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BenchCouncil交易基准,标准和评估2(2022)100034技术兴衰的三大规律中国科学院计算技术研究所先进计算机系统研究中心A R T I C L E I N F O保留字:技术惯性技术变革力技术作用与反作用规律技术变革力技术突破的推论技术开放的推论技术垄断的推论技术商机RISC-V的推论A B S T R A C T牛顿的运动定律完美地解释或近似了我们日常生活中的物理现象。 有没有什么定律可以解释或近似解释技术本文通过对13种成功的信息技术的回顾,归纳出技术的三大规律,并由此得出五个推论来解释或近似技术的兴衰。技术惯性定律、技术变革力定律和技术作用与反作用定律是技术变革的三大规律。五个推论分别是技术变革力、技术突破、技术垄断、技术开放和技术商机的测度推论。本文介绍了如何利用这些定律和推论来分析一种新兴的技术--开源RISC-V处理器。此外,我还阐述了基准1. 介绍基础研究包括基础科研和基础技术研究[1],产生科学技术知识。与此同时,技术是科学和技术知识为实际目的的应用,特别是在工业中[2]。研究人员发表了许多科技论文 或提出大量新概念或想法。在科学和技术知识的基础上,工程师开发了大量的技术,例如,信息技术(IT)行业的工具、平台、产品和服务。但很少有技术成熟并成功!为什么?为什么?有没有任何定律可以像牛顿运动定律那样完美地解释或近似我们日常生活中的物理现象,来描述或近似技术的兴衰美国国家研究委员会[3白皮书总结说,IT有一个漫长而不可预测的孵化期,大学和行业在创新方面有着复杂的合作关系。与此同时,他们观察到IT创新中的副产品,复苏和融合现象[3同时,许多学者也在思考技术的本质。Jacques El-lul [6]和Langdon Winner [7]总结了技术决定论的哲学学说[8]。林恩·汤森·怀特拒绝接受这种技术上的无所不包 [8]的一项建议。相反,他声称, 技术设备“只是打开一扇门,它并不强迫一个人进入”。[8、9]。Melvin Kranzberg [8]总结了一系列来自长期研究的观察结果,Kranzberg电子邮件地址:zhanjianfeng@ict.ac.cn。网址:http://www.benchcouncil.org/zjf.html。https://doi.org/10.1016/j.tbench.2022.1000342022年3月15日网上发售这些观察、探索或论证有助于理解技术的发展及其与社会文化变化的相互作用[3尽管如此,它们仍未能提供定性或定量的方法 来解释或估算技术的兴衰第二节在分析了13个成功的信息技术的基础上,总结出与牛顿运动定律相对应的三个定律第一个定律是关于新技术的障碍:技术惯性。不仅是终端用户,行业用户也坚持使用现有技术。 用户规模将保持不变,除非一个非零的净技术变化力作用于它。第二定律揭示了新技术的力量来自何处。 用户规模的变化与网络技术变化力成正比。技术变化力测度的必然结果是如何测度净变化力。只有创造出一种全新的技术,或者在用户体验、成本、效率或其他基本维度上对现有技术进行几个数量级的改进,新技术才能产生积极的变革力量。第三定律解释了现有技术和新兴技术如何竞争。 当净技术变化力为正时,新兴技术上升,现有技术下降,否则现有技术保持不变。在第三节中,我推导出了两个推论,即技术突破和技术垄断的推论,分别解释了一项新技术是如何取得突破和垄断的。此外,两个推论称为技术开放性的推论和技术商业机会,分别解释了为什么开放的技术比封闭的技术获得优势以及技术如何实现商业机会。表1总结了这三个定律和五个2772-4859/©2022作者。Elsevier B. V.代表KeAi Communications Co. Ltd.提供的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect标准和评价期刊主页:https://www.keaipublishing.com/en/journals/benchcouncil-transactions-on-benchmarks-standards-and-evaluations/BenchCouncil交易基准,J. 詹BenchCouncil交易基准,标准和评估2(2022)1000342表1技术规律概述定律或推论名称���������������U������������������������������������U法 的 技术变革的力量������������������������������������������������������������技术变化定律作用与反作用= −������������������������������������=���������������������+���L������������+������������������������������技术变革力测度的推论或������=���������������������������������+���������������+���������������������������������+������ℎ������+��� L������������+������������������������������技术突破的推论=scinU,U���������������������������������������������������=U,=U���������技术开放=U,=U������=U,=U������技术垄断的推论U= U������技术商业机会的必然结果/表2表1中符号的解释。符号说明���差分算子n.比例算子求和算子U用户规模随时间���行业用户������随时间���������������������������影响新兴技术的���������������������������改变作用于现有技术的力创造一种全新的技术所产生的变革力量���������������学习成本导致的变化力������������������������������生态系统偏离导致的变化力���������������������������������用户体验导致的变化力���������������成本导致的变更力���������������������������������效率带来的变革力������������其他基本维度导致的变化力���技术突破毛生产率���费用共计脱钩供应链一些国家���每个捐助者的费用(行业用户)���每个贡献者的生产力(行业用户)共同的推论。表2解释了表1中公式中的符号。我想强调的是,这些定律不同于牛顿定律。前者由于其设置非常复杂,难以在可重复或可再现的设置下通过定量实验进行验证。引用牛顿的话说,有些定律站在巨人的肩膀上。例如,以前的工作[10]提出了类似于测量技术变革力和技术垄断的推论。我在后面的每一小节中指出了不同之处。我的贡献是提出了一个简单但有力的理论Fig. 1. 技术惯性定律。2.1. 技术惯性定律(技术第一定律)牛顿类似于牛顿������������工业用户U型坚持现有的产品、工具、平台和服务,以保护投资,称为生态系统惯性。消费者惯性和生态系统惯性共同构成了技术惯性。第一定律中的用户规模是指最终用户U_n和工业用户U_n两者的归一化数。当量(1)定量地说明这一规律。图1提出了技术惯性定律。第一定律是对总趋势的假设。有人可能会说例外情况也成立。我不怀疑。但是技术惯性定律是一个宏观层面的假设,而不是微观层面的假设。技术惯性定律:用户规模U将保持不变���除非有一个非零的净技术变化力作用于它。������三大定律和五个推论(Three Laws and Five Correlations)来解释技术���������������U������������������������������������U(一)第四节用三大定律和四个推论来预测一种新兴的RISC技术。第5节讨论基准在适用这些法律和推论方面所起的作用。第6节介绍了相关的工作。最后,结束第七节。2. 技术的三大法则在对表3中的技术进行分析后,本节分别给出了技术惯性、技术变革力、技术作用和反作用的规律。一项技术我将在第4节详细阐述这些问题。2.2. 技术变化力定律(技术第二定律)牛顿就像牛顿第二定律一样当量(2)定性地说明了这种关系当净变化力为正时,用户规模增加,而当净变化力为正时,用户规模减小。技术惯性J. 詹BenchCouncil交易基准,标准和评估2(2022)1000343表313个成功案例分析技术竞争对手���L��������������������������������������������������������������� ��������������������������������������������������������������������������������� ������ℎ������关闭/打开供应链深度学习浅层神经网络0<0/<0//>0(准确度)开放耦合WWW No 0 0> 0/开路耦合Google No 0 0> 0/关闭解耦Facebook No 0 0> 0/关闭解耦互联网No 00>0/开放耦合RAID单个大型昂贵磁盘0 0/>0>0//开放耦合安卓Windows Mobile,Symbian,iOS,Linux <00(Linux)/>0/>0>0(Google生态系统)开放耦合iOS Windows Mobile,Symbian 00/零/>0>0(AppStore)关闭耦合Windows DOS 0 0/>0 /关闭耦合LinuxUNIX00/>0/Open Coupling UNIX Multics 0 0//>0/>0(标准)Closed Coupling ARMX86,RISC 0 0(相对于RISC) //>0/>0(能效)ClosedDecouplingRISC00//>0个//关闭解耦在某些重要方面优于其最接近的替代品,从而导致真正的垄断优势。否则,它可能会被视为一种边际改进。表3显示了IT示例,如深度学习、RAID等。在改进现有技术的过程中,一个新的或不同的生态系统会产生一种负面的变化力量,这是生态系统惯性的副作用。������������������������������同时,不同的使用会导致学习成本的增加,从而产生负的变化力。���������������当两个竞争对手可以在不给最终用户和工业用户造成任何开销的情况下进行替代时,净变化力为零,图二. 技术变革力的规律。力是负的。当净变化力为零时,用户大小根据等式(1)保持恒定。(一).请注意,在Eq。(2)U是自然数。在负变化力作用的情况下,当U减小到零时,它将触发净变化力= 0,因为负的用户规模没有物理意义。���我不能准确地量化PIU和PIU之间的关系,因为它更具挑战性。 图2.提出了技术变革力的规律。技术变革力的规律:用户规模的变化������与净技术变化力成正比。������������������������������������������������������������������U创造一项全新的技术将产生积极的变化先下手为强我将上述讨论归纳为一个推论,称为技术变革力的度量定律。当量(3)声明 净变化力是净变化力、净变化力和净变化力之和,或������������������������������������������������������������������������和������������������������,���L������������和������������������������������。技术变革力测度的推论:只有在用户体验(体验)、成本(成本���)、效率(效率)或其他基础维度(基础维度)上创造一项全新的技术(变革力)或改进现有技术(变革力)几个数量级,才能产生正的净变革力,否则将产生负的变革力。���������������������������������������������������������������������������������������������一个新的生态系统或新兴技术生态系统与现有技术生态系统之间的偏离将产生负面的变革力量。������������������������������不同的用途,导致在一个终端用户的学习成本,将产生一个负的变化力我知道了。当两个竞争对手可以相互替代而不会给最终用户和工业带来任何开销强制通风������������������. 然而,从提出新概念到陷入用户.在地面上,它有一个很长的,不可预测的孵化期,分为多个阶段的创新:研究探索,最初的商业部署,并最终业务突破[3,5]。我的技术变化力定律给出了另一种解释。 虽然创造一个全新的技术将产生一个积极的变化力量,最终用户的学习成本(消费者惯性)将导致消费者和生态系统的损失。���������=���������������������+���L������������+������������������������������������������=���������������������������������+���������������+���������������������������������+������ℎ������+��� L���������������+(三)行业用户的惰性将产生负面的变化力量。������������������������������ 由于这些不同的分量相互抵消,净变化力将发生变化,并最终决定其上升或下降。 蒸汽机、飞机和计算机工业都见证了这一过程。表3列出了IT示例,如WWW、Internet、Google、Facebook。Melvin Kranzberg [8]在Kranzberg的第二定律中解释了创造一种全新技术的本质:发明是必要之母。他以汽车为例,说明了一项复杂的技术如何需要辅助技术才能充分发挥作用[8]:汽车带来了全新的工业,因为它们需要橡胶轮胎、石油产品、新工具和新材料。 大规模的商用汽车部署需要道路、高速公路、车库、停车场、交通信号和停车计时器[8]。对于现有技术,只有 改善 其 用户 经验、成本、效率提升几个数量级,才能产生突破技术惯性的正向变革力量,否则就会产生负向变革力量。������������������������Thiel等人在[10]中提出了一个经验法则:专有技术必须至少是2.3. 技术作用与反作用定律(技术第三定律)牛顿������与牛顿第三定律类似������������������������������������������������������图3.提出了技术作用与反作用的规律。一种变革力量作用于新兴技术,一种大小相同但方向不同的变革力量作用于现有技术。当作用于新兴技术的变化力为正时,新兴技术上升(用户规模增加),现有技术下降(用户规模减少)。当量(4)定量地说明了这种关系技术作用与反作用的规律:在正常条件下,技术变革力对新兴技术的作用(技术变革力)和对现有技术的反作用(技术变革力)是������������������������������J. 詹BenchCouncil交易基准,标准和评估2(2022)1000344图3. 技术作用和反作用的规律。在这个数字中,技术变革的力量是积极的。大小相等但方向相反。现代屏幕,你用手指点击,而Windows Mobile是建立在���������������������=−���������������������(四)[14]用的是一个手写笔。Android的成本(成本> 0)和用户体验(用户体验)优势动摇了技术惯性,���������������������������此外,我澄清了技术第三定律成立的正常条件。首先,它应该排除供应链的脱钩,这一点在大流行中加速了。供应链的脱钩是为什么同样的技术被复制,或者优越和低劣的技术在不同的国家共存。其次,它应该排除政府完全控制商品和服务的生产和定价的情况。在后一种情况下,市场将削弱技术变革的力量。第三,在正常情况下,它必须保证保护知识产权和惩罚商业欺诈。先进的技术可以在不付出代价的情况下被模仿或窃取,而不保护知识产权。与此同时,容忍商业欺诈削弱了技术变革力量发出的信号。我举两个从服务器到桌面的转变中的计算机例子,标准化的、独立于供应商的操作系统(如UNIX及其开源克隆Linux)的创建屏蔽了新架构的变化,使生态系统对新架构的惰性消失。因此,它降低了推出新架构的成本和风险[12]。根据推论一,������������������������= 0。基于RISC的计算机提高了性能标准,其效率产生了积极的变革力量(突破了数字设备VAX等现有架构的技术惯性,迫使后者消失[12](RISC vs. VAX)。���������������������������20世纪90年代末,晶体管数量飙升,这为Intel X86架构提供了生存机会由于硬件开销变得可以忽略不计,后者在内部将80 × 86指令转换为类似RISC的指令,以跟上RISC生态-利用的 RISC 性能(=0 和���������������������������= 0)。在这种情况下,RISC架构相对于X86架构产生几乎为零的净变化力(RISC与X86)(= 0)。X86生存移动应用出现后,Windows Mobile褪色(Android与Windows Mobile)。社 交 网 络 的 例 子 也 证 实 了 这 一 规 律 。 Facebook 、 Twitter 、WeChat等社交网络应用纷纷倒下,带来了毁灭性的优势和好处。很多公司都想复制成功。例如,几个电子商务服务提供商和移动电话巨头拥有庞大的用户基础,强大的资金支持和世界级的工程师致力于建立社交网络应用程序。不出所料,他们都失败了。出于学习压力和使用 习 惯 , 用 户 坚 持 使 用 Facebook 、 Twitter 或 微 信 。 此 外 ,Facebook、Twitter或微信向第三方开放其服务和API,以构建生态系统。第三方服务提供商也习惯于使用Facebook、Twitter或微信来保护投资。为什么在美国和中国有类似的社交网络应用?我在上面讨论了这个案例3. 技术的四个必然结果我讨论几个推论如下。3.1. 技术突破技术突破的必然结果:技术突破定义为净变化力除以目标或实际用户规模U。提高技术突破有三种方法:增加净变化力,通过关注更小的功能集来满足更小的目标用户=scinU,U( 5)������������������������������我用一个物理学概念,压强,来解释这个定律。如果是垂直于面积A的给定表面施加的力的大小,则平均压力是力除以面积[11]。当一项新技术出现时,需要克服技术惯性功率和硅面积使得x86转换开销不可接受并联系最终用户U 和行业用户U . 在这里,我使用用户������并导致RISC架构ARM的主导地位[12]。ARM的降低成本(成本> 0),提高效率(效率> 0),同时兼容生态系统(生态系统= 0),产生积极的变革力量,可以突破x86(ARM)的技术惯性尺寸U来测量给定的接触面积。所以根据对于压力定义,突破定义在Eq. (五)、净变动力的增加将提高突破。确保新兴技术与现有生态系统兼容vs.x86)。技术将确保= 0根据推论微软和其他公司预测了从桌面到移动的转变。Windows Mobile和Android之间的竞争是由技术变革力的规律所支配的。Android操作系统基于Linux,世界各地的世界级工程师贡献,免费向第三方移动制造商提供开源操作系统[13]。相比之下,Windows Mobile选择了相反的方向:闭源Windows作为基础,非免费使用(Android是免费的,而Windows Mobile在2009年Windows Mobile主导Android时,每部手机的制造商成本为15至25美元[14])。与此同时,Android是为移动而设计的:Android������������������������技术变革力的度量。与完整的功能集相比,专注于最小功能集有几个好处。首先,具有相同净变化力的较小接触面积A(较小目标用户U)将施加较大压力(突破)。其次,改善用户体验、成本或效率(提高净变革力)要容易得多。最后但并非最不重要的是,它将控制成本,这也是创新的关键。当然,最小的功能集是粒度的下限,否则过于简单的技术无法满足用户J. 詹BenchCouncil交易基准,标准和评估2(2022)1000345我仍然以移动操作系统为例。 当iOS和Android出现时,Symbian和Windows Mobile主导了移动操作系统市场。2007年1月,史蒂夫·乔布斯宣布了第一代iPhone,这是一款没有物理键盘的触摸智能手机,用手指控制而不需要stylus。iOS的第一个版本(没有正式名称)相当有限,专注于引入完整触摸屏的新鲜用户体验。相比之下,当时大多数用户习惯于在硬件键盘上打字第一个iOS版本缺乏许多替代系统已经具备的功能[16]。虽然第一代iPhone采用了一个封闭的生态系统,具有干净和简单的设计优势,但第一代Android手机建立了成本和用户体验的优势,带来了免费和开源的生态系统,个性和定制用户体验的能力。第一个版本的Android具有几个独特的特点[17]:(1)选择开源Linux作为基础,它是免费的;(2)允许第三方和用户定制系统,甚至额外的应用程序和功能;(3)推出Android Market(Google Play),构建应用程序生态系统;(4)整合Google已经强大的生态系统,不断扩展软件。Android和iOS后来建立了完整的功能。这两个典型案例见证了技术突破的规律3.2. 技术垄断技术垄断的推论:净技术变化力越大,技术垄断程度越高根据第二定律,用户规模的变化与网络技术的变化成正比。���在相同的时间间隔,净技术变化力越大,用户规模U = U+ U越高。���当量(6)说明了这种关系。自然,更先进的技术获得了更高的技术垄断.请注意,在Eq。(6)是归一化值,因为它可以在不同的间隔中变化。在[10]中,垄断意味着这样一种公司,它非常擅长它所做的事情目前,Android和iOS在移动操作系统中占据了技术垄断地位。U= U(6)���3.3. 技术开放技术开放性的必然结果:由一个实体控制的封闭生态系统,允许共享开放技术生态系统的参与者之间的劳动分工,提高了总生产率,降低了每个参与者的成本摊销(U)。���分离供应链()和国家间技术出口控制()将增加成本和降低生产率。标准将降低行业贡献者的协作成本=2000美元(7)=scinU���解耦供应链(总的来说,解耦供应链)。当量(9)说明受出口管制的国家(总共,国家)解释也是直观的。允许贡献者之间的劳动分工,每个贡献者并行执行工作,从而降低平均成本。同时,尽管协作开销增加,但总生产率将提高。 当量 (7)表明总生产率与贡献者数量U成正比,每个贡献者的成本与贡献者数量U成反比。���������这就是为什么许多行业向第三方开放他们的服务和API来构建生态系统的原因。分离供应链()将增加成本并降低生产率,因为必须重复使用几种类似的技术。当量(8)表明,每个解耦供应链的总生产率与贡献者的数量U成正比,与解耦供应链的数量成反比;每个贡献者的成本U与解耦供应链的数量成反比���的贡献者U���和解耦供应链的数量成正比。把一个国家置于出口管制之下会增加这个国家的成本和降低其生产力,因为类似的技术必须由一个国家独立开发。当量(9)表明,出口管制下的国家的总生产力与贡献者的数量U成正比,与国家的数量成反比;出口管制下的国家内每个贡献者的成本与贡献者的数量U成反比,与国家的数量成正比。������标准将降低行业参与者的协作成本。接口的标准化、模块化和互操作性加速了技术的影响,使创新能够被不同的部门吸收,并通过创造网络效应推动行业投资[5]。梅特卡夫该定律指出,网络的价值与网络大小的平方成正比[19]。���设计良好的接口的力量的一个经典例子是互联网协议的TCP/IP套件[5]。3.4. 技术商业机会技术商机推论:技术商机有四个--(1)创造全新的技术;(2)实现成本、效率、用户体验的优势,或其他基本维度;(3)在共享技术生态系统的分工中寻求优势地位;(4)供应链脱钩或出口管制带来的机会。这个推论把我上面讨论的几点总结在一起。我不打算一一重复。我只详细说明第三次机会。Kranzberg的技术六定律中的第三定律托马斯·P·休斯(Thomas P. Hughes)进一步扩展了这一概念。Hughes更精确和准确地使用系统而不是包,���=U������=���=U������=(八)(九)系统是由相互作用、相互关联的组件组成的连贯结构[20]。在共享技术生态系统的劳动分工中寻求优势地位,目标是开发一个优越的组件,在成本、效率、用户体验或其他基本维度上获得优势。有国家,分离的供应链,不稳定的技术贡献者。、、U是自然数。对于一种特定的技术,总生产率为,总成本为。我认为每个国家或分离的供应链中的技术贡献者规模相同。每个贡献者的生产力都是一样的。������������������������由于目的是进行定性分析,这一假设是合理的。当量(7)表示每个贡献者的总生产率和成本(总计,U= 100%)。当量(8)说明每个贡献者的总生产力和成本,4. 分析RISC-VRISC-V是一种开放标准指令集架构(ISA),它基于已建立的精简指令集计算机(RISC)原则,与大多数其他ISA设计不同,它是在开源许可证下提供的。在本节中,我对RISC-V处理器与不同领域的其他竞争对手的优势进行了简单的分析(见表4)。J. 詹BenchCouncil交易基准,标准和评估2(2022)1000346表4RISC-V处理器分析如图5显示,RISC-V ISA只是RISC-V处理器的一部分。RISC-V ISA的开源许可证仅确保其部分开放和耦合。 完全开放和耦合的 RISC-V处理器需要So C 的开源实现,如图所示。 5、不违反知识产权。技术领域竞争���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������对手封闭/开放供应链台式机X86 0不确定/>0不确定部分打开部分耦合RISC-V处理器服务器X86 0不确定/>0不确定部分开放部分耦合智能手机ARM 0不确定/>0不确定部分开放部分耦合IoT No 0不确定/>0机会部分开放部分耦合图 5展示了X86、ARM或RISC-V生态系统的生态系统。X86、ARM或RISC-V的整个生态系统由SoC(片上系统)、ISA(指令集架构)、OS(操作系统)、工具链、中间件和应用程序组成。SoC是将多个系统组件集成到单个芯片上的IC。它通常包括CPU核心,内存,输入/输出端口和辅助存储,以及其他组件,如图形处理单元(GPU)[22]。 指令集体系结构(ISA)定义了软件和硬件之间的接口。软件应用程序的代码被转换为机器指令,在硬件级别执行。操作系统是管理计算机硬件资源的主要软件工具链是一组用于开发软件的编程工具,由编译器、链接器、库和调试器组成。中间件为操作系统之外的应用程序提供服务,例如数据库系统。应用程序为用户提供服务在桌面、服务器和智能手机领域,x86和ARM等竞争对手假设RISC-V生态可以提供类似于X86或ARM的成熟功能,根据测量定律,技术变革力量的平均值为0。不幸的是,这不是一个微不足道的工作。根据技术变革力的度量规律,技术变革力还有四个组成部分���������...������������������������������������������������������������������... ���������大于零。但 其他成分是不确定的,它们可能是负的。在这 在这种情况下,净变化力可以是负的。 即使是净变化力积极的,在应对这一艰巨的挑战,法律的技术突破提醒我们,这是有帮助的,提出一个最低限度的设置的功能产生一个大的突破,克服惯性障碍。物联网领域正在兴起,目前的解决方案是碎片化的。RISC-V处理器获得了更好的地位,因为没有固定的竞争对手。RISC-V很有可能在效率、经验和其他基本维度上获得优势。RISC-V处理器具有开放和免费的前景RISC-V的另一个优点是它们是部分开放和耦合的,而其他竞争对手是封闭或解耦的。根据技术开放的规律,贡献者之间的劳动分工显著提高了总生产率,降低了分摊到每个贡献者身上的成本。假设RISC-V可以有一个积极的净变化力(见上面的分析),吸引更多的贡献者(U)加入。���总生产率和每个贡献者的成本将分别随着U的增加和减少。���RISC-V的另一个优点是,它将在较小程度上面临供应链脱钩和出口管制(SoC可能会受到供应链脱钩和出口管制)。正如技术开放规律所指出的,供应链与出口管制脱钩将增加成本,降低生产率。总之,根据技术商业机会的推论:RISC-V处理器有两个主要机会。(1)实现成本、效率、用户体验或其他基本维度的优势;(2)供应链脱钩或出口管制带来的机会。5. 基准的作用在IT中,有两类基准可以在评估技术上升或下降方面发挥作用[23]:第一类基准见图4。 技术突破的必然结果。图五. X86、ARM或RISC-V处理器的生态系统。在其他技术领域,可以开发类似的方法,如第五类基准 在这种情况下,基准测试是一个持续的过程,搜索导致卓越性能的行业最佳实践,并根据它们测量产品,服务和流程[23,24]。在应用第二技术定律时,最好提出一个基准,以比较每种技术的成本、效率、用户体验和其他基本维度,这是6. 相关工作美国国家研究委员会[3一个突出的例子是数论领域:一个数百年来没有应用的纯数学分支现在成为信息安全基础的公钥密码学的基础。第二个观察结果是,大学和产业在创新方面有着复杂的伙伴关系[3一种模式是,J. 詹BenchCouncil交易基准,标准和评估2(2022)1000347创意来自工业界,直到大学启动研究项目后才商业化。例如,IBM开创了精简指令集计算(RISC)处理器和关系数据库(其System R项目)的概念。前者直到20世纪70年代末和80年代初加州大学伯克利分校和斯坦福大学实施了超大规模集成电路(VLSI)计划才被商业化[3后者没有商业化,直到加州大学伯克利分校将这项技术带到几家初创公司将其商业化[3另一种模式是最初的想法来自大学社区,其次是行业研究。分时系统的目标是使多个同时交互的用户之间共享昂贵的计算资源成为可能,它遵循这种模式[3第三种是副产品现象,其中附带结果,通常是未预料到的,是预期结果的副产品,但与预期的研究结果一样重要[3,5]。例如,电子邮件和即时通讯是分时系统的副产品。四是关于回潮现象。研究人员很难事先预测哪些研究将迅速获得回报并需要时间,机器学习,形式化方法,虚拟机(VM)和虚拟现实(VR)等典型的复兴例子见证了这一点。第五个是关于融合现象,其中IT支持的创新的多个线程聚集在一起,通过融合IT创新各个领域的贡献,对重要的行业部门产生变革性影响[5]。互联网的影响是促成许多融合成功的潜在规范组成部分[5]。Confluence依赖于几个因素[5]:将IT应用领域的深厚专业知识与IT方面的深厚知识相结合的能力,将应用和IT知识相结合的设计和生产知识,以及利用IT提供的功能开发新业务模式的能力。许多学者对技术的本质进行了思考。Jacques Ellul [6]和LangdonWinner [7]总结了技术决定论的哲学学说[8]:技术是为了它自己而追求 的 , 而 不 考 虑 人 类 的 需 要 。 梅 尔 文 · 克 兰 茨 伯 格 ( MelvinKranzberg)将这一命题解释为“技术已经变得自主,并且已经超出了人类的控制;在一个惊人的逆转中,机器已经成为人类的主人”。然而,一些学者拒绝接受这种技术的无所不在[8]。林恩·汤森·怀特声称,技术设备“只是打开一扇门,它并不强迫一个人进入”。[8、9]。Melvin Kranzberg [8]总结了一系列来自长期研究的观察结果,Kranzberg的技术六定律。Kranzberg的第一定律如下:技术既不好也不坏;它也不是中性的,可以解释为,当引入不同的上下文或在不同的情况下,相同的技术可能会产生完全不同的结果[8]。以前的许多工作研究了网络效应。网络效应 是网络值V的影响已经提出了四个定律来提供更精确的定义和网络效应的表征[25]。它们是Sarnoff梅特卡夫本人[19]使用Facebook的数据,证明了梅特卡夫定律的正确性Zhang等人[25]利用腾讯和Facebook的实际数据扩展了梅特卡夫的结果,验证了梅特卡夫定律。7. 的结论本文总结了技术的三大规律:技术惯性规律、技术变革力规律、技术作用与反作用规律,并得出了五个推论:技术变革力、技术突破、技术垄断、技术开放、技术商机测度的推论。这些规律和推论为解释或近似技术兴衰提供了理论框架.我介绍了如何使用这个理论框架分析了一种新兴的技术--致谢非常感谢许多人的贡献,特别是王雷博士讨论三大定律,贡献讨论表3,贡献图5,并对文章进行校对,戴少鹏先生编辑本文,绘制图5。表1引用[1]国家研究委员会,资助一场革命:政府支持计算研究,国家科学院出版社,1999年。[2]牛津 大学 新闻界, 牛津语言,https://languages.oup.com/google-Dictionary-en/.[3]国家研究委员会,信息技术创新,国家中国科学院出版社,2003年.[4]国家研究理事会,et例如,继续创新信息技术,国家科学院出版社,2012年。[5]国家 研究 理事会, 信息 技术 创新:复兴,Confluence,and Continuing Impact,The National Academies Press,2020.[6]Jacques Ellul,The technological society,1964,pp. 纽约229- 318[7]兰登·温纳(Langdon Winner),《自主技术:作为主题的技术失控》(Autonomous Technology:Technics-Out-of-Control As a Theme)作者《政治思想》,麻省理工学院出版社,1978年。[8]MelvinKranzberg,Technology and History:“KranzbergCul. 27(3)(1986)544-560。[9]林恩 汤森 白色, 林恩 白色 (Jr.)、 中世纪 技术 和社会变化,卷。163,Galaxy Books,1964.[10] PeterA.布莱克·马斯特斯(Blake Masters),《从零到一:创业笔记,或如何构建》(Zero to One: Notes on Startups,Or How to Build)作者《未来》,Crown Business,2014年。[11] 雷蒙德 Serway,Chris Vuille,College Physics,Cengage Learning,2011.[12] JohnL.作者:David A.Patterson,计算机体系结构:一个定量的Approach,Elsevier,2011.[13] John Callaham,《Android的历史:2021年世界上最大的移动操作系统的演变》,https://www.androidauthority.com/history-android-os-姓名-789433/.[14] SaulHansell,大手机制造商转向Android系统,纽约0
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