AI+药研拐点来临？这家从MIT走出的公司融资3亿美元，创全球AI药研融资新高

晶泰科技是一家以计算驱动创新的药物研发科技公司，基于前沿计算物理、量子化学、人工智能与云计算技术，为全球创新药企提供智能化药物研发服务。 

晶泰科技表示，本轮融资将用于进一步发展晶泰科技的智能药物研发系统，从算力、算法、数据三个维度构建AI赋能的数字化药物研发新基建，并服务于全球药企、生物科技公司和合作伙伴，满足药物工业迫切的提效增速需求。

报道 | 机器之能

机器之心9月28日消息，以数字化和智能化驱动的人工智能（AI）药物研发公司晶泰科技 (XtalPi) 宣布超额完成3.188亿美元的C轮融资，创造全球AI药物研发领域融资额的最高纪录。 

本轮投资由软银愿景基金2期、人保资本、晨兴资本联合领投，中金资本、招银国际招银电信基金、Mirae Asset（未来资产）、中证投资、中信资本、海松资本、顺为资本、方圆资本、IMO Ventures、Parkway 基金等多家来自全球的投资机构跟投，腾讯、红杉中国、国寿股权投资、SIG 海纳亚洲等早期股东继续追加投资 。 

2020年，“人工智能发现分子”入选《麻省理工科技评论》发布的“全球十大突破性技术”榜单。人工智能与药物工业均为万亿级产业，二者的结合将会爆发出巨大潜力。此轮募资标志着从麻省理工学院 (MIT) 校园走出的晶泰科技已逐步成为全世界范围内AI制药领域最有影响力的公司之一。 

2014年，晶泰科技成立于麻省理工大学，核心团队由来自学术界、IT互联网界及医药产业界的优秀人才组成，联合创始人都是麻省理工大学博士后。公司主要做包括药物固体形态研究在内的临床早期药物设计，最主要业务线是临床前开发的药物固体形态研究和药物分子的设计。 

作为一家以计算驱动创新的药物研发公司，晶泰科技的ID4（Intelligent Digital Drug Discovery andDevelopment）智能药物研发平台结合量子物理、人工智能与云计算技术，可以准确预测小分子药物的多种重要特性，加速药物临床前研究的效率与成功率。 

晶泰科技联合创始人、董事长温书豪表示，“过去几年，我们专注于打造和完善自主开发的ID4智能药物研发平台。通过与全球范围内的大药企、生物科技公司的合作，不断验证ID4平台在成本、速度与成功率方面的优势和巨大潜力，并获得多项里程碑式的进展。” 

晶泰科技在2018年1月完成约1500万美金的B轮融资，由红杉资本中国基金领投，谷歌跟投，A轮投资方腾讯继续在本轮追加投资。此前，公司获得由峰瑞资本、真格基金和腾讯3200万元A轮投资。 

晶泰科技表示，本轮融资将用于进一步发展晶泰科技的智能药物研发系统，从算力、算法、数据三个维度构建AI赋能的数字化药物研发新基建，并服务于全球药企、生物科技公司和合作伙伴，满足药物工业迫切的提效增速需求。 

算法方面，晶泰科技基于物理理论及人工智能理论双核，已完成了上百种算法的储备。其物理基础理论框架，覆盖从量子力学到经典力学的算法，通过构建多尺度、多维度的模型，能够从最底层准确描述药物分子与人体蛋白之间的相互作用；其人工智能理论框架，完成了不同特征向量对应药物各种关键性质之间的AI强化和交叉验证模型构建。 

下一步，晶泰科技还将打造现代化实验室与数字化研发平台紧密结合的数字孪生研发体系，实现实验探索与药物模拟算法的高效交互迭代。 

数据方面，晶泰科技使用数据湖作为数据治理的主要方式，使计算产生的巨量数据不仅直接作为计算结果呈现，并应用于数据分析、机器学习等场景。晶泰科技还通过特殊的数据策略，以量子力学计算积累起大量药物分子化学空间的底层数据。 

目前，晶泰科技的数据积累已经接近PB量级。随着数字孪生研发体系的开发部署，计算量的持续增加，晶泰科技将以丰富的药物研发真实世界数据支持其算法的持续创新与升级，挑战更多研发瓶颈，解决药物研发行业的关键问题。 

算力方面，晶泰科技基于多云的架构模式，在AWS、腾讯云、Google Cloud 等多个公有云上搭建了一个可全球化调度海量资源的计算平台。利用云计算超强的弹性扩展与并行计算能力，该平台可在数小时之内创建一个近百万计算核心的超级集群。这一平台让晶泰科技可以同时开展超大规模的药物分子发现与筛选项目，支持其药物AI研发技术的规模化的应用。 

本轮融资完成后，晶泰科技将全力部署AI赋能的数字化药物研发新基建，推动药物工业向更智能的药物研发模式变革，助力全球更多药企、生物科技公司利用人工智能开发出更多高效的药物，惠及全球患者，也为中国药物工业的人工智能数字化升级做贡献。 

“这是一项有温度的技术，我们的愿景是‘患者有其药’，简单的五个字，表达的是最朴素的愿望：我们希望所有罹患病痛的人类个体，不论年龄、国籍、肤色、贫富，如有疾病都能平等地得到救治，用得到、用得起好的药物。”温书豪说。 

据他介绍，在药物工业界的头部企业中，2015年以来新药研发回报率已经降至不足5%，药物研发的失败率和成本越来越高，使得好的药物也越来越昂贵；另外，仍有大量的疾病没有有效的药物可以救治，所以人工智能被寄予厚望，通过算法、算力、数据来提高药物研发的效率和成功率，降低药物研发成本，探索更广阔数量级的化学空间，最终惠及全球患者，带来更多的特效药。 

“AI+药物研发”是一个很新的领域，其布局空间非常大。传统药物研发行业的产业链非常长，从最开始靶点的发现，到药物分子的筛选和设计，再到生物的活性实验，还要经历一系列的生产环节，最后再到人体的临床等。 

AI+药物研发的过程主要分为几种，生命科学、标靶发现、标靶确证、先导发现（先导化合物发现）、先导优化以及临床前、临床再逐步面向市场。应用案例有药物激酶谱预测、DEL化合物编码等。 

预计到2024年，每年全球在AI大健康领域的投入将超过100亿美元；每年全球在AI药物发现领域的投入将超过40亿美元。随着AI在药物研发领域的深耕和独角兽的出现，这一市场或许已经迎来了爆发的节点。 

“随着人工智能的不断发展以及计算资源成本的进一步下降且充分的公有化，在万亿美金药物工业的巨大市场中终于由技术的量变引起了产业质变，使得计算机与实验更紧密地结合在一起并且可以形成快速的反馈机制，对新药发现的速度和质量都有显著提升。”晨兴资本创始合伙人刘芹表示。 

“在这场生产力的变革中，晶泰科技是最早将物理计算和 AI 算法良好地结合的企业，并在工程上进行了计算架构的充分优化和真实世界迭代系统的建立，现已初步证明了其技术的可行性和可扩展性。相信晶泰科技会在不久的将来成为新药研发行业的新一代重要基础设施。晨兴资本长期看好计算科学在生命科学领域的应用，希望 IT 技术与生物科技的融合可以早日将人类健康带入一个新的纪元。”

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美国或收紧对中芯国际出口，国会正考虑250亿补贴半导体

美国国会正在考虑一项250亿美元的预算来支持半导体生产。参议院在7月召集该法案投票时，几乎每个共和党人都投了赞同票。

几十年来，美国保守派政治家一直认为，政府最好让美国经济中的竞争来决定哪些企业蓬勃发展。在大多数情况下，政府不应干预。

如今谈到半导体，他们认为都需要介入并在财政上支持美国公司。这种大谈产业政策、不惜两败俱伤的贸易战的打法转变，原因是中国。

报道 | 机器之能

据日经亚洲评论报道， 美国国会正在考虑一项250亿美元的预算来支持半导体生产。 

今年6月，美国国会议员就曾提出250亿美元资金和税收抵免建议，以加强国内半导体生产，应对来自中国日益激烈的竞争。这份《美国晶圆代工业法案》(American Foundries Act of 2020，AFA)拟为美国各州提供补助款以协助扩展商业芯片生产设施。 

据报道，当参议院在7月召集该法案投票时，几乎每个共和党人都投了赞同票。分析人士说，共和党对250 亿美元的半导体法案（AFA）的支持表明，一些人正以谨慎的态度重新考虑其放任自流的正统观念。 

提倡该法案的得克萨斯州共和党参议员约翰·科宁说：「自由市场没有任何动机来保护国家安全。」 

「就像在半导体领域一样，我们必须承认一个事实，即中国不受类似意识形态的束缚。实际上，他们正在投入大量资金，因此他们可以成为这些领域的世界领导者。」 

过去几十年来，美国保守派政治家一直在倡导自由市场经济模型的力量，以确定哪些公司成功与失败。他们认为，政府最好让美国经济中的竞争来决定哪些企业蓬勃发展。在大多数情况下，政府不应干预。 

如今，保守派人士认为，谈到半导体，政府都需要介入并在财政上支持美国公司。 

华盛顿信息技术与创新基金会主席罗伯特·阿特金森（Robert Atkinson）表示，保守主义思想发生转变的原因是中国。 

与之「相辅相成」，就在昨天（9月26日），路透社和英国《金融时报》报导，根据获得的相关文件显示，美国政府已经对中国最大的芯片制造企业，中芯国际（SMIC）施加了出口限制。

路透社看到的一封美国商务部上周五发出的信函显示，中芯国际的某些设备供应商现在必须申请个人出口许可证（ individual export licenses）。

国内微信群和微博也可以看到这份疑似路透社等媒体获取的文件，不过真实性还有待确认。中芯国际方面尚未对此回应。 

据三位知情人士透露，这一最新举措标志着美国政策与今年早些时候相比发生了转变。当时，美国商务部告诉申请向中芯国际出售「军用终端用户」许可证的企业，这些个人许可证（individual export licenses）是不必要的。 

现在，对于提供芯片制造设备的包括Lam Research，KLA Corp和Applied Materials在内的美国公司来说，可能需要获得许可才能将某些商品运送到SMIC。 

不过，目前尚不清楚哪个供应商收到了这封信。通常情况是，一旦商务部得出结论认为存在军事用途或转移用途的风险时，它将把这些信息发送给公司。

就这一最新动态，美国商务部工业与安全局面对质询并未作出直接回应，但称，「正持续监测和评估对美国国家安全和外交政策利益的任何潜在威胁。」

不过，作为实锤证据的美国商务部网站并未发布将中芯国际列入实体清单的公告。 

中芯国际表示，尚未收到任何有关这些限制的官方通知，并正在同美国商务部继续交涉。公司称，该公司仅仅为民用和商用终端用户提供服务，否认公司与中国军方有任何联系。 

事实上，9月初已有消息传出美商务部要将中芯国际加入实体清单。五角大楼也在9月早些时候首次报道，称正在与其他机构合作，以决定是否将中芯国际列入与中国军方联系的黑名单。 

目前情况看来是调查仍在继续，但最终是否会制裁中芯国际（「列入实体清单」），还需要等待美方进一步决定。 

「这完全取决于美国将如何实施（出口限制）。」来自政治风险咨询公司欧亚集团(Eurasia Group)的政策分析师特欧楼（Paul Triolo）表示， 

「在最坏的情况下，中芯国际将被完全切断供应，这将严重挫伤中国的芯片生产能力。如此下来， 其也将成为美中关系的转折点。」 

虽然仍然崇尚自由经济，但是，以川普为代表的保守主义从中国半导体产业上看到了产业政策的力量。 

产业政策是一个国家为鼓励经济中所有或某些部门的发展而做出的战略努力，包括补贴，税收优惠和政府优惠贷款。 

在支持者看来，美国一直依靠公私合作来增进国家利益。为美军生产武器和物资的私人公司就是一个例子。法律禁止这些公司使用政府共享的技术向外国出售某些武器。第二次世界大战后实施的政策使航空，钢铁等多个行业受益。 

但批评人士说，产业政策可能很危险，因为它们可能意味着政治领导人将出于政治目的做出经济决策。从长远来看，许多经济学家对政府官员在为特定技术和公司提供资金方面比投资者做得更好表示怀疑。 

「没有太多证据表明，政府在选择最佳前沿技术方面比私营公司具有更好的洞察力。」「就全球而言，产业政策的失败远胜于成功。」彼得森国际经济研究所（Peterson Institute for International Economics）的资深经济学家加里•哈夫鲍尔（Gary Hufbauer）表示。

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人工智能助力清洁工作迎来无人化

面对初级劳动力逐渐稀缺的现状和人力成本猛增的大趋势，智能清洁无疑将会成为人力成本控制与效率升级的一则优质解决方案。智能清洁是以传统清洁技术为核心，辅以人工智能技术，从而达到提高清洁效率，降低人力成本的目的，既解决了效率与成本间的矛盾，也重新定义了“清洁工”这一岗位的工作性质，让清洁工从单纯的劳动者，变为了劳动的管理者，对于扭转社会对清洁工群体的偏见有一定帮助。

作者 | 白俊英、陆少游

 一 

卫生清洁市场现状及发展

随着收入水平提升、消费升级深化90后年轻人成为消费主力，同时城市化进程带来的快节奏生活导致人们家务劳作时间减少使得劳动力成本的不断抬升，人口结构逐渐向老龄化发展、对于水体的清洁要求更高等问题也使得人们对智能清洁的刚性需求越来越明显。对于这种窘境，智能清洁是一个很好的解决办法，它不但能够帮助清洁人员完成高危、高强度机械化的清洁工作，还可以通过物联网与后台连接，提高企业的智能化管理能力。纵观国内，中国市场近年来在智能清洁上布局的企业也非常多。 

 二 

卫生清洁中的人工智能技术

1.计算机视觉：是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。帮助智能清洁设备识别障碍物、污染物；监测或追踪研究对象；分类研究对象的清洁行为等。

2.空间变换网络（STN）：是由Jaderberg 等人提出的一种卷积神经网络架构模型，通过变换输入的图片，降低受到数据在空间上多样性的影响，来提高卷积网络模型的分类准确率，而不是通过改变网络结构。STN相比于卷积神经网络更方便对清洁行为识别过程中的深度学习。

3.深度学习：是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。通过深度学习加强智能清洁设备的识别能力。

4.机器学习：指利用人工智能模型对数据集合中的规律进行挖掘，并根据其特征对其他数据进行预测。智能清洁设备通过机器学习针对清洁需求进行不同的预测。

5.SLAM算法：即时定位与地图构建，或并发建图与定位。即机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。VSLAM是基于SLAM的视觉算法，VSLAM技术更能准确完成定位。此类算法主要应用于清洁机器人的路径规划。

 三 

人工智能技术在卫生清洁领域的应用分布

 四 

人工智能技术在卫生清洁领域的应用案例

1. 深兰科技（上海）有限公司：深兰科技深兰AI消毒吸尘机器人，将无人驾驶技术与传统工业吸尘器相结合，搭载了自主研发的室内激光SLAM技术，3D视觉识别技术，并融合超声波、陀螺仪等传感器技术能完成室内复杂场景的激光高精地图建立、定位、障碍物识别、自主导航和避障等功能，内置的全覆盖路径规划算法，让机器人可以自主完成地图区域的全覆盖吸尘工作，同时提供手动模式以完成简单或者更加全面的地面吸尘清洁作业，可应用于大部分室内环境的卫生清洁工作。 

2. 西门子（中国）有限公司：西门子台式洗碗机能够精确检测水污浊度，并智能净洗烘干，适合日常餐具混合洗涤，且能根据不同材质的待清洁餐具智能调节水温、烘干温度、冲洗力度等。 

3. 陕西欧卡电子智能科技有限公司：多数水库目前仍采用人工打捞的方法，不仅成本高昂，而且效率低下，很难应对日趋严重的污染问题，高危的保洁工作面临“用人荒”难题，水库往往是人们生活饮用水的源头，因而必须保证“纯净”、“无污染”。欧卡智能使用无人驾驶清洁船对济南南山区水库的清洁，使得该水库清洁工作在效率高的同时还保证了水库水质无污染。

4. 上海高仙自动化科技发展有限公司：上海高仙自主研发的无人驾驶环卫车Ecodrive Sweeper G2，可应用于开放式、封闭/半封闭式场景中，如公园、步行街、园区、景区、交通枢纽、大型广场等。

5. 斯坦福AI实验室：无论在医院、机场还是餐馆之类的公共场合，手部卫生都是预防传染病传播的第一道防线，需要自动检测技术来检查手部清洁情况。斯坦福AI实验室通过计算机视觉技术监测医院内的手部清洁工作来改善医院卫生条件。手部卫生仅仅是一个计算机视觉在医疗行业中的应用案例，实验室还在开发计算机视觉系统来监测患者的移动情况，分析外科手术的质量，以及检查老年人的异常情况等内容。

 五 

人工智能在卫生清洁领域的局限性

深度清洁无法满足：深度清洁不仅可以全面除尘除垢，还能进行高温消毒，所以一般具有除尘和杀菌等作用。对于大多数智能清洁设备，因其清洁程度局限性较大而无法满足深度清洁的需求。

个性化智能清洁设备供小于求：人们对高质量生活环境和洁净的生产环境的寻求，使清洁设备越来越广泛的运用于生活和生产领域，但目前智能清洁设备覆盖场景仍然有限。

 六 

人工智能在卫生清洁领域的发展趋势

清洁功能细分化：更好的应对复杂环境全屋清扫，会使智能清洁产品进入更多普通家庭，深度清洁、毛发清理等将会成未来趋势场景。据调查有56%的消费者反映扫擦二合一的产品没有办法达到深度清洁的需求，扫和擦从技术角度来说是完全不一样的功能，因而扫擦分离的机器人才是未来趋势。

清洁设备协作互联：随着清洁功能细分化的趋势，建立方便快捷的设备互联体系势在必行，清洁设备完成协作互联，将使得整个智能清洁生态更加人性化，节省时间成本。

* 本文为「智周」系列报告「核心版」，相应「深度版」的推出计划将在后续公布，敬请大家关注。针对「人工智能在卫生清洁领域的应用」这一主题，有哪些方向或主题，你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析，欢迎留言，这将成为我们制作报告深度版的重要参考。

关于「智周」系列报告

机器之心「智周」人工智能技术应用报告系列重点关注现有人工智能技术应用较成熟且应用潜力较大的正在进行智慧升级的传统行业及场景，逐行业、逐场景为产业用户高效而不失深度地呈现不同人工智能技术的产业落地现状、企业案例、技术应用趋势等。「智周」人工智能技术应用报告系列包含核心版及深度版两个版本：

核心版浓缩精华分析内容至2页内，覆盖重要数据、分析结论及案例简述，以供使用者高效系统地了解人工智能技术在自身所关注产业内的潜在机会。

深度版在核心版的基础上，包含详尽的行业或场景痛点分析、技术解读、落地案例详解及资料附录等，以供有深度研究需求的使用者进行深入探究。

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亚马逊硬件发布会：聚焦智慧家庭，推出「会飞的摄像头」

此次硬件发布会最亮眼产品就是室内无人机「Always Home Cam」，主要用于室内安防。另外亚马逊还发布了与联发科联合发布的AZ1神经边缘处理器，将Alexa语音处理功能提高了一倍。 

产品发布的背后，也是亚马逊智能家居生态的一次升级。

撰文 | 徐丹

9月24日，亚马逊举办了秋季发布会，以家庭为中心发布了多款硬件产品，是围绕家庭场景，包括室内无人机；重新设计的球形外观的智能音响Echo；Fire TV电视棒，可接入迪士尼+，Netflix，Hulu等内容平台；云游戏平台Luna等。

重新设计的智能音箱 Echo

 一 

「会飞的室内安防摄像头」 

其中最惊艳的一款产品室内无人机「Always Home Cam」。 

大体上这是一款「会飞的室内安防摄像头」，可以在室内飞行并拍摄多角度视频，用户可以自主设置一个室内飞行路径。当设备不处于飞行状态时便会插在一个可遮挡摄像头的底座内，确保用户的隐私。 

亚马逊放出的宣传片道出了这款无人机最大的作用——防盗。视频中可以看到当有小偷闯入时，摄像头安全系统立即被触发，房主远程接到警报派出Ring巡查，当小偷看到这款可以自动飞行的室内摄像头后立即逃跑。 

由于视频背景音乐太大声，观众并不能辨别无人机本身声音有多大，但亚马逊对其定位是「可以听见的隐私」，让闯入的陌生人听见无人机接近才是重点。

「Always Home Cam」是亚马逊2018年的收购的门铃公司「Ring」旗下产品，该公司主打可视化门铃，内置含夜视功能的高清摄像头，随时提供门前的清晰视图。 

「 Always Home Cam」预计将于明年推向市场，售价249.99美元。 

此外，亚马逊还为汽车推出了新的Ring安全摄像头。 

亚马逊全新的车载摄像头Car Cam、车载警报Car Alarm和车载连接系统Car Connect将集中到同一Ring应用程序中。新产品将于明年开始供货。 

Ring创始人Jamie Siminoff表示，之所以要进入汽车市场，是因为客户一直在寻求以类似于Ring产品的方式来保护自己汽车的方法。 

车载警报器售价59.99美元，可以插入汽车的OBD-II诊断端口，当有人闯入或试图拖拉汽车，或与其他汽车相撞时警报器都会向手机发送警报。车载警报器具有可远程触发的内置警报器，并可将其链接到其他Ring或Alexa设备中。 

 二 

新款边缘处理器：Alexa语音处理能力提高一倍 

同时，亚马逊也发布了用于边缘运行机器学习算法的新定制芯片，AZ1神经边缘处理器（AZ1 Neural Edge processor），它将与在AZ1上运行的新的神经语音识别模型配合使用。 

相比于将语音命令先发送到云端处理，再等候回馈，边缘处理器使亚马逊旗下Alexa语音处理能力提高一倍，每次响应的应答速度提高数百毫秒，内存使用量降低85％，功耗降低20倍。另外在本地处理数据也能更好的保护用户隐私。 

亚马逊表示，AZ1神经边缘处理器是与联发科合作开发，目前已经搭载到Echo Show 10智能显示器和Echo Dot上。今后，亚马逊还会将在更多Echo系列产品中内置AZ1芯片。 

Alexa是亚马逊推出的一款智能助理，如今已经逐渐成为智能家居的控制中心，边缘处理器的出现会让Alexa更方面的与各种智能家居设备连接。

Alexa自身也会变得更加智能，不仅仅是智能助理，还会变成一个「家庭成员」，亚马逊Alexa人工智能公司副总裁兼首席科学家Rohit Prasad概述了未来的改进方向： 

• Alexa可以在交互过程中标注出错误，该功能可用于纠正儿童阅读
• 当Alexa存在知识缺口时，可以通过提问向人类学习
• 深度学习可以通过对话提取新概念
• 更自然的对话和适应模式
• 与人互动时的跟踪模式，Alexa可以使用视觉和听觉提示来确定采取的最佳行动，这种自然的转变使人们可以按照自己的节奏与Alexa互动

Rohit Prasad正在教Alexa

智能家居已经成了科技巨头们争相抢夺的一个千亿级市场，亚马逊也不例外。 

亚马逊的智能家居以语音助手Alexa为控制中心，最成功的产品就是以Echo为代表的智能音箱系列，根据市场研究机构eMarketer最新估计，大约70%的美国智能音箱用户将使用亚马逊Echo设备，已经碾压了评估和谷歌。 

去年硬件发布会亚马逊将智能家居生态延伸至可穿戴领域和家居安防，发布了蓝牙耳机、智能戒指、安防摄像头等产品，同时利用Echo抢占汽车这个大入口。 

从这次的发布会看，亚马逊的智能家居生态又迎来了一次升级。 

Ring室内无人机和汽车安全摄像头的出现说明亚马逊正在加码「安防」领域，并且采取室内场景和车载场景两路进攻的策略。与迪士尼+，Netflix的合作以及云游戏平台Luna的出现说明在硬件之外，亚马逊也在瞄准家居娱乐场景，提供内容服务。

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清华——青腾未来科技学堂54位学员名单公布，实体产业占比51％

9月25日，清华-青腾未来科技学堂（三期）开学仪式在深圳腾讯滨海大厦举办。典礼上，清华经管学院和腾讯青腾大学共同公布新一期录取全名单，来自医疗健康、企业服务、零售消费等13个领域的54位科技先锋和商业领袖，经过海选、走访、初试、复试等多轮考核后，入选清华-青腾未来科技学堂的最终学员名单。 

据了解，清华-青腾未来科技学堂由清华经管学院和腾讯联合推出，自2017年开设以来，已成功举办3期。该学堂依托清华学界力量、腾讯产品思维和务实创业经验，聚焦前沿科技驱动的创业创新，旨在发现并培养新型的科技与商业跨界人才。 

现场大合照

 一 

1000多位企业家报名

仅录取54名

今年4月，清华-青腾未来科技学堂开启全球招募，要求：申请人企业必须是B轮及之后融资阶段的科技创新类企业、数字化转型升级驱动的新商业标杆企业；申请人必须为公司董事长、总裁或创始人；具备至少两位推荐人，推荐人为知名企业家、清华教授、青腾导师、清华/青腾校友、 一线投资机构合伙人，且推荐人之一必须为清华/青腾校友。

历时四个多月，在清华专家学者、腾讯高管、行业大咖和往届校友组成的重量级评审团进行考察和面试后，120多位候选人从千位报名企业家中脱颖而出，进入终面。54位科技和产业企业家获得了录取资格，录取率低于5%。 

清华-青腾未来科技学堂录取全名单 

从公布的学员名单可以看出，清华-青腾未来科技学堂学员行业分布更加多元，覆盖前沿科技、医疗健康、零售消费、企业服务、智慧物流及出行、智慧地产及家居等行业，汇集了盐津铺子、新希望乳业、小鹅通、迪安诊断、信达生物、新瑞鹏、蓝晶微生物、摩登天空等一大批知名大众消费品牌、科技、文创企业，以及从事医学检验、药物研发的龙头企业。 

据公开信息统计，录取的54名学员的企业总估值超4千亿人民币。其中，包括信达生物、奥普家居、韵达快递在内的11家上市企业；学员平均年龄40.8岁，年龄最小的学员仅有26岁；54名学员中，女性学员共10位，占比近1/5，是清华-青腾未来科技学堂中女性比例最高的一届。 

 二 

郝景芳任未来观察者 

3位前沿科学家入班

值得关注的是，清华-青腾未来科技学堂首次引入跨界生，包括1位未来观察者郝景芳和3位前沿科学家吴华强、郭少军和蒋兴宇。 

3位科学家是腾讯基金会设立的“科学探索奖”得主。“科学探索奖”由饶毅、施一公、潘建伟等14位知名科学家和腾讯公司董事会主席马化腾于2018年11月联合发起。该奖项面向在中国（含港澳台地区）全职从事数学物理学、生命科学、天文和地学、化学新材料、信息电子、能源环保、先进制造、交通建筑、前沿交叉9个领域研究的45岁及以下中青年科学家，每年评选50名获奖者。 

近年来，产业经济的转型升级，让创业的“风口赛道”，在应用型创新之外，也更看重基础科技的创新。清华是中国科技创新的中流砥柱，承担着科学研究和技术创新的重要使命。一直以来，清华深度参与国家创新驱动发展战略实施，为推动经济和社会创新发展力作出自己的贡献。清华-青腾未来科技学堂在招生中引入科学家入班，就是希望能让深耕基础研究的科研人员，与实体产业产生更多的交流与学习，助力中国新时代下的实体经济完成从“跟跑”到“领跑”的跨越。 

清华经管学院博士，凭借小说《北京折叠》获得雨果奖的科幻作家郝景芳，将以未来观察者的身份，为不同领域的企业家探索产业与科技共生共荣的新模式提供未来视角。 

 三 

构建「211」学习模型 

共探科技与产业的融合机遇

为探索科技如何更好塑造未来产业形态，让数字化的红利惠及每一个行业、每一个人，清华-青腾未来科技学堂邀请科技先锋和商业领袖一起，构建了一个独有的 “211学习模型”：融合科技与实体产业两大认知模型，学习一种科学探索的精神，保持一颗面向未来、充满想象的好奇心，通过全球视野和跨界势能，共同探索全民数字化浪潮的新机遇，助力科技塑造未来产业新形态。

弗里曼讲席教授、清华经管学院院长白重恩表示：“科技引领未来产业生态，以数字技术为基础的科技创新，将充分释放数据生产要素的价值，并基于此建立各行业的全新数字化产业生态，成为经济社会发展的强大推动力。推动科技创新是清华-青腾未来科技学堂的创办初心，清华经管学院和腾讯携手，打造教育、科技、产业、经济金融紧密融合的创新教育体系，以培养更多产业的引领者、趋势的创造者、变革的推动者。” 

在1年半的学习过程中，清华-青腾未来科技学堂将借助清华经管学院及腾讯的优质资源，发挥清华传统优势及深厚的学术底蕴，以前瞻的理论高度，同步科技、人文、管理的前沿知识，注重提升学员的底层认知与专业知识素养；同时总结传授腾讯20年创业经验与产品方法论，打造各行各业的数字连接器和工具箱，为学员企业深度赋能。 

“这可能青腾大学有史以来，学员行业光谱最长的构成。”腾讯董事会主席兼首席执行官、青腾大学荣誉校长马化腾表示，“过去几年，腾讯和清华一直在探索，如何把产业第一线、科技最前沿和企业家教育实践，有效连接在一起。前沿科学家、产业一线的创业者，以及顶尖商学院的老师们在一起跨界交流，一定会碰撞出很多意想不到的火花，为科技与产业未来创造更多可能。” 

清华－青腾未来科技学堂致力于为下一个独角兽注入创新DNA，是清华经管学院与腾讯携手合作培养新型科技与商业人才的创新举措。希望借助学界的力量，让高科技创新创业的“种子”有更好的落地“土壤”，实现前沿科技从学术到实践的探索，从科研成果到商业模式的转化，赋能未来产业的创业者，创造中国经济的新动力。

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欲摆脱美国牵制？欧盟641亿砸向百亿亿次超算建设，自研7nm处理器

欧盟追求的百亿亿次（E级）浮点计算力是中国、美国、日本都在追求的HPC高峰技术，目前都未完全实现。中国完成了原型机开发，在今年HPC Top100夺魁的日本「富岳」明年开发完成后预计峰值浮点性能可达到百亿亿次。 

欧盟此次投资的意图很明显，就是要摆脱受制于人的地位。 

撰文 | 徐丹

在超级计算机领域，欧盟终于后知后觉的迈出了步子—— 

据欧盟委员会官网近日报道，欧盟委员会对「欧洲高性能计算共同计划」进行了升级。32个国家拟投资80亿欧元（约合641亿）发展下一代超级计算机技术，主要在两个方面： 

建造每秒能执行百亿亿次（10的18次方）浮点运算的超级计算机；研制出高性能的量子计算机以及结合了量子计算和经典计算的混合计算机。该方案将于2021年开始启动。 

「超级计算机已经成为夺得数字主权的最前沿技术，紧随国际技术竞赛是当务之急。我们的目标是使用百亿亿次计算机快速达到计算的下一个标准，而且最重要的是已经集成了量子加速器以开发混合动力机器，这种颠覆性技术将会使欧洲处于领先地位。」欧洲内部市场专员Thierry Breton表示。 

目前全球超计算机的主导权牢牢的掌控在日本、美国和中国的手中，欧盟包括超算在内的高新技术则一直被美国牵制，这次欧盟的意图很明显，就是摆脱受制于人的地位。 

百亿亿次（E级）浮点计算力是中国、美国、日本都在追求的HPC高峰技术，目前都未完全实现。中国完成了原型机开发，在今年HPC Top100夺魁的日本「富岳」明年开发完成后预计峰值浮点性能可达到百亿亿次。 

641亿的投资也堪称大手笔，作为对比，美国Aurora亿亿级系统估计成本才5亿元。但欧盟并不会一次性花掉所有钱：这笔资金将分13年（2021-2033）分配。此外，仅35亿欧元的资金将来自欧盟委员会本身，其余的则由成员国和其他来源提供。

 一 

欧盟超算建设主体：EuroHPC JU

欧盟开始集中精力发展超算可以从「欧洲高性能计算共同计划」（EuroHPC JU）成立开始算起。 

该组织是一家法律和资助实体，成立于2018年，位于卢森堡，致力于和欧盟一起参与国际协调并集中资源在欧洲部署世界级的百亿亿级超级计算基础设施。 

预计到2021年为欧盟采购和部署3台百亿亿级超级计算机（每秒至少10 17次计算）和5 PB百兆级超级计算机（每秒至少10 15次计算）。这些新机器将遍布整个欧盟，并将提供给欧洲各地的欧洲私人和公共用户，科学和工业用户。 

三台百亿亿级超级计算机将位于以下超级计算中心：

• 巴塞罗那超级计算中心，西班牙
• CSC –芬兰科学技术中心
• 意大利CINECA。

五台千万亿级超级计算机将位于以下超级计算中心中：

• 保加利亚索非亚技术
• 捷克共和国IT4创新国家超级计算中心
• Luxprovide，卢森堡
• 葡萄牙Minho高级计算中心
• 斯洛文尼亚IZUM

应用方面，根据EuroHPC JU，这些超级计算机未来会应用在医学（发现新药，开发和靶向治疗药物）、气候检测、打击网络犯罪等领域； 

同时可赋能汽车，航空航天，可再生能源等工业行业。超级计算通过显着减少产品设计和生产周期，加速新材料的设计，最小化成本，提高资源效率以及缩短和优化决策流程，对工业和商业产生越来越大的影响。它为新型工业应用铺平了道路：从更安全，更环保的车辆到更高效的光伏发电设备，可持续建筑和用于发电的优化涡轮机。 

超级计算也是科学数字化转型的核心，其在科学中的应用数不胜数：从基础物理学（推进物质知识的前沿或探索宇宙）到材料科学（为制药或能源领域设计新的关键组件），以及地球科学（为大气和海洋建模）行星层面的现象）。 

除开发超算外，EuroHPC JU还会支持研究和创新活动。开发和维护创新的欧洲超级计算生态系统，刺激技术供应行业（从低功率处理器到软件和中间件，并将它们集成到超级计算系统中），并使许多应用领域的超级计算资源可用于包括中小企业在内的大量公共和私人用户。 

通过其研究和创新议程，EuroHPC JU还通过建立国家HPC能力中心网络来加强欧洲在HPC技术方面的知识基础并弥合数字技能差距。能力中心将在当地采取行动，以缓解在不同工业领域获得欧洲HPC机会的可能性，为各种用户提供量身定制的解决方案。

 二 

初创公司接下「欧盟首款ARM处理器」任务，或采用台积电7nm+工艺

641亿投资将会首先用来建设新一代的百亿亿次超算，其中最重要的一部分就是欧盟欧洲处理器计划（European Processor Initiative，EPI）。该计划将设计并发展出欧洲第一个HPC系统，主要市场为超级计算机、人工智能和汽车。 

除中国外，大多数超级计算机都使用英特尔、英伟达、IBM等公司的处理器，而欧盟的超级计算机是打算自研处理器。 

「欧洲处理器计划将提供核心技术给这项欧洲HPC计划，以打造一个独立创新的欧洲高效能计算暨资料生态系。高效能又节能的EPI处理器系列将包含最先进的通用核心和加速器核心，它们将实现前所未有的处理能力，让欧洲产学界的研究者最有效率地解决国际当前面对的挑战。此计划的永续经营有赖于仔细权衡后锁定的目标市场，主要聚焦在Exascale级HPC/AI和汽车市场。」EPI董事长Jean-Marc Denis表示。 

EPI并不是一款具体的产品，而是有多代规划。EPI项目网站报道显示，其启动于2018年底，半年后向欧盟交付了首款架构的设计方案。

EPI预计第一个处理器将从RISC-V技术开始，为高性能计算和人工智能提供两个独特的矢量和人工智能处理器；第二个处理器基于根据无晶圆厂设计公司Kalray的IP，面向汽车芯片市场。这两个处理器针对未来全球HPC和AI汇整的运算需求，将提出一项欧洲解决方案。 

今年4月外媒报道了EPI计划的第一代处理器「Rhea」的进展，Rhea将由法国初创公司SiPearl承担研发工作，但处理器并不是RISC-V，而是ARM。SiPearl创始人表示，RISC-V生态建设还处于比较早期的阶段。

SiPearl是一个纯正的「欧洲芯」，同时也是不折不扣的初创公司。其成立于2019年6月，总部位于巴黎，在法国设有研发实验室。成立时从欧盟手中拿到了620万欧元的启动资金，雇佣了首批10名员工，就接下了「欧盟首款ARM服务器芯片」的研发工作。 

首席执行官Philippe Notton 1993年毕业于巴黎中央理工大学高等电力学院，此后一直在半导体行业摸爬滚打，先后在晨星半导体、意法半导体等多达10家公司任职。 

目前SiPearl已经得到了ARM “Neoverse”平台的技术许可，基于和ARM的合作，Rhea将利用ARM Zeus架构，包括ARM在先进FinFET技术上的IP，来开发第一代芯片家族Rhea。该芯片预计将于2022年投入商业运行，将包括ARM Zeus architecture通用内核加上高效节能的基于RISC-V的加速器 (EPAC)、多用途处理阵列(MPPA)、嵌入式FPGA (eFPGA)和一个加密硬件引擎。 

SiPearl技术发展线路图 

Philippe Notton表示，在SiPearl Arm服务器芯片上工作的工程师数量（第一代Rhea和第二代Chronos）将在接下来的两年内随着Rhea的创建、测试和扩展而增长到200名左右。 

按照Sipearl公布出的路线图，第一代Rhea将使用台积电的N6工艺，这是传统7nm工艺的增强版，工艺尺寸会缩减到6nm，并将使用极紫外线光刻技术。支持支持4x HBM2e，还支持4-6通道的DDR5内存。 

「Rhea」量产时间预计在2022年底，下一代处理器「Chronos 」量产时间或许会在2024年。

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腾讯，重估制造

「腾讯没有工厂，也不懂制造」，腾讯工业云总经理李向前曾对媒体表示道，但这并不妨碍在一条完整的制造业环节（研、产、供、销、服）上，社交出身的腾讯试图寻找到最契合基因的切口。 

手握无以伦比的海量用户连接能力，腾讯选择从销售和服务往前端去切。而用户选腾讯看重的也是用户流量。「去环节化」让企业可以直接面对消费者，也让制造业的服务转型有了新的契机。 

除此之外，腾讯的核心能力还是云端和底层，更喜欢充当互联网的水和电，也更需要与第三方服务商的相辅相成。 

当越来越多的传统行业加入到腾讯的生态中来，腾讯的业务将无所不在，具备无限的想象空间。  

撰文 | 微胖

像慢刀子割肉一样，工厂开工也不是，停产也不是，熬一熬发现变得更差，已经是中国制造业多年写照。 

依然记得去年采访中，位于上海宝山区某工业区的安全鞋厂，因为地租的接连上涨和停止不停的订单、比纸还薄的利润，无人接盘，静候死亡； 

在中山做了二十年教育玩具的某老板终于咬紧牙，买了五十台机械臂； 

某中型水泥厂的资深技工们虽然质疑眼前这些连烧碳酸钙都搞不清的互联网人，一直在跌的水泥价格和薄利又逼迫他们不得不上一趟「梁山」。 

财经作家吴晓波曾在2017年预测，未来几年内，传统制造业中80%的中小企业会破产，淘汰会非常惨烈，不过产业终究会逼着大家做出改变。  

摆在这些制造企业面前的有两条路，一条叫信息化改造，技术和资金密度都很高，比如机器人和工业互联网；另一条叫制造业服务化。 

这将是一场规模空前的社会大迁徒。多年前，还是一家新公司的腾讯云「预见」未来，并计划将几百万传统制造业迁往云端。 

与德国由业内顶尖企业发起和实施工业4.0不同，中国消费互联网大厂的存在，决定了他们将在制造业转型中起着不容忽视的作用。这些企业手握大量用户和业务数据，迫切希望将这些潜在资源变现。  

就在两年前，腾讯操刀成立以来第三次重大组织架构调整。如果说在此之前，腾讯服务B端还没有打通内部架构，靠「膝盖」推动，第三次架构调整后，服务B端的障碍被逐一剔除。 

 一 

流量：营销转型，舍我其谁

几乎所有国人都能分辨出腾讯不同于其他互联网大厂的地方： 

他让12亿移动互联网用户装上了微信，企业微信梦想让国内4300万企业拥有自己的即时通讯工具。 

手握这些连接能力，「腾讯是从销售和服务再往前端去切。」腾讯全球生态数字峰会期间，腾讯云智能制造总经理梁定安在接受媒体采访时谈到， 

「腾讯以前做连接的，有连接的地方就有商机，有流量，就有服务在。」 

腾讯云智能制造总经理梁定安 

一条完整的制造业环节包括研、产、供、销、服，社交出身的腾讯试图找到最契合基因的切口。 

各家云本质上不会有太大差别，用户选腾讯看的还是用户流量。一位业内人士告诉我们，商家有营销方面的需求会找到腾讯。 

也正是在与玲珑轮胎合作中发现了这些痛点，合作方华制智能找到了腾讯云。 

玲珑轮胎是中国第二大轮胎制造商，拥有近2000个规格品种的轮胎，批发商代理商遍布全国甚至全球。长久以来，一直采取厂家到批发商再到零售商，最后走入千家万户的传统营销模式。 

流通过程每增加一个环节，平均加价5%至10%，这种模式需要高毛利来支撑。随着国内轮胎市场进入充分竞争阶段，产能过剩，轮胎批发商的利润可能只有2%。 

另一方面，层层加价最终将成本摊在消费者头上，但他们对产品的反馈却很难回传到厂家。 

借由「两端」——微信和企业微信，腾讯尝试给玲珑轮胎构建了一个连接用户的能力：玲珑跟经销商之间的连接，经销商跟下级经销商的连接，经销商跟门店的连接，门店跟用户连接。 

「把这个环构建起来之后，企业就会找到新的商业模式。」 梁定安说。 

比如，更换轮胎时，客户都会去门店，销售可以通过扫码将客户连接到企业，留存用户数据。 

过去，玲珑轮胎只能看到干巴巴的数据，比如这个车企购买我的轮胎，那个电商平台出了10万条货、某个区域经销商卖得很好。现在，企业知道谁买了我的轮胎、在哪儿买的、轮胎型号甚至购买原因、车型等等。 

这不仅有利于厂家更加精准地为终端店铺宣传引流，完善促销策略，还能影响后端生产环节。 

「原先我们面对的是全国接近400个经销商，五六十家汽车厂，根据他们的需要设计订单，设计产品。」玲珑轮胎董事长、总裁王锋在接受媒体专访时谈到， 

「转向新零售，我们面向的是全国几亿用户，研究终端用户的需要，来设计产品，安排生产制造计划。」 

过去，轮胎厂家很难把控渠道信息，常常会出现营销落不到实处、忠诚度不高、恶意报账、窜货等情况。借由「两端」——企业微信和微信，玲珑可以打通从大 B（大区经销商）到小 B（夫妻店）上下游，实现对分销体系的管控。 

由于厂家将提供平台、统一管控价格，经销商也在向服务商转变。业务扩展到「轮胎与非轮胎结合」、「轮胎、非轮胎商品与服务结合」，赚的不再是轮胎差价而是服务。比如金融服务、仓储费用、最后一公里运输费、厂家服务费等。 

启动新零售后，玲珑轮胎业绩在疫情期间实现逆市上涨，并在2020年上半年「国产轮胎原配排行榜」中拔得头筹。 

在梁定安看来，对于这家龙头企业来说，诸如「强化核心赛道能力」、「投资一千万、省几百万」的说辞并不足以打动他们。 

「能不能有一些新的商业模式，让它找到新的增长点，赚更多利润？」梁定安说，「这个光靠卖轮胎是解答不了的。」 

事实上，这也是腾讯试图向更多只关注产品却忽略服务的传统企业输出的能力。「如果我产品都卖不出去了，我做智能制造有什么意义呢？」 

这也正是中德制造转型的一个区别。如果说，德国更加侧重优化生产流程，那么，诸如扩大服务种类、改善服务更容易被中国企业视为机会。

 二 

平台：做好本分的「底座」 

在更多方面，腾讯云与其他互联网大厂没有本质区别，核心能力还是云端和底层。 

云存储、大数据挖掘和计算是他们服务的「标配」，在过去采访中，一些制造业人士曾告诉机器之心。他们也更愿意做共性的事情，比如大型数据中心和中台建设。 

「低利润、无法规模化都影响着他们的持续投入与合作深度。」 

腾讯云在高端装备制造行业看到了巨大商机。十年来，以工程车为代表的国内装备制造的全球市场份额正稳步增长。三一重工市场份额从10%增长到26%， 其他品牌市场份额也从27%增长到36%。  

「近年来轻型设备租赁等业务在崛起，预示着服务占比正逐步提升。」腾讯工业云副总经理许志雄在腾讯全球数字生态峰会上谈到。 

工程机械不同于那些「只要能卖出去就万事大吉」的产品，产品销售给用户之后，厂家仍需承担起长期为用户提供零部件更换等设备维修服务的责任。 

由于价格和专业性等因素，现金全款购买工程机械的并不多，大多数情况下按揭购买或者租赁。 

而工程机械上的ICT应用给厂家和租赁商带来的好处，已经得到日本工程机械巨头小松「康查士系统」的验证。 

比如，在中国按揭购买小松机械的极少出现「坏账」；数据还能反馈到产品设计环节。但真正挖掘出这套系统价值的是一家日本租赁商。他们发现，系统搜集到的工程机械各种相关数据，给租赁企业的车辆管理带来不少便利。 

比如，足不出户就可以掌握诸如「这台设备的某一零件该更换了」等有用信息。当租赁公司要派车去给工程机械补充燃料时，也可以事先通过康查士系统对每台设备当前剩余的燃料进行确认后，再按照效率最高的原则对顺序、路线等做出安排。 

作为小松的重要竞争对手，为了挖掘数据潜力给客户提供更好服务，三一重工也在积极打造「最后一公里」创新性应用，而这些上层建筑离不开强大基础设施支持。 

三一重工收集了大量设备数据，一些高频传感器数据7x24小时接入 ，大概40万台工程设备需要监控。无论是数据压缩还是存储和计算，许多企业很难胜任。 

我们以前做消费互联网时，就积累了丰富的大数据管理经验，梁定安解释道，除了成本上的绝对优势，腾讯对这种数据压缩、计算的理解也很有优势。 

「腾讯有超过100万台服务器, 腾讯云也有长时间运营这100万台服务器并提供服务的能力，」一位腾讯云的员工告诉我们，「这种能力比拥有物理服务器更有价值。」  

目前，三一重工可以完成对40万个工程设备的监控, 对于设备故障提前预警6.5个小时，预警准确率87%。同时，易损件备件呆滞库存低于同行业40%以上。 

有着深厚自动化积累的富士康是另一个典型的制造服务转型案例。 

富士康不仅有有工厂咨询规划能力，刀具使用经验也很丰富，对预测刀具寿命的模型和机理有着较深理解。无论是企业内部还是外部，都有将这些积累沉淀下来的需求。 

从内看，沉淀意味着新厂区可以快速复制这套技术；从外部的庞大产业链看，「独善其身」远远不够，将这些能力附能产业链才能实现更高的产品质量。 

腾讯云从物联网开始做，将每台机器各种各样传感器采集到的数据，经由2G、3G、4G网络回传到云端，解决海量数据的存储, 分析和利用问题。 

腾讯就「老老实实做好云平台的底座，整一个数据中台，还有一些AI等能力输送。」梁定安告诉我们，「然后，结合企业在应用层的一些创新, 把这个平台搭起来。」

 三 

生产环节探索工业视觉机会 

在传统制造业看来，互联网大厂对他们的变革很难深入到「产」这样的关键环节。 

瓶颈主要是对工业和工艺了解有限，上述制造业专业人士坦言。比如，流程制造生产过程连续，不能停顿，任一工序出现问题必然会影响整个生产线和最终的产品质量，期间非常依赖经验数据，参数、数据分析复杂很高。「没有客户深度配合，抛开设备和工艺，单凭算法和模型，无济于事。」 

至于核心环节和核心设备，比如高炉、转炉炼钢，哪怕出现一点安全故障，影响都很巨大，互联网公司也不敢轻易尝试控制。 

不过，腾讯云也在观察一些工业视觉机会。在深圳市光明区，TCL下属华星光电有庞大的工厂，生产线上很少看见工人，机械手臂忙来忙去。 

有一个环节投资并不算大，但近年来被当做工业互联网智能制造的典型屡屡提及，亦即国内首个液晶面板缺陷类型人工智能识别项目，ADC（Auto defect Classification）。 

ADC项目之前，需要AOI设备将玻璃缺陷拍照后上传到NAS系统，工作人员下载每一张图片判别分类，判别的结果再上传到系统，所有工作都由人工完成。 

通过导入腾讯AI判片，一整个面板的片子识别速度已经做到15毫秒左右，而人工大概需要五分钟。同时，缺陷识别准确率已超过90%，超过人类。 

最开始人员替代只有二三十人，团队用了两年时间提升系统，现在替代数量达到140人，未来总体可以替代50%人力。 

在这个项目中，腾讯云提供了底层技术，主要做两块事情。一块是视觉算法本身，训练算法模型去识别缺陷。 

另一块就是背后的底层支撑。「这个很重要, 将回传的海量数据存储后，还需要底层支撑AI快速识片。」上述腾讯员工告诉我们。 

为了保障一天140万张图片数据与MES系统交互不遗漏，几百个模型与站点数据交互准确无误， GPU卡资源灵活调度负载均衡，腾讯设计了适合工业产线稳定可靠的自动判片系统。 

另外，由于工艺和制程也在不断调整，比如，改变生产批次或者生产型号，模型也要不断适应这些新问题并经由训练稳定下来，重新投入生产。 

「这个过程也需要一个平台去帮助实现非常复杂的AI图片标注和训练。」上述腾讯云的员工表示。 

华星光电2017年开始计划上这个项目，磨合一年时间，2018年正式上线。腾讯做了最困难视觉算法的攻坚，「因为腾讯拥有中国最强视觉算法团队，在这个过程中一定是有可为，有可不为。」梁定安说。 

现在，腾讯也在复用在华星光电、空客积累的一些工业视觉智能能力，深入生产制造。比如，在玲珑轮胎的生产制造过程中，轮胎里面会有很多钢丝，通过轧膜轧制过程中也存在视觉机会。 

「如果龙头企业觉得自己可以搞定这个核心算法，我觉得这是没有找准自己的核心竞争力。」梁定安说到。

 四 

生态：众人拾柴火焰高 

除了以引为傲的流量（用户链接）以及互联网大厂的平台基座能力，虽为巨头，腾讯也很依赖生态伙伴的相辅相成。 

除了互联网创业公司，线下企业也亟需IT技术支持、升级和改造，也构成了云计算最大的存量市场。这个市场中，企业的信息化架构和方向往往由系统服务商或者ISV（独立软件开发商）决定，互联网企业要想开发这一领域的用户，必须拿下系统商。 

「服务商做的事类似于泥瓦匠，把腾讯提供的原材料，建设成一栋商家可以住的房子。」对于微信生态和有赞的关系，有赞创始人朱宁曾描述道。 

然而，与友商从零售到生产的每个环节都清楚，合作伙伴都听他的不同，腾讯没有这个条件。「腾讯有前端能力、云和AI的平台能力，中间这段业务化能力依靠合作伙伴来做。」EC的创始人兼CEO张星亮在接受AI财经社采访时谈到。 

这是腾讯与其他互联网大厂在发展产业互联网时主要区别所在，也是腾讯提出生态伙伴招募计划「511」背后的动因。与合作伙伴共建，针对中国制造企业千人千面的解决方案。  

事实上，为了吸引更多ISV进驻企业微信，腾讯也在加剧生态开放，将 ISV 工具放进工作台，以丰富现有的应用生态。疫情期间，很多城市和地区上线了大量疫情防控和复工复产小程序，大量用户能够无门槛的使用这些服务，正是腾讯开放生态整合的一个体现。 

腾讯想通过团队一对一服务，打造标杆案例，向更多商家演示腾讯可以实现的能力，梁定安告诉我们，更多的落地工作需要依靠广大服务商。 

AMD已或许可向华为供货？赛灵思与华为交易额可能归零2020-09-20

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当华为全面断供，安防缺货已无人接单2020-09-15

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AMD已获许可向华为供货？赛灵思与华为交易额可能归零

外媒报道称，AMD高级副总裁、数据中心及嵌入式部门业务总经理 Forrest Norrod 受邀参加2020年德意志银行虚拟技术大会时表示，该公司已经获得了华为的供货许可证，并补充道，对华为的禁令并未对AMD的业务产生重大影响。

如果消息属实，该公司将成为特朗普政府9月15日宣布实施「华为禁令」后，第一家公开声明已获得许可的公司。然而，基于现场采访实录，我们无法从相关谈话中清楚确认AMD已经获得针对川普最新禁令的供货许可证。

与此同时，与会的

赛灵思也表示，9月14日之后，几乎所有的供货都需要申请许可，交易额有可能归零。

撰文 | 机器之能

9月19日，据国外科技媒体TechGenyz报道，「华为禁令」后，AMD成为第一家公开声明已获得许可的美国半导体公司。

该报道称，AMD高级副总裁、数据中心及嵌入式部门业务总经理 Forrest Norrod 受邀参加2020年德意志银行虚拟技术大会时表示，该公司已经获得了华为的供货许可证，并补充道，对华为的禁令并未对AMD的业务产生重大影响。

图注：国内相关报道的外媒来源。

该报道称，Forrest Norrod一再强调，它将完全承诺遵守美国法律，并已采取适当措施，以确保AMD管理的实体清单和互动与客户或潜在客户。AMD宣布恢复与华为的业务，这将使该公司成为特朗普政府9月15日宣布实施「华为禁令」后，第一家公开声明已获得许可的公司。

AMD是华为大部分笔记本电脑的顶级处理器供应商之一，尤其是AMD的Ryzen系列处理器被华为多款笔记本电脑所采用。

不过，消息是否真是如此，还是媒体存在过度解读？

9月14日至15日，2020年度的德意志银行虚拟技术会议（Deutsche Bank 2020 Virtual Technology Conference）以网络视频的形式召开，AMD应邀参加。面向金融市场的众包内容服务平台seekingalpha 也全程实录了Forrest Norrod的会议发言。

图注：面向金融市场的众包内容服务平台seekingalpha全程实录了Forrest Norrod在会议中的发言。

当德意志银行安全研究分析师Ross Seymore问及中美商贸关系紧张会对AMD的在华业务有何影响时，Forrest Norrod 回答：

「我们100%致力于遵守美国的法律法规，我们已经采取了所认为的合适措施以确保公司和已列入或者潜在实体名单客户合作。但是，基于已经获得的许可，我们预计目前局势对业务不太会产生产生重大影响。」

图注：Forrest Norrod在会议中的相关回答实录。

Ross Seymore也有点惊到了，继续追问「禁令是本周开始生效的，貌似昨天或者今天。你说的已经获得的许可，是否包括最近的禁令?」

「是的。」Forrest Norrod回答说，「针对华为的禁令依然处于不断变化的过程中，AMD只能够继续遵守法规。从监管细节和监管角度来看，这些新限制究竟会转化什么样的监管细节，还存在一些不确定性，但我们尽可能在美国商务部所要求的范围内和客户接触合作。」

不过，我们还是无法从上述谈话中清楚确认Forrest Norrod所说的已获得的许可证，是什么时候获得的。

众所周知，去年五月，美国也同样向企业发放了许可证。当时，针对华为的第一轮制裁之后，AMD和其他美国半导体大厂（比如美光、Intel）都曾获得过对华为出口的许可证，得以继续向华为供货。

但是，今年8月第三轮禁令之后，之前的许可证可能将面临失效，这也是为什么美光9月15日之前已经停止向华为供货。

因此，Forrest Norrod提到是新一轮许可还是去年的许可证，有待观察。

另外，值得注意的是，赛灵思（Xilinx）首席财务官Brice Hill也应邀参加了此次德银虚拟技术大会，也谈及了「华为禁令」。

Brice Hill 回答说，在将华为列入实体名单之前，华为是赛灵思的大客户，但华为自从被商务部列入实体名单之后，和华为交易额会降低到每季度只有几百万美元。

即便如此，赛灵思依然还可以向华为提供一些不需要申请许可的产品。但是，9月14日之后，几乎所有的供货都需要申请许可，交易额有可能最后降低到零。

图注：赛灵思（Xilinx）首席财务官Brice Hill在会议中的相关回答实录。

赛灵思尝试与美国政府协商解决这一问题，但也要为长远打算，一旦没有成功获得商务部的禁令许可，华为和中国其他的一些客户会找替代供货源，我们也会继续扩大我们的客户范围。

禁令生效后，三星、联发科、索尼和其他制造商证实，它们将在规定日期之前停止向华为供货。美光和其他此前从美国政府获得出口许可证的公司也已停止向华为供货。

包括但不限于英特尔、美光、三星、SK海力士、台湾积体电路、联发科技和中芯国际在内的中国大陆公司都透露，已经向美国商务部提交了许可证申请，力争继续向华为供货。

然而，正如一些业内人士表示，对华为相关产品，因美国商务部、国防部等多个部门和机构介入进口事宜，批准程序错综复杂，耗时长久，依以往经验来看，至少需要8个月甚至超过1年的时间。

如果华为手机关键零部件后续无法获得美国政府许可恢复供货，即便AMD「解封」消息属实，对于华为手机业务来说仍然是杯水车薪。 

参考链接：

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