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环球大事看起来

【新浪娱乐讯】近日,已故男演员保罗·沃克的女儿梅朵于上周首次登上法国巴黎时装周T台,直播中,梅朵踏水而行,一身造型惊艳了观众,许多《速度与激情》影迷也纷纷评论想念保罗·沃克。

梅朵身高177,身材纤瘦,巴掌脸,五官精致,是一张经得起特写镜头的脸,也许未来会现身大银幕也说不定。

一双灰蓝眼睛生的真美

盖·里奇与杰森·斯坦森合作新片曝预告

【环球银幕讯】盖·里奇执导,杰森·斯坦森出演的新片《人之怒》发布正式预告。

影片根据2004年法国电影《押运人》翻拍,片中杰森·斯坦森饰演一位新来的运钞车押运员H,在一次与劫匪硬碰硬的冲突中,H展现了开挂的技能,几乎枪枪毙命,H真实身份也受到同事们的怀疑,随着一段不为人知的过往的揭露,H的真实目的也浮出水面。乔什·哈奈特、斯科特·伊斯特伍德等众星参演。

一看到他俩的名字,我就开始笑了

林志玲对镜跳辣舞

【环球娱乐】近日,林志玲拍摄广告大片花絮曝光,身穿白色短袖的她气色很好,笑容甜美。婚后的身材依然保持的很好,沉醉在音乐氛围中对镜头跳热舞,少女感十足。

姐姐不愧是姐姐,应了那句姜还是老的辣

小米新LOGO设计师解释设计理念

耗时2年,花费200万设计的小米新logo公布后被众网友吐槽,看看设计师原研哉是怎么说的。

200万买个热搜加大师宣传,赚疯了

威廉王子被评为「最性感秃头男人」

近日,一家英国整形外科机构公布了全球10大最性感秃顶男人排行榜,冠军由威廉王子夺得。

排名第9的巨石强森发文回应,要求重新计票,并为喜剧影集《抑制热情》男主角Larry David抱屈,认为对方应该要上榜。

你觉得谁才是「最性感秃头男人」呢?

斯坦森低下了头颅,看不到我,看不到我

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清明时节 缅怀先烈

这是戍边英雄牺牲后的第一个清明节

陈红军、陈祥榕、肖思远、王焯冉

他们用生命守护祖国山河

他们的牺牲和付出

我们不会忘记

今天

戍边烈士陈红军的家人

来到甘肃兰州烈士陵园

妻子抱着只有几个月大的孩子

迟迟不肯离去

陈红军牺牲时

妻子还怀着孕

这是孩子第一次与爸爸“见面”

↓↓↓

妈妈在陈红军墓前

摆满他爱吃的牛肉面、蛋糕、炸鸡

忍不住哭泣:

“孩子你慢慢吃,不要心急”

去年6月

外军公然违背与我方达成的共识

悍然越线挑衅

在前出交涉和激烈斗争中

某边防团团长祁发宝

身先士卒,身负重伤

营长陈红军

突入重围营救,英勇牺牲

河南漯河市烈士陵园

戍边烈士王焯冉墓前

王焯冉的父母和亲属

拿出了苹果、香蕉、面包

摆在墓前

妈妈杨素香

把吸管插入牛奶盒

拿着毛巾一边擦拭墓碑

一边哭着说:

清明节假期第一天

幼儿园的孩子、警察以及群众

也自发来到烈士陵园进行纪念

去年6月

战士王焯冉

在支援途中

救助被冲散的战友脱险

自己却淹没在河水之中

4月3日,福建屏南

00后戍边烈士陈祥榕的家乡

举行了英雄悼念仪式

附近学校师生、社会各界人士

来到烈士陵园

为陈祥榕烈士送上鲜花、肃立默哀

前来缅怀的孩子们

在烈士遗像前

摆上了陈祥榕烈士爱吃的橘子

牺牲时不满19岁的陈祥榕

曾在日记里写下:

“清澈的爱,只为中国。”

清澈的爱

我们永远记得!

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“人工智能技术的大爆发,给各行各业带来的巨大的赋能作用,同时也对计算产业提出了巨大的挑战,从‘计算’向‘智算’演进,目前面临多元化、巨量化、生态化三大挑战。”中国工程院院士王恩东在今日举行的IPF2021浪潮数据中心合作伙伴大会的主题演讲中表示。在当天的演讲中,王恩东对于当前之所以出现的“芯片五花八门”“AI计算群雄逐鹿”等产业现象给出了分析,并认为脑机接口最近取得系列重大进展是目前类脑计算发展的一大亮点。

脑接接口取得突破进展

王恩东首先谈及了人类大脑和人工智能大脑以及硅基大脑和碳基大脑发展的情况。最近,脑机接口领域有很多突破性进展,比如埃隆·马斯克公布了“脑机接口”的最近实验,科学家在猕猴的大脑皮层中植入了两颗芯片,捕捉大脑活动的信号,实现将大脑信号翻译成游戏的动作,实现猴子动动脑子打乒乓球的游戏。

清华大学施路平教授去年曾经说:“碳基上能够实现的,硅基上一定也能够实现。”而实际情况也显示,碳基生物大脑同硅基系统的结合已经不再是科幻小说或者科幻电影,而是逐步在形成科学和技术上的突破。

目前,类脑计算是全球的研究热点,而脑机接口技术延展了生物大脑,在中国2020年人工智能学会推选出的自然科学类五个应用奖中,两个是关于类脑计算和脑机接口。

王恩东表示,人工智能技术的大爆发,才刚刚开始。目前我们已经创造了无数的智慧大脑,包括城市大脑、交通大脑、企业大脑等等。人工智能技术,正在给我们的世界带来巨大的改变。基于人工智能技术,可以实现毫秒级的精准识别,准确率达到99%,即使在光线不足的夜晚也可以根据一个尾巴和背影就能够识别出亚洲象。通过对野生大象长期的追踪和观测,为洞察大象物种的习性,种群的迁移轨迹提供了帮助。从而也能够为进行合理亚洲象国家公园的规划,栖息地改造,食源地的优化等这些保护措施提供科学的依据。

2020年中国农业无人机的销量超过了1.5万架,一架无人机一天农业喷散面积达到300亩,是人工的20倍。无人机装上了病虫害的识别系统,能够及时发现受病虫害侵蚀的叶子,实现农药的精准喷散,减少了农业的使用量。通过喷散催熟剂可以实现农作物成熟周期的同步,实现规模化的批量收割,成本大大降低,利润率大幅提升。根据普华永道的预测,到2030年人工智能技术将为全球GDP带来14%的提升,大约16万亿美元。

王恩东认为,人工智能技术的大发展,对产业与经济社会的巨大赋能作用,与计算能力的巨大支撑不无关系。同样也对从“计算”向“智算”推进提出了更多的挑战和更高的诉求。智慧计算对于计算力的需求指数级增长,在2020年以GPU为代表的AI加速芯片所交付的计算力已经超过了同类CPU,预计到2025年加速芯片所提供的计算力可能在整个计算力交付当中超过80%。

智慧计算面临三大挑战

王恩东认为,面对指数级增长的计算需求,计算的技术、产品、产业面临着巨大的挑战,具体来说体现在以下三个方面:一是多元化的挑战。计算场景的复杂、计算架构的多元。二是巨量化的挑战。由巨量模型、巨量数据、巨量算力、巨量应用所引发对现有计算及体系结构的挑战。三是生态化的挑战。现在的智算正处于群雄并起的阶段,自成体系,生态离散,产业链上下游脱节。

第一个挑战是多元化。计算的关键任务是支撑业务的发展,不同的业务类型势必要求不同的计算系统完成,比如针对传统的地震波模拟的科学计算,对于数值精度要求很高,而AI训练则可以适用数值范围大、精度相对低的16位浮点运算。对于AI推理,由于推理要求的速度快、能耗少,则可以更低的数值精度下处理,像4位、2位甚至1位的整数类型。

王恩东表示,AI应用引入了新的计算类型,从推理到训练跨度大,同时数据量也从GB到TB、PB不断提升,数据类型从结构化到半结构化、非结构化更加复杂多样。而不同数值精度的计算类型对计算芯片的指令集、架构等要求也不一样,这样就导致之前一直使用的通用CPU没有办法满足多元计算场景的要求,这也是计算芯片种类越来越多的重要原因。

芯片种类多的另一个原因就是芯片代工模式的普及。现在芯片设计、制造等关键环节都有开源开放的软件、工具包括代工企业都可以使用。但是芯片从造出来到大规模用起来往往还隔着一个巨大的生态鸿沟,芯片应用一般都面临着开发者学习成本高、用户应用千疑难、芯片制造公司难以上规模的困难和挑战。

人工智能芯片出来之后,大部分都面临着面向开发者的帮助文档、调试工具、交流回答问题的社区建设不足,开发者学习的时间长、难度大,如果学习多个芯片,那这种难更大时间就更不够,所以开发者的学习积极性就会下降。

对于芯片的最终使用者来说,由于芯片的指令集或者芯片架构的差异,导致编程库、编程模型、算法框架无法有效地横向拉通,让大量应用迁移变得困难,可能只是百分之一亿的对原来的编程环境小小的依赖,就会导致对新芯片的适配工作前功尽弃。

“芯片供应商如果想解决开发者的问题或者是使用者的问题,往往需要投入比芯片的研发成本高数十倍的投入。以往我们认为英特尔就是一个芯片公司、硬件公司,但其实在英特尔内部有超过一万人在为芯片的配套支撑、应用适配、软件优化做工作。“王恩东说,英伟达公司的CUDA软件环境更是通过长期的大规模的投入才打造了支撑了GPU在HPC和AI方面的霸主地位。

第二个挑战是巨量化。巨量化首先表现是模型参数多,训练数据量大。以自然语言处理为例,基于此训练模型兴起之后,模型精度随着模型尺寸及训练数据的增加显著提升,在2020年GPT-3模型的参数量首次突破了千亿大关,达到了1750亿。按照当前的发展趋势预测,到2023年模型的参数量会突破百万亿,也就是基本打造人脑的神经突出数量大概是125万亿。

巨量模型就需要巨量内存,当前1块GPU板载高速内存容量大概是40GB,对于包含百万亿参数的巨量模型,将这些参数分配到每个GPU生存当中就需要1万块GPU,考虑到训练当中还需要额外的存储,实际上就需要2万块GPU才能够启动百万亿参数模型的训练。现有AI芯片的架构已经不足以支撑巨量模型的参数存储需求。

同时,巨量模型依赖海量数据的喂养。目前AI算法本质上还是依赖量变的质变,很难从一个质变跳跃到另外一个质变。例如最新的巨量模型需要万亿级的海量数据,海量数据需要海量存储,在超大规模集群中同时满足几万个AI芯片的高精度读取,存储系统也是一个极大挑战。

巨量化的第二个表现是计算力需求的指数级增长。深度学习从2011年兴起到今天,对于算力的需求一直是指数级增长,每隔3.4个月算力需求翻一倍。

就像我们用千瓦时来度量用电量,在天文学里面,以光年为代表来度量距离,我们以Petaflops-day(简称为PD)来度量算力, 2020年GPT-3需要的算力是3640个PD。

GPT-3是以处理英文理解任务为主的,为了满足不同的语言、不同的场景的精度要求也需要训练不同的巨量模型。如此庞大的计算力需求给计算技术和产业带来了机遇和巨大的挑战。解决这样的挑战需要从体系结构、系统软件各个方面开展创新。

到2023年,巨量也就是百万亿参数的这种巨量模型的算力需要百万PD,现在世界上最快的超算是日本的富岳,在这上面完成百万PD的计算所需要的时间需要两年,在不同的领域需要不同类型的巨量的模型。

巨量化的第三个表现是模型应用规模大。AI的应用已经渗透到各个行业,以互联网头部企业为例,他们基于自身的已有的AI技术搭建了开放平台,在这上面承载着各类AI的基础能力(语言识别、图像识别、自然语言处理)等等。这些开放平台已经吸引了超百万的AI开发者,开发了各种AI应用和服务,这些AI开放平台每天承载着数万亿次的交互量、数百万小时的语音识别、超过百亿张图像识别、超过万亿句自然语言的理解。如此巨量的调用对计算中心的算力、应用能力产生了极大的挑战。

第三个挑战是生态化。AI技术链条和产业链条面临脱节的问题。很多人可能会问一个问题,大家都说人工智能好,但是这个东西与现在的业务、与客户的应用场景怎么结合,用户没有人懂算法和模型,也缺少好的AI开发平台,同时那么多的算法、模型如何与应用进行最优组合等等。懂AI算法与模型的人往往是集中在科研机构或者头部企业,但缺少对传统行业的需求场景、业务规律的深入理解,也拿不到最关键的业务数据对模型进行训练,这就导致技术无用武之地。

埃森哲等咨询机构的调查报告也表明了这个问题,70%以上有技术的研究机构和科技公司缺少需求场景、领域知识和数据,70%以上的行业用户则缺少技术人才、AI平台和实践能力。

“计算技术与产业生态是离散化,这与我们讲的多元化的挑战是相呼应的,芯片架构五花八门,指令集不同无法兼容,而面向芯片的编程库等等又跟芯片紧密绑定,灵活性差。小公司只做了一个环节,这就造成生态的纵向不通;大公司则希望构建封闭系统,就造成了生态横向不通。这些都严重制约了AI技术的应用和发展。”王恩东说。

王恩东进一步表示,通过这些分析我们可以看到,一方面智算需求蓬勃发展是重大的机遇,另一方面是多元化、巨量化、生态化的挑战和困难亟需解决,面向新的需求机遇,迎接新的挑战,应该说计算技术和产业需要构建一个新的发展格局。

产业链携手加速破解三大难题

那么如何来转型构建新的智能产业的发展新格局,关于如何应对多元化的挑战,王恩东表示,首先要创新智算体系结构,要从硬件重构、软件定义两个方面引领智算技术的体系创新。

王恩东以浪潮的融合架构3.0为例,是通过片内大容量的缓存,片外高带宽内存等存算一体方式实现计算数据结合,突破存储墙。通过高速互联交换网络支持更广泛的多元异构计算,支持新型存储资源置换,提高性能降低功耗,实现更大规模的资源可扩展。进一步通过在互联处理单元中卸载控制平面,实现控制和计算的分离,进而打造更为灵活资源的可重构。在系统软件创新方面,可以重构的硬件资源集组织,通过软件定义的方式实现控制层和基础设施的分离,统一资源组织模型,标准化可编程结构,形成软件定义计算、软件定义存储、软件定义网络。通过微服务化实现集中管理平台的高可用和高扩展。此外,也可以往底层延伸,基于不同的场景来开发定制化的AI加速、网络加速、存储加速产品,最终形成覆盖芯片板卡、系统平台和算法的领先的产品体系,在加速芯片和板卡方面,芯片多元化应该既是挑战也是应对当前算力需求复杂多样的手段。

而面对算法巨量化的挑战,王恩东认为可以通过构建智算中心以服务化的方式来为产业提供服务,面对各行各业以及各类不同的AI算法公司,社会需要AI算力的基础设施,通过构建“智算中心”能够加速解决巨量化的挑战。一个例子是江苏省建设的智算中心,今年年初江苏按照《智能计算中心规划建设指南》,在南京投资建设了智算中心,由寒武纪和浪潮联合承建目前已经投入运营使用。这个智算中心对外可以提供的算力达到了每秒百亿亿/次,采用了最先进的AI处理芯片和AI计算平台,该中心可以为区域的公共算力服务、创新应用孵化、产业聚集发展、科研创新和人才培养提供助力和支撑。

最后王恩东表示,AI产业化是一个千亿级的市场,产业AI化是一个万亿级的市场,无论AI产业化还是产业AI化,产业链的拉通和生态的建设都是必须的,在产业AI化的过程当中,浪潮推动元脑计划,希望构建一个开放的AI生态,也希望更多的厂商加入到推动AI生态化发展的进程当中。

编辑丨赵晨

美编丨马利亚

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小火锅第一股呷哺呷哺不再是神话,4月19日一早开盘即股价遭遇大跌,创近几个月新低。与此同时,更引人注意的是,呷哺呷哺的净利润从2018年以来,已经出现连续三年下滑的状态。此前,高盛也提出风险提示,称基于呷哺呷哺的高端品牌湊湊贡献预期下滑,将呷哺呷哺2021年至2023年淨利润预测下调2%至6%,目标价由21港元下调至18港元,维持“买入”评级。

创立20年来的呷哺呷哺,有过最辉煌的时期,也有走下坡路的当下,大起大落的呷哺呷哺遇见了成年后的十字路口。定位界限越来越和其他同行趋同的情况下,呷哺呷哺翻盘的胜算又有多大?对此,《华夏时报》记者就相关问题向呷哺呷哺相关负责人采访了解,但对方在电话中先是表示不便,而在随后的短信采访在截止记者发稿前也尚未回复。

股价走跌

拥有“连锁火锅第一股”称号的呷哺呷哺近日在资本市场表现不佳。4月19日一早呷哺呷哺跳空低开,盘中跌幅一度扩大超过20%。当天呷哺呷哺股价报收12.1港元/股,跌幅14.91%。相比较今年2月高点时,股价已经腰斩。

呷哺呷哺股价为何表现如此不佳?或许导火索来源于高盛发表的一份报告。该报告显示,指呷哺呷哺旗下湊湊首席执行官张振纬4月17日宣布辞职。该行指张振纬执行力强劲,投资者也需要注意湊湊CEO离职的相关风险,因为尚未提供更换职位的时间表。

不过,3月初以来港股餐饮股接连发布业绩盈利预警,呷哺呷哺股价也应声下跌。据《华夏时报》记者了解,3月初,呷哺呷哺也发布盈利预警。呷哺呷哺表示,业绩减少主要是由于暴发疫情,各地陆续实施的预防措施以及消费场所限制对集团自2020年1月以来的业务产生了重大影响,尤其是在疫情影响严重的湖北省、北京市及东北地区,集团逾40%的门店位于该等地区。

对此,高盛认为,这在很大程度上反映了湊湊和呷哺呷哺品牌在今年首季的复苏放缓,因为其在中国北部地区的风险敞口更高,而因疫情封锁造成的影响较其他地区更为广阔,且看不到重塑的潜在优势。

同时,高盛指出,基于呷哺呷哺的高端品牌湊湊贡献预期下滑,高盛将呷哺呷哺2021年至2023年淨利润预测下调2%至6%,目标价由21港元下调至18港元,维持“买入”评级。

业绩疲态

呷哺呷哺于1998年创立于北京,2014年在香港上市,其特点是吧台式就餐形式和传统火锅的结合,目前主要有呷哺呷哺火锅、湊湊以及调味品三大业务。

由于采用来源于中国台湾的吧台小火锅形式,一人一锅的形式,健康又便捷,“快餐+火锅”的平价路线,瞬间走红餐饮圈,吸引了一票消费者的追逐。

但近几年随着火锅行业在口味、产品和服务上的创新,呷哺呷哺主打的平价快餐属性面对瓶颈,从而想转型为轻正餐模式。不过,呷哺呷哺门店的客单价随之大涨,由原来的平均40-50元涨到70-90元,一线城市甚至更高。

引发业内关注的是,呷哺呷哺在业绩上也呈现走下坡路形势。呷哺呷哺的净利润已经连续3年下滑。2018-2020年,呷哺呷哺的净利润分别为4.62亿元、2.88亿元、183.70万元。

3月31日早间,呷哺呷哺发布2020年财报显示,期内营收54.55亿元,同比下降9.5%;利润1148万元,同比降低96%;经调整后纯利润为1.3亿元,同比降低67.1%。

对于2020年度的业绩情况,呷哺呷哺表示,主要是新冠疫情的爆发对业务产生了重大影响,2020年1月23日起,陆续停止大部分门店的营业,自2020年3月起,国内多数地区疫情整体受控且大为缓和,陆续恢复经营该等临时停业餐厅,业务逐渐恢复。

不过,从业务来看,呷哺呷哺火锅的收入同比下降25.9%;湊湊和调味品的收入都是上涨状态。或许也是因为这两块业务都是新增业务,基数小,对呷哺呷哺的主营业务支撑还尚缺火候。

食品产业分析师朱丹蓬在接受《华夏时报》记者采访时表示,呷哺呷哺定位不清晰,没有差异化和核心竞争力,同时也没有自己的“铁粉”,即便出现湊湊这样的高端品牌之后,业绩也没有改善,未来呷哺呷哺的前景并不明朗。

定位摇摆

这几年来关于呷哺呷哺的外界质疑声很大,包括一些食品安全质疑在内,但更多的质疑来自于对它的经营定位上。呷哺呷哺要改革,但当下其面对的困局,仍然是定位问题。

20年前,呷哺呷哺以独创的吧台式小火锅模式蹿红,精准定位在“快餐火锅”,恰恰符合了当时的市场需求,从此奠定了呷哺呷哺近20年的高速发展时期,也让其拥有了一定的江湖地位。

一代快餐火锅之王的霸主位置不可撼动。不过,休闲小火锅在经历了很长一段时间的火爆后,在2015年开始呈现疲软的态势。

业内认为,疲软的根本原因是因为小火锅翻台率高但客单价低,在房租、人工等固定成本不断上升的市场环境下,盈利水平提不上去甚至会出现放缓。这也是后来呷哺呷哺进行业态转型的根本原因。

2017年,呷哺呷哺进行了一个大“轻正餐”转型,以“火锅茶饮”组合来打造“火锅界中的星巴克”。在上述新政下,呷哺呷哺门店开始升级换代,高端品牌“湊湊”也在推进中,但实际换来的是,一些追求快捷、高性价比的顾客最终还是流失了。

呷哺呷哺贺光启曾表示,在当下餐饮市场中要想保持成功,一定要非常了解顾客的需求,同时定位和差异化要更加明确,才能从红海市场中跳出来。然而当初靠“一人一锅”的短平快的模式闯入江湖,如今呷哺呷哺站在十字路口又会如何选择?