昨日研究机构发布重大成果,14岁少年无工具自制无人机：如何从零开始实现高精度操控

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在科技日新月异的今天，无人机已经成为众多爱好者追捧的对象。然而，对于14岁的少年来说，没有工具，仅凭一腔热血和满脑子的创意，如何实现无人机从零到高精度的操控呢？让我们一起来探究这位少年的自制无人机之旅。 这位少年名叫小明，一个对科技充满好奇心的14岁初中生。在接触到无人机这一领域后，他立志要自己动手制作一台无人机，并在操控上达到高精度。然而，他面临的最大难题就是没有专业的工具和设备。 面对这样的困境，小明并没有气馁，反而激发了他的斗志。他开始四处请教，查阅资料，学习无人机制作的相关知识。在掌握了基本原理后，他决定从最简单的零件开始制作。 首先，小明利用家中常见的材料，如塑料瓶、泡沫板、竹签等，制作了无人机的机架。接着，他通过网络购买了一些二手的无人机配件，如电机、螺旋桨、电池等。在没有任何专业工具的情况下，小明只能依靠手工打磨、切割等手段，将这些零件组装起来。 组装过程中，小明遇到了很多困难。由于没有专业的切割工具，他只能用小刀一点点地切割泡沫板，费时费力。在安装电机时，由于没有合适的螺丝刀，他只能用钳子勉强固定。尽管如此，小明依然坚持不懈，一步步地克服了这些困难。 在完成无人机的基本组装后，小明开始学习无人机操控。由于没有专业的遥控器，他只能使用手机作为遥控设备。他通过下载无人机操控软件，将手机与无人机连接，开始了操控练习。 操控无人机并非易事，小明在练习过程中屡屡失败。但他并没有放弃，而是不断总结经验，调整飞行参数。在经历了无数次的尝试后，小明终于掌握了无人机的操控技巧，实现了基本的飞行。 然而，小明并不满足于此。他希望通过自己的努力，将无人机的操控精度提升到更高的水平。于是，他开始研究飞行控制算法，学习如何通过编程优化无人机的飞行性能。 在这个过程中，小明遇到了许多难题。由于没有专业的编程软件和设备，他只能利用手机上的编程工具进行学习。他花费了大量的时间和精力，终于掌握了无人机编程的基本技巧。 在完成无人机编程后，小明开始尝试调整飞行参数，优化无人机的操控性能。经过无数次的实验和调整，他终于实现了无人机的高精度操控。在飞行过程中，无人机能够准确完成各种飞行任务，如定点降落、悬停、绕圈等。 回顾这段经历，小明感慨万分。他说：“虽然我没有专业的工具和设备，但我凭借着对科技的热爱和坚持不懈的精神，最终实现了自己的目标。我相信，只要心怀梦想，勇往直前，我们都能在科技的道路上走得更远。” 小明的自制无人机之旅，不仅展示了他的创新精神和实践能力，更让我们看到了青少年在科技领域的无限潜力。在这个充满挑战的时代，让我们向小明这样的少年学习，勇敢追求梦想，为我国科技事业贡献自己的力量。

媒体报道，今年 3 月，当 OpenAI 推出可将照片转为动画角色的 ChatGPT 新功能时，使用量激增，迫使该公司不得不暂时限制该功能的使用。这并不是第一次发生类似情况。根据媒体，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 上周在高盛的一次会议上向投资者透露，由于算力资源短缺，公司经常被迫推迟新功能或新模型的发布，或者有意让部分产品运行变慢。她表示，OpenAI 目前面临 " 严重的算力限制 "。为了解决这一问题，公司高管向部分股东透露，未来五年内，OpenAI 计划在租用云服务商的备用服务器上花费约 1000 亿美元。这是此前预计到 2030 年间为租用服务器所支出的 3500 亿美元之外的额外开支。分析认为，这个备用服务器计划反映了首席执行官 Sam Altman 的一个核心信念：谁掌握更多服务器，谁就在 AI 竞赛中拥有决定性优势。他曾告诉同事，未来 OpenAI 所需的算力甚至可能超过整个美国电网的供电能力。据多位与 OpenAI 高管交流过的人士对媒体透露，Altman 和他的管理团队认为，未来可能出现的新爆款产品或 AI 技术突破，将带来难以预料的算力需求激增。 算力支出大增为抢占市场媒体分析称，从 Altman 和 Friar 的公开言论来看，OpenAI 已经将手中所有大型英伟达 GPU 集群用得满满当当。如果未来再出现一个热门功能，导致算力资源吃紧，或者因为缺乏足够服务器而无法训练有潜力的新模型，OpenAI 可能会因此失去用户或业务，转而被谷歌或 Meta 等在算力上不那么受限的竞争对手抢占市场。根据公司的内部预测，算上备用服务器，OpenAI 未来五年平均每年将在租用服务器上花费约 850 亿美元。作为对比，去年亚马逊 AWS、微软、谷歌云和甲骨文这四大云服务商的客户加起来在服务器租赁上总共花费了大约 2000 亿美元。此外，OpenAI 的备用服务器支出（1000 亿美元）也是其长期现金流预测达 1150 亿美元（截至 2029 年）的一个重要原因。根据媒体此前的报道，公司可能需要筹集相应规模的资金。而按照目前的内部预估，公司将于 2030 年开始实现现金流转正。尽管这笔备用服务器的支出不小，但 OpenAI 高管表示，这些服务器 " 具有变现潜力 "。一位与公司高层有过交流的人士对媒体透露，这些备用算力要么可以推动技术突破、要么可以应对产品使用激增，因此有助于带来额外收入，而这部分收入目前还未被纳入公司财务预测。根据 OpenAI 的预测，公司营收将在 2030 年增长到大约 2000 亿美元，而今年的营收预计为 130 亿美元。这一增幅主要得益于 ChatGPT 的快速发展。届时，OpenAI 的营收将超过过去 12 个月中英伟达或 Meta 的收入水平。 会被指 " 囤积 "GPU？媒体分析称，OpenAI 也可能通过其他方式降低备用服务器的成本，或者将这些资源进行变现。例如，它可以将未使用的算力返还给微软、甲骨文等提供服务器的云服务商——前提是对方愿意接受。也可以尝试将这些服务器租给其他企业客户。但目前还不清楚有哪些公司愿意、也有能力承担如此高昂的费用，此外也不确定云服务商是否允许 OpenAI 转租其资源。如果 OpenAI 既无法自己用完这些服务器，也找不到其他客户，就可能被外界批评为 " 囤积 GPU"。而几乎承载了 OpenAI 所有算力的英伟达，显然不希望出现这种情况，因为这将限制其他公司的 GPU 获取，从而促使它们转而使用竞争对手的 AI 芯片。OpenAI 高管预测，该公司在备用服务器上的年度支出将在 2028 年达到峰值，为 400 亿美元。目前尚不清楚为何此后支出会明显下降，但 OpenAI 已表示，未来将自行开发数据中心和芯片，这可能有助于填补这一缺口。Friar 在高盛会议上表示：" 我们希望 OpenAI 成为一家真正的全栈公司。"媒体表示，硅谷的创始人和高管们对 " 爆款产品导致服务器不足 " 这一风险非常熟悉。比如 20 多年前迅速走红的社交网站 Friendster 就因频繁宕机而让出市场，最终被竞争对手超越。过去一年里，OpenAI 也多次出现服务中断，最长达数小时。但尽管如此，ChatGPT 依然稳居聊天机器人市场领先地位。公司预计，到今年年底，ChatGPT 的每周活跃用户将达到 10 亿人，而在 7 月，这一数字刚刚突破 7 亿。