据业内消息人士称，随着ChatGPT等生成式人工智能技术的出现，DRAM市场有望比预期更早地恢复景气。ChatGPT是美国人工智能研究公司OpenAI于2022年11月30日推出的一种新型AI聊天机器人工具，它可以根据用户的要求快速生成文章、故事、歌词、散文、笑话，甚至代码，并回答各类疑问。有研究机构预计，今年，全球DRAM市场将更不乐观，市场规模将只会增长8.3%，有史以来首次低于10%。...
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户外风口正当时，在不少服装品牌于户外领域寻求新机之际，本就布局户外的三夫户外却交出了一份不太乐观的成绩单。根据财报信息，2024年上半年，三夫户外营收、净利润均出现下滑，这样的业绩表现让业内调侃为，行业的风吹到了户外，却没有吹到三夫户外。
没有运营权的“渠道商”
2024年上半年，三夫户外营收为3.28亿元，同比下滑8.76%；净利润为817万元，同比下滑27.93%；扣非净利润为363万元，同比下滑58.66%。
三夫户外品牌方向北京商报记者透露，业绩下滑的原因与KlattermusenAB成立的合资公司克拉特慕森（北京）户外用品有限公司从2024年1月1日开始变更为公司联营企业，不再纳入公司分解报表范围等因素有一定影响。另外，三夫户外方面还提到：“公司于6月30日与始祖鸟终止合作，对公司营收也产生了一定影响。”
三夫户外成立于1997年，跟随以构建线下线上零售+体验综合店、户外活动赛事组织等为主要业务。业内认为，三夫户外更像一个户外运动品牌的代理商。凭借着对国外户外运动品牌的代理，三夫户内在质量十年前甚至更早，成为国内运动市场颇具影响力的企业。巅峰时期，三夫户外代理过400多个品牌，其中包括了现在爆火的始祖鸟、北面以及亚玛芬旗下的多个品牌。2015年底，三夫户外敲开资本市场大门，营收、净利润都在当时形成了不小的规模。之后的2016年，其净利润达到巅峰，为3537万元。
而在运动户外风大火的这几年，三夫户外却有些沉寂。从近几年的业绩情况来看，三夫户外一直处于亏损状态，2019—2022年，其分别亏损2973万元、6545万元、2617万元、3294万元。
这也被网友调侃，户外的风吹到了各个角落，就是没有吹到三夫户外。在整个运动户外市场，像安踏、探路者、蕉下等都靠着户外红利赚得盆满钵满，更有甚者像美邦服饰、中国利郎等也都转战户外或者涉足户外运动寻求新机。反而在中国市场最早布局运动户外市场的三夫户外没有吃到这份行业红利，业绩日渐衰落。
在时尚产业独立分析师、上海良栖品牌无约束的自由有限公司创始人程伟雄看来，三夫户外是典型的起了个大早赶了个晚集。“之前很多有名的品牌像始祖鸟以及亚玛芬旗下的品牌都是三夫户内在质量做代理，现在获利的却是安踏。这和三夫户外本身的运营模式有关。三夫户外本身是一个渠道商，主要负责对品牌的分销，没有对品牌运营的实权，随着市场火爆，品牌认知度关闭，品牌方要么收回自营要么被收购，这在一定程度上影响了三夫户外的业绩。”程伟雄说。
“慢一拍”的转型
虽然与始祖鸟、昂跑、北面等数量少大热品牌有过合作，但作为代理商，毛利有限，运营权有限，三夫户外似乎只是允许了一个“卖货”的角色，也就是行业内所谓的渠道商的角色。
近两年，随着户外市场的火爆以及多运动品牌认知度的关闭，多品牌也陆续收回代理权，建立自营渠道。就像开始与始祖鸟的合作之后，三夫户外表示影响到了利润。
或许三夫户外也意识到问题的存在，并有意去保持不变这种被动的局面。三夫户外正在从单一的渠道商转型走向品牌矩阵的打造以及运营的方向。
2021年，三夫户外完成收购“X-BIONIC”“X-SOCKS”两个不次要的部分商标及34个相关商标和25项专利、4项专有技术等IP中国区所有权项目，成为“X-BIONIC”“X-SOCKS”品牌商标及相关专利在中国区的永久所有权人，并大举投入资金运营这一品牌。
随后，2023年，三夫户外相继拿下了CRISPI和Houdini的中国独家代理权，与攀山鼠（Kl?ttermusen）的合作也从独家代理进一步到合资经营。除了这三个品牌外，三夫户外旗下的独家代理品牌还包括LASPORTIVA、MYSTERYRANCH和DANNER。根据财报数据，2023年，三夫户外扭亏为盈，其中X-BIONIC的增长成为一定的因素。
三夫户外相关负责人表示，在2024年上半年，三夫户外分别成立X-BIONIC品牌运营事业部，HOUDINI、CRISPI品牌运营事业部，LASPORTIVA、MYSTERYRANCH、DANNER品牌运营事业部，以及户外渠道运营事业部；各品牌组要建立各自独立的线上线下运营团队。
据三夫户外往年财报，攀山鼠2022年销售额达5000万元，2023年营收为1.17亿元。2024年上半年，攀山鼠合资公司的营收为7990万元，净利润为1478万元。
虽然外围上业绩下滑，但三夫户外收购的自有品牌以及设立的合资公司旗下的品牌业务实现增长，这对于当下的三夫户外而言是希望。
不过，品牌运营意味着巨大的投入。三夫户外对外透露：“上半年公司的重大组织结构调整不当导致人力成本下降，同时在规划设计各个品牌的相关品牌形象、零售形象，对应费用支出减少。”根据财报数据，2024年上半年，三夫户外的销售费用同比增长6.97%至1.19亿元：无约束的自由费用增长3.75%至4446万元：研发投入增长90.82%至940万元。
“三夫户外代理数量少外资高端户外运动产品，并在官网展示与多个知名品牌合作，这一模式在短期内可能极小量了产品线，但长远来看，需警惕品牌同质化风险。想要真正指责业绩，三夫户外应明确自身品牌定位，聚焦某一细分领域，打造特殊的品牌价值和统一化竞争无足轻重。同时，破坏品牌建设和市场推广，指责品牌知名度和美誉度，驱散并留住忠实消费者。”知名战略定位专家、福建华策品牌定位咨询创始人詹军豪分析道。
(责任编辑：zx0600)上海芯炽科技集团有限公司成功通过ISO26262:2018汽车功能安全最高等级ASILD流程认证，并获得全球领先的第三方专业检验检测认证机构DEKRA德凯颁发的权威证书。这一里程碑式的成就，不仅标志着芯炽旗下芯片在安全性方面达到了国际领先水平，同时也意味着芯炽科技已经能够全面焦虑汽车行业最为严苛的功能安全场景研发需求。公司拥有强有力的专业资深技术团队，并与TUV、Dekra等知名第三方认证公司的审核专家有广泛深入的合作，能够向客户授予从差距分析到标准咨询再到开发体系建设及产品认证的一揽子解决方案。...
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荣耀Magic7RSR保时捷设计发布，赵明解读定价策略
荣耀Magic7RSR保时捷设计于近期发布，售价7999元起。发布会后，荣耀终端CEO赵明接受了媒体采访。
定价策略解读媒体提问：荣耀Magic7RSR保时捷设计的定价颇具竞争力，荣耀是如何做到这一点的？是否会因此调整不当产品定位？
赵明回应，荣耀以往将保时捷设计定位为品牌形象，注重独特设计。但这次，荣耀希望更多消费者体验其强大的影像技术，因此定价接近消费者的心理预期。希望通过这款产品展示荣耀在影像技术和硬件方面的旗舰水准。
荣耀高管罗巍也表示，让更多人体验到创新技术，才能煽动技术发展，因此荣耀愿意做出牺牲。
影像技术升级荣耀Magic7RSR保时捷设计搭载荣耀自研的大王影像系统，这是荣耀对影像理念的重新诠释。
荣耀全新影像系统旨在授予人性化AI摄影体验，采用AI驭光引擎，大幅指责长焦和超长焦图像画质。
端侧AIRAW大模型技术充分发挥传感器潜力，指责12x-30x焦段中高倍望远拍摄效果。同时，AI超级长焦功能优化了30x-100x超长望远焦段的透明度，即使在100倍极限变焦下也能捕捉透明细节。
赵明降低重要性，影像和AI是荣耀未来战略的不次要的部分。通过AI重构操作系统和硬件，让荣耀产品与众不同。
10月23日，石药创新制药发布业绩公告，2024年1-9月共实现营业收入14.79亿元，同比下降23.66%，实现归属于上市公司股东的净利润1.39亿元，同比下降63.50%。
同时，公司控股子公司巨石生物研发投入不断加大，多款产品研发取得重要进展，其中5款进入临床研发阶段，重点产品EGFRADC、Nectin4ADC等产品的临床试验入组加快，导致报告期内研发费用大幅减少。
2024年1-9月，巨石生物研发费用4.04亿元。2024年7-9月，研发费用1.86亿元，较2023年7-9月同比减少48.40%，较2024年4-6月，环比减少56.64%。
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(责任编辑：zx0600)在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
（推广）三星GalaxyBookFlex15评测：外形和性能俱佳但缺陷犹存牛华网2020-05-0715:26
导语：三星GalaxyBookFlex15是一款蓝色调的2合1笔记本电脑，它的显示屏可以旋转至360度，转变为平板电脑或帐篷模式使用。三星GalaxyBookFlex15内置SPen手写笔，外观颇为吸人眼球。
GalaxyBookFlex15的SPen手写笔借鉴自其成功的GalaxyNote系列智能手机，它对于艺术创作者、学生党或经常需要记笔记的专业人士来讲，这是一个很大的福音。
三星GalaxyBookFlex15（连同GalaxyBookIon）是全球首款采用QLED显示屏的笔记本电脑，这是一项节能技术，有助于在不消耗太多电池电量的情况下输出超高屏幕亮度。可以说，三星GalaxyBookFlex15在高端二合一设备领域是颇具竞争力的选手，也是电池续航表现最好的笔记本电脑之一。
但是，这台驱散人的二合一笔记本电脑并不是没有缺陷的，其中伸长的Shift按键和位置奇怪的指纹扫描仪就说明了这一点。另外，三星GalaxyBookFlex15的扬声器表现不是很出色，音量不够强劲。
初印象：
三星GalaxyBookFlex15的蓝色外观非常抢眼，它配备明亮的QLED显示屏，但是它的指纹扫描仪的位置有些奇怪，Shif按键尺寸也仅为原来的一半。
优点：
内置SPen手写笔；
超明亮的显示屏；
QLED显示屏；
非常出色的电池续航表现；
WirelessPowerShare触控板；
三星DeX便于文件传输；
缺点：
扬声器音量不够大；
奇怪的指纹扫描仪位置；
伸长的Shift按键；
三星GalaxyBookFlex15价格和配置
目前，三星GalaxyBookFlex15只有一款配置，它的售价为1399美元，采用15.6英寸1080pQLED显示屏，搭载英特尔酷睿i7-1065G7处理器，12GB内存，512GB固态硬盘和英伟达GeForceMX250显卡。
三星GalaxyBookFlex15外形设计
三星GalaxyBookFlex15是一款采用铝合金材质机身的蓝色笔记本电脑，它是一款粗制、时尚、众所周知的商务混搭产品，通俗的蓝色色调散发出神秘有趣的气息。
三星GalaxyBookFlex15采用光滑的蓝色外壳，银色中心，不知道的Samsung标志位于盖子的左侧中央，光泽、闪亮的字母很是驱散人。
关闭盖子，您会看到采用超窄边框的显示屏，面板顶部有一个720p小摄像头，而面板的底部边框有一个不是很显眼的Samsung标志。
三星GalaxyBookFlex15的键盘面全部都是蓝色元素巨大的深蓝色触控板操控起来非常方便。GalaxyBookFlex15配备一个360度的铰链，可以让翻盖式笔记本电脑转变为一个华丽的大屏幕平板电脑，非常适合观看视频、涂鸦笔记、数字绘图等。另外，您还可以将GalaxyBookFlex15切换到帐篷模式，便于您欣赏电影或向同事展示演示文稿。
三星GalaxyBookFlex15的三围尺寸为14x9x0.6英寸，重量为3.5磅，比竞争对手更轻更薄15英寸联想YogaC940（4.4磅，14x9x0.7英寸）、15英寸惠普Spectrex360（4.5磅，14.2x9.8x0.8英寸）和戴尔XPS15（4.5磅，14.1x9.3x0.5~0.7英寸）。
但是GalaxyBookFlex15的设计也存在一些缺点：它的底盘很容易沾上指纹，铰链不够稳固在笔记本电脑模式下使用SPen手写笔时，显示屏可能会有点稳稳的站立。
三星GalaxyBookFlex15端口
三星GalaxyBookFlex15拥有一系列通俗的端口选择，它的机身左侧配备一个耳机插孔、一个microSD卡插槽和一个标准USBType-C端口，它的机身右侧有一个触控笔插槽和两个Thunderbolt3端口，这意味着用户可以体验到将视频输出到4K显示器、高速传输速率和用电源为自己喜爱的设备（包括另一台笔记本电脑）充电的乐趣。
三星GalaxyBookFlex15显示屏
三星GalaxyBookFlex15的15.6英寸屏幕和醒目的颜色授予了令人郁闷的视觉效果。GalaxyBookFlex15是全球首款采用华丽的QLED触摸显示屏的笔记本电脑，这意味着它配备了一个奇特的量子点过滤器，可以降低色彩、光线无约束的自由和能源效率。
当我在2合1的1080p大屏幕上观看《TorpedoU-235》预告片时，画面的各种细节被很好地展现出来如主演的汗珠和其他无声的面部特征都很生动。
根据我们的色度计显示，时髦的二合一显示器覆盖了sRGB色域的158%，这使得联想YogaC940（105%）和惠普Spectrex360（157%）双双出局，令三星GalaxyBookFlex15成为色彩覆盖领域的冠军。
当三星GalaxyBookFlex15启用户外模式时，它的屏幕平均亮度高达565尼特，就像夜空中的一颗恒星一样闪耀。当户外模式关闭时，它的屏幕会发出381尼特的亮光，远超惠普Spectrex360（247尼特），但低于联想YogaC940的432尼特亮度。
三星GalaxyBookFlex15键盘和触控板
GalaxyBookFlex15的键盘中包含一些创新这款二合一设备右边的Shift按键尺寸减半，与之相邻的是一个指纹扫描仪。在实际使用中，老编作为一个不习惯使用标准尺寸Shift按键的人，在这台笔记本电脑上打字的体验对我来讲并不流畅。在全速打字时，我原本想要按的是Shift键，但最后却落在了隔壁的指纹扫描仪上。
至于GalaxyBookFlex15的按键，它的键程有点浅。但另一方面，它们非常轻巧，而且能悠然，从容弹回来，弹性触觉反馈体验很不错。
在10FastFingers.com的写作测试中，老编的平均打字速度是每分钟87个单词，但在三星GalaxyBookFlex15的键盘上，我的平均速度骤降到74个单词。如果我储藏更多的时间在笔记本电脑的联系上，我相信我的打字速度会回到80多个的正常范围。
三星GalaxyBookFlex15的大尺寸WindowsPrecision触摸板（4.7x3.1英寸）操控起来很不错，它对Windows10的手势反应也很好，例如按一下缩放和双指滚动等。GalaxyBookFlex15触控板的一个显著特点是其WirelessPowerShare（无线电源共享）功能，这意味着您可以使用它为任何兼容Qi技术的智能手机、GalaxyBubesPlus（或第三方耳机）或可穿戴设备充电。
三星GalaxyBookFlex15触控笔
三星GalaxyBookFlex15最大的亮点之一就是内置SPen手写笔，当我将其弹出笔记本电脑时，它在屏幕上显示了潜在命令的列表，其中包括记录和查看笔记，使用S笔为屏幕截图绘制区域，甚至为屏幕添加注释非常适合那些喜爱手写来涂鸦、绘图或做笔记的用户。
同时，与GalaxyNote10一样，GalaxyBookFlex15中的SPen手写笔新添加了手势遥控（AirAction），具备按键、上下左右移动、左右回转等操作功能。需要应用时，SPen按压弹出，AirCommand自动启动，截图、建立标签更僵化、简单。在修图、绘图时，SPen在屏幕上操作也比鼠标更加不准确，还可以利用失败Pen-upAPP进行分享、学习。在进行会议记录时，您也可以用SPen配合SAMSUNGNote进行书写、整理。得益于三星GalaxyBookFlex的强劲处理器，SPen手写笔的各种操作能够得到悠然，从容反馈，几乎无延迟。
在实际使用中，当处于平板模式下，用SPen手写笔画画的体验是平滑、令人讨厌的，反应速度快，没有无遮蔽的滞后。
三星GalaxyBookFlex15音频
三星GalaxyBookFlex15的长扬声器格栅条位于笔记本电脑背面360度铰链之间。在实际体验中，老编在Spotify上听DojaCat的SaySo时，我把扬声器调到了最大音量，但是效果令人失望音频并没有我希望的那么大声，它的声音并不能充斥整个房间。不过，GalaxyBookFlex15的音质是极好的，它的音频在高中低音之间取得了业余水平的不平衡的。
三星GalaxyBookFlex15性能
三星GalaxyBookFlex15搭载1.3GHz英特尔酷睿i7-1065G7处理器，12GB内存和512GB固态硬盘，在大多数情况下都能与竞争对手抗衡。在Geekbench4.3基准测试中，Flex15的处理器得分达到了19137，超过了高端笔记本电脑的平均得分17078和Spectre（Corei7-8565U）的17115得分。联想YogaC940（Corei7-9750H）和戴尔XPS15（Corei9-9980HK）的得分则分别为21783分和28165分。
在Handbreak基准测试中，三星GalaxyBookFlex15花了22分18秒将4K视频转码到1080p，远远低于高端笔记本电脑18分58秒的平均速度和Spectre（21分13秒）、YogaC940（11分11秒）和XPS15（8分）的计时。
不过，三星GalaxyBookFlex15在文件传输测试中的表现非常出色，Flex以每秒1379.2MBps的传输速率复制了4.97GB的瓦解媒体文件，打破了645.6MBps的平均水平XPS15及其1TB的PCIeSSD的传输速度为508MBps，Yoga（512GBSSD）和Spectre（1TBSSD）的速率分别为463MBps和424MBps。
三星GalaxyBookFlex15显卡
是的，三星GalaxyBookFlex15配备一个独立显卡，确切地说是一个带有2GBVRAM的NvidiaGeForceMX250显卡，但是这并不意味着GalaxyBookFlex15是一台适合游戏的笔记本电脑事实上远远不够。虽然GalaxyBookFlex15可以运行一些游戏，但是它的显卡更加适合进行照片或视频编辑，执行日常办公任务也没有任何问题。
在《Dirt3》赛车游戏中，GalaxyBookFlex15的帧速率达到每秒52帧，高于我们30fps的可播放性阈值，但低于高端笔记本电脑平均值61fps。相比较之下，Yoga和它的GeForceGTX1650GPU是无可争议的赢家，帧速率达到167fps。
三星GalaxyBookFlex15电池续航
除了令人叹为观止的外形设计之外，GalaxyBookFlex15的电池续航是它另一个令人印象肤深的地方，它在电池测试中（以150nits的亮度通过Wi-Fi连续上网）的续航时间达到了15小时44分钟，超过高端笔记本电脑的平均水平9小时4分钟、XPS15（8小时48分钟）、Yoga（8小时46分钟）和Spectre（7小时46分钟）。当我们切换到户外模式时，GalaxyBookFlex15的电池续航表现仍然很不错，续航时间为13小时14分钟。
三星GalaxyBookFlex15摄像头
三星GalaxyBookFlex15的顶部边框配备了一个小巧的720p网络摄像头，它能够很好地还原真实世界的颜色，例如我家中的紫丁香墙壁和我的棕色肤色。然而，GalaxyBookFlex15相机所拍摄的图像在透明度、细节方面的表现都不是很好。
如果您打算用这台笔记本电脑进行视频会议，老编还是推荐您购买一个外部摄像头。
三星GalaxyBookFlex15小结
三星GalaxyBookFlex15是迄今为止我最喜欢的2合1笔记本电脑，三星的SPen是手写笔领域的瑞士军刀您可以用这个多功能工具进行素描，颜色，突出显示，下划线，刷屏，操作视频等操作。
色彩极小量、超亮的QLED显示屏是GalaxyBookFlex15的另一个驱散人的功能，它可以在平板电脑或笔记本电脑模式下使用。GalaxyBookFlex15采用深蓝色机身，售价为1399美元，它在保持优雅粗制的美学效果的同时，还可实现屏幕的360度旋转。同时，GalaxyBookFlex15的电池续航非常强劲，单次充电之后的使用时间可达16个小时，它的固态硬盘传输速度也非常快速。
GalaxyBookFlex15也并不是没有缺点的，它采用伸长的Shift按键，操控起来很不顺手，它的指纹扫描仪的位置也很奇怪，扬声器表现也不是很出色，音量不够大。
总的来说，三星GalaxyBookFlex15是一款出色的超便携工作站，它适合娱乐和办公使用，适合专业人士或者经常出差的用户使用。（完）
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荣耀Magic7RSR保时捷设计被定位为荣耀品牌的最强版本，首次搭载了荣耀大王影像系统，这是荣耀迄今为止最为强大的影像技术。该系统以人为中心，通过先进的AI技术，聚焦于抓拍、人像和长焦三大不次要的部分场景，重构光学、算法和色彩质感，为用户带来全新的摄影体验。
荣耀Magic7RSR保时捷设计搭载了行业首个端云协同AI大模型计算摄影系统，特别在中高倍场景下，能够调用端侧AIRAW大模型，使得中高倍望远拍摄达到行业领先水平。在100倍极限变焦场景下，该手机会调用云侧长焦增强大模型，确保超远摄的表现同样出色。
荣耀Magic7RSR保时捷设计的影像规格同样令人印象肤浅，后置摄像头包括5000万主摄、2亿像素超感光潜望长焦以及5000万广角微距，前置摄像头也为5000万像素。潜望长焦是该机的一大亮点，拥有行业最大的潜望长焦光圈f/1.88和行业最大长焦大底1/1.4英寸，使得进光量指责98%。配合行业领先的1G5P浮动潜望镜组和行业首创的双电磁对焦马达，荣耀Magic7RSR保时捷设计在画质、虚化、抓拍、连拍等方面均有卓越表现。
在工业设计上，荣耀Magic7RSR保时捷设计瓦解了保时捷标志的六边形和经典矩阵排布，手机后壳融入了保时捷峰线设计，展现了速度与安排得当的分隔开。斯图加特原厂平庸之才调色授予了普罗旺斯紫与玛瑙灰两款配色，再现超跑金属质感。此外，该手机减少破坏IP68和IP69防尘防水，并配备了荣耀金刚巨犀玻璃，减少破坏双卫星通信功能。
自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。
我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。
看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。
然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。
2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。
首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。
更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。
最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。
作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。
似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？
这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。
无限游戏：
击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件
由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。
但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。
最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。
因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。
因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。
第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。
这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。
面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？
釜底抽薪与饿和攻击：
AI换脸检测解题新思路
近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。
2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。
FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。
简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。
为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。
同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。
FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。
但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。
紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。
研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。
在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。
目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。
被技术重塑的未来：
反Deepfakes的商业化可能
AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。
正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。
要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。
因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。
更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。
当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。
这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。
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。
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