从2016年下场造车以来，这是零跑第一次参加了北京车展。

在这次车展上，零跑推出了第六款量产车型C16。作为零跑汽车旗下首款全场景多用途的中大型六座SUV车型，零跑C16满配最高价不超过20万元。

官方表示，C16是零跑汽车LEAP 3.0技术架构的旗舰产品，为更好满足主流家庭用户多人出行需求，实现对六座SUV的两个重新定义——MPV的空间设计和舒适体验与SUV的造型风格和多场景功能。

据官方最新消息，零跑C16车型预售24小时订单突破11950单。

如何能在SUV中打造出如同MPV般的舒适体验？C16做的一点是，将车内的空间利用率做到了极致——高达67%的空间利用率。

在零跑高级副总裁曹力曹力看来，采用CTC2.0底盘电池一体化技术，车身和电池包可以更好地融合，并且还将电池控制模块集成到电池包内，实现全平地板设计，有效增加了车内高度空间。

零跑董事长朱江明曾对比了C16与自己三年前买的阿尔法。

他向雷峰网表示，“在第三排座位高度上，我们甚至超过了理想L8，无限接近于阿尔法第三排座位，我认为第三排座位阿尔法还是最优秀的，但我们的第三排，比很多30万以上的车第三排坐感、舒适性会更好。”

朱江明补充道，“C16的所有配置都比阿尔法高，但是考虑到阿尔法100多万的价格还有加价的情况下，我们很自豪。”

在今年3月2日的零跑全家桶发布会上，全新的c1升级Leap2.0四叶草架构，但全系依然没有800V架构。

但是这一次，零跑C16纯电车型标配全域800V高压碳化硅平台，在日常充电使用最频繁的30%—80%区间，C16最快仅需15分钟即可充电到位。

此前，朱江明曾表示，因为成本较高，短期内不会搭载800V在零跑车上。然而，在今年业内竞争如此激烈的情况下，零跑也需要顺应行业的趋势与用户的需求。同时，朱江明也补充到，“800V的成本要接近400V平台，预计还要1到2年时间。”

长期以来，6座SUV市场都被25万以上的高价区间所主导，无论是燃油车还是纯电车，价格普遍偏高，甚至还需加价购买。在20万以下的区间，市场上一直缺乏一款真正满足消费者需求的高性价比车型.

朱江明透露，零跑的电子电气架构会以两年为一个迭代周期，智能座舱、智能驾驶等功能也将会得到更新。

对于零跑造车以来的经验，朱江明认为“聚焦”是其中一个关键词——零跑聚焦在10-20万的区间。朱江明认为，好处在于可以针对这一区间聚焦所有资源，如果既有30万的高端车型，又要10万的低价车型，势必会分散精力。

“一个是低端车型会影响高端车型的品牌力，价格卖不上去。其次，30万车的成本控制策略与10-20万车型又完全不一样。把你所具备的能力做好了才有可能做到极致。”

当然，如果一直聚焦在10-20万的区间，那么自家的产品必然也会形成可能存在的角力与内耗。比如外界曾担心的C10与C11如何区隔的问题。

不过在零跑周颖看来，C10交付了以后，销量上C10和C11处于轮流做庄的状态，C10带来比较好的留店流量，可以让用户在到店后各取所需。

朱江明表示，“先聚焦把C系列打通，C10、C11以及C16是以15万为中间点。明年零跑将推出以10万作为中间价位的车型，例如A系列。未来，零跑还会推出以20万为中间价位的D系列。但今年的目标是要把C系列做实。”

朱江明强调，现阶段的智能驾驶，各家车企没有本质的差别。零跑有300人的自动驾驶团队，比不上其他车企千人的规模。零跑在智驾上的策略是做跟随者，不落后于行业。

截至到3月，2024年第一季度中，零跑的销量构成中超7成占比是C系列的产品。现阶段，出海与高端，是车企行业做大收入、提升毛利的关键。从目前的销售状态来看，零跑正处于品牌向上的关键阶段。雷峰网

26 Apr 2024 | 11:38 pm

时隔4年再次回归，又叠加五一假期，今年的北京车展吸引了近千家国内外汽车产业企业参展，全球首发车117台、概念车41台——一大波新车也借此机会陆续登场。

相比于四年前，中国车市变化明显，自主品牌销量占比反超海外品牌，新能源汽车的月渗透率首次突破50%，更为残酷的是，众多品牌正陷入愈加白热化的价格战。

光是在四月，前脚有问界新M7起售价下调2万元、蔚来推出最高10亿元油车置换补贴、一汽-大众全系限时追加现金补贴至高5000元，后脚就有特斯拉在全球范围内开启降价、理想汽车首次官宣对全系车新车产品进行降价......

中国车市的火药味不断蔓延。

在此背景下，被视为抢夺消费者心智关键词的中高阶智能驾驶功能也开始尝试下探至10-25万元价位的腰部市场，各家车高喊“科技平权”“性价比”等口号和话术，誓要在这一市场撕开一道突破口。

“过去智能辅助驾驶没有成为客户前三的购车决策的一个重要原因是太贵。”

小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏在今年3月的中国电动汽车百人会上说道，“我们看到，高等级智能辅助驾驶比一般仅仅提供ACC的智能辅助驾驶大概要贵五万块钱。如果只贵一万元或者贵两万元之内，我们相信高等级智能辅助驾驶甚至无人驾驶会快速占领这个市场。”

低成本路线正在为国内智能驾驶玩家提供新的机遇。

雷达体积更小、性能更强、成本更低——而过去曾一度以为将被激光雷达替代的毫米波雷达也正在焕发新的生机，在这场车企关于“性价比”的割喉战中呈现出愈发重要和关键的面貌。

高阶智驾普及进行时，激光雷达不再是关键

高阶智驾功能正面临着一个尴尬的现实。

麦肯锡在《2024麦肯锡中国汽车消费者洞察》报告中指出，消费者对各类自动驾驶功能的兴趣正在提升，但愿意为之额外付费的意愿却在下降；其中一线城市的付费意愿下降尤为明显。

为了推动高阶智能驾驶的普及化应用，以NOA为代表的高阶智能驾驶“降本战”正在激烈上演。

“高阶智驾方案的降本增效意味着普及程度会非常高。如果一些高阶智驾功能只是在高端车型上使用，在要不要选配的时候，客户更在乎的可能是其实现的功能和性能有多高，而不是关注成本。”

一位业内人士向新智驾指出，目前智驾行业的整体趋势正从原来的追求大算力转向比拼性价比，开始希望在主流的车型上将智驾功能用作标配，拓宽智驾车型的价格区间，性价比将变得越来越重要。

更多车企开始尝试“去激光雷达”的高阶智能驾驶方案。比如，在四月初新发布的由华为和奇瑞共同打造的智界基础版本S7，就首发了华为视觉智驾基础版。据介绍，新方案不使用激光雷达，依靠毫米波雷达和超声波雷达等传感器，就能在全国高速和城市快速路实现领航辅助、上下匝道、智能泊车等功能。

再比如即将在今年下半年上市的小鹏汽车的最新车型F57，据悉其智驾系统也将取消激光雷达，转而采用视觉方案和毫米波雷达。

另一方面，各大供应商也正在推出极具性价比的中高阶智能驾驶方案，多家供应商推出的5V5R智能驾驶方案价格甚至已压至3000元-5000元级别。

与此同时，随着自动驾驶算法的迅速更新，BEV (Bird Eye View)＋Transformer以及运用占用网络（Occupancy Network）渐渐取代了传统的CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络），依靠更强的AI算力以及更多数据样本和视觉处理能力，智驾方案的感知能力也能在不依靠激光雷达的基础上大幅提升。

即便更多企业开始加入到纯视觉路线的队伍中，实际上也离不开毫米波雷达的辅助。

比如背靠百度的极越01只须搭载11个摄像头+12个超声波雷达+5个毫米波雷达，在BEV+Transformer基础上再通过OTA升级更新OCC占用网络技术，就提升了对异形障碍物的识别能力和场景泛化能力，做到了号称“纯视觉高阶智驾不输特斯拉”。

再比如还有刚在4月新亮相的奇瑞全新方盒子车型iCAR V23，搭载着800w前视摄像头 + 300w环视摄像头，5个毫米波雷达，号称也能支持L2++级高阶智驾、记忆泊车、高速NOA（领航辅助驾驶）等功能。

除了高阶智驾市场，对感知要求低一些的 L2级智能辅助驾驶功能上车时，大多也并不需要用到激光雷达。随着ADAS功能在新能源乘用车的普及应用，毫米波雷达的市场渗透率还在不断提升。

据盖世汽车研究院数据，2023年新能源乘用车市场L2级别（含L2+、L2++) 标配量达370万辆，市场渗透率超过51%。其中，20-50万价格区间车型渗透率均已经超过85%以上。未来10万以下车型也将迎来ADAS的增长。

高工智能汽车研究院监测数据则显示，2022年中国市场（不含进出口）前装标配搭载ADAS毫米波雷达（前向、后向、盲区）交付1795.27万颗，同比增长31.21%；其中，前向搭载同比增长25.21%，盲区同比增长37.73%。而到了2025年，毫米波雷达搭载总量将达到3532万颗，2020-2025年复合年增长率达到29.90%。

更重要的是，从早期的单前雷达1R到1R+2R、1R+4R，再到4D成像雷达，从支持AEB、ACC，到支持BSD、变道辅助，再到支持NOA、行泊一体，技术升级还给毫米波雷达上车带来了更多的可能性。

技术升级，毫米波雷达上车的更多可能性

智能驾驶诞生的初衷是为了提高行车安全性，解放人力，并拓宽车辆的驾驶和应用场景，突破人可以操作的工况，但由于现有感知技术局限性，当前的高级智能驾驶还不足以实现全天候工况下运行。

因此在高阶智能驾驶中，玩家们不得不使用多种传感器来弥补单一传感器的不足。

目前，智能驾驶所用的主要传感器包括“可见光摄像头”“红外摄像头”“毫米波雷达”“激光雷达”和“超声波雷达”，实际应用起来各有优劣。

具体来看，比如毫米波雷达的优点就在于:

(1)高分辨率，小尺寸。由于天线和其他的微波元器件尺寸与频率有关，因此毫米波雷达的天线和微波元器件较小，小的天线尺寸可获得窄波束。

(2)与红外、激光、摄像头等光学传感器相比，毫米波雷达传感器穿透雾、烟、灰尘的能力强，测距精度受天气因素和环境因素影响较小，可以保证车辆在各种日常天气下的正常运行。

(3)与经常用来与毫米波雷达相比的红外系统相比，毫米波雷达的一个优点是可以直接测量距离和速度信息。

在ADAS系统中，毫米波雷达的具体应用可根据车辆需求和功能的不同来划分，如依据在汽车上的安装位置的不同可以分为前向雷达、后向雷达和角雷达；也可依据探测距离的远近分为长距雷达、中距雷达和短距雷达等。

诸如AEB自动制动、FCW前向碰撞预警、LCA变道辅助、ACC自适应巡航、BSW盲区监测等等，都是毫米波雷达在ADAS中的具体应用。

而国内车企在构建全感知体系时，一般是依赖半固态激光雷达提供前向的测远功能，乘用车两侧的近距环视感知，则一般由摄像头、毫米波雷达负责。

不过随着技术的发展，毫米波雷达在车上的应用场景正不断拓宽，探测范围越来越远，测量的精度也逐渐提高，做到了从最早的测速、测距，到实现测速、测距、测角，再到如今实现分辨率更高的图像成像的演进，4D成像雷达、智能车门雷达、舱内活体检测雷达也都正陆续量产上车。

比如大陆集团就在2021年成功量产了全球首个4D成像雷达ARS540。

从性能效果来说，4D成像毫米波雷达算是3D毫米波雷达的升级版，另一方面，从成本上看，4D成像毫米波雷达的成本也仅为激光雷达的10%-20%。

相比于传统的 3D 毫米波雷达，车载 4D毫米波雷达在工作时，除了能够解算出目标的距离、速度、水平角信息，还能解算出目标的俯仰角信息，进而可以提供汽车周围的环境信息，能够避免窨井盖、路肩、减速带所产生的虚警现象。

除此之外，得益于能够提供目标的高度信息，捕捉到汽车周围目标的空间坐标和速度信息，4D 毫米波雷达还能够提供更加真实的路径规划、可通行空间检测功能。

再比如同样是大陆集团在2021年推出的第六代长距雷达，已经将毫米波雷达的探测距离开发到了约 280 米，同时其能够 360 度探测车身周围环境的环绕式雷达，探测距离可达200米，其性能远超过之前的短距雷达。

更关键的是，随着各家车企纷纷落地城市NOA，BEV感知算法模型成为通往城市NOA的必经之路，大陆集团的第六代雷达不仅可以作为智能雷达，在传感器中处理数据，也作为卫星雷达在中央控制单元中处理数据，弥补雷达本身的算力瓶颈。

通俗来说，就是BEV需要大量的雷达点云，而大量的点云数据是普通的雷达所不能达到和提供的，大陆集团的卫星雷达则可以产生比普通雷达要多得多的点云数量。

但是卫星雷达与传统毫米波雷达不太一样的是，卫星雷达输出的是雷达相对前期的数据（数据处理过程中的相对前期的数据），所以它需要通过以太网输出这些数据给到域控或相关控制器做进一步的后端数据处理，从而形成大量点云，以满足BEV算法对于点云的需求。

“卫星雷达大量的前端数据输出，为客户高算力平台算法提供了更多有效数据，从而提高整个前端融合，目标数量，目标性能等等方面的KPI。”大陆集团的技术专家向新智驾如此介绍道。

更小体积、更高性能、更低成本，毫米波雷达的未来在哪里？

目前，从整个车载毫米波雷达的市场来看，主要由德国、美国、日本等一些国外厂商把持，其中大陆、博世、电装、维宁尔、安波福（原德尔福）最为著名。特别是 77GHz的毫米波雷达，主要由大陆、博世、安波福（原德尔福）、电装、天合、富士通天、日立等公司掌握。

近几年，在毫米波雷达领域国内厂商也积极寻求突破，但由于发展较晚，国内厂商在产品的稳定研发迭代、整车厂适配经验、雷达性能极限参数值、特殊场景下雷达稳定性等方面离国外大厂仍有不小的距离。

像大陆集团在毫米波雷达领域已深耕20余年，其雷达产品已经迭代至第六代。由于发展更早，大陆集团不管是研发团队还是产品都经历过大量的测试优化，在corner case诸如隧道等特殊场景、极端气候条件下仍能保持稳定的雷达性能。

比如毫米波雷达对金属表面非常敏感，这导致产品在过隧道时可能会出现表现不佳的情况，国内不少厂商都对此颇为头痛，而大陆集团通过做技术方案的优化，可以明显改善毫米波雷达在隧道中性能的问题。

但毫米波雷达的自我变革仍未停止。

对于毫米波雷达，当前业内的发展主要集中在：1. 芯片集成度越来越高；2.波导天线技术；3.雷达体积越来越小；4.雷达的高性能等几个领域。

事实上，这些发展趋势总结来说，都离不开车厂的“降本增效”这一核心需求。

毫米波雷达成本结构主要为算法+射频前端+信号处理芯片+高频 PCB板。大陆集团告诉新智驾，通过优化天线结构，采用新的射频芯片+波导天线技术，大陆集团的产品成本在不断降低的同时，性能也在提升。

大陆集团第六代毫米波雷达传感器

比如大陆集团的第六代雷达采用了Launch on Package （LoP）技术（基于TI 的芯片），使雷达发射的电磁波直接从芯片通过空气波导向外传播。这避免了电磁波在PCB上的损耗，从而提升雷达探测性能。

再比如还有波导天线技术的优化也能进一步降本增效。

波导本质上是一个可以承载高频无线电波的小型化矩形管道。当波导内部填充介质时，填充介质的成分决定了电磁波在其中传播时的能量损耗。

大陆集团六代雷达采用了空气波导天线，由于传输层与辐射层的介质都是空气，所以其整个传输和辐射过程的损耗非常小，同时带来了辐射效率和辐射范围的改善，进一步对天线的增益（能量强度）和方向图（能量覆盖范围）带来了收益。

“这样通过减少发射和接收信号的损失，空气波导天线可以实现更灵敏以及更远距离的探测。波导天线除当前的技术工艺难度大之外（仅极少数厂商掌握此技术），其余各方面（成本/性能/体积等）都比微带天线更好的性能。”大陆集团如此指出。

与此同时，结合六代雷达的 Launch on Package (LoP)技术，使雷达发射的电磁波直接从芯片通过空气波导向外传播，两项技术强强耦合，还能将雷达的硬件能力发挥的淋漓尽致。

除此之外还有第六代雷达使用的抗干扰技术、 CCM调频信号创新、超分辨率算法技术......凭借着在毫米波雷达领域20多年积累的研发和量产经验，大陆集团的雷达性产品兼具高性能与稳定性，不管是在全球范围内，抑或中国市场，都牢牢占据着这一市场的头部地位。

根据德邦研究所的数据，在2021年中国的毫米波雷达市场，大陆集团的市占率高达 23.9%，而在前向雷达方面，大陆集团的市占率则为36.1%，多年来均处在市场前三位置。

作为智能驾驶解决方案的基石传感器，毫米波雷达和各个传感器互为补充，与此同时又不断自我迭代。从原理到应用上车，从技术的工程化到产品的商业化再到产品的降本增效，毫米波雷达走过了漫长的几十年时间。

要想在这一市场分得一杯羹，各玩家必须具备优秀的全栈研发能力、系统平台架构能力以及经过实际量产项目打磨的经验等，这其实也是各个传感器走向量产落地的高壁垒环节，大陆集团无疑是其中的佼佼者。

在毫米波雷达领域，一个可以明显看到的现象是特斯拉对4D毫米波雷达的启用，一举掀起了资本、产业链玩家、整车厂对4D毫米波雷达的追捧。

而全球首个可量产的4D毫米波雷达正是由大陆集团研发，不难预见，一扇广阔的窗口正对着大陆集团缓缓开启。

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26 Apr 2024 | 10:18 pm

雷峰网独家获悉，今日下午，快手发布内部邮件，宣布在研发线下成立新的部门存储与流量技术部，该部门负责人由原音视频技术部负责人黄琦担任。另外，黄琦此前岗位由陈彬兼任。

黄琦于2021年加入快手，担任短视频架构负责人。此前，黄琦曾在Meta（Facebook）供职近十年，先后参与了Haystack存储系统、CDN缓存、SVE流媒体引擎等的设计与开发。Meta期间，黄琦还作为第一个工程师创建了Facebook视频基础架构团队，带领团队实现Facebook全系产品媒体处理架构的持续演进与升级。

一位接近快手的人士告诉雷峰网，黄琦的专长更适合做策略、分布式技术方向，这或许也是黄琦从当前岗位转至存储与流量技术部的原因之一。

新接任的陈彬在快手供职多年，主要负责构建快手的移动端多媒体引擎，提供短视频拍摄、编辑、发布等视频创作的基础能力，以及消费侧的播放器SDK和短视频后端转码服务。陈彬在音视频领域有多年工作经验，包括视频编解码算法、传输算法、多媒体芯片、OTT设备等领域。

本次调整中，快手新成立的存储与流量技术部，与黄琦此前负责的音视频技术部属同级部门。

附：快手内部邮件全文

1.研发线下成立存储与流量技术部，负责为公司提供稳定、高性能、极致成本的存储服务和动静态流量技术方案。

2.黄琦(huangqi03)担任存储与流量技术部负责人，向于冰(yubing)汇报，不再担任音视频技术部负责人。

3.陈彬(chenbin)兼任音视频技术部负责人，继续担任研发管理办公室负责人，均向于冰(yubing)汇报;继续兼任KSIB下KSIB-Technology负责人，向马宏彬(mahongbin)汇报。

26 Apr 2024 | 9:29 pm

作者：赖文昕

编辑：陈彩娴

鲜少有人关注到这样一个现象：

在大模型的发展初期，「研发」与「产品」往往来自同一个群体——程序员。

由于大模型技术的系统复杂，新一代大模型产品经理的数量稀少，程序员往往既是技术、又是产品。因此，程序员对 AI 大模型「究竟能解决什么问题」、「如何解决某个问题」的思考，也就在一定程度上刻画了第一批大模型落地应用的模样。

换言之，程序员不仅难以被淘汰，反而对大模型的进步扮演重要角色。

基于这个背景，由中国电子学会主办、ATEC 前沿科技探索社区承办的第四届 ATEC 科技精英赛（ATEC2023），也以程序员为中心，将镜头聚焦在了程序员与大模型技术的「对话」上，探索程序员会如何利用大模型技术来解决现实生活中的实际难题，如「科技助老」。

上周，ATEC 2023 的比赛内容以真人综艺节目《燃烧吧！天才程序员》的形式播出，让观众在 48 小时的直播中观看了青年一代程序员应用大模型思考应用解法的真实工作情况，在各大网络平台上引起了广泛关注。

从赛题的内容设置来看，ATEC 2023 一反常规，在评测程序员的大模型解法时，不是基于现有的学术界制定的性能评测榜单，如 C-Eval 等，而是从真实世界的用户体验出发，围绕老人用支付宝在生活缴费、医疗服务、红包社交等场景中的问题，直接向程序员发起挑战。

这也是国内首个围绕大模型如何解决真实社会难题的程序员比赛。

48 小时的大模型极限挑战

4 月 21 日晚，国内首个基于真实场景的大模型全链路应用竞赛——ATEC 2023 的最后一轮比赛结束。

通过多轮线上赛、线下赛的比拼与评委的层层筛选，最终角逐出一支冠军队伍。团队成员分别是毕业于哈尔滨工业大学(深圳) 电子与通信工程专业的周青松，东南大学软件工程专业硕士在读的吴东冬，华中科技大学软件工程专业硕士在读的“最年少选手”邱晨浩，以及华中科技大学网络空间安全专业硕士在读的王浩宇。

ATEC 2023 的线下比赛是一个「48 小时大模型极限挑战」，进入线下赛的 16 名选手面对直播镜头的全程记录，使用由赛事提供的近50张 A100 卡资源实战，最终胜出者能获得 100 万元奖金。

作为国内程序员与在校大学生首选的一线赛事，这已经是 ATEC 科技精英赛连续举办的第四个年头了。

与传统的技术竞赛不同，ATEC 通过紧扣社会价值的命题设计，搭建模拟真实工作环境的比赛环境，旨在考察选手及其团队成员间的综合性问题解决能力。这种赛制设计不仅考验参赛者的专业技能，也锻炼了他们的团队合作和现场应变能力，为应用型技术人才的培养提供了实践平台。

ATEC 一直倡导紧贴当下技术发展趋势和产业实际需求命题，以反映真实工业场景中的挑战。选手们在参赛过程中所面临的技术难题和解决方案，正是工业界中亟待解决的技术或产品痛点。

围绕真实场景和数据设计考点，ATEC 还为产业界提供了一个观察和选拔人才的机会。在前三届，线下赛的命题分别为「野生动物保护」、「科技反诈」与「科技助实」。

通过运营《燃烧吧！天才程序员》这一业内首档代码竞技真人秀，ATEC 科技社区全景展现了比赛过程中青年科技选手间的竞争与合作、挑战与反击，真实地呈现了中国年轻一代科技从业者的面貌。

48小时线下赛现场

刚刚结束的 ATEC 2023 则首次围绕大模型技术，以「科技助老」为题，基于真实场景和数据，使用清华大学计算机科学与技术系与智谱华章公司共同研发的千亿参数多模态大模型 GLM，并采用全链路应用的考察形式，对选手的算法及工程实现能力提出了更高的要求。

比赛由中国电子学会主办，ATEC 前沿科技社区承办，清华大学、浙江大学、西安交通大学、上海交通大学、蚂蚁集团共同协办，包括北京大学、南京大学、新加坡南洋理工大学在内的12所高校参与合作。

作为本届赛事的命题方之一，清华大学全程参与了线上赛、答辩、线下赛阶段的命题及组织工作。

评审组负责人、清华大学副教授任炬在赛后指出：“我们希望用贴近真实工业场景的考察方式，鼓励技术从业者和学习者脚踏实地，关注实践应用、拒绝空中楼阁；每年会锚定一个具有社会价值的命题，提醒所有的行业同侪，技术应当造福社会；同时借助科技竞技、甚至极限挑战的形式，培养青年科技人坚忍不拔、勇于奋进的态度和面貌。”

比赛吸引了行业内众多年轻有为的高手，赛事报名人数创下了历史新高，一共有1901支队伍、3000余位选手报名，并且超过51%的报名者来自211及以上院校。选手们来自清华大学、北京大学、中国科学技术大学、华中科技大学、中山大学、哈尔滨工业大学等高校，平均年龄只有 26 岁。

经过「大模型的知识引入」、「大模型的工具学习」、「AI新闻检测」、「网络安全大模型」这四个赛道长达三个月的线上淘汰赛后，最终有16支队伍从千人竞技中脱颖而出，成功杀入线下赛环节。

线下赛赛题贴近工业真实，清华大学与蚂蚁集团围绕「科技助老」来联合命题，从「生活助老」、「智慧医疗」、「安全守护」三大板块展开，选手们需要依托大模型技术，为银发族开发一套能够提供服务多方面养老需求的智能助理。

具体而言，这16支队伍需要基于支付宝智能助理的真实场景，以老年人在支付宝上常用的生活类场景为例（生活缴费、医疗服务、红包社交等），去探索如何借助大模型提供的自然语言交互的方式，使得老年人无需学习繁琐的App操作方式，即可便捷地完成想要的操作。

在综合性的考察下，选手们需要在48小时的极限直播中通过大模型技术破解老年人异地就医所遇到的一系列现实问题。

冠军团队中的周青松认为，本届比赛「科技助老」的主题很有实用价值，能降低智能工具的学习门槛，帮助老年人及其他存在学习障碍的人群，借助 AI 大模型的帮助，以简单的对话就能办理业务。

当养老乘上「Agent」快车

为什么本届 ATEC 会聚焦「科技助老」呢？

ATEC出题人、蚂蚁集团基础智能部技术总监张志强告诉雷峰网，人口老龄化已经成为当前国家人口变化发展趋势的重要主题。一方面技术日新月异给银发族带来了科技鸿沟，另一方面，城市与农村地区人口分布不均衡带来了失养难题，生活需求、医疗需求、安全保障需求，已经成为满足银发族养老需求、改善养老环境的三大重要命题。

如何依托先进的大模型技术，为老年人实现智慧养老，自然成为科技工作者面临的重要挑战。

基于「科技助老」这个主旨，选手们需要在比赛中解决技术与应用两大层次的难题。

赛时选手代码页

在技术角度上，选手们面临的第一个考核要点是检索。模型需要通过网络搜索引擎或者内部的检索获取文档，然后再基于文档来回答医疗相关的问题，文档具有权威性，回答自然就可以更精确。

第二个考核要点则是对工具的调用。语言模型只能回复文字，但如果选手们的方案能调用工具完成实际任务，得分就会更高。比如，在对话框输入自然语言需求“帮我订一张明天十点从杭州到上海的二等座票”后，模型就能直接预订好火车票。

此外，技术层面中检测谣言、异常提问等均为语言大模型使用中的安全问题，同样是本届 ATEC 科技精英赛的重要考核点。

而从应用角度出发，能否让语言模型为老年人提供更好的智能化体验，则是评判选手们的方案能否获得高分的关键。其中，智能化体验需紧密围绕老年人需求，如出行、政策咨询、医疗咨询、安全能力等。

另外，探索如何降低模型部署的成本，是大模型面临的现实问题与技术难点，同样也是出题方设计赛题、考验选手们是否充分思考、发挥创造力的考点之一。

“以前的模型不大，可以独立部署，但现在模型部署成本很高。如果能通过隐私保护技术，对语言模型的输入或交互方式提供保护，就可能节省大量资源。我们希望模型能变成类似发电站的工具，就不可能把发电机放在家里。因此，将原模型放在计算平台上，通过一次计算方式调用或使用，这是一个非常有前景的技术与工程问题。”张志强在赛事直播时向观众解读道。

节目直播讲解现场

当然，想在48小时内完成一个功能完备的 Agent 开发任务并不现实。因此，出题方将 Agent 完整的链路拆开成数个环节，每个环节再提供对应的数据逻辑，让选手们在有限时间内逐一攻破不同阶段的任务。

周青松和团队成员一起，赢得了这场「大模型极限挑战赛」的冠军，2022年硕士毕业于哈尔滨工业大学(深圳) 电子与通信工程专业的他，目前在科技大厂担任高级工程师一职。

周青松擅长自然语言处理（NLP）与数据挖掘，曾获「kaggle master」称号，也在2021年的ATEC科技精英赛赢得了冠军。两年后，周青松在ATEC的赛场上再度夺得桂冠。

在谈及参赛目的时，周青松坦言，高额的奖金是吸引他参赛的最初动力，同时，来自真实工业场景的命题，也让「科技竞技」变得更有价值。

让周青松印象最深刻的是线下赛的最后一道赛题。题目落脚于医疗领域，选手们需要将医疗垂类知识引入大模型，尽可能提升大模型对诊疗相关问题的理解能力，增加其医疗知识的深度和广度。

具体而言，模型需要在被问到一系列的疾病症状时，能提供准确的诊断并给出详细的治疗意见。诊断越精确、治疗意见越恰当，选手们的得分就更高。

周青松与队友们

在周青松看来，整场比赛中最具挑战的部分是提升代码的运行速度。代码运行速度变慢，就会显著增加训练模型所需的时间和成本。

“这是一个非常极限的比赛，我们要在有限的时间内完成一系列任务，就特别依赖平时可能不太关心的代码运行速度。”周青松告诉雷峰网，“在限时场景里，提高代码运行速度很难也很重要，如果把它优化好的话，就相当于整体的迭代速度都会领先于其他队伍。”

AI First

作为国内首个基于真实场景的大模型全链路应用竞赛，ATEC 精英赛是从本届起开始聚焦大模型的。

“大模型技术在去年上半年火起来，在我们去年线下赛时已经很热门，所以就提出今年赛题一定要做大模型相关的考题，这是热点更是挑战。”

张志强告诉雷峰网，“大模型在业内有竞赛，但结合应用的比赛较少。在判断完各个维度后，我们认为自然语言交互一定是一种很重要的、面向未来的、AI 产品的交互模式，能够弥补传统交互模式的一些短板。本届的主旨是科技助老，因为老年人不易理解手机操作逻辑，而自然语言交互对他们来说很简单，所以基于大语言模型技术研发的 AI 产品尤其适合老年人使用。”

张志强花名「零幺」，作为蚂蚁大模型的技术核心负责人，他与团队负责蚂蚁基础技术的研发，包括语言模型、知识图谱与图神经网络，这些技术在支付宝中的人脸识别与金融、医疗等产品中都有所应用。

目前，语言模型的语料优化是张志强团队最重要的工作内容之一，团队负责千亿参数模型研发与语料优化，并在百灵大语言模型基座的基础上研发医疗行业大模型。

作为联合命题方之一的蚂蚁集团，与清华大学一起决定将本届 ATEC 赛事以大模型为技术基座，也折射了蚂蚁近年来「All In AI」的力度。

2023年，蚂蚁集团提出了「AI First」战略，与「支付宝双飞轮」同「加速全球化」一起并称为集团三大战略。

其实早在「AI First」战略对外宣布之前，蚂蚁集团就已经对 AI 领域进行了深入投资和研究。大约在2022年9月，公司内部已经明确了以大模型为核心的 AI 研究方向。2022年底，蚂蚁集团正式启动大模型的研发项目。2023年11月，蚂蚁百灵大模型通过备案。

除了自研模型的进程外，蚂蚁的「AI First」战略更体现在其不断将大模型融入生活、金融、医疗健康等业务场景的努力中：

现正产品灰测、下月逐步开放的支付宝智能助理，能为用户提供出行、健康、政务等领域的数字生活服务；

「金融管家」支小宝，可为用户提供高质量的行情分析、持仓诊断、资产配置和投教陪伴等专业服务；

智能研发工具 CodeFuse，则支持整个软件开发生命周期，可为企业提供AI研发全周期管理；

安全一体化解决方案「蚁天鉴」，能提供从检测到防御的大模型一站式安全服务解决方案……

通过将特定领域的专业知识整合进通用大模型基座，大模型能够更精准地适应并优化多种垂直行业场景的应用。目前来看，蚂蚁集团的大模型技术已在医疗、遥感、政务、金融等多个行业展现出显著的应用成效，推动了这些领域的智能化转型和效率提升。

而蚂蚁自2020年起参与的 ATEC 科技精英赛也在不知不觉中成为国内最热门的 AI 赛事之一，搭起连接优秀技术研发者的桥梁，并以综艺节目的方式向大众传播当下最新的 AI 技术。

写在最后

ATEC 2023 由清华大学与蚂蚁集团联合命题，基于「科技助老」的主旨引入支付宝智能助理的场景和数据，赛题及数据库会在不久后向全国众多高校开放。清华学子们将首批在课程中直接学习到 AI 大模型在工业场景的实际应用。

不言而喻，在 ATEC 2023 中，学术界与产业界的深度合作相辅相成，中国电子学会、ATEC 前沿科技探索社区与以清华大学为代表的顶尖学术机构为竞赛提供了强大的理论支持和人才培养平台，蚂蚁集团则提供了真实的工业场景及数据，双方共同推动了 AI 大模型产学结合的发展。这种合作模式不仅为学生提供了实践机会，也为科技企业输送了高质量的人才。

作为出题方之一，蚂蚁聚焦「AI First」战略，在以赛事吸引 AI 人才的同时，也紧锣密鼓的布局着自研模型与大模型的落地应用，再加上多年打磨出来的技术和积累的数据资产，蚂蚁在大模型竞赛中逐渐筑起一条「护城河」，拥有独特的优势。

除了蚂蚁集团外，随着 AI 行业的焦点从「百模大战」转向 AI 应用落地，中国科技企业主导或深度参与的 STEM、编程、AI 领域的赛事越来越多，比如华为软件精英挑战赛、华为极客算法精英大赛、百度AI科技科技创新大赛、腾讯广告算法大赛与阿里巴巴全球数学竞赛等等。

科技企业纷纷在赛事布局与加注，除了让科技青年们能提前「步入战场」，在真卡、真算力、真场景下练兵外，更是以高额的奖金与校内难接触的算力资源，拉开了一场企业间吸引尖端科技人才的较量。

毕竟，在大模型竞赛中，人才方为攻城略地的关键。

以 ATEC 科技精英赛为首的一众竞赛不仅是科技企业对资源、技术实力的展示，更是对 AI 领域专业人才的深度挖掘和培养。通过竞赛，企业能够识别并吸引那些对大模型技术有深刻理解的人才，同时激发他们的创新潜力，促进与企业的合作。

赛事不断，人才不断，竞争亦不断。

本文作者 anna042023 将持续关注AI大模型领域的人事、企业、商业应用以及行业发展趋势，欢迎添加交流，互通有无。

26 Apr 2024 | 8:49 pm

王坚、胡晓明、刘振飞、李津、汪海、唐洪、张东晖、徐常亮、汤子楠、林晨曦、冯春培……致敬云计算时代的使命驱动者。

作者丨梁程敏

编辑丨王亚峰

2011年，胡晓明，阿里金融掌舵者，独自坐在办公桌前，眉头紧锁，脸上写满忧虑。

阿里金融正面临着一场巨大的困境，源头是那几个小时就崩溃一次的阿里云。

胡晓明盘算着如何跟马云表达自己对阿里云的真实想法。

终于，他开口了，他试图用一种试探却又笃定的口吻表达了自己的态度：“我可不可以不用阿里云？”

“既然你先前做出了选择，那就得像结婚一样。现在你说不愿意嫁，有什么用呢？继续忠诚地履行你作为王坚博士小媳妇的责任吧。”果不其然，马云依旧用他最擅长的类比句式打发走了胡晓明。

2011年12月31日晚，开完年终大会的胡晓明，带着被飞天报警铃声折磨到神经衰弱的阿里金融高管们，浩浩荡荡来到阿里云。

“我们十分支持阿里云的发展。同时，我们很希望在2012年春节期间，阿里云能够确保我们能够好好度过一个春节，不要在半夜被飞天系统的报警铃声吵醒还得起来工作。”

这番话说出了阿里金融所有人的心声，现场一时鸦雀无声，气氛凝重而尴尬。

紧接着，更加令人震撼的画面出现了——胡晓明和阿里金融高管集体俯下身子，向王坚和阿里云管理层无言鞠躬。

究竟，阿里云与阿里金融乃至淘宝的相爱相杀，是如何拉开帷幕的？

（1）飞天不稳定，林晨曦孙牧舍命死扛

2009年，“飞天”稳定性和功能还略显稚嫩，林晨曦靠着三寸不烂之舌，从集团其他业务线，拉来了十个“内部客户”，运行在飞天上。

然而，不争气的飞天频频故障，每隔几小时就崩溃一次，于是，来自各业务线的雷霆怒火对准了王坚，他们对王坚进行狂风暴雨式的指责。

十个部门，一个部门投诉一天，轮一周都轮不完，王坚承受着前所未有的压力和内疚。

思痛后，王坚做出一个艰难决定——将十个内部客户减少到四个，阿里金融将作为重点服务对象。

那段日子，阿里云D座四楼的会议室被调侃成“钟馗道”，员工时不时会被拽进去讨论一些棘手问题，就像钟馗抓鬼一样。在“钟馗道”，王坚曾连续数个小时责骂团队成员，乃至拍桌子摔手机。

“博士压力很大，但依旧拍胸脯跟马老师说一切没问题。结果每个业务部门投诉不断。”这或许正是王坚发脾气的原因。

而承受王坚脾气的人，首当其冲就是负责飞天系统的林晨曦。由于飞天系统一直不稳定，林晨曦频繁光顾“钟馗道”，成了王坚的“受气包”。

而孙牧也因同样原因被“出气”。

当时，阿里巴巴有两座云梯：云梯1是基于一些已有开源软件Hadoop为基础而进行研发数据计算系统；云梯2则是基于“飞天”完全自主研发的数据计算系统，也就是后来的ODPS。

公司原计划于2009年年底用云梯2取代云梯1，然而飞天系统的不稳定让这一理想化成泡影，“云梯2切换云梯1”项目经理孙牧，遭遇到降职处分。更多幕后故事，添加作者程敏微信  LCMfancyworld 了解。

在项目复盘会议上，王坚发表了一句令人印象深刻的言论：“我一定要把飞天做好，除非公司不再做云计算了！”

孙牧站在那里，虽已遭受降职打击，但他依然信誓旦旦：“我会一直留在阿里云，我保证不离开阿里云！我对飞天系统的未来充满了希望，我愿意继续与团队共同努力，就算让我写文档，我也愿意继续与飞天一起战斗！”

飞天团队照片

（2）胡晓明上告马云，无言鞠躬王坚

虽然林晨曦和孙牧舍命死扛，奈何事故依然不断，王坚也逐渐意识到阿里云稳定性必须提升，否则仅存的四个客户也会不可避免地流失。

当时阿里云四大客户之一的阿里金融，由胡晓明执掌。

胡晓明在人际关系上颇有手段，以其游刃有余的表现，在公司内部拥有不错的口碑。

有一次，胡晓明和一位P7员工一起去拜访客户，由于时间紧迫，胡晓明让秘书买了两份炒面，他们端个纸盒，蹲在路边匆匆吃完，紧接着就火急火燎去见客户了。

据说，胡晓明非常敬重王坚，在接管阿里云之后，经常清晨去到王坚家登门拜访，倾听他在关键事务上的意见，并在内部帮博士说好话……

这些微小举动，渐渐把“接地气” “情商高”“上下兼容”等标签，贴在了胡晓明身上。

然而，即使如此“会做人”，胡晓明在与阿里云的“联姻”过程中，依旧磕绊不断，甚至想“毁婚”。 （加作者程敏微信 LCMfancyworld，交流你所知道的胡晓明）

最初，马云强烈要求胡晓明必须选择阿里云作为阿里金融的基础设施。

胡晓明接受了这个安排，但他的手下王安全持对立态度，甚至表示绝不使用阿里云。

确实，技术出身的王安全有大条道理反对，毕竟使用Oracle更符合金融行业的“祖训”：安全、稳定、可靠。

然而，胡晓明非常强硬，他坚持要用阿里云，近乎逼迫着王安全说：“不用（阿里云）也得用，就算死，阿里金融也要死在阿里云上。”

与王安全持有同样立场的还有工程师蒋杰，他后来离开支付宝加入腾讯，并成功开发了一套系统，替换掉了朱会灿的台风系统。

话虽如此，胡晓明当然不希望阿里金融因为阿里云而死在自己手上。

问题随即而来。

阿里云给阿里金融带来诸多麻烦：数据报告出现错误，贷款发放速度滞后，机器故障无法开展新业务等等。

胡晓明开始后悔，决定找马云投诉。

于是，文章开头那一幕就上演了：马云婉拒胡晓明，告诉他回去好好做王坚的小媳妇。

胡晓明没想到的是，更严重影响还在后头。

一天清晨，阿里金融准备发放贷款，却发现无法获取用户的信用额度信息。

信用额度是指用户可以借款的最大额度，如果借款金额低于信用额度，就无需繁琐的审批流程，直接将款项打入用户账户。

然而，信用额度的计算是在阿里云进行的。一旦系统崩溃，就无法准确计算信用额度，进而无法发放贷款。

对于阿里金融来说，这是一场极其严重的业务事故，因为其业务的商业逻辑正是基于大数据的计算来实现借款的快捷性和简便性。

换言之，数据计算是它们获取利润的关键。一旦无法进行数据计算，每一天都会造成巨大损失。

此时，阿里金融和阿里云团队都陷入了恐慌之中。

对于阿里金融团队来说，犹如背着一颗定时炸弹，随时引爆更多损失，但他们无计可施，只能被动承受。

而阿里云团队也岌岌可危，他们仓皇奔走，手忙脚乱寻找故障根源，奋战到天明排除故障。

胡晓明在一片混乱中，写了一封邮件询问马云：“可不可以放过我？能不能不用阿里云？我自己搭建Hadoop团队解决问题。”

马云再次毫不犹豫拒绝：“不行，你可以死，但阿里云不能死，必须继续使用阿里云。”

事实上，胡晓明并非对阿里云持有怀疑和不满的个例。

阿里内网上曾有一篇帖子引起了轩然大波，对阿里云的可行性提出了质疑。帖子内容直言不讳：马云，你被王坚忽悠了，阿里云根本不可能实现！不久之后，这篇帖子迅速获得了超过2000个点赞，成千上万的员工加入了批评阿里云和王坚的行列。

就在一片漫骂声中，马云亲自在帖子下方回复：“博士是人，不是神！博士的不足大家知道，但博士了不起的地方，估计很少有人知道。假如，十年前我们就有了博士，今天阿里的技术可能很不一样。”

为了给王坚和阿里云打气，马云还在阿里集团年会上表态：“我每年给阿里云投资10个亿，投10年，做不出来再说，这是公司的战略。”

这番决绝的言论，昭示着马云从一开始就对云计算志在必得的决心，以及对王坚的无限信任和追求革新的不懈执着。

然而，质疑阿里云的声音并未就此消弭，反而在2011年最后一天达到了顶峰。

2011年12月31日，胡晓明与阿里金融团队召开年终总结大会。

会上，工程师陈鹏宇向胡晓明反馈了阿里云的极其不稳定，每天都需要处理大量报警。为了缓解这种压力，陈鹏宇将报警铃声设置成他孩子的笑声，从而苦中作乐。每当听到孩子的笑声，他便立即起身处理报警。

听完这番反馈，胡晓明深知，如果阿里云系统持续如此不稳定，阿里金融的业务必将继续陷入危机，甚至有倒闭的风险。

就在这个节骨眼上，胡晓明拿出一种更加激烈的方式表达他的无奈。

当晚，他带领阿里金融高管浩浩荡荡来到阿里云，面对反复的系统崩溃，他异常冷静地说道:“我们十分支持阿里云的发展。同时，我们很希望在2012年春节期间，阿里云能够确保我们能够好好度过一个春节，不要在半夜被飞天系统的报警铃声吵醒还得起来工作。”

这番话说出了阿里金融所有人的心声，现场一时鸦雀无声，气氛凝重而尴尬。

接着，一幕更加令人震撼的画面出现了——胡晓明和阿里金融高管，向王坚和阿里云管理层无言鞠躬。

无言鞠躬想传达两层意思：

首先，阿里金融使用阿里云是公司的战略，所以阿里金融不得不用。

其次，阿里云做得这么烂，但又不得不用，现在阿里金融已经被逼到了墙角。我命（阿里金融）由天（阿里云）不由我，我来向你们鞠躬，你们看着办。如果问题不解决，阿里金融只能关门大吉了。

这一幕，触动了王坚，“我们对不起阿里金融的兄弟，”王坚眼眶泛红。

半夜12点，王坚紧急召集阿里云高管，展开激烈讨论，共同商讨解决方案。

由于王坚向来喜欢半夜开会，故阿里云会议室被戏称为“夜总会”。

“要人给人，要钱给钱，我们全力以赴解决问题！”王坚亲自拍板，好大阵仗。

几十号人声势浩荡，在“夜总会”通宵达旦，头脑风暴，苦思冥想，脑洞大开，方法终于有了！

他们的方案是这样的：

第一，建立“专项工作组”，委任徐常亮为“专项工作组”组长，并成为服务阿里金融的第一负责人，上一任负责人刘侃被调任。与此同时，大数据计算引擎将采用徐常亮团队打造的“干将莫邪”技术路线。这支队伍将常驻阿里金融，全面了解他们的需求和痛点，第一时间作出响应和改进。

第二，投入更多资源和人力来提升阿里云的稳定性，包括对服务器和网络设备进行升级，加强监控和故障处理能力，加大对技术人员的培训和招聘力度。

可第二天一早，徐常亮就得知昨晚通过的“干将莫邪”技术路线方案，竟然被否决了。

（3）权力交锋，徐常亮向王坚索要最大兵权

采用“干将莫邪”方案，是内部集体讨论和投票决定的，徐常亮没有想到第二天就会被推翻，难道王坚有了新的想法？

其实阿里云的大数据计算引擎，同时在跑两套技术方案：一套是徐常亮团队借助Hive SQL的壳打造的代码生成系统“干将莫邪”，另一套是孙冰团队研发的“SQL Engine”。两种路线都有各自的优缺点。

孙冰团队技术过硬，经验老道，但“SQL Engine”在灵活性和快速迭代性方面有待提高。

孙冰题词《钗头凤》

而徐常亮团队利用代码生成方式，“干将莫邪”能够较快实现新功能，阶段性效果占优势。

王坚其实倾向选择自研成分更高的“SQL Engine”。（更多两条技术路线争锋故事，可添加作者程敏微信 LCMfancyworld 交流。）

徐常亮和孙冰两人私下里相处融洽，一致认为技术路线应该由项目第一负责人全权把控。

“如果让我来担任第一负责人，技术路线就由我来决定。要是非要采用其他方案，那我可就不干了！”徐常亮直言不讳地对王坚说。

之后有一次王坚赶飞机，特意让徐常亮陪同前往机场。一路上，王坚语重心长劝说：“技术路线选择要谨慎，两种路线切换成同一种路线要一步步来，不能操之过急。”

“我一定会权衡全局，渐进式切换。”徐常亮回应道，“具体的切换过程，交给我来拿主意就是了。”徐常亮的果敢和担当，赢得了王坚和团队的信任。

在这个时候，作为团队领导的张东晖也在推动组织和文化层面的融合，加速两条技术路线1+1>2的效果。与此同时，张东晖带着15年的微软工程经验，在那两年帮助飞天版本收敛，推动版本发布走上正常迭代节奏。

随后，徐常亮着手筹备相关工作，作为服务阿里金融第一负责人，挑战才刚刚开始。

（4）阿里金融水深火热，汤子楠及时雨救火

那些日子，徐常亮带领着阿里云五十多个兄弟，在阿里金融门口常驻，无缝对接，全天候解决问题。

其中之一是汤子楠，他一直在北京办公，但在2012年1月3日，他特意乘坐了北京飞往杭州的第一班飞机，加入了专项工作组。

在汤子楠记忆中，胡晓明是个十分“有意思”的人。汤子楠和其他兄弟阿里金融办公室讨论问题，胡晓明每次经过都冲着大伙们笑，然后回到自己办公室，泡几杯香茶，亲手送到攻坚一线。

就这样，汤子楠、徐常亮和其他专项工作组的同事全力以赴，他们扩容了系统，提高了计算效率，修复之前的Bug，开发新功能，解决阿里云的稳定性和性能问题。

“这回阿里金融兄弟们大写满意。我们几乎就直接住在公司了，7×24小时解决问题。”徐常亮说。

“这场战役，实在太值得回味了！兄弟们团结一心，共克时艰。”汤子楠感叹。

阿里云团队和阿里金融团队

随着时间推移，阿里云性能越来越稳定，对阿里云怀疑的声音也日渐式微。

然而，大淘宝的员工仍然对阿里云持怀疑态度。

汪海作为大淘宝的负责人，与马云进行了一次经典对话。

马云笑眯眯地走到汪海（七公）旁边，问道：“七公，明年大淘宝有什么计划呀？”

汪海深知马云这个问题背后想要的答案，他思考片刻，决定顺水推舟：“马总，明年我们最重要的任务就是将大淘宝迁移到阿里云。”

马云听后心情大好，拍了拍七公的肩膀便离开了。

提到汪海，他在大淘宝员工心中是一个仗义侠客形象。

有一次，他所管理的服务机集群之一，大约有几百台机器，使用的是SQL Engine进行安装，但下属误用了ODPS进行了安装，导致数据丢失。更致命的是，这些机器中还存放着流量统计的数据。

下属犯错，汪海毫不犹豫，挺身而出，承担责任，接受降级处理，可谓大义凛然。（幕后故事尤为精彩，添加作者程敏微信 LCMfancyworld 了解）

然而，尽管“用阿里云”这个决定来自大义凛然的领导，大淘宝员工仍不愿意听从。

虽然他们也看到阿里云有了长足进步，但在他们眼里，阿里云依旧隐患重重，无法承载关键任务。

一时间，争议和疑虑在大淘宝内部蔓延开来。

事实上，大淘宝使用阿里云并没有明显好处。因为使用阿里云的好处是整体性的，而不是体现在单一的业务部门。只有当阿里巴巴的所有业务部门都使用阿里云时，才能发挥出大约30%的成本节省效果。

打个简单比喻：

阿里云就像一个电厂，每个业务部门都有自己“发电机”，可以独立发电。当整个电网达到一定规模的时候，成本可以降低一定的百分比，这就是规模效应发挥的效果。然而，在早期，这种优势并不明显。

一言蔽之：大淘宝有好处也不一定要用阿里云，用阿里云也不一定现在用，更何况大淘宝没有直接好处。

很多大淘宝员工发出灵魂拷问：“有人告诉你，开着车换引擎，换了引擎不一定比原来跑得快。你换吗？”

或许，这个灵魂拷问实在太难回答，大淘宝一度左右为难，犹豫不决，迟迟未能迁移到阿里云。

然而，到了2012，情况发生了变化。

（5）神人多隆与蝙蝠侠并肩，护航5K

随着大淘宝数据的急剧攀升，原用的底层计算系统“云梯1”已经力不从心。

首先，云梯1已经达到了2000个节点的极限，难以满足大淘宝日益增长的数据需求。

其次，云梯1系统无法跨机房同步数据，只能在一个机房内运行数据，单个集群更是受限于5000台服务器上限。一旦达到5000台的限制，就无法再增加机器，这可能导致业务无法继续扩展，或者需要停止业务来进行迁移数据。

这两点都会严重制约大淘宝的业务发展。

一方面，需要满足大淘宝的需求，底层计算系统必须有能力独自调度 5000 台服务器的能力。另一方面，需要弥补云梯1的致命缺点。那么，大淘宝别无选择，只能转向云梯2（飞天），转向阿里云。

尽管大淘宝之前有种种顾虑，但是面对迫在眉睫的业务瓶颈，不换也要换了。

为了保证大淘宝顺利迁移到阿里云，公司启动了5K项目。

5K项目是阿里发展历程中极为浓墨重彩的一笔，它是为了解决阿里云飞天集群超过5000台机器的问题而专门成立的项目。飞天集群在创立之初并没有预料到，阿里的业务发展如此迅速，这么快就产生了如此庞大的数据，需要用到5000台机器的集群。

简单来说，5K项目要做的事就是把机房里的5000台机器当做一台来使用。“你扔1PB数据进去，它能够自己调度和计算，计算完再把结果合并统一输出。”这个过程听起来不复杂，真正要实现却非常困难，中间涉及到大量复杂的调度算法。

为了确保5K项目成功，数百名顶尖工程师投入了长达数月的艰苦攻关。其中包括刘振飞、汪海、唐洪、张东晖、徐常亮、汤子楠、林晨曦、孙冰、王乐珩等一众优秀骨干。

在5K项目中，团队面临着一个令人担忧的问题：5000台机器的网络通信会不会导致整个数据中心的崩溃？

这时候，工程师多隆找到了一个巧妙的解决方案。

多隆的方案是在规模上升之前，将一台机器模拟成多台，以降低成本。通过多隆的实验和设计，这个问题在一个月内得到了解决，使得从2000台升级到5000台的过程非常平稳，没有发生网络风暴。

多隆是技术大神，他热爱编写代码，喜欢沉浸技术世界；淘宝遇到问题时，多隆总是能够在最后一刻恢复系统，让其他人瞠目结舌；多隆有能力直接线上热改，不跑测试，突破所有传统工程纪律，时常带来意想不到的结果。

多隆技术天才的形象在多位从业者口中栩栩如生。

为了确保5K项目顺利进行，公司还专门抽调了一批技术人员值夜班，其中包括海公、无戈、介然、仲离、伯虔等人。

他们有一个统一的名字——“Batman（蝙蝠侠）”。

蝙蝠侠在值夜班

蝙蝠侠肩负着确保数据产出稳定性的重要任务。除了日常维护工作，蝙蝠侠们还有一个“特别任务”：每天早上6点，他们需要向马云发送一条短信，内容包括过去一天的盈利情况、成本和门店数量等经营指标。

这个“特别任务”对于蝙蝠侠们来说至关重要，因为必须在规定时间内完成整个数据处理流程，才能准时发送短信。

为此，蝙蝠侠专门设置了报警系统，以便能够及时发现和解决作业执行中可能出现的问题。

那是一个不平凡的夜晚，当蝙蝠侠们值班时，突然传来警报。原来，执行任务的速度异常缓慢，报警系统被迫拉响了紧急警报。

经过紧张排查，蝙蝠侠们很快发现了罪魁祸首 —— 一场看似平凡的淘宝商家营销活动，竟然导致了数据的严重倾斜，进而拖累了后续任务的执行效率。最令人担忧的是，如果这种情况持续下去，甚至可能导致次日早上6点前，关键报表数据无法按时计算完成。

面对危机，蝙蝠侠果断出击，他们重新对数据进行分片并修改了1000行SQL代码，最终在30分钟内解决了问题。

这次事件之后，蝙蝠侠的名号便在公司内部响彻云霄，代表着勇气、技术和责任。

那时候，只有最优秀的工程师能够成为蝙蝠侠。正是这些蝙蝠侠的努力，才保障了整个集团对数据的应用。

包含蝙蝠侠在内的5K项目团队以周为单位紧急推进项目进度。回忆起那段岁月团队成员无不自嘲：“起早贪黑，仿佛一个月都没有见过太阳，我们不得不全力以赴完成这个项目。”

就这样，历经半年如火如荼的工程奋战，阿里云团队终于完成了5K项目，将大淘宝的海量数据全部迁移到了ODPS平台上。

（6）冯春培抛橄榄枝，开启支付宝ODPS迁移之旅

5K项目后，负责阿里集团运维的刘振飞找到徐常亮问道:“我们是时候完成2009年定下的'登月'目标了吗?”

徐常亮笑着回答:“是的，现在差不多就是时候了。”

徐常亮题词《云梯》

原来，早在2009年，阿里巴巴就制定了一项宏伟计划——“登月计划”，意在将集团内所有开源数据集群全部迁移至统一的ODPS平台之上，从而提高数据处理效率和稳定性，为业务发展提供支持。

当时，大家还在四处物色能够成为“登月一号”的先锋部门。

就在大家积极搜寻之际，正在北京出差的徐常亮接到一通电话，电话那头是支付宝负责人冯春培。

原来，随着2013年用户和交易量的不断攀升，支付宝的Hadoop集群开始吃力了，亟需扩容。但这与阿里巴巴“所有业务数据上ODPS”的整体战略相悖，支付宝因此陷入两难境地。

幸好，阿里金融已在ODPS上稳定运行，表现出色。两者的作业逻辑何其相似，全然可参考。于是，冯春培灵机一动，萌生了将支付宝迁移至ODPS的想法。

“不如就让支付宝成为'登月一号'吧。”冯春培主动抛出了橄榄枝。

与此同时，汤子楠也主动劝说支付宝团队：“ODPS的能力已经非常稳定，我们可以快速解决在迁移过程中遇到的问题。而且，一旦支付宝需要扩容，我们也能迅速实现成功的扩容。”

汤子楠的话增加了支付宝团队对迁移计划的信心。

支付宝成为“登月一号”后，汤子楠更是巧妙地“借势”鼓励支付宝团队：“登月计划是一个伟大的项目，支付宝正是参与这一伟大项目的团队。”

经过一年半的努力，支付宝成功地将数据从Hadoop迁移到ODPS平台。这样一来，支付宝不仅解决了数据量激增的问题，还实现了与阿里巴巴整体战略的完美契合。

2014年，整个阿里内部的数据都统一存储在ODPS物理集群上，标志着支付宝ODPS迁移之旅的圆满成功。（“登月”背后的部门争执，添加作者程敏微信 LCMfancyworld 获悉）

支付宝接入ODPS是一个重要的里程碑。作为金融应用，支付宝必须满足严格的安全标准。为了满足这些标准，ODPS在安全性方面必须拥有出色表现。

换言之，支付宝选择迁移到ODPS平台，这是对ODPS安全性的重要认可。

在登月计划中，数千名工程师接力前行，2015年7月1日，最后一个也是最庞大的数据孤岛，用Hadoop搭建的云梯1系统正式停止运行。

布满工程师签名的服务器，来自最后一批下线的云梯1服务器

（7）难缠的博客园，惊人的快手

“登月计划”固然是阿里云的重大胜利，但要取得市场认可度，还有漫漫长路。

服务内部客户，不过是初窥门径。开拓外部客户，才是真正决战的沙场。

2014年，阿里云遇到了一个棘手的外部客户——博客园，一家博客网站运营公司。尽管他们购买的服务器数量很少，博客园却频繁地对阿里云的产品提出质疑和不满，给产品经理们带来了很大困扰。

汤子楠记得，博客园几乎是“每天一怨”，今天说这款产品不行，明天又说那款产品不行。难缠得让人绝望。

据说，王坚与博客园老板私交甚好，博客园老板好像特别敢于“瞎说大实话”，喜欢拿阿里云开刀，一直吊打阿里云。由于博客园老板也是一个博客运营者，所以他经常在博客上发表文章，介绍阿里云遇到的问题以及他们是如何解决的。

后来，王坚决定花钱购买博客园所有关于阿里云问题的报道，并将它们编纂成一本名为《进步集》的册子。

随后，王坚将《进步集》分发给阿里云的所有产品经理说：“这就是你们客户的意见和评价，你们认真仔细看看。”

通过阅读《进步集》，阿里云团队看到了客户提出的问题和不满，以及博客园是如何解决这些问题的。他们开始认识到，只有真正了解客户的需求和痛点，才能不断改进产品并提供更好的解决方案。

“为了更好地与博客园合作，阿里云开始定期举行会议，聆听博客园的意见和建议，共同探讨如何改进产品。通过与博客园的合作，阿里云逐渐改进了产品的性能和稳定性，满足了博客园的需求。”

汤子楠记忆犹新。

另一个令人印象深刻的客户是快手。

与博客园的“难缠”不同，快手让人印象深刻的点是“发展迅速”。

起初，快手只是阿里云的一个小客户，专注于开发技术文件编辑的小软件。然而，大家目睹了快手在短短几年时间从一个不知名的创业公司迅速成长为中国短视频行业的领军企业。

这一点从他们在阿里云上的IT消费上就可见一斑。快手每年的消费都呈指数级增长。

因此，所有人都争着为快手提供服务，因为他们的投入越来越多，成为阿里云的重要客户之一。

“阿里云强调‘客户第一’的口号跟早期经历过的客户不无关系。通过倾听博客园的声音，阿里云改进了产品，并与客户建立了更好的合作关系。同时，他们也意识到小客户也可能会成长为重要的合作伙伴，因此对待每个客户都要一视同仁。”

汤子楠总结。

当年造势登月后的他继而投身阿里云商业化。

5K成员王乐珩在项目结束后，同样踏入商业化舞台，参与设计ODPS商业化计费方式。

他为ODPS先进且有趣的计费方式自豪：“ODPS是全世界最早采用代码内的SQL来计费的产品，也就是即根据代码的执行情况来计费。后来，Google BigQuery也采用了与ODPS完全相同的计费方式。”

从内部“造势登月”到外部“全面商业化”，“敢死队”队员正一步步拓宽阿里云的宏伟版图。

AY42是ODPS最早一个集群，也是最早完成使命下线的集群，陈鹏宇致信怀念

（8）尾声：阿里云的使命召唤

当年也有份造势登月的徐常亮，经历了阿里云早期多场战役，走到了晋升P10的路口。

王坚向徐常亮提出了一个问题：“你这么年轻就能达到P10级别，是否过早了呢？”

王坚之所以这样问是有原因的。当时，阿里云只有唐洪、李津等三两人达到了P10，同期的蒋凡、无招也只有P9。

徐常亮引用了王坚自己说过的一个故事回应：“博士，您曾经给我们讲过一个故事，林彪为什么23岁就能成为军长？要么是前任军长战死沙场，要么是前任军长受不了长征或者打败仗跑了（平者让贤，能者居之）。”

徐常亮的情况恰如林晨曦所描述的那样。

据林晨曦回忆，早年的阿里云就像是一个军队，在攻占一个看起来不可能攻克的山头，一批冲锋者倒下了，下一批冲锋者接着顶上。其实是很悲壮的，因为没有人知道，未来到底能不能成功。压力实在太大，很多人只在团队呆了半年就走了。

然而，作为“幸存者”的徐常亮没有辜负这份机缘，他带领ODPS团队从最初十多人发展到三百多人。2016年年底，徐常亮将大部分业务转交给新加入的周靖人，自己则转战新华智云，开启新篇章。

“那时候，阿里文化很纯粹，部门壁垒小，跨部门协作经常发生。大家拥抱变化，乐于合作，专注创新，同心协力，能者自然很快就会浮出水面。”

徐常亮说。

2016年双十一，ODPS承担全集团数据计算任务保障现场

徐常亮的说话让笔者突然想起胡晓明面试关涛时的经历。

关涛曾在是否加入阿里云的决定上，犹豫不决。当时，阿里云计划构建基于ODPS的新一代数据平台，但他对阿里云在自主开发数据平台的决心不够肯定，关涛担心公司可能会随时决定转向采用海外开源系统。

可胡晓明一番话给了关涛信心，“在云计算领域，我们并不拥有CPU、硬盘或带宽等硬件资源，而我们真正的优势在于顶层的软件。从IaaS到PaaS的各个层面都需要自主开发数据平台，才是我们要专注和发展的方向。”

那个时候，只有队伍充满信念感、部门不树高墙的企业，才能把自研推动下去，自研维艰，可更难的是能否让内外部信任它、接受它，胡晓明虽非技术出身，但依旧相信并看见了自研的未来。

“阿里云让我感受到了何为真正的使命驱动。”关涛说。

关涛还记得，阿里云西雅图办公室就在微软办公室对面，中间隔着一个草坪。当年面试时间安排在休息日的早上8点，在面试过程中，他发现阿里云的办公室只装修了一半，另一半仍处于未完成状态，用物品遮盖着。这一切都与按部就班的美国IT公司很不一样。

关涛感觉这家公司不太在意是周几、什么时间段，也不太在意面试场地是否完全准备好，这给他留下了务实接地气的印象，随后关涛与胡晓明、唐洪等人相谈甚欢，众人思路一致，志同道合，于是关涛决定加入阿里云，接棒徐常亮开始了ODPS 2.0之路。

2017年双十一， ODPS数万台集群运行稳定，关涛现场发朋友圈

“能者居之” “使命驱动”，正因如此，阿里云成为了众多卓越工程师心中理想的归属地。

随着时间的推移，曾在阿里云创业一线英勇奋战的先行者们如流星般分散天际，有些追逐新的创业梦想，有些踏上其他领域的征途。然而，无论他们身在何方，他们的足迹和贡献永远被大家铭刻于心，不被岁月洪流冲刷。

多年前，他们以敢为人先的姿态，开拓云计算领域，成功自研出了飞天和ODPS这些优秀产品。

回看当下，阿里云依然保持那股创新开拓的精神，并延续至当前吴泳铭极具英雄主义的“公共云优先”战略中：“阿里云全公司的唯一产品就是这张理想中的云计算网络，赢得竞争需要我们在战略方向上放弃杂念，坚决做取舍，集中我们最大的压强，加大公共云的产品和技术投入。”

阿里，乃至整个云计算界，需要一群“敢死队”大胆拥抱公有云激进主义。数百万从业者受够了当下不健康的ToB生意，沉睡了二十年多的黑暗，需要一场破晓。

这一次，我们继续期待阿里云这群敢为人先、破釜沉舟的使命驱动者，推动中国云计算行业迈向全新时代。

雷峰网将持续更新《阿里数据驱动二十年》、《阿里AI驱动二十年》系列，欢迎添加作者程敏微信交流：LCMfancyworld  

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26 Apr 2024 | 7:24 pm

4月25日，在百城千站成都超充日落地仪式上，小桔充电推出加速充功能，旨在通过平台技术与数智化优势，进一步完善商户生态体系建设，提升用户快速充电服务体验。活动现场，众多生态合作伙伴代表出席并参加剪彩仪式，共同助力超充产业发展。

 图：百城千站成都超充日落地仪式现场 

小桔充电产品体验负责人王琨介绍，充电速度已成为用户最关注的因素。加速充在车桩功率匹配的基础上，通过平台算法实时智能调度充电功率，从而提升充电桩的功率输出效率，实现车辆充电加速，节约充电时间。

该功能可匹配电池需求功率达60kW及以上的新能源车型。用户可在加速完成后查看“加速峰值功率”、“共节省时间”、“功率满足率”、“加速充电度数”，了解加速前后的功率对比情况。

对于商户而言，加速充依托全矩阵功率模块策略及全局最优调度算法，帮助场站实现全局提速，进一步提高翻台率，实现商户效益提升。近一周内繁忙场站的测算数据显示，其翻台率日均提速可达8%。

活动上，小桔充电还为成都的生态合作伙伴带来了商户四大独享权益，包括限时1成首付0利息购桩、超充标识曝光引流、加速充专属服务及超充日定制活动。 

据悉，在成都超充日活动期间，用户在4月25日-4月30日通过小桔充电APP、滴滴出行APP等多个入口选择附近的“超充”、“快充”场站，在全城52座场站可享受服务费0.1元/度起，且部分场站设有百元抽奖活动。

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26 Apr 2024 | 7:23 pm

2024年五一倒计时，旅行党开始“身未动，心已远”。据中国旅游研究院预测：2024年出境游人数将达到1.3亿人次；另从多家旅行平台最新数据看：今年五一小长假，出境游人数同比去年将呈现增长三位数增长。一部手机游全球，今年五一有何不同？

4月26日，支付宝发布出境游消费新趋势：可持续出游成为国人出境游的新方式。中国游客除了想要更多的目的地优惠、更好的汇率、更地道的攻略，还希望去远方旅行时继续实践可持续低碳行为，比如通过多用移动支付、多乘公共交通等方式，在地道游的同时，还能保护人与自然和谐共生的地球家园。

行前0.51元 一站式搞定全球绿色畅行

从4月22日起，支付宝提前联合海外百万商户，开始为中国出境游游客推出为期3周的「漫步全球 趣享世界」五一优惠，覆盖港澳、日韩、东南亚、欧洲、澳新、北美等国人出境游的大部分热门目的地，其中首发的0.51元全球畅行卡服务品种多、绿色含量高。现在，用户上支付宝App搜「惠出境」，在出行前即可用0.51元买到价值超200元的全球畅行卡，内含打折、免税、机票、打车、流量等各类出境游的刚需权益集合，特别是鼓励用户通过公共交通方式，不仅可持续出游看世界，也可解锁更多当地的宝藏打卡点。

其中，作为最热门的出境游目的地，用支付宝乘车码坐当地公共交通已经是内地游客探秘港澳，CityWalk的首选方式。尤其到今年五一，内地游客去澳门可用乘车码搭乘公共巴士了， “一码通行”。

在香港，“一码通行”的体验则继续升级，公共交通出行不仅都能扫码乘车，即日起乘地铁、坐巴士、搭叮叮车还能得蚂蚁森林绿色能量。现在内地用户只需在支付宝App首页，到了香港打开乘车码扫码坐公交即可得80g、乘地铁得52g能量，每天最多分别累计5笔。这是支付宝用户首次出境可积蚂蚁森林能量，未来这种绿色能量球伴着中国人出境游的脚步，还有望去到全世界更多地方。

地道游更优惠 百万商家力推全球省钱通

“地道”和“划算”，成为了今年出境游消费的关键词。五一出境游，中国游客用支付宝不止可买全球畅行卡更方便、更便宜的出游，还能在旅途中再买有目的地优惠的全球省钱通，到了当地用足支付宝联合当地热门商家合推的各类消费折扣，以及参加抽奖得欧洲杯门票、消费免单、旅行基金等额外补贴。

在东南亚，尤其是已落地免签的“新马泰”，中国游客爱去的各大热门商场、百货、免税店、超市、便利店、餐厅、景点以及出行服务，都开始了提前迎接五一客。当地商家鼓励中国游客用支付宝，也欢迎亚洲其他主要电子钱包用户通过蚂蚁创新的Alipay+服务跨境畅游，届时不仅有单笔最高488元的优惠立减，更能在当地特色的节令活动里大展身手。

（图说：在迪拜，全城超过11000辆出租车全部可用支付宝，超过100台车身还刷上了Alipay+标识，迎接更多亚洲客） 

中东地区是新兴目的地。为迎接五一黄金周中国游客潮的到来，不仅迪拜购物中心、唐人街、Patchi巧克力店等消费热点会有各种满减促销，迪拜全城超过11000辆出租车也全部可用支付宝，其中超过100台还刷上了Alipay+车身，鼓励亚洲的“支付宝”用户们扫码乘车，最高拿15元的立减优惠。

欧洲杯在使用移动支付的全球青年用户中粉丝众多。今年，支付宝也联合亚洲其他国家和地区的主要电子钱包，发起消费赢欧洲杯门票活动，推动欧洲主要免税商店、品牌和商家积极参与并提供更多优惠。

（图说：在荷兰鲁尔蒙德奥特莱斯，店员热情邀请中国游客用支付宝，消费满额可赠欧洲杯球票） 

9个国家和地区的14个移动支付App到港可用

这个五一黄金周，移动支付的普及不仅让海外商家有机会更好地服务全球客，也进一步汇聚人气、带旺各地市场。

助力香港国际城市旅游枢纽和大湾区“一程多站”示范核心区建设，蚂蚁集团4月26日宣布：通过创新的Alipay+跨境数字支付和营销解决方案，最新又有来自8个国家和地区的13个电子钱包及银行App的用户，可用自己熟悉的支付软件到港扫码支付了。此举创下了香港一次性接入国际移动支付工具和本地线下商业跨境合作的创纪录。加上早就能在香港用的支付宝，至此共有9个国家和地区的14个移动支付App到港可用，覆盖了12亿人口的潜在市场。

此次新到港可用的13个移动支付App，都是当地最热门的应用，具体包括：中国澳门的MPay，新加坡的Changi Pay和OCBC Digital，菲律宾的GCash和HelloMoney，蒙古的Hipay，韩国的Kakao Pay、Naver Pay和Toss Pay，马来西亚的Touch 'n Go eWallet和大众银行MyPB，泰国的TrueMoney，意大利的Tinaba。

（图说：香港旅发局副总干事叶贞德(右五）、Shilla Travel Retail (HK) 董事总经理Kang San Ho （左五）与蚂蚁国际大中华区总经理李詠詩（中）及国际主要支付软件负责人，庆祝Alipay+携多国电子钱包来港服务游客) 

“非常开心与更多的全球移动支付伙伴合作！”蚂蚁国际大中华区总经理李詠詩指出：通过Alipay+跨境服务，新到港可用的13个移动支付App就像支付宝一样，可覆盖九成以上本港商戶网络，让国际旅客深度体验香港风土人情，同时亦可无忧支付。

香港旅游发展局副总干事叶贞德则表示：“香港是世界级的旅游目的地，作为推动香港旅游业的机构，旅发局一方面通过向全球宣传吸引旅客访港，亦希望业界能把握旅客带来的商机，推出新产品、提升旅客访港的体验，刺激消费、扩大旅游业对经济的贡献。”

“非常高兴成为首家将Alipay+服务引入香港的旅游零售商，可为消费者带来更顺畅的购物体验，也能把Retail-tainment（集购物、娱乐、消闲的零售新模式)带进现实。”新罗公司旗下的Shilla Travel Retail (HK) Limited董事总经理Kang Sang Ho表示：随着国际航班的恢复，旅游业将迎来更为强劲的复苏，与Alipay+的合作将增强本地商户对未来的经营信心。

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26 Apr 2024 | 7:21 pm

毕业季“中式搭配”的风又从淘宝吹起来了。

“国风学士服云肩”、“学士服内搭八破裙”等多种国风搭配，在毕业季登榜淘宝热搜。云肩、八破裙、簪花帽等中式服饰、配件已经成为24年毕业季热门单品，淘宝上“中国公主毕业照”穿搭引起热议。

国风服饰新高潮，“中国公主毕业照”穿搭上热搜

从龙年“拜年服”、初春的“踏青服”、结婚“敬酒服”到“毕业季”的“中国公主毕业”穿搭，国风服饰已成为年轻人仪式感穿搭的首选。

据淘宝路边社数据显示，早在4月初，淘宝热搜上“中国公主毕业照”的热度就已提前爆发，不少消费者在毕业前夕购买云肩、簪花帽等国风单品来搭配学士服。据淘宝热搜负责人透露，“中国公主毕业照”等关键词的搜索量在持续攀升，本周国风学士服云肩热度上升350%、簪花帽热度上升336%。

毕业生杨楠表示：“用心准备了很久的国风毕业照，专门买了云肩搭配学士服。拍摄效果十分不错，让毕业变得更加有仪式感了”。在外留学的毕业生依依也在社交媒体晒出“中国公主毕业照”，她说，“在毕业典礼，有个老奶奶说‘中国公主才穿这么漂亮的衣服吧’，这让我感到非常骄傲”。

“中国公主毕业照”穿搭上新不断，多种中式单品齐爆发

淘宝作为“国民衣橱”，凭借其快速上新与丰富多样的款式，充分满足了消费者在毕业季对于国风穿搭的需求。

淘宝服饰数据显示，淘宝多家头部汉服店铺在毕业季集中上新云肩等产品。淘宝汉服店铺“十三余 小豆蔻儿国风工作室”在今年毕业季着重推出“君心凌云”、“九矅金枝”、“青花碎玉”、“夜航船”、“青鸟还川”等多款云肩；“七月夕原创国风汉服”店铺也推出重工绣花云肩“四时良景”；“织造司”、“静还决”以及“钟灵记”等淘宝汉服头部店铺也接连上新。

除了云肩、簪花毕业帽、八破裙等热门单品外，淘宝热搜上还涌现出了一系列与毕业相关的“新搭配”，“学士服搭配油纸伞”、“学士服搭配团扇”、“学士服内搭旗袍”等，在淘宝热搜上这类“新搭配”单品热度上升超过300%。

在毕业季，越来越多的年轻人选择搭配中式服饰、配饰，拍摄“中国公主毕业照”为学生生涯画上句号。

凭借丰富的供给和庞大的消费群体，淘宝一直是潮流的第一发源地。从淘宝热搜数据可以看出，年轻人对传统文化的热爱在不断滋长，继“马面裙”后，以“云肩”、“八破裙”、“簪花毕业帽”等组成的“中国公主毕业”穿搭正在成为下一个潮流热点。

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26 Apr 2024 | 6:44 pm

2024年4月26日，星尘智能公司成功自研AI机器人Astribot S1，在同规格机器人中具备“最强操作性能”。S1通过模仿学习，能以媲美成年人的敏捷、灵活和丝滑度，执行多项对人有用的复杂任务，建立了新的AI机器人标准。S1机器人已接入大模型测试，并预计在2024年内完成商业化。

在未经加速处理的1倍速视频中（业界常见为3到10倍速），S1机器人展示了家居、工作场景中的卓越性能，完成了叠衣、分拣物品、颠锅炒菜、吸尘清洁、竞技叠杯等一系列复杂任务。

随着AI向AGI（通用人工智能）的圣杯方向加速发展，大模型与机器人的结合是必然趋势。数十年来，单一用途机器人市场已趋于饱和，AI通用机器人的巨大潜力急待开垦。

星尘智能CEO来杰表示：“我们的目标是让数十亿人拥有 AI机器人助理。新一代AI机器人，正是“为你而生，为你而智”（Naturally Yours），能像人一样学习、思考和劳动，会使用人的工具和设备、帮人完成枯燥、困难或危险的任务，甚至能适应环境和变化，从而真正照顾家庭老幼。这样的世界将需要数百万、甚至数十亿个机器人。我们欢迎大家向S1提更多需求，让它的能力能从55%、85%成长到99.99%，无限接近人类水平。”

星尘智能的研发团队在“软硬件协同”上取得了关键突破，S1研发耗时一年，既有智慧“大脑”（软件），也有敏捷灵活的“身体”（硬件）。软件上，支持视频、动捕及遥操作等多种数据收集手段，可使用强化学习、模仿学习和多模态大模型等完成学习和训练。机器人可随软件升级，不断提升智能化和多任务泛化能力。

硬件上，自研的高性能电机传动系统经过多次迭代，集成了控制、传感、传动与驱动等多个复杂系统，为S1机器人提供了敏捷、灵活、丝滑的动态操作能力，接近工业机器人的速度和精度。此外，头、手、躯干为模块化设计，可按不同需求灵活组装或拆卸，提升任务适应性。

值得一提的是，星尘智能以安全交互为基准，采用“以力为中心”的创新设计方法，让S1有近似协作机器人的安全性，能精准控制与人体、物体和环境的交互力度，在运动中不伤人、不伤物、不伤自己。

星尘智能创始人来杰拥有16年机器人研发经验，曾任职于腾讯机器人实验室（1号员工）、百度“小度机器人”（团队负责人）、香港理工大学等。他设计过多款新型机器人，在腾讯主导研发了轮腿式机器人Ollie，并持续推动机器人与人工智能技术的结合。

团队背景包括腾讯、谷歌、优必选、百度和华为等前沿科技公司，在解决前所未有的科学难题、将创新技术转化为商业产品方面经验丰富。

星尘智能（Astribot）的名字源自拉丁古谚语“Ad astra per aspera”，意为“穿越苦旅，以达星尘”。来杰解释道：“AI机器人走进千家万户，还需五年到十年的努力。有此长期志向的伙伴，欢迎加入我们，让AI机器人从梦想变为现实。”

最后回顾一下S1的操作能力：

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26 Apr 2024 | 3:45 pm

一个机器医生的诊断，你敢信吗？

苏州系统医学研究所副研究员邓立宗的研究目标，就是让人们能够放心地信任医学人工智能。在他的理想场景里，医学人工智能最后都能转化为实际生活中可被大众信任和日常使用的一种基础医疗资源，让权威靠谱的医学信息查询和获取不再成为问题。

要想获得人们的信任并不容易，更何况人工智能本身还存在“幻觉问题”。一边是容不得半点差错的严肃医学，一边是经常会“胡说八道”的人工智能。就算只是一些微小的语义差异，对于医学判断来说，差之毫厘就失之千里。

如何训练、调教“不听话”的人工智能使之服务于医学严肃场景，是邓立宗博士及其团队的主要研究目标。在邓立宗博士看来，要实现这一目标，最核心的要素是要实现领域知识和大模型的有机融合。因此在之前的工作中，他和团队研发了能够自动进化的医学文本数据处理算法——中文电子病历的表型信息智能结构化与标准化系统（PIAT）算法，并成功入选“2022年度中国医学人工智能代表性算法”。

除了有面向医学领域科研人员的算法平台，邓立宗还与团队开发了一款目标用户为医学生的备考软件。借由大模型与医学数据的结合，标注出教科书上的重点考点，为用户定制个性化的备考助手。

正如邓立宗在与雷峰网的对话中所提到的，大模型的出现对他所在的领域来说是个很好的促进，能让他不再局限于传统的算法模型里，而是可以专注于“大模型+”的探索研究。

近期，2024年度「第二届生物信息与转化医学大会」落下帷幕。本届大会以 “人工智能时代的转化医学”为主题，由北京携云启源科技有限公司承办。来自中国医学科学院苏州系统医学研究所的邓立宗副研究员受邀参会。

借此契机，邓立宗副研究员与雷峰网进行了深入对话。以下为对话全文（经编辑）：

为什么要“大模型+”？

雷峰网：请介绍一下您目前的您现在的研究方向？

邓立宗：我主要的研究方向是医学大数据和人工智能，尤其关注中文医学文本大数据的处理。

举个例子，现实中，我们知道医生看病是需要先学习教科书上的知识，再到实际场景中，查看这个病人有什么症状，需要做什么检查，最后下诊断、开药，这一系列活动都要结合实际病人的情况做进行。这些动作的产生，都建立在他了解这些医学知识的基础上，以及懂得如何运用这些医学知识。

现在我们的研究工作，就是要机器去学习并应用这些医学知识，从文本中学习这种语言、知识。但本质上，这是一种概率式的学习，而医学是一个非常严肃的领域，我们需要在这研究过程中，尽量提高计算机学习医学知识的精度和准确度，让它能够在严肃场景中生成让用户觉得靠谱的内容。

在过去的五到十年间，我们建立了一整套面向医学文本数据的知识表征、抽取、标化和应用的完整技术体系，这算得上是大模型出现前的知识工程时代积累下来的工作基础。

大模型技术的出现，对于各行各业都是一个大的冲击。以前，每处理一个任务都要单独去写一个对应的算法或模型。现在，一个大模型就能够很好地完成很多任务，不管是实体识别、还是关系抽取，甚至是直接诊断，都能够做到。所以我们的研究方向也在发生变化。

我们现在主要在做的事情是：如何利用大模型技术来强化我们之前整个医学文本大数据处理和加工的流程。

因为我们以前的那些技术，主要还是基于一些小规模的传统训练语言模型，而大语言模型时代，它本身就像个通才，已经拥有很好的知识基础，但它可能还没有一些专业领域的知识，所以我们希望能够好好训练它，思考如何将我们的专业知识有效地灌入大模型中，使其能够更好地服务于医学领域。

简单来说，我们现在在做的是“大模型+”的工作。大模型本身，不是我们研究的全部，但是我们肯定会顺应大模型的发展，让大模型能够很好地和医学大数据的加工技术，以及医学知识的应用技术整合在一起。

雷峰网：是什么契机让您进入医学大数据这个研究领域？

邓立宗：进入医学大数据这个领域主要还是受师承的影响。大约2013年，我的导师蒋太交教授去美国访问，当时他接触到了一些关于医学大数据研究方向的前沿进展。这些进展都共同提到了美国哈佛医学院开展的一个医学信息化项目i2b2（Informatics for Integrating Biology and the Bedside，由美国国家医学图书馆搭建的集成生物学及内部的信息共享平台），主要致力于发展先进信息技术将医学大数据转化为临床应用。

在那几年国外也成立了很多医学大数据公司，医学大数据这个概念在当时非常火热。受此启发和指引，我们也迈入了这个看起来前景光明的领域。在我博士毕业后，蒋教授来到了中国医学科学院，并作为创始人之一创建了苏州系统医学研究所，我也因此跟随蒋教授来到了苏州。

在那时候我面临着一个研究方向上的选择。

第一个是继续此前的研究方向——蛋白质结构预测、病毒序列、结构的分析，

第二个选择是利用当时医科院的数据优势，发展医学大数据。因为上述原因，我选择了后者，医学大数据和人工智能方向。

我们当时的最终目标是想把这种医学文本知识给充分利用起来，去发展机器医生这么一个场景。

雷峰网：从您的学术生涯来看，您从本科到硕博是经历了一次专业的转换，这种跨学科的教育背景对您现在的研究方法和角度有什么影响吗？

邓立宗：是有影响的，我相当于是跨了领域。我的本科在中科大学习生命科学，之后在中科院攻读生物信息学的硕士和博士学位，当时主要是利用AI技术和学习算法进行蛋白质结构的分析和预测。而我后来从事的其实是医学信息学（正确）这方面的内容。这两个学科的发展差异是非常大的。

因为当时我在生物信息学专业学习阶段，整个生信领域数据的规范性和成熟度都要远远高于医学信息学领域，特别是中文医学信息学领域，所以后来在医学信息学领域我们借用了很多生物信息学的理念。

比如说，蛋白质序列或者基因序列，其实也是一种语言，只不过它们更规范——就像蛋白质就是20种氨基酸，提到基因组就是ATGC。他们通过这些不同的符号组成了很多这种排列组合的生物学语言。后来我们做医学大数据的时候，主要处理人类语言。如果你把它想象成是很多单词或者文字的组合，从语言学的角度来看，处理生物符号和人类语言之间，其实差别也不大，所以我们当时把整个生物信息学的方向迁移过来使用了。

就像当初处理蛋白质结构预测的理念是，从序列出发，我搭建一个识别语言的建构，基于这样的语言结构、知识单元，再去做智能化的抽取，形成一个知识图谱，最后让机器利用起来。我把学习到的两种东西以这种方式融合起来。

雷峰网：您和团队对大模型所带来的改变有什么看法？

邓立宗：它的出现，给我们指明了未来技术发展的方向。刚开始出来的时候，我们确实非常受到震撼，当时以为会像蛋白质结构预测领域一样，直接被颠覆，但是后来其实并不像我们所想的那样。它只不过是打开了一个新的口子，让科研人员可以顺着这个方向，进一步去做更多事情。

在大模型落地医学场景的时候，我们也发现了各种各样的问题。

因为大模型在本质上是世界知识的一个压缩器，属于概率化的模型。而医学场景是非常严肃的，它对可解释性和精确性的要求极高。但是大模型有时候可能会胡说八道，要怎样消除这种幻觉问题，让它真正地能够落地。比如，用积累的知识图谱、医学知识去强化大模型，降低大模型的幻觉率。这是我们在探索和思考的方向。

整体来说，我觉得大模型的出现，对我们这个领域有非常大的促进作用。它让我们从以前各种各样的模型里解脱出来，现在我们只需要专注于“大模型+”就好了，它成为了我们整个技术体系的重要拼图。

雷峰网：针对大模型落地产生的幻觉问题，现在有什么解决办法吗？

邓立宗：对于这样的一个对话模型，我们所要解决的问题就是，希望大模型在医学场景回答的时候能够更准确、更可溯源，不容易胡说八道，避免给患者或者医生带来困扰。现在有一些新的技术，比如在检索增强方面进行改进，但我们通过实验发现，其实还是没有办法有效避免幻觉问题的出现。

通过深入分析发现，要解决幻觉问题，对医学知识的精准表征很重要。

举个例子，像医学的同义词，比如发热、发烧、体温39度等，这些都指向相同的概念，但其中发热有分高热和低热，腹痛也分为上腹痛、下腹痛。这些微小的语义差异对于医学判断来说，差之毫厘就失之千里，因为它可能完全导向不同的疾病。所以现在我们正在通过把这些知识规范化，使大模型能够大幅度地提升知识检索的精度。

为了验证这一说法，我们当时做了一个大海捞针式的实验。先是一个精准的信息检索，模拟医生翻书看病的过程，也就是检索咨询的过程。我们发现，通过目前这种向量化的表征方式，大模型的检索质量并不好。而知识规范化后，其检索精度就能发生显著改变。

所以我觉得，在未来要思考，怎么样让大模型这样的类人智能在类似医学的垂直领域成为专家。我们不能够那些知识通过字符串凭空生成，而是要让它能基于很精确的知识基础发挥作用。不管是在大模型生成之前就进行精准化提高，还是在其生成中间或者之后，我认为都有和精准知识基础结合的必要。

雷峰网：您团队所开发的基于中文电子病历的表型信息智能结构化与标准化系统（PIAT）是如何解决这一问题的？

邓立宗：PIAT（Phenotype Information Annotation Tool）系统是我们团队开发的一个医学文本数据处理的自我进化平台。它能够自动精准标注医学新知识和医学信息，还能够自动对其进行规范化表达和统一表征。这个系统不仅能够识别术语型和数值型表达，还能将它们映射到国外医学语言系统，从而实现医学文本数据的结构化、标准化。

此外，该系统还有专家帮助机器进行校对。如果计算机识别有误，专家则予以修正，所累积的错误信息可用以更新底层知识库和模型。通过这种方式，系统就能不断地提高处理效果，所获得的数据也能够为后续的智慧医学应用开发提供参考。

在实际应用上，PIAT系统此前也用于和北大人民医院合作的一次课题中。我们利用PIAT系统对类风湿、关节炎进行亚型分析，还基于这种结构化、标准化的电子病历数据做了辅助诊断模型。目前，PIAT系统主要在科研层面与专家合作。我们也希望未来能与医学信息化方向的企业合作，因为他们具有将信息系统打通的能力。

对于PIAT这个平台，我投入比较多。因为它不是单纯的科学研究，我不像以前只是做算法的评估和技术。在开发过程中，需要协调很多资源，包括IT开发、算法开发，并做好统筹规划，包括涉及到整体的交互设计，需要去研究如何让这个界面对用户更友好，还有一些底层的进化设计，我由此收获了工程化思想的体验和技能。

以进化式思维对待从0到1的挑战

雷峰网：现在国内医学大数据分析领域现在发展到什么程度？主要面临什么样的挑战？

邓立宗：相较于十年前，现在国内医学大数据领域进步得特别快。从国家层面提出大数据战略之后，各种产学研的目光都被吸引过来了，我们这个领域也获得了很多关注，大家开始在这个赛道上发力，现在在应用层面算是百花齐放。

但就整体而言，这个领域好像还没有深入地影响到整个社会层面，还不能够在深度诊疗环节发挥核心作用，真正地解放医生的工作量。举个简单的例子，就像是现在，我们还没办法完全信任一个机器医生给出的诊疗结果。

就挑战而言，我觉得第一，尤其在中文领域，它的整个标准化体系相对来说比较缺乏。国际上有很多成熟的医学术语标准，比如SNOMED这样统一的语言体系。第二就是在发展算法的时候，我们会面临训练数据比较稀缺，导致其泛化能力不够强的问题。这好比我们在做学术研究的时候，训练题做得很好，但并不意味着在真正实践时就能做得好。

后来我们解决这个问题的思路是，用进化式的思想来做。按目前的程度，肯定不可能一下做到完美，做到90分都很难。就像互联网公司经常提到的“数据飞轮”，先建立一个体系，让用户用的时候给你反馈。而这个反馈能够反映到底层模型的迭代更新上，不管是知识库的积累还是模型的更新，最后它会变得逐渐进化。抱有这样的学习系统或者进化系统的理念，才有可能不断地从60分做到90分。

雷峰网：说到医学术语标准化体系，现在我们国内的医学术语标准化体系有哪些团队在做？大概处于什么样的水平？

邓立宗：就如我刚刚提到的SNOMED系统，应该是目前世界上最大的医学术语标准化体系，它是美国国立图书馆在做。我们中国其实也有不少这类标准化机构，影响大的就是国家卫健委所组织的。他们非常重视标准，同时也在陆陆续续发布很多常用的临床医学术语。我还听说还有个企业也在做这类标准化业务，浙江的OMAHA公司，做的也非常好。

整体来说，这种标准化系统的建立和推广都需要很多力量投入，所以不管是对于学校还是研究组，都是一个庞大的工程。

我们国内的标准化体系发展起步相对比较晚。当年我的导师蒋太交研究员2013年在国外接触到i2b2的时候，其实那时候他们已经研究了很多年，也发了很多的文章，进行了各种应用。而那个时候，国内才刚注意到这样的概念，才开始对这块领域有所研究。

我们也有尝试过在医院里实际治理过一些数据，当时发现挑战非常大，因为整个流程体系都没有建立起来。后来通过各方的努力，才慢慢把标准化的链条理顺。从0到1走完之后，从1到100就相对好一点了。

雷峰网：那您觉得要推进中文医学术语标准化系统的建立，应该在哪方面发力？是从高校对于医学生的教育开始，还是从医院的实际应用上开始？

邓立宗：我们确实注意到，有些医院也在做结构化、标准化的病历数据处理，并且做得特别好。但是医护人员需要花比较多的时间进行填写，开发这个系统本身投入巨大，填写这项工作还需要很多的投入。

这个病历系统在医院运行多年，要改造肯定会伤筋动骨，包括像医学指南或者教科书，也不可能进行结构化处理，不然人就看不懂了。

所以这种情况下，我们觉得未来的很长一段时间，还是非结构化、非标准化会占主导，因为很难去约束人们的使用习惯。就像我们讲话一样，人在讲话时就不会在意语言。如果在意语言语法的规范性，反而会限制正常交流。

我们能够做的就是，第一个在技术层面上能够怎么样去改进、第二个在当前的数据和技术条件下，我们怎么样能够最大程度地把医学数据发挥出它应有的价值。

把问题作为导向，可能会比单纯地去思考要怎么样改变现有系统、把这些东西都进行结构化处理会更加有效率且成本更低。

雷峰网：在研究成果转化应用方面，您还有哪些案例可以分享？

邓立宗：我们团队开发了一款名为“文心医考通”的智慧医学应用，用来帮助医学生怎么样快速地看书、背书和备考，让他们能够更好地去掌握医学知识。

当时我们开发这个应用时，就是希望把“大模型+知识”融入一个具体的场景里，去帮助学生背书、考试。最开始的时候，我们想让大模型去形成学习计划类的内容，但是发现它不可控，学生也因为它不够精确，吐槽得多。

后来，我们通过各种各样的技术融合手段，比如知识增强和知识融合，把大模型嵌进去，相当于是一个混合的系统。在适当的地方，知识与大模型互为补充，以这种方式融合在一起后，就能够完成医学生看书背书的一整套流程，如同把一个学霸的思维工具化，提高学习效率。

因为医学是一个以知识记忆为主的学科，像内外妇儿这几本书动辄几百万字，比四大名著还要厚。而医学生要复习的第一步就是要抓住重点考点，这个应用就可以通过大模型的知识融合技术，基于真题，抓出教科书里的重点。

如果一段文字过长，应用还能将这段文字变成问答型的小卡片整理出来，方便用户助学助记。另外，在刷题时产生的错题，应用会基于学习记录，去为用户定制更有针对性的强化训练。用户可以和大模型进行交互，让它成为个性化定制的备考助手。

下一步，我们会想，能不能利用这个AI去学习？比如利用历年的真题出题规律来押题。这是一个很有挑战性的任务。但本质上，就是让大模型去学习规律，再进行知识分析，融合起来，最后提高押题的命中率。

这个应用推出还不到一年的时间。目前APP的注册用户大约是2万多人。就使用频率而言，一周内大概有四五千名医学生会使用我们的APP。

我们的APP并没有与高校进行正式合作，主要通过公众号平台、小红书等渠道进行推广，所以会吸引到各个院校、地区的医学生。现在整体用户体验不错，至少不会再有关于出现事实性错误的吐槽。

抓住“文心”

雷峰网：您对于这个领域发展成熟后的理想落地场景是什么样的？

邓立宗：我理想中的场景，就像在科幻时代大家所畅想的，大数据最终转化为医学人工智能，在我们生活中发挥作用。比如变成我们可以非常信任的健康助手。当我们身体出现什么小毛病时，可以通过手机或者别的设备直接线上问诊，马上获得很准确很靠谱的医学信息，先让自己心里对这个疾病有个底。这个东西暂时肯定是没法取代医生的，特别是无法取代医生的核心诊疗作用，但作为日常的院外咨询和自我管理还是可以的。

雷峰网：您认为，在未来几年，您所在的领域会有哪些趋势？

邓立宗：在我们这个领域，首先问题导向肯定不会变，也就是怎样做好医学人工智能，让它去帮助临床场景。

大模型在未来是一个绕不开的基座，但在这个基座之上，我们怎么样能够让大模型和医学领域有更好的交叉融合，精准知识这一环少不掉。但受制于大模型本身的原理，幻觉问题避免不了。如果大模型是用于创作，比如讲笑话、讲段子，出现这种幻觉问题没什么所谓。可是对于医学这种严肃场景，未来肯定要进行精细的打磨和强化。

雷峰网：您现在的团队大概是有多少人？苏州系统医学研究所有给您和团队在科研上提供过什么样的帮助？

邓立宗：我们团队的人不多，包括我在内的话是5、6个人。我所在的苏州系统医学研究所，是中国医学科学院19个二级单位之一。我觉得我所在的环境“地利人和”。首先是所里的领导很重视人工智能及转化方向，尤其重视我们这个方向的医学人工智能；同时也会运用一些人脉帮我们进行推广。其次因为我们的研究需要很多的算力，研究所建有一个高性能平台，正好能够满足我们研究所需的算力资源。

雷峰网：团队现在的主要合作对象和合作医院有哪些？

邓立宗：我们所合作的医院主要还是医科院体系内的。我们现在正通过医科院的创新工程，在和协和医院的专家合作，处理他们的数据，以此发展一些关于人工智能的辅助诊断，比如涉及早筛早诊早治的一些应用。

雷峰网：在近日结束的第二届生物信息与转化医学大会上您做了什么样主题的报告？参会后有什么感受和收获？

邓立宗：在大会上，我主要围绕医学文本数据处理这个主题做了报告。我当时用了个词“文心雕龙”，意思是我们做的所有事情，就是为了怎样抓住文本，文本的核心就是那个“心”，如何把“心”抓出来，然后再用高质量数据去“雕刻”智慧医学应用。抓住这个文心是最关键的，接下来的雕刻、应用反而没那么难。

所以我们所有的技术都放在知识的精准表征上，也就是高效的抽取、规范化和标准化，然后通过算法，建立出体系。

我参加这次大会，主要是想去和不同领域的人进行交流。因为我们这领域是个交叉领域，领域跨度越大，带来的灵感和碰撞也就越多，交流也更有意义。不然有时候容易陷入闭门造车，反而解决不了问题。

26 Apr 2024 | 3:36 pm

要闻提示

1.傅盛炮轰李彦宏，称百度开源将会削弱竞争优势

2.郭艾伦在线向贾跃亭讨债：2016年乐视签约款150万还没结，最新回应：贾总联系我了

3.美团多了位CEO，王莆中获得美团唯二的CEO职务

4.魅族脱离5G市场Others行列，iPhone市场份额萎缩明显

5.大部分已修复，9家厂商输入法被发现漏洞：影响10亿用户

6.中国430亿元非吸案主犯在英国被抓获，涉英国最大比特币洗钱案

7.Meta数小时“惊艳”世人两次：净利润暴增117%，股价大跌15%

8.iPhone 16或将取消传统的实体音量键和电源键，网友：再更新就把屏幕都取消了

今日头条

重磅！美国全面废除竞业协议

当地时间4月23日，美国联邦贸易委员会（FTC）宣布，全面禁止所有员工（包括高级管理人员）签署新的竞业禁止协议。对于现有的竞业协议，高级管理人员的现有竞业协议仍然有效，其他员工则在规定生效日期后不再强制执行。这一规则将在公布120天后生效，对于“高级管理人员”的定义则是收入超过151164美元且处于“政策制定职位”的人。

根据FTC的估计，禁止竞业协议将带来以下影响：1、新企业成立率提高2.7%，每年新增8500家新企业；2、每年平均增加17000-29000项专利，十年间每年专利增速为11-19%；3、未来十年员工的平均年收入将额外增加524美元（约合3796元人民币）。

有科技行业从业者表示：“对于任何在美国从事科技工作的人来说，这都是一个重大消息。”SteveDouglas的CEO Matt Shore表示，这项禁令通过后，领导层已经需要避免员工“因为工作体验不佳而出现大规模外流”。Shore认为，如果顶尖人才因竞业协议松绑而选择离去，那么企业必然需要拿出更有竞争力的薪酬方案来加以挽留。（快科技）（欢迎添加小雷哥微信leiphonesz，更快了解行业信息，与更多朋友一同畅聊）

国内资讯

消息称字节拟出售TikTok美国业务，价格也被强制大幅压低，官方回应：没计划卖

4月25日消息，据外媒报道，字节正在内部探索出售TikTok美国业务多数股权，并声称“沃尔玛或为最理想买家”。报道还称，讨论中的一种情况是字节出售美国50%以上TikTok股份，但保留少数股权。知情人士称，参与讨论的包括赵鹏远领导的企业战略团队，赵鹏远向梁汝波汇报。整个TikTok理论上可以卖到1000亿美元，但美国业务会低于该估值，且因为被强制出售价格也被大幅压低。

25日晚，字节跳动官方发文回应称：外媒有关字节跳动探索出售TikTok的消息不实，字节跳动没有任何出售TikTok的计划。

据悉，此前美国总统拜登表示，他已于当日签署价值950亿美元的对外援助法案。该法案涉及强制字节跳动剥离旗下应用TikTok美国业务。拜登此次签署的法案明确，TikTok 如果想要继续在美国运营，字节跳动需要在未来 9 个月内出售 TikTok。（综合贝壳财经、IT之家）

路透社：知情人称字节宁愿关闭TikTok也不出售

4月26日，据路透社援引知情人士消息，如果字节跳动用尽了所有法律手段仍未推翻剥离法案，那么该公司宁愿在美国关闭TikTok，也不将其出售给美国买家。与字节跳动关系密切的知情人士表示，TikTok业务运营所依赖的算法被认为是字节跳动整体业务的核心，这使得字节跳动极不可能连带着算法将TikTok出售。

TikTok只占据字节跳动总营收和日活跃用户的一小部分，因此在最坏情况下，字节跳动宁愿在美国关闭这款应用，也不愿把它卖给潜在美国买家。而且，关闭TikTok对字节跳动业务的影响有限，该公司也不必放弃其核心算法。截至发稿，字节跳动拒绝就此置评。（凤凰科技）

多益网络徐波称被前女友卷走8亿、只追回5亿，法院未支持讨债诉求

4月25日消息，游戏公司多益网络创始人及董事长徐波微博发文称被前女友卷走3亿元，前女友其他代持资产也未转回自身名下。徐波表示，2012年到2018年期间，我陆续通过银行账户转给汤某8.19亿元人民币，此外她还代我持有国内外的各类其他资产，总共价值10多亿元。

徐波称，2022年，汤某“卷款私逃”后，徐波表示要坚决追究，汤某把其中的5.15亿元转回，但仍有3亿多元款项没有归还，其他代持资产也没有转回。2023年底，徐波委托律师以民间借贷为由起诉汤某要求归还3亿多元，但哈尔滨市松北区法院没有支持这一诉求。法院的判决逻辑是，徐波提供了银行转账记录，不能证明双方有借贷的合意，且双方虽然没有结婚，但共同生活和抚育13个子女必然有共同支出，所以推断双方不是借贷关系。

据悉日前，多益网络发布了公司新规引起热议。该公司规定任何员工娶妻彩礼不得超过10万人民币价值，否则全公司通报批评并严惩。

消息称奈雪投资人加入茶颜悦色

据悉，原天图资本VC基金管理合伙人潘攀已于4月初加入茶颜悦色，担任后者战略负责人。据介绍，在天图期间，潘攀完成了多个消费消费项目的投资，其中最为人津津乐道的就是百果园，奈雪的茶和茶颜悦色这3个项目。

据天眼查显示，目前天图资本通过深圳市天图东峰中小微企业股权投资基金合伙企业(有限合伙)持有茶颜悦色(即湖南茶悦文化产业发展集团有限公司)14.3985%的股权，认缴出资额约为100万元。如今，潘攀加入茶颜悦色，有人猜测，茶颜悦色或将在IPO道路上更进一步。（晚点LatePost）

傅盛炮轰李彦宏，称百度开源将会削弱竞争优势

近日，百度创始人李彦宏提出了“开源只会越来越落后”的观点。除了360集团创始人周鸿祎的公开言论外，近期，猎豹移动董事长兼CEO傅盛、昆仑万维董事长兼CEO方汉，以及全球最大开源基金会 Apache成员、Linux 基金会人工智能子基金会董事会主席等人，分别表达了“更认可开源”的观点。

傅盛更是直言，“李彦宏之所以认为闭源模型更好，一个更重要的原因是——搜索的生意模式是构建在算法优秀度之上的，所以搜索肯定不能开源，如果开源了，别人基于百度的能力去做更多新的创新，百度的竞争优势将因此削弱。”其实，口水战的背后，是一场关系企业的利益之争。（新浪科技）

郭艾伦在线向贾跃亭讨债：2016年乐视签约款150万还没结，最新回应：贾总联系我了

4月25日，贾跃亭在社交媒体上发布了一段坐在FF91后排录制的视频，称：“正是因为十几年前我来美国造车，才有能力成为中国汽车进入美国市场的桥梁。”在这条视频的下方，郭艾伦在线向贾跃亭讨薪引起了网友关注。郭艾伦发布评论称：“贾总您好 车看起来不错很为您高兴 等您成功大买然后能不能把16年我和乐视签约还剩下没结150w给我结了 感谢”。25下午，郭艾伦又在评论区对讨薪一事回应称：“贾总我在西班牙刚起床，我昨天说完后看到很多人回应觉得不妥就自己删除了，以前那件事贾总已经跟我联系相信很快就会解决。”

据了解，在2016年7月21日，乐视体育经纪公司官宣第一位签约运动员郭艾伦，成为旗下第一位官宣的签约运动员。当年正是郭艾伦当红的时期，也是国家队主力，在国内连续率领辽宁队打进总决赛，国际赛场上又帮助中国男篮拿下亚锦赛冠军。（快科技）

宝宝树原CFO徐翀“手撕”复星集团：以投资为名义，行掏空被投企业之实

4月23日，前首席财务官（CFO）徐翀“手撕”复星集团及宝宝树一事备受关注。徐翀指控，双方多名高管涉嫌对其进行诬告陷害。徐翀本人表示，复星集团诬告他侵占了公司巨额资金等，经过长达8个月的调查和审慎论证，公安机关已认定犯罪事实并不存在。宝宝树回应消息不实，复星方面目前对此事不予置评。

徐翀展示了公安机关出具的相关材料，以及自己在宝宝树任职期间的视频、微信聊天记录等，他表示，复星集团在过去几年里，通过委派管理层等方式对宝宝树集团产生了重大影响，导致公司业绩下滑。此外，徐翀详细叙述了自己在过去一年中所遭遇的困境。他指出，自己指控的复星系高管们罗织了大量伪证，捏造事实，诬告他侵占了公司巨额资金，并采用恶劣手段误导公安机关，导致他于2023年5月被立案。

徐翀表示，由于这些高管的诬告行为，他不仅承受了巨大的经济损失，还经历了长达8个月的煎熬，这期间他无法自由行动，也无法处理公司业务。他形容这一连串的事件是对他个人尊严和职业操守的严重侵犯。（新浪财经）

美团多了位CEO，王莆中获得美团唯二的CEO职务

近日，美团再度启动组织架构调整，成立核心本地商业板块，囊括到店和到家两大业务线，以及美团平台和基础研发平台。从业务一线成长起来的王莆中，被任命为新板块的CEO。与此同时，美团不再设置到店和到家事业群。两大事业群成型于2015年，管理层几经更迭，最终融为一体，交给王莆中带队。如今，王莆中获得美团唯二的CEO职务。

王莆中生于1984年，曾担任百度外卖负责人。2015年加入美团后，他的履历集中在到家板块，帮助美团外卖击败饿了么，并带领美团闪购在即时零售领域站稳脚跟。依靠出色的业绩，王莆中在美团内部一路擢升。2018年1月，王莆中升任高级副总裁，并成为美团核心管理小组S-team最年轻成员。同年10月，美团成立到家事业群，王莆中出任总裁。（凤凰网科技）

魅族脱离5G市场Others行列，iPhone市场份额萎缩明显

5G智能手机市场持续升温。日前，工信部数据显示，就细分品牌来看，2024年一季度各大品牌更加活跃，市场表现明显，排名各有进退。iPhone整体持续领衔5G市场，但其相较去年底33.29%的市占率，市场份额萎缩明显。相对地，iPhone丢失的市场份额被众多安卓品牌迅速瓜分。

其中，头部安卓机型优势明显，华米OV不仅持续上榜，且市占率均获得一定比例提升，其中OPPO反超vivo位列5G手机整体品牌市占率排行榜第二，领衔一众安卓品牌；荣耀、华为位次较2023年终虽无变化，但是二者市占率份额差距进一步缩小，华为取得了14.37%的市占率增幅。三星凭借其在机型及售价上的策略调整，本季度上榜第八位，较2023年底上升一个位次。而暌违已久的魅族登上本季度5G手机品牌市占率Top10榜单，重新回归大众视野。

今年年初，魅族突然宣布退出传统手机行业，不再生产智能手机。消息一经公布，立马在网络上引发了一波“回忆杀”；随后2月29日，魅族在特别活动上发布首款开放式 AI 终端魅族 21 PRO，并推出了多项全新AI功能，魅族还公布了「All in AI」战略规划的详细内容，引发业内外广泛关注。（新浪科技）

两天蒸发近150亿，疫苗市值一哥让位！智飞生物“再不回款揭不开锅了”旧闻乱飞

自22日晚发布财报以来，智飞生物股价出现连续下跌的态势，两日市值蒸发近150亿元，总市值跌至816亿元，低于万泰生物的820亿元，这是近一年半来公司首次将A股疫苗市值第一股的“宝座”让给万泰生物。并且，双方或最快将在今年迎来明星单品九价HPV疫苗的正面竞争。

据悉，有关智飞生物副董事长“再不回款揭不开锅了”的截图，一时间也被广泛传播，但该截图结合其语境理解，其实并非对智飞生物现状下定论，而更像年底催促销售回款的一种“话术”。但是，公司不断攀升的应收账款和下降的毛利率依然引发市场担忧。有专家分析认为，结合智飞生物的应收账款、应付账款等情况，说明智飞生物在客户和供应商面前都不算强势一方。如果过度采用应收账款扩张业务，后续或出现有碍公司扩张的风险。（财联社）

格力辟谣员工旷工去看生病父母被免职

4月25日，@格力文传 发文称，近日，多个自媒体账号在多个平台发布标题为《员工旷工去看生病父母，董明珠直接下令：对这名员工予以免职处分》的文章。

经查证，该文章纯属子虚乌有，系造谣诽谤，严重误导公众。公司已做好取证工作，针对一切抹黑、诋毁、诽谤的不法行为，将坚决依法捍卫自身合法权益。（界面新闻）

钟薛高再成被执行人，目前被执行总金额近千万元，创始人曾表示“卖红薯也要把债还上”

据消息，近日，钟薛高食品（上海）有限公司新增被执行人信息，执行标的901万余元，执行法院为江苏省镇江市丹阳市人民法院。根据风险信息，该公司现存2条被执行人信息，被执行总金额超983万元。此外，该公司还存在1条限制高消费信息。因“未按执行通知书指定的期间履行生效法律文书确定的给付义务”，钟薛高及其法定代表人林盛被限制高消费。

此前，钟薛高创始人林盛在自己的微博上称：“虽然限高，还是不惧坐一晚上绿色火车到北京。我就是卖红薯也要把债还上。”相关言论曾引发网友热议。（九派新闻）

大部分已修复，9家厂商输入法被发现漏洞：影响10亿用户

4月25日消息，公民实验室近日发布《The not-so-silent type》报告，分析了百度、荣耀、华为、科大讯飞、OPPO、三星、腾讯、vivo 和小米 9 家供应商的输入法，存在一些安全漏洞。报道称在这9家供应商推出的输入法中，有家（除华为之外的所有供应商）存在严重漏洞，专家可以利用这些漏洞“窃听”用户敲击输入的内容。公民实验室结合此前分析搜狗键盘应用程序的报告，并综合相关漏洞信息，预估全球有10亿用户受到影响。

公民实验室已经向9家供应商报告了这些漏洞，大多数供应商做出了回应，认真对待这个问题，并修复了报告的漏洞。公民实验室是位于加拿大多伦多大学的蒙克国际研究中心的一个跨学科实验室。由罗纳德・迪伯特教授创办和管理，研究影响互联网开放和安全或威胁人权的信息管制，比如计算机与网络的监视和内容过滤。（IT之家）

多益网络回应限制员工10万元彩礼额度

4月24日，多益网络发文称多益网络公司规定：公司任何员工娶妻彩礼不得超过10万人民币价值，否则全公司通报批评并严惩。

多益网络发文表示，很多人误以为权力是只来自于国家，也误以为什么管理都需要通过权力，这是非常错误的。例如国家没有法律规定谁可以看你的手机消息，但你妈实际可以看。公司所定规定，或民间各种行为，只要不是被国家法律所明文禁止的，实际都有效。即便被国家法律明文禁止的，也很可能有效。例如国家法律明确禁止借婚姻索取财物，你们为什么还为索取彩礼这明确违法行为辩护？虚伪的女权分子，自以为道德。认为公司没权力限制彩礼的，敢不敢回答这个问题“女人有没有权力要彩礼？”（新浪财经）

外媒：作业帮已以保密方式申请美国IPO

据彭博社报道，作业帮已以保密方式申请美国首次公开募股(IPO)。知情人士称，该公司在与顾问就潜在上市事宜合作，可能最早于今年上市。其中一位知情人士说，该公司可能通过发行股票筹集不到1亿美元。报道称，相关讨论仍在进行，公司仍有可能决定不推进美国IPO。（国际财闻汇）

王健林退出万达？知情人士：系谣言，股权变动仅涉及子公司

万达投资日前有传闻称“万达将全部股权出售给中国儒意”、“王健林退出万达”，从知情人士处获悉，上述消息为虚假新闻甚至谣言。实际情况是，中国儒意获得的是万达投资100%股权，从而成为万达电影的第一大股东。万达投资也仅仅只是原万达旗下一家公司。目前，万达集团旗下版块如商管、宝贝王、酒店、文旅等并未受到任何影响。（腾讯新闻）

国际资讯

中国430亿元非吸案主犯在英国被抓获，涉英国最大比特币洗钱案

据报道，英国当地时间2024年4月24日，钱志敏以张亚迪（Yadi Zhang）的身份在英国威斯敏斯特地方法院首次出庭，她被指控从2017年10月1日至本周二在伦敦和英国境内其它地方获取、使用或拥有加密货币这一犯罪财产。目前，钱志敏被指控两项非法持有加密货币的罪名。目前，钱志敏被地区法官还押候审，本案已送交南华克刑事法院。一位蓝天格锐投资者表示：“希望不要再跑了，我们等待了8年的结果。”

据此前报道，钱志敏是中国警方在2017年查处的蓝天格锐非法吸收公众存款案的主犯，涉案资金达430亿元，12.6万名中国投资者被卷入其中。案发后，钱志敏已借助假护照逃出了国外，并在国外持有巨额比特币。上述报道称，钱志敏否认了英国皇家检察署的指控，她表示自己不会认罪，也不会申请保释。（金融时报、界面新闻）

Meta数小时“惊艳”世人两次：净利润暴增117%，股价大跌15%

4月25日消息，今天Meta发布了2024财年第一季度财报，在数小时内就“震惊”了世人两次。在业绩方面，第一季度Meta的营收和盈利均超预期，其中营收364.6亿美元，同比增长27%，已经是连续五个月增长加速，并且创下三年来最大的营收增幅。净利润更是同比大幅增长117%至123.7亿美元，运营利润率也在增长。

在财报发布之前，今年Meta的股价已经累计上涨39%，过去12个月上涨超过130%。按照常理来说，财报如此漂亮，人们有理由相信Meta的股价将再次暴涨。然而，戏剧化的一幕出现了，Meta股价却在盘后暴跌超15%，以周三收盘时1.25万亿的市值计算，Meta盘后市值暴跌了近2000亿美元。（快科技）

以Xbox为灵感，Meta将和微软合作推出限量版Quest头显

4月23日消息，据外媒报道，Meta计划和微软合作，共同发布限量版Quest头显。据Meta方面介绍，双方推出的头显灵感来自于Xbox，但其并未透露该头显相关的更多细节。Meta方面表示，去年与Xbox合作为Meta Quest头显用户带来了Xbox Cloud Gaming (Beta) ，让用户可以在混合现实的2D虚拟大屏幕上玩Xbox游戏。现在，Meta与Xbox再次合作。

值得一提的是，Meta近日还宣布向第三方硬件制造商开放其MR操作系统。Meta方面表示，将拓展旗下操作系统Meta Horizon OS，使其未来开放给第三方硬件制造商，用于设计和生产他们自己的VR头显。在外媒看来，这意味着Meta将不仅局限于销售自家Quest系列头显，还将效仿微软开放Windows操作系统给第三方PC制造商，希望给整个MR行业提供软件的支持。（环球网）

苹果发布小型开源AI模型OpenELM：专为在设备上运行而设计

4月25日消息，据外电报道，苹果今天发布了几个开源大型语言模型 (LLM)，这些模型旨在在设备上运行，而不是通过云服务器运行，称为OpenELM（开源高效语言模型），可在Hugging Face Hub（一个共享AI代码的社区）上获取。

正如白皮书 [ PDF ] 中所述，共有八个OpenELM模型，其中四个是使用CoreNet库进行预训练的，另外四个是指令调整模型。苹果采用分层缩放策略，旨在提高准确性和效率。苹果尚未将此类人工智能功能引入其设备，但iOS 18预计将包含许多新的人工智能功能，并且有传言称苹果正计划出于隐私目的在设备上运行其大型语言模型。（鞭牛士）

iPhone 16或将取消传统的实体音量键和电源键，网友：再更新就把屏幕都取消了

近日，外媒透露苹果将在iPhone 16系列中做出了大胆的设计变革——取消传统的实体音量键和电源键，转而采用电容式触控按键技术。对此，有网友吐槽取消实体按键不方便，更有网友调侃“再更新就把屏幕都取消了”。据悉，除了物理按键这一大变化，摄像头也将会有大改变。之前在网上曝光的新机型显示苹果16的后置摄像头采用垂直排列，新机型也取消静音拨片，改用去年Pro机型上的操作按钮，并引入全新的拍照按钮。（新浪热点）

谷歌推迟淘汰Chrome广告Cookie计划至2025年

继此前在今年1月谷歌方面宣布为Chrome浏览器推出“跟踪保护”功能，以切断网站对第三方Cookie的访问，并计划在今年年底全面禁用第三方Cookie，以及推出替代第三方Cookie的工具后。日前谷歌方面宣布，将推迟淘汰Chrome第三方Cookie计划完成时间至2025年。对此谷歌方面表示，“我们认识到，在调和来自业界、监管机构和开发者的不同反馈意见方面仍存在挑战，我们将继续与整个生态系统保持密切联系”。（网易科技）

阿斯麦迎新CEO，“在华业务是首要工作”

荷兰芯片制造巨头阿斯麦4月24日迎来新任首席执行官，法国人克里斯托弗·富凯（Christophe Fouquet）。法新社报道称，他接手阿斯麦后面临的工作一箩筐，首要工作将是处理公司在华业务。去年年底，阿斯麦宣布长期掌舵该公司的荷兰人温宁克将于今年退休，由富凯这名公司“老将”接班。出生于1973年的富凯是物理学专业出身，已在阿斯麦工作16年，自2022年以来担任该公司副总裁兼首席商务官，是温宁克的得力助手。（环球时报）

Vision Pro市场营销主管退休，已在苹果任职36年

4月25日消息，苹果又失去了一位重要董事，据彭博社最新报道称，现任苹果Vision Pro高级总监兼产品营销主管 Frank Casanova在该公司工作36年后宣布退休。

Casanova在领英上确认了自己的退休消息。他供职苹果多年，曾担任过多个重要职务。1997年他成为Mac OS X图形高级总监，十年后他被调到营销团队，帮助苹果将iPhone业务拓展到全球更多运营商。2019 年，他被任命为苹果增强现实工具的营销负责人，并随之在Apple Vision Pro的研发和上市过程中扮演了重要角色。（IT之家）

英国监管机构：对微软和亚马逊的AI投资活动开启反垄断审查

鉴于全球科技巨头对人工智能（AI）领域的巨大影响力，英国的竞争监管机构日前对微软和亚马逊开启了一轮反垄断审查。周三（4月24日），英国竞争与市场管理局（CMA）表示，正在就微软与Mistral AI之间的人工智能合作伙伴关系、以及亚马逊与Anthropic之间的合作伙伴关系征求第三方意见。

2月末，欧洲AI独角兽Mistral AI宣布与微软达成合作，成为继OpenAI后第二个能在微软云服务Azure上提供大模型服务的公司。而3月末，亚马逊向OpenAI的第一劲敌Anthropic追加投资，使其在后者的投资额增至40亿美元。CMA还表示，希望听取第三方对微软聘用Inflection AI前员工及相关安排的意见。CMA认为，对于这些交易是否符合英国并购规则、或是否会引发竞争担忧，尚未得出任何结论。（财联社）

Spotify和苹果再次因为佣金问题发生冲突

Spotify和苹果公司在欧洲再次因为佣金问题发生冲突。苹果公司拒绝了Spotify在欧洲新规生效之后的第2次更新，对此Spotify表达了强烈不满。苹果公司于4月6日响应欧盟近期提出的“限制导流”（anti-steering）政策整改要求，在欧盟成员国境内支持流媒体音乐应用内嵌链接或购买按钮，引导用户进入外站，了解其他音乐购买方式的信息。

这固然看起来是苹果因为18.4亿欧元罚款而做出的让步，但以Spotify为代表的多家流媒体厂商并不满意，归根究底依然是佣金问题。苹果App Store抽取30%的佣金，而Spotify在欧洲虽然可以采用外链等方式，但依然需要向苹果公司支付27%的佣金，意味着仅降低了3个百分点。（IT之家）

暴雪将打造全新IP游戏？目前正在大量收人为新项目做准备

暴雪今年1月宣布裁员1900人，此外有消息称该工作室取消了一款正在开发尚未命名的游戏。根据暴雪官方的招聘信息，该工作室正在推进另一个新的游戏项目。暴雪公司目前正在招聘12个职位，其中不乏游戏创意总监等高级职位，要求在游戏行业具备15年开发经验，且作为创意总监至少推出过1款AAA级别游戏。(IT之家)

iPad问世14年后，苹果计划为iPad推出计算器应用

据外媒报道，在iPad问世14年后，苹果终于考虑为其带来原生计算器应用。据知情人士透露，苹果本次正在内部测试的新版计算器应用代号为“GreyParrot”。

除了将为iPad带来原生计算机应用外，苹果还将同步修改macOS系统中的计算器应用程序，上次该应用在macOS 平台的重大设计更新，可以追溯到大约十年前。（IT之家）

雷峰网

26 Apr 2024 | 2:06 pm

大模型，不再仅仅是娱乐的工具，它正在变成解决日常问题的生产工具。

这是AI掘金志看完商汤最新发布的日日新5.0后的感慨。

在商汤最新推出的日日新5.0版本中，在语言、知识、推理、数学、代码等领域的能力有明显提升，在主流客观评测上达到或超越GPT-4 Turbo。

作为文科生，日日新5.0在开放问答场景做了重点优化，在聊天、多轮对话、信息提取、写作等场景达到业内领先水平。

作为理科生，日日新5.0的知识、数学、推理、代码能力，与GPT-4 Turbo不相上下。

我们能直观感觉到，多模态大模型在急剧变化。

行业和打工人的福音，要来了？

一、日日新·商量多模态5.0，开箱

商汤日日新多模态5.0，不仅能理解文本，还能处理文档、图表、截图和照片中的内容。

既能跟你谈诗词歌赋，也能聊聊数理化，还能唠唠生活应用，有文科生的才华，也有理科生的缜密。

穿搭建议、食品分析、文案创作、烹饪建议等，在诸多日常场景下，它已经是一个“懂事”的日常助手。

文案创作（写诗、写作文、写好评）是在行的

解释表情包，它也懂梗图

帮助辨别食物是否适用（健身减肥人士最爱）

图片内容理解准确，还能根据环境判断这是商业区

马桶水箱醒花，花艺也略懂一些啦（花艺小白新的知识增加了）

厨艺好像也不错

截图内容理解准确且极为详细

商汤日日新5.0的文生图和文生视频也不赖。比如文生大象中，商汤秒画生成老象的效果更为自然，而友商中有出现三条腿的大象。

现场播放的三段视频完全由大模型生成，效果逼真视频，其实文生视频中的人物、动作和场景的可控性非常难把握，但商汤文生视频平台依然保持视频内容的连贯性和一致性。

二、多模态大模型「惊艳」的底气

这一次，商汤的确让人惊艳。

一切似乎在眨眼间，中国的大模型是从哪个步骤开始变得智能的？

上文都是多模态任务，多模态能力是AGI决胜之战，也是中国弯道超车的关键一役，但这道城门颇为难攻。

多模态最大的挑战，是不同模态之间存在语义鸿沟，这种语言理解的鸿沟，会让一些重要的视觉信息缺失，例如物体形状、空间关系、情感表征能力以及重合等。

比如，文生图模型画一个熊猫，难点在于，文字信号指示词语，而视觉信号是像素点，而这层次结构不同，很难对齐，匹配要局部细节。此外，还有计算的效能、存储等系列问题。

了解了这些，方能理解上文中展示的商汤多模态大模型的实力。

商汤为什么能在多模态大模型上跑得如此快？其实一直都有迹可循。

• 强大的算力供应、算法和数据

AI三要素，算力、算法、数据依然是入场券。

首先，强大的算力供应，是如今最稀缺，也最有竞争力的要素。

短短2年内，中国的大模型百家争鸣，但作为一项强技术、强资源、强投入导向的技术，本质上是大厂的游戏。

具备强大的算力基础设施的计算硬件集群、资源调度等能力，能够更高效的利用计算资源、降低模型的边际成本的企业，才有资格站在高处。

商汤是业内少有的算力供应大户。

商汤从2017年、2018年起一直在AI基础设施上进行了大手笔投入，这让商汤AI大装置SenseCore成为业内稀缺的大模型专用基础设施，总算力规模达12000P。

其中，上海临港AIDC全新升级后可输出8400P算力，是国内最大的人工智能计算平台。

拥有45000张GPU对外提供大模型训练与推理服务，具备从“千卡千参”到“万卡万参”的大规模并行训练的能力。此外，商汤AI大装置SenseCore已完成58款国产芯片的适配与应用，国产化算力达1500P。

天下武功，为快不破，谁能更快优化技术，谁就能先一批找到商业化落地的大道。

模型迭代也取决于算力的供应。在训练的阶段，算力越大，可做出的模型就越大，更新迭代的速度就越快。

商汤在如此强大的算力供应下，能够在7B、20B、100B各个模型档位上都能以最快的速度迭代。

日日新没有辜负这个名字。自2023年4月发布“日日新”以来，商汤大模型以2个月至3个月一个版本的速度快速迭代，在短短1年，就迭代了5个版本。

再看算法。

前文提到，多模态最大的挑战是不同模态之间的语义鸿沟。

不同模态的布局和对齐，不是每个模态的数据清洗完，输入进入就能运行。

模态越多，对齐就越难做。每个环节都需要对每个模态的数据充分的理解和大量的积累。

因此商汤在算法模型设计下足了功夫。

业内规模最大的视觉基础模型，是谷歌220亿参数大模型，用的是内部JFT数据，这个超大的内部积累的图片数据量，业内难以匹敌。

商汤2023年下半年发布了一个60亿大模型，仅用了四分之一的参数，就在典型的检测分割等能力上与之看齐。

以大分辨率长图为例，给到一些多模态窗口，因图像分辨率太大，窗口无法识别，但商汤的模型给出了非常大的分辨率接口，能识别2K✖️1万分辨率的图片，这成为商汤多模态区别于与友商的核心。

能支持这么高的分辨率，是算法模型设计的功劳。

过去的路线，需要基于语言大模型基座，做视觉等多模态的整合训练，把结果转化成更高的维度，比如文本，再给到语言模型，所以也需要语言大模型有更强的认知理解能力。

过去的大语言模型只需要关注文本，多模态的数据分布、表达形式都不一样，因此需要在模型设计上给更多的交互信息，这需要很精巧设计。

去年，商汤巧妙地设计预训练模型来让模型挖掘不同模态之间的关联，将每一层信息带入，并且做映射对齐，能力的提升直接体现在原生多模态大模型，能做到图文、音频、视觉抽取理解，得到了更强的提升和突破。

商汤算法模型设计精密相连的交互能力也很强。

商汤的一大优势是底层互通，整个模型设计是一体的。

“不少公司的产品是单一的，图文理解、文生视频都分属不同的团队，互相之间没有连通，可能最多调用了同一个工具，只是把这个文档拷贝到另外一个工具里，交互性很弱。”

商汤科技研发高级总监卢乐炜表示，商汤的日日新商量5.0，同一个团队，模型设计是一体的，交互能力有极大提升，能够动态理解输入的需求，理解图片，并给到非常详细的解释。

再看数据。

AI领域十年，商汤落地了众多行业，城市智能、商业、医疗、金融、自动驾驶，甚至在钢铁、煤矿、电力等工业场景，商汤在各个行业积累了大量的多模态数据。

「量」有了，「质」也要保证。

日日新5.0最重要的提升除了模型采用混合专家（MoE）之外，解决了数据质量的瓶颈。商汤在知识层面上采用超过10T的Tokens，使得高质量数据的完备性能够得以保持。

除此之外，商汤还合成构造了思维链数据，这是真正意义上保障模型能力提升的关键。如果每一个行业思维链数据都能够被轻松构造的话，推理能力就会大幅度提升，在这个过程中构造数千亿的知识链数据，从而使得模型能力可以对标GPT-4 Turbo。

去年开始，商汤也建立了一个非常强大的数据处理引擎，每天可以处理超过两万亿个token的数据清洗和蒸馏任务，这也让大模型数据供应进行不断地迭代，结合商汤独特的算法设计去完成人工智能大模型算法、数据、算力三位一体的闭环。

多模态感知积淀

感知能力是多模态能力核心中的核心。

废话不多说，直接上数据。

这个拥有超过千亿参数的多模态大模型的图文感知能力达到全球领先水平，具有全面知识系统，对现实世界的理解大幅提升。

不仅在多模态大模型权威综合基准测试MMBench中综合得分排名首位，82.3（超过GPT-4V的77），在多个知名多模态榜单MathVista，AI2D，ChartQA，TextVQA，DocVQA，MMMU也取得领先成绩。

这不是一日之功。

多年前手机相册的“去年今日”、“欢乐时光”功能，根据某一时段的一些照片设定一个主题，自动配乐生成一段专属MV，这可能是“自动化生成视频”最初的样式。

而商汤科技创始人汤晓鸥可能是最早一批探索视频生成的人之一。

2012年，在那个互联网主要流行媒体还是音乐和图像的年代，汤晓鸥以第一作者就创新性提出论文《自动音乐视频生成：音乐和图像的交叉匹配》，该论文也入选2012年的ACM Multimedia（世界多媒体领域最重要的顶级会议）。

当时的挑战在于如何找到适配的图像让他们与歌曲对齐，团队提出一个自动为给定歌曲生成音乐视频的系统，以歌词关键字作为查询检索互联网中的相关图像，并使用基于学习的方法来估计图像和音乐片段之间的语义分数，自然语言处理技术在生成视频中的作用开始显露。

2014-2015年，商汤发布数据集CelebA，包含表情、情绪、长相、头发等。这是引领生成模型发展的标杆数据集，催生了第一代GAN对抗生成网络发展。

2019-2020年，商汤将视觉算法积累和GAN技术结合，启动如影数字人研究，并推动文生图的相关研究。

多模态需要数据组织理解能力，有多视觉信息、音频、视频的理解。其实，作为以计算机视觉智能起家，曾经的商汤有太多的光环和积累。

文生视频和文生图一脉相承，如今商汤的生成式AI领域持续迸发，得益于此前多年持续不断地探索与积累。

商汤具备高清长图的解析和理解以及文生图交互式生成，还可以实现复杂的跨文档知识抽取及总结问答展示，还具备丰富的多模态交互能力也不足为奇了。

完善的服务

此外，商汤的知识库、知识融合、微调等服务能力也更一步完善。

多模态大模型5.0新增知识融合接口，可基于知识库能力优化，大幅降低模型幻觉的出现。

商汤对行业知识进行系统的整理，每个行业大模型都会结合客户知识、政策法规、前沿论文等梳理知识图谱，形成丰富的、高时效性行业知识储备。

在模型维度，研究团队基于海量的图文数据采用预训练和监督微调的方式，可以处理多种类型的任务，包括常规的图文任务和开放式的长尾任务。

此外，多模态大模型5.0还搭建了完善的服务流程，支持QA和纯文本数据的知识库外挂，并可实现PDF、Word文档等格式输入；外接多个embedding模型，可提供知识融合服务，并支持Prompt、SFT、Lora多种模型微调方法。

理论上，当一个人同时具备数个维度的能力，有战斗力储备，有高智力和成熟的思考能力、逻辑、扩展能力，如果他还懂各行业各业的知识，服务还强，他能做到“上知天文下知地理”。

一个顶级高手，背后是各种单点技能和底层实力的环环相扣。

三、通用AI和生成式AI的商汤路径

当下的百模大战，有一种混乱的激烈。

业内有大牛专家所言，目前的国产大模型有三类：原创大模型、套壳国外的开源大模型、拼装大模型，即把过去的小模型们拼在一起，变成参数量看起来很大的“大模型”。

业内多数公司，都是后两者，要么只有模型，没有算力，要么有算力，但算力缺乏运营，大模型缺乏差异化。

进入大模型的商业化落地竞争年，明面上的白热化大模型战场，其实是原创大模型之争。

没有足够强的技术积累、持续的高投入和工程化能力，商业化落地就是裸泳。

商汤似乎走出一条通用大模型的产业化路径。不但有“大模型+大算力”的双轮驱动下的大模型即服务，还有大模型的云、端、边全栈布局。

2024年，百模大战下半场，大参数、多模态、长文本百舸争流，多模态的竞争更是按下了加速键。

也许在不久的将来，你可以打开电脑，输入需求，大模型直接生成了PPT和文档，如果你觉得不够，你只需要说出需求，它就能不断修改，比如某个图表，怎么能画得更好看。

生成PPT、生成影视作品分镜头、根据用户需求直接写代码、生成程序......这些，是大模型研究团队一直在努力的方向。

这份福利，未来日日新能带给我们吗，我们万分期待。雷峰网雷峰网雷峰网

26 Apr 2024 | 2:52 am

全球实时互动云服务平台声网在京发布了声网赛事直播解决方案，着力解决赛事直播场景普遍存在的高延迟、低画质、信号传输稳定性差、成本高昂，以及盗链等问题，助力直播平台以更低的成本，获得更高质量的赛事直播效果与用户体验。该解决方案主要应用于赛事观看、一起看比赛、大V解说、明星陪看等热门场景。

赛事直播发展迅猛 痛点明显亟待解决

得益于竞技赛事本身以及直播技术的迭代，大型赛事直播的关注度已逐渐成为社会的现象级事件，譬如刚结束的 F1 中国大奖赛就已占据信息头条。不难预估，即将到来的欧洲杯和巴黎奥运会，这两场全球体育赛事又将掀起全民观看热潮。

对于观众来说，直播、5G 等技术的发展已潜移默化的拉升了对赛事直播效果的预期，他们对卡顿、延迟、音画不同步、低画质等观看体验“零容忍”。与此同时，相较于枯燥的观看形式，观众更希望在赛事直播过程中能获得一定的“参与感”。比如，在赛事直播场景下加入大V解说、一起看比赛、明星陪看等丰富的玩法更容易得到观众青睐。

对于直播平台来说，想要观众看得爽，不仅要在信号传输、制播、音画同步等环节做到流畅丝滑，还需要解决盗链等问题。成本方面，高昂的跨区域传输费用已是行业共识，特别是在进行一些热门赛事分发等特殊场景时，由于带宽需求大，必然涉及专线传输，对应的成本也会拉升。此外，如果赛事直播平台邀请大V到线下演播厅解说，也需要支付高昂的场地租赁成本。而当解说嘉宾突发情况不能到场时，节目又不能“开天窗”，平台也需要准备预案。

技术难题如何解决、降本增效如何实现、观看体验如何提升？更高、更快、更强-声网赛事直播解决方案应运而生。

制播更快捷 云上解说降本增效

声网赛事直播解决方案为高昂的线下演播室租赁成本、解说嘉宾临时缺席等问题提供了另一种解题思路。声网直播产品负责人李志杰表示，声网赛事直播解决方案提供了成本可控的云演播厅，直播平台无需租赁线下场地即可让受邀嘉宾在线解说。针对解说嘉宾不同的网络情况，声网还能够提供多条不同码率和帧率的实时流，并可以根据解说嘉宾的实际网络情况进行自动切换，即使是1M 带宽，也能实现流畅解说。

赛事音画强同步 观看体验流畅

赛事直播场景中经常会遇到需要多个嘉宾同时解说的情况，如何让多个解说嘉宾同步观看且让嘉宾们的声音、画面和赛事流精准同步，是亟待解决的技术难题。 

据声网直播技术负责人何胜名介绍，声网赛事直播解决方案基于 NTP 可以保证解说嘉宾各端对齐，直播画面差严格小于3帧，解说音轨与赛事画面同步。此外，基于声网凤鸣 AI 引擎的降噪功能，可以有效消除解说嘉宾的环境杂音和外放声音，同时避免人声被抑制采用，为观众带来更“纯净”的观看体验。声网赛事直播解决方案还支持垫片、导播、多音轨灵活选择等能力。

信号传输更省钱 传输成本更可控

信号传输决定了播出质量，一些大型的国际赛事直播，往往在信号传输上都需要跨国、跨洲。但传统的卫星+专线传输形式不仅成本昂贵，而且还很不灵活，想要获得高质量的平台信号也存在不确定性。此外，传统传输形式往往采用的是未进行加密的标准协议，很容易被盗链。

针对这些问题，声网赛事直播解决方案提供了基于 SD-RTN™ 的媒体加密传输能力，200ms包到达率>99.9%，支持任意地点的信号传入，再从任意地点接流，等同于有一种随取随用的高效网络等待使用。此外，通过声网优秀的自研云端控制算法，综合考虑接入选择、高可扩展性、可用性、负载均衡等，能够为实时视频数据流“导航”出一条最优路径，保证稳定的超低延迟信号传输。同时，在音视频 SDK 侧声网也进行了大量的优化工作，包括抗弱网优化，音视频体验优化等。

高清画质、超低延迟 提供绝佳观看体验

在赛事直播过程中，经常会出现绝杀球、扳平球、争议球的精彩瞬间，球迷们肯定想第一时间收看。但直播平台一些高延迟、卡顿的情况往往会导致观看时间差。如果这时的弹幕、微信等其他渠道已经开始讨论，而观众的视频进度条却还未到达精彩的部分，将直接影响用户在平台的停留时长。 

 超低延迟、稳定传输等技术作为声网的“看家本领”，让声网赛事直播解决方案的优势更加明显。它可以保证在 500ms 内将画面传输到观众眼中，相比传统 HLS、FLV 通道最高降低 90%，观众端直播画面首帧出图时间 <400ms，做到精彩赛事随点随开。观众端音视频丢包边界80%，极端弱网也能保障流畅。李志杰表示，声网已经开始和各大平台进行合作，从这届欧洲杯开始，用户就可以在部分平台的部分房间，感受全网最快的直播观看体验。 

低延迟可以让观众在赛事观看中不掉队，而高清画质则是精彩比赛呈现的关键。声网赛事直播解决方案，支持广播级 4K 端到端稳定传输，且支持华为 HDR Vivid，提供静态 HDR 和动态 HDR 的全端渲染，为观众带来“史诗级”画质增强。此外，加入了声网自研的“低码高清”技术及 ABR 方案，在提升画质的同时能大幅降低码率，为观众提供绝佳的观看体验。

军工级信号加密 服务加倍

针对赛事直播过程中观众侧质量难以追溯的痛点，声网赛事直播解决方案提供了强完善质量工具“水晶球”，不仅可以为平台方提供实时质量监测，还能快速定位卡顿观众端。据雷峰网了解，除此之外，该方案还提供了军工级信号加密，实现端到端传输和内容双重加密，有效防盗链。 

创新技术“植入”赛事直播运营

本次发布会上，声网还邀请了奇点智播 CEO 祝建平就赛事直播的实际应用进行了分享。作为赛事直播行业的专家，祝建平介绍了奇点智播在诸如奥运会、亚运会等各大国际、国内赛事转播的经验。祝建平表示，声网赛事直播解决方案为赛事直播行业带来了创新的思路和技术方案，比如在高清画质和信号极低延时分发、回传等方面确实表现优异，值得期待。近期，双方也在围绕大V解说、信号传输、版权保护等方面展开合作，希望借助彼此的优势互补，搭建更创新的赛事直播运营方案。

随着赛事直播平台竞争日趋白热化，谁能满足观众对极致观看体验的追求，谁就能获得流量。声网赛事直播解决方案的推出，将进一步为平台创造新的竞争壁垒。声网也希望能与众多直播平台一起，携手在诸如欧洲杯、世界杯、奥运会以及更多国际、国内大型赛事直播中，创造更高、更快、更强的体验。

关于声网

声网成立于2014年，是全球实时互动云服务平台。开发者只需简单调用声网 API，即可在应用内构建多种实时音视频互动场景。

声网 API 已经结合社交直播、教育、游戏电竞、IoT、AR/VR、金融、保险、医疗、企业协作等20余行业赛道，共计200多种场景。截至2023年12月31日，声网全球注册应用数超过74.2万。

声网的实时互动技术服务覆盖全球200多个国家和地区。声网的客户包括小米、陌陌、斗鱼、哔哩哔哩、小红书、Yalla 等巨头、独角兽及创业企业。声网的技术同样被 HTC VIVE 、The Meet Group、Bunch 等遍布全球的知名企业采用。

25 Apr 2024 | 11:05 pm

把一段音频、一张照片输入AI模型，就能让图中人物开口唱歌说话，让奥黛丽赫本唱《上春山》、陶俑仕女说英文RAP、爱因斯坦说中文段子。不久前，这款名为EMO的模型因为阿里通义实验室的一篇论文火遍海内外，模型的产品化进程也广受关注。4月25日，EMO终于上线通义APP，开放给所有用户免费使用。

打开通义APP，进入“全民舞台”频道，就可来到EMO产品页面“全民唱演”。在歌曲、热梗、表情包中任选一款模板，上传肖像照片，EMO随即就能合成视频。

通义APP首批上线了80多个EMO模板，包括热门歌曲《上春山》《野狼disco》等，网络热梗“钵钵鸡”“回手掏”等。目前通义APP暂不开放用户自定义音频，用户只能选择APP预置的音频来生成视频。

EMO是通义实验室研发的AI模型，其背后的肖像说话（Talking Head）技术是当前大热的AIGC领域。EMO之前的Talking Head技术都需针对人脸、人头或者身体部分做3D建模，通义实验室在业界率先提出了弱控制设计，无需建模就可驱动肖像开口说话，不仅降低视频生成成本，还大幅提升了视频生成质量。EMO学习并编码了人类表达情绪的能力，能将音频内容和人物的表情、嘴型匹配，还能把音频的语气特征和情绪色彩反映到人物微表情上。

2月底，通义实验室公布相关论文，EMO随之成为继SORA之后最受关注的AI模型之一。现在，通义APP让所有人都可免费体验前沿模型的创造力。未来，EMO技术有望应用于数字人、数字教育、影视制作、虚拟陪伴、电商直播等场景。

通义APP近期爆款频出，现象级应用“全民舞王”曾在社交平台掀起“兵马俑跳科目三”“金毛跳舞”的热潮，全民舞王背后的模型Animate Anyone也出自通义实验室。近期，通义APP还陆续推出了超长文档解析、AI编码助手、AI会议助手等免费实用功能。通义大模型正在成为越来越多用户的超级AI助手。

雷峰网

25 Apr 2024 | 9:41 pm

从技术融合到业态融合，出租汽车巡网融合将迎来可持续发展的关键之年。4月25日，出租汽车新老业态融合发展研讨会在重庆举行，来自全国各地的百余家出租汽车企业、巡网融合平台代表出席会议。

研讨会上，高德发布了“好的出租3.0”巡网融合解决方案，通过供需适配的调价能力、多方共赢的商业模式和技术驱动的服务保障，为巡网融合注入市场化活力，推动巡网融合可持续发展。

高德打车总裁王桂馨表示，技术是助推器，市场化是动力源，生态共赢是新业态的最终目标。作为巡网融合的参与者，高德希望助力更多市场化元素的引入和增强，帮助巡游出租车行业焕发新活力。

（高德打车总裁 王桂馨）

“好的出租”合作巡网融合平台服务驾驶员累计超过170万人次

高德“好的出租”巡网融合解决方案自2020年11月推出以来，先后经历两次迭代进化。在1.0时代，好的出租帮助巡游出租汽车完成了数字化基础能力建设；在2.0时代，好的出租聚焦服务能力，在运营效率、服务质量、就业者服务、普惠能力等四个方面，助力行业实现服务能力升级。

截至目前，高德已在360多个城市与行业主管部门、协会、企业达成合作，共建巡网融合平台。巡网融合平台服务规模呈现持续增长趋势，服务驾驶员累计超过170万人次，帮助驾驶员线上收入增长了46%，乘客满意度也提升了76%。

中国出租汽车暨汽车租赁协会会长张峻峰表示，巡网融合是新技术催生的新模式，本质就是新质生产力的具体应用，为出租汽车行业高质量发展增添了新动力、激发了新活力、展现了新潜力。

“好的出租3.0”为巡网融合注入市场化活力

近年来，巡网融合发展进入新阶段，浙江省、内蒙古自治区、河南省等全国多个省区纷纷出台政策，试行巡游车以网络预约方式揽客时，可以按照网络预约规则计价，加强市场化调节以推动巡网融合可持续发展。

好的出租3.0也致力于促发巡网融合的市场化活力，通过供需适配的调价能力、多方共赢的商业模式和技术驱动的服务保障推动可持续发展。

好的出租3.0的AI动态调价模型能够为出租汽车企业提供灵活调价的能力。基于供需匹配的原则，出租汽车企业能够围绕场站、商圈等空间维度和高&平峰期、节假日等时间维度，对网络预约订单灵活调节价格，从而提升驾驶员的整体订单量和收入。

好的出租3.0的技术底座也在持续进化。以AI驱动，高德推出了行程保镖、车费保镖、安全保镖等“三大保镖”，在接驾、车费、安全等环节为乘客提供实时保障。随着好的出租3.0的推出，“三大保镖”也全面向巡游出租汽车行业开放，提升乘客乘车的保障和体验。

数据显示，出租汽车企业使用AI动态调价模型对网络预约订单进行灵活调价后，驾驶员的整体单量提升20%，高峰期出租车叫车成功率提升18%，驾驶员平均每笔订单多赚 11%，平峰期驾驶员接到的高价值订单增加了13%。

推动多方共赢，助力巡网融合可持续发展

基于好的出租3.0解决方案，近期，高德与多地达成合作，共同推进巡网融合试点。

作为河南省巡网融合试点，河南出租于本月内先后在焦作、新乡上线运营。内蒙古自治区的巡网融合试点也在满洲里和鄂尔多斯上线运营。4月初，乌鲁木齐市出租汽车企业联盟与高德正式签约，计划8家出租车汽车企业的3000辆巡游出租车于月底前率先实现“巡游+网约”的服务功能，为居民出行提供便利。

焦作市道路运输服务中心副主任赵铭表示，通过网上接单平台市场定价、出租车公司三化转型等市场化推进，以及数字化升级，焦作市出租车实现了“八能”，即能巡游、能网约、能电召、能代驾、能上门接送、能送货、能救援、能助老。（雷峰网

大连市出租汽车协会相关负责人介绍，大连市出租汽车行业坚持“以巡为根本、以网促创新”，加快推进巡网融合，于去年9月与高德合作，上线了“大连的士”巡网融合平台。“大连的士”的网约订单试行按线上计价，通过对运价方式的改变，部分解决了出租车运价僵化问题，提升了出租车与新业态的竞争力。

经统计，目前“大连的士”上线司机月均增加收入800余元，为司机带来了增收；由于促进了服务质量提升，乘客投诉率明显降低；依托“大连的士”独立司机端 APP，巡游车的调度能力得以增强，有效保障了场站、重要会议、大型演唱会、体育项目的用车。“大连的士”上线带来了广大乘客、行业、企业、驾驶员的多方共赢，为可持续发展注入了市场化活力。 

25 Apr 2024 | 9:23 pm

“大家好，虽然已经播了2000多场，但今天来淘宝是第一次，我是拉飞哥。”

4月24日，“酒水一哥”拉飞哥在淘宝直播开启了首秀，淘宝酒水直播再添一员“猛将”。开播仅2小时55分GMV突破1个亿，最终定格在1.17亿，单场新增粉丝突破13万，成交人数突破10万，创下了酒水达人淘宝首秀纪录。值得一提的是，当晚直播中除了酒水以外，还有35个商品销售突破了1000单，其中一款辣条卖出了25000单。

淘宝天猫食品生鲜行业从2023年618启动“酒水直播战役”，在即将满一年之际，拉飞哥也正式加入淘宝。

一年时间，淘宝引入了包括阿卓酒馆、酒仙亮哥、李国庆、魏骏杰、李亚鹏等主播，带动酒水行业迎来全面爆发。数据显示，2023年天猫双11，酒水行业直播成交破18亿，成交同比增长628%，带动国产白酒增长超过250%。酒水直播的爆发也显著提升淘宝男性用户活跃度，天猫双11期间，酒水直播间男性用户占比从最初的20%一路攀升至65%。

这一次拉飞哥首秀破纪录的表现，也说明淘宝已经坐稳了酒水直播第一平台。业内人士分析，淘宝天猫酒水行业持续性爆发，关键在供应链效率。平台通过原产地溯源等方式，在全球持续建立生态网络，结合旗舰店和商家、主播生态，持续提升供应链韧性，为酒水消费者带来更多好货好价。

拉飞哥表示，加入淘宝只是时间问题，淘宝作为全国最大的电商平台之一，依旧掌握了竞争的话语权，无论是对他本人扩大IP影响力，还是对背后的酒仙网来说，都是必须要走的一步。“我们看到了淘宝天猫在扶持直播，特别是在扶持垂类主播生态上的投入，对我们这些有一定积累的主播来说释放出了非常明确的信号，这是一个扩大生意规模的好机会。”

淘宝天猫食品生鲜行业酒水直播负责人告诉记者，从去年开始，行业不断引入其它平台的头部主播，成功案例也吸引了更多主播的加入，“大家能够看到这些新主播在淘宝的快速成长，酒水行业对直播的重视，数据是不会骗人的，淘宝酒水行业已经形成了以直播为抓手的高速发展态势。”

而拉飞哥指的“扩大生意规模”不仅仅是指酒水行业，背后的酒仙网已经提前在淘宝进行了尝试。酒仙亮哥的账号从今年年货节开始，向食品生鲜全品类主播做转型，参与到行业组织的“卖空超市”系列直播。在刚过去的春茶季，亮哥到龙井山溯源杭州龙井；上个周末，亮哥又现身嘉兴五芳斋粽子工厂为马上要到的端午节做起了探厂溯源。“粽子现在单场能卖个2000多单，而同样是酒仙矩阵中的另一位主播小美，除了直播卖酒以外，牛奶、酸奶这些一场也能卖到1000多单，淘宝丰富的供给补充了酒仙的品类供给短板。在行业帮助下，我们能够接触到更多优质供应链，少走了很多弯路。”酒仙网直播运营负责人季敏敏说。

因此，拉飞哥的账号从一开始的定位就是食品生鲜行业综合类主播，在首秀之后，也会常态化运营下去，未来可能也不局限于食品生鲜行业，立足整个淘系供给，还会尝试更多跨品类的合作拓展。“如果说李佳琦是所有女生的首选，那么拉飞哥未来可以成为淘系男人的首选。”

雷峰网

25 Apr 2024 | 8:47 pm

最近，AI 科技评论发现，国产视频生成模型 Open-Sora 在开源社区悄悄更新了！

现在单镜头支持长达16秒的视频生成，分辨率最高可达720p，并且可以处理任何宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求。我们来试试效果。

生成个横屏圣诞雪景，发b站：

再生成个竖屏，发抖音：

还能生成单镜头16秒的长视频，这下人人都能过把编剧瘾了：

视频详见：https://mp.weixin.qq.com/s/Z88inagkuFn8svLu788TVQ

怎么玩？指路GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

更酷的是，Open-Sora 依旧全部开源，包含最新的模型架构、最新的模型权重、多时间/分辨率/长宽比/帧率的训练流程、数据收集和预处理的完整流程、所有的训练细节、demo示例 和 详尽的上手教程。

1、Open-Sora技术报告全面解读

最新功能概览

作者团队在GitHub上正式发布了Open-Sora技术报告[1]，根据笔者的了解，本次更新主要包括以下几项关键特性：

•支持长视频生成；

•视频生成分辨率最高可达720p；

•单模型支持任何宽高比，不同分辨率和时长的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求；

•提出了更稳定的模型架构设计，支持多时间/分辨率/长宽比/帧率训练；

•开源了最新的自动数据处理全流程。

时空扩散模型ST-DiT-2

作者团队表示，他们对Open-Sora 1.0中的STDiT架构进行了关键性改进，旨在提高模型的训练稳定性和整体性能。针对当前的序列预测任务，团队采纳了大型语言模型（LLM）的最佳实践，将时序注意力中的正弦波位置编码（sinusoidal positional encoding）替换为更加高效的旋转位置编码（RoPE embedding）。此外，为了增强训练的稳定性，他们参考SD3模型架构，进一步引入了QK归一化技术，以增强半精度训练的稳定性。为了支持多分辨率、不同长宽比和帧率的训练需求，作者团队提出的ST-DiT-2架构能够自动缩放位置编码，并处理不同大小尺寸的输入。

多阶段训练

根据Open-Sora技术报告指出，Open-Sora采用了一种多阶段训练方法，每个阶段都会基于前一个阶段的权重继续训练。相较于单一阶段训练，这种多阶段训练通过分步骤引入数据，更高效地实现了高质量视频生成的目标。

初始阶段大部分视频采用144p分辨率，同时与图片和 240p，480p 的视频进行混训，训练持续约1周，总步长81k。第二阶段将大部分视频数据分辨率提升至240p和480p，训练时长为1天，步长达到22k。第三阶段进一步增强至480p和720p，训练时长为1天，完成了4k步长的训练。整个多阶段训练流程在约9天内完成，与Open-Sora1.0相比，在多个维度提升了视频生成的质量。

统一的图生视频/视频生视频框架

作者团队表示，基于Transformer的特性，可以轻松扩展 DiT 架构以支持图像到图像以及视频到视频的任务。他们提出了一种掩码策略来支持图像和视频的条件化处理。通过设置不同的掩码，可以支持各种生成任务，包括：图生视频，循环视频，视频延展，视频自回归生成，视频衔接，视频编辑，插帧等。

支持图像和视频条件化处理的掩码策略

作者团队表示，受到UL2[2]方法的启发，他们在模型训练阶段引入了一种随机掩码策略。具体而言，在训练过程中以随机方式选择并取消掩码的帧，包括但不限于取消掩码第一帧、前k帧、后k帧、任意k帧等。作者还向我们透露，基于Open-Sora 1.0的实验，应用50%的概率应用掩码策略时，只需少量步数模型能够更好地学会处理图像条件化。在最新版本Open-Sora中，他们采用了从头开始使用掩码策略进行预训练的方法。

此外，作者团队还贴心地为推理阶段提供了掩码策略配置的详细指南，五个数字的元组形式在定义掩码策略时提供了极大的灵活性和控制力。

掩码策略配置说明

支持多时间/分辨率/长宽比/帧率训练

OpenAI Sora的技术报告[3]指出，使用原始视频的分辨率、长宽比和长度进行训练可以增加采样灵活性，改善帧和构图。对此，作者团队提出了分桶的策略。

具体怎么实现呢？通过深入阅读作者发布的技术报告，我们了解到，所谓的桶，是（分辨率，帧数，长宽比）的三元组。团队为不同分辨率的视频预定义了一系列宽高比，以覆盖大多数常见的视频宽高比类型。在每个训练周期epoch开始之前，他们会对数据集进行重新洗牌，并将样本根据其特征分配到相应的桶中。具体来说，他们会将每个样本放入一个分辨率和帧长度均小于或等于该视频特性的桶中。

Open-Sora 分桶策略

作者团队进一步透露，为了降低计算资源的要求，他们为每个keep_prob和batch_size引入两个属性（分辨率，帧数），以减少计算成本并实现多阶段训练。这样，他们可以控制不同桶中的样本数量，并通过为每个桶搜索良好的批大小来平衡GPU负载。作者在技术报告中对此进行了详尽的阐述，感兴趣的小伙伴可以阅读作者在GitHub上发布的技术报告来获取更多的信息：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

数据收集和预处理流程

作者团队甚至对数据收集与处理环节也提供了详尽的指南。根据作者在技术报告中的阐述，在Open-Sora 1.0的开发过程中，他们意识到数据的数量和质量对于培育一个高效能模型极为关键，因此他们致力于扩充和优化数据集。他们建立了一个自动化的数据处理流程，该流程遵循奇异值分解（SVD）原则，涵盖了场景分割、字幕处理、多样化评分与筛选，以及数据集的管理系统和规范。同样，他们也将数据处理的相关脚本无私地分享至开源社区。对此感兴趣的开发者现在可以利用这些资源，结合技术报告和代码，来高效地处理和优化自己的数据集。

Open-Sora 数据处理流程

2、Open-Sora 性能全方位评测

视频生成效果展示

Open-Sora最令人瞩目的亮点在于，它能够将你脑中的景象，通过文字描述的方式，捕捉并转化为动人的动态视频。那些在思维中一闪而过的画面和想象，现在得以被永久地记录下来，并与他人分享。在这里，笔者尝试了几种不同的prompt，作为抛砖引玉。

比如，笔者尝试生成了一个在冬季森林里游览的视频。雪刚下不久，松树上挂满了皑皑白雪，暗色的松针和洁白的雪花错落有致，层次分明。

又或者，在一个静谧夜晚中，你身处像无数童话里描绘过黑暗的森林，幽深的湖水在漫天璀璨的星河的照耀下波光粼粼。

在空中俯瞰繁华岛屿的夜景则更是美丽，温暖的黄色灯光和丝带一样的蓝色海水让人一下子就被拉入度假的悠闲时光里。

城市里的车水马龙，深夜依然亮着灯的高楼大厦和街边小店，又有另一番风味。

除了风景之外，Open-Sora还能还原各种自然生物。无论是红艳艳的小花：

还是慢悠悠扭头的变色龙， Open-Sora都能生成较为真实的视频。

笔者还尝试了多种prompt测试，还提供了许多生成的视频供大家参考，包括不同内容，不同分辨率，不同长宽比，不同时长。

笔者还发现，仅需一个简洁的指令，Open-Sora便能生成多分辨率的视频短片，彻底打破创作限制。

分辨率：16*240p

分辨率：32*240p

分辨率：64*360p

分辨率：480*854p

我们还可以喂给Open-Sora一张静态图片让它生成短片

Open-Sora 还可以将两个静态图巧妙地连接起来，轻触下方视频，将带您体验从下午至黄昏的光影变幻，每一帧都是时间的诗篇。

视频详见：https://mp.weixin.qq.com/s/Z88inagkuFn8svLu788TVQ

再比如说我们要对原有视频进行编辑，仅需一个简单的指令，原本明媚的森林便迎来了一场鹅毛大雪。

我们也能让Open-Sora 生成高清的图片

值得注意的是，Open-Sora的模型权重已经完全免费公开在他们的开源社区上，不妨下载下来试一下。由于他们还支持视频拼接功能，这意味着你完全有机会免费创作出一段带有故事性的小短片，将你的创意带入现实。

权重下载地址：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

当前局限与未来计划

尽管在复现类Sora文生视频模型的工作方面取得了不错的进展，但作者团队也谦逊地指出，当前生成的视频在多个方面仍有待改进：包括生成过程中的噪声问题、时间一致性的缺失、人物生成质量不佳以及美学评分较低。对于这些挑战，作者团队表示，他们将在下一版本的开发中优先解决，以期望达到更高的视频生成标准，感兴趣的朋友不妨持续关注一下。我们期待Open-Sora社区带给我们的下一次惊喜。

开源地址：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

参考文献：

[1] https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/blob/main/docs/report_02.md

[2] Tay, Yi, et al. "Ul2: Unifying language learning paradigms." arXiv preprint arXiv:2205.05131 (2022).

[3] https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators

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25 Apr 2024 | 8:43 pm

4月25日，360集团创始人周鸿祎深度探馆2024北京车展，并同步直播近5小时，现场为观众“云体验”十余辆国产新能源汽车，在线观看人次破500万。有网友称周鸿祎是北京车展顶流，周鸿祎解释说，自己是一身红衣的“红流”，逛展测评是为国产新能源车助威“加电”，相信国产新能源车、智能网联车将代替国外品牌成为市场顶流，消费者首选。周鸿祎现场测评遭众人围观直播，官方直播运营因抢不到信号一度“卡顿”，在线求饶并称“下次开直播车来”。

探馆中，周鸿祎前往蔚来、理想、猛士、极氪、华为、哪吒、小米等多个品牌展台，与李斌、尹同跃等“车圈大佬”互动，从汽车安全、大模型上车等角度，对国产新能源车测评并提出建议。周鸿祎笑称，“国产新能源我看哪款车都觉得很喜欢，见一个爱一个。”

在宁德时代展台，周鸿祎同宁德时代董事长曾毓群交流电池安全性能后表示，在动力电池发展的推动下，中国的造车技术不断提升，造车成本不断降低车，360希望能与宁德时代相辅相成，共同助力中国网联车产业的成功。

当现场被问及国产新能源车智能网联车是否将成为未来趋势时，周鸿祎坚定表示，这不是未来而是当下，“在智能网联车新能源车这个领域，我绝对相信这是一次创新的机会，一次改天换地彻底颠覆的机会，也是中国品牌全面领先的机会。”

周鸿祎称，此次来车展挑选国内车型来体验，既有学习的目的，也是用实际行动为中国的智能网联车、新能源车呐喊、助威、加电，他呼吁大家抛弃偏见，积极拥抱国产新能源。

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25 Apr 2024 | 8:20 pm

近日，上海云阙智能科技有限公司（简称：云阙智能）与全球研究方法、数据科学和人工智能协会（英文简称：RMDS）正式达成战略合作，双方将基于‘云阙数智学院’平台深入中国市场及营销传播行业的深厚积淀、众多世界500强企业和各行业头部企业的服务经验，并依托RMDS国际化的视野和前瞻性的理念、庞大的人工智能及大数据人才社区、丰富的技术及理论研究能力、权威的人才培养及认证体系，打造服务于中国的AIGC人才孵化体系。云阙智能与RMDS的合作将加快推动AIGC技术在中国的普及和应用，提升整个行业的人才技术水平和创新应用能力。通过国际化的人才培养，促进中国的AIGC技术更好地融入全球市场，参与国际竞争。

RMDS社区成立于2009年，拥有遍布全球的专家团队和四万多名行业领袖、精英人才智库，是国际知名数据科学及人工智能研究机构，汇集了来自北美、亚洲、欧洲、中东等各个地区的不同领域和行业的顶尖专家，Google、IBM、Macy’s、沃尔玛、卡内基梅隆大学、加州理工学院、美国计算机协会、DataRobot等多家组织机构的重量级嘉宾。在数据科学及人工智能领域开展面向全球的人才培训、资质认证以及竞赛活动，多次成功举办“全球数据科学与人工智能创新方法年度盛会”及全球数据科学竞赛，为全球数据科学及人工智能领域从业者以及青少年学生搭建了一个全球化交流学习平台，RMDS已形成成熟的运营机制和完善的认证体系，并已在美国、中东、亚洲提供数据科学和人工智能相关的人才培养和证书培训。

AIGC技术的发展正日益体现一种“奇点突破”后的加速度，但在营销传播行业渗透率仍然很低，产业各个环节有相当多的“最后一公里”需要解决。其中底层技术突破及垂直行业创新应用、人才供给是两个最大的瓶颈：腾讯研究院数据显示，目前国内AIGC从业人员数十万，人才缺口500万人 ；猎聘网、拉勾网等招聘数据显示，AIGC人才岗位供需比将近1:10，其中产品经理供需比达1:58 ，2024年新春开工首周AIGC领域新发职位同比增长612.5%，投递该领域的人次同比增长191.55%；数据来源：猎聘大数据研究院《AIGC及其产业链人才需求大数据报告2023》&《2024新春开工首周就业洞察报告》

2024年4月5日，由思科公司牵头，埃森哲、Eightfold、谷歌、IBM、Indeed、英特尔、微软和SAP八家公司共同组建人工智能信息与通信技术劳动力联盟（The AI-Enabled ICT Workforce Consortium），计划未来10年内培养超过 9500万的AI领域人才，正是为解决人才供给这一突出瓶颈。信息来源：IT之家《目标 10 年培养 9500 万 AI 人才，思科牵头微软等 8 家公司组建新联盟》

“人工智能+营销传播”为行业带来巨大机会的同时，也在跨领域融合、技能结构变化、商业模式创新、组织管理变革等方面给企业和从业人员带来新的挑战。云阙智能预估包括广告公关、营销、新媒体、自媒体、电商、影视、短视频等以内容为核心的行业对AIGC人才的需求将达到2000万人以上。

人工智能+营销传播，考验的是从对AIGC的认知高度和理解深度、技术研发及产品应用能力、业务场景到商业模式的创新，但归根结底需要大量具备垂直行业经验+AIGC技术的融合型人才驱动。云阙智能创始人毛雷雷表示：云阙智能定位产业 AIGC 化加速器，具备产业视角的人才孵化体系、自研多模态跨媒体全场景的AI技术产品、经过世界 500 强企业实战验证的创新业务场景，到可落地的商业交付解决方案等完整的业务体系。和RMDS的合作将国际领先的人才孵化体系和本土产业实践、技术研发深度结合，极大的加速 AIGC 技术在营销传播行业的落地应用。曾为IBM首席数据科学家、现为哈佛大学数据科学评论杂志顾问的RMDS 创办人刘永川博士表示：AIGC正在重塑营销传播行业。在此科技和行业高速发展的特别时期，RMDS 很高兴能与云阙智能一起携手建造一流的 AIGC 人才孵化体系，为中国和世界培育高端人才。

除了与RMDS的合作外，云阙智能还将从学术、技术、艺术、商业化等多个方面着手，联合顶尖高校、权威机构和资深产业专家，共同构建多维度、跨学科、跨行业应用的知识/课程体系、师资团队及技术产品，提供从战略咨询、课程研发及项目实训、行业赛事、人才认证、就业指导、技术工具开发和商业化应用落地全链条服务，打造“买得起、学得会、用得好”的人才孵化体系，加速产业AIGC化进程。

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25 Apr 2024 | 8:01 pm

近日，交通运输部办公厅公布第二批智能交通先导应用试点项目（自动驾驶和智能建造方向）名单。由内蒙古自治区交通运输厅推荐，鄂尔多斯市交通运输局牵头，卡尔动力与多家单位参建的“鄂尔多斯市公路货运与城市出行服务自动驾驶先导应用试点”成功入选。这是内蒙古首个入选的应用试点项目，也是本批试点中唯一的干线货运自动驾驶重卡项目。

为响应国家交通强国战略，积极探索自动驾驶实际应用与商业化模式，鄂尔多斯政府先后出台了一系列政策助力智能网联行业的蓬勃发展。今年3月，鄂尔多斯市康巴什区向卡尔动力颁发了首张智能网联汽车测试牌照，加速推进L4级自动驾驶货运技术应用落地。

卡尔动力以多车混合智能编队形式行驶 

此次试点项目由卡尔动力联合鄂尔多斯电力冶金集团、交通运输部公路科学研究院、清华大学车辆与运载学院、陕西重型汽车有限公司、中集车辆（集团）股份有限公司等企业与学术机构推进。项目将在鄂尔多斯市及康巴什区的煤炭运输路线上额外投入30辆L4级自动驾驶重卡，通过自动驾驶编队技术完成不少于80万吨的货运量和300万公里的运营里程，试点场景和路线包括鄂尔多斯市内多条300公里以上的重要物流干线和园区短倒路线。卡尔动力在项目筹划和准备阶段，已经投入了超过40台车辆，并完成了超过百万公里里程的技术验证与试运营，目标是打造全球范围内规模领先的编队自动驾驶运营试点项目。

在项目推进过程中，卡尔动力还将基于和陕汽联合研发的L4级自动驾驶前装量产车型、和中集车辆共同开发的更适合自动驾驶的智能化挂车，携手清华大学车辆与运载学院、交通运输部公路科学研究院一同制定至少5项自动驾驶重卡运营管理、编队技术指南和标准规范，为未来相关技术服务的标准化打下基础。

卡尔动力CEO韦峻青博士表示：“卡尔动力参与交通部第二批智能交通先导应用试点，是对卡尔动力核心技术、产业化能力和运营管理体系的高度肯定。卡尔动力将在政府的指导下，充分发挥自身经验，携手合作伙伴一起加速实现自动驾驶技术的无人化与商业化运营，助力鄂尔多斯市形成一个可复制并广泛使用的自动驾驶标准化方案，推动自动驾驶货运编队的示范应用，实现全国范围内的商业化和规模化。”

作为L4级自动驾驶编队技术的先行者，卡尔动力自2021年起持续推进干线货运的L4级自动驾驶技术研发和针对大宗商品的商业化运营，已在华北、西北等地区开展常态化测试和运营，提供短、中、长途等复杂场景的端到端智能运输。目前卡尔动力累计运输大宗货物超680万吨，示范运营总里程超过590万公里。

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25 Apr 2024 | 6:47 pm