一、人工智能領域的新突破

在信息技術飛速發(fā)展的2021年，人工智能領域取得了令人矚目的成就。人工智能的語言大模型、圖文大模型以及多模態(tài)大模型的基本能力已經得到了充分展現。以阿里巴巴達摩院公布的多模態(tài)大模型M6為例，其參數規(guī)模從萬億躍升至10萬億，展示了人工智能技術的巨大潛力。人工智能與其他科學領域的交叉融合也取得了重要進展，如AlphaFold和RoseTTA-fold兩種基于人工智能預測蛋白質結構的技術在《科學》雜志公布的 2021年度科學突破榜單上位列榜首。

二、人機交互領域的創(chuàng)新與發(fā)展

在人機交互領域，隨著科技的不斷進步，人工智能與人類的交互方式也在不斷創(chuàng)新。扎克伯格將Facebook更名為“Meta”后，特斯拉和SpaceX首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克則將注意力放在腦機接口上。馬斯克認為腦機接口裝置將更有可能改變世界，幫助四肢癱瘓或有身體缺陷的人更好地生活和工作。斯坦福大學開發(fā)出一套皮質內腦機接口系統(tǒng)，可以從運動皮層的神經活動中解碼癱瘓患者想象中的手寫動作，并將其轉換為文本，這一技術為殘障人士帶來了福音。

三、超算領域的輝煌成就

在超算領域，我國超算應用團隊憑借“超大規(guī)模量子隨機電路實時模擬”成果斬獲國際高性能計算應用領域的最高獎項“戈登貝爾獎”，這是我國超算領域的輝煌成就。這一成果展示了我國在超算領域的強大實力和領先技術。

四、開源領域的新進展

在開源方面，RISC-V開源指令集及其生態(tài)快速崛起，為信息技術的發(fā)展注入了新的動力。由華為公司牽頭，中國科學院軟件研究所、麒麟軟件等參與的openEuler操作系統(tǒng)開源社區(qū)也取得了重要進展，匯聚了7000名活躍開發(fā)者，完成了8000多個自主維護的開源軟件包，催生了10多家廠商的商業(yè)發(fā)行版，展示了開源領域的繁榮和活力。

五、人工智能在醫(yī)學領域的應用

在醫(yī)學領域，人工智能的應用也取得了重要進展。AI識別咳嗽聲已用于肺炎、哮喘、阿爾茨海默氏癥等疾病檢測。美國麻省理工學院研究人員研發(fā)出可以通過分析咳嗽錄音識別新冠患者的AI模型，其識別出新冠患者咳嗽的準確率高達98.5％，甚至能100％識別無癥狀感染者。日前，有報道稱該模型已用于識別奧密克戎病毒。這些應用展示了人工智能在醫(yī)學領域的巨大潛力和價值。

回顧2021年，信息技術領域的發(fā)展可謂日新月異，人工智能、人機交互、超算、開源以及醫(yī)學領域的應用都取得了重要進展。展望未來，我們有理由相信，信息技術將繼續(xù)發(fā)展，為人類帶來更多的驚喜和福祉。我國人工智能創(chuàng)新發(fā)展再提速：從試驗區(qū)到超級大模型，人機交互的產業(yè)化落地

一、國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)的擴展

近日，科技部公布支持哈爾濱、沈陽、鄭州等地建設國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)，標志著我國人工智能創(chuàng)新發(fā)展進入新的階段。這些試驗區(qū)的建立，不僅推動了人工智能生態(tài)的發(fā)展，更展示了我國構建良好人工智能生態(tài)的決心。吳飛表示，目前已有多個XXX 人工智能開發(fā)創(chuàng)新平臺、創(chuàng)新試驗區(qū)等，這些平臺為我國人工智能的發(fā)展提供了強有力的支撐。

二、大模型的崛起與挑戰(zhàn)

孫茂松指出，人工智能領域正經歷從“大煉模型”到“煉大模型”的變革。從百億參數規(guī)模躍進到萬億參數規(guī)模，大模型在人工智能領域的重要性日益凸顯。語言大模型、圖文大模型等多模態(tài)大模型的能力已得到廣泛認可。雖然大模型面臨著數字資源整合和計算能力的挑戰(zhàn)，但其展現的某些奇特性質為新的突破埋下伏筆。

三、人工智能與基礎學科的深度融合

人工智能不僅在模型規(guī)模上取得顯著進展，而且在基礎學科領域的應用也取得了重要突破。DeepMind的Alphafold2在結構生物學研究領域展示了人工智能的巨大潛力。美國南加利福尼亞大學的研究人員通過腦機連接設備進行神經活動數據研究，DeepMind開發(fā)的機器學習框架則支持數學研究的發(fā)現。這一切都預示著人工智能與基礎學科的結合將開辟新的科學領域。

四、人機交互的產業(yè)化落地

從腦機接口到AR眼鏡，從智能語音到肌電手環(huán)，人機交互領域正在飛速發(fā)展。中科院上海微系統(tǒng)所副所長陶虎表示，腦機接口技術給患者帶來越來越多的便利。斯坦福大學的研究人員在《自然》雜志上發(fā)表論文，展示了一種能從運動皮層的神經活動中解碼癱瘓患者想象的手寫動作的腦機接口系統(tǒng)。馬斯克也表示Neuralink的微芯片裝置有望明年用于人類治療神經系統(tǒng)疾病。這一切都表明人機交互正站在產業(yè)化落地的門口。

五、總結與展望

作者張雙虎認為，我國在人工智能領域取得的成就令人矚目。從國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)的建設到大模型的崛起，再到人工智能與基礎學科的深度融合以及人機交互的產業(yè)化落地，都展示了我國人工智能的蓬勃發(fā)展。未來，我們期待人工智能在更多領域發(fā)揮更大的作用，推動我國科技進步和產業(yè)升級。

以上內容生動展現了我國人工智能的創(chuàng)新發(fā)展態(tài)勢，從試驗區(qū)的建設到大模型的崛起，再到人機交互的產業(yè)化落地，都體現了我國在這一領域的實力和潛力。讓我們共同期待人工智能在未來帶來更多的驚喜和突破。未來科技展望：腦機接口、元宇宙與超算的協(xié)同發(fā)展

一、腦機接口：技術的積累與突破

陶虎指出，腦機接口領域已經積聚了豐富的技術資源，正朝著解決大腦疾病的方向邁進。他預測，明年將迎來技術落地應用的機會，并可能在接下來的兩三年內，出現與馬斯克Neuralink相媲美的本土創(chuàng)新企業(yè)。這一領域的技術進步，無疑為人類與機器的深度融合開啟了新的篇章。

二、元宇宙：新市場的興起與探索

福州大學特聘教授嚴群指出，人機交互將引領一個新的萬億級市場，而元宇宙作為這一市場的重要組成部分，已經引發(fā)了廣泛關注。盡管有人稱2021年為“元宇宙元年”，但也有人認為這僅是“舊瓶裝新酒”。無論如何，元宇宙作為虛擬現實、增強現實和混合現實的融合，已成為今年人機交互領域不可忽視的話題。

三、真實與虛擬：人機交互的挑戰(zhàn)與機遇

北京郵電大學人機交互與認知工程實驗室主任劉偉指出，無論是真實世界還是元宇宙，人機交互都面臨一系列挑戰(zhàn)。真實世界中，人機交互的輸入、處理、輸出過程中，數據、信息和知識融合仍存在障礙。人類與機器的決策過程也存在差異，機器尚未能完美模仿人類的“混合決策”。劉偉還強調，解決人機交互問題需要從人、機、環(huán)這個復雜系統(tǒng)中尋找結合點。

四、復雜系統(tǒng)：人機交互的新視角

劉偉提到，今年的諾貝爾物理學獎授予了復雜系統(tǒng)預測氣候變化模型的提出者，這也為人機交互研究提供了新的視角。他認為，人機交互也是一個復雜系統(tǒng)，包括重復問題以及雜亂、跨域協(xié)同問題。在這個系統(tǒng)中，機器擅長處理復雜問題，而人類則擅長處理跨域協(xié)同、事物間平衡等問題。解決所有智能產品、智能系統(tǒng)問題，需要從人、機、環(huán)這個系統(tǒng)中尋找結合點。

五、超算的發(fā)展與應用

今年是我國超算應用實現豐收的一年。在全球超算大會上，中國超算應用團隊憑借基于神威新系統(tǒng)的量子電路模擬獲得了“戈登貝爾獎”。清華大學超算團隊在SC 21大學生超算競賽總決賽上再次奪冠，展示了我國在并行軟件方面的發(fā)展?jié)摿?。超算的發(fā)展不僅為產業(yè)帶來了驅動力，也讓我們重新認識了“算力經濟”的重要性。

腦機接口、元宇宙和超算技術都在不斷發(fā)展和進步，它們之間的相互影響和融合將為未來科技帶來新的突破和機遇。我們需要繼續(xù)深入研究和探索，以更好地利用這些技術為人類社會的發(fā)展和進步服務。高性能計算的發(fā)展趨勢與未來展望

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一、高性能計算與云計算的深度結合

近年來，高性能計算的發(fā)展趨勢已十分明朗。隨著超級計算與云計算、大數據、AI的融合創(chuàng)新，算力已成為數字信息社會發(fā)展的關鍵。通過對我國高性能計算機的綜合分析，我們發(fā)現高性能計算正呈現出與云計算深度結合的特點。

高性能計算通?；贛PI、高效通信、異構計算等技術，偏向獨占式運行。而云計算以其彈性部署能力與容錯能力，支持虛擬化、資源統(tǒng)一調度和彈性系統(tǒng)配置。隨著技術的發(fā)展，超級計算與容器云正融合創(chuàng)新，產生了高性能云這一新的產品服務。AWS、阿里云、騰訊、百度等云服務提供商已經推出了基于超級計算技術的高性能云服務和產品。

二、超算應用的廣泛滲透

超算應用正從過去的高精尖領域向更廣、更寬的方向發(fā)展。隨著超級計算機的發(fā)展，其應用領域已經快速擴張到制藥、基因測序、動漫渲染、數字電影、數據挖掘、金融分析及互聯(lián)網服務等眾多領域，深入到國民經濟的各行各業(yè)。

從近年來的高性能計算百強排行榜（HPC TOP100）來看，互聯(lián)網公司部署的超算系統(tǒng)占據了很大比例，主要應用為云計算、機器學習、人工智能、大數據分析以及短視頻等。這表明超算正與互聯(lián)網技術進行融合，為互聯(lián)網領域的發(fā)展提供了強大的計算支持。

三、人工智能的崛起與算力需求的持續(xù)增長

人工智能的占比持續(xù)增加，與機器學習等算法和應用的快速崛起有很大關系?；ヂ?lián)網公司通過深度學習算法重新發(fā)現了超級計算機的價值，特別是在GPU加速的異構超級計算機方面。

綜合來看，算力服務、超算中心、人工智能、科學計算等領域是高性能計算的主要用戶。其中，人工智能領域的增長尤為強勁，對算力的需求持續(xù)旺盛。

四、國家層面的算力布局計劃

今年，國家發(fā)展改革委等四部門聯(lián)合發(fā)布了《全國一體化大數據中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》。方案提出在多個地區(qū)建設全國算力網絡國家樞紐節(jié)點，力促數據的存儲和計算平衡，實現算力升級，構建國家算力網絡體系。這表明國家層面對高性能計算的重視，以及對算力發(fā)展的長遠規(guī)劃。

五、智能計算評測與產業(yè)發(fā)展新方向

在智能計算評測方面，我國已經提出了眾多基準測試程序，如AIPerf 500等，這是對傳統(tǒng)Linpack測試標準的有力補充。虛擬化云計算向高性能容器云計算的演進，以及大數據與并行計算、機器學習的融合創(chuàng)新，都是產業(yè)發(fā)展的最新方向。

一、

RISC-V開源指令集的新機遇

近年來，開源領域取得了諸多重要進展。以RISC-V開源指令集及其生態(tài)的快速崛起為例，其影響堪比上世紀90年代初Linux的誕生。盡管當時UNIX和Windows占據主流，但誰又能料到今日以Linux為內核的操作系統(tǒng)已廣泛應用于各個領域？

二、

Linux與RISC-V：生態(tài)崛起的類比

如今，我們所使用的App，超過八成的概率是在以Linux為內核的安卓操作系統(tǒng)上運行。支撐業(yè)務運行的許多后端服務器，也大多基于Linux發(fā)行版。RISC-V的當前狀態(tài)可能被低估，人們或許認為其尚未成熟，難以與ARM和X86抗衡。正如Linux的崛起，RISC-V也許將成為全球主流指令集生態(tài)，產品廣泛應用于各個方面。

三、

RISC-V國際生態(tài)的發(fā)展與開源精神

僅2020年，RISC-V International（RVI）的會員數實現了驚人的增長。RVI遷至瑞士這一本身，便體現了開源領域在大國競爭背景下的初心堅守。這是一個值得全球其他開源基金會參考的經典案例。

四、

國內開源社區(qū)的新進展與挑戰(zhàn)

國內開源領域也取得了顯著進步。以華為公司牽頭的openEuler操作系統(tǒng)開源社區(qū)為例，短短兩年內已匯聚數千名開發(fā)者，完成了眾多自主維護的開源軟件包。鴻蒙操作系統(tǒng)HarmonyOS及其開源項目OpenHarmony的推出，反映了國內產業(yè)界對新一代萬物互聯(lián)操作系統(tǒng)的需求。盡管仍存在生態(tài)和技術上的差距，但這是國內主導的、可長期積淀的新平臺的開端。

五、

開源趨勢與知識產權保護

關于開源軟件的合理使用與知識產權保護問題也逐漸受到關注。今年發(fā)布的《2021中國開源發(fā)展藍皮書》不僅梳理了我國開源領域的現狀，更為國家制定政策、布局戰(zhàn)略提供參考。開源趨勢不可阻擋，它源于人類的分享精神和協(xié)同創(chuàng)造的天性，是數字化時代人類文明的重要傳承模式。

開源領域仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如軟件供應鏈安全問題。這些問題隨著開源軟件向商業(yè)平臺的集中而更加突出，甚至可能演變?yōu)橹卮箫L險。為了避免這些問題，我們需要關注開源代碼托管平臺等公共基礎設施的“去中心化”，以確保開源軟件的健康發(fā)展。世界需要多元化的開源軟件基礎設施

一、開源軟件基礎設施的重要性

隨著開源軟件在科研、工業(yè)等領域的廣泛應用，其已成為重大基礎設施的重要支撐部分。對于中國而言，為確保開源軟件供應的安全性和連續(xù)性，構建一個健全的開源軟件基礎設施顯得尤為重要。這一基礎設施應涵蓋代碼托管、編譯、構建、測試、發(fā)布、運維等功能，以最大程度消除政治力量對開源社區(qū)的威脅，增強各行各業(yè)使用開源軟件的信心。展望未來，核心技術創(chuàng)新與開源貢獻引領將成為國內企業(yè)發(fā)展的新動力，有望將我國開源事業(yè)推向新的高峰。

二、iOS App開發(fā)框架的構建

在iOS App開發(fā)中，搭建合適的框架是至關重要的?？蚣懿⒎侨f能銀彈，它主要解決的問題是降低通用問題的復雜度和減少錯誤發(fā)生的可能性。一個良好的iOS App框架應具備以下特點：

1. 定義清晰的層次結構：在橫向上，各模塊應獨立，僅通過有限的接口進行通信。理想狀態(tài)下，除核心模塊外，其他模塊都應是可插拔的?？v向上，各層次間依賴關系清晰，幾乎不出現逆向依賴的情況。

2. 橫向模塊的設計：通常基于業(yè)務需求，常被定義成各種Service或Manager。一個好的做法是有統(tǒng)一的Service管理器，負責相應Service的加載、卸載、監(jiān)聽和分發(fā)App級別的通知。以微信為例，其大部分模塊都是從MMService繼承而來，由MMServiceCenter進行管理。從公開的頭文件來看，一些管理上的紊亂也是存在的，如部分ViewController直接繼承自MMService。

3. 縱向層次劃分：一般可分為展現層、邏輯層和數據訪問層。展現層負責UI和UIViewController的管理；邏輯層負責邏輯數據的定義和轉發(fā)；數據訪問層則負責API構造、網絡請求、數據持久化等。各層根據業(yè)務邏輯的復雜性可能會使用單層或多層結構。在某些場景下，可能需要額外的ViewModel層來粘合展現層和邏輯Model。

4. 遵守SOLID原則和慎用各種設計模式：這是一個在iOS開發(fā)中同樣重要的話題，遵循這些原則有助于提高代碼質量和可維護性。

5. 定義自己的UI基類：自定義的UI基類如UIView、UIViewController和UITableViewCell，可以方便子View、Controller和Cell繼承基類的共有行為、樣式。但這也帶來了管理風險，需要避免在基類中塞進并不普適的特性。

構建合適的iOS App開發(fā)框架是一個復雜而重要的任務，需要開發(fā)者深入理解和持續(xù)努力。通過這樣的框架，我們可以提高開發(fā)效率，降低出錯率，為App的穩(wěn)定性和性能打下堅實的基礎。提供便捷工具類的重要性及其實際應用

在日常開發(fā)中，好用的工具類往往成為框架不可或缺的組成部分，它們能夠方便快捷地解決局部問題，同時不引入過多的復雜度。接下來，我們將深入探討一些常見的工具類及其實際應用。

一、工具類的價值與應用實例

在iOS開發(fā)中，對于NSTimer的使用，由于其retain cycle問題容易引發(fā)內存泄露。提供一個基于Block或weak delegate的NSTimer封裝顯得尤為重要。在KVO的使用過程中，也容易出現add和remove的不配對調用問題。這時，引入如THObserversAndBinders或FB的KVOContorller等工具將大有裨益。當某些核心模塊需要被多個模塊依賴時，引入類似XMPP的GCDMulticastDelegate可以方便地進行解耦。這些工具類的恰當使用，不僅提高了開發(fā)效率，也降低了出錯概率。

二、API層面的思考與破窗理論

在幾年前使用C++的日子里，我曾深入思考過如何在API層面去限制和規(guī)避錯誤。例如，如何確保往線程池里扔的task是堆上分配的對象，而非棧地址。雖然很多時候這類問題無解，但我相信破窗理論所帶來的可能性：做好示范，后續(xù)工作將更為順利?，F在回頭看，那些好用的工具類正是我們需要的“示范窗口”，它們幫助我們打破困境，實現更高效的開發(fā)。

三、APP推送打開率的探索與挑戰(zhàn)

隨著移動互聯(lián)網的飛速發(fā)展，APP數量急劇增長，但隨之而來的是打開率的普遍下降。如何提高APP打開率成為了運營人員關注的焦點。簡單來說，APP打開率就是用戶打開APP的概率，直接影響著后續(xù)營銷內容的價值實現。安卓應用市場數據顯示，許多APP的打開率不容樂觀。這背后的原因眾多，例如APP功能不能滿足用戶需求等。針對這些問題，我們可以采取豐富功能或提供極致功能的策略來應對。例如，某蔬果企業(yè)APP完善了蔬果資訊、蔬果常識、優(yōu)惠券等功能后，不僅獲取了大量忠實用戶，還提升了傳統(tǒng)渠道的業(yè)務量。提高APP打開率需要我們深入了解用戶需求，持續(xù)改進和優(yōu)化產品功能和服務體驗。只有這樣，才能吸引更多用戶并提升打開率，從而實現營銷目標。

第一章：用戶生命周期與APP活躍度

在APP的世界里，用戶的生命周期是一段精彩的旅程。從初次安裝到最終卸載，用戶會經歷忠誠、活躍、消極、怠惰這四個階段。頻次的使用是考量這一生命周期的關鍵，越活躍的用戶，對APP的忠誠度越高，打開的概率自然也越大。當用戶使用頻次降低，進入消極階段時，他們就開始逐漸“沉睡”。這些沉睡的用戶，是APP打開率低的主要原因之一。

第二章：喚醒沉睡用戶

面對大量的沉睡用戶，如何喚醒他們重新使用APP，是每一個APP運營者面臨的挑戰(zhàn)。郵件、短信以及應用內的push信息，是有效的喚醒手段。通過推送近期優(yōu)惠活動、重要更新等內容，吸引用戶的注意。這些消息就像敲門磚，能夠重新點燃用戶對APP的熱情。

第三章：應用內推送信息的打開率挑戰(zhàn)

應用內消息推送是APP運營中的一大法寶，但并非每條推送都能引起用戶的興趣。文案的吸引力、推送對象的準確性以及推送的時機，都是影響打開率的關鍵因素。在信息爆炸的時代，用戶只對“有求必應”的信息給予關注。運營者需要精準推送用戶感興趣的內容，把握推送的節(jié)奏和時機。

第四章：提高推送信息打開率的策略

要提升推送信息的打開率，需要采用一些實用的策略。撰寫具有強大吸引力的推送信息文案，滿足用戶的各種心理需求。根據用戶的興趣和定位，推送相關的內容。掌握好推送的時機，確保信息能夠在用戶活躍的時間段進行推送。

第五章：利用技術提升推送效果

現代的技術手段可以幫助APP運營者更精準地推送信息。例如，通過收集用戶信息、追蹤用戶行為、給用戶打標簽、完成用戶畫像等方式，運營者可以根據用戶在APP內的行為、屬性來推送不同的信息或活動。這種差異化的服務，不僅能提升用戶體驗，還能提高PUSH信息的打開率。

面對沉睡用戶和推送信息打開率低的挑戰(zhàn)，APP運營者需要深入理解用戶的生命周期，采用合適的策略喚醒沉睡用戶，提高推送信息的打開率。也要善于利用現代的技術手段，提升推送的效果，讓APP煥發(fā)新的活力。探索應用內推送信息的奧秘：如何提高打開率

一、引言

面對現代信息爆炸的時代，APP推送信息已成為我們日常生活中不可或缺的一部分。很多時候，我們發(fā)出的推送信息并未引起用戶的足夠關注，打開率并不理想。這種情況下的APP推送信息打開率會高到哪里去呢？關鍵在于我們是否掌握了正確的推送時機和策略。

二、為何推送時機如此重要？

在繁忙的生活節(jié)奏中，用戶往往沒有足夠的時間去關注每一條推送信息。如果你推送的時機不對，即使你的內容再精彩，也很難吸引用戶的注意力。提高推送信息的打開率，首先要從調整推送時機入手。

三、全天候推送策略的制定

為了更有效地進行信息推送，我們需要根據用戶的作息習慣、閱讀習慣以及使用習慣來制定全天候的推送策略。這樣，我們的推送信息才能“物有所值”，真正引起用戶的關注。

不同的APP類型，用戶的使用習慣會有所不同。我們需要結合具體APP的特點，分析用戶在不同時間段的行為模式，然后針對性地推送相關信息。例如，對于新聞類APP，用戶可能在早晨和晚上對新聞資訊的需求更大，此時進行推送會更為有效。

四、產品價值與運營手段的雙重提升

想要提高APP產品的打開率，除了優(yōu)化推送策略外，還需要從產品和運營兩方面著手。

在產品方面，我們需要不斷完善產品功能，提升用戶體驗，讓產品本身對用戶更有價值。只有產品功能完善、用戶體驗良好，用戶才會愿意頻繁打開并使用我們的APP。

在運營方面，除了做好推送信息外，還需要注重喚醒沉睡用戶。我們可以通過分析用戶數據，找出沉睡用戶的原因，然后采取針對性的措施進行喚醒。例如，通過推送定制化的優(yōu)惠信息或者提供專屬服務，激發(fā)這些用戶的興趣，引導他們重新使用我們的APP。

五、結語

提高APP推送信息的打開率并非一件簡單的事情，需要我們綜合運用產品設計和運營手段。通過制定全天候的推送策略、完善產品功能以及喚醒沉睡用戶等措施，我們可以有效地提高APP的打開率。在這個過程中，我們需要不斷嘗試、優(yōu)化和創(chuàng)新，以更好地滿足用戶需求，提升用戶體驗。