最近,由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵狂热之风。短短4天时间,其用户量到达百万级,注册用户之多导致服务器一度爆满,甚至连特斯拉CEO马斯克也参与相关话题讨论,热度可见一斑。作为人工智能的重要发展区域,国内也有多个机构和企业也加速相关产品落地,一场关于AI大模型赛跑已经开始,学院派、大厂派、创业派等势力逐鹿中原。 大厂派-百度 国内的“中国版ChatGPT”预备赛一触即发,百度是最先公开表态并发力的大厂之一,正式官宣百度版ChatGPT“文心一言(ERNIE Bot)”将于3月16日在北京总部召开新闻发布会,迅速引发全网热议。针对关于“中国版ChatGPT”的讨论,百度回应:“ChatGPT相关技术,百度都有”。据了解,百度「文心(ERNIE)」系列大模型已于2019年内部开发,具备跨语言和多模态的生成能力。百度搜索将直接接入文心大模型相关能力,在搜索场景上提升上亿用户的使用效率。百度CEO李彦宏认为百度已做好接受ChatGPT相关技术带来的颠覆式变革的准备,李彦宏2023年一季度的OKR为“引领搜索体验的代际变革”。业界普遍认为百度可能是国内目前最有实力与OpenAI竞争的公司之一。 大厂派-阿里巴巴 阿里巴巴达摩院布局大模型多年,2021年对外介绍了超大规模中文多模态预训练语言模型“M6”,目前参数量已拓展迭代到万亿至十万亿规模。2022年,达摩院提出业界首个通义大模型“M6-OFA”,目标为高效整合多模态任务和架构,提升训练和部署效率。据公开信息,通义大模型“M6-OFA”将深入涵盖医疗、金融、电商、物流等多个行业,从底层模型底座覆盖到各应用场景。同时,阿里版聊天机器人目前也已进入内测阶段,将部署到钉钉。 学院派-清华大学 智谱AI由清华大学计算机系唐杰教授创立,团队核心成员曾参与清华大学与智源研究院合作项目「悟道」的研发工作,具有丰富的大模型经验。2022年8月,清华大学知识工程实验室与智谱AI合作研发的超大规模预训练语言模型GLM-130B正式上线,在多个公开评测集上性能超过GPT-3。自成立以来,智谱的目标是做中国最好的大模型,团队提出“model as a service(MaaS)”的行业理念。基于GLM,智谱随后推出聊天机器人chatGLM,在电商、金融理财、心理咨询等打造多种落地场景。致力于打造数据与知识双轮驱动的认知智能,智谱AI目前已完成数亿人民币B轮融资,将持续投入到打造高性能千亿级普惠大模型。 学院派-清华大学 隶属于清华大学计算机系人工智能学院的交互式人工智能课题组(CoAI)由朱小燕教授和黄明烈副教授指导,主要研究方向为开放式闲聊对话系统、推理与问答和语言生成与评价。黄明烈副教授于2021年创立聆心智能,专注心理咨询赛道,致力于打造“超拟人底层大模型”。2022年团队上线「AI乌托邦」对话机器人,支持自定义AI人设进行聊天交互。作为国内具备训练超大规模语言模型能力的团队之一,聆心智能将自己定位为”中国的 Character AI”,旨在提供情感陪伴的文本生成服务,公司目前已完成Pre-A轮融资。 学院派-复旦大学 2月20日,复旦大学自然语言处理实验室的邱锡鹏教授团队携上海人工智能实验室发布“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”,通过模型与真人和其他模型进行任务交互而进行算法优化。邱锡鹏教授为自然语言处理领域的资深学者(谷歌学术引用量xxx),曾主导开发NLP工具FudanNLP,团队主要研究方向为自然语言处理和深度学习。 根据对外发布的信息,MOSS的参数量依然较小(小ChatGPT一个量级),目前希望在百亿级别参数量上进行学术级别探索。MOSS模型一经对外发布,立刻引来火爆关注,当前服务器已无法支撑访问量,内测窗口已关闭。同时邱锡鹏表示会尽可能在3月底开源。 心识宇宙 「心识宇宙」(Mindverse),于2022年1月在杭州成立,是一家专注于通用人工智能技术的创业公司。公司自主研发以大模型为底座的脑启发AI模型(Unified Mind Model)系统,通过模拟大脑宏观架构,提供有思考、情感、记忆及服务的AI能力。2022年11月,团队发布MindOS内测版本,开放给少数B端客户。MindOS是一个AI角色生成引擎,通过简单的填写配置、拖拽上传,就能完成一个具备专业知识、记忆和人格的AI角色,大大提升应用交互的体验。仅2023年1月,MindOS就获得了百万元订单。拥有VBS拟人的次世文化、拥有顶尖虚拟人IP柳夜熙的创壹科技都与其达成深度战略合作。据悉,MindOS将与3月发布升级版,新版将会有更强的对话可控性和复杂场景解析能力等。 创业派-澜舟科技 2021年6月,前清华大学教授,中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明博士创立澜舟科技,并于隔月公布其中文语言模型—孟子轻量大模型。孟子模型由团队联合创新工场团队、上海交通大学、北京理工大学等单位共同研发,性能超越腾讯、搜狗等公司,在中文语言理解评测 CLUE 榜单上登顶第一,效果比肩千亿参数大模型。基于孟子模型,澜舟科技随后推出了“孟子认知服务引擎”,包括搜索、生成、翻译、对话等功能,还能提供针对垂直行业的SaaS产品,主要覆盖机器翻译、智能辅助写作、智能文档处理场景中的应用。其中「澜舟熊猫小说家」依靠丰富的故事风格和快捷的 AI 写作方式已成为公司爆款产品。据了解,基于当前模型能力,澜舟科技将与拥有海量数据的中文在线合作,同步打造类ChatGPT产品。 创业派-MiniMax 近日,人工智能创业公司MiniMax首次公开亮相,核心创始人杨斌分享了公司对技术的认知和商业路径等信息。作为国内首家同时拥有三个模态AI大模型和自研产品的准独角兽公司,杨斌表示,MiniMax初创团队在两年前对未来趋势做出判断:AI技术将在未来2-3年内发生质的升级,AGI(通用人工智能)将成为可能。基于这一点,公司从2021年12月成立后,就将目标锁定在大模型研发上。据悉,MiniMax目前已自研三个模态大模型,分别是文本、语音和视觉大模型。公司首款基于大模型技术的自研产品Glow于2021年11月上线,主打情感陪伴类A社交,有自由聊天和剧情任务多种模式,目前注册用户已近数百万量级。 上一次人工智能技术革新带来了个性化推荐这种交互方式,未来大模型的普及也将诞生新的应用场景,在正真的成熟商业化建立前,学院派、大厂派以及创业派能还有很大的想象空间。

全球铋的存储量非常稀少，并且其存在形式也非常的特殊。其质地非常脆弱，非常容易混熟，粉碎化学性质相对来讲比较稳定，而且自然界之中大多数时候以游离金属以及矿物的形式所存在的。 根据数据显示，中国国内存储币量最大的是湖南，光是湖南，这一个省就占据了全球存储量的50%，另外就是广东和广西。不管是在铋的存储量还是在产量之中，中国在全球范围内都占据着绝对有利的地位。 台积电想要实现1纳米，那么中国是一定绕不开的，如果真的能够在1纳米上进行应用，那么中国在全球芯片产业链之中的地位将会获得极大的提升。最近一段时间以来，台积电的日子被并不好过。 美国虽然看起来对于台积电非常重视，但实际上美国也有自己的小心思，一旦美国真的建立起了属于自己的芯片产业链，那么台积电将会成为谁要被美所打压的目标之一。 随着全球科技产业的快速发展，芯片制造技术的重要性与日递增。尤其是在美国修改芯片规则之后，越来越多的国家开始布局芯片的技术研发。 比如欧盟，就有17个国家共同签署了《欧洲处理器发展声明》，计划在2年~3年的时间内投入1450亿欧元，来发展欧洲的处理器技术。而国内市场的芯片市场，也由于台积电的无法自由出货，走上了一条独立自主的道路。 为了帮助企业摆脱芯片领域“卡脖子”的局面，中科院等国内高校也就芯片制造技术的研发进行了布局。在这样的局面之下，越来越多与芯片制造有关的技术开始得到突破。 早在2021年，清华工物系就在对新型加速器光源“稳态微聚束”的研究中，取得重大的科研进展。该研究报告了一种新型粒子加速器光源“稳态微聚束”的首个原理验证实验，并且，有望在EUV光刻机中进行使用。 时隔仅一年之后，清华大学再度就科研项目进行官宣，国产1nm晶体管技术技术也终于迎来了突破。 据了解，3月10日，清华大学在官方微博中发布消息，“清华大学集成电路学院任天令教授团队，在小尺寸晶体管的研究方面取得了重大进展，首次实现了具有亚1纳米栅极长度的晶体管，并具有良好的电学性能。” 首先，随着摩尔定律的不断推进，全球几乎所有的半导体公司都在寻求新的晶体管技术。因为，原有的FinFET晶体管技术在进入5nm工艺制程之后，就出现了电磁隧穿的现象，即晶体管的栅极(开关)被击穿，造成芯片的“漏电”。 漏电现象一旦出现，不仅会大幅度增加芯片的功耗，还会导致芯片的封装发热。这也是目前国产手机，为什么要不停地要为手机堆“散热”的主要原因。 全球半导体公司为了解决这一问题，纷纷投入大量的资金用于研发，在晶体管的材料、结构上大做文章，比如三星，就计划在3nm工艺节点，尝试通过 环绕式结构FET，来解决芯片的漏电、发热问题。 但是，想要在单位面积内尽可能多的堆积晶体管，仅通过改变结构来实现还不够，所以，就需要在晶体管本身的材料、设计上做研究。这次清华大学任天令教授的团队，就验证了之前清华所提出的垂直硫化钼晶体管概念，并且证实了这项技术，在亚1nm阶段仍具有良好的电学性能。 前ASML已经推出了三代EUV光刻机，分别是TWINSCAN NXE:3400B 、NXE:3400C、NXE:3600D。这三代EUV光刻机的数值孔径为0.33，理论上能够生产的芯片精度，最多在2nm左右。 所以一旦进入到2nm以下，也就是埃米(1埃米=0.1纳米)时，那么ASML还得研发更高精度的光刻机才行。而更高精度的光刻机，称之为High NA(高数值孔径)EUV光刻机。 事实上，ASML也早就有准备了，ASML下一代高精度的EUV光刻机型号叫做EXE:5000，数值孔径为0.55，可用于2nm以下的芯片制造，比如1.4nm(14埃米)、1nm(10埃米)等工艺。 在2020年底的时候，就有媒体报道，ASML其实已经基本研发完成，正在开始试产，预计到2022年就会商用。而近日imec正式表示，ASML的EXE:5000光刻机，会在2022年-2023年提供。 但晶圆厂商基于这台光刻机，生产nm以上的芯片，至少要到2025年之后，其认为的工艺路径进程是2025对应A14(14=1.4纳米)，2027年为A10(10=1nm)、2029年为A7(7=0.7纳米)。 想必接下来，各大晶圆代工厂们，特别是台积电、三星、intel又要抢光刻机忙了，毕竟全球仅ASML能够生产，谁能提前买到0.55NA光刻机，也就相当于拿到了进入埃米级工艺的门票，就能取得先机。

Apple M1是由苹果公司(Apple)研发的处理器芯片，于2020年11月11日在苹果新品发布会上发布，适用于部分Mac、iPad设备。Apple M1的制程为5纳米，内置8核CPU，集成4个高性能大核心以及4个高效能小核心;此外，Apple M1还内置了8核GPU(部分机型为7核)以及神经网络引擎 [1-2] 。时任Apple硬件技术高级副总裁Johny Srouji表示，过去十余年(约2010~2020年)，Apple一直致力于为iPhone、iPad和Apple Watch研发更加先进的芯片，M1芯片正是在这一基础上打造。 近日，有博主展示了自己在M1芯片的iPad Pro上，运行Win10系统的成果。 在成功运行的同时，该博主还通过Geekbench进行了跑分测试，得分显示在Win10下iPad Pro的成绩为单核1522分，多核5073分，基本已经能够达到M1 iPad Pro的90%/70%，足以称得上是“全速运行”。 需要注意的是，该博主并非将ipad Pro直接刷入了Win10系统，而是依靠虚拟机完成的操作。 该虚拟机名叫UTM，基于QEMU技术，能够在无需越狱的前提下，允许用户在iPhone或iPad上运行Winodws或lInux系统，并且目前已经适配了macOS。 根据UTM官方给出的信息，这款虚拟机支持包括x86_64、AMR64和RISC-V等架构的共计30多个处理器支持iOS 11及以上版本的系统使用。 同时，该虚拟机支持用户外接键盘、鼠标、触摸板Apple Pencil和控制器等设备，能够最大限度的还原系统本身的操作体验。 相当于英特尔酷睿i9，此外苹果m1芯片参数如下： 1、M1芯片参数：5纳米制程，160亿个晶体管，8核CPU包括包括四个高性能核心和四个高能效核心。图形处理GPU同样有8个核心，相比同类机型，性能提升了整整6倍。16核的神经网络引擎，机器学习速度提升15倍。Mac搭载 M1 芯片 续航能力提升了整整一倍。 2、使用了M1芯片的ARMMacBookPro13跑分正式出炉，测试软件Geekbench5.3。M1的单核跑分是1714分，多核是6802分。比起A14，M1的多核性能提升了高达70%，比起A12Z，M1的单核提升了60%，多核性能提升了50%。 3、M1芯片还可以和AMD的R74800H芯片对比，Geekbench5上R74800H的跑分:单核1200分，多核8400分左右，单核是完全碾压4800H，多核上稍弱一些。 苹果在2020年末更新了M1处理器，由此正式进入全新的Apple Silicon自研处理器的时代。那么M1处理器的性能到底如何呢?真的有苹果发布会上所说的那么强吗?本文将从M1的架构谈起，尽量将M1处理器性能和主流X86平台来进行类比，尽可能的让用户对M1的性能有一个较为清晰的认知。 首先要谈到M1处理器，就不得不从CISC(Complex Instruction Set Computer，复杂指令集计算机)和RISC(Reduced Instruction Set Computer，精简指令集计算机)的概念谈起了。 对于计算机系统有一定了解的朋友一定清楚，目前主流的X86架构处理器均属于CISC复杂指令集计算机。而手机，平板电脑等设备所使用的ARM处理器，则是处于RISC精简指令集计算机。 因为技术发展到现在，CISC和RISC的差异实际上是越来越少的，Intel早在P6架构的奔腾Pro时代就已经在处理器内部做了一个将CISC的X86指令转换，分拆为类似RISC的机制;而随着频率的提升越来越难，RISC处理器实际上也在加入更多的新指令来提升性能。因此两者之间并没有一个泾渭分明的界限，并没有哪个更强大的说法。

与iPhone在中国市场的大杀四方相比，苹果的IoT布局可以说是“寂寂无名”。今年上半年，iPhone在中国市场销量占比位列第三，在超过2800元人民币的高端智能手机区间，占比更逼近50%。与此同时，是苹果公司早在2014年就上线了旨在切入智能家居领域的HomeKit，到今天，这个名字对国内绝大多数消费者来说，都是陌生的。 在苹果手机与IoT产品声量的天壤之别背后，是近两年来，智能手机厂商们掀起了一波开拓IoT的浪潮。 甚至于从今年年中开始，在一些头部智能手机厂商的发布会上，智能手机已经不再是重点——反而是电视、平板、可穿戴等IoT智能产品站在了舞台中央。 IoT更被认为存在广阔市场空间，被期许是智能手机厂商们的第二增长曲线。 首先要明确，鉴于物联网是个公认的万亿级市场，按应用场景可细分为消费物联网、工业物联网、市政物联网等不同领域，不同领域市场属性天差地别，本文所提及的IoT均指代与手机关系最为紧密的消费物联网。 智能手机厂商们之所以纷纷发力IoT，一个最重要的原因是，所有玩家都深陷手机市场见顶的处境，急需开拓新的市场空间，探寻新利润增长点。 根据IDC的数据，2017-2021年，中国智能手机出货量分别为4.44亿台、3.97亿台、3.7亿台、3.26亿台、3.29亿台，5年的时间里仅2021年出货量略增1%。 放眼全球，也大差不差，截止2018年底，全球智能手机保有量约为33亿，几乎接近瓶颈，平均换机周期则已经拉长至2.7年，出货量的增长曲线不再上扬已成定局。 更重要的是，国内智能手机市场TOP 5领跑阵营格局稳定，已经把超过95%的市场份额瓜分完毕，竞争存量市场的投入产出比越来越不理想。 在此基础上，IoT能够吸引手机厂商们的关注，成为可能是一个最主要的新战场，还在于以下几点： 其一，所谓IoT物联网的终极目标，用大白话讲就是借助发达的网络、传感器和芯片，实现让人类社会的一切东西都能“上网”和“联动”。 当越来越多可穿戴设备、家居、汽车等等成为IoT的一部分，我们自然需要一个中枢系统对前者们进行操控，而手机作为当下覆盖人群最多、使用频次最高、最便携的智能硬件，自然就成为了IoT设备们最核心的中枢或者说入口之一。 近日，华为Mate50系列和苹果iPhone14系列先后发布，高端手机市场再现“双雄争锋”。此前，美国对华为多轮打压，导致华为Mate50系列的发布一拖再拖。时隔两年，华为再度发力智能手机高端市场。 两年前，在国内高端手机市场中，华为是唯一一个曾与苹果平分秋色的手机厂商。在受到美国多轮打压之后，华为智能手机的高端市场份额不断下滑。面对华为退出留下的高端市场空白，国内其他手机厂商纷纷发力，OPPO、vivo和小米等国产手机品牌都提出了高端化策略。对国产手机厂商来说，进军高端市场不仅可以获得相比于中低端市场更高的品牌溢价，也是打造品牌影响力、获取用户忠诚度的最佳路径。 虽然其他国产手机厂商在智能手机的高端市场有所进展，但尚不能像华为那样扛起国产品牌的大旗，抗衡苹果的一家独大。市场研究机构Counterpoint数据显示，2022年第二季度，中国高端智能手机市场份额排名第一的品牌仍为苹果，占比为46%。业内认为，在国内安卓阵营的高端手机市场上，各大国产手机厂商推出的机型同质化严重，还没有足以与苹果抗衡的创新性产品。 今年以来，由于受到全球通胀、需求收缩的影响，全球的智能手机呈现出中低端市场和高端市场“冰火两重天”的现象。数据显示，2022年第二季度，全球智能手机出货量同比下降7%，只有2.91亿部。同期，苹果出货量却同比增长3%。中国信通院数据也显示，2022年1-6月份，国内市场手机总体出货量累计1.36亿部，同比下降21.7%;而二季度，中国市场的iPhone出货量为990万部，同比增长了25%。 智能手机的“冰火两重天”也加快了国产手机厂商进军高端市场的脚步。业内认为，随着上半年国内手机厂商及电子供应链企业去库存进入尾声，加上各地政府刺激经济的利好政策出台，手机消费下半年有望迎来复苏。近期华为Mate50系列和苹果iPhone14系列的先后发布，有望带动国内智能手机高端市场率先复苏。 据了解，华为推出的Mate50系列手机支持北斗卫星消息、首发华为“昆仑玻璃”、首发搭载鸿蒙操作系统3.0等，对苹果智能手机一家独大的高端市场发起了新一轮冲击。不过，华为Mate50系列仍采用4G技术，留下遗憾。 对数码圈有所了解的人应该知道，如今手机销量高速增长的阶段已经过去，整个市场也从增量市场阶段进入了存量市场阶段，各家厂商迫切需要靠创新来吸引消费者。而在诸多手机配置中，除了不断变换的屏幕形态、不断增加的镜头数量、不断增长的续航时间以外，最能够吸引消费者的还是处理器上的变化。 正因如此，在过去短短三个月内，各大手机处理器厂商纷纷推出自己用以抢占下半年市场的旗舰级处理器。先是高通和联发科，几乎在同一时间发布骁龙8+ Gen1以及天玑9000+，随后苹果推出了新一代旗舰处理器A16 Bionic，而国产厂商紫光展锐也计划在近期推出新一代5G处理器。 近日，微博数码博主@数码闲聊站曝光了有关下一代高通旗舰处理器的消息。据悉，因为继续沿用台积电4nm制程工艺的缘故，明年的高通旗舰芯片SM8550并不会像今年一样出现半年大更新的情况，而且所谓的Plus版本预计也是在原芯片的基础上进行了超频。 不得不说，我们现在对于这种迭代高端CPU“挤牙膏”的情况似乎已经见怪不怪了，苹果前天晚上发布的A16 Bionic芯片刚刚被曝出性能提升微乎其微的消息，高通更是历经了从骁龙865到骁龙8 Gen1之间三代旗舰迭代升级却带不来体验升级的情况。问题来了，这些手机处理器厂商到底出了什么问题?“挤牙膏”真的会成为日后的常态吗? “挤牙膏”的CPU 虽然听起来很矛盾，但是听到“挤牙膏”和“高性能”时，很多人脑海里面浮现出来的可能是同一个名字——苹果。 在前段时间举行的新品发布会上，苹果为我们带来了iPhone 14 Pro系列以及全新的苹果A16 Bionic芯片。根据苹果官方介绍，A16 Bionic芯片采用台积电4nm制程工艺打造，依然采用2*性能核+4*能效核的CPU架构，依然是5核GPU，得益于制程改进，密度略微提升，集成了160亿晶体管(较前代多10亿)。

瑞典乌普萨拉–2023年2月13日–嵌入式开发软件和服务领域的全球领导者IAR今天宣布，公司推出全新的品牌形象，更新后的视觉识别系统(VI)和Logo更贴切地反映了公司的战略使命。此外，品牌名称从IAR Systems正式更新为 IAR。舍弃名称中的“Systems”元素，转而采用更具活力的名称，旨在向业界展示公司与现代技术、先进计算和智能化更加同步的崭新形象，这也呼应了公司正在经历的重要的业务转型。 全新的品牌形象和现代风格的新Logo 体现了公司对未来创新和人类体验的关注，以及让世界变得更美好、更安全、更敏捷的愿景。展望未来，IAR 将致力于为嵌入式开发和嵌入式安全提供前沿技术。 IAR 首席执行官 Richard Lind 表示：“IAR成立于1983年，在为嵌入式技术领域提供最佳开发能力方面有着悠久的历史。在过去的 40 年间，我们不断挑战革新，为客户提供最佳的软件创新技术和最有效的解决方案。今天，我很自豪地发布我们的全新品牌形象，它反映了我们的使命，即帮助客户创造今天的产品和实现未来的创新，并令其安全可靠。” 如今，全新的 IAR 站在一个重要的时刻，正将自己定位为一家拥抱变革、投资创新并寻求新挑战的全球性技术驱动型公司。IAR的全新形象将更直观地表现我们的品牌、价值观，以及成为嵌入式技术领域最佳解决方案的承诺。 Richard Lind 总结道：“随着公司的成长，我们的全新品牌形象反映了我们的长期愿景，即始终保持年轻的心态、与时俱进，并为全球每个人、每个设备提供安全、智能的嵌入式体验。现在我们将迈向旅程的下一步。”

下次去主街(Main St.)的时候，不妨四处看看，亲眼见证汽车行业正在发生的变化：电动汽车(EV)的普及已进入白热化。事实上，预计到2025年，售出的车辆中高达10%将采用电池动力，尽管目前这一比例仍不足2%1。 随着电动汽车市场的爆炸式增长，为车辆供电的高性能电池需求也随之增加。另外，老旧的电动汽车电池最终会走向尽头并被更换。因此，众多科技公司面临着将电池制造设备迅速推向市场的压力。然而，由于电动汽车电池要求严苛，这些公司不能通过使用性能低下的设备来走捷径。 ADI明白，电动汽车的性能与其供电电池的性能成正比。正是认识到这一点，促使ADI成为关键电池化成和测试阶段技术的领导者。 概览 • 公司/行业：电动汽车制造商以及电池化成和测试公司; • 应用：电池化成和测试; • 挑战：电动汽车市场的增长对电池制造商和供应链提出了更高的要求，需要采用优质可靠的电池技术来满足需求; • 目标：改进电池的化成、质量和可靠性，以提升电动汽车制造商的制造能力，提高供应链效率。 投资汽车电池，打造优质品牌 电动汽车电池的高成本使得电动汽车的标价居高不下。事实上，电动汽车总成本中高达40%是电池成本。此外，电池生产的最终阶段(化成和测试)特别具有挑战性，占电池成本的20%之多。但电池制造商了解最终产品对其整体品牌的影响力。历史数据表明，在其他市场(手机、电动工具、游戏等)，电池的性能可能是决定一个品牌成功与否的重要因素。 电池制造商和仪器供应商意识到，要想在这一新兴电动汽车行业分得一杯羹，扩大生产规模和提高生产效率是关键。但是智能电动汽车的电池制造商也都知道，问题的关键不在于为抢先进入市场而启动生产，而是必须将电池的性能质量放在首位。 毕竟，电池化成和测试是一个耗时的过程，涉及多次充电和放电以激活电池的化学性质。这个过程颇为艰辛，可能需要整整两天才能完成。但却是必要的，它有助于电池顺利投入实际应用，对于确保电池的可靠性和质量至关重要。 电池化成和精密测试倡导者 电池化成和测试的精度水平可以完全决定其性能。重要的电池化成和测试功能可确保电池的质量和安全性，ADI为提高这一领域标准做出了巨大贡献。ADI持续研发了许多新产品、参考设计和集成解决方案，在提供高精度的同时，使制造商能够更有效地生产电池，提高工厂的测试能力——所有这些都有助于扩大电池化成和测试规模，从而让客户能够扩大电动汽车生产规模。 “优化电池化成可以提高电池产量，减少损耗。” 电池化成和测试产品部战略营销经理Vikas Choudhary表示：“优化电池化成可以提高电池产量，减少损耗。” 运用系统级专业知识的整体方法 为了降低电池成本，制造商需要统筹兼顾，立足整个生态系统，利用供应商的系统级专业知识来减少整体电池测试电路面积大小，同时增加通道的数量。需要注意的是，两者必须同时保持电池化成和测试测量的准确性、精确性、可靠性和速度，确保满足安全、性能和可靠性要求。 这并不容易做到。在前端，驱动电池充电电路的电源需要进行严格控制。在更深层面，电池的化成和测试需要密切监测功率循环期间使用的电流和电压分布，以防止电池充电过度和充电不足。这既确保了测试期间的安全性，又最大限度地延长了电池使用寿命，能够大幅降低最终用户的总购买成本。 与拥有系统级专业知识和广泛产品的ADI公司密切合作的好处不仅仅是获得更精密的组件和模块。它还使电池制造商能够获得更易于使用的系统架构参考设计，使上市时间比电池制造商从零开始开发电池化成和测试系统的速度快三至四倍。 更重要的是，在电池化成和测试(电池充电/放电)过程中，系统级高精度使得供电架构能够跨多个电池实现能量回收。因此，制造商可以实现以前无法获得的高效率，扩大产量，并最终减少浪费/节约成本，使电池生产更具成本效益。 随着ADI带头迎接电池化成和测试挑战，将其转向更安全、更有效的领域，制造商现在拥有一个具有系统级经验并坚定地致力于高精度的合作伙伴——能够帮助他们满足新兴电动汽车市场的高质量、高性能电池需求。 ADI电池化成和测试优势 •技术性能，利用在可重复条件下形成电池所需的精度，确保获得稳定一致的高性能电池。 •系统级专业知识，使ADI能够设计出提高了化成和分级过程密度和效率的解决方案。 •电池化成的系统级精度，使制造商能够利用多余的能量进行额外电池化成。 •集成解决方案缩小了系统尺寸，并允许电池制造商在同一空间安装更多的测试设备，无需更多工作空间即可增加化成和测试能力。 参考 1 David Keohane和Peter Campbell。“法雷奥预测电动汽车销售量翻番。”Financial Times，2018年2月。 2 electrive.com，“全球插入式混合动力车数量攀升至560万辆”(2019年)

随着5G通信、人工智能、大数据、云计算等数字技术广泛应用，医疗工业也受到了深刻影响。新一代信息技术和生物医药深度融合，推动卫生健康领域不断涌现出新模式、新业态，远程会诊、互联网医院、智慧医疗等数字医疗蓬勃发展。 通过全面推进落实“互联网+医疗健康”服务措施，深化便民惠民服务行动，全国各级医院普遍开展互联网健康咨询、分时段预约就诊、诊间结算、移动支付等线上服务，优化改造就医流程，看病就医“三长一短”问题得到有效缓解，便民服务应用成效不断凸显。 互联网医院是以医疗机构为依托，以互联网为载体，应用信息化技术，为医疗机构以外的服务对象开展专业的在线诊疗、健康咨询等远程医疗服务的互联网医疗平台。突如其来的新冠肺炎疫情，加快了互联网医院的建设、推进步伐。 当前，互联网、5G、物联网、人工智能等新技术快速发展，正加快与医疗行业融合，促进医疗卫生服务更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全。通过信息化将国家政策要求、现代医院管理的核心理念覆盖医疗全过程，可规范医疗行为、固化医疗流程，实现闭环管理，避免发生低级差错，最大限度保证医疗安全，提升医疗服务质量和效率，提高医疗行为管理水平。 高度重视新一代信息技术在医药卫生领域的应用，重塑医药卫生管理和服务模式，优化资源配置、提升服务效率。数字医疗凭借其技术优势，有助于解决医患之间的信息不对称，简化就医流程、降低就医费用、改善就医体验，提高疾病诊断及患者管理效率。各地通过提供远程医疗服务，赋能平台或智能设备，能帮助更多的患者获取更有效的治疗服务，满足不同类型患者服务需求，从而缓解医疗资源不均衡的问题。 “互联网+”浪潮下，智慧医疗成为医疗信息化的最终目标。医疗智能化建设涉及内容众多，包括临床业务智能化、管理决策智能化、患者服务智能化、资源管理智能化、医院物流智能化、楼宇智能化等，无疑将是医疗信息化未来的长期热点。在移动互联网时代，通过移动通信技术提供医疗信息和医疗服务，已成为医疗信息化建设的重点内容，医疗移动化趋势基本成型。移动医疗促进了以患者为中心理念的实现，并将朝着个性化、家庭健康监测、慢性病管理方向发展，同时其与电子病历的结合将更加紧密。区域化是医疗信息化的高级阶段，需要区域人口健康信息化建设、医疗联合体、远程医疗等多方面配套配合。毫无疑问的是，区域医疗信息化建设是医院信息化继管理信息化、临床信息化之后的又一个热点。 构建数字医疗的激励机制甚为必要。各地方若适当放开资质，鼓励实体医疗机构参办互联网医院，便可为执业医师从事网络问诊提供便利条件;同时，搭建数字医疗合作平台，还能引导各地互联网医院联手合作、取长补短，增强彼此实力。此外，构建激励机制体系，须探索互联网问诊量化考核模型，网络诊疗定价可参考线下拟定合理比例，执业医师可轮流做网络问诊，利益分配应科学合理，让医师享有职业获得感。 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、大数据和商业智能技术、智慧医疗以及区域医疗等则是热点领域。在新技术广泛应用下，即基于移动的数据消费、基于物联网的数据收集、基于大数据的数据分析、基于云计算的数据分享逐步成为现实，我国医疗信息化建设随之朝向标准化、集成化、智能化、移动化、区域化方向发展。

以前，让失明者重见光明往往被视为一种医学”奇迹”。而随着以”机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，给AI助盲带来新的可能，更多的失明者将借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新”看见世界”。 AI助盲，让更多人重新”看见世界” 一般来说，目不能视的视障患者认知外界世界的渠道是除了视觉之外的其它感官感觉，比如听觉、嗅觉和触觉，这些其他模态的信息一定程度上帮助视障人士缓解了视力缺陷带来的问题。但科学研究表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%。因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。 在视觉感知领域，当下的单模态AI模型已经在图像识别任务上超越了人类水平，但这类技术目前只能实现视觉模态内的识别及理解，难以完成与其他感觉信息交叉的跨模态学习、理解与推理，简单来说，就是只能感知无法理解。为此，计算视觉奠基人之一的 David Marr 在《视觉》一书中提出了视觉理解研究的核心问题，认为视觉系统应以构建环境的二维或三维表达，并可以与之交互。这里的交互意味着学习、理解和推理。可见，优秀的AI助盲技术，其实是一个包含了智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化工程，只有如此才能构建信息无障碍的交互界面。 数据是实现可持续发展目标的关键要素， 许多企业领导者认识到，要朝着可持续发展目标迈进，他们需要拥有有意义的环境、社会和治理 (ESG) 数据， 以帮助他们评估进展。 好消息是，组织运营中有大量可用的环境数据，这些数据可以从设施运营、能源消耗、资产维护、IT 基础设施等中提取。 同时，收集和理解那些位于公司不同孤岛中的海量数据也是一项非常艰巨的任务。企业还必须能够根据复杂的 ESG 框架向各个利益相关方报告数据。 在接下来的一年里，各利益相关方将要求企业领导对公司的可持续发展工作承担更多责任。企业将求助于自动化技术来收集和整合数百种数据类型，以持续提供透明、可核查、财务级别的信息并报告进展。 人工智能可以帮助企业管理、分析和利用运营中大量可用的数据，利用设施运营、能源消耗、资产维护、IT 基础设施等位于公司不同孤岛中的数据，基于混合云底座实现数据流转，帮助企业根据复杂的 ESG 框架向各个利益相关方报告数据，并将其转化为预测性洞察，可用于评估可持续发展基准的进展，从而帮助企业减少日常业务运营对环境的影响。 据了解，截至目前，全国智慧城市场景相关AI专利申请量共计18万余件，其中发明专利占比约90%，百度、腾讯、国家电网成为技术创新活跃主体，专利数量均超过2000件。智慧城市建设涉及的AI技术主要包括知识图谱、计算机视觉、大数据、自然语言处理、智能语音和智能云等。同一时期内智慧交通相关AI专利申请量计14万余件，发明专利占比约71%，百度、东南大学、腾讯成为专利申请更为积极的创新主体，专利申请均突破千余件，智慧交通开发应用主要包含深度学习、自然语言处理、大数据、智能云、智能语音和智能推荐等人工智能技术。 据悉，截至2022年9月，我国智慧教育场景申请AI专利近2万件，其中发明专利占比超过九成，好未来、小天才、松鼠课堂等智能教育领域企业专利申请活跃，好未来专利申请超过280余件，其余两位也均达百余件，智慧教育主要依托的AI技术为计算机视觉、知识图谱、深度学习、自然语言处理和智能语音。智慧农业场景中，我国同期申请AI专利约6.7万件，其中发明专利占比超过90%，浙江大学以590余件专利排名首位，腾讯以550余件专利紧随其后。智慧农业主要涉及的AI技术主要为智能云、大数据、计算机视觉、深度学习等。

吉高智慧成立于2020年3月，是国有有限责任公司，主营业务包括软件和信息技术研发与服务、互联网及相关服务。2021年实现营业收入1612.86万元，实现利润总额279.19万元。而在全年预算中，自主研发费用占到80%以上。 过高速收费站不用再开车窗缴费，一款APP可随时查看道路情况，一体化智能运维平台可实现实现故障自动报警、自动化巡检(自动生成巡检单)、运行状态实时化……近年来，吉高智慧不断加大研发投入力度，让交通更“智慧”，让出行便捷。 “之前，高速公路人工收费的时候，一辆车通过收费站最快要40秒到60秒。现在有了ETC，只需要两三秒即可通过。”史永超说，但智慧交通的作用，并不只是改变出行方式这么简单。 研发项目从何而来?“从司乘人员的需求中来。”史永超说，他们需要什么，我们就研发什么。据了解，2020年，吉高智慧参与研发的“吉行高速”APP一经推出，在司乘人员中引发热烈反响。“这个APP不仅能看到高速公路各路段的情况，还能看周边的服务区是否正常营业，甚至连周边的天气、旅游景点等都能查到，非常方便。”史永超说。 此外，作为ETC发行方技术支持单位及ETC拓展应用实施单位，吉高智慧整积极对ETC汽车后市场应用场景开展多元探索，支持用户在停车场、加油站等ETC拓展应用场景使用ETC无感支付，在消费时享受便捷、高效的服务体验;通过大数据技术构建用户画像，用于用户行为分析，为ETC用户提供优质的增值服务，探索并建立城市ETC的商业模式。 秒级精细数据自动诊断3大类、20种交通问题 当前，大数据作为交通治理的有力抓手已成为行业共识，与此同时道路交通数据类型越来越多、数据来源五花八门、数据异常时有发生、数据维护水平堪忧，直接影响到数据反馈真实交通状态和支撑信号优化的能力。 为此，海信夯实数据池、深挖数据价值，实现6类典型的检测器数据异常自动识别，同时提出基于异常原因分析的数据治理创新模式，已走在行业前列，实现了路口数据能力全面监测，数据价值可知、数据应用可靠，真正实现路口数据反哺于路口治理。 路口问题成因诊断是交通信号控制的又一难点。由于问题路口数量多，问题成因复杂，且多依赖人工调研分析，导致问题路口发现慢、舆情投诉多。准确识别问题根因，尤其是交通组织渠化、路侧秩序等导致的交通干扰类成因，是提升路口问题成因诊断准确率的重要突破点。对此，海信引入秒级精细数据，实现路口通行效率分析，准确识别干扰类问题成因，可自动诊断3大类、20种交通问题成因，准确率不低于80%。 从2019年开始，愉客行便着手打造智慧车站，逐步实现“刷脸购检票”、智能排班、智能资质审查等功能，旅客乘车、车站管理全程“无纸化”，助力车站进入智能化乘车时代。 目前，智慧车站已在重庆四公里交通换乘枢纽站、万州高铁汽车客运站、合川客运中心、垫江客运中心投入使用，下一步将在66个二级以上客运站持续推广应用。 作为国内同行率先开展定制客运出行服务的线上平台，愉客行开启“智慧班车”模式，通过多点集客、电子围栏等功能为旅客提供定制化、个性化的“点到点”、“门到门”服务，同时大力推进城际道路客运公交化运行。 依托重庆交运集团强大的旅游集散体系、水陆旅游车船，以及行业主管部门牵头建设的市包车系统，愉客行整合景区景点、旅行社等旅游要素资源，打造以运为主，“吃住行游购娱”一体的交旅融合三级旅游集散体系，实现“联程联运、一票到底”一站式服务，推进交旅融合发展，助力全域旅游建设。

9月20日，国际独立第三方检测、检验和认证机构德国TÜV莱茵(以下简称“莱茵”)在珠海极海半导体有限公司(以下简称“极海”)横琴总部向极海正式颁发了ISO 26262功能安全管理体系认证证书。横琴粤澳深度合作区执行委员会副主任符永革先生，横琴粤澳深度合作区经济发展局代理副局长张戈先生，德国TÜV莱茵大中华区工业服务与信息安全总经理赵斌先生，德国TÜV 莱茵助理大客户经理詹丽龙女士、珠海上富电技股份有限公司副总经理暴宏志先生、珠海极海半导体有限公司总经理汪栋杰先生、珠海极海半导体有限公司副总经理曾豪先生等出席本次仪式。 ISO 26262是全球公认的汽车功能安全标准，覆盖车规产品的全生命周期，其流程体系认证和产品认证在汽车行业内认可度极高，也被行业普遍认为是芯片可以用于量产车上安全相关零部件的必要条件。据莱茵介绍，极海是大湾区首个获得TÜV莱茵ISO 26262功能安全管理体系认证的集成电路设计企业，这可谓是极海在汽车电子领域继通过AEC-Q100认证后的又一里程碑事件。 从2021年极海在杭州与莱茵举行「车规级MCU芯片功能安全流程及产品认证」项目启动仪式开始，不到一年时间里，极海即顺利通过ISO 26262功能安全管理体系认证，标志着极海已建立起符合汽车功能安全最高等级“ASIL-D”级别完整的产品开发流程体系，具备为国内外客户提供满足功能安全标准车规级MCU的能力。“从项目合作中，我们深切体会到极海始终将产品的安全放在最重要的位置，功能安全管理认证证书的取得证明了极海积极践行国际标准、追求卓越的决心和实力。”TÜV莱茵大中华区工业服务与信息安全总经理赵斌先生表示。 上富电技副总经理暴宏志先生表示：“非常荣幸在这里共同见证极海在汽车电子应用领域发展的又一里程碑。在与极海以往的合作中，极海一直提供性能优异、高可靠性的芯片产品，未来期待与极海在智能驾驶领域开展更深入的合作，推动汽车技术转型升级，为我国迈向汽车强国之路添砖加瓦。” “安全的芯片是汽车的根本”，同时极海也正在研发符合ISO 26262功能安全标准的系列MCU，产品布局将覆盖ASIL-B到ASIL-D安全等级，为客户提供更多具有差异化优势的芯片与方案，积极推动功能安全相关工作的开展和产品的研发，为国产汽车产业高质量发展，贡献自己的一份力量。