前沿科技AI及AI应用10月17日，百川智能宣布已完成A1轮战略融资，融资金额3亿美元，联想之星参与本轮投资。据悉，阿里、腾讯、小米等科技巨头及多家顶级投资机构均参投了本轮融资，加上天使轮的5000万美元，百川智能的融资金额已达3.5亿美元。成立不到半年跻身科技独角兽行列，创下国内大模型初创企业晋升独角兽速度之最。百川智能成立于2023年4月10日，由前搜狗公司CEO王小川创立。其核心团队由来自搜狗、Google、腾讯、百度、华为、微软、字节等知名科技公司的AI顶尖人才组成。目前，百川智能的团队规模170余人，其中硕士及硕士以上学历员工占比近70%，研发人员占比超80%。在顶尖科技人才和雄厚资金的支持下，百川智能保持了惊人的大模型研发速度。成立仅半年，百川智能便接连发布Baichuan-7B/13B，Baichuan2-7B/13B四款开源可免费商用大模型及Baichuan-53B、Baichuan2-53B两款闭源大模型，平均每28天就会发布一款新的大模型。百川智能不仅保持着行业领先的大模型研发速度，还将大模型的性能做到了顶尖水准。Baichuan-7B/13B两款开源大模型在多个权威评测榜单均名列前茅，累积下载量超过六百万次。Baichuan2-13B在MMLU、CMMLU、MedQA、USMLE等几大权威评估基准中，以绝对优势全方位领先LLaMA2，引领开源社区走向中文开源大模型时代。值得一提的是，8月31日百川智能率先通过国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，是首批八家公司中唯一一家今年成立的大模型初创公司，并于9月25日开放Baichuan2-53B

前沿科技机器人智能机器近年来，我国智能仓储行业市场规模不断增长，预计2023年我国智能仓储行业规模可达1533.5亿元，未来还有广阔的市场需求空间。作为一个高壁垒、高定制化的行业，智能仓储行业对项目经验、资金能力都有较高要求，建设真正符合客户需求、高效率的智能仓储系统，才能从行业中脱颖而出。01智能仓储物流行业市场需求广阔中商产业研究院报告显示，智能仓储是智慧物流的重要一环，通过智能化技术手段，实现物流仓储各环节精细化、动态化、可视化管理，保证了货物仓库管理各个环节数据输入的速度和准确性。相较传统仓储，智能仓储可节约提高空间利用率、降低人力成本、提高仓储作业效率。资料来源：中商产业研究院整理从产业链来看，智能仓储产业链上游包括智能仓储设备和智能仓储系统；中游为智能仓储；下游应用于电商、零售、冷链、汽车制造、烟草、医药等领域。资料来源：中商产业研究院整理中国智能仓储物流系统广泛应用于烟草、医药、汽车、食品饮料、电商和机械制造等行业，随着下游应用推广不断深入，为智能仓储物流行业提供了广阔的市场需求空间。中商产业研究院发布的《2023-2028年中国智能仓储系统行业市场前景预测与发展趋势研究报告》显示，我国智能仓储行业市场规模（含集成业务及软件业业务）由2018年772.7亿元增至2022年1356.9亿元，年均复合增长率为15.1%，预计2023年我国智能仓储行业规模可达1533.5亿元。数据来源：中国物流与采购联合会，中商产业研究院整理02国内仓储行业集中度不断提升我国智能仓储起步晚、渗透率低、未来还有很大的市场空间。截至2021年，我国第二产业的数字经济渗透率仅为20%，相比之下，德国和韩国的第二产业数字经济渗透率均超过了40%。由此可见，与发到国家相比，我国的工业数字化水平仍显落后。根据京东物流研究院的数据统计，截至2021年，我国仍有约49.17%的企业尚未使用任何智能仓储设备，而目前已经被使用的智能仓储设备的渗透率也均较低，其中渗透率最高的AGV设备的渗透率仅为29.04%，尚不足30%，相比之下，渗透率最低的智能分拣设备的渗透率仅为11.88%，市场仍存在较大空间。智能仓储行业并不是一个低壁垒的行业。作为一个非常强调定制化的行业，智能仓储行业的下游客户通常会要求项目实施者具有同行业或类似行业的项目经验，这也使得较丰富的项目经验成为了智能仓储行业的重要门槛，这些都需要前期的积累。从目前的招标来看，智能仓储行业对于案例、资金能力都有较大的要求。为使向客户提供的智能仓储系统能更加贴近客户的具体使用需求，各供应商需要在项目建设初期根据客户的行业特点、行业规范、货品类型、功能需求、相关配套工程、客户预算等众多因素进行方案设计，并对客户的需求进行定制化的方案设计、软硬件产品研发，从而更好地服务客户，建设出真正符合客户需求、高效率的智能仓储系统。基于此，企业需要熟悉客户的行业特性、产品特点、工艺流程和运营模式，才能根据客户需求提供高质量、定制化的系统产品服务。从海外公司的业绩增速来看，仓储行业越是头部企业增速越快，我国智能仓储相关企业也有头部增速快于整体增速的现象。随着国内仓储行业集中度的不断提升，国内仓储企业的品牌力也在不断增长。国内的智能仓储企业的下游将不仅仅局限于国内企业。随着我国本土智能工业软硬件水平的不断提升，我国智能工业相关产品在技术层面达到和海外巨头同等水平的同时，在价格方面更拥有巨大优势，这将极大地加速我国智能工业产品出海的步伐。03高柔性的自动化立库解决方案近日，捷象灵越发布立库托盘机器人JE-1200FK。JE-1200FK独特的车体结构和重心设计，能够提供1200KG的恒定负载能力，存取搬运更灵活、更稳定、更安全；可以直接适配标准横梁式货架和贯穿式货架，无须进行基建、货架改造，覆盖中低立体存储场景，为客户提供高性价比、高柔性和高库容的自动化立库解决方案。JE-1200FK独创的车体承载结构，确保货物举升过程中等效重心不偏移，举升全程“负载曲线”不变化、负载能力恒定1200kg。JE-1200FK直接适配标准横梁货架和贯通式货架，开箱即用，无须车体、货架改造；三款机型JE-1200FK-25、JE-1200FK-46、JE-1200FK-65，举升高度分别可达到2.5m、4.6m、6.5m，满足中低立库场景的存取需求。JE-1200FK创新车体结构设计，举升货物过程中处于近似等腰三角形的中心支撑结构，相比传统叉车可获得最优的货物稳定性，确保货物存取操作安全。托盘货物全部位于车身内，叉齿不外露，全周碰撞开关设计，实现严格意义上的全周物理防护，保障极致安全性。配置多类型传感器，覆盖行驶前后、低矮和悬空区域，实现无死角感知。异常识别与风险感知结合实时状态判断的安全策略，提供更多的安全性保障。JE-1200FK车体结构紧凑，极限货架通道宽度仅为2米。相较于传统叉车，可缩减30%-50%的通道宽度。JE-1200FK可进行原地旋转，最小转弯半径0.93米，在取放货物、转弯时占地面积更小，多车通行效率更高。JE-1200FK可直接在标准背靠背横梁货架和贯通货架环境中工作，无须土建改造和特殊货架，极大降低了新技术引入的成本门槛。部署过程可做到不停产不停工，支持按区域、流程、产量分阶段执行。保证正常生产正常进行，又能逐步更替完善。搭载的JMS系统易用简捷，标准化方案可快速上线。部署JE-1200FK后，可有效提高库容率30%，提升业务效率同时降低运营成本。具备举升高稳定性、到位高精准率。取放动作简单，高位货物单次取放效率相对传统叉车提升20%。JE-1200FK是继JE-1200U、JE-1200E之后的又一次颠覆性创新，主打托盘自动化立体库场景。至此，捷象灵越产品线和方案能力覆盖“平面搬运+立体仓储”，实现全场景智慧物流闭环。捷象灵越始终秉承“创新是第一核心力”，敢于打破行业传统固化设计，坚持从“更科学、更灵活、更智能、更安全”的第一性原理出发，将机器人技术与创新理念、业务场景相结合，立志引领行业发展，成为客户最值得信赖的机器人专家。参考来源https://mp.weixin.qq.com/s/fZwqG6jTWc4hp74lV8rOhAhttps://mp.weixin.qq.com/s/Y31xJz34Y9dRYGu47jTz6wEND相关阅读智能视觉技术为AI安防持续赋能

前沿科技芯片半导体随着新技术的发展，我国智能安防产业发展势头迅猛，逐渐成为智慧城市、智慧交通、智能家居等行业的重要组成部分，在多项政策法规的激励下，智能安防正迎来落地应用的春天。01AI技术助力安防行业变革根据艾瑞咨询研究报告，安防行业是利用视频监控、出入口控制、实体防护、违禁品安检、入侵报警等技术手段以及新一代信息技术，防范应对各类风险和挑战，构建立体化社会治安防控体系、维护国家安全及社会稳定的安全保障性行业。AI+安防是传统安防行业借助计算机视觉与知识图谱技术在城市级和行业级安防场景中的实际落地应用，不仅限于由公安部门、司法部门、政法部门等采购使用的人工智能相关商品、服务及工程类项目的狭义AI+安防，同时也涵盖AI安防在社区楼宇、文教卫等其他领域的应用。近年来，国家持续推动人工智能与实体经济的深度融合，安防行业作为AI技术落地应用较为领先的领域率先受益于AI技术的成熟发展，传统安防产业在产品、技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。AI技术可以解决安防业务场景中高度复杂的计算问题以及多因素的、动态的、可扩展的推理问题，在算法与算力的支撑下帮助用户完成感知、认知与决策支持。其中以计算机视觉为主的AI安防感知能力已经在真实场景中经受住了实战考验。但安防认知分析尚未与感知智能全面打通，未来无论是基于前端进行实时地感知结果决策，亦或是基于后端的AI运算服务池、知识图谱库和大数据资源池等平台层能力，认知计算都将成为突破AI+安防智能水平的重要方向。02我国智能安防市场规模不断扩大中商产业研究院《2023年中国智能安防市场前景及投资研究报告》显示，相对于发达国家，我国安防行业发展起步较晚。我国安防行业的快速发展起源于政府主导、公安部牵头的“3111工程”“平安城市”等重大项目的实施，对安防设备和系统产生了巨大需求，推动了国内安防企业技术和产品的发展。在“平安城市”建设的推动下，我国安防市场形成了以视频监控产品市场为主体，与出入口控制与管理产品、防盗报警产品、实体防护产品等专业市场共生共长的新兴市场。我国安防企业在快速发展中逐步完善技术和产品线，一大批安防企业自此走上快速发展轨道。在新兴技术迭代更新的推动下，智慧化成为安防行业发展的主流形式，平安城市、智慧城市、智能交通等一系列重大项目的推进也有力促进了安防产业的发展。尽管受到疫情的影响，智能化的潮流仍持续影响安防行业并助力行业维持正增长。根据《中国Al+安防行业发展研究报告》，2022年中国智能安防软硬件的市场规模约616亿元，市场规模增长速度达到13%，预计2023年市场规模将增至728亿元。数据来源：中商产业研究院整理随着民众安全意识的加强及海外建设的逐步完善，全球安防监控设备市场规模持续上涨。数据显示，全球安防视频监控设备市场规模由2017年的168亿美元增长至2022年的233亿美元，复合年均增长率约7%。未来，在人工智能的赋能下，智能监控产品的迭代更新将成为安防监控行业在全球发达城市的主要增长点。数据来源：Frost&Sullivan、中商产业研究院整理03智能视觉技术推动AI安防创新在人工智能、大数据、物联网、智能视觉等驱动下，传统安防产业在产品、技术与应用等多维度实现了更深层次的升级与变革，AI安防也迎来了加速发展，目前已在公安交通、社区楼宇、文化教育卫生等领域不断渗透应用，市场潜力巨大。而智能视觉技术作为安防领域核心技术之一，是安防“看得懂”的关键因素。随着Al安防赛道的边界愈发模糊，各智能应用和场景也在不断丰富，Al安防更多新兴玩法正待探索和开启。近日，在AI安防与视觉技术创新发展论坛上，驭光科技作为AI安防领域的上下游企业代表出席，驭光科技总经理尹晓东以“人脸识别防伪技术的‘升维改革’和‘普惠应用’”为题发表了演讲。尹晓东介绍，驭光科技由MIT博士田克汉创立于2016年，在嘉兴、绍兴设有光学产品研发及生产基地，在北京、天津、南京、上海、杭州设有模组产品研发中心和分公司，主营微纳光学元件的设计、研发、生产与销售，并同时提供三维传感系统整体解决方案，合作客户主要为各行业领域的国内外头部企业，最早于2018年实现光学元件量产并成为一线手机品牌供应商。驭光科技通过自己的光学芯片平台提供多种解决方案，广泛应用于安防门禁、智能门锁、金融医保、手机、AR眼镜、智能驾驶等多种领域。目前，安防行业快速发展进程中不可避免地出现了一些问题，如用照片刷脸取件、视频攻击人脸识别APP、人脸认证遭破解等。对此，2023年8月8日国家网信办发布了《人脸识别技术应用安全管理规定（试行）（征求意见稿）》公开征求意见，《规定》中要求“只有在具有特定的目的和充分的必要性并采取严格保护措施的情形下方可使用人脸识别技术处理人脸信息，地方政府也陆续对安防提出了具体的防范风险的技术方案，如3D结构光方案。当下行业主要的防伪方案主要有单目、双目、3D结构光。单目基于RGB图像进行活检，属于普通的二维防伪方案，易被AI生成的高清视频攻破；双目基于RGB/NIR图进行多模的活检，属于高端的二维防伪，但仍易被特殊材质的纸张照片和普通头套头模类假体攻破；而3D结构光基于RGB/NIR/Depth图进行多模活检属于三维防伪方案，可屏蔽二维假体攻击且有效抵御3D头模面具类假体的攻击。虽然3D结构光的防伪方案较优，但广泛推广应用还存在着些急需解决的瓶颈：1、综合使用成本高：需专用深度芯片做深度输出，对主控芯片算力资源要求高；2、全场景适用性差：复杂光线环境活体容易失效；中远距离，深度变差甚至失效；戴口罩、眼镜时候的活体容易失效；3、集成开发周期长：方案可定制性差，结构稳定和散热要求高，光学特性的调优复杂，活体算法移植适配难。对此，驭光科技给出了专业的应对方案——结合自研的光学投射系统，和通过BCTC认证的自研活体算法，自研出了高性价比3D模组（可定制，结构适配简单），完成了对应的适配应用生态，即MIPI和USB模组均可从双目方案平切升级，同时适配主流人脸识别算法。目前基于驭光的自研方案已推出了相关的智能门锁、机柜锁、玻璃门锁、小底库门禁机、门禁考勤机、人证比对机、团餐消费机、自助售货机、人脸识别外设、银行ATM、VTM机、刷脸支付终端、3D扫描建模仪等领域的模组，并已与多家企业开始接触或达成合作。驭光科技也将努力为AI安防持续赋能，推动其迈向智能化时代。参考来源https://mp.weixin.qq.com/s/qkYw8TcH0ot_gCweDbxIMghttps://mp.weixin.qq.com/s/aZXJVwibmHDvke04QBNZhQEND相关阅读觉非科技刘斌：自动驾驶迎来数据、算力、模型全面上线时刻

星科技•专精特新“小巨人”Transformer视觉模型应用走向新高度，爱芯元智如何助力视觉大模型落地？|

前沿科技芯片半导体随着人工智能技术的不断成熟和大算力基础设施的完善，AI商业化应用将加速落地，对AI芯片的需求也将持续增长。未来，AI芯片将在自动驾驶、医疗诊断、智能物联网、云计算等领域发挥关键作用。01AI芯片行业蓬勃发展根据智研瞻产业研究院《中国人工智能芯片（AI芯片）行业报告，AI芯片是指专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，它可以加速深度学习等AI算法的计算速度，提高AI应用的效率和性能。AI芯片通常包括GPU、FPGA和ASIC等类型，它们各自具有不同的优势和适用场景。AI芯片可归纳为四种主要类型，包括通用型芯片、基于FPGA的半定制芯片、全定制ASIC芯片以及类脑计算芯片。通用类芯片如GPU、FPGA等可以用于处理各种类型的计算任务，但在AI计算方面的效率相对较低；基于FPGA的半定制化芯片可以通过编程实现特定的计算任务，具有较高的灵活性和可扩展性；定制的ASIC芯片专门设计用于执行ai运算任务，运算效率和性能都非常高；类脑计算芯片模仿人脑的神经网络结构，能够实现计算学习更高效。2022年全球AI芯片市场规模达到360亿美元，而中国市场规模约为72.21亿美元。随着人工智能技术的不断成熟和大算力基础设施的完善，AI商业化应用将加速落地，对AI芯片的需求也将持续增长。另一方面，AI芯片行业也面临诸多挑战，包括技术复杂性的不断增加，高昂的研发和制造成本，以及全球市场上的激烈竞争。此外，AI应用的不断扩展要求芯片性能提升，但也需要在功耗和散热方面取得平衡。知识产权和安全问题以及标准化和合规性方面的挑战也需要克服。这些问题共同塑造了AI芯片行业的复杂环境，需要综合的解决方案和创新来推动其发展。随着人工智能应用的不断普及，AI芯片的需求不断增长。未来，AI芯片将在自动驾驶、医疗诊断、智能物联网、云计算等领域发挥关键作用，带来更高的性能和能效。大型科技公司和初创企业的竞争将推动技术创新，降低成本。此外，政府支持和投资也将促进行业的研发和标准化，确保AI芯片在全球范围内具备市场竞争力。AI芯片行业有望持续蓬勃发展，为未来的智能化世界提供坚实支持。02AI大算力芯片破局大模型时代“芯”挑战随着大模型时代的到来，数据搬运量大幅增加，这导致计算能耗急速增长，计算效率大大降低，运营和建设成本极高。要解决这个问题，关键在于回归阿姆达尔定律并成功破除“存储墙”，这也是未来AI大算力芯片竞争的核心所在。当数据量越来越大、模型算法越来越复杂，支撑底层算力的摩尔定律却几近终结。长期以来，存储器性能增长慢于处理器，在数据搬运上浪费了大量时间和功耗，AI计算撞到了“存储墙“。大模型时代的到来则凸显了这一问题。近日，在2023全球AI芯片峰会上，亿铸科技创始人、董事长兼CEO熊大鹏博士发表了题为“存算一体超异构AI大算力芯片——破局大模型时代‘芯’挑战”的演讲，分享了亿铸科技的探索与成果。伴随AI应用进入2.0时代，模型参数量呈现出更快的增长速度，数据搬运速度的剪刀差也越来越大，然而，每一次推理计算都需要搬运整个模型参数，这导致“存储墙”成为了AI大算力芯片发展的最大痛点。即使未来采用更先进的工艺制程来获取更高的算力，也只能带来有限的实质性能提升，熊大鹏博士认为，这也是为什么当前越来越多的企业着眼于解决数据搬运问题。一部分企业采用HBM、3D

星科技•专精特新“小巨人”达观数据陈运文：大语言模型与AIGC创新技术在文本处理领域的应用与思考

前沿科技芯片半导体近日，在2023第七届人工智能大会上，爱芯元智AI推理引擎总监唐琦发表了主题演讲“Transformer视觉大模型在边缘侧的部署”，分享了基于爱芯通元混合精度NPU部署Transformer视觉模型的落地实践，并正式发布开发者套件——爱芯派Pro。爱芯元智致力于打造世界领先的人工智能感知与边缘计算芯片，服务智慧城市、智能驾驶、机器人以及AR/VR等巨大的边缘和端侧设备市场。公司专注于高性能、低功耗的边缘侧、端侧人工智能芯片开发，自主研发面向推理加速的神经网络处理器IP和人工智能视觉处理IP（AI-ISP）。集强大算力与超低功耗于一体，采用算法和芯片的协同设计理念，爱芯元智自研两大核心技术——爱芯智眸AI-ISP和爱芯通元混合精度NPU。其中，业内领先的AI-ISP自研IP（爱芯智眸AI-ISP），利用像素级的AI处理技术，在各种复杂应用场景中，全面提升成像效果，为后期智能处理提供高质量的图像、视频素材。爱芯通元混合精度NPU采用多线程异构多核设计，实现了算子、网络微结构、数据流和内存访问优化，高效支持混合精度算法设计，natively支持Transformer网络结构，为大模型在边缘侧、端侧的应用提供了良好的基础。基于算法、芯片、产品的垂直整合，爱芯元智为合作伙伴提供全栈式解决方案，帮助客户实现最新技术的快速落地。与此同时，爱芯制定了完善的产品路线图，覆盖高中低端市场，以满足客户不同场景的产品需求。在过去几年时间里，爱芯元智已经完成了四代多颗芯片产品的研发和量产工作。未来，爱芯元智将致力于成为物理世界数字化、智能化的入口，使AI应用不再遥不可及，以普惠AI为大众提供便利，造就美好生活。以下为演讲内容：01Transformer视觉模型应用走向新高度自2015年，AI模型的物体识别准确率在ImageNet的图像分类比赛中首次超过人类以来，人工智能行业便正式进入到新航海时代。而近年来，伴随着芯片行业制程的进步以及AI模型小型化、轻量化的趋势，AI模型在扫地机器人、家用摄像头、智能音箱等产品的本地化部署成为现实，端侧智能得到普及。到现在为止，基于传统CNN模型的云、边、端三角互补的算力主线已经完成，而在AI模型从云端往端侧迁移的过程中，Transformer网络结构也在不断进步，并随着ChatGPT的火爆备受关注。回顾Transformer视觉模型的发展历史，从基于Transformer网络结构的语义分割模型应用于自动驾驶场景，到分割万物的SAM和基座视觉大模型DINOv2，Transformer视觉模型的应用正走向新的高度。致力于打造世界领先的人工智能视觉芯片，爱芯元智专注于高性能、低功耗的边缘侧、端侧人工智能处理器芯片开发，布局智慧城市、智能驾驶和AIoT三大业务市场。基于智慧城市的升级改造，L2/L2+智能驾驶的应用大规模落地，以及终端设备智能化需求的扩大，爱芯元智将在边缘感知智能芯片上持续投入，持续打造感知和计算基础能力。02用视觉连接数字世界和物理世界从智慧城市到智能驾驶再到AIoT，爱芯元智之所以能做到三大应用场景全覆盖，依托于公司自研的爱芯智眸AI-ISP和爱芯通元混合精度NPU两大核心技术。爱芯智眸AI-ISP是将深度学习算法与传统的ISP处理单元相结合，作为万物智能的“眼睛”感知更多信息，特别是暗光全彩的刚需。其拥有六大技术亮点：AI星光全彩、AI

星科技•专精特新“小巨人”全面落地城市和高速场景，“重感知轻地图”模式有何吸引力？|

星科技•专精特新“小巨人”多家被投企业亮相2023年服贸会，一文带你饱眼“服”！|

前沿科技自动驾驶2021年，特斯拉推出BEV+transformer、“重感知轻地图”的自动驾驶解决方案，进一步点燃了车企智驾的竞赛热情。现阶段，高精地图存在显著缺点，随着BEV方案的出现，车企看到了不依赖高精地图的可能性。当然，抛弃高精地图并不意味着问题的结束，新的挑战才刚刚开始。01自动驾驶亟需更好的落地方案自动驾驶算法反映了工程师们根据人的思维模式，对自动驾驶所需处理过程的思考。通常包含感知、预测、规划模块，同时辅助一些地图、定位等模块，最终实现自动驾驶功能的落地。根据开源证券的研究报告，算法、算力和数据是人工智能的三大要素，数据在模型训练中拥有不可忽视的影响。一方面，Transformer等大模型在大体量数据集训练下才能表现更佳的特性带来其对训练端数据的要求激增。特斯拉在2022年AI

前沿科技泛安全近日，2023年中国国际服务贸易交易会在北京举行，蓝象智联创始人兼董事长童玲受邀参会并发表了“数据要素运营助力金融创新发展”的主题演讲，同时在“2023服贸会-国金融科技论坛”现场发布了蓝象智联自研的全新产品——金融数据要素流通运营平台。童玲认为，当前数据要素市场的政策框架已经举旗定向，金融机构具备引领大规模数据要素市场的优势，金融行业也将优先于其他行业打通数据要素流通的价值链，即数据要素从资源化到资产化最后到资本化的全流程。童玲表示，金融机构未来最核心的竞争力将体现在数据要素的运营能力上，“数据要素运营是以提升数据资产业务价值为目标，将数据要素注入业务运营全链路，实现数据要素与金融服务的高效结合和价值体现，最终实现业务价值提升，再带动数据资产价值的提升。数据要素运营由场景、模型、数据、策略、安全和合规6个要素构成。”以下为童玲演讲的核心观点整理：01数据要素运营是未来金融机构的核心竞争力近年来，数据要素市场的顶层设计举旗定向，包括去年12月国家发布的数据二十条政策，以及财政部提出的数据资产入表政策，一系列政策为数据要素市场的发展提供指导和支持，为其构建了稳定的框架。数据要素市场的核心思想类似于土地要素的价值释放逻辑。它涵盖了从数据资源所有权确权，数据加工，到数据产品的生产和经营等一系列环节，形成了整个数据要素市场的格局。在这其中，金融行业被认为是数据资源覆盖面最广、场景应用最丰富、与实体经济联系最密切的行业，因此，在数据要素市场中，金融行业将扮演着至关重要的角色。根据第三方统计数据，金融数据流通价值已经占据整个行业的60%以上，并且以每年40%的速度增长。金融行业在数据储备、技术实力、资金实力和服务网络方面都具备较强的优势。因此，数据要素将成为金融行业高质量发展的关键驱动力。未来，金融机构的核心竞争力将在于数据资产规模、算力强弱以及数据运营效率等方面。因此，金融行业在打通整个数据要素流通价值链方面拥有优势地位。这一链路包括数据要素从资源化到资产化，再到资本化的整个价值演进过程。“数据资源经过治理变成数据资产，然后通过建模变成数据产品，最终实现数据的内外融合和流通，并应用于各种场景；在场景中的应用效果将反馈到数据资产的增值，形成数据资产的入账。未来，随着数据要素价值的稳定，数据要素的股权化和证券化将进一步进行价值再造；这构成了整个数据要素的演进流程。”02如何理解数据要素运营？在政策和市场的双重催化下，我们已经深刻理解了数据要素运营之于各行各业尤其是金融行业的重要性。那么，究竟如何理解数据要素运营？蓝象智联的定位始终是隐私计算和数据要素运营服务商，这两个核心定位构成了蓝象的基础。隐私计算解决数据要素价值链中的安全问题，数据要素运营是释放数据要素价值的核心能力。基于这两个定位，蓝象推出了一系列自主研发的产品，包括目前国内最多金融机构应用的隐私计算平台GAIA（音：盖亚），隐私计算领域最大规模机构客户在线使用的联盟共享平台GaiaX、公共数据要素流通运营平台GaiaC。其中隐私计算平台GAIA正在应用于超过200家机构，其中包括一半以上的国有大行和股份制银行。因此，蓝象智联在金融行业的市占率居领先地位，积累了丰富的实践经验，下面我来谈谈蓝象理解的“数据要素运营”：数据要素运营是以数据资产价值增长为核心目标，将数据要素注入业务运营全链路，实现数据要素与金融业务服务的高效结合和价值体现，最终实现业务价值提升，再带动数据资产价值的提升。数据要素运营由6个要素构成，分别是场景、模型、数据、策略、安全、合规。举例来说，一个营销场景的数据要素运营涉及到模型、数据源、场景选择、策略制定等多个环节，同时必须考虑数据的安全性和合规性，这背后需要综合运用6个要素的核心能力。所以我相信未来在金融机构最稀缺也最有钱景的岗位是数据要素运营岗位。03数据要素运营落地场景实践在数据要素运营的实践方面，蓝象已经积累了丰富的落地场景。以我们支持某国有大行与银联的项目为例，蓝象智联运用隐私计算技术与场景建模能力，支持该行与中国银联的交易流水数据进行安全共享，实现金融机构精准获客及风控体系的创新；该项目服务了千万级用户，为该行普惠金融部提升20%用户群规模、提升30%户均授信额、帮助3000万小微企业客户获得更好的普惠金融服务。再以某省人行的反电诈项目为例，蓝象构建的“反电诈数据联防联控网”实现了多家金融机构、三大运营商、公安多方数据安全共享流通，使涉诈识别率整体提升21%；目前该项目为市面上性能最优越的产品，正在多家银行进行测试，可以实现白手套账户（涉诈人员）案件压降33%，对易感人群识别率可提高20%。此外，基于隐私计算的联合建模、联合分析、联合决策的核心技术能力，我们还有更多的数据要素运营实践场景，比如信用卡发卡促活，基于多方数据，节约50%以上的流量成本；提升金融机构AUM，让用户转化率提升25%等。04金融数据要素流通运营平台蓝象智联基于这么多年的数据要素运营经验，也提炼出一套典型的金融数据要素运营流程，在运营流程的最底层是数据资源，有政务等各种各样的数据资源；数据资源经过流通进入资产池，进入到产品工程，加上建模技术形成数据产品；可以通过蓝象智联的数据试衣间对这些数据资产价值进行探查和匹对，最后交付出的数据产品，可以在业务部门进行深度应用。这个全流程带来的价值是能让数据的业务价值实时马上即时反馈，同时能并行探查多个数据源的价值，能让数据的价值加快释放。这一流程能够高效运转的核心在于，数据价值的高效探查和场景效果的实时反馈。蓝象智联在实践这一套流程的过程中沉淀出了一套全新产品——“金融数据要素流通运营平台”。这一平台可以支持各家金融机构打通数据要素的价值链，实现整个数据要素流通运营流程的全面线上化，助力金融机构加速数据要素价值的释放与再造。总结而言，我们相信数据要素运营能力是未来每一个金融机构最核心的竞争力，蓝象智联的金融数据要素流通运营平台，将不断迭代优化，持续助力金融机构夯实核心竞争力，释放数据要素价值。本文来源：蓝象智联END相关阅读3D传感芯片为车规级激光雷达“助跑”

V材料外延在单晶硅衬底上。尽管难度高，但该工艺具有低损耗、易于封装、高可靠性和高集成度的优点。2023年初，Mobileye首次展示了其下一代FMCW

王菂说。空气悬架市场的规模未来究竟会有多大？当时并不好判断。但锁定这个领域之后，选择孔辉这家公司，是一个比较简单的决定，王菂说。当时中国做空气悬架的公司只有浙江的孔辉科技和上海的

前沿科技图片来源：服贸会官网近日，为期5天的2023年中国国际服务贸易交易会圆满落下帷幕。本届服贸会围绕“开放引领发展，合作共赢未来”年度主题，举办了15.5万平方米的展览展示、10场高峰论坛、102场专题论坛、18场主题边会和72场推介洽谈。线下参展企业2400余家，线上参展企业6700余家。截至6日中午12时，累计入场近28万人，共达成1100余项成果，国际参与度和影响力进一步提升。联想之星多家被投企业参加本届服贸会，带来亮眼的成果展示，让我们一睹为快吧！01

星科技•芯片半导体工业和消费级应用“双管齐下”，射频前端芯片“大有可为”

星科技•机器人/智能机器专访思必驰：DFM-2百亿级大模型主攻汽车、物联网等行业

前沿科技能源科技9月4日，碳能科技宣布完成超亿元A2轮融资，本轮融资由朱雀资产领投，联想之星、力鼎资本跟投。本轮资金主要用于产品升级、产线建设、市场推广、团队建设、研发等，进一步巩固公司在电化学及双碳领域的领先优势。碳能科技是致力于二氧化碳利用和电解水制氢复合隔膜生产的碳中和技术公司。基于深厚的电化学技术积累，公司将二氧化碳转化为高附加值的绿色产品，同时开发了电解水制氢复合隔膜，并成功实现2米至2.5米宽幅的量产。随着“双碳”战略的实施，CCUS（二氧化碳捕集、利用和封存）备受关注。碳能科技创新地采用了“二氧化碳电化学捕集与利用一体化技术”，自研新型催化剂，通过电解二氧化碳的方式将二氧化碳转化成合成气，然后再制成高附加值的工业品，比如甲醇、塑料、固体蜡等。碳能科技的CCUS方案不仅帮助高碳排行业降低碳排放，还具有低能耗、经济性的优势，商业化前景明晰。二氧化碳电解制合成气中试项目碳能科技在2018年开发出了适用于电解水制氢的第三代复合隔膜材料，并已实现2米至2.5米宽幅的量产。目前，碳能科技的复合隔膜已与国内大型制氢企业达成合作，代表客户包括：中船718、隆基氢能、华电重工、燕山石化、中石化节能公司、金隅集团、华能集团等。公司通过供应链整合，优化生产工艺，大幅降低电解水制氢能耗，助力国内电解水制氢产业实现关键核心零部件的进口替代。电解水制氢第三代复合隔膜产线碳能科技创始人、董事长康鹏教授表示：“感谢投资机构对碳能科技的信任与支持，碳能科技始终致力于研发经济正向的碳中和技术，利用电化学技术衍生并探索不同的技术路径，解决不同场景下能源、环境以及碳排放的问题。坚信‘负碳’、‘绿氢’技术，将是中国双碳目标的重要路径。本轮融资完成后，将继续保持高研发投入，加速推进产品升级、扩建产能、加速负碳及绿氢业务的落地及商业化应用，进一步巩固公司在电化学及双碳领域的领先优势。”恭喜碳能科技完成新一轮融资。联想之星自2010年起即系统布局前沿科技领域，已投资150多家相关企业，投资策略以突破性底层原创技术为主，兼具重点应用行业“根据地”式布局，从三大生物识别技术到光电感知芯片，从无人驾驶、安防、物流到教育、金融、军工航天、能源科技等。联想之星认为，碳能科技是碳中和领域有多年积累，自主研发能力强的科技企业，逐步迭代出“负碳”和“绿氢”两个主流碳中和技术。公司自主研发了二氧化碳电还原催化剂和电解池隔膜技术，致力于走出一条碳中和与经济性兼顾的技术路线。同时伴随着我国绿氢产业蓬勃发展，研发出碱水电解槽制氢高端隔膜产品。其研发的第三代复合隔膜，能够有效降低系统能耗，具备隔气性好、耐高温等安全优势，实现了关键核心零部件的进口替代，降低系统成本，产品已率先进入规模量产阶段，助力我国绿氢装备升级。END相关阅读用心做芯片，爱芯元智为车载行业提供新动能

AI-ISP在对传感器特性做精细化建模、对影像处理策略做极致优化设计的同时，充分利用AI算法的数据驱动特性，获取更高维度的效果“助推”，实现AI黑光全彩、AI

前沿科技芯片半导体在整个射频芯片赛道中，射频前端行业规模巨大，市场增速较快。在5G爆发前夜，中国本土厂商纷纷涌入这一大有可为的市场，并迅速成长。在射频前端领域参与竞争的国内企业数量日益增加，但也面临不小的挑战。01射频芯片国产化程度提升电子工程专辑介绍，射频（Radio

前沿科技自动驾驶近日，觉非科技CEO李东旻出席了由中信证券举办的“独角兽十问十答”产业策略会。会上，李东旻就自动驾驶产业生态格局与趋势进行了阐释，并围绕“重感知、轻地图”、

前沿科技机器人智能机器当前，我国智能仓储市场规模持续壮大，同时，通过融入人工智能和大数据等先进技术，智能仓储将在未来与产线紧密衔接，使生产和仓储物流完美结合，实现真正意义上的智能工厂。“机器人+”时代，行业正向智能自动化仓储阶段迈进。01智能仓储助力行业降本增效36氪研究院《2022年中国智能仓储行业洞察报告》显示，智慧仓储是指使用互联网、物联网、AI、大数据、云计算等技术，以用户需求为中心所重构的智能化仓储流程。与传统仓储相比，智能仓储重视核心数据的积累与应用，使用新技术促进仓储各个环节流畅运转，降低人力依赖，在节约资源、控制成本、提高空间利用率和作业效率等方面具备更大优势。当前，我国智能仓储市场规模持续壮大，在商业配送与工业应用领域的渗透率不断提升，发展前景广阔，吸引大批玩家入局。近年来，国家发改委、工信部、交通运输部等多个部委陆续出台政策，鼓励仓储环节智能化、自动化建设，促进物流行业降本增效。如在2022年，交通运输部与科学技术部联合印发《交通领域科技创新中长期发展规划纲要》，明确表明要推进仓储行业的智能化建设，为智能仓储领域发展提供进一步政策支持。总体而言，政策较少单一聚焦于智能仓储行业，一般依托智慧物流、现代物流进行宏观部署。政策颁布频次呈现增加趋势，对仓储行业的数字化水平要求也逐步提高。此外，政策不断推进智能仓储在制造业、农业、电商等领域中的应用，如利用智能仓储优化电子商务企业供应链管理，加强农产品仓储保鲜和冷链物流设施建设、推进农业与智能仓储行业深入融合等。当前，我国智能仓储行业在“互联网+”战略的带动下快速发展，与人工智能、大数据、云计算、物联网等新技术深度融合，整个行业向着运行高效、流通快速的方向迈进，自动化、信息化、智能化程度逐步提升。此外，3D、VR、环境感知、自主定位、路径规划算法等相关技术的突破也为智能仓储行业提供了进一步发展的空间。此外，与发达国家相比，中国物流成本仍有较大下降空间，物流各环节效率亟待提升。为了实现新旧动能转化、促进经济高质量发展，根据国家发改委及交通运输部发布《国家物流枢纽布局和建设规划》，要求推动物流效率进一步提升，将物流总费用占GDP比例下降至12%左右。而在物流领域，仓储环节则是物流全流程的关键节点，智能仓储应用成为仓储环节降本增效的关键。02建设真正的“智能工厂”东北证券报告指出，仓储智能化是产业数字化中不可或缺的一环。在生产制造阶段，企业可以通过数字化的技术与设备改造升级，强化工业互联网与物联网建设，构建数字化工厂、数字化车间，提升生产流程的自动化、数字化和智能化水平，促进产品质量与生产效率提高。从产业链分布上来看，智能仓储上游为设备商，中游为集成商，下游为各行业客户。上游主要是提供堆垛机、输送机、AGV、穿梭车、分拣机、叉车、货架等硬件设备的仓储装备提供商和提供WMS、WCS等软件系统的仓储软件提供商。中游是智能仓储系统综合解决方案提供商，这类中游厂商通常自身拥有核心设备和/或软件产品，并根据行业的应用特点使用多种设备和软件，设计建造智能仓储系统。下游则是应用智能仓储系统的各个行业，包括烟草、医药、电子商务、汽车、规模零售等行业。中国的智能仓储行业正在由集成系统阶段向智能自动化仓储阶段迈进。通过在仓储作业的搬运、存取、输送、分拣等各个环节中使用先进的自动化设备来替代传统的人力和非自动化设备，智能仓储系统可以实现作业效率的高效提升。在未来进入智能自动化仓储阶段后，仓储物流将不再局限于搬运、存取、输送、分拣等单一环节的智能化，而是在大规模应用堆垛机、分拣机、AGV等智能化设备以及MES、WMS、WCS等系统软件的基础上实现全流程智能化。同时，通过融入人工智能和大数据等先进技术，智能仓储将在未来与产线紧密衔接，使生产和仓储物流完美结合，实现真正意义上的智能工厂。03“智能制造+智慧物流”引领前沿趋势生产制造中用于储存、装卸、等待加工和输送的时间占比达75%，生产制造中物流成本占整个生产成本的比重则高达30%。无人叉车不仅能够完成生产物流的自动化搬运，减少人力成本和库存成本，还能通过搬运数据的实时采集和处理，提升生产物流柔性化管理。随着无人叉车技术的不断发展，智能化程度不断提高，其必将成为数字化、智能化工厂的重要组成部分，为智能制造注入新动力。当前国内外的无人叉车基本以改装为主，即在传统叉车的基础上，搭载导航控制等软件系统完成自动化改造，无法规避叉车本身存在的有轨导航、固定路线、容易堵塞、变更环境、无法智能避障等缺点。近日，MWC上海世界移动通信大会举行，捷象灵越与联想子公司联晟智达等生态伙伴联袂参展，围绕“智能制造与智慧物流”主题，展示了面向未来的、高柔性化的托盘机器人矩阵以及工厂智慧物流应用场景。捷象灵越专注于工业领域，是致力于打造完整无人叉车生态链的新型智能机器人公司。技术团队具备从机器人底层传动、电机运动控制至上层导航算法、调度系统的自主研发能力。以自研、全球独创的无人叉车机器人产品和JMS工业软件为核心，为制造企业提供智慧物流的整体解决方案。捷象灵越的新一代无人叉车机器人，打破传统叉车一百多年来的固有形态，融合激光雷达、视觉导航、高精度导航算法、智能调度等技术，满足工业自动化、数字化转型的高效率、高安全需求。捷象灵越已经具备较为完善的产品矩阵，包含无人叉车机器人产品-托盘机器人U、E系列以及JMS工业智能系统、IOT配套设备等，为生产全流程的高效、精准物料搬运场景提供了行之有效的解决方案。并聚焦制药、食品快消和半导体行业落地了多个生产物流示范项目，帮助企业打通工厂自动化的“最后一公里”，实现生产自动化，获得客户认可和复购。在新一轮科技革命和产业变革加快演进的同时，人工智能、5G等新技术与机器人技术进行了深度融合，机器人与其他工艺设备相互配合，已经变成了企业提质、降本、增效、降耗的一种主要的生产性手段，是智能制造体系中的一个关键的组成部分。随着产业数字化转型和智能化升级速度的不断加快，中国已成为全球最大的机器人市场和增长最快的新兴市场。《“机器人+”应用行动实施方案》的重磅发布，加速推进机器人产业高质量发展，国产机器人公司正面临着重大的战略机遇。捷象灵越主动融入了“机器人+”的发展趋势，以自主化、国产化为基础，持续突破机器人系统设计、模块化与灵活性重构、机器人云—边—端融合等技术难题，打造具有高柔性化、智能化、轻量化的无人叉车产品单元和系统解决方案。与此同时，捷象灵越联合产业上下游生态合作伙伴，充分发挥出中国产业链集成的竞争优势与科技创新能力，以技术创新来推动智能制造的发展，推动“万物智联”进程。参考来源https://mp.weixin.qq.com/s/Y31xJz34Y9dRYGu47jTz6whttps://mp.weixin.qq.com/s/kVKdbY0LOo1YpEoT5WOmYwEND相关阅读专访思必驰：DFM-2百亿级大模型主攻汽车、物联网等行业

前沿科技AI及AI应用作为一家16岁AI公司的董事长，思必驰创始人高始兴在今年初第一次使用ChatGPT时依旧难掩惊艳，“至少，发言稿可以不用专人写作了。”然而，伴随惊艳而来的，还有当时外界对几乎所有AI公司的质疑。大模型走红后，不论是计算机视觉、语音识别，亦或基于垂直任务的自然语言理解，都被统称为“上一代AI”。在36氪今年的交流中，就有好几家“上一代”AI公司坦言面对新技术倍感压力。对比之下，虽然思必驰也属人工智能语音语言公司，高始兴的内心却没有过多波澜，“我们比较早就布局了这一技术。之前十亿级的模型已经用在产品上，只是没有对外强调”。据介绍，思必驰十亿级参数量的模型，名为DFM-1，于2022年研发推出，在ChatGPT还未火热的2022年已进行了小规模产品应用。而在7月的发布会上，思必驰又新推出了DFM-2大模型，参数量达到百亿级别。除却已有布局，高始兴对思必驰的信心，还源于大模型的技术路线和场景积累。对比其他模型，DFM-2在技术上强调对话交互能力，在场景中强调专业化和行业化。思必驰联合创始人、首席科学家俞凯专门厘清了几个概念，“通用人工智能，必须要大模型加上语言计算才行，否则只是专用大模型。而在此基础上，通用大模型还分全域和垂域。”而语言计算，恰好是这家对话式人工智能公司的擅长所在。俞凯解释，大模型概念由来已久，包括AIphaFold蛋白质折叠、Stable

前沿科技能源科技近日，我国压缩空气储能系统研发方面取得重大突破，由中国科学院工程热物理研究所和中储国能公司联合自主研发的国际首套300MW级先进压缩空气储能系统膨胀机完成集成测试，顺利下线。储能技术是能源革命的关键支撑技术和国家战略性新兴产业。压缩空气储能具有规模大、成本低、效率高、环境友好等优点，是最具发展潜力的大规模储能技术之一。膨胀机是压缩空气储能系统的核心部件，具有负荷高、流量大、流动传热复杂、高效宽工况运行要求高等技术难点。经过多年的不懈努力，研发团队先后攻克了全三维设计、复杂轴系结构、动态调节与控制等关键技术，研制出完全自主知识产权的国际首台300MW级先进压缩空气储能系统多级高负荷膨胀机。2023年8月1日，中国科学院工程热物理研究所和中储国能公司完成了300MW压缩空气膨胀机的集成测试，各项测试结果均达到或超过设计指标，具有集成度高、效率高、启停快、寿命长、易维护等优点。该300MW压缩空气膨胀机的成功研制，是我国压缩空气储能领域的重要里程碑，推动了我国先进压缩空气储能技术迈向新的台阶。中国科学院工程热物理研究所是国内最早开展压缩空气储能研究的机构，通过19年的努力，建立了具有完全自主知识产权的研发体系，先后突破了系统全工况设计与控制、多级高负荷压缩机和膨胀机、高效超临界蓄热换热等关键技术，并分别于2013、2016、2021年建成国际首个1.5MW级、10MW级、100MW级先进压缩空气储能系统。中储国能公司是中国科学院工程热物理研究所压缩空气储能技术的产业化公司，具备百兆瓦级压缩空气储能系统研发、设计、制造、工程实施、投资和运营全套能力，已成为国际先进压缩空气储能系统的开拓者和引领者。双方于2018年起，在全球率先开展了国际首套300MW先进压缩空气储能系统的研发工作。压缩空气储能系统的大规模化是降低成本、提高效率、提高市场竞争力的重要途径。相比100MW先进压缩空气储能系统，300MW系统规模将提高3倍，单位成本降低20-30%，效率提高3-5%。此次300MW先进压缩空气储能系统膨胀机完成集成测试并顺利下线，标志着国际首套300MW先进压缩空气储能国家示范项目取得重大进展。据悉，上述工作得到了国家自然科学基金委、中国科学院战略性先导专项、国家重点研发计划项目等的支持。本文来源：中储国能END相关阅读国产5G小基站芯片走到台前，赋能新型基础设施建设

前沿科技芯片半导体在5G落地的过程中，5G基站的数量逐渐提升，也对5G基站芯片提出了迭代需求。在传统的5G宏基站上，核心芯片大部分由国外厂商包揽，而随着国内自研创新的提速，国产厂商也开始在5G小基站芯片上逐步完成自给自足。01小基站将成为5G部署重点《中国经营报》介绍，与5G普通基站相比，小基站体积更小，部署灵活，因此前者也被业内称为“5G宏基站”。而依照体积由大至小，5G小基站可再细分为微基站、皮基站和飞基站三种，常见部署在机场、火车站、体育场等普通基站无法覆盖的室内与局部场景。此外，小基站的价格也普遍比宏基站便宜1-2倍。在此前举行的行业研讨会上，中国移动研究院无线与终端技术研究所副所长李男曾指出，小基站是5G商用网络的重要组成部分，在规模化网络建设后，可以低成本按需补充大网覆盖和容量的不足。同时，工厂、矿山、医院等行业客户对5G小基站灵活组网需求十分强烈。业内人士表示，目前我国5G网络部署已进入精细化阶段，小基站将在未来几年成为5G部署重点。工业和信息化部最新统计数据显示，截至2023年4月末，我国已建成5G基站总数超过273.3万个，占全球5G总基站数的60%，占我国基站总量24.5%。前瞻产业研究院预计，2022年到2025年，中国5G小基站的年度建设量分别为60万、150万、200万、190万，对应的市场进度分别是390亿元、975亿元、1300亿元和1235亿元。芯片是5G小基站的核心部件。在传统的5G宏基站上，核心芯片大部分由英特尔、高通、恩智浦等国外厂商包揽，但随着国内自研创新的提速，国产厂商也开始在5G小基站芯片上逐步完成自给自足。在业内看来，5G小基站的登场，也意味着5G发展进入新的阶段。中国信通院5G应用创新中心副主任杜加懂指出，5G发展已经步入下半场，推进应用发展成为各方关注重点。尤其是在To

前沿科技芯片半导体ChatGPT的爆发正掀起一场前所未有的AI大模型竞赛。在这场竞赛中，速度是抢得先发优势的关键，从模型训练到落地部署，都对更高性能的AI芯片提出迫切需求。今年3月，AI视觉感知芯片研发及基础算力平台公司爱芯元智推出了第三代高算力、高能效比的SoC芯片AX650N。爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟在近日接受芯东西等媒体采访时谈道，AX650N芯片在跑Transformer时优势明显，而Transformer是当前大模型普遍采用的结构。Transformer最初被用于处理自然语言处理领域的任务，逐渐向计算机视觉领域拓展，并展现出在越来越多视觉任务中取代传统主流计算机视觉算法CNN的潜能。如何在端侧、边缘侧高效部署Transformer，随之成为越来越多有大模型部署需求的用户选择平台的核心考量要素。相比在云端使用GPU部署Transformer大模型，爱芯元智认为，在边缘侧、端侧部署Transformer的最大挑战来自功耗，这使得爱芯元智兼具高性能和低功耗的混合精度NPU成为端侧和边缘侧部署Transformer的首选平台。数据显示，在爱芯元智AX650N平台上运行主流的视觉模型Swin

前沿科技泛安全随着互联网和数字化的快速发展，加密流量在网络通信中的使用日益普遍。虽然加密流量确保了数据的机密性和完整性，但也给企业信息安全带来了新的挑战。黑客和恶意攻击者越来越多地利用加密通信来隐藏恶意活动，使得传统的安全防御不能及时阻止潜在的安全威胁。01加密流量分析具有重要意义信息安全与通信保密杂志社介绍，加密流量主要是指在通信过程中所传送的被加密过的实际明文内容。在安全和隐私保护需求的驱动下，网络通信加密化已经成为不可阻挡的趋势。加密网络流量呈现爆炸增长，安全超文本传输协议（Hyper

前沿科技商业航天4月20日，当埃隆·马斯克的SpaceX“星舰”在美国得克萨斯州点火发射时，身在国内的姚颂全程看了这场直播，这是这位30岁的CEO当下最关心的事情。2021年10月，姚颂有了一个新的身份——东方空间联合创始人、联席CEO。这是一家民营火箭公司，目前已获得多家机构的投资。2011年，姚颂凭借全国中学生物理竞赛奖项，保送到清华大学攻读电子工程专业，大学期间曾前往斯坦福大学访学。本科毕业后，姚颂于2016年创办深鉴科技专注AI芯片，该公司于2018年被赛灵思以3亿美元的价格收购。在那一次创业过程中，姚颂几乎把市面上所有的创业者奖项都拿过了，公司被收购后，他也获得一定的财务回报。更为关键的是，他收获了一种自信和安全感，他清楚地知道，任何时候去做任何事情，都没问题。深鉴科技被收购后，姚颂兼职做了经纬中国的风险合伙人。2021年，姚颂还作为创始合伙人发起SEE

前沿科技自动驾驶随着大数据、人工智能等数字技术在港口更多场景中落地，未来，港口将成为数据的集散地。港口智能升级改造的趋势，将是利用数字化技术提供全要素、全链条、集成化、一体化解决方案。在各个环节上，相关创企正成为智慧港口建设的科技“智囊”与攻坚力量。01科技赋能航运业智慧转型据央广网报道，如何推动航运业实现高质量发展，是我国在建设交通强国过程中备受关注的问题。一组官方数据显示，截至2022年底，我国注册船员总数达190万余人，同比增长5%。其中，海船船员90万人，内河船员100万人，船员数量位居世界前列。“今年以来，我国港口运行保持良好态势，1—5月，全国港口完成货物吞吐量达到了67.5亿吨，同比增长7.9%；完成集装箱吞吐量1.22亿标准箱，同比增长4.8%。”6月30日，国新办举行上半年水运高质量发展及2023年中国航海日发布会，交通运输部总工程师、水运局局长李天碧表示，我国水运绿色低碳智慧发展明显加快。他透露，接下来将大力推进智慧港口、智慧航道建设，不断增强水运发展的新动能。当前，我国交通运输不断向绿色低碳智能发展方式转型，李天碧表示，这也是高质量发展的必然要求。近年来，我国水运绿色低碳智慧发展明显加快，服务的质效也在持续提升。其中，在港口加快绿色转型方面，不断完善绿色港口的标准体系，去年以来先后发布了《水运工程节能设计规范》《港口工程绿色设计导则》等标准，通过标准引领，推动港口绿色低碳转型。加快推进港口大宗散货绿色集疏运，沿海主要港口煤炭集港都是通过铁路或者水路完成，今年1-5月煤炭、矿石通过铁路、水路、封闭式皮带廊道和新能源汽车等绿色运输方式的疏港比例进一步提升到92.7%和79.1%。另外，建立了长江经济带船舶和港口污染防治长效机制，到去年底基本做到了船舶污染物的来源可寻、去向可溯，构建了多部门联合监管和互联网监管格局，基本转入常态化运行。李天碧表示，目前已经建成的自动化集装箱码头达到16座、在建10余座，已建成和在建的自动化集装箱码头均居世界首位。同时，积极推进智慧航道建设，充分运用5G、北斗、大数据等技术，推进长江水系电子航道图的干支联通，加强航道运行监测，推动多梯级船闸联合调度、推进水上服务区数字化智能化转型发展。基于区块链的海运进口集装箱、大宗散货电子放货平台的应用不断得到拓展。02智慧港口向一体化发展中国水运报介绍，当前，以人工智能、大数据、数字孪生为代表的新一轮科技革命已经在港口落地生花，人工智能给港口带来了深远影响。交通运输部水运科学院研究员、物流技术中心总工程师罗本成告诉中国水运报记者，当前人工智能技术在我国港口的自动化码头、智能闸口、智能验箱、智能理货包括集装箱在港口内的水平运输乃至干散货装卸等方面应用的非常成熟，将原有工作效率提升300%至400%，成本降低80%以上。但是，单一环节的智能化，对效率提升的作用是有限的。未来的智慧港口，一定是整个作业流程的智能化。未来港口智能升级改造的趋势一定是利用数字化技术提供全要素、全链条、集成化、一体化解决方案，人工智能将和港口成为共同体。而上海国际航运研究中心首席信息官徐凯认为，随着大数据、人工智能等数字技术在港口更多场景中落地，未来港口将成为数据的集散地，人、车、货、船在港口留下的数据，终会沉淀下来，形成一个大数据池。将这些数据开展分析利用，可以为口岸服务、国际贸易、引航调度、海事管理提供数据支持。例如通过智能分析过往数据，将船舶到港时间精确到分钟，结合码头泊位实时的作业效率，让船舶在进港之前根据港口泊位的拥堵情况调节航速，让船舶和港口运转更经济、高效。03助力港口提质增效在船舶高危作业中，散货港口清舱具有很强的复杂性和危险性。说到货船，除了集装箱堆砌，还有一些流动的干燥货物，如矿石、谷物等，并不适合用集装箱运输。许多需要跨国航运的大宗商品，都是这样的形态，那么就需要用到散货船。一艘高达10层楼的散货船，其船舱均匀排列这些堆满船舱成千上万吨的货物在卸货时，会用码头岸边的卸船机上的抓斗，将船舱内的货物抓出。看上去，散货船清舱好像全程靠机械运作，并无安全风险，其实，散货船舱像是口小肚子大的坛子。抓斗只能直上直下的抓取货物，如果散货的流动性差，就会在船舱口下抓出一个深坑来。抓出来的坑可达几米甚至十几米，高度远超人和挖掘机。此外，流动性弱的货物还会附着在舱壁上。这时，就需要挖掘机、装载机、推耙机等进入船舱内部开展作业，把抓斗抓不到的物料，从舱壁移到船舱中央，可以理解为“搓堆”。装载机被吊进散散货船舱装载机在船舱内堆料真实散货船清舱工作环境就是这样恶劣，尽管危险频发，半封闭空间弥漫着尘沙和有害气体，机手还是必须面临着生命危险，长时间在船舱中作业。让高危作业变安全，是拓疆者正在做的事情。拓疆者是一家专注于开发工程机械智能远程操控系统的科技公司，核心产品是专为工程机械打造的“智能远程操控系统”，该系统能将工程机械升级为远程操控的机器人，实现更安全、更高效的施工作业。远程智控挖掘机、装载机等设备进行干散货船的清舱作业，有助于降低清舱工作的安全风险，提高作业效率。拓疆者致力于智慧港口建设，通过5G+人工智能技术为传统行业解决施工安全、效率的根本问题，传递科技的善意。参考来源http://www.zgsyb.com/news.html?aid=658161https://baijiahao.baidu.com/s?id=1770206014910709529&wfr=spider&for=pcEND相关阅读持续释放数据要素价值，隐私计算加速落地

前沿科技泛安全近年来，在政策驱动和市场需求同时作用下，隐私计算技术高速发展，已逐渐成为促进数据要素跨域流通和应用的核心技术，广泛应用于金融、通信、互联网、政务、医疗、制造、能源等诸多领域。01隐私计算技术进一步成熟“机器之心”认为，数字经济时代，数据作为新的生产要素和战略性资源，是科技进步、政策制定和经济发展的重要动力。但是，只有在隐私和安全得到保障的前提下，数据的价值才能最大化。近年来，随着《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》的颁布与实施，国家、行业、地方相继出台了一系列数据安全相关配套性政策文件，完善数据要素治理制度，保障数据流通交易安全。特别是2022年底发布的“数据二十条”，进一步推动了公共数据、企业数据、个人数据合规高效流通使用，数据“可用不可见”“可控可计量”成为法定要求。在推动数据二十条理念落地的途径中，隐私计算作为平衡数据流通与价值释放的关键技术解，得到了越来越多的重视。在2022年Gartner技术成熟度曲线列出的25项值得关注的新兴技术中，有6项与隐私计算相关，足见其价值与潜力。图片来源：gartner.com今年1月，工信部、国家网信办、国家发改委等16部门印发《关于促进数据安全产业发展的指导意见》，明确提出加强隐私计算、数据流转分析等关键技术攻关，加强数据质量评估、隐私计算等产品研发。隐私计算行业迎来更多利好。02促进数字经济高质量发展《隐私计算白皮书（2022年）》显示，近年来，在政策驱动和市场需求同时作用下，隐私计算技术作为保障数据安全流通的有效方式，乘时乘势高速发展，已逐渐成为促进数据要素跨域流通和应用的核心技术，广泛应用于金融、通信、互联网、政务、医疗、制造、能源等诸多领域。2022年，隐私计算在技术上迎来了一系列的创新迭代。一方面，各个主流技术路线持续迭代优化，在单点层面提升了能力上限；另一方面，为了适应现实场景，业内也开始探索通过技术融合等方式突破瓶颈。为降低单一技术局限性的影响，多技术融合为解决隐私计算的各类技术瓶颈提供了有效手段。多方安全计算与联邦学习融合，可以增强对中间数据的安全保护能力，实现更加安全的联邦学习聚合算法。多方安全计算与可信执行环境融合，可以防止因硬件环境被破坏导致的数据隐私泄露，同时降低多方安全计算跨网节点的通信瓶颈影响，进而提高计算效率。联邦学习与可信执行环境融合，可以通过技术手段降低对可信第三方的信任依赖，增强整套系统的安全性。隐私计算作为数据流通的重要创新前沿技术，近几年来在技术、应用和行业层面上都得到了快速发展，下一步应在性能提升、安全分级、互联互通等方面重点突破。未来，随着隐私技术产品的技术能力和应用模式越发成熟，隐私计算将有助于构建数据流通的基础设施，在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值，促进数字经济高质量发展。03隐私计算应用场景潜力无限近日，蓝象智联技术副总裁朱坤出席“身份识别技术大会”并介绍了隐私计算安全增强的人脸识别技术研究与应用。朱坤介绍，人脸识别在身份识别产业中具有丰富的应用场景，比如公安、司法、边检、智能安防、金融交易、医疗、公共交通等领域，可以说数字经济时代，人们已经离不开人脸识别应用。因此针对人脸数据的保护也体现在《个保法》、《数据安全法》等上位法中。但从实际应用来看，人脸数据泄漏的安全事件依然时有发生。蓝象智联自研的“以隐私计算增强安全的人脸识别技术融合解决方案”，能够满足人脸信息被广泛收集，同时保护自然人的隐私安全的现实需求。隐私计算技术下的方案，能够保证人脸特征单向不可逆，即无法通过特征推出人脸原相；可控关联，即不同应用持有的人脸特征无法直接关联，并可扩展出一个受管控的关联方式；可计算，即在满足隐私保护原则下，人脸特征与隐私计算技术结合，提供高精度、高性能的计算能力。为了实现这个方案，蓝象智联运用了包括同态加密、秘密分享、可信执行环境、模糊提取、密态索引等技术，蓝象智联的研发人员经过大量研究和测试，并通过与可信认证技术实验室老师的多轮讨论，沉淀出了具有自主技术产权的隐私计算人脸特征保护方案。这个方案就像把原始的生物特征锁在一个保险箱里，这个保险箱在设计的时候就有极强密码学的保护，就算泄露了，攻击者也无法盗取原始的生物特征。同时，蓝象智联的方案能够支持云边端一体化架构，具备加密模块集成的采集端，支持多重产品形态、多重设备，包括软件形式和硬件形式；具备密态存算的认证云平台计算端，支持分区部署、云部署和分散化部署等多种部署模式；具备安全自主可控的控制端，能实现分级控制、分区控制、分人控制等多种安全策略。这套方案的一系列应用场景，主要分为两大类：1:1场景解决方案，例如用工核验、经济犯罪追溯、反电信诈骗、犯罪记录核验、反洗钱、反涉恐融资等；1：N场景解决方案，例如社区监控、医院监控、酒店监控、商超监控、交通枢纽监控等。朱坤表示，通过隐私计算安全增强的人脸识别方案，能够从根本上解决人脸数据应用过程中的数据泄露风险，为制定和管理人脸认证的安全机制提供有效可行的安全保障，为各行各业在数据安全、网络安全、隐私保护等方面提供安全加密服务，更能促进人脸认证在全社会的推广实施。下一步，蓝象智联希望联合行业，推动标准化工作建设，突破关键技术进步，探索多样性场景验证，打造集约化的应用管理平台建设方案。参考来源https://mp.weixin.qq.com/s/qFyfLDC2EVWDx3YO8bhwZQhttps://mp.weixin.qq.com/s/BeHIRwAjm1qB8oaQgv1Y1gEND相关阅读机器人技术助推仓储物流智慧转型，解锁应用新场景

星科技•专精特新“小巨人”觉非科技李东旻：智能驾驶向大模型的进化与感知决策新范式的诞生

前沿科技AI及AI应用2023年已过半，人工智能已成为全社会所关注的焦点，时至今日，我们正在大踏步地向智能时代迈进。在过去，数科星球团队已走访近百家相关企业。一些企业展示了其应用的落地能力，思必驰便是其中一家。成立于2007年，思必驰可算人工智能行业的资深企业。同为剑桥大学毕业生，高始兴和俞凯为这家公司打下了十足的技术烙印。现在思必驰已成为苏州地区头部人工智能企业，旗下产品为不同行业提供人工智能解决方案，包括语音识别、自然语言处理、机器学习等技术。在日前，思必驰的DFM-2东风大模型发布会中，该公司创始人和首席科学家详尽地展示了这家企业的战略战术。对比其他行业参与者，思必驰更加务实且具有远瞻眼光。01服务业行业的“专用模型”如果抛开大模型不谈，思必驰是一家以AI语音语言技术为核心的人机交互解决方案提供商。思必驰是国内专业的对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，自主研发了新一代人机交互平台（DUI），和人工智能芯片（TH1520）；为车联网、IoT及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。比如，在远程会议场景中，它拥有降噪麦克风音箱，其中结合了360°全向识音、语音转文字、会议记录、蓝牙音箱等功能。这个系列的产品能有效过滤周围噪音并记录多人员说话内容，在“定向识音”功能里，可以指定识别说话区域、自动消除其他区域噪音。诸如此类的软硬件AI产品还可以应用到智能家居、智能客服、智能车载等场景中，并在金融、交通和政务领域被广泛应用。在大模型时代来临后，思必驰自研的DFM-2大模型问世，AGI开始落地具体行业。在这场围绕“真正的人工智能”的竞争中，思必驰拥有语音技术和落地能力两大优势。其所推行的“专用模型”概念区别于通用大模型产品，旨在更专注地在具体行业落地、推动不同行业进行智能化升级。目前，DFM-2大模型已逾百亿级参数。02垂直行业的智能化前景语音结合大模型，更像是《钢铁侠》里的“Jarvis”。这是一条看起来很炫、做起来很难的技术路线。不过，让思必驰有信心的是，他们已经在包括前端声学信号处理、语音识别、声纹识别、自然语言理解及生成、对话管理和语音合成等一系列技术积累十余年。此次敢于与众不同，实则属厚积薄发。虽是智能化，但在车联网、物联网、金融和公安政务等场景中，不同领域对智能化的需求不同。所以，其在硬件功耗、算力、安全性、云端配置和跨系统操作等细节上的要求也不尽而同。为了能达到更好的用户体验，让不同行业都能用上智能化产品，思必驰给出的方案是搭建专用模型、运用标准化解决方案帮助其构建全链路人机对话能力。“为此，我们推出由软及硬的多款标准化AI产品，包括对话软件、芯片、模组和整机产品。”思必驰董事长、CEO高始兴对数科星球说。很显然，这种方式可更好地让大模型实现数据-能力的循环，同时，也对智能化供应商提出了不小的挑战。高始兴认为，未来每个行业都可能会出现一个超级大脑或超级助理，而在这个过程中，智能化的增量场景中会率先吃到第一杯羹。比如，在汽车或电动汽车行业中，人机对话将内嵌至智能系统中，以进一步激活用户在“第三空间”内的语音交互需求；随着客厅、卧室、厨房、卫生间、阳台、运动休闲、娱乐、办公等各种场景逐步实现智能化升级，家电甚至茶吧机、麻将桌、按摩椅、跑步机等产品都将拥有新的智能化产品，人机对话将成为新产品的特色卖点。值得注意的是，思必驰的“专用模型”更强调人机交互解决方案，是自然语言（尤其是语音）和硬件结合的桥梁，它属于针对垂域的、具有通用智能的行业语言大模型。该公司联合创始人、首席科学家俞凯强调：“我们和其他垂域的行业大模型没有竞争关系，各自在领域中将技术投入产业应用，是可以合作的对象。”03To

星科技•能源科技打造一体化智能运输解决方案，助力矿山“绿色”转型

前沿科技自动驾驶近日，觉非科技CEO李东旻出席亿欧汽车主办“AI与新一代车载智能感知融合创新论坛”，并发表“智能驾驶向大模型的进化与感知决策新范式的诞生”主题演讲，从产业趋势结合技术发展特点以及在感知决策中的能力应用等角度进行了系统化介绍。觉非科技是国内领先的自动驾驶感知决策算法与数据服务商，以“多传感器融合计算”为核心技术路线，围绕乘用车出行、干线物流和城市末端三大应用场景，提供跨场景、跨平台、跨终端的智能驾驶解决方案，实现了国内产业领域中少有的“三跨”服务能力。觉非的融合感知系统目前已覆盖车端与路端，构建了适用于全栈自动驾驶的具备“感知-决策-数据”闭环能力的量产方案，以“数据驱动量产化”为核心业务目标，为合作伙伴实现自动驾驶闭环能力。01自动驾驶量产时代的软件Tier1李东旻首先就“软件定义汽车”背后的核心驱动力进行了阐释。首先，整个汽车的电子电气架构已经基本转向了大算力平台与中央软件平台结合的架构，这使得以软件为核心的解决方案得以“上车”。其次，国内主机厂正在不断增加对自动驾驶技术的投入，以确保响应快速的迭代周期，而这也为软件的发展带来了不断扩展的蓝海空间。与此同时，AI模型将进一步影响汽车数字化程度，车辆软件功能与OTA将主要围绕数字化进行升级，且未来大部分升级将在软件层面进行，而不论是大模型还是小模型，都将使汽车越来越趋近于数字化产品，这种转变带来的化学反应和新产品形态，将在未来发展中具备巨大的潜力。02自动驾驶向大模型的进化演讲中，李东旻介绍了自动驾驶发展的不同阶段。在第一阶段中，智能驾驶解决方案依靠的是各个小模型的堆叠，也就是通过多个独立“小模型”构成自动驾驶的感知、跟踪、融合、预测等能力，而这也是现阶段自动驾驶解决方案的主要输出方式。觉非科技的融合定位能力、激光点云融合感知能力即是自动驾驶小模型的典型代表。“从2022年开始，觉非科技的融合定位产品就已经开始量产上车。”李东旻提到。觉非在自动驾驶车辆的定位上，融合了激光点云或者视觉感知信息、车身信号与高精度地图数据，通过适配层、算法支撑层与融合层，将多种车辆信息与环境信息进行实时数据融合计算，可应对各类道路复杂场景。在这个阶段中，觉非科技业界首创完成了3D

前沿科技芯片半导体大模型正对算力提出史无前例的要求，AI芯片作为大模型的大脑，是支撑ChatGPT们高效生产及应用落地的前提。保证算力的高效、充足供应，是目前AI大算力芯片厂商亟需解决的问题。换言之，ChatGPT的出现，也为初创芯片厂商提供了弯道超车的机会。01大模型背景下的AI芯片“偲睿洞察”认为，从2022.11.30的ChatGPT，到2023.6.13的360智脑大模型2.0，ChatGPT们正如雨后春笋般涌现，而AI应用千千万，把大模型打造好才是硬道理。对于大模型“世界”来说，算法是“生产关系”，是处理数据信息的规则与方式；算力是“生产力”，能够提高数据处理、算法训练的速度与规模；数据是“生产资料”，高质量的数据是驱动算法持续迭代的养分。在这之中，算力是让大模型转动的前提。众所周知，大模型正对算力提出史无前例的要求，具体的表现是：英伟达数据显示，在没有以Transformer模型为基础架构的大模型之前，算力需求大致是每两年提升8倍；而自利用Transformer模型后，算力需求大致是每两年提升275倍。基于此，530B参数量的Megatron-Turing

1:1版式还原，无需更改格式，提供实时的翻译体验，广泛应用于多语言文档密集处理场景。“曹植”大模型多语言

前沿科技泛安全随着网络安全威胁的不断升级，仅仅站在防御者的角度检测网络攻击行为的传统网络防护手段已经稍显落后，目前，渗透测试已经成为现代企业组织主动识别安全漏洞与潜在风险的关键过程。近年来，自动渗透测试成为企业的新选项。01渗透测试成网安新方向据“邮电设计技术”刊文，互联网面临的安全威胁与日俱增，高级可持续攻击的出现使得网络空间的安全问题更加严峻，网络安全防护显得更加重要。渗透测试是一种安全测试和评估的方法，能够从攻击者角度，发现目标系统的安全漏洞以及钓鱼攻击等社会工程学操作的脆弱点。渗透测试所产出的结果都将以报告的形式输出，根据渗透测试报告，有针对性地对网络系统进行完善，提高系统的安全性。“安全牛”认为，从攻击者的角度思考可以更快速了解企业在网络防御方面的不足。网络安全渗透测试工作的本质就是扮演攻击性黑客的角色，梳理企业的IT资产、寻找漏洞和攻击路径，以便更好地修复或应对风险。从企业的角度来看，渗透测试的目标是验证现有的安全策略有效性，以识别可能造成潜在风险的不足。而对渗透测试人员来说，他们的目标是实际登录到被测试的系统和应用程序，并尝试数据窃取行动。真正的攻击者根本没有范围限制，并且可以通过多种方式攻击组织，例如直接攻击暴露在互联网上的业务系统和应用程序，或利用员工某些安全薄弱环节实现入侵。在渗透测试服务的实施中，通常都需要包括以下关键步骤：侦察、攻击面枚举、漏洞检测、渗透攻击、撰写报告、修复和重新测试。定期开展渗透测试对企业来说很宝贵，其作用不仅仅在于发现安全问题，对软件开发人员更深入了解系统实际运行情况也会大有帮助。不过，当很多企业准备制定渗透测试计划时，他们对渗透测试服务的理解和需求，往往与真实服务现况存在着很多偏差和误区。虽然大多数企业熟悉并进行手动渗透测试，但近年来自动渗透测试成为一种备受关注的选择。02智能化、自动化渗透测试“邮电设计技术”指出，当前各种威胁网络安全事件频发，渗透测试越来越多地被组织和企业用于保障系统和服务的安全。根据渗透测试过程中人工参与程度的不同，可以将渗透测试分为传统渗透测试和自动化渗透测试。1、传统渗透测试传统的渗透测试技术，主要依赖测试人员借助渗透测试工具。测试人员需要根据自己的经验利用多种方法获取目标系统信息，探索并确定脆弱点，进行漏洞利用和后渗透测试，最后使用报告文档来描述渗透测试的整个流程、分析系统存在的风险点以及提供修复建议。整个过程中对测试人员的经验水平有很强的依赖，对相关知识的掌握有很高的要求，同时渗透操作复杂繁琐，存在大量重复的操作，需要投入较大的时间和人力成本。2、自动化渗透测试自动化渗透测试在一定程度上克服了传统渗透测试的弊端。自动化渗透测试在整体流程上和传统渗透测试相似，不同点在于自动化渗透测试能够自动分析目标系统所在网络环境，发现并验证目标系统潜在的漏洞点和脆弱性。自动化渗透测试的出现，将安全专家从复杂重复的劳动中解放出来，降低了渗透测试的成本。随着机器学习和深度学习技术的发展，人工智能技术已经应用于各个领域。智能化、自动化是渗透测试未来的方向。不过，“安全牛”指出，在当下的实际工作中，企业在选择渗透测试方式时，往往不是二选一的问题。相反，自动渗透测试工具应该辅助手动渗透测试工作。相关人士表示，目前，自动渗透测试工具并不完全适用于所有类型的渗透测试。至少在接下来几年，它们不会完全取代渗透测试人员或红队。自动化还带来了渗透测试即服务（PTaaS）的发展潮流，一些供应商已经提供一些服务。PTaaS产品结合了手动渗透测试和自动渗透测试，通过两者的结合使用，企业更容易完成特定的渗透测试工作，例如满足合规或监管要求等。03智能自动化攻击验证平台随着企业网络资产规模的扩大和更频繁的变化，自动化渗透测试逐渐被人们所关注。那么，自动化渗透工具能解决什么问题？1、资产和攻击面梳理：协助企业快速清点网络资产，识别暴露的攻击面。2、系统上线前检查：在系统上线前发现可被利用的脆弱点，领先攻击者一步修复漏洞，降低被入侵的风险。3、内网安全风险评估：侧重以内网IT资产为目标，通过横向移动、域渗透等攻击方式，对DMZ区、办公区等内网应用和服务存在的漏洞和高危风险进行全面评估。4、专项风险检查：提供针对勒索病毒、第三方框架等专项测试场景，帮助企业全面评估网络和业务中是否存在某个专项风险问题，针对性修补，降低被入侵、数据泄露或者业务退服等风险。5、为攻防演练中蓝队、红队双向赋能：对于蓝队，可以在攻防演练前利用自动化渗透工具进行全面的自查评估和整改，从而更好地应对攻击。对于红队，提供人机结合的安全检测能力，利用自动化渗透工具快速进行漏洞挖掘和利用，减轻红队人员工作量，提升工作效率。企业可以将自动渗透和人工渗透相结合，利用自动渗透的便捷性，针对资产量庞大、资产频繁变化的业务场景，做快速、基础性、持续性的安全检测，让安全渗透人员重点专注于复杂逻辑类漏洞风险问题的识别发现。墨云科技结合AI与渗透攻防技术，打造了一款智能自动化攻击验证平台VackBot（虚拟黑客），可自动进行资产挖掘、攻击面识别、漏洞验证、模拟攻击利用和风险取证，自主决策探寻所有可能的攻击路径，基于漏洞原理检测和验证各类漏洞，测试结果精准，为用户输出高质量渗透测试报告。VackBot(虚拟黑客）智能自动化攻击验证平台可实现：1、攻击面挖掘：自动识别端口服务、WEB指纹、URL、后台登录入口、文件上传入口等攻击面信息。2、漏洞检测与验证：自动检测和验证各类系统漏洞和WEB应用漏洞。3、模拟攻击与风险取证：自动生成漏洞利用载荷，对漏洞进行模拟攻击利用，实现对目标系统的模拟攻击和风险取证。4、智能化渗透测试：自主决策探寻所有可能的攻击路径链，自动执行迭代攻击和横向移动。5、风险可视化和报告：以攻击链图方式对整个渗透攻击过程进行可视化展现，清晰展示渗透过程和关键风险点位置。墨云科技作为国内领先的智能网络攻防科技安全服务提供商，一直秉持着让网络攻防更智能的使命，不断创造突破性技术，专注人工智能在攻防安全领域的应用研究，打造智能化产品体系，为客户提供全方位的信息安全服务。参考来源https://mp.weixin.qq.com/s/2yXkvdRKN_UyqkWprgJmTghttps://mp.weixin.qq.com/s/7nVbPTMD694NWX2xhgN6WAhttps://mp.weixin.qq.com/s/s_By3yETFrhbWIe6IkfCKAEND相关阅读终极能源探索之路：可控核聚变离我们有多远？|

前沿科技能源科技由于核聚变具有清洁安全、燃料丰富且无温室气体排放等特点，因此被视为未来社会的“终极清洁能源”。借由聚变能解决能源问题，一直是全球各国关注的重要事项。近年来，可控核聚变在技术上接连取得重要突破，使其商业化进程开始加速。01可控核聚变或成终极能源据“创业邦”介绍，核聚变的原理可以简单理解为模仿太阳的工作机制，让两个原子核聚合成一个更大的原子，并在这个过程中释放出巨大能量。即便站在人类文明史的角度来看，可控核聚变也具有重大意义。其原材料在自然界中取之不尽，再加上排放无污染，或将成为解决能源问题的终极方案。据核聚变工业协会（FIA）发布的报告显示，2022年全球有超过30家公司致力于实现核聚变的商业化，这些公司已累计获得超过50亿美元融资。自美国物理学家贝特在1939年通过实验确证了核聚变以来，人类在这一方向上的探索便一刻也未停下。直到近年来，可控核聚变在技术上接连取得重要突破，使得越来越多人开始相信其走向商用化的日子不远了。2021年5月28日，基于40多年的努力，中科院合肥物质科学研究院有“人造太阳”之称的全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）创造了新的世界纪录，成功实现可重复的1.2亿摄氏度101秒和1.6亿摄氏度20秒等离子体运行。这项突破是人类向核聚变能源应用上迈出的重要一步。相关科研人员介绍，新纪录进一步证明了核聚变能源的可行性，也为其迈向商用化奠定物理和工程基础。今年4月12日晚，EAST又一次创造了新的历史，成功实现稳态高约束模式等离子体运行403秒。借由聚变能解决能源问题，一直是全球各国关注的重要事项，国际热核聚变实验堆（ITER）计划正是由此而生。该计划是全世界最大的大科学工程国际科技合作计划之一，旨在探索聚变能的可行性，承担该计划的成员国分别为中国、美国、欧盟、俄罗斯、印度、日本和韩国。02推动聚变能加速商用《新能源日报》认为，由于核聚变具有清洁安全、燃料丰富且无温室气体排放等特点，因此被视为未来社会的“终极清洁能源”。随着高温超导技术突破，小型化聚变堆成为可能，装置整体成本明显降低，研发迭代速度大幅加快，加大了可控核聚变商业化的预期。东吴证券研究显示，磁约束核聚变是目前主流可控核聚变的实现路径，主要通过托卡马克装置实现，全球约一半的可控核聚变装置均采用磁约束方案。当前，随着高温超导等技术持续突破，为实现可控核聚变商业化增加了更多可能性。据公开资料显示，近年来行业新增的紧凑型、小型化托卡马克可控核聚变装置，均采用高温超导磁体。东吴证券马天翼团队分析认为，高温超导技术成熟，高性能高温超导材料可助力获得更强磁场，推动可控核聚变装置小型化，加速商业化核聚变系统开发。同时，高温超导磁体相较于低温超导产生的磁场更强，突破低温超导材料磁体磁场上限，推动了可控核聚变装置小型化与成本降低。去年12月，美国加州国家实验室首次成功在核聚变反应中实现“净能量增益”，这也被业内视为一项“里程碑式成就”，可控核聚变在理论上具备了落地可行性。当前，随着更多企业入局、相关资本加码，这在一定程度上加速了可控核聚变领域的商业化进程。尽管目前可控核聚变领域距离实现真正商业化还面临不少待解难题，在《新能源日报》记者的采访中，不少业内人士表示看好该领域的市场前景。今年5月，中核集团核工业西南物理研究院聚变科学所所长钟武律在公开演讲中表示，“未来我们要在很短的时间内突破聚变堆相关的核工程与核技术问题，我们有望在10-20年的尺度内获得可控核聚变的能量。”他认为，“我国磁约束聚变从上世纪50年代开始规划部署，已走过原理探索、装置研究以及规模实验阶段，正逐步进入燃烧实验和实验堆阶段。可控核聚变能源是未来理想能源之一，是目前认识到的最终解决人类能源问题的重要途径。”03如何快速经济地实现聚变能以全人类数十年磁约束核聚变研究为基础，在高性能磁约束位形、高临界电流密度和临界磁场的高温超导材料、高热流偏滤器和人工智能等技术的推动下，各种聚变纪录不断打破。各国也从政策和立法等方面为聚变能的到来作了准备。无限、安全、零碳的可控聚变能正在以前所未有的速度走近人类，一个崭新的数十万亿元级产业即将落地。受益于以上进展，国内外众多企业采用各种新颖的路线投身聚变能开发，希望推动聚变能更快地商用。近日，SUNIST-2球形托卡马克建成并开展了首轮运行，获得第一等离子体。SUNIST-2位于星环聚能在陕西省西安市高陵区的零号实验场地，是我国目前磁场最强、等离子体性能最高的球形托卡马克（如下图），设计参数为大半径0.53米，小半径0.33米，磁场1.0特斯拉。SUNIST-2聚变实验装置SUNIST-2由清华大学设计，星环聚能和清华大学联合建设，于近日成功运行，并获得100千安培等离子体电流，顺利达到初期目标。典型放电波形（左）和等离子体图像（右）如下图。之后，星环聚能将基于SUNIST-2从原理上验证磁重联加热技术和多冲程运行方式，为建设下一代聚变级技术验证装置CTRFR-1作准备。典型放电波形（左）和等离子体图像（右）星环聚能的聚变能开发路线基于高约束性能的高温超导强磁场球形托卡马克，使用磁重联高效地加热等离子体至发生聚变反应，并以类似内燃机的方式多冲程运行，持续输出聚变能。这条独特的技术路线以大量实验反复验证的球形托卡马克为基础，但省略了大功率射频波和中性束注入等复杂而昂贵的系统，避开了电流驱动的难题，同时还提高了氚增殖率。这些设计极大地简化了聚变堆的结构，显著提升聚变堆的经济性，降低运营聚变电站的复杂度和难度，具有非常突出的商用优势。2022年中完成天使轮融资后，星环聚能迅速扩充团队、建设场地，和清华大学工程物理系、中科院等离子体物理研究所一起快速、精准地完成了SUNIST-2主机的装配，并形成了超高真空密封、大电流接头超低电阻检测、位置和振动测量和分析等一系列新方法或专利。同时，公司自主设计并开发了环向、极向和欧姆磁体线圈配套的模块式秒级脉冲功率电源。这些电源使用大电流IGBT和超级电容，单向输出电流可达110千安，双向输出电流可达±22千安，响应速度可达0.1毫秒，多项指标达到国际先进水平。SUNIST-2的主机、配套电源以及真空等设备都由自主开发的基于微服务和网页的控制系统集中监测和控制。此外，还建设了磁、干涉、辐射等基础等离子体诊断，开发了基本的等离子体放电集成模拟代码用于预测和指导运行。部分磁体电源装置建设过程中，星环聚能完善了由聚变科学、工程技术、基础工艺、支持等部门组成的复合型团队。随着聚变实验装置的建设，星环聚能以西安为中心的上下游供应商体系也初步形成，涉及机械、仪器仪表、电力电子、信息技术等多个行业，促进了当地聚变相关产业的发展。参考来源https://mp.weixin.qq.com/s/C-rFQldHywHa1HwvcdkhTwhttps://mp.weixin.qq.com/s/8LLfe6LGRag3WVbj46A_ZwEND相关阅读打造一体化智能运输解决方案，助力矿山“绿色”转型

前沿科技自动驾驶近年来，随着矿山建设和采矿活动的“高效、安全、环保”要求，国内矿山智能化水平不断提升，尤其是大数据、自动控制、物联网和5G等技术的逐渐普及，让部分矿山的智能化建设取得了突破性进展。01加快建设现代化矿山根据“中国矿业杂志”报道，改革开放四十多年来，我国矿业在为经济社会发展提供大量基础原材料的同时，也存在能源、资源、环境等多重压力，矿业作为传统行业需要尽快解决开发方式粗放、生产效率和能源利用效率不高、资源利用水平低等一系列难题。国家对矿业行业十分重视，要求要大力推进数字化绿色化协同转型发展，特别是把“推动数字技术赋能采矿行业绿色化转型”作为矿山企业转型升级和加快发展的一项重要任务。近年来，随着推动矿山建设和采矿活动的“高效、安全、环保”，国内不少矿山企业数字化设计工具普及率、关键工艺流程数控化率已有一定程度的提高，矿山智能化水平也在不断提升，尤其是大数据、自动控制、物联网和5G等技术应用的普及，让部分矿山的智能化建设取得了突破性的进展。智能矿山是对矿山地质与测量、矿产资源储量、采矿、选矿、资源节约与综合利用、生态环境保护、生产经营等各要素实现数字化、自动化、信息化和协同化管控，并且其运行系统具备感知、分析、推理、判断及决策能力的现代化矿山，是将数字化、自动化、智能化等技术与矿山生产经营过程相结合，实现矿山智能化生产和管理的综合系统，体现智能化新技术新理念新方法在矿业行业的应用。“5G行业应用”介绍，5G车联网赋能自动驾驶矿卡的总体架构包括“自动驾驶矿卡、车联网、云平台”三个层面以及相应的安全保障体系。其中自动驾驶矿卡具备自车感知、通信、决策和执行等能力，与其他设施之间实现5G+C-V2X多模车联网通信。云平台实现矿山场景信息的融合分析，构建虚拟矿山运输作业模型，面向不同应用场景提供作业调度、路径规划、联合决策和协同控制，可以实现远程驾驶、自动驾驶的业务管理，并为业务规划网络路径。安全保障体系包括信息安全保障和功能安全保障，信息安全保障面向端、管、云三个层级提供相应的安全保障支持，功能安全则面向概念、系统、硬件和软件四个过程提升功能安全保障。02“安全”的露天煤矿更需无人驾驶众所周知，露天煤矿安全生产管理的重点和难点在于运输环节，传统的运输方式一是作业环境差，宽体车司机在高寒、酷暑、颠簸、扬尘等恶劣工作环境工作，在现场作业人员占比超过70%；二是从业司机老龄化、招工留工难等问题凸出。那矿工的生命安全和工作环境如何得到保障呢？

前沿科技芯片半导体2023年，ChatGPT的爆火，就此开启了国内互联网大厂以及众多创业公司在大模型领域的激烈竞技。在数据、算法之外，大模型对于算力的巨大需求，也让以GPU为代表的底层芯片，继云计算数据中心、自动驾驶等东风后，再度在以ChatGPT为代表的AI

前沿科技芯片半导体微纳光学是近几年来发展迅速的一个光学分支，从超材料到表面等离子激元，从微腔到微环，从近场成像到超透镜，几乎覆盖了光学的各个领域，其呈现出来的性能也让人感到惊喜。随着科技的发展进步，微纳光学正变得越来越重要。01微纳光学技术受到热捧据“麦姆斯咨询”介绍，微纳光学（Micro/Nano

前沿科技芯片半导体随着去年年底ChatGPT的发布，生成式人工智能迎来爆发式增长，人工智能又一次成为了市场关注的焦点，这意味着人工智能步入了新航海时代。半导体产业迎来全新的发展良机，爱芯元智就是其中受益的企业之一。近期在芯谋研究承办的“2023中国·南沙国际集成电路产业论坛”上，电子发烧友网的分析师与爱芯元智CEO仇肖莘博士开展了一场深度对话，谈到了爱芯元智作为一家AI芯片企业的技术产品与战略规划，也探讨了人工智能时代企业发展的走向。爱芯元智创始人、董事长兼CEO仇肖莘博士01大力会出奇迹，但算力下沉是必然毫无疑问，ChatGPT的市场表现，让大家看到了大算力、大数据与大模型结合之后的无限想象空间，“正所谓大力出奇迹，在一个行业发展的初期确实需要这样的方式，用无限的算力先把算法跑起来。”仇肖莘博士在与电子发烧友网交流时表示，这种做法存在成本过高的问题，当算法优化到一定程度后，就需要开始做减法。在仇肖莘看来，这与开发一个产品类似，从初期的大算力，到算法优化，继而逐渐收敛到可商用的高性价比解决方案。她认为，未来的AI不会是只存在于云端的通用智能，而是分布式存在，既有云端的通用智能，也有下沉到边缘侧和端侧的边缘智能。因此，爱芯元智在这场AI大潮中，将自身定位为人工智能感知与边缘计算平台公司，专注于高性能、低功耗的边缘侧、端侧人工智能芯片开发，成为物理世界与数字世界的关键连接点。众所周知，视觉是人类感知周围世界的重要手段，人类接收外部信息的来源，80%-90%都来自视觉。同样，机器接收外界信息的80%-90也要通过传感器。爱芯元智就是把这些物理世界的信息，通过视觉传感器来数字化，继而在数据中心和服务器里进行数字建模，即数字孪生，然后在数字世界里控制和处理。为了真正能让机器看得见、看得清、看得懂，爱芯元智在2019年5月成立之初就自研了爱芯智眸®AI-ISP和混合精度NPU两大核心技术。其中，爱芯智眸®AI-ISP颠覆了传统ISP纯硬件通路的设计方式，通过将pipeline中的重要模块进行AI化，将有限的算力集中于去噪、HDR成像、场景增强等最关键、人眼最可知的功能中，从而实现了整个AI-ISP的最佳效果，在黑光等各种复杂应用场景中全面提升成像效果。与此同时，爱芯元智也引领了黑光全彩相机品类的新风潮。爱芯元智混合精度NPU则通过减少数据搬运，在降低功耗、成本的同时大幅提升NPU效率。其高性能、低成本、易使用的优势，不仅能满足CNN网络的高性能需求，也是端侧和边缘侧部署Transformer的优选平台。02智慧城市起步，汽车市场接力在创业之初，爱芯元智基于其AI-ISP和NPU两大核心技术，选择了智慧城市这个细分赛道，其用时仅9个月即流片成功的第一代芯片AX630A，在2021年成功落地华东市场，与智慧城市、智能交通头部企业达成深度合作，进入量产状态。同年7月，爱芯元智成功点亮了其第二代芯片AX620A，该款芯片在2022年成功落地华东、华南市场，在智慧城市场景中得到了更加多元的应用。凭借这两代芯片，爱芯元智在智能视觉处理芯片领域有了一席之地，随着出货量的攀升，跻身主力供应商之列。也是在2022年，爱芯元智推出了影像专用芯片AX170A，由此正式进入消费电子领域，全面提升手机夜景拍摄体验。此外，基于在智能视觉处理领域的技术积累，爱芯元智也更容易地从智慧城市的领域跨入了火热的自动驾驶领域，2022年7月M55H芯片通过车规级认证。据仇肖莘博士透露，虽然爱芯元智的汽车市场战略近期才官宣，但其实两年前已经开始布局，目前第一款芯片已经量产，该SoC芯片主要应用于前视一体机，L2级辅助驾驶上。据悉，该芯片已经在两款车型上量产，5月31日达到SOP。另外一个商用车会在今年Q3量产。同时，他们也在积极地与其他OEM合作，预计明年会有更多量产车型面世。那么，为何爱芯元智能这么容易地从智慧城市跨越到自动驾驶领域呢？仇肖莘指出，从当前的L1/L2、L2+到未来的L4/L5，环境感知是实现自动驾驶的基础，多传感器融合能提高系统的冗余度和容错性，这与智慧城市领域芯片在感知与计算的基础技术上是相通的。而爱芯元智从成立之初即深耕智慧城市领域，尤其在高端产品线上具备明显优势，核心技术、工具链都得到了客户验证，利于行业移植；另一方面，一体两翼的发展战略也有效分担了研发成本，快速获得高性价比产品。因此，爱芯元智能够很快推出车规级芯片，并迅速上车。诚然，汽车市场与智慧城市是两个不同的市场，仇肖莘表示，爱芯在跨入汽车市场时也遇到了不少挑战。比如AI-ISP车和智慧城市领域应用最大的区别是低延迟，那在设计芯片的时候就要额外满足车的要求。“但当我们在之前积累的绝大部分核心技术能力都能够平移过来时，就已经减少了很多试错的周期。因为如果单纯做一颗车规的芯片，研发可能需要18-24个月，找客户做定点，又要花1年时间，等真正有反馈，可能需要3-4年。而我们用比较成熟的IP上车，就减少了很多试错成本，同时加快了迭代速度。”仇肖莘博士进一步指出。公开资料显示，爱芯元智车载业务定位Tier2，提供高性能低功耗AI

6月30日，上海映驰科技有限公司宣布完成近亿元B2轮融资。本轮融资由云晖资本领投，紫峰资本和知风之自基金跟投。此轮融资将主要用于产品研发与人才招募。这是继B1轮产业融资后，映驰科技在一年内获得的新一轮融资，充分表现出资本市场对映驰科技的高度认可。此前，联想之星曾投资映驰科技天使轮、A轮。映驰科技成立于2018年，专注于智能汽车高性能计算软件平台与自动驾驶软件产品的研发与服务,以智能驾驶应用级操作系统和嵌入式人工智能为核心技术。随着智能汽车不断往高阶自动驾驶快速演进，汽车中间件有助于屏蔽底层复杂性，将共性部分进行抽象并实现软硬件解耦，从而帮助主机厂与Tier1的开发人员高效地实现应用开发。映驰科技自主研发的高性能计算软件平台EMOS，是面向整车的中间件平台，应用于自动驾驶与中央计算。EMOS平台支持异构、多芯片、高性能计算，可为整车提供全局时间同步、全局任务调度及多种系统服务，不但兼容AUTOSAR

星科技•机器人/智能机器无线通信芯片提供商「极芯通讯」完成数亿元人民币新一轮融资

前沿科技泛安全隐私计算强调数据可用不可见，保护数据全生命周期的安全，在保障安全的基础上充分释放了数据价值。当下，隐私计算平台间难以互联互通，成为数据要素流通和数据价值释放的阻碍，跨平台互联互通逐步成为行业新共识。01隐私计算跨平台互联互通势在必行中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的吕艾临、闫树撰文《隐私计算跨平台互联互通的若干思考》指出，隐私计算作为一种助力实现“数据可用不可见”的关键技术，在近几年受到了越来越多的关注，相关技术产品百花齐放、行业生态建设如火如荼。从技术发展的角度看，隐私计算之所以如此火热，主要在于它改变了传统的数据流通形态，增强了数据流通的可控性，在一定程度上回避了数据权属与安全保护争议，为数据要素流通提供了新模式。在推广隐私计算落地应用的过程中，不同技术厂商提供的产品和解决方案在设计原理和功能实现之间存在较大差异，使得部署不同技术平台的数据流通参与方之间无法跨平台完成同一个计算任务。为实现多个合作方之间的数据融合，用户往往要付出极高的沟通成本以协调产品选型方案，甚至不得不部署多套产品以逐一适配，造成重复建设。作为促进跨机构间数据共享融合的关键技术，隐私计算有望成为支撑数据流通产业的基础设施，但高额的应用成本不利于隐私计算技术的推广应用，解决不同产品之间的技术壁垒，实现隐私计算跨平台间的互联互通已成为产业内的迫切需求。当然，隐私计算的跨平台互联互通不只需要在技术层面进行攻关，更需要在商业层面继续突破。因此，相关标准规范体系不能只停留在标准文稿制定层面，等待由统一的规则指导实施，还必须从实践中汲取经验，推广运营事实标准，由正式标准在原则要求层面对事实标准进行引导，由事实标准从实际业务场景中对正式标准进行细化完善，双管齐下，最终在技术方案选择、跨平台协同和具体应用实施的各个环节给出具有普遍共识的、可落地执行的细节指引。02隐私计算互联互通迎重大进展近日，行业级隐私计算互联互通研究迎来了重大进展，《金融业隐私计算互联互通技术研究报告》完成编制并重磅发布，蓝象智联作为主编单位深度参与编制。这一成果的发布，将成为国内金融行业隐私计算互联互通标准规范制定的重要学术依据，更是促进金融行业不同机构、不同平台间隐私计算互联互通落地的重要实践。该报告对于隐私计算互联互通研究的深度与广度在业界处于领先，覆盖隐私计算各层级与各技术路线，所提出的互联互通框架具备普适性与可扩展性。该《报告》编写过程中，蓝象智联牵头了两个关键子课题的研究：“传输接口与报文研究”与“安全算子接口与服务化研究”，为互联互通的技术共享和融合提出了有效的设计方法。除此之外，蓝象智联在“管理面元素与接口研究”、“流程调度接口与算法容器加载”、“互联互通生态体系研究”等子课题上也有贡献显著。蓝象智联在本次课题的研究过程中，始终从金融行业异构隐私计算平台互联互通的实际需求出发，围绕着业务价值逐步展开，通过理论研究、技术论证、与实际问题相结合等过程，逐步推进建立行业共识。深度参与课题研究工作的蓝象智联首席架构师、蓝象研究院院长王超表示，该研究报告，依托互联互通实际落地开展，在业内达成了普遍的共识，有着深远的意义，为金融行业异构隐私计算互联互通标准打下了坚实的基础，也为跨行业互联互通提供了可参考的标杆。后续，蓝象智联将与课题组一起，以报告的研究成果为依托，通过“技术+标准”双轮驱动的方式切实推动行业级互联互通统一框架落地，加快《金融行业异构隐私计算互联互通平台技术规范》团体标准编制以及互联互通验证工作。同时，蓝象智联将继续协同课题组秉持“安全互通、兼容开放、生态共荣”的原则，发挥自身优势，加强与行业各方协同，探索共建隐私计算互联互通生态，为金融数据要素的安全有序流动提供坚实保障。03基于业务实践，跨行业应用场景不断拓展王超介绍，蓝象智联隐私计算互联互通的建设路径分为四个阶段，分别为功能级互通、平台集成互通、行业级互通、生态级互通网络。蓝象智联隐私计算互联互通建设路径目前，蓝象智联已经成功实现了以联邦推理等技术为基础的功能级互通，更实现了以平台间互联互通建模统一的平台集成互通，正处在致力于打通金融行业互联互通网络的行业级互通阶段，进而为落地更丰富的跨行业应用场景、实现多方共赢与良性竞争的生态级互通网络创造条件。王超指出，技术上实现互联互通时，始终要突出安全，坚守安全底线，蓝象从“全流程多方资源访问控制”、“安全算子服务化”、“传输标准”三大关键技术入手，确保互联互通能够在安全的基础上向前推进，为隐私计算互联互通提供了既满足互联互通功能，又满足安全原则的突破口。在上述“隐私计算互联互通课题”的研究中，蓝象智联就牵头了关于“传输接口与报文研究”与“安全算子与服务化研究”的关键课题，为隐私计算互联互通提供了基于业务实践的技术突破口。互联互通的关键技术：全流程的多方资源访问控制互联互通的关键技术：安全算子服务化互联互通的关键技术点：传输标准王超强调，蓝象智联作为国内头部的隐私科技及数据要素生态服务商，始终从业务价值出发，推动互联互通标准化进程。自成立以来，蓝象智联通过自主研发的数据隐私计算产品GAIA系列，为超过百家机构提供金融级的数据建模、数据运营等综合解决方案，覆盖普惠金融、反欺诈反电诈、交叉营销、存量激活、用户拉新、同业联盟、数据开放实验室、数据要素平台等丰富的应用场景，为隐私计算互联互通的技术框架研究及标准制定提供了“来自业务”的实际经验。未来，蓝象智联将持续致力于推进隐私计算互联互通生态圈的打造，以隐私计算头部厂商的行业号召力与技术实力，打破厂商之间的“技术孤岛”，实现生态级互联互通网络，充分释放数据流通网络化效应。参考来源https://mp.weixin.qq.com/s/2QKQzzBuJEu3MsgiwNMRMwEND长按上方海报二维码或点击底部“阅读原文”即可报名相关阅读新型储能提速扩容，压缩空气储能商业化按下“加速键”

前沿科技绿色科技随着我国能源结构的加速变革以及“3060”双碳目标的转型需求，新型储能技术也在不断发展，其在电力系统中的应用也将越来越广泛。未来五年，我国将加快建构新型电力系统，储能是其中关键的一环，压缩空气储能作为新型储能技术之一，也迎来了前所未有的发展机遇。当前，我国能源结构正处于加速变革阶段，随着风电光伏等可再生能源的大规模发展，叠加“3060”双碳目标转型的需求，储能被看作是建设新型能源体系的重要支撑、并被比喻为新能源的“稳定器”、电力系统的“充电宝”、能源供应的“蓄水池”。为什么储能的发展如此重要？新型储能产业化发展之路又将面临哪些挑战，如何突破？近日，第一财经对话中关村储能产业技术联盟理事长、中国能源研究会储能专委会主任委员、中科院工程热物理研究所研究员陈海生，对上述问题做了深度分析。中储国能（北京）技术有限公司是中国压缩空气储能领域的开拓者和引领者，同时也是国际领先压缩空气储能系统解决方案提供商，技术来源于中国科学院工程热物理研究所。中国科学院工程热物理研究所自2004年开展压缩空气储能技术研发，原创性地提出了先进压缩空气储能技术新原理。该技术具有规模大、成本低、寿命长、清洁无污染、储能周期不受限制、不依赖化石燃料及地理条件等优势，是极具发展潜力的长时大规模储能技术，主要适用于电源侧、电网侧及少数用电大户。研究所现已突破了1—300MW级压缩空气储能系统关键技术，整体研发进程及系统性能均处于国际领先水平。01新型储能是什么？Q储能被看作是建设新型能源体系重要支撑，储能是什么？它为什么这么重要？陈海生：储能实际上是将能量以某种形式存储起来，在需要的时候再释放的一个过程。储能最重要的作用就是解决能量在时间、空间和强度上的不匹配。随着可再生能源发展和双碳战略的实施，中国的主流能源将从化石能源转变为可再生能源为主。按照双碳战略到2060年，可再生能源比例大概要占到80%左右，但是随着可再生能源的快速发展导致发电端和用户端都不可控，在这种情况下，就必须建设一个储能系统，保证能源的安全和能源系统的稳定运行。另外，储能的存在使原来不可用的能源，比如下半夜过剩的能源，通过存储，在白天高峰的时候也能使用，进而提高它的经济性或者效率。Q新型储能是个什么概念？它与传统储能相比有什么不同？陈海生：新型储能是相对于传统储能，也就是抽水蓄能所提出的一种储能技术，是属于抽水蓄能之外的储能技术。抽水蓄能是原来的主流储能技术，目前占整个储能装机的80%左右，它有两个水库和水坝，在用电低谷的时候加水，从下库泵到上库，在用电高峰的时候通过上库驱动水轮机发电。抽水蓄能具有规模较大、技术成熟、成本较低、寿命长等特点。但是它也存在问题，第一是需要合适的地理条件；第二是建设周期非常长，一般都是7到10年；还会带来环保问题和移民问题。抽水蓄能比较适合长时大规模的应用，但是对储能来讲，还有中短时长与短时高频的应用需求，所以这时就需要新型储能技术的支持。新型储能主要包括两类，一类就是物理类的，像压缩空气储能、飞轮、蓄冷蓄热。还有一类就是化学类的，以各种电池为主，比如铅酸电池、锂电池、液流电池、钠离子电池等等。新型储能的技术优势，第一个，不受地理条件限制；第二个，配置比较灵活，一般不存在移民问题；第三，建设的周期比较短，6-18个月基本上就能建成。02如何推动我国新型储能市场化发展？Q目前我国新型储能的发展在国际上处于什么水平？陈海生：我们国家的整个储能，总体上讲，可以用两句话概括。第一是起步较晚，但发展很快。欧美国家从1990年代就开始了储能的布局，我们国家重视和发展可能到2000年代以后，但是我们发展非常快，我们有一个统计，从发表SCI论文的情况来讲，中国已经世界第一，远超过美国和任何一个西方发达国家，也就是我们在基础研究方面的投入、活跃度很大。第二，可以说我们已经成为世界储能发展最核心的国家之一了，也是属于全球储能发展的第一方阵。从装机来说，中国、美国、欧洲最近五年都是稳居前三位；从产业上来讲，我们中国的产销能力，比如说电池的产能也是稳居世界第一的。Q国家发改委发布了《进一步推动新型储能参与电力市场和调度运用的通知》，其中明确要进一步明确新型储能市场定位，建立完善相关市场机制、价格机制和运行机制，而且还提出新型储能可以作为独立储能，参与电力市场。对此，您是如何解读的？陈海生：这个政策，我觉得最重要就是明确储能的独立市场地位，它就不需要依附于原来的源网荷，而是成为电力行业的第四主体，决定了它的市场主体地位。从具体的收益上来讲，原来的储能大部分是依附于一个市场主体来建，比如装在可再生能源的发电厂里，装在电网里面，或者说装在用户侧。这样造成的结果是只能获得一方的收益，从经济上或者商业模式上，独立储能，可以服务于不同的市场主体，获得不同的收益的叠加，这样有利于改善储能的经济性。03如何助力压缩空气储能商业化发展？Q压缩空气储能是什么？它和其他的新型储能技术相比，优势跟劣势分别是什么？陈海生：压缩空气储能简单讲就是，在用电低谷的时候用电能驱动压缩机，将空气从常压压到高压，然后存储起来，在用电高峰的时候，高压空气释放，然后驱动膨胀机，再带动发电机旋转发电这样的过程。压缩空气储能是一种规模大、成本相对比较低、周期不受限制的一种新型储能技术。总体上，我们国家在压缩空气储能已经实现从跟跑、并跑到领跑的地位，在先进的压缩空气储能领域，我们国家在全球是比较领先的。主要体现在三个方面：第一个，我们的研发进程比如说百兆瓦、十兆瓦，我们都是全球第一个研发成功的；第二个，我们的性能指标比如说系统的效率、系统的指标也优于其他国家已经运行的压缩空气储能的效率；第三个，我们的系统造价也比其他国家的要便宜30%-50%左右。Q国际上首套百兆瓦先进压缩空气储能国家示范项目在河北张家口顺利并网发电了，这意味着什么？陈海生：这意味着我们国家在百兆瓦级的先进压缩空气储能领域已经在国际上率先实现了，这是一个里程碑的标志，是零的突破。它从性能上、效率上、造价上，突破了从示范项目到商业应用的拐点，也就是说它具备了商业运行的可行性。Q技术成果转化是一个世界性的难题，应该怎么跨过去？陈海生：第一，工欲善其事，必先利其器，我们的所有关键部件要建实验平台进行测试，我们常讲的，不是画出来的，是转出来的。第二，要建人才队伍，因为做科学研究它可以是单学科的，但是做产品就必须是多学科的，所以要建立一个建制化、体系化的队伍来组织大家进行建制化的攻关。第三，要不断提高技术成熟度，比如说我们实验室里首先从理论上可行，要变成生产上可行，然后从可运行到可靠运行，要从造得出变成用得起。第四，要在这个基础上按照科学规律办事，我们叫久久为功，一方面能够降低我们研发的风险，另一方面也能保证新的系统是在原有系统的基础之上来研发，保证“从一个胜利走向另一个胜利”。本文来源：第一财经END长按上方海报二维码或点击底部“阅读原文”即可报名相关阅读科技领航，矿山智能化时代到来

前沿科技自动驾驶近年来，各级政府一直致力于矿山的转型升级和智慧化，发布了多项相关政策。政策利好为矿山发展带来了安全效益、生产效益，也带来了更重要的科技创新效益，不少相关企业都加入了矿山智能化改造的队列当中。01政策利好，矿山建设进入智能化阶段民生证券报告显示，智能矿山基于现代智能化理念，关注效率问题、安全问题和效益问题，将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、工业互联网、机器人化装备等与现代矿山开发技术深度融合，形成矿山全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的完整智能系统，实现矿井开拓、采掘、运通、分选、安全保障、生态保护、生产管理等全过程的智能化运行。实现智能矿山的核心要素是将现代信息、控制技术与采矿技术融合，在纷繁复杂的资源开采信息背后找出高效、安全及环保的生产路径，对矿井系统进行最佳的协同运行控制，并根据地质环境及生产要求变化自动创造全新的控制流程。我国矿山开采经历了机械化、自动化、智能化几个发展阶段，其中，矿山智能化建基于矿山自动化、信息化、数字化所取得的成果。结合自动化矿山、信息化矿山和数字化矿山发展的历史背景，可以将智能矿山的发展大致划分为4个阶段，包括单机自动化阶段（20世纪90年代）、综合自动化阶段（21世纪初）、局部智能化阶段（2010年至今）、全面智能化阶段（未来）。目前，智能矿山行业的产业链呈上游零部件的适配性提升，与下游需求指数级上升的双重态势。近年来，各级政府一直致力于矿山的转型升级和智慧化，发布了多项相关政策，如2022年年初，国家煤矿安全监察局发布《煤矿机器人重点研发目录》，明确将大力推动煤矿现场作业的少人化和无人化。相关规划明确，到2020年，我国将建成100个初级智能化示范煤矿，2025年全部大型煤矿基本实现智能化。02全方位打造智慧矿山根据矿山安全天地的介绍，智慧矿山三维可视化管理系统包括矿山概览系统、安全监测系统、智能掘进监测系统、智能开采监测系统、智能运输监测系统、可视化供电系统、智能巡检监测系统、智能预警系统、人员车辆定位系统、物联感知系统、数据分析系统、大屏三维可视化系统等。其中，安全监测系统是基于GIS地理信息系统，对安监生产人员、设备、车辆、监测点等要素的位置、状态等信息进行实时监测，并结合人工智能、物联网等智能感知技术，对环境态势（粉尘、瓦斯、水、有害气体）、人员工作态势、设备运维情况、生产进度等信息进行实时监测，对各类异常态势（人员入侵、违规操作识别报警、灾害预警等）进行实时预警告警；并基于专业的模型算法，对掘进、开采、运输等业务环节关键数据指标，以及重大灾害监测、设备安全分析、环境安全监测、人车安全分析等多项核心数据进行可视化分析，实现“人、地、物、事”多源数据的智能关联分析，为用户决策研判提供全面、客观的数据支持与依据。随着科技的发展，智能掘进监测系统的智能化水平也在不断提升。基于数字孪生技术，能对掘进工作面、掘进设备工作状态进行真实复现；并融合前端智能感知设备数据，对井下人员工作状态、地质状态、设备运行状态、环境态势等要素信息进行实时监测，对各类异常事件进行实时预警告警，支持查看设备工况、机载视频、工作面视频等详细信息；并可结合丰富的可视化分析图表，对地质保障、进尺统计、重大灾害防治、环境安全、设备安全等多项核心数据进行多维度可视化分析，为掘进工作监督管理提供全面高效的决策支持。智能开采监测系统则是基于地理信息系统，对综采工作面、采煤机、监测设备等各要素的位置、状态等信息进行实时监测；支持通过数字孪生技术，真实还原综采工作面的开采场景，并结合前端智能识别感知技术，对主要设备工作状态、煤层情况、环境态势等信息进行实时监测分析；支持结合专业模型算法，对采煤机的运维态势、开采量、开采进度等核心指标进行多维度可视化分析，为开采作业监管提供全面的数据支持和决策依据。智能运输监测系统集成煤矿运输各信息系统数据，基于地理信息系统，对于巷道、运输路线、带式输送机、人员、告警事件等要素的分布、状态进行实时监测，支持人员、车辆、事件、设备等要素详细信息查询；支持通过三维建模，真实还原煤矿运输的环境态势、设备状态等信息，结合前端智能识别感知技术及专业的算法模型，对车况、煤矿运输各核心数据指标进行实时可视化分析，提升管理者对煤矿运输的实时监测力度。03创企助力矿山智能化改造矿区在采掘过程中会产生各种危险因素，如坍塌滑坡、高粉尘、设备倾覆等。为了确保工人的安全，需要采取各种措施来防范和降低安全风险。采矿是一个劳动力密集型的行业，但人口老龄化和劳动力成本的上涨，该行业面临着越来越严峻的人力成本压力和供应瓶颈问题，最终会影响生产效益的提升。如传统露天矿山中，挖掘机操作手交接班时，会因为通勤、设备点检等产生停产时间。一旦采取远程和无人化操作，集控室就可以统一管理现场操作人员，有效缩短交接班时间，平均每日有效工作时间增加1小时，增加经济效益和产能。随着科技的不断进步，在数字化、智能化、高效化、绿色化等方面提升技术水平和创新能力已经成为行业发展的重要方向。目前，我国矿山安全和高效生产的工作形势依然复杂严峻，不少相关企业都加入了矿山智能化改造的队列当中。拓疆者从工程机械设备远程操控出发，开发了一系列智能化功能，能够为设备操作者和矿山管理者提供安全保障、效益提升等多重价值，为各个矿山智慧化建设提供实用、可靠的解决方案。拓疆者位于客户现场的远程智控驾驶室，坐在办公室可直接远程遥控挖掘机拓疆者作为“敲代码的劳动者”，立志通过自己的劳动，为矿、港、厂等各类施工领域的工程机械操作手，提供远程智控系统，为他们提供更安全、更舒适的工作环境。通过向每一位一线劳动者请教实战经验，拓疆者结合作业工况特点、操作技巧等多方面信息，开发防碰撞预警、异步操控、斗齿识别等多种实用的智能化功能，将远程智控系统无损地加装在工程机械上，将工程机械升级为智能遥控机器人。这不仅可以让操作手师傅们坐在办公室就能轻松工作，告别粉尘、震动、高低温等恶劣的生产现场，从根本上保障他们的生命健康安全，还能使企业本身提高效率，更好保护一线员工的权利和响应国家相关政策。拓疆者某矿山客户的相关负责人表示，远程操控可以保障员工安全，使操作员脱离现场驾驶室，减少操作员往返工作现场次数，降低运营成本，改善操作员工作环境，降低人员流动率，操作员集中管理，降低沟通成本，易于按计划施工。参考来源https://mp.weixin.qq.com/s/3ZkFxsqCW8RgsYcpEv4Ckghttps://mp.weixin.qq.com/s/FCD0EWUQvLuizTHFkCLOYQEND长按上方海报二维码或点击底部“阅读原文”即可报名相关阅读北科天绘：激光雷达如何挺过生死战？|

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前沿科技机器人智能机器随着智慧城市不断发展成熟，智慧物流的重要性日益凸显。未来，人工智能、协作机器人、物联网、大数据分析、模拟仿真、数字孪生等将成为支撑智慧物流进步的关键技术。而在实际应用中，应以洞察行业特性与理解用户需求为前提，为行业客户提供最适配、最有价值的智能生产物流解决方案。01现代化智慧城市需要智慧物流“物流技术与应用”认为，随着智慧城市不断发展，人们愈发意识到，作为智慧城市的服务和支撑体系，智慧物流的作用日益凸显和重要。城市智慧物流体系，包含三个建设重点：第一是满足城市生产生活的物流中心作业网点建设；第二是满足城市生产生活的物流流通的配送体系建设；第三是满足城市生产生活的末端配送体系建设。建设城市智慧物流首先需要有一个管理的平台，例如很多城市都开始建设城市共同配送公共服务平台。城市共同配送公共服务平台高度融合了互联网、导航、物联网等技术，对物流仓储资源、配送资源进行整合和规划，针对城市物流运作的需求，统筹安排物流作业，如配送时间、次数、路线等，撮合和监管物流交易，实现物流资源配置的均衡化和物流服务规范化。如今，电子商务和网络购物已经全面渗透到人们的生活中，使得城市配送、快递等物流服务业务量不断攀升，给城市配送提供了巨大市场空间，同时也对城市配送提出更高要求。在智慧城市理念引导下，很多城市正在尝试建设智慧物流架构城市配送的新体系，尝试建设“互联网＋”环境下的城市共同配送“公交化”，主要是参考城市出行中的公交模式，有效整合城市内配送资源，对城市配送物流进行科学管理。近年来，随着5G、人工智能等新技术的发展，给物流行业带来重大变革。这些技术为智慧车辆、智能配送机器人的应用提供了良好的技术支持。无人机、无人车等设备的技术开发和应用，成为物流领域投资和科研的重点领域，正带动城市末端配送朝着智能化和物流化的方向快速推进。02工业5.0时代已来？智慧物流如何发展？现代物流杂志介绍，鉴于以人为本、可持续性和有韧性的重要性，欧盟在2021年所提出的工业5.0推动了2011年来以技术为中心的工业4.0的另一新领域，工业5.0被理解为承认工业的力量，通过使生产尊重我们星球的生产极限并将工人的福祉置于生产的中心，从而实现超越就业和增长的社会目标，成为繁荣的韧性提供者。其中，人工智能、协作机器人、物联网、大数据分析、模拟仿真与数字孪生是工业5.0时代对智慧物流最重要的几大支撑技术。如今，人工智能的应用日益广泛，例如：供应链订单管理、图像与视频识别、智慧分拣系统、仓库作业管理等，菜鸟也预测交互式人工智能为2023十大物流科技趋势之一。协作机器人有助于实现韧性和可持续的物流系统。物流自动化正朝着智慧化的方向升级，室内机器人在复杂物流场景下的应用将实现多智慧体自主协同，例如：机器人与机器人之间会自动排程及投入生产工作，同时避免工作环节重复。随着物联网在物流行业的深入应用，在一些场景中大规模部署受到环境、成本、节能环保等限制，传统供电方式无法满足需求，无源物联网将成为有效的解决方案之一。所谓无源物联网，指设备终端并无外接能量源，改为采用环境能量的方式进行供能的物联网技术。在过去几年中，大数据分析已在各个物流产业中得到广泛的应用，其全球市场规模呈指数性成长。未来随着供应链的韧性、数据视觉化将成为焦点，这表示使用物联网设备收集数据，并利用这些数据加强预判和洞悉供应链，比以往任何时候都更加重要。模拟仿真与数字孪生也将促进智慧物流的发展，如助力实现产品端到端的管理、通过数字孪生技术类比产品全生命周期轨迹运行虚拟模型、提高整个供应链视觉化管理等。数字供应链已经成为传统企业数字化转型过程中的标配，数字孪生技术相当于一个讯息枢纽，整合领先的技术和营运工具来提升端到端服务的可见度，从而及早发现机会与风险。03“数字化+智能化”驱动制药行业物流升级制药工业作为我国智能化水平重点提升十大领域之一，在智能制造转型中面临着特殊的机遇与挑战。在国家政策推动、质量监管加强和质量要求提升，以及提高生产效率的需求日益迫切这三大趋势促进下，智能制造成为制药企业谋求发展的必然趋势。在此背景下，捷象灵越科技以“数字化+智能化”为驱动，为制药企业提供涵盖了生产过程中的原料、辅料、包装材料，半成品和成品全流程的智能化物流解决方案，加速产业发展。捷象灵越（J-Elephant）是一家面向智能制造、智慧仓储的机器人公司，以自研、全球独创的无人叉车机器人产品和JMS工业软件为核心，致力于为生产制造客户提供高效率、高柔性、高可靠性的标准化产品和综合智能物流仓储解决方案。近日，捷象灵越“某大型制药企业的生产物流智能化改造项目”圆满完成，不仅让捷象灵越在制药行业的深耕再上新台阶，更赢得了行业头部企业的高度认可。捷象灵越项目团队基于对客户需求的深度洞察，提供了“前移式托盘机器人JE

前沿科技芯片半导体近日，全球领先的无线通信芯片提供商「极芯通讯」宣布获得科泉基金领投的数亿元人民币投资。此前，联想之星曾投资极芯通讯A轮。据悉，本轮融资资金主要用于加强研发，扩充产能以及市场拓展，持续为市场提供技术领先的无线通信核心芯片，强化公司在无线通信芯片产业链关键地位。作为一家致力于提供开放通信芯片核心解决方案的高科技企业，极芯通讯依靠其身数十年的技术积累以及核心的专用指令集处理器技术，在无线通信领域首先推出了开放的5G核心芯片，填补了市场空白，大幅降低了5G基站产品的成本，功能与性能获得了客户的一致认可，目前已经全面批量供货。据介绍，近期，极芯通讯即将陆续推出多颗无线通信核心芯片，涉及无线网络、汽车通信，提升无线网络的精细化覆盖，赋能社会各行各业。去年12月，极芯通讯量产的4G/5G双模基站数字前端DFE芯片UC1040与北京力通通信有限公司Transceiver芯片B20在极芯通讯的2T2R

前沿科技商业航天据中国日报报道，北京时间2023年5月30日9时31分，搭载神舟十六号载人飞船的长征二号F遥十六运载火箭在酒泉卫星发射中心点火发射，约10分钟后，神舟十六号载人飞船与火箭成功分离，进入预定轨道，航天员乘组状态良好，发射取得圆满成功。飞船入轨后，将按照预定程序与空间站组合体进行自主快速交会对接，神舟十六号航天员乘组将与神舟十五号航天员乘组进行在轨轮换。在空间站工作生活期间，神舟十六号航天员乘组将进行出舱活动，开展空间科学实（试）验，完成舱内外设备安装、调试、维护维修等各项任务。此次任务是我国载人航天工程进入空间站应用与发展阶段的首次载人飞行任务，是工程立项实施以来的第29次发射任务，也是长征系列运载火箭的第475次飞行。目前，空间站组合体已进入交会对接轨道，工作状态良好，满足与神舟十六号载人飞船交会对接和航天员进驻条件。5月30日，搭载神舟十六号载人飞船的长征二号F遥十六运载火箭在酒泉卫星发射中心点火发射。（新华社记者