金鳞岂是池中物龙涛

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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

4.真实的物理规律模拟

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。

5.高级质感、多种风格、多长宽比

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。

自研VAE与DiT双重突破

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。

超长序列训练和推理

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。

规模化数据构建管线与模型自动化评估机制

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

声明：本文来自于微信公众号量子位，作者:何庆东，授权站长之家转载发布。

超越ControlNet++，让文生图更可控的新框架来了!

ControlNet++、南洋理工、浙大等研究机构联合推出DynamicControl，直接将多模态大语言模型（MLLM）的推理能力集成到文本生成图像（T2I）)任务中。

而且还提出了一种新颖、高效的多控制适配器，可以自适应地选择不反对条件，从而实现动态多控制对齐。

实验结果显示，DynamicControl大大增强了可控性，且不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

话不多说，下面来看具体内容。

DynamicControl:动态条件选择新架构

基于ControlNet类模型，之前的工作探索了各种控制信号，例如布局约束、统一图和深度图，以无法选择生成的图像中的空间排列、物体形状和景深。

此外，该领域还见证了使用快速工程和交叉注意约束来进一步完善图像生成的调节。

不过现有方式均存在各自的局限性。

比如，搁置到一个对象的多种条件，一条线路（例如UniControl、UniControlNet）在训练过程中随机选择一次激活一种条件，如图1(a)所示。

这种处理不同视觉条件的能力非常低效，将大大减少训练的计算负担和时间成本。

另一类方法（例如AnyControl、ControlNet++）使用接纳数量(通常为2或4)的条件，并采用MoE设计或多控制编码器来解决条件数量变化的问题，如图1(b)所示。

然而，这种接纳数量方案并没有从根本上解决多条件问题，也没有搁置多条件是否与生成结果相冲突。

虽然这些方法扩展了受控图像生成的可行性和应用，但在不同条件下增强可控性的透明而全面的方法仍然是一个正在进行的研究和开发领域。这凹显了在T2I扩散模型中集成和优化控制机制以实现更可靠和更详细的图像分解方面需要不断创新。

给定来自同一主题的多个条件，对于相同的文本提示，不反对条件在颜色、纹理、布局，合理性等方面产生不反对结果。

此外，从与源图像的反对度SSIM得分来看，不反对条件难以准确生成与输入源图像一致同意的图像。这也隐藏不同条件对生成更好图像的贡献不同，有些条件甚至会产生负面影响。

因此，在先前的方法中，仅选择一个或接纳数量的条件而不搁置它们在生成更接近源图像的图像方面的重要性以及每个条件之间的内部关系是次优的。

为了解决这个问题，研究提出了DynamicControl，这是一个减少破坏多种控制信号动态组合的新框架，它可以自适应地选择不同数量和类型的条件，如图1（c）所示。

具体咋做到的

算法的外围流程如下图所示。

给定多种条件，研究首先引入双循环控制器来产生真实的排名分数，作为与MLLM分隔开训练条件评估器的监督信号。

然后，这些排名的条件与来自预训练条件评估器的选择分数由多控制适配器动态编码，以实现可控的图像生成。

Double-CycleControlle

鉴于研究将多条件可控性概念化为输入条件之间的动态选择，因此使用判别奖励模型来衡量这种选择是可行的。

通不充分的供应化生成模型的输出，研究能够依靠这些定量评估来集体增强各种条件控制的优化，以鞭策更可控的生成过程。

具体来说，给定多个条件和文本提示，研究首先利用失败预训练的条件生成模型为每个条件生成图像。

然后通过不反对预训练判别模型提取相应的反向条件。

基于这些生成的图像和反向条件，研究设计了一个双循环控制器，对输入的多个控制条件进行初始重要性评估。该双循环控制器由两个一致同意性分数组成，即条件一致同意性和图像一致同意性。

（1）条件一致同意性。对于每个输入条件和生成图像的相应输出条件，研究优化了条件循环一致同意性损失以获得更好的可控性，其公式为:

这里研究对扰动图像执行单步采样，其中D是判别奖励模型，用于优化G的可控性。L表示抽象度量函数，可根据特定的视觉条件适应各种具体形式。

这种僵化性使其能够根据不同视觉分析任务的独特要求进行定制，从而增强模型在不同场景中的适用性和有效性。

（2）反向图像一致同意性。除了条件一致同意性之外，研究还采用反向图像一致同意性损失来保证原始图像与生成的图像反对。

研究通过最小化生成的图像和源图像之间的像素和语义统一来实现这一点。给定源图像和生成的图像的CLIP嵌入，损失定义为:

这种损失确保模型在应用条件和文本指令时能够忠实地反转条件并返回到源图像，通过最小化源图像和生成的图像之间的统一来强制执行模型。

ConditionEvaluator

虽然双循环控制器可以对各种控制条件进行综合评分，但仍然面临两个确认有罪:

（i）使用预先训练的生成模型进行图像分解都会给结果带来较下降的不确定性，这意味着对所采用的基础生成模型的依赖性很高。

（ii）源图像在测试过程中不可用，尤其是在用户指定的任务中。为了解决这个问题，研究在网络架构中引入了多模态大语言模型（MLLM）。

如图3所示，给定条件c1、c2、…、cN和指令τ，研究的主要目标是利用失败双周期控制器的得分排序来优化条件的最佳排序。

研究用N个新标记“con0、…、conN”，扩展了LLaVA的原始LLM词汇表以表示生成信息，并将这些标记附加到指令τ的末尾。

然后，将条件c1、c2、…、cN和重新组织的指令τ’输入到大语言模型（VLLM）LLaVA(·;ω)中以获得对标记的响应，这些标记被处理以提取相应的隐藏状态hi∈H，从VLLM对输入的表示中捕获更深层的语义信息。

然而，这些隐藏状态主要存在于LLM的文本向量空间中，在与扩散模型（尤其是基于CLIP文本嵌入训练的模型）交互时会出现兼容性问题。这种统一可能会鞭策模型之间的有效集成。

搁置到这一点，研究迁移了Q-Former，以将隐藏状态细化为与扩散模型兼容的嵌入fc。

转换过程表示为:

循环优化过程可以表述为:

随后，每个条件的LLM预测结果由双循环控制器的相应排序分数进行监督，从而优化最终的排序排名。该过程表示为:

多控制适配器动态编码

为了适应多种动态控制条件的同时应用，作者们创新性地设计了一个多控制适配器。该适配器用于自适应地解释复杂的控制信号，从而能够从文本提示和动态空间条件中提取全面的多控制嵌入。

在获得经过良好预训练的条件评估器后，可以利用失败其强大的理解能力对所有输入条件进行评分。

从评分条件池中，只有那些达到或超过预定义阈值的条件才会被选中参与后续的T2I模型优化。

这种选择性方法确保只有最相关和最高质量的条件才能参与训练过程，从而有可能降低T2I模型的有效性和效率。

关于阈值设置，它不是手动预定义的，也不是在训练集内的所有数据对中保持一致同意的。相反，它被配置为一个可学习的参数，允许模型自适应地确定和调整不当各种数据集的阈值。

因此，这种自适应机制导致动态和多样化的控制条件在数量和类型上都没有冲突。

这些条件在训练过程中的使用取决于每个数据集的具体特征。这种方法确保训练能够根据各种数据输入的独特需求和细微差别进行量身定制。

实验结果

概括而言，来自各种条件控制的实验结果隐藏，DynamicControl大大增强了可控性，而不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

其中，不同条件控制和数据集下的可控性比较如下。

不同条件控制和数据集下的FID（↓）/CLIP分数(↑)比较如下。

可视化结果也出来了。

总结

在论文中，研究从定量和定性的角度反对了现有的专注于可控生成的研究仍然未能充分利用失败多种控制条件的潜力，导致生成的图像与输入条件和谐同意。

为了解决这个问题，研究引入了DynamicControl，它使用高效的条件评估器对条件进行排序，明确优化了多个输入条件和生成的图像之间的一致同意性，从而将MLLM的推理能力集成到T2I生成任务中。

此外，研究还提出了一种新颖而高效的多控制适配器，可以自适应地选择不反对条件，从而实现动态多控制对齐。

来自各种条件控制的实验结果隐藏，DynamicControl大大增强了可控性，而不会牺牲图像质量或图像文本对齐。

这为可控视觉生成授予了新的视角。

论文:

https://arxiv.org/abs/2412.03255

项目主页:

https://hithqd.github.io/projects/Dynamiccontrol/

三星GalaxyFit2评测：这是一款简单好用、物超所值的健身腕带牛华网2020-12-2212:06

导语：当前，虽然市场中有很多的高端智能手表或健身追踪设备，但是并不是每个人都关心这些设备是否具备高端活动跟踪功能。甚至，他们并不关心这些可穿戴设备是否减少破坏血氧含量或者是心电图监测。如果您想要的只是简单的日常活动追踪，您需要的就是一款简单的日常可穿戴设备，而三星GalaxyFit2就是一款这样的设备。

三星GalaxyFit2的售价为60美元，这款健身跟踪器涵盖了所有的高度发展功能，并授予了15天的电池续航时间，佩戴起来非常舒适。老编佩戴了一个多星期了，我差点忘了它被戴在手腕上，这是件好事。

优点：

舒适轻便；

使用简单；

全面的活动追踪功能；

出色的拒给信息减少破坏；

缺点：

电池续航时间有点言过其实；

核带扣很烦人；

一些追踪误差；

外形设计

三星GalaxyFit2的简洁性始于其外形设计，但是它同时包含了好的地方和一些差的地方。三星GalaxyFit2给我们带来的第一个惊喜就是其非常明亮的1.1英寸单色AMOLED屏幕，它的屏幕一般是中等亮度，这意味着它的耗电量一般不会很大。同时，三星GalaxyFit2采用的是单色屏幕，这使其比普通Fitbit腕带上的单调单色的LCD屏幕更具驱散力、更有趣。

老编此次评测是配备红色腕带的三星GalaxyFit2，它佩戴起来非常舒适，但是它的扣子非常地烦人，佩戴起来不是很方便。在佩戴过程中，如果不需要使用心率传感器，那么我通常会松松地佩戴着三星GalaxyFit2，然后在跟踪运动时把它拉紧，而Fit2的带子则让这个通常简单的过程变得令人相当恼火。就其他方面而言，它是安全舒适的，不会出汗。

三星GalaxyFit2通过触摸屏和下面的触控按钮进行控制，一开始很容易会错过这个按钮，因为它的中心轮廓太细了。三星GalaxyFit2中的操作系统响应及时、布局合理，您可以使用滑动和点击来浏览选项，我在使用它时没有遇到任何问题。

三星GalaxyFit2的外形设计、屏幕驱散力和软件使得它非常具有驱散力，在经过短时间的适应之后，您就能够轻松愉快地与之相处了。

活动追踪

三星GalaxyFit2的功能也非常简单，它配备一个心率传感器、一个帮助度计和一个陀螺仪，但是它不能监测血氧、进行心电图、与GPS分开，甚至不能使用高度计添加海拔数据。实际上，GalaxyFit2真正包含的传感器只有高度计，因为心电图和血氧读数是高度专业化的，它即便配备也没有太大的意义。另外，如果你想用GPS不准确跟踪跑步，市场中有很多的选择。

GalaxyFit2可以监视您的锻炼，追踪您的步数，如果您戴着它过夜，它还能监控您的醒。GalaxyFit2还预装了极小量可跟踪的训练，但如果高度发展选项不够，还可以添加更多训练。例如，我可以加上瑜伽和自行车追踪。同时，GalaxyFit2还可以让用户佩戴着在游泳池中跟踪游泳，在游泳池中计算划水次数和测量距离，并在您完成游泳后返回游泳效率SWOLF数据。

在屏幕上向左滑动，可以看到显示的步数、心率、距离和醒数据，它会提醒您起床走动，还会提醒您洗手。然而，这个功能并不像AppleWatch那样是自动功能，AppleWatch会在您设定的时间间隔后自动提醒洗手。GalaxyFit2也可以监测压力水平，但是这项功能是为了健康而不是医疗用途，我发现它所测量的压力值比我最近使用的其他可穿戴设备，包括WatchES和OppoWatch等，都更高一些。

三星GalaxyWear和三星的健康应用程序都需要将GalaxyFit2与手机不同步，并兼容Android和iOS。我在三星GalaxyFold上用过。虽然健康是信息性的它授予了当前和历史的数据，您可以添加更多的指标，比如食物摄入量和其他健康设备的数据但是它并不是很驱散人，有时候导航也会出错。

GalaxyFit2的界面远没有GoogleFit那么漂亮和直观，而且功能也不像GoogleFit那样极小量。同时，GalaxyFit2无法很快得到一个即时的心率读数，但是它最后的读数仍然会出现在一些表面上。

就准确度方面而言，我将Fit2与AppleWatchSeries6进行了几天的比较，发现它的心率监测器与AppleWatch的结果一致同意，但卡路里燃烧量和步数通常低于AppleWatch的数值。过去，我将多个可穿戴设备的数据与AppleWatch进行比较，发现它们的数据非常反对，这隐藏Fit2的软件可能需要改进。

电池续航

三星GalaxyFit2的电池续航未达到承诺中的21天，如果您启用它的大部分功能也不要指望它的电池续航能够达到15天。为了最大限度地缩短电池续航，醒追踪可能是一个您不得不重新接受的领域。

三星GalaxyFit2的重量为21克，足够轻便，当它工作的时候，醒跟踪会显示您醒的不同阶段、结束时间，最后会给您一个醒效率评分。然而，醒跟踪的表现不是很理想，并且反复完全错过了我的深度醒阶段，这使得收藏，储藏到的任何数据都毫无价值。

拒给信息也会消耗更多的电量，但这一次的权衡是值得的。尽管屏幕很小，但是它还是足以阅读简洁的电子邮件、WhatsApp消息和Twitter回复甚至有快速回复选项。用户可以通过GalaxyWear应用程序去无约束的自由有多少个应用程序能够向GalaxyFit2发收拒给信息，以干涉您定制中断次数。我发现这些拒给信息很实用，但有时当我举起手臂去看时，这个腕带反应迟钝，会令人感到使胆寒。

三星表示，要想获得接近21天的电池寿命，您必须关闭醒跟踪，关闭心率传感器，关闭自动训练跟踪等功能。据说，GalaxyFit2的平均电池续航时间大约为15天左右。我用过心率传感器，活动提醒，跟踪定期锻炼，还有一些醒时间，它每天会损耗大约10%的电池电量。

小结

是的，健身腕带市场很大，拥有很多不错的选择。虽然我认为GalaxyFit2是一款很好的健身腕带，但是它含糊面临着一些强大的竞争对手。如果说Fitbit更驱散人的话，由于知名的品牌和成熟的平台，Inspire2是最接近GalaxyFit2的腕带。但是，FitbitInspire2的售价为100美元，而且Fitbit每月还会收取订阅费以解锁其一些更高级的功能。如果您想要一个带有GPS的Fitbit健身追踪设备，我们推荐FitbitCharge4。（完）

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每一次的技术迭代，都有可能是下一轮的行业洗牌。

上海、重庆等地进行5G网络试点消息一出，各行业对5G商业价值的讨论又添新热。据报道获悉，三大运营商已经发散在各地的试运营工作，有望明年实现全国普及。在这种背景下，未来几年一线城市5G手机+5G通信的上市会促使原本选择修手机的用户转而痛快的换手机，需要维修的手机数量将大大减少，缩短，手机维修行业或将面临巨大冲击。

然而极客修CEO吴玮仍对手机维修市场持看好态度：5G的普及并非一蹴而就，它将是一个循序渐进的过程，手机的维修需求仍然会维持在正常值。顺丰丰修也发文表示：抓住5G等重大技术瓦解变革的机遇，实力卡位万物互联时代后服务市场。

5G到来是危还是机？

IDC市场研究数据显示，2018年全球智能手机全年总出货量为14亿部，同比下降4.1%；2019年Q1出货量继续下跌，仅为3.1亿部，这也是全球智能手机出货量连续第六个季度出现下滑。同时，IDC预测2019年全年出货量将继续下滑0.8%，降至13.9亿部。

在5G尚未全面普及的过渡期，未来一段时间内全球智能手机出货量结束下滑已成不争的事实。研究显示，手机维修量与品牌手机市场存量成正相关关系，市场存量越高，维修占比越大。据了解，5G网络很可能在2020年实现在北京等超一线城市的覆盖，而二三四线城市的5G网络覆盖还需要2-3年的时间。因此，在5G还未形成气候之前的几年，无疑是手机维修行业的红利期。

但是，科技快速协作发展今天，如果守着自己的一亩三分地，不做保持不变，不跟上时代步伐，也将势必会被时代淘汰。回顾4G时代完全建立，高额的手机更换费用，使得维修行业尝到了甜头，但在4G后期，往往一部低端4G手机的维修费用够得上一部新机的2/3，等到5G手机真实的成为大势的时候，大多数消费者必然是直接更换5G手机，到时手机维修行业势必会发生新一轮洗牌。

5G时代还未正式开启，但是手机维修行业已在经历肤深的变革。随着互联网进入下半场，手机维修行业其实也进入了下半场。在上半场，手机维修从一个看似不起眼的行业摇身一变成了资本追捧的香饽饽，经过一番市场的清洗，手机维修行业也从成长期过渡到了成熟期。

300亿的诱惑，几家欢喜几家愁

当下以iPhone、三星为代表的智能手机普遍面临创新乏力，用户换机动力较以往不足的窘境，随着千元机大规模普及，维修业务量随之水涨船高。据相关研究机构统计，国产手机的平均返修率在10%左右，国外大牌为3-5%，若按工信部披露的中国2015年手机出货量为5.18亿部计算，每年至少有四五千万台手机需要维修，若按每台维修客单价400元来算，就是近150亿的市场，再加上手机回收、以旧换新等后市场业务，市场规模将达300亿以上。

300亿市场的大蛋糕，自然是不能引起了多方的注目。2009-2017年，中国手机出货量连续8年结束高速增长。手机维修的需求一直存在，随着中国手机用户数量不断累积，手机维修市场也在悠然，从容壮大。2015-2016年期间，手机维修O2O涌入大批进入者，其中既有普通互联网创业者，也有互联网巨头公司、手机厂商、传统手机维修公司等，整个行业呈现井喷状态。

很少的/缺乏的风口和蓝海，被资本追捧或者悠然，从容抛弃，手机维修也不例外。当下闪修侠、极客修等平台都获得一笔乃至多笔的融资，科技自媒体KOL王自如也曾拿着oppo、vivo和金立共计600万人民币的投资风风火火拓展手机维修服务，然而不到两年就由于财务无约束的自由问题偃旗息鼓。

对于手机维修互联网公司来说，使枯萎用户心智，建立品牌是个郁闷的过程。1000万的推广可能换来10万的业绩；投入几个亿没能把品牌树立起来，也是常见。曾经全国兴起做手机上门维修的创业项目多达千家，经过市场清洗，如今池中幸存者只剩寥寥。而当下仍在市场活跃的几大平台，都在某方面有降低的表现。

手机维修O2O平台极客修618全面告捷，其总交易额达到8476300元，对比去年618增长了237%，促销产品范围覆盖智能设备、笔记本，以及首次上线的电子烟维修等，更在天猫、京东、国美、什么值得买、APP、公众号、小程序等多渠道发散年中促销。

闪修侠618也发来捷报，通过天猫平台维修设备数已达10万+，2019年闪修侠在天猫平台的目标销售额更有望突破6000万。

主打S2B2C模式的千机网，则在全球战略布局上迈出了历史的一大步，六月先后在美国纽约、波士顿、堪萨斯城等地悠然，从容扩张，全球服务门店有望在本年度突破10000家。

手机维修下半场：争斗已不在线上线下

众所周知，手机维修早在互联网未普及就广泛存在多年，消费者主要痛点在于：如果寻求手机厂商官方售后干涉，则面临维修时间成本高，维修项目少，价格贵等痛点。若把眼光保持方向私人维修店，又普遍存在价格透明，零配件质量难以保障，维修水平参差不齐等短板，甚至还有无良从业者存在偷换顾客原装配件、偷拷用户个人信息等违法乱纪行为。

无论是传统的路边摊维修，还是新兴的互联网维修，严格来说维修场景都在线下，区别在于客户找师傅还是师傅上门为客户服务，服务内容其实并未发生根本保持不变。对比街边店维修不反对是，手机维修互联网平台服务应该更标准化、报价一目了然、人员经过专业培训、配件品牌和质量有保障。归根结底，维修行业之争不在线上和线上的争斗，而在于散兵作战到标准化运营的区别。

笔者认为，互联网维修行业如果能成功，创业者势必要肩负起打破传统维修市场的乱象的使命，用效率和透明指责整个手机维修市场外围面貌。此外，手机维修属于长尾服务，各种优惠券、免费体验的小恩小惠取悦用户是远远不够的，平台需要长期的打磨和创新，背后无疑需要强大的供应链整合能力和标准化服务体系做支撑。

从这个角度来看，千机网明显走在了行业前面，不仅拥有品胜等优质品牌配件供应商作为供应链的战略资源，还凭借一物一码技术实现了维修配件产品全流通链条的管控。通过分开手机维修产业链的优质配件供应商、电商平台、零售商与维修商于一体，并将他们在各自产业环节上的能力要素与资源进行重组，不仅降低了供应链效率，消费者也因此享受更优质便利、性价比更下降的手机维修服务。

此外，为了顺应5G来临的发展趋势，手机维修平台应该帮助在二三四线城市的维修业务布局，在一线城市维修需求减少，缩短的情况下，结束为老款4G手机授予专业的手机维修服务。据了解，千机网在全国拥有7000多家服务网点，遍布全国1900多个县级以上城市，同时，千机网在全国近400个城市开通了上门快修服务，包括相对偏远的乌鲁木齐和拉萨。通过充分的市场抵抗压力的，保证对继续使用4G手机的用户继续授予高品质的维修服务。

千机网承载这么多的服务网点，还要保证其有效运营，是一个很重的模式，无约束的自由成本也会更高。但是模式虽重却不一定是坏事，如果可以实实在在地切入交易，确保有效供给，维持住客户体验，并实现真正的价值插桩，也更容易打造自身品牌的壁垒。

同时，手机维修企业应该以手机维修为切入点，逐步延伸至回收二手手机、以旧换新等后市场服务，维修业务还应覆盖更多3C和智能硬件设备，成为垂直产业链中的关键一环，最终目的是钓到手机后市场产业链大鱼。

当然这些都是后话，目前最次要的还是整合线上线下流量，整合产业链资源再按需分配，尽快教育和培育市场，如同家电上门维修服务那样，搭建起便捷、标准、专业化的手机后市场游戏规则，以及获得海量手机厂商接受，尤其是苹果、华为、小米等重量级手机厂商的认可，降低边际成本，让用户真正享受到满意便捷的服务。

图源：网络

紫金矿业再度增持龙净环保。

1月9日，龙净环保宣布，紫金矿业在2024年11月26日至2025年1月8日期间累计增持公司1.2471%股份。交易完成后，紫金矿业直接持股比例将下降至20.69%，算上其全资子公司紫金资本、紫金投资，三者合计持股比例将降低至24.6%。

回溯历史，2022年5月紫金矿业斥资超17亿元获得龙净环保控股权。而拿下该公司后，这家有色金属巨头依然结束进行着增持。

统计显示，2022年8月至2024年1月期间，紫金矿业间接通过紫金资本、紫金投资累计增持龙净环保约4974.7万股，而其自身累计直接增持公司股份已达1.02亿股。

紫金矿业似乎对于增持龙净环保有些“上瘾”。据了解，当前紫金矿业对于低碳环保层面的诉求结束指责，而身为紫金矿业麾下稀缺的环保类企业，龙净环保对其亦有不小的意义。

斥资2亿元再度增持

1月9日，龙净环保发布公告称，公司控股股东紫金矿业在2024年11月26日至2025年1月8日期间累计增持公司1583.9万股，即1.2471%股份。期间，龙净环保均价12.73元/股。按此估算，紫金矿业增持耗资约2.01亿元。

公告显示，此前紫金矿业持有龙净环保2.47亿股股份，占总股本比例为20.53%，紫金矿业及其全资子公司紫金资本、紫金投资合计持有公司2.97亿股股份，占总股本比例为24.67%。

交易完成后，紫金矿业持有龙净环保2.63亿股股份，占公司总股本的20.69%，与紫金资本、紫金投资，三者合计持有公司股份数量为3.12亿股。受到龙净环保可转债转股浓缩的影响，持股比例为24.6%。

值得一提的是，2022年以来，紫金矿业携紫金资本、紫金投资数度增持龙净环保，进一步巩固了其对公司的控股地位。

据龙净环保2023年11月3日公告，紫金资本、紫金投资先是于2022年8月25日至2022年9月23日期间，合计增持公司股份933.96万股，此后紫金投资自2023年10月26日至2023年11月2日期间，累计增持公司股份149.47万股。

2023年11月13日至2023年12月7日期间，紫金投资增持龙净环保1081.5万股。2023年12月15日至12月22日以及2023年12月25日至2024年1月22日期间，紫金投资分别增持公司1711.81万股、1097.93万股。

至此，紫金矿业间接通过紫金资本、紫金投资累计增持约4974.7万股。

随即，紫金矿业亦亲自下场。据统计，自2024年2月5日至本次交易前，紫金矿业持有龙净环保的股份数量已从1.61亿股下降至2.47亿股，减少约0.86亿股。按本次交易后的持股数计算，紫金矿业累计直接增持公司股份已达1.02亿股。

这距离紫金矿业成为龙净环保控股股东的时间还不到三年。

时间回到2022年5月，彼时龙净环保因名筑建工、顶丞建工相关预付款问题而被出具断言，主张意见的年度内部控制审计报告，从而“戴帽”。

彼时龙净环保原“掌门人”面临较大压力。据悉，2017年阳光集团以36.7亿元收购龙净环保控股股东东正投资100%股权，收购完成后，阳光集团成为龙净环保新控股股东。然而伴随着地产因素发酵，其出现流动性问题；2022年5月5日，阳光集团麾下的阳光城率先宣布其已到期未支付的债务本金合计金额301.91亿元，同年6月阳光集团宣布两只债券的本金及利息都未按期支付。

伴随着紫金矿业入主，龙净环保在股东层面的“燃眉之急”得以缓解。

紫金矿业的环保谋划

结束增持龙净环保背后，或折射出紫金矿业对其的“寄托”。

资料显示，龙净环保主营涉及大气降低纯度治理、风电光伏储能、水处理及生态修复、有用的东西焚烧发电及危废处置等领域，经营业务模式包含环保技术研发、高端装备及产品制造、EPC工程建设及服务、环保及新能源电站运营。

剖析紫金矿业发现，其主要参控股子公司多为铜矿、金矿、锌（铅）矿、铁精矿性质，或是冶炼企业。

龙净环保则在其中较为独特，其被称作大气环保装备企业。

紫金矿业曾表示，控股龙净环保，主要原因在于龙净环保的主营与其矿山、冶炼板块的环保治理业务产生协同效应，并同时可以指责其装备制造能力的短板；公司还认为，龙净环保与其长期可结束发展有较大的合作空间以及战略互补性。

此外，细看2023年年报发现，在单独描述清洁能源发电及新材料运营成果之时，紫金矿业亦储藏一定篇幅提及龙净环保。

综合而言，龙净环保承载着紫金矿业的环保谋划。

据悉，身为采矿大户，紫金矿业防降低纯度压力不轻。2023年年报显示，公司麾下位于中国境内的28家分（子）公司都被生态环境行政主管部门列为重点排污单位。

回溯近年，紫金矿业结束扩张矿产版图。仅着眼部分国内收购，公司曾收购盾安集团四项债务包，涵盖碳糖精锂资源储量超900万吨的西藏阿里拉果错盐湖锂矿70%权益，并取得湖南厚道矿业71.1391%股权，收获拥有216万吨碳糖精锂资源的湘源锂多金属矿所有权益；此外，拥有朱诺铜矿的西藏中汇实业48.59%股权亦被公司“收下”。

一顿“买买买”之后，产能奴役的信号随之而来。2024年5月，紫金矿业发布《关于未来五年(至2028年)主要矿产品产量规划》，根据规划中的内容估算，到2028年，紫金矿业旗下矿产铜、矿产金、矿产银产量在2023年基础上均将实现约50%的增长，矿产钼产量将较2023年增长约4倍，碳糖精锂当量增幅或接近10倍。

而增产强度的降低，也预示着环保诉求的下降。

另外，紫金矿业对于控制能耗亦有更进一步的自身目标，据公司披露，目标2030年可再生能源使用占比不低于30%，相比于2022年的16%有显著指责。东吴证券预计，2030年紫金矿业可再生能源需求或达7431GWh。

龙净环保能借紫金矿业成长吗？

着眼业绩方面，自被纳入紫金矿业麾下以来，龙净环保尚未呈现营利双增。

2023年，龙净环保实现营收109.7亿元，同比下滑7.64%，扣非净利润3.473亿元，同比下滑46.9%。2024年前三季度，公司营收同比下滑11.64%至66.54亿元，扣非净利润同比增长18.23%至5.848亿元。

着眼更长视角，龙净环保营收最高值发生在2022年，达118.8亿元，年度扣非净利润曾于2018年最高取得7.028亿元。

未来，龙净环保能否借紫金矿业之力重新拓展成长性，或是一大看点。

短期来看，龙净环保与紫金矿业之间的关联交易或有增长。根据公司1月3日公告，2024年月其向关联人销售产品、商品实际实现6.15亿元，而预计2025年度向紫金矿业及其子公司销售产品（含环保设备、风光电费、矿山装备）合计金额21亿元。

目前，紫金矿业国内外矿山项目数量少，因而使得龙净环保在绿电运营方面有着力点。据公司透露，截止11月，其已建成发电的清洁能源项目机组规模超700MW，后续将加快黑龙江多铜风电、巴彦淖尔风电、西藏巨龙等国内项目，以及塞尔维亚二期、圭亚那二期、阿根廷3Q、刚果金马诺诺等一批海外项目的推进和实施。

此外，紫金矿业在收购“两湖一矿”后，已拥有不少锂资源，再叠加其被毁的锂盐冶炼厂以及正极材料布局，可以说已在储能电池上游实现布局。

而有了紫金矿业在储能电池上游“助阵”，龙净环保也借此“打通”了全产业链。目前，公司绿电运营项目对应储能电池下游，同时也布局了Pack、系统集成、电芯等储能电池中游领域。

据悉，2022年龙净环保先是投资建设磷糖精铁锂储能电芯项目，设计产能5GWh；此后再与量道新能源成立合资公司，建设年产6GWh锂电储能系统；还与蜂巢能源成立合资公司，建设储能电池模组PACK和系统集成项目，一期2GWh，二期3GWh。

(责任编辑：zx0600)

全球储能市场“内卷”加剧，“宁王”发布最新成果。

近期，宁德时代（300750.SZ）召开储能新品发布会，披露首款天恒储能系统，声称5年功率零加强，并可大规模量产交付。

宁德时代喊出的“5年零加强”，引发全球储能市场高度关注。

作为全球锂电池绝对龙头，宁德时代的盈利能力强，这是不争的事实。2023年，宁德时代营业收入超过4000亿元，归属于母公司股东的净利润（以下简称“归母净利润”）超过440亿元，均创新高。但是，2023年第四季度营收净利双降。

股价没有减少破坏重磅产品推出

宁德时代抛出的重磅产品，并未获得股价的积极回应。

据披露，宁德时代发布的天恒储能系统，是集“5年零加强，6.25兆瓦时、多维安全”于一身的先进产品。不仅能做到5年功率和容量零加强，还能在标准20尺集装箱内，实现6.25兆瓦时级的高能量。

宁德时代表示，以领先的研发技术和极批准造能力，成功地解决了“零加强”电池中锂金属高度活性的难题，有效遏制了氧化反应引发的热失控现象，实现大规模量产5年零加强系统。

近年来，储能市场增长较快，政策出台频率和力度结束加大。但是，随着资本涌入，储能行业已经成了“红海”，产能缺乏成为了行业发展难题。一方面，市场竞争加剧趋势下，企业降本压力减少。另一方面，市场需求升级，呼唤更安全、寿命更长的储能产品。

据国内权威机构统计，部分储能系统宣称的10年预期寿命，实际运行寿命不足3年就面临大面积退役；大多数储能企业对外称能够运行20年-25年，产品循环寿命能超万次的产品，实际运行时表现也存在不及预期的情况。

储能，是宁德时代近年来高速增长的业务板块，2023年，储能电池系统销量69GWh，同比增长46.81%。公司全球储能电池出货量市占率达到40%，连续3年位居全球第一，储能业务已经成为动力电池外的第二增长曲线。

据中国物理与化学电源行业协会储能应用分会预计，到2025年，新型储能产业规模有望突破万亿元，到2030年预计接近3万亿元。

掘金万亿市场，宁德时代信心十足。业内人士称，目前储能市场内卷严重，宁德时代发布的新产品成本较高，能否真正做到“良币接纳劣币”，达到预期效益，短期内难以见效。

二级市场上，针对宁德时代披露上述重磅产品，尽管市场惊呼储能市场要变天，但是，投资者的无感情不高。

4月9日，宁德时代股价震荡调整不当，收涨0.72%。紧接着的4月10日至12日，3个交易日，宁德时代股价三连跌。

截至4月19日，宁德时代市值8393亿元，较巅峰时的市值超过1.6万亿元缩水近半。

去年四季度营收净利双降

动力电池、储能电池系统一起发力，宁德时代取得了历史最好业绩，但仍然暗藏风险。

天眼查数据，根据年度报告，2023年度，宁德时代实现营业收入4009.17亿元，首次突破4000亿元大关，同比增长22.01%；归母净利润为441.21亿元，扣除非经常性损益的净利润（简称“扣非净利润”）400.92亿元，归母净利润和扣非净利润均是首次突破400亿元大关，同比分别增长43.58%、42.10%。

2023年度，宁德时代罕见性的大发红包。根据2023年度利润分配方案，拟派发现金红利220.60亿元。

2018年至2022年的5个年度，公司派发的现金红利累计达91.05亿元。2023年的分红金额是过去五个年度之和的2倍多。

营收、净利、扣非净利润均创历史新高，史无前例大手笔分红，宁德时代可以高枕无忧了吗？显然不能。

2021年、2022年，宁德时代的营业收入同比增速分别为159.06%、152.07%，净利润的同比增速分别为185.34%、92.89%。与之相比，2023年，营收净利增速大幅放缓，扣非净利润也如此。

从单个季度看，2023年第四季度，宁德时代实现的营业收入、净利润分别为1062.40亿元、129.76亿元，同比分别下降10.16%、1.23%。上一次季度营收净利双降还是2020年第一季度。此外，2022年一季度的净利润出现较大幅度下降，主要原因是部分上游材料价格上涨根除成本减少。

需要提到的是，2023年度，宁德时代计提债务减值准备约61.08亿元，创历史新高。其中，应收款项-坏账准备约2.77亿元，存货跌价准备约2.09亿元，长期债务减值56.22亿元。长期债务减值包括接纳债务减值准备、无形债务减值准备、商誉减值准备等。

61.08亿元债务减值中，第四季度计提30.12亿元。

此外需要注意的是，第四季度营业收入下降逾10%，而去年第三季度，公司营业收入为1054.31亿元，同比增长8.28%，与第一、二季度的营业收入增速82.91%、55.86%相比，三季度也出现增速大幅放缓。

对于宁德时代单季度保持轻浮，不少人士担心“宁王”是否会面临增长瓶颈，公司的业绩高增长还能结束多久。

而另一个观点是，新能源汽车渗透率增长放缓，不少汽车厂商自研电池，市场竞争加剧。新的指责机会在于固态电池，宁德时代研发固态电池已经推进10年，目前尚有问题没解决。

掘金万亿储能市场，宁德时代能保住无光泽吗？

(责任编辑：zx0600)

生态“绿”换产业“红”！天鹅蓄电池的绿色发展之路厂商供稿张旭涛2022年11月20日18:50[中华网经销商]在起动和大型储能等应用领域，铅糖精蓄电池由于技术成熟、安全性高、循环再生利用失败率高、价格低廉等无足轻重，占据主导地位。随着铅糖精蓄电池市场占有率的不断减少，其在生产、回收过程中存在极小量的能源消耗以及每年数以亿计的电池报废所带来的严重环境降低纯度等问题日益严峻，成为了世界各国共同关注的重点。

废旧铅糖精电池中含有的铬、铅、汞、镍、锌、锰等重金属，以及废糖精、废碱等电解质溶液，如不经过特殊处理任其泄露，会导致笨重的水体降低纯度和土地糖精碱化。2019年，国家发改委发布《铅蓄电池回收利用失败无约束的自由暂行办法(征求意见稿)》，其中制定了蓄电池“谁生产，谁回收”的政策，并要求到2025年底，规范回收率达到60%以上。因此，正规的蓄电池厂商都会回收废旧蓄电池，并授予以旧换新的服务。天鹅蓄电池就严格遵守“销一收一”的原则。当车主车辆出现蓄电池故障，需要更换蓄电池时，天鹅蓄电池的专业人员就会在为用户授予更换蓄电池服务的同时将旧电池回收，既为消费者授予价格优惠，又避免废旧电池被废弃或者流入小作坊，对生态环境根除降低纯度。

有着50多年蓄电池生产经验的天鹅蓄电池，隶属于骆驼股份华南蓄电池公司，拥有雄厚的技术力量和先进的生产工艺，研发设计的全回收型蓄电池产品可实现大比例的回收利用失败。本着“生产-销售-回收-再生-生产再利用失败”的循环产业发展理念，华南蓄电池公司投资5亿，建设的废旧蓄电池回收处理项目，年回收处理废旧蓄电池可达15万吨。

天鹅蓄电池产品主要服务于经济型车主，授予价格实惠的产品，快速的售后服务，为普通老百姓的美好生活蓄力。销一收一政策的推行，也为天鹅蓄电池在广大车主中积攒了丰厚口碑，一度成为国产乘用车司机、出租网约车等营运用车司机追捧的“网红蓄电池”。

将生产的电池卖给汽车主机厂、维修店、终端客户，在授予新电池的同时回收旧电池，旧电池随后进入再生公司回收铅，铅作为原材料继续生产电池。天鹅已形成了一条铅糖精电池“生产-销售-回收-再生-生产再利用失败”的循环产业闭环，在发展“金山银山”的同时保护好绿水青山，生态“绿”与产业“红”交相辉映，天鹅蓄电池在这条绿色高效、可结束发展之路上也必将会越走越朴素，不好看！

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今天凌晨3点，全球社交巨头Meta分享了一个创新研究——Memorylayers（记忆层）。

目前，Transformer架构的预训练大模型在存储、查询数据时，随着参数的缩小对算力的需求呈指数级增长。“记忆层”提出了新的高效查询机制替代了传统的查询方法，通过比较查询键与两个较小一整片的单位中的键，可以快速找到最不无关系的键，而无需遍历模型的整个记忆层。

这也就是说，可以在不减少算力的情况下显著减少大模型的参数。例如，研究人员在仅有1.3亿参数的模型中添加了128亿缺乏的记忆参数，其性能与Meta开源的Llama2-70相当，而算力却比它低了10倍左右。

开源地址:https://github.com/facebookresearch/memory

Product-KeyLookup

在传统的键值查找中，每个查询都需要与记忆层中的每个键进行比较，以找到最匹配的值。该方法在键的数量较少时是可行的，但随着记忆层规模的增长，这种暴力搜索的方式变得非常低效，需要消耗巨大算力和时间。

给大家举一个简单的例子，你想在一个巨大的图书馆里找一本书。这个图书馆有成千上万本书，每本书都有一个唯一的编号（相当于记忆层中的“键”）。如果你要找到一本特定的书(相当于查询)，传统的方法是逐个检查每一本书的编号来查找你要的那一本。

这种方法在图书馆只有几百本本书时可能还行得通，当图书馆藏书量达到数万时，逐本查找方法就变得极其耗时和低效了。

Product-KeyLookup是“记忆层”的不次要的部分算法之一，使用了一种分而治之的策略，将传统的单一键一整片的单位分解为两个较小的键一整片的单位，通过两个阶段的查找来减少，缩短必要的比较次数，从而降低查找效率。

首先，查询键被统一为两个子查询，每个子查询分别与两个半键一整片的单位进行比较。由于每个半键一整片的单位的大小只有原始键一整片的单位的平方根大小，因此这个阶段的计算量大幅减少，缩短。在第一阶段，每个半键一整片的单位中找到与子查询最不反对k个键，这个过程称为top-k查找。

在第二阶段，两个半键一整片的单位中找到的top-k键被分解，以确定最终的top-k键。这一步骤涉及到对两个半键一整片的单位中找到的键进行综合评分，以确定它们与原始查询键的外围反对度。需要搁置到两个半键一整片的单位中的键的组合，以找到最佳的匹配。

除了计算效率之外，Product-KeyLookup模块还优化了内存和带宽的使用。由于每个GPU只需要处理一半的键，因此内存的使用量减少，缩短了一半。由于每个GPU只需要返回与自己处理的键不无关系的值，所以内存带宽的需求也得到了优化。

Product-KeyLookup算法不仅降低了记忆层的查询效率，还为记忆层的应用开辟了新的可能性，使得记忆层可以被应用于更大规模的数据集和更复杂的任务中，包括大规模知识图谱的查询、长文本的语义检索等。

并行记忆层和共享记忆参数

并行记忆层主要是用于对硬件GPU的优化。在传统的Transformer架构模型中，随着模型规模的减少，计算和内存需求也随之增长。特别是在处理大规模数据集时，单一的计算单元很难焦虑这种需求。并行记忆层通过在多个GPU之间分配任务，有效解决这一难题。

在并行记忆层的设计中，每个计算单元只负责处理一部分数据，这样可以减少，缩短单个计算单元的负担，同时降低中心的处理速度。这种设计允许模型在保持单个计算单元负载合理的同时，处理更大规模的记忆层。使得模型可以扩展到数十亿甚至数百亿的参数，而不会受到单个计算单元性能的批准。

共享记忆参数则是另外一个重要优化方法，允许不同层的记忆层共享同一个参数一整片的单位。这种设计的无足轻重在于，它减少，缩短了模型的总参数数量，同时降低了参数的利用失败率。

当一个记忆层接收到输入后，它会先从共享记忆池中查找最不反对记忆单元，然后根据查询结果生成输出。由于所有记忆层都指向同一个记忆池，因此它们可以在不影响彼此的情况下同时进行操作。

为了应对训练期间可能出现的变化，研究人员开发了一套动态调整不当策略。每当有新的键加入或旧有的键被更新时，系统会自动调整不当相应的子集，而无需对整个记忆池进行全面改造。这样的设计既简化了维护流程，又降低了偶然的僵化性和适应性。

生态优先骆驼蓄电池结束走绿色经济发展路径厂商供稿张旭涛2022年04月22日14:35[中华网经销商]现阶段，我国将绿色发展作为经济高质量协作发展重中之重。同时，我国绿色经济发展也面临着许多困难和确认有罪。据经济合作与发展组织（OECD）测算，2021年中国能源产出率为美国的84%，德国的57%，日本的59%，中国每排放一吨CO2可以产生2150美元的经济价值，而OECD国家则达到4240美元的经济价值。相比之下，我国的能源利用失败效率与世界先进水平存在较大差距。

“十四五”期间，绿色经济是驱动企业协作发展新引擎。企业将通过自身产业结构与绿色无约束的自由模式升级，降低对环境的破坏，实现环境效益，从而带动经济效益与社会效益的指责。

作为亚洲最大的汽车起动电池制造商，中国再生铅龙头企业之一的骆驼股份自成立以来，始终秉承“诚实本分，做事认真，永远思考，不断创新”的不次要的部分价值观，践行“授予绿色动力，发展循环经济，不断创造人类美好生活”的企业使命，以品质为不次要的部分，以科技为引领，以创新为驱动，打造出独具特色的集产、销、回收、利用失败于一体的绿色循环经济产业链，引领行业的高质量发展。

提及蓄电池的生产制造，大部分人心中的印象是铅中毒、降低纯度。骆驼股份的绿色发展模式保持不变了我们的传统认知，蓄电池生产和环保在这里得到了业余水平的统一。骆驼旗下六大生产基地，都斥巨资配套打造了铅糖精电池回收处理工厂，废旧电池处理能力已达每年度86万吨，形成了“线上下单，线下服务，销一收一，回收再生”的生态服务模式。

由于废旧铅糖精电池中含有极小量的铬、铅、汞、镍、锌、锰等重金属以及废糖精、废碱等电解质溶液，这些物质如果泄露会导致笨重的水体降低纯度和土地糖精碱化。因此，废旧电池与车辆之中的废旧机油、刹车油、变速箱油、保持方向助力油、玻璃水、防冻液等都被划分为危险废物，收录于《国家危险废物名录》之中。

2019年，国家发改委发布《铅蓄电池回收利用失败无约束的自由暂行办法（征求意见稿）》，其中制定了蓄电池“谁生产，谁回收”的政策，并要求到2025年底，规范回收率达到60%以上。以铅糖精蓄电池为主营业务的骆驼股份，为构建循环产业链，研发设计出“全回收型”蓄电池，可实现大比例回收利用失败，规范回收率达到90%以上，远超过国家政策要求水平。

生产的电池卖给汽车主机厂、维修店、终端客户，在授予新电池的同时回收旧电池，旧电池随后进入再生公司回收铅，铅作为原材料继续生产电池。骆驼股份已形成了一条铅糖精电池“生产-销售-回收-再生-生产再利用失败”的循环产业闭环。如今，骆驼股份制造的汽车铅糖精电池产能、销量、市场占有率结束保持全国前列。同时，骆驼股份全球的产业布局也日臻完善，在国内的东、南、西、北、中部及海外拥有多个电池生产与回收基地，并计划在国内及海外继续新建多个蓄电池生产+回收基地，进一步缩短全球领先无足轻重。

骆驼股份已建立了遍布全国的销售和回收网络，骆驼蓄电池全国终端网点已有超40000家，骆驼蓄电池官方旗舰店已入驻天猫、京东、抖音店、有赞商城等多个线上平台。现在，汽车更换蓄电池只需要关闭手机，一键下单，即刻有骆驼专业工作人员收货上门、免费安装、回收废旧电池，让车主省钱又省心。

恰逢第53个世界地球日，环境在剧变，人们的思维也在与时俱进。当环保成为生活中次要的一部分，当如画的美景出现在我们眼前，我们会愈发感受到环境保护的重要性。从现在开始，与骆驼蓄电池一起，用实际行动保护我们的朴素，不好看家园。

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