中国铁路刷新亚洲纪录

　最广为用户诟病的还属骁龙 888。

　　在首批使用者的测试中，不少数码评测博主都指出，首发骁龙 888 的小米 11 性能提升有限，功耗直接上升。

　　有人将此归结于骁龙 888 的代工厂三星的 5nm 工艺制程的不成熟，由此以来三星自己的两款 5nm 芯片也面临“翻车”风险。

　　如果按照摩尔定律，芯片的晶体管数量每隔 18 个月翻一番，性能也将提升一倍，但晶体管的微缩越来越难，如今在从 7nm 到 5nm 的推进中，手机芯片的表现似乎并不尽人意，不仅在性能提升方面受限，功耗也“翻车”，面临先进制程性价比上的尴尬。

　　为何 5nm 芯片频频翻车？当芯片工艺制程越先进时，性能与功耗究竟如何变化？

　　设计时性能优先，制造时工艺不成熟

　　集成电路的功耗可以分为动态功耗和静态功耗。

　　动态功耗通俗易懂，指的是电路状态变化时产生的功耗，计算方法与普通电路类似，依据物理公式P=UI，动态功耗受到电压和电流的影响。

　　静态功耗即每个 MOS 管泄露电流产生的功耗，尽管每个 MOS 管产生的漏电流很小，但由于一颗芯片往往集成上亿甚至上百亿的晶体管，从而导致芯片整体的静态功耗较大。

　　在芯片工艺制程发展过程中，当工艺制程还不太先进时，动态功耗占比大，业界通过放弃最初的 5V 固定电压的设计模式，采用等比降压减慢功耗的增长速度。

　　不过，电压减小同样意味着晶体管的开关会变慢，部分更加注重性能的厂商，即便是采用更先进的工艺也依然保持 5V 供电电压，最终导致功耗增大。

　　随着工艺节点的进步，静态功耗的重要性逐渐显现。从英特尔和 IBM 的芯片工艺发展中可以看出，在工艺制程从 180nm 到 45nm 的演进过程中，晶体管集成度增速不同，动态功耗或增加或减少，但静态功耗一直呈上升趋势， 45nm 时，静态功耗几乎与动态功耗持平。
 

相比之下，基层医院对皮肤肿瘤良恶性诊断的正确率仅约为 30%，而三甲医院医生的这一数字平均下来大概为 70%。

　　这意味着，升级后的‘体素肤知汇‘产品，其疾病覆盖率和模型准确率已足以媲美三甲医院皮肤科医生的水平，足以领先国际。

体素科技产品的价值与未来发展方向

　　正如所有人工智能企业一再强调的立场，体素科技开发出高准确率 AI，并非是要取代皮肤科医生，相反，体素科技希望这样一款 AI 产品能够让皮肤科医生摆脱现在日常临床工作中繁杂、低价值的重复劳动，让他们有更多的时间去思考和投入有价值事情。

　　譬如对于银屑病、荨麻疹、痤疮等常见多发病，要形成疾病筛防体系，我们需要的不单是是单一患者的准确诊断，更重要的，是要让医生们参与对疾病的回顾研究、新型治疗方式的探索，并让医生们参与健康宣教之中，推动更多患者在患病初期便获取治疗。

　　对于疾病筛防体系的建立，体素科技也在以自己的方式努力。

　　如今，体素科技皮肤 AI 全病种检测产品正尝试赋能基层医疗的全科医生，通过 AI 的方式提升他们的诊断能力，同时体素科技将发力美国市场，据测算通过优化全科医生和专科医生皮肤病分诊、转诊流程，可以帮助美国商业医保每年节约 45-100 亿美金。

　　如上文所说，全科医生在皮肤病诊断方面的准确率仅仅为 24%-70%，而体素科技皮肤 AI 全病种检测产品 top5 的诊断准确率高达 93%。相信在体素科技皮肤 AI 的辅助下，基层全科医生的诊疗水平将有望媲美皮肤科医生（诊断精确率为 77%-96%），真正实现强基层的目标。

　　除了关于皮肤全病种研发之外，体素科技也尝试深挖细分场景的精准分析能力，如研发了痤疮分级模型。并与华山医院皮肤科合作研发银屑病甲严重程度分级模型，未来可应用于银屑病慢病管理 AI。

　　同时，体素可以也可为医学美容场景提供肤质检测和面部常见皮肤疾病辅助诊断能力。

　　据了解，目前，体素科技已为腾讯健康、妙手医生、优健康、薇诺娜等客户提供皮肤病 AI 服务。到 2020 年 12 月为止，总服务使用量已经接近 1000 万次。

　　在体素看来，1000 万是一个不错的数字，但也仅是一个数字。AI 价值在于放数据价值来更好的服务医生、造福患者、推动医疗卫生体系的进步，要实现这个目标，体素任重道远。

（编辑：钦州站长网）

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