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在大陸手機芯片市場份額持續下滑的聯發科技股份有限公司(以下簡稱「聯發科」)再次遭遇產品質量問題的考驗。
4月8日,聯發科罕見地在其官方微博上披露,其主力芯片產品MT6252存在「無法正常開機」的性能缺陷——此時距離該款芯片上市僅一個月時間。
一個值得關注的現象是,聯發科的上一款主力芯片MT6253也曾因為「貼片工藝」的問題,其市場推廣一度受阻。而MT6252正是MT6253最主要的替代產品。
「作為一款正式發佈的產品,MT6252應該已經過了測試期。但在正式發佈之後,還出現大規模的質量問題,這在業界並不多見。」iSuppli中國研究總監王陽評述。
就在聯發科公開承認MT6252存在性能缺陷的當天,聯發科還發佈了一份堪稱黯淡的營收報告——今年3月份營收78.06億新台幣,同比下滑30.4%;一季度營收同比下滑39.2%——這已經是聯發科連續兩個財季同比出現大幅下滑。
「目前展訊和Mstar對聯發科的市場反噬,還在進一步擴大。」多位深圳手機界資深人士認為,這場突如其來的「質量門」,或令聯發科的「市場保衛戰」雪上加霜。
遭遇「質量門」
對於MT6252的上市,聯發科寄望頗高。根據聯發科發佈的新聞稿,MT6252是全球首款不需要外掛「靜態隨機存取內存」的超低價多媒體手機單芯片解決方案。與傳統解決方案相比,MT6252不但大幅減少布板所需組件,布板尺寸也降低20%。
「相比較MT6253,MT6252在成本上會節省約一美元。」深圳一家聯發科下遊客戶對本報記者分析,聯發科期望以更低的成本價格,阻止展訊和Mstar對其市場的侵蝕。
「聯發科的早期產品一般都是引領低端通信芯片的潮流,相比之下,現在更多是被動應對。」前述聯發科深圳客戶評述,聯發科希望通過推出MT6252有效保住市場份額。
今年3月上旬,MT6252開始向聯發科的幾家核心客戶供貨。但隨後不久,卻相繼出現了質量缺陷。
「在開關機200次到500次之後,常會出現無法正常開機的現象。」一家已經開始使用MT6252芯片的深圳手機廠商負責人告訴記者,該現象絕非個例。而本報記者瞭解到,MT6252出現質量問題後,不斷有客戶向聯發科反映情況並交涉。
「由於剛開始供貨的都是幾家核心客戶,聯發科方面非常重視。」前述深圳手機商告訴記者。
4月8日,聯發科首次在官方微博上表態:「MT6252確實於alpha site客戶端發現MXIC flash在斷電測試幾千次後可能出現無法正常開機的現象。」並表示,已發佈最新版補丁軟件來消除此flash搭配性問題。
聯發科方面進一步表示:「客戶亦反饋問題已獲解決,此問題解決後將不會影響今後的量產。」
市場兩端受壓
聯發科「質量門」背後,折射的是這家昔日「山寨機之父」近年面臨的市場窘境。
隨著2009年下半年展訊和Mstar的崛起,在低端GSM手機芯片——這個一度被聯發科近乎壟斷的市場,聯發科遭遇了前所未有的挑戰。(詳見本報2009年7月30日報導《展訊、Mstar低價搶單 聯發科遭遇「滑鐵盧」》)
來自iSuppli的數據顯示,截至去年年中,展訊芯片在低端GSM市場佔有率已超過10%,而Mstar每月也有近百萬件的出貨量,聯發科的市場份額則滑落至90%以下。
市場重壓之下,自去年下半年開始,聯發科的主力產品MT6253開始大幅降價。「幾乎是每兩個月就降一次價,每次幅度都在0.5美金左右。」深圳一手機方案公司人士告訴記者,MT6253的價格已經從上市之初的近5美金,降到了目前2.8美金。
主力產品的大幅降價,令聯發科的利潤備受擠壓。其財報顯示,去年四季度聯發科營業淨利38.27億新台幣,環比下滑44.7%,同比下滑56%。受業績下滑的影響,這家昔日的「台灣股王」股價從去年9月最高485元新台幣一路走低至目前347元新台幣。
「若維持價格水平,聯發科將面臨市場份額的下滑。一旦降價,將對公司的盈利和股價構成壓力。」iSuppli中國研究總監王陽認為,價格戰之於聯發科可謂左右為難。
事實上,據本報記者瞭解,聯發科的降價策略收效甚微。去年9月份,展訊率先推出了針對印度等多運營商市場的三卡三待產品,有效規避了聯發科價格戰帶來的衝擊。
而聯發科市場份額的下滑還在進一步加大。本報記者採訪多位深圳手機設計公司、集成商估測,目前低端GSM芯片市場份額,聯發科已滑落至65%左右,展訊約佔25%,Mstar和其它品牌約佔10%。
「聯發科急需一款價位更加低端的產品,來維持市場份額。同時彌補多卡多待市場的軟肋。」前述聯發科下遊客戶透露,聯發科最大的競爭對手展訊,將於近期推出性價比更高的新品6610L。
「不排除MT6252是為了搶佔市場先機,在軟件調試尚未完全成熟時,提前發佈。」前述聯發科下遊客戶分析。
事實上,在低端GSM芯片市場之外。聯發科在智能手機和3G領域的前景,也不容樂觀。本報記者瞭解到,聯發科基於android的智能機解決方案MT6516至今出貨寥寥,而與傲世通合作的TD芯片,至今尚未實現量產。
特斯拉自動駕駛車發生交通事故之後,無人駕駛技術的安全性能成為大眾關註焦點,對比手動駕駛,完全依賴機器所帶來得安全隱患為人所擔憂。而這種擔憂更多是因為公眾對於無人駕駛技術發展了解不全面所致。
“自動駕駛是一個循序漸進的過程。”7月14日,在國家工信部和深圳市政府主辦硬蛋協辦的開放的中國與APEC創新大會論壇上,美國半導體恩智浦大中華區總裁鄭力說道。
在他看來,目前要實現理想化的高度自動駕駛之前,還必須經歷輔助駕駛、半自動駕駛、有條件的自動駕駛三個階段,而目前的技術水平更多是輔助駕駛階段,這意味著在自動駕駛功能開啟的同時,駕駛員必須監測道路情況。“在這個階段主要駕駛負責還是人類,但是一些駕駛員,誤認為我們汽車上對這樣的表述已經達到了半自動駕駛,或者自動駕駛階段,因此造成安全事故。”鄭力說道。
之前發生事故的特斯拉Model S只是具有自主駕駛的輔助功能,並不是嚴格意義上的自動駕駛汽車,百度高級副總裁、自動駕駛事業部總經理王勁在會上指出,其中所涉及的技術並未達到自動駕駛汽車的技術水平要求。
Model S事故發生主要是攝像頭錯將前方汽車白色車廂辨認為天空而造成事故,這種情況可以通過技術避免。
鄭力表示,目前,無人駕駛技術有三個關鍵技術點來增進安全性能:多元感知、ADAS主動安全輔助系統以及V2X車聯網技術。“最近出現安全的問題,關鍵一點就是汽車對(環境)感知的渠道是比較單一的,而我們需要一個多元的、多重的感知來確保了解駕駛員處在一個什麽樣的環境當中。”
目前,自動駕駛汽車感知系統主要采用攝像頭以及雷達,而安全的系統是將不同雷達和攝像頭進行組合。目前,自動駕駛汽車使用的雷達主要有激光雷達和毫米波雷達。這兩種雷達單獨使用都有不能分辨的情景:Google無人駕駛所用激光雷達在比較炎熱的條件下,不能區分大面積的霧霾,和磚墻的區別,而毫米波雷達正好彌補這一方面的短板。
同時,V2X車聯網技術能夠保證汽車隨時處在和周圍環境緊密溝通過程中,通過保證汽車和整體基礎設施的通信來確保安全駕駛環境。
在高度自動駕駛階段,駕駛員才能將包括安全功能在內的整車控制交給汽車,而這個時代將很快到來。目前,百度在無人駕駛方面的布局已經取得階段性成果,王勁表示,百度無人駕駛汽車將在5年之後實現量產,首個無人汽車運營區也在今年5月落戶安徽蕪湖高新區。
今年4月,硬蛋平臺宣布和先進駕駛輔助系統(ADAS)Mobileye戰略合作,布局無人駕駛領域。在5月財報發布上,硬蛋方面發言人表示:“Mobileye技術可以整個提高司機駕駛的效率,減少事故率,讓保險公司少賠很多錢。”
國家重點研發計劃“高性能計算”重點專項經過兩年的戰略研究及論證,於2016年正式啟動。經形式審查、預評審、正式申報、視頻答辯評審、項目預算 評估及 項目任務書簽訂等環節,高技術中心順利完成了“高性能計算”重點專項首批19個項目的立項工作,對10個重點研究任務進行了部署。
該重點專項的總體目標是突破E級計算機核心技術,依托自主可控技術,研制滿足應用需求的E級(百億億次級)高性能計算機系統,使我國高性能計算機的 性能在 “十三五”末保持世界領先水平。研發一批關鍵領域/行業的高性能計算應用軟件,建立國家級高性能計算應用軟件中心,構建高性能計算應用生態環境。建立具有 世界一流資源能力和服務水平的國家高性能計算環境,促進我國計算服務業發展。圍繞E級高性能計算機系統研制、高性能計算應用軟件研發、高性能計算環境研發 3個技術方向,專項共設置了21個重點研究任務,實施時間至2020年底。
2016年,專項啟動10個任務,主要包括新型高性能互連網絡、E級計算機關鍵技術驗證系統、總體技術及評測技術與系統研究、適應於百億億次級計算 的可計算物理建模與新型計算方法、重大行業應用高性能數值裝置原型系統研制及應用示範、重大行業高性能應用軟件系統研制及應用示範、科學研究高性能應用軟 件系統 研制及應用示範、E級高性能應用軟件編程框架研制及應用示範、國家高性能環境計算服務化機制與支撐技術體系研究、基於國家高性能計算環境的服務系統研發等 方面的研究內容。高技術中心將發揮自身的優勢,組建專項管理辦公室和總體專家組,對項目實施分類精準化管理,加強項目的協調互動和整體推進,確保項目任務 的順利完成。
通過專項的組織實施,“高性能計算”重點專項2016年度啟動的19個項目覆蓋前沿基礎研究、共性關鍵技術研究和應用示範三個方面。
整個專項的總體項目“總體技術及評測技術與系統”將開展專項發展戰略和總體技術方案的研究,研究對E級機進行評價的評測方法,研發評測系統和基準測試程序。項目還要研究並制定高性能計算相關標準。
前沿基礎研究 “面向E級高性能計算機的新型高性能互連網絡技術研究”和“適應於E級計算的可計算物理建模與新型計算方法”2個項目。前者主要是探索適應E級計算機要求 的高性能互連技術,在速度、功耗、可擴展性等方面滿足E級系統互連的要求。後者研究適應E級計算的可計算建模方法和計算方法,結合超高精度醫學影像重建、 核聚變中的磁流體穩定性、血栓形成機理和超高建築抗震分析等四個應用問題開展建模和共性算法的研究,並對共性算法進行優化。
E級系統全面研發開始之前的E級計算機關鍵技術原型系統預研方面立項3個項目,將在E級機體系結構、關鍵技術、系統軟件和典型應用驗證等方面開展探 索性的 研究,探索實現E級系統的可能的技術路線和手段。3個項目將采用不同的技術方案,為下一步E級系統的研發摸索經驗。項目的成果也將成為遴選E級機研發團隊 的依據。
在高性能計算應用方面,啟動了2個數值裝置、4個行業與領域應用軟件和一個應用軟件編程框架的研發。“數值飛行器原型系統研發”項目將研發面向飛機 優化設 計的氣動力、結構強度以及流固耦合優化等軟件,形成面向飛機設計優化的數值模擬系統,並在真實飛機設計的應用中得到驗證。“地球系統模式的改進、應用開發 和高性能計算”項目將研發地球系統數值模擬系統,支持地球系統模式的研究和應用。4個並行應用軟件覆蓋複雜工程力學、流體機械設計、海洋環境數值模擬和材 料科學等領域,分別針對領域問題研發並行應用軟件,解決應用問題,並在數十萬核的並行計算規模達到良好的並行效率。
“E級高性能應用軟件編程框架研制及應用示範”項目將研發結構網格、非結構網格、無結構組合幾何計算、有限元計算和非數值圖計算等5個編程框架,在E級機和兩臺100PF高性能計算機上進行部署,支持40個並行應用軟件的研發。
在高性能計算環境研發方向啟動了1項國家高性能計算環境關鍵技術與支撐技術體系項目和5項基於國家高性能計算環境的服務系統研發項目。“國家高性能 計算環 境服務化機制與支撐體系研究”項目將研究國家高性能環境新的服務與運行機制及技術支撐手段,開發支持環境服務化運行的軟件平臺,並提升和優化環境的資源及 其管理。服務系統項目包括兩個行業集成業務平臺項目、兩個領域應用社區項目和1個高性能計算教育實踐平臺項目。“面向航天行業的工程力學優化設計平臺研發 與應用示範”和”基於自主創新的石油地震勘探行業應用平臺”兩個項目將針對相關行業的應用問題,建立行業業務的集成平臺,提供行業用戶使用。“基於國家高 性能計算環境的生物醫藥應用服務社區”和“工業產品創新優化設計服務社區開發與應用”兩個應用社區項目將研發和集成藥物研發、工業產品設計方面的軟件,形 成領域軟件資源庫,開發應用社區系統軟件,建立應用社區,提供服務。“基於國家高性能計算環境的教育實踐平臺”將研發面向大學生、研究生的高性能計算教學軟件,建立提供豐富高性能計算教學資源和計算資源的平臺,並向大學生和研究生提供免費的計算機時。
一個國際團隊近日在英國學術刊物《自然·通訊》發表報告說,他們找到一種新方法來“喚醒”石墨烯的超導性,如果相關技術發展成熟,將極大地拓展這種材料的應用範圍。
據新華社報道,石墨烯是從石墨材料中剝離出來的、只由一層碳原子組成的二維材料。它具有輕薄、強韌、導電、導熱等性能,是被工業界寄予厚望的新一代材料。科學家一直相信這種材料可具有超導性,但此前還沒找到方法證實。
英國劍橋大學等機構的研究人員將石墨烯與一種名為“鐠鈰銅氧化物”的超導材料搭配展開實驗,成功“喚醒”了石墨烯中“沈睡”的超導性。實驗顯示,石墨烯呈現的超導性並非來自外部,“鐠鈰銅氧化物”的作用僅僅是作為一種輔助材料來激發石墨烯內在的超導性。
超導是指一些材料在特定條件下電阻完全消失的現象,這時電流在材料中流動會沒有損耗,不會出現能量損失和發熱。超導現象在電子產業等方面有廣泛應用前景,但相關技術離大規模實際應用還有許多問題要克服。
石墨烯作為超導體將打開很大的想象空間。據研究人員介紹,“被喚醒”後的石墨烯能夠用於制造超級計算機等方面。
或許有一天,這款突觸能夠成為一臺更接近大腦計算機的一部分,它特別有利於處理視覺、聽覺信號的計算過程。
本文由機器之心(微信 ID: almosthuman2014)授權i黑馬發布。
盡管這些年來,計算機技術取得不少進展,但是,在再造大腦低能耗、簡潔的信息處理過程這方面,我們仍然步履蹣跚。現在,斯坦福大學和桑迪亞國家實驗室的研究人員取得了重要進展,該研究可以幫助計算機模擬某塊大腦高效設計,亦即人工突觸。
Alberto Salleo,材料科學與工程學副教授,研究生 Scott Keene 在確知用於神經網絡計算的人工突觸的電化學性能。他們是創造這一新設備團隊的成員。
Alberto Salleo 說,它運行起來就像是真的突觸,不過,它是一個可以制造出來的電子設備。Alberto Salleo 是斯坦福大學材料科學與工程學副教授,也是這篇論文的資深作者(senior author)。「這是一套全新的設備系列,之前並沒有看到過這類架構。許多關鍵標準測評後,我們發現,這款設備的性能要比其他任何非有機設備要好。」
相關研究發表在了 2 月 20 日 的 Nature Materials上,該人工突觸模仿了大腦突觸從通過其中的信號中進行學習的方式。較之傳統計算方式,這種方式要節能得多,傳統方法通常分別處理信息然後再將這些信息存儲到存儲器中。就是在這里,處理過程創造出記憶。
或許有一天,這款突觸能夠成為一臺更接近大腦計算機的一部分,它特別有利於處理視覺、聽覺信號的計算過程。比如,聲控接口以及自動駕駛汽車。過去,這一領域已經研究出人工智能算法支持下的高效神經網絡,但是,這些模仿者距離大腦仍然比較遙遠,因為,它們還依賴傳統的能耗計算機硬件。
建造一個大腦
人類學習時,電子信號會在大腦神經元之間傳遞。首次橫穿神經元最耗費能量。再往後,連接所需的能力就少了。這也是突觸為學習新東西、記住已學內容創造便利條件的方式。人工突觸,和所有其他類腦計算版本不同,可以同時完成(學習和記憶)這兩項任務,並能顯著節省能量。
深度學習算法非常強大,不過,仍然依賴處理器來計算、模擬電子狀態並將其保存在某個地方,就能耗和時間而言,這可不夠高效,Yoeri van de Burgt 說,他之前是 Salleo lab 的博士後研究人員(postdoctoral scholar),也是這篇論文的第一作者。「我們沒有模擬一個神經網絡,而是試著制造一個神經網絡。」
這款人工突觸是以電池設計為基礎的。由兩個靈活的薄膜組成,薄膜帶有三個終端,這些終端通過鹽水電解質連接起來。它的功能就像一個晶體管,其中一個終端控制其與其他兩個終端之間的電流。
就像大腦中的神經通路可以通過學習得到加強,研究人員通過重複放電、充電,為人工突觸編程。訓練後,他們就能預測(不確定性僅為 1%)需要多少伏電,才能讓突觸處於某種特定電信號狀態(electrical state),而且一旦抵達那種狀態,它就可以保持該狀態。易言之,不同於普通電腦,關掉電腦前,你會先將工作保存在硬件上,人工突觸能回憶起它的編程過程而無需任何其他操作或部件。
測試人工突觸網絡
桑迪亞國家實驗室的研究者目前只制造了一個人工神經突觸,但是,他們使用有關突觸實驗中獲得的 15,000 個測量結果來模擬某一列(array)突觸在神經網絡中的運行方式。他們測試了模擬網絡識別手寫數字 0 到 9 的能力。三個數據集上的測試結果顯示其識別手寫數字準確度達 93%~97%。
盡管這項工作對於人類來說顯得相對簡單,但是對於傳統計算機而言,要解釋視覺與聽覺信號曾經是非常困難的。
「我們期望計算設備能做的工作越來越多,這就需要模擬大腦工作方式的計算方式,因為用傳統計算來完成這些工作,能耗巨大,」A. Alec Talin 說,「我們已經證實這款設備很適合實現這些算法,而且很節能。」A. Alec Talin 是桑迪亞國家實驗室的傑出技術研究員,也是這篇論文的資深作者。
該設備極其適合於傳統計算機執行起來很費勁的信號識別和分類工作。數字晶體管只能處於兩種狀態,比如 0 或 1,但是研究人員在一個人工突觸上成功編碼了 500 種狀態,對於神經元類計算模型來說,這很有用。從一種狀態切換到另一種狀態所使用的能耗約為當前最先進計算系統的 1/10,最先進的計算系統需要這些能耗將數據從處理單元移動到存儲器。
然而,較之一個生物突觸引發放電所需的最低能耗,這款人工突觸仍然不夠節能,所需能耗是前者的 10000 倍。研究人員希望,一旦他們測試用於更小的設備的人工神經突觸,他們可以實現類似生物神經元級別的能耗水平。
有機材料的潛力
設備的每一部分都由便宜的有機材料制成。雖然在自然界中找不到這些材料,但是它們大部分都由氫、碳兩種元素構成,而且與大腦化學物質兼容。細胞已經可以在這些物質上生長,並且已經被來打造用於神經遞質(neural transmitters)的人工泵。用於訓練這類人工突觸的電伏也和穿行人類神經元所需的能量相同。
這些都使得人工神經突觸與生物神經元之間的交流成為可能,可借此改進腦機接口。同時,設備的柔軟性與靈活性也使得它可被用於生物環境。但是,進行任何生物學方面應用之前,團隊計劃先打造一列人工神經突觸,用於進一步研究與測試。
原文鏈接:http://news.stanford.edu/2017/02/20/artificial-synapse-neural-networks/