在小说和影视中，有关毒药的情节常会令人着迷，但有时也让人深感困惑。解药解毒、“免疫”毒性、服毒假死，这些虚构作品的常规操作，它们在现实中真能实现吗？ 毒药必有解药？哪有这好事 断肠草正是情花的对头克星，中了浊目香必须取得解药八宝莲花露……在武侠故事里，毒药和解药的关系就像锁和钥匙，每种名字酷炫的毒药总会配上一款特别的解药——若没有它，中毒者的性命必定不保。 但这和现实情况完全不同：其实，绝大多数毒物都没有特效解药。 大部分毒物其实并没有解药可以用 | 作者绘图 现实中也存在一些对付特定毒物的解毒剂。例如，当常见药物扑热息痛过量中毒时，有一种对应的解毒剂名叫“N-乙酰半胱氨酸”。如果亚硝酸盐中毒，则可以用亚甲蓝来救治。如果是老鼠药“溴敌隆”中毒，维生素K1可以起到解毒作用。然而，和数量庞大的有毒物质相比，解毒剂的种类要少太多了。临床医学中对抗特定毒物的解毒剂只有大约40种[1]，一家医院能够常备的解毒剂种类比这还要少一些。 不过，“没解药”可不代表无法救治。一方面，洗胃、活性炭吸附等手段可以去除消化道中的毒物，避免它们继续被吸收，血液净化治疗也可以清除部分已经进入人体的毒物。另一方面，进行对症支持治疗也可以提高中毒者生存的几率。 另外，现实中的解药作用也没有那么神奇。它们确实能对抗特定毒药的作用，但并不保证完全消除中毒症状。同时，解毒剂本身也有副作用。 毒素抗性：这个可以有 通过“锻炼”获得某种抗毒能力，就可以避免被人暗算，或者利用它给仇人下毒——这剧情是很精彩，但人真的能后天获得“抗毒能力”吗？ 如果把范围放宽些，那么答案是肯定的——而且这种抗性你可能已经有了。 我们小时候接种过破伤风疫苗，这种疫苗的作用就是让人免疫毒素。破伤风菌会产生让人肌肉痉挛的毒性蛋白质，而疫苗的作用正是让免疫系统记住这种毒素的样子，并产生抗体中和它的毒性。当然，疫苗让人接触的不是毒素本身，而是它的失活版本。 打一针就能加毒抗性，是不是挺酷的？| pixabay 那要是不通过抗体免疫呢？ 当然，上面这大概还不是你想看的答案。我们熟悉的“毒药免疫”剧情和真正的免疫系统没什么关系，而是从小剂量开始服用某种毒物，直到机体对它产生耐受，就像《基督山伯爵》里写的那样。 这种对化学物质的耐受有时也确实存在。比如，在反复接触吗啡之后，人感受到的镇痛效果和副作用都会减弱。耐受一部分源于代谢的变化，另一部分则源于受体的改变。和对破伤风毒素的免疫相比，耐受的作用并没有那么充分。 对于药物，耐受作用可能会让治疗效果变差 | pixabay 人能通过耐受抵挡砒霜这样的经典毒药吗？我只能说缺乏证据，而且确切的证据估计以后也不会有——毕竟做这种研究也太违反医学伦理了。在体外实验中，确实发现过人类细胞对砷产生了一定耐受[2]，但这是否真能预防中毒则不好说。 历史上倒是有不少耐受毒药的传闻轶事，比如“施蒂利亚食砷人”。19世纪有文献称，这群人平时闲着没事就吃点砒霜，他们能从小剂量一直吃到比致死剂量还多——并且看起来依然很健康。 19世纪书籍中描绘的“施蒂利亚食砷人” | J. H. Pepper, The Boy’s Book of Metals, p. 433. 然而，这传闻并不可信。一方面，“食砷人”吞下的是固体颗粒，毒物并没有充分溶解，实际没有达到那么高的剂量；另一方面，“食砷人”当中也有慢性砷中毒甚至死亡的案例[3]。 可以肯定的是，小剂量服毒也会带来危险，这么“锻炼”自己肯定不是好主意。由于个体差异，一些人在较小剂量下就会中毒。比如毒药马钱子碱，它的潜在致死剂量大约是50-100毫克，但也曾有一位不幸的成年人只吃了16毫克就一命呜呼[4]。此外，长期接触毒药也可能产生累积毒性。具体到砷，长期接触还可导致癌症[5]。 中毒假死：这太难了 最著名的“毒药假死”剧情来自《罗密欧与朱丽叶》：朱丽叶服下药水，脉搏停止跳动、没有一丝呼吸，就像真的死了一样。然而，就在42小时后，她又再次苏醒过来。 画家Francis Sydney Muschamp描绘的罗密欧与朱丽叶 | artrenewal.org 一些信源认为，莎士比亚此处写下的“假死药水”可能源于颠茄。然而，这种有毒植物实际并没有“假死”效果：中毒者要么是陷入昏睡、仍有生命体征，要么是走向了真正的死亡。如果真的呼吸心跳近乎停止，脑组织也将迅速出现缺氧损伤，几十小时后再从这种状态恢复如初是办不到了。如果我能像朱丽叶那样从假死中醒来，恐怕是要立即把自己写成病例报告投稿《新英格兰医学期刊》——这么厉害的医学奇迹都实现了，还管它什么爱情呢。 颠茄（Atropa belladonna），原产于欧洲的著名有毒植物 | Kurt Stüber/Wikipedia 在现代影视中，另一种被描绘成“假死药”的东西是河豚毒素。例如，在电影《美国队长2：冬日战士》中，就有利用“河豚毒素B”假死的剧情[7]。 河豚毒素是一种让人肌肉麻痹的剧毒，中毒者可能会动弹不得、呼吸衰弱、心跳迟缓。此时如果不仔细检查，中毒者可能确实看起来像是“死了”。但关键依然在于，这是非常危险的状态，要想从中恢复，需要立即进行积极的抢救。 这样看来，如果一定要借助河豚毒素上演“假死”再“复活”的戏码，虚构作品中的人物不仅要冒险服毒，还得串通医生，在监护之下使用才行。但在医疗监护之下，“呼吸心跳缓慢”和真正的死亡也变得差别明显，想蒙混过关就很难了。 对故事中的毒药描写，你还有什么想吐槽的？

撰文：郝景 编审：寇建超 排版：张熙 炎炎夏日里，最舒服的事情之一莫过于傍晚和两三好友在路边喝着啤酒、吃着烧烤、唆着生蚝…… 然而，当你在享受生蚝这一美味的同时， 微塑料也如特洛伊木马一般不知不觉地进入了你的体内。 来源： Pixabay 早在 2018 年，包括美国有线电视新闻网（CNN）和英国《卫报》（The Guardian）等多家媒体就在报道中指出，科学家在人类的粪便样品中首次发现了微塑料；美国学者通过研究 150 个来自 14 个不同城市的水样本发现，83% 的样本中含有微塑料颗粒。 去年 12 月，来自意大利的科学家们首次在 人类胎盘 中发现了微塑料；也有研究发现， 婴儿奶瓶 、 一次性纸杯 中也有微塑料的存在；甚至，科学家在地球最低点马里亚纳海沟和地球最高点 珠穆朗玛峰 上也发现了微塑料。 可见，如今微塑料已是无处不在，人类的周围充斥着数不尽的微塑料。 研究证实，人体中微塑料的主要来源，除了生活中的塑料制品，还包括我们平时吃的海产品等。 近年来，科学家们相继在牡蛎（也就是我们常吃的生蚝）、贻贝和鱼类等食物中发现了微塑料。 此前，来自比利时和英国的研究人员也发现，海鲜中每 20 只贻贝就含有 90 颗微塑料颗粒， 如今，更糟糕的是，一项来自朴茨茅斯大学（University of Portsmouth）的最新研究发现：人类目前仍旧低估了微塑料在海鲜食品中的积累。 研究人员认为，对于生物摄入微塑料的影响，很多研究采用原始微塑料，忽视了海洋生态系统中微生物群落（大肠杆菌等）对微塑料的影响，因此不足以反映真实情况下微塑料对海洋生物的污染。 相关研究论文以 “The plastic Trojan horse: Biofilms increase microplastic uptake in marine filter feeders impacting microbial transfer and organism health” 为题，发表在科学期刊 Science of the Total Environment 上。 来源：Science of the Total Environment 实验结果显示， 牡蛎对那些大肠杆菌包被的微塑料的摄取量明显高于对原始微塑料的摄取量。 这种结果表明，海洋中滤食性动物对海洋环境中微塑料的吸收可能比以前认为的要大，包覆有微生物的微塑料被它们摄入后，可能会通过食物链转移到更高的营养级，从而会对野生动物、食品安全和人类的健康构成威胁。 什么是微塑料？ 先科普一下什么是微塑料。 微塑料是指直径小于 5 毫米的塑料碎片和颗粒。 这一概念是由英国普利茅斯大学的汤普森等人于 2004 年在一篇关于海洋水体和沉积物中塑料碎片的文章中首次提出，该文章发表在 Science 杂志上。 图｜化妆品中的微塑料 （来源 ： imaggeo ） 微塑料颗粒根据来源可分为一级和二级。 一级微塑料是在微尺度上生产制造的，比如化妆品、牙膏等生活用品中；二级微塑料通常是由较大的塑料碎片通过机械、光、化学、热和生物降解破碎而产生的。 尽管微塑料颗粒的粒径只有几微米到几毫米大小不等，听起来似乎不会产生太大影响，但也正是因为其体积小的特点，使其更容易排入外界环境中，造成微塑料污染。 由于其微小的尺寸，人类很难将其从环境中清除，这是它比一般不可降解塑料对环境更具危害的原因。 “海鲜” 中的微塑料含量被低估了 微塑料颗粒会通过许多途径，如河流运输、污水和废水排放、直接释放和大气沉积进入海洋环境。 微塑料在进入海洋以后，就会被各种微生物定植，形成多物种的生物膜，而这种覆盖生物膜的微塑料会被牡蛎、其他双壳类以及大多滤食性动物摄取 ，因此微生物也被转移到了生物体内。 在此次研究中，研究人员选用牡蛎代表海洋中滤食性生物，对欧洲扁平牡蛎对原微塑料和大肠杆菌包被微塑料的吸收和生物积累进行了对比。 通过监测牡蛎的耗氧量、呼吸速率、清除率、死亡率和状态指数，测定并比较了牡蛎对原微塑料和生物膜包被微塑料的生理反应，以此来说明生物膜对海洋滤食性动物摄入微塑料的影响。 来源：Science of the Total Environment 文章做出研究的创新之处在于：通过生物膜模拟了海洋生物存在的环境，可以更加真实地反映出微塑料在生物体内的积累。 实验中做了三组处理： A 组牡蛎：只喂海藻糊作为对照； B 组牡蛎：喂食海藻糊和原微塑料； C 组牡蛎：喂食海藻糊和微塑料接种大肠杆菌。 其余条件保持相同。 图｜在接触微塑料之前（第 3 天）、期间（第 9 天）和之后（第 14 天）的呼吸速率（来源： Science of the Total Environment ） 实验发现，在处理第 9 天和第 14 天以后，暴露在含有大肠杆菌微塑料的牡蛎消耗的氧气均高于其他处理，这表明了其对海洋中微塑料的吸收要大于前人所研究的结果。 图｜牡蛎暴露于原始（处理 B）和大肠杆菌涂层（处理 C）微塑料的每组组织（鳃和覆盖物、唇瓣、消化组织和性腺、内收肌）中的微珠残留百分比（来源： Science of the Total Environment ） 除了要了解牡蛎对微塑料的吸收外，还要知道微塑料在其中的残留的情况。实验结果表明，原始微塑料在牡蛎体内的残留在 0.13%，而包覆有大肠杆菌的微塑料的残留率为 0.43%。 所以，生物膜可以使微塑料表面对海底滤食性动物更具吸引力，增加摄入的微珠数量。 对人体健康危害巨大 已有研究证实， 微塑料可通过食物链、饮水进入人体 。原本非人类需要的物质进入人体，自然会对人体造成一些影响。 那么，微塑料究竟对人体是否有危害以及有何危害？ 一般存在两种不同的看法。 联合国粮食及农业组织根据 2017 年的微塑料调查指出：微塑料或许并不会对人类造成危害。因为对于啮齿类动物来说，直径超过 150 微米的微塑料会通过粪便被排除，不会被吸收，因此被人体摄入的微塑料被人体吸收的概率不大。 而另一些研究认为，微塑料对人体的危害，不仅仅是由于微塑料本身，更因为制造塑料的成分和塑料表面吸附的物质。 塑料本身作为高分子聚合物是无毒的，但是在生产塑料中需要添加的一些助剂以改变塑料的性能，例如抗氧化剂、增塑剂、偶联剂、颜料等。 来源：网络 就以增塑剂来说，以邻苯二甲酸酯占主要增塑剂的 69%，但此类化合物会形成假激素，干扰生物体的内分泌功能。 儿童玩具和一些用品中溶解出的邻苯二甲酸酯会危害儿童的肝脏和肾脏，更有引起儿童性早熟的倾向。 除此之外，微塑料的吸附性很强，尤其是对于有机物（如在工业上无实际用途的副产物二噁英等）的吸附。其进入人体后会对人体的生育造成一定的危害。停留在肠道中的微塑料也会给人体造成机械损伤、引起组织炎症等等。 此外，微塑料的病原微载体的作用不仅对水生野生动物，对食品安全和人类健康构成威胁，还对渔业和水产养殖业产生负面影响。 因此，使用原始微塑料来研究对滤食动物的影响，忽视自然环境中可能存在的生物膜，可能会导致低估微塑料污染对野生动物和生态过程的真正风险，以及微塑料作为病原体传播媒介的关键作用。 就如朴茨茅斯大学海洋生态与进化博士 Joanne Preston 博士说：“微塑料确实是海洋世界的‘特洛伊木马’。虽然目前我们尚不清楚微塑料会对食物链产生多大影响，但未来可能是由于这些生物摄入更多的塑料，导致各类疾病，最终对人类的健康产生负面影响。” 因此，这项研究让我们进一步发现了微塑料对食物链的更多潜在危害。 此前我们一直低估了塑料对自然生态的影响，但随着欧洲颁布的 “禁塑令”，以及近年来我国颁布的 “限塑令” 的实施，个人的禁塑、限塑行动也势在必行。

近日，谷歌在一篇预印本论文中表示，其首次使用 “悬铃木” （Sycamore）量子计算机创造出了 “真正的时间晶体”。 图 | 在不消耗能量的情况下时间晶体可在两种状态间来回翻转（来源：Quanta Magazine ） 参与该研究的科学家超过 80 人，分别来自斯坦福大学、普林斯顿大学、MIT 和德国德累斯顿马普固体化学物理学研究所（德累斯顿）等科研院所，论文标题为《在量子处理器上观测时间晶体的本征态序》（Observation of Time-Crystalline Eigenstate Order on a Quantum Processor ）。 图 | 论文作者多达八十几位（来源：arXiv） 论文作者之一的德累斯顿研究所物理学家罗德里希・莫斯纳（ Roderich Moessner）告诉媒体：“这一结果是惊人的，我们逃避了热力学第二定律。” 此前，许多学者都在尝试模拟和制造时间晶体，但始终未能如愿。在谷歌量子计算机 “悬铃木”的帮助下，该团队实现了之前从未完成的实验，即模拟那些人类可以想象、但自然界可能永远不会存在的东西。 图 | 本征态中的序（来源：arXiv） 北京理工大学物理学院教授尹璋琦分析称，在 2017 年科学家已经观察到这类离散时间晶体。一般来说，给一个系统做周期性驱动，系统很快就会热化，它的运动也变得杂乱无章。 而离散时间晶体会长时间稳定，它并不会吸热，整个系统在外界驱动下不断地翻转，步调保持一致，不会变得杂乱无章。不仅如此，离散时间晶体还破缺了时间对称性，比如说外加驱动周期为 T 时，离散时间晶体翻转的周期为 NT，这里 N 是一个大于 1 的数。 以往的实验对于系统初态要求很苛刻，必须初始化到某个初态才能展现出离散时间晶体的特性。此次实验实现的离散时间晶体很稳定，更一般的本征态也可出现时间晶体。也就是说，本次成果展示了一个非平衡的、可长时间存在，且破缺了离散时间平移对称性的离散时间晶体。 目前还不清楚离散时间晶体是否有实际用途，但其稳定性和可预测性或许会成为突破口。 当它处于周期运动状态时，如果对其进行规律性观察，就会得到时间晶体的确定状态，这或可帮助量子计算机进行信息储存。还有一些科学家认为，时间晶体或将揭示时间本质的深刻含义。 （来源：arXiv） 巨头谷歌和物理学家的 “天作之合” 此次谷歌和科研院所的合作，可谓 “门当户对”。当时，前文所述的物理学家组成的时间晶体团队，找到了谷歌量子计算团队。 莫斯纳表示，2019 年他看到谷歌宣布 “悬铃木” 量子计算机成果时，就意识到 “悬铃木” 可能 “正是他的菜”。 巧的是，当时谷歌也在寻找能测试机器性能的任务，谷歌理论物理学家科斯佳・克切吉（Kostya Kechedzhi）表示，他们的工作是尝试将这台机器用作研究新物理、或新化学的科学工具。 但是，作为该公司第一台量子计算机成品，“悬铃木” 的运算错误率太高，难以运行专为成熟量子计算机设计的密码算法和搜索算法。因此，这支由世界顶尖物理学家组成的时间晶体团队、与谷歌一拍即合。 （来源：谷歌 ） 量子计算机的主要优势在于，它能调整量子比特之间的相互作用强度，而它本身也由量子比特组成。 据悉，谷歌的量子比特由超导铝条组成，每个超导铝条都有两种可能的能量状态，因此可通过编程来表示粒子向上或向下的自旋，每个粒子都能同时保持两种可能状态，并被标记为 0 和 1。 而这种可调性，恰好是实现离散时间晶体的关键。研究中，该团队使用一个带有 20 个量子比特的芯片作为时间晶体，通过为每个初始配置运行数万次测试，并在运行不同时间间隔后、去测量量子比特的状态，借此可观察到在两个多体局域化状态间，自旋系统正在进行来回转换。 图 | 观察特征态顺序并与瞬态现象的区别（来源：arXiv） 冰作为一种空间晶体，它的物质状态特点是极其稳定，只要不超过 0 摄氏度，即使出现温度大幅波动，冰仍然可以保持固态。类似的，研究人员发现微波脉冲只要在小于 180 度的范围内翻转自旋方向，自旋就能在两个脉冲后重返初始方向，就像小船在睡眠上回左摇右摆，只要船不翻，就能恢复姿势。 尹璋琦告诉 DeepTech，该成果属于基础研究，和老百姓的生活没有太大关系。其本质在于不光是验证一个基础问题，也在于测试量子计算机的性能。 据了解，谷歌为了做本次实验，特意提升了量子计算机的性能比如量子逻辑门的保真度等。通过一系列的标定和验证，最终有望让量子计算逐渐走向实用。 尹璋琦说自己一年前就看到了谷歌的理论方案，国内也有团队在做相关的实验研究。他还表示，国内的腾讯公司在超导量子计算实验上，已经发表过两篇论文，阿里巴巴、华为和百度等公司也有量子计算研究的相关团队。 图 | 通过量子典型性探测平均光谱效应（来源：arXiv） 时间晶体的 “前世今生” 时间晶体听起来很玄幻，但它既不是电影《复联》中的时间宝石，也没有穿越时空的力量，它是物理学家多年来正在努力创造的新物质状态，并且是一种不会自然存在的状态。 尹璋琦告诉 DeepTech：“时间晶体于 2012 年由诺奖得主、美国犹太裔理论物理学家弗朗克・韦尔切克（Frank Wilczek）提出。 和时间晶体对应的是空间晶体，盐、水晶和钻石等都是空间晶体，它们的表现在于一个原子在空间中周期性地排列，形成了空间上的结构。 韦尔切克认为，既然在空间中有结构，那么在时间中是否有结构？如果有的话，那么在时间中应该也能形成晶体，借此他提出了时间晶体的概念。” 图 | 弗朗克・韦尔切克（Frank Wilczek）（来源：资料图） 韦尔切克曾表示，这个想法是他在教授普通空间晶体课程时冒出来的，他说：“如果你从太空的角度思考晶体的构成，自然而然地就会想到时间是不是会影响晶体行为。” 但尹璋琦也表示，时间晶体也引起了较大争议，受限于理论原因，韦尔切克的最初设想很难做到。 后来，人们把时间晶体的概念做了推广，即由无外加驱动且处于平衡态的时间晶体，推广到周期性驱动下处于非平衡态的离散时间晶体。所谓离散时间晶体，指的是它能自发地破缺系统离散的时间平移对称性。 图 | 尹璋琦（来源：资料图） 说到这里尹璋琦打了个比方，处于离散时间晶体态的 “鼓”，敲它两下（或者更多）才会响一声，也就是说鼓的响应少于外界对它的驱动。假如驱动周期是一秒钟，而鼓震动的周期是两秒钟，也就是鼓不按照外界的驱动来走，这就等于鼓的时间平移性被破缺了。 简单来说，时间晶体一旦处于激活状态，不需要能量输入就可以不断地、有规律地 “左右横跳”。因为其运动具有周期性，所以在一个特定时间点观察时间晶体，就一定会得到期望看到的样子。 不同团队的殊途同归？ 一直以来，关于时间晶体的研究，都有几条路线，其中有两条路线比较知名。 第一条路线发生在 2015 年，也是本次谷歌团队联合开发的路线。该团队发现，在特定方式下如果用激光刺激上述系统，粒子就会来回反复翻转，在两个截然相反的多体局域化状态之间，粒子会进行永远的重复循环，并且不会从激光中吸收任何净能量。 当时他们并未把该成果与 “时间晶体” 联系起来，只是发表了论文，并用 “第一个多体、非平衡的相” 阐述了这种新型物质状态，后来在一名审稿人的提醒下，他们才将该成果与 “时间晶体” 联系起来。 图 | 用于存放谷歌量子处理器的低温恒温器（来源：资料图） 第二条路线指的是，韦尔切克此前的学生、现为加州大学圣塔芭芭拉分校理论物理学家的切坦・纳亚克（Chetan Nayak），与马里兰大学的物理学家克里斯・门罗（Chris Monroe）联合使用电磁场来捕获和控制离子。2017 年，该团队的相关论文发表在Nature上。 尹璋琦评价称，2017 的实验只有十个量子比特，且只能在特定初态下看到离散时间晶体，系统稳定性不足。而本次的谷歌实验是三年前的后继，其更加符合理论构想和设计，即在更大的系统和更一般的初态中做出了时间晶体，也做出了一些非平衡的相变。 牛津大学凝聚态物理学家约翰・查尔克（John Chalker）持有相同观点，他告诉媒体：“有充分的理由认为，此前的实验都没有完全成功，量子计算机将特别适合此类工作，比那些早期实验做得更好。” 就在 2021 年 6 月，纳亚克团队在Science上发论文称，他们用被捕获的离子实现了与时间晶体很相似的状态，其在两种状态之间转换的周期性变化，和真正的时间晶体非常相似。 这种状态不是永恒的，如果实验运行的足够长，系统就会趋于平衡，循环也会被破坏。纳亚克评价自己的成果称：“有了时间晶体，时间似乎突然与其他三个维度站在一起了。” 但也有人不同意这种说法，认为 “目前的时间晶体仍不能完美地统一时间和空间”。不过，在探索量子计算机的可能性的推动下，未来将出现更多讨论。凝聚态物理学的研究重点，也可能会从研究大自然赋予我们的东西，转变为想象量子力学允许的奇特物质形式。

近日，新冠病毒变异毒株“德尔塔”（Delta）正在全球肆虐，已成为全球疫情流行的最主要毒株，近期国内本土疫情几乎均由“德尔塔”变异株引发。 那么这回疫情可控吗？国家卫健委5日表示，此轮疫情总体形势可控，只要各地严格落实好各项防控措施，疫情在两到三个潜伏期内就能得到基本控制。 有的人可能会问，从个人角度来说，如何防控“德尔塔”毒株？平时我们容易做错的情况都有哪些？ 今天我们就来好好说一说这个事情。 德尔塔毒株有多“强大”？ 人感染德尔塔毒株后1-3天即可发病，传染性比普通毒株高1倍，10天内可以传播5代。 与之前的新冠病毒相比，它具有感染后病毒载量高、潜伏期短、传播力强、核酸转阴时间长、容易出现重症、可能存在免疫逃逸等特点，是迄今为止发现的最易传播的新冠病毒毒株。 首要防护措施：戴口罩 德尔塔毒株是新冠病毒的变异株，其传播途径还是经呼吸道飞沫和密切接触传播，接触病毒污染的物品也可能造成感染，在相对封闭的环境中暴露于高浓度气溶胶情况下存在经气溶胶传播可能。 因此，戴口罩遮住口、鼻保护好呼吸道依然重要。 国家卫健委表示，新冠疫苗对德尔塔变异株仍然有良好的预防和保护作用，能降低病毒在人群中的传播风险，减少感染者的传播力，有效降低感染后的重症发生率和病死率。 但所有疫苗保护效力都难以达到100%，个体差异以及病毒突变对现有疫苗产生免疫逃逸均会导致少数“突破感染”的发生，即病原体突破疫苗防线，导致完成疫苗接种的人感染疫苗本该预防的疾病。 老年人和患基础疾病者是“突破感染”后发展为重症乃至死亡的高危群体。在没有形成免疫屏障的情况下，新冠病毒依然容易传播。 所以即便是接种了新冠肺炎疫苗，在进入人员密集或通风不良的公共场所时、乘坐电梯或公共交通工具时、有发热或咳嗽等症状时、就医时最好还是正确佩戴口罩。 如何正确佩戴口罩？ 1、清洁双手：佩戴前或摘除口罩前后要在流动水下用肥皂洗手，或用免洗手消毒剂揉搓双手，摘除口罩时不用手直接接触口罩朝外部分； 2、分辨内外：佩戴前将鼻夹侧朝上、深色面朝外（无颜色区别的根据褶皱判断，褶皱向下为外）； 3、保证严密：佩戴时将双手指尖置于金属鼻夹中部，顺着鼻梁两侧及脸部按压，调整口罩使其贴合面部保证密闭性，快速深呼吸检查是否漏气。 戴口罩有哪些常见错误？ 错误1：是个口罩就可以 棉布口罩、海绵口罩、活性炭口罩等预防感染的效果有限，建议正确佩戴一次性使用医用口罩或更高防护级别的口罩，如医用外科口罩或对非油性颗粒过滤≧95%的N95、KN95等口罩。避免同时佩戴多个口罩或带呼吸阀的口罩。 错误2：随便戴上就可以 口罩要规范佩戴，将口、鼻、下巴完全包裹住才能保证防护效果。 错误3：不脏可以一直用 一次性医用口罩不可以清洗，佩戴使用中如发现明显潮湿或脏污时，建议立即更换新口罩，以免影响防护效果。 错误4：口罩用后随意丢 健康人群用过的口罩可直接丢弃到垃圾桶内；有发热、感冒症状的人群用过的口罩建议喷洒消毒液或用塑料袋密封后丢弃到垃圾桶；如果在医疗机构内，可直接扔到医疗废物垃圾桶内。 错误5：偶尔摘下透透气 在人员拥挤、密集或通风不良的环境中摘下口罩或露出鼻子透气会增加感染风险！建议正确佩戴口罩，保持1米以上社交距离，加强室内的通风换气。 错误6：大家都戴我可以不戴 口罩既可以防止病毒通过呼吸道入侵，也可以防止病毒通过呼吸道散播到环境中。为了自己和他人的健康，请在人多拥挤时、进入公共场所时、乘坐电梯或公共交通工具时正确佩戴口罩。 这些也必须要注意 咳嗽或打喷嚏时不需要摘下口罩。如若摘下口罩可用纸巾或肘部遮掩口鼻，口罩应适时更换。 儿童在做体育运动或体力活动时不应戴口罩，以免影响呼吸。 通常不要求≦5岁儿童戴口罩；身体良好的儿童可以佩戴非医用口罩或织物口罩；有疑似新冠肺炎症状的儿童如能接受应戴医用口罩。 帮小朋友佩戴或整理口罩时，要做好手卫生。不要用不干净的手触碰孩子的口罩或脸部。 本文专家:张政，广州市海珠区疾病预防控制中心副主任医师 本文审稿:杨波，广州市海珠区疾病预防控制中心主任医师

反反复复强调，不要接触毒品。 很多人一提起“毒品”，也是避之不及，但奈何毒品的呈现方式总是变幻多端。 ​ 时代在进步，各种毒品的隐蔽性和诱惑性也不断增强。 日前，第三代毒品因其危险性更高引发热议，尤其典型的当属“听话水”。 ​ 微博截图 “听话水”到底是什么？如何做到远离毒品？一起来看…… “听话水”究竟是什么？ “听话水”是以第三代毒品为主原料的软性毒品。 第三代毒品是第二代毒品——化学合成毒品的变种，通过对这些化学合成毒品结构进行修饰改变而产生区别于原毒品的新结构，但是，其危害性与原化学合成毒品相差无异。 ​ 新闻视频截图 那为什么将其命名为“听话水”、“失忆水”、“迷奸水”、“神仙水”等呢？ 这是因为该类毒品非常易于伪装，其主要成分是γ-羟基丁酸（Gamma-Hydrobutyrate，GHB）。它是一种无色，无味又易溶于水和酒精的中枢抑制剂，在饮料、酒水中添加后很难被察觉。 因此，它就成为了许多不法分子实施违法犯罪行为的“优选”之一。 ​ 在临床上，GHB主要用作麻醉剂，但其安全剂量范围很小，过量就会产生恶心、失去意识、心率减慢、头晕、记忆力丧失等致命危害。 而更为不幸的是，目前没有针对GHB的特殊解毒剂。而且与其它毒品混合，危害增强。 因此，在我国GHB属于第一类管制精神药物，受到严格的管控。走私、贩卖、吸食GHB等行为都将承担法律责任。 想要更好的避免接触毒品，先要了解毒品种类有哪些？ 现有的毒品都包括哪些？ 按照毒品“流行”的时间顺序，将其分为三代。 第一代毒品：主要从罂粟等毒品原植物中提取的来，它们为传统毒品。主要包括有鸦片、海洛因、大麻等等。 鸦片：从罂粟里提炼出来的一种棕褐色或黑色膏状物，主要成分是吗啡。鸦片成瘾初期常常极度地兴奋，长期将导致肌体消瘦，免疫功能丧失，易发多种疾病至亡。 海洛因：是一种以吗啡作为合成起点得到的半合成毒品，俗称“白粉”。成瘾快速，毒性强烈，使用后有短暂快感继而出现头晕眼花、呼吸困难等症状，可引起呼吸衰竭，从而导致死亡。 大麻：是一种桑科大麻属的一年生植物。其有效成分主要为四氢大麻酚，可损害大脑，过量吸食会出现幻觉、精神失常等症状。 第二代毒品：是通过人工化学合成的合成毒品。主要包括冰毒、摇头丸、麻古等。 冰毒：化学名称为甲基安非他明，是一种无味或微有苦味的透明结晶体，由于外形如冰，因此被称作“冰毒”。小剂量吸食会出现短暂的兴奋，作用强而快，大剂量吸食出现情绪激动，性欲亢进和暴力倾向。 麻古：可以看作是一种加工后的冰毒片剂。主要毒性成分是甲基安非他明，因此成瘾症状与冰毒类似。可直接对人体中枢神经系统造成影响。 摇头丸：含有苯丙胺类兴奋剂成分的片或丸剂。因服用后出现摇头晃脑、性冲动、幻觉及暴力倾向等症状，故被形象称为“摇头丸”。 ​ 第三代毒品：是一种“新精神活性物质”，其可以看作是第一、二代毒品的衍生物。 大部分的新精神活性物质都是不法分子为了逃避法律打击，对管制毒品进行化学结构修饰得到与原毒品结构相似的类似物，但这种毒品类似物的毒性可能更强，甚至是第一代毒品的1000倍。 袋装的“绿茶”摇身一变变成具有使人致瘾和致幻的尼美西泮。 儿时的“软糖”零食竟然掺入了致幻剂四氢大麻酚。 新型毒品“奶茶粉”冲泡后竟与普通奶茶无异。而其实主要成分是具有“失身药”恶名的氯胺酮和摇头丸。 特制的“可乐”集合多种毒品氯胺酮、冰毒于一体。比冰毒危害更大，喝完就全身高热发狂。 混合毒品“跳跳糖”，吃一口可能你的大脑一两天都处于“跳跳”中。 此外，还有下面这些，一定要警惕，千万别碰！ ▼ ​ ​ ​ ​ 如何做到远离毒品？ 面对极易伪装的新型毒品，需要我们不断提高防毒意识，对此给出一下建议。 复杂地不去 — 不要独自去酒吧、夜店等环境较复杂的场所； 陌生人不见 — 尽量避免与陌生网友单独见面； 生人物不食 — 陌生人给予的食物、饮品等不可随便接受； 视线外不要 — 不让自己的饮品离开视线，离开视线的饮品不再饮用； 可疑物报警 — 如发现疑似毒品，机智拒绝并保留证据及时报警。 防毒意识牢记心 警惕身边 特制“可乐”、跳跳糖、奶茶粉等 一旦发现疑似毒品 抵住诱惑 果断拒绝 保护自身安全的前提下 及时报警 本文专家:汪小欢，复旦大学医学博士

本文提出了一个新的损失函数，混合交叉熵损失（Mixed CE），用于替代在机器翻译的两种训练方式（Teacher Forcing和 Scheduled Sampling）里常用的交叉熵损失函数（CE）。 Mixed CE实现简单，计算开销基本和标准的CE持平，并且在多个翻译数据的多种测试集上表现优于CE。这篇文章我们简要介绍Mixed CE的背景和一些主要的实验结果。 文章和附录：http://proceedings.mlr.press/v139/li21n.html 代码：https://github.com/haorannlp/mix 1 背景 本节简单介绍一下 Teacher Forcing和 Scheduled Sampling 的背景。 Teacher Forcing[1]训练方式指的是当我们在训练一个自回归模型时（比如RNN，LSTM，或者Transformer的decoder部分），我们需要将真实的目标序列（比如我们想要翻译的句子）作为自回归模型的输入，以便模型能够收敛的更快更好。通常在Teacher Forcing（TF）这种训练方式下，模型使用的损失函数是CE： 值得注意的是，机器翻译（MT）本身是一个一对多的映射问题，比如同样一句中文可以翻译成不同的英文，而使用CE的时候，因为每个单词使用一个one-hot encoding去表示的，这种情况下MT是被我们当作了一个一对一的映射问题。这种方式可能会限制模型的泛化能力，因为使用CE的模型学到的条件分布 更接近于一个one-hot encoding，而非数据真实的条件分布 。但不可否认的是，即使模型用CE训练，它在实践中也取得了很好的效果。CE在实践中的成功意味着模型学习到的条件分布 可能也包含着部分真实分布 的信息。我们能不能在训练的时候从 提取 的信息呢？这就是我们的Mixed CE所要完成的目标。 虽然TF训练方式简单，但它会导致exposure bias的问题，即在训练阶段模型使用的输入来自于真实数据分布，而在测试阶段模型每一时刻使用的输入来自于模型上一时刻的预测结果，这两个输入分布之间的差异被称作exposure bias。 因此，研究者们进而提出了Scheduled Sampling[2]（SS）。在自回归模型每一时刻的输入不再是来自于真实数据，而是随机从真实数据或模型上一时刻的输出中采样一个点作为输入。这种方法的本质是希望通过在训练阶段混入模型自身的预测结果作为输入，减小其与测试阶段输入数据分布的差异。也就是说，SS所做的是让训练输入数据分布近似测试输入数据的分布，从而减轻exposure bias。 而另一种减轻exposure bias的思想是，即使训练和测试阶段输入来自不同的分布，只要模型的输出是相似的，这种输入的差异性也就无关紧要了。我们的Mixed CE就是想要达到这样的目标。 需要注意的一点是，SS本来是用于RNN的，但由于Transformer的兴起，后续的研究者们提出了一些改进的SS以便适用于Transformer decoder在训练阶段能够并行计算的特性。即运行Transformer deocder两次，第一次输入真实的数据 ，然后从t时刻的输出分布里采样一个数据点 , 最终得到一个序列 。接着，将 和目标序列 里面的元素随机进行混合，得到新序列 。然后把 作为decoder的输入，按照正常方式进行训练。 2 方法 我们提出的Mixed CE可以同时用于TF和SS两种训练方式中。 在TF中，为了应用MixedCE，我们首先做出一个假设：如果模型当前预测的概率最大的token和目标token不一致，那我们认为预测的token很有可能是目标token的同义词或者同义词的一部分。 我们做出这个假设是因为在实际中的平行语料库里，同样一个源语言的单词在目标语言会有多种不同的翻译方式。如果这些不同的翻译在语料库里出现的频率相差不多，那么在预测该源语言单词时，模型非常有可能给这些不同的翻译相似的概率，而概率最大的那种翻译方式恰好是目标token的同义词。 具体来说，Mixed CE的公式如下： 这里的是模型在当前时刻模型预测的最有可能的结果，而根据我们之前的假设，有可能是的同义词。Mixed CE通过以 作为目标进行优化，有效利用了 中含有的真实分布 的信息。同时，这里的 ， 是当前训练的iteration，total_iter代表了总的训练轮数。随着训练的进行，模型的效果越来越好， 会不断增大，Mixed CE中第二项的权重也就越大。 在SS中，Mixed CE的形式类似于上述公式： 这里的 是对第一次运行Transformer decoder的输出进行greedy采样的结果。第一次运行Transformer decoder时的输入是真实的目标序列，而第二次运行时的输入是序列 。通过优化这个目标函数的第二部分，无论模型输入是 还是 ，模型总是能够输出相似的结果，也就是说，模型能够忽略输入分布的差异，从而减轻了exposure bias的问题。 值得注意的是，相比于CE，Mixed CE在训练期间只增加很少的计算量，额外的计算量来自于寻找模型预测结果的最大值。 3 实验 由于篇幅有限，我们只列出几个重要的实验结果，更详细的实验结果可以在原文中找到。 在TF训练方式中，我们在WMT’14 En-De上的multi-reference test set上面进行了测试。在这个测试集中，每个源语言的句子有10种不同的reference translation，我们利用beam search为每一句源语言句子生成10个candidate translations，并且计算了每一个Hypothesis相对于每一种reference translation的BLEU分数，并且取它们的平均值或者最大值。结果如下： 我们可以看到Mixed CE在所有reference上面始终优于标准CE。 另外，我们也在一个paraphrased reference set（WMT’19 En-De）上面进行了测试。这个测试集里面的每一个reference都是经过语言专家的改写，改写后的句子结构和词汇的使用都变得更复杂。结果如下： Mixed CE仍然优于CE。通常在这个测试集上，0.3~0.4 BLEU的提升就表明效果就很显著了。 由于Mixed CE的形式类似于label smoothing，所以我们也具体比较了Mixed CE和label smoothing。我们利用Pairwise-BLEU（PB）衡量模型输出分布的平滑程度，PB越大，输出分布越陡峭，反之则越平滑。结果如下： 可以看到，加入label smoothing之后，输出分布变得更加平滑，而Mixed CE使得输出分布变得更加陡峭。所以Mixed CE和label smoothing是不同的。并且从BLEU的分数可以看出， label smoothing和Mixed CE并不是一个互斥的关系，两者共用效果会更好。 在SS中，我们以SS和word oracle（SS的一个变种）作为Baseline。结果如下： 可以看到Mixed CE总是好于CE。此外，我们在论文中还提供了ablation study，以确认Mixed CE中的第二项对性能的提升是必不可少的。 此外，我们在附录中也列出了一些关于domain adaptation的初步实验，欢迎大家继续探索Mixed CE在其他领域的应用。 4 结论 在本文中我们提出了Mixed CE，用于替换在teacher forcing和scheduled sampling中使用CE损失函数。实验表明在teacher forcing里，Mixed CE在multi-reference, paraphrased reference set上面的表现总是优于CE。同时，我们也对比了label smoothing和Mixed CE，发现它们对输出分布的影响是不同的。在scheduled sampling当中，Mixed CE能够更有效的减轻exposure bias的影响。 参考文献 [1]. Williams, R. J. and Zipser, D. A learning algorithm for continually running fully recurrent neural networks. Neural Computation, 1(2):270–280, 1989. [2]. Bengio, S., Vinyals, O., Jaitly, N., and Shazeer, N. Scheduled sampling for sequence prediction with recurrent neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems, volume 28, pp. 1171–1179. 2015.

编译 | 杨畅 编辑 | Panken 智东西8月6日消息，据国际市场研究机构Counterpoint Research报道，小米智能手机销量在2021年6月超过三星和苹果，首次成为全球第一大智能手机品牌，其销量占全球月度市场份额的17.1%。 2021年6月小米的智能手机销量月环比增长26%，成为当月增长最快的品牌。从2021年第二季度全球各智能手机品牌销量角度来看，小米也是全球第二大智能手机品牌。 自小米从2011年成立以来，其智能手机累计销量接近8亿部。 ▲2015年6月-2021年6月全球智能手机月度销售份额趋势（%） Counterpoint Research研究总监塔伦·帕塔克（Tarun Pathak）评论这一使得小米获得标杆地位的市场变化时说：“自从华为智能手机销量开始下降以来，小米一直不断积极努力去填补华为销量下降形成的缺口。OEM（原厂设备制造商）一直在华为和荣耀的传统市场（如中国、欧洲、中东和非洲）上扩张。” 他还提到今年6月份，中国、欧洲和印度智能手机市场的复苏，以及三星智能手机出货量因供应受限而下滑，这些进一步帮助了小米。 在谈到中国智能手机市场和三星供应紧张时，资深分析师瓦伦·米什拉（Varun Mishra）说：“受到618购物节的推动，中国智能手机市场月环比增长16%，其中增长最快的OEM是小米，这得益于小米在低线城市积极的线下扩张，以及其Redmi 9、Redmi Note9和Redmi K系列智能手机的稳定表现。” 他补充道，与此同时因为越南新一波新冠疫情，6月份三星智能手机生产中断，这导致该品牌面临跨渠道短缺问题。小米凭借其强大的中端产品组合和广的市场覆盖面，成为三星A系列手机留下短期市场缺口的最大受益者。 米什拉认为，如果越南的情况没有改善，三星的生产可能会继续受到打击，小米会继续从三星那里获得智能手机的市场份额。不过一旦三星恢复生产，全球智能手机排名很可能会再次洗牌。 结语：小米智能手机全球销量增势明显 小米销量上的突破可能受多方因素影响，但根据Counterpoint Research数据来看小米近2年的月度变化，小米的增势还是比较明显的，不像苹果和三星波动较大。 小米月销量成为全球第一，对于国产手机来说算是一大突破。

编译 | 李慧楠 编辑 | 江心白 智东西8月6日消息，据外媒BUNIESSKOREA报道，美国当地时间8月3日，美国纽约参议员Chuck Schumer称三星电子决定即将在美国投资170亿美元建造新工厂。 今年7月，三星电子高管份来到纽约州杰纳西县（Genesee）参观了占地约1250英亩的纽约西部科技先进制造园区（Western New York Science Technology Advanced Manufacturing Park ）。 据悉，该园区拥有丰沛水电资源和人力资源，这些资源对半导体制造来说是极其重要的。此外，三星电子最重要的客户之一IBM（国际商用机器公司）也位于园区附近。 Schumer称，纽约西部科技先进制造园区是三星电子的第一个候选地点，预计三星电子还会在美国其他地区进行类似的选址。 三星电子美国奥斯汀半导体厂（Austin Semiconductor）回应：“我们正在寻找几个施工的候选地点，但是在哪里建造新的工厂，目前还没有确定。” 结语：三星加速海外扩张稳固排名 三星本次在美扩张，也意味着三星将在美国打开更大市场。同时，三星全球海外工厂也在持续扩张中，目前三星的制造厂已遍布全球。 从加大对海外市场的投入来看，三星电子更希望在全球稳固排名。但同时，三星也面临着同行业巨大的竞争力，或许加速扩张海外工厂，有助于三星长久发展。

作者| 徐珊 编辑| 云鹏 智东西8月6日报道，今天下午，深圳AI企业云天励飞通过上交所上市委审核正式过会，距离科创板上市又近了一步。这也为扎堆冲向IPO的AI产业传递来积极的信号。 作为国内AI公司中率先冲刺科创板上市的代表企业之一，云天励飞聚焦视觉AI领域，是国内少有具备“算法+数据+芯片+应用+服务”端到端整体解决方案的AI公司，也是业内较早实现动态人像系统在国内一线城市落地的AI企业之一。 上会稿显示，2018-2020年，云天励飞营收呈加速增长趋势，分别为1.3亿元、2.3亿元、4.3亿元。围绕算法芯片化和端云协同两大核心技术壁垒，云天励飞已在深圳、东莞、成都等多个城市的数字城市、人居生活场景中有可复制性强的标杆AI落地项目。 云天励飞本次拟公开发行不超过88,783,430股，募资共30亿元，用于城市AI计算中枢及智慧应用、面向场景的下一代AI技术、基于神经网络处理器的视觉计算AI芯片等研发项目。 作为率先冲击科创板的AI独角兽之一，云天励飞有何技术优势？它的落地应用情况又如何？通过解读云天励飞IPO文件、分析其技术产品以及应用案例，我们一起来深入认识这家独角兽的不同之处。 一、三年营收逾7亿元，云天励飞主打数字城市AI产品 过去三年，云天励飞的营收呈现翻倍增长。除了数字城市运营管理业务，人居生活智慧化升级的业务比例也在不断增长。此外，云天励飞自研的AI推理芯片也开始创造一定的业务营收。 由上会稿可知，云天励飞在2018年、2019年和2020年的营收分别是1.3306亿元、2.3041亿元和4.2633亿元，合计7.898亿元，营收保持较高增速，报告期营收复合增速约80%。 但由于人工智能领域存在前期研发投入高的特点，云天励飞目前尚未盈利以及存在未弥补亏损。云天励飞公司在2018年—2020年净利润分别是-1.981元、-5.097亿元和-9.418亿元（含股份支付），扣非后归母净利润分别为-2.017亿元，-3.131亿元和-2.567亿元。 上会稿显示，云天励飞的主营业务为数字城市运营管理、人居生活智慧化升级以及AI芯片三大模块。其中，数字城市运营管理和人居生活智慧化升级业务还包含相关AI产品整体解决方案。 云天励飞主要的终端客户群体以各地政府、公安局、社区街道、机场车站等交通枢纽的业主单位、大型企事业单位等为主。 二、打造两大核心技术平台，量产自研AI推理芯片 目前，云天励飞以“端云协同”为核心技术路线，以算法芯片化为核心技术能力，打造了算法平台、芯片平台两大大核心技术平台，并在上面建立了六大能力平台，可以快速为客户落地各种应用场景。 2018年-2020年，云天励飞研发费用占营收比例分别为109.57%，86.79%，51.42%。其中，AI推理芯片DeepEye1000的研发费用高达7318万元。 在这样的资金投入下，截至2021年4月30日，云天励飞已取得263项专利（含境外专利8项），其中发明专利170项、实用新型专利21项、外观设计专利72项。 云天励飞在国内的市场地位很大程度上反映了其技术研发实力。我们可以从上述两大技术底座来一窥云天励飞的核心技术： 1、算法平台：算法种类多达102类、平台适配性强 云天励飞的算法平台具有种类多、精准度高、多平台适配等特点，还能提供高精度的活体检测，在人脸识别、疫情防控等领域应用广泛。 面对人、车、牌等多种检测对象，云天励飞的算法平台可以提供的算法类型涉及14个大类、102个小类。其中，人脸识别算法在亿级底库下人脸识别搜索首位命中率达到97%以上。 在高精度的活体检测方面，云天励飞所研发的活体相关算法通过BCTC金融支付最高安全等级标准测试，红外方案人脸识别设备真人通过率逾99%，假体攻击防御率达99.9%以上。 2、芯片平台：系统时延降低200倍，AI芯片DeepEye1000开始独立销售 云天励飞通过自定义神经网络处理器指令集、处理器架构及工具链的设计，实现算法芯片化。也就是说，云天励飞是基于算法来设计芯片。 据上会稿显示，云天励飞在三年的研发时间，投入7318万元，推出了其自研AI推理芯片DeepEye1000。 DeepEye1000较通用型GPU在单位性能上提升了20倍，在单位能效上提升了100倍，在系统延迟响应时间上降低了200倍。目前，DeepEye1000已经量产并独立实现市场化销售。 不仅如此，云天励飞研发的第三代神经网络推理处理器NNP300已将开始进入初步商业化阶段，主要面向边、端侧推理。 在疫情防控期间，云天励飞还通过人工智能、大数据等技术，研发出大数据监测分析模型，形成一套疫情防控数据监测与分析系统。 如今，你可以在深圳6300多家零售药店以及部分农贸市场、交通枢纽、社区里看到云天励飞的智能测温面板机，这些智能测温面板机初步形成了深圳市的“测温网”。 云天励飞的相关技术产品不但面对不同的场景具有可推广、可复制性，而且每个技术面对不同的产品也同样具有可复制性。 结语：云天励飞勇闯“上市关”，AI赛道百花齐放 自2014年起，云天励飞开始从深圳走向世界，注重面向不同场景的产品落地能力，会专为相关方案推进相关技术研发，其“深目”系统平台以及自研芯片DeepEye1000在数字城市和人居生活等多方面加速AI落地能力。 据艾媒咨询数据显示，2020年人工智能行业核心产业市场规模超过1500亿元，预计在2025年将超过4000亿元，未来中国有望发展为全球最大的人工智能市场。 如今，AI企业都在扎堆涌入市场，8月4日，“AI四小龙”之一云从科技已提交注册申请。此前，旷视科技也向科创板递交了申请书。 云天励飞的成功过会，也为其他正在跃跃欲试的AI企业打了一针强心剂，促进更多玩家融入AI赛道，加速国内AI市场繁荣。

编译 | 健恩 编辑 | 高歌 智东西8月6日消息，市场研究机构Counterpoint预测，今年折叠屏手机全球出货量将比去年翻三倍，达到900万部，其中三星将以超88%的份额占据市场主导地位。到2023年折叠屏智能手机全球出货量与去年相比将增长10倍，届时三星将仍以75%的份额保持领先。 Counterpoint的分析师还预测，三星的折叠屏手机将填补华为在中国高端手机市场的空缺，这也能进一步增加三星折叠屏手机的销量。 一、折叠屏手机出货量将翻十倍，三星将占75%份额 三星将在8月11日推出新款的折叠屏智能手机Galaxy Z Fold 3和Galaxy Z Flip 3，尽管目前市场上该产品仍属于小众产品，但是Counterpoint预测三星的折叠屏手机将得益于外观设计的改进、硬件的提升以及有竞争力的定价而取得出货量的显著增长。 ▲此前爆料的三星Galaxy Z Fold 3渲染图 根据Counterpoint Research最新的折叠屏智能手机出货量预测，2021年折叠屏智能手机全球出货量将达到约900万部，与去年相比增长3倍，其中三星将以超88%的市场份额占据主导地位。 到2023年，预计折叠屏智能手机的全球出货量与去年相比将增长10倍，尽管到那时会有更多的原始设备制造商进入折叠屏智能手机领域，但Counterpoint预计三星仍将以75%左右的市场份额保持主导地位。 如果苹果在2023年之前发布其折叠屏智能手机，那么这将是折叠屏成为市场主流产品过程中的一个重要转折点，也将促使整个供应链提高组件产量并扩大规模。 ▲2020-2023年全球折叠屏智能手机出货量增长预测（来源：Counterpoint） 二、更优惠的价格及S Pen的支持将吸引更多用户 三星即将推出的新折叠屏手机备受期待，因为它与以往的产品相比可能会有着更加重大的改进。 “随着价格的大幅下降和外观设计的改进，三星将推出新款的Flip系列折叠屏手机，以吸引年轻用户的支持。同时新款的折叠屏手机将支持手写笔，这也能吸引到更多现有客户的支持。”在Counterpoint领导折叠屏手机研究的高级分析师Jene Park说。 三星电子移动通信部门总裁卢泰文已经证实，即将推出的折叠屏手机将支持手写笔S Pen。折叠屏智能手机拥有更大的交互界面，S Pen的加入将使其成为更好的生产力工具，显然三星想借此吸引商业用户和专业消费者。 “尽管三星在中国市场的份额微乎其微，但是在高端市场上它或许可以填补华为的空缺。而三星在中国市场份额的增加将有助于其新款折叠屏手机出货量和销量的增加。”Jene Park补充道。 研究美国市场的高级分析师Maurice Klaehne说：“更加实惠的三星折叠屏将对购买过‘Plus’或‘Ultra’型号的用户更加具有吸引力。如果Flip系列的售价能跟‘Ultra’型号差不多，我们应该能看到更多的用户使用。” 结语：三星能否借折叠屏手机赢回市场认可？ 目前，国内市场的主流手机厂商中三星、华为、小米都推出了自己的折叠屏手机，另外还有像柔宇、摩托罗拉等也都推出了折叠屏产品。 但是华为受限于禁令，其第三代的折叠屏手机能否正常推出还不得而知，小米的折叠屏手机市场表现也较为平淡，而柔宇、摩托罗拉的产品都较为小众。 三星新一代的高端折叠屏手机将在本周三推出，近些年来在中国市场表现平平的三星，能借着折叠屏手机赢回市场的认可吗？

编译 | 健恩 编辑 | 高歌 智东西8月6日消息，北京航空航天大学的一个研究团队最近开发了一种新的触觉传感技术，能够让机器人拥有像人一样的触觉，感受到物体表面的纹理是什么样的，还能感受到物体有多硬。 这项技术可以应用于由柔软材料制成的机器人上，为仿生假肢和类人机器人的制造提供帮助。研究者称该研究的灵感来自于人类及哺乳动物的本体感觉机制，这是一种让人类及哺乳动物能够感知或意识到自身位置和运动的生物机制。 研究团队对他们创建的原型系统进行了一系列测试评估其触觉传感技术，发现该系统在物体纹理和刚度识别方面分别达到了100%和99.7%的准确率。 该研究已在论文预印本发布平台arXiv上预发表，论文题目为《用肌腱驱动的软机器人手指进行触觉感知（Tactile Sensing with a Tendon-Driven Soft Robotic Finger）》 一、研究者从人体得到灵感，让机器手拥有触觉 近年来，全球众多机器人专家都在尝试开发出一种可以复制人类触觉的机器人系统，同时也在尝试使用柔软材料替代刚性结构，创造出更加逼真、更加先进的仿生肢体和类人机器人。 柔软材料在采集触觉信息方面具有纹理采集上的优势，但是由柔软材料制成的机械手臂通常无法收集更广泛的感官信息。迄今为止，复制人类收集物体触觉信息的生物机制仍是极具挑战性的一件事。 过去的研究中往往使用刚性手指测量接触刚度（contact stiffness），这些方法根据手指的运动学模型估计手指和物体间的接触力和手指的位移，来对接触刚度进行计算。然而这一方法很难被用到软体机器人手指上，因为软体机械手过于柔软，运动学建模很困难，且结果通常不太准确。 而北京航空航天大学的这个研究团队从在人类身上发现的本体感觉框架（proprioception framework）上得到灵感，开发出了新的触觉传感技术，使软体机器手拥有了触觉，能够感知物品的纹理与刚度。 “当你蒙上眼睛并捂上耳朵时，仍可以感觉到你的手部姿势、手臂位置或手里提的食品袋的重量，这种能力就被称作本体感觉。我们一直在进行一个假手研究项目，并努力寻找让假手拥有触觉反馈的办法。”这项研究的参与者之一Chang Cheng说。 二、有触觉的机器手指纹理识别准确率可达100% 在过去，机器人研究者通常不会将本体感觉与触觉相关联，因为人类的本体感觉机制并不会有特别精确的反馈。然而工业传感器比人类本体感受器官灵敏的多，将它们用于机器人手指可以帮助研究者收集更精确的触觉反馈。 北航的这个研究团队创建的机器手原型系统由线性执行器（linear actuator）、肌腱/电缆（tendon/cable）、应变传感器（strain sensor）和一个软体机器人手指组成，另外还有一个用聚氨酯制成的套子套在在手指的末端，以模仿人的指尖。 ▲机器手原型系统 机器手指的肌腱与执行器相连，应变传感器则被安装在肌腱的中间位置。当执行器被驱动时，它会拉动肌腱让手指弯曲或伸直，肌腱上的应变（strain）也会相应的产生变化。当手指触摸不同的物体时，传感器会输出一系列应变信号来表征所触摸的物体。 研究者用8个不同的纹理板和4个不同刚度的圆柱体对机器手指进行试验。 触觉感应测试中，研究者让机械手指以较慢的速度划过纹理板表面，由此产生的肌腱应变则被记录下来，每个纹理板上共进行了60次试验。 刚度感应测试实验中，用于试验的圆柱体被放置在手指下方，手指被激活后便会对物体施加压力，这种状态会保持4秒钟。实验中肌腱应变的各阶段数据同样会被记录。 之后，研究团队利用机器学习模型对这些数据进行分析，最终可识别出相应的物体纹理或物体刚度。经过验证，该方法在物体纹理的识别上达到了100%的准确度，在物体刚度识别方面准确度也达到了99.7%。 ▲进行纹理和刚度感应测试的试验过程 三、该技术将用于开发机器人和假肢 “现有的关于神经支配仿生手指的研究大多都在之间表面安装传感器，虽然这些研究取得了不错的结果，但它们需要指尖传感器和物体进行精确的接触，这在实践中往往无法获得保证。”Chang Cheng说，“而我们的研究的关键又是在于传感单元位于肌腱上，因此手指上任何地方的接触都能产生特征信号输出，并可以用来推断触觉信息。” 该研究团队将传感器嵌入机器人的肌腱上实现新的触觉传感方法，这是一种前所未有的方式，经过试验他们发现这有很高的应用潜力。 将来，他们开发的这种系统可以用于开发更加先进的机器人和假肢。这些机器人和假肢可以拥有触觉并利用本体感觉反馈，而无需与物体表面进行完美或精确的接触。 Chang Cheng说：“我们现在正在探索该系统的滑动检测能力。当人类操纵或抓住某种东西时，滑动是不可避免的，因此检测和控制滑动对于机器人能否稳健可靠的控制物体来说至关重要。我们相信滑动检测将是一个很好的功能添加，我们的初步实验已经显示出非常有希望的结果。” 除了进一步开发这一系统外，该研究团队还正与一家纳米技术实验室开发一种低成本的触觉传感器，这种传感器可以感知力或扭矩信号，并可以放置在机器人的指尖上。他们已经创造了这种设备的原型，正在评估其性能。 结语：触觉传感技术让假肢也能拥有触觉 柔软材料在采集触觉信息方面有着较明显的优势，并且由于其自身柔软的特性，与刚性材料相比更加适合用于制造仿生肢体和类人机器人。 在过去让软体机器人拥有触觉是一件较为困难的事，而该研究团队从人体和哺乳动物身上得到启发，巧妙的解决了这一问题，让机器人手指不仅可以识别物体纹理，还能识别物体刚度。 这一技术将被用于机器人开发和假肢制造上，让机器人和假肢也能拥有触觉。

作者 | 云鹏 编辑 | 漠影 智东西8月6日消息，上周华为P50系列刚刚发布，智东西也在第一时间拿到了华为P50 Pro并进行了几天深度体验。就在手机发布后第二天，DXOMARK就公布了华为P50 Pro的影像成绩，得分为144分，以1分的优势领先于小米11 Ultra。 经过几天体验，华为P50 Pro在拍照画面精细度、画面动态范围、图像色彩还原等方面都表现的可圈可点，而在拍照之外，HarmonyOS 2带来的流畅体验也令我印象比较深刻。 在这里，我选择与小米11 Ultra进行拍照对比，一方面也是因为小米这款产品也搭载了一枚5000万像素CMOS图像传感器（CIS），并且是三星最顶级的GN2，小米11 Ultra的DXOMARK影像评分也曾经以143分登顶安卓阵营，有一定对比价值，也算得上是“同级选手”。 一、P系列也走“轻薄”路线，国产屏与三星屏不分伯仲 这次拿到华为P50 Pro的第一感觉，就是机器轻了不少，因为此前不论是华为P40 Pro还是华为Mate40 Pro，我都有上手体验，而这两款机型给我的感觉还是比较“压手”的。显然，这次华为P50 Pro在整机设计上也希望给用户“上手可感”的新特性。 除了重量，华为P50 Pro屏幕的宽度也比华为Mate40 Pro和其他一些主流安卓手机要窄一些，屏幕尺寸为6.6英寸，整体握持感非常好。 华为P50 Pro在厚度方面为8.5mm，倒是没有过多惊喜，与小米11 Ultra基本相同，但是镜头部分的凸起则要明显低得多，拿在手里或者放在桌面上的“突兀感”都要更低。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 比较值得一提的是，华为P50 Pro这次没有采用P和Mate系列延续了两代的“瀑布屏”，而是采用了曲率更低、更普遍的双曲面OLED屏幕。 华为P50 Pro这次在屏幕边框控制上做的比较不错，不论是上下边框还是左右边框，基本上都和目前量产的顶级三星AMOLED屏幕相当。 ▲下边框对比，左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲侧边框对比，左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 不过这枚居中前摄的开孔直径略大，浅色背景下会显得有些突兀，并带有微微的“黑边”现象。 ▲上边框对比，上：小米11 Ultra，下：华为P50 Pro 当然，提到华为手机的屏幕，大家非常关心的就是它的屏幕像素排列方式，我也通过OPPO Find X3 Pro的“显微镜”对华为P50 Pro的屏幕进行了拍摄，发现其屏幕像素排列方式仍然是我们熟悉的“小鸭式”。 ▲华为P50 Pro屏幕像素排列 华为P50 Pro使用的是京东方的OLED屏幕，从肉眼观感角度来看，已经基本上与三星AMOLED屏幕看不出差距，并且在分辨率和刷新率参数方面也做到了相同。 由此可见，国产OLED屏幕的实际显示素质已经向三星等韩国巨头的产品看齐。近来也有消息称，京东方或将打入苹果iPhone 13供应链，不管结果如何，国产手机屏幕质量的提升是有目共睹的，而国内终端厂商的采用对他们来说也非常重要。 除了屏幕本身，华为P50 Pro的屏幕指纹解锁位置有些靠下，初次使用可能会有些不适应。 二、拍照解析力、动态范围成最大优势，百倍变焦依然碾压 这次在华为P50 Pro的发布会上，余承东特别介绍了两个影像方面的“黑科技”，分别为XD Optics计算光学算法和XD Fusion Pro原色引擎，总体来说，就是让传感器捕捉的信息更加丰富，同时让画面色彩还原更加精确。 建筑和风景的拍摄是我们日常碰到非常多的一类场景，在拍摄建筑时，我最大的感受就是华为P50 Pro拍出来的照片明显更加“真实”，一方面，其算法的痕迹较弱，对于建筑本身、蓝天、草木的色彩还原都更加准确。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 而从细节来看，华为P50 Pro拍出来的照片，其动态范围也要更有优势，比如在树叶部分，华为照片中还能看到树叶的层次，而小米照片中的树叶部分基本就比较难以分辨了。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 这一点在草地、树木等物体上体现的比较明显。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 在这组草地样张的细节放大图中，我们可以明显看到，华为P50 Pro成像的解析力更强，画面的动态范围也更好。 不过在光线充足且拍摄比较宽阔的场景时，两者的差距不大，成像画质、色彩也都比较接近。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 在拍摄一些灯光场景时，华为P50 Pro对于灯光边缘“光晕”的压制更好。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 在色彩还原方面，华为成片会相对自然一些，比如在这组服装店的样张中，左侧色调明显偏冷，而右侧偏暖，但我实际的观看体验则与右侧更为接近，华为对于图像整体色调的把握会更为准确一些。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 在这组10倍变焦建筑拍摄中，右侧华为拍摄的照片更接近肉眼观看的真实色彩。 当然，对于一些以色彩表现为主的室内场景，比如五颜六色的静物或者水果，两者在色彩表现方面的差距不大，都可以比较准确地表现被摄物体的色彩，与肉眼观看的效果比较接近。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 不过在静物和水果的拍摄过程中，我也发现了华为P50 Pro拍照的一些特点，比如在静物拍摄时，华为对于物体细节的表现要更精细，而搭载三星GN2的小米11 Ultra总会产生一些“虚化”效果。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 小米这种近处清晰，远处模糊的感觉可以营造出更好的空间感，华为则是把整个画面中的物体都尽量清晰地呈现，两者在这方面的权衡取舍上选择了完全不同的方向。当然，在人像模式下，两者都可以呈现很好的背景虚化效果。 除了主摄自动模式成像，让我更为惊艳的是华为P50 Pro在高倍长焦拍摄方面的表现。下面这是一组10倍变焦拍摄成像，可以明显看到，华为拍摄的照片动态范围更广，暗部细节表现更充实，同时对天空的色彩表现也更准确。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 上面是一组中国尊10倍变焦拍摄成片，我们可以看出，右侧华为拍摄的照片要更加纯净，左侧小米拍摄照片中，有较多噪点，并且在画面色彩还原上，华为更接近我肉眼观看的效果，小米成像则像是进行了锐化处理。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 在下面这组100倍变焦成像中（小米为120倍），两者之间的差距就更为明显了。华为100倍变焦拍照的画面纯净度优势明显，几乎是一眼可见的差距，不必多说。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 下面这组同为100倍变焦拍摄（小米为120倍）。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 下面是以10倍变焦拍摄该建筑时的情况。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 在主摄自动模式、长焦高倍变焦拍照之外，我还对比了超广角的拍摄，两者之间差别不大，在画面边缘的畸变控制方面，也都有比较大的提升空间。 ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro ▲左：小米11 Ultra，右：华为P50 Pro 最后，我还测试了华为P50 Pro的运动抓拍能力，在拍摄预览过程中，华为P50 Pro会自动追踪移动物体，保证的对焦点在物体上，从而实现拍摄的清晰。 ▲华为P50 Pro拍摄预览过程 ▲ 华为P50 Pro抓拍快速驶过的汽车 经过深入的拍照测试和对比，我们可以明显看到，华为P50 Pro拍照的优势在于画面细节、动态范围、色彩还原三个主要方面，并且不仅是主摄，长焦的拍摄也可以在这三方面做的比较到位，整体来看华为P50 Pro的拍照体验没有明显短板。 华为P50 Pro这次没有采用往年跟索尼定制的5000万像素RYYB传感器，三星的CMOS图像传感器（CIS）芯片也受到美国限制难以卖给华为，因此华为这次选择了谁家的传感器就成为了业内关注的焦点。 有数码博主根据照片参数推断，华为P50 Pro采用的可能是豪威科技的CIS。是不是豪威科技还不确定，但华为大概率使用的是国产CIS，这也证明，国产CIS配合华为优势的拍照算法，也可以实现比肩甚至超越三星顶级CIS的拍照表现。 三、HarmonyOS最大感受：流畅轻快、多设备协同仍是强项 华为P50系列，是华为第一款出厂就搭载了HarmonyOS 2的旗舰手机。而HarmonyOS 2给我最大的感受之一，就是流畅和自然的交互设计。 就比如手机解锁进入主界面的动画，就是连贯的，从“小气泡”放大为“大气泡”，最后进入桌面。整体动画没有跳跃。其实这是一个比较小的细节，华为将其称之为“一镜到底”的设计，但就是这样的细节设计，让手机给用户带来的第一感就是比较流畅且一致性的。 ▲华为P50 Pro的解锁动画 另外在息屏显示方面，华为P50 Pro也支持此前华为推出的注视常亮功能，也就是说，只有我的目光在注视屏幕的时候，息屏显示才会激活，这样一方面更加省电，另一方面，也让这个小功能更加“灵动”起来，好像系统在逐渐“懂你”。 这次HarmonyOS 2中比较大的一个特色就是各类“卡片式”设计，其中图标上滑触发的“服务卡”功能就比较有代表性，通过上滑桌面上的某些APP，用户就可以更快速地获取该APP的详细信息，而不用真的打开这个应用。 对于常用APP，我可以把上滑打开的服务卡固定在桌面上，并且服务卡的样式也支持自定义。 除了上滑服务卡，大文件夹也是HarmonyOS 2中比较有代表性的功能，用户可以把普通文件夹放大，但是放大后的文件夹面积又要远小于文件夹里的应用全部散开在桌面上的占用面积。 大文件夹功能与苹果iOS系统中的APP资源库比较类似，都是将APP更高效、智能地进行分类，并且减少了用户触达APP的操作层级。 在系统操作层面，HarmonyOS 2的小窗模式也给我留下了比较深刻的印象，其最突出的特点就是自由度高。 比如在使用任何APP的过程中，我都可以直接通过侧滑呼出侧边栏，以小窗模式开启侧边栏中的APP，并且小窗的大小可以无级调整，小窗的位置也可以自由移动，在暂时不需要时，可以藏在屏幕两侧的任意位置。 除了通过侧边栏开启小窗模式，HarmonyOS 2也支持在系统后台直接开启APP的小窗模式，在进入任务后台时，可以以小窗模式展现的APP会在右上角有一个“小窗”图标，点击图标就可以开启该APP的小窗模式。 值得一提的是，HarmonyOS 2的小窗模式可以支持后台同时挂起多个APP，需要的时候只要点选某一个APP，就可以快速跳转到该APP的小窗模式，省去了再次切换的麻烦，总体来说，HarmonyOS 2小窗模式的流畅度、一体性、操作便捷程度都不错。 这次华为HarmonyOS 2也对控制中心和通知中心的操作逻辑进行了调整，屏幕右上侧下滑可以呼出控制中心，左上侧下滑可以呼出通知中心。在控制中心里，各个控制模块也以卡片的形式呈现，并且在点击后可以跳转到二级控制页面。 最后，聊到HarmonyOS就不得不说到多设备的协同体验。这次我也带着华为P50 Pro来到了一家华为授权体验门店，店里有华为最新的支持HarmonyOS的显示器、平板电脑、笔记本电脑和智能音箱、智能手表等产品。 但是，由于店里的产品无法登录我的个人ID账号，所以无法在P50 Pro手机的超级终端功能中展现，当然，这也侧面反映出超级终端连接的安全性是比较高的，非同一ID账号登录的设备是无法直接拖拽连接的，只能通过华为传统的“一碰连”配对。 在连接了华为Sound X智能音箱之后，我可以直接在手机的控制中心的音乐播放模块中控制音箱的音频播放，并且可以快速的在手机和音箱之间切换播放设备，并独立调节音量，这是非常便捷的，也是传统蓝牙连接无法做到的。 除了音箱，华为P50 Pro还可以与华为平板电脑、笔记本电脑等产品进行便捷的协同操作，只要登录了同一ID账号，就可以直接在超级终端中拖拽连接。 ▲华为P50 Pro与华为MatePad Pro进行多屏协同 ▲华为P50 Pro与华为Matebook产品进行多屏协同 最后，我还尝试了华为MateView显示器与手机连接后实现的“Desktop”模式，也就是显示器上可以呈现出类似PC操作界面的系统，我可以直接在显示器上编辑处理手机上的Word文档并直接保存在手机里，手机就成为了显示器的“主机”。 在显示器上编辑处理文档，要比盯着手机小屏幕轻松多了。 ▲通过显示器编辑处理手机上的文档 除了模拟台式机的互联方式，手机与显示器还可以单纯地进行投屏连接，根据实际体验来看，投屏连接的延时非常低，几乎已经到了“无感”的程度，这也是华为HarmonyOS底层软总线技术的体现。 四、4G网速与骁龙888不相上下，地铁场景仍然是老大难 这次华为在发布会上不出意外地再次强调了自己的通信能力，我也大致测试了一下华为P50 Pro 4G网速，由于影响网速的因素非常多，所以我们仅作参考。 ▲左：北京东五环室外，右：北京北四环室外 实际上，同一部手机、同一张SIM卡，在不同地区的网速差异是非常大的，比如我在北京东五环室外测得的下载速率约为30Mbps，而在北四环室外则能够得到113Mbps的下载速度，目前4G网速的标准大概在10-100Mbps。 ▲室内4G测试，左：华为P50 Pro，右：小米11 Ultra 在室内同一地点，使用同一张SIM卡，搭载麒麟9000的华为P50 Pro和搭载骁龙888的小米11 Ultra跑出了非常接近的4G下载速度，均在45-50Mbps左右，相差的速度基本可以看作误差。 ▲室内WiFi测试，左：华为P50 Pro，右：小米11 Ultra 在室内WiFi场景中，两者再次得出十分接近的4G下载速度。 ▲北京地铁10号线北段测试，左：华为P50 Pro，右：小米11 Ultra 不过有意思的是，华为P50 Pro和小米11 Ultra都没有挺过北京地铁10号线的测试，两者基本都维持在极低的下载速率上，可以看到，尽管通信技术发展迅速，但地铁里信号差仍然是用户使用手机时的核心痛点之一。 结语：影像能力仍是核心，鸿蒙能否带来更多可能？ 虽然在美国的几轮芯片制裁下，华为的手机业务前行艰难，搭载5G芯片的手机也无奈只能作为4G使用。但在这样的境况下，华为仍在坚持自身核心优势技术的研发，比如手机影像技术和手机操作系统相关技术。 华为P50 Pro在影像方面的出色表现和流畅的系统体验，使其成为了华为今年拿得出手的旗舰之作，也让我们看到，华为，还是那个熟悉的华为。 未来华为的业务重心不可避免的会有所调整，但IoT已经是华为比较明确的一个方向，鸿蒙就是为了IoT而生的操作系统。几年内智能手机仍将是智能交互的核心，而华为鸿蒙生态能否在手机业务逐渐势弱的情况下有更多突破，值得持续关注。

差不多再过将近一个月，又将有一批大一新生踏入大学校园，开始新的生活，而许多人也将迎来属于自己的第一台电脑。 在暑期为学生推荐笔记本电脑也成了大家每年一度的保留项目。为了蹭到热度，托尼也快马加鞭写了这篇大学生笔记本电脑不完全购买指南。 当然，就算不是大学生，我想你也能从这里头挑到适合自己的电脑。 这回我们找了几款还不错的笔记本电脑，并把它们分成了轻薄本、轻薄性能本和游戏本三种，希望能对购买笔记本电脑的准大学生提供一些帮助。 另外，文章里的提到的价格均以官网为准，大家可以去电商平台获得更优惠（ 或者更贵 ）的价格。 首先是轻薄本，这类笔记本的价格通常都不高，很适合对配置要求不高的学生，或者需要经常捧着电脑到处跑的人。 托尼在这里推荐的第一款笔记本是联想小新 Air 系列。 联想最近几年的新电脑性价比还是不错的，而小新 Air 就是主打性价比和轻薄系列的笔记本电脑。 其中小新 Air 14 的最低配价格仅有 4299 元。 而且说是最低配，小新 Air 14 仍然有 AMD R5 处理器、16GB 内存和 512GB 的固态硬盘。 但没有独显是最低配小新 Air 14 的硬伤，运行一些大型软件或者游戏估计就很吃力了。。。 所以托尼更推荐 5499 元的版本，除了处理器换成 11 代英特尔 i5 处理器之外，还配备了 GDDR6 的 MX450 独显。 这个配置基本上可以满足大学四年的学业和娱乐了，玩玩配置要求不高的游戏也没问题。 至于联想小新的 Pro 系列，托尼在这里并不是特别推荐。 这个系列大多数都是集显，搭载 GTX 1650 显卡的 Pro 16 要卖到 6699 元，这就不如买后面提到的游戏本了。 另一款推荐的轻薄本则是 RedmiBook 14 Pro 系列，它的最低售价同样只要 4299 元，不过也是没有集显的。。。 所以托尼自然更推荐售价 5299 元的版本，它和小新 Air 14 一样配备了 11 代英特尔 i5 处理器，不过搭载的是 GDDR5 的 MX450 显卡。 这台电脑在显卡性能上比起小新 Air 14 要差了点意思，但红米的价格不仅更便宜，还配了一块 2.5K 分辨率的屏幕，而小新 Air 14 是 1080P。。。 有一说一，在性价比这块儿，红米还真没怕过谁。。。 要是你嫌弃显存只有 2 个 G 的 MX450 的显卡性能不够高，预算也比较充足的话，那么可以看看轻薄和性能兼顾的笔记本电脑。 而提到高性能轻薄本，托尼就必须给大家推荐 ROG 幻系列了。 以幻 13 为例，尽管它的屏幕尺寸只有 13 寸，但是却有AMD R9 处理器、GTX1650 Max-Q 显卡、16GB 内存和 512GB 固态硬盘这样的配置，重量和厚度却只有 1.3 千克和 15.8 毫米。 而且它还能 360 度翻转，并配备了 120Hz 刷新率的触摸屏。。。 这么多配置塞进这么小的机身，幻 13 已经能够用小钢炮来形容了。 不过 9999 元的价格自然也上去了。。。 如果你想牺牲一点便携性，也可以考虑幻 14，在同样的价格下，屏幕升级成 2K 分辨率但不能翻转，体积稍微增加，换来的是 RTX 3050Ti 显卡和酷炫的机身光效。 这个配置几乎可以玩耍所有主流游戏了，同时机身体积也不算大，但价格也来到了同样的 9999 元。 不过万元并不是幻系列的天花板，搭载 RTX 3070 显卡的幻 15 系列卖到了 14999 元，这个就不推荐学生党购买了，当然如果你不差钱的话也可以考虑。 而托尼要推荐的另一款高性能轻薄本，大家应该都很熟悉了，那就是 MacBook Air。 现在的 MacBook Air 可不是当年的那个笔记本了，自从用上了自家的 M1 处理器之后，MacBook Air 的性能直线上升，甚至能吊打自家搭载英特尔处理器的 MacBook Pro 。。。 同时 MBA 的续航也非常出色，托尼在一次出差时带着它写文章，从下午四点一直写文章到晚上零点，同时还放着音乐开着 Photoshop，电量仍然剩下 40% 左右。 而且它的体积是完全没变的，依然相当轻薄，单从外观上对比，你根本看不出来 M1 版本和英特尔处理器版本的区别，所有的变化都是内在的。 价格方面，MacBook Air 的最低售价是 7999 元，而教育优惠的价格只有 7199 元，还送 AirPods，可以说是非常实惠了。 但是由于 macOS 系统的原因，MacBook Air 非常不适合想要玩 PC 游戏的学生，再次重复一遍：打游戏的不要买 Mac 系列电脑！！！ 而且它的拓展性很差，整个机身只有两个 Type-C 接口和 3.5 毫米耳机接口，如果不用转接线或者拓展坞的话，连个 U 盘都插不进去。。。 如果你不玩游戏的话，那么一定要考虑一下 M1 处理器的 MacBook Air，这是一款系统稳定、续航久、性能强的轻薄本，价格也适中，完全可以用真香两个字去形容。 要是你想对托尼说 “ 别废话，老子上大学就是为了爽打游戏 ”，那么接下来推荐的就是纯纯的游戏本了，不要便携，只要性能。 首先推荐的是是联想拯救者 R7000P，它的性价比确实很 OK。 其中入门款的配置采用了 AMD R5-5600H 处理器和 RTX 3050Ti 显卡，而且有 165Hz 的高刷屏，价格只要 6499 元。 不过这个配置内存只有 8GB，所以托尼更推荐加 500 块上个 16GB 的版本。 同样的，R7000P 也有各种各样的配置可以选择，如果把配置拉到 16GB 内存、1TB + 512GB 固态硬盘、AMD R7-5800H 处理器和 RTX 3060 显卡的话，官方售价也要破万了，差友们可以酌情选择。 除了 R7000P，托尼也推荐做工更好的 R9000P 系列，无论是机身做工、材质还是散热都更胜一筹，不过价格要高上个 1000 块左右。 比如同样是 3050Ti 的显卡，升级了 8G 内存和 AMD Ryzen 7 5800H 后，R9000P 的价格就来到了 7999 元，但是也可以接受。 R9000P 还有 3060 和 3070 显卡可以选择，但价格自然是水涨船高，这里也是看差友们自身的预算和需求，就不多说了。 游戏本的选择其实还有不少，除了上面推荐的这款，像是经典的神舟战神系列也是个不错的选择，还有惠普暗影精灵 7 系列等等也都可以考虑。 神舟战神 Z8 ▼ 以上就是托尼给大家推荐的几款笔记本电脑，不过除了挑选笔记本，托尼在这里还要给准大学生们一些数码方面的建议。 比如你可以酌情考虑电脑的配置，把多出来的钱用在额外购买显示器、鼠标和机械键盘上面，这样的日常体验其实要比单独购买一台昂贵的笔记本电脑要好。 如果你的宿舍不断网不断电的话，在了解到宿舍的限电情况之后，也可以大胆地组装台式机，托尼的大学室友还真就这么干过。 除了电脑，还有手机和平板电脑，一些专业还要买相机，这些都是你要考虑的事情。 但谁家的钱都不是大风刮来的，除非你本来就是有钱人，那么托尼还是建议大家理性消费，不要浪费父母的钱。 最后，托尼在这里祝各位准大学生都能够挑选到自己喜欢的电脑，满意地来到大学校园开始新生活。

IT之家 8月6日消息 龙芯3C5000L是龙芯中科首款服务器专用芯片，基于LoongArch自主指令系统打造。 今日，龙芯中科表示，近日与云轴科技完成了基于龙芯 3C5000L 平台的兼容适配。ZStack Cloud 信创云平台也成为首批与 LoongArch 龙芯架构适配的云平台。 IT之家了解到，龙芯自主指令系统架构（Loongson Architecture，简称龙芯架构或 LoongArch）包括基础架构部分和向量指令、虚拟化、二进制翻译等扩展部分，近 2000 条指令，不包含 MIPS 指令系统。 龙芯中科表示，龙芯架构具有完全自主、技术先进、兼容生态三方面特点。龙芯架构从整个架构的顶层规划，到各部分的功能定义，再到细节上每条指令的编码、名称、含义，在架构上进行自主重新设计，具有充分的自主性。 基于 LoongArch 指令集打造的龙芯 3C5000L，作为龙芯中科第一款服务器专用芯片，单片 16 核，支持 2 路-16 路互连。

近日，中兴发布全新屏下旗舰——中兴Axon 30屏下版，凭借新一代屏下摄像技术以及骁龙870处理器等旗舰配置，该机受到众多消费者好评。 对于最近网上讨论的“屏下”问题，今日，中兴通讯终端事业部总裁倪飞亲自科普：为什么中兴不用柔性曲面屏？ 倪飞表示，目前柔性曲面屏的屏下技术，还没有完全成熟。 曲面屏的屏幕结构和直屏是不同的，直屏采用了更透光的基板玻璃，而曲面屏底层同样的位置，是颜色偏黄且透光性不佳的PI基材。 这种材料，会导致拍照效果受到影响，让照片看起来有些发黄。 倪飞指出，从商用两代屏下的经验来看，现在AMOLED直屏的效果更好。 据悉，中兴Axon 30屏下版配备了一块6.92英寸10.7亿色真全面屏，采用AMOLED材质打造，分辨率为2460*1080，屏幕PPI高达400，覆盖100%DCI-P3，支持120Hz刷新率。 正面镜头区域，采用7层高透材料和3层特殊工艺，透光性更强。 另外，中兴Axon 30屏下版还是全球首个获得三大权威护眼认证的屏幕，包括德国莱茵TUV、瑞士SGS以及美国UL三大权威护眼认证。 值得一提的是，在中兴Axon 30屏下版发布会上，中兴终端Axon产品总经理张雷表示，手机屏幕的一路创新，是人类追求极致视觉体验的进程，而中兴的目标始终是视觉进化，以及追求视觉的极致体验。

IT之家 8月6日消息 据韩媒The Elec获悉，三星电子正在对其各个业务部门进行管理审查。这些审查原定于7月结束，但已被延长。三星移动部门的管理层将在8月份接受审查。 审查由三星的业务支持工作组进行，该工作组在第二季度开始审查。审查通常每四到五年进行一次，以评估其业务部门的状况，并引入提高效率的措施。审查是在没有警告的情况下进行的，而且是在上级领导认为某个业务部门内部存在问题的时候进行。 消息人士称，对三星移动的审查是一个“特别审查”，它的启动是因为手机销售不理想和供应链问题。前者归因于三星 Galaxy S21 系列的销量下降，该系列在推出后立即出现打折情况。The Elec 报道说，尽管比往常更早推出 S 系列，三星在今年上半年只卖出了 1350 万部 Galaxy S21 系列。S21 的销售表现远远低于之前的 Galaxy S 智能手机，报道认为三星“极有可能无法实现 Galaxy S21 的销售目标”。 三星还面临着联发科芯片组的供应问题。据报道，联发科告诉三星，它将无法满足所有的芯片订单，原因不仅是芯片短缺，还有三星在智能手机市场的地位下滑，从全球第一的位置滑落到第二，小米则登上第一宝座。 Strategy Analytics 报告称，三星在全球 5G 智能手机市场份额中排名第四，占 12.5%。苹果以 29.8% 领先，OPPO 为 15.8%，vivo 则占据了 14.3% 的 5G 全球市场份额排名第三。 IT之家了解到，三星将在下周推出几款新产品，包括两款新的高端折叠机，这可能不足以对推动三星回到全球销量第一的位置产生重大影响，但肯定会使三星在可折叠设备的市场份额中领先。

凤凰网科技讯 8月6日消息，针对网传小米11系列WiFi出现特殊问题的情况，@小米服务那些事 在社交平台公布其相关问题的服务政策。小米表示，出现类似现象的用户将在售后检测后予以换机。未出现类似问题的，也可以申请赠送半年延保服务。

这种叫做 neuralMatch 的系统将会实时扫描你手机里的所有照片，传上云端进行比对。如有非法则联系执法部门。 众所周知，iPhone 虽然贵但很好用。人们选择 iPhone 的一大理由就是信息安全：不论是手机上物理存在的「安全飞地」，还是苹果公司面对 FBI 解锁嫌犯手机需求宁愿打官司也不从的态度，这家公司对于个人隐私的保护一直为人称道。 然而就在最近，苹果突然改变态度的消息传出，让人大为惊讶。 《金融时报》等媒体爆出，苹果计划扫描所有存储在 iPhone 和 iCloud 上的照片，以找出儿童色情图片。新系统将能够帮助执法部门进行刑事调查，但可能会导致法律和政府对用户数据的需求增加。 据外媒报道，该系统名为 neuralMatch，一旦检测到非法图像，将主动提醒一组人工审核人员。如果经验证「违法内容」属实，公司将联系执法部门。 neuralMatch 系统使用来自美国国家失踪与受剥削儿童保护中心（National Center for Missing & Exploited Children）的 20 万张图像进行训练。该系统将率先在美国推出，用户存储的照片将被扫描并与已知的儿童虐待图像数据库进行比较。 这还不是全部，苹果还有一个新功能会扫描儿童账号登陆的 iPhone，系统会扫描发送和接收到的所有 iMessage 图像，以查找色情内容，如果儿童年龄在限制以下，则出现违规图像时会通知父母。父母可以选择打开或关闭这个功能。 据介绍，苹果的扫描是全方位的：这些新功能将会在今年晚些时候作为 iOS 15、iPadOS 15、watchOS 8 和 macOS Monterey 的特性在更新时推出，也就是说大概率会在 9 到 10 月份上线。 从 iPhone 本地开始扫描 在今天的金融时报上，苹果的照片扫描计划被正式曝光。 知情人士透露：之后在美国每张上传到 iCloud 的照片都会得到一份「安全凭证」，来说明是否可疑。一旦一定数量的照片被标记为可疑，苹果就会对所有这些可疑的照片进行解密和人工审查，如果涉及违法行为，苹果会将其转交给相关法律部门。 具体来说，苹果扫描照片的方式有点类似于微软的 PhotoDNA，不过苹果的扫描主要是在设备端进行的，处理过的图像会被转换为机器学习所需的参数，在云端与数据集进行匹配，设备端不会知道是否找到了匹配项。这意味着当新功能推出时，NCMEC CSAM 数据库的一个版本将下载到每部 iPhone 中。 不论这套技术中的隐私和安全保护是如何实现的，上传到 iCloud 的所有照片都将被扫描。 苹果的第二个新功能是基于 iMessage 发送或接收的扫描照片的敏感内容通知。为了实现这种功能，其将推出一个设备端机器学习分类器，旨在检测「色情图片」。苹果称这些功能（在发布时）仅限于已注册家庭帐户的 18 岁以下美国用户。在新流程中，如果 13 岁以下儿童持有的帐户希望发送设备上机器学习分类器判定为色情图片的图像，则会弹出通知，告诉父母会接到通知。 如果儿童仍然选择发送内容，则系统将通知家长，且图像将不可撤销地发送至手机的家长控制部分，供家长稍后查看。对于 13 至 17 岁的用户，会弹出类似的警告通知，但没有家长通知。 类似地，如果 13 岁以下儿童收到 iMessage 认为「色情」的图片，在被允许查看照片之前会弹出一个通知，告诉儿童他们的父母将收到通知。如果用户决定接收图像，则会通知父母并将图像保存到手机中。13 至 17 岁的用户同样会收到警告，但不会将有关此操作的通知发送到其父母的设备。 无论是发送还是接收此类内容，未成年用户都可以选择在不通知父母的情况下中断发送或接收。尽管如此，苹果无疑是在监视用户手机内容的道路上向前走了一步。 是安全保护还是隐私侵犯？ 霍普金斯大学教授、密码学家 Matthew Green 对这种系统表示担忧。Green 说：「这种工具能够可以帮助查找手机中的儿童色情内容，但想象一下，如果掌握权力的公司或机构获得了这种系统，会发生什么？」 他表示：「即使你认为苹果不会允许这些工具被滥用，仍然有很多值得关注的地方，这些系统依赖于一些可能存在问题的数据库，而普通消费者却无法查看这些数据。」 来自约翰霍普金斯大学教授密码学的计算机科学副教授 Matthew Green 对此事表示了担忧。 此外，有研究人员表示，虽然该系统目前经过训练可以发现儿童性虐待，但它也具备扫描任何其他有针对性的图像和文本的潜力，例如恐怖斩首等暴力场景。苹果的这种行为可能增加其他科技公司使用类似技术的压力。 曾在 Facebook 和 Deliveroo 工作的安全研究员和隐私活动家 Alec Muffett 表示：「苹果这一举动是将让个人隐私领域倒退一大步。」 与其他基于云的照片存储系统和社交网站一样，苹果此前已经根据已知的虐待儿童图像检查了 iCloud 的文件。但当试图访问存储在个人设备上的数据时，这个过程就变得更加复杂了。neuralMatch 的新系统则更加激进，允许机器学习系统对本地存储的数据进行访问。 不过也有专家认为，苹果的监控方式已经很大程度上保护了隐私。萨里大学计算机安全教授 Alan Woodward 表示：「苹果系统的侵入性较小，因为筛选是在手机上完成的，并且只有在可疑信息匹配时才会向搜索者发送通知。只有采用这种去中心化方法，才是苹果新系统保护隐私的最佳选择。」 目前尚未有更多关于该系统的细节，不过除了《金融时报》，苹果开启 neuralMatch 计划的消息也已被其他多个消息源证实。知情人士透露：苹果最快可能在本周宣布更多有关该系统的信息。

IT之家 8 月 6 日消息 外媒 9to5 Mac 报道，澳大利亚的 App Store 用户和开发者今天报告说，苹果在 App Store 上介绍了一些诈骗应用程序。这一次，在“Slime Relaxations”的专题文章中，苹果正在推广那些每周订阅费用超过 10 美元的应用程序，但其中许多都没有任何用处。 自从几个月前 Epic 对苹果公司的法庭案件发生后，苹果公司表示，让其他公司和开发商在 iPhone 上侧载应用，甚至有竞争性的应用商店，都是不利于用户的。 但没过多久，人们就开始曝光在 App Store 上的骗人应用程序。今年 2 月，一名开发者曝光了 App Store 上的多个诈骗应用，其中一些应用带来了数百万美元的收入。 例如，今年 6 月，《华盛顿邮报》的一篇报道显示，在 App Store 中收入最高的应用中，诈骗应用几乎占了 2%。在苹果的辩护中，蒂姆-库克表示，应用程序商店是一个“安全和值得信赖的地方”。 “我们想为用户创造一个安全和值得信赖的地方来发现应用程序--以及为开发者提供安全和支持的方式来开发、测试和向全球的 iPhone 用户发布应用程序。 筛选一直是 App Store 的主要功能之一，也是我们用户的价值来源。我们以优质百货公司为榜样：在这里，客户可以找到大量的选择，但可以确信选择是高质量的、可靠的和最新的。” 然而，苹果公司不仅仅是许可了一款诈骗应用，在今天澳大利亚的 App Store 报道中，显示苹果还宣传了多个诈骗应用。首先由 Twitter 用户 Beau Nouvelle 和 Simeon 强调，其中一款名为 Jelly: Slime simulator, ASMR 的应用程序，每周花费 13 美元，但基本上什么用处都没有。 IT之家获悉，在媒体开始报道这个事情后，苹果公司已经删除了关于“Slime Relaxations”的专题宣传文章。