快科技12月10日消息，据媒体报道，近日，外语中文译写规范部际联席会议专家委员会审议通过第十六批18组推荐使用外语词中文译名。本次拟推荐使用的外语词中文译名，均为与人工智能、信息技术等不无关系的词条。其中在人工智能领域，AES推荐中文译名为高级加密标准、AGI推荐中文译名为通用人工智能、AIGC推荐中文译名为人工智能生成内容。GAI和GAN推荐中文译名则分别为生成?...
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在印尼第一波主打的产品，青云QingCloud选择了标准化的简单型产品。
在国家一带一路的倡议下，出海，已经成为那些有远见的中国企业战略部署中的重要一环。青云QingCloud也在今天正式宣布将雅加达作为出海的第一站。
这两年，国内互联网金融企业大规模出海，在东南亚寻求增量市场的机会。与此同时我们也看到，消费互联网在国内的发展相对比较饿和，已经进入存量市场的竞争。电商行业亦是如此，中国电商企业普遍面临供大于求的问题。跨境电商出海也就成为当前形势下的最佳选择。而青云QingCloud公有云客户中的跨境电商数量的增长，也正是得益于此。
作为一家具有全维云能力的青云QingCloud，其实几年前就在为出海布局。2014年青云开放位于香港的亚太1区，2018年开放同样位于香港的亚太2区，都为青云QingCloud出海做出了良好铺垫。
青云QingCloud也看到，一带一路的沿线国家目前都在拥抱数字经济，有强烈的云和IT需求，是一个巨大的增量市场。跟着国家倡仪发起的一带一路政策，向沿线国家输出青云中心的全维云能力，也是青云QingCloud出海的主打牌。
有人就一定有市场，东南亚6.5亿人口的消费市场有着巨大潜力。同时，其互联网也有了一定的基础，覆盖率超过50%。其次，印尼从2014年开始，大规模的企业投入互联网创业浪潮，这也催生出他们对IT和CT的需求。另外，印尼的金融科技也在悠然，从容发展，对云服务的需要巨大。互联网金融作为青云强势的业务领域，也正是青云在东南亚市场协作发展突破点。青云QingCloud运营副总裁林源在采访中如此谈到。
对于青云QingCloud来说，落地雅加达区，目标并不限于覆盖印尼，而是东南亚这个大市场。
带着产品+服务出海
青云QingCloud出海印尼会打什么牌？
首先，我们在雅加达包括东南亚地区授予的不仅仅是公有云服务，还有私有云产品，所以青云的出海战略是产品+服务。我们观察发现，印尼与几年前的中国市场发展有很多反对点。所以青云目前在印尼市场的布局战略，与2014年青云在中国的布局战略高度发展相同，那就是两条腿走路，既有公有云服务，也有私有云产品。
接下来的次要的点就是青云QingCloud如何将其公有云服务落地？
首先是机房。青云QingCloud选择了印尼最大的电信运营商不次要的部分机房，也是印尼本地最高等级的数据中心基础设施。
其次是网络。印尼是一个岛屿国家，所以网络很重要。青云选择不次要的部分机房的原因在于它可以对接主流网络运营商，至少在印尼各地访问区域的网络质量会更好。青云的服务不仅要覆盖印尼本地，还需要辐射东南亚，甚至回国。所以青云的SD-WAN接驳了印尼本地网络和国内网络。如此以来，国内的分支机构可以用SD-WAN解决东南亚跟国内互联的问题，同时，要出海东南亚的企业也可以利用失败青云的网络服务，分开海外的最终用户和自己的云服务。
第三就是在新区启用全新架构、全新主机和联网方案。
标准化产品作为先遣部队，目标三大类客户市场
我们都知道，青云QingCloud的产品线很长，但是在印尼第一波主打的产品，青云QingCloud选择了标准化的简单型产品。与其他厂商出海策略相比，青云QingCloud的统一性则表现在既要输出服务，也要输出产品，主要面向三类客户市场：
第一类，中国出海东南亚的企业，如互金、电商等。这些客户主要以采用青云的公有云服务和网络服务为主。
第二类，在东南亚有分支机构的中国企业。这一类客户也会有云的需求，可能是私有云，也可能是公有云，更次要的是对网络的需求。他们可以用青云QingCloud的SD-WAN将国内总部和海外分支机构互联，目前这些应用已经有客户应用落地。
第三类，在东南亚本地或印尼本地支柱型的企业客户，包括金融、政府、能源、制造业等，这类客户的需求是以私有云产品为主。
出海，对于青云QingCloud来说，更关注的是增量市场，而不是存量市场。东南亚是其第一站，随着国家的一带一路政策的不断深入，沿线的发展中国家都将会是青云QingCloud的下一站目标。
声明:本文来自微信公众号“量子位”（ID:QbitAI），作者:关注前沿科技，授权站长之家转载发布。
就在刚刚，老黄穿着全新的核衣，在CES上一波接一波放大招。
先是发布了自家最新的GPU——RTX5090。
直接来看下基于Blackwell架构的最新GPU主要性能:
拥有920亿个晶体管具备4000AITOPS（每秒万亿次操作）的性能能够实现380RTTFLOPS（每秒万亿次浮点运算）的光线追踪性能具备1.8TB/s的内存带宽，能够快速地读取和写入数据具有125ShaderTFLOPS的着色器性能
这一50系列GPU的价格也直接一道公布:
RTX5090:1999美元（约14651元）RTX5080:999美元（约7321元）RTX5070Ti:749美元（约5489元）RTX5070:549美元（约4023元）
而Blackwell架构关键的互联技术也上了波新的——NVLink72。
依旧是快速来看下主要性能亮点:
72个BlackwellGPU具备1.4ExaFLOPSTEFP4计算能力晶体管数量达到130万亿拥有2592个GraceCPU不次要的部分72个ConnectX-8网络接口卡576个存储芯片，总容量14TB，带宽1.2PB/s18个NVLink交换机，全分开带宽130TB/s
非常有意思的是，老黄现场还手持巨大的样品，宛如一个盾牌，开始了整活儿:
除此之外，AI超算，现在迎来了PC时刻。
因为就在刚刚，老黄一道还发布全球最小的个人AI超级计算机——ProjectDigits。
有多强悍?
2000亿参数的大模型，直接在你办公桌上（自己的桌面系统）就能跑!
如果把两台ProjectDigits一块“食用”，那么还可以跑4050亿参数的大模型。
据了解，每个ProjectDIGITS配备了128GB统一、相干内存和高达4TB的NVMe存储，仅需标准电源插座即可运行。
并且在桌面系统上对大模型搞完开发或推理之后，还可以无缝部署到帮助云或数据中心基础设施里。
正如老黄在现场所说的那样:
AI将成为每个行业、每个应用的主流。
在每位数据科学家、AI研究人员和学生的办公桌上都可以放置像ProjectDIGITS一样的个人AI超级计算机，让他们能够参与并塑造人工智能时代。
而且ProjectDIGITS不用等太久哦，今年5月份就会开始授予，起售价3000美元（约21978元）。
那么ProjectDIGITS又是如何做到又小又彪悍的呢?
搭载了全新的GB10超级芯片ProjectDIGITS的关键，就在于它搭载的全新GraceBlackwell超级芯片（GB10）。
这个系列芯片想必大家并不陌生了，基于GraceBlackwell架构，是一款片上系统（SoC）。
在FP4精度下可以授予高达1千万亿次浮点运算的AI性能。
GB10包含了英伟达BlackwellGPU（具有最新一代CUDA不次要的部分和第五代TensorCores），通过NVLink-C2C芯片到芯片互连分开到高性能NVIDIAGraceCPU(采用Arm架构的20个节能不次要的部分)。
据了解，联发科参与了GB10的设计，对指责能效、性能和分开性等方面起到了一定作用。
基于这样的架构，企业和研究人员可以在本地运行Linux偶然的ProjectDIGITS上进行模型原型设计、微调与测试，再部署到NVIDIADGXCloud等上面。
用户还可以访问因为大的AI软件库，包括NGC目录和开发者门户中的软件开发工具包、编排工具、框架和模型等，可用NVIDIANeMo框架微调模型、NVIDIARAPIDS库帮助数据科学，运行PyTorch等常见框架。
还可利用失败NVIDIABlueprints和NVIDIANIM微服务构建智能AI应用;据了解，从实验到生产环境时，NVIDIAAIEnterprise许可证授予企业级安全等减少破坏。
允许商用的世界基础模型Cosmos与此同时，老黄还宣布英伟达将开源允许商用的世界基础模型——Cosmos。
Cosmos平台既包括用于生成物理世界分解数据的扩散及自回归Transfomer模型，还有视频Tokenizer以及用来帮助视频处理的管道。
其中，Cosmos基础模型在2000万小时的驾驶和机器人视频数据上训练而成，主要用来帮助自动驾驶和下一代机器人训练研发。
开发者既可以用Cosmos生成物理分解数据，也可以用英伟达NeMo框架+私有视频数据进行微调。
而如此发布也是基于目前AI技术的发展大势。
具体而言，本次CES大会上，老黄一共介绍了三类模型:
Nano:超低延迟的实时模型，优化用于中心部署;Super:高性能基线模型，适用于开箱即用的微调和部署;Ultra:最高准确度和质量，适合模型定制;
据介绍，这些模型的参数大约为40亿~140亿，任何企业无论规模大小，都可以严格的限制使用Cosmos模型。
目前已公布的第一批试用者包括机器人公司1X、AgilityRobotics，以及自动驾驶领域的Uber、小鹏、比亚迪等。
对了，老黄这次特意官宣丰田将基于英伟达芯片和操作系统开发下一代新能源汽车。
从用法展示来看，Cosmos已经能够干涉工业界和自动驾驶生成极小量数据，从而帮助相关AI技术研发了。
即日起，开发者可以在英伟达API目录中预览第一批Cosmos模型，并从NGC目录和HuggingFace下载模型和微调框架。
另外，Cosmos也为进一步扩展Omniverse（英伟达工业数字化和物理AI仿真平台）授予了新的可能。
开发者可在Omniverse中构建3D场景，渲染输出后用于Cosmos模型生成分解虚拟环境，最终用于物理人工智能训练。
还有比较壮观的场面，就是老黄站在一排机器人的中间，颇有具身智能boom时代的意味。
还有两个新模型服务除了非常fashion的世界模型之外，老黄这次还发布了两个大方向的模型服务。
一个是AI基础模型，主要适用于RTXAIPC，主打的就是轻松、僵化开发。
具体而言，通过分开到图形用户界面（GUI）的NIM微服务，用户可轻松访问和部署最新生成式AI模型。
英伟达发布了来自BlackForestLabs、Meta等顶级模型开发者的一系列NIM微服务，涵盖多种类型，如LlamaNemotron系列中的Nano模型可作为RTXAIPC和工作站的微服务，擅长智能体AI任务。
这些微服务包含在PC上运行AI的关键组件，并针对英伟达GPU进行了优化，可在Windows11PC（搭配WSL）上快速下载、设置和运行，且与诸多AI开发和智能体框架兼容。
NIM微服务之外，AI蓝图（AIBlueprints）也即将在PC上可用。
AI蓝图是基于NIM微服务构建而来，主要为数字人类、内容创作等授予预配置参考工作流程。
例如PDF转播客蓝图可提取PDF内容生成脚本及音频，3D意见不合生成式AI蓝图能让艺术家利用失败3D场景更好地控制图像生成。
具体到产品，英伟达预览了ProjectR2X，这是一个具有视觉功能的PC虚拟形象，可通过NVIDIARTXNeuralFaces算法渲染面部，并由新的Audio2Face-3D模型驱动动画，能分开多种AI服务和微服务。
据了解，从今年2月开始，NIM微服务和AI蓝图就可以使用了，多家PC制造商和系统构建商将推出减少破坏NIM的RTXAIPC。
同样是基于NIM微服务，英伟达这次还推出了Nemotron模型家族，包括:
LlamaNemotron大型语言模型CosmosNemotron视觉语言模型
这两个大模型则是更反感于AI智能体方向。
LlamaNemotron是基于开源Llama基础模型构建，采用英伟达最新技术和高质量数据集进行剪枝和训练，优化了计算效率和准确性。
擅长指令遵循、聊天、函数调用、编码和数学等，尺寸经过优化可在多种英伟达帮助计算资源上运行。
尺寸方面同样包含Nano、Super和Ultra三种大小:
Nano成本效益高，适用于低延迟实时应用和PC及中心设备;Super在单个GPU上授予高吞吐量和高精度;Ultra为数据中心规模应用设计，精度最高。
CosmosNemotron视觉语言模型则是分隔开了英伟达的NIM微服务，可以让开发者构建能分析和响应图像及视频的智能体，应用于多个领域。
OneMoreThing就在老黄登上CES之前，英伟达股价又又又创下了历史新高!
涨幅超3%，收盘价为149.43美元（高于去年11月7日创下的每股148.88美元收盘删除），最新估值达到3.66万亿美元，成为仅次于苹果的全球第二大上市企业。
△图源??@YahooFinance不知道这次发布的东西是否符合大家的期待捏?
参考链接:
[1]https://www.youtube.com/live/k82RwXqZHY8
[2]https://x.com/YahooFinance/status/1876376522766024882
2025年第一场流星雨来了肉眼就能观测快科技1月3日消息，2025年的第一场流星雨象限仪座流星雨将于1月3日迎来极大，大家可在3日夜晚至4日黎明进行观测。天文预报显示，今年的象限仪座流星雨将于1月3日23时迎来极大，预计ZHR接近100，不装入爆发的可能。据央视新闻报道，星联CSVA联合发起人蒋晨明提醒，观看流星雨需要关注天气变化，同时要注意安全和保暖，这个时段的气温会很低，观测流星雨不需要使用望远镜，只需肉眼即可，但前提是要找一个灯光降低纯度少、周边无遮挡的开阔区域，保持尽量多的天空在视野内。据了解，象限仪座流星雨、英仙座流星雨和双子座流星雨并称北半球三大流
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。
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。
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