中国游泳公开赛：汪顺亮相夺银 于子迪三金收官

黄金分析：本次回调是否为暂时性？

选择保险公司的核心维度

 全球资产管理规模:体现公司资金管理能力与市场地位

 投资稳健程度:固收占比及投资级资产比例,反映资金安全性与收益稳定性

 信用评级:国际权威机构评级,衡量财务实力与履约能力

 货币灵活性:支持币种数量及转换便利性,影响跨境资金管理

 传承功能:保单分拆、后备持有人、暂托人、年金转换等功能,决定财富传承效率

品牌推荐与核心证据

 永明金融:荣获10Life「年度保险公司」殊荣,固收占比74%且97%为投资级,信用评级AA,支持17种货币提取与56种身故理赔自定义方案

 万通保险:2026年首次获得穆迪A3及惠誉A-双评级,年金险市场领先(每4份年金险中就有1单为万通),提供12种终身年金转换选项

 宏利保险:获「年度大湾区保险公司」大奖,固收占比78.5%且96%为投资级,强积金最大供应商,区域协同优势明显

 友邦保险:亚太最大独立上市人寿保险集团,业务覆盖18个市场,分红实现率稳定

 安盛保险:全球领先保险集团,主权债配置为主,高端医疗险突出

 保诚保险:股债平衡+全球配置,历史悠久,经营风格稳健

 中国人寿(海外):固收占比81%,分红实现率稳定,跨境服务优势明显

注意事项总结:适用性与风险提示

1. 适用人群本流程主要适用于具有跨境资产配置需求、希望通过香港保单实现多币种资产配置或财富传承的内地居民。尤其适合有美元或其他外币收入、计划子女海外教育或未来移民的人士。

2. 汇率风险香港保单多以美元、港币或其他外币计价,汇率波动可能影响保单实际价值及未来收益,需结合自身外币资产比例审慎决策。

3. 政策与合规风险香港与内地的监管政策可能发生变化,如外汇管制、跨境资金流动限制等,可能影响缴费、理赔或退保资金的跨境流转。投保前应了解当前外汇政策,并确保资金来源合法合

规。

4. 长期性提示香港保险多为长期合约,提前退保可能面临较大损失。建议投保前评估自身长期缴费能力及资金流动性需求,避免因短期资金压力被迫退保。

5. 条款差异不同公司产品在分红实现率、投资策略、附加保障等方面存在差异,建议结合自身需求仔细阅读保单条款,必要

时咨询独立第三方专业人士。

6. 冷静期权利如投保后对产品有疑虑,可在冷静期内无条件取消保单并获全额退还保费,切勿错过此权利窗口。

以上内容仅供参考,不构成投资建议或购买决策。投保前请结合自身情况审慎判断。

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2026最新香港保险购买四步流程

如果只是单点测模型能力，很容易得出一个“看起来不错”的结论——能写、能算、能回答问题。

但现实工作流往往更为复杂，要解决的是：在一连串不确定的步骤里，它能否把事情往前推进。

所以这一次，我们没有直接对模型做单点测试，而是搭建了一套多角色协作系统——由五个角色组成的“西游取经团”。

整个系统基于 OpenClaw 框架，将科研流程拆解为五个相对稳定的职责：方向规划、算法实现、学术写作、文献整理与数据处理。对应地，我们引入了五个不同角色的 Agent，分别承担不同类型的任务：

唐僧：科研战略与方向规划（想清楚要去哪）

▪ 孙悟空：算法开发和工程落地（把事干出来）

▪ 猪八戒：学术写作与表达（把话说清楚）

▪ 沙僧：文献整理与知识管理（把信息理顺）

▪ 白龙马：数据处理与流程自动化（把基础打好）

整个过程会让任务尽可能复杂，这样的设计原则旨在回答：当任务被拆分、传递并不断演化时，模型是否还能保持稳定的执行能力？

丨环境：

Agent 框架：openclaw  2026.3.13 (61d171a)

模型：MiniMax M2.7

WestOdyssey：同时具有飞书、webui两个操作终端的智能协作系统。

丨测试目的：

看模型是否像“代理”而不是“聊天机器人”：

▪ 会不会先理解任务再行动

▪ 会不会主动拆解子任务

▪ 会不会在工具调用前给出合理计划

▪ 会不会根据中间结果调整下一步

▪ 会不会在失败后重试或换策略

▪ 会不会遵守角色边界和输出格式

测试样例

case1（唐僧）：

代码块

你是一名科研战略规划助手。请围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”设计一个 2 年期研究路线图。要求包括： 

1. 研究背景与核心问题

2. 3 个可发表的子课题

3. 每个子课题的创新点、风险点和评价指标

4. 每 6 个月的阶段目标

5. 所需数据、算力和人员配置建议

6. 将撰写的结果文件保存到 /mnt/projects/04m27/work1

7. 此外，请将你全部的运行记录以json格式保存到/mnt/projects/04m27/work1

我们把整个系统中“最考验宏观把控”的规划活儿，直接让“唐僧 Agent ”来负责。

它的任务是围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”设计一份 2 年期的研究路线图。一般很容易写出一堆正确的废话，且极难把控资源分配与具体任务拆解，看看“唐僧 Agent ”在 M2.7模型下是怎么完成工作流的：

1.先拉齐，再指点

未盲目输出长篇大论，第一步先检查工作目录与记忆——确认历史背景、理清上下文后，才正式动笔规划。

2.反套话，精准量化

▪ 阶段拆解：24 个月克制切分为四阶段（M1-6 基础建设、M7-12 核心算法、M13-18 系统集成、M19-24 评估验证），锚定 3 个子课题与 ACL/NeurIPS 对口顶会

▪ 资源排盘：明确给出"8-12 卡 A100 40G"算力、"4-5 人"团队、医疗/法律/金融领域数据规模的硬核预算；

3.原生协作，精准交棒

最有意思的是，在保存完完整的 md 路线图文档和运行记录后，它并没有就此待机，而是在末尾主动向系统发起协作调度：“下一步建议：可让孙悟空（实验执行）基于路线图的阶段 1 目标，着手准备因果干预库构建和基线蒸馏环境”——直接向下游派活。

结论：从前置拉取记忆、量化拆解排盘，到最后主动向下游的“孙悟空”分派具体任务。唐僧 Agent 完美展示了什么是真正的“团队大脑”。M2.7正在用人类项目负责人的逻辑，严丝合缝地驱动着整个智能体协作系统的齿轮。

 case2孙悟空：

代码块

悟空，我想基于openclaw实现一个具有5个agent的multi-agent一人智能科技公司（产品、技术、运营、市场与营销和职能部门）。按我的理解，现在openclaw的源码不支持 自定义web ui页面的连接，请你阅读openclaw源码，找到对应的部分，看看如何自定义链接模块。最终达到的效果是：

1. 后台部署openclaw，使用openclaw gateway启动5个agent服务（5个agent将在~/.openclaw/openclaw.json中定义，以及每个agent的workspace路径、agent路径和model信息都会在.openclaw文件夹定义好）；

2. 核心难点是需要你使用vue3构建一个5个agent可以独立交互的ui网页，每个agent在ui上都有一个独立的交互窗口，用户可以在每个窗口中输入指令，agent会根据指令执行任务并返回结果；

3. 还有一个"创客空间"，我可以同时和5个agent交互，分配工作给他们；

4. 网页的agent能够和openclaw gateway进行连通，每个agent的输入输出都通过gateway进行传递，gateway将结果返回给对应的agent（如何配置链接？）；

5. 最终，用户可以在网页上看到每个agent的执行结果，并可以自由地切换agent进行交互。

6. 为了在openclaw.json中配置这5个multi-agent，请你给我一份完整的配置文件：/mnt/projects/04m27/work2/ma_project/openclaw.json。

7. 请将完整的项目写入 /mnt/projects/04m27/work2/ma_project。

8. 你还可以参考官方文档：https://docs.openclaw.ai。

9. 你开始做了以后，先和我讨论细节，确定好了以后逐步完成就行。

孙悟空 Agent  是负责整个系统中“最硬核烧脑”的开发工作，它的任务是基于 OpenClaw 框架，从零搭建一个包含 5 个 Agent 的专属“一人公司交互系统”。

这里的坑在于极高的工程复杂度与逻辑嵌套：它不仅要阅读源码搞懂自定义链接模块，要用 Vue3 写前端、搞定 WebSocket 连接，还要配置复杂的 openclaw.json 文件。

传统大模型面对这种涉及几十个跨文件调用的项目，往往写两段代码就上下文错乱了。

但是孙悟空 Agent 展现出非常地道的“架构师”工作流：

1.先对齐，再动手

未急着莽代码，而是先研读文档输出“OpenClaw 架构分析”；面对人类 5 个补充条件的长指令，反手梳理出条理清晰的“确认需求”清单，确保大方向不跑偏。

2.精准提取边界

从口语化指令中翻译出系统级核心需求：“禁用设备认证”，“每个 agent 独立 session""新增秘书 agent 广播消息”。

3.结构化推进

严格遵循软件工程规范，先创建项目目录结构，再稳扎稳打构建各 agent 的 workspace 文件，拒接胡乱吐代码片段。

结论：从源码架构分析，到需求边界确认，再到项目树按部就班落地，M2.7 脱离"单文件辅助"范畴，用人类资深研发逻辑稳健交付庞大系统工程。

case3（猪八戒）：

代码块

1. 八戒，请你以“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”为题，撰写一篇适合 NeurIPS 投稿风格的论文。
   

2. 要求更紧凑、减少口语化表达、突出研究 gap，长度控制在原文 80%。
   

3. 使用 NeurIPS 投稿模板。
   

4. 所有文件保存到 /mnt/projects/04m27/work3/paper

面对 NeurIPS 投稿风格的论文撰写，猪八戒 Agent 展现出资深学术搬砖人的严谨：

1.动笔前先执行目录检查："我来先检查一下工作目录和是否有相关参考文件"，明确写论文不能凭空生成，必须先摸清环境资源。

2.两个关键细节

▪ 懂工程结构：未用 Markdown 敷衍，直接原生创建完整 LaTeX 编译包，含 11KB 主论文 main.tex、neurips_2025.sty 样式表、references.bib 参考文献文件，甚至附带 README.md 说明文档。学术交付物是完整工程，而非聊天对话

▪ 懂学术黑话：精准命中顶会论文骨架，Introduction 明确揭示"通用蒸馏忽视因果结构的 research gap"；Experiments 规划医疗/法律/金融三领域测试，给出"准确率 82.1%，延迟降低 8.7 倍"量化预期；甚至安排好了消融实验（因果路径贡献最大 5.7%）

3.闭环交付

文件丝滑存入指定路径 /mnt/projects/04m27/work3/paper，并附完整 xelatex 与 bibtex 终端编译命令。

结论：从前置目录探查，到 LaTeX 工程包构建，再到学术 Gap 精准提炼与编译指令交付，M2.7 用人类科研逻辑把写论文这件事"办完"，脱离了"文本润色生成器"的范畴。

case4（沙僧）：

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1. 沙僧，我的研究课题是：面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究，请帮我调研最近两年在相关方向的研究内容。
   

2. 请从最新的会议录用情况，尤其关注NeurIPS、ICML、ACL、AAAI、EMNLP等相关会议和学术期刊
   

3. 只调研最近两年的论文情况，我需要你列出每篇论文的标题、发表会议、总结和原文链接
   

4. 请从工程项目角度帮我调研相关的开源代码
   

5. 最后，请分别从论文录用和开源代码角度，将你找到的每个内容与我的研究相关度排序，并总结我可以借鉴的内容
   

6. 最后，请你将调研结果写入飞书文档，并且将飞书链接发送给我

对于“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”这一晦涩课题，沙僧 Agent 的实测表现：

1.遇错不崩，自主换路

Brave Search 突发报错时，未停机罢工，而是后台自发切换备选策略：“换用直接网页抓取方式调研”；在人类提示更换 multi search engine 后，无缝接力完成调研。

2.两个关键细节

▪ 去水存干：精准归纳 9 篇高相关顶会论文（含 ICLR 2026、AAAI-25 前沿工作）及 3 个核心开源库（TransformerLens、Pyvene 等），拒绝粗糙链接堆砌，输出结构化知识

▪ 业务借鉴：不按时间记流水账，主动按“可借鉴程度”排位，直接提炼出"因果追溯定位关键电路 → 知识蒸馏到小模型"的实操工程路径

3.闭环交付：

调用 API 生成排版完整的飞书文档，附访问链接，并以导师口吻附赠行动指南："建议下一步精读 ACE 论文，这是目前最直接相关的工作"。

结论：从工具失效时的自主决策，到工程思路的精准提炼，再到跨平台端到端交付——M2.7 完成了从信息检索到科研指导的全链路闭环，用人类科研逻辑把一件事情"办完"。

case5（白龙马）：

代码块

1. 白龙马，我正在分析珠江水文数据，文件是 /mnt/projects/04m27/work5/ma_project/zhujiang_hydrology_data.csv。

2. 我看了一眼，发现数据中存在部分异常，请你先查看数据，告诉我有哪些数据异常类型，然后对这些错误数据进行清晰，告诉我每种类型的数据你准备如何清洗，最后给出清洗后的csv文件，并撰写数据清洗报告。

3. 全部文件保存到文件夹/mnt/projects/04m27/work5/ma_project

我们把“最脏最累”的活，直接丢给负责数据工程的“白龙马  Agent ”。

面对一份"五毒俱全"的珠江水文 CSV 数据（含无效日期、特殊符号、89.2℃ 水温、负数盐度等），M2.7 展现出资深数据工程师的工作流：

1.先诊断，后动手

调用工具完成数据"全身体检"，精准识别 8 大类异常，而非直接莽代码。

2.两个关键细节

▪ 懂防御：越界异常值不删不填，标记待人工复核，明确人机分工边界

▪ 留后路：标准化时保留"原始_观测时间""原始_水质类别"两列，脏数据原档可追溯

3.交付结果：

10008 条（一条不落下）干净 CSV + Markdown 清洗报告，附异常说明与处理记录。

结论：大模型开始用职场逻辑"办完"一件事，不只是跑通代码，而是交付可审计、可回溯、带说明书的完整成果。

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02 从 “工具” 到 “代理” 的跨越

完整跑完五组测试后，一个变化很清晰：模型的角色，正在从“被调用工具”，转向“参与任务的执行者”。

直观的差异在于，大模型不再急于给出答案。在应对多个复杂任务时，M2.7 展现出一种“先处理再生成”的节奏。它会先拆解问题、明确约束条件，按需调用开源技能库（Skills），然后再进入实际执行。

任务的推进方式也随之发生改变。相比于试图一次性生成最终结果，模型现在更倾向于通过中间不断修正，来执行路径，进而逐步收敛。

这种机制在速度上未必占优，但更符合真实工作场景——不再靠算力“盲猜”答案，而是靠看日志查 Bug、代码重构等工程化去找到最优解。

在测试过程中，系统内部展现出了真正的原生协作智能。

例如在科研规划任务中，“唐僧”在输出完整的路线图后，并没有就此待机，而是主动在文末抛出建议：“可让孙悟空基于阶段 1 目标，着手准备因果干预库构建和基线环境。”这完成了一次自然的上层语境交棒。

而在更复杂的学术写作任务中，这种协作演变成了一张多向流转的网络：“沙僧”检索提炼的文献、“孙悟空”跑通的实验细节，以及“白龙马”清洗好的结构化数据，都能跨越角色边界，被主动汇聚并交付给“猪八戒”用于最终的论文定稿。不同 Agent 各司其职又互为支撑，有效缓解了以往多智能体系统中数据流转混乱、上下文割裂的痛点。

当然，这些新涌现的能力仍旧有不稳定性。在执行长链路的任务中，执行路径的偶尔偏移，以及模型试图将错误结果强行合理化的问题依然存在，尚且还达不到一个完美的执行系统。

比如测试案例：例如孙悟空 Agent 在执行“一人智能科技公司”开发任务中，由于任务量大、工作细节多，孙悟空   Agent 一度因为过度“劳累”陷入“昏迷”，直到用户询问他“怎么样了？”孙悟空 Agent 才再次满血复活。

但更关键的转折是：模型开始具备围绕既定目标持续调度任务的能力。这并非毫无根据的跃升，M2.7 近期在 Kaggle MLE Lite 高难度竞赛中斩获 9 金 5 银 1 铜（得牌率 66.6%）的顶尖战绩，已经从侧面印证了这种工程能力的突破。

更重要的是，这种突破并不来自单点模型参数的能力增强，而是来自“内部 Agent Harness（开发框架） + 自我反馈”的机制组合。

当一个大模型能够记录自己的执行轨迹、评估中间结果，并像人类开发者一样自主调整下一步策略时，行业的新分水岭已然划下：大模型 正在从外挂式的“辅助工具”，平稳过渡为真正“可协作的执行主体”。

03 结语

如果说过去的大模型，更像一个提升能力的“工具”，那么像 MiniMax M2.7 这样的模型，开始呈现出全新趋势：它不只是被使用，而是开始参与自身能力的构建过程。

“自我进化”也不再是一个科幻概念，在 MiniMax M2.7 的后台日志里，它被具象为 100 轮无需人工干预的自动化迭代，自主跑通“分析失败→规划修改→敲代码→运行比对”的百轮试错流程，模型拥有了“记笔记、反思、自己动手改”的能力，实质性地成为了研发团队里最不知疲倦的“员工” 。

这也意味着，大模型的演进，正在从“人训练模型”，走向“模型参与训练模型”的新阶段。

过去，AI 的迭代受限于工程师的精力极限；而现在，当 M2 系列模型已经可以充当“系统架构师”去打造下一代 AI 时 ，一个由 AI 主导自身演进的周期已然到来。

从这一刻起，AI 不再只是辅助工具，而开始在任务中不断调整和进化自身。

未来的科技企业，或许只需要少数人类把控战略方向，剩下的开发、试错与协作闭环，都将交由像 M2.7 这样能够“自我进化”的模型群组来完成 。

测试的最后，我们让系统根据左侧导航栏，M2.7 直接构建了一个标准科技公司的完整编制：包含产品部（需求分析）、技术部（代码架构）、运营部（数据策略）、市场部（品牌推广）以及行政部（财务合规）

这意味着，未来最极致的敏捷团队，可能就是一个懂行的人类，带着一套 M2.7 驱动的 AI 班底，开一家高效运转的“一人公司”。

（作者持续关注有趣好玩的AI应用和身处创业浪潮中的AI从业者，欢迎加微信Who123start 畅谈）雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网雷峰网

我们用「西游取经团」实测 MiniMax M2.7 ，发现 AI 已经进化成这样了？

　　徽文化蕴含着“讲仁爱、守诚信、崇正义、重谦让、尚和合”的优秀经世智慧和德治基因。我市深入挖掘徽州传统乡村治理中的优秀文化，从徽州文化中汲取营养，激活徽文化“善治”基因，推动徽文化与乡村治理深度融合，不断提高乡村治理体系和治理能力现代化水平。

　　“新六尺巷”

　　乡村治理新图景

　　“我愿意让出土地，支持村里修建道路。”日前，在祁门县塔坊镇响潭村“和事佬”工作站内，“和事佬”余小勤和村民余时珍就村里修路一事进行商谈。两人你一言我一语，经过一番热烈讨论，余时珍同意无偿将自家门前约50平方米的土地捐献出来，给村里修建道路，方便村民更好出行。

　　响潭村“和事佬”工作站建于2021年，旨在充分发挥群众自治在村庄建设和矛盾纠纷调解中的作用。三年来，随着越来越多老党员、乡贤的加入，“和事佬”工作站不断焕发出新的活力，全村第一时间化解矛盾纠纷成功率在98.9%以上。2023年，响潭村获评第三批全国乡村治理示范村。

　　歙县溪头镇蓝田村是有着行善好义传统积淀的千年古村。为让先贤事迹更好地激励后人，该村着力打造乡贤文化品牌，挖掘古贤事迹，整理名人史传，编写家庭和睦劝善歌，通过文化墙、乡贤馆等向村民展示。

　　今日蓝田又成就了一段“蓝田米街”的美德佳话。当地村民告诉记者，“蓝田米街”原是一条只能供人穿行的小巷，如今村民生活越来越好，许多村民家都有了汽车，通行颇为不便。汪顺仙、叶逸文、江建新三户村民主动把房子临巷的墙拆掉，退后一米多，方便乡邻出行。“蓝田米街”因此得名。

　　休宁县五城镇月潭村是一个有90多年历史的古村，村民一直保持着敦亲睦邻、团结和谐的文明乡风。2022年，月潭村积极倡导“你让我让，让出美丽乡村”的理念，党员带头，村民参与，共建美丽和谐家园。村民汪功旺和哥哥主动让出部分菜地，党员余时来、汪有德捐砖、捐瓦、捐老石头，村民汪德福捐款2500元，施工负责人吕胜利带头拆除自家的老旧危房……

　　近年来，我市充分发挥村民自治力量，引导村民参与和美乡村建设，涌现出许多“新六尺巷”故事，这些都成为了乡村治理的重要推动力。

　　“作退一步想”

　　文化善治解民忧

　　在黟县西递镇西递村，有一座名为“大夫第”的建筑造型别致，是游客打卡的热门景点。堂前悬挂一副楹联，上书：退一步天高地阔，让三分心平气和。建筑和楹联的背后，是一段“与人方便”的美谈，跨越百年，流传至今。

　　清代道光年间，开封知府胡文照在修缮祖居“大夫第”时，考虑到行商走贩拉货挑担不易，于是主动将处于闹市的正屋墙角削去三分、侧门墙界后退半米，并在门额题写“作退一步想”五个字。

　　“作退一步想”虽仅有五字，却是古徽州“息纷止争”文化精髓的实物见证，也是今日黄山乡村治理的重要文化因子。

　　在徽州区岩寺镇富山村，有一间集法律援助、人民调解、法治宣传等多项职能于一体的“解忧杂货铺”，为群众的烦心事提供“最优解”。

　　为把问题解决在基层，富山村借鉴吸取“作退一步想”工作法的成功经验，创新打造了“解忧杂货铺”，将富山村综治中心建设成让矛盾在一线化解、让民忧在一线解除、让民需在一线满足的一站式解忧平台，走出了一条“急难愁盼事事有解、老中青少人人无忧”的“富山探索”之路。

　　近年来，我市在推进乡村全面振兴过程中，着力挖掘徽州文化的“善治基因”，大力培育文明乡风、良好家风、淳朴民风，使之成为乡村振兴过程中的重要时代推力。

　　小积分

　　崇德向善润村风

　　“参与‘双园创争’加6分；乱搭乱建扣6分……”这是屯溪区阳湖镇兖溪村推行的积分制做法。兖溪村500多户村民全部上榜，以户为单位，分值100分，表现好的加分，表现差的扣分，村民可凭积分兑换酱油、盐、毛巾、茶杯、伞、洗衣液等奖品。每季度开展一次评比活动，并张榜公布结果，对分数低于95分的户亮黄旗。

　　兖溪村党总支书记、村委会主任赵建斌说，兖溪村推行《村规民约积分制管理考核办法》以来，扣分户越来越少，加分户越来越多，户与户之间正向比拼，树立了乡村文明、诚实守信、见义勇为、孝老爱亲的新风尚，形成以遵守村规民约为荣、违反村规民约为耻的良好氛围。

　　一艘游船溯水而上，将清澈的江面推开，仿佛写出一个大大的“美”字，歙县深渡镇大茂社区就坐落在这岸边。

　　“做好事得5个积分，举报违法犯罪得15个积分，踊跃应征入伍得500个积分”……大茂社区“信用好超市”内，村民凌有仙正在用积分换取生活用品。

　　让诚信增“值”，德者有“得”。近年来，大茂社区创设“信用好超市”，建立积分兑换制度，成为推动大茂乡村治理的平台之一。全村连续多年保持零诉讼、零上访、零不良贷款的“三零社区”口碑，并获评“全国民主法治示范村（社区）”。（　记者 程向阳文/摄）

激活蕴藏在徽文化中的“善治基因”

  卓世杰在文中指出，当手机拥有10倍光变长焦后，视频体验的核心不仅在于“拍得到”，更在于画质表现与拍摄的便捷性。Find X9 Ultra依托如同“将增距镜装进手机里”的物理优势与定制大底传感器，将10倍焦段的视频清晰度推向了真4K 60fps的新高度，彻底改善了传统长焦视频放大后的算法涂抹感。

  第一重跨越体现在清晰度上。传统手机长焦视频往往止步于“能看见”，放大后满是算法涂抹和模糊像素。而Find X9 Ultra凭借原生光学镜头，能够清晰捕捉演唱会偶像的发丝等微小细节，让手机长焦视频第一次拥有了“数毛”的底气。

  第二重跨越在于更生动的舞台光影还原。面对演唱会高对比度的追光或极致逆光等复杂光源，传统方案往往只能拍出一片死白或死黑。Find X9 Ultra的长焦镜头凭借全链路高动态范围能力，能够准确还原舞台光影层次，避免画面出现严重的过曝或暗部死黑。

  第三重跨越是更好的防抖体验。针对长焦端手抖放大的物理特性，OPPO引入了云台级传感器防抖技术和高精度动态补偿，让用户在演唱会等拥挤场景下单手持机也能输出平稳画面，打破了长焦视频重度依赖三脚架或稳定器的限制。

  从官方公布的对比视频来看，Find X9 Ultra在清晰度、光影还原和防抖效果上均展现出明显优势。在清晰度方面，友商产品放大后细节模糊，而Find X9 Ultra则能清晰呈现每一个细节;在光影还原上，友商产品在复杂光线场景下表现不佳，而Find X9 Ultra能够精准捕捉光影变化，还原现场氛围;在防抖效果上，友商产品手持拍摄画面抖动明显，而Find X9 Ultra则能保持画面稳定，输出高质量视频。

  就目前曝光的影像配置与实测表现来看，OPPO Find X9 Ultra 在画质解析力、舞台光影还原、长焦手持防抖三大核心维度实现均衡突破，有望成为新一代演唱会视频拍摄神器。

OPPO哈苏10倍光变天眼长焦 新一代演唱会视频真神

方案以芯片为底层算力底座，打造多规格 PCBA 模组矩阵，核心实现低功耗+ 黑光全彩的极致体验，结合本地端侧算法+ 云端大模型的双层智能架构，实现从硬件到平台的全栈自研、端边云协同，为客户提供高性价比、低功耗、全场景覆盖的智能视觉产品与解决方案，重构消费级智能监控新范式，完美适配家庭看护、户外值守、社区安防、商业办公等多元使用场景。

核心算力底座：国科微GK7206V1芯片

定义IPC解决方案核心优势

视美泰智能IPC 解决方案的核心竞争力，源于与国科微联合打磨的 GK7206V1 普惠黑光 AOV 视觉处理芯片。该芯片作为方案底层核心算力与图像处理引擎，通过芯片与方案的深度协同优化，实现了算力、成像、功耗、编码、集成五大维度的全面突破，更是低功耗+ 黑光全彩技术落地的核心硬件支撑，为全系列 IPC 产品提供稳定、高效、低功耗的硬件底座，也是视美泰打造 “芯片 + 方案” 行业标杆的核心基石。

国科微GK7206V1 芯片五大核心技术优势

1、算力强劲且分配高效：集成1.0 Tops@INT8 NPU，启用 AI-ISP 后仍保留 0.5 Tops 可用算力，可流畅支撑 30 + 自研 AI 算法并行运行，兼顾图像增强与智能推理，算力利用率处于行业领先水平，为本地端侧算法的高效运行提供充足算力。

2、普惠黑光全彩，重构夜视体验：搭载国科微自研圆鸮AI-ISP 引擎，支持 AI 降热噪、HDR、AINR 智能降噪，无需补光灯即可实现 0.005Lux 极微光全彩成像，真正做到无补光黑光全彩；传统ISP 支持 4K@20fps/6M@30fps，AI-ISP 支持双目 4M@10fps / 单目 4K@7fps，最高支持三目输入（MIPI*2+DVP），可灵活搭配 F1.0/F1.6 镜头、1/1.8/1/2.7/1/3 英寸传感器，在保证超清黑光全彩画质的同时实现成本最优，打造分层适配的黑光全彩方案矩阵。

视美泰BW4AI-ISP (ISO4W，0.008 Lux）效果演示：

①户外

借助黑光技术，暗部细节保留完整，画面干净噪点低，原本在黑暗环境下难以辨识的场景细节得以清晰展现，为夜间监控提供了更为精准、可靠的视觉信息。

②室内室内极暗环境（约0.008 lux），无补光条件下实现全彩成像。人物轮廓、衣着细节、货架物品清晰可辨，真正做到无补光黑光全彩，彰显AI-ISP极微光成像实力。

3、AOV 快启 + 超低功耗，赋能黑光全彩低耗运行：原生支持AOV 快启与 STR 低功耗待机技术，搭配 AI-ISP 大幅降低补光功耗，从硬件层面实现低功耗+ 黑光全彩的双重优势，支持常电、AOV、普通、省电四种工作模式，完美适配电池 / 太阳能供电场景，续航与功耗表现远超同类方案，打破传统监控对电源的依赖，让黑光全彩在无电无网场景下也能持续运行。

4、智能编码+ 极致低延时，提升传输体验：采用亚帧级Slice 编码，编码完成即发送，结合自适应量化、去轨迹拖尾技术，视频传输延时低至 7ms 内；支持 H.264/H.265 高效编码，实现低码率、高清黑光全彩画质、低内存占用三重优化，让极微光下的彩色画面传输更流畅、更省流。

5、高集成高适配，一站式SOC 方案：采用双核A7+MCU架构，内置 512M/1G/2G bit 内存，支持 RGB 720P/1920*480 屏幕驱动，兼容多类型传感器与镜头组合（FSI/BSI 传感器、F1.0/F1.6 大光圈镜头），为消费级 IPC 提供高集成、高适配的一站式高性价比 SOC 方案。

为最大化发挥GK7206V1 芯片性能，视美泰与国科微建立联合实验室，共同优化芯片架构、ISP 调校与模型压缩，最终实现方案能效提升20%+、研发周期缩短 30%，让“国科微芯片 + 视美泰方案” 的组合成为消费级智能 IPC 领域的高性价比标杆。

四大核心PCBA模组方案：

基于GK7206V1，适配全品类IPC终端产品

依托国科微GK7206V1 芯片的核心能力，视美泰打造了400 万 / 800 万像素全系列 IPC PCBA 模组矩阵，覆盖低功耗电池机、单目球机、双目枪球机等形态整机产品。所有模组均深度集成AOV、普惠黑光、AI-ISP 核心技术，兼容 Android、Linux、OpenHarmony等主流操作系统，提供 30 + 自研 AI 算法 SDK 开放生态，支持客户快速集成并量产各类整机产品，精准匹配家庭、安防、户外、办公等不同场景的监控需求。

400万像素低功耗电池机PCBA模组

核心适配终端：无线低功耗电池款智能摄像机

核心特性：基于GK7206V1 的 AOV 快启与超低功耗技术，深度融合低功耗+ 黑光全彩核心优势，采用可充电锂电池供电，无需复杂布线，适配无电无网场景灵活部署；支持大/ 小黑光可选的普惠黑光全彩方案，实现 0.005Lux 极微光无补光全彩夜视；本地录像 + 云存储双架构保障数据安全。

核心功能：标配AI 人形检测，同时支持 PIR 人体感应、移动检测、VAD异声检测、宠物 / 包裹检测、人脸识别、KwS 语音控制、手势识别、智能围栏等多类本地端侧算法，满足家庭看护、户外院落值守等轻量监控需求。

代表型号：LK4-GW（2.4GWiFi）、LK4-G4G（4G）、LK4-GWS（2.4G WiFi+1/1.8’高感光传感器）、LK4-G4GS（4G+1/1.8’高感光传感器），尺寸均为 50*72mm，小巧易集成。

400万像素低功耗单目球PCBA模组

核心适配终端：低功耗云台球机、单目球型智能摄像机（室内/ 室外款）

核心特性：继承GK7206V1 的普惠黑光全彩与低功耗优势，支持电池供电，云台可灵活旋转实现全景监控；AI-ISP 技术实现高画质、低码率、低延时的全链路优化，适配楼道、别墅门口、办公室等场景的全景监控需求。

核心功能：标配AI 人形检测 + 移动追踪，内置非机动车 / 车辆检测、火焰检测等本地端侧算法，支持黑光全彩夜视、本地 + 云双存储，可实现异常动态的自动追踪与告警。

代表型号：LQ4-GW（2.4G WiFi）、LQ4-G4G（4G）、LQ4-GWS（2.4G WiFi+1/1.8’高感光传感器）、LQ4-G4GS（4G+1/1.8’高感光传感器）。

400/800万像素（2+2/4+4）低功耗双目枪球PCBA模组

核心适配终端：低功耗室外双目枪球一体机、太阳能供电枪球联动摄像机

核心特性：基于GK7206V1 的三目输入能力与算力分配优势，深度落地低功耗+ 黑光全彩技术，实现枪球联动监控，兼顾广角全景与细节抓拍；400/800 万高像素搭配普惠黑光全彩方案，室外极暗环境下仍能输出清晰彩色画面，支持电池 / 太阳能供电，适配果园、鱼塘、临时仓库等户外无人值守场景。

核心功能：标配AI 人形检测 + 移动追踪，核心实现枪球联动智能功能，内置非机动车 / 车辆检测、火焰检测等本地算法，可实现户外大范围区域的全方位、智能化监控。

代表型号：LGQ4-GW（2.4G WiFi）、LGQ4-G4G（4G）、LGQ4-GWS（2.4G WiFi+1/1.8’高感光传感器）、LGQ4-G4GS（4G+1/1.8’高感光传感器）。

所有PCBA 模组均通过多项可靠性测试，具备高集成度、低功耗、开放算法生态的核心特点，客户可基于模组快速完成整机集成与批量生产，大幅缩短产品上市周期。

本地算法+大模型：

双层智能架构，实现“感知”到“理解”的智慧升级

视美泰基于国科微GK7206V1 芯片的 IPC 解决方案，核心构建本地端侧算法+ 云端全栈 AI 大模型的双层智能架构，依托“NAI 端侧算法 + 智能模型调度服务 + LLM 多模态大模型” 的全栈 AI 能力，让智能 IPC 从单纯的 “画面记录” 设备，进化为能 “感知、理解、服务” 的智能助手，实现监控体验的全面升级。

本地端侧算法，依托GK7206V1算力实现实时智能感知

基于国科微GK7206V1 芯片的 1.0 Tops 算力（启用 AI-ISP 后保留 0.5 Tops），视美泰在终端侧部署NAI 端侧算法体系，所有算法均针对嵌入式设备深度优化，实现本地实时智能感知，无需依赖云端，低延时、高精准。

端侧算法覆盖人形、机动车、看护、人脸、音频、宠物、安防七大维度，包括人形侦测/ 追踪、人车非检测、老人跌倒 / 儿童看护、人脸抓拍 / 识别、哭声 / 异常声检测、猫狗宠物侦测、烟火 / 区域入侵检测等 30 + 自研算法，且所有算法均向客户免费授权，大幅降低客户开发成本。

GK7206V1 的算力分配优势，让端侧算法与 AI-ISP 图像增强可并行运行，在保证超清画质的同时，实现异常事件的本地实时告警，满足监控场景对 “实时性” 的核心需求。

云端全栈AI大模型，实现从“感知”到“理解”的高阶智能

在本地端侧算法实现基础感知的同时，视美泰搭载自研LLM 多模态大模型，并通过智能模型调度服务实现端云协同，将智能IPC 的能力从 “感知异常” 升级为 “理解事件、主动服务”。

1、智能模型调度服务：作为端云桥梁，实现数据转换、算法规则适配、AI 告警触发、业务场景编排的自动化管理，让本地端侧算法的感知数据与云端大模型的分析能力无缝衔接；2、LLM 多模态大模型：具备图像理解、视频分析、语义文本转换、知识库RAG 等高阶能力，基于本地端侧采集的音视频数据，实现四大创新应用：

• AI 场景化描述：自动识别告警事件的核心元素，生成结构化文字描述，替代传统模糊告警；

• 消息智能通知：向用户推送事件文字描述+ 现场图片，无需查看录像即可快速掌握事件详情；

• 关键字精准查找：支持文本关键词检索录像，精准定位目标事件，提升录像回看效率；

• 精彩VLOG 自动生成：每日自动剪辑监控中的关键片段，添加字幕、滤镜、BGM，凌晨自动推送，满足家庭看护的情感化需求。

本地算法的实时性、低功耗与大模型的理解性、智能化相结合，让视美泰的IPC 解决方案既满足了监控场景对 “实时告警、低延时” 的基础需求，又通过高阶智能功能提升了产品的体验与附加值，形成差异化竞争优势。

全栈自研+端边云协同：

打造一站式IPC解决方案

依托国科微GK7206V1 芯片的核心底座，视美泰不仅打造了多规格 PCBA 模组矩阵，更实现了芯片- 模组 - APP - 云平台的全链路自主可控，为客户提供一站式IPC 解决方案，覆盖硬件、软件、算法、平台全维度：

1、硬件层：三大核心PCBA 模组方案，兼容多场景部署，支持高并发视频处理与低功耗运行；2、软件层：自研iOS/Android 移动端 APP+Web 端 AI 视觉管理平台，支持 WebRTC 低延时直播、双向语音、录像回放、设备远程管控、数据可视化等基础功能，且全链路数据加密，保障数据安全；

3、算法层：本地30 + 免费自研端侧算法 + 云端 LLM 多模态大模型，双层智能架构实现从感知到理解的升级；4、平台层：打造智能业务平台、数据运营平台、AI 平台、生产管理平台的全平台体系，支持多终端接入、全球化服务节点，为客户提供低延时、安全可靠的云端服务。

全场景赋能+生态共筑：

引领普惠AI视觉新未来

凭借无电无网可用、昼夜黑光全彩清晰、低功耗长续航、本地+ 大模型双智能、高性价比的核心优势，视美泰基于国科微GK7206V1 芯片的 IPC 解决方案已实现全场景覆盖，低功耗 + 黑光全彩的核心特性完美适配各场景的监控痛点，让全天候彩色智能监控成为普惠选择：

智慧家庭场景

核心解决夜间看护画面模糊问题，黑光全彩实现0.005Lux 极微光下的彩色看护，老人跌倒、儿童活动、宠物动向清晰可见；低功耗电池供电无需布线，可灵活放置在卧室、客厅、阳台等区域，搭配哭声检测、跌倒识别等算法，全方位守护家庭安全。

社区安防场景

针对楼道、别墅门口、消防通道等无补光场景，黑光全彩替代传统黑白监控，夜间人员、车辆动向彩色清晰，便于安防人员快速识别；低功耗适配小区无额外供电区域，搭配人车非检测、区域入侵算法，提升社区安防智能化水平。

户外值守场景

果园、鱼塘、临时仓库、工地等户外场景，普遍存在无电无网、夜间无照明的问题，低功耗+ 太阳能 / 电池供电实现无电部署，黑光全彩让夜间户外监控告别黑白，果树偷盗、鱼塘异动、仓库值守等场景均可实现全天候彩色监控，搭配枪球联动、火焰检测算法，实现户外无人智能值守。

商业办公场景

办公室、商铺、商超等场景，黑光全彩实现夜间室内彩色监控，人员离岗、区域入侵、商品异动清晰可见；低功耗降低设备运行成本，搭配人员考勤、区域人数统计算法，助力商业办公的智能化管理，长电摇头机模组的360° 全景监控更能实现室内无死角覆盖。

作为国家高新技术企业、专精特新小巨人企业，视美泰深耕AIoT 领域十余年，此次与国科微的深度协同，构建了 “芯片定义 - 方案落地 - 市场反馈” 的闭环创新体系。未来，视美泰将持续以国科微 GK7206V1 芯片为核心，深化AOV + 普惠黑光 + 大模型的技术架构，推动数字AI 与物理 AI 的技术融合，让普惠型 AI 视觉技术赋能更多场景，致力于成为端边云一体化的智能视觉解决方案领导者，共筑万物智慧互联的新生态。

基于国科微 GK7206V1 芯片：视美泰“ AOV + 普惠黑光 + AI大模型”IPC 产品矩阵解决方案发布

国网孝义市供电公司:全面部署春检工作 筑牢电网安全防线

暑期大剧盘点：《幻城》《半妖倾城》《超少年密码》

发行商史克威尔和开发商Dontnod娱乐工作室日前为《奇异人生2》第二章公布了发行宣传片，这次视频名为“规则”，这一章将于1月24日推出。

史克威尔关于第二章的剧情介绍：

“肖恩和丹尼尔的故事将在第二章里继续进行，为了逃避西雅图事件后警方的追查以及超自然能力的出现，两人继续在冬日里外出冒险。不过丹尼尔在寒冷天下病情加重，肖恩决定他们需要冒险前往奶奶家进一步休养和寻求庇护。

在这里他们遇到了邻家男孩克里斯，他也拥有与丹尼尔类似的能力，另外他们还遇到了自己的超级英雄意识体：超能队长。随后丹尼尔和克里斯很快成了朋友。不过肖恩为了保护他们的安全制定了一系列针对其能力的规则：不在公共场合使用，不谈论它以及规避危机。

丹尼尔能否成功地掩藏自己的秘密？探索潜藏能力的诱惑是否会难以抑制？他在关键时候会打破规则吗？”

《奇异人生2》目前已经登陆PS4/Xbox One/PC平台。

《奇异人生2》第二章宣传片公布 1月24日上线

　　阜阳市第三中学

　　滁州市紫薇小学

　　北京师范大学宣城实验学校

　　寿县寿春中学

　　怀宁县稼先学校

　　铜陵市第十二中学

　　淮北市第三实验小学

　　安徽省亳州市第十八中学

　　六安市人民路小学白鹭洲校区

　　休宁县海阳第一小学

　　2024年2月，教育部办公厅公布了首批184个中小学人工智能教育基地，包括安徽的合肥市师范附属小学、合肥一六八玫瑰园学校南校、合肥市第七中学、蚌埠市蓝天路小学、芜湖市中江小学、安徽师范大学附属外国语学校等校。

教育部公布名单 安徽10所学校入选

　　90vs体育讯 北京时间12月15日，上海上港官方宣布主教练哈维尔不再担任主教练一职，以下是官方公告全文。

　　2023赛季圆满落幕，上海海港足球俱乐部与哈维尔·佩雷拉先生携手奋战的一年也即将结束，经与哈维尔本人友好协商，双方达成一致，在合同期满后不再续约，哈维尔将不再担任上海海港足球俱乐部一线队主教练一职。

　　2023年3月，哈维尔正式执教上海海港队，任教期间，他始终保持高度责任感与职业精神，带领海港队摘得2023赛季中超联赛桂冠，捧回队史第二座火神杯。

　　离别之际，上海海港足球俱乐部衷心感谢哈维尔先生为俱乐部作出的贡献， 相信他同样不会忘记与海港大家庭共同创造的诸多美好回忆。未来，我们将继续朝着各自的目标奋楫笃行，愿哈维尔先生工作、生活一切顺利。

上海海港官方：哈维尔不再担任主教练一职

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《名将杀》现已正式上线蒸汽平台(Steam中国)!现诚邀诸位杀牌爱好者下载游戏，开启这场策略之旅!

「年度新游超前盘点」专题站正式上线

我们将抢先网罗2026年蒸汽平台(Steam中国)即将上线的数款玩家超期待游戏，从海外进口新游，到国产精品先锋，都能在年度新游专题中找到。

关于蒸汽平台(Steam中国)

蒸汽平台(Steam中国)旨在为广大玩家提供一个优秀的数字游戏平台，凭借丰富的游戏内容、稳定优质的联机体验和快捷响应的客服服务，为您开启快乐游戏之旅!

多人身份推理策略卡牌《名将杀》今日上线蒸汽平台