大家好,我HBK。終於又來到我分享遊玩《NBA 2K22》心得的時候了!
圖片這五位球員是這一代我 #最愛用與覺得最OP的幾個,大家也能分享一下有哪些球員好用?#只能說我對瓜瓜是真愛🍈,狂練起他來!
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很多人在私訊問我玩的感想是怎樣?所以我就在這做簡單的分享,把自己這幾天的遊戲體驗告訴大家,雖無法與一些專業玩家相比,但做為每一代都有玩的老玩家,我想大家還是能參考一下。
而我主要實測的是【#PS5的次世代版本】,至於【PS4的本世代】我也有稍微跑一下,也想告訴大家一點心得,那本世代就放在最後面再簡短跟大家說,基本仍是兩款不同的遊戲。
不得不說次世代的《NBA 2K22》在遊戲性上又超越了上一代!在整體流暢性又更勝以往,不管是比賽的細節還是My CAREER都與2K21有著很大的改變,就分成【進攻方面】、【防守方面】與【MC模式】與【推薦球星】這四方面去跟大家討論(MT我只玩一下而已)。
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🔲🔲進攻方面🔲🔲
🏀投籃條變化與流暢度
2K22這次在投籃條做了很大的改變,從以往的橫條變成直立的模式,剛開始可能會不習慣,但玩了一陣子後會發現這能讓投射上更為上手,可以 #更貼近球員實際的跳投節奏(由下往上),只要肯花時間去抓球員投籃的出手速度與高點,就連字母哥都能夠連續投進三分(但主要得空檔機會)。
整體投籃的流暢度與銜接動作應該是這幾年我覺得最好的,就從急停中距離跳投、背框後仰投射用起來都比以往自然,對於 #喜歡秀中投兩分球,不愛只投三分或禁區突破的玩家而言體感是很棒的,我自己就是屬於這派別的。
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🏀花式隔扣灌籃條與空拋進攻的按鈕
然後這次在花式隔扣灌籃上還必須要抓準時機放掉圓條才扣得進(一般灌籃不用),就連空拋進攻也要適時按鈕才會進,我覺得我喜歡這樣的改動,雖需要時間適應,但 #讓進球更有參與感,玩起來更需要點技術與專注力。
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🏀突破難度提升與運球達人時代
這次與2K21很不同的是,在突破切入上變得難上許多,想透過擋拆就輕易過人已不容易,就連LBJ與字母哥這種坦克怪物都不是說輾就輾,因此 #對於運球技術很棒,很有節奏的玩家就特別有利與吃香,在這一塊就能看出實力的分水嶺。
且這次2K22假使運球很犀利,連招有使出來的話,防守者還會有被 #晃到快跌倒而陷入木頭人的狀況,這畫面看得真的只能用超爽來形容,尤其這一代想輕鬆直搗黃龍攻擊籃框又不是很容易的情況下顯得更有成就感。
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🏀講求製造空間的機會與能力
2K22我覺得投籃變得更為流暢有感,但假使前面有防守者干擾要進球也不是很容易,不過只要能夠 #製造空檔機會要進球是很容易的,這差距很明顯!因此只要能夠耐心導球尋找機會,基本上要投進外線不是難事。
但這就很講求綜觀大局與適時出球的操作,同時也讓一些Playmaker球員的重要性提升(傳球準確度要好),而禁區假使能有強點也可以呈現出inside out的優勢,尤其這一代電腦AI防守判斷很快很常執行包夾,就能馬上轉換外圍攻勢去轟炸對手。
我自己有玩好幾場七六人,Joel Embiid很容易會被包夾招待,而此時像Ben Simmons沒有外線就會變得比以往更難打,真的在遊戲中也能體驗到團隊進攻會受到影響。
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🔲🔲防守方面🔲🔲
🏀火鍋店開張了
如果你玩2K像我一樣更熱衷在防守這一塊,特別喜愛賞對手大鍋帽的快感,那2K22能夠滿足你這方面的需求,因為在 #干擾投籃與蓋帽系統都得到提升,這一代球員防守能力的好壞會給你很大的落差感,能說是 #防守悍將崛起的時代,防守勳章的多寡是能改變戰局的。
在防守身體的碰撞與封蓋機制上都感到更加優化,從擋拆的小動作、突破後的身體碰撞都越來越給人拳拳到肉的感受!且這次體毛哨目前玩下來覺得有變少,想輕鬆闖入對手禁區大門內的難度提升很多,假使對方有門神坐鎮,那更要有被賞鍋的覺悟。
這樣的機制讓我玩得挺爽快的,當初我會很喜歡2K2就是享受Dikembe Mutombo轟鍋的快感再搭配當時我最愛的Allen Iverson。雖然2K22沒二十年前鍋子那麼好送,但這次也讓我有 #重溫一點開火鍋店的感覺了。
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🏀電腦AI的提升
這次2K22還有一個讓我很有感的是電腦AI不管在 #進攻或防守都變得更聰明且有章法。假使我們玩家做為防守方,還真不能不盯好自己要跟防的對象,電腦都會快狠準的傳給有空檔機會的球員,而前面有提到,只要一不留神空檔一放就很容易被對方投進,即使職業或全明星等級的電腦也都不能讓人在防守端偷懶不跟。
而在針對擋拆後的空拋或者是順下攻勢的防守,電腦這次也比以往判斷還精準迅速,如果你是常常會跟電腦過招的玩家,我認為2K22在挑戰難度上得到了提升,這次假使想贏名人堂就更必須打得更有耐心與專注,且還得有精湛的操作才行。
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🔲🔲MC模式與MT模式🔲🔲
🏀MC宛如開放世界的RPG
My CAREER無疑是次世代2K22的重頭戲!
今年的MC比往年自由度更高上許多,一開始就能在「籃球之城」趴趴走,即使不去管要繼續升學去NCAA還是去G League挑戰都沒關係,一開始你就能專注在稱霸街頭這目標。
且今年MC越來越像是 #開放式的RPG遊戲一樣,能在地圖上接許多任務,譬如一開始就能遇到LaVine給予任務去藉此提升等級、VC幣或是勳章點數等等能讓自己變強的東西,只要肯花時間解任務,都能慢慢打造角色能力與外觀,在整體玩家與玩家互動上變得更加迷人。
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像我自己也仍在摸索,有課了一點錢想衝起一支角色,但現在還在猶豫要玩什麼位置,很想創一支類似Kobe的搖擺人,但又很想玩禁區防守悍將,如Ben Wallace的火鍋專賣家,又或者像是Dončić這樣節奏型的攻擊組織手,真的超難抉擇....
總之這次MC模式會讓人 #更想投入時間與心力去好好玩,之後有想一起在街頭組隊的人可以私訊一下,大家能一起切戳或組團,感覺會相當有意思。
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🏀MT的選秀與球鞋實驗室
My Team我真的玩得不夠多,這次幾乎都花時間在MC模式與測試快速比賽上,但MT新增的選秀模式我覺得挺不錯的,就是五個位置從卡包中挑選人物,帶有運氣的成分,也能靠贏球向上提升選秀權再去提升陣容。
至於球鞋實驗室能強化球員能力,越好的鞋子有越多槽位能插提升能力的卡,而把一雙好鞋拿給自己最得力的主將穿,藉此更能凱瑞全場,這都是過去沒有的玩法,也讓人更想收集好鞋。
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🔲🔲推薦球星與球隊🔲🔲
最後也到了我最想與大家分享的球員試用心得。
2K22目前玩下來,我也幾乎每支現役球隊都有打過,自己選了五個我最愛用或是覺得最OP的球員!而這是屬於我個人的操作,所以沒有一定的答案,純粹是與大家分享與討論。
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🏀Stephen Curry
依舊是2K的大魔王人物!且這代運球強化後Curry能秀出很刁鑽的盤球能力,搭配他仍然是最恐怖的外圍三分砲火,只要很熟悉他投籃機制與運球節奏的玩家,依然可以在場上大殺四方,玩起來相當賞心悅目。
🏀Kevin Durant
KD也是魔王級別的模組!高塔砲的優勢、輾壓同身高的突破反應與速度,又可以背框壓制跳投,中距離又準,做為外圍定點三分射手又強,就如現實一樣是超級核心插件,且這代KD在防守端也能有不少貢獻,真的跟現實一樣是很OP的角色。
🏀Giannis Antetokounmpo
字母哥雖然沒上一代那麼強勢(閃電第一步輾爆所有人),但他的機體仍是魔王等級,攻防轉換下是沒有人能擋住他的!且字母哥我自己操作他禁區背框後仰的命中率也挺高的,不管是面框突破或是背框強打,他仍是遊戲中很無解的角色,加上他防守非常強,我認為他與Curry和KD是遊戲裡最OP的三巨頭。
🏀Luka Dončić
雖覺得沒上述三位那麼像魔王,但Dončić真的是我2K22在 #操作起來覺得最好玩的球員!他的運球非常流暢刁鑽,然後他又有高度可以背框單打,面框也擅長後撤步跳投,傳球與護球能力又好,只要熟悉他的運球節奏,這支角色可以玩得很帥且變化性很大,真心推薦可以練Dončić。
🏀Carmelo Anthony
我對Melo是真愛!我這代2K22玩湖人我都主打Melo當全隊第一得分主力,且他是真的能扛起這位置(能力評價雖只有78),撇除體力下降有點快之外,他的 #背框後仰非常好投且動作就是帥!而沒力時,他也能充當好外圍定點射手,靠LBJ或Westbrook做球給他,只要有愛,#老瓜也仍是能當扛壩子。
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其餘如LBJ、Kawhi、JoJo、Joker或AD也都很好用,但如果要我只選五位的話,上述五個就是我心中最好用或OP的人選!而我其實也很想練Rose,但無奈我操控的不好,玩起來不是那麼順。
至於好用的球隊,我心中T1等級的不外乎就是湖人、勇士、公鹿和籃網,其中籃網是最OP的!不僅只有KD非常好用,Irving與Harden也都相當強勢好操控,真的能說是魔王級別的球隊。
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🔲🔲《NBA 2K22》總結🔲🔲
假使你有PS5,然後喜歡看NBA或打籃球,那《NBA 2K22》是極力大推的!遊戲性很高,尤其在MC模式就能夠玩很久!假使單機對戰也能享受新一代的 #凸顯的防守機制與運球強化,並去適應新的投籃條,整體來說是比上一代更加有趣。
至於PS4版本,這次在對戰細節的體驗上也同樣有進步!不像上一代太過嚴苛外線命中率不佳,但也不會讓你覺得輕易就能投進,因為這代防守的影響力大幅提升,必須打得更聰明、更有系統才能延續得分火力,像一些擅長使用戰術的玩家就會特別有優勢(因為創造空檔很重要)。
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MC上PS4版本也與2K21有著不同變化,從之前街頭變成在 #一艘豪華郵輪上,雖沒次世代籃球之城地圖那麼大,但其實玩起來也挺有意思的,有不少設施可以用,且坐電梯就能迅速到達,還有遊戲間可以玩投籃機,整體是比上一代體驗更加。
如果短期內沒有買PS5的機會或打算,又想玩籃球遊戲,本世代的2K22還是相當推薦,絕對有比2K21在小細節與遊戲性上得到提升,我覺得會比2K20、2K21還要好玩,大家能夠自己評斷。
最後想再次說,湖人球迷們一定要重用瓜瓜!他是絕對不會讓你們失望的💪
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譚新強:特朗普願給伍德沃德訪問 心態如告解
轉眼特朗普入主白宮已近4年,距離下屆選舉已不到50天。他的當選可算是個意外,因為當時選前民調都顯示希拉里稍為領先,結果原來很多美國人是特朗普的秘密支持者,但他們為此感到羞恥,所以不敢公開承認。
特朗普的當選,被形容為代表不止美國,簡直代表全球民粹主義的崛起。何謂民粹主義?誰是這些秘密特朗普支持者?他們為何不敢公開承認支持他?今次選舉中,他們會否仍然躲在衣櫃裏?
首先民粹不等如少數服從多數的基本民主概念,請記住特朗普是輸了300萬票而反民主地當選的。其實民粹最主要代表的是一堆憤怒的人生失敗組,特朗普的鐵粉為教育水平較低、較低收入的鄉下男性白人,但亦包括一些教育水平和收入都較高,但充滿不安全感和種族主義的男女白人。他們知道種族主義是可恥的(只是不可公開針對黑人,針對中國人是可以的,只需用共產作妖魔化包裝),所以不敢公開表態支持。
「特粉」不敢表態 令上屆民調失效
最危險的發展是經facebook和其他社交平台而急速冒起的右翼極端甚至恐怖主義組織如Qanon,和極右網媒如Breitbart,以及獨立網紅如Ben Shapiro。他們宣揚仇恨、反移民種族主義、擁有軍用步槍權利,且不相信COVID病毒存在,更當然不會戴口罩或保持社交距離,要他們打防疫針更難過登天。
在美國以外,特朗普亦有不少粉絲,當然包括英國同樣愚蠢的Brexit支持者,亦包括正在增長的德國新納粹黨人,其他歐洲各地亦有類似右派極端主義支持者。即使在亞洲,特朗普和他代表的愚昧可恥民粹主義也有擁躉。印度有,日本有,當然香港也不少。
如今特朗普已貴為總統,民粹已彷彿變成抬得起頭的主流,他的支持者仍需閃縮講大話嗎?這是個關鍵問題,因為民調一直穩定顯示拜登全國領先8%至10%,即使在威斯康星、密歇根和賓夕法尼亞3個中西部搖擺州份,也稍為領先。但經過上次錯誤,當然大部分人仍不願相信,即使民主黨人亦恐怕重蹈覆轍,所以故意說選情極接近,不可絲毫鬆懈。
特朗普剛上台時,彷彿為這批人吐一口氣,向所謂傳統精英階層豎起中指。有些人誤會特朗普說的每句話都是充滿智慧的箴言,後來才發現真的只是毫無意義廢話!
特朗普一世幸運,含着銀匙出世,雖然讀書成績極差,初時只能入讀水平頗低的Fordham University,根據他當法官的姐姐所講,他請槍代考入學試,竟成功轉校到Wharton。他得到富爸爸溺愛,絕非白手興家,承繼了4億美元財產;他只是個無能花花公子,仍然多次碰上財困甚至企業破產。但他命中確有貴人,除父蔭外,在危急時仍有人願意出手相助,例如在1990年代的一班香港富豪,包括鄭裕彤和羅康瑞等。在美國又得到當時在Rothschild工作的現任商務部長羅斯(Wilbur Ross)的幫助,說服花旗和其他銀行不要逼他走上個人破產絕路。最關鍵的,可說改變了歷史的事情是,從30年前起,特朗普已跟俄羅斯的某些金主,開始了糾纏不清的商業關係,相信是他們財政上救了他,從此利用特朗普的地產項目洗錢,有傳是大部分經德銀。這已經是公開的秘密。
2016年特朗普得到俄國幫助,成功入主白宮,比古希臘木馬屠城記神話再成功十倍,成功到美國人根本無法面對。3年前我在華盛頓一次峰會後,曾跟披露水門事件的殿堂級記者伍德沃德(Bob Woodward)討論此事,我指出如美國選舉真的被俄國干擾,且改變結果,正確的反應不止於經濟制裁,不是應該採取軍事行動嗎?但正義如他,也不敢正面回答我這問題,支吾以對,只敢敷衍說尚有其應對方法。所以我一早判斷特別檢察官米勒(Robert Mueller)調查必「冇料到」,只會拍些蒼蠅,絕不敢打老虎,因為真相實在太恐怖!
特朗普上台後的頭3年,大致上仍獲幸運之神所眷顧,國內經濟仍維持奧巴馬年代的增長動力。特朗普病態式企圖推翻Obamacare,幸而未完全成功,但已製造傷害,到現在疫情蔓延時,仍未放棄在最高法院的憲法挑戰,真的極度殘酷無情。
特朗普減企業稅推高股市 唯一「成就」
他的唯一立法成就是2017年無需要的大減企業稅,唯一成效只是推高股市,但亦把財赤推高至1萬億美元。另一副作用是加劇貧富懸殊問題,可謂種下現在社會動亂的禍根。美國最富有的1%,擁有50%的美股,底下的50%,則只擁有0.7%!特朗普任內美股表現其實不算突出,仍比奧巴馬的第一和第二屆略差!
有人可能誤會特朗普的另一「成就」是挑起全球貿易戰,攻擊對象不止中國,更荒謬地包括美國的盟友如加拿大、墨西哥、印度和歐盟等。無辦法不懷疑這到底是特朗普的意願,還是普京的命令!貿易戰結果如何,有否真的令到美國製造業復興?絕對沒有,他任內美國貿赤不停擴大了25%,帶回到美國的製造業工作機會微不足道,去年更出現製造業衰退!真失敗!
除貿易戰外,他亦挑起了針對中國的科技戰。我早猜到美國必攻擊中國半導體行業,因為這正是中國的最弱點,其次就是5G標準的爭奪戰。所以毫不意外,最先的兩個打擊目標正是中興(0763)和更重要的華為。近月科技戰蔓延到熱爆全球的社交平台TikTok,有點意外,因為美國發夢都想不到中國竟能開發出一個能挑戰facebook和instagram的社交媒體平台,一個從來都是美國壟斷的領域!媒體是一個特別敏感的行業,因為有影響群眾思想和價值觀的能力,美國一向都有嚴厲法律限制外國人擁有傳統媒體如報紙、電台和電視台,但勢想不到那麼快就面對中國急速崛起的挑戰,而且TikTok利用明顯比美國先進的AI算法(底層仍倚賴Nvidia的GPU),精準吸引到最有價值的年輕用户。
在美國完全壟斷社交媒體和搜索引擎的時代,他們當然投訴中國把facebook和Google踢出,但當TikTok挑戰到美國霸權時,他們就不會再講什麼公平競爭。其實情况跟十九世紀英國宣揚所謂自由貿易一樣,英國當年不會承認鴉片戰爭是為了毒品,他們也會冠冕堂皇包裝為推廣自由貿易,所以打勝後,除要求割讓香港外,亦要求打開廈門、寧波和上海等多個商埠。自由貿易成為了大英帝國當年最常用,以此搶掠其他落後國家,拿下更多殖民地的最佳藉口。
前天TikTok事件又有峰迴路轉發展。似乎美國立場有所軟化,美國財長梅努欽(Steven Mnuchin)可能不再要求字節跳動賣出美國或海外TikTok百分百股權,或因為知道中國不會批准,但又擔心完全封閉TikTok會得罪過億用户的迴響,所以就只要求讓Oracle(老闆為特朗普朋友)當「科技伙伴」,加上入股TikTok和字節跳動。此安排仍形同打劫,但對中方來講,已比之前要求較温和。特朗普仍投訴這方案不夠辣,且仍收不到違法的key money,但似乎或有解決方法。中國的某些科技發展可以短期受阻,但長遠發展趨勢仍必繼續。
新冠疫情暴露美國體制深層問題
特朗普任內的滑鐵盧當然是COVID疫情,完全暴露他的無知、無能、自私和不停自相矛盾,搖擺不定的言行和政策,至今超過20萬美國人死亡。疫情是對全球每一個國家政府的最嚴峻測試,美國竟名列榜尾,人口只佔全球5%不到,更號稱為全球最先進國家,但死亡人數竟高佔超過全球20%。無論特朗普怎麼抵賴,依然難辭其咎。當然測試不合格的不止是特朗普一個人,整個政府的能力以至體制都露出嚴重漏洞和深層問題。
再說一次,任何政經體制都只是一個工具,不應被視為一個宗教式終極目的,個人自由,甚至某國家的所謂民主,絕不應凌駕於全地球和全人類的安全和健康!
近日最弔詭的發展當然是Woodward的爆料,原來他即將出版第二本有關特朗普的書《Rage》。第一本《Fear》,Woodward被白宮幕僚阻擋,未能直接訪問特朗普,出版後曾通話,特朗普表示遺憾沒有機會為自己辯護。我在另一次華盛頓峰會上,目睹白宮貿易顧問納瓦羅(Peter Navarro)因此而大發雷霆,當面指罵Woodward連他都沒有訪問過,但就生安白造,偽引用他的說話。
Woodward這個級數的記者,怎可能偽造文章呢?納瓦羅只不過作賊心虛罷了!
今次Woodward非常足料,跟特朗普總共通電話19次,歷時超過9小時,且其中7次是特朗普打給他的。現在已播放出來的數段錄音已非常震撼,特朗普竟早在2月已私底下對Woodward解釋COVID的死亡率是最少最嚴重流感的5倍(事實不止),在另外一次通話中更承認他故意把疫情「play it down」。在後期的通話,他很擔心Woodward會寫得他不好,所以就幾乎懇求Woodward除疫情外,亦應讚賞股市表現良好,接近新高。最後一次8月的通話中,他更以無奈語氣說他已盡所能,沒有任何更多的事情可做。
這些通話非常驚人,且對特朗普非常不利,因為在今年2至3月間,他一直公開說COVID殺傷力只跟流感差不多,且拖延很長時間都不採取抗疫行動。即使到現在,仍舉行大型選舉活動,毫無社交距離和極少人戴口罩。他講的大話,故意搖擺的政策,差點形同謀殺。有專家計算過,如他在2月、3月時早一星期採取行動,可避免3.6萬人死亡,早兩個星期,更可死少5.4萬人。如做到德國水平,就能減低死亡人數80%,當然如做到中國水平,就更能死少99%!
倘美防疫達中國水平 死亡人數大減
有人說很難明白他願意跟Woodward傾談的原因,因為應明知Woodward寫的必然負面。但我比較理解,一來Woodward是個受所有人信任和景仰的傳媒人,且跟特朗普認識數十年(其實East Coast Establishment的圈子頗細小),特朗普愛出風頭,所以很渴望被Woodward訪問。另外,Woodward不單止是個頂級記者,亦是個極佳聆聽者,如心理醫生般很懂讓被訪者放鬆和願意傾訴心事。我認為特朗普跟Woodward談話的動機有點像罪人到教堂告解,既想找人吐苦水,希望有人理解他、同情他,更加渴望得到原諒和赦免。
事後甚至有人責怪Woodward,為何不早點爆料,揭發總統講大話,或能拯救很多人性命。他自辯需要時間證明特朗普所講的是否屬實,且他要寫的一本書,不是即時新聞。我認為他不馬上爆料的最主要原因是他雖反對特朗普,但私人層面算是半個朋友,而且既得到總統信任,寫一本有質素的書,他必須持平,即使評價負面,仍不可出賣總統。如一早爆料,肯定不會再有通話機會。下周將參與今季Zoom峰會,估計Woodward也將參加,看看到時有何話說。
投票方式爭議 美大選料非常混亂
最後要提醒大家的是美國大選必非常混亂,因為親身投票或郵寄投票,已成為一個政治議題。共和黨人將較傾向親身投票,民主黨人將較多郵寄。整體郵寄投票或將超過六成,亦即點票將需時很長,數天到數周。在11月3日當晚,點的票大部分將是現場票,亦即是極可能特朗普將在當晚領先,但隨後點郵寄票,情况或將逆轉,變回拜登領先,甚至最後贏出。
問題是美國習慣即晚傳媒搶先預測結果,然後「得勝者」出來作勝利演說,輸者通常亦在當晚作落敗演說,並大方祝賀對方。最擔心的是今次特朗普急不及待跳出來宣布成功連任,不管只主要點了對他有利的現場票,但只佔總票數的10%至20%。拜登當然不會承認落敗,然後譬如數天完成點票後,拜登反敗為勝,特朗普和他的支持者會否接受此事實?特朗普已不斷誣告郵寄票等如腐敗騙案,絕不可信,可想而知他將如何反應。如2000年選舉般進行和平法律訴訟,已是萬幸,最擔心的是選舉混亂將演變成誰都不願看到的街頭暴亂,甚至接近內戰邊緣。不要忘記,美國槍械數量比人口還要多。
(中環資產持有facebook、Zoom、Nvidia及Alphabet 的財務權益)
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深度:中科院AI勢力崛起
2020-01-21
智東西
文 | 韋世瑋
我們將時針倒回至七十年前。
己丑年甲戌月,東四馬大人衚衕10號的冬天全然未見絲絲涼意。這看似並不起眼的北京城中一隅,正醞釀着一場影響中國科技發展的深刻變革。
小衚衕裏,時年57歲的郭沫若被正式任命爲中國科學院院長。歷史以此爲起點向前奔涌,往後領導班子不斷更替的七十年間,我國自近代以來百廢待興的科技產業發生了翻天覆地的變化。
中國科學院(簡稱中科院)是我國在自然科學和高新技術綜合研究領域的最高學術機構。自成立以來,逐漸建成了完善的自然科學學科體系,覆蓋物理、化學、環境與生態學等學科,爲我國國家安全和科技硬實力的發展上,成爲了不可或缺的國家戰略科技力量。
從首次人工合成牛胰島素,到第一臺原子力顯微鏡(AFM)的誕生;從第一臺大型向量計算機系統,到首款通用處理器芯片「龍芯1號」的自主研發……中科院一路高舉科學振興的旗幟,帶領我國無數高端學科和科技產業萌芽、興起與爆發。
在學術研究領域,中科院旗下擁有12所分院,超100家科研院所,中國科學院大學、中國科學技術大學、上海科技大學(與上海市共辦)均爲中科院所屬的全國重點大學。建院以來,中科院已培養了近千名科技領軍人物和科技尖子人才,涌現出一批又一批的高科技創業者。
隨着人工智能的大火再度把世界科技熱潮點燃,中科院仍保持着強勁實力屹立於世界AI領域的發展潮頭。
放眼世界,2019年全球頂尖計算機科學機構排行榜CSRankings中,中科院以5.3分排名AI全球榜第四,僅次於清華、北大和卡耐基梅隆大學。
回望中國,中科院一手甩出寒武紀、雲從科技等估值10億美元的AI獨角獸,一手穩握中科曙光、科大訊飛和中科創達等多支A股王牌,在羣雄割據混戰的AI戰場中肆意廝殺。
國內外AI科技競賽一波未平一波又起,不知不覺間,中科院AI勢力的星星之火在2019年AI落地生死戰中,歷經了數萬家企業落幕背後的暗潮撲殺,正以爆發之態燎原至漫山遍野。
溯源中科院這場AI勢力崛起的背後,不僅是瞭解我國最高科研學術機構的技術根基和人文底蘊,我們對中科院系的冰山一角進行層層剖析的同時,也嘗試從中窺見這派AI勢力在當下產業落地生死戰的底牌與新活法。
一、中科院的根:研發與人才四十餘年灌溉
中科院系AI企業的野蠻爆發與生長,源於中科院深埋於我國科技土壤的根,離不開研發與人才長年累月的滋養和灌溉。
中科院的研發實力有多強?2019年《Nature》雜誌公佈的2019自然指數(Nature Index)年度榜單中,中科院以1678.64分一馬當先,超越845.54分的哈佛大學,猛衝全球領先研究機構第一的寶座。
細數我國改革開放四十餘年,在國民經濟、國家重大需求乃至世界科技前沿領域,亦活躍着中科院的身影。
2018年,中科院系統梳理了它在四十年間所研發的40項具有代表性、標誌性的重大科技成果。
其中在國家重大需求領域,中科院微電子所組織全國性產學研用聯盟,七年間不斷攻克集成電路(IC)產業研發瓶頸,實現22nm高K介質/金屬柵工程、14nm FinFET器件、新型閃存器件和可製造性設計等關鍵技術突破。
與此同時,在關鍵工藝模塊上,中科院微電子所還形成了較爲系統的知識產權佈局,擁有專利2406項,其中國際專利483項。
中科院持續在各個領域加強核心技術攻堅,實際上爲其在AI產業的爆發打造了一支又一隻精兵強將。
根據中國新一代人工智能發展戰略研究院在2019年5月發佈的《中國新一代人工智能科技產業發展報告》,截至2019年2月28日,我國共有75家AI領域的非大學科研機構,中科院下屬科研院所爲38家,以51.4%的佔比盤踞我國非大學科研機構陣營的半壁江山。
不僅如此,中科院下屬科研院所還強勢霸榜了我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構。數據顯示,從第一名的中科院計算所,到第十名的中科院上海微系統所,中科院共爲我國AI產業貢獻了15457項AI技術專利。
人才之於研發,亦如園丁之於園林。
從成立至今,在郭沫若、方毅、盧嘉錫、周光召、路甬祥、白春禮一代代院長的帶領下,中科院如海納百川般吸引了無數身居科研金字塔頂尖的學術巨擘,遍佈數學物理、生命科學、信息技術和化學等多個領域。
現階段,中科院學部共有830名院士,107名外籍院士,平均年齡高達73歲。
81歲的並行算法、高性能計算專家陳國良院士正是其中的一員。他曾開發了國產曙光並行機「用戶開發環境」商用軟件,並帶領團隊成功研製出萬億次高性能計算機「KD-90」,爲我國高性能計算領域的自研核心技術添上了濃墨重彩的一筆。
外籍院士中,時年72歲的微電子學家、FinFET之父胡正明提出的鰭式場效晶體管(FinFET)芯片工藝技術,不僅成功讓芯片晶體管構造從原先的2D邁入3D大門,還打破了曾限制半導體產業發展許久的「摩爾定律」,爲全球半導體產業快速進軍先進工藝領域作出了巨大貢獻。
在近千名院士的披荊斬棘之下,雲從科技創始人及CEO周曦、寒武紀創始人陳天石與陳雲霽、雲知聲創始人樑家恩等一衆出身於中科院的後起之秀,亦在AI領域嶄露頭角,力圖創造一個又一個創業佳話。
縱觀中科院的科研實力與人才優勢,自成立七十餘年——尤其是改革開放後的四十一年間,日復一日地滴匯成海、聚沙成塔,不僅推動了我國科學技術硬實力的復興,亦爲如今中科院系AI公司在產業的爆發埋下伏筆。
二、中科院系AI企業的三大主戰場
如果說AI用了六十年的時間,才讓世界重新關注到它。那麼,中科院自改革開放後花了四十餘年,才讓中科院系企業在當下迎來爆發,這並不意外。
往前,我國的AI產業有中科曙光、科大訊飛和新鬆機器人等公司,在高性能計算、語音、機器人等領域開創基業的篳路藍縷。
往後,國內AI領域則有寒武紀、雲從科技和雲知聲等AI獨角獸與初生牛犢將優勢傳承,在AI芯片、AIoT、計算機視覺等市場不斷釋放潛力。
2019年年初,全球創投研究機構CBInsights發佈32家全球AI獨角獸公司名單。其中,出身中國的10家企業中,寒武紀、雲從科技和雲知聲爲中科院系創企,自動駕駛創企Momenta也有多名高管出身中科大。
中科院系在國內的競爭力同樣強勁。2019年8月,賽迪研究院發佈《2019賽迪人工智能企業百強榜研究報告》,在綜合實力TOP100榜單中,科大訊飛、中科曙光、寒武紀和漢王科技等9家中科院系企業榜上有名。
四十多年來,不斷在AI市場展露野心的中科院系企業已在多個領域開枝散葉。
從當前全局來看,中科院系企業的戰場主要集中在計算機視覺、AI語音和AI芯片三大方向。
它們從成立之初就開始逐漸影響着這些行業,在利用創新技術瓜分市場的同時,也重新定義着傳統市場的變革之路。
1、計算機視覺(CV)
計算機視覺是如今AI領域中十分熱門一個分支,同時也是極具商業化價值的賽道。
其中,以人臉識別爲核心技術的AI企業已廣泛遍佈國內市場,與安防、金融、自動駕駛和消費電子等應用場景緊密結合。
在這一市場中,中科院系老牌企業則有中科創達首當其衝。
中科創達成立於2008年,它針對成像技術開發了一系列圖像處理和智能視覺算法,既有面向衆多領域檢測人臉的年齡、性別和情緒的Face ID方案,也有面向工業、安防和交通等領域的視覺缺陷檢測。
尤其在智能網聯汽車方面,中科創達融合底層操作系統技術、Righware Kanzi 3D開發技術和智能視覺AI技術,進一步提升用戶的駕駛體驗。
據悉,中科創達在全球已擁有超過100家智能物聯網汽車客戶,其業務增速在2019年上半年約爲74%。
深度:中科院AI勢力崛起
另一廂,現在市場中老生常談的「CV四小龍」中,雲從科技則是中科院系麾下創企,成立4年就已拿下10億美元估值。
雲從科技在計算機視覺領域擁有三大核心技術,分別爲3D結構光人臉識別技術、跨鏡追蹤(ReID)技術和人體3D重建技術,在安防、金融、交通和零售等行業都有落地應用。
例如,其人臉識別技術能夠對圖像中的人臉進行屬性分析,以判斷年齡、性別、膚色、是否佩戴眼鏡和麪部遮擋物等信息,實現毫秒級響應。
2018年,國際調研機構Gen Market Insights曾發佈《全球人臉識別設備市場研究報告2018》,數據顯示,中國是全球人臉識別設備的最大消費市場,雲從科技的市場份額排名第一。
2、AI語音
要說中科院系企業在AI語音領域的最大王牌,科大訊飛當仁不讓。
自1999年成立至今,科大訊飛在語音識別、語音合成、聲紋識別和自然語言處理(NLP)等技術領域,已逐漸成爲中國AI語音行業的領頭羊。
科大訊飛的AI語音業務覆蓋智慧教育、智慧醫療、智慧城市和智慧汽車等領域。其中,在智慧教育方面開發了訊飛學習機,能夠幫助孩子定位弱項學科,制定個性化的學習方案。
科大訊飛董祕江濤曾表示,科大訊飛語音識別的市場佔有率已居全國第一。
而在新秀陣營,雲知聲和聲智科技等創企的潛力亦不可小覷。
例如,當前處在國內語音交互領域第一梯隊的雲知聲,2012年時就已將深度學習技術應用到語音識別領域,隨後還提出了面向物聯網的「雲端芯」產品體系構想。
雲知聲自主研發的雲知聲開放平臺3.0,利用語音識別、語義理解、語音合成和音頻轉寫等技術,爲移動物聯網、智能家電、可穿戴設備和醫療等領域提供AI語音解決方案。
據瞭解,目前雲知聲的覆蓋用戶已達2億,其中開放語音雲覆蓋的城市爲470餘個,覆蓋設備超9000萬臺。
3、AI芯片
在我國的半導體產業發展史上,脫胎於中科院計算所的龍芯中科自2001年以來,陸續研發龍芯1號和龍芯2號系列芯片,打破了我國缺乏自主研發CPU芯片的歷史。
而往後看,尤其是過去五年間AI專用芯片需求的爆發,中科院也孕育出了寒武紀和雲知聲兩家AI芯片獨角獸公司,以及中科睿芯、欣博電子和啓英泰倫等重要玩家。
其中,創立於2016年的寒武紀在2018年6月完成數億美元的B輪融資後,市場估值已達25億美元(約167億人民幣)。
寒武紀打造的兩代智能處理器IP,曾被搭載於華爲麒麟970和麒麟980兩款SoC中,幫助華爲一炮打響「真正的AI手機」口號。
2019年11月,寒武紀面向邊緣AI計算領域,最新推出了思元220芯片,擁有高安全、低延時和高帶寬三大優勢。
隨着思元220芯片的推出,寒武紀的AI芯片正式形成雲、邊、端三個方向的完整佈局,進一步滿足現今碎片化AI市場的多個應用場景需求。
三、回溯三大技術源頭,AI勢力的厚積薄發
追根溯源,如今中科院系AI勢力的逐漸崛起,與中科院AI歷史的變遷與演進離不開關係。
與我國曆史發展脈絡同步,中科院在結束了徘徊中前進的兩年後,國內AI的發展也逐漸醞釀着解禁。
1978年,我國著名數學家、中科院院士吳文俊提出的「幾何定理機器證明」獲得了全國科學大會重大科技成果獎,爲我國之後的AI體系構建奠定了重要基礎。
直到上世紀80年代,中國航天之父、中科院院士、兩彈一星元勳之一錢學森等先輩開始主張開展AI研究,讓我國的AI領域研究逐漸開始活躍。
隨着我國AI技術和思想的層層「破冰」,加之1994年中科院啓動支持高水平科技領軍人才引進的「百人計劃」,中科院乃至我國的AI從人才到技術、從學術到產業、從機構到企業,才一步步地蓬勃發展起來。
歷史滾輪之下,我國的AI發展脈絡與中科院息息相關。
當我們將回溯的目光放至中科院系AI企業的「身世」上,不難發現,這些企業的出身可大致分爲兩派。
一派以研究員爲出發點,其公司創始人、CEO和主要高管均爲中科院及下屬研究所出身,由研究員獨立或聯合創業而成;
而另一派則以科研項目爲出發點,公司在成立前曾爲中科院及其下屬研究所的科研項目,通過技術成果轉換後,才正式成立爲公司繼續發展。
但不論是研究員的出身,還是科研項目的孵化,這些公司的技術起點幾乎主要源於中科院的三家關鍵機構——中科院自動化研究所、中科院計算技術研究所、中科院聲學研究所。
1、中科院自動化研究所
設立於1956年的自動化所,不僅是我國最早成立的國立自動化研究機構,也是我國最早開展類腦智能研究的國立研究機構。
自動化所主要涉及生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能芯片等領域的研究,漢王科技、中科唯實、銀河水滴、中科慧遠和中科視語等公司均從中孵化落地。
截止2018年底,自動化所共擁有696名科技人員,包括中科院院士2人、發展中國家科學院院士1人、IEEE Fellow 9人。
在AI領域,自動化所亦扮演着重要的開拓者角色。
上世紀90年代,自動化所以控制科學爲基礎,率先佈局AI研究。緊接着從2010年起,其AI研究方向進一步細化,開始在類腦智能研究領域出招。
據悉,自動化所通過架構設計創新,曾自主研發了量化神經處理器(QNPU),在資源受限的芯片上實現大規模深度神經網絡的獨立計算。
而在生物特徵識別技術方面,自動化所還實現了從中距離到遠距離的可識別生物特徵信息全覆蓋,包括虹膜識別、人臉識別和步態識別,已在國家衆多重要安全領域應用落地。
2、中科院計算技術研究所
計算所同樣創立於1956年,是我國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的學術機構。
計算所主要研究信息處理、網絡安全、大數據處理、智能技術和虛擬現實技術等領域,曾研發出我國衆多的「第一」歷史性時刻,爲我國的高端計算機技術、數字化技術和通用CPU技術等方面作出了巨大貢獻。
例如,我國的第一臺通用數字電子計算機、第一臺109乙大型通用晶體管計算機、第一顆通用CPU芯片「龍芯1號」,以及全球PC市場份額第一的聯想集團前身皆誕生於此。
同樣,計算所亦是中科曙光、寒武紀、中科智芯、中科視拓和中科物棲等一衆AI企業的搖籃。
截至2015年,計算所的研究隊伍已超500人,其中中科院、工程院院士共5名,正高級專業技術人員70名。
而在未來,計算所也將計劃實現三個100億的產業目標,包括中科曙光市值達到100億美元、嵌入到華爲等企業的IT產品銷售100億人民幣、創業公司市值達到100億人民幣,真正成爲我國計算機產業的源頭。
3、中科院聲學研究所
與自動化所和計算所相比,聲學所則較爲「年輕」些,它成立於1964年。
聲學所主要負責聲學和信息處理技術學科的應用基礎,以及高技術發展研究,面向我國的海洋、安全、能源和生命健康等領域。
其中,聲學所的水聲物理與水聲探測、通信聲學和語言語音信息處理、聲學與數字系統集成等技術,不僅孵化了聲智科技等AI語音企業,同時也培育了一批如海天瑞聲創始人賀琳、小聲科技創始人陳孝良等產業人才。
截至2018年底,聲學所共有專業技術人員794人,包括正高級專業技術人員133人,副高級專業技術人員255人。
在國家重大科研項目領域,聲學所亦參與研製了我國「蛟龍」號載人潛水器的研發與應用,爲我國載人深潛技術的發展作出了突出貢獻。
中科院AI技術的「黑土地」不止於此,中科院軟件研究所、微電子研究所、半導體研究所等科研機構,同樣催生了衆多極具潛力的中科院系AI企業。
四、中科院的時代發展機遇
中科院系AI勢力的燎原,不僅僅是七十多年來科研技術和人才培養的厚積薄發,抓住了AI產業「甦醒」的時代機遇,亦是我國政策和中科院科技成果轉換的催化。
自我國的科技發展進程翻篇到新世紀,國家層面對AI技術和產業的嗅覺愈發靈敏。
國家高層領導人在2014年中國科學院第十七次院士大會、中國工程院第十二次院士大會開幕式上發表的一次重要講話,首次高度評價了AI和相關智能技術,無形中大力推動了我國AI技術的發展。
一年後,國務院正式頒佈了《中國製造2025》,加快推動新一代信息技術與製造技術融合發展,將推進智能製造作爲我國製造強國戰略的主攻方向。
至此,AI逐漸被提到了每一項重要產業中不可或缺的核心技術位置。
在國家政策的積極帶動下,中科院及下屬各個研究所亦開展了一場自上而下的政策規劃。
但立足於產業,如何更好地實現科技成果轉移轉化也成爲了中科院各項政策規劃的重要方向。
實際上,技術成果轉化的難點在於如何尋找技術產業化的方向。這常常缺乏專業的服務機構和人才,同時還面對部分科技成果轉化的政策不完善、科技成果與市場需求脫節等問題。
在政策方面,以下屬研究所爲例,中科院計算所在2016年制定了自身的「十三五」規劃,一是計算所發展模式要從自主創新轉變到引領創新,對標斯坦福大學;二是通過建設中科院網絡計算創新研究院,引領中國「信息高速鐵路」技術的發展;三則是支撐企業實現三個100億的產業目標。
以地方爲例,2018年,中科院科技促進發展局、中科院北京分院、中關村科技園區管理委員會共同推出了《促進中科院科技成果在京轉移轉化的若干措施》,通過支持科技成果轉化平臺建設、實驗室共享等十項舉措,推動更多科技成果在北京轉化落地。
此外,中科院還全資設立了國科創新公司,不斷探索產業技術研究院、技術企業孵化器和聯動創新產業園三種平臺的科技成果轉換模式。
截至目前,國科創新已實現了120多項科技成果轉換服務,覆蓋AI、智能製造、智能物流和智能電網等領域,孵化企業的融資規模已達到2.8億人民幣。
結語:七十載征程,中科院仍笑傲AI江湖
時光如流水,七十年的風吹雨打,中科院已然成長爲我國AI技術和產業力爭站立於世界潮頭的國之重器。
順延着它的歷史軌跡,我們可以看到,它AI勢力的強勢崛起,既有歷史的累積、人才培育的影響,也有一代代產業經驗累積後的良性循環。回顧中科院系AI企業的漫漫長路,它爲我國AI產業如何利用好產學研之間的合作優勢,提供了一個新的角度與思考方向。
但同時,我們也需意識到,在當下殘酷的AI落地戰和全球科技競賽激烈的環境中,我國整體的AI技術實力與國外仍存在一定的差距。
我國AI玩家們將要面臨的,不僅是全球科技競賽給市場格局帶來洗牌的陣痛,還需面對顛覆性技術爲各領域市場,乃至人們的生活帶來的巨大挑戰。生,便能乘着市場和資本的東風一躍而起,闖進商業落地的頭部陣營;死,便只能被大浪拍在岸邊的礁石上,隨着時間流逝被市場和資本遺忘。
未來,中科院系AI企業又將如何書寫這一頁歷史征程?時間將會告訴我們答案。
附圖:▲中科院研究單位統計表
▲我國自然科學工作者代表會議籌備會合影
▲自然指數全球百強機構前十名榜單
▲中科院改革開放四十年40項重大科技成果
▲我國AI領域專利數Top 10非大學科研機構(圖源中國新一代人工智能發展戰略研究院)
▲中科院學部院士年齡統計(圖源中科院官網)
▲陳國良院士
▲胡正明院士
▲賽迪網發佈2019年中國AI企業綜合實力百強名單
▲計算所成立公司情況(圖源計算所官網)
資料來源:https://bangqu.com/YDah49.html
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