揭开SSNI-127的神秘面纱：深海探测器揭示其超凡性能与应用探索，心智观察所：说芯片无需担忧，任正非战略思想有什么技术底气消息称Meta CEO扎克伯格亲自组建AI团队，目标实现“超级智能”在近两个月以来英伟达股价的强劲走势，以及其最新的业绩，已经给出了非常明显的答案。
当谈到深海探测技术时，一个关键的里程碑无疑是SSNI-127的出现。这款名为"海洋深渊望远镜（Deep Sea Optical Imaging Spectrometer）"的深海探测器以其卓越的性能和广泛的应用探索而备受瞩目。SSNI-127是全球最先进的深海光学望远镜之一，能够以极高分辨率和深度分辨率捕捉海底生物、矿物质和构造复杂的图像。
SSNI-127的设计初衷是为了深入研究深海环境，包括海底火山活动、化学成分、生物多样性等未知领域。它的创新之处在于采用了全新的多光谱成像技术和非线性光学系统，使得它能够在不同的波长范围内捕获并分析海水中的各种信息，从而实现对深海世界的全方位、多层次、高精度的观测。
具体来说，SSNI-127的光学系统由两部分构成：一种是光谱分束器，用于将不同波长的光线聚焦到一个特定的区域；另一种是多光谱成像处理器，负责将这些聚焦后的光线进行数据处理和分析，形成高质量的深海影像。这种独特的设计使得SSNI-127在空间尺度下能够同时获取多个光谱通道的信息，如红外、可见光、紫外、X射线以及伽马射线等，极大地拓宽了深海观察的视角和范围。
除了传统的深海地形测量外，SSNI-127还具有广泛的科学用途。例如，通过解析海底岩石的结构特征，研究人员可以了解海底地质演化的历史，预测未来海底地貌的变化趋势；通过监测深海生物群落的分布和种类变化，科学家们可以更好地理解海洋生态系统的功能和稳定性；通过探究海洋化学元素的分布和相互作用，人类对于地球内部物质循环和气候变化等问题的研究提供了新的视角。
SSNI-127的其他优势还包括其高灵敏度和高分辨能力，能够在微小物体上探测到细微的变化，这对于科学研究中的分子生物学、粒子物理学等领域有着重要的意义。SSNI-127也是海洋资源勘探的重要工具，可以帮助我们精确评估海底石油和天然气的储量，为未来的矿产开发提供科学依据。
SSNI-127的深海探测器以其强大的科研能力和广泛的应用前景，为深海探索事业的发展带来了前所未有的可能性。随着科技的进步和人们对深海的认识深化，我们有理由期待SSNI-127在未来在更多领域发挥出更大的作用，为我们揭示更加丰富多样的深海世界提供更多的科学依据和实用价值。
【文/观察者网专栏作者 心智观察所】
华为创始人任正非近日在接受采访时掷地有声：芯片问题无需过分担忧，凭借 “叠加和集群” 等方法，华为的计算能力已能与全球顶尖水平比肩。
在全球半导体竞争白热化、技术封锁步步紧逼的背景下，这番表态如同一剂强心针。面对芯片制程的差距，华为的底气究竟从何而来？
任正非提到的 “叠加和集群”，本质是通过系统级创新弥补单芯片性能的不足。集群计算将多块性能稍逊的芯片通过高效网络连接，协同完成复杂任务，形成强大的整体算力。华为的昇腾 910B 芯片便是例证。昇腾芯片虽在制程上不及国际领先的 3nm 芯片，但通过自研的 CCE 通信协议，构建起高效集群，支持了盘古大模型的训练，整体算力可媲美部分顶级 GPU。
在这种 “以量补质” 的策略运用方面，科技企业不断探索创新。谷歌的 TPU 集群就是一个典型案例。谷歌的 TPU v4 芯片单片性能虽略逊于英伟达 A100，但谷歌凭借 Cloud TPU 集群的强大合力，成功训练出 5400 亿参数的 PaLM 模型。这充分证明，在人工智能等擅长并行处理的任务领域，集群计算的规模效应能够有效弥补单芯片性能上的差距。
华为在算法优化方面同样表现出色。任正非提出的 “用数学补物理” 理念，具体体现在华为采用稀疏计算、模型量化和剪枝等前沿技术手段，降低硬件性能的依赖程度。华为的 MindSpore 框架通过动态图优化和低精度计算，使 AI 训练的计算需求降低了 30% 以上。无独有偶，Meta AI 在 2023 年发布的 LLaMA 模型，借助高效的模型压缩技术，实现了在普通服务器上的良好运行，对传统高性能硬件的优势地位发起挑战。这种软件与硬件协同优化的模式，助力华为在制程相对较低的情况下，依然能达成高效的计算效果。
2021 年天津港的无人化码头运营情况，便是对这一优势的生动诠释。数百块昇腾芯片组成的计算集群，在天津港无人化码头中发挥着 “超级大脑” 的关键作用。其实时处理海量传感器数据，精准指挥无人驾驶集卡和智能吊机。AI 集群的出现，不仅提升效率，降低能耗，也让码头工人不用顶着风吹日晒进行手动调度，从高强度的体力劳动中解放出来。”
华为的底气不仅源于技术，更得益于其开放包容的战略眼光。任正非一直强调 “利用别人先进成果”，这一理念促使华为在全球技术生态中积极作为、灵活应变。即便面临制裁困境，华为依然通过与开源社区以及国际伙伴的深度合作，成功整合各方资源。例如，昇腾芯片与 PyTorch 等主流开源框架实现兼容，有效降低了开发者的迁移成本；Atlas 平台则凭借软硬件的深度协同，构建起独特的竞争力。
6 月 11 日消息，据彭博社报道，meta 首席执行官马克・扎克伯格正在亲自组建一个团队，以实现“超级智能”（superintelligence）目标，即开发出能够超越人类能力的机器。
图源：扎克伯格 Facebook 账号
据报道，扎克伯格对 meta 在人工智能领域的进展感到不满，因此决定亲自出马，与相关领域的专家在其位于加州太浩湖和帕洛阿尔托的住所会面。meta 和扎克伯格本人尚未对相关置评请求作出回应。
据了解，meta 已经开发了多款人工智能工具，并将其接入 Facebook、WhatsApp 等旗下应用，以及其 Ray-Ban 眼镜和聊天机器人中。然而，在竞争激烈的人工智能市场中，ChatGPT 的开发商 OpenAI 一直处于领先地位，而 meta 的 Llama 人工智能模型近期也遭遇了一些挫折。
据彭博社周二报道，扎克伯格计划招聘约 50 名员工，并调整了公司位于门洛帕克总部的布局，将新的人工智能团队安排在其办公室附近。知情人士称，扎克伯格亲自负责这一项目，是因为他对 Llama 4（meta 最新的大型语言模型）的进展感到沮丧。《纽约时报》也确认了该报道的许多细节，并指出 28 岁的初创公司 Scale AI 创始人兼首席执行官 Alexandr Wang 也参与了该项目，meta 正在考虑对其公司进行数十亿美元的投资。
据报道，扎克伯格已经向相关人员表示，这一项目将由 meta 庞大的广告业务提供资金支持。不过，尚不清楚新团队将如何与 meta 现有的人工智能团队协作。
近年来，扎克伯格一直在努力推动 meta 向人工智能巨头转型，但成果好坏参半。随着竞争对手 OpenAI 在技术上取得巨大进步并获得数十亿美元融资，扎克伯格在这一领域的专注度进一步增强。
然而，扎克伯格设定的“超级智能”目标极为雄心勃勃。在人工智能能够超越人类大脑的能力之前，其首先需要具备完成人类所能做的一切事情的能力，即所谓的“通用人工智能”。人工智能研究人员对于何时能够实现这一 AGI 目标存在争议，有人认为还需数年时间，而另一些人则认为我们距离实现该目标还很遥远，甚至根本找不到实现的路径。
尽管如此，当前的人工智能竞赛激烈程度堪比近年来任何一场科技大战。meta 正在与微软支持的 OpenAI 和谷歌母公司 Alphabet 等竞争对手展开激烈角逐，同时还有众多获得大量资金支持的新兴企业，包括埃隆・马斯克的 xAI 和 Anthropic 等。苹果虽然起步较慢，但本周也宣布了其自家的一些人工智能发展成果。
许多科技行业领导者，包括扎克伯格在内，都认为人工智能对其业务构成了生存威胁。meta 试图通过将 Llama 开源来实现差异化，这是一种免费使用的人工智能模型，旨在成为全球大部分人工智能的基础（类似于人工智能领域的安卓系统）。