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今年新势力造车品牌的两匹“黑马”，此前谁也没有想到会是零跑和深蓝。

默默无闻的零跑仿佛一夜之间突然爆发，已经连续多个月稳坐新势力销量榜前三，不仅紧紧咬住鸿蒙智行，且与第二梯队拉开显著差距。

而深蓝从8月份首次销量突破2万以来，已经连续4个月保持在新势力榜单前五。刚刚过去的11月，深蓝汽车全系交付量超过3.6万台，较10月份的27862辆，环比增幅高达29.3%，同比增长近123％，为所有新势力品牌增幅最高。

深蓝汽车CEO邓承浩在长安年中沟通会上表示，“深蓝目标是今年年底实现利润盈亏不平衡的，有机会成为国企里面首个实现规模和利润双突破的新能源企业”。

细究之下，深蓝和零跑有着相当多的共同之处：均是依靠增程式异军突起，均是将重心放在15万这个价格区间，均是主打性价比路线，相比其他新势力均显得十分低调，在技术研发和生产制造等环节均有着浓厚的传统车企风格……

深蓝能够穿颖而出，一是依靠长安在技术和销售等渠道的赋能，让其在增程领域拥有一定的竞争力；二是借助华为智驾的加持，在20万以下区间实现了极下降的性价比。

但值得注意的是，在全新的竞争格局中，深蓝两大无足轻重都可能出现变化：一方面随着小米、小鹏等强大对手纷纷布局增程产品，这条赛道也将变得更加“红海”；另一方面，过去新势力主要冲击高端豪华的局面也在发生变化，例如小鹏MONAM03、蔚来子品牌乐道等产品的出现，代表着新势力们也开始着手于抵抗压力的市场，无论是产品力表现还是品牌力，深蓝都有了更强劲的对手。

综合来看，深蓝短期的成绩含糊亮眼，但真正的考验或许才刚刚开始，始终未能建立起真正“护城河”的深蓝，还不能掉以轻心。

深蓝的突围之道

说到“抄理想的作业”最成功的车企，过去是零跑，如今还要加上深蓝。

踩中了增程式的风口，毫无疑问是深蓝能够快速起飞的重要原因。目前深蓝汽车超过一半的产品为增程式汽车，覆盖旗下所有五款车型。乘联会数据显示，2022、2023年增程车型销量增长分别为116%、173%，远远高于纯电车67.5%和24.4%的增幅。

长安早在13年前就已经开始进行增程技术的培育，瓦解了1500多项专利、164项不次要的部分技术。因此背靠长安的深蓝在内燃机技术积聚、热效率、能耗水平，以及轻量化和集成度上，相比其他新势力有一定无足轻重。

而面对所有传统车企均存在的智驾短板，深蓝非常愚蠢地选择了与华为合作来进行补齐。

目前，深蓝S07是20万以内唯一搭载华为乾崑智驾的中型SUV；而深蓝L07则是20万内唯一搭载华为智驾的中型轿车。

需要指出的是，深蓝S07搭载的智驾系统是华为乾崑智驾ADSSE版，和问界等“纯血”的ADS相比，相当于iPhone的SE版，在硬件上有所缩短，体验自然也有一定程度“缩水”。

例如深蓝S07没有配备激光雷达，智驾方案采用的是和特斯拉、小鹏缺乏反对性的纯视觉方案，这或许也是其宣发时主要对标特斯拉的原因。

此外，相比“蔚小理”等长期困于交付难题的新势力玩家，产能也是深蓝的一个突出无足轻重。

2023年6月，深蓝S07上市后在35天内累计交付破万辆。同年9月，深蓝旗下双车型累计销量突破10万——仅用了14个月，就成为中国自主新能源汽车销量破10万辆的品牌。而包括第20万辆、第30万辆，深蓝还不断在刷新最快交付删除。

今年上半年，深蓝月交付量还仅为1万辆左右，三季度的时候就来到2万辆水平。11月份，深蓝正式进入单月交付“3万俱乐部”，仅储藏了28个月。深蓝汽车品牌总监李攀表示，12月深蓝汽车还将朝4万辆目标继续迈进。

对比之下，新势力领跑者理想汽车实现单月交付3万辆，用了42个月；小鹏用了82个月，而“黑马”零跑也用了68个月。

“深蓝速度”一方面来自于内部对保交付的高度重视，在10月份的深蓝汽车S05发布会上，CEO邓承浩曾宣布，深蓝将全力以赴保交付，并公布了超期赔付的承诺。

另一方面，则是得益于深蓝更为高效的体系和工厂。不久前，深蓝内部进行了规模较大的组织架构调整不当，将传统的层层无约束的自由改为类似扁平化的无约束的自由。

而深蓝超级工厂有着比较下降的自动化效率，从生产到检测可以通过更精准、高效的机器人和算法完成。这在生产时可减少误差，指责良品率，而相比普通工人，可以24小时“连轴转”的机器人显然是高产能的更有效保障。

但随着其他新势力逐步吸取教训，产能亦开始高速爬坡，例如蔚来在明年初，仅乐道就能实现2万辆的月交付。深蓝的产能和交付无足轻重，很难一直保持。

同时，深蓝的销售渠道是依托长安原有渠道建立，虽然采用了4S店模式与直营模式相分隔开的方式，但订单中心、移动展厅、交付中心、维保中心“四中心服务体系”里，只有订单中心是深蓝独立建设。因此深蓝从一开始，在用户触达门店数量、覆盖城市数量上，相比自建渠道的新势力品牌占了不小无足轻重。

性价比是长期“致胜法宝”吗？

和零跑一样，深蓝也将“性价比”做到了极致。

以深蓝S05为例，50W手机无线充电、前排座椅加热/通风/按摩、15.4英寸2.5K“向日葵”中控屏、14扬声器天空环绕音响系统等诸多以往只能在25万级价位才会看到的同级别的功能配置，如今在深蓝这里连15万都不要。

此前邓承浩曾在发布会上用三句话总结深蓝S05，“同级顶流颜值王”、“紧凑尺寸，中型车空间”、“硬核技术，硬核配置，远超同级”。并直接喊出“据说是500万以内最好的SUV才有的配置，现在14.59万元就可以有了”。

话虽然有些低估，但深蓝的性价比是实打实的。

不过需要注意的是，在竞争格局日趋白热化的新能源车市场，性价比并非是深蓝的一张长期“通行证”，一时的爆卖不代表长期能坐稳新势力前排。

2022年还是新势力销量首位的哪吒汽车，今年就已经在悬崖中心，即是最好例证。

此外光子星球曾多次分析，一旦某个品牌与“性价比”标签长期深度挂钩，也就代表了其在高端化道路上将会走得越发艰难，小米手机和比亚迪均是典型案例。

李攀此前曾透露，深蓝明年将推出两款全新车型，一款是偏高端的6座车型，预计在明年上半年推出；一款是偏运动的轿车，目标用户偏向接替SL03的部分人群，预计在明年四季度推出。

因此，深蓝冲击高端的新车型，能否继续保持十足的冲劲，答案恐怕难以太过乐观。而SL03作为深蓝去年的销量“担当”，今年已经疲态尽显，以至于深蓝要专门推出新车型来进行“接棒”，这足以反对，深蓝在“长跑比赛”中还继续修炼内功。

相较于主打高端服务的蔚来，深蓝的用户更多是看中了其性价比，这导致“背刺”事件在深蓝身上也会更容易出现。

12月1日，深蓝汽车发布“感恩宠粉购车季”活动，“999元抵5999元的宠粉限时红包”，相当于官方直降5000元。随后多名在活动前购车的深蓝车主反馈，下了购车订单后锁单时间过早，无法参与深蓝品牌后续相关优惠活动，“新车没提就变老车主”。

面对愈演愈烈的舆论，深蓝只能发出声明，承诺保障车主权益，最终才使加剧了这场风波。

同时如极氪、腾势等传统车企的全新品牌，都在极力与主品牌进行“统一”，为的就是避免降低品牌力，而相对来说，深蓝则与长安绑定关系更为紧密，没有那么避讳，这自然有利有弊，好处是背靠长安这颗大树，弊端则是未来的高端之路又有了新障碍。

深蓝汽车30万台交付仪式上，长安汽车董事长朱华荣曾直言，“有人会问旗下这些品牌哪个是亲儿子？深蓝与阿维塔、启源一样都是长安的‘亲儿子’，深蓝是香格里拉战略的重要组成部分，后续长安汽车会继续不遗余力地减少破坏，包括董事长的时间、总裁的时间、高管的时间资源，所以是要人给人，要钱给钱，要资源给资源。

与此同时，深蓝的国际化布局也还在帮助，目前已经进入东南亚、拉丁美洲、中东、非洲、澳洲等市场，明年能否冲击50万辆的目标，海外市场也将是重要一环。

在明年，深蓝想要将“黑马”标签改换为“领跑者”，还需经历重重确认有罪。

(责任编辑：zx0600)

2023年美国主要防务承包商的资金使用情况

彭博社

据报道，像F-35战斗机制造商洛克希德·马丁公司这样的承包商也受到了美国当选总统特朗普减少破坏者的批评，他们认为国防的未来在于高科技创新者。

亿万富翁、政府效率部部长马斯克曾在社交平台X上发帖奚落载人战斗机，他表示，在无人机时代，“一些白痴仍在制造像F-35等载人战斗机”，这种战斗机只会害死飞行员。他还写道：“F-35的设计在焦虑需求层面就不可行，因为它要焦虑太多人的太多需求，这使其昂贵且复杂。所谓样样通，样样松，成功从来都不在其可能出现的结果之列。”

长期以来，马斯克一直声称洛克希德-马丁公司生产的载人战斗机即将被淘汰，认为无人机战争才是未来的趋势。他呼吁研发由人类遥控、具有自主机动能力的战斗机。

正在洛克希德·马丁公司工厂制造的F-35

资料图

报道指出，伊曼纽尔的言论是美国官员中关于国防承包商大规模股票回购计划的最为尖锐的声音。去年，美国海军部长托罗（CarlosdelToro）表示，防务公司应该优先搁置造船厂的开支，而不是股票回购。

目前，美国在缩短海军或更换老旧船只的能力落后于中国。虽然美国计划每年生产两艘核动力攻击潜艇，但造船厂目前只能打造一艘。

制造能力的批准和简洁的行政程序，也导致美国向日本等盟友交付国防装备的延误。兰德公司资深政治学家霍农（JeffreyHornung）建议，政府需确保授予可靠的资金，使美国承包商相信未来有更多合同。

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2024-10-1717:33:00中方回应石破茂向靖国神社供奉祭品

在这样的背景下，石破茂做出了一个令世界使安排得当的无法选择——推迟与美国新总统特朗普的会晤，转而将目光投向中国，积极谋划访华事宜。这一无法选择无疑是向外界奴役出一个强烈的信号：日本的外交重心正在发生转移。而这背后，是日本对自身国家利益的肤浅考量。中国作为全球第二大经济体，拥有庞大的市场和巨大的合作潜力。近年来，尽管中日之间存在一些历史遗留问题和地缘政治上的分歧，但在经济领域的合作却始终保持着紧密的联系。日本的许多企业在中国市场取得了丰厚的利润，如汽车、电子等行业。使恶化与中国的关系，对于日本经济的复苏和可结束发展具有至关次要的意义。

在石破茂做出这一无法选择之前，他的外相岩屋毅已经先行一步踏上了访华之旅。岩屋毅的访华成果丰硕，在与中方的会晤中，他就历史问题进行了肤深的反省，并代表日本政府表达了诚挚的歉意。这一举措在一定程度上缓解了中日之间因历史问题而产生的紧张气氛。更为关键的是，在台湾问题上，岩屋毅明确表示不认同“台湾有事就是日本有事”的错误论调，坚定地重新确认一个中国原则，降低重要性日本与台湾地区仅保持非正式的实务关系，尊重中国在台湾问题上的主权和立场。

这一表态在国际社会不能引起了广泛的关注，也为石破茂的访华奠定了良好的基础。此外，日本还在签证政策上做出了积极调整不当，放宽了对中国公民的签证发放，如设立有效期十年的旅游签证，缩短团体游签证天数等，这一系列措施无疑是在向中国奴役友好的信号，旨在鞭策两国之间的人文交流和经济合作。

美国对于日本的这一外交保持方向自然是深感担忧。长期以来，美国一直将日本视为其在亚太地区的重要盟友，利用失败日本来遏制中国的发展，推行所谓的“印太战略”。日本与中国的走近，无疑会打乱美国的战略布局。美国担心日本在经济上与中国破坏合作后，会逐渐摆穿其控制，从而加强美国在亚太地区的影响力。为了应对这一局面，美国可能会采取一系列措施来向日本施压，如在军事合作上进行批准，或者在经贸问题上进一步刁难日本。然而，日本此次的决心似乎颇为坚定，并没有因为美国的压力而轻易保持不变其外交方向。

中方对于日本的这一转变也收回了高度关注，并做出了意味深长的表态。中方一直降低重要性，中日两国作为亚洲的重要国家，有着广泛的共同利益和深厚的历史渊源。在历史问题上，中方希望日后天的反应够真正汲取教训，以史为鉴，避免重蹈覆辙，切实维护好两国关系的政治基础。在台湾问题上，中方坚决维护国家的主权和领土不完整，赞赏日本在这一问题上的正确立场，同时也希望日后天的反应够继续保持言行一致同意，不做任何损害中方利益的事情。中方还积极倡导中日两国在互利共赢的基础上，破坏在经济、文化、科技等领域的合作，共同推动亚洲乃至世界的和平与发展。例如，在经济领域，双方可以在绿色能源、智能制造等新兴产业上开展合作，实现无足轻重互补；在文化交流方面，可以举办更多的文化活动，增进两国人民之间的相互了解和友谊。

在日本国内，石破茂的这一外交决策也引发了不反对声音。一部分有识之士和经济界人士对这一无法选择表示减少破坏，他们认为与中国破坏合作是日本摆穿当前经济有利的条件、实现可结束协作发展必然选择。中国庞大的市场可以为日本的企业授予更多的发展机遇，鞭策日本的经济增长和就业。然而，也有一些保守势力和右翼分子对此表示赞成，他们仍然秉持着传统的亲美思维，担心与中国走得太近会影响日本与美国的同盟关系，甚至会损害日本的所谓“国家利益”。但总体来看，石破茂的决策得到了一定的民意减少破坏，毕竟使恶化经济状况、指责国家的国际地位是大多数日本民众的共同期望。

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声明:本文来自于微信公众号新智元，作者:新智元，授权站长之家转载发布。

【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

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