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    終于來了,第一顆搭上量產車型的中國AI芯|甲子光年

     甲子光年 2021-01-08

    前裝量產,是檢驗車規級AI芯片商業化進程的最重要標準。

    作者 | 趙健
    編輯 | 火柴Q

    2020年6月10日,特斯拉市值突破1800億美元,超過豐田成為全球市值最高的車企。特斯拉的市銷率和蘋果、谷歌類似,在資本市場看來,特斯拉不僅僅是一家車企,更是一家科技公司。

    遠望資本合伙人程浩表示,資本從來都投預期——面對汽車行業百年未有之大變局,新能源只是前菜,智能化才是大餐。

    智能化不僅包括已逐漸在各家車企量產車型普及的L2級及更高級別的自動駕駛。進入2020年,智能化的一個新載體正在從概念走向落地,成為Tier1、整車廠和各大出行領域科技公司的兵家必爭之地——它就是智能座艙。


    智能座艙概念圖

    智能座艙與自動駕駛相輔相成,長遠來說,隨著自動駕駛將人類注意力從方向盤和汽車控制上不斷解放出來,汽車將真正發展為“第三生活空間”,這意味著它有潛力成為一個充滿各種內容的生活、娛樂、辦公乃至商業交易場所。

    包含屏幕、車載系統、生態軟件和內容應用等的智能座艙,將在這個“第三生活空間”中提供智能化的人機交互并成為內容入口,其重要性不言而喻。

    同時,智能座艙又相對獨立于自動駕駛,即使自動駕駛發展遭遇瓶頸,落地慢于預期,先進的座艙理念仍然可以應用于現階段的量產車型上,提高乘坐的舒適性、安全性,并成為車型或品牌的差異化亮點。

    其中,剛剛于6月21日正式開始發售的地平線與長安合作的SUV新車型UNI-T就是一個典型的案例——這款搭載了地平線AI芯片征程2的汽車是第一款基于國產AI芯片的智能座艙量產車。這也意味著地平線成為了第一個以前裝方式,把車規級AI芯片送上量產車型的中國公司。

    目前,長安UNI-T預售一個月銷量達16527輛,取得了不錯的成績。一個參考是,今年5月,UNI-T所在的15萬級SUV銷量榜中,只有哈佛H6等排名靠前的5款車型的銷量大于這個預售成績。

    本文,「甲子光年」將深度還原UNI-T歷時兩年的研發、落地全進程。

    作為全球第一款搭載國產AI芯片的量產車型,UNI-T的誕生既是一本鮮活的“避坑指南”,也預示著未來智能座艙的發展趨勢。

    1.智能化“后浪”
     

    2019年,是汽車行業的水逆之年,幾乎所有的傳統車企巨頭都陷入了裁員和利潤下滑的困境。

    據LMC Automotive的數據,2019年,全球輕型汽車銷量9027萬輛,較上年減少415萬輛,下滑4.4%;其中中國市場下滑尤其明顯,全年銷量2576.9萬輛,較上年下降8.2%;中國新能源汽車年銷量更是出現了自2013年以來的首次下滑。

    不過,“危”與“機”總是相伴而來。車市的萎靡刺激著傳統車企主動思變,尋找更易被消費者察覺和感受的差異化競爭力。

    另一方面,技術進步帶來的“汽車的消費電子化”,也拉動了智能座艙概念的升溫。

    如果你關注過每年年初的國際消費電子展(CES),那么肯定對“CES變半個車展”的說法并不陌生。自2016年以來,很多汽車主機廠和互聯網科技公司都會選擇在CES發布最新的汽車黑科技,甚至不參加與CES相隔不久的北美車展。

    今年的CES上,甚至連老牌消費電子廠商索尼也展出了概念車Vison-S

    這背后的大變量是,同在2016年前后,自動駕駛開始了大舉商業落地,當開車不再成為車內活動的必須,汽車也從代步工具逐漸向新的生活空間演變。

    歷史總是在不經意間分個叉,汽車智能化有了自動駕駛這個主干后,智能座艙作為“后浪”也開始迎接自己的時代。

    這也讓新玩家開始有了“插足”老牌巨頭林立的汽車工業的機會。

    整車廠方面,出現了以特斯拉、蔚來等為代表的“造車新勢力”,試圖以AI、ADAS(輔助駕駛)、自動駕駛等新技術成為新Tier1的廠商也紛紛涌現。智能化的汽車需要從半導體到數據技術、到交互技術等一系列新技術的支持,這也是包括智能座艙在內的汽車智能化給市場帶來巨大想象空間的原因所在。

    以汽車芯片市場為例,在過去,車載芯片被恩智浦、英飛凌、德州儀器、瑞薩電子等傳統汽車芯片巨頭把控。但隨著車內功能不斷增多、智能座艙概念逐步成形,運算需求也隨之水漲船高,傳統車載芯片的性能逐漸顯露疲態。

    于是高通、英特爾、英偉達等本來主戰場在電腦、手機等消費電子領域的芯片玩家,也紛紛切入汽車芯片市場。

    同時,在這些轉戰車載計算的PC和移動芯片巨頭之外,Mobileye(被英特爾收購)、特斯拉、地平線等新公司也在趁勢發展。

    新技術加持下,一個明顯趨勢是,國內外各整車廠正加速推進智能座艙的量產落地。

    在2012年就以Model S的車機大屏引領座艙變革的特斯拉,繼續作為先行者推陳出新:其2016年推出的Model 3直接取消了儀表盤和幾乎所有的實體鍵;2019年推出的“Dog Mode”狗狗模式,可以在主人離開的情況下,為留在車內的寵物狗設定適宜的溫度。此時,汽車不再只是一個駕駛室,更是一個“智能移動空間”。

    2019年特斯拉正式入華帶來的鯰魚效應,又成為了國內汽車廠商發力智能座艙發展的重要拉力。

    其中,試圖對標特斯拉的新造車勢力在打造智能座艙上表現積極。

    2019年4月,理想ONE開啟預定,配備L2級別自動駕駛系統,搭載4塊車規級高清大屏,采用全車語音交互座艙,可精準識別不同位置的乘客發出的語音需求,支持整車OTA(離線升級)升級。

    2020年4月,被稱為“特斯拉中國門徒”的小鵬汽車發布新車P7,搭載了基本可以替代手機的全新車機系統,可實現每個駕駛位都具備聽聲辨位能力及多輪語音交互。在過去4年,小鵬汽車建立了超過400人的汽車互聯網團隊,相當于一個中型以上規模的互聯網公司。

    而相對穩扎穩打的國內老牌整車廠也不甘示弱。

    2019年4月,廣汽新能源正式推出Aion S,這是首款搭載了廣汽與騰訊聯合開發的AI系統的車型,包含語音交互、車機遠程控制、手機鑰匙等功能。其升級版的Aion S,以及該系列的新車型Aion V也分別于今年3月和6月上市。

    在今年6月20日開幕的粵港澳大灣區車展上,比亞迪旗艦車型“漢EV”正式發布,它搭載了Dilink 3.0車機系統及DiPilot智能駕駛幫助體系。

    同場發布會上,吉利推出幾何C,配有語音控制和遠程操控的功能。

    在國內一眾車廠中,主打智能座艙概念的長安UNI-T是一個值得關注的車型。

    這款搭載了地平線征程2芯片的新車已于6月21日正式發售。這也標志著地平線成為了第一個正式開啟車規級AI芯片商用的中國公司。

    長安UNI-T

    其實對包括高通、Mobileye、英偉達、地平線等在內的所有“想上車”的汽車芯片新玩家來說,檢驗車規級AI芯片商業化進展的最重要標準就是前裝量產的進度表。

    全球范圍內,高通和英特爾已跑在前面,而地平線則拔得了中國公司的頭籌。

    這場競賽還有不少后戲可看——就在5月底,芯馳科技發布三款車規級芯片,號稱將于明年上車;6月15日,黑芝麻也發布了兩款車載芯片,同樣把前裝量產時間錨定在2021年;而同一天,華為也被報道,已與比亞迪半導體合作,開始探索麒麟芯片在汽車“數字座艙”領域的應用落地。

    地平線智能座艙產品線總經理志鴻告訴「甲子光年」,也許很快主打智能座艙的第二款、第三款車型也將面世。回頭看,今年很有可能是智能座艙從概念走向落地的關鍵性時間節點。

    2.兩年,智能座艙抽枝發芽

    在今天,智能座艙從需求、產品功能到技術架構上都在逐漸走向成形。

    在需求和產品功能上,如前文所述,汽車未來的發展方向是移動的"第三生活空間”,與之相應的智能座艙形態則需要供豐富的信息、內容和智能化的人機交互。

    在產品架構上,智能座艙平臺包含硬件和軟件兩大部分:硬件部分主要是指域控制器和各種芯片等組成的硬件平臺;軟件部分主要是指由操作系統、Hypervisor(虛擬器監視器)、中間件、支撐工具等組成的軟件平臺。

    而回到UNI-T車型上馬研發的2018年,智能座艙還處于概念階段,標準尚不清晰——作為需求方的整車廠設想模糊,提方案的供應商的看法也不盡相同:

    搞純算法的說“場景你盡管出,算法我全供”;搞互聯網的說“車機接入互聯網才可以給用戶服務”;搞硬件的又說“有了硬件這個基礎隨便開發”……

    眾說紛紜下,各供應商都拿出了自己擅長的東西,但從車型本身出發的智能座艙設計卻相對匱乏。

    某整車廠產品經理告訴「甲子光年」,分歧往往主要是合作雙方沒有足夠的換位思考意識:“大家立場不一樣,比如在場景需求上,車廠覺著 AI 公司做個新算法沒難度,AI 公司卻往往覺著很麻煩。”

    怎么讓立場與思考方式有差異的雙方真正在智能座艙上走到一起?長安和地平線的前裝量產合作之路給汽車產業鏈的參與者們提供了一個極具參考意義的典型案例。

    雙方的接觸始于2018年7月,這家喊出來再次創業的車企想為年輕人打造一款炫酷的車,希望讓汽車擁有AI 能力,提升用戶體驗。但 AI 能解決什么問題,怎么解決,行業內一開始并沒想清楚。

    唯一明確的大方向是,長安當時已意識到汽車智能化并非順著自動駕駛等級沿途下蛋,而是從車內到車外的全方位智能化,所以在選擇供應商時,長安不僅會考慮技術硬實力,還希望能通過與技術供應商的長期合作建立起對 AI 應用的共識,從而在供應鏈環節抓住機遇,完成自主可控的體系工作。

    此后的8月到10月,雙方開始了持續兩個多月的需求碰撞,功能清單從100多行縮減到了20行、10行,每一項功能都經過了長安汽車、地平線以及集成商的三方論證。

    這個過程之所以焦灼,是因為車內的復雜環境對算法可靠性提出了極高的要求,論證過程不僅要考慮用戶需求,也要考慮實現難度。“僅車內視線追蹤一項功能就夠論證十頓重慶火鍋的時間了。”地平線多模交互產品經理浚凱開玩笑說。

    經過這一輪碰撞,長安汽車與地平線的共識是,雙方要一起朝解決用戶核心需求而努力,用浚凱的話來說,他們“產生了革命戰友的友誼”。

    地平線也改變了最初只希望做芯片和算法提供商的想法,轉而與長安聯合開發完整的解決方案,以保證項目能夠更好地交付量產。

    在這一輪AI、數據智能等新一代信息技術落地各行業的過程中,這種科技公司與客戶之間的甲乙方關系被淡化,共建關系被凸顯的合作模式已成為常態。

     

    長安UNI-T團隊與地平線產品人員探討智能座艙需求

    不過合作敲定和方向共識還只是千難萬險第一關,真正開始共同研發不久后,雙方便在算法選擇上遇到了分歧。

    3.多模算法,從備胎到轉正

    分歧首先出現在智能座艙系統的一個核心環節——語音交互上。

    語音、語言是人類輸出信息最自然且高效的方式之一,用語音對機器下指令,是智能座艙系統不可缺少的部分。

    最初,長安的想法是直接使用其他供應商已打磨好的成熟語音方案,地平線卻“毛遂自薦”地提出,可以用一種新的多模語音交互方案替代原先的方案。

    這一想法起初被長安連續否決了3次——畢竟當時,UNI-T項目才剛啟動,計劃用于該項目的地平線征程2芯片也尚未流片,即使長安汽車注重創新,但拿一個不存在的產品去挑戰別人磨合了兩三年的成熟產品,誰愿意冒險?

    但地平線仍然覺得值得一搏——因為多模方案在當時的市場上還沒有成熟供應商,更重要的是,地平線認為它確實能提升最終用戶的體驗。

    事實上直到現在,目前市面上成熟的語音方案大多仍是單模交互,簡單來說就是僅通過感知和處理單一的語音信息來實現交互,其瓶頸是,當要進一步優化整體的輸入輸出效率、識別正確率和誤喚醒時很難有質的突破。

    而相較于單模語音交互已大量落地的家居場景智能終端,如智能音箱,車內場景噪音大、人員密集,對語音識別提出了更高要求。

    多模交互的優勢由此體現——它是一種融合了視覺、語音、情緒等多感官的AI交互方式,在感知語音信息外,還可通過人臉、聲紋、唇語識別等更精準地理解人的意圖。比如可基于視覺上的唇語識別鎖定發出指令的具體對象,調整相應位置的車窗、空調等設備,基于情緒識別進行智能主動抓拍,基于注意力檢測提供語音提醒服務等等。

    這大大提升了智能座艙最終使用者的人機交互體驗。但受限芯片算力與其他應用技術挑戰,過去市場上一直沒有成熟的落地產品。

    有空白就有機會,而且地平線相信,自己的AI芯片確實能支撐多模算法的落地——其設計思路是通過算法+芯片的軟硬結合,一方面使芯片提供更強的算力,另一方面針對場景做算法優化,提升算法對算力的使用效率。

    于是,面對長安的退堂鼓,地平線提出了一個“給自己挖坑”的方案:長安現有的語音方案繼續執行,不過可以采用折中的方式給地平線留一顆單獨的語音芯片通道,提供語音+唇動的多模功能,以實現在高噪聲場景下免喚醒。

    為了打消長安對增加硬件成本的擔憂,地平線承諾如果最終產品效果不好,在生產時就不貼這個芯片系統,這對原來的語音通道沒有任何影響。地平線希望通過雙線并行的方案,給自己的產品爭取一個自證機會。

    經過多輪反復溝通,“女神”終于給了“備胎”一個機會:好,那就試試吧

    “備胎”的轉正之路絕不好走,失敗的達摩克利斯之劍時時懸在空中,其中不乏勝敗攸關的抉擇時刻。

    地平線研發團隊心里清楚,想要在多模交互市場第一個吃螃蟹,難點不止是打造新算法,還包括對未知方案的探索。

    除了新算法研發的復雜性,數據訓練和工程化也有極高的難度。地平線系統架構師霍楚告訴「甲子光年」,長安汽車對方案提出了嚴苛的精度需求,僅多模命令詞核心小組這一項功能的數據訓練量就達到了 1.25 億張圖,遠超大部分算法。花了三個多月,地平線才磨出了能保證音視頻識別同步性和一致性的算法。

    到2019年4月的上海車展期間,地平線用一個月現場搭出了一臺多模交互原型車,這是多模交互第一次從概念到現實,為多模方案的轉正成功奠定了基礎。

    回憶多模命令詞的“意外上車之路”,霍楚感慨道:“從備胎到轉正,多模融合感知擊敗傳統感知是一場降維打擊。”

    推出近三個月后,UNI-T 仍然是市場唯一一款真正意義上實現視覺和語音識別融合的量產車型。

    除了基于唇語+語音的多模命令詞識別外,地平線團隊還研發了基于情緒識別進行智能主動抓拍,基于視線檢測提供的屏幕喚醒等功能。有趣的是,這些功能并不在早期的產品規劃里,而是雙方在研發過程中不斷碰撞出的新亮點。

    除了在算法領域探索未知方案,地平線還遇到了EMC,即電磁兼容的難題,這是整個汽車行業的共性問題。

    在諸多汽車企業眼里,EMC有點像“玄學”,看不見摸不著,很難找到干擾信號源頭,地平線團隊只能通過各種移頻、屏蔽或者濾波措施來處理。

    “經常干到凌晨,白天和上半夜的實驗室約不上,我們就約后半夜,去給他們測整個系統的EMC。在實驗室發現異常之后,我們就現場去做調試。”地平線系統架構師霍楚說。

    摸著石頭過河落地了第一個量產車型的多模交互算法,長安的智能座艙取得了階段性成果。但在地平線看來,這只是一個開端,更難的一場仗在更底層——算力。

    4.算力,是更難的一場仗

    事實上,國內智能座艙方案的落地長期處于擺動狀態,主要的原因之一就是在“車規級”的要求下,算力瓶頸仍未得到較好解決。

    要保證智能座艙的運行,需要攝像頭、麥克風陣列、芯片平臺與CAN總線(控制器局域網絡)等核心硬件元件相互配合。其中攝像頭用于人臉與手勢識別,麥克風用于獲取語音信息,芯片與CAN則負責通信,并將指令下放到輸出層。整個框架的完美運行,需要實實在在的算力支撐。

    底層算力作為彈藥庫將直接決定誰能在汽車智能化上跑得更遠更久。

    理論上來說,如果只看標準性能數據,市場上已有的一些AI芯片算力并不至于捉襟見肘。

    以地平線征程2 AI芯片為例,每秒可進行4萬億次AI計算,這樣的算力遠遠超過了現階段的智能座艙感知需求,甚至還留出了超過1/3的算力冗余,以支持后續數年的OTA更新。

    UNI-T產品團隊告訴「甲子光年」:“對算力很無感,因為征程2的算力現階段似乎不管怎么折騰都夠用了。”

    但光有性能指標上的高算力并不夠。芯片從零到一的首裝落地充滿不確定性,其中一個大挑戰是實際場景里的功耗。

    具體到UNI-T這款車型上,地平線還遇到了一個棘手的問題,那就是在項目啟動初期,長安UNI-T的機殼形狀已經確定,當運行車機娛樂系統時,本身的功耗已很大,沒有給地平線的AI芯片留更多的面積或更大的散熱空間

    木已成舟,地平線選擇了從自己的芯片入手想辦法解決功耗問題。

    第一個手段是從底層設計上遵循軟硬結合理念,以實際場景的算法打造可在低功耗條件下滿足計算需求的芯片。這讓征程2在僅需傳統 FPGA十分之一功耗的同時達到了相同的精度要求。

    搭載地平線征程 2 AI 芯片的 UNI-T 車機板卡

    這是地平線為賦能AI應用著力打造的極致效能,然而這并不意味著實際上車就高枕無憂了。

    長安汽車總部所在地,夏天最高氣溫可達 42 度的火爐之首重慶給地平線的車載AI芯片提出了又一重考驗。長安UNI-T產品經理于柳直言,在早期于重慶進行的實際測試中,經常碰到卡頓甚至是運行停頓。

    這就涉及到解決功耗的第二個手段——在加速迭代硬件版本的同時對整體系統進行優化,通過提高芯片外圍硬件的電路轉化效率,以適應空間小、高發熱的車機系統。

    最后一層挑戰在于,面對現有車型,芯片供應商需要盡力降低功耗,但考慮到后續發展,又要留出冗余算力。

    這是因為在“軟件定義汽車”的趨勢下,從車外環境感知到車內智能座艙,都對芯片算力和算法提出了與日俱增的要求。隨著智能座艙走過初期落地階段,智能化程度還將快速爬坡,這意味著對算力需求的進一步提升。

    據「甲子光年」了解,小鵬汽車、理想ONE等新造車廠商尤其看中這種未來的可擴展性,有些廠商會向芯片供應商提出需求,把芯片做成可插拔的模塊,讓用戶在一兩年之后可以進一步升級。

    地平線智能座艙產品線總經理志鴻告訴「甲子光年」:“保障 2~3 年的先發優勢,至少需要40%的算力冗余。”

    具體到UNI-T這款車型上,一個“無心插柳”的設計,讓地平線團隊為長安UNI-T也留出了冗余算力——在最初的系統層規劃上,地平線是按照前排兩名乘客、后排三名乘客的場景設計的。最后因攝像頭分辨率的原因,導致后排的乘客的人臉像素占比比較小,所以從產品角度放棄了后排乘客的相應功能,而額外的好處就是算力冗余。

    這是一個可以復制的經驗。

    基于地平線芯片的算法 IP 與工具鏈,車廠可輕松實現“自己動手,豐衣足食”,使未來的用戶也能及時享受前沿的座艙人機交互體驗。




    5.汽車智能化的新生意

    需求和產品功能的摸索之外,地平線和長安的這次合作也積累了商業模式和商業打法上的經驗。

    在UNI-T智能座艙的整個落地過程中,一個值得玩味之處是,地平線雖然是芯片和算法供應商,但在這次合作中,卻做了很多方案商的活兒。為此地平線“額外”投入了很大的精力,遇到了很多看不見的坑。

    地平線項目人員在“前線”支持解決 UNI-T 測試過程中遇到的問題,這樣的支持貫穿在前裝量產的每一個階段

    地平線智能座艙產品線總經理志鴻坦言,經過征程2趟過這么一輪,如果再讓我們用征程3提前啟動一個這樣的前端項目,可能會慎重很多,畢竟過程太磨人。

    但對于“智能座艙”前裝量產這類相對空白的領域,這樣的探索又在所難免。因為光有芯片和算法還不足以保證項目的量產交付,包括熱設計、整機功耗、EMC等問題都是方案順利落地不得不考慮的因素。

    這種看起來并非芯片、算法等技術供應商本意的“附加服務”是必須的嗎?對科技公司有什么好處?

    地平線團隊舉了一個例子。他們最近正在接觸某車廠,幫助其車型設計新功能點,而這些功能在地平線給長安設計的另外一款車型里都已具備。

    所以,對踩過一趟坑的地平線來說,哪些東西能做,哪些不能做,該怎么量產,已經相對“輕車熟路”。這就是“附加服務”對藍海市場的價值:在新地圖里刷經驗。

    “近兩年的前裝量產路就像本鮮活的“避坑指南”。從硬件的方案設計,到工具鏈版本的不斷升級,到算力一個一個去壓,問題太多太多了,是經驗總結,也是為更多廠商合作提供前車之鑒。”地平線多模交互產品經理浚凱感慨道。

    地平線認為,這種先發經驗將繼續幫助他們在前裝智能座艙市場上獲得優勢。

    這一整趟跑下來,地平線也積累了一些“汽車智能化”的生意經。

    目前,地平線在ADAS、自動駕駛、高精地圖等智能駕駛領域,已與長安、紅旗、福瑞泰克、奧迪、佛吉亞、SK電訊、理想等多個客戶達成合作。

    具體到商業模式上,為保證項目順利落地,附加的咨詢和整體系統服務會獲得芯片、算法外的一筆研發費用。

    而提供系統未來升級所需要的“工具鏈”,則構成了整個項目中科技公司的另一筆收入。

    到車載芯片部分,則是大家相對熟悉的行業老規矩:與汽車銷量掛鉤獲得芯片銷售收入。

    總結而言,對地平線這樣的新供應商來說,他們的業務不僅包括交付車規級芯片和算法解決方案,同時也提供技術服務,以賦能車企構建自己的AI能力。

    種瓜得瓜,長安UNI-T團隊與地平線用兩年時間打造出了一張智能化的名片,這也開啟了地平線車規級AI芯片前裝量產的元年。

    作為人類社會最為復雜的消費級工業產品,已經誕生了130多年的汽車正經歷著一場“由傳統手機向智能手機”式的轉變,它將誕生一個不亞于“智能手機”的大機會。

    在越來越強大的 AI 芯片、5G 等技術加持下,智能汽車仍會不斷演化,而如何借助人工智能讓汽車更聰明、讓人機交互更自然,將是整個汽車產業鏈思考的焦點。

    作為這個“大轉變”的重要一環,智能座艙的后浪才剛開始翻滾。

    END.

     


     

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