分類: 汽車新聞
政產學研大咖共話中國大模型語料庫的價值與挑戰
（原標題：政產學研大咖共話中國大模型語料庫的價值與挑戰）
11月26日，在2023全球數商大會上，星環科技成功舉辦了數據要素市場與大模型語料庫論壇暨中國大模型語料數據聯盟開放日活動。
論壇上，中國大模型語料庫的價值與挑戰圓桌對話，由星環科技智能量化事業部總經理曾晨光主持，上海市經濟和信息化委員會信息化推進處幹部薛威、復旦大學大數據學院副院長陽德青、上海財聯社技術總監葉周、上海數交所技術開發高級經理孫江，從主管機構、學界、數據機構、交易所視角共同探討中國大模型語料庫建設。
圓桌對話實錄
曾晨光（主持人）：今年8月上海市發佈了《立足數字經濟新賽道推動數據要素產業創新發展行動方案（2023-2025年）》，獲得了非常高的呼聲，越來越多人關注數據要素尤其是語料庫、數據交易和數據牌照等一系列落地內容。可否重點介紹一下未來行動方案發力點以及上海的特色？
薛威：我們今年10月份正式對外發布了這部行動方案，一共有23條，也是落實國家《數據二十條》的具體舉措。我挑幾個具體的方向：
两年期美债收益率跌超13个基点 美联储理事沃勒释放出鸽派信息
第一，構建產業的數據樞紐，面向一些產業集成度較高的領域，建設重點樞紐型平臺，比如電力、核能、新材料、集成電路、人工智能等領域，我們將會佈局建設能夠連接整個產業鏈上下游所有數據要素資源的樞紐性平臺和機構。
第二，構建行業特色型的數據空間。這次大會特別把國際數據空間協會的外賓請到主論壇現場，介紹了他們相關的經驗，我們希望在上海也針對比如金融、航運等特色領域，建設一批特色的行業數據空間。
男患强迫症总想「咬手、挖眼球」 北慈重复穿颅磁刺激术有效改善病况
第三，加快建設數據交易所。今天的數商大會就是數據交易所不斷提升能級的具體體現，我們爲大家都構建了一些非常有實效和行業能級的平臺，希望大家同我們一起用好這些平臺的資源，一起推動上海數據要素產業的創新發展。
曾晨光（主持人）：上海數據交易所發佈了首款大模型應用-入場諮詢助手問答數字人，想請問站在上海數據交易所的視角，如何推動國內語料庫的健康、高效、合規發展？
孫江：上海數據交易所的重要使命之一是提供給市場合規、高效、集約、低成本的數據流通交易基礎設施。要關注三點：數據要供得出、流得動、用得好。
我們在市經信委領導下，在人工智能協會的倡導下，於9月份開設了語料庫的版塊。目前語料庫板塊掛牌了69款數據產品，包括也有部分網紅產品已經進行了交易。
同時，在流得動方面也在國家工程實驗室的指導下，與梅宏院士的頂尖團隊構建鏈網融合數據交易技術創新方案、與鄔江興院士的頂尖團隊合作構建內生可信交付框架體系。產業數據跨域融合平臺的落地與推廣也在有序的進行中，以數據空間的方式，發揮數據要素乘數效應，提升niDts數據交易平臺的效能。
用得好方面，前兩年上海數據交易所提出了“無合規不掛牌，無場景不交易”，針對大模型應用也是一樣的道理。具體來說就是基於垂直行業要解決的具體問題，從場景出發聚焦大模型能力的輸出，拉動供需雙方進行數據撮合，形成語料庫供應的產業鏈發展。
曾晨光（主持人）：在專有領域的語料庫層面，財聯社本身是獲得巨大媒體資源的媒體平臺，同時在通用領域語料有很多貢獻，尤其是在金融領域的語料積累，據瞭解現在已經開始儲備一些微調的指令和預訓練高質量語料集，這些知識工程現在是什麼進展？有什麼最新的內容可以與大家分享？
葉周：財聯社在語料這塊，除了前面提到的語料的分級分類，還有一塊是SFT，或者是其他一些數據。從另一個視角來看，廣義的數據可以分成兩大類，一種是Data in training，訓練時候用的語料；還有一種是Data in use，在使用場景中重點積累，具體的使用又可以細分爲SFT，針對像金融領域，比如要寫一篇財經的稿子，它的文風應該是怎麼樣的，這種數據是在積累。還有一個是真正日常使用的，比如需要引用一些投研的觀點，或者做一些分析，通過向量查詢的方式來使用這些數據。還有一種隱蔽類型的數據就是我們的提示詞，這也是和星環科技在很多具體場景上積累的，比如像剛纔提到的風控，也積累了一些提示詞，這幾塊都是目前我們正在投入積累的，也是發揮財聯社作爲財經媒體和數據供應商的優勢。
曾晨光（主持人）：目前知識圖譜和大模型結合有幾個論調，有些人認爲大模型已經具有知識了無需知識圖譜，也有人認爲知識圖譜可以有效補充大模型知識的精準度和廣泛性避免幻覺，同時也有人認爲可以把知識圖譜訓練到大模型中去。請分享一下見解。
陽德青：我所在的研究領域，基本過去十年都是專注於知識圖譜的研究。大模型有很多知識，我們不懂的，大模型能回答。知識圖譜到底還需不需要，從專業角度來講，它們是有所不同的，各有優劣，更好的方式是把這兩者結合起來。
具體談一談大模型和知識圖譜各自的優劣勢。先說大模型，基於大規模的語料訓練，知識儲備比較豐富，其強大之處在於自然語言理解和生成能力。但對於一些預訓練過程中沒有碰到的，尤其垂直領域比較深的、比較難的問題答，如果硬要回答，就會出現我們所說的幻覺。
《小丑女大解放》瑪格羅比街拍照「自帶配樂」 她的私服穿搭超有看頭
知識圖譜優點在於其中的知識是正確的，知識以圖形式的存儲是其另一大優點，可以用一些圖的算法進行高階推理，而且很多時候能保證推理出來的知識正確性，這就可以彌補大模型的缺點。尤其在一些長尾的垂直領域，如果因大模型缺乏垂直領域知識不能回答的，基於該領域的知識圖譜就能回答。
而且很多時候我們會發現，一個問題換一種問法，大模型就不能問答了，或者稍微高階一些的推理大模型並不能實現。但知識圖譜因爲有完備的、正確的知識，有友好的結構形式，可以實現推理的算法。使用大模型很重要一點就是評測，我們都知道，現在很多時候大模型靠的是人工專家的評測，成本很高。但有了知識圖譜來產生評測所需的標準答案，就能保證大模型評測的效果和對與錯，就能很正確的判定。
同樣利用大模型的優勢，可以彌補知識圖譜的不足，例如幫助更新知識圖譜，甚至補全知識圖譜，讓知識圖譜質量更高。之前對知識圖譜如果不採用一些自動化的方法主動更新當中的知識，它會過時，雖然以前的知識是正確的，但現在不一定正確。而大模型可以隨時隨地在補充新語料後進行預訓練，甚至通過強化學習人工的反饋，它可能掌握更多更新的知識，雖然有些知識可能會錯，但它新掌握的知識更多，而且是更及時的。這兩者是相輔相成的，並不是誰替代誰，誰淘汰誰的問題。
曾晨光（主持人）：建立健全數據交易、數據跨境、數據確權等相關立法的頂層設計是數據要素市場化的基石，很多數商可能更加關注，如何將自己的數據，或者結合公共數據平臺加工融合的數據進行商業化或市場化落地？
薛威：總體來講，所有在推進智能化、數據化的市場化工作中，第一個考慮的是應用場景。所以未來配置相關要素的模式也將是由場景牽引，第一就是需要什麼樣的要素資源。我們在配置各種各樣的卡、算力等相關的資源。
第二項就是關於數據要素的配置，不光建設了數據交易所，也搭建了大模型數據語料聯盟，但需求和供給之間的配合實際是長期的，不能像以前其他商業化已經比較成熟的領域，只要拿出清單來，市場上總能找到想要的資源。數據領域的磨合實際是一個深度的、以數據應用場景爲牽引的相互交流的過程，我們特別希望手上有數據的機構，能夠和我們最一線的技術人員進行一定程度的溝通。特別是安全領域。
世界上淺網的數據只佔了所有數據的5%，而95%的數據還在深網之中，甚至還在各個專家的腦袋中，所以這個方面仍然需要大量的專家，比如今天新加入的人民檢察院，檢察院的檢察官們、記者朋友、律師們腦子裡的知識如何進行數據化，如何供給到大模型業態中去，是政府部門特別關注的內容。
此外，我們在不斷推進一些法律法規和相關標準的建設，特別是針對於數據的三種產權，進入到大模型之後生成的結果，到底它的IP產權在誰手裡面，是大家形成共識的一個過程。所以希望三個方面，我們政府部門和大家一道進行探索。
曾晨光（主持人）：大模型和語料庫是一個天然的產業鏈上下游關係，關於新型供應鏈的打通，還有什麼需要注意的地方？
孫江：當下基於數據流通的基礎設施已經發生了本質性的改變，從傳統的信息化基礎設施，轉變爲圍繞數據要素價值化的新型基礎設施。信息時代建立的是通道與節點，通過知識裂變產生價值。而在數據時代是圍繞數據本身，構建數據空間，加上算法、算力、網絡資源、安全設施。通過聚變形成規模價值效應，通過場景挖掘激發用數需求，通過工具與平臺釋放數據價值潛能。這也是數據作爲生產要素的魅力所在。而模型也一樣，縱觀整個產業，我認爲模型有三類潛在的生態。
第一，語料庫運營商。從數據的生命週期來看，從採集、加工、存儲、開發、共享、流通與交易，再進一步是做數據標註、分類分級，做語料庫的加工。我稱之爲DIKC模型，也這就是從海量數據（Data）中挖掘信息價值（Information），形成知識庫（Knowledge），再在知識庫之上形成面向需求的多級語料數庫（Corpus）。例如當下隨着大模型技術興起的數據標註產業。
第二，模型加工集成商。各種各樣小模型加大模型集成，去解決模型應用開發最後一公里的問題，需要這些廠商來參與。
第三，大模型的工具平臺。現在孕育出一些LLMOps廠商，包括AWS、騰訊雲、星環科技等，他們在進行多元異構的管理平臺建設，包括預訓練、語料庫加工處理、微調、最後的價值評估，這樣一些工具平臺也會應運而生。
曾晨光（主持人）：有很多業內人士很關心，通用領域的語料開源開放是被理解的，但垂直領域，比如像金融，私有的大模型和開源大模型都有，但私有的數據和開源的數據沒有人去論證過，它的商業價值如何體現？未來站在大模型生產要素、生產力、生產關係層面怎麼看待其商業價值？
葉周：這個問題比較抽象，財聯社在內容創作方面，幾個月前就已經把大模型能力用在採編環節，財聯社的生產就是生產內容，首當其衝受到大模型的衝擊。
比如微軟的copilot輔助程序員寫代碼，會根據所寫的內容自動補全一堆東西，如何把這種思維定式平行移植到財聯社編輯部裡，這種模式還是以人爲中心，小編或者記者也要休假、睡覺，就會錯過一些東西。有沒有可能完全屏蔽掉這種干擾，最終實現將源源不斷的素材從各個重要的渠道彙集過來，讓大模型直接生產，24小時連續不間斷。在此情況下，編輯部可能在稿件生產環節壓根不需要人的參與，我給它起了個名字叫“黑燈編輯部”，就一個無情的寫稿機器不斷的生成稿件。
在這種新的視角下，就要重新考慮大模型生產要素、生產力、生產關係。我們也在摸索，以往那種生產力或者人類社會的生產力之下我們做了很多妥協和折中，形成了現在比較穩定的生產關係，因爲人的生產力是有限的，但是大模型的生產力目前來看遠遠沒到上限。如果還是用現有的這套生產關係去硬套新出來的生產力，那就好比是用前朝的劍來斬本朝的官。
曾晨光（主持人）：最近剛好拜讀了陽教授的論文，其中一片論文今年發在NLP最頂尖會議ACL上，並奪得傑出論文獎。我看到論文中planning script就是利用大模型來實現複雜任務規劃的非常有意思，而且讓大模型具有認知智能中類比能力也是非常重要的，想請問這樣的技術未來的應用方向以及相關規劃數據集準備上是否有更大前景和方向？
陽德青：本來我們做這個工作只是想去評測一下大模型在完成比較高階的認知智能任務的能力，比如規劃能力。在此過程中發現，大模型在回答很多問題，包括常識性問題的時候，因爲掌握豐富的知識能做出回答，讓其做一些簡單的規劃任務，例如給出比較抽象的任務目標，讓其它產生完成任務的執行腳本，它也能正常回答。但如果對目標增加複雜一點的約束條件，即完成帶約束目標的具體規劃任務的話，生成的腳本就缺點比較明顯了。比如要求寫出爲糖尿病病人做蛋糕的執行腳本，它產生的腳本中會有一步是要加糖，但糖尿病病人是不能吃糖的。
因此，我們在文中提出一個方案去改進大模型在這方面的能力，這篇論文能夠得到很多專家的認可還有一個很重要的原因是我們構建了相應的數據集。
要知道現在不是每個人、每個團隊、每個公司都用得起大模型，畢竟要花費不小的成本，很多時候只能使用規模相對小一點的模型。小模型的能力有缺陷，尤其是通用的學習能力，零樣本學習能力有欠缺的，不過有了我們這樣的數據集，對小模型進行訓練和指令微調，會發現提升後也可以接近大模型，雖然達不到大模型那麼優秀的程度，但是夠用了。我們這篇論文裡面做的工作就是提出了一套範式，爲大模型和小模型在此類任務上的微調和評測生成質量更高、更可信的數據集，它的價值在於此，我覺得這是我們工作的一個很重要的貢獻。
曾晨光（主持人）：其實剛剛也提到了尤其垂直領域語料數據+小參數量大模型微調可以讓更多人使用成本低廉的AGI能力，尤其我也看到其實在美國有一些AGI獨角獸企業，就是做垂直領域微調指令的。您覺得尤其是圍繞垂直領域語料數據未來發展格局如何？
陽德青：首先垂直領域構建的能夠訓練垂直領域大模型的有質量的樣本要求還是挺高的，剛纔也提到數據公有和私有的問題。首先，這些數據不一定已經公開成爲網頁文本擺在那裡可供大家使用，很多專業領域的知識可能都在專家腦袋裡面，沒有變成可見的語料。剛纔也提到，很多訓練樣本是靠人工去標註，但是人力成本是很高，人力也是有限的，那就需要模型自動產生。模型雖然產生數據的速度很快，成本也比較低，但也不保證百分之百正確，而且大模型完成一些特定領域的任務要做垂直領域的指令微調，這些數據哪裡來？回答這個問題這可以和前面探討的第一個問題結合，可以依靠領域專家結合現有的領域文檔資料，並採用一些模型算法利用垂直領域中已經形成的領域知識圖譜，用人機協作的方式，讓人和小模型配合產生本領域的數據語料，去餵給大模型訓練或微調，而且能保證數據量足夠、質量夠高，這樣來訓練垂直領域大模型就可以擺脫沒有數據，或者擺脫只能依靠人工來產生數據的缺點。
至於未來格局如何，現在我還提不敢斷言，但我剛纔提的幾個方式應該是可行並能並存的，大模型數據語料的構建不能只靠機器，也不能只靠人，需要人機協作。
NBA／曝吉迪不會被高中女指控 前勇士冠軍中鋒：女方謊報年齡
曾晨光（主持人）：財聯社已經率先實現了這樣的落地，包括在垂直領域建設語料庫的經驗和方案。葉總作爲數商代表，能不能給同行一些建議。
葉周：第一先趕緊用起來，這是毫無疑問的。我說的是真正的用起來，要真正把它用在生產環節中，這種情況下，才能真正持久的使用大模型，在大模型的使用中積累經驗。財聯社因爲用得相對比較早，也積累了一些經驗，就數據而言，我們發現數據不是越多越好，很多數據用處不是特別大。比如炒股票，每天的K線高開低收，這是股票的幾個基本要素，5000個股票，一年200個交易日，每個交易日都有開盤價、最高價、最低價、成交量等，這個數據量很大，其中是沒有什麼知識的，這種數據丟給大模型幾乎毫無用處。
什麼是有用的？比如炒股的教材，有些技術面分析，像鑽石頂、雙尖底、矩形突破這些概念。你在網上一些論壇裡面提到這些黑話，或者是雞頭頂、鵝頭頂這種技術類黑話，大模型是不知道的，你讓它自己總結也總結不出來的，這就是知識，這個知識就從一些教材中來。
不是台南！交通累計死亡數首下降 王國材點名「這縣市」重點輔導
所以我們現在正在摸索，如何把金融相關的教材作爲語料投餵給大模型，我們最終還沒有看出效果的差異，只是方法的差異。但是從數據而言，哪些數據是有Knowledge的，哪些數據是沒有Knowledge的，這一點可以作爲後續在大模型時代，無論數據供應商還是系統集成商，還是大模型應用者，我覺得這是比較有價值的判斷標準。
曾晨光（主持人）：這個論壇是大模型語料庫的價值與挑戰，尤其挑戰方面，還有哪些？對這些挑戰還有哪些建議？
孫江：未來通用大模型我認爲會往集約型的方向去走，因爲大模型技術作爲一個工具，它最後是要和生產要素去結合，解決一些具體問題，賦能數字經濟及實體經濟。但是行業大模型不同，它本身具備了行業規模效應，如果能解決到具體問題、提升生產中的效果與效能，不管大模型也好，小模型也好，必將百花齊放。
既然有挑戰就有幾個困難點要克服。一是克服大模型幻覺的問題，因爲要解決行業的具體問題，一定要讓大模型和行業語義進行對齊，特別是在政務領域、公共事業領域，去回答一些特定性問題，特別是法律法規的解讀與釋義，不能含糊不清。這就要與其他一些小模型結合，包括知識檢索、分類模型，實現精準化的回答。
二是數據要素化，數據要素化往前的階段是數字化、數據化，往下的階段是數智化。數字化轉型對很多企業還在發生和進行中，大量的企業數據還是停留在怎麼把非結構化變成結構化，再裡面提煉出有價值的知識，去形成一些行業的知識，最後賦能給行業上下游甚至整個社會。
三是智能問答，智能問答核心要解決的除了回答對錯以外，能不能提供情感關懷和情緒價值。我提的一個觀點就是大模型要加上元宇宙數字人，這也是我們上數所在開發的一款大模型應用—下個月要上線的”入場諮詢助手”，它就是一款結合大模型加上數字人，然後有情感表達，去提供行業知識、行業資訊，數據產品推薦、數商服務推薦、合規指引解讀的智能問答數字人。
四是要有一些評估標準。在數據領域裡有合規評估、質量評估、價值評估。其實對模型工具或者模型應用，一定要有一套行之有效並且行業共識的評估標準與規範。通過這樣一個指標體系去衡量模型應用的開發質量，對效果進行評級。從而達到推動大模型生態高質量發展。
曾晨光（主持人）：相信這些挑戰也是語料聯盟未來要去克服的一些目標和方向，薛老師是否能給語料聯盟未來發展的方向給一些寄語或者期望？
薛威：語料聯盟最新的數字大概是42家成員機構，經常有新的機構加入。我覺得還是要有更強的服務大模型的意識，同時我更加關注一個問題，我把它稱爲“大模型的好孩子、壞孩子問題”，到底怎麼培育出來一個好的大模型，它既知道世界的美好，也知道世界的險惡，這是我們長期想要考慮的問題。所以價值對齊不僅僅是告訴它什麼是對的過程，也是不斷的博弈，去讓它自身的存在感始終保持警惕的思考。我特別同意陽教授的講法，知識圖譜的確是有必要的，它最大的必要性在於，它讓大模型可以知道有些東西不會，你可以選擇說我不會，而不是按照概率學去編造一套可能可以滿足用戶傾向的需求，我覺得這是所有大模型語料數據聯盟成員單位都應當持續思考的問題。
孟格辭世／每天與巴菲特熱線 他讓股神投資之路從撿菸屁股到買大蘋果
人類有多渺小？飛了229.8億公里的飛船，拍攝的一張照片讓人驚訝
人類有多渺小？飛了229.8億公里的飛船，拍攝的一張照片讓人驚訝
1990年，旅行者一號在離開地球近230億公里的外太空拍攝下了一張著名的照片“Pale Blue Dot”，意爲“暗淡的藍點”。
在這張照片裡，浩瀚的宇宙佔據了絕大部分畫面，而地球已經小的幾乎無法分辨，只剩下框中的一小點，正如其名“暗淡的藍點”。
這張照片的視角如此驚人與獨特，因爲它就像是將人類視角從地球本身完全抽離出來，轉移到了外太空去注視，去發現這個孤獨星球。當人類把鏡頭對準自己時，發現的卻是自身的渺小與脆弱。
這張照片中微不足道的藍點，更像是在提醒人類：不要因爲技術發達就妄自尊大，要珍惜眼前擁有的罕見寶地。
正如卡爾·薩根在自己的暢銷書中寫道：“沒有比從外太空遠遠拍下地球更能揭示人類愚蠢傲慢的了……這令我意識到，我們有責任去更友善地對待這個孤獨脆弱、獨一無二的家園。”
拍下“暗淡藍點”這張著名照片的，正是20世紀70年代美國國家航天局發射的一艘探測船——旅行者一號。
這艘小小的無人飛船，距離地球越來越遠，孤獨地漂泊在宇宙的黑暗中。它見證了人類分辨率越來越高的“自拍”過程，也在這個過程中充當了冷眼的旁觀者角色。
1977年8月，旅行者一號選擇在一個十分幸運的時間點啓程，正逢太陽系各大行星難得的排列對齊之年。這意味着它能利用各大行星的“天體彈弓效應”，就像是騎着自行車從高坡劇烈騎行到低坡，然後被坡度反彈上一個更高的坡頭。
在這些行星的助力下，旅行者一號節省了大量燃料，得以在軌道上持續工作了幾十個年頭。科學家估計，在2025年之後，地球將和旅行者一號完全失去聯繫。
那之後，這艘小小的探測器將完全成爲宇宙中的一塊“漂流木”，在廣袤的太空中永不止步。
沒有燃料補給，也沒有指令傳達，它將只能依靠船上系統的慣性運轉下去。這就好比一個裝上計時器的玩具，會一直重複同樣的動作直到機械磨損。
對旅行者一號來說，它幾十上百年的“旅行”是否能有盡頭，是否最終會成功穿越我們的太陽系邊界，抵達下一個未知的星系，都難以預料。
俗話說，外行看熱鬧，內行看門道。當我們的視野從地球本身，擴展到太陽系、銀河系，乃至更加廣袤的宇宙空間時，纔會明白人類對這一切的“認知”，其實有多麼膚淺。
正如旅行者一號在這幾十年的“流浪”中看到的那樣，我們的太陽系之外，還有上億顆類似太陽的恆星，它們也可能圍繞着自己的行星系統運行。這些星系聚集在一起，構成了最大的星系系統“本星系羣”。
即使站在本星系羣的視角里向下俯視，我們的銀河系也是微不足道的一粒小塵埃。可即使已經擴展到如此廣袤的層面，人類的天文望遠鏡能觀測到的宇宙邊界，也僅僅就到了這一步。我們把它叫做“可觀測宇宙”。
然而在這個層面之外，依然有無數神秘的存在在向我們招手。比如旅行者一號即將面臨的下一個考驗——解開奧爾特雲的迷霧。奧爾特雲是一個光年範圍的巨大氣體球團，它籠罩在太陽系的邊緣，象徵着通往下一層空間的大門。
想要逾越它，才能真正具備離開太陽系的資格。然而我們對奧爾特雲所知甚少，旅行者一號又將在何時逾越這道關口，能否穿透雲層繼續前行，都是未知數。
可即便成功飛出太陽系，按照旅行者一號當前的速度，想要抵達銀河系邊緣也還需要約30萬年時間。而在這期間它也許早已機械老化，幾乎可以肯定無法完成旅程。
站在這個視角，我們不得不承認，人類在宇宙空間所佔的體量，就像銀河系中一粒塵埃，更像是宇宙空間中的一滴水。我們渺小而脆弱，我們對浩瀚宇宙的“理解”，也不過是自大的臆想和想入非非而已。
正因明白了這些，我們纔會更加謙卑和珍惜腳下的這一方土地。它就像那張模糊的藍點照片中的地球，是我們唯一的家。
TCL多款新品亮相IFA 2023，聚焦半導體顯示等三大核心主業
TCL多款新品亮相IFA 2023，聚焦半導體顯示等三大核心主業
本站數碼，德國當地時間9月1日，2023柏林國際電子消費品展覽會（IFA 2023）正式舉行，TCL通過兩大主體，聚焦智能終端、半導體顯示、新能源光伏三大核心產業，在展會現場亮相衆多尖端技術和綠色智能產品。據悉，這也是TCL連續13年參展IFA。
其中，TCL首次在海外展出的115吋全球最大QD-Mini LED電視備受矚目。據悉，該產品擁有目前行業最高20000+級背光分區及XDR 5000nits峰值亮度，能更好地還原電視畫面中的細節場景，色彩方面沿用TCL全球領先的最新量子點顯示技術量子點Pro2023，並搭載TCL華星A++蝶翼星曜屏。
此外，TCL華星展出的17″ IGZO印刷OLED摺疊顯示屏，採用自主發光噴墨打印OLED技術，結合新型Oxide補償電路技術，顯示色彩鮮豔生動，同時可拓展產品應用範圍，兼容摺疊筆電、平板、顯示器等多功能形態。產品還可實現智慧分屏，滿足同界面協同開展多任務工作。
在新能源光伏領域，TCL帶來綠色科技產品及解決方案。TCL旗下光伏科技在分佈式光伏領域打造的一站式智慧能源解決方案，首次在海外展示，即獲得衆多參會消費者關注。作爲核心模塊之一，TCL儲能一體機與儲能分體機採用高安全、長壽命的磷酸鐵鋰電池，模塊化設計，佔地僅0.15平方米，即插即用30分鐘快速安裝，最大化使用清潔、綠色能源。
TCL中環展示G12單晶硅片等新能源光伏產品，該產品由TCL中環於2019年首創發佈，助力光伏行業加速進入6.0、7.0及N型高效時代，目前G12單晶硅片出貨量已突破100GW。
本次IFA展，TCL設立“硬核科技、品牌文化、聯合展示、企業社會責任、智慧生活”五大展區。在TCLGreen主題展區，TCL利用超過1000塊升級再造的廢舊電子電路板組合成藝術裝置，配合聲光電場景，用戶可通過視聽覺，沉浸式體驗TCL綠色環保理念。
此外，作爲由TCL發起的倡導全球女性價值IP，TCLforHer展區通過TCL自主研發生成AI應用互動裝置及藝術沙龍，現場拍照可生成五種不同女性特質維度AI濾鏡。
如今，TCL已成爲具有全球競爭力的智能科技產業集團。在智能終端方面，得益於海外生產經營本土化戰略，2022年，TCL電視出貨量市佔率躍升全球第二。在半導體顯示、新能源光伏產業全球化佈局方面，TCL華星在印度佈局的首個海外模組工廠已於2022年3月投入運營，目前產能利用率達70%~80%；TCL中環已在馬來西亞、菲律賓、墨西哥等地佈局電池、組件工廠，今年5月TCL中環達成在沙特建設光伏工廠的合作。
雲林入秋首場養雞場確診禽流感 3.5萬顆蛋、1.5萬隻雞撲殺銷毀
無線耳機概念異動走強 雷柏科技逼近漲停
財聯社11月27日電，午後無線耳機概念異動拉昇，雷柏科技逼近漲停， 此前惠威科技漲停，朝陽科技、共達電聲、中科藍訊等跟漲。消息面上，近日華爲音頻創新技術媒體溝通會暨“領聽原聲”音樂會在中央音樂學院歌劇音樂廳舉辦。會上，華爲終端BG音頻與智能配件產品線總裁劉東方首次系統性揭秘華爲FreeBuds Pro 3無損音質背後的黑科技。
新型納米粒子可以提高鋰離子電池容量
來自麻省理工學院和清華大學的研究人員已經找到一種新方法，以防止鋰的不可逆損失，同時提升電池容量和功率。研究人員採用納米粒子創建了電極，並且具有堅實外殼。
外殼內堅固的“蛋黃”可以反覆改變大小，而不會影響外殼。研究小組說，這可能意味着電池重大改進。這種電池負極主要採用金屬鋁，外殼是由二氧化鈦製成。蛋黃材料從殼中分離，空隙允許其擴張和收縮，而不會影響外殼。
這種新型電池使用的材料廉價，並且這種電池容易擴展。有跡象表明，這種新型電池已經接近投入商業實用當中。
重慶打造首款標準汽車產業電芯產品
原標題：投資60億元 1秒一顆“長安芯”（引題）
重慶打造首款標準汽車產業電芯產品（主題）
工人日報-中工網記者 李國
隨着首款標準電芯成功下線，時代長安將成爲長安汽車電池規劃的重要“推進器”。11月24日，四川宜賓，長安汽車與寧德時代、深藍汽車共同合資成立的時代長安動力電池有限公司，迎來首款標準電芯產品下線。這是成渝汽車產業深化合作的重要成果，也標誌着長安汽車全面進軍動力電池賽道。
国资委：要创造性地把中华优秀传统文化融入央企品牌，加快提高品牌“含金量”
時代長安宜賓工廠項目總投資高達60億元，佔地1000餘畝。該工廠擁有全球最先進的電芯生產工藝，自動化率95％以上，可實現1秒產出一個電芯。值得一提的是，該項目從籌備到建成，僅僅用了285天。這是長安汽車深度履行“雙碳”目標、積極擁抱產業變革、持續推進新能源“香格里拉”計劃的全新落地成果。
長安汽車總裁王俊說，時代長安是一座自動化率95％以上，壓微米精度控制、秒級生產速度、毫秒級數據處理的燈塔工廠，4個月時間就完成了從原料到電芯的下線，目前每天產能可裝配2000輛新能源汽車。
根據長安汽車電池規劃，重慶汽車將在電芯技術路徑上，圍繞液態電池、半固態電池、固態電池實現三路出擊全面突破，爲全新電池品牌長安“金鐘罩”構建“真內功”“真好用”“真價值”三大能力。
王俊告訴記者，未來長安旗下新能源汽車將實現最快7分鐘充電，續航達400公里。預計到2030年，長安汽車將推出液態、半固態、固態等8款電芯，形成不低於150GWh的電池產能。工廠使用了“快離子環石墨”“超高導電解液”“多梯度分層極片”“電芯溫控”等多個前沿技術，可確保電池的超高可靠性和一致性，電芯單體失效率僅爲DPPB（十億分之一）級別，在行業遙遙領先。
記者在採訪中瞭解到，到2024年，首款電芯技術將開始量產，實現成組效率≥86％；到2030年，將推出液態、半固態、固態等8款電芯，形成不低於150GWh的電池產能。此外，通過技術、產品、商業模式的不斷拓展，長安汽車將以時代長安爲源點，以“能源”爲主線，打造有競爭力的可再生能源生態圈，形成能源生產、存儲與利用的產業閉環，實現全產業鏈價值的最大化。
復旦教授肖仰華：我們與OpenAI的差距正在拉大
Open AI帶來的巨震還在繼續。近日，復旦大學計算機科學技術學院教授、上海市數據科學重點實驗室主任肖仰華接受了藍鯨財經的專訪。
肖仰華推測ChatGPT或許使用了大小模型結合的技術，多模型協同可以很大程度上解決成本問題。”讓大模型去解決複雜問題，但普通用戶一般都是簡單的問題，用小模型就可以了。”他形容，ChatGPT的AI技術已形成一種”飛輪效應”，迭代和優化正推動技術進入一個自我強化的快速發展階段行業或將變成”只有第一，沒有第二”的局面。
“我們的文化中，聰明人太多，總想抄近路。有時候就是要堅持，要笨一點，才能做出真正的大殺器。我們與OpenAI的差距正在拉大，不是在縮小。”肖教授指出，還有很多如機器人、環境交互技術、醫療大模型、科學大模型等其他方向，都是大趨勢。企業可以在這些新領域找到自己的優勢。
肖仰華指出，AI技術的進步可能導致人類智力的相對退化。每一次技術革新，雖然帶來了便利和進步，卻也可能以犧牲某種人類能力爲代價。特別是在AI領域，隨着機器智能的提升，人類可能會在某些方面變得更加依賴技術，從而導致智力活動的減少和能力的退化。在AI技術高度發展的未來，人們可能需要學會”無所事事”的生活方式。在這種情況下，社會生產幾乎不依賴於人類勞動，機器能夠完成大部分工作，人們則需要尋找新的生活意義和價值。
他還強調，對AI技術的應用需要制定明確的界限和規則。在某些情況下，即使技術能夠實現某些功能，也不意味着應該無限制地使用。例如，在教育領域，過度依賴AI可能會削弱學生的思維訓練和創造力。因此，AI應用應遵循一定的社會和倫理原則，以避免負面的長遠影響。
最後，肖仰華強調了AI應用中的”留白”原則，即不應盲目在所有場合使用AI。他將這一原則比作中國畫中的留白，認爲在AI的使用上應保持克制，避免過度依賴，以保持人類的智力活動和創造力。
藍鯨財經： 您提到AI技術在降低成本方面的影響，請問這是如何實現的？
肖仰華： AI技術的成本控制將成爲核心能力。這背後包含許多關鍵技術，而不是所有廠商都具備這些技術。例如，大型模型的背後可能不是單一的模型，而是多個專門針對不同簡單任務的小模型。這樣做可以降低成本，同時服務更多用戶。通過優化策略，這些模型在成本控制上顯示出先進的技術和能力，領先於許多其他大型工業廠商。這些都間接證明了它們在考慮成本問題上的成熟度，以及在商業運營方面的快速發展。
桃園大河文藝季「習字・惜字生活特展」再延長：4個內容體驗區、展場彩蛋，靠近台灣文學經典
藍鯨財經： 您認爲中國在AI領域的發展和突破的難點是什麼？
肖仰華： 當前，中國在AI領域尤其是在大型模型的建設方面存在明顯短板。雖然在某些指標上我們似乎已經趕超了國際標準，但這種超越更多是口頭上的。實際上，從綜合能力來看，我們仍然落後。
我們現在的情況是，國產算力還沒完全跟上，這是個重要原因。比如華爲的晟騰系列芯片，雖然有國產芯片，但軟件生態還不夠完善，需要時間去打磨。我估計華爲的算力很快就能趕上，但需要時間。
還有就是數據的問題，我們的數據質量還不如人家，加上數據開放和共享方面，我們也比西方環境要保守一些。
國內的問題在於太聰明瞭，總想找短期最優的辦法。比如大型模型這種事，其實是需要長期堅持的。OpenAI從18年開始，一直做到現在，我們認爲他們採取的可能是比較笨的技術路線，但恰恰有效。我們總想找討巧的辦法，但實際上可能不是這樣。我們的文化中，聰明人太多，總想抄近路。有時候就是要堅持，要笨一點，才能做出真正的大殺器。我們與OpenAI的差距正在拉大，不是在縮小。
藍鯨財經： 對於國內企業而言，在發展AI生態方面應該採取什麼策略？
肖仰華： 對我們來說，學習和應用AI是必不可少的一課。不過，這並不意味着要像Open AI一樣花上五年時間。作爲追隨者，我們的優勢在於目標的明確性。我們不需要再爲目標所在而糾結，因爲我們已經清楚地知道了方向。
現在的主要風險是，我們不能落後於國際領先的陣營。我們目前可能處於第二陣營，重要的是不能讓這個差距進一步拉大。所以怎麼超車呢？我們說的AI，大模型這些，它們都只是通用人工智能的一部分。還有很多其他方向，比如機器人、環境交互技術、醫療大模型、科學大模型，這些都是大趨勢。我們不應該只是跟在別人後面，而是應該在這些新領域找到自己的優勢。
此外，監管和發展需要並行。如果技術發展太快而沒有得到適當的監管和控制，可能會對整個社會結構造成衝擊。我們需要考慮AI技術的可持續發展，以及如何在社會發展與AI技術之間找到平衡。
藍鯨財經： 關於大語言模型的應用落地，您覺得未來會有哪些顛覆性的變化？能否舉例說明？
肖仰華： 顛覆性的變化肯定會有，但這取決於行業和形式。比如您提到的互聯網信息抽取，對於某些企業來說，這類技術是關鍵的。如果他們沒有這項技術，而競爭對手擁有，那麼他們很可能會被顛覆。因爲現在的技術已經能理解互聯網網頁的內容和結構，能進行信息抽取。
舉個例子，GPT的API就像發電廠一樣，它提供了能力，但具體怎麼用取決於我們。每個應用就像一個電器，可以是電冰箱、洗衣機等。GPT提供電力，我們只需要專注於製造好自己的產品，解決特定問題。這樣，我們可以在市場上形成巨大競爭力。
現在的問題是，許多企業還沒有充分利用GPT這樣的技術來提升自己。他們需要擁抱這種新的生產力。否則，可能會被那些能夠有效利用新技術的競爭對手所取代。歷次技術革命都證明了這一點：誰能掌握先進技術，誰就能成爲行業引領者。
GPT這樣的通用人工智能也會帶來新的商業模式和產業形態。我們看到了很多有趣的例子，如AI主持人、自動翻譯等。這些都是之前不敢想象的。未來，例如教育行業也可能會受到衝擊，因爲AI可以輔助孩子學習。還有很多其他行業和職業也會受到影響，需要進行調整。例如，在傳媒行業，寫作、編輯、審覈這些工作現在可以由AI完成，這可能導致行業從業人員結構的變化。
所以，我們需要認識到這種顛覆性變化的可能性，並準備好應對這些挑戰。
藍鯨財經： 在AI顛覆性變化的情況下，您有什麼建議給普通人？
肖仰華： 對普通人來說，首先要學習和理解新技術。我們需要掌握如何使用AI，瞭解它的原理，這樣我們纔能有效地駕馭和利用它。我曾提到，未來人的角色可能是”智能機器的牧羊人”，我們需要能夠控制AI，讓它爲我們服務。
AI的衝擊將會很大。我們需要思考自己的價值和生存意義。例如，當AI能夠完成大多數工作時，我們的價值在哪裡？教育的意義又是什麼？這些都是我們需要思考的問題。
我認爲，未來人們可能需要學會”無所事事”的生活方式。以前被視爲貶義的”遊手好閒”，未來可能成爲常態。當社會生產不再需要人手時，人們可能需要學會在這種新社會結構中找到自己的價值和意義。未來，每個人都可能成爲詩人、作家、導演、學者或哲學家。但這種轉變不會一蹴而就，可能會有一個過渡期，並伴隨着社會震盪。
我也擔心技術的過速發展。AI技術需要合理控制，確保社會的安全和可持續性。我們需要通過立法和行政手段來規範AI的應用，確保社會結構不會因技術發展而受到破壞。
普通人應慎用AI。它應主要供專家使用，因爲專家有能力控制和理解AI。如果普通人盲目使用AI，可能會遇到誤導和風險。我們需要認識到AI既是機遇也是挑戰，正確使用它才能發揮其正面作用。
藍鯨財經： 您認爲未來人機關係會達成怎樣的形態？
肖仰華： 從長遠來看，人機關係一定會達到和諧共生的狀態，但這個過程可能會比較艱辛。AI技術與歷史上的其他技術不同，它的影響是根本性的。AI是智能技術，它逐步侵犯了我們腦力活動的邊界，對整個社會產生了深遠影響。
每次技術進步往往以人類某種能力的倒退爲代價。例如，交通工具的發展減少了我們行走的需求，電腦的普及減少了手寫的必要。現在，AI的發展可能會導致我們智力能力的退化。如果我們過分依賴AI，不再使用大腦解決問題，那麼我們的智力可能會逐漸退化。
我強調AI應用中的”留白”原則，就像中國畫一樣，要留有空白。我們不能盲目地在所有場合都使用AI。例如，如果學生的作業都由AI完成，那麼他們就不會練習寫作了，這會影響他們的思維訓練。我們需要保持對AI的適度使用，避免讓它完全取代人類的智力活動。
因此，未來人機共生的關鍵在於平衡。我們需要確保AI技術的發展不會削弱人類的智力和創造力，而是要作爲一種輔助工具，幫助人類實現更大的潛能。
衛琦:電車發展瓶頸 排名第一仍是里程焦慮
版權聲明：本文版權爲本站汽車所有，轉載請註明出處。
本站汽車10月23日報道
當下，作爲汽車產業的新一輪發展載體，智能網聯正逐步成爲汽車產業生態變革，競爭格局全面重塑的突破口。在2023上海國際消費電子技術展期間，智能網聯汽車產業生態發展論壇舉行，本次論壇以“智能網聯汽車生態發展”爲主題，邀請整車、系統供應商、芯片設計、園區示範應用等企業，共同圍繞智能駕駛，智能座艙，示範應用等話題進行交流探討。
會上，GfK中國汽車後市場負責人 衛琦做了主題演講，以下爲嘉賓演講實錄：
今天非常高興能有這樣的機會來到這邊跟大家分享我們在電氣化，尤其是新能源汽車高速發展的當下，從消費者的角度看一下我們觀察到的不同的點。
我今天的演講主要包括三部分，我們會非常快速的看一下全球（包括中國在內）的汽車大趨勢，尤其是新能源汽車的發展。今天的重點主要在第三部分，我們作爲一家市場研究公司，非常高興與各位分享從消費者的角度看爲什麼目前有越來越多的消費者會選擇新能源汽車，以及他選擇新能源汽車的原因是什麼，或者說他考慮購買電車時遇到的焦慮又是什麼，以及看一下未來的機會。
從全球來看，全球汽車的銷量在過去幾年，包括截止到2022年，雖然有些疫情的衝擊和影響，但是無論是商用車還是乘用車，主要是跟消費者更相關的，在乘用車這塊，還是比較穩定的銷量，全球銷量是5700多萬輛。在這樣一個大環境下，全球來看，中國是毋庸置疑的，我們是最大的汽車製造大國，遙遙領先，中國的汽車產量是後面三個國家的總和。就像前面幾位專家老師也講到，中國的汽車消費市場還是有蓬勃的發展，截止今年1-8月份，中國的乘用車銷量同比去年，增長了8%。即使過去有疫情衝擊，2020年有小幅下跌以外，包括去年這麼困難的大環境下，2022年乘用車銷量仍然維持了9.5%的增長，這在全球都是一枝獨秀、遙遙領先的。
再回到今天的主題，會場都是一些電車。電車也是一樣的，全球不管是商用車還是乘用車，其實銷量都是非常穩定的，沒有明顯的增長。但是在全球新能源汽車或電車汽車來說，它在過去幾年一直維持高速增長。截止到2022年，全球電車差不多達到了1000萬輛，增速有57%。機構也預測今年全球電車仍然會維持30%的增速，全球電車仍然會從去年的將將超過1000萬輛，有望達到1390萬輛。最重要的推手，分國家來看，中國不管是在全球傳統汽車方面遙遙領先，電車也系遙遙領先，預計全球今年可以達到1390萬輛，在大的市場環境和背景下，預計中國的新能源汽車有望達到800萬輛，也就是全球將近60%的銷量都是我們貢獻的。從全球裡看，我們在新能源製造方面，已經處於帶動全球電車發展的火車頭角色。
跟在中國背後的話，歐洲也有一些口號，包括2035年停售燃油汽車等等。他們在碳中和、碳達峰領域也緊跟中國的步伐，歐洲排在第二位，北美排第三。我們也關注到了一些新興國家，他今年的電車基數不會非常大，不像中國今年可能有800萬輛，新興國家總的也就90萬輛出頭，但是我們認爲在這裡面有幾個比較重點關注的國家，包括印度，主要是塔塔集團的主推。中國所有的主機廠都是出海的主攻方向，東南亞、泰國、印尼是引領其他地區快速增長有效的原因。
比如說泰國，大家都知道上汽集團最早就在泰國和正大集團有了一個合資工廠，包括比亞迪，現在也宣佈要在泰國建廠，這也是帶動全球電車發展的重要推手。當然了，中國還是最大的。以上也可以看到，這是從全球汽車的銷量、電車銷量角度做的簡單鋪墊。接下來我們會更多從消費者的角度去看，爲什麼會有那麼多的消費者選擇電車，其實還有一個很重要的原因，消費者對於基礎設施非常相關，充電樁的佈局也是影響着每個國家電車發展的直觀因素。哪些國家充電樁多，也可以從側面幫助消費者打消一些顧慮，幫助這個國家在電車市場有良好的發展。
全球的充電樁大概有267萬套，是公共充電樁，不算個人家庭自己裝的。根據中國充電樁聯盟的數據，去年我們的充電樁已經達到了179萬套。2022年，我們就是全球公共充電樁最多的國家。新能源汽車，我們佔全球的57%，充電樁佔了66%。從增速來看，緊跟中國的，包括韓國，包括增速最快的印尼、印度，他們也在加快充電樁的佈局。從新能源汽車角度來說，除了中國以外，東南亞是適合中國企業走出去的除了歐洲以外的第二大市場。
消費者的話，我今天主要圍繞四個方面。整體從消費者的角度去看的話，消費者的人羣結構，大的消費人羣正在發生怎樣的變化？第二，消費者爲什麼會去選擇電動車。第三，電動車也很多優缺點，除了優點以外，我們也看下電動車目前發展的水平和問題。最後，我們看下從消費者開車的痛點來說，看看目前電車在哪些領域還有發展機會。
根據我們對全球消費者的調研結果來看，我們會詢問他目前在全球關心的熱點話題。所謂的天氣變化，其實已經成爲了全球消費者關注的第五大話題。從2015年到2023年的最新調研結果來看，天氣變化這個話題正在被越來越多的全球消費者關注到。天氣變化排第五，那1-4是什麼呢？1-4和大家的認知也比較雷同。目前大家最關心的話題是通貨膨脹比較高的生活成本，第二是生活上的一些開銷，第三是經濟萎縮，包括失業率。第四是健康。這四個話題是目前消費者最關心的社會性話題。天氣變化也是從過往幾年最關注的話題上升到了第五位。
我們接下來會詢問消費者，在天氣變化的大主題下，你去評價一下每個國家的政府，在飲用水、能源方面評價一下，消費者認爲在哪些方面我們國家的政府是做得比較優秀的。汽車尾氣排放和天氣變化，只有52%的消費者認爲他們的政府在汽車尾氣排放上做得比較好，只有49%的消費者認爲他們的政府在天氣變化上做了積極改善和努力。這兩個指標，中國消費者的評價遠高於全球的平均水平。消費者對政府有這樣的評價，勢必意味着他的出行心態也發生了變化。
我們2023年對比2013年的調研，越來越多的消費者由於全球氣候變暖、氣候變化被大家更多關注以後，他的行爲、思想也在發生轉變。原來有13%增速的消費者會在購買電器的時候選擇購買一些跟環境相關的電器，從中國的角度來說，我們會選擇一些一級能效、節能補貼的電氣產品。另外，越來越多的消費者在出行的時候會選擇公共交通或者更環保的出行模式，比如自行車。這是全球消費者關注到環境變化、氣候變化以後，對他自己的行爲產生的一些影響和變化。
我們GfK把全球的消費者人羣分成兩大人羣，灰色人羣是相對來說比較中立的消費者，這類人羣對環保、氣候變化不會特別關注，也不會讓環保氣候變化的大因素去影響他的行爲。藍色部分是比較熱衷於環保和綠色的人羣，這些人羣不是說感性上認可、理解環保，對環境保護的理解轉化爲購買行爲的人羣消費者的比例也會不斷上升，這是消費者人羣結構的變化，這種人羣結構的變化帶來的下一步更深層次的影響，我們轉交到對於汽車的選擇上，就會產生比較直觀的影響，我們也詢問了一些主要國家，這些消費者在購買汽車的時候會不會考慮新能源汽車或者混動汽車。中國、印度、韓國、巴西的消費者明顯會考慮購買電車的比例遠高於其他國家。當然，歐洲國家雖然考慮購買電車的消費者比例比較低，但是從歐洲汽車製造協會公佈的數字來看，已經有13.8%的新能源汽車行駛在歐盟的道路上了。雖然目前歐洲國家考慮電車的消費者還特別少，總量比較少，但是增速還是比較快的。
我們詢問了一些全球消費者，他們爲什麼會選擇購買新能源汽車。當然了，第一點也是比較容易理解的，俄烏戰爭爆發以後，油價上漲，錢的角度是排在第一位的，省油、經濟是排在第一位的。第二，更多消費者認爲選擇電車可以降低排放，應對氣候變化。第三，降低對汽油的依賴。每個國家都會給到一些購置稅的補貼，排在第四位。第五和第六位，相對來說和汽車本身相關，他認爲選擇新能源汽車可以嘗試新的技術。還有一些消費者認爲電動車可以給他帶來更好的性能體驗，這是選擇電車的大的原因。
從經濟的角度，我們總結爲選擇新能源汽車的第一大原因。第二個原因，如果說有輛汽車可以提供尖端的前沿技術，那麼就會有71%的消費者願意考慮不同的汽車品牌。傳統的汽車品牌在消費者的思想中有根深蒂固的印象，像大衆、奔馳、寶馬。但是在新能源汽車領域的範疇內，如果你能提供一些不同於傳統車型的新技術，自動駕駛或者智能座艙、自動泊車等等，如果你能有一些新的技術，我可以考慮切換品牌。消費者在新能源汽車方面的汽車忠誠度不像傳統燃油車那麼高，這也就是我們爲什麼會發現新勢力逐步崛起，包括比亞迪近兩年的迅速提升，尤其在電車領域，這也從消費者的角度解釋了他在品牌選擇上的一些考慮。
第三個原因，消費者認爲他選擇電車可以彰顯自己的價值觀，更多地去實現自己人生的價值體現。比如說我有了新能源汽車以後，有61%的權重是消費者會認爲我彰顯出了自己與衆不同的性格，或者說我可以向我周圍的人表達我是一個追求新潮的人，這也是更加偏感性一點，體現出了我與其他人羣的與衆不同，或者說我走在時代前沿。這是第三個很重要的原因，根據我們的調研，購買電動車的人羣中，年輕人的比例非常高。
上述就是從消費者角度來說他爲什麼會選擇電車。目前來說，從全球消費者的角度來看，電車發展遇到的瓶頸，或者是消費者不選擇電車的一些擔憂是什麼。排名第一的是里程焦慮，有51%的消費者認爲里程焦慮是目前不選擇電車的一個原因。第二點，缺乏公共充電樁。這兩點是息息相關的。中國是充電樁最多的國家，反過來也解釋了爲什麼中國是新能源汽車全球最大的市場。包括充電時間也是排在第三位的，這也是我們爲什麼關注到目前一些新勢力都會研發800V的充電樁，也是爲了打消消費者在充電時間上的擔憂。其他的一些原因，包括電車比較貴，排第四位。除了中國以外，電車貴和使用成本比較貴，在海外很多國家還是比較普遍的。在海外來說，充電費用沒有那麼便宜。包括海外的電車價格也遠高於中國的電車價格，這也是制約消費者購買電動車的主觀因素。
舉個例子，比如我們去詢問一些美國消費者，你認爲現在電車方便還是油車方便。43%的美國消費者認爲目前就美國的環境來說，油車比電車方便很多，油車的便利性也是遙遙領先的。歐盟發展比較慢的這些國家，歐洲所有的充電樁，荷蘭和德國佔了50%，歐洲的充電樁有50%集中在這兩個國家，其他國家，像法國、西班牙，他的充電樁數量遠遠不夠，這也導致了歐盟地區的電車發展增速沒那麼快。荷蘭和德國佔歐盟的土地面積也就10%，但是充電樁數量佔了50%，這也是制約歐洲、美國電車發展的客觀因素。
歐盟並沒有放棄氫燃料電池的步伐，如果大家關注的話，歐盟的氫燃料電池加氣站數量非常多，也算是兩條腿走路，沒有孤注一擲全部押寶充電樁，這和我們國內的情況有些不一樣，這也是導致目前電車在歐洲沒有發展那麼迅速的原因之一。
對於中國來說，中國電車的平均價格過去幾年一直在不斷下跌，電車平均31000歐元一輛車，差不多20萬左右，而且是快速的下跌。反觀歐洲和美國，他們平均的電車單價非常貴，歐洲55000歐元，美國大約是63000歐元，這也是制約消費者購買電車的因素。歐洲由於各種各樣的原因，價格也會比國內稍微貴一些，加上中國政府的支持，去年我們有一個新能源下鄉的政策，今年有充電樁下鄉。經過我們的調研，有46%的低級別城市的中國消費者表示購買下一輛汽車的時候會選擇電車。同樣低級別城市的美國和歐洲消費者相對更保守，反而中國有46%的二三線消費者明確表示購買下一輛汽車的時候會購買電車，這是國與國之間的差異。
最後看一下未來的機遇，消費者開車時遇到的一些痛點。排名第一的是他們認爲晚上開夜路的體驗不是非常好。第二，開車的時候會思想不集中。包括堵車，包括開車的時候會遇到其他車輛危險駕駛的行爲，這都是他們目前在開車中遇到的痛點，這恰恰是電車、自動駕駛或者前沿技術可以解決這些消費者的痛點和方向。隨着技術不斷成熟，消費者的痛點可以得到很好的解決，也可以進一步助力電車更快的發展。謝謝大家！
千元級娛樂手機 vivo Y28L售價1798元
(手機中國廈門行情)vivo Y28L（移動4G）是一款擁有着時尚靚麗的機身設計的智能手機。今日，該機在商家廈門恆盛通訊(新景三店)（聯繫電話：15659262676）處移動4G報價1798元，有興趣的朋友可以前往福建省廈門市蓮阪家樂福對面新景數碼港負一樓A002（新景三店)進行選購。
圖爲：vivo Y28L（移動4G）
vivo Y28L（移動4G）值得關注的是該機的設計，風格和以往vivo產品大相徑庭，前面板爲“三段式”佈局，上下兩端的白色區域有紋理裝飾，黑色屏幕區域顯得十分醒目，背部則有夠大的弧面處理，接近10mm的厚度下，該機主攝像頭總算沒有凸出於機身。
圖爲：vivo Y28L（移動4G）
vivo Y28L(移動4G)搭載了一顆四核處理器，整機性能優秀，也融入了更多有趣的功能，基於Android 4.4定製的Funtouch OS除了早就支持的熄屏手勢操作，還增加了更多方式的截屏功能，如長頁面截屏，局部趣味截屏，同時集成了好玩的屏幕錄相功能。
編輯點評：
vivo Y28L是一款時尚出色的四核娛樂手機，內置四核處理器，雙攝像頭，性價比出色，整體表現出色。
vivo Y28L（移動4G）【參考價格】1798元【推薦商家】廈門恆盛通訊(新景三店)【聯繫電話】15659262676【商家 Q Q】1448519884(請註明來自手機中國福建站的網友)【聯繫地址】福建省廈門市蓮阪家樂福對面新景數碼港負一樓A002（新景三店)
连线创始人
國產手機SoC，需要PlanB
2023 年 11 月 29 日
汽車新聞
No Comments
Queenly Lombard
國產手機SoC，需要PlanB
在近期的芯片領域中，被頻頻提及的多是AI芯片、GPU等，相比之下手機SoC這一細分領域要清冷得多，究其原因主要有兩方面。
一方面，手機SoC市場已經形成了極其穩定的市場格局。主流的手機SoC供應商包括高通、聯發科、華爲、蘋果、紫光展銳以及三星等。另一方面手機SoC的技術難度高，難以取得突破性進展，這也是形成當下穩定格局的因素之一。
如今的手機SoC市場，正在按部就班地發展，但是從其市場走向來看，其路線似乎愈發極端，至於筆者爲何如此形容，將在下文展開分析。
01
独》万华妇意外失足瘫痪32年！悲叹「命运就让我坐轮椅」
全球手機SoC市場格局穩定
关键先生，蒙克抢断三分+跳投绝杀，率领国王24分逆转勇士
從全球智能手機AP/SoC市場來看，聯發科和高通佔據一半以上的市場份額，再加上蘋果、紫光展銳、三星，這五家廠商包攬全球AP/SoC的市場格局極其穩定。
對於中國的手機SoC市場，聯發科與高通的市場定位有所不同。
在此前很長一段時間裡，聯發科的產品都只是出現在中端、低端以及超低端的市場，和高通並無直接對抗關係。隨着2022年聯發科發佈第一代天璣9000/8000系列產品，聯發科和高通就成爲全方位的競爭對手。
農門辣妻 小說
护盘第1天战果！台股暴涨近380点 上涨家数逾1600家
不過，高通在中國的高端手機SoC市場中依舊佔據着領先的優勢。與此同時，高通公司也正在對聯發科形成圍困之勢。目前來看，驍龍8 Gen 3基本鎖定了安卓新旗艦機型標配，同時大量智能手機廠商也會將此前的芯片應用於次旗艦機型上。
普荷斯、葛蘭基倦鳥歸巢 細數2022即將來臨的大紀錄
總的來看，中國的智能手機SOC市場格局穩定，聯發科與高通互相較勁、爭相發佈新品，中國多數手機廠商雖不具備自研能力，但依舊可以搭載性能一代比一代強的產品。可是這種情況並不能稱之爲“坐收漁翁之利”，因爲在此背後，中國手機廠商面臨着多方掣肘。
04
手機廠商面臨的掣肘
2020年9月，美國對華爲的芯片禁令正式生效，包括臺積電、聯發科、高通等在內的芯片製造商將無法向華爲供應芯片，亦無法生產華爲自主設計的芯片。彼時華爲面臨的境遇是如今的手機廠商需警醒的問題。
远雄建设获「TCSA 永续报告书」金奖 永续绩效再度获奖
其次，隨着國產手機向高端化的不斷進發，處理器價格也在不斷上漲，國產手機廠商的境況愈發被動。從具體統計數據來看，高通、蘋果、聯發科三家手機處理器的價格都已進行多輪上漲。
從上圖可以看到，2019年高通發佈的驍龍865處理器一顆約85美元左右，而其在2022年發佈的驍龍 8 Gen 2的價格已經將近驍龍865的二倍。高通驍龍 8 Gen 3採用臺積電更先進一點的 N4P 工藝製造，售價再度上調。
限量爱妻 语瓷
接下來再看蘋果。在與高通的手機處理器售價對比中，蘋果的處理器成本價格上調情況看似要“溫和”得多，其2020年發佈的A14 仿生芯片成本價格只有40美元左右，其最新發布的A16 仿生芯片也只有110美元，比高通足足低出50美元。不過與高通不同的是，蘋果開發 A16 仿生芯片是爲了自家的產品使用，而不是爲了賣給其他設備製造商。倘若蘋果與安卓公司達成某種協議，向他們提供 A16 仿生芯片，那麼價格或許會比驍龍8 Gen 2 賣得更高。
最後看聯發科，正在衝刺中高端市場的聯發科處理器的價格較之前也有明顯上漲。據悉，聯發科在2019年發佈的天璣1000處理器大概70美元，2021年底發佈的天璣9000的市場價格在100-110美元左右。
如此來看，處理器價格上漲已成不爭的事實，而對於中國的手機廠商來說，可與上游供應商協商價格的籌碼或許不算太多。
當全球半導體市場出現波動時，進口芯片的供應可能會受到影響，從而影響到國產手機的生產和銷售。此外，依賴進口芯片也意味着國產手機廠商無法掌控自己的產品升級和迭代節奏，因爲它們需要等待進口芯片的更新換代。這種被動局面不僅影響了國產手機的市場競爭力，還可能對它們的長期發展造成不利影響。
中國手機廠商需要有自己的PlanB，那麼中國的PlanB可能會是什麼？
36年前返陸探親找到初戀 台灣老兵 「身不由己文」被翻出惹哭大批網友
這一結論目前來看還不算太清晰，但是已經有些路徑可循，自步入Q3愈發可以看到手機SoC這一池淨水，正在泛起層層漣漪，市場的格局似乎也正在悄然發生變化。
快评》蔡总统踹共
05
格局悄然生變
紫光展銳在中端市場站穩腳
根據Counterpoint數據顯示，紫光展銳今年Q2的市場份額由一季度的8%增長到15%。這是自2021年Q2以來，紫光展銳連續第八個季度超越三星，成爲聯發科之外，中國內地擁有全球領先5G芯片設計水平與市場地位的代表。
快讯／杨敬敏桃色风波后首度上阵 国王球团亲曝力挺回归主因
隨着5G技術逐漸普及，5G手機的價格逐漸下降，中低端市場的需求也日益增長。而紫光展銳恰好專注於中低端芯片的研發和生產，因此成功拿下部分市場。Counterpoint Research表示，紫光展銳在價值100-150美元的LTE領域獲得了一些份額。2023年下半年，隨着入門級5G智能手機在LATAM、SEA、MEA和歐洲等地區的普及，紫光展銳將繼續獲得一些份額。
其次，紫光展銳與衆多國內外手機廠商建立了緊密的合作關係，包括榮耀、中興、海信、小米等。通過與廠商的緊密合作，紫光展銳能夠將自身芯片技術與手機整機的優勢相結合，滿足市場需求，推動銷售增長。
最後，聯發科近年來其實已經逐步向高端機市場轉型進軍，而紫光展銳更多穩固在中端市場，兩者面臨的挑戰其實已然不同。這也是紫光展銳拿下更多市場的一個機會。
華爲在高端市場市佔率迅速提升
久雅閣 小說
避免明扬大火悲剧重演 桃园市府跨部门化学厂救灾兵推
今年Q2，華爲手機在國內市場的份額達到了近三年來的新高，市佔率達到了13%，同比暴漲76.1%。蘋果的市場份額爲15.3%，同比增長6.1%。可以說，華爲在國內市場的競爭力正在逐步恢復，並且與蘋果之間的差距也在逐漸縮小。
《国际金融》ECB目标让债息回归正常 非缩小息差
今年Q3，華爲推出Mate60系列新機，而蘋果也發佈iPhone15系列。這兩個手機品牌將繼續在高端市場展開激烈的競爭。
避免明揚大火悲劇重演 桃消跨局處整合化學廠救災安全
華爲的迎頭趕上也給高通帶來了不小壓力。
動畫《北海道辣妹金古錐》明年1月8日開播！最新預告、主題曲陣容公開
由於華爲的市佔率提升，其他安卓手機廠商的份額可能會受到影響。現下華爲是頭部廠商中增長最快的，而其他廠商如小米、蘋果、OPPO和vivo則出現了下滑的趨勢。
天風國際證券分析師郭明錤表示，預計高通在2024年對中國手機品牌的SoC出貨量將因華爲採用新的麒麟處理器而較2023年至少減少5000萬-6000萬顆。這一消息引起了業界的廣泛關注。
矽统被列注意股公布自结财务资讯 10月每股净损0.03元
自研風止？
君悅飯店不認Bug訂單全取消 北市消保官：消費者可申訴
最近幾個月，手機廠商自研芯片的熱潮似乎逐漸褪去。5月12日，根據報道消息，OPPO將終止ZEKU（哲庫）業務。對於這個決定，OPPO稱面對全球經濟、手機市場的不確定性，經過慎重考慮，公司決定終止哲庫業務。
太子奶爸在花都 龙王的贤婿
OPPO、vivo、小米等多家手機芯片都希望通過自己的技術研發，擺脫依賴進口的現狀，只是SoC芯片研發難度極高，時至今日，只有小米推出了一款名爲澎湃S1的SoC芯片，其餘各家多是圖像處理芯片。那麼，難，就不做了？
還是要做。蘋果和華爲之所以能成就高端，很大程度上得益於自研SoC，實現深度的軟硬件融合，大幅提升用戶體驗。比如蘋果迭代多年後的A15芯片無論是性能還是功耗都遠遠優於驍龍8 Gen1，蘋果推出的M1系列芯片，也幫助打破了手機和PC間的生態隔閡，直到現在，在蘋果的業務線中，自研芯片依舊是戰略性位置。華爲也是得益於其強大的麒麟芯片，在手機市場中獲得更大的增長空間和更強的產業鏈話語權。
直到恋爱的B阶段为止全靠AI…
只是就實際情況來看，當下可能不是最好的時機，在這條道路上中國的手機廠商還需要耐心蟄伏。
可以確定的是，國產手機需要PlanB來應對進口芯片可能帶來的風險和不確定性。具體要如何做，究竟是自研還是國產廠商頂上這一問題，還要看接下來的市場如何發展。
汽車