可用性研究实验室

“注意用户做什么，而不是他们说什么。”——雅各布尼尔森《作为UX设计师你需要知道的52个专业术语》是给设计者的一个有意义的补充，我将用通俗的语言把这些专业术语按字母顺序列出，并加以解释。52个专业术语3次点击法则如果用户点击三次仍无法访问他们想要的页面，他们将离开网站。5秒测试一个5秒测试包括向用户展示应用程序或网站界面5秒钟，然后用户回想他们刚才看到的内容。这是一个评价关键视觉效果，以及判断用户的关注点是否符合预期影响的好方法。二八法则由帕累托原则(Paretoprinciple)引出，适用于任何网站，网页app或软件环境，即80％的结果是由20％的功能和特征所承担。A/B测试A/B测试说的是你将两个不同版本的线上内容提供给用户，来观察他们更倾向于哪一个。视频传送门：WhatA-BTestingis_腾讯视频可访问性可访问性是指一个网站或app是否可以被轻松使用和理解，以及该网站/app对残疾人或其他人群的特殊需要是否考虑完善，比如通过配色设计使色盲者也能轻松阅读。视频传送门：Everyoneisdifferent!_腾讯视频主动倾听这是一种采访技巧，即采访者通过认真倾听和及时的做出一些反应，来使交流更好地进行下去。数据分析数据分析可以有效地提供你的网站/app的流量信息，它告诉你流量从何而来，以及用户主要在哪里停留。它为了解你的网站/app是否可行提供了一个很好的视角。视频传送门：WhatWebAnalyticsIs_腾讯视频卡片分类法卡片分类是一种帮助设计或评估站点信息架构的方法。在一个卡片分类会话中，参与者按自己的理解将细目分成不同的组，也可能需要给这些组贴上一定的标签。你可以使用卡片，纸张或在线卡片分类工具来进行卡片分类。视频传送门：Cardsorting_腾讯视频点击流分析点击流分析是指在网站分析中收集和分析用户会去访问哪些页面，以及以什么顺序去访问等这类数据的过程。访问者在网站访问的路径称为点击流。视频传送门：HadoopTutorial_腾讯视频竞争者分析这是对当前和潜在竞争对手的优势和劣势的一种评估。使用情境分析使用情境分析涉及收集和分析以下信息：目标用户、任务、支持其目标的工具、产品使用的物理环境、技术约束及其他会影响用户体验的因素。情境分析的数据可以通过访谈、研讨、调查、站点访问、小组(焦点)座谈、观察性研究和情境调查来收集。转换率转化率是指在线完成目标交易的访问者的所占比。在电子商务中，转化营销是指将网站访问者转化为付费客户的行为。提高转化率的过程称为转化率优化。日记分析日记分析是一种收集有关用户行为，活动和经验的定性数据的研究方法。通常情况下，用户定期进行主动报告活动以创建活动日志，日记分析周期可以从几天到一个多月。最终用户这指的是使用网站/app或参与、研究课题的人。参与度（用户参与度）用户参与度是关于如何引起用户关注并保持其注意力的一个度量。任何吸引用户关注一个页面（无论是按钮还是菜单）的功能都是至关重要的。输入框输入框（也称为数据或文本框）是用户需要进行文本或数据输入的地方。错误分析它是任务分析的一部分，用于标识每个指定的任务流集合出现错误的频率和类型。错误率在给定时间段内发生错误的频率。人种志/人种志研究这是通过使用观察和面对面交流等方法，对人及其所处环境进行的一种研究。视频传送门：什么是Ethnography_腾讯视频眼动追踪这是在研究人的眼动观察屏幕或环境时产生的行为模式。通过眼动跟踪软件可以追踪用户眼睛在屏幕上的运动以了解用户频繁关注何处，并会以什么顺序浏览。视频传送门：EyeTrackingDemo_腾讯视频鱼骨图它是一幅旨在识别给定情况下因素之间因果关系的图表。它由一个指出了问题的“头”和代表了各种因素及其分类的延脊椎排列的骨骼组成。鱼骨有助于视觉化指出特定问题的潜在原因。视频传送门：WhatisaFishbonediagram_腾讯视频费茨定律它是一个数学模型，根据目标大小和邻近度来预测指向目标所需的时间。目标越小离得越远，用户与之交互的时间越长。视频传送门：Fitts’Law_腾讯视频焦点小组座谈这是与参与者的一组讨论，主持人对特定主题引导出一系列的问题。其目的是获取有关用户，产品，概念，原型，任务，策略和环境的反馈。视频传送门：MarketResearchFocusGroup_腾讯视频免费列表一种用于获取用户对特定主题领悟力数据的收集技术，要求人们列出所有他们可以想到的与该主题相关的事物。格式塔原则也被称为“简单原则”(Lawofsimplicity)，即每一种刺激都以其最简单的形式被察觉。人们不能孤立地去感知事物，而是将其作为更大的整体的一部分去观察该事物。视频传送门：GestaltPrinciples_腾讯视频HEART框架Google的HEART框架可以让你从更高的的维度去衡量用户体验。衡量的指标是：幸福、参与度、采用、保留和任务分析。视频传送门：TheHEARTFramework_腾讯视频希克定律(Hick’sLaw)希克定律描述了一个人对于他/她的选择作出决定所需的时间。增加选择次数将增加决策时间。人为因素人为因素和人体工程学（也称为舒适设计）是指通过设计产品、系统或过程来合理考虑到它们与使用它们的人之间的关系的实践。截性研究截性研究通常是在公共场所或业务中亲自进行的调查。例如，采访者可能会接触那些离开商店的人，询问他们的体验。KISS保持简单的愚蠢(首字母缩写KISS)。这是是1960年美国海军的设计原则，它指出，如果保持简单，大多数系统将会发挥其最佳效果。简洁性是设计的关键目标。易学性学会有效地使用一个系统或界面的难易程度。利克特量表这是一种调查方法，被访者被要求按一定的量化标准评估他们的答案。量化标准可能是正数、负数和中间的一个数。意境地图/心智模型用户心智模型越接近网站的功能，网站的可用性就越高。视频传送门：MentalModelsandPerception_腾讯视频扫雷旨在标识页面链接所在位置的操作。用户将光标快速移动到页面上，通过观查光标或指针在哪里时会发生变化来提示链接的存在。参与式设计参与式设计（最初的合作设计，现在经常是共同设计）是一种试图在设计过程中使所有利益相关者（如员工，合作伙伴，客户，最终用户）积极参与的设计方法，其目的是确保最终结果满足他们的需求。视频传送门：Participatorydesign路径用户在浏览一个网站时所采用的路由。路径可以由面包屑显示。人物画象基于可用数据和用户访问所创建的代表性用户。虽然角色的个人资料可能是虚构的，但用于创建用户类型的信息不是。视频传送门：HowToCreateUXPersonas_腾讯视频定性研究一种关注语境和言论，而不是数字或统计数据的人类行为学研究。视频传送门：Qualitativeresearch_腾讯视频定量研究一种关注数字和统计数据的人类行为学研究，可以通过民意调查，问卷调查和咨询来完成。视频传送门：Quantitativeresearch2_腾讯视频远程可用性研究远程可用性用户研究可以通过使用屏幕共享软件，让参与者可以在自由选择的环境中进行。研究过程中，你可以记录下参与者的面部表情和声音。这种研究的优点是，你的参与者数量可能远远多于你的定位。因此，你可以在更短的时间内进行更多的研究活动。视频传送门：RemoteUsabilityTest_腾讯视频典型抽样选择一组代表你的目标受众的参与者。视频传送门：数据加权和有代表性的样本_腾讯视频调查调查是针对特定群体提取特定数据的所产生的一个问题清单。调查可以通过电话，互联网，面对面等其他各种方式进行。视频传送门：通过调查更好的进行用户研究_腾讯视频目标市场一个产品所面向的一组目标用户。任务分析用于识别和理解用户与网站或app交互行为的方法。任务流程图一种在网站上对任务及其相互关系的视觉表达方法。出声思考出声思考（或出声思维）是一种在可用性测试中收集数据的方法。在可用性测试期间，通过让用户思考并说出他们所见所为来收集有价值的信息。真实意图研究真实意图研究衡量用户使用网站的体验，并通过回答以下问题得到有助于改进设计的意见：谁来参观？他们为什么来？他们喜欢或不喜欢什么？他们的体验有多成功？这些问题的答案有助于我们同化用户并了解如何满足他们的需求。视频传送门：真实意图的研究_腾讯视频可用性用户与用户界面进行交互的有效性和满意度。视频传送门：什么是可用性_腾讯视频可用性标杆这衡量了系统的当前可用性，并为将来可用性测量定了一个基准。可用性实验室一个用于通过观察和记录用户与系统的交互行为来进行可用性测试的空间。其他观察者可能存在，或者可以在另一房间通过双向镜或视频流观察。用户流用户流是用户完成任务所执行的步骤。“顶部路径”是最常见的用户流。用户研究用户研究侧重于通过观察技术，任务分析和许多其他方法来了解用户需求、行为和动机。视频传送门：什么是用户研究_腾讯视频“令你反感的客户是你最大的学习动力来源。”——BillGates关于UX研究的文章如何像专业人士一样进行用户体验研究lUX设计研究中的崩溃课程https://uxdesign.cc/a-crash-course-in-ux-design-research-ea00c3307c82用户体验研究：入门完全指南http://www.uxbooth.com/articles/complete-beginners-guide-to-design-research/体验地图https://medium.com/capitalonedesign/download-our-guide-to-experience-mapping-624ae7dffb54在UX研究中拥抱不确定性https://medium.com/airbnb-design/embracing-uncertainty-in-ux-research-973a962b2e8e7伟大的尝试和测试的UX研究技术7Great,TriedandTestedUXResearchTechniquesDropbox的设计研究https://medium.com/dropbox-design/design-research-at-dropbox-cecb4a62566a用户研究的7宗罪https://medium.com/@userfocus/the-7-deadly-sins-of-user-research-22857c5a971bUXResearch作弊表UXResearchCheatSheet在大数据时代与用户交谈的情况https://medium.com/@mgallivan/the-case-for-talking-to-users-in-the-age-of-big-data-bca4159e9620相关书籍JeffreyRubin和DanaChisnell的手册或可用性测试Medicine&HealthScienceBooks@Amazon.com量化用户体验：JeffSauro和JamesLewis用户研究的实际统计PracticalStatisticsforUserResearch:JeffSauro,JamesRLewis:9780123849687:Amazon.com:BooksNateBolt和TonyTulathimutte的远程研究RemoteResearch–RosenfeldMediaIndiYoung的心理模型MentalModels–RosenfeldMedia卡顿排序由唐娜斯潘塞CardSorting–RosenfeldMedia研究UX研究UX研究与策略与DesignlabUXResearch&StrategyonDesignlabGoogle用户体验研究研究https://www.google.com/usability/UX和NielsenNorman集团的可用性研究方法培训rmanGroup“想成长为设计师？花大部分时间考虑它的运作方式，而不是看起来如何。”——乔希·帕克特原文链接：https://uxplanet.org/51-research-terms-you-need-to-know-as-a-ux-designer-fac0d40a59d7译者：非科班设计翻译小组@徐莹，校对@逗砂，微信公众号【非科班设计】本文由@徐莹翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

【猎云网（微信号：）】9月26日报道（编译：让妲己看看你的心）当讲述创企高速发展的传奇故事时，人们的注意力往往集中在领路的创始人或者是经受住风暴的工程团队身上。成功者分享的秘诀通常围绕着那些棘手的、全公司共同面对的挑战，从组织设计的重新建构、到反派系文化的氛围形成都是常常被提及的话题。但在围绕快速增长的讨论中很少出现在最前面的功能是什么呢？产品设计。Sally Carson是来改变这一切的。自2015年Carson首次加入Duo Security以来，她一直颇受重视，肩负着从零开始建立产品设计规范的使命。这家基于云计算的安全公司在不到四年的时间里从200名员工猛增至近800名员工，客户群翻了两番。作为Duo Security产品设计及用户研究的负责人（这家公司最近被思科以23.5亿美元收购），她从爆炸式增长的另一面切入，为她的设计师同行们带来了一些来之不易的经验和见解。这种智慧正是行业迫切需要的。在最好的情况下，建立和领导一个产品设计团队并不容易。虽然许多团队从一开始就选择融合工程、产品和设计，但是EPD（Engineering、Proct、design）的三脚凳往往会变得摇摇晃晃。其中，设计可能会被忽略或资源不足，而其他的腿则生长得更快，且重要的是这一挑战只会因为快速增长而不断加剧。因此，和许多初创企业的设计领导者一样，Carson不仅要雇佣快速成熟的团队，还要承担建立整个功能的额外挑战。在本次专访中，Carson提供了产品设计主管关于可扩张的观点，为功能的成熟和团队的快速增长提供了路线图。她提出了围绕用户研究的基石进行构建的理由，以便在产品开发过程中将设计工作进一步向上游转移。最后，她概述了自己是如何吸引和留住那些难以拿下的设计人才的，最终这些人才帮助他们在高速增长时期走上了成功之路。完善产品设计蓝图，优先考虑用户研究Carson来到Duo的时候，恰好正值其产品设计的一个关键转折点。“一家初创公司的第一批设计人员往往是初级或中级的IC，而在一段时间内，这批人将会成为他们唯一的设计人员。与此同时，工程团队就像雪球一样越滚越大。然后，突然之间，产品设计职能人员明显不够用了，领导层决定聘请一名设计主管来建立产品设计实践。在Duo，我就是这样进入这个团队的，”Duo如是说道。在那个时候，产品设计团队和其他产品开发部门之间的不平衡是非常明显的。Carson说：“这就像是一场跳大绳比赛。产品经理和工程人员已经紧密合作很多年了，突然一个新的设计领导者来了，傻傻地问‘嘿，我能进来吗？’”这就是为什么业务的第一要务是为了实现快速成熟的产品设计功能。正如许多初创公司的情况一样，当Carson开始在Duo工作时，设计团队的任务仅限于跟上工程的步伐。在产品设计的起步阶段，会有很多浅层的UI设计，最终的成果也相对较少。工程师们每隔几周就要出货一次，而设计师们则争先恐后地追赶即将要推出的产品，在把产品送出去之前尽可能地完善可用性问题。虽然这种零散的方法有其价值，但设计的角色需要迅速演变和扩大，尤其是在高速增长即将到来的时候。Carson说：“这种‘抓了就走’的方法部分问题在于，我可能会被IC的工作所吸引，这将使我的注意力从组建团队的长期目标上转移开。”但更广泛地说，这种方法限制了设计最终能给企业带来的价值。归根结底，这并不是你想要停留的地方，你需要逆流而上，承担起塑造整体产品战略和路线图的设计工作。在纯粹的执行和战略之间实现飞跃是很困难的，但是如果你想从组织设计投资中获得最大的优势，产品设计主管就需要实现这一点。作为一个初创企业的产品设计领导者，你的工作是在产品开发过程中更早地进行用户研究和设计。当用户研究和设计团队处于上游时，他们的洞察力会丰富接下来发生的一切。Carson认为：“最终，如果你的初创公司不能实现这种转变，你的影响将是有限的。”为了在这个挑战面前脱颖而出，Carson建议立即着手扩大产品设计的范围，即使是一个只有一两个人的团队。她与大家分享了她在Duo设计团队赢得一席之地的关键策略。1.从重视用户研究开始当你想要建立团队时，你必须弄清楚在哪里进行投资，并建立自己的产品设计主力。Carson认为用户研究是重点，她的第一个赌注是从可用性测试开始的。她说：“这可能有悖常理，因为虽然创业是一个长期的比赛，而在早期阶段短期的胜利似乎更为紧迫。但我坚信，处于早期阶段的初创企业需要更早地投资于用户研究。建立用户研究并不是Duo明确要求我去做的，但我却立即投入其中。我的第二份工作是用户研究员，这对我来说是非常重要的。”Carson优先考虑了可用性测试。在这里，她分享了可用性测试能够带领设计团队走向成功的三个原因：可用性测试能够快速提供具有可操作性的洞见。可用性测试明确了我们做得好的地方，以及还需要做的工作。我们总是可以从测试报告中得出一份明确的任务清单，用来改善我们的产品体验。可用性测试可以为初级设计师提供低维护支持。当Duo迅速发展时，我不可能总是在那里对我的直接下属进行严格的设计审查。参与可用性测试可以让早期的职业设计师以一种直截了当的方式了解他们的设计中哪些是有用的，哪些不是有用的。可用性测试可以使每个人都正确地看待自己的工作。就易用性而言，可用性测试仍然是衡量设计成功与否的客观标准。不管你认为你的想法有多好，用户研究总是会揭示出那些出人意料的客户行为。它可以激励你不断改进，虽然这会让每个人都感到惭愧，但这是健康的。2.通过可用性测试建立设计信条除了加强设计功能之外，可用性测试还为向创企的其他部门展示设计价值提供了一个令人信服的范例。“把你带进来的领导层，也许是那些没有设计背景的创始人，他们甚至可能没有意识到他们的设计投资尚没有得到最大的回报。他们可能认为设计就是表面上的打磨，可用性测试可以帮助你快速地展示设计的最终价值，这些价值远远超出了创企最初对设计的理解。”“对于像Duo这样以工程为中心的创企来说，可用性测试很容易理解，而且它为一个快速发展的团队带来了高效的胜利。随着时间的推移，这会为你建立一个更强大的用户研究实践奠定基础。”产品设计负责人可以从小事做起，为扩大用户研究打下基础。“如果你是一家处于早期阶段的创企的设计负责人，你要试图让你的利益相关者相信用户研究的重要性，我建议你可以从小型的可用性研究开始。确定对业务至关重要的产品开发领域，然后执行小规模的研究，你可以自己完成，也可以与少数合作者一起完成。你要学会将你的研究结果作为一个范例不断地进行传播分享，用以展示其价值，并在此基础上扩展你的研究项目。”“最终产品得益于研究的洞察力。同时，你还将培训EPD和更大的企业组织，让他们认识到设计团队贡献的重要性。你将通过每一项研究，逐渐获得公司内部的信任。希望你会得到更多的预算，以保持团队的增长。我发现这种循序渐进的做法比作为一个有认为的局外人进入创企更成功。”这些测试不一定要花很多钱。Carson说：“大多数人听到‘用户测试’就会想象出一个正式的内部可用性实验室，实验室有双层玻璃，就像证人审讯室一样。虽然这种模式确实存在，但你不一定需要它。用户测试可以非常灵活，并给你提供同样有效的洞见。”Carson举例说明了两种模式，初创公司可以依靠它们开始扩展用户测试：远程实时用户测试。在Duo，我们使用远程用户测试，和那些真实的客户进行实时的对话。这是一种接触大量全球用户的低成本方式，可以让我们快速迭代。当你进行远程用户测试时，Carson建议要定期安排客户电话。Carson说：“让你的客户以一种并不舒适的频率分享他们的观点。每两周，我们都会随机对一个正在进行中的设计进行一系列可用性测试。我们会提前定好五位参加测试的用户，研究人员Mark Thompson-Kolar会和他们进行通话。然后，他会与设计团队紧密合作，帮助他们设计研究问题和编写测试脚本。这一过程的速度非常快，Mark已经进行了数百项可用性研究，这个过程已经成为EPD团队的一个重要组成部分。”第三方测试服务。许多第三方供应商，例如usertesting.com，可以帮助创企招募候选人，并代表设计团队运行未经审核的测试。这总比什么都没有要好。对于寻求更多支持的小型初创企业来说，这是一个选择。Carson说：“如果你的产品没有专门的用户群，并且你想测试通用的参与者，这一选择是非常理想的。但要注意的是，由于这种服务只能展示结果，你也就失去了在过程中提出问题的机会。”虽然对小型创企来说，第三方测试服务既方便又便宜，但实时测试更富有成效，也可以产生更丰富的见解。用户研究最好的地方就是惊喜。当你注意到一些与你的期望不同的事情时，你需要不断地向下钻以加深你的理解。3.为更前沿的研究铺平道路从可用性测试中获得的那些小而具体的成果，可以为更雄心勃勃的生成性研究扫清道路。换言之，设计师们可以在一开始就知道产品战略，而不是在产品线的尽头后知后觉。Carson说:“如果你的创企还不熟悉生成性研究，或者你还没有在企业内部建立起可信度，那么生成性研究的价值可能很难在内部进行推广。你需要将你的研究活动直接与你能为企业带来的价值挂钩。”在Carson的团队通过可用性测试建立了可信度之后，她就能够为在客户办公室开展现场观察研究提出强有力的理由。如今，Duo经常派研究人员、产品经理、设计师和工程师到现场观察和采访客户。拥有愿意代表设计功能进行宣传的跨功能拥护者真的很有帮助，正如拥有强大的研究领导者一样。随着用户研究功能的发展，我请来了Amber Lindholm来领导我们的用户研究计划，她做的很棒。通过这些现场研究，创企会发泄客户在部署安全软件时可能会遇到的那些来自组织内部的摩擦。在一个大型企业的研究中，我们发现，作为日常工作的一部分，员工经常要克服组织内部的障碍。我们了解到，Duo的团队有时会在同一组织内的不同小组之间进行初次介绍，以便在部署期间进行协调，这让我们大开眼界。能够发掘用户体验的新方面会带来设计功能的重要演变，Duo很早就将服务设计实践纳入其中。这就是扩展研究项目的好处：它让我们有更多的机会去深入研究，并找到改善总体客户体验的方法，而不仅仅局限于用户界面。”让其他团队加入进来Carson说：“随着产品设计规模不断扩大，重要的是要确保功能不会变成一座象牙塔，在象牙塔中，你必须要从高处传递自己的见解。在一些创企中，设计可能是一个黑匣子，我们越揭开它的神秘面纱，事情就会变得越有合作性，我们在EPD内部就会取得越多的成功。尤其是在创企高速增长时期，事情发展得很快，人们也会变得更有领地意识。”赢得跨职能部门的信任和支持归根结底是建立关系。你需要让你的同事知道，你在那里是为了与他们合作，为他们的工具集添加更多内容，让他们的生活更轻松。她分享了四种策略。1.协助面试新PM“随着设计功能的成熟，高级设计师和用户研究人员通常会承担一些传统上属于产品经理的工作。因为产品经理是我们最亲密的合作者，所以我们希望通过扩大规模来使这种关系保持健康。”在Duo，设计师会帮助考察产品管理候选人。“这样一来，我们可以了解到他们过去与设计合作的经验。一旦我们雇佣了一位新的PM，我们喜欢让用户研究人员进行一些研究，并在他们上任的第一天向他们提供研究的结果。我们发现，这种方法为他们的成功奠定了基础，并与他们建立了密切的跨职能合作关系。”2.主持一个研究日场Carson说：“视频是推广研究成果的一种常见形式，但创企经常分享的是整个研究未经编辑的蛮长视频。问题是，非设计人员不太可能坐着看几个小时的视频内容。”取而代之的是，在下一次产品开发时播放“研究日场（research matinee）”。我们在Duo很早就开始了这个过程，而且非常有效。一位研究人员编辑了一段最长不超过两分钟的短视频，从中可以了解到研究结果的本质。通过这种方式，你可以以一种更广泛的方式来简要介绍你正在从事的工作。它提升了整个产品开发组织对客户的理解，并向新员工展示了我们独特的能力。”3.研讨会不仅仅是为设计人员而设Carson笑道：“设计人员喜欢研讨会。但说真的，对于Duo来说，研讨会是一个关键的工具。我们可以利用它来吸引整个企业内的利益相关者。”研讨会在引入跨组织的观点来权衡大型项目方面特别有效。研讨会有助于把所有的声音聚集在一起，这是在那些可能不会在日常项目中一起工作的人之间建立信任的快速方法。Carson还指出，研讨会有助于增强初创企业的多样性、包容性和公平性目标。“我们要确保有一个熟练的推动者，确保在对话中不存在一个主导的声音或群体。初级设计师应该像高级产品经理一样有权利畅所欲言，事实上，我经常邀请年轻的设计师担任主持人，因为这是一个很好的发展机会。”4.用便利贴替换设计报告为了传播洞见并提升设计工作，有时你必须改变现状。“在一些创企，我看到研究人员会离开一周，专门对用户测试进行分析，并将其转化为正式的、学术风格的研究报告。这些报告都是20页厚的大部头，根本没人看。在Duo，Mark和我考虑了我们可以采用什么样的格式来将观察转变为一个高效、实时的协作分析过程。”于是他们转向了设计工具包中另一个流行的工具：便利贴。当Sally的团队进行用户研究时，研究人员会向用户发送一个交互原型，并让他们在视频电话会议上共享屏幕。至关重要的是，整个团队（包括设计师、产品经理和少数工程师）都要参加会议。“在会议过程中，我们让房间里的每个人把观察结果记在便利贴上。如果用户看起来很困惑，把它写下来。如果你有问题，把它写下来。房间里的每个人都在给出越来越多的数据点，在会议结束时，我们的研究人员会指导我们进行快速汇报。”会议结束后，研究人员会给大家五到十分钟的时间，让他们通过便利贴交谈。Carson：“然后，我们在白板上绘制一个网格，每个测试参与者是一行，任务或脚本的每个核心部分是一列，然后将笔记贴在适当的位置。”便利贴可以帮助我们形成用户测试的视觉总结。便利贴的集中处会明确地告诉我们这是一个我们需要注意的领域。这样一来，我们就不需要额外的时间来分析研究结果。此外，当这轮测试完成时，设计人员也会对问题区域和下一步有了清晰的概念。用户研究首先应该是可操作的。通过邀请非设计角色的人参与进行，每个人都会带着自己的行动项目完成研究。用户研究不应该只是设计人员在某个黑暗角落里自己做出来然后进行报告的事情。如果你让它成为一项团队活动，那么工程师和项目经理们会实时地看到自己的见解。你不必再做其他的事情，让他们去相信。建立可以交付的团队：为高速增长寻找产品设计师随着用户研究实践的不断发展和EPD可信度的建立，产品设计主管可以将她的注意力转向未来的挑战：招聘和领导力开发。在创企高速增长时期，招聘需要耗费更多的时间。Carson认为高速增长是招聘的关键时期，她亲自寻找并聘用了团队中的前13名员工。这一阶段你雇佣的第一批人，特别是第一批招聘经理，将对你的团队产生巨大的影响。她分享了6个招聘技巧：1.打持久战Carson说：“我知道，如果我们不提前一年建立EPD组织的模型，并立即开始寻找和建立人才管道，我们将面临一个重大的招聘瓶颈。这可能会严重抑制我们的增长，但建立人才管道需要很长的时间。今年，我终于有机会聘请了一些设计师，我花了两年多的时间尝试让他们加入我的团队。但如果你已经有了人才储备，我预计填补每个职位空缺只需要原先四分之一的时间。”2.注意招聘比例随着Duo的不断发展，Carson陷入了传统经理人的困境。有太多的直接下属，她感到不知所措；有太少的设计师，她的团队不得不分散在各个项目之中。回顾自己的经验，Carson解释了招聘比例和经验法则，这些可能有助于创企在规模扩大时保持良好的状态。设计师对开发人员说：“在Duo，我们发现一个设计师配置五名开发人员是我们的最佳比例。其他的创企比例也有1:6或1:8，但是你必须弄清楚什么比例对你的初创公司是最有效。一旦你知道你的理想比率，你就可以用它来为你的组织建模，并通过超高速增长计划整个EPD的员工数量。”有没有可能设计师太多了？Carson笑道：“也许我有偏见，但我在20年的职业生涯中还没有遇到过这种情况。设计师就是这样一个创企中的价值创造者。”但是你很有可能会遇到设计人员太少而感到压力的情况。Carson说：“当你在工程和项目管理方面的合作伙伴不断要求比你能提供的更多的设计支持，而战略性的重要举措长期缺乏设计师时，这就是你需要招聘的信号。”3.在你早期的团队招纳一些多面手尽管Carson的员工比例不断波动，但她能够依靠另一种招聘策略来扩大自己的团队，同时跟上Duo的增长步伐。当雇佣设计师时，她会确保他们拥有广泛的技能组合，包括一些研究经验。Carson说：“在初创企业的早期阶段，当你的用户研究功能刚刚起步时，要确保你最早聘用的产品设计师会有一些用户研究经验。”这样，即使你的创业公司还没有准备好投资一个庞大的用户研究团队，你也会有一些设计师，他们自己可以进行一些研究。4.多样性与包容性除了招聘速度之外，Carson还会把记住她招聘的是谁作为一个优先事项。在高速增长中，每一位员工都会影响下一批员工。这就是为什么她特别关注产品开发领导层的多样性。高速增长是创业成功与否的关键时期。每个团队领导都应该问：我们招聘员工的方式是否鼓励不同背景和经验的多样性，从而使我们的公司获得成功？想法和谈话很快会具体化为实际行动。Carson说：“很高兴看到这个团队是如何运作的，并把它作为我们审核过程的核心部分。当时担任项目管理负责人的Amy Grude精心设计了一些问题，以评估每个候选人，尤其是经理职位的候选人。判断他们是否像我们一样重视多样性和包容性，使之成为我们评估的一部分。”5.越早铺路越好即使是在疯狂的裁员潮中，Carson也不得不提前考虑留用和发展这一迫在眉睫的问题。如果雇佣有才华的设计师很难，那么留住他们就是另一回事了。Carson说：“所以我很早就开始了职业生涯的探索，那时我们的员工大约有100-150人。我有一个工作级别矩阵和一个职业路径文件，清晰地描述了我们可以提供的员工增长路径，然后在创企内广泛地推广这些资源。”创建专业发展轨迹的策略是一种相当流行的实践。不过，让Duo的职业轨迹与众不同的，是量身定制的1:1，以及经理培训课程。6.引导从共识到一致的转变随着初创企业的扩张，你和你的团队可能会开始感觉到决策的板块开始移动。Carson说：“在高速增长期间，我注意到我的团队从一种共识文化明显转变为一种协调一致的文化。在规模较小的团队中，达成共识是可行的。你可以把你的整个团队放在一个房间里，集体做出决定。但是，超过十个人，就不可能了。这个时候你需要开始将总团队分解成更小的群体，他们可以对自己的决定拥有高度的自主权。然后，更重要的是确保团队的一致性。”把这一切联系在一起：加强产品设计当一家公司达到高速增长时期，你会觉得初创公司的首要任务被拉向了上千个不同的方向。Carson的经验表明，投资一个产品设计团队是值得的，因为他们对最终产品的宝贵贡献来自于他们对客户视角的了解。“设计在Duo的成功中发挥了巨大的作用。我们一直致力于将消费者的web敏感性应用到企业安全中，这是非常新颖的，如果不集中精力在跨组织的有效增长和协作上，就不可能实现，”Carson说。Carson鼓励任何处于早期阶段的初创公司专注于建立一个以用户研究为基础的产品设计团队，这样设计师就可以利用研究洞察力来增强产品。要让这种影响在工程和产品团队中得到广泛传播，可以通过视频、研讨会和便利贴来进行创新。在高速增长时期，不要随意地陷入招聘的泥坑：在你扩张的过程中，你要花时间仔细考虑构建一个可持续的人才管道。最后，一旦你把设计人才带进门，确保你给他们留下足够的理由，通过创造途径让他们探索专业成长。“当管理者能够发现并为即将到来的高速增长做好准备时，他们就能更成功地领导团队。当我为我的团队做准备时，我表达了担忧，但我也提醒他们，这是一个激动人心的时刻。我试图强调的是，很少有初创公司能做我们现在正在做的事情，如果我们积极主动，我们就能确保以健康和可持续的方式引领增长。”Carson说：“归根结底，产品设计师会放大工程师、产品经理和整个公司的成功。如果你能积极主动地打造一支优秀的团队，你的团队不仅能经受住变化，而且能从容应对、茁壮成长。”

石子煜，男，汉族，江苏省徐州人，中共预备党员，西安电子科技大学计算机科学与技术学院18级硕士研究生，师从高海昌教授。研究方向为网络信息安全，研究领域为CAPTCHA机制安全性和可用性研究。研究生期间，他踏实勤奋，取得了年级排名第一的成绩。他认真钻研，在导师的细心指导以及师兄师姐们的耐心帮助下，发表SCI检索英文论文三篇，EI检索会议论文一篇，2019年获得校级一等学业奖学金以及“优秀研究生”、“优秀研究生干部”等荣誉称号，2020年荣获研究生国家奖学金。潜心学习，提升技能“应知学问难，在乎点滴勤”。如果选择了走科研这条道路，那就意味着没有“平坦”二字。2018年3月，石子煜通过优研计划考核加入高海昌教授的团队并开展本科毕业设计的研究。在研究过程中，他第一次接触到了CAPTCHA这既熟悉又陌生的领域，熟悉是因为每天都能用到，陌生是因为研究所用的技术是新颖且多样的。他在导师和师兄师姐们的悉心教导下养成了良好的科研习惯:首先是勤动手，从实验准备中需要用到的数据集，实验过程中神经网络的训练与相关代码的复现，到实验数据的整理，均需动手参与才能积累经验；其次是多思考，实践离不开许多理论知识的指导，要多考虑实验中每一步为什么这样做，迭代优化的过程也就是进步的过程，实验原理搞懂了，即使实验结果出现了问题，也可通过大胆改进方法而达到预想的结果；最后是广交流，对于新手来说，项目的每一个步骤都值得思考与讨论，通过交流其中的关键步骤和他人失败的教训，避免重犯错误，往往起到事半功倍的效果。应知学问难，在乎点滴勤。通过这样一点一滴的训练，石子煜参与的第一篇会议论文经过修改逐渐形成，最终发表。他认为，宝贵的是自己科研技能的历练与提升，更是有幸能与一群刻苦而又可爱的同门共事。注重创新，厚积薄发科研的过程，就是一个不断创新与探索的过程。石子煜在项目组开辟新的研究方向时，大量阅读与新方向相关的中外文献，以便了解该领域的研究动态和急需解决的难题。他由易到难、由点到面，在研究设计前和实验期间，主动向导师报告该课题的研究进展和下一步研究计划，虚心向该领域的专家、老师、同学请教。经常是过来人的一句经验之谈会让他豁然开朗，少走许多弯路。最终，在经历了无数个秉烛夜战、无数次返稿修改之后，2019-2020年之间他参与的3篇SCI期刊论文陆续被录用。乐于奉献，积极实践“日日行，不怕千万里；常常做，不怕千万事”。在忙碌的学习科研之外，石子煜积极参与学生活动与班级事务管理，担任班级副班长职务。抗击“新冠”疫情期间，他深入宣传疫情防控知识，督促大家每日填写“疫情通”，及时汇总上报“疫情防控情况表”，体现出了一名班级干部的责任与担当。他时刻以一名共产党员的标准严格要求自己，在思想上积极向党组织靠拢，踊跃参加党支部组织的各种活动，特别是在“党员志愿者进宿舍”主题党日活动中，他奔波于各个宿舍，介绍党支部情况，为大家答疑解惑，与同学们分享学习经验，交流实验室学习体会，为贯彻落实“学生党员先锋工程”方案贡献自己的一份力量。回想起这几年的研究生生涯，他经历过泡在实验室里，想要努力做出成果，往往无从下手，想要认真研究却毫无方向，每天伴随着彷徨与无助。但他坚信不付出，就很难获得更多。行走在研途中，听枫叶流舟，看金菊在笑，闻硕果飘香。每一次尝试，每一天忙碌，每一声鼓励，都深深刻在他前行道路的里程碑上。导师高海昌评语：石子煜性格稳重，学习勤奋刻苦，态度端正，善于思考，注重动手能力的锻炼，并侧重自己团队精神的培养。积极参与实验室的科研项目，具备较强的主动解决问题和学习能力，希望他能在以后的科研道路上行稳致远，学有所成。（通讯员：西安电子科技大学李伟诚）

简介：“在地球轨道上建造一个大的太阳能阵列，就可以收集足够的太阳光（未经大气效应或云层过滤），产生强大的微波束。而地球上的一个收集站将把这些光束转换成有用的能量。将任何一颗卫星发射到足够高的轨道上，只需短暂地穿过地球的阴影，却可以接收到几乎恒定的太阳光流。”这样的想法可行吗？类似实验能否成功呢？一架波音公司的图像显示了X-37B在发射前的舱内的情况。一架秘密军事空天战斗机将很快测试运用微波束把太阳能从太空运送到地球的想法是否可行。预计美国空军X-37B空天战斗机将在发射进入轨道，并在飞机上进行测试可行性的实验。X-37B空天战斗机 图源：百度百科光伏射频天线模块飞行实验（PRAM-FX）代表了自19世纪以来这种科幻技术的首次轨道测试，即太阳能卫星电源。这个想法是在轨道上建立一个大型的太阳能电池阵列，它可以搜集足量的阳光（不被大气影响或云层过滤的阳光），并且可以产生强有力的微光束。然后，地球上的收集站可以将这种光束转换成有用的功率。将任何一颗卫星发射到足够高的轨道上，只需要短暂穿过地球的阴影，它就可以接收近乎恒定的阳光束。整个太阳能电池阵列可以提供不间断的24/7电源。“这个想法引起了广泛关注，并在60年代末70年代初成型，当时有必要探索除化石燃料之外的其他能源。”在化石燃料供应变得不稳定并且价格飞涨时保罗·贾菲说到，他是美国海军研究实验室的民用电子工程师，也是波束能源研究的负责人。同时贾菲说，随着燃油价格下降，这项研究逐渐缩减。但是在2007年，美国国防部拿起了“警棍”。与加油车车队相比，卫星波束可以向海外军事基地更安全更有效的供电。这些装满可燃燃料的卡车可能会受到攻击和毁坏，会威胁驾驶员和警卫的生命危险。但是微波束可以在没有保护的大气中无形地穿过，所以无法对其进行射击。在日后，这些光束也可能为军用无人机提供动力，就像现在用于监视和杀死海外的无人机一样。借助微波束，这些无人机可以在头顶无休止地嗡嗡作响，而不必降落加油。（当然，不管走多远，该技术都有可能应用于普通民众。）到目前为止，PRAM-FX不能执行任何操作。但这为美国海军研究实验室团队提供了在最终运行环境中测试太阳能卫星关键组件的第一次机会。美国海军研究实验室的负责这个项目的电子工程师克里斯·德彪马表示，该实验装置将其电子设备夹在太阳能电池板和背板之间。太阳能电池阵列从太阳收集能量，然后将能量转换为直流电流，然后使用该电流为2.45 GHz的微波供电。他告诉《生命科学》：“理论上讲，未来会从指向接收站的天线发射出去。”德彪马说，出于PRAM-FX的目的，微波能量会落在可以“倾倒”在用于记录数据的仪器的同轴电缆上。为了确定安装效率，美国海军研究实验室研究人员会比较输出与使用太阳能阵列获取的能量。贾菲对《生命科学》说：“这将为太阳能卫星之类的可行性和经济性提供参考。”这不是这些研究人员第一次测试设备。在地球上的真空室中，进行了模拟实验，即使用灯影响轨道太阳，这为解释PRAM-FX如何运作提供了线索。研究人员说没有更好的办法了。秘密平台X-37B空天战斗机 图源：百度百科当X-37B于星期六从佛罗里达卡纳维拉尔角发射升空时，PRAM-FX将成为X-37B几种研究有效载荷其中之一。这不寻常：在之前的五次任务中，空军没有提及X-37B携带科学有效载荷。在其在轨道上累计运行了7年10个月的时间里，从未披露过有关空天战斗机有效载荷或精确目的的任何细节。但是这次提供了更多信息。根据太空部队的一项声明，X-37B将携带“服务模块”和空天战斗机的第一个科学实验载荷进入太空。它将部署一颗名为FalconSat-8的卫星，并进行一些实验，而PRAM-FX和另一项实验仍与X-37B关联。（X-37B属于空军，但太空部队正在处理发射任务。太空部队是唐纳德·特朗普总统于2019年12月成立的军队的新生分支，负责处理太空战。）贾菲说，将PRAM-FX固定在X-37B上的一个关键优势就是他的团队可以利用X-37B的通信系统，推进力和其他资源。这为美国海军研究实验室团队省掉了建造自由漂浮卫星运行所需的所有机械的麻烦和费用。德彪马说，X-37B的轨道将提供许多不同的太阳角来测试设备。这种无人驾驶的空天战斗机的运作起来有点像一个较小的机器人航天飞机，在宇宙神5号运载火箭上发射并在轨道上停留数月。它之前的第五次任务持续了780天，然后在2019年10月27日，机器返回了地球。宇宙神五号551型运载火箭在卡纳维拉尔角空军基地41号发射台发射新视野号。图源：维基百科

雷锋网按：2020年8月7日，全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR 2020）正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。8月9日，作为本次大会的收官之战，“医疗科技”专场正式拉开帷幕，围绕「后疫情时代的医疗新基建机遇」这一主题展开。其中联影智能联席CEO沈定刚、华西医院副院长龚启勇、腾讯天衍实验室主任郑冶枫、平安医疗科技首席科学家谢国彤、商汤科技副总裁张少霆、西门子医疗中国数字医疗负责人陈黎峰，详谈了后疫情时代医疗科技的新常态，以及技术落地和产品方法论。以下是本次大会的精彩回顾：联影智能沈定刚：如何将AI应用到新冠肺炎诊断全流程？联影智能联席CEO、MICCAI 2019大会主席、IEEE Fellow沈定刚教授发表了开场报告，介绍了医疗AI在新冠肺炎诊断全流程中的应用。沈定刚教授表示，目前新冠肺炎仍然在全球蔓延，全球有1800多万人确诊，CT已经成为新冠肺炎诊断、评估和随访的重要手段。然而，这个过程中存在最重要的两个痛点，首先，如何帮助医生尽量避免感染；其次，有了CT设备后，如何用人工智能的方法进行肺炎的量化分析，用CT图像辅助诊断和随访。为此，联影智能提出了三个解决方案：无接触扫描、肺炎量化分析、随访评估与诊断。沈定刚教授表示，为了避免病毒传播，有的操作技师在新冠肺炎早期甚至通过竹竿这样的工具远距离操作CT扫描，原始且危险。为此，联影集团研发了AI智能采集系统，把边缘计算和摄像机结合，自动采集人体三维形态和部位信息，自动操作CT扫描，满足医生在操作间就可完成扫描任务。在肺炎分割与量化方面，主要是为了实现三个目标，新冠肺炎判别、危重程度检测以及判断进展变化，沈教授介绍了联影智能的uAI分割引擎，可以对肺炎、5个肺叶、18个肺段进行精确的分割。在随访评估与诊断层面，有些新冠肺炎病例与普通肺炎病例有相似的感染程度，因此，联影智能提出了基于感染信息的注意力网络 (Attention-guided Network)，用分割出的感染区域引导分类器聚焦于感染区域；在评估新冠肺炎严重程度上，提出了一种多任务、多示例学习模型 (Multi-task multi-instance framework)；在危重预测与演变时间估计上，为了解决样本不平衡以及特征复杂且高维的挑战，提出了联合分类与回归的稀疏模型 (Joint sparse classification and regression)：让两个任务共享相同特征，用于改进各自的性能、解决数据不平衡问题以及针对所选特征，作出临床解释。华西医院龚启勇：“成像+AI”，直面精神影像学的原生性难题第二位演讲嘉宾是华西医院副院长、ISMRM Fellow龚启勇教授，他主要分享了脑疾病影像AI的新机遇。作为临床放射学精神影像领域的国际知名学者，龚启勇教授在国内率先建立了精神放射影像体系，被国际同行称为“leader in the field of Psychoradiology”。他表示，精神影像学拥有重要的发展前景，但是，依靠传统技术将面临多重瓶颈。相比其它脑部疾病，在常规CT、X射线等临床影像手段上，往往很难发现精神类疾病的脑部病变。而这类疾病的判断也没有明确的客观指标，临床治疗和诊断只能依靠经验和主观因素。近年来的成像技术和AI技术的发展，则给这一难题带来新的希望。一方面核磁成像技术提供了更清晰的脑状态、脑结构等一系列参数，成为脑疾病诊断的首要依据。另一方面，深度学习的出现，则可以依靠大量数据信息，总结出不易发现的影像学特征变化规律。龚启勇教授认为，这两种工具的结合未来也许可能解决许多精神影像学的原生性难题。首先，通过AI分析方法，可以总结分析出影像特征变化和精神疾病的密切相关性，例如利用神经环路和链接脑结构改变，可以从影像学征像判断这类疾病的严重性和特定临床类别。其次，可以籍助AI进行药物治疗靶标确定。龚启勇表示不同精神药物在不同大脑区域，往往会有不同的反映，特定脑区改变可能是药物靶点定位的一个重要依据，AI可以通过脑区特征的改变，判别精神药物的有效性和帮助治疗方案的选择，还有望为临床干预和介入治疗提供精准治疗靶标。腾讯郑冶枫：小样本学习与域自适应第三位出场的演讲嘉宾是腾讯天衍实验室主任郑冶枫。天衍实验室是腾讯内部专注于医疗AI的实验室, 覆盖医疗大数据、医疗自然语言理解、医疗影像等等。在演讲中，郑冶枫博士主要分享了深度学习在影像诊断上的两个固有痛点：缺乏训练样本以及跨中心泛化能力差以及相应的对策。对于训练样本量的问题，郑冶枫博士认为，迁移学习是一个很好的方式，可以将某个任务（源域）上训练好的模型迁移到另一个任务（目标域）。而为了获取更多的医学数据、积少成多，郑冶枫博士团队提出了Med3D：共享编码器的多任务分割网络，在大量异质的公开数据集上预训练，然后迁移到其它任务，并且进行了开源输出。当然，除了Med3D，郑冶枫博士团队还提出了基于魔方变换的自监督学习，在预训练阶段不需要人工标定，从而减少大量的时间成本。另外一方面，为了解决域偏移的问题，他们还提出了新型无监督域自适应(UDA)的方法，来缓和域偏移所导致的性能下降。该方法仅仅需要源域的数据、标注以及目标域的部分图像，无需目标域的标注，即可实现两个领域的自适应。在演讲中，他以VideoGAN: 视频风格转换以及OP-Net: 基于单张图像的风格转换的两个案例进行了说明。平安谢国彤：2大基础平台及4大医疗AI模型第四位出场的演讲嘉宾是谢国彤博士，他是平安集团首席医疗科学家。他表示，过去五年时间里，平安积累了大量医疗的业务，而平安医疗科技，则是从每个业务中沉淀数据，把数据变成AI模型，再反哺赋能给各个业务。谢国彤博士认为，所有AI都无非四个要素：数据、算力、算法和应用。在这四个要素下面，平安共研发了2个基础平台和4个医疗AI模型，以支持医疗的各种分析和推理，目前有1.6万家医疗机构，43万医生在使用。两个基础平台主要是赛飞AI平台（算力）和医疗的五大库和知识图谱（数据）。谢国彤表示，医疗五大库及知识图谱，首先是从数据端出发，分四步去解决数据处理难题：第一，去掉噪音，补全数据，提升数据输入质量；第二，结构化，通过数据和文本抽取，实现数据可用；第三，标准化，把不同来源的医疗数据名称统一；第四，利用算法挖掘疾病的风险因子或者治疗方法。而赛飞AI平台则主要是通过发动平台化战略，解决AI产品算力和落地的基础性问题。谢国彤说到，平台的目的就是让医疗数据科学家专注在自己领域内，由平台去完成AI通用算法、智能标注、分布式训练加速、高性能压缩模型部署等通用问题。在这两大基础平台之上衍生的4个医疗AI模型（算法），主要侧重在疾病预测、智能影像、AskBob辅助诊疗、疾病全周期管理等四个场景。在最后的总结中，谢国彤说到，医疗人工智能是利国利民的事情，人命关天，需要AI界和医学界的紧密合作，用AI的算法解决真实的需求，保证模型的安全性、可用性，才能对“健康中国”产生真正的价值。商汤张少霆：基于CV，搭建赋能全院临床的AI平台第五位出场的演讲嘉宾是商汤科技研究院副院长、集团副总裁张少霆。他说到，过去国内探索的方向都是“基建出海”，现在商汤则在探索实现“科技+基建”的共同出海。张少霆表示，商汤科技的战略核心是围绕计算机视觉技术，而智慧医疗的具体产物则是SenseCare 智慧诊疗平台。作为商汤临床一体化的产品， SenseCare 智慧诊疗平台可以落地在医院放射科或者区域IDC数据中心，在数据不出科室或数据中心的情况下，让不同临床方向的医生只需要一个笔记本电脑、甚至手机，仅通过访问网络浏览器的情况下，使用所有医疗AI功能，以及医学影像三维后处理功能，并且让不同临床医生读取不同数据，就可以启动不同的工作流，实现赋能全院临床。然而，这种场景的实现存在两个问题：首先，如何利用AI对多模态多病种进行精准的检测、分类、分割；其次，如何在不传递原始数据的情况下，支持全院医生高并发的二维、三维分析需求。在自研AI算法引擎的基础上，商汤SenseCare 智慧诊疗平台相继孵化了胸部CT智能分析及手术规划方案、胸部X线智能分析、心脏冠脉智能分析、骨肿瘤智能手术规划、消化道病理和TCT宫颈癌精准分析等临床辅助工具。张少霆表示，针对区域级、城市级的智慧新基建建设，部署更偏向于SAAS平台的形式，底层可以支持安全可靠的数据存储、备份机制，向上则加载数据和人工智能管理功能，同时赋能区域内多家医院，实现区域内医疗智慧化升级。西门子陈黎峰：器械商如何顺应医疗服务新格局？医疗科技场的最后一位嘉宾是来自西门子医疗数字医疗部门负责人陈黎峰博士。陈黎峰在演讲中表示，市场动态和趋势对于医疗行业有着巨大影响，医疗服务将在转型中提升价值。这种转型主要体现在三个方面：首先，未来医疗将更加精准，治疗方法也将更因人而异。在正确的时间为适用的患者提供合适的治疗；其次，精准医疗的实现需要医院各部门协同作战，需要多个专业团队在整个诊疗路径密切合作。这和以往医生单病种治疗的操作模式非常不同，需要思考诊疗模式的转化；最后，医疗和健康管理越来越趋于消费化。患者对疾病认知、知识量和期望值都在增加，治疗和健康管理的选择越来越多，患者也越来越多地参与到自己的医疗和健康管理之中。 陈黎峰表示，医疗将向数字化发展。数字化、信息化、人工智能将革新我们对疾病的理解和治疗。特别是人工智能，可以优化运营流程、提高资源利用效率、通过自动化和标准化支持病人全生命周期的诊疗决策，并帮助病人主动参与治疗流程中去。目前，AI技术已经贯穿于西门子全景解决方案中。Teamplay数字医疗平台可赋能数字转型，西门子AI-Rad Companion能最大限度减少临床工作中的重复性任务、提高诊断精准度，助力医生在患者诊疗全流程，包括病历、处置、诊断、治疗、预后管理等多个节点做出准确判断。结语今年，医疗科技行业风云变幻，机遇丛生。细数一下上半年，已经有三款医疗AI产品获NMPA的批准，产品真正商品化的最后一道枷锁即将被打破。国家也陆续出台了相关政策鼓励AI产业发展，推动AI技术与产业的深度融合和落地应用。而医疗科技企业也不断加速自己的业务变化以图破局，实现技术与商业的双端平衡：研究更前沿的算法，使得AI具备更强大的识别精度和认知能力；同时，让AI产品在保证高精度的前提下，大幅降低前期研发与后期运算成本，更好地满足市场和用户需求。医疗科技，未来可期。雷锋网

[钉科技述评]《浪潮之巅》中说:“科技的发展不是均匀的,而是以浪潮的形式出现。”浪潮的意义,不在于汹涌的表现,而在于澎湃之后实现的改变,技术创新的意义,不单纯在于的研究和开发,更在于现实的落地应用。5G,便是当前最汹涌的技术浪潮之一,将5G真实落地,让其更好地服务于生产生活,则是现阶段的重要议题。在这部分,长虹,再度迈出了一步。8月18日,四川长虹电器股份有限公司(下称“四川长虹”或“长虹”)与上海海思技术有限公司(下称“上海海思”或“海思”)在成都签署合作协议,“长虹-上海海思5G应用联合实验室”正式成立,双方表示将共同围绕5G应用与创新,更好服务数字智能工厂、工业互联网、智能显示、物联网模组、智慧家庭、安全芯片、智慧交通等领域,做大5G产业。钉科技注意到,在近1年的5G商用过程中,5G和家电特别是彩电企业的结合已经显得颇为紧密。首先是市场层面或者说消费层面:一方面,“智慧”应用被更多厂商重视,比如做为智慧家庭布局的一环,充当信息、控制、服务等的中心,这其实已经是彩电厂商的规定动作,毕竟,5G的加入,通过其超高速率、超大连接、超低时延三大特性,将会极大实现可用性、易用性以及高效性的提升;同时,场景、能力的拓展被更多品牌提上日程,比如,大屏社交、大屏云游戏在今年以来持续迎来更多玩家。另一方面,就是推进“5G+8K”。8K从终端逐渐走向成熟,到内容持续跟进,相对更为迫切需要解决的问题在于传输,即传播速度与带宽的问题。据了解,长度为1分钟左右的7680×4320分辨率视频(即8K视频),需占用194GB存储空间,这对于网络带宽造成的压力可想而知,更奢谈电视信号。而理论上,5G的峰值速率可以达到20Gbps,每平方公里可链接设备数超过100万,链接延迟仅为1毫秒,这就为8K视频在线播放带来可能。其次是产业链层面或者生产层面,主要表现为精益制造,比如长虹的国内首条“5G+工业互联网”生产线。在5G时代,以四川长虹为代表的家电企业也可以大有作为:首先,是完成场景的构建和全屋“智慧”的实现,这是家电企业必须要完成的“使命”,无论是自主完成还是跨界合作。以此为基础,更大的空间其实在于终端延伸之后的应用和服务,这其实也是在把握用户需求的本质,毕竟,用户要的不是终端本身,而是终端背后满足需求的能力。服务的生态,这是家电企业要去考虑的。据钉科技之前的了解,如果不限于四川长虹,也不仅就家电领域来看,这其实并不是长虹体系与海思的首次合作。1月15日,伴随第一台产品的顺利下线,长虹“5G+工业互联网”智能电视大规模定制生产线正式落成投产,这也是国内首条投产的“5G+工业互联网”生产线。这在前面已经简单提到过。3月26日,上海海思与长虹在已有合作成果“长虹5G工业互联网智能电视大规模定制生产线”规模商用的基础上继续深化合作,与四川长虹控股集团旗下子公司爱联在四川绵阳签署“5G授权”合作协议,双方将充分发挥5G模组中间件优势,在“新基建”背景下共同加速5G在智能制造、多媒体、能源、交通等领域的规模商用,共同构筑繁荣的5G生态。其实,不止于家电,长虹与海思的合作也会有更大的想象空间。海思用硬核底层技术以及围绕其展开的软硬件能力打造数字经济的基础,长虹通过终端和服务应用的真实落地将技术的价值不断释放,这其实就是在让“数字化生存”充分成为现实,更好服务数字智能工厂、工业互联网、智能显示、物联网模组、智慧家庭、安全芯片、智慧交通等领域是值得预期的。关于万物互联的新的形态也会呈现,比如以显示为基础的交互的泛在。长虹本身,已经在5G领域展开更多探索。比如,5月,与国家登山队共赴珠峰,不仅是赞助商,更直接参与了技术支持。此前,5G信号直接覆盖珠峰顶端,其中,长虹华丰提供的射频连接器、电源连接器等5G特种连接器,保障5G通信装备稳定工作、网络性能最优,实现直播信号的高速传输。《数字化生存》中说:预测未来最好的方式就是将它创造出来。长虹与海思5G应用联合实验室的成立,为5G商业化的加速再添动力。用5G创造美好未来,这正是长虹与海思在共同努力的事情。(钉科技原创,转载务必注明“来源:钉科技”)

新冠肺炎疫情发生以来，“实验室病毒泄漏”、“人工合成新病毒”等流言一度在网络上传播。北京时间3月18日，顶级学术期刊《自然-医学》（Nature Medicine）在线发表了来自美国、英国、澳大利亚共6位科学家的一篇文章“The proximal origin of SARS-CoV-2 ”，对新冠病毒的起源进行了详细分析。通过对基因组数据的比较分析，作者们对新冠病毒的起源进行了综述。他们提出一个关于SARS-CoV-2基因组显著特征的观点，并讨论了这些特点可能导致的情况。他们的分析清楚地表明：新冠病毒并非源自实验室，也不是一种故意制造的病毒，而是一种自然进化的产物。这6位科学家分别为著名病毒进化学家美国斯克里普研究院免疫学和微生物学系Kristian G. Andersen副教授（一作及通讯作者）、英国爱丁堡大学进化生物学研究所Andrew Rambaut、美国哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院感染与免疫中心主任W. Ian Lipkin、澳大利亚悉尼大学玛丽·巴希尔传染病和生物安全研究所教授Edward C. Holmes、美国杜兰大学医学院微生物与免疫学教授Robert F. Garry。值得注意的是，作者当中来自哥伦比亚大学的Lipkin在国际流行病学领域声名显赫，被世界知名科普杂志《Discover》誉为“世界上最知名的病毒猎手”。 过去几十年来，Lipkin一直置身于世界疫情爆发的最前线，包括纽约西尼罗病毒（1999年）、中国SARS（2003年）、MERS（2012-2016 年）、美国寨卡（2016年）和印度脑炎（2017年）。2003年，Lipkin是首批应邀协助中国抗击SARS的国际知名专家。此后，他还协助建立了上海巴斯德研究所、广州生物医药研究所等研究机构。新冠病毒基因组两个显著特征论文提到，自中国湖北武汉首次报告新型肺炎（COVID-19）以来，关于其致病病毒新冠病毒的起源一直讨论颇多。新冠病毒是已知的第七种感染人类的冠状病毒。SARS-CoV、MERS-CoV和SARS-CoV-2可导致严重的疾病，而HKU1、NL63、OC43和229E引发的症状较轻。通过比较α冠状病毒和β冠状病毒，作者们确定了新冠病毒具有2个显著的特征。第一，在结构研究和生化实验的基础上，新冠病毒似乎更适合与人类受体ACE2结合。第二，新冠病毒的S蛋白通过插入12个核苷酸，在S1-S2边界处有一个多功能的多碱基酶切位点（弗林），同时导致了该位点周围出现3个O-linked 的聚糖结构。S 蛋白全称为spike glycoprotein （刺突糖蛋白），是冠状病毒的一种表面蛋白。ACE2全称为血管紧张素转化酶2，是人体细胞与冠状病毒结合的关键部分。一种简单的比喻就是，在冠状病毒感染人体的过程中，S蛋白就像一把“钥匙”，而人体细胞上的ACE2受体则像一把“锁”。人类新冠病毒和相关冠状病毒S蛋白的特征。（a）新冠病毒S蛋白氨基酸突变。新冠蛋白S蛋白与最接近的SARS样冠状病毒和SARS-CoV-1的S蛋白一致。新冠病毒和SARS-CoV Urbani毒株中，与ACE2受体接触的S蛋白中的关键氨基酸都用蓝色方框标记。（b）多碱基酶切位点和O-linked聚糖结构的获得。多碱基酶切位点和O-linked聚糖结构是新冠病毒所特有的，以前从未在B系β冠状病毒中发现。注：使用的基因序列来自NCBI GenBank，登录号MN908947、MN996532、AY278741、KY417146、MK76。穿山甲冠状病毒序列来自SRR10168377和SRR10168378 (NCBI BioProject PRJNA573298)。具体分析来看，首先是新冠病毒受体结合区域的突变。S蛋白的受体结合域(RBD)是冠状病毒基因组中最易变的部分。6种RBD氨基酸已被证明是与ACE2受体结合的关键，同时也是确定SARS-CoV样病毒宿主范围的关键。使用SARS-CoV的基因组为参考，这6种相应氨基酸为Y442、L472、N479、D480、T487、Y4911，对应于新冠病毒中的L455、F486、Q493、S494、N501、Y505。这6种氨基酸中有五种在新冠病毒和SARS-CoV之间存在差异（图1a）。基于结构模型模拟和早期生化实验发现，新冠病毒的RBD与人类、雪貂、猫等的ACE2受体具有高亲和性。虽然上述分析表明，SARS-CoV-2可能与人类ACE2具有较高的亲和力，但计算分析预测，这种相互作用并不完美。此前的研究对ACE2受体蛋白进行结构生物学分析，并预测了与其匹配程度最高的配体氨基酸序列，这与在新冠病毒RBD中发现的并不同。因此，作者们提到，新冠病毒S蛋白与人类ACE2的高亲和力结合，很可能是对人类ACE2的自然选择的结果，从而产生了另一个最佳结合方案。他们认为，这有力地证明了新冠病毒并不是故意制造的产物。新冠病毒的第二个显著特征是，S蛋白S1和S2亚基交界处有一个多碱基酶切位点（RRAR）(图1b)。这使得弗林和其他蛋白酶的有效裂解成为可能，并在确定病毒感染性和宿主范围方面发挥作用。此外，在新冠病毒中，该位点除了有2个精氨酸和1个丙氨酸，还有一个脯氨酸也插入其中，因此，插入的序列是PRRA(图1b)。由脯氨酸插入所产生的转变预计会导致在多碱基酶切位点侧面的S673、T678和S686上增加O-linked聚糖结构(图1b)。值得注意的是，这是新冠病毒的一个独特特征。文章中提到，虽然在包括HKU1(A系)的β冠状病毒中存在这些酶切位点和O-linked聚糖结构，但在相关的B系β冠状病毒属中并未发现过类似特征。作者们还认为，考虑到S蛋白的遗传变异水平，很可能会在其他物种中发现具有部分或全部多碱基酶切位点的新冠病毒样病毒。不过，对于新冠病毒这两个显著特征的功能目前均尚不清楚。作者们提到，通过动物模型确定新冠病毒多碱性酶切位点对病毒传播和发病机制的影响具有重要意义。但通过对SARS-CoV的实验发现，在S1/S2交界处设计多碱基酶切位点可以增强细胞间融合，但不影响病毒的进入。此外，MERS-CoV S蛋白的高效裂解也使得来自蝙蝠的MERS样冠状病毒可以感染人类细胞。另外，禽流感病毒的血凝素蛋白(HA)的两个亚基的交界处也能产生多碱基酶切位点，条件是病毒处于高速复制和传播中（例如在高密度鸡群），多碱基酶切位点能被弗林蛋白酶和其他蛋白酶快速识别并切割。而HA与冠状病毒S蛋白在细胞-细胞融合和病毒进入过程中起着类似的作用。通过插入或重组获得HA中的多碱性酶切位点，可将低致病性禽流感病毒转化为高致病性病毒。流感病毒HA在细胞培养或通过动物反复传代后，也可观察到多碱基酶切位点的产生。至于3个O-linked聚糖结构的潜在功能，目前也不清楚，但它们可以产生一个“粘蛋白样结构域”，以保护新冠病毒S蛋白上的某些潜在表位或关键氨基酸。目前已知的是，一些病毒会利用粘蛋白样结构域作为免疫逃避的糖链屏障。作者们提到，需要进行生化分析或结构研究来确定O-linked聚糖结构位点是否在新冠病毒中被利用。新冠病毒的起源：两种可能解释作者们在论文中鲜明指出：新冠病毒不太可能是通过对现有SARS相关冠状病毒的实验室操作而出现。如上所述，其RBD还不是最完美的结合构象，其有效的解决方案与之前预测的不同。此外，如果已经进行了基因操作，我们应该看到对β冠状病毒使用了反向遗传学系统，但情况并非如此，因为遗传数据显示，新冠病毒并非源自任何以前使用过的病毒骨架。在这篇文章中，研究团队提出了两种可能解释新冠病毒起源的方案：第一，人畜共患病转移前非人类动物宿主中的自然选择；第二，人畜共患病转移在人类中的自然选择。第一，在动物宿主中进行自然选择。鉴于新冠肺炎暴发早期的很多病例有武汉华南海鲜市场接触史，那么该市场可能存在动物来源。又考虑新冠病毒与蝙蝠SARS样冠状病毒（尤其是RaTG13）序列相似度极高，那么蝙蝠来源这一点也是可靠的。但是，尽管来自中华菊头蝠的冠状病毒RaTG13和新冠病毒在全基因组层面上有大约96%的相似性，但两者的RBD有很大差异，这表明它可能无法有效地与人类ACE2结合(图1a)。初步分析表明，非法进口到广东省的马来穿山甲中含有一种与新冠病毒相似的冠状病毒。虽然RaTG13在全基因组上最接近于新冠病毒，但马来穿山甲和新冠病毒在RBD上表现出高度相似，包括6个关键氨基酸一致 (图1)。作者们指出，这清楚地表明，新冠病毒S蛋白优化ACE2受体结合是自然选择的结果。鉴于目前采集到的蝙蝠和穿山甲冠状病毒都不含多碱基酶切位点，作者们提到，虽然目前还没有发现与新冠病毒的直接起源极其相似的动物冠状病毒，但蝙蝠和其他物种冠状病毒的多样性被大大低估了。在冠状病毒S1-S2接点附近可以发生突变、插入和缺失，说明多碱基酶切位点是自然进化过程中形成的。这种突变需要病毒在较高种群密度、并且ACE2基因类似于人类同源蛋白的生物集群中大量复制才有可能产生。第二，在人体内隐秘适应。作者们提出，新冠病毒的祖先也有可能从非人类动物跃迁到人类身上，上述的基因组特征是通过在随后的人与人之间的传播中进行适应而获得的。他们推测，一旦病毒获得了这些适应，就将带来疫情的暴发，进而产生足够大且异常的肺炎病例群，医疗监控系统被触发，并发现了病毒。到目前为止，所有进行测序过的新冠病毒基因组都具有很好的适应性RBD和多碱基酶切位点，因此它们是从一个共同祖先那里获得的这些特征。穿山甲中存在一种与新冠病毒非常相似的RBD，这意味着这些特征可能在传播到人类中以前已经存在于病毒中。这使得多碱基酶切位点插入发生在病毒人际传播过程中。使用现有的基因组序列数据估算新冠病毒的最新共同祖先的时间，表明病毒在2019年11月下旬至12月上旬出现，这与最早的回顾性确诊病例研究的时间相符。因此，这种情况下，作者们认为可以假定，在最初的病毒由动物转移到人身上与人际传播时多碱基酶切位点的获取之间，存在一段无法识别的病毒人际传播时期。如果在很长一段时间内，首先发生的很多人畜共患病事件（病毒由动物转移到人身上）能够产生人与人之间传播的短链，那病毒就会有足够的机会大暴发。文章提到，这其实就像阿拉伯半岛上MERS-CoV传播的情况，所有人类病例都是病毒从单峰骆驼反复传播的结果，产生了单一感染或人与人之间的短链传播。迄今为止， MERS-CoV还尚未完全适应人类宿主。新冠病毒是否发生了这种隐秘的传播？作者们认为，回顾性血清学研究可以提供有用信息。在中国的某些地区，已经进行了少数这类研究，显示了居民对SARS样冠状病毒有低水平暴露。然而，关键的是，这些研究尚无法区分阳性血清反应是由于先前感染了SARS-CoV、新冠病毒或其他冠状病毒所致。作者们认为，应该进行进一步的回顾性血清学研究，以确定之前人类在不同地理区域接触过新冠病毒的程度。实验室有意或无意泄露了新冠病毒的可能?作者们还讨论了实验室里培养新冠病毒的可能性。他们提到，多年来，世界各地的多个BSL-2（生物安全第二等级）实验室一直在进行涉及蝙蝠SARS样冠状病毒在细胞培养和/或动物模型中传代的基础研究。也有一些记录表明，曾发生或一些SARS-CoV实验室逃逸事件。因此，我们必须考虑实验室有意或无意泄露了新冠病毒的可能。作者们认为，从理论上说，新冠病毒的RBD突变位点有可能是通过细胞培养传代过程中的适应取得的，这种情况已经在SARS-CoV的研究中被观察到。然而，在穿山甲中发现了具有几乎相同RBDs的SARS-CoV样冠状病毒，这为解释新冠病毒是如何通过重组或突变获得这些RBDs提供了一个更有力、更简洁的解释。同时，多碱基酶切位点或O-linked聚糖的存在也反对了基于实验室培养的假设。因为只有在细胞培养物或动物中长时间传播低致病性禽流感病毒的情况下，才能产生多碱基酶切位点。此外，如果真的通过细胞培养或动物传代产生新冠病毒，则需要事先分离具有非常高遗传相似性的祖病毒，在具有人类同源ACE2受体的动物中大量传代，但这些工作此前从未有报道。同时获得O-linked聚糖结构的可能性也不大，因为这种突变通常表明免疫系统的参与，这在体外是不存在的。作者们在文章中写道，在全球新冠疾病的公共卫生紧急情况中，我们有理由去想为什么流行病的起因十分重要。对动物病毒如何跨越物种、如此迅速地感染了人类的详细了解将有助于预防未来的人畜共患病事件。例如，如果新冠病毒已预先适应了另一种动物，那么即使目前的流行病得到控制，我们也仍有未来再发生此类事件的风险。相反地，如果我们描述的适应过程是发生在人类中，那么即使重复此前的人畜转移，病毒也不太可能暴发，除非发生了相同系列的突变。此外，确定与新冠病毒最接近的动物亲缘将大大有助于病毒功能的研究。RaTG13 bat序列的可用性也的确促进了本研究进行的比较基因组分析，有助于揭示RBD中的关键突变以及多碱基酶切位点的插入。他们认为，本文描述的基因组特征可以部分解释新冠病毒在人类中的传染性和传播性。目前的基因组证据不支持新冠病毒是实验室产物的观点，但目前尚无法证明或反驳本文所述的其他起源。然而，由于作者们在相关的自然界冠状病毒中观察到新冠病毒的所有显著的特征，包括优化的RBD和多碱基酶切位点，他们认为任何基于实验室制造的假设都是不可信的。文章提到，更多的科学数据可能会改变证据的平衡，使一种假说比另一种假说更可信。从动物来源获得相关的病毒序列将是揭示病毒来源的最确定的方法。例如，对来自动物的新冠病毒样样病毒的中间或完全形成的多碱基酶切位点的进一步观察将为自然选择假说提供进一步支持。这也将有助于获得更多关于新冠病毒的遗传和功能数据，包括动物研究。识别新冠病毒的潜在中间宿主，以及对非常早期的患者的病毒进行测序，同样具有很高的信息价值。作者们最后表示，无论新冠病毒通过什么样的确切机制自然选择，对人类肺炎疫情和其他动物进行持续监测显然是最重要的。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-020-0820-9（来源：澎湃新闻）

有一个不足以采信的故事：在苹果Apple 2电脑正如日中天的时候，乔布斯来到施乐帕洛奥图中心（Xerox PARC）参观，以寻求下一代苹果的电脑的发展方向，他被计算机上一个用手移动的小光点所吸引，这个小光点可以控制计算机的插入点，后来被叫作鼠标。神奇的移动窗口、下拉菜单以及鼠标打动了苹果公司创始人，让他意识到鼠标驱动图形用户界面的商业潜力。这些被用于随后的Apple Lisa及一年后的Mac计算机。比尔·盖茨的微软随之跟进，将新界面引入到Windows PC中，被乔布斯斥为“小偷”。一次有蓄谋的拜访彻底改变了计算机工业，展现了企业研究机构——通常以“研究院”或“实验室”为名——在技术、人机交互方式等领域的前瞻性。加大技术投入是提高公司生产力的方式之一。实际上，成功的技术企业设立研究部门、从事基础研究颇有历史。在美国，一批技术型公司在研发上投入了大笔经费。最早有通用电器的“GE实验室”，随后成立的贝尔实验室又被视为历史上最大、最成功的私有实验室，激励了IBM研究院、微软研究院先后成立。英特尔自不例外，至今，它在全球的研究机构拥有约800名研究员，但对于研究院的态度，这家以半导体起家的企业更特殊些。按照英特尔的说法，他们以任务为导向——只做能够解决问题的研究活动。英特尔联合创始人戈登·摩尔如此阐述：“英特尔的‘研究’很少，但‘开发’很多，我们所做的研究有很强的方向性，而且必须与公司的业务领域研究非常密切。”“我们是产业研究院，做东西最后是要成为产品，所以我们一定专注于系统性。”英特尔中国研究院院长宋继强说，“就是要求我们有多方面的人才，即‘T字型’人才。”所谓“T字型”，即博识且专业，宋继强解释，这要求研究员“能够知道很多领域的东西，但他可以在某一个专长可以走得很深。”英特尔中国研究院的历史可溯源至1998年，2009年10月，英特尔将中国研究中心正式升级为研究院，成为当时全球五大研究机构中唯一以地域命名的实验室。目前，英特尔中国研究院拥有60余名正式研究员，拥有机器人创新实验室、认知计算实验室、智能驾驶实验室、通讯架构实验室和新技术中心五个研究团队，围绕人工智能、自动驾驶、5G、服务机器人等领域进行研究。研发分工上，英特尔中国研究中心主要工作是承担美国总部的一些子项目，大方向由美国研究院制定。研究院和生产部门的开发团队如何配合？宋继强说，前者更着眼于未来三到五年的事情，而生产部门往前看的时间更短些，一般是两年以内。因为研究院没有人力做复杂的技术验证和产品化实施，因此和生产部门形成了一种“输入-输出”关系。“我们给出概念原型的方案，会通过技术转化，转化给他们，由工程团队接手把它产品化。按照英特尔的说法，在研究上他们采取开放式创新（open innovation）的手段，大量运用外部研发成果，因此并不需要投入很多资源于自主创新。大学是英特尔引入创新成果的最好土壤。看一看英特尔中国研究院的所在地：中关村融科资讯中心邻接北大清华，提供了便利的合作研究条件。而在全球，毗邻加州大学伯克利分校、华盛顿大学、卡内基梅隆大学以及剑桥大学的诸多英特尔研究院更是如此。“大学也算是我们的供应链。“宋继强说。在研究院，英特尔展示了一个Demo，一台机器人将杯子中的小球倒入碗中。这被称为基于微样本的强化学习训练，可以让少数训练后，就让机器人学会人类动作，最终可以实现一些复杂的任务，减少功耗。英特尔认为，随着老龄化社会的到来，服务机器人在未来拥有不错的应用场景。英特尔称，目前他们关注的重点在于机器人在与人交互时什么样的方式最合理。当然，并非所有的英特尔的技术研究都有着强烈的商业目的。包括计算机视觉识别技术在内，一些英特尔研究院的研究成果已经在海洋生物保护进行了应用：英特尔与海洋公益机构Parley for the Oceans开展了SnotBot计划，采用无人机作业，用以分析鲸鱼的健康和海洋环境。又比如，英特尔与李宇春合作，打造了一支三维人脸特效MV，其中运用了英特尔中国研究院的人脸分析技术算法框架。宋继强说，从英特尔研究院的角度，就更能理解学术界和产业界在理解技术开发的不同。学术界的人要在现在的基础上找到问题，继续去突破解决现在的问题。而产业界更关注成熟的技术如何落地应用起来。显然，这还是英特尔最熟悉的实用论调。他认为，此前两轮的AI寒冬就是因为光有学术突破，最后商业价值产生的不够大家的预期。而现在的AI热潮，重要的是先让比较成熟的技术，在现有硬件条件以及软件的可用性条件下能够实现。举例来说，在机器人研究的强化学习技术时，英特尔发现相关成果可以应用在通讯、信道估计上，以及智能零售的智能广告、消息推送上。若非产业背景，研发机构可能极难想到这些科研成果的应用方向。另一方面，学术界的人可以从现在AI的问题里找出一些重要的点，而且这些点要划分出优先级，哪些是纯学术价值的、理论价值的突破，哪些是解决这种商业化的重要的阻碍性问题。说到人才流向，宋继强补充道，现在一些年轻的学生比较急着去产业那边，或沉不下心来去做一些解决大问题的项目。而通过英特尔的研究平台，好处是能让年轻人尽快看到研究与产业之间的关联，什么样的合作能够产生什么样的效果。

由中国信息通信研究院牵头，多家数据库企业、金融机构、硬件服务商等联合发起的“数据库应用创新实验室”，10月31日在北京正式揭牌。　中科曙光供图　摄中新网北京11月1日电 (记者 张素)记者11月1日从中科曙光获悉，由中国信息通信研究院牵头，多家数据库企业、金融机构、硬件服务商等联合发起的“数据库应用创新实验室”已正式揭牌。中科曙光副总裁秦晓宁表示，作为联合发起单位，中科曙光将联合政、产、学、研、用等多方力量，协同推进数据库领域应用创新的相关工作。同时，他们将围绕关键信息的安全防护、合理布局建设大数据、人工智能等信息基础设施，积极构建金融科技产业创新的生态体系，进一步加强金融科技的推广。10月31日在北京举办的“2019(第二届)中国金融科技产业峰会”上，秦晓宁在作主题分享时表示，在金融互联开放、金融上云等大环境下，金融IT设施由封闭的Unix大机架构向开放的x86架构迁移已经成为共识。她以中科曙光为例说，在丰富、完整的IT基础设施产品基础上，通过制定“ABC?战略”，在人工智能、云计算、大数据领域发力，结合自身先进计算的优势，提供软硬件一体化解决方案为金融行业赋能。目前，该解决方案已适用于金融行业众多场景，包括绿色节能的金融数据中心、手机银行、电话银行、网上银行、自助设备等金融电子渠道建设、金融大数据分析、风险防控等业务。据悉，中国建设银行南湖数据中心采用曙光的液冷应用方案，年均PUE≈1.2，散热能耗降低90%—95%，IT设备能耗降低10%—20%，计算性能提高12%。曙光八路服务器提供的x86稳定平台，帮助客户实现了：99.999%实际可用性、300天以上系统上线稳定运行、21%整体TCO提升比例。“2019(第二届)中国金融科技产业峰会”举办期间发布了《2019年金融科技创新应用案例集》。其中，河南农村信用社新一代IT系统影像平台通过采用中科曙光自研的分布式存储系统，有效解决金融业务办理过程中“寻找文件时索引信息的检索难度大”“快速检索出数据的苛刻要求”“数据唯一性校验的问题”“占用系统过多计算资源”等问题。(完)