作者: admin

  • 消毒櫃賣斷貨:謊言構築起虛假繁榮

    圖片來源@視覺中國

    文|雷科技leitech

    疫情放開后的短短一個月,新冠病毒把全國各地絕大多數人都折磨了一遍,所有人都是談“陽”色變,到處人心惶惶。一時間,各種各樣與新冠病毒扯得上關係的產品都成為爆款,如血氧儀、蒙脫石散、空氣消毒機等。同時,還有很多人把目光對準了消毒碗櫃這類相對“考古”的產品,部分生產商12月的訂單量比去年同期翻了數倍,康寶品牌的一些暢銷型號更是直接賣到脫銷。很多人也不論它對新冠病毒有沒有消毒作用,都在第一時間跟風購買,倒是帶動了消毒櫃行業迎來一波新的春天。

    據了解,其實消毒櫃在國內的需求早已降到低點,從2017年開始銷量就在持續下滑。華經情報網數據显示,中國消毒櫃2017年的零售量為579.6萬台,2018年下跌4.9%至551.4萬台,2019年下跌2.7%至536.6萬台。2020年可能是有疫情的推動,零售量增長4.3%至559.8萬台,但在2021年突然暴跌18%至459萬台。而今年上半年零售量在去年的基礎上又下滑了9.6%,僅為180萬台,估計今年很難超過400萬台。從市場發展狀況上看,消毒櫃確實正處於被淘汰、被取代的邊緣。

    (圖源:華經情報網) 

    而今,疫情后的這個特殊時期,突然給消毒櫃市場打了一針“腎上腺素”,讓市場重新充滿活力,甚至出現短暫的供不應求局面。那麼,消毒櫃到底能不能徹底殺死新冠病毒,這種銷量暴漲的趨勢又能持續多久,能否幫助消毒櫃行業重新找回增長曲線呢?未來疫情結束市場需求再次降低時,消毒櫃市場又該何去何從?

    消毒櫃能不能滅殺新冠病毒?

    目前,消毒櫃主要分為台式、立式、嵌入式三大類,另外還有一種較為少見的壁掛式。台式的體積小所以容量也不大,適合2~3口之家,不會佔用太多廚房空間,擺放位置也比較自由。立式在容量上比較有優勢,功能和性能也更強,但對空間佔用比較大。嵌入式應該是當前最受歡迎的,定位比較高,所以除菌能力也更強,還能提升廚房裝修的整體性,缺點就是貴,而且櫥櫃要預留合適的尺寸空間等。

     

    常見消毒櫃的消毒方式有以下幾種,分別為:高溫消毒、臭氧消毒、紫外線消毒以及組合型消毒。高溫消毒就是通過電熱的形式提高內部溫度,利用高溫來殺死碗筷表面的細菌病毒,效果比較好成本也相對低廉,但不適用於橡膠這類不耐高溫的餐具。紫外線和臭氧都能讓細菌或病毒失去活性,從而起到消毒的作用,後者還兼具除異味的效果。但是,這兩種形式對人體有一定的危害,特別是臭氧,如果消毒完后沒有對臭氧進行處理,任由其排出室外的話,對人體健康可能會有影響。

    根據國家質檢總局和中國標準化委員會發布的標準定義,消毒櫃可分為一星和二星兩個消毒等級,用以區分產品的消毒效果。一星級產品對大腸桿菌、金黃葡萄球菌的滅殺率不能低於99.9%,要求臭氧、高溫的消毒時間不得低於30、15分鐘。二星級產品除了滅殺大腸桿菌等常見菌種,還可以對脊髓灰質炎病毒進行滅殺,部分產品也對幽門螺旋桿菌有效,而產品對消毒時的臭氧濃度、溫度以及消毒時間也有更高要求。

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    按照一星、二星的標準來看,消毒櫃能滅殺的病毒種類並不多,品牌方也從未在產品介紹上提到“可滅殺新冠病毒”之類的描述,消毒櫃能否對新冠病毒有效還有待檢驗。不過,清華大學結構生物學高精尖創新中心研究員李賽曾在其發表的文章中表示,高溫和紫外線確實能將新冠病毒徹底滅活,但對紫外線的波長和強度,消毒溫度以及時間都有特定的要求,無法保證市面上這些產品都能達到滅活新冠的效果。

    在所有人都注重居家防疫的關鍵時期,即便滅殺病毒效果不是太顯著的消毒櫃,也能成為大家預防疫情的“救命稻草”,其銷量暴漲也是情理之中。但是,如果大家發現消毒櫃達不到預期的效果,甚至對新冠病毒不起作用,產品很可能會迅速被人遺棄,處境會比以前更慘。所以,消毒櫃應該努力把握住這次機遇,加快產品技術的迭代,帶來真正能解決消費者需求的產品,如此才有可能為消毒櫃市場續上這一口氣。

    消毒櫃的下一步該怎麼走?

    想要藉著“新冠病毒”這股東風把消毒櫃市場徹底帶起來,目前看來非常困難,畢竟誰都不清楚疫情何時會徹底結束,也不一定有那麼多人真的依靠消毒櫃來滅殺病毒。都說打鐵還需自身硬,想要推動消毒櫃銷量增長,幫助行業向前邁進,還是需要從產品自身出發才行。

     

    目前,消毒櫃行業所面臨的困難主要有兩個方面,第一是消毒櫃產品功能過於單一,除了餐具消毒外,似乎並未有其他更多的功能。而且,大多數產品並不支持長效殺菌保存功能,如果碗筷在消毒櫃里存放幾天不使用,可能需要重新清洗消毒,存放時長較短。第二點困難,目前其他家電產品也陸續集成了餐具消毒功能,如集成灶就集成有消毒櫃,洗碗機也支持餐具消毒,而且可長效保存3~7天,體驗上要比單獨的消毒櫃強幾分,消毒櫃的競爭對手越來越多,還越來越強。

    所以,消毒櫃未來可能的結局,要麼是朝着功能多元化的方向發展,要麼淪為其他家電產品上的一項功能,逐漸被取代。功能多元化方面,可以增強產品的消毒功能,達到滅殺更多的細菌和病毒的效果,提升產品的競爭力。或者對產品進行改良,增加更多使用模式,除了可以消毒碗筷餐具,也能兼具衣物用品、生活用品消毒等。除此之外,消毒櫃必須支持長效存儲功能,如間隔一段時間自動開啟消毒,才能確保餐具在消毒櫃內存放幾天也不會被病毒污染。有可能的話,或許還能集成空氣凈化功能,幫助凈化廚房的油煙異味等,讓產品能具有更多元化的體驗。

     

    另一個方面上文也有提到,現在的集成灶、洗碗機大多都加入了消毒功能,完全足已替代消毒櫃。並且,未來廚房家電的發展方向,可能也會逐漸朝着高度集成化、智能烹飪中心的方向發展,在單一產品上集成多種產品的功能,大幅優化廚房空間的利用率,也能帶來更集中式的智能化操控體驗。目前消毒櫃功能過於單一,還會佔據廚房較大的空間,肯定會逐漸被其他產品吸收融合,成為該產品的一項功能。這對於家電大品牌而言自然是好處多多,對於只專註生產消毒櫃的品牌而言,很可能就是大災難。

    獨立消毒櫃產品及相關品牌想要在激烈的市場競爭中存活,還是得想辦法增強產品本身的功能和體驗,抓住疫情帶來的這最後一波機遇,爭取給行業博出一個春天。如果錯過了這次機會,隨着智能化家電浪潮到來,消毒櫃肯定會慢慢被其他產品所取代,一步一步推出家電行業這個大舞台。

    總結

    后疫情時代確實給消毒櫃、空氣消毒機等產品帶來了增長的契機,但這股東風很可能不會吹太久,如果品牌將產品的發展重心都放在“滅殺新冠病毒”上,這其實是短視的做法,可能無法帶來長期利益,一旦新產品出來后疫情突然結束,反而會加速市場的衰亡。這樣一次機遇很難直接幫助劣勢品類走出增長的困境,但確實是讓更多人回過頭來關注到這些產品。所以,廠商需要做的應該是趁着熱度還在,消費者還保持關注,儘快推動產品迭代升級,用真正的硬實力去解決消費者的痛點需求,幫助產品爭取到更大的競爭空間,才有利於行業更長遠發展。

    https://www.tmtpost.com/6373143.html

  • Qi2引入蘋果磁吸標準,安卓無線充電又要變天?

    圖片來源@視覺中國

    文|雷科技leitech

    不知道大家平時使用無線充電嗎?

    作為一個無線充電“愛好者”,小雷除了電腦和相機這種“大型”設備外基本都是靠着無線充電來為电子產品充電。原因其實也非常簡單:小雷是一個“蘋果+索尼”的雙機用戶,TWS耳機也有Lightning接口的AirPods Pro和索尼的降噪豆。與其為兩款手機分別配備一套充電器,倒不如直接使用通用性更強的無線充電方案。

    沒錯,無線充電的速度比有線充電要慢上一節(雖然這兩款手機有線充電的速度也不快),但無線充電隨放隨充的設計讓我可以利用上一切碎片時間為手機充電。這種感覺其實就像給自己的固定車位裝了充電樁一樣:儘管比外面的超充慢,但反正車(手機)就在這裏,要用時肯定是滿電的。

    但話又說回來,儘管我的索尼可以靠自身長度靠在為iPhone設計的立式MagSafe充電器上,但和擁有磁力吸附的iPhone相比,在沒有磁鐵的Android手機上使用MagSafe確實沒有想象中那麼方便。尤其是有些Android手機的充電線圈並不在手機的正中間,關燈后盲操確實有難度。那麼除了為手機賣一個自帶磁鐵的手機殼之外,還有沒有什麼別的解決辦法呢?

    由無線充電聯盟在CES 2023上發布的新一代Qi無線充電標準——Qi2就解決了這個問題。

    簡單來說,作為Qi無線充電標準的推廣者,跨品牌的無線充電聯盟負責為电子產品制定無線充電規範,讓Qi格式的無線充電可以應用在不同的產品上。沒錯,儘管Qi在近幾年內已經成為了無線充電的代名詞,但在無線充電發展初期,Qi只是無線充電中的其中一種格式,與Qi同場競爭的還有由電源事物聯盟(Power Matters Alliance)發起的PMA無線充電格式和A4WP(Alliance for Wireless Power)發起的無線充電標準。

    此次公布的Qi2則是無線充電聯盟WPC(Wireless Power Consortium)在2010年發布Qi1.0后公布的第一個Qi大版本更新。為了解決Qi1.X版本中充電位置不明確的問題,WPC在Qi2中吸納了由蘋果提交的Magnetic Power Profile(磁功率分布圖)作為Qi2的核心標準,同時Qi2的充電功率也提升到15W。

    換句話說,未來只要是採用了Qi2充電標註的智能設備,無論是Android手機、無線耳機、遊戲鼠標還是藍牙音箱,都能用MagSafe充電器穩穩噹噹充電了。

    但問題又來了,Android手機品牌早已實現100W的無線充電,這個才15W的Qi2有什麼存在意義呢?

    讓Android手機錦上添花

    首先,各位Android用戶可以放心,支持Qi2並不會將你手機的無線充電功率鎖定在30W。就像PD充電標準一樣,Qi2的15W只不過是對應產品的“下限”,它的意思不是說手機只能15W,而是Qi只管到15W。如果你品牌還想實現更高功率的無線充電,那就只能另請高明自己研發屬於自己的充電方案了。

    而事實上各Android品牌也確實是這麼做的:100W等高功率無線充電有自己的格式,必須是專門的手機配合專門的充電器才能實現。如果把100W的MIX4放到不支持的高功率無線底座上,也只能實現Qi的“保底”速率。

    但為什麼Qi2依舊要把MagSafe技術包含進去呢?除了“蘋果是WPC的成員”這個理由之外,小雷相信MagSafe磁力吸附的加入對Qi2的整體發展來說也有一定的幫助。

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    首先,就像蘋果多次宣傳的那樣,磁力吸附可以以無感的方式幫助用戶快速定位無線充電設備,讓手機能以效率最大化的方式接受無線充電的供電。如果大家有用過早期的moto 360,應該對那個怎麼放都放不對位置的充電底座有印象。從後續的第二代Android Wear設備改用磁力吸附充電這一點上,我們也不難看出磁力吸附對無線充電設備的重要性。

     

    但如果我們退一步看,磁力吸附的加入對Android手機品牌來說只不過是錦上添花的事情。真正“改善充電環境”的,還得是一系列支持無線充電的第三方小型數碼產品,比如真無線耳機或Kindle。

    以TWS耳機為例,由於充電盒的分離設計,TWS的充電線圈中心通常都不在產品的視覺中心。但由於廠商一般也不會標記產品的線圈位置,這導致用戶難以找到這些小型电子產品的“最佳充電位”。比如小雷的一個朋友在購買了AirPods Pro一個月後才知道用無線充電時應該把按鈕那一面朝下放。

    而磁力吸附的加入讓用戶不再需要小心試探無線充電的充電位置,就像磁力吸附的無線鼠標充電器一樣,把手機、耳機往充電座上一放就能快速自動定位。另外,磁力吸附的加入能讓耳機使用手機的立式無線充電器,通用性更強。

    蘋果才是最大贏家

    但話又說回來,雖然說磁力吸附的出現提高了無線充電的行業通用性,但磁力吸附成為Qi2標準最大的受益者始終是蘋果。

    自蘋果發布適用於手機、耳機的MagSafe后,MagSafe迅速成為了蘋果生態中的新寵兒,貝爾金、倍思等品牌在短時間內也跟進了多款MagSafe充電產品,甚至帶火了蘋果的Made for MagSafe(MFM)配件認證體系。但遺憾的是,由於MagSafe在硬件層面沒有太多的技術壁壘,只要排列幾顆磁鐵,大量第三方品牌就能繞過MFM認證,推出磁吸配件產品。

    而MagSafe進入Qi2,則讓主動權重新回到蘋果手中。在Qi2時代,由於所有配件都支持磁力吸附,因此MagSafe的賣點也將從磁力吸附轉變為MFM認證特有的“高”功率和未來可能會加入的數據傳輸功能。

    再聯繫到在MFi時代,使用非MFi授權的數據線給手機充電可能會出現的“彈窗”現象,不難發現即使在iPhone改用USB-C的時代,蘋果依舊可以通過MagSafe“獨佔”的方式限制用戶的充電行為。

    舉個最壞的例子:從技術上講,蘋果完全有能力像其他品牌一樣使用私有“快充”協議,將非MFM的磁力吸附充電器的充電功率限制在熟悉的5V1A甚至是5V0.5A,藉此機會“促使”用戶購買通過蘋果MFM認證的快充線。

    我知道這看起來有些危言聳聽,但在Android陣營中,限制PD充電功率來推廣品牌自己的快充協議早已不是什麼新鮮事。小雷就曾針對主流品牌手機的非私有制式充電功率進行了橫評,其中某品牌上半年的旗艦手機就創下了2.5W的充電功率“新紀錄”。

    對於蘋果來說MagSafe其實就是下一個Lightning接口,它既開放給WPC、Qi2和第三方品牌,但是又完全受蘋果控制。比如在iPhone 12發布后不久,與蘋果關係密切的Belkin就已經推出了多款採用MagSafe標準的充電產品,未來也會有更多的第三方配件品牌加入到MagSafe陣營中。

    對第三方品牌來說,推出MagSafe產品一方面可以適配蘋果的產品,另一方面也可以獲得更安全、更好用的Qi無線充電技術,而這項技術還可以被運用到支持Qi無線充電的其他手機上,可謂是一舉三得。

    除了用來構建生態王國,MagSafe其實還有一個更重要的任務,那就是培養用戶無線的操作習慣,為蘋果的無孔化鋪路。從手機發明至今,手機一直在集成化的道路上發展。從可拆電池到eSIM,各大品牌都希望減少手機內的活動部件,讓手機無孔化。

    畢竟無孔化意味着iPhone可以名正言順擺脫USB-C的限制,iPhone的無線快充、數據存儲甚至是硬件維修都將完全由蘋果體系掌握。到那時候,用戶自然也沒有不開iCloud雲同步、買Apple Care+的理由了。

    https://www.tmtpost.com/6373144.html

  • 特斯拉大降價,小米造車尷尬

    圖片來源@視覺中國

    文|新立場NewPosition

    1月5日晚間,有媒體(晚點)發布關於小米造車的報道,標題是《小米同時研發兩款車,首款車預計26 萬-30 萬元起售》。據說,雷軍當天在小米汽車開了場全員會,滿懷信心地對手下員工表示“這輛車一定會大火”。 

    從摘要里“勝利終將屬於我們”的雷總語錄和稿件內容來看,小米汽車的進展令人激動。可惜誰也不知道明天和意外,哪個會先來。 

    1月6日,特斯拉就突然宣布大幅降價,這是其三個月內的第四次優惠。Model3和ModelY兩款基礎車型起售價格創下歷史新低,分別來到了23萬和26萬,后一價格剛好低過了小米汽車預計售價的下限。這可能給小米造車團隊造成了不小的衝擊,畢竟以小米和特斯拉長期維持的品牌形象來看,小米汽車比特斯拉更貴帶來的顯然不是利好。巧合的是,不到24小時,關於小米造車最新進展的報道就全網404了。 

    小米宣布造車已經是2021年的新聞了,這其中如果把雷軍的名字換成其他人,大概會令觀眾懷疑這人搞這場行為藝術的動機。不過因為是雷軍,所以還是有很多人願意相信小米,起碼要再往前看看。 

    01摸着小米手機過河

    雷軍曾在自己的微博上就小米汽車定價做過用戶調研,粉絲反饋表明他們最期望的價格區間是10萬元以內,再往上支持者人數就隨着價格梯度逐級遞減了。當然,雷軍的解讀也很刁鑽,這說明“2/3的米粉希望我們做中高端汽車,因此第一款小米汽車價格區間為10萬-30萬元”。

    如今半隻靴子落地,26萬-30萬元的起售價看起來是要拉滿忠實米粉的潛在消費能力。其實在晚點爆料之前,行業觀察者對於小米汽車的中高端定價已有一定的預期。這既可以從雷軍偶爾關於小米汽車的只言片語中覓得蛛絲馬跡,也可以從“全棧自研”、“混合固態激光雷達”、“定位中大型車”等造車方向推斷出來。 

    相較於當年小米手機以高性價比為核心突破口打開手機發燒友的市場而言,小米汽車選擇了一條完全不同的道路。

    雷軍2011年在北京798發布會上,第一次推介小米手機時,他身後的大屏打出了“1999”四個金色数字,這是小米1代的官方定價。彼時蘋果手機iPhone 4的16GB版本,官方售價是4999元,而與小米1代類似配置的三星手機,定價也達到了三四千元。這種激進的定價策略令小米初始幾代旗艦機供不應求,以至於用戶批評雷軍“耍猴”飢餓營銷。 

    對於小米來說,“性價比”這個標籤已經跟品牌調性牢牢綁定,這在創業階段是一種blessing,而在後來則更多地成了curse。雷軍本人在這個問題上的認識,看起來也被路徑依賴拖累了,直到2018年小米赴港上市,他仍在向外界宣傳“小米硬件綜合凈利潤率將不超過5%”的董事會決議。 

    兩年後,以小米10的推出為標誌,小米高調開啟了高端化戰略三年探索期。 

    這個高端化戰略開啟的時點頗為微妙。彼時華為已經驗證了國產手機高端化路徑的可行性,其2020年上半年跟蘋果在中國高端手機市場的佔有率均為44%,甚至還以0.1%的微弱優勢領先。但也正是這個時候,美國制裁大棒落下,華為手機出貨量後續銳減。可惜包括小米ov在內的國產手機廠商,再未能成功補上華為讓出的生態位。 

    如今高端化三年探索期交卷,小米的成績難言差強人意。2022年Q3財報显示,該季度小米總營收705億元,同比下滑9.7%;經調整凈利潤為21.2億元,同比下滑59.1%。更值得關注的是,在營收下降的同時,其智能手機業務的毛利率也從12.8%下降到了8.9%,而對應的ASP則從去年Q3的1090.5元降至1058.2,連續兩個季度下滑。 

    所以在造車這件事上,雷軍看起來是從小米手機的成長路徑中吸取了教訓,與其一開始就給用戶注入品牌低價的心智,而後再嘗試扭轉它,不如直接一步到位。當然,在失去了價格這招殺手鐧后,靠何種差異化優勢突出重圍就成了關鍵。雷軍曾在跟韓路的直播中透露出一些他的理解: 

    在調研期間,有用戶反饋夏季不能在車裡開空調睡覺,因為可能一氧化碳中毒,那為什麼不能在車裡裝新風空調呢?小米的高端空調都是新風的。北方地區冬天天氣很乾燥,車內可以裝加濕器,小米就是造最好的加濕器的。另外對於霧霾嚴重的地方,車內空調也會是空氣凈化器,這也是小米智能生態的產品。 

    總結來說,雷軍認為小米造車跟其他玩家相比,一個表面上的優勢是現有的消費电子矩陣和智能家居生態,以及這背後的供應鏈優勢。

    但即便如他所說,智能手機的研發跟汽車很多地方相通因而會有協同效應,目前還是沒有手機廠商轉型汽車製造成功的先例。就算是蘋果,也在入局汽車賽道的過程中走得不太順利。至於新風空調加濕器這些東西,能提供多大的產品力和護城河就沒有什麼嚴肅討論的必要了。 

    02雷軍還能否追上進度?

    2021年3月,小米官宣造車,雷軍說他願意押上人生積累的所有戰績和聲譽,為小米汽車而戰。當年9月,雷軍發微博稱,小米汽車正式註冊,註冊資金100億元,由他本人擔任法人代表。2022年12月中下旬,第一款車的主研工作基本完成,樣車已被拖往黑龍江漠河等地開展冬測,計劃於2024年一季度上市。

    作為對比,小米手機的成立是2010年,小米1代產品則在第二年就成功上市。 

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    從時間線來看,大部分人都會覺得小米的造車進度有點晚了。蔚小理的成立都已是七八年前的事情了,公司在生死邊緣徘徊了好幾遭,如今不只是產品矩陣已經成型,交付量也上了規模。除此以外,第二代造車新勢力和傳統車企的新能源子品牌,多數也已邁入正軌,更不要說還有比亞迪和特斯拉這種硬角色。 

    在造車這個競爭激烈、新舊勢力頻繁洗牌的行業,雷軍率領的小米汽車還能趕上趟嗎?在上月全員會上的講話里,雷軍自己也提到,身邊不斷有人勸他趕緊放棄做車,覺得這是個萬丈深淵。但他認為,汽車是個百年賽道,晚幾年不是事兒,重要的是熱愛汽車,是技術為本。坦率的講,這多少有點自我安慰了。 

    雷軍當年做小米手機的時候,除了靠供應鏈運作實現極度性價比以外,還開創了最早的粉絲經濟帶貨模式。通過互聯網營銷渠道觸達用戶,既繞過了渠道建設和抽佣的成本,也最快速度建立了品牌認知。但如今這套方法論已經不靈了,倒不是說雷軍的個人號召力下降了多少,而是這套流程已經被各家新能源汽車當成sop用爛了。 

    小米要追上同行的進度,一個可以參考的重要對象是華為。 

    可能是為了搶回入場的時間差,華為一方面在製造端選擇跟現有的汽車廠商深度合作,另一方面在營銷端復用龐大的華為線下網點。從小米方面透露的信息來看,雷軍並不想走代工生產的路,而是選擇了在亦庄自建工廠,預計要到23年中才能獲得資質。但在本就比華為入場還晚的情況下,這無疑又進一步拖累了量產節奏。 

    不過小米仍然可以像華為一樣,充分利用線下的小米之家布局,快速鋪開營銷網絡。幾乎與小米確定造車的時間點同步,小米的線下渠道從去年6月起開啟了一輪快速擴張。到今年4月,小米之家門店總數突破五千,10月底破萬。根據線下經銷商的反饋,小米之家手機和IoT產品的綜合毛利僅有11%左右,遠低於榮OV近20%的毛利水平。 

    所以在很多經銷商眼裡,2024年將要面世的小米汽車,可能是打翻身仗的契機。不過這批經銷商能不能真正吃到小米造車這筆紅利,還要打個大大的問號。按照2024正式量產算,刨去產能爬坡、市場教育等環節,經銷商要真正賺錢還要等兩年。 

    在小米造車邁向量產的關鍵節點,新能源汽車產業在趨勢上也發生了一個重大變化。比如特斯拉最近除了降價,還傳出了上海工廠將在春節期間停產的消息。這是一個重要的信號,說明在當前及未來一段時間內,造車的多數玩家都將進入供應鏈的新階段:以前是產量趕不上銷量,現在是銷量趕不上產量。 

    所以對於小米而言,最嚴酷的進度挑戰還是在供應鏈方面。它需要一步一步建立汽車複雜的供應鏈生態,前輩踩過的坑它還得老實的經歷。而從汽車供應鏈的歷史經驗看,這個過程並不容易。 

    汽車工業如果從1908年第一輛T型車在底特律的福特工廠組裝交付算起,經歷了兩輪供應鏈的變革。 

    福特那個時候,所有T型車上的需要用到的零部件,都盡量做到由自有工廠生產。比如,車身使用的鋼鐵結構就來自於福特自己的冶鍊工廠,而冶鍊工廠所需要的鐵礦石和煤炭,也都產自福特所有的礦場。即使是零件供應商運送部件的柳條箱,也被指定按特別的方式製造,以便其可以作為汽車主體的預製構件。這被稱為“垂直整合”的供應鏈模式。 

    而二戰後隨着日本汽車業的崛起,大野耐一在豐田開創的“即時生產”(Just in Time)模式逐漸流行起來,這種模式的核心思想是“徹底杜絕浪費”。在通過流水作業組裝一輛汽車的過程中,如果所需的零件能在需要的時候,不多不少正好送到生產線旁邊,那就可以在生產過程中做到零庫存。但JIT壓縮了資源消耗提升供應鏈效率的同時,也犧牲掉了生產線上原本的冗餘,繼而增加了風險。 

    而在過去兩年,由於汽車供應鏈的多個環節都出現了物料緊缺,“垂直整合”模式又重新復蘇。在上一輪供應鏈緊張中,產能受到嚴重製約的恰恰是以“蔚小理”為代表的造車新勢力。而表現最好的,則是以比亞迪和特斯拉為代表的“垂直整合”高玩。

    舉個例子,當下的新能源汽車物流成本里,電池能佔到60%。而像比亞迪和特斯拉都是早早就開始自建電池工廠,甚至連上游鋰鎳的原材料礦場都有布局。比亞迪入股中國最大的鹽湖鋰礦扎布耶鹽湖,已經是2010年的事情了。而在車規半導體方面,特斯拉自己設計芯片,比亞迪也是二十年前就成立了芯片設計部。 

     

    而從產品的定位和價格來看,小米造車的錨定區間,恰好在比亞迪和特斯拉的炮火覆蓋範圍內。坦率的講,僅從這一點上來看,小米就毫無疑問的落了下風。而總覽全局,在整體的汽車製造供應鏈上,小米汽車要追上行業top級玩家的普遍水準,還需要相當長的時間。 

    03寫在最後

    在中國的企業家裡,雷軍算是勤奮敬業的代表。

    當年做手機的時候,他經常會背着滿滿一書包幾十部手機,到處跑去跟人聊各種機型的差別,並聽取對方的看法,最後總算找到了“知音”黃章,世間有了魅族,又有了小米。 

    如今躬身造車,雖然已是54歲的年齡,也還是勤奮異常,一年就試駕了超過100輛車。甚至在員工的記憶里,有次雷軍向朋友借了一輛豪車,第二天要歸還了,他就晚上 12 點下了班去 “刷六環”。 

    只是如今擺在小米汽車面前的,或許是雷軍創業以來面臨的最複雜的競爭格局,傳統的新勢力的,高端的中低端的,純電的增程的,超充的換電的,就像一團亂麻盤根錯節,而這種情況下往往是“越忙越亂”、越勤奮越難理出頭緒。 

    小米造車要贏得勝利,光靠雷軍或許還不夠。 

    https://www.tmtpost.com/6373329.html

  • 瞄準汽車座艙沉浸體驗,杜比展出多項黑科技和全新工具 | CES 2023

    鈦媒體App 1月8日消息,在2023年國際消費類电子產品展覽會(CES2023)上,杜比通過展示最新的創新成果,如車載杜比全景聲以及用於Unity 3D和Unreal Engine的全新 Dolby.io 插件等,強調了公司如何持續為消費者帶來全球領先的沉浸式體驗。此外,杜比還與合作夥伴發布了眾多支持杜比視界和杜比全景聲的新體驗和新產品。

    杜比實驗室全球高級副總裁古令江(John Couling)表示:“現在,消費者比以往任何時候都更期待一流的音頻和視頻質量,而杜比正在以令人驚嘆的體驗來滿足消費者的這一需求。目前,支持杜比視界和杜比全景聲的設備和內容比以往任何時候都要多,我們已經將杜比的創新拓展到了音樂和汽車等不斷增長的新興領域,而我們也正在通過 Dolby.io 拓展我們的開發者工具的應用範圍。”

    車已成為如今人們聆聽音樂的主要場所之一。無論是在與朋友的第一次公路旅行中收聽歌曲,還是在開車送孩子上學途中,跟隨喜愛的音樂人一起放聲歌唱,車都是享受音樂的特殊空間,也非常適合杜比全景聲。有了杜比全景聲,車廂可以變身成為車輪上的錄音室,以更卓越的細節、清晰度和沉浸感,讓聽眾與喜愛的音樂建立更深層次的聯結。

    在CES期間,杜比展示了如何通過拓展與梅賽德斯-奔馳、LUCID Motors、蔚來、極星、沃爾沃及更多頂級汽車品牌的合作,讓車載杜比全景聲體驗更加普及。 

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    從客廳到手機,杜比的創新可以出現在你喜愛的所有电子設備中。CES也不例外。在CES前夕和展會期間,多家杜比的合作夥伴面向全球發布了最新的產品陣容,其中許多產品都支持杜比體驗。

    • 華碩、聯想和戴爾推出多款支持杜比視界和杜比全景聲的消費類和遊戲類筆記本電腦新品。
    • 海信和LG預告了最新的支持杜比視界和杜比全景聲的電視產品。
    • TCL宣布將杜比視界和杜比全景聲引入其全新的S4產品陣容。
    • LG 和三星也宣布了 2023 年杜比全景聲條形音箱陣容。

    在CES期間,杜比宣布 了Dolby.io 為開發者帶來的新工具,包括用於Unity 3D和Unreal Engine的兩個虛擬世界插件的測試版。

    這些新的 Dolby.io 空間音頻通信 API所依託的技術是實現一流的杜比全景聲體驗的技術,可以讓開發者在創建虛擬世界時實現更自然的對話體驗。

    Dolby.io 空間音頻可以讓開發者將聲音放置在三維空間內的任意位置,將觀眾帶入體驗之中,並讓他們可以與附近的每個人建立社交聯繫。通過 Dolby.io,開發者可以支持更大的受眾規模,準確地呈現出真實世界的體驗,例如虛擬音樂會。

    隨着虛擬體驗的普及和複雜程度都在不斷提高,優質社交互動的重要性也在增加。現在,開發者可以利用由杜比全景聲技術支持的 Dolby.io 空間音頻,將沉浸感和社交連接帶入自己的應用程序和服務中。(本文首發鈦媒體App)

    https://www.tmtpost.com/6373406.html

  • CES 2023:激光雷達廠商齊亮相,探測距離依然“卷”

    “CES 越來越像汽車展會。”越來越多業內人士發出類似感嘆。

    作為開年第一場國際性展會,每年 CES 的舉辦一直備受矚目。近年來,越來越多汽車廠商進駐這場盛會,這場消費电子展更像是一場科技“車展”。據不完全統計,本屆 CES 約有 275 家出行相關的公司參會,且近一半的技術都和汽車出行有關。

    可以說,這不僅是一場电子產品和汽車產品盛宴,也是一次最新技術展示的角斗場。

    作為高等級智能駕駛核心的感知設備之一,激光雷達已然成為汽車智能化的重要硬件配置。在 CES 2023 上,包括速騰聚創(RoboSense)、禾賽科技、一徑科技、北醒、鐳神智能、Innovusion 等國內外激光雷達企業紛紛上陣,展示了自家“最能打”的產品。

    其中,禾賽科技在海外首次展出其純固態激光雷達——FT120 ,這是禾賽面向 ADAS 前裝量產領域推出的一款近距補盲激光雷達,具有純固態、超廣角等特徵。據禾賽方面介紹,這款激光雷達已獲多家主機廠總計超過 100 萬台定點。

    一徑科技同樣展出了短距補盲激光雷達產品,即 ML 30s+,其具有140° x70°的超廣視場角,體積為 120mm (W) × 60mm (H) × 97mm (D),相比第一代補盲雷達,體積減小 40%、重量降低 40%、功耗降低 20%。一徑科技方面表示,ML 30s+將於今年內實現穩定量產交付。

    另一家國內激光雷達產商 RoboSense (速騰聚創)則是發布了首款全固態補盲激光雷達 RS-LiDAR-E1 以及第二代智能固態激光雷達 RS-LiDAR-M 系列產品;其中,RS-LiDAR-E1 將於 2023 年下半年實現量產。

    據官方介紹,E1 擁有 120°×90° 超廣 FOV,支持超過 25Hz 超高刷新幀率,測距能力 30 米@10%,最遠測距達 100 米,面向車規前裝量產,E1 採用全固態架構和超薄機身設計,搭載自研芯片,內部無任何運動部件。

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    另外,剛剛發布了新一代 512 線車規級激光雷達 AD2 的北醒也參加此次 CES。據了解,AD2 具備 120°*25.6° 探測視場角、10Hz 刷新幀率、測距最遠可達 200m,分辨率最高可達0.05°*0.05°,探測 200m 外障礙物反射率為 10% 。

    在 CES 展會上,鐳神智能也帶去了其王炸產品——圖像級 1550nm 光纖車規激光雷達,以及 905nm 車規級激光雷達及多線机械式激光雷達。

    據官方介紹,該款圖像級 1550nm 光纖車規激光雷達測量精度為 ±2cm,FOV 為 120°(H)x25°(V),最遠可探測 500m,10% 的反射率下測距為 250m,最小垂直角度分辨率最高可達 0.01°。

    海外廠商方面,Innovusion 帶來了其主視與側視雷達的完整組合方案——主視雷達 Falcon 採用 1550nm 光源,最遠探測距離達 500 米;中短距側視雷達 Robin 採用 905nm 光源,10%標準反射率下最遠探測距離達 180 米。

    激光雷達廠商之外,CES 展會上還有一些汽車供應商展示雷達相關產品。博世展示了用於 L4 級自動駕駛的長距離激光雷達;英特爾旗下的自動駕駛企業 Mobileye 與啟碁科技合作生產 4D 成像雷達,預計將在兩年內開始生產車規級成像雷達;法雷奧發布了第三代激光雷達 SCALA 3 LiDAR,可探測到 150 米以外人眼難以識別的物體。

    從今年 CES 的產品動態不難看出,固態、長距離依然是各家競相角逐的方向。作為自動駕駛汽車核心傳感器,激光雷達在滿足高階自動駕駛感知需求的同時,也越來越在性能上注重安全性。

    從展商情況來看,在本屆 CES 上,中國激光雷達廠商的存在感越來越強,過去一年,海外激光雷達遭遇寒冬之時,國內激光雷達卻迎來了量產上車的快速成長期。 據鈦媒體 App 不完全統計,國內已有 28 家車企在不同車型上搭載激光雷達產品。

    同時,隨着越來越多車企推出 L2 級別汽車輔助駕駛車型,國內激光雷達市場還將迎來應用落地的上升期。據 Yole 預測,到 2025 年中國乘用車領域激光雷達市場空間將達 378.8 億元,全球乘用車激光雷達市場將達 1082.2 億元,中國市場佔全球比重較高,有望達 35%。

    在這一拿下車企訂單的關鍵舞台上,沒有一家激光雷達廠商願意錯過。 

    (本文首發鈦媒體App ,作者 | 肖漫,編輯 | 張敏)

    https://www.tmtpost.com/6373445.html

  • 【資安日報】2022年12月9日,美國軍火供應商遭到俄羅斯駭客TAG-53攻擊、研究人員揭露惡意軟體封裝平臺Zombinder

    俄羅斯駭客針對歐美國防產業發動攻擊的情況又添一樁!威脅情報業者Recorded Future揭露美國軍火供應商Global Ordnance的釣魚網站攻擊行動,值得留意的是,英國、波蘭的武器供應商也可能受害。

    伊朗駭客利用合法的遠端管理工具Syncro來發動攻擊也值得留意,用戶難以從收到的郵件與附加檔案察覺有異,因為駭客寄信的電子郵件信箱看起來正常,使得收信人容易降低警覺,而照著信中的指示操作。

    攻擊者竄改合法的應用程式安裝程式來挾帶惡意軟體的手法,現在也有專門的封裝服務出現!研究人員揭露名為Zombinder的惡意軟體封裝平臺,駭客利用這種平臺來散布Windows與Android的惡意程式,已有數千個受害者。

    【攻擊與威脅】

    威脅情報業者Recorded Future揭露俄羅斯駭客TAG-53的攻擊行動,駭客鎖定美國軍火供應商Global Ordnance進行網路釣魚,他們透過名稱相仿的網域,設置冒牌的微軟登入網頁,企圖騙取該公司員工的帳密。

    然而研究人員進一步調查發現,這些駭客總共設置了38個用於網釣的網域,其中有9個網域他們推測出駭客的攻擊目標,這些組織又以歐美航空及國防產業最多,但也有衛星通訊業者、非政府組織(NGO)受害,當中有2個網域可能是針對俄羅斯內政部。

    資安業者Deep Instinct自今年10月發現伊朗駭客組織MuddyWater的攻擊行動,駭客針對以色列、埃及、伊朗、約旦、卡達、阿拉伯聯合大公國(UAE)等國家下手,使用遠端管理工具Syncro來掌控受害者的電腦。

    攻擊者寄送帶有HTML檔案的釣魚郵件,一旦收信人開啟附件檔案,該HTML檔案就會引導收信人從檔案共享服務OneDrive、Dropbox、OneHub下載Syncro安裝程式,使用者若是依照指示安裝,電腦將會成為駭客「列管」的對象,駭客將會部署後門程式並將其做為存取整個組織的管道。

    研究人員指出,由於駭客散布的釣魚郵件與附件沒有顯著的攻擊特徵,而不會被郵件安全系統攔截。使用者若是收到要求安裝軟體的信件,應先向IT部門進行確認,再依照指示操作。

    駭客利用Word、Excel檔案散布惡意軟體的情況相當常見,但現在也有其他Office應用程式遭到濫用。資安業者Trustwave揭露近期散布木馬程式Formbook的攻擊行動,駭客透過釣魚郵件挾帶微軟筆記軟體OneNote的檔案(.ONE),信件內容宣稱是確認收信人公司的報價回覆,並表示先前詢問的報價資料如附件。

    一旦收信人開啟附件檔案,就會看到「檢視文件」的按鈕,按下後會觸發Windows指令碼檔案(WSF)執行,進而在受害電腦植入Formbook。研究人員指出,駭客為了混淆視聽,將上述的WSF檔案的檔名加入由右至左書寫的Unicode字元U+202E,導致檔名倒過來顯示,如:將xcod.wsf變成fsw.docx。

    資安業者Morphisec揭露勒索軟體Babuk變種病毒的攻擊行動,駭客鎖定市值數十億的製造業者下手,該公司有上萬臺工作站電腦與伺服器主機,駭客先進行為期兩週的偵察行動,並入侵網域控制器,再設置群組原則物件(GPO)來大量部署惡意軟體。

    研究人員指出,這次攻擊行動出現的Babuk,與過往的版本最為顯著的差異在於,駭客結合了開源的規避偵測軟體,以及更為隱蔽的側載手法,使得上述製造業者部署的次世代防毒軟體、EDR系統並未將其識別為有害。

    駭客在發動惡意軟體攻擊的過程中,為了降低受害者警覺,很可能會改造應用程式的安裝檔案,從中偷渡惡意軟體,如今在網路犯罪圈也依此概念衍生出專門的軟體封裝平臺。

    資安業者ThreatFabric在調查安卓惡意軟體Ermac的攻擊行動時,意外在暗網發現名為Zombinder的惡意軟體封裝平臺,多個組織的駭客將其用於製造帶有Ermac、金融木馬Xenomorph的安卓應用程式安裝檔案(APK),以及帶有Laplas剪貼簿截取工具、竊密軟體Aurora與Erbium的Windows軟體安裝程式。研究人員粗估有數千名受害者不慎執行由Zombinder產生的「安裝程式」,其中,竊密軟體Erbium已成功從1,300名受害者偷取各式帳密。

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    微軟安全威脅情報團隊揭露DEV-0139駭客組織的加密貨幣詐騙攻擊,駭客看上加密貨幣投資公司利用Telegram群組提供VIP客戶服務,他們假冒是這類投資公司,邀請攻擊目標對他們與同行收取的手續費提供意見。一旦目標人士信以為真,他們就會收到惡意Excel檔案,並依照指示開啟巨集,此檔案將會下載帶有惡意程式的PNG圖檔,並解密惡意DLL檔案與後門程式,並在受害電腦部署。研究人員指出,駭客為引誘受害者啟用巨集,刻意為部分工作表加上密碼保護。

    雲端服務業者Akamai的資安研究團隊於11月發現殭屍網路KmsdBot,該殭屍網路病毒專門透過SSH連線入侵採用弱密碼的裝置,目的是將其用於挖礦。但在調查的過程裡,研究人員調整了其中一個殭屍網路病毒的C2中繼站配置,結果因為指令有誤,導致所有受害裝置上的KmsdBot停擺。

     

    【其他資安新聞】

     

    近期資安日報

    https://www.ithome.com.tw/news/154640

  • 優先聚焦數據治理,Line資料平臺和AI架構再次大變革

    Line資料平臺IU支援內部超過200項服務,儲存400PB資料,每天要執行15萬個任務,在技術年會中首度公開了新的資料目錄服務IU Web,提供了一站式入口,可支援搜尋資料,存取控制,後設資料管理和探索性資料分析等資料活動,其中最大新特色是利用Atlas實現了資料血統功能。(圖片來源/Line)

    從去年3月,Line和Yahoo!Japan(雅虎日本)母公司Z控股整併之後,各界就高度關注通訊平臺巨頭和電商巨頭合併後將如何激發出新的火花。

    Z控股訂下的首要戰略目標是優先加強數據治理。這是因為,成為一家世界級AI科技公司,是整併後雙方的共同戰略目標,而高品質的可用資料正是邁向這個願景的關鍵基礎工程。尤其,Line日本用戶 、雅虎日本用戶和PayPay三大生態系整併後,用戶數達到2億人規模。如何支撐新的超大規模生態圈,從今年11月剛結束的Line與雅虎日本首次聯合技術會中,可以觀察到,資料科技和AI技術是關鍵。

    擅長社交平臺,擁有海外多國發展經驗的Line,和擁有深厚電商、零售與金融產業布局的雅虎日本,在年會中展現出各自不同的技術發展重心,卻又可以互補。Line聚焦於發展平臺式的戰略型技術架構,尤其在AI架構和資料科技平臺,及區塊鏈架構上,而雅虎日本則聚焦在擴大AI應用和產業AI實踐等。前者聚焦強化AI技術體質和未來性,後者則聚焦擴大產業AI版圖和業務廣度。

    Line目前全球每月約2億用戶使用,累積了大量的用戶和行為資料,因此早在2019年,Line啟用了一個自助式的超大規模資料平臺IU(Information Universe),後來,2020年時,又進一步在IU上發展出了一層機器學習平臺MLU(Machine Learning Universe),用來支援多項跨服務共用的大型ML模型叢集,包括NLP模型、電腦視覺模型、推薦模型、廣告優化模型。

    目前IU支援了Line內部超過200項服務,儲存了400PB的HDFS資料,超過4萬個Hive表格,每天要執行15萬個任務。Line技術長Tomohiro Ikebe指出:「龐大資料不只是很大的儲存挑戰,利用時也是很大的挑戰。」

    IU資料平臺新變革,打造資料血統功能將資料變動過程視覺化

    在年會中,Tomohiro Ikebe 首度揭露了後續IU上進一步打造的網頁式資料目錄服務,也就是IU Web入口網站。

    在這個IU Web上,提供了多項自動化機制,例如後設資料搜集機制、Data profiling機制、可輔助法遵需求的資料驗證工具。另外,IU也引進了Apache Iceberg資料湖技術,並將串流大數據分析平臺Spark升級到3.2版。

    IU Web最重要的新功能則是2021年11月新上線的Data Lineage (資料血統)功能。Tomohiro Ikebe解釋,隨著IU上的資料流程越來越複雜,一旦發生問題,想要找出資料間的關係,越來越困難。要解決這個問題就需要資料血統機制。

    資料血統機制可以用來追蹤特定資料從建立後到現在的發展路徑,在瀏覽器上透過圖表來呈現資料變動的過程。

    Line資料平臺部門資深產品經理宇田川直人表示,這個內部資料目錄提供了一站式的入口,來涵蓋所有的資料活動,來提高包括搜尋資料,存取控制,後設資料管理和探索性資料分析等資料利用的效率。

    不過,要打造這樣的資料目錄有兩大挑戰,一是得搜集所有資料集的後設資料,第二是如何呈現這些後設資料的關聯。Line使用了開源的目錄服務專案Apache Atlas來串接各種不同資料源,搜集資料後設資料來了解異動狀況,並將資料每一次的變化過程用視覺化的方式呈現,這就是資料血統的機制。資料血統圖上的每一個節點,可以列出這個節點相關的資料表簡介、時間戳、表格關係、PII(涉及個資),資料擁有者,使用單位,還有從這份資料產生的相關報表、使用者清單和各種連結等。

    可是,IU上有4萬個Hive表格,每天要執行15萬個任務,每一個任務和每一個表格都是一個資料血統圖上的節點,要追溯出從建立到目前的所有變化和關聯,就會產生非常複雜和龐大的節點關聯圖,。

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    為了改善資料血統圖的可讀性,Line採取了多項設計機制來簡化資料血統圖的複雜性。Line利用Atlas串接了HIve伺服器和Spark,利用Atlas的通知機制,採取推播更新後設資料的做法。不過,因為IU上執行的任務每天多達十幾萬個,幾分鐘內的資料表異動也多達數百次。因此,Line透過Kafka彙整來自Atlas的通知,以30分鐘為最小追蹤單位,排除掉30分鐘內的異動,例如操作錯誤的資料庫反覆新增或刪指令,大幅減少了90%異動通知。再進一步比較異動模式,過濾掉對使用者沒有意義的DDL語法異動資訊,更大幅減少了95%的雜訊。

    不只如此,Line在資料血統資料庫中,排除了不重要的資料節點的註冊,這更大幅減少了9成節點數,也刪除了3萬個不需要的任務。透過這些一層又一層的過濾和篩選,才讓Line資料目錄IU Web上提供的資料血統,要處理的複雜度降低,甚至可以進一步展開到以欄位為節點單位的關聯分析圖。

    Line更提供了一個互動式的介面,預設可以展開一項資料從出生到現在的血統脈絡。

    資料血統功能在2021年11月上線,統計到2022年5月,有79個服務和部門使用這項功能,每天用於ETL、資料管理和資料科學分析等功能,特別是Data ETL團隊可以更容易確認資料表維護的範圍,尤其要執行資料表刪除或異動時能更放心。更有不少使用者每天常用資料血統來調查各種資料錯誤的根本原因

    「可以掌握資料間的關聯,就可以很容易知道如何管理龐大資料,來提高再利用效率,更可以在安全和治理的角度下,來使用這些資料。」Tomohiro Ikebe表示。不只用於IU,在MLU平臺上,也可以利用相同的血統技術,來追蹤一個模型用了哪些資料來訓練,以及在訓練中如何使用這些資料。

    IU Web的資料血統功能,可以呈現一項資料從出生到現在的資料異動脈絡也就是資料血統,預設展開三層重要的節點,使用者可以自行放大或縮小畫面,也可以針對任何一個資料欄位,再進一步展開下三層的資料血統關聯圖。圖片來源/Line

    Line機器學習平臺MLU引進聯合學習新架構

    不只IU資料平臺展開大變革,Line的機器學習平臺MLU也採用了全新的訓練架構和模式。Tomohiro Ikebe表示,今年秋天,Line在貼圖推薦導入了一套新的機器學習訓練架構,「可以處理爆量特徵來建立模型,又能兼顧隱私和用戶便利性,就是聯合學習(Federated Learning)和差分隱私(Differential Privacy)。」

    透過聯合學習機制,在用戶本地端App上完成模型訓練,並利用差分隱私(Differential Privacy)架構,將模型加上雜訊來避免從模型回推原始資料,再將沒有用戶資料的特徵模型,回傳到後端伺服器來更新整體推薦模型,再分派新模型到用戶App上,利用本地端Log來產生更個人化的推薦順序。

    雅虎日本技術長小久保雅彦指出,兩家公司共同累積了龐大用戶和爆量數據,而且只會加速增加。為了持續成長,必須解決多項技術挑戰,像是得打造一套靈活平臺,回應快速暴增的流量和資料。也得擴大甚至加速導入先進AI技術。還要打造資安和隱私保護的可靠性架構來建立信任。

    這三大挑戰,也正是Line資料平臺和AI架構新變革要解決的課題。

      

    https://www.ithome.com.tw/news/154629

  • 【AI技術再進化:聯合學習】混用聯合學習強化推薦,上億用戶人人專屬推薦清單全都不一樣

    Line機器學習平臺部門產品經理菊地悠表示,Line的聯合學習架構,混用了伺服器端機器學習訓練模式,裝置端推論模式和聯合學習訓練模式這三種模式來設計整個架構。圖片來源/Line

    貼圖是Line最成功的商業模式,推出10年來,光在臺灣的貼圖創作者高達65萬人,上架了8百多萬組貼圖,在日本更高,超過千萬組貼圖,但要從海量貼圖中,找出使用者想用的推薦清單,Line有一套利用使用者歷史紀錄訓練的推薦機器學習模型,可以針對不同使用族群提供統一的貼圖推薦清單。

    但是,Line的企圖不只如此,甚至想要更近一步貼近上億用戶每一個人各自的喜好,來提供推薦。Line技術長Tomohiro Ikebe指出,今年秋天,Line在貼圖推薦導入了一套新的機器學習訓練架構,「可以處理爆量特徵來建立模型,又能兼顧隱私和用戶便利性,就是聯合學習和差分隱私。」

    為了進一步了解用戶喜好,不只要參考購買記錄,甚至需了解用戶瀏覽貼出和發送貼圖的歷史,「但從隱私角度,得非常小心處理這類資料。」他說。

    透過聯合學習(Federated Learning)機制,可以用戶本地端App上完成模型訓練,並利用差分隱私(Differential Privacy)架構,將模型加上雜訊來避免從模型回推原始資料,再將沒有用戶資料的特徵模型,回傳到後端伺服器來更新整體推薦模型後,再分派新模型到用戶App上,利用本地端Log來產生更個人化的推薦順序。「這個方式可以在資料使用過程中,保護用戶隱私。」Tomohiro Ikebe強調。

    Line機器學習平臺部門產品經理菊地悠更透露,實測後發現,結合聯合學習來提供超級個人化的推薦,可以提高5.6%的貼圖下載率。

    機器學習訓練,可以可以分成三種模式,第一種最常見的ML模式是伺服器端機器學習,在伺服器端完成ML訓練和推論,例如推薦模型,先在伺服器端完成模型訓練,產生推薦清單,再將清單送到App端點提供給用戶,搜集在端點搜集經過同意的使用Log後,回傳到伺服器,展開再次的模型訓練。

    第二種則是裝置端推論模式。這個做法同樣在伺服器端進行模型訓練,但是將訓練好的模型派送到用戶端來,利用端點用戶資料來推論,好處是不用將用戶端資料回傳,但所有用戶都使用同樣的推論模型。

    第三模式則是新崛起的聯合學習模式。在這個模式下,採取分段訓練的方式,先在用戶端進行模型訓練 ,常見是隨機挑選部分用戶或特定裝置來參與模型訓練,並將各裝置上的本地端模型上傳到後端伺服器,然後才在後端整併所有的本地端模型,產生最後的整體模型,再將整體模型派送到用戶端。

    Line在今年秋天開始嘗試聯合學習,第一個導入聯合學習的應用就是貼圖訂閱帳號的推薦功能。貼圖訂閱帳號在臺灣就是貼圖超值方案,每月繳交小額費用,可以長期使用500萬組貼圖,不用一一購買不同的貼圖組。

    訂閱戶在對話框要選擇貼圖時,Line會提供貼圖推薦功能,一種是來自使用者自行下載的貼圖,還有一種推薦是來自系統自動產生的推薦清單,使用者只要輸入前幾個字,就會快速篩選出這幾個字所要挑選的貼圖,再列出來讓用戶挑選,送出到對話中。Line就是在系統產生的推薦貼圖功能導入了聯合學習。

    不過,不只用聯合學習,「推薦推圖運用了上述三種機器學習模式,分兩階段產生推薦。」Line機器學習平臺部門產品經理菊地悠表示。

    Line在今年秋天開始嘗試聯合學習,第一個導入的聯合學習應用就是貼圖訂閱帳號的推薦功能開始嘗試,每一個人的推薦清單排序都不一樣,能夠根據用戶個人過去使用習慣和個人偏好來優化。圖片來源/Line

    結合聯合學習,兩階段產生超級個人化推薦清單

    第一階段是產生初始候選推薦清單,採取的就是伺服器端機器學習訓練模式,利用歷史紀錄,例如熱門購買紀錄、下載量,再依據不同使用者的特徵屬性來區分出上千個用戶群,對每一種使用者族群建立一個推薦模型,來產生這一群用戶共用的貼圖推薦名單,這就是第一階段在伺服器端產生的候選名單。大約是從1千萬組貼圖中,選出100組候選名單。

    接著進入第二階段個人化重新排序,這也是本地端聯合學習階段,這又分成兩個部分,推論和訓練。在本地端推論上,依據用戶特性,將這名用戶所屬小組的伺服器端推薦名單下載到App上,在用戶端進行本地端推薦模型的推論,輸入這名用戶的個人特徵向量和物件特徵向量(利用輸入關鍵字來產生),來進行推論,來重新排序所下載的候選貼圖推薦清單。

    用戶輸入想搜尋的貼圖關鍵字時,每輸入一個字,就會重新產生一個新的物件特徵向量,可以用來重新執行一次推論,產生新的推薦分數,作為重新排序之用。如此一來,就會產生一份更貼近這名用戶喜好的個人化推薦順序,將他可能更想用的貼圖,列在前面,來提高使用率。

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    不只是本地端推論,Line也在本地端進行模型訓練,利用了用戶在裝置上的過去瀏覽紀錄和使用紀錄,在裝置端重新訓練出一個更貼近這名用戶偏好的本地端模型,並利用這個模型來進行本地端推薦分數的再計算,更進一步讓推薦清單,可以貼近這名用戶自己過去的使用習慣。最後再將這個模型回傳到伺服器端整併,完成聯合學習的訓練。

    不過,要在本地端實現聯合學習的模型訓練,得克服2大挑戰。

    第一是必須能支援不同類型裝置和環境各自的ML訓練環境,包括伺服器端和App端,其次是要能確保隱私,上傳資料不能帶有用戶個資,也要避免模型遭駭而外流原始資料,這正是Line在聯合學習模式再加上差分隱私演算法來回傳模型到後端伺服器的緣故。

    菊地悠表示, Line不只要在貼圖推薦使用聯合學習,未來也想導入其他服務,因此必須把聯合學習模式平臺化。

    負責打造Line聯合學習平臺(Line Federated Learning平臺,簡稱LFL平臺)的Line Plus工程團隊軟體工程師Hyukjae Jang更指出,本地端訓練的挑戰是,手機資源有限,任意訓練會占用資源而影響用戶體驗,因此,關鍵是要控制和管理多個FL模型的訓練。「不只提供通用功能,要建立一個平臺架構,才能支援不同類型的聯合學習。」

    Line機器學習平臺本地端架構可以細分為三個部分,一個通用模組,應用模組和ML函式庫。區分通用模組和應用模組的原因,是為了日後可以支援多種應用各自的聯合學習訓練需求。(圖片來源/Line)

    三地兩國30人團隊打造LFL平臺

    Line動員了東京、福岡和韓國三地的開發團隊,共30多名工程師協同開發,打造出這個LFL平臺,包括了伺服器端和本地端的架構。

    在這個LFL平臺上,從伺服器端模型儲存庫的模型,可以用來產生第一階段的候選推薦清單,下載到本地端App上。再依據使用者輸入的字,進行推薦分數的推論,來重新排序推薦清單。若本地端裝置處於閒置狀態,則會由本地端事件調度機制來驅動本地端的模型訓練,來更新本地端的模型,作為後續本地端推論之用,也會將模型上傳到伺服器端,經過模型整併機制,來產生新版的模型,再下載到用戶端,作為新的第一階段候選推薦模型之用。

    這個LFL平臺還提供延伸功能,在伺服器端則提供了模型儲存庫、版本控制、AB測試功能等,在本地端則有一套用ONNX格式打造的通用ML框架,可支援 iOS和Android,另外本地端還提供了背景ML訓練機制和排程機制,以及結合差分隱私處理的上傳機制。

    在本地端的聯合學習機制上,還可以細分為三個部分,一個通用模組,應用模組和ML函式庫。通用模組負責本地端的模型管理,如版本控制,模型下載上傳,模型更新等。而應用模組則可以針對不同應用,設定不同的聯合學習模型和用戶Log資料庫。「未來可以支援多種應用各自的聯合學習訓練需求,這是區分通用模組和應用模組的關鍵理由。」Hyukjae Jang透露。

    另外,要在裝置端執行聯合學習,必須要考慮電力、儲存空間和裝置待機狀態。Hyukjae Jang表示,LFL有三個啟動聯合學習訓練的原則,包括電力全滿、儲存空間足夠,還要等使用者沒有使用裝置的時間。尤其要利用裝置閒置時間來訓練,必須要設計背景執行機制。

    Line利用可以跨iOS和Android的Onyx runtime打造了一個只有1.2MB 大小的Yuki聯合學習SDK,稱為YFL,也可以支援資料科學家將TensorFlow或Pytorch訓練的模型,轉換成YFL能支援的輕量模型。函式庫中也支援利用高斯分布來計算的差分隱私機制。並且只用CPU背景服務,而不需要GPU。

    另外,還有一個抽樣機制會隨機抽樣挑選部分人上傳,也會限制上傳次數,避免過度干擾使用者。在背景執行訓練時,排程機制也會盡量利用晚上睡覺時間完成訓練,然後刪除Log資料。

    Hyukjae Jang更透露,不只貼圖,未來希望可以導入到更多不同類型的服務,包括聊天、音樂、電話、支付、新聞和影音服務上。

      

    https://www.ithome.com.tw/news/154630

  • CyberSheath調查美國國防供應商CMMC合規,不到3成承包商通過國防部驗證

    圖片來源: 

    資料來源:CyberSheath,2022年12月

    為確保國家機敏資料安全性,美國國防部2020年1月發布網路安全成熟度模型認證(CMMC)1.0,2021年11月公布CMMC 2.0版草案,預計在2023年3月至5月,推出CMMC 2.0正式版草案,而在2026年財年(9月30日)之後,美國所有打算成為國防部的供應鏈業者,都必須符合CMMC 2.0的規範。

    CMMC 2.0是以國防採購為核心的規範,相關的供應鏈業者,包含超過30萬家美國國防工業基地(Defense IndustrialBase,DIB)及其供應鏈業者,都必須遵守國防聯邦採購補充條例(DFARS)的法律規定,相關的資安作為也須符合NIST SP 800-171等相關規定。

    美國國防部服務供應商CyberSheath為此也委託美林研究機構(Merrill Research)對美國國防供應鏈業者DIB進行調查,並以此發表《國防工業基地(DIB)網路安全成熟度狀況統計報告》。根據這份受訪達300家業者的調查結果,有71%的主要承包商、64%的分包商表示,已通過NIST SP 800-171的自評階段;其他則有29%承包商、36%的分包商表示,通過美國國防部主導的驗證階段。

    這個調查顯示,多達88%的美國國防供應鏈業者(DIB)因為網路攻擊遭到損失,其中,62%遭到金錢損失,58%遭到營運損失,另外也有51%遭到商譽損失。

    這些供應鏈業者最常採用的資安方案,以DLP(33%)最高,其次為SIEM(30%)、變更管理(30%)以及組態管理(30%)。

    有7成DIB符合自評標準,但相關安全控制措施不合格

    目前美國國防供應鏈第一級承包商和第二、三級分包商,都必須遵守美國國防聯邦採購補充條例(DFARS)的規定,其中,也針對相關資訊流的防護,必須合乎美國NIST SP 800-171的作法要求。

    根據CyberSheath調查顯示,針對美國國防供應鏈DIB的網路安全成熟度評估,71%的主要承包商,符合NIST SP 800-171的自評階段,第二、三級分包商,也有64%完成自評。

    但如果是美國國防部主導的NIST SP 800-171驗證階段,符合相關規定的承包商有29%,分包商則有36%。顯而易見,供應商要達到自評標準相對容易,而通過美國國防部的驗證難度較高。

    因為所有國防供應鏈業者都必須做到DFARS的合約規定,其中,供應鏈業者也有義務必須完成幾項作為,包括:撰寫系統安全計畫(SSP)、制定行動計畫和里程碑(PoAM)、進行供應商風險績效系統(SPRS)評分、進行年度資安事件應變演習、進行年度DFARS合約評估,以及評估引進相關軟體以達成合約規定。

    其中,高達6成的供應鏈業者。都已經做到撰寫系統安全計畫(SSP),其次則有超過5成(53%)的業者,會制定行動計畫和里程碑(PoAM),而有超過4成(46%)的業者,會進行供應商風險績效系統(SPRS)評分。

    這個供應商風險績效系統(SPRS)評分,是非常重要的機制,若組織滿足NIST SP 800-171總計110項控制措施,就可以拿到最高分110分;但是,如果不執行任何控制措施的話,得分最低為-203分(負203分)。

    根據該份調查的結果指出,國防供應鏈業者DIB的平均分數為-23分(負23分),其中一級承包商平均分數為-25分(負25分),二三級分包商為-9分(負9分),只有13%的受訪者表示,他們的供應商風險績效系統(SPRS)為70分以上。顯見,國防供應鏈業者的違規行為,如今已經直接危及國家安全層面。

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    近9成國防供應鏈業者遭網路攻擊造成損失

    根據該份調查指出,將近9成(88%)的國防供應鏈業者,曾經遭到網路攻擊,並且造成損失。當中可以將損失分成三類來看:有60%供應商承受金錢損失,58%供應商遭到營運損失,另外有51%供應商面臨商譽損失。

    其中,若再區分第一級承包商和第二三級分包商的損失,62%承包商、53%分包商,面臨了金錢損失;58%承包商和58%分包商面臨營運損失;55%承包商和50%分包商的信譽受到毀損。

    也因為網路攻擊造成國防供應鏈業者極大的損失,該份調查也顯示,不管是承包商或是分包商,投保資安保險的比例高達97%,因此,對於相關業者而言,資安保險已經是一個很成熟的風險轉嫁工具。

    確保資訊流安全,超過3成業者導入DLP方案

    國防供應鏈業者的資安規範,主要都是確保CUI(受控非機密資料)以及FCI(聯邦機密資訊)的資訊流安全性,所以,根據該份調查顯示,DLP(Data Loss Prevention,資料外洩防護)解決方案,是最受相關業者青睞的解決方案,因為有多達33%的廠商導入DLP。

    由於企業內有許多不同的資安設備,要做到整合相關設備的記錄檔(Log),透過各種即時識別和分析的技術,可以找到企業內部的網路異常行為,而目前有30%的國防供應鏈業者都已部署了SIEM(資安事件管理系統)。

    所有系統的變更都可能對系統造成危害,所有的系統變更從協調過程到是否被批准,都要記錄在案,同時,也必須監控所有變更過程,才可以確保對系統的安全性,如果沒有需要變更,也不需要提交變更的請求。而根據該份調查來看,有30%的國防供應鏈業者,都已經導入變更管理系統(IT Change Management)。

    另外,有許多資安事件的發生,都是因為組態設定不當所造成的,因此,也有30%的國防供應鏈業者也導入組態管理系統,希望可以降低錯誤設定帶來的資安威脅。

    在現有的資安解決方案選項中,業者採用的比例大概為1成5到3成之間,未看到特別普遍的資安解決方案。面對這樣的狀況,也須思考國防供應鏈業者是否部署應有的解決方案,進而確保資訊安全,此種狀態值得持續關注。

    國防供應鏈業者要符合DFARS規定困難多

    相關的國防供應鏈業者要符合DFARS的規定,其實面臨許多困難和挑戰,像是有42%的業者就必須先了解,DFARS對業者有哪些必須遵循的要求以及規定;再者,有42%的業者,不理解DFARS相關的法律措詞代表意義;也有40%的業者的困難在於,不知DFARS相關規定對企業帶來哪些改變;也有38%的業者,對於要提交哪些文件報告,以及後續稽核可以獲得哪些支援,而感到困難;最後則有36%的業者,對於定期通報感到困擾。

    雖然從這份調查可以清楚看到整個國防供應鏈業者狀態,不管是符合DFARS的規定比例,或者是遭網路攻擊造成的各種損失,但這些現象都意味著,DIB的網路安全狀況令人擔憂。

    但其中,也有50%承包商認為,DFARS的改進對於整體國家安全有重大影響。而美國國防部基於DFARS要求而對確保網路安全制定的CMMC 2.0,就是希望透過CMMC相關政策和程序,可以讓相關的國防供應鏈業者DIB,不管是第一級承包商,或是第二、三級分包商,都可以藉此進一步提升網路安全。

    https://www.ithome.com.tw/news/154645

  • Tiktok遭美2州禁止

    美國2州政府上周以資料安全為由,分別以頒發禁令及提出控訴禁止短影片社群App Tiktok。

    ,理由是它從用戶裝置上蒐集了大量上網時間、地點,以及上網行為的資料,並將這些可能涉及敏感的資訊提供給中國政府。德州州長Greg Abbott指出,隷屬於字節跳動(ByteDance)公司的Tiktok聘用中國共產黨黨員,其子公司部份由中國共產黨持有。雖然Tiktok宣稱美國用戶的資料都儲存在美國,但該公司坦承中國員工可能存取美國資料,並有報導指出字節跳動計畫利用Tiktok的地點資訊來監控美國公民。

    此外,德州認為,根據中國法令,所有中國企業都必須協助中國的情報工作,包括資料分享,且Tiktok的演算法也公然過濾中國共產黨認為敏感的主題,像是天安門。

    德州禁止所有州政府機構發派的裝置上安裝Tiktok,也要求該州安全局及情報局在明年1月15日前,規畫州政府員工個人設備的Tiktok相關使用規定,各州政府必須在2月中實行這些個人設備的Tiktok管理規範,並需獲得該州網路安全主管機關許可。

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    另一方面,,理由是未說明中國政府可能存取該州民眾資料,以及違反兒童保護法。該州檢察長Todd Rokita指出,這家App誤導用戶,未清楚告知中國政府可能存取其用戶個資。

    此外,印第安那州指稱,Titkok上明顯可讓兒童用戶輕易取得毒品及色情相關內容,卻對讓其App在蘋果App Store及Google Play Store上架時,列為適合兒童使用的「12+」分級。該州除了向上級法院要求對Tiktok發出禁制令,也尋求以每宗違例5,000美元的民事罰金。

    這是繼Tiktok可能危害美國民眾的裝置安全後,最新2個州採取反制Tiktok的行動。。

    https://www.ithome.com.tw/news/154651