提前 3 年!本田:2022 年歐洲販售的車款將全數電動化

路透社報導,日本汽車大廠本田汽車(Honda)23 日宣布,目標在 2022 年結束前將在歐洲販售的所有車款全數更換成油電混合車(HV)、電動車(EV)等電動化車款。本田在今年 3 月時宣告的目標是要在 2025 年結束前將歐洲販售的車款全數電動化、最新的宣告則是將電動化目標時間提前了 3 年。

為了加快電動化腳步,本田於 9 月 23 日宣布,將在 2021 年結束前停止在歐洲販售搭載柴油引擎的車款。

本田目前的目標是要在 2030 年結束前將電動化車款佔全球 4 輪車銷售量比重提高至 2/3。

另外,豐田汽車(Toyota)於 23 日宣布,將在 2019 年 11 月發表旗下豪華車品牌「Lexus」的首款 EV 版車款,目標在 2025 年讓 Lexus 全車種都擁有 EV、HV、插電式油電混合車(PHV)等電動化車款,且目標在 2025 年讓電動化 Lexus 車款銷售比重高於汽油引擎車款。

豐田 6 月 7 日宣布,計畫在 2025 年將電動化車款(包含電動車 EV、燃料電池車 FCV、油電混合車 HV 和插電式油電混合車 PHV)佔全球新車銷售量比重提高至 50% 以上水準,也就是計畫在 2025 年賣出 550 萬台電動化車款。上述電動化車款的銷售量目標達成時間較豐田於 2017 年底時預估的 2030 年提前了 5 年。

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智能邊緣計算:計算模式的再次輪迴

  編者按:人工智能的蓬勃發展離不開雲計算所帶來的強大算力,然而隨着物聯網以及硬件的快速發展,邊緣計算正受到越來越多的關注。未來,智能邊緣計算將與智能雲計算互為補充,創造一個嶄新的智能新世界。本文中,微軟亞洲研究院系統與網絡研究組首席研究員劉雲新將為大家介紹智能邊緣計算的發展與最新研究方向。

  一、智能邊緣計算的興起

  近年來,邊緣計算(Edge Computing)在學術界和工業界都成為了一個熱門話題。事實上,邊緣計算是相對於雲計算(Cloud Computing)而言的。在雲計算中,所有的計算和存儲資源都集中在雲上,也就是數據中心(Datacenter)里;在終端設備上產生的數據通過網絡傳輸到雲上,計算任務和數據處理都在雲上進行。而在邊緣計算中,計算和存儲資源被部署到邊緣上(邊緣服務器或者終端設備),可以就近對本地的數據進行處理,無需把數據傳輸到遠端的雲上,從而避免網絡傳輸帶來的延遲

  雖然邊緣計算成為廣受關注的熱門話題的時間並不久,但邊緣計算的概念並不新。早在 2008 年,微軟研究院的 Victor Bahl 博士邀請了學術界和工業界的知名學者,包括卡內基·梅隆大學的 Mahadev Satyanarayanan 教授、AT&T 實驗室的 Ramón Cáceres 博士、蘭卡斯特大學(Lancaster University, U.K.)的 Nigel Davies 教授、英特爾研究院(Intel Research)的 Roy Want 博士等,一起探討雲計算的未來時,就提出了基於 Cloudlet 的邊緣計算的概念;並於次年在 IEEE Pervasive Computing 期刊上發表了廣為人知的名為 “The Case for VM-based Cloudlets in Mobile Computing”的文章。

  此後,越來越多的研究人員開始關注邊緣計算。值得一提的是,2016 年,首屆專註於邊緣計算的學術會議 The First IEEE/ACM Symposium on Edge Computing 在美國華盛頓特區召開。目前,邊緣計算已成為相關頂級學術會議(比如 MobiCom)的重要專題之一。在工業界,2017 年微軟公司 CEO 薩提亞·納德拉就將邊緣計算和雲計算並列成為全公司的戰略之一。之後,各大雲計算公司和運營商都紛紛推出了自己的邊緣計算服務;邊緣計算相關的創業公司更是不斷湧現。

  在人工智能時代,邊緣計算不僅僅只是計算,更是智能+計算,我們稱之為智能邊緣計算(Intelligent Edge Computing)

  二、計算模式的輪迴:在集中式和分佈式之間的搖擺

  唯物辯證法指出,事物的發展總是曲折、循環往複,並在波浪中不斷前進的。計算模式(Computing Paradigm)也不例外。如圖 1 所示,如果我們回顧計算模式的發展歷史,就會發現一個簡單的規律:計算模式是在集中式計算和分佈式計算之間不斷搖擺,往複式發展前進的。


計算模式的發展歷史

  在大型機(Mainframe)時代,計算資源稀缺,很多人共享一台主機,計算是集中式的;到了個人計算(Personal Computing)時代,硬件變得小型化,價格低廉,人們可以擁有自己的個人設備,計算成為了分佈式的;在雲計算時代,通過高速網絡,人們可以共享雲上的海量的計算和存儲資源,計算模式又回到集中式的。此時,人工智能蓬勃發展,雲上提供的眾多智能服務帶來了智能雲計算。而隨着邊緣計算的出現,計算模式再一次成為分佈式的。現在,我們不僅有智能雲,還有智能邊緣。

  智能邊緣計算的出現當然不僅僅是滿足表面上的簡單規律,背後有其必然性和強大的驅動力,是計算機軟硬件和新應用新需求不斷髮展的必然結果。

  首先,隨着物聯網特別是智能物聯網(AIoT)的發展,各種新型智能設備不斷湧現,產生了海量的數據。比如,監控攝像頭已經無處不在(據統計,在倫敦每 14 個人就有一個監控攝像頭),每天產生大量的視頻數據。而每輛自動駕駛汽車每天更是會產生多達 5TB 的數據。把所有這些數據都傳輸到雲上進行處理是今天的雲和網絡無法承受的。

  其次,新的場景和應用需要對數據在本地進行處理。比如,自動駕駛和工業自動化對數據處理的實時性有很高的要求。數據傳輸帶來的網絡延遲往往無法滿足實時性的要求,如果網絡發生故障可能帶來災難性後果。再如,人們對個人隱私越來越關注,而很多數據(視頻、圖片、音頻等)都包含大量的個人隱私。保護個人隱私的最好的方法就是在本地進行數據處理,不把個人數據傳到網絡上去。

  另外,同樣重要的是,硬件的快速發展使得智能邊緣計算成為可能。隨着 AI 算法的日益成熟,人們開始設計製造專用的 AI 芯片,特別是專門用於深度學習模型推理的 AI 芯片,這些 AI 芯片不僅數據處理能力強大,而且尺寸小、功耗低、價格便宜,可以應用到各種邊緣設備上,為智能邊緣計算提供了堅實的硬件基礎。

  需要指出的是,智能邊緣計算並不是要取代雲計算,而是和雲計算互為補充,一起更好地為用戶提供服務。雲計算和邊緣計算會不斷融合;智能計算分佈在不同的地方,但又相互連接,協同合作。

  三、智能邊緣計算中的關鍵問題研究

  在微軟亞洲研究院,我們致力於研究智能邊緣計算中的關鍵問題,更好地將 AI 賦能於邊緣設備(包括終端設備和邊緣服務器)和應用,提高智能邊緣計算的系統性能和用戶體驗。具體來說,目前我們主要關注以下幾個研究方向:

  針對不同設備的模型壓縮和優化。高精度的深度學習模型通常都十分龐大,由數百萬甚至以億計的參數構成。運行這些模型需要耗費大量的計算和內存資源。雖然智能邊緣設備的處理和存儲能力大幅增長,但仍遠遠比不上雲計算設備。因此,如何把深度學習模型在資源受限的邊緣設備上運行起來是一個巨大的挑戰。傳統的模型壓縮和優化(比如剪枝、量化等)主要關注的是在如何把模型變小的同時盡量少損失模型精度。然而,邊緣設備的特點是類型多、差異性大,處理器類型性能和內存大小千差萬別。我們認為,沒有一個統一的模型能夠適用於所有的邊緣設備,而是應該結合硬件的特性,為不同的設備提供最適合的模型,不僅考慮模型大小和精度損失,更要考慮模型在設備上的執行性能,比如延遲和功耗等。

  基於異構硬件資源的系統優化。即使有了一個可以運行的模型,如何提高模型的運行效率仍是一個值得深入研究的課題。我們需要一個高效的模型推理引擎,把系統性能提高到極致。這不僅需要軟件層面的系統優化,更要有軟件和硬件的協同設計,能夠充分利用底層硬件的能力。邊緣設備往往有着各種異構的硬件資源,比如智能手機擁有大小不同的 CPU 核(ARM big.Little)、DSP、GPU、甚至 NPU。而現有的系統往往只能利用其中一種計算資源(比如 CPU 或者 GPU),還不能充分發揮硬件的性能。我們的工作致力於研究如何充分利用同一設備上的異構硬件資源,深度優化系統性能,大大降低模型執行的延遲和能耗。

  隱私保護和模型安全。如前所述,用戶隱私數據保護是一個重要的課題。在邊緣設備無法運行高精度模型的情況下(比如在低端的監控攝像頭上),利用雲計算或者邊緣服務器來執行深度學習模型就不可避免。在這種情況下,我們就需要研究如何利用遠程的計算資源的同時還能不泄露用戶的隱私數據。另外,在邊緣設備上運行模型還帶來了一個新的問題——模型的安全。訓練一個好的模型需要花費巨大的人力、物力。因此,模型是重要的数字資產。在雲計算模式下,模型的存儲和運行都在雲上,終端用戶無法直接接觸模型數據。而在邊緣計算中,模型是部署到本地設備上的,惡意用戶可以破解終端系統,複製模型數據。所以,如何在智能邊緣計算中保護模型的安全就是一個新的重要研究課題。

  持續學習和合作學習。智能邊緣計算還帶來了新的改善模型的機會。目前的模型訓練和模型使用通常是割裂的。一個模型在事先收集好的數據集上進行訓練,然後被部署到設備上進行使用。然而,模型使用中的數據通常是和訓練時的數據集不一樣的。比如,每個智能攝像頭由於其位置和光線的不同,它們看到的圖像內容和特徵都不盡相同,從而導致模型精度下降。我們認為,模型被部署到設備上以後,應該根據設備上的輸入數據進行適配和優化,而且隨着設備處理越來越多的新數據,它應該從中學習到新的知識,持續不斷地提高它的模型,這就是持續學習(Continuous Learning)。此外,多個設備還應該把它們學習到的不同的新知識合併到起來,一起合作來改進完和善全局的模型,我們稱之為合作學習(Collaborative Learning)。與主要關注如何利用多方數據集進行模型訓練而不相互泄露數據的聯邦學習(Federated Learning)不同,持續學習和合作學習的重點是如何在模型部署后從新獲取的數據中學習新的知識。

  此外,我們還關注智能邊緣計算中的各種新場景和新應用,比如視頻分析、VR/AR、自動駕駛、AIoT 等,特別是隨着 5G 的到來,如何構建更好的智能邊緣+智能雲的系統,為這些場景和應用提供更好的支撐。

  在過去兩年,我們和國內外的高校緊密合作,在這些研究方向上取得了一系列的進展,也在相關學術會議上發表了多篇論文。其中,我們和北京大學和美國普渡大學關於如何利用緩存技術(Cache)提高卷積神經網絡(CNN)執行效率的工作發表在 MobiCom 2018 上;和哈爾濱工業大學等學校合作的關於如何利用模型稀疏性(Sparsity)加速模型執行的工作發表在 FPGA 2019 和 CVPR 2019 上;和韓國 KAIST 等學校合作的關於如何利用 SGX 保護用戶隱私的工作發表在 MobiCom 2019 上 ;和美國紐約大學和清華大學合作的關於合作學習的工作發表在 SEC 2019 上。

  四、未來展望

  智能邊緣計算之後是什麼?計算模式會沿着既有歷史路線繼續輪迴嗎?未來會是怎樣的?

  我們無法準確預測未來,但我們相信世界一定會變得越來越数字化、智能化,一定會變得更加美好。在微軟看來,整個世界正在成為一台巨大的計算機 [10]。不管你是在家裡、在辦公室、還是在路上,不管是在工廠、在商場、還是在各行各業,藉助分佈在各處的強大計算能力,我們可以利用人工智能處理由無處不在的傳感器採集到的數據,創造出豐富多彩的工作和生活體驗。未來的計算一定是以用戶為中心的,智能環境和設備隨時隨地感知用戶的狀態和需求,將用戶所需的數據和信息準確推送給用戶,為人們提供更好的服務

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共享電動機車年輕用戶破 70%,成為大眾交通運輸互補選擇

近年來共享電動機車已經成為新的交通趨勢之一,投入這個產業時間最久的 WeMo 在 3 週年之際發表了「WeMo Scooter 智慧車聯網─新交通移動洞察報告」,分析共享機車的產業趨勢。

報告指出共享機車的使用人數持續增加,2019 年整體各項指標較 2018 年同期成長 5  倍,活躍用戶與去年同期相較成長 2 倍。其中用戶以男性為主占 63%,不過女性使用者也逐年增加。超過 70% 的用戶是 18 到 34 歲的年輕族群,35 到 44 歲的用戶占 19%,45 歲以上的使用者僅占 10%。

使用時段方面,基本上全天 24 小時都有人使用,最高峰的時段為 18 點到 20 點的下班時間,其次則是 21 點到 23 點夜晚社交時段,而 9 點到 10 點的上班時間及 13 點到 14 點中午時間也有不少用戶,人數最少的則是 1 點到 6 點的凌晨。

WeMo 的使用情境當中單向騎乘以 48.1% 高居第一,其後的則是前往大眾交通無法到達處的 32.5%、通勤的 28.9% 及轉乘其他交通工具的 22.9%。單向騎乘的需求顯示共享機車隨租隨還的特性可以讓用戶更自由的切換交通方式,也降低酒駕的可能性。另一方面共享機車也成為大眾交通運輸的互補品,包括轉乘或是前往大眾交通運輸無法到達處的需求,代表用戶在搭配共享機車時搭乘大眾交通更為便利,更能取代私人車輛。

▲ WeMo 使用人數最多的年齡層為 25 歲到 34 歲。

▲ 不同時間點都有共享機車的需求,但以下班時段人數最多。

▲ 單向騎乘為 WeMo 使用情境的最大宗。

報告也發現熱門租借區域高度集中捷運沿線,大眾運輸周邊的租車密度為其他區域的兩倍。捷運各線轉乘處為服務高使用熱區,路線也以銜接捷運沿線騎乘 20 分鐘內距離最熱門,顯示捷運轉乘已經成為共享機車的最主要功能之一。

台北市當中租借量最大的行政區依序為大安區、中山區、內湖區、中正區和信義區,大安區為辦公區和學區,中山區以上班與娛樂類型為主,內湖區多為平日通勤需求,中正區則是交通轉乘較多,信義區以假日夜貓族最多。此外,跨縣市的交通需求也不在少數,其中又以新北市新店區往返台北市文山區、新北市永和區往返台北市中正區及新北市永和區往返台北市大安區最多。

(合作媒體:。圖片來源:WeMo Scooter)

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加速電動化!2030 年凱迪拉克大部分車款將為電動車

全球汽車製造商加速邁向電動化發展,美國汽車業巨擘通用汽車(General Motors)近日表示,2030 年,旗下豪華汽車品牌凱迪拉克(Cadillac)將轉為電動化品牌,在全球出售的絕大部分車型將為純電動車,但不會完全放棄燃油引擎。

CNBC、路透社報導,凱迪拉克總裁 Steve Carlisle 12 日證實,2030 年,凱迪拉克的大多數(甚至可能是所有)車型將是純電動車,包括類似於現有豪華大型運動休旅車(SUV)「Escalade」的電動版本,並將根據消費者需求,決定是否繼續販售傳統燃油車。

知情人士先前向路透社表示,通用汽車預計於 2023 下半年,在底特律工廠開始生產以凱迪拉克為品牌的大型電動 SUV,為該工廠 30 億美元翻修計畫的一部分。

供應商透露,凱迪拉克還計劃在 2022 年在中國推出小型電動 SUV,並訂於 2023 下半年在美國生產類似車型。

近年全球汽車市場成長性逐漸衰退,不過凱迪拉克預計,今年全球銷售量可望連續第二年創歷史新高。今年截至第三季,凱迪拉克的全球銷量成長 8.8%,在中國市場更大幅成長 10.9%。

12 日通用汽車股價勁揚 2.44%、收 36.10 美元,今年以來累計上漲 7.92%,遠遜於大盤標普 500 指數同期間上漲 26.40%。

(本文內文由  授權使用。首圖來源:r CC BY 2.0)

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男子內髒髮現酵母菌令他喝什麼都會醉

  研究人員在《BMJ Open Gastroenterology》期刊上報告了一種罕見的疾病——自動釀酒綜合症(Auto-Brewery Syndrome,ABS)。

  一名美國北卡男子在 2011 年 1 月因為嚴重的拇指創傷而接受了三周的抗生素治療以對抗感染。他開始在就餐之後出現情緒低落的問題。2014 年他因為酒駕被捕,其血液中的酒精含量達到 0.2%(超過 0.08% 就受法律限制了)。他否認酒駕,但醫院工作人員和警察都不相信他。

  他的一位親戚在看過類似病例之後勸說他去就醫。研究人員之後在其排泄物中發現了酵母菌,觀察到他在食用碳水化合物之後血液酒精含量上升。他們診斷他患有 ABS,進行了抗真菌治療。在藥物不足以清除酵母菌,他的癥狀很快就複發了,血液酒精含量一度達到 0.4%。研究人員再次嘗試了抗真菌治療,這一次強度更大,直接通過導管注入靜脈。2018 年 2 月,測試显示他的體內不再有酵母菌,他的飲食也都恢復了正常。

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電動化的決勝技!日產、本田傳正研發EV用全固態電池

  產經新聞21日報導,日產汽車(Nissan)及本田汽車(Honda)正在研發可提高電動車(EV)續航距離、並大幅縮短充電時間的「全固態電池」,期望藉由研發次世代電池克服被視為EV弱點的「充電時間費時」問題、擴大EV的普及。豐田汽車也正積極研發全固態電池,日本各家車廠正針對電池技術的研發展開激烈競爭。本田幹部指出,「全固態電池很有可能將成為電動化的決勝技」。報導指出,全固態電池在量產技術上仍存在相當多的問題,日產計劃在2020年代後半(2029年前)實用化、本田的具體研發行程則不明。現行EV用鋰離子電池使用液體電解質(電解液),而全固態電池的正極、負極、電解質全為固態,因此不用擔心液體外漏、安全性很高,且僅需數分鐘時間就可充好電、遠優於現行鋰離子電池的數十分鐘,加上具備大容量化特性,因此充飽一次電可行駛的距離有望提升。(本文內容由授權使用。首圖來源:public domain CC0)  

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拚電動機車普及,經濟部力推五年建置3,310座充換電站

 

政府日前已宣示目標將在2035年禁售燃油機車、2040年禁售燃油汽車。在電動機車方面,充換電站普及將是全面推動電動機車的成敗關鍵。經濟部官員表示,未來5年,經濟部將由中油領軍建置充換電站,目標為在加油站、公有停車場、車站等地設立3,310座電動機車充換電站。   在即將實施的新版「經濟部推動電動機車產業補助實施要點」中,除將繼續補貼新購電動機車,工業局也擬刪除充換電站「每座最高補助3萬元」的上限,每一案申請將維持最高補助30萬元。經濟部官員並表示,充換電站推動地區會分為六都、非六都、離島等地區,滾動式檢討,目前西部建置進度較佳,今年目標是希望充換電站能「串連全島」。   而在台灣電動車產業政策方面,政府也將雙管齊下推動,經濟部官員指出,電動機車將扶持整車國產化,進軍東南亞國家設廠;而電動車將主攻馬達等關鍵零組件,搶搭特斯拉等國際電動車品牌商的順風車,以躋身國際供應鏈。   (本文內容由授權使用。首圖來源:)

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起亞將在 CES 2018 展示全電動概念車

  這幾年 CES 車商的攤位越來越多,佔的面積越來越大。除了展示未來概念車之外,有越來越多的展示品能夠變成實際的消費產品。韓國車廠起亞 (Kia) 日前公佈他們新的概念車,採全電動車的設計,預計在 CES 2018 期間展出。   起亞這款概念車類似 Niro 系列,採全電動車的設計,還有全新的人機互動介面,動態影像照明系統,代表起亞在電動車領域的投入。   除了電動車之外,起亞的口號「自動駕駛之外」,會呈現自動駕駛年代,起亞設想車子該長什麼樣子的概念呈現。另外起亞還會在 CES 期間展示多個新的車內科技。  

  現代起亞研發主管 Woong-cheol Yang 博士說:「虛擬實境、自動駕駛車輛,以及全連線的汽車曾被視為遙遠未來的科技,如今已經可能快速變為現實。起亞將探索怎麼運用這些科技帶到消費者手上。在 CES 上面我們會分享我們的策略和未來行動的願景,展示供消費者能夠運用的先進科技可能。」  

  今年 2018 CES 有不少家車廠承租攤位,展示他們的汽車產品,以及辦活動招告天下他們的新策略。CES 2018,我們將在汽車領域看到不少新科技和概念展示,以及實際可能量產的車子。   (合作媒體:。首圖與圖片來源:起亞)

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谷歌三季度廣告業務依然強勁 但云服務投入巨大令利潤承壓

  騰訊新聞《一線》 紀振宇 10 月 28 日發自硅谷

  互聯網巨頭谷歌母公司 Alphabet 28 日發布的第三季度財報显示,谷歌的廣告業務增長依然強勁,但由於相關成本費用高企使得利潤承壓不及預期,但受到收購 Fitbit 的利好消息推動,谷歌股價在當天盤后依然有所上漲。

  該季度財報显示,Alphabet 實現收入 404.99 億美元,同比增長 20%,其中谷歌廣告業務收入為 339.16 億美元,同比增長 17%,包括谷歌 Pixel 系列硬件和雲服務的收入為 64.3 億美元,同比增長 39%。包括無人駕駛業務 Waymo 在內的被稱為“other bets”的收入為 1.55 億美元,同比增長6%。本季度利潤為 70.68 億美元,同比下滑 23%。

  從對利潤的貢獻來看,Alphabet 旗下谷歌業務依然是利潤的主要來源,第三季度運營利潤為 108.65 億美元,而 Other Bets 的運營虧損為 9.41 億美元,對利潤帶來拖累。

  在收入健康增長的同時,谷歌第三季度的盈利能力卻相應有所下降,該季度運營利潤率為 23%,相比去年同期的 26% 出現明顯下滑,與上季度的 24% 的運營利潤率相比,也進一步下降,主要原因是成本費用顯著上升,無論是研發費用、行政管理費用還是市場營銷費用均全面上升,其中研發費用第三季度高達 65.54 億美元,同比增長 25%,遠超收入增速,主要用於雲計算方面的投入,此外,銷售和營銷費用第三季度為 46 億美元,同比增長 19.7%,主要由於谷歌增加了在雲計算方面的銷售費用,這一增速也已經超過了谷歌廣告收入的增速。


谷歌三季度成本費用顯著上升,主要投入在雲計算服務業務領域

  在雲服務方面的巨大投入一定程度上推動了該業務的快速增長,在上個季度的財報電話會議上,谷歌表示其雲服務年化收入已經達到 80 億美元,這意味着在過去 18 個月,谷歌旗下雲服務的收入已經增長了 2 倍。

  此外,Alphabet 本季度利潤大幅下滑的另一大重要原因是收入稅顯著上升,財報显示,受益於稅制改革,去年穀歌有效收入稅率為9%,今年第三季度稅率則達到了 18%。因此在今年第三季度稅前收入為 86.28 億,少於去年同期 100.83 億美元的情況下,由於面臨的稅率更高,因而谷歌付出的收入稅更多,為 15.6 億美元,去年同期為 8.91 億美元,僅付出的收入稅較去年就增加了 75%。

  另一大影響谷歌利潤的因素來源於其他收入項目,財報披露,今年第三季度,谷歌持有的股權的未實現投資虧損高達 15.28 億美元,而去年同期為投資收益 13.82 億美元,導致今年第三季度其他利潤項目為虧損 5.49 億美元,去年同期為 14.58 億美元利潤。


谷歌第三季度出現未實現投資虧損 15.28 億美元,去年同期為盈利 13.82 億美元

  儘管業務經營的基本面並沒有出現根本性的改變,但谷歌目前面臨許多來自內外部的經營風險,包括美國司法部對其展開的反垄斷調查,谷歌內部員工對其參与美國邊境執法項目和國防部項目的抗議等,這些因素都將在短期內對谷歌經營業績產生負面影響。

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新設計的“量子電池”將不會再丟失電荷

  科技日報北京 10 月 28 日電 (記者劉霞)據物理學家組織網近日報道,加拿大科學家為不漏電荷的新型量子電池設計出了“藍圖”,這種量子電池僅依靠量子力學原理工作,有望成為多種量子設備的重要組件,比如為量子計算機供電。

  這項研究主要作者之一、多倫多大學的化學家加布里埃爾·漢納解釋說:“量子電池是一種納米尺寸的電池,旨在用於納米級應用領域。我們更熟悉的電池,例如為智能手機供電的鋰離子電池,依賴經典的電化學原理工作;而量子電池僅依賴量子力學原理工作。”

  他說,這項研究從理論上證明,製造出電荷無損的量子電池是可能的,而此前提出的量子電池被認為是不可能的。

  在最新研究中,為了實現這種電荷無損的量子電池的想法,研究團隊將具有高度結構對稱性的開放式量子網絡模型作為存儲激子能量的平台,激子能量是电子吸收足夠高能的光子時所利用的能量。他們使用這種模型旨在證明,即使在開放環境下,也可以毫無損失地存儲能量。

  漢納說:“關鍵是要使這種量子網絡處於黑暗狀態。在黑暗狀態下,網絡無法與周圍環境交換能量。從本質上講,該系統不受環境影響,意味着電池幾乎不會有什麼能量損失。”

  研究人員還藉助該模型,提出了一種按需從電池中釋放儲能的通用方法。接下來,他們計劃探索對電池進行充放電的可行方法,以及如何擴大尺寸以便用於現實中。

  研究人員表示,這種量子電池有望成為多種量子設備的重要組件,例如為量子計算機供電。而且,科學家可以使用當前的固態技術來製造這種電池。

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