山巅周刊第138期:电动卡车

周刊 2022-12-11 344 次浏览 次点赞

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一百多年来,电动卡车一直服务于垃圾车、送奶车和叉车等利基应用,但长途货运一直是最不适合电气化的卡车运输部分,因为电池相对于燃料的重量增加会降低有效载荷能力,而更频繁的充电会缩短交货时间。随着锂电池和燃料电池取代铅酸电池,雷诺、沃尔沃和MAN的重型卡车量产上路,而且可以跑长途。

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2022 年 12 月 1 日,特斯拉将第一批量产电动半卡车Tesla Semi移交给了百事可乐(PepsiCo),晚间的交付活动包括展示两辆装饰有百事可乐和百事公司休闲食品子公司 Frito-Lay 涂装的卡车驾驶室。继 2017 年 11 月首次亮相后,Semi 原定于 2019 年投产。这一日期在过去三年中至少推迟了三次,Paccar、Volvo、Mack、Freightliner和新贵Nikola等传统原始设备制造商已经向车队客户投放了多辆电动卡车。

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特斯拉透露,Tesla Semi一次充电可行驶 500 英里(>800公里),最多可以拉动 82,000 磅(>37吨)。它有三个电动机,总功率超过1000马力,其中一台为主要动力输出,而其它两个则会在急加速和需要加大扭矩时介入。具备1MW+的直流快充能力,采用了1000V高压架构,空载百公里加速时间为5秒,满载也仅需20秒。

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百事可乐的最主要竞争对手可口可乐(Coca-Cola)的运输车队与雷诺合作,选择了雷诺卡车D E-Tech 和 D Wide E-Tech车型,这是雷诺针对 16 吨和 26 吨物流的零排放解决方案。目前,除了百事,UPS、Fedex、DHL、安海斯-布希、沃尔玛等企业也预定了Semi卡车。

电动皮卡

在美国,全尺寸皮卡的总潜在市场每年超过 200 万辆。如果你是消费级用户,还可以关注不那么大的电动卡车——电动皮卡是一个规模虽小但增长迅速的细分市场,可提供卡车的功能和电动汽车的可持续性。

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Rivian是一家成立于 2009 年的美国电动汽车公司,2021年交付Rivian R1T电动皮卡,具有令人钦佩的越野能力和名副其实的豪华车内饰。

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Tesla Cybertruck是特斯拉继Tesla Semi后于2019 年发布的一款电动皮卡,根据发布的原型预告图片,具有赛博朋克或银翼杀手风格。Cyber​​truck 的生产计划被多次推迟,最新消息是到2023 年中期。

2023年11月30日,特斯拉奥斯汀工厂向客户交付首批Cybertruck,并公布入门级车型的起售价约为61,000美元,比之前在2019年给出的价格高21,000美元左右。棱角分明的Cybertruck具有不锈钢车身和更大的原型电芯,整车电气系统48V供电。马斯克表示,已有超过100万人预订了这辆卡车。由于属于轻型货车的分类,Cybertruck在中国销售可能存在诸多限制。

美式皮卡电动化

美式皮卡以粗糙内饰和硬派外观的肌肉派风格为共同特征,福特猛禽、道奇公羊和丰田坦途被认为是顶流的燃油皮卡,其他选项还有GMC Sierra和Chevrolet Silverado等。您不妨再次关注那些经典燃油皮卡,它们的电动化已经百花齐放。

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福特猛禽指福特F系列(Ford F-Series),是福特汽车自1948年在美国开始生产的农夫车,包括型号 F150、F250、F350、F450、F550、F650、F750,最畅销的自然是入门级别的F150,Ford F-150 Lightning是其电动化。

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Ford F-150 Lightning具有相对较低的入门成本以及超过 200 英里的 EPA 额定行驶里程。

道奇公羊(Dodge Ram)皮卡是1981年诞生的旗舰产品线,包括型号 1500、2500、3500、4000、4500 和 5500,全球知名度与福特F系列皮卡并驾齐驱。2010 年从道奇分拆出来,但沿用了道奇使用的公羊头品牌标志。有消息称RAM-1500电动皮卡预计2024年发布,与Ford F-150 Lightning和Chevrolet Silverado EV展开竞争。

丰田坦途(Toyota Tundra)是一款日本丰田公司1999 年 5 月起生产的美版的全尺寸皮卡。随后,丰田用同样的招术出击全尺寸越野车市场,红杉(Sequoia)在北美市场也取得成功。2021年丰田宣布电动汽车,但丰田电动皮卡采用了Tacoma的设计风格并融入了全新坦途的元素,可能是另一款全新车型,且没有进一步消息。

通用汽车方面,GMC Hummer EV、GMC Sierra EV Denali和Chevrolet Silverado EV也即将揭开盖头。

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GMC Hummer EV 整备重量超过 9000 磅,续航329 英里,有极速的Watts to Freedom模式、抬升车身的Extract模式,以及启动四轮转向的Crab Walk 模式。这大玩具太好玩了!


人物:托尼·法德尔


托尼·法德尔(Tony Fadell)是美国工程师、设计师、企业家和投资者,曾任Apple Inc. iPod部门的高级副总裁以及Nest Labs的创始人和前任首席执行官。

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法德尔的父亲是服装公司Levi Strauss & Co.的一名推销员,法德尔1991年毕业于密歇根大学,获得计算机工程学士学位。大学毕业后,法德尔在 Apple 的衍生公司General Magic工作了三年。General Magic与索尼、飞利浦、松下、东芝和其他消费电子公司在“General Magic 联盟”中合作,开发了一系列个人手持通讯器。1995年,使用Magic Cap掌上操作系统的Magic Link获得PC World世界级大奖,它能打电话、有触摸屏、可收发邮件,甚至可以下载安装应用程序,能买机票、能玩游戏。

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General Magic创立于1990年,开发 Android 的Andy Rubin和eBay 创始人 Pierre Omidyar都曾是General Magic的员工。公司2002年就停摆了,但实现了许多技术突破,曾一度被认为是硅谷中最重要的公司之一(这让我联想到了贝尔实验室)。贸易周刊Electronics Weekly说,该公司开发了USB的前身、软件调制解调器、小型触摸屏、触摸屏控制器IC、ASIC、多媒体电子邮件、网络游戏、流媒体电视和早期电子商务概念。

有一部关于 General Magic 的纪录片,名字就叫 General Magic,它的网站叫General Magic the Movie

1995 年,法德尔在飞利浦移动计算部门,并担任首席技术官和工程总监。他开发了许多基于Windows CE的手持设备,特别是Philips Velo和Nino PDA。1997 年 8 月发布的 Philips Velo 是当时 HPC 的典型代表。后负责制定 Philips 的数字音频战略,包括硬件和软件的技术方向,以及投资组合和潜在的商业模式。

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1999 年 7 月,法德尔创办了自己的公司 Fuse,以开发“消费电子产品中的戴尔”。他想到的设备之一是基于硬盘的小型音乐播放器和在线音乐商店。然而,Fuse 未能找到第二轮资金,法德尔开始探索在其他公司开发该产品,2000 年首次接触了RealNetworks。

法德尔基于硬盘的小型音乐播放器和在线音乐商店的想法引起了史蒂夫·乔布斯的注意,以外包商身份成为咨询顾问,并于 2001 年加入 Apple Inc.,负责所有 iPod 硬件、软件和配件的开发。他因此被称为“iPod 之父”。在既往iPod的故事中,读者可能更熟悉Jon Rubinstein、Vinnie Chieco、Jonathan Ive、Jeff Robbin等名字,而且Jon Rubinstein曾是法德尔的直接上司,也曾为“iPod之父”为自己辩护。Walter Isaacson在《史蒂夫·乔布斯传》中这样描述苹果时期的法德尔——“托尼•法德尔(Tony Fadell)是一个傲慢的程序设计师,也是一个创业者。他喜欢打扮成赛博朋克的造型,却总是面带迷人的微笑”。

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Tony Fadell、Jon Rubinstein、Jonathan Ive、Steve Jobs、Phil Schiller

法德尔从 General Magic、飞利浦及他的初创公司 Fuse 聘请了资深工程师来组建核心 iPod 开发团队,以及一家外部公司为播放器开发软件。

法德尔指出,坚持不懈并取得成功的很大一部分不仅仅是第一个提出想法,而是能够有效地向买家传达您提供的解决方案的价值;并且,只有当一个先进的产品成功并达到可持续的销量时,它才能真正变得非常有利可图。重要例子是 iPod 的“口袋里有 1,000 首歌曲”的营销路线。

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作为iPhone的共同创造者,他还参与了前三代 iPhone 的开发工作,并在 2006 年 3 月至 2008 年 11 月期间监督了所有 iPhone 硬件、固件和配件的开发。

在离开Apple Inc.后,法德尔旅居巴黎居住期间制定了 Nest 的商业计划。

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2010 年 5 月,他与前Apple Inc.同事Matt Rogers共同创立了Nest Labs ,该公司于 2011 年 10 月发布了其首款产品Nest Learning Thermostat,这是一款传感器驱动、支持 Wi-Fi、可编程恒温器。Nest于 2014 年 1 月以32 亿美元的价格被谷歌收购。

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法德尔与来自 Apple 和 Nest 的设计团队家族

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数十亿人使用过的这些产品,法德尔将它们联系在一起。他是一名工程师、设计师、投资者、导师,以及一名作家。——buildc.com,法德尔咨询和投资公司Build Collective网站

现在,法德尔是 Build Collective(以前叫Future Shape)的负责人,这是一家指导科技初创企业的全球咨询和投资公司,培训从事基础深度技术的工程师和科学家。在过去十年的大部分时间里,他一直在指导创始人并投资他们的初创公司。Build Collective 拥有 200 多家初创公司,致力于将技术带出实验室。

法德尔看好全球科技初创企业的潜力,认为投资一家公司的底层逻辑是看是否有颠覆性的技术以及颠覆性的市场策略(Go-to-Market)。

  • iPod:MP3的出现,还有移动式硬盘变得越来越发达,还有锂电池技术进步,包括处理器都是当初数字音乐得以快速发展重要的契机所在。
  • iPhone:用电脑再加上一个iPod,点触屏幕,数字网络技术。
  • Nest Learning Thermostat:将人工智能技术应用在了Nest产品上,并不仅仅帮助大家调整自己室内温度,同时可以成为数字中枢预测能量消耗,帮助用户去节能。

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法德尔的著作《创造:用非传统的方式做有价值的事》(Build: An Unorthodox Guide to Making Things Worth Making)于2022 年 5 月 3 日发布,已被纽约时报、华尔街日报和今日美国评为畅销书。这本书像是他的个人自传,内容涉及销售、设计、财务、董事会架构的问题,以及未来的技术导向,如何规划职业生涯等。

法德尔拥有 300 多项专利,并在 2014 年被时代杂志评为“世界上最具影响力的 100 人”之一。其他奖项还包括下一个伟大的连续发明家(Alva Award,)、技术领域 75 强设计师(Business Insider)、100 位最具创造力的人(Fast Company)、50 大颠覆者(CNBC)、人改变商业的11个开拓者(Fortune)、全球25大生态创新者(Fortune)、10大思想家(CNN)等。

2016 年,时代杂志将 iPod、iPhone和Nest Learning Thermostat评为“有史以来最具影响力的 50 个小工具”中的三件。

2022 年 11 月 3 日,Arm 宣布任命法德尔为其董事会成员,他们看中法德尔在 Arm 架构和生态系统方面的数十年经验。

参考:Wikipediaappleinsider.cominfoq.cn


科技:有趣的论文


在COVID-19大流行之前,日本人习惯出于健康原因使用医用口罩,日本女性普遍认为戴口罩会增加一个人的吸引力,因为它可以遮挡潜在的不良面部特征,例如痤疮;中国人也习惯戴口罩来防止空气污染。但更多的西方国家很少见到口罩,以至于Yuki Miyazaki和Jun-Ichiro Kawahara研究了卫生口罩效应(The sanitary-mask effect),发现医用口罩会引发闭塞+不健康的形象,从而导致佩戴者的面部吸引力评分较低。

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在COVID-19大流行,人们却发现医用口罩会增加吸引力。为了进一步探讨这个问题,Oliver Hies和Michael B. Lewis的研究向女性参与者展示了一系列吸引力低或高的男性面孔,这些面孔被医用口罩、布口罩、书籍遮挡或未遮挡,并被要求对他们的吸引力进行评分。结果表明,被医用口罩遮盖时的面孔被认为最具吸引力,被布口罩遮挡时比未遮挡时更具吸引力。

在平常,普通人使用医用口罩的确容易给人身体不健康的感知,也有碍识别情绪和清晰沟通等人际互动。但现在,似乎要常备口罩增加吸引力了,这是个有趣的发现,来源于西班牙计算机工程师和企业家Carlos Fenollosa在个人网站上收集的一个有趣的论文列表,他对更多的论文进行科学性和趣味性评级,比如猫是能够传递和吸收来自环境的压力的流体系统(科学★☆☆/乐趣★★★);食用红辣椒对肛裂手术患者有害(科学★★☆/乐趣★★★);企鹅如何控制排便的距离(科学★★★/乐趣★★★)。


观点:当代艺术精髓在于创造对话


看不懂当代艺术,是不是我不够有文化?

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用胶布贴在墙上的香蕉,从连锁店买来的小便池,都成了最具影响力的艺术品,它们分别是意大利艺术家莫瑞吉奥·卡特兰的《喜剧演员》和法国画家马塞尔·杜尚的《泉》。大多认为这些立体主义、达达主义、概念主义、超现实主义的前卫艺术缺乏美感,让人看不懂。

但文章说,看不看得懂不是最重要的,美不美也已经不是唯一标准,当代艺术精髓在于创造对话。

定义作品是否是艺术品是一个复杂的问题,取决于观众的感受和个人喜好。


工具:Navidrome


Navidrome 是一个自托管的开源音乐服务器,可让您像使用 Spotify、Apple Music 等服务一样收听自己的数字音乐。Navidrome 会为存储在您硬盘中的所有数字音乐编制索引,并通过一个漂亮的网络播放器播放这些音乐。它还可以作为一个轻量级的 Subsonic-API 兼容服务器,可以与任何 Subsonic 兼容的客户端一起使用。

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Navidrome 的资源占用极低,即使在简单的 Raspberry Pi Zero 上也能运行良好。开发者搭建了一个demo,在单核心处理器和512MB内存的虚拟服务器上运行。

ChatGPT

2022年的人工智能大事件真是多,相继出现了DALL-E/DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion、Midjourney等令人震惊的生成式人工智能(Generative AI)应用程序,现在又有了ChatGPT,而今年甚至还没真正结束。

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2022 年 11 月,OpenAI 推出一种预先训练的大型语言模型 ChatGPT,能够进行高质量的人工智能对话。ChatGPT 是从 GPT-3.5 系列中的一个模型进行微调和升级的,在 Microsoft Azure 超级计算基础设施上进行训练,是InstructGPT的兄弟模型,它被训练为在提示中遵循指令并提供详细的响应。据官方介绍,ChatGPT以对话方式进行交互。该对话方式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。

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2023 年 3 月 14 日,OpenAI 发布了 ChatGPT 背后技术的最新版本 GPT-4,功能更加强大。GPT-4 是一个大型多模态模型(接受图像和文本输入,发出文本输出),在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。通过 ChatGPT 和 API 发布 GPT-4 的文本输入功能,并与 Be My Eyes 合作支持实时视频到文本功能,以改善这个帮助盲人的免费应用。

AIGC
2022,AIGC应用元年?

AIGC即Artificial Intelligence Generated Content,是指利用人工智能技术来生成内容,AIGC也被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式,AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支。

继Stability.Ai在2022 年 8 月发布Stable Diffusion受热捧后,ChatGPT再次掀起全球狂欢的高潮,玩家众多,并获得了普遍正面的评价,比如 ChatGPT 给企业应用带来的好处包括快速的响应时间、内容生成、研究和内容策划,以及提高客户参与度。

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你可以利用上面提到的AI模型生成作品,也可以搭建或者调用一些功能,在自己的网站上提供AI服务。但这可能会带来一个伦理甚至哲学困境:什么是真实的世界?

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在公开发布五天后,ChatGPT就积累了超过 100 万用户。

2023 年新年伊始,微软传出消息正致力于将 OpenAI 的 ChatGPT 技术整合到其 Bing 搜索引擎中,将直接以回答问题的方式把搜索结果告知用户,而不仅仅是显示链接列表。微软希望这项可能在 3 月底之前推出的新功能将帮助它包抄其更大的搜索竞争对手谷歌,甚至谷歌也认为 ChatGPT 是谷歌的红色警报时刻。

Microsoft Bing 图像创建者

微软已向 OpenAI 投资了 10 亿美元,媒体说微软还希望向对方投资 100 亿美元。稍早前,微软已将图像生成器 DALL-E 2(另一个 OpenAI 产品)添加到一个新的 Designer 应用程序以及 Bing 的图像创建工具中。并且有理由相信,微软可能将 ChatGPT 整合到 Office 和其他应用程序中,以便客户可以使用简单的提示自动生成文本,此举可能会改变超过 10 亿人编写文档、演示文稿和电子邮件的方式。同时,ChatGPT也有希望添加到Azure云服务中。

实际上谷歌(以及DeepMind)在AI生成领域也颇有建树,比如Imagen、Transframer和LaMDA等模型,但它一直认为AI生成可能带来偏见、虚假信息、恶意攻击及成人内容,对公众及企业声誉产生不良影响,未向公众发布。显然,当DeepMind、谷歌和其他AI实验室一直在闭门进行类似研究时,OpenAI更愿意让公众使用其工具。

这种担心是有理由的。DeepMind的DALL·E 2和ChatGPT都是根据从互联网上收集的数据进行训练的,因此它们受到结构性偏见和不准确的困扰。DALL·E 2很可能将律师描绘成白人老头,将空姐描绘成年轻美女,而ChatGPT则容易自信断言虚假信息。

AI21 Studio在2021年8月发布了世界上最大、最复杂的语言模型 Jurassic-1 Jumbo,有 1780 亿个计算参数,比 OpenAI 的 GPT-3 还大。AI21 Labs 已经发布了一款使用该公司专有语言模型的应用程序,名为Wordtune,是第一个基于 AI 的理解上下文和意义的写作伴侣,可帮助用户改写整个句子。

CambrianAI的分析师Alberto Romero记录了一场GPT-3和J1 Jumbo之间的对话,他们通过讲故事交流关于人类的问题、想法和感受,简直成精了,中文编译的标题称,“对话内容令人脊背发凉”。

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接连亮相的AI模型甚至重新引发了人产对Web3的讨论——显然,它超过了区块链的影响。而同为出圈话题,其热度超过了过去的元宇宙

跟随策略

推动人工智能发展的因素有三个:算法创新、数据,以及可用于训练的算力。数据显示,ChatGPT的总算力消耗约为3640 Petaflop/s-day(pfs-day)(即假如每秒计算一千万亿次,需要计算3640天),需要7~8个投资规模30亿、算力500P的数据中心才能支撑运行。OpenAI表示,自2012年以来,在最大规模的人工智能训练中所使用的计算量呈指数级增长,3.5个月的时间翻一倍(相比之下,摩尔定律是18个月的倍增周期)。

Petaflop/s-day(pfs-day)是OpenAI定义的一种算力单位,即每秒执行10^15次神经网络操作,或总一天内共约10^20次操作。

一个准确的算力需求案例是:2021年,Microsoft 和 NVIDIA 联合使用 NVIDIA DGX SuperPOD 的 Selene 超级计算机训练全球最大(具有 5300 亿个参数)的生成语言模型 Megatron-Turing NLG 530B,该超级计算机由 560 台 Nvidia DGX A100 服务器组成,每台服务器托管 8 个 Nvidia A100 80GB GPU,每个 GPU 每秒 113 到 126 teraflops,训练成本达到数百万美元。另外,使用 Megatron 530B 将推理时间缩短到半秒需要相当于两个价值 199,000 美元的 Nvidia DGX A100 系统。

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