最近，Arm 开发了新一代的神经处理单元 (NPU)，Ethos 系列。这些处理器旨在与其他 Arm 内核协同工作。与传统的神经处理单元相比，这种组合提高了性能和功率效率，从而实现了具有成本效益但高性能的边缘机器学习产品。 此外，Arm 正在密切关注量子计算的发展。虽然 答 无法透露 Arm 在该技术上所做的任何工作，但他表示，“能够进行更多处理和更复杂的机器学习应该会导致我们使用该技术获得越来越强大的能力。[…] 这是一个令人着迷的地方。” 问：我想更多地谈谈您的 Ethos 系列，我认为它们已经存在，并且它们已用于许多 AI 应用程序，主要用于边缘计算，我认为。您能告诉我们关于物联网 Ethos 的哪些信息? 答：这对我来说是一个非常令人兴奋的领域。我们有专门的机器学习处理器，称为 Ethos。重要的是要记住，当今设备中的大多数 AI 实际上都是在 Arm 的 CPU 中运行的。它是市场上最普遍的处理器，并且有大量的人工智能。人工智能并不总是需要某种专业计算。 许多应用程序不需要在非常复杂的网络上运行。他们真的不需要以极快的速度运行。而且，在这种情况下，它们通常会在今天的 Arm CPU 上运行得很好。我知道有人在 Cortex M0 上进行对象检测和人脸检测，Cortex M0 是 Arm 的一款非常非常微型的电池供电处理器。所以我们的工作之一是制造——这些 CPU 是最容易编程的东西。因此，我们的工作之一是确保我们的 CPU 在机器学习方面变得更好，并确保我们今天的所有客户实际上都可以访问更多功能。因此，在过去五年左右的时间里，我们一直在将更多的机器学习能力和处理能力引入我们的设备中。 机器学习软件无处不在。它真的在吞噬世界。对于更多的应用，他们想做真正高性能的机器学习，所以他们会有相当复杂的网络。他们希望实时处理帧或实时复杂的语音处理。而且，当然，他们希望在不损坏电池或电源或其他任何情况的情况下做到这一点。因此，在他们想要进行高性能或超高效机器学习的地方，更专用的处理器变得有用。如果你只专注于机器学习任务，你就可以创造出令人难以置信的高性能和高效率的东西。 这就是Ethos 家族的真正意义所在。于是，Ethos 家族进来了;我们有两条主要产品线：Ethos N 产品线，它专注于与 Cortex-A 一起工作，尤其是更高性能的 Cortex-A 处理器。它们旨在处理您在 CPU 市场高端获得的复杂网络。我们的 Ethos N78 在安全等方面非常受欢迎。所以这是第一条产品线。 第二条产品线被称为我们的 Ethos U 产品线。现在，我们已经推出了 Ethos U55 和 U65。不久之后，我们将推出这两个系列的新产品。这些都非常受欢迎。它们设计用于处理器范围的低端，具有更高功率和面积效率的处理器，特别是我们在物联网中的 Cortex M，特别专注于物联网领域。 像我们所有的处理器一样，这些 Ethos U 和 Ethos N 都是可扩展的。因此，您可以随心所欲地实施，从 500 GigaOps 到整个频谱范围内的许多 TeraOps。因此，人们可以准确地实现他们个人 IC 所需的机器学习量。 对此的兴趣是惊人的。所以我认为物联网中的人工智能现在才刚刚开始爆发。人们确实从中受益。 他们意识到通常被称为TinyML的术语，这是一个我们非常活跃且非常支持的社区，他们开始意识到，你知道，我们共同了解如何在物联网中实施人工智能空间，我们能做的事情是无止境的。 我们看到人们将机器学习放在传感器旁边，因为它使传感器数据变得更好。我们看到人们将它放入手表和可穿戴设备的处理器中，因为它再次允许你做任何事情，从语音处理到让所有传感器更好地工作，无论是单独的还是一起的。 因此，我个人认为人工智能将在未来五到十年内成为物联网领域的标准。实际上，我们在该领域投入了大量精力，试图确保每个人都有能力，但也只是，你知道，我们真的相信未来十年物联网的爆炸式增长。 我们非常关注如何为人们增加上市时间，研究诸如云托管处理器环境之类的东西，这样人们就可以进行早期软件开发和更快的软件开发，而无需等待芯片。因此，我们非常关注在该领域启用人工智能所需的工具和软件。 再一次，我们知道构建产品不仅仅是处理器。它需要整个社区的知识和支持。所以像 TinyML 这样的社区，我们认为很棒，因为每个人都可以互相学习。他们可以分享资源和理解，这让每个人都振奋起来。所以，我认为这真的很令人兴奋，我相信 Ethos 将成为使 Arm 处理器出现并支持该领域的每个人的基本部分。 问：现在有很多关于所谓的量子计算的研究。当然，如果我们看看量子计算，我们每天都会使用它，因为电子学是量子物理学的一部分。但这只是一种新名词，比如说，疯狂的量子。 那么，你能告诉我们一些关于量子计算的事情吗? 答：在大多数人看来，量子计算仍处于早期阶段。这是一个令人兴奋的领域。 显然，作为一家专注于加工技术的公司，我们始终保持领先地位。像许多公司一样，我们正在研究这个领域。我认为，我无能为力，但我确实认为这是一个非常有趣的领域。 如果你看 AI，我倾向于将 AI 视为三个不同的问题。你得到了数据的质量，数据的数量，然后是处理。重要的是，其中两个是数据。 当我们看 AI 处理时，我们实际上开始关注数据，而不一定是处理。因此，在许多方面，我们将其视为数据问题。这是关于有效地移动数据。这是关于最小化数据量。所以这个问题依然存在。 但是，显然也涉及大量的处理。我们看到了一些令人兴奋的东西。你知道，如果你特别看一下神经网络，它以大脑为模型，人脑，这种基本结构是负责我们如何围绕视觉和语言进行感知。尽管如此，它也是我们用于高级认知功能的相同基本结构。 因此，原则上，能够进行更多处理和更复杂的机器学习应该会导致我们使用该技术获得越来越强大的能力。所以，我认为它们是令人兴奋的领域。 显然，我们今天在技术上还有很多工作要做，以在未来十年内推进它。但这是一个令人着迷的地方。 对我来说有趣的事情之一是人工智能，或者说机器学习，因为它正在发生。特别是神经网络，主要是一种概率技术。所以他们正在研究概率。如果你看量子物理学，它也是一门概率科学。所以很有趣的是，这两种计算机科学的概率方法正在推动我们前进。因此，看看它们如何协同工作会很有趣。

近日，安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）与国内领先的SoC芯片供应商恒玄科技（上海）股份有限公司（以下简称“恒玄科技”）共同宣布，将进一步加强在智能音频、智能可穿戴和智能家居等领域的芯片技术合作。双方将在优势互补、技术共进的基础上，充分发挥安谋科技自研业务产品与Arm IP相结合的多元异构计算优势，并协同恒玄科技在边缘智能主控平台芯片上的丰富经验积累，共谋终端智能化产业发展、共赢“万物智联”时代先机。 对此，安谋科技联席CEO刘仁辰表示：“双方早在恒玄科技创立之初就已开展合作，并一直保持着紧密友好的合作伙伴关系，非常感谢恒玄科技对安谋科技核心技术实力的持续认可。作为中国最大的芯片IP设计与服务供应商，安谋科技始终坚持在全球标准上打造本土创新，凭借我们与恒玄科技过往在智能音频芯片领域的坚实合作基础，未来双方将会围绕终端智能化发展趋势，积极探索前沿技术与新兴场景，协力打造更多具有市场竞争力的AIoT芯片解决方案。” 恒玄科技总经理赵国光表示：“在‘万物智联’浪潮下，AIoT产业迎来了新的发展机遇。恒玄科技紧贴市场需求与行业趋势，不断拓展产品品类，业务领域已从真无线（TWS）智能耳机逐步延伸至智能手表等智能可穿戴和智能家居等领域。安谋科技拥有成熟的产品矩阵和专业的技术团队，能够为我们提供强有力的底层技术支撑，期待双方后续开展更深入的技术合作，共同推动国内终端智能化发展。” 智能终端设备需求持续扩大，加速AIoT芯片产业向前演进 数字化时代下，智能手机、无线耳机、智能手表和AR眼镜有望成为现代个人消费“新四件”，其中TWS耳机和智能手表的使用群体和出货规模持续扩大，呈加速发展态势。此外，在ChatGPT带动的AI新热潮中，智能音箱、智能家居等智能语音交互设备被视作人工智能的下一类热门终端入口，其产品渗透率有望进一步提升。 但随着各类终端设备的智能化水平不断提升、应用场景加速扩容，其在连接时延、续航时长、数据安全等方面的需求也在大幅提升，AIoT芯片作为智能终端设备的大脑，正面临着算力、功耗、安全等诸多挑战，其SoC芯片架构也日趋复杂。 作为国内AIoT芯片赛道的先锋探索者，恒玄科技深刻洞察到智能终端设备领域的市场机会，不断迭代产品研发和丰富应用场景，历经数年深耕，其当前业务已涵盖了智能音视频、智能可穿戴、智能音箱、智能家居等多个AIoT产品板块。得益于业内领先的产品性能，恒玄科技目前已获得各大头部手机品牌、专业音频厂商、互联网公司及家电品牌的广泛认可，其中不乏三星、小米、OPPO、vivo、荣耀、哈曼、安克、漫步者、JBL、谷歌、阿里、百度、格力、海信等国际知名品牌，并且覆盖了全球主流安卓手机品牌的智能穿戴类配件业务，主营业务增长强劲。截至目前，恒玄科技搭载安谋科技产品的AIoT SoC芯片累计出货量已超过2亿片。 安谋科技自研业务全面赋能，助力恒玄科技打造高性能AIoT芯片 IP作为芯片设计的“原材料”，在终端设备的智能化跃迁过程中发挥着“基石”作用。安谋科技致力于推动国内科技产业创新发展，将本土创新的自研业务产品与全球领先的Arm IP进行有机结合，在AIoT等新兴领域形成独特优势。在与恒玄科技的合作中，包括“星辰”CPU、“山海”SPU、“玲珑”VPU、“周易”NPU等在内的安谋科技自研业务产品与Arm IP所集成的高性能异构计算平台，为恒玄科技不同产品线的SoC芯片提供强力底层支撑；成熟广泛的Arm技术生态，更是助力其芯片产品高效研发，并快速进入市场。 以“星辰”CPU为例，该嵌入式处理器IP已被应用于包括恒玄科技最新的BES2700系列在内的多代产品中。在“星辰”CPU加持下，恒玄科技BES2700系列芯片在性能和功耗上具备显著优势，并被国际和国内头部客户成功采用，助其打造高性能TWS旗舰耳机。具体来看，“星辰”CPU采用Arm®v8-M架构，可实现4.02Coremark/MHz的极致能效；内存子系统引入紧耦合内存和缓存技术，确保实时性和执行效率；DSP指令和协处理器接口，大幅提升算法性能；基于Arm®TrustZone®的系统级安全方案极大简化软件设计，并提升安全能力。此外，“星辰”CPU提供多种可选配置，支持灵活扩展，可广泛适用于算法类、协议类等对体积、算力有要求的应用。 除“星辰”CPU之外，“山海”SPU则为恒玄科技智能手表芯片和智能音箱芯片构建了安全可信的计算环境。在智能手表芯片上，“山海”SPU提供硬件、软件和安全服务，从芯片IP层到云端安全应用和安全管理，进行全链路的安全保护，其核心模块TrustEngine密码算法引擎包括国际通用算法及中国商用密码算法，支持TrustZone技术且具有可信执行环境（TEE）；而对于智能音箱芯片，“山海”SPU在前述特性基础上进一步丰富加解密算法和提升性能，其硬件加解密引擎作为安全可信根，为更多的应用场景提供安全能力支持，打造适用于AIoT系统的全栈安全解决方案。 近年来，随着新的边缘计算场景不断涌现，异构计算技术日趋成熟和普及，不同计算单元乃至不同设备间的协同工作也变得越来越高效。恒玄科技是安谋科技的重要合作伙伴，过往多年合作也印证了双方在AIoT多核异构SoC芯片研发上的共同理念。未来，安谋科技与恒玄科技将整合各自优势资源，为AIoT智能设备提供更多元、更安全、更强大的算力支撑，合力推动国内智能终端芯片产业的创新发展。

8月17日,兴森科技携手电巢科技联合推出的《兴森大求真》第5期“兴森实验室,让可靠看得见”直播活动圆满结束。 本期《兴森大求真》之“兴森实验室,让可靠看得见”用真实案例为基础,剖析PCB电路板可靠性体系,通过厚实力展示了行业翘楚的标准,证明了兴森实验室拥有开展电路板检测分析、电子元器件检测分析、及其环境可靠性评估的对外服务。面对市场环境中众多的电路板种类,兴森用经验和案例沉淀逐一应对,累积了海量的解决方案,在元器件检测方面更是服务了100+客户,做到了用数据说真话,让可靠性真实可见。 干货一:电路板可靠性体系 兴森科技致力于成为全球先进电子电路方案数字制造领军者,核心价值观是顾客为先,高效可靠,持续创新,共同成长。三十年来,兴森科技始终如一地追求电路板的高品质和高可靠性。 兴森科技产品种类多,涵盖高多层PCB、高密度互联HDI、软硬结合板、CSP封装基板、FCBGA封装基板、ATE测试板。PCB制造工艺则涵盖了Tenting工艺、Msap工艺、ETS工艺、SAP工艺、RDL工艺,并提供从电路板设计、制造、SMT组装的一站式服务。 多年沉淀下来,兴森科技已建立了完整的电路板可靠性体系和管理流程。根据客户需求,通过可靠性仿真及设计、工艺过程控制、测试评估、失效分析,帮助客户以合理的成本,实现满足应用场景的产品可靠性。 兴森科技旗下的兴森实验室成立于2010年,拥有各类检测试验设备100多台,可开展电路板检测分析、电子元器件检测分析、可靠性试验。 1、电路板检测分析:包括板材性能测试、PCB测试及失效分析、焊点测试及失效分析; 2、电子元器件检测分析:包括电子元器件的补充筛选、失效分析、DPA破坏物理分析等; 3、可靠性试验:包括早期筛选试验、寿命验证试验、焊点可靠性试验等。 兴森实验室不仅支撑兴森内部产品的研发创新、品质及可靠性,并且是一个对外开放的实验室。接下来,我们将以PCB板材性能评估、电路板可靠性评估、元器件检测分析为例,一一给大家介绍。 干货二:PCB板材性能评估 板材的性能,对成品电路板性能有全方位的影响,包括电路的导通性、导体之间的绝缘性、高温涨缩的尺寸稳定性、高速信号和高频信号的质量、高功率场景下的导热性等,是影响成品电路板的可靠性和性价比的重要因素。 同时,板材性能评估对电路板整体业务流程有重要的意义。其构建的板材性能参数库,能为硬件工程师提供电路板仿真和设计的依据。能为板材供应商,提供材料性能改进的参考数据和方向。并且输入到“制造工艺参数库”中,能在电路板的制造环节,有效地指导质量预防管控,确保取得较高的电路板良率。 兴森根据多年经验及与客户的合作,建立了“PCB板材性能评估”流程,除了材料基础性能,还可以量身定制测试板,以便评估板材的可加工性和可靠性。 以生益科技S9NH板材为例,这是一款超低损耗高多层高可靠性电路板基材,其相对于行业内的同级别产品,具有更低的热膨胀系数和更好的介电性能。S9NH采用NE-glass做增强材料时,可达到P公司产品使用NE2-glass的插损水平,NE2-glass目前在行业内的供应不足,因此S9NH具有更好的供应和成本优势。S9N2H采用NE2-glass和High RC的方案在测试中表现出112G+或接近224G应用的水平,目前已在国内主要终端的公司进行认证测试。 下图是生益科技与兴森科技合作,针对这款板材进行了完整的性能评估。 干货三:电路板可靠性评估 兴森电路板种类多,每种电路板的特征和应用场景不同,对应的可靠性要求也不同。常规来说,电路板可靠性比较关注热力、导通、绝缘可靠性;此外,高速板关注信号完整性、射频板关注PIM、测试板会关注接触性能等等。兴森以三十年经历,积累了大量电路板可靠性的评估案例,并建立了自己的电路板可靠性评估方法。 ATE BIB板可靠性 以BIB(芯片老化测试板)为例,需要特别关注的可靠性风险有: 1)高温老化寿命需要比芯片更长; 2)DUT区域需要保持良好的接触性、可焊性; 3)由密间距带来的绝缘、导通、耐热风险。 FCBGA基板可靠性 在本次直播中,有一款基板最为引人注目,它就是让直播间评论区观众都沸腾的“兴森FCBGA基板”,这也是兴森科技第一次揭秘FCBGA基板的相关技术内容。 以下面这款兴森7+2+7 FCBGA产品板为例,其针对热变形风险、导通可靠性、绝缘可靠性,都通过了严苛的加严测试。目前裸基板和封装均已通过可靠性测试,并实现了量产。 兴森FCBGA基板产品示例 兴森7+2+7 FCBGA基板可靠性测试结果 兴森7+2+7 FCBGA基板模拟回流的热变形测试结果 干货四:元器件检测分析 电路板的构成除了上述介绍的PCB外,还包含连接器和电子元器件,它们的质量均会影响电路板的可靠性。 元器件可靠性体系包含两个部分:供应商和使用方。 元器件供应商:通常是通过材料/工艺/设计可靠性、及可靠性验证、制造及测试等方面去保障电子元器件的可靠性。 使用方:通常首先提出“需求规格及相应的验证方法”,通过可靠性认证、可靠应用、系统可靠性设计,来料检验、补充筛选、破坏性物理分析,批量生产一致性监控等手段去保证产品的可靠性。 而失效分析贯穿可靠性活动的所有环节。 元器件可靠性体系 元器件补充筛选 元器件补充筛选是现在供应链格局下保障产品高可靠性的有效手段,可以剔除早期失效,提高批次使用可靠性,加速产品成熟。主要适用范围是使用方对生产方的筛选项目和应力不了解,或项目集不满足质量目标需求,有些是特殊场景下对前期筛选有怀疑,需要自己补充筛选。而补充筛选覆盖的器件范围也很广,包括:电子元件、半导体分立器件、半导体集成电路、电子模块。综上所述,选择一家可靠的元器件补充筛选服务方尤为重要,而兴森恰恰满足其需求。 兴森在提供元器件代采和元器件补充筛选的服务中,高质量保证是基础。兴森工程师会参照元器件筛选标准和客户技术规范进行筛选,更重要的是通过科学严谨、服务客户的工作准则,把好器件关。从筛选手段上讲,兴森元器件补充筛选有外部目检、X射线检查、超声波扫描显微镜(SAT),还有电性能测试、可靠性试验、寿命试验等一系列的检测筛选手段…… 兴森元器件补充筛选案例 元器件失效分析 关于器件筛选,也许有人会质疑,万一筛选后出现了问题,那该如何解决?兴森实验室拥有失效分析的能力,元器件筛选发现问题后可以得到很好的解决。例如下面瓷片电容失效的案例。 客户反馈胶囊电路板1.2V与GND网络短路,导致电池耗电极快。我们根据客户的局部电路图和失效现象,进行故障定位,确认为瓷片电容失效。对失效瓷片电容进行剖面分析,发现瓷片电容从焊盘延45°角开裂,属于典型机械应力失效形貌。最后,建议客户调整了电容的布局方向和位置,同时优化了装配工艺。优化之后再无此类失效,通过失效分析(FA)反馈至设计端(DFR)及生产工艺(DFM)形成可靠性提升的闭环。 瓷片电容失效分析案例 兴森实验室成立至今已积累了不少元器件失效分析案例,且都建立起每类器件的失效故障树,为元器件筛选后出现问题做足了充足的解决方案。 MOS管短路失效故障树 元器件DPA 破坏性物理分析 destructive physical analysis (DPA)为验证元器件的设计、结构、材料和制造质量是否满足预定用途或有关规范的要求,对元器件样品进行解剖。解剖前后进行一系列检验和分析的全过程。 破坏性物理分析一般有以下用途: 1、批质量一致性检验抽样; 2、关键过程(工艺)监控的抽样; 3、交货检验或到货检验抽样; 4、超期复验抽样; 5、重新抽样。 兴森实验室可提供覆盖被动元件、分立器件和集成电路在内的元器件破坏性物理分析服务。电子元器件破坏性物理分析主要有这三大类,国产、进口、非标元器件,兴森会参考相应标准进行检测分析。 总结 经过三十年的经验沉淀,兴森科技建立了完整的电路板可靠性体系,通过可靠性仿真及设计、工艺过程控制、测试评估、失效分析,帮助客户以合理的成本,实现满足应用场景的产品可靠性。 如果说“种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在”,那么兴森科技三十年来的行业沉淀已由苍天大树逐渐变成一片茂密的森林,每颗大树不同的丰硕果实就如兴森各个领域中的成熟解决案例,将为每一位客户提供不同的服务,未来,兴森将持续技术迭代,为客户创造更多解决方案,让可靠性继续延续。

虽然我们已经在道路、工厂和家庭中拥有自动驾驶汽车和其他机器，但整个机器人的未来将需要真实世界的人工智能。 如今，许多人家中至少拥有一台机器人。在大多数情况下，它采用带轮子的圆形装置的形式，在房子周围漫游收集灰尘，臭名昭著的“Roomba”或类似的自主机器人清洁器。 其他机器人，一些模仿人类形态，开始出现在家庭和一些护理设施中。在某些情况下，这些单位是残疾人的数字伴侣，帮助他们与家人和医疗保健专业人员交流。一个更通用的机器人可以在房子周围执行一些基本任务。 最近，亚马逊推出了 Astro，这是一款售价 1,000 美元的家用机器人，拥有一长串的才能和功能，这将吸引一些客户。你还不能买，至少在亚马逊让你买之前。根据产品页面，它只能通过邀请独家使用。 基本上，就是这样。它确实执行了一些基本功能，包括守卫房子和将小东西送到不同的地方。 Astro 配备了两个安装在“潜望镜”上的安全摄像头，可以达到一米多高，用于安全目的，包括监视。 当然，Alexa 与 Astro 完全集成，系统可以进行视频通话、播放电影、观看年迈的亲人。 有一些重要的隐私影响。为了执行大多数功能，Astro 需要制作您家的地图，拍摄每个家庭成员和常客的照片，录制声音，并记住每个人在家里的位置。亚马逊表示，您可以随时使用 Alexa 应用手动或自动删除 Astro 收集的任何信息。 顺便说一句，亚马逊想让你知道“Astro 不能上下楼梯”。 工业机器人无处不在，有些是完全自主的 几十年来，许多行业都在机器人技术上投入巨资。最重要的例子可能是汽车行业，早期的机器人，如 1969 年，在斯坦福人工智能实验室 (SAIL) 工作的机械工程专业学生 Victor Scheinman 设计了一个机械臂。该装置有六个自由度，是最早专为计算机控制而设计的“机器人”之一。它现在被称为“斯坦福臂”。 该设计很快被其他几家机构和一些公司采用，包括日本巨头日立和三菱，他们看到了制造潜力。 最初主要用于焊接，工厂机器人已经发展到可以接管现代工厂的大部分任务。如今，一些汽车制造商，特别是日本公司，运营全机器人装配线，工厂操作员调整单元并监控系统。但这些任务也正在消失。新系统使用数据和人工智能从错误中学习并进行更正。 此外，一些公司开始使用自动工厂车辆来移动必要的零件。一些行业正在采用无人驾驶叉车和转塔卡车来减少事故、操作时间和成本。 在法国法梅克的蒂森克虏伯工厂，无人驾驶的电动叉车几乎无声地在机器和货架之间来回滑行，就像被一根魔杖控制一样。 有些人担心有一天不会有人在工厂车间工作。整个机器人工厂可以一年 365 天、每天 24 小时不间断地运行，不会出现中断、罢工或与天气相关的问题。这些全自动设施只需要足够的电力和不断供应的原材料和新机器。此外，机器人将能够执行工厂中其他单元的大部分维护和修理工作。 特斯拉正在投资“现实”世界机器人的未来 上周，埃隆马斯克宣布有意收购 Twitter。这可能是大多数出版物中出现的标题，包括科技和一般媒体。 然而，对我来说，马斯克在 TED 温哥华接受会议策展人克里斯安德森的采访时发表了更具开创性的声明。 谈到特斯拉在过去十年中实现全自动驾驶所面临的挑战，马斯克认为，5 级自动驾驶尚不可用，因为人脑的工作方式与今天的神经计算机系统不同。 即使我们有更好的眼睛——摄像头、雷达、激光雷达和其他传感器——嵌入在自动驾驶汽车中，系统看待世界的方式也不同于人类驾驶员。这与道路设计的工作方式有关：人类传感器和我们的大脑。 “为了解决自动驾驶，你需要解决现实世界的人工智能，”马斯克说，“而且，当你为汽车解决现实世界的人工智能时，它实际上是一个有四个轮子的机器人，然后你可以概括也适用于有腿的机器人。” 埃隆·马斯克认为，机器人作为真正的人类助手不会有帮助，除非它们获得“足够的智能来导航世界并做有用的事情，而无需经过专门的编程来做某事。” 基本上，埃隆马斯克说，硬件已经为多种形式的机器人做好了准备。然而，计算信息的方式仍然没有为整个机器人的未来做好准备。 20 年从 ASTRO 到 IROBOT 1950年，科幻作家艾萨克·阿西莫夫出版了《iRobot》。阿西莫夫在十年间以同一个“机器人”现实为背景(在杂志上)发表了九篇短篇小说，然后将它们组合成这本开创性的著作。iRobot 被誉为当今机器人技术的基础，它永远改变了我们对机器人的看法。此外，它还介绍了著名的机器人三定律，其中必须在系统中嵌入安全措施，这样机器人就永远不会伤害人类。 根据埃隆马斯克的说法，一百年后，大多数家庭都将拥有一个提供全方位服务的人形机器人来执行大多数家务。他说机器人应该能够“做晚饭、修剪草坪、带奶奶散步，以及整理整个房子”。 特斯拉现在正在研究Optimus，也称为 Tesla Bot，利用其人工智能专业知识开发其“整体人形软件架构”。 在 Optimus 最初的职位描述中，特斯拉说： “特斯拉正在大规模制造仿人双足机器人，以自动化制造/物流的重复性和无聊任务。作为 Tesla Bot 的核心，运动规划堆栈提供了一个独特的机会，可以研究用于运动规划和导航的最先进算法，最终将其部署到现实世界的生产应用程序中。我们的运动规划软件工程师从开始到部署都在开发和拥有这个堆栈。” 埃隆马斯克相信他们今年将有一个初始原型，并且可能在两年内成为一个工作产品。最初，他认为机器人将用于危险、无聊、重复性的工作，基本上是人们不想做的事情，而且成本将低于特斯拉汽车。 多年来，随着更好的人工智能和规模经济的发展，将 Optimus 机器人安装在大多数工厂，并最终在家庭中成为可能。对于埃隆马斯克来说，“这将比汽车更大。” 假设机器人的未来最终成为现实。在那种情况下，几乎所有需要人工干预的人工任务都将由机器执行，人类将不得不寻找其他事情去做。

【2023年8月29日，中国上海讯】英飞凌（Infineon）今日携广泛的半导体技术和产品，亮相于上海新国际博览中心举办的 “2023上海国际电力元件、可再生能源管理展览会(以下简称PCIM Asia)”。 作为全球功率系统领域的半导体领导者，英飞凌的功率半导体在电力全产业链中扮演着非常重要的角色。在本次PCIM Asia上，英飞凌以“推动低碳化和数字化”为主旨，展示其在功率半导体和宽禁带技术方面的最新解决方案如何赋能绿色低碳化和数字化转型。 通过设立“绿色能源与工业”、“电动交通和电动出行”、“智能家居”三大主题展区，英飞凌多维度、全方位地展示了其涵盖电力电子全产业链的众多创新产品、高能效解决方案和本土客户应用案例。本次展会期间，英飞凌还分别参与了PCIM Asia主办的“电力电子论坛”、“第三代半导体论坛”、“工业论坛”、“储能圆桌话题讨论”，携手行业领袖、专家和学者深入讨论行业趋势和技术走向，并结合不同行业的挑战与机遇，分享创新探索和应用成果，以前瞻视野把脉趋势、洞彻未来。 此外，英飞凌科技电源与传感系统事业部大中华区高级首席工程师宋清亮的论文《不是简单的演进：满足高效开关电源的新型功率MOSFET技术》获得了PCIM Asia国际研讨最佳论文奖。该论文介绍了最新的沟槽型MOSFET技术非常适合于高频开关电源的应用，有力地支持开关电源向更高效率、更高功率密度及更优性价比方向的发展；研究了其在不同应用中实现的效率提升情况，也展现出英飞凌在推动工业低碳化转型方面的持续努力。 绿色能源与工业 功率半导体在降低能耗、提高能源转换效率方面发挥着突出作用，是实现双碳目标的利器。作为功率半导体市场的全球领导者，英飞凌提供高能效和高功率密度的领先半导体解决方案，全面覆盖从发电到输配电再到储能和用电的电力全产业链，持续为世界注入无限绿色能源。 在绿色能源与工业展区，英飞凌重点展出的亮点产品和解决方案包括能够满足风电市场对高可靠性、高功率密度和更长使用寿命要求的PrimePACK™3+ .XT增强型模块；以及用于光伏发电的2000V 60A EasyPACK™ CoolSiC™ MOSFET 3B碳化硅模块，该模块可以在简化系统设计的同时，提高功率密度、降低总体成本；还有光伏组串逆变器用三路45A三电平Boost MPPT模块，该模块由950V IGBT7和1200V SiC二极管构成, 能有效降低IGBT的开关损耗；另外还有专为满足集中式太阳能逆变器以及工业电机驱动和不间断电源（UPS）的需求而开发的62mm封装1200V IGBT7半桥模块。 此外，在这一展区展出的英飞凌分立式OptiMOS™和CoolMOS™器件、200kW储能用 EasyPACK 3B三电平模块、功能集成式EiceDRIVER™栅极驱动器IC、EVAL_3K3W_TP_PFC_SIC和EVAL_3K3W_BIDI_PSFB评估板是各种储能系统设计中的优选产品；而600V CoolMOS™ S7超结MOSFET和750V CoolSiC™ MOSFET则能够助力实现高效节能的工业自动化。 电动交通和电动出行 当前，汽车产业正在向着深度低碳化和数字化方向演进，越来越多的创新需求被激发。在此过程中，汽车芯片扮演着至关重要的角色。作为全球最大的车用芯片供应商，英飞凌在汽车电子领域深耕数十年，能够提供广泛的产品和解决方案组合，赋能未来出行。 在电动交通和电动出行展区，英飞凌进行了一系列的技术演示，其中包括使用英飞凌第二代HybridPACK™ Drive碳化硅功率模块的电机控制器系统演示、T2G-C驾驶舱演示、尾灯以及LED Ring功能演示等，让现场观众沉浸式地体验和了解英飞凌产品的强大功能和创新特性及其在缓解电动汽车里程焦虑、赋能智能座舱和LED照明等应用中发挥的独特价值。 此外，英飞凌还在该展区展示了电流传感器模组、LFM半桥模块、分立功率器件家族、IDPAK封装低导通电阻碳化硅器件、HybridPACK™ Drive产品系列、11kW OBC+3kW DC-DC高功率密度二合一车载充配电系统解决方案、基于CYT3DL的抬头显示系统、CoolMOS™和OptiMOS™功率MOSFET、CoolGaN™ SG HEMT开关、CoolMOS™ QDPAK CFD7A、6.5A 2300V单通道隔离式栅极驱动器评估板（配SiC MOSFET）等诸多支持电动出行和电动交通快速发展的产品和解决方案。 智能家居 英飞凌凭借其综合全面的技术组合提供量身定制、随时可用的解决方案，帮助制造商开发出创新的家居体系，满足人们对智能、互联和节能生活体验日益增长的需求。 在智能家居展区，英飞凌重点展示的创新产品和解决方案包括一款新型二氧化碳传感器产品XENSIV™ PAS CO2，这是目前全球体型最小的一款基于光声光谱（PAS）原理的二氧化碳传感器。这款传感器在体积和重量上均有优异的表现，相比典型的NDIR（非色散红外）传感器尺寸缩小4倍，重量减轻3倍，可为客户的系统节省75%以上的空间。XENSIV™ PAS CO2有助于及时、高效地改善空气质量，可应用于HVAC（暖通空调）系统、智能家居和楼宇电器，如空气净化器、灯具和物联网设备、带CO2报警功能的空气质量检测仪等。 在这一展区，英飞凌还展示了用于打造高能效家电的出色半导体技术、产品和解决方案，比如采用CIPOS™ Maxi IM828-XCC的CoolSiC™ MOSFET电机驱动参考板，该产品专门针对相关应用进行了优化，适用于暖通空调、风扇电机等；再比如iMOTION™带有微控制器、门驱动器的2A 600V IPM评估板，该产品能够在紧凑的DSO封装中，提供完整的三相逆变器功能，适用于家用空调室内风机、吊扇和小电机驱动等；此外，还有基于Easy2B的Vienna三电平模块、采用CoolSiC™ MOSFET三相桥模块的5kW电机驱动板等。 欢迎前往上海新国际博览中心W2馆2D01展位英飞凌展台参观交流，现场了解英飞凌在绿色能源和工业、电动交通和电动出行以及智能家居等领域的创新技术、产品和解决方案，通往数字低碳未来。

业内消息，近日国家网络空间安全协会发布了对公众大量使用的部分短视频类 App 收集个人信息情况的测试报告。 据悉测试对象包括 19 家应用商店累计下载量达 1 亿次的抖音、快手、抖音火山版、快手极速版、腾讯微视、秒拍等六款 App。测试包括系统权限调用、个人信息上传、网络上传流量 3 项内容。 测试结果显示，在系统权限调用的 4 种场景中，6 款 App 调用了包括位置、设备信息等 5 类系统权限。个人信息上传测试中，启动 App 时上传种类最多的为快手(6 类)，观看视频时，上传种类最多的为抖音与抖音火山版(3 类)。后台静默 12 小时，上传数据流量平均最多的为快手，约 27KB;完成一次短视频浏览活动，平均上传数据流量最多的为快手，约 1302KB。

问题很简单：营销人员拥有的数据超出了他们的有效利用范围。在全球范围内，他们告诉我们，他们的主要挑战是在分散的系统中执行数据驱动的客户体验战略，以跨多个接触点提供统一的客户体验。在多渠道环境中跟踪客户并统一他们的数据是一项独特的挑战，如果没有重要的技术援助，我们就无法应对。 作为营销人员，如果您试图实现统一的客户视图，那么您需要确保您的所有信息和交互来源都包含在范围内。然后，您需要这些工具和交互点通过复杂的客户通信网络相互交谈。他们需要能够以有助于相关的实时响应的方式处理客户数据，并将数据反馈到信息系统中以进一步丰富。人类无法靠自己管理所有这些。只有人工智能有能力减少我们积累的海量数据，并将它们转化为可在单位/个人层面应用的可操作见解。 当然，这意味着拥有跨各种功能的人工智能技术是一个巨大的竞争优势。在像营销这样的功能中，通过识别和理解客户旅程每一步的数据点，人工智能可以帮助我们引导每个客户作为购买路径上的独特决策者。没有它，我们将拥有大量数据，仍然会盲目，或者至少没有转换地图。换句话说，我们将分析可能性而不是概率。而且我们会浪费大量时间! 人工智能如何为客户身份统一扫清道路 概率匹配(即，将各种数据与其假定所有者进行匹配)利用人工智能通过计算与其在线行为生成的数据点匹配的统计可能性，将关键客户标识符分配给特定客户。这意味着组装和转换客户数据;建立统一的客户档案;分析最佳客户待遇;然后，最后，执行这些分析并适当地测量它们。这些点的明显瓶颈是人工。人类根本不够快，无法在没有大量帮助的情况下处理所有数据，无论我们在这个问题上投入了多少大脑。 相反，我们需要的是一种能够将数据预先分类为统计上可能的唯一身份的技术，我们通常将这一过程称为统一，然后提供行动建议。AI 可以读取数据源文件，对其内容进行分类，并提供各种路线图。它还可以识别异常值和低质量数据，以及对人类思维过于细微的模式。AI 也是可扩展的，因此可以添加新的数据源并立即增强现有数据集。到目前为止，一切都很好! 但人工智能也有其局限性。它不能取代人类的判断，也不能纠正人类头脑中显而易见的错误，比如向同一个人发送太多电子邮件，或者识别明显不相关的信息，或者收集客户是否因不恰当的评论或问题而感到不安. 与人工智能成功相关的挑战 这不仅仅是“垃圾进，垃圾出”的老问题，而是人工智能用来识别当前模式的历史数据的准确性、相关性和完整性的问题，这就是它的目的。如果历史数据不准确、不相关或有偏见，人工智能将不再是帮助，而是开始成为障碍。更糟糕的是，与人类不同的是，人工智能通常无法解释其逻辑，这意味着其极其复杂的算法很难纠正——至少实时纠正——如果它们出错了。显然，如果人类工人正在接受过时的行为模式，那么摄取数据和将其转化为智能本身之间的联系就成为另一个瓶颈。 克服人工智能在客户身份统一方面的挑战 重要的是要记住，人工智能不是人类判断的替代品，而是一种旨在增强或增强它的工具。与任何工具一样，人工智能可以调整、更新和校准——尽管这比修改大多数工具要复杂得多!第一步是让人工智能对异常值敏感，从而保护它所输入的过去数据的完整性。 但人类工人也必须敏感，至少在如何正确使用人工智能方面。像任何强大的工具一样，不能允许人工智能泛滥。必须以至少与构思它一样多的谨慎、智慧和经验对其进行监督。问题在于，人工智能的发展速度远远快于大多数人类团队无法跟上的速度，因此需要对这些员工进行培训，以更好地了解您的业务性质、客户及其数据，以便跟上步伐。您的员工受教育程度越高、经验越丰富，他们就越擅长评估您的 AI 是否继续做出可靠、准确和合理的决策。他们还必须有权使用通常不完美的信息自行调整或重置算法。管理人工智能是一门艺术，也是一门科学! 但回报是巨大的。事实上，缩小数据和可操作情报之间的“价值差距”是数字营销人员的圣杯。差距越小，竞争优势越大。人工智能可以通过让我们的决策更准确、我们的时间更高效来做出很大贡献，但这不是一个万能的命题，也不是一台可以让我们整夜运行的机器，只是为了找到一个第二天早上给出了简洁的答案。也许它有助于认识到智力的定义不止一种——或者至少“真正的”智力包括保持思想开放、好奇甚至谦逊的能力。 因此，营销人员必须回答的真正问题不是“我们是如何到达这里的?” 但是“我们接下来要去哪里?” 或者更准确地说，“我们想去哪里?” 和“我们如何到达那里?” 第一个答案很明显：我们想去可以最有效地使用所有数据的地方。第二个答案部分显而易见，因为我们可以看到通向目标的路径。我们还可以看到阻碍我们前进的瓶颈。不明显的是如何克服它们。 需要强调的是，人工智能不是万能药。即使在最好的情况下，它也不能完全消除收集和使用数据之间的任何瓶颈。因此，为了确保支持 AI 的工具的有效性，您还需要投资以确保实时整合数据。人工智能可以完成的工作仍然有限，专家必须始终审查其输出。但人工智能可以增加流程每个步骤的工作量，从而极大地改善端到端工作流程。换句话说：人工智能让营销人员有机会跟上他们的数据。

8月24日消息，长安汽车官微今日宣布，8月23日，长安汽车获得泰国商业部贸易发展厅(DBD)注册，标志着长安汽车在泰实体正式设立。 按照规划，长安汽车将投资88亿泰铢(约合18.3亿人民币)，在泰国建设现代化的新能源汽车生产基地，计划首期产能10万辆/年，二期产能提升至20万辆/年。 在满足泰国国内需求的同时，还将出口澳大利亚、新西兰、英国和南非等全球市场。 据介绍，今年4月，长安汽车发布了海外战略“海纳百川”计划，计划到2030年，在海外实现“四个一”发展目标，即海外市场投资突破100亿美元，海外市场年销量突破120万辆，海外业务从业人员突破10000人，将长安汽车打造成世界一流汽车品牌。 长安汽车表示，到2030年，计划打造2款全球销量突破50万辆级的产品，建立20余个本地化营销组织，进入全球90%以上的市场，在欧洲市场销量突破30万辆。

在数字经济发展和元宇宙概念爆发的双重驱动下，元宇宙相关技术和应用在各界的热切关注中进入发展快车道。 如今元宇宙发展进程如何？ 有望率先在哪些领域落地开花？ 又有哪些技术应用将发挥重要作用？ …… 9月1日，全球服务贸易领域最大规模的综合性展会——2022中国国际服务贸易交易会（下以“服贸会”简称）在北京揭幕。阿依瓦（北京）技术有限公司（ALVA Systems）作为工业元宇宙核心软件供应商，携行业应用和创新成果亮相历届服贸会科技含量最高的电信、计算机和信息服务专题展，受到参会领导以及不同领域专业观众的关注和认可，聚焦工业元宇宙与数字经济发展，为更多企业提供前瞻技术的创新思路与切实可行的落地路径。 （2022服贸会现场体验ALVA Systems展台） 数字化、标准化程度高，工业制造为元宇宙落地提供“沃土” 随着数字化转型在工业制造领域的全面推广和落地，工业制造领域的数据资源已经初具规模，很多行业头部企业已经实现了设备、产线以及工厂等不同层级信息的打通，构建了基于数字孪生的数字主线。 与此同时，具有发展体系成熟、标准化程度高等特点，工业制造场景相对消费领域更加“有迹可循”，面临的不确定性因素也相对有限，这进一步为元宇宙相关技术的应用和落地提供了“试验田”。 本次参加服贸会，ALVA Systems重点展出了基于AR模型识别技术的工业制造应用案例，吸引了诸多专业观众和权威媒体的驻足交流。依托ALVA Systems全球领先的模型识别技术，企业能够通过虚实融合的方式更加直观清晰地展现核心问题，广泛赋能AR虚拟培训、AR运维指导等应用场景。 （央视记者服贸会现场体验ALVA Systems模型识别算法） 而且，早在2021年，ALVA就将识别能力与音视频通话进行了整合，实现了基于AR的远程协同与指导应用，覆盖了从远程设计评审、远程生产运维指导、远程项目验收、远程营销展示以及远程售后服务的产品全生命周期，相关应用案例也是本次服贸会的亮点展示内容。 AR应用将与真实物理设备一一映射的数字孪生设备“具象化”，并实现真实设备与虚拟设备的融合，真正让数据价值赋能于人。依托AR技术的领先性和在工业制造领域的丰富落地经验，ALVA也持续推进AR技术与工业企业数字主线的深度融合，正将AR应用赋能于更多场景。 从“锦上添花”到“雪中送炭”，工业元宇宙现实价值日益凸显 在具体落地应用当中，工业制造现场环境复杂，对于安全性、稳定性有着更高的要求，因此在很多早期应用当中，AR技术的价值更多体现在更加直观的技术原理、内部构造以及核心优势等的展览和展示类应用当中。 诚然，可视化是AR技术最显著的天然优势之一，但不局限于此，随着数字化转型的深化以及相关应用的持续渗透，AR技术可交互、指示指导的优势价值进一步凸显，通过与企业物联网平台的无缝衔接与融合，从“锦上添花”变为“雪中送炭”。 在本届服贸会中，围绕元宇宙展示与体验，除了相关创新技术和行业应用的展出，成果发布更是重中之重，立足标杆型案例的展示与推广，ALVA Systems联合中国石化石油勘探开发研究院在发布馆举办了创新应用成果的重磅发布。 （央视新闻直播实时连线中国石化实验室） 在这一应用中，ALVA Systems携手中国石化将传统科研实验室与AR技术进行了融合，通过AR技术对传统实验室进行了数字化和信息化赋能和增强，实现了“四”多“三”快，“四”多指：多源信息实时汇聚、多方人员同时参与；多实验场景实时交互；多种数据结果实时分发。“三”快指：实验数据的快速迁移、实验过程的快速诊断、实验成果的快速应用。目前，这项技术已经在石化行业展示出了非常好的应用前景，接下来ALVA将继续依托AR自有知识产权技术服务石油、石化、管网系统，为油气增储上产尽献绵薄之力。 相对于基础的展示应用，ALVA已经携手行业企业实现了AR技术在培训指导、多端协同、远程评审验证等更加关键和更有价值的场景实现了落地应用。而且随着工业元宇宙概念的渗透，用户端需求也朝着实用性的趋势发展，顺应这一变化，ALVA将依托中国石化这类行业标杆型案例，在更多领域持续发力，通过AR创新技术应用赋能更多企业用户。 本届服贸会首次设置了近1万平方米的元宇宙体验馆，全面展示元宇宙以及新一代互联网技术和应用，无论从经济发展还是产业升级的角度，元宇宙在数字经济时代的重要性可见一斑。作为工业元宇宙赛道的核心厂商，ALVA Systems紧握“技术创新”与“行业know-how”的两大抓手，在应用层切实赋能企业用户，在产业层积极推进生态合作，通过丰富应用案例和行业经验，总结概括出能够快速转化和复用的“方法论”，切实推进工业元宇宙的落地，为数字经济发展提供重要引擎。 关于ALVA Systems 自2011年成立以来，阿依瓦（北京）技术有限公司（ALVA Systems）一直致力于基础计算技术的研发，在计算视觉底层算法、AI底层算法以及基础数学算法方面有着深厚的积累，拥有51个软件著作权，15个发明专利，是国内唯一能够提供完整BLAS-3（基础线性代数集-第三级）的企业，在全球范围内也是少数能提供该服务的企业。与西安交通大学共建：混合现实先进技术研究院，发力底层算法，推进创新成果落地。 在异构计算、脉冲神经网络算法技术积累的基础上，ALVA Systems发力AR应用，与西门子、罗克韦尔自动化以及Intel、微软等全球工业领域顶级服务供应商展开深度合作。积累了百特医疗、百济等医疗行业领先企业；博世、联合利华、百威等消费领域头部企业；长安汽车、福田汽车、广汽集团、江铃汽车、东风日产等汽车制造企业；华为、爱立信、中天科技等通信领域头部企业；以及中国石化、马钢集团、三一重工等诸多细分领域企业客户。

腾讯、百度、阿里巴巴、字节跳动等互联网巨头的“神话”正在破灭，一方面，巨头们面临增速放缓；另一方面，为了做出更好的经营业绩，巨头们不得不降本增效，不断削减经营成本，由此向外界展示出巨头的另一面，它们不是做什么成什么，它们没那么恐怖。 据Tech星球报道，从今年1月到8月，腾讯、百度、阿里巴巴、字节跳动、京东等互联网巨头下架的App有60多款，其中不乏一些用户量达百万级别的产品。 与此同时，巨头们对于推出新App的热情正在下降。七麦数据显示，最近半年内，腾讯、百度、阿里巴巴、字节跳动等互联网巨头推出的新App非常少，目前仍然在架的有：网易云音乐推出的社交App MUS，百度推出的笔记类App有医笔记，360推出的记录打开类App CUE，抖音旗下的音乐类App汽水音乐，印象笔记推出的收藏类App收藏家，美图秀秀推出的拍照类App蛋啵。 互联网巨头不仅被称为“App工厂”，更是有着“全家桶”的俗称，巨头旗下的App产品通常多达上百款，在短视频热和第二波移动社交热的浪潮中，仅腾讯一家公司就频频推出数10款产品与市场竞争，而字节跳动、百度、阿里等巨头们对于热门领域也敢于尝试。 然而，面对现实的经营压力，一切都戛然而止，向来财大气粗的互联网巨头也按下了刹车键，App该下架的下架，哪怕是多年的老品牌，新App没特别大价值就直接不上架，一切向净利润看齐，巨头终于不再搞App工厂。 中国的互联网行业曾流传过不少关于巨头的段子，比如，创业者会经常被投资人问到，“如果XX巨头抄袭了你的产品，你怎么办？”、“你的这款产品XX巨头也在做，你有什么优势？” 某次互联网从业者交流会上，我就遇到过类似的事情。一名创业者并不愿意透露他的创业项目，因为怕被XX抄袭。几年前，互联网行业关于产品抄袭的话题确实经常出现，多家巨头都被卷入其中。 当巨头拿着巨额资金到处扩张的时候，创业公司确实很难跟他们竞争。如今巨头们自砍手脚，不再热衷扩张的时候，是不是属于创业者的机会要来了呢？横亘在创业者面前的大山没了，它们会好起来吗？ App工厂战略失败 巨头们之所以热衷于做App工厂的原因在于： 1）成本够低，且巨头们有足够的资金和人力支持它们做内部创新。 2）成功的诱惑。抖音和拼多多的成功，让巨头们看到了App创业成功所带来的诱惑，一次性开发多款App，只要有一款App能成功，都会带来巨额收益。 3）渠道优势。百度花费19亿美元收购的91无线，腾讯有应用宝，阿里巴巴则收购了豌豆荚，有第三方应用商店在手，拉动App的下载量似乎不是问题。 从2015年后，创投圈比较流行一种策略，即投资赛道，而不是投资公司，投资方会想办法把整个行业的第一名、第二名都投一遍，然后等着双方合并，或者某个第一名绝对领先，这样投资方完全不会失败。 App工厂的背后实际上也践行着这种“赛道制”，或者叫“内部赛马制”，同时在某个领域推出多款产品，再等其中一款冒头。 然而，最近几年内，这类“内部赛马制”策略开始失效。 一方面，成功本身就是稀缺的，行业只能允许一两款产品取得成功，其他产品只能陪跑，巨头也没办法处处成功。 另一方面，巨头的敌人其实是它自身，既要在内部跟多个部门抢资源、抢人、抢投入，同时还缺乏跟创业初期一往无前的勇气，往往会造成舍不得投入，又期望产品能爆红，最终产品只能低调上线、低调下架。 巨头对自身的降维打击还表现在隐性提升了产品的拉新成本。百度、字节跳动、腾讯、阿里巴巴等巨头早就成为国内最大的广告主，这意味着任何一家公司的产品要想拉动下载量，除了自家公司产品的支持外（多数情况下得不到任何支持，因为内部竞争非常激烈），还需要向其他巨头买量。 因此，最近几年在互联网行业会看到一个非常常见的现象，即明面上几家巨头争得头破血流，但是暗地里各家的广告合作不断，腾讯、百度、阿里巴巴、字节跳动都会从别家公司购买流量。最终导致App的成本上升，因为大家都要靠广告赚钱，甚至同一家公司旗下的产品，也需要向具体广告方付钱。 唯广告收入至上的后果很严重，即自家公司旗下的产品受损。据郭静的互联网圈观察，某搜索引擎平台甚至将旗下知名产品的关键词广告卖给了其他公司。在新闻资讯产品中，Feed流广告中也经常会出现“友商”的产品踩踏自家公司产品。 巨头推新产品时看起来处处是出路和机会，但在行业和自身的掣肘下，只能变成海市蜃楼。 向“钱”看齐 移动时代的互联网公司与PC时代互联网公司之间的显著区别在于，用户规模为王，哪怕一年亏几十亿元，只要能快速获得巨量用户，资本市场就愿意为它买单。进入2022年后，资本市场对互联网行业的看法发生了彻底转变，现在只看谁能创造更高的净利润，就能获得更高的估值，用户规模成为过去式。 CNNIC的数据显示，中国App行业的巅峰期是2018年，截至2018年12月，我国国内市场上监测到的APP数量为452万款。然而，到2021年12月，仅剩252万款。显然，不只是互联网巨头在下架App，大量中小型开发者也在下架App。当然，App数量的减少，小程序的崛起也有关系，微信、百度、支付宝等巨型App都在力推小程序，小程序的推出让不少中小型创业者选择以小程序为载体，而不是以App为载体，相对来说，App的成本更高。 对于创业者来说，巨头们不再跟他们拼命抢夺市场肯定是好事情，但难点却在于当下的互联网市场谁都不好做，与巨头相比，创业者的优势在于，它们没有退路，要么做成，要么失败。 互联网在中国发展20多年后，它的底色来自于中国庞大的网民规模。CNNIC的数据显示，截至2022年6月，我国网民规模为10.51亿，互联网普及率达74.4%。有了这层底色，创业者要想在这个行业找到机会似乎并不难。 互联网行业的第二个变化来自于用户付费。杨致远和菲洛创建的雅虎用免费模式敲开了互联网的大门，此前互联网主要只为少数企业服务，且对方还需要付费，雅虎的免费模式让越来越多的公司看到了互联网的契机。中国的互联网公司最开始也是走的Copy To China路线，即在国内复制国外的模式。 2015年之前，提到用户付费，很多人还是把它当成是一个“笑话”来看待，谁都不信在免费模式大行其道的情况下，用户付费会行得通。然而，用户付费模式却在中国悄然埋下了种子。2015年7月，爱奇艺的网络自制剧《盗墓笔记》首次向会员全量开放，没想到付费的人把爱奇艺的服务器都给挤爆了（当时的云计算行业刚起步）。 之后，各个领域的用户付费开始爆发。数字音乐领域：QQ音乐、酷我音乐、网易云音乐；知识付费领域：得到、樊登读书；视频网站领域：爱奇艺、优酷、腾讯视频、哔哩哔哩；电商领域：京东、淘宝、拼多多。 在如此庞大的用户规模下，有足够多的用户愿意为互联网进行付费服务。因此，对于创业者来说，直接向“钱”看齐，而不是跟以往的创业路数一样，通过烧钱来换规模。早期通过烧钱换规模的互联网公司，如今大多数都沦为行业的炮灰，即使有公司还在美股上市，其市值也与当初打了好几折。 以往创业者们过多关注免费市场的机会，现在付费的机会来了，创业者们可以大肆施展手脚。 面对10.51亿网民规模，偏见永远存在。就像得到和知乎，很多人认为他们是在割韭菜，但并非所有10.51亿网民都这样认为。 思维造物招股书显示，2021年得到App充值用户及付费用户分别为51.35万人、157.45万人。知乎2022年Q2季度财报显示，第二季度，平均月付费会员数量为850万，同比增长78.3%；付费会员收入为2.712亿元，同比增长75.1%。 腾讯视频和爱奇艺的付费会员数分别稳定在1亿人左右。 腾讯音乐2022年Q2季度付费用户人数为8270万人。2022上半年网易云音乐的在线音乐服务付费人数为3761.3万人。 当前的互联网行业，不是内容太少，而是太多，好内容更是需要进行深度挖掘。 直接做付费模式，或许连巨头也没习惯这种玩法，巨头习惯了搞免费，反而在付费上显得生疏。这年头，谁还没在网上花过钱。