【表演系兩年的臺詞課想一個月補上?不可能!】
2018-02-09 08:35:43 來源: 新京報
「不瞪眼、不面癱、有表情、能哭」已經成了評價一個演員是否有演技的基礎要素,而表演的另外一面「臺詞」,正在被從這個標準剝離出去,臺詞正在成為配音演員的工作。以至於最近趙立新、韓雪等演員在綜藝節目中秀了一把臺詞功底後,就讓觀眾有了發現新大陸的感覺。但在臺詞老師們的眼中,臺詞和表演素來不可分割。
新京報記者專訪了中央戲劇學院、北京電影學院和上海戲劇學院的幾位臺詞老師,解析目前表演和後期配音割裂、科班學生臺詞水準堪憂等現象的原因。
1 配音濫用 - 演員軋戲頻繁哪有時間背臺詞
最近幾年大熱的劇集不僅捧紅了許多演員,還帶火了一批幕後配音演員,他們的聲音幾乎全年無休地出現在各種劇集中。觀眾一方面被配音演員的聲音圈粉,另一方面也開始對「不同的劇集,熟悉的聲音」感到疲倦。
很多劇,尤其是古裝劇,現場收音可能會導致聲音上的穿幫,但無法同期收音跟必須起用配音演員之間卻沒有必然的因果關係。「就算是後期配音,如果對自己的專業和塑造出的人物有要求,哪個演員願意讓別人來給自己配音?」中央戲劇學院臺詞老師吉璟津說。
接受採訪的幾位老師都不約而同地提到了口音問題,上海戲劇學院的臺詞老師孫魚洋表示,臺詞教學第一階段要完成的重要任務就是矯正學生的地方口音,不然之後的戲路會受到限制。
一些古裝劇因為棚外拍的戲份多,同時段有若干劇齊拍,而不得不用配音,但在現代劇中,配音現象仍然屢見不鮮。除了口音出戲和臺詞功底不過關,軋戲也會導致演員沒有時間背臺詞。「他橫店有戲,車墩有戲,懷柔還有戲,哪有時間去琢磨人物、背臺詞呢?有些人就只能靠導演現場講戲,直接告訴他這場幹什麼,再不行就念數字臺詞。」吉璟津無奈地說。
知名配音演員姜廣濤(曾為《琅琊榜》藺晨配音)曾表示,「配音演員最為本職的工作其實是譯製片和動畫片,現在我們配這麼多國產電視劇完全是個美麗的誤會。」
「表演和臺詞一個是手心一個是手背。用配音演員,其實是把這件事割裂了,變成了兩個巴掌。」這種割裂讓北京電影學院的臺詞老師劉中哲很擔心,他害怕配音過分使用會給觀眾帶來錯誤的引導。
「國外配音演員大多受過表演訓練,但國內不少配音演員學的是播音主持,配音時容易過於『拿捏』,劉中哲認為,缺乏表演訓練會讓配音演員難以應對不同的角色,他提到了這幾年的熱劇,「適合清宮戲小清新范兒的配音演員,不一定能駕馭戰國時期的野性之美,所以《羋月傳》的配音就感覺很空。」
吉璟津提到《雞毛飛上天》中張譯的表演,東北籍的張譯用自己的聲音詮釋了一個地道的浙江商人,「語言成立,這個人物形象就完成了一半,慢慢地觀眾會相信你就是那個人物。」
2 悖論 - 學生無心上課忙拍戲,出校門卻急著補課
劉中哲經常會給學生們推薦一些經典的國外電視劇,讓他們去觀摩學習。之前,他推薦了英國的莎士比亞作品改編劇《空王冠》,但過了一段時間再問起時,全班僅有兩個人看了。
和其他院校的大學生相比,影視院校的學生要面臨另外的誘惑,通告、綜藝、拍戲等工作在讀書階段就紛至遝來,尤其某些讀大學之前就已成名的學生,更是需要持續的曝光保證人氣。
吉璟津表示,多數表演學院都明令禁止在校生外出接戲。但即便是不外出拍戲、錄綜藝,一些學生也難以保證每天出早功,認真練習課堂學到的方法。「生活中不鞏固,說話含糊不清,或者跟家人和老家的朋友打一個電話就又說回了方言,想要基本功扎實就一定得讓專業融入生活。」
校園裡有些學生無心上課,急著進圈子拍戲,進了圈子的不少人卻開始急著找老師補課。劉中哲常常接到一些臺詞和表演指導的工作,但授課方式讓他越來越難以忍受,有演員一到了試鏡的時候就拿著劇本來找他,最急的時候晚上給劇本,第二天就要試鏡,「這已經不是表演課了,這是創作課。」
有些演員甚至會把老師提供的粗略的表演框架,直接定型套用在戲中,劉中哲再也不願意給這樣的演員上課。在他看來,臺詞表演是門慢功夫,需要花時間來打磨和思考,「就杜十娘怒沉百寶箱那一小段臺詞,要想講清楚,就得用上十節課。」
3 高校臺詞教學 - 學生思維僵化,無法理解感於心、發於聲
高校的臺詞課堂並不神秘,乍看之下,有些基本課程甚至和諸多藝考培訓班的培訓頗為相似。在上述幾大高校的表演系,臺詞必修課通常持續兩年到兩年半的時間。「氣息、聲音、咬字是第一階段的入門訓練,儘管基礎,但也需要在課堂外下足工夫練習。吉璟津介紹,『出早功』是中戲的傳統,要求學生每天早上花45分鐘到1個小時的時間練習課程內容。
高校也會引進一些國外的教學方法,上海戲劇學院這幾年引入了林克萊特聲音訓練法,這套理論強調“放飛自然之聲」,有論文表述過林克萊特認為現代人在來自社會的壓力和束縛下,出於禮儀、紀律和偽裝等目的,已經丟失了發出最自然聲音的能力。「演員這個職業就是社會心靈疏導師,用人類的情緒和那些原始的生命訴求去引領別人」,孫魚洋如此說。
「第二個階段是『人情意』,你要去理解劇本和臺詞。」
吉璟津指出,一些演員並不理解臺詞,只是一味死記硬背。隨著各種影視劇數量突飛猛漲,對演員的需求也越來越旺盛。但演員培養的規模卻沒有跟上劇集的生產步伐,「表演指導」、 「臺詞指導」應運而生。
但有時找上門的培訓卻讓吉璟津感到頭疼,「經紀公司簽了藝人,但戲不行被導演和製片人退回來,就找老師補課問『能不能在1個月之內解決掉?』,怎麼可能?」
「先塑造人物,再談臺詞。臺詞是人物感於心,發於聲的結果。沒有感於心,哪來發於聲?」,塑造人物是劉中哲反復強調的一點。但在實際教學中,他卻經常感到無力,學生的僵化理解讓他頭疼。
「學生一演杜十娘,基本就是我崩潰的時候。她們永遠把杜十娘弄得風塵味十足,然後就是哭,把她變成哭哭啼啼的怨婦。在某種流行審美的驅動下,覺得‘能讓觀眾哭,我的創作就成功了。 」
4 改進 - 學校授課從舞臺劇為主到兼顧電視劇
如今臺詞表演存在的種種問題,其實已經埋藏在藝考體系中。一方面,對於藝考生的文化課分數要求過低,被錄取的許多學生在文本的理解能力上並非佼佼者。
另一方面,為了成功通過考試,大部分學生都會在藝考前參加各種培訓班,而培訓班的課程往往更偏重朗誦,獲得了些皮毛的學生到了大學課堂上反而喪失了學習動力。劉中哲就曾在課堂上遇到過習慣了把朗誦當臺詞的學生質疑「怎麼跟培訓班教的不一樣」的情況,「孫道臨不用朗誦腔,依然可以把《琵琶行》演繹得讓人潸然淚下。」
雖然學生存在不少問題,但高校老師們仍然在努力革新自己的授課方式。孫魚洋表示,全國幾大影視院校的教學都以舞臺劇為主,但演員接觸更多的還是影視劇。為了跟市場接軌,學校的教學也在做調整,讓學生能儘早適應電視劇的拍攝方式。在他看來,職業教育有三個層面:心態、技能、知識,目前的教學體系在職業心態層面的培養還不夠多。
而影視劇中臺詞表演太差,過度使用配音的問題,演員固然有責任,但劇集生產鏈條上的其他方面也並非全是受害者。劉中哲指出,一些戲的劇本也有問題,「太爛的劇本沒法演,有些時候其實是演員在替編劇寫劇本。」
孫魚洋認為,有些時候使用配音,演員本身也很無奈,片方有預算考慮,經紀公司也有其他的工作安排。「現在越來越工業化、標準化,每個人付出的時間都有限,但這其實也是行業進步的表現。」
劉中哲推薦了一部電影,李麗華主演的《武則天》。對於看著近些年影視劇長大的人來說,這部上世紀60年代的電影的臺詞表演風格顯得過於平實。劉中哲解釋到,現在流行的朗誦腔是形成於上世紀五六十年代的特殊語言表達方式,「回看上世紀三四十年代的老電影,他們也有『腔調』,但都是『人物』在說話。」
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摩爾定律放緩 靠啥提升AI晶片運算力?
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-26
對於電子科技革命的即將終結的說法,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的,但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……
人工智慧(AI)的技術發展,被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命,分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭,比如有人說第四次科技革命是生物技術革命,還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術,而且作為資訊技術的組成部分,卻又獨立於資訊技術,即表示它有獨到之處。
電子科技革命的即將終結,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有,但這波革命始終也沒有結束。
AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續,它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度,那麼這個領域自然就不可小覷,就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。
所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現,很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期:電晶體的尺寸縮減速度,已經無法滿足需求,所以就必須有某種專用架構(DSA)出現,以快速提升晶片效率,也才有了專門的AI晶片。
另一方面,摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期,電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益,那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益,不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。
AI晶片作為第三大類處理器,在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時,AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節,燧原科技創始人暨CEO趙立東說:「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數,接近人腦神經元數量,我以為這是最大的模型了,要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題,說最大模型超過萬億參數,又是10倍。」
英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說:「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型,其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪,以及提供運算力的AI晶片不夠高效。
不過作為產業的底層驅動力,半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到,針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現,有些則可能有待時代驗證。
XPU、摩爾定律和異質整合
「電腦產業中的貝爾定律,是說能效每提高1,000倍,就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說,「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算,當時的這種運算形態是超算;到了智慧型手機時代,能效就提高到每瓦1TOPS;未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求,如果依然沿著CMOS這條路去走,當然可以,但會比較艱辛。」
針對性能和效率提升,除了尺寸微縮,半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化,以及處理架構的革新。
(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新,從運算架構的層面來看,針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規,更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長,而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU,即AI處理器),乃至更專用的ASIC出現,都是這類思路。
CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職,Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情,「整合起來各取所需,用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類,Core CPU、Xe GPU,以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。
另外針對不同類型的晶片,可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令,本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器,也可以是處理器內的某些特定單元,甚至固定功能單元,就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣,這是當代處理器普遍都在做的一件事。
(2)從電晶體、晶片結構層面來看,電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中,只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降,需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後,電晶體變為FinFET結構,在3nm之後,電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET),其本質都是電晶體本身充分利用Z軸,來實現微縮性能的提升。
劉明認為,「除了基礎元件的變革,IC現在的發展還是比較多元化,包括新材料的引進、元件結構革新,也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段,現在也在發生巨大的變化,特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展,都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」
他並指出,「從電晶體級、到晶圓級,再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding),精準度從毫米向奈米演進,互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看,則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展,比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮,來彈性擴展性能的方案。
台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶,異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS,Intel的EMIB,而在3D堆疊上,Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案,將不同的裸晶疊在一起,甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。
之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache,將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方,將處理器的L3 cache大小增大至192MB,對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel,台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連,而不是micro-bump,做到更小的打線間距,以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。
這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面,即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說,本文也略過不談。
1,000倍的性能提升
劉明談到,當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候,產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market,理論上應該也屬於成本的一部分。
電晶體微縮方案失效以後,「多元化的技術變革,依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說,「根據預測,這些技術即使不再做尺寸微縮,也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升,到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進;單裸晶儲存容量變得越來越大,IC依然會為產業發展提供基礎。」
500~1,000倍的預測來自DARPA,感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應,而且有更實際的工程問題待解決,比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。
不過1,000倍的性能提升,的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結,而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片,而不是更具通用性的CPU。
矽光、記憶體內運算和神經型態運算
在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路),WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣,或者仍在商業化的極早期。
(1)近記憶體運算和記憶體內運算:處理器性能和效率如今面臨的瓶頸,很大程度並不在單純的運算階段,而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率,可能是提升整體系統性能時,一個非常靠譜的思路。
這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的,應該不在少數。所謂的近記憶體運算,就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3),以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」,cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。
這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的,一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量,還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構,也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明,儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。
另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器:IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源,cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作,極大提升頻寬、降低延遲和功耗。
近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中,多層級的儲存結構,資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間,還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。
構建非馮(non-von Neumann)架構,把傳統的、以運算為中心的馮氏架構,變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。
記憶體內運算的就現在看來還是比較新,也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法,儲存單元本身就有運算能力,理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目,畢竟可極大減少海量資料的移動操作。
其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部,部分執行資料處理工作;主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式),以及這類晶片具體的工作方法上,可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。
對於AI晶片而言,記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時,有比較頻繁的資料存取操作,這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案,在市場上也是五花八門,早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構,用40nm嵌入式NOR,在儲記憶體內部執行運算,不過替換掉了數位週邊電路,改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。
劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中,近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似,把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。
劉明指出,「這是我們最近的一個工作,採用hybrid bonding的技術,與矽通孔(TSV)做比較,hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit,而TSV是4pJ/bit。延遲方面,hybrid bonding只有0.5ns,而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上,前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。
另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍,從64ms提高至128ms,以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit,我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。
記憶體內運算方面,「傳統運算是用布林邏輯,一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體,這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法,然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示,「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存,沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。
「無論是基於SRAM,還是基於新型記憶體,相比近記憶體運算都有明顯優勢,」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算,精準度、能效等方面的對比,記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。
下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究,在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示,「需要高精確度、高運算力的情況下,近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術,這幾年的進步也非常快。」
去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中,有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式,這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題:是記憶體廠商,還是數文書處理器廠商?(三星推過記憶體內運算晶片,三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)
(2)神經型態運算:神經型態運算和記憶體內運算一樣,也是新興技術的熱門話題,這項技術有時也叫作compute in memory,可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是,這種結構更偏「類人腦」。
進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來,劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦,元件層次逼近腦,功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。
傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構,「這片裸晶裡面包含128個小核心,每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說,「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來,構成接近1億神經元的系統,讓學術界的夥伴去試用。」
「它和深度學習加速器相比,沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線,功耗很低,也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為,不採用同步時脈,「刺激的時候就是一個非同步電動勢,只有工作部分耗電,功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」
「而且未來我們可以對不同區域做劃分,比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區,同時進行多模態訓練,互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片,似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。
(2)微型化矽光:這個技術方向可能在層級上更偏高了一些,不再晶片架構層級,不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面,已有應用了,發出資料時,連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號,透過光纖來傳輸資料,另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高,內部元件數量大,尺寸也就比較大。
Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的,就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上,用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間,也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大,也就是所謂的I/O功耗牆,這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。
這其中存在的技術挑戰還是比較多,如做資料的光訊號調變的調變器調變器,據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小;還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號,用所謂的全矽微環(micro-ring)結構,實現矽對光的檢測能力;波分複用技術實現頻寬倍增,以及把矽光和CMOS晶片做整合等。
Intel認為,把矽光模組與運算資源整合,就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上,這類技術還是頗具前景,Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率,並且能效在1pJ/bit,最遠距離1km,這在非本地傳輸上是很理想的數字。
還有軟體…
除了AI晶片本身,從整個生態的角度,包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分,都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面,針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體,透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。
宋繼強說,「我們發現軟體最佳化與否,在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。
在AI開發生態上,雖然Nvidia是最具發言權的;但從戰略角度來看,像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC,甚至還有神經型態運算處理器的企業而言,不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台,用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。
在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下,處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升;而一些新的技術方向,包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光,能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值;神經型態運算這種類腦運算方式,是實現AI運算的目標;軟體層面的最佳化,也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩,AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下,終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg
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一切都是成長, 包括熱淚盈眶
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太陽拱海王星7.15
影響指數:★★★★☆
下半周太陽海王成積極相位,結合剛剛的日火合相,說沒有浪漫,沒有好事情發生那都是唬人!!要真的是沒有,趕緊調整自己心態,走出去擁抱周圍!銅牆鐵壁什麼的,別人也進不來啊啊!
感性的事兒就不說了,說說如何能把星象利用到最好,就是不要被海王星迷幻,一定結合理想和現實,讓自己的行動力最大限度靠譜、貼邊,這才是關鍵。當然每個人都希望美好願望成真,但如果願望假大空,那就得隨時調整了。畢竟海王星代表了迷幻和不切實際,所以即使是很好的願景,也要考慮客觀條件,可實施情況。
給大家舉個例子,比如你打算跳槽,看到一些積極信號,行業也有利好政策。但結合自身,這是不是一個最佳時機,有沒有足夠的實力和底牌去改變賽道?就算談條件是不是也要有底氣和業績?再比如在戀愛和擇偶上,誰不想找個百分百契合的對象?但有些人的光環落在外表,有些人內心更有營養。想有思想上的溝通,恐怕就要放掉一些過於理想化的外在因素。
總之呢,在這個位置下,如果你的目標和行動都能實實在在,那好運就會多一些,但如果不符合邏輯和客觀因素,就會是想得很好,做得碰壁,結果一場空。
影響大的星座(不論好壞):雙魚、巨蟹、天蠍座
太陽衝冥王星7.18
影響指數:★★★★
今天太陽跟冥王星的負面相位,且都在基本宮,多鬧心不用我多說了吧?好在週末兩天就過去了,大家熬一熬扛一扛、堅持一下啊。
這個位置會帶來由內到外的倔強、這種硬不是硬氣,而是一種破壞力。比如有人不爽很久了,不爽著,不爽著,積累到了一個頂點,爆發了。極端方式不僅傷害自己也坑了別人,特別是容易跟上司、長輩、權威力量抗衡,壓抑感特別強。你會覺得自己處處被為難、被否定,好像做什麼事情進展都在放慢,各種忍受不公和停滯,發火吧,也知道不好。但不發洩出來更鬧心、寢食難安。所以往往就在某個小事的觸發下,哥斯拉了。
這幾天不光是你,身邊人也會烏雲壓頂。所以我們還要考慮一點,就是別成為給他人帶去壓力的那群人,不要用自己的權力、威信制衡別人,總之如果能做到各自保留安全距離、尊重、平等就好很多。記住我說的,如果能尊重自己也尊重別人,這個雷區是妥妥邁過去的。
無論生活還是情感,不要消極也不要有報復心理。最怕啥事兒都把別人想的陰暗,你光明一點是不是也能照亮他了?沒必要因為周圍環境丟失了初心、放棄了快樂。如果得不到理解或者支持,那就繼續做好自己該做的事兒,因為你是要成就自我的,至於別人的評價,要麼錦上添花,要麼啥用沒有。
要格外注意的星座:天秤、摩羯、白羊、巨蟹座
(判答)
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7月12日水星進入巨蟹座(至7月28日)
星象重要程度:★★★
過去水星在雙子座的兩個月裡,爆炸性的新聞和迷惑消息滿天飛,讓人跟不上節奏。
而現在水星進入到巨蟹座,資訊的傳播速度會減緩,大家的頭腦轉速也慢了下來,懷舊與自身安全感的話題取代了外面精彩的世界,成為了近期的主題。
巨蟹座的水星將賦予大家更溫和的表達方式,讓你在溝通時能用更親和舒適的方式達到自己的目的。不過容易敏感的小夥伴們,近期要當心被負面情緒纏身了。
幸運小星星:巨蟹座、雙魚座、天蠍座
7月13日水星拱木星(至7月16日)
星象重要程度:★★★
水星與木星的三分相,幫助大家擴寬了思維的廣度,開啟了相當適合閱讀和旅行的一段時間,多去看看各種學科前沿、先進的理念,或者是趁假期去學學語言都是不錯的選擇。
近期大家不僅對知識和各種資訊的接受度很好,也能將腦海裡的想法具體化,把看到的內容很好地化為己用,用令人舒適的方式表達出來,而且如果你想要去說服誰,這幾天會是個好時機哦。
幸運小星星:巨蟹座、雙魚座、天蠍座
7月13日金星合火星(至7月21日)
星象重要程度:★★★ ★
金星與火星在獅子座合相,大大激發了我們的創造力,讓你格外有想要去創作、社交、戀愛(以及創造小朋友)的熱情,透過這些活動傳達自己的創造力與個人魅力,如果你正有此意,不妨趁這幾天趕緊行動。
但要當心太過熱情,侵略性太強,會讓對方有點難以招架。另外近期也是大家容易衝動消費投資、揮霍浪費的時段,手頭本來就不富裕的同學們,可要有意識地省著過了。
重點影響星座:獅子座、白羊座、射手座
7月15日太陽拱海王星(至7月22日)
星象重要程度:★★★
太陽與海王星在水象星座的和諧相位,為大家帶來超強的直覺和情緒感知力,生活和職場中的人際關係不再那麼緊張,大家能互相讓步,體諒到對方的難處而做出妥協,不再得理不饒人。
對於從事創意、娛樂、心理等行業的人來說,最近的靈感也是一個接一個。不過對於一些本身不夠理性的人來說,你會更多地受到環境影響,同情心氾濫,或是在行動時舉棋不定,要多多增強自信心,明確目標。
幸運小星星:巨蟹座、雙魚座、天蠍座
7月18日太陽衝冥王星(至7月24日)
星象重要程度:★★★
太陽與冥王星的對沖,給不少人帶來很矛盾的感受。
不論是職場還是感情,都會有衝突和壓抑感,一些人面臨被上司、權威強迫做事、威逼利誘的可能,而另一些則是在家庭關係中感到壓迫和窒息,現實中的壓力和身邊人強硬的態度,會讓你難以表達內心真正的情緒,想躲起來逃避。
這期間溝通的力量非常重要,非常考驗情商,要學會軟硬兼施,才能把事情做好。
黴運小星星:巨蟹座、摩羯座、獅子座
(鬧鬧女巫)
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以下新增7/16 #最新運勢
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【重要年運】2021木星相位、流年運勢懶人包
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#每日運勢 看這裡↓↓↓
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【StarNote】2021年12星座年度運勢
【StarNote】2021年7月12星座運勢
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【莫小棋】恭喜!2021下半年的財運好到飛起的星座
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【鬧鬧女巫】2021下半年跳槽運超旺的星座TOP5
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【判答】2021下半年,這些星座桃花運要開掛了
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【Pandora占星小巫】喜報!
2021下半年鹹魚翻身的星座TOP5
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【唐綺陽】2021下半年運勢
12星座如何用“獨特力”紅一波?
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【晨霽】2021年下半年12星座運勢
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【鬧鬧女巫】2021下半年財運Top5的星座!專心搞錢!
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【安格斯】桃花朵朵開!2021下半年「閃婚機率」最大星座
加碼脫單大熱門星座大公開
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【艾菲爾】幸運降臨!
2021下半年12生肖「必定遇到」的大好事
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【莫小棋】2021下半年桃花運好到爆棚的星座
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【艾菲爾】小心!2021炎夏健康有危機的生肖
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【艾菲爾】紅色警報!2021下半年12生肖犯小人指數
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【艾菲爾】2021下半年「財運大暴漲」與「錢財留不住」的星座
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【艾菲爾】有喜!2021下半年「婚運急至」愛情靈數點名
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【艾菲爾】喜氣擋不住!2021下半年閃婚脫單好運生肖
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【VAVA】2021下半年12星座好運忠告
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【滴天居士】財氣來臨!2021/7〜8月有財到的生肖
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【艾菲爾】財迷心竅!
2021七、八月【荷包大傷】 星座點名
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【艾菲爾】小心!2021/7〜8月「愛情拉警報」星座提醒
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【占星騎士】2021/7/10〜8/7:12星座感情提示
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【蘇米君】2021/9月前運氣好到炸的星座
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【Crystal】2021年7月12星座運勢
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【蒔琳 Celine】2021年7月12星座運勢
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【百變巫女】2021年7月12星座運勢
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【西西小蘇】2021年7月12星座運勢
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【艾薇】2021年7月12星座運勢
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【李居明】2021年7月12生肖運勢
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【王禎StarChat】2021年7月12星座運勢
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【食為天】2021年7月12星座運勢
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【女巫樹洞】2021年7月12星座運勢
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【白嶼Zyanya】2021年7月12星座運勢
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【傅子綺】2021年7月12星座運勢
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【蘇民峰】2021年7月12生肖運勢
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【Allen伊明】恨鐵不成鋼!
2021七月這個星座被月老搭線送姻緣
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【艾菲爾】再買就剁手!
2021七月花錢如流水的破財生肖
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【莫小棋】2021年7月12星座事業運/財富運
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【紫微小仙】鴻運奔來!2021農曆6月運勢超旺命格Top3
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【蘇米君】恭喜!2021/7月桃花爆棚的星座
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【橙C】2021幸運七月!12星座這些領域大旺
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【POPO巫】半月星座運勢2021/7/10〜7/23
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【Pandora占星小巫】2021七月愛情運好到起飛的星座TOP5
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【Allen伊明】恭喜啦,2021/7月財運會有小幸運的星座
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【Pandora占星小巫】喜報丨2021七月下旬事業起飛的星座
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【紫微小仙】2021農曆六月會有愛情好運的命格Top3
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【艾菲爾】2021節氣・小暑12生肖運勢提醒7/7〜7/21
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【地場衛】點名啦!2021七月最最最旺的星座TOP3
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【江江】2021/7/10〜23巨蟹座新月
溫暖和愛會治癒所有不開心
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【西瀅筱】2021/7月天象提醒/釋放情緒,療愈內心,輕裝前行
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【卡西娜】2021/7/12〜28水星入巨蟹對12星座影響
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【唐綺陽】2021/7/12〜28水星換座會引發12星座哪些痛點
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12星座中辦事牢靠又靠譜的神隊友星座TOP3
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【瑞比特占星】12星座男的出軌細節
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【鬧鬧女巫】這幾個星座的字典裡沒有「放棄」兩個字
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【鬧鬧女巫】戀愛中的12星座男,能和你失聯多久?
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【遠志】你的上升星座不準?
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#我的室友是九尾狐
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S2EP#16|分析動作的master物治師:物理要很強?淪為儀器治療...推拿&按摩、復健四大專科、物治vs職治、五十肩的由來、feat. 物理治療師劉鈞
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(00:12:30) 復健四大專科、物治師起薪還不錯?一天接45個病人
(00:21:40) 物治系的未來選擇:特教產業&隨隊治療、只能接受指令做復健...、遇到病人去世、淪為儀器治療的原因
(00:33:59) 物治師&生、推拿&按摩、評估病人SOP、台灣人最常遇到的復健病症、五十肩的名稱由來
(00:41:35) 高低肩的朋友請不要驚慌 、誰適合讀物治系、天賦與熱忱
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摩特動力評價 在 moto1hk Youtube 的最佳貼文
或者,好多讀者已駕駛過純電動電單車(包括國內親戚那部買餸羊或家中果部電動單車),但玩過電動大包圍的騎士應該不多,仲要是一部扭力峰值達到20.3kg-m的跑車,感覺如何?加速力有幾癲?有請張煒安同大家報告。
載番個頭盔先,本誌是電動汽車及電動電單車的文盲,惡補後才如夢初醒,現在才知道純電汽車十分普及。雖然香港的充電設施仍有待完善,但充電站的數量遠超10年前,並且遍布全港,現在不僅Tesla,其他傳統牌子已加入製造純電車行列,款式愈來愈多,部份車子的續航力更高達400km,打個折扣都跑到300km多,這一刻才知道自己仍然活在石器時代。
純電電單車又如何,其發展速度好明顯滯後,那麼有沒有一間年資又Young,又沒有造車經驗類似Tesla的製造商?答案當然有,ENERGICA是其中一間,但兩輪界仍未出現突破樽頸,同時迫使傳統品牌加速電氣化步伐的非傳統車廠。事實上,傳統電單車廠好早開始研發電動車,不過遲遲未市販化,好可能考慮到用家的負擔能力及市場接受程度;畢竟生產電池的原材料昂貴,導致車價高昂,以及充電設施未配合發展,更重要是短期內未必有利可圖,姑且讓新冒起對手試探水溫。
究竟ENERGICA有幾Young?2014年正式成立,所有車輛都在意大利跑車故鄉MODENA生產。ENERGICA的母公司是CRP集團,擁有50年歷史,業務涉及賽車、航空、太空科技、3D打印及軍事科技等等講求高準確度工業。肉眼所見,今次介紹的兩部電車在各方面均有一定質素。
CRP集團為了展示賽車技術,2006年成立自家車隊,出戰世界WGP125及意大利CIV道路賽,2008年啟動eCRP純電大包圍計劃。適逢史上首屆全電動TTXGP格欄披治在2010年舉行,正好測試eCRP的實力,CRP集團其後亦有參加由FIM舉辦的e-Power電動格欄披治大賽。
事實上,eCRP純電大包圍是今次試駕ENERGICA EGO的雛形,原型車見於2013年,車子因為採用3D打印及CNC製造的部件而廣收宣傳效果,市販版正式在2015年推出。不過真正讓更人認識ENERGICA EGO,是因為ENERGICA自2019年起成為Moto E獨家供應商,所有參賽隊伍都使用相同規格的ENERGICA EGO參賽。編者今次能夠在香港親身接觸市販MotoE戰車,看著披上MotoE拉花的包圍,突然有落場的衝動!
張煒安試車感受—加速話咁快
8年前領教過純電動電單車的扭力,當年試駕的車子雖然只有54hp馬力,但扭力達到9kg-m,產生的加速力及起步反應媲美直四600級大包圍,雖然如此,與今次試駕的兩電車相比,所有數字差了一大截。
以ENERGICA EGO大包圍為例,馬力143hp(107kW),相等於一部750cc左右的大包圍,可是扭力峰值高達20.3kg-m (200 Nm),與超過2,000cc的電單車看齊,卻比起這一代公升級超電多約70%。如此巨大的扭力有幾好玩?簡單來說扭力越大,起步及加速力越勇猛。據廠方公佈,ENERGICA EGO的0-100km只需3秒,簡直痴線,極速可達240km/h,至於NK版EVA都有200km/h極速,理論上在香港用唔著。
果只看數據,ENERGICA EGO的扭力無懈可擊,實際駕駛又如何?
好勁....頭、中段的加速力比現今的公升級超電有過之而無不及,加速時上半身被風阻扯得好利害,尾段則受到環境限制而無法體驗。電動摩打甫加速便進入扭力範圍,不用像內燃引擎提升至一定轉速才增加扭力,所以油門近乎沒有延遲感,一篤油便立即向前衝,反應比汽車電單車的油門要更捷,所以早段時間沒有膽量大力質落油門加速;事實上,不論電或高性能油車,統統都採用電子油門,沒有威也,所以更正確的說法是電門,而非油門。
此外,由於電車採用單速波箱,無波可轉,油門操控與綿羊相同,所以扭著油門不放,馬力一氣呵成釋出,既沒有因為檔位銜接導致馬力流失,也沒有轉檔的頓挫感,即使任何時候減速,都輕易再爆升車速,騎士因此無需善用波段或Keep轉數,20.3kg-m的扭力及超廣闊扭力帶果然非同凡響。
加速感又如何?
其實電與油車的差異頗大,首先電車只有摩打排出的VV聲,雖然轉速越高,音頻越尖,但實際駕駛中的風聲比麼打聲大,取代汽油車轉數越高,排氣聲越亢奮的感覺,而全球推動電車的原意,就是要保持環境清靜。再者摩打缺乏類似引擎的諧震,駕駛時仿佛與車子失去聯絡,原因是內燃引擎的排氣聲及震盪成為騎士與車子溝通渠道之一,因此沒有留意車速,駕駛電車比油車更容易超速。究其原因,電車的加速力雖然強勁,可是油門控制比油車更容易,馬力細滑如絲地傳送到尾輪上,感覺就好像剛踏進高鐵車廂,凳子還未座暖,列車已飆升到300km/h一樣。
因此未駕駛過ENERGICA EGO的讀者,我建議包括老手在內,最好選擇Standard(標準)、Eco(慳油)或Wet(濕地)馬力較低的馬力模式,與此同時開啟防止尾輪打滑的循跡系統及ABS,待熟習260kg重量及寧靜操控感,才好好享受最強的Sport(運動)模式,原因電車的馬力來得又快又直接,用多幾個電子輔助駕駛傍身,既安全又好玩。再者ENERGICA EGO是一部自動波大包圍,沒有離合器,對於棍波車騎士來說難免有點空虛感,也不可以使用離合器控制掉頭車速,因此需要一點時間適應,如何倚靠油門及煞車控制掉頭速度,否則增加跌車風險,因為掉頭的時候,你會實實在在感覺到她的重量。要是你有綿羊底子,絕對有幫助。
講開減速,車子重達260kg,但是BREMBO M4煞車卡鉗足夠街道使用;另一項協助騎士減速的功能名為Regenerative Maps,即是「制動力回收」,熟識電動四個轆的讀者一定不會陌生,作用是當騎士縮油減油,讓原本驅動尾輪的摩打變成發電機,為電池充電,夠晒環保。
而Regenerative Maps「制動力回收」共有四段選項,分別是OFF(關)、LOW(低)、Medium(中)及High(高);當日試車首先切換High(高),縮油後車身立即頓挫起來,俗稱鎖得好勁,車速明顯拖慢,感覺有點像突然拖低一個檔位,所以個人認為不適合跑山,會影響壓車攻彎的暢順度,但應付「長命斜」或落山好有用,等於波車用低檔落斜,大大減輕制動系統負擔,可避免制動過熱。講咗咁耐,「制動力回收」即是棍波車所講的Engine Brake(制動煞車)。
之後體驗LOW(低)效果,個人認為這個Mode適合玩山,雖然高速煞車縮油的Engine Brake明顯減少,不過仍有效地拖慢車速同時,讓我更流暢地入彎。最後嘗試OFF模式,一如所料,減速沒有Engine Brake,跟綿羊及二衝車一樣,縮油後車子繼續向前衝。對我來說,「制動力回收」好有趣,讓我在短短數小時試駕中,回顧過去20年賽車技術發展史;由我初初鬥2衝車近乎沒有Engine Brake,到轉戰4衝600 Superspot的強勁Engine Brake,再之後普及的防鎖死離合器(Slipper Clutch—舒緩Engine Brake,讓車手更暢順攻彎),到現在的全電子年代。另外,ENERGICA EGO配置ABS防鎖死系統,然而另外還加入名為eABS系統,它是防止急煞減速同時,尾輪又被「制動力回收」產生的Engine Brake鎖得太死,導致輪胎失去咬地力;此時,eABS立即介入,暫停「制動力回收」工作,好讓輪胎恢復咬地,發揮類似防鎖死離合器的功能(Slipper Clutch)。當eABS介入後,儀錶會亮起相關信號。
ENERGICA EGO的座姿及車身闊度與600或1000大包圍分別不大,座上810mm的座位依然跳芭蕾舞(張煒安身高5呎6吋),可是軑把高度適中,整體來說不極端,有上一代跑車的影子,某程度來是一款舒適型超電。不過論真正舒適性,當然是NK版EVA為佳。
所有電車,包括二輪及四輪,因為負載電池組件而變得比同類型油車重,當你騎上ENERGICA EGO再踢起側架,然後拉直車身,便會發現比起拉起600及1000更費力,畢竟她們相差超過60kg。
為應付重量,ENERGICA EGO實行以硬制硬,例如廠方建議使用42磅胎壓,否則胎壓不足,輪胎與路面接觸面積過多,加上避震設定太軟等等,都會影響操控性能,即使直路行駛都會出現跌車傾向,所以當日在山路行駛幾圈後,立即調硬前避震的預載,穩定性才大大改善。事實上,電車對我來說是新事物,需要更多時間摸索各方面的設定技巧。
老實說,當日聽到260kg的車重都有點詫異,腦海突現浮起80-90年代的1000cc大包圍,就連moto-one的編輯都對我的評價特別感到興趣,試駕後不斷追問是否好鈍好笨重,比第一代R1更重等等。說實話,論輕巧度及靈活度肯定不及新一代600及1000大包圍佳,壓車搬身需要多一點力,之但係又唔覺得好鈍或好笨重,比原先估計更好彎,的確有點意外,所以用第一代R1比較未免太誇張。事實上除了落地推車、窄路掉頭、燈位停車及塞車慢行之外,起步後唔覺重。不過聽車主講,駕駛初期因為未熟習車身重量,難免會有壓力。
或許你會擔心推車,可是ENERGICA EGO設有後波及前波,最高車速只有2.8km/h,其操控不難,只要按下著車掣2秒,便會切入“PARK ASSISTANT”(泊車輔助),即後波,若再按下著車掣便會切入前波,讓你在限速下向前或向後泊車,大可安座於車子上撐船仔。
至於騎士最關心的續航能力,由於當日只駕駛不足50km,所以未能詳盡解釋。根據廠方資料顯示,在市區駕駛的續航力200km、市區與高速公路駕駛的續航力160km、高速公路續航力130km。不過據車主講,ENERGICA EGO的實際續航力與廠方公佈的數據接近,他試過從元朗出發去機場,全程高速公路,平均車速約80-90km/h,來回路程約100km,回家只餘20%電量,估計可以行多約40km-50km。事實上,續航力好視乎騎士的駕駛方式,所以駕駛電車必須要經常留意電量,畢竟充電站並非度度都有。
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