【功夫傳奇4:拍攝回憶——日本篇】(3)
2019年的今天(8月18日),《功夫傳奇4》【古武•道】拍攝之旅第三日。
這天我們清早就前往一座神社內的集會所,拍攝Kate和我開始接受高無寶良老師的訓練。
至今認識過的傳統武學師範也算不少,相對年輕的高無老師是我相當佩服的一位,他的劍法無論落位、路線、身步配合都非常精準,而且自然而全不費力。除了這次我們主力學習的肥後疋田派新陰流劍術之外,高無老師亦精通其他多個流派,包括宮本武藏的二天一流雙刀。他所學亦不限於日本武藝,中國武術同樣有修習,而後來傾談間更知道,原來他也略學過其中一派菲律賓短刀術呢。
高無老師在我眼中簡直就像個現代武士,他曾經做橫跨亞歐大陸的長途背包旅行,旅費靠途中不時教授武術來幫補,也因這個經歷,他的英語說得非常好,我們接受他的指導完全沒有障礙。他平時的深色寬鬆衣著也像練功服,腳上穿的不是運動鞋,而是日本傳統足袋(分趾的襪式鞋,當然他穿的是有橡膠鞋底的室外版本),有時我留意他的進退步法,足掌與足趾有種特殊踩法,他穿足袋絕對不是為了cosplay,而是有實際用途,真可說是一位「全身武術家」。
這樣好像令人覺得他是個很拘謹的武者,但剛好相反,他其實非常健談好玩,甚至很有童心。另外高無老師也長得蠻帥的,我們拍攝人員一致覺得他有點像梁朝偉(笑)。
其實Kate和我在出發來日本拍攝之前,已經在香港跟顧問威廉老師學了一點點古流劍術的基本功「打底」,不過這天首次直接受高無老師指導,從他的動作又看出一些美妙之處。古流劍術非常著種丹田核心及腳步的發力運用(要知道真刀比竹刀和木刀都沉重),而高無老師教授我們這方面的旋轉移動練習,我感覺對加強身體協調操作的裨益很大,所以直到現在仍有不時鍛錬。
在真刀的戰鬥裡,關鍵往往不是力量,而是動作和路線軌跡的減省,削除發招的預兆,以更直接短促的出刀路線令敵人來不及反應,乃是致勝因素。所以古流劍術的揮刀動作,許多時後並不如一些表演性套路或是影視動漫遊角色那麼漂亮,沒有充滿「氣魄」的拉弓蓄力,乍看甚至好像很隨意地揮出去,但識者就會看出其中「功能美」,而要掌握它們,遠比那些大幅的揮刀招式困難。
在神社練武真有種很不一樣的感覺,我不敢說甚麽「氣場」、「靈氣」之類,但確實很容易靜心專注地學習吸收,過程有一種愉悅滿足。
在神社鍛錬完,高無老師帶我們去附近一家手打蕎麥麵店吃午飯,當然也是美味非常。之後我們驅車往多摩川旁一個郊野公園繼續拍攝,高無老師開始指導我們新陰流的二人對招套路「三學」——也就是我們將會在「劍祖祭」裡表演的對拆。此外亦在河畔拍攝高無老師的個人專訪部分,還有Kate和我練劍的一些空鏡頭。當我在及腰的長草間揮刀時,真有點聯想起《姿三四郎》的畫面呢。
因為這日天色甚佳,我們不想浪費,一直拍到黃昏才收工,回到酒店梳洗後已晚,就隨便找了附近一間家庭餐廳吃飯。當然,練習和拍攝了一整天之後,只吃一頓不夠,宵夜是必要的,晚上就再去便利店追加了十分喜歡的醬油燒飯糰和朱古力忌廉泡芙,再小酌一點梅酒,就完成了這天。
#功夫傳奇4拍攝回憶 #功夫傳奇 #KungfuQuest #古武道 #肥後新陰流
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過36萬的網紅升旗易得道,也在其Youtube影片中提到,【6.29時事!】升旗易得道 2020年6月29日 主持: Tony Jaa 1.5 , John Connor (公海廣播) 6.29 【美軍向中共挑機!】美軍公開在台軍事訓練短片,直接向中共宣示「台灣係我照」! _____________________________________...
戰意短弓力量 在 范琪斐的美國時間 Facebook 的最佳解答
今天的 #新聞短打 我們要來關注阿富汗的消息,阿富汗政府在美軍宣布撤離之後,幾乎可說是兵敗如山倒,短短幾天之內神學士組織就接管首都喀布爾,阿富汗總統阿什拉夫·甘尼 (Ashraf Ghani) 流亡海外,歐美各國開始緊急撤僑。
在美國國務院宣佈增兵3000人(一共6000人)進行撤僑的同時,美國國內也開始檢討,究竟美國花了大把金錢(粗估約美金一兆元)與20年光陰扶持的阿富汗政府,何以在短短數週內就土崩瓦解?
有的媒體把矛頭指向阿富汗政府的貪污腐敗,軍隊戰鬥力與鬥志都很差勁,才會一觸即潰;也有的媒體認為美國政府安排撤軍過於草率,且低估了神學士組織的能耐,在談判過程中縱放大量神學士成員,反而增強了神學士組織的戰鬥力。
但不管失敗的理由為何,後果總是有人要承擔。從阿富汗鄉間早一步逃往喀布爾的難民聲稱,神學士組織已經在各地開始執行強迫婚配措施,並開始限制婦女的穿著、工作與行動自由。
許多曾與西方國家合作的阿富汗人也成了驚弓之鳥,紛紛逃往機場,祈禱自己和家人能坐上離開喀布爾的班機。目前喀布爾機場仍由土耳其軍隊控制,同時神學士組織也聲稱將會聽任想離開的人離去,但神學士組織的允諾有沒有期限呢?西方國家又真的會遵守諾言,帶走那些留下就會有生命危險的人嗎?目前還是未知數。
回到台灣,台灣在軍事上面對數倍於己的敵人,在國防上多少仰賴美國的庇護,阿富汗民主政府的失敗,也讓許多台灣人開始質疑,美國究竟有沒有能力、意願,在台灣陷入戰亂時協助台灣?當美國媒體自己都拿西貢陷落與喀布爾類比的時候,「疑美論」也逐漸在台灣發酵。
過去美國干預外國的行動,很多的確是虎頭蛇尾:一開始勢如破竹,但隨著戰事綿延,高昂的戰費與死傷,讓美國國內民意厭戰,最後總統換人、撤軍。而在台灣,因為對手是中國的關係,讓美國的角色更顯複雜。美國真的會為了台灣,跟現在世界的另一個的強權起衝突嗎?美國是否真的有能力,在台灣遭受攻擊的時候協助台灣?
對台灣來說,美國內部民意使外交政策翻轉的紀錄太多,的確必須謹慎以對。同時,中國在軍事力量的投資越來越高,對台灣的威脅越來越大,就連美國也會擔心,未來有沒有可能在亞太被中國的軍事力量壓倒?
但,對美國謹慎,不代表就要直接舉白旗投降,台灣應該要做出正確的判斷,努力靠自己的力量站起來。在面對未來的軍事威脅時,不能一味等待美軍的救援,而是要先求自助再求人助。放棄自助、只會坐等美軍來幫忙的話,阿富汗就是很好的前車之鑑。
戰意短弓力量 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
跨界圍攻:「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈
2021-05-22
雷鋒網
如今的智能汽車賽道,說挨肩迭背也不為過。
新勢力派引領變革,最為二級市場所看好;泛網際網路派占流量高地,擅技術遷移;傳統車企派根基夯實,品牌名聲享譽在外。
甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。
如華山比武般,大俠們個個嚴陣以待,各方勢力黃巾高擎,左右開弓。
你看看,前有行業鐵幕,中夾破釜沉舟之心,後是險峻江湖,哪還有初進牛犢的落腳之處?
即便如此,在月前燥熱尚未消退的上海車展後,鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。
看慣了巨頭們的聲勢浩蕩,轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進,起承轉合。
而他們的悄然進入,也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。
海康威視:左手自研、右手投資
AI安防老大哥海康,深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。
其對智能駕駛的綢繆始於2015年,當時海康內部計劃開展新業務,起初確定的業務有三:海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。
2016年7月,耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。
在此前後,海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技,2017年7月成立了海康汽車軟體。
2018年是海康智能駕駛的上升之年,市場渠道、技術研發上均有突破。
2018年2月,他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+,同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。
汽車產業以穩為重,鏈條長、利益盤根錯節,新入者切入並不容易,而海康卻出其不意一舉打入高端。
數據顯示,截至2018年底,海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商,公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。
其中,定點項目超過200個,已量產的項目超過100個,覆蓋500家渠道合作夥伴。
成立子公司自研之外,投資也是海康較為看中的一大路徑。
在成立汽車電子公司之前,海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克,並成為後者的第二大股東。
2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者,也是成績較為優秀的領軍企業之一。
森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家,在英從事雷達研發和製造十餘年。
據悉,森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景,掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。
據悉,森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心,在蕪湖設總廠,在杭州設車載事業部。
石家莊,有軍工雷達大本營之稱,軍民毫米波雷達研發人才密集,且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。
森思泰克也頗為爭氣。
2019年,思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。
森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。
目前,森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。
海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術,或許將對壘低線束雷射雷達。
大華股份:立足整車,三電、網聯、自動駕駛多點齊發
零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門,獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。
2015年,大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場,成立零跑。
經歷2019年新能源補貼大退坡,不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題,且變現存疑。
零跑汽車亦不例外。
2018年,零跑虧損 3.07 億元後,2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。
2019年1月4日,零跑汽車第一款車S01上市,該車2019年全年交付約1000輛。
對於連續虧損的零跑,唱衰論一直也在網上發酵。
朱江明對此表示,「即使不融資,零跑也能再活三年。」他透露,大華股份將持續為零跑輸送資金,「當然我們希望能更多的融資,發展得更快些。」
在經歷融資受阻後,2021年伊始,零跑官宣融資43億元,合肥政府投資平台亦在其中。
今年年初,此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議,未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元,並展開更多合作。
現金流方面,從不被業界看好,到巨額融資的到帳,仿佛又讓市場看到了可能性。
技術層面,零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術,並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術,實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。
產品層面,零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型,分別為:零跑T03、零跑S01以及零跑C11。
三款產品風格各異,銷量不一。
2020年,零跑汽車官方消息稱,2020年累計銷量達11391輛,其中T03為主力軍,貢獻了10266輛。
創始人朱江明也底氣頗足:「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。
商湯:求精感知技術,並進艙內艙外
與其他AI獨角獸相比,商湯在自動駕駛上布局較早,也更全面。
2017年進軍自動駕駛,商湯的汽車產業布局可分為艙內(智能車艙)和艙外(智能駕駛)兩大層面。
智能車艙層,基於前裝量產解決方案,以視覺感知技術為錨點,由點及面,覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。
商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。
據悉,在過去的兩年多時間裡,商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目,覆蓋車輛總數超過1300萬輛,其中10 余個項目已經實現了量產交付。
智能駕駛層,商湯選擇與主機廠合作,做汽車廠商(OEM)及一級供應商(Tier1)的解決方案供應商。
在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中,汽車廠商和Tier1占據重要角色。
2017年,商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議,研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。
2018年,商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年,在日本落地「AI自動駕駛公園」,將用於自動駕駛汽車的研發和測試,並面向公眾開放。
商湯的自動駕駛業務定位,是以視覺為主,其他元素為輔。
視覺之外,商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。
通過搭配多種不同傳感器,實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。
目前,商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代,形成了一套較為成熟的智能駕駛方案:SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案,聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新,並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。
軟體之外,2019年3月,商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車,這是款針對自動駕駛的教學產品。
奧比中光:戰投+自研,兩條腿走路
奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。
作為一家AI 3D感知技術方案提供商,成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。
3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術,融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術,是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。
除3D結構光外,奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。
早在2018年,奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。
飛芯電子成立於2016年,是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。
成立僅2年,飛芯電子獲得了博世等注資。
據悉,飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務,客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。
飛芯電子稱,其針對行業痛點,採用了連續波載調製或相干外差探測方案,利用焦平面點雲測距技術,滿足較高的空間解析度和較大的視場角,探測距離可超過200m,且無需複雜昂貴的機械掃描裝置,不斷提高系統可靠性,也使獲得的圖像更為清晰。
2019年4月,奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。
奧銳達的業務重心在智能座艙,產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。
承襲了奧比中光的3D視覺感知技術,奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。
其金融級安全的3D人臉識別方案,保護駕乘人員的信息安全;通過3D-ToF 攝像頭,實現多區域手勢控制;同時,智能汽車還可以通過3D信息,判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。
近日,奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。
虹軟:主攻艙內,走軟硬一體之路
2018年,為應對手機市場見頂飽和,虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域,一舉橫向突進自動駕駛市場。
虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示,未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭,智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。
與其手機定位一樣,虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案,力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。
從招股書看,截至2018年底,虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元,占比不足1%。
與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同,虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面,且核心聚焦在車內智能。
虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案,包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。
2019年3月,虹軟入股開易(北京)科技,後者主營業務包括主動安全智能終端(ADAS+DMS+人臉識別)、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。
2019年,虹軟在科創板上市。
虹軟表示,其在計算機視覺領域積累深厚,融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術,即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下,也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。
上市後,虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域,目前成效初現。
據虹軟表示,智能汽車板塊2019年開始真正量產。
數據顯示,2020年,智能駕駛視覺解決方案業務增長較快,實現營業收入6592.99萬元,同比增長310.61%。
據悉,虹軟智能駕駛相關產品包括DMS(駕駛員識別系統)、ADAS(高級駕駛輔助系統)、BSD(盲區檢測系統)、OMS(乘客識別系統)、Interact(視覺互動系統)、Authenticate(生物認證)、AVM(3D環景監視系統)、AR HUD(AR抬頭顯示)和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。
高工智能汽車研究院數據顯示,DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。
虹軟今年透露,其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發(37款量產車型定點,7款車型預研),以提供純算法為主,公司直接與Tier1或整車廠簽約,涉及多家國內主流車企(含造車新勢力)及部分合資車企。
格靈深瞳:最早入局,協同成長
成立於2013年,格林深瞳是最早的一批AI視覺公司,也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。
當年,格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。
2016年,馭勢科技在北京誕生,格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。
過去五年,馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。
2017年1月的CES,馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」,該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。
同年,這家公司分別在4月和6月,於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。
今年1月21日,香港國際國際機場宣布,由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車,承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務,意味著其在機場的運用已逐步上量。
在過去的一年中,馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫(BASF)等數十家企業建立了商業合作。
據透露,在國內某豪華品牌車型上,馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產,並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」,實現年度業績同比增長150%。
前不久,馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資,在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。
馭勢科技在無人物流埋頭苦幹,潛心鑽研,其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。
2016年誕生至今,馭勢科技經歷萬千辛酸,在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法,以機場定式,在精進自我的路上捨命狂奔。
而格林深瞳的自動駕駛之路,也隨著馭勢科技越走越遠。
曠視:立足AI視覺,做車載全套解決方案
2018年11月,曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。
彼時的曠視,其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主,並收取相應軟體使用費和服務費。
「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認,實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門;
通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等,「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份,配合車載智能系統,快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置(座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等)。
「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭,實時查看駕駛員駕駛狀態和行為,在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警,保障行車安全。
曠視曾表示,其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作,真正的無人駕駛商用較遠,曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。
的盧深視:基於3D視覺相機,為產業賦能
的盧深視在智能汽車領域的角色,更多是與第三方合作的方式。
作為三維視覺領域的佼佼者,的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。
上月,的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇,並展示了其最新3D CV相機及其應用。
的盧深視兩款自研3D CV相機,其在5米範圍誤差小於1mm,指標超越國際3D相機巨頭,量產良率達99%以上。
基於前端低功耗嵌入式平台,兩款相機均可實現非接觸式精準識別,基於結構光原理,更可還原人臉高精度3D細節信息,通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份,同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。
多提一句,安全性上,可達金融級別。
據悉,除了智能汽車領域,兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。
智能駕駛:AI視覺第二春
AI視覺眾企入局智能駕駛賽道,並非跑題創作。
其一,布局智能駕駛,是戰略向外牽引使然。
自計算機視覺出走實驗室樊籠,AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。
當年AI落地之時,安防提供了絕佳的土壤,AI公司在此實現技術與產業的交融。
期間,AI與安防彼此成就:
安防向世界輸送的海大宇等驕子,幾乎主導了全球安防市場話語權,行業極速擴容,向城市各個領域蔓延。
AI獨角獸們也從安防起家,並逐漸走向千行百業,邁向全域。
左邊是AI安防成主要營收來源,右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的,是如何保持縱向持續增長的必答題。
擺脫路徑依賴,尋找AI安防之外的市場,已是當務之急。
如果說,過去五年,AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話,那麼未來五年,他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。
非標領域的標準市場在哪?自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。
縱觀AI市場,目光所及賽道幾近全員虧損,掘金志認為,與高成本人力無關,因為虧損在放大;與硬體儲備也無關,因為可以OEM。
核心在於:AI安防未能標準化,項目需求又無窮多。
那就去標準化市場?有人問。
標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低,但高額運營支出非AI企業所能承受。
標準化市場上不去,定製化市場下不來,AI公司的突破口在哪?答案是:非標準化市場裡找到標準化路子。
賽道上,自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是,智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。
但前者場景碎片化、項目定製化,產品標準化之路漫漫;後者以智能汽車為載體,技術上軟體定義、人機協同一旦成型,會一招吃遍天下鮮。
眼下,不少智能駕駛新勢力已實現產品量產,並獲得一定規模的現金流。
對於一眾搶灘的各路豪傑,AI視覺的入場似乎有些遲。
但智能汽車賽道正熱、格局未定,智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜,此時入場的AI視覺,你可以說它入場稍晚,但不能說它機遇不在。
其二,自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。
近幾年,機器學習持續深入,計算機視覺應用亦有了飛速進展。
千山萬水跨越的人臉識別小山,是AI最成功,也最基礎的一環。
真正的AI,是貫穿感知-決策-執行的長鏈條,這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。
感知層,通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息;
決策層的「大腦」,基於感知層輸入的信息作環境建模,從而形成對全局的理解並作出決策判斷,再向車輛發出執行的信號指令;
最後的執行層,將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。
自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體,落地難度之大,各路AI無不動容。
計算機視覺應用場景萬千,自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。
越是長在懸崖之巔的花,越讓人著迷。
一直以來,在環境感知環節,存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。
不管何種路徑更優,已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證,AI技術儲備上,AI視覺企業們也已攢下不少經驗。
狼多肉少,能吃幾成飽?
「自動駕駛是很低級的行業嗎?所有人都想來分一杯羹。」
這調侃入局者們聽了,大抵會覺得分外委屈。
大多數困在第一道門檻,錢。
「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵,造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。
雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外,其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統,但這也是個昂貴的行當。
不少企業本身依靠資本輸血,是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺,是他們需要思考的問題。
行業壁壘不容小覷。
汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度,乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明,不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。
作為智能汽車的核心體現,自動駕駛技術遠未達到成熟的程度;車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。
換言之,如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地,不僅要高度重視安全這一話題,還要擁有強大的軟體能力。
但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後,新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才?又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議,從而做出最終決策?
與此同時,智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。
隨著電動化、智能化大潮的到來,造車的門檻看似降低了不少,但在這一過程中遇到的內因外因的難題,可能遠比想像中的要多。
行業資源尚需積累。
相比AI安防、智慧城市等領域,AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足,短期內,造血盈利能力較低。
而且,AI視覺企業布局智能駕駛時間不一,技術雖有共性但終究有別,相較於大多數垂直企業,尚有諸多不足。
故可見,過去幾年,即使AI視覺巨頭,步伐也較為謹慎,大多圍繞艙內智能、ADAS市場。
如果說巨頭們跨界,自帶熱搜體質,AI視覺企業跨界的光彩,多少暗淡了些。
前者身家優渥,拿著頂流體驗卡入場,高屋建瓴,後者更多是以小舟,涉鯨波。
當然,隨著技術日進一桿,資源聚沙成塔,營收逐年增長,他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面,難保這一葉扁舟,哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。
莫道桑榆晚
眾多跨界玩家湧入智能汽車,激發了新的生機。
無論從何種角度來看,智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。
這個市場需要鲶魚的存在。
在新時代的風潮之下,我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局,留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。
我們也殷切地希望,這是一片能夠承載百花齊放,充滿新的生機和活力的沃土,而不是拔苗助長的投機者的港灣。
憑藉先發優勢,不少入局者或已暫列行業前位,但隨著各方力量的持續加碼,後來居上也並非不無可能。
保持警惕,時刻成長。
資料來源:https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps
戰意短弓力量 在 升旗易得道 Youtube 的最讚貼文
【6.29時事!】升旗易得道 2020年6月29日
主持: Tony Jaa 1.5 , John Connor (公海廣播)
6.29 【美軍向中共挑機!】美軍公開在台軍事訓練短片,直接向中共宣示「台灣係我照」!
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**【升旗易得道最新通告 - 星火事件、 官司事件】**
政治打壓, 無日無之! 香港港共政府對所有支援抗爭的團體予以強烈政治打壓, 近日星火同盟竟因洗黑錢罪名拘捕並凍結其戶口資金, 我們對政府及警方行為予以強烈譴責! 我們促請警方盡快解封其戶口資金。 現時, 香港抗爭形勢危急, 我們希望各位團結一致應對, 我們不能讓香港人打輸這場公義之戰! 本台及本台前主持同樣因政治評論陷入官司之中, 我們相信, 我們並不是唯一的打擊對象, 一但倒下, 對其他團體的打擊只會有增無減。在這危難當中, 本台定當聯合所有可聯合的力量對抗, 同時運用政治智慧應對! 希望所有支持者能在各方面支援本台擴播!
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原文字幕
我們今天要討論的是有氧的話題
靠有氧去製造你的熱量赤字
真的有想像中的那麼容易嗎
嗨大家好 我是ashlee
今天這集影片是減脂系列的第4集
我們今天要討論的是有氧的話題
之前的影有提到過減脂的必要條件
是要製造熱量赤字
那熱量赤字你可以從飲食的部分去調整
靠著降低你總體的熱量去達到你的熱量赤字
或是另外一個方法
就是你可以透過有氧去增加你身體的消耗
但是單靠有氧去達到你設定的熱量赤字
真的有這麼簡單嗎
再看下去以前別忘了
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在討論如何安排減脂期間的有氧運動之前呢
你需要先知道如何估算
有氧運動所能消耗的熱量
這個時候你需要先知道你的體重
你選擇有氧的類型
也就是有氧的強度
以及你持續的時間
在這邊呢
我們會用之前影片提過的強度單位
來當做一個衡量的標準
接下來就進入到大家最關心的話題
有氧到底可以帶來多少的消耗
我們以10分鐘為單位
如果你每磅體重也就是0.45公斤的體重
你做輕強度有氧RPE會落在2~4之間
大約會消耗0.2大卡每10分鐘
0.2大卡
你沒有聽錯
那中強度的有氧也就是rpe落在5~7呢
大約會消耗0.45大卡
接著強度有氧
RPE落在8-10 大約會消耗0.7大卡
聽起來你可能覺得無感
不知道我在說什麼
沒有關係
我們就實際來算一下
如果以一個50公斤
110磅的體重為例呢
他執行中度的有氧
以每10分鐘會消耗0.45×110
就是他體重的磅數等於495大卡
所以如果他持續30分鐘的有氧
總消耗量會是49.5×3=148.5大卡
是不是少得很可憐
你這邊跑30分鐘
然後你消耗的熱量還不到150大卡
150大卡幹嘛
就大概一根香蕉
對我們這邊再附上相同的體重
和時間以內不同強度所消耗的能量比較
那根據這些表格呢相對的有氧強度越高
在同樣的時間內可以消耗的熱量當然是越多
後燃的效果也比輕度有氧來的高出許多
不過這邊大家要注意
強度越高的有氧運動
你所能持續的時間就比較低
還有受傷的風險也相對的提高
必須依照你自己可以承受的範圍
去調整你的強度
千萬不要操之過急
受傷反而影響了你減脂的進度
當然還有有氧的實際消耗會受到其他因素的影響
以上提供的公式就是一個相對精準的算法
還是要依照你自己的體重
跟你的身體組成比例去計算
那剛剛開場提到的靠有氧去製造你的熱量赤字
真的有想像中的那麼容易嗎
我們就來算一下
依照剛剛計算的方式
如果你要達到合理的減脂目標
我們之前減脂第1集有提過
可以點影片的上方去看
如果要達到合理的減脂目標
也就是你每周需要掉體重的0.5~1%的重量
以我50公斤為例的話
合理的範圍就是
你每周需要減去0.25~0.5公斤的體重
相當於你每周需要製造
也就是你每周需要安排5~11個小時的中度有氧
多到嚇人
我有聽錯嗎
5~11個小時
但是在這邊要提醒
根據研究顯示過多的有氧會影響肌肉的生長
以及力量的表現
因此不建議做這麼多的有氧
所以我們到底該如何安排我們的有氧呢
如果你今天的目的是減脂
那建議還是把你的功夫下在飲食上面
而且阻力訓練也會是一個優於有氧的辦法
主要原因是因為阻力訓練相較於有氧運動
它可以更維持你的肌肉量
過多的有氧運動會影響你的肌肉生長
以及降低你的力量表現
除非你本身是耐力型的運動員
職業上的需求
不然建議每周的有氧數量
就在你重量訓練的一半就好
假設我一周訓練4次
每次90分鐘
那也就是我們每個星期
會花6個小時做重量訓練
我的有氧安排就安排在6個小時的一半
三個小時以內會是一個比較好的選擇
也建議選一些對關節負荷比較少的運動
像是滑步機這類的有氧機
我們也要避免過度的有氧導致肌肉酸痛
然後影響到你接下來的訓練
此外如果體重過重的朋友們
也建議你們先詢問過醫師
你適合的運動再下去做安排
那現在呢
我們就來實際地為這位虛擬人物安排一下
他的有氧計劃
以剛剛的例子為例
它一周訓練6個小時
建議最多有氧不要超過三個小時
HIT的部分建議一周
所以這邊我會為他安排一個
中強度有氧一個小時一週
那剩下呢其餘就是都給低強度的有氧
會這樣子安排呢
主要是避免過多的有氧影響他的訓練表現
還可以達到相當程度的熱量赤字
也建議你們在安排的時候
盡量選擇自己喜歡的有氧
你才可以持之以恆
懷疑人生的動作
好不想做
把這個動作拍在
深蹲跟硬舉後面是不是太殘忍了
我們剛才已經做完深蹲跟硬舉完了
而且深蹲是練力量6下
硬舉15下
這誰排的菜單啊
剛有提到的HITT是什麼呢
這是什麼東西呢
高強度間歇運動
它指的就是在一個時間段內
你全力的沖刺完成動作
接著休息
這樣算一個循環
那你要完成好幾個循環之後呢
就算一個完整的HIIT
那常見的安排方式
可以依照你的訓練方式
你的時間跟你的強度去做安排
那一種我自己很常用的是選擇一個有氧器材
這樣算一個循環
我通常會跑好幾個循環
然後總共時長
這是一種我自己常排的方式
那個已經在放空了
那這邊再分享一個比較常見的徒手方式
你可以選擇幾個動作
然後去安排這些動作
在最短的時間不休息的情況下去完成
算是一個循環
當然你要不徒手也是可以你可以拿重量
但是請務必要衡量你自己的自身能力
不要你的肌力還沒有足夠支撐那樣的重量
然後就用高強度的間歇有氧這樣操死自己
這樣非常危險 容易受傷
我這邊舉個例子
你可以持續動作30秒
然後休息30秒
或者是你可以持續動作45秒休息15秒
甚至在硬一點的你可以持續動作20秒
只休息10秒算一個循環
這樣子連續下去
那他這樣子的模式去執行
直到你安排一系列的動作全部都完成的話
才算是你完成了一個HIIT的訓練
那循環之間的休息時間可以長一點
大約1~2分鐘
依照你自身的能力去衡量
那休息1~2分鐘之後再做下一個循環
可以持續2到30分鐘
那我們這邊舉一個例子
如果以3030秒為例
你可以設置比如說4個動作
比如說
那就是你做完30秒的波比跳 休息30秒
馬上做弓箭步交叉跳30秒 休息30秒
馬上做30秒深蹲跳 休息30秒
馬上做開合跳30秒 休息30秒
這樣算是一個循環
講到口都乾了
這就是我今天大概分享的減脂
再安排有氧的部分
但是在這個部分我必須要跟大家講一下
我自己的現況
我當時減脂系列的第1集影片的時候
我有提到說我為自己安排
每週120分鐘的中強度有氧
再搭配上一個HIIT現在減脂期
已經到了第3週的時間
我必須要在這邊很誠實的跟大家講
我的有氧並沒有做完
我發覺我沒那麼多時間
就可能是我本身就是太
太討厭有氧 太抗拒有氧
我就覺得我每天在健身房已經訓練了一兩個小時
我接著還要在那邊耗個好幾十分鐘
我就非常的不想做
所以呢我解決的辦法是我寧可少吃一點
我也不要就花時間上有氧
真的很不喜歡做這件事情
那我說的少吃一點
不是說我現在就是吃一點點
我今天吃很少
所以我在減脂
然後我不有氧 所以我要吃很少
我不是這樣子的
我是很相對精準的去計算說
我今天少跑了多少有氧
那我少消耗了多少熱量
所以我就要少吃這些熱量
我是這樣子的方式去安排
好
那聽到今天這樣子呢
相信你應該可以知道
有氧到底可以消耗多少熱量
跟怎麼樣安排適合你自己的有氧時間
以及強度還有方式
如果你跟我一樣不喜歡有氧的話
也歡迎你去看之前或是之後的減脂影片
然後去為你自己的飲食做一些熱量上面的調整
如果你想要繼續看
想要繼續追下去
想要知道一些減脂的觀念
以及教你如何安排
還有看我減脂的成果的話
忘了按下訂閱
然後謝謝妳看到現在我們下次見
Peace
#有氧 #28天減脂計畫 #神力女超人

戰意短弓力量 在 永安的心情二胡 YungAn's Erhu Fantasy Youtube 的精選貼文
#七劍 #七劍戰歌 #二胡
七劍主題曲-七劍戰歌 二胡版 by 永安
Seven Swords - Seven Swords' Victory (Erhu Cover by YungAn)
■ Off Vocal: https://youtu.be/igzMnLsYooM
《七劍》(英文:Seven Swords)即依據香港作家梁羽生所撰寫的武俠小說《七劍下天山》為基礎,再進行改編的電影作品。故事劇情描述滿清皇帝所頒布的「禁武令」,引發起武林俠客及庶民百性的莫大浩劫,導致武林上部份爭名奪利之徒,藉此聖喻任意塗害生靈。整個舞臺分別在新疆維吾爾自治區烏魯木齊市,以及吐魯番地區鄯善縣取景,亦曾遠赴天山山脈拍攝,營造武俠世界廣闊浩瀚的感覺。
《七劍》電影配樂由日本作曲家川井憲次所作,是我非常喜歡的音樂家。他1957年出生于東京,曾就讀於東海大學工學部原子能工學科,但中途退學。後又進入尚美音樂學院學習,但是半年後也退學了。一次偶然的機會,川井在競賽中的即興作曲得了最優秀獎,之後便接受一些廣告等音樂的製作,也逐漸為很多動畫、特攝等影片配樂。川井憲次長期從事對日本民樂的研究,因此他早先的曲風大多緩慢優美,帶著濃重的東洋古典風情。攻殼機動隊(兩部劇場版)、機動員警(三部劇場版及一系列OVA、TV)、紅眼鏡(紅い眼鏡)、阿瓦隆(AVALON)、逮捕令(劇場版)等影片的優秀配樂皆是川井老師所作。
《七劍戰歌》出現在七劍決戰風火連城時,氣勢滂沱、戰鼓雷動、劍光逼人,鮮活地表現了七劍從天山奔馳而下之勢。下面就讓我們先來欣賞這首音樂:
https://youtu.be/libq35jv5hE?t=3m50s
http://music.163.com/#/song?id=449115
《七劍戰歌》全曲轉了幾次調,分別是1=bE、1=bB、1=bD,二胡演奏時有些音太低,可以調降內外定弦演奏。演奏短弓時要剛健威武,休止符要確實奏出;長弓時揉弦運弓都要飽滿,表現高歌長嘯的感覺。練習這首歌的時候,我領悟到二胡其實很彈撥!弓子一出,是剛猛有力、還是溫柔似水,在貼弦出弓的瞬間,就已經決定了駐波的形狀,也就是音色。弓子啟動的瞬間,貼弦多,弓頭音強,起始振動大;貼弦少,弓頭音弱,起始振動小,而弱又比強更難控制。弓子啟動後,右手的力量只是用在維持弦上駐波的振動,過多的力量會破壞原有駐波的形狀。所以大力雖然能拉響,但音色卻是緊繃或是發噪音。業餘水平,不足之處還請各位朋友繼續給予指點囉!
讓我們以二胡為劍,縱馬奔馳在遼闊的天山草原上吧!
========================
七劍主題曲-七劍戰歌 二胡版
中文:七劍戰歌
英文:Seven Swords' Victory
日文:セブンソードワーソング
作曲:川井憲次
原曲發行:2005年7月29日
二胡錄製:2018年6月30日
簡譜:永安
二胡:永安
1=bE BPM=117
ㄇ3V4ㄇ3 V343 343 343
343 343 343 3212
343 343 343 343
343 343 343 323#4
565 565 565 565
565 565 565 5#43#4
565 565 565 565
565 565 565 5#432
343 343 343 343
343 343 343 3212
343 343 343 343
343 343 343 323#4
565 565 565 565
565 565 565 5#456
1=bB
343 343 343 343
343 343 343 3212 3(33) 333
ㄇ663 ㄇ663 ㄇ66 3452
ㄇ552 ㄇ552 ㄇ55 232 176
ㄇ663 ㄇ663 ㄇ66 3456
11 671 31 217 176
6b71 243 6 b71 253
456 175 #423
234 173 456 27
567 162 623(33) 333
ㄇ663 ㄇ663 ㄇ66 3452
ㄇ552 ㄇ552 ㄇ55 232 176
ㄇ663 ㄇ663 ㄇ66 3456
11 671 31 2543
6713 254 3217 6275
665 665 665 6b75b7
665 665 656
12 332 332 332 354
332 332 332 354
332 332 332 354
一〕3 67
二〕332 332 332 354
一〕1 23
二〕332 332 332 354
一〕54 62
二〕332 332 332 354
一〕7 12
二〕332 332 332 354
一〕3 45
二〕332 332 332 354
一〕6 71
二〕332 332 332 354
一〕3 3 1235 6
二〕332 332
BPM=135
(低)343 343 343 343
343 343 343 3212
343 343 343 343
343 343 343 323#4
565 565 565 565
565 565 565 5#43#4
565 565 565 565
565 565 565 5#4567
(高)343 343 343 343
343 343 343 3212
343 343 343 343
343 343 343 323#4
565 565 565 565
565 565 565 5#43#4
565 565 565 565
565 565 565 5#4567
1=bD
6666 716 217
6666 716 217
6666 716 217
6666 716 217
6666 716 217
6666 716 212 3(33)
345 6712
ㄇ663 ㄇ663 ㄇ66345
ㄇ663 ㄇ663 ㄇ66345
ㄇ663 ㄇ663 ㄇ66345
ㄇ663 ㄇ663 ㄇ66345 3
END
