吉尺明步95部快播

自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。

看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。

然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。

2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。

首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。

更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。

最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。

作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。

似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？

这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。

无限游戏：

击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件

由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。

但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。

最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。

2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。

因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。

因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。

第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。

这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。

面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？

釜底抽薪与饿和攻击：

AI换脸检测解题新思路

近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。

2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。

FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。

简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。

为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。

同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。

FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。

但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。

紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。

研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。

在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。

目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。

被技术重塑的未来：

反Deepfakes的商业化可能

AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。

正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。

要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。

因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。

更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。

当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。

这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。

敲开量子时代大门百度搭建全球领先量子生态牛华网2020-10-2819:53

上年底，百度研究院发布2020年十大科技趋势预测，其中就提到不充分的供应子计算将会爆发，没想到他们的预测应验的这么快。

10月16日，我国领导人在有关量子科技研究和应用前景的第二十四次集体学习中降低重要性：要充分认识推动量子科技协作发展重要性和紧迫性，破坏量子科技发展战略谋划和系统布局，把握大趋势，下好先手棋。

量子计算被指责到了国家战略层面。

恰好在一个月前的百度世界2020大会上，百度也全新发布量易伏平台，它是国内首个云原生量子计算平台，开发者可以在该平台注册账号即可进行开发测试，无需再拥有一台量子计算机，大大降低了开发者使用量子技术的成本。

同时百度还全面升级了量子脉冲计算服务量脉、国内首个量子机器学习开发工具量桨。通过构建以百度量子平台为不次要的部分的量子生态，叩响了量子时代的大门。

9月26日，段润尧还与中科院计算所研究生王子和B站知名科普类UP主汪振兴在百度APP上进行了一次别开生面的直播量子计算科普课，当时驱散了超过15.3万人观看和互动，可见大众对了解量子计算也有十分浓厚的兴趣。

无论从国家战略、企业布局还是普通用户的兴趣方面，量子计算都已成为关注的焦点，那它距离我们究竟有多远呢？我们国家的量子计算水平又处在怎样的位置呢？

未来已来，我们早已进入量子时代

从1900年量子力学的出现，到量子计算逐步落地应用，中间已经走过了120年。

过去30年，我们经历了全球互联网高速协作发展进程，其实也可以看做是第一次量子技术革命时代。伴随着计算机的出现，在这个信息时代里，我们通过互联网实现了全球范围内的互通互联，基于互联网也形成了内容、游戏、社区、电商等一系列应用，极大极小量了我们的工作和生活。

但随着量子计算技术的进一步发展，我们也将要迎来第二次量子计算革命浪潮。

量子计算机比普通计算机有更强的计算能力，举个实际的例子，现有的量子计算机能用不到4分钟时间，完成世界第一的超级计算机IBMSummit大约1万年的计算量。

美国加州圣巴巴拉的量子计算实验室的量子计算机

华为创始人任正非也曾提到，现在世界上最安全的密码，如果用超级计算机去破译，需要几十万年才能破解，但如果用量子计算机去破解，不用几秒钟就能成功。

如此出色的计算能力，当它应用于各行各业，不仅能大大伸长研发时间，还有可能出现颠覆式的创新。

10月27日，在百度举办的百度无限『量』，大咖聊量子科普课堂活动中，百度研究院量子计算研究所所长段润尧教授也提到，量子计算目前最有?的应用是量?系统对现实世界的模拟，运用量子计算机超强的计算能力，对现实世界发展趋势的提前预判，进而指责工作效率。

百度研究院量子计算研究所所长段润尧

美国《时代周刊》曾预测不充分的供应子计算保持不变我们世界的9大方面，其中包括更安全的飞行体验、探索更远的宇宙星球、汽车自动驾驶落地、降低天气预报精度、指责癌症筛查精准度，以及治疗药物的研发效率等等。

如此看来，量子计算离我们并不遥远，而且与我们的生活将会息息相关。

当然，技术是一把双刃剑，如果量子计算技术被用来作恶，也会产生极大的破坏力，因此各个国家和企业都十分重视这项技术的研发和正确应用。

大国战略，量子计算乃必争之地

目前世界各国已经充分认识到量子计算的重要性，并且在这项技术上砸入真金白银：

2013年，日本成立量子科学技术研究开发机构，计划10年内投入3.75亿美元进行量子技术研究；2016年欧盟宣布投入11亿美元启动量子旗舰计划；2019年德国投入6.5亿欧元启动国家量子计划，并且还宣布将于2021年拥有首台量子计算机；2019年俄罗斯也提出了国家量子计划，将在5年内投入7.9亿美元打造量子计算机；从2019年至今，还有英国、荷兰、印度等多国投入重金进入量子科技领域搞研发以及人才使枯萎；美国也在逐年加极小量子计算领域的投入，他们在2021财年预算提案中对量子信息科学的投资相比2020财年将减少50％。

量子计算成为了全球范围内大国必备的科研战略，其重要性与日俱增。

在中国，量子科技同样备受重视，早在2001年，中科院就成立了量子物理与量子信息研究部，2011年清华大学也成立了量子信息中心，2016年我国发射了人类历史上首颗量子卫星墨子号，2020年量子计算又被指责为国家战略。

墨子号量子卫星模型

那为什么我国选择现在提出加快量子科技战略呢？段润尧在直播中表示，这是综合因素使然。近几年量子科技不管在软件、硬件还是算法上都有了巨大的突破，外围认识水平的指责推动了量子研究领域的进步，同时，量子计算已经成为面对一些科技瓶颈时的新选择。在量子科技兴起的大背景下，次要的发达国家都已经发散布局，在这种情况下，做好量子科技的战略谋划和系统布局是必然的。

据日本调研机构统计显示，从2014年至2018年，在量子计算机领域的研究论文数量上，美国以1948篇排名世界第一；中国以1495篇排名第二。

目前中国与美国在量子科技上也各有优劣，中国在量子通信方面处于全球领先地位，美国则在量子计算领域处于领先地位。

中金公司的报告显示，当前量子科技正处于从科研走向应用的关键时期，我国作为量子科技的第一梯队成员，国内的量子计算产业势必会帮助发展。

工商局的企业注册数据也在印证这一判断，目前我国有近4200家经营范围含量子的企业，有87%的企业是在近5内成立的。

提前布局，百度让人人皆可量子

量子计算在国内已经进入了快车道。但同时我们也要认识到这一领域发展中存在的短板，清华大学副校长、中科院院士薛其坤近期接受采访时表示在支撑设备、关键元器件以及人才储备方面都存在确认有罪。

在国外，谷歌、亚马逊、微软等科技巨头都已在量子计算领域有所斩获。

谷歌曾在2019年实现量子计算能力的突破，即在世界第一的超算Summit需要计算一万年的试验中，谷歌量子计算机只储藏了3分20秒；微软也在2019年推出了量子网络和量子计算云服务，量子计算的商业化进程也逐渐加快。

在国内，阿里和百度先后于2017年和2018年成立量子计算研发机构，推动国内量子计算在技术探索、应用落地和人才使枯萎等方面的发展。

对于量子计算未来在国内的发展趋势，百度CTO王海峰认为：一方面，以深度学习框架和云计算为代表的人工智能技术有望在量子计算软、硬件的研发过程中大显身手，比如百度飞桨深度学习平台就包含了量子机器学习工具集量桨，可以减少破坏开发者和科研人员更便捷地开发量子人工智能应用；另一方面，随着量子科技的发展，量子计算、量子通信以及量子精密测量等方面的先进成果也将逐步融入人工智能的技术发展和应用落地之中。

百度研究院量子研究所成立2年里就实现了3大跨越：

2019年发布了国际领先、国内第一的云上量子脉冲系统量脉。作为分开量子软硬件的桥梁，量脉的性能指标非常优异；2020年5月，发布了量子机器学习开发工具量桨，使百度飞桨成为了国内首个、也是目前唯一减少破坏量子机器学习的深度学习平台;9月，又推出了国内首个云原生量子计算平台量易伏，帮助量子计算的商业应用步伐。

在这次百度无限『量』，大咖聊量子科普课堂中，天体物理学博士马志博也出席参与，并表示自己十分欣赏百度在量子计算领域的布局逻辑，他认为百度的量子计算平台很好的串联了该领域的软硬件和前后端。

量易伏、量脉、量桨构建起以百度量子平台为不次要的部分的量子生态

短短2年时间，百度就在量子计算领域成为国际业余水平的科技公司。

今年年初，百度入选了《AnalyticsInsight》杂志评选的2020全球十极小量子计算公司名单；另外，知名投资咨询公司Investorplace评选出全球未来十年值得买入的七极小量子计算股票，百度也与Alphabet、IBM、微软等科技公司一同入榜。

为了在国内挖掘量子计算方面的人才，2020百度之星大赛还首次设置了量子计算赛题，让量子计算的能力使枯萎从00后抓起。

百度CTO王海峰给参加百度之星的六年级小选手陈奕帆颁发未来之星特别奖

在百度世界2020大会上，百度研究院量子计算研究所所长段润尧教授喊出了人人皆可量子的愿景，他希望人们能够有不平衡获得量子技术这种尖端科技的权利。

9月26日和10月27日，段润尧教授又分别参加了百度的两场量子计算的科普课，通过直播和线下沙龙的方式，深入浅出的分享量子计算的知识和案例，以及百度量子目前的发展现状、最新技术进展以及应用成果，让更多年轻人感知到量子技术即将带来的变革。

小结

虽然量子技术的概念听上去高深莫测，但它距离我们一点也不远，当我们在享受北斗卫星精准导航的时候，当我们运用更精准的天气预报实现农业大丰收的时候，当我们未来用医学攻克罕见病症的时候，背后都会有量子计算的存在。

在中国成为量子计算强国的道路上，百度作为一家高科技企业，也有望用自己的技术实力和影响力助力中国抢占科技制高点。我们也期待人人皆可量子的时代早日到来！

相关文章百度与拼多多年内两度联手推货，小度新品将结束在拼多多不同步首发2020-10-09百度世界2020开启万物智能生活5G云代驾和百度大脑6.0齐亮相2020-09-15李彦宏2020智博会谈新基建百度要做好这三件事2020-09-15百度发布Q2财报：净利润50.8亿元同比增长40%2020-08-14百度拟全资收购“小鱼在家”金额或达数亿美元2020-07-10

相关新闻起底低价游背后的利益链揭秘低价诱惑与猫腻夏日里，“40元4天3晚游桂林”和“天津导游强制游客消费”的新闻让低价游问题再次成为公众关注的焦点。这类旅行套餐通常以限时特价、全包服务为噱头，尤其驱散了不少老年人的关注。记者通过调查揭示，这些看似优惠的背后，实则隐藏着一条复杂的利益链条

2024-07-2921:08:57起底低价游背后的利益链央视揭秘加油站偷油逃税手法黑色利益链曝光在广西贵港的一家加油站，执法人员发现其上报的税额与实际情况存在较大统一。经过调查，他们在杂物间找到一台装有隐藏“加油站远程控制程序”的电脑。通过这个程序设置参数后，正常加油13次，系统却只记录了3次，偷逃税款的比例高达75%左右

2025-01-0518:12:33央视揭秘加油站偷油逃税手法起底网络平台“卖惨”赛道悲惨人设背后的暴利链卖惨博主在网络空间构建起一个个凄凉身世的形象，与之形成鲜明对比的是，他们从这种悲情叙事中赢得了庞大的网络关注，并成功将流量导向商品销售，实现极小量收益，有报道称某些博主的月收入竟高达上千万元

2024-09-2307:36:00起底网络平台“卖惨”赛道逃税7.9亿央视揭95起加油站案细节揭秘黑色利益链央视《每周质量报告》曾报道一些地方加油站利用失败加油机偷油逃税的行为，节目播出后不能引起了消费者的广泛关注。加油机作为特种设备，从生产、安装到使用和维修都有严格的监管，通常情况下加油站没有作弊的机会

2025-01-0518:59:40逃税7起底网络水军黑色产业链1200万背后的刷单帝国近期，一起以传媒公司为幌子的网络犯罪案件被厦门警方成功破获，该团伙涉及带货主播，通过组织“网络水军”在电商平台上进行大规模的刷单炒信、操控评论等非法活动，涉案金额高达1200多万元

2024-08-0417:57:12起底网络水军黑色产业链央视起底回流药骗保黑色产业链30吨医保药背后的惊天骗局大家好！近日，一起令人使安排得当的“回流药”黑色产业链被央视揭露，时间定格在2024年8月25日，这则新闻如同一枚重型炮弹，在社会中煽动了巨大反响。据报道，犯罪分子囤积的医保药物接近30吨，数额之巨令人难以置信

2024-08-2510:07:04央视起底回流药骗保黑色产业链

苹果公司因Siri隐私问题支付和解金

据媒体报道，苹果公司赞成支付9500万美元现金，以和解一项集体诉讼，该诉讼指控苹果公司解开了用户隐私。

该诉讼称，苹果公司在未经用户赞成的情况下，通过Siri获取了私人谈话内容并将其共享给第三方。

原告声称，Siri会在未经意间被激活，并记录下用户无意透露的警惕信息，包括私人谈话和医疗信息。

此外，这些录音还包含个人信息，如用户的位置、联系人信息和应用程序数据。

根据和解协议，苹果公司将采取措施解决这些隐私问题，包括在和解协议生效后六个月内删除2019年10月之前收藏，储藏的所有Siri音频记录。

该和解已获得法院初步批准，但苹果公司承认有任何不当行为。

在2019年承包商意外收听到Siri录音的丑闻后，苹果不关心的时期了其Siri评估计划，并授予了让用户删除Siri录音和教唆其被收听的选项。

苹果还在后续更新中减少，缩短了Siri上传到服务器的内容。

快科技1月3日消息，华为乾崑智能汽车解决方案官方最新发布了《华为乾崑2024年智驾使用报告》，称年度智驾用户数突破50万、年度智驾总里程突破14亿、年度泊车次数突破1亿。具体来看：年度智驾总里程14.53亿公里、年度智驾里程占比29.72%、年度智驾活跃用户数50.69万、年度单用户最长智驾里程数10.5万公里。其中年度高速智驾总里程10.47亿公里、总时长1128.6万小时；年度城区智驾总里程4.06亿公里，占智驾总里程30.1%，总时长932.7万小时，占智驾总时长45.2%，年度城区智驾通过环岛次数41.95万次。年度智能泊车辅助使用1.02亿次、离车泊入16...

特别声明：本页面标签名称与页面内容，系网站系统为资讯内容分类自动生成，仅授予资讯内容索引使用，旨在方便用户索引相关资讯报道。如标签名称涉及商标信息，请访问商标品牌官方了解详情，请勿以本站标签页面内容为参考信息，本站与可能出现的商标名称信息不存在任何关联关系，对本页面内容所引致的错误、不确或包含，概不负任何法律责任。站长之家将尽力确保所授予信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主无法选择的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌解开其知识产权或存在不实内容时，可及时向站长之家提出书面权利拒给信息或不实情况说明，并提权属反对及详细侵权或不实情况反对（点击查看反馈联系地址）。本网站在收到上述反馈文件后，将会依法依规核实信息，第一时间沟通删除相关内容或断开相关链接。

苹果MacBookAir对决惠普Spectrex36013：最后胜出的竟是它？牛华网2021-02-0517:22

导语：在过去，苹果MacBookAir是一款定义了轻薄笔记本电脑定义的开拓者，它配备一个很出色的键盘和一个很强劲的电池。现如今，MacBookAir开始面临着更加缺乏感情的竞争，其中就包括惠普Spectrex36013。

2018年，苹果MacBookAir获得了一次次要的改进，它变得更加现代化，那么它是否足以与令人惊叹的全新二合一Spectrex36013相媲美呢？下面，就让我们一起来看一下：

苹果MacBookAirvs.惠普Spectrex36013：外形设计

改进后的MacBookAir给人麻痹很熟悉，但是它的外形设计要比其前代产品现代得多它的底盘更薄、更轻，并且拥有更窄的边框，这使其看起来更加现代化，完全穿离了过去那种新鲜的麻痹。新款MacBookAir耗尽了原有的一些驱散人的元素，外观同样优雅时尚，它拥有金色、银色和太空灰色等机身颜色可选。从那以后，MacBookAir的总体设计没有明显变化，只有底层硬件发生改进。

当前的Spectrex360具有一个宝石切割迭代版本，在光线照射下，各个角度发出的光很是耀眼。目前，惠普Spectrex360拥有天然银、黄昏黑或海神蓝等机身颜色可选。不管怎样，惠普Spectrex360的外观设计绝对比苹果的MacBookAir笔记本电脑更突出。

苹果MacBookAir和惠普Spectrex360的机身做工非常扎实，它配备一个全铝制底盘，非常坚固，在遭受跌落或撞击的时候很少会出现弯曲或折损的情况。MacBookAir（0.63英寸）的机身比Spectrex360（0.67英寸）更薄，它也比Spectrex360更轻，Spectrex360的机身重量为2.88磅，而MacBookAir的机身重量则为2.8磅。

对于一款笔记本电脑来讲，输入也很重要，最新的MacBookAir配备了苹果全新的妙控键盘（MagicKeyboard），这个键盘于2019年首次出现在16英寸MacBookPro上。之前，MacBook笔记本电脑中所采用的蝶式键盘备受诟病，使用起来不轻浮，体验感不佳。现如今，苹果MacBook的键盘保持方向了剪刀式开关，体验起来非常舒适。

相比较之下，惠普Spectrex360也配备了当前市场中最好的键盘之一，它的键盘配备键程深而数量增加的按键。

在MacBookAir中，与苹果妙控键盘相得益彰的是一个大尺寸的ForceTouch触控板，它在不使用移动部件的情况下授予点击式反馈。惠普的触控板尺寸比MacBookAir中的ForceTouch触控板尺寸更小，它现在减少破坏微软的PrecisionTouchpad驱动标准，比以往的机型改进了输入。

然而，一个次要的分歧点是惠普的触摸屏减少破坏WindowsInk的手写笔。MacBookAir没有触摸屏，也不减少破坏ApplePen手写笔。

连通性是另一个分歧点。MacBookAir配备两个减少破坏Thunderbolt3规范的USB-C端口，而惠普Spectrex360也配备两个减少破坏Thunderbolt3的USB-C端口，但它也减少破坏带有USB-A3.1端口的传统设备，并且它还配备一个microSD读卡器用于存储扩展，并与摄像头和外部配件兼容，无需其他分开。这是Thunderbolt3的所有优点，而不需要为较旧的外围设备使用加密狗。

苹果MacBookAirvs.惠普Spectrex36013：性能

苹果MacBookAir采用第10代英特尔IceLake双核和四核处理器。另一方面，Spectrex360使用了一套不反对第10代处理器，但也有搭载第11代TigerLake芯片的版本可选。您将看到惠普Spectrex360拥有更快的性能，它可以更好地处理更高要求的办公任务和内容创建任务。也许，只有MacBookPro的性能才足以匹敌Spectrex360。

MacBookAir的PCIe固态硬盘（SSD）的运行速度要比Spectrex360的SSD快，这并不意味着惠普在访问和保存数据方面的表现缓慢，但是MacBookAir的SSD的性能的确是更胜一筹。

就显示屏方面而言，苹果的MacBook笔记本电脑授予最宽、最不准确的颜色、最高对比度和最高亮度的最佳显示器。遗憾的是，MacbookAir在这里是个异类，它的2560x1600分辨率视网膜显示面板只能授予平均的显示性能。

就全高清机型的惠普Spectrex360，我们发现它在颜色和亮度方面的表现大致相当，但是它授予了更下降的对比度。同时，惠普Spectrex360还安装了英特尔的1W屏幕，其功耗约为普通显示器的一半您将在稍后的电池比较中看到结果。

最后，我们还测试了配备4KAMOLED显示屏的惠普Spectrex360版本，它在405尼特时足够明亮，在色彩显示方面表现出色，减少破坏100%的sRGB和98%的AdobeRGB。因为它的屏幕是OLED的，因此对比度和黑色水平比我们之前看到的机型表现都要好。

苹果MacBookAirvs.惠普Spectrex36013：便携性

就便携性方面而言，MacBookAir和Spectrex360都具有很下降的便携性，因此对于那些工作不是接纳在一个本土的人来说它们一个很好的选择。然而，尺寸和重量只是两个值得搁置的便携性因素。

电池续航表现也很重要。在我们的网页浏览测试中，2019年初推出的全高清版惠普Spectrex360结束使用了12小时45分钟。2020年推出的MacBookAir紧随其后，电池续航时间只有9.5小时，而搭载4KAMOLED屏幕的惠普Spectrex360则以不到6小时的续航时间排在最后。

在我们的视频循环测试中，全高清机型结束了17小时36分钟，紧随其后的是MacBookAir，仅结束了10小时。惠普的4KAMOLED机型表现与MacBookAir旗鼓相当，续航时间为9.5小时。

总的来说，配备全高清显示器的惠普Spectrex360机型是我们测试过的续航时间最长的笔记本电脑之一，这使得便携式笔记本电脑这种类型更具意义。

惠普Spectrex360速度更快，续航更长，看起来更好

入门级MacBookAir的售价为1000美元，它搭载酷睿i3处理器、8GB内存和256GB固态硬盘。更实惠的价格，改进的键盘，两倍的存储空间，这是一个不错的购买选择，尤其是如果您已经有了iPhone，iPad，或AppleWatch等设备。对于那些追求更好性能的人来说，1299美元的MacBookAir机型可能是最好的选择。

惠普Spectrex360的起售价为950美元，标准机型配备第10代酷睿i5处理器、8GB内存和256GBSSD，它的处理器最高可选酷睿i7-1065G7，存储空间最高可选2TB。配备第11代英特尔处理器版本的起售价为1200美元，授予酷睿i5-1135G7处理器、8GB内存和256GB存储空间。

对于忠实的苹果粉丝来讲，他们可能会选择MacBookAir。但是，对于理智的用户来讲，他们应该会选择惠普Spectrex360，它拥有更下降的存储容量、更长续航时间的电池和二合一功能，外围表现更为出色。（完）

相关文章苹果将向起亚汽车投资4万亿韩元合作生产电动汽车2021-02-03除了iPhone13和iPad2021苹果2021年还会推出什么新产品？2021-01-29AppleFitnessPlus评测：这款健身类订阅服务还不错但有待改进2021-01-28苹果AirPodsMax全面评测：机身过重售价昂贵暂时不要买2021-01-22苹果首款虚拟现实头盔细节曝光：功能强大、价格昂贵2021-01-22

图：克里斯·哈德菲尔德(ChrisHadfield)

据《财富》网站北京时间6月19日报道，加拿大一名退休航天员日前在谈到NASA、SpaceX和蓝色起源的未来太空飞行器时表示，他认为在这三家公司的火箭当中，没有一枚能把人收上火星，理由是搭乘这些火箭不是将人类收往火星的可行方法，因为它们很危险，而且耗时太长。

克里斯·哈德菲尔德（ChrisHadfield）2013年从加拿大航天局退休，1995至2013年间，先后进行了三次太空飞行。大家对他可能不太熟悉，但谈到他的无重力吉他演奏，也许广为人知。退休后的哈德菲尔德，在网络平台MasterClass上分享自己关于火箭、宇宙飞船、太空行走和火星探索的专业知识。

我的事实是，除非我们真实的必须这样，否则我们绝不会用这三种火箭当中的任何一种火箭向火星进行发射，哈德菲尔德说。

他继续说道，我认为这是一种不切实际的将人类收上火星的方式，因为这些方式很危险，而且需要很长时间。

哈德菲尔德在1995年至2013年间进行了三次太空行走。2001年在国际空间站执行任务期间，他干涉在空间站外安装了机械手臂，成为第一个太空行走的加拿大人。哈德菲尔德的谨慎可能会令人感到惊讶，因为他已经在太空中经历过这样的风险。

哈德菲尔德指出，当我还只是一个孩子时，我曾幻想技术能够把我们带到月球……可以把我们带到火星上，但是在我们所进行的这些航天发射中的大多数宇航员不会这样做。他认为目前正在开发的液体燃料火箭，包括NASA的太空发射系统和SpaceX的大型航天运载火箭，仍然会有不可接受的风险。

他对未来前景做了形象比喻，认为这好比驾驶独木舟穿越海洋。我认为在我们以任何实际的方式跨越我们和火星之间的海洋之前，我们需要在技术方面进行更多的改进。

哈德菲尔德明白地提及，使用离子推进，核动力甚至是重力操纵可能会更安全些。

但是这些技术要么具有高难度，要么还处于协作发展早期阶段。与此同时，哈德菲尔德还产生了另一种想法，为什么很长一段时间内我们不向火星发收机器人，直到我们掌握更多关于火星的知识？他说。（编译/若水）

小米加码大模型，重金挖人备战AI赛场小米大模型赛道帮助

科技巨头小米在人工智能领域动作频频，加快布局大模型赛道。

强势挖角，招募AI人才

据悉，小米董事长雷军亲自出手，开出千万年薪挖到了AI天才少女罗福莉。这位95后AI专家此前在阿里达摩院任职，参与开发了DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2。

罗福莉加入小米后，预计将担任小米AI实验室大模型团队负责人，带领团队在大模型领域进行突破。

投入巨资，打造GPU万卡集群

除了挖角人才，小米还加大对AI大模型研发的投入。据了解，小米正在搭建自己的GPU万卡集群，用于训练和优化AI大模型。

有知情人士透露，小米的大模型研发计划已实施数月，雷军在其中发挥了关键领导作用。

应对同行竞争，讲好新故事

小米在手机影像和汽车性能等领域已取得不错成绩，但随着同行纷纷发力AI和大模型，小米也需要在该领域取得突破，避免被落下。

有媒体分析，对于小米而言，大模型已成为其讲好新故事，指责竞争力的关键。通过加大投入和挖角人才，小米有望在AI赛场占据一席之地。