如果说4G网络是一把刀，足可削铁如泥、吹毛断发。那么，5G网络就是一把瑞士军刀，灵活方便、多功能用途。
4G网络主要为智能手机而生。进入5G时代，我们将面临“下一件大事（the next big thing）” — 物联网。无物不联的时代，将有大量的设备接入网络，这些设备分属不同的工业领域，它们具有不同的特点和需求。换句话说，它们对于网络的移动性、安全性、时延、可靠性，甚至是计费方式的需求是不同的。所以，5G网络必须得像瑞士军刀一样灵活方便且具有多功能性。
举两个例子。
用于森林防火的物联网应用中，分布于森林的大量传感器检测温度、湿度和降水，它们是静止不动的，它们并不需要像智能手机一样需要切换、位置更新等移动性管理。一份NOKIA的报告显示，预计5G网络中有70%的设备是静止不动的，而移动用户仅占30%。
当5G应用于无人驾驶、远程机器人控制等领域中，则要求超低的端到端时延，这个时延比智能手机无线上网的时延要低得多，通常不能超过几毫秒。
近日消息，处于重组期的东芝为分拆半导体业务于2月4日正式启动招标程序。据悉，首轮报价已进入最后阶段。但由于出售的股份少于20%，拟参与投标阵营的部分企业出现观望情绪，东芝能否如期拆分半导体业务可能会出现变数。
此次招标，除了在内存事业上和东芝合作的美国西数、美国贝恩资本等投资基金，成功收购夏普后的鸿海据传也加入了战局。
东芝缘何拆分半导体业务
一方面，东芝为的是应付日渐沉重的产业竞争环境，纾解经营压力，并满足筹措营运资金的需求。从产业结构来看，DRAMeXchange统计，在全球NAND Flash产出比重上，三星（Samsung）市占率约为36%，东芝/威腾阵营合计约35%，美光（Micron）/英特尔（Intel）阵营则为17%，海力士（SK Hynix）为12%。
其中三星、美光和海力士均拥有DRAM以及NAND Flash，在内存布局上更具有策略纵深，但东芝/威腾阵营仅有NAND Flash，在面对变化波动甚大及高投资金额特性的内存产业时，所面临的挑战更为严峻。
来自斯坦福大学医学院的科学家近日成功研发了“芯片实验室”（lab on a chip）的全新量产方式，每个芯片的成本只需要1美分，而生产时间只需20分钟左右。科研团队想要为低收入国家创造廉价的诊断方法，生活在这些地区的人们无法承担其他地区的先进医疗手段。
全新的量产方式分为两个部分。第一个部分是清洁的硅树脂微流体室，用于存储患者的细胞以及可重复使用的电子条。第二个部分是使用可大批量商业采购的导电纳米颗粒墨水的喷墨打印机，用于在电子条的柔性聚酯片上进行打印。
这款设备设计用于处理最小容量的样本，并能从混合物中提取单细胞，分离稀有细胞和基于细胞类型的指定细胞。这种方式能够在不标记的情况下对细胞进行分析，避免了使用荧光或者磁性标记来追踪细胞的高昂费用。
文章来源： cnBeta.COM
1、充分了解各方的设计需求，确定合适的解决方案
启动一个硬件开发项目，原始的推动力会来自于很多方面，比如市场的需要，基于整个系统架构的需要，应用软件部门的功能实现需要，提高系统某方面能力的需要等等，所以作为一个硬件系统的设计者，要主动的去了解各个方面的需求，并且综合起来，提出最合适的硬件解决方案。比如A项目的原始推动力来自于公司内部的一个高层软件小组，他们在实际当中发现原有的处理器板IP转发能力不能满足要求，从而对于系统的配置和使用都会造成很大的不便，所以他们提出了对新硬件的需求。根据这个目标，硬件方案中就针对性的选用了两个高性能网络处理器，然后还需要深入的和软件设计者交流，以确定内存大小，内部结构，对外接口和调试接口的数量及类型等等细节，比如软件人员喜欢将控制信令通路和数据通路完全分开来，这样在确定内部数据走向的时候要慎重考虑。项目开始之初是需要召开很多的讨论会议的，应该尽量邀请所有相关部门来参与，好处有三个，第一可以充分了解大家的需要，以免在系统设计上遗漏重要的功能，第二是可以让各个部门了解这个项目的情况，提早做好时间和人员上协作的准备，第三是从感情方面讲，在设计之初各个部门就参与了进来，这个项目就变成了大家共同的一个心血结晶，会得到大家的呵护和良好合作，对完成工作是很有帮助的。
英国萨塞克斯大学日前发布消息说，该校科学家领衔的一个国际团队设计了一份有关如何建造大型量子计算机的技术蓝图，各国科学家可在这一技术架构下合作开发性能强大的通用量子计算机。量子计算机建立在量子技术的基础上，其性能远远超出传统计算机。原因之一是，传统计算机中的每个比特位只有0和1两种状态，而一个量子比特位可以有多个状态。量子计算机如果开发成功，将在密码破译等方面发挥巨大作用。
最新的这份量子计算机技术蓝图刊登在美国《科学进展》杂志上，由英国萨塞克斯大学、美国谷歌公司、日本理化学研究所、丹麦奥胡斯大学和德国锡根大学的科学家共同完成，详细描绘了建造一个大型量子计算机的技术架构。
据萨塞克斯大学介绍，这份蓝图依赖一项新发明的技术，与过去的量子计算机设计中使用光纤来连接各个计算模块不同，新技术用电场和在其中移动的离子作为连接手段，能够让量子比特在各个计算模块间更快速地传输，从而帮助搭建大型量子计算机，实现远超传统计算机的计算处理能力。
参与这个项目的萨塞克斯大学教授温弗里德·亨辛格说：“建造大型量子计算机无疑是一个非常大的挑战，但现在是时候基于英国在这方面的突破性技术，推进学术成果转化成实际应用。”
近期，央视财经频道的《对话》节目透露一个让整个中国半导体人都为之汗颜的消息：中国每年在小小的芯片上所花费的钱远远超过很多大宗商品，仅2016年1月至10月份期间，中国进口芯片一共花费了1.2万亿人民币，是原油进口的两倍之多。进口芯片数额如此之大，足以看出中国对芯片的需求与自给率之间存在着极大不平衡。那么，泱泱大国，为何就败在这么一块小小的芯片上面呢?
LiDAR（激光雷达）是无人驾驶汽车的核心技术之一，它能根据周围物体的光反射建立环境的三维地图，但其研发和制造成本非常高，这也导致了无人驾驶汽车难以普及。现在这种局面似乎将被打破。
据彭博社报道：Alphabet旗下的无人驾驶公司Waymo将LiDAR传感器的成本降低了90%，并于周日在一辆克莱斯勒Pacifica商务车上进行了展示。Waymo首席执行官约翰·克拉夫茨克（John Krafcik）表示：这一突破使得Waymo能够将这一技术带给数百万消费者。
Waymo由原Google自动驾驶汽车项目独立而来，LiDAR成本的降低显然也推动了Google无人驾驶汽车的普及。
克拉夫茨克表示：他们已经在软件方面取得了重大进步，目前团队关注的重点是打造硬件的可靠性和扩展性。笔者觉得：成本的降低给无人驾驶汽车带来了更多的可能。
Waymo曾在在底特律车展上展出整合了一系列新传感器的最新无人驾驶硬件和软件，包括Waymo自主研发生产的视觉系统和激光雷达等。而装配 Waymo 无人驾驶系统的汽车将于1月底正式上路测试。
CES 2017 将于1月5日-8日在美国拉斯维加斯举行，数千家企业、几十万人将参与到这次科技的狂欢秀中。本文为埃森哲技术总监带来的关于本年度CES 的5大看点。他认为：人工智能将统治本年度的CES，变得无处不在。另外，他还分析了智能助理、物联网安全、虚拟现实等多个领域在本届大会上的表现。
2017 年国际消费电子展（CES 2017）将于1月5号拉开帷幕，在这个荒漠之城举办为期5天的展会，保守估计会吸引超过177000名参会者。
这也是一年之中唯一能在这么小的空间里同时看到如此多的公司的时候，例如福特、希捷、Dok、戴尔、Skybuds，GDU等，当然，也包括一大波中国公司。
CES中展示的都是各种设备，包括消费者级和企业用的。是的，C是指消费者，然而越来越多地出现用于企业场景的个人设备，CES这个名字恐怕过时了。
人工智能现在几乎已经无处不在，虚拟现实、物联网、语音控制、车联网、无人机、电子游戏、流媒体和传统电视、设备和系统安全，以及一些想都想不到的疯狂发明。
我们仔细看企业IT，认识到很大比例的创新来自于消费者应用。毕竟，有种叫“快钱”的东西操控着软件开发者——如果他们在自己的领域足够幸运，消费者应用成功的可能性更大。
据悉，近日爱尔兰都柏林大学三一学院旗下先进材料生物工程研究中心 (AMBER) 首次将石墨烯和橡皮泥混合，研发出了弹性石墨烯橡皮泥 (G-Putty)，当石墨烯注入有机硅聚合物后使橡皮泥有了导电性，即使在最轻微的冲击下也会引发电阻急剧增加，静止后电阻又恢复到原始值，这将使该橡皮泥对轻微变形异常敏感。
研究人员利用此特性将该橡皮泥安装在受试者胸口或颈部，能检测出呼吸频率、脉搏和血压。由于其灵敏度比普通传感器高出近百倍，研究人员表示，此次发现的独特材料将为传感器制造行业创新带来更多的可能，尤其在医疗传感器的应用领域。该研究成果已刊登在上周五出版的《科学》杂志上。
石墨烯橡皮泥的特性为其在可穿戴医疗设备和医疗传感器市场提供广阔的发展空间。海外市场调研公司认为，今年全球可穿戴医疗设备市场规模将超百亿美元。美国医疗科技信息网站 Medgadget 预计，全球医疗传感器市场年复合增长率将达 7%。
在机器人向智能化的发展中，多机器人协作系统是一类具有覆盖性的技术集成平台。如果说单个机器人的智能化还只是使个体的人变得更聪明，那么多机器人协作系统则不但要有一批聪明的人，还要求他们能有效地合作。所以它不仅反映了个体智能，而且反映了集体智能，是对人类社会生产活动的想象和创新探索。
在机器人向智能化的发展中，多机器人协作系统是一类具有覆盖性的技术集成平台。如果说单个机器人的智能化还只是使个体的人变得更聪明，那么多机器人协作系统则不但要有一批聪明的人，还要求他们能有效地合作。所以它不仅反映了个体智能，而且反映了集体智能，是对人类社会生产活动的想象和创新探索。
多机器人协作系统有着广泛的应用背景，它与自动化向非制造领域的扩展有着密切的联系，由于应用环境转向非结构化，多移动机器人系统应能适应任务的变化以及环境的不确定性，必须具有高度的决策智能，因而，对多移动机器人协作的研究已不单纯是控制的协调，而是整个系统的协调与合作。在这里，多机器人系统的组织与控制方式在很大程度上决定了系统的有效性。