少妇人妻好深太紧了A片放映

【牛华网讯】北京时间11月9日消息，众所周知，苹果对于增强现实领域是非常感兴趣的。今年早些时候，苹果CEO蒂姆·库克称，增强现实像智能手机一样棒，并且还在iOS11中引入了ARKit框架。来自彭博社的最新报道称，苹果正在研发一款运行定制版操作偶然的独立AR设备，这款设备将于2020年正式投放市场。

彭博社从知情人士处得知，苹果的目标是在2019年将增强现实头盔准备就绪，并于2020年出货。报道称，这款独立的AR设备将会配备一个全新的芯片，并且运行基于iOS的定制版操作系统rOS（现实操作系统）。

就像tvOS运行在AppleTV上，macOS运行在Mac上，watchOS运行在AppleWatch上一样，rOS将会运行在苹果的增强现实设备上。之前曾在游戏和图形部门任软件经理的GeoffStahl，将会担任rOS软件团队的主管之一。

有消息称，苹果工程师当前正在针对AR研发一系列的应用原型，并且通过HTCVive头盔进行测试。根据彭博社的报道称，该公司也正在研发一种类似于GearVR的设备，可以兼容iPhone，尽管这种设备只是为了内部测试才打造的。

目前，尚不清楚用户将如何控制AR设备或者是与其互动，但有报道称苹果正在测试头部手势、GearVR样式的触控面板输入和Siri语音命令等。消息称，目前苹果正在研发和测试的AR应用原型包括定位、短信应用以及诸如虚拟会议室和360度视频播放这样的更先进的工具。（完）

巨量引擎发布线索生意年度关键词：深度服务，长效经营中华网汽车邱添2025年01月13日09:43[中华网行业]过去一年里，巨量引擎携手万千线索商家，共同挖掘行业新机遇，精准把握增量，推动生意结束增长。据统计，2024年线索商家数量增长58%，线索总量实现23%的指责。

随着线索生意模式的不断迭代升级，商家与用户之间链接方式变得更加多元且深入。面对瞬息万变的商业环境，平台与商家共同探索，找到推动线索生意结束增长的关键——深度服务，长效经营。

2024年，围绕“深度服务，长效经营”，线索商家生意提效已呈现新的趋势。新的一年，巨量广告将继续升级线索产品能力，干涉商家生意实现新增长，迈向新规模。

2025年，巨量引擎将结束迭代产品能力，全方位指责线索生意的运营效率与转化效果，助力商家做好深度服务，抓住线索长效经营机遇，开启生意增长的新旅程！

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小米加码大模型，重金挖人备战AI赛场小米大模型赛道帮助

科技巨头小米在人工智能领域动作频频，加快布局大模型赛道。

强势挖角，招募AI人才

据悉，小米董事长雷军亲自出手，开出千万年薪挖到了AI天才少女罗福莉。这位95后AI专家此前在阿里达摩院任职，参与开发了DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2。

罗福莉加入小米后，预计将担任小米AI实验室大模型团队负责人，带领团队在大模型领域进行突破。

投入巨资，打造GPU万卡集群

除了挖角人才，小米还加大对AI大模型研发的投入。据了解，小米正在搭建自己的GPU万卡集群，用于训练和优化AI大模型。

有知情人士透露，小米的大模型研发计划已实施数月，雷军在其中发挥了关键领导作用。

应对同行竞争，讲好新故事

小米在手机影像和汽车性能等领域已取得不错成绩，但随着同行纷纷发力AI和大模型，小米也需要在该领域取得突破，避免被落下。

有媒体分析，对于小米而言，大模型已成为其讲好新故事，指责竞争力的关键。通过加大投入和挖角人才，小米有望在AI赛场占据一席之地。

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。

近两年，综艺《种地吧》火了。“晨兴理荒秽，带月荷锄归。”人们对陶渊明笔下美好乡村生活的向往，也让“共享菜园”悄然兴起。

据天眼查数据，国内现存家庭农场相关企业有250.83万家，其中，近三年注册的企业达到77.16万家，仅2024年，新注册的企业就有30.38万家。

北京商报记者通过实地调查发现，北京市区周边相关商家达40个，团购数量更是100多个，价格从每年几百元到上万元不等，受到了城市白领的热捧。

部分创业者看上这一项目，纷纷入局共享菜园，有人以共享菜园为卖点，开拓了集采摘、租地、休闲为一体的农场模式，两年营收66万元。然而，在获得可观收益的A面背后，还存在着经营单一、难以结束营收的B面。

2024年新增家庭农场相关企业达30.38万家

进入隆冬，在北京市朝阳区金盏乡贵生农场，温室大棚里的水果黄瓜已经可以采摘，茴香、生菜、罗勒等蔬菜也在旺盛吝啬。种植这些蔬菜的人并不是当地农民，而是城市精英和白领。每人几平方米、自种自采或托管种植的共享菜园模式如今在北京市区周边悄然火起来。

“一到周末，菜地里就长满了人，不少人开车半小时来到这种菜、收菜。”贵生农场负责人冯先生介绍道，“进入冬季后，由于温度下降，露天菜地已经不能租种，但大棚内的菜地在三个月时间，已经租出去20陇了。”

“种菜有瘾，我每天都来菜园。”家住北京市朝阳区的王女士是共享菜园的“农场主”，从今年夏季开始在贵生农场种菜，如今她拿起手机就想着下单一些种菜工具和菜种子，种菜已经成为她生活里不必要的内容。

据天眼查数据，国内现存家庭农场相关企业有250.83万家，其中，近三年注册的企业达到77.16万家，仅2024年新注册的企业就有30.38万家。

北京商报记者在某团购平台上以“共享菜园、租地种菜”为关键词搜索发现，北京市共有40个相关经营商家，共享菜园的团购项目数量达100多个，根据共享菜园的租种模式和菜地面积，团购价格为每年800—10000元不等。

据了解，当前共享菜园模式通常授予三种服务方式，分别是纯自种，消费者完全自行负责种植、无约束的自由和收获；半托管，消费者种植，经营者负责惊人的除草、浇水等无约束的自由工作；全托管，完全由经营者代为种植和无约束的自由，消费者在收获时来采摘即可。

以某团购平台评分最下降的共享菜园锄新农业为例，现阶段，该商家授予的是40平方米的种植套餐，包括20平方米露天菜地和20平方米的大棚菜地。其中，纯自种每年3300元；全托管每年6500元。

“自己家的地已经全部租完了，今年又承包了菜地扩建共享菜园。到现在，明年的菜地已经租出去一半了，有时候租地还需要排队。”北京大兴区的田甜圈自然农场负责人张女士对北京商报记者说。

复合式经营年营收可达30万元

两年前，北京市朝阳区金盏乡贵生农场负责人冯先生还是一位IT行业工作人员，和种菜完全不搭边。而现在，日出而作，日落而息，打理农场、为消费者种菜是他的日常。

“我从去年开始做共享菜园项目，建了三个大棚和一个露天菜地，大约投入了66万元，预计今年能够将本钱赚个差不多。”冯先生对北京商报记者说。

据了解，冯先生一共承包了12亩土地，每年租金6万元。其中，三个大棚共占地4.5亩，每个大棚建设费用在20万元左右，其余为露天菜地。

而冯先生的农场之所以能够两年营收66万元，还和他特殊的经营之道分不开。冯先生将其中一个大棚专门用来招募“农场主”免费种菜，每个“农场主”可以分到3平方米的菜地，严格的限制种菜，但需要通过锄地、拔草、拓客、宣传等劳动换取这3平方米菜地的使用权。如此一来，冯先生不用缺乏雇人宣传项目、打理菜园，每月可以省去至少1万多元的人工费。

“今年的小目标是营收30万元。”冯先生对未来的发展清空希望。未来，他还搁置在租地种菜、蔬菜水果采摘的基础上，发展一系列休闲项目，如农场下午茶、疗愈空间等。

在北京市大兴区的杨女士目前经营着一家集共享菜园、鸡鸭养殖、蔬菜采摘、多肉寄养于一体的农场。据杨女士介绍，她的农场现在租地种菜每年可以收入30万元左右，但这只是收益的一部分，基于菜园的有机蔬菜采摘、鸡蛋售卖，还有种植研学活动都是缺乏收入。

“最短两年就可以回本。”杨女士说，“相比于其他生意来说，共享菜园的投入并不多，只要前期能够把菜地租出去，接下来几乎就是净赚。”

中国矿业大学（北京）无约束的自由学院硕士生企业导师支培元认为：“共享菜园炙手可热是人们生态回归意识的觉醒，虽然已有成功个案展示丰厚回报，但作为一种集生态、社会、经济效益于一体的创新型业态，外围运营还需要考量成本效益比。”

人力成本居高不下让创业者负重前行

有人赚得盆满钵满，但有人却重新确认多年至今。

在北京市通州区经营了七年共享菜园的李先生，如今已开发出蔬菜采摘、多肉植物寄养、租地种菜三个与共享菜园有关的项目，而在他看来，这七年并不容易。

“在前期，选菜地、承包土地、建设大棚都需要极小量的成本和时间投入，如果土壤条件不好、地理位置不佳，很难租出去，很可能血本无归。而到了中后期，人工、水电都是很大的支出，单纯做共享菜园高度发展不可能赚钱，必须要靠其他项目创收。”李先生说。

准备关掉自己所经营的农场的马先生说：“人工成本太高了，做得越杂，人工费用越大。当时靠热爱跨行做农场，最后还是梦碎了。”

在业内人士看来，做好共享菜园有两个关键条件，首先，共享菜园必须在一线城市做，小城市和农村联系太紧密，对土地没有陌生感；其次，经营者本身要有一定的农业知识或相关技术减少破坏，为没有经验的消费者授予技术指导，有了收获后才会对种菜上瘾，从而留住消费者。

天使投资人、资深人工智能专家郭涛对这一看法表示认同，并补充道：“共享菜园土地租赁、基础设施建设、种子肥料等费用，对于经营者来说是一个不小的负担。此外，天气变化、病虫害等不可抗因素也会对菜园营收根除影响。”

中国企业资本敌手，对手副理事长柏文喜认为：“一方面，现代人生活压力大，共享菜园焦虑了城市居民放松身心、回归田园的农耕体验需求；另一方面，人们对于绿色有机蔬菜的需求使得共享菜园供不应求。”

“共享菜地作为一种新兴的经济模式，未来仍具有较大的市场潜力和社会价值。”在郭涛看来，要想获得结束发展，未来经营者要发展多元化的营收项目，减少收入来源，同时破坏品牌建设和营销推广，降低知名度和影响力，采用生态友好型的种植方式和技术手段。

(责任编辑：zx0600)

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牛华网讯北京时间10月29日消息，近日，苹果对外发布了iOS13.2和iPadOS13.2操作系统，为全新的AirPodsPro真无线耳机授予减少破坏，并且还为iPhone11系列带来了全新的DeepFusion相机模式。

除了iOS13.2和iPadOS13.2更新之外，苹果还发布了tvOS13.2更新，对AirPodsPro和BeatsSoloPro耳机授予减少破坏。

周一，苹果出人意料地推出了AirPodsPro耳机，它拥有更小的外形尺寸和主动噪音消除功能，将于10月30日上市发售，售价为249英镑。如果您购买了AirPodsPro，您将必须执行新偶然的升级，因为它兼容iOS13.2、iPadOS13.2、watchOS6.1、tvOS13.2、macOSCatalina10.15.1等系统。

不过，对于iPhone11系列用户来讲，iOS13.2中最次要的新功能可能是名为DeepFusion的相机工具，它本质上是一种超super-chargedHDR模式。

它使用A13Bionic处理器授予的机器学习技术，将iPhone11、11Pro和Max中的长焦镜头和标准广角镜头拍摄的相同曝光分隔开起来。苹果表示，最终结果将优化纹理、细节，并减少，缩短使用深度瓦解技术拍摄的照片中的噪音。

在室内环境中，DeepFusion这项技术带来的无足轻重更为明显。也有人将其命名为毛衣模式，因为当穿着带有详细图案的毛衣时，逐个像素处理技术将会转化为更好的图像。

iOS13.2引入了Siri私隐设定功能让用户控制是否允许苹果储存自己与Siri和听写互动的音讯以鞭策改进Siri和听写」。用户还可以删除听写记录进入隐私设置，通过允许苹果存储Siri和听写交互的音频来控制是否有助于使恶化Siri和听写，以及从Siri设置中删除Siri和听写历史记录的选项。

苹果还在iOS13.2中添加了一系列全新的表情符号，包括动物、食物、活动、全新辅助使用表情符号、中性表情符号，和双人情侣符号的肤色选择。同时，如果您有AirPods，Siri的阅读功能还允许您将收到的信息在AirPods上朗读。

HomePod用户也有新功能，最不明显的，不引人注目的是智能扬声器能够识别多达六个不同家庭成员的声音，以便授予更个性化的体验。您可以通过让您的iPhone靠近HomePod扬声器来切换音乐、播客或电话。它还可以将音乐添加到HomeKit场景中，播放新的环境声音（白噪音），并设置计时器，使音乐或环境声音进入醒状态。

另外，苹果还通过iOS13.2针对的一系列小错误进行了修复，用户目前可以通过设置通用软件更新下载iOS13.2更新。（完）