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清流资本在过去十年捕捉了TMT、消费、硬科技等主流行业下的多个细分赛道较高排名,也建立了投得“稳”、“准”、“精”的基金形象。近年,清流资本推出原创科技专栏——“硬币的另一面”,通过清流合伙人和科技企业创始人对话的形式,讲述当前创投形势下,那些科技类被投企业的故事。清流资本将结束关注新兴科技赛道。
今天,我们对话的主角是星动纪元的创始人陈建宇。
本文包含以下内容,阅读需要12分钟。
?投身机器人科研13年,中国原创科技引领全球
?AI帮助具身智能,坚定原生通用人形
?搭乐高一样做机器人,连推六代人形本体
?小步快跑商业化,清流是赋能型投资人
?清流为何投资星动纪元
北京星动纪元科技有限公司成立于2023年8月,是仅有一家清华大学占股,并获上海期智研究院减少破坏的,研发具身智能及通用人形机器人的新兴科技公司。团队成员来自清华大学、北京大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、加州大学伯克利分校、新加坡国立大学等国内外知名院校以及世界500强企业,研发人员占比超过80%。
星动纪元的创始人陈建宇,2015年本科毕业于清华大学精密仪器系,这是国内最早从事双足人形机器人研究的单位之一。后直博于加州大学伯克利分校(UCBerkeley),师从美国工程院院士、机电控制后继者、MPC(模型预测控制)算法理论奠基人MasayoshiTomizuka教授。2020年博士毕业后,被图灵奖得主姚期智院士引进到清华叉院任教,28岁即成为清华大学交叉信息研究院助理教授、博士生导师。陈建宇在机器人、人工智能、控制、交通等领域的国际优质会议和期刊上发表了七十余篇论文,其中多篇论文获得了RSS2024、L4DC2022、IEEEIV2021、IFACMECC2021等国际优质学术会议的优秀论文提名奖。
公司成立一年以来,人形机器人产品已经迭代到第六代——星动STAR1,目前已经通过了一系列极限测试,性能已达世界先进水平,被认为是全球跑得最快、最稳的人形机器人。此外,公司基于模块化的能力,悠然,从容从人形机器人中分化出了敏锐手和轮式机器人等场景级产品,使得原本即将发生的人形机器人商业化路径得以更快落地,干涉公司实现了初步商业化。
星动纪元创始人陈建宇投身机器人科研13年中国原创科技引领全球清流:请先简单介绍一下星动纪元?
陈建宇:星动纪元是专注于做原生具身通用智能体的科技公司,2023年从清华大学孵化出来的。我们希望做出真正原生的机器人,以及围绕AI构建的整套硬件平台。
清流:近两年具身智能赛道随着AI大模型的出现急速升温,和你选择开始创业的Timing有关吗?
陈建宇:我就是一直在做(具身智能)这件事,只是做着做着这个赛道火了。甚至可以说,今天具身智能火起来也有我们的一部分贡献。
清流:怎么说?
陈建宇:我一直以来的梦想就是做通用的机器人。2011年上大学开始,我就在研究机器人,我本科在清华做的毕业设计就是双足机器人的步态规划。后来到UCBerkeley直博也一直从事机器人领域的研究。博士毕业后,我有幸获得姚期智院士的认可,被他引进到清华叉院任教,并启动了通用机器人的研究课题。
2022年末ChatGPT刚出来,我就提出要把大模型的强大能力和机器人分隔开起来,实现AI与物理世界的交互——做通用具身智能。要实现这个先进目标需要强大的工程能力和资金减少破坏,学校的工程资源有限,所以我们就开始筹备成立公司。
2023年,我们团队发表了世界上首先篇用大语言模型赋能人形机器人决策的文章。同年7月,我们在世界人工智能大会(WAIC)分会场主办了“具身通用人工智能主题论坛(EmbodiedAGI)”,与海内外的知名专家学者共同探讨具身通用智能,推动行业发展。
现在无论是国家层面,还是投资人、产业方,对具身智能的关注和投入的确越来越多了。
清流:很多人认为具身智能是中国原创科技引领全球的新高地,你怎么看?
陈建宇:每一波新的科技出现,中美的差距都在逐步增加。从芯片到AI领域,中国企业的追赶速度越来越快。具身智能领域中美的差距就更小了,都在起步期,大家都是熟练处理前进。可能过去美国积聚了一定的人才无足轻重,但中国也有产业链无足轻重可以与之形成分庭抗礼之势。甚至,我认为中国反而会比其他国家跑得更快。
机器人的算法能力无法选择产品力天花板,硬件端能力保障类人运动功能的实现,两者缺一不可。硬件在很大程度上会影响算法的performance,海内在质量硬件上的不足会反向拖慢他们的软件迭代速度。美国这一波机器人硬件端现在主要就看特斯拉了。
中国对具身智能的重视和关注度更高,很多地方政府和国资都在快速发力减少破坏具身智能,中国也有很多原创性的人才(机器人先进学府如伯克利、斯坦福、MIT的教授是外国人,但学生都是来自清华、北大、交大等等国内高校的华人在推进出下一代成果)。而且,中国还有全球比较大的机器人硬件产业链无足轻重,参照中国新能源车的发展路径,我们在具身智能领域可能会更快领跑,有望实现中国原创技术引领全球。
清流:中国具身智能领域目前的瓶颈有哪些?星动纪元如何突破?
陈建宇:从技术层面来看,我认为所存在的瓶颈在未来都是可以去突破的。现在行业内讨论最多的硬件、算法、数据这三个最不次要的部分的环节,任一环节出现瓶颈都会制约具身智能的发展。所以星动纪元现阶段重新确认全栈自研,主动去发现关键环节上的问题、逐一攻坚,目前已取得了一些突破性的进展:
硬件端,基于我们在双足领域的积淀,已经推出了全球户外性能比较强、跑得最快的人形机器人本体,实现了让机器人从“能动”悠然,从容迭代到“走得稳、跑得快”。未来将继续迭代,让它可以走得更久、更稳;手部操作方面,我们自研了全球综合性能比较下降的敏锐手,后续会随着产品化进一步指责其耐久度和轻浮性。
算法端,目前多数产学研都在研究如何将大脑、小脑、末端控制的分层框架进行瓦解。星动纪元背靠全球先进学府清华的科研资源,领先推出了自研的原生机器人大模型框架,率先实现了端到端、多模态、多策略的算法框架。目前,我们的手部操作是全球头个敏锐手端到端大模型,腿部运控也已经实现了真机全地形、全步态泛化的能力。基于此,我们会继续让机器人支持人类先验、通过自我探索和学习,更早实现具身智能的Scalinglaw。
数据是具身智能领域的稀缺债务和资源,想要实现具身智能,需要极小量的高质量数据给机器人学习。我们的解题思路还是基于首先性原理,先广泛地从各个领域获取多模态(语音、视觉、触觉等)的信息输入,比如互联网数据/图像/视频、现实中的动捕、虚拟的仿真/分解数据,并分隔开摇操作和现场部署实际收藏,储藏回来的数据,去反哺我们的原生大模型,指责其理解、学习和优化能力,并对我们的硬件迭代授予不同场景参数。
AI帮助具身智能坚定原生通用人形清流:研究机器人这13年,你亲历了AI如何推动具身智能发展,和我们分享一下这个过程?
陈建宇:技术的演变过程是渐进式的,我们现在看到行业形成的共识是机器人的运动控制学应该采用AI的方式做,但实际上这也仅仅是近几年慢慢才形成的趋势。
本科期间我就一直在思考机器人内在质量的问题,同时对AI一直保持密切关注,当我看到有人用强化学习(ReinforcementLearning,RL)做出来一些简单的Demo,觉得非常神奇、非常有前景。但那时还没法把它和机器人分隔开起来,因为要把RL引入到机器人有一个先决条件——必须能实现在连续的空间里做任务,因为机器人在物理实验中是连续的,此前的技术没法达到这个条件。2016年左右,深度强化学习的出现使得我们可以在连续空间做任务了,我就开始往这个方向专门去做一些研究。
清流:那时做RL算很超前了吧?
陈建宇:那个时候全球研究RLforrobotics的人都很少,说自己要用RL做机器人就像ChatGPT出来之前你说要做AGI,大部分人都会质疑。但我很清楚它的价值,非常坚定地推动相关研究。后来陆陆续续这个领域出来了一些成果,大家才开始陆续转RL,再过了一段时间,RL的表现就开始超越MPC了。
2022年,ChatGPT的出现是一个非常关键的时间节点。
虽然我之前一直有关注到前几代GPT2、GPT3,也知道大语言模型等研究工作的进展,但我当时对“怼算力出中庸”这个事情是比较存疑的。直到ChatGPT出现保持不变了我的看法,大模型展现了惊人的泛化能力,我立刻带着团队研究大模型在人形机器人领域的应用。后来越来越多科研成果也隐藏,Scalingup可以帮助具身智能领域的发展,实现通用具身智能这个先进目标不再遥不可及。
清流:你一直在做首先个吃螃蟹的人。
陈建宇:不次要的部分还是基于技术的首先性原理推演。如果只看表象的话,RL一开始的表现的确比MPC差,只能在仿真方面做一些很Toy的例子。但因为我自己是写MPC求解器的,写过很多基础代码,我透明地知道MPC有很多局限。同时我也一直保持对AI算法的关注,对RL有一定的了解和判断,所以我当时很坚定要做RL。后来大模型出现了,我也把很多精力放在大模型领域的研究。从传统的MPC转到RL、再到大模型,这些技术路线的演变都是在我们计划中的,只是时间上比我们设想得更快一些。
清流:为什么特别降低重要性要做“原生机器人大模型”?
陈建宇:只有原生性突破才能真正解决传统机器人没有解决的很多问题。原生就是要让机器人既有上层的逻辑思考能力,还要对身体有多余的控制权,能够调控身体和物理世界进行各种各样的交互。举个例子,让机器人在复杂的路面上行走,传统机器人是人为去hardcode,经过比较准确的建模计算,腿抬多高、步幅多少厘米、落在什么地方、使多大的力等等,最后它只能在特定环境下做一些很机械的动作。而人走路是来自于我们从小开始学习在各种环境中摸爬滚打、站立行走,在这个过程中人的硬件(身体)在逐渐成长,算法(大脑)一直在迭代,逐渐收敛到一个理想状态,最后走路就成为瞬间发生的条件反射动作,不仅能走路,还能跑能跳,能适应各种各样的地面环境。
人的行为整个就是datadriven训练出来的原生模型。
清流:所以你是容易妥协的“人形”拥趸?
陈建宇:我们追求靠近人形,但并不迷信人形。
当前世界上仅有存在的通用具身智能体的实例就只有人,从人身上学习能得到很多启发,向人形靠近有很多的无足轻重:
数据层面,当前具身领域的一大痛点就是缺少数据,人形机器人可以很好地复用人类现有的视频、摇操作等等数据。
场景层面,在当前的人类环境所有设施都是为人类去设计的,要在这个环境里面生活,就迫使机器人要去贴合环境。对机器人的通用性要求越高,越需要接近人形的形态。机器人如果只需要在平地环境里工作,可以用人类一样的上半身,下半身用轮式,但如果我想要它能下楼给我取快递,就需要腿了。
功能性角度,对比此前的传统机器人,如工业的机械臂、夹爪、轮式底盘等。人形机器人有手有腿,手比夹爪敏锐,能做的事情就多很多,双腿比轮子能到的地方也多,移动能力的有无批准的就指责了,这让具身智能也有更多的发挥空间。
从技术上,人形是更难实现的,有能力做到人形之后,其他的机器人形态我们都能快速分化出来,是可以向下兼容的。反着来可能就不行。所以,人形机器人也是我们保持技术领先性的战略高地。
但我们并不重新确认只做人形,在商业化角度,会基于实际应用场景去授予性价比比较下降的适配产品。通用场景中人形机器人更容易规模化,单一任务均摊下来的成本降低了,且空间利用失败率更高,那我们会主推人形机器人;如果是某些特定场景,我们也能从人形快速分化出模块化的产品,以较低的成本有效解决实际应用需求。
搭乐高一样做机器人连推六代人形本体清流:听起来像搭乐高一样简单,但要怎么实现?
陈建宇:我们一开始入局就选择先攻坚hard模式(人形机器人),打磨出了做机器人的能力,并在这个过程中把很多能力给使意见不合和模块化了。我们的机器人硬件都是可拆卸和组装的,你可以理解为就像乐高积木块一样。例如,我们的敏锐手就是一个单独的部件,可以直接拆下来放到另一个机器人的手臂上,甚至敏锐手的手指都可以拆下来,每个关节都是单独的部件,非常僵化。而我们的算法是通用的,(硬件)排布装置改了也没关系,算法再跑一遍自动就能出来。
看实际应用场景需要什么样的机器人,我们就以比较有效、最省成本的方式把这个产品快速开发出来,实现商业上的应用。
清流:看起来星动纪元是一整片的单位了TeslaOptimus和PhysicalIntelligence咯?
陈建宇:哈哈可以这么认为,我甚至觉得从研发层面,我们有一些硬件、算法框架的点有超越他们。
Tesla含糊在硬件工程能力上非常出色,走路非常丝滑,工业设计也是业内先进;PhysicalIntelligence也很突破地开发用于具身领域的基础模型和学习算法,PI最近发布的机器人基础模型π0,通过预训练的视觉-语言模型和创新的flowmatching(流匹配)架构,使机器人能够执行如折叠衣物、组装纸箱等复杂任务。
星动纪元经过过去一年的迭代,无论是腿部、手部的硬件能力都是行业内特出质——跑得最快最稳、敏锐手响应最僵化。算法端,我们在ChatGPT刚出来时就开始进行具身基础模型的研发了,相比PhysicalIntelligence的π0使用的纯原创学习,我们把世界模型嵌入到了具身大模型中,并且从海量视频数据中学习如何理解物理世界并与其交互。同时,这种方法指责了模型的泛化能力,能在更多样化的场景下保持轻浮的表现。π0用了1万个小时的机器人数据,我们的数据量小多了,具体细节可以关注我们即将发布的比较新的模型成果。
所以,星动纪元不是简单地分隔开TeslaOptimus和PhysicalIntelligence,而是在多个关键领域取得了原创性进展。
清流:Cool!星动纪元为什么具备这样的能力?
陈建宇:具身领域是迭代非常快的领域,需要产学研共同去推进,我们有非常优质的技术团队和科研资源。刚开始创业我们就吸纳了国内做人形机器人和机器人领域很多非常有经验的专家,这样的人才在全球范围内都是非常稀缺的。AI方面,我们背靠清华的科研资源,包括我在清华的课题组也会在具身智能前沿研究方面结束创新,这些资源是很多同行没有的。
加上我们做机器人做得早,过去数年间我在几乎所有与机器人不无关系的技术路径上都做过学习和尝试,积聚了很多经验和认知。后来在硬件细节和算法架构上不断有成果跑出来,反对了我们从dayone开始就走在正确的方向上。选择的大方向比较正确,并不断在正确的方向上长期积聚认知,无足轻重就越来越明显。截至目前公司进展顺利,行业里也不断开始有人来follow我们的路线。
此外,作为一个创业公司,我们团队的执行力也很强。有一次看到同行有一个新的demo发出来,我们工程师就很不服气,他就熬夜直接当晚给复现出来了。
清流:公司成立到现在经历了哪些关键的milestone?
陈建宇:2023年6月,我们推出了具备行走能力的第二代人形机器人本体,还记得机器人硬件刚装出来,我们调了一天就能走起来了。
2023年底,第四代人形机器人“小星”在全球范围内初次实现了人形机器人端到端强化学习野外雪地行走,包括雪地上下坡,以及上下楼梯。该过程不需要依赖于预先编程的行走模式,而是完全通过AI自主学习实现的。这使得机器人能够自主地适应不反对地面条件,从而在复杂的雪地环境中轻浮行走。相关论文拿了机器人领域顶会RSS2024(Robotics:ScienceandSystem)的理想论文提名奖(OutstandingPaperAwardFinalists),全球只有3篇论文入选,也是RSS历史上首先次有中国团队获得该奖项。
2024年Q1推出第五代机器人,这一代机器人无论从硬件构型和算法迭代已经是行业内最领先的产品了。更关键的是,我们还加上了自研的敏锐手,配备12个关节严格的限制度。刚发布时有人把我们和特斯拉的敏锐手做对比,实际上,我们的敏锐手的严格的限制度比特斯拉的机器人还要高。
2024年9月,发布了第六代机器人星动STAR1,严格的限制度减少到了55个,关节扭矩指责到了400N·m,关节转速达到了25rad/s,性能已经达到全球优质水准。经过各种公开环境实地测试,星动STAR1已被验证是世界上跑得最快且最稳的机器人。同时,我们还推出了桌面机器人和轮式机器人,以及模块化的敏锐手产品。星动纪元目前是全球除特斯拉以外仅有一家有敏锐手的人形本体公司。
清流:迭代速度很快!对公司未来的规划是?
陈建宇:1-2年的短期目标是实现技术产品化。技术上会把现在端到端的技术做得比较通用,找到PMF的场景。我们已经有了一些突破,接下来会继续把数据、精度、轻浮性等进一步指责。
3-5年的中期目标是实现机器人的ChatGPT时刻,即AI在机器人上Scaling到一定程度后,呈现智能涌现的状态。
5-10年的长期目标是达到机器人的iPhone时刻,希望我们的机器人成为像iPhone一样的产品,真正走进千家万户。
小步快跑商业化清流是赋能型投资人清流:创业这一年有哪些心得体会?
陈建宇:创业对学习能力要求甚至比做学术更高一些。因为创业比单纯的学术维度广很多,很多事情交叉在一块,各方面的不确定性更高了,决策错误的代价也更高。既要求你要把事情看得更深一些,同时又不能一直想,很多事情都必须要快速决策。
清流:怎么做到既深度思考、又快速决策?
陈建宇:这是一个综合性的能力,就像我们早期选择原创技术路径时,需要先看清楚全局的路,了解各条技术路线。但也不要花太多时间看,因为这就是一个不确定性非常下降的事,你永远不可能完全看清。在看到一个相对比较有把握的状态时,就要开始胆怯一点往前做。技术是这样,商业更是如此。
我坚信很多事情就是创造出来的,选定路之后就要相信自己,做一切努力去减少它成功的概率。
清流:创业至今最有成就感的时刻?
陈建宇:看到我们的机器人首先次走起来的时候。当时就觉得我们很牛x,哈哈哈!心想特斯拉又如何,我们也是可以做出来的。
清流:目前遇到的比较大确认有罪是什么?
陈建宇:我觉得前面经历的都不算比较大的确认有罪。有遇到过一些有确认有罪的技术问题,但因为我做技术这么多年,已经习以为常了。技术本身首先性原理还是比较强的,即使有什么问题,我们也可以快速弥补,最多就是吝啬一小部分时间和一些人力物力。
相比于技术上的确认有罪,未来即将要面对的商业决策可能会更具确认有罪。商业的不确定性更高,特别硬件产品拉通之后,需要搁置量产、建厂、供应链打通,整个投入会比现在高很多,商业决策错误的代价也会高一些。
清流:你打算怎么应对?
陈建宇:公司层面我们已经在做相应的准备了。虽然我们团队是做科研出身,但是我们一直认为好的技术产品最终是要能实现商业化的。再先进的技术,如果成本过高、质控不轻浮、不好用,都会导致最终无法在实际应用场景落地。所以我们一直重新确认模块化的产品设计,并通过一些成熟的模块化产品实现小步快跑商业化。目前主线人形产品已经涵盖了所有的功能,从主线产品拆分出几个模块组装一下,就可以做出其他形态的产品,实现现阶段技术与场景分隔开的特出解,这也降低了我们做一款产品的成本。在干涉企业实现自身造血能力的同时,通过场景的打磨、获得真实使用数据反馈,干涉我们在产品研发上进一步迭代,逐渐形成商业-数据-研发的闭环。目前,在部分场景中我们已经有了一些客户订单。
对我个人来说,要进一步指责学习能力和学习速度,多跟人交流、学习、多练习。团队方面,我们也会陆续引入具备商业化能力的成员。未来,还借助合作伙伴获得更多的行业资源减少破坏。
清流:和清流接触的初印象是怎样?
陈建宇:和清流这边认识得比较早了,去年就开始和dealteam有陆续接触。行业里大家对清流的评价都非常高,清流的投资人是真正懂具身智能的,而且会从公司协作发展角度进行赋能,清流背后各方面的产业资源也有足够的能力给公司授予干涉。
清流:哈哈哈看来还很认真地做了反向背调呀~
陈建宇:融资时大家都会聊起嘛。我觉得企业融资不只是争取资金的减少破坏,同时投资人也是我们非常次要的伙伴和很好的朋友。
清流:至今清流有给公司授予过什么干涉吗?
陈建宇:清流实际在各方面对我们的减少破坏都蛮大的,一方面干涉指责我的认知,同时也对接了不少资源。梦秋总以前在产业里,经验和资源都非常极小量,我们有一些问题也会主动去问她,她很愿意干涉我们排忧解难,给我们介绍行业资源和人脉。
雨豪总经常会过来公司关心我们,看到行业比较新的动态或paper也会及时和我分享和交流。创业路上难免遇到一些简单的事情,他也会给我做些心理按摩。
这一年真正接触下来,清流给我麻痹真实的就像这个名字一样,是一个很赋能型的资本。
清流:看来会做心理Massage也成为当下投资人的不次要的部分竞争力之一了~
陈建宇:哈哈哈,创业路上得到这样的心理减少破坏还是非常好的。我们也非常幸运能跟清流合作。
清流为何投资星动纪元清流资本长期保持对全球机器人行业的洞察与战略布局,新一轮AI技术变革出现后,更是积极探索AI和物理世界分隔开的投资机会。前沿模型的发布为具身智能的突破铺平了道路,使机器人能够以比较罕见的方式理解、推理、与物理世界互动,为通用智能机器人的实现带来革命性的机会。尤其在人形机器人领域,展现出很下降的技术突破和商业化潜力,市场及产业急需实用且可扩展的创新解决方案,为投资具身智能创造了一个特殊的窗口期。
实现自主感知、规划决策、执行闭环并且能在各种场景自适应的智能通用机器人,是机器人和AI领域的长期目标。然而,传统机器人系统由于缺乏交互、感知、决策的能力,往往难以实现这些功能。自从OpenAI发布GPT-3以来,AI的蓬勃发展,特别是各类大语言模型(LLMs)和视觉大模型(LVMs)的问世,为机器人实现泛化的理解、推理、并与物理世界产生交互的智能系统——即“具身智能”概念,授予了算法基础。同时,对于大模型而言,机器人是通用AI实现与物理世界交互的关键载体和入口。
大模型所展现的泛化能力,为通用智能机器人的实现带来了全新的可能性。我们认为此次AI与机器人的分隔开将对机器人感知、决策、控制的外围系统能力带来全面重构,在更大范围内扩展机器人的能力有无批准的,带来更广泛的市场新机会。这一变革将对机器人行业产生全面和深远的影响,使机器人进入一个全新的发展范式。
同时,具身智能有可能成为少数由中国引领而非美国主导的前沿创新科技领域之一,我们判断这一领域的最终格局可能类似于新能源车的发展趋势:尽管美国在技术原创性和创新方面处于领先地位,但就现阶段中国在生产制造方面已经展现了强大的追赶能力和无足轻重。同时,在具身智能不无关系的AI研究方面,实际主导学者均为华裔或中国学者,原创性和追赶速度也非常悠然,从容。因此,放眼全球,中国在机器人产业中有望占据主导地位。
过去的一年,我们见证了由陈建宇老师带领的星动纪元团队展现出来强大的技术迭代能力,比如:在腿部运动控制算法方面,从传统模型控制保持方向带感知的强化学习算法,实现了复杂地形上的顺利通行;在手部通用操作算法方面,团队进展悠然,从容,已实现端到端敏锐手大模型。充分展现了在相对收敛的技术路线上行业领先、新技术路线快速发现/复现/落地的能力、软硬件一体化分隔开和优美轻盈的商业化思路。
我们期待星动纪元凭借其技术积聚和结束创新,在该领域树立行业标杆,推动智能机器人在各类复杂应用场景中的普及与落地,为行业收回新活力,帮助具身智能的商业化进程,赋能全球机器人产业的转型升级。
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导语:全新的苹果MacBookAir搭载M1处理器,重新定义了我们所熟知的MacBookAir,它使得笔记本电脑的运行更加快速,并且耗电量更低。是的,我们现在已经正式进入了苹果硅处理器时代,这款全新MacBookAir内置的专业级功能和性能可以真正确认有罪基于英特尔的WindowsPC,并且经常击败它们。
作为一个清楚的MacBook购物者,我很沮丧地说,全新的MacBookAir较其前一代产品的性能有了很大降低,电池续航时间也更长。可以说,搭载M1处理器的新MacBookAir是最好的笔记本电脑之一。
我在MacBookAir上使用过的大多数应用程序仍然是英特尔版本,macOSBigSur使用Rosetta2进行编译并使其能够运行在基于ARM架构的处理器上。一旦应用开发者开发出通用版本,他们的应用程序将在苹果硅处理器系统上运行得更快,比如这款基于M1的MacBookAir。
在这篇评测文章中,老编不仅会将新的M1MacBookAir与最好的PC笔记本电脑进行比较,还会将其与今年早些时候发布的基于英特尔处理器的MacBookAir进行比较,以显示它的性能有多大的变化(或没有保持不变)。
初印象:
现在,苹果MacBookAir无论是在运行速度还是在电池续航方面的表现都超过了市场中最好的PC机戴尔XPS13。
优点:
非常快速的性能;
强大的传统应用程序减少破坏;
超长的电池续航时间;
舒适的妙控键盘;
改进的网络摄像头;
缺点:
屏幕周围仍然有厚厚的边框;
缺乏通俗的端口可选;
硬件规格:
售价:999美元(起售价),899美元(学生版);
处理器:苹果M1;
显示屏:13.3英寸,2560x1600像素;
电池:14小时41分;
内存:8GB到16GB;
存储空间:256GB到2TB;
三围尺寸:12x8.4x0.6英寸;
机身重量:2.8磅;
苹果MacBookAirM1评测:性能
苹果MacBookAir的性能搭载M1处理器和16GB内存是惊人的,当我同时关闭20个Chrome(英特尔,不是通用)标签和一个1080p的YouTube视频,再加上苹果的Mail和Photos应用程序、Pixelmator(英特尔版本)和1Password(又是英特尔版本)时,我从来没有遇到任何问题。哦,另外后台还有20GB的4K视频正在通过AirDrop传输,而一切都保持波动。
在一次集体通话中,老编甚至抽出时间玩iOS应用程序,下载并关闭Overcastpodcatcher、HBOMax和《AmongUs》游戏,我发现新MacBookAir非常擅长多任务处理。
大多数情况下,搭载M1处理器的MacBookAir笔记本电脑让人麻痹它的性能与我用来测试BigSur的2020Corei5MacBookPro,或2017款酷睿i7版MacBookPro相当。
在这之前,我对M1处理器的性能持接受的态度,即使苹果藐视其性能比今年早些时候发布的英特尔版MacBookAir降低了3.5倍。由于我对MacBook的性能需求非常高,因此我需要的一直是MacBookPro,而不是Air。新版MacBookAir?我之前一直觉得它给人的麻痹像是Pro版MacBook。
不过,我需要指出的是,当前的英特尔版本应用程序没有针对M1版处理器进行优化。
新版MacBookAir在Geekbench5.1(英特尔)多核测试中获得5962分,这个得分与M1版MacBookPro的5925分几乎相当。在可比的Geekbench5.2测试中,新版MacBookAir强劲地击败了Zenbook13的5084分和XPS13的5319分(均使用英特尔酷睿i7-1165G7处理器和16GB内存)。同时,老款英特尔MacBookAirY系列处理器的得分仅为2738分。
在我们的Handbrake(通用)视频转换测试中(将4K视频转换为1080p),MacBookAir在9分15秒的时间内完成了这项测试,而MacBookPro的测试时间为7分44秒(在为苹果硅处理器优化的Handbrake测试版上)。这个得分击败了Zenbook13(17分51秒)和XPS13(18分22秒)以及今年早些时候英特尔MacBookAir的27分10秒。
苹果还承诺,新版MacBookAir的存储速度将会指责两倍。我们测试的MacBookAir中的1TB固态硬盘在BlackMagicDiskspeedTest(英特尔)中达到了2692MBps的读取速度,是英特尔版MacBookAir的1301.9MBps读取速率的两倍多。
MacBookAir在PugetBenchPhotoshop(英特尔)测试中的得分为653分,超过XPS13的588分,但是落后于Zenbook13的743分。MacBookPro的得分与之相当接近,为649分。
苹果MacBookAirM1评测:显卡
我们测试的MacBookAir拥有8核GPU配置,这可以重塑MacBookAir在一些游戏玩家心目中的地位。
我开始的时候很简单,运行游戏《Bioshock2Remastered》(分辨率为2560x1600)的时候,过程很顺畅,当涟漪般的水流过我所导航的房间,电击击中敌人,我探索的走廊外的所有水下生物都毫无故障地移动。
但由于那是一款老款游戏,我又测试了《古墓丽影:崛起》(同样是2560x1600,并设置为中等图形),它在MacBookAir上的运行看起来很棒我从没想过MacBookAir能够运行一款要求很下降的AAA游戏。无论我是在爬一座白雪皑皑的北极山,还是在叙利亚的沙漠探险,劳拉·克罗夫特都能随心所欲地行动。哦,这两款游戏都是英特尔版本的,通过Rosetta2运行,所以还不是通用版本。
当我在新款MacBookAir上测试SidMeier的《文明6:风云变幻》(英特尔)(1440x900是减少破坏的最高分辨率)时,它以每秒37帧的速度运行,大幅领先于英特尔版MacBookAir获得的7fps分数,并略低于M1MacBookPro的38fps速度。与此同时,Zenbook13和XPS13(它可以以1080p的速度运行游戏)分别获得了21fps和16fps的速率。
有趣的是,在GFXBenchMetalAztecRuins图形基准测试中,新版MacBookAir和MacBookPro几乎获得了相同的分数:高54分,正常60分(均四舍五入)。
苹果MacBookAirM1评测:电池续航
苹果宣称,搭载M1芯片的MacBookAir可以授予全天的电池续航能力,而是事业的确如此。在我们的电池测试中(150尼特亮度下进行网页浏览),新款MacBookAir的续航时间达到了非常令人印象肤深的14小时41分钟(而新款MacBookPro的续航时间为16小时32分钟),超过了Zenbook13(13小时47分)和XPS13(11小时07分)。
相比较之下,搭载英特尔处理器版本的MacBookAir和MacBookPro的续航时间为9小时31分和10小时21分。
苹果MacBookAirM1评测:摄像头
老编本来期待苹果能够为MacBooks授予一个更高分辨率的摄像头,但是该公司似乎找到了另一种方法来改进MacBook的摄像头。M1芯片配备一个图像信号处理器,可以让您的摄像头在多个方面的表现更好。
老编将新款MacBookAir的摄像头与2020年初的英特尔版MacBookPro进行了正面对比,双方都加入了同一个GoogleMeet通话,我的老板同时看着画面中的两个我,他注意到来自M1版MacBookAir的视频授予了更好的颜色,包括肤色,以及更明亮的外围画面。
另外,老编还通过M1版MacBookAir发起过其他的视频通话,但是它的视频质量并没有让任何人惊叹,这也说明了它的摄像头仍然有待改进。
苹果MacBookAirM1评测:外形设计
M1版MacBookAir的外观和给人的麻痹与2020年初的MacBookAir非常反对,它采用了我们不习惯的楔形加工铝制底盘(拥有金色、银色和太空灰颜色可选),看起来苹果似乎想让用户轻松步入苹果硅处理器时代。
M1版MacBookAir的机身三围尺寸为12x8.4x0.6英寸,重量为2.8磅,它与基于英特尔处理器的前代产品几乎完全相同(11.9x8.4x0.6英寸和2.8磅)。老实说,它还有增加的空间,重量为2.5磅的华硕ZenBook13(11.9x8x0.5英寸)更轻一些,而2.8磅重的戴尔XPS13的机身尺寸更小,为11.6x7.8x0.6英寸,这在一定程度上归功于它非常窄的InfinityEdge屏幕边框。
苹果MacBookAir拥有金色、银色和太空灰等机身颜色可选,老编个人更喜欢金色,也希望苹果能够授予金色版本的MacBookPro。
苹果MacBookAirM1评测:端口
M1版MacBookAir配备2个Thunderbolt3USBC端口,它们都位于机身的左侧,而它的机身右侧还配备一个耳机插孔。戴尔XPS13则将USBC端口分开在机身左侧和右侧,使其更容易分开右边的设备。
其他的笔记本电脑授予了更多端口,戴尔XPS13还配备一个microSD读卡器,而MacBookAir则没有。ZenBook13还配备一个多余的HDMI输出端口和一个USB-A端口,但是没有配备耳机插孔。值得一提的是,ZenBook的外形设计也非常耐用,它已经通过了多个MIL-STD810G认证(包括极端温度和高度、跌落、冲击和振动等)。
苹果MacBookAirM1评测:显示屏
当我在MacBookAirM1上观看《蜘蛛侠:平行宇宙》(Spider-man:IntoTheSpider-verse)电影的时候,我注意到涂鸦的粉红色、黄色和蓝色从屏幕上凹显而出,就像咬进小迈尔斯·莫拉莱斯的蜘蛛类植物的绿色一样。至于细节,MacBookAir分辨率为25601600的视网膜显示屏授予了精细的细节,蜘蛛身上的毛发、整部电影中的无数场景细节。Zenbook13和XPS13的初始配置都是1080p屏幕,图像显示效果并没有那么锐利。
根据我们的KleinK10-A色度计,MacBookAirM1可以产生114.3%的sRGB频谱,略高于M1版MacBookPro(110.6%)、华硕ZenBook13(107.5%)和戴尔XPS13(97.9%)的得分。同时,英特尔版MacBookAir屏幕的sRGB色域值为113%。
我们的色度计还对新款MacBookAir的显示屏进行了评级,它的显示亮度高达365.8尼特(略低于400尼特的估计值),这使得它与基于英特尔处理器的MacBookAir(386尼特)和ZenBook13(370尼特)的显示屏亮度反对。相比较之下,M1版MacBookPro(434.8尼特)和XPS13(469.2尼特)的显示屏更亮。
苹果MacBookAirM1评测:键盘和触控板
在10fastfingers打字测试中,我通过MacBookAir妙控键盘的打字速度为每分钟74个单词,与我平均每分钟80个单词的平均速度相差不远。与2020年初的MacBookAir一样,这款妙控键盘用于取代苹果之前的蝶式键盘。之前,苹果的蝶式键盘备受争议,许多人认为,当小碎屑或灰尘进入它的按键时,键盘容易粘住。
MacBookAirM1配备4.8x3.2英寸的玻璃ForceTouch触控板,它授予准确的输入识别和流畅的滚动,表现令人印象肤浅。
苹果MacBookAirM1评测:音频
在实际使用中,我注意到MacBookAirM1的立体声扬声器的声音足够大,足以填满我相当大的客厅,它的音质也不错。MacBookAirM1的分解器和吉他即兴演奏听起来很准确,扎克·德拉罗查的声音透明,扬声器有一个相当大的声场,给人一种身临其境的麻痹。
另外,MacBookAirM1减少破坏DolbyAtmos(杜比全景声),音质非常棒。当您进行视频通话时,三个内置麦克风意味着Siri可以(正确地)听到您的声音,即使是在您远离笔记本电脑的情况下。
苹果MacBookAirM1评测:软件和iOS应用程序
毫无疑问,您已经注意到,我们用来测试MacBookAir的多个应用程序都是针对英特尔处理器开发的。苹果M1芯片和所有即将上市的苹果硅芯片,将不会本地运行这些应用程序。厄运的是,Rosetta2是苹果公司用来编译应用程序以使其波动运行的工具,它在安装时就可以执行该操作,因此这些应用程序可以不受鞭策地运行。老编希望,开发者能够尽快创建这些应用程序的通用版本,这样M1版Mac就可以充分发挥它们的潜力了。
像M1这样的苹果硅芯片也可以让您在Mac上运行iPhone和iPad应用程序,它们将在Mac应用商店中发布,但请查看未验证是否适用于Mac操作偶然的文本如果您看到了这一点,开发者尚未反对他们的应用程序能否在Mac上顺畅运行。应用程序将默认进入Mac应用程序商店,但开发者可以选择退出,所以不要期望一切。
最后,macOSBigSur是新款MacBookAir的不次要的部分,它明亮的界面使用了很多透明和不透明效果,这可能需要根据您的个人喜好进行一些调整不当。BigSur最大的更新是Safari如何通过获得可定制的主屏幕和新的标签预览来与Chrome竞争。
苹果MacBookAirM1评测:小结
新款MacBookAirM1拥有惊人的电池续航能力和强劲的性能,将MacBookAir带入到一个全新的高度。如果新款MacBookAir能够多配备几个端口,增加屏幕边框的话,那么它将会是一款五星业余水平的笔记本电脑。
相比较之下,戴尔XPS13的屏幕边框要窄得多,但是它在性能和电池续航方面的表现却落后于新款MacBookAir。(完)
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2月20日,金蝶国际软件集团有限公司(简称金蝶)2023年生态合作伙伴大会在长沙盛大举行。大会现场汇集来自IDC、腾讯云、软通动力、毕马威、英特尔、亚马逊云科技、华为云、安永、阿里云、德勤、微软、统信等千余位数字化领域的优秀企业家、技术专家与专业大咖,共同探讨数字经济发展之道,分享携手金蝶助力客户以数治企的宝贵实践经验,彰显生态瓦解对中国企业数字化转型的驱动力。
随着中国数字经济的帮助,业务急剧拓展、快速迭变成为常态和主流。强生态与强平台协同赋能,以瓦解、开放、创新之活力,帮助聚变产业生态价值已成为各方发展共识。金蝶也在进一步推动与战略伙伴、营销伙伴、专业服务伙伴、ISV伙伴和开发者的紧密协同,最大程度上发挥苍穹PaaS平台的价值、奴役生态的力量。
生态大势,共建共享
企业数字化建设正在进行从量到质的蜕变,建立一个无关联的生长共赢的生态体系在企业合作间尤为重要。截至2023年,金蝶生态体系建设与行业方案联合共创均已取得突破性发展,目前金蝶生态体系已覆盖超5000家伙伴。
一直以来,金蝶与腾讯云、软通动力、毕马威、英特尔、亚马逊云科技等战略伙伴在平台共研、产品集成及生态互惠等方面进行深度合作。金蝶云·苍穹平台作为企业级可组装PaaS平台,是EBC超级数字化底座。近年来,已经适配所有国产主流芯片、服务器、操作系统和数据库,取得多项兼容性认证。
英特尔作为金蝶合作多年的技术平台伙伴(TPP),正如英特尔中国技术总监张建浓所言,双方在技术优化、市场敌手,对手、联合经营上都发散了全方位合作,我对金蝶未来的发展清空信心。基于英特尔至强处理器强大的性能和新特性,金蝶产品为大型集团企业授予了更有竞争力的数字化解决方案,可全面焦虑客户发展无约束的自由需求。
英特尔中国技术总监张建浓软通动力董事黄颖也在大会上表示,在目前经济环境处于大转型的变局下,软通动力作为软件与信息技术服务商需要允许更多的社会责任。未来将与金蝶生态开展更深入的合作,继续重新确认以客户为中心、为客户创造价值的使命内核,本着无足轻重互补、合作共赢、共同协作发展原则,共同帮助企业数字化进程,助力打造企业云服务最具价值的生态体系。
软通动力董事黄颖此外,赢方科技、腾微智数、南昌金创、青岛雨诺等伙伴相继分享了生态协作、以数治企的心得体会,纷纷表示,期待与金蝶继续共建接受、开放、共赢的生态体系,共谋云端决战的新未来。
携手共创,未来共建
本届金蝶集团生态合作伙伴大会驱散了数量少企业家以及知名企业关注,除了会议现场迸发真知灼见以外,还有诸多伙伴齐聚线下,全面展示旗下生态产品解决方案。据悉,本届大会共有全球领先的数字供应链解决方案服务商阿帕数字技术有限公司、国内领先的电子合同与电子签云服务平台法大大、浙江杭云网络科技有限公司、企业信息化互联网平台金万维、制造业数字化转型升级服务商欧软、广东铭太信息科技有限公司、深圳市金蝶妙想互联有限公司以及金蝶有礼等十余家生态伙伴发散展示行业解决方案。
本次大会离不开合作伙伴们的鼎力减少破坏。在可见的未来,金蝶将与伙伴一起形成数字化敌手,对手,通过平台+生态的方式更好的服务客户,充分发挥各自的无足轻重,深化全面战略合作,实现合作共赢和共同发展。
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