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  • 地平線發布旭日二代邊緣AI芯片,將算法演進趨勢融入BPU架構

    地平線發布旭日二代邊緣AI芯片,將算法演進趨勢融入BPU架構

      【新智元導讀】剛剛,地平線發布了最新的旭日二代邊緣 AI 芯片及全場景芯片解決方案。芯片集成地平線第二代 BPU 架構,同時將算法演進趨勢融入 BPU 架構。

      8 月 30 日,地平線投下一顆“重磅炸彈”:正式宣布量產中國首款車規級 AI 芯片——征程二代,成為攀登自動駕駛制高點的里程碑事件。

      兩個月不到,地平線再次宣布 AI 芯片新進展,於今日宣布推出新一代 AIoT 智能應用加速引擎——旭日二代邊緣 AI 芯片全場景芯片解決方案

      集成地平線第二代 BPU 架構,每秒處理超過 700 張圖片

      今天,地平線聯合創始人&技術副總裁黃暢發布並詳細解讀了旭日二代芯片:

      旭日二代是地平線面向未來物聯網推出的新一代智能應用加速引擎,也是地平線在自動駕駛芯片領域技術先發優勢的一次成功遷移

      旭日二代集成地平線第二代 BPU 架構(伯努利架構),典型算法模型算力利用率>90%;配合高效算法,每 TOPS 算力可處理的幀數高於標稱 4T 算力的 AI 芯片(>10 倍,同等算力 GPU)。

      針對物聯網場景下的主要目標群體“人”和“車”,旭日二代進行了大量的算法優化,在邊緣端即可實現全視頻結構化能力,高效靈活地處理多類 AI 任務,包括 10~30 萬人前端識別,密集人群時空屬性行為分析,多種非機動車、機動車檢測分類。

      旭日二代具備四大核心優勢

    • 高性能:等效算力 4Tops,可實時處理多類 AI 任務 
    • 低功耗:採用 28 HPC+ 低功耗 CMOS 工藝, 典型功耗 2 W
    • 開放工具鏈:可視化調試工具、豐富的算法樣例
    • 視頻全結構化能力:支持對多類人、車目標進行實時檢測和精準識別

      實際測試表明,旭日二代在端上高效分類模型 MobileNet V2 上可每秒處理超過 700 張圖片,功耗僅為 2W;使用地平線工具鏈優化后的 yolo3(調整網絡結構重訓)在相近的精度下,旭日二代每秒可以處理超過 40 張圖片(是業內標稱 4TOPS AI 芯片運行公版 yolo3 的近兩倍性能)。

      旭日二代不僅性能強大,而且好用易用,主要體現在:

    • 豐富的模型和應用示例
    • 支持 Mxnet 和 Tensorflow,2020 年初支持 pytorch 3
    • 可視化的性能分析工具
    • 快速上手的 BPU API,高度靈活的 HR Runtime API 和 Platform API,客戶可以根據需求選擇

      算法芯片協同優化,將算法演進趨勢融入 BPU 架構

      相比於單純做 AI 芯片硬件的公司和單純做 AI 軟件算法及應用的公司,地平線的獨特性在於,從創立之初就堅持走“算法+芯片”的軟硬結合道路,現如今,這已經成為科技行業的重要趨勢。

      黃暢曾在以“AI 元力,重啟未來”為主題的 AI World 2019 世界人工智能峰會上提到,“為實現軟硬件協同優化,必須判斷算法向前演進的趨勢,抓住市場最主流的算法確定芯片走向,但這不是追求單一的算法模型加速。”

      地平線提出“軟硬結合、開放賦能”,堅持算法與芯片協同優化,地平線創始人兼 CEO 余凱博士不止一次地對外表示未來 AI 競爭需要“軟硬結合”並形象的說:“如果只做硬件不做軟件,那給客戶交付的就是一塊石頭。

      此次,地平線也對重要應用場景中的關鍵算法發展趨勢進行預判,前瞻性地將其計算特點融入到計算架構的設計當中,使 AI 芯片隨着算法的演進趨勢,始終能夠保持相當高的有效利用率,從而真正意義上受益於算法創新帶來的優勢。


    軟硬件協同優化,AI 效能靈活

      邊緣計算迎來全新構架變革,邊緣 AI 芯片成 AIoT 應用落地的引擎

      AI 計算可以分為雲計算、邊緣計算、端計算三個層次。他們在 AI 算力、實時性以及計算的通用性三個維度上,各有所長:

    • 雲計算面向的是最通用的計算,在所有的計算中,雲計算的時空範疇是最大的,多樣性最強,所需要的算力最高,但實時性較差,並且與場景相關性弱;雲端的數據種類也是最豐富的,可以橫跨多個維度,因而可以做複雜的認知計算和模型訓練。
    • 端計算是另外一個極端,與場景相關性最強,計算專用性非常強,追求極致效率,主要面向推理。
    • 處在中間的邊緣計算是新物種,它就像我們的脊椎一樣,連接我們的大腦(雲)和神經末梢(端)。其算力遠勝於端,同時對功耗的容忍度比端也強很多;相對於雲,其實時性更好,且可以結合具體場景進行特定優化。而 5G 技術的應用,可以大幅改善邊緣和端之間的數據帶寬和傳輸延遲,使得它能夠兼具雲和端的優勢,改變現有網絡互聯格局。

      5G 時代下的物聯網模式也將隨之而變,邊緣計算成為數據過濾器與控制閥,通過它的處理,可僅將低至萬分之一的有效數據上傳到雲端進行處理,大幅降低對於骨幹網的數據傳輸壓力。換句話說,5G 將會加快信息傳播速度,但卻無法從根本上解決數據節點的“堰塞湖”現象,這就為邊緣計算帶來了廣闊的發展空間

      在傳統互聯網時代,是端和雲的二元計算架構,數據持續向雲端轉移並被處理,端只是流量入口;但是邊緣計算的加入,帶來了新變量,它在端和雲之間,構造出一種全新的可能,其對於數據的控制力將帶來新的商業範式轉移,從技術角度講,邊緣計算具備了改造傳統互聯網計算架構的潛力,將帶來從軟件到硬件的全新構架變革

      AI on Horizon:圖像+語音,從像素集感知到時空語義建模

      地平線不斷加速邊緣 AI 芯片產品的更新迭代,以軟硬結合的一體化方案,帶來極致效能提升。基於邊緣 AI 芯片,地平線致力於打造一個多層次、多維度、多樣性的開放生態體系。

      專註邊緣計算,同時得益於算法和芯片協同優化,地平線此次面向 AIoT 客戶重點推出了以下解決方案: 

    • 地平線 HeroSpark 通行門禁考勤方案:整合 AI 芯片、算法、軟件及攝像頭模組,具備高性能、低功耗、快速集成等特點,方便客戶應用與快速落地量產,可打造具備高性能人臉識別技術的出入口門禁、 可視對講、閘道通行、辦公考勤等產品;
    •  地平線 HeroSights 智能攝像機解決方案:依託軟硬結合的邊緣 AI 芯片優勢,HeroSights 可以高性價比協助客戶實現產品形態快速落地,廣泛應用於零售、學校、工地、製造、物流、家居、交通、社區等各 AIoT 場景;
    •  地平線 Nebula 智能車載主動安全解決方案:該方案基於中國首款車規級 AI 芯片——征程二代打造, 是包括 ADAS、DMS、Face ID、語音等功能在內的全棧 AI 解決方案,具有高性能、低成本、接口靈活、支持多個硬件平台的特點,方便整車廠進行集成。

      基於旭日邊緣 AI 芯片,結合領先的深度學習算法,地平線可為客戶推出具備高性能、低功耗、快速集成等特點的智能物聯解決方案,賦能社區住宅、商業樓宇、園區、學校、工廠、企事業單位等場景。這與此次發布的一站式全場景邊緣 AI 芯片解決方案——Horizon Hero 密切相關。

      在地平線上海汽車展媒體發布活動上,余凱首次向公眾解讀了 AI on Horizon 的商業理念,他表示,“AI on Horizon,Journey Together”的理念就是:

    • 定位 Tier 2 供應商,只造武器不打仗,不碰數據,不做上層應用;
    • 芯片開放賦能,一路成就客戶;
    • 提供超高性價比,極致功耗和開放的服務。

      AI on Horizon 能力集主要是“圖像+語音”,從像素集感知,到時空語義建模。在二級結構化上,有語音識別、語音喚醒、唇語識別、聲紋識別、多模態情緒分析、活體檢測、Face-ID、人體 Re-ID、人體屬性分析;在三級結構化上,有多模態生物特徵識別、超大規模人臉識別、自動建檔、三維人體建模、跨攝像頭跟蹤、行為識別、稠密人群分析。

      BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件,降低開發者門檻

      在開發者生態方面,地平線通過工具鏈服務、與行業開放社區的形式降低開發者門檻,如地平線此次發布的 BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件,BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件是地平線加入 96Boards 社區,推出的基於 96Boards SOM 規範的邊緣 AI 開發套件。

      BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件主要具備以下功能:

    • 可支持圖像識別、檢測、分割等視覺處理功能以及離線自定義詞條等語音識別功能;
    • 接口豐富且支持介入公有雲;
    • 可滿足生態合作夥伴在智能物聯網、智能駕駛等領域的技術和原型開發、驗證評估等工作。

      開放賦能,提供 AIoT 芯片解決方案、增強語音抽取方案、邊緣 AI 智能攝像機方案等

      作為從邊緣計算中脫胎的邊緣 AI 芯片,截止目前,地平線“旭日系列”邊緣 AI 芯片已為商米、多度、小米、SK 電訊、永輝等上百家 AIoT 合作夥伴提供全面的賦能服務,覆蓋智慧城市、智慧商業、智慧社區、智慧教育、智能家居等多種應用場景。在合作過程中,推出了不少技術產品和方案。

      例如,基於地平線針對零售場景的 AIoT 芯片解決方案,商米推出了 AI 識客攝像機,該款攝像機可在本地端主動識別進店顧客並進行豐富的屬性鑒別,解決商家“看店難”問題,助力零售商的精準營銷。


    商米 AI 識客攝像機

      同時,地平線還為小米一系列智能設備(主要為四款語音交互產品),提供自主研發的增強語音抽取(Enhanced Speech Extraction,簡稱 ESE)方案,助力小米音響“聽的准”,使其在複雜的噪聲環境中亦可實現隨時打斷、隨時喚醒,為用戶帶來更為精準、流暢的交互體驗。  

      另外,SK 電訊作為解決方案提供商,也整合地平線的邊緣 AI 智能攝像機方案與其自有雲平台,為零售行業提供端雲完整解決方案,加速產業升級。

      地平線將通過 Wintel 模式,成為平台型賦能者

      在技術護航下,地平線認為,其 AIoT 優勢將會助力地平線成為更具效能優勢、更強方案能力、更加開放靈活的邊緣 AI 芯片企業,在未來市場中佔據一定份額。

    • 極致的效能優勢:地平線率先提出將世界領先的深度學習算法集成在自主研發的邊緣 AI 處理器及平台上,通過為客戶提供軟硬一體化方案,發揮極致效能優勢; 
    • 完整的方案能力:地平線擁有豐富的算法樣例模型,能夠為客戶提供以芯片+算法+工具鏈為核心的完整方案,滿足多樣化場景需求; 
    • 與同類型產品相比,更加靈活高效的落地能力:  
    •  軟硬協同,高 MAC 利用率,實際任務處理表現更好; 
    • 支持新模型優化,如 MobileNet、Faster RCNN。在運行 MobileNet V2、Yolo V3 等業界領先的高效模型方面,旭日二代能夠達到甚至超過業內標稱 4TOPS 算力的 AI 芯片,而其功耗僅為 2W;
    • – 相較於市場主流旗艦 AI 芯片,地平線支持更主流的訓練框架,包括 Tensorflow、PyTorch、MXNet、ONNX、Caffe。
    • 成本優勢:可在以下方面幫助客戶降低成本:設備投入——無需購置大型服務器或佔用較大寬帶網絡; 設備運維—日常維護,更新迭代方便; 

      在此基礎之上,地平線表示未來將通過 Wintel 模式,成為平台型賦能者。“地平線的終局目標是成為邊緣人工智能平台的領導者,通過 Wintel 模式,即操作系統與處理器架構整合,成為平台型賦能者,為邊緣人工智能提供底層賦能。”

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  • 除了物聯網和人工智能,還有這些新興技術得到雲計算加持

    除了物聯網和人工智能,還有這些新興技術得到雲計算加持


    圖片來自“123RF”

      本文轉載自 IDC 圈,作者為圈圈,原標題《獲得雲計算支持的六大新興技術》。

      在過去的幾年中,得到雲計算支持的新興技術得到廣泛應用。在某些情況下,這些新技術是由雲計算供應商專門為雲計算而創建的。例如無服務器技術。在其他情況下,新興技術由於與雲計算之間的緊密聯繫而得到了發展。例如機器學習和人工智能。

      無論哪種情況,這些新興技術不僅正在改變雲計算,而且正在改變更多的企業計算領域——從零售到媒體再到製藥等行業。

      雲計算領域的新興技術

      這些新興技術(基於雲計算或與雲計算高度可互操作)為人們帶來了巨大的希望,但它們也增加了雲計算的複雜性。

      1. 容器

      2014 年春季,容器技術應運而生。而容器可以使軟件開發更快、更敏捷,業界對此充滿了好奇。容器並不是什麼淅事物,但是廣為人知的 Docker 使它們易於使用。

      與 Vmware 公司推出的虛擬機(必須容納整個操作系統)不同,容器將多個軟件包裝在一個軟件容器中,就像一個輕巧的“手提箱”。容器本身承載軟件,並且僅包含所需的基本要素(庫和配置),其文件在計算環境之間移動。

      這種新技術迅速得以採用。Rightscale 公司的“Cloud of State 2019”調查報告指出,66% 的企業採用了容器技術。同樣,60% 的公司採用了谷歌公司開發的容器管理系統 Kubernetes。

      考慮到雲計算環境的眾多元素,產生了各種各樣的新興技術不足為奇。

      2. 無服務器

      在 2014 年 AWS 公司推出無服務器架構之前,雲計算客戶猜測了他們需要配置並相應付費的計算資源級別。而使用無服務器時,AWS 公司只向客戶收取實際使用的費用。

      更重要的是,使用無服務器,雲計算提供商可以處理維護和擴展方面的基礎設施難題,從而使客戶(尤其是開發人員)更輕鬆、更快地構建其基於雲計算的系統。

      無服務器也被稱為功能即服務,允許應用程序在雲平台更快、更高效地運行。

      3. 微服務

      更新複雜的大型軟件可能是一個緩慢而繁瑣的過程。微服務在 2012 年開始風靡一時。

      微服務將笨重的整體應用程序分解為許多更小的、聯合的服務或“模塊”。它使用模塊化方法,由團隊根據需要更新模塊,獨立於整個龐大的應用程序(業內人士表示,這個模塊需要足夠小,這樣一個可以由規模較小的團隊就可以對其進行更新)。

      微服務可以持續交付最新更新的軟件。與無服務器一樣,它允許應用程序以雲計算時代所需的更快速度發展。

      4. DevOps

      說到持續交付,DevOps 的重點是持續集成(CI)/持續交付(CD)。DevOps 於 2012 年開始獲得強勁發展,它既是一種技術轉變,也是一種文化轉變。其目標是通過開發團隊和運營團隊這兩個世界觀截然不同的團隊相互交流來加速軟件開發。

      開發人員通常採用的是藝術家的思維,他們擅長創造新鮮事物。而運營團隊與其相反,通常更注重指標和電子錶格。但是,如果開發團隊和運營團隊可以一起工作(因此稱為“DevOps”),那麼最重要的軟件更新可以更快推出,從而獲得競爭優勢。

      5. 物聯網(IoT)

      在雲計算時代,似乎一切設備都可以連接到互聯網。從智能手錶到家用電器,從無人駕駛汽車到監控攝像頭。物聯網這個龐大的傳感器網絡將產生海量的數據。

      物聯網和雲計算通常都是獨立運行,但這兩種技術有着不可分割的聯繫。

      首先,正如許多新技術一樣,物聯網廠商不能從頭開始構建所有內容,因為太昂貴且太複雜。物聯網廠商因此決定採用雲計算技術。而每個主要的雲計算提供產都提供物聯網解決方案。

      此外,有關物聯網(也稱為“邊緣計算”)的關鍵問題是:將在哪裡處理所有數據?對於許多企業而言,其答案是“在我們的雲平台中”。由雲計算提供商的超大規模服務器提供支持的基於雲計算的數據分析可提供出色的數據處理能力。

      6. 人工智能

      人工智能技術在塑造未來將發揮巨大作用。憑藉其可以獨立於工作人員協助而學習的軟件的承諾,人工智能成為一款強大的工具,其巨大的潛力使所有其他工具相形見絀。

      同樣,當人工智能獨立於雲計算的存在時,人工智能對於企業來說是非常複雜的。因此,企業希望雲計算提供商提供他們的人工智能解決方案,其中包括機器學習和深度學習工具。

      在雲計算的早期發展中,雲計算提供基本計算和存儲的能力是偉大的民主化者。雲計算提供商為中小型公司提供可以租用的數據中心,從而與大型廠商開展競爭。隨着雲計算的成熟,基於雲計算的人工智能使得一些具有遠見卓識的中小型公司可以實現自己的願景,就像財力雄厚的大公司一樣。

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  • 比特大陸人事震動:吳忌寒重奪控制權 解除詹克團一切職務

    比特大陸人事震動:吳忌寒重奪控制權 解除詹克團一切職務


    比特大陸聯合創始人吳忌寒

      騰訊新聞《一線》 作者 何西

      10 月 29 日,當第二大礦機生產商嘉楠正式向 SEC 遞交招股說明書踏上美股 IPO 之路時,行業內龍頭比特大陸卻傳出內鬥升級消息。

      騰訊新聞《一線》從內部人士處確認,當天午間比特大陸聯合創始人吳忌寒向全員發送郵件,稱決定解除詹克團在比特大陸的一切職務,即刻生效。

      郵件中稱,比特大陸任何員工不得再執行詹克團的指令,不得參加詹克團召集的會議,如有違反,公司將視情節輕重考慮解除勞動合同;對公司經濟利益造成損害的,公司將依法追究民事或刑事責任。

      此外,騰訊新聞《一線》也從國家企業信用信息公示系統發現,在發出該郵件的前一天,10 月 28 日,北京比特大陸科技有限公司法人代表由詹克團變換為吳忌寒,且吳忌寒還接替了詹克團擔任執行董事一職,詹克團則卸任執行董事,繼續任經理一職。

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  • 英特爾 10nm 芯片全面量產,5nm 芯片四年後見

    英特爾 10nm 芯片全面量產,5nm 芯片四年後見

      在 2019 年第三季度的財報會議中,英特爾豪氣地公布了接下來 4 年的規劃進程,從 10nm 工藝到 5nm 工藝都有談到,是什麼讓這位牙膏大佬突然爆出這麼多猛料呢?

      由於英特爾將 10nm 工藝的標準定得太高而難產了數年,也導致我們看到了 14nm 工藝一用就用了足足 6 年,功耗和性能難有大提升,擠牙膏擠了這麼多年,英特爾算是擠出事兒了。

      內憂尚未消解,外患又接踵而至。它的主要競爭對手 AMD 在今年 7 月份正式發售了第三代 Ryzen 銳龍處理器,這個系列直接採用了 7nm 工藝,導致實際產品不僅比同級別的英特爾競品便宜、性能高,甚至功耗還更低。

      為了應對這兩個懸在股東以及廣大消費者的大石,英特爾可不敢怠慢。

      在財報會議中提到,英特爾已經有四家晶圓廠開始大批量生產 10nm 工藝,下個季度會在增加一家。在產量提升之後,除了已經出貨的面向筆記本市場的 IceLake-U 處理器和 FPGA 產品 AGILEX,在 2019~2020 年期間,英特爾還計劃提出其它基於 10nm 製程的產品,例如 AI 加速芯片 Spring Hill、5G 基站芯片 Snow Ridge 、服務器芯片 IceLake-SP,以及獨顯 GPU DG1,不過主要面向數據中心,遊戲獨顯得再等等。

      看到這星羅棋布的產品線,鑒於 10nm 工藝剛剛起步,英特爾也明白自己的產量不會太足,所以早早發布了 14nm 工藝的 Comet Lake 移動處理器,以滿足市場需求。不過因為同樣定位於第 10 代,對於要買 10nm 工藝的消費者可得多留個心眼。

      而為了進一步提振士氣,英特爾完整地公布了 7nm 工藝的規劃,如果不鴿,基於 EUV 光刻技術的 7nm 工藝會在 2021 年正式發布。這也意味着,雖然沒法完全回到 Tick-Tock 節奏的摩爾定律當中,畢竟面前這堵物理牆越來越難攻克,但也僅僅多花半年至一年的時間,比 14nm 一用就用五年多可快多了。

      除此之外,英特爾 CEO 司睿博更是首次提到了 5nm 工藝,它表示 5nm 工藝研發進度一切向好,但並沒有公布具體時間和具體信息,如果發展正常的話,會在 2023 年接過 7nm++ 的棒。

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  • RIPE NCC 即將耗盡 IPv4 地址空間

      負責英國、歐洲、中東和部分中亞地區互聯網資源分配的歐洲網絡協調中心(RIPE NCC) 宣布它最後的 IPv4 地址空間儲備池將在 11 月內完全耗盡。

      IPv4 地址空間枯竭早就“狼來了”許多年,大部分 ISP 和設備都已經做好了準備,逐步加入了對 IPv6 的支持。中國最大 ISP 中國電信最近也加快了 IPv6 的部署,最新數據显示它的 IPv6 普及率已經超過了 10%,比一年前不到 1% 要好得多。

      RIPE NCC 發言人建議網絡運營商估算下手中的 IP 資源,確保 IPv6 部署取得進展。大部分網絡資源協調中心的 IPv4 地址空間都已枯竭,但很多運營商手中還有很多 IPv4 地址空間可用,所以協調中心的 IPv4 資源沒有了,並不意味着沒有了可分配的  IPv4 地址。此外,無類別域間路由、網絡地址轉換(NAT)、運營級 NAT 等都在延長 IPv4 的壽命。

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  • 計算機本地文件快要滅絕了

    計算機本地文件快要滅絕了

      編者按:文件是数字世界的基石,是我們基本的工作單位。但是,隨着互聯網的雲化、平台化、服務化,文件日益變得可有可無。這樣一種改變究竟好不好呢?喜歡懷舊的 Simon Pitt 開始回顧各種文件的好處,哪怕這讓他顯得不合時宜。原文發表在 medium 上,標題是:Computer Files Are Going Extinct

      我喜歡文件。我喜歡對文件重命名、移動、排序,改變它們在文件夾中的显示方式,去備份文件,將之上傳到互聯網,恢復它們,對其進行複製,甚至還可以對文件進行碎片整理。作為信息存儲方式的一種隱喻,在我看來文件是很出色的。我喜歡把文件當作一個工作單位。如果我要寫篇文章,文章會放在文件裏面。如果我要生成圖像,圖像會保存進文件裏面。

      謳歌 files.doc

      文件是擬物化的。這是個很花哨的詞,只是用來表示文件是反映現實物品的一個数字概念。比方說,Word 文檔就像一張紙,躺在你的辦公桌上(desktop)。JPEG 就像一幅畫,等等。它們每個都有一個小圖標,圖標的樣子看起來像它們所代表的現實物品。一堆紙,一個畫框,一個馬尼拉文件夾。真的挺很迷人的。

      我喜歡文件的一點是,不管裏面有什麼,跟文件的交互方式總是一致的。我上面提到的那些東西——複製、排序、碎片整理——我可以對任何文件進行那些處理。文件可能是圖像、遊戲的一部分、也可能是我最喜歡的餐具清單。碎片整理程序不在乎它是什麼。它不會去判斷內容。

      自從我開始在 Windows 95 裏面創建文件以來,我就一直都很喜歡文件。但是我注意到我們已經開始慢慢地遠離把文件當作基本工作單位的做法。


    Windows95。我的計算機

      services.mp3 的興起

      十幾歲的時候,我開始痴迷於收集和管理数字音樂:我收藏 MP3 文件。一大堆的 128 kbps MP3 文件。如果你足夠幸運,有自己的 CD 刻錄機的話,就可以將它們刻錄到 CD 上,然後在朋友之間傳遞。一張 CD 可以容納 700 MB。這相當於將近 500 張軟盤!

      我會仔細端詳我的收藏,然後煞費苦心地給它們添加上 IDv1 和 IDv2 音樂標籤。隨着時間的流逝,大家開始開發可以在雲端自動獲取曲目列表的工具,這樣你就可以檢查和驗證 MP3 的質量。有時候我甚至會去聽那些該死的東西,儘管我懷疑組織和驗證它們所花費的時間要遠遠超過了聽它們所花費的時間。


    一個叫做“教父”的 app。有那麼多的字段和選項。很棒吧?

      然後,大概在 10 年前,每個人都開始用這家綠色的瑞典公司的產品。用它的 app 或從它的網站上,你隨時隨地都可以收聽想聽的東西。好吧,我想,這一切都很好。但是它的質量怎麼樣呢?能好過我那 128 kbps 的 MP3 嗎?

      是的,事實證明。的確如此。

      在此過程中,別人口中跟 CD 上的那些大規模的 WAV 文件質量“無法區分”的 128 kbps 已經變得很垃圾。現在的 MP3 碼流已經達到 320 kbps。大家在留言板上對文件進行頻譜分析,生成亮綠色和藍色的圖表以“證明”文件聽起來不錯的。

      大概到了這個時候,鍍金的 SCART Monster 線纜才開始物有所值。


    現在,在看過這些圖像之後,音頻聽起來會更好。

      流媒體服務上的文件質量非常好,好到可以在更多設備上出現,並且讓你可以訪問所有的錄製音樂,而不僅僅是碰巧在你計算機上的 MP3。你不再需要在硬盤上精心製作自己的文件收藏集。你只需要一個用戶名和密碼即可上 Spotify。

      好吧,我覺得這樣是不錯,但是我還從 DVD 裏面提取了一大堆視頻文件。要想在互聯網上收看那樣的視頻,那速度實在是太慢了。

      埋葬 files.png

      我曾經有過一部俗稱 k610i 的索愛手機。手機是紅色的,我很喜歡。我可以把它連上我的計算機,然後複製文件到手機上。它沒有耳機端口,所以我不得不用適配器或用隨機附送的專用耳機。很許多方面來說,它都是領先於時代的。

      很奇怪,有關舊技術的照片會引起兩極分化的反應:一部分人會因此懷舊,而另一部分人則覺得它奇怪到可笑。

      後來,當我兜里的錢多了一點,以及隨着技術的不斷髮展,我拿到了一部 iPhone。顯然,手機很可愛。人人都知道。黑色的拉絲鋁,比黑色本身還要黑——加上醫療級的玻璃,幾乎是從神靈身上帶走的近乎完美的東西。

      但是 Apple 並沒有讓你可以輕鬆的獲取文件。圖像被扔進到一長串照片流裏面,按照日期排序。音頻放在 iTunes 的某個地方。筆記……筆記在一份列表裡面?app 散落在桌面上。我的一些文件放在 iCloud 上。你可以用电子郵件發送照片,從 iPhone 手裡解放它們出來,並且通過 iTunes 用一種複雜方法,你還可以訪問某些 app 裏面的某些文件。但是這些文件是臨時的,緩存下來的,就算刪掉也不會發出警告。這可不像我計算機上精心設計的文件和文件夾。

    我只想要回我的文件瀏覽器。

      在 Mac 上,iTunes 會替你整理音樂文件。它們由系統進行處理。界面會展示音樂給你,你可以在那裡對文件進行排序。但是,如果你深入研究一下文件本身,你就會看到一個亂糟糟的兔子窩,怪異的名字以及奇怪的文件夾。計算機說:“不要為這些自尋煩惱,我會替你搞定的。”但是我的確為此自尋煩惱。

      我喜歡能夠查看和存取我的文件。但是現在我使用的系統卻想阻止我這樣做。他們說:“不,你可以通過這些定製的專用界面訪問它們。”我只是想要回我的文件瀏覽器,但現在不允許了。它們已經變成更早時代的遺物。

      但是,我止不住就會想念那些文件和文件夾,以及我可以對它們進行的控制。


    Windows10。你還可以操作文件,儘管有時候我覺得我這麼做的時候它似乎有點看不起我。

      緩存和 dependencies.tmp

      我是在在 1x 1 像素透明 GIF 大行其道的時候開始建網站的,而做出兩列布局的合適方式是用表格。隨着時間的流逝,最佳實踐發生了變化,當我慢慢地設法將我那微不足道的布局轉換成 CSS 時,我很高興地複述了這樣一句口頭禪:表格只應該用到列表數據上面,而不是布局。當我看着我的三列布局在 Firefox 裏面無法正常工作時,我自豪地說,至少這不是一張至少這不是一張表格。


    這隻是我要反覆刪除下載數百次的又一個文件。

      現在,當我開發網站時,我會運行 NPM 安裝下載 65000 個依賴項,這些依賴項已被放入到一個 node_modules 文件夾裏面。那麼多的文件。只不過,我不在乎它們。我會幹脆利落地刪掉這個文件夾,然後在需要時再次運行 NPM 安裝。對我來說它們什麼都不是。

    幾年前,網站是由文件組成的。現在它們由依賴關係組成。

      前幾天,我無意間看到了一個我二十多年前寫的網站。我雙擊那個文件,文件打開,而且運行得很完美。然後,我又嘗試跑一個 18 個月前寫的網站,發現如果不啟動 Web 服務器的話就沒法運行它,當我執行 NPM 開始安裝時,這 65000 個文件裏面會有一兩個有問題,這意味着 node 安裝它們沒有成功,網站沒能跑起來。當我最後讓它跑起來時,才發現它需要一個數據庫。然後它還要依賴某些第三方 API,並且由於我沒有將 localhost 列入白名單當中,CORS 也出現了問題。

      我的網站由不斷跑着的文件組成。我的意思不是說過去的情況更好一點。我只是說幾年前網站是由文件組成的,而現在,它們是由依賴關係組成。

      一切都是一個 link.lnk

      我在撰寫本文時不會有任何文件受到損害。因為我跑到 Medium 上面敲的字。在後台,我寫的東西被發送到數據庫裏面。

      創作的單位已經從文件變成數據庫條目了。

      從某些方面來說,這並沒有太大的區別。數據是相同的,只是它們是被存儲在數據庫裏面而不是 HTML 文檔中。URL 甚至也可以是相同的,它只是在後台從不同類型的數據存儲去獲取內容。但它的潛在意義要大得多。內容要取決於一整個基礎的結構棧,而不是能夠獨立存在。

      這幾乎降低了任何個體創意行為的價值。現在這些作品不再是他們自己的文件,而只是雲端某個數據庫表裡面的又一行。我的文章不是駐留在自己的文件裏面,獨自屹立着,而只是一台機器上的一小塊齒輪。

      Copy.bat

      在線服務現在已經開始違背一條在我看來是数字文件操作的基本原則。當我把文件從一個地方複製到另一個地方時,最後得到的文件必須跟我開始使用的文件相同。這些是一個字節一個字節精確複製過去的數據的数字化表示形式。


    一張白紙。58 MB PNG,15 MB JPEG,4 MB WebM ,2 MB JPEG… 

      但是,當我把照片上傳到 Google Cloud,下次再去下載時,最終得到的文件已經跟當初的文件不一樣了。它已經過了轉碼、重新編碼、壓縮、優化。已經一塌糊塗了。對此頻譜分析師會暴怒。就像複印件一樣,隨着時間的推移,頁面會慢慢變得更亮更混亂。說不定 Google 的一個 AI 手指會出現在我照片的角落上,我對此有一半的期望。

      當我 AirDrop 一段視頻時,iPhone 的初始過程很長。我那小小的超級計算機在搗騰什麼?我很懷疑“你是在進行代碼轉換,是不是?”直到了後來,當我最終在某個地方拿到那個文件時,我發現它已經被推拉了好多次,它昔日的榮耀已經面目全非了。

    為什麼最新的內容就得是最重要的?

      不再明確的 files.webm

      就像我們大多數人一樣,我也有一大堆的網上服務,而且工作和生活越來越分不清楚。Dropbox、Google Drive、Box、OneDrive、Slack、Google Docs 等。其他還有很多。WeTransfer,又一個。以及 Trello、Gmail。工作的時候有人向我發送了一個 Google 表格的鏈接,我打開它,現在它已經保存在我的 Google 雲端硬盤上,緊挨着我分享給我媽的一張可愛的小雞照片,以及一份我自 2001 年以來買過的不同電腦鼠標的清單。

      Google Docs 的默認視圖是按照你最近打開文件的順序來對所有文件進行排序的。我沒法對它們進行排序或整理。它們就在那兒,用新事物優先於重要事物的順序來排列。

      這種從不受時間影響的內容到最新內容的轉變我不喜歡。現在,當我訪問網站時,它們推銷給我的是最新消息。為什麼最新的內容就得是最重要的?剛剛創建出來的東西要比在之前創建的所有東西都好,這似乎不大可能。我每次訪問那個網站的時候正好取得人類最高成就的機率究竟有多高?但是我們似乎還沒有一種能按質量排序的方法。只能靠新鮮度。


    圖書館的書——很奇怪,那裡的書就不是按最新出版的書籍進行排序的。

      所有這些服務,至少對我而言,都是一團糟。那就是零碎東西的垃圾場。其他所有人也許都是這麼管理文件的?每次我用別人的計算機時,看到他們到處都是一堆文件我總是感到驚訝。沒有分類,雜亂無章。他們是怎麼找到任何東西的?

      這些服務帶走了文件的確定感。Dropbox 的那個文件:那是最新版本嗎?還是僅僅是擋在我計算機上的副本?還是有人通過电子郵件發了個新一點的版本?或者放到 Slack 上?而且還用一種怪異的方式降低了文件內容的價值。我不再信任它們了。如果我在 Dropbox 中看到一個文件,我心裏會想:“哦,也許還有更新的版本。”

      也許我內心住着一個檔案管理員吧,但是這個創建文件,把它扔到一個未分類的容器,然後搜索或者希望最新的那個就是我們想要的那個這一過程給我帶來了麻煩。這似乎是對我們過去工作的拒絕,就是把所有文件都堆到一起,一旦有了更新的,立馬就讓舊的貶值。

      在工作中,我看到同事創建文件,通過电子郵件發送文件,甚至都懶得將附件保存到自己的硬盤上。他們的收件箱就是他們新的文件管理系統。他們問:“那個電子錶格你有嗎?”有人就會到自己的收件箱去找然後把對方發給他的郵件再轉發回去。這真的就是我們在 21 世紀管理數據的方式嗎?這似乎是一種奇怪的倒退。


    文件這個東西的安身之處

      我想念文件。我仍然創建了很多自己的東西,但那些東西愈發顯得不合時宜,就像在用鵝毛筆而不是鋼筆。我想念文件的普適性。它們在哪裡都能用,方便移動。

      文件已被平台、服務、生態系統取代。我這並不是說並不是想號召發動一場針對服務的起義。你沒法通過堵住互聯網管道來阻擋歷史的進程。我這麼說是為了哀悼我們失去的那種純真,那種在資本主義不可避免地侵入互聯網之前所擁有的純真。現在當我們進行創作時,我們的創作是一個龐大系統的一部分。在一個彈性的數據庫集群裏面,我們的貢獻只是一小塊。我們沒有去購買和收藏音樂、視頻或其他的文化作品,而是被暴露在權力的管道下:所有文化都向我們傾斜,前提是我們每個月按時交 12.99 美元(或者高清版 15.99 美元)。一旦我們停止付款時,我們將一無所有。沒有文件。服務取消。

      顯然文件還在。只是我們對它們愈發的心不在焉了。我還保留着自己的文件組合。那是我自己的小世界。這樣一來,我就變成了從那個最近編輯清單的底部不合時宜地冒出來的泡泡。

      譯者:boxi。

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  • 今天真是馬化騰48歲生日 只是轉發5個群也不送Q幣

    今天真是馬化騰48歲生日 只是轉發5個群也不送Q幣

      話說,先做個小調查。

      沒有收到過“今天是馬化騰生日,轉發這個信息到 5 個群里,你的 QQ 號等級會多了一個太陽(或者多 100Q 幣)”之類信息的同學,請舉個爪。

      可憐見的,當年俺時不時地就會收到這個消息,直到那年 10 月 29 日俺發了個朋友圈:“今天是馬化騰生日,將這個信息轉發到五個群,你會發現自己挺傻的,甚至可能會被踢出群,但,今天真是馬化騰生日!”

      這之後,再沒有人給我發那條轉發五個群得太陽的消息了,因為他們知道:

      我真的知道馬化騰是哪天生日……

      還是來簡單介紹下馬化騰吧:

      馬化騰,1971 年 10 月 29 日生於原廣東省海南島東方市八所港(今海南省東方市) ,祖籍廣東省汕頭市,騰訊公司創始人、董事局主席兼 CEO。

      1984 年,13 歲馬化騰隨家人從海南遷至深圳,後轉入深圳中學;1989 年,馬化騰考入深圳大學电子工程系計算機專業。

      1993 年,馬化騰從深圳大學計算機系畢業,同年進入深圳潤迅通訊發展有限公司開始尋呼系統的研究開發工作,開始做編程工程師,專註於尋呼機軟件的開發,后升任開發部主管。

      1995 年,馬化騰創建惠多網深圳站,名為 ponysoft。

      1998 年,馬化騰和同學張志東註冊成立”深圳市騰訊計算機系統有限公司”,隨後陳一丹、許晨曄、曾李青相繼加入。

      1999 年 2 月,騰訊開發出第一個“中國風味”的 ICQ,即 OICQ,馬化騰的企鵝帝國開始起航。據江湖傳言,為了拉攏更多的網友使用 OICQ,馬化騰還曾經假扮女網友跟人聊天,以此吸引、挽留網友,就是不知道,這些網友現在還記得不記得當年跟他們聊天的那個“女網友”……

      2000 年,第一次網絡泡沫席捲了整个中國互聯網,騰訊進入了最為困難的時期,在面臨資金困難時,曾險些把開發出的 ICQ 軟件以 60 萬元的價格賣給深圳電信數據局,但終因價格原因告吹。

      2004 年 6 月 16 日,馬化騰帶領騰訊在香港交易所主板掛牌上市。

      在今年的胡潤百富榜上,馬雲以 2750 億身家成為首富,馬化騰則是以 2600 億身家排第二;不過,傑克馬今年的身家只比去年增長了2%,而 pony 馬則是增長了8%。

      按照這個增長速度,明年傑克馬的身家將是 2750*102%=2805 億;而 pony 馬明年則是 2600*108%=2808 億。

      

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  • 工程院院士倪光南:華為估值1.3萬億美元 位列世界第一

    工程院院士倪光南:華為估值1.3萬億美元 位列世界第一

      作者:憲瑞

      在全球大型科技企業中,華為是極少數的非上市企業之一,每年營收超過 1000 億美元的華為應該值多少錢?在日前中國企業高質量發展論壇上,中國工程院院士倪光南表示華為估值 1.3 萬億美元,是世界第一。

      倪光南表示,全球信息和通信領域企業市值排行榜中,前 10 家中美國有 6 家,中國有華為、阿里和騰訊三家,韓國有三星一家,位列最後。華為沒有上市,倪光南表示有人給華為估值 1.3 萬億美元,世界第一,他認為這個估值是沒有問題的

      1. 3 萬億美元的估值約合 9.2 萬億人民幣,這個水平是遠遠超過國內上市公司的,BAT 這樣的巨頭也不及華為估值一半,而全球目前市值最高的公司也就是蘋果、微軟、亞馬遜這幾家,市值在 1 萬億美元左右,依然要比華為低 30% 左右

      根據 10 月中旬華為發布的前三季度營收數據,1-9 月累計營收營收 6108 億元,同比增長 24.4%,凈利潤率為 8.7%,其中智能手機發貨量 1.85 億部(去年全年是 2.06 億部),同比增長了 26%。

      此外,在 5G 技術方面,華為目前保持領先,華為已和全球領先運營商簽定了 60 多個 5G 商用合同,40 多萬個 5G Massive MIMO AAU 發往世界各地,5G 標準必要專利佔全球 20%。

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  • 我國載人月球探測相關工作正穩步推進

    我國載人月球探測相關工作正穩步推進

      10 月 25 日至 28 日,首屆中國空間科學大會在福建省廈門市舉行。根據會上發布的消息,我國載人月球探測相關工作正穩步推進,有望在月面建設科學考察站,為人類踏上火星奠定堅實科學與技術基礎。


    2018 年中國航天日官方宣傳片中的月球科研站模擬動畫

      中國載人航天工程副總設計師陳善廣在大會上表示,近年來,月球探測被主要航天國家列為重點發展領域,全球迎來新一輪探月熱潮。我國對載人航天後續發展也進行了深入論證長遠謀划,就載人月球探測實施方案開展了多輪深化論證,形成了總體共識初步方案,目前相關工作正在穩步推進。


    2016 年,我國航天員在由航天科技集團抓總研製的天宮二號空間實驗室與神舟十一號組合體內開展了為期 30 天的駐留

      據介紹,載人航天未來的發展趨勢是載人月球探測,建立月球基地,開展科學研究,拓展人類活動空間,併為月球以遠的載人深空探索不斷積累技術和經驗,遠期目標是實現人類到達火星。

      在載人探月過程中,將通過航天員在月面架設探測設施,獲取數據和樣品,革新人類對月球形成和演化的認識;利用月球低重力、弱磁場、高真空等特點開展有人參與的物理、化學、天文、地質等多學科研究和原位資源利用,促進基礎科學創新與發展;探索人在月球的生存能力、方式和基礎生命科學問題,逐步構建月面密閉生活環境,為人類向深空走得更遠打下基礎。


    2019 年,由航天科技集團抓總研製的嫦娥四號探測器實現了人類航天器首次月球背面軟着陸與巡視探測

      此外,會上還發布了由航天科技集團五院抓總研製的我國首顆硬X射線調製望遠鏡衛星“慧眼”的最新科學成果。

      我國科研團隊利用“慧眼”衛星進行系列觀測,將對黑洞系統准周期振蕩現象研究的能量上限從 30keV (千电子伏特)提高到100keV,開啟了研究黑洞系統的新窗口。


    “慧眼”衛星示意圖

      宇宙中存在由黑洞或中子星與一個正常恆星組成的雙星系統,正常恆星的物質在強引力作用下落向黑洞或中子星,形成圍繞黑洞和中子星高速轉動的吸積盤,併發出強烈的X射線輻射。“慧眼”首次觀測到中子星X射線雙星在流強位於特定值時吸積盤狀態的突然變化,驗證了光的輻射壓導致吸積盤結構突變這一已提出近半個世紀的理論。

      “慧眼”於 2017 年 6 月 15 日從酒泉衛星發射中心升空,已在軌運行兩年多,開展各類觀測1000 余次,獲得科學數據29Tb,成功監測了雙中子星併合引力波事件電磁對應體,完成了脈衝星導航實驗。

      和國外同類衛星相比,“慧眼”衛星具有覆蓋能段寬、在高能X射線能段的有效面積大、時間分辨率高、有效工作時間佔比高等優點,可以探索比以往更靠近黑洞視界或中子星表面的區域。

      來源:新華網、央視網

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  • 華為多屏協同功能為什麼不向非華為電腦開放?

    華為多屏協同功能為什麼不向非華為電腦開放?

      作者:滄海

      IT 之家 10 月 29 日消息目前,華為多屏協同功能僅適用於華為電腦,並未向非華為電腦開放。剛剛,華為手機產品線副總裁@李小龍 Bruce_Lee 道出了其中緣由。

      @李小龍 Bruce_Lee 表示,“不是故意不做其他品牌的電腦,是電腦上 WIFI/藍牙硬件和驅動太亂了,我們沒精力搞定兼容性問題。大神們想破解我們也不會攔着。”從李小龍的回應中可以看出,華為多屏協同功能不支持非華為電腦,主要原因還是品牌眾多,適配起來耗費的精力太大,另外三方大神自己動手為喜歡的電腦品牌“適配”此功能的話,華為官方也並不會阻攔。

      根據華為官方的說法,多屏協同功能基於 EMU10.0 的分佈式技術,實現跨系統、跨設備協同。將手機和 MateBook 連接之後,可以實現資源快速共享,協同操作,讓辦公更高效。手機和 MateBook 可以通過碰一碰、靠近自動發現和掃一掃三種方式連接。

      兩個設備連接后,可以實現 MateBook 和手機雙系統同屏显示;MateBook 和手機設備硬件共享:PC 鍵鼠操作手機,揚聲器播放手機語音,手機賦予 PC 通信網絡等;MateBook 也可以暢玩手機應用;跨設備共享剪切板;拖拽互傳文件等功能。

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