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可获车辆三年使用权 比亚迪夏IP字标将公布:人气前十作品展示
快科技9月30日消息,昨日,比亚迪王朝网销售事业部总经理路天透露,比亚迪夏IP字标即将公布,并展示了征集活动人气排名前十的作品。 目前,比亚迪王朝“夏”IP字标全民共创征集活动已经结束,据悉被选用者将获得比亚迪夏MPV的三年使用权。 比亚迪王朝网现有汉、唐、秦、宋、元等系列的标识均融入了小篆书法元素,因此官方建议“夏”的标识也融入小篆书法元素,以保证视觉统一。 比亚迪夏基于比亚迪新一代插混整车平台打造,提供了远山青、建窑紫、润玉白、玄空黑四种不同车漆,长宽高分别为5145*1970*1805mm,轴距长达3045mm,定位于中大型MPV。 其采用插混专属车身架构,搭载云辇-C智能阻尼车身控制系统,“能做到毫秒级阻尼调节”,该车采用最新版C-NCAP五星安全标准打造,可一键切换多种座椅模式,兼顾商务、家用、露营、带娃场景。 智能化方面,该车拥有比亚迪自研的DiPilot智能驾驶辅助系统、DiLink150豪华科技智能座舱,搭载了高性能芯片。 动力部分,其搭载第五代 DM 技术,配备由1.5T发动机组成的插混系统,其中电池容量为38度,纯电续航里程为145km,对应的百公里油耗为6.50L 在此之前,比亚迪夏已正式开启盲订,预计售价30万级,将于年内上市,还有经销商曝光了疑似夏的价格,为28.98万起。
苹果iPhone 16 Pro/Max拆解:电池用传统粘合剂、Max款未包裹金属
IT之家 9 月 27 日消息,科技媒体 MacRumors 今天(9 月 27 日)发布博文,报道称维修团队 iFixit 团队拆解了 iPhone 16 Pro 和 iPhone 16 Pro Max 两款机型。 电池 iPhone 16 和 iPhone 16 Plus 采用了全新的电池拆卸方式,用户可以使用 9V 低电压电流,流经新的离子液体电池粘合剂即可将电池轻松地从机身中取出,与以前的拉伸释放粘合剂相比,这种方法使得电池的拆卸更加快速和安全。 不过 iPhone 16 Pro 和 iPhone 16 Pro Max 两款更贵机型并未采用上述方案,而是传统拉伸释放胶。 另外还有一点需要注意的是,iPhone 16 Pro 和 iPhone 16、iPhone 16 Plus 一样,电池包裹在金属中;而 iPhone 16 Pro Max 并没有金属外壳,目前尚不清楚原因。IT之家附上相关图片如下: 优化 LiDAR 扫描仪位置 苹果调整了 LiDAR 扫描仪的位置,维修起来也更方便。在以前的 iPhone Pro 机型中,LiDAR 扫描仪位于主摄像头组件下方。 摄像头模块 摄像头模块并没有太大的变化,但由于线缆长度不同,而且每个机型内部的螺丝位于两个不同的位置,因此不能完全互换。 mmWave 信号 iFixit 表示,由于 iPhone 16 Pro 机型采用了钛金属边框,mmWave 信号仍可能受到影响。 简化 USB-C 端口拆卸 苹果简化 USB-C 端口拆卸,但苹果公司并不出售替代的 USB-C 端口。 设计调整 用户只需拆下上部扬声器组件,就能拔出逻辑板,这是对设计的一大改进。 维修得分 由于设计上的变化和维修手册的可用性,iFixit 给 iPhone 16 Pro 机型的可修复性打出了 7 分(满分 10 分)。
中国成功发射首颗可重复使用返回式技术试验卫星
记者从国家航天局获悉,9月27日18时30分,我国在酒泉卫星发射中心采用长征二号丁运载火箭,成功发射首颗可重复使用返回式技术试验卫星——实践十九号卫星,卫星顺利进入预定轨道。 实践十九号卫星作为我国“十四五”规划期间的重要新技术试验卫星,在可重复使用、高微重力保障、高承载比及再入环境试验服务等方面实现了多项技术突破,将显著提升我国返回式卫星的技术水平和应用效率,降低运营成本,为新技术验证与预研成果的快速转化提供有力支持。 实践十九号卫星将开展空间育种试验,搭载海南省、安徽省、农业农村部选送的相关植物种子,发挥空间育种“诱变效率高、育种周期短、有益变异多”等优势,提升我国空间育种科技水平,加速种质资源创新步伐,为实现种业科技自立自强、种源自主可控提供重要支撑。 科研人员将充分利用可重复使用的实践十九号卫星,开展空间试验,为国产元器件、原材料等提供在轨飞行试验验证机会,推动空间新技术的发展和应用,助力微重力科学、空间生命科学等领域的研究。 此外,实践十九号卫星还搭载了泰国、巴基斯坦等5个国家申请搭载的载荷,开展广泛的国际合作。 国家航天局负责实践十九号卫星工程组织管理、重大事项组织协调、发射许可审批,国家航天局对地观测与数据中心承担工程大总体工作;卫星由中国航天科技集团有限公司空间技术研究院抓总研制,运载火箭技术研究院负责运载火箭系统抓总研制。 此次任务是长征系列运载火箭第537次发射。 (总台央视记者 崔霞 李宁 陶嘉树 李仪)
“里程碑”!巴西一航司计划订购4架C919,推动在巴获认证
(文/林铃锦) 据路透社9月26日报道,巴西小型货运及包机航空公司道达尔航空(Total Linhas Aereas)计划从中国商飞购买4架C919飞机,或将成为亚洲以外首家向中国商飞购买飞机的公司。 据报道,道达尔航空和中国商飞已进行了长达数月的谈判,道达尔航空的控股合伙人保罗·阿尔马达(Paulo Almada)表示,他将于10月访问中国商飞,讨论可能订购多达四架C919飞机的相关事宜。 巴西港口与机场部长西尔维奥·科斯塔·菲略说,道达尔航空曾向巴政府表达过从中国商飞购买飞机的意向,但迄今为止尚未提出正式的计划。 阿尔马达则表示,该公司“被迫”将目光投向空客和波音以外的公司,因为这些西方制造商正忙于解决供应链受限的问题,因此无法满足道达尔航空对新飞机的需求。 “但中国商飞告诉我们,他们能够在明年3月前交付飞机。”阿尔马达说。 报道称,这笔交易将促进巴西与中国在航空领域建立更紧密的关系。 曾参加与道达尔航空同中国商飞谈判的执政党劳工党参议员罗热里奥·卡瓦略(Rogerio Carvalho)表示,该协议对巴西来说可能是一个“里程碑”。他补充称,中国对巴西航空工业公司飞机的需求也在增加,期待中巴双方实现互惠互利。 巴西航空工业公司把中国当作关键市场,但自2016年以来,该公司在中国的新业务遇到了困难。 去年,巴西总统卢拉访华后,巴西航空工业公司宣布与兰州航空产业发展集团有限公司签署合作框架协议,巴航工业将向兰州航产集团提供20架E系列货机(E190F和E195F)的改装服务;同时,巴航工业与兰州航产集团计划通过合作,在兰州建立E190F和E195F的客改货改装能力,从而支持并推动E系列货机进入中国市场。双方将以巴航工业E系列客改货项目为引领,发挥各自在航空产业内的优势,推动兰州航空运输和临空经济的发展。 道达尔航空的控股合伙人阿尔马达还表示,道达尔航空和中国商飞的订单还可能从中国国家开发银行获得总价值80%的融资,最长期限为10年或12年。他还补充说,每架C919的标价约为9000万美元(约合6.3亿元人民币)。 道达尔现有机队由ATR 42-500涡桨飞机和波音737-400货机组成。而C919最多可搭载192名乘客,与波音737和空客A320属于同一类别。 道达尔航空还表示,将推动C919在巴西获得认证。 9月19日,C919飞机首次飞抵拉萨微信公众号“大飞机” C919大型客机,是我国首次按照国际通行适航标准自行研制、具有自主知识产权的喷气式干线客机。2017年首飞,2023年5月实现商业首航。 目前,共有9架C919飞机交付客户。其中,中国东方航空公司运营7架飞机,国航、南航于8月28日同时接收首架C919飞机。 中国东航在2024年半年度业绩说明会上介绍说,其C919机队已累计安全飞行超1万小时,执行商业航班超3700班、承运旅客突破50万人次。 此外,中国商飞的ARJ21飞机已经远销海外,印度尼西亚翎亚航空是首个客户。2023年4月,翎亚航空开始使用ARJ21飞机进行商业运营,从首都雅加达飞往巴厘岛。 去年9月,文莱骐骥航空与中国商飞签署30架飞机的采购意向书,包括C919和ARJ21两种型号。骐骥航空正与中国商飞和文莱民航监管机构合作,寻求获得航空运营商证书和型号证书批准,以便在年内开始运营ARJ21飞机。
3D打印新突破!曼大等提出DQN多样化图形路径规划器
编辑:LRST 【新智元导读】香港中文大学等机构的研究团队通过深度强化学习(DQN)开发了一种3D打印路径规划器,有效提升了打印效率和精度,为智能制造开辟了新途径。 随着3D打印技术的迅速发展,如何在复杂的几何图形上生成高效且精确的打印路径,已成为制约其广泛应用的关键挑战之一。 近日,曼彻斯特大学、波士顿大学和香港中文大学的研究团队在SIGGRAPH Aisa 2024联合提出了一种创新的、基于深度强化学习(DQN)的路径规划器,能够在多种不同结构的图形上生成优化的3D打印路径,显著提升了打印过程的效率和精度。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2408.09198 项目链接:https://rl-toolpath-planner.github.io/ 在3D打印中,路径规划问题可以看作是在给定图形上的节点序列中找到最优路径。这一问题的复杂性不仅在于不同模型的图形结构各异,还在于图形中的节点和边数量庞大。 传统的方法,例如暴力搜索和启发式算法,通常由于计算复杂度高,难以在较短时间内给出全局最优解,而该研究提出的DQN优化策略,通过动态构建局部搜索图(LSG)并在其中进行路径选择,大大降低了计算复杂度,使得在处理包含成千上万个节点的图形时也能实现实时路径规划。 方法创新与技术突破 该路径规划器的核心创新点在于其灵活性与适应性。研究团队通过设计精巧的算法,将局部搜索图编码为状态空间,使得在相似配置下,先前学习的DQN策略可以被重新利用,进一步加快路径规划的计算速度。 该规划器可以通过定义不同的奖励函数,适应多种3D打印应用场景,包括线框结构打印、连续纤维打印以及金属粉床熔融打印。 在物理实验中,该规划器展示出了卓越的性能。在线框结构打印中,研究人员成功实现了包含多达4200根支柱的模型打印,且变形控制在1毫米以内。 在连续纤维打印中,该方法能够有效避免93%以上的锐角转弯,极大地提高了打印质量;而在金属打印中,通过优化路径规划,热变形减少了近25%,显著提升了打印件的精度和稳定性。 技术细节 在该研究中,研究团队通过多样化的图形路径规划来应对不同的3D打印挑战,提出了一种灵活的强化学习策略。在具体实施中,他们使用深度Q网络(DQN)作为优化器,来决定下一个要访问的最佳节点。 这种策略通过构建局部搜索图,并利用历史数据加速计算,大幅提高了路径规划的效率。为了进一步提升模型的性能,研究人员设计了一种算法,可以识别相似配置下的局部搜索图,从而使之前学习到的DQN策略可以重复利用。这种技术不仅加快了路径计算速度,还使得该方法能够在多种3D打印应用中灵活应用。 实验验证与广泛应用 为了验证该方法的实际效果,研究团队进行了多种模型的物理实验,涵盖了从简单几何到复杂结构的多种图形类型。实验结果表明,无论是线框结构、连续纤维还是金属打印,该路径规划器都能够生成符合制造要求的最优路径,且显著缩短了计算时间。 例如,在一项实验中,使用该规划器生成一个复杂线框模型的路径规划总耗时仅为2.05小时,而打印整个模型的时间为6.67小时。相比之下,传统暴力搜索方法即使只在局部搜索范围内执行,也需要数百小时的计算时间。 研究团队还指出,这种基于学习的方法为未来的3D打印技术开辟了新的可能性。通过引入强化学习,路径规划不再仅仅依赖于预先设定的规则或启发式算法,而是可以根据实际打印情况进行自我调整和优化。这不仅提高了打印的成功率,还减少了材料浪费和打印失败的风险。 前景展望 这项研究的成功标志着3D打印路径规划领域的一个重要里程碑。基于深度学习的路径规划器不仅为复杂几何结构的打印提供了高效解决方案,也为未来智能制造系统的开发奠定了基础。 研究团队计划在未来进一步扩展该方法的应用范围,包括探索其在多材料打印、微尺度打印等领域的潜力。此外,通过结合更先进的机器学习模型与优化算法,研究人员希望能进一步提高路径规划的效率和精度,为工业生产和科研应用提供更强大的技术支持。 总体而言,基于学习的多样化图形路径规划器在3D打印中的应用,为解决复杂制造问题提供了全新的思路与工具,未来有望在智能制造、航空航天、医疗器械等高精尖领域发挥重要作用。
挖空3700座山!比三峡更逆天的超级工程,挖出四个1万亿
马斯克曾说过,随着科技进步,以人工智能为主导的硅基生命体,必将取代人类成为未来地球上最主要的生命体。 不同于碳基生命(人类),硅基生命被设想为以硅元素为骨架的有机物生物。基于这一元素,理论上有可能孕育出具有高度智能的“人工智能”生命。 但是,就如同人类依赖碳和水生存一样,硅基生命也高度依赖能源补给。一旦切断能源补给,这些智能体将面临崩塌。这也是目前人工智能发展的最大瓶颈之一。 01 比“缺芯”更可怕:AI正在疯狂榨干全球电力 去年以来,随着大模型的爆发,全球高端芯片市场面临前所未有的供应紧张局面。芯片短缺成为了AI发展的关键瓶颈。 但接下来,缺电可能会成为比缺芯更严重的事情。 AI的尽头是算力,而算力的尽头是电力。在AI行业的成本结构里,电力成本是除了芯片以外最核心的成本。 以OpenAI训练大模型ChatGPT-4为例,完成一次训练需要约三个月时间,使用大约25000块英伟达A100 GPU。每块A100 GPU都拥有540亿个晶体管,功耗400瓦,每秒钟可以进行19.5万亿次单精度浮点数的运算,每次运算又涉及到许多个晶体管的开关。 仅仅是这些 GPU,一次训练就用了2.4亿度电。如果将这些电能全部转化成了热能,可以将大约200万立方米冰水——大概是1000个奥运会标准游泳池的水量——加热到沸腾。 事实上,ChatGPT仅是AI应用的冰山一角,更大规模的电力消耗来自遍布全球的数据中心。 据国际能源署发布的《电力2024》报告预测,到2026年,全球数据中心的用电量将达到1.05万亿度,大约是整个日本全年的用电量。 毫不夸张的说,AI正在“吸干”全球电力。马斯克在今年年初时就直言,算力芯片短缺之后,最迟明年将会出现电力的短缺。 而要解决AI能耗问题,要么是从需求端入手,要么是从供给侧切入。前者通过算法优化、硬件改进来降低能耗,后者则是通过增加电力供给。就当前技术而言,后者是更为直接有效的方法。 在全球化的今天,人工智能已成为世界各国科技竞争的焦点。中国各地纷纷加速布局人工智能产业赛道,实际上是在积极响应全球科技发展趋势,也希望通过掌握和运用这一关键领域的先进技术,提升自身的国际竞争力。这种战略性的布局不仅着眼于国内市场对于人工智能、AI大模型的需求,也充分考虑了全球市场的变化和机遇。 不过值得注意的是,我国电力能源结构中,火力发电仍是主流,占比高达66%。随着“双碳”目标日趋接近,加之人工智能产业高速发展带来的能源消耗,传统发电或许不是为AI增加电力供给的最好方式。中国的AI产业要顺利推进,就必须高度依赖新能源产业高质量发展,同时地方政府要时刻警惕技术迭代导致的产业淘汰风险,需通过灵活调整产业发展战略方向,适时退出夕阳产业,转眼于前景广阔的新质生产力领域。 但目前不少地方政府在抢抓产业风口时,缺乏破题出圈的创造性思维和跨界跨域的前瞻性思维,总是“习惯性”将目光投向已有产业,要么只押注AI或新能源其中一方,要么将二者处于严重割裂状态。 不谋全局者,不足谋一域。面对日益激烈的区域竞争,地方政府需要运用全局思维对产业进行谋篇划局,AI产业对能源的巨量需求就为地方产业发展提供了一条新思路:“新能源+AI”产业组合式规划发展。 02 乘数级效应:“风光储算”一体化发展大势所向 作为目前的两大风口,人工智能和新能源已经成为兵家必争之地。这两大万亿级赛道的紧密结合,有望在未来走出乘数级发展效应。 这背后有两件事尤其值得关注:一是西部地区将迎来史无前例的发展契机;二是“风光储算”一体化有望成为最大的风口。 布局“新能源+AI”产业,不仅要求当地具备丰富的可再生能源,而且还要拥有一定体量的人工智能产业基础。东部地区,人工智能出产业遥遥领先,但电力缺口大,能源自给率低;中部地区两头都不突出;西部成为了最有能力抢滩布局的地方。 西部地区的新能源资源可开发量超160亿千瓦,其中风能占全国的三分之一,太阳能达到全国的近六成,能够为算力中心提供强有力的电力支撑。“东数西算”更是为西部地区发展AI产业提供了前所未有的契机。 “东数西算”被誉为是继“南水北调”、“西电东送”、“西气东输”后,中国第四大超级工程,是将东部数据有序引导至西部进行计算。 目前,中国已经在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群,促进东西部地区的AI产业协同联动。 例如,作为国家数据中心集群之一的贵安集群,已累计引进大型数据(智算)中心21个,成为全国智算规模最大、能力最强的地区之一。移动、联通、电信、华为、腾讯、苹果、富士康等企业相继构建大数据中心。 其中腾讯和华为更是直接挖空一座山存放数十万服务器。目前中国拥有7.4万个数据中心,即使按照5%分布在山区,也需要3700座山洞来容纳数据中心数以亿计的服务器。 这些为西部地区构建“新能源+AI”产业组合式规划发展提供了坚实的产业基础。而“风光储算”一体化则有望成为“新能源+AI”产业组合式规划发展的最大风口。 目前,算力中心已与新能源深度绑定。一方面,算力中心负荷大、模型训练周期长(数天乃至数月),对电量和电能质量要求高。另一方面,相关政策与企业的碳中和承诺都预示着算力中心将会成为首个新能源使用率达 100%的应用场景。 要知道,“风光储”赛道未来的成长空间十分明确,仅这三者各自的市场规模均突破万亿;而算力核心产业规模也即将突破3000亿元,相关产业规模更是破万亿。“风光储算”是“风光储”的战略升维,这四者的结合将撬动乘数级发展效应。 当前已经有地方在快速抢抓“风光储算”一体化发展机遇。 例如,“能源新都”甘肃庆阳,一方面大力推进新能源产业发展,推进“六大基地”建设,助力油煤气风光电火储氢一体化开发;另一方面,加快打造“中国数谷”,竞速数字经济新赛道。 庆阳不仅拥有丰富的油煤气资源,还有丰富的风光资源,同时还是“东数西算”十大集群之一。为加快构建数算电协同发展路径,庆阳依托能源资源优势,携手中国能建、秦淮数据等头部企业,设立了占地1.7万亩的国家数据中心集群(甘肃·庆阳)“东数西算”产业园区,着力打造全国首个智慧零碳“东数西算”产业园,实现电网、算网、数网相互促进,助力“东数西算”由建算力、聚数据、育生态向数算电融合演进。 不过,值得注意的是,“风光储算”一体化需要关键解决“储”和“算”的深度融合问题。 一边是,风光等新能源存在间歇性强、波动性大的问题,由此会造成电网的不稳定。另一边,算力中心对电量和电能质量要求极高。前瞻产业研究院认为,长时储能是解决该矛盾的必要手段。 长时储能既可以平滑新能源的不稳定输出,也可以充当备用电源,更可以通过峰谷套利的模式节省电能开支。更重要的是,长时储能满足跨天、跨周、跨月、跨季的储能需求,能完美解决算力中心面临的所有用电问题。 03 前瞻助力“新能源+AI”高质量发展 产业兴则经济兴,产业优则动能足。以AI、新能源等为代表的战略性新兴产业已经成为产业转型升级、新旧动能转换的重要支撑,成为我国和地方政府经济高质量发展的新引擎。 前瞻产业研究院认为地方政府在布局“新能源+AI”产业组合式规划发展时,可从3个关键层面入手: ①找准产业底层优势:结合PEST分析法深入剖析产业基底,洞察产业发展现状及趋势; ②深度挖掘地方特色优势:通过专业团队实地调研,挖掘资源禀赋,充分利用特色优势,精心制定“新能源+AI”产业发展策略及定位规划; ③制定长远性规划目标:从“市场分析-技术趋势评估-政策环境分析-应用场景拓展-风险与管控-产业目标任务书”等层面,做实“新能源+AI”产业布局发展路线图与任务清单。 依托26年行业经验,前瞻产业研究院发挥6.8亿+产业大数据优势,洞悉6600+细分产业链,为AI与新能源融合提供精准规划路径;同时在国际院士专家团队的带领下,不仅聚焦于人工智能和新能源规划的蓝图设计,更是从技术洞察层面,深度剖析产业链融合发展的关键环节,助力地方政府在做规划的同时,找准关键问题,提出科学且落地的解决方案,确保“新能源+AI”产业组合式规划发展规划既贴合地方特色与需求,为中国产业转型升级提供强有力的智力支持。 我们的服务包括但不限于:基于技术洞察做既科学、又前瞻、更落地的“新能源+AI”产业发展定位规划;结合智慧招商大数据系统制定“新能源+AI”产业招商引资策略;赋能地方政府对于“新能源+AI”细分产业赛道选择;编制“新能源+AI”产业链招商图谱等一体化产业咨询解决方案。 前瞻首创提出的“新能源+AI”产业组合式规划,不仅能够更有效地规避产业断链、断供给的风险,更能把握住当下的发展机遇,实现长期稳定增长。这不仅仅是一项技术或经济任务,更是涉及社会、环境、文化的综合性工程,需要以跨学科视角和全局观来看待,让我们共同期待,在专业智库的引领下,“新能源+AI”能够成为推动地区经济发展的强大引擎。

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