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这个“约束”，不只约束了体验，也会约束了很多应用的商业化“进程”。比如，如果运营商没钱，就需要发动社会各界参与到5G的建设与投资中来。比如，我们要利用电线杆来做部分5G基站，那好，就涉及到市政部门、电力部门等跨行业、跨部门的协作，监管政策能否跟上？还有尽管5G时延很低，但如果网络覆盖不够，我们炒得非常火的类似谷歌连方向盘都没有的“无人驾驶汽车” ，那就只还是遥不可及的概念。除此之外，产业链的成熟也是一个约束条件。

芯片都有针对的环境拥有的指令算法特征，简而言之，有自己的特长。AI芯片，在图像识别等领域有这独特优势，其计算是矩阵或vector的乘法、加法，然后配合一些除法、指数等算法。而CPU则适合于不同领域的复杂算法，比如计算机服务器领域；GPU虽然也是针对图像渲染的算法，但特性不符合神经网络，倒是挺适合挖矿（斜眼）。所以CPU与GPU不是AI专用芯片，为了实现其所属领域的功能，内部有大量无用（针对神经网络）的逻辑，而这些逻辑对于目前的AI算法来说是完全用不上的，所以造成CPU与GPU并不能达到最优的性价比。

资料图片：驻叙俄军米-28N武直发射AT-15反坦克导弹。对于关注中国航天发展的国人来说，长征九号重型运载火箭并不是一个陌生的型号。而中国院士龙乐豪最近的一次讲座，让这一型号成为外媒关注的焦点。很多外媒都用“超强”以及“超越欧美”等字眼表达其关注程度。不过接受《环球时报》采访的中国专家表示，中国的运载火箭技术近些年取得的成就有目共睹，长征五号运载火箭的运载能力一度达到现役火箭的第一梯队。但限于材料、工艺等基础工业不足等原因，中国运载火箭要想进一步提升尚需时日。

我简直不敢相信我的耳朵。“这是真的吗？我终于有机会读大学了吗？”I applied to read English at Peking University on my father‘s advice。在父亲的建议下，我申请去北京大学读英语。

需要补充的一点，芯片的范畴较大，常见的CPU、GPU处理是集成度很高速度较快的芯片，也就是说是属于芯片范畴，特斯拉研发的FSD芯片，是由两套完全一样的的独立系统组成，每个系统的处理器囊括12个A72内核，一个神经网络处理器（NNA——Neural Network Acceleration）和一个GPU组成。毕竟即便是特斯拉要实现的自动驾驶需要AI芯片（NNA）性能处理图像，仍然需要其它处理器配合来处理其余的计算。

影响范围主要是小升初和幼升小：直接影响的是义务教育，对于小升初，幼升小是直接规定摇号，对于可筛选的小学和初中，可能会有直接的影响，但是中考和高考依然存在，所以对于中学阶段的培训，和高中学校本身，不会有太直接的影响。教育股还能买吗？民办K12学校是一个好的行业吗？毫无疑问，是的。整个学校行业都是一种抗周期性，可持续性强，且容量足够大，具有成长性的行业。不论是高校行业还是K12学校行业，从市场容量来看，都是具有很大发展空间和整合空间的，未来20年间，民办高校&职教和民办K12学校行业有望继续蓬勃发展。