鉴于D规律的作用，我们还必须了解时间滞后的概念，时间滞后包括容量滞后与纯滞后。其中容量滞后通常又包括：测量滞后和传送滞后。测量滞后是检测元件在检测时需要建立一种平衡，如热电偶、热电阻、压力等响应较慢产生的一种滞后。而传送滞后则是在传感器、变送器、执行机构等设备产生的一种控制滞后。纯滞后是相对与测量滞后的，在工业上，大多的纯滞后是由于物料传输所致，如：大窑玻璃液位，在投料机动作到核子液位仪检测需要很长的一段时间。 总之，控制规律的选用要根据过程特性和工艺要求来选取，决不是说PID控制规律在任何情况下都具有较好的控制性能，不分场合都采用是不明智的。如果这样做，只会给其它工作增加复杂性，并给参数整定带来困难。当采用PID控制器还达不到工艺要求，则需要考虑其它的控制方案。如串级控制、前馈控制、大滞后控制等。 Kp、Ti、Td三个参数的设定是PID控制算法的关键问题。一般说来编程时只能设定他们的大概数值，并在系统运行时通过反复调试来确定最佳值。因此调试阶段程序必须得能随时修改和记忆这三个参数。 数字PID控制器 （1）模拟PID控制规律的离散化   （2）数字PID控制器的差分方程 参数的自整定 在某些应用场合，比如通用仪表行业，系统的工作对象是不确定的，不同的对象就得采用不同的参数值，没法为用户设定参数，就引入参数自整定的概念。实质就是在首次使用时，通过N次测量为新的工作对象寻找一套参数，并记忆下来作为以后工作的依据。具体的整定方法有三种：临界比例度法、衰减曲线法、经验法。 1、临界比例度法（Ziegler-Nichols） 1.1  在纯比例作用下，逐渐增加增益至产生等副震荡，根据临界增益和临界周期参数得出PID控制器参数，步骤如下： （1）将纯比例控制器接入到闭环控制系统中（设置控制器参数积分时间常数Ti =∞，实际微分时间常数Td =0）。 （2）控制器比例增益K设置为最小，加入阶跃扰动（一般是改变控制器的给定值），观察被调量的阶跃响应曲线。 （3）由小到大改变比例增益K，直到闭环系统出现振荡。 （4）系统出现持续等幅振荡时，此时的增益为临界增益（Ku），振荡周期（波峰间的时间）为临界周期（Tu）。 （5） 由表1得出PID控制器参数。 表1 1.2  采用临界比例度法整定时应注意以下几点： （1）在采用这种方法获取等幅振荡曲线时，应使控制系统工作在线性区，不要使控制阀出现开、关的极端状态，否则得到的持续振荡曲线可能是“极限循环”，从线性系统概念上说系统早已处于发散振荡了。 （2）由于被控对象特性的不同，按上表求得的控制器参数不一定都能获得满意的结果。对于无自平衡特性的对象，用临界比例度法求得的控制器参数往住使系统响应的衰减率偏大（ψ＞0.75 ）。而对于有自平衡特性的高阶等容对象，用此法整定控制器参数时系统响应衰减率大多偏小（ψ＜0.75 ）。为此，上述求得的控制器参数，应针对具体系统在实际运行过程中进行在线校正。 （3） 临界比例度法适用于临界振幅不大、振荡周期较长的过程控制系统，但有些系统从安全性考虑不允许进行稳定边界试验，如锅炉汽包水位控制系统。还有某些时间常数较大的单容对象，用纯比例控制时系统始终是稳定的，对于这些系统也是无法用临界比例度法来进行参数整定的。 （4）只适用于二阶以上的高阶对象，或一阶加纯滞后的对象，否则，在纯比例控制情况下，系统不会出现等幅振荡。 1.3  若求出被控对象的静态放大倍数KP=△y／△u ，则增益乘积KpKu可视为系统的最大开环增益。通常认为Ziegler-Nichols闭环试验整定法的适用范围为： （1） 当KpKu > 20时，应采用更为复杂的控制算法，以求较好的调节效果。（2）当KpKu < 2时，应使用一些能补偿传输迟延的控制策略。（3）当1.5 （4）当KpKu< 1.5时，在对控制精度要求不高的场合仍可使用PI控制器，在这种情况下，微分作用已意义不大。 2、衰减曲线法 衰减曲线法与临界比例度法不同的是，闭环设定值扰动试验采用衰减振荡（通常为4:1或10:l），然后利用衰减振荡的试验数据，根据经验公式求取控制器的整定参数。整定步骤如下： （1）在纯比例控制器下，置比例增益K为较小值，并将系统投入运行。 （2）系统稳定后，作设定值阶跃扰动，观察系统的响应，若系统响应衰减太快，则减小比例增益K；反之，应增大比例增益K。直到系统出现如下图（a）所示的4:1衰减振荡过程，记下此时的比例增益Ks及和振荡周期Ts数值。 （3）利用Ks和Ts值，按下表给出的经验公式，计算出控制器的参数整定值。      （4）10：1衰减曲线法类似，只是用Tr带入计算。 采用衰减曲线法必须注意几点： （1）加给定干扰不能太大，要根据生产操作要求来定，一般在5%左右，也有例外的情况。（2）必须在工艺参数稳定的情况下才能加给定干扰，否则得不到正确得整定参数。（3）对于反应快的系统，如流量、管道压力和小容量的液位调节等，要得到严格的4：1衰减曲线较困难，一般以被调参数来回波动两次达到稳定，就近似地认为达到4：1衰减过程了。 （4）投运时，先将K放在较小的数值，把Ti减少到整定值，把Td逐步放大到整定值，然后把K拉到整定值（如果在K=整定值的条件下很快地把Td放到整定值，控制器的输出会剧烈变化）。 3、经验整定法 3.1方法一A： （1）确定比例增益 使PID为纯比例调节,输入设定为系统允许最大值的60%~70%，由0逐渐加大比例增益至系统出现振荡；再反过来，从此时的比例增益逐渐减小至系统振荡消失，记录此时的比例增益，设定PID的比例增益P为当前值的60%~70%。 （2）确定积分时间常数 比例增益P确定后，设定一个较大的积分时间常数Ti的初值，然后逐渐减小Ti至系统出现振荡，之后在反过来，逐渐加大Ti至系统振荡消失。记录此时的Ti，设定PID的积分时间常数Ti为当前值的150%~180%。 （3）确定积分时间常数Td 积分时间常数Td一般不用设定，为0即可。若要设定，与确定 P和Ti的方法相同，取不振荡时的30%。…

2020年12月15日，中国电子信息博览会组委会在北京召开新闻发布会，宣布第九届中国电子信息博览会（以下简称“CITE 2021”）将于2021年4月9-11日在深圳会展中心全馆盛大举办，并向社会各界发布博览会相关启动筹备情况。本次博览会以“创新驱动 高质量发展”为主题，秉承开放合作原则，打造国家级电子信息全产业链高端展示平台。坚持创新引领，推动中国电子信息产业实现高质量发展。 2020年新冠疫情突发，造成全球知名展览纷纷停摆，中国得益于高效的防控手段，让疫情得到有效的控制，作为国内首屈一指的电子信息产业博览会，肩负产业复苏的责任，积极安全开办展会。随着疫情常态化，中国巨大的电子信息市场需求吸引了外资在国内的投资有增无减，同时也促进了企业和社会的“数字经济”发展，作为“中国电子信息全产业链第一大展”中国电子信息博览会，不仅是展示全球电子信息产业最新产品和技术的国家级平台，更是创新技术发展的风向标。博览会以面对面交流的方式，使参会人员快速准确了解产业发展行情。如今，国际形势日趋复杂，中国经济的腾飞需以国内大循环为主，国内外循环相互促进的方式，其中电子信息产业必然首当其冲，支撑起经济发展的底层架构，博览会的举办正是迎合这种趋势，让业内人士能够一同探寻发展机遇，本届博览会汇聚高端企业与内容，从提升参展企业和嘉宾层级出发，将博览会打造成年度企业家交流盛会，不仅强化专业化服务，引进国际先进会展管理经验来提高展商满意度，更是加强专业观众的邀请和组织工作，完善展会服务标准流程。博览会保持初心，每年都在深圳会展中心举行，也已成为亚洲地域内规模最大且产业链最全的电子信息博览会，同时是一场具有国际影响力的电子信息行业年度盛会。 此次新闻发布会上，中国电子信息博览会组委会秘书长陈雯海集中发布有关CITE2021的全新亮点和筹备情况。组委会特邀来自中国电子、中国船舶、中国核理化院、航天科工、中兴通讯、AMD、联想、清华同方、联发科、戴尔、瑞萨、紫光、海信、科大讯飞、富士康、中电科、浪潮、金山、麒麟软件、无人系统联盟、赛迪研究院电子所、仪器仪表协会、元器件行业协会、中国雷达行业协会等近百家企业和行业学协会嘉宾等一同出席。发布会吸引了人民网、经济日报、新华社、中新社、新华网、新浪网、网易、搜狐、智东西、雷锋网、科技轶事、电子产品世界、中国测控网、与非网、半导体行业观察等100多家大众、科技以及电子信息行业专业类媒体全程报道了本次发布会的盛况。 主题演讲环节，益普索中国消费科技研究院院长周启群以《2021年电子信息行业发展趋势分析》为题，深入浅出的探讨了电子信息产业变革的必要性和方向。随着我国经济社会发展站在了新起点，消费变革成为创新驱动的主动力之一。此外，随着技术和市场变化，产业链供应链布局更多从生产导向转向市场导向，强大国内市场成为国内外循环的纽带，形成轮辐式、辐射型格局。新基建、信创产业、5G使得当下处于智能产业变革风口，很大程度推动经济社会高质量发展。深圳作为最早一批5G试点城市，正在大力培育发展新经济、新业态，特别是发力5G、AI、8K超高清、工业互联网等新基建。 如今，国家在政策层面大力支持电子信息技术发展。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二Ο三五年远景目标的建议》中指出，我国已经转入高质量发展阶段，未来将坚持扩大内需和供给侧改革，在科技自主自强、产业强国等方面一起发力，这也为中国电子信息产业未来发展的新征程指明了方向。举办中国电子信息电博会是展示新一代电子信息技术发展水平，研讨产业发展趋势，推动产业链合作，促进国际产业交流，更是引导产业持续健康发展的重要抓手。CITE2021必将对推动深圳和全国电子信息产业创新发展、全面提升我国电子信息产业的国际竞争力产生重大而深远的影响。 深圳是改革开放的前沿阵地，也是一座充满活力的创新型城市，是我国重要的电子信息技术和产业的研发、制造、出口基地。今年1-9月，深圳逆势上扬，新登记商事主体370259户，同比增长2.7%；深圳新登记“七大战略性新兴产业”企业27112户，同比增加37%，发展势头迅猛。前三季度深圳GDP逆势增长2.6%，其中电子信息产业增加值占深圳GDP比重近五分之一。值得注意的是，粤港澳大湾区建设作为国家战略在南方的支撑点，是我国对标国际先进制造的引领区。战略性新兴产业作为制造业高质量发展的重要载体、抓手和手段，是粤港澳大湾区建设中的重点任务之一。CITE2021作为促进创新创业的重要平台，为中国电子信息产业的发展增添了新的活力和动力，也成为深圳电子信息产业向全世界展示自身实力和风采的闪亮舞台。 据悉，CITE2021以创新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，将集中展示包括智慧家庭、智能终端、人工智能、智能制造、集成电路、超高清显示、大数据存储、智能网联汽车、5G和物联网、电子竞技等代表电子信息产业未来发展的核心内容，展馆规模达102500平方米。通过CITE主题馆、超高清显示馆、智能制造与3D打印馆、前沿科技应用馆、电子竞技馆、大数据存储馆、智能驾驶汽车技术及智能科技馆、基础电子馆九大展馆 20个专业展区，为业界充分展示了智能时代电子信息产业最新发展成果与趋势，从芯片到终端解决方案，展现电子信息创新技术，促进传统产业智变，而博览会本身会继续打造国际化一流电子信息领域展示平台。 博览会同期，以“CITE2021”展示成果为依托，组委会为进一步扩大同期活动影响力、充实活动内容、强化活动特色，在展会同期还将举办“1+N”场论坛活动，囊括中国电子信息博览会开幕论坛、新一代信息技术产业集群高峰论坛、2021深圳国际大数据与存储峰会、2021机器人产业院士论坛、2021中国（深圳）智能驾驶峰会、2021中国国际显示产业大会、2021全球VR/AR/MR+5G应用峰会。论坛将邀请政府行业主管部门领导、国内外著名专家学者、国内外企业家发表主题演讲，促进产业交流，碰撞创新火花。同时，中国电子信息行业创新评选组委会将联合电子信息领域十大行业协会，共同组织评选“中国电子信息行业创新金奖”及“中国电子信息行业创新奖”并在现场举行隆重的颁奖仪式，评选活动将邀请行业资深专业人士、国内外著名专家学者、理事会相关专家企业家代表进行打分评选，旨在推进创新产品落地，促进国内国际双循环。 八年来，博览会扎根深圳，始终站立在改革开放的最前沿，已经成为电子信息产业发展的风向标。如今，CITE2021全面启动，将迎着深圳建设社会主义现行示范区的东风，继续以全面展现新一代技术的最新成果，赋能实体经济，推动社会转型升级为办展宗旨，向世界展示中国电子信息产业的全新面貌，更从底层新兴技术推动产业变革，助力产业人士发展新机遇。

经常在实际操作中，对系统损伤最大的都是低频的共模干扰，譬如大功率电机、断路器或开关、短路、雷击感应等，这些类型大都是外来的共模信号，其脉宽在数百us到s之间，周期最长也是数秒。这样的脉冲持续引起对地的高电压波动，从而损伤系统。 但对于高频共模干扰，从干扰源开始，大部分能量是以辐射的方式作为能量传输途径的，而且这样的共模干扰多产生于系统本身。 1 对接地产品而言，当然希望线缆上传导过来的共模干扰，通过电容或瞬态抑制器件，导向大地或机壳，防止其干扰敏感电路（如CPU）。 2 但对于浮地产品而言，主要通过串联磁环（或增大共模阻抗），防止共模电压转化为差模 电压，干扰敏感电路。 其次，要注意PCB的布线，不仅使PCB板的各个电路对其参考地（数字地GND，而非接地产品的机壳地PG）保持零电位，而且在I/O、RST、CS（片选）等关键信号的滤波电路放置。 这样，再恶劣的共模干扰也不会对数字电路产生干扰了。 3 第一种方法是泄（但要求有良好的接地或金属机壳）；第二种方法是堵（避免共模骚扰转化为差模干扰，影响电路）。 前一种方法，主要用于接地良好的地面设备（如通信基站）；第二种方法，主要用于车载、机载、舰载设备。 4 当然，大家会说第二种方法（浮地），由于PCB板与大地也存在寄生电容，对高频干扰可能失效。 但是对于铁路、电力、工业控制现场来说，主要干扰是变频器、大功率电机、断路器或开关，其产生的干扰主要集中在10MHZ以上。 此外，地线干扰（强电短路、雷击反击、谐波、漏电流），也是极为严重与不稳定的（平时可能高达0.8V），对于部分关键CPU的工作电压1.2V而言，简直是魔鬼！ 5 高频的共模电磁干扰，能量一般不会很大。譬如手机、大功率射频识别（俺见识的最大功率才3W），由于是高频，铁氧体磁环或磁珠可以吸收，金属机箱（或塑料机箱内的喷涂导电层），可以完全将其反射或吸收。 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

出品 21ic中国电子网 蔡璐整理 网站：21ic.com 今年秋天，苹果终于圆了自己立下的flag，用自研M1芯片取代了之前的英特尔处理器。虽然一开始很多人对苹果的芯片转型持有怀疑态度，但最终的产品还是让人大吃一惊。这不，就连曾经跟苹果因专利许可问题而对簿公堂的高通，现如今也是对其大为赞赏。 12月12日消息，据外媒报道，高通公司总裁克里斯蒂亚诺·阿蒙（Cristiano Amon）在接受媒体采访时表示，M1芯片的成功“证实”了高通对计算未来的想法。“我们对M1的发布非常高兴，同时对苹果公司表示敬意，因为它证明了我们的信念，即移动用户正在定义他们对PC体验的期望。” （资料图） 同时，阿蒙强调，苹果向ARM芯片的过渡，有助于推动整个行业的发展。值得注意的是，高通刚刚发布了其最新旗舰处理器骁龙888。 “当苹果加入到这个圈子之后，你会发现生态正发生变化。举个例子，我相信在这周，也是Adobe发布新应用的前一周，这些应用都是ARM原生的。一旦这些应用成为ARM原生应用，它的性能会更高，而且兼容性更好。”阿蒙表示，总体而言这是一个非常好的信号。生态系统将发生变化，这也证明微软和高通走在正确的道路上。它关乎电池寿命、网络连接，以及与众不同的多媒体体验。 （资料图） 在采访中，阿蒙还谈到了5G的未来，他的观点非常乐观。然而，“居安思危”的苹果或许可不这么认为。 据彭博社12月11日报道，苹果硬件技术部门高级副总裁约翰尼·斯鲁吉（Johny Srouji）在与员工的一次会议上透露，公司第二次芯片转型也已处于早期阶段，今年已经开始研制用于蜂窝网络的调制解调器了，以取代高通公司的同类芯片。但是，他并未披露苹果自研基带芯片何时将出货。 （相关报道截图） 看到这里，可能有人会问：高通的基带还可以啊，为什么苹果会放弃高通呢？ 其实，这里面的问题有很多，一方面，高通的专利授权给苹果，会带来巨大的成本负担；另一方面，苹果之前就对高通提供的5G毫米波天线模版有些不满了，因为苹果觉得，高通方面的设计导致了iPhone 12散热出现问题，并且高通基带与A14磨合的似乎也并非那么顺畅，手机信号也没有想象中的那么好。 （资料图） 据悉，蜂窝调制解调器（基带）是智能手机最关键的部件之一，电话呼叫、短信，以及连接Internet网都要靠基带芯片。尽管苹果拥有强大的A系列移动处理器，但却一直没有自己的基带芯片。一直以来，苹果在基带芯片领域都要依赖高通、英特尔等芯片厂商的供给，每年都要为此付出高昂的费用。 根据外媒统计的数据显示，在高通公司的总营收中，来自苹果的订单大约占11%；而苹果的订单大约占英特尔总销售额的7%。供应商的稀缺，很容易使苹果公司陷入“被动状态”。因此，对于苹果来说，为了能够确保未来在技术方面拥有更多的创新空间，自研基带芯片是十分关键的。 虽然苹果的研发实力不容小觑，但其想要用上自己的基带产品仍然困难重重。一方面，尽管苹果已经启动了自研芯片的进程，但仍有技术难题、专利壁垒需要攻克，目前苹果无法做到像华为一样在通信领域自由发挥；另一方面，苹果与高通去年刚刚签署了长达2+6年的和解协议，这也意味着，未来7年的iphone上仍然以高通基带为主。 END 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

移动互联时代，“用户至上，体验为王”被奉为圭臬，多家互联网巨头掌门人都身兼“产品经理”之职，亲抓体验愉悦用户。万物互联时代开启，这一趋势有增无减。只是面对更庞大复杂的网络连接、更多样化的业务场景应用，除了“人治”以外，管理者们更多把目光瞄向了AI，力图通过基于业务场景的网络自动化和智能化保障用户体验。   “随着整个经济社会数字化转型的不断的深入，家庭宽带业务由大连接、强开通的规模经营，逐步转向了重内容、重体验的高质量存量经营。用户体验作为经营的基础，将在转型的过程中发挥着决定性的作用。” 在12月10日-11日举行的共赢未来全球线上峰会（Better World Summit）上，东莞移动网络部副总经理梁建粦如是说。   用户体验如何保障？梁建粦结合东莞移动与华为的联合创新，分享了双方以B网（华为XPIE实验室）孵化能力+A网（现网）持续运营、提升家宽品质的实践探索，展示了一个FBB网络自治使能敏捷商业的成功范例。 存量经营时代用户体验越发重要家宽业务运营面临四大痛点   梁建粦在演讲中表示，在中国移动创一流“力量大厦”的战略部署和指导之下，广东移动在家庭宽带融合大会战中坚持拓规模、树品牌、建生态、提价值，深化融合发展，持续拓展增值空间，升级用户品质体验，持续提升宽带质量，打造高品质形象。   在这一背景下，东莞移动近年来的家宽业务保持了强劲的增长势头，截至2020年市场份额已超过50%，服务了160万家庭，覆盖了全市470万用户。   而宏观数据显示，截至2019年，中国的宽带渗透率已超过95%，人口红利释放已进入尾声。当家宽业务进入存量经营时代，用户体验将越发重要。而在面向存量经营升级的过程中，梁建粦指出东莞移动碰到了四个困扰的问题和痛点。   首先是体验无法监测。基于当前网络KPI和机顶盒软探针的网络质量监控体系，并不能很完美地表征游戏、视频、在线教育等应用体验，导致经常发现监控的网络KPI很好，但是到了满意度调研和NPS调查时，用户实际上又在抱怨网络质量存在不足的情况。   其次是投诉靠人工排查。面向用户的报障缺乏宽带的高效维护工具，主要依赖人工上门上站逐段排查，导致时间长、效率低。东莞移动的装维人员的维护工作量是本地行业平均水平的2-4倍，供需矛盾突出，整个工作的效率也亟待提升。   再者是离网无识别和维系手段。从实际统计数据来看，并不是所有的低满意度客户都会投诉，多数客户的质差容忍度是比较高的，但是这样也带来了一个风险和挑战——在他们长期的静默之后就是离网。缺乏对低满意度客户的量化分析手段，无法有效识别低满意度客户，就没有有效的管理手段，用户就会逐步流失。   最后是随销效率低。由于缺乏整个数据和信息的支撑，对家庭用户的实际组网信息服务需求把握也不足，因而缺乏支撑的话术。如果目的性太强而又缺少切入点，那么用户的接受程度便不高，从而导致智能组网、宽带套餐等一些新产品的推荐在装维的随销过程中成功率很低。 东莞移动携手华为联合创新三大网络新能力提升家宽体验 如何破局？梁建粦透露，2019年广东移动联合华为松山湖研究所，进行了下一代光宽带网络的研究和探索，并在东莞的松山湖成立了XPIE实验室。在这基础之上，东莞移动与华为于今年4月启动了家庭宽带体验提升创新项目，由华为XPIE实验室（B网）负责整个解决方案的开发、算法验证，然后将孵化的能力导入东莞移动现有宽带网络（A网），持续运营和运维，进行商业探索。   截至目前，经过7个月试点，双方的联合创新已初见成效，目前已覆盖4台试点OLT，共计7856个用户，第一批试点用户的体验改善率超过了90%，预计明年将在东莞全市复制和推广。   “创新方案简单来说就是通过引入新的网络能力，来支撑新的存量体验运营模式。”梁建粦总结道。   其中，第一个关键能力是应用类型AI识别。这是一种基于AI的DFI应用识别技术，不同于传统的DPI方式需要解析报文的内容，基于DFI的方法不需要拆包、不需要涉及到用户的隐私，只需利用已经训练好的神经网络对报文特征进行识别。应用内容加密之后，仍然可以进行识别。   第二个关键能力是体验秒级感知度量。识别出具体应用之后，通过采集丢包率、时延等应用级的KPI，并基于这些KPI和应用的KQI来进行关联，度量最终用户的体验情况。   第三个关键能力是智能分析定界定位。基于智能分析平台，通过AI算法对应用和网络的指标进行相关性的分析，秒级数据同步定界定位，从而确定质差的位置和原因。 四个新变化层层击破四大难题FBB网络自治使能敏捷商业 基于三大网络新能力的引入，梁建粦结合实践详解了创新方案在东莞移动家宽网络试点带来的运维运营模式的四个方面的新变化，也是对上述提及的家宽业务运营升级面临的四大痛点的各个击破。   第一个变化是从被动投诉到质差识别，主动管理。面向用户体验的可视可度量是存量经营最基础也是最关键的部分。试点方案实现了444户的质差用户识别，包含OTT视频、在线游戏、网络课堂、在线办公4大类8种应用的劣化时间占比和质差原因分析。目前一共管理下手村、锦绣山河、望牛墩等区域7434用户，针对444质差用户上门验证52户，质差分析准确率达到了100%。   第二个变化是从逐段排查到根因快速分析，高效排障。在东莞城区的锦湖南郡住宅小区，有客户反馈使用的是300兆宽带，但是看视频仍然经常卡顿，有时甚至上网也困难。质差分析显示该用户使用的ONT不支持千兆，协商速率仅为100兆。通过装维人员上门确认，发现其Wi-Fi路由器果然连接到了光猫的百兆口。通过更换网关使用千兆口连接后，该用户的下行速率从90兆提升到了368兆，大幅提升了4倍，客户的感知得到了明显提升。同理，对已经发生报障和投诉的79户（其中有一户已投诉了7次），东莞移动安排实际上站和上门的验证，发现整个方案的定界和定位分析准确率达到96%。借助于直观可用的分析结果，装维人员将平均处理时长也缩短了35%以上，一次性问题解决率大幅提升。   第三个变化是。在业务品质保障上，提升客户满意度的核心是要找到低满意度客户，以及存在的网络质差原因，从而开展针对性的改善措施。11月，东莞移动共对22户存在体验质差隐患但未投诉的客户进行主动整改，事后电话回访20户，反馈体验均有明显改善，静默用户体验改善率高达90%。其中有7户表示长期体验不好，已有离网倾向，经过改善之后得到了成功挽留。 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！

随着送餐应用DoorDash和民宿短租平台Airbnb上市，IPO变得更狂热，硅谷的创业狂潮冲得更高。 实时在线活动平台Hopin是一家位于英国伦敦的创业公司，它只有7名员工，但年初时公司的估值达到3800万美元。Hopin CEO Johnny Boufarhat本来无意融入更多资金，但大流行扩散，越来越多的人参与虚拟活动，Hopin的业务也随着扩张。投资者开始主动接触Hopin，想加入进来。Boufarhat说：“他们纷至沓来，就像鼓点一样密集。投资者以新方式引诱创始人。” 6月份 Hopin又融资4000万美元，Accel、IVP参与投资。上个月，Hopin甚至还没有正式宣讲又融资1.25亿美元，估值达到21亿美元，比一年前增长77倍。Boufarhat坦言：“投资者几乎每天都会找我们。” 当大流行开始时，有人说创业大萧条将会来临。但是当新冠走过初步阶段，渐渐恶化，这种担忧却消失了。人们以新的方式生活，工作、学习、购物、社交都以远程方式进行，科技产品和服务受到追捧，市场情绪改变，交易变得疯狂起来。 VC你争我夺 Discord、Robinhood都以很高的估值融入资金，然后又被新资金淹没。VC你争我夺，都想投资。随着送餐应用DoorDash和民宿短租平台Airbnb上市，IPO变得更狂热，硅谷的创业狂潮冲得更高。 投资公司Menlo Ventures的高管Matt Murphy说：“几乎现在所有热门公司都成为积极追求的对象。与以往不同的是，大家似乎不惜任何代价都想夺得资产。” 数字产品和服务的需求增长是一大原因，但并非唯一原因。因为美国的利率很低，投资者为了追求回报，愿意向高风险资产下注。VC公司的融资已经创下新高。股市大涨导致更多公司IPO。大型科技公司正在疯狂收购，甚至连比特币也创下新高。 CB Insights在报告中指出，在多种因素的助推下，今年三季度创业公司融资365亿美元，同比增长30%。Pitchbook的数据显示，到目前为止今年创业公司完成223宗大交易（融资1亿美元或者更多），数量已经超越去年的总和。 VC公司Founder Collective的高管Eric Paley指出：“过去20多年我都没有看到这样的现象。宴会很热闹，美酒不断，就像当年的网络泡沫一样，只是这一次我们在家里单独畅饮。” 大流行期间的确有一些创业公司削减开支，但在“盛宴或饥荒”两大阵营中，许多创业公司被划到盛宴的一边。在新冠的冲击下，有些技术本来要几年才能普及，现在却压缩到几个月，一些不知名的软件公司突然成为明星，比如云计算公司、金融科技公司、协作软件公司。华尔街最近比较热情，欢迎快速增长的软件公司上市，比如Snowflake、Asana、JFrog、Sumo Logic、Unity。 来自Renegade Partners的投资者Roseanne Wincek说，科技产业已经很庞大，但世界还是低估了它的庞大程度，她说：“越来越多的人现在看清了。” 估值创新高 周三时DoorDash上市，公司估值最高达到353亿美元，比之前的估值高一倍。最开始DoorDash的IPO发行价区间是75-85美元，后来上调到90-95美元。Airbnb随后也上市，之前它设定的发行价区间是44-50美元，后来上调到56-60美元。如此一来，Airbnb的估值最高可达420亿元，比新冠爆发前增长32%。 一般来说，私营创业公司每隔12-18个月就要融资，不过由于投资者十分热情，现在时间已经缩短到3-6个月。一些创业公司以更高的估值完成一轮又一轮融资。 一位移知情人士称，6月份社交媒体平台Discord融资，估值35亿美元，没多久投资者又说要给它更多钱。另两位知情者称，现在Discord正在洽谈，准备融入更多资金，估值达到70亿美元。 食品杂货配送公司Instacart今年融了两批资金，估值翻了一倍多，达到177亿美元。股票交易App Robinhood今年融资4次，总金额12.5亿美元，估值达到117亿美元。 在大流行期间，投资者发现用奢华的晚宴或名流云集的派对无法吸引企业家，他们如果想占据投资优势，只能跑得更快。 Rahul Vohra是一位企业家，他也向年轻创业公司投资，他说最近老是在同一天听创业公司做Pitch、做尽职调查、签约、打钱过去。Rahul Vohra还说：“连坐的时间都没有。”如果等一周，意味着价格会更贵，争夺的投资者会更多，可能还会失去投资机会。 今年夏末时，Addition接触安全软件创业公司Snyk，想向它投资。48小时内Snyk签下投资协议，这笔投资离上一次Snyk融资只有8个月，公司估值达到26亿美元，它的年营收只有3000万美元。 Snyk CEO Peter McKay说：“投资者将速度作为优势。如果投资者等着企业家上门，那就有些晚了。” Brex为其它创业公司提供信用卡，公司CEO Henrique Dubugras说有许多投资者主动给他们打电话。在大流行初期，Brex裁员62人，不过6月时业务却开始反弹。之后VC就打电话给公司，说它们想投资。 Dubugras表示：“我从来没有见过如此狂热的现象。”他说Brex现在正在做计划，准备融入更多资金。 一些投资者开始不安，他们担心会有泡沫。Paley说，在Founder Collective投资的企业中，有些企业融入让人震惊的资金，风险非常高。他还说：“当大家向我们祝贺时，我们有些羞怯，不知道令人流鼻血的估值对我们或者创始人而言到底是好事还是坏事。” 也有投资者认为，现在说什么“天要塌了”没有意义。谁愿意听呢？十多年来，一些著名的投资人一直在警告，说创业公司开支太高、估值太高，有泡沫。但在这段时间内科技产业越变越大，越来越富，越来越强。 3月份，红杉曾经发出备忘录，说“黑天鹅”将要飞出，企业要为困难年做好准备。 DoorDash和Airbnb上市让红杉受益，红杉还是Zoom的投资方，Zoom在不到两年的时间里估值从10亿美元增至1160亿美元。 来自QED Investors的投资人Frank Rotman今年8月曾说，创业公司一次又一次融资，这是“我见过的最令人不安的趋势”。他还说：“如果一家公司的银行账户里藏着很多便宜的钱，公司可能更容易脱轨。”一些顶级VC回应称，他们也有相似的想法。 不久前QED刚完成一笔投资，另一家VC公司跑出来说它们也愿意投钱，估值增加1-2倍，就在QED汇钱的同一天这家公司想签署协议。Rotman说：“真是有些疯狂。” 免责声明：本文内容由21ic获得授权后发布，版权归原作者所有，本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点，不代表本平台立场，如有问题，请联系我们，谢谢！