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史蒂芬霍金：黑洞不是吞噬一切的恶魔
其它类 小丑么么达 2017-04-01 10:07 发表了文章
牛津大学著名物理学家史蒂芬·霍金当众认输，推翻他1975年赖以成名的黑洞理论，承认黑洞并非可怕的物质“终结者”，由崩溃的星球形成的黑洞其实不会吞噬和消灭一切物质，而会保留被吞噬物体的些微痕迹，最后以残破的形式“吐”出来。
与黑洞有关的四次“豪”赌，霍金逢赌必输
1997年，霍金同美国物理学家约翰·普雷斯基尔打赌时坚持自己的“黑洞悖论”，黑洞会摧毁它们吞噬的一切信息，后者则认为黑洞不可能使其内部物质的信息丧失，赌注则是一本《棒球百科全书》。霍金于2004年7月21日当众表示输掉了这场科学史上著名的赌赛，并送给普雷斯基尔一套棒球百科全书。在历史上关于黑洞的著名打赌已经有了四次。第一次是已故的诺贝尔奖获得者钱德拉和索恩关于旋转黑洞的稳定性问题打的赌。结果是索恩赢了。于是索恩要钱德拉订购了《听众》杂志。第二次是1975年关于天蝎座X－1（X指X射线源，1代表天蝎座中最亮的星）是否包含黑洞打的赌。霍金说，他对黑洞做了很多研究，如果发现天蝎座X－1中不存在黑洞，一切关注黑洞存在的研究都将是徒劳。在这种情况下，索恩不得不为他订购4年的《私家侦探》杂志。后来，人们积累了越来越多天蝎座X－1中存在黑洞的观测证据，这些发现证明霍金实际上错了。霍金也只好认输，为索恩订阅了1年的《阁楼》杂志。第三次打赌是在1991年，霍金又与索恩、普雷斯基尔赌上了，这次赌的是裸奇点是否存在。霍金认为奇点只存在于黑洞围绕的时空奇点。1997年2月5日，霍金承认，在特殊的情况下裸奇点是可以形成的，结果输给了索恩和普雷斯基尔两件可以用来“遮蔽裸体”的T恤衫，上面写着“自然界憎恨裸奇点”。第四次打赌也就是前面叙述过的霍金与普雷斯基尔关于黑洞是否会摧毁外来信息的赌。有关黑洞的四次“豪”赌，霍金参加了三次，次次皆输。
霍金“赌性”难改霍金新理论认为黑洞不是吞噬一切的恶魔。1975年，霍金以数学计算的方法证明黑洞由于质量巨大，进入其边界的（也即所谓“活动水平线”的物体）都会被其吞噬而永远无法逃逸。黑洞形成后，就开始向外辐射能量，最终将因为质量丧失殆尽而消失。然而在这种所谓的“霍金辐射”中并不包含黑洞中有关物质的任何信息。一旦黑洞消失，所有信息也将全部丧失。换言之，人类永远不可能知道黑洞里面是什么样子。这便是所谓的“黑洞悖论”。而该理论与量子物理学的理论背道而驰。量子物理中认为类似黑洞这样质量巨大物体的信息是不可能完全丧失的。当时霍金认为，可能是黑洞强大的引力场打破了量子物理定律。
霍金在2004年7月21日于都柏林举行的“第17届国际广义相对论和万有引力大会”上提出了新的理论。面对世界各国著名的物理学家，他说，30年来，自己一直在思考不同形状、体积各异的黑洞在无数年后会出现何种变化。他通过计算证明，黑洞内部最初的信息量与最终的信息量相等。他说：“黑洞里面不会发展出新宇宙。黑洞只是看上去处在形成之中。后来，它就会向外辐射其吞噬的物质的所有信息。不过，这些信息已经被黑洞撕碎、打破和重整了。”霍金还向来自50个国家的约800名科学家说：“黑洞里面不会发展出新宇宙，这和我以前的想法相反。这些信息仍存在我们宇宙里。我很抱歉让科幻小说迷失望，可是既然这些信息保存下来，就不可能利用黑洞前往其他宇宙。” 查看全部
与黑洞有关的四次“豪”赌，霍金逢赌必输
1997年，霍金同美国物理学家约翰·普雷斯基尔打赌时坚持自己的“黑洞悖论”，黑洞会摧毁它们吞噬的一切信息，后者则认为黑洞不可能使其内部物质的信息丧失，赌注则是一本《棒球百科全书》。霍金于2004年7月21日当众表示输掉了这场科学史上著名的赌赛，并送给普雷斯基尔一套棒球百科全书。在历史上关于黑洞的著名打赌已经有了四次。第一次是已故的诺贝尔奖获得者钱德拉和索恩关于旋转黑洞的稳定性问题打的赌。结果是索恩赢了。于是索恩要钱德拉订购了《听众》杂志。第二次是1975年关于天蝎座X－1（X指X射线源，1代表天蝎座中最亮的星）是否包含黑洞打的赌。霍金说，他对黑洞做了很多研究，如果发现天蝎座X－1中不存在黑洞，一切关注黑洞存在的研究都将是徒劳。在这种情况下，索恩不得不为他订购4年的《私家侦探》杂志。后来，人们积累了越来越多天蝎座X－1中存在黑洞的观测证据，这些发现证明霍金实际上错了。霍金也只好认输，为索恩订阅了1年的《阁楼》杂志。第三次打赌是在1991年，霍金又与索恩、普雷斯基尔赌上了，这次赌的是裸奇点是否存在。霍金认为奇点只存在于黑洞围绕的时空奇点。1997年2月5日，霍金承认，在特殊的情况下裸奇点是可以形成的，结果输给了索恩和普雷斯基尔两件可以用来“遮蔽裸体”的T恤衫，上面写着“自然界憎恨裸奇点”。第四次打赌也就是前面叙述过的霍金与普雷斯基尔关于黑洞是否会摧毁外来信息的赌。有关黑洞的四次“豪”赌，霍金参加了三次，次次皆输。
霍金“赌性”难改霍金新理论认为黑洞不是吞噬一切的恶魔。1975年，霍金以数学计算的方法证明黑洞由于质量巨大，进入其边界的（也即所谓“活动水平线”的物体）都会被其吞噬而永远无法逃逸。黑洞形成后，就开始向外辐射能量，最终将因为质量丧失殆尽而消失。然而在这种所谓的“霍金辐射”中并不包含黑洞中有关物质的任何信息。一旦黑洞消失，所有信息也将全部丧失。换言之，人类永远不可能知道黑洞里面是什么样子。这便是所谓的“黑洞悖论”。而该理论与量子物理学的理论背道而驰。量子物理中认为类似黑洞这样质量巨大物体的信息是不可能完全丧失的。当时霍金认为，可能是黑洞强大的引力场打破了量子物理定律。
霍金在2004年7月21日于都柏林举行的“第17届国际广义相对论和万有引力大会”上提出了新的理论。面对世界各国著名的物理学家，他说，30年来，自己一直在思考不同形状、体积各异的黑洞在无数年后会出现何种变化。他通过计算证明，黑洞内部最初的信息量与最终的信息量相等。他说：“黑洞里面不会发展出新宇宙。黑洞只是看上去处在形成之中。后来，它就会向外辐射其吞噬的物质的所有信息。不过，这些信息已经被黑洞撕碎、打破和重整了。”霍金还向来自50个国家的约800名科学家说：“黑洞里面不会发展出新宇宙，这和我以前的想法相反。这些信息仍存在我们宇宙里。我很抱歉让科幻小说迷失望，可是既然这些信息保存下来，就不可能利用黑洞前往其他宇宙。” 查看全部
牛津大学著名物理学家史蒂芬·霍金当众认输，推翻他1975年赖以成名的黑洞理论，承认黑洞并非可怕的物质“终结者”，由崩溃的星球形成的黑洞其实不会吞噬和消灭一切物质，而会保留被吞噬物体的些微痕迹，最后以残破的形式“吐”出来。
与黑洞有关的四次“豪”赌，霍金逢赌必输
1997年，霍金同美国物理学家约翰·普雷斯基尔打赌时坚持自己的“黑洞悖论”，黑洞会摧毁它们吞噬的一切信息，后者则认为黑洞不可能使其内部物质的信息丧失，赌注则是一本《棒球百科全书》。霍金于2004年7月21日当众表示输掉了这场科学史上著名的赌赛，并送给普雷斯基尔一套棒球百科全书。在历史上关于黑洞的著名打赌已经有了四次。第一次是已故的诺贝尔奖获得者钱德拉和索恩关于旋转黑洞的稳定性问题打的赌。结果是索恩赢了。于是索恩要钱德拉订购了《听众》杂志。第二次是1975年关于天蝎座X－1（X指X射线源，1代表天蝎座中最亮的星）是否包含黑洞打的赌。霍金说，他对黑洞做了很多研究，如果发现天蝎座X－1中不存在黑洞，一切关注黑洞存在的研究都将是徒劳。在这种情况下，索恩不得不为他订购4年的《私家侦探》杂志。后来，人们积累了越来越多天蝎座X－1中存在黑洞的观测证据，这些发现证明霍金实际上错了。霍金也只好认输，为索恩订阅了1年的《阁楼》杂志。第三次打赌是在1991年，霍金又与索恩、普雷斯基尔赌上了，这次赌的是裸奇点是否存在。霍金认为奇点只存在于黑洞围绕的时空奇点。1997年2月5日，霍金承认，在特殊的情况下裸奇点是可以形成的，结果输给了索恩和普雷斯基尔两件可以用来“遮蔽裸体”的T恤衫，上面写着“自然界憎恨裸奇点”。第四次打赌也就是前面叙述过的霍金与普雷斯基尔关于黑洞是否会摧毁外来信息的赌。有关黑洞的四次“豪”赌，霍金参加了三次，次次皆输。
霍金“赌性”难改霍金新理论认为黑洞不是吞噬一切的恶魔。1975年，霍金以数学计算的方法证明黑洞由于质量巨大，进入其边界的（也即所谓“活动水平线”的物体）都会被其吞噬而永远无法逃逸。黑洞形成后，就开始向外辐射能量，最终将因为质量丧失殆尽而消失。然而在这种所谓的“霍金辐射”中并不包含黑洞中有关物质的任何信息。一旦黑洞消失，所有信息也将全部丧失。换言之，人类永远不可能知道黑洞里面是什么样子。这便是所谓的“黑洞悖论”。而该理论与量子物理学的理论背道而驰。量子物理中认为类似黑洞这样质量巨大物体的信息是不可能完全丧失的。当时霍金认为，可能是黑洞强大的引力场打破了量子物理定律。
霍金在2004年7月21日于都柏林举行的“第17届国际广义相对论和万有引力大会”上提出了新的理论。面对世界各国著名的物理学家，他说，30年来，自己一直在思考不同形状、体积各异的黑洞在无数年后会出现何种变化。他通过计算证明，黑洞内部最初的信息量与最终的信息量相等。他说：“黑洞里面不会发展出新宇宙。黑洞只是看上去处在形成之中。后来，它就会向外辐射其吞噬的物质的所有信息。不过，这些信息已经被黑洞撕碎、打破和重整了。”霍金还向来自50个国家的约800名科学家说：“黑洞里面不会发展出新宇宙，这和我以前的想法相反。这些信息仍存在我们宇宙里。我很抱歉让科幻小说迷失望，可是既然这些信息保存下来，就不可能利用黑洞前往其他宇宙。”
与黑洞有关的四次“豪”赌，霍金逢赌必输
1997年，霍金同美国物理学家约翰·普雷斯基尔打赌时坚持自己的“黑洞悖论”，黑洞会摧毁它们吞噬的一切信息，后者则认为黑洞不可能使其内部物质的信息丧失，赌注则是一本《棒球百科全书》。霍金于2004年7月21日当众表示输掉了这场科学史上著名的赌赛，并送给普雷斯基尔一套棒球百科全书。在历史上关于黑洞的著名打赌已经有了四次。第一次是已故的诺贝尔奖获得者钱德拉和索恩关于旋转黑洞的稳定性问题打的赌。结果是索恩赢了。于是索恩要钱德拉订购了《听众》杂志。第二次是1975年关于天蝎座X－1（X指X射线源，1代表天蝎座中最亮的星）是否包含黑洞打的赌。霍金说，他对黑洞做了很多研究，如果发现天蝎座X－1中不存在黑洞，一切关注黑洞存在的研究都将是徒劳。在这种情况下，索恩不得不为他订购4年的《私家侦探》杂志。后来，人们积累了越来越多天蝎座X－1中存在黑洞的观测证据，这些发现证明霍金实际上错了。霍金也只好认输，为索恩订阅了1年的《阁楼》杂志。第三次打赌是在1991年，霍金又与索恩、普雷斯基尔赌上了，这次赌的是裸奇点是否存在。霍金认为奇点只存在于黑洞围绕的时空奇点。1997年2月5日，霍金承认，在特殊的情况下裸奇点是可以形成的，结果输给了索恩和普雷斯基尔两件可以用来“遮蔽裸体”的T恤衫，上面写着“自然界憎恨裸奇点”。第四次打赌也就是前面叙述过的霍金与普雷斯基尔关于黑洞是否会摧毁外来信息的赌。有关黑洞的四次“豪”赌，霍金参加了三次，次次皆输。
霍金“赌性”难改霍金新理论认为黑洞不是吞噬一切的恶魔。1975年，霍金以数学计算的方法证明黑洞由于质量巨大，进入其边界的（也即所谓“活动水平线”的物体）都会被其吞噬而永远无法逃逸。黑洞形成后，就开始向外辐射能量，最终将因为质量丧失殆尽而消失。然而在这种所谓的“霍金辐射”中并不包含黑洞中有关物质的任何信息。一旦黑洞消失，所有信息也将全部丧失。换言之，人类永远不可能知道黑洞里面是什么样子。这便是所谓的“黑洞悖论”。而该理论与量子物理学的理论背道而驰。量子物理中认为类似黑洞这样质量巨大物体的信息是不可能完全丧失的。当时霍金认为，可能是黑洞强大的引力场打破了量子物理定律。
霍金在2004年7月21日于都柏林举行的“第17届国际广义相对论和万有引力大会”上提出了新的理论。面对世界各国著名的物理学家，他说，30年来，自己一直在思考不同形状、体积各异的黑洞在无数年后会出现何种变化。他通过计算证明，黑洞内部最初的信息量与最终的信息量相等。他说：“黑洞里面不会发展出新宇宙。黑洞只是看上去处在形成之中。后来，它就会向外辐射其吞噬的物质的所有信息。不过，这些信息已经被黑洞撕碎、打破和重整了。”霍金还向来自50个国家的约800名科学家说：“黑洞里面不会发展出新宇宙，这和我以前的想法相反。这些信息仍存在我们宇宙里。我很抱歉让科幻小说迷失望，可是既然这些信息保存下来，就不可能利用黑洞前往其他宇宙。”
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中国力争科技强国:引欧美恐慌
智能制造类 国产女汉子 2017-03-24 16:07 发表了文章
导言：为了实现科技强国梦，北京提出了“中国制造2025”行动纲领。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。如果取得成功，这项计划将让中国经济发生根本性变化，从山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。除了“中国制造2025”，中国政府还通过“千人计划”吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，进一步壮大中国的科技实力。中国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐慌。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。
以下为文章全文：
颠覆全球秩序
蒂姆·伯恩斯虽是一名澳大利亚人，但却是中国力争成为世界高科技超级大国的一个象征。这位39岁的量子物理学家放弃在纽约的职位，不远万里来到中国的上海，投身于量子物理学研究。他就像是一面镜子，彰显出北京颠覆全球秩序的魄力和决心。伯恩斯说：“中国拥有雄厚的量子物理学实力。顶级研究机构的水准可以与世界上的其他任何地区相媲美。现在，它们正在进行着一系列令人吃惊的研究。”
时下，伯恩斯正致力于研发新技术，希望能够让该领域的圣杯——量子计算机成为现实。他就职于上海纽约大学，担任物理学助理教授。之所以谋得这一职位是因为中国的全球人才引进计划，共招聘上万名世界最顶尖的科技人才。该人才引进计划是一项更为宏大的战略组成部分，即通过“中国制造2025”计划推进产业政策调整，壮大中国的科技实力。
中国在科研方面投入了数十亿美元，时收购大量海外资产，这些大手笔让全球竞争对手陷入不安。根据市场调研公司Dealogic提供的数据，过去两年时间里，中国公布技企业并购协议总额超过1100亿美元。由于北京在某些协议签署过程中扮演的角色，并购行动引发了美国等国对国家安全的担忧。1月，美国信息技术与创新基金会主席罗伯特·阿特金森在发言时指出，“中国制造2025”计划是一项“富有侵略性并且不择手段的战略”。
上海纽约大学的物理学助理教授蒂姆·伯恩斯。他之所以决定到中国工作是因为中国在量子计算领域拥有雄厚实力。
中国政府支持的科技计划源于旨在赶超美俄，实现陆军和海军现代化的行动。现在，这些计划的触角进一步向民用领域延伸，力求让中国处在人工智能、生物制药和电动汽车等领域的前沿。
成为三大支柱之一
2016年，习近平主席设定政府投资所要达成的目标，将科学和技术称之为“经济的主战场”。在本月的全国人民代表大会这些优先事项被进一步强化。如果取得成功，“中国制造”计划将让中国经济发生根本性变化，从一个山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。中国的科技三巨头——百度、阿里巴巴和腾讯强化了借鉴自谷歌、eBay和Facebook的模式，力争在半导体和人工智能等领域称霸全国。与外国竞争对手相比，他们的步子迈得更快更大。2016年，柏林智库墨卡托中国研究中心将这项计划称之为“一项总体政治计划的组成部分”，“从长远来看，中国希望控制全球供应链和生产网络中利润最丰厚的环节”。
习近平吹响了壮大科技实力的号角，说明中国充分意识到，科技竞争力是经济实力和主权实力以外的三大支柱之一，任何一个现代超级大国如想奠定国际地位，都必须建立在这三大支柱基础之上。随着经济增速放缓，加之对宣传已久的结构调整的担忧——从投资拉动型经济转型为消费拉动——发展科技成为一个更为紧迫的需求。除此之外，还存在一个由来已久的担忧，即过度依赖外国技术。随着奉行贸易保护主义的特朗普当选美国总统，这种担忧进一步加剧。
郑州东站的机器人警察，可以净化、监测空气质量，发现火情和进行面部识别，帮助警方追踪通缉犯。
阿特金森在国会发言时指出：“从半导体到电子商务，习近平毫不掩饰地提出要让中国‘将关键技术掌握在自己手里’的目标。”“中国制造2025”于两年前提出，是一系列旨在实现中国科技发展目标的计划之一。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从世人熟知的低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。在劳动力成本上升的背景下，这一战略更具有现实意义。“中国制造2025”提倡利用大数据、云计算和机器人技术实现大规模的工业自动化，力求到2025年，70%的核心基础零部件、关键基础材料实现自主保障——当前的比重在0到30%之间。
多项涉华交易被否
中国曾在某些行业做过这种尝试。一直以来，中国进口半导体的花费比石油还要多，让中国倍感挫折。2014年以来，中国投入1500亿美元完成一系列并购，并进行国内补贴，大力发展半导体行业。此外，政府还向中芯国际为首的国内顶尖企业投入大量资金，同时鼓励英特尔、高通等跨国企业到中国建厂。
如此大张旗鼓地发展半导体行业不免引发争议。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。2016年，一个中国财团计划出资30亿美元收购飞利浦公司的在美照明部门，最后被外国投资委员会毙掉。在欧洲，中国投资者斥资6.7亿欧元收购德国芯片设备制造商爱思强（Aixtron）的计划同样被监管部门叫停。大部分专家预测，未来对中国收购海外科技资产的审查将更加严格。
不过，随着越来越多的中国企业在美国和其他市场创建研发中心或者开展小规模业务，审查问题将得到缓解。美国律师事务所Squire Patton Boggs上海办事处的主理合伙人丹尼尔·劳莱斯指出，合资项目能够为影响国家安全的收购案提供渠道。他说：“如果一家在美国经营业务多年的外国企业现在收购一家科技企业，我不确定外国投资委员会将如何看待，也不确定人们会产生多大担忧。”劳莱斯指出，中国企业正从长远出发开展业务。
网络、商业与社交媒体巨头腾讯的新总部大楼。
发展半导体行业代表着北京重塑科技业面貌的一次最为大胆的举措。在其他私营部门，我们同样能够感受到政府的影响。百度、阿里巴巴和腾讯与政府都有合作项目。现在，他们都已在海外上市，总市值达到6000亿美元左右。2016年，负责制定经济社会战略的国家发改委宣布成立19个国家级数据实验室，大部分建在高等院校，作为“中国制造”计划的一部分。阿里巴巴的云业务部门参与两个实验室项目，一个为在线挖据挖掘和工业部门云处理服务提供支持，另一个旨在打造大数据软件平台。
北京的百度科技园。百度在中国的搜索引擎流量中占据很大份额，同时还在手机地图市场占据主导地位。
新加坡南洋理工大学拉惹勒南国际研究院助理教授迈克尔·拉斯卡表示：“中国正在接入全球商业和科学网络，加强技术转让、海外研发投入以及中国科学家和工程师到国外接受培训。这些努力背后的深层次战略就是‘自主创新’，即发现、吸收和再发明选定的外国技术，将其用于民用和军事领域。”
招募全球人才
香港律师事务所品诚梅森的保罗·哈斯维尔指出，招募伯恩斯这样的专家与引进足球外援没有本质差别，都是为了获得他们的技术。政府支持的人才引进计划——尤其是将伯恩斯吸收进中国的“千人计划”——旨在吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，让他们到北京或深圳等热点城市工作。千人计划于10年前启动，所提出的优厚条件让绝大多数跨国企业无法望其项背。除了100万人民币的“欢迎礼包”，千人计划还为海外人才的子女安排学校，为配偶安排工作。该计划会对申请者的资质和成就进行评估，拥有技术和知识产权的申请者得分最高。通过评估后，候选者可以选择在公共部门或者私营部门工作。千人计划推动了中国在基因排序、清洁能源和国家安全技术领域的进步。
中国工业自动化水平较低，而生产力同样低下。
作为交换条件，中国雇主可以获得任何专利或发明的部分所有权——专利和发明是北京评估千人计划成效的重要指标。对于自己研发的专利，伯恩斯拥有42.5%的所有权，余下归上海纽约大学所有，这一比例与他在美国的情况相同。上海纽约大学是纽约大学和上海华东师范大学的一所合资院校。
中国东部的桐乡养猪场，采用农用传感器和监视器。农用传感器和监视器是“中国制造2025”计划的组成部分。
千人计划有助于中国建设强大的科研队伍。计划实施过程中，一些旅居海外的中国科学家也被吸引回国，张良杰就是其中一位。在声望颇高的清华大学获得博士学位后，张良杰离开中国，到美国发展。现在，他带着名下的40项发明专利他回到国内，担任深圳金蝶软件的首席人工智能科学家。深圳是中国的企业家摇篮，同时也是硅谷在亚洲的最大竞争对手。
国家层面的计划是对越来越多的地方计划的有力补充，尤其是在深圳和杭州这样的科技中心。除了这些计划，中国还直接寻猎全球人才。这种做法在西方非常普遍，但在中国的历史相对较短。2016年晚些时候，百度招募微软老员工陆奇，负责推动人工智能的研发。一名分析师指出：“如果你无法收购一家公司，那就招募他们的人才。”
创新轨迹东移
中国的科技发展计划毁誉参半。30年前启动的“863计划”旨在填补军用和民用技术的空白，最终取得了一系列引人注目的成就。863计划研制了世界上最快的超级计算机，完全采用中国制造的处理器。此外，这项计划还在医学方面取得重大突破，将采用干细胞培育的3D打印血管植入猕猴体内，让打印器官用于人类移植手术的梦想照进现实。
然而，中国的科技大发展中也出现了层出不穷的专利纠纷和侵权案件，这为律师带来福音。一名往返于中美的律师表示：“知识产权、产品责任、工业间谍，所有这些都被用作竞争武器。”另一名律师指出作为全世界拥有专利最多的公司，华为也像ICT设备制造巨头中兴通讯以及众多互联网巨头一样疯狂购买专利授权。在中国，只要有资金，任何一家企业都会购买专利。
重庆京东方的全自动生产线。
并购热潮、补贴和全球招募人才证明中国“不差钱”。对于其他钱袋不够充盈的国家来说，他们的感觉可是完全不同。网络情报公司Flashpoint高级分析师约翰·科斯特洛上周在美国国会发言时表示：“美国是信息技术和互联网的诞生地，同时也是民用和军用信息革命的诞生地。中国以量子及相关新兴技术领导者的姿态崛起，预示着技术创新的轨迹开始东移。”
西方观点：传统创新中心陷入恐慌
中国力争成为科技强国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐惧和憎恶。它们曾是科技领域的领导者，现在却眼睁睁看着自己的地位被一个拥有雄厚财力，极为重视提高科技实力的国家威胁。他们的恐惧有两个层面：国家安全受到威胁；政府补贴让科技竞技场的天平朝着中国企业倾斜。如想在中国经营业务，半导体等领域的跨国企业经常要面临“浮士德契约”，即用技术转让换取市场准入。
1月，美国科技顾问委员会对已经产生怀疑的白宫表示，中国的政策是以各种方式扭曲市场，破坏创新和压缩美国市场份额，让美国的国家安全陷入危险之中。本月初，中国欧盟商会公布了“中国制造2025”蓝图的详细标准，同时阐述对跨国企业的潜在影响。欧盟商会主席伍德克用“非比寻常”描述这项计划。该计划设定了国内外市场份额的详细目标，引发全球担忧，唯恐疯狂的中国国有企业用他们的产品淹没利润丰厚的行业，再现过去20年钢铁业和其他低端制造业的景象。
在政府工作报告中，中国否定了这种观点。报告称：“在资质许可、标准制定、政府采购、享受《中国制造2025》政策等方面，对内外资企业需要一视同仁。”此外，中国企业也积极点赞政府的支持。两会期间，百度首席执行官李彦宏表示政府的支持很有必要，也非常重要。
就连中国政策的批评者也指出禁止出口或阻扰交易将带来意外后果。科技调研公司Intersect360 Research首席执行官艾迪生·斯奈尔列举了针对某些处理技术的出口限制的一些例子，包括用于中国升级超级计算机的英特尔处理器。在这期间，中国自主研发了处理器。“可以确定的是，中国的科研计划不再因美国的出口管制受挫。”
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蒂姆·伯恩斯虽是一名澳大利亚人，但却是中国力争成为世界高科技超级大国的一个象征。这位39岁的量子物理学家放弃在纽约的职位，不远万里来到中国的上海，投身于量子物理学研究。他就像是一面镜子，彰显出北京颠覆全球秩序的魄力和决心。伯恩斯说：“中国拥有雄厚的量子物理学实力。顶级研究机构的水准可以与世界上的其他任何地区相媲美。现在，它们正在进行着一系列令人吃惊的研究。”
时下，伯恩斯正致力于研发新技术，希望能够让该领域的圣杯——量子计算机成为现实。他就职于上海纽约大学，担任物理学助理教授。之所以谋得这一职位是因为中国的全球人才引进计划，共招聘上万名世界最顶尖的科技人才。该人才引进计划是一项更为宏大的战略组成部分，即通过“中国制造2025”计划推进产业政策调整，壮大中国的科技实力。
中国在科研方面投入了数十亿美元，时收购大量海外资产，这些大手笔让全球竞争对手陷入不安。根据市场调研公司Dealogic提供的数据，过去两年时间里，中国公布技企业并购协议总额超过1100亿美元。由于北京在某些协议签署过程中扮演的角色，并购行动引发了美国等国对国家安全的担忧。1月，美国信息技术与创新基金会主席罗伯特·阿特金森在发言时指出，“中国制造2025”计划是一项“富有侵略性并且不择手段的战略”。
上海纽约大学的物理学助理教授蒂姆·伯恩斯。他之所以决定到中国工作是因为中国在量子计算领域拥有雄厚实力。
中国政府支持的科技计划源于旨在赶超美俄，实现陆军和海军现代化的行动。现在，这些计划的触角进一步向民用领域延伸，力求让中国处在人工智能、生物制药和电动汽车等领域的前沿。
成为三大支柱之一
2016年，习近平主席设定政府投资所要达成的目标，将科学和技术称之为“经济的主战场”。在本月的全国人民代表大会这些优先事项被进一步强化。如果取得成功，“中国制造”计划将让中国经济发生根本性变化，从一个山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。中国的科技三巨头——百度、阿里巴巴和腾讯强化了借鉴自谷歌、eBay和Facebook的模式，力争在半导体和人工智能等领域称霸全国。与外国竞争对手相比，他们的步子迈得更快更大。2016年，柏林智库墨卡托中国研究中心将这项计划称之为“一项总体政治计划的组成部分”，“从长远来看，中国希望控制全球供应链和生产网络中利润最丰厚的环节”。
习近平吹响了壮大科技实力的号角，说明中国充分意识到，科技竞争力是经济实力和主权实力以外的三大支柱之一，任何一个现代超级大国如想奠定国际地位，都必须建立在这三大支柱基础之上。随着经济增速放缓，加之对宣传已久的结构调整的担忧——从投资拉动型经济转型为消费拉动——发展科技成为一个更为紧迫的需求。除此之外，还存在一个由来已久的担忧，即过度依赖外国技术。随着奉行贸易保护主义的特朗普当选美国总统，这种担忧进一步加剧。
郑州东站的机器人警察，可以净化、监测空气质量，发现火情和进行面部识别，帮助警方追踪通缉犯。
阿特金森在国会发言时指出：“从半导体到电子商务，习近平毫不掩饰地提出要让中国‘将关键技术掌握在自己手里’的目标。”“中国制造2025”于两年前提出，是一系列旨在实现中国科技发展目标的计划之一。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从世人熟知的低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。在劳动力成本上升的背景下，这一战略更具有现实意义。“中国制造2025”提倡利用大数据、云计算和机器人技术实现大规模的工业自动化，力求到2025年，70%的核心基础零部件、关键基础材料实现自主保障——当前的比重在0到30%之间。
多项涉华交易被否
中国曾在某些行业做过这种尝试。一直以来，中国进口半导体的花费比石油还要多，让中国倍感挫折。2014年以来，中国投入1500亿美元完成一系列并购，并进行国内补贴，大力发展半导体行业。此外，政府还向中芯国际为首的国内顶尖企业投入大量资金，同时鼓励英特尔、高通等跨国企业到中国建厂。
如此大张旗鼓地发展半导体行业不免引发争议。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。2016年，一个中国财团计划出资30亿美元收购飞利浦公司的在美照明部门，最后被外国投资委员会毙掉。在欧洲，中国投资者斥资6.7亿欧元收购德国芯片设备制造商爱思强（Aixtron）的计划同样被监管部门叫停。大部分专家预测，未来对中国收购海外科技资产的审查将更加严格。
不过，随着越来越多的中国企业在美国和其他市场创建研发中心或者开展小规模业务，审查问题将得到缓解。美国律师事务所Squire Patton Boggs上海办事处的主理合伙人丹尼尔·劳莱斯指出，合资项目能够为影响国家安全的收购案提供渠道。他说：“如果一家在美国经营业务多年的外国企业现在收购一家科技企业，我不确定外国投资委员会将如何看待，也不确定人们会产生多大担忧。”劳莱斯指出，中国企业正从长远出发开展业务。
网络、商业与社交媒体巨头腾讯的新总部大楼。
发展半导体行业代表着北京重塑科技业面貌的一次最为大胆的举措。在其他私营部门，我们同样能够感受到政府的影响。百度、阿里巴巴和腾讯与政府都有合作项目。现在，他们都已在海外上市，总市值达到6000亿美元左右。2016年，负责制定经济社会战略的国家发改委宣布成立19个国家级数据实验室，大部分建在高等院校，作为“中国制造”计划的一部分。阿里巴巴的云业务部门参与两个实验室项目，一个为在线挖据挖掘和工业部门云处理服务提供支持，另一个旨在打造大数据软件平台。
北京的百度科技园。百度在中国的搜索引擎流量中占据很大份额，同时还在手机地图市场占据主导地位。
新加坡南洋理工大学拉惹勒南国际研究院助理教授迈克尔·拉斯卡表示：“中国正在接入全球商业和科学网络，加强技术转让、海外研发投入以及中国科学家和工程师到国外接受培训。这些努力背后的深层次战略就是‘自主创新’，即发现、吸收和再发明选定的外国技术，将其用于民用和军事领域。”
招募全球人才
香港律师事务所品诚梅森的保罗·哈斯维尔指出，招募伯恩斯这样的专家与引进足球外援没有本质差别，都是为了获得他们的技术。政府支持的人才引进计划——尤其是将伯恩斯吸收进中国的“千人计划”——旨在吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，让他们到北京或深圳等热点城市工作。千人计划于10年前启动，所提出的优厚条件让绝大多数跨国企业无法望其项背。除了100万人民币的“欢迎礼包”，千人计划还为海外人才的子女安排学校，为配偶安排工作。该计划会对申请者的资质和成就进行评估，拥有技术和知识产权的申请者得分最高。通过评估后，候选者可以选择在公共部门或者私营部门工作。千人计划推动了中国在基因排序、清洁能源和国家安全技术领域的进步。
中国工业自动化水平较低，而生产力同样低下。
作为交换条件，中国雇主可以获得任何专利或发明的部分所有权——专利和发明是北京评估千人计划成效的重要指标。对于自己研发的专利，伯恩斯拥有42.5%的所有权，余下归上海纽约大学所有，这一比例与他在美国的情况相同。上海纽约大学是纽约大学和上海华东师范大学的一所合资院校。
中国东部的桐乡养猪场，采用农用传感器和监视器。农用传感器和监视器是“中国制造2025”计划的组成部分。
千人计划有助于中国建设强大的科研队伍。计划实施过程中，一些旅居海外的中国科学家也被吸引回国，张良杰就是其中一位。在声望颇高的清华大学获得博士学位后，张良杰离开中国，到美国发展。现在，他带着名下的40项发明专利他回到国内，担任深圳金蝶软件的首席人工智能科学家。深圳是中国的企业家摇篮，同时也是硅谷在亚洲的最大竞争对手。
国家层面的计划是对越来越多的地方计划的有力补充，尤其是在深圳和杭州这样的科技中心。除了这些计划，中国还直接寻猎全球人才。这种做法在西方非常普遍，但在中国的历史相对较短。2016年晚些时候，百度招募微软老员工陆奇，负责推动人工智能的研发。一名分析师指出：“如果你无法收购一家公司，那就招募他们的人才。”
创新轨迹东移
中国的科技发展计划毁誉参半。30年前启动的“863计划”旨在填补军用和民用技术的空白，最终取得了一系列引人注目的成就。863计划研制了世界上最快的超级计算机，完全采用中国制造的处理器。此外，这项计划还在医学方面取得重大突破，将采用干细胞培育的3D打印血管植入猕猴体内，让打印器官用于人类移植手术的梦想照进现实。
然而，中国的科技大发展中也出现了层出不穷的专利纠纷和侵权案件，这为律师带来福音。一名往返于中美的律师表示：“知识产权、产品责任、工业间谍，所有这些都被用作竞争武器。”另一名律师指出作为全世界拥有专利最多的公司，华为也像ICT设备制造巨头中兴通讯以及众多互联网巨头一样疯狂购买专利授权。在中国，只要有资金，任何一家企业都会购买专利。
重庆京东方的全自动生产线。
并购热潮、补贴和全球招募人才证明中国“不差钱”。对于其他钱袋不够充盈的国家来说，他们的感觉可是完全不同。网络情报公司Flashpoint高级分析师约翰·科斯特洛上周在美国国会发言时表示：“美国是信息技术和互联网的诞生地，同时也是民用和军用信息革命的诞生地。中国以量子及相关新兴技术领导者的姿态崛起，预示着技术创新的轨迹开始东移。”
西方观点：传统创新中心陷入恐慌
中国力争成为科技强国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐惧和憎恶。它们曾是科技领域的领导者，现在却眼睁睁看着自己的地位被一个拥有雄厚财力，极为重视提高科技实力的国家威胁。他们的恐惧有两个层面：国家安全受到威胁；政府补贴让科技竞技场的天平朝着中国企业倾斜。如想在中国经营业务，半导体等领域的跨国企业经常要面临“浮士德契约”，即用技术转让换取市场准入。
1月，美国科技顾问委员会对已经产生怀疑的白宫表示，中国的政策是以各种方式扭曲市场，破坏创新和压缩美国市场份额，让美国的国家安全陷入危险之中。本月初，中国欧盟商会公布了“中国制造2025”蓝图的详细标准，同时阐述对跨国企业的潜在影响。欧盟商会主席伍德克用“非比寻常”描述这项计划。该计划设定了国内外市场份额的详细目标，引发全球担忧，唯恐疯狂的中国国有企业用他们的产品淹没利润丰厚的行业，再现过去20年钢铁业和其他低端制造业的景象。
在政府工作报告中，中国否定了这种观点。报告称：“在资质许可、标准制定、政府采购、享受《中国制造2025》政策等方面，对内外资企业需要一视同仁。”此外，中国企业也积极点赞政府的支持。两会期间，百度首席执行官李彦宏表示政府的支持很有必要，也非常重要。
就连中国政策的批评者也指出禁止出口或阻扰交易将带来意外后果。科技调研公司Intersect360 Research首席执行官艾迪生·斯奈尔列举了针对某些处理技术的出口限制的一些例子，包括用于中国升级超级计算机的英特尔处理器。在这期间，中国自主研发了处理器。“可以确定的是，中国的科研计划不再因美国的出口管制受挫。”
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来源： 智能制造 查看全部
导言：为了实现科技强国梦，北京提出了“中国制造2025”行动纲领。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。如果取得成功，这项计划将让中国经济发生根本性变化，从山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。除了“中国制造2025”，中国政府还通过“千人计划”吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，进一步壮大中国的科技实力。中国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐慌。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。
以下为文章全文：
颠覆全球秩序
蒂姆·伯恩斯虽是一名澳大利亚人，但却是中国力争成为世界高科技超级大国的一个象征。这位39岁的量子物理学家放弃在纽约的职位，不远万里来到中国的上海，投身于量子物理学研究。他就像是一面镜子，彰显出北京颠覆全球秩序的魄力和决心。伯恩斯说：“中国拥有雄厚的量子物理学实力。顶级研究机构的水准可以与世界上的其他任何地区相媲美。现在，它们正在进行着一系列令人吃惊的研究。”
时下，伯恩斯正致力于研发新技术，希望能够让该领域的圣杯——量子计算机成为现实。他就职于上海纽约大学，担任物理学助理教授。之所以谋得这一职位是因为中国的全球人才引进计划，共招聘上万名世界最顶尖的科技人才。该人才引进计划是一项更为宏大的战略组成部分，即通过“中国制造2025”计划推进产业政策调整，壮大中国的科技实力。
中国在科研方面投入了数十亿美元，时收购大量海外资产，这些大手笔让全球竞争对手陷入不安。根据市场调研公司Dealogic提供的数据，过去两年时间里，中国公布技企业并购协议总额超过1100亿美元。由于北京在某些协议签署过程中扮演的角色，并购行动引发了美国等国对国家安全的担忧。1月，美国信息技术与创新基金会主席罗伯特·阿特金森在发言时指出，“中国制造2025”计划是一项“富有侵略性并且不择手段的战略”。
上海纽约大学的物理学助理教授蒂姆·伯恩斯。他之所以决定到中国工作是因为中国在量子计算领域拥有雄厚实力。
中国政府支持的科技计划源于旨在赶超美俄，实现陆军和海军现代化的行动。现在，这些计划的触角进一步向民用领域延伸，力求让中国处在人工智能、生物制药和电动汽车等领域的前沿。
成为三大支柱之一
2016年，习近平主席设定政府投资所要达成的目标，将科学和技术称之为“经济的主战场”。在本月的全国人民代表大会这些优先事项被进一步强化。如果取得成功，“中国制造”计划将让中国经济发生根本性变化，从一个山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。中国的科技三巨头——百度、阿里巴巴和腾讯强化了借鉴自谷歌、eBay和Facebook的模式，力争在半导体和人工智能等领域称霸全国。与外国竞争对手相比，他们的步子迈得更快更大。2016年，柏林智库墨卡托中国研究中心将这项计划称之为“一项总体政治计划的组成部分”，“从长远来看，中国希望控制全球供应链和生产网络中利润最丰厚的环节”。
习近平吹响了壮大科技实力的号角，说明中国充分意识到，科技竞争力是经济实力和主权实力以外的三大支柱之一，任何一个现代超级大国如想奠定国际地位，都必须建立在这三大支柱基础之上。随着经济增速放缓，加之对宣传已久的结构调整的担忧——从投资拉动型经济转型为消费拉动——发展科技成为一个更为紧迫的需求。除此之外，还存在一个由来已久的担忧，即过度依赖外国技术。随着奉行贸易保护主义的特朗普当选美国总统，这种担忧进一步加剧。
郑州东站的机器人警察，可以净化、监测空气质量，发现火情和进行面部识别，帮助警方追踪通缉犯。
阿特金森在国会发言时指出：“从半导体到电子商务，习近平毫不掩饰地提出要让中国‘将关键技术掌握在自己手里’的目标。”“中国制造2025”于两年前提出，是一系列旨在实现中国科技发展目标的计划之一。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从世人熟知的低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。在劳动力成本上升的背景下，这一战略更具有现实意义。“中国制造2025”提倡利用大数据、云计算和机器人技术实现大规模的工业自动化，力求到2025年，70%的核心基础零部件、关键基础材料实现自主保障——当前的比重在0到30%之间。
多项涉华交易被否
中国曾在某些行业做过这种尝试。一直以来，中国进口半导体的花费比石油还要多，让中国倍感挫折。2014年以来，中国投入1500亿美元完成一系列并购，并进行国内补贴，大力发展半导体行业。此外，政府还向中芯国际为首的国内顶尖企业投入大量资金，同时鼓励英特尔、高通等跨国企业到中国建厂。
如此大张旗鼓地发展半导体行业不免引发争议。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。2016年，一个中国财团计划出资30亿美元收购飞利浦公司的在美照明部门，最后被外国投资委员会毙掉。在欧洲，中国投资者斥资6.7亿欧元收购德国芯片设备制造商爱思强（Aixtron）的计划同样被监管部门叫停。大部分专家预测，未来对中国收购海外科技资产的审查将更加严格。
不过，随着越来越多的中国企业在美国和其他市场创建研发中心或者开展小规模业务，审查问题将得到缓解。美国律师事务所Squire Patton Boggs上海办事处的主理合伙人丹尼尔·劳莱斯指出，合资项目能够为影响国家安全的收购案提供渠道。他说：“如果一家在美国经营业务多年的外国企业现在收购一家科技企业，我不确定外国投资委员会将如何看待，也不确定人们会产生多大担忧。”劳莱斯指出，中国企业正从长远出发开展业务。
网络、商业与社交媒体巨头腾讯的新总部大楼。
发展半导体行业代表着北京重塑科技业面貌的一次最为大胆的举措。在其他私营部门，我们同样能够感受到政府的影响。百度、阿里巴巴和腾讯与政府都有合作项目。现在，他们都已在海外上市，总市值达到6000亿美元左右。2016年，负责制定经济社会战略的国家发改委宣布成立19个国家级数据实验室，大部分建在高等院校，作为“中国制造”计划的一部分。阿里巴巴的云业务部门参与两个实验室项目，一个为在线挖据挖掘和工业部门云处理服务提供支持，另一个旨在打造大数据软件平台。
北京的百度科技园。百度在中国的搜索引擎流量中占据很大份额，同时还在手机地图市场占据主导地位。
新加坡南洋理工大学拉惹勒南国际研究院助理教授迈克尔·拉斯卡表示：“中国正在接入全球商业和科学网络，加强技术转让、海外研发投入以及中国科学家和工程师到国外接受培训。这些努力背后的深层次战略就是‘自主创新’，即发现、吸收和再发明选定的外国技术，将其用于民用和军事领域。”
招募全球人才
香港律师事务所品诚梅森的保罗·哈斯维尔指出，招募伯恩斯这样的专家与引进足球外援没有本质差别，都是为了获得他们的技术。政府支持的人才引进计划——尤其是将伯恩斯吸收进中国的“千人计划”——旨在吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，让他们到北京或深圳等热点城市工作。千人计划于10年前启动，所提出的优厚条件让绝大多数跨国企业无法望其项背。除了100万人民币的“欢迎礼包”，千人计划还为海外人才的子女安排学校，为配偶安排工作。该计划会对申请者的资质和成就进行评估，拥有技术和知识产权的申请者得分最高。通过评估后，候选者可以选择在公共部门或者私营部门工作。千人计划推动了中国在基因排序、清洁能源和国家安全技术领域的进步。
中国工业自动化水平较低，而生产力同样低下。
作为交换条件，中国雇主可以获得任何专利或发明的部分所有权——专利和发明是北京评估千人计划成效的重要指标。对于自己研发的专利，伯恩斯拥有42.5%的所有权，余下归上海纽约大学所有，这一比例与他在美国的情况相同。上海纽约大学是纽约大学和上海华东师范大学的一所合资院校。
中国东部的桐乡养猪场，采用农用传感器和监视器。农用传感器和监视器是“中国制造2025”计划的组成部分。
千人计划有助于中国建设强大的科研队伍。计划实施过程中，一些旅居海外的中国科学家也被吸引回国，张良杰就是其中一位。在声望颇高的清华大学获得博士学位后，张良杰离开中国，到美国发展。现在，他带着名下的40项发明专利他回到国内，担任深圳金蝶软件的首席人工智能科学家。深圳是中国的企业家摇篮，同时也是硅谷在亚洲的最大竞争对手。
国家层面的计划是对越来越多的地方计划的有力补充，尤其是在深圳和杭州这样的科技中心。除了这些计划，中国还直接寻猎全球人才。这种做法在西方非常普遍，但在中国的历史相对较短。2016年晚些时候，百度招募微软老员工陆奇，负责推动人工智能的研发。一名分析师指出：“如果你无法收购一家公司，那就招募他们的人才。”
创新轨迹东移
中国的科技发展计划毁誉参半。30年前启动的“863计划”旨在填补军用和民用技术的空白，最终取得了一系列引人注目的成就。863计划研制了世界上最快的超级计算机，完全采用中国制造的处理器。此外，这项计划还在医学方面取得重大突破，将采用干细胞培育的3D打印血管植入猕猴体内，让打印器官用于人类移植手术的梦想照进现实。
然而，中国的科技大发展中也出现了层出不穷的专利纠纷和侵权案件，这为律师带来福音。一名往返于中美的律师表示：“知识产权、产品责任、工业间谍，所有这些都被用作竞争武器。”另一名律师指出作为全世界拥有专利最多的公司，华为也像ICT设备制造巨头中兴通讯以及众多互联网巨头一样疯狂购买专利授权。在中国，只要有资金，任何一家企业都会购买专利。
重庆京东方的全自动生产线。
并购热潮、补贴和全球招募人才证明中国“不差钱”。对于其他钱袋不够充盈的国家来说，他们的感觉可是完全不同。网络情报公司Flashpoint高级分析师约翰·科斯特洛上周在美国国会发言时表示：“美国是信息技术和互联网的诞生地，同时也是民用和军用信息革命的诞生地。中国以量子及相关新兴技术领导者的姿态崛起，预示着技术创新的轨迹开始东移。”
西方观点：传统创新中心陷入恐慌
中国力争成为科技强国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐惧和憎恶。它们曾是科技领域的领导者，现在却眼睁睁看着自己的地位被一个拥有雄厚财力，极为重视提高科技实力的国家威胁。他们的恐惧有两个层面：国家安全受到威胁；政府补贴让科技竞技场的天平朝着中国企业倾斜。如想在中国经营业务，半导体等领域的跨国企业经常要面临“浮士德契约”，即用技术转让换取市场准入。
1月，美国科技顾问委员会对已经产生怀疑的白宫表示，中国的政策是以各种方式扭曲市场，破坏创新和压缩美国市场份额，让美国的国家安全陷入危险之中。本月初，中国欧盟商会公布了“中国制造2025”蓝图的详细标准，同时阐述对跨国企业的潜在影响。欧盟商会主席伍德克用“非比寻常”描述这项计划。该计划设定了国内外市场份额的详细目标，引发全球担忧，唯恐疯狂的中国国有企业用他们的产品淹没利润丰厚的行业，再现过去20年钢铁业和其他低端制造业的景象。
在政府工作报告中，中国否定了这种观点。报告称：“在资质许可、标准制定、政府采购、享受《中国制造2025》政策等方面，对内外资企业需要一视同仁。”此外，中国企业也积极点赞政府的支持。两会期间，百度首席执行官李彦宏表示政府的支持很有必要，也非常重要。
就连中国政策的批评者也指出禁止出口或阻扰交易将带来意外后果。科技调研公司Intersect360 Research首席执行官艾迪生·斯奈尔列举了针对某些处理技术的出口限制的一些例子，包括用于中国升级超级计算机的英特尔处理器。在这期间，中国自主研发了处理器。“可以确定的是，中国的科研计划不再因美国的出口管制受挫。”
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来源： 智能制造
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美国硅谷预测10年后的世界，信息量很大！
其它类 冷眼看世界 2017-03-22 11:50 发表了文章
到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
1. Uber 是一家软体公司，它没有拥有汽车，却能够让你「随叫随到」有汽车坐，现在，它已是全球最大的Taxi公司了。
2. Airbnb 也是一家软体公司，它没有拥有任何旅馆，但它的软体让你能够住进世界各地愿出租的房间，现在，它已是全球最大的旅馆业了。
3. 2016年5月，Google的电脑打败全球最厉害的南韩围棋高手，因为它开发出有人工智能(AI)的电脑，使用能够「自己学习」的软体，所以它的AI能够加速度的进步，达到比专家原先预期的、提前10年的成就。
4. 在美国，使用IBM 的Watson电脑软体，你能够在几秒内，就有90%的准确性的法律顾问，比较起只有70%准确性的人为律师，既便捷又便宜。
所以，你如果还有家人亲友在读大学的法律系，建议他们停学省钱，因为市场已大幅的缩减了，未来的世界，只需要现在10%的专业律师就够了。
5. Watson 也已经能够帮病人检验癌症，而且比医生正确4 倍。
6. 脸书也有一套AI的软体可以比人类更准确的鉴察(辨识)人脸，而且无所不在。
7. 到了2030年，AI的电脑会比世界上任何的专家学者还要聪明。
8. 2017年起，会自动驾驶的汽车就可以在公众场所使用。约在2020年，整个汽车工业就会遭遇到全面性的改变，你再不需要拥用汽车。你可以用手机叫自动驾驶的车，来带你到你想去的目的地。
9. 未来的世界，你再也不必拥有车，或花时间加油、停车、排队去考驾照、交保险费，尤其是城市，将会很安静，走路很安全，因为90%的汽车都不见了，以前的停车场，将会变成公园。
10. 现在，平均每10万公里就有一次车祸，造成每年全球有约120万人的死亡。
以后有AI电脑控制的自动驾驶汽车，平均每1000万公里才有一次车祸，约减少一百万人死亡。因为保险费和需要保险的人极少，保险公司会面临更多的倒闭风潮。
11. 大部份的传统汽车公司会面临倒闭。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性软体，将会用在每一部汽车上。据悉，Volkswagen和Audi 的工程师非常担心Tesla革命性的电池和人工智能软体技术。
12. 房地产公司会遭遇极大的变化。因为你可以在车程中工作，距离将不是选住房屋的主要条件之一。市民会选择住在较远、但是较空旷且环境优美的乡村。
13. 电动汽车很安静，会在2020变成主流。所以城市会很变成安静，而且空气干净。
14. 太阳能在过去30年也有快速的进展。去年，全球太阳能的增产超过石油的增产。
预计，到2025年时，太阳能的价格(低廉)会使煤矿业大量的破产。因为电费非常的便宜，净化水及海水淡化的费用大减，人类将能解决人口增加的需水问题。
15. 健保：今年医疗设备商会供应如同「星球大战」电影中的Tricorder，让你的手机做眼睛的扫瞄，呼吸气体及血液的化学检验：用54个「生物指标」，就可检验出你是否有任何疾病的征兆。因为费用低，几年后，全球人类都可以有世界级的疾病预防服务。
16. 立体列印(3D printing)：预计10 年内，3D列印设备会由近20000美元减到400美元，而速度增加100倍快。所有的「个人化」设计鞋子，将开始用这种设备生产，其他如大型的机场，其零件也能使用这种设备供应，至于人类太空船，也会使用这种设备。
17. 今年底，你的手机就会有3D扫瞄的功能，你可以测量你的脚送去做「个人化」鞋子。据悉，在中国，他们已经用这种设备制造了一栋6层楼办公室，预计到2027年时， 10% 的产品会用3D的列印设备制造。
18. 产业机会：
a. 工作：20年内，70-80% 的工作会消失，即使有很多新的工作机会，但是不足以弥补被智能机械所取代的原有工作。
b. 农业：将有 $100 机械人耕作，不必吃饭、不用住宅、及支付薪水，只要便宜的电池即可。在开发国家的农夫，将变成机械人的经理。温室建筑物可以有少量的水。到2018年，肉可以从实验室生产，不必养猪、鸡或牛。30%用在畜牧的土地，会变成其他用途的土地。很多初创公司会供给高蛋白质的昆虫当成食品。
c. 到2020年时，你的手机会从你的表情看出，与你说话的人是不是说「假话」？是否骗人的？政治人物(如总统候选人)若说假话，马上会被当场揭发。
d. 数位时代的钱，将是Bitcoin ，是在智能电脑中的「数据」。
e. 教育：最便宜的智能手机在非州是$10美元一只。
f. 到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
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现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
1. Uber 是一家软体公司，它没有拥有汽车，却能够让你「随叫随到」有汽车坐，现在，它已是全球最大的Taxi公司了。
2. Airbnb 也是一家软体公司，它没有拥有任何旅馆，但它的软体让你能够住进世界各地愿出租的房间，现在，它已是全球最大的旅馆业了。
3. 2016年5月，Google的电脑打败全球最厉害的南韩围棋高手，因为它开发出有人工智能(AI)的电脑，使用能够「自己学习」的软体，所以它的AI能够加速度的进步，达到比专家原先预期的、提前10年的成就。
4. 在美国，使用IBM 的Watson电脑软体，你能够在几秒内，就有90%的准确性的法律顾问，比较起只有70%准确性的人为律师，既便捷又便宜。
所以，你如果还有家人亲友在读大学的法律系，建议他们停学省钱，因为市场已大幅的缩减了，未来的世界，只需要现在10%的专业律师就够了。
5. Watson 也已经能够帮病人检验癌症，而且比医生正确4 倍。
6. 脸书也有一套AI的软体可以比人类更准确的鉴察(辨识)人脸，而且无所不在。
7. 到了2030年，AI的电脑会比世界上任何的专家学者还要聪明。
8. 2017年起，会自动驾驶的汽车就可以在公众场所使用。约在2020年，整个汽车工业就会遭遇到全面性的改变，你再不需要拥用汽车。你可以用手机叫自动驾驶的车，来带你到你想去的目的地。
9. 未来的世界，你再也不必拥有车，或花时间加油、停车、排队去考驾照、交保险费，尤其是城市，将会很安静，走路很安全，因为90%的汽车都不见了，以前的停车场，将会变成公园。
10. 现在，平均每10万公里就有一次车祸，造成每年全球有约120万人的死亡。
以后有AI电脑控制的自动驾驶汽车，平均每1000万公里才有一次车祸，约减少一百万人死亡。因为保险费和需要保险的人极少，保险公司会面临更多的倒闭风潮。
11. 大部份的传统汽车公司会面临倒闭。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性软体，将会用在每一部汽车上。据悉，Volkswagen和Audi 的工程师非常担心Tesla革命性的电池和人工智能软体技术。
12. 房地产公司会遭遇极大的变化。因为你可以在车程中工作，距离将不是选住房屋的主要条件之一。市民会选择住在较远、但是较空旷且环境优美的乡村。
13. 电动汽车很安静，会在2020变成主流。所以城市会很变成安静，而且空气干净。
14. 太阳能在过去30年也有快速的进展。去年，全球太阳能的增产超过石油的增产。
预计，到2025年时，太阳能的价格(低廉)会使煤矿业大量的破产。因为电费非常的便宜，净化水及海水淡化的费用大减，人类将能解决人口增加的需水问题。
15. 健保：今年医疗设备商会供应如同「星球大战」电影中的Tricorder，让你的手机做眼睛的扫瞄，呼吸气体及血液的化学检验：用54个「生物指标」，就可检验出你是否有任何疾病的征兆。因为费用低，几年后，全球人类都可以有世界级的疾病预防服务。
16. 立体列印(3D printing)：预计10 年内，3D列印设备会由近20000美元减到400美元，而速度增加100倍快。所有的「个人化」设计鞋子，将开始用这种设备生产，其他如大型的机场，其零件也能使用这种设备供应，至于人类太空船，也会使用这种设备。
17. 今年底，你的手机就会有3D扫瞄的功能，你可以测量你的脚送去做「个人化」鞋子。据悉，在中国，他们已经用这种设备制造了一栋6层楼办公室，预计到2027年时， 10% 的产品会用3D的列印设备制造。
18. 产业机会：
a. 工作：20年内，70-80% 的工作会消失，即使有很多新的工作机会，但是不足以弥补被智能机械所取代的原有工作。
b. 农业：将有 $100 机械人耕作，不必吃饭、不用住宅、及支付薪水，只要便宜的电池即可。在开发国家的农夫，将变成机械人的经理。温室建筑物可以有少量的水。到2018年，肉可以从实验室生产，不必养猪、鸡或牛。30%用在畜牧的土地，会变成其他用途的土地。很多初创公司会供给高蛋白质的昆虫当成食品。
c. 到2020年时，你的手机会从你的表情看出，与你说话的人是不是说「假话」？是否骗人的？政治人物(如总统候选人)若说假话，马上会被当场揭发。
d. 数位时代的钱，将是Bitcoin ，是在智能电脑中的「数据」。
e. 教育：最便宜的智能手机在非州是$10美元一只。
f. 到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
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到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
1. Uber 是一家软体公司，它没有拥有汽车，却能够让你「随叫随到」有汽车坐，现在，它已是全球最大的Taxi公司了。
2. Airbnb 也是一家软体公司，它没有拥有任何旅馆，但它的软体让你能够住进世界各地愿出租的房间，现在，它已是全球最大的旅馆业了。
3. 2016年5月，Google的电脑打败全球最厉害的南韩围棋高手，因为它开发出有人工智能(AI)的电脑，使用能够「自己学习」的软体，所以它的AI能够加速度的进步，达到比专家原先预期的、提前10年的成就。
4. 在美国，使用IBM 的Watson电脑软体，你能够在几秒内，就有90%的准确性的法律顾问，比较起只有70%准确性的人为律师，既便捷又便宜。
所以，你如果还有家人亲友在读大学的法律系，建议他们停学省钱，因为市场已大幅的缩减了，未来的世界，只需要现在10%的专业律师就够了。
5. Watson 也已经能够帮病人检验癌症，而且比医生正确4 倍。
6. 脸书也有一套AI的软体可以比人类更准确的鉴察(辨识)人脸，而且无所不在。
7. 到了2030年，AI的电脑会比世界上任何的专家学者还要聪明。
8. 2017年起，会自动驾驶的汽车就可以在公众场所使用。约在2020年，整个汽车工业就会遭遇到全面性的改变，你再不需要拥用汽车。你可以用手机叫自动驾驶的车，来带你到你想去的目的地。
9. 未来的世界，你再也不必拥有车，或花时间加油、停车、排队去考驾照、交保险费，尤其是城市，将会很安静，走路很安全，因为90%的汽车都不见了，以前的停车场，将会变成公园。
10. 现在，平均每10万公里就有一次车祸，造成每年全球有约120万人的死亡。
以后有AI电脑控制的自动驾驶汽车，平均每1000万公里才有一次车祸，约减少一百万人死亡。因为保险费和需要保险的人极少，保险公司会面临更多的倒闭风潮。
11. 大部份的传统汽车公司会面临倒闭。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性软体，将会用在每一部汽车上。据悉，Volkswagen和Audi 的工程师非常担心Tesla革命性的电池和人工智能软体技术。
12. 房地产公司会遭遇极大的变化。因为你可以在车程中工作，距离将不是选住房屋的主要条件之一。市民会选择住在较远、但是较空旷且环境优美的乡村。
13. 电动汽车很安静，会在2020变成主流。所以城市会很变成安静，而且空气干净。
14. 太阳能在过去30年也有快速的进展。去年，全球太阳能的增产超过石油的增产。
预计，到2025年时，太阳能的价格(低廉)会使煤矿业大量的破产。因为电费非常的便宜，净化水及海水淡化的费用大减，人类将能解决人口增加的需水问题。
15. 健保：今年医疗设备商会供应如同「星球大战」电影中的Tricorder，让你的手机做眼睛的扫瞄，呼吸气体及血液的化学检验：用54个「生物指标」，就可检验出你是否有任何疾病的征兆。因为费用低，几年后，全球人类都可以有世界级的疾病预防服务。
16. 立体列印(3D printing)：预计10 年内，3D列印设备会由近20000美元减到400美元，而速度增加100倍快。所有的「个人化」设计鞋子，将开始用这种设备生产，其他如大型的机场，其零件也能使用这种设备供应，至于人类太空船，也会使用这种设备。
17. 今年底，你的手机就会有3D扫瞄的功能，你可以测量你的脚送去做「个人化」鞋子。据悉，在中国，他们已经用这种设备制造了一栋6层楼办公室，预计到2027年时， 10% 的产品会用3D的列印设备制造。
18. 产业机会：
a. 工作：20年内，70-80% 的工作会消失，即使有很多新的工作机会，但是不足以弥补被智能机械所取代的原有工作。
b. 农业：将有 $100 机械人耕作，不必吃饭、不用住宅、及支付薪水，只要便宜的电池即可。在开发国家的农夫，将变成机械人的经理。温室建筑物可以有少量的水。到2018年，肉可以从实验室生产，不必养猪、鸡或牛。30%用在畜牧的土地，会变成其他用途的土地。很多初创公司会供给高蛋白质的昆虫当成食品。
c. 到2020年时，你的手机会从你的表情看出，与你说话的人是不是说「假话」？是否骗人的？政治人物(如总统候选人)若说假话，马上会被当场揭发。
d. 数位时代的钱，将是Bitcoin ，是在智能电脑中的「数据」。
e. 教育：最便宜的智能手机在非州是$10美元一只。
f. 到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
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现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
1. Uber 是一家软体公司，它没有拥有汽车，却能够让你「随叫随到」有汽车坐，现在，它已是全球最大的Taxi公司了。
2. Airbnb 也是一家软体公司，它没有拥有任何旅馆，但它的软体让你能够住进世界各地愿出租的房间，现在，它已是全球最大的旅馆业了。
3. 2016年5月，Google的电脑打败全球最厉害的南韩围棋高手，因为它开发出有人工智能(AI)的电脑，使用能够「自己学习」的软体，所以它的AI能够加速度的进步，达到比专家原先预期的、提前10年的成就。
4. 在美国，使用IBM 的Watson电脑软体，你能够在几秒内，就有90%的准确性的法律顾问，比较起只有70%准确性的人为律师，既便捷又便宜。
所以，你如果还有家人亲友在读大学的法律系，建议他们停学省钱，因为市场已大幅的缩减了，未来的世界，只需要现在10%的专业律师就够了。
5. Watson 也已经能够帮病人检验癌症，而且比医生正确4 倍。
6. 脸书也有一套AI的软体可以比人类更准确的鉴察(辨识)人脸，而且无所不在。
7. 到了2030年，AI的电脑会比世界上任何的专家学者还要聪明。
8. 2017年起，会自动驾驶的汽车就可以在公众场所使用。约在2020年，整个汽车工业就会遭遇到全面性的改变，你再不需要拥用汽车。你可以用手机叫自动驾驶的车，来带你到你想去的目的地。
9. 未来的世界，你再也不必拥有车，或花时间加油、停车、排队去考驾照、交保险费，尤其是城市，将会很安静，走路很安全，因为90%的汽车都不见了，以前的停车场，将会变成公园。
10. 现在，平均每10万公里就有一次车祸，造成每年全球有约120万人的死亡。
以后有AI电脑控制的自动驾驶汽车，平均每1000万公里才有一次车祸，约减少一百万人死亡。因为保险费和需要保险的人极少，保险公司会面临更多的倒闭风潮。
11. 大部份的传统汽车公司会面临倒闭。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性软体，将会用在每一部汽车上。据悉，Volkswagen和Audi 的工程师非常担心Tesla革命性的电池和人工智能软体技术。
12. 房地产公司会遭遇极大的变化。因为你可以在车程中工作，距离将不是选住房屋的主要条件之一。市民会选择住在较远、但是较空旷且环境优美的乡村。
13. 电动汽车很安静，会在2020变成主流。所以城市会很变成安静，而且空气干净。
14. 太阳能在过去30年也有快速的进展。去年，全球太阳能的增产超过石油的增产。
预计，到2025年时，太阳能的价格(低廉)会使煤矿业大量的破产。因为电费非常的便宜，净化水及海水淡化的费用大减，人类将能解决人口增加的需水问题。
15. 健保：今年医疗设备商会供应如同「星球大战」电影中的Tricorder，让你的手机做眼睛的扫瞄，呼吸气体及血液的化学检验：用54个「生物指标」，就可检验出你是否有任何疾病的征兆。因为费用低，几年后，全球人类都可以有世界级的疾病预防服务。
16. 立体列印(3D printing)：预计10 年内，3D列印设备会由近20000美元减到400美元，而速度增加100倍快。所有的「个人化」设计鞋子，将开始用这种设备生产，其他如大型的机场，其零件也能使用这种设备供应，至于人类太空船，也会使用这种设备。
17. 今年底，你的手机就会有3D扫瞄的功能，你可以测量你的脚送去做「个人化」鞋子。据悉，在中国，他们已经用这种设备制造了一栋6层楼办公室，预计到2027年时， 10% 的产品会用3D的列印设备制造。
18. 产业机会：
a. 工作：20年内，70-80% 的工作会消失，即使有很多新的工作机会，但是不足以弥补被智能机械所取代的原有工作。
b. 农业：将有 $100 机械人耕作，不必吃饭、不用住宅、及支付薪水，只要便宜的电池即可。在开发国家的农夫，将变成机械人的经理。温室建筑物可以有少量的水。到2018年，肉可以从实验室生产，不必养猪、鸡或牛。30%用在畜牧的土地，会变成其他用途的土地。很多初创公司会供给高蛋白质的昆虫当成食品。
c. 到2020年时，你的手机会从你的表情看出，与你说话的人是不是说「假话」？是否骗人的？政治人物(如总统候选人)若说假话，马上会被当场揭发。
d. 数位时代的钱，将是Bitcoin ，是在智能电脑中的「数据」。
e. 教育：最便宜的智能手机在非州是$10美元一只。
f. 到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
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在癌症治疗这件事上，要不要相信人工智能？
智能科技类 jingjing 2017-03-22 11:17 发表了文章
随深度学习技术的应用与成熟，人工智能也在不断拓展疆界。跨越传统的语音、图像、数据挖掘等强相关领域，人工智能正不断与物流、教育、金融等领域碰撞出新灵感。
在医疗领域，人工智能的应用往往表现为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。
也许在药物开发和药物选择这样的「重」领域上，人工智能同样能发挥不俗的作用。
新时代的 Lipinski Rule of Five
1997 年，辉瑞公司资深药物化学家 Christopher A. Lipinski 分析了 2,000 多种二期临床后的药物理化特征，总结出了四条非常具体的结论。如果一个化合物违反其中任何两个，将可能面临水溶性或透膜性差的问题：
氢键给体（连接在 N 和 O 上的氢原子数）数目小于 5；
氢键受体（N 和 O 的数目）数目小于 10；
相对分子质量小于 500；
脂水分配系数小于 5。
因为都与 5 相关，这些规则被称为 Rule of Five（RO5）。很快，RO5 成为药物化学家设计药物前必须考虑的因素。
事实上，水溶性或透膜性只是药物设计过程几十个障碍中的两个。2008 年，销量前 10 名的小分子药物中，只有 4 个完全符合 RO5。作为「经验法则」（Rule of Thumb），凭「肉眼」总结、被奉为药物研发圭臬的 RO5，并不能概括药物的全部特征。
Rule of Thumb 来源于用拇指测量木材的木工，指代「使用广泛、但非绝对精确的原则」
「我们认为制药的规则不应该『脑袋一拍』就提出。一个人能见过 1,000 种药物，但不可能见到 10,000、100,000 万种，机器可以做的比人好。」
对于以往随机发现的药物研发方式，人工智能的加入也许能让「大海捞针」变成「有的放矢」。来自 Accutarbio 的创始人范捷博士，本科毕业于复旦大学生命科学院，硕士就读于加州伯克利分校。博士师从 Nikola Pavletich，期间解析了 RPA-DNA 复合物晶体结构；博士后师从 99 年诺贝尔医学奖获得者 Günter Blobel，解析了核孔小体复合物的相关结构。他相信人工智能与实验验证相结合 (hybrid-method)，可以加速新一代靶向治疗药物开发，也可以为癌症病人提供更多可选择的治疗方案。
AccutarBio 官网上，创始人范捷的信息
病人使用药物的目的，是改变致病蛋白质的构象，让其被「锁住」停止「作恶」，或者干脆降解消除它们。这也是制药的基本原理——药物像一把开锁（治疗）的「钥匙」，制造钥匙的方法是了解「钥匙孔」（致病蛋白质）的准确形状（构象）。
想要获得蛋白质的构象信息，传统的方法是通过实验。但这种方法的局限也很明显，一方面蛋白质晶体难以培养，另一方面实验中得到的都是在一定条件下瞬间、片面的结构信息；另一种方法则是计算方法，即通过统计学规律，计算出某种情况下蛋白质的结构情况。
AccutarBio 显然选择了第二种。通过运用机器学习方法，学习大分子晶体结构数据库（Protein Data Bank，PBD）中全世界研究者上传的蛋白质、核酸的 X 光晶体衍射、NMR 核磁共振结构数据，AccutarBio 可以在准确描绘钥匙孔形状、选择氨基酸构象这件事上，给出比目前行业好得多的算法。
有了钥匙孔的形状，配钥匙就变得有迹可循。这套算法可以画出钥匙孔中每个氨基酸的构象、蛋白与蛋白相互接触表面的氨基酸构象，在预测「钥匙孔」周围氨基酸位置、钥匙摆放方法和位置构象上，可以提供更高准确性。
目前，AccutarBio 的药物与靶点蛋白的结合模式预测（docking），即为锁「配钥匙」的过程，在准确度和速度上都较行业药物设计领头羊 Schrodinger 有显著提升。「我们的预测更准确的原因，在于使用了基于数据的算法。与常规基于经验和大量物理学假设的方法相比，在数据量足够大时具有明显优势。」
可前往 AccutarBio 的官网查看相关视频示例
与市面上通过调参来预测、设计药物的方法不同，AccutarBio 的算法没有为不同药物的设计使用不同的函数和参数。「并不是把所有问题都解决，至少目前我们的方法论是用一种方法解决不同的问题，这样才有说服力。」目前，AccutarBio 正在进行相关专利申请。
算法衍生的一张表格
如今听起来耳朵长茧的「靶向假说」、「精准医疗」，其实已是医疗界相当新的想法。
19 年前，Peter Nowell 和 Janet Rowley 因对慢性粒细胞白血病（CML）研究的贡献，获得了「小诺贝尔奖」the Albert Lasker 医学研究奖的认可。他们发现 CML 患者基因突变中丢失的 22 号染色体 DNA 片断，「移位」至 9 号染色体，使两种正常蛋白发生结合从而致病。这项研究促成了一种新药物的诞生——格列卫（Gleevec，伊马替尼），这也是历史上第一个成功的靶向治疗药物。
自 1997 年利妥昔单抗被 FDA 批准上市以来，已经有 40 多种靶向治疗药物在市面上流通。但它们仅覆盖了十几个靶点，在人类的基因中，致癌的基因数量的是以千为单位的。
2009 年，致力于研究白血病和其他癌症发病因的 Janet Rowley 被授予总统自由勋章
药物的缺乏也许可以用「老药新用」的方式解决。本为治疗心绞痛开发的西地那非（Sildenafil），如今已是大名鼎鼎的伟哥（Viagra）；失败的化疗药物叠氮胸苷（Azidothymidine），也曾被用来治疗 HIV 病毒感染。常用药物同样可能对癌症靶点起作用。
药物与靶点的对应关系还需要通过实验不断去试吗？计算力的提升和机器学习提供了一种可能：用算法替代随机发现的自然科学过程。通过前文所述的算法，AccutarBio 将 FDA 认证过的 1400 多种药物与 10000 个左右的潜在靶点进行匹配计算，得出了一个巨大的对应表格。
计算发现，FDA 认证过的药物中，没有几种药物的优先靶点是它的设计靶点，大部分药物都排在靶点对应药物序列的几百名左右。如果病人已经无药可医，也许这张表格能提供一些选择。
尽管提供了按图索骥的可能，对应关系的验证仍需要大量实验，「这张表更有指向性和预见性，把实验的过程变得更精准」。并非将这张巨大表格当作许愿神灯，范捷希望 AccutarBio 的实验室与合作实验室尽量将这张表格验证填满，「有越来越多实验的支撑，才会真正给病人带来更多临床治疗的选择」。
Accutar——Accurate Targeting「精准打靶」
「算法是下金蛋的鹅。金蛋的今天是表，明天是药，后天可以做一些不同的事情。」
把表格中较强的药物与靶点对应关系找出来，可以直接从临床 II 期或临床 III 期开始药物实验申请认证，是这张表格的运用方式之一。范捷也在不断思考算法和衍生表格的商业模式，不过终点都指向一个方向，「让更多病人尽快受益」。
目前 AccutarBio 的团队近 20 名成员，分别来自生物学、化学、计算机科学等不同背景。在上海、纽约均设有实验室，顾问包括诺贝尔奖得主 Günter Blobel、美国国家科学院院士 Jerard Hurwitz 以及 Mount Sinai 的教授 Jin Jian。
「去做别人认为是风险，在我们看来是机会的事。」在学术与创业的岔路口，身为导师的 Günter Blobel 曾给过范捷这样的指引。在创业过程中，不论学术还是融资，Günter Blobel 博士都给予了不少帮助。「他会用他的资源帮你成长，而不是和你抢功劳」，这大概是人们常说名师出高徒的原因。
师徒相协也许是人工智能领域不可忽视的特点之一。无论是在图像识别、NLP 还是其他分支，都能循着这条规律的影子找到不少印证。人工智能大概是门槛最高的创业方向中的一个，先在学术上取得认可也许是最好的选择，包括与其他学科的结合。
AccutarBio 已获得天使轮融资，投资人为真格基金创始人徐小平，目前正在展开 A 轮融资。
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来源：微信公众号 机器之心 虞喵喵 查看全部
在医疗领域，人工智能的应用往往表现为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。
也许在药物开发和药物选择这样的「重」领域上，人工智能同样能发挥不俗的作用。
新时代的 Lipinski Rule of Five
1997 年，辉瑞公司资深药物化学家 Christopher A. Lipinski 分析了 2,000 多种二期临床后的药物理化特征，总结出了四条非常具体的结论。如果一个化合物违反其中任何两个，将可能面临水溶性或透膜性差的问题：
氢键给体（连接在 N 和 O 上的氢原子数）数目小于 5；
氢键受体（N 和 O 的数目）数目小于 10；
相对分子质量小于 500；
脂水分配系数小于 5。
因为都与 5 相关，这些规则被称为 Rule of Five（RO5）。很快，RO5 成为药物化学家设计药物前必须考虑的因素。
事实上，水溶性或透膜性只是药物设计过程几十个障碍中的两个。2008 年，销量前 10 名的小分子药物中，只有 4 个完全符合 RO5。作为「经验法则」（Rule of Thumb），凭「肉眼」总结、被奉为药物研发圭臬的 RO5，并不能概括药物的全部特征。
Rule of Thumb 来源于用拇指测量木材的木工，指代「使用广泛、但非绝对精确的原则」
「我们认为制药的规则不应该『脑袋一拍』就提出。一个人能见过 1,000 种药物，但不可能见到 10,000、100,000 万种，机器可以做的比人好。」
对于以往随机发现的药物研发方式，人工智能的加入也许能让「大海捞针」变成「有的放矢」。来自 Accutarbio 的创始人范捷博士，本科毕业于复旦大学生命科学院，硕士就读于加州伯克利分校。博士师从 Nikola Pavletich，期间解析了 RPA-DNA 复合物晶体结构；博士后师从 99 年诺贝尔医学奖获得者 Günter Blobel，解析了核孔小体复合物的相关结构。他相信人工智能与实验验证相结合 (hybrid-method)，可以加速新一代靶向治疗药物开发，也可以为癌症病人提供更多可选择的治疗方案。
AccutarBio 官网上，创始人范捷的信息
病人使用药物的目的，是改变致病蛋白质的构象，让其被「锁住」停止「作恶」，或者干脆降解消除它们。这也是制药的基本原理——药物像一把开锁（治疗）的「钥匙」，制造钥匙的方法是了解「钥匙孔」（致病蛋白质）的准确形状（构象）。
想要获得蛋白质的构象信息，传统的方法是通过实验。但这种方法的局限也很明显，一方面蛋白质晶体难以培养，另一方面实验中得到的都是在一定条件下瞬间、片面的结构信息；另一种方法则是计算方法，即通过统计学规律，计算出某种情况下蛋白质的结构情况。
AccutarBio 显然选择了第二种。通过运用机器学习方法，学习大分子晶体结构数据库（Protein Data Bank，PBD）中全世界研究者上传的蛋白质、核酸的 X 光晶体衍射、NMR 核磁共振结构数据，AccutarBio 可以在准确描绘钥匙孔形状、选择氨基酸构象这件事上，给出比目前行业好得多的算法。
有了钥匙孔的形状，配钥匙就变得有迹可循。这套算法可以画出钥匙孔中每个氨基酸的构象、蛋白与蛋白相互接触表面的氨基酸构象，在预测「钥匙孔」周围氨基酸位置、钥匙摆放方法和位置构象上，可以提供更高准确性。
目前，AccutarBio 的药物与靶点蛋白的结合模式预测（docking），即为锁「配钥匙」的过程，在准确度和速度上都较行业药物设计领头羊 Schrodinger 有显著提升。「我们的预测更准确的原因，在于使用了基于数据的算法。与常规基于经验和大量物理学假设的方法相比，在数据量足够大时具有明显优势。」
可前往 AccutarBio 的官网查看相关视频示例
与市面上通过调参来预测、设计药物的方法不同，AccutarBio 的算法没有为不同药物的设计使用不同的函数和参数。「并不是把所有问题都解决，至少目前我们的方法论是用一种方法解决不同的问题，这样才有说服力。」目前，AccutarBio 正在进行相关专利申请。
算法衍生的一张表格
如今听起来耳朵长茧的「靶向假说」、「精准医疗」，其实已是医疗界相当新的想法。
19 年前，Peter Nowell 和 Janet Rowley 因对慢性粒细胞白血病（CML）研究的贡献，获得了「小诺贝尔奖」the Albert Lasker 医学研究奖的认可。他们发现 CML 患者基因突变中丢失的 22 号染色体 DNA 片断，「移位」至 9 号染色体，使两种正常蛋白发生结合从而致病。这项研究促成了一种新药物的诞生——格列卫（Gleevec，伊马替尼），这也是历史上第一个成功的靶向治疗药物。
自 1997 年利妥昔单抗被 FDA 批准上市以来，已经有 40 多种靶向治疗药物在市面上流通。但它们仅覆盖了十几个靶点，在人类的基因中，致癌的基因数量的是以千为单位的。
2009 年，致力于研究白血病和其他癌症发病因的 Janet Rowley 被授予总统自由勋章
药物的缺乏也许可以用「老药新用」的方式解决。本为治疗心绞痛开发的西地那非（Sildenafil），如今已是大名鼎鼎的伟哥（Viagra）；失败的化疗药物叠氮胸苷（Azidothymidine），也曾被用来治疗 HIV 病毒感染。常用药物同样可能对癌症靶点起作用。
药物与靶点的对应关系还需要通过实验不断去试吗？计算力的提升和机器学习提供了一种可能：用算法替代随机发现的自然科学过程。通过前文所述的算法，AccutarBio 将 FDA 认证过的 1400 多种药物与 10000 个左右的潜在靶点进行匹配计算，得出了一个巨大的对应表格。
计算发现，FDA 认证过的药物中，没有几种药物的优先靶点是它的设计靶点，大部分药物都排在靶点对应药物序列的几百名左右。如果病人已经无药可医，也许这张表格能提供一些选择。
尽管提供了按图索骥的可能，对应关系的验证仍需要大量实验，「这张表更有指向性和预见性，把实验的过程变得更精准」。并非将这张巨大表格当作许愿神灯，范捷希望 AccutarBio 的实验室与合作实验室尽量将这张表格验证填满，「有越来越多实验的支撑，才会真正给病人带来更多临床治疗的选择」。
Accutar——Accurate Targeting「精准打靶」
「算法是下金蛋的鹅。金蛋的今天是表，明天是药，后天可以做一些不同的事情。」
把表格中较强的药物与靶点对应关系找出来，可以直接从临床 II 期或临床 III 期开始药物实验申请认证，是这张表格的运用方式之一。范捷也在不断思考算法和衍生表格的商业模式，不过终点都指向一个方向，「让更多病人尽快受益」。
目前 AccutarBio 的团队近 20 名成员，分别来自生物学、化学、计算机科学等不同背景。在上海、纽约均设有实验室，顾问包括诺贝尔奖得主 Günter Blobel、美国国家科学院院士 Jerard Hurwitz 以及 Mount Sinai 的教授 Jin Jian。
「去做别人认为是风险，在我们看来是机会的事。」在学术与创业的岔路口，身为导师的 Günter Blobel 曾给过范捷这样的指引。在创业过程中，不论学术还是融资，Günter Blobel 博士都给予了不少帮助。「他会用他的资源帮你成长，而不是和你抢功劳」，这大概是人们常说名师出高徒的原因。
师徒相协也许是人工智能领域不可忽视的特点之一。无论是在图像识别、NLP 还是其他分支，都能循着这条规律的影子找到不少印证。人工智能大概是门槛最高的创业方向中的一个，先在学术上取得认可也许是最好的选择，包括与其他学科的结合。
AccutarBio 已获得天使轮融资，投资人为真格基金创始人徐小平，目前正在展开 A 轮融资。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：微信公众号 机器之心 虞喵喵 查看全部
随深度学习技术的应用与成熟，人工智能也在不断拓展疆界。跨越传统的语音、图像、数据挖掘等强相关领域，人工智能正不断与物流、教育、金融等领域碰撞出新灵感。
在医疗领域，人工智能的应用往往表现为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。
也许在药物开发和药物选择这样的「重」领域上，人工智能同样能发挥不俗的作用。
新时代的 Lipinski Rule of Five
1997 年，辉瑞公司资深药物化学家 Christopher A. Lipinski 分析了 2,000 多种二期临床后的药物理化特征，总结出了四条非常具体的结论。如果一个化合物违反其中任何两个，将可能面临水溶性或透膜性差的问题：
氢键给体（连接在 N 和 O 上的氢原子数）数目小于 5；
氢键受体（N 和 O 的数目）数目小于 10；
相对分子质量小于 500；
脂水分配系数小于 5。
因为都与 5 相关，这些规则被称为 Rule of Five（RO5）。很快，RO5 成为药物化学家设计药物前必须考虑的因素。
事实上，水溶性或透膜性只是药物设计过程几十个障碍中的两个。2008 年，销量前 10 名的小分子药物中，只有 4 个完全符合 RO5。作为「经验法则」（Rule of Thumb），凭「肉眼」总结、被奉为药物研发圭臬的 RO5，并不能概括药物的全部特征。
Rule of Thumb 来源于用拇指测量木材的木工，指代「使用广泛、但非绝对精确的原则」
「我们认为制药的规则不应该『脑袋一拍』就提出。一个人能见过 1,000 种药物，但不可能见到 10,000、100,000 万种，机器可以做的比人好。」
对于以往随机发现的药物研发方式，人工智能的加入也许能让「大海捞针」变成「有的放矢」。来自 Accutarbio 的创始人范捷博士，本科毕业于复旦大学生命科学院，硕士就读于加州伯克利分校。博士师从 Nikola Pavletich，期间解析了 RPA-DNA 复合物晶体结构；博士后师从 99 年诺贝尔医学奖获得者 Günter Blobel，解析了核孔小体复合物的相关结构。他相信人工智能与实验验证相结合 (hybrid-method)，可以加速新一代靶向治疗药物开发，也可以为癌症病人提供更多可选择的治疗方案。
AccutarBio 官网上，创始人范捷的信息
病人使用药物的目的，是改变致病蛋白质的构象，让其被「锁住」停止「作恶」，或者干脆降解消除它们。这也是制药的基本原理——药物像一把开锁（治疗）的「钥匙」，制造钥匙的方法是了解「钥匙孔」（致病蛋白质）的准确形状（构象）。
想要获得蛋白质的构象信息，传统的方法是通过实验。但这种方法的局限也很明显，一方面蛋白质晶体难以培养，另一方面实验中得到的都是在一定条件下瞬间、片面的结构信息；另一种方法则是计算方法，即通过统计学规律，计算出某种情况下蛋白质的结构情况。
AccutarBio 显然选择了第二种。通过运用机器学习方法，学习大分子晶体结构数据库（Protein Data Bank，PBD）中全世界研究者上传的蛋白质、核酸的 X 光晶体衍射、NMR 核磁共振结构数据，AccutarBio 可以在准确描绘钥匙孔形状、选择氨基酸构象这件事上，给出比目前行业好得多的算法。
有了钥匙孔的形状，配钥匙就变得有迹可循。这套算法可以画出钥匙孔中每个氨基酸的构象、蛋白与蛋白相互接触表面的氨基酸构象，在预测「钥匙孔」周围氨基酸位置、钥匙摆放方法和位置构象上，可以提供更高准确性。
目前，AccutarBio 的药物与靶点蛋白的结合模式预测（docking），即为锁「配钥匙」的过程，在准确度和速度上都较行业药物设计领头羊 Schrodinger 有显著提升。「我们的预测更准确的原因，在于使用了基于数据的算法。与常规基于经验和大量物理学假设的方法相比，在数据量足够大时具有明显优势。」
可前往 AccutarBio 的官网查看相关视频示例
与市面上通过调参来预测、设计药物的方法不同，AccutarBio 的算法没有为不同药物的设计使用不同的函数和参数。「并不是把所有问题都解决，至少目前我们的方法论是用一种方法解决不同的问题，这样才有说服力。」目前，AccutarBio 正在进行相关专利申请。
算法衍生的一张表格
如今听起来耳朵长茧的「靶向假说」、「精准医疗」，其实已是医疗界相当新的想法。
19 年前，Peter Nowell 和 Janet Rowley 因对慢性粒细胞白血病（CML）研究的贡献，获得了「小诺贝尔奖」the Albert Lasker 医学研究奖的认可。他们发现 CML 患者基因突变中丢失的 22 号染色体 DNA 片断，「移位」至 9 号染色体，使两种正常蛋白发生结合从而致病。这项研究促成了一种新药物的诞生——格列卫（Gleevec，伊马替尼），这也是历史上第一个成功的靶向治疗药物。
自 1997 年利妥昔单抗被 FDA 批准上市以来，已经有 40 多种靶向治疗药物在市面上流通。但它们仅覆盖了十几个靶点，在人类的基因中，致癌的基因数量的是以千为单位的。
2009 年，致力于研究白血病和其他癌症发病因的 Janet Rowley 被授予总统自由勋章
药物的缺乏也许可以用「老药新用」的方式解决。本为治疗心绞痛开发的西地那非（Sildenafil），如今已是大名鼎鼎的伟哥（Viagra）；失败的化疗药物叠氮胸苷（Azidothymidine），也曾被用来治疗 HIV 病毒感染。常用药物同样可能对癌症靶点起作用。
药物与靶点的对应关系还需要通过实验不断去试吗？计算力的提升和机器学习提供了一种可能：用算法替代随机发现的自然科学过程。通过前文所述的算法，AccutarBio 将 FDA 认证过的 1400 多种药物与 10000 个左右的潜在靶点进行匹配计算，得出了一个巨大的对应表格。
计算发现，FDA 认证过的药物中，没有几种药物的优先靶点是它的设计靶点，大部分药物都排在靶点对应药物序列的几百名左右。如果病人已经无药可医，也许这张表格能提供一些选择。
尽管提供了按图索骥的可能，对应关系的验证仍需要大量实验，「这张表更有指向性和预见性，把实验的过程变得更精准」。并非将这张巨大表格当作许愿神灯，范捷希望 AccutarBio 的实验室与合作实验室尽量将这张表格验证填满，「有越来越多实验的支撑，才会真正给病人带来更多临床治疗的选择」。
Accutar——Accurate Targeting「精准打靶」
「算法是下金蛋的鹅。金蛋的今天是表，明天是药，后天可以做一些不同的事情。」
把表格中较强的药物与靶点对应关系找出来，可以直接从临床 II 期或临床 III 期开始药物实验申请认证，是这张表格的运用方式之一。范捷也在不断思考算法和衍生表格的商业模式，不过终点都指向一个方向，「让更多病人尽快受益」。
目前 AccutarBio 的团队近 20 名成员，分别来自生物学、化学、计算机科学等不同背景。在上海、纽约均设有实验室，顾问包括诺贝尔奖得主 Günter Blobel、美国国家科学院院士 Jerard Hurwitz 以及 Mount Sinai 的教授 Jin Jian。
「去做别人认为是风险，在我们看来是机会的事。」在学术与创业的岔路口，身为导师的 Günter Blobel 曾给过范捷这样的指引。在创业过程中，不论学术还是融资，Günter Blobel 博士都给予了不少帮助。「他会用他的资源帮你成长，而不是和你抢功劳」，这大概是人们常说名师出高徒的原因。
师徒相协也许是人工智能领域不可忽视的特点之一。无论是在图像识别、NLP 还是其他分支，都能循着这条规律的影子找到不少印证。人工智能大概是门槛最高的创业方向中的一个，先在学术上取得认可也许是最好的选择，包括与其他学科的结合。
AccutarBio 已获得天使轮融资，投资人为真格基金创始人徐小平，目前正在展开 A 轮融资。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：微信公众号 机器之心 虞喵喵
在医疗领域，人工智能的应用往往表现为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。
也许在药物开发和药物选择这样的「重」领域上，人工智能同样能发挥不俗的作用。
新时代的 Lipinski Rule of Five
1997 年，辉瑞公司资深药物化学家 Christopher A. Lipinski 分析了 2,000 多种二期临床后的药物理化特征，总结出了四条非常具体的结论。如果一个化合物违反其中任何两个，将可能面临水溶性或透膜性差的问题：
氢键给体（连接在 N 和 O 上的氢原子数）数目小于 5；
氢键受体（N 和 O 的数目）数目小于 10；
相对分子质量小于 500；
脂水分配系数小于 5。
因为都与 5 相关，这些规则被称为 Rule of Five（RO5）。很快，RO5 成为药物化学家设计药物前必须考虑的因素。
事实上，水溶性或透膜性只是药物设计过程几十个障碍中的两个。2008 年，销量前 10 名的小分子药物中，只有 4 个完全符合 RO5。作为「经验法则」（Rule of Thumb），凭「肉眼」总结、被奉为药物研发圭臬的 RO5，并不能概括药物的全部特征。
Rule of Thumb 来源于用拇指测量木材的木工，指代「使用广泛、但非绝对精确的原则」
「我们认为制药的规则不应该『脑袋一拍』就提出。一个人能见过 1,000 种药物，但不可能见到 10,000、100,000 万种，机器可以做的比人好。」
对于以往随机发现的药物研发方式，人工智能的加入也许能让「大海捞针」变成「有的放矢」。来自 Accutarbio 的创始人范捷博士，本科毕业于复旦大学生命科学院，硕士就读于加州伯克利分校。博士师从 Nikola Pavletich，期间解析了 RPA-DNA 复合物晶体结构；博士后师从 99 年诺贝尔医学奖获得者 Günter Blobel，解析了核孔小体复合物的相关结构。他相信人工智能与实验验证相结合 (hybrid-method)，可以加速新一代靶向治疗药物开发，也可以为癌症病人提供更多可选择的治疗方案。
AccutarBio 官网上，创始人范捷的信息
病人使用药物的目的，是改变致病蛋白质的构象，让其被「锁住」停止「作恶」，或者干脆降解消除它们。这也是制药的基本原理——药物像一把开锁（治疗）的「钥匙」，制造钥匙的方法是了解「钥匙孔」（致病蛋白质）的准确形状（构象）。
想要获得蛋白质的构象信息，传统的方法是通过实验。但这种方法的局限也很明显，一方面蛋白质晶体难以培养，另一方面实验中得到的都是在一定条件下瞬间、片面的结构信息；另一种方法则是计算方法，即通过统计学规律，计算出某种情况下蛋白质的结构情况。
AccutarBio 显然选择了第二种。通过运用机器学习方法，学习大分子晶体结构数据库（Protein Data Bank，PBD）中全世界研究者上传的蛋白质、核酸的 X 光晶体衍射、NMR 核磁共振结构数据，AccutarBio 可以在准确描绘钥匙孔形状、选择氨基酸构象这件事上，给出比目前行业好得多的算法。
有了钥匙孔的形状，配钥匙就变得有迹可循。这套算法可以画出钥匙孔中每个氨基酸的构象、蛋白与蛋白相互接触表面的氨基酸构象，在预测「钥匙孔」周围氨基酸位置、钥匙摆放方法和位置构象上，可以提供更高准确性。
目前，AccutarBio 的药物与靶点蛋白的结合模式预测（docking），即为锁「配钥匙」的过程，在准确度和速度上都较行业药物设计领头羊 Schrodinger 有显著提升。「我们的预测更准确的原因，在于使用了基于数据的算法。与常规基于经验和大量物理学假设的方法相比，在数据量足够大时具有明显优势。」
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与市面上通过调参来预测、设计药物的方法不同，AccutarBio 的算法没有为不同药物的设计使用不同的函数和参数。「并不是把所有问题都解决，至少目前我们的方法论是用一种方法解决不同的问题，这样才有说服力。」目前，AccutarBio 正在进行相关专利申请。
算法衍生的一张表格
如今听起来耳朵长茧的「靶向假说」、「精准医疗」，其实已是医疗界相当新的想法。
19 年前，Peter Nowell 和 Janet Rowley 因对慢性粒细胞白血病（CML）研究的贡献，获得了「小诺贝尔奖」the Albert Lasker 医学研究奖的认可。他们发现 CML 患者基因突变中丢失的 22 号染色体 DNA 片断，「移位」至 9 号染色体，使两种正常蛋白发生结合从而致病。这项研究促成了一种新药物的诞生——格列卫（Gleevec，伊马替尼），这也是历史上第一个成功的靶向治疗药物。
自 1997 年利妥昔单抗被 FDA 批准上市以来，已经有 40 多种靶向治疗药物在市面上流通。但它们仅覆盖了十几个靶点，在人类的基因中，致癌的基因数量的是以千为单位的。
2009 年，致力于研究白血病和其他癌症发病因的 Janet Rowley 被授予总统自由勋章
药物的缺乏也许可以用「老药新用」的方式解决。本为治疗心绞痛开发的西地那非（Sildenafil），如今已是大名鼎鼎的伟哥（Viagra）；失败的化疗药物叠氮胸苷（Azidothymidine），也曾被用来治疗 HIV 病毒感染。常用药物同样可能对癌症靶点起作用。
药物与靶点的对应关系还需要通过实验不断去试吗？计算力的提升和机器学习提供了一种可能：用算法替代随机发现的自然科学过程。通过前文所述的算法，AccutarBio 将 FDA 认证过的 1400 多种药物与 10000 个左右的潜在靶点进行匹配计算，得出了一个巨大的对应表格。
计算发现，FDA 认证过的药物中，没有几种药物的优先靶点是它的设计靶点，大部分药物都排在靶点对应药物序列的几百名左右。如果病人已经无药可医，也许这张表格能提供一些选择。
尽管提供了按图索骥的可能，对应关系的验证仍需要大量实验，「这张表更有指向性和预见性，把实验的过程变得更精准」。并非将这张巨大表格当作许愿神灯，范捷希望 AccutarBio 的实验室与合作实验室尽量将这张表格验证填满，「有越来越多实验的支撑，才会真正给病人带来更多临床治疗的选择」。
Accutar——Accurate Targeting「精准打靶」
「算法是下金蛋的鹅。金蛋的今天是表，明天是药，后天可以做一些不同的事情。」
把表格中较强的药物与靶点对应关系找出来，可以直接从临床 II 期或临床 III 期开始药物实验申请认证，是这张表格的运用方式之一。范捷也在不断思考算法和衍生表格的商业模式，不过终点都指向一个方向，「让更多病人尽快受益」。
目前 AccutarBio 的团队近 20 名成员，分别来自生物学、化学、计算机科学等不同背景。在上海、纽约均设有实验室，顾问包括诺贝尔奖得主 Günter Blobel、美国国家科学院院士 Jerard Hurwitz 以及 Mount Sinai 的教授 Jin Jian。
「去做别人认为是风险，在我们看来是机会的事。」在学术与创业的岔路口，身为导师的 Günter Blobel 曾给过范捷这样的指引。在创业过程中，不论学术还是融资，Günter Blobel 博士都给予了不少帮助。「他会用他的资源帮你成长，而不是和你抢功劳」，这大概是人们常说名师出高徒的原因。
师徒相协也许是人工智能领域不可忽视的特点之一。无论是在图像识别、NLP 还是其他分支，都能循着这条规律的影子找到不少印证。人工智能大概是门槛最高的创业方向中的一个，先在学术上取得认可也许是最好的选择，包括与其他学科的结合。
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宽带隙太阳能电池材料及其叠层器件研究获进展
智能科技类 UFOteller 2017-03-21 09:49 发表了文章
聚合物太阳能电池具有质量轻、柔性及低成本等独特的优势，近10多年来受到世界各国科学工作者的广泛关注。如何在拓宽材料分子吸收的同时，保持高开路电压是有机光伏领域一个重要研究内容。采用叠层器件结构将两个具有不同吸收范围的单结电池串联起来，可以同时实现宽吸收光谱与高开路电压，是提升有机太阳能电池效率的有效方法之一。目前宽带隙聚合物光伏材料的种类相对较少，这在一定程度上限制了叠层电池的子电池之间的光谱互补，进而限制效率的进一步提高。
在国家杰出青年基金项目、中国科学院战略性先导科技专项等资助下，中科院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室郑庆东课题组和西安交通大学教授马伟课题组针对这些现状和问题，设计合成了一类含梯形稠环引达省并二噻吩单元的D--A型宽带隙聚合物材料。该材料实现了对聚合物的能级、带隙、分子链构象以及载流子传输性能的优化，最终提高电池器件的光电转换效率。基于优化后的聚合物，制备了光电转换效率为8.15%的单结太阳能电池。进一步地，他们采用该类宽带隙聚合物和基于苯并二噻吩类窄带隙聚合物（PTB7-Th）分别作为前电池和后电池的给体材料，利用新型二元混合界面层，成功制备了叠层太阳能电池，器件转换效率达11.15%，开路电压达1.70V。相关结果近期在线发表于《纳米能源》（Nano Energy, 2017, 33, 313-324）。该工作不仅为高效宽带隙聚合物材料的设计合成提供了一个新思路，也为叠层太阳能电池中界面层提供了一个新选择。
此前，该团队将不对称茚并噻吩作为构筑单元用于系列新型宽带隙聚合物太阳能电池材料的设计与合成（Adv. Mater. 2016, 28, 3359-3365, Adv. Electron. Mater., 2016, 2, 1600340），成功制备了开路电压高达1.0V同时转换效率达9.0%以上的太阳能电池器件。另外该团队还受邀撰写了题为 Recent advances in wide bandgap semiconducting polymers for polymer solar cells 的综述论文（J. Mater. Chem. A, 2017, 5, 1860-1872）。
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在国家杰出青年基金项目、中国科学院战略性先导科技专项等资助下，中科院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室郑庆东课题组和西安交通大学教授马伟课题组针对这些现状和问题，设计合成了一类含梯形稠环引达省并二噻吩单元的D--A型宽带隙聚合物材料。该材料实现了对聚合物的能级、带隙、分子链构象以及载流子传输性能的优化，最终提高电池器件的光电转换效率。基于优化后的聚合物，制备了光电转换效率为8.15%的单结太阳能电池。进一步地，他们采用该类宽带隙聚合物和基于苯并二噻吩类窄带隙聚合物（PTB7-Th）分别作为前电池和后电池的给体材料，利用新型二元混合界面层，成功制备了叠层太阳能电池，器件转换效率达11.15%，开路电压达1.70V。相关结果近期在线发表于《纳米能源》（Nano Energy, 2017, 33, 313-324）。该工作不仅为高效宽带隙聚合物材料的设计合成提供了一个新思路，也为叠层太阳能电池中界面层提供了一个新选择。
此前，该团队将不对称茚并噻吩作为构筑单元用于系列新型宽带隙聚合物太阳能电池材料的设计与合成（Adv. Mater. 2016, 28, 3359-3365, Adv. Electron. Mater., 2016, 2, 1600340），成功制备了开路电压高达1.0V同时转换效率达9.0%以上的太阳能电池器件。另外该团队还受邀撰写了题为 Recent advances in wide bandgap semiconducting polymers for polymer solar cells 的综述论文（J. Mater. Chem. A, 2017, 5, 1860-1872）。
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聚合物太阳能电池具有质量轻、柔性及低成本等独特的优势，近10多年来受到世界各国科学工作者的广泛关注。如何在拓宽材料分子吸收的同时，保持高开路电压是有机光伏领域一个重要研究内容。采用叠层器件结构将两个具有不同吸收范围的单结电池串联起来，可以同时实现宽吸收光谱与高开路电压，是提升有机太阳能电池效率的有效方法之一。目前宽带隙聚合物光伏材料的种类相对较少，这在一定程度上限制了叠层电池的子电池之间的光谱互补，进而限制效率的进一步提高。
在国家杰出青年基金项目、中国科学院战略性先导科技专项等资助下，中科院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室郑庆东课题组和西安交通大学教授马伟课题组针对这些现状和问题，设计合成了一类含梯形稠环引达省并二噻吩单元的D--A型宽带隙聚合物材料。该材料实现了对聚合物的能级、带隙、分子链构象以及载流子传输性能的优化，最终提高电池器件的光电转换效率。基于优化后的聚合物，制备了光电转换效率为8.15%的单结太阳能电池。进一步地，他们采用该类宽带隙聚合物和基于苯并二噻吩类窄带隙聚合物（PTB7-Th）分别作为前电池和后电池的给体材料，利用新型二元混合界面层，成功制备了叠层太阳能电池，器件转换效率达11.15%，开路电压达1.70V。相关结果近期在线发表于《纳米能源》（Nano Energy, 2017, 33, 313-324）。该工作不仅为高效宽带隙聚合物材料的设计合成提供了一个新思路，也为叠层太阳能电池中界面层提供了一个新选择。
此前，该团队将不对称茚并噻吩作为构筑单元用于系列新型宽带隙聚合物太阳能电池材料的设计与合成（Adv. Mater. 2016, 28, 3359-3365, Adv. Electron. Mater., 2016, 2, 1600340），成功制备了开路电压高达1.0V同时转换效率达9.0%以上的太阳能电池器件。另外该团队还受邀撰写了题为 Recent advances in wide bandgap semiconducting polymers for polymer solar cells 的综述论文（J. Mater. Chem. A, 2017, 5, 1860-1872）。
在国家杰出青年基金项目、中国科学院战略性先导科技专项等资助下，中科院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室郑庆东课题组和西安交通大学教授马伟课题组针对这些现状和问题，设计合成了一类含梯形稠环引达省并二噻吩单元的D--A型宽带隙聚合物材料。该材料实现了对聚合物的能级、带隙、分子链构象以及载流子传输性能的优化，最终提高电池器件的光电转换效率。基于优化后的聚合物，制备了光电转换效率为8.15%的单结太阳能电池。进一步地，他们采用该类宽带隙聚合物和基于苯并二噻吩类窄带隙聚合物（PTB7-Th）分别作为前电池和后电池的给体材料，利用新型二元混合界面层，成功制备了叠层太阳能电池，器件转换效率达11.15%，开路电压达1.70V。相关结果近期在线发表于《纳米能源》（Nano Energy, 2017, 33, 313-324）。该工作不仅为高效宽带隙聚合物材料的设计合成提供了一个新思路，也为叠层太阳能电池中界面层提供了一个新选择。
此前，该团队将不对称茚并噻吩作为构筑单元用于系列新型宽带隙聚合物太阳能电池材料的设计与合成（Adv. Mater. 2016, 28, 3359-3365, Adv. Electron. Mater., 2016, 2, 1600340），成功制备了开路电压高达1.0V同时转换效率达9.0%以上的太阳能电池器件。另外该团队还受邀撰写了题为 Recent advances in wide bandgap semiconducting polymers for polymer solar cells 的综述论文（J. Mater. Chem. A, 2017, 5, 1860-1872）。
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腾讯“绝艺”斩获UEC杯计算机围棋大赛冠军，专访报道
智能科技类 jingjing 2017-03-20 15:51 发表了文章
第10届UEC杯计算机围棋大赛3月19日在东京落幕，腾讯AILab（腾讯人工智能实验室）研发的围棋人工智能程序“绝艺”（FineArt）首次参加比赛便一路过关斩将，继18日的积分赛七连胜进入16强后，今天决赛又四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
绝艺决胜局
UEC杯2007年始于日本，是最具传统和权威的计算机围棋大赛，每年邀请各国高水平AI齐聚东京比赛，促进相关学术及科技的交流。日本的DeepZenGo、法国的“疯石”（CrazyStone）、美国Facebook公司的“黑暗森林”（DarkForest）等世界著名计算机围棋程序先后在UEC杯折桂获奖，今年共有30支软件参赛。本次大赛还请到曾获日本围棋四大家之首“本因坊”头衔的王铭琬九段进行现场解说，也体现了日本棋院方面对于此次赛事的重视。
“很高兴‘绝艺’能够在UEC杯夺冠，这是非常难得的宝贵经验。‘绝艺’不同于其他实验室AI，它得益于世界超一流棋手的指导，通过不断与高手交流及学习，一步步成长起来。我们希望，通过‘绝艺’能够让更多人关注、喜爱进而传承围棋这一传统文化。”腾讯公司副总裁、腾讯AILab负责人姚星表示，“‘绝艺’在研究价值上也不止于围棋AI本身，我们在深度学习和强化学习上进行了非常有价值的探索与创新，之后将通过论文公开这些技术创新和数据库的细节，为推动围棋AI的技术进步出一份力。腾讯AILab的发展愿景是，让AI未来无处不在（MakeAIEverywhere），因此我们将以开放合作的态度，与业界一起共同推进全球AI技术的发展。”
“绝艺”名字，源自唐代杜牧的送别诗“绝艺如君天下少，闲人似我世间无”。“绝艺”曾先后使用多个ID，在腾讯围棋（野狐围棋）平台与业余和职业高手切磋，多次战胜中日韩三国一众顶尖棋手，成为腾讯围棋首个晋级“十段”的棋手。截至3月9日，“绝艺”对局数量达534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位知名人类棋手有过交锋。
“绝艺”由腾讯AILab一个13人团队花了近一年时间自主研发，涵盖了人工智能最热门的研究领域——深度学习和强化学习。
“绝艺”的学习主要包括人类棋谱数据库和机器自对弈，它的算法基于策略网络与价值网络两大核心，并创新性地大幅提升了价值网络的精度，使其大局观表现更好。
通俗的说，“策略”指每一步博弈时，各种选择的取舍，选好棋弃差棋，这是偏微观评估；而“价值”则指能看懂棋局，判断给定棋局是不是能赢，这是偏宏观的评估。
“‘绝艺’背后‘精准决策’的AI能力，应用前景非常广阔，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。如果AI从围棋AI进化到不完美对称博弈系统，也就是能处理现实中更常见的不确定性问题时，想象空间非常巨大。”腾讯公司副总裁、AILab负责人姚星表示。
腾讯AILab于2016年成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索，不断提升AI的决策、理解及创造能力，同时为腾讯各产品业务提供AI技术支撑。腾讯AILab的基础研究包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，其应用探索包括游戏AI、内容AI、社交AI及平台AI，产品已应用在微信、QQ及天天快报等上百个产品。目前实验室有超过50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师，力求做到“学术有影响，工业有产出”。
绝艺专访：腾讯科技 韩依民 腾讯体育 张蕾
为了参加第十届UEC比赛，未满周岁的绝艺第一次出了国。
UEC杯是世界权威的围棋大赛，每年在日本举行，与普通围棋赛不同，参赛选手不是人类，全是AI。
身为参赛队员之一的绝艺由腾讯AI Lab研发，打造这款围棋AI出来的团队，由13位年轻人组成。
年轻是绝艺以及绝艺团队的一个显著特征。
将绝艺与千里之外的日本UEC比赛现场连接起来只需一台电脑，通过笔记本电脑将绝艺接入对战系统，绝艺就能在围棋机器人的世界里与各方来宾一较高下了。
绝艺在UEC比赛现场
今年第10届大赛共有30支软件参赛。继18日的循环积分赛中，“绝艺“以七局全胜战绩进入16强后，在今天决赛又以四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
UEC 3月18日循环积分赛结果
对大部分人而言，绝艺是一个显得有些陌生的名字，这源于它从诞生到成长一直保持的低调状态。
尽管在它展露头角的野狐围棋对战平台上，绝艺的成长速度已经被外界注意到；而在UEC上取得优异成果获得更多关注后，绝艺及其背后的团队依然神秘，为此我们对绝艺团队进行了专访，以期还原绝艺的成长路。
从虎虎有生气到“绝艺”
绝艺英文名FineArt，名出唐朝诗人杜牧的《重送绝句》——绝艺如君天下少，闲人似我世间无。别后竹窗风雪夜，一灯明暗覆吴图。颇具中国风的名字，契合围棋起源于中国的历史。
一年前，绝艺还只是一个存在于团队头脑中的想法。
2016年1月28日，腾讯AI Lab高级总监、专家工程师刘永升在内部IM上收到一条来自腾讯副总裁姚星的消息：有没有信心做围棋AI，如果围棋不行，先做象棋AI也行。
姚星之所以萌生做围棋AI的想法，源于他认为做这个对锻炼团队的研发能力有帮助，而且跟腾讯相关的应用前景很大。
彼时刘永升对围棋AI还没有太清晰的概念，于是答复姚星好好调研。在当年春节假期，刘永升找了一些围棋的书籍、论文阅读，对围棋AI有了基本了解。春节回来后，2月17日，姚星问围棋AI有没有在做，刘回答：还在调研，并承诺一个月后出DEMO。
2016年3月4日，第一个DEMO完成，棋力在业余5级左右，到3月下旬，围棋AI正式立项，项目名称weigo，团队也随之搭建起来。
到2016年6月下旬，绝艺棋力突破业务6段，意即突破业余高手水平，这是绝艺的一个重要发展节点。
2016年8月，绝艺以“虎虎有生气”的ID首次在野狐平台（腾讯旗下围棋对弈平台）下棋，8月23日首次战胜职业棋手，9月4日，绝艺以“野狐扫地僧”ID连赢 ID为tby的网友8局，tby是聂卫平长子孔令文的账号。
在不断的学习中，绝艺的能力不断增强。
11月1日，绝艺正式以“绝艺”ID亮相野狐，11月2日第一次战胜世界冠军江维杰（野狐ID若水云寒）。
11月19日晚，“绝艺”首次和柯洁交手，一胜一负；11月28日，“绝艺”对韩国第一人朴廷桓5胜1负。2017年2月14日以后，绝艺对野狐帽子（世界冠军和全国冠军）的胜率，已经能够稳定在90%以上。
这个数据意味着，绝艺长大了。
绝艺是这样“炼成”的
人工智能究竟是如何学习怎样下围棋的？回顾绝艺从0到1的过程能够得到解答。
据绝艺团队介绍，绝艺的学习方式包含两部分，一部分来自人类棋谱，通过深度卷积网络的训练，得到一个策略网络；第二部分为自对弈棋谱，也通过深度卷积网络训练，得到一个估值网络。
怎样把人类的棋谱“喂”给绝艺，而绝艺又是如何理解人类棋谱的？首先绝艺团队会把人类过往棋谱转化为若干二维矩阵，作为深度卷积网络的输入，输出成果是一个策略网络。策略网络的作用在于，当你再输入一个从来没有存在过的新棋局时，策略网络可以返回若干候选点，并且为每个候选点计算相应的概率值。
在绝艺的成长过程中，与人类棋手对弈是绝艺强大起来的重要原因，绝艺的突破性进展总是伴随其战胜某一实力水平的棋手出现。
“我们在6月底战胜业余强豪，8月初首次战胜职业初级选手，9月首次战胜职业普通选手，11月首次战胜职业高级选手。”
在11月份输给炼心（时越）之后，绝艺闭关了一段时间，主要是大幅度提升了价值网络的精度，随后以刑天的ID再次亮相。
在绝艺团队看来，与人类棋手对弈的意义在于，在研发过程中，如何评估棋力以及存在哪些问题是非常困难的，并且随着绝艺棋力提升，普通的棋手基本无法战胜的时候更难暴露其不足。所以，绝艺的研发过程中得益于世界超一流棋手的指导，非常难能可贵，对研发进度有非常大的帮助。
尽管身为绝艺的研发人员，在开发绝艺的过程中，团队成员依然对AI的强大感到惊喜。
“我们从来没有想象AI可以这么强，很多很复杂的棋，真不知道它为什么可以正确应对，只能说深度神经网络真的很神奇。”
在不断的学习中，绝艺的棋力已经成长到足够让一流棋手另眼相看的程度。2016年11月19日晚上，绝艺和柯洁下了两局，第一局绝艺第一次战胜围棋第一人柯洁，第二局惜败。下完，柯洁发了一个朋友圈，内容是：“下的全是汗…\冷汗”。
团队爱把绝艺比作一个可爱的小孩。
在3月17日绝艺与crazystone的对弈中，下到19手时，团队成员看了绝艺的表现忍不住评价：绝艺又要动粗，要直接一本（柔道术语，意思是直接结束战斗）。
绝艺与crazystone对弈第19手
“这就是绝艺可爱的地方，明明很强，偏偏要跟个孩子似的，爱用蛮力。”
推动人类对围棋的认知
AI在围棋上的成就已经得到普遍认可，但围棋AI的存在并不意味着会成为人类棋手终结者。
绝艺团队认为，绝艺是带动人类认识围棋的新力量，它与其他AI不是竞争对手，而是共同推动人类对围棋的认知。
事实上，围棋AI确实能给人类棋手带来一些新角度的启发。
在一手打造了绝艺的团队成员看来，经过多次人机对弈后，他们发现，人类棋手与围棋AI各有特点：“人类比较狡猾，但人类容易犯错；机器比较老实，但几乎不犯错。”
同时，绝艺的大局观，以及对一些定式的变换是能够给人类棋手不少启发的。
而开发围棋AI的意义并不局限于围棋领域。
从团队角度看来，研发绝艺促使团队过去几年在AI算法研究、大规模计算平台以及工程能力得到一次检阅，并对深度学习和强化学习等AI热门研究领域有了很多有价值的探索与创新。
从技术角度看，绝艺背后的人工智能技术是“精准决策”的能力，有非常广阔的应用场景，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。
对绝艺团队而言，绝艺当前取得的成果一方面完善了腾讯AI基础设施，锻炼了团队，也大大提升了技术视野，强化了团队的信心。另一方面，绝艺给了他们向更广阔AI领域积极进军的信心，随着团队对AI的研究不断深入，AI在其他领域的更多可能将被逐渐挖掘。
事实上，绝艺只是腾讯人工智能战略的一个体现。
2016年4月，腾讯成立AI Lab（腾讯人工智能实验室），致力于人工智能基础科学的开放研究，以及应用领域的深入探索，做到“学术有影响，工业有产出”。
实验室的愿景是打造腾讯全面AI竞争力，让人工智能未来无处不在（Make AI Everywhere）。
目前实验室有50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师进行基础研究与应用探索。
AI Lab聚焦四大领域的基础研究，包括：计算机视觉、语音识别、自然语言处理与机器学习，力求全面覆盖并深层次拓展AI的前沿技术能力。同时发展AI在具有腾讯特色的四大业务场景中的应用能力：内容 AI、社交AI、游戏AI和平台工具AI。
目前产品已应用在上百个腾讯产品上，在绝艺之后，腾讯于AI领域的布局、研究和应用，已经进入加速时代。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：腾讯科技 查看全部
绝艺决胜局
UEC杯2007年始于日本，是最具传统和权威的计算机围棋大赛，每年邀请各国高水平AI齐聚东京比赛，促进相关学术及科技的交流。日本的DeepZenGo、法国的“疯石”（CrazyStone）、美国Facebook公司的“黑暗森林”（DarkForest）等世界著名计算机围棋程序先后在UEC杯折桂获奖，今年共有30支软件参赛。本次大赛还请到曾获日本围棋四大家之首“本因坊”头衔的王铭琬九段进行现场解说，也体现了日本棋院方面对于此次赛事的重视。
“很高兴‘绝艺’能够在UEC杯夺冠，这是非常难得的宝贵经验。‘绝艺’不同于其他实验室AI，它得益于世界超一流棋手的指导，通过不断与高手交流及学习，一步步成长起来。我们希望，通过‘绝艺’能够让更多人关注、喜爱进而传承围棋这一传统文化。”腾讯公司副总裁、腾讯AILab负责人姚星表示，“‘绝艺’在研究价值上也不止于围棋AI本身，我们在深度学习和强化学习上进行了非常有价值的探索与创新，之后将通过论文公开这些技术创新和数据库的细节，为推动围棋AI的技术进步出一份力。腾讯AILab的发展愿景是，让AI未来无处不在（MakeAIEverywhere），因此我们将以开放合作的态度，与业界一起共同推进全球AI技术的发展。”
“绝艺”名字，源自唐代杜牧的送别诗“绝艺如君天下少，闲人似我世间无”。“绝艺”曾先后使用多个ID，在腾讯围棋（野狐围棋）平台与业余和职业高手切磋，多次战胜中日韩三国一众顶尖棋手，成为腾讯围棋首个晋级“十段”的棋手。截至3月9日，“绝艺”对局数量达534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位知名人类棋手有过交锋。
“绝艺”由腾讯AILab一个13人团队花了近一年时间自主研发，涵盖了人工智能最热门的研究领域——深度学习和强化学习。
“绝艺”的学习主要包括人类棋谱数据库和机器自对弈，它的算法基于策略网络与价值网络两大核心，并创新性地大幅提升了价值网络的精度，使其大局观表现更好。
通俗的说，“策略”指每一步博弈时，各种选择的取舍，选好棋弃差棋，这是偏微观评估；而“价值”则指能看懂棋局，判断给定棋局是不是能赢，这是偏宏观的评估。
“‘绝艺’背后‘精准决策’的AI能力，应用前景非常广阔，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。如果AI从围棋AI进化到不完美对称博弈系统，也就是能处理现实中更常见的不确定性问题时，想象空间非常巨大。”腾讯公司副总裁、AILab负责人姚星表示。
腾讯AILab于2016年成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索，不断提升AI的决策、理解及创造能力，同时为腾讯各产品业务提供AI技术支撑。腾讯AILab的基础研究包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，其应用探索包括游戏AI、内容AI、社交AI及平台AI，产品已应用在微信、QQ及天天快报等上百个产品。目前实验室有超过50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师，力求做到“学术有影响，工业有产出”。
绝艺专访：腾讯科技 韩依民 腾讯体育 张蕾
为了参加第十届UEC比赛，未满周岁的绝艺第一次出了国。
UEC杯是世界权威的围棋大赛，每年在日本举行，与普通围棋赛不同，参赛选手不是人类，全是AI。
身为参赛队员之一的绝艺由腾讯AI Lab研发，打造这款围棋AI出来的团队，由13位年轻人组成。
年轻是绝艺以及绝艺团队的一个显著特征。
将绝艺与千里之外的日本UEC比赛现场连接起来只需一台电脑，通过笔记本电脑将绝艺接入对战系统，绝艺就能在围棋机器人的世界里与各方来宾一较高下了。
绝艺在UEC比赛现场
今年第10届大赛共有30支软件参赛。继18日的循环积分赛中，“绝艺“以七局全胜战绩进入16强后，在今天决赛又以四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
UEC 3月18日循环积分赛结果
对大部分人而言，绝艺是一个显得有些陌生的名字，这源于它从诞生到成长一直保持的低调状态。
尽管在它展露头角的野狐围棋对战平台上，绝艺的成长速度已经被外界注意到；而在UEC上取得优异成果获得更多关注后，绝艺及其背后的团队依然神秘，为此我们对绝艺团队进行了专访，以期还原绝艺的成长路。
从虎虎有生气到“绝艺”
绝艺英文名FineArt，名出唐朝诗人杜牧的《重送绝句》——绝艺如君天下少，闲人似我世间无。别后竹窗风雪夜，一灯明暗覆吴图。颇具中国风的名字，契合围棋起源于中国的历史。
一年前，绝艺还只是一个存在于团队头脑中的想法。
2016年1月28日，腾讯AI Lab高级总监、专家工程师刘永升在内部IM上收到一条来自腾讯副总裁姚星的消息：有没有信心做围棋AI，如果围棋不行，先做象棋AI也行。
姚星之所以萌生做围棋AI的想法，源于他认为做这个对锻炼团队的研发能力有帮助，而且跟腾讯相关的应用前景很大。
彼时刘永升对围棋AI还没有太清晰的概念，于是答复姚星好好调研。在当年春节假期，刘永升找了一些围棋的书籍、论文阅读，对围棋AI有了基本了解。春节回来后，2月17日，姚星问围棋AI有没有在做，刘回答：还在调研，并承诺一个月后出DEMO。
2016年3月4日，第一个DEMO完成，棋力在业余5级左右，到3月下旬，围棋AI正式立项，项目名称weigo，团队也随之搭建起来。
到2016年6月下旬，绝艺棋力突破业务6段，意即突破业余高手水平，这是绝艺的一个重要发展节点。
2016年8月，绝艺以“虎虎有生气”的ID首次在野狐平台（腾讯旗下围棋对弈平台）下棋，8月23日首次战胜职业棋手，9月4日，绝艺以“野狐扫地僧”ID连赢 ID为tby的网友8局，tby是聂卫平长子孔令文的账号。
在不断的学习中，绝艺的能力不断增强。
11月1日，绝艺正式以“绝艺”ID亮相野狐，11月2日第一次战胜世界冠军江维杰（野狐ID若水云寒）。
11月19日晚，“绝艺”首次和柯洁交手，一胜一负；11月28日，“绝艺”对韩国第一人朴廷桓5胜1负。2017年2月14日以后，绝艺对野狐帽子（世界冠军和全国冠军）的胜率，已经能够稳定在90%以上。
这个数据意味着，绝艺长大了。
绝艺是这样“炼成”的
人工智能究竟是如何学习怎样下围棋的？回顾绝艺从0到1的过程能够得到解答。
据绝艺团队介绍，绝艺的学习方式包含两部分，一部分来自人类棋谱，通过深度卷积网络的训练，得到一个策略网络；第二部分为自对弈棋谱，也通过深度卷积网络训练，得到一个估值网络。
怎样把人类的棋谱“喂”给绝艺，而绝艺又是如何理解人类棋谱的？首先绝艺团队会把人类过往棋谱转化为若干二维矩阵，作为深度卷积网络的输入，输出成果是一个策略网络。策略网络的作用在于，当你再输入一个从来没有存在过的新棋局时，策略网络可以返回若干候选点，并且为每个候选点计算相应的概率值。
在绝艺的成长过程中，与人类棋手对弈是绝艺强大起来的重要原因，绝艺的突破性进展总是伴随其战胜某一实力水平的棋手出现。
“我们在6月底战胜业余强豪，8月初首次战胜职业初级选手，9月首次战胜职业普通选手，11月首次战胜职业高级选手。”
在11月份输给炼心（时越）之后，绝艺闭关了一段时间，主要是大幅度提升了价值网络的精度，随后以刑天的ID再次亮相。
在绝艺团队看来，与人类棋手对弈的意义在于，在研发过程中，如何评估棋力以及存在哪些问题是非常困难的，并且随着绝艺棋力提升，普通的棋手基本无法战胜的时候更难暴露其不足。所以，绝艺的研发过程中得益于世界超一流棋手的指导，非常难能可贵，对研发进度有非常大的帮助。
尽管身为绝艺的研发人员，在开发绝艺的过程中，团队成员依然对AI的强大感到惊喜。
“我们从来没有想象AI可以这么强，很多很复杂的棋，真不知道它为什么可以正确应对，只能说深度神经网络真的很神奇。”
在不断的学习中，绝艺的棋力已经成长到足够让一流棋手另眼相看的程度。2016年11月19日晚上，绝艺和柯洁下了两局，第一局绝艺第一次战胜围棋第一人柯洁，第二局惜败。下完，柯洁发了一个朋友圈，内容是：“下的全是汗…\冷汗”。
团队爱把绝艺比作一个可爱的小孩。
在3月17日绝艺与crazystone的对弈中，下到19手时，团队成员看了绝艺的表现忍不住评价：绝艺又要动粗，要直接一本（柔道术语，意思是直接结束战斗）。
绝艺与crazystone对弈第19手
“这就是绝艺可爱的地方，明明很强，偏偏要跟个孩子似的，爱用蛮力。”
推动人类对围棋的认知
AI在围棋上的成就已经得到普遍认可，但围棋AI的存在并不意味着会成为人类棋手终结者。
绝艺团队认为，绝艺是带动人类认识围棋的新力量，它与其他AI不是竞争对手，而是共同推动人类对围棋的认知。
事实上，围棋AI确实能给人类棋手带来一些新角度的启发。
在一手打造了绝艺的团队成员看来，经过多次人机对弈后，他们发现，人类棋手与围棋AI各有特点：“人类比较狡猾，但人类容易犯错；机器比较老实，但几乎不犯错。”
同时，绝艺的大局观，以及对一些定式的变换是能够给人类棋手不少启发的。
而开发围棋AI的意义并不局限于围棋领域。
从团队角度看来，研发绝艺促使团队过去几年在AI算法研究、大规模计算平台以及工程能力得到一次检阅，并对深度学习和强化学习等AI热门研究领域有了很多有价值的探索与创新。
从技术角度看，绝艺背后的人工智能技术是“精准决策”的能力，有非常广阔的应用场景，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。
对绝艺团队而言，绝艺当前取得的成果一方面完善了腾讯AI基础设施，锻炼了团队，也大大提升了技术视野，强化了团队的信心。另一方面，绝艺给了他们向更广阔AI领域积极进军的信心，随着团队对AI的研究不断深入，AI在其他领域的更多可能将被逐渐挖掘。
事实上，绝艺只是腾讯人工智能战略的一个体现。
2016年4月，腾讯成立AI Lab（腾讯人工智能实验室），致力于人工智能基础科学的开放研究，以及应用领域的深入探索，做到“学术有影响，工业有产出”。
实验室的愿景是打造腾讯全面AI竞争力，让人工智能未来无处不在（Make AI Everywhere）。
目前实验室有50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师进行基础研究与应用探索。
AI Lab聚焦四大领域的基础研究，包括：计算机视觉、语音识别、自然语言处理与机器学习，力求全面覆盖并深层次拓展AI的前沿技术能力。同时发展AI在具有腾讯特色的四大业务场景中的应用能力：内容 AI、社交AI、游戏AI和平台工具AI。
目前产品已应用在上百个腾讯产品上，在绝艺之后，腾讯于AI领域的布局、研究和应用，已经进入加速时代。
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第10届UEC杯计算机围棋大赛3月19日在东京落幕，腾讯AILab（腾讯人工智能实验室）研发的围棋人工智能程序“绝艺”（FineArt）首次参加比赛便一路过关斩将，继18日的积分赛七连胜进入16强后，今天决赛又四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
绝艺决胜局
UEC杯2007年始于日本，是最具传统和权威的计算机围棋大赛，每年邀请各国高水平AI齐聚东京比赛，促进相关学术及科技的交流。日本的DeepZenGo、法国的“疯石”（CrazyStone）、美国Facebook公司的“黑暗森林”（DarkForest）等世界著名计算机围棋程序先后在UEC杯折桂获奖，今年共有30支软件参赛。本次大赛还请到曾获日本围棋四大家之首“本因坊”头衔的王铭琬九段进行现场解说，也体现了日本棋院方面对于此次赛事的重视。
“很高兴‘绝艺’能够在UEC杯夺冠，这是非常难得的宝贵经验。‘绝艺’不同于其他实验室AI，它得益于世界超一流棋手的指导，通过不断与高手交流及学习，一步步成长起来。我们希望，通过‘绝艺’能够让更多人关注、喜爱进而传承围棋这一传统文化。”腾讯公司副总裁、腾讯AILab负责人姚星表示，“‘绝艺’在研究价值上也不止于围棋AI本身，我们在深度学习和强化学习上进行了非常有价值的探索与创新，之后将通过论文公开这些技术创新和数据库的细节，为推动围棋AI的技术进步出一份力。腾讯AILab的发展愿景是，让AI未来无处不在（MakeAIEverywhere），因此我们将以开放合作的态度，与业界一起共同推进全球AI技术的发展。”
“绝艺”名字，源自唐代杜牧的送别诗“绝艺如君天下少，闲人似我世间无”。“绝艺”曾先后使用多个ID，在腾讯围棋（野狐围棋）平台与业余和职业高手切磋，多次战胜中日韩三国一众顶尖棋手，成为腾讯围棋首个晋级“十段”的棋手。截至3月9日，“绝艺”对局数量达534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位知名人类棋手有过交锋。
“绝艺”由腾讯AILab一个13人团队花了近一年时间自主研发，涵盖了人工智能最热门的研究领域——深度学习和强化学习。
“绝艺”的学习主要包括人类棋谱数据库和机器自对弈，它的算法基于策略网络与价值网络两大核心，并创新性地大幅提升了价值网络的精度，使其大局观表现更好。
通俗的说，“策略”指每一步博弈时，各种选择的取舍，选好棋弃差棋，这是偏微观评估；而“价值”则指能看懂棋局，判断给定棋局是不是能赢，这是偏宏观的评估。
“‘绝艺’背后‘精准决策’的AI能力，应用前景非常广阔，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。如果AI从围棋AI进化到不完美对称博弈系统，也就是能处理现实中更常见的不确定性问题时，想象空间非常巨大。”腾讯公司副总裁、AILab负责人姚星表示。
腾讯AILab于2016年成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索，不断提升AI的决策、理解及创造能力，同时为腾讯各产品业务提供AI技术支撑。腾讯AILab的基础研究包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，其应用探索包括游戏AI、内容AI、社交AI及平台AI，产品已应用在微信、QQ及天天快报等上百个产品。目前实验室有超过50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师，力求做到“学术有影响，工业有产出”。
绝艺专访：腾讯科技 韩依民 腾讯体育 张蕾
为了参加第十届UEC比赛，未满周岁的绝艺第一次出了国。
UEC杯是世界权威的围棋大赛，每年在日本举行，与普通围棋赛不同，参赛选手不是人类，全是AI。
身为参赛队员之一的绝艺由腾讯AI Lab研发，打造这款围棋AI出来的团队，由13位年轻人组成。
年轻是绝艺以及绝艺团队的一个显著特征。
将绝艺与千里之外的日本UEC比赛现场连接起来只需一台电脑，通过笔记本电脑将绝艺接入对战系统，绝艺就能在围棋机器人的世界里与各方来宾一较高下了。
绝艺在UEC比赛现场
今年第10届大赛共有30支软件参赛。继18日的循环积分赛中，“绝艺“以七局全胜战绩进入16强后，在今天决赛又以四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
UEC 3月18日循环积分赛结果
对大部分人而言，绝艺是一个显得有些陌生的名字，这源于它从诞生到成长一直保持的低调状态。
尽管在它展露头角的野狐围棋对战平台上，绝艺的成长速度已经被外界注意到；而在UEC上取得优异成果获得更多关注后，绝艺及其背后的团队依然神秘，为此我们对绝艺团队进行了专访，以期还原绝艺的成长路。
从虎虎有生气到“绝艺”
绝艺英文名FineArt，名出唐朝诗人杜牧的《重送绝句》——绝艺如君天下少，闲人似我世间无。别后竹窗风雪夜，一灯明暗覆吴图。颇具中国风的名字，契合围棋起源于中国的历史。
一年前，绝艺还只是一个存在于团队头脑中的想法。
2016年1月28日，腾讯AI Lab高级总监、专家工程师刘永升在内部IM上收到一条来自腾讯副总裁姚星的消息：有没有信心做围棋AI，如果围棋不行，先做象棋AI也行。
姚星之所以萌生做围棋AI的想法，源于他认为做这个对锻炼团队的研发能力有帮助，而且跟腾讯相关的应用前景很大。
彼时刘永升对围棋AI还没有太清晰的概念，于是答复姚星好好调研。在当年春节假期，刘永升找了一些围棋的书籍、论文阅读，对围棋AI有了基本了解。春节回来后，2月17日，姚星问围棋AI有没有在做，刘回答：还在调研，并承诺一个月后出DEMO。
2016年3月4日，第一个DEMO完成，棋力在业余5级左右，到3月下旬，围棋AI正式立项，项目名称weigo，团队也随之搭建起来。
到2016年6月下旬，绝艺棋力突破业务6段，意即突破业余高手水平，这是绝艺的一个重要发展节点。
2016年8月，绝艺以“虎虎有生气”的ID首次在野狐平台（腾讯旗下围棋对弈平台）下棋，8月23日首次战胜职业棋手，9月4日，绝艺以“野狐扫地僧”ID连赢 ID为tby的网友8局，tby是聂卫平长子孔令文的账号。
在不断的学习中，绝艺的能力不断增强。
11月1日，绝艺正式以“绝艺”ID亮相野狐，11月2日第一次战胜世界冠军江维杰（野狐ID若水云寒）。
11月19日晚，“绝艺”首次和柯洁交手，一胜一负；11月28日，“绝艺”对韩国第一人朴廷桓5胜1负。2017年2月14日以后，绝艺对野狐帽子（世界冠军和全国冠军）的胜率，已经能够稳定在90%以上。
这个数据意味着，绝艺长大了。
绝艺是这样“炼成”的
人工智能究竟是如何学习怎样下围棋的？回顾绝艺从0到1的过程能够得到解答。
据绝艺团队介绍，绝艺的学习方式包含两部分，一部分来自人类棋谱，通过深度卷积网络的训练，得到一个策略网络；第二部分为自对弈棋谱，也通过深度卷积网络训练，得到一个估值网络。
怎样把人类的棋谱“喂”给绝艺，而绝艺又是如何理解人类棋谱的？首先绝艺团队会把人类过往棋谱转化为若干二维矩阵，作为深度卷积网络的输入，输出成果是一个策略网络。策略网络的作用在于，当你再输入一个从来没有存在过的新棋局时，策略网络可以返回若干候选点，并且为每个候选点计算相应的概率值。
在绝艺的成长过程中，与人类棋手对弈是绝艺强大起来的重要原因，绝艺的突破性进展总是伴随其战胜某一实力水平的棋手出现。
“我们在6月底战胜业余强豪，8月初首次战胜职业初级选手，9月首次战胜职业普通选手，11月首次战胜职业高级选手。”
在11月份输给炼心（时越）之后，绝艺闭关了一段时间，主要是大幅度提升了价值网络的精度，随后以刑天的ID再次亮相。
在绝艺团队看来，与人类棋手对弈的意义在于，在研发过程中，如何评估棋力以及存在哪些问题是非常困难的，并且随着绝艺棋力提升，普通的棋手基本无法战胜的时候更难暴露其不足。所以，绝艺的研发过程中得益于世界超一流棋手的指导，非常难能可贵，对研发进度有非常大的帮助。
尽管身为绝艺的研发人员，在开发绝艺的过程中，团队成员依然对AI的强大感到惊喜。
“我们从来没有想象AI可以这么强，很多很复杂的棋，真不知道它为什么可以正确应对，只能说深度神经网络真的很神奇。”
在不断的学习中，绝艺的棋力已经成长到足够让一流棋手另眼相看的程度。2016年11月19日晚上，绝艺和柯洁下了两局，第一局绝艺第一次战胜围棋第一人柯洁，第二局惜败。下完，柯洁发了一个朋友圈，内容是：“下的全是汗…\冷汗”。
团队爱把绝艺比作一个可爱的小孩。
在3月17日绝艺与crazystone的对弈中，下到19手时，团队成员看了绝艺的表现忍不住评价：绝艺又要动粗，要直接一本（柔道术语，意思是直接结束战斗）。
绝艺与crazystone对弈第19手
“这就是绝艺可爱的地方，明明很强，偏偏要跟个孩子似的，爱用蛮力。”
推动人类对围棋的认知
AI在围棋上的成就已经得到普遍认可，但围棋AI的存在并不意味着会成为人类棋手终结者。
绝艺团队认为，绝艺是带动人类认识围棋的新力量，它与其他AI不是竞争对手，而是共同推动人类对围棋的认知。
事实上，围棋AI确实能给人类棋手带来一些新角度的启发。
在一手打造了绝艺的团队成员看来，经过多次人机对弈后，他们发现，人类棋手与围棋AI各有特点：“人类比较狡猾，但人类容易犯错；机器比较老实，但几乎不犯错。”
同时，绝艺的大局观，以及对一些定式的变换是能够给人类棋手不少启发的。
而开发围棋AI的意义并不局限于围棋领域。
从团队角度看来，研发绝艺促使团队过去几年在AI算法研究、大规模计算平台以及工程能力得到一次检阅，并对深度学习和强化学习等AI热门研究领域有了很多有价值的探索与创新。
从技术角度看，绝艺背后的人工智能技术是“精准决策”的能力，有非常广阔的应用场景，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。
对绝艺团队而言，绝艺当前取得的成果一方面完善了腾讯AI基础设施，锻炼了团队，也大大提升了技术视野，强化了团队的信心。另一方面，绝艺给了他们向更广阔AI领域积极进军的信心，随着团队对AI的研究不断深入，AI在其他领域的更多可能将被逐渐挖掘。
事实上，绝艺只是腾讯人工智能战略的一个体现。
2016年4月，腾讯成立AI Lab（腾讯人工智能实验室），致力于人工智能基础科学的开放研究，以及应用领域的深入探索，做到“学术有影响，工业有产出”。
实验室的愿景是打造腾讯全面AI竞争力，让人工智能未来无处不在（Make AI Everywhere）。
目前实验室有50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师进行基础研究与应用探索。
AI Lab聚焦四大领域的基础研究，包括：计算机视觉、语音识别、自然语言处理与机器学习，力求全面覆盖并深层次拓展AI的前沿技术能力。同时发展AI在具有腾讯特色的四大业务场景中的应用能力：内容 AI、社交AI、游戏AI和平台工具AI。
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来源：腾讯科技
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瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
智能制造类 温暧人心 2017-03-16 15:04 发表了文章
模仿生物体结构，一碰撞就变软
瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
自然界的很多生物天生就是生物学家，它们完美的身体结构能激发科学家的创作灵感，人类不少的发明都来自于自然界。受蝙蝠的启发，人类发明了雷达；模仿鱼类和海豚，人类发明了潜艇；火箭升空则是利用了水母、墨鱼反冲原理；就连鲁班最早发明的伐木锯也是受自然现象的启发，然后发明出来。
近几年，无人机的发展相对比较迅速。不过即使是抗摔能力超强的无人机，也经不起人们的反复折腾，比较容易受到损坏。不过最近瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出了一种双刚度（dual-stiffness）的无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。研究人员表示，他们是受到昆虫翅脉特点的启发才研发这款无人机。
通常情况下，耐摔的无人机无非就是加固了无人机硬件的材质，比如连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机，正是采用了高强度碳纤维材料。
连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机
也有不少厂商会给无人机加上坚硬的框架以保护关键的元器件，瑞士的 Flyability 公司甚至直接给整个无人机套上了防护罩，但多一层保护也就意味着多一份重量，会增加电池负荷。
全防护可碰撞无人机 Elios
除此之外，一些团队尝试使用柔性材料来构建无人机，在遭受撞击时能缓解或者吸收冲击力。比如，造型蠢萌的气球无人机 Ballooncam、瑞士球型软体无人机 Skye、被称为“无线风筝”的无人机 Sf-1 等等。实践证明软体材料降低了无人机的结构稳定性，因此难以适应复杂的天气情况，也形成了一定的弊端。
Ballooncam(左)&Skye(右)
“无线风筝”的无人机 Sf-1
在研究昆虫翅膀时，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL) 的研究员们发现，昆虫在飞行中经常会撞到各种各样的障碍物，同时翅膀还保持着高频率的振动，翅膀也不会受到损伤，这得益于昆虫灵活的翅脉，它就像骨架一样能起支撑、加固的作用，在受到冲击时会发生变形来缓冲受到的冲击力。
因此EPFL的研究员们另辟蹊径，他们创造出了一种双刚度、软硬结合的无人机结构。该无人机有点类似于我们常见的四轴飞行器，由中心壳体和四条外部框架组成。其四条框架是软的，是由只有 0.3mm 玻璃纤维制成；中心模块是硬的，周围包裹着一圈磁性材料。
在正常飞行的时候，中间的磁性材料能锁住无人机的框架，保证无人机的刚性，实现无人机的高效飞行。一旦碰撞发生，整个无人机的柔性框架会从这个磁性材料上弹开，使整个系统处于柔性状态以吸收碰撞时产生的能量，而当碰撞能量被抵消后，无人机上会将弹性框架拉回重新吸附在磁性材料上。
这是研究人员的一个测试——无人机遭受正面碰撞后跌落到地板并迅速恢复的过程。
简单地说在遭受到破坏之后，该无人机会瞬间变形。不过在变形之后它会重新组装，然后迅速恢复原来的样子。
另外，这种结构不仅适用于无人机领域，刚柔结合还能使机器人变得更加灵活高效，在人机交互中也能极大提高安全性，应用在机器人领域中可大放异彩。
触觉机械手：不仅很柔软，还能感知物体的形状和材质
而这也不是 EPFL 研究员第一次在动物身上寻找设计灵感，在去年底，他们发现鸟类能调整自己翅膀的大小和形状来适应飞行，同理根据鸟类的双翼结构设计了一款带羽毛的无人机。其关节还能折叠运动，在飞行时，无人机的机翼就像鸟儿的一样，能自由地伸展和收缩。
2.亚马逊Alexa变身会说话的骷颅头
如果说现在让我们去准备圣诞节，这或许早了一点。不过对于万圣节的狂热爱好者来说，现在有一个很好的项目。
最近，一个非常有想法的机器人技术人员Mike McGurrin将亚马逊的语音助手Alexa改造成了一个骷颅头。这是一个会说话的三轴机器人，有源的音响、Raspberry Pi、AlexaPi等各种软件都被集成到Alexa的客户端。一个伺服控制器在该机器人的体内，用来指导、控制机器人的各种动作——点头、摇头、说话、颅骨里面眼睛的转动等等。
这或许是你听到过的最令人毛骨悚然的天气预报。当McGurrin询问Alexa今天的天气的时候，该骷颅头会抬起头来，眼珠子同时转动，然后望着McGurrin，告诉他最新的天气预报。
相关技术原理
3.软银韩国宣布投资人工智能公司ObEN
3月14日消息，软银韩国风险投资公司（SoftBank Ventures Korea）宣布旗下的SB Next Media Innovation Fund对美国人工智能公司ObEN进行投资。去年11月，ObEN完成了A轮770万美金的融资，这次软银韩国的追加投资继续了ObEN最近的火热势头。
ObEN是一家人工智能公司，成立于2014年，是HTC VIVE X的portfolio公司，公司位于美国加利福尼亚州洛杉矶市的领先科技孵化器Idealab。公司致力于帮助消费者建立虚拟形象。通过ObEN，消费者只需要完成一张自拍照片及录一小段语音，就可以迅速建立一个拟真的虚拟形象。此后，ObEN拥有的人工智能专利技术将个性化语音和形象融合，让这个虚拟形象的说话、唱歌、表情、动作更加贴近真实，让它学习消费者个人的风格及生活里的各类行为。
软银韩国风险投资公司SBVK创立于2000年，旗下有超过12支基金，目前投资金额达到约3亿7700万美金，投资公司数量达到210家。SBVK是日本软银集团旗下的风险投资公司。软银集团是世界最大的科技及通讯企业之一，主要领域包括手机通信，移动宽带基础设施，固定线路通信及互联网文化。SBVK致力于投资并帮助拥有颠覆性科技与想法的创业者及公司来改变世界。
对于此次投资，软银韩国的合伙人及董事总经理、SB Next Media Innovation Fund的董事总经理J.P. Lee说道，“我们在AR及VR领域里调研了大量领先的企业，其中ObEN是最让我们兴奋的一家，尤其是他们在人工智能方面独特的应用，他们在语音合成、图像视觉以及自然语言处理方面都有着业界最好的科技水平，这个团队经验丰富、为了一个共同的愿景而不断努力——给每个消费者带来个人化的人工智能体验。”
ObEN的联合创始人及CEO Nikhil Jain说，“软银韩国拥有强大资源，他们的认可让我们能够进一步推进自己的愿景。ObEN希望给消费者带来很棒的人工智能体验及应用，更希望在全球范围内推动AR、VR、及智能设备、物联网领域的消费者体验。有他们提供专业的支持及资源来帮助我们推进自己的战略目标，我们觉得很幸运。”
搭载ObEN技术的酒店机器人Ben
据悉，此次来自SB Next Media Innovation Fund的资金将帮助ObEN进行市场调研及扩展。与此同时，软银韩国的全球网络也将帮助ObEN与当地及全球的该领域主流企业进行对接。
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来源：机器人2025 何雅琴 查看全部
瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
自然界的很多生物天生就是生物学家，它们完美的身体结构能激发科学家的创作灵感，人类不少的发明都来自于自然界。受蝙蝠的启发，人类发明了雷达；模仿鱼类和海豚，人类发明了潜艇；火箭升空则是利用了水母、墨鱼反冲原理；就连鲁班最早发明的伐木锯也是受自然现象的启发，然后发明出来。
近几年，无人机的发展相对比较迅速。不过即使是抗摔能力超强的无人机，也经不起人们的反复折腾，比较容易受到损坏。不过最近瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出了一种双刚度（dual-stiffness）的无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。研究人员表示，他们是受到昆虫翅脉特点的启发才研发这款无人机。
通常情况下，耐摔的无人机无非就是加固了无人机硬件的材质，比如连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机，正是采用了高强度碳纤维材料。
连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机
也有不少厂商会给无人机加上坚硬的框架以保护关键的元器件，瑞士的 Flyability 公司甚至直接给整个无人机套上了防护罩，但多一层保护也就意味着多一份重量，会增加电池负荷。
全防护可碰撞无人机 Elios
除此之外，一些团队尝试使用柔性材料来构建无人机，在遭受撞击时能缓解或者吸收冲击力。比如，造型蠢萌的气球无人机 Ballooncam、瑞士球型软体无人机 Skye、被称为“无线风筝”的无人机 Sf-1 等等。实践证明软体材料降低了无人机的结构稳定性，因此难以适应复杂的天气情况，也形成了一定的弊端。
Ballooncam(左)&Skye(右)
“无线风筝”的无人机 Sf-1
在研究昆虫翅膀时，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL) 的研究员们发现，昆虫在飞行中经常会撞到各种各样的障碍物，同时翅膀还保持着高频率的振动，翅膀也不会受到损伤，这得益于昆虫灵活的翅脉，它就像骨架一样能起支撑、加固的作用，在受到冲击时会发生变形来缓冲受到的冲击力。
因此EPFL的研究员们另辟蹊径，他们创造出了一种双刚度、软硬结合的无人机结构。该无人机有点类似于我们常见的四轴飞行器，由中心壳体和四条外部框架组成。其四条框架是软的，是由只有 0.3mm 玻璃纤维制成；中心模块是硬的，周围包裹着一圈磁性材料。
在正常飞行的时候，中间的磁性材料能锁住无人机的框架，保证无人机的刚性，实现无人机的高效飞行。一旦碰撞发生，整个无人机的柔性框架会从这个磁性材料上弹开，使整个系统处于柔性状态以吸收碰撞时产生的能量，而当碰撞能量被抵消后，无人机上会将弹性框架拉回重新吸附在磁性材料上。
这是研究人员的一个测试——无人机遭受正面碰撞后跌落到地板并迅速恢复的过程。
简单地说在遭受到破坏之后，该无人机会瞬间变形。不过在变形之后它会重新组装，然后迅速恢复原来的样子。
另外，这种结构不仅适用于无人机领域，刚柔结合还能使机器人变得更加灵活高效，在人机交互中也能极大提高安全性，应用在机器人领域中可大放异彩。
触觉机械手：不仅很柔软，还能感知物体的形状和材质
而这也不是 EPFL 研究员第一次在动物身上寻找设计灵感，在去年底，他们发现鸟类能调整自己翅膀的大小和形状来适应飞行，同理根据鸟类的双翼结构设计了一款带羽毛的无人机。其关节还能折叠运动，在飞行时，无人机的机翼就像鸟儿的一样，能自由地伸展和收缩。
2.亚马逊Alexa变身会说话的骷颅头
如果说现在让我们去准备圣诞节，这或许早了一点。不过对于万圣节的狂热爱好者来说，现在有一个很好的项目。
最近，一个非常有想法的机器人技术人员Mike McGurrin将亚马逊的语音助手Alexa改造成了一个骷颅头。这是一个会说话的三轴机器人，有源的音响、Raspberry Pi、AlexaPi等各种软件都被集成到Alexa的客户端。一个伺服控制器在该机器人的体内，用来指导、控制机器人的各种动作——点头、摇头、说话、颅骨里面眼睛的转动等等。
这或许是你听到过的最令人毛骨悚然的天气预报。当McGurrin询问Alexa今天的天气的时候，该骷颅头会抬起头来，眼珠子同时转动，然后望着McGurrin，告诉他最新的天气预报。
相关技术原理
3.软银韩国宣布投资人工智能公司ObEN
3月14日消息，软银韩国风险投资公司（SoftBank Ventures Korea）宣布旗下的SB Next Media Innovation Fund对美国人工智能公司ObEN进行投资。去年11月，ObEN完成了A轮770万美金的融资，这次软银韩国的追加投资继续了ObEN最近的火热势头。
ObEN是一家人工智能公司，成立于2014年，是HTC VIVE X的portfolio公司，公司位于美国加利福尼亚州洛杉矶市的领先科技孵化器Idealab。公司致力于帮助消费者建立虚拟形象。通过ObEN，消费者只需要完成一张自拍照片及录一小段语音，就可以迅速建立一个拟真的虚拟形象。此后，ObEN拥有的人工智能专利技术将个性化语音和形象融合，让这个虚拟形象的说话、唱歌、表情、动作更加贴近真实，让它学习消费者个人的风格及生活里的各类行为。
软银韩国风险投资公司SBVK创立于2000年，旗下有超过12支基金，目前投资金额达到约3亿7700万美金，投资公司数量达到210家。SBVK是日本软银集团旗下的风险投资公司。软银集团是世界最大的科技及通讯企业之一，主要领域包括手机通信，移动宽带基础设施，固定线路通信及互联网文化。SBVK致力于投资并帮助拥有颠覆性科技与想法的创业者及公司来改变世界。
对于此次投资，软银韩国的合伙人及董事总经理、SB Next Media Innovation Fund的董事总经理J.P. Lee说道，“我们在AR及VR领域里调研了大量领先的企业，其中ObEN是最让我们兴奋的一家，尤其是他们在人工智能方面独特的应用，他们在语音合成、图像视觉以及自然语言处理方面都有着业界最好的科技水平，这个团队经验丰富、为了一个共同的愿景而不断努力——给每个消费者带来个人化的人工智能体验。”
ObEN的联合创始人及CEO Nikhil Jain说，“软银韩国拥有强大资源，他们的认可让我们能够进一步推进自己的愿景。ObEN希望给消费者带来很棒的人工智能体验及应用，更希望在全球范围内推动AR、VR、及智能设备、物联网领域的消费者体验。有他们提供专业的支持及资源来帮助我们推进自己的战略目标，我们觉得很幸运。”
搭载ObEN技术的酒店机器人Ben
据悉，此次来自SB Next Media Innovation Fund的资金将帮助ObEN进行市场调研及扩展。与此同时，软银韩国的全球网络也将帮助ObEN与当地及全球的该领域主流企业进行对接。
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模仿生物体结构，一碰撞就变软
瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
自然界的很多生物天生就是生物学家，它们完美的身体结构能激发科学家的创作灵感，人类不少的发明都来自于自然界。受蝙蝠的启发，人类发明了雷达；模仿鱼类和海豚，人类发明了潜艇；火箭升空则是利用了水母、墨鱼反冲原理；就连鲁班最早发明的伐木锯也是受自然现象的启发，然后发明出来。
近几年，无人机的发展相对比较迅速。不过即使是抗摔能力超强的无人机，也经不起人们的反复折腾，比较容易受到损坏。不过最近瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出了一种双刚度（dual-stiffness）的无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。研究人员表示，他们是受到昆虫翅脉特点的启发才研发这款无人机。
通常情况下，耐摔的无人机无非就是加固了无人机硬件的材质，比如连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机，正是采用了高强度碳纤维材料。
连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机
也有不少厂商会给无人机加上坚硬的框架以保护关键的元器件，瑞士的 Flyability 公司甚至直接给整个无人机套上了防护罩，但多一层保护也就意味着多一份重量，会增加电池负荷。
全防护可碰撞无人机 Elios
除此之外，一些团队尝试使用柔性材料来构建无人机，在遭受撞击时能缓解或者吸收冲击力。比如，造型蠢萌的气球无人机 Ballooncam、瑞士球型软体无人机 Skye、被称为“无线风筝”的无人机 Sf-1 等等。实践证明软体材料降低了无人机的结构稳定性，因此难以适应复杂的天气情况，也形成了一定的弊端。
Ballooncam(左)&Skye(右)
“无线风筝”的无人机 Sf-1
在研究昆虫翅膀时，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL) 的研究员们发现，昆虫在飞行中经常会撞到各种各样的障碍物，同时翅膀还保持着高频率的振动，翅膀也不会受到损伤，这得益于昆虫灵活的翅脉，它就像骨架一样能起支撑、加固的作用，在受到冲击时会发生变形来缓冲受到的冲击力。
因此EPFL的研究员们另辟蹊径，他们创造出了一种双刚度、软硬结合的无人机结构。该无人机有点类似于我们常见的四轴飞行器，由中心壳体和四条外部框架组成。其四条框架是软的，是由只有 0.3mm 玻璃纤维制成；中心模块是硬的，周围包裹着一圈磁性材料。
在正常飞行的时候，中间的磁性材料能锁住无人机的框架，保证无人机的刚性，实现无人机的高效飞行。一旦碰撞发生，整个无人机的柔性框架会从这个磁性材料上弹开，使整个系统处于柔性状态以吸收碰撞时产生的能量，而当碰撞能量被抵消后，无人机上会将弹性框架拉回重新吸附在磁性材料上。
这是研究人员的一个测试——无人机遭受正面碰撞后跌落到地板并迅速恢复的过程。
简单地说在遭受到破坏之后，该无人机会瞬间变形。不过在变形之后它会重新组装，然后迅速恢复原来的样子。
另外，这种结构不仅适用于无人机领域，刚柔结合还能使机器人变得更加灵活高效，在人机交互中也能极大提高安全性，应用在机器人领域中可大放异彩。
触觉机械手：不仅很柔软，还能感知物体的形状和材质
而这也不是 EPFL 研究员第一次在动物身上寻找设计灵感，在去年底，他们发现鸟类能调整自己翅膀的大小和形状来适应飞行，同理根据鸟类的双翼结构设计了一款带羽毛的无人机。其关节还能折叠运动，在飞行时，无人机的机翼就像鸟儿的一样，能自由地伸展和收缩。
2.亚马逊Alexa变身会说话的骷颅头
如果说现在让我们去准备圣诞节，这或许早了一点。不过对于万圣节的狂热爱好者来说，现在有一个很好的项目。
最近，一个非常有想法的机器人技术人员Mike McGurrin将亚马逊的语音助手Alexa改造成了一个骷颅头。这是一个会说话的三轴机器人，有源的音响、Raspberry Pi、AlexaPi等各种软件都被集成到Alexa的客户端。一个伺服控制器在该机器人的体内，用来指导、控制机器人的各种动作——点头、摇头、说话、颅骨里面眼睛的转动等等。
这或许是你听到过的最令人毛骨悚然的天气预报。当McGurrin询问Alexa今天的天气的时候，该骷颅头会抬起头来，眼珠子同时转动，然后望着McGurrin，告诉他最新的天气预报。
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3.软银韩国宣布投资人工智能公司ObEN
3月14日消息，软银韩国风险投资公司（SoftBank Ventures Korea）宣布旗下的SB Next Media Innovation Fund对美国人工智能公司ObEN进行投资。去年11月，ObEN完成了A轮770万美金的融资，这次软银韩国的追加投资继续了ObEN最近的火热势头。
ObEN是一家人工智能公司，成立于2014年，是HTC VIVE X的portfolio公司，公司位于美国加利福尼亚州洛杉矶市的领先科技孵化器Idealab。公司致力于帮助消费者建立虚拟形象。通过ObEN，消费者只需要完成一张自拍照片及录一小段语音，就可以迅速建立一个拟真的虚拟形象。此后，ObEN拥有的人工智能专利技术将个性化语音和形象融合，让这个虚拟形象的说话、唱歌、表情、动作更加贴近真实，让它学习消费者个人的风格及生活里的各类行为。
软银韩国风险投资公司SBVK创立于2000年，旗下有超过12支基金，目前投资金额达到约3亿7700万美金，投资公司数量达到210家。SBVK是日本软银集团旗下的风险投资公司。软银集团是世界最大的科技及通讯企业之一，主要领域包括手机通信，移动宽带基础设施，固定线路通信及互联网文化。SBVK致力于投资并帮助拥有颠覆性科技与想法的创业者及公司来改变世界。
对于此次投资，软银韩国的合伙人及董事总经理、SB Next Media Innovation Fund的董事总经理J.P. Lee说道，“我们在AR及VR领域里调研了大量领先的企业，其中ObEN是最让我们兴奋的一家，尤其是他们在人工智能方面独特的应用，他们在语音合成、图像视觉以及自然语言处理方面都有着业界最好的科技水平，这个团队经验丰富、为了一个共同的愿景而不断努力——给每个消费者带来个人化的人工智能体验。”
ObEN的联合创始人及CEO Nikhil Jain说，“软银韩国拥有强大资源，他们的认可让我们能够进一步推进自己的愿景。ObEN希望给消费者带来很棒的人工智能体验及应用，更希望在全球范围内推动AR、VR、及智能设备、物联网领域的消费者体验。有他们提供专业的支持及资源来帮助我们推进自己的战略目标，我们觉得很幸运。”
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瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
自然界的很多生物天生就是生物学家，它们完美的身体结构能激发科学家的创作灵感，人类不少的发明都来自于自然界。受蝙蝠的启发，人类发明了雷达；模仿鱼类和海豚，人类发明了潜艇；火箭升空则是利用了水母、墨鱼反冲原理；就连鲁班最早发明的伐木锯也是受自然现象的启发，然后发明出来。
近几年，无人机的发展相对比较迅速。不过即使是抗摔能力超强的无人机，也经不起人们的反复折腾，比较容易受到损坏。不过最近瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出了一种双刚度（dual-stiffness）的无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。研究人员表示，他们是受到昆虫翅脉特点的启发才研发这款无人机。
通常情况下，耐摔的无人机无非就是加固了无人机硬件的材质，比如连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机，正是采用了高强度碳纤维材料。
连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机
也有不少厂商会给无人机加上坚硬的框架以保护关键的元器件，瑞士的 Flyability 公司甚至直接给整个无人机套上了防护罩，但多一层保护也就意味着多一份重量，会增加电池负荷。
全防护可碰撞无人机 Elios
除此之外，一些团队尝试使用柔性材料来构建无人机，在遭受撞击时能缓解或者吸收冲击力。比如，造型蠢萌的气球无人机 Ballooncam、瑞士球型软体无人机 Skye、被称为“无线风筝”的无人机 Sf-1 等等。实践证明软体材料降低了无人机的结构稳定性，因此难以适应复杂的天气情况，也形成了一定的弊端。
Ballooncam(左)&Skye(右)
“无线风筝”的无人机 Sf-1
在研究昆虫翅膀时，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL) 的研究员们发现，昆虫在飞行中经常会撞到各种各样的障碍物，同时翅膀还保持着高频率的振动，翅膀也不会受到损伤，这得益于昆虫灵活的翅脉，它就像骨架一样能起支撑、加固的作用，在受到冲击时会发生变形来缓冲受到的冲击力。
因此EPFL的研究员们另辟蹊径，他们创造出了一种双刚度、软硬结合的无人机结构。该无人机有点类似于我们常见的四轴飞行器，由中心壳体和四条外部框架组成。其四条框架是软的，是由只有 0.3mm 玻璃纤维制成；中心模块是硬的，周围包裹着一圈磁性材料。
在正常飞行的时候，中间的磁性材料能锁住无人机的框架，保证无人机的刚性，实现无人机的高效飞行。一旦碰撞发生，整个无人机的柔性框架会从这个磁性材料上弹开，使整个系统处于柔性状态以吸收碰撞时产生的能量，而当碰撞能量被抵消后，无人机上会将弹性框架拉回重新吸附在磁性材料上。
这是研究人员的一个测试——无人机遭受正面碰撞后跌落到地板并迅速恢复的过程。
简单地说在遭受到破坏之后，该无人机会瞬间变形。不过在变形之后它会重新组装，然后迅速恢复原来的样子。
另外，这种结构不仅适用于无人机领域，刚柔结合还能使机器人变得更加灵活高效，在人机交互中也能极大提高安全性，应用在机器人领域中可大放异彩。
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最近，一个非常有想法的机器人技术人员Mike McGurrin将亚马逊的语音助手Alexa改造成了一个骷颅头。这是一个会说话的三轴机器人，有源的音响、Raspberry Pi、AlexaPi等各种软件都被集成到Alexa的客户端。一个伺服控制器在该机器人的体内，用来指导、控制机器人的各种动作——点头、摇头、说话、颅骨里面眼睛的转动等等。
这或许是你听到过的最令人毛骨悚然的天气预报。当McGurrin询问Alexa今天的天气的时候，该骷颅头会抬起头来，眼珠子同时转动，然后望着McGurrin，告诉他最新的天气预报。
相关技术原理
3.软银韩国宣布投资人工智能公司ObEN
3月14日消息，软银韩国风险投资公司（SoftBank Ventures Korea）宣布旗下的SB Next Media Innovation Fund对美国人工智能公司ObEN进行投资。去年11月，ObEN完成了A轮770万美金的融资，这次软银韩国的追加投资继续了ObEN最近的火热势头。
ObEN是一家人工智能公司，成立于2014年，是HTC VIVE X的portfolio公司，公司位于美国加利福尼亚州洛杉矶市的领先科技孵化器Idealab。公司致力于帮助消费者建立虚拟形象。通过ObEN，消费者只需要完成一张自拍照片及录一小段语音，就可以迅速建立一个拟真的虚拟形象。此后，ObEN拥有的人工智能专利技术将个性化语音和形象融合，让这个虚拟形象的说话、唱歌、表情、动作更加贴近真实，让它学习消费者个人的风格及生活里的各类行为。
软银韩国风险投资公司SBVK创立于2000年，旗下有超过12支基金，目前投资金额达到约3亿7700万美金，投资公司数量达到210家。SBVK是日本软银集团旗下的风险投资公司。软银集团是世界最大的科技及通讯企业之一，主要领域包括手机通信，移动宽带基础设施，固定线路通信及互联网文化。SBVK致力于投资并帮助拥有颠覆性科技与想法的创业者及公司来改变世界。
对于此次投资，软银韩国的合伙人及董事总经理、SB Next Media Innovation Fund的董事总经理J.P. Lee说道，“我们在AR及VR领域里调研了大量领先的企业，其中ObEN是最让我们兴奋的一家，尤其是他们在人工智能方面独特的应用，他们在语音合成、图像视觉以及自然语言处理方面都有着业界最好的科技水平，这个团队经验丰富、为了一个共同的愿景而不断努力——给每个消费者带来个人化的人工智能体验。”
ObEN的联合创始人及CEO Nikhil Jain说，“软银韩国拥有强大资源，他们的认可让我们能够进一步推进自己的愿景。ObEN希望给消费者带来很棒的人工智能体验及应用，更希望在全球范围内推动AR、VR、及智能设备、物联网领域的消费者体验。有他们提供专业的支持及资源来帮助我们推进自己的战略目标，我们觉得很幸运。”
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支付宝微信大力推进“无现金社会”的背后
其它类 温暧人心 2017-03-15 13:34 发表了文章
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。
在今年的两会上，有几位代表相继带来了“推动无现金社会发展”的相关提案，进而引发热议。有第三方支付机构更是放出豪言称，“中国将会在5年内进入无现金社会”。
不过，这一时间表却遭到政协委员、福耀玻璃集团董事长曹德旺的冷淡回应，“要真正实现无现金社会需要一两百年的时间。”中国印钞总公司也通过官方微信的一篇文章表明态度，不服、现金不会消亡。
无现金社会，指的是以电子货币支付为主的社会经济模式，现金使用率极低，任何消费都以信用卡、电子货币、扫码支付、NFC支付等方式完成。一项来自外媒的调查结果显示，超过70%的中国网友认为现金已经不是生活的必需品，甚至有留言称，“如果有商店不能用手机支付反而会显得奇怪，我在地铁里有遇到行乞的都带着二维码。”
不可否认，当下的中国正处在向无现金社会快速发展的时期，对于很多生活在一二线城市的人来说，早已习惯了出门不带现金的生活方式。从大型商场、超市，到早餐摊、菜市场，再到打车出行等许多消费场景中都已经实现了“无现金”的支付方式。
2016年中国的第三方移动支付市场规模达到38万亿人民币，艾瑞咨询在2017年2月发布的一份针对中国的报告显示，中国的移动支付规模已远超美国，而且已是美国的近50倍。这表明，中国即将进入“无现金社会”并非概念式地提出，而是背后商业力量着力推动的结果。
推动“无现金社会”的两股力量
从世界范围来看，无现金社会都在以不同速度到来。2016年12月初，因硬币的铸造成本太高，韩国央行宣布废除硬币，这被视为迈向无现金社会的第一步；2014年，丹麦中央银行已决定国内停止印刷纸币，从2016年进入无纸钞交易，推动全国数字货币付款方式；而像加拿大、英国、法国等国家，也不同程度地废除了超大面值的纸币，理由则是担心被不法分子利用。
在互联网蓬勃发展的这二十年来，全球印钞厂的印钞数量正在快速下降。一份支付行业的相关数据显示，在2008年至2012年间，全球现金交易数额为11.6万亿美元，增幅仅为1.75%；而同期的非传统支付方式交易数额增加近14%，其中包括在线、移动支付，以及所有现代无纸币交易方式。
而在中国，则主要是由两股力量在推动无现金社会发展。自2000年以来，中国的货币发行量(M2)从13万亿上升到了目前的150万亿，但流通中的现钞(M0)占比则越来越低。换句话说，每发行100块钱的货币，实际上真正被印刷成纸币的只有4块钱，其他96块钱都是以记账的形式存在，这也为数字货币的呼之欲出提供了市场依据。
2017年2月，中国央行在发行数字货币方面取得新进展，央行推动的基于区块链的数字票据交易平台测试成功，由央行发行的法定数字货币已在该平台试运行，春节后央行旗下的数字货币研究所也正式挂牌。这些进展都在表明，中国央行在推动无现金社会的发展上具有主观能动性。
除了央行自上而下的推动力量外，中国与其他国家情况不同的一股力量还在于商业力量的推动。中国第三方支付机构在近年来膨胀发展，以两家巨头为例，因电商交易而崛起的支付宝、因微信红包而崛起的微信支付，在如今的市场竞争中，他们早已不满足于线上支付的市场空间，触角早已渗透至许多线下消费场景当中。大家所熟悉的“扫码支付”方式中，支付宝与微信支付占据绝大部分市场份额，两方平飞秋色。
有意思的是，推动中国进入无现金社会的这两股力量（央行和支付企业），曾就此事还在2014年发生过“摩擦”。在2014年3月，央行一纸公函《中国人民银行支付结算司关于暂停支付宝公司线下条码(二维码)支付等业务意见的函》叫停了当时势头正猛的线下二维码支付，理由是，二维码支付的安全性尚存质疑，存在一定支付风险隐患。当时有媒体爆出，有不法分子将木马嵌入二维码中，导致用户资金受损。
不过，另一种市场观点则认为，当初叫停二维码支付则是因为第三方支付机构借道二维码支付动了银联的奶酪。
传统的线下收单业务分成是银联的主要收入来源之一，用户刷卡消费会根据7:2:1的分成方式分别分给发卡银行、收单行（包括银行和第三方支付企业），以及银联。任何一笔线下刷卡交易，对于银联来说都是“无本”的买卖，其中10%的分成进账。在部分交易中，银联还承担了收单行的角色。因此，银联在一些交易分成中甚至能拿走30%的分成。
而当时，线下二维码的火爆发展则是“大小通吃”，无论是大型商场、超市的刷卡消费场景，还是刷卡消费未能触及、零钱消费为主的便利店、小餐馆等均有涉及，这显然对银联的收入造成了一定影响。一个例证是，当年银联甚至要求各大银行切断与第三方支付机构直连通道。
两年后的2016年8月，支付清算协会向支付机构下发《条码支付业务规范》(征求意见稿)，意见稿中明确指出支付机构开展条码业务需要遵循的安全标准。
这才意味着，二维码支付真正得到了“合法身份”的认可。继而，第三方支付机构开足马力推广线下扫码支付的场景，迎来了无现金社会发展的又一个小高潮。在央行自上而下、第三方支付企业自下而上的两种推动力量影响下，中国无现金社会的发展目前在世界范围内处于暂时领先地位。
谁将在“无现金社会”中受益？
不过，无论怎样争议无现金社会到来的时间表，一种共识是：无现金社会迟早会到来，并且会比现金社会有更多的好处。一种业内观点认为，无现金社会并不是单纯地“消灭现金”，而在于让钱变得更加信息化。从这个视角来看，社会大众无疑将会成为无现金社会的受益方，享受更为安全、便捷的支付方式。
此外，无现金社会有利于降低金融服务的门槛，完善支付体系，提升支付清算效率；降低现金的使用率和管理成本，降低货币的发行成本，也会加速经济贸易资金的流转流通；有助于建立诚信体系，有效识别、防范和打击与现金交易、行贿受贿等有关的各类违法犯罪行为。
当然，如果从商业视角来看，这场支付方式的革命必然会孕育出新的市场受益者。可以预见的是，参与无现金社会建设的各方都很有可能成为主要的商业价值受益者。例如，数字货币的相关服务商、NFC近场支付的应用探索者、以及第三方支付机构等。
眼下，参与热情最高的无疑是两大第三方支付巨头：支付宝与微信支付。2014年春节，微信支付依靠春节红包圈得上亿绑卡用户，又立即在3月份宣布微信支付全面向商户开放，开始猛烈布局线下支付场景。为了推广无现金社会的理念，微信支付和10家银行、全国11个行业的8万门店一起在8月8日发起全球首个“无现金日”。而支付宝显然不会落后，同样全力拓展消费场景。目前全国超过200万家餐厅、商超便利店，超过80万停车位，超过20000家加油站等场景可以使用支付宝扫码支付。
两家在线下支付场景的争夺已经相当激烈，举一个简单例子，微信支付为促进用户使用扫码支付，砸下真金白银设立“鼓励金”。很快，支付宝同样跟进“鼓励金”策略，并延展出“每月十笔线下支付送10M流量”等多种奖励措施。双方在抢夺线下支付场景的势头，并不逊色于当年滴滴、快的的补贴大战。
同时，两家第三方支付巨头在“城市服务”领域同样展开无现金支付的角逐赛跑。通过支付宝／微信支付缴纳水电煤等生活费用；通过和政府部门合作，开通政务缴费等服务；通过和医院合作，开通手机挂号、缴费、查报告等全流程移动就诊服务等等。
出于对商业利益的追逐，支付宝和微信支付对用户习惯的培养、市场的培育做出了巨大的贡献。但这并不能肯定，在未来的“无现金社会”里他们会成为最大的收益者，前人种树后人乘凉的可能性依然很大。
目前，替代现金支付的主要支付方式是支付宝和微信支付的“扫码支付”，但从支付技术的角度而言，扫码支付无论是从安全性还是用户体验而言并非最佳解决方案。虹膜支付、声波支付、光子支付等更为创新的支付方式正逐步成熟，而第三方支付的强大对手银联则正在主推NFC近场支付。
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。此前，银联已经联合各大银行以及苹果、三星等各大手机厂商推广NFC支付来备战。
另一方面，央行的数字货币正在研发当中，最终将以怎样的产品形态落地尚未可知，但它必然会对于未来“无现金社会”支付格局产生重大影响，或许那将会带来支付市场竞争的新纪元。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：微信公众号 中国企业家杂志 李潇雄 查看全部
在今年的两会上，有几位代表相继带来了“推动无现金社会发展”的相关提案，进而引发热议。有第三方支付机构更是放出豪言称，“中国将会在5年内进入无现金社会”。
不过，这一时间表却遭到政协委员、福耀玻璃集团董事长曹德旺的冷淡回应，“要真正实现无现金社会需要一两百年的时间。”中国印钞总公司也通过官方微信的一篇文章表明态度，不服、现金不会消亡。
无现金社会，指的是以电子货币支付为主的社会经济模式，现金使用率极低，任何消费都以信用卡、电子货币、扫码支付、NFC支付等方式完成。一项来自外媒的调查结果显示，超过70%的中国网友认为现金已经不是生活的必需品，甚至有留言称，“如果有商店不能用手机支付反而会显得奇怪，我在地铁里有遇到行乞的都带着二维码。”
不可否认，当下的中国正处在向无现金社会快速发展的时期，对于很多生活在一二线城市的人来说，早已习惯了出门不带现金的生活方式。从大型商场、超市，到早餐摊、菜市场，再到打车出行等许多消费场景中都已经实现了“无现金”的支付方式。
2016年中国的第三方移动支付市场规模达到38万亿人民币，艾瑞咨询在2017年2月发布的一份针对中国的报告显示，中国的移动支付规模已远超美国，而且已是美国的近50倍。这表明，中国即将进入“无现金社会”并非概念式地提出，而是背后商业力量着力推动的结果。
推动“无现金社会”的两股力量
从世界范围来看，无现金社会都在以不同速度到来。2016年12月初，因硬币的铸造成本太高，韩国央行宣布废除硬币，这被视为迈向无现金社会的第一步；2014年，丹麦中央银行已决定国内停止印刷纸币，从2016年进入无纸钞交易，推动全国数字货币付款方式；而像加拿大、英国、法国等国家，也不同程度地废除了超大面值的纸币，理由则是担心被不法分子利用。
在互联网蓬勃发展的这二十年来，全球印钞厂的印钞数量正在快速下降。一份支付行业的相关数据显示，在2008年至2012年间，全球现金交易数额为11.6万亿美元，增幅仅为1.75%；而同期的非传统支付方式交易数额增加近14%，其中包括在线、移动支付，以及所有现代无纸币交易方式。
而在中国，则主要是由两股力量在推动无现金社会发展。自2000年以来，中国的货币发行量(M2)从13万亿上升到了目前的150万亿，但流通中的现钞(M0)占比则越来越低。换句话说，每发行100块钱的货币，实际上真正被印刷成纸币的只有4块钱，其他96块钱都是以记账的形式存在，这也为数字货币的呼之欲出提供了市场依据。
2017年2月，中国央行在发行数字货币方面取得新进展，央行推动的基于区块链的数字票据交易平台测试成功，由央行发行的法定数字货币已在该平台试运行，春节后央行旗下的数字货币研究所也正式挂牌。这些进展都在表明，中国央行在推动无现金社会的发展上具有主观能动性。
除了央行自上而下的推动力量外，中国与其他国家情况不同的一股力量还在于商业力量的推动。中国第三方支付机构在近年来膨胀发展，以两家巨头为例，因电商交易而崛起的支付宝、因微信红包而崛起的微信支付，在如今的市场竞争中，他们早已不满足于线上支付的市场空间，触角早已渗透至许多线下消费场景当中。大家所熟悉的“扫码支付”方式中，支付宝与微信支付占据绝大部分市场份额，两方平飞秋色。
有意思的是，推动中国进入无现金社会的这两股力量（央行和支付企业），曾就此事还在2014年发生过“摩擦”。在2014年3月，央行一纸公函《中国人民银行支付结算司关于暂停支付宝公司线下条码(二维码)支付等业务意见的函》叫停了当时势头正猛的线下二维码支付，理由是，二维码支付的安全性尚存质疑，存在一定支付风险隐患。当时有媒体爆出，有不法分子将木马嵌入二维码中，导致用户资金受损。
不过，另一种市场观点则认为，当初叫停二维码支付则是因为第三方支付机构借道二维码支付动了银联的奶酪。
传统的线下收单业务分成是银联的主要收入来源之一，用户刷卡消费会根据7:2:1的分成方式分别分给发卡银行、收单行（包括银行和第三方支付企业），以及银联。任何一笔线下刷卡交易，对于银联来说都是“无本”的买卖，其中10%的分成进账。在部分交易中，银联还承担了收单行的角色。因此，银联在一些交易分成中甚至能拿走30%的分成。
而当时，线下二维码的火爆发展则是“大小通吃”，无论是大型商场、超市的刷卡消费场景，还是刷卡消费未能触及、零钱消费为主的便利店、小餐馆等均有涉及，这显然对银联的收入造成了一定影响。一个例证是，当年银联甚至要求各大银行切断与第三方支付机构直连通道。
两年后的2016年8月，支付清算协会向支付机构下发《条码支付业务规范》(征求意见稿)，意见稿中明确指出支付机构开展条码业务需要遵循的安全标准。
这才意味着，二维码支付真正得到了“合法身份”的认可。继而，第三方支付机构开足马力推广线下扫码支付的场景，迎来了无现金社会发展的又一个小高潮。在央行自上而下、第三方支付企业自下而上的两种推动力量影响下，中国无现金社会的发展目前在世界范围内处于暂时领先地位。
谁将在“无现金社会”中受益？
不过，无论怎样争议无现金社会到来的时间表，一种共识是：无现金社会迟早会到来，并且会比现金社会有更多的好处。一种业内观点认为，无现金社会并不是单纯地“消灭现金”，而在于让钱变得更加信息化。从这个视角来看，社会大众无疑将会成为无现金社会的受益方，享受更为安全、便捷的支付方式。
此外，无现金社会有利于降低金融服务的门槛，完善支付体系，提升支付清算效率；降低现金的使用率和管理成本，降低货币的发行成本，也会加速经济贸易资金的流转流通；有助于建立诚信体系，有效识别、防范和打击与现金交易、行贿受贿等有关的各类违法犯罪行为。
当然，如果从商业视角来看，这场支付方式的革命必然会孕育出新的市场受益者。可以预见的是，参与无现金社会建设的各方都很有可能成为主要的商业价值受益者。例如，数字货币的相关服务商、NFC近场支付的应用探索者、以及第三方支付机构等。
眼下，参与热情最高的无疑是两大第三方支付巨头：支付宝与微信支付。2014年春节，微信支付依靠春节红包圈得上亿绑卡用户，又立即在3月份宣布微信支付全面向商户开放，开始猛烈布局线下支付场景。为了推广无现金社会的理念，微信支付和10家银行、全国11个行业的8万门店一起在8月8日发起全球首个“无现金日”。而支付宝显然不会落后，同样全力拓展消费场景。目前全国超过200万家餐厅、商超便利店，超过80万停车位，超过20000家加油站等场景可以使用支付宝扫码支付。
两家在线下支付场景的争夺已经相当激烈，举一个简单例子，微信支付为促进用户使用扫码支付，砸下真金白银设立“鼓励金”。很快，支付宝同样跟进“鼓励金”策略，并延展出“每月十笔线下支付送10M流量”等多种奖励措施。双方在抢夺线下支付场景的势头，并不逊色于当年滴滴、快的的补贴大战。
同时，两家第三方支付巨头在“城市服务”领域同样展开无现金支付的角逐赛跑。通过支付宝／微信支付缴纳水电煤等生活费用；通过和政府部门合作，开通政务缴费等服务；通过和医院合作，开通手机挂号、缴费、查报告等全流程移动就诊服务等等。
出于对商业利益的追逐，支付宝和微信支付对用户习惯的培养、市场的培育做出了巨大的贡献。但这并不能肯定，在未来的“无现金社会”里他们会成为最大的收益者，前人种树后人乘凉的可能性依然很大。
目前，替代现金支付的主要支付方式是支付宝和微信支付的“扫码支付”，但从支付技术的角度而言，扫码支付无论是从安全性还是用户体验而言并非最佳解决方案。虹膜支付、声波支付、光子支付等更为创新的支付方式正逐步成熟，而第三方支付的强大对手银联则正在主推NFC近场支付。
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。此前，银联已经联合各大银行以及苹果、三星等各大手机厂商推广NFC支付来备战。
另一方面，央行的数字货币正在研发当中，最终将以怎样的产品形态落地尚未可知，但它必然会对于未来“无现金社会”支付格局产生重大影响，或许那将会带来支付市场竞争的新纪元。
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来源：微信公众号 中国企业家杂志 李潇雄 查看全部
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。
在今年的两会上，有几位代表相继带来了“推动无现金社会发展”的相关提案，进而引发热议。有第三方支付机构更是放出豪言称，“中国将会在5年内进入无现金社会”。
不过，这一时间表却遭到政协委员、福耀玻璃集团董事长曹德旺的冷淡回应，“要真正实现无现金社会需要一两百年的时间。”中国印钞总公司也通过官方微信的一篇文章表明态度，不服、现金不会消亡。
无现金社会，指的是以电子货币支付为主的社会经济模式，现金使用率极低，任何消费都以信用卡、电子货币、扫码支付、NFC支付等方式完成。一项来自外媒的调查结果显示，超过70%的中国网友认为现金已经不是生活的必需品，甚至有留言称，“如果有商店不能用手机支付反而会显得奇怪，我在地铁里有遇到行乞的都带着二维码。”
不可否认，当下的中国正处在向无现金社会快速发展的时期，对于很多生活在一二线城市的人来说，早已习惯了出门不带现金的生活方式。从大型商场、超市，到早餐摊、菜市场，再到打车出行等许多消费场景中都已经实现了“无现金”的支付方式。
2016年中国的第三方移动支付市场规模达到38万亿人民币，艾瑞咨询在2017年2月发布的一份针对中国的报告显示，中国的移动支付规模已远超美国，而且已是美国的近50倍。这表明，中国即将进入“无现金社会”并非概念式地提出，而是背后商业力量着力推动的结果。
推动“无现金社会”的两股力量
从世界范围来看，无现金社会都在以不同速度到来。2016年12月初，因硬币的铸造成本太高，韩国央行宣布废除硬币，这被视为迈向无现金社会的第一步；2014年，丹麦中央银行已决定国内停止印刷纸币，从2016年进入无纸钞交易，推动全国数字货币付款方式；而像加拿大、英国、法国等国家，也不同程度地废除了超大面值的纸币，理由则是担心被不法分子利用。
在互联网蓬勃发展的这二十年来，全球印钞厂的印钞数量正在快速下降。一份支付行业的相关数据显示，在2008年至2012年间，全球现金交易数额为11.6万亿美元，增幅仅为1.75%；而同期的非传统支付方式交易数额增加近14%，其中包括在线、移动支付，以及所有现代无纸币交易方式。
而在中国，则主要是由两股力量在推动无现金社会发展。自2000年以来，中国的货币发行量(M2)从13万亿上升到了目前的150万亿，但流通中的现钞(M0)占比则越来越低。换句话说，每发行100块钱的货币，实际上真正被印刷成纸币的只有4块钱，其他96块钱都是以记账的形式存在，这也为数字货币的呼之欲出提供了市场依据。
2017年2月，中国央行在发行数字货币方面取得新进展，央行推动的基于区块链的数字票据交易平台测试成功，由央行发行的法定数字货币已在该平台试运行，春节后央行旗下的数字货币研究所也正式挂牌。这些进展都在表明，中国央行在推动无现金社会的发展上具有主观能动性。
除了央行自上而下的推动力量外，中国与其他国家情况不同的一股力量还在于商业力量的推动。中国第三方支付机构在近年来膨胀发展，以两家巨头为例，因电商交易而崛起的支付宝、因微信红包而崛起的微信支付，在如今的市场竞争中，他们早已不满足于线上支付的市场空间，触角早已渗透至许多线下消费场景当中。大家所熟悉的“扫码支付”方式中，支付宝与微信支付占据绝大部分市场份额，两方平飞秋色。
有意思的是，推动中国进入无现金社会的这两股力量（央行和支付企业），曾就此事还在2014年发生过“摩擦”。在2014年3月，央行一纸公函《中国人民银行支付结算司关于暂停支付宝公司线下条码(二维码)支付等业务意见的函》叫停了当时势头正猛的线下二维码支付，理由是，二维码支付的安全性尚存质疑，存在一定支付风险隐患。当时有媒体爆出，有不法分子将木马嵌入二维码中，导致用户资金受损。
不过，另一种市场观点则认为，当初叫停二维码支付则是因为第三方支付机构借道二维码支付动了银联的奶酪。
传统的线下收单业务分成是银联的主要收入来源之一，用户刷卡消费会根据7:2:1的分成方式分别分给发卡银行、收单行（包括银行和第三方支付企业），以及银联。任何一笔线下刷卡交易，对于银联来说都是“无本”的买卖，其中10%的分成进账。在部分交易中，银联还承担了收单行的角色。因此，银联在一些交易分成中甚至能拿走30%的分成。
而当时，线下二维码的火爆发展则是“大小通吃”，无论是大型商场、超市的刷卡消费场景，还是刷卡消费未能触及、零钱消费为主的便利店、小餐馆等均有涉及，这显然对银联的收入造成了一定影响。一个例证是，当年银联甚至要求各大银行切断与第三方支付机构直连通道。
两年后的2016年8月，支付清算协会向支付机构下发《条码支付业务规范》(征求意见稿)，意见稿中明确指出支付机构开展条码业务需要遵循的安全标准。
这才意味着，二维码支付真正得到了“合法身份”的认可。继而，第三方支付机构开足马力推广线下扫码支付的场景，迎来了无现金社会发展的又一个小高潮。在央行自上而下、第三方支付企业自下而上的两种推动力量影响下，中国无现金社会的发展目前在世界范围内处于暂时领先地位。
谁将在“无现金社会”中受益？
不过，无论怎样争议无现金社会到来的时间表，一种共识是：无现金社会迟早会到来，并且会比现金社会有更多的好处。一种业内观点认为，无现金社会并不是单纯地“消灭现金”，而在于让钱变得更加信息化。从这个视角来看，社会大众无疑将会成为无现金社会的受益方，享受更为安全、便捷的支付方式。
此外，无现金社会有利于降低金融服务的门槛，完善支付体系，提升支付清算效率；降低现金的使用率和管理成本，降低货币的发行成本，也会加速经济贸易资金的流转流通；有助于建立诚信体系，有效识别、防范和打击与现金交易、行贿受贿等有关的各类违法犯罪行为。
当然，如果从商业视角来看，这场支付方式的革命必然会孕育出新的市场受益者。可以预见的是，参与无现金社会建设的各方都很有可能成为主要的商业价值受益者。例如，数字货币的相关服务商、NFC近场支付的应用探索者、以及第三方支付机构等。
眼下，参与热情最高的无疑是两大第三方支付巨头：支付宝与微信支付。2014年春节，微信支付依靠春节红包圈得上亿绑卡用户，又立即在3月份宣布微信支付全面向商户开放，开始猛烈布局线下支付场景。为了推广无现金社会的理念，微信支付和10家银行、全国11个行业的8万门店一起在8月8日发起全球首个“无现金日”。而支付宝显然不会落后，同样全力拓展消费场景。目前全国超过200万家餐厅、商超便利店，超过80万停车位，超过20000家加油站等场景可以使用支付宝扫码支付。
两家在线下支付场景的争夺已经相当激烈，举一个简单例子，微信支付为促进用户使用扫码支付，砸下真金白银设立“鼓励金”。很快，支付宝同样跟进“鼓励金”策略，并延展出“每月十笔线下支付送10M流量”等多种奖励措施。双方在抢夺线下支付场景的势头，并不逊色于当年滴滴、快的的补贴大战。
同时，两家第三方支付巨头在“城市服务”领域同样展开无现金支付的角逐赛跑。通过支付宝／微信支付缴纳水电煤等生活费用；通过和政府部门合作，开通政务缴费等服务；通过和医院合作，开通手机挂号、缴费、查报告等全流程移动就诊服务等等。
出于对商业利益的追逐，支付宝和微信支付对用户习惯的培养、市场的培育做出了巨大的贡献。但这并不能肯定，在未来的“无现金社会”里他们会成为最大的收益者，前人种树后人乘凉的可能性依然很大。
目前，替代现金支付的主要支付方式是支付宝和微信支付的“扫码支付”，但从支付技术的角度而言，扫码支付无论是从安全性还是用户体验而言并非最佳解决方案。虹膜支付、声波支付、光子支付等更为创新的支付方式正逐步成熟，而第三方支付的强大对手银联则正在主推NFC近场支付。
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。此前，银联已经联合各大银行以及苹果、三星等各大手机厂商推广NFC支付来备战。
另一方面，央行的数字货币正在研发当中，最终将以怎样的产品形态落地尚未可知，但它必然会对于未来“无现金社会”支付格局产生重大影响，或许那将会带来支付市场竞争的新纪元。
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毕马威凭什么认为上海将成为全球科技创新中心No.1
其它类 哦然后呢 2017-03-09 14:49 发表了文章
近日，国际咨询公司毕马威公布的一份调查报告称，未来4年，上海被认为是排名第一的科技创新中心。纽约排在第二位，然后是东京、北京、伦敦、华盛顿、柏林、芝加哥、特拉维夫和波士顿。
这一结果，有一些出人意料也似乎在意料之中。我们将这一报告的有关内容进行了翻译整理。
调查统计与方法
这一份调查报告，是毕马威的第五次技术产业创新调查。本次调查跨越美洲、欧洲、中东、非洲和亚太市场，包含15个国家，具体调查者的比例见下图。基于网络的调查在2016年9月至11月完成。
本次调查邀请了841位全球技术产业领袖参与投票。这些投票者大部分是C级的（86%）。如下图所示。
受访者最多可选择三个城市。
根据得票率，毕马威排出了最终的十大全球科创中心（来自六个国家）。
十大创新中心：上海被视为最大可能的未来领袖
在政府举措、风险投资、企业战略投资、大学和孵化器的推动下，技术创新正在全球范围内蔓延。许多城市都希望成为公认的世界领先的技术创新中心。调查显示，许多后起之秀正在出现。
除了硅谷/三藩市，哪三个城市，在未来四年里将被视为是全球领先的创新中心？
中国
上海被选为全球领先的科创中心，得票率为26%。中国的首都北京得票率则为21%。虽然去年得票率仅为17%，但是今年上海在调查问卷中排名第一，其金融市场和浦东许多的高科技园区有着强大的区域地位，让人们相信它能够成为未来的技术领导者。上海之所以可能成为世界领先的创新中心，原因在于，这里的数字媒体和娱乐公司正在迅速成长，这里的生活方式非富多彩，这里的气候非常宜人，这些优势让上海能够吸引到顶级的人才。北京继续被视为领先的科创中心，排名全球第三。深圳排名第十三，得票率为7%，这个中国的南部城市上升非常之快，它的硬件创新在中国传统高科技制造业中发挥着越来越重要的作用。
美国
纽约硅巷，得票率为23%，去年是19%。这里产生了大量的数字媒体和电子商务的初创企业，一些科技巨头如谷歌已经在曼哈顿建立了基地。在美国，有几个城市正在比肩硅谷作为科技中心的地位。美国的首都华盛顿特区，得票率是10%，这里也被认为是下一个创新资本的聚集地。这里有大量高学历的人才，正在建立一个良好基础的创新创业生态系统。芝加哥和波士顿也入选了前10名。
日本
在今年的调查中，东京再次位居高位，得票率为21%。东京在电子和机器人领域处于领导地位，正在筹备2020年的夏季奥运会。作为世界上最具前瞻性和最先进的城市之一，东京政府将在未来五年内投资3亿3000万美元，以生产氢和燃料电池汽车，以便及时为奥运会提供服务。它也希望届时能够给大众消费市场提供8K级的超高清电视。日本，一个强大的机器人市场的家园，正在计划让自动驾驶的出租车奥运会时可以运营。此外，日本正在寻求扩大其高速磁悬浮列车（磁悬浮）的国内和海外市场。新的日本磁悬浮列车在去年十月以每小时374英里（每小时603公里）的速度成为世界上最快的火车。
英国
伦敦发展促进署（伦敦官方的推广机构）2017年2月发布的一份报告显示，在2016年，相较欧洲其他城市而言，伦敦已成为技术投资的主要中心。这项研究还显示，2016年英国在科技领域获得的投资比其他欧洲国家都要多。伦敦在大数据、科技金融以及各种数字技术领域都是一个中心。
德国
柏林今年的得票率为10%，去年是5%。德国首都因其拥有充满活力的创业文化而成为世界领先的创新中心之一。高技能和受过良好教育的劳动力使柏林成为最有希望的创新型城市之一。政府主导的数字议程，支持IT安全和全国高速互联网的投资，更加强化了这一地位。
以色列
特拉维夫得票率为9%，以繁荣的技术生态系统而知名。其“智慧城市”的倡议，使得特拉维夫成为“创新以色列”的创新者。特拉维夫的创业中心和生活方式，吸引了高技术、生命科学和设计专业的大量人才。以色列对本土和国际投资者投资的初创企业的支持，使之具有了创造性和创业资本的优势。
需要说明的是，毕马威的这次调查，并没有将硅谷包含进去，因为很明显硅谷是当之无愧的第一名。毕马威报告认为硅谷正在向全球蔓延。
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来源：智能制造 李辉/编译 查看全部
这一结果，有一些出人意料也似乎在意料之中。我们将这一报告的有关内容进行了翻译整理。
调查统计与方法
这一份调查报告，是毕马威的第五次技术产业创新调查。本次调查跨越美洲、欧洲、中东、非洲和亚太市场，包含15个国家，具体调查者的比例见下图。基于网络的调查在2016年9月至11月完成。
本次调查邀请了841位全球技术产业领袖参与投票。这些投票者大部分是C级的（86%）。如下图所示。
受访者最多可选择三个城市。
根据得票率，毕马威排出了最终的十大全球科创中心（来自六个国家）。
十大创新中心：上海被视为最大可能的未来领袖
在政府举措、风险投资、企业战略投资、大学和孵化器的推动下，技术创新正在全球范围内蔓延。许多城市都希望成为公认的世界领先的技术创新中心。调查显示，许多后起之秀正在出现。
除了硅谷/三藩市，哪三个城市，在未来四年里将被视为是全球领先的创新中心？
中国
上海被选为全球领先的科创中心，得票率为26%。中国的首都北京得票率则为21%。虽然去年得票率仅为17%，但是今年上海在调查问卷中排名第一，其金融市场和浦东许多的高科技园区有着强大的区域地位，让人们相信它能够成为未来的技术领导者。上海之所以可能成为世界领先的创新中心，原因在于，这里的数字媒体和娱乐公司正在迅速成长，这里的生活方式非富多彩，这里的气候非常宜人，这些优势让上海能够吸引到顶级的人才。北京继续被视为领先的科创中心，排名全球第三。深圳排名第十三，得票率为7%，这个中国的南部城市上升非常之快，它的硬件创新在中国传统高科技制造业中发挥着越来越重要的作用。
美国
纽约硅巷，得票率为23%，去年是19%。这里产生了大量的数字媒体和电子商务的初创企业，一些科技巨头如谷歌已经在曼哈顿建立了基地。在美国，有几个城市正在比肩硅谷作为科技中心的地位。美国的首都华盛顿特区，得票率是10%，这里也被认为是下一个创新资本的聚集地。这里有大量高学历的人才，正在建立一个良好基础的创新创业生态系统。芝加哥和波士顿也入选了前10名。
日本
在今年的调查中，东京再次位居高位，得票率为21%。东京在电子和机器人领域处于领导地位，正在筹备2020年的夏季奥运会。作为世界上最具前瞻性和最先进的城市之一，东京政府将在未来五年内投资3亿3000万美元，以生产氢和燃料电池汽车，以便及时为奥运会提供服务。它也希望届时能够给大众消费市场提供8K级的超高清电视。日本，一个强大的机器人市场的家园，正在计划让自动驾驶的出租车奥运会时可以运营。此外，日本正在寻求扩大其高速磁悬浮列车（磁悬浮）的国内和海外市场。新的日本磁悬浮列车在去年十月以每小时374英里（每小时603公里）的速度成为世界上最快的火车。
英国
伦敦发展促进署（伦敦官方的推广机构）2017年2月发布的一份报告显示，在2016年，相较欧洲其他城市而言，伦敦已成为技术投资的主要中心。这项研究还显示，2016年英国在科技领域获得的投资比其他欧洲国家都要多。伦敦在大数据、科技金融以及各种数字技术领域都是一个中心。
德国
柏林今年的得票率为10%，去年是5%。德国首都因其拥有充满活力的创业文化而成为世界领先的创新中心之一。高技能和受过良好教育的劳动力使柏林成为最有希望的创新型城市之一。政府主导的数字议程，支持IT安全和全国高速互联网的投资，更加强化了这一地位。
以色列
特拉维夫得票率为9%，以繁荣的技术生态系统而知名。其“智慧城市”的倡议，使得特拉维夫成为“创新以色列”的创新者。特拉维夫的创业中心和生活方式，吸引了高技术、生命科学和设计专业的大量人才。以色列对本土和国际投资者投资的初创企业的支持，使之具有了创造性和创业资本的优势。
需要说明的是，毕马威的这次调查，并没有将硅谷包含进去，因为很明显硅谷是当之无愧的第一名。毕马威报告认为硅谷正在向全球蔓延。
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来源：智能制造 李辉/编译 查看全部
近日，国际咨询公司毕马威公布的一份调查报告称，未来4年，上海被认为是排名第一的科技创新中心。纽约排在第二位，然后是东京、北京、伦敦、华盛顿、柏林、芝加哥、特拉维夫和波士顿。
这一结果，有一些出人意料也似乎在意料之中。我们将这一报告的有关内容进行了翻译整理。
调查统计与方法
这一份调查报告，是毕马威的第五次技术产业创新调查。本次调查跨越美洲、欧洲、中东、非洲和亚太市场，包含15个国家，具体调查者的比例见下图。基于网络的调查在2016年9月至11月完成。
本次调查邀请了841位全球技术产业领袖参与投票。这些投票者大部分是C级的（86%）。如下图所示。
受访者最多可选择三个城市。
根据得票率，毕马威排出了最终的十大全球科创中心（来自六个国家）。
十大创新中心：上海被视为最大可能的未来领袖
在政府举措、风险投资、企业战略投资、大学和孵化器的推动下，技术创新正在全球范围内蔓延。许多城市都希望成为公认的世界领先的技术创新中心。调查显示，许多后起之秀正在出现。
除了硅谷/三藩市，哪三个城市，在未来四年里将被视为是全球领先的创新中心？
中国
上海被选为全球领先的科创中心，得票率为26%。中国的首都北京得票率则为21%。虽然去年得票率仅为17%，但是今年上海在调查问卷中排名第一，其金融市场和浦东许多的高科技园区有着强大的区域地位，让人们相信它能够成为未来的技术领导者。上海之所以可能成为世界领先的创新中心，原因在于，这里的数字媒体和娱乐公司正在迅速成长，这里的生活方式非富多彩，这里的气候非常宜人，这些优势让上海能够吸引到顶级的人才。北京继续被视为领先的科创中心，排名全球第三。深圳排名第十三，得票率为7%，这个中国的南部城市上升非常之快，它的硬件创新在中国传统高科技制造业中发挥着越来越重要的作用。
美国
纽约硅巷，得票率为23%，去年是19%。这里产生了大量的数字媒体和电子商务的初创企业，一些科技巨头如谷歌已经在曼哈顿建立了基地。在美国，有几个城市正在比肩硅谷作为科技中心的地位。美国的首都华盛顿特区，得票率是10%，这里也被认为是下一个创新资本的聚集地。这里有大量高学历的人才，正在建立一个良好基础的创新创业生态系统。芝加哥和波士顿也入选了前10名。
日本
在今年的调查中，东京再次位居高位，得票率为21%。东京在电子和机器人领域处于领导地位，正在筹备2020年的夏季奥运会。作为世界上最具前瞻性和最先进的城市之一，东京政府将在未来五年内投资3亿3000万美元，以生产氢和燃料电池汽车，以便及时为奥运会提供服务。它也希望届时能够给大众消费市场提供8K级的超高清电视。日本，一个强大的机器人市场的家园，正在计划让自动驾驶的出租车奥运会时可以运营。此外，日本正在寻求扩大其高速磁悬浮列车（磁悬浮）的国内和海外市场。新的日本磁悬浮列车在去年十月以每小时374英里（每小时603公里）的速度成为世界上最快的火车。
英国
伦敦发展促进署（伦敦官方的推广机构）2017年2月发布的一份报告显示，在2016年，相较欧洲其他城市而言，伦敦已成为技术投资的主要中心。这项研究还显示，2016年英国在科技领域获得的投资比其他欧洲国家都要多。伦敦在大数据、科技金融以及各种数字技术领域都是一个中心。
德国
柏林今年的得票率为10%，去年是5%。德国首都因其拥有充满活力的创业文化而成为世界领先的创新中心之一。高技能和受过良好教育的劳动力使柏林成为最有希望的创新型城市之一。政府主导的数字议程，支持IT安全和全国高速互联网的投资，更加强化了这一地位。
以色列
特拉维夫得票率为9%，以繁荣的技术生态系统而知名。其“智慧城市”的倡议，使得特拉维夫成为“创新以色列”的创新者。特拉维夫的创业中心和生活方式，吸引了高技术、生命科学和设计专业的大量人才。以色列对本土和国际投资者投资的初创企业的支持，使之具有了创造性和创业资本的优势。
需要说明的是，毕马威的这次调查，并没有将硅谷包含进去，因为很明显硅谷是当之无愧的第一名。毕马威报告认为硅谷正在向全球蔓延。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：智能制造 李辉/编译
这一结果，有一些出人意料也似乎在意料之中。我们将这一报告的有关内容进行了翻译整理。
调查统计与方法
这一份调查报告，是毕马威的第五次技术产业创新调查。本次调查跨越美洲、欧洲、中东、非洲和亚太市场，包含15个国家，具体调查者的比例见下图。基于网络的调查在2016年9月至11月完成。
本次调查邀请了841位全球技术产业领袖参与投票。这些投票者大部分是C级的（86%）。如下图所示。
受访者最多可选择三个城市。
根据得票率，毕马威排出了最终的十大全球科创中心（来自六个国家）。
十大创新中心：上海被视为最大可能的未来领袖
在政府举措、风险投资、企业战略投资、大学和孵化器的推动下，技术创新正在全球范围内蔓延。许多城市都希望成为公认的世界领先的技术创新中心。调查显示，许多后起之秀正在出现。
除了硅谷/三藩市，哪三个城市，在未来四年里将被视为是全球领先的创新中心？
中国
上海被选为全球领先的科创中心，得票率为26%。中国的首都北京得票率则为21%。虽然去年得票率仅为17%，但是今年上海在调查问卷中排名第一，其金融市场和浦东许多的高科技园区有着强大的区域地位，让人们相信它能够成为未来的技术领导者。上海之所以可能成为世界领先的创新中心，原因在于，这里的数字媒体和娱乐公司正在迅速成长，这里的生活方式非富多彩，这里的气候非常宜人，这些优势让上海能够吸引到顶级的人才。北京继续被视为领先的科创中心，排名全球第三。深圳排名第十三，得票率为7%，这个中国的南部城市上升非常之快，它的硬件创新在中国传统高科技制造业中发挥着越来越重要的作用。
美国
纽约硅巷，得票率为23%，去年是19%。这里产生了大量的数字媒体和电子商务的初创企业，一些科技巨头如谷歌已经在曼哈顿建立了基地。在美国，有几个城市正在比肩硅谷作为科技中心的地位。美国的首都华盛顿特区，得票率是10%，这里也被认为是下一个创新资本的聚集地。这里有大量高学历的人才，正在建立一个良好基础的创新创业生态系统。芝加哥和波士顿也入选了前10名。
日本
在今年的调查中，东京再次位居高位，得票率为21%。东京在电子和机器人领域处于领导地位，正在筹备2020年的夏季奥运会。作为世界上最具前瞻性和最先进的城市之一，东京政府将在未来五年内投资3亿3000万美元，以生产氢和燃料电池汽车，以便及时为奥运会提供服务。它也希望届时能够给大众消费市场提供8K级的超高清电视。日本，一个强大的机器人市场的家园，正在计划让自动驾驶的出租车奥运会时可以运营。此外，日本正在寻求扩大其高速磁悬浮列车（磁悬浮）的国内和海外市场。新的日本磁悬浮列车在去年十月以每小时374英里（每小时603公里）的速度成为世界上最快的火车。
英国
伦敦发展促进署（伦敦官方的推广机构）2017年2月发布的一份报告显示，在2016年，相较欧洲其他城市而言，伦敦已成为技术投资的主要中心。这项研究还显示，2016年英国在科技领域获得的投资比其他欧洲国家都要多。伦敦在大数据、科技金融以及各种数字技术领域都是一个中心。
德国
柏林今年的得票率为10%，去年是5%。德国首都因其拥有充满活力的创业文化而成为世界领先的创新中心之一。高技能和受过良好教育的劳动力使柏林成为最有希望的创新型城市之一。政府主导的数字议程，支持IT安全和全国高速互联网的投资，更加强化了这一地位。
以色列
特拉维夫得票率为9%，以繁荣的技术生态系统而知名。其“智慧城市”的倡议，使得特拉维夫成为“创新以色列”的创新者。特拉维夫的创业中心和生活方式，吸引了高技术、生命科学和设计专业的大量人才。以色列对本土和国际投资者投资的初创企业的支持，使之具有了创造性和创业资本的优势。
需要说明的是，毕马威的这次调查，并没有将硅谷包含进去，因为很明显硅谷是当之无愧的第一名。毕马威报告认为硅谷正在向全球蔓延。
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来源：智能制造 李辉/编译
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中国量子雷达获重大突破，F22无处遁形
智能科技类 你好明天 2017-02-17 09:37 发表了文章
2012年，在美国美国国防部高级研究计划局单光量子信息项目的资助下，美国罗切斯特大学光学研究所研究团队成功研发出一种抗干扰的量子雷达，利用偏振光子的量子特性来对目标进行探测和成像。该研究团队宣称，由于任何物体在收到光子信号之后都会改变其量子特性，可轻易探测到隐身飞机，而且几乎不可被干扰。
本文由金融分析师—毛小兰（）编撰，未经允许禁止转载！以下正文
而就在中国墨子号量子卫星成功发射后不久，也传来了中国电子科技集团第14研究所在量子雷达领域取得突破的捷报，达到国际先进水平。
该系统由中电14所智能感知技术重点实验室研制，在中国科学技术大学、中国电科27所以及南京大学等协作单位的共同努力下，经过不懈的努力。
完成了量子探测机理、目标散射特性研究以及量子探测原理的实验验证，并且在外场完成真实大气环境下目标探测试验，获得百公里级探测威力，探测灵敏度极大提高，指标均达到预期效果，取得阶段性重大研究进展与成果。
科技人员研究发现量子接收系统的噪声基底极低，相比传统雷达的接收机，噪声基底能够降低若干个数量级。雷达作用距离可以大幅提升数倍甚至数十倍。从而大大提升雷达对于微弱目标，甚至隐身目标的探测能力。
量子雷达技术是近年来在量子计量领域新兴的一个重要研究方向，主要是利用光量子不同于经典电磁波的物理特性实现对目标的准确测量。相对于基于传统电磁理论的雷达，量子雷达不但具有更高的灵敏度及探测精度，而且具备更强的抗干扰和抗欺骗能力，量子雷达技术为隐身目标的准确探测提供了一种新的有效技术途径。目前对量子雷达的定义尚存在一些争议，但一般认为量子雷达分为三种，即单光子量子雷达、干涉式量子雷达以及量子照射雷达。
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量子雷达是一个新兴的研究领域，其理论和实验研究处于起步阶段，有大量的问题有待解决，不过随着研究的继续深入，相信终有一天中国的量子雷达将会成为美日隐形战机的“克星”。 查看全部
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完成了量子探测机理、目标散射特性研究以及量子探测原理的实验验证，并且在外场完成真实大气环境下目标探测试验，获得百公里级探测威力，探测灵敏度极大提高，指标均达到预期效果，取得阶段性重大研究进展与成果。
科技人员研究发现量子接收系统的噪声基底极低，相比传统雷达的接收机，噪声基底能够降低若干个数量级。雷达作用距离可以大幅提升数倍甚至数十倍。从而大大提升雷达对于微弱目标，甚至隐身目标的探测能力。
量子雷达技术是近年来在量子计量领域新兴的一个重要研究方向，主要是利用光量子不同于经典电磁波的物理特性实现对目标的准确测量。相对于基于传统电磁理论的雷达，量子雷达不但具有更高的灵敏度及探测精度，而且具备更强的抗干扰和抗欺骗能力，量子雷达技术为隐身目标的准确探测提供了一种新的有效技术途径。目前对量子雷达的定义尚存在一些争议，但一般认为量子雷达分为三种，即单光子量子雷达、干涉式量子雷达以及量子照射雷达。
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2012年，在美国美国国防部高级研究计划局单光量子信息项目的资助下，美国罗切斯特大学光学研究所研究团队成功研发出一种抗干扰的量子雷达，利用偏振光子的量子特性来对目标进行探测和成像。该研究团队宣称，由于任何物体在收到光子信号之后都会改变其量子特性，可轻易探测到隐身飞机，而且几乎不可被干扰。
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而就在中国墨子号量子卫星成功发射后不久，也传来了中国电子科技集团第14研究所在量子雷达领域取得突破的捷报，达到国际先进水平。
该系统由中电14所智能感知技术重点实验室研制，在中国科学技术大学、中国电科27所以及南京大学等协作单位的共同努力下，经过不懈的努力。
完成了量子探测机理、目标散射特性研究以及量子探测原理的实验验证，并且在外场完成真实大气环境下目标探测试验，获得百公里级探测威力，探测灵敏度极大提高，指标均达到预期效果，取得阶段性重大研究进展与成果。
科技人员研究发现量子接收系统的噪声基底极低，相比传统雷达的接收机，噪声基底能够降低若干个数量级。雷达作用距离可以大幅提升数倍甚至数十倍。从而大大提升雷达对于微弱目标，甚至隐身目标的探测能力。
量子雷达技术是近年来在量子计量领域新兴的一个重要研究方向，主要是利用光量子不同于经典电磁波的物理特性实现对目标的准确测量。相对于基于传统电磁理论的雷达，量子雷达不但具有更高的灵敏度及探测精度，而且具备更强的抗干扰和抗欺骗能力，量子雷达技术为隐身目标的准确探测提供了一种新的有效技术途径。目前对量子雷达的定义尚存在一些争议，但一般认为量子雷达分为三种，即单光子量子雷达、干涉式量子雷达以及量子照射雷达。
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史蒂芬霍金：黑洞不是吞噬一切的恶魔
其它类 小丑么么达 2017-04-01 10:07 发表了文章
牛津大学著名物理学家史蒂芬·霍金当众认输，推翻他1975年赖以成名的黑洞理论，承认黑洞并非可怕的物质“终结者”，由崩溃的星球形成的黑洞其实不会吞噬和消灭一切物质，而会保留被吞噬物体的些微痕迹，最后以残破的形式“吐”出来。
与黑洞有关的四次“豪”赌，霍金逢赌必输
1997年，霍金同美国物理学家约翰·普雷斯基尔打赌时坚持自己的“黑洞悖论”，黑洞会摧毁它们吞噬的一切信息，后者则认为黑洞不可能使其内部物质的信息丧失，赌注则是一本《棒球百科全书》。霍金于2004年7月21日当众表示输掉了这场科学史上著名的赌赛，并送给普雷斯基尔一套棒球百科全书。在历史上关于黑洞的著名打赌已经有了四次。第一次是已故的诺贝尔奖获得者钱德拉和索恩关于旋转黑洞的稳定性问题打的赌。结果是索恩赢了。于是索恩要钱德拉订购了《听众》杂志。第二次是1975年关于天蝎座X－1（X指X射线源，1代表天蝎座中最亮的星）是否包含黑洞打的赌。霍金说，他对黑洞做了很多研究，如果发现天蝎座X－1中不存在黑洞，一切关注黑洞存在的研究都将是徒劳。在这种情况下，索恩不得不为他订购4年的《私家侦探》杂志。后来，人们积累了越来越多天蝎座X－1中存在黑洞的观测证据，这些发现证明霍金实际上错了。霍金也只好认输，为索恩订阅了1年的《阁楼》杂志。第三次打赌是在1991年，霍金又与索恩、普雷斯基尔赌上了，这次赌的是裸奇点是否存在。霍金认为奇点只存在于黑洞围绕的时空奇点。1997年2月5日，霍金承认，在特殊的情况下裸奇点是可以形成的，结果输给了索恩和普雷斯基尔两件可以用来“遮蔽裸体”的T恤衫，上面写着“自然界憎恨裸奇点”。第四次打赌也就是前面叙述过的霍金与普雷斯基尔关于黑洞是否会摧毁外来信息的赌。有关黑洞的四次“豪”赌，霍金参加了三次，次次皆输。
霍金“赌性”难改霍金新理论认为黑洞不是吞噬一切的恶魔。1975年，霍金以数学计算的方法证明黑洞由于质量巨大，进入其边界的（也即所谓“活动水平线”的物体）都会被其吞噬而永远无法逃逸。黑洞形成后，就开始向外辐射能量，最终将因为质量丧失殆尽而消失。然而在这种所谓的“霍金辐射”中并不包含黑洞中有关物质的任何信息。一旦黑洞消失，所有信息也将全部丧失。换言之，人类永远不可能知道黑洞里面是什么样子。这便是所谓的“黑洞悖论”。而该理论与量子物理学的理论背道而驰。量子物理中认为类似黑洞这样质量巨大物体的信息是不可能完全丧失的。当时霍金认为，可能是黑洞强大的引力场打破了量子物理定律。
霍金在2004年7月21日于都柏林举行的“第17届国际广义相对论和万有引力大会”上提出了新的理论。面对世界各国著名的物理学家，他说，30年来，自己一直在思考不同形状、体积各异的黑洞在无数年后会出现何种变化。他通过计算证明，黑洞内部最初的信息量与最终的信息量相等。他说：“黑洞里面不会发展出新宇宙。黑洞只是看上去处在形成之中。后来，它就会向外辐射其吞噬的物质的所有信息。不过，这些信息已经被黑洞撕碎、打破和重整了。”霍金还向来自50个国家的约800名科学家说：“黑洞里面不会发展出新宇宙，这和我以前的想法相反。这些信息仍存在我们宇宙里。我很抱歉让科幻小说迷失望，可是既然这些信息保存下来，就不可能利用黑洞前往其他宇宙。” 查看全部
与黑洞有关的四次“豪”赌，霍金逢赌必输
1997年，霍金同美国物理学家约翰·普雷斯基尔打赌时坚持自己的“黑洞悖论”，黑洞会摧毁它们吞噬的一切信息，后者则认为黑洞不可能使其内部物质的信息丧失，赌注则是一本《棒球百科全书》。霍金于2004年7月21日当众表示输掉了这场科学史上著名的赌赛，并送给普雷斯基尔一套棒球百科全书。在历史上关于黑洞的著名打赌已经有了四次。第一次是已故的诺贝尔奖获得者钱德拉和索恩关于旋转黑洞的稳定性问题打的赌。结果是索恩赢了。于是索恩要钱德拉订购了《听众》杂志。第二次是1975年关于天蝎座X－1（X指X射线源，1代表天蝎座中最亮的星）是否包含黑洞打的赌。霍金说，他对黑洞做了很多研究，如果发现天蝎座X－1中不存在黑洞，一切关注黑洞存在的研究都将是徒劳。在这种情况下，索恩不得不为他订购4年的《私家侦探》杂志。后来，人们积累了越来越多天蝎座X－1中存在黑洞的观测证据，这些发现证明霍金实际上错了。霍金也只好认输，为索恩订阅了1年的《阁楼》杂志。第三次打赌是在1991年，霍金又与索恩、普雷斯基尔赌上了，这次赌的是裸奇点是否存在。霍金认为奇点只存在于黑洞围绕的时空奇点。1997年2月5日，霍金承认，在特殊的情况下裸奇点是可以形成的，结果输给了索恩和普雷斯基尔两件可以用来“遮蔽裸体”的T恤衫，上面写着“自然界憎恨裸奇点”。第四次打赌也就是前面叙述过的霍金与普雷斯基尔关于黑洞是否会摧毁外来信息的赌。有关黑洞的四次“豪”赌，霍金参加了三次，次次皆输。
霍金“赌性”难改霍金新理论认为黑洞不是吞噬一切的恶魔。1975年，霍金以数学计算的方法证明黑洞由于质量巨大，进入其边界的（也即所谓“活动水平线”的物体）都会被其吞噬而永远无法逃逸。黑洞形成后，就开始向外辐射能量，最终将因为质量丧失殆尽而消失。然而在这种所谓的“霍金辐射”中并不包含黑洞中有关物质的任何信息。一旦黑洞消失，所有信息也将全部丧失。换言之，人类永远不可能知道黑洞里面是什么样子。这便是所谓的“黑洞悖论”。而该理论与量子物理学的理论背道而驰。量子物理中认为类似黑洞这样质量巨大物体的信息是不可能完全丧失的。当时霍金认为，可能是黑洞强大的引力场打破了量子物理定律。
霍金在2004年7月21日于都柏林举行的“第17届国际广义相对论和万有引力大会”上提出了新的理论。面对世界各国著名的物理学家，他说，30年来，自己一直在思考不同形状、体积各异的黑洞在无数年后会出现何种变化。他通过计算证明，黑洞内部最初的信息量与最终的信息量相等。他说：“黑洞里面不会发展出新宇宙。黑洞只是看上去处在形成之中。后来，它就会向外辐射其吞噬的物质的所有信息。不过，这些信息已经被黑洞撕碎、打破和重整了。”霍金还向来自50个国家的约800名科学家说：“黑洞里面不会发展出新宇宙，这和我以前的想法相反。这些信息仍存在我们宇宙里。我很抱歉让科幻小说迷失望，可是既然这些信息保存下来，就不可能利用黑洞前往其他宇宙。” 查看全部
牛津大学著名物理学家史蒂芬·霍金当众认输，推翻他1975年赖以成名的黑洞理论，承认黑洞并非可怕的物质“终结者”，由崩溃的星球形成的黑洞其实不会吞噬和消灭一切物质，而会保留被吞噬物体的些微痕迹，最后以残破的形式“吐”出来。
与黑洞有关的四次“豪”赌，霍金逢赌必输
1997年，霍金同美国物理学家约翰·普雷斯基尔打赌时坚持自己的“黑洞悖论”，黑洞会摧毁它们吞噬的一切信息，后者则认为黑洞不可能使其内部物质的信息丧失，赌注则是一本《棒球百科全书》。霍金于2004年7月21日当众表示输掉了这场科学史上著名的赌赛，并送给普雷斯基尔一套棒球百科全书。在历史上关于黑洞的著名打赌已经有了四次。第一次是已故的诺贝尔奖获得者钱德拉和索恩关于旋转黑洞的稳定性问题打的赌。结果是索恩赢了。于是索恩要钱德拉订购了《听众》杂志。第二次是1975年关于天蝎座X－1（X指X射线源，1代表天蝎座中最亮的星）是否包含黑洞打的赌。霍金说，他对黑洞做了很多研究，如果发现天蝎座X－1中不存在黑洞，一切关注黑洞存在的研究都将是徒劳。在这种情况下，索恩不得不为他订购4年的《私家侦探》杂志。后来，人们积累了越来越多天蝎座X－1中存在黑洞的观测证据，这些发现证明霍金实际上错了。霍金也只好认输，为索恩订阅了1年的《阁楼》杂志。第三次打赌是在1991年，霍金又与索恩、普雷斯基尔赌上了，这次赌的是裸奇点是否存在。霍金认为奇点只存在于黑洞围绕的时空奇点。1997年2月5日，霍金承认，在特殊的情况下裸奇点是可以形成的，结果输给了索恩和普雷斯基尔两件可以用来“遮蔽裸体”的T恤衫，上面写着“自然界憎恨裸奇点”。第四次打赌也就是前面叙述过的霍金与普雷斯基尔关于黑洞是否会摧毁外来信息的赌。有关黑洞的四次“豪”赌，霍金参加了三次，次次皆输。
霍金“赌性”难改霍金新理论认为黑洞不是吞噬一切的恶魔。1975年，霍金以数学计算的方法证明黑洞由于质量巨大，进入其边界的（也即所谓“活动水平线”的物体）都会被其吞噬而永远无法逃逸。黑洞形成后，就开始向外辐射能量，最终将因为质量丧失殆尽而消失。然而在这种所谓的“霍金辐射”中并不包含黑洞中有关物质的任何信息。一旦黑洞消失，所有信息也将全部丧失。换言之，人类永远不可能知道黑洞里面是什么样子。这便是所谓的“黑洞悖论”。而该理论与量子物理学的理论背道而驰。量子物理中认为类似黑洞这样质量巨大物体的信息是不可能完全丧失的。当时霍金认为，可能是黑洞强大的引力场打破了量子物理定律。
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中国力争科技强国:引欧美恐慌
智能制造类 国产女汉子 2017-03-24 16:07 发表了文章
导言：为了实现科技强国梦，北京提出了“中国制造2025”行动纲领。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。如果取得成功，这项计划将让中国经济发生根本性变化，从山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。除了“中国制造2025”，中国政府还通过“千人计划”吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，进一步壮大中国的科技实力。中国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐慌。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。
以下为文章全文：
颠覆全球秩序
蒂姆·伯恩斯虽是一名澳大利亚人，但却是中国力争成为世界高科技超级大国的一个象征。这位39岁的量子物理学家放弃在纽约的职位，不远万里来到中国的上海，投身于量子物理学研究。他就像是一面镜子，彰显出北京颠覆全球秩序的魄力和决心。伯恩斯说：“中国拥有雄厚的量子物理学实力。顶级研究机构的水准可以与世界上的其他任何地区相媲美。现在，它们正在进行着一系列令人吃惊的研究。”
时下，伯恩斯正致力于研发新技术，希望能够让该领域的圣杯——量子计算机成为现实。他就职于上海纽约大学，担任物理学助理教授。之所以谋得这一职位是因为中国的全球人才引进计划，共招聘上万名世界最顶尖的科技人才。该人才引进计划是一项更为宏大的战略组成部分，即通过“中国制造2025”计划推进产业政策调整，壮大中国的科技实力。
中国在科研方面投入了数十亿美元，时收购大量海外资产，这些大手笔让全球竞争对手陷入不安。根据市场调研公司Dealogic提供的数据，过去两年时间里，中国公布技企业并购协议总额超过1100亿美元。由于北京在某些协议签署过程中扮演的角色，并购行动引发了美国等国对国家安全的担忧。1月，美国信息技术与创新基金会主席罗伯特·阿特金森在发言时指出，“中国制造2025”计划是一项“富有侵略性并且不择手段的战略”。
上海纽约大学的物理学助理教授蒂姆·伯恩斯。他之所以决定到中国工作是因为中国在量子计算领域拥有雄厚实力。
中国政府支持的科技计划源于旨在赶超美俄，实现陆军和海军现代化的行动。现在，这些计划的触角进一步向民用领域延伸，力求让中国处在人工智能、生物制药和电动汽车等领域的前沿。
成为三大支柱之一
2016年，习近平主席设定政府投资所要达成的目标，将科学和技术称之为“经济的主战场”。在本月的全国人民代表大会这些优先事项被进一步强化。如果取得成功，“中国制造”计划将让中国经济发生根本性变化，从一个山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。中国的科技三巨头——百度、阿里巴巴和腾讯强化了借鉴自谷歌、eBay和Facebook的模式，力争在半导体和人工智能等领域称霸全国。与外国竞争对手相比，他们的步子迈得更快更大。2016年，柏林智库墨卡托中国研究中心将这项计划称之为“一项总体政治计划的组成部分”，“从长远来看，中国希望控制全球供应链和生产网络中利润最丰厚的环节”。
习近平吹响了壮大科技实力的号角，说明中国充分意识到，科技竞争力是经济实力和主权实力以外的三大支柱之一，任何一个现代超级大国如想奠定国际地位，都必须建立在这三大支柱基础之上。随着经济增速放缓，加之对宣传已久的结构调整的担忧——从投资拉动型经济转型为消费拉动——发展科技成为一个更为紧迫的需求。除此之外，还存在一个由来已久的担忧，即过度依赖外国技术。随着奉行贸易保护主义的特朗普当选美国总统，这种担忧进一步加剧。
郑州东站的机器人警察，可以净化、监测空气质量，发现火情和进行面部识别，帮助警方追踪通缉犯。
阿特金森在国会发言时指出：“从半导体到电子商务，习近平毫不掩饰地提出要让中国‘将关键技术掌握在自己手里’的目标。”“中国制造2025”于两年前提出，是一系列旨在实现中国科技发展目标的计划之一。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从世人熟知的低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。在劳动力成本上升的背景下，这一战略更具有现实意义。“中国制造2025”提倡利用大数据、云计算和机器人技术实现大规模的工业自动化，力求到2025年，70%的核心基础零部件、关键基础材料实现自主保障——当前的比重在0到30%之间。
多项涉华交易被否
中国曾在某些行业做过这种尝试。一直以来，中国进口半导体的花费比石油还要多，让中国倍感挫折。2014年以来，中国投入1500亿美元完成一系列并购，并进行国内补贴，大力发展半导体行业。此外，政府还向中芯国际为首的国内顶尖企业投入大量资金，同时鼓励英特尔、高通等跨国企业到中国建厂。
如此大张旗鼓地发展半导体行业不免引发争议。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。2016年，一个中国财团计划出资30亿美元收购飞利浦公司的在美照明部门，最后被外国投资委员会毙掉。在欧洲，中国投资者斥资6.7亿欧元收购德国芯片设备制造商爱思强（Aixtron）的计划同样被监管部门叫停。大部分专家预测，未来对中国收购海外科技资产的审查将更加严格。
不过，随着越来越多的中国企业在美国和其他市场创建研发中心或者开展小规模业务，审查问题将得到缓解。美国律师事务所Squire Patton Boggs上海办事处的主理合伙人丹尼尔·劳莱斯指出，合资项目能够为影响国家安全的收购案提供渠道。他说：“如果一家在美国经营业务多年的外国企业现在收购一家科技企业，我不确定外国投资委员会将如何看待，也不确定人们会产生多大担忧。”劳莱斯指出，中国企业正从长远出发开展业务。
网络、商业与社交媒体巨头腾讯的新总部大楼。
发展半导体行业代表着北京重塑科技业面貌的一次最为大胆的举措。在其他私营部门，我们同样能够感受到政府的影响。百度、阿里巴巴和腾讯与政府都有合作项目。现在，他们都已在海外上市，总市值达到6000亿美元左右。2016年，负责制定经济社会战略的国家发改委宣布成立19个国家级数据实验室，大部分建在高等院校，作为“中国制造”计划的一部分。阿里巴巴的云业务部门参与两个实验室项目，一个为在线挖据挖掘和工业部门云处理服务提供支持，另一个旨在打造大数据软件平台。
北京的百度科技园。百度在中国的搜索引擎流量中占据很大份额，同时还在手机地图市场占据主导地位。
新加坡南洋理工大学拉惹勒南国际研究院助理教授迈克尔·拉斯卡表示：“中国正在接入全球商业和科学网络，加强技术转让、海外研发投入以及中国科学家和工程师到国外接受培训。这些努力背后的深层次战略就是‘自主创新’，即发现、吸收和再发明选定的外国技术，将其用于民用和军事领域。”
招募全球人才
香港律师事务所品诚梅森的保罗·哈斯维尔指出，招募伯恩斯这样的专家与引进足球外援没有本质差别，都是为了获得他们的技术。政府支持的人才引进计划——尤其是将伯恩斯吸收进中国的“千人计划”——旨在吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，让他们到北京或深圳等热点城市工作。千人计划于10年前启动，所提出的优厚条件让绝大多数跨国企业无法望其项背。除了100万人民币的“欢迎礼包”，千人计划还为海外人才的子女安排学校，为配偶安排工作。该计划会对申请者的资质和成就进行评估，拥有技术和知识产权的申请者得分最高。通过评估后，候选者可以选择在公共部门或者私营部门工作。千人计划推动了中国在基因排序、清洁能源和国家安全技术领域的进步。
中国工业自动化水平较低，而生产力同样低下。
作为交换条件，中国雇主可以获得任何专利或发明的部分所有权——专利和发明是北京评估千人计划成效的重要指标。对于自己研发的专利，伯恩斯拥有42.5%的所有权，余下归上海纽约大学所有，这一比例与他在美国的情况相同。上海纽约大学是纽约大学和上海华东师范大学的一所合资院校。
中国东部的桐乡养猪场，采用农用传感器和监视器。农用传感器和监视器是“中国制造2025”计划的组成部分。
千人计划有助于中国建设强大的科研队伍。计划实施过程中，一些旅居海外的中国科学家也被吸引回国，张良杰就是其中一位。在声望颇高的清华大学获得博士学位后，张良杰离开中国，到美国发展。现在，他带着名下的40项发明专利他回到国内，担任深圳金蝶软件的首席人工智能科学家。深圳是中国的企业家摇篮，同时也是硅谷在亚洲的最大竞争对手。
国家层面的计划是对越来越多的地方计划的有力补充，尤其是在深圳和杭州这样的科技中心。除了这些计划，中国还直接寻猎全球人才。这种做法在西方非常普遍，但在中国的历史相对较短。2016年晚些时候，百度招募微软老员工陆奇，负责推动人工智能的研发。一名分析师指出：“如果你无法收购一家公司，那就招募他们的人才。”
创新轨迹东移
中国的科技发展计划毁誉参半。30年前启动的“863计划”旨在填补军用和民用技术的空白，最终取得了一系列引人注目的成就。863计划研制了世界上最快的超级计算机，完全采用中国制造的处理器。此外，这项计划还在医学方面取得重大突破，将采用干细胞培育的3D打印血管植入猕猴体内，让打印器官用于人类移植手术的梦想照进现实。
然而，中国的科技大发展中也出现了层出不穷的专利纠纷和侵权案件，这为律师带来福音。一名往返于中美的律师表示：“知识产权、产品责任、工业间谍，所有这些都被用作竞争武器。”另一名律师指出作为全世界拥有专利最多的公司，华为也像ICT设备制造巨头中兴通讯以及众多互联网巨头一样疯狂购买专利授权。在中国，只要有资金，任何一家企业都会购买专利。
重庆京东方的全自动生产线。
并购热潮、补贴和全球招募人才证明中国“不差钱”。对于其他钱袋不够充盈的国家来说，他们的感觉可是完全不同。网络情报公司Flashpoint高级分析师约翰·科斯特洛上周在美国国会发言时表示：“美国是信息技术和互联网的诞生地，同时也是民用和军用信息革命的诞生地。中国以量子及相关新兴技术领导者的姿态崛起，预示着技术创新的轨迹开始东移。”
西方观点：传统创新中心陷入恐慌
中国力争成为科技强国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐惧和憎恶。它们曾是科技领域的领导者，现在却眼睁睁看着自己的地位被一个拥有雄厚财力，极为重视提高科技实力的国家威胁。他们的恐惧有两个层面：国家安全受到威胁；政府补贴让科技竞技场的天平朝着中国企业倾斜。如想在中国经营业务，半导体等领域的跨国企业经常要面临“浮士德契约”，即用技术转让换取市场准入。
1月，美国科技顾问委员会对已经产生怀疑的白宫表示，中国的政策是以各种方式扭曲市场，破坏创新和压缩美国市场份额，让美国的国家安全陷入危险之中。本月初，中国欧盟商会公布了“中国制造2025”蓝图的详细标准，同时阐述对跨国企业的潜在影响。欧盟商会主席伍德克用“非比寻常”描述这项计划。该计划设定了国内外市场份额的详细目标，引发全球担忧，唯恐疯狂的中国国有企业用他们的产品淹没利润丰厚的行业，再现过去20年钢铁业和其他低端制造业的景象。
在政府工作报告中，中国否定了这种观点。报告称：“在资质许可、标准制定、政府采购、享受《中国制造2025》政策等方面，对内外资企业需要一视同仁。”此外，中国企业也积极点赞政府的支持。两会期间，百度首席执行官李彦宏表示政府的支持很有必要，也非常重要。
就连中国政策的批评者也指出禁止出口或阻扰交易将带来意外后果。科技调研公司Intersect360 Research首席执行官艾迪生·斯奈尔列举了针对某些处理技术的出口限制的一些例子，包括用于中国升级超级计算机的英特尔处理器。在这期间，中国自主研发了处理器。“可以确定的是，中国的科研计划不再因美国的出口管制受挫。”
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以下为文章全文：
颠覆全球秩序
蒂姆·伯恩斯虽是一名澳大利亚人，但却是中国力争成为世界高科技超级大国的一个象征。这位39岁的量子物理学家放弃在纽约的职位，不远万里来到中国的上海，投身于量子物理学研究。他就像是一面镜子，彰显出北京颠覆全球秩序的魄力和决心。伯恩斯说：“中国拥有雄厚的量子物理学实力。顶级研究机构的水准可以与世界上的其他任何地区相媲美。现在，它们正在进行着一系列令人吃惊的研究。”
时下，伯恩斯正致力于研发新技术，希望能够让该领域的圣杯——量子计算机成为现实。他就职于上海纽约大学，担任物理学助理教授。之所以谋得这一职位是因为中国的全球人才引进计划，共招聘上万名世界最顶尖的科技人才。该人才引进计划是一项更为宏大的战略组成部分，即通过“中国制造2025”计划推进产业政策调整，壮大中国的科技实力。
中国在科研方面投入了数十亿美元，时收购大量海外资产，这些大手笔让全球竞争对手陷入不安。根据市场调研公司Dealogic提供的数据，过去两年时间里，中国公布技企业并购协议总额超过1100亿美元。由于北京在某些协议签署过程中扮演的角色，并购行动引发了美国等国对国家安全的担忧。1月，美国信息技术与创新基金会主席罗伯特·阿特金森在发言时指出，“中国制造2025”计划是一项“富有侵略性并且不择手段的战略”。
上海纽约大学的物理学助理教授蒂姆·伯恩斯。他之所以决定到中国工作是因为中国在量子计算领域拥有雄厚实力。
中国政府支持的科技计划源于旨在赶超美俄，实现陆军和海军现代化的行动。现在，这些计划的触角进一步向民用领域延伸，力求让中国处在人工智能、生物制药和电动汽车等领域的前沿。
成为三大支柱之一
2016年，习近平主席设定政府投资所要达成的目标，将科学和技术称之为“经济的主战场”。在本月的全国人民代表大会这些优先事项被进一步强化。如果取得成功，“中国制造”计划将让中国经济发生根本性变化，从一个山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。中国的科技三巨头——百度、阿里巴巴和腾讯强化了借鉴自谷歌、eBay和Facebook的模式，力争在半导体和人工智能等领域称霸全国。与外国竞争对手相比，他们的步子迈得更快更大。2016年，柏林智库墨卡托中国研究中心将这项计划称之为“一项总体政治计划的组成部分”，“从长远来看，中国希望控制全球供应链和生产网络中利润最丰厚的环节”。
习近平吹响了壮大科技实力的号角，说明中国充分意识到，科技竞争力是经济实力和主权实力以外的三大支柱之一，任何一个现代超级大国如想奠定国际地位，都必须建立在这三大支柱基础之上。随着经济增速放缓，加之对宣传已久的结构调整的担忧——从投资拉动型经济转型为消费拉动——发展科技成为一个更为紧迫的需求。除此之外，还存在一个由来已久的担忧，即过度依赖外国技术。随着奉行贸易保护主义的特朗普当选美国总统，这种担忧进一步加剧。
郑州东站的机器人警察，可以净化、监测空气质量，发现火情和进行面部识别，帮助警方追踪通缉犯。
阿特金森在国会发言时指出：“从半导体到电子商务，习近平毫不掩饰地提出要让中国‘将关键技术掌握在自己手里’的目标。”“中国制造2025”于两年前提出，是一系列旨在实现中国科技发展目标的计划之一。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从世人熟知的低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。在劳动力成本上升的背景下，这一战略更具有现实意义。“中国制造2025”提倡利用大数据、云计算和机器人技术实现大规模的工业自动化，力求到2025年，70%的核心基础零部件、关键基础材料实现自主保障——当前的比重在0到30%之间。
多项涉华交易被否
中国曾在某些行业做过这种尝试。一直以来，中国进口半导体的花费比石油还要多，让中国倍感挫折。2014年以来，中国投入1500亿美元完成一系列并购，并进行国内补贴，大力发展半导体行业。此外，政府还向中芯国际为首的国内顶尖企业投入大量资金，同时鼓励英特尔、高通等跨国企业到中国建厂。
如此大张旗鼓地发展半导体行业不免引发争议。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。2016年，一个中国财团计划出资30亿美元收购飞利浦公司的在美照明部门，最后被外国投资委员会毙掉。在欧洲，中国投资者斥资6.7亿欧元收购德国芯片设备制造商爱思强（Aixtron）的计划同样被监管部门叫停。大部分专家预测，未来对中国收购海外科技资产的审查将更加严格。
不过，随着越来越多的中国企业在美国和其他市场创建研发中心或者开展小规模业务，审查问题将得到缓解。美国律师事务所Squire Patton Boggs上海办事处的主理合伙人丹尼尔·劳莱斯指出，合资项目能够为影响国家安全的收购案提供渠道。他说：“如果一家在美国经营业务多年的外国企业现在收购一家科技企业，我不确定外国投资委员会将如何看待，也不确定人们会产生多大担忧。”劳莱斯指出，中国企业正从长远出发开展业务。
网络、商业与社交媒体巨头腾讯的新总部大楼。
发展半导体行业代表着北京重塑科技业面貌的一次最为大胆的举措。在其他私营部门，我们同样能够感受到政府的影响。百度、阿里巴巴和腾讯与政府都有合作项目。现在，他们都已在海外上市，总市值达到6000亿美元左右。2016年，负责制定经济社会战略的国家发改委宣布成立19个国家级数据实验室，大部分建在高等院校，作为“中国制造”计划的一部分。阿里巴巴的云业务部门参与两个实验室项目，一个为在线挖据挖掘和工业部门云处理服务提供支持，另一个旨在打造大数据软件平台。
北京的百度科技园。百度在中国的搜索引擎流量中占据很大份额，同时还在手机地图市场占据主导地位。
新加坡南洋理工大学拉惹勒南国际研究院助理教授迈克尔·拉斯卡表示：“中国正在接入全球商业和科学网络，加强技术转让、海外研发投入以及中国科学家和工程师到国外接受培训。这些努力背后的深层次战略就是‘自主创新’，即发现、吸收和再发明选定的外国技术，将其用于民用和军事领域。”
招募全球人才
香港律师事务所品诚梅森的保罗·哈斯维尔指出，招募伯恩斯这样的专家与引进足球外援没有本质差别，都是为了获得他们的技术。政府支持的人才引进计划——尤其是将伯恩斯吸收进中国的“千人计划”——旨在吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，让他们到北京或深圳等热点城市工作。千人计划于10年前启动，所提出的优厚条件让绝大多数跨国企业无法望其项背。除了100万人民币的“欢迎礼包”，千人计划还为海外人才的子女安排学校，为配偶安排工作。该计划会对申请者的资质和成就进行评估，拥有技术和知识产权的申请者得分最高。通过评估后，候选者可以选择在公共部门或者私营部门工作。千人计划推动了中国在基因排序、清洁能源和国家安全技术领域的进步。
中国工业自动化水平较低，而生产力同样低下。
作为交换条件，中国雇主可以获得任何专利或发明的部分所有权——专利和发明是北京评估千人计划成效的重要指标。对于自己研发的专利，伯恩斯拥有42.5%的所有权，余下归上海纽约大学所有，这一比例与他在美国的情况相同。上海纽约大学是纽约大学和上海华东师范大学的一所合资院校。
中国东部的桐乡养猪场，采用农用传感器和监视器。农用传感器和监视器是“中国制造2025”计划的组成部分。
千人计划有助于中国建设强大的科研队伍。计划实施过程中，一些旅居海外的中国科学家也被吸引回国，张良杰就是其中一位。在声望颇高的清华大学获得博士学位后，张良杰离开中国，到美国发展。现在，他带着名下的40项发明专利他回到国内，担任深圳金蝶软件的首席人工智能科学家。深圳是中国的企业家摇篮，同时也是硅谷在亚洲的最大竞争对手。
国家层面的计划是对越来越多的地方计划的有力补充，尤其是在深圳和杭州这样的科技中心。除了这些计划，中国还直接寻猎全球人才。这种做法在西方非常普遍，但在中国的历史相对较短。2016年晚些时候，百度招募微软老员工陆奇，负责推动人工智能的研发。一名分析师指出：“如果你无法收购一家公司，那就招募他们的人才。”
创新轨迹东移
中国的科技发展计划毁誉参半。30年前启动的“863计划”旨在填补军用和民用技术的空白，最终取得了一系列引人注目的成就。863计划研制了世界上最快的超级计算机，完全采用中国制造的处理器。此外，这项计划还在医学方面取得重大突破，将采用干细胞培育的3D打印血管植入猕猴体内，让打印器官用于人类移植手术的梦想照进现实。
然而，中国的科技大发展中也出现了层出不穷的专利纠纷和侵权案件，这为律师带来福音。一名往返于中美的律师表示：“知识产权、产品责任、工业间谍，所有这些都被用作竞争武器。”另一名律师指出作为全世界拥有专利最多的公司，华为也像ICT设备制造巨头中兴通讯以及众多互联网巨头一样疯狂购买专利授权。在中国，只要有资金，任何一家企业都会购买专利。
重庆京东方的全自动生产线。
并购热潮、补贴和全球招募人才证明中国“不差钱”。对于其他钱袋不够充盈的国家来说，他们的感觉可是完全不同。网络情报公司Flashpoint高级分析师约翰·科斯特洛上周在美国国会发言时表示：“美国是信息技术和互联网的诞生地，同时也是民用和军用信息革命的诞生地。中国以量子及相关新兴技术领导者的姿态崛起，预示着技术创新的轨迹开始东移。”
西方观点：传统创新中心陷入恐慌
中国力争成为科技强国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐惧和憎恶。它们曾是科技领域的领导者，现在却眼睁睁看着自己的地位被一个拥有雄厚财力，极为重视提高科技实力的国家威胁。他们的恐惧有两个层面：国家安全受到威胁；政府补贴让科技竞技场的天平朝着中国企业倾斜。如想在中国经营业务，半导体等领域的跨国企业经常要面临“浮士德契约”，即用技术转让换取市场准入。
1月，美国科技顾问委员会对已经产生怀疑的白宫表示，中国的政策是以各种方式扭曲市场，破坏创新和压缩美国市场份额，让美国的国家安全陷入危险之中。本月初，中国欧盟商会公布了“中国制造2025”蓝图的详细标准，同时阐述对跨国企业的潜在影响。欧盟商会主席伍德克用“非比寻常”描述这项计划。该计划设定了国内外市场份额的详细目标，引发全球担忧，唯恐疯狂的中国国有企业用他们的产品淹没利润丰厚的行业，再现过去20年钢铁业和其他低端制造业的景象。
在政府工作报告中，中国否定了这种观点。报告称：“在资质许可、标准制定、政府采购、享受《中国制造2025》政策等方面，对内外资企业需要一视同仁。”此外，中国企业也积极点赞政府的支持。两会期间，百度首席执行官李彦宏表示政府的支持很有必要，也非常重要。
就连中国政策的批评者也指出禁止出口或阻扰交易将带来意外后果。科技调研公司Intersect360 Research首席执行官艾迪生·斯奈尔列举了针对某些处理技术的出口限制的一些例子，包括用于中国升级超级计算机的英特尔处理器。在这期间，中国自主研发了处理器。“可以确定的是，中国的科研计划不再因美国的出口管制受挫。”
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导言：为了实现科技强国梦，北京提出了“中国制造2025”行动纲领。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。如果取得成功，这项计划将让中国经济发生根本性变化，从山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。除了“中国制造2025”，中国政府还通过“千人计划”吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，进一步壮大中国的科技实力。中国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐慌。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。
以下为文章全文：
颠覆全球秩序
蒂姆·伯恩斯虽是一名澳大利亚人，但却是中国力争成为世界高科技超级大国的一个象征。这位39岁的量子物理学家放弃在纽约的职位，不远万里来到中国的上海，投身于量子物理学研究。他就像是一面镜子，彰显出北京颠覆全球秩序的魄力和决心。伯恩斯说：“中国拥有雄厚的量子物理学实力。顶级研究机构的水准可以与世界上的其他任何地区相媲美。现在，它们正在进行着一系列令人吃惊的研究。”
时下，伯恩斯正致力于研发新技术，希望能够让该领域的圣杯——量子计算机成为现实。他就职于上海纽约大学，担任物理学助理教授。之所以谋得这一职位是因为中国的全球人才引进计划，共招聘上万名世界最顶尖的科技人才。该人才引进计划是一项更为宏大的战略组成部分，即通过“中国制造2025”计划推进产业政策调整，壮大中国的科技实力。
中国在科研方面投入了数十亿美元，时收购大量海外资产，这些大手笔让全球竞争对手陷入不安。根据市场调研公司Dealogic提供的数据，过去两年时间里，中国公布技企业并购协议总额超过1100亿美元。由于北京在某些协议签署过程中扮演的角色，并购行动引发了美国等国对国家安全的担忧。1月，美国信息技术与创新基金会主席罗伯特·阿特金森在发言时指出，“中国制造2025”计划是一项“富有侵略性并且不择手段的战略”。
上海纽约大学的物理学助理教授蒂姆·伯恩斯。他之所以决定到中国工作是因为中国在量子计算领域拥有雄厚实力。
中国政府支持的科技计划源于旨在赶超美俄，实现陆军和海军现代化的行动。现在，这些计划的触角进一步向民用领域延伸，力求让中国处在人工智能、生物制药和电动汽车等领域的前沿。
成为三大支柱之一
2016年，习近平主席设定政府投资所要达成的目标，将科学和技术称之为“经济的主战场”。在本月的全国人民代表大会这些优先事项被进一步强化。如果取得成功，“中国制造”计划将让中国经济发生根本性变化，从一个山寨制造者升级为全球领先的制造业大国。中国的科技三巨头——百度、阿里巴巴和腾讯强化了借鉴自谷歌、eBay和Facebook的模式，力争在半导体和人工智能等领域称霸全国。与外国竞争对手相比，他们的步子迈得更快更大。2016年，柏林智库墨卡托中国研究中心将这项计划称之为“一项总体政治计划的组成部分”，“从长远来看，中国希望控制全球供应链和生产网络中利润最丰厚的环节”。
习近平吹响了壮大科技实力的号角，说明中国充分意识到，科技竞争力是经济实力和主权实力以外的三大支柱之一，任何一个现代超级大国如想奠定国际地位，都必须建立在这三大支柱基础之上。随着经济增速放缓，加之对宣传已久的结构调整的担忧——从投资拉动型经济转型为消费拉动——发展科技成为一个更为紧迫的需求。除此之外，还存在一个由来已久的担忧，即过度依赖外国技术。随着奉行贸易保护主义的特朗普当选美国总统，这种担忧进一步加剧。
郑州东站的机器人警察，可以净化、监测空气质量，发现火情和进行面部识别，帮助警方追踪通缉犯。
阿特金森在国会发言时指出：“从半导体到电子商务，习近平毫不掩饰地提出要让中国‘将关键技术掌握在自己手里’的目标。”“中国制造2025”于两年前提出，是一系列旨在实现中国科技发展目标的计划之一。它借鉴了德国的“工业4.0”战略，描绘了中国制造业从世人熟知的低附加值劳动密集型产业向智能科技时代转变的宏伟蓝图。在劳动力成本上升的背景下，这一战略更具有现实意义。“中国制造2025”提倡利用大数据、云计算和机器人技术实现大规模的工业自动化，力求到2025年，70%的核心基础零部件、关键基础材料实现自主保障——当前的比重在0到30%之间。
多项涉华交易被否
中国曾在某些行业做过这种尝试。一直以来，中国进口半导体的花费比石油还要多，让中国倍感挫折。2014年以来，中国投入1500亿美元完成一系列并购，并进行国内补贴，大力发展半导体行业。此外，政府还向中芯国际为首的国内顶尖企业投入大量资金，同时鼓励英特尔、高通等跨国企业到中国建厂。
如此大张旗鼓地发展半导体行业不免引发争议。出于国家安全的考虑，以美国外国投资委员会为首的外国监管部门否决了多项涉及中国企业的交易。2016年，一个中国财团计划出资30亿美元收购飞利浦公司的在美照明部门，最后被外国投资委员会毙掉。在欧洲，中国投资者斥资6.7亿欧元收购德国芯片设备制造商爱思强（Aixtron）的计划同样被监管部门叫停。大部分专家预测，未来对中国收购海外科技资产的审查将更加严格。
不过，随着越来越多的中国企业在美国和其他市场创建研发中心或者开展小规模业务，审查问题将得到缓解。美国律师事务所Squire Patton Boggs上海办事处的主理合伙人丹尼尔·劳莱斯指出，合资项目能够为影响国家安全的收购案提供渠道。他说：“如果一家在美国经营业务多年的外国企业现在收购一家科技企业，我不确定外国投资委员会将如何看待，也不确定人们会产生多大担忧。”劳莱斯指出，中国企业正从长远出发开展业务。
网络、商业与社交媒体巨头腾讯的新总部大楼。
发展半导体行业代表着北京重塑科技业面貌的一次最为大胆的举措。在其他私营部门，我们同样能够感受到政府的影响。百度、阿里巴巴和腾讯与政府都有合作项目。现在，他们都已在海外上市，总市值达到6000亿美元左右。2016年，负责制定经济社会战略的国家发改委宣布成立19个国家级数据实验室，大部分建在高等院校，作为“中国制造”计划的一部分。阿里巴巴的云业务部门参与两个实验室项目，一个为在线挖据挖掘和工业部门云处理服务提供支持，另一个旨在打造大数据软件平台。
北京的百度科技园。百度在中国的搜索引擎流量中占据很大份额，同时还在手机地图市场占据主导地位。
新加坡南洋理工大学拉惹勒南国际研究院助理教授迈克尔·拉斯卡表示：“中国正在接入全球商业和科学网络，加强技术转让、海外研发投入以及中国科学家和工程师到国外接受培训。这些努力背后的深层次战略就是‘自主创新’，即发现、吸收和再发明选定的外国技术，将其用于民用和军事领域。”
招募全球人才
香港律师事务所品诚梅森的保罗·哈斯维尔指出，招募伯恩斯这样的专家与引进足球外援没有本质差别，都是为了获得他们的技术。政府支持的人才引进计划——尤其是将伯恩斯吸收进中国的“千人计划”——旨在吸引硅谷、波士顿和其他地区的最顶尖人才，让他们到北京或深圳等热点城市工作。千人计划于10年前启动，所提出的优厚条件让绝大多数跨国企业无法望其项背。除了100万人民币的“欢迎礼包”，千人计划还为海外人才的子女安排学校，为配偶安排工作。该计划会对申请者的资质和成就进行评估，拥有技术和知识产权的申请者得分最高。通过评估后，候选者可以选择在公共部门或者私营部门工作。千人计划推动了中国在基因排序、清洁能源和国家安全技术领域的进步。
中国工业自动化水平较低，而生产力同样低下。
作为交换条件，中国雇主可以获得任何专利或发明的部分所有权——专利和发明是北京评估千人计划成效的重要指标。对于自己研发的专利，伯恩斯拥有42.5%的所有权，余下归上海纽约大学所有，这一比例与他在美国的情况相同。上海纽约大学是纽约大学和上海华东师范大学的一所合资院校。
中国东部的桐乡养猪场，采用农用传感器和监视器。农用传感器和监视器是“中国制造2025”计划的组成部分。
千人计划有助于中国建设强大的科研队伍。计划实施过程中，一些旅居海外的中国科学家也被吸引回国，张良杰就是其中一位。在声望颇高的清华大学获得博士学位后，张良杰离开中国，到美国发展。现在，他带着名下的40项发明专利他回到国内，担任深圳金蝶软件的首席人工智能科学家。深圳是中国的企业家摇篮，同时也是硅谷在亚洲的最大竞争对手。
国家层面的计划是对越来越多的地方计划的有力补充，尤其是在深圳和杭州这样的科技中心。除了这些计划，中国还直接寻猎全球人才。这种做法在西方非常普遍，但在中国的历史相对较短。2016年晚些时候，百度招募微软老员工陆奇，负责推动人工智能的研发。一名分析师指出：“如果你无法收购一家公司，那就招募他们的人才。”
创新轨迹东移
中国的科技发展计划毁誉参半。30年前启动的“863计划”旨在填补军用和民用技术的空白，最终取得了一系列引人注目的成就。863计划研制了世界上最快的超级计算机，完全采用中国制造的处理器。此外，这项计划还在医学方面取得重大突破，将采用干细胞培育的3D打印血管植入猕猴体内，让打印器官用于人类移植手术的梦想照进现实。
然而，中国的科技大发展中也出现了层出不穷的专利纠纷和侵权案件，这为律师带来福音。一名往返于中美的律师表示：“知识产权、产品责任、工业间谍，所有这些都被用作竞争武器。”另一名律师指出作为全世界拥有专利最多的公司，华为也像ICT设备制造巨头中兴通讯以及众多互联网巨头一样疯狂购买专利授权。在中国，只要有资金，任何一家企业都会购买专利。
重庆京东方的全自动生产线。
并购热潮、补贴和全球招募人才证明中国“不差钱”。对于其他钱袋不够充盈的国家来说，他们的感觉可是完全不同。网络情报公司Flashpoint高级分析师约翰·科斯特洛上周在美国国会发言时表示：“美国是信息技术和互联网的诞生地，同时也是民用和军用信息革命的诞生地。中国以量子及相关新兴技术领导者的姿态崛起，预示着技术创新的轨迹开始东移。”
西方观点：传统创新中心陷入恐慌
中国力争成为科技强国的雄心壮志在欧洲国家和美国引发恐惧和憎恶。它们曾是科技领域的领导者，现在却眼睁睁看着自己的地位被一个拥有雄厚财力，极为重视提高科技实力的国家威胁。他们的恐惧有两个层面：国家安全受到威胁；政府补贴让科技竞技场的天平朝着中国企业倾斜。如想在中国经营业务，半导体等领域的跨国企业经常要面临“浮士德契约”，即用技术转让换取市场准入。
1月，美国科技顾问委员会对已经产生怀疑的白宫表示，中国的政策是以各种方式扭曲市场，破坏创新和压缩美国市场份额，让美国的国家安全陷入危险之中。本月初，中国欧盟商会公布了“中国制造2025”蓝图的详细标准，同时阐述对跨国企业的潜在影响。欧盟商会主席伍德克用“非比寻常”描述这项计划。该计划设定了国内外市场份额的详细目标，引发全球担忧，唯恐疯狂的中国国有企业用他们的产品淹没利润丰厚的行业，再现过去20年钢铁业和其他低端制造业的景象。
在政府工作报告中，中国否定了这种观点。报告称：“在资质许可、标准制定、政府采购、享受《中国制造2025》政策等方面，对内外资企业需要一视同仁。”此外，中国企业也积极点赞政府的支持。两会期间，百度首席执行官李彦宏表示政府的支持很有必要，也非常重要。
就连中国政策的批评者也指出禁止出口或阻扰交易将带来意外后果。科技调研公司Intersect360 Research首席执行官艾迪生·斯奈尔列举了针对某些处理技术的出口限制的一些例子，包括用于中国升级超级计算机的英特尔处理器。在这期间，中国自主研发了处理器。“可以确定的是，中国的科研计划不再因美国的出口管制受挫。”
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美国硅谷预测10年后的世界，信息量很大！
其它类 冷眼看世界 2017-03-22 11:50 发表了文章
到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
1. Uber 是一家软体公司，它没有拥有汽车，却能够让你「随叫随到」有汽车坐，现在，它已是全球最大的Taxi公司了。
2. Airbnb 也是一家软体公司，它没有拥有任何旅馆，但它的软体让你能够住进世界各地愿出租的房间，现在，它已是全球最大的旅馆业了。
3. 2016年5月，Google的电脑打败全球最厉害的南韩围棋高手，因为它开发出有人工智能(AI)的电脑，使用能够「自己学习」的软体，所以它的AI能够加速度的进步，达到比专家原先预期的、提前10年的成就。
4. 在美国，使用IBM 的Watson电脑软体，你能够在几秒内，就有90%的准确性的法律顾问，比较起只有70%准确性的人为律师，既便捷又便宜。
所以，你如果还有家人亲友在读大学的法律系，建议他们停学省钱，因为市场已大幅的缩减了，未来的世界，只需要现在10%的专业律师就够了。
5. Watson 也已经能够帮病人检验癌症，而且比医生正确4 倍。
6. 脸书也有一套AI的软体可以比人类更准确的鉴察(辨识)人脸，而且无所不在。
7. 到了2030年，AI的电脑会比世界上任何的专家学者还要聪明。
8. 2017年起，会自动驾驶的汽车就可以在公众场所使用。约在2020年，整个汽车工业就会遭遇到全面性的改变，你再不需要拥用汽车。你可以用手机叫自动驾驶的车，来带你到你想去的目的地。
9. 未来的世界，你再也不必拥有车，或花时间加油、停车、排队去考驾照、交保险费，尤其是城市，将会很安静，走路很安全，因为90%的汽车都不见了，以前的停车场，将会变成公园。
10. 现在，平均每10万公里就有一次车祸，造成每年全球有约120万人的死亡。
以后有AI电脑控制的自动驾驶汽车，平均每1000万公里才有一次车祸，约减少一百万人死亡。因为保险费和需要保险的人极少，保险公司会面临更多的倒闭风潮。
11. 大部份的传统汽车公司会面临倒闭。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性软体，将会用在每一部汽车上。据悉，Volkswagen和Audi 的工程师非常担心Tesla革命性的电池和人工智能软体技术。
12. 房地产公司会遭遇极大的变化。因为你可以在车程中工作，距离将不是选住房屋的主要条件之一。市民会选择住在较远、但是较空旷且环境优美的乡村。
13. 电动汽车很安静，会在2020变成主流。所以城市会很变成安静，而且空气干净。
14. 太阳能在过去30年也有快速的进展。去年，全球太阳能的增产超过石油的增产。
预计，到2025年时，太阳能的价格(低廉)会使煤矿业大量的破产。因为电费非常的便宜，净化水及海水淡化的费用大减，人类将能解决人口增加的需水问题。
15. 健保：今年医疗设备商会供应如同「星球大战」电影中的Tricorder，让你的手机做眼睛的扫瞄，呼吸气体及血液的化学检验：用54个「生物指标」，就可检验出你是否有任何疾病的征兆。因为费用低，几年后，全球人类都可以有世界级的疾病预防服务。
16. 立体列印(3D printing)：预计10 年内，3D列印设备会由近20000美元减到400美元，而速度增加100倍快。所有的「个人化」设计鞋子，将开始用这种设备生产，其他如大型的机场，其零件也能使用这种设备供应，至于人类太空船，也会使用这种设备。
17. 今年底，你的手机就会有3D扫瞄的功能，你可以测量你的脚送去做「个人化」鞋子。据悉，在中国，他们已经用这种设备制造了一栋6层楼办公室，预计到2027年时， 10% 的产品会用3D的列印设备制造。
18. 产业机会：
a. 工作：20年内，70-80% 的工作会消失，即使有很多新的工作机会，但是不足以弥补被智能机械所取代的原有工作。
b. 农业：将有 $100 机械人耕作，不必吃饭、不用住宅、及支付薪水，只要便宜的电池即可。在开发国家的农夫，将变成机械人的经理。温室建筑物可以有少量的水。到2018年，肉可以从实验室生产，不必养猪、鸡或牛。30%用在畜牧的土地，会变成其他用途的土地。很多初创公司会供给高蛋白质的昆虫当成食品。
c. 到2020年时，你的手机会从你的表情看出，与你说话的人是不是说「假话」？是否骗人的？政治人物(如总统候选人)若说假话，马上会被当场揭发。
d. 数位时代的钱，将是Bitcoin ，是在智能电脑中的「数据」。
e. 教育：最便宜的智能手机在非州是$10美元一只。
f. 到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
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现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
1. Uber 是一家软体公司，它没有拥有汽车，却能够让你「随叫随到」有汽车坐，现在，它已是全球最大的Taxi公司了。
2. Airbnb 也是一家软体公司，它没有拥有任何旅馆，但它的软体让你能够住进世界各地愿出租的房间，现在，它已是全球最大的旅馆业了。
3. 2016年5月，Google的电脑打败全球最厉害的南韩围棋高手，因为它开发出有人工智能(AI)的电脑，使用能够「自己学习」的软体，所以它的AI能够加速度的进步，达到比专家原先预期的、提前10年的成就。
4. 在美国，使用IBM 的Watson电脑软体，你能够在几秒内，就有90%的准确性的法律顾问，比较起只有70%准确性的人为律师，既便捷又便宜。
所以，你如果还有家人亲友在读大学的法律系，建议他们停学省钱，因为市场已大幅的缩减了，未来的世界，只需要现在10%的专业律师就够了。
5. Watson 也已经能够帮病人检验癌症，而且比医生正确4 倍。
6. 脸书也有一套AI的软体可以比人类更准确的鉴察(辨识)人脸，而且无所不在。
7. 到了2030年，AI的电脑会比世界上任何的专家学者还要聪明。
8. 2017年起，会自动驾驶的汽车就可以在公众场所使用。约在2020年，整个汽车工业就会遭遇到全面性的改变，你再不需要拥用汽车。你可以用手机叫自动驾驶的车，来带你到你想去的目的地。
9. 未来的世界，你再也不必拥有车，或花时间加油、停车、排队去考驾照、交保险费，尤其是城市，将会很安静，走路很安全，因为90%的汽车都不见了，以前的停车场，将会变成公园。
10. 现在，平均每10万公里就有一次车祸，造成每年全球有约120万人的死亡。
以后有AI电脑控制的自动驾驶汽车，平均每1000万公里才有一次车祸，约减少一百万人死亡。因为保险费和需要保险的人极少，保险公司会面临更多的倒闭风潮。
11. 大部份的传统汽车公司会面临倒闭。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性软体，将会用在每一部汽车上。据悉，Volkswagen和Audi 的工程师非常担心Tesla革命性的电池和人工智能软体技术。
12. 房地产公司会遭遇极大的变化。因为你可以在车程中工作，距离将不是选住房屋的主要条件之一。市民会选择住在较远、但是较空旷且环境优美的乡村。
13. 电动汽车很安静，会在2020变成主流。所以城市会很变成安静，而且空气干净。
14. 太阳能在过去30年也有快速的进展。去年，全球太阳能的增产超过石油的增产。
预计，到2025年时，太阳能的价格(低廉)会使煤矿业大量的破产。因为电费非常的便宜，净化水及海水淡化的费用大减，人类将能解决人口增加的需水问题。
15. 健保：今年医疗设备商会供应如同「星球大战」电影中的Tricorder，让你的手机做眼睛的扫瞄，呼吸气体及血液的化学检验：用54个「生物指标」，就可检验出你是否有任何疾病的征兆。因为费用低，几年后，全球人类都可以有世界级的疾病预防服务。
16. 立体列印(3D printing)：预计10 年内，3D列印设备会由近20000美元减到400美元，而速度增加100倍快。所有的「个人化」设计鞋子，将开始用这种设备生产，其他如大型的机场，其零件也能使用这种设备供应，至于人类太空船，也会使用这种设备。
17. 今年底，你的手机就会有3D扫瞄的功能，你可以测量你的脚送去做「个人化」鞋子。据悉，在中国，他们已经用这种设备制造了一栋6层楼办公室，预计到2027年时， 10% 的产品会用3D的列印设备制造。
18. 产业机会：
a. 工作：20年内，70-80% 的工作会消失，即使有很多新的工作机会，但是不足以弥补被智能机械所取代的原有工作。
b. 农业：将有 $100 机械人耕作，不必吃饭、不用住宅、及支付薪水，只要便宜的电池即可。在开发国家的农夫，将变成机械人的经理。温室建筑物可以有少量的水。到2018年，肉可以从实验室生产，不必养猪、鸡或牛。30%用在畜牧的土地，会变成其他用途的土地。很多初创公司会供给高蛋白质的昆虫当成食品。
c. 到2020年时，你的手机会从你的表情看出，与你说话的人是不是说「假话」？是否骗人的？政治人物(如总统候选人)若说假话，马上会被当场揭发。
d. 数位时代的钱，将是Bitcoin ，是在智能电脑中的「数据」。
e. 教育：最便宜的智能手机在非州是$10美元一只。
f. 到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
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到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
1. Uber 是一家软体公司，它没有拥有汽车，却能够让你「随叫随到」有汽车坐，现在，它已是全球最大的Taxi公司了。
2. Airbnb 也是一家软体公司，它没有拥有任何旅馆，但它的软体让你能够住进世界各地愿出租的房间，现在，它已是全球最大的旅馆业了。
3. 2016年5月，Google的电脑打败全球最厉害的南韩围棋高手，因为它开发出有人工智能(AI)的电脑，使用能够「自己学习」的软体，所以它的AI能够加速度的进步，达到比专家原先预期的、提前10年的成就。
4. 在美国，使用IBM 的Watson电脑软体，你能够在几秒内，就有90%的准确性的法律顾问，比较起只有70%准确性的人为律师，既便捷又便宜。
所以，你如果还有家人亲友在读大学的法律系，建议他们停学省钱，因为市场已大幅的缩减了，未来的世界，只需要现在10%的专业律师就够了。
5. Watson 也已经能够帮病人检验癌症，而且比医生正确4 倍。
6. 脸书也有一套AI的软体可以比人类更准确的鉴察(辨识)人脸，而且无所不在。
7. 到了2030年，AI的电脑会比世界上任何的专家学者还要聪明。
8. 2017年起，会自动驾驶的汽车就可以在公众场所使用。约在2020年，整个汽车工业就会遭遇到全面性的改变，你再不需要拥用汽车。你可以用手机叫自动驾驶的车，来带你到你想去的目的地。
9. 未来的世界，你再也不必拥有车，或花时间加油、停车、排队去考驾照、交保险费，尤其是城市，将会很安静，走路很安全，因为90%的汽车都不见了，以前的停车场，将会变成公园。
10. 现在，平均每10万公里就有一次车祸，造成每年全球有约120万人的死亡。
以后有AI电脑控制的自动驾驶汽车，平均每1000万公里才有一次车祸，约减少一百万人死亡。因为保险费和需要保险的人极少，保险公司会面临更多的倒闭风潮。
11. 大部份的传统汽车公司会面临倒闭。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性软体，将会用在每一部汽车上。据悉，Volkswagen和Audi 的工程师非常担心Tesla革命性的电池和人工智能软体技术。
12. 房地产公司会遭遇极大的变化。因为你可以在车程中工作，距离将不是选住房屋的主要条件之一。市民会选择住在较远、但是较空旷且环境优美的乡村。
13. 电动汽车很安静，会在2020变成主流。所以城市会很变成安静，而且空气干净。
14. 太阳能在过去30年也有快速的进展。去年，全球太阳能的增产超过石油的增产。
预计，到2025年时，太阳能的价格(低廉)会使煤矿业大量的破产。因为电费非常的便宜，净化水及海水淡化的费用大减，人类将能解决人口增加的需水问题。
15. 健保：今年医疗设备商会供应如同「星球大战」电影中的Tricorder，让你的手机做眼睛的扫瞄，呼吸气体及血液的化学检验：用54个「生物指标」，就可检验出你是否有任何疾病的征兆。因为费用低，几年后，全球人类都可以有世界级的疾病预防服务。
16. 立体列印(3D printing)：预计10 年内，3D列印设备会由近20000美元减到400美元，而速度增加100倍快。所有的「个人化」设计鞋子，将开始用这种设备生产，其他如大型的机场，其零件也能使用这种设备供应，至于人类太空船，也会使用这种设备。
17. 今年底，你的手机就会有3D扫瞄的功能，你可以测量你的脚送去做「个人化」鞋子。据悉，在中国，他们已经用这种设备制造了一栋6层楼办公室，预计到2027年时， 10% 的产品会用3D的列印设备制造。
18. 产业机会：
a. 工作：20年内，70-80% 的工作会消失，即使有很多新的工作机会，但是不足以弥补被智能机械所取代的原有工作。
b. 农业：将有 $100 机械人耕作，不必吃饭、不用住宅、及支付薪水，只要便宜的电池即可。在开发国家的农夫，将变成机械人的经理。温室建筑物可以有少量的水。到2018年，肉可以从实验室生产，不必养猪、鸡或牛。30%用在畜牧的土地，会变成其他用途的土地。很多初创公司会供给高蛋白质的昆虫当成食品。
c. 到2020年时，你的手机会从你的表情看出，与你说话的人是不是说「假话」？是否骗人的？政治人物(如总统候选人)若说假话，马上会被当场揭发。
d. 数位时代的钱，将是Bitcoin ，是在智能电脑中的「数据」。
e. 教育：最便宜的智能手机在非州是$10美元一只。
f. 到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
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现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
1. Uber 是一家软体公司，它没有拥有汽车，却能够让你「随叫随到」有汽车坐，现在，它已是全球最大的Taxi公司了。
2. Airbnb 也是一家软体公司，它没有拥有任何旅馆，但它的软体让你能够住进世界各地愿出租的房间，现在，它已是全球最大的旅馆业了。
3. 2016年5月，Google的电脑打败全球最厉害的南韩围棋高手，因为它开发出有人工智能(AI)的电脑，使用能够「自己学习」的软体，所以它的AI能够加速度的进步，达到比专家原先预期的、提前10年的成就。
4. 在美国，使用IBM 的Watson电脑软体，你能够在几秒内，就有90%的准确性的法律顾问，比较起只有70%准确性的人为律师，既便捷又便宜。
所以，你如果还有家人亲友在读大学的法律系，建议他们停学省钱，因为市场已大幅的缩减了，未来的世界，只需要现在10%的专业律师就够了。
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6. 脸书也有一套AI的软体可以比人类更准确的鉴察(辨识)人脸，而且无所不在。
7. 到了2030年，AI的电脑会比世界上任何的专家学者还要聪明。
8. 2017年起，会自动驾驶的汽车就可以在公众场所使用。约在2020年，整个汽车工业就会遭遇到全面性的改变，你再不需要拥用汽车。你可以用手机叫自动驾驶的车，来带你到你想去的目的地。
9. 未来的世界，你再也不必拥有车，或花时间加油、停车、排队去考驾照、交保险费，尤其是城市，将会很安静，走路很安全，因为90%的汽车都不见了，以前的停车场，将会变成公园。
10. 现在，平均每10万公里就有一次车祸，造成每年全球有约120万人的死亡。
以后有AI电脑控制的自动驾驶汽车，平均每1000万公里才有一次车祸，约减少一百万人死亡。因为保险费和需要保险的人极少，保险公司会面临更多的倒闭风潮。
11. 大部份的传统汽车公司会面临倒闭。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性软体，将会用在每一部汽车上。据悉，Volkswagen和Audi 的工程师非常担心Tesla革命性的电池和人工智能软体技术。
12. 房地产公司会遭遇极大的变化。因为你可以在车程中工作，距离将不是选住房屋的主要条件之一。市民会选择住在较远、但是较空旷且环境优美的乡村。
13. 电动汽车很安静，会在2020变成主流。所以城市会很变成安静，而且空气干净。
14. 太阳能在过去30年也有快速的进展。去年，全球太阳能的增产超过石油的增产。
预计，到2025年时，太阳能的价格(低廉)会使煤矿业大量的破产。因为电费非常的便宜，净化水及海水淡化的费用大减，人类将能解决人口增加的需水问题。
15. 健保：今年医疗设备商会供应如同「星球大战」电影中的Tricorder，让你的手机做眼睛的扫瞄，呼吸气体及血液的化学检验：用54个「生物指标」，就可检验出你是否有任何疾病的征兆。因为费用低，几年后，全球人类都可以有世界级的疾病预防服务。
16. 立体列印(3D printing)：预计10 年内，3D列印设备会由近20000美元减到400美元，而速度增加100倍快。所有的「个人化」设计鞋子，将开始用这种设备生产，其他如大型的机场，其零件也能使用这种设备供应，至于人类太空船，也会使用这种设备。
17. 今年底，你的手机就会有3D扫瞄的功能，你可以测量你的脚送去做「个人化」鞋子。据悉，在中国，他们已经用这种设备制造了一栋6层楼办公室，预计到2027年时， 10% 的产品会用3D的列印设备制造。
18. 产业机会：
a. 工作：20年内，70-80% 的工作会消失，即使有很多新的工作机会，但是不足以弥补被智能机械所取代的原有工作。
b. 农业：将有 $100 机械人耕作，不必吃饭、不用住宅、及支付薪水，只要便宜的电池即可。在开发国家的农夫，将变成机械人的经理。温室建筑物可以有少量的水。到2018年，肉可以从实验室生产，不必养猪、鸡或牛。30%用在畜牧的土地，会变成其他用途的土地。很多初创公司会供给高蛋白质的昆虫当成食品。
c. 到2020年时，你的手机会从你的表情看出，与你说话的人是不是说「假话」？是否骗人的？政治人物(如总统候选人)若说假话，马上会被当场揭发。
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f. 到2020年时，全球70%的人类会有自己的手机，所以能够上网接受世界级的教育，但大部份的老师会被智能电脑取代。所有的「小学生」都要会写Code，你如果不会，你就是像住在Amazon森林中的原住民，无法在社会上做什么。你的国家，你的孩子准备好了吗？
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在癌症治疗这件事上，要不要相信人工智能？
智能科技类 jingjing 2017-03-22 11:17 发表了文章
随深度学习技术的应用与成熟，人工智能也在不断拓展疆界。跨越传统的语音、图像、数据挖掘等强相关领域，人工智能正不断与物流、教育、金融等领域碰撞出新灵感。
在医疗领域，人工智能的应用往往表现为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。
也许在药物开发和药物选择这样的「重」领域上，人工智能同样能发挥不俗的作用。
新时代的 Lipinski Rule of Five
1997 年，辉瑞公司资深药物化学家 Christopher A. Lipinski 分析了 2,000 多种二期临床后的药物理化特征，总结出了四条非常具体的结论。如果一个化合物违反其中任何两个，将可能面临水溶性或透膜性差的问题：
氢键给体（连接在 N 和 O 上的氢原子数）数目小于 5；
氢键受体（N 和 O 的数目）数目小于 10；
相对分子质量小于 500；
脂水分配系数小于 5。
因为都与 5 相关，这些规则被称为 Rule of Five（RO5）。很快，RO5 成为药物化学家设计药物前必须考虑的因素。
事实上，水溶性或透膜性只是药物设计过程几十个障碍中的两个。2008 年，销量前 10 名的小分子药物中，只有 4 个完全符合 RO5。作为「经验法则」（Rule of Thumb），凭「肉眼」总结、被奉为药物研发圭臬的 RO5，并不能概括药物的全部特征。
Rule of Thumb 来源于用拇指测量木材的木工，指代「使用广泛、但非绝对精确的原则」
「我们认为制药的规则不应该『脑袋一拍』就提出。一个人能见过 1,000 种药物，但不可能见到 10,000、100,000 万种，机器可以做的比人好。」
对于以往随机发现的药物研发方式，人工智能的加入也许能让「大海捞针」变成「有的放矢」。来自 Accutarbio 的创始人范捷博士，本科毕业于复旦大学生命科学院，硕士就读于加州伯克利分校。博士师从 Nikola Pavletich，期间解析了 RPA-DNA 复合物晶体结构；博士后师从 99 年诺贝尔医学奖获得者 Günter Blobel，解析了核孔小体复合物的相关结构。他相信人工智能与实验验证相结合 (hybrid-method)，可以加速新一代靶向治疗药物开发，也可以为癌症病人提供更多可选择的治疗方案。
AccutarBio 官网上，创始人范捷的信息
病人使用药物的目的，是改变致病蛋白质的构象，让其被「锁住」停止「作恶」，或者干脆降解消除它们。这也是制药的基本原理——药物像一把开锁（治疗）的「钥匙」，制造钥匙的方法是了解「钥匙孔」（致病蛋白质）的准确形状（构象）。
想要获得蛋白质的构象信息，传统的方法是通过实验。但这种方法的局限也很明显，一方面蛋白质晶体难以培养，另一方面实验中得到的都是在一定条件下瞬间、片面的结构信息；另一种方法则是计算方法，即通过统计学规律，计算出某种情况下蛋白质的结构情况。
AccutarBio 显然选择了第二种。通过运用机器学习方法，学习大分子晶体结构数据库（Protein Data Bank，PBD）中全世界研究者上传的蛋白质、核酸的 X 光晶体衍射、NMR 核磁共振结构数据，AccutarBio 可以在准确描绘钥匙孔形状、选择氨基酸构象这件事上，给出比目前行业好得多的算法。
有了钥匙孔的形状，配钥匙就变得有迹可循。这套算法可以画出钥匙孔中每个氨基酸的构象、蛋白与蛋白相互接触表面的氨基酸构象，在预测「钥匙孔」周围氨基酸位置、钥匙摆放方法和位置构象上，可以提供更高准确性。
目前，AccutarBio 的药物与靶点蛋白的结合模式预测（docking），即为锁「配钥匙」的过程，在准确度和速度上都较行业药物设计领头羊 Schrodinger 有显著提升。「我们的预测更准确的原因，在于使用了基于数据的算法。与常规基于经验和大量物理学假设的方法相比，在数据量足够大时具有明显优势。」
可前往 AccutarBio 的官网查看相关视频示例
与市面上通过调参来预测、设计药物的方法不同，AccutarBio 的算法没有为不同药物的设计使用不同的函数和参数。「并不是把所有问题都解决，至少目前我们的方法论是用一种方法解决不同的问题，这样才有说服力。」目前，AccutarBio 正在进行相关专利申请。
算法衍生的一张表格
如今听起来耳朵长茧的「靶向假说」、「精准医疗」，其实已是医疗界相当新的想法。
19 年前，Peter Nowell 和 Janet Rowley 因对慢性粒细胞白血病（CML）研究的贡献，获得了「小诺贝尔奖」the Albert Lasker 医学研究奖的认可。他们发现 CML 患者基因突变中丢失的 22 号染色体 DNA 片断，「移位」至 9 号染色体，使两种正常蛋白发生结合从而致病。这项研究促成了一种新药物的诞生——格列卫（Gleevec，伊马替尼），这也是历史上第一个成功的靶向治疗药物。
自 1997 年利妥昔单抗被 FDA 批准上市以来，已经有 40 多种靶向治疗药物在市面上流通。但它们仅覆盖了十几个靶点，在人类的基因中，致癌的基因数量的是以千为单位的。
2009 年，致力于研究白血病和其他癌症发病因的 Janet Rowley 被授予总统自由勋章
药物的缺乏也许可以用「老药新用」的方式解决。本为治疗心绞痛开发的西地那非（Sildenafil），如今已是大名鼎鼎的伟哥（Viagra）；失败的化疗药物叠氮胸苷（Azidothymidine），也曾被用来治疗 HIV 病毒感染。常用药物同样可能对癌症靶点起作用。
药物与靶点的对应关系还需要通过实验不断去试吗？计算力的提升和机器学习提供了一种可能：用算法替代随机发现的自然科学过程。通过前文所述的算法，AccutarBio 将 FDA 认证过的 1400 多种药物与 10000 个左右的潜在靶点进行匹配计算，得出了一个巨大的对应表格。
计算发现，FDA 认证过的药物中，没有几种药物的优先靶点是它的设计靶点，大部分药物都排在靶点对应药物序列的几百名左右。如果病人已经无药可医，也许这张表格能提供一些选择。
尽管提供了按图索骥的可能，对应关系的验证仍需要大量实验，「这张表更有指向性和预见性，把实验的过程变得更精准」。并非将这张巨大表格当作许愿神灯，范捷希望 AccutarBio 的实验室与合作实验室尽量将这张表格验证填满，「有越来越多实验的支撑，才会真正给病人带来更多临床治疗的选择」。
Accutar——Accurate Targeting「精准打靶」
「算法是下金蛋的鹅。金蛋的今天是表，明天是药，后天可以做一些不同的事情。」
把表格中较强的药物与靶点对应关系找出来，可以直接从临床 II 期或临床 III 期开始药物实验申请认证，是这张表格的运用方式之一。范捷也在不断思考算法和衍生表格的商业模式，不过终点都指向一个方向，「让更多病人尽快受益」。
目前 AccutarBio 的团队近 20 名成员，分别来自生物学、化学、计算机科学等不同背景。在上海、纽约均设有实验室，顾问包括诺贝尔奖得主 Günter Blobel、美国国家科学院院士 Jerard Hurwitz 以及 Mount Sinai 的教授 Jin Jian。
「去做别人认为是风险，在我们看来是机会的事。」在学术与创业的岔路口，身为导师的 Günter Blobel 曾给过范捷这样的指引。在创业过程中，不论学术还是融资，Günter Blobel 博士都给予了不少帮助。「他会用他的资源帮你成长，而不是和你抢功劳」，这大概是人们常说名师出高徒的原因。
师徒相协也许是人工智能领域不可忽视的特点之一。无论是在图像识别、NLP 还是其他分支，都能循着这条规律的影子找到不少印证。人工智能大概是门槛最高的创业方向中的一个，先在学术上取得认可也许是最好的选择，包括与其他学科的结合。
AccutarBio 已获得天使轮融资，投资人为真格基金创始人徐小平，目前正在展开 A 轮融资。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：微信公众号 机器之心 虞喵喵 查看全部
在医疗领域，人工智能的应用往往表现为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。
也许在药物开发和药物选择这样的「重」领域上，人工智能同样能发挥不俗的作用。
新时代的 Lipinski Rule of Five
1997 年，辉瑞公司资深药物化学家 Christopher A. Lipinski 分析了 2,000 多种二期临床后的药物理化特征，总结出了四条非常具体的结论。如果一个化合物违反其中任何两个，将可能面临水溶性或透膜性差的问题：
氢键给体（连接在 N 和 O 上的氢原子数）数目小于 5；
氢键受体（N 和 O 的数目）数目小于 10；
相对分子质量小于 500；
脂水分配系数小于 5。
因为都与 5 相关，这些规则被称为 Rule of Five（RO5）。很快，RO5 成为药物化学家设计药物前必须考虑的因素。
事实上，水溶性或透膜性只是药物设计过程几十个障碍中的两个。2008 年，销量前 10 名的小分子药物中，只有 4 个完全符合 RO5。作为「经验法则」（Rule of Thumb），凭「肉眼」总结、被奉为药物研发圭臬的 RO5，并不能概括药物的全部特征。
Rule of Thumb 来源于用拇指测量木材的木工，指代「使用广泛、但非绝对精确的原则」
「我们认为制药的规则不应该『脑袋一拍』就提出。一个人能见过 1,000 种药物，但不可能见到 10,000、100,000 万种，机器可以做的比人好。」
对于以往随机发现的药物研发方式，人工智能的加入也许能让「大海捞针」变成「有的放矢」。来自 Accutarbio 的创始人范捷博士，本科毕业于复旦大学生命科学院，硕士就读于加州伯克利分校。博士师从 Nikola Pavletich，期间解析了 RPA-DNA 复合物晶体结构；博士后师从 99 年诺贝尔医学奖获得者 Günter Blobel，解析了核孔小体复合物的相关结构。他相信人工智能与实验验证相结合 (hybrid-method)，可以加速新一代靶向治疗药物开发，也可以为癌症病人提供更多可选择的治疗方案。
AccutarBio 官网上，创始人范捷的信息
病人使用药物的目的，是改变致病蛋白质的构象，让其被「锁住」停止「作恶」，或者干脆降解消除它们。这也是制药的基本原理——药物像一把开锁（治疗）的「钥匙」，制造钥匙的方法是了解「钥匙孔」（致病蛋白质）的准确形状（构象）。
想要获得蛋白质的构象信息，传统的方法是通过实验。但这种方法的局限也很明显，一方面蛋白质晶体难以培养，另一方面实验中得到的都是在一定条件下瞬间、片面的结构信息；另一种方法则是计算方法，即通过统计学规律，计算出某种情况下蛋白质的结构情况。
AccutarBio 显然选择了第二种。通过运用机器学习方法，学习大分子晶体结构数据库（Protein Data Bank，PBD）中全世界研究者上传的蛋白质、核酸的 X 光晶体衍射、NMR 核磁共振结构数据，AccutarBio 可以在准确描绘钥匙孔形状、选择氨基酸构象这件事上，给出比目前行业好得多的算法。
有了钥匙孔的形状，配钥匙就变得有迹可循。这套算法可以画出钥匙孔中每个氨基酸的构象、蛋白与蛋白相互接触表面的氨基酸构象，在预测「钥匙孔」周围氨基酸位置、钥匙摆放方法和位置构象上，可以提供更高准确性。
目前，AccutarBio 的药物与靶点蛋白的结合模式预测（docking），即为锁「配钥匙」的过程，在准确度和速度上都较行业药物设计领头羊 Schrodinger 有显著提升。「我们的预测更准确的原因，在于使用了基于数据的算法。与常规基于经验和大量物理学假设的方法相比，在数据量足够大时具有明显优势。」
可前往 AccutarBio 的官网查看相关视频示例
与市面上通过调参来预测、设计药物的方法不同，AccutarBio 的算法没有为不同药物的设计使用不同的函数和参数。「并不是把所有问题都解决，至少目前我们的方法论是用一种方法解决不同的问题，这样才有说服力。」目前，AccutarBio 正在进行相关专利申请。
算法衍生的一张表格
如今听起来耳朵长茧的「靶向假说」、「精准医疗」，其实已是医疗界相当新的想法。
19 年前，Peter Nowell 和 Janet Rowley 因对慢性粒细胞白血病（CML）研究的贡献，获得了「小诺贝尔奖」the Albert Lasker 医学研究奖的认可。他们发现 CML 患者基因突变中丢失的 22 号染色体 DNA 片断，「移位」至 9 号染色体，使两种正常蛋白发生结合从而致病。这项研究促成了一种新药物的诞生——格列卫（Gleevec，伊马替尼），这也是历史上第一个成功的靶向治疗药物。
自 1997 年利妥昔单抗被 FDA 批准上市以来，已经有 40 多种靶向治疗药物在市面上流通。但它们仅覆盖了十几个靶点，在人类的基因中，致癌的基因数量的是以千为单位的。
2009 年，致力于研究白血病和其他癌症发病因的 Janet Rowley 被授予总统自由勋章
药物的缺乏也许可以用「老药新用」的方式解决。本为治疗心绞痛开发的西地那非（Sildenafil），如今已是大名鼎鼎的伟哥（Viagra）；失败的化疗药物叠氮胸苷（Azidothymidine），也曾被用来治疗 HIV 病毒感染。常用药物同样可能对癌症靶点起作用。
药物与靶点的对应关系还需要通过实验不断去试吗？计算力的提升和机器学习提供了一种可能：用算法替代随机发现的自然科学过程。通过前文所述的算法，AccutarBio 将 FDA 认证过的 1400 多种药物与 10000 个左右的潜在靶点进行匹配计算，得出了一个巨大的对应表格。
计算发现，FDA 认证过的药物中，没有几种药物的优先靶点是它的设计靶点，大部分药物都排在靶点对应药物序列的几百名左右。如果病人已经无药可医，也许这张表格能提供一些选择。
尽管提供了按图索骥的可能，对应关系的验证仍需要大量实验，「这张表更有指向性和预见性，把实验的过程变得更精准」。并非将这张巨大表格当作许愿神灯，范捷希望 AccutarBio 的实验室与合作实验室尽量将这张表格验证填满，「有越来越多实验的支撑，才会真正给病人带来更多临床治疗的选择」。
Accutar——Accurate Targeting「精准打靶」
「算法是下金蛋的鹅。金蛋的今天是表，明天是药，后天可以做一些不同的事情。」
把表格中较强的药物与靶点对应关系找出来，可以直接从临床 II 期或临床 III 期开始药物实验申请认证，是这张表格的运用方式之一。范捷也在不断思考算法和衍生表格的商业模式，不过终点都指向一个方向，「让更多病人尽快受益」。
目前 AccutarBio 的团队近 20 名成员，分别来自生物学、化学、计算机科学等不同背景。在上海、纽约均设有实验室，顾问包括诺贝尔奖得主 Günter Blobel、美国国家科学院院士 Jerard Hurwitz 以及 Mount Sinai 的教授 Jin Jian。
「去做别人认为是风险，在我们看来是机会的事。」在学术与创业的岔路口，身为导师的 Günter Blobel 曾给过范捷这样的指引。在创业过程中，不论学术还是融资，Günter Blobel 博士都给予了不少帮助。「他会用他的资源帮你成长，而不是和你抢功劳」，这大概是人们常说名师出高徒的原因。
师徒相协也许是人工智能领域不可忽视的特点之一。无论是在图像识别、NLP 还是其他分支，都能循着这条规律的影子找到不少印证。人工智能大概是门槛最高的创业方向中的一个，先在学术上取得认可也许是最好的选择，包括与其他学科的结合。
AccutarBio 已获得天使轮融资，投资人为真格基金创始人徐小平，目前正在展开 A 轮融资。
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随深度学习技术的应用与成熟，人工智能也在不断拓展疆界。跨越传统的语音、图像、数据挖掘等强相关领域，人工智能正不断与物流、教育、金融等领域碰撞出新灵感。
在医疗领域，人工智能的应用往往表现为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。
也许在药物开发和药物选择这样的「重」领域上，人工智能同样能发挥不俗的作用。
新时代的 Lipinski Rule of Five
1997 年，辉瑞公司资深药物化学家 Christopher A. Lipinski 分析了 2,000 多种二期临床后的药物理化特征，总结出了四条非常具体的结论。如果一个化合物违反其中任何两个，将可能面临水溶性或透膜性差的问题：
氢键给体（连接在 N 和 O 上的氢原子数）数目小于 5；
氢键受体（N 和 O 的数目）数目小于 10；
相对分子质量小于 500；
脂水分配系数小于 5。
因为都与 5 相关，这些规则被称为 Rule of Five（RO5）。很快，RO5 成为药物化学家设计药物前必须考虑的因素。
事实上，水溶性或透膜性只是药物设计过程几十个障碍中的两个。2008 年，销量前 10 名的小分子药物中，只有 4 个完全符合 RO5。作为「经验法则」（Rule of Thumb），凭「肉眼」总结、被奉为药物研发圭臬的 RO5，并不能概括药物的全部特征。
Rule of Thumb 来源于用拇指测量木材的木工，指代「使用广泛、但非绝对精确的原则」
「我们认为制药的规则不应该『脑袋一拍』就提出。一个人能见过 1,000 种药物，但不可能见到 10,000、100,000 万种，机器可以做的比人好。」
对于以往随机发现的药物研发方式，人工智能的加入也许能让「大海捞针」变成「有的放矢」。来自 Accutarbio 的创始人范捷博士，本科毕业于复旦大学生命科学院，硕士就读于加州伯克利分校。博士师从 Nikola Pavletich，期间解析了 RPA-DNA 复合物晶体结构；博士后师从 99 年诺贝尔医学奖获得者 Günter Blobel，解析了核孔小体复合物的相关结构。他相信人工智能与实验验证相结合 (hybrid-method)，可以加速新一代靶向治疗药物开发，也可以为癌症病人提供更多可选择的治疗方案。
AccutarBio 官网上，创始人范捷的信息
病人使用药物的目的，是改变致病蛋白质的构象，让其被「锁住」停止「作恶」，或者干脆降解消除它们。这也是制药的基本原理——药物像一把开锁（治疗）的「钥匙」，制造钥匙的方法是了解「钥匙孔」（致病蛋白质）的准确形状（构象）。
想要获得蛋白质的构象信息，传统的方法是通过实验。但这种方法的局限也很明显，一方面蛋白质晶体难以培养，另一方面实验中得到的都是在一定条件下瞬间、片面的结构信息；另一种方法则是计算方法，即通过统计学规律，计算出某种情况下蛋白质的结构情况。
AccutarBio 显然选择了第二种。通过运用机器学习方法，学习大分子晶体结构数据库（Protein Data Bank，PBD）中全世界研究者上传的蛋白质、核酸的 X 光晶体衍射、NMR 核磁共振结构数据，AccutarBio 可以在准确描绘钥匙孔形状、选择氨基酸构象这件事上，给出比目前行业好得多的算法。
有了钥匙孔的形状，配钥匙就变得有迹可循。这套算法可以画出钥匙孔中每个氨基酸的构象、蛋白与蛋白相互接触表面的氨基酸构象，在预测「钥匙孔」周围氨基酸位置、钥匙摆放方法和位置构象上，可以提供更高准确性。
目前，AccutarBio 的药物与靶点蛋白的结合模式预测（docking），即为锁「配钥匙」的过程，在准确度和速度上都较行业药物设计领头羊 Schrodinger 有显著提升。「我们的预测更准确的原因，在于使用了基于数据的算法。与常规基于经验和大量物理学假设的方法相比，在数据量足够大时具有明显优势。」
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与市面上通过调参来预测、设计药物的方法不同，AccutarBio 的算法没有为不同药物的设计使用不同的函数和参数。「并不是把所有问题都解决，至少目前我们的方法论是用一种方法解决不同的问题，这样才有说服力。」目前，AccutarBio 正在进行相关专利申请。
算法衍生的一张表格
如今听起来耳朵长茧的「靶向假说」、「精准医疗」，其实已是医疗界相当新的想法。
19 年前，Peter Nowell 和 Janet Rowley 因对慢性粒细胞白血病（CML）研究的贡献，获得了「小诺贝尔奖」the Albert Lasker 医学研究奖的认可。他们发现 CML 患者基因突变中丢失的 22 号染色体 DNA 片断，「移位」至 9 号染色体，使两种正常蛋白发生结合从而致病。这项研究促成了一种新药物的诞生——格列卫（Gleevec，伊马替尼），这也是历史上第一个成功的靶向治疗药物。
自 1997 年利妥昔单抗被 FDA 批准上市以来，已经有 40 多种靶向治疗药物在市面上流通。但它们仅覆盖了十几个靶点，在人类的基因中，致癌的基因数量的是以千为单位的。
2009 年，致力于研究白血病和其他癌症发病因的 Janet Rowley 被授予总统自由勋章
药物的缺乏也许可以用「老药新用」的方式解决。本为治疗心绞痛开发的西地那非（Sildenafil），如今已是大名鼎鼎的伟哥（Viagra）；失败的化疗药物叠氮胸苷（Azidothymidine），也曾被用来治疗 HIV 病毒感染。常用药物同样可能对癌症靶点起作用。
药物与靶点的对应关系还需要通过实验不断去试吗？计算力的提升和机器学习提供了一种可能：用算法替代随机发现的自然科学过程。通过前文所述的算法，AccutarBio 将 FDA 认证过的 1400 多种药物与 10000 个左右的潜在靶点进行匹配计算，得出了一个巨大的对应表格。
计算发现，FDA 认证过的药物中，没有几种药物的优先靶点是它的设计靶点，大部分药物都排在靶点对应药物序列的几百名左右。如果病人已经无药可医，也许这张表格能提供一些选择。
尽管提供了按图索骥的可能，对应关系的验证仍需要大量实验，「这张表更有指向性和预见性，把实验的过程变得更精准」。并非将这张巨大表格当作许愿神灯，范捷希望 AccutarBio 的实验室与合作实验室尽量将这张表格验证填满，「有越来越多实验的支撑，才会真正给病人带来更多临床治疗的选择」。
Accutar——Accurate Targeting「精准打靶」
「算法是下金蛋的鹅。金蛋的今天是表，明天是药，后天可以做一些不同的事情。」
把表格中较强的药物与靶点对应关系找出来，可以直接从临床 II 期或临床 III 期开始药物实验申请认证，是这张表格的运用方式之一。范捷也在不断思考算法和衍生表格的商业模式，不过终点都指向一个方向，「让更多病人尽快受益」。
目前 AccutarBio 的团队近 20 名成员，分别来自生物学、化学、计算机科学等不同背景。在上海、纽约均设有实验室，顾问包括诺贝尔奖得主 Günter Blobel、美国国家科学院院士 Jerard Hurwitz 以及 Mount Sinai 的教授 Jin Jian。
「去做别人认为是风险，在我们看来是机会的事。」在学术与创业的岔路口，身为导师的 Günter Blobel 曾给过范捷这样的指引。在创业过程中，不论学术还是融资，Günter Blobel 博士都给予了不少帮助。「他会用他的资源帮你成长，而不是和你抢功劳」，这大概是人们常说名师出高徒的原因。
师徒相协也许是人工智能领域不可忽视的特点之一。无论是在图像识别、NLP 还是其他分支，都能循着这条规律的影子找到不少印证。人工智能大概是门槛最高的创业方向中的一个，先在学术上取得认可也许是最好的选择，包括与其他学科的结合。
AccutarBio 已获得天使轮融资，投资人为真格基金创始人徐小平，目前正在展开 A 轮融资。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：微信公众号 机器之心 虞喵喵
在医疗领域，人工智能的应用往往表现为辅助诊断或者影像检测的「轻」应用，如辅助影像诊断医生筛查早期肿瘤，或是帮助完成病例电子化、流程无人化。
也许在药物开发和药物选择这样的「重」领域上，人工智能同样能发挥不俗的作用。
新时代的 Lipinski Rule of Five
1997 年，辉瑞公司资深药物化学家 Christopher A. Lipinski 分析了 2,000 多种二期临床后的药物理化特征，总结出了四条非常具体的结论。如果一个化合物违反其中任何两个，将可能面临水溶性或透膜性差的问题：
氢键给体（连接在 N 和 O 上的氢原子数）数目小于 5；
氢键受体（N 和 O 的数目）数目小于 10；
相对分子质量小于 500；
脂水分配系数小于 5。
因为都与 5 相关，这些规则被称为 Rule of Five（RO5）。很快，RO5 成为药物化学家设计药物前必须考虑的因素。
事实上，水溶性或透膜性只是药物设计过程几十个障碍中的两个。2008 年，销量前 10 名的小分子药物中，只有 4 个完全符合 RO5。作为「经验法则」（Rule of Thumb），凭「肉眼」总结、被奉为药物研发圭臬的 RO5，并不能概括药物的全部特征。
Rule of Thumb 来源于用拇指测量木材的木工，指代「使用广泛、但非绝对精确的原则」
「我们认为制药的规则不应该『脑袋一拍』就提出。一个人能见过 1,000 种药物，但不可能见到 10,000、100,000 万种，机器可以做的比人好。」
对于以往随机发现的药物研发方式，人工智能的加入也许能让「大海捞针」变成「有的放矢」。来自 Accutarbio 的创始人范捷博士，本科毕业于复旦大学生命科学院，硕士就读于加州伯克利分校。博士师从 Nikola Pavletich，期间解析了 RPA-DNA 复合物晶体结构；博士后师从 99 年诺贝尔医学奖获得者 Günter Blobel，解析了核孔小体复合物的相关结构。他相信人工智能与实验验证相结合 (hybrid-method)，可以加速新一代靶向治疗药物开发，也可以为癌症病人提供更多可选择的治疗方案。
AccutarBio 官网上，创始人范捷的信息
病人使用药物的目的，是改变致病蛋白质的构象，让其被「锁住」停止「作恶」，或者干脆降解消除它们。这也是制药的基本原理——药物像一把开锁（治疗）的「钥匙」，制造钥匙的方法是了解「钥匙孔」（致病蛋白质）的准确形状（构象）。
想要获得蛋白质的构象信息，传统的方法是通过实验。但这种方法的局限也很明显，一方面蛋白质晶体难以培养，另一方面实验中得到的都是在一定条件下瞬间、片面的结构信息；另一种方法则是计算方法，即通过统计学规律，计算出某种情况下蛋白质的结构情况。
AccutarBio 显然选择了第二种。通过运用机器学习方法，学习大分子晶体结构数据库（Protein Data Bank，PBD）中全世界研究者上传的蛋白质、核酸的 X 光晶体衍射、NMR 核磁共振结构数据，AccutarBio 可以在准确描绘钥匙孔形状、选择氨基酸构象这件事上，给出比目前行业好得多的算法。
有了钥匙孔的形状，配钥匙就变得有迹可循。这套算法可以画出钥匙孔中每个氨基酸的构象、蛋白与蛋白相互接触表面的氨基酸构象，在预测「钥匙孔」周围氨基酸位置、钥匙摆放方法和位置构象上，可以提供更高准确性。
目前，AccutarBio 的药物与靶点蛋白的结合模式预测（docking），即为锁「配钥匙」的过程，在准确度和速度上都较行业药物设计领头羊 Schrodinger 有显著提升。「我们的预测更准确的原因，在于使用了基于数据的算法。与常规基于经验和大量物理学假设的方法相比，在数据量足够大时具有明显优势。」
可前往 AccutarBio 的官网查看相关视频示例
与市面上通过调参来预测、设计药物的方法不同，AccutarBio 的算法没有为不同药物的设计使用不同的函数和参数。「并不是把所有问题都解决，至少目前我们的方法论是用一种方法解决不同的问题，这样才有说服力。」目前，AccutarBio 正在进行相关专利申请。
算法衍生的一张表格
如今听起来耳朵长茧的「靶向假说」、「精准医疗」，其实已是医疗界相当新的想法。
19 年前，Peter Nowell 和 Janet Rowley 因对慢性粒细胞白血病（CML）研究的贡献，获得了「小诺贝尔奖」the Albert Lasker 医学研究奖的认可。他们发现 CML 患者基因突变中丢失的 22 号染色体 DNA 片断，「移位」至 9 号染色体，使两种正常蛋白发生结合从而致病。这项研究促成了一种新药物的诞生——格列卫（Gleevec，伊马替尼），这也是历史上第一个成功的靶向治疗药物。
自 1997 年利妥昔单抗被 FDA 批准上市以来，已经有 40 多种靶向治疗药物在市面上流通。但它们仅覆盖了十几个靶点，在人类的基因中，致癌的基因数量的是以千为单位的。
2009 年，致力于研究白血病和其他癌症发病因的 Janet Rowley 被授予总统自由勋章
药物的缺乏也许可以用「老药新用」的方式解决。本为治疗心绞痛开发的西地那非（Sildenafil），如今已是大名鼎鼎的伟哥（Viagra）；失败的化疗药物叠氮胸苷（Azidothymidine），也曾被用来治疗 HIV 病毒感染。常用药物同样可能对癌症靶点起作用。
药物与靶点的对应关系还需要通过实验不断去试吗？计算力的提升和机器学习提供了一种可能：用算法替代随机发现的自然科学过程。通过前文所述的算法，AccutarBio 将 FDA 认证过的 1400 多种药物与 10000 个左右的潜在靶点进行匹配计算，得出了一个巨大的对应表格。
计算发现，FDA 认证过的药物中，没有几种药物的优先靶点是它的设计靶点，大部分药物都排在靶点对应药物序列的几百名左右。如果病人已经无药可医，也许这张表格能提供一些选择。
尽管提供了按图索骥的可能，对应关系的验证仍需要大量实验，「这张表更有指向性和预见性，把实验的过程变得更精准」。并非将这张巨大表格当作许愿神灯，范捷希望 AccutarBio 的实验室与合作实验室尽量将这张表格验证填满，「有越来越多实验的支撑，才会真正给病人带来更多临床治疗的选择」。
Accutar——Accurate Targeting「精准打靶」
「算法是下金蛋的鹅。金蛋的今天是表，明天是药，后天可以做一些不同的事情。」
把表格中较强的药物与靶点对应关系找出来，可以直接从临床 II 期或临床 III 期开始药物实验申请认证，是这张表格的运用方式之一。范捷也在不断思考算法和衍生表格的商业模式，不过终点都指向一个方向，「让更多病人尽快受益」。
目前 AccutarBio 的团队近 20 名成员，分别来自生物学、化学、计算机科学等不同背景。在上海、纽约均设有实验室，顾问包括诺贝尔奖得主 Günter Blobel、美国国家科学院院士 Jerard Hurwitz 以及 Mount Sinai 的教授 Jin Jian。
「去做别人认为是风险，在我们看来是机会的事。」在学术与创业的岔路口，身为导师的 Günter Blobel 曾给过范捷这样的指引。在创业过程中，不论学术还是融资，Günter Blobel 博士都给予了不少帮助。「他会用他的资源帮你成长，而不是和你抢功劳」，这大概是人们常说名师出高徒的原因。
师徒相协也许是人工智能领域不可忽视的特点之一。无论是在图像识别、NLP 还是其他分支，都能循着这条规律的影子找到不少印证。人工智能大概是门槛最高的创业方向中的一个，先在学术上取得认可也许是最好的选择，包括与其他学科的结合。
AccutarBio 已获得天使轮融资，投资人为真格基金创始人徐小平，目前正在展开 A 轮融资。
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宽带隙太阳能电池材料及其叠层器件研究获进展
智能科技类 UFOteller 2017-03-21 09:49 发表了文章
聚合物太阳能电池具有质量轻、柔性及低成本等独特的优势，近10多年来受到世界各国科学工作者的广泛关注。如何在拓宽材料分子吸收的同时，保持高开路电压是有机光伏领域一个重要研究内容。采用叠层器件结构将两个具有不同吸收范围的单结电池串联起来，可以同时实现宽吸收光谱与高开路电压，是提升有机太阳能电池效率的有效方法之一。目前宽带隙聚合物光伏材料的种类相对较少，这在一定程度上限制了叠层电池的子电池之间的光谱互补，进而限制效率的进一步提高。
在国家杰出青年基金项目、中国科学院战略性先导科技专项等资助下，中科院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室郑庆东课题组和西安交通大学教授马伟课题组针对这些现状和问题，设计合成了一类含梯形稠环引达省并二噻吩单元的D--A型宽带隙聚合物材料。该材料实现了对聚合物的能级、带隙、分子链构象以及载流子传输性能的优化，最终提高电池器件的光电转换效率。基于优化后的聚合物，制备了光电转换效率为8.15%的单结太阳能电池。进一步地，他们采用该类宽带隙聚合物和基于苯并二噻吩类窄带隙聚合物（PTB7-Th）分别作为前电池和后电池的给体材料，利用新型二元混合界面层，成功制备了叠层太阳能电池，器件转换效率达11.15%，开路电压达1.70V。相关结果近期在线发表于《纳米能源》（Nano Energy, 2017, 33, 313-324）。该工作不仅为高效宽带隙聚合物材料的设计合成提供了一个新思路，也为叠层太阳能电池中界面层提供了一个新选择。
此前，该团队将不对称茚并噻吩作为构筑单元用于系列新型宽带隙聚合物太阳能电池材料的设计与合成（Adv. Mater. 2016, 28, 3359-3365, Adv. Electron. Mater., 2016, 2, 1600340），成功制备了开路电压高达1.0V同时转换效率达9.0%以上的太阳能电池器件。另外该团队还受邀撰写了题为 Recent advances in wide bandgap semiconducting polymers for polymer solar cells 的综述论文（J. Mater. Chem. A, 2017, 5, 1860-1872）。
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在国家杰出青年基金项目、中国科学院战略性先导科技专项等资助下，中科院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室郑庆东课题组和西安交通大学教授马伟课题组针对这些现状和问题，设计合成了一类含梯形稠环引达省并二噻吩单元的D--A型宽带隙聚合物材料。该材料实现了对聚合物的能级、带隙、分子链构象以及载流子传输性能的优化，最终提高电池器件的光电转换效率。基于优化后的聚合物，制备了光电转换效率为8.15%的单结太阳能电池。进一步地，他们采用该类宽带隙聚合物和基于苯并二噻吩类窄带隙聚合物（PTB7-Th）分别作为前电池和后电池的给体材料，利用新型二元混合界面层，成功制备了叠层太阳能电池，器件转换效率达11.15%，开路电压达1.70V。相关结果近期在线发表于《纳米能源》（Nano Energy, 2017, 33, 313-324）。该工作不仅为高效宽带隙聚合物材料的设计合成提供了一个新思路，也为叠层太阳能电池中界面层提供了一个新选择。
此前，该团队将不对称茚并噻吩作为构筑单元用于系列新型宽带隙聚合物太阳能电池材料的设计与合成（Adv. Mater. 2016, 28, 3359-3365, Adv. Electron. Mater., 2016, 2, 1600340），成功制备了开路电压高达1.0V同时转换效率达9.0%以上的太阳能电池器件。另外该团队还受邀撰写了题为 Recent advances in wide bandgap semiconducting polymers for polymer solar cells 的综述论文（J. Mater. Chem. A, 2017, 5, 1860-1872）。
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聚合物太阳能电池具有质量轻、柔性及低成本等独特的优势，近10多年来受到世界各国科学工作者的广泛关注。如何在拓宽材料分子吸收的同时，保持高开路电压是有机光伏领域一个重要研究内容。采用叠层器件结构将两个具有不同吸收范围的单结电池串联起来，可以同时实现宽吸收光谱与高开路电压，是提升有机太阳能电池效率的有效方法之一。目前宽带隙聚合物光伏材料的种类相对较少，这在一定程度上限制了叠层电池的子电池之间的光谱互补，进而限制效率的进一步提高。
在国家杰出青年基金项目、中国科学院战略性先导科技专项等资助下，中科院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室郑庆东课题组和西安交通大学教授马伟课题组针对这些现状和问题，设计合成了一类含梯形稠环引达省并二噻吩单元的D--A型宽带隙聚合物材料。该材料实现了对聚合物的能级、带隙、分子链构象以及载流子传输性能的优化，最终提高电池器件的光电转换效率。基于优化后的聚合物，制备了光电转换效率为8.15%的单结太阳能电池。进一步地，他们采用该类宽带隙聚合物和基于苯并二噻吩类窄带隙聚合物（PTB7-Th）分别作为前电池和后电池的给体材料，利用新型二元混合界面层，成功制备了叠层太阳能电池，器件转换效率达11.15%，开路电压达1.70V。相关结果近期在线发表于《纳米能源》（Nano Energy, 2017, 33, 313-324）。该工作不仅为高效宽带隙聚合物材料的设计合成提供了一个新思路，也为叠层太阳能电池中界面层提供了一个新选择。
此前，该团队将不对称茚并噻吩作为构筑单元用于系列新型宽带隙聚合物太阳能电池材料的设计与合成（Adv. Mater. 2016, 28, 3359-3365, Adv. Electron. Mater., 2016, 2, 1600340），成功制备了开路电压高达1.0V同时转换效率达9.0%以上的太阳能电池器件。另外该团队还受邀撰写了题为 Recent advances in wide bandgap semiconducting polymers for polymer solar cells 的综述论文（J. Mater. Chem. A, 2017, 5, 1860-1872）。
在国家杰出青年基金项目、中国科学院战略性先导科技专项等资助下，中科院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室郑庆东课题组和西安交通大学教授马伟课题组针对这些现状和问题，设计合成了一类含梯形稠环引达省并二噻吩单元的D--A型宽带隙聚合物材料。该材料实现了对聚合物的能级、带隙、分子链构象以及载流子传输性能的优化，最终提高电池器件的光电转换效率。基于优化后的聚合物，制备了光电转换效率为8.15%的单结太阳能电池。进一步地，他们采用该类宽带隙聚合物和基于苯并二噻吩类窄带隙聚合物（PTB7-Th）分别作为前电池和后电池的给体材料，利用新型二元混合界面层，成功制备了叠层太阳能电池，器件转换效率达11.15%，开路电压达1.70V。相关结果近期在线发表于《纳米能源》（Nano Energy, 2017, 33, 313-324）。该工作不仅为高效宽带隙聚合物材料的设计合成提供了一个新思路，也为叠层太阳能电池中界面层提供了一个新选择。
此前，该团队将不对称茚并噻吩作为构筑单元用于系列新型宽带隙聚合物太阳能电池材料的设计与合成（Adv. Mater. 2016, 28, 3359-3365, Adv. Electron. Mater., 2016, 2, 1600340），成功制备了开路电压高达1.0V同时转换效率达9.0%以上的太阳能电池器件。另外该团队还受邀撰写了题为 Recent advances in wide bandgap semiconducting polymers for polymer solar cells 的综述论文（J. Mater. Chem. A, 2017, 5, 1860-1872）。
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腾讯“绝艺”斩获UEC杯计算机围棋大赛冠军，专访报道
智能科技类 jingjing 2017-03-20 15:51 发表了文章
第10届UEC杯计算机围棋大赛3月19日在东京落幕，腾讯AILab（腾讯人工智能实验室）研发的围棋人工智能程序“绝艺”（FineArt）首次参加比赛便一路过关斩将，继18日的积分赛七连胜进入16强后，今天决赛又四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
绝艺决胜局
UEC杯2007年始于日本，是最具传统和权威的计算机围棋大赛，每年邀请各国高水平AI齐聚东京比赛，促进相关学术及科技的交流。日本的DeepZenGo、法国的“疯石”（CrazyStone）、美国Facebook公司的“黑暗森林”（DarkForest）等世界著名计算机围棋程序先后在UEC杯折桂获奖，今年共有30支软件参赛。本次大赛还请到曾获日本围棋四大家之首“本因坊”头衔的王铭琬九段进行现场解说，也体现了日本棋院方面对于此次赛事的重视。
“很高兴‘绝艺’能够在UEC杯夺冠，这是非常难得的宝贵经验。‘绝艺’不同于其他实验室AI，它得益于世界超一流棋手的指导，通过不断与高手交流及学习，一步步成长起来。我们希望，通过‘绝艺’能够让更多人关注、喜爱进而传承围棋这一传统文化。”腾讯公司副总裁、腾讯AILab负责人姚星表示，“‘绝艺’在研究价值上也不止于围棋AI本身，我们在深度学习和强化学习上进行了非常有价值的探索与创新，之后将通过论文公开这些技术创新和数据库的细节，为推动围棋AI的技术进步出一份力。腾讯AILab的发展愿景是，让AI未来无处不在（MakeAIEverywhere），因此我们将以开放合作的态度，与业界一起共同推进全球AI技术的发展。”
“绝艺”名字，源自唐代杜牧的送别诗“绝艺如君天下少，闲人似我世间无”。“绝艺”曾先后使用多个ID，在腾讯围棋（野狐围棋）平台与业余和职业高手切磋，多次战胜中日韩三国一众顶尖棋手，成为腾讯围棋首个晋级“十段”的棋手。截至3月9日，“绝艺”对局数量达534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位知名人类棋手有过交锋。
“绝艺”由腾讯AILab一个13人团队花了近一年时间自主研发，涵盖了人工智能最热门的研究领域——深度学习和强化学习。
“绝艺”的学习主要包括人类棋谱数据库和机器自对弈，它的算法基于策略网络与价值网络两大核心，并创新性地大幅提升了价值网络的精度，使其大局观表现更好。
通俗的说，“策略”指每一步博弈时，各种选择的取舍，选好棋弃差棋，这是偏微观评估；而“价值”则指能看懂棋局，判断给定棋局是不是能赢，这是偏宏观的评估。
“‘绝艺’背后‘精准决策’的AI能力，应用前景非常广阔，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。如果AI从围棋AI进化到不完美对称博弈系统，也就是能处理现实中更常见的不确定性问题时，想象空间非常巨大。”腾讯公司副总裁、AILab负责人姚星表示。
腾讯AILab于2016年成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索，不断提升AI的决策、理解及创造能力，同时为腾讯各产品业务提供AI技术支撑。腾讯AILab的基础研究包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，其应用探索包括游戏AI、内容AI、社交AI及平台AI，产品已应用在微信、QQ及天天快报等上百个产品。目前实验室有超过50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师，力求做到“学术有影响，工业有产出”。
绝艺专访：腾讯科技 韩依民 腾讯体育 张蕾
为了参加第十届UEC比赛，未满周岁的绝艺第一次出了国。
UEC杯是世界权威的围棋大赛，每年在日本举行，与普通围棋赛不同，参赛选手不是人类，全是AI。
身为参赛队员之一的绝艺由腾讯AI Lab研发，打造这款围棋AI出来的团队，由13位年轻人组成。
年轻是绝艺以及绝艺团队的一个显著特征。
将绝艺与千里之外的日本UEC比赛现场连接起来只需一台电脑，通过笔记本电脑将绝艺接入对战系统，绝艺就能在围棋机器人的世界里与各方来宾一较高下了。
绝艺在UEC比赛现场
今年第10届大赛共有30支软件参赛。继18日的循环积分赛中，“绝艺“以七局全胜战绩进入16强后，在今天决赛又以四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
UEC 3月18日循环积分赛结果
对大部分人而言，绝艺是一个显得有些陌生的名字，这源于它从诞生到成长一直保持的低调状态。
尽管在它展露头角的野狐围棋对战平台上，绝艺的成长速度已经被外界注意到；而在UEC上取得优异成果获得更多关注后，绝艺及其背后的团队依然神秘，为此我们对绝艺团队进行了专访，以期还原绝艺的成长路。
从虎虎有生气到“绝艺”
绝艺英文名FineArt，名出唐朝诗人杜牧的《重送绝句》——绝艺如君天下少，闲人似我世间无。别后竹窗风雪夜，一灯明暗覆吴图。颇具中国风的名字，契合围棋起源于中国的历史。
一年前，绝艺还只是一个存在于团队头脑中的想法。
2016年1月28日，腾讯AI Lab高级总监、专家工程师刘永升在内部IM上收到一条来自腾讯副总裁姚星的消息：有没有信心做围棋AI，如果围棋不行，先做象棋AI也行。
姚星之所以萌生做围棋AI的想法，源于他认为做这个对锻炼团队的研发能力有帮助，而且跟腾讯相关的应用前景很大。
彼时刘永升对围棋AI还没有太清晰的概念，于是答复姚星好好调研。在当年春节假期，刘永升找了一些围棋的书籍、论文阅读，对围棋AI有了基本了解。春节回来后，2月17日，姚星问围棋AI有没有在做，刘回答：还在调研，并承诺一个月后出DEMO。
2016年3月4日，第一个DEMO完成，棋力在业余5级左右，到3月下旬，围棋AI正式立项，项目名称weigo，团队也随之搭建起来。
到2016年6月下旬，绝艺棋力突破业务6段，意即突破业余高手水平，这是绝艺的一个重要发展节点。
2016年8月，绝艺以“虎虎有生气”的ID首次在野狐平台（腾讯旗下围棋对弈平台）下棋，8月23日首次战胜职业棋手，9月4日，绝艺以“野狐扫地僧”ID连赢 ID为tby的网友8局，tby是聂卫平长子孔令文的账号。
在不断的学习中，绝艺的能力不断增强。
11月1日，绝艺正式以“绝艺”ID亮相野狐，11月2日第一次战胜世界冠军江维杰（野狐ID若水云寒）。
11月19日晚，“绝艺”首次和柯洁交手，一胜一负；11月28日，“绝艺”对韩国第一人朴廷桓5胜1负。2017年2月14日以后，绝艺对野狐帽子（世界冠军和全国冠军）的胜率，已经能够稳定在90%以上。
这个数据意味着，绝艺长大了。
绝艺是这样“炼成”的
人工智能究竟是如何学习怎样下围棋的？回顾绝艺从0到1的过程能够得到解答。
据绝艺团队介绍，绝艺的学习方式包含两部分，一部分来自人类棋谱，通过深度卷积网络的训练，得到一个策略网络；第二部分为自对弈棋谱，也通过深度卷积网络训练，得到一个估值网络。
怎样把人类的棋谱“喂”给绝艺，而绝艺又是如何理解人类棋谱的？首先绝艺团队会把人类过往棋谱转化为若干二维矩阵，作为深度卷积网络的输入，输出成果是一个策略网络。策略网络的作用在于，当你再输入一个从来没有存在过的新棋局时，策略网络可以返回若干候选点，并且为每个候选点计算相应的概率值。
在绝艺的成长过程中，与人类棋手对弈是绝艺强大起来的重要原因，绝艺的突破性进展总是伴随其战胜某一实力水平的棋手出现。
“我们在6月底战胜业余强豪，8月初首次战胜职业初级选手，9月首次战胜职业普通选手，11月首次战胜职业高级选手。”
在11月份输给炼心（时越）之后，绝艺闭关了一段时间，主要是大幅度提升了价值网络的精度，随后以刑天的ID再次亮相。
在绝艺团队看来，与人类棋手对弈的意义在于，在研发过程中，如何评估棋力以及存在哪些问题是非常困难的，并且随着绝艺棋力提升，普通的棋手基本无法战胜的时候更难暴露其不足。所以，绝艺的研发过程中得益于世界超一流棋手的指导，非常难能可贵，对研发进度有非常大的帮助。
尽管身为绝艺的研发人员，在开发绝艺的过程中，团队成员依然对AI的强大感到惊喜。
“我们从来没有想象AI可以这么强，很多很复杂的棋，真不知道它为什么可以正确应对，只能说深度神经网络真的很神奇。”
在不断的学习中，绝艺的棋力已经成长到足够让一流棋手另眼相看的程度。2016年11月19日晚上，绝艺和柯洁下了两局，第一局绝艺第一次战胜围棋第一人柯洁，第二局惜败。下完，柯洁发了一个朋友圈，内容是：“下的全是汗…\冷汗”。
团队爱把绝艺比作一个可爱的小孩。
在3月17日绝艺与crazystone的对弈中，下到19手时，团队成员看了绝艺的表现忍不住评价：绝艺又要动粗，要直接一本（柔道术语，意思是直接结束战斗）。
绝艺与crazystone对弈第19手
“这就是绝艺可爱的地方，明明很强，偏偏要跟个孩子似的，爱用蛮力。”
推动人类对围棋的认知
AI在围棋上的成就已经得到普遍认可，但围棋AI的存在并不意味着会成为人类棋手终结者。
绝艺团队认为，绝艺是带动人类认识围棋的新力量，它与其他AI不是竞争对手，而是共同推动人类对围棋的认知。
事实上，围棋AI确实能给人类棋手带来一些新角度的启发。
在一手打造了绝艺的团队成员看来，经过多次人机对弈后，他们发现，人类棋手与围棋AI各有特点：“人类比较狡猾，但人类容易犯错；机器比较老实，但几乎不犯错。”
同时，绝艺的大局观，以及对一些定式的变换是能够给人类棋手不少启发的。
而开发围棋AI的意义并不局限于围棋领域。
从团队角度看来，研发绝艺促使团队过去几年在AI算法研究、大规模计算平台以及工程能力得到一次检阅，并对深度学习和强化学习等AI热门研究领域有了很多有价值的探索与创新。
从技术角度看，绝艺背后的人工智能技术是“精准决策”的能力，有非常广阔的应用场景，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。
对绝艺团队而言，绝艺当前取得的成果一方面完善了腾讯AI基础设施，锻炼了团队，也大大提升了技术视野，强化了团队的信心。另一方面，绝艺给了他们向更广阔AI领域积极进军的信心，随着团队对AI的研究不断深入，AI在其他领域的更多可能将被逐渐挖掘。
事实上，绝艺只是腾讯人工智能战略的一个体现。
2016年4月，腾讯成立AI Lab（腾讯人工智能实验室），致力于人工智能基础科学的开放研究，以及应用领域的深入探索，做到“学术有影响，工业有产出”。
实验室的愿景是打造腾讯全面AI竞争力，让人工智能未来无处不在（Make AI Everywhere）。
目前实验室有50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师进行基础研究与应用探索。
AI Lab聚焦四大领域的基础研究，包括：计算机视觉、语音识别、自然语言处理与机器学习，力求全面覆盖并深层次拓展AI的前沿技术能力。同时发展AI在具有腾讯特色的四大业务场景中的应用能力：内容 AI、社交AI、游戏AI和平台工具AI。
目前产品已应用在上百个腾讯产品上，在绝艺之后，腾讯于AI领域的布局、研究和应用，已经进入加速时代。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：腾讯科技 查看全部
绝艺决胜局
UEC杯2007年始于日本，是最具传统和权威的计算机围棋大赛，每年邀请各国高水平AI齐聚东京比赛，促进相关学术及科技的交流。日本的DeepZenGo、法国的“疯石”（CrazyStone）、美国Facebook公司的“黑暗森林”（DarkForest）等世界著名计算机围棋程序先后在UEC杯折桂获奖，今年共有30支软件参赛。本次大赛还请到曾获日本围棋四大家之首“本因坊”头衔的王铭琬九段进行现场解说，也体现了日本棋院方面对于此次赛事的重视。
“很高兴‘绝艺’能够在UEC杯夺冠，这是非常难得的宝贵经验。‘绝艺’不同于其他实验室AI，它得益于世界超一流棋手的指导，通过不断与高手交流及学习，一步步成长起来。我们希望，通过‘绝艺’能够让更多人关注、喜爱进而传承围棋这一传统文化。”腾讯公司副总裁、腾讯AILab负责人姚星表示，“‘绝艺’在研究价值上也不止于围棋AI本身，我们在深度学习和强化学习上进行了非常有价值的探索与创新，之后将通过论文公开这些技术创新和数据库的细节，为推动围棋AI的技术进步出一份力。腾讯AILab的发展愿景是，让AI未来无处不在（MakeAIEverywhere），因此我们将以开放合作的态度，与业界一起共同推进全球AI技术的发展。”
“绝艺”名字，源自唐代杜牧的送别诗“绝艺如君天下少，闲人似我世间无”。“绝艺”曾先后使用多个ID，在腾讯围棋（野狐围棋）平台与业余和职业高手切磋，多次战胜中日韩三国一众顶尖棋手，成为腾讯围棋首个晋级“十段”的棋手。截至3月9日，“绝艺”对局数量达534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位知名人类棋手有过交锋。
“绝艺”由腾讯AILab一个13人团队花了近一年时间自主研发，涵盖了人工智能最热门的研究领域——深度学习和强化学习。
“绝艺”的学习主要包括人类棋谱数据库和机器自对弈，它的算法基于策略网络与价值网络两大核心，并创新性地大幅提升了价值网络的精度，使其大局观表现更好。
通俗的说，“策略”指每一步博弈时，各种选择的取舍，选好棋弃差棋，这是偏微观评估；而“价值”则指能看懂棋局，判断给定棋局是不是能赢，这是偏宏观的评估。
“‘绝艺’背后‘精准决策’的AI能力，应用前景非常广阔，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。如果AI从围棋AI进化到不完美对称博弈系统，也就是能处理现实中更常见的不确定性问题时，想象空间非常巨大。”腾讯公司副总裁、AILab负责人姚星表示。
腾讯AILab于2016年成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索，不断提升AI的决策、理解及创造能力，同时为腾讯各产品业务提供AI技术支撑。腾讯AILab的基础研究包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，其应用探索包括游戏AI、内容AI、社交AI及平台AI，产品已应用在微信、QQ及天天快报等上百个产品。目前实验室有超过50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师，力求做到“学术有影响，工业有产出”。
绝艺专访：腾讯科技 韩依民 腾讯体育 张蕾
为了参加第十届UEC比赛，未满周岁的绝艺第一次出了国。
UEC杯是世界权威的围棋大赛，每年在日本举行，与普通围棋赛不同，参赛选手不是人类，全是AI。
身为参赛队员之一的绝艺由腾讯AI Lab研发，打造这款围棋AI出来的团队，由13位年轻人组成。
年轻是绝艺以及绝艺团队的一个显著特征。
将绝艺与千里之外的日本UEC比赛现场连接起来只需一台电脑，通过笔记本电脑将绝艺接入对战系统，绝艺就能在围棋机器人的世界里与各方来宾一较高下了。
绝艺在UEC比赛现场
今年第10届大赛共有30支软件参赛。继18日的循环积分赛中，“绝艺“以七局全胜战绩进入16强后，在今天决赛又以四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
UEC 3月18日循环积分赛结果
对大部分人而言，绝艺是一个显得有些陌生的名字，这源于它从诞生到成长一直保持的低调状态。
尽管在它展露头角的野狐围棋对战平台上，绝艺的成长速度已经被外界注意到；而在UEC上取得优异成果获得更多关注后，绝艺及其背后的团队依然神秘，为此我们对绝艺团队进行了专访，以期还原绝艺的成长路。
从虎虎有生气到“绝艺”
绝艺英文名FineArt，名出唐朝诗人杜牧的《重送绝句》——绝艺如君天下少，闲人似我世间无。别后竹窗风雪夜，一灯明暗覆吴图。颇具中国风的名字，契合围棋起源于中国的历史。
一年前，绝艺还只是一个存在于团队头脑中的想法。
2016年1月28日，腾讯AI Lab高级总监、专家工程师刘永升在内部IM上收到一条来自腾讯副总裁姚星的消息：有没有信心做围棋AI，如果围棋不行，先做象棋AI也行。
姚星之所以萌生做围棋AI的想法，源于他认为做这个对锻炼团队的研发能力有帮助，而且跟腾讯相关的应用前景很大。
彼时刘永升对围棋AI还没有太清晰的概念，于是答复姚星好好调研。在当年春节假期，刘永升找了一些围棋的书籍、论文阅读，对围棋AI有了基本了解。春节回来后，2月17日，姚星问围棋AI有没有在做，刘回答：还在调研，并承诺一个月后出DEMO。
2016年3月4日，第一个DEMO完成，棋力在业余5级左右，到3月下旬，围棋AI正式立项，项目名称weigo，团队也随之搭建起来。
到2016年6月下旬，绝艺棋力突破业务6段，意即突破业余高手水平，这是绝艺的一个重要发展节点。
2016年8月，绝艺以“虎虎有生气”的ID首次在野狐平台（腾讯旗下围棋对弈平台）下棋，8月23日首次战胜职业棋手，9月4日，绝艺以“野狐扫地僧”ID连赢 ID为tby的网友8局，tby是聂卫平长子孔令文的账号。
在不断的学习中，绝艺的能力不断增强。
11月1日，绝艺正式以“绝艺”ID亮相野狐，11月2日第一次战胜世界冠军江维杰（野狐ID若水云寒）。
11月19日晚，“绝艺”首次和柯洁交手，一胜一负；11月28日，“绝艺”对韩国第一人朴廷桓5胜1负。2017年2月14日以后，绝艺对野狐帽子（世界冠军和全国冠军）的胜率，已经能够稳定在90%以上。
这个数据意味着，绝艺长大了。
绝艺是这样“炼成”的
人工智能究竟是如何学习怎样下围棋的？回顾绝艺从0到1的过程能够得到解答。
据绝艺团队介绍，绝艺的学习方式包含两部分，一部分来自人类棋谱，通过深度卷积网络的训练，得到一个策略网络；第二部分为自对弈棋谱，也通过深度卷积网络训练，得到一个估值网络。
怎样把人类的棋谱“喂”给绝艺，而绝艺又是如何理解人类棋谱的？首先绝艺团队会把人类过往棋谱转化为若干二维矩阵，作为深度卷积网络的输入，输出成果是一个策略网络。策略网络的作用在于，当你再输入一个从来没有存在过的新棋局时，策略网络可以返回若干候选点，并且为每个候选点计算相应的概率值。
在绝艺的成长过程中，与人类棋手对弈是绝艺强大起来的重要原因，绝艺的突破性进展总是伴随其战胜某一实力水平的棋手出现。
“我们在6月底战胜业余强豪，8月初首次战胜职业初级选手，9月首次战胜职业普通选手，11月首次战胜职业高级选手。”
在11月份输给炼心（时越）之后，绝艺闭关了一段时间，主要是大幅度提升了价值网络的精度，随后以刑天的ID再次亮相。
在绝艺团队看来，与人类棋手对弈的意义在于，在研发过程中，如何评估棋力以及存在哪些问题是非常困难的，并且随着绝艺棋力提升，普通的棋手基本无法战胜的时候更难暴露其不足。所以，绝艺的研发过程中得益于世界超一流棋手的指导，非常难能可贵，对研发进度有非常大的帮助。
尽管身为绝艺的研发人员，在开发绝艺的过程中，团队成员依然对AI的强大感到惊喜。
“我们从来没有想象AI可以这么强，很多很复杂的棋，真不知道它为什么可以正确应对，只能说深度神经网络真的很神奇。”
在不断的学习中，绝艺的棋力已经成长到足够让一流棋手另眼相看的程度。2016年11月19日晚上，绝艺和柯洁下了两局，第一局绝艺第一次战胜围棋第一人柯洁，第二局惜败。下完，柯洁发了一个朋友圈，内容是：“下的全是汗…\冷汗”。
团队爱把绝艺比作一个可爱的小孩。
在3月17日绝艺与crazystone的对弈中，下到19手时，团队成员看了绝艺的表现忍不住评价：绝艺又要动粗，要直接一本（柔道术语，意思是直接结束战斗）。
绝艺与crazystone对弈第19手
“这就是绝艺可爱的地方，明明很强，偏偏要跟个孩子似的，爱用蛮力。”
推动人类对围棋的认知
AI在围棋上的成就已经得到普遍认可，但围棋AI的存在并不意味着会成为人类棋手终结者。
绝艺团队认为，绝艺是带动人类认识围棋的新力量，它与其他AI不是竞争对手，而是共同推动人类对围棋的认知。
事实上，围棋AI确实能给人类棋手带来一些新角度的启发。
在一手打造了绝艺的团队成员看来，经过多次人机对弈后，他们发现，人类棋手与围棋AI各有特点：“人类比较狡猾，但人类容易犯错；机器比较老实，但几乎不犯错。”
同时，绝艺的大局观，以及对一些定式的变换是能够给人类棋手不少启发的。
而开发围棋AI的意义并不局限于围棋领域。
从团队角度看来，研发绝艺促使团队过去几年在AI算法研究、大规模计算平台以及工程能力得到一次检阅，并对深度学习和强化学习等AI热门研究领域有了很多有价值的探索与创新。
从技术角度看，绝艺背后的人工智能技术是“精准决策”的能力，有非常广阔的应用场景，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。
对绝艺团队而言，绝艺当前取得的成果一方面完善了腾讯AI基础设施，锻炼了团队，也大大提升了技术视野，强化了团队的信心。另一方面，绝艺给了他们向更广阔AI领域积极进军的信心，随着团队对AI的研究不断深入，AI在其他领域的更多可能将被逐渐挖掘。
事实上，绝艺只是腾讯人工智能战略的一个体现。
2016年4月，腾讯成立AI Lab（腾讯人工智能实验室），致力于人工智能基础科学的开放研究，以及应用领域的深入探索，做到“学术有影响，工业有产出”。
实验室的愿景是打造腾讯全面AI竞争力，让人工智能未来无处不在（Make AI Everywhere）。
目前实验室有50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师进行基础研究与应用探索。
AI Lab聚焦四大领域的基础研究，包括：计算机视觉、语音识别、自然语言处理与机器学习，力求全面覆盖并深层次拓展AI的前沿技术能力。同时发展AI在具有腾讯特色的四大业务场景中的应用能力：内容 AI、社交AI、游戏AI和平台工具AI。
目前产品已应用在上百个腾讯产品上，在绝艺之后，腾讯于AI领域的布局、研究和应用，已经进入加速时代。
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第10届UEC杯计算机围棋大赛3月19日在东京落幕，腾讯AILab（腾讯人工智能实验室）研发的围棋人工智能程序“绝艺”（FineArt）首次参加比赛便一路过关斩将，继18日的积分赛七连胜进入16强后，今天决赛又四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
绝艺决胜局
UEC杯2007年始于日本，是最具传统和权威的计算机围棋大赛，每年邀请各国高水平AI齐聚东京比赛，促进相关学术及科技的交流。日本的DeepZenGo、法国的“疯石”（CrazyStone）、美国Facebook公司的“黑暗森林”（DarkForest）等世界著名计算机围棋程序先后在UEC杯折桂获奖，今年共有30支软件参赛。本次大赛还请到曾获日本围棋四大家之首“本因坊”头衔的王铭琬九段进行现场解说，也体现了日本棋院方面对于此次赛事的重视。
“很高兴‘绝艺’能够在UEC杯夺冠，这是非常难得的宝贵经验。‘绝艺’不同于其他实验室AI，它得益于世界超一流棋手的指导，通过不断与高手交流及学习，一步步成长起来。我们希望，通过‘绝艺’能够让更多人关注、喜爱进而传承围棋这一传统文化。”腾讯公司副总裁、腾讯AILab负责人姚星表示，“‘绝艺’在研究价值上也不止于围棋AI本身，我们在深度学习和强化学习上进行了非常有价值的探索与创新，之后将通过论文公开这些技术创新和数据库的细节，为推动围棋AI的技术进步出一份力。腾讯AILab的发展愿景是，让AI未来无处不在（MakeAIEverywhere），因此我们将以开放合作的态度，与业界一起共同推进全球AI技术的发展。”
“绝艺”名字，源自唐代杜牧的送别诗“绝艺如君天下少，闲人似我世间无”。“绝艺”曾先后使用多个ID，在腾讯围棋（野狐围棋）平台与业余和职业高手切磋，多次战胜中日韩三国一众顶尖棋手，成为腾讯围棋首个晋级“十段”的棋手。截至3月9日，“绝艺”对局数量达534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位知名人类棋手有过交锋。
“绝艺”由腾讯AILab一个13人团队花了近一年时间自主研发，涵盖了人工智能最热门的研究领域——深度学习和强化学习。
“绝艺”的学习主要包括人类棋谱数据库和机器自对弈，它的算法基于策略网络与价值网络两大核心，并创新性地大幅提升了价值网络的精度，使其大局观表现更好。
通俗的说，“策略”指每一步博弈时，各种选择的取舍，选好棋弃差棋，这是偏微观评估；而“价值”则指能看懂棋局，判断给定棋局是不是能赢，这是偏宏观的评估。
“‘绝艺’背后‘精准决策’的AI能力，应用前景非常广阔，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。如果AI从围棋AI进化到不完美对称博弈系统，也就是能处理现实中更常见的不确定性问题时，想象空间非常巨大。”腾讯公司副总裁、AILab负责人姚星表示。
腾讯AILab于2016年成立，专注于人工智能的基础研究及应用探索，不断提升AI的决策、理解及创造能力，同时为腾讯各产品业务提供AI技术支撑。腾讯AILab的基础研究包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，其应用探索包括游戏AI、内容AI、社交AI及平台AI，产品已应用在微信、QQ及天天快报等上百个产品。目前实验室有超过50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师，力求做到“学术有影响，工业有产出”。
绝艺专访：腾讯科技 韩依民 腾讯体育 张蕾
为了参加第十届UEC比赛，未满周岁的绝艺第一次出了国。
UEC杯是世界权威的围棋大赛，每年在日本举行，与普通围棋赛不同，参赛选手不是人类，全是AI。
身为参赛队员之一的绝艺由腾讯AI Lab研发，打造这款围棋AI出来的团队，由13位年轻人组成。
年轻是绝艺以及绝艺团队的一个显著特征。
将绝艺与千里之外的日本UEC比赛现场连接起来只需一台电脑，通过笔记本电脑将绝艺接入对战系统，绝艺就能在围棋机器人的世界里与各方来宾一较高下了。
绝艺在UEC比赛现场
今年第10届大赛共有30支软件参赛。继18日的循环积分赛中，“绝艺“以七局全胜战绩进入16强后，在今天决赛又以四连胜战绩夺得本届UEC杯冠军，日本“DeepZenGo”获亚军。3月26日，“绝艺”还将在东京与日本先锋棋手一力辽在“电圣战”中进行人机对弈。
UEC 3月18日循环积分赛结果
对大部分人而言，绝艺是一个显得有些陌生的名字，这源于它从诞生到成长一直保持的低调状态。
尽管在它展露头角的野狐围棋对战平台上，绝艺的成长速度已经被外界注意到；而在UEC上取得优异成果获得更多关注后，绝艺及其背后的团队依然神秘，为此我们对绝艺团队进行了专访，以期还原绝艺的成长路。
从虎虎有生气到“绝艺”
绝艺英文名FineArt，名出唐朝诗人杜牧的《重送绝句》——绝艺如君天下少，闲人似我世间无。别后竹窗风雪夜，一灯明暗覆吴图。颇具中国风的名字，契合围棋起源于中国的历史。
一年前，绝艺还只是一个存在于团队头脑中的想法。
2016年1月28日，腾讯AI Lab高级总监、专家工程师刘永升在内部IM上收到一条来自腾讯副总裁姚星的消息：有没有信心做围棋AI，如果围棋不行，先做象棋AI也行。
姚星之所以萌生做围棋AI的想法，源于他认为做这个对锻炼团队的研发能力有帮助，而且跟腾讯相关的应用前景很大。
彼时刘永升对围棋AI还没有太清晰的概念，于是答复姚星好好调研。在当年春节假期，刘永升找了一些围棋的书籍、论文阅读，对围棋AI有了基本了解。春节回来后，2月17日，姚星问围棋AI有没有在做，刘回答：还在调研，并承诺一个月后出DEMO。
2016年3月4日，第一个DEMO完成，棋力在业余5级左右，到3月下旬，围棋AI正式立项，项目名称weigo，团队也随之搭建起来。
到2016年6月下旬，绝艺棋力突破业务6段，意即突破业余高手水平，这是绝艺的一个重要发展节点。
2016年8月，绝艺以“虎虎有生气”的ID首次在野狐平台（腾讯旗下围棋对弈平台）下棋，8月23日首次战胜职业棋手，9月4日，绝艺以“野狐扫地僧”ID连赢 ID为tby的网友8局，tby是聂卫平长子孔令文的账号。
在不断的学习中，绝艺的能力不断增强。
11月1日，绝艺正式以“绝艺”ID亮相野狐，11月2日第一次战胜世界冠军江维杰（野狐ID若水云寒）。
11月19日晚，“绝艺”首次和柯洁交手，一胜一负；11月28日，“绝艺”对韩国第一人朴廷桓5胜1负。2017年2月14日以后，绝艺对野狐帽子（世界冠军和全国冠军）的胜率，已经能够稳定在90%以上。
这个数据意味着，绝艺长大了。
绝艺是这样“炼成”的
人工智能究竟是如何学习怎样下围棋的？回顾绝艺从0到1的过程能够得到解答。
据绝艺团队介绍，绝艺的学习方式包含两部分，一部分来自人类棋谱，通过深度卷积网络的训练，得到一个策略网络；第二部分为自对弈棋谱，也通过深度卷积网络训练，得到一个估值网络。
怎样把人类的棋谱“喂”给绝艺，而绝艺又是如何理解人类棋谱的？首先绝艺团队会把人类过往棋谱转化为若干二维矩阵，作为深度卷积网络的输入，输出成果是一个策略网络。策略网络的作用在于，当你再输入一个从来没有存在过的新棋局时，策略网络可以返回若干候选点，并且为每个候选点计算相应的概率值。
在绝艺的成长过程中，与人类棋手对弈是绝艺强大起来的重要原因，绝艺的突破性进展总是伴随其战胜某一实力水平的棋手出现。
“我们在6月底战胜业余强豪，8月初首次战胜职业初级选手，9月首次战胜职业普通选手，11月首次战胜职业高级选手。”
在11月份输给炼心（时越）之后，绝艺闭关了一段时间，主要是大幅度提升了价值网络的精度，随后以刑天的ID再次亮相。
在绝艺团队看来，与人类棋手对弈的意义在于，在研发过程中，如何评估棋力以及存在哪些问题是非常困难的，并且随着绝艺棋力提升，普通的棋手基本无法战胜的时候更难暴露其不足。所以，绝艺的研发过程中得益于世界超一流棋手的指导，非常难能可贵，对研发进度有非常大的帮助。
尽管身为绝艺的研发人员，在开发绝艺的过程中，团队成员依然对AI的强大感到惊喜。
“我们从来没有想象AI可以这么强，很多很复杂的棋，真不知道它为什么可以正确应对，只能说深度神经网络真的很神奇。”
在不断的学习中，绝艺的棋力已经成长到足够让一流棋手另眼相看的程度。2016年11月19日晚上，绝艺和柯洁下了两局，第一局绝艺第一次战胜围棋第一人柯洁，第二局惜败。下完，柯洁发了一个朋友圈，内容是：“下的全是汗…\冷汗”。
团队爱把绝艺比作一个可爱的小孩。
在3月17日绝艺与crazystone的对弈中，下到19手时，团队成员看了绝艺的表现忍不住评价：绝艺又要动粗，要直接一本（柔道术语，意思是直接结束战斗）。
绝艺与crazystone对弈第19手
“这就是绝艺可爱的地方，明明很强，偏偏要跟个孩子似的，爱用蛮力。”
推动人类对围棋的认知
AI在围棋上的成就已经得到普遍认可，但围棋AI的存在并不意味着会成为人类棋手终结者。
绝艺团队认为，绝艺是带动人类认识围棋的新力量，它与其他AI不是竞争对手，而是共同推动人类对围棋的认知。
事实上，围棋AI确实能给人类棋手带来一些新角度的启发。
在一手打造了绝艺的团队成员看来，经过多次人机对弈后，他们发现，人类棋手与围棋AI各有特点：“人类比较狡猾，但人类容易犯错；机器比较老实，但几乎不犯错。”
同时，绝艺的大局观，以及对一些定式的变换是能够给人类棋手不少启发的。
而开发围棋AI的意义并不局限于围棋领域。
从团队角度看来，研发绝艺促使团队过去几年在AI算法研究、大规模计算平台以及工程能力得到一次检阅，并对深度学习和强化学习等AI热门研究领域有了很多有价值的探索与创新。
从技术角度看，绝艺背后的人工智能技术是“精准决策”的能力，有非常广阔的应用场景，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。
对绝艺团队而言，绝艺当前取得的成果一方面完善了腾讯AI基础设施，锻炼了团队，也大大提升了技术视野，强化了团队的信心。另一方面，绝艺给了他们向更广阔AI领域积极进军的信心，随着团队对AI的研究不断深入，AI在其他领域的更多可能将被逐渐挖掘。
事实上，绝艺只是腾讯人工智能战略的一个体现。
2016年4月，腾讯成立AI Lab（腾讯人工智能实验室），致力于人工智能基础科学的开放研究，以及应用领域的深入探索，做到“学术有影响，工业有产出”。
实验室的愿景是打造腾讯全面AI竞争力，让人工智能未来无处不在（Make AI Everywhere）。
目前实验室有50余位世界知名学院的AI科学家（90%为博士）、及200多位经验丰富的工程师进行基础研究与应用探索。
AI Lab聚焦四大领域的基础研究，包括：计算机视觉、语音识别、自然语言处理与机器学习，力求全面覆盖并深层次拓展AI的前沿技术能力。同时发展AI在具有腾讯特色的四大业务场景中的应用能力：内容 AI、社交AI、游戏AI和平台工具AI。
目前产品已应用在上百个腾讯产品上，在绝艺之后，腾讯于AI领域的布局、研究和应用，已经进入加速时代。
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来源：腾讯科技
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瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
智能制造类 温暧人心 2017-03-16 15:04 发表了文章
模仿生物体结构，一碰撞就变软
瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
自然界的很多生物天生就是生物学家，它们完美的身体结构能激发科学家的创作灵感，人类不少的发明都来自于自然界。受蝙蝠的启发，人类发明了雷达；模仿鱼类和海豚，人类发明了潜艇；火箭升空则是利用了水母、墨鱼反冲原理；就连鲁班最早发明的伐木锯也是受自然现象的启发，然后发明出来。
近几年，无人机的发展相对比较迅速。不过即使是抗摔能力超强的无人机，也经不起人们的反复折腾，比较容易受到损坏。不过最近瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出了一种双刚度（dual-stiffness）的无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。研究人员表示，他们是受到昆虫翅脉特点的启发才研发这款无人机。
通常情况下，耐摔的无人机无非就是加固了无人机硬件的材质，比如连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机，正是采用了高强度碳纤维材料。
连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机
也有不少厂商会给无人机加上坚硬的框架以保护关键的元器件，瑞士的 Flyability 公司甚至直接给整个无人机套上了防护罩，但多一层保护也就意味着多一份重量，会增加电池负荷。
全防护可碰撞无人机 Elios
除此之外，一些团队尝试使用柔性材料来构建无人机，在遭受撞击时能缓解或者吸收冲击力。比如，造型蠢萌的气球无人机 Ballooncam、瑞士球型软体无人机 Skye、被称为“无线风筝”的无人机 Sf-1 等等。实践证明软体材料降低了无人机的结构稳定性，因此难以适应复杂的天气情况，也形成了一定的弊端。
Ballooncam(左)&Skye(右)
“无线风筝”的无人机 Sf-1
在研究昆虫翅膀时，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL) 的研究员们发现，昆虫在飞行中经常会撞到各种各样的障碍物，同时翅膀还保持着高频率的振动，翅膀也不会受到损伤，这得益于昆虫灵活的翅脉，它就像骨架一样能起支撑、加固的作用，在受到冲击时会发生变形来缓冲受到的冲击力。
因此EPFL的研究员们另辟蹊径，他们创造出了一种双刚度、软硬结合的无人机结构。该无人机有点类似于我们常见的四轴飞行器，由中心壳体和四条外部框架组成。其四条框架是软的，是由只有 0.3mm 玻璃纤维制成；中心模块是硬的，周围包裹着一圈磁性材料。
在正常飞行的时候，中间的磁性材料能锁住无人机的框架，保证无人机的刚性，实现无人机的高效飞行。一旦碰撞发生，整个无人机的柔性框架会从这个磁性材料上弹开，使整个系统处于柔性状态以吸收碰撞时产生的能量，而当碰撞能量被抵消后，无人机上会将弹性框架拉回重新吸附在磁性材料上。
这是研究人员的一个测试——无人机遭受正面碰撞后跌落到地板并迅速恢复的过程。
简单地说在遭受到破坏之后，该无人机会瞬间变形。不过在变形之后它会重新组装，然后迅速恢复原来的样子。
另外，这种结构不仅适用于无人机领域，刚柔结合还能使机器人变得更加灵活高效，在人机交互中也能极大提高安全性，应用在机器人领域中可大放异彩。
触觉机械手：不仅很柔软，还能感知物体的形状和材质
而这也不是 EPFL 研究员第一次在动物身上寻找设计灵感，在去年底，他们发现鸟类能调整自己翅膀的大小和形状来适应飞行，同理根据鸟类的双翼结构设计了一款带羽毛的无人机。其关节还能折叠运动，在飞行时，无人机的机翼就像鸟儿的一样，能自由地伸展和收缩。
2.亚马逊Alexa变身会说话的骷颅头
如果说现在让我们去准备圣诞节，这或许早了一点。不过对于万圣节的狂热爱好者来说，现在有一个很好的项目。
最近，一个非常有想法的机器人技术人员Mike McGurrin将亚马逊的语音助手Alexa改造成了一个骷颅头。这是一个会说话的三轴机器人，有源的音响、Raspberry Pi、AlexaPi等各种软件都被集成到Alexa的客户端。一个伺服控制器在该机器人的体内，用来指导、控制机器人的各种动作——点头、摇头、说话、颅骨里面眼睛的转动等等。
这或许是你听到过的最令人毛骨悚然的天气预报。当McGurrin询问Alexa今天的天气的时候，该骷颅头会抬起头来，眼珠子同时转动，然后望着McGurrin，告诉他最新的天气预报。
相关技术原理
3.软银韩国宣布投资人工智能公司ObEN
3月14日消息，软银韩国风险投资公司（SoftBank Ventures Korea）宣布旗下的SB Next Media Innovation Fund对美国人工智能公司ObEN进行投资。去年11月，ObEN完成了A轮770万美金的融资，这次软银韩国的追加投资继续了ObEN最近的火热势头。
ObEN是一家人工智能公司，成立于2014年，是HTC VIVE X的portfolio公司，公司位于美国加利福尼亚州洛杉矶市的领先科技孵化器Idealab。公司致力于帮助消费者建立虚拟形象。通过ObEN，消费者只需要完成一张自拍照片及录一小段语音，就可以迅速建立一个拟真的虚拟形象。此后，ObEN拥有的人工智能专利技术将个性化语音和形象融合，让这个虚拟形象的说话、唱歌、表情、动作更加贴近真实，让它学习消费者个人的风格及生活里的各类行为。
软银韩国风险投资公司SBVK创立于2000年，旗下有超过12支基金，目前投资金额达到约3亿7700万美金，投资公司数量达到210家。SBVK是日本软银集团旗下的风险投资公司。软银集团是世界最大的科技及通讯企业之一，主要领域包括手机通信，移动宽带基础设施，固定线路通信及互联网文化。SBVK致力于投资并帮助拥有颠覆性科技与想法的创业者及公司来改变世界。
对于此次投资，软银韩国的合伙人及董事总经理、SB Next Media Innovation Fund的董事总经理J.P. Lee说道，“我们在AR及VR领域里调研了大量领先的企业，其中ObEN是最让我们兴奋的一家，尤其是他们在人工智能方面独特的应用，他们在语音合成、图像视觉以及自然语言处理方面都有着业界最好的科技水平，这个团队经验丰富、为了一个共同的愿景而不断努力——给每个消费者带来个人化的人工智能体验。”
ObEN的联合创始人及CEO Nikhil Jain说，“软银韩国拥有强大资源，他们的认可让我们能够进一步推进自己的愿景。ObEN希望给消费者带来很棒的人工智能体验及应用，更希望在全球范围内推动AR、VR、及智能设备、物联网领域的消费者体验。有他们提供专业的支持及资源来帮助我们推进自己的战略目标，我们觉得很幸运。”
搭载ObEN技术的酒店机器人Ben
据悉，此次来自SB Next Media Innovation Fund的资金将帮助ObEN进行市场调研及扩展。与此同时，软银韩国的全球网络也将帮助ObEN与当地及全球的该领域主流企业进行对接。
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瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
自然界的很多生物天生就是生物学家，它们完美的身体结构能激发科学家的创作灵感，人类不少的发明都来自于自然界。受蝙蝠的启发，人类发明了雷达；模仿鱼类和海豚，人类发明了潜艇；火箭升空则是利用了水母、墨鱼反冲原理；就连鲁班最早发明的伐木锯也是受自然现象的启发，然后发明出来。
近几年，无人机的发展相对比较迅速。不过即使是抗摔能力超强的无人机，也经不起人们的反复折腾，比较容易受到损坏。不过最近瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出了一种双刚度（dual-stiffness）的无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。研究人员表示，他们是受到昆虫翅脉特点的启发才研发这款无人机。
通常情况下，耐摔的无人机无非就是加固了无人机硬件的材质，比如连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机，正是采用了高强度碳纤维材料。
连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机
也有不少厂商会给无人机加上坚硬的框架以保护关键的元器件，瑞士的 Flyability 公司甚至直接给整个无人机套上了防护罩，但多一层保护也就意味着多一份重量，会增加电池负荷。
全防护可碰撞无人机 Elios
除此之外，一些团队尝试使用柔性材料来构建无人机，在遭受撞击时能缓解或者吸收冲击力。比如，造型蠢萌的气球无人机 Ballooncam、瑞士球型软体无人机 Skye、被称为“无线风筝”的无人机 Sf-1 等等。实践证明软体材料降低了无人机的结构稳定性，因此难以适应复杂的天气情况，也形成了一定的弊端。
Ballooncam(左)&Skye(右)
“无线风筝”的无人机 Sf-1
在研究昆虫翅膀时，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL) 的研究员们发现，昆虫在飞行中经常会撞到各种各样的障碍物，同时翅膀还保持着高频率的振动，翅膀也不会受到损伤，这得益于昆虫灵活的翅脉，它就像骨架一样能起支撑、加固的作用，在受到冲击时会发生变形来缓冲受到的冲击力。
因此EPFL的研究员们另辟蹊径，他们创造出了一种双刚度、软硬结合的无人机结构。该无人机有点类似于我们常见的四轴飞行器，由中心壳体和四条外部框架组成。其四条框架是软的，是由只有 0.3mm 玻璃纤维制成；中心模块是硬的，周围包裹着一圈磁性材料。
在正常飞行的时候，中间的磁性材料能锁住无人机的框架，保证无人机的刚性，实现无人机的高效飞行。一旦碰撞发生，整个无人机的柔性框架会从这个磁性材料上弹开，使整个系统处于柔性状态以吸收碰撞时产生的能量，而当碰撞能量被抵消后，无人机上会将弹性框架拉回重新吸附在磁性材料上。
这是研究人员的一个测试——无人机遭受正面碰撞后跌落到地板并迅速恢复的过程。
简单地说在遭受到破坏之后，该无人机会瞬间变形。不过在变形之后它会重新组装，然后迅速恢复原来的样子。
另外，这种结构不仅适用于无人机领域，刚柔结合还能使机器人变得更加灵活高效，在人机交互中也能极大提高安全性，应用在机器人领域中可大放异彩。
触觉机械手：不仅很柔软，还能感知物体的形状和材质
而这也不是 EPFL 研究员第一次在动物身上寻找设计灵感，在去年底，他们发现鸟类能调整自己翅膀的大小和形状来适应飞行，同理根据鸟类的双翼结构设计了一款带羽毛的无人机。其关节还能折叠运动，在飞行时，无人机的机翼就像鸟儿的一样，能自由地伸展和收缩。
2.亚马逊Alexa变身会说话的骷颅头
如果说现在让我们去准备圣诞节，这或许早了一点。不过对于万圣节的狂热爱好者来说，现在有一个很好的项目。
最近，一个非常有想法的机器人技术人员Mike McGurrin将亚马逊的语音助手Alexa改造成了一个骷颅头。这是一个会说话的三轴机器人，有源的音响、Raspberry Pi、AlexaPi等各种软件都被集成到Alexa的客户端。一个伺服控制器在该机器人的体内，用来指导、控制机器人的各种动作——点头、摇头、说话、颅骨里面眼睛的转动等等。
这或许是你听到过的最令人毛骨悚然的天气预报。当McGurrin询问Alexa今天的天气的时候，该骷颅头会抬起头来，眼珠子同时转动，然后望着McGurrin，告诉他最新的天气预报。
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3.软银韩国宣布投资人工智能公司ObEN
3月14日消息，软银韩国风险投资公司（SoftBank Ventures Korea）宣布旗下的SB Next Media Innovation Fund对美国人工智能公司ObEN进行投资。去年11月，ObEN完成了A轮770万美金的融资，这次软银韩国的追加投资继续了ObEN最近的火热势头。
ObEN是一家人工智能公司，成立于2014年，是HTC VIVE X的portfolio公司，公司位于美国加利福尼亚州洛杉矶市的领先科技孵化器Idealab。公司致力于帮助消费者建立虚拟形象。通过ObEN，消费者只需要完成一张自拍照片及录一小段语音，就可以迅速建立一个拟真的虚拟形象。此后，ObEN拥有的人工智能专利技术将个性化语音和形象融合，让这个虚拟形象的说话、唱歌、表情、动作更加贴近真实，让它学习消费者个人的风格及生活里的各类行为。
软银韩国风险投资公司SBVK创立于2000年，旗下有超过12支基金，目前投资金额达到约3亿7700万美金，投资公司数量达到210家。SBVK是日本软银集团旗下的风险投资公司。软银集团是世界最大的科技及通讯企业之一，主要领域包括手机通信，移动宽带基础设施，固定线路通信及互联网文化。SBVK致力于投资并帮助拥有颠覆性科技与想法的创业者及公司来改变世界。
对于此次投资，软银韩国的合伙人及董事总经理、SB Next Media Innovation Fund的董事总经理J.P. Lee说道，“我们在AR及VR领域里调研了大量领先的企业，其中ObEN是最让我们兴奋的一家，尤其是他们在人工智能方面独特的应用，他们在语音合成、图像视觉以及自然语言处理方面都有着业界最好的科技水平，这个团队经验丰富、为了一个共同的愿景而不断努力——给每个消费者带来个人化的人工智能体验。”
ObEN的联合创始人及CEO Nikhil Jain说，“软银韩国拥有强大资源，他们的认可让我们能够进一步推进自己的愿景。ObEN希望给消费者带来很棒的人工智能体验及应用，更希望在全球范围内推动AR、VR、及智能设备、物联网领域的消费者体验。有他们提供专业的支持及资源来帮助我们推进自己的战略目标，我们觉得很幸运。”
搭载ObEN技术的酒店机器人Ben
据悉，此次来自SB Next Media Innovation Fund的资金将帮助ObEN进行市场调研及扩展。与此同时，软银韩国的全球网络也将帮助ObEN与当地及全球的该领域主流企业进行对接。
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模仿生物体结构，一碰撞就变软
瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
自然界的很多生物天生就是生物学家，它们完美的身体结构能激发科学家的创作灵感，人类不少的发明都来自于自然界。受蝙蝠的启发，人类发明了雷达；模仿鱼类和海豚，人类发明了潜艇；火箭升空则是利用了水母、墨鱼反冲原理；就连鲁班最早发明的伐木锯也是受自然现象的启发，然后发明出来。
近几年，无人机的发展相对比较迅速。不过即使是抗摔能力超强的无人机，也经不起人们的反复折腾，比较容易受到损坏。不过最近瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出了一种双刚度（dual-stiffness）的无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。研究人员表示，他们是受到昆虫翅脉特点的启发才研发这款无人机。
通常情况下，耐摔的无人机无非就是加固了无人机硬件的材质，比如连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机，正是采用了高强度碳纤维材料。
连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机
也有不少厂商会给无人机加上坚硬的框架以保护关键的元器件，瑞士的 Flyability 公司甚至直接给整个无人机套上了防护罩，但多一层保护也就意味着多一份重量，会增加电池负荷。
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除此之外，一些团队尝试使用柔性材料来构建无人机，在遭受撞击时能缓解或者吸收冲击力。比如，造型蠢萌的气球无人机 Ballooncam、瑞士球型软体无人机 Skye、被称为“无线风筝”的无人机 Sf-1 等等。实践证明软体材料降低了无人机的结构稳定性，因此难以适应复杂的天气情况，也形成了一定的弊端。
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在研究昆虫翅膀时，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL) 的研究员们发现，昆虫在飞行中经常会撞到各种各样的障碍物，同时翅膀还保持着高频率的振动，翅膀也不会受到损伤，这得益于昆虫灵活的翅脉，它就像骨架一样能起支撑、加固的作用，在受到冲击时会发生变形来缓冲受到的冲击力。
因此EPFL的研究员们另辟蹊径，他们创造出了一种双刚度、软硬结合的无人机结构。该无人机有点类似于我们常见的四轴飞行器，由中心壳体和四条外部框架组成。其四条框架是软的，是由只有 0.3mm 玻璃纤维制成；中心模块是硬的，周围包裹着一圈磁性材料。
在正常飞行的时候，中间的磁性材料能锁住无人机的框架，保证无人机的刚性，实现无人机的高效飞行。一旦碰撞发生，整个无人机的柔性框架会从这个磁性材料上弹开，使整个系统处于柔性状态以吸收碰撞时产生的能量，而当碰撞能量被抵消后，无人机上会将弹性框架拉回重新吸附在磁性材料上。
这是研究人员的一个测试——无人机遭受正面碰撞后跌落到地板并迅速恢复的过程。
简单地说在遭受到破坏之后，该无人机会瞬间变形。不过在变形之后它会重新组装，然后迅速恢复原来的样子。
另外，这种结构不仅适用于无人机领域，刚柔结合还能使机器人变得更加灵活高效，在人机交互中也能极大提高安全性，应用在机器人领域中可大放异彩。
触觉机械手：不仅很柔软，还能感知物体的形状和材质
而这也不是 EPFL 研究员第一次在动物身上寻找设计灵感，在去年底，他们发现鸟类能调整自己翅膀的大小和形状来适应飞行，同理根据鸟类的双翼结构设计了一款带羽毛的无人机。其关节还能折叠运动，在飞行时，无人机的机翼就像鸟儿的一样，能自由地伸展和收缩。
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如果说现在让我们去准备圣诞节，这或许早了一点。不过对于万圣节的狂热爱好者来说，现在有一个很好的项目。
最近，一个非常有想法的机器人技术人员Mike McGurrin将亚马逊的语音助手Alexa改造成了一个骷颅头。这是一个会说话的三轴机器人，有源的音响、Raspberry Pi、AlexaPi等各种软件都被集成到Alexa的客户端。一个伺服控制器在该机器人的体内，用来指导、控制机器人的各种动作——点头、摇头、说话、颅骨里面眼睛的转动等等。
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3月14日消息，软银韩国风险投资公司（SoftBank Ventures Korea）宣布旗下的SB Next Media Innovation Fund对美国人工智能公司ObEN进行投资。去年11月，ObEN完成了A轮770万美金的融资，这次软银韩国的追加投资继续了ObEN最近的火热势头。
ObEN是一家人工智能公司，成立于2014年，是HTC VIVE X的portfolio公司，公司位于美国加利福尼亚州洛杉矶市的领先科技孵化器Idealab。公司致力于帮助消费者建立虚拟形象。通过ObEN，消费者只需要完成一张自拍照片及录一小段语音，就可以迅速建立一个拟真的虚拟形象。此后，ObEN拥有的人工智能专利技术将个性化语音和形象融合，让这个虚拟形象的说话、唱歌、表情、动作更加贴近真实，让它学习消费者个人的风格及生活里的各类行为。
软银韩国风险投资公司SBVK创立于2000年，旗下有超过12支基金，目前投资金额达到约3亿7700万美金，投资公司数量达到210家。SBVK是日本软银集团旗下的风险投资公司。软银集团是世界最大的科技及通讯企业之一，主要领域包括手机通信，移动宽带基础设施，固定线路通信及互联网文化。SBVK致力于投资并帮助拥有颠覆性科技与想法的创业者及公司来改变世界。
对于此次投资，软银韩国的合伙人及董事总经理、SB Next Media Innovation Fund的董事总经理J.P. Lee说道，“我们在AR及VR领域里调研了大量领先的企业，其中ObEN是最让我们兴奋的一家，尤其是他们在人工智能方面独特的应用，他们在语音合成、图像视觉以及自然语言处理方面都有着业界最好的科技水平，这个团队经验丰富、为了一个共同的愿景而不断努力——给每个消费者带来个人化的人工智能体验。”
ObEN的联合创始人及CEO Nikhil Jain说，“软银韩国拥有强大资源，他们的认可让我们能够进一步推进自己的愿景。ObEN希望给消费者带来很棒的人工智能体验及应用，更希望在全球范围内推动AR、VR、及智能设备、物联网领域的消费者体验。有他们提供专业的支持及资源来帮助我们推进自己的战略目标，我们觉得很幸运。”
搭载ObEN技术的酒店机器人Ben
据悉，此次来自SB Next Media Innovation Fund的资金将帮助ObEN进行市场调研及扩展。与此同时，软银韩国的全球网络也将帮助ObEN与当地及全球的该领域主流企业进行对接。
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来源：机器人2025 何雅琴
瑞士洛桑联邦理工学院研发出超强抗摔无人机
自然界的很多生物天生就是生物学家，它们完美的身体结构能激发科学家的创作灵感，人类不少的发明都来自于自然界。受蝙蝠的启发，人类发明了雷达；模仿鱼类和海豚，人类发明了潜艇；火箭升空则是利用了水母、墨鱼反冲原理；就连鲁班最早发明的伐木锯也是受自然现象的启发，然后发明出来。
近几年，无人机的发展相对比较迅速。不过即使是抗摔能力超强的无人机，也经不起人们的反复折腾，比较容易受到损坏。不过最近瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)研发出了一种双刚度（dual-stiffness）的无人机结构框架，在进行50多次的反复试验后仍然完好无损。研究人员表示，他们是受到昆虫翅脉特点的启发才研发这款无人机。
通常情况下，耐摔的无人机无非就是加固了无人机硬件的材质，比如连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机，正是采用了高强度碳纤维材料。
连汽车碾压都不怕的 Nimbus 无人机
也有不少厂商会给无人机加上坚硬的框架以保护关键的元器件，瑞士的 Flyability 公司甚至直接给整个无人机套上了防护罩，但多一层保护也就意味着多一份重量，会增加电池负荷。
全防护可碰撞无人机 Elios
除此之外，一些团队尝试使用柔性材料来构建无人机，在遭受撞击时能缓解或者吸收冲击力。比如，造型蠢萌的气球无人机 Ballooncam、瑞士球型软体无人机 Skye、被称为“无线风筝”的无人机 Sf-1 等等。实践证明软体材料降低了无人机的结构稳定性，因此难以适应复杂的天气情况，也形成了一定的弊端。
Ballooncam(左)&Skye(右)
“无线风筝”的无人机 Sf-1
在研究昆虫翅膀时，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL) 的研究员们发现，昆虫在飞行中经常会撞到各种各样的障碍物，同时翅膀还保持着高频率的振动，翅膀也不会受到损伤，这得益于昆虫灵活的翅脉，它就像骨架一样能起支撑、加固的作用，在受到冲击时会发生变形来缓冲受到的冲击力。
因此EPFL的研究员们另辟蹊径，他们创造出了一种双刚度、软硬结合的无人机结构。该无人机有点类似于我们常见的四轴飞行器，由中心壳体和四条外部框架组成。其四条框架是软的，是由只有 0.3mm 玻璃纤维制成；中心模块是硬的，周围包裹着一圈磁性材料。
在正常飞行的时候，中间的磁性材料能锁住无人机的框架，保证无人机的刚性，实现无人机的高效飞行。一旦碰撞发生，整个无人机的柔性框架会从这个磁性材料上弹开，使整个系统处于柔性状态以吸收碰撞时产生的能量，而当碰撞能量被抵消后，无人机上会将弹性框架拉回重新吸附在磁性材料上。
这是研究人员的一个测试——无人机遭受正面碰撞后跌落到地板并迅速恢复的过程。
简单地说在遭受到破坏之后，该无人机会瞬间变形。不过在变形之后它会重新组装，然后迅速恢复原来的样子。
另外，这种结构不仅适用于无人机领域，刚柔结合还能使机器人变得更加灵活高效，在人机交互中也能极大提高安全性，应用在机器人领域中可大放异彩。
触觉机械手：不仅很柔软，还能感知物体的形状和材质
而这也不是 EPFL 研究员第一次在动物身上寻找设计灵感，在去年底，他们发现鸟类能调整自己翅膀的大小和形状来适应飞行，同理根据鸟类的双翼结构设计了一款带羽毛的无人机。其关节还能折叠运动，在飞行时，无人机的机翼就像鸟儿的一样，能自由地伸展和收缩。
2.亚马逊Alexa变身会说话的骷颅头
如果说现在让我们去准备圣诞节，这或许早了一点。不过对于万圣节的狂热爱好者来说，现在有一个很好的项目。
最近，一个非常有想法的机器人技术人员Mike McGurrin将亚马逊的语音助手Alexa改造成了一个骷颅头。这是一个会说话的三轴机器人，有源的音响、Raspberry Pi、AlexaPi等各种软件都被集成到Alexa的客户端。一个伺服控制器在该机器人的体内，用来指导、控制机器人的各种动作——点头、摇头、说话、颅骨里面眼睛的转动等等。
这或许是你听到过的最令人毛骨悚然的天气预报。当McGurrin询问Alexa今天的天气的时候，该骷颅头会抬起头来，眼珠子同时转动，然后望着McGurrin，告诉他最新的天气预报。
相关技术原理
3.软银韩国宣布投资人工智能公司ObEN
3月14日消息，软银韩国风险投资公司（SoftBank Ventures Korea）宣布旗下的SB Next Media Innovation Fund对美国人工智能公司ObEN进行投资。去年11月，ObEN完成了A轮770万美金的融资，这次软银韩国的追加投资继续了ObEN最近的火热势头。
ObEN是一家人工智能公司，成立于2014年，是HTC VIVE X的portfolio公司，公司位于美国加利福尼亚州洛杉矶市的领先科技孵化器Idealab。公司致力于帮助消费者建立虚拟形象。通过ObEN，消费者只需要完成一张自拍照片及录一小段语音，就可以迅速建立一个拟真的虚拟形象。此后，ObEN拥有的人工智能专利技术将个性化语音和形象融合，让这个虚拟形象的说话、唱歌、表情、动作更加贴近真实，让它学习消费者个人的风格及生活里的各类行为。
软银韩国风险投资公司SBVK创立于2000年，旗下有超过12支基金，目前投资金额达到约3亿7700万美金，投资公司数量达到210家。SBVK是日本软银集团旗下的风险投资公司。软银集团是世界最大的科技及通讯企业之一，主要领域包括手机通信，移动宽带基础设施，固定线路通信及互联网文化。SBVK致力于投资并帮助拥有颠覆性科技与想法的创业者及公司来改变世界。
对于此次投资，软银韩国的合伙人及董事总经理、SB Next Media Innovation Fund的董事总经理J.P. Lee说道，“我们在AR及VR领域里调研了大量领先的企业，其中ObEN是最让我们兴奋的一家，尤其是他们在人工智能方面独特的应用，他们在语音合成、图像视觉以及自然语言处理方面都有着业界最好的科技水平，这个团队经验丰富、为了一个共同的愿景而不断努力——给每个消费者带来个人化的人工智能体验。”
ObEN的联合创始人及CEO Nikhil Jain说，“软银韩国拥有强大资源，他们的认可让我们能够进一步推进自己的愿景。ObEN希望给消费者带来很棒的人工智能体验及应用，更希望在全球范围内推动AR、VR、及智能设备、物联网领域的消费者体验。有他们提供专业的支持及资源来帮助我们推进自己的战略目标，我们觉得很幸运。”
搭载ObEN技术的酒店机器人Ben
据悉，此次来自SB Next Media Innovation Fund的资金将帮助ObEN进行市场调研及扩展。与此同时，软银韩国的全球网络也将帮助ObEN与当地及全球的该领域主流企业进行对接。
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来源：机器人2025 何雅琴
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支付宝微信大力推进“无现金社会”的背后
其它类 温暧人心 2017-03-15 13:34 发表了文章
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。
在今年的两会上，有几位代表相继带来了“推动无现金社会发展”的相关提案，进而引发热议。有第三方支付机构更是放出豪言称，“中国将会在5年内进入无现金社会”。
不过，这一时间表却遭到政协委员、福耀玻璃集团董事长曹德旺的冷淡回应，“要真正实现无现金社会需要一两百年的时间。”中国印钞总公司也通过官方微信的一篇文章表明态度，不服、现金不会消亡。
无现金社会，指的是以电子货币支付为主的社会经济模式，现金使用率极低，任何消费都以信用卡、电子货币、扫码支付、NFC支付等方式完成。一项来自外媒的调查结果显示，超过70%的中国网友认为现金已经不是生活的必需品，甚至有留言称，“如果有商店不能用手机支付反而会显得奇怪，我在地铁里有遇到行乞的都带着二维码。”
不可否认，当下的中国正处在向无现金社会快速发展的时期，对于很多生活在一二线城市的人来说，早已习惯了出门不带现金的生活方式。从大型商场、超市，到早餐摊、菜市场，再到打车出行等许多消费场景中都已经实现了“无现金”的支付方式。
2016年中国的第三方移动支付市场规模达到38万亿人民币，艾瑞咨询在2017年2月发布的一份针对中国的报告显示，中国的移动支付规模已远超美国，而且已是美国的近50倍。这表明，中国即将进入“无现金社会”并非概念式地提出，而是背后商业力量着力推动的结果。
推动“无现金社会”的两股力量
从世界范围来看，无现金社会都在以不同速度到来。2016年12月初，因硬币的铸造成本太高，韩国央行宣布废除硬币，这被视为迈向无现金社会的第一步；2014年，丹麦中央银行已决定国内停止印刷纸币，从2016年进入无纸钞交易，推动全国数字货币付款方式；而像加拿大、英国、法国等国家，也不同程度地废除了超大面值的纸币，理由则是担心被不法分子利用。
在互联网蓬勃发展的这二十年来，全球印钞厂的印钞数量正在快速下降。一份支付行业的相关数据显示，在2008年至2012年间，全球现金交易数额为11.6万亿美元，增幅仅为1.75%；而同期的非传统支付方式交易数额增加近14%，其中包括在线、移动支付，以及所有现代无纸币交易方式。
而在中国，则主要是由两股力量在推动无现金社会发展。自2000年以来，中国的货币发行量(M2)从13万亿上升到了目前的150万亿，但流通中的现钞(M0)占比则越来越低。换句话说，每发行100块钱的货币，实际上真正被印刷成纸币的只有4块钱，其他96块钱都是以记账的形式存在，这也为数字货币的呼之欲出提供了市场依据。
2017年2月，中国央行在发行数字货币方面取得新进展，央行推动的基于区块链的数字票据交易平台测试成功，由央行发行的法定数字货币已在该平台试运行，春节后央行旗下的数字货币研究所也正式挂牌。这些进展都在表明，中国央行在推动无现金社会的发展上具有主观能动性。
除了央行自上而下的推动力量外，中国与其他国家情况不同的一股力量还在于商业力量的推动。中国第三方支付机构在近年来膨胀发展，以两家巨头为例，因电商交易而崛起的支付宝、因微信红包而崛起的微信支付，在如今的市场竞争中，他们早已不满足于线上支付的市场空间，触角早已渗透至许多线下消费场景当中。大家所熟悉的“扫码支付”方式中，支付宝与微信支付占据绝大部分市场份额，两方平飞秋色。
有意思的是，推动中国进入无现金社会的这两股力量（央行和支付企业），曾就此事还在2014年发生过“摩擦”。在2014年3月，央行一纸公函《中国人民银行支付结算司关于暂停支付宝公司线下条码(二维码)支付等业务意见的函》叫停了当时势头正猛的线下二维码支付，理由是，二维码支付的安全性尚存质疑，存在一定支付风险隐患。当时有媒体爆出，有不法分子将木马嵌入二维码中，导致用户资金受损。
不过，另一种市场观点则认为，当初叫停二维码支付则是因为第三方支付机构借道二维码支付动了银联的奶酪。
传统的线下收单业务分成是银联的主要收入来源之一，用户刷卡消费会根据7:2:1的分成方式分别分给发卡银行、收单行（包括银行和第三方支付企业），以及银联。任何一笔线下刷卡交易，对于银联来说都是“无本”的买卖，其中10%的分成进账。在部分交易中，银联还承担了收单行的角色。因此，银联在一些交易分成中甚至能拿走30%的分成。
而当时，线下二维码的火爆发展则是“大小通吃”，无论是大型商场、超市的刷卡消费场景，还是刷卡消费未能触及、零钱消费为主的便利店、小餐馆等均有涉及，这显然对银联的收入造成了一定影响。一个例证是，当年银联甚至要求各大银行切断与第三方支付机构直连通道。
两年后的2016年8月，支付清算协会向支付机构下发《条码支付业务规范》(征求意见稿)，意见稿中明确指出支付机构开展条码业务需要遵循的安全标准。
这才意味着，二维码支付真正得到了“合法身份”的认可。继而，第三方支付机构开足马力推广线下扫码支付的场景，迎来了无现金社会发展的又一个小高潮。在央行自上而下、第三方支付企业自下而上的两种推动力量影响下，中国无现金社会的发展目前在世界范围内处于暂时领先地位。
谁将在“无现金社会”中受益？
不过，无论怎样争议无现金社会到来的时间表，一种共识是：无现金社会迟早会到来，并且会比现金社会有更多的好处。一种业内观点认为，无现金社会并不是单纯地“消灭现金”，而在于让钱变得更加信息化。从这个视角来看，社会大众无疑将会成为无现金社会的受益方，享受更为安全、便捷的支付方式。
此外，无现金社会有利于降低金融服务的门槛，完善支付体系，提升支付清算效率；降低现金的使用率和管理成本，降低货币的发行成本，也会加速经济贸易资金的流转流通；有助于建立诚信体系，有效识别、防范和打击与现金交易、行贿受贿等有关的各类违法犯罪行为。
当然，如果从商业视角来看，这场支付方式的革命必然会孕育出新的市场受益者。可以预见的是，参与无现金社会建设的各方都很有可能成为主要的商业价值受益者。例如，数字货币的相关服务商、NFC近场支付的应用探索者、以及第三方支付机构等。
眼下，参与热情最高的无疑是两大第三方支付巨头：支付宝与微信支付。2014年春节，微信支付依靠春节红包圈得上亿绑卡用户，又立即在3月份宣布微信支付全面向商户开放，开始猛烈布局线下支付场景。为了推广无现金社会的理念，微信支付和10家银行、全国11个行业的8万门店一起在8月8日发起全球首个“无现金日”。而支付宝显然不会落后，同样全力拓展消费场景。目前全国超过200万家餐厅、商超便利店，超过80万停车位，超过20000家加油站等场景可以使用支付宝扫码支付。
两家在线下支付场景的争夺已经相当激烈，举一个简单例子，微信支付为促进用户使用扫码支付，砸下真金白银设立“鼓励金”。很快，支付宝同样跟进“鼓励金”策略，并延展出“每月十笔线下支付送10M流量”等多种奖励措施。双方在抢夺线下支付场景的势头，并不逊色于当年滴滴、快的的补贴大战。
同时，两家第三方支付巨头在“城市服务”领域同样展开无现金支付的角逐赛跑。通过支付宝／微信支付缴纳水电煤等生活费用；通过和政府部门合作，开通政务缴费等服务；通过和医院合作，开通手机挂号、缴费、查报告等全流程移动就诊服务等等。
出于对商业利益的追逐，支付宝和微信支付对用户习惯的培养、市场的培育做出了巨大的贡献。但这并不能肯定，在未来的“无现金社会”里他们会成为最大的收益者，前人种树后人乘凉的可能性依然很大。
目前，替代现金支付的主要支付方式是支付宝和微信支付的“扫码支付”，但从支付技术的角度而言，扫码支付无论是从安全性还是用户体验而言并非最佳解决方案。虹膜支付、声波支付、光子支付等更为创新的支付方式正逐步成熟，而第三方支付的强大对手银联则正在主推NFC近场支付。
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。此前，银联已经联合各大银行以及苹果、三星等各大手机厂商推广NFC支付来备战。
另一方面，央行的数字货币正在研发当中，最终将以怎样的产品形态落地尚未可知，但它必然会对于未来“无现金社会”支付格局产生重大影响，或许那将会带来支付市场竞争的新纪元。
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来源：微信公众号 中国企业家杂志 李潇雄 查看全部
在今年的两会上，有几位代表相继带来了“推动无现金社会发展”的相关提案，进而引发热议。有第三方支付机构更是放出豪言称，“中国将会在5年内进入无现金社会”。
不过，这一时间表却遭到政协委员、福耀玻璃集团董事长曹德旺的冷淡回应，“要真正实现无现金社会需要一两百年的时间。”中国印钞总公司也通过官方微信的一篇文章表明态度，不服、现金不会消亡。
无现金社会，指的是以电子货币支付为主的社会经济模式，现金使用率极低，任何消费都以信用卡、电子货币、扫码支付、NFC支付等方式完成。一项来自外媒的调查结果显示，超过70%的中国网友认为现金已经不是生活的必需品，甚至有留言称，“如果有商店不能用手机支付反而会显得奇怪，我在地铁里有遇到行乞的都带着二维码。”
不可否认，当下的中国正处在向无现金社会快速发展的时期，对于很多生活在一二线城市的人来说，早已习惯了出门不带现金的生活方式。从大型商场、超市，到早餐摊、菜市场，再到打车出行等许多消费场景中都已经实现了“无现金”的支付方式。
2016年中国的第三方移动支付市场规模达到38万亿人民币，艾瑞咨询在2017年2月发布的一份针对中国的报告显示，中国的移动支付规模已远超美国，而且已是美国的近50倍。这表明，中国即将进入“无现金社会”并非概念式地提出，而是背后商业力量着力推动的结果。
推动“无现金社会”的两股力量
从世界范围来看，无现金社会都在以不同速度到来。2016年12月初，因硬币的铸造成本太高，韩国央行宣布废除硬币，这被视为迈向无现金社会的第一步；2014年，丹麦中央银行已决定国内停止印刷纸币，从2016年进入无纸钞交易，推动全国数字货币付款方式；而像加拿大、英国、法国等国家，也不同程度地废除了超大面值的纸币，理由则是担心被不法分子利用。
在互联网蓬勃发展的这二十年来，全球印钞厂的印钞数量正在快速下降。一份支付行业的相关数据显示，在2008年至2012年间，全球现金交易数额为11.6万亿美元，增幅仅为1.75%；而同期的非传统支付方式交易数额增加近14%，其中包括在线、移动支付，以及所有现代无纸币交易方式。
而在中国，则主要是由两股力量在推动无现金社会发展。自2000年以来，中国的货币发行量(M2)从13万亿上升到了目前的150万亿，但流通中的现钞(M0)占比则越来越低。换句话说，每发行100块钱的货币，实际上真正被印刷成纸币的只有4块钱，其他96块钱都是以记账的形式存在，这也为数字货币的呼之欲出提供了市场依据。
2017年2月，中国央行在发行数字货币方面取得新进展，央行推动的基于区块链的数字票据交易平台测试成功，由央行发行的法定数字货币已在该平台试运行，春节后央行旗下的数字货币研究所也正式挂牌。这些进展都在表明，中国央行在推动无现金社会的发展上具有主观能动性。
除了央行自上而下的推动力量外，中国与其他国家情况不同的一股力量还在于商业力量的推动。中国第三方支付机构在近年来膨胀发展，以两家巨头为例，因电商交易而崛起的支付宝、因微信红包而崛起的微信支付，在如今的市场竞争中，他们早已不满足于线上支付的市场空间，触角早已渗透至许多线下消费场景当中。大家所熟悉的“扫码支付”方式中，支付宝与微信支付占据绝大部分市场份额，两方平飞秋色。
有意思的是，推动中国进入无现金社会的这两股力量（央行和支付企业），曾就此事还在2014年发生过“摩擦”。在2014年3月，央行一纸公函《中国人民银行支付结算司关于暂停支付宝公司线下条码(二维码)支付等业务意见的函》叫停了当时势头正猛的线下二维码支付，理由是，二维码支付的安全性尚存质疑，存在一定支付风险隐患。当时有媒体爆出，有不法分子将木马嵌入二维码中，导致用户资金受损。
不过，另一种市场观点则认为，当初叫停二维码支付则是因为第三方支付机构借道二维码支付动了银联的奶酪。
传统的线下收单业务分成是银联的主要收入来源之一，用户刷卡消费会根据7:2:1的分成方式分别分给发卡银行、收单行（包括银行和第三方支付企业），以及银联。任何一笔线下刷卡交易，对于银联来说都是“无本”的买卖，其中10%的分成进账。在部分交易中，银联还承担了收单行的角色。因此，银联在一些交易分成中甚至能拿走30%的分成。
而当时，线下二维码的火爆发展则是“大小通吃”，无论是大型商场、超市的刷卡消费场景，还是刷卡消费未能触及、零钱消费为主的便利店、小餐馆等均有涉及，这显然对银联的收入造成了一定影响。一个例证是，当年银联甚至要求各大银行切断与第三方支付机构直连通道。
两年后的2016年8月，支付清算协会向支付机构下发《条码支付业务规范》(征求意见稿)，意见稿中明确指出支付机构开展条码业务需要遵循的安全标准。
这才意味着，二维码支付真正得到了“合法身份”的认可。继而，第三方支付机构开足马力推广线下扫码支付的场景，迎来了无现金社会发展的又一个小高潮。在央行自上而下、第三方支付企业自下而上的两种推动力量影响下，中国无现金社会的发展目前在世界范围内处于暂时领先地位。
谁将在“无现金社会”中受益？
不过，无论怎样争议无现金社会到来的时间表，一种共识是：无现金社会迟早会到来，并且会比现金社会有更多的好处。一种业内观点认为，无现金社会并不是单纯地“消灭现金”，而在于让钱变得更加信息化。从这个视角来看，社会大众无疑将会成为无现金社会的受益方，享受更为安全、便捷的支付方式。
此外，无现金社会有利于降低金融服务的门槛，完善支付体系，提升支付清算效率；降低现金的使用率和管理成本，降低货币的发行成本，也会加速经济贸易资金的流转流通；有助于建立诚信体系，有效识别、防范和打击与现金交易、行贿受贿等有关的各类违法犯罪行为。
当然，如果从商业视角来看，这场支付方式的革命必然会孕育出新的市场受益者。可以预见的是，参与无现金社会建设的各方都很有可能成为主要的商业价值受益者。例如，数字货币的相关服务商、NFC近场支付的应用探索者、以及第三方支付机构等。
眼下，参与热情最高的无疑是两大第三方支付巨头：支付宝与微信支付。2014年春节，微信支付依靠春节红包圈得上亿绑卡用户，又立即在3月份宣布微信支付全面向商户开放，开始猛烈布局线下支付场景。为了推广无现金社会的理念，微信支付和10家银行、全国11个行业的8万门店一起在8月8日发起全球首个“无现金日”。而支付宝显然不会落后，同样全力拓展消费场景。目前全国超过200万家餐厅、商超便利店，超过80万停车位，超过20000家加油站等场景可以使用支付宝扫码支付。
两家在线下支付场景的争夺已经相当激烈，举一个简单例子，微信支付为促进用户使用扫码支付，砸下真金白银设立“鼓励金”。很快，支付宝同样跟进“鼓励金”策略，并延展出“每月十笔线下支付送10M流量”等多种奖励措施。双方在抢夺线下支付场景的势头，并不逊色于当年滴滴、快的的补贴大战。
同时，两家第三方支付巨头在“城市服务”领域同样展开无现金支付的角逐赛跑。通过支付宝／微信支付缴纳水电煤等生活费用；通过和政府部门合作，开通政务缴费等服务；通过和医院合作，开通手机挂号、缴费、查报告等全流程移动就诊服务等等。
出于对商业利益的追逐，支付宝和微信支付对用户习惯的培养、市场的培育做出了巨大的贡献。但这并不能肯定，在未来的“无现金社会”里他们会成为最大的收益者，前人种树后人乘凉的可能性依然很大。
目前，替代现金支付的主要支付方式是支付宝和微信支付的“扫码支付”，但从支付技术的角度而言，扫码支付无论是从安全性还是用户体验而言并非最佳解决方案。虹膜支付、声波支付、光子支付等更为创新的支付方式正逐步成熟，而第三方支付的强大对手银联则正在主推NFC近场支付。
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。此前，银联已经联合各大银行以及苹果、三星等各大手机厂商推广NFC支付来备战。
另一方面，央行的数字货币正在研发当中，最终将以怎样的产品形态落地尚未可知，但它必然会对于未来“无现金社会”支付格局产生重大影响，或许那将会带来支付市场竞争的新纪元。
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来源：微信公众号 中国企业家杂志 李潇雄 查看全部
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。
在今年的两会上，有几位代表相继带来了“推动无现金社会发展”的相关提案，进而引发热议。有第三方支付机构更是放出豪言称，“中国将会在5年内进入无现金社会”。
不过，这一时间表却遭到政协委员、福耀玻璃集团董事长曹德旺的冷淡回应，“要真正实现无现金社会需要一两百年的时间。”中国印钞总公司也通过官方微信的一篇文章表明态度，不服、现金不会消亡。
无现金社会，指的是以电子货币支付为主的社会经济模式，现金使用率极低，任何消费都以信用卡、电子货币、扫码支付、NFC支付等方式完成。一项来自外媒的调查结果显示，超过70%的中国网友认为现金已经不是生活的必需品，甚至有留言称，“如果有商店不能用手机支付反而会显得奇怪，我在地铁里有遇到行乞的都带着二维码。”
不可否认，当下的中国正处在向无现金社会快速发展的时期，对于很多生活在一二线城市的人来说，早已习惯了出门不带现金的生活方式。从大型商场、超市，到早餐摊、菜市场，再到打车出行等许多消费场景中都已经实现了“无现金”的支付方式。
2016年中国的第三方移动支付市场规模达到38万亿人民币，艾瑞咨询在2017年2月发布的一份针对中国的报告显示，中国的移动支付规模已远超美国，而且已是美国的近50倍。这表明，中国即将进入“无现金社会”并非概念式地提出，而是背后商业力量着力推动的结果。
推动“无现金社会”的两股力量
从世界范围来看，无现金社会都在以不同速度到来。2016年12月初，因硬币的铸造成本太高，韩国央行宣布废除硬币，这被视为迈向无现金社会的第一步；2014年，丹麦中央银行已决定国内停止印刷纸币，从2016年进入无纸钞交易，推动全国数字货币付款方式；而像加拿大、英国、法国等国家，也不同程度地废除了超大面值的纸币，理由则是担心被不法分子利用。
在互联网蓬勃发展的这二十年来，全球印钞厂的印钞数量正在快速下降。一份支付行业的相关数据显示，在2008年至2012年间，全球现金交易数额为11.6万亿美元，增幅仅为1.75%；而同期的非传统支付方式交易数额增加近14%，其中包括在线、移动支付，以及所有现代无纸币交易方式。
而在中国，则主要是由两股力量在推动无现金社会发展。自2000年以来，中国的货币发行量(M2)从13万亿上升到了目前的150万亿，但流通中的现钞(M0)占比则越来越低。换句话说，每发行100块钱的货币，实际上真正被印刷成纸币的只有4块钱，其他96块钱都是以记账的形式存在，这也为数字货币的呼之欲出提供了市场依据。
2017年2月，中国央行在发行数字货币方面取得新进展，央行推动的基于区块链的数字票据交易平台测试成功，由央行发行的法定数字货币已在该平台试运行，春节后央行旗下的数字货币研究所也正式挂牌。这些进展都在表明，中国央行在推动无现金社会的发展上具有主观能动性。
除了央行自上而下的推动力量外，中国与其他国家情况不同的一股力量还在于商业力量的推动。中国第三方支付机构在近年来膨胀发展，以两家巨头为例，因电商交易而崛起的支付宝、因微信红包而崛起的微信支付，在如今的市场竞争中，他们早已不满足于线上支付的市场空间，触角早已渗透至许多线下消费场景当中。大家所熟悉的“扫码支付”方式中，支付宝与微信支付占据绝大部分市场份额，两方平飞秋色。
有意思的是，推动中国进入无现金社会的这两股力量（央行和支付企业），曾就此事还在2014年发生过“摩擦”。在2014年3月，央行一纸公函《中国人民银行支付结算司关于暂停支付宝公司线下条码(二维码)支付等业务意见的函》叫停了当时势头正猛的线下二维码支付，理由是，二维码支付的安全性尚存质疑，存在一定支付风险隐患。当时有媒体爆出，有不法分子将木马嵌入二维码中，导致用户资金受损。
不过，另一种市场观点则认为，当初叫停二维码支付则是因为第三方支付机构借道二维码支付动了银联的奶酪。
传统的线下收单业务分成是银联的主要收入来源之一，用户刷卡消费会根据7:2:1的分成方式分别分给发卡银行、收单行（包括银行和第三方支付企业），以及银联。任何一笔线下刷卡交易，对于银联来说都是“无本”的买卖，其中10%的分成进账。在部分交易中，银联还承担了收单行的角色。因此，银联在一些交易分成中甚至能拿走30%的分成。
而当时，线下二维码的火爆发展则是“大小通吃”，无论是大型商场、超市的刷卡消费场景，还是刷卡消费未能触及、零钱消费为主的便利店、小餐馆等均有涉及，这显然对银联的收入造成了一定影响。一个例证是，当年银联甚至要求各大银行切断与第三方支付机构直连通道。
两年后的2016年8月，支付清算协会向支付机构下发《条码支付业务规范》(征求意见稿)，意见稿中明确指出支付机构开展条码业务需要遵循的安全标准。
这才意味着，二维码支付真正得到了“合法身份”的认可。继而，第三方支付机构开足马力推广线下扫码支付的场景，迎来了无现金社会发展的又一个小高潮。在央行自上而下、第三方支付企业自下而上的两种推动力量影响下，中国无现金社会的发展目前在世界范围内处于暂时领先地位。
谁将在“无现金社会”中受益？
不过，无论怎样争议无现金社会到来的时间表，一种共识是：无现金社会迟早会到来，并且会比现金社会有更多的好处。一种业内观点认为，无现金社会并不是单纯地“消灭现金”，而在于让钱变得更加信息化。从这个视角来看，社会大众无疑将会成为无现金社会的受益方，享受更为安全、便捷的支付方式。
此外，无现金社会有利于降低金融服务的门槛，完善支付体系，提升支付清算效率；降低现金的使用率和管理成本，降低货币的发行成本，也会加速经济贸易资金的流转流通；有助于建立诚信体系，有效识别、防范和打击与现金交易、行贿受贿等有关的各类违法犯罪行为。
当然，如果从商业视角来看，这场支付方式的革命必然会孕育出新的市场受益者。可以预见的是，参与无现金社会建设的各方都很有可能成为主要的商业价值受益者。例如，数字货币的相关服务商、NFC近场支付的应用探索者、以及第三方支付机构等。
眼下，参与热情最高的无疑是两大第三方支付巨头：支付宝与微信支付。2014年春节，微信支付依靠春节红包圈得上亿绑卡用户，又立即在3月份宣布微信支付全面向商户开放，开始猛烈布局线下支付场景。为了推广无现金社会的理念，微信支付和10家银行、全国11个行业的8万门店一起在8月8日发起全球首个“无现金日”。而支付宝显然不会落后，同样全力拓展消费场景。目前全国超过200万家餐厅、商超便利店，超过80万停车位，超过20000家加油站等场景可以使用支付宝扫码支付。
两家在线下支付场景的争夺已经相当激烈，举一个简单例子，微信支付为促进用户使用扫码支付，砸下真金白银设立“鼓励金”。很快，支付宝同样跟进“鼓励金”策略，并延展出“每月十笔线下支付送10M流量”等多种奖励措施。双方在抢夺线下支付场景的势头，并不逊色于当年滴滴、快的的补贴大战。
同时，两家第三方支付巨头在“城市服务”领域同样展开无现金支付的角逐赛跑。通过支付宝／微信支付缴纳水电煤等生活费用；通过和政府部门合作，开通政务缴费等服务；通过和医院合作，开通手机挂号、缴费、查报告等全流程移动就诊服务等等。
出于对商业利益的追逐，支付宝和微信支付对用户习惯的培养、市场的培育做出了巨大的贡献。但这并不能肯定，在未来的“无现金社会”里他们会成为最大的收益者，前人种树后人乘凉的可能性依然很大。
目前，替代现金支付的主要支付方式是支付宝和微信支付的“扫码支付”，但从支付技术的角度而言，扫码支付无论是从安全性还是用户体验而言并非最佳解决方案。虹膜支付、声波支付、光子支付等更为创新的支付方式正逐步成熟，而第三方支付的强大对手银联则正在主推NFC近场支付。
从当下过渡至“无现金社会”，还需要经历多个商业竞争阶段，目前支付宝与微信支付在线下扫码领域交战正酣，而下一阶段则可能是扫码支付和NFC近场支付的角逐。此前，银联已经联合各大银行以及苹果、三星等各大手机厂商推广NFC支付来备战。
另一方面，央行的数字货币正在研发当中，最终将以怎样的产品形态落地尚未可知，但它必然会对于未来“无现金社会”支付格局产生重大影响，或许那将会带来支付市场竞争的新纪元。
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来源：微信公众号 中国企业家杂志 李潇雄
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毕马威凭什么认为上海将成为全球科技创新中心No.1
其它类 哦然后呢 2017-03-09 14:49 发表了文章
近日，国际咨询公司毕马威公布的一份调查报告称，未来4年，上海被认为是排名第一的科技创新中心。纽约排在第二位，然后是东京、北京、伦敦、华盛顿、柏林、芝加哥、特拉维夫和波士顿。
这一结果，有一些出人意料也似乎在意料之中。我们将这一报告的有关内容进行了翻译整理。
调查统计与方法
这一份调查报告，是毕马威的第五次技术产业创新调查。本次调查跨越美洲、欧洲、中东、非洲和亚太市场，包含15个国家，具体调查者的比例见下图。基于网络的调查在2016年9月至11月完成。
本次调查邀请了841位全球技术产业领袖参与投票。这些投票者大部分是C级的（86%）。如下图所示。
受访者最多可选择三个城市。
根据得票率，毕马威排出了最终的十大全球科创中心（来自六个国家）。
十大创新中心：上海被视为最大可能的未来领袖
在政府举措、风险投资、企业战略投资、大学和孵化器的推动下，技术创新正在全球范围内蔓延。许多城市都希望成为公认的世界领先的技术创新中心。调查显示，许多后起之秀正在出现。
除了硅谷/三藩市，哪三个城市，在未来四年里将被视为是全球领先的创新中心？
中国
上海被选为全球领先的科创中心，得票率为26%。中国的首都北京得票率则为21%。虽然去年得票率仅为17%，但是今年上海在调查问卷中排名第一，其金融市场和浦东许多的高科技园区有着强大的区域地位，让人们相信它能够成为未来的技术领导者。上海之所以可能成为世界领先的创新中心，原因在于，这里的数字媒体和娱乐公司正在迅速成长，这里的生活方式非富多彩，这里的气候非常宜人，这些优势让上海能够吸引到顶级的人才。北京继续被视为领先的科创中心，排名全球第三。深圳排名第十三，得票率为7%，这个中国的南部城市上升非常之快，它的硬件创新在中国传统高科技制造业中发挥着越来越重要的作用。
美国
纽约硅巷，得票率为23%，去年是19%。这里产生了大量的数字媒体和电子商务的初创企业，一些科技巨头如谷歌已经在曼哈顿建立了基地。在美国，有几个城市正在比肩硅谷作为科技中心的地位。美国的首都华盛顿特区，得票率是10%，这里也被认为是下一个创新资本的聚集地。这里有大量高学历的人才，正在建立一个良好基础的创新创业生态系统。芝加哥和波士顿也入选了前10名。
日本
在今年的调查中，东京再次位居高位，得票率为21%。东京在电子和机器人领域处于领导地位，正在筹备2020年的夏季奥运会。作为世界上最具前瞻性和最先进的城市之一，东京政府将在未来五年内投资3亿3000万美元，以生产氢和燃料电池汽车，以便及时为奥运会提供服务。它也希望届时能够给大众消费市场提供8K级的超高清电视。日本，一个强大的机器人市场的家园，正在计划让自动驾驶的出租车奥运会时可以运营。此外，日本正在寻求扩大其高速磁悬浮列车（磁悬浮）的国内和海外市场。新的日本磁悬浮列车在去年十月以每小时374英里（每小时603公里）的速度成为世界上最快的火车。
英国
伦敦发展促进署（伦敦官方的推广机构）2017年2月发布的一份报告显示，在2016年，相较欧洲其他城市而言，伦敦已成为技术投资的主要中心。这项研究还显示，2016年英国在科技领域获得的投资比其他欧洲国家都要多。伦敦在大数据、科技金融以及各种数字技术领域都是一个中心。
德国
柏林今年的得票率为10%，去年是5%。德国首都因其拥有充满活力的创业文化而成为世界领先的创新中心之一。高技能和受过良好教育的劳动力使柏林成为最有希望的创新型城市之一。政府主导的数字议程，支持IT安全和全国高速互联网的投资，更加强化了这一地位。
以色列
特拉维夫得票率为9%，以繁荣的技术生态系统而知名。其“智慧城市”的倡议，使得特拉维夫成为“创新以色列”的创新者。特拉维夫的创业中心和生活方式，吸引了高技术、生命科学和设计专业的大量人才。以色列对本土和国际投资者投资的初创企业的支持，使之具有了创造性和创业资本的优势。
需要说明的是，毕马威的这次调查，并没有将硅谷包含进去，因为很明显硅谷是当之无愧的第一名。毕马威报告认为硅谷正在向全球蔓延。
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来源：智能制造 李辉/编译 查看全部
这一结果，有一些出人意料也似乎在意料之中。我们将这一报告的有关内容进行了翻译整理。
调查统计与方法
这一份调查报告，是毕马威的第五次技术产业创新调查。本次调查跨越美洲、欧洲、中东、非洲和亚太市场，包含15个国家，具体调查者的比例见下图。基于网络的调查在2016年9月至11月完成。
本次调查邀请了841位全球技术产业领袖参与投票。这些投票者大部分是C级的（86%）。如下图所示。
受访者最多可选择三个城市。
根据得票率，毕马威排出了最终的十大全球科创中心（来自六个国家）。
十大创新中心：上海被视为最大可能的未来领袖
在政府举措、风险投资、企业战略投资、大学和孵化器的推动下，技术创新正在全球范围内蔓延。许多城市都希望成为公认的世界领先的技术创新中心。调查显示，许多后起之秀正在出现。
除了硅谷/三藩市，哪三个城市，在未来四年里将被视为是全球领先的创新中心？
中国
上海被选为全球领先的科创中心，得票率为26%。中国的首都北京得票率则为21%。虽然去年得票率仅为17%，但是今年上海在调查问卷中排名第一，其金融市场和浦东许多的高科技园区有着强大的区域地位，让人们相信它能够成为未来的技术领导者。上海之所以可能成为世界领先的创新中心，原因在于，这里的数字媒体和娱乐公司正在迅速成长，这里的生活方式非富多彩，这里的气候非常宜人，这些优势让上海能够吸引到顶级的人才。北京继续被视为领先的科创中心，排名全球第三。深圳排名第十三，得票率为7%，这个中国的南部城市上升非常之快，它的硬件创新在中国传统高科技制造业中发挥着越来越重要的作用。
美国
纽约硅巷，得票率为23%，去年是19%。这里产生了大量的数字媒体和电子商务的初创企业，一些科技巨头如谷歌已经在曼哈顿建立了基地。在美国，有几个城市正在比肩硅谷作为科技中心的地位。美国的首都华盛顿特区，得票率是10%，这里也被认为是下一个创新资本的聚集地。这里有大量高学历的人才，正在建立一个良好基础的创新创业生态系统。芝加哥和波士顿也入选了前10名。
日本
在今年的调查中，东京再次位居高位，得票率为21%。东京在电子和机器人领域处于领导地位，正在筹备2020年的夏季奥运会。作为世界上最具前瞻性和最先进的城市之一，东京政府将在未来五年内投资3亿3000万美元，以生产氢和燃料电池汽车，以便及时为奥运会提供服务。它也希望届时能够给大众消费市场提供8K级的超高清电视。日本，一个强大的机器人市场的家园，正在计划让自动驾驶的出租车奥运会时可以运营。此外，日本正在寻求扩大其高速磁悬浮列车（磁悬浮）的国内和海外市场。新的日本磁悬浮列车在去年十月以每小时374英里（每小时603公里）的速度成为世界上最快的火车。
英国
伦敦发展促进署（伦敦官方的推广机构）2017年2月发布的一份报告显示，在2016年，相较欧洲其他城市而言，伦敦已成为技术投资的主要中心。这项研究还显示，2016年英国在科技领域获得的投资比其他欧洲国家都要多。伦敦在大数据、科技金融以及各种数字技术领域都是一个中心。
德国
柏林今年的得票率为10%，去年是5%。德国首都因其拥有充满活力的创业文化而成为世界领先的创新中心之一。高技能和受过良好教育的劳动力使柏林成为最有希望的创新型城市之一。政府主导的数字议程，支持IT安全和全国高速互联网的投资，更加强化了这一地位。
以色列
特拉维夫得票率为9%，以繁荣的技术生态系统而知名。其“智慧城市”的倡议，使得特拉维夫成为“创新以色列”的创新者。特拉维夫的创业中心和生活方式，吸引了高技术、生命科学和设计专业的大量人才。以色列对本土和国际投资者投资的初创企业的支持，使之具有了创造性和创业资本的优势。
需要说明的是，毕马威的这次调查，并没有将硅谷包含进去，因为很明显硅谷是当之无愧的第一名。毕马威报告认为硅谷正在向全球蔓延。
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近日，国际咨询公司毕马威公布的一份调查报告称，未来4年，上海被认为是排名第一的科技创新中心。纽约排在第二位，然后是东京、北京、伦敦、华盛顿、柏林、芝加哥、特拉维夫和波士顿。
这一结果，有一些出人意料也似乎在意料之中。我们将这一报告的有关内容进行了翻译整理。
调查统计与方法
这一份调查报告，是毕马威的第五次技术产业创新调查。本次调查跨越美洲、欧洲、中东、非洲和亚太市场，包含15个国家，具体调查者的比例见下图。基于网络的调查在2016年9月至11月完成。
本次调查邀请了841位全球技术产业领袖参与投票。这些投票者大部分是C级的（86%）。如下图所示。
受访者最多可选择三个城市。
根据得票率，毕马威排出了最终的十大全球科创中心（来自六个国家）。
十大创新中心：上海被视为最大可能的未来领袖
在政府举措、风险投资、企业战略投资、大学和孵化器的推动下，技术创新正在全球范围内蔓延。许多城市都希望成为公认的世界领先的技术创新中心。调查显示，许多后起之秀正在出现。
除了硅谷/三藩市，哪三个城市，在未来四年里将被视为是全球领先的创新中心？
中国
上海被选为全球领先的科创中心，得票率为26%。中国的首都北京得票率则为21%。虽然去年得票率仅为17%，但是今年上海在调查问卷中排名第一，其金融市场和浦东许多的高科技园区有着强大的区域地位，让人们相信它能够成为未来的技术领导者。上海之所以可能成为世界领先的创新中心，原因在于，这里的数字媒体和娱乐公司正在迅速成长，这里的生活方式非富多彩，这里的气候非常宜人，这些优势让上海能够吸引到顶级的人才。北京继续被视为领先的科创中心，排名全球第三。深圳排名第十三，得票率为7%，这个中国的南部城市上升非常之快，它的硬件创新在中国传统高科技制造业中发挥着越来越重要的作用。
美国
纽约硅巷，得票率为23%，去年是19%。这里产生了大量的数字媒体和电子商务的初创企业，一些科技巨头如谷歌已经在曼哈顿建立了基地。在美国，有几个城市正在比肩硅谷作为科技中心的地位。美国的首都华盛顿特区，得票率是10%，这里也被认为是下一个创新资本的聚集地。这里有大量高学历的人才，正在建立一个良好基础的创新创业生态系统。芝加哥和波士顿也入选了前10名。
日本
在今年的调查中，东京再次位居高位，得票率为21%。东京在电子和机器人领域处于领导地位，正在筹备2020年的夏季奥运会。作为世界上最具前瞻性和最先进的城市之一，东京政府将在未来五年内投资3亿3000万美元，以生产氢和燃料电池汽车，以便及时为奥运会提供服务。它也希望届时能够给大众消费市场提供8K级的超高清电视。日本，一个强大的机器人市场的家园，正在计划让自动驾驶的出租车奥运会时可以运营。此外，日本正在寻求扩大其高速磁悬浮列车（磁悬浮）的国内和海外市场。新的日本磁悬浮列车在去年十月以每小时374英里（每小时603公里）的速度成为世界上最快的火车。
英国
伦敦发展促进署（伦敦官方的推广机构）2017年2月发布的一份报告显示，在2016年，相较欧洲其他城市而言，伦敦已成为技术投资的主要中心。这项研究还显示，2016年英国在科技领域获得的投资比其他欧洲国家都要多。伦敦在大数据、科技金融以及各种数字技术领域都是一个中心。
德国
柏林今年的得票率为10%，去年是5%。德国首都因其拥有充满活力的创业文化而成为世界领先的创新中心之一。高技能和受过良好教育的劳动力使柏林成为最有希望的创新型城市之一。政府主导的数字议程，支持IT安全和全国高速互联网的投资，更加强化了这一地位。
以色列
特拉维夫得票率为9%，以繁荣的技术生态系统而知名。其“智慧城市”的倡议，使得特拉维夫成为“创新以色列”的创新者。特拉维夫的创业中心和生活方式，吸引了高技术、生命科学和设计专业的大量人才。以色列对本土和国际投资者投资的初创企业的支持，使之具有了创造性和创业资本的优势。
需要说明的是，毕马威的这次调查，并没有将硅谷包含进去，因为很明显硅谷是当之无愧的第一名。毕马威报告认为硅谷正在向全球蔓延。
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来源：智能制造 李辉/编译
这一结果，有一些出人意料也似乎在意料之中。我们将这一报告的有关内容进行了翻译整理。
调查统计与方法
这一份调查报告，是毕马威的第五次技术产业创新调查。本次调查跨越美洲、欧洲、中东、非洲和亚太市场，包含15个国家，具体调查者的比例见下图。基于网络的调查在2016年9月至11月完成。
本次调查邀请了841位全球技术产业领袖参与投票。这些投票者大部分是C级的（86%）。如下图所示。
受访者最多可选择三个城市。
根据得票率，毕马威排出了最终的十大全球科创中心（来自六个国家）。
十大创新中心：上海被视为最大可能的未来领袖
在政府举措、风险投资、企业战略投资、大学和孵化器的推动下，技术创新正在全球范围内蔓延。许多城市都希望成为公认的世界领先的技术创新中心。调查显示，许多后起之秀正在出现。
除了硅谷/三藩市，哪三个城市，在未来四年里将被视为是全球领先的创新中心？
中国
上海被选为全球领先的科创中心，得票率为26%。中国的首都北京得票率则为21%。虽然去年得票率仅为17%，但是今年上海在调查问卷中排名第一，其金融市场和浦东许多的高科技园区有着强大的区域地位，让人们相信它能够成为未来的技术领导者。上海之所以可能成为世界领先的创新中心，原因在于，这里的数字媒体和娱乐公司正在迅速成长，这里的生活方式非富多彩，这里的气候非常宜人，这些优势让上海能够吸引到顶级的人才。北京继续被视为领先的科创中心，排名全球第三。深圳排名第十三，得票率为7%，这个中国的南部城市上升非常之快，它的硬件创新在中国传统高科技制造业中发挥着越来越重要的作用。
美国
纽约硅巷，得票率为23%，去年是19%。这里产生了大量的数字媒体和电子商务的初创企业，一些科技巨头如谷歌已经在曼哈顿建立了基地。在美国，有几个城市正在比肩硅谷作为科技中心的地位。美国的首都华盛顿特区，得票率是10%，这里也被认为是下一个创新资本的聚集地。这里有大量高学历的人才，正在建立一个良好基础的创新创业生态系统。芝加哥和波士顿也入选了前10名。
日本
在今年的调查中，东京再次位居高位，得票率为21%。东京在电子和机器人领域处于领导地位，正在筹备2020年的夏季奥运会。作为世界上最具前瞻性和最先进的城市之一，东京政府将在未来五年内投资3亿3000万美元，以生产氢和燃料电池汽车，以便及时为奥运会提供服务。它也希望届时能够给大众消费市场提供8K级的超高清电视。日本，一个强大的机器人市场的家园，正在计划让自动驾驶的出租车奥运会时可以运营。此外，日本正在寻求扩大其高速磁悬浮列车（磁悬浮）的国内和海外市场。新的日本磁悬浮列车在去年十月以每小时374英里（每小时603公里）的速度成为世界上最快的火车。
英国
伦敦发展促进署（伦敦官方的推广机构）2017年2月发布的一份报告显示，在2016年，相较欧洲其他城市而言，伦敦已成为技术投资的主要中心。这项研究还显示，2016年英国在科技领域获得的投资比其他欧洲国家都要多。伦敦在大数据、科技金融以及各种数字技术领域都是一个中心。
德国
柏林今年的得票率为10%，去年是5%。德国首都因其拥有充满活力的创业文化而成为世界领先的创新中心之一。高技能和受过良好教育的劳动力使柏林成为最有希望的创新型城市之一。政府主导的数字议程，支持IT安全和全国高速互联网的投资，更加强化了这一地位。
以色列
特拉维夫得票率为9%，以繁荣的技术生态系统而知名。其“智慧城市”的倡议，使得特拉维夫成为“创新以色列”的创新者。特拉维夫的创业中心和生活方式，吸引了高技术、生命科学和设计专业的大量人才。以色列对本土和国际投资者投资的初创企业的支持，使之具有了创造性和创业资本的优势。
需要说明的是，毕马威的这次调查，并没有将硅谷包含进去，因为很明显硅谷是当之无愧的第一名。毕马威报告认为硅谷正在向全球蔓延。
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来源：智能制造 李辉/编译
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中国量子雷达获重大突破，F22无处遁形
智能科技类 你好明天 2017-02-17 09:37 发表了文章
2012年，在美国美国国防部高级研究计划局单光量子信息项目的资助下，美国罗切斯特大学光学研究所研究团队成功研发出一种抗干扰的量子雷达，利用偏振光子的量子特性来对目标进行探测和成像。该研究团队宣称，由于任何物体在收到光子信号之后都会改变其量子特性，可轻易探测到隐身飞机，而且几乎不可被干扰。
本文由金融分析师—毛小兰（）编撰，未经允许禁止转载！以下正文
而就在中国墨子号量子卫星成功发射后不久，也传来了中国电子科技集团第14研究所在量子雷达领域取得突破的捷报，达到国际先进水平。
该系统由中电14所智能感知技术重点实验室研制，在中国科学技术大学、中国电科27所以及南京大学等协作单位的共同努力下，经过不懈的努力。
完成了量子探测机理、目标散射特性研究以及量子探测原理的实验验证，并且在外场完成真实大气环境下目标探测试验，获得百公里级探测威力，探测灵敏度极大提高，指标均达到预期效果，取得阶段性重大研究进展与成果。
科技人员研究发现量子接收系统的噪声基底极低，相比传统雷达的接收机，噪声基底能够降低若干个数量级。雷达作用距离可以大幅提升数倍甚至数十倍。从而大大提升雷达对于微弱目标，甚至隐身目标的探测能力。
量子雷达技术是近年来在量子计量领域新兴的一个重要研究方向，主要是利用光量子不同于经典电磁波的物理特性实现对目标的准确测量。相对于基于传统电磁理论的雷达，量子雷达不但具有更高的灵敏度及探测精度，而且具备更强的抗干扰和抗欺骗能力，量子雷达技术为隐身目标的准确探测提供了一种新的有效技术途径。目前对量子雷达的定义尚存在一些争议，但一般认为量子雷达分为三种，即单光子量子雷达、干涉式量子雷达以及量子照射雷达。
最后我司将开展外汇业务，并且于国际资深品牌平台澳盛集团合作，打造外汇交易新模式：
Australia ABS 澳盛集团—全球领先的在线经纪交易商
新年本公司正式开启外汇新的篇章。走向国际市场。
量子雷达是一个新兴的研究领域，其理论和实验研究处于起步阶段，有大量的问题有待解决，不过随着研究的继续深入，相信终有一天中国的量子雷达将会成为美日隐形战机的“克星”。 查看全部
本文由金融分析师—毛小兰（）编撰，未经允许禁止转载！以下正文
而就在中国墨子号量子卫星成功发射后不久，也传来了中国电子科技集团第14研究所在量子雷达领域取得突破的捷报，达到国际先进水平。
该系统由中电14所智能感知技术重点实验室研制，在中国科学技术大学、中国电科27所以及南京大学等协作单位的共同努力下，经过不懈的努力。
完成了量子探测机理、目标散射特性研究以及量子探测原理的实验验证，并且在外场完成真实大气环境下目标探测试验，获得百公里级探测威力，探测灵敏度极大提高，指标均达到预期效果，取得阶段性重大研究进展与成果。
科技人员研究发现量子接收系统的噪声基底极低，相比传统雷达的接收机，噪声基底能够降低若干个数量级。雷达作用距离可以大幅提升数倍甚至数十倍。从而大大提升雷达对于微弱目标，甚至隐身目标的探测能力。
量子雷达技术是近年来在量子计量领域新兴的一个重要研究方向，主要是利用光量子不同于经典电磁波的物理特性实现对目标的准确测量。相对于基于传统电磁理论的雷达，量子雷达不但具有更高的灵敏度及探测精度，而且具备更强的抗干扰和抗欺骗能力，量子雷达技术为隐身目标的准确探测提供了一种新的有效技术途径。目前对量子雷达的定义尚存在一些争议，但一般认为量子雷达分为三种，即单光子量子雷达、干涉式量子雷达以及量子照射雷达。
最后我司将开展外汇业务，并且于国际资深品牌平台澳盛集团合作，打造外汇交易新模式：
Australia ABS 澳盛集团—全球领先的在线经纪交易商
新年本公司正式开启外汇新的篇章。走向国际市场。
量子雷达是一个新兴的研究领域，其理论和实验研究处于起步阶段，有大量的问题有待解决，不过随着研究的继续深入，相信终有一天中国的量子雷达将会成为美日隐形战机的“克星”。 查看全部
2012年，在美国美国国防部高级研究计划局单光量子信息项目的资助下，美国罗切斯特大学光学研究所研究团队成功研发出一种抗干扰的量子雷达，利用偏振光子的量子特性来对目标进行探测和成像。该研究团队宣称，由于任何物体在收到光子信号之后都会改变其量子特性，可轻易探测到隐身飞机，而且几乎不可被干扰。
本文由金融分析师—毛小兰（）编撰，未经允许禁止转载！以下正文
而就在中国墨子号量子卫星成功发射后不久，也传来了中国电子科技集团第14研究所在量子雷达领域取得突破的捷报，达到国际先进水平。
该系统由中电14所智能感知技术重点实验室研制，在中国科学技术大学、中国电科27所以及南京大学等协作单位的共同努力下，经过不懈的努力。
完成了量子探测机理、目标散射特性研究以及量子探测原理的实验验证，并且在外场完成真实大气环境下目标探测试验，获得百公里级探测威力，探测灵敏度极大提高，指标均达到预期效果，取得阶段性重大研究进展与成果。
科技人员研究发现量子接收系统的噪声基底极低，相比传统雷达的接收机，噪声基底能够降低若干个数量级。雷达作用距离可以大幅提升数倍甚至数十倍。从而大大提升雷达对于微弱目标，甚至隐身目标的探测能力。
量子雷达技术是近年来在量子计量领域新兴的一个重要研究方向，主要是利用光量子不同于经典电磁波的物理特性实现对目标的准确测量。相对于基于传统电磁理论的雷达，量子雷达不但具有更高的灵敏度及探测精度，而且具备更强的抗干扰和抗欺骗能力，量子雷达技术为隐身目标的准确探测提供了一种新的有效技术途径。目前对量子雷达的定义尚存在一些争议，但一般认为量子雷达分为三种，即单光子量子雷达、干涉式量子雷达以及量子照射雷达。
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量子雷达是一个新兴的研究领域，其理论和实验研究处于起步阶段，有大量的问题有待解决，不过随着研究的继续深入，相信终有一天中国的量子雷达将会成为美日隐形战机的“克星”。
