3月29日，在阿里云栖大会·深圳峰会上，ET医疗大脑正式上线。在浩如烟海的DNA序列中，比对识别出发生突变的基因位点；继承成百上千位影像学专家的“眼力”，在CT、核磁、B超或X光暗黑的器官/组织剖面成像上，捕捉毫米级的小病灶，时间可缩短至1分钟内…… 这一切，并非科幻，而是多个科学团队，依托病例大数据，不断创新改良的复杂运算方法，和阿里云提供的开放式“天池众智”平台，赋予ET医疗大脑的“超能力”。 其中，针对甲状腺结节开发的影像学诊断系统，已进驻浙江大学附属第一医院等医疗机构“实习”，辅助那里的超声影像科医生阅片、捕捉甲状腺结节，并出具诊断报告。 至今，几个月的前期临床实践验证表明，成长于阿里云端的ET医疗大脑，可以用几十秒甚至更短的时间, 帮助医生完成一张甲状腺B超的阅片工作，圈出结节区域，并给出良性或恶性的判断。过去，有经验的超声科医生从阅片到书写诊断报告，至少需要20分钟。 在阿里云对其人工智能ET的赋能规划中，除了之前广为传播的“读心术”、魔术师、陆空交通指挥中枢、信息安全攻防外，医疗能力，尤其是对甲状腺、肺癌等现代社会高发疾病的风险预测、防控、诊治能力，显得更为重要、紧迫，也令人振奋。 “在多个疾病的（大数据运算）测试中，我们意识到机器能够深度学习并掌握人眼观察图像、识别差异的能力，并且能够与人类医生做得一样好！”阿里云智能科学家闵万里说，至少在一些可以将医学影像作为主要诊断依据的疾病领域，比如甲状腺结节，肺部结节，人工智能武装的机器人，“完全可以成为医生的助手”，并以低成本，快速的提高诊疗工作效率。 除了对CT、核磁、B超的医学影像诊断学习，阿里云还联合英特尔、和华大基因等来自计算机、生物医学领域的顶尖企业和创业公司，整合基因检测大数据，共同研究肺癌等疾病与基因突变的强相关性，试图通过ET的深度学习，精准定位导致疾病发生的突变基因位点（靶点），最终辅助医生为患者提供个体化的治疗方案，指导精准用药。 在阿里云的人工智能规划布局中，ET将具备多项医疗能力，可在疾病风险预测、医学影像诊断、精致治疗方案、药效挖掘、新药研发、疾病监测及健康管理等多个领域，担当“医生助手”。 在先期入驻阿里云ET医疗大脑的技术中，浙江大学孔德兴教授团队研发的超声影像的智能诊断算法是佼佼者。 突破：万份病历深度学习，“机器眼”比“肉眼”准确率提高25% “智能诊断的基础，是大数据”，孔教授介绍，这套技术在诞生之前，首先对来自各类医疗机构的，1万张以上由经验医生准确标注（定位）结节位置的甲状腺B超，进行了深度学习。 在海量“记忆”的基础上，研究团队在运算系统中加入旋转不变性等现代数学概念，调整了卷集网络结构，让用于捕捉结节的“机器眼”变的更灵敏，用于判断结节良性或恶性的“机器脑”变得更“聪明”。 2016年，从浙江大学附属第一医院超声影像科开始，这项技术先后“入驻”火箭军医院、杭州市流霞街道社区卫生服务中心和一些在线问诊平台，开始对甲状腺结节的检出率和准确率进行临床验证。 多年来，甲状腺结节的主要诊断方法，是B超检查。在诸多医学影像检查手段中，B超成本低、检查地点／时间灵活、出片实时，但影像的收集和识别，严重依赖于医生的经验与手法，比CT、MRI等其它影像更难处理。 来自我国三甲医院的临床抽样调查显示，甲状腺结节的平均诊断正确率只有60%，多需患者切除结节后再进行活检（病理学检查），才能诊断结节是良性还是恶性。“如果不做活检，不同的医生常有不同的判断”，浙一医院超声科副主任赵齐羽坦言，结节的良恶性在B超片子上并非一清二楚的，一些良性的结节会带有恶性的特征，一些恶性的结节同样会有良性的表现。 然而，在前期的“临床试验”中，机器对约2000张B超图像中，甲状腺结节的检查率超过90%，良／恶性判断的准确率也高达85%以上。 “检出率和准确率的提高，大幅减轻了医生机械性重复的工作良，缩短患者等待检查报告的时间，尤其是改变了过去基层医院可以做B超，但缺乏诊断能力的困境。”孔德性接受透露，目前，杭州市西湖区西溪街道等多家社区卫生服务中心，都希望引进超声机器人，作为医生的诊疗“助手” 超声智能诊断工作，与医生为患者实施B超检查同步进行，智能诊断系统会自动地将图像采集下来，“捕捉”结节的准确位置，并在几十秒的时间内，比照深度学习总结出的一系列指标，判断结节是良性还是恶性，同步向医生出具报告。对这些运算结果的准确行，机器人还会自己赋予一个概率值，为医生最终的诊断，提供参考。 不仅是甲状腺结节，基于人工智能对人眼识别影像细微差异并做出判断的深度学习能力，阿里云平台上，又孵化出对肺腺癌基本特征——肺部结节的智能诊断系统。 阿里云算法工程师行湘介绍，人工智能诊断的原理，就是设计算法识别模型，赋予机器深度学习的计算能力；同时，收集大量有病灶位置准确标注的医学影像数据，训练机器的记忆比对和识别能力，最终代替医生阅读CT、核磁、X光，B超等医学影像，辅助医生做出诊断。 “理论上，全身各脏器的各类影像学图像及其它医学海量数据都有可能被深度挖掘。”行湘说。 聚合：通过有奖擂台赛 阿里云ET要集医学AI百家所长 “众智，才是最好的。”基于在电商、物流、交通、金融、信息安全等多个领域“打擂招贤”式比较研究的经验积累，阿里云推出“天池”平台，计划打造一个开放式的应用型人工智能“孵化”平台。 具体到ET医疗大脑的塑造与完善，考虑到医疗领域的专业壁垒，阿里云更寄望于“众智出英雄”。 顾斐，在哈佛大学医学院做博士后研究的年轻人进入阿里云，开始从事肺腺癌的基因突变“追踪”研究。 在顾斐看来，目前，国内从事基因检测，特别是癌症基因测序的机构很多，但解读探究DNA序列片段的方法，偏向统计学。但在像谷歌、IBM这样的国际顶尖互联网科技企业，已经通过大数据运算能力，和人工智能机器的深度学习能力，结合大量的基因检测样本，去研究预测疾病与基因突变的关系。 “通过机器对大数据的深度学习，搞清楚哪个（基因）突破的位点，与疾病的发生有强相关性——这种研究的应用前景是，可以对疾病的风险进行预测，可以通过靶向指标诊断疾病，还可以给予精准的个性化的用药指导。”回到中国前，顾斐研究了国内的医疗人工智能格局，最终，综合计算能力，和平台的包容性（对大数据的存储能力和存储效率），选择进驻阿里云ET医疗大脑，开展他对肺腺癌防治的深入研究。 过去18个月，阿里云与英特尔、华大基因合作共建的精准医疗项目BGI Online也在做这方面的探索。 此前，华大基因、阿里云和安徽医科大学共同宣布，在21小时47分12秒内完成了1000例人类全外显子组数据的分析。40年前，人类若想对埃希氏大肠杆菌进行全基因组测序，需要1000年的时间。 “在系统架构上，我们将ET医疗大脑设置为一个开放的人工智能系统。阿里云自身有大量的医学与人工智能科学家投入到研发当中，但我们更希望能吸收外部精良的算法与医学经验，只有如此，ET才能集百家所长”，闵万里说。 与正式推出ET医疗大脑同日，阿里云宣布，联合英特尔、linkdoc（零氪科技，一家致力于肿瘤大数据研究的创业公司）启动天池医疗AI系列赛，启动为期三年的医学AI算法众智比赛。第一季比赛，围绕全球第一高发恶性肿瘤——肺癌展开。 阿里云大数据孵化器——天池平台负责人王一婷介绍，在国家卫生计生委的指导下，通过与全国20多家大型肿瘤医院基于医学研究战略结盟，天池将为这一季的众智比赛，提供海量的脱敏后高分辨率胸部CT扫描数据。 根据赛事设计，参赛选手／团队需要通过整合原始的CT影像数据，训练模型算法总结提炼结节特征，最终实现对快速阅读、分析CT影像图片的能力，并对肺部结节做出智能化的捕捉，和良／恶性判断。 “通过这样的众智比赛，我们希望选拔在医学人工智能领域有计算能力和创新模型的优秀工程师／研发团队，进驻阿里云ET医疗大脑，共同挑战肺癌等发病率不断攀升，对人类健康威胁越来越大的疾病。”王一婷说，对众智比赛中脱颖而出的参赛者／团队，天池平台不仅提供高额的奖金，还将提供多种软、硬件的“孵化”服务。 具体到ET医疗大脑的研发，闵万里介绍，聚集在阿里云端的科学家和开发者，不需要自己去总结疾病诊疗规律（也就是对解题方法进行编码），而是通过海量的脱敏病历数据作为示例，来训练机器完成特定的深度学习任务，自己“摸索”出解题方法。科学家要做的，是优化算法和提供大量的训练数据。 去年，上海华山医院宣布，借助阿里云的能力，用数字化模型代替部分临床实验，以及模拟小白鼠的活体实验，加快特效药的研发。 左布啦希望，以医学AI算法众智大赛为契机，吸引更多医疗机构、医生群体，以及医疗政策制定者对人工智能诊疗的关注，共同推动行业变革。 而顾斐的理想是，能够与来自各地的人工智能科学家和生物医学专家一起，在阿里云上，设计搭建一个用于重大疾病预测，和后续精准诊断、治疗、以及可实现个性化用药指导的知识学习模型。 “这个模型，要比世界上的主要模型算法更为精确。”顾斐说。

网络出版新规下，对自媒体有多大影响？钛媒体注：3月10号将要实施的一部“出版新规”，让内容从业者们议论不绝。钛媒体作者魏武挥对这份规定的要点分析的很清楚。那么，对于显得有些焦虑的自媒体，到底有多大影响?几周前，国家新闻出版和广电总局、工信部联合公布了《网络出版服务管理规定》(以下简称《规定》)，对规范网络出版服务提出了一系列要求，自今年3月10日期生效，届时将取代2002年6月27日颁布的《互联网出版管理暂行规定》。一、新规的总体变化《规定》刚刚发布的时候，我曾在朋友圈里说过，这次修改主要体现了“三点变化”，留下了“三个悬念”。“三点变化”是指对业界现有商业规则影响比较大三个方面：一是网络原创出版物(常见的是原创小说)也要加标识(类版号管理，第29条);二是除牌照管理外，网络游戏一事一批，游戏发行从此就和电影、电视剧的发行一样了，事前审查、逢发必审(第27、32条);三是不许卖证、借证，网站域名、智能终端应用程序等出版平台和技术设备必须归牌照方所有，牌照方涉外合作必须报总局审批，从字面上断了VIE的路子，但实践中能否落实尚待观察(第8、10、21条)。“三个悬念”，是指《规定》中尚未明确的重要制度，有待在后续的配套政策中进一步完善：一是网络出版服务种类和边界(第2条);二是特殊管理股规则(第22条);三、原创加标识的具体做法(第29条)。至于网络出版不允许外资掺合啥的，早就如此了，不必大惊小怪。二、关于新规的各种争论本来以为这事就过去了，没想到两周之后忽然在网络上引起了热议。先是有人盯着《规定》里的“动漫、音视频读物”等几个字说“3月10日起外资企业不能在中国大陆境内提供视听服务”;紧接着又有人说微博、微信上数以万记的自媒体需要取证。不久又有人说要自媒体取证是胡扯，腾讯、微博等网络服务提供者才是出版者，他们取证就行;更有人言之凿凿，说他们本身就通过VIE结构规避了外资限制，已经取得了牌照。一时间，各种观点风起云涌，网民们一边起哄疯转、一边也被整懵了圈。这种争论一方面是因为新闻出版和广电总局没有同步明确网络出版服务的具体业务分类和内容，网络出版物和新闻、视听节目以及其他内容的区别，也就是我前面说的第一个悬念;另一方面也是“一网情深”的自媒体作者对我国互联网内容监管体系不甚明晰所致，而其中的自媒体定性问题尤其复杂，业务和监管界限并非泾渭分明，实务界也存在争论。争论发生后，很多朋友来跟我讨论这些问题，其中不乏监管和实务界的专业人士。这使我不得不重视，并整理自己的观点有所回应，虽然错谬之处在所难免，仍盼有一得之功打消产业顾虑、促进规范发展。三、视频网站干的不是网络出版首先需要明确的是，视听业务确实存在外资成分限制，目前海外上市的互联网视频企业都是通过VIE方式规避了这种政策限制，但对其进行限制的牌照并不是《网络出版服务许可证》，而是《信息网络传播视听节目许可证》。两项业务监管虽然现在都归属于新闻出版和广电总局，但出版业务是原新闻出版总署的监管范围，视听服务是原广电总局的监管范围，二者风马牛不相及。四、自媒体的定性真的那么简单么?接下来谈谈自媒体，真的象大家讨论那样，统统地需要或者不需要网络出版牌照那么简单么?在我看来，要想厘清自媒体的定性，必须将下面三个近似的概念区分开：网络出版服务和社交产品、一般性发表或发布、互联网新闻信息服务。(一)网络出版和社交产品的区别在于“先审后发”还是“先发后审”《规定》第二条明确：“本规定所称网络出版物，是指通过信息网络向公众提供的，具有编辑、制作、加工等出版特征的数字化作品。”其中“编辑、制作、加工等出版特征”都强调出版服务提供者应当事先知悉在其平台上发布的内容。《规定》第九条之(四)在规定传统出版单位外的其他单位从事网络出版服务的条件时，明确要求“有从事网络出版服务所需的内容审校制度”，也是要求事前对发布内容进行审校。《规定》第二十三条规定：“网络出版服务单位实行编辑责任制度，保障网络出版物内容合法。网络出版服务单位实行出版物内容审核责任制度、责任编辑制度、责任校对制度等管理制度，保障网络出版物出版质量。”编辑责任制度、内容审核责任制度、责任编辑制度、责任校对制度，都要求网站及其相应职责的工作人员事前对发布内容进行审核，也有这样才能“保障”内容合法和出版质量，而非事后通过“通知—删除”的方式予以补救。而微博、微信公众号等社交产品则不同，新浪或者腾讯在业务实现流程中仅仅是互联网信息服务提供者。按照2015年版《电信业务分类目录》的规定，这类社交产品通常可能被归类为“信息服务业务”中的“信息发布平台和递送服务”或“信息社区平台服务”。在这类服务中，平台方不承担事前的内容审查义务，仅按照法律、行政法规、规章和规范性文件的规定，在事后发现或被通知有关内容违法后履行删除义务、报告义务和一定期限内留存信息的义务。从这个角度看，那些认为新浪、腾讯等提供微博、微信公众号服务的主体，以互联网信息服务提供者的身份，需要取得《网络出版服务许可证》的观点是不正确的。当然，新浪、腾讯等公司因提供游戏发行、文学原创网站等其他类型、属于网络出版的业务而需要取得《网络出版服务许可证》，则是另外一回事。判断某一项互联网业务属于网络出版还是社交产品，需要看进一步明确后的监管规则，是否要求服务提供者“先审后发”。(二)网络出版与一般性发表、发布的区别《规定》第二条强调网络出版物必须具备“编辑、制作、加工等出版特征”，同时第六条、第八条、第九条规定只有单位可以从事网络出版服务，并提出了具有出版及相关专业技术职业资格的专职编辑出版人员的要求。这些都可以看做是对网络出版物(即便是原创网络出版物)在形式上的专业性要求，与一般性地文字、图片、小视频等内容是不一样的;同时，网络出版行为与普通用户的一般性发表或发布行为，在性质上也不一样。这种出版特征的专业性要求与上位法规《出版管理条例》和2002年的《互联网出版管理暂行规定》一脉相承。《出版管理条例》第二条规定：“本条例所称出版活动，包括出版物的出版、印刷或者复制、进口、发行。本条例所称出版物，是指报纸、期刊、图书、音像制品、电子出版物等。”《互联网出版管理暂行规定》第五条规定：“本规定所称互联网出版，是指互联网信息服务提供者将自己创作或他人创作的作品经过选择和编辑加工，登载在互联网上或者通过互联网发送到用户端，供公众浏览、阅读、使用或者下载的在线传播行为。”同时，《规定》第八条、第九条仅规定了单位从事网络出版服务的条件，就是为了把适格的和不适格的潜在申请者(单位)区分开;而个人因其发表、发布内容的行为不具有出版特征上的专业性，不可能从事网络出版服务，压根儿就不是《规定》的调整对象。因此，以个人身份开设的各种自媒体账号，不属于网络出版服务提供者，不需要获得《网络出版服务许可证》。同样的，微博、微信公众号中以形象宣传、营销推广、客户服务等为主要内容的企业账号，典型的是微信订阅号中的服务号，也不具备“编辑、制作、加工等”出版上的专业性，而不属于网络出版服务。(三)网络出版服务与互联网新闻服务的区别通过前面的分析已经发现，新浪、腾讯等互联网社交服务平台和它上面的个人账号、个人公众号、企业营销服务号等，都不属于网络出版服务。那么是不是其他专业提供具备“编辑、制作、加工等出版特征”的单位账号就一定属于网络出版服务呢?答案可能也是否定的。这是因为，互联网新闻服务和网络出版服务，从本质上是两项不同的业务。前者原属于国务院新闻办监管，现属于国家互联网信息办公室监管;后者原属于新闻出版总署监管，现属于国家新闻出版和广电总局监管。《互联网新闻信息服务管理规定》第二条规定：“本规定所称新闻信息，是指时政类新闻信息，包括有关政治、经济、军事、外交等社会公共事务的报道、评论，以及有关社会突发事件的报道、评论。本规定所称互联网新闻信息服务，包括通过互联网登载新闻信息、提供时政类电子公告服务和向公众发送时政类通讯信息。”而《规定》第二条第三款之(一)提出网络出版物包括“文学、艺术、科学等领域内具有知识性、思想性的文字、图片、地图、游戏、动漫、音视频读物等原创数字化作品”。这一规定同样继承自《互联网出版管理暂行规定》第五条第一款之(二)“经过编辑加工的文学、艺术和自然科学、社会科学、工程技术等方面的作品”。从内容领域上看，这两者显然是有区别的。一个是时政类新闻信息，一个是文学、艺术、科学等领域内的内容;一个强调时效性和公共性，一个强调知识性和思想性。无论是2002年的《互联网出版管理暂行规定》，还是这次的《网络出版服务管理规定》，在行文中都注意到了和《互联网新闻信息服务管理规定》的区别，没有提及与时政新闻、评论及其特点有关的字眼。这是新闻、出版两个领域的业务实践、监管体制都是相适应的，系有意为之。因此，即便是微博、微信订阅号中具备“编辑、制作、加工等出版特征”的单位账号或者专门的原创资讯网站，如果提供的不是“文学、艺术、科学等领域内具有知识性、思想性的原创内容”，或已出版内容的数字化作品，依然不需要办理《网络出版许可证》。反之，按照规定是应该办证的。(注意：我说的是“按照规定”，实践中管不管得过来我不知道。我估计会通过对《规定》第十九条第二款的解释，把审核责任下放给互联网信息服务提供者，拭目以待吧!)不过这些公众号和网站也别高兴得太早，如果涉及时政新闻信息、评论服务的，则应当办理《互联网新闻信息服务许可证》。据我了解《互联网新闻信息服务管理规定》也正在修订中，对于申请条件的限制恐怕更为严格，估计同样也不会允许有外资成分的参与。五、再扯两句VIE从2000年新浪上市开始，通过VIE结构规避外资产业限制，已经成为外资入股、控制中国互联网企业的必杀技，屡试不爽。(对VIE感兴趣的可以看我去年写的文章《互联网VIE变局之上篇：去VIE时代，中国互联网新出路》)其实从去年这时候《外国投资法(草案)》征求意见，就已经透露出信号要解决利用VIE规避外资行业限制的问题，而“特殊管理股”制度更是为关上门而特意打开的一扇窗。所以，VIE正在逐步变成历史上的现象，继续靠VIE规避走不了多远了。而且，即便是目前采用VIE结构的公司也不是都有互联网出版证。据我所知，网易和搜狐是有的。其他的嘛，您自己查吧。感谢您看到现在，总算说完了，不一定对，希望能抛砖引玉，特别是对互联网法律实务工作者和后续监管政策的明确有点儿帮助。

马斯克对人工智能的警告和脸书机器人创造的一种人类无法理解的语言，可能会让人们联想到机器人征服世界的画面。虽然谈论这样的大灾难可能有些牵强，但人工智能的一个更符合实际的后果已经存在，并值得认真关注：人工智能的道德影响。人工智能在某种程度上是可行的，因为复杂的算法能够识别、记忆和关联相关数据。尽管这样的机器处理已经存在了几十年，但现在的不同之处在于，强大的计算机处理着数千兆字节，并实时提供有意义的结果。此外，有些机器可以做人类和其他智能的专属领域：自主学习。正是这种自动化学习带来了一个关键问题：机器能学会道德准则吗？作为一名学习科学方法的研究人员和一个沉浸在道德决策中的伦理学家，我知道，人类要同时驾驭这两个迥然不同的领域是很困难的，更难以想象计算机算法能让机器的行为符合道德准则。学术界和商界都使用实证科学来确定其相关性和因果关系，这类研究的成果是获得大量的客观信息，例如，抵押贷款发放机构的算法可能会发现，边缘借款人对广告的反应最为灵敏，这表明在他们最喜欢的足球队输掉一场大大比赛后，他们的利率会有所提高，数据处理计算机可以识别这种关联性，并学会投放相关广告。然而，道德层面的选择并没有问一个行动是否会产生一个有效的结果，它问的是，这是否是一个好的决定。换句话说，不管功效如何，这是正确的做法吗？这种分析并没有反映一个客观的、数据驱动的决策，而是一个主观的、基于判断的决策。在一个被边缘化的、情感脆弱的目标市场上投放广告，对这家抵押贷款公司来说可能非常有效，但许多人会质疑推广的道德性，人类可以做出这种道德判断，但数据驱动的计算机如何得出同样的结论呢？这其中就包括了对人工智能的主要担忧。个人经常在道德准则上做出道德决定，这些准则包括正直、公平、诚实和尊重，在某种程度上，人们通过正式的学习和思考来学习这些原则，然而，生活经验才是主要的启蒙老师，这些经验包括个人的实践和对他人的观察，有些人会更进一步，认为这些价值观是与生俱来的，也就是说，我们生来就有这些价值观。那么，制造出来的计算机能够具有一种正直的观念吗？编程是否包含公平的理念？算法能学会尊重吗？对于机器来说，模仿主观的、道德的判断似乎是不可思议的，但如果存在这种潜力，至少有四个关键问题亟待解决：应该使用谁的道德标准？尽管有一份共同遵守的伦理原则的候选名单，但个人对这些原则的诠释往往有所不同，例如，关于体面与不雅的语言和服装的定义，就有很多不同的观点。机器能谈论道德问题吗？尽管人们可能认同不同的道德标准，但他们往往通过讨论和辩论来解决这些分歧，或者有时通过与外部当事人进行接触，科技如何复制这种自由流动的对话，更重要的是，是否愿意接受和解呢？算法能把上下文考虑进去吗？道德决策的一个特点是，它具有高度的细微差别，例如，在大多数情况下，如果一家公司的产品供应不足且需求非常旺盛，那么公司就可以提高价格，然而，如果这款产品是一种救命药品，而行业的竞争让该公司成为唯一的供应商，那么整个国家的经济衰退都会给目标市场带来额外的财务压力，计算机是否能识别这种特定的信息，并对极其特殊的情况作出主观评价？谁应该负责任？卷入组织丑闻的人往往会把矛头指向别人，试图以此来开脱自己，那么，当将这个错误追溯到一个自学机器时，会发生什么呢？如果一台电脑不能承担责任，谁应该承担这份责任——是制造机器的公司、编写软件的公司，还是使用它们的公司？更重要的是，具体到哪些人应该对此负责？令人鼓舞的是，人工智能已经对许多人的生活产生了积极的影响，而且令人兴奋的是，我们可以想象，更先进的应用将会成倍地增加这种积极影响。同样，发展技术的人也必须培养“道德可持续性”，在未来，我相信选择正确的道德观念将被编码成人工智能。

5月21日，阿里旗下应用分发平台PP助手联合36氪在北京举行开发者沙龙。现场由36氪融资平台运营负责人丁云婷主持圆桌论坛，三位重量级嘉宾——高德开放平台产品总监张政、网易-易信商务总监郑旋、汽车之家-高级产品运营总监秦德刚就“产品运营”及“大数据”方面的情况进行了深入交流与探讨。此外，PP助手还为开发者们带来了最新的平台方案与扶持政策分享。大数据创造变量，PP助手开发者沙龙重新定义“干货”当下，科技届沙龙频繁举行，往往以大会场、多人数、大咖秀、讲战略为主线。与此不同的是，PP助手的开发者沙龙“光合行动”，则关注第一线的运营干货。此次光合行动北京站以“大数据创造变量”为主题，引入了不少“接地气”的运营经验分享。例如高德开放平台产品总监张政，在沙龙上和参与者们分享了“高德位置大数据”的应用。他提到，大数据应用有三个成熟的层面，一个是海量的PO，二个是交通导航，三是更为前沿的人群活动，而这三个点，将基于位置的信息进行了充分反馈，从而服务更多的人。这也是高德一直在用大数据实现的：为真实世界的一切都打上位置的标签。而网易-易信商务总监郑旋则阐述了“让一切投放有根有据”的产品运营思路，详细分析如何在数据驱动下实现科学有效投放、初级阶段如何拓展渠道去做数据采集的经验之谈，令开发者受益匪浅。在谈及“大数据”时，他表示，大数据决定了易信的投放渠道和功能的进一步发展。易信在搭建整个质量评估系统的时候，其实就是在搭建一个数据不断储备的过程，哪一类用户会有怎样的行为，这一类行为促使其在做后续产品引导上也会有一些不一样的手段。汽车之家-高级产品运营总监秦德刚就“大数据的应用”谈到了自己的独到见解：数据对处于不同的阶段的公司来说意义不一样。对于新创的公司，刚开始就肯定是数据越多越好，越大越好。当数据积累到一定程度的时候，则要应用和分析数据。前两个阶段都是基础的阶段，真正有益的是数据的应用。而关于如何通过数据分析用户画像，做到精准营销，最终使产品或者是平台在这个市场上的占有率越来越大，三位嘉宾也纷纷给出自己的见解。郑旋表示“如何持续扩展市场份额，一是加强用户所在媒体的曝光。二是如果发现用户有一种足够让你为他们提供某一项服务的特性的话，产品上也要做相应的改变，迎合用户的需求。”张政则表示，虽然高德地图开放平台是面向App的平台，并不是专门的营销模式，但是却是服务App的开发者，将来提供的是基于大数据应用的精准用户画像。秦德刚也表示“用户画像就是通过数据描述用户是什么样的人群，有什么样的偏好，可以有针对性的推送。有了画像之后，我们知道用户大概是什么样的人，可以在我们的推荐服务里面，在这方面可以进行大数据的画像。”中小型APP开发者如何越过“资本严冬”?此次开发者沙龙活动中，还有嘉宾举了一款洗车APP的例子，前期这款洗车APP拓展大量的城市用户可以免费洗一次车，订单迅速上升。然而，免费活动结束后，烧钱聚集来的大部分用户都流失了——没有了资金支持，没有了后续价值，产品很快也就死了，这在当下绝非个案。现今的应用开发行业中，由于充斥着大量质量良莠不齐的应用，导致许多真正优质的APP的市场局面迟迟未能打开，发展生存环境变得恶劣，最终甚至选择退出市场。为了维护应用开发生态圈的健康发展，避免“劣币驱逐良币”的发生，PP助手作为关注中小型APP开发者的移动应用分发平台，利用自身平台的发展空间及可调动资源大力开展扶持中小型移动应用开发者成长，以期建立可持续发展的应用开发生态圈。除了举办线下“光合行动”沙龙之外，还专为中小型APP开发者量身订制了“梦想种子计划”，以免费推广资源、官方推荐展示、开发加速服务、专业媒体报道等奖励方案，实现优质移动应用在项目扶持下各维度的飞跃发展。另一方面，本次沙龙的联合举办方36氪更是一个通过多业务实现创业生态闭环的创业生态服务平台。据悉，PP助手正在与36氪合作，36氪将为优秀创业项目提供投融资对接、股权投资等创业服务，还有机会获得36氪媒体报道的机会，帮助中小型移动应用开发者度过创业期阵痛，两者的资源整合可谓是“双推力”。分发平台和开发者是一种共存共赢的关系，作为关注中小型APP开发者的移动分发平台，PP助手为中小型开发者提供的扶助可谓不遗余力且不断深入。有参与沙龙的开发者表示，“光合行动”打开了自己的视野、开阔了思维。对于PP助手提到的“将来利用大数据帮助其精准分发”这一利好，更是心怀热切期望。

固态电池是什么？锂电池不爆炸的解决方案只有一个改变才可以彻底解决问题——把液体的电解质换成固体的。固态电解质能让电池正负极永不接触。即使发生过热情况，固态电解质只是熔化成绝缘体，温度下降后又能恢复成固体，不会分解出气体和多余的热量。 如果一个锂电池，换成固态电解质，它就叫做 “固态电池”。 人类在固态电池上探索的道路至今已经有六十多年。最先生产出来的固态电池，不是那种厚厚的、或者圆圆的，而是像一层薄膜一样。 第一个报道产出固态电池的是日本人。1982 年，日本 Hitachi 公司首先声明自己产出了厚度小于 10 μm 的固态电池，是一层薄膜。但这块电池的功率太低，无法驱动任何电子设备。 薄膜电池现在有更成熟的产品了。 2008 年，美国的 Infinite Power Solutions (IPS)公司推出了一种全固态薄膜电池。它只有一个指甲盖大小、两张纸厚，15 分钟就能充到 90% 的电量，可充放电 10 万次，使用至少 15 年。由于是全固态，这种薄膜电池可以随意弯折，在 -40℃ 到 85℃ 温度范围、甚至水下一千多米都能安全使用。 2015 年， Infinite Power Solutions 公司被苹果收购，开始研究用于可穿戴设备上的固态电池。可以想象，如果苹果手表用上固态电池，就能解决续航时间以及体积问题了。 这种薄膜形状的固态电池，在微型电子器件市场上应用广泛。世界范围内，有十几家公司拥有薄膜电池的专利，除了上面提到的两家，还有法国 Bellcore、美国 Cymbet、台湾辉能科技、俄罗斯的 GS Nanotech 等。 俄罗斯公司 GS Nanotech 生产的柔性薄膜锂离子电池。 但薄膜电池生产成本实在太高。它需要利用一种叫做气相沉积的技术，所用设备动辄上百万。如果将薄膜电池用到手机上，一台苹果能卖到 100 多万。 另外，因为电极是薄膜，薄膜电池能储存的能量很少，别说电动车了，手机需要的电力都供不上。 更多人把目光投向了大容量的非薄膜型固态电池。但非薄膜型的电池，目前技术还不是很靠谱。 瓶颈主要有两个：一是固态电解质离子电导率太低，也就是锂离子在固态中“奔跑”得慢，而电池是靠锂离子在正负极间奔跑来实现充放电的，所以这意味着电池充放电慢。二是固电解质和电极接触得没有液态和电极接触好，导致界面电阻太高，这会显着降低电池性能。 在非薄膜型的电池里面，有三种材料可作为电解质：聚合物，硫化物，氧化物。有不少公司说自己在做以聚合物为电解质的电池，但他们做的其实不是聚合物固态电池，而是凝胶电解质，如 Sony 和三星。凝胶的状态介于固态和液态之间，其实根本没有解决安全性的问题，凝胶电池的能量密度也难以提高。所以三星后来索性放弃了凝胶电解质。 其它绝大部分厂商，包括中国新能源科技(ATL)，只是在隔膜上涂一层聚合物将隔膜与正负极粘接在一起。话说，ATL 是全球最大的聚合物电池供应商，为三星、苹果、华为、OPPO 等企业供货。 2898站长资源平台推荐网站排行榜：http://www.2898.com/webmain.htm

以富士康为首的苹果产业链，究竞如何应对用工荒？据相关媒体报道，新款iPhone虽然创新乏力，但销量依然走俏，这使得整个苹果产业链都处在非常忙碌的状态，三星、台积电、LG等关键零部件的产能更多地依靠设备，而且他们向来强势，在很大程度上决定着iPhone的产能，如果苹果市场部给出非常不靠谱的订单规划，他们是有底气拒绝的。相比之下，富士康、蓝思科技、和硕等低端代工厂，只能按照苹果的市场预测来准备资源：订单充盈时，iPhone town内熙熙攘攘几十万人；订单减少时，则各回各家，各找各妈，一片哀鸿遍野，也就是说，现阶段iPhone新品上市，正是最如火如荼的生产旺季，供应商的人力需求都处在一个最高点，不可避免地会出现周期性的用工荒，而抢人策略，再次成为“吃下订单”的关键。在苹果全部的供应商中，最为人熟知的用工大户非富士康莫属，他们最巅峰时的工人数量达到120万，其中有95%的人属于基层员工，总裁郭台铭曾经坦言，管理100多万员工非常困难，这也是为什么他早在七年前就喊出：百万机器人计划，但显然，这个宏伟的计划并不如规划地那么顺利，富士康在用人高峰期，依旧需要招募尽可能多的基层员工，靠着他们勤劳的双手赶工iPhone，而为了应对随时爆发的用工荒以及抢人大战，他们正逐步摸索出新的人力资源体系，事实上，每每苹果的新品上市，大家都要做好“打仗”的准备。抢人大战，代工商如何建设招募渠道？基于此前的一些报道，苹果之所以把上百个代工厂建设在亚洲，正是看中这里的廉价劳动力，奥巴马曾经要求乔布斯在美国制造 iPhone，以提高就业，帮主的回答是：这些工作再也回不来了，我们在全国范围内能找到的工人都凑不齐一条iPhone的生产线，更不要说满足高峰时期天文数字的产能了。于是如你所见，iPhone的零部件以及最终的组装生产一直都安全地留在亚洲大陆，但显然，亚洲的代工商要搞定人力问题，也绝非容易的事儿，一来 iPhone的零部件越来越多，产业链日益庞大，用工需求也水涨船高，另一方面，随着外卖、快递、直播、滴滴等行业的兴起，也在很大程度上，分流着低端制造业的员工，事实上，年轻人越来越不喜欢呆在工厂，而自由度高的工作更受他们欢迎。当然，能在苹果产业链上存活下来的企业都是有头有脸的狠角色，他们又岂能坐以特毙，无所作为呢?更何况，类似富士康、比亚迪、和硕这种企业，经年累月地同“普通员工”打交道，也通过多年的沉淀和经营，构筑起相对成熟稳固的招募体系。首先，大型企业内都会设立专门的人力资源部门，他们每天的工作就是“抢人”，富士康、比亚迪等大型企业，还会成立专门的后勤保障部门，培训部门以及医疗团队，因为新入职的员工需要乘车进入工厂，需要领取合适的工衣，同时要去完成相关的体检，包括视力状况、传染病情况等等。在普通的中小型企业，CEO或者总经理们兼职就把这些事情做了，但对于用工大户来讲，服务于如此大规模的工人，必须要建制专业的团队，他们需要达到专家级的水准，比如人力资源拓展团队，需要清楚地知道各省市的年轻劳动力分布、性格特点，一般来讲，他们会优先招募本地员工，而后再慢慢地向外地辐射，毕竟，制造企业基层员工的归属感还是比较差的，普通人难以承受这种高浓度的“乡愁”。其次，校企合作也是一个重要的渠道，相信很多人都看过一些技校的广告，关键词大都含有“百分百就业，否则退还学费”之类的魅惑，他们最重要的输送目的地就是电子制造业，因用工数量大且要求低，企业常常会承包整个班级，当然，这些都是建立在透明、双选的基础上。企业会说明工作性质，福利待遇以及发展前景等等，而很多技校学生因就业压力，往往会选择“骑驴找马”的策略，况且，在大企业中，也并非没有向上流动的通道。另外，随着人力招募挑战日益加大，市场上慢慢岀现一些专业的“职业介绍公司”，他们大都是本地人创建的，董事长兼CEO，再兼职总经理，基本上由村长、支书等比较有威望的人担任。作为固定的联络窗口，他们既熟悉本地的劳动力资源，又知道企业的工作状况，有效抵消了“准工人”之于陌生中介的不信任感。如此工作虽然低端，缺乏技术含量，但在 iPhone出货高峰期却是一个利润丰厚的香饽饽，笔者曾经亲眼见过这样的职业介绍公司，说是公司，其实，只是一间简易的房屋，有一张桌子和一副海报，身后会挂一个电视，介绍企业的工作环境和薪资待遇，而且免费赠送一套被褥和脸盆，免费体检等等，而作为回报，企业会按照工人的数量支付“介绍费用”，单人介绍费最高是600元/人，也就是说，如果能招聘1000人，则可以获得60万的收入，而且，这仅仅是几年前的官方价格，随着竞争加剧，这个价格应该有大幅度地上涨，况且，这本身就是“无本万利”的生意。最后，企业也会要求内部员工推荐亲朋好友入职，显然，这个成功率更高，毕竟，是一种“熟人”生意，也大大降低了新员工“乡愁”的浓度。机械取代人工，中国制造的必由之路面对用工荒，企业无论规模大小，都有自己的应对之道，也基本上勉强维持着自己的平衡，毕竟，我们从来没有听说苹果产业链因找不到人，而导致 iPhone缺货的事儿，但显然，苹果的代工商肯定也付出了艰苦卓绝的努力。随着时代的发展，竞争环境日益残酷，我们前文提到的一些渠道正面临失效的尴尬，而且从长远来看，如此巨大的用工需求，如此密集的劳动工业更像是一种过渡，或者说，中国制造势必要转型。事实上，要应对用工荒，一方面要扩大招募量，寻找一切的潜在资源，甚至把视野拓展到东南亚、印度等新兴市场，那里有更廉价的劳动力，工人工资只有中国大陆的三分之一，更重要的是，这些工人尚没有享受过“小康生活”，也都愿意通过自己的努力，追求新的生活，如果真要考虑这些资源，也就意味着，中国制造的订单会大范围转移，直到消失，显然，这不是我们愿意看到的：另外一条路，就是加速“机械取代人工”，但这条路并不好走，强悍如郭台铭也没有办法在短时间内大面积普及自动化，他舍得购买日本最昂贵的机器人，却无法预测 iPhone的生产流程会变得日益复杂，而一些中小型企业，则压根不敢考虑“机械取代人工”，毕竟，投资成本实在太高了，他们不搞自动化，未来会倒闭，他们现在搞自动化，立刻就会倒闭，这才是中国制造企业真正的窘境。毫无疑问，在短时间内，苹果产业链上的代工企业还要依靠这些传统手段来应对用工荒，我们只能希望，苹果的品牌热度再延续地久一点，让代工企业熬过漫长的投资回收期，如能匹配好大数据、人工智能、 Face ID等技术，或许真会实现由劳动密集型向“技术密集型”的转变，自此，再没有劳动密集型企业，自然也不会再有用工之荒。 http：//www.2898.com/news/

区块链真能成供应链金融的百世良医？消费金融草长莺飞的时代结束，随着互联网企业下沉，供应链搭建需求上升，供应链金融的黄金时代正在到来。数据显示，2020年我们供应链市场规模可达到20万亿，在此前景之下，众多企业都投身到了供应链金融，既有阿里、京东等电商巨头，也有海尔、国美等实体巨头，更不乏顺丰、天天等物流企业，已是群雄割据的局面。银行供应链金融时代：中小微企业融资难面向C端的共享经济、新零售等风口一个接一个，隔三差五就传出某某平台完成了或A轮、或B轮、或C轮几亿或几十亿的融资；TO B企业却没那么幸运。供应链金融不同于面向C端用户的消费金融，非单一产品，而是围绕一家核心企业，全方位为产业链上的N个企业提供融资服务。供应链金融诞生，是为了解决中小微企业融资难问题，将未来的应收账款，仓储等作为质押物，为中小微企业提供资金支持，但由于银行贷款门槛高，中小微企业曾有一段难捱的日子。除了核心企业和一级上、下游供应商能获得银行贷款外，二、三级供应商/供销商有巨大的融资需求，但所得杯水车薪，无法得到满足。银行的担忧也并不是没有道理。一方面，央行的征信系统数据不够全面，银行只能依赖核心企业的控货能力和调节销售能力来评估融资范围，但银行业会担忧核心企业所提供的交易数据的真实性，因为EPR虽然篡改难度大，并不等于不能篡改，风控成本由此增加。另一方面，不能凭信用借款的中小微企业虽能采用质押的方式申请贷款，但并不是所有商品都适用于这个选项，比如煤炭就无法准确估值，缺少有效抵押物的中小微企业融资也就更为困难。再加上供应链上下游企业的账期非常长，为了降低风险，银行只愿意为上游一级供应商提供保理业务，为下游一级供应商提供预付款或存货融资。互联网供应链金融时代：融资依然很难银行不能满足供应链上下游二、三级供应商或经销商的融资需求，互联网供应链金融试图突破这一障碍，将传统产业链上的阻塞点打通，解决中小微企业资金流通困难的问题，但风控同样是互联网供应链金融平台最大的困扰。中小微企业的平均生命周期很短暂，仅2.5年，企业破产倒闭者时常有之，而TO B服务的回报周期又比较长，互联网金融机构放贷给中小微企业需要承担非常高的风险，如何降低融资环节额风险正是互联网金融机构们头痛的问题，这也导致了在应收账款类、预付类、存货融资和信用贷款四种融资类型中，以应收账款类规模最大。尽管大数据和AI在金融领域的应用已经相对成熟，也为风控问题提供了解决途径，基于电商平台的互联网+供应链金融，如蚂蚁金服等可以将淘宝天猫积累的客户信息、交易信息、资金数据等用于风控，京东金融和顺丰金融还拥有准确的物流数据。但对于非自营+金融的供应链金融平台来说，由于企业与企业之间戒备心较高，数据并不如消费金融中的C端用户数据容易获得，需要通过历史交易来评级信用，在审核资格上则非常严格，比如网库金融融资条件之一为需要有不少于10次的线上交易作为审核依据，无线上交易则需1年内的购销合同并加盖公章。企业不愿共享数据的原因，主要是担忧数据泄露，以及担忧财务、税务、员工工资等核心数据共通之后，在同行竞争中失势，毕竟对核心企业来说，金融只是板块之一，优先级也不高，为了金融业务要共享商业机密必然是不愿意的，也就增加了中小微企业打通数据的难度。因此，在供应链金融中，只有头部企业的数据化较为完善，大部分企业都处在数据化非常落后的阶段，需要投入人力物力去验证真伪，风控成本较高，创业企业又缺乏物流、交易等海量数据支撑，布局供应链一直背负着巨大的风险。成本高则是制约供应链金融发展的另一个重要因素，供应链金融涉及多方交易，为了验证交易的真实性，金融机构需要投入巨大的时间和花费。由于供应链涉及的节点不一，多的时候甚至能跨越十多个地理区域，金融机构很难跟踪、调查清楚所有环节，难以验证产品和服务的真正价值。透明度缺失，对于有融资需求的企业来说自然也很困扰，一是融资时间变长，二是手续费便得昂贵，中小微企业不堪重负。此外，金融对于想要加固、发展供应链的核心企业来的重要性愈加凸显，供应链金额平台融资又依赖于核心企业，核心企业议价能力和话语权高，当他们也涉足金融领域时，互联网供应链金融的地位则变得尴尬，比如海尔、苏宁就是自建金融公司的核心企业。区块链，供应链金融的一剂良药如今正是区块链风头正盛之时，区块链底层技术已逐渐成熟，并在供应链金融领域得到了应用。市场研究机构Gartner预测，至2020年，基于区块链的业务将达到1000亿美元，金融业、制造业和供应链管理行业将为区块链带来万亿美元级别的市场。对信任之墙难以构筑的中小微企业来说，区块链可能是最能解决他们心病的一剂良药。对于创业金融机构来说，区块链技术也可能是入场供应链金融的途径和保障。目前国内已经有多家企业从区块链技术着手，布局供应链金融市场，比如腾讯的星云链，比如布比专为供应链金融打造的联盟链“布诺”、秒钛坊、三度链等，其中布比近期完成了1亿元A轮融资。区块链是去中心化、去信任化，由集体维护的分布式加密账本，秒钛坊等企业正是利用这种特性来解决中小微企业对于数据泄露、同行竞争的担忧，从而实现企业互信。以秒钛坊为例，其打算为供应链中小型企业搭建一个分布式金融平台，一端链接金融服务平台，一端链接供应链等产业平台，为中小微企业搭建去中心化的信任桥梁；而布诺则是链接核心企业、银行和保理公司。其次，区块链的不可篡改性也能为银行或互联网金融机构的风控系统补充，只要上链的数据均可追溯根源，金融机构能快速察觉企业的失信行为，节省了验证交易信息真实性的人力、物力成本。同时，信用优质的企业也能获得更多的融资支持，有效解决了中小微企业融资难的问题。最后，基于秒钛坊、布比等企业利用区块链技术搭建起来的金融网络，中小微企业也不用质押资产，就可以取得金融机构的信任，从而省去了漫长的资质审核时间，实现金融流转效率的提升，以及交易速度的提升。区块链+供应链的成效，国内外区块链+供应链金融平台已用成绩证明。农业合作组织Ornua和塞舌尔毛衣公司，基于区块链完成贸易文件，将之前10天的贸易时间压缩到了几个小时；国内以太坊的测试网络自去年年底上线后，已经完成了超过一亿元的供应链金融交易额。神化的区块链却并非万能区块链解决了供应链金融的风控问题，以及产业链中企业无法构筑信任之墙的问题，但区块链并不是万能药，风控和信任问题瓦解之后，新的烦恼随之而来。其一，区块链作为去中心化，集体维护的分布式系统，但规模越来越大之后，效率就会下降，区块链最成熟的应用项目比特币，就有运算时间的限制。而布萌和秒钛坊等区块链+供应链金融企业均是初创企业，面对此问题目前也只能做取舍，效率、规模二选一，还无法实现二者兼具。其二，目前以区块链解决供应链金融风控和信任难题的企业构建的均是公有链，而维持公有链的有效性，往往需要加入代币，智能合约又处在基础阶段，已存在几种已知漏洞，将会引发安全性问题。交易数据在链上完全透明，代币又是黑客的目标，币圈不少项目正是倒在黑客的攻击之下，因此存在密匙安全、隐私保护、拒绝保护、针对性供给等问题。其三，中小微企业需要区块链记账，也有设置隐私加密信息的需求，解决这个矛盾，以区块链作为底层技术来解决供应链金融痛点的系统将复杂化，布比、秒钛坊等区块链企业还未能有效解决此矛盾。区块链在底层支撑方面并不完善，应用门槛较高，商业化恐怕还早。其四，区块链+供应链金融平台其实也面临着互联网供应链金融时代，金融机构们所面对的难题，也就是企业一旦发现此模式的可行性，很可能会与平台解除合作，亲自下场，组建团队。区块链本身不能解决风控问题，依赖的还是强势的核心企业，虽然当下区块链缺少技术人才，区块链平台们还有先发优势，但技术广泛应用之后，如何避免“过河拆桥”，也是一个难点。万物均有其弱点，区块链技术也是一样。虽然利用区块链底层技术搭建供应链金融的分布系统，能借助区块链去中心化、去信任化、防篡改等等值，辅助金融机构提升风控，解决产业链上各个企业间的不信任问题，帮助中小微企业链接金融机构，更快更方便地融资。但区块链技术目前仍处在基础阶段，也存在着不少安全性问题需要解决，区块链在供应链金融领域的大幅应用，还有一段路需要走。 2898站长资源平台网站排行榜：http://www.2898.com/ranklist.htm

我国光电子芯片新突破：未来可搭载眼镜、手机实现夜视功能。夜间光线不足、对比度差，想在夜间视物，对人眼来说是一个大难题。近日，云南大学光电工程技术研究中心研制出一种新型光电子芯片，将来可以搭载在手机、眼镜等常用工具上，让普通人也能具备“夜视”功能。夜间视物困难，是抢劫、恐袭等非法活动发生的高峰期，如何将红外线等不可见光转变成可见光，是世界各国大力发展的军民两用核心技术。不过，目前专业的夜视装备体型笨重、费用高昂，一般用于军事、科研领域，还无法应用在民用便携装备上。近日，云南大学在此技术上获得突破。吕正红是云南大学特聘教授、光电工程技术研究中心主任，近日当选加拿大工程院院士。他带领的团队研制出一种能够让人类在黑夜中更好的看清事物的新型光电子芯片。该芯片的创新点是将红外光敏材料与两个有机发光二极管(OLED)串联集成，先利用红外光敏材料吸收红外辐射产生光生载流子，再利用光生载流子驱动OLED产生可见光发射，从而实现红外探测和成像的目的。该芯片不仅可以直接将红外辐射直接转变为可见光，还可以同时捕获红外辐射诱发产生的电子和空穴，使红外光到可见光的转换效率得到突破，可高达5%，接近于理论极限6.5%。部分成果以云南大学物理系何守杰博士为第一作者发表在自然指数期刊Applied Physics Letters上，并作为亮点文章在期刊主页进行重点推荐。此外，该研究成果还被来自AIP Scilights的Mara Johnson-Groh博士评价评价为这种新方法将被广泛应用于新型红外成像器件中，为未来低成本、大面积红外成像提供技术支撑，并促进夜视技术的发展及应用。

福布斯：2017年科技界的大趋势看谁主沉浮。据外媒报道，每年年末，来自市场分析公司Frost & Sullivan的未来学家、分析师和咨询师们都会齐聚在一起，列出明年将会对科技界带来巨大影响的新趋势。 下面，我们一起来看看明年的17大趋势吧。 1.AI个人助手竞争白热化 今年，各家科技巨头开始在AI助手上大力布局，Google Assistant重装上阵，苹果Siri登上MacBook，亚马逊Alexa借助Echo音响进入千家万户，就连三星也收购了Viv准备一鸣惊人。因此明年必然是各家AI助手争奇斗艳的一年。 2.智能家居大普及 上面提到的AI助手其实一直是智能家居的一份子。今年苹果在iPhone中引入了Home应用，谷歌(微博)也推出了自家的Home应用，亚马逊则准备凭借Echo将单个的智能家居设备合并成一整套系统。从短期来看，亚马逊Echo是暂时的赢家，不过未来鹿死谁手还未可知。 3.特朗普当选余波未消 特朗普的意外当选可能将打乱原有的贸易规则和传统的国际关系，硅谷原本的如意算盘也要换个模样了，未来美国在能源、贸易和环境等多方面的政策变换值得全世界关注。 4.英国脱欧影响继续发酵 除了特朗普当选，英国脱欧也是2016年的一大事件，而整个脱欧进程将于明年3月正式开始，未来英国将面临新一轮通胀和货币贬值，投资者也将踌躇不前。鉴于英国脱欧后欧洲右翼势力抬头，未来其他国家是否也会走上相同的道路我们拭目以待。 5.孤立主义逐渐盛行 特朗普当选与英国脱欧让孤立主义开始在全球抬头，未来全球贸易和移民政策恐将发生巨大变化。同时，明年欧洲主要国家的大选就将正式拉开帷幕，原本一些边缘政党可能会逆转上台，从而导致整个欧洲的混乱。 6.物联网将成为有感情的工具 随着物联网逐渐进入主流，该行业各家公司将从原本的硬件为先策略改为专注于情感工具的打造。未来，我们生活中的物联网设备能理解用户的话语，并通过感知周边环境与用户进行交流。同时，物联网幕后的云计算AI和复杂的机器学习算法等新技术将趋于融合。 7.工业物联网生态系统 2016年 ，我们见到了多个工业物联网生态系统的诞生，明年这一领域将有更多“大玩家”加入。与此同时，行业快速发展必然也会带来有效的资源整合，也许明年该行业也会诞生类似安卓大战iOS的热闹场景。 8.物联网平台变身日用品 2017年将成为平台之战的爆发之年，要想在科技界占有一席之地，科技公司是就必须拥有自己的平台。随着平台的不断增多，如何将其变现就成了公司的主要努力方向，因此各家平台会开始差异化发展，为整个行业带来无限可能。 9.认知能力将成为智能的新标杆 我们对于“智能”这一概念的认识需要改改了，未来那些加入了人工智能技术的简单设备也将拥有“认知能力”，而这才是真正的智能。认知技术的进步正引领着设备自我学习能力的大发展，明年越来越多的产品将得到认知能力的升级。 10.跨界合作成主旋律 数字革命正在打破行业间原有的坚冰，2017年各行业间的跨界合作将成为新的主旋律，这一趋势在自动驾驶行业将产生巨大影响。一线汽车制造商、自动驾驶软件开发商和点对点的供应商将携起手来创造奇迹。 11.AR技术在B2B平台生根发芽 2016年，借助《Pokémon GO》的成功，AR技术开始进入主流视野，明年该技术将正式开始在B2B平台上发光发热，用户将在线上体验到实体店购物的乐趣。 12.数据即服务（Data-as-a-Service）模式爆发 随着大数据这一新名词逐渐为人所接受，许多公司将通过各种复杂的方式获取并保存数据。为了降低成本并将数据变现，新型的数据即服务模式将获得快速成长。 13.中国将成为世界机器人大国 现在的中国已经是世界上最大的机器人市场，但由于人口众多，人均机器人占有量其实并不高。随着技术的不断进步，明年中国的机器人潜力将得到释放，成为当之无愧的机器人大国。 14.清真经济走向前台 从食品到时尚领域，清真市场的快速崛起将成为全球经济新的增长点，这一趋势在发达国家将带来巨大影响，中东、亚洲、欧洲和美洲市场将成为清真经济的主要受益者。 15.无人机送货成为现实 无人机行业正在逐渐向多元化发展，送货无人机这一分类将成为明年的主角。据悉，明年亚马逊的送货无人机就将正式在英国服役，而沃尔玛明年则会在美国开通类似的服务。2017年将成为无人机送货时代的开端。 16.太空探索热潮再起 经过多年的酝酿，太空探索已经到了临界点，可回收火箭的逐渐成熟让星际旅行的成本不断走低。同时，发动机推力增大和机器学习算法的加入让人类在探索太空时信心更足了。 17.Level-3级别的自动驾驶车辆正式上路 经过多年的技术积累，2017年我们将迎来首款量产的Level-3级自动驾驶汽车，此类车辆已经可以解放驾驶员了。不过，自动驾驶的普及之路必定不平坦，各种车祸和法律等问题会成为各家媒体头条的常客。 2898站长资源平台：http://www.2898.com/

未经批准自行离所，张小平火了，事情也尴尬了！官方回应“张小平离职影响中国登月”：为国家重要涉密人员，网传材料因敦促其脱密夸大了其作用。西安航天动力研究所9月27日晚间就网传“张小平离职影响中国登月”一事发布《关于张小平离职事件的情况说明》，称张小平为国家重要涉密人员，离职前须在所内非密岗位进行脱密，脱密期为2年，但其今年自行离所，对保守国家秘密和单位技术秘密带来了较大隐患。声明表示，网传材料是承办人为了让其回所脱密向仲裁庭提交的材料，措辞失当，夸大了其在参与研制项目中的地位和作用，引起了一些误解、误读，该所将加强内部管理，避免此类事件再次发生。