大芯片面临的共同挑战（下）
原创 Chaobowx 软硬件融合
3 大芯片面临的共同挑战
3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求
有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？
越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：
硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，是最适合云计算的处理引擎。
硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务，最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。
硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持，从而实现更高的资源利用率。而其他硬件加速平台，（相对的）资源利用率很难做到很高，这就约束了其性能优势。
硬件的一致性。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。
在性能满足要求的情况下，CPU当仁不让的就成了数据中心计算平台的最佳选择。
可惜的是，目前，CPU的性能无法满足要求了。在CPU性能不满足要求的情况下，就需要创新的硬件来进行性能加速。如何在整个系统保持跟传统CPU接近的通用性、灵活性、可编程性、易用性的约束条件下，实现性能显著提升，成为了重要的挑战。
3.2 挑战二：如何数量级的提升综合性能？
我们之前都讲过，性能和单位指令的复杂度是正相关的。指令越简单，性能相对越低；指令越复杂，性能相对越好。但指令简单，我们就可以随心所欲组合各种各样的场景的应用程序；而指令越复杂，引擎所能覆盖的领域和场景就会越来越小。
如上图所示：
CPU性能最差，但几乎可以覆盖所有的计算场景，是最通用的处理器；
DSA覆盖某个特定领域，性能可以做到很好。但覆盖的领域如果算法更新迭代快或者领域的范围较小不足以支撑大算力芯片的大范围落地的话，这样的DSA芯片在商业上就很难成立。
GPU介于两者之间。
CPU软件，是通过基础的指令组合出来所需要的业务逻辑；而为了提升性能，硬件加速本质上是将业务逻辑固化成硬件电路。而将业务逻辑固化成电路，虽然提升了性能，但会约束芯片本身的场景覆盖。目前，很多算力芯片的设计陷入了一个怪圈：越优化性能，场景覆盖越狭窄；场景覆盖越狭窄，芯片出货量越低；芯片出货量低，无法覆盖芯片的一次性研发成本，商业逻辑不成立，后续的持续研发难以为继。
以AI为典型场景，目前AI芯片落地难的本质：很多AI芯片特别强调深度理解算法，然后把算法融入到芯片中。但受限于AI类算法多种多样，并且算法都在快速的迭代。这导致AI芯片一直无法大规模落地，芯片数以亿计的研发成本难以摊薄。因此，从目前来看，AI芯片在商业逻辑上无法成立。
AI芯片已经榨干了目前芯片所能达到的性能极限；未来，L4/L5级别的自动驾驶芯片需要算力十倍百倍的提升；而要想达到元宇宙所需的良好体验，则需要算力千倍万倍的提升。如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。
3.3 挑战三：业务的横向和纵向差异性
业务的横向差异指的是不同客户之间相近业务的细节差异性；而纵向差异指的是单个用户业务的长期迭代的差异性。
不同用户的业务存在差异，即使同一大公司内部，不同的团队对相同场景的业务需求也是不完全一致的。并且，即使同一客户，受限于软件的快速更新迭代，其业务逻辑更新也会很快，显著的快于硬件芯片的更新迭代（软件迭代通常在3-6个月，而芯片迭代则是2-3年，还要考虑芯片4-5年的生命周期）。
针对横向和纵向的差异性，目前行业有几种显著的做法：
一些芯片大厂，针对自身对场景的理解，提供自认为最优的业务逻辑加速方案给到用户。但站在用户的视角，这样会丧失自身的差异性和创造性。用户需要修改自身的业务逻辑，这个风险也非常的高；并且，会对芯片公司形成强依赖关系。
一些大客户。针对自身差异化场景，自研芯片。可以满足自身差异化的竞争能力，但大用户内部也是由许多不同的小团队组成，不同团队业务场景仍然存在差异性；并且，单个业务纵向的长期迭代差异依然是需要考虑的。定制芯片在商业上是可行的，但需要考虑技术层面的通用芯片设计。
第三方通用的解决方案。“授人以鱼，不如授人以渔”，通过通用的设计，确保在每个领域，都能够实现一定程度上的软硬件解耦。芯片公司提供“通用”的硬件平台，让用户通过编程的方式实现业务差异化，“让用户掌控一切”。
3.4 挑战四：芯片的一次性成本过高
在先进工艺的设计成本方面，知名半导体研究机构Semiengingeering统计了不同工艺下芯片所需费用（费用包括了）：16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；到了5nm节点，费用高达5.42亿美元；3nm节点的研发费用，预计将接近10亿美元。
就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。
3.5 挑战五：宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署
性能和灵活性是一对矛盾，很多性能优化的芯片设计方案，显著的提升性能的同时，也显著的降低了芯片的通用性、灵活性和易用性，同时降低了芯片的场景和用户覆盖。从而导致芯片落地规模很小。
芯片落地规模小，单芯片再高的性能，都相当于无源之水，没有了意义。
因此，一个综合性的芯片平台，需要考虑芯片性能提升的同时，也要考虑如何提高芯片的宏观规模落地：需要考虑芯片的场景覆盖；需要考虑芯片的用户覆盖；需要考虑芯片的功能横向和纵向的差异性覆盖。
只有兼顾了性能和更多用户和场景覆盖，才能实现大芯片的规模化部署，才能显著的提升宏观算力。
3.6 挑战六：计算平台的融合
算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要：
算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池；
算力需要跨不同类型的处理引擎。比如把CPU、GPU、FPGA、DSA的算力整合到一个算力池；
算力还需要跨不同厂家的硬件平台，算力需要把不同Vendor提供的算力资源都能够整合到一个算力池；
算力需要跨不同位置，算力可以部署云、边、端甚至网络，可以把这些算力整合到一个算力池。
云网边端融合，就是把所有的算力资源整合到一起，真正实现跨云网边端自适应的软件运行。挑战在于，如何构建统一的开放的硬件平台和系统堆栈。
3.7 挑战七：生态建设的门槛
大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
RISC-v CPU已经如火如荼，很多公司，特别是一些初创小公司，大家都非常认可RISC-v的开源开放的理念和价值，众人拾柴火焰高，大家共同推动RISC-v开放生态的蓬勃发展。
未来，计算进一步走向异构和超异构计算，架构和平台越来越多，此时，开源开放已经不是可选项，而是成为必选项。因为，如果不是开源开放，那就会导致算力资源完全的碎片化，何谈算力池化，何谈云网边端融合。
开源开放，是大芯片平台和生态建设的必然选择。
3.8 挑战八：（用户视角）宏观跨平台的挑战，没有平台依赖
站在芯片厂家视角，给客户提供芯片以及配套的驱动软件，然后有SDK等开发工具包，用户基于此开发自己的应用程序，这样就万事大吉。但站在用户的视角，问题可不是这样。用户的软件应用和硬件平台是完全脱离的。
我们以VM计算机虚拟化为例。用户的VM需要在不同的硬件平台上能够实时热迁移，这样就对硬件平台的一致性就有了要求。通常，硬件一致性是通过虚拟化来完成的，虚拟化给上层的VM抽象出标准的硬件平台，使得VM可以跨不同架构的硬件服务器运行。随着CPU性能的瓶颈，虚拟化相关堆栈逐渐下沉到了硬件加速，这样，就需要把硬件接口直接暴露给业务VM，那么就需要硬件架构/接口原生支持一致性。
硬件架构/接口原生支持一致性，换个表述，就是不同厂家的芯片平台提供的是相同的架构和接口，使得软件可以方便的跨不同厂家的硬件平台迁移。如果某个厂家提供的是私有架构/接口的硬件平台，那么用户就会对平台形成强依赖关系，并且如果选择的个性化平台越多，使得用户自己的数据中心变成割裂的各自不同的资源池碎片，这样云的整个运营管理变得非常的复杂和困难。
（正文完）
原创 Chaobowx 软硬件融合
3 大芯片面临的共同挑战
3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求
有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？
越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：
硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，是最适合云计算的处理引擎。
硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务，最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。
硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持，从而实现更高的资源利用率。而其他硬件加速平台，（相对的）资源利用率很难做到很高，这就约束了其性能优势。
硬件的一致性。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。
在性能满足要求的情况下，CPU当仁不让的就成了数据中心计算平台的最佳选择。
可惜的是，目前，CPU的性能无法满足要求了。在CPU性能不满足要求的情况下，就需要创新的硬件来进行性能加速。如何在整个系统保持跟传统CPU接近的通用性、灵活性、可编程性、易用性的约束条件下，实现性能显著提升，成为了重要的挑战。
3.2 挑战二：如何数量级的提升综合性能？
我们之前都讲过，性能和单位指令的复杂度是正相关的。指令越简单，性能相对越低；指令越复杂，性能相对越好。但指令简单，我们就可以随心所欲组合各种各样的场景的应用程序；而指令越复杂，引擎所能覆盖的领域和场景就会越来越小。
如上图所示：
CPU性能最差，但几乎可以覆盖所有的计算场景，是最通用的处理器；
DSA覆盖某个特定领域，性能可以做到很好。但覆盖的领域如果算法更新迭代快或者领域的范围较小不足以支撑大算力芯片的大范围落地的话，这样的DSA芯片在商业上就很难成立。
GPU介于两者之间。
CPU软件，是通过基础的指令组合出来所需要的业务逻辑；而为了提升性能，硬件加速本质上是将业务逻辑固化成硬件电路。而将业务逻辑固化成电路，虽然提升了性能，但会约束芯片本身的场景覆盖。目前，很多算力芯片的设计陷入了一个怪圈：越优化性能，场景覆盖越狭窄；场景覆盖越狭窄，芯片出货量越低；芯片出货量低，无法覆盖芯片的一次性研发成本，商业逻辑不成立，后续的持续研发难以为继。
以AI为典型场景，目前AI芯片落地难的本质：很多AI芯片特别强调深度理解算法，然后把算法融入到芯片中。但受限于AI类算法多种多样，并且算法都在快速的迭代。这导致AI芯片一直无法大规模落地，芯片数以亿计的研发成本难以摊薄。因此，从目前来看，AI芯片在商业逻辑上无法成立。
AI芯片已经榨干了目前芯片所能达到的性能极限；未来，L4/L5级别的自动驾驶芯片需要算力十倍百倍的提升；而要想达到元宇宙所需的良好体验，则需要算力千倍万倍的提升。如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。
3.3 挑战三：业务的横向和纵向差异性
业务的横向差异指的是不同客户之间相近业务的细节差异性；而纵向差异指的是单个用户业务的长期迭代的差异性。
不同用户的业务存在差异，即使同一大公司内部，不同的团队对相同场景的业务需求也是不完全一致的。并且，即使同一客户，受限于软件的快速更新迭代，其业务逻辑更新也会很快，显著的快于硬件芯片的更新迭代（软件迭代通常在3-6个月，而芯片迭代则是2-3年，还要考虑芯片4-5年的生命周期）。
针对横向和纵向的差异性，目前行业有几种显著的做法：
一些芯片大厂，针对自身对场景的理解，提供自认为最优的业务逻辑加速方案给到用户。但站在用户的视角，这样会丧失自身的差异性和创造性。用户需要修改自身的业务逻辑，这个风险也非常的高；并且，会对芯片公司形成强依赖关系。
一些大客户。针对自身差异化场景，自研芯片。可以满足自身差异化的竞争能力，但大用户内部也是由许多不同的小团队组成，不同团队业务场景仍然存在差异性；并且，单个业务纵向的长期迭代差异依然是需要考虑的。定制芯片在商业上是可行的，但需要考虑技术层面的通用芯片设计。
第三方通用的解决方案。“授人以鱼，不如授人以渔”，通过通用的设计，确保在每个领域，都能够实现一定程度上的软硬件解耦。芯片公司提供“通用”的硬件平台，让用户通过编程的方式实现业务差异化，“让用户掌控一切”。
3.4 挑战四：芯片的一次性成本过高
在先进工艺的设计成本方面，知名半导体研究机构Semiengingeering统计了不同工艺下芯片所需费用（费用包括了）：16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；到了5nm节点，费用高达5.42亿美元；3nm节点的研发费用，预计将接近10亿美元。
就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。
3.5 挑战五：宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署
性能和灵活性是一对矛盾，很多性能优化的芯片设计方案，显著的提升性能的同时，也显著的降低了芯片的通用性、灵活性和易用性，同时降低了芯片的场景和用户覆盖。从而导致芯片落地规模很小。
芯片落地规模小，单芯片再高的性能，都相当于无源之水，没有了意义。
因此，一个综合性的芯片平台，需要考虑芯片性能提升的同时，也要考虑如何提高芯片的宏观规模落地：需要考虑芯片的场景覆盖；需要考虑芯片的用户覆盖；需要考虑芯片的功能横向和纵向的差异性覆盖。
只有兼顾了性能和更多用户和场景覆盖，才能实现大芯片的规模化部署，才能显著的提升宏观算力。
3.6 挑战六：计算平台的融合
算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要：
算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池；
算力需要跨不同类型的处理引擎。比如把CPU、GPU、FPGA、DSA的算力整合到一个算力池；
算力还需要跨不同厂家的硬件平台，算力需要把不同Vendor提供的算力资源都能够整合到一个算力池；
算力需要跨不同位置，算力可以部署云、边、端甚至网络，可以把这些算力整合到一个算力池。
云网边端融合，就是把所有的算力资源整合到一起，真正实现跨云网边端自适应的软件运行。挑战在于，如何构建统一的开放的硬件平台和系统堆栈。
3.7 挑战七：生态建设的门槛
大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
RISC-v CPU已经如火如荼，很多公司，特别是一些初创小公司，大家都非常认可RISC-v的开源开放的理念和价值，众人拾柴火焰高，大家共同推动RISC-v开放生态的蓬勃发展。
未来，计算进一步走向异构和超异构计算，架构和平台越来越多，此时，开源开放已经不是可选项，而是成为必选项。因为，如果不是开源开放，那就会导致算力资源完全的碎片化，何谈算力池化，何谈云网边端融合。
开源开放，是大芯片平台和生态建设的必然选择。
3.8 挑战八：（用户视角）宏观跨平台的挑战，没有平台依赖
站在芯片厂家视角，给客户提供芯片以及配套的驱动软件，然后有SDK等开发工具包，用户基于此开发自己的应用程序，这样就万事大吉。但站在用户的视角，问题可不是这样。用户的软件应用和硬件平台是完全脱离的。
我们以VM计算机虚拟化为例。用户的VM需要在不同的硬件平台上能够实时热迁移，这样就对硬件平台的一致性就有了要求。通常，硬件一致性是通过虚拟化来完成的，虚拟化给上层的VM抽象出标准的硬件平台，使得VM可以跨不同架构的硬件服务器运行。随着CPU性能的瓶颈，虚拟化相关堆栈逐渐下沉到了硬件加速，这样，就需要把硬件接口直接暴露给业务VM，那么就需要硬件架构/接口原生支持一致性。
硬件架构/接口原生支持一致性，换个表述，就是不同厂家的芯片平台提供的是相同的架构和接口，使得软件可以方便的跨不同厂家的硬件平台迁移。如果某个厂家提供的是私有架构/接口的硬件平台，那么用户就会对平台形成强依赖关系，并且如果选择的个性化平台越多，使得用户自己的数据中心变成割裂的各自不同的资源池碎片，这样云的整个运营管理变得非常的复杂和困难。
（正文完）
成都隆鼻测评—包含网红医 生
铜雀台周柯
很喜欢研究各种鼻部的疑难杂症，获得过国内修复鼻一等奖，他的介绍里有一句为多位演员、模特提供专属定制，在演艺圈拥有极佳口碑，好想知道都有哪些明星找他做鼻子
判断一个鼻子做的好坏，鼻尖表现点很重要
玉之光黄开亮
从业十多年，风格是偏网红风和小翘鼻一些，最爱用肋软骨，鼻修复做的比较多
俏可丽贾德渊
从业三十多年，是国内最早做网红风的一批人，隆鼻案例25000+，你硬要他做自然一些的也可以，效果其实也还不错的
铜雀台周柯
很喜欢研究各种鼻部的疑难杂症，获得过国内修复鼻一等奖，他的介绍里有一句为多位演员、模特提供专属定制，在演艺圈拥有极佳口碑，好想知道都有哪些明星找他做鼻子
判断一个鼻子做的好坏，鼻尖表现点很重要
玉之光黄开亮
从业十多年，风格是偏网红风和小翘鼻一些，最爱用肋软骨，鼻修复做的比较多
俏可丽贾德渊
从业三十多年，是国内最早做网红风的一批人，隆鼻案例25000+，你硬要他做自然一些的也可以，效果其实也还不错的
在很多人的偏见里，女人最终的价值就只有结婚生子，然而马艳丽的逆袭经历告诉我们，女人的人生应该掌握在自己手里，还能有很多选择。曾经，农村出身的马艳丽嫁给央视名导郎昆，在很多人看来都是她攀了高枝。
结果结婚生女之后郎昆公然出轨，还逼迫马艳丽离婚，人人都以为她离开郎昆走到了穷途末路。没想到今天前夫身患脑瘤，小三也残疾了，反观她，通过自己创业，打造了自己的商业帝国，现在身价数十亿，向那些看不起她的人回了一记响亮的耳光。
现在逆袭成富婆的马艳丽，曾经是一个出身平凡的农村女孩，她的父亲是村里的中学老师。夫妻俩都是普通人，只不过马艳丽从小遗传了父母的身高，从小就身材高挑纤细。
在她12岁的时候，就因为身体条件出众被选进了周口市的体校排球队，一开始成为运动员也确实被她当成了梦想。
打了三年排球，之后又选进了很难的水上运动：学校的赛艇项目，因为经验和身体素质原因，她一直很被看好，今后有望是队里的主力军。
只是意外发生的很突然，在一次运动中马艳丽不慎受伤，虽然因为年纪还小，好好恢复不会影响之后的正常生活，但想要继续当远动员是不可能了。
坚持了多年的事情突然被迫中止，马艳丽心里是不好受的。但是她的人生也才刚刚开始，依然有着很多种可能，不能因为做不成运动员就放弃希望。在颓靡了一阵子之后，经过父亲的鼓励，马艳丽决定振作起来寻找其他机会。
1994年，马艳丽来到上海，既是开阔眼界，也想另谋一条出路。在一家商场逛街时，店里的员工对她的身材大加赞扬，说他们这里正在招聘模特，她身高178，有这么好的优势应该去尝试一下。马艳丽被说动了，参加了面试果然被选中了。
这成了马艳丽发家史的开始，在这家商场经过了培训的她在次年参加了上海国际模特大赛。作为一个仅仅培训一年的新人，她居然直接拿到了冠军，这直接映证了她在模特这一行上的天赋和能力。这之后她就在模特界火了，接到无数广告代言和时尚圈的青睐。
马艳丽是个不甘平庸、热爱挑战自己的人，尝到了成功的滋味之后，她看到影视圈也有很多机会，加上她风头正劲，邀请她拍戏的声音很多。加上模特这碗饭吃不了几年，于是已经255岁的马艳丽选择了接受影视剧的邀约。
只不过她在这一行上并不是专业的，只能演一些龙套角色，在演艺圈也不是很出名。但是演戏也让她结识了郎昆。
郎昆是大名鼎鼎的央视导演，他导过的经典节目无数，还涉及春晚，像家喻户晓的《星光大道》、《朗读者》等等经典节目都是出自他手。说起名气和社会地位都超出马艳丽不少。
只不过郎昆做节目是佼佼者，在感情上风评却不大好。在认识马艳丽之前，他已经离过两次婚，而且身边从来不缺各种各样的女演员、女模特，绯闻从来没有断过。
马艳丽是个从来不缺乏勇气的人，她相信自己能经营好一段关系、一段婚姻，即使知道朗坤的绯闻，依旧头也不回地选择了和他恋爱结婚。
2001年相差15岁的两个人结婚，马艳丽生女之后选择回归家庭，照顾女儿料理家事，安心当起了名导太太。
但是在家也不意味着她就放弃了提升自己，照顾女儿之余马艳丽学起了设计时装，还自己用积蓄创立了自己的女装品牌，中途还出国深造。在她的苦心经营下，她的女装品牌Mary Mafa发展的有声有色。
就在这期间，她的婚姻发生了剧变。这次事件在外人看来恐怕并不意外，毕竟郎昆这么多年在感情上是出了名的风流。他们结婚的第5个年头，郎昆再次耐不住寂寞，被狗仔拍到，和年轻漂亮的女舞蹈演员刘岩牵手逛街。
这事一出，郎昆干脆也不打算遮遮掩掩了，直接提出离婚，毕竟他们的婚姻当初在外人看来就是不对等的。为了女儿，马艳丽不愿意让这个家支离破碎，可是郎昆不以为意，甚至把她的挽留当成泼妇撒泼。
纠缠了几个月，马艳丽终于意识到这件事已经无可挽回，对郎昆也没有了留恋，同意了他的离婚要求。
离婚了，人人都以为她失去了一个靠山，但是她没有在意这些声音，而是自己带着女儿回到了乡下老家散心，结果在这里发现了新的商机。经过一段时间考察，她在老家亲力亲为地种起了蘑菇，在农副产品这条线上也把生意做得有声有色。
现在的马艳丽已经是事业有成的女企业家，她创立的服装品牌现在也迈进了一流高奢品牌的行列。连贝克汉姆、董卿甚至是郎平这些国内外的明星都找她的品牌定制服装。现在48岁的她依旧光鲜亮丽心态年轻。
而反观前夫和小三，现状却一日不如一日。刘岩在奥运开幕式排练中意外受伤高位截瘫，声称为她而离婚的郎昆翻脸不认人，不过他也没快活多久就查出脑膜瘤，做了手术后再也不能从事繁重的工作。
人生际遇有时就是这么奇妙，马艳丽也给我们做了个榜样，女人还是要依靠自己才能获得长久的幸福。
结果结婚生女之后郎昆公然出轨，还逼迫马艳丽离婚，人人都以为她离开郎昆走到了穷途末路。没想到今天前夫身患脑瘤，小三也残疾了，反观她，通过自己创业，打造了自己的商业帝国，现在身价数十亿，向那些看不起她的人回了一记响亮的耳光。
现在逆袭成富婆的马艳丽，曾经是一个出身平凡的农村女孩，她的父亲是村里的中学老师。夫妻俩都是普通人，只不过马艳丽从小遗传了父母的身高，从小就身材高挑纤细。
在她12岁的时候，就因为身体条件出众被选进了周口市的体校排球队，一开始成为运动员也确实被她当成了梦想。
打了三年排球，之后又选进了很难的水上运动：学校的赛艇项目，因为经验和身体素质原因，她一直很被看好，今后有望是队里的主力军。
只是意外发生的很突然，在一次运动中马艳丽不慎受伤，虽然因为年纪还小，好好恢复不会影响之后的正常生活，但想要继续当远动员是不可能了。
坚持了多年的事情突然被迫中止，马艳丽心里是不好受的。但是她的人生也才刚刚开始，依然有着很多种可能，不能因为做不成运动员就放弃希望。在颓靡了一阵子之后，经过父亲的鼓励，马艳丽决定振作起来寻找其他机会。
1994年，马艳丽来到上海，既是开阔眼界，也想另谋一条出路。在一家商场逛街时，店里的员工对她的身材大加赞扬，说他们这里正在招聘模特，她身高178，有这么好的优势应该去尝试一下。马艳丽被说动了，参加了面试果然被选中了。
这成了马艳丽发家史的开始，在这家商场经过了培训的她在次年参加了上海国际模特大赛。作为一个仅仅培训一年的新人，她居然直接拿到了冠军，这直接映证了她在模特这一行上的天赋和能力。这之后她就在模特界火了，接到无数广告代言和时尚圈的青睐。
马艳丽是个不甘平庸、热爱挑战自己的人，尝到了成功的滋味之后，她看到影视圈也有很多机会，加上她风头正劲，邀请她拍戏的声音很多。加上模特这碗饭吃不了几年，于是已经255岁的马艳丽选择了接受影视剧的邀约。
只不过她在这一行上并不是专业的，只能演一些龙套角色，在演艺圈也不是很出名。但是演戏也让她结识了郎昆。
郎昆是大名鼎鼎的央视导演，他导过的经典节目无数，还涉及春晚，像家喻户晓的《星光大道》、《朗读者》等等经典节目都是出自他手。说起名气和社会地位都超出马艳丽不少。
只不过郎昆做节目是佼佼者，在感情上风评却不大好。在认识马艳丽之前，他已经离过两次婚，而且身边从来不缺各种各样的女演员、女模特，绯闻从来没有断过。
马艳丽是个从来不缺乏勇气的人，她相信自己能经营好一段关系、一段婚姻，即使知道朗坤的绯闻，依旧头也不回地选择了和他恋爱结婚。
2001年相差15岁的两个人结婚，马艳丽生女之后选择回归家庭，照顾女儿料理家事，安心当起了名导太太。
但是在家也不意味着她就放弃了提升自己，照顾女儿之余马艳丽学起了设计时装，还自己用积蓄创立了自己的女装品牌，中途还出国深造。在她的苦心经营下，她的女装品牌Mary Mafa发展的有声有色。
就在这期间，她的婚姻发生了剧变。这次事件在外人看来恐怕并不意外，毕竟郎昆这么多年在感情上是出了名的风流。他们结婚的第5个年头，郎昆再次耐不住寂寞，被狗仔拍到，和年轻漂亮的女舞蹈演员刘岩牵手逛街。
这事一出，郎昆干脆也不打算遮遮掩掩了，直接提出离婚，毕竟他们的婚姻当初在外人看来就是不对等的。为了女儿，马艳丽不愿意让这个家支离破碎，可是郎昆不以为意，甚至把她的挽留当成泼妇撒泼。
纠缠了几个月，马艳丽终于意识到这件事已经无可挽回，对郎昆也没有了留恋，同意了他的离婚要求。
离婚了，人人都以为她失去了一个靠山，但是她没有在意这些声音，而是自己带着女儿回到了乡下老家散心，结果在这里发现了新的商机。经过一段时间考察，她在老家亲力亲为地种起了蘑菇，在农副产品这条线上也把生意做得有声有色。
现在的马艳丽已经是事业有成的女企业家，她创立的服装品牌现在也迈进了一流高奢品牌的行列。连贝克汉姆、董卿甚至是郎平这些国内外的明星都找她的品牌定制服装。现在48岁的她依旧光鲜亮丽心态年轻。
而反观前夫和小三，现状却一日不如一日。刘岩在奥运开幕式排练中意外受伤高位截瘫，声称为她而离婚的郎昆翻脸不认人，不过他也没快活多久就查出脑膜瘤，做了手术后再也不能从事繁重的工作。
人生际遇有时就是这么奇妙，马艳丽也给我们做了个榜样，女人还是要依靠自己才能获得长久的幸福。
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