英国11月份的汽车产量降至44年来最低水平，受到英国及欧洲需求疲软的影响，产量同比下降30%，仅约64,200辆，连续第九个月出现下滑。英国汽车制造商和贸易商协会(SMMT)报告称，11月份所有制造商的产量均未能超过去年同期，反映出行业的普遍衰退。  长期以来，英国汽车产量受到成本上升和英国脱欧后贸易壁垒的影响，加之向电动汽车转型的挑战，行业困境加剧。Stellantis NV计划关闭其在卢顿拥有120年历史的沃克斯豪尔汽车工厂，这一举措预示着行业进一步的下滑趋势。 SMMT数据显示，截至11月，英国今年累计生产了近734,600辆汽车，同比减少13%，远低于2019年疫情前同期的123万辆。 面对汽车行业的困境，政策制定者上个月表示将审查电动汽车销售规定，但汽车制造商对此表示不满，认为政府在刺激市场需求方面做得不够。英国汽车行业的未来，似乎正被这些内外因素共同塑造，面临着转型与生存的双重考验。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464564.htm)

当地时间12月19日，OpenAI宣布，ChatGPT可以在越来越多的苹果桌面应用程序中使用，这一努力取得了进展。桌面版ChatGPT推出“与应用协作”(Work With Apps)功能，支持原生应用程序自动化协作。除VS Code、 Xcode等编程应用程序外，桌面版ChatGPT还集成了苹果Notes、Notion和Quip等办公应用，高级语音模式也可与这些应用程序协同工作。 OpenAI表示，新功能已上线macOS版本ChatGPT，适用于Plus、Pro、团队、企业及教育用户，并计划明年开放给Windows版本和免费用户。 “我们在桌面应用上投入了大量精力，”OpenAI首席产品官 Kevin Weil 在周四的直播中表示。“随着ChatGPT的发展，它将变得更加具有代理权。” “ChatGPT将继续做得越来越多，这也包括桌面应用程序。它将帮助您自动化更多的工作，到2025年，我们的桌面应用程序还会有更多。”他补充道。 今天，OpenAI宣布对苹果Notes、Notion和Quip应用程序支持ChatGPT。OpenAI还在应用程序功能中添加了高级语音模式支持。 以下是本文撰写时支持的应用程序列表： - Apple Notes - Notion - TextEdit - Quip - Xcode - VS Code (including Code, Code Insiders, VSCodium, Cursor, Windsurf) - Jetbrains (including Android Studio, IntelliJ, PyCharm, WebStorm, - PHPStorm, CLion, Rider, RubyMine, AppCode, GoLand, DataGrip) - TextEdit - Terminal - iTerm - Warp - Prompt  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464562.htm)

 由独立开发商 KIRA LLC 打造、CRITICAL REFLEX 发行的第一人称地下城探险游戏《月下之癫》（Lunacid）今日正式支持中文版本，全球玩家现可在 Steam 上体验这款受《Shadow Tower》和《King’s Field 国王密令》启发的经典风格恐怖 ARPG 。本次发布的全新预告片，不仅展示了游戏标志性的90年代复古画风、原声音乐、紧张战斗和引人入胜的叙事，还特别呈现了中文字幕版本。 <内嵌内容，请前往机核查看> 由《Lost in Vivo》和《Spooky’s Jump Scare Mansion》的创作者倾力制作，《月下之癫》带玩家进入一个充满未知与恐惧的黑暗世界。玩家因未明罪行被投入“大深井”，必须穿越腐败的地下迷宫，解开隐藏的无尽谜团。通过收集武器、与各种敌人战斗，最终寻求古神的启示与救赎。游戏亮点包括：  - · 硬核RPG挑战：超过数十小时的丰富玩法，搭配多种结局，带来经典ARPG的全新诠释。 - · 暗影笼罩的世界：在这个被遗忘的悲怆世界中，月光点缀的地下世界等待着你的探索。 - · 回归经典的解谜：神秘的谜题、隐晦的提示与隐藏区域交织成充满惊喜的冒险体验。 - · 深度战斗体验：以精准的身体部位定位系统与独特的元素相克机制，每一场战斗都是惊险的生死对决。 - · 丰富的武器与魔法：超过75种武器与37种独特法术等待发掘，每种装备都蕴藏多样的战术可能。 <内嵌内容，请前往机核查看>

两个关键线索。

12月20日上午消息，腾讯今天上午通过官方渠道宣布和荣耀在深圳正式签署战略合作协议。“双方将长期合作，充分发挥荣耀在终端、AI和生态建设上的硬核实力，与腾讯在云计算、内容平台和游戏科技领域的强大资源深度结合，实现优势互补，共同成长。”  腾讯跟荣耀已经合作了很多年。2022年，腾讯支持荣耀手机云业务100%全量上云。 腾讯在官方微信公众号表示，未来，腾讯云AI代码助手团队将继续与荣耀深度合作，围绕荣耀研发的核心业务场景，知识库拓展、模型微调、度量指标等方向，为荣耀 CoMagic 编码助手 2.0注入更多创新功能。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464560.htm)

小红书19日通过“薯管家”官方账号，公告黑灰产账号治理阶段进展。11月18日-12月16日，小红书“黑灰产账号”治理专项团队一共处置账号1，259，709个，其中10万粉以上账号252个，1万粉以上账号4941个。 公告称，黑灰产矩阵账号主要操作方式是前期养号，后期转售账号，”换头”变现。黑灰产团伙首先通过常见手段养号，例如，批量发布同质化且低质的游戏或影视综二创视频，把矩阵账号养到高粉； 随后，黑产团伙或高价售卖高粉账号，或删除或隐藏历史养号内容，“换头”发布水下软广等违规营销内容，进行变现。个人账号如采取类似手段养号，也会从严处置。  多位用户反馈小红书昨晚集中封号，对此，小红书官方客服回应称，账号处罚情况只和账号违规程度有关，具体以收到的站内信通知为准。有说明处罚时间的，到时间会自动解除处罚，建议耐心等待，期间不要违规；如未说明处罚时间的，就是永久性。 一位被封号的网友收到的小红书官方通知称，其违规原因是“在笔记或评论中频繁采用刻意夸大事实、编造故事、题文不符等低质量营销手法来推广商品或服务，以及在笔记或评论中频繁将其他用户引导至第三方平台，”并被通知账号已被永久限制账号流量与商业权益。 小红书官方客服称，如账号申诉失败，建议可以查看违规详情，根据修改建议健康运营账号一周，再次尝试申诉账号，审核人员会根据账号运营情况去做审核。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464558.htm)

建议加快推进空气质量标准修订前期研究，适时启动修订工作。

这是一个关于眼光、决心、毅力和身段的故事，也是对理想主义和长期主义的一次真实描摹。

 改编自高松美咲原作的TV动画《跃动青春》（スキップとローファー）确定制作第2季，原作者公开了贺图。   《跃动青春》自2018年开始连载，单行本出至14卷，曾获得2023年第47届讲谈社漫画奖综合部门大奖。本作讲述了率直的乡下少女岩仓美津未前往东京读高中后发生的青春校园故事，TV动画由P.A.WORKS制作，在2023年播出。  第2季将仍由P.A.WORKS制作，原作者高松美咲称表示，估计会有不少章节会让观众改变对角色的印象，作为观众也非常期待！

焦虑始终伴随着“宁王”，永不停歇地寻找第二增长曲线。

富士康要实现造车梦，显然有点难。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

A US industry group representing graphite producers argued China's massive state subsidies are artificially lowering prices and making it impossible for their companies to compete.

人工智能（AI）领域的前沿技术与行业应用

投向金融服务、消费零售、医疗保健、建筑和房地产以及艺术和娱乐领域。

酒都宜宾，和美世界。

12月19日，ISC.AI创新技术论坛暨ISC.AI 2024创新能力百强（简称“创新百强”）颁奖典礼在京圆满落幕。本届创新百强由ISC平台、大模型产业联盟主办，并得到赛迪顾问、中关村数智人工智能产业联盟、北京电子城有限责任公司、数说安全、数世咨询、密码资本、北京新一代信息技术产教联合体、全国信息安全产教融合共同体、全国人工智能+安全产教融合共同体、全国数智安全行业产教融合共同体、河北省数字安全与人工智能行业产教融合共同体、BP商业伙伴、安在、看雪、安全419、安全KER等产业、教育、媒体合作伙伴，赛宁网安、未来智安、浦发银行、天威诚信、从云科技、天懋信息、卫达信息、无糖信息等战略合作厂商，以及近40家机关单位、投融资机构的鼎力支持。 当日，众多政府单位领导、高校教育代表、行业专家学者、投融资机构代表、标杆企业代表等莅临现场，基于数字化创新浪潮下的技术发展趋势、典型成果应用、科教融汇实践等话题进行深入探讨，并共同见证了新一届创新百强企业的震撼出炉，擎画创新能力全景图谱。 **洞悉数字创新变革机遇** **行业大咖开启巅峰对话** 当前，新一轮科技创新与产业变革纵深推进，人工智能成为决定数字化顶层设计的关键要素，而数字安全则成为保障数字化发展的底座基石。本次ISC.AI创新技术论坛中，演讲嘉宾围绕数字安全与人工智能的融合发展，科技创新与人才教育的融汇协同，标杆成果的转化与应用等重磅议题，展开关于规划方略、科技创新和实践方法的思维博弈。 360数字安全集团总裁胡振泉表示，面对日益复杂的数字环境，“创新”是破解的关键，需持续探索AI技术解决传统安全问题和新兴安全问题的新思路，同时加强政府、企业、高校及社会各界的通力合作，推动产业升级和发展。360作为兼具数字安全和人工智能能力的公司，率先打造应用于实战的360安全大模型，引领行业创新方向，同时坚持与各界携手并进，牵头成立了ISC数字安全生态联盟、ISC终端安全生态联盟、大模型产业联盟、大模型安全联盟等行业团体。并在积极与高校深化产教融合过程中，将360的先进技术和实践经验，与高校科技研究和人才培养相结合，为新质生产力发展提供坚实支撑。  东方企业创新发展中心主任姜洪成表示，在数字化浪潮下，数字安全与人工智能已经成为护航发展的底座与引擎，二者的融合应用正以前所未有的速度为经济社会注入强大动力。在此背景下，东方企业创新发展中心愿意携手ISC.AI平台、各大高校、科研机构、创新企业、地方政府以及投资机构，共同搭建集技术研发、成果转化、人才培养、资金支持于一体的综合服务平台，为那些具有前瞻性和颠覆性的创新项目提供全方位的支持。  电子城集团副总裁，董事会秘书张玉伟表示，发展数字经济、打造数字产业集群，不仅是我国在新一轮科技革命和产业革命中的基础，也是推动我国经济可持续和高质量发展的关键。电子城高科技集团始终坚持以产业空间为依托，以科技创新、产业创新发展和转型升级为需求，不断延展服务内容，丰富产业内涵。此次，十分荣幸能够参与到ISC.AI 2024创新百强评选活动之中，助力这些优秀的企业于创新浪潮中勇立潮头、领航发展，为数字中国建设添砖加瓦。  360数字安全集团副总裁、ISC品牌主理人卜思南表示，ISC.AI第五届创新百强首度针对数字安全和AI大模型两大个领域的创新力量开启评选，成功招募到数字安全企业超过300家，AI大模型企业超过120家，参选产品及解决方案总数超过500份。 为了帮助创新企业推进技术攻关和市场拓展，本届创新百强凝聚投融资机构、城市管委会以及高校伙伴，搭建了产学研用深度融合的链条。同时依托多个科研创新中心，推动创新企业和高校开展科研创新和高质量人才培养合作，实现产教融合、科教融汇，并将相关技术成果和人才资源积极输送到城市，服务于城市安全运营以及数智化发展进程。  随后，数世咨询创始人李少鹏在《数字安全产业的困境与发展之道》的主题演讲中，深度阐释了数字安全目前所面临的迫切挑战，以及应对之策，为产业未来的发展带来更多启发。 赛博英杰创始人兼CEO谭晓生则以《安全大模型发展与技术应用》为题，全面解析了AI大模型浪潮下，数字安全的未来发展趋势与创新应用。 科技创新为产业高质量发展深度赋能，产业发展为科技创新提供转化载体和应用场景。为深入探寻科技创新与产业创新融合的关键路径，浦发银行北京分行科技金融部总经理倪一林、重庆理工大学重庆人工智能数据研究院副院长刘小洋、未来智安创始人兼CEO唐伽佳与赛宁网安产品总监王满明分别从金融科技服务、产学研用合作、AI赋能安全实践等角度，作出了领先的成果应用分享。 **校企协同赋能人才培养** **科研创新中心正式揭牌** 为进一步发展创新技术和培育具备高水平实践技能的新质人才，本次创新百强率先搭建起产教融合、科教融汇的全新合作平台。颁奖典礼现场，360数字安全集团与重庆理工大学、山东交通学院、郑州西亚斯学院数字技术产业学院、北京信息职业技术学院、湖南科技职业学院、山东电子职业技术学院、北京工业职业技术学院、许昌职业技术学院、重庆建筑工程职业学院、江苏安全技术职业学院，共同揭幕了首批筹建的13个科研创新中心，标志着多方在科研与实践结合领域迈出了坚实的一步。  未来，ISC.AI将协同校企基于科研创新中心深入开展学术研究，积极推动资源共享，不断探索“产教科城”人才培养新路径，助力完善精准化新质人才培养链条，致力于打造数字化创新创业型人才聚集地，为推动科技创新与产业发展的深度融合，科技成果的转化与应用提供有效支撑。 **创新能力百强震撼出炉** **描绘产业创新全景图谱** 基于行业智库和技术专家评审团对所有参评企业的综合考量，专家评审与高校代表在现场共同揭晓了数字安全与AI大模型两大领域13大热点赛道的百余家获奖厂商。 360数字安全集团总裁胡振泉，东方企业创新发展中心主任姜洪成，360集团副总裁、360数智化集团CEO殷宇辉，360智脑总裁张向征则揭晓了数字安全领域创新力十强与AI大模型领域创新力十强两大奖项的获奖厂商。 此外，本次评选还基于评选结果及行业调研数据，与产业进行深度结合分析，在颁奖典礼现场发布了《ISC.AI 2024 创新能力全景图谱》与《ISC.AI 2024 数字安全创新性案例报告》，全面展现了数字安全与AI大模型两大领域的最新技术趋势、市场格局及发展方向，有效助力广大用户、投资人以及相关机构透视产业创新动向、洞悉技术开发格局、把脉行业创新态势。  未来，随着数字化转型战略的深入推进，数字化创新将呈现出更加多样化的发展趋势，ISC.AI创新能力百强将充分发挥在生态构建、科创协同、资源整合等多方面的优势能力，挖掘并孵化出更多创新先锋力量，为数字中国建设贡献更多力量。

 《怪物猎人 荒野》于昨晚进行了游戏改动内容的直播，介绍《怪物猎人：荒野》最终发售版本的调整内容，以下是相关内容的汇总。 直播内容全程回放： <内嵌内容，请前往机核查看> # 游戏性能改动 PS5将提供给玩家们性能优先模式，在该模式下可以达到输出分辨率3840×2160，渲染分辨率1920×1080，并维持60fps的帧率；而画质优先模式的输出分辨率为3840×2160，渲染分辨率为3072×1728，帧率为30fps。而针对PS5 Pro的强化将会在首日补丁中提供。  XSX的画质优先模式的输出分辨率为3840×2160，渲染分辨率3072×1728，帧率30fps；而性能优先模式输出分辨率为3840×2160，渲染分辨率1920×1080，帧率也能在60fps下运行。而XSS的输出/渲染分辨率皆为1920×1080，只能以30fps的帧率运行。 游戏的PC版本优化也正在进行中，还考虑在正式游戏发售前先推出性能测试工具。  # 武器改动： 虫棍：追加“舞踏跳跃”，强化空中玩法，玩家每次在空中进行舞踏时，攻击威力都会上升两级；急袭斩（蓄力斩）的出手阶段新增了相杀效果；在三灯全开时有会有一定的风压、震动、咆哮减轻效果，橙灯在拔刀时新增了耐冲效果。  长枪：蓄力反击现在可以在中途进行防御，并且蓄力反击现在可以任意派生；力防如果成功受到敌方的攻击，则更容易提升蓄力的阶段；此外精防和力防都可以派生一个新动。  斩斧：在斧形态时可以储存能力，再用剑模式释放的能量循环加强，双形态的切换更加顺畅；强化了各种招式的数值；完全解放斩附带霸体。  片手：上捞斩回归；各种攻击的数值都得到了加强；后撤步和滑行斩的回避性能都得到了加强。  弓：普通攻击和曲射等攻击威力上调，引导箭威力下调，集中攻击从同时锁定全部伤口改为逐个锁定，并且之间增加间隔。  注：正式版中武器数值等问题还会调整，方向为加强弱势武器，并非削弱强力武器。 # 其余改动： 调整攻击的效果，使其感觉更有分量和更有冲击力，重点放在大动作和终结技身上，友伤（比如说大锤的上捞）减弱，正式版还将加入《怪物猎人 崛起》中的缓冲珠来解决这一问题；除此之外，怪物的频繁换区也将得到改动。 

 《怪物猎人 荒野》于昨晚进行了游戏改动内容的直播，介绍《怪物猎人：荒野》最终发售版本的调整内容，以下是相关内容的汇总。 直播内容全程回放： <内嵌内容，请前往机核查看> # 游戏性能改动 PS5将提供给玩家们性能优先模式，在该模式下可以达到输出分辨率3840×2160，渲染分辨率1920×1080，并维持60fps的帧率；而画质优先模式的输出分辨率为3840×2160，渲染分辨率为3072×1728，帧率为30fps。而针对PS5 Pro的强化将会在首日补丁中提供。  XSX的画质优先模式的输出分辨率为3840×2160，渲染分辨率3072×1728，帧率30fps；而性能优先模式输出分辨率为3840×2160，渲染分辨率1920×1080，帧率也能在60fps下运行。而XSS的输出/渲染分辨率皆为1920×1080，只能以30fps的帧率运行。 游戏的PC版本优化也正在进行中，还考虑在正式游戏发售前先推出性能测试工具。  # 武器改动： 虫棍：追加“舞踏跳跃”，强化空中玩法，玩家每次在空中进行舞踏时，攻击威力都会上升两级；急袭斩（蓄力斩）的出手阶段新增了相杀效果；在三灯全开时有会有一定的风压、震动、咆哮减轻效果，橙灯在拔刀时新增了耐冲效果。  长枪：蓄力反击现在可以在中途进行防御，并且蓄力反击现在可以任意派生；力防如果成功受到敌方的攻击，则更容易提升蓄力的阶段；此外精防和力防都可以派生一个新动。  斩斧：在斧形态时可以储存能力，再用剑模式释放的能量循环加强，双形态的切换更加顺畅；强化了各种招式的数值；完全解放斩附带霸体。  片手：上捞斩回归；各种攻击的数值都得到了加强；后撤步和滑行斩的回避性能都得到了加强。  弓：普通攻击和曲射等攻击威力上调，引导箭威力下调，集中攻击从同时锁定全部伤口改为逐个锁定，并且之间增加间隔。  注：正式版中武器数值等问题还会调整，方向为加强弱势武器，并非削弱强力武器。 # 其余改动： 调整攻击的效果，使其感觉更有分量和更有冲击力，重点放在大动作和终结技身上，友伤（比如说大锤的上捞）减弱，正式版还将加入《怪物猎人 崛起》中的缓冲珠来解决这一问题；除此之外，怪物的频繁换区也将得到改动。 

根据 Check Point 与 Hackread.com 共同发布的最新研究报告，Google 工作空间中广泛应用的日程管理工具 Google 日历已成为网络犯罪分子的新攻击目标。Google 日历成工具：网络攻击者利用 Google 日历的功能模块，发送仿冒合法邀请函的网络钓鱼邮件。高级攻击策略：攻击者采用 Google 表单和 Google 绘图等多元化工具，规避传统邮件安全防护机制，从而强

The US government agencies were reported to have launched their own investigations into TP-Link for fear that China-founded company has been linked to cyberattacks posing a national security risk.

国产系统的内核均基于Linux，在应用生态方面和Windows存在天然的巨大差距，也无法直接兼容。为此，统信软件正式推出了“**统信Windows应用兼容引擎V3”**，一款运行Windows应用的生态工具软件。  **该引擎基于开源Windows兼容层（wine）技术，可在统信和deepin系统上直接运行Windows应用程序，户只需简单地双击exe程序文件，就可以直接运行。** 同时，统信Windows应用兼容引擎V3**还支持将exe文件打包成DEB文件，**对于熟悉Linux系统的用户，更加便于管理和安装，也方便统信UOS和deepin系统用户之间应用相互分享和传播。 [](//img1.mydrivers.com/img/20241220/7c9e9727-b963-4cf3-878e-f99453b96174.png) 针对部分Windows程序可能存在的兼容性问题，这套提供了**一系列高级调试工具**，包括DLL覆盖、字体替换、组件安装、容器配置等，便于技术人员和高级用户自定义。 [](//img1.mydrivers.com/img/20241220/b9996b78-9165-47b1-899d-41f496afbc57.png) 除了以上核心功能外，新的引擎在用户交互体验方面也有较多优化，包括首页全新改版、界面布局更合理、图标与色彩搭配精心，等等。 新增应**用管理功能**，用户可以更加直观地查看已运行过的exe应用程序，进行常规管理、反馈、评分等等。 [](//img1.mydrivers.com/img/20241220/9930f834-6f32-432e-a625-b00b12ca299f.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464556.htm)

俄罗斯芯片行业的发展并非一帆风顺。早在2013年，俄罗斯超级计算机制造商T-Platforms就因技术出口问题遭到美国封禁。为了摆脱对美国X86平台的依赖，俄罗斯开始押注MIPS和ARM架构，成立了专注处理器研发的公司——Baikal Electronics。 然而，受限于俄罗斯自身的芯片制造能力，Baikal的处理器只能依赖台积电代工。2021年，美国对俄罗斯实施新一轮制裁，导致Baikal的芯片生产计划全面受阻。原本计划在2022年和2023年逐步量产的Baikal-S也因此停摆。更为严重的是，部分已生产的芯片因制裁无法交付俄罗斯，这无疑是雪上加霜。 最终，在多重压力下，Baikal Electronics于2023年宣布破产，这款俄罗斯芯片似乎注定难逃夭折的命运。 然而，近日Baikal-S的回归让这一切重新燃起希望。  Baikal-S处理器芯片 尽管其16nm工艺无法与当前的5nm、3nm技术相比，但Baikal-S在某些特定领域已经达到了实用水平，足以满足中低端服务器和特定工业应用的需求。 对于俄罗斯而言，这款处理器的价值不仅在于技术性能，而更在于其象征意义。 正如许多人所说，**“有些东西，只有是自己的，才用得安心。”** 众所周知，在国际半导体产业链中，合作是实现技术突破的重要途径。然而，受制于制裁和地缘政治因素，俄罗斯难以像其他国家那样通过国际合作实现技术飞跃。这意味着，俄罗斯必须在有限的条件下独立发展相关技术。 除了芯片之外，光刻机作为芯片制造中的关键核心，其技术复杂度和精密程度决定了芯片的制造能力。在这个领域，荷兰的ASML一直是当之无愧的王者，凭借其先进的极紫外光(EUV)光刻机技术，在全球高端光刻机市场上占据主导地位，几乎垄断了7nm及以下先进制程芯片的生产。此外，佳能和尼康也在积极布局，试图在光刻机领域保有一席之地。 随着俄乌战争的纠缠，欧美的新一轮制裁加剧了俄罗斯的缺“芯”程度，加速了俄罗斯自建独立芯片产业的决心和过程。因此，光刻机成为了俄罗斯重点关注的焦点，力求在这一关键技术领域实现自主可控。 **俄罗斯光刻机发展历程回顾** 面对西方国家的技术封锁，尤其是ASML等光刻设备供应商的出口禁令，俄罗斯政府制定了宏大的芯片产业发展蓝图，旨在通过提升本土化生产能力，减少对外部技术的依赖。 这一战略目标在2024年取得了实质性的成果，即首台350nm光刻机的问世，意味着俄罗斯在半导体产业链上向前迈进了一大步。 但俄罗斯首台光刻机的诞生并非一蹴而就，而是经历了长期的技术积累和推动。 实际上，早在上世纪70年代，当时的苏联就已经掌握了EUV照相光刻的技术。即使在苏联解体后，俄罗斯的科学家们也一直在该领域默默耕耘，为"EUV光刻机"的关键技术开发做出了重要贡献。 事实上，EUV光刻机拥有三大核心技术——光源、投影物镜、工件台。其中最大的难点在于光源，俄罗斯正是这一领域的佼佼者。 国际光源三巨头除了德、日，另一个就是俄罗斯的圣光机。荷兰ASML研究EUV光刻机时就使用了俄方技术，比如早期研究的光源理论来自俄罗斯科学院，同时俄罗斯向其提供了大量的光学器件。直到今天，ASML还和俄科院光谱学研究所（ISAN）仍保持着密切合作，在EUV光源产品上，就连英特尔、台积电都离不开俄方合作。 此外，俄罗斯科学院的微结构物理研究所还为荷兰开发了多层镜制造技术，这在当时算得上是一个了不起的成就。 除了光源，在工作台方面俄方也有“后台”。白俄罗斯的Planar是东欧最大的半导体公司，其总经理曾表示：“全世界只有两家公司能够生产灵敏度高达06-0.15nm的传感器，一家来自美国，另一家就是我们。” 从以上梳理不难看出，俄罗斯在EUV光刻光源核心技术上，的确已经拥有了一定基础，相关科研机构在ASML所动员起来的泛欧EUV攻关网络中有着长期而深入的参与。 当然不可否认，其各项技术产业化水平还不高，更多停留在基础研究和样件试制阶段，在做出自主研发EUV光刻机的决策后，把理论落实到工程无疑还有很长的路要走，不过俄罗斯的努力，依然值得我们密切关注与借鉴。 时间来到2010年，彼时的ASML已经将第一台预生产的极紫外（EUV）光刻机出货，而这时俄罗斯一个物理研究所IPM也正在研发极紫外光刻机的系统和原件，甚至已经弄出来了装置原型的搭建。然而，俄罗斯的这个项目还在布局阶段就已经宣告结束了。 理由其实很简单，首当其冲地就是西方国家对俄罗斯实施的技术禁运和制裁，无疑会给他们的研发带来困难。尤其是俄乌冲突爆发以来，美国联合欧洲国家对俄罗斯实施了全方位、全领域的制裁。一个国家基本无法单独研发EUV光刻机，而ASML之所以能完成，是因为它背后是全世界供应商的共同努力。 然而，在面临国际制裁和技术封锁的持续影响下，尽管俄罗斯在光刻机领域受到重重阻碍，但依旧没有停止探索的步伐。 **“曙光”初现，成功推出350nm光刻机** 多年来，通过国家实验室和科研机构的支持，俄罗斯光刻设备制造企业通过不断攻克关键技术难题，逐步实现了一系列突破。 2022年，俄罗斯科学院下诺夫哥罗德应用物理研究所 (IPF RAS) 宣布，正在开发俄罗斯首套半导体光刻设备，并对外夸下海口：这套光刻机能够使用7nm生产芯片，可于2028年全面投产。 当时，IPF RAS**计划在六年内打造出俄罗斯自产7nm光刻机的工业样机，**2024 年将创建一台“Alpha机器”，2026创建"测试机"，2026-2028年俄罗斯本土光刻机将获得更强大的辐射源，改进的定位和进给系统，并将开始全面的工作，2028年，这些设备全面运行。 时隔两年，俄罗斯虽然距离2028年自产7nm光刻机的“海口”距离尚远，但这一承诺已初现曙光。2024年5月，俄罗斯联邦工业和贸易部副部长瓦西里·什帕克（Vasily Shpak）证实，第一台能生产最大350nm（行业惯称0.35μm）芯片的光刻机已成功组装并进入测试阶段，标志着俄罗斯在芯片制造领域取得实质性突破。  俄罗斯**接下来的目标是在2026年制造可以支持130nm工艺的光刻机。**再下一步，俄罗斯将继续**逐步向90nm及以下迈进。** 尽管相较于目前全球主流的先进水平，如5纳米、7纳米工艺，俄罗斯的这一成果尚显落后，但其在特定领域仍具有实际应用价值。尤其是对俄罗斯而言，350nm芯片虽不如现代尖端产品先进，但足以满足汽车、能源、电信等特定行业需求，且成本效益高，生产周期短，稳定性经时间考验。 这也标志着俄罗斯在追求半导体产业自主性方面迈出了一大步。在全球半导体供应链紧张、地缘政治复杂多变的背景下，这项成就为俄罗斯减少对外部技术的依赖提供了可能。  电子工程世界对此有报道指出，350nm（0.35μm）诞生于1995年，现在依然拥有产品应用，主要是一些不太刚需制程的特色工艺产品，比如模拟芯片、功率半导体、传感器或者低端MCU、军工产品。 作为对比，半导体制程工艺发展史简单总结如下： 1971年，10μm工艺是当时最高工艺，代表芯片是Intel 1103 DRAM、4004 CPU（1971）、8008 CPU（1972）; 1974年，步入6μm工艺，大名鼎鼎的Intel 8080便采用这一制程； 1977年，3μm工艺开启元年，从此x86处理器Intel 8086（含8085、8088）正式诞生； 1982年 1.5μm工艺用在Intel 80286上，1985年 1μm工艺用在Intel 80386上，1989年，0.8μm工艺用在Intel 80486上； 1995年，0.35μm（也就是350nm）工艺开启元年，Pentium P54CS、IBM P2SC（1996）、IBM POWER3（1998）都采用了这一工艺； 1997年，主节点为0.25μm工艺，开始引入国际半导体技术路线图（ITRS）主节点和半节点定义，即：1998年半节点220nm工艺，1999年主节点0.18μm工艺（180nm），2000年半节点150nm工艺； 2001年，130nm是当时的主节点，典型芯片是130nm的奔腾3处理器，2002年半节点为110nm工艺； 2004年，步入90nm元年，英特尔、英飞凌、德州仪器、IBM、联电和台积电基本都能达到90nm，典型芯片包括90nm的奔腾4处理器； 2012年，制程步入22nm阶段，此时英特尔，联电，联发科，格芯，台积电，三星等厂商都具备生产能力； 2015年联电止步于14nm，2017年英特尔卡在了10nm，2018年格芯放弃7nm，此时先进制程的战场只剩下台积电和三星； 2019年6nm量产导入，2020工艺5nm开始量产，而国内也开始量产14nm芯片； 2024年，随着英特尔开始重新重视制程技术，英特尔、台积电、三星正在争夺2nm的先发地位。 俄罗斯工业和贸易部并不觉得没有掌握更先进的工艺有什么问题，Vasily Shpak认为，<45nm的工艺只对处理器和存储器有意义，而这些只占10-15%。而所有其他微电子器件，包括微控制器、电力电子器件、电信电路、汽车电子以及许多其他器件，因为技术和成本的原因，将在未来许多年内对65-350nm的工艺保持需求，而且占市场的60%。 对于现阶段的俄罗斯来说，这台光刻机的问世不仅可以使其一定程度摆脱西方制裁，更给予了俄罗斯国内极大的信心，未来将大幅减少对外依赖。 **俄罗斯光刻机，再曝新进展** 对于高端光刻机攻关，不少人抱有着一种朴素的信念：既然ASML已经证明了LPP-EUV技术路线走得通，就好像一道别人已经解出来的难题，作为亦步亦趋的后来者只要资源投入足够多，再复杂的工程问题也总能解决。 这样的想法，确实在大部分情况下都是成立的，学习消化再创新的效果毋庸置疑。但与此同时，集成电路、工业软件、量测仪器等领域存在的“卡脖子”现象足以提醒我们，某些对于基础理论积累要求很高的环节，“理论不够，工程来凑”也有其局限性，原理理解不充分的情况下，工程成本、进度乃至最终结果将面临巨大不确定性。 深谙此道的俄罗斯，依托其在高能激光、等离子体物理基础研究上的积累，在光刻机研发上选择了一条颇具特色和“章法”的新路。 据cnews近日消息报道，俄罗斯科学院微结构物理研究所（IPM RAS）提出了一项新计划，旨在制造比荷兰ASML公司更经济、更高效的光刻机。 据介绍，该光刻机旨在打造**“高性能X射线光刻发展新概念”**，俄罗斯选择不完全复制ASML的技术路线，而是开发工作波长为11.2nm的新型光刻设备，而非ASML的13.5nm，以降低研发成本并简化制造流程，并将设备的分辨率提高20%。  俄罗斯有众多机构，在参与这项复杂庞大的项目 此外，IPM RAS计划用氙代替锡作为激光等离子光源，这将显著减少光学元件的污染，并延长昂贵零部件如反射镜和保护膜的使用寿命。 该计划分为三个阶段： **第一阶段：技术突破** 进行科学研究与工程设计，解决关键技术难题，提出纠正技术解决方案的建议。 制定合作框架和设备清单，为后续阶段奠定基础。创建光刻实验样本，以测试真实技术流程中的所有元素，开发抗蚀剂并开发使用 X 射线光刻形成纳米结构的技术。  NCFM参与了波长为11.2nm的光刻机的开发（来自NCFM演示的框架） **第二阶段：实验验证** 制造用于测试的实验性光刻设备，并整合X射线光刻技术。 集成高效多镜头投影系统和多千瓦激光器，用于200/300毫米晶圆的工艺测试。 **第三阶段：产业化** 开发适合工业应用的高性能光刻设备，计划量产直径300毫米晶圆的设备，生产能力超每小时60片。 文件中没有指定各个阶段的时间安排。 不过，CNews报道了RAS应用物理研究所于 2022 年 10 月开始进行光刻工作的情况。预计到2028年，该设备将全面运行，能够生产使用7nm拓扑的芯片，效率预计比ASML光刻机高1.5-2倍。 为了支持这一项目，俄罗斯科学院已经向其提供了约100亿卢布的信贷支持，并资助了两家企业，分别是在集成电路成套工艺方面领先的Integral公司和在精密光刻设备领域拥有丰富经验的Planar公司。 此前，俄罗斯政府启动了一项国家计划，俄罗斯工业和贸易部在2023年10月提出了一份路线图。根据该路线图，俄罗斯将在2028年开始量产28nm芯片，并在2030年开始生产14nm芯片，对尽可能多的外国芯片进行逆向工程，并培养本土人才从事国产芯片替代工作。 同期，据俄罗斯媒体援引俄新社报道，圣彼得堡理工大学的研究人员开发了一种国产光刻复合体，包括两个设备，一个是在基板上进行无掩膜的光刻装置，另一个是硅的等离子体化学蚀刻设备。  该设备的成本令业界惊讶，用于无掩膜光刻的设备成本仅为500万卢布（约合36.6万人民币），另一种工具的成本暂未公开。要知道，一台ASML的DUV价格是8000万美元（约合人民币5.8亿元），而EUV价格更是高达1.9亿美元（约合人民币12亿元）。价格悬殊可谓巨大。 从技术思路上来评价，采用无掩膜光刻，意味着物镜系统可以得到很大简化，EUV光反射次数更少，损耗自然更小，连带着对光源输出功率的要求也可以放宽，因此无论选择锡源的传统方案还是氙源创新方案，至少ASML在提升光源功率和可维护性上耗费的天量资金、十余年时间以及积累的大量独家knowhow有希望被绕开。  MEMS微镜调制的图案只需三片反射镜就能够投影于晶圆 这一研发成果对于俄罗斯芯片的自给自足至关重要，圣彼得堡理工大学的专家表示，这将使“解决俄罗斯在微电子领域的技术主权问题”成为可能。 俄罗斯开发的全新EUV光刻机，将计划使用X射线技术，不需要光掩膜就能生产芯片（现在ASML的EUV光刻机使用的是极紫外光）。 与传统光刻技术相比，X射线光刻机无论是在经济成本还是时间成本方面，这项技术都便宜得多，因为传统光刻技术需要使用专门的光掩膜来获取图像。而X射线光刻机则不需要光掩膜，可以直写光刻，因此节省了一大笔费用。 此外，X射线光刻机使用的X射线，波长介于0.01nm到10nm之间，比EUV极紫外光还要短，因此光刻分辨率要高很多。  未来俄罗斯光刻机与现有ASML光刻机的特点对比 该表将ASML制造的TWINSCAN NXE:3600D 光刻机的主要参数与IPM RAS正在开发的光刻机的预期参数进行了比较。可以看出，平均激光功率为3.6 kW，波长11.2nm下的预期性能将比ASML光刻机低约2.7倍。 有专家指出，“对于非头部工厂来说，这个值已经足够了，考虑到芯片上的所有层中，X射线光刻仅用于几个关键层的形成。因此，这一概念的成功实施将实现在不牺牲分辨率的情况下提高用户X射线光刻的可及性的目标。” 事实上，早在2022年4月，俄罗斯媒体就报道称，莫斯科电子技术学院 (MIET)承接了贸工部开发制造芯片的光刻机项目，该项目由俄罗斯政府首期投资6.7亿卢布资金（约合5100万元人民币）。研发的光刻机计划达到EUV级别，但技术原理与ASML的EUV完全不同，是基于“同步加速器和/或等离子体源”的无掩模X射线光刻机。 2023年3月，俄罗斯科学院微结构物理研究所多层X射线光学系主任Nikolai Ivanovich Chkhalo在会上发表了一份报告“EUV光刻：俄罗斯发展的原则、现状和路线图”。在回答有关推广经典EUV光刻和无掩模光刻的问题时，Nikolai IvanovichChkhalo表示，在俄罗斯目前的研究框架和能力范围内，创造出MEMS振镜是不可能完成的任务。尽管进行了十年的研究，但仍无法令人满意地开发该技术。另一个技术方向——四百层X射线透镜——俄罗斯有可能创建它。 尽管拥有优势，但X射线设备的生产能力和效率与ASML的机型相比仍显不足，不过在特定场景或小规模芯片生产中具有实用性。 俄罗斯科学院微结构物理研究所副所长尼古拉·奇卡洛表示，作为光刻技术的全球领导者，ASML已研发其EUV光刻系统近20年，该技术已被证明非常复杂。而且，晶圆设备不仅限于光刻机，还需要有其他类型的设备用于执行蚀刻、沉积、光刻胶去除、计量以及检查操作，此外还有一些不太先进的设备，这些大部分都来自于西方市场。 也就是说，即使俄罗斯成功制造出光刻机，仍需要数百台设备来建造一座现代化晶圆厂，而目前西方已经彻底切断了对俄罗斯的供应。但无论如何，俄罗斯为了实现半导体产业自主可控，首先加大了对光刻机领域的投入和支持，尽管目前350nm的工艺并不先进，但对于此时的俄罗斯来讲已经非常重要了。 俄罗斯在光刻机技术领域虽然面临技术封锁和人才不足的挑战，但凭借国家政策的支持、技术积累和国际合作，逐步在这一关键技术领域取得了进展。 未来，俄罗斯将继续加大对光刻设备技术的研发投入，努力实现从中低端到高端设备的跨越式发展。通过持续的创新和广泛的国际合作，俄罗斯有望在光刻机技术领域取得更大突破，为全球半导体产业的发展作出积极贡献。 **昔日微电子霸主，能否重拾辉煌？** 苏联曾是世界上微电子技术最强大的国家之一，甚至一度领先美国。然而，苏联解体后，大量科研人才前往美国，俄罗斯在经济衰退、政治不稳的局势下，微电子产业也逐渐走向衰败。 尽管如此，以及多年来面临西方制裁，包括资金不足和人才匮乏等诸多困境，俄罗斯并没有就此摆烂，为了避免技术受制于人，这些年来依然在潜心搞研发，渴望厚积薄发扭转局面。 尤其是在光刻技术上，俄罗斯决心通过创新路线图来突破目前的困局，并希望在2028年前完成研发工作。若这一进程顺利，俄罗斯可能会成为中小型芯片制造商的重要设备供应商为全球芯片生产提供新选择，也为整个行业格局带来新的变化。 总体而言，面对卡脖子，俄罗斯坚持自主研发、另辟蹊径的精神依然值得敬佩。俄罗斯这一光刻机的研发方向在技术上具有一定的创新性，若能克服各项挑战，真的在X射线光刻技术上取得突破，将可能重写全球半导体产业的竞争态势。随着芯片制造的需求不断增长，这一新兴市场对于技术自主权和性价比优化的要求也愈加迫切。 未来，俄罗斯有望在全球芯片制造竞争中占据一席之地，成为新兴市场的重要参赛者。**俄罗斯绕开ASML的技术钳制，对于我国半导体产业的发展也是一个启发。** 但相比之下，我国科技界、产业界对俄罗斯的认识，似乎还普遍有所滞后。在一篇分析中俄科技创新合作风险挑战的权威文章中，作者忧心地指出：“俄罗斯在基础研究、核能技术、空间科学技术、新材料、生物技术等众多领域拥有雄厚实力并取得了令人瞩目的成绩，但我国某些产业界，甚至科技界本身对俄罗斯科技水平都缺乏足够认识和应有评价，存在贬低俄罗斯科技实力而盲目推崇西方的倾向，在寻求科技合作伙伴时，往往优先考虑美、欧、日，对俄罗斯却不予重视，常常多方寻觅无果后才把目光转向俄罗斯，贻误了合作时机”。 值得注意的是，随着俄乌冲突爆发，俄罗斯科技界正常的国际交流活动遭到了全面围堵打压，从奥数竞赛到学术会议，“将俄罗斯科学与国际合作隔离的企图将反映在所有指标中”，当数百名俄罗斯科学家被从欧洲核子研究中心（CERN）驱逐，标志着这种歇斯底里的抵制达到了顶点。 但也正是在这种刺激下，俄罗斯科学研究与高技术产业发展，似乎正焕发出新的气象，或者说，重新唤起一种民族的坚强韧性。在工业母机、关键软件等领域，俄罗斯国产替代工作业已全面铺开。 而光刻机，正是这一浪潮的小小缩影。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464554.htm)

12月20日，埃隆·马斯克近日在社交平台X上发文称，他在乘坐飞机时通过星链（Starlink）体验了《流放之路2：灰烬仲裁者》，并赞叹道：“星链太厉害了，甚至在飞机上也能实时玩电子游戏！”  对此，一位游戏爱好者评论道：“想象一下在火星上打游戏！星链能连接世界，甚至超越地球。” 马斯克随后回复称：“你在火星上绝对可以打游戏，但由于光速的限制，火星和地球之间无法进行实时游戏。两者之间的距离会变化，大约在4到20分钟的光速时间之间。”  11月份，马斯克宣布将进军游戏业，他将利用旗下公司xAI成立一家AI游戏工作室，以“让游戏再次伟大起来”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464552.htm)

据极越内部员工透露，极越发布员工违纪行为通报，对公关负责人徐继业单方解除劳动合同。通报称，自12月11日，公司出现危机以来，徐继业作为公司公关负责人，不仅没有维护公司和员工声誉，反而在12月19日工作组努力促成、员工焦急等待补偿方案的时候，在其朋友圈发表分裂员工的不当言论，对员工感情及公司团结造成巨大伤害，严重违背“利他主义”的企业文化准则。公司依据《员工手册》相关规定，予以徐继业单方解除劳动合同的处理，特此通报批评。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464550.htm)

12月20日上午消息，一家供应商19日在微博公开发布催款函，称长城汽车拖欠款项逾期，一直不支付款项，多次发送催款函和律师函，仍拒绝支付，要求长城汽车法人魏建军诚信营商，马上付款。新浪科技求证小红书官方，目前暂无回复。 该催款函落款是一家名为“广州原本品牌营销策划有限公司”。催款函称，长城汽车欠该公司40%合同款项39140.00元未支付，已明显违约和违法。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464548.htm)

 斯宾塞·约翰逊曾说，“Change is the only constant（唯一不变的是变化本身）。”这句话是母婴童赛道最贴切的成长注脚。 事实上，从四大红利（市场、消费、技术、人口）推动的高速增长期到2020年后因人口负增长、居民消费结构变化所面临的危机时刻，再到当下消费者时代到来，母婴童赛道无时无刻不在变化。 潮涨潮落间，无数创业者入局，又有无数失败者离去。在浪潮中能坚持下来的，都是能识清时势，并不断进化的——作为行业的标杆，孩子王一直是引领变革的那一个。 在变化的环境中能一直保持成长，孩子王持续进化的底层密码究竟是什么？ ## **独特的“数智”进化之路** 自起势以来，母婴童赛道浪潮迭起，逐渐翻涌为7.6万亿元规模之巨的超大市场（艾媒咨询数据）。面对机会，无数入局者涌入，造成行业千帆竞发的盛况。 **但随着行业历经起伏，能够突围的企业并不多：孩子王是留在牌桌上的佼佼者，这与其在“数智化”上的进化密切相关。** 作为一家数据驱动的，以用户为中心，基于用户关系经营的创新型亲子家庭全渠道服务商，孩子王在2009年由线上电商起家，于行业首创大店模式，天然带着数字化和创新基因；2015年，孩子王进行全渠道数字化布局，完成产品、用户、员工、管理等全部生产要素的数字化；2019年，孩子王进入数据驱动时代。 **发展至今，孩子王通过会员、商品、服务、门店、员工的数字化，以及数据驱动下的资源自动配置，构建起独特且不可复制的能力。** 在线下，孩子王的数字化门店拓展迅速，目前已在全国21个省份拥有近1200家数字化直营门店（含乐友），进入200+城市。同时，旗下门店从一代店拓展至全龄段儿童生活馆，满足-1~14岁母婴童一站式购物及成长服务需求。纵观母婴童行业，**孩子王已经构建起全国城市网格化布局最广的连锁体系。** 在线上，渠道扩展同样迅速。目前已有9200万+孩子王会员，企微私域社群用户数规模也有1000万+。 值得注意的是，在当下的商业语境里，线上线下不再处于割裂的状态，“你中有我，我中有你”的趋势更加明显。在这一点上，孩子王很早便实现了线上线下的全面融合，以推动全域经营的落地。 具体来说，以线下门店为载体，孩子王采用一店多景、一链多景策略，打造“无界&精准”的运营模式，实现了从场所到场景、从功能到体验上的数字化全域全场景覆盖，精准契合亲子家庭对于高品质育儿生活的追求，并深度挖掘与满足用户的情感价值需求。 “线上+线下”场景的深度融合，让用户可以在任何时间、任何地点、任何场景下都能享受到优质的服务，拥有全链路的数字体验。 **正如同人的成长一样，砥砺15年的孩子王已赢在数智化的起跑线，练就一身扎实的“童子功”，并搭建起“全渠道+全域+全场景+多业态”的全国零售版图。** **同时，这些积淀成为孩子王的重要隐形资产，从而逐渐加深、拓宽竞争的护城河，使其越来越独特，难以被同行模仿。**  毫无疑问，孩子王的数智实践，为母婴童行业的发展打开了全新思路，亦使其成为行业标杆。 ## **用智能化打开增长上限** 在当下，一个不容忽视的事实是，由于新生儿出生率持续下滑，母婴童行业逐渐从增量红利转变为存量竞争，无论品牌还是渠道，都可能迎来一轮洗牌。 一方面，于纯线下平台而言，由于缺乏数智积淀，在流量的获取上十分吃力；另一方面，面对正在形成的用户主权时代，于纯线上平台来说，只有流量没有场景，便缺乏用户体验和温度，难以给用户带来情绪价值。 在这种情况下，**如何深耕存量，实现从流量到留量成为行业实现数智跃迁的必答题，也是打开市场增长上限的密码。** 对此，孩子王的解决方案是以其独有的“科技力量+人性化服务”能力，做到既有流量也能留量，从而为行业提供应时应景应需的服务，助推产业不断进化。 **在流量的运维上，核心是要全天候多场景的精准触达用户，并在此基础上深刻理解用户。** 全天候方面，孩子王拥有24小时不间断开播的AI数字人直播，让用户随时随地可以接触到专业知识和信息。与此同时，智能社群运营实现了消费者的全面精准触达。 需要重点提及的是，在数智化时代，数据是基石，拥有高质量的数据，方能让企业为千万会员提供更高维、更优质服务体验，困扰行业的精准营销亦不再是难题。深耕行业15年来，孩子王目前已经积累了丰富的用户数据，形成“千人千面”的服务方式。 同时，基于开源模型与超8000多名专业育儿顾问在母婴垂直领域积累的优质知识库训练，孩子王自主训练出的国内首款母婴领域垂类大模型——AI育儿顾问KidsGPT。 得益于用户需求的精准洞察，孩子王能为合作伙伴更多爆品、独供品、专属品、极致单品的生长提供土壤，助力经营增长。  凭借上述布局，**孩子王能有效引导线上流量至线下门店**。一方面，通过抖音、小红书、视频号等公域平台，能直接触达精准用户，另一方面，基于私域平台，孩子王能将流量进行转化：公域与私域二者互相促进，实现用户拉新到复购，再到沉睡会员激活的全链条打通。在此基础上，孩子王以城市为战场，增加了一批城市公司组织，并成功将线上、线下流量“留”在本地城市里。 **但要将流量转为长期、高粘性留量，却并不容易——只有找到与用户的情感连接点，为他们提供有温度的体验，方能和用户建立深度的真实关系，形成强用户关系。** 因此，**在留量的经营上，构建差异化的有温度的线下服务体验是核心。**自进入母婴童行业以来，经营好顾客关系便是孩子王一以贯之的服务逻辑，并在创立之初便首创了“育儿顾问”这一颠覆行业的杀手锏服务。 育儿顾问的核心，是以独特且具有温度的专业服务，解决年轻妈妈“不知道如何做妈妈”的痛点，创造性满足会员的商品购买及服务需求，打造了从“互动产生情感—情感产生黏性—黏性带来高产值会员—高产值会员口碑影响潜在消费会员”的整套“单客经济”模型，并在全业务体系推广，迅速获得用户认可。 育儿顾问是建立情感的桥梁，互动活动是产生情感的载体。为满足用户精致养娃需求、创造用户情绪价值的多方位体验场景，孩子王打造了诸如儿童线下互动超级社区、亲子家庭户外生活中心和商品与服务体验中心等数字化线下空间，极大拓展了用户体验的边界，改变了传统的消费体验。  **可以说，正是有温度的体验，让用户产生了愉快的情绪，进而产生信任关系，这使得孩子王成为品牌运营用户情感的最佳阵地。** 而在用户看不见，但深刻影响用户体验的地方——物流仓储端，孩子王亦花大气力构建起由中央仓（CDC）、区域仓（RDC）和城市中心仓（FDC）构成的一体化、协同化、数字化“三级仓网”布局，并在今年开出首家无人仓，形成“供应链+本地生活服务+同城即时零售”的经营定位，通过将更高效的供应链管理系统和更先进的物流仓储系统相结合，从而打破线上线下物流配送的界限，为物流的周转及效率的提高提供了一个绝佳样板。 **从“流量”到“留量”，全域发展的孩子王已经构建起亲子育儿循环生态链，既在不断突破服务边界，推动自身从“单车道”驶向“十车道”的同时，也让行业合作伙伴能够一起全方位、全场景、深度满足用户本地生活需求，激发城市消费活力。** ## **开启母婴童未来大门** AI等智能技术正以前所未有的速度渗透到母婴童行业，引领着新一轮智能化革命浪潮。 艾媒咨询数据显示，在2024年中国的母婴受访群体获取母婴相关资讯平台中，受访者选择内容社区类平台、电商平台、社交媒体类以及视频分享类平台的比例均高达30%以上，线上已经成为用户了解信息的重要渠道。同时，对传统零售进行“爆改”的风今年也吹到了母婴童领域，探索全新模式成为行业热议话题。 更重要的是，AI正在席卷各行各业。具体到零售行业的数字化转型中，AI在提升运营效率和顾客体验，以及推动行业创新发展，为零售企业带来了全新增长模式意义重大。 **在这种背景下，无AI不企业，母婴童行业生态同样亟需进化：抢抓智能化新机遇，就是拿到开启母婴童未来大门的钥匙。** 已经积蓄15年势能的孩子王，在12月16日的“2024孩子王全球合作伙伴大会暨1218童粉狂欢节”上，决定与行业合作伙伴们一起在变中求进，推动上下游一体化，提供开放数据服务，从而为用户带来更优更好的服务。   详细来看，供应链是行业变革的核心。孩子王于今年11月与辛选共同成立“链启未来”合资公司，内容包括大牌直采、短链定制、一链多景等，双方共同开展新家庭电商直播业务，既通过辛选的供应链管理模型去降低育儿成本，也基于孩子王线上和线下的服务交互，解决用户的育儿问题。 在AI智能这一确定趋势上，孩子王与阿里深度战略合作，推出KWAI母婴大模型。得益于母婴大模型，B端商户能够打通线上经营全链路，同时重构人货场；而在C端，孩子王公域拥有AI数字人，私域拥有KisGPT，形成多元化的智能化矩阵布局。 此外，在接下来的5年，孩子王会进入千城万店时代，并基于资本和产业的双轮驱动，实现全产业链布局，从企业坚实地迈向产业，实现3个百亿的5年目标。 **毫无疑问，以开放的姿态链接生态资源，孩子王正与合作伙伴们逐步构建起“产业智慧新生态”，帮助企业提升销售额同时也能带来客户的巨量增长。** 同时，在这个多方共赢的生态里，孩子王持续引领行业的高质量发展，并推动自己在未来5年逐步成为一个“短链直采+干城万店+同城数字化即时服务+AI智能”全新物种，亦为千万亲子家庭带去更多爱与欢乐。 以用户为中心，加速数智化步伐，这是孩子王能在变化中持续进化的密码，也是给予行业的启示，更是生态各方的重要机遇。 面向未来，以数智化全副武装，母婴童行业正式开启智慧新篇章。

 剧场版动画《ALDNOAH.ZERO（Re+）》将于2025年2月28日期间限定上映。 <内嵌内容，请前往机核查看> 剧场版动画的内容为新作动画「EP24.5：雨の断章 -The Penultimate Truth- 」和经过剪辑的TV动画内容。   

 欢迎关注《智能涌现》 作者丨邱晓芬 编辑丨苏建勋 在过去两年的中国AI行业，有一项奇观： 许多没有任何GPU背景、算力行业经验的上市公司，将智算中心当做他们发展第二曲线的抓手，筹谋向AI领域转型——比如，生产味精的公司（莲花控股）、造染料的公司（锦鸡股份）、甚至还有博彩行业的玩家（鸿博股份）等等。 但到2024年年底，情况出现了逆转。 11月29日，莲花控股公告称，他们近7个亿的GPU服务器采购合同，只交付了12台，剩余的318台因为“存在不确定性”，决定终止合同——按照一台英伟达H800服务器210万元的价格来算，布局智算中心转型近两年，这家公司只营收了2500万。 不仅仅是莲花控股，近期还有不少上市公司公告称，决定暂停、或者取消原定的智算中心建设项目，不惜顶着合同违约的风险。  图源IC Photo 在行业对AI预期高涨的两年来，国内的智算中心建设可谓疯狂——截至今年上半年，国内算力规模达到246 EFLOPS，智能算力同比增速超过65%，**工业、教育、医疗、能源等多个领域算力应用项目超过1.3万个。** 这些上市公司在一波智算中心建设热潮中，扮演的角色不尽相同，有的选择简单粗暴的出钱参与投建，有的选择出设备（比如GPU/软件解决方案/算法模型），也有的从更轻巧的方式介入，帮助算力中心提供运营服务。 从两年前的趋之若鹜，到如今由热转冷，国内的智算中心发生了什么？ ### 一笔艰难的账 有多位智算中心人士近期走访国内各大智算中心时，惊叹于当前行业现状。他们不约而同向《智能涌现》表示，目前国内的算力中心市场陷入沉寂。 “目前看下来，**机房的出租率普遍在20%-30%之间，有些企业级**智算中心**甚至只有10%左右**”，一位行业人士表示。 从纯商业的角度，这并不是一个健康的状态。一位行业人士向《智能涌现》拆解了一个智算中心的成本构成—— 以一个英伟达H100构成的千卡集群智算中心为例，前期投入成本为： 购买算力设备约3亿； 网络设备成本约2.5千万； 存储和安全设备成本约1千万； 平台软件和液冷改造成本约1千万； 共计约3.5亿元的总成本。 而智算中心不仅仅在前期需要投入重资产，后续运转过程中，还要投入日常的电力、维护、人员费用等等，经测算，每年的支出大概在五千万元左右。 也就是说，**在国内搭一个千卡集群规模的小**智算中心**，前期要支付3.5亿硬成本，每年还要掏五千万元去支撑运转。**  图片来自 IC Photo 而这些智算中心建成之后，算力输送给谁？怎么赚钱？ 目前，国内厂商解决AI算力的方式是：大互联网公司、弹药充足的AI公司、以及细分赛道的龙头企业，一般基于安全考虑，搭建自己的智算中心。而其他大部分需要AI算力的公司，基本选择向第三方智算中心租赁算力的模式。 另外，这些智算中心也会为在前三类玩家需要的情况下，为其补充部分算力，应对不时之需。 近两年来，智算中心建设热情，一部分源于，虽然成本高昂，但好在有政府补贴缓解。最近两年，各地出台了多种多样的政策支持智算中心的建设，**资金补贴、税收优惠、土地供应**等等。 比如，有地方政策提示，当项目总投入在1亿以上时，将以实际投资额**5%-15%**不等的比例进行补贴。在有些风/光资源丰富的省份，还会对于投建智算中心的企业，赠与多余的光伏指标。 一位行业人士概括，各地对于智算中心建设的支持政策，是需要“**一地一议”**的程度。 不过，补贴毕竟不在商业范畴，白花花的银子建起智算中心后，钱后续能不能回笼，主要与实际运作之后能**租出去多少卡（也就是机房利用率）、以及租赁价格挂钩。** 而在目前，这两项数据并不乐观。《智能涌现》在不久前的文章指出，一台英伟达H100服务器（8卡）的租赁价格，从年初的12-18万元/月，**降到目前的7.5万元/月，降幅在50%左右。** 如果以当前机房利用率20%来计算，一个英伟达H100千卡集群智算中心每年的营收仅有2300万元（ 即7.5 万元/月✖️12 个月✖️128 台服务器✖️20%）——也就是说，一个算力中心就算勉强维持经营，结果基本**只能覆盖正常运营成本的一半**，更谈不上把前面的重资产收回本。 投建智算中心，当下是一笔艰难的账。 ### 1.3万个算力中心，苦等回血 多位行业人士向《智能涌现》表示，智算中心当前出现严重闲置的情况，核心原因在于，算力中心投入应用之后，大家发现AI需求并未如预期般快速增长，算力难以消纳。 “**此前大家预计，国内的算力租赁市场每年至少有10%增长，结果目前看来，只有5%左右”。** 因此，目前各个智算中心的目标都是覆盖运营成本，“**回本甚至是最高标准、长远的理想**”。一家智算中心产业链公司「智伯乐科技」CEO岳远航告诉《智能涌现》，经他们测算之后发现，一个智算中心纵使设备出租率涨到60%，至少还要花上7年以上才能回本。  图片来自 IC Photo 除了AI需求没有如预期般出现之外，智算中心闲置，本质上与其存在一定滞后性有关。 比如，一些智算中心在设计研究的时候，一般是根据当下的市场需求、以及硬件情况去设计。而等到真正落地时，一般已经过去了几个月甚至数年——而此时，**硬件产品可能已经迭代好几轮了，甚至市场需求也已经出现了剧变。** 为了尽可能降低日常运营成本，目前一些智算中心各自采取了措施。 有的智算中心**直接关停**租不出去的设备，“走进去机房里，发现灯都关了，也没有了嗡嗡的风扇散热声音”，岳远航表示。另外，也有的智算中心选择直接**变卖英特尔、英伟达的旧设备**，尽量缓解资金压力。 对于一些还没建设完毕的智算中心，有的企业选择**暂停了建设中的项目，**或者直接取消了规划里的二期项目。一位行业人士甚至《智能涌现》表示，因为智算中心项目中途暂停，导致其此前斥资千万高价购买的英伟达卡“砸手里”了。 显然，算力市场正在悄然转变为买方市场。在过去两年，如果说行业里是“一芯难求”、“算力难求”的情况，到如今则完全反过来。 目前大部分AI公司更加倾向于节约算力，避免不必要的成本支出，一般都会根据需求和预算选择合适的算力资源，**比如要求更低的优惠价格、以及更优质的服务。** 一些智算中心为了维持算力销售，争取市场份额，**也不惜采用降价、或者提高服务（比如提高运营能力，帮下游优化模型等等）等方式来吸引下游用户。** 算力作为水电煤一般的存在，牢牢掌握住了AI行业的命脉，尤其是在国际形势并不明朗的当下。尽管算力中心在当前阶段是一笔艰难的帐，但我们也很难粗暴得出不应再建设的结论。 对于长远，有行业人士抛出了一个问题—— “ AI算力消纳不了或许只是短期现象，你是现在暂时让算力中心闲置着好？还是等到未来AI应用爆发了，你再匆忙上马建设算力中心好？” **延伸阅读：** [**《**10个月内租金猛降50%，英伟达H100为何不香了？丨焦点分析**》**](https://36kr.com/p/2997410940481158)  end

苹果公司最新的机器学习研究可以使Apple Intelligence的模型创建速度更快，因为它提出了一种技术，在使用 NVIDIA GPU 时，词元的生成速度几乎提高了三倍。 在为提供人工智能功能的工具和应用程序（如 Apple Intelligence）创建大型语言模型（LLM）的过程中，存在的问题之一是首先创建 LLM 的效率低下。 为机器学习训练模型是一个资源密集型的缓慢过程，通常需要购买更多的硬件并增加能源成本。  2024 年早些时候，苹果公司发布并开源了 Recurrent Drafter，即 ReDrafter，这是一种在训练中提高性能的推测解码方法。 它使用 RNN（递归神经网络）草稿模型，将波束搜索与动态树关注相结合，用于预测和验证来自多条路径的草稿标记。 与典型的自动回归标记生成技术相比，这将 LLM 标记生成速度提高了 3.5 倍。 在苹果公司机器学习研究网站的[帖子](https://machinelearning.apple.com/research/redrafter-nvidia-tensorrt-llm)中，苹果公司解释说，除了使用Apple Silicon的现有工作外，该团队并未止步于此。 本周三发布的新报告详细介绍了该团队如何将研究成果应用于 ReDrafter 的创建，使其能够与 NVIDIA GPU 配合使用。 用于生成 LLM 的服务器通常采用 NVIDIA GPU，但高性能硬件往往需要高昂的成本。 仅硬件一项，多 GPU 服务器的[成本就超过 250000 美元](https://appleinsider.com/articles/23/10/23/apple-could-spend-5b-on-servers-to-catch-up-in-ai-race)，更不用说所需的基础设施或其他相关成本了。  苹果与 NVIDIA 合作，将 ReDrafter 集成到 NVIDIA TensorRT-LLM 推理加速框架中。 由于 ReDrafter 使用了其他推测解码方法没有使用的运算符，因此 NVIDIA 必须添加额外的元素才能使其正常工作。 通过整合，在工作中使用 NVIDIA GPU 的 ML 开发人员现在可以在使用 TensorRT-LLM 进行生产时使用 ReDrafter 的加速令牌生成功能，而不仅仅是那些使用 Apple Silicon 的开发人员。 在 NVIDIA GPU 上对数以百亿计的参数生产模型进行基准测试后发现，贪婪编码的每秒生成令牌的速度提高了 2.7 倍。 其结果是，该过程可用于最大限度地减少对用户的延迟，并减少所需的硬件数量。 简而言之，用户可以期待从基于云的查询中获得更快的结果，而公司则可以在花费更少的情况下提供更多服务。 在 NVIDIA 的[技术博客](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-tensorrt-llm-now-supports-recurrent-drafting-for-optimizing-llm-inference/)上，这家显卡生产商表示，此次合作使 TensorRT-LLM"功能更强大、更灵活，使 LLM 社区能够创新出更复杂的模型并轻松部署它们"。 该报告是在苹果公司公开证实其正在调查是否可能使用亚马逊的 Trainium2 芯片来训练用于Apple Intelligence功能的模型之后发布的。 当时，该公司预计使用该芯片进行预训练的效率将比现有硬件提高 50%。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464546.htm)

本周四，一大批大学和私营企业的研究人员发布了[Genesis](https://genesis-world.readthedocs.io/en/latest/)，这是一个新的开源计算机模拟系统，可让机器人在模拟现实中练习任务，速度比现实世界快 43 万倍。 研究人员还可以使用人工智能代理根据文本提示生成三维物理模拟。  使用 Genesis 平台创建的模拟茶壶和字块 加速模拟意味着，只需几个小时的真实计算机时间，用于驾驶机器人的神经网络就能在虚拟世界中学习拾取物体、行走或操作工具，相当于几十年的时间。 &#34;一个小时的计算时间可以让机器人获得 10 年的训练经验。 这就是尼欧如何在《黑客帝国》的道场中眨眼间学会武术的。&#34;[《创世纪》论文的合著者吉姆-范（Jim Fan）在《X》上写道，他说自己在这项研究中只是&#34;小角色&#34;。 范曾为 NVIDIA 参与过](https://x.com/DrJimFan/status/1869795912597549137)[多个](https://arstechnica.com/information-technology/2024/03/nvidia-announces-moonshot-to-create-embodied-human-level-ai-in-robot-form/)[机器人仿真](https://arstechnica.com/information-technology/2023/10/eureka-uses-gpt-4-and-massively-parallel-simulations-to-accelerate-robot-training/)项目。 机器人研究人员正在寻找更好的工具来测试和训练机器人，然后再将其部署到现实世界中。 快速、准确的模拟可以帮助机器人更快地学习复杂的任务，同时减少对昂贵的物理测试的需求。  研究人员提供的由Genesis创建的基于物理的模拟世界的示例图片。  Credit: [ Zhou et al.](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis) 由卡内基梅隆大学[周贤](https://www.zhou-xian.com/)领导的小组开发的 Genesis 平台处理物理计算的速度比现有的机器人模拟器（如 NVIDIA 的[Isaac Gym](https://developer.nvidia.com/isaac-gym)）快 80 倍。 它使用类似于视频游戏的显卡，可同时运行多达 10 万份模拟。 这对于训练控制未来真实世界机器人的神经网络非常重要。 &#34;如果一个人工智能可以在 10 亿个不同的模拟中控制 1000 个机器人完成 100 万种技能，那么它在我们的现实世界中就可能&#39;恰好奏效&#39;，而现实世界只不过是广阔的可能现实空间中的另一个点，&#34;范在他的 X 帖子中写道。&#34;这就是为什么模拟在机器人技术中如此有效的基本原理&#34;。 **生成动态世界** 该团队还宣布了生成所谓&#34;4D动态世界&#34;的能力--之所以使用&#34;4D&#34;，可能是因为它们可以模拟随时间运动的三维世界。该系统使用视觉语言模型（VLM），通过文本描述（类似于其他人工智能模型中的&#34;提示&#34;）生成完整的虚拟环境，并利用 Genesis 自己的模拟基础 API 来创建世界。 据报道，人工智能生成的世界包括逼真的物理、摄像机运动和物体行为，所有这些都来自文本命令。 然后，该系统会生成物理上精确的光线跟踪视频和数据，供机器人用于训练。 <video width="640" height="480" src="//cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2024/12/Physical.mp4?_=1" controls="controls"></video> Genesis根据文字提示创建的&#34;4D 动态和物理&#34;世界示例。 这种基于提示的系统可让研究人员通过键入自然语言命令来创建复杂的机器人测试环境，而无需手工编程。传统上，模拟器需要美工人员大量的手工劳动： 三维资产、纹理、场景布局等。 但工作流程中的每个组件都可以实现自动化。 利用其引擎，Genesis 还可以生成角色动作、交互式三维场景、面部动画等，这不仅可以为创意项目创建艺术资产，还可能在未来开发出更逼真的人工智能生成游戏和视频，在数据中构建一个模拟世界，而不是像视频合成扩散模型那样根据像素的统计外观进行操作。 <video width="640" height="480" src="//cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2024/12/Wukong.mp4?_=2" controls="controls"></video> Genesis中的角色动作生成示例，使用的提示包括：&#34;一个手持棍棒的微型悟空在桌面上冲刺 3 秒钟，然后跳到空中，并在着陆时向下挥动右臂&#34;。 虽然生成系统还不是 GitHub 上[代码](https://genesis-embodied-ai.github.io/)的一部分，但该团队计划在未来发布它。Genesis 仍在 GitHub 上积极开发[，团队接受社区贡献。](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis) 该平台在用户界面和核心物理引擎上都使用了 Python，从而在其他用于机器人训练的 3D 世界模拟器中脱颖而出。 其他引擎使用 C++ 或 CUDA 进行底层计算，并用 Python API 进行封装。 Genesis 采用的是 Python 优先的方法。 值得注意的是，Genesis平台的非专有性使得任何研究人员都可以通过简单的Python命令免费获得高速机器人训练模拟，这些命令可以在使用现成硬件的普通计算机上运行。 以前，运行机器人仿真需要复杂的编程和专用硬件，[范](https://x.com/DrJimFan/status/1869795912597549137)在他发布 Genesis 的文章中说，但现在不应该这样了。他写道：&#34;机器人技术应该是全人类共同拥有的一项登月计划。&#34; [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1464544.htm)