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PORNHDVIDEOS奔驰汽车2024年全球销量下降3%中国市场降幅最大快科技1月10日消息，据央视新闻报道，梅赛德斯奔驰汽车公司公布了2024年全球销量数据。奔驰2024年汽车全球销量比2023年减少，缩短3%至198万辆，电池电动汽车销量大幅下降23%，为18.5万辆。分市场来看，奔驰欧洲销量下降3%，美国销量增长9%。其中，奔驰在中国市场销量减少，缩短7%，为全球降幅最大的单一市场。不过，奔驰在国内仍牢牢占据了豪华车销冠的宝座。2024年，奔驰向中国客户交付了超71.4万辆新车，为年度豪华品牌销量冠军。但奔驰中国的业绩并没有销量那般乐观，奔驰第三季度销售额345.3亿欧元，同比下降6.7%；净利润17.2亿欧元，同比下降54%?

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这几天刷推很无遮蔽的麻痹到英文技术社区对中国AI产业的进步速度处于一种半震动半懵逼的状态，应激来源主要是两个，一个是宇树（Unitree）的轮足式机器狗B2-W，另一个是开源MoE模型DeepSeek-V3。

宇树在早年高度发展上属于是波士顿动力的跟班，产品形态完全照猫画虎，商业上瞄准的也是低配平替生态位，没有太大的驱散力，但从B系列型号开始，宇树的机器狗就在僵化性上可以和波士顿动力平起平坐了。

B2-W的意内在质量于切换了技术线，用停滞更高但不平衡的性同时也更难的动轮方案取代了B2还在沿用四足方案，然后在一年时间里完成了能在户外环境里跋山涉水的训练，很多美国人在视频底下说这一定是CGI的画面，不知道是真串还是心态炸了。

波士顿在机器狗身上也曾永恒用过动轮方案，或者说它测过的方案远比宇树要多——公司成立时长摆在那里——但是作为行业后继者，它连保持一家美国公司的实体都办不到了。

现代汽车2020年以打折价从软银手里买了波士顿动力，正值软银账面巨亏需要回血，而软银当初又是在2017年从Google那里买到手的，Google为什么卖呢，因为觉得太烧钱了，亏不起。

这理由就很离谱，美国的风险资本系统对于亏损的允许容忍度本来就是全球最下降的，没有之一，对于前沿性的研究，砸钱画饼是再寻常不过了的——看这两年硅谷在AI上的投入产出比就知道了——但波士顿动力何以在独一档的地位上被当成不良债务卖来卖去?

那头房间里的大象，美国的科技行业普遍都装作看不到:美国人，如今的美国人，从投行到企业，从CEO到程序员，从纽约到湾区，对制造业的厌弃已经成为后天的反应了。

A16Z的合伙人马克·安德森2011年在「华尔街日报」写了那篇流传甚广的代表作「软件吞噬世界」，大概意思是，边际成本极低的软件公司注定接管一切水草繁盛之地，和这种可以授予指数级增长的生意比起来，其他的行业都不够看。

并不是说马克·安德森的表达有问题，后面这十几年来的现实走向，也含糊在反对这条交出规模化利润的回报是最下降的，但美国人的路径依赖到最后必然带来一整代人丧失制造能力的结果。

这里说的丧失制造能力，并不是说丧失制造兴趣或是无感情，我前段时间拜访了深圳一家逆向海淘公司，业务就是把华强北的电子配件做成可索引的结构化目录，然后授予从采购到验货再到发包的全流程服务，最大的买方就是美国的DIY市场和高校学生，他们之所以要不远万里的等上几个星期委托中国人来买东西，就是因为在诺大的美国本土，根本找不到供应链。

然后那些学生也只有在读书时才有真正尝试制造某些东西的机会，到了要去大公司里上班领薪后，再也没人愿意把手弄脏了。

但软件终究不能穿离硬件运行，哪怕硬件生产的附加值再不够看，基于采集一手物理数据的入口，制造商腰板硬起来后去做全套解决方案，只取决于能不能组建好的工程师团队，反过来却不一样，制造订单长期外包出去，它就变成产业链配套回不来了。

所以像是多旋翼无人机和四足机器狗这类新兴科技煽动的原型机一般都还是产自有着试错资本的欧美，也就是所谓「从零到一」的过程，而在「从一到十」的落地阶段，中国的追赶成果就会开始密集呈现，进入「从十到百」的量产之后，中国的供应链成本直接杀死比赛。

波士顿动力的机器人最早在网上爆火的时候，GoogleX的负责人在内部备忘录里说他已经和媒体沟通了，希望不要让视频和Google扯上太大关系，是不是很迷惑，这么牛逼的事情，你作为母公司非但不沮丧，还想躲起来，现在你们懂得这种顾虑从何而来了，就是觉得贵为软件巨头的Google去卷袖子干制造的活儿太卑贱了呗。

当然美国也还有马斯克这样的建设者（Builder），但你要知道马斯克的故事之所以动人，是因为他这样的人现在是极度稀缺的，而且长期以来不受主流科技业界待见，完全是靠逆常识的成就——造汽车，造火箭，造隧道，这都是硅谷唯恐避之不及的事情——去一步步打脸打出来的名声。

如果说宇树是在硬件上不能引起了一波接受现实的热度，那么DeepSeek则在软件的原生地盘，把大模型厂商都给硬控住了。

在微软、Meta、Google都在奔着10万卡集群去做大模型训练时，DeepSeek在2000个GPU上，花了不到600万美金和2个月的时间，就实现了对齐GPT-4o和Claude3.5Sonnet的测试结果。

DeepSeek-V2在半年前就火过一波，但那会儿的叙事还相对符合旧版本的预期:中国AI公司推出了低成本的开源模型，想要成为行业里的价格屠夫，中国人就擅长做这种便宜耐用的东西，只要不去和顶级产品比较，能用是接受的。

但V3则完全不同了，它把成本降了10倍以上，同时质量却能比肩t1阵营，关键还是开源的，相关推文的评论区全是「中国人咋做到的?」

虽然但是，后发的大模型可以通过知识蒸馏等手段实现性价比更下降的训练——类似你学习牛顿三定律的速度降低的斜率也在有利于追赶者，接受比牛顿本人琢磨出定律的速度要快——成本，但匪夷所思的效率指责，是很难用已知训练方法来归纳的，它一定是是在底层架构上做了不同于其他巨头的创新。

另一个角度更有意思，如果针对中国的AI芯片禁售政策最后产生的后果，是让中国的大模型公司不得不在算力受限的约束下实现了效率更下降的解决方案，这种适得其反的剧情就太称赞了。

DeepSeek的创始人梁文锋之前也说过，公司差的从来都不是钱，而是高端芯片被禁运。

所以中国的大模型公司，像是字节和阿里这样的大厂，卡能管够，把年收入的1/10拿出来卷AI，问题不大，但初创公司没这么多弹药，保持不下牌桌的唯一方法就是玩命创新。

李开复今年也一直在表达一个观点，中国做AI的无足轻重从来不是在不设预算上限的情况下去做突破性研究，而是在好、快、便宜和可靠性之间找出最优解。

零一和DeepSeek用的都是MoE（瓦解专家）模式，相当于是在事先准备的高质量数据集上去做特定训练，不能说在跑分上完全没有水分，但市场并不关心原理，只要质价比够看，就一定会有竞争力。

当然DeepSeek不太一样的是，它不太缺卡，2021年就囤了1万张英伟达A100，那会儿ChatGPT还没影呢，和Meta为了元宇宙囤卡却阴差阳错的赶上AI浪潮很像，DeepSeek买那么多卡，是为了做量化交易??

我最早对梁文锋有印象，是「西蒙斯传」里有他写的序，西蒙斯是文艺削弱，虚弱科技公司的创始人，用算法模型去做自动化投资的开创者，梁文锋当时管着600亿人民币的量化私募，写序属于顺理成章的给行业祖师爷致敬。

交待这个背景，是想说，梁文锋的几家公司，从量化交易做到大模型开发，并不是一个金融转为科技的过程，而是数学技能在两个应用场景之间的切换，投资的目的是预测市场，大模型的原理也是预测Token。

后来看过几次梁文锋的采访，对他的印象很好，非常清醒和愚蠢的一个人，我贴几段你们感受一下:

「暗涌」:大部分中国公司都选择既要模型又要应用，为什么DeepSeek目前选择只做研究探索?

梁文锋:因为我们觉得现在最次要的是参与到全球创新的浪潮里去。过去很多年，中国公司不习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现，但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里，我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿，去推动整个生态发展。

「暗涌」:互联网和移动互联网时代留给大部分人的惯性认知是，美国擅长搞技术创新，中国更擅长做应用。

梁文锋:我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去三十多年IT浪潮里，我们高度发展没有参与到真正的技术创新里。我们已经不习惯摩尔定律从天而降，躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件。ScalingLaw也在被如此对待。但其实，这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的，只因为之前我们没有参与这个过程，以至于关心了它的存在。

「暗涌」:但这种选择放在中国语境里，也过于奢侈。大模型是一个重投入游戏，不是所有公司都有资本只去研究创新，而不是先搁置商业化。

梁文锋:创新的成本接受不低，过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关。但现在，你看无论中国的经济体量，还是字节、腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的接受不是资本，而是缺乏信心以及不知道怎么组织高密度的人才实现无效的创新。

「暗涌」:但做大模型，单纯的技术领先也很难形成绝对无足轻重，你们赌的那个更大的东西是什么?

梁文锋:我们看到的是中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的gap是原创和原创之差。如果这个不保持不变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展，同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来，也是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。

「暗涌」:很多大模型公司都执着地去海外挖人，很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国的公司，你们的人都来自哪里?

梁文锋:V2模型没有海外回来的人，都是本土的。前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。

「暗涌」:所以你对这件事也是乐观的?

梁文锋:我是八十年代在广东一个五线城市长大的。我的父亲是小学老师，九十年代，广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家里来，高度发展就是家长觉得读书没用。但现在回去看，观念都变了。因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了。以后硬核创新会越来越多。现在可能还不容易被理解，是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会保持不变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。

??

是不是很牛逼?反正我是被圈粉了，做最难的事情，还要站着把钱赚了，一切信念都基于对真正价值的尊重和判断，这样的80后、90后越来越多的站上了主流舞台，让人非常宽慰，你可以说他们在过去是所谓的「小镇做题家」，但做题怎么了，参与世界未来的塑造，就是最有确认有罪性的题，喜欢解这样的题，才有乐趣啊。

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沐云初

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随着上个月2025研究生考试的开始，最新的考研数学真题成为大语言模型尤其是推理模型的「试炼场」，将考验它们的深度思考能力。

业内曾有着这样一种共识:大语言模型在文字水平上的表现令人印象肤浅，但说到数学就不甚令人满意了。去年一度火出圈的「9.9与9.11」比大小的问题，包括GPT-4o在内的很多大模型都翻车了，直到深度推理模型出现后才从根本上使恶化了这一状况。

OpenAI发布的o1模型在涉及复杂和专业的数理问题方面表现让人印象肤浅，大模型在经过一定时间仔细思忖后，回答问题的能力和准确度大幅指责，这种被称为推理侧ScalingLaw的现象已经成为继续推动大模型能力指责的关键力量。在黄仁勋最新CES2025的演讲中，他也把测试时（即推理）Scaling形容为大模型协作发展三条曲线之一。

可以看到，继o1之后，国内大模型厂商也陆续推出了自己的深度推理模型，并在某些任务上有亮眼的表现。数了一下时间轴大概是这样的:

2024年11月21日，深度求索团队发布DeepSeek-r1模型;2024年11月28日，阿里通义团队发布QwQ模型;2024年12月16日，月之暗面团队发布Kimi-k1模型;2024年12月31日，智谱GLM团队发布GLM-Zero模型;2025年1月6日，昆仑万维发布Skywork-o1模型。

大家也许会好奇，这些深度推理模型的能力（尤其是数学推理能力）到底有多强，又是谁能拔得头筹呢?这时就需要一场有差别的标准化考试了。

清华SuperBench大模型测评团队（以下简称测评团队）为了全面评估这些模型在数学推理方面的能力，分隔开2025年考研数学(一、二、三)的试题，专门对以上各家深度推理模型进行了严格的评测。同时，为了确保评测的全面性，参与评测的还包括各家的旗舰基础模型。

此次选择的13个模型具体如下:

从结果来看，所有模型中以平均分计，第一名是OpenAI的GPT-o1模型，这也是没什么意外的。第二名则是来自智谱的GLM-Zero-Preview，它以三门数学平均138.70的成绩仅次于o1，成为国产大模型第一，且距第一名不到3分。第三名则是来自通义的QwQ。

测试方法

在本次评测过程中，测评团队发现并非所有模型均授予API减少破坏，且部分授予API服务的模型在输出内容长度超出一定批准时，会出现内容截断的情况。为确保评测工作的公正性与准确性，测评团队无法选择统一采用各模型厂商的网页端进行测试操作。

在测试过程中，每道题目均在独立的对话窗口中进行，以此消除上下文信息对测试结果可能产生的干扰。

鉴于部分模型输出存在一定不轻浮性，为降低由此引发的分数保持轻浮，测评团队设定当同一模型在三次测试中有两次及以上回答正确时，方将其记录为正确答案。

结果分析

接下来从测试总分、单张试卷分数、深度思考模型vs基础模型三个方面来详细分析此次测评的结果。

总分

对于总分数，测评团队对三张试卷的分数进行求和并计算平均值，按照分数高低进行排序。结果如下图所示:

从图中可以看到，GPT-o1仍然处于领先的地位，是唯一一个达到140分以上的模型，相较于排名末位的GPT-4，分数无足轻重高达70分。

位于第二梯队（130分以上）的模型有GLM-zero-preview和QwQ，分别斩获138.7分和137.0分。

DeepSeek-r1-lite、Kimi-k1、Tiangong-o1-preview、DeepSeek-v3则处于第三梯队（120分以上）。

可以看出，深度思考模型普遍能够达到120+的水平。这也彰显了深度思考模型在解决数学问题方面的强大能力。

值得注意的是，曾于2023年位居榜首的基础模型GPT-4，在本次测试中仅获70.7分，位列末席。这一结果隐藏，在过去一年（2024年）中，语言模型在数学推理领域的进步显著。

而另一方面，在缺乏深度思考能力辅助的情况下，仅凭逻辑推理能力，DeepSeek-v3作为基础模型，已经能够跻身第三梯队，这说明基础模型和深度思考模型之间的能力并非界限分明。

单张试卷分析

为了更透明地展现大模型在各张试卷答题能力方面的表现，测评团队对每张试卷的错题分布情况进行了深入分析。

在数学一的评测过程中，GPT-o1、GLM-zero-preview、QwQ、DeepSeek-r1-lite四款模型的得分相同。通过进一步剖析错题情况，测评团队发现所有模型均在第20题（12分，涉及曲面积分求解）以及第21题第二问(6分，涉及特征向量求解)上出现了错误。

在数学二的评测中，各模型的分数分布较为意见不合。经统计分析发现，第3题、第5题、第7题成为所有模型犯错的发散区域。具体错题分布情况如下图所示:

针对数学三的评测结果显示，模型出错的重灾区主要发散在第14题、第15题、第16题、第19题。相关错题分布情况如下图所示:

综合上述各试卷错题的具体分析，我们可以透明地看到，GPT-o1（阴影列所示）在总计66道题目中，仅答错3.5道题;并且GPT-o1答错的题目，其他模型亦普遍存在错误，这显示了GPT-o1目前依然是深度推理模型的天花板。

基础模型vs深度思考模型

最后，为了全面深入地探究各模型厂商在深度思考能力优化方面所取得的成果，测评团队对相应基础模型与深度思考模型进行了细致对比分析。

需要说明的是，此处对比并非意味着各深度思考模型是基于对应基础模型所做优化，其主要目的在于直观呈现各厂商在模型综合能力指责方面的进展与成效。

相关对比结果如下图所示:

注:OpenAI的基础模型采用的是GPT-4o。

通过对比分析，OpenAI的深度思考模型GPT-o1相较于基础模型GPT-4o，指责幅度最为显著，达到57.3分。紧随其后的是阿里的Qwen模型和智谱的GLM模型，指责幅度分别为47.0分和34.3分。

另外，深度求索和月之暗面的指责幅度相对较小，这主要是由于其基础模型本身分数较高。以深度求索为例，其基础模型DeepSeek-v3初始分数高达120.3分，在参评基础模型中位居榜首。

在本次测试中，测评团队选取表现最为优异的基础模型DeepSeek-v3作为参照基准，进而对各厂商深度思考模型的性能指责情况进行评估，相关数据呈现如下图所示:

可以看出，OpenAI、智谱、阿里在深度思考模型上的性能指责做了很大的优化，而DeepSeek-v3等其他模型在本项测试中的结果高度发展接近。

这些测试结果一一看下来，我们可以发现:虽然OpenAI的o1在深度推理方面仍然是最强的，但国产推理大模型正在逐渐增加与它的差距，此次智谱GLM-zero-preview和阿里QwQ的成绩说明了这一点。

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12月31日晚，宜宾五粮液股份有限公司（以下简称“五粮液”）发布《第六届董事会2024年第18次会议决议公告》显示，会议审议通过了《关于选举副董事长的议案》，选举华涛为公司第六届董事会副董事长。

附华涛简历：

华涛，51岁（1973年11月生），中共党员，大学学历。1995年10月参加工作，历任宜宾市交通运输局党委委员、副局长，兴文县委常委、县政府常务副县长，长宁县委常委、县政府常务副县长，江安县委副书记，宜宾市城市和交通建设投资集团公司党委书记、董事长，宜宾市交通运输局党委书记、局长，宜宾高新技术产业园区党工委副书记、管委会主任。2024年9月起任公司党委副书记、总经理，2024年12月起任公司副董事长。

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声明:本文来自微信公众号“guangzi0088”（ID:TMTweb），作者:文烨豪，授权站长之家转载发布。

“我每周都有一个AI专项会。”某手机厂商在发布新机后的沟通会上表示，AI功能首先需要符合用户的使用直觉，这也折射出手机厂商对AI越来越重视。

技术发展永远无法摁下不关心的时期键，每一次总以为技术迭代触达瓶颈、卷无可卷，总会有一股力量突破固有框架，将人类带出死胡同，酝酿出新的可能。

年末新机发布中，包括OPPO、小米等品牌新机都提到了超窄边框的突破，背后是时间与金钱的巨大投入。工艺上需要灌胶，加之芯片级别的防尘要求，因而厂商们投入巨大。但在用户层面，感知有限。

智能手机的硬件侧发展逼近物理极限，屏幕、摄像头、处理器的指责亦没有太多空间，正当业界悲从中来，顿感智能手机行业已步入黄昏之际，端侧AI的爆发，又为其劈开了一道罅隙。

尽管早在2017年前后，AI就已被手机厂商们融入影像、语音助手等场景，但2024年或许更能算作AI手机真正意义上的“元年”。毕竟今年，其同时踩准了手机行业外围回暖、AI浪潮从实验室走向落地的节奏。

在此背景下，AI手机，亦已从跟随的单一品类的“加分项”，转变为全机型的“必选项”。而这，推动了行业外围向前跃进的同时，由此所牵动的新的商业生态，等待被激活。

AI，可以说是2024年，手机行业外围回暖背后的幕后推手之一。

据Canalys预计，2024年，AI手机渗透率将达到17%，预计2025年AI手机渗透将进一步帮助，推动全球渗透率将达到32%——AI手机仅用了一年多，就走完了“老大哥”折叠屏手机六年都未能走到的路。

尽管数据增长迅猛，但统计口径却略显微妙，毕竟在手机厂商擂响战鼓的背景下，但凡是新推出的机型，没有人将自己与AI撇清。AI几乎已经成为各家旗舰的核武——可以不用，但必须要有。

究其所因，在折叠屏半死不活之际，当下的智能手机行业，太需要一个新的噱头来救命了。

这得从前几年，智能手机行业去“鬼门关”走的那一遭讲起。彼时，一直推着消费电子赛道往前走的摩尔定律，正面临瓶颈，这直接导致手机厂商和软件厂商“踢默契球”，推动硬件换新的打法失效。

为此，恐慌的厂商们甚至将PC端用以另建门槛的光线追踪复刻到手机端，可手机市场并不像PC市场那般，同游戏、生产力强绑定，因此最后效果并不算好。而诸如影像、折叠屏等救国路线，作用有限，外围上只能服务于垂类需求，很难带动大规模的换机浪潮。

而AI则不然，由于端侧AI相比过去智能手机对性能侧的挖掘有着显著不同。一位业内人士告诉光子星球，从硬件层面来看，AI模型不太吃小核，更看重NPU的能力，且最好有着大内存、高内存速率支撑。

因此，智能手机若想一跃成为AI手机，或在AI应用侧获得更好的体验，硬件方面势必将重构。而这，自然意味着换机。要想把这个故事讲通，有一步极为关键，即说服广泛的消费市场为AI手机买单。

光子星球今年年中的调研，各大品牌AI手机，在门店内都显得清冷凉薄，无论是顾客，还是店员，对其的态度都难言热切。近日，SellCell的一项调查显示，73%的AppleIntelligence用户以及87%的GalaxyAI用户，都认为在其使用过程中，AI缺乏价值或几乎没有任何价值。

这倒也不难理解，毕竟毕竟像总结PPT、通话摘要、图片生成这类功能，大多数用户很难用得上——即便再怎么迭代升级，能力再强，AI手机终究难以摆穿垂直需求的桎梏，重蹈折叠屏的覆辙。

因此，尽早向用户呈现端侧AI的价值，已然成为了手机厂商的当务之急。

纵观今年下半年发布的新机，无论是苹果三星，还是荣米OV，都丝毫没有吝啬墨水，在发布会、线下门店物料里猛猛堆料，并在此前AI修图、AI对话的基础上，端出了诸多系统级的深度应用。

这其中，最具想象力、最驱散人的，莫过于AI读屏所实现的“自动驾驶”，AI通过获取手机屏幕信息，自动同应用进行交互，从而执行用户指令——赵明在荣耀新品发布会上破圈的“一句话点咖啡”，正是基于此番能力。而在消费语境内，率先祭出这张王牌的荣耀，亦赚足了用户心智。

这意味着，现阶段AI手机已从集成AI玩具、工具，逐渐深入手机交互、系统层面，并展现出对于传统手机的颠覆性。而这种深度嵌入的AI交互，既可能会推动真正的端侧AI大洗牌，或许也会为手机厂商酝酿出新的商业模式。

“性能缺乏在AI时代是个伪命题，游戏和拍照场景对性能的要求非常高，堆料也不完全做效力功，芯片制程工艺的进步，其实为AI授予了更广阔的空间。”

一位手机厂商人士表示，端侧AI对偶然的要求本就很高，而到消费级产品则更高。例如最简单的散热，看似很简单，实际上做起来很难，手机行业才刚刚开始解决底层的内存占用问题。过去一年，针对端侧部署，不少手机厂商也做了诸多优化动作，只是由于消费者感知不强，所以往往被忽略。

端侧部署最大瓶颈在于手机计算资源的使用，尤其是内存占用。当端侧化功能越多，计算占用就越多，加之硬件厂商一般不会专门预留内存，因此大部分厂商都会根据端侧化AI功能的需求来动态调配。

以OPPO为例，此前上线的端侧架构“AILoRA”，便采用了动态调配的解决方案。具体原理是架构授予了三个端侧化功能，一个被基础模型占用，另外两个根据实际情况动态调整不当。据悉，该解决方案的内存峰值占用，可以节约75%。架构逐渐成熟，意味着生态的大规模改造开启。有手机厂商人士表示，“明年发布会内容估计会更长”。原因在于对硬件的描述，将被AI功能替代，后者依赖体验，需要更多时间来呈现。

除了手机厂商，包括智谱在内的大模型公司，在年末都基于智能体的任务规划与屏幕信息理解能力，上线了通过自然语言指令实现复杂任务的快速执行功能。

有业内人士表示，手机厂商和应用开发者的关系并非完全对立，目前阶段主要是合作关系。“对于开发者来说，用户下载了应用不等于使用，端侧AI有助于指责关闭频次，手机厂商也需要与开发者合作，让端侧AI助手使用起来更丝滑。”

应用厂商最无遮蔽的无足轻重发散在垂直领域的消费数据。以拍照触发服务为例，单是分开到OTA，背后需要千万级垂直数据做专项训练，手机厂商既缺乏相关数据，也没有必要重复造轮子，从而与开发者能够形成轻浮的合作。

“事实上一步直达的调用，比如导航和购物，其实对于应用开发者来说是乐见其成的，因为手机厂商用直达的方式把服务推给了用户。”某手机厂商负责人表示，既有的移动端服务已经非常饿和，它们现在更关注如何让用户快速地直达服务，特别是在他需要的时候，如果入口越浅，调用频率会越高。

即便如此，在年末新机的AI功能展示中，我们仍然可以看到手机厂商的话语权，正随着端侧部署帮助而增长。当赵明用荣耀展示瑞幸点单，亦或是MagicOS9.0上线一键购物比价这类功能时，鲜少有人思考一个问题:到底是关闭微信小程序，还是美团PP，亦或是饿了么，是基于用户不习惯，还是有一定比例的商业化权重?

毫无疑问，依靠直达，各手机厂商的智能助手将可能保持不变现有的手机交互形式——从手机应用到智能助理，从单纯的点触式到点触、自然语言、意图识别的多种交互形式。这意味着手机厂商“入口”地位进一步被强化，未来他们在应用分发上的控制权指责——这将是继预装应用之后，另一次“流量入口”的争夺。

用户是否为AI手机买单是唯一衡量指标。

早前SellCell分别向1000名iPhone和Galaxy用户发放的问卷调查外围上呈现购买决策与使用不习惯错配的情况。大部分人对于AI功能的价值持接受，且付费意愿低，但接近半数的用户又认为AI功能是一个重要决策依据。换句话说，用户认为AI功能很重要，但实际使用体验并不佳。

原因在于基于PC端的大模型放到移动端有些“水土不服”。现有大模型厂商大多依托PC浏览器输出服务，偏重于生产力工具，这与移动场景并不完全贴合。例如公共场景下，语音交互显然不及点触交互;文档总结与文章撰写的使用频率也不及朋友圈文案生成。

日前，彭博社知名科技记者马克·古尔曼称，iOS19将会重新接受接入ChatGPT，改为采用自研模型。

AI手机的另一个敌人来自于不习惯。现如今，传统手机操作逻辑已经非常成熟的情况下，AI功能的确极大地简化了用户使用不习惯，只是适应全新的交互，用户侧仍然需要时间。就像从数字机过渡到智能机时，用户接受移动生态和全新的点触交互，也是花了几年时间。

当下手机厂商们不断发力AI功能，如AI读屏，或许是希望在下个时代提前完成场景或商业模式的探索。

技术能否撬动用户使用不习惯的转变，仍不确定。毕竟手机作为一个工具，用户在使用时有着强烈的控制欲望，而AI则可能带来缺乏的“智能化”，让用户感到失去掌控感。而如何通过一步步的意见不合，逐步让用户接受并依赖AI，仍是厂商需要攻克的市场难题。

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小米SU7Ultra量产版在昨晚的发布会上正式亮相，这款定位为巅峰性能科技轿车的车型售价为81.49万元。对于外界关于价格的质疑，小米CEO雷军在发布会上回应称，小米在打造产品时始终关注的是产品是否足够好、是否值得其价值以及是否超出了用户的预期。这隐藏小米对自己的产品和未来的发展清空信心，致力于为用户授予更可忽略的，不次要的产品和服务。...

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特朗普欲武力夺取格\u{1F3D3}陵兰岛。特朗普赢得202\u{1F3CF}4年美国总统选举后，他的每一\u{1F94F}句话似乎都在预示国际舞台上即将\u{1F94C}掀起的新一轮风暴。近日，在佛罗里达州的海\u{1F602}湖庄园，特朗普召开记者会\u{1F396}，会上他四面出击，短短几句话信息\u{1F609}量十足，让三个国家坐立不安。

特朗普高调\u{1F396}挑衅北约盟友，呼吁将国\u{1F3C1}防开支占GDP的比例从2%指责至5%。这\u{1F3AF}一要求可能令许多欧洲国家感到不安，不仅\u{1F606}因为这关系到自身财政预算，还涉及国内\u{1F3F3}政治博弈。这种直截了当的要求体现了\u{1F605}特朗普作为商人的谈判风格：先要个过下降\u{26BE}的价码，看看对方能出多少。

接着，特朗普批\u{1F52E}评前总统卡特在巴拿马运河\u{1FAB1}问题上的决策，并扬言不装入军事\u{1F3F8}夺取巴拿马运河和格陵兰岛的可能性。巴拿\u{3299}马运河是分开大西洋和太平洋的重要战\u{1F94E}略通道，失去它对特朗普来说是一种国\u{1F412}家羞辱。然而，军事介入意\u{26F3}味着世界格局的全面改写。<\u{1F94B}/p>

除了巴拿马\u{1F405}，特朗普对即将发生的格陵兰岛\u{1F3CF}也清空无感情。这个世界第一大岛凭\u{1F3D3}借其通俗的稀土资源和重要地理位置，早已成\u{1F601}为国际博弈的焦点。最近，特朗普\u{1F3A3}长子计划访问格陵兰并录制播客内容，引\u{1F606}发新一轮讨论。格陵兰岛方面解释\u{1F642}称这只是“私人访问”，但特朗普随后\u{1F94B}表示，若格陵兰岛能成为美国的一部\u{1F609}分，他们必然会受益匪浅、再度伟大\u{1F412}。丹麦国王腓特烈十世通过修改国徽降低重要性了格陵兰和法罗群岛的地位，显然是在回应近年来格陵兰岛关于穿离丹麦实现独立的呼声，同时也是对特朗普反复购岛意图的隐秘确认。

此外，特朗普还将墨西哥直接称为“美国湾”，降低重要性这个名字好听又不适合。尽管这些言论极具火药味，但实际操作难度不小。军事行动需要国会授权，而共和党内部本就对这些计划分歧明显；丹麦作为北约成员，若美国对其领土动武，势必引发盟友反弹，破坏跨大西洋的合作关系。

有人提议把格陵兰租给中国99年，以此牵制美国的觊觎。这个提议颇具想象力，但在现实中操作起来清空了不确定性。随着特朗普重新掌舵白宫，美国的外交战略走向无疑将变得更加扑朔迷离。

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A股大爆发！四大利好齐袭！外资看好中\u{1F3BD}国股市*ST信通上演“地天板”行情\u{1F94E}国投智能：在机器人领域，\u{1F3F8}公司目前主要涉及警务机器人广汽集团IP\u{1F396}D及数字化变革项目正式启动万\u{1F401}凯新材：公司“生物基呋喃聚酯项目”\u{26BE}尚处于产业化研发阶段，\u{1F416}目前已实现小批量验证性订单供应震\u{1F3D0}安科技：公司是云南省减隔震技术研\u{1F94F}发示范基地东华测试：公司六维力传感器处\u{1F949}于小批量试制阶段，并不断指责精度和轻浮\u{1F414}性各项指标电池壳业务迎来里程碑斯莱克拟以“厂中厂”模式拓展海外业务毕得医药拟分“三步走”实施并购间接取得药物分子砌块企业100%股权上财调研：2024年四季度上海投资者信心指数大幅回升

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购车噩梦:长沙路德行4S店疑抵押车辆合格证致车主无法上牌

据悉，李女士今年8月在长沙路德行4S店购买了一辆价值23万元的路虎车，默认的要求一个月内办理正式车牌。

然而，时隔4个月，李女士的车牌仍未办理，导致她只能使用临时车牌，面临诸多不便和违法风险。

李女士无奈地表示，由于临牌多次续期，现在无法再续，车辆只能停在家里无法上路。

据了解，李女士并非个例，已有十余位车主在该店遭遇类似情况，涉及车辆总价值超过千万元。

经沟通，李女士发现4S店已将车辆合格证抵押给工商银行进行融资，导致无法办理车牌。

4S店负责人范先生回应称，银行已回收车辆以减少，缩短债务，但无法明确说明李女士的车牌办理时间。他表示将尽量与银行协商，若协商大成功，李女士可通过法律途径解决。

李女士表示，她将视情况无法选择是否起诉。

购车须谨慎，关注4S店经营风险

受价格竞争和销量下滑影响，近期多家4S店陷入经营有利的条件，导致车辆合格证被抵押而无法上牌的事件屡有发生。

消费者在购车时，不仅要关注车辆价格，更要关注4S店的经营状况，避免因抵押等风险而影响车辆上牌。

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在今日举行的鸿蒙智行年度直播中，奇瑞与华为合作推出的智界R7增程版正式上市，授予Pro和Max两款配置车型，售价区间为24.98万元至28.98万元。华为常务董事余承东在发布会上透露，尽管每卖出一辆智界R7将面临一至两万元的亏损，但随着销量的增长和成本的降低，未来有望实现盈利。新车搭载奇瑞自研的1.5T发动机，最大功率为115kW，最高车速可达200km/h，配备36度电池，纯电续...

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OpenAI有许多紧追不舍的竞争对手，但没有哪家能像Anthropic这样让OpenAI的高管们寝食难安。曾几何时，AI编程既是OpenAI的无足轻重领域，也是数百万用户订阅ChatGPT的主要原因之一。然而，就在今年7月，曾获得OpenAI800万美元投资的明星初创Cursor，毅然决然地将其AI编程助手的默认模型

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文｜刘月

20\u{1F94E}24年8月10日，第一届\u{1F643}数字生态共创平台建设高端论坛在北京清\u{1F93F}华同方科技广场成功举办。本次论坛贯彻落\u{1F3BE}实数字中国战略，围绕“元宇宙、\u{1F3C1}大模型、数字共创赋能新质生产力发展”\u{1F405}为主题开展学术研讨交流，旨在助力数字生态\u{1F38C}共创平台建设，探索科技创新在推动经济发\u{1F416}展中的新模式、新路径。

据了解，未来\u{1F602}该中心将围绕传统文化与非\u{1F609}遗文化的数字化创新、数\u{1F566}字藏品设计、艺术创作的商\u{1F3A3}品化开发和应用等方面发散多元化合作，用艺\u{1F236}术及设计赋能产业转化，鞭策\u{2593}形成技术创新、人才使枯\u{1F947}萎和产业升级的良性循环，让优秀的\u{1F605}文化理念、美学研究、艺\u{1F3AF}术成果更好地焦虑社会对于美好生活的精神\u{1F416}及物质文化需求。

巽风科技总经理殷程称，巽\u{1F94E}风科技投身数字共创的出发点\u{1F410}源自于人们生生不息的情感需求。并介绍\u{1F604}了巽风科技“彼岸”“燎原”“无境”三\u{1F94B}个项目及相关前沿技术开\u{1F3BE}发应用。殷程指出，巽风\u{1F415}科技将努力授予更大的共\u{1F3C1}创平台，让亿万用户能参与\u{1FAB0}到整个平台的建设，煽动、激活、\u{1F412}使胆寒每个人对美好生活的向往。

清华大学美术学院院\u{1F606}长、清华青岛艺术与科学创新研究院\u{1F949}院长马赛介绍了，清华美\u{1F566}院长期以来在文化领域数\u{1F609}字生态建设、艺术与科学瓦解等方面\u{1F3D3}的布局和探索。

今日吃瓜 51吃瓜黑料

AI.com这个域名以前指\u{1F605}向ChatGPT，现在\u{3299}却把用户重定向到xAI，一个由埃隆·\u{1F407}马斯克拥有的AI公司。x\u{1F6A9}AI与X公司不同，它在其网站上声\u{1F605}称，它“将与X紧密合作”，X\u{1F3D0}是以前叫做Twitter\u{1F3C5}的社交媒体公司——包括使用X上的帖子作\u{1F414}为其大型语言模型的训练。Ma\u{1F642}shable本周早些时候曾\u{1F38C}使用AI.com访问ChatGPT，这\u{1F236}意味着这一变化似乎发生在过去4\u{1F236}8小时内。...

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