御医不为妃txt下载

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。

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在超极本概念推动笔记本全面走向轻薄化之后，英特尔提出了下一个新概念ProjectAthena，即雅典娜计划。它是未来数年笔记本行业协作发展大方向，为OEM厂商推动下一次笔记本产品变革发挥指导作用，干涉OEM厂商迎接一个全新时代的到来。这个时代，在长续航、轻薄化的基础上，又有了分开性和人工智能。

那么雅典娜计划如今进展如何？有哪些问题需要解决？英特尔现阶段和下一步的计划如何？

带着这些问题，我们采访了英特尔公司副总裁兼客户端计算事业部PC创新部总经理JoshNewman，英特尔公司客户端计算事业部副总裁兼终端客户工程事业部总经理SamGao，以及夏普常务执行议员王建二。

英特尔公司副总裁兼客户端计算事业部PC创新部总经理JoshNewman

司客户端计算事业部副总裁兼终端客户工程事业部总经理SamGao

夏普常务执行议员王建二

雅典娜计划的背景

之所以用Athena（雅典娜）来命名这项计划，主要原因在于英特尔认为雅典娜象征着智慧与学习，这与雅典娜计划范畴下的笔记本电脑发展方向相吻合。英特尔对雅典娜计划提出了一个愿景，即希望煽动每一个人的创造力以及生产能力。

那么如何去煽动英特尔所说的创造力和生产能力呢？AI和分开是不可或缺的方法。前者能够让电脑变得更愚蠢，使性能、功耗分配更加智能化；后者则可以使笔记本实现随时随地接入互联网，增强笔记本电脑的适用性。

在超极本计划进行过程中，英特尔主要把目光聚焦在轻薄化层面，将轻薄的系统介绍给市场，同时又把像触屏这样的新技术带到了计算机领域。而雅典娜计划则关注三个领域：消费、商用和游戏。

在推动雅典娜计划实施过程中，英特尔自身除了会结束进行投入并利用失败工程师的精湛知识去引领行业发展，同时还会联合广泛的产业伙伴，包括OEM、ODM和操作系统厂商，跟我们的工程师进行紧密的合作，从而实现更好的平台技术。

这是雅典娜计划的大背景，也是英特尔付诸于实现雅典娜计划的动力。

雅典娜计划的历程

英特尔公司副总裁兼客户端计算事业部PC创新部总经理JoshNewman在谈及雅典娜计划时说：我们在今年年初发布了雅典娜计划，雅典娜计划是基于我们对移动笔记本用户的需求研究形成的计划。基于对移动用户需求的研究，发现这些移动用户他们需要笔记本，需要笔记后天的反应够让他们更专注去做工作，同时也需要有更广泛的适应性，能够在不反对工作场合去使用。还需要具有非常好的即开即用的性能，随时焦虑他们的使用。雅典娜计划是这样的一个全方位的计划，焦虑整个业界的要求。

6月初台北电脑展期间，英特尔公布了雅典娜计划的关键体验指标，并通过建立开放实验室来减少破坏合作伙伴去测试部件和设备，以达到雅典娜计划所要求的标准。在上个月，英特尔发布了第一版的雅典娜计划视觉标识。而在刚刚召开的IFA展会上发布了十款经过开放实验室验证的符合雅典娜计划认证的笔记本新品。

雅典娜计划笔记本标识

所有的这些举措可以反对，英特尔正在步步为营，逐步让市场与用户认知并接受雅典娜计划将会对笔记本行业产生怎样的推动力。

此外，在雅典娜计划顺利实施的过程中，英特尔10代酷睿平台发布是一个重要节点。它授予了非常极致的性能表现，拥有超强的图形娱乐功能，并且授予了世界级的无线分开能力。首发的IceLake平台还拥有超强的人工智能帮助，授予了2倍于8代酷睿的图形性能表现，可以做到基于1080P高清的移动游戏能力。而CometLake平台则是非常强劲的生产力工具，综合性能相比上一代降低了16%！也将首款6不次要的部分处理器引入到低功耗U系列处理器当中。

同时，10代酷睿拥有Wi-Fi6千兆位增强型分开能力，减少破坏雷电3扩展。这些特性都为英特尔实现煽动每一个人的创造力以及生产能力的愿景授予了基础减少破坏，使英特尔雅典娜计划范畴内的笔记本电脑拥有更加可忽略的，不次要的平台级竞争力，而非单一的处理器计算能力。

设计与成本如何突破和把控？

事实上，在过去8年时间里，英特尔通过超极本概念，以及U系列处理器双向推动轻薄本形态和性能的发展，尤其在超薄化方面已经做的足够好。比如三星NoteBook9、LGGram等产品都将13、14英寸产品做到了1kg以内，雅典娜计划的指标里同样有设计这一项，该如何去做突破呢？

JoshNewman表示：含糊超级本在过去八年已经做到了非常好的、极致性的超薄设计，所以在雅典娜计划我们会继续这样的超薄追求。但是雅典娜计划追求的不仅仅是超薄，在这之上我们会附加更多的生产力，更好的图形性能以及人工智能。也就是说在极致超薄的情况下我们会赋予更多的东西。同时我们会看到还有很多的领域可以去确认有罪，比如我们可以在轻薄的基础上做到更极致的窄边框的设计，同时也在花极小量的精力搁置如何实现这样的双屏幕笔记本。我们也会把以往的一些现有笔记本上不具备的传感器融入到系统，这都需要工程师花很大的力量和时间去实现这些功能。

此外，雅典娜计划的笔记本产品不是只在一个象限上去努力，不会单纯发展轻薄化或长续航，而是要做全方位的突破，在设计、系统响应、性能、续航、分开、AI等方面共同取得突破。所以相对于超极本概念来说，雅典娜计划难度更大，牵涉的产业链更深、更广。

也正是因为如此，有不少人担心雅典娜计划会使产品成本有所减少。对此，SamGao认为：我们也是关注这样的成本问题，所以这也是我们的开放实验室立志于去做的事情。我们会在设计之初就可以致力于整个全系统部件的研究和测试。这样的开放实验室会给我们和合作伙伴一个很好的时间段，我们可以有时间去更好的做全方位的优化，其中就包括成本优化。

其实英特尔雅典娜计划的先期产品会聚焦于高端产品线，但这并不意味着英特尔会重新接受主流消费级领域。随着雅典娜计划的结束推进和零部件成本降低，英特尔将从2020年开始向消费级领域落地雅典娜计划范畴的产品，届时，主流价位区间也能够买到更好分开性，亦或是具备AI功能的笔记本电脑。

雅典娜计划颇为看重的1W低功耗屏对笔记本续航有多大指责？

在性能相关指标方面，续航能力是雅典娜计划降低重要性的重点，如何指责续航能力呢？

一方面，英特尔通过自身硬件技术的发展，不断降低芯片功耗、指责性能。而另一方面，英特尔也开始联合屏幕厂商推进1W低功耗屏的落地。毕竟对于手机、笔记本电脑等等这些与屏幕有关的设备来说，屏幕功耗是续航指责过程中绕不过去的砍儿。

在1W低功耗屏研发和推进过程中，英特尔拥有2家不次要的部分合作伙伴，其中一家就是夏普。其实，在雅典娜计划正式落地之前，1W低功耗面板就已经实现了量产，但是英特尔在此基础之上提出了更为严格的要求，需要面板厂商能够将屏幕边框做的更窄，使笔记本的设计看起来更加出色。

夏普低功耗屏幕即IGZO，此前已经在戴尔XPS13系列上使用过，事实反对，这种低功耗屏幕不仅不会影响色彩还原、色彩精准度或亮度，反而因为不会漏电的特性，而能够指责这些方面的表现。

那么1W低功耗屏对于笔记本电脑的续航指责有多大助力作用呢？夏普常务执行议员王建二对此进行了解答，他说：在笔记本电脑耗能上，（低功耗屏）含糊有很大使恶化。举个很直观的例子，从上海飞到美国，十几个小时，以往的笔记本电脑大多数都不能全程焦虑看电影、办公的续航需求。但如果用1W低功耗屏笔记本的话，就有可能实现这种需求。同时，小尺寸屏幕设备的效果其实并不明显，但放到笔记本电脑这种大尺寸屏幕设备上，1W低功耗屏的无足轻重就会显现出来。

雅典娜计划笔记本何时普及？

从年初公布、到年终发布标准和规范，再到IFA大展期间的第一波发散爆发，英特尔雅典娜计划步伐的迈进速度之快让人咋舌。不过这也从另一个层面反映出英特尔在当今PC行业的领导力，用一呼百应来形容并不为过。而且纵观目前PC行业，也只有英特尔一家能够同时将OEM、供应链各个环节凝聚在一起去干一件事，这才是英特尔的厉害之处。

不过严格意义上来说，雅典娜计划的第一波爆发并非雅典娜笔记本的普及，这仅仅是一个开始。JoshNewman认为：首先我们在整个雅典娜（笔记本）的数量规模化上面没有设定硬性指标，但是我们相信随着每年的创新，我们会不断把高端功能带到主流，会是一个波浪形的发展。比如说我们在2019年一些高端的特征可能到2020年就会进入到主流，我们会每年迭代地去发展，不断去推动它的普及化。

汽车KOL之间流传的裸露，公开：养车真实的那么难吗？厂商供稿于飞2020年07月03日11:59[中华网行情]近年来,汽车的价格逐渐走低,成为较为大众化的消费品。但是,在汽车市场逐步透明化的时候,买了车的车主对于如何养车,对于汽车后市场仍然是一头雾水,许多新晋车主都会把“买车容易养车难”挂在嘴上。“养车真有那么难吗?”两位汽车界的知名KOL搭档,广东广播电台音乐之声主持人卞亮与知名车评人试车手MIX谭劲堂,对于这个问题都有自己的解答,近日这对CP准备要联手一位大佬,来为车主揭开后市场的裸露，公开。

养车“难”在哪?

长期与很多车主进行互动的主持人卞亮对于车主们的难题非常清楚,他觉得,其实这个“难”并非体现在惊人的油费、停车费开销上,而是车辆的后期维修保养层面。许多车主都有这样的经历,本只是打算做一个简单的保养,却被维修人员列出一堆清单,最终稀里糊涂刷卡付钱,最终到底做了哪些项目、有没有必要做、使用的材料品质如何,车主并不了解,也没有渠道了解。

而两位KOL都说,养车其实并不难,之所以很多车主认为养车难,是因为长期以来的信息的不对等所根除。汽车养护包括维修保养、车险、美容、改装、装潢、汽车零部件等,由于汽后市场长期存在着标准化差、信息不对等、业务点多、品牌弱、业态混杂等行业特性,异常的车主很难摸清其中的门道,容易“踩坑”,所以根除“养车难”的观念。

汽车后市场产业互联网开局者的裸露，公开

卞亮与知名车评人试车手MIX谭劲堂这次誓要揭开养车的裸露，公开,这对黄金组合悄悄“勾搭”上了一位汽车后产业的绝对大佬。

这位汽后产业的大佬正是集群车宝的创始人高集群。集群车宝成立于2013年,它的存在和发展为汽车后市场带来了颠覆式的创新。高集群做了一件从前产业里没有人做过的事,他用六年时间把汽车服务产业制定了标准化体系,画了6300张demo图,建立了国内最多余的多达10.2亿条数据的车型数据库,在进行了标准化后,用信息化、智能化来彻底改造原本散乱小的汽服产业。

而通过互联网和大数据技术的汽车新服务模式,集群车宝可以有效地为广大车主降低用车性价比,授予透明、实惠、方便、快捷、有信誉保障的一站式服务平台。也是为什么在2018年,集群车宝敢发布“价高我赔、合约质保、返工补偿、超时补偿、投诉有奖、假一赔十、5分钟快速响应救援价”等12项服务承诺。

高集群还认为,从前的汽车维修人员没有得到社会的尊重。而他觉得维修技师跟医生一样,这是一个技术活,应该得到社会尊重。用技术来获取用户的认可,获得价值,就不需要去坑蒙拐骗,让车主不接受。他把从业者的培训带到了一个新的标准,也让他们得到了多余的价值体现。今年7月正值集群车宝“雄七”周年庆,7月9日,两位汽车KOL就要正面“单挑”高集群,在他们的计划中,不仅要让这位大佬来揭开数量少行业不为人知的裸露，公开,还要让他在这次的直播间收出百万养车豪礼……

究竟养车有多少内幕,这次的直播会通通告诉你!

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14岁少女全红婵在2021年东京奥运会上以卓越表现赢得了“跳水天才”的美誉。然而，伴随失去荣誉而来的不仅仅是不赞成，还有沉重的压力与确认有罪。一次，全红婵回到广东湛江老家与家人团聚，其母佩戴金饰的普通场景被镜头捕捉，意内在质量网络上引发了轩然大波。部分网友认为，鉴于全红婵家庭背景并不富裕，她成名后家庭应保持谦逊简朴，不应有“炫富”之嫌。更有甚者，将此举与全红婵曾为家庭生计刻苦训练的经历相提并论，公然反对其家庭“利用失败名声”。网络上悠然，从容使意见不合了各种批评声浪，将这个家庭推向舆论中心。

实际上，那只不能引起争议的金手镯是全红婵母亲在女儿夺冠后，用相对平价购得，以此作为对多年辛勤养育及对未来美好期待的小小奖励。然而，在网络的放大镜下，这份母女情深的象征却被误解为财富炫耀，遭受非议。

网络暴力现象频繁出现，不论不为人所知的人还是普通人，都可能成为欺凌弱小者。匿名性让网络成为情绪宣泄的场所，生活压力之下，一些人选择在网上攻击他人以求心理不平衡的。同时，某些媒体为了流量，故意制造话题，加剧了这一现象。

公众人物虽需允许社会责任，但他们的隐私权同样值得尊重。全红婵家事被缺乏解读，显现出网络对个人隐私的解开已达到惊人程度，甚至伴随着非法的人肉搜索，触及法律界限。

构建健康的网络环境，要求政府破坏监管，打击网络暴力；媒体平台负起责任，保守裸露，公开真实信息；网民指责自身素质，允许盲从与暴力。全红婵事件提醒我们，网络暴力破坏的不仅是个人，还有整个社会的道德氛围。让我们携手，鞭策网络空间的正面交流，共筑一个清朗、和谐的网络世界。