小米造车一直备受外界关注，小米首款车型将于2024年上半年量产。近日，爱卡汽车从国内相关媒体处获悉，小米汽车将搭载宁德时代和比亚迪旗下弗迪的电池组，小米汽车首款车规划了高低两种配置，低配车型计划采用400V电压平台，会搭载弗迪的磷酸铁锂刀片电池;高配车型计划采用800V电压平台，会搭载宁德时代的麒麟电池。 小米的低配车型将搭载比亚迪的刀片电池，刀片电池是比亚迪的“王牌”产品，在不久前比亚迪的刀片电池已经交付特斯拉位于德国柏林的超级工厂，刀片电池供应计划已经获得欧盟批准，而首批搭载刀片电池的Model Y最快将于8月底下线。 麒麟电池是宁德时代今年6月底发布的最新产品，一经发布便引发行业热议，小米汽车高配车型将搭载麒麟电池也是在情理之中。据官方消息，麒麟电池的系统集成度创全球新高，体积利用率突破72%，能量密度可达255Wh/kg。得益于全球首创电芯大面冷却技术，麒麟电池支持5分钟快速热启动及10分钟快充。在相同的化学体系、同等电池包尺寸下，麒麟电池包的电量相比4680系统提升13%。 据国内媒体的报道，小米汽车采用的麒麟电池可能在充电倍率、热管理等方面进行定制，也就是宁德时代被称为“金麒麟”的电池，但目前该消息未得到小米汽车官方的证实。 新入局的造车公司，很少能能同时驾驭两家头部电池供应商，小米汽车显然是个特例。 36氪从多位知情人士处获悉，小米汽车的核心零部件之一动力电池，已经敲定了两家主力供应商，分别为宁德时代和比亚迪旗下的弗迪电池，这两家电池公司常年霸榜国内动力电池装机量前两名。 据公开信息，小米汽车首款车将在2024年上半年交付。36氪此前曾独家报道，小米汽车首款车规划了高低两个配置，低配车型计划采用400V电压平台，高配车型计划采用800V电压平台。相应的，低配车型会搭载弗迪的磷酸铁锂刀片电池，而高配车型会搭载宁德时代最新推出的三元麒麟电池。 刀片电池是比亚迪的主打产品，也正是凭借这款产品，比亚迪打入了特斯拉的电池供应链。麒麟电池也是今年6月，宁德时代推出的第三代CTP(Cell To Pack)无模组电池包技术，据官方信息，麒麟电池的体积利用率突破72%，可将三元电池包的能量密度提升至255Wh/kg，兼顾4C充电倍率，支撑1000公里续航。 麒麟电池一经发布，即引发行业热议，理想汽车CEO李想率先在微博宣布，该公司明年的纯电动车型将采用麒麟电池方案。此后，长安和宁德时代等合资的汽车品牌阿维塔、合众汽车等也都宣布成为麒麟电池的首批客户。 不过，产业链人士向36氪透露，小米汽车采用的麒麟电池有所不同，可能在充电倍率、热管理等方面有所定制，在宁德时代内部叫做“金麒麟”。 针对上述信息，36氪向小米集团进行求证，截至发稿，未获回应。 36氪此前曾报道，小米汽车计划在2024年推出首款车后，第一年销售10万台，此后3年累计交付90万台车。这一大胆的预期，结合小米科技的爆品经验，在供应链上赢取了不少筹码，消息人士透露，不光与宁德时代，在和弗迪电池的合作中，小米汽车都进行了大幅度定制。 虽然小米在去年宣布造车后，就到访了宁德时代。但两家巨头的合作并非大众想象中水到渠成。有产业链人士向36氪透露，此前小米产业投资基金接连投资了中创新航(原中航锂电)、蜂巢能源等动力电池公司，和行业龙头宁德时代的关系一度比较微妙。 但此后不久，一起资本结盟，让双方的关系快速明朗化，这就是小米集团对宁德时代旗下公司快卜科技的投资，据36氪了解，小米和顺为联合出手，投入约5000万元。今年6月，工商信息也披露了这笔投资，小米集团实控的瀚星创业投资有限公司，战略入股了光储充方案公司上海快卜，成为其第三大股东。而上海快充正是宁德时代联合福建百城新能源联合创建的公司。 对于宁德时代来说，显然也急需小米汽车这个潜在的销量大户。新造车头部公司，如蔚来、小鹏汽车和理想汽车都在快速推高销量，随之而来的就是寻求第二乃至第三动力电池供应商，以获得供应保障，如蔚来开拓了卫蓝能源、弗迪电池以及计划自制电池等，而小鹏汽车和理想汽车都重金投资了欣旺达动力电池，战略合作也会随之而来。 8月17日，据36氪独家报道，小米汽车电池方案目前敲定了两家助力供应商，将由宁德时代和比亚迪旗下的弗迪电池供应。 据此前爆料消息，小米汽车首款车规划了高低两个配置，低配车型计划采用400V电压平台，高配车型计划采用800V电压平台。本次电池供应商敲定，与之对应的，低配车型会搭载弗迪的磷酸铁锂刀片电池，而高配车型会搭载宁德时代最新推出的三元麒麟电池。 宁德时代的麒麟电池，于6月23日正式发布，电池体积利用率达到72%，能量密度可达255Wh/kg，续航里程将实现1000公里，预计于2023年量产。弗迪电池的刀片电池取消了模组设计，这样它的二级零部件数量减少约40%，大幅降低了材料成本，同时提高了车辆空间的利用率;运用了全球首创的电池包热泵直冷制热技术，可以让电池在低温、高温环境下达到最佳充电、放电性能。 关于小米汽车的进展，8月11日，小米集团创始人、董事长兼CEO雷军正式公布小米自动驾驶技术的研发进展，并表示，专注于打磨自动驾驶技术，目标在2024年进入行业第一阵营。 小米汽车首期投入33亿研发费用;全资收购了深动科技，组成了超过500人的精英团队，涵盖自动驾驶硬件、感知规控算法、高精地图等领域的50位顶级专家;并包括人工智能实验室、小爱团队、手机相机部等进行协同工作。 小米自动驾驶系统能够实现自动识别障碍物、无保护场景自动掉头、主动变道超车、自动驶入匝道、一键召唤车辆、自动泊车、机械臂充电等多种功能。 除了电池供应商、自动驾驶研发，据36氪报道，小米汽车的另一核心零部件智能驾驶计算平台也明确了合作伙伴，知情人士告诉36氪，同样是按照高低两款配置，小米汽车在高配车型上会采用英伟达Orin芯片，由德赛西威提供域控制器，而在低配车上，将采用大陆集团的域控制器产品。 按照此前规划，小米工厂一期计划在2022年4月开工，2023年6月竣工，耗时14个月;二期项目则是计划在2024年3月开工，2025年3月竣工;而小米首辆汽车会在2024年下线并实现量产，其中一期、二期的年产量都是15万辆。

智慧医疗通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在国家政策、技术的共同驱动下，基于全民健康信息化和健康医疗大数据的个人智慧医疗体系正在形成，开始形成跨空间、跨部门的医疗数据融合应用雏形。 中国智慧医疗加速发展的同时，也面临一些棘手的问题和挑战，如“缺乏顶层设计，复合型人才匮乏，院内院间信息互联互通实现难，数据质量低、无法最大化利用等”。在利好政策陆续发布、顶层架构逐步完善、以电子病历为核心的信息化建设刚性需求及创新技术发展等多种因素联合驱动下，中国智慧医疗建设发展全面铺开，渐入佳境。 互联网的高速发展，构建新型医疗服务模式已经成为未来的发展方向。依托互联网提升医疗服务质量和服务方式，对做好医院医疗服务延伸以及新医疗服务方式对探索具有重要作用。以提高人民健康水平为核心，推动改革创新为动力，普及健康生活、优化健康服务、完善健康保障、建设健康环境、发展健康产业为重点，以智慧医疗为切入，“致力于让医疗行业良性可持续发展”为使命，立志成为“助力中国健康产业发展的标杆型社会组织”。 我们也必须认识到我国智慧医疗的发展还处在起步阶段。行业发展并不成熟，还有很多阻碍智慧医疗发展的问题亟待解决。因此，首先，政府应该进一步制定配套政策用以支持和规范智慧医疗的健康发展。其次，要重视新技术的研发。智慧医疗的快速发展与技术的进步是分不开的，技术是智慧医疗的基础，因此政府应该在医疗研发上加大投资。最后，要鼓励医疗行业的“大众创新”，积极利用民间力量，不断探讨和优化智慧医疗新模式。让智慧医疗不断展现新的活力。 当前，中国智慧医疗的发展涉及患者服务、临床诊疗、医院运营管理、区域医疗协同和家庭健康等多个领域。首先，面向患者的“智慧服务”，从全国范围看，是医院当前智慧医疗发展优先级最高的细分领域。在我们走访过程中，多位信息化领域的专家普遍提到“整个医疗的存在是以患者为前提，从患者角度出发，抓住患者需求才是核心”;其次，是面向医务人员的“智慧医疗”。 智慧医疗可以实现患者、医疗设备、医务人员、医疗机构之间的互动，其中患者的相关信息是基础数据。医护工作人员通过各项医疗器械、设备可以了解患者的身体状况并做出诊断信息，同时可以在同部门、跨部门、跨医疗机构、跨地区等情况下对这些基础信息进行沟通、交流。对患者的诊断信息基于两个关键环节，即医务人员及医疗器械设备。 智慧医疗下可以实现跨部门、跨医院机构甚至跨地区进行远程诊断、治疗，而5G通信技术正是强大的网络传输支撑。智慧医疗是5G技术在物联网的应用中的一个十分重要的场景。在5G网络下，诊断和治疗将突破原有的地域限制，医疗资源更加平均。健康管理和初步诊断将家居化，医生与患者可以实现更高效的分配和对接。 国内智慧医疗产业伴随着十年新医改的进程不断深入，成绩有目共睹。尤其是近年来从“互联网+医疗”“AI+大健康”到“5G+智慧医疗”，国内医疗健康产业正在不断跨界，融合人工智能、物联网、大数据等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，迎来前所未有的发展契机。医疗体系从过去的“以医院为主”“以治疗为主”，逐渐转化为“以病人为主”“以预防为主”。受益于5G通信，医疗机构可借助大数据分析、人工智能、物联网、云计算等技术，进一步拓展医疗数据的应用范围，让轻病患者不来医院也能治愈、让重病患者能获得更精准的有效医治。在这一阶段里，医患双方的体验会有质的改善，相关应用也会以前所未有的速度拓展出新，推动智慧医疗市场的大爆发。

要帮助医院真正实现数字化转型，实现从传统医疗向现代医疗的跨越，中国医院信息化建设及智慧医疗的发展还需优先破解难题和挑战，信息化建设发展相关的政策法规不健全、有缺失，医院信息化建设发展缺乏顶层设计规划，医院管理者及医护人员的观念有待转变，新技术与医疗行业的融合难等是当前医院进行信息化建设普遍面临的问题，制度保障不健全，医院真正实现数字化转型就难实现。 目前，以医院为建设主体的互联网医院相对较少，将迎来利好发展的阶段。据统计，在现有的互联网医院中，以互联网医疗服务平台为建设主体的互联网医院占比最大，接近50%，代表性的企业包括微医、平安好医生、春雨医生、阿里健康等。随着智慧医疗的发展，互联网医院的需求也将进一步扩大，投资前景广阔。目前，根据建设主体不同，互联网医院可以分为医院主导和企业主导两种模式，布局互联网医院的企业类型包括制药企业、互联网医疗平台、科技企业等。 智慧医疗下可以实现跨部门、跨医院机构甚至跨地区进行远程诊断、治疗，而5G通信技术正是强大的网络传输支撑。智慧医疗是5G技术在物联网的应用中的一个十分重要的场景。在5G网络下，诊断和治疗将突破原有的地域限制，医疗资源更加平均。健康管理和初步诊断将家居化，医生与患者可以实现更高效的分配和对接。 国内智慧医疗产业伴随着十年新医改的进程不断深入，成绩有目共睹。尤其是近年来从“互联网+医疗”“AI+大健康”到“5G+智慧医疗”，国内医疗健康产业正在不断跨界，融合人工智能、物联网、大数据等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，迎来前所未有的发展契机。医疗体系从过去的“以医院为主”“以治疗为主”，逐渐转化为“以病人为主”“以预防为主”。受益于5G通信，医疗机构可借助大数据分析、人工智能、物联网、云计算等技术，进一步拓展医疗数据的应用范围，让轻病患者不来医院也能治愈、让重病患者能获得更精准的有效医治。在这一阶段里，医患双方的体验会有质的改善，相关应用也会以前所未有的速度拓展出新，推动智慧医疗市场的大爆发。 智慧医疗利用先进的互联网技术和物联网技术等，将与医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来并实现良性互动，以保证人们及时获得预防性和治疗性的医疗服务。物联网、移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展为智慧医疗提供了强大的技术支撑。在智慧医疗中，与区块链技术融合是重要应用领域之一。医疗数据信息涉及诊断、治疗等方面，重要性不言而喻。同时，在收集、传输、共享的过程中还涉及患者的隐私。为了更好的处理大量医疗数据信息，区块链技术的应用起到大作用。 中国智慧医疗正处于高速发展的黄金期，看清当前智慧医疗建设发展现状、了解发展中面临的普遍问题与挑战，医院信息化建设才能更有的放矢。同时，可参考智慧医疗十大趋势、借鉴典型医院智慧医疗发展的成功经验，进行未来1-3年信息化建设布局和规划，以更好地服务于临床、服务于管理，不断提升患者就医体验和就医获得感。 我国医疗信息化建设发展至今，正朝向标准化、集成化、智能化、移动化和区域化方向发展。其中，医疗信息化平台、医院运营管理系统、大数据等是热点领域。我国医疗信息化从整体上还有很大发展空间，随着智慧医疗改革的不断深入，以及未来分级诊疗的逐步推进，医疗信息化建设领域的投入力度不断加大，医疗信息化前景广阔。

智慧医疗的整体发展前景是可观的，并且这样的趋势只会更加普遍。人工智能技术、物联传感技术的赋能会将医疗行业推动到一个全新的层次。伴随着医疗信息化改革的进一步深入，国家对医疗卫生行业的投入持续增加。目前，医疗大数据发展纳入国家大数据战略布局。在政策的助推下，医疗大数据在便民惠民、深化医改、经济发展等方面发挥着越来越重要的作用。 智慧化时代来临，各界投入发展创新研发应用的步调加快，业者积极研发有关于物联网、智慧装置的多元加值应用，带动产业发展新契机。近年来，中国智慧医疗市场需求高速增长、规模迅速扩张，各地都在积极探索智慧医疗，将给医疗行业带来重大变革和转型，并加速新技术的运用场景落地，中国智慧医疗发展前景广阔。在市场竞争方面，智慧医疗企业数量越来越多，市场正面临着供给与需求的不对称，智慧医疗行业有进一步洗牌的强烈要求，但是在一些智慧医疗细分市场仍有较大的发展空间，信息化技术将成为核心竞争力。 智慧医院系统能够实现远程探视、远程会诊等功能，可以有效避免探访者与病患的直接接触，杜绝疾病蔓延，同时缩短恢复进程，真正做到实现优势医疗资源共享和跨地域优化配置的想法。除此之外，智慧医院的自动报警功能，可以对病患的生命体征数据进行监控，降低重症护理成本。智慧处方功能，可以分析患者过敏和用药史，反映药品产地批次等信息，有效记录和分析处方变更等信息，为慢性病治疗和保健提供参考，切实提升医疗的服务水平，方便了群众看病。 随着信息资源之间的进一步融合，智慧医疗与智慧养老、智慧社区之间的联系将会越来越紧密。基于社区服务信息化平台将区域医疗保健服务同社区养老服务相结合，将智慧社区、智慧养老的保健服务与医疗机构建立起互相帮扶的系统，能够提供低成本、易管理、可按需灵活拓展的信息共享平台，满足社区居民，尤其是老年人的多方医疗健康需求。 未来医院的医疗信息化之路，就是利用各种现代化的新型技术，实现医疗资源的最有效配置，降低成本并提高效率，让患者得到更好、更优质的医疗服务，但是我们千万不要低估其长期性和艰巨性!由此我们重任在肩，既要扎实地进行研发，努力地创造更好的新产品，也要不断吸收先进的技术和理念，判断未来的趋势，做好面对重重艰难险阻的准备，不必将“一城一地”或者短期的得失放在心上。因为我们的价值观，决不能只是为了一己私利，而是要为整个社会的进步，为广大人民群众的健康和幸福贡献自己全部的力量! 智慧医疗的确堪称传统医疗卫生信息化的“革命性升级”，不仅全面提升了医疗领域的技术能力、服务水平，也将成为推动健康中国建设的重器。智能医疗领域衍生出更多应用的趋势正越来越明显，科技向善，技术创造出更美好生活。这当然值得我们拥有更饱满的信心，因为这里面藏着的，是人类医疗事业的未来，是解决人类健康问题的新答卷。 未来几年将是中国智慧医疗建设飞速发展的时期，在新医改方案的指导下，各地方政府将会加大当地智慧医疗建设方面的投入，将会有更多的医疗机构参与到信息化建设中，一些信息化建设较好的医疗机构也将致力于建设更为先进的医院管理系统，提升自身竞争力，给广大居民带来更好的医疗体验。更多的地方医疗机构将会建设“以病人为核心”的临床管理系统，医学影像传输系统的发展也将进一步展开，网络技术的持续发展为远程医疗系统的推广提供了有力的支持，区域卫生信息化建设也将得到推广，中国的智慧医疗建设行业有着广阔的发展空间和投资市场。

由全国电力系统管理及其信息交换标准化技术委员会主办，国网江苏省电力有限公司电力科学研究院等协办，赛尔传媒承办的第十二届配电技术应用论坛于08月16日在南京拉开帷幕。同期召开“配电网数字化转型及关键技术”、“一二次融合与台区终端”、“故障快速处理及专业化运维”三大主题论坛。 亚太区领先的技术型电子元器件分销商——Excelpoint世健携手ADI在本次论坛上重磅亮相，展现数字化智能电网解决方案，包括电能质量监测的模块化解决方案、基于ADE9430的电能质量解决方案、ADI直流电能表解决方案、LTC3350大电流超级电容备份控制器和系统监视器、基于ADI MEMS的状态监控应用模块、低压断路器电子脱扣器(ETU)解决方案。 电能质量监测的模块化解决方案 【图 电能质量监测的模块化解决方案】 Excelpoint PQA模块PQAM-08/12是由世健公司开发的一款高性能电能质量监测模块，将ADI的ADSP-BF607高性能DSP、AD7606(8通道DAS、16位双极性输入、同步采样ADC)和外设集成到一个小尺寸模块中，并在此基础上集成通用PQA设备的独特算法，实现16个通道电能质量的监测、统计和报告功能。客户可以利用该模块快速开发自己的PQA产品，加速产品上市时间。 基于ADE9430的电能质量解决方案 【图 基于ADE9430的电能质量解决方案】 ADI采用高精度多通道多功能计量模拟前端ADE9430做为模拟采样芯片，可以实现三相电能计量、高达40次的谐波检测及各种电能质量要求的信号调理及检测输出，并以代码软件库的型式实现了标准要求的电能质量检测和分析的各类功能，包括了高精度的电能计量功能、各级谐波分析功能、闪变和三相不平衡等标准要求的内容。 ADI直流电能表解决方案 【图 ADI直流电能表解决方案】 ADI的直流电能表设计方案采用了多通道24位的精密ADC AD7779做为采样核心器件，精密运放AD4528连接μΩ级电流分流器，用来为小分流信号提供超低漂移、100 V/V放大。通过直接与AD7779 ADC输入端相连的1000:1比率的电阻电位分压器，可以精确测量高直流电压。最后，利用微控制器实现简单的连续采样、中断驱动计量功能;同时，微控制器还支持系统级接口，如RS-485、LCD显示和按钮。ADI采用该方案设计了概念验证的原型表。 LTC3350大电流超级电容备份控制器和系统监视器 【图 LTC3350大电流超级电容备份控制器和系统监视器】 LTC3350可有效的管理超级电容充放电。在能量回收，负载电流峰值缓冲以及需要短时间充电的后备电源系统当中，LTC3350使超级电容拥有高使用效率，更长的充放电生命周期，以及更小的尺寸方案。 基于ADI MEMS的状态监控应用模块 【图 基于ADI MEMS的状态监控应用模块】 ADI是具有业界领先MEMS技术并较早用于产品的公司之一。面对广泛的需要MEMS状态监控的工业应用场景，ADI技术型分销商Excelpoint世健，基于ADI的三款低噪声密度、低0g失调漂移、低功耗、3轴加速度计——ADXL355、ADXL357和ADXL1002加以设计，使其模块化、可视化，给终端用户带来更便捷的评估渠道。 低压断路器电子脱扣器(ETU)解决方案 【图 低压断路器电子脱扣器(ETU)解决方案】 ADI公司的ADP2450是一款专为MCCB和ACB等低压断路器而设计ASSP。理想情况下，一个MCU + ADP2450以及一些无源元件即可构建一个完整的ETU系统。对于新型的物联网断路器，ADP2450同样可以提供小尺寸设计及足够的能量。 同期，在8月17日的“配电网数字化转型及关键技术”主题论坛上，ADI市场部经理张松刚分享了针对电能质量的芯片化及模块化解决方案。 【图 ADI市场部经理 张松刚】 配电技术应用论坛是电力系统领域久负盛名的大型专业会议，获得了电气行业及相关产业的普遍认可与广泛关注，是电气领域各类学者、国家电网公司、各省/地(市)电力公司、配电设备研发和相关生产制造企业的合作交流平台。 在本次大会上，Excelpoint世健和ADI与配电行业精英汇聚，针对配电技术创新成果、配电行业发展方向展开了深度交流和探讨，旨在共同推动配电网数字化转型，促进配电产业及相关设备行业健康、有序、高质量发展。

互联网医疗已经在中国发展多年，服务内容逐渐从挂号问诊为主向更加多元化的方向发展，在专科慢性病、医药电商、医疗资讯平台等细分领域出现了大批代表性企业。目前，中国互联网医疗进入平稳发展阶段，主要应用于在线挂号、在线咨询和问医、查询个人检查报告、医生信息查询等，在长期医疗方面的帮助相对较少。因此，互联网医疗更多是线下医疗的一种辅助，在分层就医上发挥一定作用。 随着大数据时代的来临，各个行业开始逐渐与信息化相结合，互联网医疗作为一种新型医疗健康服务业态，为医院的各科室从业人员、管理人员、信息流通等带来了便利，也在不断提升医患就诊的便捷性、安全性。 互联网医疗可以从两类用户群体的使用来划分，按普通民众使用群体划分，互联网医疗产品主要有医药电商、家用医疗设备互联网+、在线问诊挂号、健康体检这四大块业务。按医生使用群体划分，互联网医疗主要产品有在医用医疗设备、医疗耗材、医疗AI、医疗问诊、医疗知识交换五大块业务。 互联网医院目前监管滞后，行业准入标准和硬件设施标准不健全，平台上保障信息安全方面存在漏洞。但互联网可以依托大数据为线上服务的风险预警、过程追溯和及时处置提供监管可能。事前通过编织制度笼子强化审核;事中要保障医疗安全以及服务的可及性、行为的合规性，加强对服务内容、问诊过程、医嘱处方等方面合规性的监管，药物配送过程可追溯;事后阶段，加强电子病历、医疗质量、费用控制、分解服务、患者满意度等服务结果监控。 疫情下互联网+医疗可降低时间成本、个性化定制、信思进明等优势全面凸显，在疫情来临，聚集接触不便的场景下发挥了重要作用。与此同时，也为一直在探索前行的分级诊疗、价值医疗带来了新的思路;借助互联网平台平衡各方利益，在充分发挥互联网+医疗优势的前提下激发医疗内部活力，构建新型的智慧社区医疗体系。 互联网医疗的本质仍是医疗，只是医疗服务的空间、载体发生了改变。因此，线上诊疗质量管控仍应遵守线下相关规定，并在线下保障医疗质量和安全举措的基础上完善互联网诊疗相关管理制度。各医疗机构根据各自医院实际情况，针对医疗服务质量实施常态化管理，提升信息化服务效率，将医院相关的合理用药监测系统、电子病历系统、智能医疗安全监控平台、互联网药物配送等有效对接平台，辅助医生的诊疗。互联网医疗如果缺乏对线上医生资质的有效监管，不仅会良莠不齐，甚至会出现“劣币驱逐良币”的问题，严重影响患者对互联网医院的信任感。 国家正在大力重视医疗行业与信息化的结合，卫生部将信息化纳入了卫生事业发展的总体规划，国务院也针对卫生医疗体系不断提出改进建议和纲要。为进一步加强医疗机构信息化建设能力，规范电子病历临床使用和管理，促进医院内部各个系统的互联互通，医联体之间数据的互联互通。从广义上来讲，数字技术还能在诸多方面赋能传统医疗行业。各种便携仪器能够持续监测病人的各项体征，及时进行相关指标预警，帮助患者和医生更好掌握病情变化，更有效地进行疾病治疗。 数字化转型是当前所有行业发展的必由之路。疫情下，互联网医疗实现较快发展，一定程度上能加强人们对互联网医疗的了解和认可，建立对互联网医疗的信任与信心。同时，居民需求的提升也对互联网医疗提出了更高要求。其中，专业性是互联网医疗发展的立身之本，也是患者关心的核心问题。保证质量、维护形象和口碑，是当前互联网医疗发展的关键所在。

8月9日，浙江省政协主席、党组书记黄莉新一行来访紫光股份旗下新华三集团杭州总部，就企业促进就业以及人才培养的实践进行深入调研，并在新华三集团副总裁杨玺和王小鲁的陪同下参观了新华三创新体验中心。 参观期间，浙江省政协一行首先听取了新华三集团的实力汇报，详细了解了新华三的发展定位和战略愿景，全面感受了助力百行百业加速数字化转型、赋能智慧城市助力数字中国建设的实践和成果。随后, 浙江省政协一行深入调研了新华三在人才培养以及促进企业青年群体就业方面的实践，高度评价了新华三在数字政府、智慧城市领域的卓越努力，并对新华三作为数字化解决方案领导者的自觉担当予以认可。 在人才选拔与培养方面，新华三集团始终秉承“品德是前提、格局是保障、敬业是路径、能力是基础”的人才观，按照“分层分类”的资源配置机制，在“选、用、育、留”各环节实现人力资源效能的最大化。目前，新华三集团共拥有13,000名员工，其中30岁以下职工占比44.72%，研究生以上人才占比39.55%。 长期以来，新华三集团深入践行“产教融合”的模式，借助一系列对内、对外培养机制，不断强化校企、企企、校校之间的协同，打造良性循环的产业协同的数字化人才培养综合体系。秉持“至暖”的人才理念，新华三响应推进国家职业教育号召，打造及完善AIO人才培养机制，积极推进校企合作，为各领域输出具有实力的运维人才。自2021年试点推行以来，新华三已在全国六地开设AIO培训班，涉及院校23所，在培学生近200人，他们将在通过毕业考核后进入各自岗位，成为新一代的AIOer。将真才实学落实到业务实践当中，如今，新华三AIO人才培养已成为企业运维的即战力。 雄关道漫漫，仍需争上游。身为数字化解决方案领导者，未来，新华三将继续促进人才就业，拓宽人才培养之路，积极担当社会责任，为助力我国新型数字化人才培养贡献更大力量。 金长征、刘树枝、黄甲寅、张巍等省政协领导，吴伟斌、陈中等省人力社保厅领导，马卫光、柴世民等杭州市政协领导，郑迪、张玮等滨江区领导共同参与调研，新华三集团副总裁宋凯等集团高管陪同出席活动。

谷歌在没有任何通知下为Pixel用户(Pixel 4、4a、5、5a和6系列等)送出惊喜，Android 13首个稳定版正式推送。 谷歌承诺，随后，第三方厂商包括三星、小米、iQOO、摩托、一加、OPPO、Realme、vivo、传音、话说、夏普、诺基亚、索尼等，也会在今年晚些时候为旗下设备带来升级更新。 关于是否升级，Pixel 6/Pixel6 Pro和Pixel 6a此次要特别注意的一点是，因为其搭载自研Tensor处理器，正式版Android 13会连同Bootloader一块更新，导致后续不能降级重新回Android 12。 不过，现在参与Android Beta项目也就是使用Android 13测试版的Pixel 6不影响，只要能退出Beta，就能回归Android 12。 有关新升级Android 13的主要看点，简单来说其主要升级点包括隐私安全和大幅优化大屏、折叠屏、小内存手机的流畅度。 新功能特性包括Material You美化的主题和UI、允许给每一个应用程序单独设置偏好语言、游戏模式、原生完整支持蓝牙5低功耗音频传输全部特性、空间音频、锁屏快速扫描二维码等。

首先，我不是职业模拟设计工程师。我作为模拟/RF 设计工程师工作了多年，包括在模拟/混合信号 IC 设计和布局方面的工作。几年来，我还深入研究了控制系统和机器学习 (ML)，从那时起，我对数据科学的了解一直保持在一定水平。这些天来，我做了很多咨询、RF 合同设计和大量工程写作。因此，我每天都在阅读和研究与电子相关的各种工程、物理和材料科学主题，主要是射频和模拟。我每天不做的就是用大棒击打晶体管使其屈服，运行模拟程序直到我的眼睛流血，或者在布局编辑器中玩俄罗斯方块来解决那些决心让我看起来像个傻瓜的寄生者。 这就是为什么我尊重我们尊敬的模拟设计工程师观众对模拟的细微差别和变幻莫测。但是，我确实时不时地有想法。今天，我正在思考一些我读过的关于自动化模拟设计的不同博客和文章。我读过的博客和文章大多来自电子设计自动化(EDA)软件公司。在这些书面作品中，我注意到一个普遍的主题，即编写它们的人似乎相信模拟设计，至少以某种重要的方式，可以自动化。由于几个不同的原因，我发现这些说法令人费解。 我在模拟设计方面的培训从晶体管和常见电路元件的模型、带有箭头方向混乱的难看的手绘原理图、大量的数学知识开始，最后在电路模拟器前度过了几天的困惑。后来，在电路模拟器前呆了几个月或几年后，我最终毕业了布局和全电路模拟，在那里我了解到我学到的一切都是谎言，现实世界是你成功的希望所在的寒冷黑暗的地方电路设计往往像过去不幸的船只的破碎木材一样穿过岩石海岸线。 在这个过程的无数次迭代之后，我发现能力，以及更多经验丰富的工程师的坚定指导，最终导致了一个几乎合理的把握，即如何从系统级需求解决模拟设计问题，让愿意滚动的人骰子(双关语)在硅上。不过，我学到的最多的是，那些被认为是“优秀”模拟设计工程师的人也被视为黑暗巫师，他们的巫术力量很可能来自混沌领域本身。 在最后一个类比中，我有意使用了混沌的概念。我的经验——关于最新的最佳实践，我可能是错的——模拟设计既是经验，也是直觉和/或盲目的运气。我对这个思考过程的一些证据是我作为一名布局工程师的经验，我的任务是以某种方式威胁多边形领域，以服从设计工程师的一时兴起，他们的聪明电路对附近的寄生效应过于挑剔。我的解决方案源于对物理学的一般理解，因为它与半导体有关，如果我能记住正确的热键，我认为可能会起作用。 有了序言，我的问题很简单：模拟设计自动化真的是可以实现的吗?蒙特卡洛分析和设置正确的测试台等工具对于设计成功至关重要，这涉及到相当长的学习曲线。我认为在选择电路拓扑时还涉及大量主观性。再加上先进节点工艺和新晶体管类型的极其复杂的模型(参见 FinFet)，模拟设计的任何有用方面都可以自动化吗? 我想明确表示，我不是在谈论保护不想被机器人工人取代的模拟设计工程师的工作。我的问题很严重。我从著名且可能垄断的 EDA 软件公司读到的文章表明确实如此。然而，当我深入研究这些文章时，似乎表明真正可能的一切是帮助模拟设计人员更快地在电路原理图和布局部分之间进行迭代 同样，在我有限的经验中，大多数模拟设计师并没有自己做布局，只是在出现严重错误时才参与布局。那么，帮助模拟设计人员深入了解大屠杀寄生效应的 ML 算法对物理布局中的设计有何帮助?我的理解是，在设计会议期间，由于你的傲慢，流片被推迟了几个月，你会在几次错误之后才知道这一点。 尽管今天的计算能力比过去更容易获得，但我的想法是，在设计过程的疯狂争夺中运行 ML 算法来照顾模拟设计师的计算资源必须相当广泛。模拟复杂的电路已经足够耗费资源，在您的工作提供这些见解的同时，ML 算法是否本质上必须在后台运行 sims?

EDA的全称是电子设计自动化（Electronic Design Automation），但其现在只能算是一种半自动化的工具，大量的工作还需要人工来操作。只有当AI技术开始融入之后，EDA工具才开始真正走向了自动化之路。 有报道指出，三星近期正与新思科技合作，将AI技术融入到芯片的设计中。据三星电子执行总裁Jaehong Park表示，通过AI技术找到了一个系统化的最优解决方案，超越了此前可以达到的芯片PPA（功率、性能和面积）效果。 将AI用于芯片设计已经不是头一回了，谷歌就已将AI用在了TPU芯片的设计中，英伟达也正在用AI算法来优化5nm和3nm芯片的设计，还有越来越多的芯片公司也将步其后尘。从下图就可以看出，AI的应用已经深入整个IC产业链。 最为积极的还是EDA公司，毕竟AI将是改写行业发展进程的大事件。近两年来，采用AI技术的EDA方案更是层出不穷。比如，新思科技推出了DSO.ai，探索搜索空间、观察设计随时间的演变情况,同时调整设计选择、技术参数和工作流程。Cadence发布了Cerebrus，采用了类似用合成技术取代原理图人工绘制的方法，打破芯片设计必须依靠人力的局限。西门子EDA（Mentor）则在OPC矫正中引入了机器学习方法，大幅提升了输出预测精度并缩短了预测时间。 数据快速提取模型、布局和布线、电路仿真模型、PPA的优化决策都是EDA运用AI的方向。其中，芯片设计后端(或称物理实现)尤其是布局布线则是AI使用的密集区域。 在这些文章中，我看到计算智能 EDA 工具实际上可以在无需人工干预的情况下从网表变为物理布局的说法。由于模拟设计中的变量数量非常多，其中许多都严格依赖于工艺和拓扑结构，这真的可行吗？我可以看到，通过足够的培训，一个专注于常见/常用 IP 的给定流行流程，这样的 ML 算法可以有效地复制设计流程并执行必要的调整以使模拟电路工作，只要努力将变量的数量。但此时，这不只是一个参数模拟吗？ 从这些文章所揭示的少量技术细节来看，假设是为了保护一些 EDA IP，在设计空间的功能模型上执行此工作的 ML 算法使用基于要设计的电路的功能行为的模型。这听起来很像基本的控制系统工程。此模型必须由某人构建，例如模拟设计工程师。此外，为了训练这个 ML 算法，需要有一个可用的数据集。 因此，需要事先观察和记录从网表到物理布局的类似设计，以便将它们用于训练 ML 算法以达到合理的精度。这个过程也声称有助于拓扑选择。鉴于拓扑和系统的多样性，我很好奇这实际上是如何工作的。不需要一个广泛的拓扑库吗？这个拓扑库是如何开发和描述的，以便 ML 算法可以向设计人员推荐它？ 我最后的想法与所有这些训练数据的来源有关。假设这个 ML 算法必须使用来自类似设计或系统的数据进行训练，那么这些算法的数据集不会以某种方式共享 IP 吗？如果 EDA 工具的 ML 系统接受了竞争对手的设计训练，并且 ML 算法建议的拓扑和解决方案与他们的 IP 非常相似，该怎么办？在这些情况下如何避免知识产权侵权？此外，这难道不只适用于非常常见的流程，其中有足够大的设计集和足够丰富的设计数据来构建这样的模型吗？ 最后，有不少模拟设计公司为特定工艺设计模拟电路并销售 IP。像这样的工具会有效地“窃取”这些设计师的成果，并将他们的特殊调味料提供给使用合同设计师汗水开发的 ML 算法的其他人吗？