linux下LD_LIBRARY_PATH介绍

LD_LIBRARY_PATH是Linux环境变量名,该环境变量主要用于指定查找共享库(动态链接库)时除了默认路径之外的其他路径。 非常多的软件没有root权限安装会比较困难,主要就是因为各种系统库文件,也就是LD_LIBRARY_PATH这个环境变量里面的文...
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LD_LIBRARY_PATH是Linux环境变量名,该环境变量主要用于指定查找共享库(动态链接库)时除了默认路径之外的其他路径。


非常多的软件没有root权限安装会比较困难,主要就是因为各种系统库文件,也就是LD_LIBRARY_PATH这个环境变量里面的文件。比如前面我提到的lancet软件需要的库文件如下:


-llzma -lbz2 -lz -ldl -lpthread -lcurl -lcrypto -lbamtools

可以使用 ls /usr/lib |grep lib 查看自己是否有需要的库文件,当然还需查看其它库文件目录:echo $LD_LIBRARY_PATH 里面一般可以看到七八个已经定义好的库文件搜索路径。


当执行函数动态链接.so时,如果此文件不在缺省目录下 /lib和/usr/lib,那么就需要指定环境变量LD_LIBRARY_PATH 假如现在需要在已有的环境变量上添加新的路径名,则采用如下方式: LD_LIBRARY_PATH=NEWDIRS:$LD_LIBRARY_PATH (newdirs是新的路径串), 实例如下:


export LD_LIBRARY_PATH=/export/apps/anaconda2/2.4.1/lib/:$LD_LIBRARY_PATH

一般报错:


/usr/bin/ld: cannot find -llzma
collect2: error: ld returned 1 exit status
make[1]: *** [lancet] Error 1
make[1]: Leaving directory `/home/bobo/biosoft/lancet/lancet/src'
cp: cannot stat `lancet': No such file or directory

其实就是gcc编辑器找不到我们系统的liblzma这个库文件,就是我们的LD_LIBRARY_PATH定义的所有路径里面都没有这个liblzma这个库文件。


验证gcc编辑器能否找到指定库文件的方法是:


gcc -llzma --verbose

需要找到系统的库文件地址

事实上,我们的机器肯定是有这个库文件的,只不过是不在LD_LIBRARY_PATH定义的所有路径里面,简单查找如下:


locate liblzma 
/export/apps/anaconda2/2.4.1/lib/liblzma.a
/export/apps/anaconda2/2.4.1/lib/liblzma.la
/export/apps/anaconda2/2.4.1/lib/liblzma.so
/export/apps/anaconda2/2.4.1/lib/liblzma.so.5
/export/apps/anaconda2/2.4.1/lib/liblzma.so.5.0.5

为了解决我,我们需要添加:


export LD_LIBRARY_PATH=/export/apps/anaconda2/4.0.0/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/export/apps/anaconda2/4.0.0/lib/:$LIBRARY_PATH

为什么修改LD_LIBRARY_PATH呢

因为运行时动态库的搜索路径的先后顺序是:
1.编译目标代码时指定的动态库搜索路径;
2.环境变量LD_LIBRARY_PATH指定的动态库搜索路径;
3.配置文件/etc/ld.so.conf中指定的动态库搜索路径;
4.默认的动态库搜索路径/lib和/usr/lib;

这个顺序是compile gcc时写在程序内的,通常软件源代码自带的动态库不会太多,而我们的/lib和/usr/lib只有root权限才可以修改,而且配置文件/etc/ld.so.conf也是root的事情,我们只好对LD_LIBRARY_PATH进行操作啦。


永久性添加

每次我使用该软件都需要临时修改库文件,因为上面的方法是临时设置环境变量 LD_LIBRARY_PATH ,重启或打开新的 Shell 之后,一切设置将不复存在。


为了让这种方法更完美一些,可以将该 LD_LIBRARY_PATH 的 export 语句写到系统文件中,例如 /etc/profile、/etc/export、~/.bashrc 或者 ~/.bash_profile 等等,取决于你正在使用的操


虽然LD_LIBRARY_PATH很方便,但是还是推荐大家在编译的时候指定-rpath来执行相对路径来找到动态链接库文件。

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未来中国的芯片产业暗藏着哪些机会?

一说芯片,大家就会想到CPU。提到CPU,我们知道得最多的是两种,一种是英特尔、AMD使用的x86架构,一种是ARM架构。其实,除了这两个之外,还有那些做得不是很成功的CPU架构,我相信你绝大部分没听说过。它们有MIPS架构、Sparc架构、Power架构和A...
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一说芯片,大家就会想到CPU。提到CPU,我们知道得最多的是两种,一种是英特尔、AMD使用的x86架构,一种是ARM架构。其实,除了这两个之外,还有那些做得不是很成功的CPU架构,我相信你绝大部分没听说过。它们有MIPS架构、Sparc架构、Power架构和Alpha架构,还有最新出现在人们视线的RISC-V。


除了最知名的x86和ARM这两种架构,其它的架构路线可以说非常坎坷。


MIPS架构最早是由80年代初斯坦福大学研究出来的,是最早商业应用的芯片之一,但规模远不如x86和ARM。


Sparc架构是由Sun公司设计的,在微机时代 ,Sun是在硅谷唯一可以和IBM比肩的巨头,但在2010年被甲骨文收购,Sparc架构也渐渐淡出人们视线。


Power架构最早是IBM开发的,但IBM的战略是自己做系统集成,面对Intel的x86架构联合Windows联盟的竞争,IBM最后败下阵来,就没有投入更多精力继续做开发了。


Alpha架构是DEC公司开发的,后来DEC被惠普公司收购,而惠普公司产品线都集中在x86技术路线上,Alpha架构卖给了中国无锡的江南计算所,我们后面还会提到。

还有最新的RISC-V架构,据说很多国内公司包括小米、华为、阿里都砸了重金投入,但目前还没有构建出一个完整的生态出来。

接下来我们展开讲讲,采用这些不同架构技术路线的公司,哪些芯片公司做起来了,哪些公司未来有可能会失败。


一、中国的第一阶段


Mips架构



MIPS架构处理器最早是由80年代初斯坦福大学研究出来的,国内使用MIPS架构处理器的代表是龙芯中科。龙芯中科的背景来自中国科学院计算所,最早用MIPS架构搭配Linux系统,打造国产PC。龙芯中科的董事长胡伟武是中国科学院计算技术研究所研究员、总工程师,在国内的CPU研发领域是相对做得还算不错的。

另一家采用MIPS架构的是北京君正,研发的领域主要是物联网设备,不需要很强的CPU性能,而是强调价格便宜、功耗低。物联网这个领域正在兴起,参与企业非常多,所以也容易在这个市场里分到一块蛋糕。


Power架构
刚才提到的IBM研发的Power架构,2016年一家国内企业中昊宏芯从IBM买到了POWER架构的永久授权,但是研发过程并不顺利,至今都没有看到太多的应用。

Alpha架构
无锡江南计算所买下了Alpha架构所有设计资料,开发了国产Alpha处理器,此前多次夺得超算排名第一的“神威·太湖之光”,就是用的这种处理器。


其实相比移动计算,超算并不需要太先进的芯片。原因很简单,移动计算的散热、能耗要求非常苛刻,而服务器的空间很大,对体积没有太大的要求,对散热、能耗更没有太大的限制,能耗大点没关系,散热可以有单独的采用液冷技术的机柜设备。简单说就是砸巨资投入,把大量的芯片和相关设备堆砌起来,从而实现强大的算力。


另外,申威处理器也是目前唯一的Alpha架构处理器产品了,并不具备大规模应用的前景,我们普通人更是基本接触不到了。



x86架构
然后说到x86架构了。中国企业发展x86,比较难的是授权,因为x86架构一直在Intel和AMD手里。除了Intel和AMD以外,第三家拥有X86授权的公司,是台湾威盛,上海兆芯用2.57亿美元从威盛那儿买到了x86授权。上海兆芯是上海市政府控股的基金,为了生产中国的芯片,于是和台湾威盛合资,上海政府控股80%,就是冲着芯片去的。


但是这个x86授权是很残缺的,是威盛与Intel的官司之争中拿到的,授权期限在2018年4月就过期了,以后研发新的架构只能靠兆芯自己了,所以兆芯的位置很尴尬。


另外,虽然上海兆芯也推出了产品在市场上销售了,但因为没有大规模销售,没法分摊研发成本,性价比还是非常低的。


另一家拿到x86架构的是天津海光,是从AMD那儿拿到的授权,而不是Intel。为了绕开Intel,玩了一个什么游戏呢?AMD和海光先成立合资公司A,AMD是大股东,左手授权给右手。随后AMD和海光成立合资公司B,这家公司海光是大股东,然后合资公司B从合资公司A那儿拿到了授权,这样就绕开了Intel。


不过这样的做法海光处理器是十分受限的,被规定只能在中国境内销售。海光是很被动的,产品能否长期生产销售主要取决于AMD,如果AMD不同意,那海光处理器就不能继续生产了。所以这样的合作只能防住Intel,但是防不住美国封锁。


二、中国的第二阶段

上面提到的芯片架构,中国的国产化都做得不算成功,但是到ARM架构上我们能看到一些曙光了。华为海思、飞腾、展讯都是做ARM相对比较不错的。华为海思的处理器主要应用于移动端产品,手机和智能家居产品都有应用。天津飞腾最早用Sparc处理器,也就是刚才提到的Sun公司开发的,但是Sun被甲骨文收购以后,飞腾就转向ARM架构了,主要面向国家安全市场,为军队、政府服务。


这里特地要表扬的是展讯,这是一家不错的国内的采用ARM架构的公司。展讯的手机芯片主要用于低端手机,只支持GSM和GPRS两种网络制式,市场主要面向非洲、东南亚等低收入海外市场。同时展讯也有基带芯片,目前有5G基带芯片的厂商只有五家:华为、联发科、高通、三星,最后一家就是展讯。这也是中国企业未来可能去实践的一条芯片破局之路,那就是和行业深度结合。通讯就是一个很重要的行业,展讯也是从通讯行业做起来的。

三、中国的第三阶段

芯片的发展速度在加快,真正的机会在于第三阶段,那就是人工智能和云的时代。寒武纪在科研方面非常领先,陈云霁2014年就设计出了用汉语拼音命名的DianNao人工智能芯片设计架构,被认为是世界第一,要比谷歌的TPU都要早了两年。而且之前一直和他有紧密合作的法国的Olivier Temam教授14年被挖到了谷歌,谷歌研究TPU的论文里也多次引用陈云霁的论文,应该说TPU的设计里借鉴了陈云霁的思想。


但是寒武纪之所以也比较难,那是因为我们的生态还没有搭建起来。我们看见哪一个是好的芯片企业,我就拿大钱给他,结果芯片企业的心态就是:我不能合作,如果我扶植一帮合作伙伴起来,这个补贴的钱就分流了,而我越说自己什么都干就越拿更多的钱。最终就导致了“竖井式结构”:比如华为抛弃了寒武纪,从芯片设计到生产、应用全都自己做,阿里巴巴本来是需求方,做云计算需要大量芯片,结果也是从研发到生产大包大揽。这跟全世界的发展趋势是背道而驰的。


四、总结

前面我们讲了那么多芯片,你会发现,有不少今天不那么普及的芯片架构,都是一些边边角角的不重要的技术领域。一家芯片企业如果没有选中未来的主流技术,很有可能会被淘汰掉,因为你的做法不是未来有最大机会的方向,这家企业再怎么优秀都没有用。


芯片的发展是两条路线,一条是通用芯片,覆盖所有人。这条路要跟上时代,现在的机会就是人工智能+云计算,这方面的赢家是NVIDIA。中国曾经本来有机会,但是很可惜没有把握住。但是另一条路是我们未来可以把握住的,那就是与行业深度结合的专用芯片。


所谓专用芯片,就是在行业里深挖,借助自己的行业优势来培养自己的芯片优势。像欧洲依托行业配置出了英飞凌、意法半导体、恩智浦这样的芯片公司,在汽车电子、工业制造、传感器有着很深的应用。而中国未来的行业机会,我认为有三个:无线通讯、无人驾驶和物联网


在无线通讯领域,已经有比较优秀的公司,就是刚才介绍的做5G基带芯片的展讯。


在无人驾驶领域,因为未来电动车都会上自动驾驶,以后越来越多会出现封闭路面的自动驾驶、货运车、还有小型的送货车,自动驾驶的芯片的需求越来越大。这方面我觉得有机会的是地平线。我开玩笑说,高端是负责管吆喝的,低端是负责赚钱的,地平线的芯片虽然没那么高端,但是性价比更高,接地气的战略可能会有更大的优势。


最后,物联网领域给我们留下了一个悬念。这个领域的差异化很大,比如未来这个领域需要很多相对低端的芯片,性能参差不齐,也需要所谓叫模拟转数字的芯片,大量的模拟芯片会有应用空间。这个领域还有一定的不确定性,中国有可能会有胜出的机会。


对于中国芯片企业的发展,我的建议是要在正确的方向上两条腿走路:首先是持续的研发投入,然后是不断巩固生态


芯片战争不是一个瞬间能决定胜负的东西,像Intel和AMD打了这么多年,因为科技领域的用户没有品牌忠诚度,比的是性能好坏而不是品牌,如果Intel过去三十年不努力做研发,“Intel Inside”的标志就没有那么大的作用。所以持续研发投入是个必要条件。


另一方面来讲,凭什么能在研发上有持续投入?因为你在市场上能够持续获得高额回报,而巩固市场的核心是要巩固生态,你要能够和一堆的合作伙伴一起去开发更多的应用,这个市场才能繁荣起来。这是中国的短板,也是未来四十年中国必须要面对和解决的问题。


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Prometheus配置文件热加载

Promtheus的TSDB时序数据库在存储了大量的数据后,每次重启Prometheus进程的时间会越来越慢, 而且日常运维工作中会经常调整Prometheus的配置文件信息,比如一些静态配置,实际上Prometheus提供了在运行时热加载配置信息的功能,在这...
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Promtheus的TSDB时序数据库在存储了大量的数据后,每次重启Prometheus进程的时间会越来越慢, 而且日常运维工作中会经常调整Prometheus的配置文件信息,比如一些静态配置,实际上Prometheus提供了在运行时热加载配置信息的功能,在这里介绍一下。


Prometheus配置热加载提供了2种方法:


  1. kill -HUP pid 发送SIGHUP信号方法
  2. 通过Prometheus服务API接口,发送发送一个POST请求到/-/reload

Tips: 从 Prometheus2.0 开始,热加载功能是默认关闭的,如需开启,需要在启动 Prometheus 的时候,添加 --web.enable-lifecycle 参数。



我个人更倾向于采用curl -XPOST http://localhost:9090/-/reload 的方式,因为每次reload过后, pid会改变,使用kill方式需要找到当前进程号。


如果配置热加载成功,Prometheus会打印出下面的log:


... msg="Loading configuration file" filename=prometheus.yml ...

下面我们来看看这两种方式内部实现原理。


第一种方法: 通过 kill 命令的 HUP (hang up) 参数实现
首先Prometheus在 cmd/promethteus/main.go 中实现了对进程系统调用监听,如果收到syscall.SIGHUP信号,将执行reloadConfig函数。


代码类似如下:


{
// Reload handler.

// Make sure that sighup handler is registered with a redirect to the channel before the potentially
// long and synchronous tsdb init.
hup := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(hup, syscall.SIGHUP)
cancel := make(chan struct{})
g.Add(
func() error {
<-reloadReady.C

for {
select {
case <-hup:
if err := reloadConfig(cfg.configFile, logger, noStepSubqueryInterval, reloaders...); err != nil {
level.Error(logger).Log("msg", "Error reloading config", "err", err)
}
case rc := <-webHandler.Reload():
if err := reloadConfig(cfg.configFile, logger, noStepSubqueryInterval, reloaders...); err != nil {
level.Error(logger).Log("msg", "Error reloading config", "err", err)
rc <- err
} else {
rc <- nil
}
case <-cancel:
return nil
}
}

},
func(err error) {
// Wait for any in-progress reloads to complete to avoid
// reloading things after they have been shutdown.
cancel <- struct{}{}
},
)
}

第二种:通过 web 模块的 /-/reload请求实现:


首先 Prometheus 在 web(web/web.go) 模块中注册了一个 POST 的 http 请求 /-/reload, 它的 handler 是 web.reload 函数,该函数主要向 web.reloadCh chan 里面发送一个 error。


其次在Prometheus 的cmd/promethteus/main.go中有个单独的 goroutine 来监听web.reloadCh,当接受到新值的时候会执行 reloadConfig 函数。


func() error {
<-reloadReady.C

for {
select {
case <-hup:
if err := reloadConfig(cfg.configFile, logger, noStepSubqueryInterval, reloaders...); err != nil {
level.Error(logger).Log("msg", "Error reloading config", "err", err)
}
case rc := <-webHandler.Reload():
if err := reloadConfig(cfg.configFile, logger, noStepSubqueryInterval, reloaders...); err != nil {
level.Error(logger).Log("msg", "Error reloading config", "err", err)
rc <- err
} else {
rc <- nil
}
case <-cancel:
return nil
}
}

},

Prometheus内部提供了成熟的hot reload方案,这大大方便配置文件的修改和重新加载,在Prometheus生态中,很多Exporter也采用类似约定的实现方式。

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企业不同时期的运维规划

企业创业期企业创业初期,人员少,业务流量不大,服务器数量相对较少,系统复杂度不高。对于日常的业务管理操作,因人员少,吼一声,大家就登录服务器进行手工操作,属于各自为战,每个人都有自己的操作方式,权限管理混乱、编写代码的风格各异,缺少必要的操作标准、流程机制,比...
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企业创业期

企业创业初期,人员少,业务流量不大,服务器数量相对较少,系统复杂度不高。对于日常的业务管理操作,因人员少,吼一声,大家就登录服务器进行手工操作,属于各自为战,每个人都有自己的操作方式,权限管理混乱、编写代码的风格各异,缺少必要的操作标准、流程机制,比如业务目录环境都是各式各样的。在这个阶段建议建立如下规范:


  • 统一权限管理:应用程序、操作员、管理员权限分离。
  • 制定完善的操作流程:先开发环境验证、测试环境验证、预生产环境、生产环境的基础操作流程,最小操作权限、最小化的目录权限为准则。
  • 制定代码发布流程和机制:以开发环境、测试环境发布为先,在预生产环境、生产环境发布制定相应的审核。
  • 制定代码编写规范:制定排版、注释、标识命名、异常处理等相关规范,避免出现个性化的代码。
  • 使用云商自有监控做基础监控,主要是cpu、内存、网络等。
  • 强化系统、业务基线安全。


企业高速发展期

在企业发展期,拿到融资后,业务快速发展,随着服务器规模、系统复杂度的增加,全人工的操作方式已经不能满足业务的快速发展需要。因此,运维人员逐渐开始使用批量化的操作工具,针对不同操作类型出现了不同的脚本程序。


但各团队都有自己的工具,每次操作需求发生变化时都需要调整工具。这主要是因为对于环境、操作的规范不够,导致可程序化处理能力较弱。此时,虽然效率提升了一部分,但很快又遇到了瓶颈。在这个阶段建议建立如下规范:


  • 制定运维相关脚本的编写标准:如统一相关备份空间、相关备份执行计划,制定相关脚本的执行人员、执行权限、执行时间。
  • 统一同类工具的使用:如数据连接工具、备份工具、数据同步工具等。
  • 确认相关的操作人,减少或者避免开发和测试在服务器上的相关操作。
  • 部署监控平台进一步的监管数据库、进程、日志等。
  • 使用第三方应用性能管理对应用性能做应用分析和优化。


企业稳定发展时期

在企业稳定期,在这个阶段,对于运维效率和误操作率有了更高的要求,我们决定开始建设运维平台,通过平台承载标准、流程,进而解放人力和提高质量。
这个时候对服务的变更动作进行了抽象,形成了操作方法、服务目录环境、服务运行方式等统一的标准。通过平台来约束操作流程。

在平台中强制需要运维人员填写相应的检查项,然后才可以继续执行后续的部署动作。在这个阶段建议建立如下运维平台:


  • 统一运维操作和管理平台:操作管理、权限管理、资源。
  • 统一日志平台:统一日志收集标准、日志收集接口,查询方式,查询授权。
  • 统一监控平台:强化监控,从系统、数据库、缓存、中间件、接口、业务性能等。
  • 统一发布平台:细化发布项目、发布权限、发布审核、回滚、备份等。
  • 加强安全防护:上线前做安全加固、安全评估、渗透测试等。
  • 统一开发规范:统一接口、数据库、配置文件等规范。


企业集团化、规模化发展时期

更大规模的服务数量、更复杂的服务关联关系、各个运维平台的林立,原有的将批量操作转化成平台操作的方式已经不再适合,需要对服务变更进行更高一层的抽象。比如智能告警、故障自愈、运营辅助决策等。


这个阶段需要大量的运维数据支持,做相应的数据分析、测试,才能使用,不然因误报或错误的故障自愈决策造成大规模的故障。


分享阅读原文: http://m6z.cn/6sGPLO

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四大CPU体系架构介绍

RISC(reduced instruction set computer,精简指令集计算机) 是一种执行较少类型计算机指令的微处理器,起源于80年代的MIPS主机(即RISC机),RISC机中采用的微处理器统称RISC处理器。这样一来,它能够以更快的速度执行...
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RISC(reduced instruction set computer,精简指令集计算机) 是一种执行较少类型计算机指令的微处理器,起源于80年代的MIPS主机(即RISC机),RISC机中采用的微处理器统称RISC处理器。这样一来,它能够以更快的速度执行操作(每秒执行更多百万条指令,即MIPS)。因为计算机执行每个指令类型都需要额外的晶体管和电路元件,计算机指令集越大就会使微处理器更复杂,执行操作也会更慢。 


性能特点一:由于指令集简化后,流水线以及常用指令均可用硬件执行;


性能特点二:采用大量的寄存器,使大部分指令操作都在寄存器之间进行,提高了处理速度;


性能特点三:采用缓存—主机—外存三级存储结构,使取数与存数指令分开执行,使处理器可以完成尽可能多的工作,且不因从存储器存取信息而放慢处理速度。


RISC平台的发展已经有长达几十年的历史了。其最早诞生于80年代的MIPS主机,随着技术的不断发展,RISC平台的应用领域逐步扩展,小到手机, 大到工控设备都可以见到他的身影。随着RISC平台的发展还诞生了与之相适应的应用软件,最终组成了现在人们较为熟知的嵌入式系统。当前桌面级消费者最为 熟知的Atom凌动平台便是嵌入式代表之一。但是与今天我们所要谈到的两位主角相比,intel的凌动平台就是小巫见大巫了。这正是诞生了RISC平台的 MIPS和当前RISC领域中最为强大的ARM。


MIPS是世界上很流行的一种RISC处理器。MIPS的意思”无内部互锁流水级的微处理器”(Microprocessor without interlocked piped stages),其机制是尽量利用软件办法避免流水线中的数据相关问题。它最早是在80年代初期由斯坦福(Stanford)大学Hennessy教授领导的研究小组研制出来的。MIPS公司的R系列就是在此基础上开发的RISC工业产品的微处理器。这些系列产品为很多计算机公司采用构成各种工作站和计算机系统。MIPS技术公司是美国著名的芯片设计公司,它采用精简指令系统计算结构(RISC)来设计芯片。和英特尔采用的复杂指令系统计算结构(CISC)相比,RISC具有设计更简单、设计周期更短等优点,并可以应用更多先进的技术,开发更快的下一代处理器。MIPS是出现最早的商业RISC架构芯片之一,新的架构集成了所有原来MIPS指令集,并增加了许多更强大的功能。


MIPS处理器是八十年代中期RISC CPU设计的一大热点。MIPS是卖的最好的RISC CPU,可以从任何地方,如Sony,Nintendo的游戏机,Cisco的路由器和SGI超级计算机,看见MIPS产品在销售。目前随着RISC体系结构遭到x86芯片的竞争,MIPS有可能是起初RISC CPU设计中唯一的一个在本世纪盈利的。和英特尔相比,MIPS的授权费用比较低,也就为除英特尔外的大多数芯片厂商所采用。MIPS的系统结构及设计理念比较先进,其指令系统经过通用处理器指令体系MIPS I、MIPS II、MIPS III、MIPS IV到MIPS V,嵌入式指令体系MIPS16、MIPS32到MIPS64的发展已经十分成熟。在设计理念上MIPS强调软硬件协同提高性能,同时简化硬件设计。


中国龙芯2和前代产品采用的都是64位MIPS指令架构,它与大家平常所知道的X86指令架构互不兼容,MIPS指令架构由MIPS公司所创,属于RISC体系。过去,MIPS架构的产品多见于工作站领域,索尼PS2游戏机所用的”Emotion Engine”也采用MIPS指令,这些MIPS处理器的性能都非常强劲,而龙芯2也属于这个阵营,在软件方面与上述产品完全兼容。普通用户关注MIPS主要还是因为我国所谓的”龙芯”。龙芯一开始抄袭MIPS,后来购买到了授权。倒也并非龙芯不想发展X86架构的桌面CPU市场或者ARM架构的移动设备市场,是因为这两家的授权太过于苛刻。X86的授权Intel已然不可能再授权。ARM是一家芯片设计公司,只能给出使用授权,不会同意让龙芯自行设计。只有MIPS才可行,MIPS的授权说白了就是随便抄随便改。很多龙芯的支持者提出了MIPS在理论上有诸多的领先,但不要忘了ARM是一家商业公司,市场占有率高,竞争意识也非常强。几乎所有的智能手机都是ARM架构,就是最有力的证明。


从某些方面来看,MIPS和ARM非常相似,都是采用精简指令集,都是针对低功耗应用设计,而且都是采用第三方授权方式生产;但实际上两者也有几大的不同,学院派的MIPS允许第三方对CPU架构进行大幅修改,而ARM只允许全球极少的几家半导体公司修改CPU架构(包括高通、苹果、NVIDIA和三星,全是半导体大拿),其他生产ARM芯片的公司都是直接采用ARM公版设计,而不能做任何修改(例如华为海思)。ARM的这项策略显然很适合商业推广,对第三方公司的技术要求也有所降低,开发的周期也会大大缩短,只需要照着ARM公版的CPU和GPU架构找芯片代工厂下单、流片、生产即可。


其中ARM/MIPS/PowerPC均是基于精简指令集机器处理器的架构;X86则是基于复杂指令集的架构,Atom是x86或者是x86指令集的精简版。


根据各种新闻,Android在支持各种处理器的现状:


ARM+Android最早发展、完善的支持,主要在手机市场、上网本、智能等市场;
X86+Android有比较完善的发展。有atom+Android的上网本,且支持Atom+Android和 Atom+Window7双系统;
MIPS+Android目前在移植、完善过程中;
Powpc+Android目前在移植、完善过程中。

当今处理器一共有三个最强大的架构,其中之一是以intel和AMD为代表的x86架构,另外一个是手机,平板处理器所使用的ARM架构,最后一个便是我国龙芯处理器所选择的MIPS架构。这三大处理器架构中,x86和ARM是商业化进程最为优秀的两大架构。也正是因为这两大架构的商业化进程太为出色,所以我国的龙芯处理器才被很多人批判为最严重的选择性失误。龙芯处理器的架构选择并没有错误,相反的如果龙芯要想得到更好的发展,选择MIPS才是最为正确的道路。x86架构的拥有者intel可以算作是技术合作上最抠门儿的一位,在推出x86架构之后,intel就只将这一架构授权给过AMD和VIA等几个芯片公司。而在VIA退出x86架构处理器竞争之后,intel便不再给任何公司x86架构授权。所以从x86架构上入手,龙芯处理器显然是行不通的。 intel的x86架构行不通,那么ARM架构是否就能行得通呢?答案当然也是否定的。


ARM

ARM架构,过去称作进阶精简指令集机器(Advanced RISC Machine,更早称作:Acorn
RISC Machine),是一个32位精简指令集(RISC)处理器架构,其广泛地使用在许多嵌入式系统设计。由于节能的特点,ARM处理器非常适用于行动通讯领域,符合其主要设计目标为低耗电的特性。

在今日,ARM家族占了所有32位嵌入式处理器75%的比例,使它成为占全世界最多数的32位架构之一。ARM处理器可以在很多消费性电子产品上看到,从可携式装置(PDA、移动电话、多媒体播放器、掌上型电子游戏,和计算机)到电脑外设(硬盘、桌上型路由器)甚至在导弹的弹载计算机等军用设施中都有他的存在。在此还有一些基于ARM设计的派生产品,重要产品还包括Marvell的XScale架构和德州仪器的OMAP系列。


优势:价格低;能耗低;


ARM授权方式:ARM公司本身并不靠自有的设计来制造或出售 CPU,而是将处理器架构授权给有兴趣的厂家。ARM提供了多样的授权条款,包括售价与散播性等项目。对于授权方来说,ARM提供了 ARM内核的整合硬件叙述,包含完整的软件开发工具(编译器、debugger、SDK),以及针对内含 ARM CPU 硅芯片的销售权。对于无晶圆厂的授权方来说,其希望能将 ARM内核整合到他们自行研发的芯片设计中,通常就仅针对取得一份生产就绪的智财核心技术(IP Core)认证。对这些客户来说,ARM会释出所选的 ARM核心的闸极电路图,连同抽象模拟模型和测试程式,以协助设计整合和验证。需求更多的客户,包括整合元件制造商(IDM)和晶圆厂家,就选择可合成的RTL(暂存器转移层级,如 Verilog)形式来取得处理器的智财权(IP)。借着可整合的 RTL,客户就有能力能进行架构上的最佳化与加强。这个方式能让设计者完成额外的设计目标(如高震荡频率、低能量耗损、指令集延伸等)而不会受限于无法更动的电路图。虽然ARM 并不授予授权方再次出售 ARM架构本身,但授权方可以任意地出售制品(如芯片元件、评估板、完整系统等)。商用晶圆厂是特殊例子,因为他们不仅授予能出售包含 ARM内核的硅晶成品,对其它客户来讲,他们通常也保留重制 ARM内核的权利。


生产厂商:TI(德州仪器)/Samsung(三星)/Freescale(飞思卡尔)/Marvell(马维尔)/Nvidia(英伟达)


ARM公司是一家非常优秀的芯片设计公司,但自身并不生产处理器,而是将自身的设计licensing卖给需要处理器的公司,而后交给他们生产或者是找人代工。也许有人要问了,既然ARM向外卖出架构设计,那么为何龙芯不去选择ARM架构呢?其实不然,ARM之所以能够发展成为一家非常成功的商业性公司,靠的就是芯片的架构设计,倘若架构设计被别人夺走了,那么自己就丢掉了赖以生存的饭碗。所以ARM虽然对外进行licensing授权,却不允许购买者进行任何对ARM架构有更改的设计。倘若个更改了设计,那么这便违反了合作协定,ARM便有权撤回licensing授权。我国的龙芯要是选择了ARM架构的话,那么基本上也就被捆住了脚步,无法发展出属于自己的高性能处理器了。


考虑到市场发展的问题ARM也对外妥协过。目前高通,苹果和NVIDIA这三家公司便是ARM体系中较为特殊的几个。因为这三家公司在芯片设计领域的特殊地位,ARM为了能够拉拢他们站立在自己的阵营中,对这三家公司开出了特别通行证。在其他芯片公司只能使用 licensing去生产芯片的时候,高通,苹果和NVIDIA却能够自行设计基于ARM架构的处理器。也正是拉拢到了高通,苹果和NVIDIA,才使得ARM拥有了更多的支持者。但即便这样,我们也不得不佩服ARM的老狐狸作风,在给出架构授权后,ARM依然会通过升级下一代架构为由让高通,苹果和 NVIDIA再掏一回钱购买架构授权。这样ARM就可以再赚一把。


x86系列或Atom处理器

x86或80x86是Intel首先开发制造的一种微处理器体系结构的泛称。x86架构是重要地可变指令长度的CISC(复杂指令集电脑,Complex
Instruction Set Computer)。

Intel Atom(中文:凌动,开发代号:Silverthorne)是Intel的一个超低电压处理器系列。处理器采用45纳米工艺制造,集成4700万个晶体管。L2缓存为512KB,支持SSE3指令集,和VT虚拟化技术(部份型号)。


现时,Atom处理器系列有6个型号,全部都是属于Z500系列。它们分别是Z500、Z510、Z520、Z530、Z540和Z550。最低端的Z500内核频率是800MHz,FSB则是400MHz。而最高速的Z550,内核频率则有2.0GHz,FSB则是533MHz。从Z520开始,所有的处理器都支持超线程技术,但只增加了不到10%的耗电。双内核版本为N系列,依然采用945GC芯片组。双内核版本仍会支持超线程技术,所以系统会显示出有4个逻辑处理器。这个版本的两个内核并非采用本地设计,只是简单的将两个单内核封装起来。


MIPS系列

MIPS是世界上很流行的一种RISC处理器。MIPS的意思是“无内部互锁流水级的微处理器”(Microprocessor without interlockedpipedstages),其机制是尽量利用软件办法避免流水线中的数据相关问题。它最早是在80年代初期由斯坦福(Stanford)大学Hennessy教授领导的研究小组研制出来的。MIPS公司的R系列就是在此基础上开发的RISC工业产品的微处理器。这些系列产品为很多计算机公司采用构成各种工作站和计算机系统。


MIPS技术公司是美国著名的芯片设计公司,它采用精简指令系统计算结构(RISC)来设计芯片。和英特尔采用的复杂指令系统计算结构(CISC)相比,RISC具有设计更简单、设计周期更短等优点,并可以应用更多先进的技术,开发更快的下一代处理器。MIPS是出现最早的商业RISC架构芯片之一,新的架构集成了所有原来MIPS指令集,并增加了许多更强大的功能。MIPS自己只进行CPU的设计,之后把设计方案授权给客户,使得客户能够制造出高性能的CPU。


1984年,MIPS计算机公司成立,开始设计RISC处理器;
1986年推出R2000处理器。
1992年,SGI收购了MIPS计算机公司。
1988年推R3000处理器。
1991年推出第一款64位商用微处器R4000;之后又陆续推出R8000(于1994年)、R10000(于1996年)和R12000(于1997年)等型号。
1998年,MIPS脱离SGI,成为MIPS技术公司;随后,MIPS公司的战略发生变化,把重点放在嵌入式系统;1998年-MIPS科技股票在美国纳斯达克股票交易所公开上市。
1999年,MIPS公司发布MIPS32和MIPS64架构标准,为未来MIPS处理器的开发奠定了基础。新的架构集成了所有原来NIPS指令集,并且增加了许多更强大的功能。MIPS公司陆续开发了高性能、低功耗的32位处理器内核(core)MIPS324Kc与高性能64位处理器内核MIPS645Kc。
2000年,MIPS公司发布了针对MIPS32 4Kc的版本以及64位MIPS 64 20Kc处理器内核。

2007年8月16日-MIPS科技宣布,中科院计算机研究所的龙芯中央处理器获得其处理器IP的全部专利和总线、指令集授权。
2007年12月20日-MIPS科技宣布,扬智科技已取得其针对先进多媒体所设计的可定制化系统单芯片(SoC)核心“MIPS32 24KEcPro”授权。

…..


MIPS和ARM虽然都是对外进行架构授权的公司,但意义完全不同。ARM对外出售的是设计方案授权 (licensing),与ARM的商业化相比,MIPS倒像是学院派的公司。MIPS的架构授权,并不限制任何对MIPS架构的更改。换句话说,就是 MIPS公司给授权者一张白纸,而白纸上仅仅写着一行字,MIPS公司同意你设计生产MIPS架构处理器,至于你设计成什么样,性能有多高,经过多少代更改,MIPS一概不管,只要你不把架构彻底改变就行了。与ARM相比,MIPS是一个完全开放的架构,对龙芯未来的发展没有任何的限制,这与intel给 AMD x86架构授权,而不是给设计图纸的道理是完全一样的。在加上MIPS本身经过几十年的发展,已经拥有了众多的应用软件,综合考虑来看,MIPS是最为适合龙芯处理器发展的架构选择。RISC平台是诞生于MIPS早先产品的,也正是RISC平台的诞生,才最终发展成为了我们现在的智能手机与平板机这样强大的产品。然而作为RISC系统的创始人,MIPS的商业化发展并非一帆风顺,也许是受公司前身是大学科学实验室的影响。公司高层对商业化发展嗤之以鼻, 这才令本身技术要落后于MIPS的ARM得到了发展时机。


PowerPC系列

PowerPC是一种精简指令集(RISC)架构的中央处理器(CPU),其基本的设计源自IBM(国际商用机器公司)的IBMPowerPC601 微处理器POWER(PerformanceOptimized With Enhanced RISC;《IBM Connect电子报》2007年8月号译为“增强RISC性能优化”)架构。


二十世纪九十年代,IBM(国际商用机器公司)、Apple(苹果公司)和Motorola(摩托罗拉)公司开发PowerPC芯片成功,并制造出基于PowerPC的多处理器计算机。


PowerPC架构的特点是可伸缩性好、方便灵活


PowerPC处理器有广泛的实现范围,包括从诸如 Power4那样的高端服务器CPU到嵌入式CPU市场(任天堂Gamecube使用了 PowerPC)。PowerPC处理器有非常强的嵌入式表现,因为它具有优异的性能、较低的能量损耗以及较低的散热量。除了象串行和以太网控制器那样的集成 I/O,该嵌入式处理器与“台式机”CPU存在非常显著的区别。

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Pyhton列表去重方法总结

Python列表去重在Python应用编程中,是一种非常常见的应用技巧,有些场景下需要统计出来的列表中去重,避免重复统计。 1. 通过字典去重#!/usr/bin/env python3 # _*_coding:utf-8_*_ # Description: ...
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Python列表去重在Python应用编程中,是一种非常常见的应用技巧,有些场景下需要统计出来的列表中去重,避免重复统计。


1. 通过字典去重

#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Description: List to heavy

job = ['Sale', 'Dev', 'OPS', 'Sale', 'Presale', 'Sale', 'Dev', 'Test', 'OPS']
jobs = {}.fromkeys(job).keys()
print(list(jobs))

结果:


['Sale', 'Dev', 'OPS', 'Presale', 'Test']

解释:


Python 字典 fromkeys() 函数用于创建一个新字典,以序列 seq 中元素做字典的键,value 为字典所有键对应的初始值。


语法:


dict.fromkeys(seq[, value])
  • seq - 字典键值列表。
  • value - 可选参数, 设置键序列(seq)的值。

该方法返回一个新字典, .keys 函数以列表返回一个字典所有的键。



2. 通过集合去重

大家都知道在Python数据结构中集合是天生去重的,所以我们可以利用这一特性来达到列表去重的效果。


格式: list(set(mylist))


#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Description: List to heavy

job = ['Sale', 'Dev', 'OPS', 'Sale', 'Presale', 'Sale', 'Dev', 'Test', 'OPS']
jobs = list(set(job))

由于采用集合,会导致原有的列表排序发生变化,此时可通过如下方法,保持列表原有顺序:


#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Description: List to heavy

job = ['Sale', 'Dev', 'OPS', 'Sale', 'Presale', 'Sale', 'Dev', 'Test', 'OPS']
jobs = list(set(job))
jobs.sort(key=job.index)


3. 使用itertools模块

#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Description: List to heavy
import itertools

job = ['Sale', 'Dev', 'OPS', 'Sale', 'Presale', 'Sale', 'Dev', 'Test', 'OPS']
job.sort()

job_group = itertools.groupby(job)
jobs = []
for k, g in job_group:
jobs.append(k)
print(jobs)

groupby 根据key(v)值分组的迭代器, 将key函数作用于原循环器的各个元素。根据key函数结果,将拥有相同函数结果的元素分到一个新的循环器。每个新的循环器以函数返回结果为标签。



4. 通过列表推导式去重

#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Description: List to heavy

job = ['Sale', 'Dev', 'OPS', 'Sale', 'Presale', 'Sale', 'Dev', 'Test', 'OPS']

jobs = []
[ jobs.append(i) for i in job if i not in jobs]

通过列表推导式,判断在不在新列表中的元素则添加到新列表中。



5. 利用lambda匿名函数和 reduce 函数处理

#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Description: List to heavy
from functools import reduce

job = ['Sale', 'Dev', 'OPS', 'Sale', 'Presale', 'Sale', 'Dev', 'Test', 'OPS']
func = lambda x,y:x if y in x else x + [y]
jobs = reduce(func, [[], ] + job)
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交叉编译详解概念篇

1、交叉编译简介1.1 什么是交叉编译对于没有做过嵌入式编程的人, 可能不太理解交叉编译的概念, 那么什么是交叉编译?它有什么作用? 在解释什么是交叉编译之前,先要明白什么是本地编译。 本地编译: 本地编译可以理解为,在当前编译平台下,编译出来的程序只能放到当...
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1、交叉编译简介

1.1 什么是交叉编译

对于没有做过嵌入式编程的人, 可能不太理解交叉编译的概念, 那么什么是交叉编译?它有什么作用?


在解释什么是交叉编译之前,先要明白什么是本地编译。


本地编译:


本地编译可以理解为,在当前编译平台下,编译出来的程序只能放到当前平台(CPU和系统)下运行。平时我们常见的软件开发,都是属于本地编译:


比如,我们在 x86 平台上,编写程序并编译成可执行程序。这种方式下,我们使用 x86 平台上的工具,开发针对 x86 平台本身的可执行程序,这个编译过程称为本地编译。


交叉编译:


交叉编译可以理解为,在当前编译平台下,编译出来的程序能运行在体系结构不同的另一种目标平台上,但是编译平台本身却不能运行该程序:


比如,我们在 x86 平台上,编写程序并编译成能运行在 ARM 平台的程序,编译得到的程序在 x86 平台上是不能运行的,必须放到 ARM 平台上才能运行。


1.2 为什么会有交叉编译

之所以要有交叉编译,主要原因是:


  • Speed: 目标平台的运行速度往往比当前编译主机慢得多,许多专用的嵌入式硬件被设计为低成本和低功耗,没有太高的性能;
  • Capability: 整个编译过程是非常消耗资源的,嵌入式系统往往没有足够的内存或磁盘空间;
  • Availability: 即使目标平台资源很充足,可以本地编译,但是第一个在目标平台上运行的本地编译器总需要通过交叉编译获得;
  • Flexibility: 一个完整的Linux编译环境需要很多支持包,交叉编译使我们不需要花时间将各种支持包移植到目标机器上。

1.3 为什么交叉编译比较困难

交叉编译的困难点在于两个方面:


不同的体系架构拥有不同的机器特性


  • Word size: 是64位还是32位系统
  • Endianness: 是大端还是小端系统
  • Alignment: 是否必修按照4字节对齐方式进行访问
  • Default signedness: 默认数据类型是有符号还是无符号
  • NOMMU: 是否支持MMU

交叉编译时的主机环境与目标环境不同


  • Configuration issues:具有单独配置步骤(标准./configure make make install)的软件包通常会测试字节序或页面大小等内容,以便在本地编译时可移植。交叉编译时,这些值在主机系统和目标系统之间会有所不同,因此在主机系统上运行测试会给出错误的答案。当目标没有该程序包或版本不兼容时,配置还可以检测主机上是否存在该程序包并包括对该程序包的支持;
  • HOSTCC vs TARGETCC:许多构建过程需要编译内容才能在主机系统上运行,例如上述配置测试或生成代码的程序(例如创建.h文件的C程序,然后在主构建过程中#include )。仅用目标编译器替换主机编译器就会破坏需要构建在构建本身中运行的事物的软件包。这样的软件包需要访问主机和目标编译器,并且需要教它们何时使用它们;
  • Toolchain Leaks:配置不正确的交叉编译工具链可能会将主机系统的某些位泄漏到已编译的程序中,从而导致通常易于检测但难以诊断和纠正的故障。工具链可能#include错误的头文件,或在链接时搜索错误的库路径。共享库通常依赖于其他共享库,这些共享库也可能潜入对主机系统的意外链接时引用;
  • Libraries:动态链接的程序必须在编译时访问适当的共享库。需要将与目标系统共享的库添加到交叉编译工具链中,以便程序可以针对它们进行链接;
  • Testing:在本机版本上,开发系统提供了便利的测试环境。交叉编译时,确认”hello world”构建成功可能需要配置(至少)引导加载程序,内核,根文件系统和共享库。

更详细的对比可以参看这篇文章,已经写的很详细了,在这就不细说了:Introduction to cross-compiling for Linux


2、交叉编译链

2.1 什么是交叉编译链

明白了什么是交叉编译,那我们来看看什么是交叉编译链。


首先编译过程是按照不同的子功能,依照先后顺序组成的一个复杂的流程,如下图:

那么编译过程包括了预处理、编译、汇编、链接等功能。既然有不同的子功能,那每个子功能都是一个单独的工具来实现,它们合在一起形成了一个完整的工具集。


同时编译过程又是一个有先后顺序的流程,它必然牵涉到工具的使用顺序,每个工具按照先后关系串联在一起,这就形成了一个链式结构。


因此,交叉编译链就是为了编译跨平台体系结构的程序代码而形成的由多个子工具构成的一套完整的工具集。同时,它隐藏了预处理、编译、汇编、链接等细节,当我们指定了源文件(.c)时,它会自动按照编译流程调用不同的子工具,自动生成最终的二进制程序映像(.bin)。



注意: 严格意义上来说,交叉编译器,只是指交叉编译的gcc,但是实际上为了方便,我们常说的交叉编译器就是交叉工具链。本文对这两个概念不加以区分,都是指编译链。



2.2 交叉编译链的命名规则

我们使用交叉编译链时,常常会看到这样的名字:


arm-none-linux-gnueabi-gcc
arm-cortex_a8-linux-gnueabi-gcc
mips-malta-linux-gnu-gcc

其中,对应的前缀为:


arm-none-linux-gnueabi-
arm-cortex_a8-linux-gnueabi-
mips-malta-linux-gnu-

这些交叉编译链的命名规则似乎是通用的,有一定的规则:


arch-core-kernel-system
  • arch: 用于哪个目标平台;
  • core: 使用的是哪个CPU Core,如Cortex A8,但是这一组命名好像比较灵活,在其它厂家提供的交叉编译链中,有以厂家名称命名的,也有以开发板命名的,或者直接是none或cross的;
  • kernel: 所运行的OS,见过的有Linux,uclinux,bare(无OS);
  • system: 交叉编译链所选择的库函数和目标映像的规范,如gnu,gnueabi等。其中gnu等价于glibc+oabi、gnueabi等价于glibc+eabi。

注意: 这个规则是一个猜测,并没有在哪份官方资料上看到过。而且有些编译链的命名确实没有按照这个规则,也不清楚这是不是历史原因造成的。如果有谁在资料上见到过此规则的详细描述,欢迎指出错误。



3、包含的工具

Binutils是GNU工具之一,它包括链接器、汇编器和其他用于目标文件和档案的工具,它是二进制代码的处理维护工具。


Binutils工具包含的子程序如下:


  • ld - GNU链接器;
  • as - GNU汇编器;
  • gold - 一个新的,更快的ELF链接器;
  • addr2line - 把地址转换成文件名和所在的行数;
  • ar - 用于创建,修改和提取档案的实用程序;
  • c ++ filt-过滤以解编码编码的C ++符号;
  • dlltool-创建用于构建和使用DLL的文件;
  • elfedit-允许更改ELF格式文件;
  • gprof-显示分析信息;
  • nlmconv-将目标代码转换为NLM;
  • nm-列出目标文件中的符号;
  • objcopy-复制并转换目标文件;
  • objdump-显示目标文件中的信息;
  • ranlib-生成指向档案内容的索引;
  • readelf-显示来自任何ELF格式对象文件的信息;
  • size -列出的对象或归档文件的部分的尺寸;
  • strings -列出文件中的可打印字符串;
  • strip - 丢弃的符号;
  • windmc -Windows兼容的消息编译器。
  • windres -Windows资源文件的编译器。

binutils介绍 binutils详解 详细页面。


3.2 GCC

GNU编译器套件,支持C, C++, Java, Ada, Fortran, Objective-C等众多语言。


3.3 Glibc

Linux上通常使用的C函数库为glibc。glibc是linux系统中最底层的api,几乎其它任何运行库都会依赖于glibc。glibc除了封装linux操作系统所提供的系统服务外,它本身也提供了许多其它一些必要功能服务的实现。


glibc 各个库作用介绍


因为嵌入式环境的资源及其紧张,所以现在除了glibc外,还有uClibc和eglibc可以选择,三者的关系可以参见这两篇文章:


uclibc eglibc glibc之间的区别和联系


Glibc vs uClibc Differences


3.4 GDB

GDB用于调试程序


4、如何得到交叉编译链

既然明白了交叉编译链的功能,那么在针对嵌入式系统开发时,我们需要的交叉编译链从哪儿得到?


主要有三个方式可以获取


4.1 下载已经做好的交叉编译链

使用其他人针对某些CPU平台已经编译好的交叉编译链。我们只需要找到合适的,下载下来使用即可。


常见的交叉编译链下载地址:


http://ftp.arm.linux.org.uk/pub/armlinux/toolchain/ 下载已经编译好的交叉编译链
http://www.denx.de/en/Software/WebHome 下载已经编译好的交叉编译链
https://launchpad.net/gcc-arm-embedded下载已经编译好的交叉编译链
一些制作交叉编译链的工具中,包含了已经制作好的交叉编译链,可以直接拿来使用。如crosstool-NG
如果购买了某个芯片或开发板,一般厂商会提供对应的整套开发软件,其中就包含了交叉编译链。
厂家提供的工具一般是经过了严格的测试,并打入了一些必要的补丁,所以这种方式往往是最可靠的工具来源。

4.2 使用工具定制交叉编译链

使用现存的制作工具,以简化制作交叉编译链这个事情的复杂度。我们只需要了解有哪些工具可以实现,并选个合适的工具,搞懂它的操作步骤即可。


  1. crosstool-NG
  2. Buildroot
  3. Embedded Linux Development Kit (ELDK)

工具还有很多,各有各的优势和劣势,大家可以慢慢研究,在这就不细说了。


4.3 从零开始构建交叉编译链

这个是最困难也最耗时间的,毕竟制作交叉编译链这样的事情,需要对嵌入式的编译原理了解的比较透彻,至少要知道出了问题要往哪个方面去翻阅资料。而且,也是最考耐心和细心的地方,配错一个选项或是一个步骤,都可能出现以前从来没见过的问题,而且这些问题往往还无法和这个选项或步骤直接联系起来。


当然如果搭建出来,肯定也是收获最大的,至少对于编译的流程和依赖都比较清楚了,细节上的东西可能还需要去翻看相应的协议或标准,但至少骨架会比较清楚。


详细的搭建过程可以参看后续的文章,这里面有详细的参数和步骤:
交叉编译详解 二 从零制作交叉编译链


为了方便大家搭建交叉编译链,我写了一个一键生成的脚本(包括源码下载和自动编译)。如果大家自己一直搭建不成功,不妨试试这个脚本,然后对比下自己的流程是否一致,参数是否有差异,也许能帮大家迈过这个障碍:
交叉编译详解 三 使用脚本自动生成交叉编译链


4.4 对比三种构建方式




























项目 使用已有交叉编译链 自己制作交叉编译链
安装 一般提供压缩包 需要自己打包
源码版本 一般使用较老的稳定版本,对于一些新的GCC特性不支持 可以使用自己需要的GCC特性的版本
补丁 一般都会打上修复补丁 普通开发者很难辨别需要打上哪些补丁,资深开发者可以针对自己的需求合入补丁
源码溯源 可能不清楚源码版本和补丁情况 一切都可以定制
升级 一般不会升级 可以随时升级
优化 一般已经针对特定CPU特性和性能进行优化 一般无法做到比厂家优化的更好,除非自己设计的CPU
技术支持 可以通过FAE进行支持,可能需要收费 只能通过社区支持,免费
可靠性验证 已经通过了完善的验证 自己验证,肯定没有专业人士验证的齐全

参考资料

1、Introduction to cross-compiling for Linux


2、binutils介绍


3、 glibc 各个库作用介绍


4、 uclibc eglibc glibc之间的区别和联系


5、 Glibc vs uClibc Differences


6、交叉编译链下载地址


分享原文: http://m6z.cn/6tdD7y

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前哨大会2020: 让我们与未来接轨

2020年10月28号,前哨大会2020在青岛举办。王煜全在四个小时的演讲中,带大家理清现状,剖析科技背后的规律,让迷茫的未来变得清晰,与大家一起探索未来趋势,坚定信念,一起行动。2020不能被忽略的三个理由: 2020年是社会发展的重要转折,思想、文化、观念...
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2020年10月28号,前哨大会2020在青岛举办。王煜全在四个小时的演讲中,带大家理清现状,剖析科技背后的规律,让迷茫的未来变得清晰,与大家一起探索未来趋势,坚定信念,一起行动。

2020不能被忽略的三个理由:

2020年是社会发展的重要转折,思想、文化、观念都出现了重大转变;
2020年是科技价值的集中表达,IT和信息技术、生物技术正在显露出价值;
2020年是未来趋势的清晰展现,让我们更清楚地看见未来。


王煜全在《前哨大会2020》都讲了啥?本文分享演讲中的精华内容。


一年看变化

1. 科技公司想方设法让大家做到的事,结果都很难做到,一次百年难遇的疫情却做到了。科技改变世界,今天很多的不确定因素恰恰推动了科技创新加速。在美国,百年历史老店纷纷申请破产保护,伴随着的是线上产业的激增:2020年的电子商务占到零售总额的16%,大大超过了往年。数据显示预测,2030年之前,美国在远程办公领域创造4.5万亿的市值。


2. 从电商优势到配送优势,适应变化、接受新事物,对中国人来说是再正常不过的事情。与美国不同,中国人早就习惯了电商的线上购物。在中国,几乎听不到任何反对新技术的声音,上上下下对创新高度认同。前哨大会的听众从五湖四海奔赴青岛,都离不开一个app或小程序里“健康码”。这是我们司空见惯的事物,在海外人士看来却是不可思议。



3. 警惕外卖小哥的“内卷化风险”:今天的优势很有可能变成明天的劣势。 美国的信用卡很先进,所以没有诞生出支付宝和微信支付;中国的人力配送系统过于成熟,太多的外卖小哥又便宜又好用,所以在无人机、无人车的配送自动化领域,很可能落后于美国。


未来一定是无人配送。中国也不是没有机会,那就是从现在开始,用硬件制造优势抢占国外的配送市场。不要只盯着国内的市场需求,而要着眼全世界的市场。当你拥有全世界的时候,本地的竞争对手就不再是威胁。


4. 引领和跟随最大的区别,就是需要看清未来。以前,抗风险股票从来都不是科技股。而今年科技股是资本市场最抗风险的股票。苹果、亚马逊、谷歌、Facebook逆势上涨,奇怪的是Intel却没有跟着涨。背后的推手就是大资本,大资本做了很深的研究,准确判断那些是最优秀的公司,可以提前兑现未来价值。


中国A股市场有个说法就是“板块”,要涨一起涨,要跌一起跌。结果大家都炒作科技股去了,成为韭菜们炒作科技股的题材,所以这类群体有一个新说法,叫做科技韭菜

5. 科技产业生态的繁荣,主要不是技术问题。芯片是一个全球协作的复杂产业生态。中国芯片要发展,核心根本不是技术,而是考验的产业协调能力,需要整个生态一起努力。


6. 引入特斯拉并不能真正带动中国的电动车产业,因为特斯拉不是电动车产业的核心。虽然表面上说100%国产化,但其实真正的核心技术特斯拉是不会开放给你的:那就是电池管理系统、FSD芯片和软件。


电动车产业的核心是电池技术,我们出现了很优秀的电池公司宁德时代,围绕宁德时代打造一个电动车生态,才是中国发展电动车产业的关键。

7. 科技最发达的国家,选出了一个最不相信科技的总统。至今还有很多人对特朗普当选深信不疑。如今很多中国人都觉得自己专业的只有两件事:中国足球和美国大选。


《经济学人》10月27号的数据,特朗普的胜率是4%,拜登高达96%。另一家预测数据是538网站,特朗普和拜登胜率比例是12:87。如果你能看清背后的规则,背后大资本的逻辑,你就应该知道拜登基本锁定胜局了。


8. 中美冲突,不是全球化问题,而是利益问题。真实世界是一张网络,里面没有谁替代掉谁的问题,只有贡献大小的问题,贡献大小决定了话语权。贸易本是封锁式思维,是替代与不替代的关系,而科技产业需要双方合作共赢。


9. 在你没注意到的时候,中国的改变正在悄悄发生。过去一年,约有2000亿美元从海外进入中国资本市场。截至2020年6月,海外公司持有的中国股票和债券分别增长了50%和28%。门在慢慢打开,钱在慢慢涌入。大量资本往中国涌入,因为中国提供了眼下世界其它地方最罕见的两样东西:GDP增长和高于零的利率

所以,巨变之下,更要看懂世界运行的大规律。

百年看规律

1. 群体与技术的相互选择中,生产者也是消费者,每一轮的新技术满足新需求,达成更大规模的新平衡。其中遵循三条规律:


一、技术进步就是对人类需求满足的深化。从福特T型车到五颜六色的定制汽车,从银行存储到私人理财,每次技术革命过程中,人的需求都存在从批量供应到个性化满足的转变。


二、技术对社会的影响是链式反应。汽车刚出来的时候,人的活动范围大了,这是行为改变;更大的活动范围催生了交通、旅游、家电、超市和娱乐产业,这是环境带来的系统改变;家庭规模缩小,个人意识扩大,这是观念改变。


三、每次颠覆式创新进入社会,都会带来社会动荡,经历一段具有破坏性的阵痛期。特斯拉作为新物种出现的时候,遭到经销商以“禁止直销”为由的抵制,至今也有近一半的州买不到特斯拉,要在线下店买车只能去那些有销售许可的州。

2. 中国成为科技制造强国的秘密是能力圈层。从天南海北汇聚到深圳的创业者们,不是以宗亲关系建立圈子,而是以产业关系建立圈子,以经营实力建立层次。它继承了中国传统的圈层社会,也融合了欧美开放的信用体系,这是中国成为科技制造强国的秘密,我把这种为了顺应科技创新的需求,建立起新的基于产业和能力的圈层关系,叫做“能力圈层”。


3. 未来社会的心理需求,一定越来越童年化。成人是追求社会认同,然后追求自我实现。而儿童追求探索,进而追求挑战。顺应时代发展、满足社会需求的技术,将催生下一个巨无霸企业,催生出下一个推动社会进步的巨大产业。


十年看趋势

1. 芯片产业正在发生一场巨变。上一轮的芯片产业是由Intel和AMD主导的,但随着人工智能浪潮的到来,Intel被落下已成定局,未来属于NVIDIA和AMD。这是技术更替带来的结果,也向我们揭示了:企业一旦停止前沿技术布局,就注定跟不上这个时代。


2. 我们正在迎来虚实融合的世界。iphone 12的激光雷达是一项了不起的技术进步,因为它进一步完善了“激光雷达家谱”:手机激光雷达能测几米远,工业级3D相机能测量几十米;自动驾驶的激光雷达能做到200米;大疆无人机的激光雷达能做到450米。未来诞生上千米测距的激光雷达只是时间问题,虚实融合、数字化的世界正在加速到来。


3. 未来是对数据的争夺,大数据正在变现。利用已有的人工智能技术去和各个行业领域的专业数据结合,提供专业领域的行业服务,是人工智能技术实现收入利润的关键。


4. AI医疗是正在到来的下一个大风口。今年开始已经有好几家的人工智能医疗产品获得了药监局的批准,其中就有AI医疗企业Airdoc,通过对眼底的观察来判断并筛查早期糖尿病。随着这些公司的发展壮大,他们将会很快上市,中国的股市上将会出现AI医疗赛道。

5. 机器人正在走出车间,走出工厂。世界顶级的高校正在利用机器人没日没夜地做实验,实验成果发表在《Nature》上;十年之内,每个家庭都会有机器臂。如影科技的机械臂正在走进家庭,相信很快,足不出户让你享受世界级的大师咖啡。


6. 企业logo将会过时,每个企业都将有自己的专属形象。通过logo来辨认公司将成为过去,代表公司形象的或许将是Sophia这样的美女机器人。顺便提一句,网红机器人Sophia正在进行量产前阶段,合作方是一家中国的OEM企业。

7. 无人机将掀起又一场从坦克到闪电战的战争理论革命。未来战争规则会发生巨变,这些投入巨额经费、研发高顶尖导弹的专家们可能没意识到,未来打败他们的是一堆廉价无人机的机海战术。


8. 3D打印正在成为新的制造方式。德国EOS的金属3D打印技术在很多方面相比传统制造更有优势,3D打印独角兽Desktop Metal、Carbon 3D的产品设备正在走进市场,中国正在迎来新的创业机会。


9. 新的智能制造技术不只是3D打印,还有印刷技术。印刷术本来是中国古代的四大发明之一,但现在TCL也在用印刷技术来制造显示屏幕。印刷原理虽然简单,但制造里面有大量的高科技,有非常多的know-how在里面,这也是中国制造优势的体现。

10. 中国制造的隐忧。特斯拉宣布:三年内电动车价格降到25,000美元。中国制造既然那么先进,为什么没人敢站出来应战,说自己可以做到24999美元呢?


制造就是高科技,也要前瞻性布局,提前预埋下一轮新技术。中国要开始警醒,别以为过去三十年制造业领先,未来也会一直领先。

11. 中国不是简单的制造代工,我们还能超越制造。我们投资的Wicab盲人眼镜在明年年中之前就能做完所有的试验,完成全部申报。第一批产品将造福中国五百万盲人。未来我们希望能把这个平台打开,把它当作认知科学的通用工具,提供给各个学术机构。我们不光要把技术产品化造福人类,更要用技术能力反哺科研,让科研在技术推动下产生更多认知科学领域的革命性成果。


12. 生物技术正在经历一场产业变革,生物学的世纪已经开始。生物技术正在经历一场产业变革:化学药→生物药→生物治疗。在PD-1和CART两个领域,涌现出了大量通过FDA审批的新药。


13. 基因编辑正在兴起。站在前沿的科学家们正在推进技术应用。其中有诺贝尔化学奖得主Charpentier和Doudna,以及张峰、George Church这些科学家,他们名下都有把基因编辑技术进行产业化的公司。未来会有公司成功把基因编辑技术推向市场,让大量的患者真正从中受益。

14. 百岁人生已经近在眼前。就在不远的未来,每个人都不需要花费很多资金,可以通过健康管理,利用科技的手段活过100岁。我们要用实际行动来迎接这个长寿时代的到来。


15. 今天看到的人造肉并不是真的人造肉。Beyond Meat、Impossible Food这样的公司只是利用豆制品模仿肉的口感。真正的基于合成生物学的人造肉是实验室培养的培育肉。未来的合成生物学,利用细胞或基因这样的底层物质来进行组合,把真肉培养出来,这才是人造肉的未来方向。


16. 能源焦虑并不成立,我们正在迎来清洁能源时代。未来的终极解决方案是可燃冰和核聚变,目前页岩气和太阳能可以大大缓解今天的能源危机。最终解还没出现的时候,临时解可以极大缓解能源焦虑,能源在未来不再是问题。


未来十年,技术与社会相互影响的发展趋势?

1. 资本正在推动全球化的隐性回归。未来十年,科技的全球化是大概率事件,逆全球化声音还会一直存在,但只是全球化浪潮中的一股逆流。


2. 技术企业分化,考验的是企业面向未来的战略能力。能不能实现科技的前瞻性布局,持续的科技升级,是下一个成功企业的关键。


3. 创新产业带动经济发展,需要创新产业生态布局能力。像当年的深圳一样,有一批走在前沿的人先做出来,成功了再推广到其它地方。青岛有望成为下一个创新产业繁荣生态的城市。


  1. 全球视角、全球信用。中国的企业家、创业者们要从全球角度看科技产业,懂得全球化的商业合作规则,建立全球化的信用。

    最后,One more thing!王煜全希望跟大家一起来做件事情。从今年开始,每年做未来十年的预测,也希望在不断反馈和修正当中成长。同时,也希望你来发布你自己的预测,人人都做前瞻者,一起来预测未来。关注微博@王煜全,留言发布自己的预测。

    欢迎加入科技特训营,面向未来的科技产业社群。每一位学员都有属于自己的标签,这个特训营里有三类面向未来的人:前瞻者,行动者,连接者。他们对应了未来需要具备的三种能力:领导力,创造力,协同力。

马云在最近的一场演讲中反复谈及“面向未来”:相比与国际接轨,更该思考如何与未来接轨。今天的前哨大会2020,就是带领大家一起,看见未来,一起行动。


2020年,是中国重新启动全球化的一年。十年后看今天,未来那辉煌的起点,从今天开始

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王煜全前哨大会2020十大科技趋势预测

前哨大会2020,10月28号在青岛举办。今年我做了一个科技未来十大趋势预测,发布在这里,可以留言,说说你对未来的预测,我们一起与未来接轨! 1. 人工智能进入收获期人工智能算法的突破会逐渐趋缓,异构计算架构造成计算能力增强,是人工智能进入各个行业领域的最佳时...
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前哨大会2020,10月28号在青岛举办。今年我做了一个科技未来十大趋势预测,发布在这里,可以留言,说说你对未来的预测,我们一起与未来接轨!


1. 人工智能进入收获期

人工智能算法的突破会逐渐趋缓,异构计算架构造成计算能力增强,是人工智能进入各个行业领域的最佳时期,也有很多领域进入收获期了。如AI医疗,明年会有几个公司陆陆续续上市。


人工智能只有和行业结合才能发挥最大效能。


2. 大数据变现

做大数据分析的Palantir公司为政府做大数据抓获本拉登,公司现如今已经悄悄上市了。大数据就像石油,人工智能和计算方法就像炼油。有大数据的地方就会机会,比如车、手机都是大数据的源头。车要每天采集庞大的道路信息,手机要对人的健康数据检测,所以苹果公司未来也会是一个健康数据公司 - 手机采集数据,手表实时监测。


美国一家做基因分析的公司,Twenty-three and Me公司,因为收集了很多基因信息成为了美国最大的基因库,很多医药公司和它合作就是看重了他背后的大数据。我们投资的中智达信公司的手术室自动化项目中,手术室也是个大数据。将手术室的环境和整个手术数据化,还可以对接其他系统,这就是大数据变现。


3. 无所不在的智能

未来智能的需求非常广泛,这是大规模化个性化服务的前提。有了云计算和5G,智能化可以无所不
在。

要形成整合的解决方案,越来越多的数据需要在云端处理,但是要做到协同服务,就要有越来越多的智能处理单元,在我们所处的环境中,这样就能形成一个无所不在智能的解决方案。


4. 云上的战争

为人工智能提供平台的云平台将会有激烈战争。大的公有云已经拉开差距,如中国的HAT,美国的谷歌、微软等。云上的功能方案(如snowflake做数据库)和云上的行业方案(如云上物联网)都是可行的。


大平台的战争已经进入尾声,不过小平台的机会刚刚兴起 - 云上的服务才是机会。因为有了人工智能,下一个规模化、个性化、高质量的服务就在云端。


5. 规模化的服务提供

云+人工智能,能做到远程全覆盖的服务。人工智能其实就是固化人的经验,而给人提供服务需要的就是经验的固化。所以这样就能给海量的人提供相对个性化的服务。


6. 虚实结合的世界

核心一方面是虚拟现实和增强现实,如苹果的激光雷达,车载激光雷达,大疆无人机激光雷达,都能数字化现实,再和虚拟结合另一方面就是大量设备,如AR和VR的应用。


VR的应用要晚于AR,因为技术要求更高,带宽要求也更高。AR是2B先于2C,往往用于工作,带宽要求没那么高,起步也更快。当设备、数据采集、应用和网络都具备时,市场就起来了。虽然2B先于2C,AR先于VR,但未来2C和VR的市场巨大。


7. 自动驾驶和机器人的普及

自动驾驶已经开始上路试用了,但完全实现无人驾驶和无人出租车可能还很远,5~10年内可能都还是试点,卡车可能更早实现自动驾驶,还有就是特种车辆,比如一定区域内的工程车,或小的街头送货车。初期来看,未来两年会有商用机器人的潮流,五年后会有家用机器臂的潮流。十年之后,基本每家都会有机器臂。


8. 清洁能源时代来临

电动车、太阳能、和页岩气的普及,代表着清洁能源时代的来临。在未来十年内,能源的危机就不是问题了,大家会更多的在意保护环境和使用清洁能源。随着对电动车的更多关注和青睐,电池的持续量产使得当太阳能储能方案解决时便会迎来一波发展的高峰。


9. 生命科学推动健康长寿产业

原因在于一方面是医药产业的进展,比如药物会从化学药到大分子生物药,再到生物治疗;还有医疗器械小型化、健康可穿戴、人工智能和数字化,都使我们对人的了解达到了空前的水平。以后不可治愈的病都会慢慢变成慢性病,比如癌症。我们对疾病的管理也会变成对健康的管理,让没生病的人变得更健康。未来,百岁人生将会成为更多人的现实。


10. 合成生物学的曙光

现在的人造肉其实只是豆腐,口感像肉而已。我们现在吃肉,就像是盖摩天大楼然后拆它的砖用,只为了吃蛋白,却养了构造那么精密的动物,实在是得不偿失。我们可以直接用生物合成的手段生成蛋白,也就是肉,就省时省力很多了。未来大量工厂不会再是养动物,而是用合成生物的方法来生产肉。在未来,越来越多的工厂会像实验室,而越来越多实验室会更像工厂 - 机器人会在实验室内被广泛应用,形成实验室自动化。


这是我基于近期科技发展的判断,以及长期科技如何与社会结合,如何推动社会的整体规律的把握而做的趋势预测。


煜全老师微博: https://weibo.com/wangyuquan


2020青岛前哨大会视频回放地址: http://m6z.cn/5ChYqk

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2019前哨大会王煜全十大科技趋势分析

1. 车的革命很多人会说,这没有什么新鲜的,而且你两年前就讲了自动驾驶。现在确实到处都是,好像也没什么声音了,你为什么又重新再讲?我需要先介绍一个概念,叫做Gartner曲线。很多人听说过Gartner曲线,但是可能不知道怎么用它。Gartner是美国的一个咨...
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1. 车的革命

很多人会说,这没有什么新鲜的,而且你两年前就讲了自动驾驶。现在确实到处都是,好像也没什么声音了,你为什么又重新再讲?

我需要先介绍一个概念,叫做Gartner曲线。很多人听说过Gartner曲线,但是可能不知道怎么用它。Gartner是美国的一个咨询公司,它提出这个曲线,指的是很多科技产品进入市场以后,有两轮的热度。


刚刚开始,科技被搞出来的时候,肯定是没有人知道的。但是慢慢地就会热起来,形成很流行的概念。概念流行到一定程度以后,会冷下去。因为概念虽然流行,但是并没有收入和利润,大家发现,老是在说这件事,但是离我又很远,也不发生,没有意义,所以就会冷下去。


冷到一定时候,其实在冷的过程中,这些概念已经在逐渐地酝酿,被开发成了产品,慢慢进入市场。虽然大家认知低了,宣传得少了,但是市场在慢慢接受,收入和利润在慢慢起来,它已经真正的进入社会了,又会进入下一轮的热度。这就是两轮的热度。


自动驾驶、电动车,甚至车联网,现在正好是在第一轮热度消退的时候,第一轮热度充分地教育了大家什么叫自动驾驶等等。


但实际上,大家会觉得离我很遥远。5级自动驾驶,在任何场景下都能应付。我们原来解释过,从人工智能的角度,确实也是不现实的。因为它是需要训练的,如果是它没见过的场景,它就没有办法做出应对措施,所以完全自动的自动驾驶是要花很长时间实现的。


但是,我们身边其实已经可以看到大量的自动驾驶应用了,所以我们说,现在的自动驾驶早就悄悄地飞入寻常百姓家了。


我只是列出部分带有自动驾驶车功能的车型。这样的车型在中国至少应该有好几十款,甚至可能更多。在你不知道的时候,汽车产业已经在静悄悄地发生了变化。


你今年买车,一定要问这辆车有没有自动泊车功能,路边停车,如果车位很窄,就很难停,很多人会刮蹭,半天停不进去,今天不用担心了。你如果买新车,要买有这个功能的,它替你停车,一定比你好!


这些功能现在就已经有了。下次你要显得自己很时髦,去买车的时候,要问它,请问您的车里装了GPU没有?装了GPU,意味着有一定的自动处理能力,现在的人工智能能力又时尚又能够满足你的利益。


因此,这已经不是在讲一个概念的时候了。现在再推概念车,已经不对了。现在要推量产车了。为什么?街上已经开始跑着了,尤其在北京,绿色的车牌越来越多。是不是电动车也开始普及了?已经是现在进行时了。

因此,汽车变革已经开始了,而且变革非常深刻。深刻到什么程度?深刻到相当于当年手机从功能机到智能机的转变。

所谓功能机,是我们当时的习惯叫法,就是非智能手机。不过,如果做一个比较,非智能手机也不缺什么功能,它都具备。记得2008年的时候,我当时给移动做顾问,去深圳考察。


当时还是功能机为主,智能机刚刚出一个小苗头。2007年,苹果才出第一代iPhone,当时的山寨机厂商就说,即使是苹果手机,也可以仿到三级四级,菜单内容都一模一样。


今天的汽车就相当于已经逐渐地跨越到了智能机时代。原来的车里什么功能都有,区别在哪?区别在车的功能有没有升级的能力,汽车系统升级将会成为常态。


前一阵有个新闻,有个自动驾驶汽车行驶在长安街上,然后系统要升级。车主不小心摁了当时升级的确认键,结果这车就立刻熄火,在长安街上升级了好几个小时,不能动。当然这件事应该避免,因为以后的升级一定是后台的。


就像现在大家的手机升级,是不是都发现有明确选项的,你要选择同意升级的话,它告诉你说是在晚上,有WiFi的情况之下升级。


我认为,我们的车应该至少也要达到手机的水平,以后车的升级也是晚上有WiFi的时候才升。我自己有切身感受,因为我在海外呆得时间长,经常出差的时候会租车,最近连续几次租车都是有标准的,叫做car play的设置。


Car Play相当于苹果的IOS一样,只不过IOS是为苹果手机和苹果电脑设计的操作系统,而Car Play是车企的操作系统。


如果你用苹果产品,你车里有NFC(近场通信),你手上戴着一个苹果手机,你和车连通你你想去的地方导航,就直接从手机投到了汽车的投屏上,你想听的音乐就直接投了车上。车转眼就变成了手机的延伸。


这个使用体验就变了。现在就两大操作系统,一个是IOS,一个是安卓。如果操作系统已经拿到了手机的优势,从手机延伸到汽车,车厂非听操作系统的不可,因为如果延伸不过去,体验就糟糕了。


车的革命已经开始了,而且它的深远程度会超过我们的想象。这个了不起的革命已经开始了,它会改变一个行业。


我们都知道特斯拉做卡车的自动驾驶,百度也在做卡车的自动驾驶,这个领域一定是最先商业化应用的。为什么?因为它有商业价值。因为现在特斯拉的标准设计是三辆卡车,只需要一个司机,后面两辆车跟车就好。


据统计,美国现在有350多万卡车司机,如果有200万人要失业,这在美国的动静会比中国还大。


中国人如果要失业,他立刻就想办法找下一个出路。美国如果要失业,他们就会聚集起来抗议。能不能2000多万卡车司机找到再就业的机会,甚至比做卡车司机还好的机会?这就是科技应该承担的责任。


乘用车,更是关乎到每个人。乘用车的变化一点都不比卡车小,刚才也介绍了很多汽车革命对生活场景的改变,大家可能还没听过瘾,接下来我们一起听听拜腾的电动车,会给我们的生活带来哪些具体的改变,让我们看看戴雷博士有哪些具体的案例和思考。

拜腾首席执行官戴雷博士


汽车发展的趋势已经从人学习车,到车学习人的时代。现在的消费者将越来越倾向于从智能化程度来选车。拜腾的大屏,不仅是一块屏幕,我们的车主通过专属的BYTON ID接入拜腾“智汇云”。它将智能车辆和智能生活连接起来。让你的爱车专属于你。


每一台拜腾都是独一无二的,实现千人千面。智能化的车,也让车主拥有无缝体验,不需要在手机、汽车之间切换,一个大屏掌握导航、通讯、娱乐、车辆状况等全部信息,实现“多线程作业”,车辆与人更好地融合。


拜腾的智能化的尝试,让我们有机会重新审视人与车的关系:


行动延伸——是指开车不仅可以去到更远的地方,让人在车辆行驶过程中更加自由——驾驶员可以与乘客进行更多互动,使得驾驶不再是一种束缚;


思维延伸——是指汽车拥有自动驾驶技术,车辆将根据路况与自身情况进行判断,为人的驾驶决策提供助力和参考,并通过OTA升级,让车越来越懂人。


目前,拜腾南京工厂建设工作正按计划稳步推进,现已开始设备安装、调试阶段。目标今年年底将实现量产投产,拜腾M-Byte将很快与大家见面。拜腾代表的趋势将成为现实。


2. 万物智能

现在一个新的概念兴起来,叫万物智能,什么都可以智能化,不光是车。当然,万物智能的核心也很明确,背后是人工智能。人工智能的关键是什么?


我们都知道。人工智能三大要素:数据、算力、算法。算力、算法相对来说是可以开放的,所以到最后竞争的焦点就成了数据。


数据从哪来?从应用来。所以我们说人工智能应用才是关键。

不光应用是关键,现在人工智能越来越像人,他需要什么?需要有一个学习周期,而且人工智能使得机器进入了终身学习阶段。机器可以终身学习,对我们有一个特别大的变化。

很多企业在上新技术的时候,会等到技术相对完善。但是现在问题来了,因为机器需要终身学习,训练周期变得很关键了。


所以现在必须要毫不犹豫地切进去,毫不犹豫地找到新技术和自己的结合点。尤其是毫不犹豫地把自己行业里的数据拿出来去训练,使人工智能变得更聪明。


只要你早一天训练,别人就很难追上你。所以抢先掌握数据,才能成为未来的赢家。这个是后台to B的东西。前台,万物智能的一个焦点就是智能家居。


我们都知道智能家居最早是在1995年被比尔盖茨提及,但是2016年才真正有了更加现实的意义。因为语音交互出现,由于有人工智能语音交互,你可以对每个智能的家居去发命令。所以新的交互方式使得智能家居成为可能。


尤其是5G来了之后,万物互联需要的所有的技术条件就都具备了。我们都知道4G时代,任何一台设备要和另一台设备通话,即使在同一个基站里,他也需要通过基站再去做传输。


但是5G的技术标准能做到,只要在同一个基站里,设备之间可以相互通话,这样通话的频次密度都会大很多,就意味着,你自己家里的所有的智能家居,以前必须得和某个系统去对接,现在自己就形成一个系统。


如果自己形成一个系统的话,它的智能程度就有可能能够迅速提升。所以我们说5G来了之后,人工智能会像电力一样无所不在。


我们说万物智能不光是核心的云平台是智能的,现在还讲所谓叫边缘计算,就是周边的设备也都是智能的,是智能和智能的叠加。如何把智能系统整合进来?


谷歌和亚马逊的做法就一个智能音箱作为和用户接触的前台,后台提供一个智能化对接的系统。


这个系统在中国也有很多人在做,智能音箱前一段也很热,但是我更看好的不是智能音箱,我反倒会更看好另一个企业叫涂鸦,因为他就做了一个第三方的智能接入平台。


谁家的智能系统都能介入,这样能够使得整个环境能够智能化起来。当然这并不是唯一的出路,甚至说未来到底哪条路最好,还未可知。


另一条非常有机会的路,就是做深度的对接,深度的融合,所有的智能系统能够对接到一个自己实现的智能平台上去,让智能的系统做深度融合。

这个典型的例子就是TCL。很多人已经知道,TCL开始了战略转型。这些年其实他们对前沿科技就一直很关注,去年我就说过TCL和三星它们并驾齐驱的,抢先布局了量子点技术。今天他们在人工智能领域也在紧跟前沿。

今年TCL做的一个很大的战略转型,就是把整个终端业务独立出来了,打造成了一家专注于智能终端产品的TCL控股,提出了全场景的AI和Ai*以IoT的战略,强调的就是智能终端设备在万物互联时代的一个新方向:也就终端本身要智能化,智能的终端在相互连接,数据互通共享,全面整合人工智能体系,这样为我们的生活提供更好的服务。


所以就是终端互联,然后实现全智能的环境。我们说万物互联是未来发展的一个重要方向,用户的每一个系统都能够自动智能化地互动连接起来,产生数据,经过训练,使得这个系统本身更加智能化。


因为系统之间现在可以智能化地整合了,每个智能系统的数据叠加起来,全面的智能就会更强大。当然,这么做还有一段时间。因为还有难度。迄今为止,多数的智能系统都是一个很窄的领域里面的。


比如说人工智能下围棋已经能下赢所有的人类对手了,但是你让下围棋的人工智能去开车,他还不灵。那么但是如果这些领域贯通起来,会产生什么情况?


首先有技术难度,但是一旦突破这个难度以后,有可能有很大的发展的机会。所以我们说在领跑万物智能时代的时候,抢占先机比你想象的要更重要,因为今天还看不到,但是明天很可能就会呈现出最好的机会来。


有很多企业其实当它在布局的时候机会并不清晰,他下去以后机会才逐渐明朗起来的。所以这种时候,在方大方向明确,小目标不清晰的时候,要勇敢行动。这是一个优秀企业的特质。


TCL现在在围绕着生活场景来提供智能化产品的全面覆盖,这样就可能会更早地做到更加全面的智能化,能更早地积累数据,它就会有优势。


有几个例子来说,我们现在都知道,TCL电视电视机越来越智能。电视机不光可以看电视,电视机其实也可以上网,如果电视机和你的冰箱能够连接起来。甚至说你在电视上下的单就会提醒冰箱,货品什么,保存期是多久,提醒主人在货品失效之前要吃掉它。


甚至你的冰箱跟你互动时间长了以后,会知道你的购物习惯,会知道你的消费习惯,会反过来提醒电视机,当你在购物的时候给你提供更加精准的推荐。


当周围的每个设备都更智能的时候,而这些智能又能够完全打通的时候,我们的环境就会变得非常的智能。这种时候我们对自己的理解,甚至真的是比不上机器机器。


当然这就会带来另一个隐忧,隐忧是什么呢?我会不会没有隐私了?


因为机器对我的情况了如指掌。一个坏消息告诉大家:我们其实已经进入了一个较低隐私社会。这已经是一个不可退转的趋势了!你别无选择,因为它改不回去了。其实来互联网发展到今天就在一步一步地降低大家的隐私。


比如说Facebook,看似很方便你和好朋友交流,但实际上你的隐私就极大降低了。好消息是,因为有了这些数据的收集整理和分析,你将会得到更好的服务。


今天的万物智能,就相当于电力一样会无所不在,所以很快,这个领域会出现一个像电力行业里的GE一样的大公司,这非常值得我们期待。


3. 显示无所不在

很多人会认为这是个小趋势,但是实际上你发现没有,显示对我们的影响和我们的互动,其实比很多其他东西还要强烈很多。手机就是一个例子。


手机现在已经让我们每天都离不开它了,甚至很多人因此得了颈椎病。当然,我后面会有好消息,也许你的颈椎病未来会缓解,不是扔掉手机。


我们先看最近很热的东西,就是叫折叠屏手机。而且不仅如此,现在我们到处都会看到各种各样的显示屏在极度的差异化,而且出现在各个地方。

所以我们就说现在专业屏做专业事。到处都是显示屏,成为一个潮流,形成一个趋势。这块我又会再提到TCL,当然是因为TCL有很多地方做得可圈可点。

比如说可以触控的大屏,就是我们前面讲的人屏互动的重要的应用方向;包括未来办公室的墙面,未来地铁的窗户都会变成屏幕,而且能够和手机屏来互联互通。


还有一个很有意思的地方,他们出了一个很小的条形屏,可以用在超市或者商场的货架上,可以取代传统的货架价签。去年新零售是个很热的概念,很多媒体都在讲新零售条形屏看似很小。


但是可能是最快普及的一个方向,而且和我们说的智能叠加起来,你会发现它可能是有很大的潜力的,比如加上面部识别和你形成更强的智能互动,局部的智能互动,这个会很有意思。


去年我也讲到说电子竞技未来一定是大火的一个行业,果然去年迎来了一个爆发。电竞现在不再是简单的游戏,已经成了一个非常有潜力的一个竞技领域了。那么作为竞技项目,电子竞技其实对显示器有非常高的要求。所以电竞屏幕代表了显示屏生产工艺的最高水平。


华星光电在电竞显示屏上面重点布局的是曲面显示屏,这样能够给我们带来更好的沉浸感,这是电竞屏幕领域的新方向。随着电竞的爆发,电竞显示器的行业也会有更多的应用。

所以我们看到说华星光电这几年的不断的产业整合,提早布局各种前沿领域,不仅在量子点技术上布局了,在屏幕场景上有很多的探索。

但是最重要的这是一个把握住了一个方向,未来屏幕是智能生活解决方案的一个提供者,华星光电在这方面应该有机会成为资源,甚至产业链的整合者。最重要的是屏是要和人互动的,怎么去互动?


我们提出了一个新的理念就是手机的一个新的定义。我在十多年以前给移动做顾问的时候,就跟移动一起研究未来的手机的发展方向是什么?我们当时就提出一个理念叫做个人的智能助理叫做personal international。


当你要和环境智能形成互动的时候,有两种做法:一种是你自己去参与互动,一种是你本身有个智能设备跟智能设备去实现设备之间的互动。


你自己随身带的智能设备是什么?只有手机。


我们都知道手机刚出来的时候,很多人的玩法,还是因为想尝鲜,想使用新鲜的手机,所以是经常朋友之间互换,几个月跟朋友换一个手机。


今天换手机这件事早就绝迹了。因为你的手机里充满了你的隐私,随之而来的是,我们都成了低头族。


有没有机会改变这一点?我认为手机应该是通过屏幕进行无限地延伸的。未来大家一起聚会,屋里一定会有个手机屏幕,这种时候谁存的好玩的视频越多,分享到屏幕上的越多,谁就越受欢迎。它会变成新的社交方式,大家会摆脱低头,不是因为我们不看屏幕了,而是因为所有的屏幕都变成了手机的延伸。


当所有的屏幕都变成手机延伸的时候,而手机又充分了解你自己的时候,你会发现这个时候世界格外的让你觉得舒服。甚至会改变很多产业。


今年3月份,我们去参观了美国奥斯汀的西南偏南大会。


在西南偏南里我就看到了一个很有趣的事情,组织方案把所有的展厅附近这个柱子全都用保鲜膜给包起来了。为什么这么做?


因为西南偏南在奥斯汀,奥斯丁的常住人口70万,但是西南偏南每年开会去参会的人40万,那么多人涌入。那么每个人都想表达,怎么表达呢?就这么多的各种小广告。保鲜膜一包,随便贴吧。等到大会结束,保鲜膜一撕,很简单。


不过你再往深想一步,如果这些柱子本身都被显示屏包裹不是更好吗?如果被显示屏包裹,我想有什么广告,我在手机里做,然后就发到显示屏上去,而且组织方还能赚钱。这就变成一个新的广告模式了。


所以我们说,也许随着屏幕显示无所不在,可能会诞生下一个分众传媒,甚至我们再往深了想一步,不光是分众传媒。


我们都知道中国有一个在这个内容制作领域里面很重要的事件,就是所谓广电领域的制播分离,就是内容的提供和内容的制作分开了。如果互联网领域会有什么样的制播分离?因为屏幕显示无所不在,而我有一个好的内容又和本地的环境相关,我把它放到本地的屏幕上去。


路过的人觉得很好,就会下载,然后帮我传到更多的屏幕上,慢慢可能一个城市放的内容都来自于一个源头。这不是一个新的制播分离的方式吗?一个非中心化的内容传播的方式。


所以我们看到说华星光电这几年的不断的产业整合,提早布局各种前沿领域,不仅在量子点技术上布局了,在屏幕场景上有很多的探索。


但是最重要的这是一个把握住了一个方向,未来屏幕是智能生活解决方案的一个提供者,华星光电在这方面应该有机会成为资源,甚至产业链的整合者。最重要的是屏是要和人互动的,怎么去互动?


我们提出了一个新的理念就是手机的一个新的定义。我在十多年以前给移动做顾问的时候,就跟移动一起研究未来的手机的发展方向是什么?我们当时就提出一个理念叫做个人的智能助理叫做personal international。


当你要和环境智能形成互动的时候,有两种做法:一种是你自己去参与互动,一种是你本身有个智能设备跟智能设备去实现设备之间的互动。


你自己随身带的智能设备是什么?只有手机。


我们都知道手机刚出来的时候,很多人的玩法,还是因为想尝鲜,想使用新鲜的手机,所以是经常朋友之间互换,几个月跟朋友换一个手机。


今天换手机这件事早就绝迹了。因为你的手机里充满了你的隐私,随之而来的是,我们都成了低头族。


有没有机会改变这一点?我认为手机应该是通过屏幕进行无限地延伸的。未来大家一起聚会,屋里一定会有个手机屏幕,这种时候谁存的好玩的视频越多,分享到屏幕上的越多,谁就越受欢迎。它会变成新的社交方式,大家会摆脱低头,不是因为我们不看屏幕了,而是因为所有的屏幕都变成了手机的延伸。


当所有的屏幕都变成手机延伸的时候,而手机又充分了解你自己的时候,你会发现这个时候世界格外的让你觉得舒服。甚至会改变很多产业。


今年3月份,我们去参观了美国奥斯汀的西南偏南大会。


在西南偏南里我就看到了一个很有趣的事情,组织方案把所有的展厅附近这个柱子全都用保鲜膜给包起来了。为什么这么做?


因为西南偏南在奥斯汀,奥斯丁的常住人口70万,但是西南偏南每年开会去参会的人40万,那么多人涌入。那么每个人都想表达,怎么表达呢?就这么多的各种小广告。保鲜膜一包,随便贴吧。等到大会结束,保鲜膜一撕,很简单。


不过你再往深想一步,如果这些柱子本身都被显示屏包裹不是更好吗?如果被显示屏包裹,我想有什么广告,我在手机里做,然后就发到显示屏上去,而且组织方还能赚钱。这就变成一个新的广告模式了。


所以我们说,也许随着屏幕显示无所不在,可能会诞生下一个分众传媒,甚至我们再往深了想一步,不光是分众传媒。


我们都知道中国有一个在这个内容制作领域里面很重要的事件,就是所谓广电领域的制播分离,就是内容的提供和内容的制作分开了。如果互联网领域会有什么样的制播分离?因为屏幕显示无所不在,而我有一个好的内容又和本地的环境相关,我把它放到本地的屏幕上去。


路过的人觉得很好,就会下载,然后帮我传到更多的屏幕上,慢慢可能一个城市放的内容都来自于一个源头。这不是一个新的制播分离的方式吗?一个非中心化的内容传播的方式。


4. 混合现实

当然显示还有另一种方式,就是戴上头显。混合现实也是一个未来趋势,其实不用那么遥远,有很多东西已经现实在现实当中存在了。


去年,我带我们夏令营的朋友一起体验了VR主题公园,当你戴上设备以后,完全身临其境,完全沉浸到场景里了。这家公司的拓展非常快,它在全球已经有了超过十家的点,而且据了解,还有不下十家的点正在布设当中。


增强现实、虚拟现实的游戏体验的好处就是它占地非常小,基本上200平米就能够形成一个游戏乐园,比我们设想的迪斯尼游戏乐园更加适合城市的体验。它的未来是非常广阔的。

我们去年用AR(增强现实)做互动演示,请玄彩美科公司帮忙。这个演示其实很容易理解,就是现在越来越多的网上直播卖货。

直播卖货的时候,要有各种各样的数据指标出来,甚至说还可以在上面设问题,答题,通过答题来抽奖,决定给谁什么好处等等。现在的虚拟现实直播、增强现实直播也已经成熟起来了。


过去播音员直播,尤其是天气预报,背后是个蓝屏,天气预报播音员永远不能拿手指指着某个地方,在他眼里看的是一片蓝,只能大概的说这片区域都会下雨。这片蓝背景,后期可以做上去各种情况,可以切换成世界地图,可以切换成天气状况的变化。


现在就是有玄彩美科公司提供,后面有台服务器,前面拿你的手机对着自己拍摄,后面支持着一个绿色屏幕就可以达到电视机的效果。有一些前卫的网红,已经开始用增强现实直播了,因为效果更好,后面的场景随时切换,跟大片一样。


我早上还跟玄彩美科创始人钱胜交流,他跟我讲的,基本上印证了我们的判断。在大潮流里,增强现实比虚拟现实来得快。增强现实领域,to C的应用就是to B的应用,对商业应用的开发要比娱乐应用要快。


未来的一波大潮流,一定是商业应用开发的。我举一个在亚马逊上购物的实际例子。现在在亚马逊买很多东西,基本是用手机来买,那么,我买了东西,以后合不合适怎么办?


现在用这个增强现实的技术,可以把虚拟物品放到实体桌子上测试一下,这东西到底行不行。假设我现在看到这么一个东西,觉得不错,我就把他放到桌子上测试一下。尤其是我转一转它的角度,还可以看看,整个体验下来,觉得把这个东西放在这里是合适的,我就可以决定购买了,就完成整个操作。


整个操作过程,可以做到用增强现实来得到你想事先知道的情况,然后再决定购买!


类似这样的事情就发生在我们周围,这已经是一个亚马逊上能够提供的功能。我相信,未来越来越多的购物网站会把它做成标配。如果你不能提供这种功能,别人反倒不会去购物。因为我必须要知道效果,所以商业应用会很领先。

在去年我讲AR(增强现实)的时候,专门提到AR有一个特别大的价值,就是做远程维护、远程维修。在很多三四线城市和农村的人也有钱了,他也会买更多的电器。但是坏了怎么办?只好扔掉,因为越远的地方越缺乏足够有技能的维修工。

现在解决方案出来了,用AR来做。AR的变化会使得像美团这样在各地都有很多派送人员的企业,摇身一变变成了一个最大的维修企业。可以和TCL这样的企业联合去提供更好的服务。这就是变化。但是最关键的是一个变化,你要知道哪些技术会来,你要赶紧去应用。一家以色列公司已经做出来了,能够提供技术。


未来一定有大一大批的企业赶紧利用AR去实现自己远程维修的功能,远程维护对很多企业来说都至关重要。我们一直在讲前瞻科技,希望大家能够捕捉到科技机会。


多数企业家依然是听到了,但是没有行动,起个大早赶个晚集。希望我们越来越多的企业家能够行动起来,能够捕捉到这样的机会。


科技使我们能够突破原有的限制。真正好的公司是利用科技实现升维打击,你做到的事竞争对手永远做不到,这个才是有机会的。类似这样的机会非常多。


虚拟现实、增强现实来的时候,整个世界都会变了。我们能够生活在一个更加虚拟的世界里,甚至很多人认为那个世界更好。有了VR和AR,你的虚拟世界沉浸感会更充分。在这个领域,一定会出现下一个暴雪,一定会产生下一个魔兽世界,更加让你流连忘返。


有很多人会问,为什么没有提到5G?我们现在讲的是市场趋势,5G离市场略有点远。


5G是个技术标准,是个支撑平台,是个产业,5G产业需要成熟,它的成熟还需要两年的时间。但是5G相关的应用不需要5G,比如带宽的应用在逐渐成熟。5G产业,今天我们想到的东西,可能都不是最主要的,还有很多我们没有想到的,那是最精彩的,这就需要有场景。


5. 肿瘤治疗

去年前哨大会,我曾经说过要想我们变得强大,要吃聪明药,然后我还介绍过,现在的学术研究领域的人30%多都吃这类的药。

现在揭晓答案,你上亚马逊去搜索“脑促进药”,基本上两大类,一大类是一些通用型的非处方,一些化学药物或者生物药,刺激我们大脑的活跃度,相对让你更加清醒、更加专注。

另一类是一堆植物药,甚至是蘑菇提取物,号称有那样的效果,当然,历史也很悠久了。


这还确实是有很多人相信,我不在这花时间跟大家讨论了。当然,估计你如果相信你吃了药会变得更聪明,你也会更聪明。只是这个领域是不是百分之百科学确认。


但是,下一个领域,是我们称之为的长寿药。现在常说这个已经是被认为十年之内必然有大的突破。


当然常说的一个已经可以吃的药,我原来也介绍过,二甲双胍,一个常见的糖尿病的治疗药物,而且经过糖尿病人的多年服用,基本上认为是安全的。


从疗效上讲,被认为有明确的长寿的作用,因为一般来说,糖尿病人脏器会受损,所以他的平均寿命会短于普通人和正常人。但是长期服用二甲双胍的糖尿病人,他的预期寿命高于正常人。


所以,是不是考虑先得个糖尿病,再吃一下二甲双胍,也许更长寿?但是要提醒大家,作用机理还不明确,只知道确实有长寿的效果,为什么长寿,还不知道,还有待进一步治疗。


从机理上去研究长寿的公司有很多,但是还没有眼前的成果出来。虽然没有整个攻克这个难题,但是已经有逐步成果出来,就是肿瘤治疗,尤其现在有两个领域的进展都很大。

一个是细胞免疫疗法,另一个是精准医学或者精准治疗,从基因的角度看肿瘤的突变到底来自于哪个基因,然后针对性地提供基因治疗药物。

大量的这类药物,每个药物只管一个基因型突变,所以肿瘤药物会出现一个井喷。也就带来一个需求,就是要用人工智能的方法去大量研发针对性的肿瘤药物。


去年下半年,我带中国企业家出去,也专门和这家企业做了交流,叫Insilico Medicine,在人工智能领域,尤其是在人工智能硬件领域,被评为人工智能领域三家最重要的应用公司之一。这加公司的应用就是利用人工智能做药物研发。


它还有一个主要方向也是做长寿研究。当然,肿瘤药物研发也是它的一个非常重要的研究。除了治疗以外,还有检测,肿瘤检测现在进展也不小,现在的一个重要方向是所谓叫外周血中的游离DNA的检测。


如果精度提高上去,会使得早期肿瘤能够被检出,所以,慢慢的,肿瘤会成为一个更加可控的慢性病。


艾滋病一直被认为是一个几乎没救的病,但今天医学界已经认同,艾滋病已经变成了一种慢性病,只是不吃药是不可能的了,只要坚持吃药,而且药物的价格在逐渐下降,一个人是可以保证长期没有问题的存活,和正常人一样是没有问题的。


乐观地说,肿瘤疾病就会变成慢性病。这个领域也会出大公司。它不是下一个辉瑞,因为它不是药,而是下一个强生,更像医疗器械。即使在生物医药大方向,要学会判断小方向,生物制药更像医疗器械,而不像药。


尤其肿瘤都攻克了,再加上一些长寿,我们希望人能够不死。不死的说法,不是靠肉体不死,是精神不死,就是所谓黑客帝国把你的所谓数字资料全部上传到网上,然后人就永生了。


6. 商用机器人


去年我们说到扫地机器人,现在我们推出云迹机器人,你去酒店稍微看一下就能看到云迹机器人,而且功能越来越健全。

我们随便在各种小的短视频网站上摘录下来的,因为它实在太招人喜欢了,一般你看到云迹,一般会拍照上传,所以网上有大量云迹的视频存在。


今年除了老朋友索菲亚之外,还有一个新朋友她的妹妹——小索菲亚,确实有很多的功能,和它姐姐一样聪明,希望小索菲亚也能和它姐姐一样红。


说起红来,人红是非多,机器红也是非多,所以现在有很多说法,小索菲亚和大索菲亚不智能,语音互动都是事先编排好的,其实他们都没有说到点,因为大索菲亚有她擅长的东西。


我们来看一下大索菲亚擅长什么东西。索菲亚擅长的叫非语言沟通,因为语言沟通可以调用任何一个现有的软件系统,非语言沟通占人类沟通里的80%。

没有人希望和冷冰冰的机器对话,你和机器人说话的时候,它眼睛都不看着你,多可怕。索菲亚和你说话一定是面带微笑,眼睛看着你的。

服务型机器人已经越来越广泛地应用到我们生活方方面面。当然,不完全是长的像索菲亚的形状,你去设想一下它作为导购、导游或博物馆讲解员,你当然希望是个人,不是机器。


但很多时候你不介意它是机器,比如餐厅,智慧餐饮未来是个重大的方向。需求太明确了,谁都要吃饭,而且生活越来越好,要出去吃,出去吃一定会喜欢去更多的连锁,服务质量能够保证。


另一个痛苦是我小时候有的,有一次我写作业,把老师给的指令记错了,老师说把课本炒10遍,结果我抄100遍,那天晚上一直写到深夜。现在这个东西太好了,就是智能抄写机器人。


当然,有人说这不是教学生们学坏吗?写作业不自己抄了,用机器手去写,我认为学生用机器手写完的任务应该视同自己完成的,因为机器手不就是自己手的延伸吗?而且现在的学生这么优秀,可以用机器手完成作业。


我认为应该有一种思维,重复性的工作应该交给机器人来做,我们做创造性的工作。现在深圳有很多及其臂的企业,不光是有很多工业的机器臂,也有商业机器臂、台式机器臂非常多,还有众筹领域就有好几家。


机器臂能帮你完成很多任务,能帮你跑差,帮你倒咖啡,帮你调酒,未来会越来越多。我们相信,因为中国有这样的制造优势,加上人工智能的赋能,很有可能在机器臂领域会出现下一个大疆。


7. 新材料

这是一个容易被大家忽视的趋势,因为它是新材料。我们想强调的是比魔术更神奇的是科技,尤其对我这样的魔术白痴来说这样的科技更好。


可以在很多地方看到记忆合金。比如美国人拿记忆合金做卫星天线,卫星发射上天的时候用天线收着,天线支着没法发射。放到天上以后,天线到了太空自动分开,那是记忆合金的效果。

很高大上,但市场不够大,市场最大的是日本人干的事情,日本人拿记忆合金做女性内衣,无论如何揉搓洗涤,穿到身上,体温就是它记忆合金的适合温度,它就变挺了。

国内有个内衣厂商就用的这个材料,但好像他们不太宣传自己用的记忆合金,可能怕女性觉得戴个多么高科技的金属对身体有害,我不知道。但背后就是这个东西,科技在为我们实实在在提供利益。

我们小时候都听过那样的科幻,一个手术机器人吃进去到胃里就开始进去做手术,如果是现有的所谓硅基的,带着铜的那个就不是做手术了,就是毒药了,未来全可食用手术机器人进去,可能真有那一天,我们还是期待姜教授做出更伟大的发明来。

新材料的好处就是不断有新的东西出现,比如过去几年比较热的石墨烯,这两年又出个新的热点叫硼烯,硼也是在地球上含量还算比较丰富的东西,据说硼烯和石墨烯一样单层延展,但很多性能超过石墨烯,有很多可期待的东西出现。

材料领域很多并不是高大上,比如已经来到我们身边的我们并没有留意,但实际有科技。我在家做饭,但做饭水平不行,戴上防割手的手套确实没有问题。很多人脚臭就很麻烦,现在把很细的银丝放进去就解决脚臭的问题。

材料科学容易被忽视,原因在于它的进步不显山不露水,只有到应用阶段做得比较好了大家才发现是材料的功能,这是材料的特点。材料领域现在进步也非常大。我们认为很可能会出现下一个杜邦,因为杜邦是当年的化工材料造就了这么一个大公司。


8. 新物种


最早提出新物种的这个词是吴生老师,只不过后来被乐视未经授权借用了,结果自己发展的也不太好,我们今天说的不是乐视这个“新物种”,说的是这个新物种。

大家发现没有,这个新物种的臀部的肌肉格外的强壮。为什么?因为我们吃猪都喜欢吃瘦肉,所以现在生物医学工程基因工程就改造出能够长出更多肌肉的瘦肉型猪供我们食用。


我一说这个估计很多人害怕,因为你很容易联想起来,最近一个基因编辑的人体胚胎已经出生了。


不过不用害怕,我们其实介绍过一个事情,就是在六七十年代的时候,基因工程就出现了很大的飞跃。那时候很多人就在喊,千万别培养出超级细菌来把人都干掉,因为理论上讲那时候就可以培养。


今天的所为基因编辑只是在工具上更进步了,就工具好了,但是没有什么大的原理上的突破。


那时候到处都在渲染生物威胁论,1975年2月在加州一个叫做阿希洛玛的小城市,科学家们开了一个叫阿希洛玛会议 — 目的是约束生物科学家,不要干反人类的事情,不要干反伦理道德的事情。


这件事一直到最近才被咱们中国的科学家给干了。


我还是挺相信科学家系统的,所以不要高估这些科技带来的威胁,人工智能迄今为止没有毁灭人类的能力,因为解决的办法很简单,就是把它的电源拔掉。


还有另一头猪的故事,我们原来也提到过,就是哈佛大学博士杨鹿晗和他的导师要把猪的基因里面,可能引起人的排异反应的基因敲除掉,这样的话,猪的器官移植到人体的时候,就不会有排异反应,就可以被接受了。


每年有大量的人等着器官移植,以至于可能没等到就去世了,如果器官移植问题能够解决的话,那真的是一个大的福音。


这个领域可能最早的出现的并不是一个大的医药企业,而是一个和食物相关和农业相关的大企业。


9. 大航天时代

我的得到专讲第二季《全球创新260讲》的第一个月,我们讲了几个对未来影响特别关键的趋势。其中一个就是大航天时代。


大航天时代不光国外有进展,中国的进展也很大。我们看到,嫦娥4号第一次到月球背面,而且我们也期待很快,中国能组织登月。前一段以色列组织登月没成功,美国现在也在喊2025年重返月球。


我们原来也介绍过,曾经登月用的土星5号飞船,近地轨道运载能力150吨。现在运力最大的火箭就是特斯拉刚刚推出来的猎鹰重载。猎鹰中在近地轨道运载能力大概50吨,就比土星5号差了2/3,所以还差得远,但是我们已经往那个方向去努力了,而且努力现在也有一些明确的规划。

所以很有可能我们这代人能够成为第一代的跨星际物种,开始有移民火星的机会。说点近点,我们都知道连腾讯都投资了一个卫星公司,这卫星公司叫太空探矿,太空小卫星捕捉。

当然这卫星公司迄今还没有发射设备,因为要发射出一个在太空能够捕捉小卫星的设备才行。为什么要去太空淘金?因为我们知道很多稀有金属在太空并不稀有,如果你运气好的话,你在太空捕捉到一颗钛含量或者锰含量特别高的小行星,你就发财了。


据说全宇宙最大的钻石是天上的一颗小行星,整个小行星就是钻石。所以我们有希望在有生之年可能能看到第一个万亿富翁,捕捉到了一颗小行星就够。


再说点近的,我们原来介绍过,这是私人的小创业公司,成立了不到十年时间,现在在天上总共拥有的卫星数量超过200颗。平均一周能够对地球表面的所有地方扫描一遍。


其实它一天时间就能在地球表面完成一个完整的扫描,因为它具备了扫描地球表面所有地方的能力。而且它的数据是商业的,对所有人开放。也就是说你今天就能买到他所有的数据,只要你肯花钱。


有一家美国公司特别聪明,他自己不做卫星,他买卫星数据,而且特意买美国各大超市门口的卫星图片,而且是要高清的。因为美国很多超市设在郊区,门口是露天停车场。你可以通过露天停车场的照片,研究停车场停了多少辆车,进而知道这个超市他的经营情况。


而且如果你对比邻近的两家超市,你能知道竞争的差异状况。如果你把美国所有的重要超市都拍下来,你甚至能知道美国的经济情况。


所以在未来,数据就是石油。谁会从数据当中去练石油,去把它练成我们可用的燃料,谁就是未来的赢家。未来太空数据会是大数据里面一个特别可用而且相对开放的数据。


那么谁最早找到了炼油的秘诀,谁就会成功。数据已经在那儿了,就看你会不会炼油。


10. 个人创业者的崛起

第十个趋势,和我们每个人更相关了。先给大家讲个故事。这个故事是华人技术经理人协会会长文立民老师讲的。


有一位靠在海滩上捡塑料瓶子谋生的华人老妇找到她,说她有一个发明,能不能帮她申请专利?


文老师说可以,什么发明?她说,我在海滩捡塑料瓶子,发现很多人喜欢到海滩上晒太阳,但是他们喜欢喝冷饮,不喜欢喝热饮,如果把饮料放在沙子上,一会饮料就变热饮了。


她说,她发明了一个杯托,脚很长,把脚插在沙子里,杯子本身不接触沙子,然后把饮料放在杯托里,饮料能够保温,就能够保证它凉更长的时间,又能在海滩上晒太阳,同时享受到冷饮。就这么一个简单的发明。


文老师帮她申请了专利,她自己就找代工厂去卖,同时别人也找它来做专利授权,也来销售。她现在因为这么一个小小的专利,一年能获得六七十万美元的收入,一下生活就改变了。


很多小的似门槛不高,但是一旦能够大规模复制,而且还有一定的知识产权保障,其实也有巨大的机会。海员在海上经常好几个月都不进港,他在海上捕鲸捕鱼,然后没事干,怎么办?休闲时间,拿一颗鲸鱼牙齿做个小雕刻。自己没事雕刻一下东西,消磨时光的工艺品,到现在甚至变成了一个产业。


中国有人养鸵鸟,鸵鸟蛋专门拿出来交给另外一帮雕刻家,把鸵鸟蛋镂空做成很漂亮的雕刻卖出去。这就变成了艺术。但是,这个艺术有一个问题,就是需要专业的技能,怎么能雕个鸵鸟蛋的时候,既能做到图案很好,又能够手法很好,要培养要训练,一般人做不到。


2017年前哨大会视频地址:  http://m6z.cn/6lpfoh

2018年前哨大会视频地址:  http://m6z.cn/65GP7o


2019年10大未来趋势演讲视频: http://m6z.cn/65GPfW

2019年前哨大会完整视频: http://m6z.cn/5RkmXS

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2020年前哨大会即将启动,阅读 http://suo.im/5Y1oYp 可报名和了解详情。

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