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苹果之后,微软也要建「发电厂」了

2021年9月1日 09:07
作者 周宇

从 Windows 到 Surface 电脑,微软的产品大多给人一种特别的感受——直接且粗犷,就很理工科。

这一特质甚至还体现在微软总部园区设计上,对比 Apple Park 园区「飞船」造型所营造的奇幻感,微软位于西雅图雷蒙德市的总部显得有些普通,没有特别吸睛的建筑,就像是身边的街区。

这或许是微软主动为之的结果,让办公地点像城市一样具备包容性。

不过前段时间这家极具理工科特质的公司,却宣布了一个颇为奇幻的计划——在自家园区地下建设一座地下发电厂。

理科生的「狂想」,微软要建一个地下发电厂

这一切还要从微软总部改造计划说起。

1986 年,微软在正式上市前将自家总部落户于美国西雅图雷蒙德市,起初总部仅有 4 栋办公楼,随着公司逐渐发展壮大,才一步一步扩增、改建园区。

▲  图片来自:微软

随着新的办公楼扩张需求出现,微软也终于有机会实现建设地下发电厂的计划,它们这次选择了与西雅图颇有名气的设计公司 NBJJ 合作,推平总部的部分建筑楼,并在原址建设一个地下发电厂。

根据计划微软将在总部 2.5 英亩的地下挖掘 875 个地热井,每个地热井的挖掘深度达 550 英尺(约 167.6 米)。

▲根据具体的用电需求,落成后的地热井数量可能有变化. 图片来自:微软

在地热井中,微软将投下一个高达 65 英尺(约 17 米)的热储能罐,罐中的主要物质是水,也就是能量转换介质,更利于储存热量。

这个地下发电厂其实利用了地下一定深度恒温的原理,通过热泵、冷却器、发电机等设施,将热能转化为机械能,机械能最终转化为电能。

在微软总部地下还有着 220 英里长的传输管道,以实现能量的传输。

▲图片来自:微软

有趣的是,按照微软的计划一般情况下人们是看不到地热井的,它们将被园区的树木遮住或覆盖,融于环境当中。

这和微软总部的设计思路如出一辙,极高的绿化率、四通八达的公路、大学校园一般的开放性,不奇幻但却让人舒心。

当然,如果实在想看看这套「树林中的机器」也不是完全不可以,微软表示会在地热发电厂附近设置一个透明的门廊,让人们了解这些设备是如何运作的。

▲图片来自:微软

相比传统的煤炭发电,地热发电有着不小的优势,就比如利用地下恒定温度解决制热/制冷需求,冬天天气寒冷时,地上温度低于地下,微软就可以通过传输管道将地热传到到建筑中,充当「暖气」,反之亦然。

这样不仅省下了不少电费,连供暖和空调设备数都能减少一部分,微软表示对比原有系统,新的地热系统能耗将降低 50%。

这套地热发电系统,使用时间越久越省钱,毕竟不用交电费了,要知道在美国不少地区可都是阶梯式计算电费的,像微软这样的用电大户,用电量只多不少。

而且地热发电厂发电使用的热能转换介质水也是可以循环使用,其并不会被冷却装置排出,而是作为热能储藏到热能罐当中。

这样一来微软一年可以减少 800 万加仑的用水量,几乎相当于 12 个奥林匹克游泳池的用水量了。

更重要的是地热发电并不需要和煤炭发电一样消耗矿石资源,它和太阳能一样是清洁能源,这也是微软要在总部地下建设地下发电厂的主要原因之一,早前它就放出豪言,要在 2030 年实现碳中和。

▲ 图片来自:微软

不过园区改建终究是一项大型计划,地下发电厂作为计划中最后一座开工的建筑,预计要在 2023 年才能开放。

和苹果、特斯拉相比,微软地下发电厂有什么优势?

造发电厂似乎成为了一种新的新趋势,数据中心、云服务、存储系统,科技公司们对算力的需求有多高,对电力的需求就有多高,再加上各家对于碳中和的承诺,建设发电厂就再正常不过了。

▲ 微软数据中心

当然,各家具体的落地方案有些不同,这也代表了不同的技术方向。

作为新能源领域的新晋巨头,特斯拉更擅长研发电池,甚至进入了消费级市场,卖起了储能电池。

特斯拉家用级储能电池产品有 Powerwall ,其在疫情期间一机难求,一度涨价。企业级电池产品则有 Megapacks,其最大储能达 3 MKh,甚至于苹果都成了特斯拉的客户,向它买了 87 个 Megapacks 电池。

▲多个 Megapacks 电池组成的储能系统 图片来自:特斯拉

但苹果和特斯拉的发电方式殊途同归,都依靠太阳能,苹果在 2015 年耗资 8.7 亿美元,于美国加州建造了一座约 1300 英亩的超大型太阳能发电厂,为自家总部等多个设施供电。

说到这你可能也猜到太阳能发电对比地热发电的劣势了,无论苹果还是特斯拉,太阳能发电对于阳光要求更高,微软可以在自己总部地下直接开干,苹果却要跑到总部外建发电厂。

这中间还牵扯到大量电力传输设施,又是一批大投入,更长的传输距离往往意味着更多的电能损耗。微软的地下发电厂,仅仅是从地上到地上到地上,传输距离可短多了。

另一个劣势则是占地面积,太阳能发电对地区大小的要求远高于地热发电,这个从苹果发布的图片就能看出,两者的宏大级别不在一个等级。

▲ 苹果太阳能发电厂

国家地理曾发布数据,一个发电量在 1GWh 的地热发电厂将占用大约 404 平方英里,具有相同能量输出的风能电场则需要大约 1335 平方英里,一个太阳能发电场需要大约 2340 平方英里。

地热发电稳定性也会好上一些,正如上文所述,地下温度是恒定的,甚至能根据不同的地面温度,使用不同的转化方式。

苹果的太阳能发电厂则只能在白天使用,当初它向特斯拉买储能电池,也是因为电池能储藏太阳能转化的电能,不至于浪费白天转化的电量,在夜间也能满足总部的用电需求。

▲ Megapacks 超大的储电量能适应不同用电需求

当然,这也并不是说地热发电没有缺点,对比太阳能发电、风能发电,地热最大的缺点是效率太低,发电量比不上前两者。

而且地热发电需要提前预估用电需求量,并以此为基准数据预估要建设的地下热能井数量。一旦遇到高发需求,供电量很可能会不够。

所以微软在建设地下发电厂时也表示,总部并非全部靠它发电,太阳能发电仍然是很重要的补充部分,高并发需求时地热发电是主力发电设施,太阳能发电则是辅助设施。

这就像是游戏中的角色属性一样,无论地热发电还是太阳能发电,都不是六边形战士,两者各有各的优势,互相配合发挥自己的长处,反而是常态。

地热发电,向 10% 进发

微软的地下发电厂其实只能算作是地热发电的小规模运用,它只是利用了相对常见的地下恒温层,其温度并不会太高,因此提供的能量大小也有限,更适合家用或商业建筑使用。

一旦微软在 2023 年完成地下发电厂,对于其他公司来说都是一种鼓励。除了公用电网,大型科技公司们也可以选择长久使用更划算的建设方案。

而地热发电的大规模应用其实是充分利用地球各大洲板块相交区域的地热资源,相比普通的地下恒温层,它们有着更高的的温度,也更容易利用,但这也让大规模地热发电受限于特定地区。

▲ 高温温泉是典型的地热资源之一

我国西藏羊八井镇就是一个有着大量地热资源的区域,不仅有温泉、喷泉、甚至还有热水田等资源,这也让它成为了我国首个开发地热发电的区域,1977 年羊八井地热电站建设完成,至今仍然是西藏的主力发电厂之一。

相比其他地区,西藏的地热资源较多,同时煤炭等化石资源较少,自然而然地成为了我国发展地热发电的主要地理区域之一。

▲ 羊八井地热发电站.

地热发电大规模应用受限于地热资源,而太阳能、风能的发电转化率和覆盖率均优于它,因此在不少国家和地区太阳能、风能的发展优先级往往会高于地热发电,现在我国多个地区都已经有了太阳能发电厂。

随着时间流逝,情况在逐步发生变化,温泉旅游等热能应用案例推动了旅游行业的发展,再加上观念转变,地热作为清洁能源再次进入主流视角当中,曾经的「煤都」山西今年就建成了一座高温地热发电试验电站。

根据山西日报的报道,新建成的地热发电试验电站项目一期占地面积为 50 亩,其中 1 号试验机组装机容量到了 300kW,是一个不错的开始。

▲山西地热发电试验电站. 图片来自:中国城市能源周刊

同时,对新能源的探索也不仅仅限于环境保护的角度,它仍然可以带动产业升级,甚至成为养育一方水土的新产业,地热不仅可以发电,供暖、温泉旅游、疗养甚至养殖都是新的应用方式。

目前太阳能、风能、地热能等清洁资源还未能全面取代煤炭等化石资源发电,个中原因,除了技术限制也有开发程度不足的原因,地热发电就是一个典型案例,全球仍然还有许多未曾开发的地热资源。

代尔夫特理工大学两位长期关注地热能源的学者 Kenneth Gavin 和 William Craig 就曾著书表示,作为电力和供暖的可再生能源,充分开发的地热能源有望满足全球 10% 的用电需求。

在可预见的未来,地热发电的效能只会越来越接近这个数字。

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智能手机市场,内卷没有尽头

2021年8月25日 14:06
作者 周宇

即便过了很多年,我还是记得这样的一个场景。

一位做海外手机市场的朋友在拿出他们公司新品手机之前,不忘跟我打一声招呼:这手机是给东欧消费者的,你不要用中国消费者的要求去评价它。在他拿出手机的一瞬间,我就瞅见了落后国内平均水平两年的设计和做工。

他的言外之意就是,国内手机市场太卷了,我们小品牌实在卷不动,只能去国外。

这种内卷,仿佛是莫比乌斯卷,找不到起点,看不到终点,即便看起来这个市场不太行了。

落到具体销量数据上,根据 IDC 发布的报告,2021 年第二季度国内智能手机出货量同比下降 11%,这还是疫情逐渐恢复的情况下。

下行的市场并没有改变内卷的本质,刚刚过去的 7 月和只过去一半的 8 月,我们就迎来了下半年的新机潮:华为,小米,荣耀,三星,realme 等等厂商发布了旗下最新机型。

华为的计算摄影继续领先,小米拿出了最成熟的屏下摄像头手机,荣耀准备力拼高端,三星正式放弃 Note 系列力推折叠屏,realme 在做工设计上进步明显……

手机产品力的竞争,仿佛没有尽头。

剧烈变化的市场排名

PC 是一个典型的稳定市场。稳定到产品和市场环境变化再大,大哥还是联想,二哥惠普永远差那么一点,三弟戴尔无欲无求,四弟苹果独立美丽….

2019 年和 2020 年传统 PC 出货量. 数据来自:IDC

我们不妨以 IDC 公布的市场数据作为切面,2019 年、2020 年,到如今的 2021 年第二季度,联想都稳坐全球 PC 市场出货量第一,前五依次联想、惠普、戴尔、苹果、宏碁。

2021 年第二季度传统 PC 出货量. 数据来自:IDC

而手机市场就不一样了,出货量排名在剧烈变化,以相同的时间跨度来看,2019 年、2020 年华为在国内的地位十分牢固,出货量接近 40%。

2019 年和 2020 年中国智能手机出货量. 数据来自:IDC

但由于芯片的限制,华为走向收缩,这部分市场流向了其他几家,从最新的 2021 年第二季度国内智能手机出货量报告也能看出,厂商排名经历了一次大变化。

但需要注意的是华为收缩后所留出的市场,并没完全流向包括苹果在内的其他几家手机厂商。

在华为占据近 4 成份额时,Others 的份额一度低至 6.5%小厂完全没有活路,而到了 2021 年第二季度,其他类别市场占有率达到了 18.1%,活起来了

从产品上看也是,小米、OPPO 、vivo 等今年发布新机大多都是中高端产品,尤其是旗舰,4000 元以上档位的竞争十分激烈。市场并没有因为少一个竞争者而变得和平,反而面对空出来的市场,大家更卷更努力了。

这个时候,仿佛就听见 iQOO 大喊一句,这市场皇位,你华为坐得,我哥哥也坐得。

不过高端旗舰并非一朝一夕可得,除了几乎水桶级别的全面体验,更需要独特的差异性,这都需要一流的研发与技术加持。

如果把眼光转向全球,又会发现一个新的变化——LG 退出手机市场,它留出的市场也将被其他厂商所分流,而小米、OPPO、vivo 几家大力发展国外市场已经成为了常态。

在今年第二季的 IDC 报告中,小米超过了苹果成为了全球第二,甚至在 6 月单月出货量超过了三星,登顶单月第一。

现役世界第一小米在国内市场仅排第三,这感觉,有点儿像中国乒乓球,拿奥运会冠军容易,拿全运会冠军难。

2021 年第二季度全球智能手机出货量. 数据来自:IDC

书接前文,小米在国际市场上的风风火火,还是得益于自己的产品水平遇上了市场机遇,在印度东欧东南亚等市场,中国头部手机厂商的产品水平高出其他竞争者一大截。

曾经不内卷的市场,也因为中国手机厂商的到来,变得卷起来了。这感觉,还是很像中国乒乓球,溢出的选手去到哪里,哪里的乒乓球水平就突飞猛涨,养生随缘型选手马上就过不下去了。

这就是中国手机厂商的能耐,甭管七八年前吹过什么样的牛,都能给你实现,余承东做到过一次,现在雷军也做到了。

要知道前几年小米甚至一度跌出前五,如今却能翻身超越苹果,恰好说明这个市场依旧保持着不错的活力,群雄逐鹿,各显神通,而且还保留着相当程度的体面。

尤其是在芯片等零件供应紧张的情况下,谁能在这种情况下抢下更多市场,之后争夺第一的底气也更足,毕竟一流的市场地位在供应商中也意味着优先供应,形成出货量更多的正向循环。

最终甚至可能突破三星和苹果占据高端市场、拿走手机市场大部分利润的现状,这事儿之前华为就做到过一次。

归根到底,这个市场的活力,在于市场的规模足够庞大,并且竞争足够充分,以至于谁都不敢怠慢,谁怠慢市场,轻视产品,敷衍用户,最终的结果就是被市场怠慢。

当然,据我所知,智能手机从业者,也是各个行业里面算相当卷的,莫比乌斯卷,谁都逃不过。

国产手机厂商们拥有更多自主权,迭代速度更快

虽然现在「wintel 联盟」的说法越来越少见,但微软和 Intel 对于整个 PC 市场仍具备极强的掌控力,核心操作系统和 Soc 不受 PC 厂商掌控,它们能做出的创新有限。

而手机厂商们就不一样了,Google 在国内的影响力一般,再加上 Android 开源的特性,小米、OPPO 等国产厂商均采用自家的定制 Android 系统,在国内类似应用商店这样的服务都是手机厂商运营。

激烈的竞争也促使手机厂商快速迭代,甚至已经走到了 Google 的前面,2016 年小米发布了初代 MIX,并提出了全面屏概念。

而在手机行业全面采用全面屏设计之后,手机厂商在系统定制化方面也走得更快,很快就推出了相应的触控交互手势,而 Google 直到 2019 年的 Android 10 才加入全局手势操作。

外媒 9To5Google 对 Android 开发团队的采访中,就提到了 Android 10 的手势受到了其他手机厂商的影响,是被迫加速开发的。

这就说明,这种内卷还能外延,从低往高处卷。

至于芯片方面,虽然主流手机厂商都在使用高通的骁龙芯片,但联发科、三星、华为都有自研芯片,甚至最近的 Google 自研 Tenor 芯片也加入了进来,并非完全一家独大。

Google 和高通虽然在手机市场具备核心地位,但其掌控力仍然比不上「wintel 联盟」,而手机厂商们为了获取新出现的市场空余,自然要加强在新技术乃至产品上的投入,尤其是国产手机厂商。

近两年,一个关键元器件的突破,都会引起手机厂商前仆后继的跟进,2013 年高通 QC 快充之后,各家就开始押注快充,持续跟进。

实现路径变成高压小电流和低压大电流两个方向,充电功率也在不断提升,现在一款旗舰没有 60W 快充都不好意思说自己是旗舰,120W 快充也愈发常见。

高刷屏幕也是,最开始大家都是 60Hz,而在一加用上 90Hz 屏幕后,其他家就不断押注,甚至出现了 165Hz。

▲ 红魔游戏手机 6 Pro 屏幕支持 165Hz 刷新率

当然了由于软件生态对更高刷新率的支持不是特别好,现在主流旗舰大多选择 120Hz 刷新率。

快充、高刷新率、折叠屏乃至现在的屏下摄像头,起初都算不上完美,而手机厂商不断迭代技术的过程中,也潜移默化地「教育」了消费者。

和市场的充分竞争类似,现在智能手机之间的竞争也相当充分,渗入到了各个细分领域,消费者也被教育得「人人都是产品经理」,大的赛道比如影像和屏幕,中型赛道是充电,细分赛道有震动马达等等都跑得飞起。

很难说市场的活力和产品的活力二者之间谁是因谁是果,但消费者失去了活力倒是真的。

当然,还有一个从市场占有率看不到的信息,就是虽然消费者买手机的频率低了不少,但是消费者买手机花的钱更多了,此消彼长之下,智能手机市场的诱惑力仍然巨大。

根据前瞻产业研究院整理 IDC 的数据,2019 年至 2020 年中国智能手机市场,高端手机出货量占比在不断提升,2020 年 500 美元(约 3237 元)以上手机出货量占比就达到了 23.9%。

手机厂商也在这个过程中不断提升自己的市场占有率,获取利润。

手机厂商越来越卷,对你我有什么好处?

说了那么多,你也许在想这对普通人有什么用。

对比前几年的 PC 市场就知道,最明显的好处就是你我的选择变多了,轻薄、摄影、续航,各家各有各的偏向,人们也可以按照自己的偏向去选择。

萝卜青菜各有所爱。

▲ 小米 11 ultra 重量达到了 234g

同样的,前几年不少人调侃 PC 升级迭代慢、挤牙膏,这种就较少出现在手机市场中,小米、华为、OPPO、vivo 近两年来,几乎每年都会推出多款旗舰。

一年 2 款旗舰,搭载不同的芯片和创新度不同的技术,是再常见不过的事了,像小米 11 ultra 会更偏向影像,而小米 MIX4 则通过屏下摄像头带来了更一体化的外观设计。

获得更多选择的同时,还带了更好的产品。

要是七八年前,花 2000 块很可能买到一款线下特供的智商机,或者国外品牌的高价低配机,现在呢,拿着 2000 块钱几乎买不到所谓的智商检测机(还是有一两款的)。

更关键的是手机厂商之间的激烈竞争也影响到了其他领域, 在手机市场增长乏力的情况下,小米、华为等几乎所有国产手机厂商开始进入真无线耳机、智能可穿戴和智能家居产品领域。

在手机领域的成功经验也被带到了其他产品上,像伸缩摄像头原本只是手机全面屏发展过程中的一个插曲,现在却成为了智能电视常见的设计。

伴随全面屏出现的窄边框设计也从 Dell 一家扩展到了更多厂商当中,华为就是较早在笔记本电脑用上窄边框技术的手机厂商之一。

最近的小米发布会上,强调性价比的小米进一步拉低了 OLED 电视的售价,77 英寸的 OLED 电视价格被拉到了 20000 元以下,4999 元的 55 英寸小米电视 6 更可以说是价格屠夫了

而小米对于性价比的追求也间接影响到了其他厂商,现在 5000 元档位的笔记本不少都配备了 2K 屏幕,色域也从 45% NTSC 升级到了 72% 乃至更为广泛的 100% sRGB 色域。

回到文章最初,曾经习惯于高配低价,给不发达市场凑合型手机的厂商,在面对国产头部手机厂商的时候,变得不堪一击,这是小米能稳住全球前二,拿下月度第一;OPPO 和 vivo 在海外也能卖得好;realme 超高速增长;一加在数个市场直面苹果三星竞争的底层逻辑。

给消费者以更多好选择,这才是竞争的价值,不是么?

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马斯克发布的特斯拉人形机器人很惊艳,但可能只是个笑话

2021年8月23日 21:30
作者 周宇

对于控制看客情绪这件事,马斯克有一套屡试不爽的方法。

在一年前的国产 Model 3 的交付会上,他兴奋地跳动起来,迅速将现场气氛带向了高潮,而在最近的特斯拉 AI 日中,马斯克又复刻了这一行为。

只不过这次是由「机器人」演员来跳舞。

幽默风趣的舞蹈总是能解构活动的严肃性,让人从紧绷的状态中脱离,获得片刻的欢愉。

而马斯克又出其不意地来给现场氛围加了一把火——明年推出跳舞机器人 Tesla Bot 原型产品时,气氛顺势再上一层楼,人们欢呼不断。

只是,马斯克的计划真的靠谱吗?

明年推出 Tesla Bot,其实是一个相当「激进」的目标

马斯克对于 Tesla Bot 的期望,从机器人的「三围」数据就可以看出。

高 5 英尺 8 英寸(约 172cm)、重 125 磅(约 56.7kg),承重能力为 45 磅,约 20kg,能以 5 公里每小时的速度运行,这样的数据已经和一位普通成年人相差无几。

他想造的是一款和普通人相似的机器人,帮助人们去解决那些危险、重复、无聊的工作,比如帮人们跑腿去便利店买东西、收拾家居用品等等。

在马斯克看来:

汽车就是带轮的半智能机器人。

目前特斯拉汽车的自动辅助驾驶系统,正是通过摄像头+雷达+算法等组成的系统感知周边环境,识别红绿灯、行走的路人、驾驶中的汽车等等。

▲特斯拉的视觉感知系统会将摄像头采集的视频内容 3D 化,以便汽车识别

在特斯拉 AI 日活动中,马斯克和相关工作人员还展示了更先进的反馈系统,汽车不仅可以通过摄像头收集街区数据,还会对迎面而来的行驶车辆做出多种预测,进而调整自己的行驶行为,保证两车不会相撞。

人形机器人同样需要识别周边物体,才能完成搬运、清理等任务,两者需求相似,使用同一套核心系统似乎是顺其自然的选择。

听起来似乎很符合逻辑,但马斯克从明年推出原型机器人的计划来看,这无疑又是一个「激进」的目标。

即便是做一些简单的家务活,也意味着 Tesla Bot 具备着极强的识别和处理能力,在具体的识别内容上和汽车也有不小的区别。

汽车日常使用的环境是城市街区、高速公路等等,而 Tesla Bot 完成家务劳动时完全是在家中,面对的也是沙发等家居用品,每一个家庭的环境、家居用品也会有差别,不同组合产生的极端情况几乎是无限的。

▲家居套件可以灵活选择

Tesla Bot 还不能如汽车一般,在量产汽车上提供自动辅助驾驶功能,让大量的客户在驾驶过程中,帮助公司收集各种各样的行驶路况数据,以训练汽车感知系统。

在这种情况下,构建虚拟环境训练似乎已经是必须的方案了。

此前特斯拉就展示了基于 AI 芯片 Dojo,在云端创建的一个虚拟城市交通系统。它能帮助特斯拉的自动辅助驾驶系统 Autopilot 训练,以便应付更多极端情况。

▲ 汽车的视觉感知系统需要识别出人行道上的行人

显然 Tesla Bot 也需要一个相应的虚拟训练系统,帮助它识别不同的家居环境、家具用品、乃至根据不同情况作出不同反应。不过缺乏像汽车行驶一样的真实环境训练,在训练速度乃至最终识别训练结果上,终究会弱上一些。

其次,Tesla Bot 和汽车相比,人机交互系统也有一些区别,汽车配备了中控大屏,而 Tesla Bot 仅脸部屏幕可以显示信息,这意味着它在交互方面更依赖语音。

▲ Tesla Bot 的脸其实是一块屏幕

在理解人类语言方面,各大语音助手都已经给出了答案,能用,但不能算特别好用。

更重要的是,人类的反应动作系统远比汽车驾驶复杂,除了方向和速度,还需要保持平衡性,更别说跳跃等更精细的动作了,这也是双足机器人迟迟未能落地商用的原因之一。

人形机器人并不新鲜,但落地商用仍然遥遥无期

人形双足机器人并不算新鲜,在 Tesla Bot 之前,波士顿机器人早就靠跳舞征服了观众,同样是在今年 8 月,波士顿动力公司还分享了人形机器人 Atlas 的跑酷视频。

闪转腾挪间, 两台 Atlas 机器人跨越了一个又一个木箱,在视频最后甚至来了个标准的后空翻。

如此精彩的动作也为它赢得了掌声,视频播放量很快突破了 600 万,点赞量超 19 万,但即便是如此强大的 Atlas,被广泛认为是全球最先进的机器人公司波士顿动力,也从未公布人形机器人 Atlas 的商用计划。

在波士顿动力公司的官方网站上,明确地写着 Atlas 是一个推动技术发展的研究平台。

为什么会这样?

技术限制是首要原因,即便是最新的 Atlas 机器人,完成跑酷动作时仍然需要技术人员提前部署,「教会」它一些基础动作,以便 Atlas 根据情况作出判断,应该执行什么样的操作。

要知道早在 2016 年 Atlas 就配备了现在新能源汽车上常见的激光雷达,也配有相应的识别算法等,但要让机器人理解动作,做出反馈仍然是一件困难的事,这也让它难以应用到更多领域。

人形机器人能做到的事物有限,也就无可避免地难以商业化,甚至于波士顿动力公司都几度卖身,Google、日本软银、现代都曾是波士顿动力公司的掌控者。

目前波士顿动力公司商用的产品,还是像四足狗型机器人 Spot 这样的产品,一来四足设计具备更好的稳定,二来相对简单的体型也让它能适应工业环境当中。

▲Spot 机器狗被应用在石油生产中,用来检查设备是否运行正常. 图片来自:CNET

迪士尼倒是为人形机器人找到了一个合适的商业应用领域——将电影中的人物「造」出来,今年 4 月份,迪士尼展示了旗下幻想工作室的最新进度,他们将漫威中的人物 Groot 造了出来,并试图让这些机器人演员成为游乐园的互动设施。

由于市场上并没有现成的方案,迪士尼甚至请来了打造初代 Atlas 机器人的 LaValley,经过近三年研发,终于造出了一位机器人演员 Groot。

根据迪士尼展示的视频,机器人 Groot 就像是真的从电影里走出来了一样,虽然步伐并不算快,但很稳定,甚至还和人们打起了招呼。

只不过 Groot 机器人也有着明显的限制,比如它身后的控制线,又比如仅有 45 分钟的续航时间。

迪士尼也表示还会继续研究,后续会推出相应的更新产品,但人们什么时候能见到,仍未可知。

这样看来,尽管特斯拉在传感器、AI 识别乃至芯片领域均有不错的积累,但要在一年内超越波士顿动力 Atlas 机器人,实现如马斯克所言的「能做家务的人形机器人」,恐怕还是极其艰难的。

别对 Tesla Bot 抱太高期待

激进宣传几乎已经成为了特斯拉的传统了,从 FSD(全自动驾驶系统)到特斯拉无聊隧道,乃至这次的 Tesla Bot,马斯克在初次谈论它们时都给出了一个相当宏伟的目标。

这为特斯拉乃至马斯克带来了极高的关注,甚至形成了一种宗教化崇拜,我们在之前的文章中就提到了:

「拜马斯克教」是一种新的个人崇拜,他们崇拜的不只是马斯克出类拔萃的个人能力、成绩斐然的履历,而是马斯克创造出的使命感,环保、探索外太空等等项目让他与「人类进步」的场景绑定了一起,这种使命感让他的粉丝相信,支持马斯克就是与崇高的人类进步站在了一起。

但并非所有宏大目标都能实现,在特斯拉 AI 日最后的采访过程中,马斯克对于自动驾驶的态度就不那么激进了,甚至表示:

我相信未来汽车肯定都会有自动驾驶能力,但是还需不需要驾驶员呢?
大概还是需要的,就像在汽车时代,其实马车也存在一样。

而无聊隧道实现半小时从洛杉矶到达旧金山的创想也落了空,如今它只不过是一条 1.29 公里长的汽车运载隧道而已。

更重要的是个人崇拜并不总是带来正向的结果,早前就有人认为马斯克间接操控了比特币价格,起初鼓吹比特币引得不少人入局,后又表示比特币生产并不环保而放弃比特币,导致价格下跌。

狗狗币的案例则更为直接,有人利用马斯克的个人崇拜建构骗局,通过网络广告引诱人们向指定账户支付狗狗币,宣称支付后就能获得马斯克补贴的双倍狗狗币奖励。

实际上这只是钓鱼广告而已,人们并不能收到双倍奖励。这也让不少人对马斯克产生了怀疑,他似乎只是在营销自己、营销公司。

Tesla Bot 同样引来了不少怀疑,The Verge 甚至在文章中称其是个笑话,在它看来这只不过是马斯克用来分散人们注意力的方式。

前段时间特斯拉就因安全事故,引起了美国汽车安全监管机构的注意,甚至开启了对特斯拉辅助驾驶系统 Autopilot 的安全调查。

构建一台真正可用的人形机器人远比想象中难,波士顿动力从初次展示 Atlas 到现在已经持续研发了 8 年,卡内基·梅隆大学电气和计算机工程教授 Raj Rajkumar 在接受路透社采访时也表示:

我可以肯定地说,地球任何一家公司都需要花费 10 年,才能让人形机器人为你去便利店跑腿。

有一家新公司愿意投入到人形机器人领域当中自然是一件好事,但不可忽视的是这仍然是一件极为艰难的事,基于马斯克和特斯拉在以往诸多项目过度夸大的表现,或许我们应该对 Tesla Bot 机器人持保留态度。

题图来自:times of innovation

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刚刚!特斯拉发布史上最快计算机,还有一个神秘机器人,真「钢铁侠」要来了吗?

2021年8月20日 14:30
作者 周宇

一场安全事故、一位车主离世,将蔚来乃至整个新能源汽车行业推上了风口浪尖。

作为新能源汽车行业的头部公司,特斯拉也不例外,大量的安全事故让它饱受批评,今年 8 月,美国汽车安全监管机构也对特斯拉的辅助驾驶系统 AutoPilot 开启了安全调查。

不同等级的自动驾驶技术应该如何命名,它的安全性到底如何,特斯拉的自动驾驶技术到底进化到了什么地步。

随着事故继续发酵,人们对于「自动驾驶」的质疑只会越来越多。

在这种情况下举办的特斯拉 AI 日,自然会成为新的话题中心,马斯克在活动上发布了什么,有没有回应相关质疑?

跟我们一起来看。

特斯拉的自研芯片 Dojo 要来了 

特斯拉上新了,这次是一颗自研芯片——Dojo D1。

早前马斯克已经在 Twitter 上多次提到 Dojo,这是特斯拉自研的超级计算机芯片,也是一颗超级 AI 芯片。

与常见的 CPU 或是 GPU 相比,Dojo 舍弃了大量功能模块,加入了更多计算模块,以换取更高的算力和效率,更适合计算类型相对固定、计算精度较低,但计算量十分庞大的 AI 领域。

特别的设计带来了特别的回报,按照特斯拉说法就是「我们在 CPU 大小的身材里实现了 GPU 级别的算力」。

而且,Dojo 的算力还是可以叠加的,这和它的另外一个特性——拼接有关。

不一会特斯拉的工作人员就拿出了一个堪称 Plus++++++++ 版的 Dojo 芯片模型,它其实是由 25 颗 Dojo D1 拼接而成的芯片系统,

为什么特斯拉要这样设计?

最直观的好处就是减小通讯距离,如图所示每块 Dojo D1 之间的距离非常近(几乎都要贴在一起),这样能大大的加速数据在各个芯片之间的传输和流转。

特斯拉表示这个 Dojo 系统的数据传输速度能达到 9TB/S。

另一方面,对比传统的超级计算机,采用拼接的方式也能省下不少连接线缆,同时也意味着 Dojo 芯片系统的算力几乎是可以成倍增加,更灵活地匹配不同使用需求。

在实际的算力表现方面,活动中展示的 Dojo D1 芯片模型,其运算能力能达到每秒 362 万亿次浮点运算。要是将更多的 Dojo D1 芯片拼接在一起,结果可想而知。

当然,谈到芯片性能必然少不了和业内产品一番比对,特斯拉这次选中了 Google 自研的 AI 芯片—— TPU v3,根据展示图,Dojo 的性能远超 TPU v3。

TPU v3 是 Google 2018 年发布的产品

要知道打败李世石、柯洁等多位世界顶尖棋手的 AlphaGo,所使用的也不过是比 TPU v3 弱上数倍的初代 TPU 芯片。

而如果将 3000 块 Dojo 芯片拼接在一起,其算力将达到  1.1 EFLOP ,超越了此前全球排名第一的日本超级计算机「富岳」。
和 Google 的 TPU 类似,算力强劲也常常意味着散热压力大,为此特斯拉在 Dojo D1 中添加了一整层水冷模块和铜质结构两种散热设计。

也难怪马斯克之前敢说「Dojo 将会是世界上最棒的超级计算机」。

如此强大的算力,其应用领域必然是达到了工业级别,Google 的搜索结果、街景等服务都有依靠 TPU 计算优化,而 Dojo D1 则主要应用于特斯拉的视觉感知系统当中,帮助汽车识别环境带来更好的自动辅助驾驶体验。

至于实际效果,马斯克表示明年就会用上 Dojo,我们拭目以待。

迈向更完善的自动辅助驾驶

特斯拉于今年 7 月发布了 FSD Beta 9.0 版本,新版 FSD 支持城市道路辅助,可以实现并线、转弯、汇入主路等动作。

新版 FSD 采用了只依赖光学图像的视觉系统 Tesla Vision,它所采集的庞大数据需要极强的数据分析能力和算力。

Dojo 则可以从车端接受大量视频数据,发回云端,完成全自动的大规模算法训练,再推送到车端,完成整个流程的闭环。

在这个过程中,最重要环节无疑是算法训练。

马斯克采访中表示,特斯拉最初是通过频来对人工智能进行算法训练

在拥有 Dojo 之前,特斯拉 Autopilot 团队拥有超过 500 名数据标注员,专门对高价值数据进人工标注

人工标注

但这种方法严重拖慢了 AI 的学习进度,因为这个数据量实在过于庞大。

截止今年 4 月,基于 Autopilot 的里程数已经达到了 48 亿公里,占全行业总路测数据的 99% 以上。

「儿子」在学习上遇到了困难,特斯拉这「老母亲」肯定着急啊。

于是,Dojo 来了。

特斯拉利用 Dojo在云端模拟了一个十分贴近现实的世界,用来训练自动辅助驾驶技术。

而且特斯拉还表示,这个虚拟世界的交状况要比现实世界复杂得多。

特斯拉为这个虚拟世界加入了许多极端道路情况,你可能会在马路上看到正在过斑马线麋鹿甚至在速公路上看到晨跑夫妇

在高速公路中晨跑的夫妇

值得一说的是,特斯拉不只是对空间进行了标注,对于模型搭建的时间点,Dojo 同样「雨露均沾」。

通过不断收集现世界中新的道路信息,这个训练模型也会不断更新数据信息对原有的信息进行覆盖。

对于目前所积累的数据体量特斯拉称,他们使 10 亿个不同的图像3 亿个不同的场景来搭建这一训练模型。

也正因如此,特斯拉自己戏称为「数据贴标工厂」

那么这些训练没有达到应有的效果呢?

在本次特斯拉 AI 日中,特斯拉为我们展示了其自动辅助驾驶技术的巨大进步。

对于车的识别更加准确

从上图中可以看到,此前,特斯拉对于车道线的精确识别仅限于车辆周围。

但如今,不仅是车辆所处车道,系统对于整个路口的情况都了如指掌,因而更好地进行路线规划。

预测其他车辆的行为

准确地识别道路两旁停靠的车辆对于如今特斯拉来说已是小菜一碟预测道路上其他车辆的行为才是它的真本事。

比如在小路中遇到了对向车辆系统分析出所可能发生情况,得到不同的驶路线。因此,无论对方让与不让,它都能够灵活应对

或许是迫于美国汽车安全监管机构所带来的舆论压力,特斯拉在 AI 日上对于自动辅助驾驶的态度还是较为保守,其中不乏对于新技术安全性的强调。

另外,在讲到视觉识别对于自动辅助驾驶的意义时,特斯拉工程师展示了这样一张图片:

特斯拉像拨开「战争迷雾」那样去感知、绘制周边的路况。

很显然,这项功能触碰到了国内相关的政策红线,其在国内如何落地,尚未可知。

机器人 Tesla Bot

可能也是因为技术讲解比较沉闷,特斯拉很快安排了一台人形机器人上台,跳起了舞来,整个活动会场瞬间就欢乐了起来。

特斯拉造出了一台能跳舞的机器人 Tesla Bot?

其实这只是一位演员穿上了一套仿机器人服装在跳舞,马斯克又和大家开了一个很「特斯拉」的玩笑,不过这个机器人计划是真实存在的。

Tesla Bot 详细属性

按照马斯克的预想,Tesla Bot 会继承特斯拉的车机系统,包括辅助驾驶等等,能根据周边的环境做出不同的动作,最终完成原本只能由人完成的体力劳动。

是的,这次马斯克想解放「劳动力」,让人们做自己想做的事。

当然,马斯克也说了,到底要不要接受 Tesla Bot 的帮助,仍然由人们自己决定。

听起来似乎很赛博朋克,但 Tesla Bot 什么时候能量产、来到消费者的身边,马斯克仅仅表示会在明年的某个时间发布产品原型。

我们离完全自动驾驶还有多远?

国际自动工程协会(SAE)根据汽车驾驶模式的自动化程度,将其分为 6 级,从 L0-L5。

而特斯拉的 AutoPilot 驾驶模式被列为 L2 级,仍然属于辅助驾驶,也就是说汽车仍然需要在驾驶者的关注下行驶,驾驶者需要对驾驶行为负责,这也是目前大部分新能源汽车自动驾驶辅助系统所处的自动化等级。

知名车评人@不只会评车的 38 曾对此做过直观且形象的评价:

现阶段的辅助驾驶需要人类随时准备接管,更像是人辅助车,而不是车辅助人。

马斯克显然不满足于辅助驾驶,他的目标是自动化程度更高的 L5——完全自动驾驶,汽车系统可以在所有情况下自主完成驾驶操作。

按照特斯拉的设想,基于 AI 的汽车的视觉感应系统应该如同人体系统一般。

摄像头(眼睛)看到画面内容的同时判断出画面中物体的 3D 结构形状,并测算车辆和和物体之间的距离、物体的高度和大小等,汽车(人类驾驶员)也随之自动做出相应的驾驶变化,避免撞上,这时对应的是静止的物体;

图片来自:syncedreview

在面对移动的物体,像是行驶中的汽车,特斯拉的 AI 感应系统应该做到识别出 3D 物体高度、大小的同时,还能测算出它的动向、速度等。

当然,这些都仅仅是设想,Dojo 超级计算机的确能加速 AI 运算,帮助汽车识别物体,带来更好的辅助驾驶体验,但要像马斯克所说的「实现 L5 完全自动驾驶」,恐怕还是不行。

早在 2019 年特斯拉就曾表示要去掉雷达,走向纯视觉感知系统,但视觉感知所依靠的 AI 只是在模拟人类,现阶段人脑的奥秘并没有完全揭开,AI 也只能做出一部分决策,它并不能替代真实的人类驾驶员。

▲ AI 替代不了人类

特斯拉所完成的数据训练也还远远不够,即便其数据量在新能源汽车行业是领先的。

要知道自动驾驶领域当中 95% 的数据都是无效的,重复的路况对于 AI 训练价值不大,此前特斯拉的训练数据大多都来自美国,它仍然需要在更多国家和地区,完成更多种情况的训练。

而不同地区、不同交通情况所引发的极端情况组合几乎是无限的,这无疑给特斯拉所选择视觉感知技术路线提出更大的挑战。

再加上近年来的安全事故加重了人们对于自动驾驶的担忧,这种情况下,愿意使用 AutoPilot 驾驶模式,或是参加特斯拉 FSD(全自动驾驶系统)测试的人是否会减少,仍然要打上一个大大的问号。

而且相关机构对于新能源汽车「辅助驾驶」模式的监管也在日趋完善,除了文首提到的美国汽车安全监管机构对特斯拉辅助驾驶系统 Autopilot 开展安全调查,我国工业和信息化部最近也发布了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》。

之后还将工信部和相关部门还将会进一步细化自动驾驶、辅助驾驶相关规范。

这样一来实现完全自动驾驶也许会慢一点,但在生命安全面前,又何尝不是一件好事呢。

而马斯克在活动最后也表达了对自动驾驶技术的展望,不再那么激进了:

我相信未来汽车肯定都会有自动驾驶能力,但是还需不需要驾驶员呢?

大概还是需要的,就像在汽车时代,其实马车也存在一样。

本文由周宇、李华共同完成。

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用上自研芯片的 Pixel 6,能和 iPhone 13 正面刚吗?

2021年8月6日 08:47
作者 周宇

这次 Google 可谓是抢了爆料人的「饭碗」。

在 OnLeaks 等爆料人发布 Pixel 6 的产品信息之后,Google 居然来了一波主动确认,公布了 Pixel 6 系列的详细外观、摄像头配置、自研芯片等,甚至直接在 Google Store 上架了 Pixel 6 页面。

这在对产品保密极为看重的手机行业并不多见,据 Vice 报道,前段时间苹果甚至还向爆料人发出信函,要求停止发布相关产品信息。

看似违背常理,其实是 Google 在为这台旗舰造势,以往 Pixel 虽然有自己的特色,但在整个手机市场中算不上主流,市场占有率也不高。

显然,这次自研芯片给了 Google 充分的信心,要与三星、苹果一争高下。

耗时四年,Google 造了一颗「AI」芯

Pixel 6 系列上的这个自研芯片传了几个月,现在终于尘埃落定,Google 将其命名为「Tensor」。

比起几个月的爆料,这颗芯片的研发周期要来的久得多,Google CEO 达尔・皮蔡(Sundar Pichai)表示为了这颗芯片,它们耗费了 4 年多时间,有趣的是 4 年前也是 Google 收购 HTC 手机业务的时间。

HTC 曾经是 Google Nexus 系列手机的合作商,Google 显然是希望通过收购它,在手机领域一展宏图,如今到了开花结果的时候了。

▲ Google 与 HTC 合作推出的 Nexus One。 图片来自:Androidpolice

这次 Google 并没有公布人们比较关注的 CPU 和 GPU 性能方面的信息,而此前外媒 9to5Google 曾曝光称这颗自研芯片是 Google 和三星合作研发的, 性能方面很可能和三星的 Exynos 芯片接近。

具体还是要看今年秋天的真机表现。

从 Google 一系列操作来看,Tensor 自研芯片的亮点很有可能并不在 CPU 或是 GPU,而是它的 TPU 单元(Tensor Processing Unit),芯片都用 TPU 来命名了,可见 Google 的重视程度。

▲正在运行的 TPU

TPU 原本是 Google 用于人工智能和机器学习的智能芯片,常配合 Google 自家的开源机器学习平台 TensorFlow 使用,TensorFlow 拥有丰富的训练工具、数据库等,两者以往多在云计算、企业服务等领域配合使用。

相比常见的 CPU 和 GPU,TPU 更多用于低精细度但量大的运算。其运算能力十分强大,AlphaGo 围棋机器人就使用了这一芯片,在 Google 相册中,单个 TPU 芯片每天能处理超过 1 亿张照片。

其计算性能可想而知,也因此 Google 将其应用在了自家的搜索、Google 街景等服务当中,以更快的速度提供给用户更准确的结果。

这次 TPU 被应用到了手机当中,Google 高级副总裁 Rick Osterloh 表示在 Tensor 的加持下,Pixel 可以运行「数据中心级」的人工智能(AI)模型,堪称一台移动 AI 计算机。

而且还是可以离线运行的,也就是说通过 Tensor 的运算改善手机体验,并不需要将数据上传的云端,Google 不会通过网络将你的私人照片上传的网络数据库中。

听起来像是工业应用产品被放到了移动设备当中,有「降维打击」那味了,不过说到底,算力再强还是要看落地应用。

Google 想拓展 AI 在手机上应用的深度和广度

不出意外,计算摄影仍然是 Pixel 6 系列上这颗自研芯片核心应用场景之一,遗憾的是 Google 并没有向公众放出真机拍摄图片,仅有 GizmodoThe Verge 等少数媒体看到了应用实例。

为了充分展示 Tensor 芯片的能力,Google 设置了一个对照组,在开启和不开启的两种情况下,抓拍一位频繁活动的孩子。

未经过 Tensor 芯片处理的照片中孩子的脸部和手都比较模糊,而另一组对照组则清晰了不少。

▲ HDR+ 样张示例

之前的 Pixel 系列手机也展示过类似的能力,即 Google 赖以成名的 HDR+ 算法,在人们按下快门键的同时,手机后台其实会自动拍摄多张不同曝光程度的图片。

并将图片分割成多个细小的特征块,通过机器学习选择合适的特征块,并对其进行变换,打个可能不那么恰当的比喻,就像是为图片加一层滤镜。

在这个过程中 Google 的人脸识别算法也会发挥作用,帮助手机快速识别到人脸,选择合适的特征块,最终多张照片合成一张清晰且自然的图片。

▲ Pixel 6 Pro 用上了后置三摄

而且这次 Pixel 6 系列带来了后置三摄设计,包括一个广角镜头、超广角镜头和一个支持 4 倍光学变焦的长焦镜头。

更多的镜头组合能让手机拍摄时捕获更多的信息,作为对照组,通过机器学习找出更合适的细节,最终输出一张暗部细节更清晰、高光锐利,更讨好人眼的高质量图片。

听起来是不是像图片后期处理的过程,计算摄影正是为了简化摄影过程,让更多普通人也能以简单的方式拍出清晰讨好眼球的照片。

▲ 图片来自:Counterpoint

而这只是 Tensor 芯片的牛刀小试,Google 高级副总裁 Rick Osterloh 表示他们已经将 HDR 算法应用到了视频拍摄领域。

在整个拍摄过程中,手机能实时调整白平衡参数,并且快速捕捉到太阳等元素进行拍摄优化,让视频更清晰自然。

这显然对手机算力提出了更高要求,可见 Tensor 芯片的 TPU 单元算力是多么给力。

在视频方面 Google 同样设置了对照组,Pixel 5、Pixel 6 和 iPhone 12 Pro Max 拍摄同一视频,视频分辨率和帧率分别为 4K 和 30Fps,结果包括 The Verge、Gizmodo 在内的媒体均认为 Pixle 6 表现最好。

作为 Google 口中的「移动 AI 计算机」,它的应用必然不止于计算摄影,在功能广度方面,Pixel 6 系列亦有突破。

Google 在翻译、语音识别领域已经推出了多项服务,这次通过 Tensor 它们来到了 Pixel 6 系列上,而且经过了不小的增强。

在 YouTube 等 Google 系软件服务上大多都有一个「实时翻译」功能,现在 Pixel 6 也能使用了,将不同的语音转换为英语。

语音识别同样也是加强的功能,通过语音你可以操控手机,比如 Google 的 Gboard 键盘可以根据你的语音输入短信内容,而且具备较为不错的识别速度和准确性。

同样的,这也会被用于 Google 的语音助手当中,让它更好的识别理解你的指令。

▲ Google Assistant 。图片来自:PC Mag

值得一提的是,现在这些功能均不需要通过网络,而是可以直接在本地运行,这依旧都有赖于 Tensor 的高算力,和对机器学习的深耕。

随着 Pixel 系列的不断发展,相信还会有更多的手机功能被改造优化。

离正式发布还有几个月时间,Google 就通过大规模的自曝引发了大量讨论,给看客们画了一个巨大的饼,同时也让真机表示更受期待。

异类,还是行业之光?

一直以来手机都被认为是一个硬件驱动的市场,更好的 Soc、更高素质的镜头、高清晰完整的屏幕等等促使人们升级换新,手机市场在新技术的浪潮下稳步前进。

Pixel 系列的出现给出了一份截然不同的答卷,软件成为了核心,甚至是驱动硬件升级的主要原因之一,这似乎更符合安迪-比尔定律。

2016 年 Google 发布初代 Pixel,赢过了同期的两大旗舰三星和 iPhone,也让人们意识到计算摄影的强大,它试图将拍摄成像这个物理问题变为一个可解决的数据问题。

在硬件短期内无法突破的情况下,计算摄影所代表的机器学习逐渐成为了的手机行业的新趋势,你能在越来越多手机厂商的功能、宣传中看到 AI 的身影。

苹果 2019 年推出了自家的计算摄影技术 Deep Fusion,最近华为在 P50 系列上也公布了相应的计算光学技术。

摄影之外的应用也有不少,华为和小米都推出了类似的「视频字幕」功能,自动识别手机播放的音频内容,自动翻译为中文字幕。

而对屏幕颇为关注的 OPPO 则带来了多个显示技术,包括增强画面清晰度的「视频超清增强」功能,增强色彩显示的 SDR 转 HDR 技术。

在其他手机厂商持续押注 AI 时,Google Pixel 虽然在持续前进,但前进的速度显然是慢了下来,最佳销量仍然是 2019 年的发布的 Pixel 4 系列,为年销量 720 万台。

从 Pixel 6 系列硬件大升级中可以看出 Google 的野心,其高级副总裁 Rick Osterloh 也表示要投入远超以往费用为 Pixel 6 系列营销。

根据以往的经验,人们对于高端旗舰的期望除了单项突出,更希望它是一个各项均衡,都能做到标杆级的产品。

Google 这次要与苹果正面竞争,进入高端市场,除了摄影方面做出特色,屏幕、续航等同样不可以拖后腿,而作为一款「AI」手机,能否在显示等关键功能中做出差异性,也是它是否能成功的重要影响因素。

而 Pixel 系列一旦成功,也会给其他厂商作为参考,引导行业加大对软件的投入,最终提升我们手中手机的体验。

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三星 1000 寸巨屏来了,让你像玩乐高一样拼屏幕

2021年8月4日 19:00
作者 周宇

「影院级视听体验」一词,经常被电视厂商们拿来宣传自家电视机,试图证明电视体验足够好,但实际上大家都知道,大多数情况下都只是接近而已。

万元级的电视要对标数十上乃至上百万的影院设备,这本身就是一场力量悬殊的竞赛,首先电视屏幕大小就差了太多。

不过也不是没有厂商做出新的尝试,「屏厂」三星去年推出了 292 英寸的超大电视 The Wall ,而今年它又将尺寸翻了超 3 倍,正式推出了一千英寸大屏版的 The Wall 。

这可真是比一堵墙还要广阔。

像玩乐高一样拼屏幕

一年尺寸翻三倍,三星怎么做到的?

原因就在这台巨屏的组装工艺——模块化,这堵硕大的电视墙是由一个一个小屏幕拼接组合而成的。此前三星推出的 146 英寸模块化电视是由 16 个 36.4 英寸的小显示屏组接而成的,这次 1000 英寸巨屏需要的数量可想而知。

每一块小屏幕背后有多个硕大的金属接口作为数据传输接口,以接收大量的显示信息,而在小屏幕的四周还有卡扣,让屏幕拼接严丝合缝。

▲ 图片来自:JerryRigEverything

得益于 The Wall 使用的 micro LED 屏幕技术,这台巨屏电视不仅拼接简单,正常电视观看距离下几乎看不到接缝,而且还没有黑边。

拼接完成之后,1000 英寸的 The Wall 电视看起来颇为壮观,屏幕似乎成为了一堵墙。

▲ 如果站得特别近,还是能看出接缝,以电视的观看距离而言接缝并不明显

micro LED 屏幕和手机上用的 OLED 屏幕类似,都具备自发光特性,所以也就没有背光层,因此你能看到每块小屏幕其实都很薄。

再加上 micro LED 屏幕由无机材料制造,不会出现像 OLED 屏幕上的烧屏问题,使用周期更长久,更适合电视这种换机周期更长的设备。

对比往年的 292 英寸,本次的 1000 英寸版 The Wall 电视硬件素质也获得了升级,不仅 LED 灯珠小了 40%,连带着分辨率提升到了 16K(15360 x 2160),亮度达 1600 nit。

micro LED 能保持如此高的显示素质和屏幕内部塞入的大量 LED 有关,因此 1000 英寸版本电视的散热压力比 146 英寸版更高,配合的电视机箱也就更厚。

拼接设计所带来的体验变化是巨大的,从使用角度而言,只要家中电视柜或者悬挂墙还有空间,几乎能一直扩建,65 英寸、100 英寸甚至是更大的使用尺寸后期都能更改。

损坏了其中一小块屏幕也可以联系厂商更换,而不像平常的电视,想要换或是升级就得换整台,两者成本的差距是显而易见的。

在组装运送时同样也是,灵活的安装方式让它能轻松进入电梯等装置中,搬电视这种事,经历过的人大多都不想经历第二次,尤其是高楼层住户。

此外,灵活的拼接方式也能为大屏幕设备带来更多形态,再加上 micro LED 屏幕同样也能弯折,这电视长什么样,厂商乃至消费者都能更好的控制。

三星就表示「2021 The Wall 可以安装在多种位置,包括凹面、凸面、天花板、悬挂、倾斜和 L 型」。

不同的形态,常常会对应各种不同使用方式,这台一千英寸巨屏电影也不例外。

变化已经在悄悄发生。

用屏幕改变「电影」

在官方新闻稿中,三星表示「2021 The Wall 是我们迄今为止最具沉浸感和多功能性的显示器,让企业可以完全控制创造他们梦想中的环境」。

电影就是一个需要频繁构建不同环境的领域。

早前参与制作奥斯卡获奖电影《寄生虫》的韩国电影公司 CJ ENM,就与三星达成了合作,用这款巨屏电视搭建了一个摄影棚。

据三星介绍,通过弯曲部分屏幕搭成的半圆环型摄影棚,可以显示任何想要的景色,对于电影摄制而言减少了大量搭景和团队长途跋涉前往景点实拍的工作,省下了不少成本。

使用高素质电影搭景几乎已经成为了电影行业的新兴标准之一,迪士尼在拍摄《曼洛达人》时同样采用了类似的方式,而不仅仅是依靠绿幕加后期技术。

▲ 天空其实是一块屏幕,你看出来了吗?

而且这个由屏幕搭建成的摄影棚,完全不会有莫尔纹的问题,即人眼直接注视或机器拍摄时,不会有彩色的高频率条纹。

屏幕在显示内容丰富性方面有着卓越的优势,实体拍摄时常常要受天气等因素影响,完美的环境和光景并不可控,而有了屏幕这一切都不是问题,导演想要的「完美时刻」屏幕都可以显示。

演员也不必对着绿幕「无实物」表演,强行让自己进入状态。之前《复仇者联盟》幕后拍摄花絮发布时,不少观众都表示「去掉了特效,演员看起来像个疯子,心疼」。

▲ 没了特效的奇异博士

在中远距离的拍摄中,使用屏幕搭景确实是个不错的方案,省钱省时间,还能帮助演员更好地进入状态。

说到这,就不得不提起沉浸式观影、沉浸式展览等以屏幕为主要载体的新消费方式了。

The Wall 所采用的的 micro LED 屏幕本身是可以弯折的,再加上模块化拼接,打造一个围绕观众的环形或箱型「沉浸式影院」并不难。

▲ 你以为到了非洲,其实只是用屏幕组成的沉浸式空间. 图片来自:Illuminarium

作家阿城曾在《常识与通识》中写道:

电影是最具威力的催眠艺术,它组合了人类辛辛苦苦积累的一切艺术手段,把它们展现在一间黑屋子里,电影院生来就是在模仿催眠师的治疗室。

而志在模拟环境的 The Wall 能让这份沉浸感更进一步,让电影这个「梦」来得更真实。

实际上,索尼作为另一位掌握 micro LED 技术的厂商,也在尝试探索巨屏影院,其在 2019 年展示的 Crystal 影院和三星一样,都采用了模块化技术,并通过高素质的 micro LED 屏幕构建影院。

▲ 任意变换的沉浸式酒吧

暂时无法解决的问题是成本,制造 micro LED 屏幕需要通过巨量转移技术将大量的 LED 塞入屏幕当中,尺寸大的设备甚至能达到数百万颗,生产良率可能会降低。

从这个角度来看,三星使用模块化设计除了本身使用上的优势,成本也是其中的重要考量。

据 ELLE 报道一块 36.4 的小屏幕面板价格约为 2 万美元,而 146 英寸的 The Wall 电视则是由 16 块小屏幕拼接而成,售价超 32 万美元。

当 micro LED 技术走向成熟,成本逐渐降低,我们的观影方式也许会被永远改变,银幕不再是人们注视的主体,反而是一堵堵半圆形乃至环形的巨屏,真正做到身临其境观影。

弯折、无缝拼接的特性让电视能以多种不同形态出现,在电影等领域发挥作用,改变消费和生产方式。

新场景需要新内容

The Wall 无缝拼接的特性让它能以多种形态排布,悬挂在天花板、半圆环式排布、围绕柱子倾斜排布,这让它可以融入家居、商场乃至更多环境。

而要让这块屏幕真正物尽其用,新的内容形式乃至交互方式都显得极为重要。

上文提到的沉浸式娱乐项目除了用屏幕模拟环境外,还加入了诸多传感器检测人们的移动状态,随着人们的移动,屏幕上展示的内容会随之变化,例如走到树下空间音频系统会自动播放鸟鸣声。

▲图片来自:Illuminarium

而沉浸式娱乐项目长青的前提就是内容常新,一轮一轮的更新才能吸引观众持续不断地参与,项目才能盈利健康持续地运营下去。

无缝拼接的屏幕可以以窗口的形式悬挂于商场的零售店中,看起来就像是一幅产品海报,但如果仅限于此,这块屏幕的价值也会大打折扣。

▲ 融于环境的屏幕,应该是信息的窗口

商场的沉浸式屏幕是否能成为人们购物的交互中心,通过这个窗口人们能了解到更多产品相关信息,甚至与无人购物相结合,才是它的核心价值。

新的内容载体已经来了,The wall 电视融入各种环境的景象看起来像极了科幻电影中的场景,而要让这份未来变成现实,仍然需要新的内容乃至交互方式作为填充。

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