经济观察网 记者 郑晨烨 8月18日，中国海洋石油有限公司（以下简称：“中国海油”，证券代码：00883.HK，600938.SH）在香港港岛香格里拉酒店举行了中期业绩说明会，中国海油管理层在会上回顾了公司今年上半年的经营表现，并分享了未来发展规划，同时回应了一些市场关注的热点问题。 从财报数据来看，受今年上半年国际油价下行的影响，中国海油的期内营收、净利均出现一定程度的下滑，公司管理层亦在业绩会中表示，会釆取措施尽可能抵消国际油价下跌带来的不利影响。 “公司认为65到75美元的油价是可以接受的。但油价的走势，我们实际上无法完全控制，也无法准确预测。因此，我们会持续努力，做好我们的增储上产、降本增效，以及科技创新工作，确保我们在同行业中保持核心竞争力。”中国海油首席执行官及总裁周心怀说。 归母净利下滑 根据中国海油2023年中报，公司期内实现营业收入为人民币1920.64亿元，较去年同期减少102.91亿元，实现归母净利润人民币637.6亿元，同比下降11.3%；油气业务方面，中国海油期内油气净产量达331.8百万桶油当量，同比上升8.9%，实现油气销售收入人民币1516.9亿元，同比下降14.1%。 关于业绩下滑的原因，中国海油在财报中将主要是因为国际市场油价下降。 中国海油首席财务官谢尉志在业绩会上表示：“今年上半年宏观经济形势复杂多变，报告期内国际油价震荡下行，布伦特原油均价同比降幅24%，为79.9美元/桶。” 记者注意到，站在油价震荡下行的大背景下，中国海油管理层均认为公司今年上半年经营业绩已好于预期。 谢尉志指出，今年上半年中国海油实现油价与国际油价的走势基本一致，同比有所下降，实现气价与去年同期基本持平，同时，公司坚持增储上产，提质增效，部分抵消了国际油价下跌的影响，期内油气销售收入和规模净利润保持在较高水平，降幅远低于国际油价。 根据其财报披露，中国海油今年上半年持续加大风险勘探力度，公司油气资源基础不断扩大，期内完成勘探井181口，同时期内在中国海域共获5个新发现，并成功评价14个含油气构造。 其中，新发现番禺10-6和开平18-1探明地质储量均超2000万吨，展现了珠江口盆地中深层领域勘探潜力 ；成功评价秦皇岛27-3大中型含油气构造，探明地质储量超5000万吨，拓展了渤海浅层规模岩性油藏勘探领域。 另外，关于公司期内桶油成本的下降，谢尉志表示，主要与三个因素有关：首先由于油价的降低，导致从价计征的流转税减少了约22%；此外，人民币对美元的汇率变动，即人民币的贬值，也使得折算成美元的桶油成本有所降低；同时，公司期内的油气产量增加也对成本有摊薄效果。 对于下半年的油价走势，周心怀称，大家仍然需要保持一种谨慎偏乐观的态度。“有机构预测，今年我们国内的石油需求可能会达峰，这点（业内）基本上都达成了这种共识。但整体来看，由于有俄罗斯和欧佩克的参与，尤其是沙特对供应的限制，以及页岩油气近期活跃钻井数的下降，油气供应存在很大的不确定性。”他说。 “勘探成功率非常高” 新项目建设方面，根据谢尉志的介绍，今年上半年，中国海油共有三大重点项目正积极推进中。 其中，渤中19-6凝析气田I期开发项目是渤海湾的首个千亿方气田，其高峰日产量达到了37,000桶油当量。该项目目前海底管线已经铺设完毕，上部组块正在进行安装；陆丰12-3油田开发项目的导管架高度在亚洲排名第三，其高峰日产量达到29,500桶油当量，该项目的导管架已完成海上安装，上部组块也已开始海上安装；而圭亚那Payara项目是Stabroek区块的第三个项目，预计高峰日产量将达到220,000桶油当量。该项目的FPSO（一种在海上进行原油生产、储存和卸油的大型船舶）已经抵达指定地点，并且较原计划提前开始了安装。 谢尉志表示，下半年，公司将计划全力推进增储上产工作，确保年度产量目标达到6.5亿-6.6亿桶油当量。预计年度资本支出将在1000亿-1100亿元人民币之间。 “为了提高经济效益，我们将全力做好降本提质增效的工作，严格按计划推进新项目的建设和投产，并努力控制桶油成本。”谢尉志说。 关于新能源业务的情况，公司管理层亦介绍称，今年上半年，中国海油建设的世界首个半潜式“双百”深远海浮式风电项目在南海文昌油田成功并网发电，主力生产设施“海油观澜号”装机容量7.25兆瓦，预计每年减少二氧化碳排放约2.2万吨 ；首个海上二氧化碳封存示范工程项目亦在恩平15-1油田成功投用，初步建立海上二氧化碳捕集、注入、封存和监测技术及装备体系，填补了中国海上二氧化碳封存技术的空白。 据记者了解，中国海油未来将进一步扩大岸电工程应用范围，继续削减油气田开发 全过程的能耗和碳排放强度，同时积极扩大海上油气田的绿电使用规模，预计年内将消纳5亿千瓦时绿电，折合降碳约44万吨。 针对近期“国资委正在征求意见，准备分类规范央企新能源开发业务”的市场消息，周心怀回应说：“中国海油本身在新能源方面涉及的主攻方向，是跟我们本身的主业相融合的，所以说现在国家对新能源的相关政策，对我们来说是没有什么影响的。尤其是站在海上风电跟油气矿权融合发展的角度看，其实会对我们更有利。” 在业绩会现场，有机构提及中国海油半年报中，勘探费用出现明显下降，比上年同期骤减约47%，并询问费用降低是否会影响公司未来的储量增长，以及下半年是否有计划增加勘探费用的问题。 对此，周心怀强调称，勘探活动的减少不代表会影响到公司下半年的勘探效果，因为中国海油的勘探技术和能力都在不断提升，但勘探本身具有很大的风险，因此下半年的勘探费用存在不确定性。 “中国海油始终将油气勘探视为核心业务，并秉持价值勘探的理念进行勘探活动。”周心怀说。 谢尉志则补充表示，中国海油的勘探投资的核算是按照成果法进行的，如果有发现，则会资本化；如果没有发现，则会费用化。因此，上半年费用化的勘探减少说明勘探成功率提高了。 他还强调，今年上半年是公司历年来勘探工作做得最好的，成功率非常高，并有多项新的发现。这些投资都已资本化，并将在未来油田投产后通过折旧摊销进入成本。

IT之家 8 月 20 日消息，俄罗斯近半个世纪以来的首次月球任务可能遇到了严重麻烦。Luna-25 航天器原定于今天（8 月 19 日）自行进入最终的绕月预着陆轨道，然后在周一（8 月 21 日）左右进行着陆尝试，但探测器在发动机工作过程中遇到了问题。 IT之家注意到，俄罗斯航天局 Roscosmos 今天在 Telegram 上写道（俄语；谷歌翻译）：“在操作过程中，自动站上出现了紧急情况，无法按照指定参数进行机动。” “管理团队目前正在分析情况。” 有人猜测 Luna-25 已经丢失了，如果确实如此，这对俄罗斯的太空计划将是一个不小的打击。Luna-25 是现代俄罗斯开发的第一个月球任务，也是自 1976 年 Luna-24 以来的第一个月球任务。 Luna-25 于 8 月 10 日发射升空，六天后到达月球轨道，预计最早将于周一在月球南极附近着陆。着陆器携带八种不同的科学仪器，如果它能够从今天的故障中恢复过来，Luna-25 将使用该设备寻找水冰，并在这个尚未有过着陆器或漫游车探索过的奇特南极区域进行各种研究。

原标题：消息称X（推特）将推出额外认证：用户需上传身份证、自拍照，以打击假冒账号 IT之家 8 月 20 日消息，经常在 X（推特）中发现未发布或即将发布功能的博主 Nima Owji 最近又有了一项新发现。 这位博主声称，X 平台将要推出额外的“身份认证”功能，并晒出了一张截图。图片内容显示，用户需通过上传政府颁发的身份证以及自拍照来完成认证步骤。而在本月早些时候，这位博主又首次在马斯克的个人资料中发现了一个“身份认证”徽章。 综合这位博主之前的发现，该功能是为面向 X Premium 服务的用户准备的。同时，X 有望与第三方“身份智能”公司 Au10tix 合作开发一系列认证功能，另一张截图中透露的“细则”内容如下： …… 我同意 X 与 Au10tix 共享我的身份证图像（包括生物识别数据）和我的个人资料中的个人数据，或用于确认我的身份。我还同意 X 将我的身份证图像（包括生物识别数据）保存长达 30 天，并将其和我的个人资料中的数据用于安全和安保目的…… 外媒 engadget 分析称，这意味着 X 平台正在“寻求新的方法”，以打击平台上的冒充账号。目前，该平台向所有每月花费 8 美元订阅 X Premium 的用户提供身份认证，但这也导致了诈骗、仿冒行为愈发猖獗。 IT之家此前报道，X 平台面向订阅了 X Premium 用户推出了创作者广告收益分享计划。第三方研究人员 Travis Brown 数据披露，7 月 1 日至 8 月 10 日期间，只有约 9.4 万名用户注册了 X Premium ；在过去的一个半月里，X 每周增加约 1.6 万名净新订用户。数据显示，目前至少有 827615 名用户订阅了 X Premium。 马斯克此前发文表示，X 平台的月用户达 5.4 亿。按照比例换算，订阅 X Premium 的用户仅占总数的 0.15%。

IT之家 8 月 20 日消息，据 The Hollywood Reporter 报道，美国联邦地区法院法官贝里尔・A・豪威尔周五裁定，AI 生成的艺术品无法获得版权保护。她审理了一起针对美国版权局的诉讼，原告斯蒂芬・塞勒（Stephen Thaler）使用他创造的创造力机器（Creativity Machine）算法制作了一幅 AI 生成的图像，但被版权局拒绝了授予其版权的申请。 人工智能生成的艺术作品不受版权保护 IT之家注意到，塞勒曾多次试图将图像“创造力机器所有者的雇佣作品”申请版权，这样就可以将创造力机器列为作品的作者，而塞勒为作品的所有者，但他一直遭到拒绝。在去年美国版权局最终拒绝后，塞勒起诉了版权局，声称其拒绝是“任意的、反复无常的…… 和不符合法律的”。但豪威尔法官并不这样认为，在她的判决中，豪威尔法官写道，版权从来没有授予过“没有任何人类指导之手”的作品，补充说“人类创作是版权的基石要求”。这一点在她引用的过去的案例中得到了证明，比如涉及一只猴子自拍的那个案例。相反，豪威尔法官指出，在一个案例中，一名妇女用笔记本编撰了一本书，她在笔记本上写满了“她相信是由超自然“声音”口授的单词”，这样的作品是有版权保护的。 豪威尔法官也承认，人类正在“接近版权的新领域”，这将产生“关于人工智能创作的艺术版权需要多少人类输入的挑战性问题”，并指出人工智能模型通常是在已有的作品上进行训练的。 斯蒂芬・塞勒计划对此案提出上诉。据《彭博法律》报道，他的律师、Brown Neri Smith & Khan LLP 的 Ryan Abbot 表示，“我们不同意法院对版权法的解释”，该报道还引述了美国版权局的一份声明，称其认为法院的决定是正确的。

IT之家 8 月 20 日消息，不久前，IT之家报道了马斯克打算在未来取消 X 平台（推特）“屏蔽某人”功能的消息，一时引起轩然大波。而没过多久之后，就有网友通过 X 平台内置的长文编辑器提醒马斯克：如果真要这样来的话，那么 X 平台的苹果、安卓 App 将会面临被 App Store 和 Play Store 下架的风险。 经查证，两个操作系统应用商店有关 UGC（用户生产内容）的条款如下： 谷歌 Play 商店：UGC 是指用户向应用程序提供的内容，至少该应用程序的一部分用户可以看到或访问这些内容。包含或以 UGC 为特色的 App 必须实施稳健、有效和持续的 UGC 管理：定义令人反感的内容和行为（以符合 Google Play 开发者计划政策的方式），并在应用程序的使用条款或用户政策中加以禁止； 苹果 App Store：提供 UGC 服务的 App 必须包括“将辱骂用户拦截在服务之外”的功能、防止不良内容在 App 中出现的过滤方法、以及“报告攻击性内容和及时回应关切的机制”。 图为谷歌相关规定 图为苹果相关规定 若马斯克执意取消 X 平台的屏蔽功能，那么该举措已经违反了两家主要操作系统应用商店的条款。不过，按照其之前想法，推特的“屏蔽”功能仅在 DM（私信）时保留。

撰文 | 彦飞 编辑 | 王靖 在广告业务的拉动下，B站看到了捅破增长天花板的新希望。 8月17日，B站发布2023年第二季度业绩。上一财季，B站总营收达53.04亿元人民币，相比去年同期增长8%。 过去半年多，B站营收增长不断放缓：2022年第四季度同比增长6%，今年第一季度同比增长0.3%。上季度8%的增速算不上迅猛，却也是增长引擎重新点燃的信号。 B站的盈利能力也有了明显改善。上季度，B站毛利润同比增长66%；毛利润率连续四个季度提升，从15%增长至23.1%；经调整净亏损同比大幅收窄51%。 在增值服务、广告、游戏、IP衍生品及其他业务四大板块中，广告是B站第二季度业绩回暖的最大功臣。 报告期内，B站广告收入同比增长36%至16亿元。这一增速显著高于25%的公司业绩指引和市场分析师平均预期，带动B站营收同比增速回升至8%。 其中，来自效果广告的收入同比增长逾60%，增速继续大幅跑赢B站广告业务及公司整体营收增速。品牌广告和花火广告收入也都实现两位数百分比的同比增长。 互联网广告是一门利润丰厚的生意。广告收入在整体营收中的占比提高，立竿见影地拉升了B站的毛利润率，环比增长1个百分点，同比提高8个百分点。 此前，不少行业观察者认为，B站加速商业化，有可能会影响到社区内容生态，导致影响用户和UP主的增速和活跃度。从上季度业绩来看，这一担忧并未成真。 第二季度，B站日均活跃用户（DAU）达9650万，同比增长15%；月均活跃用户（MAU）达3.24亿，同比增长6%。DAU占MAU的比值达到29.8%，创历史新高，也为两个活跃用户指标增添了含金量。 近亿日活跃用户并未因为广告增多而减少观看。上季度，B站日均视频播放量增长31%至41亿次，每日人均使用时长达94分钟，同样创下同期最高纪录。 作为内容供给方的UP主保持稳定增长：上季度，B站日均活跃UP主同比增长19%，月均视频投稿量达1889万，同比增长43%。 广告业务大踏步前进，内容生态却未受冲击，折射出B站用户基本褪去了“广告洁癖”，更加包容平台和UP主“恰饭”行为。这为B站广告业务提供了更大施展空间。 在17日晚间的财报电话会议上，B站COO李旎表示，B站的广告模型已经从擅长建立品牌心智、特别是擅长做整合营销，转化为从建立心智到深度种草，再到交易转化的全链路整合营销广告模式。 B站广告上季度的高速增长，很大程度上得益于这套覆盖消费全链路的新模式。反响最积极的广告主来自电商行业：今年618大促期间，B站与阿里、京东、拼多多等达成合作，来自电商行业的广告收入同比增长超200%。 目前，广告已占据B站营收的三成。这块高利润率业务正逐渐成为B站又一条增长曲线，也为B站其他业务板块的调整提供了空间和时间。 01 作为仅次于增值服务的第二大营收支柱，广告业务在B站整体营收中的占比不断提高。从2019年仅占12.1%，到今年第二季度提升至30%，广告已成为B站毫无疑问的主力营收业务。 在2022年之前，B站广告业务一直呈现加速增长的态势：2019年比上一年增长76%，2020年增长126%，2021年进一步提速至145%。但在去年受到互联网广告行业寒冬影响，B站广告收入增速大幅收缩至12%，也为B站广告业务的发展前景带来了一些质疑。 进入2023年，随着社会消费复苏，广告主纷纷恢复投放，B站广告业务回暖。前两个季度，这块业务的同比增速分别为22%和36%，持续跑赢大盘。 增速回升的背后，B站赶上了一个难得的广告旺季。 游戏公司是B站最重要的广告主。以ACG（动画、漫画和游戏）视频起家的B站，是国内最大的游戏玩家聚集地，也是游戏推广绕不开的舞台。在上线新游戏、新版本时，与平台和UP主合作投放广告、做视频、开直播，已经成为游戏厂商的常规操作。 今年上半年，国内游戏行业版号发放回归正常，大批重量级新品扎堆上市，比如《崩坏：星穹铁道》《晶核》《白夜极光》《三国志·战旗版》等，各大游戏厂商营销推广需求大幅增加。 根据市场研究机构DataEye的统计，今年上半年，国内手游广告素材投放量超过1300万组，同比、环比增长均接近翻倍，在投手游超1.5万款。腾讯、网易、米哈游、三七互娱等游戏厂商四处撒币，B站自然受益匪浅。 除了游戏公司，B站的另一个广告大金主——电商平台也在上半年恢复增长，有了更多营销预算和投放意愿。 B站电商直播板 B站很早就与京东、阿里、拼多多等主要电商平台达成合作。上季度，随着各大电商加大投放力度，B站来自电商行业的广告收入同比增长逾140%。618大促期间，这部分收入相比去年增长超200%。 在投放广告时，电商之所以青睐B站，较低的用户重合率是重要原因。 B站今年开始推行“大开环”策略，借助效果广告，把基于内容的交易流量输出到站外，最终建立从品宣、种草到转化交易的模型。李旎在财报电话会议上透露，第二季度，B站从种草场景进入淘宝店面的用户中，70%是新客，部分行业甚至超过90%。 此外，电商平台在B站投放合作视频后，稿件发布后的15天内，仍然可以源源不断获得新客户。“这就是我们内部说的长效广告价值。”李旎说，“得益于此，618期间，我们跟阿里的合作也实现了同比300%的涨幅。” 目前，电商行业面临拉新困难、获客成本高企的普遍难题，大多数玩家增长乏力。以往，他们主要将B站视为品宣渠道；经过最近两个季度的尝试，B站的用户消费意愿和能力得到进一步验证，为电商平台吸引和转化新客户提供了新场景。而较低的用户重合率，以及持久的种草人群转化，也让B站成为电商新用户的“富矿”。 对于今年下半年广告业务的走势，B站管理层颇为乐观。 今年3月的2022年第四季度财报电话会议上，李旎预计，2023年广告主开始恢复信心，预计整个行业的全年增速有机会达到两位数百分比。 另一方面，B站也给出了更积极的广告业绩指引。李旎表示，在用户能够持续健康增长的前提下，B站全年广告收入有望实现同比25~30%的增长；其中，双11大促期间来自电商行业的广告收入预计同比增长50~60%。 02 B站的最新财报，也在一定程度上解答了“B站究竟能不能做广告”的问题。 2022年前后，B站用户已经具备了相当高的广告容忍度。去年年中，B站提出要做“生态与商业双驱动”，第一次把商业化与社区、生态放在一样的位置上。随后四个季度，B站商业化动作频频，接到商单的UP主也越来越多，广告营销内容的渗透率不断提高。 从上季度财报来看，B站广告多了，但用户活跃度和UP主创作热情并未受到影响。在内容生态与商业生态完成了磨合和兼容后，B站接下来的重点是，如何让两大生态有机融合、互相驱动。 B站广告营销形态多样，既有展示广告、搜索广告等，也有各类商业策划和软性商业植入。在较长时间里，这两套体系虽有交叉，但多数时候各自为战，品牌主常常面临营销动作分散、各环节不互通等难题。 例如，品牌主可以在B站投放全站广告，又可以通过花火平台找UP主做植入，还可以通过直播带货，引导用户到其他电商平台完成交易。但这些动作联动不多，用户难以在不同场景之间跳转，进而拖累营销转化效率。 这一难题的症结在于，内容生态与商业生态未能互联互通。从今年起，B站花费了许多精力“拆墙”，以打通整个营销链条的结构障碍。 例如，今年第一季度，B站整合游戏联运、广告和内容团队，向游戏厂商提供更完整的服务，提高从游戏内容到游戏下载的整体分发效率。第二季度，B站又成立了一级部门“交易生态中心”，李旎亲自挂帅，目标是完善商业化基建、将“交易和消费”变成一种平台能力。这两场组织架构调整涉及多个业务板块，均指向更高效地捏合内容与商业化部门。 整个上半年，B站内容与商业生态的融合初步形成势能。 最显著的变化之一是，B站内容生态中的近一亿日活跃用户，能够更方便地跳转至商业化场景，并形成更强的消费心智；创作者的商业化意识和能力也在提升。 以往，UP主通过花火计划承接商单后，无论是做品牌植入还是产品宣贯，往往需要用户通过主动搜索、打开第三方APP等动作，自行前往销售场景。如今，越来越多的UP主把商品链接放在“恰饭”视频的置顶评论中；过去两个季度，近3000万用户通过点击这类链接产生了交易相关行为。 除此之外，今年上半年，B站多位头部UP主开启直播带货，其中“宝剑嫂”首场带货成交额高达2800万元。直播带货的丰厚回报，吸引了更多创作者投身其中；前两个季度，B站直播带货场次相比去年增长7倍，包含交易元素的视频数量同比增长8倍。 另一方面，各大品牌除了投放广告，也在尝试内容营销的更多玩法。今年4月，小米以直播带货的方式在B站发布新款手机；据统计，在各大内容平台中，B站销售额位居第一。 厂商做内容营销的一大痛点是，内容转化效率不易评估。为了解决这一难题，B站上季度推出了一项创新产品能力“星火计划”，基于与阿里淘宝联盟的深度合作，帮助商家进行全面的营销数据分析，更精准地衡量转化效果。 国货美妆品牌珀莱雅已打出过“早C晚A”爆品，但在激烈的护肤品牌竞争中，仍然需要新的增长驱动力。在B站，珀莱雅往往是在日常种草投放的基础上，围绕3.8、618等促销节点加大内容投放，通过站内流量工具“起飞”快速提升视频热度。 UP主方面，除了与时尚区、生活区的垂类UP主合作，精准触达兴趣圈层而外，珀莱雅也拓宽了合作范围，比如通过知识科普UP主的定制内容商单提供专业背书，原理科普撬动潜客。在B站搜索“珀莱雅”，便可看到各类型UP主通过不同的内容角度为用户种草。 根据星火计划数据，珀莱雅合作商单登上B站热门榜的比例达18%，进店率高于大盘水平20%，ROI（投入产出比）超过大盘优质水平3倍。 星火计划提供了更直观和透明的营销数据洞察，方便品牌把控营销节奏和投放策略，获得更高的ROI。而营销透明度的提升，也有助于B站吸引更多广告主在站内进行投放和推广。 UP主和品牌方产出优质内容，并植入商业元素和转化路径，已成为B站的常见现象。可以遇见，未来B站内容与商业生态的边界将更加模糊，直至融为一体。正如B站CEO陈睿此前所言，“UP主创作优质内容和UP主挣钱，从长期来看一定是统一的，甚至本身就是一件事。” 03 广告收入的增长，以及内容与商业生态的融合，也给B站打开游戏及其他业务的瓶颈创造了更多机会。 B站四大业务板块中，目前压力最大的是游戏。这块业务一度贡献了大半营收，近年来却在多重因素的作用下，业绩和贡献率不复当年之勇。 去年11月，B站调整游戏业务，由陈睿直接管理，宣称要进一步落实“自研精品、全球发行”。然而，半年多过去，B站游戏仍无明显起色。 今年第一季度，B站游戏收入同比下滑17%；第二季度再降15%至8.9亿元。B站在财报中称，这主要受到了上季度缺少新游戏，以及个别游戏收入下降的影响。 但B站不可能放弃这颗摇钱树。多年前推出的《命运：冠位指定》，至今仍为B站贡献收入；而聚集在B站的大批玩家，也为B站做游戏提供了优良土壤。 在本周四的财报电话会议上，陈睿特别提到，游戏长线运营是B站的强项。他举例称，上线6年的《碧蓝航线》、上线7年的《命运：冠位指定》,依然保持着非常不错的健康度；其中《命运：冠位指定》的日活跃用户甚至比一年前还要高。 陈睿对于游戏业务的态度是“宁缺毋滥”。他在电话会上表示，B站做游戏非常看重成功率，能否长线运营也是关键因子。以B站今年下半年的重点游戏《闪耀！优俊少女》为例，B站花了很多精力去做这款引进游戏的本地化，为此不惜推迟上线。 这意味着更多资金投入，以及更长的研发周期。而广告业务带来的经营利润，能够持续提供稳定的现金流，从而为做出精品游戏提供土壤和养分。 根据财报，B站下半年将在国内发行5款游戏，国外发行2款。其中，《闪耀！优俊少女》的预约量突破200万。倘若这款游戏能顺利接班《命运：冠位指定》,也有望激活B站游戏业务，为整个公司的商业化增添砝码。 在B站的商业化版图中，游戏始终扮演着关键角色。除了直接赚玩家的钱，它还能驱动游戏厂商把更多广告预算分配给B站，并以视频和直播形式充实平台内容生态，进而带动大会员、直播打赏等增值服务收入，乃至会员购等衍生品电商业务。 B站通过发展广告业务，为自研精品游戏提供资金，而游戏业务又能驱动广告、增值服务及其他业务的增长，“飞轮效应”开始显现。随着互联网广告市场的加速复苏，B站有机会切分到更大的蛋糕，在加速飞轮转动的同时，也朝着2024年盈亏平衡的目标更近一步。

“受到中国芯片产业整体发展水平的制约，Chiplet想要快速实现规模化落地，依然面临着产业生态基础薄弱的问题，国内产业链仍需要建立统一的标准体系。” AMD公司使用Chiplet技术的AI芯片产品（来源：AMD） 随着“摩尔定律”失灵、先进工艺放缓受限下，借封装弥补制程工艺放缓的Chiplet（小芯片、芯粒）已成为芯片技术发展的新路径之一。因此，中国、美国开始加速发力Chiplet技术的商业化落地。 8月上旬，由英特尔、AMD、高通和英伟达等芯片巨头发起成立的全球Chiplet生态联盟UCIe，公布1.1规范版本更新，称建立Chiplet生态合规和互操作性测试要求，并首次成立汽车工作组推进Chiplet在车芯上落地。早前，AMD发布了全球首个CPU（中央处理器）与GPU（图形处理器）耦合、拥有1460亿晶体管的 AI 加速芯片Instinct MI300，利用13个Chiplet实现性能提升，超越英伟达产品，计划今年下半年量产。 与此同时，中国也在积极Chiplet技术生态布局。近日，无锡市创投、无锡锡东新城商务区管委会、清源投资、无锡芯光互连技术研究院四方共同发起成立“芯光互连产业基金”，这是国内首个重点关注Chiplet芯片设计的垂直性产业基金项目，并启动国内Chiplet开发者大赛，推进国内Chiplet技术的应用落地。 “Chiplet热潮在全世界就两个国家，一个是美国，一个是中国。”中国工程院院士许居衍8月10日表示，Chiplet技术将改变芯片设计、电子系统的“设计范式”，不仅使设计电路如同“搭积木”成为可能，而且有利于集成电路应用创新。 中国计算机互连技术联盟秘书长郝沁汾 对钛媒体App表示，Chiplet技术涉及到芯片全产业链，国内包括设计、EDA/IP、封装和制造环节的企业都在积极关注Chiplet技术进展，成熟工艺和Chiplet技术结合，在某些应用领域能够接近或替代传统7nm、5nm先进制程芯片的技术效果。 许居衍院士强调，“中国Chiplet的开放大有可为。” 01 规模将超4000亿，中国同时面临机遇与挑战 Chiplet即“小芯片”或“芯粒”，是芯片制造领域近年备受热议的技术路线，通过把不同芯片的能力模块化，利用新的设计、互连接口、封装等技术，在一个封装的产品中使用来自不同技术、不同制程甚至不同工厂的芯片，从而不仅满足多元化、差异化市场需求，还能显著降低芯片开发成本。 早至上世纪70年代，业界就有与Chiplet类似的“多芯片模组”（MCM）概念，后拓展为“多芯片封装协议”（MCP）、“多元件集成电路”（MCO）等。后来，Chiplet概念由美国半导体公司Marvell创始人周秀文（Sehat Sutardja）于2015年提出的模块化芯片架构演化而来，AMD率先将其应用于服务器芯片设计。 实际上，从16nm/14nm节点开始，芯片设计和制造成本飙升，一个完全规模化工艺点的更新周期从18个月延长到30个月甚至更长，半导体工艺技术发展带来的功耗、性能和面积（PPA）收益下降。如今最先进的芯片有数十亿个晶体管，但芯片的扩展变得越来越困难，而且扩展所带来的价格、性能和功率优势的缩减速度都快于晶体管，尤其超过3nm之后，FinFET（鳍式场效晶体管）技术将失去动力。 同时在价格方面，芯片成本随着制程工艺升级不断增加。以先进工艺节点处于主流应用时期的设计成本为例，工艺节点为28nm时，单颗芯片设计平均成本约为4000万美元，7nm芯片的设计成本为2.17亿美元，5nm芯片的设计成本为4.16亿美元，3nm的设计将耗资5.9亿美元。 因此，考虑到整个芯片制造成本与功效等因素，将一个较大的芯片分解成多个更小的芯片，并根据需要进行混合和匹配的成本更低，产量更高的Chiplet应运而生。 据研究机构Omdia的数据预计，到2024年，Chiplet的市场规模将达到58亿美元，是2018年6.45亿美元规模的9倍；到2035年，市场规模将进一步扩大到570亿美元（约合人民币4151.08亿元）以上，是2018年规模的88倍。预计Chiplet技术将迎来广阔的发展空间。 如今，国内外Chiplet相关公司纷纷涌入赛道，积极布局Chiplet技术，在架构设计、互连接口和制造及先进封装等产业链各方面都有新兴的技术出现。（详见钛媒体App前文：《搜索量暴增6000倍，“小芯片”能突围芯片封锁？》，《争议的“小芯片”技术，能否帮助中国芯片“弯道超车”？》） 据钛媒体App的统计，目前国内从事Chiplet相关研发的企业和机构主要包括四类： 一是做计算芯片设计的企业，例如寒武纪、壁仞科技、瑞芯微电子（Rockchip）等； 二是以芯原股份、芯耀辉、芯和半导体等 EDA/IP（知识产权）企业； 三是一批新兴的专为企业提供Chiplet设计方案的封装设计服务公司，例如奇异摩尔等； 四是后端封测制造企业，例如长电科技、华天科技、通富微电、甬矽电子等公司。 而且，Chiplet标准方面也备受关注，国内主要包括中科院计算所，工信部电子标准院，以及华为、中兴等多家中国企业和科研院所。 国外则主要是UCIe联盟，发起成员包括AMD、Arm、日月光（ASE）、谷歌云、英特尔、英伟达、Meta、微软、高通、三星、台积电以及阿里巴巴；贡献者成员包括IBM、应用材料、LG、安靠、博世、SK海力士、西门子、长电科技、通富微电、合见工软等；采用成员包括力积电、芯来科技等。此外，欧洲微电子研发中心（IMEC）也在开展Chiplet相关研究。 郝沁汾向钛媒体App透露，截至目前，中科院计算所发起的Chiplet组织中国计算机互连技术联盟（CCITA）成员企业已达100家。 当前，海外企业在Chiplet方向上有多个落地产品、进步速度较为激进。例如台积电，其正在开发一种名为“集成芯片上系统”(SoIC)的技术，这种技术可以为客户提供使用芯片的3D设计；而AMD在Chiplet技术上深耕已久，目前7nm CPU和GPU产品均使用了Chiplet设计并封装，未来AMD还将通过转接板和更密集的互连减少连线开销，直接在计算芯片上堆叠存储芯片，以及3D堆叠技术实现芯片封装等。 国内方面，今年1月，晶圆封装龙头长电科技宣布，公司XDFOI Chiplet高密度多维异构集成系列工艺已按计划进入稳定量产阶段，同步实现4nm节点多芯片系统集成封装产品出货；龙芯中科采用Chiplet技术，研发出一款面向服务器市场的32核CPU处理器龙芯3D5000，已经于今年上半年提供测试样片；而寒武纪第四代Al处理器MLUarch03、壁仞科技通用GPU BR100等量产芯片也都采用了Chiplet技术。 北京超摩科技CEO范靖认为，Chiplet技术为高性能CPU设计提供多个技术优势和机遇，比如Chiplet使得良率提升、能实现用最小产能服务最多的芯片、最大程度利用先进工艺产能等。 不过，当前由于生态系统问题、测试、缺乏标准等因素，Chiplet技术的使用也受到了限制，面临一定挑战，尤其是Chiplet对于芯片互连间传输、翘曲带来的制造良率、统一标准、安全性和可靠性等问题有一定影响。 例如，现在行业采用的Chiplet方法是将每个芯片单独设计并封装在一起，但这增加了芯片之间的延迟，而且效率并没有那么高； Chiplet在设计、验证和建模方面需要做更多的工作，测试需要在产品的整个生命周期中不断进行，但Chiplet的挑战是在寿命周期的早期发现问题，最迟在器件、封装产品离开工厂之前，否则就需要重新设计流片，增加了量产时间； 而且Chiplet还需要一个标准化的接口，从而可供扩展或选择，然而，多个厂商都用自己的标准协议，无法统一解决将制造和封装与电气标准相结合的问题，需要协议来确保跨系统的数据完整性。 此外，范靖提到，随着采用Chiplet设计的芯片规模越做越大，封装复杂度上升，存在翘曲的风险，可靠性变差，还有算力增大、3D堆叠引入了额外的功耗、面积、延迟等问题，从而直接影响芯片性能、物理布局、内存传输、测试等。 “一是灵活性易用性如何实现，包括CPU核架构的选择、如何用尽可能少的流片满足不同产品对CPU核数的需求、如何在多裸片扩展时无缝实现核间缓存一致性、如何方便有效地完成CPU Chiplet和应用之间的软件整合等问题； 二是如何解决互连互通问题，包括做哪个标准、何时标准能融合、有没有可能一个设计兼容多种协议、有了标准离完全的互连互通还有多远、访存延迟问题等； 三是如何把CPU Chiplet做出价值来，包括CPU主频更高、功耗及能效比更好、面积更好、系统级就绪、车规要求等； 四是供应链方面的挑战。”范靖表示。 郝沁汾表示，受到中国芯片产业整体发展水平的制约，Chiplet想要快速实现规模化落地，依然面临着产业生态基础薄弱的问题。尽管中国Chiplet热度和企业积极性超过了美国，但国内产业链仍需要建立统一的标准体系，而且需要全行业提供Chiplet技术更细致的战略发展方向。 02 Chiplet发展道阻且长 行业普遍认为，Chiplet的发展大致分为两个阶段：一是企业希望实现成本下降、部分性能提升，对自家产品的“分解”和“组合”，并在此期间逐步催熟配套的封装、测试、互连接口等环节；二是不同厂商、不同功能的专用芯粒“组装”，设计、互连接口、封装等方面标准各不不同。 8月10日，全流程Chiplet及高端芯片封测制造方案商苏州锐杰微董事长方家恩提到，Chiplet技术的关键就是要建立互连技术标准，这对于企业和产业十分重要。 2022年12月，由中国计算机互连技术联盟(CCITA)牵头，联合工信部中国电子工业标准化技术协会以及数十家企业和研究机构，联合发布中国集成电路领域相关企业和专家共同主导制定的《小芯片接口总线技术要求》团体标准（下称“技术要求”），成为中国首个原生Chiplet技术标准。 过去一段时间，郝沁汾一直为Chiplet技术在行业和学术领域奔走，希望促进Chiplet标准化。 郝沁汾告诉钛媒体App，过去半年，CCITA联盟一方面实现技术要求（T/CESA 1248-2023）标准于2月起正式实施，另一方面希望这套中国主导制定的Chiplet团体标准国际化，正推动其与IEEE（电气电子工程师学会）合作以探索实现国际chiplet标准的可能性。此外，CCITA联盟还基于技术要求标准制作参考设计，并建立更多工作组，加速推进国内Chiplet生态。 郝沁汾直言，有序、无序不代表没有竞争，而企业之间具有利益冲突性，很难直接达成统一的标准。因此，国内Chiplet芯片市场应需要有一个核心的梳理和推动产业发展者。 “如果目前标准不统一的情况下，可以试图在物理层上兼容，这种可能性是最大的。但是不存在一种可能性，即把UCIe和国内技术要求两个标准完全统一。即使在一般协议标准中，很多技术都是在底层突破。”郝沁汾表示。 郝沁汾曾提到，目前UCIe已基本制定完毕，国内企业能够贡献的内容有限。若涉及敏感技术细节，美国出口管制法规中有条款规定，没有事先申请出口管制许可，即使是在标准活动中的讨论，也会违背出口管制。“这可以证明，现阶段加入美国标准组织，不能抱太多幻想。” 值得注意的是，无锡市创投还与芯光互连研究院等四家机构共同发起成立“芯光互连产业基金”，重点推动早期Chiplet技术创业和产业落地。郝沁汾向钛媒体App透露，虽然基金规模不大，但其希望能在初期推进Chiplet产业链企业在无锡落地，并逐步建立产业集群。 郝沁汾强调，该产业基金不会注重短期回报，而是长期推进Chiplet产业布局，预计年内投资数十家企业。同时，该基金会利用Chiplet开发者大赛“筛选”挑选好的技术项目。目前该大赛共推进三个赛道，包括基于Chiplet架构的SoC芯片；面向Chiplet应用的接口IP与功能芯粒；面向Chiplet应用的EDA工具，一二三等奖项目如总部落地无锡锡山区，纳入芯光互连产业基金备投库，分别可给予最高500万、300万、100万元的天使投资。 许居衍院士认为，目前中国在Chiplet优势包括拥有领先的先进封装的企业、提出了芯粒互连接口协议标准、上下游企业和学术产业较为完整等。 许居衍提出Chiplet发展的三种解决方法；一是以高性能计算为抓手，对之进行“功能分解”，对需要新增添的异构性以及相应技术（如EDA）列出，寻找解决办法；二是在时期成熟基础上，以MPW（多项目晶圆加工）形式流片；三是集中发展先进封装技术的工程化开发。 “其实Chiplet并不是“弯道超车”，而是它本来就在这条道上，但现在业界在这个事情上有“弯道超车”的解读，更多可能是国家之间的竞争来理解这个技术。就目前看，Chiplet在某些应用领域能够代替掉先进制程或传统集成电路技术。对于中国来说，受限于国家之间的竞争下，我们被逼到不得不做（Chiplet）这条路上。”郝沁汾表示，中国只靠Chiplet技术难以“弯道超车”。Chiplet并不能替代以光刻机的演进为主要方向的传统集成电路技术路线。 当前，对于Chiplet技术发展仍有一些争议，比如其难以用于移动手机、汽车通信等场景的芯片设计中，企业垄断标准等问题。 郝沁汾强调，由于Chiplet技术仍在不断创新，并长期影响芯片产业的发展，国家应该及时加大引导及分配资源，以实现更高的投入产出比，这样可以加快推动中国的Chiplet技术和生态在全球取得领先地位。

文丨谢中秀 吕敬之 高宇哲 冯晓亭 张 琳 曹 杨 编丨惠鹏权 一场由盒马拉开的“价格战”，大有继续蔓延之势。 日前，有上海的消费者在社区平台表示，“大润发悄悄加入商战？继盒马‘移山价’之后，大润发出了一系列‘不吵价’。” 8月中上旬，盒马率先在上海推出“移山价”，官方释疑为“发挥愚公移山的匠人精神，致力将全球最好、最具性价比的商品，带给盒马用户”，但一系列与山姆比着降价的举动却不得不引人联想。 此后，盒马“移山价”从上海蔓延至北京，近期亦有南京消费者表示，当地盒马也有了“移山价”。而在盒马“移山价”之后，美团买菜又接棒推出了“拔河价”，如今大润发发布“不吵价”，你来我往，好不热闹。 对于商家“打架”，消费者也乐见其事，毕竟竞争之中，价格是切实被打下来了。 比如盒马“移山”中备受关注的榴莲千层蛋糕，价格一路从99元降至79元，在盒马“移山”的影响之下，山姆的榴莲千层蛋糕也从128元降到了85元。 而持续了几个月的另一场“商战”——瑞幸与库迪之战，也让9.9元的瑞幸再度回归消费者视野，令消费者忍不住拍手叫好，“打起来打起来”。 竞争是商业常有之事，有竞争亦能提升商业活力，而消费者能从商家的竞争中得到更优质的产品、更实惠的价格，这也未尝不是一件好事。 本周小酒馆，燃次元和几位趁着“商战”薅到羊毛的消费者聊了聊。他们之中，有人曾苦于瑞幸涨价，而失去“咖啡自由”，如今拜“商战”之利，得以重新恢复“咖啡自由”；也有人趁着盒马、山姆“打架”，趁机买入此前不忍下手的高价烘焙产品；也有人因为美团和饿了么之战、美团和抖音之战，用更实惠的价格享受美食。 毫无疑问，商家大打“价格战”对于争夺消费者和市场，往往能起到立竿见影的效果，但也需把握分寸，在成本、投入可控范围内。而且，商家竞争的工具也不能只有价格一项，还需服务、产品品质等等同时在线，若罔顾底线，只以低价争夺市场，反而伤及商业的根本，是对自己和消费者的不负责任。 01 感谢库迪，让我重新喝到9.9元的瑞幸咖啡 澳瑞白丨32岁 互联网从业者 我是咖啡重度“患者”，多年来基本保持着每天必喝2杯美式的习惯。因此，每个月在咖啡上的支出也不算少。 而为了减少开支，我早早和星巴克说了再见，投奔于瑞幸的“怀抱”。再后来，每天两杯瑞幸，也要差不多30元，我就开始喝冻干咖啡，虽然口味上差了很多，但钱包却“舒服”了。 直到库迪咖啡的诞生，并且推出“每周8.8元的畅饮活动”，瑞幸积极应战，推出“瑞幸咖啡每周送你9.9元”活动，我又实现了“瑞幸自由”。 为什么说是“瑞幸自由”？一方面是我之前本来就很喜欢瑞幸的口感，价格低了之后自然就会去买，另一方面则是除了我自己的优惠券，我还“薅”到了朋友的优惠券。 我用的是双卡双待手机，但是在瑞幸推出9.9元活动之前，我一直只用一个账号来下单。但在活动之后，我就用另一个账号也注册了瑞幸。这样一来，通过通过自己的账号，每周就有两杯9.9元的瑞幸咖啡可以喝了。 而我最好的朋友，恰好是一位完全不喝咖啡的人。本来我没有想到要她帮我买，但一次偶然的聊天，她和我说瑞幸APP里的优惠券太多了，问我要不要喝，可以帮我远程下单。 图/澳瑞白和朋友的聊天截图 来源/澳瑞白供图 “那真是太好了。”值得一提的是，她也使用的是双卡双待手机。如此一来，我每周就又多了两杯“9.9元”。 就这样，一周5天“打工日”，我可以喝到4杯“9.9元”的瑞幸咖啡。而且我每次点瑞幸，都喜欢喝它家的澳瑞白，而澳瑞白的价格又比美式、拿铁等咖啡的价格高一些。我就更觉得自己“占了大便宜”。 02 美团饿了么打“商战”，我抢大额券 乐乎丨25岁 公司职员 作为一名北漂的打工人，做饭是不可能有时间做的，所以我的一日三餐，除了节假日和朋友聚个餐外，其余都交给了“外卖平台”。 但与点外卖的省事一同而来的，就是较高的花费，尤其是我对于外卖商家还有一套“筛选标准”：外卖商家不能是那种专门做外卖生意的“小作坊”，至少是做堂食的独立门店，这么一来，点一份外卖的价格，就会从平均单价20-30元陡然升至30-40元。 换言之，我每天仅是叫外卖就得花100元左右，如果算上奶茶咖啡等，一个月下来少说也得2000元的开支，“省钱”对我来说，势在必行。 每到要“省钱”时候，我就会感谢市面上有美团和饿了么这两家分属不同阵营的平台，于我而言就是“渔翁得利”。 两家平台都有相似的活动，“五折天”“18号神券节”……我也不懂这些“节”怎么造起来的，我只知道每到这些活动日，两家平台都会放出大额券，虽然得蹲点去抢券，但基本我就没失手过。像这周五就是18号，正好是两家平台活动日，两个平台我都抢到了“38-18”的大额券，叫份外卖近乎打了五折，还是能省不少的。 图/用了“38-18”优惠券的晚餐 来源/乐乎供图 除了每月定节点的“外卖节”外，两家平台平时也会推出一些优惠活动，像饿了么有“周五五折天”和答题抢免单活动，美团那边则有“周三外卖节”和直播“神枪手”活动，点外卖前留意下两个平台，每单省下25%几乎不成问题。 03 “移山”没降几块钱，但感觉自己占便宜了 彩彩丨28岁 图书编辑 盒马和山姆的“商战”最初是从上海打起来的。身在北京的我睡前刷小红书看到上海人民奔走相告，“盒马‘移山’了，快来薅羊毛”，心里只有羡慕的份儿。 后来有一天，好消息传来，盒马“移山价”已经登陆北京，于是我火速打开了盒马APP，挑选心仪的商品。 在一众生鲜电商APP里，我比较常用盒马，因为相对而言更信赖盒马的品质，一周会下单两到三次，但盒马也是生鲜电商里相对比较贵的，每次在盒马下单，基本上都得花去100元左右。 这次大家热议“移山价”，我心里也十分高兴，心想着终于可以薅羊毛省钱了。但打开APP一看，价格似乎差异并不大。 我常买的几样产品，麒麟西瓜“移山价”是29.9元/个，阳光玫瑰青提是18.8元/500g，比我此前买的39.9元/个、25.9元/500g便宜了不少。不过其中似乎也有季节性因素，因为我目前打开美团买菜、叮咚买菜，麒麟西瓜差不多也是29.9元/个，而青提也是18.8元/500g左右。 另外则是盒马烘焙产品，盒马烘焙也是我比较喜欢的品类，但问题就是价格较高，于是平时购买时往往扣扣搜搜，实在想吃了才买上一份。 图/盒马“移山价” 来源/盒马APP 燃次元截图 这次盒马“移山”也覆盖了部分烘焙产品，比如青柠芝士蛋糕，我记得此前的价格是32.9元/份或者36.9元/份，导致我一直狠不下心购买，但“移山”后价格略降到了29.9元/份，虽然就少了几块钱，但给人一种“占便宜”的感觉，于是我连着买了两次。 还有蝴蝶酥、麻薯也都略降了几块钱，现在我买烘焙产品都大气了许多，从以前精挑细选买一份变成了想吃啥都买上。 这样想来，自己好像种了商家的“圈套”——商家并未降价多少，却给消费者一种“薅到了”的错觉，以致增加了下单次数。不过算了，便宜几块钱也是省了，能以优惠一点的价格买到想要的产品，也挺不错。 04 外出吃饭全靠优惠券 圆圆 | 24岁 公司职员 以前出去吃饭，我都会打开“大众点评”，查看餐厅的排名、评价和优惠，但从大概两年前开始，我发现同一家餐厅，在抖音团购上的优惠力度更大，就直接转投了抖音的怀抱。 第一次发现抖音上的团购更便宜是因为无意中刷到了一家附近的烤鱼，双人餐才88元，虽然惊讶于价格之低，但我当时并没有团券。直到几天后室友说想要吃烤鱼，我就想起了上次刷到的那家店，不过出于习惯我还是打开了大众点评搜索，结果发现那家店双人餐的价格是118元。 “难道涨价了？”疑惑之下我又打开了抖音团购，发现同一个商家的同一个套餐的抖音售价还是88元，结账时我问老板“为什么不同平台上的折扣不一样？”，老板告诉我，“因为抖音流量大且抽佣比较低，价格就定得更低一些。” 图/同一商家在抖音和大众点评上不同类型的套餐 来源/圆圆供图 于是“嗅”到羊毛味道的我接连比较了几次价格后，发现的确是抖音的比较低，但我也没有卸载大众点评，看评价和排名还是大众点评更清晰方便。 之后，外出吃喝玩乐我都会先打开抖音，看看平台和商家有没有发放优惠券。 除了定向需求，日常刷到团购直播，我也会稍微看上一会儿，如果看到优惠力度大的促销，也会直接“薅羊毛”，等到下次外出吃饭的时候用，感觉不团自己就亏了。同时也关注了多个推荐本地“吃喝玩乐”的博主，去探索一些街头巷尾的小众美食。 不过，我最近发现好多商家在抖音和大众点评上会推出不同类型的优惠套餐，所以我基本上会分别打开两个平台，比价格的同时选择自己更喜欢的套餐类型，虽然有点麻烦，但也总能团到性价比更高的套餐，典型的“商家打架，消费者得实惠”。 05 热门剧“打架”，观众得“加更” 暴暴丨29 设计师 追剧才是当代打工人的快乐源泉，吃饭之前必须点开视频的我，在今年暑期档简直乐开了花。 先是《我的人间烟火》引发舆论讨论，又有双男主《莲花楼》。当办公室同事们还沉浸在“杨洋如何才能去油”的讨论中时，预定爆款的《长相思》又开播了。 虽然没有看过原版小说，但是这种大女主周旋于多条感情线的叙事，追剧人不能错过。可能平台也预料到这个剧的“爆款”潜质，开播之后连更了10天，作为各大平台的尊贵会员，我也是一天没落地连追十天。 好景不长，连更的10天过去，“可恨”的视频平台开启了毫不顾及观众感受的“更三停四”，10天看完，我即将迎来4天停更空白期。但剧情正至精彩处，女主和男主“回国”、权谋正要开始，很是煎熬。 不知是观众呼声太高，还是考虑到停更太长影响热度，首次“停四”的那一周，官方分两天加更了两集，可谓一解观众“相思之苦”。 随后一周，又到了停更的前一天，虽然大家一如既往地高呼加更，但直到傍晚，我都没看到加更的消息，到了晚上八九点刷小红书，才看到大家在说官方公布再度加更，一日两集。 当时正值另一视频平台的新剧开播，且均为古装、奇幻，份量也都不轻，其开播时间也恰到好处的是《长相思》的停更时间，于是大家也纷纷猜测，《长相思》突然加更是为了“对打另一平台的新剧”。 虽然不知事实如何，但作为剧粉，能够再看两集加更，自然是乐滋滋。或许这就是大家常说的，“最高端的商战往往以加更这种朴素而粗暴的方式体现。” 06 “游泳健身了解一下”在我面前“打架” 阿飞丨30岁 互联网从业者 从24岁开始健身，我坚持健身已经有6年的时间了，各种各样健身房的营销“套路”也见过不少。 有些健身房拼“教练资质”，比如说，教练是去香港打过比赛的，通常这种课都需要888元一节，但如果消费者办卡，就直接打“骨折”，299元一节。 有些健身房拼“科学”，比如普拉提的推销人员就总是和我说，一直去举铁的话，对女孩子如何不好，普拉提练的都是小肌肉，让线条更柔和。反过来，举铁的工作室就会跟我说，普拉提就是拉伸，不能减脂减重等等，不胜枚举。 不过，最直接的，还是拼价格。 今年6月份，我休假回家，家门口正好有一个韦德伍斯健身房。正值6月开始减脂的时间，韦德伍斯几乎每天都会请一位教练来我家附近的街区发传单。很凑巧的是，隔壁街区也有一家健身房，不过并不是连锁品牌而是自营类的工作室。这家工作室就会派一个教练跟着韦德伍斯的教练“抢人”。 有一天我下楼遛弯，韦德伍斯的教练见到我就直接上来问我，“游泳健身了解一下。”我刚想说我是回来休假的，不会办卡。接着另外一家健身房的教练就贴上来问我，“小姐姐平时健身嘛？”由于有健身的习惯，我下意识地点了点头。 接着两个人就七嘴八舌地开始向我宣传自己的健身房，如何办卡、限时优惠，你一言我一句。其实我也没太听清楚两位说什么，只是听见一位说了一句，“我们这边体验课39.99元！” 我一听，反正我回家待这几天也没有去运动，这么便宜的体验课我就去尝试一下吧。于是乎，就在两位的争吵下，我上了一节几十块的体验课。 体验课的强度是没有达到我平时训练的标准的，即使我说我是有长期健身习惯的，对方还是不太敢在体验课就给我上太大强度。不过，原本一堂体验课在我家附近也要99元左右，所以我也算是“渔翁得利”。

IT之家 8 月 20 日消息，马斯克是 X 平台（原推特）上最受欢迎的用户，截至IT之家发稿，其账号 @ElonMusk 拥有超过 1.53 亿的粉丝。但这些粉丝中有多少是真实的用户，有多少是活跃的用户，有多少是付费订阅 X Premium（原名 Twitter Blue）的用户？Mashable 网站根据第三方研究者特拉维斯・布朗（Travis Brown）收集的数据，对马斯克的粉丝进行了分析。 数据显示，马斯克的粉丝中有以下特点： 不活跃或虚假：约 42% 的粉丝（超过 6530 万）自己没有任何粉丝；约 72% 的粉丝（近 1.12 亿）自己拥有不到 10 个粉丝；超过 6250 万粉丝没有发过任何推文；超过 1 亿粉丝发过不到 10 条推文；约 25% 的粉丝（超过 3890 万）使用了 X 平台提供的默认头像；超过 40% 的粉丝（近 5000 万）在自己的 @用户名中包含了 4 个或更多的数字。 新注册：马斯克于 2022 年 10 月 27 日完成了对 Twitter 的收购。在所有当前追随他的用户中，有超过 25%（3890 万）是在那个日期之后注册的。 不付费：马斯克经常在自己的账号上推广 X Premium，这是一个每月 8 美元的付费订阅服务，提供了一些高级功能和权益。许多用户认为订阅 X Premium 是对马斯克本人的支持。然而，根据数据，只有约 45.3 万（占 0.3%）的粉丝订阅了 X Premium。 此外，超过 4380 万马斯克粉丝通过 X 账户关注的用户总数还不到 10 个。在收集数据时，大约 1350 万用户只关注一个帐户 @ElonMusk。 马斯克最近声称，X 平台现在拥有超过 5.4 亿的“月活跃用户”。但上述数据表明，马斯克的很多粉丝极有可能是虚假账号，这似乎意味着该平台的整体用户基础也并不那么活跃。

LifeWear 新篇章 一个不注意，优衣库又搞出了个「大新闻」。 作为众所周知的联名狂魔，优衣库在今年秋冬季带来了全新的设计师合作系列 UNIQLO : C。 这一次，优衣库首次联手曾先后担任 Chloé、纪梵希艺术总监的英国设计师 Clare Waight Keller，给 LifeWear 服适人生的理念注入新的想象。 本次设计师合作系列的新 logo。 系列全套 37 款单品将于 9 月 15 日（星期五）发售，在采访中，Waight Keller 这样解释这次 UNIQLO : C 系列的整体风格： 对我而言，这个系列呈现了摩登现代、自在不费力的风格——这是我多年来一直在做的事，我认为这个系列诠释了当下人们真正需要的风格。 英国设计师 Clare Waight Keller。 社交网络上处处都是对新联名的期待，那么，这次的合作到底有多值得？ 开启风格新篇章 「开启风格新篇章」（Introducing a new Chapter in style）。 在官宣合作的前 3 天，优衣库便已经在其 Instagram 账号上早早预告了本次重磅合作。评论区纷纷留言猜测，但谁都没有想到，新的设计师合作系列居然采用了「+J」「U 系列」一样的单字母命名方式，足见优衣库对本次合作的重视程度。 根据优衣库的说法，字母「C」不但指代了设计师本人的名字，它也被引申为对话（conversation）、城市（city）、清晰（clarity）、连接（connection）、创造力（creativity）、好奇心（curiosity）等多种涵义。

「GPT 还是 Llama2？」过去几周时间里，许多大模型应用层的开发者不得不开始集中思考这个问题。 7 月 19 日，开源社区最强的大模型从 Llama 升级到 Llama2。后者在 2 万亿的 token 上进行训练，训练数据增加了 40%，在包括推理、编码、精通性和知识测试等许多外部基准测试中，皆优于其他开源语言模型。 「以前的开源大模型都没有形成像 Llama 这样的社区，而 Llama 系列模型正是在这种非常活跃的社区文化下发展起来了，这也直接造成 Llama 系列模型在很多任务上都取得了快速进展，甚至达到了商用标准」，东北大学教授肖桐向机器之心解释。 GPT-3.5 水平通常被认为是大模型商用的标准线，在 Llama2 模型 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体中，700 亿的版本在 MMLU 和 GSM8K 上接近了 GPT-3.5 的水平。这意味着，作为开源大模型的代表，Llama2 第一次进入了大范围的商业考量决策之中，开发者们拥有了一个免费、开源且足够商用的大模型底座。 今年5月份，谷歌一位工程师在内部撰文直言称，当免费的、不受限制的替代品（开源模型）与闭源模型质量相当时，人们不会为受限制的模型付费。 两个月以后，这一预测变成现实。用 Llama2 进行模型训练的开发者数量正在快速增加。根据Meta披露的信息，Llama2 在发布的一周内就接收到了超过 15 万次的下载请求，并且仍在持续增加，Meta 对此表示「不敢置信」。 开源与闭源大模型的比赛从此刻开始正式打响。面对开源大模型更低的成本、更快的迭代速度、更高的定制化上限，闭源大模型的壁垒会由什么构建，成为一个问题。 Llama2 还是 GPT-4 选择 Llama2 的原因有很多，成本是最直接的一个。 当前，GPT-4 接口的调用费用为每 1000 个提示请求 token 花费 0.03 美元，完成响应 token 花费 0.06 美元。斯坦福大学研究员在一份论文中估算，如果是中小企业利用 GPT-4 来协助市场工作的话，每个月的成本可能超过 2.1 万美元。而一个利用 GPT-4 辅助广告文案生成的公司则表示，它们平均每个月要为 GPT-4 接口支付超过 25 万美元的成本。 一家国内 AIGC 应用商对机器之心透露，Llama2 虽然目前在技术水平上距离 GPT-4 有一定差距，但是相比于 GPT-4 的高昂成本，团队仍然选择了使用 Llama2 作为底层模型，通过在产业中积累的行业数据以及专注在垂直场景进行输出，能够弥补一部分技术代差。 「Llama2 出现之后，受打击最大的应该就是 OpenAI，更多的公司会开始直接基于 Llama2 进行商业化开发，而不再购买它们的 API。」猎豹移动董事长兼CEO傅盛称。 在免费的冲击下，原先使用 OpenAI 接口的应用层公司会重新思考应该选择哪个路线，有一部分的市场或许将会被 Llama2 重新洗牌。 不过，这个决策并不完全是成本之上的较量。对于「较好的数据和优化是否能够弥补如今 Llama2 与 GPT-4 差距」这个问题，消极的声音占据较多数。 东北大学教授肖桐举例称，以机器翻译场景为例，我们可以用一个类似于 Llama2 这样的开源模型去做指令微调，虽然翻译性能达到不错的程度，但是最终会发现性能上限仍然受限，因为开源大模型的某些能力是在预训练阶段获得的，所以即使你的指令、任务都是明确的，加上很多数据，但你会发现仍然不容易做到 GPT-4 的效果。 另外，相比于往常的披露，此次 Llama2 开源并没有对外披露数据层的具体信息，因此复现 Llama2 成为一件受限制的事情。「比如一座楼房，你只能在这个基础之上去装修却做外设，但是你没有办法去改变它的钢混结构，你没有训练它底座的权限和能力，所以它的性能很难突破，逼近 GPT-4 这个事情是不可能的」，昆仑万维 CEO 方汉认为。 一些应用开发者则认为，按照此时 Llama2 与 GPT-4 的水平差距，如果全力押注 Llama2，付出的代价可能同样很大。「可能你要花很多时间在优化 Prompt 上，而不是产品创新。」 因此，在技术的绝对领先下，GPT-4 仍然会持续吸引到对效果有相对极致的、在成本方面有较大空间的客户。 当然，比起存量市场的转移，Llama2 的更大贡献应该是对整个 AIGC 行业增量市场的拉动。一位 AIGC 业内人士向机器之心表示，Llama2 的开源点燃了很多应用开发者的热情，在开源后的几周时间，许多开发者将它看成是移动互联网黄金时期的阶段，希望能找到应用的切口。 正如肖桐所言，Llama2 能够支持企业和团队在大模型应用层面低成本、快速地启动，作出产品和商业模式的原形。 而随着围绕 Llama 的应用尝试越来越多，「围绕 Llama2 的生态的可能会被建立起来，这种迁移是比较难的，因此生态会成为一个飞轮」，傅盛提到，之后或许将迎来一个模型平民化的阶段，使用大模型做应用的门槛将不断降低。昆仑万维 CEO 方汉则具体指出，在国内，Llama2 对市场的影响将集中在小 B 市场，文生图、智能写小说这类场景会迎来更多竞争对手。 在过去的几周时间里，Llama2 已被接入 Amazon Sagemaker、Databricks、Watsonx.ai、Microsoft Azure、阿里云和百度千帆等各种平台，围绕 Llama2 的生态已经开始发展。 大模型创业公司的危机 对大部分底层大模型创业公司来说，一条比较明确的商业化路径是效仿 OpenAI，通过自研大约 GPT-3.5 水平的模型，然后向客户提供 MaaS 服务，出售底层模型的能力。 在 Llama2 推出之前，开源社区最强的大模型 Llama 在商用许可上具有限制，而 OpenAI 的接口在国内面临着不确定的监管风险，因此相比于两者，国产大模型在市场竞争中的优势通常是「可商用」、「数据安全」以及更好的「服务支持」。 Llama2 的释出削弱了国产大模型创业公司在市场上的竞争力。「从许多公开的测试集上，我们可以看到，国内大部分的大模型公司的水平距离 GPT-3.5 仍然有距离」，一位 AI 方向资深投资人称。也就是说，对于国内的大部分大模型创业公司来说，Llama2 意味着一个价格碾压（免费）、技术更强以及可以支持商用的竞争对手。 对那些自研大模型积累不够的公司来说，Llama2 产生的打击则更甚。傅盛认为，「Llama2 将开源的水平提升到了接近 GPT-3.5 的水平。如果说此时你的自研水平远远不如 Llama2，那么意味着可能你之前的工作都白做了。」 对这部分公司来说，当前面临两种选择，一是抛弃自研路线，利用自己此前积累的数据和经验开始用 Llama2 进行开源模型训练，二是继续坚持自研路线，但是需要衡量所付出的时间和金钱成本，以及最终自身能否追赶并超越上快速迭代的开源生态。无论哪种，都是一个艰难的选择。 Llama2 为开源社区贡献的新的技术里程碑，不仅拉高了闭源公司整体的自研门槛，或许还将动摇很大一部分公司「继续自研」的决心。 「对于很多公司来说，当你自研的大模型没有办法去超过 Llama2 后，你会越来越没有动力去自研模型，会更倾向于站在巨人的肩膀上，这更多是一种心理层面的影响」，面壁智能 CTO 曾国洋说道。 而如果认为自己短期内凭借自研能力无法超过 Llama2 的这部分公司，「很有可能就会去考虑成为端到端的应用公司，利用自己的既有模型结合开源模型，直接向市场提供应用，最后实现数据上的闭环，从而不断迭代」，上述投资人表示。 不过，对于头部大模型公司来说，「自研」路线上的摇摆现象概率要低得多。昆仑万维从 2020 年开始筹备大模型，已经对外推出了成熟可商用的大模型产品。昆仑万维 CEO 方汉告诉机器之心，目前对于昆仑万维而言，在技术上更值得期待的是，如何从 GPT-3.5 提升到 GPT-4。「国内已经在牌桌上的大模型公司对如何做到 GPT-3.5 大多已经没有什么疑问，但下一步如何做到 GPT-4 仍然需要花大力气探索，因此 Llama2 在技术上对大厂没有什么参考意义」。 同样已经推出成熟大模型产品的公司面壁智能CTO曾国洋持类似观点。他认为，在技术上 Llama2 最多在一些具体任务上可以起到一些 Benchmark 的作用，但是 Llama2 最值得参考的数据处理层面没有开源，因此整体在技术上参考意义有限。 从市场竞争的角度来看，在国内市场，相比于 Llama2，国内头部大模型公司拥有更优越的中文表现、更稳定的监管预期、更便利的服务支持以及更近的市场渠道。因此，面对于 Llama2 的免费优势，能够做到在性能上更好、模型更加易用的头部大模型公司，理论上就能够继续维持整体优势。 并且，对于头部大模型公司来说，在自研路线上投入的沉没成本远远超过中尾部大模型公司，不同自研的路线往往也代表了公司的行业、场景上的侧重点，头部公司有足够的资金、人才以及驱动力继续自研。 Llama2 对国内大模型公司的影响将是一个持续的过程。如今全球范围内 AIGC 行业仍在起步上升阶段，并没有稳定的市场格局。由于底层技术水平仍在早期，中国市场则更加分散，尚未发展起来。全球来看 GPT 的市场份额应当是最大的，而国内目前 Llama2 能够受影响的市场仅仅只是担心 GPT 受监管影响、且国产大模型都不适用的这部分客户，是一个「暂存市场」。 不过，虽然「暂存市场」整体并不大，但在暂存市场中证明自己的模型商业化能力已经成为许多大模型公司的「融资通行证」。上述投资人告诉机器之心，在比较标的的过程中，虽然 Llama2 在技术上起到的参考价值不大（有GPT-3.5），但是公司如何应对 Llama2 带来的商业化危机会成为资方较为在意的点。如果说，在这场市场竞争中失败，融不到资，可能就会影响到大模型创业公司的存续问题，在目前的阶段，这可能是一个更致命的问题。 没有长期护城河 无论是 Llama2 瓜分闭源公司的既有市场份额，还是推动整个行业进一步繁荣，「开源 AI 正在取得胜利」这个判断似乎拥有了更多实证。 这个观点来自于今年5月谷歌一位工程师在内网发布的文件。在谷歌与 OpenAI 仍在焦灼 AI 军备竞赛之际，这位工程师在文件中直言：开源派与谷歌和 OpenAI 模型之间的差距正在以惊人的速度缩小，它们将很快对谷歌和 OpenAI 进行超越，我们没有护城河。 「一家公司不断在前面推天花板，后面的人不停追赶，虽然它可能会有自己累积的技术优势，但是别人在追赶它的时候，能看见它已经成功做了什么，那么（追赶）就会更容易」，西湖大学张岳教授对机器之心解释。 面壁智能 CTO 曾国洋则进一步表示，从目前公开资料所披露的 GPT-4 的具体技术情况，我们发现它并没有使用一些特别神奇、超越时代的科技，本质上也是用大家都能理解的技术来做拼接组合，最终实现了效果更好。 如果说，领先的闭源模型是确定可追随的，那么意味着，「长远来看，闭源大模型并没有真正的护城河」，曾国洋与张岳认为。 在这个前提下，追随者之中，开源AI无疑是最有竞争力的一支力量。在开源社区的支持下，开源模型的迭代速度比想象地更快。以 Llama2 本身所欠缺的中文语料为例，仅在 Meta 开源 Llama2 次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 Llama2 模型「Chinese Llama 2 7B」就出现了。 在商业环境中，一家基于开源模型研发的的垂直 AIGC 产品公司近日告诉机器之心，经过它们的内部验证，任何闭源模型的更新，它们有信心能够结合自身的数据和工程化经验，三个月内在自己垂直的场景中实现差不多的水平。 当然，短期来看领先的闭源模型相较于开源模型，护城河仍然十分清晰。东北大学教授肖桐认为，相较于开源模型，走闭源路线的大厂在人才、组织以及数据三个方面有短时间难以取代的优势。大厂往往拥有更高密度更高水平的人才，以及有经验的团队能够协调人才和高性能设备，并且能够拥有其他人无法拿到数据。此外，曾国洋还提到，大厂往往也拥有充足算力。「但长期来说的话，数据和算力各种要素都会慢慢追平」。 在这个过程中，开源模型真正的影响力在于对生态系统的构建。「Llama2 可能会推动大模型上下游进行整合，一旦解决了规模的问题，成本也将大大下降」，肖桐表示。 虽然目前 Llama2 仅仅可能是大模型开源生态系统的开端，「大家对 Llama2 的能力边界不是非常清晰，生态系统的形成同样需要一些时间」。但随着 Llama2 的释出，开源社区的技术能力被带上另一个台阶，大模型开源社区的力量已经无法被忽视。

快手 APP，现在有了 AI 对话能力： 8 月 18 日晚，快手公布基于自研大语言模型应用的最新进展 ——「快手 AI 对话」 功能已经在快手 APP 安卓版本开放内测。 参与测试的用户只需要在最新正式版本的 APP 上点击快手搜索首页右上角 AI 图标即可进入产品首页，选择输入内容对话或点击引导问题就可以开启对话，或者触发「搜索智能问答」卡片，通过底部入口可以启用该功能。 据悉，「快手 AI 对话」依托于快手站内多元和有生命力的社区内容生态，通过互动对话的形式，可以帮助用户快速查找短视频、达人、百科等内容，体验全新的信息获取形态。 另一方面，利用大模型所学习的海量数据知识，「快手 AI 对话」打破了站内内容的生态壁垒，有望为用户提供全网检索服务。 和通用化的大模型相比，快手 AI 对话是对于搜索新场景的新探索，其一方面将快手站内大量的内容资源作为索引，部分解决大语言模型幻觉的问题，提升了回答准确性。另一方面，它也用更加有效地资源组织形式满足了用户多元化需求，不仅覆盖生活常识、服务查询等内容，用户还可以进行追问，在个性化的场景中寻找到更适合自己的搜索结果。 借助大模型的能力，快手已经在多个应用场景开始新产品及功能的探索。 此前，7 月 8 日，快手宣布正在内测智能问答产品，在搜索场景中为用户带来智能问答和文本创作等新功能。8 月 8 日，「快手 AI 对话」开启小范围测试，以搜索场景为入口，为用户提供更多元、便捷的搜索形态，大为降低用户的搜索使用门槛，让新技术带来的便利惠及更广泛的人群。 据悉，这是短视频直播行业首个基于大语言模型落地的应用产品。

原标题：咖啡厅监控流出百万人围观，马斯克惊呼太可怕！你喝了几分钟咖啡，AI一清二楚 这家咖啡厅里，顾客待了多长时间，店员做了几杯咖啡，在AI摄像头下是一清二楚。百万网友围观称太可怕，马斯克都震惊了。 我们生活的世界，越来越没有隐私。 今天，网上流出的这段视频，把许多人都吓到了。 在一个咖啡店里，每个顾客进店待了几分钟，每个服务员给顾客端了几杯咖啡，都在视频里显示得一清二楚！ 视频发布才十几个小时，已经有100多万网友围观了。 发布视频的网友表示：这个概念展示了咖啡店是如何使用AI分析咖啡师和顾客的。请在咖啡店充分「享受」您的隐私吧。😂 另一位网友表示，这没什么大惊小怪的。作为消费者，你应该知道很多商店在你进去的一瞬间，就对你的一切了如指掌。 相比之下，「剑桥分析事件」只是小巫见大巫罢了。 （2018年，Facebook承认，这家英国数据分析公司在2016年违规获得了5000万Facebook用户的信息，利用这些资料构建了一个软件程序，从而预测和影响了投票箱结果，成功地帮助特朗普赢得总统大选。） 连马斯克本人都现身评论区，连续留下了两个惊叹号。 如果你觉得在咖啡馆里用AI监视员工和顾客已经够可怕了，现实就是，如果不考虑成本，空中可以有数千架无人机向监管部门发送实时跟踪数据，一切都会被跟踪和记录。 甚至不需要专业部门，任何人都可以在业余无人机上进行跟踪，因为目前的物体检测和图像识别技术实在太强大了。 要知道，几年前在独立显卡上运行1080p串流时，最大容量也不过就是6个对象。 01 无处不在的「眼睛」 现实就是，我们现在的世界，到处都是摄像头。 其中，已经有不少企业部署了非常隐蔽的策略，用于追踪消费者，一切都是通过AI和视频源上的视觉识别来完成的。 比如沃尔玛的智能零售实验室内，IRL传感器和摄像头，让工作人员对店里的一切都了如指掌。 快餐店也采用了AI技术进行员工监督。这里规定员工必须戴口罩，如果谁摘下口罩，经理就会立刻知道。 另外，我们的移动位置数据也在出售。 几乎所有手机运营商，都在匿名向零售店售卖数据，可以说这是他们的一部分核心业务。 只要谷歌一下「运营商名称+crowd insights（人群洞察）」，得到的结果就会令你惊讶。 「想知道特定时间内经过特定地点的人群数量是多少吗？他们的年龄、收入状况怎样，有多少能够成为潜在客户？」 当然，「人群洞察」服务会强调：数据都是匿名的，收据收集的方式并不会暴露个人隐私。 有人表示：既然我的数据被收集了，我可以要求企业向我付费吗？ 关于企业中采用的摄像头，评论区有人现身说法—— 「我在体育场的后端安全摄像头系统工作，我们向公众发布的内容，只有实际数据的1/3。」 「这简直就像在电影中，把自己的脸输进去，系统就会识别出你在哪里。」 而实现这一切，你只需要利用任意的摄像头，安装一个300美元的软件，然后开始运行，直到磁盘空间用尽。 02 利与弊？ 对此，AI咨询专家Diego San Esteban分享了自己的观点： 他认为，AI监测当然有不少优点，比如能持续监控员工的表现和生产力，让管理人员更好地制定战略。 另外，AI也可以提供客观的绩效数据，避免在评估中出现人为的偏见。 而缺点也不少，最为人诟病的自然是对员工隐私权的侵犯，并且还会在企业内产生不信任的气氛，影响士气和工作满意度。 AI也无法充分理解工作进行的背景，还缺乏人类的同理心。 并且，它很可能会犯错，受到训练数据固有的偏见影响，这对员工是极度不公平的。 03 目标检测算法 其实，这次备受争议的事件背后，就是一种很常见的AI技术——目标检测。 例如，给定一张城市街道的照片，目标检测模型将返回图像中所有不同物体的注释或标签列表：交通信号灯、车辆、道路标志、建筑物等。 这些标签将包含每个物体的适当类别，比如「人」，以及一个「边界框」，即完全包含物体的矩形区域。 行业应用 目标检测对于人类来说是一项关键任务：当进入新的房间或场景时，我们的第一反应是对其中的物体和人员进行视觉评估，然后理解它们。 与人类类似，目标检测在使计算机理解和与视觉世界进行交互方面发挥着至关重要的作用，并且已经在很多行业中得到了广泛的应用： - 场所安全： 目标检测模型可以帮助提高工作场所的安全性和安全性。例如，它们可以检测敏感区域中可疑个体或车辆的存在。更具创意性的是，它可以确保工人使用个人防护装备（PPE），如手套、头盔或口罩。 - 社交媒体： 目标检测模型可以帮助识别数字媒体中特定品牌、产品、标志或人物的存在。广告商可以利用这些信息来收集数据，并向用户展示更相关的广告。它还有助于自动化检测和标记不当或禁止内容的过程。 - 质量控制： 目标检测模型实现了对视觉数据的自动化审查。计算机和摄像头可以实时分析数据，自动检测和处理视觉信息并理解其重要性，从而减少了在需要进行持续视觉审查的任务中的人工干预。这在制造生产质量控制方面尤其有用。它不仅提高了效率，还可以检测到人眼可能忽略的生产异常，从而防止潜在的生产中断或产品召回。 04 首次达到66 AP，最强SOTA算法霸榜 当前，在目标检测算法的性能上，来自国内团队的「DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training」，凭借了高达66 AP的成绩霸榜COCO。该工作已经被ICCV 2023录用。 在论文中，作者提出了一种新颖的协作混合分配训练方案——Co-DETR，可以从多样化的标签分配方式中学习更高效且更有效的基于DETR的检测器。 通过训练多个平行辅助头（受到一对多标签分配的监督，如ATSS和Faster RCNN），全新的Co-DETR可以轻松提升端到端检测器中编码器的学习能力。 通过从这些辅助头中提取正坐标来进行额外的定制正查询，Co-DETR还可以提高解码器中正样本的训练效率。 此外，在推理过程中，这些辅助头会被丢弃，因此该方法不会给原始检测器引入额外的参数和计算成本，同时也不需要手工非极大值抑制（NMS）。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.12860v5 项目地址：https://github.com/Sense-X/Co-DETR - 编码器优化： 训练方案可以通过训练多个平行辅助头，这些头通过一对多的标签分配进行监督，从而轻松提升端到端检测器中编码器的学习能力。 - 解码器优化： 通过从这些辅助头中提取正坐标来进行额外的定制正查询，来改善解码器的注意力学习。 - SOTA的性能： 搭载ViT-L（304M参数）的Co-DETR是第一个在COCO test-dev上实现66.0% AP的模型。 实验结果显示，在Swin-L骨干网络的基础上，Co-DETR方法可以将现有的SOTA模型DINO-Deformable-DETR的性能，从58.5%提高到59.5%（在COCO验证集上）。 在ViT-L骨干网络的支持下，Co-DETR在COCO test-dev上实现了66.0% AP，以及在LVIS验证集上实现了67.9% AP。 此外，与以往方法相比，Co-DETR还在模型规模更小的情况下，取得了更好的性能。

英特尔放弃收购高塔半导体 凤凰网科技讯 北京时间8月20日，美国芯片巨头英特尔本周宣布，放弃收购以色列高塔半导体(Tower Semiconductor)的交易。美国媒体指出，这笔重磅收购交易的失败表明，中国在反击美国芯片战时拥有一个重要利器。 英特尔在周三发布公告称，因没有获得监管部门的批准，公司将终止以54亿美元(约合393亿元人民币)收购高塔半导体的交易。英特尔CEO帕特里克·基辛格(Patrick Gelsinger)正带领公司转型，原本希望借助这笔交易扩大芯片代工业务，挑战台积电，但是交易的失败使他遭受挫折。 根据各国的反垄断法规定，只要收购的双方企业在某国有业务，就需要当地反垄断部门批准。 反击利器 据观察者网、中国经营报等国内媒体报道，这笔收购交易没能在截止日期前获得中国反垄断监管部门的批准或附条件通过，因此取消。 美国媒体对此指出，这笔收购的失败表明，中国在反击美国芯片战时握有一个重要利器，那就是拒绝批准并购交易。既然美国利用自身优势限制中国获得最先进芯片技术，中国也会动用自己武器库中一个更强大工具：拒绝批准美国芯片公司的收购交易，从而挫败他们的扩张企图。 因此，英特尔的这笔大型收购交易没有通过中国监管部门的批准也就不足为奇了。虽然英特尔在最先进制程工艺方面的领先地位已被台积电取代，但它仍是美国最大的芯片制造商，年营收几乎是纽约晶圆代工商GlobalFoundries的七倍。 与此同时，美国政府还在资助国内芯片公司发展芯片生产，而英特尔就是这一努力的主要受益者。英特尔目前正计划在美国政府的帮助下扩大其国内芯片生产设施，这种帮助是英特尔向投资者描述的“智能资本战略”的重要组成部分。简单说，英特尔希望向的新商业模式转型，但是为此要付出昂贵成本，而美国政府的资助有助于缓解成本压力。 市场监管总局在2018年未批准高通收购恩智浦 英特尔没有在公告中详细阐述该交易没有获得哪些监管部门的批准。对于英特尔来说，中国是重要市场。在英特尔总营收中，中国客户占比达到27%。与大多数芯片同行一样，英特尔在中国也建立了深厚的供应链。 在此之前，已经有两笔美国半导体收购交易因为没有获得中国监管部门的批准而取消，它们是高通在2018年收购恩智浦半导体的交易，应用材料在2021年收购半导体设备厂商日本国际电气的交易。对于高通收购恩智浦的交易，国家市场监管总局当时表示，高通提交的附加限制性条件方案不能解决竞争关注。 美欧也在审查大型收购交易 其实，美国和欧洲的监管部门也在对大型科技交易采取更加严格的审查，原因是担心科技行业的影响力日益增强。例如，微软收购动视暴雪的交易目前已进入第19个月，它赢得了美国联邦贸易委员会的法庭挑战，但仍在等待英国当局的批准。 与此同时，亚马逊收购扫地机器人Roomba制造商iRobot的交易刚刚超过了12个月的最后期限，仍在等待欧盟监管机构的延长审查，还有可能面对美国联邦贸易委员会的反对。据报道，美国联邦贸易委员会正考虑对亚马逊提起范围更为广泛的反垄断诉讼。 亚马逊收购iRobot的交易规模大约只有英特尔收购高塔半导体的三分之一，这证明那些曾经小到被认为可以通过审查的交易现在也不再安全。因此，英特尔目前并不是唯一一家面临收购审查挑战的科技巨头。(作者/箫雨) 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”。

不出意外，一年一度的 “ 科技春晚 ” —— 苹果秋季发布会，在下个月就要来了。 和往年一样啊，每次到临发布会之前，网上的消息就会铺天盖地的从各种的大小渠道，爆出最新一代 iPhone 的谍照、配置参数等信息。 今年的爆料主要围绕在静音按键、机身边框以及几乎已经板上钉钉的 Ligntning 口改 C 口这几件事儿上。 我们一样一样来看哈。 根据网上目前透出的手机壳开口位置来看，iPhone 15 Pro 的音量按键位置会略低于 iPhone 14 Pro，而原先的两段式静音按键，则是改成了按键的形态。 下图为 iPhone 15 Pro 机模 而在苹果向开发者提供的 iOS 17 Beta 4 测试版的代码中，有人扒出苹果为这颗新按钮设置的九种不同自定义功能。 他们分别是相机启动、手电筒、专注模式、翻译、录音、捷径、辅助功能、放大镜、静音开关。 诶？这些不就是锤子手机上的自定义快捷按键么？难不成又是母公司技术下放？ 此外，这次苹果在中框边缘上的过渡处理，做了一个细微的切角，改善了从 iPhone 12 改成立边开始，就一直存在的割手问题。 截图来源：小白评测 托尼觉得这部分优化对于裸机党来说，确实是一个好消息，要是日常带壳使用应该影响不大。 对带壳党来说，iPhone 15 系列手机壳变化要更直接些。 因为静音按键的变化，以及底部的充电接口由于从 Lightning 换成 C 口的关系，手机壳开模打孔的尺寸，要比前代大上了这么一圈。 如果把 iPhone 14 的手机壳装到 iPhone 15 上用，那按键位置会整一个错开。 但终于终于啊，苹果迫于欧盟的压力，把他们用了十多年的 Lightning 口，换成和安卓设备一样的 C 口！ 苹果用户再也不用面对问别人借充电宝的时候，只能借到 C 口线的尴尬了。。。 虽说是换了吧，但综合目前的消息来看，苹果的刀法还是有点说法的。 是换了，但不是你想的那种换。 首先是有不少外媒推测，iPhone 15 系列很有可能会把先前祖传的 27W 充电速率升级到 35W，不排除为 Pro 机型提供更高速率的可能。 要真是这样，这 35W 放到如今的安卓阵营，都撵不上人家无线充电的速度。。。 然而根据推特大佬 @lipilipsi 的爆料来看，苹果为 iPhone 15、15 Plus、15 Pro 一共提供了三种不同规格的 USB-C 组件。 这里头区别就很容易让人想入非非了。 要知道用上了 C 口之后，不光是充电速度，更重要的还有数据传输速度的提升。 相比 Lightning 口停留在 USB 2.0 时代只有 480Mbps 的速度来说 ，目前 支持 USB 4 的 C 口能达到的 40 Gbps 的传输速度，可以说是刀耕火种对比工业革命的差距了。 与此同时，苹果和英特尔又是 Thunderbolt 雷雳技术标准的制定者，这两年苹果对于 iPhone 的 Pro 线产品，也越来越偏向于专业人士的生产力输出需求了。 托尼合理猜测，苹果会在 USB 接口速率上划出三六九等，标准版 iPhone 的 USB-C 只支持 USB 2.0 速率；Plus 版能支持 USB 3.0；Pro 版则会吃上雷雳 4。 理由是这样的。 以往在 iPhone 上整理完大批量的文件、照片、视频之后，想要传到其他苹果设备上可以用 Airdrop，但一直没有一个很好的办法，可以快速把数据传到 PC 设备上。 毕竟在工作流中，并不是每个人都会用苹果全家桶。 iTunes的速度，谁懂啊。。。 而如果 iPhone 拉一条数据线就能快速传输数据，那么对于一项具有生产力属性的工具来说，无疑是一个很亮眼的加分项。 但熟悉苹果的朋友都知道，想要获得 “ 生产力 ” 这事儿并没有这么容易。 因为这个功能不仅是要设备的母口支持，还和数据线的关系更大一些。 之前新款 iPad Pro 包装里附赠的数据线就在这上面拉了跨。 其实新款的 iPad Pro 其实是支持 USB 4 的，但很不幸，去年苹果在包装里附赠的那条 USB-C 数据线，从原先支持的 100W 充电功率，砍到了 60W，顺带还取消了 E-Marker芯片。 这样砍下去的一刀，对 iPad Pro 的充电速度来说没影响，毕竟它本身到不了 60W 更别说 100W 了。 真正受影响的，是在去掉 E-Marker 芯片之后，这条数据线只剩下了USB 2.0 的传输速度。 如果确实有外接显示屏或者高速传输数据，苹果给出的方案是，可以花 320 元购买官方支持雷雳 3 标准的 USB-C 数据线。 咳咳，扯远了。 从托尼自己的角度来说，我还是很高兴 iPhone 能换上 C 口、统一数码界最大度量衡的。 可干掉 Lightning 接口，并不意味着苹果会放弃 MFi 授权这块大蛋糕，C 口线可以做的认证，该有的一样都不会少。 另一方面，对于日常使用的 iPhone 用户来说，换新手机的成本不仅是手机本身的价格，还包括要把家里、车里、公司里所有 Lightning 线全换成 C 口数据线的成本。 这么来看，会为了 C 口去换新 iPhone 的，反而可能会是安卓用户更多一些。 总的说来，托尼认为数据线规格、高刷下放会是今年苹果发布会的几大看点。 如果下半年有换新 iPhone 的想法，那托尼觉得此刻不妨可以开始考虑，自己有没有这方面的需求了。

“视频版ControlNet”来了！ 让蓝衣战神秒变迪士尼公举： 视频处理前后，除了画风以外，其他都不更改。 女孩说话的口型都保持一致。 正在插剑的姜文，也能“下一秒”变猩球崛起了。 这就是由全华人团队打造的最新视频处理算法CoDeF，发布才几天，迅速在网上爆火。 网友们看了直呼： 这一天天的，虚实分辨越来越难了！ 只需要自己拍点东西，然后覆盖上去，就能变成各种各样的动画了。 有人说，只需给它一年时间，就能被用在电影制作上了。 这马上引来其他人的肯定：技术发展真的非常疯狂、非常快。 目前，团队已将这一方法在GitHub上开源。 01 姿势不变，画风“皮套”随便换 之所以会被称为是“视频版ControlNet”，主要原因在于CoDeF能够对原视频做到精准控制。 （ControlNet实现了根据提示词精准控制图像元素改变，如人物动作、图像结构等） 根据给到的提示词，它仅改变视频的画风，而且是针对完整视频。 比如输入“Chinese ink painting”，风景纪录片能秒变国风水墨大作。 包括水流也能很好跟踪，整个流体动向都没有被改变。 甚至一大片穗子，在原视频里怎么摆动，改变画风后频率和幅度也如出一辙。 在画风改变上，CoDeF也做了很多细节处理，让效果更加逼真合理。 “由春入冬”后，原本有涟漪的河流静止了，天空中的云彩被换成了太阳，更加符合冬日景象。 霉霉变成魔法少女后，耳环被换成了发光宝石，手里的苹果也换成了魔法球。 这样一来，让电影角色一键变老也简单了许多。 皱纹可以“悄无声息”上脸，其他一切都没有变化。 所以，CoDeF是怎么实现的呢？ 02 可跟踪水和烟雾，跨帧一致性更强 CoDeF是英文“the content deformation field”的缩写，即作者在此提出了一种叫做内容形变场的新方法，来用于视频风格迁移任务。 比起静态的图像风格迁移，这种任务的复杂点在于时间序列上的一致性和流畅度。 比如处理水、烟雾这种元素，两帧画面之间的一致性非常重要。 在此，作者“灵机一动”，提出用图片算法来直接解决视频任务。 他们只在一张图像上部署算法，再将图像-图像的转换，提升为视频-视频的转换，将关键点检测提升为关键点跟踪，而且不需要任何训练。 这样一来，相较于传统方法，能够实现更好的跨帧一致性，甚至跟踪非刚性物体。 具体而言，CoDeF将输入视频分解为2D内容规范场（canonical content field）和3D时间形变场（temporal deformation field）： 前者用于聚合整个视频中的静态内容；后者则负责记录图像沿时间轴的每个单独帧的转换过程。 利用MLP（多层感知器），每个场都用多分辨率2D或3D哈希表来表示。 在此，作者特意引入了正则化，来保证内容规范场能够继承原视频中的语义信息（比如物体的形状）。 如上图所示，这一系列设计使得CoDeF可以自动支持各种图像算法直接应用于视频处理—— 也就是只需利用相应算法提取出来一张规范图像，然后通过时间形变场沿着时间轴传播结果即可。 比如，给CoDeF“套上”本用于图片处理的ControlNet，就可以完成视频风格的“翻译”（也就是我们开头和第一段看的那一堆效果）： “套上”分割一切算法SAM，我们就能轻松做到视频的对象跟踪，完成动态的分割任务： “套上”Real-ESRGAN，则给视频做超分也是信手拈来…… 整个过程非常轻松，不需要对待操作视频进行任何调整或处理。 不仅能处理，还能保证效果，即良好的时间一致性和合成质量。 如下图所示，相比去年诞生的Layered neural atlas算法，CoDeF能够呈现非常忠于原视频的细节，既没有变形也无破坏。 而在根据文本提示修改视频风格的任务对比中，CoDeF全部表现突出，不仅最匹配所给要求，也有着更高的完成度。 跨帧一致性则如下图所示： 03 一位一作刚本科毕业 这项研究由香港科技大学、蚂蚁团队、浙江大学CAD&CG实验室共同带来。 共同一作有三位，分别是欧阳豪、Yujun Shen和Yuxi Xiao。 其中欧阳豪为港科大博士，师从陈启峰（本文通讯作者之一）；本科导师为贾佳亚。曾在MSRA、商汤、腾讯优图实验室实习过，现在正在谷歌实习。 另一位是Yujun Shen，也是通讯作者之一。 他是蚂蚁研究所的高级研究科学家，主管交互智能实验室，研究方向为计算机视觉和深度学习，尤其对生成模型和3D视觉效果感兴趣。 第三位一作为Yuxi Xiao才刚刚从武大本科毕业，今年9月开始在浙大CAD&CG实验室读博。 他以一作身份发表的论文Level-S2fM: Structure from Motion on Neural Level Set of Implicit Surfaces，被CVPR2023接收。

IT之家 8 月 20 日消息，亚马逊正在强力推行让员工回到办公室的计划，对于不愿意搬迁的员工，只给予极少数的例外，这迫使一些员工为了遵守这一命令而采取极端的措施。 该公司最近开始执行“回到中心”的方针，要求员工根据各自团队的分配，回到中心办公室工作，而不是任何离自己所在城市最近的办公室，这迫使一些员工必须搬迁。拒绝搬迁到团队“中心”办公室附近的员工，只能在公司内部找新的工作，或者通过“自愿辞职”离开。 亚马逊的经理们称，他们被指示只在极少数情况下给予例外。有人表示，公司的目标是让“例外”的比例在全公司范围内保持在个位数，包括区域销售团队和受保护的群体，这就给个人情况留下了很小的余地。 为此，亚马逊的员工们正在采取极端的方法。在一个匿名讨论应用 Blind 上，有用户发帖称，他们的丈夫正在考虑住在一辆面包车里，靠近亚马逊的西雅图总部，这样他们就不用把家搬到得克萨斯州去。另一个用户称，他们正在考虑每周从旧金山飞到西雅图。 他们还有其他一些方法来应对亚马逊的严格新政策，有员工打算使用一个住在亚马逊办公室附近的家庭成员的地址，并在必要时飞过去。还有员工计划向亚马逊表示打算遵守这一命令，并利用他们给予的搬迁时间来找一份新工作。 对于那些选择搬迁的员工，亚马逊给了他们几个月的时间来找一个新地方。一位目前仍在亚马逊工作的员工表示，亚马逊提供了大约 7000 美元（IT之家备注：当前约 51100 元人民币）的现金和一个月左右在新城市临时住房的一次性套餐。然而，搬迁令在内部引起了巨大的骚动，许多员工都在考虑该怎么办。

Feel Good 导读 在这些星巴克里，没有一个杯子是用完即弃的 月经用品的吸收量居然都不是用血测的？ 加大对心理健康投入，lululemon 成立心理健康全球咨询委员会 开会不开摄像头又多了一个新理由 Aether：用机器人来「抓住」锂 在这些星巴克里，没有一个杯子是用完即弃的 早年期间，印着显眼 logo 的星巴克纸杯助力成就了星巴克在流行文化上的成功，成为了品牌其中一个最经典的符号。 到了现在，每年要消耗 60 亿个一次性杯子的星巴克，想要这些杯子都「消失」。 在少量门店里，这已经变成了现实。 如果你在加州纳帕县和附近城市的 12 家星巴克门店买咖啡，你会发现所有的一次性杯子都不见了。 在店里，你可以选择用陶瓷杯；想打包，咖啡师就会给你用上可回收并循环再用的杯子。 并且，拿着可循环再用杯子回家的你，也不必支付任何定金。 这就是星巴克「借个杯子（Borrow A Cup）」项目的最新测试模型。 就和之前测试一样，星巴克当然希望拿走了可循环再用的杯子的客户，在下次来买咖啡时会把杯子带回来，然后投入智能回收机里。接着，杯子就会被清洗并回到使用链上。 但不给押金，凭什么人们会愿意留着这些杯子并拿回来回收呢？ 这次星巴克提供的「奖励」，是换来参加星巴克礼品卡抽奖的机会。 根据打造了智能回收机的公司 Turn Systems，向用户收取定金或费用并不是最好的激励方式，正向激励反倒效果会更好。 而且，要达到长期的行为改变，激励设置还得多元，单靠一个折扣可不够 —— 既要有功能上的，也要有情感上的，这样才能持续驱动新习惯形成。 即便有用户还是不把这些杯子拿回去星巴克，纳帕县的居民也能直接把这些杯子丢进路边的回收垃圾桶，完成回收。 当然，更理想的还是用户自带杯。 除了现有的星巴克门店自带杯优惠，到了明年，星巴克还将在美国和加拿大地区，开始测试支持用户在免下车购买通道和手机点单渠道支持使用自带杯。 我们现在的文化挑战是，「自带杯去买咖啡」还不是一个惯常习惯，因为很多咖啡店并不支持，尤其是打包走的。 （我们推出更多循环杯和支持自带杯项目，因为）对于顾客来说，眼见才为实 —— 如果可循环再用杯更频繁地被供应，使用也更加多了，顾客也许就会开始去把将每次买咖啡都用循环杯视作常态。 月经用品的吸收量居然都不是用血测的？ 大家都知道，月经用品广告里的「蓝色液体」固然不是血。没想到的是，原来商家在测试月经用品的可承载容量时，用的也不是血。 最近，美国波特兰俄勒冈健康与科学大学的 Bethany Samuelson Bannow 博士和同事们用红细胞浓缩液测试了 21 款月经产品。 一般来说，产品制造商在月经用品时，用的都是生理盐水或是水来替代经血。 然而，经血其实更粘稠，因为其中包括了血细胞、分泌物和脱落的子宫内膜组织，因此被吸收的效果也不相同。 红细胞浓缩液则是是从全血中分离出的红细胞，并通过去除血浆和其他成分来使其更加浓缩，相对而言会更接近经血的粘度。 这次测试发现，月经盘的容量最大，平均可容纳 61ml 血，而棉条、卫生巾和月经杯的容量差不多，介乎于 20-50ml。 ▲ 月经盘 同时，测试也发现，不少产品的实际可容血含量少于其宣传的效果。总体来说，整个行业的月经产品可容血量公示都不太规范。 但为什么研究人员要去做这个测试呢？ 我也许会问一个病人，「你的月经大概怎样？」，她也许会说，「我大概每两小时就要换一次卫生经」。 但我不一定会问她你用的是什么牌子或是哪种卫生巾。 斯坦福大学妇产科名誉教授 Paul Blumenthal 说道。 一方面，让消费者更好地了解自己经血的量，能让女性在需要的时候更及时地去进行身体检查和疾病筛查。 譬如，如果一位女性的经血超过月经盘的可容载量，那可能 意味着她的出血过多，需要去进行检查。 另一方面，Blumenthal 认为购买月经产品本来就会增加女性的经济支出，那让消费者更好地了解所购买的产品的更准确容量数据就对决策很重要。 你去商店买辣酱，上面都有写着经过标准化测量的辣度。如果女性知道月经产品的容量，她们也许也会做出不一样的决策。 lululemon 成立心理健康全球咨询委员会 近日，lululemon 宣布成立「心理健康全球咨询委员会（Mental Wellbeing Global Advisory Board）」，推动其心理健康领域的交流对话和最佳实践。 该委员会由 11 位心理健康领域的专业人士组成，他们分别代表了 lululemon 全球关键市场。 lululemon 首席品牌官 Nikki Neuburger 和首席人才与文化官 Susan Gelinas 担任委员会主席。 中国北京的门店大使、「简单心理」创始人李真也是其中的一员。 品牌在 2022 年《全球幸福感报告》指出，仅有 29% 的受访者表示他们在身体、心理和社交这三个维度均拥有幸福感。这表明了在这一领域投入更多资源的重要性和必要性。 该咨询委员会将投入以下领域： 支持 lululemon 年度《全球幸福感报告》；为 lululemon 员工提供心理健康方面的支持与指导； 为 lululemon 社会影响力中心的实践和倡议提供咨询，该中心旨在全球范围内改善社会福祉的不平等现象； 为提升客人、社区的心理健康状况以及相关行业计划和会议提供建议等。 首席人才与文化官 Gelinas 表示： 作为一家根植于运动、正念和个人发展的全球企业，无论是在 lululemon 团队内部或在广泛的社区中，我们都致力于提升人们的心理健康意识，创造机会并提供相应的工具。 开会不开摄像头又多了一个新理由 你在开线上会议时，是不是也不情不愿地开摄像头？ 现在，耶鲁大学和麻省理工学院合作的一份研究要给你多一个不开的理由 —— 开了增加碳排呢。 这份研究指出，关闭摄像头可以减少视频会议中高达 96% 的碳排。 一小时的视频会议大概会消耗 150-1000 克的碳排，相当于一加仑汽油碳排的 11%，并且还得消耗 2-12 升的水。 Zoom 一年下来大概会承载 3.3 万亿分钟的会议（约 550 亿小时）。 如果这些会议都换成语音会议，那一年可减少 1820 万磅二氧化碳碳排放，相当于种了 200 万棵树。 Aether：用机器人来「抓住」锂 创业公司 Aether 找到了一种新的方法来提取锂，不仅适用于密度较低的地方，同时也更精准灵活成本低。 该公司研发了一种纳米机器人的原型「分子组装器」。这种机器人由蛋白质构成，可以在盐水中提取锂，即便其含锂浓度非常低。 这种机器人比锂原子大 100 倍左右，遇到锂的时候就会识别出来并抓出锂。 一个工作点可以使用数百万亿个这种纳米机器人。工作时，这些纳米机器人「抓」完锂后，可以附在柱子上，这样一来，把液体倒掉后就能滤出锂了。 更重要的是，用机器人抓锂的这种方式，可以节省掉传统工序中昂贵的提纯环节，一步到位获得能达到电池标准的锂。 它带来的不仅是惊人的成本优势，而且还会促成美国大片区的产锂能力。 这在今天根本不可行，因为它们的含锂浓度太低，其他技术也做不到。 与此同时， Aether 的系统安装也便利： 如果你的设施用四五个集装箱就能装完，并可以在工作地原地组装，那从零开始倒水泥建设施简单多了。 Aether 计划将于明年开启第一次试运行项目，应该会在地下含有低浓度锂的俄克拉荷马州和得克萨斯州落地。

IT之家 8 月 20 日消息，据 NPR 报道，OpenAI 可能面临《纽约时报》的起诉，原因是该公司使用了《纽约时报》的文章和图片来训练其人工智能（AI）模型，这违反了《纽约时报》的服务条款。如果诉讼成功，OpenAI 可能会遭受巨大的损失，包括删除其数据集、支付高额罚款等。 OpenAI 旗下的 ChatGPT 是一款强大的聊天机器人，自从发布以来就受到了广泛的关注和使用。然而，ChatGPT 也引发了一些版权问题，例如著名作家 Sarah Silverman 等人就曾起诉 OpenAI，要求保护他们书籍的版权。 据 NPR 报道，《纽约时报》的律师正在考虑是否有必要对 OpenAI 提起诉讼，以保护其新闻报道的知识产权。《纽约时报》担心 OpenAI 可能利用其内容来创建一个竞争对手，即一个能够基于原始报道和写作来回答问题的 AI 系统。IT之家注意到，为此《纽约时报》在本月更新了其服务条款，禁止任何使用其内容来开发任何软件程序，包括但不限于训练机器学习或 AI 系统。 NPR 报道称，《纽约时报》和 OpenAI 之间原本有达成许可协议的可能性，即 OpenAI 为使用《纽约时报》的内容来训练其模型而付费。但是，双方的会谈已经变得“有争议”，许可协议似乎越来越不可能达成，《纽约时报》似乎在权衡是否值得参与这样一个可能成为其最强竞争者的产品。 如果《纽约时报》真的对 OpenAI 提起诉讼，那么 OpenAI 可能会以“合理使用”为辩护，即他们使用了网络上的所有内容来训练其工具，但是专家称这非常具有挑战性。 上个月，《美联社》成为第一个与 OpenAI 达成许可协议的新闻机构之一，但协议的条款没有披露。今天《美联社》报道称，其已经加入了其他新闻机构，共同制定了 AI 在新闻室中使用的标准，承认许多“新闻机构担心他们的材料被 AI 公司在未经许可或付费的情况下使用”。今年 4 月，新闻媒体联盟发布了 AI 原则，试图通过坚持生成式 AI“开发者和部署者必须与出版商协商使用”出版商内容的权利，来保护出版商的知识产权，无论是用于 AI 训练、AI 工具展示信息，还是 AI 工具合成信息。