隔夜股市 美东时间周三，美股高开高走，三大指数集体收涨。纳指涨0.95%，续创2022年1月份以来新高；标普500指数涨0.82%，道指涨0.4%，均再创历史收盘新高。大型科技股普涨，Meta涨逾3%，英伟达、微软涨超2%，谷歌、特斯拉涨超1%，奈飞、苹果、亚马逊小幅上涨。 热门中概股普跌，纳斯达克中国金龙指数跌1.18%。阿里巴巴跌超5%，哔哩哔哩、京东、小鹏汽车跌超4%，爱奇艺跌超3%，蔚来、理想汽车、满帮、百度跌超2%，腾讯音乐、富途控股、唯品会、微博跌超1%，网易小幅下跌。拼多多涨超2%。 欧洲主要股指集体收跌，德国DAX30指数跌0.65%，英国富时100指数跌0.68%，法国CAC40指数跌0.36%，欧洲斯托克50指数跌0.29%。 商品市场 WTI 原油期货收涨1.05%，报74.08美元/桶；布伦特原油期货收涨0.99%，报79.37美元/桶。 COMEX黄金期货收跌0.02%，报2050美元/盎司；COMEX白银期货收跌0.81%，报22.3美元/盎司。 由于异常温和的冬季天气削弱了需求，美国天然气期货接近11个月来首次收于每百万英国热量单位2美元以下。 现货钯金回落至900美元/盎司下方，创2018年8月以来新低，跌近6%。因德国工业生产持续放缓，引发了人们对欧洲领先汽车制造商对钯金消费的担忧。 市场消息 【美联储官员轮番上阵 努力淡化短期内降息预期】 三位美联储官员当地时间2月7日表示，未发现需要紧急降息的理由。近几天来，多名美联储官员轮番暗示降息最早也要等到5月份。尽管去年通胀出现大幅放缓，但美联储理事Adriana Kugler、波士顿联储主席Susan Collins及明尼阿波利斯联储主席Neel Kashkari均没有对何时开始降息做出明确表态。这个立场很大程度上呼应了美联储主席鲍威尔上周发表的观点。鲍威尔强调在政策制定者确定通胀率朝着2%目标迈进前，美联储不准备开始降息。 【纽约联储官员称资产负债表不太可能回归新冠疫情前的水平】 纽约联储银行官员Julie Ann Remache表示，美联储的资产负债表不太可能重回新冠疫情之前的水平。她在周三的一个活动上表示，美联储尽管仍在缩表，但依然必须适应金融体系的长期增长。因此，需要储备金管理相关的购买行动以维持充足的储备金供应。“考虑到所有这些因素，回归疫情前4.2万亿美元资产负债表规模的可能性很小，”她表示，“未来几个月我们将密切关注货币市场中新涌现的压力，这可能在某个时候表明我们正在接近略高于充足的水平。” 【伊拉克巴格达“绿区”所有入口封闭 美国驻伊使馆“进入最高戒备状态”】 据伊拉克安全部门消息，当地时间2月7日晚巴格达东部发生无人机袭击事件后，“绿区”所有入口已封闭，美国驻伊拉克使馆“进入最高戒备状态”。巴格达“绿区”是包括国民议会大楼在内的伊拉克主要政府机关和多个外国大使馆所在地。7日晚，伊拉克首都巴格达东部马什塔尔（Mashtal）街区遭无人机袭击，该街区一辆汽车在袭击中被烧毁，袭击事件已造成4人死亡。 【厄瓜多尔议会批准厄中自贸协定】 厄瓜多尔国民代表大会（议会）全体会议7日批准厄瓜多尔-中国自由贸易协定。厄议会全体会议当天以投票表决的方式批准厄中自贸协定。此前，厄宪法法院已对厄中自贸协定作出符合宪法裁决。中国是厄瓜多尔第二大贸易伙伴。2023年5月11日，中厄两国正式签署自由贸易协定，厄瓜多尔成为中国第27个自贸伙伴。协定签署后，两国将分别履行各自国内法律审批程序，厄议会批准厄中自贸协定标志着自贸协定厄方程序已全部完成。根据协定中的货物贸易关税减让安排，中厄双方将分别对90%的税目相互取消关税，其中，约60%的税目在协定生效后立即取消关税。 【拜登总统经济政策特别助理将领导政府新成立的人工智能安全研究所】 美国商务部长雷蒙多周三表示，拜登总统经济政策特别助理Elizabeth Kelly将领导政府新成立的人工智能安全研究所(AI Safety Institute)，该研究所正在开发一个测试强大人工智能模型的框架。 【美国2023年国际贸易逆差为7734亿美元】 根据美国经济分析局和美国人口普查局当地时间2月7日公布的数据，美国2023年12月国际贸易逆差为622亿美元，高于11月份的619亿美元（经修订）。美国2023年12月的出口额为2582亿美元，进口额为3204亿美元。数据还显示，美国2023年国际贸易逆差为7734亿美元，低于2022年的9512亿美元。2023年的出口额为30535亿美元，进口额为38269亿美元。 【俄官员回应瑞典结束“北溪”管道爆炸事件调查】 俄罗斯外交部发言人扎哈罗娃7日在新闻发布会上说，瑞典方面因害怕揭开事实真相而结束对“北溪”天然气管道爆炸事件的调查。扎哈罗娃说，瑞典方面以国家安全受到威胁为由，始终拒绝俄方提出的对事件进行彻查的要求。俄总统新闻秘书佩斯科夫7日表示，参与调查的西方国家拒绝向俄方提供调查进展、调查结果等信息，俄方将继续追踪下一步调查行动如何进行、在何处进行。 【欧洲正准备与特朗普打一场跨大西洋贸易战】 欧盟国家据悉已开始内部讨论，如果特朗普在11月赢得美国大选，欧盟可能会受到惩罚性措施的打击。据一位熟悉准备工作的高级官员透露，特朗普的风格变得越来越咄咄逼人，成员国普遍认为，若其当选，将会实施针对欧盟的强制性行动，比如关税。欧盟国家有责任为即将到来的事情做好准备。 【乌克兰外长呼吁欧盟采取紧急措施 增加对乌弹药供应】 据乌克兰国际文传电讯社当地时间2月7日报道，乌克兰外长库列巴在与到访的欧盟外交与安全政策高级代表博雷利举行会谈后表示，乌克兰希望欧盟采取多项紧急措施，以增加对乌前线的弹药供应。库列巴表示，希望欧盟国家与乌防务公司签署长期合同，以提升这些公司的生产能力，此外清除对欧洲防务公司与乌克兰公司合作的监管障碍。 【美国大型科技股狂潮推动MSCI全球指数升至历史新高】 一项衡量发达市场股票的全球基准指数升至纪录高位，华尔街市值达万亿美元的科技公司领涨。截至纽约时间10:17，MSCI全球指数上涨0.5%至3,262点，超过2022年1月4日创下的收盘峰值，此前标普500指数和纳斯达克100指数涨幅创下纪录。美国股市是过去12个月该MSCI指数上涨16%的主要推力。围绕美国经济的乐观情绪以及在人工智能狂潮推动下大型科技公司的超额涨幅支撑了该指数的攀升。市场对美联储今年将放宽政策的预期升温，推动涨势自2023年底以来加速。 【苹果正在开发可折叠iPhone】 据The Information报道，苹果正在打造至少两款可折叠翻盖式iPhone。不过苹果的可折叠iPhone仍处于早期开发阶段，并没有列入到公司2024年或2025年的大规模生产计划中。如果相关产品达不到苹果的标准，此类新品可能会被取消。

财联社2月8日讯（编辑 牛占林）美东时间周三，美股三大指数集体收涨，其中标普500指数逼近5000点，再度刷新历史新高。投资者对美国企业财报整体强劲表示欢迎，并密切关注美联储决策者言论，以寻找利率前景的线索。 数据显示，超过一半的标普500指数成份股公司已经公布了四季度业绩，其中81.2%的公司盈利超过预期。 Wedbush Securities股票交易部门董事总经理Michael James表示："对企业业绩好转的乐观情绪继续占据主导地位，并使市场继续保持正面偏向。" 不过，纽约社区银行仍然处于风雨飘摇之中，此前一天，国际评级机构穆迪将纽约社区银行的所有长期发行人和部分短期发行人评级下调至“垃圾级”，并警告可能进一步下调评级。 James指出，投资者担忧银行业危机卷土重来，这也是市场近期的隐忧，KBW地区银行指数早盘一度下跌超过2%。 纽约社区银行早盘跌逾13%，新任命的执行董事长Alessandro DiNello声称要削减商业房地产领域的风险敞口，最终收涨6.67%。 瑞银分析师Brody Preston表示，纽约社区银行不一定是银行业整体的警告信号，但人们的注意力可能仍然集中在与商业房地产相关的银行的潜在损失上，尤其是在美国财政部长耶伦最近强调了这一问题之后。 当天，美联储一系列官员再度打压降息预期，不过并未对市场产生任何冲击。波士顿联储主席柯林斯表示："就目前而言，政策仍处于有利位置，我们正在仔细评估不断变化的数据和前景。随着我们越来越有信心……我认为，今年晚些时候开始放松政策可能是合适的。” 明尼阿波利斯联储主席卡什卡利表示，他预计美联储今年只会降息两到三次，这明显少于市场对美联储今年降息次数的预期。 市场动态 截至收盘，道指涨156.00点，涨幅为0.40%，报38677.36点；纳指涨147.65点，涨幅为0.95%，报15756.64点；标普500指数涨40.83点，涨幅为0.82%，报4995.06点。 标普500指数的11个板块大多收涨，科技板块涨1.3%，创收盘历史新高，可选板块涨约1%，电信板块涨0.8%，房地产板块则跌约0.2%。 美股行业ETF收盘多数上涨，半导体ETF收涨2.02%，全球科技股ETF涨1.34%，科技行业ETF涨1.32%，可选消费ETF涨1.12%，金融业ETF涨0.75%，网络股指数ETF涨0.53%。而生物科技指数ETF跌1.78%，区域银行ETF跌0.26%。 热门股表现 大型科技股普涨，Meta涨逾3%，英伟达涨2.6%，刷新收盘历史高位至700美元附近，微软涨2.1%市值重返3万亿美元上方，特斯拉涨超1%，奈飞、谷歌、苹果、亚马逊小幅上涨。 Snap大跌逾34%，创去年11月以来新低，因该公司营收未达预期，并发布了令人失望的业绩指引。 福特汽车上涨6.05%，公司预计2024年息税前利润为100亿至120亿美元，好于市场预期。 Enphase能源公司股价涨近17%，公司首席执行官Badri Kothandaraman预测，太阳能行业将在今年第一季度触底，然后在第二季度开始复苏，因为库存过剩已经缓解。 热门中概股普跌，纳斯达克中国金龙指数跌1.18%。阿里巴巴跌超5%，哔哩哔哩、京东、小鹏汽车跌超4%，爱奇艺跌超3%，蔚来、理想汽车、满帮、百度跌超2%，腾讯音乐、富途控股、唯品会、微博跌超1%，网易小幅下跌。拼多多涨超2%。 公司消息 【纽约社区银行据悉商讨转嫁房贷风险 考虑出售休旅车贷款等】 知情人士透露，纽约社区银行一直在与投资者接触，希望给大批住宅抵押贷款组合找到买家。纽约社区银行寻求将来自第三方的资本注入旗下Flagstar Bank持有的住宅抵押贷款组合。考虑的几个选项中，其一是把以利率下行期时发放的约50亿美元房贷支持的投资组合进行合成风险转移。所谓合成证券化，就是说银行通过把这类贷款支持资产转让给买家来削减风险敞口。 知情人士称，纽约社区银行还在探索出售约10亿美元的休旅车和船舶贷款组合。消息人士称，谈判尚处于初步阶段，细节可能会发生变化。 【马斯克又要裁员了？美国特斯拉的经理们被要求评估手下岗位重要性】 周三一则“特斯拉要求美国公司经理们评估麾下岗位重要性”的消息，令市场自然联想到：马斯克是不是又要搞裁员了？知情人士透露，特斯拉在美国的管理人员近期被要求对他们副手的角色进行二元评估，同时，公司在取消一些员工的半年度绩效评估后，对这些岗位发出了简单的意见征询。 【通用与LG化学签署阴极材料供应协议 价值高达近190亿美元】 当地时间周三，韩国LG化学宣布，该公司已经签署了一项价值25万亿韩元(约合188亿美元)的协议，从今年到2035年向通用汽车供应电动汽车电池阴极材料。根据长期供应合同，LG化学将在2026-35年向通用汽车供应超过50万吨阴极材料(含镍、钴、锰、铝)。LG化学认为，估计的阴极材料总量将足以生产大约500万辆高性能电动汽车的电池。 【Arm第三财季营收高于预期 并上调全年利润前景】 Arm第三财季调整后运营利润3.38亿美元，分析师预期2.744亿美元；第三财季总营收8.24亿美元，分析师预期7.60亿美元；预计第四财季营收8.5亿-9.0亿美元，分析师预期7.785亿美元；预计整年营收31.6亿-32.1亿美元，分析师预期29.6亿-30.8亿美元；预计整年调整后每股收益1.20-1.24美元，之前预计1.0-1.1美元，分析师预期1.05美元。 【谷歌将斥资6亿欧元在挪威南部建设数据中心】 Alphabet旗下的谷歌将在挪威南部投资6亿欧元建设一个数据中心，这是其满足客户需求的扩张计划的一部分。该公司在周三宣布开工建设的一份声明中表示，位于Skien的工厂预计将于2026年投入运营。该中心将在当地重新利用多余的热量，并已为第一阶段分配了240兆瓦的电力。 【迪士尼全年利润展望高于预期】 迪士尼第一财季营收235.5亿美元，分析师预期238亿美元；第一财季Disney+订阅用户数1.496亿，分析师预期1.512亿；第一财季每股收益1.22美元，分析师预期0.99美元；预计全年调整后每股收益大约4.60美元，分析师预期4.27美元；将现金股息提高50%，拟于2024年回购30亿美元股票；将向游戏《堡垒之夜》开发商Epic Games投资15亿美元。

中新经纬2月8日电 美东时间周三，美股三大指数全线收涨。道指涨156.00点，涨幅为0.40%，报38677.36点；纳指涨147.64点，涨幅为0.95%，报15756.64点；标普500指数涨40.83点，涨幅为0.82%，报4995.06点。道指、标普500指数均创历史收盘新高。 来源：Wind 大型科技股全线上涨，苹果涨0.06%，亚马逊涨0.82%，奈飞涨0.63%，谷歌涨1%，脸书涨3.27%，微软涨2.11%。 银行股多数上涨，摩根大通涨0.17%，高盛涨0.43%，花旗涨0.33%，摩根士丹利跌0.12%，美国银行涨0.45%，富国银行涨0.4%。 芯片股普遍上涨，台积电涨4.68%，博通涨2.86%，英伟达涨2.75%，阿斯麦涨1.93%，超威半导体涨1.8%，格芯涨1.72%，高通涨1.24%。 热门中概股普遍下跌，再鼎医药跌9.02%，达达集团跌8.17%，叮咚买菜跌6.25%，阿里巴巴跌5.87%，陆金所控股跌4.51%，哔哩哔哩跌4.51%，京东跌4.4%，金山云跌4%，百济神州跌3.79%，爱奇艺跌3.37%；涨幅方面，高途集团涨11.88%，百胜中国涨7.91%，阿特斯太阳能涨3.71%。中概新能源汽车股全线走低，蔚来汽车跌2.93%，小鹏汽车跌4.15%，理想汽车跌2.23%。 经济数据方面，美国2023年12月国际贸易逆差为622亿美元，高于11月份的619亿美元(经修订)。美国2023年国际贸易逆差为7734亿美元，低于2022年的9512亿美元。 欧洲股市方面，德国DAX指数跌0.65%报16921.96点，法国CAC40指数跌0.36%报7611.26点，英国富时100指数跌0.68%报7628.75点。 国际油价方面，WTI 3月原油期货收涨0.55美元，涨幅0.75%，报73.86美元/桶。布伦特4月原油期货收涨0.62美元，涨幅0.79%，报79.21美元/桶。 金价方面，纽约商品交易所黄金期货市场交投最活跃的4月黄金期价上涨0.3美元，收于每盎司2051.7美元，涨幅为0.01%。 美元指数方面，衡量美元对六种主要货币的美元指数下跌0.15%，在汇市尾市收于104.057。(中新经纬APP)

近日，中基协披露了2023年第四季度的基金销售机构保有规模。 百强渠道中，受行情影响，股混基四季度合计保有量略有下滑，但因同期债基规模再度猛增4000亿元，导致非货规模出现略增。受此影响，银行渠道非货规模单季度环比微增，因客户风险偏好较低的影响，震荡市中银行渠道股混基规模降幅明显。 2023年不仅是债基大年，也是ETF突飞猛进的年份，券商渠道在这一背景下市占率稳步上行，有机构认为，券商将借助“股基联动”的独门武器，与“理财替代”和“流量变现”的另外两个万亿级市场相抗衡，有望真正实现与银行和互联网平台的三足鼎立。 百强股混基合计规模下滑 数据显示，截至2023年四季度末，全市场公募基金保有量前100强中，股混基金保有规模达到5.02万亿元，较前一季度环比减少2950亿元，降幅为6%；非货公募保有规模为8.55万亿元，环比增长1222亿元，增幅为1%。 前者下滑主要系四季度行情走低所致：四季度上证指数下跌4.36%，深指下跌5.79%，具有代表性的规模变化—东财系（天天基金+东财证券）合计股混类基金保有规模4471亿元，环比减少5%，国联证券研报指出，预计主要因为四季度公募市场主动权益基金净赎回。预计后续随市场赚钱效应逐步提升，居民增量资金入市，东财系股混保有量市占率仍有望提升。 从非货排名来看，蚂蚁基金、招商银行、天天基金位列前三，保有规模分别为12723亿元、7735亿元和5496亿元，环比三季度，蚂蚁基金保有规模小幅增长，招商银行、天天基金出现下滑；股混基金保有规模方面，招商银行、蚂蚁基金、天天基金位列前三，保有规模分别为5028亿元、4592亿元和4029亿元，相比于2023年三季度均出现明显下降。 渠道占比方面，股混基金百强名单中，第三方共有17家，合计市占率24%；券商有54家，合计市占率28.4%；银行24家，合计市占率45.7%。 券商借力ETF继续增长 值得一提的是，前十名的排名几乎变化，中信证券由第九名升至第八名，与农业银行互换座次，这背后也折射了去年四季度ETF规模继续高歌猛进的背景下，券商渠道日趋走强的趋势。 Wind统计数据显示，去年四季度，ETF总份额增加1070.55亿份，达到2.02万亿份；总规模增加462.55亿元，高达2.05万亿元。有6只ETF申购份额超过100亿份，分别是华夏上证科创板50ETF、华夏上证50ETF、华夏恒生互联网科技业ETF、易方达沪深300ETF、易方达沪深300医药卫生ETF和华泰柏瑞沪深300ETF，上述产品以宽基产品居多，华夏上证科创板50ETF更是以204.7亿份的申购量排名居首。 在此背景下，券商渠道中，申万宏源在去年四季度股混基保有规模从377亿元猛增至867亿元，环比增长近130%，股混基金保有规模排名也从去年三季度的33名跃升至第12名，券商渠道中仅次于中信证券和华泰证券。股混基排名中，华林证券和财信证券则首次跻身百强，分别位列第95、96名。 有券商人士表示，ETF的崛起将对基金代销格局产生深远的影响，因为ETF能高效撬动起股票投资者的需求，自此券商将借助“股基联动”的独门武器，与“理财替代”和“流量变现”的另外两个万亿级市场相抗衡，真正实现与银行和互联网平台的三足鼎立。随着基金规模的整体增长进入瓶颈，越来越多的券商开始关注到ETF的增量市场机会，未来针对ETF的营销推广模式将会更加丰富。 银行渠道债基、股混基热度不一 据统计，非货规模方面，银行渠道截至去年四季度末规模为3.83万亿，较三季度3.81万亿逆势略有增长，这背后主要原因系债基大年带来的增量。 Wind数据显示，截至2023年年底，债券基金总规模达到8.6万亿元，占公募基金资产净值总规模的31.6%。而根据天相投顾的统计，债券型基金是去年四季度净申购最多的基金品类，共获得2074.12亿份净申购。因此债基整体规模在四季度猛增4000多亿元，再创历史新高，也让银行渠道非货规模得以微增。 但银行渠道的股混基金却是另一番光景，24家银行去年四季度权益基金合计保有规模为2.3万亿元，较三季度减少2356亿元，也连续多个季度占比低于50%。国联证券认为，银行权益基金保有量市占率最高，但受制于客群风险偏好较低，当资本市场表现走弱时受到影响较大。 近几个季度以来，银行渠道在公募基金代销方面在其他渠道竞争面前略显疲态，有研报指出，预计部分转型较慢的银行份额或将被财富管理转型领先的头部银行/券商以及互联网平台所抢占，银行整体份额将进一步压缩。 天相投顾基金评价中心表示，未来，公募机构与银行的生态关系或迎来更多变化。“公募机构可能会进一步加强与银行的合作，银行可能会更加关注公募基金的产品设计和投资策略。公募基金可能需要对现有产品体系以及信息披露系统进行一定的调整以适应新规，具体程度如何取决于基金公司的权衡。” 来源：证券时报网 券商中国

集微网消息，三星集团内的工会声音越来越大。这是因为不仅子公司工会通过团结要求相同的工资增加，而且超越子公司工会的联合工会成立正在即将实现。 2月6日，由三星子公司的11个工会组成的三星集团联合工会在韩国首尔江南区瑞草总部前举行了新闻发布会，要求管理层在2024年实现5.4%的工资增长。 同一天，三星集团联合工会发布了有关2024年改善工作条件和劳工关系的联合要求，要求除了普遍增加5.4%的工资外，根据每个子公司的业绩支付基于业绩的奖金。普遍工资增加的依据是2023年3.6%的通货膨胀率，以及2023年工业劳动生产率增长1.8%。 此外，三星集团联合工会还提出了“七点要求”，以改善工作条件，包括改善工资峰值制度、延长退休年龄、保证五天的休息假期和支付休假费用。他们还提出了“两点要求”，以改善劳工关系，包括与三星董事长李在镕直接谈判，以及要求首席执行官出席谈判。 超越子公司工会的联合工会的正式成立越来越近。1月31日，汇集了集团四个子公司工会的三星集团联合工会为其成员召开了全体会议。这四个工会包括三星电子DX工会、三星火灾海上保险工会、三星显示开放工会和三星生物制剂双赢工会。 每个工会自2023年底以来都经历了征求意见的过程，包括对成立超级企业工会的赞成和反对的投票，这四个工会都得到了约90%的支持。预计统一工会将在2月底正式成立并开始其活动。 所谓的统一工会预计将改变三星集团内工会的地位。这四个工会的成员总数将约为13000人，超过现有三星子公司工会中最大的韩国电子工人工会的10000名成员。

集微网消息，台积电日前宣布在日本熊本建设第二座晶圆厂，核准以不超过52.62亿美元的额度增资日本先进半导体制造公司（JASM）。此外，该项目还将获得丰田汽车、索尼、电装等企业的投资。 中国台湾半导体检测分析厂商闳康、汎铨等，此前已经预先在日本投资产能，未来将跟随台积电对日投资，获得收益。 业界指出，随着各国家/地区积极推动半导体自主化，日本政府除了大力支持当地半导体发展之外，也要求采用先进制程技术制造的半导体产品，不可以送往海外进行检测分析，以此降低技术外流风险。这一举措使得中国台湾半导体封测产业获得在日本发展的机会。 闳康科技为半导体检测分析厂商，可对芯片进行可靠性测试、非破坏性分析、材料分析、物理化学特性分析等。该公司在日本第一座实验室位于日本汽车重镇名古屋，已获得众多车用芯片订单。目前闳康在熊本已设立第二座实验室，预计今年起即可产能满载并获得收益；此外闳康也开始规划兴建在日本的第三座实验室。 汎铨同样为半导体高端制程检测分析厂商，2023年末宣布增资日本子公司达10亿日元，并选址东京建立材料分析（MA）实验室，成为继南京之后又一岛外布局。预计汎铨在日本业务今年将开始投产，后续进一步贡献增长动能。

集微网消息，日前，韩国首尔中央地方法院2月5日对三星电子会长李在镕不当合并与会计造假案作出一审判决，判其无罪。根据2月8日公布的法庭记录，韩国检方将对法院判决提起上诉。 此前，李在镕因涉嫌在集团旗下第一毛织和三星物产两家企业合并过程中哄抬第一毛织股价、压低三星物产股价，以强化其在集团内的影响力，于2020年9月被检方起诉。检方还以涉嫌擅自改变三星生物制剂2015年会计处理标准、将公司市值夸大虚增4.5万亿韩元为由，起诉李在镕等三星高管。检方指出，考虑到李在镕否认指控、身为决策者、实际利益归属方等因素，要求法院对其判处5年有期徒刑、罚金5亿韩元（37.6万美元）。 在韩国法院宣判时年55岁的李在镕及其他三星前高管无罪后，首尔中央地方检察厅对外表示，该判决有难以接受之处。检方指出，一审法院全面否认检方的主张，采纳了被告代理律师的一面之词。虽然大法院（最高法院）有关李在镕继承经营权的判决已经发生法律效力，但一审法院对事实关系的判断与此不一致，检方将缜密研究。

凤凰网科技讯 2月8日，《创造论》作者、热力学与发动机专家、自然哲学家、科技创新战略家靳北彪博士接受了凤凰网科技专访，就科技创新战略问题靳北彪博士给出了见解。 靳北彪博士认为：不断加大对科技创新的重投入十分必要，不可或缺，但对全面提升科技创新水平与效率更具决定性作用的是： 1. 普及科技创新方法论教育，全面提升科技工作者的创造性思维素养，全面提升他们创造性发现问题和创造性解决问题的能力。 2. 依据创造的特殊性所决定的科技创新规律的特殊性，全面深化科技体制机制改革，重新建立符合科技创新规律特殊性要求的科技体制机制，构建符合科技创新规律特殊性要求的国家科学技术治理体系。 3. 创立自然哲学工程院，专门解决科技创新方法论普及教育问题，专门解决重大自然科学基础理论创新问题和重大颠覆性技术创造问题，专门解决科学技术批判问题，激发我国数以千万计科学技术工作者对早日夺取科学技术竞争全面胜利的斗志。 钱与资源对科技创新十分重要，不可或缺，但是，当今世界的专家、教授、研究员和院士等科技工作者手里的钱与资源远远超过牛顿、爱因斯坦和特斯拉，为什么重大科技成就寥寥无几？其根本原因不是当今世界的专家、教授、研究员和院士等科技工作者不够卓越，更不是他们不够玩命努力，他们都是卓越的，鞠躬尽瘁的，但是就是因为他们没有继承牛顿、爱因斯坦和特斯拉等科技巨匠的思维方式和工作方式。解决上述三个方面的问题，就是要使当今的科技工作者重拾牛顿、爱因斯坦和特斯拉等科技巨匠的思维方式和工作方式，进而实现重大科技成就辈出，科学技术巨匠辈出，进而早日夺取科学技术竞争的全面胜利。 凤凰网科技：您认为创造活动的根本要素和想象与逻辑间的内在关系是什么？ 靳北彪：创造活动是超越或颠覆已知的思想性活动及其表达，创造活动的脑内场面是流动的、朦胧的心智建筑群，是海阔天空的建筑工地，是有条不紊的兵阵，如浩瀚的宇宙处处朦胧、事事逻辑。所谓逻辑是是对世界的归推演性探究，也是事物相互关系的抽象化表征。所谓想象是对未知逻辑的寻找，是站在已知逻辑上对未知逻辑的海钓，是对已知逻辑和未知逻辑之间的隐性联系的显性化，是穿越范畴与范畴之间隐性联系的过程。当范畴与范畴之间的隐性联系被穿越，范畴之间的隐性联系就会被显性化，当已知域与未知域的界面被穿越，未知就会被已知化，就会得到新认识、新逻辑、新规律、新定律等新思想。想象与逻辑是创造活动这一过程中的两个重叠的心智流，也是创造活动的两个根本要素。 想象是一种追溯，是想象者对其直至远古的造者的隐性既有的一种追溯，想象是一种回顾，是想象者对其直至久远的隐性经历的一种回顾，想象是一种无中生有的思想爆花，想象是无中生有的过程。 想象是高高举起的锄头，逻辑是锄头分毫不差的下行的无形轨道。想象是朦胧逻辑下的前行，是对逻辑的振荡性撞击。逻辑是对想象松紧有度的振荡性回拢，是想象的断断续续的轨道。如果这条轨道不存在，那么想象也不存在，如果这条轨道完整、坚实，那么想象不论持续多久或到达哪里，都会按部就班地回到原点或到达某个已知点，形不成创造。 创造活动就是催生逻辑芽使逻辑系统不断丰富与拓展的工程，就是在旧逻辑上催生逻辑芽，再使逻辑芽成为新逻辑的工程。逻辑芽是人类认识文明之根，是人类物质文明之根，是人类精神文明之根。形象地讲，想象就是逻辑芽的催生素，逻辑就是修理逻辑芽的剪刀，对逻辑芽的催生与修理的相互作用使逻辑树不断扩展。 灵感属想象范畴，是想象的突破，是在断断续续逻辑轨道空段上的级越，是想象与逻辑相互持续撞击的顿悟。顿悟是对障碍的突然穿越，就像是敲打眼前遮光蔽日的磨砂玻璃，某一时刻，磨砂玻璃会豁然而碎，让我们看到晴空万里。 这就是想象与逻辑相互撞击与相互交融的美妙所在。想象的极致是闪念，闪念是灵魂的火花，是艰苦卓绝绞尽脑汁过后飘来的美妙绝伦的火花，是浩瀚苍穹对创造者的无与伦比的犒赏，闪念是点燃希望的火花，是穿越已知与未知界面的无与伦比的矛，是人类之所以驾驭万物生灵的根本所在。想象与逻辑是创造活动的两大根本要素，想象与逻辑的相互撞击与交融是创造活动的基本样相。 其实在创造活动中，想象与逻辑相互撞击、相互交融、相互依存且相互不可分割。在创造活动中，想象与逻辑相互撞击、相互交融、相互依存且相互不可分割可称为想象与逻辑定律。 实践是创造过程的最伟大的粮草，也是证真创造过程的最伟大的工具。 凤凰网科技：您认为在科学技术领域，超越颠覆已知具有必然性吗？为什么？ 靳北彪：这是一个非常重大的哲学问题，更是关于自然与创造的，特别是关于科技创新的重大认识论和方法论问题。因为这决定人类在科学发展和技术创新方面的努力是否具有意义。 已知绝不是真理，一切已知终将被超越颠覆。牛顿律已经被证明在微观世界和高速世界里不是真理，爱因斯坦论也必将被超越颠覆。无论在人们看来已知是多么精湛、多么完美，但绝对不存在完美的已知，一切已知都是不完美的。一切已知都不完美，一切已知都乏味，一切已知都不重要，一切未知都魅力无穷，一切未知都芬芳，一切未知都比已知更重要，一切未知都具决定性。 人类社会的发展与进步的历程，实质上是追逐未知、将未知转化为已知，再将已知转化为过知的过程。所谓过知，就是人类文明中过时的、被淘汰的、阻碍人类向前的已知，是人类文明的垃圾。人类社会以吞食未知而前进，以利用已知而壮大，以抛弃过知而升华。在人类创造活动的攻势下，未知终将一个一个地被吞食、一个一个地被已知化，已知终将一个一个地被吃干榨净、一个一个地被过知化，一个一个地被抛弃。吞食未知，利用已知，抛弃过知，再吞食未知，如此周而复始循环不止，就是人类社会永恒不变的进步逻辑。 那么，为什么已知可以被超越颠覆，超越颠覆已知是否是一种畅想？超越颠覆已知是否具有必然性呢？答案是，超越颠覆已知不是畅想，超越颠覆已知具有必然性。下面从五个方面论述超越颠覆已知的必然性。 其一，从已知与未知的内在关系方面看：已知是未知世界中被认知的、内外相互联系的包络域，未知犹如茫茫无际的海洋，已知犹如这茫茫无际海洋中的被认知的一滴水，已知是少量的，未知是海量的，未知是类无限的，而已知绝对是有限的，因此超越颠覆已知是一种必然。 其二，从已知与未知间的联系属性方面看：世间万事万物间的相互联系，已知与未知间的相互联系，既不是单线的，也不是双线的，而是无数的、永恒的联系。联系的，不可不联系，不联系的，不可联系，联系不可割裂，不可突破，不可再建。这是一种固有的永恒的存在关系和联系属性，因此超越颠覆已知是一种必然。 其三，从问题的逻辑态属性方面看：只要存在问题，就一定存在解决这一问题的方法，问题必有其内在逻辑，有问题必有问题的逻辑，必有逻辑的问题，问题也是一种逻辑态，是逻辑态，就有来路，只要我们理清其来路，就能解决这一问题，因此任何问题都是有解的，因此超越颠覆已知是一种必然。 其四，从方法与方法的关系方面看：如果已经发现一种方法能够解决某一问题，那么一定存在解决这一问题的另一种方法，也一定能够找到这另一种方法，只要你拥有足够的创造力，不仅如此，因为已经发现一种方法，找这另一种方法会相对容易一些，因此超越颠覆已知是一种必然。世界是确定的，果是确定的，但通向同一果的路不是确定的，例如运动可以减肥，节食也可以减肥，等等。这意味着，同一问题有不同的解决方法，同一问题有不同的解。这意味着，一果多因，一果可许许多多的因，同果多因，同果可许许多多种许许多多样的因。 其五，从真理的逻辑关系与唯一性属性方面看：人类认识真理与正确的过程是始于枝条末梢向根挺进的过程，真正的真理与正确都只有一个，其余的一切都是过程果，且人类无法认识真正的真理或真正的正确，因其负熵位高超越人类负熵位高所能及，如果人类的认识已经达到人类负熵位高所能及的顶点，那么人类将不再有进一步认识的欲望，换言之，只要人类想进一步认识，有进一步认识的欲望，那么就有可得逞的可能性。有具体的想认识到的，说明人类逻辑已射达，逻辑已射达的就具被认识的可能性，宇宙中也存在人类逻辑不能射达的，它不可解，但因人类逻辑不能射达，所以不能成为人类的问题。 由于认识所获是由认识者的属性和被认识者的属性共同决定的，因此人类永远不可能认识到事物的本真，永远无法认识到真理，因此人类认识是一种不断发展的过程，因此在人类创造力的作用下，一切已知都将被超越或颠覆。 综上所述，一切已知终将被超越，一切已知终将被颠覆，这不是畅想，而是一种客观必然，因此超越颠覆已知具有必然性。创造是一门遗憾的艺术，永远不可能创造完美，创造永远会充满瑕疵，创造永远不可能完美。一切完美的，必然是僵死的，只有不完美的才可能生生不息，才可能永远前行，这又是一个不言而喻的必然。创造的不完美性决定了创造的永恒性，创造的不完美性决定了创造是人类文明进步的根本力量的永恒性。所有这一切绝然意味着超越颠覆已知的必然性。 凤凰网科技：您认为科技创新的本质与意义是什么？ 靳北彪：科技创新的本质与意义可从如下三个方面予以理解。 1. 从自然哲学的角度讲：科技创新的本质是在认识自然改造自然的未知领域的人类活动，其本质就是对深化对世界的认识和对世界的改造，其意义是构建人类社会的精神文明和物质文明。 2. 从社会竞争力的角度讲：科技创新是驾驭自然的战争，科技创新也是征服对手的没有硝烟的战争，科技群体是以科技思想为武器的部队，科技工作者是以科技思想为武器战士。没有强大的军队就没有国家和人民的一切，没有强大的科技同样就没有国家和人民的一切。没有强大的军队就不可能有中国式现代化，没有强大的科技也不可能有中国式现代化。 3. 从社会财富创造的角度讲：科技创新是社会绝对财富的创造过程，只有以科技创新驱动发展，才能实现社会整体富裕，才能使人类社会早日驶向更美好的明天。 凤凰网科技：您认为全面提升科技创新水平与效率的根本途径在哪里？ 靳北彪：全面提升科技创新水平与效率是一个世界难题，也是全世界都迫切想解决的世界难题，但是如果我们能够做好以下三件事，科技创新水平与效率会得以全面提升，这一世界难题会迎刃而解。 1. 全面普及创造方法论教育：要想赢得战争的胜利，兵强马壮是不可或缺，但仅仅依靠兵强马壮是完全不可以的，还必须用克敌制胜的军事思想武装三军将士，所谓的军事思想就是关于战争的方法论。科技创新也是如此，为全面提升科技创新的水平与效率，早日夺取科学技术竞争全面胜利，重投入是不可或缺的，但仅仅依靠重投入是完全不够的，还必须全面普及创造方法论教育，全面提升科技工作者的创造性发现问题、创造性解决问题的能力。科技创新的问题绝不仅仅是投钱的问题，而是投钱与创造方法论普及教育并重的问题。 2. 实施科技体制机制改革：创造是应对未知领域问题的人类活动，与生产建设制造等已知领域的人类活动截然不同，创造力、创造活动、创造活动成果和创造活动成果的交易规律均具有截然不同的特殊性。创造的截然不同的特殊性决定了科技创新规律的截然不同的特殊性。目前的科技体制机制基本上都是从应对生产建设制造等已知领域的体制机制照搬过来的，都制约着科技创新的水平与效率的全面提升。依据科技创新规律的特殊性，全面实施科技体制机制的改革，构建符合科技创新规律要求的科技体制机制是全面提升科技创新水平与效率的必然要求。体制机制符合规律的要求是水平与效率提升的根本途径之一。 3. 创建自然哲学工程院：创建自然哲学工程院解决创造方法论普及教育的问题，解决科学技术批判主体缺失的问题，解决颠覆性技术开发与重大基础理论创新主体缺失的问题。科学技术批判对创造不可或缺，科学技术批判主体将史无前例地推动科技创新水平与效率的全面提升。创建自然哲学工程院标志着对自然与创造的全面觉醒，标志着对科技创新的全面觉醒。在科技创新领域，批判性主体的缺失已经给人类造成了难以统计、不可估量的损失，这种状况不应继续存在，人类也无法承受这种状况的继续存在。 凤凰网科技：您认为科技创新能力要素与逻辑脉络的特殊性是什么？ 靳北彪：这个问题极其重要，可以从如下五个方面予以回答： 1. 只有哲学工程能力和逻辑工程能力才能成就创造，其余的一切充其量是粮草，实践是人类创造活动的最伟大的粮草：哲学工程能力和逻辑工程能力是成就创造的不可或缺的能力要素。知识、实验、实践、观察、资本等一切已知及已知域的荡漾都不能直接拓展认识或直接推动创造，都必须经哲学过程和/或逻辑过程，只有哲学和逻辑才能拓展认识或推动创造，只有哲学性演进与逻辑性演进才能拓展认识或推动创造，换言之，只有哲学和逻辑才能成就创造，其余的一切充其量是粮草，实践是人类创造活动的最伟大的粮草，实践是创造的最伟大的工具。人类必须警醒，创造虽生于已知和已知域的荡漾，但其不是已知也不是已知域的荡漾，也不是已知的积累或已知域荡漾的溢出，而是以已知及已知域荡漾为土壤的哲学和逻辑的果。 2. 创新的解具有上向起源性：创新的解具有上向起源性，即工程创新的解不在工程领域而在技术领域，技术创新的解不在技术领域而在科学领域，科学发展进步的解不在科学领域而在哲学逻辑领域。因此，仅仅瞄准工程，仅仅瞄准技术发力是远远不够的，必须把基础科学研究特别是基础理论创新置于科技创新的核心位置，必须实现自然哲学与科学技术的全面交融，才能使科技创新早日进入快车道，才能早日实现科技自立自强。 3. 科技创新判据的内在逻辑具有特殊性：解决某一问题，或决定某一问题的解决方案可否或成立与否是科技创新领域的基本内涵。理清解决与决定可否或成立与否之基本逻辑，不仅是推动科技创新进程的必然要求，亦是推动人类社会进步的必然要求。一个否定A的B不可用A解决或决定可否或成立与否，解决或决定可否或成立与否者必须是其上向者，这就是解决与决定可否或成立与否之基本逻辑，或称否定者判据基本逻辑。日心说是对地心说的否定，如果在日心说出现时，用地心说来解决日心说的问题，用地心说来决定日心说可否或成立与否，显然是逻辑错乱。 然而，人类已经形成了一种错误的思维习惯，习惯于一个否定A的B出现时，用A对B予以解决或决定可否或成立与否，这虽是不言而喻的逻辑错乱，但已深深置于人类思维文化之中。明确一个否定A的B不可用A解决或决定可否或成立与否，解决或决定可否或成立与否者必须是其上向者，这一解决与决定可否或成立与否之基本逻辑，对于坐正人类关于科技创新的思维方式具有重要意义。一个否定A的B不可用A解决或决定可否或成立与否，解决或决定可否或成立与否者必须是其上向者，这一解决与决定可否或成立与否之基本逻辑，或称否定者判据基本逻辑，具有不可抗拒性，抗拒了就难以发展进步。这也是之所以在谬误之众中真理者有罪之论成立的反向佐证。 科技创新不可用科技已知予以解决或决定可否或成立与否：科技创新的根本是新，科技创新的根本是否定，是科技已知的否定者，而科技已知是被科技创新否定的被否定者。被否定者不能解决否定者，亦不能决定否定者的可否或成立与否，这是一种逻辑的必然。科技创新不可用科技已知予以解决或决定可否或成立与否。具体说来，不能用现有的科学原理，对新科学原理予以解决或决定可否或成立与否，不能用现有技术，对新技术予以解决或决定可否或成立与否。这不仅是逻辑所要求的必然，这更是上向与前进所要求的必然。如若不如此，逻辑错乱是一种必然，无法上向，无法前进更是一种必然。 4. 科技创新三大判据的逻辑关系：除发现问题、提出问题和解决问题之外，还有一个问题的问题，那就是判断问题与问题之解的可行性。也就是说，对于问题演进，除发散工程和收敛工程外，还要有判断问题与问题之解的可行性的工程，即判断工程。 （1）判断真理性的根本逻辑是证伪，而不是证真 人类已经形成了个思考习惯，那就是在判断问题与问题之解的可行性时，在决定对象与命题可否或成立与否时，习惯性地依据是否证真，来判断，来决定，被证真者就会被认为真，但事实上，这是一种逻辑错乱。因为在这个过程中存在一个逻辑错乱的基本假设，那就是只要有一定数量的真得以证，就是真。事实上无论有多少个真得以证明，只要不是全部可能的所有都是真，就不意味着被证者为真，只有不可被证伪者，才是真真。这就好比，我们从一个罐子中取出万亿个米粒，结果都是小米，但是只要罐子中还有一粒米尚存，我们就没有理由认为这个罐子中存的米都是小米，理所当然，在这种情况下，基于取出万亿个米粒都是小米这一结果断定罐中全是小米这一命题为真，不仅不为真，且具逻辑错乱性。 然而，只要我们在这个罐子中找不到除小米外的任何其他米，我们就可断定罐中全是小米这一命题为真。当然，如果我们在罐中找到小米以外的其他米，哪怕是仅仅一粒，我们就可断定罐中全是小米这一命题为伪。事实上，证真需要证任何与一切的可能性的全部都为真，而证伪仅需一点为伪即为伪。只有找不到伪者才可为真，只有找不到伪者才可被证为真。对于原理、定律、猜想等等，由于可能的例证数可能无穷无尽，所以只有通过证伪，才能判断真伪。 那么为什么如此呢？因为命题的真具有全域完备性，而命题的伪具有全域点毁性，是具有全域完备性，而否具有全域点毁性。肯定是对全域的肯定，否定是通过对点的否定进而对全域的否定。所谓全域完备性，是指穷尽所有可能性才具充分条件之性，而所谓的全域点毁性，是指只要一点存在将构成充分条件之性。 例如，我们说这辆车好用，实质上是车的方方面面都好用，才构成这辆车好用的充分条件，而当我们说这辆车不好用，实质上只要这辆车有一个点不好用，就充分了，就构成否定的充分条件，就构成这辆车不好用的充分条件。这里的证伪，与只有可以证伪的才是科学中的证伪有所不同。这里的证伪是一种判断方式，而只有可以证伪的才是科学中的证伪是判断的果所导致的被判断者的归类，只有可以证伪的才是科学中的证伪是关于人类对真理认识过程的根本性阐述。 （2）科学实验判据（有条件判据） 科学实验不是问题或问题之解的可行性的真理性判据，因为科学实验只是对某一条件下的可行与否的验证，不代表真正意义上的可行与否，为此，将科学实验称为有条件判据。任何一个可行的都是许许多多不可行的来者，任何一个成功都是许许多多失败的来者。科学实验是问题与问题之解的可行性的有条件判据，而任何有条件判据都不可能是真理性判据，这是不言而喻的逻辑。如果我们把科学实验当作问题或问题之解的可行性的真理性判据，那么，这不仅是逻辑错乱的问题，而且还会严重阻碍科学技术进步。因为，如果我们把科学实验当作问题或问题之解的可行性的真理性判据，那么今天人类社会许许多多的文明都不会存在。例如：飞机不可能存在，因为莱特兄弟的第一次科学实验其实是失败的；冲压发动机不可能存在，因为在冲压发动机被提出后约半个世纪内都没能获得科学实验验证出的可行性；相对论不可能存在，因为在爱因斯坦确立相对论时，还没有科学实验可以验证相对论的可行性；等等。类似的实例不是举不胜举，而是比比皆是。事实上，科学实验只能证明问题与问题之解可行，而不能证明问题或问题之解不可行。也就是说，如果某一问题（包括问题之解）被科学实验验证为可行，那么，这一问题一定可行；如果某一问题（包括问题之解）被科学实验验证为不可行，那么，这一问题不一定不可行。 （3）科学原理判据（有限判据） 与科学实验判据类同，几乎所有人都会认为科学原理是判断问题与问题之解的可行性的真理性判据，其实这也是一种逻辑错乱。科学原理根本不是问题与问题之解的可行性的真理性判据，因为科学原理只是在人类科学认知范围内的可行与否的判据，受人类科学认知深度和广度的限制，得出的不可行性是有限的，不代表真正意义上的可行与否，为此，将科学原理称为有限判据。 任何一个合乎科学原理的都是许多不合乎科学原理的来者，任何一个肯定都是许多否定的来者。科学原理是问题与问题之解的可行性的有限判据，而任何有限判据都不可能是真理性判据，这也是不言而喻的逻辑。 任何一个深刻问题，特别是极其深刻的问题，都是对现有科学原理的超越与颠覆，而任何超越与颠覆都是被超越或被颠覆的所不能及的，任何被超越或被颠覆的都不可能成为超越与颠覆的判据，这仍然是不言而喻的逻辑。 如果我们把科学原理当作问题或问题之解的可行性的判据，其逻辑错乱的程度与把科学实验当作问题与问题之解的可行性的判据相比，可谓有过之无不及，而且其阻碍科学技术进步的程度更是有过之无不及。 因为，如果我们把科学原理当作问题与问题之解的可行性的判据，那么今天的一切文明几乎都不复存在。例如，日心说与地心说相违背，日心说不应存在，爱因斯坦相对论与牛顿力学定律不相符，相对论不应存在等，想想非常可怕。 科学原理只能证明问题与问题之解可行，而不能证明问题或问题之解不可行。也就是说，如果某一问题（包括问题之解）被科学原理验证为可行，那么这一问题一定可行，如果某一问题（包括问题之解）被科学原理验证为不可行，那么这一问题不一定不可行。 （4）哲学逻辑判据（终极判据） 问题与问题之解的可行性的真理性判据究竟是什么？答案是哲学逻辑。所谓哲学逻辑，是指哲学和逻辑。所谓哲学逻辑判据，是指来源于哲学和逻辑的判断问题及问题之解成立性的判据。只有用哲学逻辑判断问题可行与否，才能得到问题与问题之解的可行性的终极判断。换句话说，只有哲学逻辑才是问题与问题之解的可行性的真理性判据，因为哲学逻辑是囊括已知规律与未知规律的集合，是囊括已知逻辑和未知逻辑的集合，包含着已知科学原理的根本逻辑，也包含着未知科学原理的根本逻辑，当然不言而喻地包含着目前可以实施的科学实验和目前还不可实施的科学实验的根本逻辑。 以哲学逻辑判断某一问题（含问题之解）可行，那么，这一问题一定可行。如果对于这一问题目前无法获得科学实验证明，那只能说明科学实验条件还不完备或科学实验手段存在问题，如果对于这一问题目前无法获得科学原理证明，那只能说明人类科学认知还有待于进步。以哲学逻辑判断某一问题（含问题之解）不可行，那么这一问题一定不可行，如果这一问题已经获得科学实验证明，那只能说明针对这一问题的科学实验有误，如果这一问题已经获得科学原理证明，那只能说明人类对于这一问题的科学认知有误。 综上所述，关于问题与问题之解的可行性判据有三个级别，即有条件判据、有限判据和真理性判据，分别称为初级判据、高级判据和终极判据。换言之，科学实验是初级判据，科学原理是高级判据，哲学逻辑是终极判据。 科技创新三大判据具有内在关联性、依存性和否定性。科学实验判据、科学原理判据和哲学逻辑判据，即有条件判据、有限判据和真理性判据，或分别称为初级判据、高级判据和终极判据，是关于问题与问题之解的可行性研判的三大判据，亦是科技创新的三大判据。然而，对一般性的问题与问题之解，人们应当将科学实验当作问题与问题之解可行性的判据。其原因有二：其一，人类物质文明是建立在科学实验验证基础上的现实，没有科学实验验证和实物性交付很难推动人类物质文明的进程。其二，科学实验验证往往只要钱牛即可，不一定需要人牛，钱牛往往比人牛更容易实现。人牛不具有可积累性与可叠加性，而钱牛具有可积累性与可叠加性，因此后者更容易实现。对于深刻的问题与问题之解，人们应当将科学原理当作问题与问题之解可行性的判据。其原因亦有二：其一，科学原理与哲学逻辑相比相对显而易见。其二，将科学原理当作问题与问题之解可行性判据是当今绝大多数科学家所能达到的极限。 对于极其深刻的问题与问题之解，必须把哲学逻辑当作问题与问题之解可行性的判据，在哲学逻辑层面上判断问题成立与否。因为，只有用哲学逻辑上的成立与否才能判断超越或颠覆已知科学原理的问题的可行与否，别无他途。例如，宇宙基本部件的尺度为什么那么小？为什么不可以再小点儿？为什么不可以再大点儿？回答这些问题，难以用实验方法，也没有相关科学原理，只能借助哲学逻辑手段。任何事物都不可能是无源之水、无本之木，都必有其因，而且，如果A是B的唯一的因，则B一定由A决定。这可称之为因果定律。宇宙是个孤立体系，这是基本共识。由因果定律可知，如果一个孤立体系在某一时刻只有A，在下一时刻又有了B，那么B肯定是由A得来的，且A是B的唯一的因。 再例如，宇宙收敛趋近极限奇体时，基本部件即将重生，这时只有宇宙总质量这唯一的因，因此基本部件的尺度由宇宙总质量决定，别无他因，别无其他可能性。解决问题的问题，即发现问题、提出问题、判断问题与问题之解的可行性和解决问题，需要自信力、洞察力、创造力和哲学化与逻辑化的思维方式等。 问题是创造活动的出发点，解决问题是创造活动的归宿，以问题为导向，以科学实验为躯体，以科学原理为思想，以哲学逻辑为灵魂，艰苦卓绝、绞尽脑汁、砥砺前行，是解决问题之问题的基本样相。下图为科技创新三大判据的内在关联性、依存性和否定性示意图。如下图所示，科学实验判据、科学原理判据与哲学逻辑判据，前者是后者的试探，后者是前者的决断，三者依次升级，相互促进，就是实验判据、科学原理判据与哲学逻辑判据的内在关联性。 5. 批判与追问对科技创新具有不可或缺性：如上所述，一个领域拓展的事与这个领域内部的事截然不同，遵守着截然不同的规律。例如，一个国家对外开疆辟土攻城略地的事与管理建设这个国家的事截然不同。科技创新是已知领域的对外开疆辟土攻城略地的事，是已知领域拓展的事，这与已知领域内的荡漾截然不同，遵守着截然不同的规律。科技创新的核心是创造。对于创造而言，批判与追问是创造过程的根本性推动力，因此，批判与追问对科技创新具有不可或缺性。 凤凰网科技：您认为新一轮科技革命的基本特点什么？ 靳北彪：新一轮科技革命与以往的科技革命不同，具有如下三个基本特点： 1. 二元属性 迄今为止的科技革命都属于硬件科技革命，然而，新一轮科技革命已经呈现二元属性，其一是硬件科技革命，其二是软件科技革命，软件科技革命的核心是AI技术革命。硬件科技革命以器物工程（Object Engineering）为基础，其发展依托于工业基础，例如材料、工业母机、久经历练的工匠等等，想明白了距成功还很遥远，发展相对缓慢，需要长期积累。而软件科技革命以代码工程（Code Engineering）为基础，只要想明白了，基本上就等于干明白了，干明白了基本上就等于成功了。在夺取科学技术竞争全面胜利的进程中，中国应当确立在软件科技革命特别是AI领域首先引领世界的战略目标。因为软件科技革命，即AI技术革命不需要沉重的工业基础为依托，我们可以轻装上阵。 2. 创造力革命 迄今为止的科技革命都是每一项或几项技术的腾飞，技术的寿命也比较长，有的一项技术服务人类百余年，而今天则截然不同，新技术取代已有技术的时间不断缩短，新技术被更新的技术取代的时间更是不断缩短，呈现日新月异的特征。人类社会需求的增长速度也不断累升，这也不断为科技创新和技术更新换代提出更高的要求。因此，新一轮科技革命不再是某一领域或某些领域的技术的腾飞，而是人类创造力的腾飞。因此，新一轮科技革命不再是所谓的技术的革命，而是人类创造力的全面迸发，这可称之为创造力革命。 3. 哲学逻辑与科学技术全面交融 为满足人类社会对科技创新速度的要求，满足创造力全面迸发的要求，必须变革科技创新的方式，而变革科技创新的方式的重中之重就是采取哲学逻辑与科学技术全面交融的科学技术方式，否则科技创新的水平和效率难以满足不断增长的社会需求的要求。 凤凰网科技：您认为我国创造性人才培育的根本途径是什么？ 靳北彪：创造性人才对科技创新具有决定性，千军易得一将难求在科技创新领域比在战争领域更具真理性。理清创造性人才培育的根本途径十分重要，以如下四个方面回答这个问题。 1. 中国的知识教育是无与伦比，但需要填补两个空白：中国的教育作为知识教育是无与伦比的，但创造力提升教育和工程能力提升教育的基本空白性缺失是中国教育的根本问题所在。知识教育是基础，是土壤，不可或缺。如果没有足够知识不可能成为卓越自然哲学家，不可能成为卓越的科学家，也不可能成为卓越的工程师。中国的知识教育不可动摇，我们需要做的是，全面普及创造方法论教育，全面提升全民族创造性思维素养，全面提升科技工作者创造性发现问题和创造性解决问题的能力。与此同时，全面普及工程能力提升教育，全面提升科技工作者的工程能力。知识教育、创造性思维素养提升教育和工程能力提升教育相辅相成，三位一体才是应对未来的教育，才是培育创造性人才的教育。 罗素所说的人生而无知，但并不愚蠢，是教育使人变得愚蠢的这句话是有一定道理的，但也是偏颇的。知识不等于智慧，知识也不等于创造性，海量知识也不等于高创造性。但是如果没有知识，一定不具有创造性，也一定是愚蠢的。当然，如果仅仅有知识，一定是固执的，也一定不具有创造性，也一定是看似聪明实则愚蠢的。因此，仅仅传授知识的教育其实是使人固执的教育，使人创造性丧失的教育，使人愚蠢度提升智慧度下降的教育。 知识是创造的支点，是智慧的支点，但知识也是降创造性的支点，也是降智慧度的支点。如果在进行知识教育的同时，不能将创造性提升教育并行，仅仅给被教育者装上知识的脑袋，不能给被教育者装上知识与创造性并存的脑袋，那么被教育者的创造性和智慧度丧失是必然的事。从创造性提升的角度讲，从智慧度提升的角度讲，仅仅传授知识的教育远不如不教育。其实，知识不是力量，知识与创造性的合才是力量，一个不具创造性的知识者，充其量是一堆书，其本身何来力量，在信息化的今天，获得知识易如反掌，知识本身的价值日趋湮灭。 然而，知识教育依然重要，因为只有知识和创造性在人的头脑中共存才能使创造力迸发。知识与创造性的合是解决问题的基础，特别是解决重大问题的基础，知识与创造性的合是各行各业领袖的基本特质，知识与创造性的合者是人类文明的领导者。知识者不是创造性人才，知识与创造性的合者才是创造性人才。AI是天生的知识者，但其永远无法成为知识与创造性的合者，因此培育知识与创造性的合者，即培育创造性人才是解决一切重大问题特别是重大科学技术问题的根本所在。 如果在我国现有教育体系的基础上，实施旨在提升创造性思维素养，旨在提升创造性发现问题创造性解决问题的创造方法论教育，并实施工程能力提升教育，那么我们就将培育海量的知识与创造性的合者，我国创造性人才必然海量辈出，那么我们的教育就是全世界最好的教育，就是人类有史以来最好的教育，就是前五古式，后无来者的教育。 2. 中国不缺少传统意义上的大学，缺少的是自然哲学工程院：中国不缺知识教育大学和所谓的研究型大学，缺的是普及创造方法论教育全面提升创造性思维素养，全面提升创造性发现问题、创造性解决问题能力的自然哲学工程院。中国不缺科学家，缺的是自然哲学家、卓越工程师和数以亿计的工匠。 3. 让擅长教育的优秀的人从事教育：让擅长教育的优秀的人从事教育，教育是大科学，不是传统意义上的优先者能够胜任的。培育教育家比培育科学家、企业家等更为重要，因为优秀的教育家有了，其他家们会应育而生。在科技创新链要素中，教育是最为基础性的。把人培养成机器，可能是世界上最简单的事，把人培养成逢考必胜的机器，也不是什么难事，但把人培养成一个创造力接近其内在极限的、有血有肉的、完整的人，才是真正的艰难事。因此，社会必须用教育家从事教育，只有在教育方面最优秀的人才能从事教育，并不是只要能识字读书的人就可以从事教育，也不是在科学方面优秀的科学家就能从事教育。教育与科学技术属不同的门类，必须予以区别对待。教育是发现被教育者擅长所在的过程，因此教育必须根据被教育者的擅长所在，因材施教。 4. 变革资源配置取向。教育的重要性是毋容置疑的，但无论从创造力提升的角度讲，还是从哪个角度讲，就其不同阶段的重要性而言，婴幼童家庭教育都比学前教育重要，学前教育都比小学教育重要，小学教育都比中学教育重要，中学教育都比大学教育重要，这是不言而喻的逻辑。因此，社会必须把婴幼童家庭教育、学前教育、小学教育和中学教育置于比大学教育更加重要的位置上。依据人的可育性和可教性与年龄的关系，年龄越小可育高，可教性差，反之亦反。婴幼童期，人基本上是可育不可教，而在性成熟后，人基本上是可教不可育。然而，育的作用远远大于教的作用，特别是针对创造力培育。因此，可以提出教育重要性六联不等式：婴幼童家庭教育＞学前教育＞小学教育＞中学教育＞大学教育＞研究生教育。事实上，如果不能把婴幼童教育、学前教育、小学教育和中学教育置于与大学教育同等或更高的位置上，与苗期不施肥或少施肥种庄稼难以五谷丰登无别。教育的根本问题，不是被教育者的问题，而是教育者的问题，这是一种客观规律。 靳北彪博士，《创造论》作者、原中国科学院工程热物理研究所客座研究员、原世界500强发动机企业技术蓝军司令、海陆重装高速重型发动机联合开发者、热力学与发动机专家、自然哲学家、科技创新战略家。《创造论》是科技创新兵书，是科技创新领域的《孙子兵法》《战争论》，是人类历史上第一部科技创新方法论。

作者 | 廖鸿杰 编辑 | 冯羽 近来，华为因智驾芯片产能不足，导致新车交付不力，引起了市场的关注。 而关注的焦点几乎都是集中在华为MDC 810计算单元（形同英伟达Orin智驾芯片）中某个组件的短缺。受波及的车型主要有智界S7、阿维塔12和问界M9。 当大家为华为智驾车型产能而担忧时，英伟达借国际电子消费展宣布拿下了数个关键中国汽车客户，并声称：“理想汽车将在下一代车型使用Thor汽车芯片平台。此外，包括长城汽车、极氪和小米三家厂商已采用Orin芯片来做新一代智能驾驶系统。” 随后，英伟达创始人黄仁勋时隔数年再度访华，走访了北京、上海、深圳等城市的办公室，并参加了英伟达在中国公司的年会，与在华员工同台共舞，抽奖互动，其乐融融。 图 / 网络 显然，英伟达已经做好了大举入局中国汽车智驾领域的准备。 作为国内智驾领域第一梯队的品牌厂商和解决方案供应商也毫不示弱。小鹏汽车于1月30日官宣小鹏XNGP（全场景智能辅助驾驶）已覆盖了全国243座城市，成为智驾开城数量第一的品牌；2月2日AITO问界系列迎来一次重磅升级，华为的ADS2.0（高阶智能辅助驾驶）直接覆盖到了全国所有城市。 在新能源汽车产业链逐步成熟的今天，电动化上已经很难决出胜负，而独具特色的智能化和自动化似乎更能体现出车企的技术积累和产品投入。 放眼当下电动车的智能化领域，智驾芯片和车机芯片似乎成为品牌车企绕不开的一个坎。面对芯片领域的“统治者”美国高通和英伟达，中国智驾公司们也正在寻求全新的替代方案。 蛮荒的统治 1999年英伟达（NVIDIA）首创GPU概念，重新定义了计算机的图形技术，成为了网络游戏、数据计算、图像处理，以及智能驾驶等领域的绕不开的芯片企业，也成就了一家可以比肩英特尔和高通的半导体巨头。 2020年7月，英伟达首次在市值上实现了对英特尔的超越，成为美国市值最高的芯片厂商。2023年5月，英伟达市值突破一万亿美元，成功跻身美元市值的“万亿俱乐部”企业。 图 / 英伟达微信公众号 英伟达的崛起，除了迎合上了人工智能对芯片算力的爆发式需求，还有一个不可忽视的场景需求——智能驾驶或自动驾驶。 2018年1月英伟达推出了第一款基于自动驾驶数据处理的Xavier芯片。2019年发布了迄今为止最大算力（254 TOPS）的Orin芯片，成为诸多造车新势力展示自动驾驶（智能辅助驾驶）少有的几个可量化的优势指标，并一举拿下智能驾驶初期市场近乎“所有”订单。 「探客出行」整理了近来受关注度较高的智能电动汽车，发现几乎所有智能化（主要含座舱、智驾、底盘等）水平相对较高的品牌车型，如小鹏、蔚来、理想等都是搭载了高通的8155座舱芯片。而单在智驾领域，口碑相对较好的如小鹏、极越、腾势几乎都是搭载了英伟达的Orin X智驾芯片。 在座舱和智驾分别被高通和英伟达垄断的市场下，有一个被华为车BU赋能的特殊群体。如问界、智界、阿维塔和极狐等品牌车型，多半都是采用了麒麟990A座舱芯片外加华为MDC810/MDC610计算平台的组合。 当然，还有一些如地平线和黑芝麻智能等国内车规级芯片的方案开始在部分车型上小试牛刀。 例如，领克08车型搭载了芯擎科技的龙鹰一号座舱芯片加黑芝麻智能的华山A1000智驾芯片方案，零跑C11搭载了零跑自研凌芯01智驾芯片，理想L9车型搭载了地平线征程5智驾芯片。 图 / 英伟达微信公众号 「探客出行」从黑芝麻智能的招股书得知，2022年全球高算力SOC（算力超50TOPS）出货量约38万片，其中，中国市场贡献了35万片，占全球高算力SOC出货量的92.11%。同时，在这38万片的全球高算力SOC出货量中，仅英伟达一家就贡献了31.35万片，市场占有率达82.50%。 对于高算力SOC的市场预算，黑芝麻智能还做出了预估：“2023年全球高算力SOC的出货量将达到120万片，中国市场出货量将达到105万片。” 若从中国市场的占有率来看，2023年的87.50%相较于2022年的92.11%虽有明显的下降，但依然是全球的最主要市场。 或许这也能解释为什么英伟达黄仁勋选在中国公司年会之际访华，毕竟中国对于英伟达而言是一个绕不开的市场。这是一场凯旋的“庆功宴”，也是一次出征的“壮行酒”。 中国市场需求将决定着全球高算力SOC的市场走向，而英伟达的高算力SOC供应则在影响着中国市场的走向。 但值得庆幸的是，在2022年的38万片高算力SOC出货量中，地平线以2.36万片的出货量成为仅次于英伟达的全球第二大高算力SOC供货商，市场占有率约6.20%。黑芝麻智能则以1.82万片的出货量紧随其后，市场占有率约4.80%。 英伟达、地平线和黑芝麻智能共同撑起了全球93.5%的高算力SOC市场，两家中国企业紧随英伟达其后，成为全球高算力SOC出货量的三大头部企业。 异军的奇袭，后继者的突围 在英伟达的绝对优势下，以地平线和黑芝麻智能为代表的中国高算力SOC还是占有一席之地。虽然不多，但至少让国内品牌在这个高算力SOC市场看到了一线希望。 而在地平线和黑芝麻智能之外，已经出现更强劲的挑战者。 2021年4月，华为正式对外发布MDC810智能计算平台，最高算力达400+TOPS，可满足高级别自动驾驶乘用车及RoboTaxi的应用场景，刷新已量产的最高算力智能驾驶计算平台，并率先搭载在了华为和北汽合作的极狐阿尔法S车型上。 图 / 网络 同年12月，在华为智能汽车解决方案生态论坛上，广汽研究院智驾技术部部长徐伟表示：“广汽将在未来3年内发布多款基于华为MDC的战略车型。”并称将在2022年推出基于华为MDC 610计算平台、拥有L2+级别智驾功能的广汽埃安AION LX；2024年推出基于华为MDC 810计算平台、面向L4全新架构的广汽埃安车型。 但在2023年3月，广汽集团公告称由于各方资源调配原因，旗下控股公司广汽埃安的AH8项目将由与华为联合开发变更为自主开发，华为将以供应商的身份参与该项目的开发和合作。 和广汽的合作破裂缘由不得而知，但在一个月后的中国电动汽车百人会论坛上，余承东关于与车企合作的发言着实耐人寻味，“国际巨头因为制裁的原因也不会选，传统的车企，如果怕失去灵魂的也不会选。” 值得庆幸的是，华为的MDC 810计算单元的最高算力达到了400 TOPS，在最高算力上要明显高于英伟达的Orin X芯片，虽然在工艺制程上要远低于英伟达的芯片方案，但车载芯片对工艺制程远没有消费电子类产品高。这也是华为在终端业务受阻后余承东执意进军汽车行业的关键。 同在高算力SOC领域，国内的半导体企业后摩智能不但在高算力智驾芯片上取得了重大突破，还创新性地推出了“存算一体”底层设计方案，在半导体芯片的技术路线上探索出了一种新的可能。 「探客出行」从后摩智能方面了解到，2023年5月后摩智能推出了一款基于“存算一体”的智驾芯片——后摩鸿途H30，不仅在最高256 TOPS的算力上实现了对英伟达Orin的超越，还突破了芯片算力和功耗不能两全的瓶颈，实现了芯片能效比的阶跃，为智能汽车产业带来了全新的可能。 后摩鸿途H30创新地将存储单元和计算单元的一体化集成，实现在存储单元内完成部分或全部的运算。在能大幅提升数据和计算的交互效率和计算利用率的同时，还避免了数据在存储单元和计算单元之间的反复跳跃，大幅降低了数据处理中出现的延时问题。从而有效地提升了芯片的能效比，打破了高算力和低功耗两难全的束缚。 图 / 后摩智能微信公众号 为了支持客户快速开发、模型适配与产品导入，后摩智能还提供了一套功能齐全的力驭（基于后摩鸿途H30芯片开发）域控制器硬件、软件算法参考设计及后摩大道软件平台，以高算力构建高能效解决方案，为客户在智驾领域的持续升级保驾护航。 至于这款后摩鸿途H30芯片的落地使用情况，后摩智能对「探客出行」表示，“已经给主机厂客户送测并得到良好的测试反馈，具体合作的车企和车型会择时对外公布。” 此外，黑芝麻智能的华山二号A1000 Pro智驾芯片，也能实现106+TOPS的最高算力；地平线第三代车规级产品征程5已经拥有了最高128 TOPS的算力，一同撑起了电动化向智能化升级的智驾市场。 接近地平线的人士告诉「探客出行」：“地平线的下一代产品征程6将会有一个质的飞跃，新产品将于2024年上半年正式上市，已经获得多个国内新能源车企的提前预订。” 结语 对于高算力芯片市场而言，全球市场看中国，中国市场看英伟达，这是当前现状。 对于新能源整车市场而言，全球市场看中国，而中国已经拥有了全世界数量最多的新能源汽车品牌，以及最全面的产品方案和技术路线积累。 对于新能源汽车智驾而言，高算力芯片只是将智驾技术进一步发挥而已，软件系统对于智驾似乎也是不可或缺。 图 / 网络 华为的“HarmonyOS + ADS2.0”已经成为智能化汽车领域公认的“绝配”，小鹏的XNGP，百度的Apollo，以及特斯拉的SFD等方案共同组成了新能源汽车智驾的第一梯队，且在各自领域中都取得了亮眼成绩。 然而要发挥好软件层面的优势，还得靠算力芯片的硬件来支撑。毕竟即便车企间的智驾方案再多，当前在芯片硬件领域仍处于英伟达的绝对垄断之下。 但随着华为的MDC计算平台、地平线的征程系列、黑芝麻智能的华山系列，以及有望重新改写芯片设计规则的后摩鸿途芯片及力驭域控制器等自主技术方案和路线加速落地，似乎让国内智能化汽车产业“不受制于人”有了更强硬的底气。

集微网消息，德国一家法院针对美国科技巨头与提起诉讼的美国竞争对手之间的专利纠纷，发布了禁止销售部分英特尔芯片的禁令，戴尔和惠普设备也可能受到影响。 德国杜塞尔多夫地区法院在涉及电压调节器的案件中做出了对总部位于加州的R2半导体公司有利的裁决。 法院发言人表示，法院已命令英特尔避免在德国申请相关专利。 英特尔发言人表示，“我们对杜塞尔多夫地区法院的裁决感到失望，我们打算上诉。”。英特尔表示，R2已在美国对该公司提起诉讼，但未成功，此后“将针对英特尔的诉讼转移到欧洲”。 该涉案欧洲专利涉及电压调节技术。R2半导体声称，英特尔酷睿系列Ice Lake、Tiger Lake、Alder Lake和Xeon可扩展“Ice Lake Server”处理器以及包含这些处理器的消费类笔记本电脑和服务器侵犯了其专利。 英特尔指责R2半导体是专利流氓，似乎是一家空壳公司，唯一的业务就是诉讼，不能接受该处理器禁售令。 目前许多英特尔Ice Lake和Tiger Lake处理器已经停产，因此销售禁令不会对英特尔或其合作伙伴造成重大损害。但一些PC仍然使用英特尔第12代酷睿Alder Lake，并且这些CPU的盒装/托盘版本仍然可用。 对于英特尔来说，好消息是，其当前一代酷睿Raptor Lake和Raptor Lake Refresh处理器，以及酷睿Ultra“Meteor Lake”CPU并未侵犯R2半导体的任何专利，因此英特尔及其合作伙伴可以继续在德国不受限制地销售这些处理器以及基于它们的设备。 英特尔还在英国与R2半导体展开竞争，并试图解决与VLSI之间长期存在的法律纠纷。 R2半导体CEO David Fisher在一份声明中表示，“很高兴德国法院发布了禁令，并明确认定英特尔侵犯R2的集成电压调节器专利。R2与ARM、Rambus类似，是一家半导体IP开发商，已有超过15年的历史。英特尔非常熟悉R2的业务——事实上，2015年英特尔正处于对R2投资的最后阶段时，单方面终止了流程。随后，R2发现英特尔芯片采用的FIVR技术涉及到专利侵权，而提起诉讼，英特尔是R2唯一指控侵犯其专利的实体。英特尔继续宣扬其错误叙述而不愿对其反复和长期的侵犯我们专利的行为负责，这不意外但令人感到失望。我们打算执行这项禁令并保护我们宝贵的知识产权。全球专利体系正是为了保护像我和R2半导体这样的发明者而存在的。”

美国社交媒体巨头Meta Platforms公司(Facebook母公司)2月1日公布了2023财年第四季度和全年财报。财报显示,在经历了2022年的业绩下滑后,2023财年Meta实现了强劲复苏,全年总收入同比增长16%,达到1630亿美元,净利润更是同比大幅增长52%,达到1036亿美元。 Meta股价应声大涨 在电话会议上，扎克伯格表示Meta的两大长期重点领域仍是人工智能和元宇宙。公司将大力投入建设AI基础设施,以支持公司内部新产品的研发。此外,Meta还将推出一系列消费者AI产品,包括Meta AI智能助手、面向创作者的AI Studio等。扎克伯格预计,这些AI产品将在2024年内在公司各大应用中得到广泛应用。 一个基础 扎克伯格正在建设世界一流的计算基础设施。到 2024 年底，Meta将拥有约 35 万台英伟达 H100，总计相当于 60 万台 H100 的计算能力。这一规模将为支持未来模型的训练和推理奠定坚实的基础 值得注意的是，扎克伯格阐述为什么Meta要全力发展开源人工智能： 我知道有些人对于我们将研究结果和大量计算的成果开源的好处有些疑问，所以我认为在这里明确战略利益可能会很有帮助。简而言之，开源改进了我们的模型。由于将模型转化为产品仍需大量工作，而且其他开源模型也将可用，我们发现成为开源领导者基本上是有很多优势的，并且它并不会显著削弱我们产品的差异性。 更具体来说，有几个战略上的好处 首先，开源软件通常更安全、更稳健，因为社区的持续反馈、审查和开发。这很重要，因为在AI中，安全性是其中一个最为重要的问题。提高效率和降低计算成本也使所有人受益，包括我们自己。 其次，开源软件通常会成为行业标准，当公司采用我们的技术栈进行构建时，将更容易将新的创新整合到我们的产品中。这可能有些微妙，但迅速学习和快速改进的能力是一个巨大的优势，而成为行业标准则使这一点成为可能。 第三，开源在开发人员和研究人员中非常受欢迎。我们知道人们想要参与在广泛采用的开放系统上的工作，因此这有助于我们在Meta招募到最优秀的人才，这对于在任何新技术领域取得领先地位都是非常重要的。而且，由于我们通常拥有独特的数据和构建独特的产品集成，因此像Llama这样的基础设施开源并不会减弱我们的主要优势。这也是为什么我们长期以来一直采用开源通用基础设施的策略。

作者 | 王亚静 编辑 | 胡芳洁 在冲刺上交所科创板折戟之后，晶科电子选择转战港交所。 2月1日，广东晶科电子股份有限公司（以下简称“晶科电子”）递表港交所，中信证券为独家保荐人。 这是一家融合LED+技术的智能视觉产品及系统解决方案提供商，专业领域涵盖汽车智能视觉、高端照明及新型显示产品。 自2019年2月在新三板摘牌之后，晶科电子再次进入资本市场的道路走得并不顺遂。 公开资料显示，2019年公司曾递表科创板，但在收到上交所问询函后，晶科电子和保荐机构并未回复问询函，并于2020年5月申请撤回上市申请文件，A股之路就此终止。 没有顺利进入上交所的晶科电子，在业务上还是成功搭上了吉利这趟快车。招股书显示，2020年，公司与吉利系企业开始业务合作，到2022年时，吉利系企业已经成为公司第一大客户。 蓄力4年之后，晶科电子又一次向资本市场发起冲击，只不过目标从上交所换成了港交所。而这一次，晶科电子能够顺利敲开港交所的大门吗？ 1 转战港交所， 传统照明业务接连下挫 晶科电子的业务历史最早可追溯至2003年。 当年2月，陈正豪、肖国伟与香港科技大学的研究人员在香港通过微晶先进光电开始从事LED芯片和产品研发业务。2006年8月，微晶先进光电于广州成立了晶科电子，并逐步整合合并微晶先进光电的业务运营。 经过多年运营，晶科电子在行业中占据了一定地位。根据灼识咨询资料，以收入计，公司2022年及2023年前9个月在中国高端照明行业器件和模块内资厂商中排名第三，在中国中高端汽车智能视觉行业内资厂商中排名第五。 从业绩来看，晶科电子的收入节节攀升，但利润却起伏不定。 招股书显示，2021年-2023年前9个月（以下简称“报告期”），公司实现收入13.88亿元、14.11亿元和13.39亿元；期内利润7800万元、3907.1万元和4956.8万元。由此可见，2022年公司利润几乎“腰斩”。 图 / 晶科电子招股书 而2022年，正好是晶科电子的一个转折点。 这一年，吉利系企业于报告期内首次升为公司的第一大客户。借力于此，晶科电子起步不久的汽车智能视觉业务获得了突飞猛进的发展。 2021年-2023年前9个月，汽车智能视觉业务分别贡献了5.3%、28.3%和39.3%的收入。不到3年时间，这一占比最少的业务一跃成为公司第一大收入来源。 图 / 晶科电子招股书 不过，晶科电子却没有守住传统高端照明业务的“城池”。2021年，高端照明业务实现10.34亿元的收入，占比总收入的74.5%。到了2023年前9个月，这项业务仅贡献了38.3%的收入，金额只有5.13亿元。 带着这样一份喜忧参半的成绩单，晶科电子向港交所发起冲刺。其实，这已经不是公司第一次尝试登陆资本市场。 早在2016年，晶科电子就已登陆新三板，直到2019年2月，公司才从新三板摘牌。对此，公司表示此举是调整发展战略及筹备申请在上交所科创板上市。 2019年12月，公司便向科创板提交了招股书。随后，上交所在2020年1月向晶科电子发出首轮问询，但公司并未就此进行回复。4个月后即2020年5月，晶科电子和保荐机构申请撤回上市申请文件。 2 过度依赖吉利， 李书福儿子突击入股 不可否认，自科创板折戟之后，晶科电子在尝试改变，但遗憾的是，企业仍然没有改变对大客户的依赖。 此前其在递交上交所的招股书中披露，2016年至2018年，来自前五大客户的收入占同期营业收入的比例分别为82.77%、81.71%和87.49%。 图 / 晶科电子招股书（科创板版本） 此时，飞利浦照明、三星电子作为前两大客户为公司贡献的营收遥遥领先。2016年至2018年，来自这两位客户的收入占公司营业收入的51.19%、66.67%及68.15%。此时，公司仍然专注于LED封装及应用模组产品。 不过，晶科电子这时已经在试水切入汽车领域，并成功与吉利建立了联系。 招股书显示，2018年10月，公司与吉利系企业共同成立了一家汽车智能视觉产品企业——领为视觉。其中，吉利控股的浙江吉创持股51%、晶科电子持股49%。 图 / 晶科电子招股书 但在2020年12月，浙江吉创转让了自身持有的领为视觉全部股份退出，接盘者是耀宁科技。值得注意的是，截至最后实际可行日期，耀宁科技由吉利控股集团董事长李书福的儿子李星星间接控制。 图 / 晶科电子招股书 晶科电子与吉利的关系并没有斩断，而是不断加深。还是在2020年这一年，晶科电子开始与吉利系企业开展业务合作。 自此之后，吉利系企业在晶科电子业务中的份量越来越重。招股书显示，2021年-2023年前9个月，公司来自吉利系企业的收入分别为0.51亿元、3.50亿元及4.83亿元，分别占同期总收入的3.6%、24.8%及36.1%。 其中，2022年、2023年前9个月，吉利系企业均为晶科电子的第一大客户。 图 / 晶科电子招股书 而晶科电子与吉利的亲密关系不止于此。 招股书显示，担任公司非执行董事的郑鑫正是李书福的女婿。另外，自2020年12月起，郑鑫就担任耀宁科技的总经理。 图 / 晶科电子招股书 在晶科电子IPO的前夕，耀宁科技更是突击入股。2023年12月，晶科电子自耀宁科技收购了其在领为视觉的全部权益，代价不是现金，而是向耀宁科技发行股份。 图 / 晶科电子招股书 对于这一行为，晶科电子给出的解释是为精简集团的公司架构。 而从李星星一方来看，在获得这些配发股份后，耀宁科技一跃成为晶科电子的重要股东。IPO前，耀宁科技持有公司13.76%股权，是除微晶先进光电以外，唯一持股比例超10%的单一股东，而李星星因于耀宁科技拥有权益而成为晶科电子主要股东。 图 / 晶科电子招股书 深度绑定李书福的儿子、女婿后，晶科电子与吉利的关系或许会更加牢固。 而晶科电子也预计未来来自吉利系的收入将持续增长。招股书显示，公司已与吉利集团各成员订立产品及服务供应框架协议，根据协议，2024年-2026年，来自吉利系的交易金额上限分别为10.81亿元、12.18亿元及12.55亿元。 图 / 晶科电子招股书 3 股东累计套现上亿 在晶科电子的股东列表中，其实不乏资本机构。 例如，在新三板上市之前，公司曾经历过一系列股权变动及增资，先后引入了浩瀚光电、粤科投资、国民创投、晶宇光电等企业。 在新三板上市期间，晶科电子于2016年、2018年进行了两轮配股融资。 2016年，公司配股募集资金8990.80万元，引入了中保产业、广东科技风投、西交科创等多家机构。 2018年，公司再次进行配股融资2.11亿元。值得注意的是，在这次配股过程中，公司总裁侯宇配偶高涛、公司副总裁曾照明配偶王红英得以进入公司股东的行列。 图 / 晶科电子公告、招股书 而公司在新三板退市后不久，晶科电子的股东们便开启了套现之路。 2019年6月，微晶先进光电向中科白云、丰衍投资转让股份，分别套现约2982万元、300万元。 图 / 晶科电子招股书 2021年，东屹基金、微晶先进光电进行了数次股权转让，合计套现约1.08亿元。 图 / 晶科电子招股书 2022年5月，恒洲信将200万股股份转让，套现600万元；2023年6月及8月，嘉木融合、丰衍投资分别通过股权转让套现2723万元、300万元。 图 / 晶科电子招股书 晶科电子直言，由于这些投资是通过股东之间转让股份的方式进行，因此公司并无收到任何所得款项。 相比于这些股东，晶科电子或许更需要这些资金。截至2023年12月20日，公司现金及现金等价物仅有1.63亿元，和股东们的套现金额不相上下。 图 / 晶科电子招股书 同样截至2023年12月20日，公司尚未动用的银行融资为9.01亿元，如若以此来补充现金流无疑将加重企业的负债，而企业的资产负债率本已经存在上升趋势。 2021年-2023年9月末，晶科电子的资产负债率分别为54%、54%及58%。 图 / 晶科电子招股书 而上市融资既能不加重企业负债，还能补充现金流，可谓一举两得。 本次IPO，晶科电子计划将部分所得款项净额用作营运资金及一般公司用途。公司认为，考虑到经营现金流量、融资所得款项净额以及可用的财务资源，公司有足够的营运资金满足目前（即自本文件日期起）至少12个月的需求。 为何时隔4年，晶科电子又绕路冲击港交所，由此也可窥一二。只是不知，这一次，和吉利系企业、汽车类业务紧紧关联在一起之后，晶科电子能否如愿进入港交所？

快科技2月8日消息，终于，马斯克收购的社交媒体平台X在本周三成为了苹果App Store的免费应用下载榜的榜首，借着这个机会，马斯克发泄了一通心中的闷气。 今日凌晨，马斯克发布推文称：如果每次媒体报道我的某家公司即将倒闭时，我都能得到一美元，我就永远不需要再筹集资金了！” 与此同时，其还转发了一条推文，这条推文的的内容为一张对比图，显示尽管美国主流媒体不断唱衰X平台在马斯克收购推特后的前景，但X在周三依然强势登顶了AppStore的下载榜榜首。 马斯克在转发这条推文时非常骄傲地表示，X现在是所有应用类型中下载次数第一的App，这无疑狠狠打了之前唱衰X的其他媒体一巴掌。 值得一提的是，当地时间1月7日，马斯克也在X平台（原推特）辟谣，称在Rogan的节目上吸了一口后，开始按照NASA要求进行为期3年的随机药物测试，从未发现任何微量的毒品或酒精。 另外，马斯克还@《华尔街日报》（报道了马斯克吸毒），表示它们都不配给鸟当厕纸。

德雷克 凤凰网科技讯 北京时间2月8日，当时时间2月7日，说唱歌手德雷克（Drake）半裸并从事性行为的视频在X平台上传播，“Drakevideo”（德雷克视频）标签在周三成为美国的热门话题的同时，X在免费应用中排名第一。 马斯克在X上发帖截图 部分X网友表示希望可以看到德雷克的相关视频。 部分网友在X的发帖截图 2月7日，德雷克在Instagram发布帖子，表示“我没有向世界隐瞒我的肉体，我对它隐瞒了整个世界”。 德雷克在Instagram发帖截图 这起事件发生不到两周前，X曾努力阻止另一淫秽名人形象的传播。1月下旬，人工智能生成的假冒泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）的不雅照在该平台上流传，导致该公司一度屏蔽了对这位艺人名字的所有搜索。（作者/李军） 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

Hello各位好，这里是前方记者Hugo，在美国旧金山为您带来报道，今天让我们来深入聊一下 Apple Vision Pro ——近期在媒体上最火爆，但其实只卖了20万台的一款数码产品。 说来搞笑，当初苹果宣布要在1月19号开启预售的时候，按照苹果新产品线一贯以来的饥饿营销套路，很多人（包括我）都以为这个产品是要抢的。又因为它第一批只在美国卖，又是美国东部时间早上八点开售，我就指派了一个湾区孝子当天早上五点起来帮我抢。 没想到非常容易地就抢到了。这两天我来这边提货，发现苹果店甚至是有现货的。。。 这就好比路上有个卖拐的叫价一千，我狠狠心给他打个对折，他直接就答应了？莫非这是个坑？ 很显然，Vision Pro的实际上市反馈，比苹果本已很低的预期还要差。 3500美元的定价，再加上一些选配，到手差不多要3万块人民币，又不知道它有什么用。我想了一圈，除了一些思聪型的人，或者搞VR/MR投资、研发的人，还有我们这些做科技媒体的有必要跟踪一下行业前沿之外，确实没有理由去买它。 即便是它现在的销量，其实也有很大水分，因为苹果在美国有个两周无理由退货的条款，我问了一圈朋友，打算退的可不在少数哦。 虽然销售惨淡，但这个产品在媒体上的热度有目共睹。因为很多朋友都试玩过或者看到过这一类VR/MR头显产品，或多或少都有在关注，觉得它是科技数码领域为数不多的有可能爆发的赛道。 那么，现在世界上最大牌的硬件厂商终于下场了，果子哥是否会带来质的突破呢？这玩意儿会不会像当年个人电脑出现，智能手机出现那样改变世界呢？ 今天我就结合上手试玩的体验展开讲讲。 头戴式显示器，永远只是未来可期？ 虽然苹果一如既往地在营销定位上规避与同类产品内卷，库克把Apple Vision Pro称为一个所谓的空间计算机（Spatial Computer），但我们都知道，它其实就是一个头戴式显示一体机，简称头显。 为什么会有人锲而不舍地开发头显呢？因为它的优势是非常拔群的。 基本上所有的数码产品上都有个屏幕，屏幕越大看着越舒服，我想是大部分人的切身体会。但现实中，有时是因为要单手操作，有时是因为太贵或者家里客厅不够大，所有的屏幕尺寸都会受到限制。 头显是唯一的例外。 头显会占据我们的整个视野，所以它的屏幕无限大。 在头显里面，所有交互方式将不再受到屏幕大小的限制。看电影的时候屏幕可以比Imax影院还大，跟我爸打视频电话的时候，我爸本人1米75他在头显里也可以是1米75。 甚至头显还能跟踪我们头部的运动，让我们在打游戏、开会的时候，有一种身临其境的现场感，仿佛进入了一个平行世界。 所以头显，至少在能直接往脑子里灌信息的脑机接口出现之前，就是屏幕的终极版本。 但是，自头显这类产品2012年出现至今，已经过去了十多年，它始终没有流行起来，除了少数发烧友之外，它没有改变任何人的生活方式。 问题出在什么地方呢？ 我是从早期HTC Vive玩到Quest2再到Pico4再到Quest3的老玩家了，在我看来，头显有三个致命的缺陷一直没有得到有效的解决，分别是： 1、不舒适：一个一斤重的东西，主要重要都在前面，戴在头上实在是卡得脸疼，脖子也受不了。很多时候游戏很好玩但是脸太疼了不得不终止，那种感觉属实酸爽。 2、隔离感：你是得到了一个小的平行世界，但你失去了整个地球（现实世界）。连跟人打个招呼、喝口咖啡，甚至看个微信拿个快递都得把头显摘下来，非常麻烦，我玩VR的时候还老怕踩了我的猫。久而久之，你每次拿起头显之前潜意识里就会担心，接下来是否有一整块时间可以隔绝周围的一切，这个心理负担其实还挺大的。 3、缺乏杀手级应用：似乎除了玩一些沉浸式VR游戏之外，别的事不用头显也能干，差别不大，而到现在为止真正的VR 3A游戏大作，只有20年3月发布的《半条命：Alyx》这一根独苗。于是久而久之我们的头显设备就放在角落里吃灰了或者挂闲鱼了。 那么，当苹果的头显千呼万唤始出来，是如何应对这三个问题的呢？ 舒适性：显著进步 首先，就舒适性来说，Apple Vision Pro确实是同类型产品中，最舒服的一款。 Vision Pro很重，因为它配置高、芯片多、屏幕多、传感器多、自带散热风扇，还为了颜值用了很多玻璃、铝合金之类的重材料而不是像别的头显那样主要用塑料，它是现今全世界最复杂的数码产品，没有之一。 本体加绑带重达638克，甚至这还没算电池，电池是外接放口袋里的。 但非常令人意外的是，我戴上它之后发现，它的那种卡脸感，远不及重量更轻的同类型产品比如META Quest3严重，如果说你戴Quest3能戴半小时不觉得受不了，那戴Vision Pro可能能戴一个半小时。 原因我觉得有两点： 第一是它的人体工学设计更好，眼罩部分明显更小，正好卡在了我颧骨最突出的地方，而Quest3更容易往下划，于是就不得不卡得更紧。都是卡脸，显然Vision Pro卡在了更合适的位置。 第二是苹果把佩戴舒适性看得更重，在购买的时候和去店里提货的时候，都是要用iPhone扫脸反复确认你的脸型，力求给你配一个大小最合适的面罩和绑带。并且如果你近视的话，它不支持你戴着眼镜用，必须配一副磁吸式镜片。 由于我的磁吸式镜片还没到（从广州寄到美国），为了测试我不得不人生中第二次戴了隐形眼镜，戴了一个小时才戴上。。。所以说苹果为了舒适性，很大程度上牺牲了上手的便利性。 但即便如此，我不得不说，它在目前的重量下，戴着还是难受的，戴久了脸上还是会留下红色的印子，只是难受程度降低了，离无感佩戴还差了十万八千里。 交互体验：超过预期 苹果这把做得最牛逼的地方，是它用重新设计的交互方式，几乎完全抹除了那种与外界隔离的感觉。 当我们戴上Vision Pro的时候，它默认永远是透视状态，也就是我们可以通过摄像头看到外面，而操作界面会悬浮在半空中，当然这种设计并非苹果开创，是META在Quest Pro当中最先采用的。 魔鬼在于效果上。 META最新版透视效果只能说勉强能用，而Vision Pro的透视效果，已经非常接近于肉眼看到的真实世界。并且它没有任何可感知的延时，戴着看手机信息，甚至踢球，滑雪，打乒乓球，都不在话下。 当我们把一块屏幕放在空中的时候，它真的会一动不动地定在那里，不管我们怎么去转头去走动，这块屏幕连一点点颤动都不会有。 甚至我们可以放一块大屏幕在客厅看电影，放三块屏幕在书房办公，放一块小屏幕在厨房放炒菜视频，放一个购物清单在冰箱上，再放一个日程表在门口走之前看一眼当天的任务，第二天起床它们都在那里纹丝未动，空间定位极其精确。 苹果这次在头显这种小设备中用上了双4K OLED屏幕，总像素高达2300万，超过很多专业级大屏显示器。用搭载在笔记本电脑（而不是手机）上的M2芯片做图形渲染，用专门定制的R1芯片做传感器数据处理。 配置拉满，效果也确实是拉满。 当然你也可以通过顺时针转动头显上的旋钮，来调整沉浸度，直至进入到完全沉浸状态，苹果做了不少亮眼的环境可供选择，比如白沙滩： 比如云顶之上： 但有意思的是，即便在完全沉浸状态，当边上有人跟你招手的时候，你的画面上也会出现一个人的虚影，当你看向他的时候，他会显形。 Vision Pro是不带手柄的，它的操作是靠眼动跟踪+手势识别实现的，当我们需要点一个图标的时候，只需要看向它，它就会有一个浮起来的动画，这时候那手指这么夹一下，就当是点击了。 之前说实话我对这种操作方式能实现得怎么样是有所怀疑的。不过实际测下来，它的眼动追踪非常准确。 而放大缩小拖动屏幕，都是夹住之后移动，很符合人之常情。并且你可以把手放在几乎任何舒服的位置，Vision Pro的前方侧方下方都有传感器，它能看到。 显然在苹果的设计理念里，现实和虚拟是互相融合的，永远不要让用户脱离现实世界。眼睛是我们获取外界信息的最重要窗口，手是我们操作外界事物的最重要工具，不要用无关的东西占据它们。不管是时刻关注外界正在发生的事，还是用手去拿咖啡拿笔拿猫，都不应该有任何阻碍。 这个虚拟与现实深度融合的设计，整体感受是如此自然，以至于一些长期影响头显使用体验的问题，到这儿就消散于无形了，比如关于站立游戏的问题。 不知道大家是否有注意到，绝大多数的VR游戏，不管是节奏光剑还是阿斯加德之怒还是半条命Alyx，都是默认用户站着玩的，看起来倒是很动感。 但说实话，像我们这种游戏佬，有几个不是懒狗，有谁喜欢老是站着吗？不累吗？ 不是说在VR里不能坐着，但想象一下这会很怪。你穿越到一个异次元空间，结果一直搁那坐着，这不成了霍金模拟器了吗？而在一个清晰的透视状态，相当于就在我们得日常环境里，坐着就显得再正常不过了。 不仅是与现实的交互，与其它设备的互联，这次Vision Pro也做得非常自然，比如说当我们戴着头显并且面前有一台登陆相同账号的Macbook的时候，我们只需要看向它，就会在它上面弹出一个“连接”按钮，点一下，Macbook的屏幕就出现在你面前的虚拟空间了，非常神奇。 这时候就可以用Macbook实体键盘打字，也可以用触屏或者鼠标控制光标，没有任何卡顿。当然这种体验仅限于苹果全家桶。 杀手级应用：依旧难产 说了那么多交互体验的问题，那么Apple Vision Pro是否搞定了杀手级应用呢? 不得不说，这是它的硬伤。 它的整个生态里目前只有150个原生App，剩下的都是别的苹果App兼容过来的。 Vision Pro最核心的功能其实是看视频，无限大的足够清晰锐利的屏幕，再加上不错的空间音频，这个观影效果着实华丽。 理论上它可以提供一些不同的视角，比如看NBA的时候坐在场边的3D视角，库里甚至有可能扑到你脸上救球，但遗憾的是，目前还没有哪个单位提供这样的服务。 它有一个空间视频功能，说白了你可以用Vision Pro或者iPhone15 Pro以上版本的手机，去拍摄3D视频。比如说拍一段给你小孩儿庆祝生日的视频，当你有朝一日用Vision Pro或者别的什么头显看这段视频的时候，它就会像昨日重现一样身临其境。 我知道很多有孩子的家庭就是为了记录下一些孩子的珍贵瞬间而买的Vision Pro，因为这种视频是3D的，跟当天你用肉眼看到的场景可以说一模一样。 但是它有两个问题，一个是它只对特定构图的视频有明显提升，比如你把生日蛋糕放在镜头前，大家一起在蛋糕后面唱生日歌，人物身后也留下足够深的空间，这样一个特殊设计的有景深的场景用3D视频看才会有独特的感动，而那些构图一般的视频其实看不出明显区别。 第二个是，我发现用Vision Pro拍的空间视频效果远好于用iPhone15 Pro拍的，因为Vision Pro真的是两个摄像头拍3D，而IPhone的3D是靠AI脑补的。这也就意味着，拍这种视频没法找个路人代劳（Vision Pro有操作门槛），那个操作Vision Pro的人，我们假设是家里的爸爸，他是无法入画的，这个取舍是否值得呢？ Vision Pro可以帮你生成一个你自己的数字人形象（Persona），去打Facetime视频电话，这但这个形象吧，确实跟我很像但又没有那么像，还是有一些僵硬。 还有就是，它可以在虚拟空间放很多个屏幕，大小随意位置稳定。这对于一些需要多屏工作的人，比如程序员一个屏幕写代码，一个屏幕抄Github（不是），再比如盯盘的证券交易员，他们出差的时候就可以享受到类似办公室的工作环境了，这还是有点意思的。 此外Vision Pro提供了一些互动Demo，比如冥想的时候莲花会飘到你脸上： 恐龙会从屏幕中走出来： F1赛车会停在你家里： 展现了一些现实和虚拟深度交融的可能性。 但我想，我们都清楚，真正的问题不是有没有能用的功能，而是到底有什么东西那么有意思那么有用，值得我们顶一个一斤多的东西在脸上？为啥咱要遭这个罪？ 目前看来，除了非常有限的一些场景之外，整体的应用完全达不到这个高度。 未来已来？ 除此之外，Apple Vision Pro还有一些别的难以回避的问题。但我觉得并非硬伤。 首先，它那种眼动追踪+手势识别的操作方式，并非完全符合直觉。 当我们看向一个图标的时候，那图标浮起来了，同时我们用手指一夹，以为这就搞定了。但很多时候我们发现，App并没有打开。这是怎么回事呢？因为我们的眼睛动得比手快，夹手指的动作还没有完成，脑子已经开始想别的事了，这时候眼神就飘离了，结果就是毛也没夹到。为了规避这个错误，我需要非常聚精会神地去看我要选的图标，这还是非常消耗精力的。 这个bug看似很硬，但我认为它可以通过后续的算法迭代去解决。因为我们的意图是明确的，动作也是明确的，只是有个时间差而已，只要AI能更好地领会我们的意图，这个问题后续更新可以解决。 第二点是，Vision Pro目前只能绑定一个苹果账号，当然好处是多设备联动非常方便，你在冰箱上贴的记事本，可以通过手机操作去改它的内容，你在门口放的日程表，也可以跟电脑上的同步。 不过它也有一个难受的地方，因为Vision Pro的眼动追踪是需要因人而异校准的，而这个校准设定是跟你的账号唯一绑定的。这意味着，换个人用的话，ta的眼动追踪可能会非常不准，那就基本用不了了。这个目前只能靠启动一个访客模式来解决，问题是这个访客模式每次都需要主账户操作开启，而且每次用都要重新校准，麻烦得几乎用不了。 这个问题解决起来看似不难，只要加个多账户切换就行。但是种种迹象表明，似乎在苹果的设定里面，Vision Pro是一台个人设备，而不是全家共享的设备，它不一定会着手解决。 还有一些小问题，比如目前的手势动作不够丰富，有一些很常用的操作，比如回退操作，它是没有的，导致我把F1赛车的零件拆了不知道怎么放回去。比如他们前期宣传得挺多的那个，用前置屏幕显示使用者眼神的功能，目前处于一坨的状态。 但这些小问题都是可以通过软件更新解决的，并不影响我们借这次体验，思考下头显这类设备的未来。 所以总结来说，好消息是，苹果确实依靠自己掌握囊括芯片、操作系统、硬件和App在内的全栈研发能力，做到了近乎完美的透视效果和不需要手柄的交互操作，达成了现实和虚拟的优雅融合，彻底解决了戴了头显之后自绝于世界的问题，后续只剩一些小修小补了。 别的厂商之所以之前解决不了这个问题，是因为全球唯一一家类似苹果的全栈厂商，因为政治原因暂时用不上最高端的芯片工艺，其它的厂商都是靠高通的方案，而众所周知，高通费拉不堪。 不过高通还不至于费拉到连抄的本事都没有。所以不用担心，后续达到类似标准的头显设备只会越来越多，越来越便宜。 而坏消息是，一体式头显戴着难受的问题，一时半会儿是真解决不了。 库克在接受采访的时候说，目前这个重量已经是他们能做到的极限。而据一个在苹果做硬件的哥们说，Vision Pro近期内不会像iPhone那样一年一更新，它的下一代产品估计两三年之内都不一定能出来，因为这一把他们真的是豁出老命整合了人类现在能量产的、最顶尖的数码科技，短期内没有大幅度进步的空间了。要想再进一步压缩重量，只能等人类整体工业水平的提升了。 不过我们也不用过分悲观，因为这个头显其实不需要做到像戴个眼镜一样完全无感，因为你玩久了腰也会累，眼睛也会累，人的精力也有限，总要休息的。就像我开电动车就从来没有感受到过所谓里程焦虑，因为我的腰不好，电还没跑完腰先疼得不行。所以一定会有这么一个节点，比如重量压缩到两三百克的时候，佩戴舒适度问题对很多人来说就不是最大的短板了。 至于说目前看起来最硬伤的应用生态问题。 实际上在半路出家的META的VR/MR生态当中，已经有不下一百款挺好玩的游戏，年营收差不多有20亿美元。 那么我相信对于苹果这样本来就是做硬件和应用生态起家的玩家来说，达到META的水平应该问题不大，顶多像扎克伯格那样前期多补贴个几百亿呗。 但重要的事情再说一遍。真正的问题始终都不是有没有足够多好玩的小游戏，而是有没有东西值得我经常性地顶一个一斤多的东西在脸上。 我认为就目前来说，任何我用别的设备差不多也能完成的操作，我都很难把它转移到Vision Pro上，它必须要能完成一些我用别的设备干不了的事儿，或者在体验上有巨大的突破，同时这件事又非常高频，经常会发生。 其实这样的事儿是有的。 目前的障碍在于，现在开发一个好用的头显，门槛还是太高，只有实力强劲的大厂才有这个能力，而大厂需要针对广泛多元的人群管理品牌形象，没法过于野蛮生长。 苹果的入场确实让我们看到了一些新时代的曙光，不管Apple Vision Pro卖得怎么样，在这个数码产品年年挤牙膏要靠原神·启动才能勉强看出区别的时代，还有人在尝试挑战新的产品形态，这是创新精神的体现，我只能respect。 但Apple Vision Pro不可能是那款划时代的头显产品，VR/MR的IPhone时刻还没有到来，接下来只有等硬件技术的整体提升，以及技术门槛的降低，参与玩家的多元化。 会有一些玩家，类似苹果和META，采取先不计代价达到效果，再慢慢提升舒适度的策略。 会有另外一批玩家，类似Xreal这样的轻便式AR厂商，会采取先确保舒适度，从有限场景切入，再慢慢提升功能性的策略。 这两批人会随着技术的发展和扩散相向而行，直到有那么一天，足够多的使用场景和足够好的舒适性出现在同一款设备上。金风玉露一相逢，便胜却人间无数。 或许是在2025年，或许是在2030年，我希望那一天尽快到来。

【新智元导读】最近，诺贝尔经济学奖得主Christopher Pissarides公开表态，传统意义上的「数理化」学科知识和技能，都将会被AI取代。而如果人类大部分的工作都消失了，将以什么样的方式生存？ 最近，2010年诺贝尔经济学奖得主，伦敦政治经济学院（LSE）教授Christopher Pissarides公开表态，在不远的未来，传统意义上的「数理化」学科知识和技能，都将会被AI取代。 这位劳动力市场经济学家警告年轻一代，不要一窝蜂地学习科学、技术、工程和数学（STEM）科目，他说「同理心」和创造性技能可能会在人工智能主导的世界中蓬勃发展。 这位伦敦政治经济学院（LSE）的教授警告说，从事某些 IT 工作的工人可能会通过推进人工智能技术而播下「自我毁灭的种子」，而这些人工智能最终将在未来取代它的开发者的工作。 「现在需要的技能——收集数据、整理数据、开发数据，并用它来开发下一阶段的人工智能，或者让人工智能做更多的工作——将使现在所需的STEM技能变得过时，因为AI在未来将完成这些工作，」他在接受采访时说道。 「尽管这些工作岗位在增长，但他们的增长的数量仍然没有达到接收所有STEM毕业生所需的数量，因为AI就是为了替代这些工作而生的。」 虽然Pissarides教授对人工智能对就业市场的整体影响持乐观态度，但他对那些希望利用技术进步而决定学习STEM科目的学生表示担忧。 他表示，尽管目前对STEM技能的需求快速增长，但需要更传统的面对面技能的工作，例如酒店和医疗保健领域，仍将主导就业市场。 早在去年4月份，Pissarides就预测，生成式AI将使员工能够提高工作效率，从而减少花在工作任务上的时间。 在ChatGPT等生成式AI工具的帮助下，每周工作四天可能会成为一种普遍的常态。 而在一个月以前，他在接受《财富》杂志采访时，进一步说明自己4月份的预测是合理的。 越来越多的证据表明，在ChatGPT等工具的影响下，每周工作时间缩短是一定会发生的。 AI将毁灭劳动力市场？ 而如果真的按照经济学家预料的那样，工人的工作时间不断缩短，最终会发生什么呢？ 去年，OpenAI CEO Sam Altman曾经在接受大西洋月刊时表示，在他看来，「人工智能一定会让很多工作消失，不附加任何条件」。 而在这篇访谈长文中，Altman以近乎残酷的态度，向记者描绘了在他看来，AI对于劳动力市场以及社会带来的影响和冲击。 「我想知道如果我们突然被通用人工智能包围，今天的工人——尤其是白领工人——会过得如何。通用人工智能会成为我们的助手还是我们的替代品？」 Altman提出了这样的灵魂拷问，作为打工人真的不希望在未来的某一天用自己的亲身经历来回答。 也许到了那个时候，打工人自己也没有资格来回答这样的问题，而只能接受别人（比如老板）对这个问题的答案。 在去年3月的时候，美国普林斯顿大学，宾大，纽约大学的研究人员进行了一项研究，希望搞清楚大语言模型对未来社会的劳动力市场将会造成什么样的影响。 他们预测人工智能将首先面向受过高等教育的白领工人开刀，可能会替代大多数的白领职业。 该论文的附录列出了一份令人毛骨悚然的职业清单： 管理分析师、律师、教授、教师、法官、财务顾问、房地产经纪人、信贷员、心理学家以及人力资源和公共关系专业人士，而且在他们看来，收到影响的职业还远远不止是这些工作。 而且，对于整个社会来说，如果这些领域的工作岗位一夜之间突然消失，很多国家的专业阶层将经历一次巨大的洗牌。 就像汽车的出现使载货马车永久失业一样，本田汽车之于马就像GPT-10之于我们一样。 当然，就像汽车的出现创造出了物流行业，司机，旅游行业中的各种其他工作一样，AI一定也会创造现在没有的工作。 但Altman却说，他完全不知道未来AI会创造出什么新的工作。 他倾向于认为，未来的人类将不需要工作，因为也许没有人天生就喜欢工作。 Altman甚至还描绘了另一种让人更加难以接受的情况： 以前的技术革命是可控的，因为它们在几代人的时间内慢慢发生，但Altman却在公开场合表示，AI带来的技术革命将会非常快的到来。 「智能的边际成本将在 10 年内降至接近于零的水平。在这种情况下，许多工人的赚钱能力将急剧下降。这将导致财富从劳动力转移到资本所有者。这种转移是如此巨大，以至于只能通过大规模的反补贴性再分配来弥补。」 全面基本收入会是答案吗？ 而面对未来可能出现的工作市场的萎缩，越来越多的人开始呼吁，如果AI真的取代了人类工作，人类需要全民基本收入（UBI）来保证社会的稳定和繁荣。 在去年11月的一个论坛上，美国前总统奥巴马指出了人们对人工智能日益兴起及其对社会和工作场所的潜在影响的担忧，但表示变革和颠覆性技术「不会消失」。 「在人类历史上很难找到一个发明了某些东西却没有被使用的例子。无论是印刷机、火药还是计算机。事实上，随着人工智能模型变得更加复杂，技术颠覆只会加速。」 如果人工智能让工作完全消失，「我们可能需要考虑更大的改变，我们应该开始讨论诸如缩短工作周或普遍基本收入」。 而Sam Altman则更进一步，已经开始着手给全人类发钱了。 他在去年7月份上线了世界币（WorldCoin）项目，希望建立一个「以AI为基础」的「全球基本收入」体系。 只要在全世界各地的扫描仪器前扫描你的脸和虹膜，以证明你是人类，就能收到来自系统发放的加密货币——World Coin。 普通用户只需要凝视「虹膜扫描仪」的摄像头并等候10秒钟完成确认的工作。 下一步系统会为每个虹膜扫描分配一个独一无二的编号，将之与大数据库进行核对，以确保每个用户只进行了以此扫描。如果确认完成，球体会再次发出嘟嘟声响，此时用户就被添加到了数据库中。 目前为止，全球已经有接近300万人注册了世界币，完成了虹膜扫描。 在2023年12月，世界币将每个人的认证方式升级为World ID 2.0，可以将ID和自己的网络账号绑定起来。 而所有用户还将继续收到系统发放的「世界币代币」，作为人类基本收入的具体形式。 参考资料： https://the-decoder.com/nobel-laureate-warns-younger-generations-against-studying-stem-because-ai-could-take-over

人工智能 (AI) 正在改变我们的世界，而这场革命的一个重要组成部分是对大量计算能力的需求。 什么是人工智能技术？ 机器学习算法每天都变得越来越复杂，需要越来越多的计算能力来进行训练和推理。 最初，人工智能工作负载在传统中央处理单元 (CPU) 上运行，利用多核 CPU 和并行计算的强大功能。几年前，人工智能行业发现图形处理单元 (GPU) 在运行某些类型的人工智能工作负载时非常高效。但对于那些处于人工智能开发前沿的人来说，标准 GPU 已不再足够，因此需要开发出更专业的硬件。 虽然 GPU 可以被视为人工智能芯片，但现在有一些硬件设备是从头开始设计的，可以比传统 CPU 或 GPU 更高效地执行人工智能任务。我们将回顾 GPU 和更新的专用处理器如何并行处理大量数据和复杂计算，从而使它们能够高效地处理机器学习工作负载。 AI芯片技术演进 图形处理单元 (GPU) GPU 最初是为渲染高分辨率图形和视频游戏而设计的，但很快就成为人工智能领域的一种商品。与只能同时执行几个复杂任务的 CPU 不同，GPU 的设计目的是并行执行数千个简单任务。这使得它们在处理机器学习工作负载时非常高效，这些工作负载通常需要大量非常简单的计算，例如矩阵乘法。 然而，虽然 GPU 在人工智能的崛起中发挥了至关重要的作用，但它们也并非没有局限性。GPU 并不是专门为 AI 任务设计的，因此它们并不总是这些工作负载的最有效选择。这导致了更专业的人工智能芯片的开发，例如专用集成电路（ASIC）和现场可编程门阵列（FPGA）。 ASIC 和 FPGA ASIC 和 FPGA 代表了人工智能芯片技术发展的下一步。ASIC（即专用集成电路）是为特定任务或应用定制的芯片。就人工智能而言，ASIC 旨在处理特定的人工智能工作负载，例如神经网络处理。这使得它们在执行这些任务时非常高效，但灵活性不如其他类型的芯片。 FPGA（现场可编程门阵列）是可以通过编程来执行各种任务的芯片。它们比 ASIC 更灵活，使其成为各种人工智能工作负载的绝佳选择。然而，它们通常也比其他类型的芯片更复杂和更昂贵。 神经处理单元 (NPU) AI芯片技术的最新发展是神经处理单元（NPU）。这些芯片专为处理神经网络而设计，神经网络是现代人工智能系统的关键组成部分。NPU 针对神经网络所需的大容量并行计算进行了优化，其中包括矩阵乘法和激活函数计算等任务。 NPU 通常具有大量能够执行同时操作的小型高效处理核心。这些内核针对神经网络中常用的特定数学运算进行了优化，例如浮点运算和张量处理。NPU 还具有高带宽内存接口，可以有效处理神经网络所需的大量数据。 NPU 设计的另一个关键方面是功效。神经网络计算可能非常耗电，因此 NPU 通常会结合优化功耗的功能，例如根据计算需求动态调整功耗，以及减少每次操作能耗的专门电路设计。 AI芯片的优势 人工智能芯片为人工智能和数据科学行业带来了几个引人注目的好处： 效率 传统 CPU 无法满足人工智能和机器学习工作负载的并行处理要求。另一方面，人工智能芯片是专门为这些任务而设计的，使其效率显著提高。 这种效率的提高会对人工智能系统的性能产生巨大影响。例如，它可以实现更快的处理时间、更准确的结果，以及以更低的成本处理更大、更复杂的工作负载的能力。 节能 人工智能芯片的另一个主要优势是其节能潜力。人工智能和机器学习工作负载可能非常耗电，在传统 CPU 上运行这些工作负载可能会导致大量能耗。 然而，人工智能芯片的设计比传统 CPU 更节能。这意味着它们可以用一小部分功率执行相同的任务，从而显着节省能源。这不仅有利于环境，还可以为依赖人工智能技术的企业和组织节省成本。 提高性能 最后，人工智能芯片可以提高人工智能系统的性能。由于它们是专为人工智能任务而设计的，因此能够比传统 CPU 更有效地处理复杂的计算和大量数据。 这可以带来更快的处理时间、更准确的结果，并支持需要低延迟响应用户请求的应用程序。 采用人工智能芯片的组织面临的挑战 虽然人工智能芯片非常有益，但它们的开发和实施提出了一系列独特的挑战： 复杂的实施 在组织现有的技术基础设施中实施人工智能芯片是一项重大挑战。人工智能芯片的专业性质通常需要重新设计或对现有系统进行大幅调整。这种复杂性不仅延伸到硬件集成，还延伸到软件和算法开发，因为人工智能芯片通常需要专门的编程模型和工具。 此外，有效实施和优化基于人工智能芯片的系统所需的技能仍然相对较少。组织必须投资培训现有员工或招募具有必要专业知识的新人才。这种对专业知识的需求可能会给小型组织或人工智能领域的新手造成进入壁垒。 成本 与设计高度专业化的芯片相关的研发成本是巨大的。此外，人工智能芯片（尤其是 ASIC 和 NPU 等先进芯片）的制造过程可能比标准 CPU 或 GPU 更复杂、成本更高。这些额外成本会转嫁给最终用户，从而导致更高的硬件成本。 对于希望将人工智能芯片集成到其系统中的组织来说，需要对基础设施进行大量投资。这使得小型组织或预算有限的组织很难利用人工智能芯片的优势。 过时风险 AI技术的快速发展，带动了AI芯片市场不断创新和新产品开发的循环。随着更新、更高效的芯片不断发布，这种快速的发展速度也带来了过时的风险。投资人工智能芯片技术的组织面临着硬件相对较快过时的挑战，可能需要频繁升级。 这种过时的风险可能会导致投资犹豫不决，特别是对于预算有限的组织而言。保持技术前沿与管理成本之间的平衡是一个微妙的平衡，需要仔细的战略规划并考虑长期技术趋势。 AI芯片领先厂商有哪些？ 英伟达 英伟达是目前领先的AI芯片供应商。英伟达此前以 GPU 闻名，近年来开发了专用 AI 芯片，例如 Tensor Core GPU 和 A100，被认为是世界上最强大的 AI 芯片。 A100 采用针对深度学习矩阵运算优化的 Tensor Core，并拥有大容量高带宽内存。其多实例 GPU (MIG) 技术允许多个网络或作业在单个 GPU 上同时运行，从而提高效率和利用率。此外，英伟达的 AI 芯片兼容广泛的 AI 框架，并支持 CUDA、并行计算平台和 API 模型，这使得它们能够适用于各种 AI 和机器学习应用。 AMD AMD 传统上以 CPU 和 GPU 闻名，现已凭借 Radeon Instinct GPU 等产品进入人工智能领域。 Radeon Instinct GPU 专为机器学习和人工智能工作负载量身定制，提供高性能计算和深度学习功能。这些 GPU 具有先进的内存技术和高吞吐量，使其适用于训练和推理阶段。AMD还提供ROCm（Radeon开放计算平台），可以更轻松地与各种AI框架集成。 英特尔 按收入计算，英特尔是全球第二大芯片制造商。该公司在人工智能芯片领域的投资包括一系列产品，从具有人工智能功能的CPU到专门为训练深度学习模型而设计的Habana Gaudi处理器等专用人工智能硬件。 Habana Gaudi 处理器因其在 AI 训练任务中的高效率和性能而脱颖而出。它们旨在优化数据中心工作负载，为训练大型复杂的人工智能模型提供可扩展且高效的解决方案。Gaudi 处理器的关键特性之一是其处理器间通信功能，可实现跨多个芯片的高效扩展。与英伟达和 AMD 的同类产品一样，它们针对常见的 AI 框架进行了优化。 *声明：本文系原作者创作。文章内容系其个人观点，我方转载仅为分享与讨论，不代表我方赞成或认同，如有异议，请联系后台。

2月8日消息，日前，湖北出现今冬最强低温雨雪冰冻天气，32县（市、区）出现暴雪到大暴雪，范围和强度为2009年以来最强。 受持续大范围雨雪冰冻天气影响，湖北多条的高速公路封闭，不少春节返乡的车辆被困在高速上。 与此同时，话题#这张湖北高速路况图是AI制成的#登上热搜。 据报道，一张标注为“湖北高速路况实录”的图片在国内外社交平台上流传，并配以“电影后天：出现湖北”等文字。 图片中，密密麻麻的车辆聚集在一座收费站处，该图片在国外社交平台上浏览量破百万。 电影《后天》是一部科幻灾难片，主要讲述了温室效应造成地球气候异变，全球即将陷入第二次冰河纪的故事。这种文案和配图，让人感觉湖北高速路况非常严重。 有分析认为，该图片质感太过光滑细腻，是AI绘画常见的特征。而且在一段使用同一图片制作的短视频下方，标注有“内容疑似AI生成，请谨慎甄别”的字样。 据湖北省气象局消息，湖北雨雪天气预计在7日结束。8日、9日，全省大部分地区为多云到晴天，9日全省普遍越过10℃。

快科技2月8日消息，Intel已于日前接受了ASML的第一台新一代高NA EUV光刻机，但是台积电一直不为所动，可能要到1nm工艺时代才会跟进。 Intel计划将高NA EUV光刻机用于Intel 18A后的制程节点，也就是超过1.8nm，时间大概在2026-2027年。 Intel此前公布的路线图上，18A之后已经安排了三个新的制程节点，但尚未具体命名。 基辛格透露其中一个相当于1.5nm工艺，预计命名为15A，将在德国工厂量产。 台积电对于高NA EUV光刻机引入计划则一直守口如瓶，有多个消息来源称台积电还在观望评估，目前计划要等到1nm工艺节点才会上马，而时间要等到2030年左右了。 台积电目前正在冲刺2nm工艺，预计2025-2027年间量产，单芯片可集成超过1000亿个晶体管，单个封装可超5000亿个。 然后是1.4nm、1nm，其中后者计划2030年左右量产，将在单颗芯片内集成超过2000亿个晶体管，单个封装内则超过1万亿个，相比N2工艺翻一倍。 有趣的是，Intel也计划在2030年做到单个封装1万亿个晶体管，可谓针锋相对。