Meta携LCoS站上风口,谁是LCoS光机龙头?
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最近,科技圈的目光,都被Meta吸引了。 北京时间9月🙌18日,Meta宣布推出智能眼镜Meta Ray-Ban D🙄isplay,配备全彩高清显示屏。用户透过镜片内置显示屏即可👍查看信息、预览照片、获取翻译结果、咨询Meta AI助手等功😡能。每副眼镜均配套Meta神经腕带(Neural Band)😴,这款EMG腕带可将肌肉产生的信号(如细微手指动作)转化为眼😅镜操作指令。套装含眼镜与神经腕带,起售价799美元。 😍外行看热闹,内行看门道,巨头的动作对投资者来讲往往是一个风向🎉标。 在任一产业生态中,龙头企业的战略抉择均具备全局性😘的联动效应,其发展布局对整个产业的演进轨迹发挥着关键的指引作😴用。 所以,作为行业龙头的龙头产品,这款智能AR眼镜的😅显示方式就尤其值得关注。 和之前网传的一样,这款最新的😁眼镜,使用的是全彩LCoS显示屏+光波导的技术路线。 ❤️Meta 转身,LCoS接棒 在这款眼镜发布之前,Me😁ta也曾推出过高端概念机,成本10000美元的Orion,其🤗搭载的是Micro LED +衍射波导方案。 这就不免👏会让人好奇,LCoS技术究竟有何魔力让Meta放弃了Micr🤯o LED技术路线?我们可以从技术和市场两方面来看。 🎉在技术端,LCoS有三个重要的优势: 第一是高适配性,👏LCoS用的是偏振光,需要激光光源,LCoS与激光的适配性,🥳行业内人士都知道,由于激光的高相干性,LCoS(硅基液晶)与😀激光光源的结合被称为“绝配”。 简单来说,LCoS 与🤗激光光源的组合并非 “单一优势叠加”,而是从光利用、显示效果🥳、形态适配到功耗的全维度协同,有1+1>2的效果。再直接一点🤔,在外部光源这条技术路径中,因为高适配性,它的呈现效果没有明😊显的短板。 第二成本可控,LCoS芯片制造工艺与传统C🎉MOS工艺兼容,大规模生产潜力大。随着技术迭代和量产规模扩大😅,降本的潜力更大,40%-60%的空间,这会使产品更具价格竞🔥争力,能加速AR产品普及。 第三是技术成熟,LCoS技👏术量产成熟,产业链完善;光波导在成像质量、视场角等方面表现优❤️秀,二者结合是当前AR领域兼顾性能与成本的务实选择。 😎综合技术端的情况,我们可以看到技术成熟度是LCoS最大看点,🤗那Meta在市场端的策略就不神秘了。 我们的判断是:M🙌eta的智能AR眼镜的发展路径正在发生重大转变——从追求极致⭐的“秀肌肉”般的科幻产品,转向能落地的消费级产品。 举😂个比较夸张的例子,原来Meta只会手搓上千万的超跑和几万块的⭐廉价车,在两个极端游走,现在有了LCoS,Meta能做20万🤗左右走量的家用车了。 展开全文 说白了,Meta👏在经过这几年对用户的培育过后,增加了用户的依赖度,现在要升级🔥走量了,一旦产量起来,品控,产能都是问题,所以稳定性很重要。🎉 Micro LED技术虽然先进,但是高成本和良率问题😆,根本没法满足当下的需求,就像在战备领域,威力巨大且十分先进😅的电磁炮没法普及一样。 换句话说,你2008能接受具备🌟现在一切功能,但续航只有2h,信号不好,时不时花屏的IPho😁ne吗? 可靠,实用,物有所值是所有消费级产品应该遵从😀的最基本原则,现在这个阶段LCoS光机看起来就是最优解。因为😀LCoS光机提供了一个更低成本、更高续航、更容易量产的解决方😂案 那问题来了,国内的机会在哪里? 光峰科技“等😍风来” 国内与LCoS相关联的最前沿的技术,就在不久前🚀的光博会上,不仅能满足Meta的需求,还进一步优化了方案。 😂 在9月11日的光博会上,光峰科技与谷东智能携手举办发布😴会,重磅推出业内首创的“LCoS(硅基液晶)+PVG光波导”😜的“一拖二”AR眼镜光学解决方案。 简单来说,“一拖二😂”方案就是以“单光机驱动双目显示”为核心架构,也就是采用一个😉光机,通过特殊的光学设计,将光机输入的光独立输送到眼镜的左右💯目镜片,最后实现双目独立显示,这种方案直接将终端产品的成本降😉了50%,来到了1500-2000元区间。 我们拿新能😴源汽车举例,电池技术的进步其实也是在材料的天花板上优化了技术😁路径。 像比亚迪的 "刀片电池" 通过独特的长电芯排布😅方式提高空间利用率和能量密度;宁德时代的 CTP 方案则通过🙄减少模组数量实现了成本下降。 这些结构创新配合自动化生😘产线的普及,使磷酸铁锂电芯价格在 2023 年末突破0.4 😀元/瓦时,并进一步压缩到0.32元/瓦时的空间。 当电🤔池成本占比超过整车 40% 的新能源汽车行业迎来这样的工艺突😆破时,其对整个产业链的成本重构作用不言而喻。 自此,新💯能源车也跟着降价,车企起飞。 说白了,Meta也是这个🎉思路:一个新的产品问世,尝试的门槛必须要低才行,这是关键中的😁关键。 当然,空有解决方案不行,还得用具体产品落地。 😅 在本次发布的解决方案中,光峰科技还同步推出两款LCoS😘 AR光机——蜻蜓G1与彩虹C1。据业内人士评测,蜻蜓G1目⭐前可以说是“地表最强”的“一拖二” AR光机。 具体参😴数上,蜻蜓G1以“一拖二”光机方案,实现单目体积约为0.35😆cc,支持镜面角度设计,小巧低耗,适配多元场景,可清晰呈现细🌟腻画面细节;视场角(FOV)约25°,且支持定制化调整,满足🤗不同场景下的视野需求;虚像距约为5m,能营造出较为舒适的视觉😀距离。颜色上采用单绿色,搭配大于500:1的FOFO对比度,😆让画面明暗层次更分明。单目光源功耗约为55nit/mW,10🤗0%APL总功耗约为100mW(双目总功耗+硬件功耗),在能😉耗控制上表现出色,有助于延长设备的续航时间。 抛开这些🌟专业的技术语言,这里有两个值得关注的点,一是体积,二是双目显😂示。而“一拖二”蜻蜓模组天然可以实现双目的汇聚角度,能让观看😂者更加舒适自然。 据贝塔投研笔记指出,Meta AI眼😴镜最大变化是LCoS,A股映射标就是光峰科技。资料显示,光峰😂科技是全球领先的半导体激光光源科技企业,原创发明 ALPD®🙌半导体激光光源技术,成为行业主流架构。公司在数年前就开始对半🤗导体激光器件展开研究,截至目前已经建立起自研、自产和定制化的🙄半导体激光器件能力和壁垒,具备量产AR 眼镜光机的能力,实现👏了底层器件的完全自研,贯通上游与下游,下游应用的需求可以直接😢传递到公司上游器件的开发。若业内想模仿公司的方案去做 AR 🎉眼镜,首先在激光器件体积上将无法攻克;其次如果去找海外厂商定😢制,激光器件的价格和调制将会是又一困难点。 最后,看到😂国内AR行业的发展,也有一些感触。过去,我们的核心器件,比如😂汽车三大件,电脑的核心处理器,手机芯片等等高端产业都不在自己🚀手里。经过这几年的蛰伏,至少在新的行业,新的领域,国产企业跟😢进的速度越来越快了。 免责声明:本文基于公司法定披露内🤯容和已公开的资料信息,展开评论,但作者不保证该信息资料的完整🤯性、及时性。另:股市有风险,入市需谨慎。文章不构成投资建议,😂投资与否须自行甄别。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新🙄一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-🔥R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队🤩共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发🎉大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na😅ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的😀主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🤯可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大😊模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek❤️打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😘自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终👍缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡🙄有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🎉 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😆eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🙄平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今🙄,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R👍1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🤗的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方🤔法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😅和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep🤩Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😜主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep🌟Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器🙌学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😢文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这😡种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的😅潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤔e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🤯不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细😂节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😴提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行😂了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R⭐1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8😀0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的👏总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30🤯万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可👍谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🚀”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😀然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😜的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型😘输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O😀penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😁来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 😍 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D🙄eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对😎于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2💯的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有👍关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🤩eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🚀向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🚀,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同🤗时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🙄时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新😜模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🥳1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路🎉上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🤯强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🚀ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代🙄国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🌟理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🎉态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😘出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了😎其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟😅制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,😁DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale😅参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😉的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😜拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😍换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:👏万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😡e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创⭐内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关🙌行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助👍理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty👏pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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