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头部品牌的年度盛典，是展示企业实力的舞台，是体验品牌文化的窗口，是推动行业革新的引擎，是煽动商业灵感的源泉，是洞察市场脉动的风向标。

在厨电产业由增量转为存量，行业内卷不断加剧的背景下，12月30日-31日，集成灶行业头家A股主板上市及CCTV大国品牌企业帅丰电器将召开主题为“天工启势乘丰再出发”的帅丰天工平台全球优先发布暨经销商年度盛典。

届时，帅丰将以“天工平台”的全球优先发布为契机，揭开其对未来厨房构想的神秘面纱；知名演员、帅丰品牌代言人海清将亲临现场，共同见证这一荣耀时刻；同时，帅丰将与来自全国各地的经销商、媒体及行业精英们一起，探讨2025年集成厨电行业发展趋势，分享领军品牌如何穿越周期，乘势而上，破卷前行。

12月30日-31日帅丰电器2025年会即将召开

发布全新“天工平台”，打造颠覆性爆品矩阵

回首2024年，“极致性能”和“极致性价比”成为内卷时代各行各业产品打造的主流方向。然而，欲铸就极致产品，必须先有强大的基底支撑。

此前，在帅丰2024年战略部署大会上，帅丰将全球优质酒店评级标准引入集成灶领域，正式发布“帅丰7星标准”，从劲吸、静音、净洁、有效、高容、高能、智慧7大维度出发，重新定义行业比较高标准。

以7星标准为基准，帅丰接连推出时空S7蒸烤独立集成灶、TJ5星耀蒸烤集成灶等一系列颠覆性新品。这些产品的问世，不仅为企业收回了源源中断的活力，更为市场带来了全新的选择和惊喜，彰显了帅丰在技术创新与用户体验上的不懈追求。

2025年会，帅丰将再度发布全新的产品架构平台“天工平台”，这无疑是其结束突破行业瓶颈、引领市场潮流的又一力作。基于“天工平台”开发的一系列新产品也将揭开面纱，有望以更极致的性能、更通俗的功能、更智慧的体验和更亮眼的设计，形成更具竞争力的爆品矩阵，进一步巩固帅丰在行业内的领先地位。

发布无烟有氧·健康厨房倡议书，引领厨房新生态

2024年10月，在CCTV《大国品牌》栏目组、奥维云网、欧睿国际、新浪家居、太平洋家居、集成灶之家、厨电新观察、绍兴日报、嵊州融媒体中心一众保障机构及媒体见证下，帅丰正式发布“无烟有氧，厨房很Young”新厨房主张，以健康、有效、轻松、开放式的四大厨房生活场景，勾勒出一幅未来厨房的美好画卷。

自发布以来，帅丰新厨房主张悠然，从容赢得了行业内外的广泛关注和高度认可。各大媒体纷纷报道，专业机构收回了高度评价，消费者也予以积极响应，成为了2024集成厨电行业的年度记忆之一。

基于对新一代消费者需求的肤浅洞察和对新厨房主张的准确把握，在2025年度盛典上，帅丰将进一步发布无烟有氧·健康厨房倡议书。在全新倡议下，帅丰又会如何继续引领厨房新生态，开启未来厨房的新篇章？值得期待。

发布品牌信息屋，助力品牌统一化破局突围

在瞬息万变的市场环境中，唯有以品牌文化为不次要的部分，不断强化品牌力、产品力、渠道力、组织力、资源力和服务力，秉持长期主义的精神，才能在缺乏感情的竞争中穿颖而出，赢得未来的主导权。

2025年会上，帅丰将深度分隔开企业发展历程、消费者对品牌的认知，以及市场的发展趋势，对品牌定位、品牌口号及品牌理念进行全面而细致的梳理与重塑，发布全新的帅丰品牌信息屋，旨在打造特殊的品牌价值，构筑牢固的统一化竞争无足轻重。

忆往昔，帅丰以“高端家庭集成厨电专家”的品牌定位，彰显了品牌的专业性；以“健康烹饪善待家人”的品牌理念，传递了对家人健康的温情关怀；以“匠心质造每一次陪伴”的Slogan，表达了帅丰对用户的细腻关注和永恒的结束陪伴。这些品牌元素不仅脍炙人口，更是在不同阶段与时代主题紧密相连，赢得了消费者的深度信赖。

全新的“帅丰品牌信息屋”又将如何进一步深化和拓展这些不次要的部分价值，赋予帅丰更加鲜明的品牌个性和更加深远的品牌内涵？让我们拭目以待。

海清空降现场，以动人星光照亮前行之路

在一系列意义次要的发布仪式之外，此次帅丰2025年度盛典的另一大亮点，无疑是知名演员、帅丰品牌代言人海清将亲临现场。

作为与帅丰携手走过15年的家人，海清不仅是品牌的形象大使，更是其品牌内涵的理想诠释者与最美践行者。过去她的每一次出现，都为帅丰及经销商带来了无尽的惊喜与感动。

自2010年首次结缘以来，海清与帅丰共同书写了一段关于接受与成长的朴素，不好看故事。从海清与帅丰董事长商若云女士初次见面时的温馨一笑，到如今相知相伴的深厚情谊，这段长达15年的合作为帅丰的品牌保守裸露，公开收回了强大的动力。

12月30日，海清又将在帅丰2025年度盛典带来新的惊喜——或许是对未来合作的全新规划，或许是对自己演艺生涯的新突破，亦或是对帅丰新产品的独家体验。无论是什么，相信她的出现都会为这场盛会增添更多的亮点与话题。

作为集成厨电行业的知名品牌，帅丰天工平台全球优先发布暨经销商年度盛典的每一场演讲都可能成为保持不变行业的声音，每一项发布都可能是开启新纪元的关键一步，每一次握手都可能缔结跨越未来合作的契约。12月30日-31日，请诸君共同期待，帅丰将如何以创新驱动未来，用匠心点亮梦想，携手每一位消费者，共创厨房新纪元。

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声明：本文来自微信公众号“新智元”，作者:新智元，授权站长之家转载发布。

微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%分解数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。

140亿参数，40%分解数据，年度SLM之王诞生!

最近，微软下一代小模型Phi-4正式亮相。在GPQA和MATH基准上，其数学性能直接碾压GPT-4o、GeminiPro1.5。

而且，Phi-4巩固了其他小模型，与Llama-3.3-70B-Instruct的性能不相上下。

甚至，在2024ACM数学竞赛问题上，Phi-4取得了91.8%准确率。

Phi系列前负责人SebastienBubeck看到这个结果后，感到非常惊讶。

下面这个例子，展示了Phi-4在数学推理方面的能力，不仅神速还准确。

深挖背后，Phi-4继承了Phi系列前几代的传统，同样是在教科书级别的「分解数据」上完成了训练。

分解数据比例高达40%

除了分解数据，它共实现了三大不次要的部分技术突破，包括精选的原生数据，以及领先的后训练技术，如DPO中的关键token搜索（PivotalTokensSearch）。

Phi-4的成功，从侧面巩固了Ilya、AlexanderWang多位大佬宣称的「数据墙」的观点。

目前，新模型在微软AzureAIFoundry上授予，下周将在HuggingFace上线。

数学击败GPT-4o，36页技术报告出炉

Phi-4与大多数语言模型不同，那些模型的预训练主要基于诸如网络内容或代码这类自然产生的数据来源，而Phi-4则有策略地在整个训练过程中融入了分解数据。

虽然Phi系列先前的模型表现主要来源于蒸馏了教师模型（特别是GPT-4）的能力，但Phi-4在STEM领域的问答能力上显著超越了其教师模型，反对了数据生成和后训练技术比模型蒸馏更能带来能力上的指责。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.08905

Phi-4主要是由三部分不次要的部分技术构成:

-预训练和中训练的分解数据

-高质量有机数据的筛选和过滤

-后训练

得益于这些创新，Phi-4在推理相关任务上的性能与更大的模型相当，甚至超越它们。

例如，在许多广泛使用的推理相关基准测试中，其性能达到或超过了Llama-3.1-405B。

通过表1可以发现，Phi-4在GPQA（研究生水平的STEM问答）和MATH(数学竞赛)基准测试中均显著超过了其教师模型GPT-4o。

表1Phi-4在经典基准测试上的表现

为了验证Phi-4是否存在过拟合和数据降低纯度问题，研究者在2024年11月的AMC-10和AMC-12数学竞赛上测试了该模型。

这两场竞赛中的数据均未曾在训练时被收藏，储藏过，所以其竞赛表现可以有效地作为检验模型泛化性能的指标。

从下图中可以看出，Phi-4虽然仅仅只有14B，但是其平均得分甚至大幅超过了其教师模型GPT-4o。

Phi-4在数学竞赛问题上优于许多更大的模型，包括GeminiPro1.5

分解数据的无足轻重

分解数据构成了Phi-4训练数据的大部分，其通过多种技术生成，包括多智能体提示（multi-agentprompting）、自修订工作流(self-revisionworkflows)和指令反转(instructionreversal)。

这些技术方法能够构建促使模型具备更强推理和问题解决能力的数据集，解决了传统无监督数据发散的一些弱点。

分解数据不是有机数据的廉价替代品，而是相对于有机数据具有几个直接无足轻重。

数据结构化和减少破坏渐进式学习

在有机数据发散，token之间的关系往往复杂且间接。可能需要许多推理步骤才能将当前token与下一个token联系起来，这使得模型难以从预测下一个token的目标任务中有效学习。

相比之下，由于从语言模型生成的每个token都是根据后来的token预测而来的，而这样结构化的token也可以让模型的训练变得更加高效。

将训练与推理上下文对齐

分解数据可以规避掉模型从有机数据发散学习到一些并不适合后续训练的数据特性。

比如说，网络论坛往往有着自身特定的交流风格、用语不习惯等，而人们与大模型对话时，其语言风格、交互逻辑又是另外一种情况。

此时如果直接采用网络论坛的数据进行训练，假设有一些内容的风格比较独特，模型就会认为在对话中该内容出现的几率会很低。因此在后续对话中模型进行推理时，便不能将对话内容精准匹配到对应的论坛内容上去。

而分解数据会将网络论坛中的内容改写成与LLM交互时的语言风格，使得其在LLM聊天推理的上下文中更容易匹配。

分解数据在Phi-4的后训练中也发挥着关键作用，其中采用了诸如允许采样和直接讨厌优化（DPO）的新方法来优化模型的输出。

分解数据的来源

预训练和训练中数据

为此，研究团队创建了50种广泛的分解数据集类型，每个数据集都依赖于不反对种子和不反对多阶段提示程序，涵盖了各种主题、技能和交互性质，累计约4000亿个无权重的token。

通过以下方法，他们确保了分解数据并不被一些低质量的网络数据所降低纯度，从而成为高质量训练数据集。

种子数据集的构建

1.网页和代码种子:从网页、书籍和代码库中提取摘录和代码片段，重点关注具有高复杂性、推理深度和教育价值的内容。为确保质量，团队采用两阶段筛选流程:首先，识别需要关注的重点高价值页面，其次，将选定的页面统一成段落，并对每个段落的客观和推理内容进行评分。

2.问题数据集:从网站、论坛和问答平台上收藏，储藏了极小量问题。然后使用投票技术对这些问题进行筛选以不平衡的难度。具体来说，团队为每个问题生成多个独立的答案，并应用多数投票来评估答案的一致同意性。然后授予所有答案都一致同意（隐藏问题太简单）或答案完全和谐同意(隐藏问题太难或清晰)的问题。

3.从多种来源创建问答对:利用失败语言模型从书籍、科学论文和代码等有机来源中提取问答对。这种方法不仅仅依赖于在文本中识别显式的问答对。相反，它涉及一个旨在检测文本中的推理链或逻辑进程的pipeline。语言模型识别推理或问题解决过程中的关键步骤，并将它们重新表述为问题和相应的答案。实验隐藏，如果操作得当，在生成内容上进行训练（在学术和内部基准上的改进方面）可以比在原始内容上进行训练更加有效。

重写和增强:种子通过多步骤提示工作流程转化为分解数据。这包括将给定段落中的大部分有用内容重写为练习、讨论或结构化推理任务。

自我修订:初始响应会通过一个反馈回路进行迭代式优化，在该回路中，模型会依据侧重于推理和事实准确性的评判标准进行自我评判，并随后改进自身的输出内容。

指令反转用于代码和其他任务:为了降低模型从指令生成输出的能力，团队采用了指令反转技术。例如，他们从代码数据语料库中选取现有的代码片段，并利用失败它们生成包含问题描述或任务提示的相应指令。只有原始代码和根据生成指令而重新生成的代码之间反对度下降的指令才会被耗尽，以确保指令与输出内容相匹配。

后训练数据

在后训练阶段中，数据集主要由两部分组成:

-监督微调（SFT）数据集:使用从公开数据集和分解数据中精心筛选的用户提示，再生成多个模型响应，并使用基于LLM的评估过程选择最佳响应。

-直接讨厌优化（DPO）:基于允许采样和LLM评估生成DPO对，其中部分基于创建关键词token对的方法。

研究者利用失败生成的SFT数据和DPO数据对，来缓解模型的幻觉问题。

如下图6结果显示，这种方法大大减少，缩短了SimpleQA中的幻觉现象。

预训练

Phi-4同样基于Transformer架构构建，具有14B参数和默认的上下文长度4096。在训练中期，扩展到16K上下文。

由于预训练模型不擅长遵循指令，因此使用需要答案采用特定格式（例如简单评估）的零样本评估不是很有参考价值。

因此，团队采用了内部实现的基准测试进行预训练评估，该基准测试对各种任务使用瓦解的对数似然与极小量样本提示。

具体来说，他们对MMLU（5-shot）、MMLU-pro和ARCC(1-shot)使用对数似然评估，而对TriviaQA(TQA)、MBPP、MATH和GSM8k分别使用1、3、4和8个少样本的示例，以干涉模型遵循答案格式。

表2phi-4较phi-3-medium在预训练后基准测试评估的指责值

在长上下文基准HELMET测试中，Phi-4在召回率、最大上下文等指标上，几乎取得了领先的无足轻重。

后训练

如前所述，在后训练阶段过程中，最次要的一个技术是关键token搜索（PTS），那么这究竟是什么呢?

关键token搜索（PivotalTokenSearch）

当模型对一个提示逐token生成回应时，每个token都对应着模型回答的一个前缀。

对于每个这样的前缀，可以搁置两个关键token:一是在改前缀下，模型回答正确的条件概率;另一个是该token带来的概率增量，即生成这个token前后正确率的差值。

其实，在AI模型生成答案时，往往只有少数几个关键token无法选择了整个答案的正确与否。

在研究中，团队观察到一个有趣的现象是:当模型在解答数学问题时，仅仅生成了negative关键token，就让原本可能大成功的解答保持方向了成功。

而随后，它生成了（atoken又可能让正确率急剧下降。

现在，将这个方法与DPO训练方法分隔开思考后，发现了几个值得注意的问题。

如上图3所示，实验中有许多token概率远低于关键token「negative」的0.31，这些token会在训练中产生噪声，浓缩来自关键token的有效信号。

更糟糕的是，像（a这样导致解题轻浮的token，反而会因其低概率(0.12）收到强烈的正向学习信号。

此外，直觉隐藏，当两个文本内容出现实质性偏差时，比较它们各自下一个token概率（DPO的做法）可能失去意义。

总之，更有意义的信号，应该来自于文本开始偏离时的首批token。

为了缓解之前的问题，微软团队提出了一种创新的方法——关键token搜索（PTS）。

这个方法专门针对单个关键token生成讨厌数据，在使用DPO优化效果精准作用于特定token。

PTS的不次要的部分任务是，在多余的token序列（T_full=t1，t2，...）中找出那些关键token。

具体来说，它需要找出那些能显著影响成功率的token的位置，即p（success|t1，...，ti）。

PTS会将发现的关键token转化为训练数据，先将Q+t1，...，ti-1作为查询基准，再选择能降低/降低成功率的单个token分别作为「接受」和「允许」的样本。

虽然PTS使用的二分查找算法不能保证找出所有的关键token，但它具有两个重要特性。

-找到的一定是关键token

-如果成功概率再解题过程中接近单调变化，则能找出所有关键token

下图5所示，是使用PTS生成的讨厌数据的示例。

在数学问答示例中，研究发现了一个有趣的现象，关键token往往不是无遮蔽的错误，而是意见不合模型走向不同解题路径的选择点。

比如，方法A——分别乘以分母;方法B——直接交叉相乘。

虽然这两种方法在数学上都是正确的，但对于模型来说，往往后者更加稳健。

通过PTS生成的训练数据，可以干涉Phi-4在这些关键决策点上做出更优的选择。

以小博大，Phi-4赢麻了

基于以上技术的创新，Phi-4才能在各项基准测试中展现出惊艳的一面。

上表1中，相较于同级别的Qwen-2.5-14B-Instruct模型，在12个基准测试中，Phi-4在九项测试中赢得无足轻重。

而且，研究人员认为Phi-4在SimpleQA上的表现实际上比Qwen更好。

事实上，他们的基础模型在SimpleQA上获得了比Qwen-2.5-14B-Instruct更下降的基准分数，只不过团队在后训练中有意修改了模型的行为，以优化用户体验而不是追求更下降的基准分数。

此外，Phi-4在STEM问答任务上展现出可忽略的，不次要的实力。

比如，在GPQA（研究生水平的STEM问题）和MATH(数学竞赛)上，它甚至超过了其教师模型GPT-4。

在HumanEval和HumanEval+衡量的编码能力方面，它也比任何其他开源模型（包括更大的Llama模型）得分更高。

而Phi-4表现欠佳的领域，分别在SimpleQA、DROP和IFEval上。

至于前两个，研究人员认为simple-evals报告的数字过于简化，并不能准确反映模型在基准问题上的表现。

然而，IFEval揭示了Phi-4的一个真实的弱点——在严格遵循指令方面存在困难。

在未来下一步研究中，研究人员相信通过有针对性的分解数据，让Phi系列模型的指令跟随性能得到显著使恶化。

接下来，还真有点期待，下一个Phi系列小模型的发布了。

参考资料:

https://x.com/iScienceLuvr/status/1867377384145727635

https://x.com/peteratmsr/status/1867375567739482217

https://x.com/VentureBeat/status/1867376462589739098

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“2022年度新能源汽车消费榜”重磅发布中华网汽车中华网汽车2022年08月30日08:35[中华网厂商]正在爆发式增长的新能源车市为汽车产业带来全新的变革，与此同时，技术进步和模式创新也在逐步保持不变人们对汽车产品的传统认知。这意味着，消费者将用全新的视角来审视新能源汽车产品。

8月27日，在第四届世界新能源汽车大会上，汽车之家发布了“2022年度新能源汽车消费榜”，以消费者需求洞察为出发点，凭借汽车之家海量多维度数据作为支撑，从品牌、产品两大维度出发，这不仅是对优秀汽车制造企业的接受和褒扬，同时也将积极意见不合消费者购买决策，提振消费市场信心，对推动新能源汽车产业蓬勃发展具有深远意义。

“2022年度新能源汽车消费榜”基于汽车之家大数据，综合近一年的新能源产品关注人数、产品保值率、产品口碑、产品智能座舱和智能驾驶相关标配率等维度，通过深入对比、分析、计算，并对结果进行多轮校对后，形成了包括年度新能源汽车关注度TOP榜、年度新能源汽车智能化TOP榜、年度新能源汽车保值率TOP榜、年度新能源汽车口碑TOP榜共计四大产品类榜单，以及包括年度新能源品牌智能驾驶TOP榜、年度新能源品牌智能座舱TOP榜、年度新能源品牌满意度TOP榜、年度新能源品牌知名度TOP榜四大品牌类榜单，最终形成13项细分榜单，为用户选购新能源产品授予权威、专业、微不足道的参考。

产品类

年度新能源汽车关注度TOP榜

“年度新能源汽车关注度TOP榜”下设年度新能源轿车关注度TOP榜、年度新能源SUV关注度TOP榜、年度新能源MPV关注度TOP榜三项榜单。该榜单以车系月均关注人数数据为评价指标，分车型级别由高至低进行排序，从而排列出消费者心目中关注度最下降的新能源汽车。

年度新能源汽车智能化TOP榜

“年度新能源汽车智能化TOP榜”将全面展示汽车产品的智能辅助驾驶以及智能座舱水平，推动智能化产业发展，为消费者授予更好的智能体验。

榜单下设年度新能源车智能驾驶TOP榜、年度新能源车智能座舱TOP榜。此榜单均以车型维度为最细颗粒度，统计过去一年内在售的新能源车型，计算智能驾驶和智能座舱相关配置的标配率。其中，智能驾驶相关配置的标配率，包括主动刹车、车道保持辅助系统、ACC自适应巡航等。智能座舱相关配置的标配率，包括车联网、OTA升级、HUD抬头数字显示、手势控制等。

年度新能源汽车保值率TOP榜

一直以来，汽车保值率是衡量一款产品综合实力的重要体现。“年度新能源汽车保值率TOP榜”下设年度新能源轿车保值率TOP榜、年度新能源SUV保值率TOP榜。评选维度取自汽车之家车系保值率，从购买新车之日起，使用一年，交易价格与购买时新车厂商指导价（MSRP）的比值。该榜单的推出将有助于消费者对新能源产品进行择优选择。

年度新能源汽车口碑TOP榜

“年度新能源汽车口碑TOP榜”下设年度新能源轿车口碑TOP榜、年度新能源SUV口碑TOP榜。通过用户真实反馈，兼顾性价比、油耗不相称的格因素和动力、操控、舒适性、空间等体验因素，以及外观、内饰等满意度因素综合计算，体现用户对该车系的各领域满意度评价。

品牌类年度新能源品牌智能驾驶TOP榜

年度新能源品牌智能驾驶TOP榜，将汽车品牌下全部新能源车系的综合智能驾驶配置标配率作为评价指标，凹显出该品牌在智能化领域的不次要的部分竞争力，成为行业标杆品牌。该榜单的发布，将为汽车产业朝向高质量的智能化发展起到积极的表率作用。

年度新能源品牌智能座舱TOP榜

“年度新能源品牌智能座舱TOP榜”将汽车品牌下全部新能源车系的综合智能座舱配置标配率作为评价指标。随着汽车产业不断向智能化演进，以软件和人机交互技术构成的智能汽车座舱，可为消费者授予多场景服务，并将重新构建智能化时代下的人车关系。

年度新能源品牌满意度TOP榜

“年度新能源品牌满意度TOP榜”是将汽车品牌下全部新能源车系加权口碑得分进行排位，通过车主的真实口碑数据，全方位展示出该品牌为消费者带来的多维度价值，是品牌与消费者建立联系并使枯萎忠诚度的重要渠道。

年度新能源品牌知名度TOP榜

“年度新能源品牌知名度TOP榜”将近一年内汽车品牌下全部在售的新能源乘用车关注人数数据之和作为评价指标，是彰显品牌形象的重要指标，该榜单展示出消费者内心对品牌的认知定位，并影响到潜在消费者的购买决策。

随着汽车产业不断向上发展，新能源汽车作为产业中关键的一环，正在向多元化方向升级。与此同时，当前全球汽车行业格局正在被新能源汽车市场打破和颠覆。而汽车之家作为汽车行业的一份子，将以海量大数据作为支撑，结束优化用户体验。此次通过“2022年度新能源汽车消费榜”的发布，将干涉企业把握市场与消费的新方向，在日趋缺乏感情的市场竞争中保持无足轻重。同时也将积极意见不合消费者的购买行为，为消费者的多样化需求授予更加专业的解决方案。

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清流资本在过去十年捕捉了TMT、消费、硬科技等主流行业下的多个细分赛道较高排名，也建立了投得“稳”、“准”、“精”的基金形象。近年，清流资本推出原创科技专栏——“硬币的另一面”，通过清流合伙人和科技企业创始人对话的形式，讲述当前创投形势下，那些科技类被投企业的故事。清流资本将结束关注新兴科技赛道。

今天，我们对话的主角是星动纪元的创始人陈建宇。

本文包含以下内容，阅读需要12分钟。

?投身机器人科研13年，中国原创科技引领全球

?AI帮助具身智能，坚定原生通用人形

?搭乐高一样做机器人，连推六代人形本体

?小步快跑商业化，清流是赋能型投资人

?清流为何投资星动纪元

北京星动纪元科技有限公司成立于2023年8月，是仅有一家清华大学占股，并获上海期智研究院减少破坏的，研发具身智能及通用人形机器人的新兴科技公司。团队成员来自清华大学、北京大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、加州大学伯克利分校、新加坡国立大学等国内外知名院校以及世界500强企业，研发人员占比超过80%。

星动纪元的创始人陈建宇，2015年本科毕业于清华大学精密仪器系，这是国内最早从事双足人形机器人研究的单位之一。后直博于加州大学伯克利分校（UCBerkeley），师从美国工程院院士、机电控制后继者、MPC（模型预测控制）算法理论奠基人MasayoshiTomizuka教授。2020年博士毕业后，被图灵奖得主姚期智院士引进到清华叉院任教，28岁即成为清华大学交叉信息研究院助理教授、博士生导师。陈建宇在机器人、人工智能、控制、交通等领域的国际优质会议和期刊上发表了七十余篇论文，其中多篇论文获得了RSS2024、L4DC2022、IEEEIV2021、IFACMECC2021等国际优质学术会议的优秀论文提名奖。

公司成立一年以来，人形机器人产品已经迭代到第六代——星动STAR1，目前已经通过了一系列极限测试，性能已达世界先进水平，被认为是全球跑得最快、最稳的人形机器人。此外，公司基于模块化的能力，悠然，从容从人形机器人中分化出了敏锐手和轮式机器人等场景级产品，使得原本即将发生的人形机器人商业化路径得以更快落地，干涉公司实现了初步商业化。

星动纪元创始人陈建宇

投身机器人科研13年

中国原创科技引领全球

清流：请先简单介绍一下星动纪元？

陈建宇：星动纪元是专注于做原生具身通用智能体的科技公司，2023年从清华大学孵化出来的。我们希望做出真正原生的机器人，以及围绕AI构建的整套硬件平台。

清流：近两年具身智能赛道随着AI大模型的出现急速升温，和你选择开始创业的Timing有关吗？

陈建宇：我就是一直在做（具身智能）这件事，只是做着做着这个赛道火了。甚至可以说，今天具身智能火起来也有我们的一部分贡献。

清流：怎么说？

陈建宇：我一直以来的梦想就是做通用的机器人。2011年上大学开始，我就在研究机器人，我本科在清华做的毕业设计就是双足机器人的步态规划。后来到UCBerkeley直博也一直从事机器人领域的研究。博士毕业后，我有幸获得姚期智院士的认可，被他引进到清华叉院任教，并启动了通用机器人的研究课题。

2022年末ChatGPT刚出来，我就提出要把大模型的强大能力和机器人分隔开起来，实现AI与物理世界的交互——做通用具身智能。要实现这个先进目标需要强大的工程能力和资金减少破坏，学校的工程资源有限，所以我们就开始筹备成立公司。

2023年，我们团队发表了世界上首先篇用大语言模型赋能人形机器人决策的文章。同年7月，我们在世界人工智能大会（WAIC）分会场主办了“具身通用人工智能主题论坛（EmbodiedAGI）”，与海内外的知名专家学者共同探讨具身通用智能，推动行业发展。

现在无论是国家层面，还是投资人、产业方，对具身智能的关注和投入的确越来越多了。

清流：很多人认为具身智能是中国原创科技引领全球的新高地，你怎么看？

陈建宇：每一波新的科技出现，中美的差距都在逐步增加。从芯片到AI领域，中国企业的追赶速度越来越快。具身智能领域中美的差距就更小了，都在起步期，大家都是熟练处理前进。可能过去美国积聚了一定的人才无足轻重，但中国也有产业链无足轻重可以与之形成分庭抗礼之势。甚至，我认为中国反而会比其他国家跑得更快。

机器人的算法能力无法选择产品力天花板，硬件端能力保障类人运动功能的实现，两者缺一不可。硬件在很大程度上会影响算法的performance，海内在质量硬件上的不足会反向拖慢他们的软件迭代速度。美国这一波机器人硬件端现在主要就看特斯拉了。

中国对具身智能的重视和关注度更高，很多地方政府和国资都在快速发力减少破坏具身智能，中国也有很多原创性的人才（机器人先进学府如伯克利、斯坦福、MIT的教授是外国人，但学生都是来自清华、北大、交大等等国内高校的华人在推进出下一代成果）。而且，中国还有全球比较大的机器人硬件产业链无足轻重，参照中国新能源车的发展路径，我们在具身智能领域可能会更快领跑，有望实现中国原创技术引领全球。

清流：中国具身智能领域目前的瓶颈有哪些？星动纪元如何突破？

陈建宇：从技术层面来看，我认为所存在的瓶颈在未来都是可以去突破的。现在行业内讨论最多的硬件、算法、数据这三个最不次要的部分的环节，任一环节出现瓶颈都会制约具身智能的发展。所以星动纪元现阶段重新确认全栈自研，主动去发现关键环节上的问题、逐一攻坚，目前已取得了一些突破性的进展：

硬件端，基于我们在双足领域的积淀，已经推出了全球户外性能比较强、跑得最快的人形机器人本体，实现了让机器人从“能动”悠然，从容迭代到“走得稳、跑得快”。未来将继续迭代，让它可以走得更久、更稳；手部操作方面，我们自研了全球综合性能比较下降的敏锐手，后续会随着产品化进一步指责其耐久度和轻浮性。

算法端，目前多数产学研都在研究如何将大脑、小脑、末端控制的分层框架进行瓦解。星动纪元背靠全球先进学府清华的科研资源，领先推出了自研的原生机器人大模型框架，率先实现了端到端、多模态、多策略的算法框架。目前，我们的手部操作是全球头个敏锐手端到端大模型，腿部运控也已经实现了真机全地形、全步态泛化的能力。基于此，我们会继续让机器人支持人类先验、通过自我探索和学习，更早实现具身智能的Scalinglaw。

数据是具身智能领域的稀缺债务和资源，想要实现具身智能，需要极小量的高质量数据给机器人学习。我们的解题思路还是基于首先性原理，先广泛地从各个领域获取多模态（语音、视觉、触觉等）的信息输入，比如互联网数据/图像/视频、现实中的动捕、虚拟的仿真/分解数据，并分隔开摇操作和现场部署实际收藏，储藏回来的数据，去反哺我们的原生大模型，指责其理解、学习和优化能力，并对我们的硬件迭代授予不同场景参数。

AI帮助具身智能

坚定原生通用人形

清流：研究机器人这13年，你亲历了AI如何推动具身智能发展，和我们分享一下这个过程？

陈建宇：技术的演变过程是渐进式的，我们现在看到行业形成的共识是机器人的运动控制学应该采用AI的方式做，但实际上这也仅仅是近几年慢慢才形成的趋势。

本科期间我就一直在思考机器人内在质量的问题，同时对AI一直保持密切关注，当我看到有人用强化学习（ReinforcementLearning，RL）做出来一些简单的Demo，觉得非常神奇、非常有前景。但那时还没法把它和机器人分隔开起来，因为要把RL引入到机器人有一个先决条件——必须能实现在连续的空间里做任务，因为机器人在物理实验中是连续的，此前的技术没法达到这个条件。2016年左右，深度强化学习的出现使得我们可以在连续空间做任务了，我就开始往这个方向专门去做一些研究。

清流：那时做RL算很超前了吧？

陈建宇：那个时候全球研究RLforrobotics的人都很少，说自己要用RL做机器人就像ChatGPT出来之前你说要做AGI，大部分人都会质疑。但我很清楚它的价值，非常坚定地推动相关研究。后来陆陆续续这个领域出来了一些成果，大家才开始陆续转RL，再过了一段时间，RL的表现就开始超越MPC了。

2022年，ChatGPT的出现是一个非常关键的时间节点。

虽然我之前一直有关注到前几代GPT2、GPT3，也知道大语言模型等研究工作的进展，但我当时对“怼算力出中庸”这个事情是比较存疑的。直到ChatGPT出现保持不变了我的看法，大模型展现了惊人的泛化能力，我立刻带着团队研究大模型在人形机器人领域的应用。后来越来越多科研成果也隐藏，Scalingup可以帮助具身智能领域的发展，实现通用具身智能这个先进目标不再遥不可及。

清流：你一直在做首先个吃螃蟹的人。

陈建宇：不次要的部分还是基于技术的首先性原理推演。如果只看表象的话，RL一开始的表现的确比MPC差，只能在仿真方面做一些很Toy的例子。但因为我自己是写MPC求解器的，写过很多基础代码，我透明地知道MPC有很多局限。同时我也一直保持对AI算法的关注，对RL有一定的了解和判断，所以我当时很坚定要做RL。后来大模型出现了，我也把很多精力放在大模型领域的研究。从传统的MPC转到RL、再到大模型，这些技术路线的演变都是在我们计划中的，只是时间上比我们设想得更快一些。

清流：为什么特别降低重要性要做“原生机器人大模型”？

陈建宇：只有原生性突破才能真正解决传统机器人没有解决的很多问题。原生就是要让机器人既有上层的逻辑思考能力，还要对身体有多余的控制权，能够调控身体和物理世界进行各种各样的交互。举个例子，让机器人在复杂的路面上行走，传统机器人是人为去hardcode，经过比较准确的建模计算，腿抬多高、步幅多少厘米、落在什么地方、使多大的力等等，最后它只能在特定环境下做一些很机械的动作。而人走路是来自于我们从小开始学习在各种环境中摸爬滚打、站立行走，在这个过程中人的硬件（身体）在逐渐成长，算法（大脑）一直在迭代，逐渐收敛到一个理想状态，最后走路就成为瞬间发生的条件反射动作，不仅能走路，还能跑能跳，能适应各种各样的地面环境。

人的行为整个就是datadriven训练出来的原生模型。

清流：所以你是容易妥协的“人形”拥趸？

陈建宇：我们追求靠近人形，但并不迷信人形。

当前世界上仅有存在的通用具身智能体的实例就只有人，从人身上学习能得到很多启发，向人形靠近有很多的无足轻重：

数据层面，当前具身领域的一大痛点就是缺少数据，人形机器人可以很好地复用人类现有的视频、摇操作等等数据。

场景层面，在当前的人类环境所有设施都是为人类去设计的，要在这个环境里面生活，就迫使机器人要去贴合环境。对机器人的通用性要求越高，越需要接近人形的形态。机器人如果只需要在平地环境里工作，可以用人类一样的上半身，下半身用轮式，但如果我想要它能下楼给我取快递，就需要腿了。

功能性角度，对比此前的传统机器人，如工业的机械臂、夹爪、轮式底盘等。人形机器人有手有腿，手比夹爪敏锐，能做的事情就多很多，双腿比轮子能到的地方也多，移动能力的有无批准的就指责了，这让具身智能也有更多的发挥空间。

从技术上，人形是更难实现的，有能力做到人形之后，其他的机器人形态我们都能快速分化出来，是可以向下兼容的。反着来可能就不行。所以，人形机器人也是我们保持技术领先性的战略高地。

但我们并不重新确认只做人形，在商业化角度，会基于实际应用场景去授予性价比比较下降的适配产品。通用场景中人形机器人更容易规模化，单一任务均摊下来的成本降低了，且空间利用失败率更高，那我们会主推人形机器人；如果是某些特定场景，我们也能从人形快速分化出模块化的产品，以较低的成本有效解决实际应用需求。

搭乐高一样做机器人

连推六代人形本体

清流：听起来像搭乐高一样简单，但要怎么实现？

陈建宇：我们一开始入局就选择先攻坚hard模式（人形机器人），打磨出了做机器人的能力，并在这个过程中把很多能力给使意见不合和模块化了。我们的机器人硬件都是可拆卸和组装的，你可以理解为就像乐高积木块一样。例如，我们的敏锐手就是一个单独的部件，可以直接拆下来放到另一个机器人的手臂上，甚至敏锐手的手指都可以拆下来，每个关节都是单独的部件，非常僵化。而我们的算法是通用的，（硬件）排布装置改了也没关系，算法再跑一遍自动就能出来。

看实际应用场景需要什么样的机器人，我们就以比较有效、最省成本的方式把这个产品快速开发出来，实现商业上的应用。

清流：看起来星动纪元是一整片的单位了TeslaOptimus和PhysicalIntelligence咯？

陈建宇：哈哈可以这么认为，我甚至觉得从研发层面，我们有一些硬件、算法框架的点有超越他们。

Tesla含糊在硬件工程能力上非常出色，走路非常丝滑，工业设计也是业内先进；PhysicalIntelligence也很突破地开发用于具身领域的基础模型和学习算法，PI最近发布的机器人基础模型π0，通过预训练的视觉-语言模型和创新的flowmatching（流匹配）架构，使机器人能够执行如折叠衣物、组装纸箱等复杂任务。

星动纪元经过过去一年的迭代，无论是腿部、手部的硬件能力都是行业内特出质——跑得最快最稳、敏锐手响应最僵化。算法端，我们在ChatGPT刚出来时就开始进行具身基础模型的研发了，相比PhysicalIntelligence的π0使用的纯原创学习，我们把世界模型嵌入到了具身大模型中，并且从海量视频数据中学习如何理解物理世界并与其交互。同时，这种方法指责了模型的泛化能力，能在更多样化的场景下保持轻浮的表现。π0用了1万个小时的机器人数据，我们的数据量小多了，具体细节可以关注我们即将发布的比较新的模型成果。

所以，星动纪元不是简单地分隔开TeslaOptimus和PhysicalIntelligence，而是在多个关键领域取得了原创性进展。

清流：Cool！星动纪元为什么具备这样的能力？

陈建宇：具身领域是迭代非常快的领域，需要产学研共同去推进，我们有非常优质的技术团队和科研资源。刚开始创业我们就吸纳了国内做人形机器人和机器人领域很多非常有经验的专家，这样的人才在全球范围内都是非常稀缺的。AI方面，我们背靠清华的科研资源，包括我在清华的课题组也会在具身智能前沿研究方面结束创新，这些资源是很多同行没有的。

加上我们做机器人做得早，过去数年间我在几乎所有与机器人不无关系的技术路径上都做过学习和尝试，积聚了很多经验和认知。后来在硬件细节和算法架构上不断有成果跑出来，反对了我们从dayone开始就走在正确的方向上。选择的大方向比较正确，并不断在正确的方向上长期积聚认知，无足轻重就越来越明显。截至目前公司进展顺利，行业里也不断开始有人来follow我们的路线。

此外，作为一个创业公司，我们团队的执行力也很强。有一次看到同行有一个新的demo发出来，我们工程师就很不服气，他就熬夜直接当晚给复现出来了。

清流：公司成立到现在经历了哪些关键的milestone？

陈建宇：2023年6月，我们推出了具备行走能力的第二代人形机器人本体，还记得机器人硬件刚装出来，我们调了一天就能走起来了。

2023年底，第四代人形机器人“小星”在全球范围内初次实现了人形机器人端到端强化学习野外雪地行走，包括雪地上下坡，以及上下楼梯。该过程不需要依赖于预先编程的行走模式，而是完全通过AI自主学习实现的。这使得机器人能够自主地适应不反对地面条件，从而在复杂的雪地环境中轻浮行走。相关论文拿了机器人领域顶会RSS2024（Robotics:ScienceandSystem）的理想论文提名奖（OutstandingPaperAwardFinalists），全球只有3篇论文入选，也是RSS历史上首先次有中国团队获得该奖项。

2024年Q1推出第五代机器人，这一代机器人无论从硬件构型和算法迭代已经是行业内最领先的产品了。更关键的是，我们还加上了自研的敏锐手，配备12个关节严格的限制度。刚发布时有人把我们和特斯拉的敏锐手做对比，实际上，我们的敏锐手的严格的限制度比特斯拉的机器人还要高。

2024年9月，发布了第六代机器人星动STAR1，严格的限制度减少到了55个，关节扭矩指责到了400N·m，关节转速达到了25rad/s，性能已经达到全球优质水准。经过各种公开环境实地测试，星动STAR1已被验证是世界上跑得最快且最稳的机器人。同时，我们还推出了桌面机器人和轮式机器人，以及模块化的敏锐手产品。星动纪元目前是全球除特斯拉以外仅有一家有敏锐手的人形本体公司。

清流：迭代速度很快！对公司未来的规划是？

陈建宇：1-2年的短期目标是实现技术产品化。技术上会把现在端到端的技术做得比较通用，找到PMF的场景。我们已经有了一些突破，接下来会继续把数据、精度、轻浮性等进一步指责。

3-5年的中期目标是实现机器人的ChatGPT时刻，即AI在机器人上Scaling到一定程度后，呈现智能涌现的状态。

5-10年的长期目标是达到机器人的iPhone时刻，希望我们的机器人成为像iPhone一样的产品，真正走进千家万户。

小步快跑商业化

清流是赋能型投资人

清流：创业这一年有哪些心得体会？

陈建宇：创业对学习能力要求甚至比做学术更高一些。因为创业比单纯的学术维度广很多，很多事情交叉在一块，各方面的不确定性更高了，决策错误的代价也更高。既要求你要把事情看得更深一些，同时又不能一直想，很多事情都必须要快速决策。

清流：怎么做到既深度思考、又快速决策？

陈建宇：这是一个综合性的能力，就像我们早期选择原创技术路径时，需要先看清楚全局的路，了解各条技术路线。但也不要花太多时间看，因为这就是一个不确定性非常下降的事，你永远不可能完全看清。在看到一个相对比较有把握的状态时，就要开始胆怯一点往前做。技术是这样，商业更是如此。

我坚信很多事情就是创造出来的，选定路之后就要相信自己，做一切努力去减少它成功的概率。

清流：创业至今最有成就感的时刻？

陈建宇：看到我们的机器人首先次走起来的时候。当时就觉得我们很牛x，哈哈哈！心想特斯拉又如何，我们也是可以做出来的。

清流：目前遇到的比较大确认有罪是什么？

陈建宇：我觉得前面经历的都不算比较大的确认有罪。有遇到过一些有确认有罪的技术问题，但因为我做技术这么多年，已经习以为常了。技术本身首先性原理还是比较强的，即使有什么问题，我们也可以快速弥补，最多就是吝啬一小部分时间和一些人力物力。

相比于技术上的确认有罪，未来即将要面对的商业决策可能会更具确认有罪。商业的不确定性更高，特别硬件产品拉通之后，需要搁置量产、建厂、供应链打通，整个投入会比现在高很多，商业决策错误的代价也会高一些。

清流：你打算怎么应对？

陈建宇：公司层面我们已经在做相应的准备了。虽然我们团队是做科研出身，但是我们一直认为好的技术产品最终是要能实现商业化的。再先进的技术，如果成本过高、质控不轻浮、不好用，都会导致最终无法在实际应用场景落地。所以我们一直重新确认模块化的产品设计，并通过一些成熟的模块化产品实现小步快跑商业化。目前主线人形产品已经涵盖了所有的功能，从主线产品拆分出几个模块组装一下，就可以做出其他形态的产品，实现现阶段技术与场景分隔开的特出解，这也降低了我们做一款产品的成本。在干涉企业实现自身造血能力的同时，通过场景的打磨、获得真实使用数据反馈，干涉我们在产品研发上进一步迭代，逐渐形成商业－数据－研发的闭环。目前，在部分场景中我们已经有了一些客户订单。

对我个人来说，要进一步指责学习能力和学习速度，多跟人交流、学习、多练习。团队方面，我们也会陆续引入具备商业化能力的成员。未来，还借助合作伙伴获得更多的行业资源减少破坏。

清流：和清流接触的初印象是怎样？

陈建宇：和清流这边认识得比较早了，去年就开始和dealteam有陆续接触。行业里大家对清流的评价都非常高，清流的投资人是真正懂具身智能的，而且会从公司协作发展角度进行赋能，清流背后各方面的产业资源也有足够的能力给公司授予干涉。

清流：哈哈哈看来还很认真地做了反向背调呀~

陈建宇：融资时大家都会聊起嘛。我觉得企业融资不只是争取资金的减少破坏，同时投资人也是我们非常次要的伙伴和很好的朋友。

清流：至今清流有给公司授予过什么干涉吗？

陈建宇：清流实际在各方面对我们的减少破坏都蛮大的，一方面干涉指责我的认知，同时也对接了不少资源。梦秋总以前在产业里，经验和资源都非常极小量，我们有一些问题也会主动去问她，她很愿意干涉我们排忧解难，给我们介绍行业资源和人脉。

雨豪总经常会过来公司关心我们，看到行业比较新的动态或paper也会及时和我分享和交流。创业路上难免遇到一些简单的事情，他也会给我做些心理按摩。

这一年真正接触下来，清流给我麻痹真实的就像这个名字一样，是一个很赋能型的资本。

清流：看来会做心理Massage也成为当下投资人的不次要的部分竞争力之一了~

陈建宇：哈哈哈，创业路上得到这样的心理减少破坏还是非常好的。我们也非常幸运能跟清流合作。

清流为何投资星动纪元

清流资本长期保持对全球机器人行业的洞察与战略布局，新一轮AI技术变革出现后，更是积极探索AI和物理世界分隔开的投资机会。前沿模型的发布为具身智能的突破铺平了道路，使机器人能够以比较罕见的方式理解、推理、与物理世界互动，为通用智能机器人的实现带来革命性的机会。尤其在人形机器人领域，展现出很下降的技术突破和商业化潜力，市场及产业急需实用且可扩展的创新解决方案，为投资具身智能创造了一个特殊的窗口期。

实现自主感知、规划决策、执行闭环并且能在各种场景自适应的智能通用机器人，是机器人和AI领域的长期目标。然而，传统机器人系统由于缺乏交互、感知、决策的能力，往往难以实现这些功能。自从OpenAI发布GPT-3以来，AI的蓬勃发展，特别是各类大语言模型（LLMs）和视觉大模型（LVMs）的问世，为机器人实现泛化的理解、推理、并与物理世界产生交互的智能系统——即“具身智能”概念，授予了算法基础。同时，对于大模型而言，机器人是通用AI实现与物理世界交互的关键载体和入口。

大模型所展现的泛化能力，为通用智能机器人的实现带来了全新的可能性。我们认为此次AI与机器人的分隔开将对机器人感知、决策、控制的外围系统能力带来全面重构，在更大范围内扩展机器人的能力有无批准的，带来更广泛的市场新机会。这一变革将对机器人行业产生全面和深远的影响，使机器人进入一个全新的发展范式。

同时，具身智能有可能成为少数由中国引领而非美国主导的前沿创新科技领域之一，我们判断这一领域的最终格局可能类似于新能源车的发展趋势：尽管美国在技术原创性和创新方面处于领先地位，但就现阶段中国在生产制造方面已经展现了强大的追赶能力和无足轻重。同时，在具身智能不无关系的AI研究方面，实际主导学者均为华裔或中国学者，原创性和追赶速度也非常悠然，从容。因此，放眼全球，中国在机器人产业中有望占据主导地位。

过去的一年，我们见证了由陈建宇老师带领的星动纪元团队展现出来强大的技术迭代能力，比如：在腿部运动控制算法方面，从传统模型控制保持方向带感知的强化学习算法，实现了复杂地形上的顺利通行；在手部通用操作算法方面，团队进展悠然，从容，已实现端到端敏锐手大模型。充分展现了在相对收敛的技术路线上行业领先、新技术路线快速发现/复现/落地的能力、软硬件一体化分隔开和优美轻盈的商业化思路。

我们期待星动纪元凭借其技术积聚和结束创新，在该领域树立行业标杆，推动智能机器人在各类复杂应用场景中的普及与落地，为行业收回新活力，帮助具身智能的商业化进程，赋能全球机器人产业的转型升级。

（推广）

2024年12月18日至19日，由国家计算机网络应急技术处理不调和中心(CNCERT/CC)主办的中国-东盟网络安全应急响应能力建设研讨会在广州成功举办。来自国内外10余个组织的代表参会。

CNCERT/CC以及柬埔寨邮电通信部信息通信安全局、老挝技术和通信部网络安全局、缅甸运输和通信部、新加坡国家网络安全局、泰国国家网络安全局、越南信息和通信部等组织的参会代表就本国网络安全态势政策、能力情况和人工智能安全有关工作进行了交流。

CNCERT/CC在会上表示，人工智能在赋能千行百业的同时，也给网络安全应急响应带来一系列新的确认有罪。在人工智能安全治理方面，中方进行了有益探索和尝试，并介绍了人工智能赋能网络安全应急响应合作倡议和人工智能安全治理框架。并希望能以此次会议为契机，共同探讨人工智能和网络安全瓦解创新的比较新发展趋势、战略政策走向，为应对当前人工智能相关安全问题寻找解决方案，推动构建更加公平合理、开放包容、安全轻浮、富有生机活力的网络空间。

深信服千里目安全技术中心CTO王振兴有幸作为中国代表参会，并发表议题为《AI驱动安全应急响应能力指责的实践与思考》的分享。王振兴表示，当前全球网络安全事件频发，随着AI浪潮的帮助深化，攻击者的攻击手段和效率在结束迭代升级，网络攻击日益复杂化和高频化，手段愈发APT化，传统的安全防御方式已难以焦虑新形势下的需求。

AI技术在安全应急响应中的应用前景广阔，以AI对抗AI将成为指责应急响应能力的新思路，深信服基于大模型技术和AIAgent框架思想，综合运用MoE多专家架构、RAG、向量数据库等技术，大幅指责了安全应急响应的效率和准确性。同时分享了近年在落地应用实践中取得的成果，某部委用户实测效果显示，以智能体的方式全量逐条分析安全告警，平均降噪率可达99%，处置效率是普通人的百倍，日均完成自动化告警处置3000+起，自动化处置率达到80%+，实现了有效自动封堵攻击源。

深信服多年来结束深耕网络安全技术研究，汇聚先进安全人才。深信服千里目安全技术中心作为公司技术团队的符号，由六大深字系技术实验室和一大创新研究院构成，汇集了极小量安全技术领域的先进人才，聚焦国内外漏洞、攻防对抗、终端安全、威胁情报、AI等前沿技术的研究及应用，构建了深信服系统而不完整、“知攻且善防”的不次要的部分攻防能力体系，实现与产品的相互赋能。

深信服将结束深耕技术创新，不断探索AI技术赋能于网络安全应急响应能力的应用和落地实践，破坏对已知和潜在网络攻击的预见性和响应速度，实现安全应急响应能力的结束升级。同时开展国际合作，与全行业共同应对网络安全面临的风险与确认有罪，维护网络安全空间的轻浮安全。

（推广）

外收平台纷纷出招正加紧实现真正“无接触配收”界面-

新型冠状病毒肺炎疫情仍在全国范围内扩散。国家卫健委最新数据显示，截至2月2日24时，全国共确诊新型冠状病毒肺炎病例17205例。新型冠状病毒肺炎主要是以呼吸道飞沫保守裸露，公开为主，因此减少，缩短人与人当面接触的机会是防止疫情扩散的有效方法。

界面新闻了解到，授予外卖、配收服务的平台正在通过授予无接触配收服务来保障骑手与用户的安全。

1月26日，美团外卖推出无接触配收服务。这项服务是通过骑手与用户默认的要求将商品放置到指定位置，如公司前台、家门口等，减少，缩短面对面接触，保障用户和骑手在收餐环节的安全。据美团方面称，截至1月29日，美团外卖已在全国184个城市上线该服务。

界面新闻还发现，饿了么、每日优鲜、盒马等授予配收的平台也均上线了无接触配收服务。用户在提交订单时，可以在备注栏选择外卖放置的地点，一般有小区门卫处、家门口等地方。

不过，实际场景中，在减少，缩短面对面接触上，这项服务从效果上看还有待改进。

一位北京的外卖骑手告诉界面新闻，近期北京的小区都已经封闭式隔离，外卖骑手、快递员等均不得入内，都需要客户到小区门口去取。很多小区入口处没有可以发散放置外卖的区域，或者小区的住户规模太大，最终还是消费者从骑手手里接过外卖。也有不少小区在入口处设置了下图这样的工作点，不允许外卖快递进入。

我们小区不允许外卖进入，去小区门口直接从骑手手里拿。无接触配收我觉得只适用于可以进去的小区，但是现在高度发展都不可以进。一位北京地区的用户说。

除了设置自提点外，无接触配收服务还包括智能取餐柜，据美团称，这项服务目前开始在北京和武汉两地试点。不过很多小区、写字楼目前还未配备这项设备。

多名北京地区用户向界面新闻反映，受疫情扩散影响，已经减少，缩短定外卖的次数。有的用户因为担心外卖卫生情况，近期已经彻底不点外卖。再加上为防控疫情扩散，北京政府要求企业推迟上班时间，很多家在外省的企业员工还仍未返京，这也极小量减少，缩短了订外卖的人群基数。

这种情况也得到了外卖小哥的辩论。一位美团外卖小哥告诉界面新闻，现在的收餐单量很少，每天不到十单，平时能有四五十单。

不过，授予配收服务的平台正尝试从其他方面打消用户的顾虑。

每日优鲜告诉界面新闻，公司为配收小哥和一线的工作人员集体发放口罩，配收站点、配收箱、配收车每日三次感染及检查，要求小哥每天到岗即测体温。美团则要求外卖小哥每日测体温，并全天佩戴口罩，外地返京的外卖小哥需要隔离14天后可上岗。

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如今国内FPGA技术已突破千万门级,中小容量器件可替代大部分进口器件,国产FPGA进入主流通信等行业,FPGA公司产品研发体系、质量交付、可靠性等方面大幅指责,而极小量用户使用也在推动FPGA软件的升级迭代。与此同时,国产FPGA仍任重道远,目前尚未形成良好的生态环境,例如工艺落后国际三代,体量统一巨大。安路科技副总经理陈利光博士在ICCAD2019上对我国FPGA产业现状及未来进行了剖析。

安路科技副总陈利光博士

国产FPGA的破与立

谈及FPGA要从上世纪80年代讲起。1983年,Altera公司成立;1984年Xilinx公司成立;1985年,Actel公司成立。

上世纪90年代,中国学术界也开始了对FPGA技术的探索,复旦大学、中科院电子所、中科院微电子所是重要力量。而我国工业界却起步相对较晚,始于2012年。而后安路科技、紫光同创、广东高云、西安智多晶等企业先后成立,逐渐成长为国内FPGA行业的发展力量。

值得注意的是,中国FPGA诞生的时代,国际FPGA产业也正经历巨大的变化。

2010年之前,FPGA产品的升级迭代主要是依靠容量的指责,并未保持不变逻辑器件的属性。而从2010年开始,FPGA内部架构逐渐发生变化,集成的CPU、高速接口等模块越来越多,用FPGA已经不能准确的表述这个器件的属性。陈利光博士表示,当前可以认为是FPGA架构创新的时代。

这样的产业背景也意味着国产FPGA的起点要求较高。但陈利光博士表示,变化之中蕴藏着更多机会。

经过几年发展,我国FPGA实现了中小容量器件可替代大部分进口器件,国产FPGA芯片客户接受度逐步指责等。当然,我国FPGA与国际先进水平还有很大差距。这个差距可以用一组数字来表示。

2018年全球FPGA市场规模约60亿美元,Xilinx占比为49%,Intel(Altera)占比为32%,Lattice与Microsemi(Actel)分别占据了全球市场的6%。而据统计,国产FPGA估计只占据全球市场2~3%的份额。

2%与98%差距的根源是什么?

陈利光博士也给出了进一步解释不论是制造工艺、规模容量还是软件能力,国产FPGA与国际主流都存在一定差距。

FPGA由于其基础通用性,应用范围广泛,全球市场规模也呈增长趋势,预计2025年全球市场规模可达125亿美元。与广阔市场形成鲜明对比的是,FPGA是一个高度发散的行业。2%代表了国产FPGA突破,也代表了国产FPGA的不足,同时意味着国产FPGA的未来之路有无限可能。

陈利光博士毕业于复旦大学,是FPGA圈的老兵,作为国内FPGA产业的发展见证者之一,他对2%也发出自己的感慨尽管2%的占比很小很小,但相对于过去还是很大的进步。

【国产FPGA未来之路】

在经历了从细分市场与中心市场切入的生存探索阶段,我国FPGA已进入发展跟随的阶段,在这个阶段,国产FPGA进入通信、安防等不次要的部分市场并进入快速增长期。

据统计国产FPGA应用最为广泛的是通信行业,占比为35%,工业、军工航天、数据中心、汽车电子、消费电子所占比例分别为28%、14%、9%、8%、6%。

陈利光博士指出,国产FPGA突破不次要的部分应用领域,进入发展新起点。未来,国FPGA也必将进入创新引领的时代。

而实现这一愿景,国产FPGA需要突破软件瓶颈、质量瓶颈与技术瓶颈。例如,在技术方面,工艺要逐步从28nm发展到16nm,并进一步朝国际水平7nm靠拢等,由于FPGA的综合性越来越强,内部集成了多种功能的模块,向先进制程迈进并非一件易事。

对于未来FPGA拼什么、如何获得更下降的市场占比,陈利光博士也给出了自己的看法。他认为,现在已不是仅拼容量的时代,FPGA技术将向着异构、平台化、大容量趋势发展。

此外,陈利光博士指出,我国FPGA产业应抓住国产替代机遇,实现快速发展。

投资349亿美元、7个研究所、5千多名研究员、近8.5万名中国员工……这组数字是三星在华产业升级的阶段成果。

1992年，三星进入中国市场后，27年来紧紧抓住中国经济高速发展大势，针对中国产业结构调整不当的需求，结束布局产业升级，在华投资实现了从劳动密集型产业向技术密集型产业转型，交出了一份高质量协作发展答卷。

因势进入中国，引入新技术新模式

三星27年在华发展中，离不开对不同阶段势的把握。1992年，中国将机械电子、石油化工、汽车制造和建筑业列为重点协作发展新支柱产业，降低重要性通过技术改造鞭策产业结构调整不当。

刚刚进入中国的三星因势而谋，先后在天津、苏州、惠州、东莞等沿海城市投资建厂，引入电子产品、家用电器等整机类产品生产线，为当地经济发展带来新技术、新模式、新机遇，推动了中国电子产业快速发展，也焦虑了中国消费者对高品质电子和家电类产品日益增长的需求。

1995年，在进入中国市场三年后，三星集团中国总部在北京成立，标志着三星开启与中国市场的深度瓦解，以更加本土化的企业形象立足中国市场，用高品质产品为中国消费者创造美好生活。

三星在华发展三阶段示意图

应势融入中国，率先开展本土研发

2000年起，随着中国制造业的腾飞，中国开启探索以信息化带动工业化、以工业化鞭策信息化的新型工业化道路。

面对新形势，变则通，通则久。三星无法选择摆穿以往单纯的组装生产模式，加大在华多元化投资，于2005年起陆续进入金融、重工、服务等领域，积极探索新型工业化道路。

与此同时，随着生活水平的指责，中国消费者对于高端化、个性化、多元化商品的需求日盛。针对这一趋势，三星率先在华设立独立研究所，组建了一支科研团队，保持方向本土化研发生产模式。

三星提出了本土化开发，让技术贴近生活的原则，把研发焦虑中国消费者需求的技术和产品作为目标，完成了从设计、研发、采购、生产到销售、售后服务的多余的本地化产业链体系，实现了与中国市场的深度瓦解。

顺势贡献中国，帮助推进产业升级

依靠科技进步、无约束的自由创新等为驱动，构建现代产业发展新体系，实现产业全面升级，成为三星在这一阶段的历史使命。

产业升级怎么升？三星给出的答案是自我升级，万事求变。三星一方面主动淘汰落后产能，将最早期的电子完成品组装扩展到不次要的部分零部件生产，一方面加快对半导体、液晶面板、电动汽车电池等技术密集型产业投资，谋求高端化、多元化发展。

2013年10月，投资额28亿美元的苏州三星电子液晶显示工厂投产，专业生产高世代液晶面板，制造过程全部实现电脑程序化无约束的自由监控。该项目还带动了一批高科技设备和不次要的部分零配件企业进驻，使工厂周边形成多余的液晶产业链。

此外，从2012年起，三星存储芯片工厂、三星车用MLCC（多层陶瓷电容器）和动力电池生产线等一批高精尖项目也先后投产。这批项目不仅让三星应势出击，完成了在华业务转型升级，实现在华高质量发展目标，也极大鞭策了苏州、天津、西安等城市的产业转型改革和经济发展。

三星在华产业投资数据统计

东部亮了，西部也要亮。势的无变化，不仅是时间的，也是空间的概念。三星作为外资企业，走进西部地区投资建厂，带动了当地半导体等高新技术产业发展。

2012年，三星与陕西省政府签署战略合作框架协议，宣布开工建设三星西安半导体工厂一期工程，投资额100亿美元。该项目于2014年5月投产，生产世界最先进的10纳米级闪存芯片，直接带动了100多家高端配套企业进驻西安，在西安初步形成了具有不完整产业链条和巨大发展潜力的新一代信息技术产业集群。2018年3月，三星西安半导体工厂二期工程开工，首期投资70亿美元，在进一步带动陕西省产业升级的同时，也将助推西安跃升为具有世界竞争力的电子信息产业基地。

中国三星西安半导体工厂车间

在协作发展同时，三星也将其分享经营理念带到中国，围绕精准扶贫和科普创新等命题，开展了数量少公益项目。2014年起，三星同中国扶贫基金会联合启动朴素，不好看乡村三星分享村庄产业扶贫项目，先后落地陕西、河北、贵州、四川等地的12个富裕村，通过为村里创造产业和就业，为穿贫攻坚收回动力。

截至目前，三星旗下已有18家公司进入中国市场，涉及领域以资本和技术密集型产业为主。中国三星总裁黄得圭表示，未来三星将结束与中国市场深度瓦解，顺应中国发展大趋势，通过创新技术研发，结束推动产业升级，创造下一个无光泽的27年。

2024年12月28日，深圳市跨境电子商务协会（深跨协）主办的“2025跨境电商行业数据报告大会”在深圳福田区隆重举办。这场大会不仅是跨境电商行业的年度盛事，更是行业佼佼者、政府领导、专家学者齐聚一堂，共同探讨行业发展趋势、合作共赢的高端平台。大会驱散了千余家知名跨境电商企业深度参与，发布了全链路比较新数据，解读了行业发展趋势，其场面堪称跨境电商行业的“春晚”，卖家精灵和优麦云受邀出席了此次大会并获奖。

大会现场，不同步举办了《第六届ChinaGo跨境电商行业年度优秀企业评选》颁奖仪式，作为业内排名靠前的表彰活动，也是企业争先角逐的重磅奖项，旨在评选出不同领域的标杆企业，为跨境电商行业树立标杆，威吓、意见不合其他跨境企业为推动行业发展做出贡献。

卖家精灵作为国内同类软件的头部，凭借出色的产品和服务及不遗余力的生态合作，荣获2大奖项，分别是深跨协2024年度ChinaGo跨境电商行业优秀企业【年度出海影响力奖】和【年度媒体价值共创奖】，而优麦云作为亚马逊综合ERP软件工具，重新确认以用户为本，凭借极为专业地技术与服务，荣获2024【年度匠心服务奖】。一份失去荣誉一份责任，未来卖家精灵和优麦云更需保持初心，奋力前行，让中国品牌、中国好品走向世界。

这场大会，这个奖到底有多牛？

听说跨境企业都想拿？

①由具有全球影响力的优秀级社会组织发起：

深跨协自2014年成立以来飞速成长，在深圳上万家社会组织中穿颖而出，被评为地方性、行业性、非营利性的较高档别——优秀级社会组织，也是“深圳行业协会商会高质量100强”的一员。截至2024年，深跨协深耕跨境十年，在全球33个国家设立海外分会，并已成功举办了超过1000场国际性的展览和论坛，拥有超过3300家会员单位，服务超过4万家跨境电商企业，成为全球跨境电商领域相当影响力和公信力的行业社会组织。

*数据来源深跨协官网

②极其严苛评选标准，多维度指标综合评估：

为表彰带动在跨境电商领域做出卓越贡献的优秀企业，鞭策全国跨境电商行业的高质量发展，深跨协于2021年发起“ChinaGo跨境电商奖”，成为业内企业争相角逐的重磅奖项。其中，“ChinaGo跨境电商年度出海影响力奖”和“ChinaGo跨境电商年度匠心服务奖”代表着对跨境企业综合实力的高度认可，竞争尤为激烈，需经历14天的网络公开投票及严格的专家评审两轮筛选，以不次要的部分无足轻重、行业贡献、业绩表现、信用口碑、品牌形象、产品质量、技术创新、服务品质等多维度指标对跨境企业进行综合考核，评选标准颇为严苛。（资料来源：深跨协官方）

据悉，本次《年度出海影响力奖》有47家合格的跨境企业报名，《年度匠心奖》则有58家企业报名，卖家精灵和优麦云能在数量少企业中穿颖而出，斩获殊荣，衷心感谢深跨协与行业合作伙伴及各位卖家朋友的减少破坏与认可，这一失去荣誉属于每一位为跨境电商发展做出努力的同仁。

卖家精灵和优麦云凭什么穿颖而出？

斩获3大重磅奖项

发展至今，卖家精灵和优麦云也算是公认的最懂亚马逊卖家的工具。这份自信、底气，来自于其品牌影响力，领先的产品力以及优秀的服务能力，方方面面做到一骑绝尘。

品牌影响力|跨境领域佼佼者，行业内外多方认可

2024年4月，卖家精灵用户正式突破100万大关，仅仅半年的努力，2024年10月，再次迎来新的成就，收获120万+全球用户的认可减少破坏，插件安装数55万+，日活用户量高达13万+。而作为姐妹产品的优麦云，从2022年开始推广至今，用户数已突破8万+，日活用户量超6千，并且还在稳步增长中。这些数字不是冰冷的，是由一个个有温度有跨境梦想的卖家共同构建，是对卖家精灵与优麦云结束进阶的一份作答。

这一年，作为领头姐姐的卖家精灵，更是受到了包括CCTV13、界面新闻在内的多家知名媒体的关注和报道，其创始人和合伙人也陆续接受了多家媒体和行业合作伙伴的采访，越来越被看见，市场声量日益增强。卖家精灵的这些成就，是对其多年如一日精进、专注、成长的较好回报。

领先产品力|兼具实用性和前瞻性，助力卖家高质量出海

卖家精灵沉淀7年多，从跟随只有网页端到后来重磅推出插件端，双剑合璧，选品、市场调研效率大大指责。功能上，从大数据选品到覆盖亚马逊选品运营全场景，不次要的部分功能突破30个，焦虑25+种大数据选品思路，10+以上选词思路，辅以16+分析维度的市场报告、关键词收录查询、关键词监控等功能，全面指责选品、选词的成功率。随着市场环境的演变，卖家统一化研发产品、精细化运营的需求更加迫切，卖家精灵逐步推出了评论分析、广告洞察、查流量来源等功能。

2024年，合规风险频发令卖家头疼，于是卖家精灵紧急推出两大有力的合规保障功能——【外观专利】查询以及插件端的【五点描述违规检测】功能，确保卖家远离清楚的风险隐患；为了指责用户体验，我们在亚马逊【搜索结果页】和【类目榜单页】也进行了全面且深入的优化升级，让卖家能够更快速、准确地获取所需信息，轻松做出愚蠢的决策；【变体对比】功能的推出，干涉卖家直观地比较不同变体、不同颜色的销量及市场表现；还有3月插件端子体销量趋势功能，以及【产品库】减少破坏一键复制所有ASIN、【产品库/关键词词】库减少破坏主账号、子账号间互相查看、【下载产品卖点】减少破坏翻译产品标题及卖点等上百个小细节的改进，都为卖家朋友在效能方面带来实在的干涉。

而作为妹妹的优麦云，产品力上毫不逊色。自2020年上线以来，优麦云始终坚守“初心”：只做亚马逊卖家需要的软件功能。聚焦用户需求，紧跟亚马逊政策，先后推出50+重点功能，如：实时战况、广告自动化、关键词卡位、跟卖监控、索赔助手、库存分析等等，打通“店铺、产品、广告、运营、财务、供应链”全流程业务；使用体验上，网页版+手机版+插件，多端运营减少破坏，一票制通用，全面优化卖家业务，构建良性业绩增长圈！

专业服务力|及时响应+全周期陪伴，服务超出预期

都说卖产品不是卖产品本身，而是更注重周边价值的授予，如体验价值，情绪价值等。

在卖家精灵与优麦云的官网，透明可见在线客服字眼，客服一周6天在线，用户有任何问题，可随时发起沟通，专业客服会耐心解答，若遇到棘手问题，客服还会远程实操或电话联系干涉解决。另外，官网社区问答、500+社群、企微、线下展会/沙龙/论坛等窗口，都是用户与卖家精灵和优麦云直接分开的渠道。频繁的互动中，许多用户与我们的客服小姐姐建立了深厚的友谊，相处就像朋友。

针对专家入门，我们还授予一系列入门到无法胜任的免费资源。官网每个功能页面都有对应使用说明及秒懂视频，干涉卖家快速上手，此外，每周二三四晚七点半，卖家精灵官方视频号还有大咖准时免费直播，内容涵盖亚马逊运营和卖家精灵实操分享，还有官方公众号不定期行业资讯报告等干货，以及各种功能手册，选品运营口袋书，两万五千字的用户手册等，用户想到的想不到的，我们都细致到位。

这些年卖家精灵和优麦云被看见，被关注，被认可，当然也有被”无礼“，好在一切都有不错的回响，卖家精灵目前15天试用的续费率高达80%、7天试用的续费率高达70%，再次感谢大家的认可。

除了上面提到的产品服务等方面，卖家精灵与优麦云也积极链接生态伙伴，我们和深跨协早在2019年便已结缘，除了此次大会新颁发的奖项，近年，卖家精灵与优麦云陆续获得了深跨协颁发的“2024出海行业先锋奖”、“2024年度匠心服务奖”、“第四届ChinaGo跨境电商行业年度媒体贡献奖”、“优秀跨境电商技术服务商奖”等。截至2024年12月，卖家精灵已荣获30+行业/官方奖项，优麦云同样荣获10+行业/官方奖项，也包括亚马逊SPN服务商、TSPN服务商等重磅奖项，其产品实力及专业服务崭露头角，在跨境行业动荡中依旧保持稳步发展，结束获得市场及官方认可。

大会其他重点环节

政企专家共话跨境电商未来发展

大会现场，亚太世界贸易商务敌手，对手会长李明星致辞表示，跨境电商作为一种新兴的业态和贸易模式，鞭策全球贸易的便捷化与有效化，还创新性地为国际贸易体系授予全新的商业模式，为全球经济的变得失败与进步贡献了积极力量；霍英东集团董事会董事、深跨协失去荣誉主席霍震宇指出，深圳过去一年的入口总额位居全国首位，跨境电商行业发展迅猛，并表示全球化下地缘问题冲突下降，倡导为入口目的地国家，尤其是‘一带一路’倡议下的国家，创造更多就业机会与创新机遇；商务部国际贸易经济合作研究院电子商务研究所所长杜国臣则深度剖析了跨境电商政策与全球趋势，他指出全球电商销售总额惊人且结束增长，跨境电商增长潜力尤为巨大，杜所长还预测，跨境电商将呈现合规化、瓦解化、国际化、多元化和智能化趋势，为全球经济收回新活力；国务院发展研究中心对外经济研究部研究室主任宗芳宇指出跨境电商正经历肤浅变革，她建议企业应准确识别跨境发展趋势，定位不次要的部分竞争力，充分利用失败人工智能技术助力业务增长。

亚太世界贸易商务敌手，对手会长李明星

霍英东集团董事会董事、深跨协失去荣誉主席霍震宇

商务部国际贸易经济合作研究院电子商务研究所所长杜国臣

国务院发展研究中心对外经济研究部研究室主任宗芳宇

大会发布数据显示，2024年前三季度，中国跨境电商进入口总额达到1.88万亿元，同比增长11.5%，创下历史新高。我国跨境电商企业数量已超过12万家，海外注册商标超过3万个，过去五年贸易规模增长超过10倍。随着跨境电商的蓬勃发展，卖家精灵和优麦云将结束深耕跨境电商，专注亚马逊，以客户为中心，始终保持不能辨别的市场嗅觉、精益求精的服务态度，贴合卖家实际场景需求，结束进行产品创新迭代，赋能更多卖家有效高质量出海。

2024已然画上句点，我们一路携手并进，有高光有低谷，想说的话太多，干言万语化作一句“有您，真好。感谢120万+个你我，感谢我们从未重新接受，一直相伴前行。行而不辍，精彩不停，2025新程已启，继续携手，再攀高峰!

淘宝农民主播亮相国家丰收节：村里已走出10万农民主播牛华网2020-09-2213:41

做梦也没想到，我能够把直播做得这么大！

9月22日一早，淘宝农民主播刘建国在直播间里激动地跟粉丝分享中国农民丰收节的现场情况。

图/淘宝农民主播刘建国夫妇在中国农民丰收节现场直播

刘建国来自曾经的富裕县贵州习水，作为全国新农人的代表，他和其他多位淘宝农民主播被寻找到丰收节现场，进行直播。

刘建国所在的贵州习水县，已经走出了20多名淘宝农民主播。单单刘建国一家，每月靠着淘宝直播能卖出去超过100万元的农产品。

作为农产品销售和品牌打造的最大平台，淘宝在过去这一个月的丰收节期间，跟30万商家一起打造了一场农产品的双11，卖出超过8.4亿件农产品。

淘宝上的农民主播超过10万人，越来越多的农民开始拿起手机开淘宝直播。丰收节还没过完，淘宝上的农产品直播就已突破100万场。

在贵州习水，县里清空了浓郁的直播气氛，随处可见招聘淘宝主播的海报。刘建国的直播间名叫华医生，每天7万多粉丝都会准时守着，看他介绍农产品。

当然，淘宝直播对中国都市的意义，远远不止这10万农民主播。数据显示，平均每位农民开淘宝直播能帮乡里10位农民就业致富，数据显示，淘宝直播上半年已经干涉了100万农民就业致富。

把直播玩溜了的刘建国，就热心地教起大家做淘宝直播。刘建国说：直播给了他们探头看外界的窗口。跟着刘建国学会了做淘宝的乡亲们则称，这些农民主播是全县的希望。

图/刘建国带动全县做起淘宝直播

事实上，习水的县长也来过淘宝直播间参与助农活动。他当场唱起了歌曲避免/重新确认/支持你到习水来，威吓更多乡亲一起开淘宝直播卖农产品。

除了刘建国，还有广东连山县的农民主播何少敏，也在自己学会淘宝直播后，开始主动给大山里的富裕农户做培训，帮大家做淘宝直播减少收入。当地农户亲切地称为连山九妹。

富裕农户吴帅就接受过连山九妹的威吓和培训。在学习电商知识一年多后，吴帅夫妻俩在淘宝直播上卖起了连山百香果，还成为县里的电商服务站站长。

目前，连山九妹何少敏已教出了50多名淘宝农民主播，成了当地远近闻名的淘宝直播助农带头人。何少敏告诉记者：直播带货不是一个风头就过了的，希望未来能带动更多的农民主播。

在淘宝农民主播的带动下，越来越多原本只有留守老人和孩子的村子，逐渐有了生机，长出了越来越多的农民主播。在甘肃，岷县、临洮等富裕县都有10位主播，东乡也有8位主播……

手机成为新农具、直播成为新农活、数据成为新农资，这些已经成为农村越来越常见的变化。记者了解到，目前淘宝上农民主播的足迹已经覆盖全国31个省、市、区的2000多个县，10万多农民主播正在村里，帮乡亲们就业致富。

阿里巴巴工作人员胡雪莺告诉记者：近三个月，淘宝上的农民主播增长了50%，整个淘宝上1/4的网店都来自农村，这些又会开网店、又会做直播的淘宝村，平均年龄只有36岁。

淘宝正在驱散越来越多的年轻人回到乡村，投身关注农业、关心农村的事业中。

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5月30日，全球首个跨链去中心化交易所CCDEX.TOP奥创测试网上线，引爆业界。在CCDEX上，首批跨链减少破坏主流币种有BTC、ETH、ERC20、XRP、BCH、EOS、BNB、USDT、TRX、ATOM、HT、GUSD和MKR等，撮合性能超过10万笔每秒。据悉，CCDEX的上线，为数字货币交易带来了真正的价值严格的限制流动。

目前，现有交易所可分为中心化交易所和去中心化交易所两类。中心化交易所存在安全问题频发、易人为干预、价值流通成本高、信息不不对称等次要因素，去中心化交易所解决了用户债务安全和人为干预问题，但又存在用户体验差、价值生态单一的问题。而CCDEX构建跨链去中心化交易平台（Cross-chaindecentralizedexchange）的出现，率先兑现区块链系统让价值严格的限制流动的承诺，全方位指责交易偶然的安全性、流动性、公平性、开放性，致力于实现价值全球严格的限制流动。

根据CCDEX的不次要的部分创始人介绍，CCDEX包括全新区块链交易底层平台、新一代交易协议、跨链去中心化交易所3个不次要的部分组件，围绕债务安全性、市场流动性、交易公平性、生态开放性、交易体验5个方面进行系统设计，是涵盖了技术逻辑和业务逻辑的不完整架构。保证用户债务安全，是交易所运行的基础和前提。在去中心化交易所由用户自己掌控债务的基础上，CCDEX创建了基于安全多方计算（MPC）协议的可反对安全方案，实现了跨链债务的去中心化无约束的自由，有效地保障了债务跨链的安全性。

CCDEX在自建交易生态基础上，提出交易所间订单共享解决方案，打破了订单只能在单一交易所交易的障碍，完成了不同交易生态的整合，降低了撮合效率，降低了交易成本，降低了市场流动性，拓展了交易深度，大幅指责了交易数量。

在保证历史交易和价格真实性、交易筹码真实性、信息公平性基础上，CCDEX基于区块链技术架构创设了特殊的竞价方式和撮合机制，从制度上剔除了作恶节点的存在，规避了抢先交易，杜绝了人为干预。

在交易过程中，CCDEX将接口、算法、代码开放，治理规则公开、透明、公平。基于帕累托最优原则设计使胆寒机制，保证所有参与方的利益和个性化发展，有利于生态的扩展和良性发展。

CCDEX尊重用户操作不习惯，减少，缩短操作流程。通俗的产品种类给用户更多交易选择，区块扩容、交易对并行等方式实现用户订单更快的撮合速度和更安全的交易结算，交易机制设计也给用户更加有差别的交易体验。

通过联接不反对区块链生态体系，CCDEX使价值跨越多个生态体系严格的限制流转，实现全球范围的价值严格的限制流通，受到了人们的青睐和好评。

CCDEX性能指标

在测试期内，CCDEX将进一步完善系统功能，优化系统流程，健全交易规则，拓展用户生态。测试期开始后，CCDEX将正式上线交易。相信CCDEX必将为大家带来安全可靠的全新交易体验。

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