CNET科技資訊網(wǎng) 4月27日 北京消息:《速度與激情8》已經(jīng)在全球上映,雖說其中的看點(diǎn)不乏帥哥美女、矯捷身手和動(dòng)人情節(jié),但真正吸引廣大觀眾的還是一輛輛最頂級(jí)、最豪華的汽車奔馳,最刺激腎上腺素的還是油門轟鳴聲。不可否認(rèn),《速度與激情》向所有觀眾呈獻(xiàn)了最巔峰的車技,當(dāng)然還有當(dāng)前最創(chuàng)新、最炫酷的車型,而現(xiàn)實(shí)中能與之比肩的就要數(shù)純電力驅(qū)動(dòng)的國(guó)際汽聯(lián)電動(dòng)方程式賽車(Formula E)了。
Formula E究竟炫酷在哪里? “輕巧”的連接外加發(fā)達(dá)的“觸感”,光看它的裝備就非同一般。同時(shí),F(xiàn)ormula E采用電力清潔能源而非汽油,因此,在賽場(chǎng)中用科幻音樂取代油門轟鳴,成為未來交通方式的代表。Formula E也與中國(guó)的淵源頗深。早在2014年,北京便是首屆Formula E全球賽事的第一站。同樣,2015年的賽季也是在北京拉開帷幕。而2016年第三季的電動(dòng)方程式賽車更是在香港的城市道路上打響首戰(zhàn)。此外,中國(guó)車隊(duì)(Team China Racing)的小皮蓋特(Nelson Piquet)獲得了Formula E首個(gè)車手總冠軍。Formula E不僅向廣大中國(guó)車迷們獻(xiàn)上了多場(chǎng)“沒有硝煙”的激烈角逐,更彰顯了中國(guó)對(duì)于綠色能源的承諾和創(chuàng)新。
在當(dāng)今電動(dòng)方程式比賽中,全電動(dòng)賽車已經(jīng)能夠在3秒內(nèi)從0加速到100公里/小時(shí),直逼《速度與激情》中的賽車。不管是賽道還是公路上,減重是取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵,因此,全球連接器和傳感器的領(lǐng)導(dǎo)者TE Connectivity正助力Formula E 的車隊(duì)不斷挑戰(zhàn)此課題。
汽車內(nèi)充滿著大量的電子元器件,縮小他們的外形尺寸,可以提高空間使用效率和減輕重量。連接器的演變一直將注意力放在了密度更高的研發(fā)上,因此線束和互連系統(tǒng)為減輕重量和減小尺寸提供了可能,但同時(shí)連接器還必須具備承受極端高溫、強(qiáng)震和暴露在液體中(尤其是制動(dòng)器清潔器)等堅(jiān)固耐用的特性。在連接器的外殼中采用復(fù)合材料是減輕重量的一種行之有效的方法。復(fù)合材料已經(jīng)使連接器的重量減輕了大約 40%。材料的強(qiáng)度越高,意味著壁越薄,因此重量越輕。高性能薄壁電纜已成為賽車的標(biāo)準(zhǔn)。典型的電纜(如 TE Connectivity的 SPEC 55 電纜)使用交聯(lián)的 ETFE 絕緣和護(hù)套材料,最高可承受 150°C 到200°C 的溫度,并具有極佳的耐液體性能。薄壁結(jié)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)減重,且不會(huì)影響性能。如此可見,全電動(dòng)賽車的發(fā)展,推動(dòng)了專用連接器的演變,讓賽車減輕重量、提升速度成為了現(xiàn)實(shí)。
主角們?cè)陔娪爸屑ち业慕侵?,?shí)時(shí)、全面地掌握好周圍環(huán)境、圍繞車輛、自車運(yùn)轉(zhuǎn)等狀態(tài)至關(guān)重要。而全電動(dòng)賽車則通過傳感器全面了解車輛的運(yùn)行原理及其對(duì)于賽車手操作的反應(yīng)方式,累積并分析核心信息與數(shù)據(jù),來進(jìn)一步提升賽車的速度。
數(shù)據(jù)圍繞車輛流動(dòng),就像人體的神經(jīng)系統(tǒng)一樣,要使其更好地工作,就必須讓其變得可靠且精簡(jiǎn)。傳感器能測(cè)量到汽車上可被測(cè)量的眾多維度:壓力、速度、溫度、位移,這些數(shù)據(jù)將以三種形式得以被使用:一些數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)今{駛艙顯示器;其他數(shù)據(jù)通過遙測(cè)技術(shù)發(fā)送到賽車技術(shù)后臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析;最后,所有數(shù)據(jù)會(huì)在比賽結(jié)束后進(jìn)行綜合分析。
電動(dòng)賽車的電子工程發(fā)展的步伐非??焖?,對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠的需求非常重要。安德雷蒂車隊(duì)在其賽車的ATEC-02動(dòng)力系統(tǒng)上采用了TE Connectivity的傳感器,來檢測(cè)變速器與換檔系統(tǒng)的情況與功能,并通過核心數(shù)據(jù)的收集與分析來進(jìn)行技術(shù)決策:壓力傳感器的數(shù)據(jù)可用于評(píng)估系統(tǒng)的可靠性和性能;油溫傳感器可甄別任何潛在的問題——持續(xù)的高溫或溫度的快速上升,通常與內(nèi)部組件的磨損相關(guān)聯(lián);氣壓傳感器感應(yīng)換檔系統(tǒng)和變速箱提供相應(yīng)的高低壓氣流,等等。
電動(dòng)方程式賽車在推動(dòng)了速度和信息傳輸能力的同時(shí),還為技術(shù)遷移提供了很好的測(cè)試平臺(tái)——賽車行業(yè)以快速的研發(fā)周期、嚴(yán)苛的使用環(huán)境成為了評(píng)估產(chǎn)品創(chuàng)新性和可靠性的絕佳檢驗(yàn)場(chǎng)。
賽車連接器最初是從軍用連接器發(fā)展而來的,逐漸演變得更小、更輕、更易使用。賽車運(yùn)動(dòng)技術(shù)遷移最顯而易見的對(duì)象是汽車行業(yè)和電動(dòng)動(dòng)力系統(tǒng)。目前在許多民用車上已經(jīng)可以看到TE 的小型化連接解決方案。例如,TE的NanoMQS接插件產(chǎn)品系列幫助有效地減小了電子元件的 PCB 尺寸,將線徑減小至0.13mm,并減少總體連接解決方案的重量,節(jié)省了能耗。
在大熱的無人駕駛方面,傳感器發(fā)揮的作用將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過目前的汽車。它不僅需要監(jiān)控自身系統(tǒng),而且需要實(shí)時(shí)感測(cè)周邊環(huán)境并及時(shí)做出反應(yīng)。通過多種機(jī)電傳感數(shù)據(jù)技術(shù),可以監(jiān)測(cè)位置、角度、壓力、速度、溫度、濕度和流體質(zhì)量等信息。
同時(shí),賽手身上溫度、顛簸環(huán)境為評(píng)估可穿戴技術(shù)提供了平臺(tái),這些經(jīng)驗(yàn)對(duì)應(yīng)用在消費(fèi)類、軍事和工業(yè)的可穿戴設(shè)備上有著重要的意義——不僅需要耐受強(qiáng)沖擊和強(qiáng)震動(dòng),以及在極端高溫下仍保持系統(tǒng)的正常運(yùn)作,同時(shí)還要保證尺寸小、重量輕,靈活適應(yīng)、且不影響穿戴者的活動(dòng)。在這個(gè)層面上,全電動(dòng)賽車不僅全面擊敗了全球最受歡迎的賽車電影中的車型,還孕育著更多的創(chuàng)新與智能的可能。
據(jù)悉,F(xiàn)ormula E計(jì)劃將在不遠(yuǎn)的未來重返中國(guó),或許在《速度與激情9》上映前, 廣大中國(guó)的賽車迷們就有機(jī)會(huì)率先零距離感受電動(dòng)方程式的炫酷與激情。
TE Connectivity連接和傳感解決方案一直致力于推動(dòng)著交通、工業(yè)應(yīng)用、醫(yī)療技術(shù)、能源、數(shù)據(jù)通信和家居的發(fā)展。目前,TE在全球擁有約 75000 名員工,其中 7000 多名為工程師,合作的客戶遍及全球近 150 個(gè)國(guó)家。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。