健康资讯 #中国首个量子计算机操作系统发布# 【运行效率倍增！我国科研团队发布量子计算机操作系统】操作系统是管理计算机软硬件的“大管家”，也是决定其性能的关键技术领域。2月8日，中科院量子信息重点实验室的科技成果转化平台合肥本源量子科技公司，发布具有自主知识产权的量子计算机操作系统“本源司南”。专家表示，经测试该操作系统能数倍提升现有量子计算机的运行效率。
量子计算机是国际热点研究领域，目前全球范围内可供使用的量子计算机仅有约50台。在量子计算资源稀缺的情况下，如何高效稳定的发挥算力，成为量子计算发展的新难题。参考经典计算机的思路，操作系统成为有效管理、利用量子计算资源的关键技术。
“如果把量子芯片比喻成人的心脏，量子计算机操作系统就相当于人的大脑，量子应用软件则是血肉。”中科院院士、中科院量子信息重点实验室主任郭光灿说，一个好的操作系统，可以让量子计算机的运行更加高效、稳定。
据介绍，近期本源量子研究团队开发出的“本源司南”操作系统，在量子计算任务并行化执行、量子芯片自动化校准、量子资源系统化管理功能等方面取得突破。
郭光灿介绍，据研究人员测试，本源司南量子计算机操作系统能够数倍提升现有量子计算机的运行效率。
近年来，本源公司先后开发出量子测控一体机、量子计算机“悟源”等产品，并上线6比特的超导量子计算云平台。他们介绍，此次新发布的量子计算机操作系统，将用在量子计算云平台上，提供给全球用户体验。（新华社）
#理工派的专业报考指南#就业率比较高的应该是以下理工科专业：
1.计算机应用技术，属于电子与信息类专业，计算机应用技术主要是研究计算机系统管理，应用软件开发，网络管理，信息系统管理和网站建设等方面的基本知识和技能，毕业生的就业方向有：网站设计与开发，网络规划与设计，网络系统设计和测试等等。
2.网络工程技术，属于计算机类专业，是一门普通高等学校本科专业，网络工程技术主要培养满足创新型国家发展需要，基础知识厚实，工程实践能力强，有组织能力和国际视野的计算机通信与网络领域创新型人才。该专业的毕业生的就业方向：在各类IT企业公司，科研院所等从事计算机网络系统的产品分析，设计，研究等工作。
3.机电一体化技术，属于自动化类专业，该专业主要培养掌握机械加工技术，电工电子技术，检测技术，液压与气动等的基本知识，具备机电一体化设备操作，安装，调试，维护和维修能力，从事自动化生产线等机电一体化设备的安装调试，维护维修的高素质技术型人才。
4.电气自动化技术，属于自动化类专业，主要培养德智体美劳全面发展，具有良好职业道德和人文素养，熟悉驱动技术，总线控制技术及电气技术的相关国家与工艺规范，具备自动化设备及系统的运作与管理能力，从事自动化设备及系统调试安装的高素质技术型人才。
5.土木工程，是中国普通高等学校本科专业，这门专业主要是研究各类土地工程设施的勘测，设计，建造，保养，维修等方面的基本知识和技术，主要工程设施包含房屋，道路，铁路等等。
国产量子操作系统问世：2月8日，中科院量子信息重点实验室的科技成果转化平台合肥本源量子科技公司，发布具有自主知识产权的量子计算机操作系统“本源司南”。专家表示，经测试该操作系统能数倍提升现有量子计算机的运行效率。根据合肥本源量子科技公司网站介绍，该公司推出完全自主知识产权的超导量子计算机——“悟源”，搭载的是基于电路量子电动力学体系构建的6位量子比特芯片KF C6-130。而“本源司南”就是搭配“悟源”来使用的，能够提升现有量子计算机的运行效率。量子计算机操作系统将直接影响量子计算机的性能表现。但现有量子计算机操作系统（例如英国Deltaflow.OS量子计算机操作系统, 奥地利ParityOS量子计算机操作系统）普遍缺少量子资源管理、多量子计算任务并行处理、量子芯片自动化校准功能，难以有效利用当前稀缺的量子计算资源。本源量子团队针对以上技术痛点，开发出首款国产量子计算机操作系统——本源司南。10月，本源量子跻身全球量子计算技术发明专利排行榜第七，成为国内唯一进入前十的量子计算公司。从相关报道来看，“悟源”超导量子计算机实际走的是美国谷歌悬铃木的技术路线，和前一阵子曝光的我国九章光量子计算机不同。而谷歌悬铃木计算机芯片有53个量子。
对当前人工智能发展的一些想法，和我们在计算机集群、智能设备的AI实践。
Laxcus集群操作系统在底层有人工智能子系统，还有大数据子系统，人工智能子系统提供智能化的思辨能力，大数据负责结构化、半结构化数据的存储和输入输出，它们结合起来，被上层的应用软件调用。应用软件对接用户业务，去完成各种智能化、非智能化、大规模的分布存储计算工作。
人工智能从广义上讲，由算法和数据组成。狭义上说，人工智能就是一个具备计算能力的机器大脑，载体是机器人。
人工智能是首先由人赋能机器的计算行为，需要建立计算模型，再持续地输入数据，让机器不断地学习外界信息，强化对各种信息的识别判断，最终能够实现自主赋值和自主迭代。
赋能过程中，算法连接了人、事物、业务、信息，汇集到计算模型里。
人工智能是赋能机器的更加智慧的计算活动，而智能是赋能机器实物，在可能的预定场景中去执行即定的工作。
自从10年前Geoffrey Hinton提出深度学习理论以来，这套基于神经网络联结和大数据驱动的人工智能技术在底层上实现跨越，尤其对机器视觉特别有效，一众创业公司春笋般涌现。但是此后的数年时间，再鲜有突破。
现在人工智能技术状况，仍然处于“感知”阶段，距离“认知”相去甚远，AGI更是一个遥远的目标。
举个例子，尽管马斯克把他的自动驾驶技术吹得天花乱坠，仿佛已经统治了世界，但是据特斯拉内部研发人员透露，特拉斯的自动驾驶技术只相当于L2水平，就是需要在人工监视和干预下的半自动驾驶水平。这可以从特斯拉把卡车的白颜色当成白云造成的车祸可见一斑，说明特拉斯的机器视觉系统，对移动目标的识别能力有限，特斯拉机器视觉技术并非尽善尽美。还有近期国内发生的一系列特斯拉刹车失灵，车毁人亡事件，自动驾驶技术有没有起到阻止作用，为什么没有起作用，都是疑问。
所以，即使强如特斯拉，在人工智能的“感知”领域尚未达到要求，何况更高要求更智能化的“认知”领域了。
几年前，曾经有人预言人工智能奇点在几年里就能实现，现在看来，这个观点过于乐观了。
另外，更尴尬的情况是，在基础技术无突破情况下，为解决模型计算效果不准确的问题，人工智能发展开始向“机海战术”方向推进，用海量的GPU和服务器执行模型训练工作，结果是模型越来越大，炼丹一样产生的超参数越来越多，训练成本越来越高，实际应用效果却并不明显。这使得训练过程俨然变成一场斗富大赛，只有拥有巨大财力的公司才能玩得起这种比拼，普通企业和个人只能做为旁观者存在。
我们在开发Laxcus集群操作系统的时候，面对各种异构的软硬件设备和网络环境，遇到了如何管理计算机集群的问题。各位应该知道，如果有成千上万台服务器被连接起来，若依靠人力来管理它们，并且让它们稳定地协同运行，还有大量同时运行的分布式计算业务，那基本是把人逼疯的节奏。所以当时我们尝试寻找一种智能化的管理方法，探索开发出一个新的人工智能框架。
最终我们开发出一个名为DFL（deep few learning）的机器学习框架，与其它深度学习模型相比，DFL的超参数跳出了炼丹般产生的黑箱模式，具有可观测、可迭代、模型规模小、训练效果好的特点。DFL最初用在计算机集群的流量管理上，后来逐渐扩展到计算机资源管理、分布任务调度、负载平衡等许多方面，逐渐完成对人力的替代。目前计算机集群的所有管理工作已经由DFL接管，基本不再需要系统管理员参与。管理员要做的工作，更多是收集保存集群信息，观测计算机集群运行状态，或者当集群硬件损坏后，替换服务器这种人工智能不能完成的工作。
DFL已经发展了三个代次，前两代DFL1和DFL2应用于计算机集群管理上。最新的DFL3在总结前两代经验基础上，增加了更多功能，主要为开发者设计使用。模型训练过程在云端进行，结合Laxcus云端、边缘端、终端一体化分布协同能力，可以在云端和边缘端部署使用。
DFL3目前还有发展中，未来我们希望将DFL3演进成一个机器大脑，做为各种智能设备的核心，向智能设备提供通用化的自主决策和自主操作能力。这可能给深度学习领域带来完全不同的体验效果。#人工智能#
