关心前沿科技的各位小伙伴们，周五好！
两个星期转眼过去，赛老师我又来了！又是我们一起来看这周最热前沿科技新闻的时候了！想要最早预见未来？赶紧上车，一起到最接近未来的世界里看看吧。
废话不多说，我们进入本周的前沿技术“大锅烩”！
碳纳米管芯片再获进展，成功造出16位处理器
昨天，来自MIT的Gage Hills等人今天在Nature发表论文，报告了碳纳米管芯片制造领域的一项重大进展：一个完全由碳纳米晶体管构成的16位微处理器“RV16X-NANO”。这是迄今为止用碳纳米管制造的最大的计算机芯片。
几十年来，电子技术的进步一直由硅晶体管尺寸的不断缩小而推动。然而，硅晶体管缩小变得越来越困难，现在的收益正在递减。寻找新的材料来替代硅制作7nm以下的晶体管，一直是芯片制造行业的巨大挑战，而碳纳米管复合材料被认为是其中一种较好的选择。
碳纳米管被寄予替代硅的厚望与其本身的特性息息相关。
碳纳米管是由单层碳原子卷成管状的碳材料，导电性能极好。碳纳米管的直径可以根据工艺的不同制成几纳米到几十纳米长；管壁厚度更小，根据壁层碳原子数量不同，碳纳米管可以分为单壁碳纳米管和多壁碳纳米管；在同样集成度的情况下，碳纳米管芯片比硅元器件体积更小。
其次，碳材料具有多种同素异形体，除了碳纳米管以外，还有人们熟知的金刚石、石墨、富勒烯、活性炭等等。其导电性质强烈地依赖于结构，可以由绝缘体转变为半导体、由半导体变为导体。
现有的晶体管在导电过程中无可避免地会产生漏电流，漏电会导致发热，而碳纳米管可以避免这一问题，故而能效相对较高。从理论上讲，碳纳米管芯片的能量利用率有望超过现有芯片的能效比（60%至70%）。
从理论上讲，采用碳纳米管的芯片可以比硅基芯片在速度和功耗上有5-10倍优势，但现在困难的是如何把碳纳米管做成场效应晶体管，而且还要保证它的优势。
开发这款处理器的研究人员在6年前，曾开发了一款178个碳纳米管晶体管（CNFET）芯片，当时只能处理一个bit的数据。相比之下本次开发的16位处理器内部有14000个碳纳米管晶体管。
重要的是，这块新芯片这块芯片背后是一系列的碳纳米管芯片制造技术创新。如DREAM（designing resiliency against metallic CNTs，设计抗金属性的碳纳米管）、RINSE技术（removal of incubated nanotubes through selective exfoliation，通过选择性去角质的办法去除培养中的纳米管）、MIXED（metal interface engineering crossed with electrostatic doping，金属界面工程与静电掺杂交叉）等等。
这一款芯片的完成目前还不意味着碳纳米管芯片走向实用化，但从目前的发展速度来看，这一发展方向似乎正在从假设变成可能成真的现实。
Gartner发布2019新兴技术成熟度周期曲线
2019版新兴技术成熟度周期曲线
本周四，Gartner发布了全新的年度新兴技术成熟度周期曲线（Hype Cycle for Emerging Technologies）。作为一个全球科技行业的一个年度指向标，Gartner一直都能很好地预测各种前沿科技赛道的发展趋势。
曲线被分为5个阶段：科技诞生的促动期 (Technology Trigger)、过高期望的峰值（Peak of Inflated Expectations、泡沫化的底谷期 (Trough of Disillusionment)、稳步爬升的光明期 (Slope of Enlightenment)、实质生产的高原期 (Plateau of Productivity)。
跟2018年的成熟度周期曲线相比，这次的新曲线中，相应的技术赛道更加集中在前两个阶段，即将进入“泡沫化的底谷期”的技术也只有“下一代存储”、“3D感应摄像头”、“L4自动驾驶”这三项。“稳步爬升的光明期”、“实质生产的高原期”这两个阶段再次放空。
其中，目前处于“过高期望的峰值”的行业包括“图像分析”、“5G”、“生物芯片”、“AI平台即服务”、“端侧数据分析”、“L5自动驾驶”、“低轨道卫星网络”、“端侧AI”、“具有可解释性的AI”等。
2015版新兴技术成熟度周期曲线
2016版新兴技术成熟度周期曲线
2017版新兴技术成熟度周期曲线
2018版新兴技术成熟度周期曲线
这种新技术趋势集中在前两个阶段的情况已经持续了好几年，侧面反映了目前人类整体科技发展的一个潜在规则——新技术越来越难走向成熟，最终造福人类。
面对这种科技发展潜在门槛的提升，解决方法唯有继续在前沿科技领域投入更多人力物力，直到其他科技发展主线的出现。
旷视递交IPO资料，人工智能终于迎来上市
上周日晚间，旷视科技在港交所递交IPO招股书。按照目前的时间节点来看，，一旦旷视成功上市，它将成为在香港和全球首家上市的真正的人工智能企业。
有资深二级市场专家表示，旷视上市的意义还是十分重大，关键在于：这是二级股票市场首次对于一级市场AI项目进行价格锚定，会真正影响和决定以后人工智能等硬科技项目在一级市场的估值水平。
很多人工智能领域的独角兽公司都经历了比较“疯狂”的估值赛跑，相比高涨的估值，它们的收入和净利润数额还比较小，能否撑起它们的估值其实一直是个疑问。这一次旷视如果能够完成上市，那么二级市场对于旷视的股价反馈就将会直接成为整个行业的参考。
自2011年成立以来，旷视7年来已融资9轮，总融资约74.6亿。
旷视招股书显示，2016年、2017年与2018年，旷视科技营业收入分别为人民币0.678亿元、3.13亿元、14.27亿元，2016年至2018年的复合年增长率为358.8%。
亏损方面，2016-2018年旷视亏损额分别为人民币3.43亿元、7.58亿元和33.52亿元，亏损持续扩大。旷视2019年上半年收入为人民币9.49亿元，2019年上半年亏损高达人民币52.002亿元。旷视方面称，主要是由于优先股的公允价值变动及持续的研发投资。
此外，阿里巴巴通过淘宝中国，间接合共持有已发行在外股份的14.33%。蚂蚁金服透过全资子公司API，间接持有已发行在外股份的15.1%。因此，阿里系在旷视科技的股权占比已经达到29.43%。
阿里平头哥发布AIoT芯片平台“无剑”，欲引领芯片开发新模式
本周四，阿里旗下的芯片公司“平头哥”在上海发布重磅产品——SoC芯片平台“无剑”。
据官方介绍，无剑是面向AIoT时代的一站式芯片设计平台，能够帮助芯片设计企业将设计成本降低50%，设计周期压缩50%。作为系统芯片开发的基础共性技术平台，无剑由SoC架构、处理器、各类IP、操作系统、软件驱动和开发工具等模块构成，能够承担AIoT芯片约80%的通用设计工作量，让芯片研发企业专注于剩余20%的专用设计工作，降低系统芯片的研发门槛，提高研发效率和质量，让定制化芯片成为可能。
据第三方预测，2025年全球联网的IoT设备将超过400亿台，其中80%需要AI加持。AIoT市场的强应用驱动和场景碎片化等特征，势必催生小批量、定制化的芯片设计需求。通用芯片时代的芯片设计方法成本投入高、设计周期长，很难应对未来定制化特色化产品挑战。
这种小型化、碎片化的需求，需要整个产业特别灵活地进行合作，但同时又要兼顾整个产业的生态融合。传统的半导体业中虽然有部分公司也在进行灵活开发的尝试，但是截至目前并没有形成太大的影响力。
而阿里本身作为中国的互联网巨头，则在一定程度上主宰了目前国内消费者的使用入口和场景。例如一直被认为是智能家居重要入口的智能音箱领域，阿里自己的“天猫精灵”销售量一直名列前茅。
这次的“无剑”，额也可以视为阿里对于整个物联网应用领域更大的野心。不仅要在应用、软件乃至云端领域取得优势，更要和硬件更紧密的结合起来。这种“大蓝图”的规划，有机会实现最系统化的生态和优化，为最终的使用者带来更好的使用体验
巨头齐聚世界AI大会，听听他们都说了啥
2019世界人工智能大会本周四在上海开幕，CMU计算机学院院长Tom Mitchell、马化腾、沈向洋和汤晓鸥等一众AI大咖发表了演讲。
CMU计算机学院院长Tom Mitchell：
我们现在进入到一个新的时代，我们看到不仅是计算机达到人类的感知程度，它甚至还能超过人的感知程度。比如在医疗领域里，计算机可以观察皮肤上的一个症状，可以确定它是否为皮肤癌，甚至比皮肤科的专家还要厉害。
第二个领域，是人类自然语言的处理能力。其中一个共同原因就是自然语言感知已经达到了一定水平，研究人员已经输入了大量的文本给计算机，机器通过学习这些文本已经训练出了很实用的神经网络。
在未来，人们可以买带有照相机、喇叭，甚至有计算机、以及机器学习能力的灯泡。这样的灯泡，价格可能是目前的两倍，但是有手机的功能。
对于每个国家来说，在这些双赢的应用场景中，一个理性的战略不仅是要允许合作，而且要推动合作，并进行分享。比如在国际上分享医疗数据，分享算法，分享一些非常硬核的工程研究，来加速人工智能的发展，从而提高所有人的生活质量。
腾讯创始人马化腾：
AI向着人类智慧继续靠近，从专才向通才发展，实现从专用人工智能向通用人工智能跨越式发展，这是下一个阶段的必然趋势。
虚拟世界作为真实世界的模拟和仿真一直是检验和提升AI能力的试金石，而复杂的虚拟环境被业界认为攻克AI的难题。如果AI能学会在模拟真实世界的虚拟游戏中和人一样进行快速分析决策和行动，那么AI就能够执行更加困难和更加复杂的任务。
人工智能发展将会给我们带来以AI+为标志的普惠型智能社会，我国发展人工智能产业前景看好，人工智能智能产业规模未来10年将进入高速增长期。目前AI与各行业结合形成的智慧制造、智慧医疗、智慧安防、智慧交通、智慧零售等全方位行业解决方案正在全国落地生根。
微软AI掌舵人沈向洋：
人工智能虽然已经能将很多不可思议的事情变成现实，但是同时我们也需要认真思考技术进步给我们带来的社会影响，以及因此将要面对的种种挑战，比如隐私和造假问题。
为什么这个问题如此重要？汽车的发展是一个很好的启示。随着汽车的普及，高速公路交通事故带来的伤亡不断攀升，1968年美国通过立法要求所有机动车必须安装安全带，但是真正要求驾驶者扣好的法规1984年才在纽约出台。今天我们是人工智能的发明者，我们绝对不可能也不应该等到80年以后才为人工智能补上一条'安全带'。
目前已经有包括中国公司在内近一百家全球企业加盟，共同研究分享和推广人工智能的最佳实践。多国政府政府相继出台了人工智能伦理道德准则。
但仅仅只是制定出准则远远不够，要真正解决现实世界中的诸多挑战，还要以身作则，积极实践。因此微软内部成立了人工智能伦理道德委员会，由工程师、科学家、律师和公司领导组成，负责对微软内部与人工智能伦理道德相关事宜进行探讨和评估。
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