綜觀CES 2020:汽車持續被看好,PC將迎來AI升級潮
包永剛 / 何渝婷編譯
2020-01-09 10:00
雖然,CES主角是新鮮、新奇、炫酷的各類消費電子產品,但是,它們都內置了各種晶片。
因此,在CES上我們也能夠看到一些晶片相關的新聞,這些晶片離消費者更近,也蘊含著巨大的商機。CES 2020上,既有新款面向自動駕駛汽車的晶片發布,也有更強CPU和GPU的消息。這表明,自動駕駛汽車市場持續被看好,擁有AI功能的CPU能否在PC中普及,也成為了新的關注點。
自動駕駛汽車市場持續被看好
自2017年153億美元收購Mobileye之後,英特爾一舉成為自動駕駛汽車領域的重磅玩家。在英特爾CES 2020的發表會上,英特爾CEO Bob Swan展示了Mobileye的最新進展。其中一段演示,展示的是通過獨立的傳感系統,融合人工智慧、電腦視覺、基於責任敏感安全模型(RSS)的法規科學等最新科技,以更自然的方式實現自動駕駛汽車(RoboCar)的交通導航,讓人和車的交通運行更加安全。
高通也是已經佈局自動駕駛汽車晶片的重要玩家,去年CES,基於高通驍龍820A的初代車載計算平台,當時被安裝在一台林肯MKZ混動轎車上。但驍龍820是2015年推出的產品,驍龍820A之後,高通就沒有推出新的面向自動駕駛汽車的平台。
MWC 2019期間,雷鋒網詢問高通發言人,其下一代自動駕駛汽車產品的消息,對方並未透露。CES 2020上,高通發表Snapdragon Ride 平台,新平台由多個部分組合而成,包括系統級安全晶片、自動駕駛加速器。
Snapdragon Ride (驍龍Ride)平台有三種配置,官方稱單處理器版已經足夠應付ADAS系統,雙處理器版本應付Level 2和Level 3級半自動駕駛綽綽有餘。第三種配置則是在雙處理器配置上增加了加速晶片(兩塊ADAS處理器外加自動駕駛加速器)算力可達400 TOPS。
雖然沒有公布更細節的數據,但高通稱,實現400 TOPS的算力,它們只用60-70W的功耗(比競爭對手功耗低33~50%)。這樣的功耗下,開發者完全可以添加更多晶片將算力升級到700 TOPS,此時功耗也僅130W。
高通稱將在今年晚些時候向其客戶提供晶片和系統,並希望搭載這些技術和晶片的汽車,於2023年開始生產。
除了巨頭,中國的新創公司「黑芝麻智能科技」,也在CES 2020上展示了其AI晶片解決方案,包括為合作夥伴提供的後裝輔助駕駛解決方案,以及前裝量產DMS(Driver Monitoring System,駕駛者監控系統)算法。
由此,我們可以發現,即便自動駕駛汽車的發展速度不如預期,AI晶片在汽車上的落地速度也不夠迅速,但無論是巨頭新產品的發布、成果的展示,都表明重磅玩家們都持續看好自動駕駛汽車晶片市場。
PC將迎AI升級潮
汽車晶片是因為自動駕駛的風潮,才在今年的CES上受到關注,其實長期以來,CES上備受關注的晶片,是此前長期驅動科技產業發展的PC,不能缺少的CPU和GPU消息。2020 CES也不例外,但英特爾讓我們產生了新思考。
2019年5月,英特爾發表代號為Ice Lake的第十代酷睿處理器,這一代處理器的特點在於,每款都配備了帶有英特爾AVX-512-Deep Learning Boost的全新Sunny Cove微架構,可以加速自動圖像增強、圖像檢索、媒體後處理和其他AI任務。
CES 2020的發表會上,Ice Lake的繼任者,研發代號Tiger Lake的新款酷睿行動處理器首次亮相,英特爾表示,憑藉在CPU、人工智慧加速器以及基於全新英特爾Xe圖形架構、堪比獨立顯卡性能的內置圖形顯卡等優化,Tiger Lake將帶來兩位數的性能提升,大幅提高人工智慧性能和圖形性能。
Tiger Lake處理器基於英特爾10nm+制程,首批Tiger Lake產品預計於2020年晚些時候出貨。
另外,英特爾還將進一步提升Xeon處理器的AI性能。英特爾公司執行副總裁、數據平台事業部總經理Navin Shenoy表示,2020年上半年推出的第三代英特爾Xeon可擴展處理器,將包含面向內置人工智慧訓練加速的全新英特爾DL Boost擴展指令集,與之前的產品系列相比,其訓練性能提升高達60%。Xeon也是唯一內置AI的通用CPU。
與英特爾積極推動AI在CPU中的普及不同,AMD在CES 2020上發佈的產品依舊專注於性能升級。AMD CEO蘇姿豐發佈新一代7納米移動處理器Ryzen 4000。官方稱,此系列的旗艦型號Ryzen 7 4800U是目前性能最高的超薄筆記本處理器,基礎頻率為1.8GHz,Boost頻率可達4.2GHz,8核16線程,TDP為15w。
另外,新發佈的中端遊戲市場的顯卡Radeon RX 5600 XT,以及64核128線程的桌面級處理器Ryzen Threadripper 3990X,也只是突出其性能的提升,並沒增加對AI的支持。
一邊是英特爾積極在其新款CPU中內置AI功能,另一邊是AMD全系產品都沒有支持AI的硬體。雷鋒網認為,英特爾畢竟還是佔有了CPU的主要市佔率,其新產品的推出,能在很大程度上推動具備AI功能PC處理器的普及。
至於能否進一步刺激消費者升級帶有AI功能的PC,AI能夠帶來的提升成為關鍵。英特爾也給出了例子,Adobe展示了基於Ice Lake處理器,其軟體套件可以加速運行從智慧對象選擇到顏色匹配,還有影片重構的一切任務。
還有,臨床實驗室公司Quest Diagnostics,在CAD模型中辨識肺結節的能力提高了33倍,照片軟體公司Topaz Labs,利用人工智慧通過自動填充像素來提高照片分辨率。
英特爾架構、圖形和軟體副總裁Roger Chandler表示,「在未來幾年裡,如果有高達80%的軟體工作負荷,以某種方式內置某種人工智慧加速功能,我不會感到驚訝。有的開發商可能把人工智慧用於應用程式的核心和基礎元素。有的則可能將它用於小功能。但透過與開發人員的交流,我們發現他們幾乎全都在尋求利用人工智慧的能力,在某種程度上改進他們的工作負荷。」
當然,英特爾為PC市場注入新的活力還伴隨著雅典娜計劃,「雅典娜計劃」在去年發佈,涵蓋了設計和技術規範,目標是打造未來的高性能筆電,不僅可以用於工作,還可以用於媒體串流、遊戲、企業應用等。截至目前,已有25款設計通過了英特爾的「雅典娜計劃」認證。
也就是說,英特爾會從AI技術、CPU到終端產品為PC市場帶入新的發展動力。
作為一年一度全球最受關注的消費電子盛會之一,透過CES,我們能夠看到新技術的落地和應用情況。AI作為CES 2020的一個關鍵字,許多產品都和AI產生了關聯,但AI的應用需要有AI晶片的支持,因此,CES上的AI晶片動態,不僅能找到AI晶片好的落地方向,也可能發現未來的趨勢。
顯然,在AI的大背景下,自動駕駛汽車率先成為了AI應用的重要應用,雖然發展速度不如預期,但重磅玩家以及新創公司的積極進入,都表明業界持續看好自動駕駛汽車晶片市場。至於成熟的CPU,英特爾積極在新產品中內置AI功能,AMD則希望通過更強的性能獲得更高市佔率。長遠看,AI也會成為PC應用中不可缺少的技術,只是能夠在多大程度上刺激消費者,還取決於英特爾和眾多軟體合作夥伴和合作成果。
資料來源:https://news.knowing.asia/news/928d4ccd-6dcc-4ee9-a7ab-935a8f96d10d
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《中天的夢想驛站》
【大陸傳產製造變"智"造 迎向更多可能 郭台銘暢談互聯網+智能製造的企業大轉型 富士康攜手摩拜 進軍共享單車市場 物流業注入智能元素 菜鳥網絡的絕招 包裹訊息數位化 智慧追蹤貨物軌跡 仰賴魔幻大巴 讓訂製服高貴不貴 存取各項大數據 打版智慧又迅速】
智能製造在中國大陸發展迅速,最重要應該觀察的是郭台銘所領導的富士康集團,他的企業也全面的走向互聯網+智能製造。10年前馬雲曾說,"富士康是製造業的一台大象,我要用很多螞蟻搬動你"。當時郭台銘還直言這是"不可能的任務"。但這也許給了郭台銘一個刺激,讓他投入這場智能製造的大改革。
最近著名的紐約時報的專欄作家湯馬斯佛里曼寫了一本書籍,《對不起 我遲到了》。其中他談到歷史上,對時間的重要劃分,2007年,對人類來說非常重要。那一年賈伯斯發明了iphone,使得人類正式進入互聯網時代。此後人工運算、雲端運算、人工智能等等快速發展,開啟了一場新的工業革命。
2016年4月在上海上線以後,摩拜單車迅速成為最潮的出行方式。
不用辦卡,沒有車樁,只要打開手機掃掃二維碼就能開鎖,輕鬆解決在大城市裡"最後一公里"的難題,就連鴻海集團總裁郭台銘,也注意到這股橘色風暴,1月23號,富士康宣布將對摩拜單車進行戰略投資。
富士康科技集團總裁郭台銘說,現在接觸到共享單車、共享汽車,等於說硬件跟軟件要結合的時代。富士康做上去就滿重要,我們在製造的領域,在設計開發的領域,可以把這家公司很快讓他能夠有一個市場佔有率。
頂著"世界代工廠"的盛名,富士康一直處於產業下游,而在電子代工利潤日益微薄的情況下,郭台銘也努力帶領企業轉型,投資摩拜進軍市場大熱的共享單車市場,就是一個絕佳的機會。根據雙方的戰略合作計畫,富士康將通過"工業互聯網智能製造技術",生產摩拜單車,年產能可達560萬台級別,可以說摩拜單車將成為富士康探索"智能製造+互聯網"的試驗田。
郭台銘的危機感,或許是來自於10年前與馬雲的一場對話。2007年馬雲曾說,"富士康是製造業的一台大象,我要用很多螞蟻搬動你"。當時郭台銘還直言這是"不可能的任務",但馬雲卻在不到10年的時間裡,引領中國進入互聯網+時代,更為傳統物流業灌注智能元素。
每年雙十一,都是菜鳥網絡智能化倉庫最繁忙的時刻,大量的訂單、海量的商品,如何準確無誤的為每一張訂單配貨,可是一個不小的工程。這裡是分撿系統的起始端,也是整個系統最關鍵的地方,透過一張神奇條碼,看來再尋常不過的小箱子,就能搖身一變成為撿貨機器人,自動走到需要的貨物前。
菜鳥網絡智能倉儲資深專家楊開封說,這張條碼其實就是我倉內,就是自動化區域內作業的一個識別碼,就它所有的自動化作業任務發起、撿選,都是靠這個條碼來進行識別的。你會看到一個紅色的激光(雷射),它會去掃描箱子上的條碼,來判斷它在這個區域內有沒有撿貨任務。如果有撿貨任務,那麼它會給它指令,然後它會把箱子撥到這裡來。如果這個區域沒有撿貨任務,它就會直接往前走。
軌道上無數個白色光電,是用來實時決定箱子行走速度的,它還能讓箱子之間保持安全距離,在背後指揮的是一套計算機系統演算法。
楊開封說,它只是一個簡單的傳送,就是一個動力裝置,這些光電跟讀碼跟我們的系統關聯在一起,才賦予了它智能的判斷邏輯。
菜鳥網絡被視為是繼電商平台,和螞蟻金服後,阿里的第三級。在過去的兩年內,阿里聯合順豐等物流公司,立志打造一個"大陸智能物流骨幹網",讓通過這個網絡的任何商品,實現全國24小時可達的目標。
內部的運營效率提高了,如何將商品迅速送達,傳統人工分撿,掰掰,菜鳥網絡的祕訣是它。
菜鳥網絡高級算法專家鄭聳說,「我們白色就代表現在是正在被錄入,一旦變綠了就代表系統已經識別出來,這裡我們也能看到每個掃描的時間點,但是你可以看到,從這個到這個上面,尾數的變化都在幾毫秒的時間內。」
撿貨員之所以能在幾毫秒內處理一單,秘密就在白色單子上,這些數字可以追蹤包裹,從倉庫到分撥中心、網點、快遞員手裡,再到消費者家裡的所有軌跡。
通過大量的數據模擬配送行為,和數百億的歷史地址庫為包裹做最優路線預測,就是鄭聳參與的大數據智能分擔算法項目算出來的。這套系統也是解決各家快遞公司,人工分撿差錯率高的殺手。
鄭聳曾經計算過,依靠資深師傅進行人工分檢至少需要7秒鐘,但在效率至上的鐵律下,7秒跟幾毫米的差距,菜鳥都不能接受。
鄭聳說,在三段碼這個時間上,我們算過一單差不多節省2.4秒左右,差不多總共是16萬小時,在時間上的節省。
目前大陸每天配送的包裹有七成是由菜鳥處理的,憑藉著數據平台,菜鳥網絡讓快遞公司整合同一地區的配送,提高了服務的速度和效率。
只要幫傳統產業安上智慧的羽翼,就能飛向更寬廣的天際。山東紅領集團就展現了服裝業融入互聯網思維後的成果,這是一家專做訂製服的公司,以快速跟精確著稱,顧客只要站在鏡頭前,精準度可達毫米的製衣數據,就會即時回傳到工廠的大數據訂製中心。
紅領集團版型數據中心CAD經理劉阿娜說,這些都是今天下的實時數據,從國內外市場專賣店發回來的實時數據。通過這些信息,我們可以自動導出客戶所需要的版型。比方說這個訂單,這就是客戶所需要的一套版型,我們通過這個版型就可以生成他需要的一個款式,然後發給裁剪進行自動裁剪。
服裝業常說"抄款容易抄版難",在手工打版時代,即使她這樣擁有幾十年經驗的打版師傅,要完成一套西裝的打版最少也需要一整天,而現在只需要20秒 。螢幕上層層疊疊的藍線,是數據庫裡存好的各種型號的大數據,以往批量生產的服裝 往往只有大中小三個尺碼,最多也不超過10個,但在這裡每套衣服存有9千多個型號,高矮胖瘦,各種身材的數據都有。只要輸入的身形數據沒有太特殊的情況,計算機都能瞬間完成匹配。
紅領集團供應鏈中心總經理王存波說,沒有上設備之前,一天300個人是用手工剪的,300個人下來,一天就能做個500套到600套。那我們上了自動化設備以後,我們現在只有210個人,現在一天產能可以達到1800套到2000套。
這裡是廠房裡的自動裁剪區,裁剪好的面料會通過智能物流的吊掛系統,傳到縫紉區的不同工位,每個吊掛上的布料,都掛有一個電子標籤,工人們只要一刷卡,就可以讀取到加工要求。
成衣製作工序繁瑣,而且通常是一人獨力完成,紅領集團卻將其一一拆解,比如一個口袋就被拆成九道工序,一人負責一道。
紅領集團用了10年的時間,依靠3000人的隊伍建立了數據化、信息化實驗室,為個性化訂製設計了C2M(Customer to Manufacture)平台,這種模式打破了工業化與訂製化不可調和的桎梏。
紅領集團董事長張代理說,它不是做服裝,是一套完整的方法論,這套方法論呢它可以標準化加個性化,解決所有的問題。我們在改造我們升級的過程當中發現,傳統工藝的升級改造,是一個巨大的蛋糕。
過去半年已有近60家廠商向紅領集團購買這套智能系統,這也成為大陸製造業升級轉型的又一個重要啟示。
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如何用AUTOCAD將2D三視圖轉3D圖(範例17)
完整教學:http://terry55wu.blogspot.tw/2015/08/autocad2d3d17.html
結果畫面:
今天主要講解範例17如何用AUTOCAD將2D三視圖轉3D圖,
要學好AUTOCAD 3D其實很簡單,
我的教法是無需記憶很多的指令,被指令是舊方法,
可以像使用EXCEL一樣簡單,只要學會上方工具列的設定與使用,
接下來就很簡單了,
漸進的把 2D學熟,可以參考:
AUTOCAD 2D教學懶人包 [連結]
再進步到 3D的設計,可以參考:
AUTOCAD 3D 入門懶人包 [連結]
這樣慢慢的就可以繪出 3D立體圖,並出圖。
這題的重點是將三視圖,上、前、右視角圖匯出,
接下來用基本的3D對齊,騎實用3D移動亦可,
並使用差集指令就可以輕易的將2D圖轉成3D立體圖了,試試看吧!
上課內容:
01_完成畫面(範例17)
02_2D三視圖
03_在CAD中繪製2D三視圖
04_在CAD中調整到東南視角與按拉
05_利用3D對齊再差集
06_3D對齊
07_3D差集
教學影音(完整版在論壇):http://terry55wu.blogspot.tw/2015/08/autocad2d3d17.html
教學影音完整版在論壇:
https://groups.google.com/forum/?hl=zh-TW#!forum/cad2012_3d_2014
吳老師 2015/08/23
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有兩個問題想請教:
1.在文字型式裡,字體名稱下方,有個"使用大字體",那是什麼意思呢?
為什麼在一些特定字體名稱下,此選項才勾選?
2.我使用的版本是 cad 2009, 有些時候,發現輸入指令的地方,也就是指令視窗會
不見,這樣會看不到輸入的步驟,很不方便,該從哪邊調,才能讓它顯示呢?
謝謝
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