导读： 行业主要上市公司：蓝科高新(601798);银轮股份(002126);双良节能(600481);巨元瀚洋(THTI);宏盛股份(603090);星球石墨(688633);兰石重装(603169)等。 本文核心数据：市场份额;行业集中度;换热器业务占比。 1、中国换热器行业竞争派系 目前，中国换热器市场竞争激烈，按照产品类型的不同，我国换热器产业市场竞争主要集中在以下四大产品领域，各个领域的竞争企业主要分为内资企业和外资企业，国内的企业比较集中于板式换热器市场，以四平巨元瀚洋、兰石重装等内资龙头企业以及数量较多的其他中小企业与外资企业在该市场上展开较为激烈的竞争。而在空冷式换热器市场上，仅有哈空调为规模较大的龙头企业，其他以内资中小企业为主。在板翘式换热器市场，外资企业仅有艾普尔一家，内资企业在该市场上主要面临与国内同行的竞争。 2、中国换热器行业市场份额 根据Research and Markets以及Grand View Research公布的数据，2021年中国换热器行业的市场规模约为214.4亿元。 2021年，在内资企业中，市场份额排名靠前的是银轮股份、宏盛股份和蓝科高新，其中，银轮股份的市占率最高，达到了29.31%，换热器业务的营业收入达到了62.84亿元。 注：纳入统计的公司均为单独公布换热器产品销售收入的上市企业。 3、中国换热器行业市场集中度 目前，国内换热器行业整体的市场集中度还有待提升，2021年，CR2为31.72%，CR5为37.94%，主要由于行业内竞争者较多，且产品差异化程度较小，导致市场集中度较低。 注：纳入统计的公司均为单独公布换热器产品销售收入的上市企业。 4、中国换热器行业企业布局及竞争力评价 从企业换热器业务的核心竞争力来看，盾安环境、宏盛股份以及银轮股份等公司的换热器业务核心竞争力较强。 注：部分上市公司未直接公布换热器业务营收占比，括号内为业务占比的具体统计口径。 5、中国换热器行业竞争状态总结 从五力竞争模型角度分析，目前，我国换热器行业内小企业众多，竞争较为激烈;且我国换热器行业已迈入规模化发展阶段，同时现有企业对关键资源具备一定的控制力，且现有企业的品牌优势明显，潜在进入者威胁不大;换热器作为目前国内少有的节能减排产品之一，将维持其在国民经济中的重要地位不变，替代品威胁较小;换热器行业对上游原材料产业具有较强的依赖性，且结合铁矿石的定价机制，行业供应商议价能力较强;尽管目前换热器产品同质化现象较为突出，但由于其广泛的应用领域使得下游消费者相对分散，且目前产品供需偏紧，换热器行业消费者议价能力相对较弱。 参考资料：前瞻产业研究院《中国换热器行业发展前景预测与转型升级分析报告》

现在是行业转折性技术的历史交汇，推动智能进入新的发展拐点。人工智能（AI）让网络和边缘更智能，5G和边缘让人工智能无处不在，人工智能和5G让边缘解锁新机遇。人工智能、5G、智能边缘的三方汇合，创造了智能技术飞速更新迭代的需求和条件。“水利万物而不争，这是英特尔的生态之道。英特尔把打造生态视作自己的DNA，在生态方面深耕细作。” 近年来，英特尔一直在坚决向“以数据为中心”的方向转型，所有产品线都围绕数据驱动产业发展的要求来规划。在6月19日的英特尔数据创新峰会上，英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐说道：“英特尔有着全面的产品领导力、解决方案创新力和生态系统构建力优势，能够真正结合中国的市场特点和用户需求，为行业数字化转型和智能变革提供有力支撑。” 峰会上，王锐对当下智能技术的发展进行了分析，可概括为以下三点： 现在是行业转折性技术的历史交汇，推动智能进入新的发展拐点。 人工智能（AI）让网络和边缘更智能，5G和边缘让人工智能无处不在，人工智能和5G让边缘解锁新机遇。 人工智能、5G、智能边缘的三方汇合，创造了智能技术飞速更新迭代的需求和条件。 当前正在爆发的云经济，以后会成为常态，这也会促进整个产业乃至社会加速向智能化转型。 更值得期待的是，人工智能、5G、智能边缘的组合加上云经济的催化会为新业务的增长带来巨大发展机遇。 而此次英特尔所发布新品系列正是基于以上情景交出的一份答卷。 在此次峰会上，英特尔发布了包括第三代至强可扩展处理器、第二代傲腾持久内存、Stratix 10 NX以及最新3D NAND SSD等多款全新产品，旨在助力行业数字化转型。 唯一内置AI加速的主流数据中心CPU 第三代至强可扩展处理器 据英特尔数据平台事业部副总裁Lisa A. Spelman介绍，第三代英特尔至强可扩展处理器实现了从四路到八路的演进，为那些融合人工智能的数据密集型数字化服务提供了继承的人工智能加速技术和持久内存，并且高达八路的可扩展能力在目前的x86处理器平台中也是出类拔萃的。 第三代至强处理器专为深度学习、虚拟机（VM）密度、内存数据库、任务关键型应用及分析密集型工作负载而设计。对于那些将老旧基础设施进行更新换代的客户来说，与使用寿命已达5年的同等级四路平台相比，其有望在常见工作负载上获得预计约1.9倍的提升和高达2.2倍的虚拟机提升。 英特尔还在全新第三代至强可扩展处理器中继续加大了在内置AI加速方面的投入，将bfloat16支持整合到其独有的深度学习加速技术当中。bfloat16是一个精简的数据格式，与如今的32位浮点数（FP32）相比，bfloat16只需通过一半的比特数且仅需对软件做出很小程度的修改，就可达到与FP32同等水平的模型精度，在实现相近的模型准确率同时显著提升CPU处理速度。 Lisa A. Spelman提到，支持bfloat16加速的英特尔深度学习加速技术无需软件做更多修改，它支持CPU每个周期处理两条指令，有效提升了人工智能训练和推理时硬件的运行效率，这使得训练性能可提升高达1.93倍。bfloat16加速技术不仅提高了模型部署速度还实现了更为频繁的再训练，使人工智能系统可以随时保持最新状态并将推理速度提升高达1.9倍。 英特尔傲腾持久内存与全新3D NAND固态盘， 提供超大容量 传统的内存和存储层级结构存在一些空白之处，这就需要用户在容量、速度、成本和数据持久性之间做出取舍。英特尔的3D NANA 固态盘可实现高校存储且易于扩展，有着比机械硬盘更优的性能。 英特尔此次发布的新一代高容量英特尔3D NAND固态盘——英特尔SSD D7-P5500和P5600，采用了英特尔最新的TLC 3D NAND技术以及全新低延迟PCIe控制器，能够满足AI及分析工作负载的密集IO需求，并具有提高IT效率和数据安全性的高级功能。 随着傲腾固态盘性能的不断提升，远程数据访问的速度也在逐渐加快，这填补了温数据层存储的重大空白，而傲腾持久内存的出现更是增加了热数据层中内存的容量，并实现了数据持久性。 作为第三代至强可扩展平台的一部分，英特尔傲腾持久内存200系列可支持前所未有的内存容量，并以最快的速度访问持久存储的数据。与第一代产品相比，傲腾系列的平均内存带宽增加了25％，并支持每路高达4.5TB的内存容量，性价比非常出色。在意外断电的情况下，该系列支持的CPU访问持久化数据的速度要比从主流NAND固态盘读取数据的速度高出225倍以上。 傲腾持久内存通过更优的整合与更高的利用率来降低总体拥有成本，提高了CPU利用率、增加了虚拟机密度的及减少了服务器占用空间，使得其与仅采用DRAM的配置相比，数据库的启动时间可缩短多达12.5倍。其与第三代至强处理器的搭配可在四路系统上实现高达18TB的内存容量。 目前，世界500强企业中已有超过200家采用了这种全新内存技术。 首款针对AI进行优化的FPGA 英特尔Stratix10 NX 英特尔Stratix 10 NX FPGA是经过人工智能 (AI) 优化的，适用于高带宽、低延迟、人工智能 (AI) 加速应用的 FPGA，可针对自然语言处理、欺诈识别等具有高计算要求的应用程序为客户提供可定制、可重新配置、可扩展的AI加速。 其特性如图所示： 其中，AI张量块包含AI应用程序中通常使用的密集的较低精度乘法器。AI张量块的架构针对用于广泛AI计算的通用矩阵-矩阵或矢量-矩阵乘法进行了调整，其功能旨在高效支持大小矩阵。 AI 张量块乘法器具有INT8和INT4的基本精度，并通过共享指数支持硬件支持FP16和FP12数字格式。所有加法或累加都可以使用 INT32 或 IEEE754单精度浮点（FP32）精度执行，并且多个AI张量块可以级联在一起以支持更大的矩阵。 强强联手，构建产业互联网生态圈 在峰会上，英特尔公司行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉提到了当下的一大机遇——产业互联网。 梁雅莉表示：“在今年的抗疫过程中有一个非常突出的现象，就是互联网发挥了空前的力量和价值。无论是政府部门还是企业部门，都深刻理解了互联网和大数据的发展潜力，未来整个社会的数字化转型将会变得更加快速和彻底。” ”依托于应用基础坚实的大市场，再加上产业政策的因势利导，产业互联网必然会极大地助力中国经济，为各行业的数字化转型和全社会的智慧化发展，注入新的动能。” 在中国，英特尔已与多家企业建立了紧密的合作关系。金山云、腾讯云等合作伙伴也在演讲中分享了与英特尔之间的一些合作细节及未来愿景。 金山云在视频处理领域与英特尔有着紧密的合作，其中也包括媒体处理，例如使用英特尔技术优化整个AI处理效果，可使整体媒体处理效应上提升130%。在边缘服务器方面，金山云通过使用“英特尔SSD+MemCache+AIO全新一代第三代DMA技术”，使得整个边缘的处理能力提升400% 金山云CDN及视频云产品中心总经理宗劼说道：“在未来，我们跟英特尔的合作应该会更深入、更紧密。不仅仅是硬件层面，英特尔在CPU、GPU、网络层面都能够给我们提供帮助，未来与英特尔的合作要以硬件为基础，软件为引擎，优化为目标。” 腾讯云副总裁刘颖在演讲中表示，随着第三代英特尔至强可扩展处理器的发布，腾讯云也将推出一系列全新的云产品。 基于第三代英特尔至强可扩展处理器， 腾讯星星海实验室自研了首款四路服务器，采用了腾讯全新定制的英特尔高密CPU，整机密度较上一代提升了116%。腾讯云主机的虚拟化软件架构，结合英特尔全新处理器的领先特性，软硬协同，推出的全新计算实例在多个指标上取得了大幅的提升。此外，腾讯云基于新的英特尔处理器所推出的云开发Serverless服务启动时间不超过100毫秒，处于行业领先地位。 刘颖表示：“腾讯云携手以英特尔为代表的世界领先硬件厂商，建立起了从服务器、存储、数据中心产品到云应用的全方位解决方案，我们将持续投入以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施的建设中，一起做好产业互联网的助手。” 阿里云是阿里巴巴经济体的基础设施，目前阿里云的基础设施已在全球21个区域部署了数据中心，一共有63个AZ可用区，2800多个pop接入点。同时在绿色数据中心领域，阿里云率先建设了创新型的浸没液冷集群，PUE逼近极限1.0，同时阿里云也是中国目前唯一达到全面切换IPv6。 阿里集团阿里云智能事业群服务器研发事业部总监文芳志在谈及与英特尔的合作时说道：“作为新基建的技术底座，云计算至关重要。我们希望与英特尔持续深化合作，提升高性能、高成本效益的云服务能力，着眼长远未来。” 数据时代的数字础设施核心在于计算、存储和网络。数十年以来，英特尔在这三大方向持续耕耘，不断为客户打造更有战斗力的武器，王锐表示：不仅在 CPU/FPGA计算领域加大投资，而且将投资领域扩展到存储和网络，比如针对存储领域的革新：傲腾产品和技术；另外还有在网络领域的硅光产品和技术以及Barefoot等数据传输产品。 王锐强调，英特尔将力求把握人工智能、5G、云、智能边缘的技术趋势，与包括硬件设备制造商（OEM）、硬件设备开发商（ODM）、软件开发商（ISV）及系统集成商（SI）在内的生态合作伙伴一起，与上下游紧密合作，面向不同的工作负载和实际需求，打造真正能落地的解决方案，从而真正释放数据在千行百业的驱动力。 当下，中国正大力布局新基建，作为一家以数据为驱动力的厂商，有计算、存储和网络三种武器加持，英特尔也将持续影响中国数字经济市场走向，助力转折性技术的创新和应用突破。

今天，小编将在这篇文章中为大家带来计算机” target=”_blank”>量子计算机的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对量子计算机具备清晰的认识，主要内容如下。 一、未来将人人可用量子计算机 量子计算机才刚刚开始建造，它们是大型机器，有些不可靠，也还不特别强大。 他们将用于做什么?量子计算在密码学中具有重要的应用。1994年，麻省理工学院的数学家Peter Shor表示，如果能够建造量子计算机，他们就能够破解当前互联网加密方法。这促使构建了可以应对量子攻击的数据加密新方法，开启了后量子加密时代。 看起来量子计算可能会对化学产生巨大影响。经典计算机难以模拟某些反应，化学家们希望量子计算机能够有效地模拟这些量子现象。 我认为推测未来50年大多数人将使用量子计算机做什么意义不大。当量子计算成为任何人都可以在自己家中使用的东西时，可能会更有意义。 答案是这已经成为可能了。2016年，IBM在云中添加了一台小型量子计算机。任何有互联网连接的人都可以在这台计算机上设计和运行自己的量子电路。量子电路是执行量子计算的一系列基本步骤。 IBM的量子计算机不仅可以免费使用，而且这种量子计算机具有简单的图形界面。它是一台小型，不是非常强大的机器，就像第一台家用电脑一样，但爱好者可以开始尝试。这种转变已经开始。 人类正在进入一个直接学习和实验量子计算的时代。与第一台家用电脑一样，可能还不清楚量子计算机是否存在需要解决的问题，但随着人们的使用，我认为人们会发现他们需要更多高性能和更多功能。这将为我们尚未想象的新应用开辟道路。 二、年底将推出量子计算机 9月16日，2022中国(合肥)首届场景创新峰会举行。作为中国首个量子计算独角兽企业，合肥本源量子也受邀参与了峰会路演。本源量子总经理张辉对合报全媒体记者独家透露，2022年底，本源量子预计将推出72比特量子计算机，这台“合肥造”量子计算机推出后，有望成为目前国内市面上顶尖的商用量子计算机。 量子计算机相当于量子信息时代的“能力原子弹”，能够处理海量数据，超高的运行速度、较快和超强的处置信息能力，让量子计算机成为继“超级计算机”之后的新一代算力“明星”。 量子计算机有多强呢?张辉做了一个类比：“在处理一些特定问题时，量子计算机的计算速度比经典计算机快百万亿倍。”通俗来说，量子计算机一分钟完成的任务，经典计算机可能需要上亿年。 张辉透露，目前中国在量子计算赛道中仍处于追赶的状态。去年，由中国科大团队研制的我国首个62比特超导量子计算机原型“祖冲之号”问世，又一次实现了“量子计算优越性”。本源量子预计今年年底问世的72比特量子计算机，则从实验室走向了“应用场”，具备商业性和工程化，用户可通过本源量子云使用该量子计算机，并部署到具体的场景当中。在此之前，本源量子已逐步实现了24比特到64比特量子计算机的迭代。 据介绍，正式投入应用后，这台高算力的量子计算机将赋能金融、化工材料、生物医药、人工智能、大数据等行业。张辉举例，如在人工智能行业实现图像识别、图像修复，在大数据领域进行用户行为预测，在金融领域检测欺诈行为，在航天航空领域进行流体力学模拟仿真、飞行爬升优化等。 上述所有信息便是小编这次为大家推荐的有关量子计算机的内容，希望大家能够喜欢，想了解更多有关量子计算机的信息或者其它内容，请关注我们网站哦。

Matlab被禁，不代表开源的Python和Julia就可以随便用，甚至祖宗辈的C语言也不一定安全。就像Arm新技术被禁止华为使用，不代表华为就能自由使用所谓开源的RISC-V，开源技术的主导者仍然是美国，而且RISC-V从加州大学伯克利分校孵化成商业项目的第一个金主就是美国国防部旗下的国防高级研究计划局（DARPA），用业内人士的话说就是：要禁止中国人使用RISC-V简直比禁Arm理由更充分。 近日，哈尔滨工业大学和哈尔滨工程大学的学生在知乎等渠道反映，此前购买的学生版正版Matlab已经无法使用，打开会跳出反激活通知，显示此前授权无效，网页也无法等道路哈工大\哈工程域名的账户。哈工大负责Matlab技术支持的老师回应称，自 2020年6月6日开始，因哈工大被列入美国商务部实体名单，影响到了学校 Matlab 的正常使用，目前正在和美国 MathWorks公司进行积极沟通。 而MathWorks方面则回应称，刚接到通知，根据美国政府最新的进出口管制名单，无法再提供服务，后续请关注学校的通知。 自特朗普政府上台以来，美方以越来越严厉的手段，加强对中国出口限制，试图将中国踢出全球化经济圈，破坏自苏联解体以来技术全球化的大趋势，半导体领域首当其冲，华为不仅早就被取消EDA的支持，不允许使用谷歌市场等安卓服务，在今年5月15日进一步修改管控措施以后，华为的生产供应链有被完全掐断的风险。 如果说美国人管控半导体制造设备、EDA工具软件还是限制在专用市场，禁用Matlab这样一款基础数学工具则是从专用领域扩展到通用领域，幸好数学与物理的基础理论基本在二战之前确立，否则以美国一以贯之的技术管控措施，我们估计只能回到刀耕火种时代——当然也可能运气爆棚点对科技树发展到美国人无法企及的层次。 美国在国际贸易上从来不是自由主义。自美国立国开始，就已经有出口管制的思想。美国的第一任财政部长亚历山大·汉密尔顿曾经就指出，“国外供应可能会在政治冲突和战争中被中断，为了避免对国外供应的过分依赖，美国应通过贸易保护政策来建立起一个国内的加工、生产体系。同时也认为对于重要的原料、战略物资的出口要进行限制”。 在1774年12月召开的第一次大陆会议上，宣布进口英国商品是非法的。1775年的大陆会议上又宣布向大不列颠出口商品也是非法的，至此正式确立美国的出口管制制度。在这之后，美国尝试通过各种手段实施出口管制措施，最主要的就是立法。其中这些法案主要包括禁运法案、与敌国贸易法案、中立法案和出口管制法案等。在美国历史的不同阶段，就可以看到美国实行的不同的出口管制措施。 二战爆发之前，美国还没有法律制度来管制和平时期重要军事产品和技术对潜在敌人的出口，美国政府批准美国企业可以自由地向德国、意大利和日本出口任何产品和技术，这些技术加速了法西斯主义和军国主义势力的壮大，催化了第二次世界大战的爆发。二战爆发之后，国会开始考虑是否应该授权总统对重要军事物资和技术的出口采取必要的管制措施。 1940年7月，国会最后通过了第703号公法来确定美国总统的这一权力。该法在第六章中授权总统为了美国的国家利益，可以禁止或削减涉及军事方面的（军事设备、军品）或一切制造业所必需的产品、技术和服务（零部件、机器、工具、材料）等的全部商业性出口，在执行过程中美国总统只需要发布公告说明被禁止或削减出口的商品或技术的种类即可。这一授期的有效期为两年。 随着二战的结束冷战的爆发，美国国会于1949年2月正式制定了第一部《出口管制法》（Export Control Act of 1949），从内容中可以看出该法案将1940年7月通过的第703号公法的出口管制程序法制化制度化，并且给总统以实际权力，授权总统为了美国的外交政策、国家安全、有助于供应国内短缺物资及抑制通货膨胀而进行禁运或者是限制出口。 这样做的目的其实就是为控制具有军事用途的产品和技术出口到非美意识形态国家。之后美国还建立了综合性的出口许可证体系。政府大多数的职能部门都执行了出口管制政策。美国对苏联及其他非美意识形态国家的出口管制政策并非完全一致，这些政策的制定是根据美国的国家利益以及美苏、美中、中苏关系的发展变化而有所不同。但总体而言，贸易限制与技术管控主要由美方发起。 其中，1960年至1979年美国对中国和前苏联的禁运清单中，就有我们很熟悉的项目，例如半导体元器件、CAD/CAM软件，还有比较古老的ADA语言和汇编语言。 所以Matlab被禁，不代表开源的Python和Julia就可以随便用，甚至祖宗辈的C语言也不一定安全。就像Arm新技术被禁止华为使用，不代表华为就能自由使用所谓开源的RISC-V，开源技术的主导者仍然是美国，而且RISC-V从加州大学伯克利分校孵化成商业项目的第一个金主就是美国国防部旗下的国防高级研究计划局（DARPA），用业内人士的话说就是：要禁止中国人使用RISC-V简直比禁Arm理由更充分。 朱启超在《冷战时期美国是如何进行科技遏制的》中指出，从历史进程不难看出，尽管美国不同时期出口管制范围和力度有所变化，但在高新技术转让限制上却是越来越严。 沈逸在《中美关系里，谁更有意识形态取向？》一文通过大量案例来阐明：我们对中美关系的观察要克服一个刻板印象，即大家通常会认为中方有比较强烈民族主义倾向，尤其是共产党的领导人，早期领导人也好，现代领导人也好，都有很强的意识形态取向。而美国则是表现出了战略上的弹性、务实、着实跟远见。其实在大多数情况下事实恰恰相反。 2020年，美国人在意识形态至上这条路上越走越远：因为涉嫌歧视黑人言论，下架经典名片《乱世佳人》；因为不同意对黑人学生免考，加州大学洛杉矶分校戈登·克莱恩（Gordon Klein）被学校停职三周；因为代码中常用的“Blacklist”（黑名单）和”Slave”（从属项目，原意奴隶）“政治不正确”，美国的软件开发者呼吁建立“代码的政治正确”，要将Blacklist和Slave从代码中剔除…… 微软工作的程序员斯科特·汉斯曼（Scott Hanselman）已经写了一篇关于如何将程序中的“master”（与slave相对）重命名为不那么冒犯性指代的博客文章，而谷歌Chrome团队要求开发人员使用“种族中立”代码，把程序中的“blacklist”都改成“blocklist”。 被禁用Matlab——如果牛顿定律是美国人“发明”并申请专利的，估计都要一并被禁用——之后，我们是要认真考虑，是否从底层构建一套非美系开发工具链，从语言到编译器、仿真器，不要依赖于开源软件，或者幻想专利过期就可以随便用，如同RISC-V的例子，只要是美国技术，总会找到方法禁止你用。毕竟美国人疯起来，哥伦布也挡不住。

总统不相信科学不要紧，但对不相信科学的总统没有限制力，让其屡屡用粗暴的行政意志干涉专业领域，实在是时代的悲哀。当一个人开始考虑用非常规手段搞别人时，显然他已经失去用正常手段竞争获胜的自信力，一个公司，一个国家，都是如此。从公开的信息上看起来：社交媒体决定选举的政客上台之后，先是打造实体墙，以在人心种下割裂的种子；接着推动制造业回流，喊着让美国再现辉煌的口号，准备把国际公司都打造为区域性公司；然后就是贸易战，技术上比不过，那就在政治上搞对手，反正这一招轻车熟路；现在既无意控制疫情，也不真心发展经济，一味推诿塞责、卖乖讨好，一面把防疫不力的责任推给其他所有人——从奥巴马、中情局、民主党到外国人，一面无视经济规律只督促财政大放水以买选民之好。 难以想象，在开媒体会抗疫近两个月后，白宫才想起呼吸道传染病防控需要戴口罩这个基本科学常识——白宫媒体会也不能例外。但白宫群僚仍然无法劝说特朗普对外时戴上口罩。 特朗普在公众场合一直拒绝戴口罩 全知全能特朗普指导美国科学抗疫的结果，用希拉里的话来表述就是：在感染人数和死亡人数上，真正做到了美国第一。 再加上推广群体免疫已经获得抗体的英国首相约翰逊-鲍里斯，让我们恍然不知身处什么时代。因为相信是5G基站导致新冠疫情，英国大量基站被情绪激动的民众烧毁，而且据说现在烧基站的行为已经蔓延到美国。 英国作为现代科学奠基地，工业革命发源地，沦落如斯真是让人慨叹，要知道后代如此不肖，恐怕牛顿、麦克斯韦都要被气活。 前后两任人类文明灯塔，都出现了灯下黑。我们不禁要问，是不是美国人的科研精力都消耗在如何应对外星人进攻上了，否则实在无法解释，为何全球第一科技强国，在应对新冠疫情之时如此不讲科学。尤其不能解释，在疫情尚未有效控制，经济陷于沼泽之时，不思互救，悍然动用政府权力无底线打压华为。 美国人失去科技自信力了吗？ 如果美国政府对技术还有一点自信，对自由市场经济还有一点信仰，对科学精神还有一点尊重，这些制裁政策恐怕都不会在这个时间点出台。 也许有人会说，打压华为并不是美国第一次干这种事，美日芯片之争殷鉴在前，技术上打不过就用下三滥手段美国人驾轻就熟。但彼一时此一时，美日芯片大战爆发时，还处于信息社会的原始时代，那时的芯片产业与钢铁业没有本质区别，美日芯片战争可以将其影响限定在有限范围内——只影响到电子制造业，所以美国可以在代价很小的前提下精准打击日本。而如今，信息技术已经如动脉，联结到全社会方方面面，牵一发而动全身，当时全球化程度也远不如现在。美国如果执意对华为进行硬切割，中国固然损失惨重，但美国现有信息产业格局也将重新改写，而且欧洲、日韩也同样受到波及。 因为全球没有任何地方，可以消化华为等代表的中国系统厂商对芯片产能的需求，即便美国力促电子制造业从中国向外转移，但在可预见的三到五年内，全球没有任何其他地方能够有效承接下中国厂商对芯片的产能需求，印度不行，东南亚不行，欧洲、日韩不行，美国自己也不行。 所以，强行硬切割只会使美国主流半导体厂商被迫退出现有半导体高投资强度的发展模式，市场规模缩回到10年前，公司要生存只能大幅减少对新技术的投入，半导体从产业发展角度看迎来冰河期。如同波士顿咨询在其报告中预判：如果中美事实上技术脱钩，将可能会导致美国半导体行业全球市场分额下降18%，行业收入下降37%，研发支出减少60%，就业岗位减少12.4万个，从而打破半导体行业良性创新循环，美国最终将因此失去全球领导地位。 标准半导体产业是典型的规模经济，整个产业殚精竭虑就是想如何扩大市场规模，摩尔定律是对半导体发展规模呈指数扩张的最佳描述。不同于传统产业，集成电路业自诞生以来60余年中，总是能拓展应用深度，或找到新应用方向，从而不断延续摩尔定律。虽然如今延续摩尔定律已经越来越难，但部分行业专家认为，通过异构集成、立体封装等技术，摩尔定律仍能延续，如果在新材料上取得突破，那么摩尔定律仍可以维持较长时间。 如果用行政力量打断产业发展规律，对该产业的伤害，恐怕会超出特朗普政府预期。 有时候我就想，半导体产业遭逢此劫也是自作自受。如果没有半导体，就没有网络，如果没有网络，就没有社交媒体，如果没有社交媒体对极端主义的放大作用，特朗普就不会上台，特朗普不上台，社交媒体对反智信息传播的力度，就不会像现在这么大。所以，美国半导体公司被特朗普当做高尔夫球杆乱砸乱打完全是咎由自取。 美国无疑仍是全球最强大的国家，在科技领域的主导地位无人能撼动——即便特朗普连任这一局面也不会有改变。但美政府在疫情肆虐，人命如草芥之时——美国政府疫情或可控制住，但经济二三流的人口大国近日开始爆发，人道主义灾难随时可能发生——一心只想打击别人，怎么做人类文明灯塔？ 总统不相信科学不要紧，但对不相信科学的总统没有限制力，让其屡屡用粗暴的行政意志干涉专业领域，实在是社交媒体时代的悲哀，古时候对这种草菅人命的统治者，大概还可以用石头砸死吧。 当一个人开始考虑用非常规手段搞别人时，显然他已经失去用正常手段竞争获胜的自信力，一个公司，一个国家，都是如此。

尽管技术进步不断加快，但自动驾驶还不是 100% 可靠的。要达到(并超越)人类驾驶车辆的能力，仍然需要克服一些挑战。 什么是计算机视觉? 计算机视觉涉及对物体的识别和通过特定相机对外界的分析。不久前，还无法想象计算机视觉可以应用于汽车领域。现在，它得到了人工智能这一强大的信息技术新支柱的支持。 计算机视觉有不同的用途，例如识别人、动物和物体;了解障碍物的存在;识别道路标志和交通信号灯;确定人员和车辆的方向;识别和读取车辆牌照。这是一个极其关键的应用程序，因为人命攸关，必须避免最轻微的误判。 教计算机看我们周围的世界是一项复杂的挑战。未来，车辆不仅将学会识别人的轮廓或无生命的障碍物，而且由于传感器的高分辨率，它们将能够识别人的脸。 对相机实时采集的图像进行处理是计算机视觉的核心要素，近年来取得了重大进展。许多公司一直在开发专门用于图像采集和智能处理的芯片，图像是车辆驾驶决策系统的主要输入。 例如，Arm 开发了 Mali-C71AE，这是一款用于多摄像头汽车视觉系统的图像信号处理器。应用包括 360° 环视、物体检测、车道定位、道路标志识别、镜子更换、倒车摄像头和乘客监控。Mali-C71AE 支持需要在 ADAS 应用中达到 ISO 26262 ASIL B 诊断要求的视觉系统。 Ambarella 开发了 CVflow 芯片架构，该架构基于对核心计算机视觉算法的深刻理解。与通用 CPU 和 GPU 不同，这家总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司声称其 CVflow 包括一个专用的视觉处理引擎，该引擎采用高级算法描述进行编程，允许该架构以极快的速度将性能扩展到每秒数万亿次操作。低功耗。 情境意识 多年来，物体检测芯片在计算能力、运行速度和高分辨率图像分析方面变得更加强大。高分辨率和灵敏度是汽车计算机视觉的两个基本要素。 第一个可以更好地识别物体，而第二个可以在光线不足的情况下进行检测。对防驾驶机器视觉的要求相当高。其中之一是系统的快速响应时间，它必须在几毫秒内接收和分析来自图片的响应。 今天，3D 视觉对于计算机视觉来说无疑是有用的。通过分析 3D 图像，系统可以检测关于汽车轨迹、任何障碍物和其他车辆运动的可靠和精确的信息。一些类型的传感器目前包括超声波、激光、雷达、光、声学和光学系统。未来，由于车对车系统允许汽车之间进行智能交换，汽车将学会相互交流和交谈。 人工智能系统通过复杂和快速的算法，可以识别汽车周围的一切，这要归功于对不同类型传感器网络的检测。 经过深入分析，人工智能系统会发送并发出适当的命令，以确保安全驾驶。换句话说，它计算巡航速度并为可能的紧急制动准备命令，或者确保汽车不超过速度限制。所有情况还必须通过视觉和听觉警报传达给驾驶员。

识别几乎不可见的物体 处理信息的主要障碍是能够获得清晰且非常高分辨率的图像。人眼可能是现存最复杂的摄像机，它能够自动适应不同的光线和操作条件，结合高质量的光学器件，可以将极其详细的信息发送到大脑。 技术正在取得巨大进步，但数码摄像机需要很长时间才能匹配并超越人性提供的可能性。以下是一些以尽可能高的精度进行图像处理的关键要素： · 扫描和采集速度 · 非常高分辨率的相机 · 即使在不利的照明条件下也能获得灵敏度 这些功能适用于自动化数字系统。为了改善所获得的结果，在安全性方面也采用了更高分辨率和更远距离的传感器。 这些传感器具有非常高的分辨率，相当于 2,000–3,000 行图像，是迄今为止使用的传统方法获得的质量的 10 倍。这些传感器收集的信息是可靠的，与现实世界的信息一致，同时不受任何外部干扰。 最近的进展有望走得更远。研究人员尝试了一种新方法来检测道路上的元素，即使它们部分或完全隐藏在其他物体后面。使用神经网络方法，系统可以通过仅分析可见部分来重建人和物体的隐藏部分。 普林斯顿大学的一个研究小组正在研究应用多普勒雷达来检测和跟踪隐藏物体，而韩国光州科技学院正在开发一种神经网络，可以让机器在自己的空间内管理被遮挡的物体. 这可能会让位于“几乎是人类”的传感器，因为人脑可以重建障碍物的缺失部分，只观察和分析一些可见元素并处理分层数据库。在实践中，这是一个真正的视觉演绎，可以实现 100% 的自动驾驶。 汽车中的人工智能：挑战和解决方案 聚焦对象是图像处理中最困难的任务之一。该系统必须处理连续移动的高分辨率图像，距离和角度随时间变化很大，光学条件会立即连续变化。 为了在所有安全方面模仿人类行为，需要解决几个问题。例如，用于自动驾驶的人工智能仍然需要改进。这可能在未来使用量子计算机成为可能。 系统还需要具有更高速度、分辨率和灵敏度的精密、高性能传感器才能获得最高质量的图像。如果在地平线上没有非常复杂的光学和声学传感器以提高分辨率和范围以获取尽可能高质量的信息，那么这些改进将毫无用处。 收集的数据和信息是一项关键资产，必须用于填充庞大的数据库。只有将不同要求以协同方式结合起来，才能实现人人安全驾驶。此外，为了尽可能接近理想的自动驾驶，需要多样化的 360˚ 传感器——光学、声学、雷达和其他类型——来实现比人类更多的大量“感官”。 多亏了人工智能，最苛刻的动作，例如面部识别和动物、植物和物体的识别，应该会得到改善。遗传算法，结合面部特征等要素的数学分析，可以为保障安全提供可靠的支持。一些研究正在通过步行方式和平均步幅来识别人。 还有其他有用的方面，例如驾驶辅助、在危险情况下提供帮助、检查驾驶员是否容易入睡或根据驾驶员的驾驶风格调整驾驶室设置。通过实施高水平的预测性维护，人工智能还可以及早检测发动机或车辆其他基本部件的可能故障。 结论 自动驾驶汽车的安全水平接近 100% 还需要一段时间。公司主要致力于尽可能提高道路安全性，并显着增加自动驾驶模式的行驶公里数，并减少人类直接驾驶的公里数。 模仿人类驾驶员的行为是一项挑战。几年后，大多数车辆将连接到网络，但根据研究人员的说法，要谈论真正的自动驾驶，我们将不得不等待大约 20 年。即便如此，行业革命仍在进行中，由真正的 AI 管理的车辆将为人类提供全面服务。 自动驾驶汽车或自动驾驶汽车是汽车行业创新的关键驱动力，并具有增长潜力。传感器将支持信息采集，但算法和系统管理方法对于执行数据分析、处理和决策方面最苛刻的任务将更为重要。

当今世界，以移动互联、大数据及云计算等技术为代表的新一轮科技革命方兴未艾，推动传统制造业向“智能制造”转型升级的趋势日益明显。我国政府提出了“中国制造2025”及“互联网+”发展战略，大力推动产业转型升级和结构优化调整。汽车产业作为国民经济的支柱产业，其自身规模大、带动效应强、国际化程度高、资金技术人才密集，必将成为新一轮科技革命以及中国制造业转型升级的重要产业。智能网联是汽车市场下半场竞争的核心，也是未来相关产业升级的战略方向。 中国既是新能源、智能网联、5G通信等新技术的先行者，也是全球最大的汽车市场，同时还具备集中力量办大事的制度优势，不应该也没必要对发展智能网联汽车产生任何悲观和急躁情绪。智能网联化趋势不断深化，给零部件企业带来类苹果产业链的投资机会，产业链上下游将重新洗牌，车载硬件将成为最先受益的行业，掌握软件集成，智能技术的整车及零部件企业将陆续抢占更多的市场份额。 智能网联汽车是新一代的信息通信技术、汽车系统技术、集成技术三者融合的组成，需要跨界协同，融合创新。但是国际上没有成功方案可以借鉴。对于单车智能和网联赋能的中国方案，建设符合中国设施的标准，网联运营的标准，新体系架构的汽车就有非常重要的意义了。我们主要是通过中国方案的智能网联汽车信息物理系统的架构，充分融合智能化和网联化的特征，然后实现“人、车、路、云”一体化的智能网联汽车系统。 随着汽车底层电气架构的不断改进升级，整车数字化、联网化的时代正逐渐到来，目前仍停留在机械化时代的汽车将注定被改造为信息化智能终端，成为物联网的关键一环。而车企、互联网企业、云计算公司、高精地图公司等各方势力的深度参与，将使车联网的发展模式充满想象空间，使车联网的功能无限拓展，给消费者带来从未体验过的驾驶乐趣，极大的方便人类的出行生活。 面向智能网联汽车合法上路、合规商用、合理执法等近期迫切需求及长期发展需要，一是推动既有相关法规适应性修订或编制智能网联汽车专用法规。建议率先探索智能网联汽车豁免上路机制，支持标准尚未完善但技术稳定成熟的细分场景开展运营收费，同时逐步制定面向全面商用的认证、准入、责任认定等法规。二是建立滚动更新型支持政策。当下技术探索阶段，鼓励并资助在有条件的区域开展试运营，未来规模扩大及逐步成熟后，则偏重模式规范及效益奖惩。 我国发展智能网联汽车有利于提升产业基础能力，突破关键技术瓶颈，增强新一轮科技革命和产业变革引领能力;有利于加速汽车产业转型升级，培育数字经济，壮大经济增长新动能;有利于加快制造强国、科技强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会建设，增强新时代国家综合实力。 科技变革的外部契机与汽车产业转型升级的内部动力兼备。新一轮科技变革期与中国汽车产业转型升级期相互交汇，使智能汽车发展兼备外部契机和内部动力。在“中国制造2025”和“互联网+”战略的指引下，智能汽车发展将会迎来前所未有的历史机遇。智能网联化是汽车产业四化(智能化、网联化、电动化、共享化)中一个重要的基础的变化，为产业带来巨大的变革和再分工。在智能网联化之下，汽车产业链条的再分工和定位问题。汽车产业发展到今天，无论千变万化，首先是为了人服务，无论是作为家庭用车、私家车的场景，还是作为共享车的场景，都是满足多样化的人类需求的功能，这个功能是产业的根本基础力量。

应用层面看，智慧城市覆盖多个城市生活领域。当前智慧城市覆盖的广度和深度正在不断丰富，数字政务、智慧交通、医疗、教育等领域正加快融入居民生活。 ①智慧交通是智慧城市建设的主要发力方向，通过对交通各要素之间的全面感知、协同互联、动态调控，实现下游公路、机场、港口、轨道交通等多场景的管理运营，根据36氪研究院公众号，预计到23年智慧交通规模或接近1万亿。②社会治理的数字化方面，社会治理数字化涵盖数字政务，智慧教育、医疗等公共服务等多方面，主要通过封装人工智能、区块链、云计算、大数据等技术，实现灵活调度服务资源，提升社会服务标准化、网络化水平，政策支持下社会治理数字化水平提升。以数字政务为例，根据贵州省大数据发展管理局援引云计算开源产业联盟《数字政府行业趋势洞察报告(2022 年)》，预计23年政务云市场规模将达到1203.9亿元，22-23年复合增速为22.4%。 技术层面看，智慧城市产业辐射硬件-软件-服务商等多基础要素。智慧城市产业链涉及软硬件开发制造、通讯网络接入、系统集成、管理运维等环节，因此我们可将智慧城市产业链划分为硬件设备制造、软件平台开发、数据和内容服务、系统集成以及运营服务商等组成部分。 智慧城市能够产生巨大的社会福利。技术为城市发展模式带来的变革，包括低成本的信息流通和互动模式、动态实时的全局信息和响应能力、新的基础设施投 资模式与建设模式、新经济与新产业的崛起等。有研究表明，智慧城市相关的应用能够使城市中的袭击、抢劫和偷窃率降 低30-40%，使城市温室气体排放和不可回收垃圾减少10-20%，使市民通勤时间减少15-20%，使城市就业数量提升1.0- 3.0%，使城市GDP增长率提升0.7%。从智慧交通到智慧医疗，从节能环保到便民生活，新技术为城市社会带来的价值提升空间仍然巨大。 智慧城市提供覆盖公共和商业领域的应用，提升并创造价值智慧城市在基础设施和“操作系统”的基础上，生发出多种应用类型。其中，基础设施和基本公共服务领域的智慧城市应用具有公共物品的属性，应由城市政府主导;在此基础上，随着城市场景中的服务需求不断复杂化，有越来越多的产品和服务能够、且需要由市场以更高的效率和品质提供。在实际建设中，城市可以根据自身特征、需求、资金等情况，有选择、阶段性地发展智慧城市应用。 2013-2015年间智慧城市数量经历爆发式增长。因此，2010年以后，智慧城市理念在中国经历了短暂的概念普及，进入爆发式增长阶段。这种爆发，在国家层面表现为 2013-2015年间相关政策、指导意见、试点的密集发布;在地方层面表现为智慧城市顶层设计与规划、基础设施、公共服 务项目得到积极推进。据不完全统计，中国的智慧城市数量已经超过500个，居全球之最。 抓住大数据和信息流量，就抓住了未来城市发展的机遇。智慧城市是数字经济的主要载体。目前智慧城市在智慧城管、智慧交通、智慧园区、智慧物流、智慧办公多领域开花结果。 天眼查数据显示，2020年——2021年，智慧交通领域相关专利从300余项上升到了500余项;2019-2021年，智慧交通行业融资金额逐年上升，2021年融资金额已超过180亿元。与此相关的智慧物流市场规模也呈高速增长状态，2021年中国智慧物流市场规模达6477亿元，同比增长10.9%。 在智慧办公领域，从2017-2021年智慧办公新增注册企业数量来看，2021年新增注册企业数量达到9200余家，5年内最高，市场蕴含巨大潜力。 结合目前智慧城市的成果来看，智慧城市正在构建城市发展“新形态”。 既为大势所趋，那么对于想要入局智慧城市的皇庭国际而言，如何在智慧城市的“大潮”中看见产业应用、城市功能的真正机遇，并实现转型目标? 早前，皇庭国际执行总裁史立功表示，智慧城市的基础就是万物互联，核心是数据收集、处理、应用，考虑到AIOT(人工智能物联网)这个巨大市场，所以成立了瑞豪高科，日后将展开多项与物联网应用资源、科技专家团队及顶层科技研究机构的深度合作，聚合大型科创资金、央企等众多协作资源组成联合梯队，携手打造“天地一体化智联网络”。

转向电气化并非没有缺点。例如，除了回收电池组件的隐性费用外，采矿和生产电池所用原材料的碳足迹与尾气排放的碳足迹相当。 许多初创公司提出了一个功能齐全的循环经济作为实现净零碳排放的一种方式。为了使电动汽车可持续发展，在提取基本原材料时必须遵守社会和环境标准。这些材料也必须回收。Circulor 的联合创始人兼首席执行官 Douglas Johnson-Poensgen 表示，为了实现气候目标，我们必须将可追溯性与循环性结合起来。 在最近的能源技术峰会上，Johnson-Poensgen 介绍了 Circulor 在复杂工业供应链的可追溯性方面所做的工作。考虑这种方法有两个原因。一是展示负责任的采购，二是采用越来越可持续的商业实践。 与电气化运输革命相关的成本 涉及严重的供应链考虑。 根据 Circulor的说法，电动汽车在完全可持续性方面的成功 取决于三个主要因素：制造过程的碳水平、车辆使用过程中用于为电池充电的电力的碳水平以及电池在结束它的“第一次”生命。 根据 S&P Worldwide Market Intelligence的数据，随着越来越多的电动汽车进入市场，全球电池需求可能会在 2020 年至 2025 年期间增长 5 倍以上。电动汽车比配备内燃机的汽车需要更多的矿物质，这意味着电动汽车电池中锂和其他金属的消耗量将会增加。Circulor 坚信，将我们的供应链从碳密集型转向更环保的解决方案对于实现我们的全球气候目标至关重要。 因此，挑战在于资源效率、原材料的可持续供应和负责任的回收利用。事实上，电动汽车是一种复杂的产品，由数十种不同的组件和材料组成，其生命周期的终结需要技术和组织性质的经验和高级知识。正确的电池管理显然是一个中心主题，既是为了节约资源，也是为了预防。适当的处理可避免有害物质排放到环境中。 脱碳 由于向电力的绿色转变，电池是能源革命的核心。电池也不能幸免于环境问题，必须考虑获取电池材料或在其使用寿命结束时处理它们的社会和生态影响。 主要挑战是碳足迹报告(即排放的二氧化碳量)和建立“电池通行证”的供应链可追溯性。 为了减少在国际上运营的公司的碳足迹，收集在整个供应链中收集的相关数据至关重要。Circulor 使用区块链、机器学习和人工智能技术来跟踪流经供应链的实际材料，而不仅仅是参与者之间的交易。根据 Circulor 的说法，这意味着可以汇总供应链每个阶段的排放量，从而创建有关嵌入 CO 2的准确和有见地的信息。 “你无法管理你无法衡量的东西，”Johnson-Poensgen 说。“基于排放因子计算继承碳的碳核算平台无法提供制造商脱碳所需的洞察力。你必须根据实际材料的流动和真实的生产数据来做。继承的范围 3 排放是我们一生的挑战，要接近零排放。对于汽车制造商来说，你继承了所售汽车 80% 的碳排放量。” Circulor 正在与总部位于英国的锂离子电池制造商 Britishvolt 合作，以追踪其供应链和从工厂建筑材料到电池处置和/或使用寿命结束时的再利用的排放。这是该类型的首个举措，不仅跟踪电池供应链，还跟踪设施的建设和维护，以及对周边地区的经济发展影响。 通过实现回收和再利用，可追溯性将有助于延长物品的使用寿命并减少浪费。可追溯性和循环性将有助于实现气候目标。 在不知道商品或材料来源的情况下，很难确保道德和环境规范在全球供应链中得到成功实施。Circulor 的目的是追踪原材料来源、材料流动和完整的生产周期。这种实时数据允许跟踪范围 1、2 和 3 排放和 ESG 数据，以显示负责任的采购、可持续性和循环性。 追踪电动汽车电池对环境的影响 最近关于“电池护照”的立法提案将引起人们对脱碳、循环和对源数据的需求的关注。最新的欧盟电池法规要求每个电池都必须拥有数字身份或“护照”，这表明我们关心我们的员工、地球和资源。 电池在交通运输中直接避免了 0.4 GtCO 2 ，并有助于使可再生能源成为替代碳基发电的可靠能源，这将避免 2.2 GtCO 2，即到 2030 年这些行业所需减排量的约 30%。 在适当的条件下，电池是运输和能源向温室气体中和过渡的系统因素，历史上首次将这两个部门结合起来，并将可再生能源从替代能源转变为可靠的基础。 如果未来十年全球电池需求增长超过目前水平的 19 倍以上的预期增长能够持续下去，电池可以发挥各种功能。即使需要电池来应对气候变化，如果不从根本上改变资源的采购方式以及这项技术的创建和使用方式，就无法实现这一目标。护照在每个电池的生命周期阶段提供准确的统计数据和信息。在电动汽车电池的整个生命周期中，数字工具可以跟踪社会和环境问题的管理。