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挑戰電動機車?聯合再生發表氫能機車

聯合再生以太陽能起家,在再生能源領域將觸角再延伸,開發普通重型氫燃料電池機車,聯合再生董事長洪傳獻表示,台灣是機車大國,機車市場高達 1,400 萬輛,而此類移動性交通空具產生的 PM2.5 占了空氣汙染的重要來源,而氫能車才是無論在用電、碳排放都低於電動機車的超低汙染交通工具,台灣很有機會切入市場,聯合再生是以設計、研究和制定規格為主,核心技術掌握在自家手裡,但生產製造則可委外,聯合再生會進一步跟交通部再溝通相當法規和配套,希望氫能機車可以有更完善的環境。

聯合再生總經理潘文輝表示,台灣機車市場規模達 1,400 萬輛,2018 年一年的機車銷售量為 85.5 萬輛,市場非常大,相較於/美/日都將氫能車用在公共交通等領域,台灣更有機會從機車角度切入。

至於在氫氣來源部分,潘文輝表示,氫氣的供應來源非常廣,在自然界氫氣來源很多,而在工業界也是很多生產製造中會產生的附產品,台灣一年氫氣約可產出 18 萬噸,若以 1/3 拿來做為氫能機車的燃料,也就是 6 萬噸,而氫能機車跑 100 公里充電瓶只需要 200g 氫氣,6 萬噸的氫氣則可供 500 萬輛的氫能機車充氣。

至於運作原理,則是以儲氫瓶為主,與空氣氧氣結合後可產生電力,送入動力控制系統啟動馬達,多餘的電力則可進鋰電池儲備,而產生的排放只有水,並無其它氣體或排放物。

而在排放以及耗電,氫能機車每跑 1 公里,約要 0.07 度,電動機車約 0.28 度,燃油機車約 0.2 度;而在排放量,氫能機車每跑 1 公里,約排放 7g,電動機車約 19.7g,燃油機車約 112g,都可見氫能機車的輕汙染以及排放。

而在安全性的部分,潘文輝表示,氫是非常輕的氣體,氫電池在受到外力強力撞擊下,氫氣的排出也是很輕且一下就散出,且與燃油車相較,燃油車若受碰撞是油火四溢,但氫氣因為輕的特性,氣是往天上噴,相對不會造成傷害。

至於聯合再生所研發的 125cc 氫能機車,爬坡可達 17 度,可輕鬆騎上陽明山,且可跨市騎,可跑到 120 公里,台北到苗栗輕旅行沒問題,而時速約可達 90 公里,直線加速的部分,0 到 100 公尺約需 8 秒的時間,完全約與台灣 125cc 的燃油車可媲美。

(本文內容由 授權使用。首圖來源: CC BY 2.0)

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美年健康:阿里網絡及其一致行動人將成為公司第二大股東

  作者:老喵

  【TechWeb】10 月 28 日消息,美年健康日前對外發布公告稱,美年健康股東合計向阿里巴巴集團、螞蟻金服集團和雲鋒基金轉讓美年健康股份 604,884,840 股,約佔美年健康總股本的 16.16%。其中,阿里巴巴及其關聯方將受讓約 10.82% 美年健康股份,交易完成后將成為美年健康的第二大股東。

  公告內容显示,本次股份轉讓事項實施完成后,阿里網絡、杭州信投作為一致行動人, 將持有公司 10.82% 的股份,上海麒鈞將持有公司 5.34% 的股份。本次權益變動前,公司控股股東為天億資產,持有上市公司 355,520,705 股股份,占上市公司股份總數的 9.50%,俞熔先生及其一致行動人合計持有上市公司1,407,586,139 股股份,占上市公司股份總數的 37.61%,俞熔先生為上市公司的實際控制人。

  本次權益變動后,天億資產持有上市公司 236,174,791 股股份,占上市公司股份總數的 6.31%,仍為上市公司的控股股東,俞熔先生及其一致行動人合計持有上市公司 856,237,499 股股份,占上市公司股份總數的 22.88%,俞熔先生仍為上市公司的實際控制人,本次權益變動不會造成上市公司控制權發生變化。

  談及此次轉讓對公司的影響,美年健康表示,美年健康作為中國領先的預防醫學龍頭企業,依託龐大的客戶人群,專業的服務團隊,以及遍布全國標準化醫療服務體系,致力於成為品質驅動的專業醫療 服務和生命科技公司。阿里網絡、杭州信投和上海麒鈞作為公司重要戰略股東和 合作夥伴,能夠幫助美年健康高質量提升企業数字化、智能化發展水平,構建協 作創新的技術平台,為公司長期健康穩定發展提供支持。

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神奇的夸克:構成物質基本單元 小到令人難以置信


夸克是所有物質的基本組成單元,但似乎不能再繼續分割為更小的結構

  新浪科技訊,北京時間 10 月 28 日消息,據國外媒體報道,質子和中子是構成原子核的粒子,看起來似乎已經足夠微小。但科學家表示,這些亞原子粒子其實是由更小的粒子組成,他們將這些粒子稱為夸克。

  “我認為最簡單的說法是,夸克是物質的基本組成部分,構成了我們周圍的一切,”理論物理學家傑弗里·韋斯特解釋道。韋斯特在美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室建立了高能物理研究小組,現在是聖塔菲研究所的傑出教授。

  與电子和其他輕子一樣,夸克似乎不能再繼續分割為更小的結構。夸克是如此之小,以至於關於其大小的描述聽起來都令人難以置信。倫敦大學學院物理學教授喬恩·巴特沃斯(Jon Butterworth)解釋道,夸克的半徑大約是質子半徑的 2000 倍,而質子的半徑比一粒沙子小 2.4 萬億倍。

  1964 年首次提出

  最早在 1964 年,加州理工學院的理論物理學家默里·蓋爾曼(Murray Gell-Mann)首次提出了夸克模型。他是發展粒子物理學標準模型的關鍵人物之一,也是 1969 年諾貝爾物理學獎得主。蓋爾曼指出,要想解釋質子和中子的性質,就必須假定它們由更小的粒子組成。與此同時,加州理工學院的另一位物理學家喬治·茨威格(George Zweig)也獨立地提出了這個想法。

  從 1967 年到 1973 年,在斯坦福直線加速器中心(現稱為 SLAC 國家加速器實驗室)進行的實驗證實了夸克的存在。正如韋斯特所解釋的,夸克的一個奇怪之處在於,它們可以被觀察到,但不能被分離。“一個細微的區別在於,”他說,“它們和电子一樣都是基本粒子,但對於电子,我們可以觀察並分離它們。你可以指出某個电子的方向。對於夸克,你不可能從原子核中取出一個放到桌子上,對它進行檢驗。”

  利用龐大的粒子加速器,科學家可以加速电子,並利用它們來探測原子核內部的秘密。如果电子撞擊到足夠深的地方,就會使夸克脫離,科學家就可以用非常精密的探測器來測量夸克。“我們重建了目標中組成質子和中子的基本單元,”韋斯特說。“你可以看到這些小點,我們把它們稱為夸克。”

  夸克有六種類型

  與質子相比,夸克只帶有部分電荷。根據質量,夸克可以分為六種類型,即六種“味”,分別是上、下、粲、奇、底和頂。它們還有一種名為“色荷”的性質,用來描述強相互作用如何把它們結合在一起。色荷由膠子攜帶,膠子也是一種基本粒子,負責在兩個夸克之間傳遞強相互作用,就像光子負責在兩個帶電粒子之間傳遞電磁力一樣。

  美國堪薩斯大學的一個物理學研究小組計劃使用大型強子對撞機(LHC)上的一個設備來研究夸克和膠子之間的強相互作用。大型強子對撞機是世界上最強大的粒子加速器,位於法國和瑞士之間一條 27 公里長的隧道內。

  “我們的想法是更好地了解質子和重離子——比如鉛——的結構,並研究一種叫做‘飽和(膠子狀態)’的新現象,”這項研究的領導者、堪薩斯大學物理學教授克里斯托夫·羅永(Christophe Royon)解釋道,“當兩個質子或兩個離子以極高的能量碰撞時,我們可以很靈敏地探測到它們的子結構——夸克和膠子,從而探測到某些膠子密度變得非常大的區域。”

  “我們可以類比紐約高峰時段的地鐵,此時地鐵完全擠滿了,”克里斯托夫補充道,“在這種情況下,膠子的行為不是單一的,而是可以表現出集體行為,就像擁擠的地鐵一樣,如果有人摔倒了,每個人都會感覺到,因為人們離得很近。在某種程度上,質子或重離子可以表現得像一個固體,像一塊玻璃,這種狀態稱為‘色玻璃凝聚態’。這是我們希望在大型強子對撞機上看到的,也希望在美國未來的电子-離子對撞機上能看到。”

  如果能找到這種稠密膠子物質存在的證據,或許將回答關於夸克最大的一個未解問題。“這是物質的一種新狀態,”克里斯托夫說,“相對論性重離子對撞機(RHIC)或大型強子對撞機已經提供了一些暗示,但一切都還不確定。這將是一個重要的發現,大型強子對撞機和电子-離子對撞機都是觀察這一現象的理想設備。”

  科學家還想解答的另一個重要問題是,是否有比夸克更小的東西?“是否還存在另一個層次?”韋斯特說,“我們不知道答案。”(任天)

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氮化鎵逆變器成功應用於電動汽車

  科技日報北京 10 月 27 日電 (記者張夢然)日本一研究團隊近日宣布,他們利用半導體材料氮化鎵(GaN)研發的逆變器,已首次成功應用在電動汽車上,有望讓電動汽車節能 20% 以上。該研究團隊由 2014 年諾貝爾物理學獎得主之一、日本名古屋大學教授天野浩領導。

  逆變器是電動汽車的關鍵部件之一,其功能是把電池所儲存的直流電轉換成電動機所需的交流電。也可以理解為是一種將低壓(12、24 或 48 伏)直流電轉變為 220 伏交流電的电子設備。

  此次,天野浩團隊通過利用氮化鎵,研發出了可比一般純電動車節能兩成的純電動車,並將該車命名為“ALL GaN Vehicle”。測試中已能達到時速 50 公里水平,計劃今年內實現時速 100 公里。

  和傳統技術相比,使用氮化鎵的新型逆變器效率更高,可大幅降低轉換中的電量損耗。它也可應用於混合動力汽車等其他環保車,有望幫助減少二氧化碳排放。

  “ALL GaN Vehicle”汽車已於 24 日開幕的第 46 屆東京汽車展上展出。天野浩表示,使用氮化鎵做電池的電動汽車尚屬世界首例。但目前他們仍然面臨裝置的可靠性和價格這兩樣課題研究,他們希望新技術能儘快達到使用標準,爭取 2025 年投入市場。

  天野浩與另外兩名諾貝爾物理學獎獲獎者的研究成果就是發明了以氮化鎵晶體為材料的藍光二極管。

  總編輯圈點

  如果要為半導體材料劃分代際的話,可以這麼說:以硅為代表的第一代半導體是集成電路的基石,第二代半導體如砷化鎵促成了信息高速公路的崛起,以氮化鎵、碳化硅、金剛石等為代表的第三代半導體,則是發展下一代信息技術的重要載體。第三代半導體材料不但具有優異的光電特性,還具有熱導率高、电子飽和速率高、抗輻射能力強等優越性能。因此,它們當仁不讓地成為目前半導體研究領域的前沿熱點。

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裕隆新品牌「YES!來電」,推出跨廠牌整合式充電服務系統

裕隆集團旗下子公司裕電能源,日前宣布推出新品牌「YES!來電」整合充電服務,瞄準電動車充電市場,砸下重金搶平台領先效應。目前已有超過 1,300 座充電樁,並且可支援市面上各廠牌電動車。

電動車與充電站問題,長期以來是「雞生蛋、蛋生雞」的平台供需問題,因為擔心充電設施不足,消費者不願換購電動車;因為電動車數量少,廠商不願意佈建大量充電設備。

裕隆集團準備要砸錢把充電服務先做到位,日後自然有大量用戶紅利收穫。這個策略不算太冒險,因為電動車趨勢已經難以逆轉,只是時間早晚問題。台灣日前曾研擬於 2035 年禁售燃油機車、2040 年禁售燃油汽車,目前方案仍在討論中,但對照其他國家禁售燃油車時程,挪威 2025 年、荷蘭、德國 2030 年、中國、英國、印度 2040 年,其實並不算太倉促。

當各大車廠紛紛閉門造電動車時,外頭的充電服務市場其實也打得火熱。目前各地區已經有普遍的規格,而台灣要走哪一條路呢?

「我們全部都做。」裕電能源董事長許國興表示,「YES!來電」提供四輪電動汽車及二輪電動機車充電解決方案,不管交流電、直流電、歐規、日規、美規、陸規,全部都能提供。「就算是自創規格的特斯拉,也只要一個轉接頭就能通用。」

「YES!來電」目前已經在全台安裝了超過 1,300 座充電樁,其中有 579 座位於公開場域,他們預計在 2020 年要將總數衝到 5,000 座,來解決電動車買主的焦慮。

除了蓋充電樁,他們也準備了相關營運服務、後續維修保固、會員管理,甚至連支付系統都已經設計進去,一條龍的服務流程,簡化公家機關與大型賣場裝設充電樁的難度,同時也提高使用者便利性,只要打開 App,就能查詢到附近的充電樁空位,以及停車場域資訊。

左手花的錢,右手要想辦法賺回來。裕隆集團底下,包括自有品牌的 Luxgen S3 和代理 Nissan Leaf  都是他們進軍電動車市場的重要武器,尤其是 Nissan Leaf,面對特斯拉 Model 3 的大賣,Leaf 仍然以其低價位優勢,在全球銷售量上保持領先。裕隆推充電樁,同時也是在幫 Leaf 鋪路,希望能在台灣電動車市場趕上特斯拉的車尾燈。

Nissan Leaf 充電中,小型充電樁最大功率約 7KW,從零到滿最快需要 8 個小時。(科技新報攝)

「YES!來電」提供了多種解決方案,包括電動機車與四輪車,交流電部分採用台灣通用的規格 SAE J1172 接口,供電能力從 7 度到 15 度;特斯拉車主也可以使用轉接頭,就能夠在這裡充電。同樣地,Leaf 車主也可以接上另一種轉接頭,使用特斯拉充電樁。

直流電部分則能夠提供中國(GB/T)、歐洲(CCS2)、美國(CCS1)和日本(CHAdeMO)四種不同規格,供電能力高達 60 度,雖然不及特斯拉 Supercharge 的功率,但也降低了安裝時的電力需求。

另一款可攜式充電器則可作為備用電源,萬一車子沒電,又無法開到充電站時,可以用來應急。功率只有 3.5Kw,充一個小時,估計能夠讓車子行進 3 – 5 公里。

目前台灣充電樁市場還剛起步,但相關服務廠商眼光也瞄準全球市場,裕電能源與 Nissan 合作,台達電則與福斯合作,特斯拉則有自己的充電站服務商與合作夥伴,這場漫長的戰爭才剛揭開序幕。

(合作媒體:。首圖來源:裕電能源)

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“露西”擬於2021年啟程探索7顆小行星

  科技日報訊 (記者劉霞)據物理學家組織網 22 日報道,由美國西南研究所(SwRI)領導的“露西”任務將於 2021 年發射升空,旨在對太陽系內的 7 顆小行星進行探測。該任務的關鍵設計審查工作近日成功完成。

  據悉,“露西”將於 2021 年 10 月發射升空,在太陽系內進行為期 12 年的旅行,行程長達 64 億公里。一路上,它將拜訪主小行星帶內的一顆天體和特洛伊小行星群內的 6 顆天體。特洛伊小行星群是與木星共用軌道、一起繞太陽運行的一大群古老的小行星。

  設計審查是任務的主要里程碑。一個由來自美國國家航空航天局和幾個外部組織的成員組成的獨立委員會評估了“露西”任務的各個方面,涵蓋航天器和儀器的有效載荷到飛行硬件和軟件、系統工程、任務保障、地面系統和整體科學任務的規劃等。這標志著“露西”設計階段的結束,接着科學家們將開始建造航天器和各種儀器。

  “露西”取自科學家於 1974 年在埃塞俄比亞發現的一具南方古猿化石的名字。古猿“露西”是一名女性,生活在距今 320 萬年之前,被認為是第一個直立行走的人類,是目前所知人類的最早祖先。

  這一名字也彰顯了科學家的熱切期望:他們希望對這 7 顆小行星的研究能進一步揭示太陽系最早期的“模樣”。

  SwRI 首席研究員哈羅德·萊維森說:“特洛伊小行星是來自太陽系形成初期的殘餘物,實際上是行星形成過程的化石,它們蘊藏着有關太陽系歷史的秘密,將徹底改變對太陽系起源的理解。”

  該任務負責人凱茜·奧爾金表示:“‘露西’能夠飛掠如此多目標,不僅使我們可以首次近距離觀察未被探索過的天體,而且還能為我們揭示為什麼這些小行星看起來如此與眾不同。這項任務將讓我們管窺太陽系的形成,有助於我們了解這些行星上揮發物和有機物的來源以及整個行星系統的演化歷程。”

  據悉,該探測器將由洛克希德·馬丁公司研製;戈達德太空飛行中心、約翰·霍普金斯大學應用物理實驗室以及亞利桑那州立大學將建造一套互補的成像和製圖儀器,以遠程探測這一神秘的小行星群。

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提前 3 年!本田:2022 年歐洲販售的車款將全數電動化

路透社報導,日本汽車大廠本田汽車(Honda)23 日宣布,目標在 2022 年結束前將在歐洲販售的所有車款全數更換成油電混合車(HV)、電動車(EV)等電動化車款。本田在今年 3 月時宣告的目標是要在 2025 年結束前將歐洲販售的車款全數電動化、最新的宣告則是將電動化目標時間提前了 3 年。

為了加快電動化腳步,本田於 9 月 23 日宣布,將在 2021 年結束前停止在歐洲販售搭載柴油引擎的車款。

本田目前的目標是要在 2030 年結束前將電動化車款佔全球 4 輪車銷售量比重提高至 2/3。

另外,豐田汽車(Toyota)於 23 日宣布,將在 2019 年 11 月發表旗下豪華車品牌「Lexus」的首款 EV 版車款,目標在 2025 年讓 Lexus 全車種都擁有 EV、HV、插電式油電混合車(PHV)等電動化車款,且目標在 2025 年讓電動化 Lexus 車款銷售比重高於汽油引擎車款。

豐田 6 月 7 日宣布,計畫在 2025 年將電動化車款(包含電動車 EV、燃料電池車 FCV、油電混合車 HV 和插電式油電混合車 PHV)佔全球新車銷售量比重提高至 50% 以上水準,也就是計畫在 2025 年賣出 550 萬台電動化車款。上述電動化車款的銷售量目標達成時間較豐田於 2017 年底時預估的 2030 年提前了 5 年。

(本文內容由 授權使用。首圖來源:)

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黃奇帆:中國央行可能為世界首個推出数字貨幣的央行

  作者:遠洋

  IT 之家 10 月 28 日消息據騰訊新聞《一線》報道,10 月 28 日,中國國際經濟交流中心副理事長黃奇帆在首屆外灘金融峰會上表示,人民銀行對於 DCEP 的研究已經有五六年,我認為已趨於成熟。中國人民銀行很可能是全球第一個推出数字貨幣的央行。

  黃奇帆表示,中國央行推出的数字貨幣是基於區塊鏈技術做出的全新加密电子貨幣體系,將採用雙層運營體系,即人民銀行先把 DCEP 兌換給銀行或者是其他金融機構,再由這些機構兌換給公眾。DCEP 的意義在於它不是現有貨幣的数字化,而是 M0 的替代。它使得交易環節對賬戶依賴程度大為降低,有利於人民幣的流通和國際化。同時 DCEP 可以實現貨幣創造、記賬、流動等數據的實時採集,為貨幣的投放、貨幣政策的制定與實施提供有益的參考。

  以下為演講全文:

  数字化重塑全球金融生態

  ——在 2019 外灘金融峰會上的演講

  (黃奇帆,2019 年 10 月 28 日)

  各位嘉賓、各位朋友:

  很高興受邀參加 2019 年外灘金融峰會。今天談談我對数字化的理解以及数字化如何顛覆全球金融生態。

  一、数字化的構成與顛覆性作用

  数字化主要包含大數據、雲計算、人工智能以及區塊鏈技術。而這幾者之間的關係,如果將数字化平台用人來類比:互聯網、移動互聯網以及物聯網就像人類的神經系統,大數據就像人體內的五臟六腑、皮膚以及器官,雲計算相當於人體的脊樑。沒有網絡,五臟六腑與和脊樑就無法相互協同;沒有雲計算,五臟六腑無法掛架;而沒有大數據,雲計算就是行屍走肉、空心骷髏。有了神經系統、脊樑、五臟六腑、皮膚和器官之後,加上相當於靈魂的人工智能——人的大腦和神經末梢系統,基礎的数字化平台就已經成型了。而區塊鏈技術,就像更先進的“基因改造技術”,從基礎層面大幅度的提升大腦反應速度、骨骼健壯程度、四肢操控靈活性。数字化平台在區塊鏈技術的幫助下,基礎功能和應用將得到顛覆性改造,從而對經濟社會產生更強大的推動力。

  数字化之所以能夠顛覆傳統,就在於它所擁有的五全基因:全空域、全流程、全場景、全解析和全價值。所謂“全空域”是指:打破區域和空間障礙,從天到地,從地上到水下、從國內到國際可以泛在的連成一體;所謂“全流程”是指:關係到人類所有生產、生活流程中每一個點,每天 24 小時不停地信息積累;所謂“全場景”是指:跨越行業界別,把人類所有生活、工作中的行為場景全部打通;所謂“全解析”是指:通過通過人工智能(AI)的收集、分析和判斷,預測人類所有行為信息,產生異於傳統的全新認知、全新行為和全新價值;而所謂“全價值”是指:打破單個價值體系的封閉性,穿透所有價值體系,並整合與創建出前所未有的、巨大的價值鏈。

  数字化具有的五全基因與任何一個傳統產業鏈結合起來,就會形成新的經濟組織方式,從而對傳統產業產生顛覆性的衝擊。與工業製造相結合時,就形成工業製造 4.0;與物流行業相結合,就形成智能物流體系;與城市管理相結合,就形成智慧城市;與金融結合,就形成金融科技或科技金融。在與金融相結合的過程中,数字化擁有的海量信息、計算能力、共識機制,可以大幅度的提高金融服務的效率、安全性,降低金融機構運營成本、壞賬率和風險。

  二、数字化與金融結合帶來的變革

  数字化擁有的五全基因與金融碰撞以後,重塑了全球的金融生態。主要體現在以下四個方面。

  (一)顛覆全球個人支付方式

  在数字化浪潮來臨之前,我國個人支付主要通過紙幣、儲蓄卡、信用卡來完成。2002 年,在合併了全國銀行卡信息交換總中心和 18 家城市(區域)銀行卡網絡服務分中心的基礎上,我國組建了銀聯公司。銀聯創立之後,自主建成銀行卡跨行交易清算系統,推廣了統一的人民幣銀行卡標準,在傳統支付領域發展迅速,促進了經濟社會不斷進步。但在創新支付領域如互聯網支付、手機支付、二維碼支付等方面進展緩慢。

  隨着我國移動互聯網領域的技術進步與應用普及,基於手機的支付方式走進了生活的每個角落,新的支付已經佔據主流地位。以支付寶、微信支付為代表的移動支付已經覆蓋 14 億人。從線上到線下,從家庭日常水電氣話費支付到交通、旅遊、酒店、餐飲,移動支付憑藉其高效便捷的支付體驗,打破了傳統支付方式在空間上、時間上的局限性。2018 年中國移動支付規模約 39 萬億美元,而美國則是 1800 億美元,差距達到數百倍。我國的电子支付系統已經全球領先。如今,有中國人的地方就有移動支付。在歐美、日韓、東南亞等全球數十個國家和地區的線下商戶門店,支付寶、微信支付的範圍幾乎可以涵蓋餐飲、超市、便利店、主題樂園、休閑等各類吃喝玩樂消費場景。

  移動支付使得個人的資金往來信息沉澱下來成為信用數據,使得企業在業態層面有了極大的創新——所有權與使用權分離。這就是共享單車、共享辦公等共享業態能夠出現並蓬勃發展的基礎。企業在銷售商品或服務時,不再需要賣掉所有權,而只需要賣掉某一個時段的使用權。未來,共享傢具、共享工具、共享智力等各類共享業態在移動支付的助推下,將迎來更大的發展機遇。

  隨着區塊鏈技術在金融領域的逐步滲透,個人跨境轉賬的底層技術實現方式也開始被改寫。過去,個人跨境轉賬需要跨越支付機構、銀行和國際間結算網絡,整個過程由於串行處理而效率低下。而現在,區塊鏈技術可以作為支付機構與商業銀行之間的接口技術。跨境匯款中的多方通過區塊鏈技術將匯款報文傳遞給各參与方,從而實現多方協同信息處理,將原本機構間的串行處理并行化,提高信息傳遞及處理效率。

  但是,在新的支付方式高速發展的同時,也要尊重人對支付方式的選擇性。隨着移動支付的普及,部分商家開始熱衷於“無現金”,拒收現金的現象也隨之增多。根據《中華人民共和國人民幣管理條例》,任何單位和個人不得以格式條款、通知、聲明、告示等方式拒收人民幣。拒收現金的行為不僅損害消費者的合法權益,從長遠看還會危及金融安全。同時,由於移動支付的基礎是電力設施、數據中心、網絡系統,一旦發生意外如地震、斷電、人禍導致移動支付無法使用,將會給社會帶來嚴重後果。

  (二)重塑貿易清結算體系

  在数字化時代,不僅需要改變個人支付方式,企業間、國家間的支付結算方式也需要進行重塑。企業在開展國際貿易外匯結算時,會面臨是兩國貨幣直接支付結算,還是以美元為中間價結算的問題。在人民幣跨境支付系統(CIPS)上線之前,人民幣跨境清算高度依賴美國的 SWIFT(環球同業銀行金融電訊協會)系統和 CHIPS(紐約清算所銀行同業支付系統)。SWIFT 成立於 1973 年,為金融機構提供安全報文交換服務與接口軟件,覆蓋 200 余個國家,擁有近萬家直接與間接會員,目前 SWIFT 系統每日結算額達到 5 萬億至 6 萬億美元,全年結算額約 2000 萬億美元。CHIPS 是全球最大的私營支付清算系統之一,於 1970 年建立,由紐約清算所協會經營,主要進行跨國美元交易的清算,處理全球九成以上的國際美元交易。SWIFT 和 CHIPS 彙集了全球大部分銀行,以其高效、可靠、低廉和完善的服務,在促進世界貿易的發展、加速全球範圍內的貨幣流通和國際金融結算、促進國際金融業務的現代化和規範化方面發揮了积極的作用。

  但是高度依賴 SWIFT 和 CHIPS 系統存在一定風險。首先,SWIFT 和 CHIPS 正逐漸淪為美國行使全球霸權,進行長臂管轄的金融工具。從歷史上看,美國藉助 SWIFT 和 CHIPS 系統發動了數次金融戰爭。2006 年,美國財政部通過對 SWIFT 和 CHIPS 的數據庫進行分析,發現歐洲商業銀行與伊朗存在資金往來,美國隨即以資助恐怖主義為借口,要求歐洲 100 多家銀行凍結伊朗客戶的資金,並威脅將為伊朗提供金融服務的銀行列入黑名單。隨後全球絕大部分銀行斷絕了和伊朗金融機構的所有業務往來,伊朗的對外金融渠道幾乎被徹底切斷。2014 年烏克蘭危機中,美國除了聯合沙特將石油價格腰斬外,更威脅將俄羅斯排除在 SWIFT 系統之外,隨後俄羅斯盧布大幅貶值,經濟受到嚴重負面影響。其次,SWIFT 是過時的、效率低下、成本極高的支付系統。SWIFT 成立 46 年以來,技術更新緩慢,效率已經比較低下,國際電匯通常需要3-5 個工作日才能到賬,大額匯款通常需要紙質單據,難以有效處理大規模交易。同時 SWIFT 通常按結算量的萬分之一收取費用,憑藉垄斷平台獲得了巨額利潤。

  所以說,在當前数字化浪潮的大趨勢下,依託技術更新緩慢、安全性難以保證的 SWIFT 和 CHIPS 系統是沒有前途的。在大數據平台、區塊鏈技術的驅動之下,構建形成一個新的清結算網絡已經成為當前許多國家的共識。區塊鏈技術具有去中心化、信息不可篡改、集體維護、可靠數據庫、公開透明五大特徵,在清結算方面有着透明、安全、可信的天然優勢。目前全球已有 24 個國家政府投入並建設分佈式記賬系統,超過 90 個跨國企業加入到不同的區塊鏈聯盟中。歐盟、日本、俄羅斯等國正在研究建設類似 SWIFT 的國際加密貨幣支付網絡來取代 SWIFT,越來越多的金融機構和區塊鏈平台正在通過區塊鏈試水跨境支付,用實際行動繞開 SWIFT 和 CHIPS 全球支付體系。

  (三)改革全球貨幣發行機制

  貨幣是國家與國家、地區與地區、人與人之間發生社會關係、交換關係所必不可少的媒介。原始社會沒有貨幣,通過皮毛、貝殼等稀缺的物質來進行交換,但交換的媒介始終無法統一,制約了生產力的發展。農業社會開始以黃金、白銀或銅幣等的貴金屬作為貨幣中介。工業社會後,商品價值量越來越大,用黃金等貴金屬作為貨幣難以承載巨大的交易規模,紙幣隨之出現。上世紀 80 年代,貨幣的电子化越來越發達,电子錢包、信用卡、儲記卡、手機支付迅猛發展。時至今日,以比特幣、Libra、央行数字貨幣為代表的数字貨幣開始出現,貨幣迎來了数字化時代。

  那麼貨幣發行的基礎是什麼呢?以前貨幣依靠金、銀等貴金屬作為錨定物。20 世紀 70 年代布雷頓森林體系瓦解以後,貨幣發行的基礎變成了與國家主權、GDP、財政收入相掛鈎的國家信用。美國憑藉強大的軍事、經濟,通過美元垄斷了全球石油美元結算和大部分國際貿易結算,美元成為了事實上的“全球貨幣”。

  然而依賴主權信用發放的貨幣也面臨貨幣超發等問題。1970 年,布雷頓森林體系解體之前,全球基礎貨幣總量(央行總資產)不到 1000 億美元;1980 年,這一数字大約是 3500 億美元;1990 年,這一数字大約是 7000 億美元;2000 年,這一数字大約是 1.5 萬億美元;2008 年,這一数字變成了 4 萬億美元;到 2017 年底,這一数字是 21 萬億美元。尤其是近 10 年來,美國為了擺脫金融危機,通過國債投放貨幣來刺激經濟發展,導致政府債務總量從 2007 年的 9 萬億美元上升到 2019 年的 22 萬億美元,已經超過美國 GDP。如果美國債務持續攀升,到期債務和利息消耗完全部的財政收入,美國沒有信用再發國債,融資能力將會減弱,一次新的全球金融危機將不可避免。

  如何改變貨幣超發的局面?在金本位崩潰之後,世界各國一直沒有很好解決這一問題。雖然有學者提出回歸金本位的呼籲,但受限於黃金儲量,回歸金本位顯然不太現實。在数字時代,有部分企業試圖通過發行比特幣、Libra 挑戰主權貨幣,這種基於區塊鏈的去中心化的貨幣脫離了主權信用,發行基礎無法保證,幣值無法穩定,難以真正形成社會財富。本人不相信 Libra 會成功。對主權國家來講,最好的踐行貨幣國家發行權的辦法是由政府和中央銀行發行主權数字貨幣。在全球央行發行主權数字貨幣的過程中,除了要提高便捷性、安全性之外,還要制定一種新的規則,使得数字貨幣能夠與主權的信用相掛鈎,與國家 GDP、財政收入、黃金儲備建立適當的比例關係,通過某種機制,遏制濫發貨幣的局面。

  目前我國央行推出的数字貨幣(DCEP)是基於區塊鏈技術推出的全新加密电子貨幣體系。DCEP 將採用雙層運營體系,即人民銀行先把 DCEP 兌換給銀行或者是其他金融機構,再由這些機構兌換給公眾。DCEP 的意義在於它不是現有貨幣的数字化,而是 M0 的替代。它使得交易環節對賬戶依賴程度大為降低,有利於人民幣的流通和國際化。同時 DCEP 可以實現貨幣創造、記賬、流動等數據的實時採集,為貨幣的投放、貨幣政策的制定與實施提供有益的參考。人民銀行對於 DCEP 的研究已經有五六年,我認為已趨於成熟。中國人民銀行很可能是全球第一個推出数字貨幣的央行。

  (四)提高產業鏈運營效率

  5G 時代,除了消費电子產品如手機、平板、筆記本電腦之外,智能家居、汽車乃至工業製造設備等各類終端都能夠智能化並接入到互聯網中。数字平台將進一步進化為萬物互聯平台,帶動人類的互聯網產業從 to C 型的消費類互聯網發展為 to B 型的產業類互聯網。其中,科技金融可以連接數據平台、金融企業、產業鏈上下游,幫助各方優化配置資源、提高運行效率以及降低運行成本。

  科技金融的發展形式有兩種。一種是“互聯網+金融”,有條件的数字化平台公司,圍繞自身產業鏈籌建非銀金融機構,獨立發展金融業務。另一種是“金融+互聯網”,金融企業根據產業鏈發展需要構建数字化平台。前幾年經濟有些脫實向虛,許多工商業企業、非金融企業熱衷於跨界運作,申請各類金融牌照;各種金融機構熱衷於集團化、全牌照,以至於金融業槓桿疊加、風險累積、亂象叢生。目前,金融業正在按中央部署進行去槓桿、防風險、加強新形勢下資管業務、跨界業務的整頓。

  未來,数字化平台下的非銀金融機構出路在哪裡?我認為最合理、最有前途的模式是数字化平台與各類金融機構的有機結合,形成数字金融體系。各類機構在其中各盡所能、各展所長。数字化平台連接產業鏈上下游企業,掌握真實的交易信息,可以與各類金融機構合作,為供應鏈上成千上萬的原材料、加工、分銷企業提供融資、貿易、資產交易等金融服務。在這個過程中,只要数字化平台把控好資金來源、槓桿比率,就能大幅度降低風險,獲得合理的利潤,還能有效發揮普惠金融功能。

  最後,我簡單總結一下今天跟大家分享交流的內容:當今時代是一個数字化時代,技術革新和数字化經濟的全面興起,讓科技由最初的工具角色轉變成驅動金融變革的中堅力量。数字化的五全基因與金融業不斷碰撞融合,不僅改變了個人間、企業間、國家間的清結算方式及主權貨幣發行機制,還大幅提升了產業鏈運營效率,帶來了整個經濟社會的發展和人類的進步。展望未來,量化投資和智能投顧、人工智能定價和理賠核算、金融雲服務、區塊鏈存證等新金融業態正不斷進化,將引領金融業進入一個全新的時代。

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五年老Android,我決定學習後端開發了!

聲明下此文僅是作者從事Android開發再到學習後端的一些見解和經歷仁者見仁智者見智

今天給大家分享一些移動端(Android)開發學習後端開發(Java Web)的一些事兒,不知道從什麼時候開始身邊的同事都開始陸陸續續的在朋友圈發一些後端的文章如:Nginx、Docker、k8s類的知識,後來才發現大家都在學習一些後端的開發工作,可能是感覺移動端技術有些膩了了吧!

甚至還有個iOS同事有在業餘時間學習Java、Servlet、Spring等後端知識,這讓我深有感觸我在學校期間也學過Java Web的知識後來因為Android能夠做一些界面元素好玩,容易帶來成就感,再加上當時的Android真是火到天際。

大概在16年的時候,我就有意無意的在開始自己學習後端知識了,那時候我的工作主要還是做App,偶爾學習下後端知識,可惜的是當時工作的單位後端是用的Python技術棧,由於當時我比較鍾情於Java,所有沒有學習Python~~。

到了18年,我入職一家二線互聯網公司還是做Android開發工作,當前公司正處於業務高速發展期擴張很快,當然變化也有多。當時就感覺移動端的開發人員在各種技術會議上時很低迷,基本很少發表意見,舉個例子:

一開始移動端時間類型使用的是int,後面一哥們改為long,再後來一技術專家要求改為字符串說是:便於後端閱讀!這也可以理解關鍵是移動端還得兼容int、long、字符串型的時間。

改就改吧又沒有做到統一標準,像這樣的改動做為移動端開發,完全可以懟回去才是的啊!雖然改起來是小事,但也說明了一個問題:移動端開發話語權真的挺低的,懟又懟不過人家~~。

再說另外一個故事,我們組來了位移動端技術專家,和我們聊了很久,其中有個問題讓印象深刻:移動端為什麼很少有架構師這個職業?當時我一聽感覺確實是的,很少有公司會招移動端架構師,移動端開發並不像後端開發那樣久遠,它的發展也是由Android、iOS的出現才興起的,也沒有什麼高併發、高可用之類的術語,移動端關注的更多的是界面、用戶體驗方面的問題。那一天聊了很久,從那一次我得出一個結論:作為移動端開發,很難做到技術大佬級別(相比較後端開發)。畢竟現在的互聯網都是是數據、業務為主的,一個經驗豐富移動端開發工程師,沒寫過業務,也沒有大數據處理經驗想要成為技術Leader、CTO、技術VP太難呢!

為什麼要學習後端呢?

現在大部分公司都是業務驅動型公司,就是業務為主,技術為輔。而且公司的業務都會放在後端,跟Web前端、移動端關係不大,移動端只做數據的收集與展示不會參与複雜業務邏輯流程,所以說:精華其實都在後端。

舉個例子,如果你們公司的App日活達到百萬級別,說明App兼容性、適配、用戶體驗、各項關鍵指標優化的非常好,而支撐這日活百萬的關鍵性技術還是在後端,所以要不要考慮學習下後端呢~~。

你說你要會點後端知識,再跟後端小哥來個結對編程,那效率高的不要不要的,一個眼神就懂(今晚跟你媽說學Java~~)!

我是怎麼學Java後端的?

可能我是比較幸運,在年初時和朋友合作了一個20w的外包項目,我主要負責後端的開發和架構。這個項目對我來說還是挺大的,之前的我都是負責一些App的設計和開發工作這次做後端的開發,多少有點生疏。

當時搞這個項目,客戶是說需要千萬級的用戶,那時的我也沒有千萬級的概念,只覺得用微服務應該是可以頂的住,一開始是使用的單服務、單數據庫的形式,後面面臨分佈式問題改為多服務、單數據庫的形式還緩了緩這個問題,這也算業界難題當時還考慮過2PC、seate、RabbitMQ那時候沒時間、人力就沒有繼續弄了(好機智~~),後面也陸陸續續的解決了一些碰到的一些問題如:

  1. 微服務工程的組織(單服務單倉庫 or 多服務單倉庫)
  2. 項目工程依賴管理(Maven parent工程)
  3. Docker本地調試(阿里雲vpn)
  4. Dubbo服務接口倉庫(Nexus倉庫)

現在只能想起來這麼多了,實際碰到問題比這個更多!所幸是都一一解決掉了,歷時2個月左右這個項目也正常上線了,不過後面也出現過一些問題如:機器cpu負載一直在90%以上,那一天我排查了很久,因為基礎設施不全只能通過看日誌來排查,最後發現是有在刷任務,一直在頻繁訪問某個接口,發現問題后就及時學習了限流方面的知識,在網關做了個限流,cpu才穩定下來。

再有一次是因為技術方案的問題,這個項目有一個無限級的推廣,當時選的方案是嵌套集因為他查詢起來很快,但是我們忽略了他修改代價實在是太高,導致系統用戶到20w的時候推廣關係插入變的超級慢,後來就不得不重新選一個方案用的:閉包表插入、查詢效率都可以,只是有些費空間。後面花了大概两天的時候才把數據修復過來(一口老血~~)。

總的來說不會的就學習、問朋友,記憶比較深刻的是一次數據庫一直95%以上,學的Java知識較多,對數據庫算是了解還不多那時候,找了一天也沒找出個問題,最後還是問朋友原來是沒加索引查數據都是全表掃描,現在想想真是無語,後來朋友還開玩笑說後續諮詢要收費了,哈哈。

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智能邊緣計算:計算模式的再次輪迴

  編者按:人工智能的蓬勃發展離不開雲計算所帶來的強大算力,然而隨着物聯網以及硬件的快速發展,邊緣計算正受到越來越多的關注。未來,智能邊緣計算將與智能雲計算互為補充,創造一個嶄新的智能新世界。本文中,微軟亞洲研究院系統與網絡研究組首席研究員劉雲新將為大家介紹智能邊緣計算的發展與最新研究方向。

  一、智能邊緣計算的興起

  近年來,邊緣計算(Edge Computing)在學術界和工業界都成為了一個熱門話題。事實上,邊緣計算是相對於雲計算(Cloud Computing)而言的。在雲計算中,所有的計算和存儲資源都集中在雲上,也就是數據中心(Datacenter)里;在終端設備上產生的數據通過網絡傳輸到雲上,計算任務和數據處理都在雲上進行。而在邊緣計算中,計算和存儲資源被部署到邊緣上(邊緣服務器或者終端設備),可以就近對本地的數據進行處理,無需把數據傳輸到遠端的雲上,從而避免網絡傳輸帶來的延遲

  雖然邊緣計算成為廣受關注的熱門話題的時間並不久,但邊緣計算的概念並不新。早在 2008 年,微軟研究院的 Victor Bahl 博士邀請了學術界和工業界的知名學者,包括卡內基·梅隆大學的 Mahadev Satyanarayanan 教授、AT&T 實驗室的 Ramón Cáceres 博士、蘭卡斯特大學(Lancaster University, U.K.)的 Nigel Davies 教授、英特爾研究院(Intel Research)的 Roy Want 博士等,一起探討雲計算的未來時,就提出了基於 Cloudlet 的邊緣計算的概念;並於次年在 IEEE Pervasive Computing 期刊上發表了廣為人知的名為 “The Case for VM-based Cloudlets in Mobile Computing”的文章。

  此後,越來越多的研究人員開始關注邊緣計算。值得一提的是,2016 年,首屆專註於邊緣計算的學術會議 The First IEEE/ACM Symposium on Edge Computing 在美國華盛頓特區召開。目前,邊緣計算已成為相關頂級學術會議(比如 MobiCom)的重要專題之一。在工業界,2017 年微軟公司 CEO 薩提亞·納德拉就將邊緣計算和雲計算並列成為全公司的戰略之一。之後,各大雲計算公司和運營商都紛紛推出了自己的邊緣計算服務;邊緣計算相關的創業公司更是不斷湧現。

  在人工智能時代,邊緣計算不僅僅只是計算,更是智能+計算,我們稱之為智能邊緣計算(Intelligent Edge Computing)

  二、計算模式的輪迴:在集中式和分佈式之間的搖擺

  唯物辯證法指出,事物的發展總是曲折、循環往複,並在波浪中不斷前進的。計算模式(Computing Paradigm)也不例外。如圖 1 所示,如果我們回顧計算模式的發展歷史,就會發現一個簡單的規律:計算模式是在集中式計算和分佈式計算之間不斷搖擺,往複式發展前進的。


計算模式的發展歷史

  在大型機(Mainframe)時代,計算資源稀缺,很多人共享一台主機,計算是集中式的;到了個人計算(Personal Computing)時代,硬件變得小型化,價格低廉,人們可以擁有自己的個人設備,計算成為了分佈式的;在雲計算時代,通過高速網絡,人們可以共享雲上的海量的計算和存儲資源,計算模式又回到集中式的。此時,人工智能蓬勃發展,雲上提供的眾多智能服務帶來了智能雲計算。而隨着邊緣計算的出現,計算模式再一次成為分佈式的。現在,我們不僅有智能雲,還有智能邊緣。

  智能邊緣計算的出現當然不僅僅是滿足表面上的簡單規律,背後有其必然性和強大的驅動力,是計算機軟硬件和新應用新需求不斷髮展的必然結果。

  首先,隨着物聯網特別是智能物聯網(AIoT)的發展,各種新型智能設備不斷湧現,產生了海量的數據。比如,監控攝像頭已經無處不在(據統計,在倫敦每 14 個人就有一個監控攝像頭),每天產生大量的視頻數據。而每輛自動駕駛汽車每天更是會產生多達 5TB 的數據。把所有這些數據都傳輸到雲上進行處理是今天的雲和網絡無法承受的。

  其次,新的場景和應用需要對數據在本地進行處理。比如,自動駕駛和工業自動化對數據處理的實時性有很高的要求。數據傳輸帶來的網絡延遲往往無法滿足實時性的要求,如果網絡發生故障可能帶來災難性後果。再如,人們對個人隱私越來越關注,而很多數據(視頻、圖片、音頻等)都包含大量的個人隱私。保護個人隱私的最好的方法就是在本地進行數據處理,不把個人數據傳到網絡上去。

  另外,同樣重要的是,硬件的快速發展使得智能邊緣計算成為可能。隨着 AI 算法的日益成熟,人們開始設計製造專用的 AI 芯片,特別是專門用於深度學習模型推理的 AI 芯片,這些 AI 芯片不僅數據處理能力強大,而且尺寸小、功耗低、價格便宜,可以應用到各種邊緣設備上,為智能邊緣計算提供了堅實的硬件基礎。

  需要指出的是,智能邊緣計算並不是要取代雲計算,而是和雲計算互為補充,一起更好地為用戶提供服務。雲計算和邊緣計算會不斷融合;智能計算分佈在不同的地方,但又相互連接,協同合作。

  三、智能邊緣計算中的關鍵問題研究

  在微軟亞洲研究院,我們致力於研究智能邊緣計算中的關鍵問題,更好地將 AI 賦能於邊緣設備(包括終端設備和邊緣服務器)和應用,提高智能邊緣計算的系統性能和用戶體驗。具體來說,目前我們主要關注以下幾個研究方向:

  針對不同設備的模型壓縮和優化。高精度的深度學習模型通常都十分龐大,由數百萬甚至以億計的參數構成。運行這些模型需要耗費大量的計算和內存資源。雖然智能邊緣設備的處理和存儲能力大幅增長,但仍遠遠比不上雲計算設備。因此,如何把深度學習模型在資源受限的邊緣設備上運行起來是一個巨大的挑戰。傳統的模型壓縮和優化(比如剪枝、量化等)主要關注的是在如何把模型變小的同時盡量少損失模型精度。然而,邊緣設備的特點是類型多、差異性大,處理器類型性能和內存大小千差萬別。我們認為,沒有一個統一的模型能夠適用於所有的邊緣設備,而是應該結合硬件的特性,為不同的設備提供最適合的模型,不僅考慮模型大小和精度損失,更要考慮模型在設備上的執行性能,比如延遲和功耗等。

  基於異構硬件資源的系統優化。即使有了一個可以運行的模型,如何提高模型的運行效率仍是一個值得深入研究的課題。我們需要一個高效的模型推理引擎,把系統性能提高到極致。這不僅需要軟件層面的系統優化,更要有軟件和硬件的協同設計,能夠充分利用底層硬件的能力。邊緣設備往往有着各種異構的硬件資源,比如智能手機擁有大小不同的 CPU 核(ARM big.Little)、DSP、GPU、甚至 NPU。而現有的系統往往只能利用其中一種計算資源(比如 CPU 或者 GPU),還不能充分發揮硬件的性能。我們的工作致力於研究如何充分利用同一設備上的異構硬件資源,深度優化系統性能,大大降低模型執行的延遲和能耗。

  隱私保護和模型安全。如前所述,用戶隱私數據保護是一個重要的課題。在邊緣設備無法運行高精度模型的情況下(比如在低端的監控攝像頭上),利用雲計算或者邊緣服務器來執行深度學習模型就不可避免。在這種情況下,我們就需要研究如何利用遠程的計算資源的同時還能不泄露用戶的隱私數據。另外,在邊緣設備上運行模型還帶來了一個新的問題——模型的安全。訓練一個好的模型需要花費巨大的人力、物力。因此,模型是重要的数字資產。在雲計算模式下,模型的存儲和運行都在雲上,終端用戶無法直接接觸模型數據。而在邊緣計算中,模型是部署到本地設備上的,惡意用戶可以破解終端系統,複製模型數據。所以,如何在智能邊緣計算中保護模型的安全就是一個新的重要研究課題。

  持續學習和合作學習。智能邊緣計算還帶來了新的改善模型的機會。目前的模型訓練和模型使用通常是割裂的。一個模型在事先收集好的數據集上進行訓練,然後被部署到設備上進行使用。然而,模型使用中的數據通常是和訓練時的數據集不一樣的。比如,每個智能攝像頭由於其位置和光線的不同,它們看到的圖像內容和特徵都不盡相同,從而導致模型精度下降。我們認為,模型被部署到設備上以後,應該根據設備上的輸入數據進行適配和優化,而且隨着設備處理越來越多的新數據,它應該從中學習到新的知識,持續不斷地提高它的模型,這就是持續學習(Continuous Learning)。此外,多個設備還應該把它們學習到的不同的新知識合併到起來,一起合作來改進完和善全局的模型,我們稱之為合作學習(Collaborative Learning)。與主要關注如何利用多方數據集進行模型訓練而不相互泄露數據的聯邦學習(Federated Learning)不同,持續學習和合作學習的重點是如何在模型部署后從新獲取的數據中學習新的知識。

  此外,我們還關注智能邊緣計算中的各種新場景和新應用,比如視頻分析、VR/AR、自動駕駛、AIoT 等,特別是隨着 5G 的到來,如何構建更好的智能邊緣+智能雲的系統,為這些場景和應用提供更好的支撐。

  在過去兩年,我們和國內外的高校緊密合作,在這些研究方向上取得了一系列的進展,也在相關學術會議上發表了多篇論文。其中,我們和北京大學和美國普渡大學關於如何利用緩存技術(Cache)提高卷積神經網絡(CNN)執行效率的工作發表在 MobiCom 2018 上;和哈爾濱工業大學等學校合作的關於如何利用模型稀疏性(Sparsity)加速模型執行的工作發表在 FPGA 2019 和 CVPR 2019 上;和韓國 KAIST 等學校合作的關於如何利用 SGX 保護用戶隱私的工作發表在 MobiCom 2019 上 ;和美國紐約大學和清華大學合作的關於合作學習的工作發表在 SEC 2019 上。

  四、未來展望

  智能邊緣計算之後是什麼?計算模式會沿着既有歷史路線繼續輪迴嗎?未來會是怎樣的?

  我們無法準確預測未來,但我們相信世界一定會變得越來越数字化、智能化,一定會變得更加美好。在微軟看來,整個世界正在成為一台巨大的計算機 [10]。不管你是在家裡、在辦公室、還是在路上,不管是在工廠、在商場、還是在各行各業,藉助分佈在各處的強大計算能力,我們可以利用人工智能處理由無處不在的傳感器採集到的數據,創造出豐富多彩的工作和生活體驗。未來的計算一定是以用戶為中心的,智能環境和設備隨時隨地感知用戶的狀態和需求,將用戶所需的數據和信息準確推送給用戶,為人們提供更好的服務

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