月份: 2019 年 12 月

加強中國售後服務，特斯拉將增設維修中心及充電站

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美國電動車龍頭特斯拉（Tesla）上海超級工廠即將啟動量產，為進一步扎根中國市場，特斯拉計劃在中國加強原廠服務，將維修保養中心的數量增加 1 倍，於全國新增約 100 座充電站，並重新整修展示中心，希望藉此擴大銷售。

路透社報導，根據該報看到的文件，特斯拉計劃在未來幾個月內，將旗下維修保養中心的數量從 29 間增加到 63 間，並將快速充電站的數量提升 39%，達到 362 座。

特斯拉中國區總經理王浩向路透社表示：「擴大服務網路，對於提高客戶信心至關重要。」他並提到，明年公司將以更快的速度，在全中國增設更多充電站。

為提升中國的銷售業績，特斯拉斥資 20 億美元，在上海投資興建超級工廠（Gigafactory），為第一座海外工廠，預計於今年 12 月底展開大規模量產。

特斯拉表示，在初期階段，上海超級工廠預計週產量可達 3,000 輛 Model 3。根據研究公司 LMC Automotive 的數據，這是今年中國 Model 3 每月銷量的近 4 倍。

路透社、矽谷《水星報》（Mercury News）日前報導，特斯拉 10 月 29 日向美國證券交易委員會（SEC）提交的文件顯示，今年第 3 季，特斯拉在中國的銷售額成長 64%，達到 6.69 億美元。

中國為全球最大電動車市場，但受政府削減補貼、經濟放緩影響，使得銷量逐漸下滑。據中國汽車工業協會（China Association of Automobile Manufacturers，CAAM）10 月 14 日公布，包括混合動力車和純電動車在內的新能源車，今年 9 月銷量比去年同期大減 34.2%，較 8 月跌幅（15.8%）進一步擴大。

系統報價，6 日特斯拉股價上漲 2.95%，收 326.58 美元，年初以來累計下跌 1.87%，遠遜於大盤標普 500 指數同期間上漲 22.73%。

（本文內為由  授權使用；首圖來源： CC BY 2.0）

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未來冰箱製冷可能只需“扭一扭”

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　　更加高效、節能、綠色、便攜的製冷方式是人類不懈探索的方向。近日，在線出版的《科學》（Science）雜誌刊文，報道了中美科學家聯合研究團隊發現的一種柔性製冷新策略——“扭熱製冷”。研究團隊發現，改變纖維內部的捻度可以實現降溫。由於製冷效率更高、體積更小且適用於多種普通材料，基於該技術製成的“扭熱冰箱”也變得前景可期。

　　這項成果來自於南開大學藥物化學生物學國家重點實驗室、藥學院、功能高分子教育部重點實驗室劉遵峰教授團隊與美國德克薩斯州立大學達拉斯分校教授、南開大學楊石先講座教授雷·鮑曼（Ray H.Baughman）團隊的合作研究。

　　降低溫度一“扭”就行

　　根據國際製冷研究機構的數據統計，目前世界上使用空調和冰箱製冷消耗的電能約佔全球電能損耗的 20%。如今被廣泛應用的空氣壓縮原理製冷，其卡諾效率一般低於 60%，傳統冰箱製冷過程釋放出的氣體正在加劇地球變暖。隨着人類對製冷需求的增加，探索新型製冷理論和方案，進一步提高製冷效率，降低成本並減小製冷設備的尺寸，成為當務之急。

　　天然橡膠拉伸會發熱，縮回后溫度會降低，這種現象叫“彈熱製冷”，早在 19 世紀早期就已經被發現。但是，要得到較好的製冷效果，需要預先將橡膠拉伸至自身長度的 6 到 7 倍，然後縮回去。這意味的製冷需要很大的體積。而且，目前“彈熱製冷”的卡諾效率比較低，通常只有約 32%。

　　而通過“扭熱製冷”技術，研究人員將纖維狀的橡膠彈性體拉長一倍（100% 應變），之後把兩端固定，從一端旋轉加捻，使其形成一種超螺旋結構。隨後快速解捻，橡膠纖維的溫度降低 15.5 攝氏度。

　　“這一結果高於使用‘彈熱製冷’技術的降溫：拉長 7 倍的橡膠收縮降溫為 12.2 攝氏度。而如果既把橡膠加捻又伸長，然後同時釋放，該‘扭熱製冷’降溫可達 16.4 攝氏度。”劉遵峰說，獲得相同降溫效果的情況下，“扭熱製冷”的橡膠體積僅為“彈熱製冷”橡膠的七分之二，其卡諾效率卻可達 67%，遠高於空氣壓縮原理製冷。

　　釣魚線、紡織線也能製冷

　　研究人員介紹，橡膠作為“扭熱製冷”材料，還有很多空間可以改進。比如，橡膠質地較軟，需要捻很多圈才能獲得比較明顯的降溫，其傳熱速度較慢，還需要考慮材料的反覆使用、耐久性等問題。因此，探索其他“扭熱製冷”材料成為研究團隊的一個重要突破方向。

　　“有趣的是，我們發現，‘扭熱製冷’方案也適用於釣魚線、紡織線。之前，人們並沒有意識到這些普通的材料可以用來進行製冷。”劉遵峰說。

　　研究人員先將這些剛性高分子纖維加捻並形成螺旋結構。拉伸該螺旋可以升溫，螺旋縮回后溫度降低。

　　實驗發現，使用“扭熱製冷”技術，聚乙烯編織線可以產生 5.1 攝氏度的降溫，而直接拉伸並釋放該材料卻幾乎觀察不到溫度變化。“這種聚乙烯纖維的‘扭熱製冷’原理是在拉伸—收縮過程中，螺旋內部捻度降低，從而導致能量的變化。”劉遵峰說，這些比較堅硬的材料，比橡膠纖維更為耐久，而且在拉伸很短的情況下，降溫幅度也超過橡膠。

　　研究人員還發現，將“扭熱製冷”技術應用於強度更大、傳熱更快的鎳鈦形狀記憶合金時，製冷效果更佳，且只需較低的捻度，就會獲得比較大的降溫。

　　例如將四根鎳鈦合金絲放在一起加捻，解捻后最大降溫可達 20.8 攝氏度，整體平均降溫也可達到 18.2 攝氏度。“這要略高於使用‘彈熱製冷’技術獲得的 17.0 攝氏度降溫。一個製冷周期，只需要 30 秒左右。”劉遵峰說。

　　新技術未來可用於冰箱

　　基於“扭熱製冷”技術，研究人員製作了一個冰箱模型，可對流動的水進行降溫。他們使用三根鎳鈦合金絲作為製冷材料，每厘米旋轉 0.87 圈，可以獲得 7.7 攝氏度的降溫。

　　“這項發現距離‘扭熱冰箱’的商業化依然有很長的路要走，機遇與挑戰並存。”雷·鮑曼說。劉遵峰認為，該研究發現的這種新型製冷技術，為製冷領域擴充了一個新的板塊。將為降低製冷領域能源損耗提供一種新的途徑。

　　“扭熱製冷”中的另外一個特殊現象是纖維不同部位呈現不同的溫度，這是由於纖維加捻產生的螺旋沿纖維長度方向的周期性分佈所致。研究人員將鎳鈦合金絲表面塗上熱致變色塗料，可以製成“扭熱製冷”變色纖維。在加捻和解捻的過程中，該纖維會發生可逆的顏色變化。“它可用作新型傳感元件，對纖維捻度進行遠程光學測量。比如，通過使用肉眼觀察顏色的變化，就可以知道遠處的材料轉了幾圈，這是一種非常簡易的傳感器。”劉遵峰說，基於“扭熱製冷”原理，一些纖維也可用於智能變色織物。

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黃奇帆：中國央行可能為世界首個推出数字貨幣的央行

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　　作者：遠洋

　　IT 之家 10 月 28 日消息據騰訊新聞《一線》報道，10 月 28 日，中國國際經濟交流中心副理事長黃奇帆在首屆外灘金融峰會上表示，人民銀行對於 DCEP 的研究已經有五六年，我認為已趨於成熟。中國人民銀行很可能是全球第一個推出数字貨幣的央行。

　　黃奇帆表示，中國央行推出的数字貨幣是基於區塊鏈技術做出的全新加密电子貨幣體系，將採用雙層運營體系，即人民銀行先把 DCEP 兌換給銀行或者是其他金融機構，再由這些機構兌換給公眾。DCEP 的意義在於它不是現有貨幣的数字化，而是 M0 的替代。它使得交易環節對賬戶依賴程度大為降低，有利於人民幣的流通和國際化。同時 DCEP 可以實現貨幣創造、記賬、流動等數據的實時採集，為貨幣的投放、貨幣政策的制定與實施提供有益的參考。

　　以下為演講全文：

　　数字化重塑全球金融生態

　　——在 2019 外灘金融峰會上的演講

　　（黃奇帆，2019 年 10 月 28 日）

　　各位嘉賓、各位朋友：

　　很高興受邀參加 2019 年外灘金融峰會。今天談談我對数字化的理解以及数字化如何顛覆全球金融生態。

　　一、数字化的構成與顛覆性作用

　　数字化主要包含大數據、雲計算、人工智能以及區塊鏈技術。而這幾者之間的關係，如果將数字化平台用人來類比：互聯網、移動互聯網以及物聯網就像人類的神經系統，大數據就像人體內的五臟六腑、皮膚以及器官，雲計算相當於人體的脊樑。沒有網絡，五臟六腑與和脊樑就無法相互協同；沒有雲計算，五臟六腑無法掛架；而沒有大數據，雲計算就是行屍走肉、空心骷髏。有了神經系統、脊樑、五臟六腑、皮膚和器官之後，加上相當於靈魂的人工智能——人的大腦和神經末梢系統，基礎的数字化平台就已經成型了。而區塊鏈技術，就像更先進的“基因改造技術”，從基礎層面大幅度的提升大腦反應速度、骨骼健壯程度、四肢操控靈活性。数字化平台在區塊鏈技術的幫助下，基礎功能和應用將得到顛覆性改造，從而對經濟社會產生更強大的推動力。

　　数字化之所以能夠顛覆傳統，就在於它所擁有的五全基因：全空域、全流程、全場景、全解析和全價值。所謂“全空域”是指：打破區域和空間障礙，從天到地，從地上到水下、從國內到國際可以泛在的連成一體；所謂“全流程”是指：關係到人類所有生產、生活流程中每一個點，每天 24 小時不停地信息積累；所謂“全場景”是指：跨越行業界別，把人類所有生活、工作中的行為場景全部打通；所謂“全解析”是指：通過通過人工智能（AI）的收集、分析和判斷，預測人類所有行為信息，產生異於傳統的全新認知、全新行為和全新價值；而所謂“全價值”是指：打破單個價值體系的封閉性，穿透所有價值體系，並整合與創建出前所未有的、巨大的價值鏈。

　　数字化具有的五全基因與任何一個傳統產業鏈結合起來，就會形成新的經濟組織方式，從而對傳統產業產生顛覆性的衝擊。與工業製造相結合時，就形成工業製造 4.0；與物流行業相結合，就形成智能物流體系；與城市管理相結合，就形成智慧城市；與金融結合，就形成金融科技或科技金融。在與金融相結合的過程中，数字化擁有的海量信息、計算能力、共識機制，可以大幅度的提高金融服務的效率、安全性，降低金融機構運營成本、壞賬率和風險。

　　二、数字化與金融結合帶來的變革

　　数字化擁有的五全基因與金融碰撞以後，重塑了全球的金融生態。主要體現在以下四個方面。

　　（一）顛覆全球個人支付方式

　　在数字化浪潮來臨之前，我國個人支付主要通過紙幣、儲蓄卡、信用卡來完成。2002 年，在合併了全國銀行卡信息交換總中心和 18 家城市（區域）銀行卡網絡服務分中心的基礎上，我國組建了銀聯公司。銀聯創立之後，自主建成銀行卡跨行交易清算系統，推廣了統一的人民幣銀行卡標準，在傳統支付領域發展迅速，促進了經濟社會不斷進步。但在創新支付領域如互聯網支付、手機支付、二維碼支付等方面進展緩慢。

　　隨着我國移動互聯網領域的技術進步與應用普及，基於手機的支付方式走進了生活的每個角落，新的支付已經佔據主流地位。以支付寶、微信支付為代表的移動支付已經覆蓋 14 億人。從線上到線下，從家庭日常水電氣話費支付到交通、旅遊、酒店、餐飲，移動支付憑藉其高效便捷的支付體驗，打破了傳統支付方式在空間上、時間上的局限性。2018 年中國移動支付規模約 39 萬億美元，而美國則是 1800 億美元，差距達到數百倍。我國的电子支付系統已經全球領先。如今，有中國人的地方就有移動支付。在歐美、日韓、東南亞等全球數十個國家和地區的線下商戶門店，支付寶、微信支付的範圍幾乎可以涵蓋餐飲、超市、便利店、主題樂園、休閑等各類吃喝玩樂消費場景。

　　移動支付使得個人的資金往來信息沉澱下來成為信用數據，使得企業在業態層面有了極大的創新——所有權與使用權分離。這就是共享單車、共享辦公等共享業態能夠出現並蓬勃發展的基礎。企業在銷售商品或服務時，不再需要賣掉所有權，而只需要賣掉某一個時段的使用權。未來，共享傢具、共享工具、共享智力等各類共享業態在移動支付的助推下，將迎來更大的發展機遇。

　　隨着區塊鏈技術在金融領域的逐步滲透，個人跨境轉賬的底層技術實現方式也開始被改寫。過去，個人跨境轉賬需要跨越支付機構、銀行和國際間結算網絡，整個過程由於串行處理而效率低下。而現在，區塊鏈技術可以作為支付機構與商業銀行之間的接口技術。跨境匯款中的多方通過區塊鏈技術將匯款報文傳遞給各參与方，從而實現多方協同信息處理，將原本機構間的串行處理并行化，提高信息傳遞及處理效率。

　　但是，在新的支付方式高速發展的同時，也要尊重人對支付方式的選擇性。隨着移動支付的普及，部分商家開始熱衷於“無現金”，拒收現金的現象也隨之增多。根據《中華人民共和國人民幣管理條例》，任何單位和個人不得以格式條款、通知、聲明、告示等方式拒收人民幣。拒收現金的行為不僅損害消費者的合法權益，從長遠看還會危及金融安全。同時，由於移動支付的基礎是電力設施、數據中心、網絡系統，一旦發生意外如地震、斷電、人禍導致移動支付無法使用，將會給社會帶來嚴重後果。

　　（二）重塑貿易清結算體系

　　在数字化時代，不僅需要改變個人支付方式，企業間、國家間的支付結算方式也需要進行重塑。企業在開展國際貿易外匯結算時，會面臨是兩國貨幣直接支付結算，還是以美元為中間價結算的問題。在人民幣跨境支付系統（CIPS）上線之前，人民幣跨境清算高度依賴美國的 SWIFT（環球同業銀行金融電訊協會）系統和 CHIPS（紐約清算所銀行同業支付系統）。SWIFT 成立於 1973 年，為金融機構提供安全報文交換服務與接口軟件，覆蓋 200 余個國家，擁有近萬家直接與間接會員，目前 SWIFT 系統每日結算額達到 5 萬億至 6 萬億美元，全年結算額約 2000 萬億美元。CHIPS 是全球最大的私營支付清算系統之一，於 1970 年建立，由紐約清算所協會經營，主要進行跨國美元交易的清算，處理全球九成以上的國際美元交易。SWIFT 和 CHIPS 彙集了全球大部分銀行，以其高效、可靠、低廉和完善的服務，在促進世界貿易的發展、加速全球範圍內的貨幣流通和國際金融結算、促進國際金融業務的現代化和規範化方面發揮了积極的作用。

　　但是高度依賴 SWIFT 和 CHIPS 系統存在一定風險。首先，SWIFT 和 CHIPS 正逐漸淪為美國行使全球霸權，進行長臂管轄的金融工具。從歷史上看，美國藉助 SWIFT 和 CHIPS 系統發動了數次金融戰爭。2006 年，美國財政部通過對 SWIFT 和 CHIPS 的數據庫進行分析，發現歐洲商業銀行與伊朗存在資金往來，美國隨即以資助恐怖主義為借口，要求歐洲 100 多家銀行凍結伊朗客戶的資金，並威脅將為伊朗提供金融服務的銀行列入黑名單。隨後全球絕大部分銀行斷絕了和伊朗金融機構的所有業務往來，伊朗的對外金融渠道幾乎被徹底切斷。2014 年烏克蘭危機中，美國除了聯合沙特將石油價格腰斬外，更威脅將俄羅斯排除在 SWIFT 系統之外，隨後俄羅斯盧布大幅貶值，經濟受到嚴重負面影響。其次，SWIFT 是過時的、效率低下、成本極高的支付系統。SWIFT 成立 46 年以來，技術更新緩慢，效率已經比較低下，國際電匯通常需要3-5 個工作日才能到賬，大額匯款通常需要紙質單據，難以有效處理大規模交易。同時 SWIFT 通常按結算量的萬分之一收取費用，憑藉垄斷平台獲得了巨額利潤。

　　所以說，在當前数字化浪潮的大趨勢下，依託技術更新緩慢、安全性難以保證的 SWIFT 和 CHIPS 系統是沒有前途的。在大數據平台、區塊鏈技術的驅動之下，構建形成一個新的清結算網絡已經成為當前許多國家的共識。區塊鏈技術具有去中心化、信息不可篡改、集體維護、可靠數據庫、公開透明五大特徵，在清結算方面有着透明、安全、可信的天然優勢。目前全球已有 24 個國家政府投入並建設分佈式記賬系統，超過 90 個跨國企業加入到不同的區塊鏈聯盟中。歐盟、日本、俄羅斯等國正在研究建設類似 SWIFT 的國際加密貨幣支付網絡來取代 SWIFT，越來越多的金融機構和區塊鏈平台正在通過區塊鏈試水跨境支付，用實際行動繞開 SWIFT 和 CHIPS 全球支付體系。

　　（三）改革全球貨幣發行機制

　　貨幣是國家與國家、地區與地區、人與人之間發生社會關係、交換關係所必不可少的媒介。原始社會沒有貨幣，通過皮毛、貝殼等稀缺的物質來進行交換，但交換的媒介始終無法統一，制約了生產力的發展。農業社會開始以黃金、白銀或銅幣等的貴金屬作為貨幣中介。工業社會後，商品價值量越來越大，用黃金等貴金屬作為貨幣難以承載巨大的交易規模，紙幣隨之出現。上世紀 80 年代，貨幣的电子化越來越發達，电子錢包、信用卡、儲記卡、手機支付迅猛發展。時至今日，以比特幣、Libra、央行数字貨幣為代表的数字貨幣開始出現，貨幣迎來了数字化時代。

　　那麼貨幣發行的基礎是什麼呢？以前貨幣依靠金、銀等貴金屬作為錨定物。20 世紀 70 年代布雷頓森林體系瓦解以後，貨幣發行的基礎變成了與國家主權、GDP、財政收入相掛鈎的國家信用。美國憑藉強大的軍事、經濟，通過美元垄斷了全球石油美元結算和大部分國際貿易結算，美元成為了事實上的“全球貨幣”。

　　然而依賴主權信用發放的貨幣也面臨貨幣超發等問題。1970 年，布雷頓森林體系解體之前，全球基礎貨幣總量（央行總資產）不到 1000 億美元；1980 年，這一数字大約是 3500 億美元；1990 年，這一数字大約是 7000 億美元；2000 年，這一数字大約是 1.5 萬億美元；2008 年，這一数字變成了 4 萬億美元；到 2017 年底，這一数字是 21 萬億美元。尤其是近 10 年來，美國為了擺脫金融危機，通過國債投放貨幣來刺激經濟發展，導致政府債務總量從 2007 年的 9 萬億美元上升到 2019 年的 22 萬億美元，已經超過美國 GDP。如果美國債務持續攀升，到期債務和利息消耗完全部的財政收入，美國沒有信用再發國債，融資能力將會減弱，一次新的全球金融危機將不可避免。

　　如何改變貨幣超發的局面？在金本位崩潰之後，世界各國一直沒有很好解決這一問題。雖然有學者提出回歸金本位的呼籲，但受限於黃金儲量，回歸金本位顯然不太現實。在数字時代，有部分企業試圖通過發行比特幣、Libra 挑戰主權貨幣，這種基於區塊鏈的去中心化的貨幣脫離了主權信用，發行基礎無法保證，幣值無法穩定，難以真正形成社會財富。本人不相信 Libra 會成功。對主權國家來講，最好的踐行貨幣國家發行權的辦法是由政府和中央銀行發行主權数字貨幣。在全球央行發行主權数字貨幣的過程中，除了要提高便捷性、安全性之外，還要制定一種新的規則，使得数字貨幣能夠與主權的信用相掛鈎，與國家 GDP、財政收入、黃金儲備建立適當的比例關係，通過某種機制，遏制濫發貨幣的局面。

　　目前我國央行推出的数字貨幣（DCEP）是基於區塊鏈技術推出的全新加密电子貨幣體系。DCEP 將採用雙層運營體系，即人民銀行先把 DCEP 兌換給銀行或者是其他金融機構，再由這些機構兌換給公眾。DCEP 的意義在於它不是現有貨幣的数字化，而是 M0 的替代。它使得交易環節對賬戶依賴程度大為降低，有利於人民幣的流通和國際化。同時 DCEP 可以實現貨幣創造、記賬、流動等數據的實時採集，為貨幣的投放、貨幣政策的制定與實施提供有益的參考。人民銀行對於 DCEP 的研究已經有五六年，我認為已趨於成熟。中國人民銀行很可能是全球第一個推出数字貨幣的央行。

　　（四）提高產業鏈運營效率

　　5G 時代，除了消費电子產品如手機、平板、筆記本電腦之外，智能家居、汽車乃至工業製造設備等各類終端都能夠智能化並接入到互聯網中。数字平台將進一步進化為萬物互聯平台，帶動人類的互聯網產業從 to C 型的消費類互聯網發展為 to B 型的產業類互聯網。其中，科技金融可以連接數據平台、金融企業、產業鏈上下游，幫助各方優化配置資源、提高運行效率以及降低運行成本。

　　科技金融的發展形式有兩種。一種是“互聯網+金融”，有條件的数字化平台公司，圍繞自身產業鏈籌建非銀金融機構，獨立發展金融業務。另一種是“金融+互聯網”，金融企業根據產業鏈發展需要構建数字化平台。前幾年經濟有些脫實向虛，許多工商業企業、非金融企業熱衷於跨界運作，申請各類金融牌照；各種金融機構熱衷於集團化、全牌照，以至於金融業槓桿疊加、風險累積、亂象叢生。目前，金融業正在按中央部署進行去槓桿、防風險、加強新形勢下資管業務、跨界業務的整頓。

　　未來，数字化平台下的非銀金融機構出路在哪裡？我認為最合理、最有前途的模式是数字化平台與各類金融機構的有機結合，形成数字金融體系。各類機構在其中各盡所能、各展所長。数字化平台連接產業鏈上下游企業，掌握真實的交易信息，可以與各類金融機構合作，為供應鏈上成千上萬的原材料、加工、分銷企業提供融資、貿易、資產交易等金融服務。在這個過程中，只要数字化平台把控好資金來源、槓桿比率，就能大幅度降低風險，獲得合理的利潤，還能有效發揮普惠金融功能。

　　最後，我簡單總結一下今天跟大家分享交流的內容：當今時代是一個数字化時代，技術革新和数字化經濟的全面興起，讓科技由最初的工具角色轉變成驅動金融變革的中堅力量。数字化的五全基因與金融業不斷碰撞融合，不僅改變了個人間、企業間、國家間的清結算方式及主權貨幣發行機制，還大幅提升了產業鏈運營效率，帶來了整個經濟社會的發展和人類的進步。展望未來，量化投資和智能投顧、人工智能定價和理賠核算、金融雲服務、區塊鏈存證等新金融業態正不斷進化，將引領金融業進入一個全新的時代。

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長征五號遙三火箭運抵海南文昌

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　　10 月 27 日，由國家航天局牽頭組織研製的長征五號遙三運載火箭安全運抵海南文昌清瀾港。火箭完成一系列裝配和測試工作后，將擇機在中國文昌航天發射場實施發射任務。

　　由中國衛星海上測控部所屬遠望 21 號、22 號船組成的火箭運輸船隊於 10 月 22 日從天津港啟航，經過 5 晝夜航行，經受住了複雜海況環境考驗，安全抵達海南文昌清瀾港碼頭。隨後，火箭將通過公路運輸方式，分段運送至中國文昌航天發射場，並按照計劃開展發射場飛行任務各項準備工作。 

　　來源：國家航天局

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大話設計，沒有模式—通用權限設計與實現

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當代碼寫多了，總有些是經驗，但經驗是什麼呢？if…else用的次數比別人多？顯然不是。有些超棒的設計可以謂之經驗！

功能權限

網絡上流行的經典的權限設計是【主體】- 【領域】 – 【權限】( who、what、how問題原型 ) 的設計思想，其中：

【主體】可以是用戶，可以是角色，也可以是一個部門

【領域】可以是一個模塊，可以是一個頁面，也可以是頁面上的按鈕

【權限】可以是“可見”，可以是“只讀”，也可以是“可用”(如按鈕可以點擊)

為了簡化程序開發，在中去掉了權限的控制，簡化為【主體】- 【領域】的模式，且【主體】限定為角色。即只能給角色分配模塊和按鈕，不能直接分配給用戶賬號或部門。且一旦分配即表示該角色擁有操作該模塊（按鈕）的權限。

大道至簡，標準的RBAC規範比這個還要簡潔，所以它的生命力才最頑強。在此基礎上，如果進行二次開發，進行更詳細的功能權限控制，可以按照上面的思想進行改造。

數據權限

數據權限是在功能權限的基礎上面進一步的擴展，比如可以查看訂單屬於【功能權限】的範圍，但是可以查看哪些訂單就是【數據權限】的工作了。

這裏面的幾個概念：

【資源】：數據權限的控制對象，業務系統中的各種資源。比如訂單單據、銷售單等。

【數據規則】：用於數據權限的條件規則 。

應用場景

  • 銷售單，可以由本人查看
  • 銷售單，測試角色能看到自己的訂單
  • 銷售單，測試角色能看到自己的訂單，管理員角色可以看到所有訂單
  • 銷售單，測試角色能看到自己的訂單，管理員角色可以看到所有訂單，賬號test3可以看到應用名稱為”xxx管理系統”的訂單

我們能想到直接的方法，在訪問數據的入口加入SQL Where條件來實現，以上4種情況對應的sql語句：

  1 where CreateUserID = {loginUser}
  2 where CreateUserID = {loginUser} and {loginRole} in (測試）
  3 where CreateUserID = ({loginUser} and {loginRole} in (測試)) or {loginRole} in (管理員)
  4 where CreateUserID = ({loginUser} and {loginRole} in (測試)) or {loginRole} in (管理員) or ({loginUser}==test3 and 應用名稱==XXX管理系統)

這些一個一個的”條件”，簡單理解為一個【數據規則】，通常會與原來我們前台的業務過濾條件合併再檢索出數據。

每一個角色有不一樣的【數據規則】，那麼數據權限設計就變成

　　【資源】 – 【數據規則】

在數據庫記錄中存放為資源ID+規則的形式，如下：

為了簡化程序開發，在開發過程中可以做出以下約定：

  • 所有需要進行數據權限控制功能的表，在設計時必須包含字段CreateUserId（創建用戶Id)。
  • 【資源】的名稱限定為模塊名稱。如部門管理，用戶管理，那麼資源就是對應的部門列表，用戶列表。
  • 如果【資源】沒有設置數據規則，那麼視為該資源允許被任何主體查看。
  • 數據規則中授權的對象限定為角色、用戶。即不能設定為某個部門所有，如果想實現類似的功能，通過角色間接實現。例如：資源屬於角色“開發組成員”，“開發組組長”。

核心實現–查詢對象模式

權限控制總離不開一些條件的限制，如果沒有完善的查詢機制，那麼在做權限條件過濾的時候你會覺得很彆扭。馬丁在《企業應用架構模式》第13章對象-關係元數據映射模式中提出查詢對象模式(Query Object Pattern)。該模式核心結構如下：

該結構為【數據規則】的建立提供了理論基礎。在設計數據權限的時候，可以照搬該思想。上面例子中的規則，數據規則展開如下：

  1 {
  2 	"Operation": "or",
  3 	"Filters": [{
  4 		"Key": "{loginRole}",
  5 		"Value": "09ee2ffa-7463-4938-ae0b-1cb4e80c7c13",
  6 		"Contrast": "contains",
  7 		"Text": "管理員"
  8 	}],
  9 	"Children": [{
 10 		"Operation": "and",
 11 		"Filters": [{
 12 			"Key": "{loginRole}",
 13 			"Value": "0a7ebd0c-78d6-4fbc-8fbe-6fc25c3a932d",
 14 			"Contrast": "contains",
 15 			"Text": "測試"
 16 		}, {
 17 			"Key": "CreateUserId",
 18 			"Value": "{loginUser}",
 19 			"Contrast": "==",
 20 			"Text": ""
 21 		}]
 22 	}, {
 23 		"Operation": "and",
 24 		"Filters": [{
 25 			"Key": "AppName",
 26 			"Value": "XXX管理平台",
 27 			"Contrast": "==",
 28 			"Text": ""
 29 		}, {
 30 			"Key": "{loginUser}",
 31 			"Value": "229f3a49-ab27-49ce-b383-9f10ca23a9d5,1df68dfd-3b6d-4491-872f-00a0fc6c5a64",
 32 			"Contrast": "in",
 33 			"Text": "test3,test4"
 34 		}]
 35 	}]
 36 }

規則分為三個部分：【分組】(Children)、【規則】(Filter)、【操作符】(and or)，而規則自身就是一個分組。這種簡單的結構就可以滿足全部的情況。看不懂啥意思？

這樣理解起來就比較簡單了。

還不懂？？我們從簡單的開始：

某一角色只能看到自己創建的信息。如：針對資源列表，我們設置了【測試】角色可以看到自己創建的資源。

這時如果用一個擁有測試角色的賬號（test）登錄，那麼他只能看到自己創建的資源：

其他角色的賬號登錄時，會出現無法看到任何信息。我們稍做調整：【管理員】角色可以看到所有資源，【測試】角色只能看到自己創建的資源。

這時如果用一個擁有管理員角色的賬號（admin）登錄，那麼他就可以看到全部資源：

以此為基礎，我們可以擴展非常複雜的數據權限控制。最終形成最後的複雜規則：【管理員】角色可以看到所有資源，【測試】角色只能看到自己創建的資源。賬號test3/test4隻能看到應用名稱等於“XXX管理平台”的資源。

代碼解析–不要BB，秀出你的代碼

可以在應用層基類BaseApp中，定義一個通用函數，根據當前即將訪問的資源Id獲取相應的訪問【數據規則】，並把當前登錄的用戶信息注入到該規則中，最終轉換成針對數據庫的查詢，如下：（不想看這個？直接跳過吧，看看如何使用也沒有問題）

  1         protected IQueryable<T> GetDataPrivilege(string parametername)
  2         {
  3             var loginUser = _auth.GetCurrentUser();
  4             if (loginUser.User.Account == Define.SYSTEM_USERNAME) return UnitWork.Find<T>(null);  //超級管理員特權
  5 
  6             var moduleName = typeof(T).Name;
  7             var rule = UnitWork.FindSingle<DataPrivilegeRule>(u => u.SourceCode == moduleName);
  8             if (rule == null) return UnitWork.Find<T>(null); //沒有設置數據規則，那麼視為該資源允許被任何主體查看
  9             if (rule.PrivilegeRules.Contains(Define.DATAPRIVILEGE_LOGINUSER) ||
 10                                              rule.PrivilegeRules.Contains(Define.DATAPRIVILEGE_LOGINROLE))
 11             {
 12 
 13                 //即把{loginUser} =='xxxxxxx'換為 loginUser.User.Id =='xxxxxxx'，從而把當前登錄的用戶名與當時設計規則時選定的用戶id對比
 14                 rule.PrivilegeRules = rule.PrivilegeRules.Replace(Define.DATAPRIVILEGE_LOGINUSER, loginUser.User.Id);
 15                 var roles = loginUser.Roles.Select(u => u.Id).ToList();
 16                 roles.Sort(); //按字母排序,這樣可以進行like操作
 17                 rule.PrivilegeRules = rule.PrivilegeRules.Replace(Define.DATAPRIVILEGE_LOGINROLE,
 18                     string.Join(',',roles));
 19             }
 20             return UnitWork.Find<T>(null).GenerateFilter(parametername,
 21                 JsonHelper.Instance.Deserialize<FilterGroup>(rule.PrivilegeRules));
 22         }

這樣在我們自己的應用中，使用上面的函數創建一個基礎查詢，再加上自定義的查詢條件即可輕鬆實現數據權限的控制。

  1             var result = new TableData();
  2             var objs = GetDataPrivilege("u");
  3             if (!string.IsNullOrEmpty(request.key))
  4             {
  5                 objs = objs.Where(u => u.Id.Contains(request.key));
  6             }
  7 
  8             result.data = objs.OrderBy(u => u.Id)
  9                 .Skip((request.page - 1) * request.limit)
 10                 .Take(request.limit);

最後

以上所有代碼均已實現並開源（配置數據規則的界面可以自己畫，layui的前端畫起來實在太費力），秉承代碼之美，為.net core添磚加瓦，喜歡的star一下！

 

 

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五年老Android，我決定學習後端開發了！

access_timePosted on by admin

聲明下此文僅是作者從事Android開發再到學習後端的一些見解和經歷仁者見仁智者見智！

今天給大家分享一些移動端（Android）開發學習後端開發（Java Web）的一些事兒，不知道從什麼時候開始身邊的同事都開始陸陸續續的在朋友圈發一些後端的文章如：Nginx、Docker、k8s類的知識，後來才發現大家都在學習一些後端的開發工作，可能是感覺移動端技術有些膩了了吧！

甚至還有個iOS同事有在業餘時間學習Java、Servlet、Spring等後端知識，這讓我深有感觸我在學校期間也學過Java Web的知識後來因為Android能夠做一些界面元素好玩，容易帶來成就感，再加上當時的Android真是火到天際。

大概在16年的時候，我就有意無意的在開始自己學習後端知識了，那時候我的工作主要還是做App，偶爾學習下後端知識，可惜的是當時工作的單位後端是用的Python技術棧，由於當時我比較鍾情於Java，所有沒有學習Python~~。

到了18年，我入職一家二線互聯網公司還是做Android開發工作，當前公司正處於業務高速發展期擴張很快，當然變化也有多。當時就感覺移動端的開發人員在各種技術會議上時很低迷，基本很少發表意見，舉個例子：

一開始移動端時間類型使用的是int，後面一哥們改為long，再後來一技術專家要求改為字符串說是：便於後端閱讀！這也可以理解關鍵是移動端還得兼容int、long、字符串型的時間。

改就改吧又沒有做到統一標準，像這樣的改動做為移動端開發，完全可以懟回去才是的啊！雖然改起來是小事，但也說明了一個問題：移動端開發話語權真的挺低的，懟又懟不過人家~~。

再說另外一個故事，我們組來了位移動端技術專家，和我們聊了很久，其中有個問題讓印象深刻：移動端為什麼很少有架構師這個職業？當時我一聽感覺確實是的，很少有公司會招移動端架構師，移動端開發並不像後端開發那樣久遠，它的發展也是由Android、iOS的出現才興起的，也沒有什麼高併發、高可用之類的術語，移動端關注的更多的是界面、用戶體驗方面的問題。那一天聊了很久，從那一次我得出一個結論：作為移動端開發，很難做到技術大佬級別（相比較後端開發）。畢竟現在的互聯網都是是數據、業務為主的，一個經驗豐富移動端開發工程師，沒寫過業務，也沒有大數據處理經驗想要成為技術Leader、CTO、技術VP太難呢！

為什麼要學習後端呢？

現在大部分公司都是業務驅動型公司，就是業務為主，技術為輔。而且公司的業務都會放在後端，跟Web前端、移動端關係不大，移動端只做數據的收集與展示不會參与複雜業務邏輯流程，所以說：精華其實都在後端。

舉個例子，如果你們公司的App日活達到百萬級別，說明App兼容性、適配、用戶體驗、各項關鍵指標優化的非常好，而支撐這日活百萬的關鍵性技術還是在後端，所以要不要考慮學習下後端呢~~。

你說你要會點後端知識，再跟後端小哥來個結對編程，那效率高的不要不要的，一個眼神就懂（今晚跟你媽說學Java~~）！

我是怎麼學Java後端的？

可能我是比較幸運，在年初時和朋友合作了一個20w的外包項目，我主要負責後端的開發和架構。這個項目對我來說還是挺大的，之前的我都是負責一些App的設計和開發工作這次做後端的開發，多少有點生疏。

當時搞這個項目，客戶是說需要千萬級的用戶，那時的我也沒有千萬級的概念，只覺得用微服務應該是可以頂的住，一開始是使用的單服務、單數據庫的形式，後面面臨分佈式問題改為多服務、單數據庫的形式還緩了緩這個問題，這也算業界難題當時還考慮過2PC、seate、RabbitMQ那時候沒時間、人力就沒有繼續弄了（好機智~~），後面也陸陸續續的解決了一些碰到的一些問題如：

  1. 微服務工程的組織（單服務單倉庫 or 多服務單倉庫）
  2. 項目工程依賴管理（Maven parent工程）
  3. Docker本地調試（阿里雲vpn）
  4. Dubbo服務接口倉庫（Nexus倉庫）
  5. …

現在只能想起來這麼多了，實際碰到問題比這個更多！所幸是都一一解決掉了，歷時2個月左右這個項目也正常上線了，不過後面也出現過一些問題如：機器cpu負載一直在90%以上，那一天我排查了很久，因為基礎設施不全只能通過看日誌來排查，最後發現是有在刷任務，一直在頻繁訪問某個接口，發現問題后就及時學習了限流方面的知識，在網關做了個限流，cpu才穩定下來。

再有一次是因為技術方案的問題，這個項目有一個無限級的推廣，當時選的方案是嵌套集因為他查詢起來很快，但是我們忽略了他修改代價實在是太高，導致系統用戶到20w的時候推廣關係插入變的超級慢，後來就不得不重新選一個方案用的：閉包表插入、查詢效率都可以，只是有些費空間。後面花了大概两天的時候才把數據修復過來（一口老血~~）。

總的來說不會的就學習、問朋友，記憶比較深刻的是一次數據庫一直95%以上，學的Java知識較多，對數據庫算是了解還不多那時候，找了一天也沒找出個問題，最後還是問朋友原來是沒加索引查數據都是全表掃描，現在想想真是無語，後來朋友還開玩笑說後續諮詢要收費了，哈哈。

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我的程序員之路——2013年和2014年

access_timePosted on by admin

　　2012年的12月底跳槽到了新公司，新公司在人民廣場北京東路那塊，也是家小公司。但與前一家公司不同，新公司剛成立，沒有穩定的收入來源，一切都是新的，從零開始。今年3月份，我和老同事還回去過一次，看了看這家公司的辦公點，發現這幢樓里的很多公司都搬走了，基本是空掉了，物非人非。

  

一、前半年

　　前半年技術這塊是由我那朋友負責的，他為了節約成本，招了好幾個實習生，並且客戶端只招了Android開發，測試也是後面招的，前期只有開發，沒有產品經理，公司整體的技術團隊還是比較薄弱的。公司的主營業務是做拼車，類似於現在的滴滴專車和順風車。

1）PHP

　　這裏的開發語言用的是PHP，也是從這裏開始，我捨棄了C#，開始轉用PHP開發。語言基本都是通的，看看語法，沒幾天就上手了，然後與同事開始開發業務邏輯。作為PHP新手，寫出來的代碼還是非常醜陋的，為了加快研發速度，選了個CI框架。負責PHP開發的人就兩個，我和另外一個實習生，我們既要負責後台的開發，還要負責PC端的開發，以及客戶端的接口。工作量是客戶端的三倍，但人員配置卻比客戶端要少，這就導致客戶端的接口經常來不及給到。後面又招了個PHP，才慢慢的開始改善。

2）地圖

　　拼車業務就會用到地圖，選擇起始點和結束點，以及選取最優線路等。那時候選用的是百度地圖，百度為第三方提供了開放的JavaScript腳本，我在那個時候開始學習使用第三方API。當時是個前端菜鳥，有些異步操作都沒看出來，老用同步的寫法，經常會取不到正確的數據，後面慢慢研究，發現了其中的門路。那時候工作充滿熱情，經常會熬到晚上十點多才走，一直在研究地圖的使用。可惜沒把當時的研究成果記錄下來，很多都沒用到的代碼都沒留下。

3）換血

　　後面又陸陸續續的進來新的同事，馬上要到第一期交付的時候，但系統還沒像樣的雛形，只得加班加點的做。我離家比較遠，有一段時間就直接住在附近的賓館里，晚上加完班就回賓館。交付的前一晚，我和另外兩個同事通宵調試了一晚，第二天才勉強能演示。幾位股東看了成品后，表示非常的不滿意，離他們的預期相差甚遠。他們想要的是和我們模仿的網站相同的功能，但我們給出的卻是一個非常簡陋的雛形。股東們把軟件開發想的太簡單了，以為人到了，產品就能出來了。我們是一個新組建的團隊，什麼都沒有，全部從零開始，而且大家可以說都是新手，客戶端的幾個人原先也不是做Android的，後端也是PHP新手，項目也沒有細緻的規劃，新團隊還需要磨合期，總之有很多的問題。最後的結果是把我朋友下放，重新從外面找人來管團隊。

二、後半年

　　很快，替代的人就來了，他首先裁掉了幾個客戶端的人，然後又招了設計、iOS和運維，替換掉了原先的CI框架，改用ZF框架。新的負責人來了以後，明顯的變化就是錢燒的快了。股東給他的要求是三個月時間，完成要模仿的功能。

1）日報

　　新負責人來了以後就要求我們每天寫日報，然後發給他。每天還要開會，敘述今天遇到的問題，後面開會的成本太高，就取消了會議，日報繼續發。大家沒有受上半年的影響，熱情依舊是非常高的，每天還是在努力工作着。

2）項目管理

　　但是項目管理依舊還是有點混亂，後面用他的話講就是他喜歡散養，不會約束每個人。但由於沒有即時的反饋，項目做着做着就又出現了偏差，並且沒有原型設計，需求只靠一張嘴，經常出現扯皮的情況，有些功能沒有想象中的那麼簡單，深究一下就會發現很複雜。就比如要做個IM系統，需要能上傳語音、圖片和文字，客戶端的同事花了點時間完成基本功能，後端的我們還要考慮如何保存這些數據。還有個錢包功能，股東們想讓用戶把錢存到賬戶中，公司就能有一個現金池，想法很好，但這種財務功能得非常嚴密，不能出現金額的差錯，實現起來又是很費勁。三個月很快就到了，又到了演示的時候，中途開發的時候砍掉了好多複雜的需求，就只完成了拼車業務，股東們還不是非常滿意。本來說好項目上線要去神農架自駕旅行，後面改到三清山和洞頭島。

3）旅行

　　用負責人常說的一句話就是：“醜媳婦還是要見公婆的”。我們的產品最終還是上線了，雖然沒有達到預期，但好歹能用了，上線后，還是有一點點的用戶量。過了幾天，公司同事一行人就開了三輛車出發去旅行了，公司解散前的唯一一次旅行。玩的還是蠻開心的，就是自駕坐在車上的時間有點長，有一天晚上九點才到目的地，然後吃頓晚飯，還是蠻辛苦的。

4）解散

　　大股東遲遲看不到成效，就取消了投資。撤資后，公司的另外幾個股東想開闢新的業務，類似於美團外賣，不過就是送指定商品，但沒有搞起來。最終還是在2013年的12月份，公司先後裁掉了兩批員工后，徹底解散了，大家都拿到了相應的賠償款，為期一年的創業以失敗告終。

　　這一年有很多收穫，不僅僅是編程方面，還有項目管理、產品設計、團隊協作等各方面都有新的感悟。

三、2014年

　　這一年是比較昏暗的一年，我換了三家公司，這其實是一種很不好的情況，跳槽太頻繁了，但也逼不得已而為之。

　　這家就是我實習和兼職的那家公司，當時和老闆一直有聯繫，他希望我過去幫忙，但我一直婉拒。後面公司解散了，把我們安排到另外一家公司去，我們都不想去，就全部自謀出路了。

1）面談

　　沒有合適的去處，就去這家旅遊公司了。當時的情況有所不同，我主動過去的，公司老闆姿態就高了，開始壓工資，換成現在的我肯定馬上就走人了。不過那時候還是職場新人，資歷不夠，也沒合適的地方去，就也沒說啥了，工資很低，但承諾給我獎金。於是下周一就正式去上班了，去公司的時候發現又換了一波人，私企的常態，人員流動非常大。

2）接盤

　　公司招了一個開發，那老伙身體不好，工資自己開的也很低，能力一般，與其他同事相處有點困難，這讓公司的同事對他意見越來越大，後面我來了以後，老闆乾脆就裁掉了他。他其實也沒寫多少代碼，後面我都重構了。公司的設計也換了一波人，但配合起來還是沒有問題。此時，又重拾了C#語言，開發又剩下我一個人了。這段時間漸漸形成了自己的一套頁面開發模式，先寫靜態頁面，帶上數據請求，待到頁面確認后，再改成動態頁面。平時周末會兼職做做戶外領隊，帶會員出去徒步旅行，這個還是挺有趣的，就是住宿條件有點差，而且出一身汗后還不能洗澡。

3）欠薪

　　公司旅遊的旺季是從9月份開始，其他月份就會沒啥收入，這也直接導致現金流斷裂。這段時間大概有三四個月沒有發工資，非常難熬。這個時候我拼車公司的那個朋友來找我，說他那邊缺人，讓我過來幫忙。想到這邊欠薪，後面就去和老闆談了下，老闆當時說：“我把你當兄弟，你把我當老闆，沒錢就和我說，我給你。”，我蠻無語的，後面協商后，再次答應兼職維護網站。除了欠薪之外，還有一個重要原因是這邊沒有開發氛圍，在這種環境下很難提升技術水平，上一年還有團隊協作，今年卻變成了單兵作戰，有種倒退的感覺。不過業務水平倒是完善了許多，對戶外徒步也有了很多了解，每次出去帶隊，別人還以為我是高手，其實我只是過來湊個人數的而已。

四、金融公司

　　我朋友那邊是家創業型的金融公司，搞期權什麼的，我到離職的時候都沒搞懂這是啥玩意兒。這也是家創業公司，租了一套別墅作為辦公地，員工有十幾個人，請了個阿姨專門負責燒中飯和晚飯，不過吃飯要自己出錢的，公司不包飯。也是在這段時間，我開始寫博客，並且平均每個月能寫八九篇。

　　平時午休的時候，我們一幫人就喜歡在別墅區里逛，都是豪車，隔壁屋子里還養了四條純種的哈士奇，據說每一條要100W了。

1）團隊配置

　　這次的團隊配置與以往不同，有設計、測試、後端和客戶端，此處的客戶端是用C++開發，針對電腦的，而不是手機。有一個人用C#開發了一套系統，由他來提供各個功能的接口，而我這邊就是負責做個網站，管理用戶的一些基礎信息，而與金融相關的操作只能在客戶端中運行。後面聽說這套系統的所有權屬於這個人，他賣這套系統賺了不少錢，而到這裏來也是合作關係，不會把源碼提供出來。

2）加班

　　夏天的時候，有一段時間老闆想加速開發，就縮短了工期，我住的比較遠，沒辦法就直接住在公司了，大概有三周時間，周末有時候也會加會兒班。在指定時間順利的完成了任務，不過我做的網站遲遲不上線。我那朋友和我說這塊很有前途，老闆也一直給大家畫餅，把我說的一愣一愣的，但是離職的同事一個接一個，不像說的那麼好。後面感覺這個老闆不靠譜，而且團隊的項目管理也有問題（參考我之前的一篇《》），就想着離職了。正好有個朋友那邊在招人，就聯繫了我，於是在10月份我就又跳槽了。

 

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智能邊緣計算：計算模式的再次輪迴

access_timePosted on by admin

　　編者按：人工智能的蓬勃發展離不開雲計算所帶來的強大算力，然而隨着物聯網以及硬件的快速發展，邊緣計算正受到越來越多的關注。未來，智能邊緣計算將與智能雲計算互為補充，創造一個嶄新的智能新世界。本文中，微軟亞洲研究院系統與網絡研究組首席研究員劉雲新將為大家介紹智能邊緣計算的發展與最新研究方向。

　　一、智能邊緣計算的興起

　　近年來，邊緣計算（Edge Computing）在學術界和工業界都成為了一個熱門話題。事實上，邊緣計算是相對於雲計算（Cloud Computing）而言的。在雲計算中，所有的計算和存儲資源都集中在雲上，也就是數據中心（Datacenter）里；在終端設備上產生的數據通過網絡傳輸到雲上，計算任務和數據處理都在雲上進行。而在邊緣計算中，計算和存儲資源被部署到邊緣上（邊緣服務器或者終端設備），可以就近對本地的數據進行處理，無需把數據傳輸到遠端的雲上，從而避免網絡傳輸帶來的延遲。

　　雖然邊緣計算成為廣受關注的熱門話題的時間並不久，但邊緣計算的概念並不新。早在 2008 年，微軟研究院的 Victor Bahl 博士邀請了學術界和工業界的知名學者，包括卡內基·梅隆大學的 Mahadev Satyanarayanan 教授、AT&T 實驗室的 Ramón Cáceres 博士、蘭卡斯特大學（Lancaster University， U.K.）的 Nigel Davies 教授、英特爾研究院（Intel Research）的 Roy Want 博士等，一起探討雲計算的未來時，就提出了基於 Cloudlet 的邊緣計算的概念；並於次年在 IEEE Pervasive Computing 期刊上發表了廣為人知的名為 “The Case for VM-based Cloudlets in Mobile Computing”的文章。

　　此後，越來越多的研究人員開始關注邊緣計算。值得一提的是，2016 年，首屆專註於邊緣計算的學術會議 The First IEEE/ACM Symposium on Edge Computing 在美國華盛頓特區召開。目前，邊緣計算已成為相關頂級學術會議（比如 MobiCom）的重要專題之一。在工業界，2017 年微軟公司 CEO 薩提亞·納德拉就將邊緣計算和雲計算並列成為全公司的戰略之一。之後，各大雲計算公司和運營商都紛紛推出了自己的邊緣計算服務；邊緣計算相關的創業公司更是不斷湧現。

　　在人工智能時代，邊緣計算不僅僅只是計算，更是智能+計算，我們稱之為智能邊緣計算（Intelligent Edge Computing）。

　　二、計算模式的輪迴：在集中式和分佈式之間的搖擺

　　唯物辯證法指出，事物的發展總是曲折、循環往複，並在波浪中不斷前進的。計算模式（Computing Paradigm）也不例外。如圖 1 所示，如果我們回顧計算模式的發展歷史，就會發現一個簡單的規律：計算模式是在集中式計算和分佈式計算之間不斷搖擺，往複式發展前進的。


計算模式的發展歷史

　　在大型機（Mainframe）時代，計算資源稀缺，很多人共享一台主機，計算是集中式的；到了個人計算（Personal Computing）時代，硬件變得小型化，價格低廉，人們可以擁有自己的個人設備，計算成為了分佈式的；在雲計算時代，通過高速網絡，人們可以共享雲上的海量的計算和存儲資源，計算模式又回到集中式的。此時，人工智能蓬勃發展，雲上提供的眾多智能服務帶來了智能雲計算。而隨着邊緣計算的出現，計算模式再一次成為分佈式的。現在，我們不僅有智能雲，還有智能邊緣。

　　智能邊緣計算的出現當然不僅僅是滿足表面上的簡單規律，背後有其必然性和強大的驅動力，是計算機軟硬件和新應用新需求不斷髮展的必然結果。

　　首先，隨着物聯網特別是智能物聯網（AIoT）的發展，各種新型智能設備不斷湧現，產生了海量的數據。比如，監控攝像頭已經無處不在（據統計，在倫敦每 14 個人就有一個監控攝像頭），每天產生大量的視頻數據。而每輛自動駕駛汽車每天更是會產生多達 5TB 的數據。把所有這些數據都傳輸到雲上進行處理是今天的雲和網絡無法承受的。

　　其次，新的場景和應用需要對數據在本地進行處理。比如，自動駕駛和工業自動化對數據處理的實時性有很高的要求。數據傳輸帶來的網絡延遲往往無法滿足實時性的要求，如果網絡發生故障可能帶來災難性後果。再如，人們對個人隱私越來越關注，而很多數據（視頻、圖片、音頻等）都包含大量的個人隱私。保護個人隱私的最好的方法就是在本地進行數據處理，不把個人數據傳到網絡上去。

　　另外，同樣重要的是，硬件的快速發展使得智能邊緣計算成為可能。隨着 AI 算法的日益成熟，人們開始設計製造專用的 AI 芯片，特別是專門用於深度學習模型推理的 AI 芯片，這些 AI 芯片不僅數據處理能力強大，而且尺寸小、功耗低、價格便宜，可以應用到各種邊緣設備上，為智能邊緣計算提供了堅實的硬件基礎。

　　需要指出的是，智能邊緣計算並不是要取代雲計算，而是和雲計算互為補充，一起更好地為用戶提供服務。雲計算和邊緣計算會不斷融合；智能計算分佈在不同的地方，但又相互連接，協同合作。

　　三、智能邊緣計算中的關鍵問題研究

　　在微軟亞洲研究院，我們致力於研究智能邊緣計算中的關鍵問題，更好地將 AI 賦能於邊緣設備（包括終端設備和邊緣服務器）和應用，提高智能邊緣計算的系統性能和用戶體驗。具體來說，目前我們主要關注以下幾個研究方向：

　　針對不同設備的模型壓縮和優化。高精度的深度學習模型通常都十分龐大，由數百萬甚至以億計的參數構成。運行這些模型需要耗費大量的計算和內存資源。雖然智能邊緣設備的處理和存儲能力大幅增長，但仍遠遠比不上雲計算設備。因此，如何把深度學習模型在資源受限的邊緣設備上運行起來是一個巨大的挑戰。傳統的模型壓縮和優化（比如剪枝、量化等）主要關注的是在如何把模型變小的同時盡量少損失模型精度。然而，邊緣設備的特點是類型多、差異性大，處理器類型性能和內存大小千差萬別。我們認為，沒有一個統一的模型能夠適用於所有的邊緣設備，而是應該結合硬件的特性，為不同的設備提供最適合的模型，不僅考慮模型大小和精度損失，更要考慮模型在設備上的執行性能，比如延遲和功耗等。

　　基於異構硬件資源的系統優化。即使有了一個可以運行的模型，如何提高模型的運行效率仍是一個值得深入研究的課題。我們需要一個高效的模型推理引擎，把系統性能提高到極致。這不僅需要軟件層面的系統優化，更要有軟件和硬件的協同設計，能夠充分利用底層硬件的能力。邊緣設備往往有着各種異構的硬件資源，比如智能手機擁有大小不同的 CPU 核（ARM big.Little）、DSP、GPU、甚至 NPU。而現有的系統往往只能利用其中一種計算資源（比如 CPU 或者 GPU），還不能充分發揮硬件的性能。我們的工作致力於研究如何充分利用同一設備上的異構硬件資源，深度優化系統性能，大大降低模型執行的延遲和能耗。

　　隱私保護和模型安全。如前所述，用戶隱私數據保護是一個重要的課題。在邊緣設備無法運行高精度模型的情況下（比如在低端的監控攝像頭上），利用雲計算或者邊緣服務器來執行深度學習模型就不可避免。在這種情況下，我們就需要研究如何利用遠程的計算資源的同時還能不泄露用戶的隱私數據。另外，在邊緣設備上運行模型還帶來了一個新的問題——模型的安全。訓練一個好的模型需要花費巨大的人力、物力。因此，模型是重要的数字資產。在雲計算模式下，模型的存儲和運行都在雲上，終端用戶無法直接接觸模型數據。而在邊緣計算中，模型是部署到本地設備上的，惡意用戶可以破解終端系統，複製模型數據。所以，如何在智能邊緣計算中保護模型的安全就是一個新的重要研究課題。

　　持續學習和合作學習。智能邊緣計算還帶來了新的改善模型的機會。目前的模型訓練和模型使用通常是割裂的。一個模型在事先收集好的數據集上進行訓練，然後被部署到設備上進行使用。然而，模型使用中的數據通常是和訓練時的數據集不一樣的。比如，每個智能攝像頭由於其位置和光線的不同，它們看到的圖像內容和特徵都不盡相同，從而導致模型精度下降。我們認為，模型被部署到設備上以後，應該根據設備上的輸入數據進行適配和優化，而且隨着設備處理越來越多的新數據，它應該從中學習到新的知識，持續不斷地提高它的模型，這就是持續學習（Continuous Learning）。此外，多個設備還應該把它們學習到的不同的新知識合併到起來，一起合作來改進完和善全局的模型，我們稱之為合作學習（Collaborative Learning）。與主要關注如何利用多方數據集進行模型訓練而不相互泄露數據的聯邦學習（Federated Learning）不同，持續學習和合作學習的重點是如何在模型部署后從新獲取的數據中學習新的知識。

　　此外，我們還關注智能邊緣計算中的各種新場景和新應用，比如視頻分析、VR/AR、自動駕駛、AIoT 等，特別是隨着 5G 的到來，如何構建更好的智能邊緣+智能雲的系統，為這些場景和應用提供更好的支撐。

　　在過去兩年，我們和國內外的高校緊密合作，在這些研究方向上取得了一系列的進展，也在相關學術會議上發表了多篇論文。其中，我們和北京大學和美國普渡大學關於如何利用緩存技術（Cache）提高卷積神經網絡（CNN）執行效率的工作發表在 MobiCom 2018 上；和哈爾濱工業大學等學校合作的關於如何利用模型稀疏性（Sparsity）加速模型執行的工作發表在 FPGA 2019 和 CVPR 2019 上；和韓國 KAIST 等學校合作的關於如何利用 SGX 保護用戶隱私的工作發表在 MobiCom 2019 上 ；和美國紐約大學和清華大學合作的關於合作學習的工作發表在 SEC 2019 上。

　　四、未來展望

　　智能邊緣計算之後是什麼？計算模式會沿着既有歷史路線繼續輪迴嗎？未來會是怎樣的？

　　我們無法準確預測未來，但我們相信世界一定會變得越來越数字化、智能化，一定會變得更加美好。在微軟看來，整個世界正在成為一台巨大的計算機 [10]。不管你是在家裡、在辦公室、還是在路上，不管是在工廠、在商場、還是在各行各業，藉助分佈在各處的強大計算能力，我們可以利用人工智能處理由無處不在的傳感器採集到的數據，創造出豐富多彩的工作和生活體驗。未來的計算一定是以用戶為中心的，智能環境和設備隨時隨地感知用戶的狀態和需求，將用戶所需的數據和信息準確推送給用戶，為人們提供更好的服務。

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中國電信前9個月凈利潤183.9億元 同比下降3.4%

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　　騰訊科技訊 10 月 28 日，中國電信發布公告。今年前 9 個月凈利潤 183.9 億元，同比下降 3.4%，剔除中國鐵塔 2018 年第三季度上市一次性收益，同比上升 2.5%。

　　經營收入 2828.3 億元人民幣，其中服務收入 2714.8 億元，比去年同期上升 2.5%。

　　截至 9 月底，中國電信移動用戶達到 3.30 億戶，淨增 2743 萬戶，其中 4G 用戶達到 2.75 億戶，淨增 3294 萬戶；手機上網總流量同比上升 84.5，4G 用戶月均 DOU 達到 7.6GB，保持快速增長，平均每月每戶移動服務收入(ARPU)降幅較上半年有所收窄。有線寬帶用戶約 1.53 億戶，淨增 687 萬戶，寬帶接入收入降幅較上半年略有放緩；智慧家庭產品服務體系逐步構建，對寬帶綜合 ARPU3 形成持續拉動；

　　公告中還表示，本集團全面推進「雲改」，以雲網融合、物雲融合深入開拓客戶信息化新需求，雲業務保持高速增長，引領 DICT5、物聯網業務蓬勃發展。

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又一家明星機器人公司倒掉：曾是全球機器人技術50強

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　　栗子 發自 凹非寺 
　　量子位 報道 公眾號 QbitAI

　　又一家曾經光芒四射的機器人公司，倒閉了。

　　成立於 2014 年，僅 2 年就入選《機器人商業評論》年度權威榜單RBR50 2016，成為機器人技術的全球 50 強。當時一同上榜的多是巨頭，有 ABB、發那科、大疆，也有谷歌、亞馬遜……


Carbon Robotics 創始人 Rosanna Myers（Via 彭博）

　　這家公司叫Carbon Robotics，生產的是世界上最便宜的工業机械臂：別家兩萬美元，他家KATIA兩千美元——只有十分之一，極致性價比。

　　而且不止價格友善，功能還很豐盛。

　　KATIA 可以做 3D 打印：

　　會做激光切割：

　　也能按照你設計的圖案，給蛋糕裱花。

　　除了“開箱即用”的能力，人類還可以自己定製新的任務，訓練這個机械臂去做，30 分鐘就能訓練一項技能。

　　一句話形容這樣的公司和產品：硬件便宜，軟件智能。公司看起來前途無量。

　　然而萬萬沒想到，如此能力的 Carbon Robotics，卻忽然被曝“死訊”：資產出售在即，官網也不見了。

　　到底發生了什麼？

　　融資 3700 萬，現在破產出售

　　美媒 The Information 報道說，當記者去到 Carbon Robotics 舊金山總部的時候，公司已經空無一人。

　　更早之前的 10 月 2 日，董事會選擇把公司帶入破產程序。他們選擇了加州法律允許的一種破產形式：由一個第三方來監督公司的剩餘資產出售。

　　而他們聘請的第三方——一家名叫 Sherwood 的諮詢公司，其 CEO 也親自確認了這個消息。

　　這個諮詢公司不願透露，等待出售的資產總價值有多大。

　　不過一份擬好的文件显示：5 只生產完成且正常運行的 KATIA 机械臂、軟件源代碼、測試用的設備，以及一系列專利，都在出售範圍內。

　　至於為何會走到這一步，文件還提到了直接原因：沒錢了。

　　在 2019 年大部分時間里，Carbon Robotics 手頭資金越來越吃緊。

　　選擇破產，大概也是已經沒有足夠的資金，支持它繼續活下去。

　　雖然不知道具體銷售和營利情況，但如果單從融資來看，Carbon Robotics 成立至今，並沒有做足夠的融資儲備。

　　公開資料显示，這家机械臂公司從 2014 年成立到現在，累計融資 536 萬美元，約合人民幣 3700 多萬元。

　　除了 2016 年種子輪 200 萬美元，2018 年還新增一筆 200 萬美元，但其後便再無投資。

　　如果單從融資來比較，Carbon Robotics 這樣的公司在國內不算什麼，但如果結合它當年的風光和轟動一時，或許就能更加感知機器人領域的現實骨感。

　　曾經名噪一時，要做機器人領域蘋果微軟

　　首輪投資到賬的 2016 年，也是 Carbon Robotics 曝光度最高的一個時期。

　　當年年初，團隊站上了 CES——全球最大消費电子展的 TechCrunch 硬件競賽場，並一路殺進決賽圈。與此同時，還入圍了 CES 最佳初創公司的決賽圈。

　　他們的夢想也非常動人，情懷滿滿：

　　把机械臂做到像電腦那樣普及。

　　贏得評委看好一片。

　　而且 Carbon Robotics 不止有口號，還有具體痛點解決方案。

　　他們說要從解決既有机械臂三大挑戰入手：

一是貴，二是難用，三是人機協作中的安全性。

　　但 Carbon Robotics 團隊信心滿滿承諾，自己的產品 KATIA，可以同時解決這三大挑戰和痛點。

　　首先是價格。市場上的工業机械臂多在 20,000 美元以上，而 KATIA 定價2,000 美元，十分之一的性價比競爭力，也接近一台電腦的價格，可以更容易走進尋常百姓家。

　　其次是易用。名如其“機”，KATIA 的全稱叫Kick Ass Trainable Intelligent Arm，意思是“超強大的可訓練的智能机械臂”。

　　作為工業級產品，它重僅 1 公斤，精度半毫米，活動範圍 1 米，支持各種應用。

　　至於可訓練，要想讓它執行你定製的任務，在末端換上需要的工具，訓練 30 分鐘它便能學會一項新技能。

　　怎麼訓練呢？甚至不用用戶會寫代碼，只要手動告訴它任務是怎樣的，就足夠了：

　　是不是光看這宣傳 demo 就非常動人了？

　　幾乎無門檻，每一個人——會編程不會編程，都可以輕易上手。

　　而且別忘了，他們終極目標是“讓机械臂像電腦一樣普及”。從工程師到藝術家，都是他們想要覆蓋的用戶。

　　簡直就是機器人時代的喬布斯、比爾蓋茨啊。

　　另外，如果想做出更複雜更絢麗的功能，還可以藉助 KATIA 的 App 進一步實現。

　　比如，開頭看到的裱花技能，就是借 App 的力量來實現的，複習一下：

　　除了軟硬件產品，Carbon Robotics 還希望進一步打造一個開發者平台，就像蘋果的 App store 那樣。

　　Carbon Robotics 還透露過，通過 KATIA 提供的各種 API，可以大大簡化開發流程。在 2016 年，就已經有 800 多種開發者貢獻的技能了。

　　當然，最後別忘了 Carbon Robotics 說的机械臂應用痛點：人機協作中的安全。

　　為了讓 KATIA 與人類和平共處，他們開發了一種傳感器，還專門申請了專利：它可以從机械臂的任何一點，探測方圓 50 公分範圍里，人類出沒的情況。

　　而且也相當智能化，需要人類參与的“訓練模式”下，這種傳感器會允許人與机械臂互動，與執行任務的狀態有所區分。

　　不知道你聽了這樣的情懷願景，看了如此產品能力的 demo 作何感想？

　　但當時從 CES 到機器人圈，Carbon Robotics 真是被奉為冉冉升起的明日之星，衝進機器人技術的世界 50 強，自然也情理之中。

　　創始團隊也不是草台班子。

　　兩位創始人都是實打實的美國精英。首席執行官 Rosanna Myers 和首席技術官 Dan Corkum，均求學於“南方哈佛”杜克大學，大學期間就聯手創立了這家公司。並且紛紛中選過福布斯30 under 30。

　　很像 Google 那兩個斯坦福學生創始人的故事。

　　但他們沒有復刻谷歌神奇小子的故事，2016 年過去之後，Carbon Robotics 的 CEO 雖然還不時露面，直到今年 8 月也出席各種活動維持存在感，但團隊卻再沒有發表過新技術、新進展了。


CEO 今年夏天現身一場科技女性活動

　　不止這一家機器人公司倒下

　　雖說資金上日漸窘迫，不過 Carbon Robotics 官網直到消失前，一直显示正在招人，且公司今年 7 月還和眾多企業一起，參加了招聘周活動。

　　那時，並沒有显示出“馬上就要結束了”的強烈跡象，至少從外表看沒有。

　　如今只過去了 3 個月，公司已經在出售資產，員工人數也定格在了 11-20 這一檔。

　　所以倒得如此轟然和猝不及防，也令諸多業內外關注者吃驚。

　　但長期關注機器人\机械臂的分析師，對此的評論或許能道破癥結所在。

　　面對這場破產的結局，IDC 分析師 Remy Glaisner 的感受是：

机械臂的玩法正在改變。之前許多初創團隊可以闖入這樣的領域，是因為通常會選擇軟件路線，硬件用第三方模板，生產机械臂的供應商也由此激增。避“重”就“輕”也可以減少團隊的融資壓力。

　　於是之前很長一段時間，看重軟件、硬件能力稀缺，也成了創業公司的普遍現狀。

　　但硬件巨頭一旦“醒過來”，市場情況一下子就改變了。

　　近年來，像 ABB 這樣的巨頭們紛紛開始推出低成本的机械臂，加之之前湧入的眾多比拼性價比的机械臂創業公司，競爭一下子空前激烈。

　　於是物競天擇、行業去泡沫化啟動，大家的生存空間越來越小，最終 Carbon Robotics 這樣的明星公司，願景很好，壁壘卻還不夠深厚，最終被擠出了賽道。

　　聽上去令人惋惜，但相同的命運，其實已經在更加重量級的机械臂公司身上發生過。

　　2008 年成立的Rethink Robotics，曾經出產過 Baxter 和 Sawyer 兩隻明星機器人，累積融資 1.5 億美元，亞馬遜 CEO 貝佐斯從A輪到E輪參与了 8 次投資。

　　2018 年，公司卻在售出2,500 台機器人的喜訊發表后不久，宣布了倒閉。而在那之前，Rethink Robotics 也曾經是機器人技術的全球 50 強。

　　他們的機器人同樣能和人類安全相處，是協作機器人 (Cobot) 中的戰鬥機。也正是他們，把協作機器人這個概念，變成了整個行業里舉足輕重的一部分，發揚光大。

　　東京有家名叫 Henn Na Cafe 的咖啡館，就買了一隻 Baxter，它用机械臂幫客人做咖啡，還一度成為了店裡的宣傳點。

　　而且 Rethink Robotics 的創始人，還是鼎鼎大名的 MIT 機器人教父 Rodney Brooks。

　　相比今日倒下的 Carbon Robotics，Rethink Robotics 有大牛光環、有重金投資，還有已經量產售賣的產品。

　　但仍沒能逃脫倒閉命運。

　　机械臂這片領域的生存難度，由此可見。

　　而且也不止是机械臂，整個機器人行業都時常發生轟然倒下的劇情——一路被資本青睞的公司，突然關門。

　　這些機器人叫 Anki DRIVE，是智能汽車玩具。2013 年發布后，一度成為了亞馬遜第二暢銷的玩具。

　　孕育它的公司叫 Anki，自從 2010 年成立以來，推出的產品幾乎都成了熱門。

　　比如在 2016 年推出的另一款產品：Cozmo 機器人。手掌大小，傲嬌個性，可以和人類交流情感。你和 Cozmo 玩遊戲贏了它，機器人也會“生氣”。卡耐基梅隆大學 (CMU) 甚至把它選作教學用的機器人。

　　也一度作為 Fast Company 評選的 2019 年度全球最具創新力企業機器人領域 No.1，公司累計賣出了超過 650 萬件產品，年收入接近 1 億美元，累計融資超過 2 億美元……

　　卻在今年 4 月宣布關門倒閉。

　　當時對外說，因為新一輪融資失敗，微軟亞馬遜等巨頭接盤也沒搞定，只能倒閉清算。

　　新技術公司迎商業化大考

　　所以縱觀今年倒下的明星機器人公司，或許產品都各有各的亮點，也獲得外界認可，但最終真正規模化時，商業化能力卻無法支撐技術野心。

　　如今的 Carbon Robotics，成為技術和商業能力不匹配名單中的一員，成為去泡沫化里倒下的一員，成為明星變流星的一員。

　　或許如 Rethink Robotics 創始人、MIT 機器人教父 Rodney Brooks 所言，讓普通人不用編程的機器人，會永遠改變工業機器人。

　　但理想豐滿，現實骨感。

　　所有新技術、新願景，最終還是要迎接商業化、規模化盈利大考。

　　否則風口和關注度過後，飛得越高，跌得越重。

　　資本催生下卻長不出翅膀，這樣倒下的公司還少嗎？

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