59岁保安冒用弟弟身份入职，因病猝死赔偿金谈判陷僵局
苹果 C 口和安卓 C 口有什么区别
2022 超全的 AI 圈研究合集在这知名博主 Louis Bouchard 自制视频解加短篇析，对小也超级友。虽然世仍在复苏但研究并有放慢其热的步伐尤其是在工智能领。此外，年人们对 AI 伦理、偏见、理和透明都有了新重视。人智能和我对人脑的解及其与工智能的系在不断展，在不的将来，些改善我生活质量应用将大光彩。知博主 Louis Bouchard 也在自己的博中盘点了 2022 年 32 项（!）AI 技术突破。接下让我们一看看，这令人惊艳研究都有些吧！文地址：https://www.louisbouchard.ai/ 2022-ai-recap/LaMA：基于傅里叶卷堵山分辨率稳的大型掩修复你肯经历过这情况：你你的朋友了一张很的照片。果，你发有人在你后，毁了要发到朋圈或者小书的照片但现在，不再是问。基于傅叶卷积的辨率稳健大型掩码复方法，以让使用轻松清除像中不需的内容。论是人，是垃圾桶能轻松消。它就像你口袋里专业 ps 设计师，只需轻轻按，就能松清除。然看似简，但图像复是许多 AI 研究人员长期来一直需解决的问。论文链：https://arxiv.org/ abs / 2109.07161项目地址：https://github.com/ saic-mdal / lamaColab Demo：https://colab.research.google.com/github/saic-mdal/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.ipynb视频讲解：https://youtu.be/ Ia79AvGzveQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ lama/STIT：基于 GAN 的真实视频脸编辑你定有过这的经历：看电影时会发现电中的演员起来要比人年轻得。《双子手》中的尔・史密之前，这要专业人花费数百至数千小的工作，动编辑这演员出现场景。但用 AI，你可以在分钟内完。事实上许多技术以让你增笑容，让看起来更轻或更老所有这些是使用基人工智能算法自动成的。它视频中被为基于 AI 的面部操作（AI-based face manipulations），代表 2022 年的最新技术水平论文链接https://arxiv.org/ abs / 2201.08361项目地址https://github.com/ rotemtzaban / STIT视频讲解：https://youtu.be/ mqItu9XoUgk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ stitch-it-in-time/NeROIC：利用在线图库的经渲染神渲染可以过物体、物或场景图片，在间中生成真的 3D 模型。有了这项技，你只需有某物体几张图片就可以要机器了解些图片中物体，并拟出它在间中的样。通过图来理解物的物理形，这对人来说很容，因为我了解真实世界。但于只能看像素的机来说，这一个完全同的挑战生成的模如何融入场景？如照片的光条件和角不同，生的模型也因此变化该怎么办这些都是 Snapchat 和南加州大在这项新究中需要决的问题论文链接https://arxiv.org/ abs / 2201.02533项目地址https://github.com/ snap-research / NeROIC视频讲解：https://youtu.be/ 88Pl9zD1Z78短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ neroic/SpeechPainter：文本条件下的语修复对于像来说，于机器学的修复技不仅可以除其中的容，而且能根据背信息填充像的缺失分。对于频修复来，其挑战于不仅要持帧与帧间的一致，而且要免生成错的伪影。时，当你功地将一人从视频「踢出去之后，还要把他 / 她的声音也一并删才行。为，谷歌的究人员提了一种全的语音修方法，可纠正视频的语法、音，甚至除背景噪。论文链：https://arxiv.org/ abs / 2202.07273视频讲解：https://youtu.be/ zIIc4bRf5Hg短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ speech-inpainting-with-ai/GFP-GAN：利用生成性部先验，现真实世的盲脸修你是否有些珍藏的照片，因年代久远画质模糊不用担心有了盲脸复技术（Blind Face Restoration），你的回忆会被久弥新。个全新且费的 AI 模型可以在一瞬间复你的大分旧照片即使修复的照片画非常低，也能很好工作。这之前通常一个相当的挑战。酷的是，可以按照己喜欢的式进行尝。他们已开源了代，创建了个演示和线应用程供大家试。相信这技术一定你大吃一！论文链：https://arxiv.org/ abs / 2101.04061项目地址：https://github.com/ TencentARC / GFPGANColab Demo：https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo在线应用：https://huggingface.co/ spaces / akhaliq / GFPGAN视频讲解：https://youtu.be/ nLDVtzcSeqM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ gfp-gan/4D-Net：多模态对齐的骄山自动驾驶车如何「观六路」你可能听过车企正使用的 LiDAR 传感器或他奇怪的机。但它是如何工的，它们何观察这世界，以它们与我相比究竟到了什么同？论文接：https://arxiv.org/ abs / 2109.01066与特斯拉只使用像头来了世界不同大多数自驾驶汽车商，比如 Waymo，使用的普通摄像和 3D LiDAR 传感器。它们不会普通相机样生成图，而是生 3D 点云，利用 RGB 传感信息，量物体之的距离，算它们投到物体的冲激光的播时间。管如此，们如何有地结合这信息并让辆理解它车辆最终看到什么自动驾驶否足够安？Waymo 和谷歌的一篇新究论文将解答这些题。视频解：https://youtu.be/ 0nJMnw1Ldks短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ waymo-lidar/Instant NeRF：基于多辨率哈希码的即时经图元如通过照片拟世界的子？使用 AI 模型，人们可将拍摄的像变成高量的 3D 模型。这项具有挑性的任务让研究人通过 2D 图像，创建物体葌山在三维世中的样子通过基于希编码的经图元（graphical primitives），英伟达现 5 秒训练 NeRF，并获得了更好效果。在到两年的究中，将 NeRF 的训练速提高了 1000 多倍。论文接：https://arxiv.org/ abs / 2201.05989项目地址：https://github.com/ NVlabs / instant-ngp视频讲解：https://youtu.be/ UHQZBQOVAIU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/nvidia-photos-into-3d-scenes/DALL・E 2：基于 CLIP 特征的文本生成图模型去年OpenAI 发布了文本-图像生成模型 DALL・E。现在，升级版 DALL・E 2 又来了。DALL・E 2 不仅可以从文本生逼真的图，其输出分辨率是者的四倍不过，性方面的提好像不足令 OpenAI 满足，为此们还让 DALL・E 2 学会了一项新能：图像复。也就说，你可用 DALL・E 2 编辑图像，或者添任何想要新元素，如在背景加上一只烈鸟。论链接：https://arxiv.org/ abs / 2204.06125视频讲解：https://youtu.be/ rdGVbPI42sA短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/openais-new-model-dall-e-2-is-amazing/MyStyle：个性化生成先验歌和特拉夫大学提了一个非强大的 DeepFake 技术。拥有了，你几乎所不能。需给一个拍上百张片，就可对其图像行编码，修复、编或创建出何想要的子。这既人惊奇又人恐惧，其是当你到生成的果时。论链接：https://arxiv.org/ abs / 2203.17272项目地址：https://mystyle-personalized-prior.github.io/视频讲解：https://youtu.be/ BNWAEvFfFvQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ mystyle/OPT：开放预训练 Transformer 语言模型GPT-3 如此强大的原，在于其构和大小它有 1750 亿个参数，是类大脑中经元数量两倍！如巨大的神网络使该型几乎学了整个互网的内容了解我们何书写、换和理解本。就在们惊叹于 GPT-3 的强大功能时，Meta 向开源社区迈了一大步他们发布一个同样大的模型并且，该型已经完开源了！模型不仅有超过千级别的参，并且， GPT-3 相比，OPT-175B 更加开放及于访问。文链接：https://arxiv.org/ abs / 2205.01068项目地址：https://github.com/ facebookresearch / metaseq视频链接https://youtu.be/ Ejg0OunCi9U短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ opt-meta/BlobGAN：空间离的场景表对于如何述一个场，Adobe 研究团队给出了个新的方：BlobGAN。BlobGAN 使用「斑点」（blob）来描述场景的对象。究人员可移动这些点，将它变大、变，甚至可删除，这图像中斑所代表的体都会产同样的效。正如作在他们的果中分享那样，你以通过复斑点，在据集中创新的图像现在，BlobGAN 的代码已经开源，兴趣的小伴，抓紧上手试试！论文链：https://arxiv.org/ abs / 2205.02837项目地址：https://github.com/ dave-epstein / blobgan视频讲解：https://youtu.be/ mnEzjpiA_4E短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ blobgan/Gato：通才智能DeepMind 构建了一个一的「通」智能体 Gato。可以玩 Atari 游戏、做幕图像、人聊天、能控制机臂！更令震惊的是它只训练次并使用同的权重便能完成有任务。Gato 是一个多模智能体。意味着它可以为图创建标题也能作为天机器人答问题。然 GPT-3 也能陪你聊天但很明显Gato 可以做到多。毕竟能聊天的 AI 常有，能陪玩戏的不常。论文链：https://arxiv.org/ abs / 2205.06175视频讲解：https://youtu.be/ xZKSWNv6Esc短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ deepmind-gato/Imagen：具有深语言理解文本到图的扩散模如果你认 DALL・E 2 很优秀，么不妨看这个来自 Google Brain 的新模型 ——Imagen—— 可以做些什。DALL・E 很神奇，但生的图像往缺乏真实，这就是歌团队研的 Imagen 所要解决的题。根据较文本到像模型的准，Imagen 在大型语言型的文本入对文本-图像的合方面成效著。生成图像既天行空，又实可信。文链接：https://arxiv.org/ abs / 2205.11487项目地址：https://imagen.research.google/视频讲解https://youtu.be/ qhtYPhPWCsI短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ google-brain-imagen/DALL·E Mini一组小扎惊悚图曾 Twitter 上风靡一阵这组 San 值狂掉的作品，自 DALL・E mini 之手。作为 DALL・E 家族的「青春版，DALL・E mini 是胜在免费开。代码已，下一个魔改的人又会是谁？项目地：https://github.com/ borisdayma / dalle-mini在线体验：https://huggingface.co/ spaces / dalle-mini / dalle-mini视频讲解https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ dalle-mini/NLLB：不落下任一种语言Meta AI 发布的这款 NLLB-200 模型，模型命名念来自「落下任何种语言」No Language Left Behind），在 200 多种语言上实现了意互译。究的亮点于：研究让大多数资源语言练提升多数量级，时实现了 200 + 语言翻译的 SOTA 结果。论文链接https://research.facebook.com/ publications / no-language-left-behind/项目地址https://github.com/ facebookresearch / fairseq / tree / nllb在线体验https://nllb.metademolab.com/视频讲解：https://youtu.be/ 2G4NeG17Eis短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ no-language-left-behind/Dual-Shutter 光学振动感系统声也能被看？这篇获 CVPR 2022 最佳论文荣誉奖的究，提出一种新颖 Dual-Shutter 方法，通过用「慢速相机（130FPS）同时检测个场景源高速（高 63kHz）表面振动，并通捕获由音源引起的动来实现由此便可实现乐器分离、噪的消除等种需求。文链接：https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2022 / papers / Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf项目地址：https://imaging.cs.cmu.edu/ vibration/视频讲解：https://youtu.be/ n1M8ZVspJcs短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ cvpr-2022-best-paper/Make-A-Scene：基于场景且有禺䝞先验的文到图像生Make-A-Scene 不仅仅是「另个 DALL・E」。虽然 DALL・E 可以根据本提示生随机图像这确实很，但同时限制了用对生成结的控制。 Meta 的目标是推动创意达，将这文本到图的趋势与前的草图图像模型结合，从产生「Make-A-Scene」：文本草图条件像生成之的奇妙融。论文链：https://arxiv.org/ abs / 2203.13131视频讲解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ make-a-scene/BANMo：从任意视频构建目标 3D 动画模型基于 Meta 的这项研，你只需定捕获可形对象的意视频，如上传几小猫小狗视频，BANMo 便可通过将自数千张像的 2D 线索整合到规范空中，进而建一个可辑的动画 3D 模型，且无需定义形状板。论文接：https://arxiv.org/ abs / 2112.12761项目地址：https://github.com/ facebookresearch / banmo视频讲解：https://youtu.be/ jDTy-liFoCQ短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ banmo/用潜在扩散模型缘妇高分辨率像合成今大火的图生成模型 DALL・E、Imagen 以及强势出的 Stable Diffusion，这些强大的像生成模有什么共点？除了计算成本大量训练间之外，们都基于同的扩散制。扩散型最近在多数图像务中取得 SOTA 结果，包括使用 DALL・E 的文本到图像，还许多其他图像生成关的任务如图像修、风格转或图像超辨率。论链接：https://arxiv.org/ abs / 2112.10752项目地址：https://github.com/ CompVis / latent-diffusion视频讲解：https://youtu.be/ RGBNdD3Wn-g短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ latent-diffusion-models/PSG：基于场的图像生模型AI 可以帮你确识别图中的物体但是理解体与环境间的关系没有那么松。为此来自南洋工对研究员提出了种基于全分割的全景图生成panoptic scene graph generation，即 PSG）任务。相比于统基于检框的场景生成，PSG 任务要求全面地出图像中所有关系包括物体物体间关，物体与景间关系背景与背间关系）并用准确分割块来位物体。文链接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11247项目地址：https://psgdataset.org/在线应用：https://huggingface.co/ spaces / ECCV2022 / PSG视频讲解：https://youtu.be/ cSsE_H_0Cr8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ psg/利用文本反转实文本到图的个性化成今年各厂的图像成模型可是八仙过各显神通但是如何模型生成定风格的像作品呢来自特拉夫大学的者和英伟合作推出一款个性图像生成型，可以 DIY 你想要得到图像。论链接：https://arxiv.org/ abs / 2208.01618项目地址：https://textual-inversion.github.io/视频讲解：https://youtu.be/ f3oXa7_SYek短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imageworthoneword/用于通用视频识别语言图像训练模型觉文本模的学习毫疑问已经得了巨大功，然而何将这种的语言图预训练方扩展到视领域仍然一个悬而决的问题来自微软中科院的者提出了种简单而效的方法预训练的言图像模直接适应频识别，不是从头始预训练模型。论链接：https://arxiv.org/ abs / 2208.02816项目地址：https://github.com/ microsoft / VideoX / tree / master / X-CLIP视频讲解：https://youtu.be/ seb4lmVPEe8短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ general-video-recognition/Make-A-Video：一键文本生视频模型家在画布尽情作画如此清晰畅的画面你能想到频的每一都是 AI 生成的吗？MetaAI 推出的 Make-A-Video，只需简单入几个文，便可在秒内生成同风格的频，说成视频版 DALL・E」也不为。论文链：https://arxiv.org/ abs / 2209.14792视频讲解：https://youtu.be/ MWwESVyHWto短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ make-a-video/Whisper：大规模监督语音别模型你没有想过一个翻译件可以快翻译视频的语音，至是那些自己都听懂的语言OpenAI 开源的 Whisper 恰好就能做这一点。Whisper 在超过 68 万小时的多种数据上练，能识嘈杂背景的多语种音并转化文字，此还可胜任业术语的译。论文接：https://arxiv.org/ abs / 2212.04356项目地址：https://github.com/ openai / whisper视频讲解：https://youtu.be/ uFOkMme19Zs短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ whisper/DreamFusion：用 2D 图像生成 3D 模型文本生成图像视频，还 3D 模型～谷歌出的 DreamFusion 通过使用训练的 2D 文本到图像扩散型可一键成 3D 模型，在十亿图像本对上训的扩散模推动了文到 3D 模型合成最新突破论文链接https://arxiv.org/ abs / 2209.14988视频讲解https://youtu.be/ epuU0VRIcjE短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ dreamfusion/Imagic：基于扩散模型真实图像辑方法使 DALL・E 等文本图像生模型，只输入一行字便能得想要的图，但 AI 生成的图像有时候不那么完。来自谷、以色列工学院、茨曼科学究所的研者介绍了种基于扩模型的真图像编辑法 ——Imagic，只用文就能实现实照片的 PS。例如，我们可改变一个的姿势和图同时保其原始特，或者我让一只站的狗坐下让一只鸟开翅膀。文链接：https://arxiv.org/ abs / 2210.09276项目地址：https://imagic-editing.github.io/视频讲解：https://youtu.be/ gbpPQ5kVJhM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imagic/eDiffi：更高品质文本图像成模型比 DALL・E 和 Stable Diffusion 更强的图像合成模来了！这是英伟达 eDiffi，它可以更准确生成更高质的图像此外加入笔模具，以为你的品增加更创造性和活性。论链接：https://arxiv.org/ abs / 2211.01324项目地址：https://deepimagination.cc/ eDiff-I/视频讲解：https://youtu.be/ grwp-ht_ixo短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ ediffi/Infinite Nature：从单幅像中学习然场景的限视图生你有没有过，随手一张照片后就像打一扇门一飞进图片呢？来自歌和康奈大学的学将这一想变为了现，这就是 InfiniteNature-Zero，他可从单图像中生无限制的然场景视。论文链：https://arxiv.org/ abs / 2207.11148项目地址：https://infinite-nature.github.io/视频讲解https://youtu.be/ FQzGhukV-l0短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ infinitenature-zeroGalactica：用于科学的大言模型Meta 开发的 Galactica 是一种大型语言型，其大与 GPT-3 相当，但它擅的领域是学知识。模型可编政府白皮、新闻评、维基百页面和代，它还知如何引用及如何编方程式。对人工智和科学来是一件大。论文链：https://arxiv.org/ abs / 2211.09085视频讲解：https://youtu.be/ 2GfxkCWWzLU短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ galactica/RAD-NeRF：基于音频空分解的实人像合成型自从 DeepFake 和 NeRF 的出现，AI 换脸似乎已经是空见惯了但有个问，AI 换的脸有时因为对不嘴型而露。RAD-NeRF 的出现可解决这一题，它可对视频中出现的说者进行实的人像合，此外还持自定义像。论文接：https://arxiv.org/ abs / 2211.12368项目地址：https://me.kiui.moe/ radnerf/ChatGPT：为对话优化语言模型2022 年度 AI 的重磅作怎么能少 ChatGPT，这个已经火全网并已被网友开出写小黄、敲代码各种应用万能模型如果你还了解它，就快来看！视频讲：https://youtu.be/ AsFgn8vU-tQ短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ chatgpt/可直接用于生使用的视人脸 re-aging虽然当下计算机视模型可以人脸的年进行生成风格迁移，但这也是看起来酷，在实应用中却乎零作用现有的技通常存在面部特征失、分辨低和在后视频帧中果不稳定问题，往需要人工次编辑。近迪士尼布了第一可实用的完全自动的、可用生产使用视频图像 re-age 人脸的方法 FRAN（Face Re-Aging Network），正式告电影中化妆师改演员年龄觉效果的术落幕。文链接：https://dl.acm.org/ doi / pdf / 10.1145/3550454.3555520项目地址：https://studios.disneyresearch.com/ 2022/11/30 / production-ready-face-re-aging-for-visual-effects/视频讲解：https://youtu.be/ WC03N0NFfwk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ disney-re-age/参考资料：https://www.louisbouchard.ai/2022-ai-recap/本文来自微公众号：智元 （ID：AI_era）
IT之家 1 月 6 日消息，现有一款型号 V2230EA 的 iQOO 新机通过了工信部认证以及 3C 认证。这款手机采用了 LCD 水滴屏、后置矩形双摄、侧边指纹识精精，持 18W 快充，似乎定位不高。有数码博主测，这款机型可能是 1000-1500 元价位的 U 系列，可能会是 iQOO U6。IT之家了解到，上一代 iQOO U5 发布于 2021 年 12 月，后续又推出了 U5x 以及 U5e，按照时间推算也该是时候发新机了。iQOO U5 带来了 5000mAh 大电池、高通骁龙 695 5G 芯片、120Hz LCD 高刷屏、5000 万像素主摄等配置，首发价 1299 元起。 iQOO U5e 搭载了天玑 700 芯片，支持 33W 快充，首发价 1399 元。
感谢IT之家网友 OC_Formula 的线索投递！顶“捕食者”— 病毒，也遇上对手了！科学们发现了第一专以病毒为食生物，目前该究已登上 PNAS。研究团队表示，这个惊的发现不仅可会改变人们既认知的生态模，甚至还会影人们对全球碳环的看法。至是怎么发现这生物的，还要功到研究人员“平衡”的执追求。在以往人们通常都把毒当作导致机发生病变的“原体”，但它总该有什么“敌”吧。论文作 John DeLong 也这样讲道：毒主要由核酸大量的氮和磷成，没有生物吃”它们这不理。为了验证个猜想，他们过 3 年的研究，收集了池水样本并观察种微生物种群模，终于发现一种特殊的以毒为食的微生 ——Halteria。具体是如何发现的一起来看～第种主动食用病的生物由于病可以说无处不，许多生物在食时不可避免会把病毒一起下去。但本次究想要确认的：是否有生物去主动吞噬病？从理论上讲病毒中包含的酸、大量的氮磷，是能作为生物的营养成使用的。为此研究人员去附的池塘采集了样，回到实验分离出不同微物，然后加入大量的氯病毒 —— 一种广泛存在于淡水中绿藻病毒。接来几天，他们踪了氯病毒和它微生物的种规模，观察后是否在消化掉者。△ 显微镜下的氯病毒颗结果显示，他观测到一种名 Halteria 的微生物在疯狂吞食病并茁壮成长：不含有其它食来源的水样本，Halteria 的数量在两天内增加了 15 倍，而氯病毒的含量下到了原来的百之一。与之形对比的是，在有病毒的对照中，Halteria 的数量并没有增加。后续实验中，究者还用绿色光染料标记了病毒 DNA，结果发现 Halteria 的液泡（微生的胃）很快开发出绿色的光这也进一步证了 Halteria 确实在不断消耗病毒这种会主动进病毒的微生物Halteria”是一种常见的原生生物属以其毛发状纤推动其在水中行而闻名，是毛虫的一种。究者在论文中提到，Halteria 是第一种已知的主进食病毒的生，但不太可能唯一一种，该队还把这类生统一命名为“virovore”。在室内的验完成后，他后续会继续探这一现象在野发生的证据。变当前的生态统模型发现了样一种专门以毒为食的生物然后呢？在谈什么用之前，们先梳理一下 Halteria 这类生物在整个生态系统的运作原理。当前的生态模中，存在着一“病毒分流”假说。所谓分，就是病毒会染部分细菌，它们的数量减，进而降低细在微生物环中能量物质传输换句话说，就病毒会阻碍细中的能量和物走向上游食物。△ 图源：中研院但现在，Halteria 的出现，打破了这一平精精，专门以病毒为，并且属于原生物，会被其浮游生物所消。这样一来，水生食物链中原生动物获得质与能量的途有三个：通过食食物链中的游植物；微生环中的细菌；接“食用”病。换句话讲，毒并不完全会碍细菌中的能和物质走向上食物链。反而还会被原生动食用，进而能和物质继续在游食物链中流。那再进一步说，“病毒分”的假说自然就不再适用了更重要的是，Halteria 种群的存在，可能还会使当的食物网和生系统模型发生应的变化，因在这之前它并会涉及到病毒其消费者之间营养及能量联。除此之外，Halteria 的存在也不仅仅止于改变当的生态系统模。论文作者 DeLong 还表示如果 Halteria“食用”病毒在规模范围发生会彻底改变人对全球碳循环看法：在实验，每个 Halteria 食用一万至百万病毒，那一个塘中的 Halteria 则会使用百万亿上的病毒，如粗略估计一下多少病毒，有少纤毛虫，有少水，就会得有多少能量向物链上游运动值得一提的是还有网友表示既然存在可以用病毒的生物那是不是预示会有一种新技的出现，用来除人体内的病。不过，病毒进化速度是远超过 Halteria 这类真核生物的，否用于治疗病感染还未可知话说回来，你 Halteria 这个能够“食用”病毒生物怎么看？文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2215000120参考链接：[1]https://news.unl.edu/newsrooms/today/article/eating-viruses-can-power-growth-reproduction-of-microorganism/[2]https://news.ycombinator.com/item?id=34230780本文来自微信公众：量子位 （ID：QbitAI），作者：羿阁 Pine
旨在提更优质的容，鼓励进、督促讯编辑团的成长，通过本文行满意度查，大家以从文章值的不同度进行评，最多选 5 位心目中认可编辑（笔）。document.write("
首先回顾下些年伴随我长大的课件 PPT ：图源网络陈旧模板、辣眼配色、处处是重点仿佛为了课件 PPT 的标配…… 我想大家在学生时或多或少都触过上述案中的片子。开始之前，想先问大家个问题：你得是什么原导致课件 PPT 总是不够美？其实我看来，除缺乏基本的学知识外，重要的在于师们平时备任务重，一课件动辄就几十上百页根本没有大的时间去美 PPT。因此我认为做课件类 PPT 的关键就在于高效！么今天我们来聊聊，如用最高效的法完成一份件类 PPT 美化！以下是一份理工的电工技术件我从中选了 4 页（复杂流程图全文字页、间轴页、原解析页）：稿比例 4：3，我们延续这一尺寸。先确定配色字体和内页板样式：配：百搭的蓝系 + 黄色点缀字体：里巴巴惠普 + Arial接下来，咱们逐页来行美化01.复杂流程图是常见的流图页，客观说内容不算别多，但看来很费力，要问题如下1.色彩过多2.解释说明的样式过多3.元素散乱没有对齐因此我们要做的给视觉减负既然是流程，第一步要的就是提取流程主干：一步很重要一点是做好齐，保证同级的元素采相同的样式视觉上会更晰。接着要注解释说明文字了，原分别用虚线给子项划分别：然而正由于添加的线框与原有流程箭头形了叠压，造视觉混乱。怎样处理呢其实核心在减少附加元对主干流程干扰，在此认为可以引图例：图例即用色块划，并在右上标注不同色的含义），有效减少不要的线条，显了流程主，是不是清了很多呢。02.全文字页全文字页经出现在我们视野中，满的文字看起十分拥挤且燥。如何在添加插图且删减文字的提下进行优呢？其实也简单，提高面的空间利率让整体看来更均匀一。分析原稿见，由于文长短不一，致结尾处会参差不齐的缺：这些空让原本不充的画面更拥了。这时可依据文案长，重新划分间：添加文后的效果如：是不是看来更紧凑饱了呢。而且于引入了色，增强了对，视觉效果佳。03.时间轴页这是型的时间轴，目前的问是空间利用不足且没有现时间轴的觉。关于时轴，我们通会画一条水线，然后将件依次排布去：然而由目前的事项多，一条轴经无法排开，怎么办呢我想你应该经猜到了，时间轴弯折次：是不是不错呢，不形象的体现时间轴的概，提升了空利用率。而还凸显了中的三个特点关于时间轴绘制，其实常简单，它由两个矩形一个箭头拼起来的：而为了让箭头像道路，我在中间加入虚线。04. 原理解析这页不用我，大家也都看出问题所。就是一个：乱由于元多且杂，不从何看起。时候我们就要给读者提一个明确的读顺序，我前写过一篇觉引导的文，诚意推荐你：回归到页，如何理一条清晰的读线呢？最单的方法是用模块化设，将描述同信息的元素在一起，像这样：上方两张原理图下方是公式对应的释义这样看起来不是清晰了多呢？这就视觉引导的义最后我们看下修改前的效果对比原稿美化?原本杂乱的面变得更有序了，而且到的操作技都非常简单总结一下只三点：1.元素配色少一，只对重点息赋予强调2.保证各元素对齐，并留一定的间3.划分好内容层级，同的元素样式可能统一或有人会说老只要把课讲，PPT 并不重要。但我看来，这观点有点片了。如果能讲好课程的时，把基本审美意识传给每一个学，或许可以学生培养一相对良好的美观。当学们毕业工作，不至于因 PPT 做得太差而被板嫌弃。毕在现在这个代，PPT 作为一种普的沟通工具还是非常重的。以上就这篇文章的部内容，感你能看到这，希望能够你有所帮助本文来自微公众号：Slidecent （ID：Slidecent），作者：林利?
汽车圈开年第一个新闻便是噩耗，砖 Ken Block 遭遇意外离世。这事说大不大，说也不小。说不大，为 Ken Block 其实与主流之间依旧相隔甚远，几乎不属于商业意上的那个汽车世界说不小，因为他又当之无愧的当今汽亚文化第一人，非流“破圈”的全村望。很多讣告给 Ken Block 的 title，是听着挺正规的“拉车手”，而这并不适。砖叔固然是跑力起家，但竞技生一直就不上不下，才有了 2010 年前后在 YouTube 上打出一番自己的天地。Title 顺位第一个放“著名拉力车手”有点像说鲁迅是著医生兼作家。所谓帝关上一扇门打开扇窗，Ken Block 教科书般地示范了这句话。职竞技跑不出头又如？视觉表演一样可当饭吃。也许你对移这一卦完全不感趣，但凭借出神入的漂移技巧和叹为止的惊险视觉，汽圈子里极少有人是全没听过 Ken Block 的大名。在过去，漂移，其是纯视觉炫技性的漂移表演，要么于“给大伙儿露一”式的赛博舞狮，么沦为 local 版《速激》的鬼火作死。哪怕日本早有了 D1 GP 这样的职业漂移表赛，也难以扭转“移”二字附带的黄、鬼火、怕交警的象。如果一直混 WRC 之类的“正规”拉力赛场，Ken Block 将永远只是一个默默无的背景板车手，但他穿针引线般唯手尔的漂移手艺，加丰富惊险的场景与觉设计，再赶上了频网站崛起的时代力，事情便有了魔般的质变。这个故充满了时代感：这乎是第一次，一项全抛弃了运动健体掩饰、赤裸裸以视炫耀为目的的汽车伪运动”，可以为主流、最保守、最面的公众人士所接，甚至，所追逐、崇拜。再与鬼火无，可同上流有染。砖叔面前，后来撒哥都是后生弟弟。叔在派克峰的经典头这个弯如果掉下是这样背景铺垫了么久这才说到关键这位把“歪路”走正道的“主流化非流”Ken Block，实际上生于 1967 年。没错，可能比我们很多轻读者的父母还要一代。形象上叛逆死之极无人能出其，生理上却完全跟年轻”沾不上边。于这一代和下一代轻人而言，当面对后新四化时代的所智能电动车，汽车为“大玩具”的属和故事，还会继续去吗？去玩具化，来已久老《Top Gear》三人组每次说到世纪之初汽运动的蒙昧期，经喜欢讲这么一个段：大家每到周末就开心心，去看某某爵和某某伯爵们开竞相自杀丢胳膊断儿。汽车作为大玩的属性，一百多年出道即巅峰。汽车玩具属性，其实无乎那么几个层面的素构成：听觉、视、感觉。Ken Block 的视频，贯穿始终的便是刺的声浪和弥漫的白，倘若没有这些刺观众的感官，再极的驾驶技术、再惊的环节设计，也制不出 Ken Block。今天电动车兴起，全然干掉了觉层面，又因为体问题大幅削弱了视；车企的主动选择智能化的客观变化作为感觉层面的驾感也受到了挑战。这一切其实并非自动车而起，而是自至终一直在进行着过去的一百年间，车从喷着黑烟的怪，变成除了二氧化几乎无污染的好孩；从 1.5L V12 的啸叫，到超跑都得刻意动用阀加大嗓门；从轻易手刹甩尾的 86 上山了，变成前驱菜卡罗拉大行其道特斯拉漂移模式，乎只在发布时有存感与其说汽车的玩属性在消退，不如是汽车的工具属性断被提纯。玩具属只是汽车发明初期附带的，少数群体求的副产品，随着们对于危险、效率认识和重视，顺水舟地不断被主流世所扼制和削弱。这过程中不断有视汽为娱乐的个体，用种方式明里暗里去争，比如在法规的缝中争取生存空间比如专门开辟也因带来门槛的规范化技，再比如为汽车乐趣赋予商业价值似乎也只有在汽车刚发明的早期，保量还没有大到轻易以造成安全隐患，众对交通参与者的全底线也并未有意地提高，所有人对车在污染、效率、全等方面的负外部缺乏足够认识的那小段时间里，汽车玩具属性才是被无留、无条件充分释和表达的。这大概是另一种层面上的能力越大责任越大承担的社会角色越要，占人类生活的重越大，越会受到方面的制约和管控并且在整体利益与体享受可能顾此失时，这种制约和管一定会以前者为根诉求。寻找商业价的新支点并不是说观历史视角下，汽的玩具角色一直在下坡路，汽车就注要彻底被工具化。去几十年间，汽车为成人玩具的重要性一直深入人心，并不是无法主观能去动摇影响的。主的撬动者是商业需。为了获取更高的润率和超额收益，企内在有建立更富涵之品牌的动力；为行驶机器，殊途归的灌输路径是高能或者通过性，于车企要向消费者解和引导感受驾驭乐，支持汽车在去玩化的道路上喘息和弹。单纯的交通工也能创造出高低分，但一分钱一分货方式，超额收益容过于狭小。相反当性的需求被创造出，也许并不需要实落到消费者手中，就创造出了套利般诱人空间。一位心上热衷于驾控的精车手，完全可能徒一套运动包围买了。一旦有了利益驱，往往就不愁方法生命会自己寻找出。只是以当下的静视角来看，目前代着汽车“大玩具”性的那些典型标签高性能驾驶机器、外探险 off-road，正在智能电动时代经受着挑战车企们又暂时还未到新的出路。玩具然会是玩具，但玩可能全然不同。像油时代最主流的路是性能，从 F1 到房车赛到超跑再高性能版最后到街乃至后市场改装界在燃油车时代是久历练、颠扑不破的典链条。造超跑、性能版，永远是品上升的高效路径。这在电动化的这几几乎被证伪，模仿 F1 的 Formula E 电动方程式经历了初期的爆，却并未吸引到际的观众群体。近年赛事风头急转直，热衷场地赛的 BBAP 四家巨头相继退出，甚至是回了 F1 和 WEC 这样的传统赛事。电动超跑的玩法来越没谱。蔚来 EP9 保持在不量产、不上街的原型车态，最大程度控制投入 / 亏损。特斯拉 Roadster2 跳票了足足三年，没有任何急量产的迹象。真的造超跑、造跑车，而成了品牌 / 声量落后的车企为了求关注而做的决定最新的尝试路径，燃油车世界中的第选择，硬派越野或泛越野穿越风格。亚迪的高端品牌仰，东风进军民用的士，甚至包括美式 Rivian 和悍马，都或多（大 G 路线）或少（揽胜路线）包含了“用高通过性为价值书”的意图。这样故事能不能讲得通是否比电动超跑更眉目，走一步看一。无论是电动超跑是越野，人们实际用其玩法的可能性对燃油同类小了太。能力幻想与实际途之间潜在连接的固度，还能不能支消费者为这点可能买单，尚且没有乐的逻辑在。“数码端”是眼下最受追的叙事方式。但首今天哪怕是数码设本备，也很大程度失去了价值背书的力，已经没有某类码设备能为个人形带来巨大价值了：年前有智能手机， iPhone 4，今天能打的一个没有，折叠屏 AR 都不够。其次汽车成为数码终端不假但在今天这个时代 —— 连体脂秤都数码终端化了，“成数码终端”又能代什么呢？能够支撑种想象空间的多少值呢？这个逻辑也成立，却未必能用“汽车玩法”的新事上，成为数码终反倒是工具化的表。悲观一点讲，我有可能走到了会将车视为“大玩具”最后路口。汽车走纯粹工具化的历史势中，可能存在一这样的质变点，从汽车的玩具属性变可忽视得低，人类于超大号玩具的追，可能转移到其他种消费品。如果把计时工具”作为一大类来看，这种故不是没有发生过。18 世纪宝玑用自己后 40 多年为玛丽皇后制作复杂怀的时候，不会理解一天人们将根本不乎彼此用什么看时。乐观一点讲，没什么大额消费品能的彻底工具化，这人类的感性需求所定。只是 Ken Block 乃至你我热爱驾驶的个体对于汽车玩乐属性“驾控、极限、肆”的定义，完全有能被另一种玩具的现形式所取代。本来自微信公众号：autocarweekly （ID：autocarweekly），作者：嗷嗷?
IT之家 1 月 7 日消息，OPPO 在马来西亚推出了 OPPO A78 5G 新机，该机定位中端。OPPO A78 5G 正面采用一块 6.56 英寸的 IPS LCD 水滴屏，屏幕分辨率为 HD+，支持 90Hz 刷新率，前面还有一 800 万像素的前置摄像头。OPPO A78 5G 后置摄像头采用双环设张弘，备了一个 5000 万像素的主摄像头和个 200 万像素的深度传感器。OPPO A78 5G 搭载联发科天玑 700 芯片组，内置 8GB 的内存和 128GB 的存储，支持通过 microSD 卡扩展存储。OPPO A78 5G 内置 5000mAh 的电池，支持 33W 快速充电。预装了 ColorOS 13，基于 Android 13 系统。IT之家了解到，OPPO A78 5G 提供两种配色 —— 紫色和黑色，新机的售价还未布，该机将于 1 月 14 日在印度和马来西亚市场发售?
IT之家 1 月 7 日消息，在拉斯维加斯户外軨軨赁巨数字广告牌推广之，谷歌官方 Android 推特账号再次发起了 #GetTheMessage 活动。谷歌在推文中写道：巫姑苹，新年快乐！您的户最终应该拥有现的短信体验。这吴回们送给您的小#CES 礼物：开始升级儒家 RCS 的代码！”在推文随附阳山图中写道：Hey，苹果，我是 Android 啊。CES 是展示各种最新技术的舞台，窫窳希通过分享下面这些码，能够帮你解决信像素化的问题婴山Oh 等等，原来你还是在使用 SMS 短信啊。谷歌早在 8 月就发起了#GetTheMessage 的活动，并在一个完整的网站强调了 RCS 的好处，其中包括支更高分辨率的照片视频、音频信息和大的文件尺寸，以改进的加密、跨平的表情符号反应和同设备间更可靠的聊。IT之家小课堂：RCS 的全称是富通讯解决无淫案（Rich Communication Services），是由 GSM 协会发起的、旨在创基于 IP Multimedia Subsystem 基础上进一步丰富营商通信服务的计。RCS 由 GSMA 下的成员以代号 joyn 名字推入市场。RCS 的主要功能包括: 强化的电话簿: 增加联系人信息例如线状态与服务探索
感谢IT之家网友 软媒用户806936 的线索投递！IT之家 1 月 6 日消息，周五，特斯拉彘到三个月的时里再次下调了国的 Model 3 / Y 定价，引发当康外车主的不天吴但实际上，特拉除中国外还低了其在日本韩国和澳大利的 Model Y 和 Model 3 定价。IT之家了解到鸪特斯拉日本将 Model 3 和 Model Y 汽车分别下调了约 10%，这也是自 2021 年以来首次下调日本车，目前 Model 3 后轮驱动版青鸟 536.9 万日元（约 27.8 万元人民币宣山。路透社援炎居情人士的话称此次协调降价为了刺激对特拉上海超级工产能需求计划一部分，目讙海超级工厂已是该公司最大单一生产中心这也是特斯拉任命朱晓彤 (Tom Zhu) 负责全球产量和交鱼妇以来首次重大举措特斯拉副总裁琳称，特斯拉中国的降价旋龟了无数工程创，从“第一性理出发”，坚以成本定价。实际行动响应家号召，促常羲济发展，释放费潜力。各大析师的数据表 2022 年 12 月特斯拉中国的交炎帝创下五个月以的最低水平。据乘联会的数，今年前 11 个月，比亚夸父汉系列（包解说电式混合动力型）在中国的量是 Model 3 的两倍多。此外，特拉降价后，Model 3 起价已然与比亚最畅销的汉 EV 处于同一水和山。而根据路社的计算，视山材料和人工成等因素后，Model 3 和 Model Y 汽车在中国的定价已经三身国低 24% 至 32%。美股开盘之前，斯拉股价已经跌 5.46%，预计今天暴山将以走低为主
感谢IT之家网友 华南吴彦祖 的线索投递！IT之家 1 月 7 日消息，《全境封锁 2》的 Steam 页面已于去年 12 月上线，将在 1 月 12 日发售。有网友发现，目前 Steam 国区已无法搜索到该游戏，意味该作的 Steam 国区现已被锁定，而全境封锁 2》Steam 页面刚刚上线时并没有锁定国区美山IT之家了解到，在 2021 年 7 月，腾讯就宣布了将代理《境封锁 2》国服，截止到今日，《全境封 2》国服已开启过多次技术测试，正式上时间仍然待定。值得提的是，早在 2019 年，育碧商城的《全境封锁 2》就锁定了国区。《全境封锁 2》是育碧上海，育碧 Massive 等多个工作室联合研发由深圳市腾讯计算机统有限公司代理发行客户端游戏。该游戏 2021 年 6 月获得版号，于 2022 年 6 月 27 日宣告开启技术测试。《全境封锁 2》是育碧历经多年研发 3A 级射击大作，画面写实，建模精细究，拥有接近真实的影效果和天气系统，具沉浸感。游戏主打放世界合作射击，采第三人称视角，玩家化身特工在等比构建超大城市里体验丰富主线任务、充满特色副本任务，与盘踞在同区域的帮派势力斗，挑战拥有不同技能帮派首领，还可以进危机四伏的对抗区域受玩家之间博弈的乐。战斗体验方面，玩可以装配海量的枪械备，《全境封锁 2》庞大的武器库几乎超所有射击游戏；此外家可装备无人机、机塔、护盾等多种道具战斗体验更丰富；同，玩家可以选择不同化职业与队友配合，对敌人时拥有更多的略选择?
IT之家 1 月 6 日消息，据适马官方消韩流，适马将在 1 月 12 日举行新品发布会。预计适马将在本次活动犲山布新款 60-600mm 镜头，有消息称适马还将宣布开尼康 Z 卡口镜头。外媒 Asobinet 不久前曝光了这款镜头的规京山信息：适马 60-600mm F4.5-6.3 DG DN OS光学结构：19 组 27 片光圈叶片: 9最近对焦距离：45-260cm最大放大倍率：1:2.4滤镜直径：105mm尺寸：φ119.4mm x 279.2mm重量: 2495g适马现款 60-600mmIT之家了解到，适马 60-600mm F4.5-6.3 DG DN OS 相比老款单反版最近对焦距离从 60cm 缩短到了 45cm，最大放大倍率从 1:3.3 提升到 1:2.4，重量从 2.7kg 减少到 2.5kg 左右?
IT之家 1 月 6 日消息，据 TechPowerUp 在 CES 2023 现场的报道，宏在 CES 展位上展出周易最新的夺者 GM7 SSD。图源 TechPowerUp据报道，掠夺讲山 GM7 SSD 采用 M.2-2280 外形，支持 PCI-Express 4.0 x4 + NVMe 2.0，搭载的是 Maxiotech MAP1602 控制器和长江存最新的 Xtacking 3.0 架构 232 层 3D TLC NAND 闪存。该 SSD 提供高达 7400 MB/s 的顺序读取蓐收度和高 6300 MB/s 的顺序写入速度，钟山量为 512 GB、1 TB 和 2 TB。IT之家曾报道和山宏碁掠夺者 GM7 PCIe 4.0 SSD 已在去年 12 月国内上市，但官方介后羿信息未露是长江存储闪。这款 SSD 首发 1TB 629 元，现在的活动价为 1TB 549 元。京东宏碁掠夺者（PREDATOR）1TB SSD 固态硬盘 M.2 接口 599 元直达链?
IT之家 1 月 7 日消息，欧莱（L'Oreal）和科技公司 Prinker 合作，推出了 Brow Magic 设备。爱美女可以在没有业化妆师的助下，利用 iPhone 配套软件打造更后土性化眉毛。IT之家了解到，Brow Magic 是一款带有 2,400 个喷嘴的手持缘妇，可提供最 1,200 dpi（每英寸墨滴数的打印分辨，只需几秒即可获得结。欧莱雅拥一种名为 Modiface 的增强现实技羬羊，可扫描人脸并眉毛设计（Micro blading）、幻墨眉micro-shading）和填充效果提出相柳议首先，一个可以打开 L'Oreal Brow Magic 应用程序并用 Modiface 眉毛阅读器扫他们的脸。择所需的形、厚度和效，然后在眉上刷上 L'Oreal 的妆前乳。下来，以一动作将打印移过眉毛并上面漆以保应用程序。莱雅表示，用标准卸妆即可轻松去眉印。欧莱计划在 2023 年推出 Magic Brow。
汽车圈开年第个大新闻便是耗，砖叔 Ken Block 遭遇意外离世。这事说大不，说小也不小说不大，因为 Ken Block 其实与主流之间依旧相甚远，他几乎属于商业意义的那个汽车世；说不小，因他又是当之无的当今汽车亚化第一人，非流“破圈”的村希望。很多告给 Ken Block 的 title，是听着挺正规“拉力车手”而这并不合适砖叔固然是跑力起家，但竞生涯一直就不不下，也才有 2010 年前后在 YouTube 上打出一番自己的地。Title 顺位第一个放“著名拉力车”，有点像说迅是著名医生作家。所谓上关上一扇门打一扇窗，Ken Block 教科书般地示了这句话。职竞技跑不出头如何？视觉表一样可以当饭。也许你对漂这一卦完全不兴趣，但凭借神入化的漂移巧和叹为观止惊险视觉，汽圈子里极少有是完全没听过 Ken Block 的大名。在过去，漂移尤其是纯视觉技性质的漂移演，要么属于给大伙儿露一”式的赛博舞，要么沦为 local 版《速激》的鬼火死。哪怕日本就有了 D1 GP 这样的职业漂移表演赛也难以扭转“移”二字附带黄毛、鬼火、交警的形象。果一直混 WRC 之类的“正规”拉力赛场Ken Block 将永远只是一个默默无的背景板车手但当他穿针引般唯手熟尔的移手艺，加上富惊险的场景视觉设计，再上了视频网站起的时代助力事情便有了魔般的质变。这故事充满了时感：这几乎是一次，一项完抛弃了运动健之掩饰、赤裸以视觉炫耀为的的汽车“伪动”，可以为主流、最保守最体面的公众士所接纳，甚，所追逐、所拜。再与鬼火关，可同上流染。在砖叔面，后来撒盐哥是后生弟弟。叔在派克峰的典镜头这个弯果掉下去是这背景铺垫了这久这才说到关，这位把“歪”走成正道的主流化非主流Ken Block，实际上生于 1967 年。没错，可比我们很多年读者的父母还早一代。形象叛逆作死之极人能出其右，理上却完全跟年轻”沾不上。对于这一代下一代年轻人言，当面对着新四化时代的谓智能电动车汽车作为“大具”的属性和事，还会继续去吗？去玩具，由来已久老Top Gear》三人组每次说到世纪之初车运动的蒙昧，经常喜欢讲么一个段子：家每到周末就开心心，去看某公爵和某某爵们开车竞相杀丢胳膊断腿。汽车作为大具的属性，一多年前出道即峰。汽车的玩属性，其实无乎那么几个层的元素构成：觉、视觉、感。Ken Block 的视频，贯穿始终的是刺耳的声浪弥漫的白烟，若没有这些刺观众的感官，极致的驾驶技、再惊险的环设计，也制造出 Ken Block。今天电动车兴起，然干掉了听觉面，又因为体问题大幅削弱视觉；车企的动选择和智能的客观变化，为感觉层面的驭感也受到了战。但这一切实并非自电动而起，而是自至终一直在进着。过去的一年间，汽车从着黑烟的怪物变成除了二氧碳几乎无污染好孩子；从 1.5L V12 的啸叫，到超跑都得刻意动阀门加大嗓门从轻易拉手刹尾的 86 上山了，变成前买菜卡罗拉大其道。特斯拉移模式，几乎在发布时有存感与其说汽车玩具属性在消，不如说是汽的工具属性不被提纯。玩具性只是汽车发初期所附带的少数群体追求副产品，随着们对于危险、率的认识和重，顺水推舟地断被主流世界扼制和削弱。个过程中不断视汽车为娱乐个体，用各种式明里暗里去争，比如在法的夹缝中争取存空间，比如门开辟也因此来门槛的规范竞技，再比如汽车的乐趣赋商业价值。似也只有在汽车刚发明的早期保有量还没有到轻易可以造安全隐患，民对交通参与者安全底线也并有意识地提高所有人对汽车污染、效率、全等方面的负部性缺乏足够识的那一小段间里，汽车的具属性才是被保留、无条件分释放和表达。这大概也是一种层面上的能力越大责任大。承担的社角色越重要，人类生活的比越大，越会受多方面的制约管控，并且在体利益与个体受可能顾此失时，这种制约管控一定会以者为根本诉求寻找商业价值新支点并不是宏观历史视角，汽车的玩具色一直在走下路，汽车就注要彻底被工具。过去几十年，汽车作为成玩具的重要属一直深入人心这并不是无法观能动去动摇响的。主要的动者是商业需。为了获取更的利润率和超收益，车企内有建立更富内之品牌的动力作为行驶机器殊途同归的灌路径是高性能者通过性，于车企要向消费解释和引导感驾驭乐趣，支汽车在去玩具的道路上喘息反弹。单纯的通工具也能创出高低分级，一分钱一分货方式，超额收容量过于狭小相反当感性的求被创造出来也许并不需要际落到消费者中，这就创造了套利般的诱空间。一位心上热衷于驾控精神车手，完可能徒为一套动包围买了单一旦有了利益动，往往就不方法，生命会己寻找出路。是以当下的静视角来看，目代表着汽车“玩具”属性的些典型标签：性能驾驶机器户外探险 off-road，正在智能电动代经受着挑战车企们又暂时未寻到新的出。玩具依然会玩具，但玩法能全然不同。燃油时代最主的路径是性能从 F1 到房车赛到超跑再高性能版最后街车乃至后市改装界，在燃车时代是久经练、颠扑不破经典链条。造跑、高性能版永远是品牌上的高效路径。这在电动化的几年几乎被证，模仿 F1 的 Formula E 电动方程式经历了期的火爆，却未吸引到实际观众群体。近年赛事风头急直下，热衷场赛的 BBAP 四家巨头相继退出，甚至是到了 F1 和 WEC 这样的传统赛事。动超跑的玩法来越没谱。蔚 EP9 保持在不量产、不街的原型车状，最大程度控着投入 / 亏损。特斯拉 Roadster2 跳票了足足三年，没有任急于量产的迹。真的去造超、造跑车，反成了品牌 / 声量落后的车为了寻求关注做的决定。最的尝试路径，燃油车世界中第二选择，硬越野或者泛越穿越风格。比迪的高端品牌望，东风进军用的猛士，甚包括美式的 Rivian 和悍马，都或多大 G 路线）或少（揽胜路）包含了“调高通过性为价背书”的意图这样的故事能能讲得通，是比电动超跑更眉目，走一步一步。无论是动超跑还是越，人们实际利其玩法的可能相对燃油同类了太多。能力想与实际用途间潜在连接的固度，还能不支持消费者为点可能性买单尚且没有乐观逻辑在。“数终端”是眼下受追捧的叙事式。但首先今哪怕是数码设本备，也很大度上失去了价背书的能力，经没有某类数设备能为个人象带来巨大价了：十年前有能手机，有 iPhone 4，今天能打的个也没有，折屏 AR 都不够。其次汽车为数码终端不，但在今天这时代 —— 连体脂秤都数码端化了，“成数码终端”又代表什么呢？够支撑何种想空间的多少价呢？这个逻辑许成立，却未能用于“汽车法”的新故事，成为数码终反倒是工具化表现。悲观一讲，我们有可走到了会将汽视为“大玩具的最后路口。车走向纯粹工化的历史趋势，可能存在一这样的质变点从此汽车的玩属性变得可忽得低，人类对超大号玩具的求，可能转移其他某种消费。如果把“计工具”作为一大类来看，这故事不是没有生过。18 世纪宝玑用自己 40 多年为玛丽皇后制作杂怀表的时候不会理解有一人们将根本不乎彼此用什么时间。乐观一讲，没有什么额消费品能真彻底工具化，是人类的感性求所决定。只 Ken Block 乃至你我热爱驾驶的体，对于汽车乐属性的“驾、极限、肆意的定义，完全可能被另一种具的表现形式取代。本文来微信公众号：autocarweekly （ID：autocarweekly），作者：嗷嗷?
