内卷，一个被过度解读的网络流行语。 “行业现在太内卷了”，创投界不乏听到这样感慨的声音，让人不禁感慨“内卷”这个词太内卷了。白话解释，无非是在系统资源不增加的条件下，竞争加剧了；而另一种可能，则是原系统内的生产力或者生产关系落后了。 FA行业内卷现象在加速加剧，不少中小FA为了签单开始打价格战，大品牌FA被倒逼防御收缩，甚至劣币开始驱逐良币了。这种现状，就像一个池塘，原本大家还算体面地共存、有序地竞争，因为环境变化，有一天来了一个外来物种，它尽力伪装着自己并全然遵循另类的基因法则恣意蔓延枝蔓，本来都是为了生存，但池塘可能被“湮灭”。为了对抗这种零和博弈的结果，可能有两种办法，一种是让系统居民都能立刻识别外来物种阻断感染，另一种是用自我进化完成对外来物种的降维打击。群众对FA的普遍印象一般是撮合交易、拉郎配、交换高级人脉的信息贩卖者，甚至FA的服务对象--不少创业者和投资人也这么看待这个群体。高大上的投行到了这里，怎么“不香”了？FA是怎么进化和变异的？为了对抗内卷，FA行业将走向何方？粗盘点一下，不难得出一条大致明晰的线索。 2005年前后，由一群从华尔街回来的中国投资银行家们创立的的中国初代FA开始在一级市场崭露头角，好似与中国最老牌的美元VC们击了个掌同时登场，他们用前瞻的眼光、先进的方法和创新的魄力投身中国第一波创投生态圈，共同缔造了无数经典投资案例。BAT背后有他们的功劳，一大筐跳动的股票代码闪烁他们的价值。那是个草原水土丰茂的时代，也是投行精英小圈子的黄金时代。 10年后，移动互联网、ToC模式和人民币本土VC/PE的崛起共同催生了二代FA， TMD、“蔚小理”都是他们的朋友甚至战友。二代FA大都师出初代开拓者，他们对模式有很好的传承，但是更加勤奋、接地气，迅速把FA这个新兴行业做大、做出名了。当关注度和市场规模效应开始发威，FA迅速“平民化”。据创投行业数据库统计，2021年全国在营业FA机构超过500家，FA专职从业人员数千人。这些专业、资质、背景多样的从业者们，像蜜蜂一样整日不知疲倦地辛勤工作，传递信息、传播花粉，他们是信息的搬运工，创投界的快递小哥。这是群雄并起、先进生产力本土化的高速扩张期，更是人才红利大爆发的白银时代。 FA是一个高能耗、低IRR、劳动密集型产业，图钉型组织，头部顾问服务头部企业和头部机构，严重依赖人力和人性，因此也特别有艺术性。FA还有一个正式的优雅名称叫“精品投行”，精品化与规模化之间，实际可能一直存在着某个边际效应点。 2019年，已经从VC转型FA的任东林一次与某头部VC创始人交流工作，谈FA的价值，任东林被该投资人的一句话打到--FA是门古老的生意且会永远存在，FA的商业模式也不大可能有本质的改变。一个简单的想法诞生了--这是门好生意，但我们应该做点不一样的事情。2020年，疫情改变了一切，任东林索性把工作的重心放在行业研究上，体验了许多新的科技产品、新模式、新工具，这个过程被他比作是进行化学实验。任东林想得出一条结论：FA的价值本质是什么？ FA的本职工作应该是完成融资方和投资方之间的价值传递，其身份应该是价值两端的翻译官兼信息官。以信息不对称挣钱的时代早已结束，如何更好地消除认知不对称才是FA创造价值之地。尤其在科技投资盛行的当下，在向ToB思维和数智化转型的创变期，甚至在中长期--比如一个10年的周期里，创业者和投资人都要打造高效学习型组织，运用数智化工具，而FA应该有能力帮助他们更好地学习，使他们的投融资工作降本增效。 近期也有行业KOL分享观点，认为“在一级市场，不论是FA,还是投资人，或是LP，本质上来讲所有人最多只能做价值的发现者和放大者，但做不了创造者。”对此，任东林有不同的观点。任东林认为，锚定同一问题探讨，关于价值，如果仅着眼于资本及资本化工具，似是无法做创造者，因为生产工具被事先做了限定，但在这个创业、投资和服务的三级生态系统中，在价值对象从0到X的生长周期里，生产工具是多样的，其相互作用力即生产关系也应是多模态的。FA在中国之激荡15年，其商业模式始终围绕“交易式”，其角色始终紧抱“撮合者”，其中最长青、最成功者还是回归了投行的本质--“牌照类”业务，亦或穿行至“撮而优则投”。“从服务商的角度出发，FA可以拓宽自己的边际价值，进而创造新的生产力价值”，任东林认为，服务型FA将成为主流。 赋能，是二代FA对自身进化的积极探索；赋能之于机构的投后管理，本应异曲同工、相得益彰。但赋能之路，亦是高手对抗内卷之路，断无捷径可言。FA+CFO，FA+研究，FA+咨询，FA+培训，在商业入口这里，FA可谓是孜孜以求地解锁、外挂各种技能，同时跨界者们也纷至登台打擂。究其原因，还是“融资”这件事是企业的刚需，特别刚；而“投资”这件事也是资本的刚需，特别需。但，凡是跨界必会遭遇纸上谈兵、水土不服的“负反馈”阶段，迭代能力和熵减程度就成为市场对模式的检验标准，客户买不买单是最真实的反馈，不要骗自己。 为了给客户带来切实的价值，至美资本运用创新的模式和数智化技术手段，重塑了FA的服务流程，用可量化的指标、可学习的模型、可视化的数据帮助企业更清晰、更准确地认知自己，帮助投资人更敏捷地去伪存真，通过开源和利他使得私募股权投融资两端的工作效率大为提升、认知成本有效降低。“我们的目标是把非结构化的数据纳入模型里，让数据能更聪明地还原真实，让人去做艺术性更强的工作，这在2年前都是不可想象的，但在未来3-5年内，数据智能将彻底改造金融服务业”，任东林满怀憧憬地说，“我们的理想是推动创投行业本身的进步”。 凡是存在，皆可创造。FA之在创投，是在舞池边弹奏钢琴的艺术家，FA之在中国，还有更重要的使命和价值去挖掘。FA不但应该坚持为企业和资本做更深的投融资专业服务，更可以在服务边界上持续开拓。把专业技能提炼为简单、高效的产品和服务，是任东林创立至美资本的初衷，也是他追求至真、至美的创业理念。

在居然装饰与每平每屋·设计家“数字+”产品发布暨“寻找国民好设计”设计挑战赛(华北区)启动新闻发布会上,阿里巴巴每平每屋平台业务负责人、每平每屋设计家CEO石梵正式发布了每平每屋与淘系技术合作自研的AI视频建模技术及其应用产品Object Drawer。Object Drawer是业界首个基于神经渲染的3D建模产品,推理速度相较于nerf算法提升了1万倍。 基于此项技术,消费者不需要依赖特定设备,只需要手机环绕目标商品进行视频拍摄,就可以完成自动重建,所生成的三维建模效果达到高精模型还原度,还能够把目标商品放到自己家的真实户型中进行展示。 而这个家居黑科技从何而来?背后工具支撑有多强大?让我们一探究竟。 VR/AR赛道崛起 家居家装3D建模需求暴涨 元宇宙源于1992年尼尔·斯蒂芬森的《雪崩》,这本书描述了一个平行于现实世界的虚拟世界,Metaverse,随着VR/AR应用的发展,在现实世界家装家居领域,正在大量地运用VR、3D、虚拟现实等技术,云化的3D拍摄素材库、场景库已经成为商家的数字化基建的重要环节,经营者希望解脱了拍摄策划、3D创作的困扰,云素材能够信手拈来,随时开拍。另一方面,市场上家居家装商品3D建模需求持续增加,家居家装商品建模需求可能达到现在的100倍以上。 目前市面上的商品3D建模主要依赖于手工建模,建模时长需要几小时甚至几天时间,费用动辄数百到数千元,不仅对建模环境、拍摄设备提出了诸多要求,为了提升目标商品的形状、纹理、材质的展示细节,还需要大量人工作业进行高精度还原和细节修复。 关键核心技术突破 推理速度提升10000倍 近几年,神经渲染技术正在飞速发展。Google初代的NeRF及其衍生技术利用神经隐式表达来存储场景的物理几何以及材质纹理信息,端到端的优化渲染效果,但在实际应用中仍存在许多问题,主要包括:第一,推理速度、训练速度慢,1帧高清图推理时间超过50秒,一个物体的建模时间长达2天以上。第二,细致纹理无法还原。第三,部分视角渲染效果不理想。第四,无法直接导入图形学工具,不支持显式使用,例如CAD场景搭配设计;此外,由于只能还原拍摄场景的光照也使得NeRF模型无法支持环境光照变化的场景应用。 而每平每屋与淘系技术共研AI视频建模技术及其承载产品Object Drawer通过优化网络结构,探索几何先验,预存部分信息,在保证渲染质量的前提下,其推理速度可以达到每秒200帧,在手机上可达到每秒30帧,从而实现了实时高清可交互的三维模型,且相比NeRF算法推理速度提升了10000倍。模型的训练时间从2天压缩到仅需要4小时,模型大小仅需要20M,同时,对于任意视角查看,商品3D模型都达到实拍照片的展示效果,实现了3D建模一直追求的自动高精度还原。Object Drawer不需要依赖特定设备,只需要手机环绕目标商品进行视频拍摄,就可以完成AI人工智能的自动重建,所生成的3D建模效果达到高精模型还原度。目前,这项技术已经面向手淘、天猫部分家居家装商家开放。 攻克复杂光照迁移、纹理细节还原等难题 为了反应物理渲染作用于3D粗模型的光照效果,如反射,阴影等,Object Drawer将物理渲染反应在物体上的逼真光照效果迁移到神经渲染生成的物体视角图上,通过融合得到具有光照效果的神经渲染结果,进一步用得到的带有光照效果的高清合成图替代物理渲染结果中的粗模投影以实现逼真的场景渲染效果。在实验数据的结果表明,Object Drawer能够适应各种复杂光源条件以及细节的阴影效果的迁移,视觉效果远超其他替代方案。 在还原纹理细节方面,对于家居家装商品的模型来说,纹理细节还原度非常重要,通常需要达到照片级的还原才能支持实际渲染相关产品。Object Drawer优化了模型表达,在大幅度加速模型训练时间的同时,第一次做到了高清精细纹理还原,如布料线条等细节都能清晰可见。 每平每屋与淘系技术携手推出基于AI视频建模技术的应用产品Object Drawer对神经辐射场技术进行了全面的改进和升级,实现了家居家装商品自动化高精度建模流程,未来,每平每屋作为阿里巴巴旗下家居家装赛道的创新业务,会持续加大科研技术投入,从「商品模型-户型-设计」及其他各个步骤,帮助商家、设计师、消费者降低3D场景创作的门槛,将科技注入家装家居和居住全链路的每一个环,以科技优化每个人对居住空间的体验、体感与审美,构建数智化的全新居住模式。

12月6日—7日，万众瞩目的未来医美共生联盟赋能计划·玻尿酸自由行——暨爆品体系之“御龄双子针”第一期私董会于北京成功举办。 中国广告协会会长张国华，中国整形美容协会会长张斌，微博营销高级副总裁葛景栋，云南吴氏嘉美集团副董事长吴承道，云南鸿翔一心堂药业集团董事长阮鸿献，北京大学第一医院皮肤科主任医师吴艳，北京梅颜医疗美容创始人刘红梅，中国医学科学院整形外科医院注射中心主任陈光宇，北京医院整形外科主任赵红艺,  好美MCN创始人郝格，MOLY茉莉真香创始人晓东，华熙生物首席医学官金银珠，华熙生物面部年轻化事业部总经理李衡，华熙生物药械线医美板块运营项目中心爆品项目总监张晨等百余位行业权威人士悉数出席，在美沃斯、新浪、搜狐、网易等百家权威媒体的共同见证下，聚焦后疫情时代下的医美行业现状及产业痛点，探讨数字化浪潮下如何构建以用户为中心，创造全新价值，链接医美产业链上、中、下游，联动人、物、系统的虚实融合场景！ 行业巨擘齐论道，锁定医美新趋势赋能产业新生态 医美抗衰市场方兴未艾，进入放量增长阶段，想象空间巨大。针对被疫情影响的医美现状和当代医美实存的行业痛点，数位行业巨擘进行了多角度深度解析。正视后疫情医美危机，在数字变革机遇下，探索出一条医美可持续发展的良性生态之路，从品牌本位转向用户本位，重视用户体验与价值，是破局后疫情时代医美瓶颈的一大举措。 华熙生物·润致首倡以“未来医美共生联盟”为平台，搭载玻尿酸自由行计划，以润致“御龄双子针”等战略爆品为抓手，通过资源整合及生态升级带动内外增长，建立闭环式医美生态圈，打造行业持续高增长的共生商业模式。 行业权威聚焦未来医美新材料新技术热点，共识智慧微交联技术临床应用 医美行业发展的原生动力，离不开高新材料与核心科技的迭代创新。大会特邀中国医学科学院整形外科医院注射中心主任陈光宇，北京大学第一医院皮肤科主任医师吴艳，北京梅颜医疗美容创始人刘红梅，北京医院整形外科主任赵红艺，中国整形美容协会标准化工作委员会秘书长靖宣，华熙生物首席医学官金银珠等为2021医美标准建设与合规发展研讨会——暨《透明质酸填充剂之微交联透明质酸治疗操作规范》相关团体标准的启动及筹备起草。针对当前医美行业高速发展下乱象丛生的现状，共探微交联透明质酸治疗操作的规范标准，以及面向全行业推广应用的落地规划，以谋中国医美尤其是微交联针剂及水光运用的合规化发展新篇章。 据悉，该项团体标准还将会对指导医生及操作师的资质提出规定和要求，以进一步提高医美行业医护人员的专业水平，推动中国医美行业规范化高质量发展。 医美变革数字引擎，立体赋能打造最大增量场 “未来医美共生联盟”赋能计划总策划、华熙生物医美爆品体系总负责人、华熙生物面部年轻化事业部总经理李衡解析了数字化变局下的全新价值创造者——御龄双子针如何让“最大变量”成为“最大增量”。他提到，数字化已经成了当今社会生活和商业形态中的必选项，我们首先需要的第一个改变是改变认知，不能也无法再用传统的逻辑去看数字化所带来的医美业态变化、企业变化、经营变化和组织变化。其次需要的第二个改变是由竞争逻辑转向为共生逻辑。数字化时代最重要的是创造顾客价值，当我们在创造顾客价值的时候，考虑的就不是跟谁竞争了，而是应该是跟谁合作，跟谁链接。也不再是我们拥有什么资源，你如果能链接，你就会有非常多的资源和可能性，获得想象不到的更大生长空间。在不确定的当下，唯有当我们有更大的生态系统和更大的价值网络的时候，我们才有能力去不断地应对这个不确定性。 以“御龄双子针”聚焦祛静态纹治疗的“肉毒伴侣”定位作为案例，展示了在当前数字化变局下，自今年5月份上市以来，在不确定的医美市场如何通过品牌势能、产品实力、渠道服务、组织支撑四项立体赋能机构方、经销方、医生方、运营方、顾客方等，并令其成为2021年医美市场的现象级增量引擎。 同时以与云南一心堂药业的合作作为案例，讲述了数字化变局下的最大特点，是各行业之间的壁垒和边界一夜之间被超越了。根本原因是数字技术的成熟，把算法、数据、硬件连起来，实现了一系列的联动效应。而这种联动效应使得品牌方、医美机构、经销、专家、医生、运营乃至行业的生态空间都变了。原来完全不相关的行业，也能产生共振，而联动效应又带给了医美行业非常多的惊喜和价值期待。 以掌握微交联核心技术为依托的华熙生物·润致“御龄双子针”爆品体系，也将继续为医美全产业链接上中下游的生态发展不断奠定坚实基础，做出其尽可能的探索贡献和价值赋能。 以未来医美共生联盟闭环式平台，深度链接医美上中下游，携手打破“孤岛”效应 为“未来医美共生联盟”计划做立体赋能，助力行业、机构、消费者实现玻尿酸自由。华熙生物润致与10席行业优秀经销商、100席头部医美机构、1000席先锋医美机构、330席权威医美专家建立深度合作关系，并以签约授牌的方式，达成共践“振国货·立产业·惠天下”的美好愿景。以未来医美共生联盟为平台，构建以人为中心，链接医美产业链上、中、下游的共生型组织，共创·共建·共生·共赢，协同推进行业的健康有序发展。 北京博瑞美素生物科技有限公司，重庆汉鑫医药有限公司，国药控股长沙有限公司，杭州宽平医疗器械有限公司，山东谨研医疗器械有限公司，陕西医药控股集团派昂医疗器械有限公司，四川省无微不至医疗器械有限公司，苏展易康科技发展有限公司，武汉欧博雅美业科技有限公司等（排名不分顺序）。 北京丽都医疗美容医院有限公司，北京水研社医疗美容诊所（有限合伙），广东韩妃医疗美容医院有限公司，杭州君妍医疗美容门诊部有限公司，杭州醉美桃花源医疗美容诊所有限公司，湖南优艺谋医疗管理咨询有限公司，兰州韩美医疗美容门诊部，南京医科大学友谊整形外科医院有限责任公司，宁波愉悦医疗美容诊所有限公司，秦皇岛纪辉美容医院有限公司，深圳轻苇医疗美容诊所，台心医院国际医疗美容中心，壹加壹医美股份，银川田永成医学美容有限责任公司等（排名不分顺序）等。 分别与四川汉密尔顿美容医院有限公司，四川米兰柏羽医学美容医院有限公司，北京画美医疗美容医院，东莞缔美医疗美容医院，广西水玲珑生物科技有限公司，杭州瑞丽医疗美容医院有限公司，杭州同荣丽格医疗科技有限公司，合肥薇浦皮肤科诊所有限公司，金华芘丽芙美容医院股份有限公司，深圳添润医疗管理有限公司，长沙市水灵珑医学美容中心，福建中鹭医药有限公司，昆明吴氏嘉美美容医院有限公司，四川娇点医学美容医院有限公司，河南整形美容医院有限公司等签署合作意向书。 同时，成都美莱医疗美容医院，武汉禾丽医疗美容医院，四川科伦医药贸易集团有限公司，南京艺星医疗美容医院有限公司，广州美咖医疗科技有限公司，长沙解西医疗美容有限公司，石家庄雅芳亚美容医院，北京叶美人医疗美容医院，北京家恩德仁医院，北京美中宜和妇儿医院，鞍山齐敏整形医院等行业先锋共同助力国货振兴，赋能行业发展，见证中国医美爆发传奇！

随着物联网、AI及人机交互技术的兴起，我们正迈向更加数字化的社会，与我们工作、生活等息息相关的一切也正在潜移默化地形成两个世界：虚拟世界 x 现实世界，共同构建元宇宙。 想象孕育未来世界。企业元宇宙以数字孪生技术为核心，将现实世界在虚拟世界中进行1:1镜像，并把虚拟世界的变化实时映射在真实世界中。数字孪生作为构建企业元宇宙的支撑技术，是形成全场景、全要素、全生命周期数字化管理的关键！ 孪数科技专注为企业元宇宙提供空间数字孪生创建及交互技术。其自主研发的三维实时渲染引擎打破了国外的技术垄断，替代传统三维场景创建方式。基于全栈自主可控的技术优势，孪数科技已成功赋能城市、工厂、港口等多个行业。 此次，孪数科技将在12.12Twinverse产品发布会上发布Twinverse及其首款工业级SaaS产品，届时，发布会上将与多位专家一同探讨数字孪生与企业元宇宙。

定位宠物全品类生活方式的权威宠物品牌「pidan」宣布完成B++轮超5000万人民币融资，半年内累计融资过亿元。本轮融资由金鼎独家投资，资金主要用于建设宠物全品类定位的供应链支持与加强，以及产品研发投入等方面。

乘联会表示，三季度汽车芯片供给的至暗时刻已经走过，原预计芯片供给改善促使生产回升到去年11月水平，可实际环比增长14%左右，但仍未回到去年水平，供给不透明的瓶颈因素仍在。

天眼查App显示，12月7日，上海玄戒技术有限公司成立，注册资本15亿人民币，曾学忠担任其执行董事、总经理、法定代表人；刘德任监事，该公司经营范围包括集成电路芯片设计及服务；集成电路芯片及产品销售；半导体分立器件销售；电子科技、通信科技、信息科技、半导体科技领域内的技术服务、技术开发等，由X-Ring Limited全资控股。

据报道，宝马周三表示，与INOVA半导体和格芯（GlobalFoundries）签署了一项协议，保证每年供应“几百万”枚芯片。这些组件将为环境照明系统提供控制，将首先用于宝马iX电动运动型多用途车。这项交易表明宝马正在避开传统的零部件制造商，而直接与半导体制造商交易，以确保重要的芯片供应。

据报道，李嘉诚家族旗下长实集团所持有的瑞银集团伦敦总部大楼，拟以约12.5亿英镑（约合105亿元） 的价格出售给韩国国民年金公团和领盛投资管理。 不过，截至目前，对于瑞银集团伦敦总部大楼的交易，长实集团和韩国国民年金公团都没有对外承认。长实集团发言人回应表示，就传媒查询有关英国Broadgate 5出售一事，公司不作任何评论，并指有接获出价并不表示会出售。

时光小屋美国公司Bithouse inc收购全球第一个儿童艺术品NFT市场kids.art

近日，以“突破 ·  重构”为主题的2021年度(第五届)高工智能汽车金球奖年度评选颁奖典礼在上海召开。文德数慧科技发展有限责任公司(以下简称“文德数慧”)拥有自主产权的“  Vende AutoConnect 大数据处理平台”产品荣获了“高工智能汽车金球奖——标杆产品”殊荣，本次评选文德数慧在数百家优质企业中脱颖而出。 自公司成立以来，文德数慧秉承技术加服务的经营理念，不断提升技术创新研发实力，在数据标注服务领域深耕细作、潜心探索，自主开发“Vende  AutoConnect大数据处理平台”。 “Vende AutoConnect  大数据处理平台”作为行业领军产品，该平台为客户提供AI算法数据生产服务，服务内容涵盖计算机视觉、智能语音、NLP三大方向。同时，完善的质量管理体系以及内部培训、验收机制，数据准确率能够达到99.9%。 “Vende AutoConnect  大数据处理平台”作为行业领军产品，该平台为客户提供AI算法数据生产服务，服务内容涵盖计算机视觉、智能语音、NLP三大方向。同时，完善的质量管理体系以及内部培训、验收机制，数据准确率能够达到99.9%。 2021年是文德数慧在大数据创新领域用心耕耘的一年，也是收获满满的一年。未来，文德数慧将承载机遇与挑战，不断探索分析新赋能，提供优质的产品服务客户，继续用实力见证行业的跨越。

12月8日，土巴兔APP升级新版本9.11.0，新版本针对用户极为关注的装修选材问题，推出了全新功能模块——如何选材。 据了解，“如何选材”模块内容按材料属性进行分类，划分成瓷砖、地板、门窗、涂料与全屋定制五大类别。每个细分品类中，涵盖百科解读、参数对比、实测报告及口碑评价等干货内容，通过各参数横向对比，让用户更加了解不同品牌不同品类的产品特点，帮助用户找到适合自己的材料。 据土巴兔介绍，选购攻略、款式对比、价格行情是业主在购买材料时重点关注的内容。本次APP改版正是在多渠道收集用户反馈意见的基础上，对APP进行全面升级。“如何选材”致力于为用户提供真实、专业的选材内容和高效的选买服务，帮助用户在挑选材料过程中降低决策成本。 与此同时，此次新版的土巴兔APP还对“装修日记”这一模块进行了优化升级，根据用户热搜词如原木风、小三居、新中式等，进行日记专题的挑选，并定期进行专题更新。另外，每篇装修日记加入了清晰的时间轴，按照施工节点对装修日记内容进行呈现，让用户对不同阶段的装修注意事项能够一目了然。 除此之外，“户型诊断”也是土巴兔于下半年推出的全新功能模块。用户只要上传自家户型图，描述自己的户型问题与改造需求，就会有专业设计师或装修公司现身解答问题，给予专业的户型改造建议。 截至2020年12月，土巴兔累计拥有业主装修日记超84万篇、装修攻略及经验13万篇，另外还有近750万条装修问答、近190万个家装企业案例与超1200万张效果图。

阿吉安基因自成立以来即不断进行自主研发，现已开发出基于二代基因测序的PathoSeq™ 平台。

爱博泰克成立于2011年，是国内生命科学工具领导品牌之一，尤其在上游试剂领域具备领先的产品研发、技术迭代及规模化生产的能力。

本轮融资将用于门店拓展、研发创新、团队建设、品牌建设四个方面。

近日，“江苏能华微电子”完成数亿元C轮融资，本轮融资由中信证券投资、金石投资旗下金石制造业转型升级新材料基金联合领投，广州越秀产业基金、广发信德旗下基金、势能资本跟投，老股东上海善金、中信建投跟投。本轮融资将用于建设能华微电子在长三角地区的第二家FAB（制造车间）。据介绍，江苏能华微电子专注于氮化镓材料研发及生产。

始于2012年的亚马逊云科技re:Invent全球大会，一直是全球云计算领域的行业风向标。2021年进入re:Invent的第十个年头，亚马逊云科技的风头不减，再次以大量的创新惊艳业界，让人目不暇接。综观2021 re:Invent的新技术和产品发布，可以看到云计算发展的五个显著趋势。 【2021 re:Invent观察之一】自研芯片成就亚马逊云科技的算力优势 在re:Invent上，亚马逊云科技重磅推出了三项自研底层技术。 新推出自研通用计算处理器。亚马逊云科技宣布新一代基于Arm的自研CPU处理器Amazon Graviton3。这是亚马逊云科技自研设计的第三颗CPU处理器。 由Amazon Graviton3处理器支持的C7g实例与由 Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，可将计算密集型工作负载性能提高多达25%。Amazon Graviton3处理器与Graviton2相比，为科学计算、机器学习和媒体编码工作负载提供高达2倍的浮点运算性能，为加密工作负载速度提升高达2倍，为机器学习工作负载提供高达3倍的性能。 Amazon Graviton3处理器的能效也更高，在相同性能下，与同类型EC2实例对比，可节省高达60%的能源消耗。C7g实例是云中第一个采用最新DDR5内存的实例，与基于Amazon Graviton2的实例相比，它提高了50%的内存带宽，从而提高了科学计算等内存密集型应用的性能。 与基于Amazon Graviton2的实例相比，C7g实例的网络带宽也高出20%。C7g 实例支持 Elastic Fabric Adapter (EFA)，允许应用程序直接与网络接口卡通信，提供更低且更一致的延迟，提高需要大规模并行处理（如高性能计算和视频编码）的应用程序的性能。 中桥调研咨询（Sino-bridges）首席分析师王丛指出：“5G和IoT的加速对于低能耗高性能AI推理算力提出新需求。亚马逊云科技刚刚发布的Amazon Graviton3让实例性能在上代Amazon Graviton2基础上进一步提升20%, 能耗效率提高60%。对于中国用户，不仅加快AI资源和AI创新能力的适配效率，同时，能够支持持续技术升级，优化AI/ML的长期投资保护。” 新推出自研机器学习训练芯片。亚马逊云科技去年re:Invent 上宣布研制机器学习训练芯片Amazon Trainium，在今年的re:Invent上宣布提供基于Trainium的实例。 由Amazon Trainium芯片支持的Trn1实例为在Amazon EC2中进行深度学习模型训练提供最佳性价比以及最快的训练速度，与P4d实例相比，通过Trn1实例训练深度学习模型的成本降低多达40%。Trn1实例提供800Gbps EFA网络带宽（比最新基于GPU的EC2实例高两倍），并与Amazon FSx for Lustre高性能存储集成，让客户可以启动具有EC2 UltraClusters功能的Trn1实例。通过EC2 UltraClusters，开发人员可以将机器学习训练扩展到一万多个与 PB 级网络互连的 Trainium 加速器，让客户按需访问超算级性能，即便是最大型和最复杂的模型，训练时间也可以从几个月缩短到几天。 弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）咨询总监李庆评论说：“对于亚马逊云科技发布的两款定制芯片，我并不认为其核心目的是为了与传统芯片厂商进行竞争。按照亚马逊云科技一贯以用户需求为先的准则，两款芯片的发布也是自下而上的需求所致，两大核心用户需求首先是性能、其次是成本。目前对于计算场景的应用复杂程度已经倒逼芯片处理性能的提升。多重负载，尤其是在机器学习方面，芯片性能直接制约了算法的应用，而在这方面亚马逊云科技有先天的优势，批量数据处理，以及各类算法模型的积累都为自研新一代芯片提供了扎实的基础。与现有的云服务一起打包软硬一体的方案推向用户显然是可行的。但的确也对用户提出了更大的挑战，要重新调整原先软件的架构适配新型芯片。所以比起对过去传统业务的调整，更多的用户应该是在新业务场景下的全新部署。当然相对应的亚马逊云科技应该也会陆续发布相关产品协助用户实现新旧的迁移或者联动。” 新推出自研固态硬盘。亚马逊云科技还发布了采用全新Amazon Nitro SSD固态硬盘的Im4gn/Is4gen/ I4i实例，可为I/O密集型工作负载提供超高存储性能。通过自研的 Amazon Nitro SSD，Im4gn/Is4gen/I4i实例提供高达 30 TB 的 NVMe 存储，与上一代I3实例相比，I/O 延迟降低了 60%，延迟可变性降低了 75%，从而最大限度地提高了应用程序性能。Amazon Nitro SSD通过优化存储堆栈、虚拟化管理程序和硬件与Amazon Nitro 系统紧密集成。与使用商用SSD相比，亚马逊云科技同时管理Amazon Nitro SSDs的硬件和固件，使SSD更新交付速度更快，让客户可以从改进的功能中获益。Im4gn 实例（现已可用）采用 Amazon Graviton2 处理器，与 I3 实例相比，性价比提高多达 40%，每 TB存储成本降低多达 44%。Is4gen 实例（现已可用）也采用 Amazon Graviton2 处理器，与 I3en 实例相比，每 TB 存储成本降低多达 15%，计算性能提高多达 48%。 亚马逊云科技首席执行官 Adam Selipsky 表示，“尽管我们已经如此努力地创新，我们依然意识到，如果希望针对所有可能的工作负载彻底变革计算的性价比，我们需要彻底重新思考实例。为了实现这个目的，我们需要深入底层技术，一直到芯片。因此，我们开始自己设计基于Arm的芯片。” 加大底层技术自研，对亚马逊云科技在这样的领先者来说，其意义在于实现“我有人无，人有我优”。纵观云计算业界，基础设施服务成为所有云服务商的基础服务，未来制胜的关键在于，谁能以更高的性能、更高的效率、更低的成本、更低的能耗提供这些服务。 【2021 re:Invent观察之二】大云无疆，无限拓展 作为全球覆盖超级广泛的云，亚马逊云科技基础设施遍及25个地理区域的81个可用区，并计划新建9个区域和27个可用区，有14个本地扩展区域、17个Wavelength区域，有108个Direct Connect光纤直连站点，有310个边缘站点和13个区域缓存站点。 在此基础上，亚马逊云科技宣布，2022年将在21个国家建设超过30个本地扩展区，让客户以更低的延迟服务其终端用户。亚马逊云科技2020年开始在美国建立了两个本地扩展区，2021年增加了12个本地扩展区。2022年，建立本地扩展区的步伐将进一步加大。 不仅如此，亚马逊云科技还通过一系列技术，将云延伸到亚马逊云科技的基础设施之外，包括Amazon Outposts、IoT 服务、Snow 家族服务，一直延伸到 Amazon Ground Station，让云扩展到了太空的卫星数据。Outposts将亚马逊云科技的云体验延伸到客户的本地数据中心，跟云端无缝连接。IoT服务、Snow家族将云的能力延伸到地球上各个角落。 Amazon Ground Station是卫星地面站服务，通过卫星地面站接收数据到亚马逊云科技区域进行处理。 亚马逊云科技推出新的托管服务Amazon Private 5G，则是让企业方便利用5G专网来连接企业内的联网传感器和边缘设备，并且通过亚马逊云科技控制台统一管理。 亚马逊云科技还发布了新服务Amazon Cloud WAN，将亚马逊云科技全球网络的优势带给企业，让企业的广域网跟云融为一体。 Amazon Cloud WAN让企业可以在全球的亚马逊云科技广域网络上建立、管理统一的云网络和监控全球流量。所有的远程用户和站点以及数据中心将使用 VPN 或直接连接到地理位置最近的地方，实际上在几分钟内亚马逊云科技就可以构建一个全球化网络服务。 【2021 re:Invent观察之三】一切为数据服务，数据创造价值 在re:Invent 全球大会上，亚马逊机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian的主题演讲以《如何通过数据与人工智能进行创新》为题。Swami 指出，“数据是推动洞察的潜在力量，有助于更好地开展业务。”他列举了飞利浦医疗、纳斯达克等多种大数据的例子，”从大数据走向海量非结构化数据，事实上80%的数据是非结构化的。” 亚马逊云科技为数据服务提供了完整的、端到端的工具，从数据存储、到计算、分析、人工智能创新。利用广泛而深入的云服务，凭借在数据领域的产品创新与前瞻眼光，亚马逊云科技将助力企业实施现代化的端到端数据战略，实现数据驱动的创新。 现代端到端数据战略有三个要素： ● 数据架构现代化。不同的场景需要使用专门构建的工具，专门的工具需要专业的现代化托管平台，在这方面，亚马逊拥有无与伦比的成熟度和经验。 在已经很丰富的数据服务组合之上，亚马逊云科技又发布多个数据工具。 Amazon DevOps Guru for RDS是一个数据库性能工具，它利用机器学习，可以在几分钟内自动检测、诊断和解决难以发现的数据库性能问题。 Amazon RDS Custom 提供了 SQL Server支持，它通过托管式服务节省时间，帮助实现自动化版本维护与补丁升级，将宝贵的资源专注于更重要的业务。 另外一个重要的发布是Amazon Dynamodb 的新功能Standard-Infrequent Access表类，它可以将不频繁访问的表数据进行分类，DynamoDB 的存储成本降低60%。 Amazon Database Migration Service Fleet Advisor 是一个数据库迁移工具，它可以帮助客户选择最佳可用的计算实例和配置，用以部署机器学习模型，获得最佳的推理性能和成本，并且将过去数周才能完成的工作缩短到数小时。 ● 统一分析数据。通过云上专门工具实现数据有机整合与统一，助力企业打破数据孤岛。 通过在亚马逊云科技上运行的数据湖，能够收集、存储和分析来自一系列分散系统的数据，助力业务发展。 亚马逊云科技为在 Amazon S3 上构建数据湖提供了无与伦比的耐用性、可用性和可扩展性，以及强大的安全性和分析工具，使用亚马逊云科技最新发布的数据湖构建工具，可以快速构建适合的数据湖，Amazon Athena 提供了一种有用的方法来分析所有数据，获得见解。 利用 Amazon QuickSight Q，客户可以快速、轻松地获得答案，所有用户无需培训即可访问 BI。 ● 基于数据进行业务创新。帮助数据进行创新的内核是“从客户角度出发”，企业植根于自身业务的创新诉求是创新的原动力，而人工智能等技术为创新提供了手段与方法。 本次re:Invent，亚马逊云科技业界闻名的机器学习平台Amazon SageMaker又添六项新功能。 亚马逊云科技新推出的Amazon SageMaker Ground Truth Plus，让用户无需编写任何代码即可快速交付高质量的训练数据集。数据是机器学习的燃料。不过，准备数据的过程令人沮丧甚至令人愤怒。有了这项新功能，极大地解决了数据科学家准备数据的痛点问题。 在模型构建与算法编写环节，新推出的Amazon SageMaker Studio Notebook 允许用户访问广泛的数据源，在一个记事本中执行数据工程、分析和机器学习工作流。 新推出的Training Compiler 模型训练编译器，让机器学习模型培训速度提高50%。Inference Recommender 模型推理推荐程序，可将部署时间从数周减少到数小时。Serverless Inference 无服务器推理，通过按使用付费的定价降低拥有成本。 【2021 re:Invent观察之四】千方百计降低门槛，让更多人用云计算进行业务创新 为了帮助客户最大限度实现数据价值，亚马逊云科技千方百计降低数据使用的门槛。无论是开发人员、运维人员、数据科学家、行业用户，还是即将进入云计算行业的初学者，亚马逊云科技都在不断推出新的服务和功能，降低他们的使用门槛。 本次re:Invent上推出的很多新服务和新功能都具有这样的意图。前面介绍的QuickSight Q是一个例子。新推出的Amazon SageMaker Canvas又是另一个例子。它让业务分析师能够使用点击式界面生成更准确的机器学习预测，从而扩展了对机器学习的访问，无需编码。 IDC中国助理研究总监卢言霞指出：“在大数据方面，亚马逊云科技在数据融合、统一治理等方面帮助用户管理数字化旅程，并加速将机器学习和人工智能加入到数据旅程。在机器学习方面，发布了Amazon SageMaker Canvas，无需代码，通过简单点击即可完成整个机器学习工作流，值得没有技术背景的分析师，以及聚焦业务分析层面但希望实时数据洞察的分析人群关注。” 新发布的Amazon SageMaker Studio Lab 是一项免费、无需配置的服务，开发者、学者和数据科学家，只要有创新的想法，立即就可以动手实践机器学习。它也让客户将能够专注于实践机器学习与数据科学，无需设置或配置任何环境与机器。 为了将机器学习能力交到更多的人手中，亚马逊云科技还将通过DeepRacer冠军杯赛、培训与认证、机器学习大学、机器学习纳米学位等项目，计划到 2025 年全球培训 2900 万人。 亚马逊云科技也宣布了1000万美元亚马逊云科技人工智能和机器学习奖学金（Amazon AI & ML Scholarship），用于奖励全球范围内弱势群体和服务设施欠缺地区的学生，帮助他们做好准备，在未来从事机器学习相关工作。 艾瑞咨询研究副总监王成峰认为，此次re:Invent大会一如既往地体现了亚马逊云科技的卓越创新力和以客户需求为导向的产品研发能力，场景赋能更加多元化、精益化，并致力于数字技术红利的“普惠化”，面向更多非IT人群的终端应用，令人印象深刻。 【2021 re:Invent观察之五】低碳环保提上云开发者的议事日程 在re:Invent上，亚马逊CTO Werner Vogels发布了亚马逊云科技架构完善（Well Architecture） 的第六个支柱：可持续发展，倡导用环保的最佳实践来学习、测量、改进云端计算工作负载。 亚马逊云科技架构完善是一个设计和评估云上架构的参考设计，旨在帮助云架构师为应用程序和工作负载构建安全、高性能、高效的弹性基础设施。AWS 架构完善的框架最初只是一个白皮书，现在已经发展成为一整套方法体系，包括特定于域的详解、动手实验和 AWS 架构完善工具。 亚马逊云科技架构完善的框架为客户和合作伙伴提供了一致性的方法，供他们评估架构，实施能够在使用中扩展的设计。 此前，亚马逊云科技架构完善有卓越运营、安全性、可靠性、性能效率、成本优化五个支柱。现在增加了可持续发展作为第六个支柱。 在亚马逊云科技的倡导下，越来越多的构建者在构建云上应用时，将把低碳环保作为衡量因素，不是一味追求最高性能、最低延时、最高画质等等，而是在低碳环保跟性能、延时、画质等因素做一个最佳的平衡。 亚马逊云科技还提出了可持续发展的责任共担模式：亚马逊云科技负责云本身的可持续性，客户要承担在云上应用的可持续性。 亚马逊云科技义不容辞地为地球的可持续发展承担责任。 科学家指出，全世界需要在 2050 年前将全球变暖限制在 1.5 摄氏度以内，时间非常紧迫，必须取得前所未有的进展。为了推动集体的跨部门行动，应对气候危机，由亚马逊和Global Optimism共同发起了《气候宣言》，呼吁签约各机构采取紧急行动，在 2040 年前实现净零碳排放，提前十年达成《巴黎协定》目标。亚马逊以身作则，承诺到 2030 年100% 使用可再生能源为公司运营提供动力。现在，亚马逊将计划再次提速，希望到 2025 年实现这一目标。 全球权威调研机构——451 Research 的研究结果，亚马逊云科技运营的基础设施能源效率，是受调查的美国企业数据中心中位数的 36 倍。进一步调查来自法国、德国、爱尔兰、西班牙和瑞典各行各业的 300 多家公司。研究发现，亚马逊云科技的数据中心能源效率比普通欧盟公司高出 5 倍。在亚马逊云科技运行商业应用的公司，可以减少近80%的能源消耗。如果将 1 兆瓦的典型工作负载转移到 亚马逊云科技，每年可以减少1000多公吨的碳排放。 现在，亚马逊云科技希望利用自身在云计算领域的优势，倡导云上应用的可持续发展，为应对全球气候变暖做出贡献。 对于可持续发展，亚马逊云科技效用计算和应用程序高级副总裁Peter DeSantis说过，“最绿色的能源就是你没有使用的资源。通往绿色云的道路就在面前，我们得一起朝着这个目标努力。” 亚马逊云科技还将推出一个碳足迹工具，帮助客户在云端追踪应用的碳排放足迹，让云上的低碳环保变得可衡量，以便更多的开发者和企业加入到低碳环保的行列中来。

网约工作平台「小包智工」完成劳动力SaaS厂商「盖雅工场」的战略投资。本轮融资后，随着小包智工服务的B端和C端用户规模的扩大，4.0版本的小包智工将真正做到解决灵活就业人员随时随地工作的问题。

贵州百灵发布公告，参股子公司成都赜灵生物医药科技有限公司签订《增资协议》，完成A轮融资。本轮融资规模达1.065亿元，具体为：9500万元由川创投领投的外部战略投资人认缴，其中3824.01万元认购新增注册资本，剩余5675.99万元计入成都赜灵资本公积金；1150万元由原股东成都众信汇智企业管理合伙企业（有限合伙）认缴新增注册资本，用于员工股权激励。

2021年12月8日，自动驾驶初创公司元戎启行发布了面向前装的L4级自动驾驶解决方案——DeepRoute-Driver 2.0，成本不到1万美元。元戎启行是首家将L4级自动驾驶成本降到1万美元以下的自动驾驶公司。该方案的推出，打破了L4级自动驾驶因成本高昂而无法量产的困局，令自动驾驶大规模量产成为可能。 该方案采用了5个固态激光雷达和8个摄像头，可对周围形成360度精准感知。相较于目前市场上的自动驾驶解决方案，元戎启行的自动驾驶车辆车顶上不再有复杂的传感器结构，传感器大多嵌入车身，保持了车辆的流线型设计。 根据元戎启行发布的路测视频，该方案的自动驾驶系统在城市复杂路况中也有“老司机”般的表现，能精准识别红绿灯、各类交通参与者、周围的动、静态障碍物，在繁忙的车流中也能轻松完成连续变道、避开临时路障等复杂操作，选择最高效的道路行驶。 L4级自动驾驶成本高昂，动辄几十上百万的成本一度是限制这一技术商业化的紧箍咒。因此行业中也有许多企业并没有直接研发自动驾驶技术，而是采取从L2到L4不断升级的“渐进式”技术发展路线。两者孰先实现自动驾驶量产，在行业中一直有争议。有人认为L2的技术无法“升级”到L4，也有人认为现阶段L4技术成本过高，难以进入前装实现量产，也就无法积累足够的数据证明自身的有效性。 对此，元戎启行CEO周光则认为：“只有以相对较低的成本打造真正的无人驾驶，才能从工程上降本增效，更快实现自动驾驶技术的量产。一开始不计成本的研发，尽管能获得较好的系统性能，但在量产前必定会面临非常大的降本压力，而一开始若因成本而降低对技术的要求，某种意义上是对自动驾驶技术的偏离，更难实现自动驾驶的量产。” 在产品规划上，2022年到2023年，元戎启行将拓展与主机厂的深度技术合作，研发出车规级前装量产方案，预计到2024年，搭载L4级自动驾驶系统的汽车将开始量产并大规模进入市场。