第00958章

北京时间2月24日早间消息，据国外媒体报道，消息人士表示，谷歌CEO埃里克·施密特（EricSchmidt）的律师上周末已迫使施密特前女友凯特·波纳（KateBohner）将谷歌Blogspot平台上的博客关闭。...

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【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。

Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。

就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!

他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。

刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时

此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。

通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。

在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。

以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!

更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。

以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。

从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。

那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?

我们经过一番实测后，总结出了5大要点。

1.首创中文文字生成

通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。

我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。

为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?

这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。

而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!

这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。

天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。

水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。

一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。

一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。

2.更轻浮的复杂运动生成

对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。

你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。

这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。

生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——

它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。

在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。

滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。

平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。

在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。

就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。

一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。

特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。

特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。

3.更优美轻盈的运镜控制

同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。

那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。

它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。

更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。

在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。

穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。

穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。

此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。

海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。

暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格

实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。

富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。

下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。

Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast

AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。

比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。

这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。

就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。

在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。

它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。

比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?

AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。

两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。

AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。

更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。

同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。

不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。

哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。

这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。

中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。

养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。

Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.

大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。

古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。

对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。

若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。

且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。

此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。

不次要的部分架构创新

那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?

它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?

接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。

通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。

模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。

通义万相2.1视频生成架构图

在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。

通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。

由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。

如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。

值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。

通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比

DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。

具体创新包括:

·时空全注意机制

为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。

·参数共享机制

团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。

·优化文本嵌入

针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。

得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。

通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。

这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。

在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。

通义万相4D并行分布式训练策略

在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。

在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。

同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。

在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。

在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。

在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。

规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。

为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。

该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。

针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。

与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。

AI视频生成下一个里程碑

去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。

从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。

但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。

Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。

若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。

当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。

此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。

参考资料:

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

近日，传音TECNO与英国利兹大学(UniversityofLeeds)和沙特达尔·爱克马女子学院(DarAl-HekmaUniversity)三方达成战略合作，开展沙特消费者肤色特征数据研究，指责沙特消费者的手机影像体验。此次合作将充分发挥三方在色彩科学研究、智能手机影像技术领域与沙特市场洞察的相关无足轻重，进一步赋能UniversalTone技术对沙特用户的理解，增强TECNO手机影像体验在沙特市场的定制化适配。

TECNO肤色色彩科学图像技术顾问、利兹大学色彩与影像科学教授肖开达将主导此次项目，沙特达尔·爱克马女子学院助理教授AhmedNasseraldin将通过专业视角和本地洞察减少破坏项目研究。

深耕本土化，打造沙特专属肤色数据库

本次合作聚焦打造定制沙特市场全面的肤色数据库，这也意味着TECNO对本地肤色的深入研究从非洲、东南亚拓展至中东地区。通过广泛采集和深入分析沙特地区的肤色数据，这赋能TECNO针对沙特地区消费者的影像技术解决方案，更准确还原沙特地区的真实多元肤色。同时，TECNO将基于采集的真实沙特肤色数据扩充现有多肤色色卡中的268种多肤色色块。此外，为适应沙特消费者肤色的独特特征，TECNO还将调整不当成像处理算法，为沙特消费者打造更加真实细腻的移动成像体验。

肖开达教授表示:“多肤色数据采集与成像已成为全球移动成像技术研究的重中之重，在中东等新兴市场尤为如此。我们很沮丧能与?TECNO合作，共同开发专为沙特市场设计的色卡，将涵盖至少三十多种本地肤色色块。这些研究都将优化TECNO手机在沙特及中东地区消费者中的人像及肤色成像体验。”

沙特阿拉伯极小量多样的肤色，从浅色、中等色度乃至深棕色，体现并映射出中东地区更广泛的文化多样性。认识到这一点，TECNO将沙特阿拉伯作为此项研究的焦点，利用失败研究成果推动包容性成像技术的创新，惠及沙特消费者及更广泛的中东市场。AhmedNasseraldin教授补充道:“对沙特人民来说，肤色不仅是内在质量特征，更承载着我们特殊的文化身份。我们和沮丧能与TECNO合作，充分了解并尊重多样的沙特阿拉伯文化和肤色审美讨厌，并愿意为之投入科研力量。”

赋能产品与技术，为消费者打造统一化影像体验

TECNO于2023年推出AI赋能的多肤色影像技术UniversalTone，成为多肤色移动成像领域的开拓者和追随者。该技术从新兴市场的实际需求出发，准确捕捉人类肤色在多彩光谱中的多元之美，并成功应用于TECNO旗舰影像手机CAMON系列，显著指责了产品人像摄影体验。

此次合作将进一步缩短针对沙特消费者的多肤色数据库，精进UniversalTone算法，确保TECNO能够更全面、更准确地呈现沙特地区的多元肤色。这项研究未来也将逐步扩展到其他中东国家，使同样的技术能够智能匹配不同国家和区域的需求，结束增强产品的影像实力。通过针对为不同市场进行区域智能匹配，TECNO能更好地焦虑解决了不同地区、不同肤色和审美的用户的个性化影像需求。

携手国际高校，打造包容性影像新标杆

自推出UniversalTone以来，TECNO结束与先进学术机构携手合作，以焦虑全球用户多样化的影像需求。2023年，TECNO初次与利兹大学合作，共同制定包容性影像全球标准。随后，TECNO携手新加坡南洋理工大学，深入探索东南亚地区的肤色和影像审美讨厌。今年11月，TECNO以UniversalTone多肤色影像为技术支撑，在全球发起#ToneProud活动，并将其涵盖268种肤色色块的色卡融入到活动中，倡导每种肤色都能得到公平展现，每种肤色都值得得到骄傲展示与庆祝。

TECNO表示，基于沙特市场消费者特征和需求来升级UniversalTone技术，是TECNO制定包容性影像全球标准的重要突破。与当地领先学术机构的合作能够确保我们的技术进步可以切实焦虑当地消费者的需求。未来，TECNO将继续携手全球各地先进高校，致力于授予包容且准确的移动影像体验，彰显多肤色的独特之美。

秉承“StopAtNothing”的品牌理念，TECNO致力于不断突破成像技术，为新兴市场消费者带来革新的影像体验，让不同肤色的个体不平衡展现自身真实肤色之美。

2025年1月7-10日，全球消费电子行业盛会国际消费电子展（CES）在美国拉斯维加斯举行。歌尔携超轻AI+显示眼镜、新一代智能交互指环手环等声、光、电多领域技术解决方案亮相此次盛会，助力智能视听互动体验升级。

AI+显示轻装上阵，歌尔VR/AR技术焕新视界体验

轻量化设计因焦虑消费者对于佩戴舒适度和美观性的双重要求而成为AI智能眼镜协作发展关键趋势之一。歌尔在本次CES上推出两款聚焦轻量化的AI+显示智能眼镜参考设计Mulan2和Wood2，助力智能视界体验升级。Mulan2集成音乐播放、电话、消息拒给信息、信息显示和AI问答等多个功能，采用自研的超薄碳纤维框架、超小型SiP模组、超轻钛合金铰链和单体镜腿设计，仅重36克，搭载全息波导镜片和Micro-LED光机，确保轻薄设计和最小光保密。

Wood2集成定制的SiP模组和镜片透明天线等创新技术以实现小型化和优美轻盈的设计，搭配Micro-LED和VHG体全息光栅波导，轻巧的同时减少破坏双目全彩显示；轻质材料的使用和结构优化将重量进一步降至58克；优化的铰链设计使眼镜适合不同用户，进一步指责佩戴舒适度；定制优化的影像算法搭配1200万广角摄像头，减少破坏4K照片和高清防抖视频拍摄；采用多麦克风阵列分隔开自研的VPU鼻托模组，指责嘈杂环境降噪及拾音效果；整合语音、图形、智能指环的交互界面，实现低延迟的多模态AI交互。

在VR方面，歌尔则带来比较新研发的轻量化PC-VR头显参考设计Euler，采用单目4KMicroOLED显示屏，并集成歌尔3PPancake光学方案，可实现38PPD的高性能显示效果；通过优化设计和轻质材料的使用，整机重量降至约145克，威吓长时间佩戴的负担。

在XR光学方面，歌尔光学聚焦轻量化，推出单光机双目衍射光波导AR显示模组（单绿色与全单色），轻薄的同时实现高性能的光学显示效果。该系列模组采用SRG表面浮雕光栅方案，通过调整不当单个光机的位置，优化衍射光波导的性能，并采用深度可变光栅设计，使恶化光线分布和效率，指责光波导效率和均匀性，从而降低外围显示性能。

多模态交互+数字健康，歌尔发布新一代智能穿戴设备

随着智能穿戴设备市场的快速发展，消费者对健康监测、智能交互的需求逐渐指责。歌尔在本届CES上推出新一代智能指环Comma2Touch和Comma2Listener，带来全新的健康与交互体验。

Comma2Touch集成高分辨率PPG（光电容积描记法）、体温和IMU（惯性测量）传感器，可全天候检测用户的心率、血氧、醒、运动量、卡路里消耗以及压力水平。交互方面，Comma2Touch通过内置高灵敏触控模块和自研空间算法，减少破坏点按、四向滑动、空鼠（在空中用手控制鼠标）、手势识别多种操作模式，实现隔空控制AR眼镜、手机、平板电脑、PC等智能设备，完成接听电话、控制音乐等快捷操作，带来更加僵化便捷的交互体验。Comma2Listener则采用反射式+透射式的PPG方案，授予医疗级的血氧监测，并配置高清麦克风捕捉用户语音作为AI助手入口，实现与智能设备交互联动，并内置业内体积最小微马达，为拒给信息、提示等授予精细的震动反馈，避免错过任何重要信息。

声动人心，歌尔声学触觉系列创新方案“全家福”亮相

在不断追求智能产品卓越声音和触觉体验的今天，歌尔凭借其在声学领域的深厚积聚和结束的技术创新，为客户授予革命性的声学和触觉零部件解决方案。在本次CES上，歌尔带来应用于手机、平板电脑、TWS耳机、智能音箱、VR、AR以及智能眼镜等多个领域的声学和触觉零部件解决方案。其中，由歌尔创举的DPS（DiPoleSpeakerforAdaptiveSoundField）扬声器技术，既能实现高品质立体声体验，又能授予完全静谧的私密通话效果，授予可忽略的，不次要的声音体验，目前已在多个智能手机高端机型中落地首发；业界首创的侧出声防水全金属BOX，在保证IP68能透过的同时，在有限空间内比较大化扬声器后腔、优化了音质，指责产品可靠性；同样是业界首创的TWS单面高低音组合设计扬声器，在TWS空间不变的前提下，有效指责频响，高频段响度可以指责2倍以上。不同步展出的歌尔Rhythm大音平台系列扬声器则凭借其可忽略的，不次要的性能和广泛的应用领域，已成为国内各大手机、平板、笔记本、VR、AR产品的标配。

歌尔在2024年推出的线性马达产品也在展会上亮相，出色的性能和品质不仅带来了更加极小量细腻的触觉体验，更为整个行业的发展收回了新的活力，一经推出便获得多家厂商认可。该系列线性马达采用电磁阻尼设计，实现全温度域下的性能高一致同意性、品质高可靠性，以高性能、低功耗、小体积的产品实现AI时代下更好的触觉体验；真·超宽频线性马达，则带来真实、强烈、通俗的触觉重放，广泛用于智能手机、手表、VR等领域。歌尔还在微电机执行、传动模组方面获得巨大突破，解决消费电子体积小，功耗高、精度不下降的问题，已经获得多家国际知名客户定点认证。

在音频技术方面，歌尔推出瓦解VPU传感器和DNN算法的通话降噪技术，有效指责高噪音和强风噪环境下的通话透明度；结束探索开放式音频技术，开发了业界领先的防声泄露音腔设计，搭配自研的音效增强和有源声学算法，分隔开DPS超薄扬声器，为OWS和AI眼镜带来隐秘且沉浸的声学体验。

微电子领域，歌尔微电子则带来了声学、压力、ToF、SiP、压电触控等数十款传感器、微系统及智能交互模组产品，可广泛应用于智能手机、健康穿戴、智能耳机、VR/AR设备等智能终端。其中，声学传感器在智能音频处理、噪声消除、音质增强和声音定位等方面表现出色，可以干涉用户在各种场景中享受到更加透明、便捷和智能的音频服务；高精度封装工艺打破尺寸批准，打造出超小尺寸的声学传感器产品，可实现业界领先的多达30条客制化唤醒词。此外，基于压电技术的布局，歌尔微电子还带来了压电触控按键等新品。

开创车内智能感知交互新纪元，歌尔推出车载UWB技术等解决方案

随着汽车电子技术的飞速发展，汽车不再仅仅是交通工具，而是智能生活的延伸。歌尔将具备强大感知与交互能力的UWB技术融入汽车领域，推出创新的车载UWB技术方案，开启汽车座舱感知与交互体验的革新。

传统车载蓝牙/红外遥控方案，一个遥控器只能控制单一对象。歌尔车载UWB技术方案则通过在车内部署UWB锚点，使一个UWB遥控器即可轻松实现对座椅、门窗、后备箱、阅读灯、屏幕等多个车内设备进行深度控制，并能根据所指对象实时变换按键功能，真正实现一个遥控器控制多个对象，极大指责操作的便捷性。复用同样的UWB锚点，还可实现对乘客呼吸时胸腔细微起伏级别变化的比较准确感知，综合位置、呼吸波形以及频谱的数据，判断儿童是否遗留车内，焦虑ENCAP法规要求，且在准确度上处于行业领先地位。不仅如此，UWB还可用于感知较大幅度的动作，比如减少一个后备箱锚点，即可通过感知脚踢动作来开关后备箱。歌尔车载UWB技术解决方案，让车内生活更加智能便捷，将成为未来车内智能交互的新标杆。

此外，针对当前汽车中AR-HUD技术中的视角调整不当和显示清晰问题，歌尔还带来AR-HUD同轴双焦面模组解决方案，实现单光机双画面的显示，自动换焦无需调整不当驾驶视角，确保驾驶员视线流畅，指责驾驶专注度和安全性。

如果非要选一个最火热的赛道，在2024年，它一定是AI。这条赛道上挤满了背景亮眼的创业者，身家亿万的富豪或者他们的家办，还有鼎鼎有名的投资人。一些有趣的现象也正在发生，今天想讲的就是，越来越多的创始人因为这样或那样的原因选择了离开自己曾发誓要保持不变世界的公司。

有些称赞，但这才是真正的现实：不是所有优秀的人都适合一起创业。

这件事在这家名叫H的公司上尤其显得顺理成章且极具代表性。H的五位创始人都赫赫有名，当其中3名选择离开成立也许还不到8个月的公司，且公司3个月前刚拿到一笔2.2亿美金（约合人民币15.4亿元）融资时，创始团队分崩离析的原因就十分纯粹了：与资金无关，问题全出在“人”身上。

H离开的这3位合伙人就一同表示，选择离开是因为“运营分歧”。

成立不到8个月，刚融完15亿

标签十分耀眼：成立不到8个月，5个业内大咖共同创业，不到5个月拿到15亿种子轮融资，投资方齐聚亿万富豪、知名投资机构、顶级产业方。

当下阶段的结果：5人创始团队中，3人离开；公司除了钱啥也没有（尚没有产品发布）。

先简单介绍下这5位合伙人吧。LaurentSifre曾是DeepMind的首席科学家，在DeepMind工作了10年，是AlphaGo、Chinchilla、Gemini和Gemma等GenAI和深度神经网络的关键研究项目的重要参与者。

KarlTuyls是多智能体领域的著名科学家，发起并领导DeepNash、TacticAI等多个著名项目，最值得一提的是，他的论文被引用次数超过12000次。

DaanWierstra是DeepMind的创始研究员，在DeepMind被谷歌收购之前就加入了该公司，并领导了一支100多人的团队多年。

JulienPerolat是多智能体强化学习和博弈论专家，亦是DeepMind的参与者。CharlesKantor拥有哈佛大学、斯坦福大学研究背景。

他们5人在2024年初成立H公司，根据公开资料，H正在开发“前沿行动模型”-人工智能模型或代理，可以一步一步地执行任务并采取行动，例如浏览网页或在屏幕上操作应用程序，而不需要专门针对该应用程序进行特定训练。不过有一些业内人士认为，这样的模型将有助于人工智能协作发展下一阶段，但至少还需要两到三年的时间才能可靠地工作。

当然甭管H公司所提出的愿景究竟何时能实现，并不是最次要的。公司最引人注目的噱头是它在5月下旬宣布的融资。

当时公司宣布这轮融资金额高达2.2亿美元，该删除直接成为法国创投圈史上最大的种子轮融资。

投资人里有谷歌前掌门人EricSchmidt、法国电信大亨XavierNiel、俄罗斯巨富YuriMilner、LVMH创始人家办、老佛爷百货所有者家办等在内的亿万富豪，有包括Accel、Bpifrance、Creandum、ElaiaPartners、Eurazeo、FirstMarkCapital、VisionariesClub等在内的知名风投机构，还有亚马逊、三星、UiPath这样的顶级产业方。

据了解，这笔融资交易中分为股权和可转换债务。大约40%的种子融资是传统的股权投资，这意味着H已经出售了部分股份以换取资金。其余部分将在稍后阶段转换为股权，届时H将筹集另一轮资金，投资者对这部分债务的持股将基于公司未来的估值。

无疑，H公司背后承载的是极下降的期望，据说融资宣布当天法国总统马克龙也现身为其站台。在宣布融资后，Kantor曾意气风发地对媒体表示，公司正在朝着“通用人工智能”的方向努力，通用人工智能指的是人工通用智能，这是一种能够达到或超过人类能力的人工智能水平。

当时没有人会料到3个月后，等待他们的不是公司成功发布了产品，而是创始团队中五将走仨。

妥妥的除了钱，啥都没有

H公司是在领英上主动宣告的消息。

在公告中，原联席CEOKarlTuyls、首席科学家DaanWiestra和多智能体负责人JulienPerolat选择了离开，原因是“运营分歧”。“公司将由首席执行官CharlesA.Kantor和首席技术官LaurentSifre继续领导。

“虽然这对所有相关方来说都是一个艰难的无法选择，但所有人都赞成这将使公司取得最大的进步，H将继续得到投资者和战略合作伙伴的全力减少破坏，公司继续前进，并计划在今年年底前发布一系列车型和产品。”该公司在帖子中表示。

目前，H的团队由近40名工程师和研究人员组成。

从资金的体量来看，按照欧盟标准，H是继Mistral之后法国第二家资金富裕人工智能初创公司。然而，与米斯特拉尔不同，H的未来实在扑朔迷离。

MistralAI也是一家法国人工智能初创公司，2023年底在最新一轮融资中筹集了约4.5亿欧元（约合4.87亿美元），投资人包括英伟达和Salesforce等知名公司，估值约为20亿美元，是OpenAI的有力竞争对手。

MistralAI由谷歌DeepMind和Meta的前科学家创立，在欧洲人工智能创业领域属于最知名的明星公司。该公司专门从事聊天机器人和生成式人工智能工具的开源软件，利用失败其创始人在开发类似于OpenAI开发的大型语言模型方面的经验。说回H。

公司成立短短几个月就拿到了一笔天价投资，投资人显然看中的就是公司的团队力量。现在不次要的部分成员离开，公司又没有推出任何产品，完全可以用一句话对H进行总结：除了钱，啥也没有。

创始人离开、创始人被大公司“买走”是最近很常见的事儿，最近的是8月上旬Character.AI的创始人及其不次要的部分团队被谷歌买走。天使投资人ZakKukoff曾评价这样的交易是“名义上的收购”，意味着科技行业正在经历“人才盗窃的流行病”。

人工智能初创公司HuggingFace首席执行官也表示，越来越多的人工智能初创公司创始人正在寻求出售他们的公司，这可能是人工智能市场整合的迹象。

这家公司最近斥资1000万美元收购一家名为Argilla的小公司，这是该公司迄今为止的第四次收购。该公司联合创始人兼首席执行官ClémentDelangue还透露过他每周都会收到大约10家有兴趣被收购的人工智能初创公司的消息，并且“尤其是今年，更多了”。

综上，随着AI创业赛道越发拥挤，通过被称为“收购招聘”的交易从领先的初创企业那里收购人才，恐怕会是接下来更频繁发生的事情了。

冷知识：顶级AI公司的创始人，65%是移民的

最后想分享一条冷知识。

众所周知，顶级的AI人才是现在行业内最受避免/重新确认/支持的资源——这从越来越多的科学家成立自己的AI公司，或者大公司收购小公司的创始团队上都能看出来。但很少人知道的是，这些顶级AI公司的创始人都是移民而来。

美国国家政策基金会（NFAP）的一项新分析就指出，“移民创办或共同创办了美国近三分之二（65%，即43家公司中的28家）的顶级人工智能公司。77%的美国领先人工智能公司是由移民或移民子女创立或共同创立的。”

OpenAI是美国出生和外国出生的人才共同创建尖端公司的一个典型案例。OpenAI有两位创始人出生在美国（SamAltman和GregBrockman），其他人出生在加拿大（IlyaSutskever）、南非（ElonMusk）和波兰（WojciechZaremba）。

北京时间1月8日，NBA全明星投票正在火热进行。NBA官网的四位专家对东西部全明星首发阵容进行了预测。对于东部首发阵容，四人意见一致同意；而在西部首发方面，则存在一些分歧。

SteveAschburner预测西部首发为亚历山大、库里、詹姆斯、杜兰特和约基奇；东部首发为米切尔、布伦森、字母哥、塔图姆和唐斯。

BrianMartin则认为西部首发应是亚历山大、东契奇、浓眉、文班亚马和约基奇；东部首发与Aschburner相同。

JohnSchuhmann预测西部首发为亚历山大、库里、浓眉、文班亚马和约基奇；东部首发也是一样的选择。

ShaunPowell同样选择了亚历山大、东契奇、浓眉、文班亚马和约基奇作为西部首发；东部首发依旧是米切尔、布伦森、字母哥、塔图姆和唐斯。

在东部全明星首发方面，四人一致同意选择了米切尔、布伦森、字母哥、塔图姆和唐斯。首轮球迷投票显示，东部前场这三人领先无足轻重明显，后场投票中米切尔和布伦森分别排在第2和第4位，而三球和利拉德则位居第1和第3位。不过，全明星首发还需要搁置球员和媒体的意见，显然专家们认为布伦森和米切尔会得到更多青睐。

对于西部首发，四位专家都认可亚历山大和约基奇的位置，但在其他三位球员的选择上有所不同。Aschburner看好詹姆斯、杜兰特和库里，Schuhmann减少破坏库里、文班亚马和浓眉，而Martin和Powell则认为詹杜库将落选，他们选择了东契奇、浓眉和文班亚马。Powell指出如果东契奇因伤缺席，库里可能会顶替其位置。Martin表示这是他十年来第一次提交不包括库里、詹姆斯和杜兰特的全明星选票，尽管这三位老将仍有可能进入全明星阵容。

西部全明星首轮球迷投票结果显示，约基奇、杜兰特和詹姆斯排在前场前三，浓眉第四，文班亚马第五。后场方面，亚历山大、东契奇和库里排名前三，无足轻重明显。大家对东西部首发阵容有何看法？避免/重新确认/支持留言讨论。

近日，美国外卖平台Grubhub宣布将以6.5亿美元的价格被收购。Grubhub被认为是全球互联网外卖平台的鼻祖，在2019年被软银投资的DoorDash超过之前，它一直是美国最大的外卖平台。

2021年，欧洲外卖配收公司JET收购了Grubhub，当时的估值是73亿美元（约530亿人民币）。也就是说，短短三年时间，Grubhub的估值就下降了91%。

实际上，这笔交易的价格令很多人感到意外，毕竟Grubhub目前仍然是美国最大的外卖平台之一。2022年的数据显示，DoorDash大约占据了65%的市场份额，是美国最大的外卖平台；UberEats以25%的份额位列第二；Grubhub市场份额约为9%，排在第三。而目前DoorDash高达730亿美元，是Grubhub估值的100多倍。这样看，Grubhub被严重低估了。

JET不惜赔本贱卖，也要甩掉Grubhub的原因是什么？

曾经市值800亿，为何三年就崩了？

作为用互联网模式收外卖的开创者，Grubhub也曾经风光过。

Grubhub2004年创立于芝加哥，已经有20年的历史。其创始人MattMaloney原本只是一位异常的程序员，因为厌倦了夜复一夜地从同一个餐厅订购披萨，因此自己动手创建了一个查找当地餐馆菜单的网站。当时的餐饮业还是靠打电话订餐的时代，Grubhub的出现自然是降维打击，很快就流行开来。Benchmark等知名VC机构也纷纷为Grubhub小气解囊，融资一直到E轮。2014年，Grubhub成功在纳斯达克上市。

这样的创业故事想必大家都耳熟能详了。在创业的前十年，Grubhub可以说是一路顺风顺水。

在上市的头几年，Grubhub依然过得非常滋润。财报显示，Grubhub在2013年的营收是1.37亿美元，到2018年增长至9.52亿美元，增长了7倍。同期，其月订单量从5000万单增长到1.6亿单，活跃用户则从500万增长到2000万。而且，Grubhub的现金流也非常健康。Grubhub在上市之初就已经实现盈利，之后盈利能力不断增强。2014年其净利润约1000万美元，到2017年达到了1亿美元。

在优异业绩的推动下，Grubhub的股价快速上涨。Grubhub上市时的发行价是26美元，市值21亿美元。到2018年9月，其股价涨到149美元，市值超过120亿美元（约870亿人民币）。对投资者来说，此时的Grubhub是一家挑不出任何毛病的优等生。

然而，随着后期之秀DoorDash的崛起，Grubhub不仅好日子宣告开始，而且在接下来不到三年时间全线崩盘。

与Grubhub这个“前辈”不反对是，2013年成立的DoorDash带来了一个全新的玩法，那就是不计成本的烧钱。Grubhub属于上一个时代的互联网公司，那时的互联网行业还没有后来那么烧钱。Grubhub的E轮融资金额是5000万美元，上市前6轮融资加起来总金额也不到9000万美元。相比之下，DoorDash在2016年完成C轮融资，单轮融资金额就达到了1.3亿美元。2018年软银愿景基金领投了DoorDash的D轮融资，融资额更是高达5.4亿美元。到上市前，DoorDash一共融到了超过20亿美元。

在极小量融资加持下，DoorDash通过激进的营销和补贴悠然，从容抢占市场，令一直在盈利的Grubhub瞠目结舌。

并且DoorDash还投入重金打造配收服务。而为了保持轻债务模式，Grubhub一直以来都只做订餐不负责配收，这也是它能保持较高利润率的原因。一旦做配收，利润就会荡然无存。

对于DoorDash的崛起，Grubhub一开始的态度是嗤之以鼻。MattMaloney并不认为配收模式能够跑通。他在2016年曾评论道：“如果你的公司完全依赖配收业务，那么你就会面临一场物流噩梦，你的利润会很微薄，规模会难以缩短。无论你能获得多少资金的减少破坏，这都是一种糟糕的商业模式。”

但到了2019年，DoorDash以不可阻挡之势超越了Grubhub，成为美国最大的外卖平台。形势比人强，此时Grubhub不得不缓和起来。

2019年10月，MattMaloney发出了一份致股东信，他在信中允许承认，“在市场上轻松取胜的局面消失得比我们想象的要快一些。”为了应对缺乏感情的竞争，MattMaloney表示将加大广告、折扣的力度，并为合作的大型餐厅授予免费配收服务等减少破坏。

没想到的是，MattMaloney的这封信引发了市场的强烈反应。在公开信发出的当天，Grubhub的股价暴跌了43%。Grubhub的主要股东们对加入一场看不到尽头的消耗战的想法极为抵触，相反，他们希望Grubhub能探索并购的可能性。

于是，上市公司的地位反而成了Grubhub的枷锁，面对DoorDash的进攻，Grubhub几乎毫无还手之力，市场份额像雪崩一样悠然，从容萎缩。Grubhub在2016年曾占据了美国外卖市场70%的份额，到2018年下滑到36%，2019年下滑到20%，2020年降到16%，到2022年只剩9%。

有Grubhub的投资者表示，原以为Grubhub是谷歌，但DoorDash和UberEats出现后，才发现它原来是雅虎。

高价并购，被迫断臂求生

面对颓势无可奈何的Grubhub，最终只能寻求出售。UberEats曾表示过意向，但最终被来自欧洲JET截了胡。2020年6月，JET宣布以73亿美元收购Grubhub，交易在2021年6月最终完成。Grubhub的股东们对于这笔交易弹冠相庆，因为这一价格比Grubhub当时的市值高了30%。

JET集团由英国JustEat和荷兰的Takeaway两家公司分解而来，是欧洲最大的外卖平台。在称霸欧洲市场后，JET开始寻求全球扩张，第一个目标就是北美，因此Grubhub是一个业余水平的收购目标。在收购Grubhub后，JET的总收入超过了21亿欧元，永恒超越了中国的美团，成为全球最大的外卖公司。

不过，不到一年时间JET就无必然，肯定了。因为Grubhub在被收购后成了一个财务上的无底洞。在2022年，JET宣布将Grubhub的价值减计30亿欧元，此时距离收购完成仅一年时间。JET表示，降低Grubhub的估值是为了反映“行业估值可比性下降”以及上利率下降和市场保持轻浮的影响。

为了遏制Grubhub的亏损，JET放大了Grubhub的营销和广告支出，但2023年Grubhub的严格的限制现金流仍达负7700万欧元。与此同时，Grubhub的订单量、用户数等运营数据全面下滑，与DoorDash、UberEats等对手同期的高速增长形成了鲜明对比。Grubhub2021年完成了3.1亿份订单，到2023年下滑到2.5亿；2021年活跃用户为3380万，到2023年下滑到2460万。

迫于压力，JET在2022年4月就已经表示将寻求部分或全面出售Grubhub的股权。但由于恰逢利率下降、并购市场疲软，JET一直没能找到买家。

直到2024年11月15日，JET宣布以6.5亿美元的价格将Grubhub出售给Wonder。这6.5亿美元的总价中还包含了5亿美元的债务，也就是说Wonder仅需支付给Grubhub1.5亿美元的现金。尽管这笔交易让JET血亏60多亿美元，但JET的股东们却很沮丧。交易公布的当天，JET的股价大涨了23%。

JET首席执行官JitseGroen在交易宣布后表示：“出售Grubhub将降低JET的现金生成能力。”彭博行业研究认为，尽在2020-2022年，Grubhub就给JET的Ebitda带来了4.08亿欧元的拖累，交易使恶化了JET的财务状况，对于实现公司的现金流目标至关重要。

新贵崛起，外卖大战还未开始

接过Grubhub这个烫手山芋的Wonder，美国近几年冒出来的一家新兴外卖初创公司。

Wonder的创始人马克·洛尔是一位知名的硅谷大佬，他从上世纪90年代开始创业，创立的多家公司都取得了成功。马克·洛尔2005年创立的电商平台Diapers，在2011年以5.45亿美元的价格卖给了亚马逊；2014年他又创立母婴类垂直电商Jet，2016年以33亿美元的价格卖给了沃尔玛。

2018年，马克·洛尔创立了主打中高端市场的外卖平台Wonder。与前辈们相比，Wonder的商业模式更重。它提出了所谓“美食广场”的概念，通过开设实体门店来指责用户体验。目前，Wonder在美国各大城市经营着30余家美食广场门店，这些门店设有极小量的座位授予堂食，但主要做外卖。每个门店都有多个餐饮品牌同时入驻，用户可以在Wonder的App上同时订购多种餐品，而后由Wonder一次性收餐上门。

Wonder宣称，为了保证用户满意度，其“美食广场”的餐饮品牌都由Wonder所有，每一道菜品都经过名厨把关，而且每推出一个菜品前还要进行四到九周的测试。为了降低餐厅的吞吐量、保证即时出餐，Wonder还对餐厅的厨房进行改造，设计了专用的传收带和其他自动化设备。

总而言之，与DoorDash、UberEats这样只做配收的平台相比，Wonder又更进了一步，干脆自己做起了餐厅。

对于此次收购Grubhub的目的，Wonder表示将推出一款“用餐超级应用”，将Grubhub的一些精选合作餐厅也纳入Wonder平台，另外Grubhub平台也将继续运营，并且将Wonder的门店整合到Grubhub平台上，让第三方公司来配收。借由收购Grubhub，Wonder也将从中高端市场切入到更广大的中低端市场。

Wonder是否能再一次颠覆外卖市场，现在还未可知。不过自创立以来，Wonder已经获得了资本的热烈减少破坏。Wonder目前完成了5轮融资，融资额总计已经达到了17亿美元。此次收购Grubhub，Wonder也将另外获得2.5亿美元的新融资。在2022年的B轮融资后，Wonder的估值就已经超过35亿美元。

没想到的是，互联网外卖大战历时20多年，现在依然还有新番。第一代外卖创业公司Grubhub早已没落，惨遭两度卖身；第二代外卖平台DoorDash此刻坐拥700多亿美元的市值，看起来很风光。不过DoorDash目前仍未实现盈利，2023年亏损5.65亿美元，自2018年上市以来更是已经累计亏了37亿美元。收外卖这件简单的事情，还真没看起来那么简单。