二十多年来，谷歌搜索无形地决定了在线内容的潮起潮落。但到了今天，它的文化意义、地位以及影响力首次受到了质疑。 谷歌上搜索的第一件事是前斯坦福大学校长Gerhard Casper的名字。 1998年，谷歌的两位创始人Larry Page和Sergey Brin为计算机科学家John Hennessy演示了谷歌。他们在AltaVista和Google上搜索了Casper的名字。 前者显示了「友善的幽灵卡斯帕」的结果，后者显示了Gerhard Casper的信息。 导致搜索结果不同的原因是PageRank算法，该算法根据网页之间的链接数量来罗列搜索结果。 事实上，该算法的原名BackRub就是对它用来对结果进行排名的反向链接的引用。 如果一个网站被其他权威网站链接，那么它在列表中的排名就会高于一些没有人引用的随机博客。 1998年，谷歌正式上线。它很快就与我们使用互联网的方式密不可分，最终影响到了文化本身，以至于我们很难用语言来形容谷歌在过去25年里究竟产生了怎样的影响。 这就好比让一条鱼解释什么是海洋。然而，我们身边的种种迹象表明，「谷歌巅峰」时代即将结束，甚至可能已经结束。 越来越多的人抱怨谷歌不再像以前那样准确、称职、专注于搜索。 2010年以后，Meta的Facebook和Instagram等大规模封闭式算法社交网络开始蚕食网络。最近，以娱乐为基础的视频网站如TikTok等也开始崛起，新一代互联网用户已将其作为主要的搜索引擎。 二十年来，谷歌搜索在很大程度上是决定在线内容潮起潮落的力量。现在，自谷歌发布以来，没有谷歌作为中心的世界似乎第一次成为可能。 显然，我们正处于一个时代的终结和另一个时代的起点。但要了解我们的未来，我们必须回顾一下这一切是如何开始的。 曾经辉煌的谷歌 如果要寻找谷歌真正融入时代潮流的时刻，那很可能是在2001年左右。 2000年2月，Jennifer Lopez身着范思哲标志性的绿色礼服出席格莱美奖颁奖典礼，谷歌前首席执行官Eric Schmidt后来说，2001年夏天谷歌推出图片搜索功能时，正是受到了这条裙子的启发。 也是在那一年，用户开始意识到谷歌的重要性。以至于某些人或实体可能会试图控制、操纵或滥用谷歌的重要性和影响力。 也是在2001年，Adam Mathes提出了「谷歌轰炸」（Google bombing）一词，他现在是谷歌的一名产品经理。 2001年4月，他在为Uber.nu网站撰稿时首次描述了这一概念。Mathes成功地利用了PageRank的反向链接，使talentless hack（没天赋的黑客）这个搜索词出现在他朋友的网站上。但Mathes本人却没有关注这件事。 然而，一个名为Hugedisk.com的幽默网站却在2001年1月首先成功地完成了这一任务。 该网站的一位作家在2007年接受笔名为Michael Hugedisk的采访时告诉Wired杂志，他们的三人团队链接到了一个销售支持乔治-W-布什商品的网页。 如果人们在谷歌上搜索「dumb motherfucker」时，这个商品页就是排在第一位的结果。 但谷歌发言人当时在谈到这一噱头时，称搜索结果是「异常」的:「很难看出是哪些因素导致了这一结果。」 可是这并不是一个偶然的异常现象。 事实上，这件事可以看作是一个引子:谷歌25年的历史就是一场与那些想要操纵PageRank的用户的持续斗争。 博主Philipp Lenssen告诉The Verge:「谷歌轰炸是一件很流行的事情，人们可以找来自己的政敌和一些骂人的话，然后把它们合并到谷歌图片的顶部解析中，有时会很有效。这主要是为了恶搞。」 Lenssen至今还记得他第一次从谷歌获得激增的页面浏览量的时刻。 当时他运营了一个名为Games for the Brain的游戏网站大约三年，但没有引起太多关注。 他对The Verge说:「这个网站什么都没做。然后，突然之间，它就成了一个超级受欢迎的网站。」 很难回忆起早期与谷歌流量的接触是多么神秘。 当Lenssen发现Games for the Brain已经成为谷歌上一个巨大的搜索关键词时，他着实吃了一惊。 而即使在2023年的今天，Lenssen的Games for the Brain网站仍然是谷歌非赞助商搜索结果的第一名。 「谷歌整天都在通过自然搜索结果把人们引导到我的网站，」Lenssen说，「这成了我主要的收入来源。」 不过，与Games for the Brain相比，Lenssen最为人熟知的是他在2003年至2011年期间运营的一个名为Google Blogoscoped的博客。 在很长一段时间里，他是谷歌编年史的主要记录者之一。他还记得上世纪90年代末从其他搜索引擎转向谷歌的过程。AltaVista虽然不是当时最大的搜索引擎，但被认为是当时最好的搜索引擎。 搜索引擎优化SEO的劣化 在2023年，搜索优化纯粹是出于自身的利益问题，是谷歌主导世界的生活必需品。 新文章的URL加入了关键词，YouTube视频的标题如此，供应商的商店列表也是字斟句酌地重复。 而这不仅仅是谷歌领域的问题。在有影响力的Instagram帖子末尾，也会出现大量的蓝色标签和账户标签。 甚至青少年也会在他们的TikToks上标注#fyp--这个标签被认为更有可能使视频轻轻地进入陌生人的算法推送。 「搜索引擎优化（SEO）这个词在今天听起来有点像垃圾邮件，它一开始并不是这样的。」Lenssen说。 用现在的话来说，Lenssen和他的博客群是最早的内容创造者。从Wordle到美食Instagram，他们的品味和感觉影响了今天的许多数字媒体。 现在看来也许不可思议，但与2023年的创作者不同，2000年代初的博主们并没有与算法展开低级战争。 通过优化PageRank，他们在帮助谷歌，让谷歌变得更好。这对每个人都有好处，让谷歌变得更好对互联网也有好处。 如果回顾一下谷歌早年推出的产品:谷歌群组、谷歌日历、谷歌新闻和谷歌答案，谷歌还在2003年收购了Blogger，就会更容易理解这种态度。 技术专家Andy Baio说:「一切都做得非常出众，非常简洁，非常容易使用，又极其复杂。谷歌阅读器可能是这方面最好、最闪亮的例子之一。」 「我认识的每个人都靠谷歌阅读器为生，」Laughing Squid杂志的Scott Beale回忆道。 谷歌阅读器由工程师Chris Wetherell于2005年创建。它允许用户使用RSS源（一种用于组织网站内容和更新的开放协议），并将这些源添加到一个单一的阅读器中。 如果说谷歌搜索是2000年代互联网文化的脊髓，那么谷歌阅读器就是中枢神经系统。 Baio说，「谷歌鼓励人们在网上写作。」像Lenssen，Baio和Beale这样的博主觉得，谷歌所做的一切都是为了让互联网变得更好。 谷歌不断推出的工具让人感觉自己与收集世界信息、帮助人们为网络添加更多内容的使命息息相关。 但现在，许多博主都有了不同的看法。 Lenssen说，他现在认为SEO或多或少与谷歌轰炸一样，是邪恶传统的一部分。 他表示:「你想让某种观点排在第一位，不是为了成为一种流行语，而是为了影响人们。」 其他大多数博主在接受本报采访时也表达了类似的看法。 Lenssen怀念谷歌刚出现的时候，那时谷歌是无广告的，他们用一种简约的设计提供真正相关的结果。 「如果我们把时间快进到现在，现在的情况就有点颠倒了。搜索结果都是垃圾信息、关键字和SEO的东西。因此，现在看谷歌的人可能很难理解它在当时是多么有用。」Lenssen说。 在这些早期的网络先驱中，有一个人值得注意:Danny Sullivan，他是世界级的搜索专家。 Sullivan的专业知识让他的观点具有一定的分量，但从2017年起，他成为了谷歌的的官方搜索联络员。 这意味着，他对搜索的意见必须与谷歌对搜索的意见保持一致。 Sullivan认为，针对搜索进行优化的模式早在谷歌出现之前就有了。早在1997年，人们就开始创建「入口页面」，一种充满关键词的页面，目的是诱使网络爬虫索引网站。 同时，Sullivan认为谷歌搜索没有病毒式传播的驱动力，而只是一种回声。 他曾公开表示:「我实在想不出我在谷歌搜索时做了什么，会导致其他人也做同样的谷歌搜索。我可以看到某些东西以某种方式成为了一种流行语。有时，它甚至会成为谷歌搜索上的流行语，但搜索本身并不会造成病毒式传播。」 在Sullivan看来，那些争夺搜索结果首页位置的数以亿计的网站并不会影响文化的运作，因为谷歌搜索活动并不会创造更多的搜索活动。 也许几十年过去了，但人们基本上仍在搜索「Jennifer Lopez的裙子」。 文化激励着进入搜索框的内容，但搜索框是一条单行道。 众所周知，因果关系既难以证明，也难以推翻。 因此，Sullivan否定谷歌对文化的影响的同一系列事实也很容易得出相反的结论。 谷歌搜索如何影响互联网内容 2001年2月，Google 推出了Google Groups，一个与互联网上第一个真正的社交网络Usenet相结合的讨论平台。 同月，「All Your Base Are Belong To Us」被认为是第一个真正意义上的互联网流行语，在作为留言板内部笑话流传多年之后，它被推向了主流。 它成为谷歌上最大的搜索趋势之一，一份存档的谷歌时代精神报告甚至将这个臭名昭著的翻译错误的视频游戏场景列为2001年2月的热门搜索之一。 按照Sullivan的逻辑，Google Groups为Usenet以及其他无数的留言板和在线社区增加了更好的发现功能，还在当时带来了原创文化。 而这种可发现性产生了口碑兴趣，进而引发了搜索兴趣。搜索量的上升只是反映了谷歌之外发生的事情。 但也可以很容易地得出结论:谷歌以搜索和群组的形式推动了「All Your Base Are Belong To Us」的病毒式传播。 早在1998年，「All Your Base Are Belong To Us」就以GIF动画的形式出现在留言板上。但在谷歌上线后，它开始像现代流行语一样发生变异。 一个重新配音游戏的粉丝项目启动了，这个备忘录在Newgrounds上有了一个页面，最重要的是，第一个备忘录的Photoshops出现在一个Something Awful的主题中。 想想看，在谷歌出现之前，要找到「All Your Base Are Belong To Us」的素材并将其重新混合是多么困难的一件事。 在社交和搜索之间来回穿梭，为我们现在称之为博客圈的独立出版商在线网络开辟了道路，并为其注入了活力。 谷歌的反向链接算法为在线策划提供了新的影响力。从留言板到搜索，再到聚合器和博客，「All Your Base Are Belong To Us」的传播为此后一切的发展奠定了基础。 SEO专家Sullivan（Sullivan）等人可能会对谷歌的PageRank是一种社交算法的说法感到不解，但它并非不算是一种社交机制。 人们往往认为搜索和社交是相互竞争的概念。 2000年到2010年的互联网发展史往往被描绘成从搜索引擎到社交网络的转变。但从某种意义上说，PageRank可以衡量在线讨论，并且影响着讨论的流向。 就像多年后最终主导Facebook等平台的算法一样，PageRank对人们如何创造内容产生了深远的影响。 专门研究数字文化的社会学家Alex Turvy说，「很难把我们现在对病毒性和平台优化的理解与谷歌早期的理解相提并论，但肯定有相似之处。」 「我认为名人八卦世界就是一个很好的例子」他说，「那些比别人更早了解反向链接和关键词的人，能够让低质量的内容在搜索结果页面上占据相当高的位置。」 但即使是高质量原创内容的创作者，也难逃谷歌搜索的压力。 Deb Perelman被认为是最早的美食博主之一，当然也是少数仍在坚持的博主之一，她从2003年开始撰写美食博客。 她的网站「Smitten Kitchen」在2006年开通，至今已出版了三本书。她说刚开始的时候，她对搜索并没有太多的想法。但最终，她和当时的其他知名博主一样，注意到了搜索。 「这肯定是你要注意的事情，你的网页排名会影响人们能否通过谷歌找到你。" 很难找到比菜谱网站更彻底地受到SEO压力影响的行业了，如今的菜谱网站几乎千篇一律，都是冗长的趣闻轶事，通常还夹杂着广告，而最后的菜谱卡片则显得非常简洁。 多年来，美食博客的格式和风格一直引发着无休止的讨论。 Perelman认为，美食博客之所以是这样，原因很简单:博主希望自己的内容能在谷歌上被阅读。 尽管如此，她还是坚持认为，对美食博主在文章顶端附上长篇个人随笔的大部分内容都是令人讨厌的性别歧视。 作家们正在屈服于格式化的压力:有无数的指南指导写作者每段使用特定数量的句子，每篇文章使用特定数量的段落，以便在谷歌上获得更好的排名。 Perelman说，「与其说写作是为了讲述一个故事，不如说是为了有利于SEO。我认为这样的体验质量不高。我猜是谷歌在某种程度上有意创造了这种体验。」 但Sullivan表示，PageRank的算法比大多数人想象的要简单得多。人们对如何在谷歌搜索结果中占据显著位置有很多不同的想法。 但是通过谷歌搜索「SEO技巧」，能找到的大部分内容都不太准确，这就是他反对谷歌影响力的循环论证。 成千上万的美食博主都在搜索如何为谷歌优化博客的建议。谷歌排名靠前的建议很糟糕，但他们还是在使用，现在，他们的博客看起来都一样。 从某种意义上说，这就是谷歌在塑造内容的制作方式。 「All Your Base Are Belong To Us」在谷歌出现之前就已存在，但随着搜索引擎的发展突然崛起了。 其他形式的内容也开始遵循同样的病毒式传播曲线，先是飙升为谷歌的热门话题，然后成为更广泛的流行文化。 Alice Marwick是一位传播学教授，也是《私人即政治:网络隐私与社交媒体》一书的作者，她告诉 The Verge，直到2003年Myspace的推出，人们才开始有了网络成名的概念。 她说:「当时还没有像现在这样的病毒式传播渠道。现在，互联网上已经有了一个模板，比如，奇怪的人做奇怪的事。」 Marwick提到，在千禧年代的互联网格局中，谷歌凌驾于其他一切之上。尽管早期的社交网络在数字荒野上是无政府的、混乱的，但谷歌所浮现的东西代表了一定的质量水平。 山河日下的谷歌 但是，如果说谷歌过去25年的历史可以归结为一场与谷歌轰炸的战斗，那么现在人们开始感觉到，搜索引擎终于跟不上时代步伐了。 或者正如Marwick所说，「谷歌变得越来越糟糕了」。 Marwick做了一个精妙的比喻:「在我看来，搜索引擎只是继续把互联网改造成一个低劣的商场。一个死气沉沉、到处都是你不想去的黑店的商场。」 当然，问题是这一切是什么时候出的错?一个俘获了互联网想象力并从根本上改变了人类交流方式的网站，怎么会变成一个位于城市边缘的被烧毁的沃尔玛呢? 如果你问Anil Dash，那要追溯到2003年，当时公司开启了 AdSense计划。 「在2003年至2004年之前，你可以在互联网上有一个开放的评论框。除非他们想要留下评论，否则基本上没有人会在里面输入任何内容。没有验证。没有什么。原因是因为谁会在乎你在那里评论什么。然后在一夜之间，发生了什么?」 Dash说。 「互联网上的每个评论线程都立即遭到了垃圾信息的侵扰。这发生得很突然。」 Dash是互联网上最早的博主之一。 在2004年，他赢得了谷歌举办的一个比赛，以虚构的术语「nigritude ultramarine」来进行自我谷歌轰炸。 从那以后，Dash在平台优化对互联网运作方式产生的影响方面进行了广泛的撰写。在他看来，谷歌的广告工具赋予了链接以货币价值，杀死了平台上的任何有机内容。从那一刻起，谷歌更关心自己网络的健康，而不是更广泛互联网的健康。 他说:「从那时起，未来20年的发展方向就非常明显了。」 谷歌答案在2006年关闭、谷歌阅读器在2013年关闭，多年来，谷歌群组内部的搜索功能屡屡失灵。 虽然博客仍在运行，但没有了谷歌阅读器作为中心，大多数出版商开始在Facebook、Instagram以及最近的TikTok等平台上制作原生内容。 开放网络的可发现性遭受了打击。 Pinterest被指责吞噬了谷歌图片搜索的结果，最近Reddit因第三方API访问问题引发了抗议，揭示了谷歌已成为搜索引擎的热门选择，不仅是因为谷歌的搜索结果，还因为Reddit的内容。 谷歌在大科技行业的地位下降，以至于一些人甚至承认苹果地图值得再次尝试，这在几年前是不可想象的。 最重要的是，OpenAI极为成功的ChatGPT使谷歌卷入与微软的竞赛:构建一种完全不同类型的搜索，即使用由生成AI支持的聊天机器人界面的搜索。 25年前，在另一个互联网时代来临之际，另一个搜索引擎也开始与类似的问题作斗争。它曾被认为是最顶尖的搜索引擎，因其先进的技术而备受赞誉，但却突然面临生存威胁: 一家年轻的公司创造了一种新的内容搜索方式。 然而，它非但没有努力把核心产品做得更好，解决用户遇到的问题，反而变得更像一个门户网站，被臃肿的服务所拖累，效果越来越差。 其首席执行官在2002年承认，试图成为门户网站的时间太晚了，失去了公司重心。他当时告诉Wired杂志，公司将尝试加倍努力，重新专注于搜索。 但它再也没有重新夺回领先地位。 这家公司就是AltaVista。

颜水成最新动向曝光： 加入昆仑万维，出任天工智能联席CEO、2050全球研究院院长。 在此之前，颜水成曾加入智源研究院，任访问首席科学家，他称其为“见过的最接近DeepMind和OpenAI风格的地方”。 如今，他再次回到工业界。在昆仑万维，他将在新加坡、伦敦、硅谷三地建立2050全球研究院的研究中心，并逐步开展几个领域的研究： 1、下一代Foundation Model的基础研究和研发; 2、Agent的研发和智能体进化的研究; 3、生物智能等前沿技术领域的探索 对此他表示， 我个人在研究层面上一直追求学术界和工业界的Double Satisfactions，在技术层面一直追求走在AI的浪尖上，目前的浪尖是Foundation Models，也正是AI最令人兴奋的时刻。 颜水成加入昆仑万维 作为CV和ML领域的专家，颜水成毕业于北大数学系，2004年获博士学位。其间，他曾在微软亚洲研究院实习。师从微软亚洲研究院创始人之一的张宏江博士。 从北大毕业后，颜水成前往香港中文大学汤晓鸥教授的多媒体实验室做博士后研究，研究方向主要是人脸识别。 一年后，他前往美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC），师从黄煦涛教授。2007年，加入新加坡国立大学，创立了机器学习与计算机视觉实验室。 其团队提出的「Network in Network」（NIN）网络结构的核心1×1卷积是近年来几乎所有计算机视觉深度学习模型的标准模块，其思想也被后期的 GoogleNet、ResNet等模型所采用。 目前，他在顶级国际学术期刊和会议上发表的论文引用量超90000次，八次被评为年度全球“高被引科学家”。 直至2015年AI浪潮刚兴起时，颜水成决定开始追求AI的“浪尖”，步入工业界。 当时他加入了360集团，担任集团副总裁、人工智能研究院院长、首席科学家。 随后又在2019年7月，颜水成选择了当年最受瞩目的AI四小龙之一依图，出任依图科技首席技术官CTO。 两年之后，颜水成回到新加坡，加入Sea集团创立Sea AI Lab。 几经辗转之后，今年3月他再次官宣，加入智源研究院任访问首席科学家。 如今加入昆仑万维，也被认为是颜水成选择奔赴「通用人工智能」浪潮。 官微显示，颜水成道出加盟昆仑万维的原因： 在通用人工智能领域，从研究、研发到产品是完整的链条，缺一不可，只有将三者完全打通，研究才能发挥最大价值。 在国内，能将研究、研发、产品三线合一的平台少之又少，昆仑万维布局了AI大模型、AI动漫、AI社交、AI游戏、AI搜索和AI音乐六大方向，同时昆仑万维的核心业务面向全球市场，其能力矩阵和生态系统非常具有想象空间。 大模型时代伊始，昆仑万维相关进展确实一直涌现不断。 今年4月，其新一代大语言模型「天工」开启邀测。除此之外，还有四项百亿级开源生成式 AI 模型，包括图像 AI「天工巧绘」、音乐 AI「天工乐府」，文本 AI「天工妙笔」和编程 AI「天工智码」。 前段时间，还推出了国内第一款AI搜索「天工AI搜索」。 如今有了颜水成教授的加盟，不知昆仑万维又会有什么新动向呢？

生成式AI会对我们未来的工作产生哪些影响？在AI的影响下 ，人类的未来将会去向何方呢？ 2022年秋季，OpenAI发布ChatGPT后，短短几个月内就获得千万用户，之后更是打破了用户破亿APP最短时间的纪录。 之后图像生成AI Midjourney、视频生成AI Gen-2等也引起人们的关注和追捧。 生成式人工智能的热浪几乎席卷了全世界： 生成式AI开源社区蓬勃发展，巨头们纷纷加入赛道，各类初创公司如雨后春笋一般冒出。 人们陷入了这一轮科技热中，各类生成式AI背后的公司积极寻求着在现实中的落地场景。 从写作、办公、艺术创作、医学诊断，到科学研究...... 拥有生成式AI的各类科技公司似乎要摧枯拉朽旧世界的一切，让AI成为新世界的主角。 而这样的壮志雄心毫无疑问地让人们感到十分焦虑： 下一个被淘汰和替代的丧钟何时会敲响？ 2023 年 8 月 22 日，纽约市，在全国工会团结日期间，SAG-AFTRA 和美国东部作家协会的成员在 HBO/Amazon 办公室外的纠察线外举着标语。 01 未来的工作：替代、升级、创造 未来工作组织最近对 2204 名成年人进行了一项调查： 超过三分之一（37%）的成年人对AI未来对打工人的影响持悲观态度，25% 的人认为AI会损害他们所在的行业。 工作中技术的变化并不是什么新鲜事。 锡拉丘兹大学社会学助理教授Aaron Benanav提出，「技术改变了我们的工作方式，至少是工业革命以来过去200年的故事。」 但「生成式人工智能的不同之处在于，它可能会影响到传统的专业工作，如法律服务、金融服务等高薪工作，而这些工作一直被认为是不受影响的。」 卡内基梅隆大学经济学助理教授Felix Koenig认为这是人们对这一轮科技产生畏惧情绪的原因。 皮尤研究中心（Pew Research Center）最近的一项分析发现，最重要的工作可能被人工智能取代或辅助的工作往往是「高薪领域」，在这些领域中，大学教育和逻辑分析能力将会是一个加分项。 但历史可以帮助人们预测生成式人工智能将如何影响未来的工作，以下是历史学家认为未来将可能发生的事： 技术将「好工作」变为「坏工作」 生成式人工智能将会改变某些工作的性质。 荷兰格罗宁根大学当代史助理教授Jason Resnikoff说：「像 ChatGPT 这样的工具可以用来将一个人正在做的复杂工作分解为五个工作或十个工作，甚至五十个工作。」 Resnikoff认为，把需要大量技能和专业知识的工作分解成一系列小流程，会让雇主认为职员能做的事情变少了，所以他们的薪水也会变少。 在这一过程中，引入新技术是把「好工作」变成「坏工作」的一种方式。 一个人可以完成在以前需要很多人完成的工作 新技术的另一个可能影响是：有些工作将被完全淘汰。 例如上世纪20年代引入有声电影后发生的情况。 在那之前，电影院会聘请音乐家在无声电影放映时现场演奏音乐。 有声电影虽然并没有完全消除音乐家创作音乐的功能，但影院不再需要聘请音乐家们在电影放映时工作了。 来自高盛的一个调查分析发现，在全球范围内，将会有3亿个人类工作岗位因生成式人工智能消失。 新的工作的诞生 生成式人工智能也会对打工人产生一些积极的影响。 例如学者们经常需要撰写研究经费申请，但借助AI的帮助，这些申请可以变得更加公式化，花费的时间也会更少。 在编程方面，AI可以帮助工程师起草基本的代码大纲，甚至是整个代码。 在旧有的需求被满足后，人们会产生新的需求，这时就会出现以前不存在的新工作。 事实上，「新工作」已经出现了。 自2023年初，自由职业平台Fiverr已经看到许多新的面向生成式人工智能的兼职工作在他们的网站上出现：如人工智能顾问和人工智能视频编辑师。 好莱坞在大批裁员编剧和其他岗位时，也开出了面向人工智能的高薪岗位。 ZipRecruiter也看到了一些新的全职职位，比如人工智能创意总监和人工智能研究科学家。 02 当下仍然炙手可热的软件工程师 根据市场调查机构 Blind 发布的最新报告显示，亚马逊、谷歌和 Meta 三家公司入门级工程师支付的平均薪资，要高于苹果和微软。 5家公司的入门级工程师平均年薪情况如下： 亚马逊：15.9 万美元(备注：当前约 115.9 万元人民币)。 谷歌：18.4 万美元(当前约 134.1 万元人民币)。 Meta：17.9 万美元(当前约 130.5 万元人民币)。 苹果：14.2 万美元(当前约 103.5 万元人民币)。 微软：14.1 万美元(当前约 102.8 万元人民币)。 报告中还统计了上述 5 家公司的专业工程师、高级工程师、工程主管等多个级别，从年薪水平来看，也呈现和入门级工程师相同的情况。 报告中还有一些有趣的细节： 在亚马逊，晋升可能需要更长的时间。与此同时，亚马逊公司不同级别的薪资浮动空间要比其它公司更大，因此总薪酬有很大差异。 苹果公司的薪酬虽然相比其它公司「竞争力低较低」，但是薪资和工作强度基本上是对等的。 在大型科技公司中，谷歌的薪酬和工作强度最对等、均衡。这意味着年薪少的入门级工程师，工作量相对来说要少。而更高级别的工程师，薪资和工作量都会水涨船高。 Meta的工程师晋升速度最快、工资也很高。 微软为软件工程师提供了多个工作级别，有更多的公司晋升灵活性。但他们的总薪酬却全面低于同行。 03 开放式未来：我们去向何方？ 8月28日，OpenAI正式发布了企业版的ChatGPT，未来的工作方式即将发生巨变。 但这并不意味着人类将会被淘汰。 尽管AI在很多方面的表现都比人类更优秀，但社会的运行不是单只靠最聪明的人。 在AI代替人类承担起原来的工作后，人类才能拥有离当下探索未来的机会和自由。 因为人的欲望不会因为得到满足而平息。倒不如说，无法被满足才是欲望。 正是这些欲望推动着人类，让我们从百万年前地球上再普通不过的一种哺乳动物拥有了改造星球、飞向宇宙的能力。

在常见的招聘软件上搜索带货主播职位，会发现一部分薪资已经悄无声息地落回了四位数。 直播间依旧火热，动辄百亿销售额、上亿人次观看量的情势并没有发生变化，但主播的薪资却回落了。一个24小时不休息，面容姣好，口条顺，业务精，工资还远低于真人主播的劳动力逐渐成为一些小商家的心头好。 水温的变化，在22年8月就已经开始。 这期间，乐华娱乐的CEO杜华制作了自己的数字人分身“华华子”在抖音直播带货，演员任泉也发布了自己的数字人视频与抖音的观众分享，淘宝、抖音、视频号也崛起了一批质量参差不齐的带货主播与个人IP账号。 数字人的技术逐渐成熟并普及，首先在电商领域造成冲击，二流带货主播，一夜失业。 当AIGC风潮进一步助推直播市场热潮，互联网巨头也相继推出数字人服务，中小商家选择数字人主播以降低成本，似乎风景一变。但在鱼龙混杂的时代里，一切现象都仍需观察。 01 “每一家直播带货都需要一个数字人” 不仅是各大短视频平台和电商平台，在微信视频号，在政务大厅，都有数字人的存在。 直播前期投入大，风险高，一些有带货需求的小商家就会转向虚拟数字人。 对于小商家而言，考虑虚拟数字人的原因首先是优秀的主播数量少，稳定性欠缺。 在直播火热的时候，一个形象气质俱佳、专业能力过硬的主播常常被挖来挖去，既拉高了行业的薪资预期，也让直播的稳定性受到影响。 其次，实地直播成本高，曝光效率低。小商家知名度低、商单少，就更加需要通过更长的直播时间增加曝光，有时需要做到24小时全天直播。 然而整个运营团队跟着主播三班倒，全天候运营难度大不说，直播场地、摄影灯光设备、场控、直播助理、后端、客服、化妆师也样样要钱，而且也并不保证时时刻刻都有人看。闲时流量转化率低，但却食之无味弃之可惜。 选择虚拟数字人，商家们算的是一笔经济账。 对于希望快速提高个人IP知名度的个人，多平台、注册多个账号、高频率更新视频是一大实现途径。 但传统短视频的制作过程常常耗费大量时间和精力。从准备素材、起草文案，到规划分镜并添加视觉与音效元素，再到反复调整直至达到最佳效果，一个简单视频的制作往往需要耗费良久，如若要保证每日更新，拍摄素材量也需要跟上。即使拍摄团队都就位，本人也可能琐事缠身，分身乏术。 虚拟数字人也提供了连轴转之外的选择。一旦根据本人的视频克隆出自己的数字人分身，生成数字人的视频几乎就是点点鼠标的事情。通过书写简短的文字或语音内容，即可驱动数字人进行口头表达。 一些视频号、抖音博主利用数字人打造个人IP矩阵，能够实现短时间的大量曝光，更有甚者有“一夜爆红”的案例。 于政府、银行、网络运营商，数字人也有发挥作用的空间。消费和出行复苏后，文旅部门于旅行公司一起宣传景区，介绍当地特色衣食住行，快速输出短视频内容，数字人也能助力政府部门降本增效。 一些明星也选择制作属于自己的数字人分身，尽管不一定有借此进一步的曝光需要，更没有带货需求，但踩在时代浪花之上总会给人建立一种高瞻远瞩的印象。 02 入局者众，水平参差 在中国，AI数字人公司如雨后春笋般涌现，互联网巨头也纷纷涉足其中。市场上出现了众多数字人服务，腾讯云、阿里、京东、百度、科大讯飞、微软都相继推出AI电商产品，智能化助力商家自播。商汤、硅基智能、风平智能、闪剪、奇妙元、元分身等中小型公司更是数不胜数。 面向C端用户的Heygen为个人用户提供了数字人制作的机会，按分钟计费，也降低了入场门槛。功能强大，拥有数百种成熟完善的公模，搭配几十种世界语言，可以通过商品链接自动生成带货视频，完成度极高几乎不需要任何改动，简直是为跨境电商而生。 一方面是高歌猛进的集体繁荣，当我们比对半年来的数字人变化，会讶异技术的日新月异。另一方面是服务的良莠不齐和消费者们并不完全买单的不虞之事。 首先是在不同的应用场景中，数字人表现有别。 体验型产品无法通过数字人来展示，如服装类和珠宝类直播需要主播真人亲自穿戴，版型是否合身，材质是否亲肤，都需要通过实际展示，这也是直播的题中之义。而母婴类和科技类的商品则需要更专业的呈现方式来提高可信度，建立和消费者的信任关系，数字人尚且还不能做到。 其次是“似真非真”的尴尬。 尽管在直播过程中，数字人可以点对点欢迎、感谢活跃用户、感谢刷礼物用户，甚至普遍性地能根据预设关键词自动回复，在短时间内难辨真假，但与真人相比，它们的交互性仍显不足。 人们甚至会感觉这种“像真人却不真实”的效果，产生所谓的「恐怖谷效应」。 「恐怖谷效应」是指在制作仿真人类外貌和行为的机器人或数字人时，人类会在其逼真程度达到一定阶段时感到反感或恐惧，而不是产生亲近感。这个概念最早由日本机器人学家与作家森俊男于1970年代提出，用以描述当机器人越来越像人类时，人类的情感反应出现突然的下降，然后随着机器人更加逼真而再次上升。 当虚拟数字人的外貌和行为越来越接近真人，但仍然有一些微小差异，这种差异会让人感到反感或不自在，因为它们接近真实但又不完全相同。有时直播间的观众看了半个小时，突然发现原来主播并不是真人，会有人产生不适的感觉。 迭代快，技术复杂，资源消耗大，发展不平衡，信息不透明，都直接或间接地导致这个行业鱼龙混杂。有的数字人真假莫辨，有的只是“可动照片”，动动口型，表情非常不自然。 数字人的制作涉及到多个技术领域，包括计算机图形学、人工智能、机器学习等。不同技术的复杂度和成熟度不同，可能导致一些团队在某些方面取得突出成果，而在其他方面表现较差。 此外，数字人的质量和逼真程度通常依赖于大量的训练数据和计算资源。一些大型科技公司可能有更多的资源用于数据采集、模型训练和优化，从而能够创造更高水平的数字人。相比之下，小型公司或团队可能受限于资源，也会导致数字人的质量较低。 03 悬在我们头顶的达摩克利斯之剑 即使在鱼龙混杂的市场中选择了适合而满意的服务，在数字人的发展道路上，依然有一个绕不开的问题，即虚拟数字人的版权归属。 数字人的生成通常依赖于真人提供的图像、声音和动作数据。一旦数字人生成后，可能会引发有关版权和知识产权的争议。谁拥有生成数字人所需的原始数据的权利？谁有权决定数字人的使用和分发？这些问题可能引发法律纠纷和知识产权争议。 更早以前的虚拟人，以超现实或2D的形象存在，如在抖音上爆火的虚拟美妆达人柳夜熙，或者是依赖中之人配音的Vtuber绊爱，他们和现实世界的人的联系其实并没有那么紧密。 数字人是基于真人视频、动作捕捉、语音识别等技术生成的，必然建立在真人模型之上。即使存在由多个人面部特征组合的合成人，并不直接与任何另一个现实中存在的人相同，也依然需要这个基础。然而，一旦数字人生成后，它们与原始人的联系逐渐淡化，可以脱离原始人的行动，数字人能根据输入的文案自动生成视频。 商家购买的实际上是一次克隆自己的机会，在提供自己数分钟的口述视频后，基于视频中的动作、发音、表情，捕捉特征并生成一个高度近似本人的数字分身。 方便起见，一些小商家会选择自己的脸作为数字人的形象，即使是员工，也可能是持有公司股权的员工。如果实在其貌不扬，也能够选择将美颜功能拉满，依然还算看得过去。即使为形象业务俱佳的主播制作了数字人分身，离职后要么不允许商家继续使用，要么还是长期支付使用费用。 而前面提到的合成人形象虽然不存在版权问题，但在一些平台，“公模”可以用于制作短视频，但用于直播会被封号。所谓“公模”，就是数字人企业制作的合成人形象，一般会同时送给多个客户共同使用。 由于数字人可以根据预设的文案自动生成内容，它们有可能被用来传播虚假信息、造谣传谣或进行欺骗。数字人的逼真外表和语音可能让人难以分辨真伪。虽然商家都或多或少以营利为目的使用数字人，在平台的监管下不必自掘坟墓，但是一个顶着真人外表却无法直接追溯到具体的人的发言始终存在这样的风险。 今年五月初，抖音发布了关于人工智能生成内容的平台规范和行业倡议，倡议提到虚拟人背后的真人使用者，必须进行实名注册和认证。其直播时，必须由真人驱动进行实时互动，不允许完全由人工智能驱动进行互动。此外，发布者应对人工智能生成内容进行显著标识，帮助其他用户区分虚拟与现实，特别是易混淆场景。 AI数字人的繁荣不禁让人想到《黑镜》第六季第一集「Joan is Awful」，故事讲述一位平凡的女子Joan意外发现自己的人生被翻拍成影集，在流媒体平台上上演，由好莱坞大牌明星Salma Hayek挑大梁主演。Joan的生活与剧集几乎同步进行，日常琐事、晦暗的人生秘密都在屏幕上任人欣赏，而需要数月的时间拍摄的高质量剧集通过AI数字人形象生成，能够在极短的时间内送到观众面前。 当Joan的生活被公开，她丢了工作和未婚夫，咨询律师无果，决定采取极端措施宣泄自己的情绪。她去举办婚礼的教堂现场大便，至少能够摧毁剧剧中演员的生活。如此不雅的行为让主演Salma Hayek找上门，但即使是演员本人也没有话语权，内容生产公司签订的协议使之完全自由使用她的数字虚拟形象生成内容。演员无权停播这个节目，也无法控制自己的数字人形象在剧中的行为，因此两人协商去砸毁量子计算机，为这个故事画上句号。 剧中Streamberry公司创造的量子计算机，它能根据现实影像资料生成虛拟世界影像，并且完成整个虛拟世界节目的拍摄、包装、剪辑。公司借助数字人形象完全让电脑生成内容，这种方式能够降低传统剧集拍摄成本，显著提高内容生产效率。剧中这台计算机确实被砸坏了，但与之相近的运作方式却正在我们身边发生。 一个真假难辨的数字形象，使用权却不完全掌握在自己手中，一旦其行动脱离自己掌控，后果将不堪设想，身份认同、行为掌控、个人隐私、伦理和道德考量乃至于技术与人性的冲突，种种问题都会逐一浮现。 AI数字人产业繁荣的同时，我们也须时刻铭记悬在我们头顶的达摩克利斯之剑。

经过20年发展，TCL、海信、海尔等中国家电品牌在欧洲高端市场开始进入收获期，并开始启动光伏等新增长曲线。 9月1日，德国首都柏林已经入秋，风中带点凉意，但这丝毫没有影响中国厂商的热情。时隔三年，TCL、海信、海尔、美的等中国家电龙头企业再次大规模参加2023年IFA（柏林国际电子消费品展览会）的线下展会。 第一财经记者在IFA现场观察到，尽管今年全球消费电子行业弱增长，但是中国家电龙头企业在欧洲市场逆势增长，今年还开始涉足户用光伏等新领域。 中国家电品牌挺进欧洲高端市场 中国家电企业在欧洲市场已走过20年历程，从出口贸易，到自主品牌，再到迈向高端。2003年，TCL收购法国汤姆逊公司的彩电业务。2018年，海尔收购意大利公司Candy，海信收购欧洲白电企业Gorenje。原来日韩欧美企业占据着欧洲高端家电市场的份额，随着中国企业产品力、品牌力的提升，及市场渗透率增加，现已成为欧洲高端家电市场的新力量。 尽管今年欧洲市场整体疲软，但是中国家电龙头企业上半年在欧洲市场的业务逆势增长。第一财经记者在2023 IFA展上了解到，TCL彩电今年在欧洲市场销量增长近20%，海信今年在欧洲市场的收入也增长了20%，海尔今年上半年在欧洲的收入同比增长近30%。 在本届IFA上，TCL、海信、海尔、美的都分别占据了所在展馆的大部分面积，成为主力参展商。TCL、海尔分别占据了本届IFA展前后两个大门上的巨幅广告位，海信在IFA展内也有巨幅露天广告，TCL还在柏林的机场、大马路边打出醒目广告。海信集团总裁于芝涛9月1日在IFA开幕式上发表主题英文演讲，并官宣海信成为2024欧洲杯官方赞助商。 “我们今年上半年彩电业务在欧洲市场的销量同比增长近20%，销售额同比增长40%。”TCL实业副总裁、TCL电子CEO张少勇在2023 IFA展上向第一财经记者表示，电视市场今后还有很大增长潜力。 今年上半年全球电视市场出货量同比微增0.1%，欧洲市场出货量下滑。对于TCL在欧洲市场逆势增长的原因，TCL实业欧洲营销本部总经理李永平解释说，因为今年TCL加快推广超大屏Mini LED背光液晶电视，相比于韩国品牌主推的OLED电视，Mini LED背光液晶电视有接近OLED电视的画质，价格又更亲民。“我们在北欧卖的电视平均尺寸已达60英寸，预计TCL今年北欧98英寸电视销量将超5000台。当地别墅多，超大屏电视受欢迎。” 李永平还透露，TCL深耕欧洲20年，已实现本土化经营。近年德国、英国、意大利等欧洲国家的电商市场迅速发展。今年，TCL在欧洲大区成立了电商部，电商销售收入增长较快，同时通过电商大数据分析做精准营销。TCL还在欧洲赞助了多个国家的足球队。 海信国际营销公司常务副总裁方雪玉也在2023 IFA展期间告诉第一财经记者，今年海信在欧洲、北美市场的收入同比增长20%。一是海信经过过去10多年努力，在欧洲、北美已实现当地生产、销售、研发一体化，海外业务90%以上是本土员工；二是海信重视海外产品更新迭代，产品结构在改善；三是海信连续赞助欧洲杯，不断提升海外自主品牌，海外自主品牌的产品占比已达85%，“这是我们逆势增长的根本原因”。 “在欧洲、北美市场，我们要改善产品结构，以前做单价500美元以下的产品，现在做单价500美元以上的产品；以前追求规模，现在追求毛利率。在中东非、东盟、亚太市场，我们要继续抢份额、抢‘蛋糕’，做大规模。”方雪玉说。 受通胀压力、俄乌冲突等因素影响，2023年上半年欧洲家电市场零售量同比下降8.1% （GfK数据），而海尔智家的半年报显示，海尔今年上半年在欧洲市场的销售收入同比增长29.6%至132.78亿元。对于欧洲业务的逆势增长，海尔智家称，主要因为以高端产品持续提升品牌定位，并且在意大利、西班牙等市场改善营销和分销网络。 在本届IFA上，TCL展出了115英寸的QD-Mini LED背光液晶电视，海信展出了8K激光电视和200英寸的宽屏激光电视，海尔展出了带新风功能、能效更高的滚筒洗衣机……中国家电龙头正以更大更清的电视、更节能环保的家电，继续向高端市场迈进。 完善欧洲供应链，拉长产品布局 中国企业在欧洲市场雄心勃勃，但是仍然需要面对多重挑战与风险。 一位中国家电企业的海外业务相关负责人透露，一是今年欧洲家电整体市场有约10%的下降，“蛋糕”变小。二是俄乌冲突，欧洲汽油价格翻倍，很多本地员工从开车上班，变为踩单车上班。能源价格上涨，使当地经营成本压力变大。三是日元、俄罗斯、南非货币贬值，资金风险变大，有的渠道破产，有可能会出现卖了产品、收不回钱的情况，需要加强风险控制。 “挑战中也有机遇，有的品牌市场份额下滑，我们将提高快速交付能力。” 李永平也说，欧洲有40多个国家，渠道业态复杂，每个国家市场都有自己的特殊性，消费者需求有差异；各国法律法规不同，企业需做好合规运营；还要应对汇率波动的风险。 完善本地供应链生态是TCL的对策。张少勇透露，TCL在越南、巴西、墨西哥、波兰设立了海外生产基地。在海外只做散件组装不够，还需完善供应链，越南、巴西、墨西哥基地已在推进零部件就近供应。下一步，TCL波兰的欧洲工厂也要把当地供应链培植起来。 “为了让本地供应链更有竞争力，我们会把中国配套供应商带来欧洲，把生态建立起来，提高当地响应速度。”李永平补充说，由它们（配套供应商）从中国进口原材料、备库存。如果供应链在周围50公里的范围内，纸箱、五金等可以3-6天做出需求响应，就能实现部件在产品组装当天送达生产线。如果这样，万一市场出现变动，也能及时应对。 在完善供应链布局的同时，家电厂商也在欧洲寻找新的机会点，如，TCL欧洲业务从彩电延伸到空调、冰箱，海信欧洲显示业务从液晶电视、激光电视延伸到微投。第一财经记者还留意到，在欧洲能源短缺、能源价格飙升的情况下，中国家电龙头企业今年开始纷纷涉足欧洲户用光伏市场，智慧家庭能源解决方案将成为它们欧洲业务的新增长点。 TCL户用能源管理系统今年首次在IFA上亮相，包括太阳能光伏、储能、热泵、新能源汽车充电桩等，构建从新能源到绿色智能终端的生态。张少勇告诉第一财经记者，TCL电子的兄弟企业TCL中环可以提供太阳能光伏的上游材料，TCL电子在欧洲、北美、东南亚、拉美等地有渠道资源，所以TCL户用能源解决方案业务在欧洲等海外市场的发展潜力巨大。 张少勇说，TCL电子上半年在中国国内光伏业务销售收入达16.9亿港元。如今，欧洲、北美的电费比国内贵，户用光伏业务很受欢迎，很多海外客户看好这项业务。因为白天发电，晚上可用，欧洲还有相关补贴政策。 海信在本届IFA上也首次展示了海信暖通（HVAC）绿色能源解决方案，包括光伏、储能、热泵、家用空调、商用空调等。方雪玉向第一财经记者表示，IFA展主要面向欧洲市场，近年欧洲能源价格大幅上涨，节能环保、智能互联、套系化是欧洲产品的发展趋势。 海尔此次主推多款比欧洲A级能源标准更节能的冰箱、洗衣机，海尔欧洲版智家APP“hOn”还推出智能家居能源管理解决方案。而美的在本届IFA期间举行了2023美的绿电行动全球发布会，也展示了家庭智慧能源管理系统，涵盖太阳能、储能、新能源车充电桩等。 GfK中国家电事业部总监蔡凌向第一财经记者分析说，中国家电品牌加大海外战略性投入，通过持续的体育营销，努力向中高端突破；其次，中国品牌增强产品力，推动智慧家居场景营销，尤其对欧洲消费者在意的高能效节能产品强化营销；另外，中国家电企业在完善全球供应链布局上也进一步加大投入，彰显在全球市场做大做强的决心。 TCL计划今年彩电出货量达2600万~2700万台、同比增长20%。“我们今年的目标是，TCL欧洲彩电销售额同比增长40%-50%。”李永平说。而海信今年预计将生产约2800万台显示终端设备。方雪玉说，希望未来两三年内，海信电视的欧洲市场份额跃升到行业前二。

2023年迄今，英伟达被公认为本次全球AI淘金浪潮的最大“卖铲人”，也是各大媒体和社交平台上讨论度最高的一家AI芯片公司。除此以外，老牌芯片设计巨头AMD和芯片初创公司Cerebras等等也获得了一定的关注度。 然而，在所有AI芯片公司中，还有一位被大多数人忽视的大玩家——博通。 二季度，博通芯片营收超预期增长主要是靠AI需求拉动。下一财年，博通AI相关芯片业务有望翻倍至70亿美元，成为仅次于英伟达的全球第二大AI芯片公司。 华尔街也一致认为，博通很可能是英伟达之后，AI基础设施繁荣下的最大赢家，美银分析师甚至将博通评为“最被低估的AI受益者”。 虽然博通当前在AI芯片市场上的扩张速度远无法与英伟达相提并论，但随着全球半导体行业史上最大并购案——博通收购VMware——清除最后一只拦路虎，博通能否在AI领域书写多大传奇？ 笼罩在英伟达光环之下，博通还值得期待吗？ 周四，博通公布最新财报显示，二季度净营收同比增长5%至89亿美元，小幅超过市场预期。 其中，博通支柱业务芯片营收同比增长5%至69.4亿美元，同样小幅超过市场预期。该公司表示，芯片业务主要靠AI拉动，否则该业务收入将和去年同期持平。 展望未来，博通预计三季度营收同比增长4%至92.7亿美元，略低于预期。受此消息影响，博通周四美股盘后一度跌近5%。 根据最新公布的财报，英伟达第二季度（截至7月份）营收同比翻番至135亿美元，这在所有大型芯片制造商中几乎没有先例。 分业务来看，数据中心表现十分强劲。二季度，英伟达数据中心营收达到了创纪录的103.2亿美元，仅一个季度就翻了一倍多。 三季度业绩指引更是爆表。英伟达预计，三季度营收同比增长170%至160亿美元，连续两个季度翻倍增长，较分析师预期高28%。 在英伟达的衬托下，博通的业绩看起来平平无奇，甚至有些令人失望。 最大的利好信号可能是，博通三季度业绩增长仍主要由AI芯片支撑。 博通总裁兼首席执行官陈福阳（Hock Tan）表示：“我们预计在第四财季（第三季度）将实现同比增长，反映了公司在生成式AI领域的持续领先地位。” 目前，博通AI芯片业务大客户主要包括谷歌、Meta和微软。 谷歌正在力推的自研AI芯片TPU张量处理器就是由博通生产，根据摩根大通分析师HarlanSur于5月底发布的报告，谷歌TPU订单可以为博通带来30亿美元以上的营收。 除此以外，Meta也正在使用博通制造其自主研发的AI芯片，但Meta目前还没有部署太多芯片。 乘着AI投资的东风，博通今年迄今累计大涨近67%，但仍不及英伟达超过240%的涨幅。 业绩增速不如英伟达，股价也到达了一个很高的门槛，但华尔街分析师仍对博通AI的前景充满信心。 博通曾预计，下一财年AI相关收入将从今年的38亿美元增至75亿美元。这种增长速度足以使博通成为仅次于英伟达的第二大AI芯片公司。 德意志银行分析师Ross Seymore在一份研报中写道： 总体而言，我们仍然相信博通正成功实现软着陆，其周期弹性、AI领域的长期增长机遇，以及VMware的潜在增长，这些因素交织产生了具有吸引力的上行空间。 Seymour将Broadcom的目标价从905美元上调至950美元，并维持买入评级。 二季度业绩公布后，投行Key Banc分析师John Vinh将博通目标价从940美元上调至1000美元；Oppenheimer分析师Rick Schafer则将博通目标价从900美元上调至990美元。 “买买买”造就的芯片巨人 博通的故事始于惠普的半导体部门。 从半导体行业诞生直到80年代和90年代，大多数硬件公司都与其半导体部门和晶圆厂实现了垂直整合。惠普也不例外。 惠普测试和仪器部门内部存在一个芯片部门，专注于开发射频元件(如滤波器)以及无源元件(如电阻器和电容器)。 1999年，惠普决定剥离与其企业服务器、软件、PC和打印机部门无关的业务。 Agilent Technologies就是由被剥离的半导体业务建立起来的公司。该公司于2005年进一步被KKR和Silver Lake为首的私募股权财团收购，同时更名为Avago Technologies。 2006年陈福阳出任首席执行官后，Avago就开始了疯狂扩张的脚步，一直到现在也没停下。 陈福阳年轻时曾先后获得美国麻省理工学院（MIT）理工硕士学位和哈佛大学企业管理硕士学位。技术和财务双学历背景加持下，他开始在以工程师背景为主的半导体行业大展拳脚。 陈福阳在Avago干的第一件大事，就是在2008年以3000万美元的白菜价从英飞凌购买了体声波（BAW）业务，将其FBAR滤波器产品纳入麾下，为其在该领域的霸主地位打下坚实基础。 在随后的2013、2015年，Avago分别以4亿美元、66亿美元、6亿美元和370亿美元收购了磷化铟(InP)光学芯片龙头CyOptics、存储芯片公司LSI、光纤交换统治者Emulex和通讯芯片大厂博通。 短短几年间收购了数家比自己更大的竞争对手，陈福阳也因此被业界称为近年来全球半导体行业最为凶猛的并购操盘手。 值得一提的是，Avago在收购博通之后便放弃了原来的名字，采用了博通作为新公司的名称。 据称，Avago无论整体规模、盈利、专利数量，还是品牌知名度方面均远不如博通，蛇吞博通后，Avago可以借助博通的品牌实力掀起更大浪头。 2017年，“收购狂人”博通以59亿美元吞下了网络设备制造商博科。同年，博通又瞄准了高通和东芝存储器业务，虽然之后不了了之，但也显露出博通在半导体产业链上的无比野心。 统一半导体硬件的半壁江山后，陈福阳又将注意力转向了软件公司。 2018年，博通以190亿美元收购了软件公司CA Technologies，然后在2019年以107亿美元收购了信息安全巨头赛门铁克（Symantec）公司的企业安全业务。 2021年，博通还被爆出要收购数据分析软件巨头SA SInstitute，但该交易最终以谈判破裂告终。 通过疯狂收购同行，博通已从无名小卒成长为市值超过3800亿美元的全球芯片巨头，但它仍没停下“买买买”的脚步。 今年7月份，博通宣布，欧盟委员会有条件批准其以610亿美元收购云计算巨头VMware的交易，为全球半导体史上最大并购案扫清障碍。 普遍认为，这笔交易将把博通转变为一个从芯片到云计算服务的多元化科技巨头。 然而，疯狂“买买买”的代价是巨大的，由于不停通过举债收购推动扩张，博通的杠杆率看起来并不乐观。 分析认为，完成对VMware的收购后，博通债务杠杆率为2.9倍(债务与最近12个月调整后息税折旧摊销前利润之比)，略低于安全水平。

辛苦做了3年半的游戏，只因用了ChatGPT就被Steam给下架了？！ 这则控诉贴在Reddit一经发出即爆火，围观热度达到2.5k。 帖主Shasaur（我们姑且叫他S叔）介绍，他和Steam进行了长时间拉锯，但最终游戏还是被下架了。 他在提及表述自己收到下架通知时，特意用了“randomly”来烘托内心的不解： 我耗费数年心血和积蓄投入这个游戏，换来的只有一句“对不起，您的游戏已被下架”。 更加让S叔感到委屈的是，AI（ChatGPT）根本就不是必选项，就算不开启游戏也能正常玩。 帖中，S叔坦言自己已经不想再和Steam交涉了，于是选择向网友求助。 有知情网友在推特上转发了帖主的经历，并呼吁人们帮帮他。 对比，有网友评论说，小型开发者是“反AI行动”的最大牺牲者。 事情的来龙去脉究竟如何，下面我们就来梳理一下。 01 被网友提问才得知下架 在介绍S叔的经历之前，我们先来说说这款游戏具体是怎么个“包含AI”法。 简单来说，就是S叔给游戏加了个mod，让玩家可以通过API，用ChatGPT生成内容替换NPC对话。 大约三四个月前，S叔决定向游戏中试验性地加入这个模块。 这一功能是可选项，甚至API都得用玩家自己的。 这个版本在一个月前提交给了Steam，后者收到后表示需要对有关AI的细节进行额外审查。 S叔很配合地提供了相关信息，表示AI不存在于游戏本体，mod当中的模块也“非常安全”。 但此后消息便石沉大海，Steam在此后的一个月中几乎没有给S叔什么消息：既没有提出更多的问题，也拒绝告知预计审核时间。 经过紧张而漫长的等待，最终S叔收到了下架通知和一句“your game contains AI”的回应。 甚至S叔得知游戏被下架的消息不是通过Steam，而且Discord中有粉丝询问他为什么游戏不见了。 于是便有了发帖吐槽求助的一幕。 但评论中有网友指出，尽管自己很同情S叔的经历，但Steam关于AI的规则他不该不知道。 我们翻阅了Steam有关规则，其中并未直接写出禁止使用AI，但包含了这样一则条款： 不应在Steam上发布的内容： …… 5、您不拥有或对其没有足够权利的内容…… Steam背后的Valve公司公关部门在一封电子邮件中告诉The Verge，“禁用AI”的说法是不准确的。 恰恰相反，我们正在研究如何让AI更好地融入我们的平台，我们禁用的不是AI，但必须保证不能侵犯他人的版权。 不过在实际执行过程中，AI带来的版权问题还存在争议，所以包含AI的游戏大多还是难逃被下架的命运。 之前就有开发者表示，自己游戏只是用了一些AI绘画就被下架。 而Steam的消息中，最先提及的的确不是AI，而是说“存在别人拥有版权的内容”。 到邮件的后半部分才说，AI的训练数据中有他人的版权内容，因此AI生成的图片版权归属不明确，才间接导致了被下架。 尊重版权是应该的，但有网友认为Steam目前一刀切的做法未免有些简单粗暴。 回到S叔的求助当中，不少网友都给出了建议。 这些建议大概可以分为三种： 首先是和Steam硬刚，迫使其加速完善有关规则 其次是转投其他平台（惹不起难道还躲不起吗） 第三种则是采取迂回战术 比如，这位网友就告诉帖主，要让这个“mod”在形式上也是个mod，不和游戏本体一起提交，而是作为在Steam外单独下载的模块。 在当前的情况下的确是个办法，不过解铃还须系铃人，要想真正解决问题，还得靠Steam自身规则的完善。 02 One More Thing 那么，其他游戏平台是如何对待游戏当中的AI内容的呢？ PC中Steam的竞争对手Epic Games对AI的态度比较开放。 其平台规则不禁止AI内容，但为不喜欢包含AI的游戏的用户提供了“noAI”的筛选功能。 CEO Tim Sweeney这样说： 我不想阻碍AI的发展，当然也不会允许未经许可抓取他人的作品。 主机平台方面，索尼表示将积极发展人工智能。 索尼娱乐前总裁吉田修平也表示，AI在游戏领域将创造出很多“beautiful things”。 那么对于在游戏中加入AI这件事，你怎么看呢？

IT之家 9 月 3 日消息，印度美食推荐、外卖平台 Zomato 推出 Zomato AI，这种创新工具超越了传统的聊天机器人，旨在成为个性化美食伴侣。 IT之家注意到，Zomato AI 的核心在于其多代理框架，它可以帮助用户找到完美的菜肴，回答有关食物棘手的问题，甚至推荐适合用户饮食需求或心情的餐厅。 Zomato AI 突出特点之一是更自然的短信风格（类似给朋友发短信），与一次只允许一条消息的 AI 产品不同，Zomato AI 支持用户发送多条消息并接收实时响应。 Zomato AI 目前仅供 Zomato 黄金会员使用，产品团队的 Vaibhav Bhutani 表示：“我们对 Zomato AI 及其重新定义订购体验的潜力感到非常兴奋。我们相信，它会改变游戏规则，帮助您在正确的时间发现正确的食物或饮料，我们热切地等待您的体验。”

GPT-5仍在秘密训练中！DeepMind联合创始人在近日采访中透露，未来3年，Inflection模型要比现在的GPT-4大1000倍。 近来，DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman，现Inflection AI的CEO，在采访时投出了重磅炸弹： OpenAI正在秘密训练GPT-5。 我认为我们都直截了当地说会更好。这就是为什么我们披露了拥有的计算总量。 在未来18个月内，Inflection AI训练的模型比当前的前沿模型大100倍。未来3年内，Inflection的模型比现在大1000倍。 其实，Sam Altman此前曾否认训练GPT-5的这一说法。 对此，网友表示，OpenAI可能给它起了一个新名字，所以他们才说没有训练GPT-5。 这就像当时Code Interpreter推出一样，许多人感觉其能力早已不是GPT-4模型，而应该是GPT-4.5。 另外，采访中，Suleyman还爆出了很多自己在DeepMind和Inflection AI工作时的内部信息，包括了谷歌当时收购DeepMind和之后的抓马，某种程度上解释了为什么DeepMind相比于OpenAI「起了个大早，却赶了个晚集」。 他还认为，开源模型可能会增加AI带给人类的不稳定和危害。 而AI安全性最大的威胁来源并不是大语言模型，而是未来可能出现的自主智能体。 01 访谈全文 当被问到未来AI是否有可能会成为一个有自主进化能力的智能体时，Suleyman认为： 在短期之内，不太可能出现这种智能体——能够自主运行，能够制定自己的目标，能够识别环境中的新信息、新的奖励信号，并学会用它作为自我监督，并且随着时间的推移更新自己权重的人工智能体。 但是这种自主进化能力的AI是所有人都不应该忽视的东西，因为如果某种AI技术真的展现出这种能力的，它可能会有非常大的潜在风险。 至少他知道的范围之内，Inflection AI和DeepMind都没有在往这个方向上走。 Inflection AI不是一家AGI公司，他们想做的事就是希望能够做出一个非常好用的个人助理。这个助理在能够充分访问用户个人信息的前提下，为用户提供高度定制化的AI服务。 02 模型训练军备竞赛会加剧AI的风险吗？ 他的公司，Inflection AI正在建造世界上最大的超级计算机之一，并且他认为在接下来的18个月内，他们可能会进行一次比制造GPT-4的语言模型训练运行大10倍或100倍的训练运行。 当被问到，这种军备竞赛式的训练模型可能会增加AI的风险吗，他回答到： 100倍的训练仍然会产生一个聊天机器人，可以理解为一个更好的GPT-4，尽管这会成为一个更令人印象深刻的模型，但这并不危险——因为它缺乏自主性，不能改造物理世界等让模型自身变得危险的基本要素。 仅仅生产一个非常好的、更好的 GPT-4 还不算危险；为了让它变得危险，我们需要增加其他能力，比如前边提到的，让模型能够自我迭代，自我制定目标等等。 那大约是五年、十年、十五年、二十年之后的事了。 Suleyman认为，Sam Altman最近说过他们没有训练 GPT-5，可能没有说实话。（Come on. I don’t know. I think it’s better that we’re all just straight about it.） 他希望所有拥有大规模算力的公司都能尽可能的保持透明，这也是他们披露自己拥有的计算总量的原因。 他们正在训练比GPT-4更大的模型。目前，他们有6000台H100正在训练模型。 到12月，22,000个H100全面投入运营。从现在开始，每个月都会增加1000到2000台H100。 他认为谷歌DeepMind也应该做同样的事情，应该披露Gemini接受了多少FLOPS训练。 03 AI训练成本将如何变化 从算力成本的角度来看，未来AI训练的规模不可能达到训练某个模型需要100亿美元的成本，除非真的有人会花3年时间去训练一个模型，因为堆叠越多算力去训练一个越大的模型，需要的时间也会更长。 虽然花的成本越高，可能能带来更强的能力，但是这不是一个没有上限的数学问题，需要考虑很多实际情况的限制。 但是因为算力成本随着芯片算力的迭代在不断下降，所以未来可能会出现训练某个模型的成本相当于在2022年花费了100亿美元来训练。 但是因为芯片算力会以2-3倍的效率增长，所以到时候训练一个这样规模的成本会远远小于现在看起来的成本。 比如说，现在开源社区中的Llama2或者Falcon等模型，只有15亿参数或20亿参数，就获得了有1750亿参数的GPT-3的参数的能力。 04 开源的看法 作为一直在闭源科技公司工作的Suleyman，对于开源模型的价值和可能的风险，有非常与众不同的观点。 首先，他认为，在未来5年这个时间维度之内，开源模型始终会落后最前沿的闭源模型3-5年的时间 而且，开源模型会增加AI带来的社会风险。 如果所有人都能无限制地访问最新的模型，将会出现一个现象——「力量的快速扩散」。 举个栗子，就像新媒体平台让每个人都可以作为一份完整的报纸发挥作用，拥有数百万粉丝，甚至能影响全世界。 对于最前沿模型的无限制访问将会扩大这种力量，因为在未来3年内，人类能够训练出比现有模型规模大上1000倍的模型。 即便是Inflection AI，也能在未来18个月内获得比现在最前沿的模型大100倍的计算能力。 而开源的大模型会将这种力量交到每个人的手中，相当于给了每个人一个潜在的大规模不稳定破坏性的工具。 而到时候，再想办法避免这些工具可能产生的破坏性后果，有人做了一个很巧妙的比喻——图试图通过用手接住雨水来让雨停下来。 他曾经向监管部门解释过，AI技术未来会降低很多潜在危险化合物或者武器的开发门槛。 AI能在实际制作这些东西时提供大量的帮助——比如告知在实验室中遇到技术挑战时从哪里获取工具等等。不过确实，从预训练中删除这些内容，对模型进行对齐等等办法，可以有效地降低这样的风险。 总之，对于用大模型能力来做坏事的人，需要尽量让他们在做这些事的时候变得困难。 但是如果尽可能的开源一切模型，未来面对能力越来越强的模型，将会把更多的类似风险暴露出来。 所以虽然开源模型对于很多人来说确实是一件好事，能够让所有人都获得模型并且进行各种各样的尝试，带来技术上的创新和改进，但是也一定要看到开源的风险，因为并不是每个人都是善意和友好的。 虽然我说这样的话可能会被很多人理解为我做的事和开源社区存在利益冲突，因此很多人可能会很生气，但是我还是要表达我的观点。 他还强调了，他不是为了攻击开源社区才说出这番言论的： 「虽然我说这样的话可能会被很多人理解为我做的事和开源社区存在利益冲突，因此很多人可能会很生气，但是我还是要表达我的观点，也希望获得人们的支持。」 05 在谷歌和DeepMind期间的抓马 在DeepMind度过的10年里，他花了大量时间试图将更多的外部监督融入到构建AI技术的过程中。 这是一个相当痛苦的过程。虽然他认为谷歌的出发点是好地，但它运作的方式仍然像传统的官僚机构一样。 当我们设立了谷歌的伦理委员会时，计划有九名独立成员，是对于开发敏感技术过程中进行外部监督的重要措施。 但因为任命了一个保守派人士，而她过去曾发表过一些有争议的言论，很多网友就在推特等场合抵制她，同时也抵制其他支持她的几个成员，要求他们退出委员会。 这是一场彻底的悲剧，非常令人沮丧。我们花了两年时间来建立这个委员会，这是朝着对我们正在开发的非常敏感的技术进行外部审查的第一步。 不幸的是，在一周内，九名成员中的三名辞职了，最终她也辞职了，然后我们失去了半数委员会成员。 然后公司转身说：「我们为什么要招人来限制自己？这纯粹是浪费时间。」 其实，当DeepMind被收购时，我们提出了收购的条件，即我们要有一个伦理和安全委员会。 我们计划在伦理和安全委员会之后，我们要将DeepMind打造成一个全球利益公司：一个所有利益相关者在做决策时都能发声的公司。 它是一个按担保有限责任公司设立的公司。然后，我们计划制定一个宪章，为AGI的开发制定相关的伦理安全的目标；这样使得我们可以将收入的大部分用于科学和社会使命。 这是一个非常有创意和实验性的结构。但是当Alphabet看到设立伦理委员会发生的事情时，他们变得胆怯了。他们说：「这完全疯了。你们的全球利益公司也会发生同样的事情。为什么要那样做？」 最终，我们将DeepMind合并进入到了谷歌，从某种程度上说，DeepMind从未独立过——现在当然也完全从属于谷歌。 06 谷歌下一代大模型Gemini The Information独家报道称，谷歌多模态人工智能模型Gemini即将面世，直接对标OpenAI的GPT-4。 其实，在今年谷歌I/O大会上，劈柴已经向大众宣布，谷歌正在研发下一代模型Gemini。 有传言说，该模型将至少有1万亿参数，训练将使用数以万计的谷歌TPU AI芯片。 与OpenAI类似，谷歌使用GPT-4的方法来构建模型，由多个具有特定能力的人工智能专家模型组成。 简言之，Gemini同样是一个混合专家模型（MoE）。 这也可能意味着，谷歌希望提供不同参数规模的Gemini，因为从成本效益上考虑是个不错的选择。 除了生成图像和文本外，Gemini接受过YouTube视频转录数据的训练，也可以生成简单的视频，类似于RunwayML Gen-2。 另外，比起Bard，Gemini在编码能力方面也得到了显著提升。 Gemini推出之后，谷歌也计划逐步将其整合到自家产品线中，包括升级Bard，谷歌办公全家桶、谷歌云等等。 其实，在Gemini之前，DeepMind还有一个代号为「Goodall」的模型，基于未宣布的模型Chipmunk打造，可与ChatGPT匹敌。 不过GPT-4诞生后，谷歌最后决放弃这一模型研发。 据称，至少有20多位高管参与了Gemini的研发，DeepMind的创始人Demis Hassabis领导，谷歌创始人Sergey Brin参与研发。 还有谷歌DeepMind组成的数百名员工，其中包括前谷歌大脑主管Jeff Dean等等。 Demis Hassabis在此前接受采访表示，Gemini将结合AlphaGo类型系统的一些优势和大型模型惊人的语言能力。 可以看到，谷歌已经在全力备战，就等着Gemini开启逆袭之路。

文 | 吕敬之 惠鹏权 马舒叶 冯晓亭 张 琳 李 欣 编 | 饶霞飞 购物的时候，要核对小票，这似乎是个常识，但是很多人或处于对店家的熟悉和信任，或因不注意细节，都不会要开小票。 日前，在新浪微博上，一则#赌的就是你不要小票#的话题冲上热搜，网友纷纷分享出自己由于没有开小票的习惯被“坑”的经历。 一位网友表示，自己和朋友去火锅店，由于是扫码点餐，自己和朋友在点了一桌菜之后又下单加了一波菜，但是服务员并不知道自己已经点菜了，在再次加菜的时候又自动加了两份小料，要不是朋友开了小票都不知道自己被多收了钱。 还有网友表示，自己去零食店之前并没有核对小票的习惯，后来忽然要了小票结果两次都发现自己被多收费了，于是开始后怕。 图/关于“不要小票”的热搜 来源/新浪微博 燃次元截图 实际上，这种情况随处可见。便利店、早餐店、餐厅、零食店等等场合，由于服务生或者系统是失误，总是有消费者被多收费的情况。 当然也有人始终保持做什么都开小票的习惯。互联网从业者欣欣就表示，“我去超市，如果买的东西很少我就会看价格，最后价格对上了就可以。如果买的东西超过5样，就算价格很低我也会核对小票，包括打车、买票什么东西我都会开小票。” 90后的菲菲更是“离谱”，她回忆道自己曾经去丹东旅行，算上自己三个人吃海鲜，结算的时候却发现吃了1200元，当时自己已经喝了7、8瓶啤酒，正醉意上头，但立马很清醒地和服务员沟通，要求要小票。 结果核对之下发现，服务员将隔壁桌的一道菜算在自己头上了，最后那桌菜打了8折。后来自己回忆道这段记忆，已经非常模糊了，但通过朋友描述，自己在喝醉的情况下非常精准地说出了点的菜和价格，朋友们都很震惊。 不过，生活中，更多年轻人因没有要小票的习惯多多少少被“坑过”。 本期小酒馆，燃次元和几位年轻消费者聊了聊他们的“被赌不开小票“经历。 他们当中，有人在超市购物，3元的玉米变成了77元；有人在理发店被提高次费却毫不知情；有人在常去的火锅店点单半份菜品却被收了全份价格；还也有人心血来潮要了发票，才发现被多收了钱。 这些消费者无一例外在偶然间开小票的时候发现了这些情况，并且在吃到“教训”后全部养成了开小票的习惯。 01 超市购物小票，一定要看 新新｜29岁 宝妈 从“清澈且愚蠢”的学生，到如今成为一名新手宝妈，成长为一名操心的老母亲，却没让我继承妈妈的不少习惯，比如：核对小票。 每次去超市，不像我大大咧咧，把东西放袋里就走，妈妈总是对着小票一一仔细核点，好几次我颇有些不耐烦，“超市是机器检货，肯定不会出错的。”尽管我自有一番道理，但习惯了勤俭持家的妈妈显然不能苟同。 今年9月1日，我对于超市小票的无条件信任，也迎来了一次当面打脸。 早上，我惯例和妈妈一起溜达着逛超市，秋天正是玉米的季节，于是我在购物篮里放了3个玉米，打算当做一家三口的早餐，由于都是支付码付款，往往付了多少我也并不太看，等把杂七杂八的东西归拢到一起，结账时只大致记得付了100多元。 等拎着菜回了家，妈妈随口一问今天买菜花了多少，对比袋子里不多的东西，100对元的价格显然有些不对。我心里“咯噔”一下，虽然抱着“大概绝对不可能吧”的心情，我还是学着妈妈的样子，把皱巴巴的小票拿起来仔细查看。 不看不知道，一看吓一跳，没想到3个玉米算了我77元，去个平价超市竟然买了天价玉米，怎么想都像是超市打错了价签，于是我拿着小票赶忙就回去了超市。 图/小票帮我揪出天价玉米 来源/新新提供 结果服务台一查，才知道玉米原本是3元，超市算错了账，给我多算了74元。而手握小票，超市也很快就给我退了款。 回家的路上我忍不住庆幸，要是按我过去对小票毫不在意的状态，不仅不会去查，而且可能把小票早早扔了，损失虽小，也是完全没必要的。 而经过这一次，我也彻底明白了，不能盲信超市机器，要守好自己的钱袋子，或许可以从仔细查看超市小票开始。 02 点半份菜算全份钱，说是新人操作失误 开开 | 25岁 公司职员 我之前很少有要小票的习惯，一来我也不用报销攒单，二来买单时要小票还得等，索性吃完饭结账走人，只要随身物品没落下就行，小票发票什么的，我都懒得随手要。 但是，早段时间和朋友一起出去吃饭，我鬼使神差要求看了小票，结果不看不知道，一看吓一跳，要是没开这个小票我甚至不知道自己多花了钱。 我当时去的饭店是我常去的一家羊蝎子店，和老板也算熟络，老板看到我过去吃饭也经常送个果盘或小吃。所以我从没怀疑过这家店会多收我钱，毕竟，对于我这种熟客老板不会做有损招牌的事情。 那天我是和我一位女性朋友一起去吃的羊蝎子，点菜时候想着我们俩人胃口都不大，菜点半份的话也能多吃上几样配菜。店铺是有扫码点餐服务的，但因为我不喜欢注册会员，所以每次去都习惯喊服务员帮忙下单，当天也不例外。 来源/视觉中国 就餐的整个过程还是挺好的，菜品水准也还在线，但就是结账时候，听到我总共消费近400元时，我还是愣了一下。因为之前每次吃，人均都在150元左右，我想的是，即便那天和朋友聚餐多点了几样菜，但也不至于要多花小100元。 带着疑问我就让店员帮我打出小票，看了一眼我就发现问题所在，“半份菜都下成了全份菜”。 我当场就点出问题，一旁的老板听到后立马接过单据，叫来下单的服务员。一番询问得出的结论就是，服务员是新手，下错了单，但由于我下单时老板就在一旁，没看单就直接从后厨端上了配菜，所以整个过程没有意识到出了纰漏。 虽然解释有些牵强，但我还是选择了相信，毕竟这家店确实味道不错，而且也是常光顾的店。最后老板给我全单打了8折当作补偿，这事就这么翻篇了，但同时也警醒了我，以后出门在外消费时，一定要对小票，指不定就被多收钱。 03 买早餐被多收钱，自此后养成看小票的习惯 典典丨36岁 会计 这些年，我一直是一个对钱没什么概念的人，在购物时，更不会主动索要小票、发票等凭证，甚至被商家多收费了，还得靠商家“主动提醒”。 上个月，我和往常一样，去楼下早餐店为家人买早餐。我拿了豆浆、油条、 麻团、茶叶蛋等几样早餐必备食物后就去结账。当时，围着老板结账的人很多，轮动我时，老板匆匆扫了一眼便说“35块”。 当时我隐隐感觉今天花得有点多，照往常，我家在早餐上的花费，似乎都没有超过20元，今天怎么一下子超支这么多？不过，我很快打消了“对方算错”了的疑虑，毕竟我当天比往常多拿了几个麻球和油条，或许是油条和麻球的单价本就比较贵，且老板夫妇在这里做生意多年，他们没必要因为几块钱而做自砸招牌的事情。 来源/视觉中国 一番自我安慰后，我就扫码付款，拿着早餐往回走。可我还没走出去5米远，老板娘就冲出来大喊，“回来下，多给你算钱了。” 顶着一头雾水，我返回早餐店，在老板娘一顿操作下，我的账户又被退回了9元。一来一回，我都没反应过来，就经历了从“被多收钱”到“主动退款”的过程。 回家路上，我就开始思考，这些年我究竟被商家有意无意地“算错钱”行为坑了多少次？答案未知，但应该是不少。 似乎是从移动支付普及后，我去很多超市、便利店、菜市场、餐厅的时候，便不再会主动核对小票，甚至有时候商家不主动提供，我因为懒得拿，也不会主动索要小票。可当一切都成了理所当然后，不要小票，竟成了最容易踩坑的地方。 那次后，我开始尽可能的去索要小票。作为消费者，还是得仔细核对一下账单，自己的权益自己维护。 04 心血来潮要了发票，“捡”了30元钱 李小鱼丨30岁 市场专员 我平时如果出去应酬，基本都会开发票，没想到有次因为这个，居然让我“捡”回来30元。 前几天，因为2023成都车展，我第一次来到了成都，工作之余，当然得找朋友尝尽“天府之都”的美食，吃过了火锅、串串香、麻辣兔头和私房菜后，我约了两位经销商朋友来到位于太古里附近的某耗儿鱼汤锅馆。 正如网上所说，这家店人气很旺，几乎是座无虚席，好不容易和朋友落座，立刻就点了几样推荐菜。味道确实很地道，香得爽口，辣得过瘾，不管是鱼、小龙虾，还是牛蛙，肉质都很紧实，看得出食材很新鲜。 图/耗儿鱼汤锅馆的推荐菜 来源/李小鱼供图 酒足饭饱后，我就叫服务员买单，也并没有看小票，按服务员说的价格，微信支付了358元。本想换个地方和朋友再聚聚，无奈天公不作美，下起了雨，我们就在这家店里继续聊天。 忽然一个念头闪过：要不我开张发票，以后说不定有用得着的地方。 我就带着手机，打开支付界面去前台开发票，等打出来发票看了一下，结果小票显示得是328元。我刚要表示疑问，服务员就立刻和我道歉，“不好意思，我可能算错了钱，这就给您补。” 看得出，服务员很紧张，给我递现金的手也有些发抖，我就不再说什么，他应该是无心之作，毕竟多收的钱不会直接装进他的口袋，而人气如此旺的饭店也不需要“欺骗”顾客来增加收入。 于是，我默默地接过了30元现金装进了裤兜。 想想也挺有意思，好多年没有见过现金的人，竟然有了3张10元“大钞”，而且是在“不经意间”获得的。 和朋友简单复述了刚才发生的一幕，朋友们也都惊喜于我“白捡”了30元钱，不过均表示，以后吃饭买单至少得看看小票，万一多付了钱呢。 05 理发刷卡不看小票，被多刷了近200元 柒柒 | 26岁 公司职员 如果你已经在理发店办了卡，每次刷完卡，你会要小票看消费明细吗？想必很多人都会忽略这个动作。 我以前也不会要，办卡既为省钱又为方便，我又何必多此一举，给双方平添麻烦。直到有一次，我想查看下余额，却发现自己当了小半年的“大冤种”，被多刷了近200元。 事情是这样的，因为有个理发师剪得不错，我在这家理发店充值了2000元办了张卡。这名理发师的级别是高级理发师，日常理发的费用是78元，办卡后的折扣价是48元。出于信任，每次去理发我都直接报手机号，前台会从系统中直接扣费，我也从没索要过小票。 直到有一天，我剪完后想查下卡内余额，前台小姐姐告诉我了一个远低于我想象的数字。于是，当她在体统内找到我的消费记录的时候，为确认，我提出想用她电脑看下具体明细。 来源/视觉中国 不看不知道，我最近5个月每次理发的扣费竟然是78元，理发店给到的解释是给我剪头发的理发师升级到了总监，所以费用有了提升。但整个过程中，并没有人通知我这件事情，我的理发成本就这样被莫名地提高了。 “你们理发师级别升级是内部的事情，但是影响到我的单价都没有告知，我并不想消费什么总监级别的理发。”我据理力争，但对方也不是吃素的，想让我再多存 2000元升级下卡的级别，享受更高的折扣。“我暂时不想继续充值，那就换理发师吧，直换到有我满意的为止。但在此之前，你们要将我不知情的情况下多扣的费用返还给我。” 双方僵持不下，最终店长出面，理发店不仅退还了我多扣费的部分，同时也没有更换理发师，并表示之后还是按每次48元的费用收取。 从那以后，每次在理发店刷卡后我都会索要小票，这种要小票对明细的行为甚至延伸到了吃饭和购物中，为的就是避免莫名奇妙成为“大冤种”。 06 幸亏核对了小票，不然少吃菜都不知道 阿飞| 33岁 设计师 一群人聚在一起吃饭，首选就是火锅和烤串。 就在上个月，我和许久未见的老友们相约聚餐，5个人一起去吃了烤串。我们这几个老朋友都是刚刚开始工作的时候认识的，后来有的人离职跳槽，有的人裸辞创业，大家各奔东西，各有各的生活。不过，隔三差五我们还是会聚一聚，互相吐槽一下工作不顺，或者生活不易。 北京很大，我们几个人所在的区域都离得很远，所以我们每次聚餐都不太会挑不同的地方，就还是在海淀区我们最初认识的办公区附近找几家烤串、烤肉或者火锅，翻来覆去就吃这几家。大家也吃不腻。 由于总是去吃，和老板也很熟悉，最开始不论谁去结账都会核对小票，但是我们每次点的菜品都差不多，价钱也差不多，所以后来渐渐大家就不要小票了。 但上次，我们差点因为不要小票，少吃了菜都不知道。 通常，我们点菜都是每个人报菜名，一个人负责在菜单上记下来再交给服务员。因为去的次数太多了，我几乎也不用看菜单了，就点自己的老几样，除了必点的牛肉串，还有鸡皮、鸡胗、牛蹄筋、牛舌等等。 图/阿飞聚餐菜品 阿飞供图 老友聚餐当然也少不了酒，正好我们去的时候赶上店里的酒水活动，188元畅饮，我们就加了一个，5个人喝了4、5扎的啤酒，又吃又喝又聊天，结账的时候大家都已经微醺了。 我们通常都是轮流结账，这次轮到我，我就去了前台，结账的时候价格倒是和平时差不多，但是我忽然想起来通常我都会点鸡皮但是这次好像没吃到，但我当时以为是自己喝多了记错了，就笑声嘟囔了一句，这次鸡皮感觉像没吃到。 结果服务员听到就告诉我，“我们今天鸡皮卖完了，没有告诉您吗？”我一听，酒都醒了，立即说道给我看看小票吧。结果，一看吓一跳，我们少上了三道菜。 为了确认确实少上了，我把小票拿回去和朋友们核对，确实谁也没吃到这些菜。 老板后来过来，解释说当晚人实在太多，有的菜卖光了，有的可能上去别桌了，最后没给我们核算。为了表达诚意老板额外送了一桌酒水，续存在餐厅下次来喝。 不过经历这次事情之后，我再去餐厅吃饭，尤其是多人聚餐我都会核对小票，以免吃了“哑巴亏”。

原标题：王煜全：未来的黄金30年，AI能带来哪些机会？ 工业革命由英国开启，却在美国发挥了最大价值，带给美国30年的黄金发展期，形成经济、科技、文化全面发展的大好局势。 我们没能亲眼见证上一个黄金30年，却正处于下一个黄金30年开启的前夜——众多专家预测，下一个黄金30年将由数字革命开启。谁成为数字革命的集大成者，谁就能获得优先的发展权利。 “再往后的革命不再是以往的生产公共化了，而是数字革命。它与生产公共化的不同在于，它不强调实体产品的生产，而是人类经验的生产。” 数字革命让人类的经验可被规模化复制，带来市场和社会的全面转型，这被王煜全称为“处于AI的互联网时刻。” 那么，在AI的互联网时刻，什么样的AI更有市场？今后的社会一定是线上社会吗？哪些创业方向需要规避？中国制造的优势有哪些？ 前不久，正值混沌学园成立九周年之际，海银资本创始合伙人王煜全做客混沌直播间，为我们讲解“未来的黄金30年，AI领域有哪些机会涌现”，以下是直播的主要内容。 分享嘉宾 | 王煜全 海银资本创始合伙人 工业革命的底层逻辑 与很多悲观者不同，我始终认为未来是光明的，甚至会是工业革命之后的第二个大高潮。 众所周知，工业革命由英国开启，但其实蒸汽机只是在英国发明，真正的集大成地是美国。二战以后，美国迎来了近30年的黄金发展期，这一时期美国的经济、科技、文化全面发展，正是得益于善用第二次工业革命的成果。而到了70年代初，美国的发展开始放缓，直到今天。当下，数字革命席卷全球，所以我预测，下一个黄金30年将由数字革命开启。谁成为数字革命的集大成者，谁就获得了优先的发展权利。 因此，在此情景下，我们所有人都不应该感到悲观。 第二次工业革命已离我们太遥远，但数字革命是又一次人类发展的际遇。这一次，被我们赶上了。 这场变革的底层逻辑是什么？ 社会一直由科技推动发展。技术可以不断向上更迭，文化也可以不断向上更迭，于是整个人类文明主宰了全地球。科技是其中最主要的推动力，一直以来都是如此。需要注意的是，这则底层逻辑里巨大的转折点来源于工业革命。在工业革命以前，人类主要靠自然产出，不能形成一种爆炸性的产业增长，因而人类社会的增长总体比较缓慢。一旦发生灾荒，对各个方面的影响巨大，人类的发展大大受限于自然环境。 在工业革命以后，人突破了对“地利”的过于依赖，可以进行大规模生产。可以说，工业革命第一次摆脱了自然的限制，摆脱了“马尔萨斯陷阱”，实现了经济指标直线增长。它更重要的意义在于改变了人类的生活方式，让非“王侯将相”的贫民有了实现阶级跃升的机会，这使得世界的顶级赢家从“贵族”变迁为科技企业家，比如洛克菲勒、亨利·福特、比尔盖茨、马斯克等人。这四个人做到的事情几乎都一样——通过科技推动世界的发展。遗憾的是，今天我们对过往工业革命推动社会进步的认知较少，而每一次进步都会存在着一个底层逻辑。 美国有个经济学家叫卡萝塔·佩蕾丝，她写过一本名为《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学》的书。这本书继承了熊彼特的创新理论，为理解技术革命和资本主义经济动态的关系提出了一个便利的解释框架。熊彼特认为，每一个长周期包括六个中周期，每一个中周期包括三个短周期。短周期约为40个月，中周期约为9-10年，长周期为48-60年。卡萝塔·佩蕾丝在这基础上给出了进一步的解释：技术革命扩散进社会，一般在技术散开之前，会有一个起到示范作用。就像第一个吃螃蟹的人，在他尝到了美味之后，才会在圈子内逐渐传播开螃蟹。各行各业引入后就到了展开期，但是展开期里又会存在波动期或者积极危机。 值得注意的是，再往后的革命不再是以往的生产公共化了，而是数字革命。它与生产公共化的不同在于，它不强调实体产品的生产，而是人类经验的生产，这两者虽然有相似之处，但却不是一回事。所以，我始终认为佩蕾丝的“四次工业革命”的说法并不成立，因为前几次的小革命组成了一个生产规模化的大革命，后几次小革命组成了服务规模的大革命，这两类大革命对人类的意义是不一样的。 也就是说，工业革命分成大周期和小周期，几个小周期使得基础完备，由此叠成一个大周期，形成了巨大的社会潮流。所以，我们看到了美国近30年的黄金发展期。 为什么我要回顾工业革命？ 因为历史会押韵，我们要理解那个韵脚，我们来看看当下的韵脚走到了哪里。正好是我强调的数字革命。在形成大潮流之前，几个小周期正在叠加：第一轮叠加来自于PC革命，它带来了人类知识的数字化。在此之前，纸质媒介储存信息比较麻烦，但有了电脑和软件，记录信息和思想就变得太过容易了。第二轮叠加来自于互联网革命，它将人类的数字化知识连接到一起，形成了一个巨大的知识库。第三轮叠加则是现在正进行的人工智能革命，它能够把人类的经验规模化复制在大模型里，为人类不断迭代宝贵的经验。 数字革命让人类经验可被复制 对于人工智能会取代人类的想法，在此我想多说两句。 人类能够走到今天，不是靠体力，也不完全靠智商，而是靠人类的社会化能力、社会协作能力等。我们在进化过程中的经验都储存在了文化里。人不可能掌握所有知识，所以需要多人协作，这也导致了专家的稀缺。世界上最顶级的围棋选手一定是稀缺的，阿尔法战胜李世石最核心的意义不在于人工智能达到了人类的顶级水准，而是它的可复制性。据说现在韩国的棋院都用人工智能当陪练员，让人类围棋手站上更高的阶梯。 人类的经验可以被规模化复制，这是数字革命的真正意义所在。 但是，在实现规模化复制前，需要先把知识数字化，把知识连通起来，成为知识库。拿ChatGPT举例，ChatGPT现在的智力水平相当于斯坦福大学的毕业生，但不要忘了，它的起源是人类所有知识的汇总，再加以训练和提纯。 我们都说，工业革命要解决三个问题：规模化生产、规模化销售和规模化消费。人类经验的规模化生产已由人工智能解决，规模化销售得益于互联网实现了突破。要实现规模化消费则需要对规模化的需求进行满足。 对规模化需求满足的有益之处在于避免了一对一的麻烦，把需求的对象从产品转换为服务。生产公共化是满足大家需求的一个变通的办法，但不是最好的办法。而生产规模化要是把服务融入到产品里，就把售卖的东西从产品变成了服务，这也是一些统领行业发展的产品的高瞻之处。 服务规模化可以解决生产规模化当中的诸多问题，让消费者彻底放下包袱，注重体验，而不需要拥有某个产品。在生产规模化的时代，存在着过度消费的问题，但很多购买产品的行为都可以用购买服务替代。你可以思考一下，你家里有多少工具是为了某种服务，只是因为没人提供，所以只能购买产品自我服务。这样不仅浪费了资源，也常常导致服务的效果不够好。 目前，市场已经具备了规模化需求的形态，之后会形成井喷。正如我们一再强调的那样，现在我们来到了一个即将产生巨变的时刻。此前黄仁勋说过一句话：“ChatGPT仅是起点，我们正处于AI的iPhone时刻。”而我认为我们不是处于iPhone时刻，而是处于AI的互联网时刻。 如果说AlphaGo还只是围棋领域里的专家，相对比较小众；但ChatGPT用全网的数据实现了人类知识的汇集，它要庞大、全面得多，它的出现必将带领各行各业走入一个全新的阶段。 刚才我讲到的工业革命和数字革命，前者是实体产品的生产规模化，后者是人类经验的服务规模化。那么，在此时，我们正处于一轮新革命成熟的点上，它会催生30年的黄金发展期。到那时候，市场的潜力会大于应用平台。如今，国外的微软、亚马逊、谷歌等公司都开始对大模型进行了大规模投资，如果这场革命真的到来，我们所有人都会是受益者。 所以我认为，我们正处于AI的互联网时刻。这就意味着做互联网的应用大于做互联网的基础设施。我们很多时候，片面强调科技的重要性，但其实比科技更重要的是技术的扩散，让技术能够广泛使用。在互联网领域，阿里巴巴算不算技术企业？严格来说其实不算，但是它是技术创新企业。它实现了模式创新，做出了支付宝，解决了电商领域的一大难题。因此，我认为模式创新企业才是最有价值的，因为要推动社会发展，就需要技术在大范围内使用，以此形成社会整体效益的提升。 这证明了我的一个观点：技术应用比技术重要。 如ChatGPT这样的大模型，它最早的技术在于深度计算，今天终于走到了技术逐渐完善化的阶段。当技术完善以后，就迎来了技术的应用。各位请注意，ChatGPT刚出来的时候，OpenAI这家公司的话题热度特别高，但现在已经明显下降了。这意味着真正的繁荣不是技术平台的繁荣，而是应用平台的繁荣，而应用正处于摸索阶段。我预言，未来两年之内，基于今天的生成式人工智能，会诞生一堆企业。那时候大家就会看见，谁是未来的BAT？ 当然，目前还处于混沌期，现在还无法看到哪些企业有这样的势头，但肯定会有一些企业会突然崭露头角。这是一场由人工智能带起来的服务战，它的核心能力在于人类经验的学习和复制。这一技术应用的特征主要是：个性化、高端服务、规模化和持续性。 要做到又个性又高端又规模化还持续性，放在以前几乎属于天方夜谭，但是有了ChatGPT就可以做到。因此，这轮人工智能会带来一个新的模式创新的机会。在中国的市场上，很多人误解模式创新，认为是对国外技术和模式的抄袭，但其实在学习之后为自己所用本身就是一件很常见的事情，就连Facebook也是模式创新，但不妨碍它受到全世界的追捧。所以，不需要规避模式创新，要紧紧把握住。 在这个时间，不再会是互联网的模式创新，而是人工智能的模式创新。在我看来，人工智能模式创新就是“服务”，它具有互联网的马太效应，用的人越多，积累的数据就越多。并且，它具有双重马太效应，第一层正如互联网一样，用的人越多，网络价值越大，同时给每个人带来的价值也越大；另一层是用户使用的时间越长，服务就越专业，用户也就会越依赖。 可以发现，一旦人工智能的业务模式确立下来，就会形成井喷式的发展，而且在多个领域里可以复制。但我仍然想强调它的核心特征是个性化、高端、规模化和可持续，这使得未来需要有大量订阅制的服务出现。就像当前的iPhone，音乐、视频、新闻等内容都是可以订阅的。所以这会是未来的一个机会。 什么样的AI应用更有市场？ 那么，什么样的AI应用更有市场呢？我觉得是内容互动为主的专家服务。 这一轮低垂的果实叫做AIGC，它本身不是服务，而是个产品，转化为服务后标成了AI。这一领域拥有巨大的创业机会，我们称为“语音互动”，它是基于内容的语音语义互动。 而下一轮即将到来的“果实”是MR混合现实。苹果公司已经推出了Vision Pro（头显设备），它定价太高，很多人不太看好。但是却给大家一个启示——MR混合现实要怎么做，才可以达到头显的最好效果。这样之后想要做混合现实的人就可以从中学习，假如再加入人工智能，就会成就一些了不起的突破。 虽然混合现实用在看视频、看电影方面意义不大，但是加入人工智能之后，就可以实现虚拟人与真实人的混合互动，由此，又会带来很大的创业市场。 很多人用语音互助功能学习英语，但这不是最好的方式。因为要学好英语需要英语环境，如果加入混合现实，学习者就可以身临其境，在虚拟空间里与虚拟人进行沟通，也像置身于实际场景中一般，这样的学校效率就会成倍提升。而这，也是混合现实和人工智能结合后的又一大机会。 还有一个机会在于机器人与人工智能的结合。其实，离机器人的爆发还有几年光阴，这需要利用大模型去训练。需要留意的是，机器人和人工智能结合的爆发点，不在机器的腿上，而是在手上——机器手或机器手臂。在整个自然界，人类拥有最灵巧的一双手，机器人如果向人类靠拢，就一定会需要胳膊，这会是人工智能的训练、科技的研发要努力攻克的方向。 这一轮的人工智能是基于生成式内容的服务，我们可以重点关注AI Agent。在未来，每一个服务给每个人提供agent，这意味着每个服务都有一个人工智能体用来解决人的个性化需求。AI Agent可以对用户形成一个持续的理解和解读，并逐渐在互动中加深理解，提供的服务也越来越精准。同时，AI Agent也可以在跟用户的互动中学习到东西，并传递给其他的AI Agent，长此以往中，就会形成人工智能生成服务。 另一种，是MR与远程服务的合作。通过MR的混合现实功能，远程的互动和协作可以加深，电影《失控玩家》已经帮我们情景再现了，感兴趣的朋友可以去看一下。我再次要补充的是，每次进入虚拟环境里时，用户的记录都可以被保存，以方便下一次进入。这一技术正在研发过程中，未来可以拭目以待。 接下来是服务机器人与自动驾驶的结合。这意味着，轮胎可以自动化，安装在汽车、电瓶车上可以实现自动驾驶，这会对我们的生活有很大的便利。现在的研发进度还比较快，旧金山已经开放自动驾驶试点了，我认为慢慢地会扩展到全球。 AIGC本身是一项技术，不是服务，AIGS会是发展的趋势。如果拿画画举例，这两者的区别在于，生成一幅画是AIGC，而根据一种风格持续生成不同的画作则是AIGS。这代表了一边指向供方，一边指向需方。我们将杂志社设定为需方，它对画作的需求往往是持续不断地供应。那如果站在画家的角度看，他的成果一直被AIGC剽窃，被AIGC模仿风格。画家是创造力的展现，想要生存下来他就必须不断发明新的风格，而新的风格则由AIGC去量产更多的画作，在此，画家就是供方。所以基于画作的是AIGC，基于风格的是AIGS。 我自己的项目也涉及了人工智能服务，为客户提供保健的服务。目标是“让人人都拥有专属的中南海保健医”。众所周知，中南海保健医声名在外，但是十分稀缺，不能惠及所有人。矛盾之处在于，我们每个人都有长寿的需求，但听从一些养生保健专家的意见，效果往往太过缓慢。这一时候，人工智能再一次体现出它的作用。 我们通过训练人工智能，让它吸收最科学、最全面的保健知识，进而提供给所有用户。我们一直在这个领域里深耕，因为对这个市场有充分的自信。 在过去，我们常常在生病的时候找医生，没生病的时候自己照顾自己。但在未生病与生病之间是个循序渐进的过程，如果想避免生病，就需要在日常生活中有着良好的自我管理。如果日常对身体的监管依赖医院和医生，这十分麻烦，也难以做到。但是人工智能的出现却可以帮我们解决这一困扰，成为我们每个人贴身的健康管家。 我们并不是打造一个昂贵的保健服务，而是希望普通老板姓都可以享受到中南海保健医的待遇。我们团队认为这会是一个发展趋势，将来必能大有可为。 我的亲身经历也正好反映出一大事实——数字革命让人类的经验可以被大量复制。另外，它也使得整个社会结构发生了很大的变化，实现了从线下到线上的迈进。在过去，我们的圈层绝大多数都是周边的人，一个住在四川凉山的人无法接触到住在上海浦东的人。但是现在，我们在线上交友、沟通、看到陌生人的生活，真正实现了“海内存知己，天涯若比邻”的美好愿望。 如今，我们正处于线下社会向线上社会迁移的中间段，而转换的过程中势必会有一些不稳定，这都是很正常的。未来的社会一定是以线上为主，就算微信、微博会成为过去，但数字世界的社会规则会永存。 乔纳森·海特写过一本书，叫《正义之心—为什么人们总坚持“我对你错”》。海特从道德的社会直觉模型讲到道德的六个基础，继而详细阐述我们具有群体归属性的正义之心，书中立足于详尽的科学研究回答了人们该如何跨越宗教与政治分歧，从而达成互相理解以促成合作型社会的建立这一目标。他还提出了一个很有影响力的的观点：符合社会规则的社会，才会沉淀下来。 因此，今天我们还处于一个过渡期的社会，随处可见毫无意义的热点、耸人听闻的标题，为的是博眼球、赚取点赞量。漫天的假新闻弄得我们头晕眼花，它只代表了热度，不代表信息的真实性。这刚好证明了线上平台还处于混乱状态。 中国制造的优势 为什么全世界都要中国制造？ 因为产品越来越复杂，需要产业链进行支持，以此达到化解复杂的协作能力。这一能力只有中国有。中国能够对一个复杂的生产系统提供强大的支持，这是我们独有的产业优势。以前的产业链是一个大公司领导众多小公司，在今天已经变成了生态，从产业链到生态的过程中中国取得了很大的优势，而这一优势也将延续下去。 中国制造的优势叫量产化能力，是从“1”到“N”，不是从“0”到“1”。刚才我讲了，科技制造的核心不是科技本身，而是量产化的能力，这样才能让复杂的科技产品被制造出来。但遗憾的是，全球甚至我们自己都对我们的优势一无所知，但这个优势一直被我们持有，并且稳定存在。但解释出来总是很费劲，甚至没有可以翻译的英文，所以这一方面一直被忽略了。 正如我一再重复的那样，技术的核心在于它被广大人群接受，这样才能推动社会的发展。乔布斯正是这一模式里典型的企业家，他的核心不是技术人员，而是他懂得用好科技，让科技为工作服务，是技术的早期采用者。这也启发我们，就算不是专业的技术人员，但可以做一个技术的采用者，理解技术的成功之处，也理解技术的痛点。这样你在创业的时候就有机会杀出一条血路来。 技术进步的底层逻辑在于科技与文化的协同进化，这中间主要有四个要点： 1.关键技术：专家能力可被复制，人类创造力被进一步提升； 2.制胜策略：提供服务的规模化，把专家的能力转化为大量的个性化提供； 3.赢家集团：人机协作的服务提供者； 4.主流文化：异构计算，深度写作，风格创新。 在不同社会里，关键技术不同，制胜策略也会大庭相径。但有一点总归是一样的，即在数字时代里，最关键的是专家经验规模化复制。这个时候，服务规模化就成为了制胜策略，而人类的制胜法宝则为“创新”，进而创新会变成一种主导的文化。 总而言之，数字革命进入了爆发期的前夜，我们正处于社会巨变的转折点。我总结一下其中的重点内容： 首先，人工智能让人类经验可被复制，并且被广泛传播。这使得以前被精英和上层阶级掌握在手的服务，也可供平民享有。甚至越是高端的服务，越是能快速进入大众的生活。 其次，线上社会即将来临，这使得全球市场都被覆盖其中。正好我们中国的跨境电商发展得十分迅猛，这对我们来说是前所未有的好机会。 最后，中国制造具有很大的优势，因为我们有很强大的生产协作能力。我们应该更加了解自己的优势，并且善用优势。 机会是属于革命意识最强的那波人，谁能迅速掌握新观念，谁就能迅速适应新的规则。未来的30年将是新的一轮黄金发展期，到时候世界会是什么样子呢，让我们敬请期待。

9月3日消息，最近，各中小学校都已开学，进入新学期，如何更好地进行近视防控？防蓝光眼镜有预防近视的作用吗？ 据央视新闻报道，专家表示，目前并没有证据表明，防蓝光眼镜具有预防近视的效果。首先，有益蓝光并不需要防护。只有短波蓝光能量足够高时，才会对视网膜造成损伤。 但日常生活中，通常不会出现如此高能量的蓝光。因此，日常生活中，并不需要为预防近视而戴防蓝光眼镜。 另外，专家指出，孩子一旦近视发生，家长一定要选择正规医院，给孩子检查验光配镜，阻止近视程度进一步发展。 研究认为，视屏类电子产品的屏幕亮度、环境亮度、观看距离和暴露时间，是影响儿童青少年视力的主要因素。 家庭选择电子产品，建议使用次序为投影仪、电视、电脑、平板、手机。总体原则是屏幕越大，分辨率越高越好，根据环境调整亮度。 需要注意的是，周围环境较暗时，要打开房间灯光照明，避免在过暗的环境下使用电子产品。

站长之家(ChinaZ.com) 9月2日消息:谷歌 DeepMind 的联合创始人 Mustafa Suleyman 周五告诉 Financial Times 称，美国应该只允许同意在合乎道德地使用该技术的买家购买英伟达的人工智能芯片。 Suleyman 表示，美国应该强制实施最低全球 AI 使用标准，并且公司至少应该同意遵守领先 AI 公司向白宫做出的承诺。 今年 7 月，包括 OpenAI、Alphabet 和 Meta 在内的 AI 公司自愿承诺向白宫采取措施，例如为帮助使技术更安全而给由 AI 生成内容加水印等。「美国应要求任何英伟达芯片消费者至少签署这些自愿承诺——更可能是超过这些承诺。」Suleyman 说。 美国已经对英伟达和 AMD 的高级人工智能芯片出口限制扩大到其他地区，包括中东一些国家。 Mustafa Suleyman 还是 Inflection AI 首席执行官。Inflection AI 是微软支持的一家人工智能初创企业，在 6 月从英伟达和其他公司筹集了 13 亿美元。今年 5 月，Inflection 发布了一个名为 Pi 的 AI 聊天机器人，它使用生成式 AI 技术通过对话与用户互动，在这些对话中人们可以提问和分享兴趣爱好。 公司高管和专家一直呼吁 AI 开发者与政策制定者合作进行治理和监管。

作者 | 铭滟 编辑 | 徐珊 智东西9月3日消息，近日，PICO上线了其与全球纪录片品牌Discovery联合创作的VR探险求生互动纪录片《跟着德爷闯东非》，并举办《跟着德爷闯东非》主题线下露营交流活动。在此次交流活动中，德爷及PICO内容制作人分享了VR影片的拍摄及制作背后的故事。 在此次分享中，内容制作人谈到，VR纪录片制作的难点在于影片中的交互设计，即如何让观众在观看纪录片的同时，体验到VR影片的交互感。 在与德爷的实时连接的部分，德爷也分享了他在肯尼亚拍摄VR纪录片的趣事与体验，并表示VR拍摄是一种全新的拍摄体验，未来也会考虑继续使用VR进行拍摄。 一、足不出户，实景体验钻木取火 在此次分享中，PICO内容制作人表示，VR影片的制作难点在于如何在用户观看过程中将VR交互融入其中。比如如何让用户体验到钻木取火的乐趣、如何把一把刀扔出去。 ▲图为使用VR观看德爷在野外钻木取火的画面 因为此次拍摄使用的是360度VR专业摄像机，所以在拍摄过程中，德爷周围没有视频制作团队实时配合。一方面，VR镜头的全景拍摄可以给观众更沉浸的视角和体验感，另一方面，这也意味着拍摄人员需要独自面对野外探险中的各种危险与考验。 ▲图为《跟着德爷闯东非》片段 在内容制作方面，因为全景VR镜头的拍摄视角是360度，所以制作人员需要基于VR镜头重新摸索VR影片的镜头语言、叙事逻辑和制作剪辑方式。比如在制作VR纪录片的过程中，视频剪辑是难点之一。在剪辑VR影片时，制作人员不仅要考虑基本的剪辑流畅，也要兼顾到调整左右眼视差，对齐360度视野内的内容片段等细节。 因为《跟着德爷闯东非》中包括观众与德爷的交互设计，所以在交互设计部分，制作团队需要结合影片内容提前设计拍摄脚本。但除此之外，德爷在探险过程中遇到了哪些动物，经历了哪些危险，都是无剧本的实情拍摄记录。 二、大象拍了拍你：360度沉浸式音频体验 在与德爷连线采访的过程中，德爷表示，在使用VR设备观看影片时，他对《跟着德爷闯东非》中的360度音频印象较为深刻。尤其在象群或狮子等动物出现在身后或身侧时，360度全景音频让他觉得自己似乎真的身处于象群之中。 此外，他也谈到，此次使用VR专业摄像机的拍摄是一种全新的体验。因为这意味着在拍摄过程中，影片的制作团队不能出现在镜头中。也就是说，如果德爷遇到任何危险，他需要自己处理，制作团队需要大约十分钟的路程才能到达拍摄现场。 在此次拍摄过程中，制作团队也遇到了几次险情。例如，在一次拍摄过程中，VR专业摄像机就被猎狗“围攻”，设备的电池被啃坏，整机也被迫损毁。 ▲图为在VR影片中，使用相机拍摄影片内场景示意 对于这种新的拍摄形式，德爷说未来他将继续尝试使用VR专业摄像机拍摄影片，探索更多的与观众互动的形式。制作人员也表示，此次《跟着德爷闯东非》所设计的VR交互仍处于尝鲜阶段，未来他们将结合技术发展和用户反馈，探索更深度的VR影片交互模式。 结语：VR内容制作仍处于前期探索阶段 目前，国内外VR厂商对于VR内容制作仍处于起步阶段，VR内容制作主要依靠平台方的支持和投入。制作团队预计，未来VR内容制作可能吸引到更广泛的关注。伴随着技术迭代和内容升级，未来各家VR厂商或将产出更多的深度交互内容， 对于明年即将上市的苹果Vision Pro，内容制作人认为，从内容生态角度而言，国内外厂商仍处于尝鲜和摸索的阶段，他们也期待苹果将如何打造VR内容生态。

马斯克终于忍不住，开始用X的数据喂AI了！ 这两天，大伙儿发现X悄悄更新了一版隐私政策，里面表示会使用社交媒体数据来训练机器学习或AI模型。 要知道，马斯克前不久还威胁微软，要起诉它用X的数据训练AI。 就在网友们纷纷艾特马斯克“要个说法”时，他却直接承认了： 只会用公开信息（训练），不会用私信和任何私人数据。 此处有网友表示惊讶：你不是反对AI的吗？ 但还是有网友选择给马斯克打掩护： 谷歌干的事比这糟糕多了。 所以，马斯克究竟要做什么？ 01 使用X数据喂AI 事情还得从这两天X更新的隐私政策说起。 在2.1条例中，X明确写道： 我们可以使用我们收集的信息以及公开可获取的信息，来帮助训练我们的机器学习或人工智能模型，以达到本政策中列明的目的。 至于“机器学习模型和AI模型”，可以想见来自于马斯克的另一家公司x.AI。 当然，想用X数据来训练AI，也不是马斯克刚有的想法，此前他就曾透露过自己有这个计划。 但有这个计划，不等于X的数据就能免费给其他公司用。 在马斯克公开表示收集X数据用于训练之前，就曾指出微软用X的数据训练大模型是非法的，并威胁要起诉这家公司。 即便如此，这条消息发出后，网友还是炸了。 有网友表示不满，难道要将用户自己创作的图片和文字创意来投喂给AI？ 还有人意识到，一旦在X上发帖创作内容，就意味着同意了马斯克可以将内容拿去喂AI…… 也有网友调侃，按马斯克发帖的数量，大概这个能训练出一版“埃隆xAI”来： 不过值得一提的是，马斯克可不打算只用X的数据来训练AI模型。 02 X变成信息收集平台 在新版新隐私政策中，X还表示，将从9月29日开始收集用户的生物识别数据、工作和教育信息。 如果用户同意，X会出于安全等目的收集用户的生物识别信息，让账号更加安全。 毕竟通过将人脸图像和ID进行匹配后，就能准确将真人和账户联系起来，打击X的机器人或是“冒充名人”等事件，并让平台更加真实。 除此之外，由于X将推出类似于领英的求职平台功能，还会收集个人信息，包括工作经历、教育经历、就业偏好、技能和活动能力，以及求职活动和参与度等，以此为用户推荐潜在的工作。 嗯，听起来离马斯克的微信APP梦又近了一步，而且比微信业务范围更广（手动狗头）。

意识清醒，感知清晰，但就是动弹不得。 在看《逃出绝命镇》时，我印象最深刻的就是故事中描绘陷入「沉陷处（sunken place）」的情景，那是一种「真·身不由己」的无助。 没想到的是，这种状态也是一部分人的「常态」。 「闭锁综合症（Locked-in syndrome）」，又称为「LIS」，它就跟这个名字一样。 你有完整的认知，知觉能力是健全的，五感都有，但你就被锁在了没有任何肌肉能动的身体里。 30 岁那年，Ann Johnson 因突然脑干中风而导致严重瘫痪，失去了对身体肌肉的控制，甚至连呼吸都无法自主完成。 在接下来这些年里，Ann 逐渐通过康复训练，重新学习对肌肉的控制 —— 她学会了自主呼吸，控制自己脖子的肌肉，甚至现在也能笑和哭了。 今年，在脑机接口和 AI 技术的结合下，Ann 更是在瘫痪这 18 年里，首次重新和丈夫「对话」。 「意念打字」，真的不止一种方式 在去年的 Neuralink 发布会上，该公司展示了猕猴 Sake 在屏幕的软键盘上逐个字母地输入了「can i please have snacks（来点零食）」。 当然，Sake 不懂英语，更不会拼写，它所做的只是通过大脑来控制屏幕上的光标，让它落在色块指示的按键处，并完成了所谓的「打字」。 这个呈现也和脑机接口早期「打字」方式相关。 此前，脑机接口在语言沟通技术领域，多以「一个字母一个字母」的拼写式输出为主。 近年来，该领域发展迅速，多个研究团队开始采用更「自然」的输出模式。 在 2021 年，加州大学旧金山分校的研究团队成功破解了一位患者大脑中负责用于促发声道运动的脑信号，让患者能够一次性「想出」一个完整的单词。 这个技术可以做到每分钟输出 18 个单词（总词汇量为 50），准确率为 93%。而在日常，英语使用者日常沟通时每分钟会用到 150-200 个单词。 虽然还只是平常速度的 1/10，但这个研究证明了输出完整单词，而非逐个字母的方式是可行的，同时这也更符合人们沟通的习惯。 这个研究轰动学术界，同时也触达到了在加拿大的 Ann。 今年，Ann 帮助加州大学团队将该研究推向新高 —— 每分钟输出单词数跃升至将近 80 个单词。 在这个新研究中，研究团队在 Ann 大脑表面植入了装有 253 个电极的硅片，跟信用卡差不多大。 这些电极会截取那些原本将用于控制 Ann 的嘴唇、舌头、下巴、喉咙以及脸部肌肉的脑信号，并传回到计算机里。接下来，计算机会通过 AI 算法分析这些信号背后对应的文字内容。 接下来的好几周时间里，Ann 和研究团队开始对语言模型进行训练 —— 一次又一次地重复「说」1024 个单词，直至算法能够识别出相关大脑信号。 值得指出的是，研究团队这次让 AI 识别的，并不是单词完整发音的信号，而是去识别更小的语音单位 —— 音素。 譬如，单词「Hello」里就有四个音素：「HH」「AH」「L」和「OW」。 研究团队表示，以音素为识别单位后，算法只需要学习 39 个音素就可以解析出所有英语单词，并且能提升系统分析的准确率和速度。 有趣的是，就在加州大学团队发论文的同一天，斯坦福大学的研究团队也在《自然》上发布了类似的研究报告。 斯坦福大学项目的参与者是今年 68 岁的 Pat Bennett，她在 2012 年被诊断出渐冻症，目前已经无法用言语清晰地沟通。 Pat 对系统的训练花了将近半年的时间，该算法同样是针对音素来识别，每分钟输出约为 62 个单词。 至于准确率，当总单词数为 50 时，准确率可达到 90%，但当词汇扩大至 1.25 万单词后，准确率则为 76%。 虽然 Ann 采用的技术拥有更高的输出率，但当其词汇量扩展至 1024 个单词时，其准确率的中位数也是约为 76%。 《自然》杂志评论称，这两个研究的参与者能控制其面部肌肉以及在不同程度上发声，因此，不确定这些技术对于完全无法没有剩余肌肉控制能力的患者身上是否可用。 其次，两个项目的设备系统「对于照料者在家使用来说，仍然过于复杂，不能避免大量的训练和维护」。 参与了 Pat 项目的 Jaimie Henderson 博士也认为，在接下里的好些年里，「可植入的，需要通过手术放置的技术」仍会存在，但他认为这是一个可以让患有 ALS 人重新获得沟通能力的重要方式。 从「打字」到「对话」，我们在追求的是什么？ 这听起来也许有点难以置信，但 Ann 希望自己未来能成为一位咨询师，用自己康复的经验来帮助类似病人： 我想让这里的病人看到我，明白到她们的生命并没有结束。 我想展示给他们看，残障不一定会阻止我们做想做的事情或者是拖累我们。 虽然 Ann 和 Pat「意念说话」的内容，都是呈现于一个屏幕上，但 Ann 的内容却多了一个能「出声」的数字化身。 这个数字化身，会根据 Ann 尝试说话时产生的脑信号来实时移动五官，呈现表情。 数字化身的合成声音，则是用 Ann 在十多年前婚礼上发言的视频素材来训练的。 这一切，都是为了让整个沟通过程更加自然。对于未来想成为咨询师的 Ann 来说，这对于未来的咨询对象，也是一种舒服的沟通表达方式。 当 Ann 第一次使用这个系统来说和移动数字化身的脸部，我就知道我们做了一些将带来真正改变的东西。 项目中的研究员 Kaylo Littlejohn 说道。 在介绍视频中，Ann 通过这个系统和丈夫 Bill 进行了时隔 18 年来的首次对话，一来一回地闲聊起家常。 – Hi，一切可好？ – Hi Ann，都挺好的。你觉得今天「多伦多蓝鸟」（棒球队）的表现会怎样？ – 一切都有可能。 – 看来你对他们没啥信心啊。 – 是啊。 – 看来我们得看才知道了。 在 Ann 看来，时隔多年，再次听到「自己」的声音，也是一个很奇妙的体验，「就像听到了一位老朋友」的声音。 测试当天，Ann 已经迫不及待想让自己的女儿听一下这个声音。 当她患病时，女儿才 6 个月大。她印象中的妈妈，一直都是一款落后输入设备中生成的带英式口音的机器女声。 ▲ Ann 和女儿的合照 除了能让日常交流更自然外，参与这个项目还让 Ann 重新感受到使命感和意义： 之前在康复医院时，语言治疗师都拿我没辙。 成为这项研究一份子后，我觉得自己是在为社会做贡献。 我觉得自己就像再次拥有了工作。 我能活那么久也是奇迹；这个项目则让我能在活着的时候真正地生活！ 好消息是，接下来团队还计划将研究向前推进，把系统做成无线版本，这样的话 Ann 就不用依靠线缆来连接脑机接口系统了： 如果可以让 Ann 这样的患者用这个技术去自由地控制电脑和手机，这将大大提升她们的独立程度和社交互动能力。 的确，无论是用脑机接口来恢复沟通能力还是行动能力，这些技术的最终目的还是去重新建立患者的独立和自主性。 坏消息是，有时候技术越好用，你失去它的时候就越痛。 被强行摘除脑机接口的人 脑机接口虽是充满未知风险的领域，但它所展示的潜力也让人激动不已。 除了解放「困在大脑里话语」，脑机接口技术现在还能让瘫痪病人再次行动、治疗抑郁症、控制癫痫、减少帕金森病患者的震颤，提高了不少病患的生活质量。 在 2016 年，脑机接口相关研究大概只有 340 个，到了 2021 年，这个数字已经增加到将近 600 个。 在这背后，是越来越强大的计算机的出现，AI 的发展，以及人类越做越小的智能设备。 但欠缺的，是对使用者的保护。 我觉得自己无所不能。 植入了脑机接口后，62 岁的 Rita Leggett 能够提前知道自己会出现癫痫，吃药就可以阻止癫痫发生。 我可以开车，我可以去见人，我更有能力去做好的决策。 2010 年，Leggett 参加了一个针对癫痫症患者开发的脑机接口技术项目，正式植入了脑机接口技术。 完成植入后，Leggett 很快就觉得自己和接口「合二为一」，自己也因此「重生」了。 严重的癫痫症患者很难拥有正常的生活。 你不知道自己什么时候会出现癫痫，正如 Leggett 提及的，如果在开车、走在马路，或者只是独自出门时出现了癫痫，后果都不堪设想。 ▲ 图片来自 MMC 而 Leggett 是在三岁的时候被确诊严重的癫痫症了。 在使用植入之前，她基本上很少出门。 可想而知，当 Leggett 被告知要摘除植入时内心是多么崩溃。 2013 年，也就是 Leggett 植入接口后的第三年，生产这个设备的公司 NeuroVista 没钱了，并要求参与的志愿者取出植入。 Leggett 和丈夫竭力和 NeuroVista 协商留下设备，甚至都愿意把房子拿去抵押，把设备买下来。 遗憾的是，最终植入还是在违背她意愿的情况下被摘除回收了。 失去（它），就像是我失去了一件对我来说非常宝贵和亲近的东西，它永远都无法被替代。 它是我的一部分。 慕尼黑技术大学的伦理学家 Marcello Ienca 认为，这是一种对人权的侵犯，一种尚未被理解和讨论的人权侵犯： 被迫移除设备，剥夺了她在技术下形成的新身份。 这家公司有份去创造了这个全新的人……一旦这个设备被移除了，那个人就被终止了。 他们和其他法律学者主张，人的精神完整性应该得到保护，「神经权利（neuro rights）」应该得到承认。 另一面的意见认为，参与试验的人需要提前了解到这些潜在风险，参与即接受这些风险。 但 Ienca 和 Gilbert 则认为，脑机接口公司应该为参与者购买保险，如果试验后他们想留下设备，保险可以支持维护和保养费用。或许，州政府在批准相关项目时，也提供相关资金支持。 随着脑机接口技术的持续发展，相关问题出现的情况也会越来越多，及时开始思考和建立保障系统非常必要。 在 Ienca 看来，移除已经组成自我一部分的植入，就跟强行摘除人体器官一样有违伦理： 如果有证据显示，脑机接口已经成为了该人类自我的一部分，这样的话，除了医疗需要，无论在任何情况下，植入都不应该在使用者不同意的情况下被移除。 如果它组成了这个人，那你基本上就是在强行移除这个人的一部分。 虽然已经过去了很多年，每当聊起植入，Leggett 都会难过到哭泣。在塔斯马尼亚大学的伦理学家 Frederic Gilbert 看来： 这已经造成了一种创伤。 脑机接口技术是可以改变人生的「开关」。 但也许我们也要去想，到底是谁在控制这个开关。

看到打分的绷不住了。

3.8、400、686。 这三个数字分别是极氪 001 双电机版本的零百加速时间、峰值功率（kW），以及峰值扭矩，它们被清楚地标注在极氪 001 的官网页面上，旁边还有一行小字：豪华猎装轿跑。 对于一辆拖着 100kWh 的电池，整备质量接近 2.4 吨的四门轿跑来说，3.8 秒的零百加速成绩已经可以用「优异」二字来形容。 略显遗憾的是，极氪 001 的最高车速被限制在 200km/h，这意味着即便是在浙赛、珠赛这样的二级赛道上，它也无法获得惊艳的圈速，更别提上赛这样的一级赛道。这对于背靠吉利，与领克同门的极氪来说，或许是一件不太好接受的事。 如果给极氪 001 再加两个电机呢？极氪还真的这么做了。 这一加，直接让极氪 001 FR 成为了国内加速最快量产纯电汽车。 特斯拉让出王座 在国内，Model S Plaid 最快的零百实测成绩为 2.52 秒，那是一辆拥有「前一后二」布局的三电机车型，最大功率来到了 1020 马力。 那塞进了 4 台电机的极氪 001 FR 呢？答案是 1265 马力，轮端峰值扭矩超过了 1 万牛米。在如此恐怖的动力的推动之下，这辆最速量产纯电的零百实测成绩为 2.36 秒。 一些对特斯拉比较熟悉的朋友可能会说，Model S Plaid 的零百加速成绩不是 2.1 秒吗？怎么到你这就成了 2.52 秒了。 实际上，如果你留意特斯拉的官网，在 2.1 秒下方，还有一行小字：不含起步时间。这里的「起步时间」指的是在标准工况，车辆起步后的前 1 英尺。 倘若按照特斯拉的标准，刨去起步时间，极氪 001 FR 的零百成绩将会来到 2.07 秒。 尽管极氪为了达成这一成绩用上了抓地力更强的半热熔胎，但别忘了它里面那块 100kWh 的麒麟电池——在跑得快的同时，它还跑得远。 极速方面，基于国内测试场的最高速度上限，极氪 001 FR 的最高车速被标定为 280km/h。有趣的是，极速能够达到 322km/h 的特斯拉 Model S Plaid，在国内的最高时速也被标定为 280km/h，国内的测试场地是不是应该与时俱进一下了？ 为了将这 4 台高性能 SiC 电机塞进极氪 001 里，同时不能牺牲任何车内空间，极氪将前面两台电机前后平行放置，只用一台电机的空间，装下了两台能够独立控制的高性能电机。 当然了，这也要感谢极氪 001 的车身结构，原以为极氪 001 做到 2 米宽是为了中间的大电池，没想到极氪还给电机留了位置。 除了体积，极氪还点满了电机轻量化上的技能树，前双电机仅有 120kg，后双电机则为 141kg。其中，后双电机的功率密度达到了 4.4kW/kg，作为对比，Model S Plaid 的后双电机重量为 169kg，功率密度为 2.96kW/kg。 与 4 台高性能 SiC 单机同时上车的，还有行业首发量产的四轮扭矩矢量控制系统——ZVC 扭矩矢量控制。 在车辆行驶的过程中，系统能够实时监测 4 台电机的转速，通过智能算法，独立、精准、快速地控制每个车轮的扭矩输出，完成从电机到车轮的相应循环仅需 10 毫秒。 对于普通驾驶员来说，对车身动态做出反应通常需要 200 毫秒，即便是「世界上最会开车的」F1 世界冠军，反应时间也需要 80 毫秒。 也就是说，维斯塔潘修正一次车辆的时间，足够极氪 001 FR 完成 8 次瞬时调整。 坦克掉头，不是越野车的专利 聊到 ZVC 扭矩矢量控制的时候，极氪还在发布会上提到了深圳某大厂的代表性功能——坦克掉头。 比亚迪的易四方同样具备毫秒级的扭矩矢量控制，尽管仍未量产，但我们已经在仰望 U8 上见识过这套系统。「坦克掉头」这一功能的实用性暂且不论，不可否认的是，这一功能具象化了系统精准控制 4 台电机的能力。 是的，为了展现 ZVC 的能力，极氪 001 FR 也未能免俗，在现场来了一次「坦克掉头」。 「这是全球第一辆能做坦克掉头的猎装车。」极氪智能科技 CEO 安聪慧在发布会上一脸骄傲地宣布，极氪 001 FR 的坦克掉头，真正做到了「指哪打哪」。用户只需要在车机上选择想要的旋转角度，车辆就能自动完成精准控制，掉头时圆心的偏移不到 20 厘米。 另一方面，相较业内只能在光滑舞台或者低附着力的沙地上做技术展示，极氪 001 FR 超过 1 万牛米的轮端峰值扭矩让其能够在各种路面实现坦克掉头，甚至是路面摩擦力最高的专业沥青赛道，也能轻松完成。 实际上不只是掉头，ZVC 控制车轮的细腻程度甚至只能够让车辆在不打方向盘的情况下实现方向的改变，完成蛇形绕桩。是的，真的就像坦克那样，突然想到了「公路坦氪」这个词…… 但说到底，这些都只是用来炫技的小花招，对于一辆高性能车来说，最能体现实力的还是圈速。 为了在赛道上获得更好的成绩，极氪为 001 FR 加入了一套碳纤维空气动力学套件，整体减重超过 13 千克，在高速行驶时能够为车辆带来最多 178 千克的下压力。 不仅如此，极氪 001 FR 标配了一整套「原厂改件」，包括 KW 绞牙避震、AP Racing 十活塞卡钳、Brembo 碳陶刹车盘、前盘碳纤维赛车座椅等，让你告别「1087」。 在浙江国际赛车场里，极氪 001 FR 跑出了 1 分 37 秒 53 的成绩，成为了目前浙赛圈速榜上最快的量产电动车。更令人吃惊的是，这个圈速是由极氪的一位工程师在摸底测试中跑出来的，也就是说，请个车手来正经跑一圈，这辆车还能更快。 安聪慧也表示，接下来，极氪会把这辆车运往世界各地进行刷圈，用圈速来回应一切质疑。 买不到的「卷王」，卷的不只是性能 尽管赛道表现惊人，但极氪 001 FR 终究不是一辆只用于刷圈的赛车，日常驾驶的实用性，同样也要兼顾。 最为关键的是续航。极氪 001 FR 采用 800V 高压系统，电池从 10% 到 80% 的充电时间仅需 15 分钟。和它一起发布的还有国内单枪输出功率的最高的充电桩——极充 V3，单枪最高功率 800kW，是特斯拉 V3 超充的 3 倍不止。 不只是充电功率，极氪的超充网络布局同样领先国内车企。截至 8 月 31 日，极充站点数量达到了 348 座，是第二名小鹏汽车的 1.5 倍，拥有超过 2000 个充电车位。 而在极氪此前饱受诟病的智能化方面，极氪 001 FR 将率先搭载 8295 芯片，配合 ZEEKR OS 5.0，极氪 001 FR 拥有更为丰富的座舱娱乐和更聪明的语音助手 EVA，同时还加入了用户心心念念的哨兵模式、遥控泊车、开门预警等。 除了智能座舱，智能驾驶也是智能化的一部分。发布会期间，极氪高速 NZP 正式开通，首批开通城市为上海和杭州。虽然极氪的智驾进度稍显落后，但极氪表示今年年内开通城市将会达到 17 个。 如果你所在的城市刚好就在列表之上，那么，在你不想用右脚来控制那 1265 马力时，你可以选择把油门还给极氪 001 FR。 前提是你能买到它…… 台上的安聪慧并没有公布极氪 001 FR 的售价，但可以知道的是，这辆车每月的配额只有 99 辆，而且 9 月的配额已经在预购开始后的 15 秒里被秒光了。 如果你想要，把握好 10 月。

IT之家 9 月 3 日消息，消息人士 @Revegnus 爆料称：三星计划扩大 RDNA 技术的应用范围，明年中端自研 SoC Exynos 1480/1430 也将搭载 AMD Radeon 图形技术。 他还提到，这更侧重于 ISP 而不是游戏，所以不要对游戏性能抱有过高的期望。 2019 年，三星和 AMD 首次宣布合作授权 AMD RDNA 图形架构，并于 2022 年共同开发了基于 AMD RDNA 2 架构的移动图形处理单元 —— 三星 Xclipse。 Xclipse 是三星首款具有硬件加速光线追踪和可变速率着色功能的移动 GPU，可在移动设备上实现类似主机游戏的画面效果。 参考配备了基于 RDNA 2 架构的三星 Xclipse 图形处理单元的 Exynos 2200，这一技术为它带来了硬件加速的光线追踪和可变速率着色（VRS）等高级图形功能。 Xclipse 920 支持硬件光线追踪（RT）技术，可模拟 3D 物体反射的光线生成逼真的灯光效果。 IT之家查询发现，三星电子和 AMD 今年 4 月宣布延长 IP 战略许可协议，共同将 Radeon 图形技术引入未来移动平台。 三星电子应用处理器（AP）开发部执行副总裁 Seogjun Lee 表示：“三星与 AMD 一直致力于提升移动图形质量。在近期合作中，我们将光线追踪功能引入移动处理器。凭借我们在超低功耗解决方案方面的技术专长，将继续推动移动图形领域的持续创新。” 三星电子负责 GPU 开发的移动处理器设计专家、副总裁 Sungboem Park 表示，AMD 的 GPU 专为个人电脑和游戏机设计，这意味着 AMD 必须重新设计以适配移动环境。具体而言，除散热管理外，这款 GPU 还需重新设计以适应相对有限的移动内存带宽。 据称，在图形技术方面，移动设备往往比游戏机落后约 5 年。不过，通过与 AMD 的合作，三星能在 Exynos 2200 移动处理器中快速融合最新的游戏机技术。