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26日晚，比亚迪披露2023年年报。报告期内，比亚迪实现营业收入6023.15亿元，同比增长42.04%；实现归母净利润300.41亿元，同比增长80.72%，经营性现金流净额1697.25亿元，均创历史新高。 截图来自比亚迪2023年年度报告 此外，比亚迪还宣布了分红计划，2023年，公司拟向全体股东每10股派发现金红利30.96元。将实现分红约90亿元，分红率近30%，同比增长173%。 年报显示，比亚迪主要经营包括以新能源汽车为主的汽车业务，手机部件及组装业务，二次充电电池及光伏业务以及城市轨道交通及其他业务。 分业务来看，2023年，比亚迪汽车、汽车相关产品及其他产品业务的收入约4834.53亿元，同比增长48.9%；手机部件、组装及其他产品业务的收入约1185.77亿元，同比增长20%。 汽车方面，中国汽车工业协会数据显示，2023年中国新能源汽车产销分别完成958.7万辆和949.5万辆，同比增长35.8%和37.9%。 研发投入方面，比亚迪2023年投入近400亿元，同比增长97%。公司相继发布易四方、云辇、DMO超级混动越野平台等多项技术。值得注意的是，今年初比亚迪发布新能源汽车智能化发展全新战略——整车智能，通过璇玑架构，实现电动化与智能化高效融合，引领新能源汽车智能化变革。 截图来自比亚迪2023年年度报告 2023年，比亚迪全年累计销售302万辆，再次蝉联全球新能源汽车销量冠军。3月25日，比亚迪再次刷新纪录，成为全球首家达成第700万辆新能源汽车下线的汽车品牌。比亚迪表示，在3月第三周的乘用车销量榜前10中，比亚迪就占据了7席。据悉，中国新能源汽车单周渗透率目前已突破48.2%，创下历史新高，预计未来3个月新能源汽车渗透率将超过50%。 2023年，比亚迪海外新能源乘用车销量突破24万辆，同比增长337%，成为2023年新能源汽车出口最多的中国品牌。比亚迪董事长 王传福表示，比亚迪在巩固和扩大国内市场发展优势的同时，积极加速海外布局，推动全球汽车电动化转型。 截至目前，比亚迪已进入全球78个国家和地区，并在巴西、匈牙利、泰国等海外地区投资建厂。

“车王”比亚迪，又要大手笔分红了！ 去年，年销300多万辆的比亚迪不仅卖爆了，还超越特斯拉，成为全球最大的新能源汽车制造商。 营收增长42%突破6000亿，净利增长80%达到300亿； 过去一年，“卷”成了行业关键词，而比亚迪却迎来业绩“大爆发”！ 拟派发现金红利90亿元，强劲的业绩表现给足了“迪王”底气，比亚迪决定大手笔分红。 更值得一提的是，比亚迪第700万辆新能源汽车前不久刚刚下线，是全球首家达成这一目标的汽车品牌！ 遥想几年前，比亚迪创始人王传福还在为公司的生存而发愁； 去年，比亚迪就已跻身全球十大车企，这是自主研发民族品牌的骄傲！ 可以预见，属于中国汽车的时代已经到来！ 01 比亚迪业绩“爆”了！ 昨晚，“车王”比亚迪披露的年报显示，公司2023年实现营收6023.15亿元，同比增长42.04%；实现归母净利润300.41亿元，同比增长80.72%；经营性现金流净额1697.25亿元，均创历史新高！ 也许大家都想着，去年价格战打的如火如荼，特斯拉与比亚迪“龙争虎斗”之下必是“两败俱伤”，哪料到比亚迪盈利能力不降反升，汽车毛利率超过23%，将特斯拉远远甩在了身后。 去年的比亚迪万众瞩目，今天的比亚迪也是车企“最靓的仔”！ 为什么这么说呢？ 因为比亚迪还宣布了大手笔的分红计划：2023年，比亚迪拟每10股派发现金红利30.96元（含税），现金分红总额达90.12亿元，分红率近30%。 如果说是强劲的业绩表现给足了比亚迪底气，那么强大的销售生产能力就给了比亚迪称霸市场的勇气！ 3月25日，比亚迪第700万辆新能源汽车下线，再次刷新纪录成为全球首家达成这一成就的汽车品牌。 700万台啊！ 这可不是一个简单的数字，可能是很多车企遥不可及的目标。 700万辆，不仅树立了全球新能源汽车销量新的里程碑，更是中国制造的里程碑！ 可相信对比亚迪而言，此时此刻的700万也许只是逗号，因为在其它车企筋疲力尽创新高时，比亚迪已朝着“千万级”的高峰进发，留下一路的神话。 如果说车圈是所学校的话，那么比亚迪毫无疑问就是那个“学神”。 天赋过人不说，关键人家还加倍努力，用四个字来形容，那就是“最强王者”！ 比亚迪凭借着天赋和努力，仅用16个月的时间就完成了从300万到700万辆的跃进，打造出了令人尊敬的世界级品牌，更展现出了中国品牌的崛起和潜力。 你可以不买比亚迪，但引领全球新能源汽车行业变革向前的，目前就是比亚迪！ 02 大家也许不知道的是，比亚迪一开始是以电池起家的，当时以模仿日本三洋和索尼的产品为主； 而在进军汽车行业伊始，王传福就决心自主生产汽车最重要、最昂贵的部件。 让人震惊的是，当初为了吸引巴菲特的投资，王传福曾亲自品尝电解液，结果成就了“股神”的一段投资神话！ 2008年金融海啸爆发，曾几十年不碰科技股的巴菲特，突然逆势斥18亿港元巨资认购2.25亿股比亚迪股份，比亚迪也成了“股神”巴菲特唯一持有并重仓的中国科技公司。 后来，巴菲特14年的坚守，比亚迪为其带来超40倍的回报，获利700多亿港元！ 比亚迪的蝶变之路也十分地曲折：从2003年收购秦川汽车进军汽车行业，到2020年王朝系列旗舰之作“汉”上市前，比亚迪一直处于燃油、电动混搭，高不成低不就的尬尴局面。 直到2020年“汉”的上市，其超强的产品力一举扭转了比亚迪品牌形象；2021年，比亚迪又发布超级刀片电池，以安全性闻名业内。 蓄力两年后，比亚迪终于在去年露出新能源车王者之风，一骑绝尘的销量让同行望尘莫及！ 2023年，比亚迪卖爆了，一年3024417台车，超额完成了2023年300万辆的销量目标，12月还破纪录卖了34.1万辆，平均每天卖出1.1万辆新车。 值得注意的是，2003年到2020年整整17年间，比亚迪和它执着的新能源车一直饱受质疑，但它没有放弃，一直在积累技术、布局供应链。 正是因为比亚迪做了10余年的新能源“孤勇者”，对新能源咬定青山不放松的坚持，才有了如华为海思一样，一战成名天下知！ 03 今天，中国已是全球新能源车主战场，2023年全球新能源车年销量1465.3万辆，同比增长35.4%； 其中仅中国销量就高达949.5万辆，占全球销量的64.8%，连续9年全球称冠，渗透率攀升至31.6%，而欧美新能源车年销量还不足中国的一半！ 不过，新能源汽车是一条荆棘之路，行业目前已进入惨烈的淘汰赛阶段，可谓是喜忧参半。 从2023年度销量目标完成率来看，比亚迪、理想和岚图都很好地完成了目标。其他造车新势力中完成率最高的极氪汽车为85%，最低的赛力斯仅有50%。 3月25日，零跑汽车披露2023年财报，公司实现年营收167.5亿元，不过全年仍处于亏损状态，净亏损42.16亿元。 就营收而言，零跑汽车是四家在港上市造车新势力公司最低的一家。 2023年，理想、蔚来、小鹏、零跑四家公司营收分别为1238.5亿元、556.18亿元、306.8亿元、167.5亿元； 除了理想实现年盈利外，其它三家均依旧处于亏损状态，蔚来、小鹏年亏损分别为207.2亿元、103.8亿元。 理想汽车是2023年唯一一家营收超千亿元的新势力车企，也是唯一一家实现全年盈利的车企，2023年净利润达118.1亿元！ “卷”过了2023年，在新能源车企“血海竞争”更加激烈的2024年，随着小鹏、蔚来第二品牌的上市，以及比亚迪等车型降价，各新能源车企将面临“生死”考验。 当前，电动汽车的竞争已经进入到下半场智能化的比拼，在智能化领域掌握核心技术并大规模应用落地对各大车企来说至关重要，也是其赢得竞争的关键所在。 可以毫不客气的说，未来要成为留在“牌桌上”的新能源车企，至少需要几千亿元的收入，头部车企甚至要达到上万亿元！ 04 闯出去才是星辰大海，“出海”如今已成了国内新能源车企的新起点！ 对中国车企来说，面对国内市场的高度内卷，海外扩张几乎是必然选择。用某位业内人士的话说，便是“不出海便出局”。 2023年，中国汽车出口共计491万辆，全面超过日本，成为了全球第一。中国目前已经成为全球第一大汽车生产国、第一大汽车消费国和第一大汽车出口国！ 去年，出海亦是比亚迪另一大业绩亮点。 2023年，比亚迪乘用车出口达24.2万辆，同比增长334%，是去年新能源汽车出口最多的中国品牌。 而比亚迪海外战略成功的背后，靠的是其拥有的强大自主研发技术。 2010 年至2023年，比亚迪研发支出从20亿元增长到近400亿元。 璇玑架构、车载无人机、手掌钥匙、全场景车载卫星通信、易四方泊车、天神之眼智驾系统……王传福“技术鱼塘”里面的大鱼一条条的跃出水面。 比亚迪高端品牌仰望U8已经在本月实现了5000台的交付，这可是国产车很难涉猎的领域，100万以上的价格，以前是国产车想都不敢想的领域，敢于叫板超过百年以上的传统豪华车，最重要的就是硬实力。 而就在年报披露的同一天，比亚迪再次放出大招，向市场推出首款搭载e平台3.0的A0级纯电SUV——元UP，而该车型最低销售价格直接落在了10万元以内。 比亚迪技术成功的背后，无疑是大量的人才储备，工程师文化才是企业的创新原力。 11个研究院、超9万名工程师，这些都是中国汽车科技界的翘楚，全球最大规模的汽车研发团队，更是比亚迪称霸新能源车市场的底气！ 05 登顶全球新能源汽车销冠后，比亚迪的时代才刚刚开启！ 因为，比亚迪的净利润在全球汽车巨头中还需努力！ 丰田去年的利润约有1882亿元，Stellantis集团约1457亿元，大众约1400亿元，哪怕销量不如比亚迪的特斯拉去年利润都差不多有909亿元； 而比亚迪去年的净利润只有300亿，特斯拉净利润是其3倍还要多，这虽然是事实，却代表不了未来！ 在过去的20年，甚至是5年，比亚迪都没有跟这些企业掰手腕的勇气，但这几年比亚迪在新能源赛道上演了“速度与激情”，终于让我们看到了国产车争霸世界的希望。 从1到100万辆，用了13年； 再从100万到200万，只用1年； 从200万到300万，仅用半年； 如今300万到700万，仅仅才用了16个月的时间... 从最初的怀疑与反对，到如今的比亚迪已经成为了新能源汽车行业的领头羊！ 全球投资人，也纷纷看好比亚迪的未来，比亚迪的市值已超过大众，奔驰，宝马。 2030年，销量超1500万辆的目标，比亚迪值得让人期待； 此消彼长下，比亚迪很有可能会成为收入、利润双料全球冠军！ 这样的比亚迪，你期待吗？

快科技3月27日消息，国内不少合资车型搭载有“行人保护装置”，而一旦误触发一次，车主就得花费上万元修车，不少本田、凯迪拉克、沃尔沃、奔驰车主都曾吃过这种暗亏。 日前，有沃尔沃S60车主发文称，他晚上驾车时撞到了一只小狗，小狗没有受到太大伤害，撞倒后叫了两声就跑了，但他车辆的行人保护装置触发，前机舱盖弹了起来。 车主不解的是，明明只是撞到了一只小狗，也没有碰到引擎盖，为什么行人保护装置还是会触发。 他去4S店询问过了，他的车辆维修需要1万多元，就连安全气囊电脑之类的配件，都要更换。 对此，网友纷纷发表了自己的看法：“这种功能还是减配了更好”、“行人保护装置是保护行人的，又不是保护动物的，建议向厂家索赔”。 据悉，行人保护装置，在检测到车辆发生碰撞时，可以瞬间主动将发动机舱盖抬升一定距离，为行人撞上发动机舱盖后，提供一定的缓冲，减轻行人受到的伤害。 一些网友认为，这个装置就是给“4儿子店”创收的，直接拆掉就可以了；但有网友提醒，拆掉该装置的话，发生事故后如果加重行人的伤亡情况，保险公司可能会以此拒赔，所以慎重拆卸。 对此，你怎么看？

2020年，比亚迪汽车累计销量42.7万辆，2023年，比亚迪累计销量高达302.4万辆，短短三年时间，比亚迪销量同比增长高达600%。然而看了比亚迪公布的2023全年财报数据后，小通才发现，我们对比亚迪的了解依然过于片面。 财报数据显示，2023年比亚迪集团总营收约6023.15亿元，同比增长42.04%，归母净利润300.41亿元，同比增长80.72%，其中手机零部件、组装，以及其他业务总营收1185.77亿元，同比增长20.00%。 不知不觉中，比亚迪以手机为主的其他业务，营收也超过了一千亿元，日前比亚迪CEO王传福又在上海与苹果CEO库克会面，很可能是在商讨未来的合作，明年手机相关业务营收可能会上涨不少。 当然，比亚迪最令人惊讶的还是汽车业务，总营收高达4834.53亿元，同比增长48.90%，毛利润率23.02%。要知道，新能源汽车起步价20多万元的特斯拉，2023年毛利润率也不过18.2%，而比亚迪的销量主力车型如秦、宋、海豚、海鸥等价格都在20万元以内。 过去我们总以为比亚迪以数万元到十几万元的车型为主，利润率应该不高，结果财报数据却显示毛利润率超过了特斯拉，比亚迪究竟是怎么做到的？ 毛利率超特斯拉，降价走量成关键 降本增效是汽车行业永恒的话题，特斯拉砍掉雷达、理想MEGA没有电吸门，说到底都有出于成本考虑的原因。但降低成本最好的方式只有两个，第一，通过技术研发降低硬件成本，第二，通过规模化生产，平摊研发、生产成本。恰好，这两个方面比亚迪都做到了。 比亚迪财报数据显示，截止到目前，集团共有员工703504人，其中研发人员数量高达102844人。拥有超过10万人研发团队的比亚迪，这些年陆续推出了云辇、刀片电池、CTB车身一体压铸等先进技术。 另外，比亚迪还将在今年推出第五代DM技术，大概率由秦L首发。比亚迪专利申报图显示，第五代DM技术具有尺寸小、成本低、能耗低等优势，能够进一步降低比亚迪汽车的生产成本。 车企研发、设计以及生产一款车需要付出大量成本，该车生产数量越多，平摊下来单车生产成本就会越低。比亚迪2023年累计销量已超302万辆，位列全球第九。庞大的体量为DM-i/p、云辇-A/C/P等技术，提供了充足的载体，也令比亚迪“每车研发成本”低于其他车企。 今年春节过后，比亚迪迅速推出了荣耀版换代车型，配置更高的同时，价格还比上一代便宜数千元到数万元不等，掀起了又一波价格战。尤其是e平台3.0的下放，令纯电车成本大幅下滑，日前发布的元UP已将A级纯电SUV起售价拉低到10万元以内。成本更低的第五代DM技术即将到来，表明比亚迪汽车还有降价空间，明年很可能推出配置更高、价格更低的新车。 毛利润率屡创新高的同时，比亚迪并没有只顾着赚钱，而是通过接连不断的价格战抢占市场。然而持续的价格战也会给比亚迪带来较大的盈利压力，比亚迪汽车业务毛利润虽然超越特斯拉，净利润却远不如后者。比亚迪并未单独公布汽车业务的净利润，去年集团净利润率仅5%，而特斯拉的净利润率则达到了15.5%。 毛利润率能够表明企业的经营状况，净利润率则是企业盈利能力的体现。2023年比亚迪为股东每10股分红30.96元，预计总分红将达到90.12亿元，若比亚迪盈利能力更强，能够为股东分红更多，必然会有更多人愿意投资比亚迪。 因此，2024年比亚迪不但要冲击销量目标，也要尽力提升净利润率。 比亚迪的2024，提升销量+赚钱 关于比亚迪2024年的销量目标，暂无官方口径，目前曝出的消息称比亚迪今年的预期销量为400万辆。有业内人士表示，比亚迪国内工厂总年产能大约420万辆，包括200万辆纯电动车和220万辆混动车，两则数据较为接近。 从年销量302万辆提升到400万辆，相当于同比增长三分之一，对于销量已进入全球前十的比亚迪来说并不容易。正因如此，近几年比亚迪的目光不再聚焦国内市场，而是不断向海外市场探索。 2023年，比亚迪汽车出口高达24.2万辆，同比增加334%，其中ATTO 3（元PLUS）斩获多个国家新能源汽车销量冠军。现阶段比亚迪开拓海外市场，主要以欧洲、东南亚、南美、拉美等地区为主，预测今年出口销量能够翻一倍。 不过在高额的关税之下，比亚迪汽车出口价格虽然比国行版贵不少，利润空间依然会被大幅压缩。为解决成本问题，去年3月比亚迪泰国工厂动土，7月和12月分别宣布将在巴西、匈利亚建设生产基地。不过短期内比亚迪海外市场对于总销量的加持不大，再加上投建成本高昂，冲击高端市场才是提高净利润率的最好方案。 针对高端市场，比亚迪手中握有仰望、腾势、方程豹三大品牌，从销量数据来看，仰望汽车今年1月在仅有U8一款车型的情况下卖出1652辆车，方程豹1月交付5203辆车，表现都不错。不过百万级价位与越野车都属于小众需求，难以做到规模化平摊成本，销量也不会太高，对于提升净利润率帮助有限。 在售产品约30万元起的腾势品牌，定位与特斯拉Model 3/Y接近，或许才是比亚迪冲击高利润的最佳选择。20223年腾势品牌累计销量127840辆，对比问界、理想等，以及BBA等合资品牌，还有较大成长空间。 比亚迪内部也极为注重腾势品牌，去年第五百万辆下线汽车的名号，给了腾势N7，前段时间第700万辆车下线，依然是腾势N7。小通认为，2023年比亚迪还会分配给腾势品牌更多资源，用于扩大该品牌的影响力。 按照比亚迪现在各方面技术的进展，率先倾斜给腾势品牌的技术很可能是智驾。今年2月初业内人士就爆料称，腾势N7会是比亚迪首款支持城市NOA的车型。其次，在车型规划中，比亚迪也极为照顾腾势品牌，2024款腾势N7配置虽是普通小改款，前脸全改动不少，积极迎合年轻消费群体的需求。 另外，腾势三款车型覆盖了MPV、全能SUV、运动SUV三种产品，去年腾势汽车首席共创官赵长江就透露，腾势品牌即将推出首款轿车，产品力对标Panamera，起售价预计在30万元左右。 降价促销、开拓海外市场、推广高端品牌，一系列行动按部就班进行，比亚迪正向下一个销量高峰、利润高峰迈进。2023年毛利润率已追上特斯拉的比亚迪，或许用不了几年，净利润率也能追上特斯拉。而我们，也将有幸成为比亚迪及中国企业工业崛起的见证者。 比亚迪领头，中国汽车崛起 燃油车时代，说一句“自主品牌跟在合资品牌后面吃剩饭”也不为过，那时国产车技术落后几乎成了刻板印象。直到新能源汽车时代的到来，国内老牌车企和造车新势力崛起，才打破了合资车企称霸中国汽车市场的局面。 比亚迪成为首个销量进入全球销量前十的车企，更是给了中国品牌一剂强心针，既然比亚迪可以做到，他们同样有机会。比亚迪优秀的成绩表现也证明了价格战的正面效果与价值，特别是20万元以内的产品，消费者更看重性价比，每一次降价促销，都伴随着订单量猛涨。 价格战不会停止，不只是比亚迪，其他车企也会积极推动价格战，抢占市场的同时，促进新能源汽车市场洗牌，将实力不足的车企踢出去。 另一方面，比亚迪也与每一个崛起的中国企业一样，承受着诸多非议。2020年到2022年，贴吧、知乎、微博等平台，不乏贬低比亚迪的声音。不过在高性价比的冠军版、荣耀版车型之下，2023年至今，消费者感受到了比亚迪崛起对我们的好处，正逐渐转变对比亚迪的态度。 比亚迪的热销，只是中国汽车工业崛起的缩影，紧跟在比亚迪身后，还有长安、长城、奇瑞、吉利等老牌车企，以及理想、问界等造车新势力。中国车企崛起秘诀有二，一是不甘平庸坚持研发的心态，二是完备的供应链。尤其是对理想、问界等新势力而言，离开中国供应链很难成长起来。 要知道，海外也不乏造车新势力，如Fisker、Nikola、Lucid、Rivian等，结果几乎全部濒临破产。哪怕强如苹果汽车，投入700亿元研发十年后，也不得不放弃新能源汽车业务。坚持技术自主研发、全力开拓海外与高端市场，中国汽车工业的全面崛起，时机已到。

快科技3月27日消息，机构统计显示2024年前六周，iPhone在中国的销量暴跌了24%。 对此，苹果表示将加大对中国市场的投入和重视，以应对激烈的竞争环境。 随着iPhone销量下滑和中国市场竞争的加剧，苹果将加倍努力在中国智能手机市场取得成功。 然而，苹果也需要应对中国市场面临的挑战，包括严峻的宏观环境和来自华为等竞争对手的挑战，特别是华为推出Mate 60后对其产生的实质性冲击。 一些专家指出，此次库克的访问时机非常重要，因为苹果需要中国，而中国也需要苹果。 尽管受到疫情影响，苹果将部分生产多元化至印度、越南等国家，但绝大多数iPhone的生产和供应商仍将留在中国。 有产业链人士表示：“按照目前苹果供应链对中国的依赖程度，库克是不可能会将产能转移出去的”。

2021年3月30日，雷军在小米春季新品发布会上宣布小米进军汽车制造领域，这一决定震动了整个业界。造车不仅是小米对未来发展的大胆预测，更是雷军个人声誉的全力押注。面对市场的质疑和竞争压力，小米凭借在智能硬件领域的深厚积累，开始朝着智能汽车方向的探索之路。 小米造车的过程充满挑战，不仅要解决技术和生产难题，还要应对外界对其造车动机和前景的猜测。其中，价格问题成为关注的焦点。有人认为小米汽车将延续性价比传统，但也有声音指出，造车成本和技术难度远超传统消费电子产品，定价策略将是关键。 小米汽车的发布，不仅展现了小米在设计和技术上的创新，也标志着小米正式进入全球汽车市场的竞争。具体来看，小米SU7的推出将对国内电动汽车市场产生重要影响。小米的品牌影响力、用户基础及智能生态系统布局将成为其竞争优势。然而，在竞争激烈的汽车市场中，小米仍需面对众多挑战者。如何定位自己、突破技术和市场壁垒，是小米汽车未来发展的关键议题。 基于此，CNMO推出了“雷军三年磨一剑，小米造车终成真”系列专题，而本文讨论的重点，则聚焦于小米汽车引起的风波和争议。 小米SU7 和雷军比跨界造车？友商从起跑线就输了。从小米SU7正式亮相的那一刻起，可以说小米造车就已经成功了一半。小米造车具备很多厂商没有的优势。雷军的国民喜爱度、在机圈打拼多年线上营销的经验、雄厚的资金和庞大的用户，这些都让小米汽车低调不了。小米汽车和雷军的一举一动，都备受网友关注。 雷军向新能源车企先行者致敬 雷军自官宣造车后，就一直强调“深知造车的不易”。在小米SU7正式发布前，小米于2023年12月28日先举办了一场小米汽车技术发布会。作为汽车行业的“新加入者”，在发布会前一天，雷军大手一挥直接包下了许多大楼的外墙广告，向比亚迪、蔚来、华为、小鹏、理想等中国新能源汽车先行者致敬。 雷军向先行者致敬 雷军本人也是连发数条微博，分别向上述车企致敬。有网友称，雷军和小米汽车这一做法，是想表明自己的立场，表达小米汽车作为后来者对于国内新能源汽车先行者的尊重，主动表明善意，寻求共同发展。 但汽车厂商们对小米和雷军这一做法的评价呈两极分化。比亚迪对小米的加入表示了欢迎，其官微转发小米的微博称：“欢迎@小米汽车 加入中国新能源汽车大家庭！在一起才是中国汽车。”小鹏汽车董事长何小鹏和雷军私下关系比较好，他也对雷军的致敬进行了友好回应：热烈欢迎小米加入汽车大家庭，为雷总的新创业鼓掌，为梦想而奋斗的精神加电，有信心有办法的人，2024一定大卖。 比亚迪回应 此外，蔚来、理想、宁德时代也均在微博回应，表示欢迎小米加入汽车大家庭。吉利汽车集团副总裁杨学良表示，“加油，虽未被致敬，但仍然敞开胸扉欢迎新玩家入场”。 但对于雷军连发多条微博分别致敬车企的行为，杨学良也表示小米的宣发“过了”。有网友称，“从汽车行业的宣发来说，确实过了，但对于手机也来说，这才哪到哪呀？”杨学良表示，“所以我不能理解”。 同时也有部分网友对于小米汽车如此大规模的造势表达了厌烦，觉得这一波致敬“有点尬”，真要致敬应该用实打实的技术而不是文字游戏。 不过，不管网友和友商喜不喜欢，小米汽车的这一波操作确实起到了很好的宣传效果，让小米汽车彻底出了圈。很多网友都知道了小米将在12月28日举办汽车技术分享会。 小米汽车外观争议 在小米举办汽车技术分享会之前，小米SU7就已经入网了工信部，外观得以公开。两天后，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东在参加2023广州车展，被问道“小米汽车和智界S7谁更帅”时，余承东表示：“当然是我们的更帅了，哈哈哈，每个人都说自己的好。” 小米SU7亮相 根据小米在分享会上介绍，小米SU7定位C级高性能生态科技轿车，全球轿车最低风阻系数Cd 0.195，车长4997mm、宽1963mm，高1440mm，轴距为3000mm，并有着黄金比例的轮轴比、轮高比和宽高比。小米SU7拥有很多家族式设计，包括水滴形大灯、光环形尾灯、175°涟漪曲面以及半隐藏式门把手。 不过，网友使用小米手机的智能语音助手小爱同学，扫描小米汽车的官方渲染图时，小爱同学还是把小米汽车认成了保时捷。使用小爱同学扫描小米SU7的结果显示，这款汽车的上市时间为2022年4月份，价格为89.80万元到183.80万元，是保时捷的纯电动轿车。 小米SU7被误认为保时捷 前OPPO手机副总裁“自信的眉毛”沈义人也调侃称：致敬了那么多车企，但忘记致敬“保时泰”了。还有网友调侃小米汽车为“保时米”。 不过，沈义人对小米汽车保留了必要的实体按键这一点很是赞赏。他发文称：看下来小米汽车保留的常用高频实体按键和支持Carplay真是要点赞，优秀的产品细节洞察。 车内空间到底大不大 小米SU7定档3月28日发布。随着发布时间临近，官方也在不断为这款车预热。3月18日，小米集团合伙人、总裁，国际部总裁，小米品牌总经理卢伟冰等高管驾驶小米SU7参加了高通骁龙新品发布会，而这又让小米SU7陷入了车内空间的争议之中。 卢伟冰乘坐小米汽车 发布会后，一张卢伟冰坐在小米SU7后排的照片在网上引起热议，不少网友发现，小米SU7的后排空间好像有点小。吓得卢伟冰当天就亲自录视频进行了回应。卢伟冰称：今天下午我乘坐小米SU7时，有一张照片，前排座椅因为被拉到最后，引发了一些关于车内空间的误解。照片中之所以感觉后排空间不足，是因为前排座椅调得比较靠后，所以显得后排空间小。 为了进一步证明，卢伟冰还在视频中进行了展示。他将前排空间调到自己能够舒适乘坐的程度后，进入了车辆后排。他表示，后排空间依旧十分宽敞。该视频也被雷军转发了。雷军称，小米SU7是C级轿车，二排腿部空间比Model S和标轴宝马5要大一些，大家不用担心。 雷军转发微博 不过，有网友认为卢伟冰“还不如不澄清”，卢伟冰坐在后排，确实有点挤，坐好后目测腿部空间应该不足两拳，头部的空间看上去似乎也有些局促。甚至还有网友称卢伟冰在后排的坐姿“感觉像坐小板凳”。 最终，还得是雷军出马。3月21日，雷军在社媒平台发布了介绍小米SU7前后备箱和车内空间的视频。他称自己1.81米的个，坐在车内空间也是比较宽敞的。 其实，小米SU7定位为C级轿车，车身数据摆在那里，车内空间不会太小。不过，考虑到SU7采用轿跑的设计风格，车内空间估计也不会十分宽敞。 写在最后 作为雷军职业生涯的“最后一博”，小米汽车就像雷军的“亲儿子”，不可谓不尽心。小米汽车也是自带流量的体质。但流量是把双刃剑，过高的关注也使得小米汽车的每一处细节都被网友用放大镜观察，任何风吹草动可能就会掀起狂澜。 但话说回来，黑红也是红。就像理想汽车CEO李想所说的：一个产品没有关注，才是真正的生不如死！小米SU7有雷军这个“超级大网红”罩着，还没正式上市就已经接连出圈。尽管风波争议不断，但它已经赢在起跑线了。剩下的，就看3月28日小米SU7上市后的表现了。

一凡 发自 副驾寺 就在最近，马斯克亲自给一线销售，安排了新任务。 大半夜发出邮件，要求他们交车前，务必带车主体验一次FSD。 消息曝光后，网友都惊了： 铁子，你不是在跟我开玩笑吧？ 而有细心的网友则发现，特斯拉购车页面发生了一项变化，让马斯克的最新指示，有了合理解释。 马斯克给销售的新任务 新指示是通过内部信曝光的。 马斯克在信中要求，北美地区销售必须要带客户短途试驾FSD，然后才能交车。 他表示，现在大部分人并没有意识到，（受监督的）FSD的目前表现有多棒。 马斯克同时意识到，这项工作并不容易做，会延长交付流程，让新车交付变慢。 但从最后的结果来看，马斯克显然认为，这样做非常值得。 马斯克为什么要下这样的命令？ 有分析认为，这表现出马斯克对FSD的自信，FSD进化到了一个足够强，能普及的程度，促使马斯克做出这样的指示。 多数网友对马斯克的决定，表示认可。 但也有网友对这项决定表示不解，随后特斯拉官网发生了一项变动，解开了他们的疑惑。 全部特斯拉车辆免费试用FSD 在马斯克下令的同时，特斯拉北美地区X/Y/S等车型的下单页面同时变更： 最近买这几款车，将赠送一个月FSD的试用权。不知道什么原因，Model 3的页面保持不变。 从马斯克刚刚的回应来看，这应该是个Bug。 马斯克强调，本周起所有美国的特斯拉车子，可以免费试用FSD一个月。 这意味着，只要车子符合条件，在美新老特斯拉车主都能免费体验一个月的FSD。 特斯拉投资人兼未来基金管理合伙人加里·布莱克分析认为，马斯克给销售的新任务，结合FSD的免费试用政策，将使FSD的订阅率暴涨。 并且进一步估算，FSD订阅率每增长10%，特斯拉每股收益会增加0.1美元。据了解，特斯拉目前共有约34.71亿股，即每增长10%，股份总体收益增长折合人民币约25亿元。 FSD最近能力的进化也将有助于订阅规模的扩大。 FSD前几天了更新了V12.3.1版本，车主上传的“民间小视频”显示，相比V12 Beta内测初期，FSD在雨雪天的表现，明显提高。 甚至有车主赞叹： 这是FSD史上最强版本。 让我们把目光投回国内，特斯拉的举措有什么参考意义？ 2024年，国内车企一夜之间从「开城大战」向「全国都能开」跃迁，ADAS（高阶辅助驾驶系统）在空间上已经得到普及，东西南北，城区乡野，去哪儿都能开。 大疆，小鹏，毫末智行等玩家，也正在将ADAS成本下探，让更多人享受到ADAS。 而ADAS服务，车企目前采用的政策主要有两种： 订阅制：类似特斯拉FSD这样，硬件预装，软件按月/年付费。 买断制：推出一个MAX车型，硬件和Pro版有所区别，贵个几万块。 特斯拉最新的两项举措，即交车前销售必须带客户体验FSD，所有车主都能免费试用一个月FSD，让过去或心理上不感冒新事物，或受限于预算的车主，都有条件长期体验FSD。 ADAS带来的安全性和出行便利，旦用难回，特斯拉这样的措施，大概率能加速ADAS普及。 甚至也许能催生新的金融产品，曝光马斯克内部信的科技博主，已经建议特斯拉，推出专门针对FSD的零息贷款。 值得一提的是，国内已经有高阶智驾相关的金融产品推出： 不久前极越汽车率先推出了「智驾保」，一款高阶智能驾驶的专属保障产品。 高阶智能驾驶的落地普及，带来的远不止车主个人的便利。

快科技3月27日消息，据“中国航天科技集团”官微发文称，今日清晨6时51分，长征六号改运载火箭在太原卫星发射中心准时点火升空，成功将云海三号02星送入预定轨道，圆满完成了此次发射任务。 值得一提的是，云海三号02星以及长六改火箭均由中国航天科技集团有限公司八院主导研制，展现了我国在航天领域的深厚实力。 这颗卫星主要承担大气海洋环境探测、空间环境监测、防灾减灾以及科学试验等多项重要任务，将为我国的科研事业和民生福祉作出积极贡献。 长六改火箭作为我国新一代固液捆绑中型运载火箭，采用了先进的两级半构型设计。其芯一、二级直径达3.35米，一级装备了两台具备120吨推力的液氧/煤油发动机，而二级则搭载了一台推力达18吨的液氧/煤油发动机。 此外，火箭芯级还捆绑了四台直径2米的助推器，这些助推器采用两段式设计，每段都配备了120吨推力的固体发动机。 长六改火箭总长度约为50米，起飞重量高达530吨，其700公里太阳同步轨道的运载能力超过4.5吨，充分展示了我国火箭技术的先进性和可靠性。 本次发射是长征系列运载火箭的第514次发射。

作者 | 耳争 2024年3月20日，中国的文昌航天发射场迎来了一次激动人心的时刻：长征八号遥三运载火箭搭载着鹊桥二号中继星以及天都一号、二号通导技术试验星发射升空。此次任务成功标志着我国探月四期工程按下“总开关”。3月25日，鹊桥二号中继星、天都一号、二号通导技术试验星均完成近月制动，顺利进入环月轨道。 除了大家熟悉的鹊桥二号卫星，这次引人关注的是天都试验星。卫星的名字来源于安徽黄山的主峰——天都峰，寓意是“天上都会”。它们由深空探测实验室抓总研制（工程总体由深空探测实验室承担，天都一号、天都二号分别由上海航天技术研究院、哈尔滨工业大学参与研制）。试验星进入环月大椭圆冻结轨道后，两星分离，编队飞行，协同工作。天都星将验证通信导航遥感新技术的在轨验证，未来能帮助我们在地球和月球之间架设地月“鹊桥网络”。 天都通导技术实验星飞行示意图（新华社） 近年来，安徽省在空天信息产业的发展上取得了令人瞩目的成就。其中，“巢湖一号”作为中国“天仙星座”项目的首颗卫星，搭载了先进的合成孔径雷达（SAR）遥感技术，能够提供高达1米分辨率的遥感数据服务，并具备在6小时内进行紧急成像的能力。此外，“合肥高新一号”则是“天启低轨卫星物联网星座”中的第21颗星，它不仅为航空、海事、农林等多个领域提供消费级信息支持，还特别为安徽地区的用户提供了优先服务通道。 尽管这些卫星主要在地球轨道上运行并已经取得了一定的成就，但航天探索的征程远不止于此。随着天都星进入月球轨道，标志着安徽省在深空探索方面的进展正在加快，并且正在向着更远更深的太空前进。 2022年2月，深空探测实验室（天都实验室）在安徽揭牌（中国科大） 月球是如何通网的？ 月球围绕地球公转的速度和月球自转的速度一样快，所以我们总是看到同一面的月球，这一面被称为月球的正面（月面）。相反地，另一面被称为月球的背面（月背）。过去，人类探索月球的计划都在月面进行，因为在那里，各种探测器，比如轨道飞行器、着陆器和月球车可以直接和地球进行通信。但是如果轨道器飞到月背，就会遇到信号被月球遮挡的问题。所以，很长一段时间以来，人类的探测器都没有在月背登陆，直到鹊桥号中继星（后称鹊桥一号）发射。就像喜鹊为牛郎织女搭桥一样，鹊桥一号为着陆在月球背面的嫦娥四号和地球搭了一座桥，让它们能够互相通信。通过鹊桥一号，我们成功传回了世界上第一张近距离拍摄的月背照片。 嫦娥四号着陆器与玉兔二号月球车 嫦娥四号着陆器拍摄的着陆点南侧月球背面图像（CNSA） 经过了5年的连续工作，鹊桥一号完成了它的使命，这时，鹊桥二号接替了鹊桥一号的工作，在地球和月球之间搭起了一座新桥。它采用了一种特殊的绕月运行轨道——大椭圆冻结轨道。与运载火箭分离后，鹊桥二号进入了近地点高度200公里、远地点高度42万公里的预定地月转移轨道，之后太阳翼和中继通信天线相继展开，架设了地月之间的新“鹊桥”。 鹊桥二号比鹊桥一号大得多，约1285公斤重（鹊桥一号只有约425公斤）。而且，鹊桥二号的设计寿命是8年，比鹊桥一号长3年。除了可以帮助传递通信信号，鹊桥二号还携带了一些科学仪器，这可以帮助我们更深入地了解月球。鹊桥二号成为了世界上第二颗在地球轨道以外的专用中继通讯星，不仅继续为嫦娥四号提供中继通信服务，也为后续嫦娥六号、七号、八号的月球采样任务提供支持。 鹊桥二号示意图（人民网） 为什么需要通讯卫星 深空探测任务的难点之一就是建立可靠的远距离数据通信链路。如果把发射的航天器比作放风筝，那么在航天器与地球之间传递信息的通信链路，就像是一根看不见的风筝线。随着人类深空探测的不断发展，从月球到火星、冥王星甚至太阳系的边界——柯伊伯带，风筝飞得越来越远，所以风筝线也需要更加结实可靠，这就需要不断提高远距离通信的能力。 为了解决这个问题，我们采用了一种叫做数据中继的方法。中继通讯卫星就像是一个通讯员，携带着连接地球和月球的数据传输线。通讯系统由三部分组成：第一部分是对月前向链路，它可以发送指令和注入数据到月球探测器/着陆器；第二部分是对月返向链路，它可以接收月球探测器/着陆器的遥测数据；第三部分是对地数传链路，它可以传输数据，将着陆器和遥测数据以及通讯卫星上科学仪器测到的数据传回地面站。通过这样的设计，地球和月球背面之间可以传输信息和交换数据，通讯卫星为它们建立了一个天地通信的桥梁，搭起了地球和月球之间的“鹊桥”。 通讯星示意图（徐进等，2018） 除了本身的通讯任务以外，天都一号和天都二号还携带了技术实验载荷，就像是两个旅行者带着行李，进入了自己的轨道，环绕月球画出了一个椭圆形。它们在地面测控的帮助下，开展了轨道运行，进入了一个周期为24小时的轨道，称为环月大椭圆冻结轨道。然后，它们分离并调整了彼此之间的距离，相隔大约200公里，一同完成自己的任务。 天都一号搭载了Ka双频段一体化通信机，像是一个能在很远的地方通信的手机，还有一些其他仪器，比如激光角反射器、空间路由器等；而天都二号则带着一些通信导航设备。这两颗卫星将会通过激光和微波来进行通信和测距，它们还会测试一些新的技术，比如通信系统的可靠传输、环月轨道的精确定位和深空网络的编码等。 作为深空探测实验室的首发卫星，天都星的目标是帮助我们验证月球通信与导航方面的多项新技术。这将支持国际月球科研站地月一体化的建设，为月球探测和更远的深空探测提供帮助，并为“通导遥综合星座系统”的设计提供有力的参考和依据。 天都一号（左图）与天都二号（右图） 什么是通导遥系统 除了一般的通信连接外，天都星的任务是实施月球通导遥系统的在轨验证。空间卫星可以按照具体用途分为通信卫星、导航卫星和遥感卫星：通信卫星就像是一位快递员，负责传输电话、电报、传真、数据和电视等信息；导航卫星像是一位向导，提供导航、定位、授时等服务；遥感卫星则像是一位侦察员，通过接收目标物体发出的电磁波信息，识别物体的属性和空间分布等特征。 长期以来这些卫星在各自领域都发挥着重要作用，此时，科学家们想到，如果它们之间能够协调配合的话，是不是信息获取和利用的效率就会大大提高？于是通导遥系统应运而生，它将通信、导航、遥感功能集成一体化实现，就像是一位多才多艺的机器人，可以同时进行通导遥三种功能。目前，关于这种系统的实现有两种方式： 1.把三种科学仪器搭载在一颗卫星上，让一颗卫星可以同时完成三种功能，就像是一个人拥有多种工具，可以做很多不同的事情一样，这样就实现了一颗卫星的通导遥系统； 2.建立一个由多颗卫星组成的网络，每颗卫星搭载不同功能的仪器，就像是一群小伙伴合作完成任务一样，实现多颗卫星共同工作的通导遥系统。 天都星通过第一种方式，也就是同时携带通讯和导航两种载荷，这是我国第一次在月球轨道实施卫星编组飞行，开展了月球通导相关关键技术的验证，为鹊桥星座的建设提供技术支撑，天都星的发射，将推动我国完成建设通导遥综合星座系统的第一步。相信通过各类新技术的验证，中国可以逐步建设更多通导遥星座，实现月球、火星、金星等通信导航覆盖，为探测更远的星球甚至太阳系边界提供服务。

国产芯片制造技术又迎来新突破？ 近日，国家知识产权局公布了华为技术有限公司的多项新专利，其中一项专利号为CN117751427A，该专利涉及到“自对准四重图案化(Self Aligned Quadruple Patterning，简写为SAQP)半导体装置的制作方法以及半导体装置”，引起业界广泛关注。 华为自对准四重图案化半导体装置制作方法以及半导体装置专利（图源：国家知识产权局） 该专利被看作是多重曝光芯片制造工艺的又一重大突破，外媒纷纷猜测，通过这一技术，中国国产5nm芯片将得以实现。如此一来，中国先进芯片的制造将能够绕过美国的技术制裁，降低对ASML光刻机的依赖，实现技术自主。 彭博社报道称，华为测试用蛮力方法制造更先进的芯片，该方法或许能使用旧工具制造5nm芯片 英特尔都没搞定的四重曝光 被华为拿下？ 根据国家知识产权局3月22日公布的信息，华为技术有限公司提交的这项自对准四重图案化工艺，可以分为七个步骤： 1、在待刻蚀层的表面依次形成第一抗反射层、第一牺牲层、第二抗反射层和第一图案化硬掩膜层； 2、对第一图案化硬掩膜层进行光刻形成第二图案化硬掩膜层； 3、基于第二图案化硬掩膜层为掩膜对第二抗反射层和第一牺牲层进行刻蚀，形成第二图案化牺牲层； 4、去除第二图案化硬掩膜层和第二抗反射层，并基于第二图案化牺牲层形成第三图案化硬掩膜层； 5、对第三图案化硬掩膜层进行光刻形成第四图案化硬掩膜层； 6、基于第四图案化硬掩膜层对第一抗反射层和待刻蚀层进行刻蚀，形成图案化的待刻蚀层。 7、去除第四图案化硬掩膜层和第一抗反射层。 华为公开专利中所展示的SAQP技术步骤（来源：国家知识产权局） 华为在专利中表示：“实施本申请实施例，可以提高电路图案设计的自由度。” 简单地说，多重曝光就是将芯片电路掩膜图案的蚀刻分成多次完成，可以使用相对落后的技术和设备，达成和更先进工艺类似甚至更先进的结果，比如用7nm设备造出5nm芯片。如此一来，我们就能够在没有ASML最先进的极紫外光刻设备（EUV）的情况下，生产先进芯片。 事实上，多重曝光并不是新概念，半导体巨头们都曾做过尝试，但它太过于复杂，需要执行的步骤更多，良品率和质量都难以保障。 双重曝光（左）和四重曝光（右）技术原理图示 举例来说，2016年，英特尔在探索10nm工艺的过程中，由于ASML的EUV一直未能交付，便尝试采用多重曝光技术，最后却以失败告终。因此，原计划中的Cannon Lake处理器项目最终被迫取消。尽管第二代产品成功实现了量产，但其性能表现并未达到预期要求，频率无法提升，甚至无法满足桌面台式机的使用需求。 另外，英特尔在推进其18A 1.8nm工艺的过程中，由于新一代高NA光刻机尚未到位，公司不得不采用现有设备结合双重曝光技术来实现工艺目标。 对于国内芯片行业来说，由于近年来美国对先进半导体制造设备的出口管制，国内企业不得不放弃对高端半导体制造设备的依赖（特别是ASML的EUV设备），另辟蹊径，通过多重曝光技术来实现7nm、5nm制程。 根据国家知识产权局公布的信息，华为这项专利早在2021年9月就申请了，正是华为被美国宣布制裁后的几个月。可见，对于高端芯片制造华为早已有了技术储备。如今，这项专利的公开，或许意味着这项技术已经取得实质性突破。 多重曝光成本虽高 但可解决燃眉之急 此前，麒麟9000S芯片问世，在国内引起了轰动，也迎来国际上的关注。国外机构TechInsights对麒麟9000S进行了电镜扫描，计算出了其晶体管密度为98MTr/mm²，也就是0.98亿个每平方毫米，该数据与台积电、三星的7nm芯片大致一致，因此业界猜测华为是采用双重曝光技术，实现了7nm芯片的制造。 此次华为公布的自对准四重图案化(SAQP)技术，意味着实现7nm量产后，其仍在快速推进5nm技术的研发，努力突破技术瓶颈，降低对国外先进制造设备的依赖，同时也为国产EUV争取了更多时间。 有知情人士向《金融时报》透露，华为会将全新5nm制程技术，应用于下一代P70系列旗舰手机的处理器和数据中心芯片，在没有外国的协助下成功生产5nm制程芯片，对于国产半导体行业来说无疑是一项巨大成就。 不过，研究机构TechInsights的Dan Hutcheson等专家也指出，尽管华为在自对准四重图案化技术上取得了显著进展，但如果中国想要获得超越5nm技术的长期竞争力，仅仅依赖这项技术是不够的。最终，中国仍需采购或自主研发EUV光刻机设备，以实现更先进的芯片制造能力。 另外，从成本方面考虑的话，台积电等制造商使用EUV，芯片产量更高，每个芯片的成本得到最小化，而华为如果采用多重曝光的方法，每颗芯片的成本可能会高于行业平均标准。 此外，在实际的工业生产中，由于每次曝光都可能存在图案的缺陷，而每次曝光都可能在上次曝光流程中积累并放大缺陷，多次曝光后缺陷或影响最后出厂产品的良品率。去年国外权威科技媒体对通过双重曝光实现的7nm工艺麒麟芯片分析后认为，制造良率可能在50%，而通过SAQP实现的5nm芯片，良率可能低至20%左右。 不过，对于华为而言，利用DUV实现7nm、5nm芯片的制造，已经解决了当前的燃眉之急，在这一基础上，国内芯片企业在未来一定能够继续取得更多突破，彻底打破国外技术封锁，一步步实现国产化替代。

 　　外贸作为拉动经济增长的重要引擎之一，是观察中国经济的重要窗口，也是联结国内国际双循环的重要枢纽。今年前两个月，我国外贸进出口实现较快增长，结构持续优化。外贸成绩单折射出中国经济韧性强、潜力大、回旋余地广、长期向好的基本面没有改变。那么，一二月份的这张外贸成绩单背后有哪些驱动力？ 　　3月21日，广州南沙港三期码头，吊车正精准抓吊着各色集装箱装船，现场一片忙碌。 　　广州港生产业务部集运中心总监 朱嘉明：主要货物包括家电、家具、鞋服、箱包以及一些其他日用品。作业完以后，这艘船将装载着这些货物前往新加坡、沙特和阿联酋的港口。 　　朱嘉明说，今年以来，不仅有越来越多的家具、家电、灯具、陶瓷制品等传统外贸产品从南沙港码头漂洋过海，像新能源汽车、光伏产品等，也是南沙港口出海的热门货物。 　　广州海关所属南沙海关副关长 陈曦：今年1月至2月，南沙外贸进出口总值达到了458亿元，同比增长11.1%，其中一般贸易进出口超过七成，保持增长态势，在具体出口商品方面，机电产品1月到2月增长了58.5%。 　　作为观察外贸的“晴雨表”，国内多个重点港口活跃度显著提升。宁波舟山港集装箱吞吐量同比增长高于15%，深圳港集装箱吞吐量同比增长高达23.5%。国家统计局发布的经济数据显示，今年前两个月，我国货物进出口总额66138亿元，同比增长8.7%。其中，出口37523亿元，增长10.3%；进口28615亿元，增长6.7%。 　　商务部国际贸易经济合作研究院外贸所所长 梁明：今年前两个月，货物贸易实现了开门红，我们的贸易量、贸易额再创历史新高，跟相关的贸易大国相比，无论是在规模、还是在增速上，我们都排在前列，显示出我们外贸整体巨大的竞争力。 　　自去年中国外贸增速放缓以来，一些外媒炒作“中国外贸寒冬来了”“中国出口订单转移”，以此唱衰中国经济。然而，通过今年前两个月的外贸数据，我们可以看到，受新兴市场增长较快等有利因素带动，货物进出口规模创历史同期新高，展现了中国外贸韧性强、潜力大、活力足的积极态势。 　　美国《华尔街日报》中文网以“势头强劲”评价中国前两个月出口，并称出口增幅远高于早些时候其调查的经济学家预期的3%。德国之声称，出乎意料的出口增长可能会让人对中国5%左右的经济增长目标感到乐观。 　　今年前两个月，中国对东盟、欧盟、美国前三大贸易伙伴出口均保持增长，分别增长9.2%、1.6%、8.1%；对共建“一带一路”国家出口增长13.5%。 　　商务部国际贸易经济合作研究院外贸所所长 梁明：我们外贸出口的国别市场更加多元和优化，今年前两个月，我们对欧美一些国家出口，普遍实现了正增长，对传统市场出口基本稳定，对新兴市场出口还在加快，这两个因素共同导致了前两个月我们出口成绩非常好。 　　量稳质升是前两个月外贸数据的显著特点。从规模上来看，一般贸易进出口同比增长10.0%，占进出口总额的比重为65.7%，比上年同期提高0.8个百分点。汽车、家电、船舶等机电产品出口增长11.8%，占出口总额的比重为59.1%。 　　不仅规模稳，而且质量优。从此次机电产品的优异表现就能看出我国外贸出口产品质量的提升。以汽车为例，前两个月汽车出口增长15.8%。而回顾近年来的外贸走势，汽车，尤其是新能源汽车已逐渐成为我国外贸产品的重要生力军。目前，我国正在形成珠三角、长三角、西南、中部等多个新能源汽车产业生态群，它们为中国新能源汽车的全球竞争奠定了坚实的基础保障。 　　传统产品焕发新生，新产品动能强劲。出口产品整体上看，正在从中低端不断向中高端迈进，以高技术、高附加值、绿色低碳等为特点的外贸新动能进一步推动外贸稳定增长，国际市场竞争力不断提升，这也是我国外贸产品量稳质升原因之一。 　　对外经贸大学中国世界贸易组织研究院院长 屠新泉：出口的主要产品里，高附加值的产品越来越多，我觉得对于中国贸易来说，更重要的是质量的提升、结构的优化，这也反映了我们国家高质量发展取得的成果。 　　在近期很多省份发布的前两个月外贸数据中，我们还观察到了外贸实现量稳质升的另一个原因——中间品贸易增长明显。中间品是指用于生产其他商品和服务的产品，包括原材料、半成品、零部件等。作为链接产业上下游的纽带，中间品日益成为全球贸易的主体，在促进全球贸易发展、保障全球产业链和供应链稳定等方面发挥着重要作用。 　　对外经贸大学中国世界贸易组织研究院院长 屠新泉：整体上来说，这些中间品、零部件，我们的自主生产能力、自主研发能力都在不断提高，因为技术含量高，竞争对手就越少，定价权就越高。从企业角度来讲，意味着生产过程所创造的财富能有多少被自己获得，所以中间品贸易比重提高，对于我们国家来讲是非常积极的一个发展，而且我们这种优势还在继续扩大。 　　事实上，很多商品很难完全在一个国家生产，往往经过多层次、多个国家的流通制造而成。对于我国外贸企业来说，加强科技创新是应对外部环境变化的根本之策，这也是企业的共识。山东德州的一家企业正在赶制一批发往国外的金属过滤网订单，这种安全气囊气体发生器用过滤网是汽车重要零部件之一。目前企业80%的产品出口海外，不仅被应用在汽车上，还被广泛应用在石油、化工、医药、航空等领域。 　　中国深度嵌入全球价值链分工，“你中有我、我中有你”是大势所趋。在2023年举行的中央经济工作会议强调，“要加快培育外贸新动能，巩固外贸外资基本盘，拓展中间品贸易、服务贸易、数字贸易、跨境电商出口。”专家表示，通过拓展中间品贸易，也将进一步助力今年我国的外贸发展，同时，有利于全球的分工合作。 　　商务部国际贸易经济合作研究院外贸所所长 梁明：我们出口的一些中间产品，可以帮助其他国家生产一些最终产品，实现销售，对他们国家实现了正向支撑作用。另外一方面，我们也加大了一些中间产品的进口规模，对于我们整体外贸的提质增效、质量提升起到了非常关键的作用。像一些中间品的贸易，我们可以通过它实现产业的联系，然后互通有无，进一步扩大世界总体贸易规模的蛋糕。 　　民营企业的蓬勃发展同样是我国前两个月外贸量稳质升的一个重要因素。今年前两个月民营企业进出口增长17.7%，占进出口总额的比重为54.6%，比上年同期提高4.2个百分点。那么，是哪些因素促成了民营企业进出口的增长？我们先到苏州高新区枫桥街道的一家生产光伏逆变器的企业看一看。这几天，企业的工作人员正在准备近期的海外参展，以赢得更多的海外市场。 　　江苏苏州某企业市场经理朱晴：比如说海外展会，从去年9场变为今年16场，规模上相比去年我们投入起码要翻倍了，仅仅参展这一块，去年大概200多万，今年将近400万左右，相比往年今年的投入是最大的。 　　民营企业有信心，有干劲儿，这得益于我国持续加大对于外贸企业的支持力度。2023年以来，从中央到地方，一系列稳外贸、促发展的政策不断出台，这也给外贸企业注入了强心剂。企业有需求，政策来扶持。苏州的这家企业依托于持续加大的政策保障力度，更加勇于开拓海外市场。 　　小到零部件，大到船舶，我国企业不断追求创新、发展韧性十足。我国外贸开门红令人欣喜，但同时也应该看到：今年，外需下滑的压力依然存在，我国外贸面临的形势总体还十分严峻。要顶压向前、抢抓机遇，不仅需要企业自身努力，也需要相关政策赋能。 　　商务部国际贸易经济合作研究院外贸所所长 梁明：今年前两个月，中国的外贸基本上实现了质升量稳的目标。从目前来看，我们正在加大相关的一些稳外贸政策的储备力度，我们会根据最新的情况，将来持续出台一些相应文件，包括一些融资支持的、便利化的措施、服务企业的措施，我想在这些相关政策的配套之下，中国的外贸前景是光明的。 　　中国外贸发展压力确实不小，但企业顶压前行、以变应变、抢抓机遇的决心更大。从东南沿海到西北边陲，从白山黑水到雪域高原，中国开放的大门越开越大，开放水平越来越高，支撑中国外贸重塑新优势。尽管世界变局加速演进，全球产业链供应链格局持续重构，但中国在其中的地位依然稳固。2024，我们要进一步以主动开放、自主开放将外部压力转化为内生动力，加快培育外贸新动能，为全年继续保持回升向好势头跑出信心和底气。 　　编辑丨范鹤龄 徐丽瑛 赵菁 杨光 李屹 　　摄像丨徐鹏 陈杰雄 　　剪辑丨苗佳亮 　　策划丨余仁山

AIGC 技术的爆发，一定会像工业革命和信息技术革命那样，最终惠及所有人，这已成为业内共识。但在那之前，一定会有一部分人，率先享受到 AI 红利。 出品 | 白鲸出海编辑部 作者 | 智婷 编辑 | 殷观晓 近期，知名投资人朱啸虎的一个访谈，把一家 AIGC 广告视频公司——FancyTech（时代涌现）拉入大众视线。 这家公司的核心产品，是通过AI能力学习的跨平台上的海量内容，训练自己的垂直模型，再结合商家的素材为他们生成广告图片和视频。 关于 AI 技术在广告行业的应用，这个项目只是冰山一角。实际上，数字广告营销作为最早、最成熟应用 AI 技术的商业领域之一，正在迎来 AI 技术的“全面升级改造”。 作为一个跨境出海行业媒体，我们在过去这一年，看到“传统”数字广告营销行业最核心的几个环节，诸如素材的生产、优化、广告的投放、分发……都发生了巨大的变化。剧变往往意味着挑战，而挑战中又常常蕴藏着机会。 AIGC广告素材： “智能”负责生产，“人工”负责优化 利用 AIGC 生成商品图、模特图，是我们看到的最早在素材方面的尝试。但受限于 AI 生成图片的可控性和稳定性，尤其涉及到真人和商品同时出现的场景，暂时还没有看到效果特别理想的应用。于是，就有创业项目从当前大模型的某一块“短板”切入，去做垂直优化，做某一特定类型素材的供给。 除了 AI 初创公司的产品之外，部分第三方数字广告营销服务商，也基于自己原有产品和资源优势，利用 AI 的智能分析能力，推出了素材优化类功能。例如，营销效果衡量平台 AppsFlyer，就基于自家积累的广告素材与营销成效之间的关联数据，推出了 AI 素材优化产品。 当然，关于广告营销素材及其效果的数据，积累最丰富的，还当属各大社媒广告巨头，在这样的数据量级上，AI 智能分析及优化的增益效果，理论上也应更加明显。 目前我们可以看到，全球各大主流数字广告平台几乎都推出了 AI 素材优化类的功能。例如，Meta 赋能型产品系列（Meta Advantage）中，就有一款素材优化产品 Advantage+ Creative，可以利用 AI 能力，帮广告主自动对素材进行类似于亮度、宽高比、文本布局等方面的微调，让广告素材向着更容易吸引和打动受众的方向优化。此外， Meta 还有更多生成式 AI 功能（如背景生成），预计在今年内也会陆续对广告主开放。 整体而言，虽然 AIGC 素材的整体稳定性有待优化，但降本增效的前景，对广大中小企业已经具备足够的吸引力。 AI加持广告投放： 巨头在供给侧“开卷”，需求侧门槛降低 广告投放、分发，原本是属于各大媒体、广告平台及其代理机构的“领域”。经过一年多的交流与试炼，大家发现，科技巨头们似乎在“让 AI 变得更智能、更简单易用”这件事上卷起来了。 可以预见，“传统”的广告代理、代投的模式，有可能将面临一些挑战。而位于整个链条下游的广告主、大部分中小企业，应用 AI 的门槛反而在不断降低。 其实，在本轮 AIGC 技术爆发之前，Meta 等数字广告巨头，就早已将 AI 和机器学习融入了其庞大的广告系统，致力于让更多人“用起来”。据德勤在 2023 年 6 月发布的一项研究数据显示，企业目前在营销活动中已经有 8.6% 的工作在借助 AI 或机器学习，来优化或者实现自动化，而且这一比例有望在三年内增长到 22.9%。 以 Meta 为例， Meta 一直 在 AI 领域进行投资，除了 AI 领域基础研究和大语言模型开发之外，还不断将最新的 AI 和机器学习技术应用于广告排名系统，以实现更理想的受众覆盖、更精准的成效衡量，以及提供更完善的广告主报告功能。 2022 年 8 月 ，Meta 正式推出了一套自动化广告产品——Meta 赋能型产品系列（Meta Advantage）。 这是一套由 12 种产品组成的智能化广告投放产品组合，能实现营销活动的全自动或半自动化，在预算、受众、创意、 版位、目标、位置各方面亦可以著手： 广告投放流程全自动化。采用 Advantage 的广告主只需要设定投放目标，AI 系统就会自动设置整个广告创建流程，并针对广告主上传的不同创意素材和版本，灵活分配预算、匹配合适的受众。节省了大量测试不同素材成效所耗费的重复性劳动和预算成本。 广告投放流程半自动化。使用 AI 解决方案执行更具体的活动策略，例如根据人们最有可能回应的内容向他们展示不同的格式和创意素材，最大限度提升个性化程度；也可以允许 Meta 的广告投放系统尝试充分利用广告主的预算并尝试增加广告曝光率，从而提升营销表现。 不同类型的企业可以根据自身行业特点和营销目标，选择适配的 Advantage 产品组合。我们就以电商类和移动应用类广告主为例，看看相应的 Advantage 产品，具体智能在哪里。 1. 进阶赋能型智能购物广告（Advantage+ Shopping Campaigns，简称A+SC） A+SC 广告是 Meta Advantage 系列中的应用范围比较广的产品，适用于电商类、零售类的品牌直销广告主，包装消费品业（CPG）、科技业或娱乐业企业也利用此类型广告成功提升了线上销量。 广告商可以依据其销售目标创建 A+SC 广告，Meta 的 AI 将会自动化设置整个广告创建流程，并针对创意和版位实现更灵活的自动分配，由此实现根据用户的兴趣、意向和操作，自动向他们展示具有相关性的商品或服务。在简化流程的同时，也提升了广告表现。据数百家广告主测试结果显示，A+SC 广告使得单次获客费用平均降低 17%，广告花费回报增加 32%。 2. 进阶赋能型应用广告（Advantage+ App Campaigns，简称 A+AC） A+AC 广告适用于从手游到工具等各种类型的移动应用海外推广，可以帮助出海应用在应用安装、事件优化或价值优化方面获得最佳成效。 A+AC 广告的创意探索算法可以自动测试和投放最佳素材组合，简化广告结构，帮助广告主在竞拍中获得竞争优势，其专为扩大覆盖范围训练而成的机器学习模型，也会帮助应用触达核心受众以外更宽泛的受众。 除了以上介绍的 A+SC、A+AC 之外，还有依靠 AI 算法寻找更广泛潜在受众群体的进阶赋能型受众广告（Advantage+ Audience）等等。 增长逻辑改变：出海企业 可能是第一批吃 “AI 螃蟹”的人 AIGC 技术的爆发，一定会像工业革命和信息技术革命那样，最终惠及所有人，这已成为业内共识。但在那之前，一定会有一部分人，率先享受到 AI 红利。 第一波收获红利的，毫无疑问，是从事 AI 领域基础研发、并取得突破的科技巨头们。虽说尚处在投入周期，但资本和市场已经给予了热烈的反馈；接下来，第二波“捕获”红利的，我们认为，将是那些敢于尝试、率先用 AI 技术优化自身业务流程、实现商业化变现的个体。 AI 技术对出海企业最直接的影响，正如上文中所述，是海外市场的增长逻辑、以及整个数字广告营销体系变了。 中国的跨境出海企业可能是最具效率和执行力的群体，也是最擅长利用工具解决实际问题的群体之一。无论是基于 AI 技术创新创业，还是应用 AI 技术降本增效，都有出海企业在积极尝试，并且已经看到了成绩。 1. 出海品牌借 AI 工具规模化扩展消费者体量 过去几年，疫情推动了海外市场电商渗透率的提升，许多品牌借势以跨境电商的方式出海，并通过本地社交媒体平台成功找到了自己的第一批消费者。 主打“精神联结”的新生首饰品牌 37 Jewelry 就是其中之一。品牌创始人 Ivy 认为，在电商平台和用户主动购买的搜索平台上，37 Jewelry 这样的新品牌难以凸显优势，脱颖而出。他们需要与用户联结和互动更深的平台，持续曝光其品牌理念和商品内涵，吸引认同这些理念的潜在受众。 37 Jewelry 基于这样的需求，37 Jewelry 从品牌的起步阶段就开始使用 Facebook 和 Instagram 作为其营销阵地，借助 Meta 丰富的营销工具精准定位目标用户，与消费者建立直接的联系，同时获得及时的用户反馈，帮助团队不断优化产品和服务，由此挖掘到了品牌的第一批种子用户。 如今，AI 工具的出现，为这个品牌带来了新一轮“破圈”增长的机会。Meta Advantage 刚一推出，37 Jewelry 就参与了测试。此前，Ivy 的团队需要手工设置进行广告投放，如果有 10 条素材，就需要以小预算分别进行设置以了解其成效。采用了 Meta Advantage 系列中的 A+SC 广告后，系统针对不同的创意素材和版本灵活分配预算、匹配合适的受众。这种方式帮助 37 Jewelry 的营销人员大大提升了投放的效率，同时，相比于传统广告投放，其支出回报率实现了 20% 的增长，单次转化成本降低了 9%。37 Jewelry 由此稳定地扩充了自己的消费者体量。 倡导可持续理念的 DTC 时尚品牌 Gentle Herd 是另一个勇于“吃 AI 螃蟹”的案例。基于自身多 sku 的特点，Gentle Herd 选择了进阶赋能型目录广告（Advantage+ Catalog Ads，简称A+CA）进行全自动投放，来壮大自己的顾客群。 采用 A+CA 广告时，如果有目标受众商家对产品和服务表现出兴趣，Meta 的系统会立即向他们投放个性化目录广告，整个流程自动进行，无需手动设置 1000 个不同的广告组。在测试营销活动中，Gentle Herd 的广告花费回报达 2.2 倍，与定位类似受众的 A+CA 广告相比，覆盖人数是后者的 2.2 倍，单次购物费用降低了 45%。 Gentle Herd 2. 短剧出海利用 AI 洞察海外用户的喜好 北京翩若惊鸿科技有限公司（以下简称翩若惊鸿）是一家以小说、短剧的制作与发行为主要业务的出海企业，目前其产品在海外已积累百万下载量，日活用户约 10 万，实现了初步的盈利。但是公司在刚开始出海时也曾遇到了中外差异带来的水土不服问题。 在与 Meta 代理商 Huntmobi 合作，并采用了 Meta 最新的 AI 广告营销解决方案进阶赋能型应用广告 A+AC 后，翩若惊鸿公司很好地吸收了 Meta 对于短剧、小说行业的洞察，制定了更符合目标市场的运营规划策略，在转化效果、成本控制和广告花费回报等方面取得了明显的提升，以成本更加可控的方式，灵活地触达了更多核心受众和更宽泛的人群，为产品下一个阶段的爆发奠定了基础。 未来，AI 加持出海回归商业本质 AI 技术还在飞速发展，科技巨头的 AI “军备竞赛”还在持续。相信未来相关基础设施还会不断完善，AI 应用场景也将更加丰富。企业与世界各地用户之间的连接，实际上将变得更加便捷。 目前，全球大部分消费者已经“触网”，仅 Meta 一家就靠社交媒体“全家桶”，覆盖了全球近 39 亿月活用户，用户就在那里。 而当 AI 技术逐渐弥合了语言、文化方面、用户习惯方面的鸿沟，“出海”也更倾向于回归到商业本质：做好自身定位，找到自己的细分用户群体，以好产品和服务，博取一片自己的市场空间。

　　【本期导读】 　　3月25日，中国国家主席习近平同来华进行国事访问的瑙鲁总统阿迪昂举行会谈。习近平主席指出，友好不分先后，只要开启，就会有光明前途；合作不论大小，只要真诚，就会有丰硕成果。中瑙关系已经翻开新的历史篇章。 　　两个月前的1月24日，中国和瑙鲁宣布复交，瑙鲁成为中国第183个建交国。瑙鲁各界期待两国之间的合作、两国人民之间的友谊迎来一个令人振奋的未来。  

苹果静安店3月21日开业。 上周日晚上我去打卡了。 人真多，购物体验并不好。 但我很喜欢看到这样“人满为患”的场景。 经济结束高增长后，稍有常识的人都知道，推动经济发展的三驾马车中，“投资”一定不可持续，“出口”要看别人脸色，只有“消费”是永远值得信赖的发动机。 对于整个社会来说，不是越攒钱越有钱，而是越花钱越有钱。 所谓“遇水则发、以水为财”的古训，就是强调经济的流动性。 消费，就能让“财”流动起来，就是旺财。 旺旺。 有人不服，说，消费苹果产品，那不是帮美国人赚钱吗？事实上，苹果产品已经形成了一个完整的产业链，在这个产业链上一起赚钱的有美国，有日本，有韩国，当然也有中国。 不用怀疑，大头肯定在美国，但我们也挣了不少——不要光看零部件不算高的利润和加工费，还要看到苹果给我们创造的就业机会，就业机会也是钱。 如果这些就业机会都跑到印度去了，我们受得了三哥“暴发”后的样子吗？这个得想清楚了。 至于价值链上利润率最高的环节，不是美国人让不让我们赚，而是我们有没有足够的能力赚，如果我们的芯片、屏幕、摄像头做到最好，苹果会求着我们卖给它。 这是一个纯粹的商业逻辑。 因此，美国人没有把买苹果产品看成爱国，苹果也没有宣传美国人不买苹果就是不爱国。 买卖跟爱国有什么关系？ 除非有人把爱国当成买卖。 买苹果产品，唯一的理由是爱自己。 为悦己者买单。 我买苹果产品就是这个理由。 苹果产品安全、省心。 特别是苹果产品的设计get到我的爽点。 我愿意为苹果的设计买单。 我手中的iPhone13pro Max、iPad mini6、AirPodspro和Apple Watch，是居家旅行之必备神器。 我暂时用不惯其它品牌的任何产品。 此外，我还特别喜欢在苹果实体店购物，乔布斯的价值不仅在于开创了Mac、iPod、iPhone、iPad，更在于他帮助设计了苹果店。 没错，看起来空空荡荡的苹果店的每一个细节都值得凝视。 跟国际奢侈品大牌店的装修相比，苹果店一点都不差。 苹果店的员工培训也是极好的。 这么说吧，多谢苹果，它让我这样的“穷人”有了一家逛得起的奢侈品店。 诺基亚当年真的推出了奢侈品牌vertu手机，现在回想，那条路走偏了。 外形过分装腔，功能则力不从心，价格则足够豪横。 苹果则不一样，外形大道至简，内面猛料堆满，每一件作品都像一件艺术品，而摆放这些艺术品的商店也是艺术品。 奢侈品的品味，卖的是平民价格。 有人会问，价格怎么平民了？一台手机也要大好几千，快赶上华为了。 其实，考虑到苹果手机一般可以很丝滑地使用六年以上，平摊下来，苹果的东西真不算贵。 苹果店的员工里有残障人士，苹果给他们提供工作机会，还提供了完善的福利保障，比如导盲犬。 导盲犬可不便宜，培训一只导盲犬得费资数十万甚至一百多万。 我喜欢这样的公司，我喜欢它的温度。 奢侈品最深的内核是什么？ 是对人的极致尊重......而不仅仅是钱的事。 没有奢侈品的社会则是看不到希望的社会。 如果你有钱了，那就不要总之盯着带货主播和某多多，生而为人，天然享有获得更好消费体验的权利。大量、廉价且低质的消费习惯会把人的品味带到沟里去。 苹果，只需一点点代价，就能获得一份轻奢的体验。 探店建议：夜晚去苹果静安店最佳，买不买没关系，站在下沉广场环视静安寺四周，那是我觉得最美的都市景观之一。 我爱静安，我爱南京西路，我爱静安苹果店，那是一处让人充满幸福感的空间。 哦，旁边是静安公园，路口常有歌手在那里演唱，那晚我听到的是一首老歌，叫《我爱的人和爱我的人》。

智东西3月25日报道，最近，中国人民大学高瓴人工智能学院十几位老师为了Sora掐起架来了！ 事情要从春节假期说起。OpenAI发布视频生成模型Sora后，学院好多老师睡不着觉了，正巧赶上内部述职会，大家讨论得愈发激烈，院长文继荣看热闹不嫌事大，拍板说既然内部已经开始闹分裂了，干脆把过程公开化。 于是在上周，高瓴人工智能学院举办了一场长达2个半小时的AI学术思辨系列讲座，在刘勇准聘副教授主持下，学院宋睿华、魏哲巍、徐君、孙浩、许洪腾、陈旭、李崇轩、黄文炳、林衍凯、张骁、毛佳昕、沈蔚然等十余位教师激情对线，掐架互怼，各抒己见，进行了一场既好玩又能引人深思的精彩辩论。 讲座包含了两个学术报告和两个辩论议题。两大议题都是Sora和视频生成模型的关键问题：1、智能还是伪装，Sora到底懂不懂物理世界？2、纯数据驱动路线能不能实现通用人工智能？ 以下是精华整理： 一、Sora取得了什么突破？带来哪些“危”与“机”? 在正式开辩前，中国人民大学高瓴人工智能学院李崇轩准聘副教授科普了Sora的前生今世。 Sora是一个文到视频生成模型，能根据输入文本生成高质量、细节丰富的、前后一致的1分钟视频，并具有视频扩展、视频衔接等编辑功能。 之所以出圈，是因为它在时长、清晰度、一致性、理解能力上取得了非常大的突破。 视频生成在AI学术界非常火，特别是在2023年进展很快，国内外很多大公司和创业公司都在做，比如谷歌、百度、Runway、Stability.AI、Pika等，高瓴人工智能学院自己也孵化了一家，是卢志武教授团队创办的智子引擎。 Sora的底层逻辑是通过收集大量的视频-文本数据，对其进行压缩、分块表示、序列化，再用使用Transformer架构生成序列块后解码为视频。 其训练方式借鉴了文生图技术，通过去噪从随机噪声中生成数据；网络结构参考了大语言模型，核心技术是面向图像生成的扩散Transformer（DiT）。 Sora具备极强的可扩展性，并能够刻画世界交互行为或进行数字模拟，体现出模型的涌现性。其局限性是仍不能把握更为广泛的物理场景。 第二个学术报告是由中国人民大学高瓴人工智能学院许洪腾长聘副教授带来的，题目为《Sora带来的“危”与“机”》。 他提到由于生成式AI的加持，人们在生产和生活中将进一步实现“所思即所得”，思维成为了最核心的生产力，语言成为了最核心的生产资料。 在这一背景下，中国人民大学研究团队在大语言模型、跨模态生成、具身智能、模拟经济环境辅助决策等领域有着多方面的研究。从广义的设计、生产、治理方面而言，语言成为最核心的生产资料，人们进入了“创造力平权”时代。 但这种影响也直接导致了生成的幻象对现实世界的逼近和干扰，使得人们同时进入了“后真相”时代，将使多个领域面临新的挑战。如新闻方面将面临假新闻和社会矛盾激化的问题，司法层面需要新的证据形式和新的知识产权边界。 总之，许洪腾认为，Sora带来的科技变革会对世界秩序产生新的影响。 二、议题一：智能还是伪装，Sora到底懂不懂物理世界？ 在两个学术报告后，高瓴人工智能学院正反双方激情开辩，第一个议题是“智能还是伪装，Sora到底懂不懂物理世界？”，核心观点如下： 正方黄文炳：Sora懂物理世界！ 角度一：Sora生成的视频具有时间连续性、空间不变性，捕捉了光影变化，这些都与物理世界规律相符，因此Sora学到了基本物理规律。 角度二：不同于物理学规律，物理规律是指大多数人在现实生活中的直接感受，比如球从高处往低处掉，而非物理学家基于数据推导出的严谨理论。可以看到，Sora生成的绝大部分的视频都是满足日常生活中物理规律的运动。 Sora懂不懂物理世界？这里的物理世界，不是指物理学家的世界，而是大多数人懂得且能感受到的一般物理世界。 角度三：以图灵测试为例，如果无法区分被测试者是AI还是人，就代表这个AI系统具备了智能。那么只要Sora生成的东西，大家通过常理判断出来是真的、没办法区分出是人还是AI的，我们认为它就是“懂”的。 反方孙浩：正方辩友被Sora的表象欺骗了，对物理规律的理解存在偏差。 首先纠正下对物理世界的基本定义：物理世界是指自然规律和物理定律支配的空间，如守恒、对称等，包括能观察到的物质及基本运动现象，是客观存在的，如果Sora懂物理世界，那么它生成的视频必然能够准确模拟和刻画相关的规律，但目前Sora并不能做到。 其次，Sora的基本运行机制是基于扩散Transformer对视频、语言数据进行压缩，学习期分布。但基于视频和语言有限维数据生成的视频，停留在视频的表象，只能达到“逼真”的效果，离“真实”相差甚远。传统动画渲染也可以达到类似的效果，这并不能代表Sora具有模拟和理解现实世界的能力。 但我们也没法否定Sora在创作设计、视觉效果等领域的巨大潜力。 正方魏哲巍：物理学家费曼说过：“What I cannot create, I cannot understand. ”提出生成即理解的观点。从数学角度来看，这句话的逆否命题就是：我能够理解的，我就能生成。反过来看，是不是生成的就能理解呢？我认为是。 人类对物理世界的理解并不完全依赖于物理公式。比如水浪表象背后有一系列波动方程，大多数人都理解水的物理形态、波动过程，但不会懂动力学方程，也不会通过动力学方程去理解。 牛顿抽象出重力学方程的过程，是不是真的有个苹果砸到脑袋后就突然蹦出一个方程？其实不是的，他从很早之前的各种公式、论文中推导出来，绝对不是仅仅有视频就能把方程推导出来。 但从人理解物理世界的角度来说，我们跟Sora一样，所以我们认为Sora既然生成了，那么它就是理解了。 反方徐君：Sora不能理解物理世界的一个重要原因是，它企图从大量非实验数据中发现物理规律，也就是说不做实验，而是被动地观察世界。 基于统计因果中的结论“非干预，不因果”，如果不能施加干预，算法就不能发现统计因果规律；如果连统计的因果规律都发现不了，就更不要说表述物理现象因果关系的物理规律了。 所以无论是Sora还是ChatGPT，如果只是被动收集数据来训练大模型，它会被欺骗，只能学习到相关关系，而非因果关系，很难学到真正的物理规律。 人类发现物理规律的过程中，反直觉的思考和假设很重要。比如在现实生活中，按照直觉，亚里士多德的直觉观念“物体在不受力的情况下会保持静止”没什么错，但伽利略、牛顿发现了反直觉规律——物体在不受力的情况下会保持匀速直线运动。 因此，以直觉为主导的推理方法是靠不住的，基于直接观察的直觉结论并不总是可靠。Sora如果仅仅依托直觉去拟合非实验的观测数据，不引入反直觉思考，不干预世界，则发现不了真正的物理规律。 正方宋睿华：我方认为这种观点太“以人为中心”，完全错误地阐释了什么叫物理世界。物理世界不应仅限于人类能理解的范畴，无论有没有人，这个世界都是物理世界。 机器学习模型通过数据学习的过程与物理学家建立和优化模型的过程相似。机器学习有了一些模型和未知的参数，同时在现实数据上定义一个损失或者人类反馈，再进行优化；物理学家也采用类似的方式，先反直觉地发明一些公式，加入一些参数，在理想化假设条件下做一些实验数据，再公式有多大的计算损失，接着进行充分思考，从而优化模型。 今天的神经网络的拟合能力可以逼近任何函数，可以表示更为复杂的函数，比之前那些聪明的物理学家所知道的公式范围还要大。如果神经网络这样的学习过程都不能被称为智能，难道人就是吗？为什么非要是人提出的公式、做的实验才叫智能呢？ 对方辩友认为做了一些理想的假设、实验后，发现了一些所谓的放之四海而皆准、其实也并非的规律，难道不是传统机器学习的一种特征工程吗？你只是发现了其中一条比较管用的特征，然后再做了一些实验来验证它是99%或者更高的适用性，这是更为狭隘的对物理世界的刻画。 目前Sora确实还有些反物理世界的现象存在，但“懂物理世界”不等于“精确地懂物理世界”。让一个人闭眼脑补两个海盗船在咖啡杯里航行的画面，人就能精确地模拟出来画面吗？ 反方许洪腾：首先，能生成逼真视频与懂物理世界没有必然联系。比如画家可以画出逼真的画作，不代表他们真的理解物理世界。原始时期人们都还不存在懂不懂物理世界这回事，就能用石头搭房子、画壁画，创造相应的艺术作品或相应的客观实体。 其次，人类对物理世界的理解和掌握有一套严格的方法论，会去做假设、观测、通过实验实现对物理现象的反演。这是Sora所不具备的，Sora的学习范式是数据驱动，这些数据还不是在一个严格的实验环境下得到的，如果它能理解物理世界，也一定是用一种超出我们认知范围内的方式在去理解。 现阶段，我们还没有看到任何AI能够真正在通用性或者对世界的理解上能达到人的水平。Sora之所以这么强大，也许正是因为它不懂物理世界。Sora基于它的学习范式，能够掌握统计规律，把有关联性的事物融合起来，比如生成龟壳像水晶球一样的乌龟，这是超现实的，跟物理世界没有必然联系。 再比如更早期的，以Stable Diffusion为代表的图像生成模型，能生成太空上骑马、火星上骑马等违反物理世界规律的画面。正是因为不理解物理世界，Sora才能基于统计相关性构筑自己的世界。 正方魏哲巍：有种说法是ChatGPT不懂文字或语言，但OpenAI首席科学家llya依然认为能预测下一个词就是理解了语言。llya举过一个例子，喂给大模型一篇悬疑小说，如果它能准确预测出凶手是谁，那它到底是不是懂这篇小说？从这个例子来看，大模型其实是懂文字的。 反方徐君：图灵测试是工程的测试，没通过说明没有这个能力，但通过了也不代表就具有这个能力。好比考试，没通过说明没学懂，但通过了有可能是死记硬背，不代表真的懂了。所以图灵测试不具有很强的说服力。 正方宋睿华：我恰恰觉得Sora是通过了图灵测试的。图灵测试一是要跟人比，二是要用问答。ChatGPT还是问答形式，但Sora已经不是了，它做的是一种电影测试，通过视觉的方式让人去判断是否具有智能。 反方许洪腾：物理世界必须跟真实世界是一致的。Sora掌握的是统计规律，并不是物理规律。部分AI可能懂悬疑小说，但不懂物理世界。如果Sora所有数据都来自哈利·波特魔法世界，一样能预测下一帧，它懂得不是物理，是魔法。 反方毛佳昕：我方坚持认为懂物理世界达到常人的理解即可，不需要懂物理公式。比如在生活中路上来了一辆车，你会用牛二定律算它有多长时间能到面前吗？并不用！自己脑补一下，预测车可能撞过来，躲开就OK了。这种理解有误差、有偏差，没有关系。 正方李崇轩：人类对物理的理解也是片面的、逐渐进步的。不能现在穿越回去对亚里士德说你根本就不懂物理，我比你懂物理懂得多，也不能说我们现在对物理的理解就是对的。很多时候物理学家理解世界第一步也是寻找统计规律，在有限观察下去验证，再基于现有理解形成物理定律。 随着时间的演化，人类对物理世界的理解也在加深，一些物理定律随着观察的增多而失效，不能要求Sora一出来就懂物理学公式。 三、议题二：纯数据驱动路线能不能实现通用人工智能？ 第二个议题围绕“纯数据驱动路线能不能实现通用人工智能？”，以下是核心观点： 反方许洪腾：我理解的通用人工智能就是类人的人工智能，希望AI跟人一样具有一定通用性。人是从数据学习的，从出生就开始接收数据、训练自己，说明从数据接收信息并学习是可行的。 但我为什么反对这样的技术路线？是因为这个路线效率低下，而且目前面临数据和能源的瓶颈。按照OpenAI的数据消耗速度和增长趋势，很快训练用的视频数据消耗速度可能会超过我们能够产生的速度。到那时很可能需要Sora自己产生数据、自我训练。如果要Sora自己生成视频来自训练，这是否还算作纯数据驱动？它是否还能自我进化？我认为这是存疑的。 正方毛佳昕：数据驱动是实现通用人工智能的可行路径。从人工智能发展的历史来看，从感知到语言，都是用数据驱动解决问题。人类也是通过数据来学习的，比如我看很多书、做很多题目，然后参加物理考试，跟现在训练大模型做物理题的数据驱动方式是一样的。 Hinton说人脑是个很高效的系统，人脑用的功率比大模型小得多，但人脑的缺点是里面的神经网络权重没法告诉另一个人，通讯效率很差。 数据驱动的反面是理论驱动，这里的“理论”不是物理定律，而是认知理论。所以数据驱动路线对应的另一条路线是基于AI的理论驱动路径，或是基于人类认知世界的理论来驱动的路径。Hinton之前是这个路径的，但他最近观点发生了改变，认为人脑虽然在计算效率上有优势，但在通讯效率上远比不上数字计算机。 反方沈蔚然：通用人工智能是类似人并且超越人的人工智能。现在很多单个任务都超过人，我们希望能做一个通用人工智能算法或者模型，在大部分任务上都能够超过人。 我不认为学习物理通过看书做题是接收数据，从物理学的角度，数据应该是做实验得到的数据，看书的理论是接受别人前人总结的结果。现有的数据驱动方式无法把数据总结成一些简洁易懂的理论，然后在此基础上做进一步推导。我认为这是要实现通用人工智能目前回避不掉的事情。 尽管多层感知机理论上可以拟合任意函数，但部分数学函数需要无穷的数据才能拟合，却可以有简单的数学表达。 正方林衍凯：对方辩友一直在切换辩题，把“纯数据驱动路线能够不能使实现通用人工智能”切换成“能不能在有限/高效的能源下实现通用人工智能”，这并不是我们的辩题，还有把“通用人工智能”切换成“要达到超过人的治理水平”。 从技术角度来看，大模型无法总结规律，做的更多是记忆组合，现在很多大模型研究中做的是压缩，压缩的基础一开始是记忆，在训练过程中为了最优化函数，就是在寻找能更好拟合数据的规律。这指向数据驱动能像人一样思考演化。 真实世界的数据是无限的，不能局限于网上的数据。大模型在压缩的过程中可以自主探索，并从数据中学到物理规律。 反方孙浩：这个问题叫“纯数据驱动路线能不能实现通用人工智能”？它的关键要素是“实现”和“数据驱动”。实现通用人工智能的前提是资源有限的。目前用于训练的数据在许多方面都是缺失的，基于此训练不能达到类人的效果。 世界是极其复杂的，我们能观测到或能获取到的描述世界的数据极其稀疏，甚至可能是缺失的。但是描述世界的方式应该是非常简洁的，这样才是通用的基本特征。例如用微分方程的形式去描述，它就有很强的通用性，同时基于的数据非常少。数据是关键要素，但不应该是唯一的要素。 正方黄文炳：我们并没有强调说这个数据能不能获取，而是说在足够数据的条件之上，能不能实现通用人工智能。有两个观点我不敢苟同。一是谈到人工智能的定义，我们认为通用人工智能指的是机器所能掌握的处理大多数任务的一般通用能力。通用人工智能的英文是AGI，其中G是General，代表的是一般范围，不是Universal（万有）能力。纯数据驱动能不能实现通用人工智能？它并不一定包括能解决科学领域的方程、实验的结果，但一定能实现大多数人在日常生活中所掌握的通用智能的能力。 我们承认数据驱动不一定能实现所有的智能，包括物理的人工智能，但这与今天的辩题不矛盾。同样在物理场景中有很多严格的假设，在这些场景下纯数据能不能实现通用人工智能，那种智能还不一定是人工智能，我认为是不行的。 反方徐君：假如有两个参数不同的Sora，到底哪个是对的？可能一个对，也可能两个都不对。目前来看，Sora在认识物理世界的时候是有很大偏差的，存在不稳定性，一旦版本更新，意味着已学到的物理规律就需要被刷新一遍，这从经验上也不可行。 人不仅仅有认识世界数据的经验，还有理性的处理，也就是说对这个世界数据的处理能力。从这个角度来看，Sora不仅要接收来自世界不同经验的数据，同时它需要具备像人一样甚至超过人的理性思维去处理数据，两者缺一不可。 从数据的角度来看，Sora目前仅介绍了文本、视频和图像，还有很多领域的数据没接触到。从模型的角度来看，它基于扩散模型和Transformer的简单结构，不可能产生理性的分析和想象的能力，所以从模型处理能力上也锁死了。不管从经验的角度来看，还是从理性分析的角度来看，我觉得AGI都被圈住了。 正方毛佳昕：Hinton为什么对人脑效率的观念发生了变化，因为人脑非常高效，它的最大缺陷是交流能力差、传递信息的效率低。但是计算机传递信息的效率很高。理性是人脑的内在能力，是进化产生的，模型好像没有进化出这个机制。数据也是在帮模型不断改进，所以大模型也是可以有思考能力的。 反方许洪腾：对方辩友的观点恰恰说明了认可需要架构上的调整，架构事实上也是一种先验知识。除了效率和资源的限制，大模型学到的只是统计规律，外推或者说泛化的能力很差。这是统计机器学习里一直存在的困境。 不管是架构的演化，还是人大脑的演化，除了这种连续的、平滑的过程之外，很重要的一点是突变，这种突变不是通过数据来催化，是具有高度的随机性跟偶然性的，能否用纯数据方式去驱动是存疑的。 正方黄文炳：生成就是智能，生成过程可以实现反直觉思考、因果推断。一个人难道不说话就能因果发现吗？肯定得通过说话，说话是数据，做实验也是数据，这些都是纯数据驱动。 反方孙浩：生成即智能是一个谬论，因为生成的结果可以是虚幻的、甚至错误的，不能简单地当做智能。 正方宋睿华：人生成的东西就是对的吗？不对就不是人吗？就不是通用人工智能吗？现在通用人工智能的标准应该是和一个普通人对齐。人也有对错，不是说生成的东西一定要是对的， 反方许洪腾：但是人具有宽泛事物的判断正误的能力，突破直觉性的理解才能实现人的智能。比如每天早上都听到公鸡打鸣后太阳就升起了，我们就认为太阳是公鸡叫出来的，这是一个谬论。 正方宋睿华：Sora从数据里一样能学到太阳升起公鸡才会叫。我们说到Sora一个版本跟另一个版本不一样，人的认知也不一样，但不代表生成结果不一样就是不智能。大模型也有判断能力，Sora能生成比其他算法更流畅的视频，甚至在变换视角时保持三维一致性，一定是具有判断能力。 反方许洪腾：有判断能力不等于纯数据驱动，还是要有一些架构和知识的。 正方林衍凯：架构跟数据不是对立的，纯数据驱动不等于完全没有架构，与数据驱动对立的是符号驱动，是理性主义跟经验主义的对立。 反方陈旭：如果需要花了很差时间、大量数据，以至于整个地球的数据都不足以训练模型，就是不可行的。比如密码学中破译一组密码需要的时间太长，那么就可以认定是没有破译。因此在现实世界一定要加上限定词，我要在多少时间、用多少资源把问题解决掉。 我认为“纯”数据驱动不能解决通用人工智能问题。数据有一定作用，但是物理驱动或者因果的原理同样发挥着非常重要的作用。架构优化如果增加了一些因果原理、物理原理，可以把数据训练成本降低。 正方李崇轩：Sora算不算纯数据驱动，有没有用到Transformer架构？ 反方孙浩：Sora的架构设计本身是有基于知识嵌入的，数据是辅助。但纯数据驱动是不加知识和客观世界理解的，这样设计出来的模型很难实现一个通用人工智能。 正方张骁：如果Transformer架构没有数据，怎么确定模型参数？一个架构就能做成Sora那样吗？人工智能三起两落，两落都是因为没有走纯数据驱动的方式，现在大家能坐在这里讨论，正是因为有了纯数据驱动带来的发展。 人类就是通过观察数据得到一些知识。讨论这个问题，最重要的不是增强AI，而是考虑我们怎么跟AI一起去和谐共生。既然我们处理数据不如计算机，为什么不让计算机用AI去处理？纯数据驱动是实现有温度的AI的一个最终愿景。 结语：大力出奇迹的大模型，还没有显露出边界 经两轮投票表决，两场辩论的结果均为正方获胜。最后学生们还补充了两个问题： 问题1：如今大模型使用起来这么方便，是否还有必要花大量时间在学习数学和编程上？因为大模型可以帮助我们很多。 魏哲巍老师回答说：学习数学和编程这些知识的目的并不是解决那么一两道题，而是要提升自己的“泛化能力”，能够解决其他的问题。目前大模型还没达到那么智能，因此为了自身更好地发展，有必要重视学习这些知识。 问题2：如何看待大模型的幻觉现象？ 文继荣院长回答道：幻觉有好处也有坏处，有时候大模型会“一本正经地胡说八道”，用户就会认为这是错误的，是有缺陷的。但也正是有这种天马行空的想法，才能生成比如“在太空中骑马”这种反直觉的图片。因此要辩证看待幻觉现象。 文继荣院长对这场思辨讲座作了总结发言，他认为关于ChatGPT和Sora等生成式的大模型的思辨，实则为信仰和技术路径之辨。 人大最早于2020年着手文澜大模型研究，当时曾被质疑是否可行，而OpenAI也曾被质疑如此巨额花费与科研理念能坚持多久，但两者最终都做出了令人惊喜的产品。 大力出奇迹的大模型还没有出现边界，依然存在很多机遇。去年受到ChatGPT冲击，学院的口号是“全院all in 大模型”。今年Sora来袭，学院的目标更加远大，希望能够把AI应用于人大的每一个学科中，创造智能而有温度的未来。

作者：牧龙闲人 这大概就是最好的传承—— 1984年，“华人世界船王”包玉刚回乡省亲，捐巨资2000万美元创办宁波大学，受到了乡邻们的夹道欢迎。 当时，有个十几岁的孩子站在人群中间，被热烈的气氛深深感染。 他激动地想，自己以后一定也要赚大钱，风风光光地造福家乡。 40年后的今天，这个孩子长大了，真的赚了大钱。 他没有忘记当年的梦想，一出手就是300亿豪捐，在宁波建了另一所大学——宁波东方理工大学 （暂名） 。 他就是虞仁荣，中国芯片大佬，韦尔股份掌门人。 ● 虞仁荣 虞仁荣和包玉刚是同一个村子的老乡，都是宁波市镇海区钟包村人，“一村捐出两所大学”，也由此成了当地的一段佳话。 中国芯片领域最有钱的人 提到虞仁荣的名字，很多人可能觉得陌生，但在中国芯片领域，他绝对是个大佬级的人物。 他创办的韦尔半导体股份有限公司，是中国最大的图像传感器厂商，在全球排名第三，仅次于索尼和三星。 2022年，虞仁荣以950亿元财富，居《胡润全球富豪榜》第132位，问鼎“中国芯片首富”。 从农村穷小子，到中国芯片领域最有钱的人，虞仁荣一路走来，创造了太多的不可思议。 虞仁荣出生于1966年，小时候家里很穷。 抱着知识改变命运的念头，他勤学苦读，以优异的成绩考入当地最好的学校——镇海中学，后来又如愿考入清华大学，成为无线电系 （后更名为电子工程系） 85级的一名学生。 那个年代，国家将主要力量都投入在民生和重工领域，半导体显然不是一个热门的专业。 但虞仁荣从未放松对自己的要求，他白天上课，努力学好专业知识，晚上则出去打零工，赚取学费和生活费。 他很有生意头脑，把北京海淀的试卷，转手卖到河北保定，从中赚取差价，成了当地小有名气的“试卷经销商”。 所以虽然家里穷，虞仁荣在同学中却是很富裕的一个，这也让他建立了优越感，比其他同学更早有了赚钱的思维和意识。 值得一提的是，虞仁荣所在的清华无线电EE85班，虽然在当年不显山不露水，但日后随着半导体行业的崛起，他们中的很多人都成了行业大牛。 如紫光集团董事长赵伟国、兆易创新创始人舒清明、卓胜微电子联合创始人冯晨晖、燧原科技创始人赵立东等，跟虞仁荣都是同学，都出自EE85班。 他们几乎撑起了中国半导体行业的半壁江山，是清华建校以来最具传奇色彩的一届学生。 有人说“站在风口上，猪都能飞起来”，其实，当风口到来的时候，那些真正飞起来的，往往都是拥有一技之长、踏踏实实在一条路上努力深耕的人，他们准备得足够充分，足以牢牢抓住机遇。 我要吃肉，不要喝汤 从清华大学毕业后，虞仁荣进入浪潮集团工作，成了一名工程师。 浪潮集团是国内顶尖的IT企业，全球第一台中文寻呼机便是它研制的，它还开发了全球第一个汉字寻呼标准，这一标准至今仍在沿用。 ● 济南浪潮大厦 在这样的大企业工作，是很多人梦寐以求的事情。 然而进入浪潮后，虞仁荣才发现现实与他想象的相距甚远。 他觉得自己在这里很难熬出头来，每天起早贪黑忙忙碌碌，耗费了几乎全部的精力，完全没有时间提升自己。 他不愿过这种一眼就能望到底的人生，勉强干了两年后，他辞掉了这份体面的工作，离开了浪潮。 离开浪潮后，虞仁荣进入香港龙跃电子有限公司，担任北京办事处经理，主管电子元器件的代销分销。 这段经历对他的人生极为重要，为他日后创业奠定了根基。 虞仁荣既懂技术，又懂销售，深得客户信任。 他在龙跃电子干了整整6年，从货源到渠道，把电子元器件代销分销的流程摸得清清楚楚，同时也搭建起了自己的人脉。 之后，他果断辞职创业，在北京成立了华清兴昌科贸有限公司。 90年代末，中国经济飞速发展，各类电子产品大爆发，VCD、DVD、MP3等开始走进千家万户。 ● MP3音乐播放器 这是电子元器件生意最好做的年代，虞仁荣凭借出色的能力，带领华清公司快速发展，先后拿下了安森美、松下、莫仕等国际知名半导体厂商的代理权，建立了完整的“采销存”供应链体系。 短短几年，华清公司就成了北京最大的电子元器件经销商，年利润高达1000万美元。 一般人做到这种程度，大概已经相当满足了，继续稳妥地做下去就好。 可虞仁荣没有，他脑子里很清醒，做经销商虽然能赚钱，但命运终究掌握在别人手里，企业要想走得长远，得有自己的产品和品牌。 “做经销商只能喝口汤，要想吃肉，必须搞自主研发。” 于是在2007年，虞仁荣在上海成立了一家半导体设计公司，这就是韦尔股份。 ● 上海韦尔半导体股份有限公司 “蛇吞象”式的收购 公司成立初期，虞仁荣跌跌撞撞，走得很不容易。 权衡之后，他决定从技术门槛相对较低、且市场需求量又比较大的两类半导体产品入手。 一个是功率分立器件 （包括半导体二极管、晶体管、晶闸管等） ，另一个是电源管理IC （一种特定用途的集成电路，为主系统作管理电源等工作） 。 ● 电源管理IC 由于半导体领域研发周期长、耗资巨大，为了持续获得资金，虞仁荣采取了“两条腿走路”的模式。 即“半导体设计业务”与“电子元器件分销业务”并行，用销售其他厂商产品赚来的钱，支撑自己的产品研发。 这也成了韦尔股份经营的特色。 这种模式有一个明显的好处，那就是用别人的产品探路，及时了解到用户需求，然后在自己的产品上随时整改。 在“两腿走路”的模式下，韦尔股份的发展逐渐步入正轨，产品一经推向市场，就获得了极好的反响，企业实力也日渐雄厚。 2017年5月，韦尔股份在上海证券交易所挂牌上市。 ● 2017年5月4日，韦尔股份在上交所挂牌上市 两年后，虞仁荣以极大的魄力，收购了半导体巨头豪威公司100%的股份。这家早年成立于美国硅谷的科技巨头，正式归于韦尔股份旗下。 业内将这场收购称为“蛇吞象式的收购”，影响力丝毫不亚于当年吉利收购沃尔沃。 韦尔股份由此顺利进入图像传感器领域，成为全球第三大图像传感器厂商，产品广泛用于无人机、机器人、自动驾驶汽车等人工智能领域。 随着近年来人工智能的火热，韦尔股份的市值水涨船高，截至目前，市值突破1200亿元，成为A股第二家市值破千亿的半导体公司。 据2021年12月发布的《中国半导体企业100强》榜单，韦尔股份排名第2位，仅次于华为海思。 这家曾经名不见经传的小公司，在虞仁荣的带领下，成为中国乃至全球不容忽视的半导体巨头。 建大学，豪捐300亿 正所谓“穷则独善其身、达则兼济天下”。 虞仁荣赚钱的同时，也从未忘记回报祖国、回馈社会。 2022年，宁波官方发布了一个重磅消息： 宁波籍企业家虞仁荣学习包玉刚先生，捐资300亿元，在家乡建设一所高标准的理工类研究型大学： 其中100亿用于大学的基础设施建设，200亿作为办学资金，用于科学研究、人才培养等基本运营费用。 ● 宁波东方理工大学（暂名）效果图 消息传出，外界一片哗然。 要知道，据2021年《福布斯中国慈善榜》，上榜的100名企业家，全年加起来也才捐了245.1亿元。 而虞仁荣一上来就要捐300亿，比100位富豪全年捐款的总和还要多。 面对外界的议论，虞仁荣没有借机炒作造势，他只是默默地开始了行动。 从校区选址到设计规划，从人才聘请到学科建设，他参与到每一个环节中，既出钱又出力。 在他的鼎力捐助下，宁波东方理工大学 （暂名） 拔地而起。 ● 建设中的宁波东方理工大学（暂名） 这所大学目前仍在紧锣密鼓地建设中，项目“一期-1”计划于2025年6月竣工，9月正式开学； 另有“一期-2”和二期项目，持续到2030年建成。 这里汇聚了一大批行业顶尖人才，已签约的60余名教授中，光院士就有10位，登上“全球前2%科学家”榜单的有23位，还请来北京大学前副校长陈十一担任校长。 ● 陈十一担任宁波东方理工大学（暂名）校长 虞仁荣的目标很明确：为突破“卡脖子”技术难题和发展“高精尖”产业提供源头支撑。 有人问他，这么劳师动众地办一所大学，短期内又看不到收益，值吗？ 虞仁荣则说：“半导体行业的发展需要很长的持续性，只要我们耐得住寂寞，孜孜不倦地投入技术，深耕十年二十年，一定会出现几千亿美金市值的芯片公司。我对未来充满信心。” 这个从穷苦小村走出的孩子，从始至终都坚信着知识改变命运。少年时勤学苦读，中年时悉心钻研，老年后捐资兴学。 他在努力让更多的孩子接受良好的教育，也在尽自己最大的力量，为中国半导体事业添砖加瓦。 ● 参考资料： [1] 中国新闻网｜“宁波帮”为何热衷于捐资兴学？ [2] 界面新闻｜捐资300亿建大学，中国芯片首富也加入了企业家办学潮 [3] 浙江日报｜再捐15亿元股票，为了这所家乡大学虞仁荣又“出手”了

众所周知， 这两年因为AI的火爆，英伟达走向神坛，目前已经是全球第一大市值的芯片企业，市值高达2.3万亿，离苹果都不远了。 英伟达之所以这么牛，当然是英伟达的GPU牛，拿下了全球90%左右的AI芯片市场，像AMD等厂商，完全不是英伟达的对手。 不过，英伟达之所以这么强，并不仅仅是GPU芯片的原因，毕竟用在AI上，大家都是芯片集群，单张芯片的性能差一点，可以通过集群来堆性能的。 一张卡不行，堆10张，10张不行堆100张，100张不行，堆1000张，不过是成本高一点而已，对于企业而言，成本高一点点，没那么在乎。 英伟达最牛的还是CUDA生态，目前全球有超过 400 万开发人员依靠英伟达的 CUDA 软件平台来构建 AI 及其他应用程序。 按照机构的统计，目前90%以上的AI应用，都是基于CUDA训练出来的。 而CUDA生态，英伟达已经搞了20来看了，这是英伟达20 年来积累的计算机代码，这使得其他公司几乎不可能与这家公司相竞争。 毕竟你换GPU芯片容易，要抛弃CUDA就麻烦了，就像你一直用windows，各种软件全部有，突然要你换成linux，什么软件都没有了，你怎么用？ 所以对于英伟达而言，护城河并不是什么GPU芯片，这个虽然重要，但关键是CUDA生态，这个无可替代，至少在目前。 但是CUDA一家独大，对其它GPU厂商，以及AI厂商而言，就不是什么好事情了，因为相当于大家都被英伟达卡住了脖子。 于是近日，高通、谷歌、英特尔、ARM、三星等众多科技公司组成了一个联盟，计划搞一个统一的AI生态，终结英伟达的CUDA生态。 这些公司搞了一个UXL 基金会，计划开发一套全新的软件和工具，这一个AI生态系统，能够为多种类型的 AI 加速器芯片提供动力，不管是英伟达的GPU，还是AMD的，或其它公司的GPU，都可以使用这个生态系统，从而避免英伟达CUDA一家独大，且让大家从CUDA中脱离出来。 这对于华为、海光等国产AI芯片厂商而言，就是超级大利好了，因为不管什么样的AI芯片，都可以使用这些工具和软件，当然华为的昇腾、海光的DCU都能用。 之前华为、海光的GPU，因为CUDA生态霸权，多多少少还是受到了一些影响，但如今一旦有了这样的统一生态，那么华为、海光以及其它国产AI芯片厂商，也就能够利用现成的生态了，那么国产AI厂商，有什么理由不用国产GPU？那么必然会迎来大量订单。 可以说，这一波下来，华为、海光等国产GPU厂商，确实是躺赢了，还不用自己动手，英特尔、高通、ARM们为了自己的利益动手，最终让华为、海光们也得超级大利好。

随着折叠屏手机市场份额不断提升，各大厂商对这一品类也越来越重视了，推出的产品各方面实力不断提升，让原本脆弱的折叠屏手机变成了可以当主力机使用的产品。 在3月26日的发布会上，vivo就带来了全新的折叠屏手机vivo X Fold3，这款手机在耐用性方面做出了深度的优化，从外屏到内部结构都展现出卓越的抗摔和抗冲击能力。 在耐用性方面得到了明显提升，因为其采用了专为折叠屏研发的“超可靠铠羽架构”，抗冲击能力达到了军工级。 首先在外屏方面，vivo X Fold3采用了特别定制的“铠甲玻璃”，其抗摔能力比上一代提升了11倍，这意味着在意外摔落的情况下，屏幕更有保障。 在内屏方面，vivo X Fold3采用了“UTG超韧玻璃”，并覆盖有专属抗冲击膜，使得内屏的强度大大提高，同时折痕更浅，即便在频繁折叠使用的情况下，屏幕依然能够保持出色的表现。 在后盖方面，vivo X Fold3采用了UPE纤维和云纤材质的“铠甲后盖”，不仅大幅减轻了重量，同时抗冲击能力也得到了显著提升，达到了军工级抗冲击水平。 在折叠处，vivo X Fold3采用了“碳纤维超耐久轻量铰链”，相比传统的金属龙骨，超轻碳纤维龙骨减重了37%，这不仅使得手机更加轻盈，还大幅提升了耐用性。 此外，该铰链还通过了TUV莱茵50万次折叠无忧认证，用户无需担心长时间使用导致的折叠部位损坏，支持多角度自由悬停的功能，也为用户提供了更大的灵活性和便利性。 值得一提的是，这款手机还通过了瑞士SGS金标五星玻璃抗跌耐摔认证，进一步确保了它的耐用性。 从官方的介绍来看，vivo X Fold3确实非常的可靠耐用，在发布会上，官方也是高调地喊出了vivo X Fold3是“蓝厂出品，南极品质”。 为了证明vivo X Fold3确实有南极品质，官方还在现场架了一盆冰块，并将折叠屏手机放在了冰块中，从发布会开始前，一直冻到了发布会快结束。 不过就在主持人喊出南极品质后，就直接上手展示vivo X Fold3时，意外的事情发生了。 从点亮的屏幕可以看出，手机的屏幕突然显示花屏了，而且随后直接黑屏了，主持人顿时满脸尴尬，现场应变将手机再次扔到了冰块中。 对于这次现场翻车，vivo公关王乔也在第一时间做出了回应，他表示是屏幕直播拍摄的角度花了，机器没问题。 但事实上主持人把手机从冰块中拿出，到重新放回冰块中，整个过程仅持续了10秒。 以一个正常的营销逻辑来说，vivo将手机放在冰块中冻很久，就是为了最后拿出来展示品质，告诉消费者这款手机在极寒情况下也不会出现故障。 但现在一切都白做了，因为冻了那么久，再拿出来就展示了10秒又放回去了，而且这个过程中还让观众视觉上看到了花屏，这只能说明当时手机确实出现故障花屏了。 因为如果没有花屏，不可能只演示10秒，没有任何一家手机品牌，在真机上手展示时只展示10秒，怎么说都应该拍一些实拍图传播一下。 不过有趣的是，就在发布会结束后，有很多博主再去看手机时，又发现手机恢复正常了。 这个说法我也相信，或许是手机在冰块中冻了两个小时确实冻出故障来了，后面随着温度上升又恢复了。 其实在手机行业，像这种低温花屏的情况并不少见，如果你感兴趣，可以在百度上搜索手机低温花屏的词条，之前华为也因此翻车，还被315消费保公开点名过。 所以低温环境下手机花屏是完全存在的，是因为环境气温超出设备工作环境要求导致的，但随着手机升温，花屏的问题就会消失，这也是为什么后面手机又好了的原因。 当然，一次现场演示翻车并不能证明vivo X Fold3就很差，在极低温度下测试可靠性，本身就存在很高的风险。 其实vivo作为国内领先的手机厂商，本身品质还是能够放心的，只是这次宣传“南极品质”有些不合适罢了。 而且一般消费者也不会在冰块下面用手机，测试环境和使用环境还是存在明显差异的。 那么你们觉得vivo X Fold3这次现场演示翻车是什么原因造成的呢？欢迎评论、点赞、分享，谈谈你的看法。

IT之家 3 月 27 日消息，来自剑桥大学的科研团队近日在《Nature》上发表论文，提出通过加强控制蓝色发光二极管，达到遏制、延缓 OLED 烧屏的缺陷。 研究人员表示将蓝色发光二极管封装在亚烷基带（alkylene straps）中，不仅能显著降低烧屏风险，而且在制造过程中提高效率。 研究人员也坦言这种制造方案需要重塑大部分 OLED 生产流程，而这必然牵动现有的供应链，可能会增加每块 OLED 面板的成本和生产周期，短期内应该不会吸引 OLED 面板厂商改革推进。 但这至少给现有 OLED 面板厂商提供了解决烧屏问题的新思路，只是在落实商用方面还存在诸多挑战。