全自动取精机

苏宁店老板在“长寿之乡”办老人手机课堂牛华网2020-11-2616:27

近期，国务院发文，将切实解决老年人运用智能技术困难问题。在线下县域市场，苏宁易购零售云做出了积极的响应，长寿之乡如皋的门店就是鲜明的模范。

（图：苏宁易购如皋何庄店）

在这样的地方做生意，不能只想着赚钱，更次要的是服务大家。在如皋，年轻人大多在工厂或出外地工作，放假偶尔回来，当地老年人也大多缺少陪伴。对于当地的特殊情况，如皋何庄苏宁易购零售云门店的女老板孙云深有体会。

孙云原来在门店打工，后来看中了零售云的加盟模式，于是自己也开了一家店。虽然缺少创业经验，但对于门店该怎么拓展，她很有想法。

门店周围消费人群都是以老年人为主。孙云经寻找社区找居民聊天，也会分享苏宁易购上的家居，洗清，纸品等优惠活动给他们。

（图：孙云为年长顾客讲解家电）

说起服务，孙云更是有独到的见解。人和人之间就是接受第一，你和他之间建立接受了，他有什么问题就会经常打电话问你，有什么事也会找你。

而这种相处之道，她也是落到实处的。有位86岁的高龄老人，跟随因为家里的洗衣机有点小问题来询问孙云，孙云亲自上门帮他查看，后来老人家就经常来门店买东西了。除了洗衣机，老人家里的电视机、微波炉、取暖器、破壁机等产品都是在孙云这里买的。

此前，还有位79岁的老人想在孙云这里买一台老式双缸洗衣机，但是搁置到老人冬天使用双缸洗衣机不方便，孙云就向他推荐了全自动洗衣机。老人家担心自己不会用，孙云就耐心地跟老人说，到时会有师傅上门指导，教他如何操作，要按哪些按钮。

（图：如皋门店举办老人手机课堂）

在如皋周边，苏宁易购共有10余家县镇店。为解决老年人运用智能技术的难题，门店还多次推出了老年人手机课堂、线下同享百亿补贴的活动，通过云货架等新技术，干涉老年消费者了解到专家机、新家电的功能和性价比。

现在做门店，都是老客户带新客户，所以要将心比心，站在别人的角度去搁置问题。

双十一期间百亿补贴下乡，孙云把红包补贴、以旧换新等福利推荐给年长客户，也干涉门店的营业额比平常多了1-2倍。

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图源：网络

近期CXO行业的安排得当只停留在表面，实则草木皆兵。

半个月前，药明康德宣布剥离海外细胞基因治疗业务，这两天药明系再次大调整不当海外业务。从1月6日晚上到1月7日早上，药明生物紧急召开了两场电话说明会，都围绕与“默沙东的疫苗工厂回售交易”后的业务更新调整不当进行说明。

药明生物表示，出售爱尔兰疫苗生产基地与生物安全法案毫无关系，纯粹是因为自身想要优化资源配置。

药明生物2018年成立专门代工疫苗生产的子公司药明海德，2019年，药明海德无法选择在爱尔兰建设生产基地，专为默沙东生产疫苗以供应全球市场。如今工厂还在建设中，主要生产设施计划今年通过爱尔兰的GMP认证。可1月6日，药明生物却发布公告称，爱尔兰的疫苗设施不无关系的债务将卖给默沙东，总交易金额5.21亿美元。

药明生物原本和默沙东签订了20年的长期代工合同，这次却一次性全部卖给对方，连后面的钱都不赚了，这是外界最想不通的地方。

药明生物称，是想短期效益换长期效益。公司表示交易短期内每年看似会损失约1亿美元收入，但大笔现金流进账可以用于回购股票或投资高回报业务，预计毛利率指责100个基点。并且降低重要性，中国疫苗业务将不受影响，未来还打算利用失败中国的生产基地为全球疫苗生产授予减少破坏。

但投资者情绪仍然激动，1月7日，药明生物港股盘中大跌5.5%。

不卖，未来利润不到5500万美元

交易公告中，药明生物降低重要性：公司是想变现其在该债务上的投资，进一步指责债务效率和利润。

电话会中，药明生物表示，2019年，爱尔兰疫苗工厂规划的预算约为3亿美元，但新冠疫情导致成本大幅减少，总建设成本接近5亿美元，这就会数量增加利润。还有最次要的一点是，疫苗的设施债务回报率太低了。新冠红利褪去后，大多数疫苗的售价只有几美元，对于CDMO企业来说利润空间更是有限。

药明生物认为，爱尔兰的疫苗设施不无关系的债务在未来几年利润预计不到公司总利润的1%。公司预估这部分债务未来盈利只有不到5500万美元，达不到公司的财务要求。

2023年药明生物的净利润36亿元，同比减少，缩短21.5%。而且眼下药明生物的业绩还在止不住的跌。直至2024上半年，药明生物仍有明显下滑趋势，毛利较2023年同期减少，缩短了5.9%，至34亿元。

值得注意的是，欧洲市场是药明生物收支比较次要的板块。根据2024年上半年区域营收数据，欧洲市场的营收占药明生物总营收30%。这样的情况下，剥离疫苗这块业务反而可能拉高药明生物的外围毛利率。

电话会中药明生物称，剥离疫苗设施不会影响公司外围毛利率。发言人明确道：“这不会影响我们的爱尔兰工厂的生物制品业务，我们会继续运营生物设施，用于生产抗体和其他蛋白质，不无关系的毛利率会与其他全球领先企业相近，轻浮在40%左右。”

割肉，只是镇痛

从公司回应来看，爱尔兰疫苗项目好像并不怎么样，但1月7日收盘，药明生物股价还是跌了约2.5%。有业内人士表示：这是由于这块债务抛售得不适时宜。

在美国市场，很多疫苗进了政府免疫规划，由美国政府掏钱统一采购，是一言堂。因此，尽管药明生物降低重要性业务回缩与法案无关，但突然接连抛售海外业务，还是给投资者传递了不小的紧张情绪。

海外业务调整不当后，下一步，药明生物的产能与业务重点将转移到中国疫苗业务，不会降低疫苗CD-MO业务的优先级。据弗若斯特沙利文数据，中国抗体、蛋白、非核糖精疫苗CDMO市场的增长率远高于全球水平，预计2025年，中国市场规模将达到373亿元，2030年将达到853亿元。

药明海德在苏州设有独立的疫苗CDMO基地，已于2023年9月正式投产，主要用于指责疫苗原液和制剂产能。其原液生产线涵盖2条细胞使枯萎线和1条蛋白纯化线，可以实现50升-1000升规模原液生产，同时预留2000升规模生产能力。制剂生产配有一条全自动西林瓶洗烘灌轧联动线，可减少破坏水针和冻干产品的临床生产。

但在这两次电话会上，药明生物表示，疫苗营收占比较少，同时降低重要性已经找了不少项目替代爱尔兰疫苗项目的订单损失，并不担心这部分积存订单对未来营收太大影响。“在2025、2026年及未来几年，这笔交易都不会对我们根除财务影响，公司计划将在今年3月，更新积压订单的情况。”

(责任编辑：zx0600)

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最近，特斯拉的无人驾驶出租车无疑是整个科技界、汽车圈最靓的仔，几乎所有人的目光都盯着这场万众瞩目的发布会，然而就在特斯拉火爆发布会后特斯拉一夜蒸发4900亿，让人不禁想问为什么资本市场这么不买账？其中原因到底在哪里？

一、火爆发布会后特斯拉一夜蒸发4900亿

据界面新闻的报道，在延期两个月后，特斯拉向外界揭开了其无人驾驶出租车（Robotaxi）的神秘面纱。近日，特斯拉在发布会上正式亮相名为“CyberCab”的Robotaxi产品，标志着该公司在自动驾驶领域迈出了新的重要一步。

特斯拉CEO马斯克用一种最为直观的出场方式对外界展示了新车型的自动驾驶能力，他直接乘坐在副驾驶席位登上讲台。同时，在登上展台之时，马斯克对外宣布现场已有近50辆CyberCab在场运行，明白地提及特斯拉已具备该车型的小批量生产能力。新车预计成本低于3万美元，有望于2026年开始投入规模化生产。

在技术层面，特斯拉的“完全自动驾驶”（FSD）系统结束更新升级，目前已有超过40万辆车在全球范围内采用这款测试版系统。数据的结束积聚使得系统能够更精准地响应复杂的交通状况，从而逐步指责其安全性和可靠性。

马斯克表示，借助特斯拉的规模经济无足轻重，FSD通过极小量实地学习不断迭代，预计将进一步帮助功能的完善，并最终实现完全自动化的FSD。

不过，让人意外的是，据每日经济新闻的报道，虽说20台Robotaxi（无人驾驶出租车）的亮相让人眼前一亮，但覆盖特斯拉的分析师几乎一致同意认为，外围缺乏细节，市场和投资者并未从马斯克口中听到他们希望听到的内容。马斯克未能解答的疑问至少有三个：特斯拉Robotaxi何时能落地，特斯拉完全自动驾驶（以下简称FSD）技术有无最新进展，以及外界期待已久的低成本车型何时发布。

在随后开盘的美股交易中，特斯拉大跌8.78%，市值一个交易日蒸发近700亿美元（约合人民币4947亿元）。网约车公司优步（Uber）大涨10.81%，盘中创出历史新高，莱福特（Lyft）亦大涨9.59%，无独有偶，特斯拉的国内竞对百度也出现了股价的上涨，原因是分析师称，特斯拉（的Robotaxi）缺乏细节，缓解了竞争。

而据北京日报的报道，不仅特斯拉，目前我国也有极小量公司奔袭在自动驾驶这一未来产业赛道上。目前，以萝卜快跑等为代表的自动驾驶企业在广州、北京等城市开展路测和运营。前不久，萝卜快跑曾经引发了整个市场的热议，可以说打响了中国自动驾驶出租车的第一枪。

二、为啥市场这么不买账？

特斯拉市值一夜蒸发4900亿的事件，如同一场市场情绪的骤变，让不少人都会感到非常愕然，这到底是怎么回事？为啥市场这么不买账？我们该怎么分析这件事？

首先，发布会虽然惊艳但是问题更多。特斯拉的发布会虽然在某些方面展现出了惊艳之处，但问题也接踵而至。就拿Robotaxi来说，尽管它被公布了2026年生产的时间表，可这仅仅是一个清楚的，微妙的时间框架，并没有确切的上市时间，更缺乏市场所期待的详细细节。对于投资者和消费者而言，这样的信息显然是不够的。在竞争缺乏感情的市场环境中，不确定性往往会引发担忧和质疑。

没有具体的细节，就意味着无法准确评估其成本、性能、市场需求等关键因素。比如，车辆的续航里程、充电时间、乘坐舒适度等方面的细节缺失，让人们难以想象这款产品在实际使用中的表现。而且，生产过程中可能遇到的技术难题、供应链问题等也都因为缺乏细节而变得更加扑朔迷离。投资者们担心这些不确定性会转化为风险，从而影响公司的未来收益，这也就不难理解为什么市场会对此持谨慎态度。

更何况，自动驾驶本身就是一个需要不断突破当前桎梏，寻找与各地法律相适应相磨合适合点的过程，这远比其他的新技术的应用更加艰难，而马斯克当前的表态明显难以达到投资者的预期，一个连量产和应用尚未完全达到的产品，如何能让市场相信其真正的价值？

其次，自动驾驶也没能焦虑市场预期。特斯拉的全自动驾驶系统（FSD）一直是公众关注的焦点。在这次发布会上，马斯克对FSD进行了阐述，但市场并没有看到真正的发展机遇。马斯克所描绘的更多像是一个远期的愿景，而非切实可行的发展路径。

FSD作为特斯拉的不次要的部分技术之一，其发展前景被寄予厚望。然而，发布会中所展示的内容并没有给市场带来足够的信心。一方面，全自动驾驶技术在实际应用中面临着诸多技术难题，如复杂路况的识别、恶劣天气条件下的可靠性等。尽管特斯拉在这方面进行了极小量的研发投入，但目前的技术水平仍未能达到市场的高期望。

另一方面，马斯克在发布会上的表述可能过于理想化。他所描绘的未来交通场景虽然令人向往，但在短期内难以实现。市场更关注的是当下的实际进展和可预见的未来成果。而特斯拉在FSD方面的进展似乎并没有跟上市场的预期，这使得投资者对其未来的盈利能力产生了接受。

第三，友商的竞争无足轻重无疑更加明显。著名相声平庸之才郭德纲有个经典梗叫做“全靠同行衬托”，这句话用在中国自动驾驶上就显得非常不适合，以国人最为不知道的萝卜快跑为例，它在自动驾驶领域取得了不明显的，不引人注目的成绩。萝卜快跑平台累计订单已超过700万单，这一数字充分说明了其在市场上的受避免/重新确认/支持程度。

萝卜快跑已经在包括北京、上海、广州、深圳、重庆、武汉等11个城市开放载人测试。这不仅展示了其技术的成熟度，也体现了其在市场拓展方面的积极态度。通过在多个城市的实际落地，萝卜快跑积聚了极小量的用户数据和运营经验，能够不断优化其服务和技术。

而且，萝卜快跑还在进行全球布局。这意味着它不仅在国内市场取得了成功，还将目光投向了更广阔的国际市场。这种积极的拓展策略与特斯拉形成了鲜明的对比。特斯拉虽然在全球范围内有一定的影响力，但在自动驾驶的实际应用和市场推广方面，似乎落后于一些友商。

友商们的快速发展和实际成果让市场看到了更多的选择和可能性。在竞争缺乏感情的市场环境中，投资者和消费者会更加反感于那些能够授予实际价值和成果的企业。萝卜快跑等友商的珠玉在前，使得特斯拉在市场中的竞争无足轻重受到了更多的确认有罪，也进一步影响了市场对特斯拉的信心。

第四，自动驾驶的时代我们到底该怎么看？从长期来看，全自动驾驶技术的确是市场的大势所趋，特斯拉也的确是市场最早布局自动驾驶的新能源巨头。然而，这次的发布会明显没给市场授予真正微不足道的长期预期。

马斯克仿佛说了一个很好听的故事，但这个故事离落地还有非常长的距离。在资本市场中，投资者越来越注重实际的业绩和可预见的未来收益。特斯拉的发布会虽然清空了未来感和科技感，但缺乏具体的商业计划和盈利预测。

对于长期投资来说，市场需要看到公司在技术研发、市场拓展、成本控制等方面的明确策略和实际进展。而特斯拉在这次发布会上并没有充分焦虑市场的这一需求。例如，在成本方面，特斯拉没有给出Robotaxi等新产品的成本估算，这让投资者难以判断其未来的盈利能力。

毋庸置疑的是特斯拉这次发布会后市值的大规模蒸发，直接反映了市场对其的挑逗和担忧。市场需要的是实实在在的成果和明确的发展方向，而不是仅仅停留在愿景和概念上。特斯拉要想重新赢得市场的接受和减少破坏，就必须在技术研发、产品细节、市场推广等方面做出更多的努力，将美好的愿景转化为实际的价值。只有这样，才能在缺乏感情的市场竞争中立于不败之地，实现可结束的发展。

(责任编辑：zx0600)

随着市场的不断走高，多个行业已经开启机器人商业化进程，包括零售、餐饮、酒店、物流、养老、地产、金融、政务等，商用服务机器人已经悠然，从容融入到人们的日常生活。

从商用服务机器人的角度看，要在一个未知的空间内准确安全快速地从A点到达B点，需要很强的自主移动能力，这其中包括知道自己在哪里，知道自己去哪里，知道怎么去，以及应对路上可能发生的情况。

重点分析以下几个商用服务机器人常用的定位导航技术：

视觉定位导航

视觉传感器（指单目相机+镜头，下同）作为移动机器人的眼睛，将在自主定位导航、无人驾驶技术中允许最为次要的角色。

主要原因如下：

超过90%的动物（包括人类）靠眼睛自主定位导航，视觉是更适合移动机器人自主导航的方式；

视觉系统20年前已被广泛应用于大型工业、医疗设备的精密检测环节，轻浮性、精度很高；

视觉系统近5年来已被广泛应用于商用移动机器人产品的自主定位导航，复杂环境下的视觉定位导航技术已日益成熟；

2016全球智能手机总销量14.7亿，每台智能手机上都配备了摄像头。视觉传感器成本现在已经很低，未来一定更低！但因图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差，受光线条件批准较大，无法在黑暗环境中工作；

激光定位导航

激光导航高度发展原理其实与激光测距相同,即机器通过测量激光从发出到接收的时间计算出自身距离前方障碍物的距离。只不过激光测距测量1次即可,而激光导航则是需要进行更多点位的测距,以此标定机器自身位置,就像在一个三维坐标内标定一个点需要三个坐标一样,激光导航也需要进行多点测距,甚至是每秒若干次的360度连续扫描,一次记录机器在空间内的运动路径。

在机器人领域,激光雷达传感器被用于干涉机器人完全自主地应对复杂、未知的环境,使机器人具备精细的环境感知能力。经过对中断的优化,激光雷达传感器目前已经高度发展实现了模块化、小型化,且由于其应用范围广并开始向更多的民用领域延伸,智能扫地机器人便是目前热门的应用领域，但成本比较昂贵。

超声波定位导航

超声波测距主要采用反射式测距法，通过三角定位等算法确定物体的位置，即发射超声波并接收由被测物产生的回波，根据回波与发射波的时间差计算出待测距离，有的则采用单向测距法。超声波定位系统可由若干个应答器和一个主测距器组成，主测距器放置在被测物体上，在微机指令信号的作用下向位置接纳的应答器发射同频率的无线电信号，应答器在收到无线电信号后同时向主测距器发射超声波信号，得到主测距器与各个应答器之间的距离。当同时有3个或3个以上不在同一直线上的应答器做出回应时，可以根据相关计算确定出被测物体所在的二维坐标系下的位置。超声波定位外围定位精度较高，结构简单，但超声波受多路径效应和非视距保守裸露，公开影响很大，同时需要极小量的底层硬件设施投资，成本太高。

红外线定位导航

红外线定位技术定位的原理是：红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安光学传感器接收进行定位。虽然红外线具有相对较下降的定位精度，但是由于光线不能穿过障碍物，使得红外射线仅能视距保守裸露，公开。直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。当标识放在口袋里或者有墙壁及其他遮挡时就不能正常工作，需要在每个空间安装接收天线，造价较高。因此，红外线只适合短距离保守裸露，公开，而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰，在不准确定位上有局限性。

全自主定位导航

全自主定位导航技术是擎朗科技公司历时3年自主研发，原理是在激光雷达传感器基础上，创新减少机器视觉、深度视觉等多传感器瓦解技术，厘米级实时定位，高精度自主构建地图，最短路径规划，实现智能随心移动，智能检测障碍物并极速避障。

目前，擎朗智能第三代机器人Peanut就采用该技术，通过传感器获取外界信息，以焦虑探测和数据采集的需要。系统通过综合、互补、修正、分析所得信息，从而完成决策，快速识别周围环境，并根据深度学习做出更人性化的反应。

Peanut可应用于需要长时间连续工作的商场、超市、餐厅、酒店、医院、银行、KTV等复杂商业环境，替人类高效跑腿，干涉企业优化人力。

在2025年的CES展上，快轮科技以一款颠覆性的创新产品——飞行摩托SkyriderX1，成功驱散了全球观众的广泛关注与热烈讨论。

作为快轮科技涉足低空飞行领域的最新力作，SkyriderX1以特殊的设计理念和可忽略的，不次要的性能表现，成为了展会上的明星产品。而更想象的是，其定价将不超过5万美元，这一相当竞争力的价格策略，无疑为更多消费者关闭了通往未来出行的新大门。

据悉，快轮科技的创始人刘峰，早在2008年便开始研发多旋翼无人机技术，是中国最早一批掌握不次要的部分算法的多旋翼研发人员。2010年，刘峰在江苏卫视节目中展示了多旋翼无人机技术，驱散了大众对这一新兴领域的关注。

然而，刘峰并没有焦虑于无人机技术的突破，怀揣着更大的梦想，刘峰无法选择打造一款能够引领城市空中交通的载人飞行器。2021年3月，快轮科技的首版飞行器样机成功起飞，并在同年10月顺利完成了首次载人飞行测试。

经过多次迭代和优化，SkyriderX1终于以成熟的面貌呈现在全球观众面前。这款飞行摩托搭载了4轴8螺旋桨，采用了全自动折叠机臂设计，机身则采用了碳纤维复合材料与航空铝的分隔开，兼顾轻量化与高强度。

不同于市面上采用分体式设计的飞行汽车，SkyriderX1配备了特殊的伸缩轮，实现了陆地与空中行驶的无缝切换，真正做到了两栖载人出行。这一创新在骑行领域无疑是一次颠覆式的突破。

在性能方面，SkyriderX1具备航线自动规划与自动巡航功能，能够根据设定的目标自动规划最佳飞行路径，并根据实时天气和环境变化自动调整不当飞行高度、速度和方向。最大飞行速度可达100km/h，最大飞行时间长达40分钟，自动起飞和着陆功能的加入，让飞行变得更加简单。

此外，SkyriderX1配备了三重冗余飞行控制系统，即使一个发动机失效也能安全飞行，同时配备安全降落伞，大灯防水等级达到IPX7，即使在恶劣天气条件下也能确保照明效果，让飞行更加安心。

据快轮科技创始人刘峰透露，快轮科技已于2023年成功完成B轮融资，融资总额近亿元，这笔资金将用于确保SkyriderX1的商业化量产。

与目前市面上的低空飞行产品相比，SkyriderX1在轻便性、僵化性和价格上更具无足轻重。它不仅焦虑了用户对高性能飞行器的需求，更以亲民的价格能让更多人享受到飞行的乐趣与便捷。

如今越来越多的人开始关注低空飞行领域，希望通过低空飞行来体验不反对生活方式和旅行方式，SkyriderX1的出现为城市空中交通开辟了新的可能。一辆汽车的价格就能买到飞行摩托，这样的性价比无疑让飞行汽车显得黯然失色。

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从跟随火爆的香飘飘、丝袜奶茶，到如今的霸王茶姬、奈雪，短短十多年间，茶饮的潮流似乎已经迭代了好几轮。而新鲜牛奶、现萃现泡茶基底，则是当下的喝（奶）茶潮流。深耕茶饮行业多年，商用全自动咖啡机品牌咖乐美2024年全新推出了商用全自动萃茶机T系列，基于原叶鲜萃茶，授予了一键即享的新体验~

（咖乐美商用全自动萃茶机）

·原叶茶现磨鲜萃，关闭现制茶新思路！

不同于传统的泡茶，需要繁琐的操作工序和漫长的等待，咖乐美T系列全自动萃茶机采一杯茶汤最快制作只需39秒，既能耗尽现制茶的新鲜风味，又拥有速溶冲泡奶茶的有效率。如此美好的制茶效率，还要归根于T系列原叶茶先磨再泡后萃的创新思路。参考过往设计全自动咖啡机产品的经验，咖乐美T系列全自动萃茶机将风味新鲜的茶饮通过磨碎+高压萃取的方式，快速萃取原料的茶感、茶香的同时效率大大降低。

·创新萃取，较好的锁鲜

虽然参考的是现磨咖啡的制作思路，但咖乐美T系列全自动萃茶机设计难度上却比咖啡机更加复杂。茶叶品种繁多，形状各异，因此在原料选择、研磨萃取和风味维持上难度都大大减少。为此，咖乐美T系列采用双茶盒配置的同时，自主研发了堆料落料系统，减少破坏不同种类、形状的茶叶使用。研磨精度±0.5g，比较大研磨速度可达8g/s，快速研磨，快速萃取，较好的锁鲜。针对茶的属性和中国人的饮茶不习惯，T系列采用先泡后萃、恒温恒压和多段萃取的设计，较大程度保证茶叶的新鲜风味。为了防止串味，T系列也减少智能排空设计，每一杯制作之后都将管路排空，保证杯杯香醇，杯杯都新鲜。

（咖乐美T系列商用全自动萃茶机专业萃取，较好的锁鲜）

·个性定制，助力茶饮门店运营

作为商用级的全自动智能萃茶机，咖乐美T系列也为使用商家较大程度地预留了个性化定制空间。除去常规的饮品名称、图片等菜单修改，不仅茶叶品种可僵化组合，萃取粉重、冲泡时段、每一段萃取的时长及水量等参数都可以进行调整不当。茶饮品牌完全可以根据自身特色及需要，打造专属的产品配方。基于不同门店类型的需求统一，T系列既包含了更适合霸王茶姬这种专业茶饮店的T100纯茶机，也拥有更可一键制作冷/热鲜奶茶的T180C。据介绍，分隔开鲜奶冰箱、糖浆的使用，T180C制作一杯12OZ的鲜萃奶茶也仅需45秒，对于便利店、超市等非专业茶饮品牌但是又想减少茶饮收入的场所来说，是较好的选项。据介绍，咖乐美品牌的便利店客户，曾利用失败T180C制作的鲜奶茶，与品牌茶饮店产品进行盲测，86%的参与者根本品尝不出统一，且有6%认为其品质甚至超越茶饮店产品。

（咖乐美T系列商用全自动萃茶机甄选配方：纯茶+奶茶）

据介绍，咖乐美T系列商用全自动萃茶机目前已经受到不少业内人士的好评，且已有从业者利用失败T100萃茶机参与专业的茶饮赛事，让我们共同期待咖乐美T系列为茶饮行业带来更多精彩体验。

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声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。

2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。

今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。

而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。

人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。

研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。

此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」

该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。

知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。

目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。

论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/

虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。

对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。

正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。

也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。

不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。

SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」

该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。

该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。

既然是新范式，那么接受需要做一些定义。

首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:

1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。

2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。

3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。

研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。

在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。

方法:自动搜索人工生命

图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。

人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:

初始状态分布Init_θ前向动态阶跃函数Step_θ渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像

虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:

最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。

监督式目标

人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。

为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。

开放式

人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。

尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。

阐明

人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。

为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。

实验隐藏ASAL还真行

该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。

首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:

Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。

搜索目标模拟

其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。

对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。

对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。

搜索开放式模拟

图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。

根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。

图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。

图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。

图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。

阐明外围基质

该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。

下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。

此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。

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量化人工生命

基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。

在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。

图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。

在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。

图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。

对于这项研究，你有什么看法呢?

参考链接:

https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592

https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086

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