揭秘高hnp视频背后的科技创新与实战应用：深度解析控制技术的前沿发展与应用场景探索，苹果iOS 26将引入“液态玻璃”设计，为20周年纪念版iPhone铺路心智观察所：说芯片无需担忧，任正非战略思想有什么技术底气据证券时报记者不完全统计，今年5月以来，150多家上市公司宣布选举职工董事。
在当今数字化和人工智能飞速发展的时代背景下，控制技术作为实现智能化、自动化的重要手段，其核心竞争力愈发凸显。尤其在视频监控领域，高清晰度、实时性和可操作性对于安全稳定运行的重要性不言而喻。如何通过先进的控制技术和实战应用，为视频监控系统赋能，以应对日益复杂的安防挑战？本文将全方位解读控制技术的前沿发展和应用场景探索。
控制技术的核心基础是数据采集和处理。随着物联网、大数据和机器学习等新兴科技的发展，视频监控设备不断融入各种传感器和网络平台，实现了对环境参数（如温度、湿度、光线强度等）、人体行为（如人体动作、面部表情、声音）以及物体运动状态等的全面感知。这些实时数据被转化为图像和视频流，并存储在存储介质中，以供后续的分析利用。
其中，深度学习算法是视频监控领域的关键技术之一。它通过对大量标注训练数据的学习，能够自动识别并提取视频中的关键特征，构建出复杂的视觉模型。例如，基于深度神经网络的视频分类器可以在摄像头捕捉到的画面中自动识别出特定的场景或目标，并将其分类为静止图像、动态图像、行人、车辆等类别，从而实现精准的视频监控任务。强化学习也在视频监控领域发挥着重要作用。它结合了传统控制理论和机器学习方法，旨在解决视频监控系统的自主决策问题，例如在复杂环境中实现路径规划、避障决策等，极大地提高了视频监控系统的智能化水平。
近年来，控制技术在视频监控领域的实际应用愈发广泛。从智慧城市安防到智能交通管理，再到社区服务、工业生产等领域，视频监控技术正逐步渗透到日常生活的方方面面。例如，在智慧城市的安防建设中，通过部署高清视频监控设备，可以实时监控城市公共区域、重点部位、突发事件等情况，为政府制定合理的城市策略、预防犯罪提供有力支持。而在智能交通管理方面，视频监控系统不仅能够实时监测道路通行情况，还能够通过数据分析和预测，提前预警交通拥堵、交通事故等风险，有效提高交通效率和安全性。
与此控制技术也在推动视频监控系统的实战应用方面取得显著成果。在社区服务中，视频监控系统可以通过安装摄像头和智能终端设备，实现居民日常生活场景的无缝监测。通过实时追踪居民的行为习惯、生活习惯等信息，社区管理员可以更好地了解居民需求，开展有针对性的服务措施，提升社区服务水平和居民生活质量。在工业生产中，视频监控系统则可以帮助企业进行生产过程可视化管理，及时发现生产异常情况，预防故障的发生，保障生产的连续性和稳定性。
控制技术通过数据采集、处理、深度学习和实战应用等方式，为视频监控系统赋能，实现了对复杂多变环境的精确感知、高效决策和精准执行。未来，随着5G、AI、大数据等新技术的应用，控制技术将在视频监控领域的应用将进一步深化，进一步提升视频监控系统的智能化、自动化水平，满足日益增长的安防需求，推动经济社会的持续健康发展。
6 月 9 日消息，据彭博社记者马克・古尔曼在其《Power On》通讯中透露，苹果即将在 2025 年全球开发者大会（WWDC）上发布的 iOS 26 中引入的全新“液态玻璃”设计，可能是为 2027 年 9 月发布的 20 周年纪念版 iPhone 铺路。
古尔曼指出，20 周年纪念版 iPhone 将采用弯曲的玻璃边缘、极窄的边框以及真正的无刘海全面屏设计。这款设备在苹果内部被称为“Glasswing”，其名称灵感来源于一种拥有透明翅膀的蝴蝶。全新的“液态玻璃”设计风格与这款简约、全玻璃材质的 20 周年纪念版 iPhone 相得益彰。
【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。