未来科技

（FBI）及澳大利亚、加拿大、英国和新西兰的网络安全机构发布《内存安全路线图指南》，点名C/C++存在内存安全漏洞，软件开发商应放弃使用，改用C#、Rust、Go、Java、Python和Swift等内存安全的编程语言（MSL）。Safety中呼吁过放弃C/C++，彼时他们表示，C/C++已被证实是内存安全漏洞的温床，它们在内存管理方面提供了很大自由度和灵活性，用这种语言开发的应用程序安全性很大程度上需要依赖程序员的测试、检测环节，与此同时，他们还鼓励各组织将编程语言从C/C++转向C#、Rust、Go、Java或Ruby等编程语言。

用户-程序员-程序-电脑-互联网的计算模式

用户-人工智能的计算模式

基础设施的最终成败好坏一定在于外部，而不在于它自己的特征比如是否优秀、大模型到底多大等。

注4：图灵测试2.0的展开参见《AI的进展不是太快，而是太慢》

通过图灵测试2.0后会怎么样呢。

智能原生应用的构图：

在这种思维模式，AI原生注定会被放到一个结构的中心位置：

https。

足够了解乔布斯才会明白，Intel对乔布斯来说非常特殊。

2005年，乔布斯亲手砍掉了Power，那个没有乔布斯的苹果亲手孵化的，为了干死Intel的芯片项目。

三、不是胜利，只是战争的开始

凭着移动设备，Arm迅速崛起，Intel赶不上了。

2020年，苹果PC弃用Intel，用上了苹果自研的基于Arm的M1芯片。

系统的可靠性分析与设计

系统的故障模型和可靠性模型

系统的可靠性分析和可靠度计算

提高系统可靠性的措施

系统的故障对策和系统的备份与恢复

国标GB/T29832。

空洞承诺

如果一个行业的从业者既没有得到正规的工程教育，也没有得到妥善的在职教育，而是凭着朴素的常识处理工程问题，就像农民工凭着朴素的常识去工地搬砖一样，虽然也能在包工头的带领下修起高楼大厦，但是可靠性恐怕要大打折扣。

我们预测，在未来任何AI系统里，不管是不是语言任务，都会把语言模型作为一个基础模型和训练的起点，然后加入其他模态或任务的数据继续训练，都会在某种程度上继承语言模型强大的认知能力。

今天我们清晰地看到，大语言模型解决高层次的认知问题，多模态提供Grounding的基础，Agent解决自主规划问题，具身智能完成最后的物理世界的动作和交互。

而大一统的跨模态模型看起来是必经之路，Gemini的一小步，可能是通用Agent/机器人的一大步。

因此，据称，该立法草案提出了一种平衡、适度的人工智能横向监管方法，仅限于解决人工智能相关风险和问题的最低必要要求，而不会过度限制或阻碍技术发展，或以其他方式不成比例地增加将人工智能解决方案投放市场的成本。

2023年6月，欧洲议会以499票赞成、28票反对和93票弃权，高票通过了《人工智能法案》谈判授权草案，推动了该法案进入立法程序的最后阶段，即举行欧洲议会、欧盟成员国和欧盟委员会的“三方谈判”，以确定法案的最终条款。

4D毫米波雷达除了提供速度、距离、方位等三维数据，还“进化”出了类似激光雷达的点云成像效果，同样能够弥补纯视觉算法偏弱无法覆盖全场景的问题，清晰度上，部分指标近似达到16线数的激光雷达，尽管目前最优的激光雷达产品已经高达128线数。

三、倒计时

在L2向L3逐渐过渡的阶段，车企预埋硬件进行高端智能驾驶布局，今年对于激光雷达企业来说是甜蜜的一年。

根据欧洲议会和欧盟委员会公布的信息，法案将AI系统分为低风险、高风险、不可接受风险、特定透明度风险等不同等级，按照风险级别制定相应规定。

图片来源：欧洲议会
欧洲议会官网8日的声明列出了将被禁止的AI应用类型，包括：

使用敏感特征的生物特征分类系统，敏感特征涉及政治、宗教、哲学信仰、性取向、种族。

欧盟委员会解释，对人类基本权利构成明显威胁的AI系统属于不可接受风险级别，此类系统将全部禁用。

今年，苹果与Meta先后展示了Vision。Pro定价高达3500美元，拥有12个摄像头、激光雷达传感器（LiDAR）和红外传感器，在Mac上已经成熟应用的M2芯片，还额外增加了全新的R1芯片，试图将消费电子用户从移动计算时代推向空间计算时代。

Meta押注用户规模与网络效应，其最大的底气，是每天活跃在它的社交网络平台的30多亿用户。

Google最强大的大模型Gemini发布了，陆续读了技术报告和一些评测/分析，周末记录和分享一下：

一、几点值得Mark的笔记

Gemini。

百度文心4.0： 

智谱清言：

ChatGPT的GPT4：

Google。当然，OpenAI的优势至少也还有这些：

GPT4是3月就发布的，时间上领先了Gemini。