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  • 降價是止痛葯,但不是抑制iPhone下滑的解藥

    降價是止痛葯,但不是抑制iPhone下滑的解藥

      文/王新喜

      來源:熱點微評(ID:redianweiping)

      美國投行 Wedbush 分析師丹尼爾·艾維斯 14 日在報告中稱,未來數月 iPhone 在中國將大幅降價。他在報告中稱:“我們預計,在未來數月 iPhone XR 將大幅降價。蘋果在中國市場正面臨‘紅色警報’,為 iPhone XR 和未來型號的 iPhone 制定正確的價格策略,對於蘋果而言至關重要。”

      艾維斯稱,要達到華爾街對蘋果業績的“理想預期”,低價格就是藥方。高盛分析師羅德哈爾此前的分析報告有同樣的看法,蘋果似乎在 iPhone XR 的定價策略上出現了嚴重失誤。根據手機行業的以往經驗,當定價權喪失時,消費科技公司要麼損失利潤率,要麼失去市場份額,或者兩者同時失去。

      定價策略的失誤是蘋果今年新機銷量欠佳的重要原因,在業內,這已經成為共識,可惜蘋果口頭上依然不承認,庫克也將 iPhone 下滑更多歸咎於經濟大環境,比如美元走強、產能限制和新興市場需求疲軟,但嘴上不承認,身體還是很誠實。

      早在 1 月 10 日,iPhone 降價潮就已經來臨,據媒體爆料深圳華強北渠道商收到美國方面對 iPhone 產品渠道降價的消息。

      iPhone XR、iPhone8 系列、iPhone X 以及 iPhone XS 系列等產品均開始降價。其中,華強北的遠望數碼城批發市場的 iPhone 新機出現不同程度的全線下跌。

      另外是,京東平台上的 iPhone8/8P 的價格將下調至 3999 元和 4799 元,與蘋果官網報價 5099 元和 5999 元分別相差 1100 元和 1200 元。其次是蘇寧官微表示,已大幅下調 iPhone 產品售價,其中 iPhone XR 128GB 版本到手價僅 5799 元,相較於蘋果官網 6999 元的價格便宜了 1200 元。

      相對於過去多年 iPhone 在價格上的穩定性與不妥協,今天的蘋果似乎已經開始向市場低頭。而且從當前的趨勢看,站着賺錢的日子過去了,早前蘋果下調預期,宣布 2019 年第一季度的營收預計為 840 億美元,低於最初預計的 890 億美元至 930 億美元。

      基於當前的銷量疲態,為挽救蘋果股價下跌頹勢,iPhone 可能會在接下來幾個月,持續調整價格來引發持幣待購群體再度倒向 iPhone。畢竟,接下來一個季度,蘋果可能需要依賴銷量來重新證明自己。

      短時間迎來降價潮,哪些深層危機浮現?

      回到一個問題,iPhone 相對 Android 最大的優勢是什麼?當然,一個重要的原因當然在於 iOS 相對 Android 的流暢性與穩定性,其次就是它的產品品質與品牌上保值性。

      一般來說,在過去,在新品發布后的半年內,蘋果的官網和直營店,有獨立門店的授權經銷商基本上處於維持原價的狀況,即便降價,也大致是小幅下跌,類似如今這種降價潮幾乎很難發生在蘋果身上。

      因為在過去幾年,Android 用久卡頓成為人們共識的時代,這決定着蘋果 iOS 在很長時間內都能維持它的品牌溢價,新品在一年之後,它的價格會小幅下滑,但總體上依然企穩,但 Android 陣營旗艦新品則會快速下跌。人們會覺得蘋果的保值性要優於 Android,是值這個價的。

      但如今,蘋果在銷量持續下滑的窘境中,開始將焦慮寫在臉上,如今 iPhone 開始大幅降價的本質是,它已經無力再維持它的品牌溢價,人人均知,蘋果 iPhone 的王牌就是 iOS,也是維持 iPhone 品牌溢價的關鍵環節,iPhone 的品牌溢價無力維持的背後是 iOS 的優勢其實已經遭遇到削弱了。

      這麼多年來,在手機性能與產品創新以及 Android 系統的流暢性與穩定性大幅提升的前提下,人們購機考量因素上,iOS 的重要性已經不如早前,這其實意味着,蘋果或許正面臨真正的品牌危機。

      在手機行業,銷量下滑是一個危險的信號,一旦銷量下滑,給外界的印象往往是衰落的信號。到目前為止,還沒有幾家手機廠商能從銷量下滑的趨勢中反彈回來東山再起。

      當然,小米的例外只不過是相對討巧的看到並抓住了印度低端市場的紅利,收割了一波銷量漲勢,掩飾了國內市場衰退的現實,但小米在產品創新與核心技術的短板並未補齊,硬件生態鏈布局其實是聲東擊西,轉移注意力,試圖以新硬件品類的產品布局與銷售來掩飾核心品類的危機。

      這類似於 HTC 手機賣不動的時候,開始大力布局 VR 尋找新的品類突破口。但手機這款產品的核心競爭力並沒有因此得到提升。

      因此,一旦印度市場的紅利逐步消褪,國內華為 OV 的產品提升與創新力更加明顯的時候,小米在國內市場的乏力與疲態就逐步顯現出來了。因此近期的股價大跌其實就是小米在國內市場的表現沒有符合資本市場的預期。

      扯得有點遠了。筆者要說的是,硬件廠商的軟肋就在於,它更多是依賴銷量來支撐它的品牌溢價的,對於手機市場來說,要講一個勢,市場份額的提升就是未來增長向好的一種信號,反之就是衰落的信號,或者說至少做到在整體市場上銷量排名的穩定性。

      在大環境不樂觀的前提,市場會容許小幅下跌,但很難容忍大幅下滑。因為一旦出現某一家廠商而非整體廠商的大幅下滑,它本質上反映出市場上的競爭對手在強勢崛起。

      而這家廠商在品牌溢價、供應鏈、產品創新能力、核心技術上的能力與優勢遭遇了削弱,以及產品對消費者偏好上的把握出現了失誤,這是一種深層危機的顯露。對於蘋果來說,產品定價的失誤可能更多是這種危機背後的一種表象。

      為何說降價並不是真正的藥方?

      從長遠來看,降價並不是蘋果的解藥。一方面,因為 iPhone 喪失了剛需屬性之後,更大的危機在於它的產品硬件性能以及創新層面逐步打不到年輕人的痛點,比如低配版的 iPhone XR 誠意不足,閹割嚴重,大黑邊、單攝導致其產品與年輕人所需要的產品顏值與品質感對不上號。

      在年輕人看來,這款產品配不上其售價,但蘋果並未意識到年輕人的這層需求,卻反而將其作為出貨主力機來下訂單。

      另外,iPhone 新機標配的依然是 5V1A 充電器,電池容量一直保持在 3000mAh 以下,短視頻火爆之下的剛需是年輕用戶對拍照續航要求越來越高,但 iPhone 的拍照優化並沒有 get 到年輕用戶的偏好,Android 陣營旗艦普遍在拍照、續航、信號都比 iPhone 更強,顏值越來越高,但價格低了好幾個段位。

      過去多年來,iPhone 更新必卡,續航遲遲跟不上,拍照落後等層面的創新乏力,其實已經讓消費者對 iPhone 到達了用戶審美疲勞的臨界點,在今年又是換殼為本、高定價割韭菜遊戲讓消費者到達了情緒爆發的節點,蘋果的產品在某些層面逐步偏離了新生代用戶的需求,這是蘋果沒有意識到的。

      另一方面是 5G 要來,蘋果最大的優勢在於,iOS 系統的優勢在於流暢易用快速,儘管這裏 5G 說的更快的速度,更多是說傳輸速度與下載速度。但某種程度上,5G 時代,更快更流暢可能會是主流 5G 手機的一種基本體驗,這是不是會削弱蘋果 iOS 的核心優勢?我覺得可能是會的。

      2G、3G 時代,軟硬件與通信網絡條件的限制,對手機的體驗造成了一定的影響,慢、卡頓、不流暢成了 Android 手機的普遍的直覺痛點與感受,但 4G 時代到來之後,更為快速的網絡條件與手機廠商的系統優化的進步,讓 Android 手機的易用性與流暢體驗帶來了一定改善。

      而到了 5G 時代之後,支持低延遲和大容量的 GB 級 、更快的網絡與速度,更高的清晰度和 VR 直播內容,必然是更為流暢快速的體驗,這本質上其實是讓蘋果的 iOS 優勢被進一步削弱了。

      這意味着什麼?這可能意味着在 5G 時代,蘋果再也難以依賴 iOS 這款操作系統吃老本了,它必須在創新層面,拿出實打實的亮點,否則它可能就真的危險了。

      在蘋果表示不再公布銷量的時候,顯然是注意到 iPhone 銷量減少,因此就採用提高單品價格的以保證營收和利潤。這其實是一種自殘的方式,因為它讓圍繞 iPhone 的生態圈縮小的同時,將 6000 元以下的主流手機市場拱手讓人。

      比如說 iPhoneXR 把 6K 檔以下下的空間留給了 mate20,XS 把 8K 以下的空間留給了 mate20Pro。而如今面臨銷量驟降的時候,又低下頭來大幅降價,其實是步入了當年索尼 HTC 的老路。

      在過去,新款手機推出后的幾個月內,價格大幅下降往往只會出現在 Android 陣營廠商,當手機的品牌溢價與產品品質不足以支撐它的售價的時候,在市場供求關係的效應下,它的價格會調整到與它的價值相契合的水平。

      過去無論是 HTC 還是索尼等廠商,它們的品牌溢價顯然不足以支撐它的產品價值,雖然這些廠商們人為的將旗艦價格定位一個較高的價位,但由於它的價值沒有匹配它的價格,因此用戶並不買賬,導致產品在短短几個月內一降再降,反過來使得這些廠商的品牌溢價被縮水。

      但結果是,用戶越來越不買賬,因為本質上,你破壞了你自己的定價體系,並且會養成用戶等價格跳水再延遲購買或者不再購買的決策。

      但在今年,蘋果在新品推出后短短三個月內就開始大幅降價來救市,這意味着 iPhone 它帶來的價值沒變,而由於競爭效應,價值已經縮水,低於它的產品定價,這時候它的品牌溢價已經維持不了它的價格了。iPhone 就只能下跌才能維持銷量和價值。

      當前蘋果降價對行業的影響就是即便短期內衝量有效,但長久看未必是提振產品銷量的良策。

      蘋果新 iPhone 在過去之所以在前期會遭遇搶購,是因為消費者心知肚明,iPhone 的保值性較好,短時間內它的價格會保持穩定,在兩年前,美國市場購買 12 個月的 iPhone,依然可折價 60% 出售,在中國,這個價格甚至還可以更高。

      這一方面體現出,當時的蘋果是將它的 iPhone 價格定在合理的水平,但隨着系統軟件的體驗差距在縮小,硬件性能在見頂,供不應求的新品狀況不再復現,過去對蘋果效力不大的摩爾定律開始在蘋果身上起到作用了,這在某種程度上影響到了蘋果新品的保值性。

      另一方面,蘋果一直依賴的品牌影響力與溢價能力能夠確保它的新品保值性趨於穩定。如今蘋果價格跳水先例一開,那麼未來用戶可能會更加傾向於延遲等待 iPhone 降價的時間窗口再做購買決定。

      因此,蘋果也可能因此走入推出新 iPhone——產品創新不足——用戶對高價不買賬——銷量慣性走低——價格跳水——品牌溢價下滑的惡性循環。

      所以說,市場真的很微妙,在產品創新乏力的情況下,高定價策略成了推動蘋果下滑的第一張多米諾骨牌,一旦開始往下走,降價救市措施往往會變得無力。

      蘋果需要做的是,從上述第二環(產品創新體系)與第三環(新品定價策略)兩個環節調整,打破它的惡性循環體系,重新復盤它的產品創新機制、供應鏈體系與定價體系,重新思考消費者的需求與痛點,平衡短期利潤與市場佔有的關係。

      當前的降價是止痛葯,但不是根治銷量下滑的最終良方。

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    《細胞》年度最佳論文新鮮出爐,快來看看你讀過多少

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      此外,這款 AI 工具還有很廣的適用性。通過“閱讀”X光片,這款工具可以區分兒童的細菌性肺炎和病毒性肺炎,為治療提供協助。這一重量級的研究,也登上了當期的《細胞》封面。

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  • Intel 10nm酷睿問世 處理器六大神技正式落地

    Intel 10nm酷睿問世 處理器六大神技正式落地

      作者:憲瑞

      2006 年 11 月 Intel 公司推出了世界首款 X86 四核處理器,2008 年 Intel 推出了旗下首款 8 核處理器。與以往從單核到雙核的過渡相比,4 核到 8 核處理器的過渡用時要長得多,主要原因就在於日常應用的軟件及遊戲中對多核並不敏感,4 核都不落伍,8 核是錦上添花,但不是雪中送炭。

      CPU 核心數變化不大,難道這十多年中計算任務也沒有發生改變嗎?

      非也,不僅變了,而且變化還是很大的,尤其是近兩年來人們對 PC 以及數據中心的要求改變了很多:CPU 通用任務性能要強,整合的核顯 GPU 要能玩主流遊戲,存儲速度要快,數據傳輸速度要高,網絡連接速度要快又穩,甚至還要能跑 AI 運算——在這個萬物皆可 AI 的時代,AI 性能也是處理器的要求了。

      要想適應新時代的計算,就需要新的戰略以及全新的產品。

      在去年 12 月的架構日會議上,Intel 就提出了新的企業戰略,開始向以數據為中心的方向轉變,為了繼續推動摩爾定律向前發展,Intel 未來將藉助指數級思維推動計算創新。

      要想實現這個目標,Intel 提出了六大支柱技術,分別是製程與封裝、架構、存儲、互連、安全、軟件,這六個方面擴展現代處理器的內涵,實現了性能、價格與功能的平衡。

      首個承載六大技術支柱思想的產品就是 Intel 最近發布的 Ice Lake 十代酷睿處理器,在它身上有先進的 10nm 製程工藝,也有新一代 Sunny Cove CPU 核心,更有性能翻倍的 Gen11 核顯,同時還在 AI 加速、雷電3、Wi-Fi 6 等連接技術方面做了創新。

      十代酷睿 Ice Lake 之製程:業界最強 10nm 工藝

      在 Intel 的六大支柱中,製程工藝是最基礎的,也是最核心的,因為它是 Intel 繼續推動摩爾定律向前發展的關鍵。

      對半導體芯片來說,升級先進工藝帶來的性能、能效好處是多方面的,Intel 的 10nm 節點又是近年來升級最大的一次,實現了每平方毫米 1 億晶體管的超高密度,是 14nm 節點的 2.7 倍多,這個增幅是高於業界通常 2 倍密度的標準的。

      得益於 10nm 工藝的大提升,Ice Lake 處理器的晶體管密度甚至比其他家公司的 7nm 工藝還要高,再加上 Intel 在後端工序製造材料及工藝上的改進,10nm 工藝使得 Ice Lake 處理器在集成度、性能、功耗、發熱等方面比某些 7nm 處理器更優秀。

      十代酷睿 Ice Lake 之 CPU:全新 SunnyCove 核心

      Ice Lake 處理器之所以備受矚目,就在於它是近年來 Intel 首次同時升級 10nm 先進製程工藝及 CPU 核心架構,使用了 Sunny Cove 微內核。

      Sunny Cove 內核架構是 Intel 未來 CPU 架構的第一版,重點強化 ST 單核性能,主要有如下改進:

    1. 使用了可降低延遲的新算法。
    2. 增強的微架構,可并行執行更多操作。
    3. 增加關鍵緩衝區和緩存的大小,可優化以數據為中心的工作負載。
    4. 針對特定用例和算法的架構擴展。增加了關於加密性能的新的指令集,如矢量 AES 和 SHA-NI。在今天的演示中,Sunny Cove 因為有新的指令集7-zip 性能提升了 75%。

      體現到具體應用中,那就是 Sunny Cove 架構大幅提升了日常應用的 IPC 性能,多則 40%,平均下來提升了 18%,這是近年來 CPU 架構史上 IPC 增幅最高的一次。

      十代酷睿 Ice Lake 之 GPU:核顯可以玩 1080p60fps 遊戲

      在 CPU 架構之外,Ice Lake 處理器還大幅改進了 GPU 核心,這次使用了全新的 Gen11 核顯,最多擁有 64 組 EU 單元,FP32 浮點性能提升到了 1TFLOPS 以上,FP16 浮點性能高達 2TFLOPS 以上,堪稱史上最強核顯。

      TFLOPS 以上的性能使得核顯 GPU 已經具備了可觀的遊戲性能,實測显示 48/64 單元的 Iris Plus 核顯可以保證多數遊戲大作在 1080p 分辨率的平均幀率超過 30FPS,部分還能突破 60FPS。

      除了遊戲性能大幅提升之外,Intel 還加強了與遊戲廠商的合作,並推出了全新的驅動程序 UI,特別針對遊戲玩家提供了豐富的功能及優化,能自動檢測硬件、設定最佳可玩性配置,支持 44 款遊戲一鍵優化,未來會超過 400 款遊戲支持。

      十代酷睿 Ice Lake 之 AI:專用指令集實現 2.5 倍 AI 性能

      AI 是近兩年來的一大熱點,也是未來最有前途的先進之一。AI 不同於普通的 CPU 運算,為此 Intel 在 Ice Lake 處理器中加入了專用的深度學習指令集——DL Boost,原本這是用於數據中心處理器的功能,現在下放給普通處理器了。

      DL Boost 是一組深度學習(Deep Learning)指令集的組合,可以用它來加速自動圖像增強、圖像檢索、媒體后處理和其他 AI 任務。

      此外,DL Boost 指令集還配置了 GNA 專用引擎和 Dynamic Tuning 2.0,其中 GNA 引擎可以幫助處理器以極低的功耗運行語音處理、噪聲抑制等後台工作負載,從而最大限度地延長電池續航時間。

      至於 Dynamic Tuning 2.0,它就是用機器學習在 CPU 中的具體應用了,可以實現 Turbo Boost 預測負載並調整功耗。

      具體到性能上,專用 AI 指令集使得 Ice Lake 的 AI 性能相比前代處理器有了大幅提升,在 INT8 相關的性能測試中實現了 100% 到 150% 的性能提升,這可比 CPU 通用性能提升的幅度高太多了。

      十代酷睿 Ice Lake 之雷電3:40Gbps 全功能接口

      隨着計算任務的日趨複雜,涉及到的數據存儲也會越來越多,特別是內容創作領域,4K 甚至逐漸爆發的 8K 內容生態對數據交換速度提出了更高挑戰,而 Ice Lake 處理器集成了雷電 3 技術,速率可達 40Gbps。

      在 Ice Lake 之前就有了雷電3,但彼時的雷電 3 還需要獨立的主控芯片,成本高,接受範圍也小,但 Ice Lake 處理器首次集成了雷電 3 主控,不再需要獨立的芯片,降低了 Ice Lake 平台的成本,減少了設計的複雜性。

      至於性能,雷電 3 不會讓人失望,目前最快的 40Gbps 接口速率,摺合 5GB/s的帶寬,只有 PCIe 4.0 技術的 SSD 才有可能與之一戰。此外,雷電 3 還是未來 USB4 技術的基礎,物理接口都是 Type-C,二者是統一兼容的。

      十代酷睿 Ice Lake 之 Wi-Fi 6:首次集成千兆 Wi-Fi 網絡

      有了雷電 3 在有線傳輸上的進步,Ice Lake 還在無線網絡上實現了一次突破,支持 Wi-Fi 6 無線技術,這是業界首次集成千兆 Wi-Fi 網絡。

      雖然 Wi-Fi 6 標準市以後的,但是不代表每家的 Wi-Fi 6 速度就是一樣的,Ice Lake 的 Wi-Fi 6 解決方案支持了 160MHz 通道帶寬,支持 2×2 MIMO,理論速度可達 2402Mbps,是其他 Wi-Fi 理論速度的2-4 倍,延遲比其他 Wi-Fi 6 減少了 75%,比標準速度要快 40% 以上。

      總之,對十代酷睿 Ice Lake 處理器來說,它既是 Intel 對以往工藝、架構的告別,也是 Intel 全新指數級思維的開始,在製程工藝、架構、存儲、互聯、安全及軟件方面做出了突破。

      對普通消費者來說,先進的 10nm 工藝、高性能 Sunny Cove CPU 核心、可玩主流遊戲的 Gen11 出現、2.5 倍性能的 AI 加速、40Gbps 的雷電3、千兆級的 Wi-Fi 6 無線等六大優點使得 Ice Lake 成為最受期待的新一代處理器,我們等這一天太久了。

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  • 聯想發布新款服務器:搭載AMD霄龍二代處理器,支持 1TB內存

    聯想發布新款服務器:搭載AMD霄龍二代處理器,支持 1TB內存

      作者:孤城

      IT 之家 8 月 9 日消息根據 AnandTech 的報道,聯想周三推出了首款基於 AMD EPYC 7002 系列“羅馬”處理器的服務器,該處理器最多可提供 64 核和 128 個 PCIe 4.0 通道。

      ThinkSystem SR635 是一個 1 U 服務器,最高支持 16 DDR4 內存條,使用 64 GB RDIMMs 的話,內存最高可達 1TB,可安裝 16 個 2.5 英寸 NVMe SSD。

      ThinkSystem SR655 是一台更大的 2U 機器,同樣有 16 個 DDR4 內存插槽,支持 1TB 的 DRAM,最多可搭載 20 個 3.5 英寸或 32 個 2.5 英寸 NVMe 存儲器。

      ThinkSystem SR635 和 SR655 有最高三年的保修期,很快就會上市。

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  • 鬥魚明天直播發射國內技術最先進的可回收火箭

    鬥魚明天直播發射國內技術最先進的可回收火箭

      作者:隨心

      在網絡直播中,作為土豪贈禮的一種,“火箭”500 元一枚,往往能調動起主播的熱情,拿出看家本領感謝饋贈。

      而就在明天,鬥魚直播要發射真正的火箭了。

      8 月 9 日消息,2019 年 8 月 10 日,鬥魚獨家冠名的火箭將在青海茫崖冷湖(地球上最像火星的地方)發射升空並回收。

      據了解,本次試驗發射的“鬥魚超級火箭”,是目前國內體量最大、技術最先進的可回收火箭,本次飛行將挑戰公里級高空回收,若成功將再次刷新國內該領域的紀錄。

      直播時間:2019 年 8 月 10 日 07:00-12:00

      直播地點:青海省海西州茫崖市冷湖鎮

      其實,去年 12 月 7 日,鬥魚也冠名發射了一顆衛星,名叫“鬥魚 666”,這也是繼阿里巴巴冠名衛星之後,又一家互聯網企業冠名商業衛星。

      太空:感謝老鐵送來的火箭!

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  • 更好地支持開源開發,NVIDIA 發布硬件接口文檔

    更好地支持開源開發,NVIDIA 發布硬件接口文檔

      NVIDIA 一直以來被詬病對開源驅動的支持不友好,但現在其基於 MIT 發布了“”,用以幫助開發者進行 NVIDIA Linux 開源驅動 Nouveau 的開發。

      在中,NVIDIA 宣布:

    NVIDIA 已發布部分 GPU 硬件接口的公開免費(MIT 許可)文檔,這是一項進行中的工作;並非所有接口都已發布。

      這被視為 NVIDIA 想支持其 GPU 的開源開發,而 Nouveau 項目是其最知名的開源驅動項目。

      目前公開的文檔主要涵蓋 Maxwell、Pascal、Volta 和 Kepler 幾代 NVIDIA 顯卡的相關內容,最新的 Turing 架構文檔還未公開。具體到內容上,包括 BIOS 表、設備控制塊、設備初始化、圍繞其 Fa​​lcon 引擎的安全性、內存時鐘/調整、着色器程序頭與電源狀態等。

      雖然不是完全詳盡的文檔,但它是目前為止 NVIDIA 釋出的最為完善的開源硬件接口文檔。文檔細節查看:

      

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  • Science Advances:好牛奶來自好的“腸道細菌”

    Science Advances:好牛奶來自好的“腸道細菌”

      使奶牛成為“產奶冠軍”的不僅僅是良好的飼養環境和美味的牧場,還有動物體內的腸道細菌。研究人員正在研究哪種微生物能讓奶牛更高產。

      這項研究旨在改善牛奶生產和減少奶牛甲烷排放。奶牛如其他反芻動物一樣,有個特殊的胃,名為瘤胃,這裏容納着數百萬微生物。微生物將乾草、鮮草以及其他難以消化的植物成分分解成可用的營養物質和能量。不利的是,反芻動物相當於一億噸行走的產甲烷微生物,在世界範圍源源不斷地生產溫室氣體。於是乎,養牛就成了繼水稻種植后第二個與人類有關的溫室氣體排放大戶。

      以色列 Ben-Gurion 大學的生物學家 Ben-Gurion 和英國 Aberdeen 大學的動物科學家 John Wallace 合作,共同研究了奶牛的微生物特徵,看看它們是否影響奶牛生長速度、產奶質量和數量以及甲烷產生等數百種性狀。

      從英國、意大利、瑞典和芬蘭 7 個牧場的 1000 多頭奶牛身上採集微生物 DNA 和性狀信息(奶牛品種有 Holsteins 和 Norwegian Reds)。

      研究人員使用機器學習尋找大量數據之間的聯繫,從而弄清微生物可能如何影響特定性狀。

      儘管每頭奶牛的微生物群都是獨特的,但半數奶牛普遍攜帶 512 種共同微生物。分析表明,39 種“核心微生物”比基因更能決定牛奶的美味程度,甚至還能決定甲烷產量。

      伊利諾伊大學的微生物和牛奶生產研究學者 Fabio Lima 說,腸道微生物對這些性狀有着驚人的影響力。Morgavi 想知道其他奶牛品種是否有相同的核心微生物。他還認為,給小牛食用類似人類“益生菌”的某些微生物也許能減少甲烷生產。

      Lima 指出,控制整個微生物種群將是一個挑戰。但 Wallace 說,至少現在可以清楚地看到在腸道中添加某些微生物可以起到某些作用。

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  • 谷歌、推特宣布使用AMD新芯片 AMD股價大漲16%

    谷歌、推特宣布使用AMD新芯片 AMD股價大漲16%

      AMD 今日表示,谷歌和 Twitter 正在使用該公司最新的數據中心處理器。AMD 最新的處理器劍指此前由英特爾垄斷的數據中心市場。分析師稱,AMD 有望在 10 年內將其在該市場的份額從2% 提升至 25%。AMD 周四大漲了 16%。

      據新浪財經,在周三下午在舊金山舉行的一次活動中,AMD 宣布推出第二代 EPYC 芯片。該芯片專為雲端或大型企業內部等高性能應用而設計。這曾經是一個以英特爾為主導的業務。目前,英特爾佔據了 98% 的市場份額,但 AMD 正在尋求迅速擴張。根據 Atlantic Equities 最近的一份報告,AMD 在數據中心市場的份額將從去年的2% 增長到十年後的 25%。

      谷歌表示,它已在內部部署升級的 EPYC 處理器,明年將把它們擴展到其他公司的雲引擎中。Twitter 宣布,由於新芯片的功耗降低,它預計數據中心基礎設施相關的成本將降低 25%。

      “Twitter 致力於通過尋找提高效率的創新方法來減少我們數據中心對環境的影響,”Twitter 工程高級主管 Jennifer Fraser 在新聞稿中表示。她表示,使用 EPYC 處理器,讓 Twitter 可以使用更少的功率擴展我們的計算集群,在更少的空間內使用更多內核。

      還有不少科技公司表示,他們正在使用 AMD 新處理器或向客戶推薦這些處理器。這些科技公司包括微軟、惠普、聯想和戴爾。

      AMD 股價周四收於 33.92 美元,今年累計上漲 84%,而相比之下,其對手英特爾盤中一度跌近2%,收漲不足1%,年內基本持平。市場認為,競爭對手 AMD 的新服務器處理器將給英特爾帶來相當大的競爭威脅。

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  • Uber持續巨虧,網約車集體失速

    Uber持續巨虧,網約車集體失速

      燃財經(ID:rancaijing)原創,作者:林默默

      如果一定要在三大網約車平台中找到共同點,除了瘋狂的補貼,便是持續的虧損。

      幾個小時前,Uber 發布其 2019 年 Q2 財報,虧損 52.36 億美元;昨天,Lyft 發布其 2019 年 Q2 財報,虧損 6.442 億美元;今年 2 月,滴滴披露的數據显示,過去一年其虧損 109 億元。

      52. 36 億美元,創造了自 Uber2017 年披露財務數據以來單季度的最高值,受此影響 Uber 股價盤后一度下跌 12%。和前一日 Lyft 財報發布后,盤后股價一度大漲 13% 形成鮮明對比。

      網約車平台的持續虧損來源於業務模式——以補貼築起來的規模效應,需要激勵的司機以及並不忠誠的乘客。為了彌補虧損,各家平台都在發力自動駕駛,自動駕駛讓平台牢牢的將司機資源握在了自己手裡,從源頭控制了運力。

      但眼下,自動駕駛更像是一個吸金狂魔,而非盈利法寶。因此,Uber 另闢蹊徑,做起了外賣業務。自上市以來,外賣業務一直是其財報中的亮點:2019 年 Q1,Uber Eats 營收 5.36 億美元,同比增長 89%;2019 年 Q2,Uber Eats 營收為 5.95 億美元,同比增速 72%。即便如此,Uber 的盈利之路依舊遙遙無期,因為外賣和網約車都需要補貼來擴張。

      如今,三大網約車平台只有滴滴還未上市,不過前有 Uber,後有 Lyft,上市之後,其股價都遭遇了大幅度下跌,這或許是依舊徘徊在困境中的滴滴的未來。

      一、虧損 52.36 億,歷史最高  

      前有華為、蘋果,後有 Lyft、Uber,競品公司如今都喜歡前後腳公布業績。

      8 月 7 日美股盤后,Lyft 發布了 2019 年第二季度財報。Q2 營收同比增長 72% 至 8.673 億美元,超出分析師預期的 8.09 億美元,與此同時,Lyft 調整了對今年虧損的預期,由此前的虧損 11.5 億至 11.75 億美元降至 8.5 億至 8.75 億美元。受此影響,Lyft 盤后股價漲幅一度超過 13%。

      就連其競爭對手 Uber 也跟着沾光了,財報公布前,其股價一直處於上升趨勢。

      不過,輪到自己秀肌肉,Uber 的股價就扛不住了。

      8 月 8 日,美股盤后,Uber 發布其 2019 年第二季度財報。Q2 營收 31.7 億美元,同比增長 14%,凈虧損 52.4 億美元,低於市場預期的 52.7 億美元,創下自 2017 年以來單季度虧損最高值。

    製圖 / 燃財經

      雖然,Uber 在財報中給出了解釋。52.4 億美元包含 2.98 億美元的 IPO 相關司機獎勵和 39 億美元的基於股票酬勞,剔除股票酬勞后,虧損為 13.4 億美元,僅次於 2017 年 Q3 季度。受此影響,盤后 Uber 股價最高下跌了 12%。

      另一方面,2019 年 Q2 其市場和營銷費用也達到了峰值,為 12.22 億美元,在總營收中的佔比提高到了 38.6%,為歷史最高。

    製圖 / 燃財經

      這樣大手筆的市場投入引來投資者的質疑。Uber CEO Dara Khosrowshahi 在財報電話會議中表示,“當我們在看我們的營銷成本以及如何去進一步推進我們的生意時,我們認為這是一次規模化的機遇,並且我們會在獎勵、紅包和營銷上更高效地利用我們的資金。”不過,Khosrowshahi 也承認,“我們確實需要努力減少小型項目,並把重心放在有效的渠道上,以此提高公司的凈利潤”。

      面對連續虧損,Khosrowshahi 則表示,“我們對公司非常有信心,隨着我們不斷走向成熟,這家公司將會實現正現金流。目前團隊正在專註於大規模提高總營收,而同時又在各大環節提高效率”。

      二、網約車模式瓶頸 

      虧損的不止 Uber。

      2 月 28 日,滴滴財務數據被媒體曝光。數據显示,2018 年全年滴滴虧損 109 億元,同比(2017 年為 25 億)虧損擴大了 4 倍多。8 月 7 日美股盤后,美國網約車公司 Lyft 公布了其 2019 年 Q2 財報,雖然收入同比增長 72%,但是該公司仍虧損 6.442 億美元。

      網約車平台的持續虧損和其業務模式脫不開關係。事實上,網約車並沒有創造一種新的需求,僅僅是提升了打車效率,其搶奪的是原本就存在的出租車市場。而出行天然受制於潮汐大規律,在早高峰和晚高峰集中爆發,為了確保司機在任何情況下都能快速響應,提高乘客對平台的滿意度以及訂單量,平台需要持續地給予司機相應的運營獎勵/激勵措施。

      滴滴被曝光的財務數據显示,全年光是司機補貼就投入了 113 億元。滴滴在最新公布的成本結構中显示,其各類成本費用的總和(21%)超過實際收取的服務費(19%),其間的差額(2%)由滴滴網約車業務來承擔,這部分就屬於虧損,滴滴需要從之前融資獲得的資金中拿出一部分來彌補。

      Uber 的特殊之處在於,除去正常的補貼(2018 年為 17 億美元,沒有計入凈營收),另外還向司機支付的數倍於此的“額外激勵”(該部分計入市場費用)。去年,超額司機激勵從 3.06 億美元增長到 8.37 億美元,增長 173.53%,遠遠超過收入增長的 39%。2019 年 Q2,銷售和市場費用達到歷史最高的 12.22 億美元,同比增長 70.9%,環比增長 17.5%,均為歷史最高值。

    製圖 / 燃財經

      根據優步給出的模型,沒有“額外激勵”時變現率約為 20%,即 10 美元總訂單金額優步拿 2 美元。“額外激勵”后,變現率為負 10%。也就是說,優步為獲得 10 美元總訂單金額要倒貼 1 美元。用戶出行次數越多、訂單金額越高,優步倒貼的錢就越多。

      事實上,過去一貫的思路是網約車平台存在規模效應,當運力到達一個臨界點時,平台便會出現大規模盈利。超額司機激勵,極大地抑制了平台規模效應帶來的盈利空間。Uber 毛利率最高不過 40.87%,除此之外,長期在 40% 以下徘徊,這基本只能覆蓋相對固定的運營、行政和折舊費用。

    製圖 / 燃財經

      為了降低成本,7 月 30 日,Uber 宣布將營銷部門人員崗位削減 400 人,裁員比例達到整個營銷部門的三分之一。這是繼 6 月 Uber 首席營銷官離職后,公司崗位重組的又一舉措。這一舉動被外界認為是壓縮成本,提高利潤的表現。 

      另一方面,或許是上市后華爾街的壓力太大,今年上半年還在用大量資金對司機和乘客進行補貼的 Lyft 宣布停止補貼戰,其聯合創始人 John Zimmer 表示:“2016 年我們的目標是擴大用戶規模。但發展到今天 Lyft 和 Uber 已經不再是單純的價格競爭了,而是如何給客人更好的服務。”這一觀點得到了 Uber 的認可,今年 3 月份,Uber 將洛杉磯的司機補貼從每英里 80 美分減到了 60 美分。

      不過,雙方平台上的司機都不滿。很多司機希望 Uber 和 Lyft 可以對現有的資費結構進行調整,同時平台能夠保證司機的最低工資是每小時 28 美元。這一要求將與紐約市推行的工資規則相呼應,該規則保障司機的最低總工資為每小時 27.86 美元,因此稅後工資至少為 17.22 美元。

      運力是出行平台的核心,補貼的減少則表示平台需要和司機有很長一段時間的糾纏,而持續虧損顯然是意料之中的事情,但這也是網約車平台必須要面對的問題。

      三、自動駕駛前路漫漫

      問題該如何解決,三家網約車平台達成的共識是發力自動駕駛。

      網約車平台並沒有創造先進的生產力,用戶打車的需求也一直存在,平台僅僅是藉助技術提高了效率,藉助資本力量提升規模效應。

      但規模效應也存在閾值。如 Lyft 創始人所說,“我們這行是有一定的規模效應存在的,但到了一定的點也就沒有用了,一般這個點就是三分鐘的從接單到抵達的時間限制”。

      這意味着,只要公司願意付出一定的成本,讓司機端的供給水平維持在三分鐘左右抵達時間的限制內,那麼對於乘客來說就感知不到太大的服務差別。

      更重要的是,網約車平台是一個典型的雙邊商業平台:乘客越多,司機就越多,司機越多,乘客反過來也就越多。而當資本願意繼續用資金築起規模壁壘時,乘客便會隨着價格遷移,對平台的粘性就會下降,出行市場會回到誰便宜就用誰的市場,這也意味着,平台從來沒有實現真正的垄斷。

    網約車雙邊商業模式

      要想解決這個問題,方法是自動駕駛。相關數據显示,一旦成功開闢無人駕駛打車業務,Uber 可以省去大約 76% 的用於支付司機和相關方面的打車費用。

      這就是說,一方面,自動駕駛是比傳統供給模式更高的生產力,也意味着平台可以扭轉虧損的局面。另一方面,自動駕駛讓平台牢牢的將司機資源握在了自己手裡,從源頭控制了運力。

      到了那時,網約車平台間的競爭已經不僅僅是補貼戰,而是誰能夠製造出成本更低的無人駕駛汽車,否則不可能在服務價格上存在更大的優勢,而失去了價格優勢,也就意味着在某種程度上失去了乘客。

      因此,我們看到,2015 年,Uber 收購了卡耐基梅隆大學機器人研究所 50 多名研究人員開始自動駕駛研發;Lyft 去年宣布成立無人駕駛實驗室;滴滴學習 Uber,近期將旗下自動駕駛部門升級為獨立公司,重視程度不言而喻。

      現階段來看,自動駕駛依然有諸多問題需要解決。L4 級別的安全性挑戰問題重重,而一旦出現安全事故,權責也較難劃分清楚,而技術的不成熟導致現在自動駕駛汽車的速度非常緩慢。

      眼下,自動駕駛更像是一個吸金狂魔,短期內無法為網約車平台帶來任何利潤,反而需要高額的投入,因此 Uber、滴滴都選擇將其拆分,獨立融資,等待網約車平台的將是一場十年甚至二十年的長久戰。

      四、外賣業務成亮點

      短期內,解決虧損的更好辦法似乎是發力新業務。

      Uber CEO Dara Khosrowshahi 去年在接受《fortune》採訪時表示,“汽車之於我們就像書之於亞馬遜,亞馬遜建立起了一套無與倫比的基礎設施,起初正是背靠圖書業務然後再進軍其他領域,你會看到,未來的 Uber 也是這樣。”

      Uber 的業務主要分為網約車、外賣、貨運三個部分,其中最大的是網約車業務。2019 年 Q2,Uber 網約車業務營收為 23.5 億美元,佔比總營收的 74.4%。

      其次是外賣和貨運業務。目前來看,外賣業務依舊是亮點。2019 年 Q2,外賣業務總營收為 5.95 億美元,同比增速 72%,佔比總營收 18.8%,訂單總額也達到 33.9 億美元。

    製圖 / 燃財經

      Uber Eats 之所以會成為 Uber 亮點,主要有兩點原因:一方面來源於北美市場對外賣服務的需求;另一方面是企業內需,Uber 急需一個新的業務打破企業長期以來虧損的僵局。

      綜合兩點來看,面對北美這塊尚未完全打開的外賣市場,加之人們對外賣業務與日俱增的需求,已經形成一定規模的 Uber  Eats 可以說是攥足了機會。2019 年 Q2,Uber Eats 每月活躍平台消費者(MAPCs)同比增長超過 140%。超過 40% 的新 Eats 消費者之前從未使用優步的平台。在 2019 年第二季度末與 Uber Eats 合作的餐廳達到 32 萬家。這足以證明 Uber 投注外賣棋局的正確性以及 Uber 對該業務的重視。

      但 Uber Eats 也面臨諸多競爭對手。在提交的招股書中,Uber 明確提出,亞馬遜旗下外賣送餐業務是 Uber eats 的競爭對手。此前,外賣網站 Takeaway 和 Just Eat 宣布合併,以打造一家全球外賣服務巨頭企業。這兩家公司 2018 年的訂單總和是 3.55 億歐元,總訂單金額達到 73 億歐元(合 82 億美元)。

      Uber CEO Dara Khosrowshahi 在接受採訪時說,“Uber Eats 業務仍然是一項繼續保持非常顯著的增長,並繼續吸引大量資金的業務。這不僅是在美國,而是在全世界範圍內。在外賣業務中,有很多資本在追逐着巨大的增長,我們是全球的領導者。所以,坦率地說,我不認為這項業務明年或後年會盈利。”外賣業務和網約車業務的共同點是前期都需要補貼來擴張,這或許可以解釋 Khosrowshahi 的上述言論。

      雖然,Khosrowshahi 堅信 Uber 具備盈利能力,但到底什麼時候盈利,這依然是個問題。

      *題圖來源於網絡。參考文獻:《Uber 沒有想象空間:盈利遙遙無期,營收增速即將跌至個位數》《滴滴的唯一出路》《為什麼停車場將消失,汽車公司將崩盤,而滴滴最終會成為一家汽車製造商?》

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  • 歡迎來到突觸的世界:納米尺度的百億連接 | Nature Outlook

    歡迎來到突觸的世界:納米尺度的百億連接 | Nature Outlook

      原文作者:Sarah DeWeerdt

      從突觸入手繪製大腦的工作日漸增多。但隨着數據不斷累積,研究人員必須找到使它們變得有用的方法。

      2019 年 4 月,西雅圖艾倫腦科學研究所。房間里有五台透射电子顯微鏡,三隻閃亮的派對氣球四處飄蕩,氣球是為了慶祝研究所最新取得的具有里程碑意義的研究成果——科研人員繪製了 1 立方毫米(約一粒沙子的大小)小鼠大腦組織內的 10 萬個神經元及其之間的約 100 億個連接,或者叫做“突觸”。

    在神經元繪製遊戲 Eyewire 中,小鼠視網膜兩個神經元之間的突觸(藍色的為視網膜神經節細胞;黃色的為無長突細胞)。來源:Alex Norton/Eyewire

      這五台透射电子顯微鏡連續運行了五個月,採集了 25,000 張小鼠視皮層切片的逾 1 億張圖片,每張切片的厚度只有 40 納米。隨後,研究人員使用研究所開發的軟件,用了大約三個月的時間將這些圖像進行了三維重建。3 個氣球上分別用藍色和銀色字母拼出了“2PB”(2 拍字節,相當於 200 萬千兆字節),這是整個數據集的大小。30 多年的“陸地衛星計劃”(Landsat missions)拍攝的地球照片也不過 1.3PB,這麼看來小鼠的大腦圖片簡直可以說是“一沙一世界”(a world in a grain of sand)了,研究所的神經生物學家 Clay Reid 引用 William Blake 的詩句說道。

      除此之外,還有多個類似“小鼠大腦立方毫米計劃”的大腦納米尺度連接組繪製項目正在進行中。所謂連接組,就是神經元與神經元之間的突觸連接。神經科學家認為連接組圖譜將能夠幫助他們以前所未有的方式了解神經迴路如何編碼信息並指揮行動——簡而言之,就是大腦是如何運行的

      距離該領域的終極目標——在納米尺度上描繪完整的人類大腦連接組還有很長的路要走。人類大腦有 1015 個連接,包含約 1000 億個神經元,這個数字幾乎與銀河系中恆星的數目相當。如果使用當前的成像技術,需要數十個顯微鏡連續工作幾千年才能收集完所有的數據。

      但是,顯微鏡技術的進步及圖像分析專用計算機和算法的發展已大大推動了連接組學領域的進展,即便是身處其中的研究人員也對如此之高的發展速度大為驚訝。“立方毫米計劃如果放在五年前,我們都會覺得太不切實際了。”Reid 說。而現在許多研究人員相信對整個小鼠大腦——體積約為 500 立方毫米——進行繪製完全有可能在未來十年內實現。如果這一計劃按部就班地實現了,那麼繪製體積更大的人類大腦不過是一個合理的長期目標。“今天,在突觸水平上繪製人類大腦可能看起來不可思議。但如果計算能力和科學技術持續穩步發展,規模再擴大 1000 倍也不是完全不可能。”

      從小着手

      目前共有兩個物種的連接組圖譜已完成:第一個是一種線蟲——秀麗隱桿線蟲(Caenorhabditis elegans),完成於 1986 年【1】;第二個是一種海洋生物的幼蟲——玻璃海鞘(Ciona intestinalis),完成於 2016 年【2】。這兩個神經圖譜均是非常出色的篩選工具。“秀麗隱桿線蟲連接組圖譜已經否定了許多之前提出的可能假設。”美國阿貢國家實驗室的神經科學家 Bobby Kasthuri 說。如果某些關於線蟲神經系統或行為的發現可以用連接組圖譜輕而易舉地解釋,那就沒有進一步研究的必要;研究人員可以儘早調整方向,探索潛在產出更高的領域。但如果連接組學無法為觀察結果提供現成的解釋,那意味着這是一個值得探索的主題。

      但也有部分研究人員對目前納米尺度連接組學所獲的關注持懷疑態度。專註研究視覺系統的紐約大學神經科學家 Anthony Movshon 表示,這些連接組項目耗費了大量時間、精力和金錢,產出和投入可能不成正比。當涉及複雜大腦,譬如小鼠或人類的大腦時,“我不需要知道每個細胞、每個突觸的具體連接細節,”Movshon 說,“我需要知道的是將整個體系連接起來的原則。”他認為這些數據完全可以在相對較粗略的分辨率上收集。儘管如此,納米尺度連接組仍是許多科學家追求的目標。他們認為連接組圖譜可以幫助破解精神疾病的起源,從而制定更有效的治療方案,同時圖譜還可以應用於其他許多領域,如人工智能、節能計算等。

      雨後春筍般湧現的連接組項目

      20 世紀 80 年代,為繪製秀麗隱桿線蟲的納米尺度連接組,英國劍橋大學的生物學家 Sydney Brenner 帶領研究團隊將幾毫米長的線蟲切成非常薄的切片,隨後使用安裝在电子顯微鏡上的膠片相機對每張切片進行了仔細的拍攝。最後研究人員根據所得的圖像,不遺餘力地手動追溯神經元通路以及其中涉及的連接。

      但秀麗隱桿線蟲只有 302 個神經元和大約7,600 個突觸。繪製其連接組所有的手動方法顯然無法用於更複雜的神經系統。因此科研人員並未認真考慮開展規模更大的項目, 直到 2004 年,兩位來自德國海德堡馬克斯·普朗克醫學研究所的科學家——物理學家 Winfried Denk 和神經解剖學家 Heinz Horstmann 建議使用自動式顯微鏡對大腦組織進行切片和成像,並通過特定軟件對圖像進行堆疊和重建【3】。

      將要發表的規模最大的完整納米尺度連接組圖譜之一描繪的是大小約 100 立方微米的小鼠視網膜,包含約1,000 個神經元和 250,000 個突觸。德國馬克斯·普朗克神經生物學研究所現任主任 Denk 和他的合作者——馬克斯·普朗克腦研究所副主任 Moritz Helmstaedter 在 2013 年發表了其研究結果【4】。但是“小鼠大腦立方毫米計劃”面對的是 10 萬個神經元,其他類似的項目也在進行中。

      “1 立方毫米的體積已足夠了解大部分局部連接,尤其對於位於中間部分的神經元來說。” 艾倫研究所的神經科學家 Nuno da Costa 說。因此,依據小鼠大腦計劃獲得的圖譜,科學家將能夠探索完整的局部神經迴路,而非單個神經元和周圍稀疏的連接網絡。艾倫研究所進行的研究是和美國貝勒醫學院、普林斯頓大學和哈佛大學合作開展的,由美國政府資助,項目名為“皮層網絡機器智能”。

      根據“小鼠大腦立方毫米計劃”目前的進展,有的研究人員預測完整的小鼠大腦的納米尺度連接組圖譜將在未來十年內產生,最終數據大小可能約 1EB(100 億 GB)。“這個目標可能需要許多實驗室合作才能實現。”哈佛大學神經科學家 Jeff Lichtman 說。“但至少這個目標是可能實現的,”他說,“這一點非常讓人興奮。”

      其他人則繼續保持謹慎的態度。美國霍華德·休斯醫學研究所的計算機專家 Stephen Plaza 說,規模如此龐大的項目“將面臨諸多後勤方面的挑戰”。他認為在涉足鼠腦這類複雜神經系統之前,連接組學領域應該先從一些中等規模的項目入手。“在連接組學領域,我們目前仍處於學步狀態。”他說。

      Plaza 目前就負責着一個這樣的項目——FlyEM,該項目旨在繪製黑腹果蠅(Drosophila melanogaster)的中樞神經系統連接組圖譜。其團隊預計將在 2020 年初發布約三分之一黑腹果蠅大腦的數據。Plaza 希望在接下來的幾年中能夠進一步繪製整个中樞神經系統的連接組——包括果蠅大腦中的約 100,000 個神經元和 1 億個連接,以及腹側神經索(大致相當於脊椎動物的脊髓) 中類似數量的神經元和突觸

      與此同時,Lichtman 正在研究斑馬魚(Danio rerio)連接組,並嘗試着對一小塊人類大腦組織進行分析——這塊組織是從因為癲癇而接受腦外科手術的患者那裡獲得的內側顳內取得的樣本。該組織樣本的體積大約也為 1 立方毫米,但考慮到人類大腦皮層的厚度,樣本形狀更類似平板,而不是立方體。

      Denk 和他的同事正在繪製斑胸草雀(Taeniopygia guttata)的連接組,從這種小鳥學習歌唱的過程中,可以側面了解人類的語言學習過程。Kasthuri 也有許多項目正在進行中。“現在我們已經有大量關於小鼠大腦神經迴路的數據,我認為最好的研究方法是進行橫向(跨物種)或縱向(發育過程)的比較,”他說, “最重要的信息往往來自相互比較。”

      為此,Kasthuri 計劃繪製非人靈長類動物以及章魚(Octopus bimaculoides)大腦中的視覺中樞部分。“章魚和人類差異非常大,但又極具智慧。”他說, “因此我非常期待將章魚和小鼠的大腦連接組放在一起進行比較。”

      同時,Kasthuri 還致力於繪製幼年小鼠和章魚的完整連接組圖譜——將這些尚未成熟的連接組與成年動物的連接組進行比較,有助於深入了解大腦如何從經驗中學習。考慮到章魚大腦相對較小,Kasthuri 希望能在一年內完成幼年章魚連接組圖譜的繪製。

      輪到 AI 大顯身手了

      目前艾倫研究所的研究人員已完成了對立方毫米小鼠大腦的圖像採集,並將這些數據發送給了普林斯頓大學的神經科學家和計算機科學家 Sebastian Seung。Seung 的實驗室將根據圖像進行三維重建,對突觸進行標註,並對標本內總長約 4 千米的神經纖維進行分段描繪

      分段一直是連接組學研究中的限速步驟。如果採用傳統手工方法,通過大量顯微鏡照片追溯單個神經元的纖維路徑可能就需要花費數周時間。但現在,我們有了人工智能。Seung 的團隊開發的機器學習算法可以逐像素地對圖像進行評估,確定神經元的具體位置。

      相比人眼,計算機的分段速度更快,能夠將追蹤神經元所需的時間縮短到幾小時甚至幾分鐘。但這種分段並沒有那麼準確:計算機算法可能會遺漏一些神經元或將兩個神經元誤認為一個。因此計算機得出的重建圖譜仍需要人工複核。Seung 的團隊提出通過眾包的方式完成複核,他們特別推出了一款名為 Eyewire 的在線遊戲,遊戲玩家需要找到連接組圖像草稿中的錯誤並進行糾正。Eyewire 的執行董事 Amy Robinson Sterling 表示,自 2012 年推出以來,Eyewire 已擁有 290,000 名註冊用戶,這些玩家的貢獻等同於 32 名全職工作人員連續工作 7 年。

    “發育大腦連接組項目”(Developing Human Connectome Project)主要針對新生兒大腦中的神經纖維進行成像。來源:Max Pietsch/DHCP

      到目前為止,玩家們一直在在追蹤小鼠視網膜中的細胞,他們共幫助發現了六種神經元,並選擇以古希臘神的名字對其命名。Sterling 和她的團隊正在準備一個名為“Neo”的新版遊戲,遊戲將使用小鼠視覺皮層數據集

      Neo 的遊戲界面將基於谷歌開發的 Neuroglancer 程序,該程序能夠將平面的黑白电子顯微照片轉化為彩色的神經元 3D 網絡。許多納米尺度連接組繪製項目都使用該程序來對數據進行可視化處理。

      谷歌還開發了一款神經元分段算法——泛洪算法網絡,由加利福尼亞州 Google AI 的 Viren Jain 帶領團隊設計出來。該算法從圖像中的某個點開始逐步構建結構,而非試圖一下子明確所有神經元的邊界。“這就有點像人們在填色書里塗色。”Jain 說。他的團隊正在將該技術應用於 FlyEM 數據,並已基於珍利亞研究園區另一個團隊提供的顯微照片,構建了完整果蠅大腦的粗略連接組圖譜。另外,他們還在用算法處理 Denk 和 Lichtman 實驗室的數據。

      “他們構建的連接組看起來真的很漂亮,”Lichtman 提到算法處理結果時說道,並指出該算法追蹤神經元的速度遠比他團隊收集顯微照片的速度快。“我們無法趕上他們的速度。”他補充道, “那是一個很棒的地方。”

      Jain 非常謹慎地提醒說,隨着項目規模逐漸擴大,分段算法必須更加精確,保證所需的人工複核工作量在可行的範圍內。

      提高圖像採集精度及速度

      與此同時,科學家也在不斷改進顯微鏡技術,希望能以更快的速度生成更清晰、更細緻的圖像,為繪製哺乳動物大腦的納米尺度連接組做準備。

      連接組學研究中使用的傳統顯微鏡叫做連續切片电子顯微鏡。研究人員將神經組織嵌入塑料中,並切成厚度和人類頭髮差不多的切片。接着,他們將切片放置在專用膠帶條上,就和卷在捲筒上的膠片類似,然後將膠帶條放入顯微鏡中進行拍攝。     

      這種方法的優點是樣品能夠長期保存,如有需要,可以反覆成像。但無論做得多麼精確,切割樣品都不可避免地會造成偏差,最終影響圖像重建。

      現在比較新的一種方法叫做聚焦離子束掃描电子顯微鏡(FIB-SEM):使用帶電離子束刮掉一層薄薄的組織樣本,顯微鏡拍攝新暴露的表面,然後不斷重複這個過程。FlyEM 項目是該方法第一次在如此大的規模上得到應用。

      雖然 FIB-SEM 速度並不快,但它有一個非常顯著的優點,那就是所產生的圖像在三個維度上的分辨率是相同的,而傳統方法生成的圖片垂直方向上會相對粗糙。但是,組織樣品在該過程中會汽化,因此無法反覆成像。另外,FIB-SEM 的視野非常小,因此無法用於更大的樣本。(即使是罌粟種子大小的果蠅大腦也必須進一步切成小塊。)珍利亞研究園區的神經科學家 Kenneth Hayworth 開發的氣體團簇離子束掃描电子顯微鏡(GCIB-SEM)工作方式相似,但視野較大,因此更適合於體積更大的腦組織成像。

      GCIB-SEM 可能與多光束电子顯微鏡的兼容性更好,研究人員希望多束电子束同時掃描樣品能夠能加快圖像採集速度。Lichtman 實驗室使用的是由 Carl Zeiss 製造的有 61 道光束的顯微鏡,Denk 實驗室則有 91 束,包含數百個光束、最終有望每秒採集一千萬像素圖像數據的电子顯微鏡也正在研發中。

      挖掘數據背後的意義

      但速度也會帶來問題。如今納米尺度連接組項目正在迅速產生大量數據,隨之而來的挑戰就是如何解讀這些數據。“我們手邊有這麼多已經經過處理的數據,” Reid 說, “大量的科學家可以經常性地在這個數據集上有新的發現。而我們現在遠沒有那麼多科研人員。”

      另一個問題是如何將納米尺度連接組數據與其他更大規模的神經科學項目(如人類連接組項目)聯繫起來。人類連接組項目對大約 1200 個研究對象的大腦進行了磁共振掃描,根據所得圖像從毫米尺度了解連接大腦不同區域的神經纖維,最終繪製了名為宏觀連接組的圖譜。

      “神經科學中最大的問題就是尺度。”倫敦國王學院的新生兒學家 David Edwards 說。他是發育大腦連接組項目的參与者之一,該項目主要對數百個宮內胎兒、足月兒及早產兒的大腦進行掃描。“在宏觀層面、微觀層面、人口學層面都有非常精彩的研究正在進行中,”David Edwards 說,“但我們沒辦法將不同層面的研究聯繫在一起。”

      在某些方面,甚至比納米尺度連接組更詳細的新數據也在不斷出現。譬如,通過連接組數據,我們只能了解突觸的位置,而無法知曉其分子組成。“我認為這是我們需要填補的一項空白,”英國愛丁堡大學的分子神經科學家 Seth Grant 說, “否則就無法找到將其與基因組學之間的聯繫。”Grant 認為基因組學信息對於研究演化和遺傳學對大腦功能產生了怎樣的影響至關重要。

      歡迎來到突觸的世界。在 2018 年發表的一篇論文中,Grant 和他的團隊對小鼠整個大腦中約 100 億個突觸進行了分類【5】。他們根據蛋白含量、大小和形狀,共將突觸分為 37 個亞型,並確定了不同大腦區域中突觸亞型的分佈。Grant 團隊也開始着手將突觸亞型與其構成的連接聯繫起來。“將突觸組和連接組聯繫起來,”Grant 說,“將是未來的一大研究前沿。”

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