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1. 阿里巴巴旗下 「平头哥」发布首枚芯片 ：玄铁 910
7 月 25 日，平头哥发布了号称目前业界性能最强的 RISC-V 架构芯片之一，未来主要用于 5G、人工智能、物联网等领域????，实话说，这种报道让人认为我们在芯片行业突破了，但我对芯片这一行短期是悲观的，别把芯片看的太简单了????，这个行业不是凭一堆顶尖的人疯狂拼几年就能有实质性突破的，可我依旧敬畏做芯片的人????。
为什么感觉我很熟悉的样子？其实我对芯片不熟悉，但对晶圆有一定的了解 (2018 年在私募公司工作时的主要研究对象之一)，而晶圆是制作所有芯片的基础????，就目前来看，晶圆技术依旧与国外有很大的差距，这个差距是行业上的。
就单一个光刻机，国内就无法生产 (台积电也无法生产)，只能去买，一个设备 1 亿多☹️，但这不是主要问题，还有政治上的问题，知名的《瓦森纳协定》要求满足国外与国内量产技术相差 1.5 代才可以将高端设备卖给国内，这就将国内的公司限制住了????，而光刻机是制作 nm 级别晶圆的关键设备。
从报道来看玄铁 910 使用了 12nm 工艺 (晶圆的制作标准之一) 跑到了 2.5GHZ，16 核，但离真正的高性能还有一段距离????。
与常见的 ARM 指令集不同 (使用 x86 汇编可以调用)，而是使用了 RISC-V 指令集，它是开源的，可以随意使用，但想要稳定运行坑定还有很多坑要踩????。
如果你有兴趣，可以在公众号回复「晶圆」????，可以得到一份我 2018 年 2 月 22 日整理的「集成电路制作与产业链全景」的 PDF，PDF 中介绍了 CPU 等集成电路的原理，所需要的设备，国内外对应的公司，以及整个产业链的简单全景????。
2.「脑机接口」让你的大脑直接操作电子设备
实话说，刚看到这个消息我感觉是不太现实的????，简单了解一下，原来是马斯克的脑机接口公司 Neuralink 发布了首款脑机接口 (Brain-machine interfaces, 简称：BMIs) 产品，好像很厉害????，呦吼，还发布了白皮书 (white paper)????，那就来从这个一手资料中浅窥一下 Neuralink 做了什么。
首先 Neuralink 对比了以前的相关技术，如作为记录大脑动作电位的标准技术 - 微电极技术 (microelectrode technology)????，微电极技术可以用于大规模记录大脑中微电极的状态，其中大多数长期记录神经活动的设备会使用刚性金属或半导体制造而成的电极阵列????，虽然刚性金属阵列有助于穿透大脑，但容易引起受体免疫反应，从而限制这些装置的功能与寿命????。
另一种方法就是使用柔性多电极聚合物来制作探针 (flexible multi-electrode polymer probes)，这些探针尺寸更小且更灵活，提高了生物相容性 (即不容易引起免疫反应)????，但这种方法的缺陷在于柔性材料难以直接插入大脑中，它们的插入必须通过加强筋 (stiffeners)、注释或其他方法来实现，这些方式都非常麻烦与缓慢☹️。
但 Neuralink 为了满足 BIMs 高宽带、安全等目的，依旧选择使用柔性多电极聚合物来制作探针，从而制作出了「线」????。
而为了让其可以快速的注入到人脑中，其开发了专门的「打针机器人」(我个人的叫法????)
利用「打针机器人」将「线」打入到大脑中????
再连接上定制的设备，就大功告成了????，如下图，D 为 USB 接口，A 为个人神经处理 ASIC，能够处理 256 个数据通道，这个特殊的设备上有 12 个这样的设备，总共可以处理 3072 个通道????，B 是利用聚对二甲苯制作薄膜，主要用于与插入脑中的「线」相链接????，C 就是钛外壳。
此时要获取大脑的微电信息只需要将分析设备插入到上图 D 中的 USB 接口就好了，来看一下????
white paper 中描述了他们在啮齿动物大脑上做了实验，为未来临床使用做原型????，系统整体会在啮齿动物上快速升级迭代与测试，目前，整体设备可以记录大脑多个不同区域和皮质层的广泛神经活动????。
上面的内容都来自于 white paper，从外行角度来看，这种方式去实现 BMIs 感觉是有希望的????，但其中的细节肯定是大量的，每个设备的选材，注入「线」的位置与深度等在实操时都要考虑????。
如果上面描述存在错误，请斧正????。
如果有兴趣，可以直接看white paper原文：https://www.documentcloud.org/documents/6204648-Neuralink-White-Paper.html
本周金句
阻碍人们发现真理的障碍，并非是事物的虚幻假象，也不是人们推理能力的缺陷，而是人们此前积累的偏见。--- 叔本华
结尾
个人阅读以及精力有限，欢迎大家留言将有趣的内容分享出来，最后欢迎学习 HackPython 的教学课程并感觉您的阅读与支持。
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