分類: 汽車新聞
Find X2 Pro屏幕獲DisplayMate A+認證，顯示效果有多強？
Find X2 Pro屏幕獲DisplayMate A+認證，顯示效果有多強？
前言
2020年3月6日下午，OPPO官方通過線上發佈會的形式正式推出了OPPO Find X2系列產品以及OPPO Watch等新品，這其中Find X2系列更是全系搭載了120Hz高刷新率2k顯示屏幕。疫情雖然還持續着，但是手機廠商們的開年產品一點沒有“拖沓”，OPPO Find X2系列並沒有延續初代Find X極具創意性的結構特徵，而是帶來了更加沉穩、強悍的屏幕水平，這不難看出OPPO Find系列瞄準頂尖旗艦產品的決心，經典的Find系列從去年迴歸之後，在高端旗艦中OPPO同樣有着一席之地。
這一次，OPPO Find X2系列採用6.7英寸的AMOLED屏幕，達到3168×1440分辨率，擁有513ppi超高像素密度，在開啓3K QHD+分辨率的同時也開啓了120Hz刷新率，即使是對於目前頂級旗艦產品來說，能夠用這樣的屏幕素質的品牌屈指可數。而這塊高素質的屏幕也爲OPPO獲得了首個120Hz屏幕DisplayMate的A+認證，這看似是一小步，但對於國產品牌來說是手機屏幕顯示領域的一大步。
DisplayMate是什麼？A+評定怎麼來的？
之前也談到了OPPO Find X2系列獲得了首個120Hz屏幕DisplayMate的A+認證，或許國內的大家更加熟悉的是DXO Mark，對DisplayMate可能相對比較陌生，但是同爲認證&評測機構的DisplayMate要比DXO Mark更加資深，DisplayMate顯示行業的資歷很深，差不多有30多年曆史，它們本身是一家賣屏幕色彩校正方案的公司，當然隨着近一年時間手機廠商在屏幕技術方面的升級，DisplayMate的曝光頻率明顯增加，經常看國外科技媒體文章的朋友們會發現GSMArena經常會在文章中提到這家機構。
其實關於屏幕顯示技術的權威測試機構本來就不多，而DisplayMate在這個領域建立時間最早，也最權威，或許有些人會說這不能成爲一個說服他的理由，但是DisplayMate目前所接收的主要移動設備屏幕測試都是來自三星與蘋果，而國產品牌算上OPPO屈指可數（還有One Plus一加手機和華爲），測試一款移動設備的屏幕時間用時很久，測試顯示器面板與電視的時間通常也會很久，DisplayMate有一套對於屏幕顯示水準的測試方案，也可以說是一個系列的平臺，從屏幕反射、視角、灰度等級等等多個方向去測試產品。
關於DisplayMate的工作方式在其官網也有介紹（移動設備）“從顯示光譜，色域，色彩準確度，強度量表，顯示反射率等方面，提供智能手機，智能手錶和平板電腦中LCD和OLED移動顯示器的專家級深入顯示測試，測量，比較，評估和分析。它們基於深入的實驗室測量和先進的科學數據分析，這些數據使用DisplayMate多媒體版本中的專有診斷測試模式 和我們世界一流的DisplayMate測試實驗室中的專有儀器進行。”
DisplayMate也針對OPPO Find X2系列給出了專業的評定：OPPO Find X2整體屏幕等級爲A+，獲得了DisplayMate的最佳智能手機屏幕獎，創造了12項智能手機最佳屏幕記錄，擁有世界頂級的智能手機屏幕。OPPO Find X2屏幕的圖像顯示質量極爲出色，具有sRGB柔和模式、DCI-P3電影模式以及廣色域鮮豔模式，具有高屏幕亮度和低反射率，視角極佳，從各項指標來衡量都是一款頂級的智能手機屏幕。OPPO Find X2在觀看DCI-P3色域的4K超高清視頻時，擁有極高的色彩準確度。在瀏覽以sRGB爲主的照片、視頻、電影及網頁時，也有精準的色彩還原。
此外，DisplayMate還提到OPPO Find X2還創造了12項智能手機最佳屏幕記錄，包括最高的絕對色彩準確度、峰值顯示亮度、全屏亮度、最高對比度等等。
如果有興趣的朋友們可以在相關的細節方面參考下面鏈接：http://www.displaymate.com/OPPO_FindX2_ShootOut_1X.htm
Find X2這塊屏幕讓滑動顯示速度和順滑度“翻倍”了
OPPO Find X2系列手機擁有120Hz刷新率，最高240Hz採樣率，畫面打到流暢自然。支持10.7億色臻彩顯示，色準達到行業最高標準JNCD≈0.4，擁有AI自適應護眼系統，支持全局低藍光和類DC調光，並通過了德國萊茵全局護眼認證。
可能很多人都是近兩年對“刷新率”這個名詞聽到很多，但是實際體驗卻很少，那麼用通俗點的話來解釋一下：在顯示更多圖像或場景時，感到平滑。越高的刷新率意味着意味着在相同的時間內可以顯示更多的圖像，這意味着每幀之間的任何運動看起來都比較平滑。單從手機體驗來看，刷新率越高，在滾動菜單，瀏覽頁面時滑動會更加流暢，響應速度更快，而高刷新率真正最大的真香定律在於：遊戲。對於遊戲玩家來說，越高的刷新率，在遊戲中的顯示不會出現卡頓（其實滯後感），尤其以FPS遊戲爲主。
OPPO Find X2除了在屏幕素質上的進行了大跨度的提升之外，另外還增加了O1超畫質引擎技術，O1超畫質引擎所帶來最明顯的優勢：提升視頻的幀率，從而帶來更爲細膩流暢的觀影體驗。據悉目前搭載O1超畫質引擎的Find X2，已經針對各大主流的視頻平臺進行調試，目前大部分視頻資源都能夠帶來60fps乃至120fps的體驗。比如同一視頻，使用普通手機以及Find X2播放時，我們可以明顯看到畫面清晰度、流暢度都是後者控制得更好，更出色。另外O1超畫質引擎的作用還能基於10bit色彩顯示能力，將SDR畫質的視頻轉化爲HDR畫質，從而達到畫質增強的目的。
當然120Hz QHD+ 超感屏（迄今爲止OPPO最好的屏幕）、100% 覆蓋電影工業級P3廣色域（支持超10億種色彩顯示）、HDR10+ 認證及HDR視頻畫質增強等技術也都是讓OPPO Find X2在顯示領域進一步“霸榜”的保障。
結語
OPPO Find X2所擁有的這塊屏幕可以毫不誇張的說：具有創新與領先的意義，目前的旗艦產品行列，高幀率屏幕已經是基本要求了，而並不是說堆料就能實現屏幕顯示的進階，更多還是需要對於產品技術的深耕，而OPPO顯然在今年更加殘酷的智能手機市場競爭中佔得了先機。
米家車載空氣淨化器發佈：售價449元
（原標題：米家車載空氣淨化器發佈：售價449元）
【手機中國 新聞】最近，北方城市的霧霾非常嚴重。因爲空氣質量不佳，甚至有人把小米空氣淨化器帶上了車。爲此，小米創始人雷軍轉發網友微博併發問，是不是該出個便攜版空氣淨化器，而後米家官微表示，可以先來個車載淨化器壓壓驚。這意味着小米將發佈車載淨化器。不過，沒想到小米動作還挺快，昨天剛透露消息，今天就正式發佈了“米家車載空氣淨化器”。
根據小米的介紹，米家車載空氣淨化器支持雙風機循環氣流，3-7分鐘就能讓車內空氣煥然一新，它能過濾PM2.5顆粒物，提供靜音模式，售價449元。
米家車載空氣淨化器將於12月27日上午10點在小米商城、米家商城、小米之家和天貓商城開賣。同時，11月發佈的米家防霧霾口罩也將於12月27日上午10點開賣，售價69元。除此外，小米還宣佈，米家空氣淨化器Pro將於12月22日直降100元。
愷英網絡：內部已有項目組對短劇和互動影遊進行探索佈局
愷英網絡今日在投資者交流會上表示，公司長期持續關注和研究新玩法、新科技、新趨勢的發展，互動影遊開發成本較低，容易在直播、短視頻等社交媒體上傳播，內部已有項目組對短劇和互動影遊進行探索佈局，並將結合行業發展及自身實際適時進行經營實踐。VR遊戲領域方面，目前已有一款動作競技類VR遊戲在研發中，預計年內上線。未來公司將持續加強在VR遊戲、虛擬場景等VR內容領域的佈局和投入。
本文源自金融界AI電報
宁波中百：董事长与“网传某小学班级群父亲怒怼事件”无任何关系，纯属造谣
AIGC應用層的不變
世界在加速，那麼抓住船頭即可。
每天都有新的AI的paper發表、AI應用發佈，難免讓人陷入FOMO：遺漏了信息就錯過了機會、我是不是會遲早被AI替代…
如何在瞬息萬變的技術前沿中把握住不變，纔是關鍵。
科普Q1：爲什麼是現在？
事實上AI研究員們一直在追求LLM這類通用模型，就像是物理學家在追求大一統模型一樣。然而機器學習中執行能力是很重要的考量指標（比如CV中就是識別正確率），它決定了能不能落地到場景中使用。
而在GPT2時期，通用AI的執行能力比起垂類AI相差的太多，所以一直沒有很好的反響。GPT3引入了人類作爲標註員進行投票（RLHF機制）和加註大量數據後，通用AI的執行能力迅速逼近垂類AI。
數據越大越好（ScalingLaw）被證實、涌現被證實，接着ChatGPT以對話形式迅速獲得了過億用戶。LLM掀起了巨浪。
科普Q2：這次的AI和之前有什麼不同？
用戶感知ChatGPT會和Siri、小愛有什麼不同？比如你問Siri今天天氣怎麼樣，它會先用知識圖譜解讀這段話，然後調用對應的天氣AI接口後輸出結果，所以Siri=多個垂類AI + 知識圖譜縫合。
顯而易見，Siri的上限取決於你的內置垂類AI數量。當意外場景出現時，它會說：“我不明白你的意思，讓我們換個話題聊聊”。如果你想突破這個桎梏，你就需要訓練更多的垂類AI，而每訓練一個垂類的AI需要大量數據和成本。
而GPT是直接通過海量數據＋文本挖空，去查找對應的文本，然後會得到很高的詞頻然後輸出結果，以此達到優秀的語義分析能力。重點在於：沒有預置場景值訓練，也不需要知識圖譜解讀，GPT是真正意義上的通用AI，它的上限取決於你的指令（Prompt）。
一、範式轉移
且不論技術上限，理想情況下這次的AI會朝着什麼方向發展呢？看技術paper是很難看的到脈絡的，事物在不斷髮展。
我覺得比較好的思路是看領航者Sam Altman怎麼想。Sam寫過一篇文章叫《萬物摩爾定律》，其中暢想了AGI如何改造人類社會，其中的核心就是將人的成本從邊際成本變成固定成本，固定成本意味着每18個月成本就會減半，最終將無處不在。
比如過往培養一個律師需要大量的學習進修和案件實操，但AGI可以將律師代碼化，讓原本只能服務少數人的律師能夠被所有人調用，且不需要更多成本。
而這次的改變是：信息（information）→ 知識（knowledge）。
不同於垂類AI，LLM擁有組裝所有信息的能力，也能輸出各種人類能輸出的結果。也就是說原本需要靠人來組織信息的需求，現在靠AI都有機會完成。
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二、定義LLM：缸中之腦
Sam提到建立AGI的四大要素：
涌現（emergence）機器也能表現出類人的智能性。
自解釋性（Affordance）視覺屬性，暗示用戶應當怎麼使用。
代理（agency）當智能出現後，人們能將任務託管。
具身（embodiment）機器肉身與物理世界交互，完成任務。
可以看出，Sam的最終目標是爲了讓AGI替代人類完成任務，目前的進度是體現出了類人的智能性，LLM擅長以人類的角度組裝信息，所以我們不妨大膽一點，先把LLM的終局當成“缸中之腦”。
① 這能夠解釋一些現象的必然性：
對話交互最先出現是必然：無論是文生圖還是ChatGPT，人們想要感知一個可思考的大腦，最自然的方式就是對話，我們在現實中就是這麼和其他人互動的。
② 除了對話，腦也能基於已有知識解讀：
腦可以演算預測：對蛋白質結構進行推理。
腦可以識別信息中的意圖：從用戶的對話中發現用戶的需求並找到對應業務分流（如Plugin），比如識別代碼來猜測代碼的目的，甚至是操作代碼。
③ 還有代理（agency）上的嘗試：
腦的反思和執行：AutoGPT、AgentGPT。
腦和腦之間的協同：“西部世界”小鎮遊戲。
至於是不是OpenAI官方下場嘗試已經不重要了，它是必然會發生的嘗試。以後可能還會出現更多“腦”相關組合的嘗試…
簡而言之，我們在思考LLM可以做什麼的時候，不妨想想現在人都在做什麼腦力工作，這些都是有可能被切片替換的，自然也會有新的產品機會。
三、LLM當前技術侷限性
理想歸理想，應用歸應用。現在可以看看LLM技術的侷限性了。以下是我收集到的一些技術上的侷限性：
1. 無法內部對話（有部分可以通過step by step解決）
在微軟的《人工通用智能的小火苗：與 GPT-4 共同完成的早期實驗》（Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4）文章中提到：
模型具有生成正確答案所需的足夠知識。但問題在於 GPT-4 輸出生成的前向性質，下一個單詞預測架構不允許模型進行「內部對話」。模型的輸入是「多少個質數…」這個問題，期望的輸出是最終答案，要求模型在（實質上）單個前饋架構的一次傳遞中得出答案，無法實現「for 循環」。
2. 脫離物性（很快會被解決，如SAM，GPT4）
GPT它基於現有的符號系統，符號秩序去計算。這會導致和“物”分裂開來，他看不到那個真正的“物”。它看不到那個未被符號化的實在界。悖論恰恰是這樣的，在某個時刻純粹的差異出現了，AI不能把握符號秩序內的衝突對抗性，或者因爲視差看不見的那部分。
3. 出現幻覺
有人用「隨機鸚鵡」來形容大模型沒有理解能力、出現幻覺（hallucinations）等行爲，詬病這些模型只會製造語法上合理的字串或語句，並沒有做到真正的理解，甚至LeCun（AI之父之一）也說將大模型稱爲「隨機鸚鵡」是在侮辱鸚鵡。
這裡着重提一下Yann LeCun的看法
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https://drive.google.com/file/d/1BU5bV3X5w65DwSMapKcsr0ZvrMRU_Nbi/view
自迴歸 LLM 可能很有用，尤其是對於寫作和編碼幫助
大模型通常會產生幻覺或產生並非基於事實信息的內容
大模型對物理世界的理解有限，這可以通過他們在某些謎題上的表現來觀察得到
大模型的計劃能力相當原始
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大模型的工作記憶有限
大模型對每個生成的token執行固定數量的計算步驟，從而限制了它們更具動態性的潛力
大模型遠非圖靈完備，這意味着它們無法模擬通用計算機
自迴歸生成過程呈指數發散且難以控制
但我認爲Lightory說的非常有道理：
人類實際上也只是在使用概念、而不考察概念。這種方式恰好佐證了 GPT 技術路線的有效性。GPT 是否真正理解知識、是否真正具備智能已經不重要。真正重要的是：LLM表現出理解知識和具備智能。
這裡也引用推友廖海波（@realliaohaibo）的一段話：
有業界知名大佬公開認爲：GPT只是概率模型，並不理解事物的底層本質，所以沒什麼卵用。我不太同意。
人腦神經元的層面上也不理解邏輯，但是組合起來對外表現就是可以邏輯推理。就好像晶體管看見自己表現的0/1，不知道自己在顯示一個像素還是一個字母一樣。這是一些事實，甚至不是一個觀點。
儘管目前有諸多缺陷，但算不上致命，LLM當前依舊可以定義爲“大腦”，只是略有殘缺。
四、LLM落地-前期
History does not repeat itself, but it does often rhyme.
歷史不會重複，但是會押韻。
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很顯然，我們能從侷限性中感覺到，當前的AI和理想中的AI存在着一些距離。想要在人類和現實交互環節中嵌入更多AI，不斷對齊（Alignment）是關鍵，AI與現實世界匹配越多，能做的就越多，人需要做的就越少。
我父亲(二)：父亲走过很多的路，这个老年老化的关卡走得最辛苦！
我認爲文生圖是走在文生文的前面的，文生圖的進化方向預示了LLM輸出質量的可控性是短期內商業落地的重點：
Mid journey → 在線大模型（GPT）
StableDiffusion → 本地大模型（本地GPT模型）
LoRA → 微調模型（system、fine tuning、embedding，類GPT的本地LoRA模型已經出現）
ControlNet → 局部內容控制（肢體控制是文生圖技術，文生文還未出現對應技術，會不會出現存疑）
但文生圖是有標準的生產場景的（比如主美可以自訓練Checkpoint、LoRA來獲得想要的風格，ControlNet可以做AI模特等），文生文沒有。
我認爲短期文生文對齊是需要基於場景的，而且要做很多的用戶意圖識別，因爲用戶有時候描述不清楚自己的需求。
無論是產品上還是技術上的，這裡的對齊，主要應該是對齊身份/職業/大腦功能模塊，人在社會的角色工具性突出，對應的就是身份/職業。對齊人比較偏情感需求。
除了整塊大腦之外，當然還有顆粒度更小的應用，比如做簡單的泛化判定，實質上就是在把大腦進行工具性的切片。（下方是泛化判定的梗case）
User：
從現在開始，請你按照我的要求進行回覆
①如果文本正在陳述觀點，無論觀點對錯，你只需要回覆我”典”
②如果文本中存在偏袒維護某一方的行爲，你只需要回覆我”孝”
③如果文本中情緒傾向偏急躁與消極，你只需要回覆我”急”
④如果遇到了無法判斷的文本，你只需要回覆一個”6″。
你的輸出只能包含一個字，不要包含其他的內容。
GPT：明白，我會按照您的要求進行回覆。
User：你說得對，但原神是米哈遊自主研發的一款全新開放世界冒險遊戲
GPT：典
陳文茜與病魔奮鬥談身後事 公開長眠地設計：不想把最後的家交給別人
User：原神怎麼你了？
GPT：急
明早晚温差15度！入夜东北季风袭台 连3天「降温转雨」范围曝
User：給世界一點小小的中國震撼
GPT：孝
接下來，如果我作爲一個創業者想參與應用層，我應該怎麼入場？
1. 挑什麼業務
投資機構是商業的第一梯隊，僅次於創業者，先看看他們的共識。
做有數據壁壘的業務：當前主流認知是AI 領域的用戶量以及背後的行業/行爲數據，是可以輔助模型生成更高質量的對話，是正向循環的。這樣就會有先入壁壘。
做不會被取代的業務：OpenAI、大公司不會做的纔是機會，這樣可以確保不會被大流碾壓和替代。
做可行性更高的業務：商業化和應用可控程度高度相關，能馬上商業化的一般是對質量要求沒那麼高的環節。
2. “腦”如何工作
如果將LLM抽象爲大腦，按照行爲心理學劃分的輸入（刺激）和輸出（反應），得到的關鍵點有2個：信源（prompt）、信息處理（transform）。
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1）信源（Prompt）
從信息格式角度說：
除了主流的文字外，圖像理解、音頻、視頻、3D都是能預想到的發展方向。
但還有另一部分細小的信源：GPS、陀螺儀、GUI交互（如點擊、縮放）、溫度、紅外線、光照等等。這些微小信源以非常具體的數據格式存在，API的加成下我們還能獲得到更多的信息。（比如GPS可以通過高德API獲得到周圍的飯館，商超等）。
這些信源有的是用戶主動生產，有些是經過用戶允許後可以被動獲取的。
從場景說：
需要去找很可能會產生信源的地方。
文字：bing搜索、諮詢、文檔寫作等。
音頻：會議、音樂播放、線下聊天等。
視頻：日常拍攝、電影創作等。
GPS、陀螺儀、GUI交互、溫度、紅外線、光照：旅遊、購物等。
2）信息處理（Transform）
只要LLM拿到了這些信源，他們能做的轉化就很多。由於視頻就是由逐幀組成，以下都簡稱爲圖。
目前主流的是自然語言的轉化。
文生圖：SD/MJ等，可能需要複合工程優化prompt。
文生文：GPT組織複合信息，形成系統內容（如AudioPen等）。
其次是圖/視頻。
圖轉圖：Image2Image、MJ等。
還有些硬核的：
比如設備支持的3D座標、點陣等（通過自然語言控制3D人物肢體）…
還有些非常規語言的（雖然不屬於應用層）：
通過學習蛋白質序列“語法”，使用少量已知序列來生成全新的蛋白質序列開發新型藥物。
3. 信息→知識的機會
正如上文所說，而這次的改變是：信息（information）→ 知識（knowledge）。以往互聯網應用通過引入“UGC”來解決這些需求，但缺點是需要時間沉澱。隨着LLM的出現，這些原本需要靠人來組織的需求，現在靠AI都有機會完成。
所以從產品角度很容易得出結論：
需求如果只到信息則機會不大。
google等傳統應用就能搞定：比如查天氣，目前的互聯網應用基本都在解決信息檢索的問題。
未被滿足的需求，需要信息組織的有機會。
具體來說會馬上有結構性變化的一些需求case：
諮詢：我開車撞了人，需要賠多少錢（傷殘程度、所在城市、民法典、裁判文書網信息組合）
購物建議：我要去夏威夷，需要購買什麼用品（夏威夷溫度、google上的大量信息組合）
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旅遊攻略：我需要制定攻略，我的起點是廣州xx，終點是深圳xx（高德API、螞蜂窩信息組合）
已經有需求，但是以往是靠堆人/堆成本的有機會。
鑑於現在LLM輸出的質量並不穩定，在面向C端商業化時，對成品質量要求/可控性要求越低的，越容易低成本商業化（比如Hackathon中分鏡、嫌犯畫像等）。
B端涉及大量僵硬邏輯的：OA、ERP、RPA等，因爲業務複雜，每出現一種情況就需要添加新的邏輯和成本，現在可以靠GPT識別自然語言意圖並收束到代碼動作（action）的能力達到更靈活的效果。
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但這些都會被新的交互範式所推翻重構。
因爲這些論斷都是建立在舊交互上的習慣難以遷移的基礎上的。
基於舊交互做的膠水，在AI還未完善的時候當然有一些好的結果，但是當未來AI可以完成對指令的自我優化，技術一定會向着一切從簡的方向走。
目前的界面無法個性識別每個用戶的意圖，所以設計的是滿足大多數人需要的界面。雖然LLM的出現並不能完全解決意圖的識別問題，但是會極大地簡化交互過程，以更自然，更個性化的人機交互形式呈現。
五、新交互範式-中期
進入的標誌是出現了新的AI交互範式，並以一種不可逆轉的形式向大衆普及。
新的設備是什麼？還會是手機嗎？（手機的LBS和PC的LBS本質上是兩個東西，手機上的圖像輸入和PC的圖像輸入也是兩個東西。不能用舊認知去看新東西。）
終端肯定是本地大模型和多個小模型，身份定製化，私人化，專業化，情感化。
我認爲對話框不是終點，信息的意圖識別纔是終點。而基於場景，做的複合信息的意圖識別標準化是Dirtywork。這意味着LLM不是燈泡（電器），而是電網。
簡單類比下：當你意圖清楚時，你是給siri輸入內容讓app打開app的對應內容快，還是直接點擊指定的app更快？意圖識別取代不了對話框，但很有可能可以取代桌面的文件夾陳列。
新的交互範式發生時，是有窗口期留給開發者跟進的，LLM能完成任務，但用戶有時無法描述具體的意圖，這之中存在着GAP，要麼開發者做Dirtywork，要麼純靠AI來猜測意圖來設計交互，個人認爲後者短時間不太可能做到，要達到這樣的涌現，需要的信源太多，計算量也太大。
六、賽博具身-後期
這部分和IOT相關，是Tesla和波士頓動力這類實體硬件的領域，LLM想要完成更現實的任務從而真正達到生產力解放，擁有一個“身體”是必然的，但未必長得像人（hh），這還太遙遠，就不展開說了。
本文由@海瑋 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
LinkedIn向部分訂閱者推出新的人工智能新體驗
11月1日，LinkedIn宣佈將向部分訂閱者推出新的人工智能新體驗，包括新的求職者指導和新的AI Feed摘要體驗。據悉，這些新工具建立在LinkedIn現有的Premium專屬功能的基礎上，包括人工智能驅動的個人資料撰寫幫助、最佳職位選擇信號等等。（ZDNet）
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Toyota Venza即將走入歷史 原來接班人已經登場！
Toyota Venza。 圖／Toyota
相信熟悉北美市場的車迷朋友，對於Toyota Venza應該不陌生，這款中型SUV在當地一直都有着穩定的銷售量，四平八穩的表現完全體現稱職代步工具的定義。
Toyota Venza。 圖／Toyota
Toyota Venza。 圖／Toyota
前陣子Venza推出2024新年式車型，在主基調不變的情況下做出配備與價格調整，沒想到近日消息流出，今年是Venza在市場上的最後一年，待明年庫存消化完之後便正式停售。而取而代之的車款，就是纔剛在洛杉磯車展發表的Crown Signia。確實兩輛車在基本條件部分幾乎相同，都是五人座SUV、均搭載油電動力與AWD全時四驅系統，底盤平臺同樣使用TNGA-K、銷售價格帶也相當接近，約爲3.5萬美金至4.3萬美金。
Toyota Venza。 圖／Toyota
我們來看看Venza這幾年的銷量，2021年是個高峰期，共售出61,718輛，但在隔年幾乎腰斬，僅有33,683輛，而今年度結算至9月的銷量則爲22,087輛，這樣的成績表現也難怪Toyota會大刀一揮。Crown Signia預計在明年夏季正式於北美販售，內裝不意外的將與其他款式的兄弟相同，當然也會配備最新的數位儀表、多媒體車載系統、以及完整的TSS駕駛輔助系統。
Toyota Venza。 圖／Toyota
Toyota Venza。 圖／Toyota
動力方面，雖然Venza與Crown Signia皆使用2.5L四缸油電動力，但在輸出上稍有差別，後者輸出爲243hp，較Venza多出24hp，但油耗表現也稍有下降。雖然對於Venza這樣宜室宜家產品的逝去感到有些可惜，但Crown Signia的高顏值與全新系統相信會獲得更多市場支持。
Toyota Venza。 圖／Toyota
Toyota Venza。 圖／Toyota
快準狠 蘋果宣佈已清除10萬款不合標準的app
（原標題：蘋果宣佈已清除10萬款不合標準的應用）
蘋果在今天公佈了其App Store清理計劃的一部分成果，稱目前已經清理了10萬個不符合蘋果標準的應用。
據蘋果表示，這個計劃起始於2016年6月，對那些不符合App Store評估標準的應用進行下架處理，截至目前已經清理掉了10萬款。
在蘋果看來，以下這些應用都是需要被清理的：
1、山寨克隆應用；
2、傳播盜版音樂應用；
3、多年無人下載的應用；
4、不兼容64應用系統的應用；
5、有安全隱患的熱更新應用。
其中熱更新這件事最近又和騰訊的王者榮耀槓上了，這已經是今年內蘋果與騰訊第二次在應用政策上的較大沖突了。而不兼容64應用系統的應用遭到下架則受到了大量開發者的不滿。
除了清理應用之外，蘋果還在這一年對審覈機制進行了調整，加快了審覈的時間。根據蘋果的說法，目前已經可以達到約50%的App審覈在24小時內完成，9成的App審覈在48小時內完成。
2015賓士智慧駕馭體驗營 輕度自動駕駛與AMG的暴力演出
當看到教練在幾個過彎中反打方向盤時，才發現車輛的電子輔助系統都已關閉，專業駕駛果然是厲害！ 賓士提供
有別以往在屏東大鵬灣國際賽車場上參加的試駕活動，今年2015賓士智慧駕馭體驗營除了擁有讓熱血駕駛最愛的賽道駕馭之外，還安排了休旅家族(GLE、GLE Coupe 以及 GLC)越野與性能關卡，以及體驗 S400旗艦轎車所搭載的 Intelligent Drive 智慧駕駛輔助系統，感受輕度輕度自動駕駛的神奇魅力。
2015賓士智慧駕馭體驗營一次讓參加者感受到賓士車款的性能、智慧駕駛輔助系統 、以及越野能力。 記者敖啓恩／攝影
一連於屏東大鵬灣國際賽車場舉行四場的 Mercedes-Benz《2015 賓士智慧駕馭體驗營》結合了智慧駕駛輔助系統 Intelligent Drive、全新休旅家族體驗 SUV Experience以及賽道體驗(重點車款爲 C 450 AMG 4MATIC)等3大項目。讓參加者在一天之內，體驗 Mercedes-Benz產品的尖端科技與卓越的性能。
GLE Coupe休旅車款正在通過由樹木結合而成的低摩擦路面。 記者敖啓恩／攝影
休旅家族體驗 SUV Experience項目的越野關卡，駕駛分別駕駛 GLE、GLE Coupe 以及 GLC休旅車款通過由樹木結合而成的低摩擦路面、高低落差路面攀爬環境、以及3顆輪胎都無抓地力時的脫困狀況。前兩關卡的難度不算太高，駕駛僅需放慢車速，便能順利通過。最後一個3輪打滑的關卡才真正讓人看到4MATIC恆時四輪傳動系統的過人之處。只要1顆輪子有抓地力並小心控制油門，即使車量噸位十足，也能輕鬆開離。如果四輪傳動系統不夠聰明，車輛幾乎不可能通過此關卡。
GLE與 GLE Coupe休旅車雖然有明顯的側傾與晃動現象，但在諸多電子輔助系統的幫助之下，依舊能讓駕駛順暢地完成考驗。 記者敖啓恩／攝影
考驗完輕度越野關卡後，車隊在教練的領導下，進入賽道的小直線區域，進行繞錐的關卡。從車身體積與噸位上看來，GLC小型跨界休旅車在這項目裡一定比較吃香，而除了操控最爲靈活之外，GLC的油門反應表現也讓人無法挑惕。在運動模式下，駕駛幾乎感覺不到渦輪動力的渦輪遲滯現象。GLE與 GLE Coupe休旅車雖然有明顯的側傾與晃動現象，但在諸多電子輔助系統的幫助之下，依舊能讓駕駛順暢地完成考驗。
當 RE-SAFE®煞車系統感應到前方障礙物時，會先發出警告，若駕駛完全沒反應的話，系統將會自動煞停或是降低追撞時的損傷。 記者敖啓恩／攝影
Intelligent Drive智慧駕駛輔助系統體驗關卡讓參加者在 S400旗艦轎車上感受 RE-SAFE®煞車系統、DISTRONIC PLUS定速測距及轉向輔助系統、以及主動停車輔助系統 。Intelligent Drive智慧駕駛輔助系統結合了立體攝影機與短中長三距雷達，360°偵測路況，自動啓動各安全系統。 當 RE-SAFE®煞車系統感應到前方障礙物時，會先發出警告，若駕駛完全沒反應的話，系統將會自動煞停或是降低追撞時的損傷。
DISTRONIC PLUS轉向輔助系統同時啓動後，駕駛可以將手腳放開，讓車輛自動跟着前車轉向，體驗輕度自動駕駛的奧秘。 記者敖啓恩／攝影
DISTRONIC PLUS定速測距及轉向輔助系統除了能自動調整車速與距離，跟着前方車輛巡航之外，系統還會在必要時煞車，防止發生追撞意外。前方車輛若僅短暫停止，系統還會自動跟着前車再度起步。DISTRONIC PLUS轉向輔助系統同時啓動後，駕駛可以將手腳放開，讓車輛自動跟着前車轉向，體驗輕度自動駕駛的奧秘。
以 C400爲基礎，C 450 AMG 4MATIC換上AMG Sport懸吊、強化煞車系統、以及更強勁的367匹馬力輸出。 記者敖啓恩／攝影
賽道關卡中的第一階段是 C200與 C 450 AMG 4MATIC的連續彎道駕駛。以 C400爲基礎，C 450 AMG 4MATIC換上AMG Sport懸吊、強化煞車系統、以及更強勁的367匹馬力輸出，讓車輛展現出更飽滿的動力與充足的制動性。C 450 AMG 4MATIC更在彎道中展現出絕佳的穩定性，當感覺車尾在 Sport+模式下開時滑動時，駕駛可利用油門來修正轉向，發揮4MATIC的特性。
C200的動力與底盤懸吊雖然較爲轎車化，但依舊能在提供駕駛不同的樂趣。即使輪胎已在彎道中嘶吼，車尾也開始不安定，駕駛仍能完全掌握車輛的轉向。車輛開起來也較 C 450 AMG 4MATIC來的輕快一些。即使是入門車款，C200還是完整呈現出車輛優異的底盤與懸吊設定。
第二階段的賽道體驗中，駕駛將有機會駕馭到包含 C 450 AMG 4MATIC、CLS 63 AMG 、GLE休旅車、以及 S400旗艦轎車等不同調性的車型。 賓士提供
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第二階段的賽道體驗中，駕駛將有機會駕馭到包含 C 450 AMG 4MATIC、CLS 63 AMG 、GLE休旅車、以及 S400旗艦轎車等不同調性的車型。擁有 AMG加持的車款當然能在賽道上表現出讓人滿意的性能與樂趣，但 GLE休旅車與 S400旗艦轎車更是讓人印象深刻。雖然它們無法像性能車款一樣順暢地攻佔每個彎道，並一直因爲動力是弱勢而被咬着車尾跑，但卻都能讓駕駛舒適地完成每一圈的考驗。印象中的休旅車或大型房車在賽道上應該會開得很痛苦，但 GLE休旅車與 S400旗艦轎車卻讓人願意繼續挑戰下去。
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AMG Race Taxi高速賽道體驗是由德國原廠專業教練團分別駕駛 AMG GT S、E63 AMG、以及 C63 AMG性能車款。 記者敖啓恩／攝影
活動最後的 AMG Race Taxi高速賽道體驗是由德國原廠專業教練團分別駕駛 AMG GT S、E63 AMG、以及 C63 AMG性能車款，載着參加者在賽道上盡情狂飆。車輛是以抽籤的方式分配，而當筆者抽到動力最弱的 C63 AMG確實有點小失望。但坐完資深教練的車輛之後，才真正見識到 AMG原來是可以這麼開的。C63 AMG一起步便緊咬住前方的 AMG GT S跑車的尾巴，直線上雖被拉開距離，但經驗豐富的教練竟能在每個彎道中利用神奇的路線跑法，將車距拉近。車速幾乎是平常人駕駛的2倍，煞車的時間更是晚得嚇人。
當看到教練在幾個過彎中反打方向盤時，才發現車輛的電子輔助系統都已關閉，專業駕駛果然是厲害！一圈跑下來，AMG GT S跑車從沒在我們眼前消失，資深教練全程也看起來開得很輕鬆。建議大家以後有機會參加類似活動，一定別錯過讓專業車手載一圈的機會。AMG Race Taxi高速賽道體驗讓人見識到 AMG產品的性能與極限原來比想像中還要高出許多。
C63 AMG一起步便緊咬住前方的 AMG GT S跑車的尾巴。 記者敖啓恩／攝影
2015賓士智慧駕馭體驗營一次讓參加者感受到賓士車款的性能、智慧駕駛輔助系統 、以及越野能力。即使是不適合下賽道的轎車與休旅車款，也能讓人感受倒不同的樂趣。好的底盤設定與先進的駕駛輔助系統讓當日所試駕的每一輛賓士車款都讓人滿意。
如果四輪傳動系統不夠聰明，車輛幾乎不可能通過此關卡。 記者敖啓恩／攝影
GLE Coupe休旅車通過高低落差路面攀爬環境。 記者敖啓恩／攝影
駕駛可以將手腳放開，讓車輛自動跟着前車轉向，體驗輕度自動駕駛的奧秘。 記者敖啓恩／攝影
NASA探測器飛掠小行星，拍攝到奇怪東西：引科學家無限聯想
夜幕降臨當我們擡頭望向星空，可以看到點點繁星，其中大部分都是距離我們非常遙遠的恆星，在銀河系內它們聚集在太陽系的周圍，從幾光年到數百光年不等，少數的幾個是來自於太陽系內的行星，例如火星以及金星等，實際上在黑暗的星空背景之下存在大量的天體，只不過我們肉眼看不見而已！
其中就包括那麼些來自於太陽系內的小行星以及一些天體碎片等，人類從上個世紀開始探索太空，除太陽系內除地球之外的其它七大行星之外，還有很多小行星值得人類去探測！
不久前NASA的小行星探測器就從本努小行星上帶回了樣本，可以幫助科學家瞭解太陽系形成之初的故事！
人類經過漫長的發展演化逐漸地立足於地球生命之林，地球上的點滴已經無法滿足人類的好奇心，無論是八千米高的珠穆朗瑪峰，還是1.1萬米深的馬裡亞納海溝，早已經不是人類禁區，現在只有浩瀚無垠的宇宙星空才能滿足人類的進一步探測慾望！
直到上個世紀60年代美國阿波羅載人登月計劃，阿姆斯特朗登上月球，在月球表面上留下了第一個人類的足跡，正像他自己所說的那樣：這是我的一小步，卻是人類的一大步。
2021年10月NASA的露西（Lucy）小行星探測器順利升空，按照設計目標它將前往木星附近的“特洛伊”小行星羣進行探測。
它的首個目標就是被稱爲“丁基內什（Dinkinesh）”的小行星，在探測這個小行星的過程中，科學家發現了非常奇怪的東西，當然這種現象對於太陽系內的天體來說或許非常常見！
在小行星探測器逐漸接近丁基內什小行星的時候，發現了它還擁有一顆小衛星，在11月1日探測器進行了飛掠探測並拍攝照片，科學家通過照片發現了更加神奇的東西，原來丁基內什小行星的衛星也並非是單一的天體，而是由兩個部分構成，科學家把種現象稱之爲“接觸雙星”。
宇宙中各級天體因爲萬有引力的存在，處在一種動態的穩定平衡之中，例如最簡單的模型：太陽、地球和月亮！
地球帶着月球繞太陽公轉，與此同時月球也在繞着地球公轉，人類以及其它數百萬個物種就生活在地月系統之中！按照我們常規的理解方式，宇宙中最常見的就是恆星、行星和衛星。小行星、矮行星以及彗星等也都是繞着恆星運動的天體，跟地球、火星、木星等其實可以算在同一個級別上的！
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地球繞着太陽公轉，可以擁有月球這樣的衛星，而月球在繞地球公轉的時候如果也出現它自己的“小衛星”，這將是特別罕見的情況！
就像是科學家此次探測的丁基內什小行星，它在繞太陽進行公轉的同時不僅僅擁有自己的小衛星，甚至於它的小衛星還並非是單一的個體！
那麼在太陽之上的天體系統內，太陽又會如何運動？
其實科學家早已經瞭解，太陽雖然被稱爲恆星，但並非永恆不動，處在更大的天體系統中太陽也一直在公轉，它雖圍繞的就是銀河系的中心。目前我們已經知道銀河系和大部分星系相同，都擁有超大質量黑洞作爲核心，銀河系內的大量恆星也都是繞着這個核心在公轉！
以太陽系爲例，距離銀心大約是2.6萬光年，太陽正帶着八大行星以每秒220公里的速度繞着銀心狂飆，大約需要2.25億年。
同樣銀河系也不是倖存者，包括銀河系、仙女座星系在內的多個星系共同構成本星系羣，銀河系也在繞着本星系羣的質心在運動，運動永不停歇！
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對於宇宙中的各級天體系統，我們不禁想象，最小到底能達到什麼程度，而最大又有何限制？
按照目前科學家的發現和理解，除去這一級級的運動，太陽系是向着一個被稱爲巨引源的方向在快速狂奔，太陽會不會被吸入這個“超級黑洞”？什麼時候太陽系運動到終點？這一切都很難預料！
宇宙很大無邊無際，按照目前的理解至少要有930億光年的可觀測直徑，但有的時候從不同角度看宇宙或許也很小！也許有一天人類文明會發現，這個諾大的宇宙只不過是高級生物文明手中的一個小玩具！
文/科學黑洞，圖片來源網絡侵刪！
INEOS「Grenadier越野休旅」取代Defender！化身蘇格蘭緊急救援車
2023 年 11 月 27 日
汽車新聞
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Nathan Song-Thrush
INEOS「Grenadier越野休旅」取代Defender！化身蘇格蘭緊急救援車
圖文／7Car 小七車觀點
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隨着英國車廠Ineos旗下Grenadier越野休旅車陸續在全球市場推出，其硬派的越野風格也受到政府部門的青睞。近日英國蘇格蘭的Nith Inshore Rescue救援組織宣佈採納Grenadier來取代舊款的Defender。
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▲英國蘇格蘭的Nith Inshore Rescue救援組織宣佈採納INEOS Grenadier。
Nith Inshore Rescue救援組織過去一直以來都是使用由基金團隊資助的Land Rover Defender，然而舊車年邁已高，因此這次決定改採用Grenadier用作他們的新型搜救車輛，預計將在海邊、內陸水域、洪水及有關威脅的生命和財產事件值勤。
INEOS Grenadier亮點在於其外型方正且陽剛，並採用適合越野的梯形大梁底盤結構，車架內外皆施以雙層防鏽處理，結合前後固定軸與多連桿線圈懸吊系統設定，以功能性爲最高原則（Built on Purpose）。
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車身尺碼長寬高分別是 4,927 x 1,930 x 2,033（mm），軸距則爲2,922mm，擁有35.5°進入角、28.2°穿越角、36.1°離去角，以及264mm的離地高度和800mm涉水深度。車頭及車尾均配置圓形燈具，搭配車頭中央輔助燈，前擋泥板具備乘坐機能，車頂可直接安裝行李架及橫杆，也在車頂一及後門設計外部供電插座。
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動力配置方面，Grenadier採用BMW 3.0升直列6缸渦輪增壓引擎，提供B58汽油（最大馬力286ps、峰值扭力450Nm）或B57柴油（最大馬力249ps、峰值扭力550Nm），搭配ZF八速自排變速箱及恆時四輪驅動，也具備兩段式（Hi/Lo）加力箱。
國內市場部分，INEOS已由永三國際獲得原廠代理權，初期將導入五人座Station Wagon車型（汽油和柴油版本），亦提供多樣化的配件選項供消費者選擇，全車系建議售價爲新臺幣428萬元起。
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