解码嫦娥六号月背之旅：落在哪？怎么落？如何“挖土”？
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解码嫦娥六号月背之旅：落在哪？怎么落？如何“挖土”？
中新网北京6月2日电 题：解码嫦娥六号月背之旅：落在哪？怎样落？若何“挖土”？ 记者 郭超凯 6月2日6时23分，嫦娥六号着陆器和上升器组合体在鹊桥二号中继星撑持下，成功着陆在月球后背南极-艾特肯盆地预选着陆区。 嫦娥六号使命实行人类初次月背采样返回、风险高，工程立异多，难度年夜。此次嫦娥六号探测器软着陆于月球哪一个区域？若何稳稳地下降在月背？着陆后又将若何发掘“月球土特产”？ 落在哪？ 人类对月球后背一向布满好奇。近几十年来，但至今仍缺少从月背带回的原位样本，人类从月球采回数百公斤月球样品。嫦娥六号使命开汗青之先河、其预选着陆区和采样地址位于月球后背南极-艾特肯盆地。 选择这一盆地有何考量？专家介绍、科研价值高，南极-艾特肯盆地是太阳系中已知最年夜的撞击坑之一，被公认为月球上最年夜、最古老和最深的盆地，可能保留了月球上古老的岩石，是月壳演变三个自力的地体之一。 在该区域收集样品并进行阐发研究。将为深化人类对月球成因和太阳系演变汗青的科学认知作出新进献，有望弥补人类获得月球后背样本的空白，对月球科学新冲破具有怪异价值。 怎样落？ 难以预知的着陆点情况。也给嫦娥六号探测器落月带来了挑战。嫦娥六号探测器“动身”前。地面科研人员只能经由过程卫星遥感影象领会着陆区概况。但着陆时会碰到几多石块、撞击坑？这些小尺寸的障碍物没法提早获知。 嫦娥六号着陆器和上升器组合体若何在短时候内完成一系列难度系数很年夜的动作。正确达到预选着陆区域上方，为了让嫦娥六号更加安稳地实现月面软着陆，并稳稳地下降在月球概况？ 中国航天科技团体黄昊介绍，科研人员前期花了很多心思。在轨道设计上，嫦娥六号的近月制动从2次酿成3次，比拟嫦娥五号。经由过程3次近月制动，嫦娥六号可操纵一系列节制体例，再择机实行着陆，让探测器较为精准地飞翔到预定着陆区上空。 为了更好节制着陆进程。包罗微波敏感器、激光敏感器和一系列光学成像敏感器，科研人员在嫦娥六号探测器上设置装备摆设了多个敏感器。这些敏感器可实现测距测速、障碍辨认等功能，以求安稳、平安着陆。 若何“挖土”？ 迄今为止，具有主要科研价值，月球后背整体相对月球正面更加古老，人类已进行的月球采样返回均位于月球正面。 成功着陆后。嫦娥六号着陆器将最先延续约2天的月背采样工作。科研人员为嫦娥六号精心设计了两种“挖土”模式：钻取和表取。探测器随身携带了钻取采样装配、表取采样装配、表取低级封装装配和密封封装装配等“神器”。将采纳深钻、浅钻，和“铲土”“夹土”等体例，并进行密封封装，收集月球样品。 中国航天科技团体金晟毅介绍，钻取和表取的偏重点各不不异。钻取需要收集必然深度的月球次表层样品，要争夺让采样装配采得更深，让样品种类更加丰硕。而表取采样则是在一片区域里进行屡次采样，首要采样方针是月球概况的风化层样品。两种“挖土”模式实现的手艺路子、收集的月球样品种类纷歧样，科学价值也不尽不异。 针对月背着陆区月壤特征，科研人员对嫦娥六号采样封装法式进行多项进级，针对月壤特征设计了顺应月球后背采样的节制算法和采样策略，以加强月壤采样效力、采样能力和在轨工作靠得住性，进一步提高采样的智能化、主动化水平。 从发射升空到成功落月。等候其顺遂带回世界首份月背“土特产”，截至今朝嫦娥六号探测器表示超卓。(完) 【编纂:田博群】。
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从数据到芯片，开发AI越来越昂贵，只有科技巨头能“玩得起”？
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从数据到芯片，开发AI越来越昂贵，只有科技巨头能“玩得起”？
更多的练习数据、更年夜的模子、更多的芯片和数据中间、这些鞭策人工智能（AI）前进的“根本举措措施”，正推高科技公司的本钱。 5月。OpenAI与美国新闻团体（News Corp）签定了一项五年内金额跨越2.5亿美元的内容授权和谈。答应前者利用后者的新闻出书物内容往返答用户查询并练习AI。此前。供给其重大的图片和视频库用于AI练习，图片供给商Shutterstock与苹果、Meta、谷歌、亚马逊等年夜型科技公司签定了2500万至5000万美元的买卖。 全球经济阐发公司BCA Research美国股票首席策略师唐克尔（Irene Tunkel）对第一财经记者暗示、科技公司在AI范畴展开了年夜量工作，而不是靠AI挣钱，不然科技公司更多仍做的是AI本钱支出，但除非发卖的是AI相干的“东西和装备”或云存储。 但是。有能力在这场游戏中竞争的玩家仍将是我们熟知的科技巨子，年夜量的本钱开支需求无疑会将无力承当响应本钱的公司甩在后面。 “根本举措措施”很贵、在生成式AI的生态系统中，帮忙模子的顺遂开辟和摆设，供给芯片和计较机硬件、云平台和办事、数据库、收集和阐发等产物和办事的属于生成式AI的“根本举措措施公司”，本钱支出很高 唐克尔介绍。例如，练习模子的数据是愈来愈复杂、壮大的AI系统的要害，OpenAI的研究员贝特克（James Betker）曾暗示。 但数据该从哪来？据报导。生成式AI模子首要经由过程从公共网页中获得的图象、文本、音频、视频和其他数据（此中一些是有版权的）进行练习。例如。OpenAI在未经某视频社交网站或创作者许可的环境下，以供其旗舰模子GPT-4利用，转录了跨越一百万小时的相干视频。元公司（Meta）也一向在利用旗下公司照片墙（Instagram）上的图片和视频来练习其模子、并只答应欧盟公平易近退出这一机制。 跟着法令诉讼的增多、AI公司最先选择付费。例如、线上社区Reddit称，该公司已经由过程向谷歌和OpenAI等组织许可数据赚取了数亿美元。据报导，AI练习数据市场估计将在十年内从此刻的约25亿美元增加到接近300亿美元。 模子练习也其实不廉价。OpenAI首席履行官奥尔特曼（Sam Altman）暗示，练习GPT-4的本钱跨越1亿美元。AI草创公司Anthropic首席履行官阿莫代（Dario Amodei）也称，今朝市场上的人工智能模子的练习本钱约为1亿美元。他说：“此刻正在练习的模子，和将在本年晚些时辰或来岁年头推出的模子，本钱接近10亿美元。我认为在2025年和2026年，我们的本钱将接近50亿美元或100亿美元。” 芯片支出更是一个年夜项目。据报导，英伟达的H100图形芯片售价约为30000美元。元公司首席履行官扎克伯格（Mark Zuckerberg）此前曾暗示，以撑持其人工智能研究工作，公司打算在本年年末前采办35万块H100芯片。另外。亚马逊公司的云计较部分以每小时约6美元的价钱向客户租用英特尔公司制造的年夜型主力处置器集群。 在云办事中间方面。每座数据中间的本钱都以亿来计较。例如。投资40亿欧元在法国扶植AI数据中间和云根本举措措施，两边将合作投资10亿美元在肯尼亚扶植一个数据中间，微软公司与阿联酋AI公司G42公布。曩昔两年里。亚马逊也已许诺斥资1480亿美元在全球扶植和运营数据中间，以应对AI利用和其他数字办事需求的激增。 总的来看，因为AI根本举措措施投资，微软在4月暗示，比来一个季度的本钱支出为140亿美元，这些本钱“年夜幅增添”，比客岁同期增加了79%。谷歌母公司Alphabet也暗示、上一季度支出为120亿美元，并估计本年下半年的支出将“到达或跨越”这一程度，比客岁同期增加91%。与此同时，Meta也上调了对本年投资的预期，在这一区间的上限将增加42%，今朝认为本钱支出将到达350亿至400亿美元。 反垄断部分怎样看 美国艾伦人工智能研究所（AI2）高级利用研究科学家凯尔·洛（Kyle Lo）认为、高额的练习本钱将把小公司解除在“开辟或研究AI模子”以外。 凯尔·洛暗示、将把AI开辟集中在少数具有数十亿美元预算、能承担得起获得这些数据集的公司，对年夜范围、高质量练习数据集的日趋正视。合成数据或根本架构方面的重年夜立异可能会打破近况、但在近年仿佛都不会呈现。 “总的来讲、治理对AI开辟潜伏有效内容的实体有动力锁定他们的材料。”凯尔·洛说、我们根基上在为一些初期数据获得者开绿灯，而且撤失落梯子，“跟着数据拜候的封闭，其他人没法取得数据以遇上来。” 今朝，欧美英的反垄断机构也已盯上了科技巨子在AI范畴的地位。 例如，AI根本模子市场中首要介入者的合作关系可能经由过程其价值链加重垄断，英国竞争与市场治理局（CMA）在本年4月发布的陈述中称。5月，美国司法部（DOJ）也公布增强对AI范畴竞争环境的存眷。近日，曩昔40年的反垄断政策未能有用庇护公家好处，美国司法部反垄断部分主管坎特（Jonathan Kanter）暗示，致使了少数公司对市场和信息流的节制。他强调。在年夜公司增添对内容创作和分发的节制时特别如斯，内容创作者和开辟者在当前市场情况中面对的高额费用。 当触及年夜科技公司收购AI草创公司时，富而德律师事务所中国反垄断营业部主管杜宁（Ninette Dodoo）对第一财经记者暗示：“欧盟和美国的监管机构正愈来愈具有干涉干与偏向，同时他们具有的法律东西也有能力对所有并购案件倡议法令挑战。” 金杜律师事务所合股人吴涵律师告知第一财经、中、美、欧在AI数字治理范畴的监管在必然水平上均具有共性，好比都重点存眷AI系统的透明度表露、练习数据治理、常识产权庇护、内容平安与伦理等。 （本文来自第一财经） .app-kaihu-qr {text-align: center;padding: 20px 0;} .app-kaihu-qr span {font-size: 18px; line-height: 31px;display: block;} .app-kaihu-qr img {width: 170px;height: 170px;display: block;margin: 0 auto;margin-top: 10px;} 股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、前提单、个股雷达……送给你>>。
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