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手机越玩越烫怎么办?我们在中国黑科技最多的地方找到了答案

作者:果壳网 来源:果壳网 公众号
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03-18

提到2012,很多人想到的就是那部末日大片。其实,这个数字还有着另外一层含义:华为2012实验室,据说其名称的灵感来源正是电影《2012》。


在最近的华为云普惠AI开放日活动上,我们走进了这个“中国最多黑科技的地方”,并有幸看到了一些新鲜的科研成果,小到手机芯片的散热材料,大到通讯网络的节能预测。它们均来自这次开放的2012实验室其中的两大实验室——诺亚方舟实验室先进热技术实验室


华为诺亚方舟实验室的自然语言处理研究


据说任正非在创立2012实验室之初时说过,大数据就像洪流一样,需要造一艘“诺亚方舟”来拯救华为。那么,这艘船上究竟都有些什么呢?

 

智能的通讯网络


在位于深圳坂田总部的2012实验室里,华为展示了一种自适应的无线基站智能关断系统,它能通过AI节约基站的能耗。


要知道,基站时时刻刻都需要电力,会造成大量能源的浪费。一个很可能实现的想法是,根据网络业务量在时间和空间上的变化,然后预测未来一段时间的需求,以此达到节能的目的。

 

“智能的通讯网络就类似于现在的自动驾驶一样,”负责现场讲解的实验室专家说。


在没有这种动态系统之前,运营商其实已经在做节能措施了,但它们只能依赖于以往的经验作出固化的决策。如果对每个基站未来15分钟的情况进行预测,再通过多智能体协同的动态决策过程,系统有望从整体上调控所有基站的运作。

 

根据华为方面的说法,试点省份预计全年节电量能达到800万度,碳排放量也能减少5000多吨。

 

L4级自动驾驶


在自动驾驶方面,华为也为我们带来了一段实际路况的演示视频:在复杂的路况、交通和天气等情况下,测试过程中只进行过一次人为干预。而且更令人惊叹的是,自动驾驶还完成了入库停车的操作。(车库的信号通常都很差,对自动驾驶来说是个不小的麻烦。)


长期以来,自动驾驶都是一项极具挑战的技术,而且公众对自动驾驶的认识并不足够,很多人会误认为辅助驾驶就是自动驾驶——典型的例子就是特斯拉已经配备在Model系列上的Autopilot系统。


Waymo自动驾驶 | Grendelkhan/WikiMedia Commons


最近,有关自动驾驶的事件还引发了不少安全方面的担忧,例如去年的一起Uber无人车撞人事件。还有一些更长远的普遍担忧在于,无人车会夺走人们的工作,或者面临人类司机都很难解决的“到底杀一人还是五人的电车难题”等。

 

但从目前来看,从L1(辅助驾驶)到L5(全自动驾驶)阶段,自动驾驶技术还有很长一段路要走。所有开发自动驾驶的公司如今都在朝L4阶段,也就是高度自动驾驶的方向努力。根据SAE标准,车辆在这一阶段的所有的操作都是由无人驾驶系统完成的,不过前提是人们还得在有限制的条件下驾驶。例如,遇上了极端的恶劣天气,车辆还是得交给人类司机。


国际自动机工程师学会(SAE International)“驾驶自动化等级” | SAE


要实现L4级自动驾驶的标准,需要传感器、激光雷达、规划控制和高精度地图等在内的一系列技术,其中激光雷达可以根据周围环境绘制出3D模型。据专家介绍,在业界,华为的传感器阵列基本上是最多的。

 

尽管华为的自动驾驶在演示视频中有不错的表现,专家坦言,“这个测试路段我们还是很了解的,真的到一个完全不了解的测试路段,还是很有挑战的。”

 

如何应对数据的洪流?

 

智能通讯网络和自动驾驶离我们还比较远,诺亚方舟实验室研发的AI芯片则切切实实出现在了很多人的身边,例如手机上。

 

如今,能够处理图片和视频的人工智能早已不是什么新鲜事了,无论是增加图像的分辨率,还是OCR的识别功能,AI都能达到相对理想的精确度。但一个比较现实的问题在于,终端的算力是很小的,我们无法在手机等设备上运行所有的AI模型。


 

理想的解决方案是云计算或边缘计算,最终将大算力解决为小的算力。前者能够实现数据的集中处理,例如在云端训练的模型,最终可以通过压缩并传输到手机上,实现实时的视频编辑等。边缘计算则能在终端就处理一部分的数据,并将需要计算的数据返回云端,举例来说,监控探头或自动驾驶产生的大量数据中,并不是所有数据都是值得上传到云端的。

 

“未来一定是大数据和小数据的联动,我们不可能在所有的场景都用大数据。”华为云专家解释说,用现在掌握的大数据来训练世界级的模型,然后再推广到小任务上,这是目前大部分的AI突破所用的逻辑。

 

“清爽”的数据中心

 

随着数据处理的需求增多,我们也会面临一个自然而然的普遍问题:无论是手机还是云服务器,必然要用到性能越来越高的器件,但这也意味着很大的功耗。换句话说,我们该如何解决设备的发热呢?

 

华为的先进热技术实验室,就在致力于解决这方面的问题。在该实验室里,华为专家一开始就介绍了一个令人印象深刻的应用场景:其实无线快充并不需要尽快散热,反而要“聚热”。无线快充在使用时热量会很高,但它的散热面积又是极其有限的。通过一种名为PCM的特殊材料,热量就可以存起来,让无线快充的温度在一段时间内几乎保持不变。但温度不可能一直保持下去,这就是为什么市面上的无线快充只能用20-30分钟。


华为先进热技术实验室


当我们领略各种散热材料的神奇之处时,很难忽视实验室内部传来的风扇的噪音。这些恼人噪音的背后,就是数据中心经常用到的风冷技术了。


有办法处理这些噪音吗?

 

其实和我们使用的降噪耳机一样,这里也需要用到各种主动降噪和被动降噪的技术,华为就为我们展示了其中一些效果不错的方案,例如让风速拐弯的风道,或者能够降噪的新型材料

 

不过对于风冷技术来说,散热效率可能是比噪音更大的问题。无论是空间还是能效上,空调都不占优势,因此像华为云IDC这样的数据中心都会采用液冷技术——常用的方法是通过冷板让水把CPU等元件的热直接带走

 

既然空调和液冷都需要水,为什么液冷的节能效果更好?关键在于水的温度。


Tanner Boriack/Unsplash


一般来说,空调需要的水的温度大概在7-12度,光是冷却就得付出不少的能源消耗。而液冷根本不需要冷冻水。“我们的CPU允许的温度是八、九十度,所以水温可以到四、五十度,外面的水可以直接进来。”除此之外,专家还补充说,液冷本身的散热能力也很强,甚至能应对一千瓦的CPU功率,普通的散热材料或技术是做不到这点的。

 

看到未来

 

以上所述的技术,无论是AI还是基础的材料研究,只是2012实验室的冰山一角。不过它们无一例外地都和此次活动的主角——华为云——有着密不可分的关系。

 

华为云BU CTO张宇昕介绍说,华为云就像站在了巨人的肩膀上,其核心技术都是来自于华为技术的长期积累。例如,去年发布的AI芯片昇腾系列和智能网卡,就来自2012的另一家实验室,图灵实验室。

 

在应对任正非所担忧的“香农定理、摩尔定律的极限”时,2012实验室究竟能发挥多大的潜力应该是个很难回答的问题。但至少在这一波的洪流中,我们已经从已有的产品,无论是更智能的手机,还是“推动整个社会AI化”的云,看到了未来技术最有可能的面貌之一。

 

而这对于一个技术驱动的公司来说,无疑已经是一件值得乐观的事了。


作者:EON


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