尽管3D打印技术是2014年值得关注的科技进展动态之一,但对消费者和企业而言,3D打印技术是否已具备真正成为主流的设备和条件还尚不清楚。
根据我们如今所知道的,3D印刷技术很明显更有机会首先成为企业的主流。毕竟,像三维快速成型机公司3D Systems已足够与制造商紧密关联。3D打印机开发公司Stratasys也是该技术领域的一大厂商,它不仅拥有创新技术,而且对IT买家而言,该公司还有充足的业绩记录。
华尔街分析师预测,到2016年底,最大的3D打印技术厂商将能获得10亿美元的收入,这大约是其2013年销售预估的翻倍。而一个高端的系统大约需要100万美元,一般会用于生产制造和推动销售。
关键的问题是:我们的技术达到那一步了吗?3D打印技术何时才能成为主流?促进这个生态系统的发展还需要什么的产生?如今,3D打印技术对公司和爱好者而言都比还较大。下面是笔者对3D打印技术要成为主流需要发生点什么发表的一些看法。
商业方面:
•产品证明。将3D印制技术用于生产制造,否则Stratasys公司和3D Systems根本不能在2013年取得10亿美元的收入。在大规模3D打印技术背后,才有着真正的收益、设计和样机研究进展及效益。在讲述产品案例时,这个行业难免会遇到一些麻烦,毕竟企业巨头往往拼凑不了什么好故事。而Stratasys公司以其最新的推出的多材料彩色3D打印机——Objet500 Connex3打印出的Trex自行车头盔便是一个不错的产品案例。我们还需要更多这样的产品进行研究。
•集成和执行合作伙伴。一家企业软件需要有像IBM和埃森哲这样的集成商和管理咨询公司,虽然这并不代表3D打印技术公司也需要类似的帮助。但现如今,3D打印技术在制造业存在着可有可无的风险。而大型集成商或许能够再创一个供应链管理神话。
•新的个性化产品。一家企业若不仅能够为个人量身定制产品,还可为大的群体定制产品,那或许会令人叹服。在一个容易被竞争者效仿的行业,利用3D印刷技术对产品进行设计和优化或将事半功倍。
•干扰市场。在某种程度上,3D打印技术能够使小公司像大企业那样飞速生产。需要有一家初创企业能提供一种拳头产品,使企业必须购买3D打印技术,避免中国和其他拥有全球供应链的商业巨头采购。
•真正的整体持有总成本和投资回报案例。将3D打印技术与收入紧密联系,毕竟节省成本是制造业的关键。虽然还没有足够敲定确凿数据的部署,但必须要有合适的价格来吸引CFO们签署支票。
•大型企业玩家。虽然3D Systems和Stratasys很可能成为下一个惠普,但企业买家总喜欢购买已知厂家的产品。或许惠普应该进入该市场,顺便带进几家竞争对手,那么3D打印技术及其收益将会获取更多企业利益。
消费者方面:
•一个软件生态系统。就像Adobe将三维建模引入其“创意云”(Creative Cloud)服务的举措便是该公司迈出的积极的第一步,3D打印技术需要更多可以证明它与喷墨打印机不同的地方。而这种生态系统也需要业务方面的支持。
•更低的价格。3D打印机必须降低到约400美元的范围才会成为消费者的一项选择。而要达到这个价格范围,就需要拥有像惠普、佳能这样规模的厂商进入市场,而且之后还需要进行供应。如果喷墨打印机据已经令客户头疼预算,可以想象3D打印机将更令人头疼。
•家喻户晓的名字。在消费市场取得进展对3D打印机制造商而言是很昂贵的。或许像惠普和佳能这样为数不多的公司才适合进行营销预算,用于对大众的宣传。
好文章,需要你的鼓励
谷歌DeepMind等顶级机构联合研究揭示,当前12种主流AI安全防护系统在面对专业自适应攻击时几乎全部失效,成功率超过90%。研究团队通过强化学习、搜索算法和人类红队攻击等多种方法,系统性地突破了包括提示工程、对抗训练、输入过滤和秘密检测在内的各类防护技术,暴露了AI安全评估的根本缺陷。
西蒙弗雷泽大学和Adobe研究院联合开发的MultiCOIN技术,能够将两张静态图片转换为高质量的过渡视频。该技术支持轨迹、深度、文本和区域四种控制方式,可单独或组合使用。采用双分支架构和分阶段训练策略,在运动控制精度上比现有技术提升53%以上,为视频制作提供了前所未有的灵活性和精确度。
英国国王学院研究团队开发了潜在精炼解码(LRD)技术,解决了AI文本生成中的速度与准确性平衡难题。该方法通过两阶段设计模仿人类思考过程:先让AI在连续空间中"深思熟虑",保持多种可能性的混合状态,然后"果断行动",逐步确定答案。实验显示,LRD在编程和数学推理任务中准确性提升最高6.3个百分点,生成速度提升最高10.6倍,为AI并行文本生成开辟了新路径。
清华大学团队开发的ViSurf是一种创新的大型视觉语言模型训练方法,巧妙融合了督导式学习和强化学习的优势。该方法通过将标准答案整合到强化学习过程中,让AI既能从正确答案中学习又能保持自主推理能力。实验显示ViSurf在多个视觉任务上显著超越传统方法,特别是在处理模型知识盲区时表现突出,同时有效避免了灾难性遗忘问题,为AI训练提供了更高效稳定的新范式。