IT之家 3 月 30 日消息，比亚迪官微宣布，见义勇为车主孙子见律师的颁奖仪式在今日深圳比亚迪总部举行，比亚迪品牌及公关处总经理李云飞为孙律师颁发了 20 万税后奖金及终身免费维修保养卡，并表示比亚迪将持续对车主的见义勇为行为进行嘉奖。 IT之家附前情提要： 今年 2 月 25 日，一段“宾利司机行凶伤人”视频在网络流传。杭州警方通报，当事双方系表兄弟，因经营纠纷而出现别车、殴打的情况，犯罪嫌疑人被刑拘。 一位过路的比亚迪司机见义勇为、及时停车劝架，避免事态进一步地升级，获得网友点赞。对此，比亚迪集团品牌及公关处总经理李云飞在微博表示，已找到这位见义勇为的比亚迪汉车主孙子见，他是位律师。比亚迪当时决定，对孙先生的车辆终身免费维修保养，并奖励 20 万元。 李云飞还宣布，公司正在考虑设立“比亚迪车主正能量及见义勇为奖”，对正能量及见义勇为车主给予 5-20 万元的奖励。

快科技3月30日消息，近期有网友发现，小米SU7的大量订单出现在二手平台并被转让，其中有些订单甚至以几万元的溢价转让。 对此，小米方面做出了回应，指出这些转让的订单用户信息无法修改，购买者必须通过过户手续正规购买。 关于已经锁定订单是否能改名或转让的问题，小米明确表示，订单无法转让给他人，订单名下即为一手车主。 针对维权平台上出现的多起小米汽车退定投诉，小米汽车官方微博发布《小米SU7答网友问》表示，在小米汽车APP购车流程中，明确提示了主动锁定订单不可退款的情况，共计出现三次。 “在最终‘锁定配置’时直接弹窗提示，希望大家理解，在锁定配置前，还请慎重选择。”小米方面回应。 此外，小米汽车也提到，大定车辆可享受7天内退款政策。 然而，一旦锁定配置完成，意味着订单已经确认，车辆将进入生产阶段，此时定金将无法退还。

IT之家 3 月 30 日消息，苹果公司于北京时间昨日上午 9 点推出了首部以 Immersive Video 空间影音格式拍摄的体育影片，主要是去年年底美国职业足球联盟杯（MLS Cup）季后赛的精彩片段，时长五分钟。 国外科技媒体 Six Color 近日发布博文，阐述了观看这部 Immersive Video 影片之后的感受，IT之家翻译相关内容如下： 该博文作者 Jason Snell 在看视频之前就有很多疑问，为何苹果花了三个多月的时间才制作出一个亮点包装？而当视频最终完成时，为什么只有五分钟？这两个事实说明了苹果公司持续制作 Immersive Video 格式内容有多难？ Snell 在观看这段视频之后，得出的观后感是“不够好”。 首先需要肯定的一点是，如果单独拎出来某个视角沉浸感非常不错。在那么近的距离观看职业运动员的比赛是非常震撼的，感觉置身于一个巨大的、充满球迷活力的体育场内。 问题是，根据苹果公司和 MLS 制作视频的方式，在沉浸感上仍有不足之处。在普通视频中，快速剪辑有助于加快动作；而在沉浸式视频中，快速剪辑就像遇到减速带一样。 这段视频是一个亮点集锦，有很多快速剪辑，Snell 曾多次将头转向一个方向，想利用 180 度的沉浸式空间观看左侧或右侧发生的事情，结果视点却变成了另一个视角。 Snell 表示：“我需要几秒钟的时间来扫描周围的环境，然后重新调整方向--这种延迟往往会让我错过本该看到的亮点。”

IT之家 3 月 30 日消息，根据工业和信息化部近日发布的 1-2 月我国通信业“成绩单”，我国共发展移动电话用户 17.46 亿户；其中 5G 用户达 8.51 亿户，占比近一半，超过 4G 用户数近 1 亿。 从流量来看，截至 2 月末，我国移动互联网累计流量达 487.6 亿 GB，其中 5G 用户接入流量同比增长 59.8%，占比达 53.3%。可以看出，5G 已成为流量使用增长的主动力。 中移智库战略与产业研究所主任研究员张丽贤表示： 这一次 5G 用户规模超过 4G，可以认为是一次重要的里程碑事件，因为它不仅预示着我国的 5G 发展正加快步入成熟期，也为一个全面数字化时代的到来奠定了坚实的基础。 数据显示，截至 2 月末，我国 5G 基站总数达 350.9 万个，占移动基站总数的近三成。我国 5G 覆盖和应用正持续升级。

凤凰网科技讯 3月30日，咪咕视频、糖豆、红星新闻、豫视频、闪电新闻、新网银行、物联宝等8家合作伙伴与华为签署鸿蒙生态合作协议，宣布将基于HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版启动或加速鸿蒙原生应用开发。 华为终端云总裁朱勇刚强调，AI能力是整个社会和行业关注的话题，也是HarmonyOS的一大亮点。通过将华为盘古大模型的AI能力下沉至操作系统层，并赋能给超过15个子系统，HarmonyOS NEXT构筑了一个原生智能的底座，可在端侧实现原生AI能力，进一步提升服务分发效率。这意味着，高品质的内容和服务可以在各类终端设备上以合时宜的智能分发，更加高效、精准、个性地触达更加广泛的受众，有助于让网络视听产业和各行业产生更多的创新场景。 作为影音娱乐领域的重要应用，咪咕视频、糖豆此次与华为签约，将进一步丰富鸿蒙生态影音娱乐板块。 在数字化转型的大潮中，用户需求的多样化和个性化，推动着媒体内容生产方式的革新。红星新闻、豫视频、闪电新闻等媒体加入鸿蒙原生应用开发的行列，将基于鸿蒙系统的全场景特性和系统级AI能力，打造全新的信息传播模式，进一步拓展媒体融合发展的广度与深度。

IT之家 3 月 30 日消息，极氪汽车今日宣布，应对近期极氪 007、全新极氪 001 两款车型订单高峰，推出提车关爱补贴。具体来看，该补贴适用于大定支付完成日期为 4 月 30 日（含）之前、订单交付完成日期为 3 月 30 日（含）以后的车主。 官方表示，该补贴适用车型包含全新极氪 001、极氪 007、极氪 009、极氪 X 和极氪 001 FR，上述车型的车主可领到名为“极分”的官方积分：若因极氪公司原因导致补贴对象的实际车辆交付期限超出下定时极氪 App 所显示的最长预计交付时间的，可按 1500 极分 / 天 / 车，累计不超过 30000 极分 / 车享受提车关爱补贴。 实际车辆交付期限计算标准为订单锁单之日起，至极氪 App 正式发送《交付通知》站内信的当天（含）止。在订单交付完成后，极分会陆续发放至订单车主手机号码对应的极氪 App 账户。 IT之家今日早些时候报道，全新极氪 001 上市首月大定已破 30000 台，限时购车权益倒计时 1 天。全新极氪 001 于 2 月 27 日上市，售价区间 26.9 万-32.9 万元。老用户、3 月 31 日前下单用户终身免费送价值 3.5 万的 ZAD 智能驾驶辅助系统。

文｜徐蔡钰 上午9时至下午18时，满电800公里续航的小米SU7试驾车，已发出红色预警，表显续航只剩40km。按照单人次试驾10公里计算，这辆车已经接待了60余位意向车主。 这是3月29号，小米汽车上市第一个完整日的门店盛况。 在36氪汽车走访过程中，一名路过的外卖小哥停下电瓶车，喊道：“小米这个车，确实很好看，我也拍了照，发了朋友圈”。 全民化的品牌知名度与产品热度，让同行望尘莫及。而SU7创造的订单数量，更是锋芒逼人。 据小米官方数据，28日开售后27分钟，SU7大定订单便突破5万；开售24小时，这个数字已达88898个。这个成绩对于同行，一般需要半年时间才能实现。 小米汽车的入场，无疑像一个炸弹，投进了沉闷的上半年车市。同行中，有些惊恐，释放了浓厚的防备意识，而有些则在冷静观察后，解除了警戒。 当然，对于小米汽车自身来说，这些都已经无暇关注，暴涨的订单首先考验供应链备货情况，其次考验工厂的产能爬坡。 雷军在3月28日晚的发布会上说，终于知道造车太难。实际上，真正的攻坚战，才刚开始。 小米汽车实拍图 01 首日爆单、对手备战，小米汽车紧急保供 爆单首日，小米汽车迎来一场小风波——部分下定用户在社交平台发文表示，小米承诺7天可退的定金如今无法退款。 小米汽车官方回应称，用户在支付5000元定金后，拥有7天犹豫期，可任意更改配置或退款。一旦选择主动锁定配置，车辆将进入生产阶段，配置不可更改定金不可退。 截至29日12时，小米客服接到退单及改配需求，总计469例。实际上，用户需填写上牌主体、交付城市等详细信息后方可支付定金。对于主动锁单，小米汽车也已设置三次提示，“误触”概率并不算大。 小波折难挡群众热度，36氪汽车走访了北京三家核心区域门店，初步获悉，上市首日，小米汽车销售人员的个人业绩在400-600单左右，锁单率普遍在20%-30%。 如果按照88898个大定订单估算，小米全国锁单量约在25000辆以上。这对于一个汽车品牌的首款车而言，成绩悍然。 小米SU7的对手并没有坐以待毙。 28日晚间，特斯拉中国对外事业部员工转发「Model 3背后的故事」视频，附文：“评价任何技术的正确方法，不是将其与竞争对手进行比较(这太容易)，而是将其与物理学的极限进行比较”。面对雷军在发布会的贴身对标，特斯拉显然自信沉稳。 与小米汽车在价格、产品力上高度重叠的极氪则略显激进。SU7售价公布后，极氪各城市官方销售便在公共领域发布“小米做到了三个唯一、2024年唯一不是800V的新车...”等比较言论。 一位已订购小米SU7的用户向36氪汽车透露，此前考虑选项为新款极氪001，碍于交付慢的问题未下单。小米上市后次日清晨，极氪销售便发来一张现车清单，热情邀请其当天下单。无论言语还是行动，极氪内部已然弥漫着紧迫感。 蔚来销售端也在小米汽车发布之初，准备了系统性的对标话术，但很快便取消。蔚来发出的最终通知为：小米和蔚来定位是不一样的，所以我们不必过分去对比，SU7第一波上市节奏后，目前与ET5的用户重叠不高。 小米汽车的热销，除了引发同行紧张应对，自身供应链团队也开始进入紧急备战状态。 36氪汽车获悉，发布会次日，小米汽车供应链团队就奔赴全国各地，与关键供应商讨论零部件供应问题。也有供应商人士向36氪遗憾表示，货备少了，正加急从海外总部调配。 此前，36氪汽车曾独家获悉，小米北京工厂已于2月中旬开启批量生产，产能逐步爬坡，将在7月达到月产量破万。 一位小米汽车供应商人士向36氪汽车透露，至29日晚间，公司还未收到采购量明显增加的通知，产能准备仍是每月5000-10000件。不过小米对时间的要求非常严格，不允许出现延迟交付的现象。 雷军此前接受采访也表示，担心卖不好，也担心卖太好，导致交付质量出现问题。而目前的大热销售局面揭示，雷军更需要做的，显然是保证首批订单稳定交付。 36氪汽车获悉，小米汽车App也已显示具体交付时间：28日晚锁单用户，交付周期为5-8周，29日锁单用户，交付周期在10-13周，即最迟7月上旬提车。 对自建工厂、首次造车的小米而言，这样的周期不算掉队。如果后续有忠实的米粉继续转化，加上SU7本身的产品力，小米汽车第一年似乎已经订单无虞。 02 用户画像：狂热但清醒 小米汽车销售人员表示，虽然门店在3月25日已开启静态鉴赏，但首批订单来源主要还是线上，90%以上的客户在下单前都没有见过面。而小米汽车的线下热度，似乎比销量来得更加火热。 小米门店实拍图 29日，36氪汽车走访北京位于北部、城中、南部的三家门店，均处于限流进店、排队上车的火热局面。一位负责门店人流控制的人员透露，上午来店顾客与平日无异，但午饭后人流量猛增，店外开始摆放弯曲的排队围栏。 进店用户以几类为主。 一是对小米首款车好奇的年轻人，进店后直奔实车，有耐心排队体验，对车内各部位好奇心十足。在小米总部内部店，一名年轻男性表示，近期无购车计划，但对小米汽车很有兴趣，便请求在小米任职的朋友邀请其到内部店参观。 二是用车的青年人。36氪汽车观察到，部分青年夫妻在进店后与销售人员展开长谈，详细对比了小米SU7与自己正在驾驶的车型，展现出一定的购买意愿。还有一类便是看热闹的群众，其中不乏因为人多才进店的、不懂车但因为颜色亮眼来一睹风采的... 与其他首次造车企业明显不同的是，小米汽车的进店用户甚少问出那样一个问题：你们这是什么汽车品牌？ 付出真金白银的锁单用户，画像截然不同。 创始版用户以小米铁杆粉丝为主，一位在25日首批进店、28日锁单创始版的用户告诉36氪汽车，自己与家人都是小米1用户，一直喜欢并且在支持小米，情怀与SU7颜值是其下单的主要原因。 非创始版的锁单用户中，一部分是小米生态的忠实用户，家电生态链帮助小米建立了一批忠实的产品用户，科技感的外观、便捷的操作以及互联体验让他们对小米汽车这个产品同样自带信心。配置与价格发布后，性价比驱动了这部分订单。 另一个部分则是追求长续航的普通购车用户，24.59万元能够买到830km续航，是其锁单的核心原因。这部分用户有个显著特征：本身存在购车计划，对在售车型也有一定了解度。 无论哪类用户，未试驾即锁单的比例并不低。多位订购用户告诉36氪，自己对小米汽车的信任来源于小米集团的财务良好、雷军对造车业务的重视、车内设计透露出对用户意见的重视。 其中一位年轻男性甚至表示：“最开始担心第一代产品的风险，但看到热度这么高，反而放心了。这个车一旦有问题必定上热搜，那小米还敢出问题吗？” 狂热的同时，这批锁单用户却也意外清醒。 36氪汽车收集了已锁单用户对观望者的建议，其中不乏“二代车会更好，不着急可以等等”、“小米是我的第三辆车的，我是抱着玩一玩心态购买的，建议大家也看看其他车型”、“买车还是要看自己的需求和预算，车评人只测高性能版，他们开出来的效果，普通人感觉不出来那么多”...... 虽然小米在前期宣传中主打技术，但首批用户甚少因为性能与科技买单，功能性与便利性才是锁单的直接动力。 而这恰好是当下市场竞争的关键。企业越来越重视的技术与配置，消费者却难以细微察觉到每项科技带来的革新体验。强大的品牌心智、精准的定位、直击消费者痛点的产品力反而成为制胜关键。从这个角度看，小米SU7似乎已集齐竞争力的各项要素。

【环球网报道 记者 张晓雅】“印度总理莫迪警告比尔·盖茨关于人工智能（AI）的危险”，“今日俄罗斯”电视台（RT）3月29日以此为题注意到，莫迪与比尔·盖茨近日举行会谈，讨论新兴技术、气候等多项议题，期间，莫迪就AI的深度伪造技术发出警告。 综合RT及《今日印度》报道，印度总理办公室29日公布了两人会谈的视频片段。莫迪和比尔·盖茨谈到AI的快速发展，莫迪称这“非常重要”，但他同时警告说，不应出于“懒惰”而将AI技术当作“魔法工具”。他还建议给AI生成的内容标注水印，以解决深度伪造带来的问题。 “如果把这么好的东西(AI)交给没有经过适当培训的人，它很可能会被滥用。我建议我们应该在AI生成的内容上标注清晰的水印，这样就不会有人被误导。”莫迪告诉比尔·盖茨。 谷歌人工智能模型Gemini将莫迪与“法西斯”关联一事此前在印度掀起轩然大波。谷歌公司的人工智能模型Gemini在回答有关“印度总理莫迪是不是法西斯主义者”的问题时称，“莫迪实施的某些政策被部分专家认为具有法西斯主义性质”，并举出莫迪推行印度教民族主义政策和打压异议人士的例子。据《印度时报》报道，尽管谷歌公司已就上述事件向印度政府表达了歉意，但印度电子和信息技术部国务部长拉吉夫·钱德拉塞卡似乎仍不满意，认为谷歌是在政府宣布将对人工智能平台采取限制措施之后道歉的。 这次谷歌事件让印度政府开始考虑如何应对新兴的人工智能技术。印度电子和信息技术部3月1日针对提供人工智能服务的机构出台四点合规性要求，即内容合法、不涉及传播偏见或干涉选举、政府许可、有源标记。虽然莫迪政府正在加强管控，但是印度14亿人口的市场还是吸引科技公司不断增加投入。印度IT初创公司英菲尼迪电力首席执行官阿尼尔·萨克塞纳称，如果政府不断加强控制，相关企业必须学会“顺势而为”。

快科技3月30日消息，今天开始一直到12月31日，上海将启动绿色智能家电补贴活动，补贴总额1.5亿。 消费购买目录一级能效家电，就可以按照成交价格的10%享受一次立减补贴，最高可达1000元！ 而且可在微信支付、银联云闪付、支付宝各享受一次，最高可省3000元。 据了解，补贴家电涵盖16个品类，包括，电冰箱、洗衣机、电视机、空调、热水器、吸油烟机、燃气灶、洗碗机、微型计算机、打印机、空气净化器、电磁炉、电饭煲、电风扇、净水机。 本次补贴将按照“先到先得”原则实施，直至补贴资金使用完毕。

今年以来，文生图模型领域就没消停过。 3月23日，Stability AI CEO Emad Mostaque宣布离职，这个昔日文生图巨头CEO的高调退场给了AI界一次小小的震撼。这并不奇怪。混乱，几乎是Stability AI在过去一年多时间里的缩影：管理层离职、技术团队跑路、入不敷出、法律官司…… 一年以前，Stability AI还曾是一家文生图领域的超级明星：当Stable Diffusion推出并宣布彻底开源后，这款AI图像生成模型在上线三个月内用户总量达到1000万。同一时期，DALL-E只有150万用户，Midjourney在200万到300万之间。 变化不仅发生在Stability AI，也发生在Midjourney上。今年1月，Lenardo.ai以18.71M的月访问量首次超越持续霸榜的Midjourney，到了2月，两者差距还在进一步拉大。这意味着，作为文生图领域老大的Midjourney正在面临激烈的竞争。 Stability AI、Midjourney的变化似乎也说明一家事情：与ChatGPT稳定领跑通用型聊天产品不同，垂直AI应用的“王位易主”显然更加容易。 / 01 / 开源与赚钱无法兼得，Stability AI跌落神坛 AI独角兽Stability AI的坠落并非一夕之变。早在2023年，该公司就有一批管理层和核心技术成员离开团队。 2023年6月，Stability AI首席信息官Daniel Jeffries、工程副总裁Scott Draves和首席运营官Ren Ito都选择了离职。7月中旬，参与了Stability AI大语言模型开发工作的Louis Castricato宣布离职加入EleutherAI。 就在Emad Mostaque离任的前一周，Midjourney就因数据盗窃把Stability AI的员工都拉入了黑名单。《福布斯》报道，亚马逊网络服务（AWS）因StabilityAI迟迟不支付账单，可能会中断服务。也有消息称，Stability AI已经难以支付员工的工资了。 为什么Stability AI会陷入这样的困境？不赚钱，是一个很现实的原因。 Stability AI年收入 现在Stability AI的收入主要分为两大板块，一个是to B的AI模型定制化服务和AI技术咨询，一个是to C的Stable Diffusion产品的会员制付费订阅。 从数据看，Stability AI的收入一直呈增长趋势，由2021年的210万美元到2022年420万美元，2023年甚至达到了4420万。 但这样的收入并不足以支撑Stability AI庞大的研发投入。据彭博社报道，截止2023年10月，StabilityAI每月支出在800万美元，也就是说，Stability AI2023年全年的支出在9600万美元左右，将近全年收入4420万的两倍。 即使对比同行，Stability AI的商业化业绩也不够理想。凭借会员订阅制的文生图模型Midjourney在2023年年度收入预估在3亿美元，大约是StablityAI的6倍。这与两者的用户规模形成了鲜明的对比。截至2023年11月，Midjourney已经拥有超过1640万活跃用户，而Stable Diffusion 在所有渠道的日活跃用户大约在1000万。 Stability AI商业化困难的原因主要有三点： 一是开源路线导致商业化路径不清晰。Stable Diffusion主打开源，用户可以自己基于开源代码搭建服务，未必非要依赖Stability AI，这也使公司锁定客户、自主定价变得艰难。相比之下，Midjourney这样的闭源AI图像生成产品有着简单清晰的商业化思路，用户花钱生成图片。 二是使用门槛更高。使用Stable Diffusion，需要编程知识和4GB独立显卡，技术门槛更高，对小白很不友好。作为对比，Midjourney上手就很简单了，只需要注册Discord账号，简单操作就可以得到精美高质量的图片，这可能也是大部分用户不惜花60美元支付费用的原因。 三是商业化节点滞后。比起Midjourney从一开始就主打会员付费制，Stable Diffusion的商业化的道路姗姗来迟。在Mostaque的构想里，开源模型的商业模式就是面向企业提供解决方案，即类似红帽和MongoDB，在开源版本免费的同时，通过定制化商业版本盈利。但显然，Mostaque低估了这一商业化路线的难度。 在自身商业化迟迟打不开局面的情况下，越来越多的巨头开始涌入文生图模型。比如，Meta推出了mu Edit和Video，谷歌旗下Imagen也自带了安卓系统3亿的潜在客户。亚马逊的图像生成模型——Titan Image Generator已经可供 Bedrock 上的AWS客户使用。 内忧外患之下，Stability AI的CEO和员工集体跑路就都不难理解了。 / 02 / 行业老大换人了！Midjourney流量被Leonardo.ai赶超 那边是曾经的扛把子倒了，这边现在行业老大Midjourney的流量也被Leonardo.ai反超了。 今年1月，一款主打 AI图片合成的Leonardo.ai网站流量以18.71M的月访问量首次超越了霸榜第一的Midjourney，并在之后一直呈赶超趋势。 从平均访问停留时间来看，Leonardo ai也以12min的平均用时超越了Midhourney的10min，Leonardo ai在三个月内的用户粘性更强。 就2024年2月网站流量的各指标对比看，Leonardo ai的月访问量和独立访客的平均访问次数均已超过Midjourney。 有趣的是，Leonardo AI的底层模型就是用Stable Diffusion微调的。不过与Stable Diffusion需要Python基础和独立显卡不同，Leonardo. ai在网页端就可以免费使用。 与Midjourney相比，Leonardo. ai的优势主要体现在性价比。 现在Midjourney基础版需要10美元一月，每月仅生成 200 张图像。而Leonardo. ai的免费版每月可以生成4,500 张图像（每天150张）。此外，Leonardo. ai还提供每月10美元的年度计划，用户每月最多可以生成 8500 张图像。这样的定价显然对对小白和学生党更加友好，所以有很多博主将其称为“Midjourney平替”。 从产品能力上说，Leonardo. ai与Midjourney各有侧重，但前者支持用户自定义模型，让其绘画风格上有了更多的延展性。 具体来说，Leonardo ai偏向写实，Midjourney生成图像更加梦幻、抽象，只能输入文字版prompt，偏向艺术。 从对输入指令的还原度讲，Leonardo. ai能够根据内容生成还原度较高的图片，更加逼真写实，就像是日常拍出的照片。但是，Midjourney更加艺术、偏向油画质地。 对于更喜欢写实风格的受众，Leonardo. ai是一个更好的选择，也就是说，Leonardo ai的应用场景更加广泛，可以应用于商务、艺术、游戏、写实。而Midjourney更偏向于艺术路线，生成图像更加梦幻、色彩更丰富、质地更细腻。 比如，下图中的两位老太太，Midjourney生成图像偏向抽象类油画类艺术创作，Leonardo生成的图像在自然光线下更加真实。 除了艺术、商务、写实等更加广泛的应用场景，Leonardo. ai还支持用户自定义自己的数据和训练模型，同时有绘画、素描、插图等不同的成图风格供用户选择。在生成图像的过程中，用户可使用参数和选项调整图像，塑造风格、情绪等，也能根据需要调整分辨率、格式和质量。此外，用户还可以将自定义的模型分享给其他用户。 而Midjourney目前仅支持用户输入指令，无法调整参数、分辨率、格式等。这就极大限制了 Midjourney出图的稳定性。对很多用户来说，Midjourney出图的质量尽管很高，但是随机性太强，有时候符合自己的需求，有时候不符合，就像抽盲盒一样。 性价比又高，又能能自定义模型，“Midjourney平替”取代Midjourney自然也合情合理。 / 03 / 行业座次变化背后，是用户需求的精细化 自生成式AI故事兴起以来，竞争一直是这个行业绕不开的话题。 但少有人注意到，不同于Chat GPT等通用AI助手已经形成的稳固格局，自2022年3月Midjourney发布开启AI作图以来，短短两年时间内，文生图模型垂直赛道就已经发生了巨变： 2022年8月，Stable Diffusion以三个月用户量增长1000万称霸市场；到后来，Midjourney通过产品迭代，在相当长时间内流量高居行业第一；到现在，Stable Diffusion陨落、Midjourney流量被Leonardo. ai反超。 换句话说，在非通用细分AI赛道里，AI产品的竞争更加激烈、趋于白热化。与通用型AI个人助理不同，文生图模型赛道用户更强调地并非体验性、趣味性和新鲜感。从长远看，用户使用模型的工具导向更强，更加强调操作简易性和出图质量。简而言之，模型生成的图像是否符合输入指令，质量高不高，上手快不快。 一年前，Midjourney因更低的技术门槛、更细腻的图像质量打败开源模型Stable Diffusion，赢得了更加广阔的用户市场。而现在，横空出世的Leonardo则凭借“模型定制化”与更细微的参数调整与Midjourney打成平手。而且，Leonardo. ai独立访客的平均访问次数和平均访问停留时间都超越了Midjourney，这意味着Leonardo. ai的用户留存能力更高，用户粘性更强。 在文生图领域产品竞争、迭代的背后，我们看到的是，愈发精细化、差异化的用户需求。从模型生成到成图质量到精细化的定制需求，人们不再满足于对AIGC热潮和技术光环的追捧，更加强调性能和使用体验。这也符合在2024年AI赛道更加细分、从模型建设涌入C端应用开发的总体趋势。 在未来，谁能胜出，谁会淘汰，都不再是棋盘上的既定数。与时俱进，从用户角度不断优化性能打造精细化、差异化的产品体验才是AI公司最后的护城河。

音乐人的ChatGPT时刻来了？ 即使你完全不懂任何乐理知识，只需要输入简单的提示词，比如音乐风格、流派、音色以及歌词内容等，仅需几十秒的时间，Suno就能快速生成一首长达2分钟的完整音乐。而引发这场全球音乐创作风暴的SunoAI公司，目前只有12名员工。 "我和团队已经在想办法改行了。"音乐人Ferry对第一财经记者开了个玩笑。Ferry毕业于伯克利音乐学院，此前是香港交响乐团作曲家，现在是上海音乐工作室的音乐总监，主要工作内容是音乐制作和游戏配乐。他说，自己做了15年音乐，经历了很多不同风格的洗礼，有了很多经验。但对Suno而言，只是几秒钟的事情。如果换算一下，Suno写十首Demo的时间只需5分钟，换音乐人可能要一个月。 他预计，"AI音乐对音乐制作人是毁灭性的（打击），发展成熟后，在音乐制作这一块会取代90%的音乐人，也会有大量音乐人失业。" 但AI并非全能。音乐的精髓远超过技术的堆砌和算法的编织，它是情感的表达和创造力的展现。这种源于内心深处的情感和独特的创造力，是人工智能目前难以触及和全然复制的。第一财经记者采访的多名音乐人也认为，目前AI仍然是一个需要人类引导的工具，代替不了10%的顶尖音乐人。 记者实测：几十秒至1分钟内生成流畅歌曲 Suno水平到底如何？记者在Suno AI网站进行了实测。 记者输入的歌曲描述为："创作一首关于旅行的歌曲，曲风明快，由吉他、钢琴、小提琴、鼓演奏。表达旅行的轻松愉快，以及对人生的感悟"。几十秒后Suno就生成了歌曲并可播放，该歌曲标注的关键词是"piano（钢琴）、violin（小提琴）、folk（民间音乐）、joyful（快乐的）、guitar（吉他）、drums（鼓）"。 该歌曲使用钢琴和鼓伴奏，但记者并未听到小提琴的声音，歌词则出现了钢琴、小提琴、吉他、鼓点的字眼。歌曲时长1分40秒，由两段主歌和一段副歌组成，女声歌唱，流行乐风格，十分流畅，但歌词还是有些许生硬。 记者随后让通义千问生成一段关于"失恋后自己旅行并表述旅行感受和人生思考"的歌词，将歌词输入Suno，音乐风格输入"粤语，流行，哀伤"，大约一分钟生成歌曲并可播放。此次生成的歌曲曲风依然流畅，但仍是用普通话演唱。记者将提示词改为英语，并输入《再别康桥》作为歌词，这次AI终于在前几句用粤语歌唱，但马上又变成了普通话演唱。 第一财经记者实测Suno 这三次Suno生成的歌曲都很流畅，可以发现它对流行、摇滚风格的把握也比较精准，但记者可以感受到Suno对于中文的理解不如英语，Suno对提示词的理解也有限，要生成方言歌曲不太顺利。Suno自己生成的歌词有些许生硬，结合其他大语言模型生成歌词效果会更好。 在Suno的"每日推荐"榜单中，有更多生成效果更好的歌曲，歌词包含各国语言。记者点进去试听，发现排名前列的歌曲人声都非常清晰，歌曲流畅且风格鲜明，歌曲自成一体。中文歌曲中，儿歌《让我们荡起双桨》被"改"成重金属风格，《春天在哪里》"改"成爵士蓝调曲风，《蜀道难》变成摇滚风，宋词《声声慢·寻寻觅觅》则以古风呈现。 还有网友做了AI工具"全家桶"，用OpenAI创作歌词，Midjourney生图、Runway让其动起来，最后再让Suno配乐。 不过近日，在运营成本压力之下，Suno调整了价格体系。记者看到，目前在Suno AI网站上，注册新账号每天可获50个积分，共可用于10次生成歌曲（50 credits renew daily /10 songs），随后要继续使用就要充值，1个月内生成500首歌曲需要8美元，每个月内生成2000首歌需要24美元。 Suno AI渗透音乐圈 Roro 去年刚毕业，目前在一家唱片公司当练习生，她向记者感慨，最近Suno太火了，身边好多音乐人朋友都在用这个软件。"刚接触这个软件时觉得‘哇’太吓人了，因为大家只要在这个软件点点我们想要的要求，作词、作曲、编曲就能马上出来，而这些我们创作人是需要花很漫长的时间去学习、累积练习才能做出来。" "这个地球上任何的风格Suno都能实现, 在这个意义上，现实中被认为天花板的音乐人，也会比不过Suno。"在Suno半年前开始公测的时候，Ferry就已经开始体验和使用, 在强大的生成能力背后，他认为，Suno或许学习了几十亿首曲子这样的数据库。 作为伯克利音乐学院的学生，王钰初次接触到AI音乐生成工具则是在2024年初受同学推荐。"一开始大家觉得比较好玩，但其实也不是非常新奇，人工智能在图像生成领域之前就有一些软件出来，我们之前也预测，AI用于音乐创作是迟早的事。用了几次之后发现，对我们日常编曲和创作灵感的激发都有帮助，所以一直在使用来协助创作。"王钰告诉记者，虽然他所在专业的教授禁止学生用AI做作业，但允许利用AI进行辅助作曲。 除Suno外，记者了解到，AI对于音乐领域的其他工具也正在渗透，音乐创作者越来越难以忽视AI带来的改变。王钰告诉记者，现在有很多编曲混音软件正向半AI模式发展。"比如一些做音乐母带的软件，你可以直接告诉软件需要什么风格和场景，软件会自动帮你做参数，本来这是混音师的工作，但现在看下来，人工智能生成的效果确实不错。" "此外，AI音乐制作软件更大的作用在于可以生成音乐最终的样本，比如当作者写完某段音乐，希望做一个预混，模拟一下做完所有后期之后的录音室效果。这个时候就可以套一个AI插件，让AI帮助模拟各种风格效果，就类似修图软件可以套滤镜一样。" 王钰称。 AI此前在美术领域，已替代了部分人类画师，在音乐领域会不会重现这一过程？不少音乐界人士对第一财经表示，目前AI音乐工具可以取代简单的音乐创作。 听到Suno AI创作的音乐后，就匠音乐创始人张昭轶对第一财经记者评价，"完成度很高，质量也很好。"他认为，那些功能性音乐和快餐类音乐，可以被AI低成本量产。 他提到，国内做同质化歌曲的人不少，尤其是一些所谓资本加持下的音乐工作室，甚至"抄袭"量产再赛跑，这些"简单算法"的词曲，很容易被AI取代，因为AI厉害之处在于词曲能够根据诉求，大量提供水准不低的作品。 熟悉娱乐经纪和音乐版权领域的袁原告诉记者，据她所知，Suno的上一个版本在行业里已经有人用于商业场景如发布会上的使用。她对记者解释道，因为版权原因，过去行业做垫乐、配乐的价格不比做音乐便宜，还有各种情绪上的要求，但又没有足够的商业价值，很难有优秀的音乐人专门为此创作。"Suno3.0版本我听到的片段，用在场景音乐上已经完全没有问题。 " 袁原还透露，围绕Suno3.0的商业化，业内已经有音乐公司考虑利用AI创作、真人演唱的方式来进行音乐直播了。 音乐制作人、钢琴老师余亮（化名）最近也在与同行交流AI工具的影响。"很多独立音乐人认为低端编曲作曲已经没有生存空间了。Suno创作的作品虽然音质不怎么样，但只要向Suno投入的数据量足够多，创意还是不错的，可以满足低层次编曲作曲的需要。音乐人只要参考Suno的创意，再加入一些自己的想法，重新编曲混音，就可以完成部分低水平商业作品创作。" 余亮解释，低端作曲编曲的范围包括为作词爱好者提供编曲服务、为企业团建合唱编曲、为学校创作校歌、为大中小学艺术节比赛编曲等。在电商和社交平台上，这种编曲单很多，一单的价格可低至100元左右，这是编曲者的收入来源之一。 Roro认为，AI对于一部分音乐人会有一定威胁。如果作品不够好，AI完全可以取代。"你写的东西AI也能写，那作为客户，一样的作品我为什么要花更多钱让你写？"Roro觉得市场会淘汰一些粗制滥造的音乐人和音乐作品，但会留下能写出好的作品的音乐人。 王钰则表示，类似Suno的AI音乐制作软件可以替代一些需求下的人工音乐创作，"比如广告配乐，游戏配乐，还有像抖音配乐，网红热曲等商业性、功能性较强的音乐在未来都有可能利用AI直接生成。" 与音乐相关的影视界也在关注AI音乐生成工具。一名影视制片人告诉记者，AI对音乐配乐有帮助，主要对效率提升作用明显。如生成demo（样本唱片）参考，可以非常快创作出一些作品。"我们与作曲供应商对接比较多，有AI辅助也方便出demo，需求对接会更顺畅。" AI制作的音乐与人类制作的音乐能"以假乱真"吗？Roro 告诉记者，AI其实是学习以往很多人写歌的模式和套路。她能听出部分AI唱歌的作品，"能听出那个声音可能是做的，因为唱歌断断续续，有一点电流声。相比人为制作出的类似效果，AI唱得不是很流畅，听得很难受。"但是她补充表示，有一些歌如果制作比较好的话，可能也不太会分辨出来。 王钰则告诉记者，对专业音乐学生而言，一开始听到AI音乐，如果有人声存在，还是能分辨出人为创作还是AI生成，但如果是纯音乐，就要仔细听曲调和构成，如果音乐句段比较简单，或者是单一的歌曲伴奏，有的时候分不清。 Ferry表示，目前AI生成的音乐在音质上还是能分出来, 因为后期的处理还不太完整，但如果这部分AI继续迭代解决后, 就不太能分辨了。虽然当前AI生成的音乐从音色到背景还有些粗糙，但他认为，AI已经优先把最难的部分处理好了，未来解决粗糙的音色等细节只是时间问题。 10%的人难以替代 "AI音乐创作服务人容易，打动人难。"袁原对记者说，有时听起来AI唱得比人好，但所有艺术作品是因为不完美才成为好作品，"那些需要情绪化的、引起大共鸣的音乐，往往都是有足够大的特点或者缺点。" 她对记者举个例子，《沧海一声笑》是徐克、黄霑和罗大佑三人醉意朦胧间在录音棚即兴录成的作品，它不仅仅是旋律与歌词的结合，更是人类情感深度与创造力的生动体现。这种源自心灵深处的情感和灵感的火花，目前AI难以企及。"这就好比有了青龙偃月刀，就不需要关羽了么？" 在音乐领域，一首能够触动人心的歌曲，往往源自于它与人性、社会现实的深刻联系。这正是为何人们在聆听某些旋律时，会感受到强烈的情感共鸣，或是激动振奋，或是黯然神伤。这样的情感体验，源自于音乐创作背后的人文关怀和对生活的细腻观察。 一位乐迷对记者说：相比之下，尽管AI音乐技术取得了显著进步，能够创作出旋律优美、结构完整的作品，但它目前仍难以复制人类创作中的情感深度和社会洞察力。"因此在现阶段，我倾向于将AI音乐视为一个高效而精准的创作工具，而非一个能够传递情感和故事的艺术家。" 此外，在专业的游戏音乐制作、学术音乐创作等方面，AI作用还有限。 "AI变革音乐行业的前提仍然是使用者的认知。"Ferry对第一财经表示，AI生成也有音乐人输入指令的部分，如果音乐人知道自己想要的风格和格式，是可以通过文字去传达给Suno，而Suno也会很聪明地从音乐去理解文字，"这个人工智能最强的点在于它对音乐的理解程度、概念和创新。"在这个基础上，音乐人可以大量制作自己想要的曲子，也可以调整参数达到自己满意的。 Ferry认为，发展成熟后，估计音乐制作这一块会取代90%的音乐人，但还有10%的人是使用者，"可能那10%就是音乐总监能留下来。" 张昭轶认为，AI解决的只是流行音乐中被神秘化的东西，跟流行音乐工业和偶像市场关系不大。况且，一首歌能不能火起来，除了离不开表演者的演绎，还有两个重要因素，一是运气，二是资本（包括造神、包装和媒体传播等），这几方面因素的重要程度不亚于词曲创作。事实上这两年高度同质化的抖音神曲，也要百万元起步的推广费、买量费，这些都是资源基础。 "在学术音乐领域，例如交响乐作品，Suno现在还无法胜任，Suno现在还只模仿创作出几分钟以内的商业音乐，比如R&B、POP、Funk、Jazz等。"余亮表示。 一名游戏音乐制作人员则告诉记者，目前AI音乐生成模型在工作中还没有发挥太高的实用性，他比较期待后续谷歌的MusicLM迭代后辅助更多音乐制作，但也只是辅助参考，很难期望能直接产出符合需求的内容。 王钰表示，随着AI音乐制作软件功能变得强大，可以取代很大一部分功能性音乐的人工创作，但对于独立音乐创作，AI目前无法取代人工，最多起到辅助作用。而像电影配乐这种依赖作曲人的感知和判断的场景，AI音乐制作软件是否能够替代人还不好说。 对于AI在电影配乐这种场景下的应用，Roro认为AI或许能做到表面的东西，但若要做到感知画面、感知电影，通过音乐表达情绪，是否具备此能力还未可知。"要说AI缺少什么，应该是人感性的一面，人类比AI更占优势的一点是，比AI音乐更有人性、更有感情。" 对于未来的音乐方向会是什么，如何才能有竞争力？ Ferry表示，单纯的音乐制作、音乐内容产出, "都没人类的事了"，反而实体、艺人、演唱会这些会变得更罕有，或者是文化方面。在这个意义上来说，与人类有关的表演仍然无可替代。

引言 最近，一篇题为AI Has an Uber Problem（The Information）的文章引人深思。 作者Tim O'Reilly指出：当初Uber和Lyft利用丰厚的风投资金补贴车费，赶走了竞争对手。如今OpenAI等财大气粗的AI初创企业，正在重复这种Uber模式。 在国内，我们常说滴滴是“虚假垄断”——下架18个月，归来仍是王者&成立至今，累计亏损超千亿元。 当Facebook们已经凭借网络效应抢先一步成为“赢家”时，同样具备网络效应的滴滴们却还在持续烧钱，而且只能烧钱。 网约车行业的网络效应像是一种“诅咒”。 首先，从A到B的出行服务过于标准化，乘客奔着解决出行需求而来，司机也在同时切换几个平台。其次，在出行服务上放大社交功能，很容易出现安全问题，例如滴滴的顺风车业务。 因此，即便做到了“垄断”，滴滴也没有定价权。如果想提高客单价，取消补贴来增加毛利，且不说虎视眈眈的高德们，就连城市出租车系统也会分一杯羹。 为何说OpenAI迎来了Uber时刻？在文章中，作者Tim O'Reilly其实主要是想批判一种“堵死市场公平竞争”的现象。 但我们不妨将OpenAI们的困境与Uber们进行一个类比。 硅谷知名投资人Chris Dixon曾说“因工具而来，为网络而留”。这句话，Uber们没有完全做到，OpenAI们只做到了前半部分。 虽然技术壁垒远比Uber深厚，大模型玩家没有表现出捆绑用户的能力。Similarweb 数据显示：2023年5月—2024年1月，其中的5个月内，ChatGPT总访问量都在下降；去年11月惊艳亮相的GPT Store也没有什么水花，绝大多数聊天机器人，每天只能吸引到 1-2 个用户。 大胆想象一下，现在Claude 3已经开始“田忌赛马”定价策略，下一步该不会又是熟悉的价格战？ 其次，AI时代的网络效应是“有毒”的——某种程度上，用户越多，亏得越多。Anthropic长期毛利率在 60%左右；OpenAI因为ChatGPT免费版，毛利率可能更低。相较之下，美国SaaS公司普遍毛利率在70%左右。 当然，只要AI创业能保持这种增长势头，投资人也可以忽略亏损，直到收入增长掉进30%—40%。一位VC合伙人表示：到那时，如果一家公司的经营现金流为负，并在短期内没有将至少10%的收入转化为现金流，就很难吸引新的投资人入局。前方指路——X热点｜别跟马斯克扯头花了！“叛徒”Anthropic解决了困扰OpenAI的难题。 由此产生了一个问题：OpenAI们的“护城河”真的坚不可摧吗？以及，AI初创企业该如何构建自己的“护城河”。 1 关键点：获取并维系付费客户 什么才是“护城河”？是关键性技术壁垒，还是压倒性的市场占有率？ 这些都是表象，真正的“护城河”是企业产生利润的能力——企业与供应商和客户的议价能力，帮助企业提高价格并降低成本，以产生更高的利润。 一个简单的推导：如果我花费X元（CAC），能获取一个为我花费Y元（LTV）的客户，只要Y>X，烧钱也值得。 为此，企业要么降低X，要么提高Y。如果不能同时实现，也可以通过拉长时间周期，最终让Y总值>X总值 。 当我们将企业核心组成分割为“a创造东西；b吸引客户购买东西；c分发东西”（Evan Armstrong），就会发现两个差异点： 移动互联网时代打破了“c分发规律”，得益于规模经济+网络效应，巨头们的“X总值”可以非常小（除了没有差异性的Uber们）。 AI时代的主题是打破“a创造规律”，虽然能大大降低用户使用数字组件生产商品的成本，但算力需要花钱，“X总值”不可能是一个小数目。 因此，获取并维系付费客户的能力将成为AI企业构筑“护城河”的关键所在。 比起充满不确定性的C端用户，注重技术革新（付费强）+长期合作（粘性高）的B端客户才是稳妥之选。 具体来看，OpenAI逐渐转向B端业务，ChatGPT为引流，API才是营收大头；Anthropic更是旗帜鲜明地一头扎向了B端市场；而Inflection被微软“生吞”几乎宣告了初创企业放弃C端的聊天机器人战场。 2 差异点：抢先“包装”AI品牌 一旦企业发现底层技术不能制造差异，就要寻找新的差异点。此时，品牌和影响力比以往任何时候都重要。 著名风投机构NFX 研究了几百家AI应用层初创企业，发现它们的产品居然像“水”一样，技术差异化趋向于零！ 很多AI企业期待凭借“（数据+模型）*用户体验”取得胜利。 但实际上，真正有效的公式是“（数据+模型）*用户体验*（分发+客户感知价值）”。 NFX认为，目前在数据和模型上，不太可能实现差异化——非结构化数据可能会在一段时间内给企业带来优势，但最终数据本身是不够的，模型大部分情况下也可以互换。 还剩下什么？ 首先是用户体验。在加密货币中，用户体验就像吃玻璃。AI现在的问题也是如此，会有人想出一种惊艳的AI应用吗？但这个应用100%不会是纯聊天机器人。 其次是分发。例如，想要基于用户数据开发个性化AI应用，就很难和Instagram、Sharepoint、Google Drive等现有企业抗衡。 最后是客户感知价值。这部分是目前最具发挥空间的元素。如果企业一开始能做好品牌，就可以在最丰富、最平淡的材料注入情感价值，但这几乎会变成一个“心理游戏”。 综上，NFX分享一个思考框架：生成式AI如水，AI应用如瓶装水。 水有三个特征：必需品、无处不在、每瓶水都差不多。 听上去有点绝望，但美国目前约有80个瓶装水品牌，而且大家都活得还挺好，且瓶装水也是美国最畅销的饮料。 历史上，美国的瓶装水行业经历过一个“衰退--智能营销和细分市场定位复苏--现有企业进入、收购真正佼佼者、击败大部分竞争对手”的重生循环。 1850s，在美国公共水系统发展初期，出现了一些区域性瓶装水企业，宣传瓶装水比自来水更干净。1900年，美国大多数公共饮用水已经变得干净，随后瓶装水行业逐渐销声匿迹。 1970年，法国品牌Perrier进军高端市场，销售模式主要为B2B，用来调制鸡尾酒。 1975年，Perrier开始播放D2C广告，将品牌定位为高端、性感，以及更新鲜、更纯净的自来水替代品。随后，Perrier销售额从1975年的300万美元飙升至1979年的2亿美元。（1992年被雀巢收购） 可以说，Perrier带动了美国瓶装水市场正式复兴，且增长势头持续不断——1988年到1998年，整个美国瓶装水市场的销售额增长了144%。 2001年，可口可乐和百事可乐通过净化自来水，创立了两个中端市场品牌：Aquafina和Dasani，并凭借其原有的分发优势，拥有巨大的市场份额。但这两个品牌并没有堵死其他品牌的活路，如今还有新的瓶装水企业以同样的模式出现：Liquid Death、Chlorophyll water。 理性来看，人们并不需要这么多的瓶装水品牌，但当越来越多的创始人带着独特的故事和价值观来到市场，品牌总能活下去。 基于此，NFX认为，AI企业至少要在获得技术优势之前学会营销游戏。 3 转折点：从找数据到处理数据 风投机构Greylock同样认为，AI创企需要精通市场推广，并给出了进一步建议。 首先，创始人应该是具有领域经验的产品构建者：只有深入了解复杂性，才能制定正确的营销推广策略、预测销售时间表和招聘计划表。 其次，用紧迫感（FOMO)来主导主要的分销渠道：从经验来看，那些没有采取 FOMO策略的垂直企业需要花费很长时间才能看到业绩起飞。 但与NFX的“摆烂式”不同，Greylock强调了数据的重要性——不可复制的专有数据集能够制造差异点，而且只有客户使用产品时所产生的数据才能形成长期壁垒。例如，客户标记自己的行为数据或与产品交互产生的数据集。 目前对于许多垂直行业而言，数据还留在杂乱的传统系统中。为了处理数据，一些大型科技公司已经开始提供为客户合成数据的服务，并将合成数据用于模型训练，以实现快速交付的目标。 如此看来，AI创企的战场正在从旧的壁垒（数据来源）转移到新的壁垒（处理数据）。 结语 “护城河”通常是以静态方式被我们讨论，就好像它早已被“固定”在企业中。但事实上，每一家企业倒闭的概率都不可能为零。甚至从大数据来看，一家企业在诞生第10年倒闭和诞生第25年倒闭的概率相同。 一劳永逸的“护城河”行不通。无论是过去还是未来，最好的企业永远能够为特定客户，解决“不断更新”的痛点，而这需要企业持续高速改进最佳产品，用创新扩大竞争优势。就像马斯克说的“创新步伐”。 对于AI创企而言，如果你正在摇摆不定，不妨将AI元素从解决方案中剔除，再来看这是不是一门好生意。

IT之家 3 月 30 日消息，国际天文团队借助“超级新星全天空自动巡天”（ASAS-SN）望远镜，于 2020 年 12 月发现了一个黑洞双星系统，并将其命名为 ASASSN-20qc。 该黑洞双星系统由两个黑洞组成，距离地球 8 亿光年，其中巨型黑洞的“体重”是太阳的 5000 万倍，而即便是较小黑洞，“体重”也相当于太阳的 100-10000 倍，两个黑洞的质量相差 5000 倍，使其成为迄今发现的质量比最极端的双星系统之一。 2020 年 12 月之前，该黑洞双星系统一直处于相对安静的状态，不过在此之后，每隔 8.5 天就会喷出气体，就像是黑洞在“打嗝”。 论文主要作者、美国麻省理工学院科学家德赫拉吉・帕沙曼表示，该黑洞双星系统之所以会“打嗝”，主要原因是小黑洞在其倾斜轨道上飞来飞去，像一只忙碌的蜜蜂在花粉云中穿梭，不断地扰动气体，引发气体的喷发。 帕沙曼在一份声明中指出：“我们原以为自己对黑洞已经了解甚多，但这一发现告诉我们，黑洞还有许多未知的可能性。”

后轮转向是汽车时代最优雅的发明之一，但却好像要被时代逐渐淘汰了。 关于 MEGA 这个车，大家的争议可真不少。 有人说不喜欢这外观，有人说价格太贵了。。。 但说回最现实的问题，很多车主说它实在是太大了，车长 5.3 米，宽 2 米，轴距也有 3.3 米，不好停车不说，掉头转弯也都怕磕着。 所以不少人觉得， MEGA 这么一辆五十多万的车，就应该像小鹏 X9 一样，带上后轮转向。。。 那啥是后轮转向？车大就一定需要后轮转向吗？这回脖子哥就给大伙儿来好好盘盘。 说到转向，咱们一般的车都是通过前轮实现，此时后轮是不动的。而后轮转向技术，就是让后轮做到和前轮相似的转向效果。 按照它的实现方式可以分为两种，一种是主动转向，主要通过电机控制，另一种是被动转向，通过机械结构操控。 要说这个技术，过去都是用在什么保时捷、兰博基尼上， 50 万以内的车，基本就不太容易见到。 但你要说它有多高贵吧，那也不一定，毕竟把后轮转向做到极致的，其实是叉车。。。 嘿嘿，开个玩笑。 我们家用车上的 “ 后轮转向 ” ，不是真的像叉车一样用后轮转弯，它更确切的说法是 “ 四轮转向（ 4WS ） ” ，后轮一般只能转个 3-10 度。 所以，它只起到一个转向辅助的作用。 如果用一句话概括它的好处，那就是 “ 低速灵活，高速稳定 ” ，最终能让车的操控性明显提升。 欸，没错，别光记着小鹏 X9 的灵活转弯，其实后轮转向它有两种形态，低速反向转，高速同向转。 早在 1987 年，本田在第三代 Prelude 上量产的后轮转向系统，就能做到这两种模式，这个逻辑也一直延续到今天。 比方说，在速度比较低的时候，后轮转向系统能让后轮和前轮反方向调整，减小转弯半径。 这就是说，如果把转弯的路径看作一个圆的话，这个圆会变得更小，也就更灵活。 比如小鹏 X9 的转弯半径就能做到 5.4 米，这么大个车和紧凑级的卡罗拉一样，这就是后轮转向的能力。 正巧，我也试过这个车。 虽说这套系统，在大马路上开着感觉不明显，但是在老城区就特别管用，尤其是一些 “ 胡同 ” 或者 “ 弄堂 ” 里，车开起来究极灵活，倒车入库还能少倒几把。 还有就是一些窄路里的掉头，像它这个尺寸的车起码要再倒一把，才能调过来，但是用上后轮转向以后，一把就够，嘎嘎掉头。 而在高速状态下，情况就不一样了，后轮转向系统会让前后轮同向调整。 这是因为当车速上去以后，很少会有大幅转弯的工况，这时只有可能是变道超车或者紧急避让，你需要的不是增强转弯能力，而是转弯过程的稳定性。 比如在雨天或者雪地，后驱车经常会遇到 “ 转向过度 ” 的问题，一旦加速转弯，就容易发生漂移和甩尾，控制得住很帅，控制不住就会很惨。。。 咱就不要以为自己是藤原拓海，都能搁这嘎嘎漂移，其实大多数情况是转向失控，然后阴沟里翻车。 如果带了后轮转向，就会有点类似于斜着走直线。就算你车身倾斜了，后轮相对还是直行，就不太容易打滑，失控的几率也会更低一点。 那这么好的东西，理想和主流 MPV 咋就不用呢？ 其实说来话长，咱要在车上落地这套系统，可真没你想的那么简单，起码得解决三个问题：算法、成本和空间。 先说算法，这玩意儿难在打磨。 一开始本田 Prelude 用的这套后轮被动转向系统，是用不着什么算法的，它只是通过一个连接前后部分的转向传动轴，就实现了后轮转向。 但是这种方法太过简单粗暴，角度调整比较僵硬，实际效果并不好。 所以，在日产的 HICAS 系统开始以后，主流的后轮转向系统都成了主动转向，这时候后轮就可以有自己的想法，它会根据行驶速度、车身幅度来做转向角度的调整。 这也就需要通过车内的各种 ECU ，接收各个部位传感器的反馈，再经过行车电脑处理后，通过独立的 12V 电机驱动，单独操控后轮转向。 这个道理就跟大伙骑自行车一样，如果是前轮，轻微的摆动甚至转向不准，我们都可以人为控制。可一旦后轮在高速行驶时出现偏移，那对车的稳定性来说是致命的，所以要保证后轮转向在实际开车的时候不翻车，就得调得一手好算法。 尤其是，在搭配后轮转向之后，智驾、 AEB 等主动安全功能就需要重新适配，难不难先另说，总之又是一个大工程。 而且这东西要外包给供应商还真不行，因为供应商没厂家自己了解自己的车，所以要实现后轮主动转向的话，都得车企自己实打实的算法能力。 这也是为什么后轮转向一般都是豪华品牌里的科技集成度最高的豪华车型使用，比如奔驰 S 、奥迪 A7 和宝马 7 系等等。 除了算法以外，硬件要的更是白花花的银子，所以成本也是个问题。 特别是目前主流的后轮主动转向系统，价格通常来说要更高。而且，供应商一直还都由 ZF 和舍弗勒这些头部企业把控，一套做下来少说也要 1 - 2 万。 所以看下来，目前把价格打到 30 万的也就小鹏 X9 ，哦，别忘了之前还有个智己 L7 ，也是全系标配，用的还是奔驰同款供应商。 而奔驰自己的后轮转向系统，不仅需要选配，想把可调角度提升到 10 度，还要额外收费，每年要交 4998 元左右。。。看得出来它有多着急回本了。 那除了算法和成本之外，最难的还是之前提到的空间。 要实现后轮转向，就要在后轮上装一套转向机构，包括转向机和转向拉杆，有一说一，这玩意儿又大又重，放哪个车都不太好放。 虽说这套东西和前轮的几乎一样，但至少放前轮不会影响乘坐，而放在后轮，就多多少少会占用第三排或者后备箱的空间。 更别说车轮自己还需要左右转向，还得留一部分出来，估计李想看完也就一拍大腿， “ 得，咱不加了 ” 。 毕竟，你搞个移动的家，要是住着还不爽，那何以家为？ 不过，也不是说带了后轮转向，空间就一定差，那 X9 也不干了，其实这里边还有一个布置的问题。 比如说电机，虽然 MEGA 和 X9 都可以四驱，但 MEGA 的电机前小后大，主后驱，小鹏 X9 电机前大后小，主前驱，所以 X9 相对有更多空间上去做后轮转向。 再加上 X9 还把全车都调了一遍，转向器从副车架后端改到了前端，减振器和双腔空悬也都顺着向外侧挤挤，这样空间不就多出来了嘛。 所以说白了，还是设计理念的差异。 而且，后轮转向在高速能实现的稳定车身的功能，在今天已经找到了更高性价比的替代方式。 越来越多的车企发现，自己花大力气做的后轮转向，其实用 ESP （ 车身电子稳定系统 ）也能替代个八九不离十，那还整这玩意儿干啥。 不是后轮转向用不起，而是 ESP 更有性价比。 更别说，一些买 MPV 的人，甚至都不用自己开，对吧？ 所以像是 80 万出头的 EM90 ，长宽和 MEGA 差不多，它也没用后轮转向。。。 说到这，咱们也能理解为啥有些该上后轮转向的车都没用后轮转向了。 而关于买车需不需要后轮转向这件事，我认为是这样的。 有后轮转向当然最好，它精准解决了大车难开的痛点。如果你喜欢有操控感的大车，或者出行总是经过比较复杂的路线，选择后轮转向是绝对合适的。 有总比没有好不是。 而且，给各位厂商一个建议。后轮转向这事跟以前不一样了，以前都是只能豪华车才有，什么奔驰 S 迈巴赫。 咱新势力们瞄上这项技术，不得把它跟现如今的国产空悬一样国产化，用前期的技术投入换来后期的性价比。 让大伙更便宜的用上好技术，不比你在那研究隐藏式门把手强多了？ 撰文：TC 编辑：脖子右拧 & 面线 封面：萱萱

3 月 28 日，网易的《 射雕 》正式公测了。 我之前听说《 射雕 》，还是因为它前阵子的那波骚操作：以 “ 全场直售时装 9 块 9 ” 引起其他网游纷纷降价，掀起了一波价格战。 它也因此得到了一个 “ MMO之癫 ” 的称号。 当时有很多人对 9 块 9 的定价表示过质疑，甚至有人觉得射雕是在玩文字游戏。 这种怀疑其实也是有道理的，毕竟《 射雕 》当时还在内测阶段。 以往有很多游戏都喜欢在内测时搞一大堆福利，等到公测了再改掉，把玩家骗进来宰，玩家们可以说是深受其害，都有点 PTSD 了。 如今就是检验《 射雕 》到底是不是以诚待人的时候了，话不多说，我直接进游戏商城去品品。 商城直售的服装款式还挺多，而且做得特别用心，我虽然说不出具体哪儿好看，但第一眼的感觉就是 “ 哟呵，还行嗷！” 。 你还真别说，看到这么多漂亮的衣服，哪怕是我这样的死肥宅看着都有点心动了。 最关键的是，价格还真的和官方之前说的一样，全都是 9.9 元，连许多女玩家心心念念的白发也是一样的价格。 看样子这次《 射雕 》还真是挺实诚的，说啥就是啥。 既然服饰价格这块的疑虑打消了，那接下来咱就一起看看，网易花了 6 年时间打造的 “ 武侠原神 ” 在其他方面的表现如何。 值得一提的是，《 射雕 》是三端互通的，基于平台性能，我选择了 PC 端，这样一来体验也相对较好。 首先来讲讲画面部分的内容，对于我来说，这是第一印象的重要来源。 现在都 2024 年了，谁家游戏要是没个实时光追啊、栅格化渲染啥的都不好意思拿出手，这些该有的东西《 射雕 》自然是一概不缺。 但《 射雕 》在各种细节方面的打磨确实有点儿惊到我了。 比如游戏中采用了十二时辰计时方法，每个时辰太阳位置都在变化，随之而来的光影效果也在发生变化。 游戏里的风景特别绚丽，为此官方还特别设计了一个 “ 无限江山 ” 的功能，利用这个功能就可以通过鼠标滚轮无限拉开视距，以超广角观赏风景。 小场景上《 射雕 》同样做的很细致，由于时代背景是南宋，结合射雕三部曲发生的时间，制作组特地考据了许多宋金时期的文献资料，对于当时的建筑、民俗风俗、社会生活等各方面进行了还原。 就拿中都大街这块来说，看到周围的建筑以及脚下的石板路，这个南宋都城的中心一下子就和我脑海里的河坊街重叠起来了。 另外，官方还邀请了《 长安十二时辰 》的配乐团队，由南宋非遗文化研究所把关，共同创作了游戏的配乐。 借由配乐、场景等各种元素，一个真实鲜活的南宋武侠世界就被还原出来了，这样一来，我在游戏世界中游玩时，沉浸感就更强了，好像真的被拉回了那个充满侠气风骨的时代。 我喜欢射雕三部曲的另一大理由就是那些个性鲜明的角色了，官方自然也清楚这一点。 在做主线的时候，我就发现黄蓉这个角色特别有 “ 灵气 ” 。 网易为黄蓉加入了 AI 语音驱动技术以及超高精度的建模，她的每一个表情变化、语气波动我都能清晰感受，专属于的那股灵动的气息可以说是扑面而来。 只能说黄蓉不愧是官方选的代言人。 另外，像是杨康、郭靖等其他重要角色，立绘和建模也是一个比一个精美，包括服饰、配饰、武器等细节之处的还原，一下就能让原著粉丝认出这个角色。 不过这些还只是游戏的 “ 皮相 ” 而已，对于一个游戏而言，它的内在核心还是玩法。 在我看来，《 射雕 》更偏向于一个养成游戏。 它的主线玩法其实就是通过做任务、下副本等各种方式获取 “ 领悟值 ” 来提升自己的境界。 每次突破当前阶段后，都可以增加一部分的属性，并且会有一些特殊效果，值得注意的是，化境有三种难度可以选择，难度越高给的属性加成就越多，而这些化境所需要的资源是完全在玩法内投放，不需要额外付费。 不过不用担心，哪怕是最低难度化境，也不会影响玩家的数值上限，一样可以通过其他途径进行提升。 也就是说，《 射雕 》做了数值，但还算比较克制的，并不是个卖数值的游戏。 接着来说说游戏中比较创新的地方，那就是它的武学系统和战斗系统。 我们可以选择的武器有重剑、轻剑、棍、护手四种，门派则有桃花岛、白驼山、全真教、丐帮可选。 门派的选择和武器的选择，其实就决定了我们在团队里的位置。 举个例子，以轻剑武器为例，前期我们在江湖中就可以收集到许多轻剑相关的武学，有的侧重输出，有的侧重于辅助，而在后续拜入门派时，会发现全真教与桃花岛都有轻剑相关的武学。 如果是桃花岛，那就是辅助奶妈，选了全真教则是输出。 但是，每个门派都有两套天赋，会随着人物主副手武器的切换而改变自己的定位。 就好像同样是桃花岛，主手带轻剑平时可以当奶妈，副手带个重剑，切换后就可以摇身一变成为输出职业了。 《 射雕 》的另一大玩法特点就是配招自由度很高，我们可以根据自己的想法做出各种连招。 比如光是普通攻击也有分突进、单体、多段等不同效果的。 比如我在这个连招里放多段突进，用的时候任务就会根据招式进行位移。 如果换上 AOE 或者别的持续技能，同样的按键就会产生完全不同效果。 游戏里有很多支线任务都可以和 NPC 产生互动，在达到一定条件后还可以从 NPC 身上学到别的技能，比如欧阳修和杨康那边就可以学到重剑技能，韩小莹和马钰可以学到轻剑技能。 这样一来，经过不断调整技能，最后我总结出了一套最适合自己的招式搭配，打怪升级路上轻松不少。 要是到了游戏后期，我一招独孤九剑接迅雷剑法，那不是直接从杭州砍到关外？ 这一套系统自由度高，机制变化也很多，那么多技能搭配、不同门派和武器的需求属性等等，真要研究起来还是挺有深度的，对于爱钻研游戏的玩家来说可玩性很高。 但如果你只是情怀党，我的建议是想玩啥就玩啥，因为哪怕技能随便搭配，效果也都挺不错的，足够完成单人副本。 除此之外，游戏里还有很多的休闲玩法，也算是照顾到了那些纯休闲玩家的感受。 我们大可以在街上乱逛撸猫，或者收集材料当个厨师做饭。 甚至还可以 “ 闲来无事，勾栏听曲 ” ，现实里压力都那么大了，来游戏里当个游手好闲的 “ 混子 ” 多是一件美事儿啊？ 最后，咱来聊聊《 射雕 》在总体上给我的感觉。 有很多玩家说《 射雕 》的养成系统太复杂了，装备词条、侠侍、人物等等各方面的养成非常的肝。 实际上我觉得官方在很多地方的设计上都在告诉玩家，按自己的节奏玩游戏就行了。 就拿境界系统来说，大家的起步可能不同，但是 “ 上限 ” 都是一样的，愿意肝的玩家自然很快就能登顶，但慢慢玩下去的话，普通玩家最终也能赶上大部队。 游戏里也没有日常任务这种说法，要是玩累了，歇个几天再上线玩也是一样的。 更何况大部分时间里，其实我们都是一个人在玩游戏，那还不是想怎么玩就怎么玩？ 这个道理金庸先生早就在作品里都告诉我们了，欧阳锋、任我行、鸠摩智、阳顶天这么多武林高手，都是练功太急功近利练得走火入魔了。 郭靖、张无忌这种脚踏实地的，最后不也一样成为绝顶高手？ 《 射雕 》从头到尾走的就是长线内容型运营的路子，到最后玩家们都是在同一个水平进行游戏的，为的就是给大家打造一个真正平等且自由的武侠世界。 说起来，那天下班后我回家原本是想用手机玩《 射雕 》的，但是却发现画面有点模糊，画质比 PC 端差了一些。 不过看了看官网，发现官方发了公告已经在修复这个问题了，目前来说移动端的体验也还不错。 公测到现在三天以来，官方基本上每天都在忙着迭代和优化，也在持续发布 Bug 修复的相关进度，看得出来尽管遭遇了一些挫折，但是《 射雕 》官方并没有摆烂，对于玩家的反馈还是非常上心的。 这的确是想要做一个好游戏的官方应该有的态度。 总的来看，《 射雕 》这个游戏就是网易这么多年下来，在武侠游戏这个赛道锁积累下来的经验技术集大成者。 它不仅做到了最大程度还原原著，游戏各方面的素质在业内也是顶尖水准，对于各种细节的把控更是能看出制作组有多用心。 如果屏幕前的你是个武侠迷，我很推荐你去下载《 射雕 》试玩，目前三端互通，iOS、安卓和 Windows 端都可以在官网找到下载通道。 希望各位能在游戏中，找到当年熬夜通宵看金庸小说时的那种心潮澎湃的感觉！ 撰文：小发 编辑：莽山烙铁头 封面：萱萱

IT之家 3 月 30 日消息，根据国外科技媒体 The Information 报道，微软正携手 OpenAI，投入 1000 亿美元（IT之家备注：当前约 7240 亿元人民币），开发代号为“Stargate”的全新人工智能超级计算机。 Stargate 也是一部 1994 年上映的电影名称，中文译名为《星际之门》。IT之家查询相关资料，米高梅和华纳兄弟公司有意重启 1994 年的经典科幻电影《星际之门》，由著名导演罗兰・艾默里奇 (Roland Emmerich) 来执导，重启之后的《星际之门》将拍摄成三部曲形式。 回归到微软和 OpenAI 的 AI 超算项目上，报道称两家公司制定了共有 5 个阶段的开发计划，目前正处于第 3 阶段，据说微软负责该项目的融资和硬件支持，项目有望 2028 年落地。 该媒体还指出“Stargate”项目的关键之一，是 OpenAI 能否在规定期限内交付 GPT-5 模型，并表示 OpenAI 目前计划在 2025 年初推出 GPT-5。

作者｜王兆洋 最近一份美国市场研究机构发布的报告火了。报告详细分析了OpenAI部署Sora所需的硬件资源，计算得出，在峰值时期Sora需要高达72万张英伟达H100 来支持，对应成本是1561亿人民币。 同时，还有一条新闻也在刷屏。一名微软的工程师爆料，为了训练GPT-6而搭建了10万个H100，结果却把电网直接搞崩了。 而且这些新闻让关心大模型的人们开始嘀咕： 费这么大劲把地球资源都耗尽了，就为生成几个文字，生成几个视频，真的值得吗？ （图源：Factorial funds） 其实，某种程度上，ChatGPT和Sora限制了人们对大模型的想象力—— 生成文字可以“通过预测下一个token就理解世界”，生成视频可以变成“理解物理世界的引擎”，于是所有资源都投入到生成文字与图像上去。 但，大模型的想象力就这样了吗？ 不看不知道，行业大模型已经有多强 最近行业里流传的一系列有趣的案例，大大突破了ChatGPT和Sora提供的样本，给大家看到了生成式AI更多的想象空间。 图中是一个AI正在生成体检报告，是的，它在生成“未来”的体检报告。 在健康管理行业，如何更早的对人们的健康状况作出风险预警，是个关键的问题。 那么，既然生成式AI这么强大，让AI直接生成未来的体检报告如何？ AI还真的就给你生成了。未来的体检结果让你必须重视。 不只是人类体检报告，AI还可以生成复杂的水电机组的未来“体检报告”。 可以看到，AI直接给出了具体的时间，精确到分钟的运行状况，提示可能发生的高温故障。 提示老师傅检查，并调整检测和运行的策略。 这些案例就来自AI公司第四范式在产业界的一些实践。这些行业大模型基于一个叫做先知AIOS的行业大模型平台，涵盖各类AI 模型的开发、纳管和应用，这个平台已经进化到了 5.0版。 AI生成一切，一切AI都是生成 敏锐的读者一定已经发现，这些神奇的案例有个共同特点： 其实它们都在“Predict the next X”。而这个X，不只是ChatGPT等大语言模型在处理的“语言”，而是更多更丰富的各个行业的X模态数据。 某种程度上，ChatGPT证明使用大量数据进行预训练，然后以“Predict the next token”的方式，是可以产生智能的。而Sora则证明了这种“Predict the next X”的方式不应只局限在token代表的文本数据。 ChatGPT和Sora的出现，都证明了“Predict the next X”这个路线的正确。 因此进一步打开想象空间和发挥大模型价值的方向，就是让“Predict the next X”里的X，这一未知数的指代形式不断扩展延伸。 这个X，可能是体检报告、水文数据，可能是监测数值和应急预案。这些行业的大模型，需要行业里很多形态的数据，很强的行业知识，最终去生成特定行业的X。 比如下面这个垂直行业从业者开发的声效大模型。 当你要为一个音乐厅设计最佳的声音体验时，只需要让这个行业大模型去生成不同方案下的声音方案，让它提供具体的数据，并用直观的图像展示出来。 这种生成声音体验，完全无法用预测下一个单词的方式，但在使用大量声音行业的专有形态和特殊的数据训练一个行业大模型后，就这样被生成了。 而要开发这样的模型，一个重要前提显然是把主动权交给各行各业的从业者，让专业的知识和数据发挥作用。 他们需要的可能不是一个传统的大语言模型，不是基于大语言模型微调行业数据，而是真正基于自己行业里不同形态的数据训练出的基座大模型。 第四范式的AIOS 5.0可以接受各种各样的“X”，再基于这些X构建对应的垂直行业大模型，以他们的话说——“种瓜得瓜，种豆得豆。”语文模型解不了数学题。 其实，这样的思路已经被越来越多的重要公司所接受。就连OpenAI也不认为最终会有一个万能的大模型来解决一切问题。OpenAI COO最近在一场论坛上表示，“你当然不需要一个一体化模型来解决所有问题。人们应该根据具体使用场景动态调用不同的模型，从而更好地分配智能资源。” 所以，不要被ChatGPT和Sora 所局限了，“Predict the next X”的X应该有更多的可能性。而这些可能性只会从各个行业里发芽生长起来，当它们连成一片，AGI可能会更快到来。

快科技3月30日消息，从iPhone X开始，苹果就使用了不锈钢中框，高亮的金属材质受到了很多用户的欢迎。 去年苹果在iPhone 15 Pro系列上首次引入了钛金属中框，告别了高亮设计，将中框打造成类似磨砂、拉丝的效果。 从最新消息来看，苹果当时似乎只是没有找到将钛合金进行高亮处理的完美方案，爆料称今年的iPhone 16 Pro系列将会采用更加“光滑亮丽”的中框，让钛金属达到不锈钢的效果。 此外，目前iPhone 15 Pro上钛金属不耐剐蹭的问题也将会极大改善，推测应该会在表面附上一层特殊镀膜实现。 除了材质上有所改变外，之前曝光的各种模具、设计图显示，iPhone 16 Pro中框右侧还增加了一枚拍照按键，是实体与电容式二合一的方式。 按下去是拍摄，左右滑动还能实现变焦功能，增强了影像体验。

【CNMO科技消息】3月28日，OPPO官宣OPPO Find X7全系率先支持5.5G移动通信。除了OPPO外，vivo也宣布将首批搭载该技术。3月30日，有消息称，小米的5.5G技术也即将迎来OTA升级。 小米14 Ultra 有数码博主发文称，小米的5.5G OTA正在准备中，可能会在不久后进行推送。据了解，这里所说的5.5G就是5G-A技术，可以理解为增强版5G。5.5G是5G和6G之间的过渡技术，下行速率过万兆，较5G网络在连接速率、时延、定位、可靠性上提升了10倍。不过这一技术并不算太罕见，因为目前大部分搭载第三代骁龙8移动平台和天玑9300的新机，原则上也都支持。 博主爆料 除了透露了小米的5.5G进展外，其还表示小米已经申请了车载卫星通信专利。根据天眼查提供的信息，小米汽车科技有限公司公布了一项名为“对星方法、装置、介质及车辆”的专利。该专利主要聚焦于车辆领域，其目的在于提升对星速度，增强卫星通信通道的时效性和便利性，并优化实际的卫星通信质量。博主表示，该功能将会是小米汽车的一项新技术，不过目前不清楚是之后的小米车型才支持，还是小米SU7同样可以通过OTA进行升级。 小米车载卫星通信专利 其实，此前上市的新款极氪001已经在部分车型上搭载了这一技术。吉利控股集团的卫星公司时空道宇在最近两年搭建起了卫星通信网络，并已经在吉利多款车上实现了搭载。