【并购】Altera之后, 英特尔再拿下eASIC, 预计Q3完成收购

1.巨资收购Altera后,英特尔再拿下eASIC这盘小菜, 预计Q3完成收购;2.自动驾驶 '厮杀' 愈演愈烈,英特尔携手Mobileye如何冲出重围?;3.从游戏绘图到人工智能 GPU成为AI新时代要角;4.从语音激活到空间音频, 让声音更加智能化;5.T2芯片已接管iMac Pro与2018 MacBook Pro的启动控制与安全功能

1.巨资收购Altera后,英特尔再拿下eASIC这盘小菜, 预计Q3完成收购;

原标题: 巨资收购Altera后, 英特尔再拿下eASIC这盘 '小菜' , 预计三季度完成收购

摘要: 英特尔宣布收购半导体设计公司eASIC, 预计于第三季度完成收购, 此时, 包括首席执行官Ronnie Vasishta在内的120名eASIC 员工也将转入英特尔可编程解决方案事业部 (PSG) . 从英特尔角度而言, 收购eASIC可更好地适应下一代计算需求, eASIC将与其FPGA业务相辅相成. 从eASIC角度而言, 可以更好的推进下一个工艺节点的芯片以及Arm核计划.

集微网消息 (文/小北) 北京时间今天凌晨, 英特尔宣布收购半导体设计公司eASIC, 但有关收购的具体方案并未公布. 英特尔一位发言人称, 收购价格 '并不重要' . 据悉, 该收购预计于第三季度完成, 此时, 包括首席执行官Ronnie Vasishta在内的120名eASIC 员工也将转入英特尔可编程解决方案事业部 (PSG) .

英特尔与eASIC '结缘' 始于2015年, eASIC向英特尔提供其ASIC设计风格的Xeon芯片.

英特尔可编程解决方案事业部总经理Dan McNamara表示, 'eASIC现在是一家小型公司, 但我们相信通过英特尔的融合与扩展可使其具备与Xilinx存在差异的技术优势. ' 同时, Dan McNamara也承认, 尽管英特尔从未对eASIC进行过投资, 但一直有这个想法.

这场收购对于英特尔与eASIC而言, 都是有积极意义的.

从英特尔角度而言, 收购eASIC可更好地适应下一代计算需求, eASIC将与其FPGA业务相辅相成.

2015年, 英特尔斥资167亿美元收购了Altera公司, 并依此成立了可编程解决方案事业部, 这是英特尔在PC处理器市场营收下滑后开展的多元化举措之一. 如今, FPGA在英特尔大数据战略中起到至关重要的作用.

英特最新季度财报显示, PSG事业部的年收入增长17%, 客户端计算事业部 (CCG) 年增长仅3% , 该增长为英特尔布局未来的市场提供了依据. 目前, FPGA成超级数据中心主流应用, 英特尔与竞争对手赛灵思都在积极布局数据中心业务. 英特尔收购eASIC是加码可编程业务未来布局的重要举措.

FPGA提供了一种在电路中设计电路的快速方法. 事实上, 大多数CPU和GPU会先在FPGA上进行模拟, 然后才被制造出来, 以确保它们正常工作. 众所周知, ASIC芯片具有运行效率高等优势, 但是其开发成本较高. 目前, 有一些小型公司就会采取将ASIC设计部署到FPGA上的方式, 来节省时间, 成本, 但这却牺牲了功耗.

eASIC概念第一次进入大众视野可以说是2014年,其创造性提出了设计互联单元, 可一举解决FPGA的功耗, 性能和成本受到布线资源限制的问题, 从而使得eASIC集成到SoC中真正变为可能. eASIC可以理解为 '结构化的ASIC' , 芯片上的逻辑单元以及相应的掩模都已经固定, 而用户可以通过自行定义逻辑单元之间的互联来实现自己设计的逻辑, 因此可以在制造上显著降低制造成本和时间, 但对于灵活性和性能而言, 也是要打一些折扣的.

在产品规划上, 英特尔表示: 从长远来看, 有机会构建一种新型可编程芯片, 该芯片采用英特尔EMIB技术, 并将英特尔FPGA与结构化ASIC结合在一个系统级封装解决方案中.

Dan McNamara表示, 芯片编程不是在现场, 而是在工厂完成的. 在工厂完成对芯片编程的成本仍然高达数十万美元, 但只需要数个月而非两年的时间就能完成. 目前, eASIC的芯片由台积电和GlobalFoundries代工制造, 英特尔尚未做出是否自己生产eASIC芯片的决定, Dan McNamara表示 '我们将进一步研究这一问题, 确定未来一代产品的策略.

收购eASIC公司, 不仅可以将该技术导入到英特尔产品线, 还可以扩展英特尔芯片客户群体.

目前, eASIC的客户包括许多在通信行业工作的供应商, 比如华为, NEC, Violin Memory, Seagate, Microsoft, Flir Systems和Arm. 英特尔收购eASIC, 还将扩展4G, 5G等客户, 在网络通信及物联网等市场领域获得更多收益.

从eASIC角度而言, 可以更好的推进下一个工艺节点的芯片以及Arm核计划.

eASIC成立于1999年, 位于英特尔公司总部所在地美国加利福尼亚州圣克拉拉, 是一家生产可定制eASIC芯片的IC设计公司, 其芯片可用于无线和云环境. eASIC的投资者包括Khosla, Kleiner Perkins和Seagate, 总计筹资1.49亿美元. eASIC已经在2012年进行了资本重组. 英特尔没有披露收购eASIC的财务条款, 因为支付的价格对英特尔而言并不重要. 英特尔发言人称, 收购价格并 '不高' . 在2017年11月的最后一轮投资中, 它的估值约为1.1亿美元, 大家可以据此对其收购价有一个大概的猜测.

2015年, eASIC申请IPO但最终决定撤销上市计划. 同年, eASIC谈到要支持Arm内核的计划, 但是其投资者并不愿意支持其未来的工艺节点推进 (28nm以后) 及Arm核的计划.

据悉, 如果英特尔收购eASIC的交易按计划进行, eASIC将在2019年初提供Arm核的方案.

eASIC总裁兼首席执行官Ronnie Vasishta在一份声明中表示, eASIC团队开发并部署了一个真正创新的结构化ASIC产品. eASIC技术与英特尔的知识产权和功能的结合将使这种经过验证的结构化ASIC产品无处不在地部署到令人兴奋的终端应用和市场中. 这是开启eASIC新篇章的最佳时机.

可见, eASIC对于这场收获态度非常积极. 这场收购也将成为其释放 '野心' 的一个开端.

2.自动驾驶 '厮杀' 愈演愈烈,英特尔携手Mobileye如何冲出重围?;

摘要: 相对于其他竞争对手, 英特尔进军自动驾驶领域可以说是 '后来者' . 然而去年以153亿美元收购Mobileye后, 加上自己的车载计算产品, 英特尔迅速扩充了自己的技术实力. 未来的自动驾驶市场, 英特尔能否 '后来居上' ? .

集微网消息 (记者/茅茅) 近两年, 自动驾驶行业解决方案的竞争尤为激烈. 既有英特尔, 英伟达, 高通, NXP, 英飞凌, 瑞萨, TI, ADI, 安森美等老牌厂商, 也有特斯拉, 苹果, 华为这样的新贵, 还有地平线, 寒武纪之类的新秀, 自动驾驶领域的玩家们横跨多个领域, 上演着一幕幕越演越烈的 '厮杀大戏' .

今年5月, '资本大鳄' 软银旗下的Vision Fund向通用自动驾驶部门Cruise投资22.5亿美元, 强势杀入自动驾驶领域; 而就在软银投资Cruise当天, Waymo宣布将购买6.2万辆菲亚特克莱斯勒汽车, 以扩展其自动驾驶出租车队; 在今年的CES展上, 英伟达发布了全球首个自动驾驶L5级别芯片——Drive Xavier; 此外, 苹果也正在发力这一领域, 目前在加州的自动驾驶车辆已经增至62辆......

毋庸置疑, 一场属于自动驾驶领域的血战已然来临, 而在这场血战中, 不得不提的一位玩家还包括芯片巨头英特尔. 去年3月, 英特尔宣布以153亿美元收购全球辅助驾驶 (ADAS) 巨头Mobileye, 不仅创下了该领域最大规模的一笔交易, 也打响了其强势入局自动驾驶领域的重要一枪.

构建自动驾驶版图的 '野心'

目前, 自动驾驶水平仍处于L1-L2级, 预计2025年才能实现完全自动驾驶汽车的商业化. 据集微网记者了解, 作为现阶段实际应用更多的还是ADAS, ADAS相关行业也是未来三年具有爆发增长能力的领域, 而Mobileye更是该领域的 '佼佼者' .

成立于1999年的Mobileye是一家以色列公司, 主要从事ADAS系统和自动驾驶视觉技术开发, 同时Mobileye还拥有针对自动驾驶领域自主研发的EyeQ系列视觉处理芯片. 据Mobileye中国区总监Boaz Sacks透露, 截至目前, Mobileye已与全球25家主机厂商和13家汽车制造厂商达成合作, 全球搭载Mobileye ADAS安全方案的车辆已经超过2700万辆.

据相关数据显示, 目前Mobileye旗下的几款产品已经占到了ADAS领域90%的市场份额. 甚至有业内人士称, 英特尔收购Mobileye, 在研发方面一下子 '可以补齐将近5年的短板' . 由此可见, Mobileye的身价贵不是没有道理的.

对于英特尔来说, 收购Mobileye是其构建自动驾驶版图中非常重要的一环. 在收购Mobileye之前, 英特尔还先后收购了FPGA芯片巨头Altera, 视觉算法公司Movidius, 以此形成了自动驾驶端到端的完整解决方案.

除了巨大的资金投入之外, 英特尔在人才争夺方面更是不遗余力. 今年4月, 特斯拉公司表示, 自动驾驶系统部门负责人Jim Keller将离职, 加入一家专注于半导体的公司. 据知情人士透露, Jim Keller的新东家就是英特尔.

这一系列的举动无不暗示着英特尔构建自动驾驶版图的 '野心' .

进军中国市场

而收购之后的合力效应已开始显现.

Mobileye中国区总监Boaz Sacks认为, 英特尔的收购为Mobileye带来了积极正面的影响. '无人驾驶是一个很庞大的领域, Mobileye虽然在全球均有分布, 但仍然是一个小公司, 而英特尔一年的财报数额几乎相当于一个欧洲中小城市的年度预算, 这对我们是很大的支持. ' Boaz Sacks回应说.

同时, Boaz Sacks透露, 从一开始Mobileye就立足拥有自己的无人驾驶车队而不只是ADAS. 目前, Mobileye与一家欧洲汽车制造商签署协议, 将向其提供800辆汽车的自动驾驶技术. 该协议将于2021年开始, 届时Mobileye将推出L5完全自动驾驶而设计的EyeQ5芯片. 为了实现这一目标, Mobileye正在以色列和欧洲进行紧张的测试工作.

作为自动驾驶的高地, 中国市场已成为所有玩家的战略重镇, 英特尔也不例外.

对于中国市场的布局, Boaz Sacks表示, 目前Mobileye在上海设有一个办公室, 15人的团队主要负责后装市场, 而在前装市场上, 宇通, 东风, 一汽, 上汽等12家整车厂已都是Mobileye的合作伙伴. 其中, Mobileye与郑州宇通客车的合作已经持续了很长时间, 因为以色列绝大部分的巴士都是宇通制造的.

值得一提的是, 近期全国首批智能网联汽车开放道路测试号牌在上海发放, 而上海市政府颁发的首批牌照一共三张, 其中上汽集团名爵GS获得了2张号牌, 蔚来汽车ES8获取1张号牌. 需要指出的是, 这三款首批获得智能网联汽车开放式道路测试号牌的汽车均采用了Mobileye EyeQ4芯片.

RSS模型保证安全性

对于全世界的驾驶员来说, '安全' 永远是排在第一位的. 然而结合近期的多起 '自动驾驶' 事故来看, 自动驾驶汽车真正商用之后的安全性依然备具争议. 如何保证无人驾驶汽车比人类驾驶更安全, 仍是困扰着该领域企业的一大难题.

'为了保证无人驾驶汽车的安全性, 我们做了很多研究, 也在学术期刊和出版物上发表了研究的结果, 证明责任敏感安全模型 (RSS) 是十分可行的. ' 英特尔无人驾驶解决方案资深首席工程师, 首席系统架构师Jack Weast在接受集微网记者采访时表示.

实际上, RSS是一整套数学公式, 英特尔以期通过数学的方式来界定 '安全状态' . 在 '安全状态' 中, 无论其他车辆做出任何反应, 自动驾驶汽车都不可能引发事故.

简单来说, 英特尔界定的一整套RSS方程式主要包括两个方面: 一方面是无人驾驶汽车绝对不可以因为自身的原因引发碰撞或者事故; 另一方面是当一个潜在的风险是由别的车辆造成并可能会产生交通事故的时候, 无人驾驶汽车应怎样采取恰当的应对方式, 来避免这起交通事故.

在Jack Weast看来, RSS是一个很好的模型, 值得整个行业或者企业加以考虑, 也希望全球各地的行业都能够一起合作, 确保RSS模型在各国都能奏效. 同时, Jack Weast称, 当RSS模型来到中国后, 由于中国的驾驶习惯和路面情况会不太一样, 因此会针对中国的情况将RSS模型加以改进.

据集微网了解, 今年7月4日, 百度宣布与Mobileye展开合作, 计划在其Apollo开源项目及Apollo Pilot商用项目中部署RSS模型, 这也意味着百度将加入Mobileye安全体系中.

相对于其他竞争对手来说, 英特尔进军自动驾驶领域可以说是 '后来者' . 然而在以153亿美元收购Mobileye后, 英特尔迅速扩充了自己的技术实力. 如今自动驾驶领域的血战已拉开帷幕, 在强敌环伺之下, 英特尔和Mobileye如何攻城略地, 让我们一起拭目以待! (校对/艾檬)

3.从游戏绘图到人工智能 GPU成为AI新时代要角;

计算机绘图是GPU发展的驱动力, 绘图应用永不满足于运算效能, 同时这也产生了一个巨大的产业规模. 娱乐产业每年有十亿张影像渲染的市场需求, 每年有400个游戏新作推出市场, 其应用的全局照明技术有如电影特效场景一般. 此外, 每年500部的电影新作, 每一个画面也都是经过无数次的渲染所呈现出的结果. 全球目前有1200万名的设计师, 而世界上所有的产品设计也都仰赖绘图技术. 至于15万名的建筑师也都使用绘图技术来进行室内与室外的建筑设计. 这些拟真的渲染算法无法进行加速, 以往这些影像都得透过CPU才能进行渲染作业, 直到现在的GPU技术, 让这些应用得以成真.

包括高速运算, AI, 图像处理, 运输, 医疗与城市安全等六大市场, 都将为带来庞大商机.

创造高拟真的娱乐世界, 是近十年来计算机科学家穷极一生所追求的目标. 渲染意指当光源照射到物体表面的时候, 可根据物体的材质进行光线吸收, 反射与折射的计算. 电影产业如今采用光线追踪技术, 然而既使是单一画面也需要由CPU在服务器上经过数小时的运算才能完成, 而一部长达2小时的电影有超过30万格画面, 若透过CPU进行渲染得花上数百万小时. 但如果是透过GPU的加速, 这些工作可以在更短的时间内就达成.

至于医疗, 是目前全球规模最大的产业之一, 估计约有七兆的产值. 早期发现早期治疗, 是对抗疾病的最佳武器. 今日既有的300万个医疗器材, 都是在AI技术与运算有所突破之前所建置的. 随着运算技术的成熟, 从侦测, 诊断到药品发展, 医疗产业也正经历着革命性的AI技术洗礼.

而智能城市带来安全的城市产业, 在未来估计将会有两兆的产值. 数十亿的摄影机监控公众区域, 来确保民众安全, 控管车流以及优化能源运用. 若没有AI, 将不可能有足够的人力持续监控这些细节. 近12年来, 全球人口增加了十亿, 城市越来越拥挤. 而「亚马逊效应」使得网购商品运送频繁, 导致卡车司机严重短缺. 运输产业估计将可创造10亿美元的商机, 在未来, 所有的运输工具都将采用自驾系统.

自驾车的发明, 是AI最重要的贡献之一, 未来自驾车将提供全新的出租车服务, 帮助货车司机减轻压力并扩大工作范围, 更重要的是提升道路安全. 然而在此同时, 自驾车却也成为运算史上最大的挑战之一. 自动驾驶的车用计算机必须是高质量且实时的超级计算机, 才可用于训练, 仿真并测试AI软件.

AI的商机无限, 预估当来到摩尔定律末端的2028年, 市场所需的运算效能正达到顶峰. 包括高速运算, AI, 图像处理, 运输, 医疗与城市安全等六大市场, 都将会带来庞大的商机. 放眼这些应用领域, 单一架构+杀手级应用+全球生态系统+上兆美元产值的市场, 将成为左右高速运算发展的重要关键. 而GPU从游戏到绘图芯片, 在往后的AI发展上, 也将成为不可或缺的要角. 值得关注的, 反倒是CPU未来在AI的应用上, 将以怎样的面貌与GPU竞逐, 这场运算大战令人期待. CTIMES

4.从语音激活到空间音频, 让声音更加智能化;

Moshe Sheier, 战略营销总监, CEVA

随着新一代智能音箱和其它语音激活设备井喷式的发展, 让您可以更加舒适地和设备交谈. 如果在国外旅行时使用翻译耳机的效果如何呢? 虽然它们还不是很常见,但是Google刚刚发布的智能耳机Pixel Buds已经支持了这个功能.

在最近的一篇文章中,我回顾了智能音箱发展的第二次浪潮, 以高效生产和批量上市为特征. 我推测这一阶段将给市场领导者以压力, 促使他们进行技术创新和制造新的产品类型, 同时进一步提高其它人的进入门槛. 这正是我们这个月所看到的, 谷歌, 亚马逊, 苹果等公司发布了很多新的音频语音产品.

去年Google Home的推出对于之前大获成功的Amazon Echo做出了回应. 现在, 谷歌正在扩大产品线, 对抗包括Echo Dot, Apple HomePod和AirPods. 谷歌语音激活助理因此可以有更多的使用场景, 获得更大的价格空间.

新的Google mini形状像一个插针包, 更小并且更便宜, 是Google Home的替代品. 对于那些寻找更好的声音体验而且愿意花更多钱的用户, Google Max提供了更加高端的声音体验, 它也具备Google Home的全部功能. 新的Pixel Buds 提供了活动式 (on-the-go ) 体验, 通过与智能手机配对创建一个入耳式的私人助理, 和Apple的AirPods类似使用的是蓝牙音频流. 这些耳机最有趣的特点之一是集成了谷歌翻译, 如视频中看到的一样支持入耳式同声传译功能. 谷歌表示它将支持40种不同的语言, 这个数字无疑会随着产品演进而不断增加.

[图1 | 从上到下依次是: AirPods 和Pixel Buds, Echo Dot 和Home Mini, 以及HomePod 和Home Max]

语音激活技术另一个激动人心的发展是新的Gopro Hero6运动相机可以通过语音命令开机. 这是GoPro第二代支持语音界面的设备, 最早引入的是Gopro Hero5.

大多数的语音命令和之前一样, 比如 'GoPro 启动/停止录音' 等等.

新机型的创新点体现在用户可以使用语音命令—— 'GoPro开机' 打开相机. 这个功能是可选的, 在相机关机后的8个小时内维持激活. 尽管这还不是一台完全随时倾听 (always-listening) 的设备, 但它朝这个方向迈出了重要的一步. 可以语音激活的Gopro还例证了我们的另一个设想, 语音将会成为主要的用户界面. 在人机交互过程中, 声音总是最自然和最直观的途径, 不久之后所有设备都将会支持随时倾听, 等待着我们的命令.

Alexa的下一个应用是汽车, 然后是你的脸

亚马逊正在让这一愿景成为现实, 它仍在智能音箱市场上领先 '新人' (谷歌)一步. 在Google发布会之前, 亚马逊抢先发布了一系列新的Echo产品,包括采用了新外观设计的一系列Echo产品和智能闹钟Echo Spot, 延续了Echo Show开始的集成屏幕的风格. 亚马逊还透露Alexa很快就会整合到宝马2018的车型中.

这可能是Alexa在成为最受欢迎的家庭智能音箱之后, 再一次率先成为最受喜爱的公路旅行伴侣.

比任何官方消息都更有趣的是那些关于即将推出的亚马逊眼镜的推测. 肆意蔓延的传闻指出它是基于Alexa的非手持, 电池供电的眼镜. 根据猜测, 亚马逊眼镜不会提供视觉体验, 但作为一个可穿戴设备, 将允许用户随时随地和Alexa说话. 这将是亚马逊向前迈出的重要一步,进军了可穿戴领域并且支持always-on功能.

很明显为了释放语音助手的全部潜能需要消除电源插孔, 这里有相关技术可以实现.

空间音频可以产生或者打破虚拟/增强现实

随着亚马逊和谷歌的加入, 将直接导致耳戴式设备 (hearables) 的全面改善. 针对这种产品已经提出了很多有趣的概念, 比如Kickstarter项目中名叫Vi的人工智能私人教练, 可以掌握用户的生物识别特征并由此定制化训练, 从而实现运动目标. 现在想象一下, 通过添加多维空间的音频制造出Vi就在你身前或身后的感觉, 是不是可以提供额外的动力帮助你打破个人记录 (参见10年前申请的专利) .

[图2 | AR/VR应用大肆炒作视觉技术, 但是要制造沉浸式的感觉, 音频是至关重要的]

在苹果全新的手机中提出了最新的音频创新理念. iPhone 8第一次包含了双扬声器. 这是一件大事情, 因为双扬声器可以启用多维空间音频, 这意味着苹果正在押宝到增强现实和虚拟现实(AR/VR)应用上. 要创建一个沉浸式的AR/VR体验, 空间音频是必须的. 否则即使有令人惊叹的画面也不会产生一个足够有说服力的真实空间.

下一步是神经网络使能的声音感知

音频发展的下一步是什么? iPhone8和iPhoneX已经包含了一个专门的神经网络引擎. 针对耳戴式设备和语音激活设备,神经网络可用于声音感知和音频分析. 这一技术已经用来在家中识别某些特定的声音, 比如门铃或者玻璃破碎, 从而触发适当的响应. 它可以改善耳戴式设备使用时的安全性, 比如Vi私人教练和其它沉浸式 AR/VR应用程序. 神经网络可以感知到某些重要的声音, 并且通知用户,如警报器或者狗叫. 通过这种方式, 无论安全性还是享受感都可以兼顾. 集微网

5.T2芯片已接管iMac Pro与2018 MacBook Pro的启动控制与安全功能

与 2016 年发布的 MacBook Pro 机型相比, 苹果在 iMac Pro 和 2018 MacBook Pro 上采用的全新 T2 芯片, 已经进一步拓展了它的管理功能. 据悉, T2 芯片接管了此前由 CPU 负责启动控制和安全等特性, 包括 FaceTime 摄像头的画质, 驱动安全, 以及完整的启动流程. 此前虽有这方面的报道和传闻, 但我们只知道它管理着某种程度的启动安全, 对于芯片的集成程度和安全实现了解不多.

今年 1 月的时候, MacWorld 的 Jason Snell 深入分析了 T2 芯片, 详细阐述了其扮演大容量存储控制器的角色, 并指出 T2 芯片对 iMac Pro 内部的闪存存储阵列拥有完全的控制权.

据悉, T2 会加密发送给闪存的每一比特数据, 以及在用户需要时进行解密工作. 正因如此, 想直接从 iMac Pro 的闪存模块中恢复数据是无法实现的.

T2 芯片的另一大特性, 就是启动引导的全程管理, 从头到尾的验证过程包括:

在将剩余的过程交给 iMac Pro 的其它硬件去完成之前, 验证引导加载 (bootloader) 程序的密码签名是否合法正确.

这一切都是由前面提到的安全启动实用程序管理的, 用户可以在启动期间, 通过 Command-R 命令唤出它.

Snell 的报告指出, 默认管理等级为 '完整的安全性' (Full Security) —— 这需要一个网络连接, 来验证操作系统在安装过程中的合法性 —— 包括用 Boot Camp 安装最新的 Windows 10 操作系统.

中等安全层级消除了对网络连接的需求, 不过该特性也可以被完全关闭, 此外用户可以在 '启动安全实用工具' 中开启/禁用外部媒介的启动引导.

在新款 iMac Pro 和 2018 MacBook Pro 上, T2 芯片还挂接了 FaceTime 摄像头:

因为影像处理器 (ISP) 也被包含其中, 它会改变 FaceTime 摄像头的所有参数, 非常类似于 iPhone 对图像作出的自动调整.

此外, T2 芯片还拥有更多权限, 比如控制和保护计算机麦克风的安全, 调节风扇转速, 以及掌管 iMac Pro 的扬声器等. cnBeta

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