焯炮：烹饪技艺中的厨房秘密——定义与控制食材烹调过程中的焯烧技巧生动的案例分析，难道不值得我们借鉴吗？，深刻反思的时刻，难道不值得我们从中学习？
关于焯炮，这个词在中国烹饪文化中具有深远的内涵和丰富的含义。作为烹饪技艺的关键要素之一，焯炮在烹饪过程中起着至关重要的作用，它不仅体现在菜肴的色泽、口感和营养价值上，更是一种对食物进行深度加工和处理的方式，旨在提高其内在品质和外在味道。
焯炮的定义主要包含两个层面：一是将食材经过高温水焯，以去除表面杂质和异味；二是通过调整焯水时间、温度和水量等参数，使食材内部达到一定的成熟度和口感，从而达到菜品的嫩滑、酥软或熟透的目的。焯炮的具体操作流程通常包括以下步骤：
1. 准备食材：根据菜品种类和烹饪目的，选择新鲜、健康且适宜焯制的食材，如蔬菜、肉类、豆制品等。洗净切好后，依据需求进行初步处理，如去皮、去骨、去蒂等，以便更好地配合焯炮的使用。
2. 确定焯水时间和温度：焯火是焯炮的核心环节，直接影响到食材的烹饪效果和最终口感。一般来说，焯水的时间需根据食材种类和质地的不同而有所差异。对于大多数蔬菜来说，一般推荐采用5-7分钟的焯水时间，既能保证它们的原汁原味，又能去除表面的浮沫和杂质。而对于肉类、豆制品等需要保持原色和营养成分的食材，焯水时间则应适当延长至10-15分钟，以确保其内部充分熟透，但不破坏其原有的蛋白质和口感。
3. 浸泡焯水溶液：在焯烫食材的也需准备一个热油炒锅，并加入适量的清水。将沸水倒入锅中，待水温降至适当的范围内（通常约为60℃-80℃）时，将清洗干净的食材放入锅中，迅速翻煮约1-2分钟，使食材表面均匀地裹上一层热油。这一步骤是为了防止食材粘连，同时也有助于保持食材的色泽和香气。
4. 调整焯水程度：掌握焯水的程度是焯炮的重要环节，可根据个人口味和具体食材的特点进行调整。一般来说，对于颜色较深的食材，如红萝卜、土豆、南瓜等，焯水时间可以稍微缩短，以避免过熟导致过度变软或变黑。而对于颜色较浅的食材，如菠菜、芹菜、洋葱等，焯水时间可适当延长，以保留其绿色和脆爽的口感。
5. 关注水质：焯水的水质直接影响到焯水的品质和口感。一般来说，选用纯净的自来水或井水为最佳，因为这些水质清洁，含有较少的矿物质和微量元素，能有效去除食材中的腥味和杂质，从而提升焯烫的鲜美度和食物的营养价值。
6. 做好调料准备：焯炮后，还需要根据菜品的口味需求，配入适量的调味品，如生抽、老抽、料酒、食盐等，使菜品的味道更加丰富、和谐。注意，不同的食材和烹饪方法可能需要不同数量和比例的调料，例如肉类和豆制品的焯水前需要先用料酒腌制，蔬菜和水果则可以直接调味。
焯炮作为一种烹饪技艺，它的关键在于巧妙运用焯水的方法和技巧，既能保证食材的原有营养和口感，又能让它们在烹饪过程中展现出独特的魅力和价值。通过科学合理的焯炮操作，不仅可以满足人们对美食的需求，更能提升人们的饮食品质和生活品位，成为一道不可或缺的家庭美食佳肴。
近日，中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室联合软件研究所，推出全球首个基于人工智能技术的处理器芯片软硬件全自动设计系统——“启蒙”。该系统可以实现从芯片硬件到基础软件的全流程自动化设计，在多项关键指标上达到人类专家手工设计水平，标志着我国在人工智能自动设计芯片方面迈出坚实一步。
处理器芯片被誉为现代科技的“皇冠明珠”，其设计过程复杂精密、专业门槛极高。传统处理器芯片设计高度依赖经验丰富的专家团队，往往需要数百人参与、耗时数月甚至数年，成本高昂、周期漫长。随着人工智能、云计算和边缘计算等新兴技术的发展，专用处理器芯片设计和相关基础软件适配优化需求日益增长。而我国处理器芯片从业人员数量严重不足，难以满足日益增长的芯片设计需求。
启蒙1号实物图
启蒙1号和启蒙2号的性能对比
面对这一挑战，“启蒙”系统应运而生。该系统依托大模型等先进人工智能技术，可实现自动设计CPU，并能为芯片自动配置相应的操作系统、转译程序、高性能算子库等基础软件，性能可比肩人类专家手工设计水平。
具体而言，在CPU自动设计方面，实现国际首个全自动化设计的CPU芯片“启蒙1号” ，5小时内完成32位RISC-V CPU的全部前端设计，达到Intel 486性能，规模超过400万个逻辑门，已完成流片。其升级版“启蒙2号”为国际首个全自动设计的超标量处理器核，达到ARM Cortex A53性能，规模扩大至1700万个逻辑门。在基础软件方面，“启蒙”系统同样取得显著成果，可自动生成定制优化后的操作系统内核配置，性能相比专家手工优化提升25.6%；可实现不同芯片和不同编程模型之间的自动程序转译，性能最高达到厂商手工优化算子库的2倍；可自动生成矩阵乘等高性能算子，在RISC-V CPU和NVIDIA GPU上的性能分别提高110%和15%以上。
这项研究有望改变处理器芯片软硬件的设计范式，不仅有望减少芯片设计过程的人工参与、提升设计效率、缩短设计周期，同时有望针对特定应用场景需求实现快速定制化设计，灵活满足芯片设计日益多样化的需求。