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MIUI为何不做全局高刷?官方揭秘两大原因
昨日晚间,小米社区举办第33期负责人在线活动,MIUI先锋小组四位负责人在线解答用户对于系统稳定性的各项问题。 从小米社区了解到,有用户反馈,想要在MIUI中加入“全局高刷”。 对此,系统软件部副总经理陶钧表示,全局120Hz意味着双倍的绘制量,也意味着功耗升高、发热也很难控制,这也是我们没有做全局高刷的原因。 另外,他还透露,动画也在做分级,将根据手机处理能力做区分,确保手机流畅运行。 同时,MIUI还将加入均衡模式/性能模式,普通用户默认均衡模式,满足省电和流畅需求;发烧友用户可以自行选择性能模式。 对于用户反馈的“不要为了流畅动不动清后台”的问题,陶钧称,清理后台有自己的一套逻辑。 比如说在内存要耗尽或者新开的应用占内存较大的情况下,会清理内存以确保新开应用正常运行。 不存在单独为了流畅性而频繁清理后台,在内存足够的情况下,多清理几次内存并不会提高流畅性。 值得一提的是,有用户表示,希望去掉一些自带App,来提升流畅度。 MIUI负责人金凡回复称,现在MIUI很多系统App都可以卸载,可卸载的数量在整个安卓里应该是最多的之一。 但澄清一下,去掉(卸载)App和系统流畅度是没有直接关联的,App占用的是存储空间,除非正在在运行,否则并不会占用系统资源(CPU和内存)。
小米MIX 4首发!曝MIUI 13有望7月16日发布:更精简了
随着大量丰富功能的加入,曾经以优秀体验、流畅著称的MIUI系统如今却成了小米旗舰的最大累赘,系统过于臃肿导致BUG出现的概率非常高,并且常有卡顿、发热情况出现,被用户不少吐槽。 因此,小米MIUI团队前不久也成立了一个先锋小组,专门针对MIUI 12.5的用户反馈,解决各种影响体验的系统问题,同时小米方面也做了两手准备。 据最新爆料显示,小米最快有望在7月16日正式发布下一代大版本升级的MIUI 13系统,这也是小米内部酝酿了几乎两年的作品,此前消息称MIUI 12体验不足就是因为小米调用了大量人手来开发新版系统。 据此前消息,MIUI 13将会加入大量的精简设计,毕竟现在MIUI臃肿问题比较严重,MIUI 13上还将提供功能插件,仅保留默认的精简功能,用户可以自行决定自己所需的功能模块来选择安装。 如此一来,将有效改善目前MIUI 12.5的卡顿等各种问题。同时,消息还称MIUI 13正在内测的系统版本还增加了内存扩展技术,通过专门的开关激活这项功能,对于小内存的机型而言多少还是可以提升流畅性。 另外,分布式菜单也是这次MIUI 13是一大亮点。 最值得注意的是,按照此前多方面传闻,小米MIX 4旗舰之作将会首发预装MIUI 13系统,该机是小米首款量产的屏下前摄机型,代表着小米对手机屏幕的又一次探索,该机可能会在8月中下旬与小米平板5一同亮相,值得期待。
vivo将升降摄像头玩出新高度:拆卸后当做无人机进行拍摄
手机中的摄像头拆卸当做无人机使用,这个看似脑洞大开的想法还真有厂商去干,甚至还申请了专利。 据Letsgodigital消息,近日,vivo向世界产权组织提交的一项手机专利曝光,专利中的手机摄像头采用升降设计,并且升起后是摄像头还可拆卸,当做无人机进行拍摄。 据悉,该专利是维沃移动通信有限公司2020年12月25日向国际产权组织国际局提交的,于2021年7月1日被公布。 根据vivo的描述,随着用户需求的提升,手机等电子设备的屏幕占比越来越大,为了获得更极致的全面屏效果,不少电子设备开始采用升降摄像模组。 不过,目前的升降摄像模组往往升起后只能在电子设备上进行工作,拍摄功能有效,无法实现远距离拍摄。此外,拍摄过程中仍需用户手持电子设备,通过调整身体姿势实现拍摄角度的调整,灵活性较差。 为此,vivo申请的专利通过对现有技术中的电子设备的升降摄像模组结构进行改进,使得电子设备配置有飞行拍摄器。升降摄像模组升起后能够与设备轻松拆卸,从通过使用飞行拍摄器进行拍摄,极大提高了拍摄的灵活性。 对于这个脑洞大开的想法,Letsgodigital针对专利做出了效果图。从图中可以看出,该专利的升降摄像模组十分大,几乎占据了手机的整个顶部。 而当升降摄像模组升起后,内部包含了一个带有四个螺旋桨的飞行器。该飞行器包含了至少两个摄像头和三个红外传感器,红外传感器的作用似乎是避免飞行器与其他物体相撞。 从目前的设计来看,该无人机应该可以通过手机进行操控,而当升降摄像模组处于手机内部时,应该可以通过手机电池进行充电。
小米下狠心爆改系统!MIUI 13海报曝光:破而后立 晓喻新生
近期,小米MIUI团队成立了先锋小组,专门针对用户提出的各种BUG进行修复,根据不少用户反馈,在小米团队几周时间的努力下,目前小米各机型的卡顿、卡死等问题大幅降低,流畅性、稳定性有效提升。 这也为上半年口碑崩坏的MIUI系统评价反转,令许多小米粉丝重拾信心,与此同时小米内部还在推进更大的计划。 据此前消息,小米对下一代大版本系统MIUI 13的研发已经开始了许久,并且目前已经进入了尾声,消息称小米内部听取了用户的意见,将会对该系统进行重大革新,精简了许多功能。 今天上午,有网友曝光了一张疑似小米内部流出的MIUI 13宣传海报,其中LOGO下方的“破而后立 晓喻新生”标语十分醒目,这似乎也印证了小米对MIUI爆改的觉醒,该版本也将成为小米近几年的最大该版。 此前,小米高管李明(大李同学)就曾在微博透露,新大版MIUI会把开发版利用好,避免基础稳定性Bug流出,同时还会开始解决内测不通畅的问题。 基础稳定性是一款手机系统的立命之本,而在解决了MIUI 13的稳定性问题之后,通过小米多件积累沉淀的技术,将会为小米手机带来极为舒适的使用体验。 另外,此前还有消息称,MIUI 13正在内测的系统版本还增加了内存扩展技术,通过专门的开关激活这项功能,对于小内存的机型而言能有效提升流畅性。
真全面屏旗舰!中兴Axon 30屏下手机:400PPI高像素密度
去年,中兴全球首发了屏下摄像头技术同时发布量产机型中兴Axon 20,时至今日,该机依然是全球唯一的屏下前摄手机。 在今年的Axon 30系列发布会上,中兴表示,将在今年推出新一代屏下前摄旗舰。 今日上午,中兴手机官微表示,全新一代屏下摄像手机,将拥有400PPI高像素密度。 同时,中兴通讯终端事业部总裁倪飞称,“领先业界两代的屏下效果好的不是一点两点,400PPI,给你浑然天成的真全面屏体验。” 值得一提的是,从前不久官方晒出的Axon 30屏下版的真机图来看,新机拥有极高颜值,同时“剪掉刘海”后,整体视觉效果完整。 另外,早在几个月前,中兴高管就已曝光了新旗舰的工程机谍照,从图片上来看,中兴新一代的屏下技术已经十分成熟,相比前代拥有极大的提升,在正常亮屏状态下已经完全感知不到前摄的存在,基本消除了上代技术的前摄残影问题。 需要注意的是,此前有博主爆料称,中兴将在7月份发布Axon 30屏下版,这将是全面屏时代的最佳形态。 当然,除屏下摄像头技术外,Axon 30屏下版此次有望全球首发20GB内存,前不久中兴通讯吕钱浩通过社交平台表示,20GB内存手机流畅得不像yyds,似乎暗示中兴已经有了20GB内存手机。 那么中兴Axon 30屏下版能否成为目前首款内存最大的智能手机,值得期待。
苹果大中华区董事总经理葛越4千字演讲:苹果芯片都是量身定制
编|漠影 芯东西2021年7月8日上海世界人工智能大会现场报道,在今天上海开幕的世界人工智能大会(WAIC)上,很少公开露面的苹果大中华区最高负责人,苹果公司副总裁、大中华区董事总经理葛越在智能芯片分论坛进行了一场篇幅不小的现场分享。 葛越核心讲述了苹果的产品开发逻辑,芯片、系统等软硬件的关键特性和进展;其中她提到苹果自研的芯片都是为自己(苹果公司)的产品量身定制,也提到了在前一阵公布的新版系iOS和MacOS统平台的一些新特性,比如图片取字等等,同时她还透露,现在大中华区的苹果开发者人数现在已经超过了440万人。 以下是苹果公司副总裁、大中华区董事总经理葛越在 7 月 8 日上海人工智能大会的演讲实录: 各位领导,各位嘉宾,大家下午好!首先非常感谢主办方再次邀请我参加世界人工智能大会。很高兴和这么多的业界专家和同仁汇聚一堂,探讨如何让技术为社会的发展起到更加有效的影响,并肩负起企业应有的社会担当。 Apple 强大的人工智能技术帮助客户、创意工作者、开发者取得成功。我们自豪地看到,无论在中国还是世界各地,Apple 的人工智能和机器学习技术正在改变着人们的生活。 今天我将分享 Apple 在人工智能和机器学习方面的做法,以及如何通过这些技术来帮助人们开创一个更美好、更健康、更繁荣、更加激动人心的未来。 Apple 端到端的产品设计,并嵌入机器学习,从而实现众多耳熟能详的功能,增强创造者和开发者的创新能力。在整个过程中,我们把用户隐私放在首位,同时提供卓越的用户体验。 一、硬件和软件 首先,我想谈谈 Apple 产品和技术开发的理念。 我们对于我们的创造的技术是有选择性的。我们产品和技术的开发永远都是为了打造最好的产品,实现最好的体验,独一无二的软硬件紧密结合让我们能够做到这一点。 Apple 的端到端的产品设计,从芯片到硬件再到软件全栈式覆盖。这意味着我们设计的是完整的用户体验,包括从芯片到操作系统,以及从拍摄到分享、沟通、创造和学习等一系列的丰富功能。 让我们从 Apple 的芯片说起。我们的芯片为我们自己的产品量身定制,并为机器学习进行了专门的优化。我们知道机器学习能够为用户提供更为独特的体验,因此很早就开始研发能在设备端有效运行复杂机器学习算法的芯片。 10 多年前 Apple 就开始了这一工作,今天,我们几乎所有产品都搭载了 Apple 自己的芯片。 我们的硬件技术团队采用了可扩展的芯片架构,同样的模块可适用于多个系统级芯片(SoC)。芯片设计过程中,我们的工程师拥有着独特的优势:他们设计的芯片不是用来出售给其他公司,而是专门为 Apple 特定的产品,甚至是为了特定功能而专门设计的。这种优化贯穿于CPU、GPU、图像信号处理器及更多组件。也正是这种不断优化卓越用户体验的愿望,推动了我们开发出 Apple 神经网络引擎。 我们于 2017 年发布的 A11 仿生芯片中搭载了神经网络引擎,这是 SoC 中专门负责机器学习的单元。自那时起,我们不断增加神经网络引擎的核心和能力。iPhone12 搭载的 A14 仿生芯片中的神经网络引擎能够完成惊人的计算能力,即每秒 11 万亿次的运算。 去年,我们发布了搭载 M1 芯片的 Mac,今年我们又发布了搭载 M1 芯片的 iPad Pro。这是我们有史以来最强大的一款芯片,性能和能效都大幅提升。M1是首款采用先进 5 纳米制程打造的个人电脑芯片,封装了高达 160 亿个晶体管,其数量为 Apple 所有芯片之最。 这款低能耗芯片搭载了世界上最快的中央处理器核心,拥有最卓越的中央处理器性能功耗比,配备了世界上最快的个人电脑集成显卡,它的 Apple 神经网络引擎更带来了突破性的机器学习性能。得益于此,M1 芯片完成了看似不可能完成的任务:它的性能显著提升,包括将机器学习速度提升最高 15 倍,与此同时电池续航时间最高提升 2 倍。 二、功能 在开发产品和功能时,我们最重要的目标就是通过更加简单易用、富有创意、并且充满个性的技术让用户的生活变得更轻松。 因此,我们广泛的将机器学习用于赋能用户的日常活动。利用机器学习可以支持 Siri 语音识别,语言翻译,设备端听写,将照片进行分门别类。Apple Watch 上的洗手和睡眠等健康应用也得益于此。机器学习甚至可以根据用户的使用习惯,优化 Apple 设备的续航和充电。 我们在每一次软件更新中,持续创新机器学习能力。例如,iOS 15和 iPadOS 15 推出了一项我们称之为“实况文本”的新功能。该功能可以识别图片中的文字,因此用户可以像选择普通文本一样选择这些图片中的文字。用户可以拍一张指示牌的照片,通过机器学习就可以翻译、搜索更多信息或分享给朋友。 iOS 15 和 iPadOS 15 中的另一项新功能叫做“视觉查找”。有了这个功能,大家可以选择图片中的一个对象,比如一款艺术品、一本书籍、一个动物或者一个地标,然后立即获取关于这个对象更多的相关信息。 我们相信,最好的产品是为所有人设计的产品。机器学习也驱动了 Apple 围绕辅助功能开展的诸多创新。在我们产品自带的辅助功能中,强大的麦克风可以充当失聪人士的耳朵。当他们的设备“听到”火警、婴儿啼哭或家用电器鸣叫等声音时,会立即通知用户。 对视觉障碍用户来说,Apple 产品的“旁白”功能使他们能够无障碍地使用应用程序。通过机器学习,旁白能识别出设备屏幕上的内容。它能帮助用户“看见”图像、文本或用户界面上的按钮等内容,并向用户解释看到了什么。 还有一个令我们倍感兴奋的例子。今年晚些时候,肢体残障人士将能够通过一项名为“辅助触控功能”的技术更加充分地使用 Apple Watch。用户佩戴手表时,该技术将 Apple Watch 强大的传感器与机器学习技术相结合,能够检测到肌肉运动与肌腱活动的细微变化。因此,用户只需通过手势,甚至无需触碰手表屏幕,就能移动屏幕上的指针,调用各种强大的功能。 通过这些方式,机器学习使得任何人都能轻松体验 Apple 产品的魅力。我们相信,无论用户使用产品的目的是什么,单纯为了娱乐,或是想在世界上留下自己的印记,我们都应该为他们做出最好的产品,也就是适合每个人使用的产品。 三、隐私 我们希望所有人使用我们的产品的时候能用得顺心,也用得放心。因此我们将隐私保护置于一切产品开发的核心。 我们知道,机器学习需要使用大量数据。但人工智能和机器学习的有效性并不需要以牺牲用户隐私为代价。对 Apple 的所有员工而言,这是我们的首要关注点,也是基本的价值观。同样的隐私保护融入到我们全球产品设计的每个阶段之中。 无论是设计和训练机器学习模型,还是开发基于语音和文本的软件,在开发的每个阶段我们都会问自己同一个问题:“我们如何能用最少的数据和最大程度的数据安全,打造最智能化的功能?” 因此我们不收集大量的个人信息,不将用户数据存储在服务器上,也不出售给第三方。我们并不需要做这种牺牲。在 Apple 所有的产品和服务中,我们仅使用必要的数据完成任务,并尽量在设备端进行数据处理。 当机器学习是在用户的设备端实时发生的时候,它不仅更安全,还更实用,更加个性化。 这里我想给大家举几个例子。Apple Pencil 能通过机器学习识别你的笔迹。面容 ID 和触控 ID 能通过机器学习检测你的面部或指纹。Apple Watch 也是通过机器学习检测异常心率,并识别罕见的心脏疾病。在这个过程中,你的任何个人信息都从未离开过你的设备。 在运行 iOS 15 和 iPadOS 15 的设备上,Apple 的神经网络引擎功能十分强大。用户向 Siri 提问时,我们的目标是语音数据在设备端进行处理。这意味着 Siri 不需要录音,也不用问题发送到云端就可以处理和回答语音请求。 当隐私被置于设计的核心时,机器学习的力量更为强大,也更有温度。 在照片应用中也可以看到我们对用户隐私的承诺。我们知道,照片中含有一些关于朋友、家人和日常生活的最私人的数据。因此当你在照片中搜索人物、宠物或地点时,搜索仅发生在你的 iPhone 或 iPad 上。 我们所有的产品都以这种标准进行机器学习功能的开发。当隐私得到保护时,机器学习能够发挥更巨大的潜力,激发创新,提升创造力。我们坚持在设备端处理数据的努力,不仅更好地保护了隐私,还带来了开创性的新功能。我们认为鱼和熊掌皆可得。 四、开发者 正如大家所了解到的,Apple 对机器学习的投入不仅限于自身创新,也延伸到我们遍布在世界各地、不断增长的庞大开发者社区。 世界各地的开发者都可以使用 Apple 机器学习的框架 Core ML,把机器学习模型融入到他们的应用中去。这使得开发者能够更轻松地开发精彩的新功能和新体验。Core ML 大约在四年前推出,我们兴奋地看到,中国和世界各地数以百万的开发者都在使用这一框架。 比如上海的开发者 Versa 用了Core ML进行创新,他们最新的编辑应用「不咕剪辑」深受视频博主喜爱。利用 Apple M1 芯片,「不咕剪辑」几乎可以对视频进行实时逐帧处理。因为开发者们利用我们的产品和技术推出了优秀的创新应用,普通创意人员都可以享受以往只有专业工作室才能实现的视频和图像处理效果。 通过 Apple 的硬件设备,以及包括 Metal 在内的技术,开发者们能最大程度地发挥 App 中的图形和计算潜能。Metal 帮助拓展了手机游戏的视觉前沿。同样位于上海的开发者米哈游就基于此技术,开发的《原神》在全球受到追捧,还获了年度 iPhone 游戏的殊荣,相信很多人的 iPhone 上都有这款游戏。 五、开发者社区 类似这两家的优秀开发者在我们的平台上还有很多,而且他们的队伍还在不断壮大。大中华区的开发者人数现在已经超过了 440 万人,过去两年规模增长速度达到 76%。 Apple 强大的技术支持正在惠及越来越多的人。通过 Apple Developer Program,我们为众多开发者提供了最先进的技术,帮助他们开发出更多更好的应用。这其中包括成熟的大公司,也有小而美的新兴企业。Apple 在 2020 年推出了 「App Store 小型企业计划」,致力于为更多的小型开发者提供支持,帮助他们开发出深受全球喜爱的应用。 我们认为这些努力也才刚刚开始。Apple 除了在所有设备中配有一颗强大的“芯”来保障技术赋能我们的生态和社区,更有一份为培育中国开发者社区全心投入的意愿和责任。我们在上海的「设计开发加速器」定期为中国的开发者举办线上和线下讲座、研讨会及社交活动。在全国各地不论是几千人的大企业,还是包括个人开发者在內的小企业,我们都会给予支持。 我们不仅支持现有的开发者,还通过“智惠计划”激励着未来一代。大家可能听说过 WWDC 奖学金计划和全国大学生移动应用创新赛,这些竞赛让数以万计的学生对编程产生浓厚的兴趣。他们能获得 Apple 工程师和成功开发者的指导,并与世界各地志同道合的朋友见面。通过“智惠计划”,我们还与中国发展研究基金和中国扶贫基金会等伙伴合作, 为数十万从零到三岁的幼儿,农村地区的学龄儿童以及职业学校的年轻人们提供帮助。 当我们提供给人们出色的工具时,他们就能实现非凡的创造。毫无疑问,教育正是最重要的工具之一。 我们很高兴能将 Apple 芯片的能力和机器学习技术交给优秀的年轻人、开发者、设计师和工程师,帮助他们实现梦想,我们更加期待用自己的教育之心承载我们的责任,赋能新一代。 我们深信深思者虑远,登高者望远,轻履者行远。我们愿和在座的各位领导和业界同仁上下求索,携手同行,为用户提供更卓越的技术、开拓更广阔的天地、开创更美好的未来。 谢谢大家!
解决服务器过载难题,谷歌都在抢着用,新算法真的有这么牛?
编译 | 徐珊 编辑 | 云鹏 智东西7月8日报道,据哥本哈根大学官网报道,Mikkel Thorup教授和他的团队研发了一种新算法,该算法可通过精简计算机服务器的工作流程,减少服务器过载现象。该算法不但节省了服务器的计算资源,而且还可以减少计算中心的能源消耗,从而实现技术的绿色转型。 目前,谷歌和视频平台Vimeo都已经将该项算法投入使用。其中,Vimeo在报告中称,该算法将该平台的带宽使用量(bandwidth usage)减少了八倍。 Thorup教授表示,“我们最初的目的是用新的算法改变业内处理数据的方式,但现在的效果更好,因为我们还节约了能源”。 一、耗电量高达4000万亿瓦、计算中心的温室气体排放总量与航空相当 据研究表明,全球的数据中心平均每小时的耗电量高达4000万亿瓦(400 terawatt-hours)。这与全球航空运输温室气体排放总量相当,占全球温室气体排放总量的2%。并且,该报告还预测,到2025年,全球数据中心耗电总量将翻倍。 根据丹麦气候变化委员会的数据显示,一个大型数据中心的耗电量相当于丹麦耗电总量的4%。 二、耗时又耗电,服务器过载困境难以解决 过载是指当服务器从客户端接收到的处理请求超出其算力时,服务器会出现无法响应的情况。比如说,当我们去看某个热门直播或者抢门票时,发现页面无法显示,这其实就是平台服务器一时间难以处理大量的用户请求,出现了过载现象。 因此为了解决过载难题,算力系统通常需要不断地将全部算力以不同的比例分布在移动客户端和服务器之间,以便适应两端的算力需要。事实上,这其中涉及的数学计算非常难。 一方面,一个算力系统可能涉及多达10亿台服务器,处理的数据量庞大。另一方面,客户端是不稳定的,它们将不断地加入或离开算力系统,这个状态是动态变化的。 这些理由都会让算力系统难以及时分配算力,从而导致了服务器堵塞或故障,也消耗大量能源。 “随着互联网流量爆炸式增长,这些问题将不断发生”,Thorup教授认为,这些问题的解决方案需要适用于任何规模的数据中心,并与服务器的数量无关,“我们的算法就可以”。 三、从100到10,新算法解决服务器过载难题 新算法将减少传输数据到客户端的次数。原有的算法可能需要移动到客户端100次来处理数据,才能得到处理结果。而新算法将这些过程减少到10次。研究人员表示,即使需要处理数据的服务器和客户端数量超过数十亿,新算法同样也能将处理数据过程的次数从100减少到10次,该算法与服务器的数量无关。 由于许多大型IT公司已经实施了Thorup教授的新算法,Thorup教授相信很快整个行业都能采用新算法。 结语:精简又省耗,新算法是否能助力计算中心“腾飞” 我们生活在数据洪流的时代,数据无处不在。大量的数据也在催生前所未有的行业机遇。面对如何更快的处理数据、如何让计算中心节能省耗,Thorup教授及其团队交给行业一份新的答案。 哥本哈根大学Thorup教授通过新算法精简了算力系统处理数据的过程,让服务器不再过载。同时,这也意味着新算法将减少计算中心的耗电量,实现技术的绿色转型。此外,该算法不受服务器和客户端的数量限制,可以将数据的处理过程从100次减少至10次,其应用场景广泛。 未来,新算法是否能助力计算中心腾飞,我们能否随时看到喜爱的直播,又或是抢到心仪演唱会的门票,我们拭目以待。
寒武纪入局车载芯片,单芯片算力超200TOPS,云边端车协同发力智能驾驶
作者 | 高歌 编辑 | 漠影 芯东西7月8日报道,在今天的2021世界人工智能大会上,人工智能(AI)芯片公司寒武纪首次披露寒武纪车载智能芯片的关键数据。这款芯片采用7nm制程,符合车规级标准,其定位为“高等级自动驾驶芯片”。 在智能芯片论坛上,寒武纪创始人、CEO陈天石首次回应了业界对寒武纪入局车载智能芯片的猜想。会上,陈天石整体介绍了寒武纪成立以来的发展战略、核心产品定位,并详细阐释了“云边端车”最新布局。 ▲寒武纪创始人、CEO陈天石 一、寒武纪产品线已覆盖云边端市场,满足不同场景算力需求 陈天石提到,人工智能的首要要素就是算力。随着深度学习的兴起,尤其是大模型,像自然语言处理模型,其算力已经达到了一个很高的量级。要对这样复杂的模型进行训练,所耗费的时间和能源、设备成本是非常昂贵的。 所以如何获得更加廉价、能效更高的算力是行业中众多智能芯片厂商关注的焦点,也是智能芯片行业长期努力的方向。 另外,在不同场景下,智能芯片的算力要求也有所不同。比如物联网对于算力需求较少;智能驾驶、自动驾驶对于算力的要求就会更高;而像数据中心和云计算,其算力需要达到POPS甚至EOPS这个量级。 所以,面对不同场景的算力需求,就一定要有不同品类的智能芯片产品进行覆盖。寒武纪作为全球智能芯片领域的先行者,其产品线已经覆盖了云、边、端三个领域,包括训练、推理等不同品类的AI芯片。 寒武纪的所有处理器都是用统一的处理器架构和平台级基础软件,这意味着开发者只要在云端应用寒武纪的产品,也可以在终端和边缘计算平台使用相应的产品。并且由于统一的指令集和架构,云边端可以采用统一的软件平台,开发的应用可以在云边端互相兼容。大大减少云边端不同平台的开发和应用迁移成本。 ▲寒武纪统一的处理器架构和指令集 当前,寒武纪的云端训练核心代表产品有思元290芯片及基于其的MLU290-M5训练加速卡,玄思1000训练整机等。其中,思元290芯片在去年下半年完成了量产出货,并在今年年初进行了发布。这款新品基于台积电的7nm工艺,其8位定点峰值性能可达512TOPS。 在云端推理的布局上,寒武纪的产品有MLU270-S4, MLU270-F4等,支持全场景推理应用,推理算力较为均衡高效;在边缘端的布局上,寒武纪有MLU220-M.2、MLU220-SOM等产品,其部署较为灵活,能效较高;终端领域上,寒武纪处理器IP覆盖0.5-8TOPS算力,可灵活配置算力,满足不同终端芯片的不同算力需求。 ▲寒武纪玄思1000智能加速器、MLU290-M5云端智能加速卡和思元290芯片 2021年初,寒武纪训练产品线MLU290-M5和玄思1000加速器正式发布后,寒武纪“云边端一体、训练推理融合、统一的平台级软件“的生态格局正式确立。在支撑产业升级,推进AI落地方面,寒武纪完整的生态格局显示出强大的竞争力,在互联网、金融、能源、医疗、物流等行业均有规模化的应用与落地。 陈天石提到,这几年来,人工智能技术从阳春白雪的实验室中,带到了传统的行业中,切实地提升了这些行业的劳动生产力。 二、车载智能芯片参数发布,可满足高等级智能驾驶需求 陈天石也提到,最近寒武纪在智能驾驶领域有所布局。 随着自动驾驶与新能源汽车技术的快速发展,未来的汽车将由以车为中心、负责交通出行的传统机械汽车转变为以人为中心的移动智能空间,智能汽车将成为下一个人工智能落地的重要场景。 陈天石称:“智能驾驶是一个复杂的系统任务,对于车载芯片的算力、云端训练、边缘端推理性能都提出了更大的挑战。寒武纪已有的云边端协同、训练推理融合、统一的软件开发平台,为应对自动驾驶的挑战提供了良好的基础条件。” ▲寒武纪云边端车协同 寒武纪车载智能芯片定位于“高等级智能驾驶芯片”,致力于为实现更高级别的自动驾驶提供算力支撑。目前自动驾驶大多停留在L1、L2,自动驾驶每前进一个等级对于算力的需求据估计将提升5~10倍,当前市场中的车载芯片几乎很难应对爆发式增长的算力需求。而寒武纪“云边端车”四位一体的布局,目标就是满足自动驾驶的算力爆发需求。 云端上,寒武纪高性能AI训练芯片负责处理车端收集的海量数据并进行复杂模型训练,再通过OTA推送到车端。 在边缘端,寒武纪基于边缘端智能芯片则可以推送路侧视角、远距离信息、车辆盲区等信息到车端,与自动驾驶车辆形成协同感知。 在终端方面,基于寒武纪智能处理器IP的各类终端芯片,可以感知和采集数据,赋能地图众包、高清地图等应用,通过云端和路侧设备将数据推送至车辆,保障信息的准确高效。 在车辆端,本次推出的寒武纪车载智能芯片,单芯片拥有超过200TOPS的AI性能、采用7nm制程、车规级标准和独立安全岛,也支持寒武纪成熟的AI软件工具链,能够满足高等级智能驾驶的性能需求。在这款芯片上,寒武纪也将持续更新迭代。 ▲寒武纪行歌智能驾驶芯片 结语:寒武纪布局车载芯片值得期待 随着汽车智能化、数字化技术逐渐成熟,汽车智能驾驶芯片这一关键市场也成为了汽车行业的焦点之一。作为科创板AI芯片第一股,寒武纪也看到了这一市场的重要性。 今年1月,寒武纪创办了全资子公司寒武纪行歌(南京)科技有限公司。之后不到1个月,原麦肯锡全球董事合伙人及大中华区汽车行业负责人王平便加入了寒武纪行歌。再到如今,寒武纪披露车载芯片的关键数据,战略步伐颇为稳健。寒武纪在智能芯片领域的产品化和产业化能力是毋庸置疑的,这一款单芯片算力超过200TOPS的智能驾驶芯片能否交出一份亮眼的成绩单,让我们拭目以待。
任天堂挤了一下牙膏,让我在2021年看到了720p的OLED屏
昨天晚上,任天堂突然悄咪咪地放出了一个新款 Switch 的视频,震惊所有人。 毕竟在 E3 上老任关于新主机的消息是一点儿也没说,这突然连个预告都没有就放了个大招,谁顶得住啊? 任天堂 Switch ( OLED model )相比原来的任天堂 Switch 确实有一些升级,可它并不是玩家们期待的那个任天堂 Switch Pro。 比如 7 英寸的 OLED 屏幕、边框变窄、储存空间从 32GB 变成了 64GB、支架也升级了、底座也有网口了、扬声器也更给力了。。。 除了这些,就没别的了,性能方面的提升哪怕是一丁点儿都没有。 美国的任天堂产品经理在推特上回答网友关于性能提升的提问时直接就说了, “ 要是你对这屏幕没啥想法的话,就接着玩你手头那台 Switch 吧 ” 。 图片来源微博 @电玩巴士 ▼ 无数的玩家在经历这场大喜大悲之后,开启了对于任天堂的吐槽模式,说老任也学某厂挤牙膏,甚至有网友说老任这个 7 英寸的 OLED 屏幕是奥迪那边积压的货。 说实在的,这消息确实挺有道理的,毕竟这都 2021 年了,你上哪儿去找 720p 的OLED 屏啊? 这说法让我非常感兴趣,我是个爱追根究底的人,就去屏库上搜索了一下这个分辨率的 OLED 屏幕。 你猜怎么着,包括停产的型号在内,还真找不到 7 英寸的 720p OLED 屏。 难不成真是奥迪堆积的车机屏幕? 实际上,就像上面那个消息图里网友猜测的一样,任天堂真就是找了三星专门做的这块屏幕。 三月份的时候,彭博社就已经报道过这个消息了,并且直言它会用在下一代 Switch 上。 文章中的时间、尺寸和分辨率也和任天堂 Switch OLED 的发布时间以及参数相吻合。 不过有一说一,哪怕这屏幕不是积压货,它也确实算得上是 “ 电子垃圾 ” 这个称呼。 毕竟这年头你随便拿个电子产品出来想找个 720p 的屏幕都是件挺难的事儿。 更何况你都上 OLED 屏了,OLED 屏幕能耗比 LCD 要低,你电池没提升也就算了,怎么不想着提一提分辨率? 而且众所周知,Switch 连上电视是可以输出 1080p 的,说明不存在性能跟不上的问题,你咋不想着输出到自己的屏幕上呢? 估摸着很多网友都有差不多的想法,因此这两天做了一大堆关于 Switch OLED 的梗图。 比如有这个蜘蛛侠名场面版本的。 还有表现期待与现实之间的落差的。 还有就是这类直观描写了网友观看宣传视频时的心路历程的。 讲道理,隔壁 PS5 和 XSX 都发售了这么久了,对比上一代的主机性能提升多大明眼人都看得见,老任却只整了个 OLED 屏幕升级版的 Switch,这一波被骂挤牙膏,我觉得不过分嗷。 其实纵观主机和掌机的历史,老任的产品在硬件配置上,从来都没什么竞争力,而且挤牙膏也是一把好手了。 比如曾经的 GameBoy 一家人( GB 、 GBC 、 GBA ),GBC 就是个彩色版的 GB,显示尺寸和电池和 GB 都是一样的。 而且 GBA 都推出过两个改版机型 GBA SP 和 GBM,当年 GBA SP 不还是一样被称作一代神机? 这下你大概也就不会疑惑于所谓的 “ 挤牙膏 ” 了,这根本就是老任的传统艺能嘛! 除此之外,老任还有个绝活,那就是把一手 “ 烂牌 ” 给打好,这里的 “ 烂牌 ” 指的就是老任产品的硬件配置。 当年玩过 Gameboy 的差友肯定都知道,半夜玩游戏的标配除了 Gameboy 之外,还得带一个手电筒。 因为不管是 GB、GBC 还是 GBA,它们的液晶屏其实都没有带背光,在被窝里玩为了不被爹妈发现肯定也不能开灯,所以只能用手电筒照明了。 而在 Game Boy 时期,世嘉也推出过一款叫 Game Gear 的掌机,虽然和 Gameboy 一样都用了 Z80 处理器,但是它的屏幕是自带背光的 STN 液晶屏。 而且虽然两者的屏幕分辨率都是 160 X 144,但是 Game Gear 支持 4096 色显示,色彩上完爆 Game Boy ( GBC 和 GBA 都是后来才有的 )。 除了 Game Gear,NEC 公司的 PC-E GT 掌机、世嘉的游牧民掌机( SEGA NOMAD ,相当于便携版的 Mega Drive 主机 ),各自都在性能和技术上领先 Game Boy 很多。 可是它们最终都输了,那个时代的掌机只属于一个名字,那就是 Game Boy。 它们输给任天堂的原因主要有两点,一是任天堂的游戏阵容实在是过于强大,这个是真的打不过。 二是虽然它们的性能上比 Game Boy 要高,可是在那个用干电池作为续航的年代,它们实在是太费电池了,六节 AA 电池,玩个三五小时就没电,这谁顶得住? Game Gear 的续航 ▼ 相较之下,Game Boy 只要 4 节电池,可以坚挺地玩上一整天,这差距一下子就拉大了。 可以说在这段时间里,任天堂就是掌机市场的主宰,直到 2004 年,索尼发布了横扫大江南北的 PSP。 PSP 绝对是个划时代的掌机,而和 PSP 同时期的任天堂掌机也不弱,它就是 NDS。 两者在硬件配置上的差距有目共睹,PSP 的显示器是 4.3 英寸,480 X 272 分辨率, NDS 是 3 英寸,256 X 192 分辨率。 PSP 的处理器是两个 333MHz,MIPS32 架构的基于 R4000 的中央处理器,NDS 两个 CPU 则是 67MHz 和 33MHz。 PSP 的配置 ▼ NDS 的配置 ▼ 按说这无情的配置对比 NDS 是被打到妈都不认识了,可是在那个年代它依然能在掌机市场抢下一大块蛋糕,凭的是什么? 一个还是之前提到过的游戏阵容,另一个就是它在玩法上的开创性了。 毕竟 NDS 可是第一台双屏加触控的掌机,而且还加入了麦克风感应,对于游戏的趣味性提升不是一点半点。 可是老任的这套组合拳也不是无往不利的,比如曾经的任天堂 Wii U。 那个时代的主机争霸,所有人都只记得 PlayStation 3 和 Xbox 360,以及不久后横空出世的 PlayStation 4 和 Xbox One。 对比这些经典的主机,仅仅发售 4 年多就停产的 Wii U 很显然是失败的。 虽然有过失败,但是任天堂在大多数时候都是成功的,比如任天堂在 2017 年公布了一个 720p 分辨率、摇杆时不时漂移、续航还只有三四个小时的所谓掌机,也就是 Nintendo Switch。 同时代的 PS4、Xbox One 是什么配置?那上面的游戏是什么画面水准? 可任天堂用 Joy-Con 以及红外感应等简单的东西,还有健身环、任天堂 Labo 等大量周边产品,完全改变了多人线下游戏的游戏形式。 在 PS4 和 Xbox One 已经发布多年,并且分走了那么大一块蛋糕之后的情况下,任天堂 卖出了 8000 多万台 Switch ,玩过的人没有一个说不好玩的。 要说在游戏玩法的创新上,真没谁比得过任天堂,这也是任天堂能安然自得地推出用着破烂配置的产品,还不停挤牙膏的底气所在。 所以说,任天堂是世界的主宰这句话,不是没有道理的。
500元淘了一台小米6,我发现它比很多千元机都要强
前段时间雷总发了条微博,直接炸出了 215 万的钉子户:买新不买旧,除非小米 6 ! 其实早在小米 10 发布的时候官方就特地感谢了一波:求求你们了,别死磕小米 6 啦。。。 而且玩梗也是有一手:去年的愚人节就推出了小米 6 复刻版,用户的呼声还挺高的。 打开某二手交易市场,小米6的价格依然坚挺在 500 元的档位:要知道小米 8 的二手价格也就 500 多,真就有点离谱。 小米 6 凭啥是一代神机呢?这事得从四年前说起。 2017 年 4 月 19 日,小米 6 正式发布。在这场发布会上,小米换掉了沿用 7 年的开场音乐,并喊出" 你等了 203 天,我等了 7 年"这样打满鸡血的口号。 它的表现也确实给力:骁龙 835 加持、扎实的外观设计、正面指纹识别。。。极致的堆料成就了神机的诞生。 当年的一代神 U 骁龙 835 现在用起来咋样?小米 6 在 2021 年还能用吗?抱着这样的疑惑,我立马以 500 元高价闲鱼收了台 4+64G 的小米 6 。 上手的一瞬间,我就感觉这钱花的值: 这手感真的绝了。 小米 6 挺敦实的,重量来到了186g 。但对于现在动辄 200g 起步的旗舰机型来说,我个人还是能接受的。 它的用料挺考究:不仅用上了不锈钢边框,四曲面玻璃机身不仅耐造拿起来也舒服,小屏旗舰是真的香。 你要知道现在的千元机型人均塑料边框背板,那种廉价的质感和小米 6 是真的没法儿比。 坦白来讲,在厂家还没朝着摄像模组发力的时候,平整的手机背部看着可真赏心悦目。。。 不过槽点也是有的:正是在这一代机型上,小米砍掉了极为先进的 3.5mm 耳机接口,让它成了无数用户心中的白月光。 点亮小米 6 ,习惯了全面屏的我多少有点不适应:这块 5.15 英寸的 lcd 屏无论是打游戏还是追剧都不太够用。 抛开跑马的下巴不谈,60Hz 的刷新率只能说刚够用,和 90hz 甚至 120hz 的屏幕相比起来使用体验还是有蛮大差距的。 LCD 屏幕的色彩范围相较于 AMOLED 屏幕来说真的是肉眼可见的下降,感觉画面灰蒙蒙的,总是差点意思。 最重要的是实体按键带来的影响——玩一些 FPS 游戏的时很容易误触到菜单键,再切回去人直接没了。 但它也不是没有优势:小米 6 亮度最低可调至 1nit ,晚上玩手机也不用担心亮瞎眼了。4096级的亮度调节也很顶——部分中端旗舰到现在都没有安排上。 对于喜欢 lcd 屏的朋友来讲。小米 6 的护眼属性的确可圈可点。但从大趋势来看,色彩更讨喜更轻薄的 AMOLED 屏幕取代 LCD 屏幕也只是时间问题了。。。 接下来就是托尼最感兴趣的部分:小米 6 搭载的骁龙 835 性能到底咋样? 要知道当时骁龙 810 和 820性能虽然提上去了,但发热超级严重。而骁龙 835 在性能和功耗之间找到了平衡,这才力揽狂澜。 打开王者荣耀进行测试,开启最高特效,小米 6 的帧率保持在 59.5 帧,虽然在游戏后半程开始掉帧,但整体表现还算可以。 拿来和搭载骁龙 765G 的 OPPO Reno 4 对比我直接沸腾:骁龙 835 在帧率表现上还是要比骁龙 765G 有一些优势,你得知道这中间可隔了 1500 多的差价。。。 但在原神的表现只能用拉跨来形容了:低画质满帧率的状态下,正常跑动都一顿一顿的,要真想玩也只能开最低特效了。 要不和骁龙 888 拼一下?虽然都快被喷烂了,但瘦死的骆驼比马大,至少从帧率上它比骁龙 835 高了两倍还不止。。。 除此之外,小米 64g 的运存放在现在真的有点不够看,偶尔回个消息再切回游戏,直接给你重开,心态直接炸裂。。。 打游戏不行,但轻度使用完全没毛病。平时刷个微博聊个微信啥的都挺流畅,把不咋用的软件都搬到小米 6 上,拿来当个备用机美滋滋。 在续航方面,小米 6 搭载了 3350 毫安的电池和 18W 快充的续航组合,放在 2021 年这个参数多少有点寒碜,国产千元机现在也最起码 30W 起步了。。。 由于电池老化的原因,三个小时的视频播放加上一个小时的轻度使用,电量就从 100 % 降到了 25% ,我估摸着用一天是够呛。。。 如果说在屏幕和性能方面,小米 6 还没有和千元机拉开差距甚至略有优势,那到了拍照环节它则是彻底的和时代落伍了。 和小米 11 ultra 做个对比,可以说是全方位被吊打了。涂抹的画质,难以抑制的高光,一到了晚上扫码都困难。如果你对拍摄有一定需求的话,最好还是别考虑小米 6 了。 讲了这么多,小米 6 值得买一台吗?我个人其实是不太建议的。 目前闲鱼上的二手小米 6 有挺大一部分都是换屏修理过的,不排除你买回来用了一阵机身就有各种问题,到时候修理起来也挺麻烦。 使用小米 6 也意味着使用习惯的改变,对于习惯了全面屏手势的朋友,再回到实体按键可能有点不适应——我有好几次上滑没反应才想到得用菜单键唤出界面。。。 另外一方面来讲,小米 6 的内存真的不太够用,像我买的 4+64g 内存最多就是轻度使用一会儿,但凡多开几个应用,系统立马变卡顿,有时候直接卡死了。 至于 6+64g 的小米 6。。。同样配置的小米 8 也就这个价。虽然小米 6 品质感确实不错,但和千元机比起来挺多功能你也没法享受。 总体来讲,如果你是个数码发烧友,想买来尝个鲜没啥问题。但如果想收来当个主力机那还是得多想想。 毕竟你买来的小米 6 ,可能已经在二手市场转了几圈了。
这哥们做了一台能在现实里开的“高达”,这就是男人的浪漫
说起现在的机器人,想必差友们脑海中首先蹦跶出来的,应该是波士顿动力机器狗这类萌萌的跟小动物似的玩意吧。 这些小玩意,能钻缝,能巡逻,还能拉卡车,总之就是突出一个小巧玲珑。 除了机器狗还有这批波士顿动力的人型机器人,大家对它最大的印象就是:它会表演后空翻~ 偶尔还能来个杂技啥的。 虽然这些机器人看起来确实身手矫健,但是他们和小辣椒心中那些,举手投足间就能够毁天灭地的机器战甲,明显有着很大的差距啊! 相信和小辣椒差不多年纪的差友们,对于机器人的终极幻想绝对是高大的,拥有毁天灭地的力量的。 我们从小看到的动漫和电影作品里,这些类似人类外骨骼的机器人会像救世主一样战斗,保卫地球。 而这份浪漫,我愿称之为“ 机器人的终极浪漫 ”! 在加拿大一位名叫 Jonathan Tippett 的大佬,心中就一直坚守这份对机器人的终极浪漫。 他花了 15 年的时间去设计完善,终于造出了一台被他取名为 Furrion Exo-Bionics 的外骨骼机器人,这玩意重量接近 4 吨,体型比一般的卡车还要巨大。 可以说,这台 Furrion Exo-Bionics 是小辣椒看过的这么多大佬造的机器人中最威武的,无论是走路还是驾驶都充满着力量感。 差友们可以感受下,这台外骨骼机器人的破坏力,小汽车在它面前就像玩具一般脆弱。 正常需要几十只机器狗拖动的大卡车,这台外骨骼装甲可以轻轻松松的帮你搞定了。 并且 Jonathan Tippett 还有一个大胆的想法:他希望组织一支由 Furrion Exo-Bionics 机甲组成的战队,让他们在巨大的足球场中冲刺、对抗。 把驾驶 Furrion Exo-Bionics 发展成一项多人运动。 为了这个梦想,他已经酝酿了整整 15 年了。 早在 2015 年 Jonathan Tippett 开发设计了一套腿部的动力系统,这个看起来有些愚蠢的玩意,就是这台外骨骼机甲的原型了。 在之后的几年内, Jonathan Tippett 把机甲的内部机械设计交给了一个专业的机械设计团队 Tippett 来进行设计。 在完成了标准的工业化和零件化的组装后,这套机甲就成了差友们现在看到的样子~ 这台外骨骼机甲的骨架采用了赛车和航空航天中常用的合金制成,并且采用了电力驱动。 在经过这十几年的不断改进之后,这台外骨骼机甲,逐渐向着“ 变态 ”的方向发展,成为了一台能够适应全地形的装甲猛兽,无论是赛道、沙漠还是雨林都能够轻松驾驭。 不过,让这套外骨骼机甲动起来,并不是难点,有了成熟的技术方案做支持,这台钢铁猛兽很快就能够进行一些基础的动作了。 如何让它成为一台“ 载人机甲 ”才是 Jonathan Tippett 和他的设计团队遇到的大问题。 在 Jonathan Tippett 的设想中,这台外骨骼机器的是为了机甲运动而生的,所以驾驶这台机器需要极高的门槛。 它没有配置任何辅助驾驶的设备,没有自动化、没有陀螺仪、甚至连个保持机械平衡的基本辅助设备都没有。 所以驾驶员在驾驶舱的任何动作,都会通过最传统的传动方式反应到这套外骨骼机甲上,因此每一个驾驶员都需要经过长时间的训练。 有一说一,这种设定应该非常符合小辣椒心目中对装甲机器人的幻想。 Jonathan Tippett 在英国山区的一片空地上,建立了一片培训基地,任何想要驾驶这台机甲的朋友都必须在这个训练基地内完成三四天的培训,才能掌握一些基础的知识。 想要熟练操控这台机甲,则需要更多的训练时间,这熟悉的味道和配方,总会让小辣椒想起以前看过的一些机甲类的影视作品。 并且 Jonathan Tippett 已经离他想要举办一场热血的机甲大战的梦想越来越近了,在 2017 年的时候,一家制造家用电器的技术公司,给了这个项目一笔不菲的投资。 根据 Jonathan Tippett 的介绍,建造一台这样的外骨骼机甲的成本大约在 150 万美金到 200 万美金之间。 估计过不了几年,差友们可能会看到一场热血澎湃的“ 真·机甲大战 ”了。 小辣椒给差友们介绍过很多国外在制作机器人方面有自己独到见解的大佬,但是 Jonathan Tippett 制作的这套机器人外骨骼装甲,可以说是最贴近我想象中的。 也希望这个项目能发展的越来越好吧,能够让我们早日在电视上看到一群机甲战斗的场面吧。
人脸识别走光引热议!后台看到的不只是脸?专家详解
科技日报记者 陈曦 不少软件在进行身份安全认证时,人脸识别都是必不可少的重要一环。但你真的以为,人脸识别就只是拍“人脸”吗?近日,数码博主@长安数码君 在社交平台爆料称:人脸识别时采集到的区域不仅仅是屏幕所显示的头部,而是摄像头覆盖的整个范围。并且采集到的照片都会上传到后台,后台的真人审核人员都能看到。 热搜话题截图 很快话题#人脸识别一定要穿上衣服#就上了热搜榜。很多人惊呼,如果真是这样,就尬到外星球了。那么,后台审核人员真的能看到我们显示在手机屏幕上人脸以外的部分吗? 对此河北工业大学电子信息工程系主任邱波教授肯定地表示,“人脸识别拍摄的图像肯定是摄像头视野覆盖的所有区域,而不只是我们在手机上看到的框框以内的部分,这是基本常识问题”。 “从技术角度来讲,现在的人脸识别技术是不需要储存原始照片的。”邱波解释,智能摄像头可以实时提取人脸图像特征并进行人脸的编码,从而生成一个人脸特征向量,进而进行传输、存储和比较运算等操作。也就是说在终端机器那里,人脸早已变成了一串数字,它们可以表示眼睛之间的距离,嘴角的位置、脸型的大小、皮肤的粗糙程度等等,具体是什么根据不同的人脸特征计算方法会有变化,在这些特征计算之后每一张脸都转变成了一个“密码”——特征向量。 “当把人脸转换为向量值后,机器在进行人脸识别的时候,就类似于在密码本中查找特定密码的过程,只需要比对这些数字即可。”邱波表示,可以说,从技术角度讲,人脸识别在向量层次就可以做到。 新京报微博视频截图 对于大家担心的人工审核成大型“社死”现场,邱波表示也不必过分担心。对于大公司来讲,每天需要进行的人脸识别工作量是非常巨大的,这部分工作几乎都是由机器进行的。而且,现在提供人脸识别技术的头部企业和大企业采用的都是隐私计算技术,只会向客户提供脱敏特征码用于比对,也不会将图像给送到后台。单从存储和传输等方面的成本上看,对公司而言,把原始图像送往后台也是不合算的做法。因此,后台人工审核时能看到图像的情况“极有可能不合规”。 “不过也有一些公司出于战略决策的目的,会储存一些用户照片,来满足相关算法多样性和后续改进的需要。通过让机器学习,优化人脸识别的算法,开发出安全性更高、更简练 、更准确的算法。”邱波表示,不过从技术角度说,原始图像采集的信息越多,越给人脸识别增加麻烦。比如图像背景很复杂,有一张明星的海报等,那么计算机首先要做人脸定位,甚至还要对海报的人脸进行识别比对,增加了额外的难度和计算量。所以对于一般的公司来说,会采用设定人脸框等手段以缩小需要上传处理的摄像头区域。 邱波强调,虽然目前法规对企业有制约作用,但不能保证整个流程中没有人违规。所以对于公众来说,明白风险并尽量避免此类风险,才是保护自己最好的方式。 来源:科技日报 编辑:黄磊 审核:王小龙 终审:何屹

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