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【数据中心芯片需求放缓怎么办？英伟达供应商：AI手机将接力******

　　来源：华尔街见闻

　　在全球数据中心投资有放缓可能性的背景下，半导体行业面临新挑战。然而，周四英伟达供应商、全球芯片测试设备“龙头”Advantest CEO指出，AI智能手机的需求被看作是行业的新增长点，有望助力行业避免陷入衰退。目前AI手机需求不大，一些分析师预计现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模换机。

　　在当前全球数据中心投资可能出现放缓的背景下，半导体行业正面临新的挑战。

　　然而，英伟达供应商、全球芯片测试设备龙头Advantest的首席执行官Doug Lefever12月26日表示，AI智能手机的需求有可能为半导体行业带来新的增长点，助力行业避免陷入“恶性”衰退。

　　Lefever指出，尽管大型科技公司如Meta、谷歌和微软在AI领域的投入保持强劲，但他们对数据中心的投资可能会出现放缓的迹象。这种放缓虽然不会持续太久，但由于超大规模数据中心的市场集中度较高，任何放缓都可能对半导体供应链造成重大影响。Lefever强调，尽管不愿使用“泡沫”一词，但周期性波动可能会加剧，如果下一个周期来临，可能会相当严峻。

　　尽管数据中心投资面临不确定性，Lefever对AI智能手机的前景持乐观态度。他认为，尽管AI智能手机的需求目前“有点缓慢”，但有可能在未来迅速起飞。他解释道：

“现在大家都在屏息以待，等待AI手机的杀手级应用出现。如果这类应用诞生，用户开始大规模更换手机，市场将会迎来疯狂的增长。”

　　目前AI手机需求不大

　　AI手机的竞争已经在全球范围内展开。周三，三星推出了三款搭载AI功能的新手机：S24、S24 Plus和S24 Ultra。这些手机配备了一系列AI功能，包括实时电话翻译，语音录音转录，视频搜索，照片编辑。这些新机型在美国的售价在800美元到1300美元之间。三星在AI智能手机领域进行大胆尝试，旨在重新激活智能手机市场并与苹果展开差异化竞争。

　　除三星外，谷歌也在为其Pixel系列开发本地AI技术，国内厂商如荣耀、OPPO和小米也在积极推出搭载AI技术的智能手机。根据市场研究机构Canalys的预测，AI功能将成为未来智能手机的重要卖点，今年5%的智能手机出货量将具备AI功能，到2027年将达到6.35亿部，占智能手机市场总量的45%。

　　尽管AI手机引发了业界热议，但一些分析师对AI功能能否推动大规模换机持谨慎态度。一些分析师指出，大多数智能手机已经包含了某些AI功能，三星新推出的功能可能不足以推动大规模的换机潮。

　　大信证券分析师Park Kang-ho认为，现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模更换手机。然而，如果AI手机能够与其他智能设备（如汽车、家电、电脑等）实现更深入的互联互通，可能会引发更广泛的IT设备需求，从而推动整体市场增长。

　　Advantest受益于半导体需求激增

　　公开资料显示，Advantest总部位于日本东京，是全球领先的半导体测试设备制造商之一，尤其在为英伟达等公司提供高端图形处理单元（GPU）测试设备方面发挥着关键作用。随着半导体技术的不断进步，对测试设备的需求也随之激增。Lefever强调，随着芯片变得越来越复杂和昂贵，市场对其服务的需求也呈爆炸式增长。

　　近年来，Advantest的表现亮眼，其股价在过去一年上涨超过80%，五年期间更是增长了约500%。这一显著涨幅反映出市场对该公司在半导体测试领域主导地位的高度认可。

　　尽管日本自1980年代以来失去了全球芯片生产的领先地位，但Advantest等日本半导体测试设备和材料制造商依然在全球半导体供应链中占据着关键地位。虽然这些公司处于相对专业化的利基市场，但它们的产品和服务对于全球半导体产业链的顺畅运转至关重要。

　　Lefever指出，现代先进芯片的生产过程中，每颗芯片需要进行多次测试，通常在从晶圆切割到成品组装的过程中，至少需要进行10到20次测试。五年前，这一数字通常仅为个位数。这一趋势凸显了芯片质量控制的日益重要性，并推动了对测试设备需求的激增。

　　此外，测试时间的延长也是推动业绩增长的重要因素。例如，英伟达最新的Blackwell产品的测试时间比上一代产品长了3到4倍。这种变化表明，芯片在设计和生产过程中变得愈加复杂，需要更长时间进行精密测试。

　　受益于半导体需求的激增，Advantest在2024财年的业绩展望也出现了大幅上调。公司预计，2024财年净利润将增长16%，达到1220亿日元（约合7.92亿美元）。Lefever表示：“我们对未来的需求充满信心，特别是在AI相关领域，随着技术的不断突破，半导体测试设备市场将继续增长。”

　　风险提示及免责条款

　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

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【《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美******

随着开学季的到来，莘莘学子重返书院，正是大荒里文人雅客挥毫创作的好时机。《天下》一系列应景的外观即将上线，为少侠们的大荒之旅添上更多诗意！

全新宋制汉服【韶华向远】墨色点染，古朴雅致，完美地演绎出国风之美。女款清丽绝尘，携飘带【浮生未歇】超逸登场，男款配以竹笛【一苇以航】，翩翩气度浑然天成~还有可爱呆萌的珍兽【萌虎出山】，邀你一起“萌”游大荒！事不宜迟，下面一起揭开这些外观的神秘面纱吧~

【韶华向远】时装女款

《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美

女款的【韶华向远】，承袭宋制汉服的灵动与优雅。色调柔和，独具淳朴淡雅之美，女子一头青丝挽起，梳成简单发髻，以明珠花钿点缀，清丽脱俗。纯白对襟绣有繁花嫩叶，蜻蜓落于其间尽显生机，腰间、衣襟处皆以明珠点缀，与精巧的珍珠衫相呼应，彰显贵气。

衣袖间绣球花悄然绽放，似有暗香引来蝴蝶翩跹四周，腰间轻垂蓝紫色流苏腰坠，与轻纱飘带【浮生未歇】相衬，二者随风起舞，飘逸轻盈，少女手提花篮缓缓走来如仙女下凡，步步生香沁人心脾。

【韶华向远】时装男款

《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美

男款色调更沉稳大气，公子以银冠固定好如墨细发，柔顺的云纱披在肩侧，龙飞凤舞般的墨迹流淌其上，雅致且富有内涵，内衬上绘墨荷图，更彰显其高洁出尘，纱袖似云烟，轻掩流光金纹，温润玉珏与明珠环绕衣袖，为书香世家的公子增添贵气。

金丝绣制雀羽、花枝装点下摆，再坠以流苏，行走间随风摇曳，彰显飘逸之轻盈，国韵之典雅。公子手握珠串，取出竹笛【一苇以航】，顷刻，悠扬笛声缓缓传来，如听仙乐，让人恍若置身山河水墨画中，饱览独属东方的诗意之美。

【萌虎出山】珍兽

《天下》“最有文化”的全新宋制外观演绎国韵之美

浓墨滴落宣纸之上，晕染而开，深浅相宜，逐渐勾勒出虎纹、虎躯。只稍一会，一只可爱虎崽便准备“出山”！

与寻常威风凛凛的白虎不同，水墨染就的幼虎可爱呆萌，毛茸茸的爪子拍打着地面，墨水四溅，似乎也想蘸墨“写”下几个字，只见它嗷嗷叫唤着，张牙舞爪，想要以此震慑他人，却不知此举更是萌化了一众少侠的心~

以上全新外观将于本周更新后上线，感兴趣的少侠可以留意天下3官网发布的更新公告，了解具体的获取途径哦~

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者郑雨航每经编辑高涵兰素英

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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【利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力******

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力

据日本SakanaAI公司官网最新消息称，该公司与美国麻省理工学院、OpenAI以及瑞士AI实验室IDSIA等机构合作，在人工智能（AI）领域取得了一项重大突破。他们开发的新技术首次实现了利用视觉语言基础模型，自动搜索和发现新型人工生命。这项技术不再依赖于传统繁琐的手工设计过程，增加了探索未知生命形式的可能性。

人工生命是指通过计算机模拟或其他技术手段创造的、能够模仿自然界中生命体行为和特征的系统或实体。简单来说，是科学家利用技术和算法，“造”出来的虚拟或物理上的“生命”。它可以像真正的生物一样生长、互动、适应环境。对人工生命的探索，能帮助人们思考什么才是生命的基本特性，以及是否存在不同于地球生命的其他可能。

此次，团队通过简单的文本提示，如“一个细胞”或“两个细胞”，引导系统去寻找符合这些描述的生命模拟。这种方法可以精准地设定搜索条件，让AI自动筛选出满足特定标准的模拟结果。

此外，AI还会主动探索那些随着时间发展能够展现出无限新颖性的模拟，捕捉到对人类观察者而言仍然充满吸引力的生命现象。启发式搜索则致力于发现一系列多样化的有趣模拟，以展现类似于“外星世界”的场景，帮助理解不同环境下的生命可能呈现出怎样的形态和行为模式。

借助该技术，团队现在可以更快速地探索人工生命的涌现、进化及智能特性，这对于下一代AI系统的开发具有重要启示作用。

此外，该技术的应用还意味着人们可以用全新的方式，思考和探讨宇宙中其他可能存在但尚未被发现的生命形式，使科学家能把注意力集中在定义想要观察的现象上，然后交由自动化流程进行高效搜索，从而大大提升了研究效率。

【总编辑圈点】

人工智能可以搜索什么？首先跃入我们脑海的，可能是文本、图形、符号等内容。然而，凭借强大的数据处理能力和高效的算法，人工智能已悄然具备搜索人工生命的能力。这意味着，它所搜索的不是固定不变的简单目标，而是可以不断生长变化的“生命”。尽管这种“生命”是借助技术和算法虚拟出来的。用人工智能去搜索人工生命，这种创意十足的搜索任务，或许能够为人类思考生命的本质特征、探索“不一样”的生命形式打开全新思路。（张梦然）

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力来源：科技日报

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【独家｜理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦离职创业，加入具身智能赛道******

来源：42号车库

42 号电波独家获悉，理想汽车前智能驾驶产品总监赵哲伦已于日前离职，并作为联合创始人，与地平线前副总裁、前软件平台产品线总裁余轶南，成立维他动力（北京）科技有限公司，将主要负责具身智能的产品化和市场。

赵哲伦此前于 2020 年 6 月加入理想汽车，先后负责理想 ONE（地平线征程 3 平台）、理想 L 系列（英伟达 Orin-X 平台、地平线征程 5 平台）的智能驾驶产品的生命周期定义与交付。

在此期间，理想汽车首发量产地平线征程 3 平台和地平线征程 5 平台的智驾产品。同时，理想汽车的 AD Max 平台（英伟达 Orin-X）通过基于用户需求的 OTA 迭代，成为行业第一梯队的智驾产品。

2024 年 6 月，赵哲伦加入理想汽车新成立的产品线团队，担任第一产品线营销负责人，负责理想 L9 与理想 MEGA 的营销工作。12 月 22 日，理想 MEGA 全月累计定单首次突破了 1,000 台。

在此之前，赵哲伦是国内首批聚焦智能汽车领域的自媒体创业者，联合创立「42 号车库」。微博账号「哲伦班长」是智能汽车圈内更熟悉的名字，拥有近 50 万粉丝。

工商信息显示，维他动力（北京）科技有限公司成立于 2024 年 12 月 9 日，法定代表人为余轶南，持股比例为 71.4288%，赵哲伦为股东之一，持股比例 14.2856%。维他动力还有一位联合创始人宋巍，持股比例为 14.2856%。

维他动力联合创始人宋巍毕业于清华大学，是前地平线软件平台总架构师，地平线智驾创始团队成员，2016 年 5 月加入地平线，负责征程系列芯片从 2017 年征程 1 到 2024 年征程 6 共五代产品的应用方案设计及产品落地。宋巍具有自动驾驶行业软硬件全栈 AI 技术工程化落地经验，将负责维他动力的智能系统与机器人工程。

维他动力创始人余轶南 2015 年加入地平线。根据媒体报道，余轶南是地平线的第 5 号员工，也是地平线创始团队成员之一。在地平线任职期间，余轶南任软件产品线总裁，主要负责智驾技术和产品开发。

据悉，维他动力聚焦 AI 技术与机器人技术研发，将打造面向用户的机器人产品。

今年以来，具身智能领域相当火热，尤其是新入局的创企在研发、产品、投融资都处于爆发的状态，极速扩张。在这其中，国内汽车行业率先入局具身智能。

北汽产投今年已经投资两家机器人公司，分别是银河通用和帕西尼感知。上汽集团的布局更广一些，今年智元机器人和逐际动力两家公司三次获得上汽旗下投资机构的投资。此外，获得上汽投资的智元机器人早在去年还获得了比亚迪的投资。

2023 年举行的小鹏汽车科技日上，小鹏首次展示了自研的人形机器人 PX5。第二代人形机器人Iron 也已在今年的小鹏 AI 科技日上亮相。今年 4 月，广汽集团宣布，正结合智能制造、汽车后市场服务、智慧生活等领域，与全球头部企业携手，探索人形机器人未来光明的应用场景。

除此之外，2024 也是具身智能行业的其他企业获得融资的关键之年：

宇树科技今年获得近 10 亿元 B++ 轮融资，9 月再次完成数亿元人民币 C 轮融资，可以说是今年国内人形机器人创企的融资之王。
星动纪元在今年年初拿到了超亿元的天使轮融资，10 月 16 日完成近 3 亿元 Pre-A 轮融资。
星海图今年已经完成了三次融资，天使轮融资规模数千万美元，之后获得北京机器人产业投资基金的天使+ 轮融资，今年 11 月再次获得超 2 亿元人民币的 Pre-A 轮融资。
加速进化今年完成了天使+ 轮、Pre-A 两轮融资，第一次数千万元人民币，第二次亿级人民币。
松延动力今年 3 月和 6 月分别完成天使轮和 Pre-A 轮融资，两次交易金额都未披露。
星尘智能在今年获得数千万美元 Pre-A 轮融资。

由此可以预见，即将到来的 2025 年，具身智能赛道将变得更为火热，或将成为继自动驾驶、生成式 AI 之后，又一改变我们生活方式的创新产品。

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