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世人都晓AI好，AI芯片知多少？
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AI芯片是当前科技产业和社会关注的热点，也是AI技术发展过程中不可逾越的关键一环，不管有什么好的AI算法，要想最终应用，就必然要通过芯片实现。
　　AI芯片是当前科技产业和社会关注的热点，也是AI技术发展过程中不可逾越的关键一环，不管有什么好的AI算法，要想最终应用，就必然要通过芯片实现。
　　“AI芯片面临两个现实问题，第一我们没有一个覆盖所有算法的架构，需要在芯片当中实现一个具备深度学习的引擎，适应算法的引进，第二就是架构的可变性，要有高效的架构变换能力，目前的CPU加软件、CPU加FPGA，需要我们探索架构上的创新。” 清华大学微纳电子系主任、微电子所所长魏少军在智东西主办的GTIC 2018 全球 AI 芯片创新峰会上公开演讲时表示。
　　“多元的”AI芯片
　　AI是一个相当宽泛的概念，虽然不少面向消费者的电子产品生产商在宣传页上印上AI相关字眼，但他们中也有人意识到AI产品的发展要历经多个不同的阶段，因此颇为审慎。
　　352空气净化设备加入了激光检测模块来判断环境的PM2.5污染水平，同时通过自主研发的智能控制算法，使空气净化设备能够根据PM2.5污染水平高低自动运转，但在352环保科技合伙人张燚的表述中把这个称作“是为了提升智能化体验”而没有特别强调AI。
　　“真正的智能化形式绝不仅仅是物联网和远程控制以及语音输入，这些目前还只是一些手段和零散的表现形式。我认为智能化终极目标还是要在减少用户的干预，洞察用户心理，随时做出内部调整以及增强产品的学习能力，使产品能够有思考及改善能力，逐渐上升到重视人类的情感需求方面，也就是最终让人通过产品的自发服务满足最高的情感需求。”张燚告诉第一财经记者。
　　要谈AI芯片，就必须先对AI下一个定义。
　　在莱迪斯半导体亚太区资深事业发展经理陈英仁看来，“AI神经网络”不是简单定义为某类产品，而是一个新的设计方法，“传统的一些算法，是照规则、照逻辑的，神经网络是用数据训练出来的结果。”
　　这就好比出行到指定地点，如果要先定一些规则(逻辑)，比如提前选择出行方式、规划中转地点，最后到达，就是传统的“规则型”设计；如果是有输入和已知的输出，比如起点和终点，在样本足够多之后(数据训练)就可以提供一个新的算法，这需要AI芯片。
　　在芯片研发的过程中，既有传统的老牌厂商，也有科技新贵，是否会出现像通用CPU那样独立存在的通用AI处理器呢？
　　事实上，各家技术路线大相径庭，在不同的技术路线上探索着通用与优化的平衡。
　　以虚拟货币数字芯片起家的比特大陆提出，要实现AI芯片9个月迭代一版的速度，这是对摩尔定律18~24个月升级一次的时间赛跑，也是用ASIC技术对暗硅发起的一次挑战。
　　“暗硅”，即是由于功耗的限制，导致处理器同一时刻只有很少的一部分的门电路能够工作，而大部分处于不工作的状态，这部分不工作的门电路，在某一个计算时刻是完全无效的。
　　ASIC是为了特定应用而设计的集成电路，除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤是其在高性能、低功耗的移动端。在这条路上比特大陆并不孤单，既有谷歌的TPU在前方高举大旗，也有一众创业公司在机器视觉等垂直领域跟随。
　　“与传统芯片迭代速度相比，AI算法迭代更快。我们针对最新算法的需求、神经网络算法的共性基础，把它快速地放到芯片上。” 比特大陆产品战略总监汤炜伟说。
　　比特大陆2017年11月份推出的首款AI芯片，现在已经全线量产，兼顾训练和推理的功能，但以推理为主。他认为，训练和推理应该是两个不同的平台，未来比特大陆还是会侧重于推理。 “高性能计算它涉及到很多领域，所以我们在2015年底决定进入到AI这个领域，尤其深度学习这个领域，我们在已有的一些高性能计算这些芯片、硬件，还有一些软件算法的基础上，我们还大量引进了很多AI方面专业的人才。”汤炜伟说。
　　但比特大陆还没有考虑做终端芯片，提供的芯片将用于服务器。
　　目前业内使用最多的是GPU，因为它适用于单指令、多数据处理，可用于深度学习的训练和推理。AI技术中心亚太首席技术官Simon See接受第一财经采访时表示，英伟达要做通用性的芯片，“通用是我们的优势，ASIC是针对其中一个领域，而GPU不仅仅可以应用于AI训练还有图像渲染等等。”
　　他表示，新的算法一直在出现，为了适配新的算法，就需要重新做芯片，英伟达会收集客户的意见并改进，但不会因为所谓“风口”的转向而调整，比如去做专门挖矿的芯片。 “做芯片是很冒险的，这么多公司在做是好事，说不定会有新的公司出很好的产品。我们的芯片性能体现，不仅仅是靠芯片自身的性能(raw performance)，还有软件的性能。” Simon说。
　　此外，被大众关注较少，但有望把握住AI芯片发展机会的还有FPGA.FPGA适用于多指令，单数据流的分析，常用于预测阶段，因为没有内存和控制所带来的存储和读取部分在效率和功耗上具有一定优势，劣势是运算量并不是很大。
　　“AI是FPGA是一个非常好的切入点，也是一个重新洗牌的机会点。FPGA的并行运算算法、设计不好写，因为人的逻辑都是一个单向的，要多角度去考虑，其实不是那么容易，通常要特别的设计方法。”陈英仁告诉第一财经。
　　简言之，芯片成品可以按照是否可编程进行划分。CPU、GPU、FPGA都是可编程的，下达不同指令就可以做不同的运算，而ASIC是不可编程、定制化的芯片。两者的区别可以粗略比较为买成衣还是高级定制。成衣的客户相对广泛，而高级定制如果要想努力变成一个标准产品因不能修改就没那么容易。
　　可编程，意味着通用，而定制化意味着某些方面的优化以其他方面的牺牲为代价。通用和优化是对立的，芯片厂商都在寻找着最佳的平衡点。
　　应用落地是终极难题
　　由于还不存在适用所有通用算法的AI芯片，确定应用领域就成为发展的重要前提。遗憾的是，AI的杀手级应用目前尚未出现，现存的应用还未形成刚需，即便如此，AI芯片还是出现了百家争鸣的气象。
　　机器视觉领域成为AI芯片的“兵家必争之地”，涌入了商汤、旷视、地平线等一众创业者，眼擎科技创始人、CEO朱继志也是其中之一。
　　在解决实际问题层面，芯片并不是眼擎科技的唯一方案，而是根据行业的不同情况提供从IP授权、模组、芯片到行业定制系列解决方案。眼擎科技看到，以CPU为代表的通用芯片垄断时代已经过去，AI产业已经产生了新需求，偏重于前端在图像收集阶段直接解决因弱光、反光、逆光而造成的图像质量不高和算法识别率低的问题。
　　朱继志的AI芯片之路是从上游的芯片领域开始做创新成像技术架构，以满足AI新市场的新需要。“视频图像技术有两种，一种是给到图片在后端进行分析，比如商汤科技。图像是怎么来的，这是我们的事情，在前端处理。前端处理必须要在前端实时处理完成，不能有延时或出错，像流水一样，两者技术路线是不一样的。” 朱继志说。
　　同样，输出基于人工智能的商业应用解决方案的锋时互动专注于人机交互领域，提供手势识别、人脸识别、姿态识别等多种基于人工智能的解决方案。锋时互动CEO刘哲告诉记者，“人工智能必将细分到行业中，呈现多元化发展的趋势。在技术逐渐成熟后，也会势必推出专属的针对人机交互的场景推出芯片，以降低成本和功耗。同时带来性能的大幅提升。”
　　让人与机器在多种环境下都能自然沟通，构建更为高效、更具想象力的通用型AI生态也吸引着投资人的注意力。
　　“AI芯片现在是两拨人在做，以寒武纪为代表的，他们原本就做芯片，在计算机体系结构和芯片设计方面比较有经验，另外一拨是以地平线为代表的，以前做的是软件算法，现在做芯片。前者更容易做出一个好用、可靠的产品，后者更偏向于提供整体解决方案，硬件不足的地方用软件补足。”云启资本董事总经理陈昱判断，两者会有路径的差异化。
　　芯片的成本高在设计研发阶段，设计好之后要经过昂贵的流片验证才能量产，如果没有大的客户，就无法分摊前期成本。即便研发成功，量产时也面临着上游产能受限的问题。
　　“比特大陆在芯片设计上具有丰富经验，他们的挖矿芯片因为加密货币市场的爆发而需求强劲，但其产能仍受制于上游的芯片代工厂商。” 陈昱说。按照汤炜伟的说法，比特大陆有望今年成为全球第五大客户。
　　正是因为芯片的研发周期和成本都很高，硬蛋公关总监王刚告诉第一财经，未来会考虑提供AI通用模块。“我们今年看到了AIOT的机会，就是人工智能与物联网的结合。硬蛋会把产业链上游的AI合作伙伴，如、云知声等，与硬蛋平台上的物联网项目对接，推出通用的AI模块。”
　　毫无疑问，国内的半导体行业正在蓬勃发展。已有消息传出国家成立的国家集成电路产业投资基金(下称“大基金”)第二期正在紧锣密鼓募资之中，筹资规模会超过一期，在1500亿~2000亿元左右。按照1∶3的撬动比，所撬动的社会资金规模在4500亿~6000亿元左右。
　　国家集成电路产业投资基金股份有限公司总裁丁文武去年10月份接受《中国电子报》采访时称，原计划首期募集资金1200亿元，通过各方的努力，实际募集资金达到了1387.2亿元。经过3年的运作，截至日，大基金累计决策投资55个项目，涉及40家集成电路企业，共承诺出资1003亿元，承诺投资额占首期募集资金的72%，实际出资653亿元，也达到首期募集资金的将近一半。
　　“真正把AI芯片做成有竞争力，要有护城河，这是远超于芯片本身的事情。像阿里和腾讯争取入口流量一样芯片往应用层走，更好知道最终用户的实际需求，更好的定义芯片，需要有比较强的能效，有一定的AI处理架构，没有这样的架构都是一片浮云。” 深鉴科技联合创始人、CEO姚颂对此有着清醒的认识。
　　而魏少军在一片繁荣之际毫不讳言“现在的发展太热了，甚至媒体在其中也起到了推波助澜的作用”。他提到，AI芯片的发展很可能在未来2到3年遭遇一个挫折期，今天以满足特定应用为主要目的的AI芯片需要思考何去何从，今天的部分甚至大部分创业者将成为此次技术变革中的先烈。
　　倘若如此，“毫无疑问，这将是AI发展中最令人钦佩也最令人动容的伟大实践。” 魏少军说。
(原标题：世人都晓AI好，AI芯片知多少？)
(责任编辑：DF370)
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关注天天基金人工智能、大数据、云端计算的核心是集成电路芯片
人工智能、大数据、云端计算等新兴市场应用背后的核心是集成电路芯片，而促进芯片高速发展的驱动力，不仅有政策方面的扶持，金融资本的身影也在加快&催化作用&。尤其近期两会将集成电路列入实体经济发展第一位，预料将促进下一轮国内投入产业与资金&大发展&。
国家集成电路产业投资基金有限公司（简称&大基金&）总裁丁文武15日表示，总结大基金第一期的成果可以说是&进展顺利 成绩显著&，但对当前全国各地方风起云涌的发展集成电路行业与纷纷成立地方基金，丁文武表示，相当反对各地碎片化、同质化的发展。
由SEMI所举办的半导体产业创新投资论坛（SIIP China）于15日在上海展开。丁文武受邀前往，并获颁SEMI&特别贡献奖&。这也是丁文武于2018年的开年首次演讲，他以《投资在集成电路产业发展的机遇》为题，讲述2017年大基金的投资进展以及对2018年集成电路产业的展望与机遇。
中国市场日新月异 自给率仍存&芯&挑战
在过去的2017年里，作为全球最大集成电路消费市场的中国，一直保持着高速增长。据中国半导体行业协会（CISA）统计，2017年中国集成电路产业销售额为5411.3亿元，比上年的4335.5亿元增长24.8%；其中，IC设计业销售额为2073.5亿元，同比增长24.7%；IC制造业销售额为1448.1亿元，同比增长28.5%；IC封装测试业销售额为1889.7亿元，同比增长18.3%。大基金总裁丁文武指出，若以产品别来看，去年最赚钱的器件当属存储器。
虽然中国市场发展快速日新月异，但我国市场仍依赖大量进口，国内自给率不足20%，与国外相比仍然存在巨大差距。据统计，2017年全球半导体产业销售额达到4197亿美元，但是中国2017年的进出口逆差由去年的1656.2亿美元进一步扩增到1932.2亿美元。
大基金将持续关注并购 开放国际合作
不过令行业为之振奋的是在近期举行的&两会&政府工作报告中，国家将加快制造强国建设，推进集成电路产业，并将集成电路排在实体经济发展的第一位置。丁文武表示，网络强国、数字中国和智慧社会这三方面对于芯片产业将是重大机遇。
除国家战略政策指导外，工信部于2016年启动&芯火&创新行动计划，发挥产业基金的引导带动作用，支持基础产业做大做强；而且更在日前印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，在万物互联时代，未来将大力发展传感器。
不过，更受到市场瞩目的是，就在过去的两年时间里，国际并购案不断，更多的是被否决的并购案。集成电路龙头企业加强并购整合，例如高通收购恩智浦，以及近期受到广泛关注的博通收购高通。面对外界的疑问，中国是不是也有关于并购的审核机制？考量又是如何？丁文武在会场上并未正面回应，但他也说，大基金将会关注国内产业并购，联合产业布局优势，会保持开放途径与国际进行合作。
丁文武也总结，截止2017年底，大基金共投资49家企业，累计有效决策投资67个项目，累计承诺投资额1188亿元，实际出资818亿元，分别占一期募资总额的86%和61%，覆盖了IC产业上中下游环节。大基金将会发挥资本市场作用，帮助企业自主发展的同时更好地接轨国际，达到合作共赢的目标。
原文标题：丁文武总结：大基金一期“进展顺利 成绩显著”
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电信与信息服务业务经营许可证：粤B2-向AI芯片发力，寒武纪成中国首家同时拥有终端和云端公司 第一家电网文章-琪琪女性网
向AI芯片发力，寒武纪成中国首家同时拥有终端和云端公司
46年前，先驱者10号驶向太空，成为人类历史上第一个驶出太阳系的探测器——以这个人类探索未知宇宙的故事开场，昨天下午，寒武纪创始人兼CEO陈天石发布了其最新产品，寒武纪1M智能处理器芯片及首款云端智能芯片MLU100。这两款产品的发布，也意味着寒武纪成为中国首家同时拥有终端和云端智能处理器产品的公司。
此前，另一家明星创业公司——地平线，也发布了中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片。正在举行的北京国际车展上，地平线还展示了其自动驾驶计算平台Matrix 1.0。该计算平台主要在高级别自动驾驶场景中使用，搭载了地平线今年将会推出的新一代自动驾驶芯片架构。地平线创始人余凯透露，其自主研制的处理器已经卖到了美国，具体进展将会陆续公布。
初创公司抢占AI芯片赛道
过去一年，AI芯片领域热闹非凡。目前，中国已经涌现地平线、寒武纪、深鉴科技、中天微等一批明星初创企业。数据显示，仅去年下半年，在芯片制造巨头台积电的生产线上，就有超过30家AI芯片排队等待流片。
与传统芯片相比，AI芯片究竟有何特别，吸引创业者、资本纷纷涌入？
“如果要用通用处理器搭建一个人脑规模的神经网络，可能需要建一个电站来给它供电。”中科院计算所研究员陈云霁解释，由于计算架构不同，在处理人工智能计算时，AI芯片相比传统处理器性能强、功耗低。几年前，谷歌的人工智能Alpha Go下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU，每分钟的电费就高达300美元，而其网络规模还只有人脑的千分之一。
“寒武纪的芯片放在我们的机器上，能效比提升了30倍，这在业界是很惊人的跨越。”作为寒武纪的合作伙伴，中科曙光负责人也在昨天的发布会介绍选用寒武纪芯片的效果。
今年年初，清华大学微纳电子系团队宣布研发出“思考者”(Thinker)芯片，该芯片独特之处就在于低能耗驱动——8节五号电池就能够满足该芯片一年下来的耗电量。除此之外，“思考者”可动态调整自身的计算和记忆要求，从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。“用CPU（中央处理器）跑深度学习（人工智能的一种技术术语）也不是不行，但就像老爷车，它需要的是跑车。”一位业界人士如是比喻。随着传统架构下的芯片物理极限逼近天花板，AI芯片一时引来各方关注。
没有输在起跑线上
向AI芯片发力的当然不只是中国。随着个人电脑芯片需求量下滑，近几年走上下坡路传统芯片巨头英特尔，也启动了向人工智能芯片的转型。除了传统芯片巨头，互联网巨头谷歌、新能源汽车科技公司特斯拉、社交网络鼻祖Facebook也纷纷开始涉足芯片。一时间，新锐力量与老牌企业同场厮杀，AI芯片迎来群雄逐鹿。
不过，相比与国外领先水平相差十余年甚至更多、在追赶巨头时遭遇生态壁垒等诸多阻碍的传统芯片行业，初创型AI芯片企业显然并无这样“输在起跑线”的压力。不少声音认为，AI芯片领域蕴藏着“中国芯”弯道超车的好机会。
一般来说，AI芯片指的是专门针对AI算法做加速处理的芯片。过去几年，经过多年研发的国产CPU龙芯，曾因技术架构、应用软件与现有巨头垄断的体系不互通而屡屡遭遇联想等国内设备厂商的残忍拒绝。而昨日，曙光公司宣布发布搭载寒武纪云端智能芯片的服务器产品。此前，寒武纪发布的世界首款智能终端处理器推出仅一年，就已经在4款华为手机上应用。
“新老”国产芯片势力迥异的境况，与前者提早开始生态布局不无关系。寒武纪透露，其芯片研制从核心指令集、架构到软件生态，都建立在自有知识产权基础上。在去年寒武纪首次公开亮相的发布会上，除了介绍自身的芯片产品，寒武纪花了很长时间介绍一长串的合作企业。“我们不光是卖芯片，还会把基于我们指令集、开发库、编译库的一整套解决方案交给用户。”地平线副总裁贾志鹏说。
业界分析，AI芯片全球起步时间几乎同步，此时，人工智能领域尚未出现“独步天下”的国际巨头。在此基础上，国内厂商建立芯片应用生态、寻求合作伙伴之路才不会过于荆棘丛生，这也是新生代国产芯片选手们谋求“弯道超车”占据的“天时”优势。
人工智能产业对大数据的渴求也给中国初创企业创造了机会。曾在老牌半导体企业工作十余年的地平线副总裁张永谦认为，国外无论是算法公司还是芯片公司，都很难获得中国的大数据，市场、数据、应用场景都扎根在中国本土。以自动驾驶为例，国外与中国的路况差异极大，这意味着需要进行大量数据训练、深度学习的自动驾驶人工智能，巨头并无优势。“从这一点来看，中国本土企业显然更有优势。”
去年10月，地平线宣布获得英特尔领投的近亿美元融资。把自己的发展方向定位为“AI时代英特尔”的这家中国本土人工智能芯片初创企业，收获了来自行业巨头真金白银投资的“示好”。
警惕“全民造芯”虚火
对于中兴事件引发的对于中国芯片产业的高度关注，余凯也作出了警示，“要冷静，切忌全民造芯”。
清华大学微电子所所长魏少军认为，现在AI芯片已经存在被过度“炒作”的隐忧。他认为，目前还没有出现像CPU（中央处理器）一样的AI通用算法芯片，AI的杀手级应用还没出现，未来这个产业还有很长一段路要走。魏少军甚至预言，在未来2到3年内，AI芯片行业一定会经历一个低潮，“今天的一部分、甚至大部分创业者都会成为技术变革的先烈。”
除了AI芯片有过热嫌疑，芯片制造也进入了奋进期。中科院6寸平面光波导晶圆生产线落地成都，紫光集团460亿美元成都、南京建设两大半导体基地，总投资100亿美元的华虹集成电路研发和制造基地项目无锡开工……据不完全统计，目前全国在建的芯片生产线达16条。
北京经济技术开发区投促局副局长李冬明提醒，芯片产业是极为典型的“三密”行业：人才密集、技术密集、资金密集。在有限的时间、资源背景下，对芯片领域的投入须谨防盲目蜂拥而上，而应瞄向我国需求量大、亟待突破的关键领域重点突破。此时，政府宏观调控与有序引导必不可少。
值得注意的是，在资本争相投入的领域之外，我国在芯片设计、制造领域还存在不少盲点、弱点区域。例如，由于金融IC芯片认证等问题，我国国内银行IC卡芯片基本上被NXP等国外芯片厂垄断；芯片设计领域迎来华为、阿里等巨头争相重金布局，但芯片设计软件等基础工具仍然被美国垄断。(记者 孙奇茹)
（原作者: 孙奇茹|来自: 北京日报）
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这可能是中国空调品牌“变道超车”最鲜活的案例：搭上物联网场景的头班车，奥克斯在三星、华为、美的、索尼、飞利浦等全球1万多品牌中脱颖而出，成为消费电子行业唯一一家同时获得天猫TES峰会“年度最佳用户体验奖”和“年度最佳人气品牌奖”两项大奖的品牌。（天猫TES峰
被出具“无法表示意见”审计报告后，乐视网年报再遭问询，这已是乐视网年报连续第四年遭遇问询。5月9日，针对乐视网2017年巨亏138亿元的“非标”年报，深交所连发33问问询乐视网。在问询函中，大额计提减值准备的原因和合理性被提及，而是否存在调节利润的情形也被多次提
北京商报讯 （记者 郭白玉）日渐普及的电子坐便器如今也成为质检黑榜常客。5月9日，北京市工商局公示流通领域电子坐便器质量抽查检验结果，在近期的商品质量抽查检验中，14款电子坐便器抽检不合格，且半数以上存在清洁率不合格的问题。根据抽查检验结果，此次不合格的电
冰箱已经成为了人们生活中必不可缺的重要家电产品。现在人人家里或大或小都有一台冰箱。4月底，家电行业上市公司都公布了自家2017年年报，从年报中我们了解到，相对于其他家电，冰箱产业不太乐观，净利率普遍呈下降趋势。冰箱产业净利率普遍呈下降趋势2013年的市场高峰过
中怡康、奥维云网等市场研究机构数据显示，今年一季度厨电市场出现“倒春寒”，不过，高端产品、新兴城市表现却更为“亮眼”，老板等头部企业猛力拓展，充满竞争的厨电市场正加速调整。一季度厨电市场量额齐跌近日，奥维云网（AVC）发布全渠道推总数据显示，今年第一季度
从十九世纪开始，精英一词普遍被大众所接受。他们是高收入、文化、品味与精神的代表，他们成为了大众所追逐的目标、衡量品质生活的标尺。进入到二十一世纪，伴随着社会的发展和经济、文化的不断进步，“新精英人群”应运而生。他们有着传统精英一脉相承的对于精致生活品
国产手机老牌厂商酷派公司宣布，对小米科技有限公司侵犯其多项发明专利提起侵权诉讼和行政处理请求，目前已向深圳市中级人民法院提出申请裁定被告停止侵犯专利权的行为。本次侵权产品包括红米Note4X、小米6、小米Max2、小米Note3、小米5X共五款热门手机型号。5月4日酷派
当OLED电视、量子点电视以及激光电视的宣传广告铺天盖地时，曾经的彩电界霸主——液晶电视却在逐渐被人们遗忘，慢慢退出历史舞台。面板价格持续走低，厂家掀起价格战自从2017年第二季度末开始，液晶面板价格连续三季度持续走低，迄今为止，依然没有明显的止跌迹象，而根
破壁机、吸尘器……随着“海淘”这种消费行为的日益盛行，海外小家电正逐渐成为消费者的新宠。然而，很多消费者不远万里、不惜花高价淘到洋家电时，却发现并没有想象中那么称心如意：“水土不服”、难觅的售后服务有时则给海淘一族带来困扰。性价比高，洋家电颇受追捧“
5月8日，家用电器指数上涨2.08%，在各大行业板块中排名第三，高斯贝尔、澳柯玛、海信科龙、三花智控等涨幅居前。通达信家用电器指数（月以来涨6.77%，明显跑赢大盘。家电股持续活跃经过2月以来的持续回调后，近几个交易日以家用电器、食品饮料为代表的大消费板
自古以来，精英是财富、文化、品位与精神的代表。不同时代的精英呈现出不同的时代画像。欧洲早期历史并没有给当时的精英（Elite，作为形容词修饰）下过严格的定义，但是那些被时代推入社会上层的资本持有者们，总会用昂贵的物质将自己与他人划开格界。法国的贵族，英国的
在市场份额持续向头部企业集中的情况下，格力、美的、海尔等白色家电三巨头盈利能力名列前茅。第一财经记者了解到，白色家电三巨头的净资产收益率在整个中国制造业里也处于较高水平，连续两年均超过20%，而它们掌握产业链话语权是其中最主要的原因。营收、利润再创新高2
智能家电就是将微处理器、传感器技术、网络通信技术引入家电设备后形成的家电产品，具有自动感知住宅空间状态和家电自身状态、家电服务状态，能够自动控制及接收住宅用户在住宅内或远程的控制指令;同时，智能家电作为智能家居的组成部分，能够与住宅内其它家电和家居、设
数据显示，第一季度全球液晶电视面板出货量排名，其中BOE京东方（1250万片）、LGD（1210万片）、三星（1000万片）位列全球前三，在大尺寸显示屏领域，尤其是电视液晶屏，京东方稳居全球第一。业内人士称，尽管目前国产智慧手机生产企业还在使用韩国产OLED，但随着本国技
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