量子計算研究報告
前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇量子計算研究報告范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。
量子計算研究報告范文第1篇
美國東部時間8月6日凌晨，遠征5.67億公里的美國“好奇”號火星車歷經8個月飛行，在位于火星蓋爾隕坑中心山脈的山腳下成功著陸，開始其探索火星生命痕跡的旅程。登陸火星數分鐘后，“好奇”號陸續向地球傳回火星圖像。
“好奇”號被譽為人類在其他星球登陸的最精密移動科學實驗室，是美國太空探索歷史上又一重要里程碑，是行星探索的巨大一步。“好奇”號長約2.8米，重900多千克，長度是2004年在火星著陸的“勇氣”號和“機遇”號火星車的2倍，重量是它們的5倍多。它共有6個輪子，每個均擁有獨立的驅動馬達，兩個前輪和兩個后輪還配有獨立的轉向馬達。這一系統可以使“好奇”號在火星表面原地360度轉圈。“好奇”號的動力由一臺多任務放射性同位素熱電發生器提供，其本質上是一塊核電池，使用壽命可長達14年。
2 加拿大科學家開發出人造大腦
加拿大一個科學家小組稱，他們已經開發出迄今為止最接近真實大腦的機能大腦模型。這個利用超級電腦運行的模擬大腦擁有的一個數碼眼睛，可以用來進行視覺輸入，它的機械臂能繪制出它對視覺輸入作出的反應。這個模擬大腦非常先進，甚至能通過IQ測試的基本測試。加拿大滑鐵盧大學的神經學家和軟件工程師表示，這是迄今為止世界上最復雜、最大規模的人類大腦模型模擬。這個名叫Spaun的大腦由250萬個模擬神經元組成，它能執行8種不同類型的任務。這些任務的范圍從描摹到計算，再到問題回答和流體推理，可謂五花八門。測試期間，科學家亮出一系列數字和字母，讓Spaun記入儲存器，然后科學家亮出另一種字母或符號，作為指令，告訴Spaun借助它的記憶力做什么。隨后機械臂會描繪出任務輸出。該研究成果發表在《科學》雜志上。此前也有不少模擬大腦的項目，但僅模擬大腦的功能形式，而Spaun則能展示這些功能如何作用于各種行為。
3 科學家設計出世界上最細的納米導線
澳大利亞和美國科學家組成的研究團隊1月6日在《科學》雜志上報告說，他們成功設計出迄今世界上最細的納米導線，厚度僅為人類頭發的萬分之一，但導電能力可與傳統銅導線相媲美。這項技術有望應用于量子計算機研制領域。科學家利用精心設計的原子精度掃描隧道顯微鏡，在硅表面以1納米間隔安放1個磷原子的方式制備了納米導線，其寬度相當于4個硅原子，高度相當于1個硅原子。通過這種方式設計的納米導線可以使電子自由流動，有效解決了電阻問題。這一新技術表明，計算機元件可以降低到原子尺度，這是個巨大突破。量子計算機與傳統計算機的一個主要區別是，傳統計算機只使用1和0兩種狀態來記錄數據和進行計算，而量子計算機可以同時使用多個不同的量子態，因此具有更大的信息存儲和處理能力，被認為是未來計算機發展的方向。
4 癌癥干細胞研究獲新證據
很多時候，那些似乎已經被治療消滅的癌癥又會卷土重來。一些科學家將此歸罪于所謂的癌癥干細胞，它們是癌細胞的一個子集，能夠保持休眠狀態，從而逃避化療或放療，并在幾個月或幾年后形成新的腫瘤。這種想法一直存在爭論，然而，8月1日，《自然》、《科學》雜志網絡版發表的3篇論文提供了新的證據，表明在某些腦、皮膚和腸道腫瘤中，癌癥干細胞確實是腫瘤生長的源頭。
癌癥干細胞模式有別于認為腫瘤生長機會均等的傳統理論，后者相信，任何以及所有的癌性細胞都能夠分裂并導致腫瘤的生長及擴散。而癌癥干細胞模式則認為，腫瘤生長具有更多的層次，主要由一個能夠進行自我復制的細胞子集所驅動，進而生成腫瘤所包含的其他類型的細胞。在這些新的研究中，3個獨立的研究團隊利用遺傳細胞標記技術追蹤了特定細胞在生長的腫瘤內部的增殖情況。這種細胞追蹤技術是檢驗癌癥干細胞模式的正確方法。
5 科學家發現“疑似”上帝粒子
歐洲核子研究中心宣布，該中心的兩個強子對撞實驗項目——ATLAS和CMS均發現一種新的粒子，具有和科學家們多年以來一直尋找的希格斯玻色子相一致的特性。
ATLAS和CMS研究小組在4日上午的學術研討會上介紹各自研究成果，分別確認目前通過大型強子對撞機取得的數據發現了在125-126吉電子伏特質量區間存在一種新的粒子，數據的確定性為5西格瑪，即理論物理界可以確認“發現”的水平。
希格斯玻色子是物理學基本粒子“標準模型”預言的一種自旋為零的玻色子，也被稱為“上帝粒子”。
盡管相關負責人表示，這僅是初步結果，但其足以引起全球科學界的關注。這是一項無與倫比的成就。這是粒子物理學和科學探索史上的重大時刻，意義深遠。這一新發現將開拓實驗和理論物理的新領域。
6 日本科學家首次用“人造”卵子產下小鼠
在利用源自干細胞的產下了正常幼鼠后，日本京都大學的一個研究小組又通過同樣的方式利用卵子完成了這一壯舉。這項研究最終有望為幫助那些不育夫婦懷孕帶來新的方法。
上述兩項研究所使用的干細胞都是胚胎干（ES）細胞和誘導多能干（iPS）細胞。研究人員從ES細胞和iPS細胞入手，并且在一種蛋白質的“雞尾酒”中對其進行培育，從而形成了與原生殖細胞類似的細胞。為了得到卵母細胞或前體卵細胞，研究人員隨后將這些原始細胞與小鼠胎兒的卵巢細胞相混合，從而形成了再造的卵巢，并最終將其移植到活體小鼠的正常卵巢中。4周零4天后，那些與原生殖細胞類似的細胞發育成為卵母細胞。研究小組去除掉卵巢，得到卵母細胞，并且對其進行體外授精，然后再將得到的胚胎移植進代孕母親體內。大約3周后，正常的小鼠崽誕生了。研究人員在10月4日的美國《科學》雜志上報告了這一研究成果。
7 英國研究發現一種高速磁存儲原理
英國約克大學等機構的研究人員在《自然—通訊》雜志上報告說，他們發現一種可用于開發高速磁存儲設備的原理，由此帶來的存儲速度可高出現有硬盤數百倍。
據介紹，現在硬盤等存儲器多使用磁性物質，如果要記錄信息，就需要把磁性物質的磁極顛倒，這個過程中常用的方式是使用外加磁場。
研究人員發現，不使用外加磁場，單純使用熱量也能起到同樣的效果。其具體方式是向磁性物質發射含有熱量的激光脈沖，它在吸收熱量后磁極也會顛倒。
參與研究的托馬斯·奧斯特勒說，這是一項革命性的發現，可在此基礎上開發出存儲速度高出現有硬盤數百倍的存儲器，每秒鐘存儲的信息可以高達上萬億字節。由于不需要使用外加磁場，在此基礎上開發出的存儲器所消耗的能量也會更少。
8 天文學家發現質量是太陽170億倍的黑洞
霍比·埃伯利望遠鏡大質量星系調查項目的天文學家發現了可能是迄今質量最大的黑洞。這一罕見黑洞質量達170億個太陽，位于NGC 1277星系，其質量占了該星系質量的14%，而通常黑洞只占其所在星系的1%。這一發現可能改寫黑洞與星系的形成演化理論。相關在11月29日的《自然》雜志上。
NGC 1277位于距地球2.5億光年之外的英仙座星團，大小只有銀河系的1/10。此前哈勃太空望遠鏡已經給NGC 1277拍過照。本次研究又結合了霍比·埃伯利望遠鏡數據，并在超級計算機上運行了多種模型計算，結果發現其中存在一個質量達太陽170億（誤差范圍30億）倍的黑洞。 研究人員還發現，NGC 1277星系是一個較小的透鏡星系（在星系型態分類上是介于橢圓星系和螺旋星系之間的星系），內部均為古老恒星，其中最“年輕”的恒星壽命也有80億年。
9 德國首次從皮膚細胞中培養出成體干細胞
德國馬克斯·普朗克協會3月22日宣布，該機構研究人員成功從已分化體細胞——皮膚細胞中培養出成體干細胞，為全球首創。
現階段，具有分化多種組織細胞潛能的誘導多功能干細胞（iPS細胞）成為不少干細胞專家的研究重點，人類已能從已分化的體細胞中培養出iPS細胞。不過，這種干細胞雖可分化成任意組織，但由于其分化能力過強，導致有時不但無法實現目標組織再生，反而分化出癌細胞，形成腫瘤。而本次研究人員利用皮膚細胞培養成體干細胞的方法剛好可解決這一問題。成體干細胞是一種存在于已分化組織中的未分化細胞，可自我更新并形成特定組織。研究人員將實驗鼠皮膚細胞放在特定培養環境中，皮膚細胞在特殊生長因子的誘導下，成功“變身”成體神經干細胞。通過成體干細胞的培養可更有針對性、更安全地實現特定組織再生。這種方法具有巨大的醫學應用前景。
10 首個“超電子”電路問世
美國科學家們用光子取代電子，制造出首個由光子電路元件組成的“超電子”電路。相關研究發表在《自然—材料學》雜志上。
“超電子”中的“超”指的是超材料——嵌入材料中的納米圖案和結構，使其能采用以前無法做到的方法操控波。賓夕法尼亞大學電子和系統工程學院納德·恩西塔團隊在實驗中利用亞硝酸硅制造出梳狀的長方形納米棒陣列。這種新型納米棒的橫截面和其間的孔隙形成的圖案能復制電阻器、感應器和電容器這三個最基本電路元件的功能，只不過其操縱的是光波。在實驗中，他們用一個光子信號照射該納米棒，并在波通過時用光譜設備進行測量。他們使用不同寬度和高度組合的納米棒重復該實驗后證明，不同大小的光電阻器、感應器和電容器都可以改變光“電流”和光“電壓”。恩西塔表示：“我們能通過安排不同的電路元件制造出無數個電路，我們也希望設計出更復雜的光學元件，以獲得具有不同功能的光子電路。”
獲得提名的其他候選條目
（按報道時間先后為序）
荷蘭發明能提高太陽能電池效率的納米涂層
荷蘭原子和分子物理學研究所發表新聞公報說，其科學家研制出一種特殊的納米涂層，能夠大幅提高太陽能電池效率。荷蘭科學家設計了一種特殊的納米涂層。涂層中的納米粒子是圓筒狀結構，而且這些圓筒的幾何尺寸恰好適合捕捉太陽光。
在實驗中，荷蘭科學家使用飛利浦公司開發的一種新型“印刷”技術，成功將納米涂層直接印刷到現有太陽能電池的硅晶片上。結果發現，印刷完涂層的硅晶片呈黑色，反射率被大幅降低。
研究小組負責人阿爾伯特·普爾曼說，“新涂層不僅適用于太陽能電池，在普通照相機和攝像機的鏡頭以及光學儀器等領域也有廣泛應用前景。”
大猩猩基因組測序完成
自從人類基因組在10年前測序完畢后，研究人員一直夢想能夠破解其他3種類人猿（黑猩猩及矮黑猩猩、大猩猩、猩猩）的脫氧核糖核酸（DNA）。如今，最后剩下的大猩猩基因組測試也已完成，從而揭示了這種最大的靈長目動物與我們之間的一些有趣的聯系。令人感到驚訝的是，部分人類基因組與大猩猩基因組的相似性居然高于后者與黑猩猩基因組的相似性，并且一些之前認為對人類的獨特進化很關鍵的基因對于黑猩猩而言同樣重要。
來自英國辛克斯頓市維康信托基金會桑格研究所的研究人員3月7日在《自然》雜志上報告了這一研究成果。
首個初級量子網絡構建成功
十多年來，物理學家一直在試圖用量子力學方法傳遞機密信息，進而不必擔心其被截獲。但他們一直沒有創造出一個真正的量子網絡。如今，一個德國研究小組使用兩個完全分離的原子建立了首個真正的量子連接。研究人員表示，很多這樣的連接結合在一起便能夠構建一個完整的網絡。
德國加爾興市馬普量子光學研究所的Stephan Ritter和同事，在4月12日出版的《自然》雜志上報告了一個初級的量子網絡，該網絡有兩個基于束縛在位于街道兩側單獨實驗室內光腔中的單個原子的量子節點。這是科學家首次實現這種初級的量子網絡，為實現真正意義上的量子網絡邁出關鍵一步。
法國研制的納米級塑料具有高導電性
來自法國國家科研中心和斯特拉斯堡大學的研究人員在《自然—科學》雜志網絡版上介紹說，一種最新研制的塑料纖維實際上綜合了目前常見的兩種導電材料——金屬和塑性有機聚合物的優點。它成本低，易處理，像塑料一樣輕且柔韌，而導電性能又類似金屬，可媲美銅線。
法國國家科研中心已為此項科研成果注冊了專利。研究人員認為，21世紀電子工業面臨的一大挑戰就是如何將組件微縮至納米尺度。這種導電性能極佳的塑料納米纖維將有助于解決這個問題。他們表示，下一步會嘗試把這種塑料納米纖維應用于電子設備的生產中，如制造可彎曲的顯示屏或太陽能電池等。
美首次向國際空間站發射商業飛船
美國太空探索技術公司5月22日凌晨向國際空間站發射“龍”飛船，這是世界第一艘向空間站發射的商業飛船。
“龍”飛船高約6.1米，直徑約3.7米，于22日攜帶500多公斤貨物發射升空，25日與空間站對接，返程時承載約600多公斤載荷，成功完成首次由商業飛船向空間站運送補給的任務。5月31日，“龍”飛船已于當天中午墜入太平洋海域。回收后，“龍”飛船被運往太空探索技術公司位于得克薩斯州的工廠進行檢測并卸貨，其中一些高價值試驗載荷將在48小時內送交航天局。
“龍”飛船未來將放棄水上著陸技術，而通過推進器進行地面著陸。
多國科學家完成西紅柿基因組測序
一個國際研究團隊5月31日在英國《自然》雜志上以封面文章形式發表研究報告說，他們完成了對西紅柿的基因組測序，這將有助于將來培育更優良的西紅柿品種。
這個項目由一個稱作“西紅柿基因組聯盟”的研究團隊完成，成員包括14個國家的研究人員。其中，中國科學家高質量地完成了測序總任務的1/6。據報告介紹，他們選取了農產品中常見的一種西紅柿開展基因組測序，結果顯示其基因組約含3.5萬個基因。研究人員同時還對另一種野生西紅柿進行基因組測序，這兩個基因組高度相似，差異只有約0.6%。對普通消費者來說，這一成果意味著今后可能會出現更好吃的西紅柿品種。
科學家造出全新量子物質形態
美國斯坦福大學宣布，他們用金屬鏑造出世界上第一個雙極量子費米子氣體。研究人員認為，該費米子氣體兼具晶體和超流液二者看似矛盾的特征，是一種全新的量子物質形態。這標志著人們在理解費米子系統性質，將凝聚物質物理學中的超自然現象引入現實應用等方面，邁出了重要的一步。相關在《物理評論快報》上。
研究人員指出，這種費米子氣體有望帶來量子液晶，也就是那些構成大部分顯示器所用液晶的量子力學版；或者帶來一種超級固體，這是一種假設的物質態，理論上這種固體具有超流液的特征。
小體積十億像素相機問世
英國《自然》雜志刊登報告說，研究人員開發出首個體積較小的十億像素相機，它不僅在清晰度方面遠遠超出普通相機，而且體積也不像天文臺所用的十億像素觀測設備那樣龐大。
美國杜克大學等機構研究人員報告說，他們研發出的名為AWARE-2的相機不僅像素能達到十億以上，并且體積相對較小，其長寬均為0.75米，高0.5米。與一些高清相機拍攝角度狹窄不同，這種相機能拍攝的角度水平可達120度，豎直可達50度。
據介紹，這種十億像素相機可能會首先用于軍事偵察等領域。潛在客戶是一些需要高清晰度照片的媒體公司或專業研究人員。
人類基因功能“詳圖”問世
國際科學界9月5日宣布，“DNA元素百科全書”計劃（簡稱ENCODE）獲得迄今最詳細的人類基因組分析數據，其成果以30多篇論文的形式發表在《自然》雜志等多份學術刊物上。這是“人類基因組計劃”之后國際科學界在基因研究領域取得的又一重大進展。科學家正在利用ENCODE的信息開展多種疾病和表觀遺傳學的研究。
ENCODE的研究結果，將改變人們對人類基因組的思維方式和實際應用。如果說人類基因組計劃提供了一張地圖，那么ENCODE計劃就在這張地圖上標出了各個基因的功能信息。ENCODE計劃有多個國家和地區的32個研究機構參與。
全球最強射電望遠鏡在澳建成啟用
量子計算研究報告范文第2篇
惠普信息和量子系統實驗室正在進行一項“野心勃勃”的項目,該項目已經進行了三年,可是外界卻對它知之甚少。就連惠普中國實驗室的負責人也表示對這一項目的了解程度僅限于一份兩頁的PPT文件。記者通過運用各種搜索引擎查找發現,國內外對這一項目的介紹很少、很單一。這究竟是一個什么項目,惠普竟如此低調?
惠普這一猶抱琵琶半遮面的項目有一個絕不低調的名字――地球中樞神經系統,簡稱為CeNSE。之所以將這一項目形容為“野心勃勃”,是因為研發該項目的目的是為地球“看病”。
惠普信息和量子系統實驗室斯坦?威廉姆斯博士是CeNSE項目的負責人,他在接受某國外媒體采訪時曾說:“CeNSE項目的研究動力源于我們越來越深地意識到地球已經病了,而原因正是我們人類,所以我們要為千瘡百孔的地球做一個全面的體檢系統。”
十億個傳感器的夢想
CeNSE使用了一種體積小到只有在顯微鏡下才能看到的基于納米技術的傳感器。該傳感器可以測量一切事物,例如附著在橋梁上的傳感器能夠將不同尋常的震動報告給中央指揮系統和首批響應器,實時檢測橋梁鋼架是否有倒塌隱患;住宅中的傳感器可以報告房屋中汞、鉛和殺蟲劑的含量;它還可以測定水流里的化學成分,勘察化學污染的源頭。
“作為信息技術人員,我們不是要做開處方、治愈疾病的醫生,而是為醫生提供信息,幫他作出準確的診斷和有效的治療方案。”斯坦?威廉姆斯博士說。
地球中樞神經系統項目預計將在未來五年里在全球安裝十億個甚至更多的傳感器。惠普將利用這些數量龐大的傳感器監測地球的健康狀況,這些就是惠普揮舞的聽診器,目的是找出地球環境出了什么問題,并提出解決對策,而不至于等到問題演變成災害。
傳感技術之所以起到核心作用,是因為有了它,任何物理實體――一座橋梁、倉庫里的裝卸臺、你所穿的服飾甚至你自己的皮膚――都可以和網絡進行通信。傳感器會模仿人類的感官,得到諸如觸覺、嗅覺、聽覺、視覺和味覺。人類將利用傳感器收集到的信息來阻止自然災害的發生,比如洪水或者火災。去年,加利福尼亞州的野火蔓延了1528平方公里,而如果有了這種無處不在的傳感器,人類就可以及早預知災害從而及時阻止災害的發生與蔓延。
“我們正在用一些物理手段進行研究,因此我們的技術能超越普通的人類感知系統,在非同尋常的水平上進行感知,這是前所未有的。” 威廉姆斯博士作為納米技術先驅者這樣介紹道,“這些傳感器將非常靈敏,它們可以監測任何東西――從病毒到細菌,從物質的分子到聲音和濕度水平。”
一旦CeNSE項目成功,必將引起轟動。Google憑借手里無人能敵的海量資料靠售賣廣告賺錢,而未來惠普則能以分析CeNSE數據為生――為農業客戶監控天氣,幫助石油公司保養油輪,及時準確地指出網絡故障等等。
納米技術是核心
納米技術的研制者長期以來一直大肆宣揚這樣一個愿景――用納米技術制作的極微小的醫學裝置植入人體,或者游走于人體,就可以發現并且徹底消滅人體缺陷和疾患。這種愿景目前依然只存在于科幻小說里。
不過,最近的一份Lux Research調研報告稱,納米技術已開始顯現出它的商業價值。研究報告稱,價值1470億美元的納米技術產品已經在2007年投產,到了2015年這個數字將會達到3.1萬億美元。
高級分析師布拉德利在報告中說:“納米技術并不會造就一個新的市場或產業,它作為一項有益的技術,改進了許多產品:你會在涂料中發現它提高了汽車發動機的效率并保護電子儀器,你會發現它成為降脂藥的涂層而使藥更加有效。這些創新不僅面向消費者,還為企業提高利潤。這就是為什么納米技術的使用會不斷增加。”
威廉姆斯博士說:“我們從1995年開始就在惠普實驗室工作。納米技術經歷了早期非理性的夸大性宣傳到對其產生完全負面的認識兩種不同的發展時期,而這兩種態度都被證明是不理性的。”
企業首先受益
“首先受益于惠普成果的將會是企業而不是地球,因為只有企業能夠支付得起這項技術的費用。”威廉姆斯博士說,“我們有這項技術,但我們必須找到讓它進入市場的途徑,找到來為它買單的人。”
威廉姆斯博士認為最應該首先應用這項技術的是化工行業和能源部門。
“目前,這些行業基本上都是使用大量的人工監測,但效果并不理想。那些會導致巨大災難的錯誤發生前往往沒有任何警告發出。所以,大型工業廠房最應首批受益于納米傳感器。”
惠普的納米傳感器可以部署到化工廠或者煉油廠,如同人類的神經系統那樣去收集信息。“這樣,你會了解到你的系統的實時狀況,這些信息價值很高”。
作為研究室研究員之一的哈特韋爾已經為他的傳感器樣品邁出了第一步。他首先設計了一個圖釘大小的安在手提電腦上的傳感器。這個傳感器允許別人在手提電腦上打字,但是如果某人拿走計算機,傳感器將觸發警報裝置。哈特韋爾希望在2011年研發出領帶夾大小的傳感器,來監控橋梁的凹陷程度以及機器磨損程度。“對惠普來說,信息才是真正的價值所在。”他說。
經過4~10年的時間,隨著納米技術的成熟和大量的使用,其成本會不斷降低。這項技術的費用將降低到每個人都能支付得起的程度,包括農場、雜貨店、政府機構和環保組織也有能力使用。每個人將更了解并能監控他們周圍的環境,例如內置在手機中的低成本傳感器將幫助消費者檢測超市里所謂的“有機產品”是否有農藥存留。
為了讓惠普的地球中樞神經系統項目變成現實,世界必須被傳感器覆蓋。這些遍布全球的納米傳感器將收集和傳輸地球生態系統中的各種數據,包括物理、化學以及生物等各方面的參數,地球從此將像人的身體一樣具備“中樞神經系統”。通過對這些數據的分析,人們可以對環境采取更加行之有效的行動,避免各種自然災難。
量子計算研究報告范文第3篇
經過漫長的談判，塞浦路斯與歐洲“三駕馬車”就100億歐元的救助協議達成一致。塞浦路斯第二大銀行大眾銀行將被拆分，10萬歐元以下存款的儲戶將得到“完全保護”，但超過10萬歐元以上存款的儲戶將遭受巨大損失。3月27日，塞浦路斯民眾舉行示威，抗議以德國為首的歐元體“趁火打劫”。
意外生存
4月17日下午，一位養殖戶在浙江紹興市區東湖附近的河面上看著自己一群本該早已賣出、目前卻仍“生龍活虎”的1400只成年菜鴨無限憂傷。受禽流感影響，這些菜鴨一只都沒有賣出，每天卻要消耗飼料6袋，相當于每天凈虧損700多元。
喜笑顏開
4月1日，日本東京，日本航空公司為新員工舉行歡迎儀式。日本2013年1月份失業率為4.2%，環比下降0.1個百分點。該數值連續三個月出現改善，創下2008年世界金融危機以來的最高水平。
死于越南
4月9日，南非克魯格國家公園里一頭犀牛被偷獵者殺害。僅2013年以來，當地就有203頭犀牛被獵殺。由于很多越南人相信犀角有解毒和治愈癌癥的功效，在越南黑市犀角的價格已經達到了6.5萬美元一公斤。南非政府為此在去年底與越南簽訂了反偷獵協議。
直接兌換
澳大利亞總理吉拉德4月11日在悉尼辦公室接受采訪時稱，人民幣與澳元直接兌換交易首日交易額為2.5億澳元（合2.64億美元），約相當于兩國日貿易額的70%。中國4月10日啟動了人民幣與澳元的直接兌換交易，令澳元成為繼美元和日元之后，第三個與人民幣直接兌換的貨幣。
哭泣
4月15日，華盛頓美國國會大廈降半旗悼念波士頓爆炸案死難者。當天，美國波士頓馬拉松比賽期間發生連環爆炸，造成包括一名中國女留學生在內的3人死亡、上百人受傷。這是美國本土自“911”以來遭遇的最嚴重恐怖襲擊，并且犯案者是在美國生活多年的美籍人士，讓美國重新審視長達十幾年的反恐政策。
句號
4月17日，英國前首相撒切爾夫人的靈柩進入倫敦圣保羅大教堂。撒切爾在任期間歷經馬島戰爭、歸還香港、國內經濟蕭條等重要事件，世界輿論和英國民眾對其的評價一直褒貶不一，這一切都隨著這位“鐵娘子”4月8日中風去世而劃上了句號。
渾水之徒
4月15日是傣族1375年新年節，來自世界各地的上萬游客在西雙版納參加了傣歷新年潑水狂歡活動。但也有一些低素質人員趁亂作惡，4月13日至15日整個潑水節期間，景洪市公安局共抓獲猥褻婦女人員25名。
十年
荷蘭阿姆斯特丹國立博物館在經歷了長達十年的修繕之后，4月13日正式對外開放，荷蘭女王貝婭特麗克絲用一把金鑰匙打開了博物館大門。阿姆斯特丹國立博物館被稱為“藝術界的梵蒂岡”——這座荷蘭藝術的廟堂是每年數百萬游客的朝圣之所，卻在20。3年開始維修之后因為種種波折拖延了十年之久才再度與公眾見面。
籠中之虎
4月16日，印度尼西亞雅加達動物園里一月份出生的孟加拉虎寶寶亮相與游客見面。李安的電影《少年派》讓孟加拉虎大出風頭，目前全球野生孟加拉虎只有2400多只。相反，動物園、馬戲團、繁育中心和歐美國家私人飼養的孟加拉虎，加起來卻達到了約32萬只。
退休時代
在阿里巴巴CEO馬云宣布將于5月辭去CEO職務后，4月19日，巨人網絡CEO史玉柱正式辭去CEO一職。
柳傳志、王石、朱江洪、何享健、施振榮、求伯君，還有馬云、史玉柱……這些叱咤商界的大佬，不是已經悄然隱退，便是正走在隱退的路上。創始人的隱退，或許可以給職業經理人新的機會，我們正在步入一個企業家開始隱退、經理人趨于主流的年代。
史玉柱：結束征途
從一窮二白的創業青年，到全國排名第8的億萬富豪，再到負債兩億多元的“全國最窮的人”，再到身家數十億元的企業家，史玉柱大起大落的經歷本身就是一段傳奇。從巨人漢卡、腦自金，再到巨人游戲、民生銀行，盡管非議無數，但他真的太懂國人心理了，他的故事已經成為了中國經濟創業史的一個組成部分。史玉柱此次宣布辭職的時間，正是旗下游戲《仙俠世界》的宣傳期。你不得不再次感嘆，只要史玉柱想，他總能制造足夠的關注和話題。
已經隱退和正在隱退的江湖大佬，都在干些啥？
馬云：做回“老師”
2013年1月，阿里巴巴集團CEO馬云宣布，將從5月10日起不再擔任阿里巴巴集團CEO一職。盡管不再任CEO，但作為集團董事局主席，馬云仍是阿里背后那個運籌帷幄的江湖大佬。除了做環保，練太極拳，他今后的職業也將更像一個老師。
王石：海外游學登山忙
早在十年前，王石就已經逐步從萬科的經營業務中淡化出去。2011年，60歲的王石到哈佛做訪問學者，開始了自己游學美國的生活。現在，王石只是作為萬科的董事會主席出現在公眾面前，而他給公眾更多的形象也是登山、國外讀書和游歷。
柳傳志：江湖雖遠，亦憂聯想
2009年，在聯想集團遭遇巨虧時，已經退休四年的柳傳志歸來救場，復出擔任集團董事局主席。2011年11月聯想集團銷售額創新高后，重出江湖兩年的柳傳志選擇了適時“謝幕”，再次卸任聯想集團董事長。他用實踐證明了“聯想是我的命”與“當公司不再需要我時，我會考慮離開。”
牛根生：投身公益慈善
2011年卸去蒙牛集團董事會主席后，牛根生把大部分時間都投入到了慈善事業。早在2005年元月，他就已經將自己及家人持有的蒙牛股份全部捐出，用于公益慈善，成為“全球股捐第一人”。在思考了一系列怎樣掙錢的話題后，牛根生正在思考的是如何“花錢”的話題。
馮侖：專職思考家
2011年4月，馮侖宣布卸任萬通地產董事長。將公司管理交給50歲以下的年輕人，馮侖將專職思考萬通的轉型發展之路。素有“商界思想家”之稱的他，還希望能做一個知名文化人，繼續寫字著書。
任志強：世間再無大炮
華遠集團董事長任志強退職后開始辦讀書會，從2011年4月起，讀書會已經辦了幾十期，每期報名人數超過7000人。任志強自稱，如果有學校或論壇請他去任教，也可以考慮，但因為退下來后沒有相關的信息、研究報告和實踐，就不再有正確的判斷，不會再講房地產的話題了。
中國式分紅
如果說上市公司不愿分紅、分紅少已經成了A股標志，投資者對此是無可奈何，那么近期多家A股上市公司開創的實物分紅，則真的是讓人大跌眼鏡了。黑芝麻乳、龜苓膏、感冒藥、安全套……令人眼花繚亂的實物分紅讓人一夜之間仿佛穿越到了發放勞保用品的時代。如今早已經跨入以貨幣為媒介的商品交易時代，而非以物易物的原始時代，股東以現金買股，當然希望現金回報。上市公司實物分紅方便自己，卻將兌現難題拋給股東。在資本市場高度發達的今天，“實物分紅”給中國股市灌入了—股濃濃的鄉土氣息，這些被上市公司自詡為“股東回報創新”的行為，其實質仍是逃避回饋投資者的責任，“中國式”分紅博取了眼球，卻掩蓋不了他們幾年甚至十幾年不分紅的鐵公雞本質。
南方食品：用芝麻乳套牢你
南方食品4月3日公告，除大股東黑五類集團外，股民每持有公司1000股將發放一禮盒（12罐裝）黑芝麻乳產品。據計算，南方食品本次實物分紅成本約為500萬元，在此之前，公司已經11年沒向股東派發過一分錢現金紅利了。在其上市的16年中，這只“鐵公雞”僅僅現金分紅一次，分紅金額不到1000萬元（含稅）。資料顯示，某位股民持有南方食品212.92萬股，可獲得25548罐黑芝麻乳。這位股東一家三口如果一日三餐都吃黑芝麻乳，也得吃上7.77年時間。“沒被股票套牢，卻被黑芝麻乳給套牢了。”
量子高科：昂貴的龜苓膏
4月11日晚，量子高科宣布，公司將向全體股東贈送一份子公司生和堂生產的禮盒裝（12杯裝）龜苓膏產品，持股比例低于5%的股東皆有機會獲得此產品。量子高科2012年凈利潤3500萬元，去年底公司存貨近3400萬元。因此量子高科此舉是借機銷庫存的嫌疑頗大。不過還真有股民是專為龜苓膏而來的，“想看看實物分紅怎么發，本來只買一手的，下單時感覺不好意思買了五手，結果就賠了三百，這龜苓膏真貴呀。”
人福醫藥：套得很安全
人福醫藥4月16日公告表示，凡是4月15日下午收市時，登記在冊的持有公司1000股以上的股東，可以在杰士邦SKYN極膚安全套、祖卡木顆粒以及“愛衛”艾滋病快速自檢試劑三種產品中選擇一種申領。人福醫藥董事長王學海隨后證實，此舉不是實物分紅，只是為了“讓股東更了解我們的產品”。2013年第一次臨時股東大會上，王學海曾向投資者承諾公司將逐年增加現金分紅，直至達到監管部門提倡的可供分配的凈利潤的30%。此番送出安全套后，有股東戲稱“這下套得更安全了”。
“屌絲”才是高富帥
自從2012年GDP增速降至7.8%之后，中國經濟一直不太景氣。受經濟環境影響，中國奢侈品消費大幅度下降。似乎大家都想從高端消費群體的腰包里撈一把。但富人的錢越來越難賺了，該去賺誰的錢呢？答案出乎意料：屌絲。
“屌絲”認同度最高的是程序員和媒體人，只有不到10%的公務員認為自己是“屌絲”。
“屌絲”認同感最強的是80后一代人，達到了80%以上。
中美富豪榜有何不同
國企的收益與貢獻
國企給百姓分了多少紅，一直是人們迫切想知道的。如果從國企上繳的紅利、這部分紅利中用于民生的數額來看，國企給百姓分的紅并不算多，大多的紅利最后仍然返回了國企，由其享用。（本頁中的國企數據以央企為統計樣本）
從2001年至2008年，國有企業少支付利息2849萬億元，地租3萬余億元，資源租金5000余億元，虧損補貼1198億元，總計是6.4767萬億元，遠大于4萬余億元的企業利潤總額。而上繳國家的6%的利潤，最終有95%都回流到了國企本身。
2000年中石油集團將共計約11億平方米的廠房和廠房所在土地租賃給中石油上市公司，租賃費用一年20億元，平均每平米1.75元，與此同時這20億元作為國有土地租賃收益也是給了中石油集團，并非交給了國家。
量子計算研究報告范文第4篇
這一年，中國政府門戶網站（gov.cn）在新年伊始正式開通，3 月，國務院信息化領導小組印發《國家電子政務總體框架》，為電子政務發展提供了頂層設計方案。
這一年，中國網民數量增加了 2600 萬，達到 1.37 億人，在總人口比例中突破 10%。
也是在這一年，中國網站一年增加了 15 萬個，總數突破 84 萬個；中國域名總數則已每月增長近 20 個萬個速度快速增長，域名總數為 410 萬個，CN 域名就多達 180 萬。
這一切看似無聊的數字也為接下來的中國互聯網以及云計算的發展做了最好的注腳。12 年里，亞馬遜 EC2 從小到大，成為亞馬遜帝國新的增長引擎，中國云計算產業也在歷經多年摸爬滾打之后迎來新生。
根據工信部去年在《云計算發展三年行動計劃（2017-2019）》的預計，到 2019年，整個云計算的產業規模將達到 4300 億元。
如此難得的歷史機遇和巨大的市場規模，也讓越來越多的互聯網巨頭、IT 廠商以及創業公司們加入其中，過去的 2017年，以阿里、騰訊為代表的互聯網巨頭，過去一年在公有云市場跑馬圈地，利用公有云的規模優勢挑起一輪輪價格戰；以金山、青云為代表的創業公司，則在如游戲等垂直領域攻城拔寨；而早已耕耘私有云多年的華為，也在 2017 年通過組織架構調整，全面啟動公有云服務。
行業里普遍共識是，不管是公有云市場還是私有云領域，都不可能存在一家獨大的局面，這既是市場容量所決定的，就像美國市場一樣，盡管亞馬遜 AWS 早已一騎絕塵，但微軟、Google 等巨頭依然占據了不小的市場份額。
但另一方面，關注云計算的進化路徑，依然要從幾家巨頭開始，畢竟，隨著企業云服務支出在整個 IT 支出中的比例越來越高，企業對于云服務的需求開始變得急迫，鑒于云服務頭部廠商在硬件、機房、運維和售前售后的體量，這些巨頭正在建立起一條條全新的護城河。
接下來，我將以阿里巴巴、華為和騰訊為例，從布局開始，再到中盤走勢以及可能的收官，梳理富有中國特色的云計算的現狀與未來。
布局
在圍棋的規則里，布局的重要性不言而喻，在這個階段，棋手們各自搶占棋盤上的空地，同時盡量阻止對方占地。
云計算領域同樣如此。亞馬遜在全球范圍內的先發優勢就來自于其布局之早，而在中國的云計算市場，阿里、華為、騰訊幾乎都在 2010 年前后進軍云計算市場。
公開資料顯示，阿里云成立于 2009 年 9 月，其早期主要為阿里內部業務服務。而直到 2010 年 5 月，阿里云的云服務器才正式開始對外服務。也是在 2010 年，華為、騰訊也相繼了云戰略。
在那個略顯「遙遠的 2010 年，當李彥宏不相信云計算、馬化騰云計算覺得太早的背景下，事實上也只有阿里和華為將云計算看作下一步的重點發展戰略。馬云當著李彥宏、馬化騰的面說道：「我們自己公司對云計算是充滿信心和希望……阿里巴巴擁有大量消費數據、支付寶交易數據，我們覺得這些數據對我們有用，對社會更有用。
而華為則用一場會宣告云計算正式起航。2010 年 11 月，華為正式全球云計算戰略及端到端的解決方案，希望通過推出的開放云計算平臺，使客戶像用電一樣使用數據中心、計算和存儲資源共享等ICT應用。
如果說馬云當時對于阿里云計算發展的規劃是希望將內部海量數據消化進而升級改造，那么，彼時深耕電信服務領域多年的華為，或許早已看準了云之于華為以及 IT 行業的意義，任正非曾在 2010 年 11 月的一個發言里斷言：「信息網絡的未來其實就簡單化到兩個東西，一個是管道，一個是云。
正如棋手布局對于中盤的影響一樣，發生在 2010 年的諸多事情也部分意義上決定了各家公司未來幾年的戰略布局。阿里在數據上的優勢推動阿里云計算業務在數據層面的布局，其先后了處理數據問題的 Maxcompute 以及大數據應用的數加平臺；華為則通過自身的生態以及軟硬一體化優勢，整合內部的服務器、存儲資源，推出一系列一體化的解決方案；而騰訊云的發展，雖然長期以來游離在媒體聚光燈下，但依托其在游戲、支付領域的技術積累和海量用戶，逐步在這些領域取得突破。
中盤戰事 1：數據中心分布
棋到中盤，各家的優勢、劣勢也逐漸顯現。先看數據中心分布，對云計算廠商而言，多樣化的數據中心布局不言而喻。一方面，要保證云服務的正常運維，同時還能在數據保護方面靈活控制，另外則是用戶體驗，企業的某些應用中，對用戶響應時間有很高的要求，此時，倘若有靠近企業的數據中心來存儲數據，也就能夠最大化地降低用戶延遲。
也因此，數據中心數量一度成為巨頭們宣傳自身云計算的一個重點。
下圖是阿里云目前的數據中心分布，從中可以看出，除中國市場之外，阿里云同樣看重南亞、東南亞市場。
而在騰訊云官方「認可的全球基礎設施圖里，還有不少「海外合作基礎設施，這其實一個頗為討巧的說法，換言之，這是騰訊「租用的服務設施。
2018 年 3 月，隨著香港節點正式開服，華為云的亞太市場也開始啟動。相較于阿里、騰訊等主打公有云的公司，華為的數據中心布局更多體現在其和眾多合作伙伴的「伙伴云中，比如通過與德國電信、Orange法國電信的合作，構建了一個面向全歐洲的開放云平臺，而與西班牙電信的合作，則將華為的云業務擴展到拉丁美洲地區。
隨著全球化的進一步深入，越來越多的企業需要全球化的數據、計算平臺，云服務商為了滿足上述需求，還將繼續爭奪更多的數據中心和服務區域。
中盤戰事 2：私有云成為產品變量
媒體對于云計算「產品的宣傳，長期以來都等同于公有云產品。這種頗具誤導性的宣傳部分原因是將美國的云計算標準放在了中國市場，下圖來自中國產業信息網，可以看出公有云的全球市場規模的確非常喜人。
在美國市場，公有云優勢明顯，這是智研咨詢的一份數據。
但「公有云就是云計算顯然只是一個地區性的說法，在中國，公有云和私有云之間的格局顯然是另一個故事版本。
事實上，如果仔細觀察上圖美國公有云、私有云的規模，或許也會發現，盡管公有云幾乎占據了將近六成的份額，但私有云的市場規模，也在逐步擴大。
類似的結論也可以在「互聯網女皇瑪麗·米克爾 2017 年的《互聯網趨勢報告》中，如下圖所示，從 2014 到 2016 年的三年時間，私有云的同比增幅均高于公有云，2016 年私有云同期增幅比公有云的增幅更是高出 5.39個百分點。
中美兩國出現如此大的差異，原因也非常復雜。比如很多中國企業，尤其是大型企業，長期以來有著自己的 IT 建設路線和規范，并且在業務需求和數據安全方面要求甚高，市場上的公有云服務者無法滿足其需求，因此需要私有云來實現業務的高效運營。
根據中國信息通信院的一份數據顯示，2016年，中國私有云市場規模達到 344.8 億元，相比2015 年增長 25.1%。預計 2017—2020年中國私有云市場仍將保持穩定增長，到 2020 年市場規模將達到762.4億元。
上述趨勢也可以從各大巨頭的戰略調整中可見一斑。依靠公有云起家的阿里云在 2016 年 4 月專有云（Apsara Stack），支持企業客戶在自己的數據中心部署阿里云的云操作系統。
騰訊則在 2018 年初推出私有云解決方案：TCE（Tencent Cloud Enterprise）。這個產品針對大中企業，提供了網絡到數據庫再到服務的一整套解決方案。
而華為在私有云領域更具話語權。2013 年，華為先后了針對虛擬化和大數據的 FusionSphere 和 FusionInsight。根據 IDC 的報告，FusionSphere 虛擬化解決方案在中國OpenStack軟件市場和中國服務器虛擬化市場中國廠商雙雙排名第一。而在Gartner《分析數據管理解決方案(DMSA)魔力四象限研究報告》中，FusionInsight 進入了DMSA魔力象限特定領域者象限。
這一切也讓華為私有云產品 FusionCloud 有了更大的底氣。以政務云領域，在IDC 報告中，華為云政務云解決方案無論是現有能力、未來戰略和市場表現都位居中國政務云市場廠商領導者區間。
不過，正如公有云不是故事的全部一樣，私有云也只是云計算的一個組成部分，某種意義上說，阿里云進入私有云市場與華為成立 Cloud BU，其目的是一樣的，那就是搶占整個云計算領域。
如今，云計算的公有云市場有了一個新變量，那就是人工智能。
中盤戰事 3：當公有云碰上人工智能
人工智能并不是新概念，甚至都不是一個準確的概念，但以深度學習為代表的人工智能各項技術卻給整個科技行業帶來新的驚喜。其中，圖像、語音識別的發展尤為突出，下圖是歐洲投資公司MMC的一份數據，顯示出機器在圖像和語音領域已經部分超越人類。
不過，不管是圖像識別還是語音識別，都需要巨額的前期投入，包括硬件（如 GPU 采購）、人員（高級人工智能人才非常昂貴）。這恰恰也是最適合云服務的最佳產品，通過公有云的規模優勢，可以大幅降低人工智能的開發應用成本，從而推動相關技術的普及。
2016 年開始，阿里云開始加大在公有云上的人工智能元素。當年 10 月的云棲大會上，阿里云推出 ET 城市大腦，其關鍵就是基于對城市交通數據，特別是交通攝像頭監控視頻/圖像數據的分析，形成一套更優化的解決方案。
隨后，阿里云繼續將 ET 大腦延伸到工業、環境等領域。與之類似，2017 年的騰訊云峰會上，馬化騰親自站臺并了戰略產品「智能云，宣布開放騰訊在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理的三大核心能力，下圖是騰訊云所提供的人工智能產品。
在馬化騰看來，人工智能與云計算幾乎就是「絕配，換句話說，云計算的最好落地方式就是人工智能，「云是人工智能的強載體也成為騰訊云發展的一個方向之一。
華為云在人工智能領域也頗有建樹。由于華為自身的企業屬性，其在制造業領域的豐富經驗，促成了華為云 EI（企業智能）的出現。下圖是華為云 EI 的基本架構，從計算層、數據層、平臺層和應用層，構建了一整套基于公有云上的人工智能開放平臺。
事實上，公有云的人工智能產品正在同質化，這當然是由于人工智能各單項技術的局限所在，更重要的挑戰則是，如何讓這些單點技術，與行業場景結合起來，而這一點，如何爭取到行業的標桿企業就成為關鍵。
以阿里為例，基于 ET 大腦的城市解決方案先后落地杭州等地，并在 2017 年底和 2018 年初推廣到澳門、吉隆坡。而工業領域，協鑫光伏、中策橡膠也先后采用。
相對于阿里云在城市、工業等領域的梯隊式運作，騰訊云的人工智能落地呈現多點開花。比如和順豐合作，將 OCR 應用到快遞單的識別中，再比如騰訊將云端人臉識別技術與多地公安部門的安防攝像頭結合在一起。
華為云的人工智能產品 EI ，也在眾多大企業中發揮著智能引擎的作用。公開資料顯示，華為云 EI 的客戶群體包括金融、電信、平安城市等領域。值得關注的是，由于華為長期以來所推行「云-端-管的戰略，也使得其云端人工智能產品的落地實踐中具有協同效應。比如在和標致雪鐵龍的合作中，華為將自身應對全球云營收的實踐與深度學習的算法結合起來，形成了一個「端管云+業務支撐系統的車聯網支撐平臺，下圖為搭載華為車聯網技術的雪鐵龍 DS7 Crossback 車型。
經過這幾年的炒作，行業對于人工智能的判斷已基本趨于一致，也就是這一輪人工智能的爆發還處在早期階段：深度學習之外，強化學習、對抗生成網絡等新算法也在不同領域取得進展；GPU、CPU、FPGA 以及其他專屬芯片到底誰是標準還未敲定；量子計算機研究的可喜進展也讓人工智能的未來有了更多想象空間，下圖是量子計算機創業公司 D-Wave 的看法。
這也意味著，公有云的人工智能大戰才剛剛開始，在美國，Google 利用云上的人工智能，尤其是機器學習的產品，快速追趕微軟和亞馬遜，而亞馬遜也在緊鑼密鼓地「改造自身的云服務；而在中國，云上 AI 的格局也和云計算整個行業一樣處在中盤階段，未來還將有諸多值得關注的要素。
從中盤到收官還會發生什么？
和過往任何一項技術的發展脈絡一樣，云計算收官之時，也是云計算真正成為社會經濟發展基礎設施的時候。那個時候，所謂的云也不再有公有云、私有云之分，統一的 平臺統一的架構上，流動的是加密的數據，企業、開發者通過云服務的 API 獲取二次開發的資源，普通用戶則只需很少的費用就能享用到智能、安全的云服務。
但從前期戰略布局以及中盤產品的短兵廝殺來看，距離中國云計算的收官階段還有不小的距離，而且還有諸多不確定因素。
首先，數據合規與安全。在國內，私有云市場之所以如此強大，很一部分原因是企業對于核心數據上云有巨大憂慮，這在大企業當中尤為明顯。為此，阿里、騰訊等互聯網公司不斷通過外部數據安全認證來證明自身的安全能力，華為在外部安全認證之外還進一步強調云服務商的邊界：上不碰應用、下不碰數據、不做云服務的股權投資。
這也引申出第二個不確定要素，各家巨頭所言的云生態到底是開放共贏還是封閉花園。考慮到中國互聯網的特殊狀況，過往幾年時間里，阿里和騰訊利用投資、收購、合資等方式，其產品或服務幾乎涉及到普通中國人一天的衣食住行，下圖僅僅反映了 2017 年兩家公司的投資版圖。
這些投資或合資的布局，也讓兩家公司云服務的中立性受到質疑。被阿里入股的公司幾乎沒有可能使用騰訊云，而騰訊投資的公司也不會選擇阿里云。這種被人為割裂的云服務也塑造了全新的中國云服務業態。
從這個角度上看，以華為云為代表的中立性廠商，其重要性也越發明顯。這些中立廠商站在行業或企業使能者的角度，通過諸如 Openstack 等開放的架構構建一整套公有云、私有云體系，能夠最大限度提升企業上云后的生產效率。
第三，云計算本質上是一個服務行業，只不過披上了高科技的外衣。傳統的 IT 產品可以是「產品（軟件、硬件）+服務，而云產品則是從售前、售中、售后都是服務，所謂「X即服務便是如此。
這對過往依靠流量變現的互聯網公司是個巨大挑戰。Quora 上曾有一個問題提到，為什么 Facebook 沒有成立云計算業務。答案很簡單，因為 Facebook 無法組建一個線下工程師服務團隊。
Facebook 的挑戰也是中國互聯網公司，如阿里、騰訊所需要面對的問題，事實上，在阿里云的發展過程中，阿里巴巴 2009 年收購的萬網功不可沒。萬網不僅給阿里云帶來海量的中小企業用戶，還給這家以互聯網起家的公司帶來了豐富的線下服務經驗。
而在 IT 產品耕耘多年的華為，在線下服務市場更具優勢。公開資料顯示，華為在 170個國家和地區擁有線下支撐團隊，這樣一個規模和體量的全球服務網絡，未來將如何融入公有云服務中，也將成為華為云快速發展的關鍵要素。
最后則是技術儲備。云計算是一個綜合技術平臺，涉及到從硬件、軟件到算法以及客服等多方面。當 Google 的 DeepMind 用人工智能算法優化機房用電時，阿里也展示過全浸沒在水里的服務器，而華為依托自身在服務器領域的強大研發積累，充分認識到現有以 X86為中心的架構無法應對 AI 等新業務，需要走向以異構架構為核心的時代。也因此，通過 Atlas 通過異構資源池、智能編排等關鍵技術，可以將 X86、GPU、FPGA、存儲等資源池化，拉遠后進行統一編排調度，從而按需提供硬件資源，提升50% 以上的資源利用率，大幅減少硬件機型。
這些黑科技、新技術的儲備和研發，將大幅提升云服務商的運營效率，同時進一步降低成本，其最終的落腳點，是將云計算的門檻降到最低，讓云計算的各項服務普惠化。
寫在最后
如果從亞馬遜 EC2 算起，云計算到現在也不過 12 年光景。如今，當年為了解決亞馬遜閑置資源的這項「亞馬遜網絡服務（ AWS），已經成為一年近 200 億美元收入的產業。
量子計算研究報告范文第5篇
關鍵詞： 大數據； 價值； 依據； 思維方式； 變革
中圖分類號：N941 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2016）10-01-04
The basis of big data's value and the change of thinking mode
Wu Xinwei
（College of computer science and technology， Jin University， Changchun， Jilin 130012， China）
Abstract： Following the development of information technology of the Internet， cloud computing， sensors etc. and the increasing of the computer storage capacity， people's production and life， and many other activities in a certain period of time is recorded and preserved， from this， creating vast amounts of data. Because the common computer software cannot capture， process these vast amounts of data， the concept of big data was born. The cause of the big data called big lies in its huge potential value. The huge potential value is proved in many practice fields， and has its profound theoretical foil. big data based on Internet technologies is convenient to people's production， life and study， and also brings the change of thinking mode.
Key words： big data； value； basis； thinking mode； change
0 引言
信息技術的發展，對人類的生產、科研、生活產生了巨大的影響，不僅為人們提供了巨大的便利和節省了大量的時間，也為人類探索未知的領域提供了可以量化分析與研究的總體樣本，即大數據。那么如何理解大數據，如何體驗大數據帶給人們的便利以及大數據對人類思維方式的巨大改變值得關注。
1 大數據
大數據看似抽象的概念，實則與我們的實踐活動有著內在的關聯性，且大數據之大不只是形式上量的積累，實質上是其潛在的價值巨大，把大數據還原到現實世界中來，我們就會對其有著感性直觀的近距離理解。
1.1 來源
廣義的數據源于人們對自身各種實踐活動及各類自然現象的記錄，自文字誕生之日起，人類就進行了各種記載活動。如對生產技術的記錄，如我國先秦時期的《考工記》、三國魏初時的《長物志》、宋朝以前的《農桑輯要》等。廣義的數據不同于今天的大數據，其顯著特征表現在周期長和規律性，周期長是指對人類的某種活動完整過程的記錄，并且是在已經知曉這種活動規律的情況下才作記錄。而今天的大數據的特征在于其時效性和無序化（不知其規律性），建立在計算機基礎上的互聯網、物聯網、云計算及傳感器技術使人類記錄各種瞬時活動和無序活動成為了可能。
1.2 數據之大的根據
早在2001年，就出現了關于大數據的定義，META集團（現為Gartner）的分析師道格?萊尼（Doug Laney）在研究報告中，將數據增長帶來的挑戰和機遇定義為三維式，即數量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）的增加后來變為“4V”，除了上述三個特征外，增加了Value（價值巨大但密度很低）[1]。2010年Apache Hadoop組織將大數據定義為“普通計算機軟件無法在可接受的時間范圍內捕捉、管理、處理的規模龐大的數據集”[2]。目前，大數據的一般范圍是從幾個TB到數個PB（數千TB）[3]數據集的大小并不是大數據的惟一標準，數據之大除了量和規模大外，其重要的標志性特征是其潛在價值之大，Facebook的副總工程師杰伊?帕瑞克所言：“如果不利用所采集的數據，那么你所擁有的只是一堆數據，而不是大數據”。對地理現象的記錄如《徐霞客游記》，這部著作是我國最早詳細記錄所經之處的地理環境的游記，亦是世界上最早記述卡斯特地貌，并能詳細對其成因進行考證的書籍。人類的思想創作亦是一種實踐活動，記錄當時學者對所屬時代的認知及反思，如我國經典文獻中的《道德經》、《論語》等[2]。
2 大數據潛在價值之大的依據
大數據之所以有巨大的潛在價值，在于不同領域研究者如何利用大數據去預測當下憑著直觀無法知曉和做出判斷的關于事物或事態潛在的運行趨勢，信息時代為我們提供了進行量化分析的技術手段，且研究的樣本不是部分，而是總體。大數據不同于一般的研究成果，在其被人們作為研究對象使用之前，其潛在價值看似“無”，所以，大數據的價值在于使用者的目的及其探究的方式。
2.1 大數據的創新潛質
維克托?邁爾-舍恩伯格、肯尼思?庫克耶著的《大數據時代――生活、工作與思維的大變革》中指出了大數據創新的六大特征：數據的再利用、重組數據、可擴展數據、數據的折舊值、數據廢氣、開放數據[4]。結合文本及自身的理解，對其做出簡要的分析。
數據的再利用：消費者在網絡上通過搜索關鍵詞來尋找信息。“消費者和搜索引擎之間的瞬時交互形成了一個網站和廣告的列表，實現了那一刻特定功能”[4]，似乎在滿足消費者之后，這些信息就變得一文不值，但是這些查詢可以匯集起來，被商家再利用。
重組數據：一組數據與另一組迥然有別的數據組合起來，探討一種現象和另一種現象之間是否存在著必然的關聯性，如丹麥癌癥協會把1990年到2007年擁有手機的用戶信息與這期間所有癌癥患者的信息進行比對，以期解決：手機使用者是否比非手機使用者顯示出較高的癌癥發病率；使用手機時間長比使用時間短是否更容易患上癌癥；比對結果顯示二者之間沒有必然的聯系。
可擴展數據：在決定進行數據收集之前，最好想到數據的多種可利用價值。比如，零售商在店內安裝監控攝像頭，起初只是起到安全保衛作用，可攝像頭還能跟蹤客戶流和客戶停留的位置，零售商可據此設計店面的最佳布局并判斷營銷活動的有效性。
數據的折舊值：數據的擁有者、數據的收集者、數據的使用者三者之間，因為各自的角色不同，所以承擔的任務亦不同，由于現在儲存數據的成本降低，所以數據可以較長時間保存下來，在數據一次次地被使用后，數據的價值出現折舊，但當潛在的需求出現后，數據的潛在價值就會被挖掘出來，這需要作為第三方的使用者與數據擁有者，甚至數據采集者共享數據的潛在價值。
數據廢氣：數據廢氣是“用戶在線交互的副產品，包括瀏覽了哪些頁面、停留了多久、鼠標光標停留的位置、輸入了什么信息等[4]。”指“許多電腦化服務背后的機制，如語音識別、垃圾郵件過濾、翻譯等。”[4]許多公司收集“數據廢氣”并循環利用“廢氣”，達到改善現有的服務或開發新的服務的目的。
開放數據：政府是大規模信息的原始采集者和擁有者，但政府對數據的利用率較低，具有不同需要的使用者使用數據，數據的潛在價值才能釋放出來，因此，“開放政府數據”的呼聲響徹全球。
2.2 大數據的效用
數據大體上可分為通過傳感器獲得的數據和人機物交互生成的瞬時數據，所以，擁有了大數據意味著已經掌握了事物當前的運行狀態和作為消費者當下的需求指向，據此，大數據的效用基本上可概括為預測與避免、預測與決策。
預測與避免：大型化工廠和提煉廠都安裝了無線傳感器，通過傳感器傳送來的數據變化，可提前知曉設備的哪個零件出了問題，還有對煉油廠管道承壓的測試，既可以知道不同種類的原油的腐蝕性程度的差異，也可以提前知道管道承壓是否接近極限，可以提前進行設備的更換和維修，以減少事故的發生和消除安全隱患，為工廠節省了大量時間和開支。傳感器還被安裝在橋梁和建筑物上，通過傳感器來監測磨損程度，提前進行維修，減少橋梁和建筑物的坍塌給人們的生命財產帶來的危害。作為下水道的修建口沙井蓋因其內部失火而引起的爆炸，會將沙井蓋沖出幾層樓的高度，其破壞性可想而知，2007年聯合愛迪生電力公司求助統計學家研究出現過問題的歷史數據，探討問題沙井蓋與基礎設施之間的內在聯系，進而預測可能會出現問題的沙井蓋，及時進行維修，這樣避免了災難性事情的發生。
預測與決策：人、機、物在網絡空間中彼此交互與融合所產生的并在互聯網上可獲得的大數據可被不同需要的人作為研究對象，從中梳理出數據呈現的基本走勢，或者從數據中預測消費者的未來需求方向。2003年奧倫? 埃齊奧尼因偶然遭遇早買的機票反而比晚買的機票的價格高的困惑時，決心利用已有數據預測機票價格，奧倫? 埃齊奧尼在獲取41天之內的12000個機票價格樣本基礎上，建立了機票預測系統，到2012年止，Farecast系統用了近10萬億條價格記錄來幫助預測美國國內航班的票價。Farecast票價預測的準確率高達75%[4]。通過分析互聯網上的搜索記錄，可以預測當下人們的需要和身體狀態，在甲型H1N1流感爆發前的幾周前，谷歌公司把5000萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在2003年至2008年間季節性流感傳播時期的數據進行了比較，據此判定搜索感冒治療記錄的人是否患上了流感，當然，不排除有該種搜索記錄的人可能不一定患上感冒，可以通過勘查特定檢索詞條的使用頻率與流感在時間上和空間上的傳播之間的聯系，來確定是否患上了流感，谷歌將其得出的預測與官方的疾控中心實際記錄的流感病例比對后，相關性高達97%[4]。網購已成為當下最流行的銷售方式，商家可通過分析網上訂單記錄，預測消費者下一步的消費需求，提前做好商品宣傳和促銷活動。
3 大數據與思維方式的變革
2008年，《連線》雜志主編克里斯?安德森（Chris Anderson）指出：“數據爆炸使得科學的研究方法落伍了[4]。”如何理解主編的上述判斷，互聯網確實改變了人們的生活與工作方式，也改變了人們探究和認知世界的模式。
3.1 大數據改變了傳統的探究模式
傳統的研究不論是自然科學的還是社會科學的，其研究對象是事先確定的，且完成的是一次性的或靜止狀態的研究，但大數據改變了這種研究的局限性，被采集的數據的對象不是固定的，且數據的生成過程是個動態的流動過程，可以從某個時段內預測被研究對象的未來發展狀態或需求。互聯網還縮短了研究者和研究對象之間的時空距離，在萬里之外的瞬時想法和行為，可以在幾秒鐘內被世界各地的人知曉，這就是互聯網的神奇。人們在互聯網上的任何搜索活動都會被“第三只眼”看著，其行為會成為大數據的組成部分，成為研究標本的一個因子。
3.2 大數據改變了原有的認知觀念
在計算機的貯存能力有限和網絡并不普及的條件下，我們對于研究對象采用實地調查和問卷方式，那么我們采集的樣本就是部分，在這種情況下，我們思維往往傾向于有序化和規律性，這是采集手段受限的條件下的心理反應。而所謂的有序化和規律性是結構性數據的內在特征，是研究者對同質化事物的理論預設，即研究者在采集數據之前，對要研究的對象可能會呈現的發展樣態有初步的設定，那么，樣本中的任一要素基本上符合最初的理論預設。樣本是部分也因采集對象受到時間與空間的限制，而使研究結論帶有片面性，在采集數據手段受限的情況下，人們喜歡有序和規律，而逃避差異和模糊，但差異性和無序性是事物的真實存在狀態，在大數據狀態下，“只有5%的數據是有框架的且能適用于傳統數據庫的，如果不接受混亂，剩下95%的非框架數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶[4]。”
擁抱差異和無序才是我們解決問題的根本，現代信息技術提供了研究樣本的整體性，為我們探討差異和無序提供了技術保障。例如，為了防止和打擊信用卡詐騙，就不能放過哪怕一次異常交易記錄，Xoom公司是一個專門從事跨境匯款業務的公司，它運用大數據技術分析每一筆交易的所有有關數據，2011年的一段時間里，它發現用“發現卡”從新澤西州匯款的交易量比往常明顯增多，于是緊急啟動報警程序，從而防止了一個詐騙集團的金融犯罪[5]。
辨證地看待精確和模糊的關系，才是探究世界的理性方式，確定性、精準性是信息缺乏時代和模擬時代的思維方式，但真正的異質性的東西卻存在于非結構的無序化的數據中，現代信息技術給人們捕捉無序化的數據提供了技術上的支持；20世紀量子力學的發展打破了建立在經典力學基礎上的決定論的神話，量子力學的“測不準定律”是人們探究微觀世界的真實寫照，統計性，非精準性，不確定性逐步成為人們理解世界的新觀念；波普對于正確與錯誤的判斷不是建立在證實的基礎上，波普認為不能證偽的命題就是有意義的命題，隨著實踐的深入和探究工具的改進，是有可能被證實的科學命題。我們知道，愛因斯坦提出相對論，在當時的條件下無法被證實，也無法被證偽，其廣義相對論（光線在引力場中具有彎曲效應）于1919年5月29日發生日全蝕時，愛丁頓赴西非幾內亞灣的普林西比島進行觀測（另一只觀測隊赴南美觀測），觀測結果證實了廣義相對論。今天諸多領域高科技的實踐也證實了愛因斯坦的狹義相對論（尺縮鐘慢）。
3.3 重新審視因果關系和相關關系
休謨基于經驗論的基礎上，把觀念之間的關系分為三種：相似關系、接近關系和因果關系。一般認為因果性是“習慣的聯想”，康德認為，把科學的地基建立在經驗論的基礎上是不牢固的，康德認為因果性是理性思維的先天法則或思維形式。如何理解“先天”的含義，從黑格爾如下的判斷中，可以理解思維法則的先天性：人們不學邏輯學就能思維，就象人們不學生物學就能消化一樣，所以，因果性是人們先天的思維法則。習慣于因果關系的心理定勢是建立在數理邏輯推理的基礎上的。中國工程院院士李國杰對此評價道：“我們都是從做平面幾何證明題開始進入科學大花園的，腦子里固有的邏輯思維模式少不了因果分析，判斷是否是真理也習慣看充分必要條件，對于大數據的關聯分析蘊含的科學意義往往理解不深。”[1]維克托?邁爾―舍恩伯格認為大數據時代下，證明相關關系的成本低且省時，而因果關系卻很難被證明，他用颶風來臨時，商場老板將手電筒和蛋撻放在一起，可以起到促銷效果這一例子說明相關性。
相關關系是大數據時代人們生存節奏便捷化的一種心理反應，但是，從大數據的來源上和用途上，不僅僅要關注相關關系，因果關系也是我們探究世界，進行科學研究的基本思維形式，大數據從來源上說，基本上分為兩大類：一是人、機、物相互作用情況下生成的數據，基本上是消費者的消費需求和心理傾向，這可以被商家利用或公共管理部門利用，對這部分數據的分析，采用相關關系即可；二是作為傳感器生成的數據，是人們進行研究的重要依據，如在生產領域或基礎設施上，人們無法直觀到對象已經發生的量變，但傳感器可以采集到，在達到質變之前，人們就可以采取維修或替換的方式，避免事故的發生。
這里，僅用相關關系是不足以完成對數據價值的挖掘的。《大數據時代》一書的譯者周濤教授指出，“放棄對因果性的追求，就是放棄了人類凌駕于計算機之上的智力優勢，是人類自身的放縱和墮落。”[6]這樣的理解是非常深刻的，重視大數據時代相關關系的分析（省時便捷），但也不能放棄對因果關系的探究，相關關系也證實了在探究事物邏輯鏈的過程中，不是一種線性的思維，有諸多因素直接或間接地影響事物的發展。例如，如果給手電筒和蛋撻的相關性尋找因果，那么在颶風來臨時，可能導致會斷電，無法照明和做蛋撻，那么大量購買這兩種東西就可以理解了。
4 結束語
大數據的創新潛質和已經開發出的應用空間有力地證實了大數據的價值之大，隨著信息技術的進一步開發和應用，大數據的潛在價值會進一步地被挖掘出來，那時候，人類的思維方式又會發生新的變革。未來需要大數據研究者進一步加強對網絡存儲模式的開發利用，并實現對大數據的高效操作和編譯的目標。本文僅作為研究“蛻變測試在編譯器中的應用”的理論鋪墊。
參考文獻（References）：
[1] 李國杰.大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略
領域[J].中國科學院院刊，2012.6：648-651
[2] 轉引自張引.大數據應用的現狀與展望[J].計算機研究與發
展，2013.50：217-218
[3] Manyika J， Chui M， Brown B， et al. Big data： The next
frontier for innovation， competition， and productivity[J]. Mckinsey Global Institute，2011：1-137
[4] 維克托?邁爾-舍恩伯格 肯尼思?庫克耶著的.大數據時代
――生活、工作與思維的大變革[M].浙江人民出版社，2013.
[5] 張弛.大數據思維范疇探究[J].華中科技大學學報社會科學
版，2015.2：123-124
