芯片設計公司的“四層境界”

在武俠的江湖中,劍法的境界被分為四層;

第一層:“心中有劍,手中無劍”

這是入門者狀態,心中有劍法,尚未純數,不能隨意揮灑;

第二層:“心中有劍,手中也有劍”

劍法招式純數,如手使指,收放自如,眼到手到,縱橫天下;

第三層:“心中無劍,手中有劍“

劍法內化於心,外化於行,不拘泥於劍法招式,無招勝有招;

第四層:“心中無劍,手中也無劍”

不滯於物,草木竹石均可為劍,達到了人劍合一的境界;

劍法修煉是這樣進階,芯片設計公司也是如此;

第一層:“心中有芯,手中無芯”

賈老闆是一個土豪,看到芯片行業如此火熱,不錯過任何風口的賈老闆決定踏入這個行業;賈老闆不但是土豪,還是有很多關係;賈老闆的關係深不可測,據賈老闆說,他有個AI芯片項目,需要把攝像頭中的圖像中識別出犯罪分子然後傳輸到後台報警,原來賈老闆的公司買別的廠家的芯片來搞這個,又貴又拿不到貨,賈老闆每年通過各種渠道,完全可以出幾千萬顆,賈老闆掐指一算,還是自己做芯片划算;於是招了一批人,成立了一個芯片公司;

賈老闆目前就是處於“心中有芯,手中無芯”的狀態,處於這個層次的公司,主要精力都是放在PPT變成芯片的過程;這個入門看似簡單,實際上非常複雜,賈老闆要開發這款AI芯片,其核心應用核心應用是MIPI採集來的圖像,緩存到DDR中,通過AI處理器識別成犯罪分子,然後圖像由CPU控制通過WIFI網絡上傳云端,當團隊開工時,他發現面臨兩大問題:

第一個問題:IP的選擇:SOC裡面CPU,DDR,總線,AI處理器,MIPI,WIFI這些IP都有IP vendor,但是選哪家就是學問?除了價格,這些IP有沒有成功應用的案例,速度能不能滿足要求;特別是AI處理器,是選vendor的IP,還是自己的團隊自研,如何取捨?

第二個問題:工藝的選擇:工藝的選擇是考慮芯片預期的數量,一次投入NRE成本,工藝能不能滿足性能需求,以及模擬ip該工藝下是否有可選擇的選項,功耗如何,這是一個綜合方程求解;

賈老闆的公司搞定了這個兩個問題;下面就開始了設計階段,賈老闆挖來的團隊主要做SOC的集成和驗證,這一類芯片公司對設計的要求不是很大,但是對驗證的需求極大,所謂"設計性不強,驗證性極大";後端可以依賴後端設計服務;從而可以較快的交付市場;芯片團隊主要完成完成RTL-to-netlist的部分,剩下的交付給後端設計服務公司完成netlist-to-gds部分,後端設計服務公司去找台積電/中芯國際流片,然後找長電/日月光封測;不出意外,設計完成3個月後,賈老闆就拿到了芯片;

賈老闆的芯片公司一般修煉此層,平均需要18個月的時間,天資聰慧之人,一般也需要12個月時間;

如果經歷九九八十一難,終於拿到了芯片;能夠bringup(芯片點亮),說明此層心法有所小成,可以進行下一層的修煉;

如果歷經九九八十一難,拿到芯片是一塊石頭,就需要從頭開始重新修煉此層,直到成功為止;

此層修煉成功,根據芯片的大小,難度不同,修煉時間也不同,一般經歷過幾次流片都是較為正常的事情;

第二層:“心中有芯,手中也有芯”

如果玩遊戲時,讓你在會六脈神劍的段譽和降龍十八掌的喬峰之間選一個和丁春秋單挑,正常人肯定選喬峰,因為選喬峰穩贏,選段譽有風險,段譽的六脈神劍,天下無敵,極其精妙,但是輸出極其不穩定,時有時無,容易關鍵時候,讓人崩潰。

如果研發一款芯片,也是希望最終的結果是喬峰的“降龍十八掌”,而不是段譽的“六脈神劍”,18個月過去,如果發現芯片最終能不能工作是“薛定諤的貓”,上電的一刻,也可能能工作,也可能不工作;這個時候賈老闆是什麼反應,賈老闆會崩潰;為了賈老闆不崩潰,必須有個方法讓芯片設計公司穩定可靠的輸出芯片產品;

芯片設計本身是一個標準工業化的流程,有一整套流程控制,通過這一套流程控制,可以保證兩點:

1:所想即所得:芯片按照產品定義能夠順利的研發設計出來,並且肯定可以工作;

2:所得即合格;芯片的合格是通過測試(DFT,BIST,功能pattern)後,保證芯片能夠100%的合格。

完成了這個階段階段,達到比較好的良率,例如95%,才算是完成了從入門到精通的一步;

所想即所得,就需要研發的流程控制,例如IPD,一整套的研發管理的流程,包括從市場調研的輸入,產品定義的輸入,架構設計,IP選型,編碼規範,驗證規範,綜合及後端的signoff流程;這些規範,是無數流片BUG和失敗的教訓帶來的,遵守這些流程,就會大大降低風險,否則就會掉到一個又一個的坑里;因為產品定義偏差,設計的冗餘不夠,驗證不充分,後端signoff規範不標準導致失敗的芯片,多如牛毛;

目前中國90%的芯片公司都小於100個人,並且研發人員就更少,基本上都是游擊隊的研發方式;主要依靠項目經理自身能力,項目經理的關注點一般是關注點在於RTL的質量,驗證的質量(功能覆蓋率,代碼覆蓋率等等),網表的質量。後端流程控制基本上依賴後端公司的自己的流程,如果後端服務公司比較規範,成功把握較大,如果後端服務公司本身流程不規範,signoff的流程不完善,那麼風險就很大。從依靠人到依靠流程,就是一個很大轉變;

前面才是第一階段,後面封測,產能,庫存,整個供應鏈的管理,更折磨人,也更考驗芯片公司在這個方面的積累;芯片設計是高端製造業,製造業的問題一個也跑不了。供應鏈做不好,就會出現一個現象,如果市場突飛猛進,沒有預估協調好產能,則就錯過了掙錢的機會,如果庫存多了,而市場又沒有起來,就會導致成本的積壓;

經歷第二層多次流片的鍛煉,芯片設計公司通過流程不斷磨合,把流程貫徹研發全過程,才能真正才能達到指哪打哪的境界,芯片團隊能夠有戰鬥力輸出了;可以稱之為一個可靠的芯片團隊,而不是一個團伙,或者游擊隊;

本層修煉根據團隊悟性不同,短則1-2年可成,長則需要幾年可成,甚至永無可成之日,因為流片的錢花光,團隊散了,例子也不鮮見;對於賈老闆這種土豪,有充足的資金投入和挖牛人經驗,也是可以能修煉成功,做到這一層,芯片公司可以在自己的主航道裡面深耕,進行核心技術積累,更高的性能,更低的功耗,更少的成本,包括別人搞不定的技術,逐漸能夠贏得市場,獲得成長機會;

第三層:“心中無芯,手中有芯”

芯片公司本質上也是生意,提供客戶穩定,可靠,有價格競爭力的芯片,從客戶獲得資金,這個是正常的商業邏輯;而採取更高級的手段獲取客戶就是第三層修煉了;

”心中無芯,手中有芯“,這個境界,國內公司少有練成,這個層次的廠商已經超脫了賣芯片的層次了,直接就是方案(solution),專利(patent),生態(ecology),簡稱SPE;

方案這一層,比較好學,例如中國台灣的聯發科在山寨機時代,也是提供了一套整個的turnkey的解決方案,華強北的小廠根本不用操心如何設計電路,只是在聯發科提供的方案上,加上屏幕和電池,用上聯發科的手機芯片,就是一個完整的手機;這種方案降低了手機設計的門檻,奠定了山寨機的繁榮時代,也成就了聯發科芯片的“山寨機之王“的美譽;

海思也是一樣,在海思以前,有很多提供車牌識別的系統軟件廠商,都活得不錯,海思依據自身的IPC SOC做了智能停車系統,以SDK的形式免費開放,很快就有很多下游廠商跟進,能夠一下降低整個行業的門檻,所以芯片就打敗了TI等一系列對手,獲得市場的認可,這種提供整套的免費的解決方案,一方面自己的方案成為業界主流,另一方面下游廠商降低門檻,又有利可圖,那麼芯片就是水到渠成的事情了; Continue reading

分散式雲計算的優勢與革命性實踐

雲計算是一種新近出現的現象,對我們的日常生活已經變得至關重要,因此這種趨勢將持續存在。在過去的十年裡可以見證雲計算的多項特徵,比如快速的網絡連接和通用技術的進步。150 Mbps的網速在城市和郊區城市比較常見,而30 Mbps的下載速度與6 Mbps的上傳速度相結合是旗艦移動設備的新默認標準——使我們能夠在雲端輕鬆工作。將高速與較低的存儲驅動器限制以及向遠程工作生活方式的轉變相結合,雲計算是顯而易見的選擇。這樣一來便可以將所有內容都存儲在雲服務器上,包括文件、照片、應用程序、業務數據庫和共享計算,一切都“觸手可及”。

然而,在這一轉變過程中,隱藏在雲背後的是雲計算文化帶來的大量漏洞。將我們大部分或全部的存儲活動都保存在雲上會造成嚴重的安全問題,我們可能會丟失所有的數據。如果你需要使用互聯網來訪問自己的數據,那麼它會很容易被黑客攻擊。此外,任何私人或機密數據都可能暴露在網上,包括與身份有關的敏感信息。

作為對策,區塊鏈技術的用戶和愛好者提出了一種叫做分散式雲計算(DCC)的方法,該方法可以防止所有這些漏洞,甚至更多。

分散式雲計算的優勢

在過去的20年中,查看標準解決方案並嘗試將其“分散”在區塊鏈上已經變得陳詞濫調。儘管出於宣傳區塊鏈世界的目的而已經過度使用且利用了這一功能,但是創建一個去中心化的雲計算解決方案仍然是一個有價值的目標。將雲計算技術轉變為分散式方法將充分利用網際網絡操作的強大功能(同時帶來零缺點),只不過是絕大多數人都不喜歡變化罷了。

(1)增強的安全性:分散式雲計算需要區塊鏈來運作,而區塊鏈默認是高度加密的。此外,所有參與網絡的參與者都擁有網絡內的部分賬本技術,這使得一切變得極為分散。這一直是一個令人著迷的功能,其內置的安全性可以防止內部操縱和外部黑客的入侵。除此之外,網絡的參與者越多,這種分佈就越高。

(2)低成本:標準的雲計算會有相當大的成本,雖然隨著技術的進步,這種成本越來越低。然而,分散式雲計算與大多數區塊鍊等價物一樣,可以以比標準計算更低的成本運行,因為不需要購買雲存儲空間、高級網絡系統和API軟件。

(3)能源效率:分散式雲計算和區塊鏈技術一般都可以歸類為綠色能源,儘管有人擔心比特幣和加密資產會使用大量電力。事實是,這不僅會比“傳統”的同類技術消耗更少的能源,而且這種技術的區塊鏈性質可以通過使用加密挖礦導致的家庭供暖來促進清潔能源。

(4)網絡加密:由於區塊鏈的加密性質,分散式雲計算通常具有SHA 256標準加密或更高版本,這是默認的。開箱即用的這個加密級別比很多價格高昂的服務更高更安全。

(5)業務擴展解決方案:分散式雲計算還可以讓企業以更大的規模更高效地運營,讓企業有機會在全球範圍內工作,而不需要當地的數據中心,不需要信任來自另一個國家的公司,也不需要通過託管離岸建築或賬戶來承擔稅負風險。

(6)應用的可擴展性:也給那些希望託管應用程序的人提供了機會,從而為這些應用程序的用戶提供了一個分佈式託管平台。由於區塊鍊網絡內置的加密級別,用於這些應用的數據將保持安全。

(7)所需信任度最低:由於這種計算方式的分佈式性質,使用網絡所需的信任度幾乎為零。無需信任數據中心、管理者或網絡提供商即可運行。

(8)最小的漏洞:由於有最低的信任係數、更高的加密以及內置的分佈式技術,因此創建了最高的安全性和低漏洞方法之一。由於該技術的分佈式特性,黑客將很難獲得任何信息以破壞網絡。

(9)零宕機時間:因為在分散式雲計算中所有的東西都是分佈式的,因此部分網絡可能會癱瘓,而整個網絡不會出現任何停機,就像有節點的加密貨幣可以在網絡中失去一個節點但仍然可以運行一樣。

(10)自動恢復系統:與使用任何需要存儲的東西一樣,使用備份並確保有適當的恢復系統來防止數據的災難性丟失可能非常困難或繁瑣。通過分散式雲計算,每個人都有一份你所需要的數據,這些數據對每個人都是加密的,只有你自己能查看和搜索。這個恢復系統也可以是即時的,並且避免了保障正常備份所需的額外費用。

(11)潛在的激勵機制:如果你打算成為分散式網絡的託管者,那麼許多分散式雲計算選項都可以提供激勵措施,這使得用戶可以獲得參與的獎勵。這與為普通雲服務付費形成鮮明對比。

分散式雲計算的示例

雲計算領域去中心化的好處非常多,從長遠的角度來看,似乎是正確的玩法。很多項目也認為這是企業和個人的未來前景。接下去來來看看目前在分散式雲計算領域最前沿的一些項目——他們現在在做什麼?能為未來的計算提供什麼?

(1)Cudos:​​CUDOS網絡是一個多鏈預言機(oracle)平台,它的設計是為了實現分散計算的所有好處。與許多其他鏈不同,他們正在將網絡建設成一個預言機。Cudo明白,將現實世界連接到區塊鏈世界的預言機非常重要,因為對於保護數據收集和處理而言,現實世界必不可少。CUDOS還允許個人和組織成為其網絡上的驗證者,同時在權益證明(Proof of Stake)共識機制下進行質押(Staking)。CUDOS中的委託質押可以讓用戶質押足夠的代幣來創建一個節點,該節點在網絡中具有優先參與權。這種質押和委託質押之間的差異有助於將希望大量參與的人與僅希望使用網絡的人區分開。

(2)Ankr:Ankr是一個全面的Web3集成平台,它提供了分散式計算的內置產品和服務的連接,並託管支持超過40種不同的區塊鏈,包括以太坊、波卡和幣安智能鏈。他們可以讓企業通過API進行連接,並允許用戶對節點進行質押以獲得獎勵,從而讓網絡更加分佈化。

(3)Aleph.im:Aleph.im是一個針對Web3和分散式雲計算的區塊鏈不可知平台。Aleph.im是這個領域比較新的玩家,支持包括波卡和Avalanche在內的六條鏈。用戶能夠與他們的實時網絡、dApp和存儲解決方案、SDK和節點進行交互。

(4)iExec RLC:作為DDC專用平台,iExec運行在以太坊網絡上,並給出了完整的雲計算市場解決方案。他們採用貢獻證明(Proof of Contribution)模式,在側鏈基礎設施上運營。

(5)Elrond:Elrond是一個用於權益證明共識的碎片化智能合約執行平台,是一個去中心化的計算鏈,它的設計是為了擴展規模並適應日益增長的人氣,目前每秒提供高達15000筆交易。Elrond基於Rust編程語言構建,專注於鏈上狀態、網絡流量和交易效率。

結論

像CUDOS網絡這樣的跨鏈解決方案在建立分佈式雲計算的完整性和穩定性方面具有巨大的優勢。它們提供了獨特的功能來創建低成本、低延遲和高度考慮個性化的計算能力。CUDOS還允許現實世界的活動以預言機的形式直接連接到區塊鏈。由於去中心化的好處很多且幾乎沒有缺點,轉而使用分散式雲計算(DCC)方法可能不是“如果”的問題,而是企業何時能完全適應並利用這種模式的問題。

大數據和分析解決方案如何在數字時代徹底改變業務?

隨著其採用率的快速上升,大數據分析市場規模預計到2022年將達到2743億美元,2018~2022年的複合年增長率為13.2%。

如今的技術在不斷地發展。無論是自動駕駛汽車、機器人還是重型自動機械,技術只會隨著時間的推移而變得更好。然而,很多技術在很大程度上依賴於數據、各種規模和類型企業的信息,以及解釋這些數據和信息的高級分析技術。由於大數據在推動組織數字化轉型方面起著至關重要的作用,數據分析使企業領導者能夠分析他們的數據,並從中獲得有意義的見解。大數據分析使企業能夠做出數據驅動的決策,從而改善與業務相關的結果。

隨著其採用率的快速上升,大數據分析市場規模預計到2022年將達到2743億美元,2018~2022年的複合年增長率為13.2%。

以下是2021年及以後將佔據主導地位的頂級大數據和分析趨勢:

1.決策智能

決策智能涉及各種決策方法來設計、建模、調整、部署和跟踪決策模型和過程。它還包含一個框架,將基於規則的方法等傳統技術與人工智能和機器學習等先進技術結合起來。預計未來許多組織都會有分析師實踐決策智能,其中包括決策建模。

2.X分析

由Gartner公司首先提出的X分析是數據分析中的一個總括術語。由於這一新概念將在未來幾年獲得廣泛關注,X是指一系列的不同結構化和非結構化內容的數據變量,如文本分析、視頻分析、音頻分析等。X分析將被數據和分析領導者用於解決社會挑戰,其中包括氣候變化、疾病預防和野生動物保護。

3.數據操作

DataOps是一種敏捷的、面向過程的方法,用於開發和提供分析。它將DevOps團隊與數據科學家聚集在一起,提供支持數據驅動企業的工具、流程和組織結構。DataOps團隊重視有效的分析,通過他們提供的見解來衡量數據分析的性能。他們也接受變化,總是尋求不斷了解不斷變化的客戶需求。

4.增強分析

現在數據無處不在,每分鐘都有更多的數據產生。使用增強分析可以通過使用人工智能和機器學習創建、開發和共享數據分析來增強數據分析。它提高了數據分析過程的效率,為企業提供了能夠在短時間內回答基於數據的問題的工具,並幫助企業在競爭中保持領先地位。

5.混合雲

雲計算對大數據分析有很大的影響,因為它存儲了大量的數據集,並處理實時信息。如今,許多大數據和分析用例都運行在混合雲基礎設施上。作為一種IT架構,混合雲將內部部署設施和雲計算資源與一個或多個專用雲集成,從而增強了大數據和分析功能的可擴展性和計算能力。

6.數據故事

數據故事正在成為傳遞業務信息和推動成果的更流行的方式。如今的企業可以收集各個方面的數據。儘管如此,他們仍然無法充分利用隱藏在數據中的機會。講故事是知識在大群體中傳播的關鍵。而在當今數據驅動的世界,這正成為必然趨勢。Gartner公司預測,到2025年,數據故事將成為傳遞數據見解的一種最流行方法。

7.聚合分析

到目前為止,只有IT專家和數據分析師使用分析來創建支持決策過程的數據可視化。然而,在當今的自助服務概念下,這些工具被企業中的不同角色更廣泛地使用。Gartner公司分析師表示,非分析性應用程序將在未來幾年發展為集成分析。預計到2023年,95%的全球財富500強公司將把分析治理整合到更廣泛的數據和分析治理計劃中。

總結

大數據和分析領域的新趨勢將繼續發展。企業需要保持專注,不斷更新,以推動成功的數字化轉型。他們必須了解如何利用數據分析,使他們能夠更好地了解自己的市場,並使他們領先於競爭對手。

醫療行業數字化轉型的發展需求

近年來,雖然在醫療IT方面持續投入了大量資金,但是醫療機構仍存在很多問題亟待解決,如信息化建設滯後、管理運營不成章法、醫療服務成本高、服務體係不完善等。

 1. 醫療需求:提高醫療機構的醫療效率

提升醫療服務質量,一直是醫療機構改革的重點。以患者為中心進行醫療服務規範化管理,提高醫療服務質量已經成為醫療機構轉變經濟增長方式的主要手段和醫療管理工作的大事。在以患者為中心的辦醫形式下,建立現代醫院管理體制的同時,更要注重提升醫療服務質量的水平。因此,借助數字化轉型的契機,醫療機構可以更快地實現優化服務流程、提升診療質量、創新服務模式、改善醫患關係、豐富醫療服務內容等目標。

2. 管理需求:降低醫療機構管理成本

近年來,雖然在醫療IT方面持續投入了大量資金,但是醫療機構仍存在很多問題亟待解決,如信息化建設滯後、管理運營不成章法、醫療服務成本高、服務體係不完善等。從管理運營的角度來看,醫療機構急需一整套系統、科學、可落地的信息化解決方案,帶動整個內部業務流程和外部供應管理體系的變革和完善。醫藥機構要想更好、更快地發展,就需要科學、合理地降低醫療管理成本,兼顧經濟和社會效益,這樣才能促進醫療機構的良好發展。但是,目前我國大多數醫療機構的成本管理工作不夠科學、合理,致使此項管理工作的作用並未充分發揮出來。

3. 醫改需求:醫保控費、社會養老等現實問題引發轉型

區域發展不平衡加劇了年輕人群向發達地區流動,減輕了發達地區的老齡化壓力。與此相對的,是欠發達地區的醫保、養老等問題嚴峻。隨著中國老齡化問題的持續加劇,醫改、醫保、社會養老等現實問題成為政府急需解決的問題。自新醫改實施以來,醫保制度的建立為全體國民提供了保障,為社會經濟發展提供穩定支持,這是改革過程中的基本原則。目前我國正式組建國家醫療保障局,將城鎮職工和城鎮居民基本醫療保險和生育保險職責、新型農村合作醫療職責、藥品和醫療服務價格管理職責、醫療救助職責整合在該部門下。借助數字技術,以國家醫療保障局成立為契機,真正落實了三醫聯動,未來將推動醫保、醫改、醫藥等各方面的提質增效。

4. 公衛需求:依法防控,健全公衛應急體系

今年抗擊新型冠狀病毒疫情的過程凸顯了依法科學有序防控的重要性。這次抗擊新冠肺炎疫情,是對國家治理體系和治理能力的一次重大考驗。兩會上鼓勵運用大數據、人工智能、雲計算等數字技術,在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好地發揮支撐作用。

5. 科研需求:臨床研究、藥物研發等引發的轉型需求

醫療已經成為我國科技研究的重要領域之一:技術的革新為解析細胞命運決定的機制帶來了新的可能性;搭建全基因組數據計算雲引擎,將標準化的WGS數據分析流程轉移到雲端,大大降低了WGS數據分析、運算及使用門檻;治療中EBVDNA分子標誌物可用於實時評估患者對治療的敏感性、動態預後風險預測,為指導臨床醫生進行治療決策提供了重要依據,也為患者實時了解抗腫瘤治療的反應性和失敗風險提供經濟、無創、便捷的液體活檢手段;利用但細胞轉錄組學技術描繪了首個完整的脊索動物胚胎髮育轉錄譜系。這些前沿領域的背後,離不開數字技術的支持,在科研需求的帶動下,醫療行業數字化轉型將持續深入。

幫紐約警察營救人質!被徵警的波士頓動力狗,會成為沒有感情的“監視工具”嗎?

紐約曼哈頓北部的一間公寓裡,兩名男子正被扣為人質。

幾個小時前,兩名假裝成水管工入室行竊者綁架了這兩位人質,兩位持槍歹徒將這兩位人質綁起來,並且實施了各種虐待。

 

其中一名受害者最終設法逃脫並成功報警。上週二清晨,警方定位到了案發現場,東227街的公寓,但並不確定持槍綁匪是否仍在裡面。

 

替警察提前探明現場情況的是一隻機器狗——Digidog,重達60多斤,每小時可以跑三英里半,甚至可以爬樓梯。在它的身上固定了攝像機和探燈,還有雙向通訊系統,警務人員可以遠程操縱它以查看和聽到正在發生的事情。

 

Digidog幫助警察確認了公寓內並沒有人,也讓警方得以順利進入屋內。

 

雖然截至目前,警方還沒有找到兩位嫌疑人,他們偷了一部手機和2000美元現金,並用熱鐵燒死了其中一名受害者。不過這是這隻機器狗上崗後“出”的第一件大任務,警方說,這次出警也讓他們更明確,機器狗非常適合這類工作——黑暗中看到並評估人員進入有威脅的公寓或建築物的安全性。

 

但這同時也引發了一系列爭議:被警察收編的機器狗,會否會成為極具攻擊性的監視工具?

營救警犬還是移動的地面監視器?

紐約警察局一直在測試Digidog,它可以在危險情況下部署並保持警員的安全,但是有人擔心它會成為攻擊性的監視工具。

 

比如,民主黨代表亞歷山大·奧卡西奧·科爾特斯(Alexandria Ocasio-Cortez)就在推特上將Digidog描述為“機器人監視地面”的無人機。

 

的確,看到這種配有有監視器和小型武器的機器狗,人們很容易聯想到2017年“黑鏡”(Metalhead)中出現的“殺人機器狗”。

在這部劇集中,這只外形酷似Digidog的機器狗成為了高效殺人工具,只要周圍有任何風吹草動,它就會自動啟動,並立即釋放一顆包含近百粒追踪器的微型破片高爆雷。只需被射入一枚追踪器,不管目標逃到天涯海角,它都會追殺到底。更可怕的是,劇中描繪的這一機器狗形像還具有迅速破解一切電子密碼鎖的功能,無論是車鎖還是門鎖,它伸出前肢插入接口,統統輕鬆一鍵解鎖。

 

《黑鏡》中的殺人機器狗

 

這一恐怖形象過於深入人心,也讓警局這次宣傳引發了大量爭議,機器狗未來是否會落入犯罪分子手中,成為類似的殺人工具?或者警察會否利用這一毫無感情的機器執行狗,做出類似射殺黑人青年的警察George Zimmerman類似的舉動?

 

為了平息議論,紐約警局也在推特上特意發表聲明,稱使用機器人幫助警察執行任務並非首創,“自1970年代以來,紐約警察局一直在使用機器人來挽救人質和危險品事件中的生命。 ” Continue reading

2021年四大企業物聯網使用案例

根據一項新的研究,物聯網已經成為2021年最重要的技術之一。此外,商業和工業物聯網市場正在蓬勃發展,而製造業在企業物聯網的實施中佔據的份額最大。

毫無疑問,最近的增長是由對可靠且強勁的投資回報的關注推動的。物聯網解決方案回報最大化包括應用分析、技術解決方案的可行性以及詳細的成本效益分析。因此,有遠見的企業將物聯網視為推動其運營數字化的催化劑。

在物聯網的早期,由於缺乏經驗、準確的需求或維護承諾,許多項目都失敗了。因此,有必要儘早確定您希望從物聯網解決方案中獲得什麼,並圍繞您企業需求制定相應計劃。

在此背景下,企業物聯網目前有四個突破性領域,它們直接轉化為商業和工業組織的收入增長或成本節省。以下是2021年企業在物聯網投資方面將獲得最大回報的領域。

預測性分析與維護

當今工業物聯網(I IoT)系統最有效的用例之一是提高關鍵設備的性能。物理資產性能分析,包括狀態監測和故障預測,是提高結果的關鍵。

使用物聯網在故障發生之前進行預測(同時了解需要什麼來防止重複故障)是一種很好的方法。德勤(Deloitte)的一項研究發現,到2025年,預測性維護將為公司節省6300萬美元,其中大部分成本節省來自於計劃外停機時間的減少。

儘管關注機器健康和預測性維護傳統上是製造業實施物聯網的驅動力,但該行業仍有機會對零件、機器和裝配線之間複雜的線性和非線性關係有更多的了解。

通過與經驗豐富的工業物聯網系統設計師密切合作,設備製造商可以加快部署並更快地獲得競爭優勢。遠程訪問有關現場設備的數據為設備製造商提供了巨大的價值,而這些設備製造商經常被第三方安裝商和服務提供商切斷與最終客戶的聯繫。

提高能效

提高物理資產的能源效率是當今使用物聯網的一個共同目標。能源生產成本的上升、環境問題以及監管力度的增加,共同導致了對物聯網的迫切需求。

特別是在製造業中,盡可能地監測和減少能耗至關重要。更廣泛地說,設備製造商設計的物理資產在許多應用中消耗了大量能源。由於這些資產通常是機械或熱性質的,因此隨著時間推移,它們很容易出現性能下降和發生故障。

使用物聯網來節約能源包括測量標準化環境條件下的理想性能,然後,可以將生產結果數字化表示為能耗、碳生產量以及財務成本與工作量之間的比較。雖然這些努力主要集中在節能上,但它們將為製造商帶來額外的好處,包括更高的生產質量和更長的資產使用壽命。

增加安全

在大流行中,解決安全問題是企業物聯網的另一個用例,它對企業利潤和挽救生命都有影響。在許多行業中,存在對設備、人員和周圍社區的環境危害。高壓測量、監測製冷溫度、監測揮發性氣體和液體處理、化學物質的排放、核輻射、建築工地安全和未經授權的入侵只是物聯網日益部署的幾個領域。

這些解決方案分佈廣泛、堅固耐用、可擴展且具有成本效益。物聯網解決方案始終開啟、始終連接並可遠程訪問。它們提供了對物理資產的廣泛和深入監測,而這些僅通過人工監測是很難或不可能實現的。

此外,在新冠肺炎大流行期間,企業物聯網解決方案使工業維護團隊能夠安全地保持遠程狀態。傳感器對裝配線和關鍵任務資產運行情況的實時洞察,使他們能夠僅在最糟糕的情況下派遣維修人員,而不是在沒有潛在需求的情況下將維修人員送進建築物。

在大多數情況下,業務案例通常是由降低或消除風險的願望驅動的。改善員工安全、減輕環境影響以及遵守法規變化是預期的收益。此外,實施物聯網解決方案有可能通過改善安全和運行條件來延長設施或關鍵資產的預期壽命。

事實上,專家們一致認為,如果沒有物聯網,設施管理人員最終可能會推遲維護,這可能會對安全、健康和環境造成影響。

優化生產力

提高整體設備效率是企業和設備製造商的另一個重要考慮因素。通過利用雲計算和物聯網的強大功能,有可能實現卓越的投資回報。事實上,ITIF研究發現,通過物聯網監測機器利用率可以將製造生產力提高10%至25%。

由物聯網推動的工業4.0代表了許多新興方法,而所有方法都集中在提高生產力和可靠性上。生產力用例可以帶來更高的投資回報。雖然這些應用實施起來很複雜,但有經驗的物聯網設計師可以幫助設備製造商確定優先級並設計實用的解決方案。

然而,這些解決方案的實用性只能由實施它們的企業的真實需求來決定。因此,為了跟上數字化而參與物聯網是一個巨大的錯誤。

物聯網應用(主要是工業物聯網應用)大幅增長的原因非常明確和令人信服。但與所有行業一樣,工業領域也面臨著大流行引起的預算限制。這就是為什麼在2021年,只有創造真正商業價值的實施才會被考慮的原因所在。

風口上的量子計算機:核聚變一樣的賭局,鑽石一樣的騙局

剛剛過去的一年裡,量子計算一直是上至廟堂、下至老百姓關注的焦點。

 

國家層面,各國都在加大相關扶持投資,在美國商務部的出口管制清單上,量子計算赫然在列,儼然已經成了未來國家戰略博弈的重中之重。

 

 

在產業層面,也不時有突破的新聞傳來。中美科技巨頭們基本都沒有缺席,在硬件量子電路模擬器、量子計算機、操作系統、算法軟件等等都有大大小小的創新。

 

技術封鎖焦慮、商用化加速、政策扶持、產業生態、資本湧動……幾方要素交彙在一起,一些“小機靈”就有點坐不住了——這熟悉的配方,不正是風口的味道嗎?

 

於是下面這樣令人啼笑皆非的創業夢就開始湧現了。

 

 

量子計算機,真的是一個好生意嗎?

 

目前看來,它更像是一場混雜了賭徒與騙子的遊戲,有人在“用青春賭明天”,而有的人只想“過把癮就死”。

 

你我都在牌桌上:一場未來豪賭

首先要說明的是,這裡的“賭徒”並無貶義,事實上,科學家、發明者在一些偉大的研究中或多或少都有“賭”的成分。

 

中科院院士郭光燦就曾把量子計算比作一個山洞,鼓勵中國的科研人員有勇氣沖進去,哪怕洞裡的一切都是未知的。

 

如果要給量子計算找個伴,可控核聚變可能比較類似:

 

·都能帶來顛覆性的改變。可控核聚變可以徹底解決地球能源匱乏問題,實現“無限能源”,大型強子對撞機理論上可以一秒鐘製造一個黑洞,量子計算機的數據處理能力,可以只用0.01秒做到超級計算機需要100年才能算出的方程組,快速破譯現在的任何密碼,因此也有人認為它們可以“讓人具備神一樣的能力”。

 

·都有行星級的戰略高度。量子計算和可控核聚變一樣,都被視為人類探索太空、進入宇宙的必備技術,最先掌握該科技的國家也最有可能率先進入深空時代。

 

(緊密的量子組件)

 

·都存在許多有待突破的底層技術難點。量子和粒子一樣,都極其不穩定,很容易受到外界環境的干擾。因此在目前的技術條件下,不僅可控核聚變在成本、功效、穩定性、裝置尺寸等方面都有很大的困難,量子計算機也因為類似的問題,遲遲沒有進入實用化階段。

 

都需要體系化生態化的產業聯動。比如特種材料、關鍵設備、極端條件下的精密製造等關鍵,以及操作系統、軟件生態等並跑。

 

(谷歌CEO 桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)與穀歌量子計算機 @ Santa Barbara Continue reading

蘋果發力6G技術!開始招兵買馬,決戰太赫茲

據EEtimes報導,近日蘋果針對6G無線技術發布了相關工作崗位的招聘啟示,工作地點為庫比蒂諾(Cupertino)和聖地亞哥(San Diego)。

蘋果的招聘信息中提到,該部門的使命是研究和開發下一代無線網絡通信技術,蘋果需要對高頻(GHz、THz)領域無線通信技術、智能手機和可穿戴設備的無線系統等方面都比較了解的人。

另外在工作經驗需求方面,蘋果提到了邊緣計算、機器學習應用、定位測距等等。

目前主要大國和不少科技巨頭企業都開始加入到6G競賽中,蘋果也不例外。蘋果在5G手機的落地時間上,比三星、華為等競爭對手足足晚了近一年,因此在未來的6G時代,蘋果顯然不想再遲到。

一、6G這班車,蘋果不能再落後了

雖然現在全世界都在如火如荼地推進5G建設,但6G的競賽已經開始。研究機構、企業都在嘗試研究並定義6G相關的無線通信技術和潛在材料。

目前業內普遍的看法是,6G的應用,最早也要在2030年,也就是大約10年後落地。

當然,蘋果的招聘意味著他們要儘早參與其中並做長期打算,如果蘋果要在10年後仍然保持領先的市場地位,那在6G上積累優勢無疑是正確的選擇,但同時任務也非常艱鉅。

蘋果的招聘信息中提到,“該部門的使命是研究和開發下一代無線網絡通信技術,您將定義系統級概念、提出和研究創新的思想和算法並進行複雜的仿真模擬、定義原型平台從而證明關於下一代6G蜂窩系統的各種想法。

當然,蘋果也提到系統設計的研究會從蘋果相關產品開始。

在崗位要求中,蘋果表示他們需要對高頻(GHz、THz)領域的無線系統設計、信道探測器設計了解比較多的人,同時還需要對智能手機、可穿戴設備的低功耗設計、無線系統都比較熟悉的人。

另外,招聘中也提到了對AR、VR、汽車無線系統優化方面的人才需求。

在所需工作經驗方面,蘋果提到了邊緣計算、基於定位測距的服務和解決方案、FMCW雷達傳感等能力,蘋果表示他們需要有良好機器學習相關基礎並能夠將其應用於解決傳感、無線連接入網問題的人才。

蘋果還提到員工需要對最新的毫米波收發器、毫米波天線陣列、RF系統設計等有所了解。

蘋果在5G手機的落地時間上,比三星、華為等競爭對手足足晚了近一年,因此在未來的6G時代,蘋果顯然不想再遲到。

2020年11月,蘋果加入了Next G聯盟,這個組織的職責就是在未來十年內推動北美移動技術發展,並保證北美地區在6G及以後的通信技術發展中可以保持領先地位。

二、6G押寶太赫茲,蘋果已申請四項專利

目前,根據英國研究公司IDTechEx的說法,全球在6G研究工作方面已經投入了超過10億美元,芬蘭、韓國、中國都在6G研究中表現非常積極。歐盟在支持芬蘭及其合作夥伴的6G研究方面資助了超過3.5億美元。

雖然現在6G連頻率問題都沒有最終確定,但大家普遍對於6G技術非常有信心,可以說是雄心勃勃,都想要“大干一場”。

在EETimes記者Nitin Dahad 2018年訪問芬蘭時,奧盧大學的Ari Pouttu教授就跟他提到,他們已經開始對6G進行了一些簡單研究,Pouttu教授強調說研究從思想到成熟可能需要10到15年,所以現在就開始思考相關問題是很重要的。

在6G發展中,研發太赫茲通信將成為主要工作之一,包括開發100GHz無線收發器、研發通信芯片、通過簡單混合信號RF架構進行140GHz 100Gbps傳輸試驗等等。

IDTechEx不久前發布了關於“ 2021年-2041年6G通信市場、設備、材料”的相關報告,試圖預測6G發展的路線圖以及發展中會遇到的一些機遇和挑戰。

▲IDTechEx發布的6G技術發展線路圖

EETimes提到,6G的關鍵參數之一將是頻率躍入太赫茲頻段,也就是目前還未分配的275GHz至10THz頻段。這一頻段能夠產生的信號比較弱,也被稱為“太赫茲間隙(Terahertz Gap)”。

目前早期的6G實驗通常集中100-300GHz這一相對容易實現的頻段,美國FCC(聯邦通信委員會)也建議直接將116GHz至246GHz這一實驗頻段正式化。

其實6G可能跟5G的推進有相似之處,就是從相對容易實現的頻段開始,向更具挑戰性的高頻段不斷推進,5G就是從“幾GHz”開始,向“數十GHz”發展。

EETimes認為,6G頻率不可能高於1THz,因為在此之後,大氣造成的信號衰減會變得非常嚴重,並且通信組件設計也會變得極其具有挑戰性。

總體來說,目前6G發展還有非常多的挑戰需要克服,包括調製解調器、芯片、網絡邊緣設備、太赫茲波束管理等等,在這些領域,還有非常多的機會。

在太赫茲相關領域,目前蘋果已經提交了四個與太赫茲傳感器模塊有關的專利申請。

雖然相關描述並不多,但這也許可以表明,蘋果已經開始認真開展6G相關的技術研究了。

結語:6G是否會成為蘋果下一個絕殺大招?

從蘋果的招聘信息中,我們不難看出,蘋果發力6G研發,是認真的。並且其6G研發也會圍繞蘋果的手機、可穿戴等核心產品展開,提升其產品競爭力。

毫無疑問,2019年到2020年上半年,華為手機的快速崛起,與華為自研麒麟5G芯片的高性價比有很大關係,而麒麟5G芯片的出色通信性能,正是華為5G通信技術領先的典型體現。

蘋果目前的通信基帶被高通牢牢把控,這相當於把核心部件放在了別人手裡,對於蘋果來說,這當然是需要改變的。在收購英特爾基帶業務後,蘋果自己的通信基帶也在醞釀之中。

有消息稱,高通X65將是蘋果使用的最後一塊高通基帶芯片,而在未來的6G時代,蘋果的通信技術是否會從短板變為長板,甚至成為關鍵優勢項,都值得期待。

數據分析在醫療保健中的作用

過去的一年教會了我們許多關於醫療保健行業的事情——尤其是大數據分析的非凡影響。隨著醫療研究人員和臨床醫生收集了有關新冠肺炎的更多數據(從病毒各個變體的基因組序列,到不同人群症狀的典型發展,再到各種干預措施的效果),全球對這一流行病的反應變得更加智能和高效。

這是數據分析在醫療保健中的實際應用——隨著世界變得越來越全球化,它將成為保持人口健康的一個越來越重要的策略。

讓我們仔細看看數據分析在醫療保健中的一些應用。

更智能的診斷

有效的診斷取決於數據——從患者病歷到對檢查結果的解釋,包括x光掃描。直到最近,這些數據的分析還取決於臨床醫生本人,以及他們跟上更廣泛研究領域最新發展的能力。

醫療保健中的數據分析意味著可以對大量診斷信息進行分析和比較。這使得無論是在症狀、檢查結果還是掃描圖像中都可以發現模式,並極大地擴展了主動診斷的機會。

個性化護理

就健康和醫療而言,一種治療方案並不適合所有人,醫療保健領域的數據分析有助於推動量身定制的個性化方法。通過將不同干預措施對不同患者群體的有效性數據與單個患者的詳細信息相結合,數據分析可以針對正確的治療方案提出積極的建議。病史、身體狀況甚至環境條件都可以被考慮,還有細微差別也可以被考慮,正如我們在過去一年中所看到的那樣,比如影響個體的細菌或病毒的特定菌株。

可穿戴設備和連網設備

用於監測心率、步行或跑步步數、睡眠模式等關鍵健康指標的可穿戴設備已成為主流。但這種可穿戴設備對醫療保健的影響遠遠超出了讓個人更好地跟踪自己的健康和福祉。

從連網設備收集的數據——無論是消費者可穿戴設備,還是諸如心率監測器、血壓監測器、胰島素探測器等更專業的設備,甚至諸如連網起搏器等植入設備,都可以讓臨床醫生隨時隨地監測患者的健康狀況。連網設備可以提供隨時間推移個人健康狀況的窗口,並且當特定指標達到令人擔憂的水平時,可以向個人和護理人員發出警報提醒。

的確,通過這種方式,可穿戴和連網設備在社會護理領域有很多重疊,大數據分析的機會眾多,可以監測老年人和弱勢群體的健康狀況,並主動識別他們何時可能需要更多的家庭支持。

未來的機會

為了利用這些影響,醫療保健組織以及提供這些影響的技術提供商需要優先考慮能夠順利有效地進行大數據分析的方法和基礎設施。這意味著優先考慮集成和互操作性。醫療保健行業龐大而復雜,其硬件和軟件來自眾多不同的供應商。(來源物聯之家網)這些技術越來越需要能夠相互連接和共享數據。當數據孤立時,數據分析將無法有效工作。這還意味著要實現強大的數字健康平台,它可以有效地將來自多個不同來源的醫療保健數據匯集在一起,進行詳細的分析,並將這些數據轉化為切實可行的見解。

醫療保健領域的數據分析並不簡單——數據集是複雜的、動態的,而且往往高度敏感——但正確的數據分析可以真正改變公共衛生。

蘋果著手研發6G基帶?

蘋果公司(Apple Inc.)幾個月前推出了首款具有5G無線速度的iPhone。現在,它正著手於第六代蜂窩連接或6G的開發工作,這表明它希望成為該技術的領導者,而不是依賴其他公司。

這家總部位於加利福尼亞州庫比蒂諾的公司本週發布了招聘廣告,以招聘當前和下一代網絡的無線系統研究工程師。這些清單是針對蘋果公司在矽谷和聖地亞哥的辦事處的職位,致力於無線技術開發和芯片設計。

關於這份工作的描述表示:“您將有獨特的機會來研究下一代無線技術,這將對未來的蘋果產品產生深遠的影響。” “在這個職位上,您將成為負責在未來十年內創建下一代破壞性無線電接入技術的前沿研究小組的中心。”

擔任該職位的人員將“研究和設計用於無線電接入網絡的下一代(6G)無線通信系統”,並“參加對6G技術充滿熱情的行業/學術論壇。” 業內觀察家預計6G不會在2030年左右推出,但這份工作清單表明Apple希望在新技術開發的最早階段就參與其中。公司發言人拒絕置評。

蘋果目前大量的iPhone使用由高通公司設計的5G調製解調器。儘管該公司適時推出了其首批5G設備,但有多家手機製造商將其推向市場,並且蘋果嚴重依賴高通公司與新的無線網絡進行連接,從而大大改善了無線網絡。消費者可以下載的數據量和速度。為了使5G應用於最新的iPhone,蘋果公司與總部位於聖地亞哥的芯片製造商達成了一項有爭議的訴訟。蘋果早期參與6G研究和設計表明,它不會等待下一個重大進步。

去年年底,蘋果加入了致力於6G和其他下一代蜂窩技術標準的公司聯盟。6G的標準和時間安排仍然寬鬆,但一些分析師表示,該技術可以使速度比5G快100倍以上。

這份工作清單是蘋果繼續推動內部開發更多芯片的另一個信號。該公司已經為iPhone和iPad設計了主處理器,並於去年將該工作擴展到了Mac。除了用於AirPods,Apple Watch和精確位置數據的無線芯片之外,它還增加了其自定義屏幕和攝像頭技術的工作。

蘋果去年開始開發其首款定制調製解調器,該芯片可使手機連接到無線網絡。蘋果公司定制技術和芯片負責人約翰尼·斯魯吉(Johny Srouji)在12月與員工舉行的市政廳會議上說:“像這樣的長期戰略投資,對於實現我們的產品以及確保我們擁有豐富的創新技術渠道至關重要。”

儘管蘋果為成為6G的關鍵參與者奠定了基礎,但要充分利用5G這一處於起步階段的技術,它還有很多工作要做。該公司尚未將5G擴展到其他設備,例如Apple Watch和iPad,並且出售了使用舊版4G技術的多部iPhone。蘋果的首款調製解調器很可能將用於5G連接。

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