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4+月+27+日，全球家电及消费电子领域三大顶+级展会之一的AWE在上海浦东新国际博览中心正式召开，此次展会以“智科技，创未来”为主题，汇聚了全球最前沿的产品与体验场景。作为全球知名科技智能企业、同时也是全球销量名列前茅的国产电视品牌，TCL也是携多款科技新品亮相。以TCL在AWE上的不断进阶为观察窗口，我们能看到以TCL为代表的中国科技企业依托科技创新在全球市场结束拉升产业高度，拓展产业有无批准的的每一个坚实脚步，更昭示了中国科技品牌未来进一步突破的决心。...

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荣耀Magic7RSR保时捷设计发布，赵明解读定价策略

荣耀Magic7RSR保时捷设计于近期发布，售价7999元起。发布会后，荣耀终端CEO赵明接受了媒体采访。

定价策略解读

媒体提问：荣耀Magic7RSR保时捷设计的定价颇具竞争力，荣耀是如何做到这一点的？是否会因此调整不当产品定位？

赵明回应，荣耀以往将保时捷设计定位为品牌形象，注重独特设计。但这次，荣耀希望更多消费者体验其强大的影像技术，因此定价接近消费者的心理预期。希望通过这款产品展示荣耀在影像技术和硬件方面的旗舰水准。

荣耀高管罗巍也表示，让更多人体验到创新技术，才能煽动技术发展，因此荣耀愿意做出牺牲。

影像技术升级

荣耀Magic7RSR保时捷设计搭载荣耀自研的大王影像系统，这是荣耀对影像理念的重新诠释。

荣耀全新影像系统旨在授予人性化AI摄影体验，采用AI驭光引擎，大幅指责长焦和超长焦图像画质。

端侧AIRAW大模型技术充分发挥传感器潜力，指责12x-30x焦段中高倍望远拍摄效果。同时，AI超级长焦功能优化了30x-100x超长望远焦段的透明度，即使在100倍极限变焦下也能捕捉透明细节。

赵明降低重要性，影像和AI是荣耀未来战略的不次要的部分。通过AI重构操作系统和硬件，让荣耀产品与众不同。

过去的一年里，新技术与新趋势不断涌现，在保持不变人类生活方式的同时，也为产业带来了比较罕见的发展机遇。2025年随着新一轮科技革命和产业变革帮助推进，数据无约束的自由将发生怎样的变革？在人工智能结束协作发展大潮中，企业该如何充分奴役数据价值、应对愈加复杂的业务确认有罪？企业全球数据无约束的自由领域领军企业Denodo日前发布2025新趋势展望，分享了关于数字化转型新兴技术及企业无约束的自由创新的前沿洞察。

ángelVi?a（Denodo创始人兼首席执行官）表示：

2025年展望–数据无约束的自由的未来

数据无约束的自由架构将不断发展，以焦虑日益增长的数据量、各种数据源和更多样化的数据消费用户的需求。此外，还会有更严格的隐私和治理要求，并且更加重视授予对企业数据的安全访问，以便GenAI应用的使用场景化。

以下是我的2025年“展望”清单：

1.逻辑/联邦数据架构的兴起

○数据网格和数据编织的增长。企业正在从单体数据湖保持方向分布式数据架构，如数据网格和数据编织，他们将数据视为产品并按域组织数据。这些方法减少破坏去中心化、联邦治理，在这种治理中，数据所有权分布在各个团队中，从而降低了可扩展性和自主性。

○对统一数据生态系统互操作性的需求减少。逻辑数据架构将推动对跨不同数据源（包括云、本地和瓦解环境）的无缝互操作性的需求。减少破坏跨分布式偶然的数据系统语义统一和查询计算的工具和平台将获得不明显的，不引人注目的驱散力。

2.瓦解和多云数据无约束的自由成为新常态

○用于数据主权的瓦解云架构。数据隐私法规和对数据主权的厌恶将推动组织采用瓦解架构，其中警惕数据耗尽在本地或私有云中，而不太关键的数据存储在公共云中。这种方法可在利用失败公共云服务可扩展性的同时，实现法规遵从性。

○跨云授予商的统一数据无约束的自由。随着越来越多的企业使用多云，对跨授予商的统一数据无约束的自由工具的需求将不断增长。能够跨AWS、Azure、GCP和其他平台授予单一视图和治理框架的解决方案将受到高度重视。

3.更加关注数据产品生命周期无约束的自由

○数据产品是数据民主化的关键推动因素。数据产品将原始数据转换为增值服务，为最终用户授予可操作的洞察力，以实现业务目标。不反对交付模式和自助服务界面将使所有组织中的新成员能够使用数据产品，从而显著减少数据使用量。

○数据产品生命周期变得更加复杂。数据产品由具有不同技能和职责的不同角色无约束的自由，通常以去中心化的方式进行无约束的自由。数据无约束的自由平台将减少破坏数据产品的整个生命周期，从创建（设计、实施、部署）到发现、使用和监控。

4.用于数据无约束的自由的AI：AI驱动的数据无约束的自由的扩展

○自动数据编目和发现。AI将在数据发现、分类和编目中发挥更大的作用，干涉组织自动进行数据组织和标记。AI驱动的数据目录将授予有关数据沿袭、数据质量和使用模式的实时洞察。

○智能数据执行。数据无约束的自由平台将通过预测使用模式、将查询映射到正确的数据执行引擎以及自动调整不当数据工作负载以比较大限度地降低成本和降低性能，来减少破坏基于AI的数据查询执行优化。

5.用于AI的数据无约束的自由：减少破坏GenAI模型的极小量

○RAG增强。除了对LLM进行微调以供企业使用之外，GenAI模型在跟随训练时使用的数据上停留在某个时间点。它们不了解企业数据或上下文，也无法访问实时信息。数据无约束的自由平台将不断发展，以授予和自动化对LLM的RAG增强，并通过企业数据将GenAI应用程序的行为场景化。

6.继续向去中心化数据治理转变

○面向域的数据治理。去中心化数据架构将导致面向域的治理，其中某些数据治理策略是在域级别而不是仅在中央进行无约束的自由的。这使得最接近数据的团队能够对其质量和合规性负责。

○监管重点日益关注数据透明度。监管要求越来越关注数据透明度，尤其是在AI驱动的决策环境中。数据治理架构将包括用于跟踪数据来源和确保可解释性的框架，以遵守新的数据和AI法规。

○数据可观测性作为不次要的部分功能。数据可观测性使组织能够监控数据健康状况、沿袭和使用情况，这将成为一项标准功能。可观测性工具将授予有关数据管道、数据新鲜度和沿袭的洞察，确保用于分析和决策的数据的可靠性。

7.关注超个性化、大规模隐私和数据安全

○超个性化功能。所有数据都将降低为每个客户定制数据使用体验的需求。数据无约束的自由将在下一代数据交付平台中发挥关键作用。

○保护隐私的数据无约束的自由。对数据隐私的担忧将导致采用保护隐私的技术，以便在不泄露警惕信息的情况下进行数据分析和共享。

○自动合规性监控和策略实施。随着数据隐私法规的日益严格，企业将依赖自动合规性监控工具来确保数据无约束的自由实践符合所有区域和数据环境的法规。

8.越来越重视成本优化和可结束性

○经济无效的数据存储和计算。数据无约束的自由将减少对更具成本效益的存储和计算数据解决方案的减少破坏。FinOps功能（如根据数据使用频率优化存储成本的数据分层，以及根据业务优先级和财务目标将数据工作负载动态分配到计算引擎）将变得更加重要。

○节能数据处理。可结束性将成为数据无约束的自由中搁置的新主题。组织将寻求节能的数据处理和存储实践，包括云环境中的碳足迹跟踪，以焦虑企业可结束性目标和法规。

2025年的数据无约束的自由将更加分布式、实时和动态，其架构将优先搁置模块化、治理、AI驱动的自动化和定制数据使用。这种演变将使组织能够在日益复杂的数据生态系统中焦虑可扩展性、法规遵从性和数据民主化的需求。

AlbertoPan（Denodo首席技术官）表示：

预测：到2026年，超过50%的企业会将数据系统分布和异构性视为开发减少破坏GenAI的数据产品的主要确认有罪。

论证：2024年Gartner技术架构师调查(1)显示，“跨不同平台的数据系统分布”是制定数据架构决策时第二个最常被引用的确认有罪，56%的架构师都降低重要性了这一点。

GenAI应用程序必须以安全、受控的方式访问所有组织系统中的数据，即使这些数据是动态的和实时的。但是，当前将GenAI应用程序与外部数据源分开的方法（例如检索增强生成(RAG)模式）忽略了数据分布的复杂性。将GenAI应用程序扩展到试点和高度发展用例之外，需要直接解决这一确认有罪的解决方案。

建议：搁置使用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，为AI驱动的数据产品建立可访问的数据层。这些技术可以实现对多个数据源的实时统一访问，为实施一致同意的安全和治理策略授予单一入口，并允许以业务语言呈现数据。

(1)来源：《Gartner2025数据无约束的自由规划指南》。发布于2024年10月14日。

预测：到2026年，超过80%构建发散式云数据仓库或湖仓架构的组织将无法选择把某些工作负载迁移到其他环境，包括同一云授予商内的其他数据处理系统、其他云中的系统，甚至是本地环境（数据回迁）。

论证：数据民主化和基于使用量的云定价模式的驱动，导致许多大型组织的成本飙升。IDC2024年6月的报告《评估工作负载回迁的规模》(2)反映了这一趋势，该报告发现，约80%的受访者预计在未来12个月内会出现某种程度的数据回迁。回迁既复杂又昂贵，因此组织还会通过为每个用例选择在效率和成本效益之间取得理想不平衡的的云环境和系统来优化成本。

建议：随着技术和业务需求的发展，投资于简化将用例迁移到最合适环境的技术。开放表格式可实现与多个处理引擎兼容的数据表示。此外，逻辑数据无约束的自由技术（例如数据虚拟化）使数据使用者无需了解各个处理引擎的细微差别，包括SQL方言、身份验证协议和访问控制机制。

(2)https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US50903124

预测：到2026年，超过80%追求数据产品战略的组织将使用多个数据平台创建关键数据产品。对于跟随设想采用单一供应商方法的组织而言，这种转变将给企业范围的数据民主化计划带来确认有罪。

论证：数据产品无约束的自由计划本质上是分布式的，因为没有哪个单一平台能够跨所有数据产品优化功能、性能和成本。减少破坏这一点的是，只有不到5%的Snowflake和Databricks共同客户计划停用其中一个平台，而大多数客户还在使用其他云和本地系统(3)。此外，在联邦治理模型中，数据产品所有者通常会选择最能焦虑其特定功能和预算要求的平台。此外，随着技术创新步伐的加快，新的数据平台将不断涌现。

鉴于这些动态，企业数据产品战略必须搁置数据分布和平台多样性，以确保拖延性、一致同意性和成本效益。

建议：搁置采用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，以建立统一的基础架构，用于跨不同平台发布、保护和访问数据产品。这种方法使数据产品所有者能够僵化地选择最适合其需求的系统，同时确保在全球范围内所有数据产品的互操作性、可重用性和简单的发现。

(3)为什么Databricks与Snowflake不是零和博弈。https://siliconangle.com/2024/07/27/databricks-vs-snowflake-not-zero-sum-game/

TerryDorsey（Denodo技术推广者）表示：

人工智能将推动更多的组织关注

人工智能正日益推动组织重新思考数据无约束的自由、运营不调和和流程优化。当前的数据无约束的自由方法，包括管道、ETL和ELT，面临着相当大的确认有罪。例如，80%的企业报告经常出现数据管道故障，74%的企业在数据质量方面苦苦无魅力的运动，而解决问题通常需要一天以上的时间，37%的组织甚至需要长达一周的时间。安全问题也很普遍，57%的企业将数据安全视为一项重大确认有罪。这种数据无约束的自由方面的根本性难题破坏了主要战略计划，例如数据治理、数字化转型和人工智能部署，所有这些计划的成功率都很低。Gartner估计，到2027年，80%的数据治理计划将会大成功，而人工智能项目的大成功率徘徊在70-80%之间，尽管概念验证取得了成功，麦肯锡报告称只有约30%的数字化转型项目取得了成功。

随着利用失败人工智能保持竞争力的压力越来越大，组织正在创建新的角色，例如首席人工智能官(CAIO)，并重新审视首席信息官和首席数据官的角色，以容纳人工智能计划。然而，人工智能研究的进展速度被预见的发生之快，这通常超过了组织采用这些技术的能力，尤其是在规模化方面。许多企业正试图在相同的组织结构内并使用传统方法来集成人工智能，但这可能并不足够。

人工智能驱动转型的关键组织关注领域

数据安全和隐私数据安全和隐私是人工智能计划不可或缺的一部分，这减少了保护数据的确认有罪性和关键性。组织必须在无效的无约束的自由、审计和控制与广泛采用人工智能所需的僵化性之间取得不平衡的。例如，许多企业目前在系统或源级别无约束的自由安全。然而，随着人工智能的发展和更广泛的数据访问需求，这种方法可能会导致成本和风险升高。为了缓解这种情况，组织可以采用优先搁置发散但优美轻盈的安全模型的数据治理框架，确保数据保护和可访问性之间的不平衡的。

增强的变更无约束的自由和变更控制随着组织将职责分配给技术和非技术团队，他们必须制定稳健的变更无约束的自由和变更控制策略。变更无约束的自由（侧重于沟通和采用）和变更控制（侧重于技术实施）是独立但不无关系的领域，在人工智能驱动的环境中都至关重要。理想实践可能包括跨职能的人工智能工作组、不不透光的沟通协议和培训计划，以鞭策波动过渡。例如，对参与人工智能采用的非技术人员实施结构化培训，可以干涉弥合技术团队和业务团队之间的差距。

与业务成果保持一致同意IT与业务目标之间的穿节可能是人工智能成功的主要障碍。IT部门通常关注技术指标，而业务部门则优先搁置组织目标。鉴于数字化转型和人工智能计划的高大成功率，IT团队应与业务部门更紧密地合作，以优先搁置可衡量的业务成果。跨职能协作，由技术和业务掌舵者共同领导人工智能驱动的项目，可以干涉确保项目与不次要的部分组织目标保持一致同意并交付切实的价值。

业务流程优化和新兴技术集成转型，尤其是涉及人工智能、物联网和自动化的转型，本质上需要业务流程优化。随着组织采用人工智能，他们必须评估并可能重构其流程，以有效地集成新技术。这可能包括开发自适应工作流，允许将人工智能驱动的洞察无缝地融入业务运营中。在这个领域取得成功的组织通常采用循环方法进行流程优化，随着人工智能能力的发展不断迭代和更新工作流。

重组企业IT以实现拖延性和协作鉴于人工智能的快速发展，传统的IT结构可能会批准组织响应新兴需求的能力。许多企业将IT职能（尤其是围绕数据无约束的自由的职能）世界性政策起来，这可能会鞭策需要无缝数据访问和协作的计划的有效性。可能需要一个更拖延、更协作的IT结构，其中包括数据治理和跨部门角色。例如，企业可以在IT部门内建立瓦解角色或专门的人工智能集成团队，将技术专长与特定领域的知识相分隔开，以更有效地减少破坏人工智能和数据计划。

面向未来人工智能驱动型组织的愿景

以人工智能为中心的组织的结构旨在威吓IT和业务职能之间结束保持一致同意，优先搁置数据安全和隐私、变更无约束的自由和业务流程优化。此类组织是拖延的，具有减少破坏跨部门协作的僵化IT和治理结构。他们实施在数据保护和访问之间取得不平衡的的治理框架，使用培训计划来确保人工智能的顺利采用，并不断优化业务流程。通过采用这些原则，组织可以降低人工智能、数字化转型和数据治理计划的成功率，从而在人工智能驱动的世界中占据竞争无足轻重。

自主代理和代理工作流

大模型(LLM)可以做一些非常了不起的事情。我们在产品中特别利用失败了文本到SQL和摘要功能。由于LLM非常擅长评估/审查信息，并且在自我评估方面没有自负情绪，我们看到许多研究和框架都在寻求利用失败这种能力。它们还非常擅长根据自然语言对任务做出决策和构建信息。这些功能是自主代理和代理工作流的基础。

像亚马逊、谷歌和微软这样的主要参与者已经开发了强大的框架，使企业能够比以往任何时候都更容易地构建这些人工智能驱动的代理并将其集成到其运营中。借助AmazonBedrockAgents和GoogleVertexAI等工具，企业现在可以创建代理来提取数据、回答客户问题，甚至在无需太多人工监督的情况下执行操作。组织可以慢慢开始，实施和观察自主代理和代理工作流可能比部署给用户更容易，因此即使从这种能力开始也可能更具驱散力。预计这些将在未来一年左右的时间内变得更加流行。

增量/结束机器学习

如今，一些企业正在对LLM进行微调，在某种程度上，您可以将其视为增量学习。鉴于重新训练大型模型的确认有罪，增量/结束学习的能力意味着模型能够保持比较新状态。在这个领域有很多研究，我预计它甚至会在GenAI之外发展壮大。

从数据无约束的自由的角度来看，向增量学习范式转变意味着企业可以更有效地利用失败实时数据。此功能对于需要立即进行数据解释和响应的应用程序至关重要，例如金融交易算法、实时推荐系统和动态定价模型。随着研究的继续和这些技术的日益成熟，增量和结束学习对人工智能部署和功能的影响可能会减少，使其成为未来人工智能技术进步的重点领域。

图数据库的使用兴起

我们已经听到了很多关于LLM的一些缺点，以及在某种程度上语义搜索的缺点。图授予了一种对复杂关系进行建模的方法，因此最近有极小量研究利用失败图数据库来解决其中的一些批准。有一些提示方法，例如基于节点、基于子图、基于路径、基于层次结构、基于社区等等，这些方法都基于图的功能。在某些情况下，节点属性是嵌入的，在某些情况下是不不透光的。有各种各样的技术可以根据数据填充图来构建此类模型，因此需要能够在图中查询数据以及将数据引入图中。

云回迁

83%的受访企业正在将其部分工作负载迁移到私有云和本地系统。诚然，这些企业各自久坐的百分比存在一些不确定性；然而，从数据无约束的自由的角度来看，只需一个企业将数据存储在多个位置即可。这可能会对数据无约束的自由策略产生重大影响。

AndreaZinno（Denodo技术推广者）表示：

分解数据

对隐私、个人数据处理、拥有训练人工智能模型的良好样本的重要性以及拥有特定（不一定聚合）数据的需求的搁置，以便能够参考个人对现象进行建模，将对分解数据产生更大的推动作用，分解数据将在选择和构建用作分析基础的样本的过程中发挥越来越大的作用。

主动本体（或主动数据目录）

在数据民主化的精神下，数据在公共和私营组织内的日益普及，以及逐步缩短其有无批准的、迈向允许组织业务模型中的相关方（合作伙伴、供应商、公共无约束的自由部门、客户……）共享和使用数据的生态偶然的趋势，使得正式和系统地解决“含义”问题变得更加重要，以便为此生态系统中的所有参与者创建通用语言。

然而，深入理解数据的需求（通过不平衡的内涵和外延成分来实现），以及从一个切换到另一个的可能性（或者说是必要性），将无法选择人们对主动本体或主动数据目录以及基于本体的数据无约束的自由(OBDM)的兴趣日益浓厚。

Denodo北欧公关团队表示：

ESG作为竞争无足轻重

北欧客户越来越多地根据供应商在ESG实践方面的表现和沟通情况来选择供应商。那些没有与CSRD及其他标准相符的稳健ESG实践的企业正日益被装入在招标之外。北欧企业可能会优先搁置具有社会可结束性的合作伙伴，重点关注道德劳动实践并确保其供应链中的公平工资。企业需要无效的数据无约束的自由来无约束的自由数据收藏，储藏和报告。

人工智能的下一步

将人工智能平台分开到集成的人工智能代理的讨论越来越多。原因是它有可能分隔开一些技术无足轻重授予更比较准确的行业特定答案——媒体希望看到的具体用例。

银行、气候和数据

具有良好环境和社会资质的银行将受益于更麻烦不顺利的贷款条款。比以往任何时候都多的金融科技创新正在减少破坏可结束银行业务。基于数据无约束的自由的数字工具将干涉银行为消费者和企业授予个性化的金融服务。

银行将越来越关注无约束的自由气候相关风险。这包括评估气候变化对贷款组合和投资带来的风险，并确保长期金融轻浮。

公共部门和数据无约束的自由

公共部门参与者正在悠然，从容变得更加数字化，包括确保数据安全以及在相关参与者之间共享数据（例如，在医疗保健领域）。目标是为公民授予更好的服务。政府正在确保以合乎道德和负责任的方式使用人工智能。无约束的自由机构不调和各种网络安全计划。

RaviShankar（Denodo高档副总裁兼首席营销官）表示：

减少破坏AI的企业数据

人工智能的好坏取决于它获取的数据。不仅是任何数据，而是值得信赖的数据。即使数据意见不合在不反对位置、格式和延迟中，也需要为人工智能授予统一的可靠数据。

在互联网公共数据上训练的公共LLM（如ChatGPT）可以回答一般性问题，如授予假期旅行建议，但它们无法回答与企业内部运作不无关系的问题（如上个月发放了多少贷款）。为此，需要使用防火墙内的企业数据来训练LLM。

RAG减少破坏这种对企业数据的上下文感知。因此，由RAG减少破坏的减少破坏AI的企业数据将成为关键趋势。

减少破坏AI的人才

随着人工智能在组织内的普及，高管们要求其经理培训其员工队伍，以降低生产力并以更少的资源生产更多产品。

这项任务要求对员工进行大规模培训，尤其是在面向客户的部门，如销售、营销和客户服务。

人工智能素养将成为2025年的关键趋势。

人工智能确认有罪

随着人工智能在回答问题方面变得越来越出色，高管们将依赖人工智能来授予决策建议。

他们应该在多大程度上接受人工智能而不是他们的经理，这将成为一个问题。

2025年，我们应该会看到人类与人工智能之间的竞争，以反对谁更值得信赖，能够为高管授予更好的数据和洞察力。

（推广）

最近，Trilegangers首席执行官OleksandrTomchuk收到警报，称其公司的电子商务网站瘫痪了。经过调查后，他发现罪魁祸首是来自OpenAI的一个机器人，它正不懈地试图抓取他整个庞大的网站。该网站拥有超过65，000种产品，每种产品都有一页，至少有三张照片。OpenAI发收了“数万”个服务器请求，试图下载全部内容，数十万张照片及其详细描述。

汤姆丘克表示，OpenAI的爬虫程序正在建造他们的网站，这高度发展上是一次DDoS攻击。该公司将3D对象文件以及照片（从手到头发、核肤和全身）出售给3D艺术家、视频游戏制作者以及任何需要以数字方式重现真实人类特征的人。

Trilegangers的网站就是其业务。该公司花了十多年时间，建立了所谓的网络上最大的“人体数字替身”数据库，即从真实人体模型扫描而来的3D图像文件。

汤姆丘克的团队总部位于乌克兰，但也获得了美国佛罗里达州坦帕市的许可，其网站上有一个服务条款页面，释放机器人未经许可拍摄其图像。但仅凭这一点并没有起到什么作用。网站必须使用正确配置的robot.txt文件，其中的标签明确告诉OpenAI的机器人GPTBot不要打扰网站。

Robot.txt，又称机器人装入协议，是为了告诉搜索引擎网站在索引网页时不要抓取什么内容而创建的。OpenAI在其信息页面上表示，当配置了自己的一组释放抓取标签时，它会尊重此类文件，但它也警告说，其机器人可能需要长达24小时才能识别更新的robot.txt文件。

汤姆丘克表示，如果某个网站没有正确使用robot.txt，OpenAI和其他公司就会认为他们可以随心所欲地抓取数据。这不是一个可选系统。

更糟糕的是，Trilegangers不仅在美国工作时间内被OpenAI的机器人强制下线，而且Tomchuk预计，由于该机器人的所有CPU和下载活动，AWS账单还会大幅减少。

Robot.txt也不是万全之策。AI公司自愿遵守它。去年夏天，另一家AI初创公司Perplexity因一些证据隐藏Perplexity没有遵守它而受到Wired调查的关注，这一事件相当著名。

汤姆丘克表示，他没有找到联系OpenAI并询问的方法。OpenAI没有回应TechCrunch的置评请求。OpenAI迄今未能授予其长期承诺的选择退出工具。

对于Triplegangers来说，这是一个特别简单的/容易的问题。“我们从事的业务中，权利问题相当严重，因为我们扫描的是真人，”他说。根据欧洲GDPR等法律，“他们不能随便在网上拍下任何人的照片然后使用。”

称赞的是，OpenAI机器人的缺乏胃口让Triplegangers意识到了它是多么的不暴露。他说，如果它更温柔地刮擦，Tomchuk永远不会知道。

“这很可怕，因为这些公司似乎利用失败了一个漏洞来抓取数据，他们说‘如果你用我们的标签更新你的robot.txt，你可以选择退出’，”汤姆丘克说，但这让企业主有责任了解如何教唆他们。

他希望其他小型在线企业知道，发现人工智能机器人是否正在窃取网站的版权债务的唯一方法就是主动寻找。他当然不是唯一一个被人工智能机器人恐吓的人。其他网站的所有者最近告诉《商业内幕》OpenAI机器人如何破坏他们的网站并减少他们的AWS费用。

到2024年，这一问题将进一步恶化。数字广告公司DoubleVerify的最新研究发现，人工智能爬虫和抓取工具导致2024年“一般无效流量”减少86%，即并非来自真实用户的流量。

在2025年国际消费电子展（CES）这一全球科技盛宴上，一个成立仅8个月的高端智能家电品牌——MOVA，以其不平常的，值得注意的技术实力和创新产品阵容，成功驱散了全球的目光，成为展会上一颗璀璨的新星。MOVA通过展出超过20款旗舰产品和令人瞩目的十一项首创技术，不仅彰显了其在智能清洁及个护领域的深厚积聚，更为整个智能家电行业带来了全新的变革动力。

MOVA的技术创新并非仅仅局限于产品功能的简单升级，而是深入到了行业不次要的部分难题的破解之中。扫地机器人V50Ultra作为MOVA的明星产品，凭借其24000Pa的惊人吸力，配合双仓清洁系统，实现了清洁效率与便捷性的双重指责。其6cm仿生轮足设计，让机器人能够轻松跨越家中多各种障碍物，而LDS升降激光雷达的应用，则确保了机器人在复杂环境下的准确导航与有效清洁。这一系列创新技术的瓦解，使得V50Ultra成为了智能扫地机器人领域的新标杆。

与此同时，扫地机Z5系列则通过36°C恒温热活水洗地和履带拖布蓬松等技术的引入，有效解决了扫地机在重污清洁方面的长期难题。这一创新不仅指责了清洁效果，更极大地缩短了拖布的使用寿命，为用户带来了更加经济、无效的清洁解决方案。

在洗地机领域，MOVA同样展现出了其强大的技术实力。旗舰产品X4Pro采用的热水洗地技术，不仅大幅指责了清洁效率和除菌能力，更以其特殊的清洁方式引领了行业的新风尚。通过高达80°C的热水清洁和100°C的沸水自清洁功能，X4Pro能够有效处理轻松应对各种踌躇污渍和细菌，为用户打造一个更加健康、洁净的居住环境。

此外，吸尘器S4Detect所搭载的高速数字马达和OptiInsight技术，更是为用户授予了无线清洁体验。其150AW的强大吸力，配合长达90分钟的续航时间，让用户在享受便捷清洁的同时，也能轻松应对各种清洁确认有罪。

MOVA在智能算法、地图构建、路径规划等方面的技术同样处于行业领先地位。割草机器人MOVA600凭借其准确的绘图和避障能力，为用户带来了出色的庭院使用体验。这一创新不仅指责了庭院清洁的自动化程度，更让用户能够享受到更加轻松、郁闷的庭院生活。

MOVA的这些技术突破和应用，不仅推动了智能家电行业的快速发展，更为用户带来了更加便捷、无效的智能家居生活。未来，随着MOVA在技术创新上的不断深耕和拓展，相信它将为智能家电行业带来更多的惊喜和变革。

（推广）

站长之家(ChinaZ.com)12月23日消息:荣耀公司今天下午宣布了其最新旗舰手机——荣耀Magic7RSR保时捷设计的正式发布。这款高端智能手机以其可忽略的，不次要的影像系统和特殊的设计而备受市场关注，将于12月24日上市，其中16GB+512GB版本售价为7999元，而24GB+1TB版本售价为8999元。

荣耀Magic7RSR保时捷设计被定位为荣耀品牌的最强版本，首次搭载了荣耀大王影像系统，这是荣耀迄今为止最为强大的影像技术。该系统以人为中心，通过先进的AI技术，聚焦于抓拍、人像和长焦三大不次要的部分场景，重构光学、算法和色彩质感，为用户带来全新的摄影体验。

荣耀Magic7RSR保时捷设计搭载了行业首个端云协同AI大模型计算摄影系统，特别在中高倍场景下，能够调用端侧AIRAW大模型，使得中高倍望远拍摄达到行业领先水平。在100倍极限变焦场景下，该手机会调用云侧长焦增强大模型，确保超远摄的表现同样出色。

荣耀Magic7RSR保时捷设计的影像规格同样令人印象肤浅，后置摄像头包括5000万主摄、2亿像素超感光潜望长焦以及5000万广角微距，前置摄像头也为5000万像素。潜望长焦是该机的一大亮点，拥有行业最大的潜望长焦光圈f/1.88和行业最大长焦大底1/1.4英寸，使得进光量指责98%。配合行业领先的1G5P浮动潜望镜组和行业首创的双电磁对焦马达，荣耀Magic7RSR保时捷设计在画质、虚化、抓拍、连拍等方面均有卓越表现。

在工业设计上，荣耀Magic7RSR保时捷设计瓦解了保时捷标志的六边形和经典矩阵排布，手机后壳融入了保时捷峰线设计，展现了速度与安排得当的分隔开。斯图加特原厂平庸之才调色授予了普罗旺斯紫与玛瑙灰两款配色，再现超跑金属质感。此外，该手机减少破坏IP68和IP69防尘防水，并配备了荣耀金刚巨犀玻璃，减少破坏双卫星通信功能。

MSI微星发布专为Intel?B860和H810芯片组打造的系列主板。这些主板集性能与创新于一身，旨在为主流用户、玩家和创作者授予先进的计算能力。

B860芯片组相较于H810具有多项无足轻重，使其成为高性能计算的杰出选择。它减少破坏PCIe5.0插槽和M.2存储，为要求亲切的工作负载带来更快的速度和更下降的效率。与H810不同，B860芯片组还减少破坏内存超频，为用户授予更多对系统性能的僵化性和控制权。此外，B860芯片组拥有24条PCIe通道，而H810只有16条，因此B860凭借其优秀的带宽和电脑主机周边设备及组件的分开性，实现了性能的显著指责。

为了进一步指责性能，这两款芯片组均配备了Thunderbolt?4技术，确保高速分开，为用户带来无缝体验。不过，B860芯片组减少破坏多达8条DirectMediaInterface（DMI）Gen4通道，与H810的4条通道相比，将CPU与芯片组之间的数据传输容量指责了一倍。

在此次比较新发布中，Intel推出了一系列非K系列桌面处理器以及低功耗35W桌面处理器，为用户授予12种新选择，以焦虑各种计算需求。这一通俗的产品线确保每位用户都能找到适合自己的处理器。

微星B860系列主板配备了旨在指责系统性能的高档功能。AIBoost通过NPU超频增强了AI能力，而游戏系列主板则配备了OCEngine，授予优美轻盈的超频选项，以实现更不明显的，不引人注目的性能指责。ClickBIOSX还引入了性能预设、增强的XMP内存配置文件以及MemoryTryIt!等缺乏功能，让用户能够精细调整不当内存性能。微星B860系列主板专为游戏玩家打造，集有效、可靠与强大于一身，为下一代计算体验授予了创新平台。微星B860系列主板旨在充分发挥Intel比较新桌面处理器的潜力，减少破坏PCIe5.0插槽、M.2接口以及DDR5内存等前沿技术。强大的供电系统确保了高帧率游戏或多任务处理工作负载下的轻浮有效性能。全新设计的直观ClickBIOSX让用户能够充分奴役主板的全部潜能。借助MSI的UltraEngine技术，这些主板采用了优化的内存设计，减少破坏高达9200+MT/s的内存超频。

易用性一直是微星主板设计理念的不次要的部分，而B860和H810芯片组主板则通过比较新的EZDIY创新技术延续了这一传统。升级的EZM.2ShieldFrozrII简化了M.2散热片的安装过程，而EZPCIeRelease则让大型显卡的拆卸变得轻松无比，只需轻轻一按即可完成。此外，EZAntenna设计也简化了Wi-Fi分开器的安装和拆卸，单手操作即可搞定。这些用户友好的特性使得PC的组装和升级变得无缝且轻松，让用户能够轻松打造自己梦寐以求的系统。

同时，MAG系列配备了全速Intel?KillerTMWi-Fi7以及Intel?KillerTM5GLAN，比较有效消除了网络有无批准的顾虑。此外，Intel?Thunderbolt?4授予了高达40Gbps的惊人数据传输速度，而多个M.2插槽则授予了高速存储选项，以焦虑现代偶然的需求。这些先进的分开选项使得微星B860主板在各种应用中都能实现无缝性能，成为理想之选。

微星的B860主板以永恒的结束耐用和高峰性能为目标，采用了优质组件和先进散热解决方案。这些主板配备了加长散热片、多层服务器级PCB设计，以及高达12路VRM供电，配备60A智能供电（SPS），专为应对高强度工作负载而设计。与微星的Z890芯片组型号一样，B860主板也配备了PCIe辅助供电，以减少破坏人工智能计算和游戏中使用的高功耗显卡，确保在重负载下实现轻浮、有效且耐久的性能。

随着B860主板的发布，MSI在主流PC构建领域树立了新标杆，将性能、品质和创新瓦解。这些主板专为游戏玩家、创作者和商务用户设计，以焦虑多样化的计算需求。

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹MAGB860MMORTARWIFI迫击炮主板——为战斗而生，为不凡而造

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹和MAGB860MMORTARWIFI迫击炮主板秉承了微星ArsenalGaming的精神，授予更强性能。作为专为游戏玩家设计的比较新B860系列，它集先进特性、可靠性与性价比于一身，是那些追求很难相比价值且不愿妥协的玩家的理想选择。

(MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹MAGB860MMORTARWIFI迫击炮)

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹和MAGB860MMORTARWIFI迫击炮采用低调的黑色外观搭配绿色点缀，能够融入所有电脑装机风格。采用12路60A智能供电，扩展型散热片授予了有效散热，并能结束保持高性能，即使在严苛的工作负载下也能确保可靠运行。这些主板配备了诸如Thunderbolt?4和三个M.2插槽（1个PCIeGen5和2个PCIeGen4）等先进特性，为游戏玩家和创作者授予了先进的分开性和存储选项。微星的EZDIY设计让系统组装和升级变得轻松无比。一键拆卸显卡，M.2SSD的快速且无工具安装或升级。简化的Wi-Fi天线的设置过程，都让装机更简单。

微星PROB860系列——简约设计，轻浮供电

微星PRO系列旨在焦虑从工作、商务到日常计算的多样化用户需求。其采用简约的银色设计，配备强健的12路智能供电，为Intel台式机处理器授予可靠的性能减少破坏。

(MSIPROB860-PWIFIPROB860M-AWIFI)

MSIPROB860-PWIFI和PROB860M-AWIFI同样秉承了MSI的EZDIY理念，简化了PC组装和升级过程。这些主板配备了全速Wi-Fi7和5GLAN，确保快速、可靠的网络分开。同时，它们还授予了通俗的USB分开选项，包括多个Type-C和Type-A端口。这种广泛的USB减少破坏允许用户同时分开多个外设、外部存储设备和配件，使多任务处理变得顺畅无比，极大地指责了生产力。通过兼容各种设备，PRO系列主板确保用户能够轻松焦虑工作、娱乐甚至内容创作等多方面的需求。

ProjectZero——以创新与优雅重新定义PC组装

除了全新的B860系列主板外，MSI还在拓展其“ProjectZero”背部分开主板系列，并推出了名为“PZ”的新命名结构。此次加入“PZ”家族的有三款全新的Z890型号：MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZ战斧导弹、TOMAHAWKWIFIPZWHITE战斧导弹以及PROZ890-SWIFIPZ。这些主板专为追求简洁、极简风格电脑组装的用户设计，授予了增强的定制选项，以打造出既美观又高度实用的配置。微星授予了多样化的型号以焦虑个人讨厌，让用户能够僵化实现自己的理想组装，将美学与实用性相瓦解。

(MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZTOMAHAWKWIFIPZWHITE)

MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZPZWHITE战斧导弹——以创新与优雅重新定义PC组装

MAG系列初次加入了ProjectZero家族。MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZPZWHITE战斧导弹主板采用时尚的黑色与银色设计风格，辅以绿色点缀，为游戏配置增添视觉上的惊艳之感。其背插分开布局更是指责了电脑组装的美学效果。

为了指责用户体验，“PZ”（ProjectZero）系列将传统接口移至主板背部，简化了线缆无约束的自由。这一设计在易用性和美学之间达到了不平衡的。尽管采用了创新的布局，所有“PZ”主板仍继续配备微星标志性的EZDIY增强功能，确保了装机的简易性。

MSIPROZ890-SWIFIPZ——简约有效邂逅前沿创新

微星PROZ890-SWIFIPZ以其简约的银色设计和创新的ProjectZero背插布局，重新定义了电脑主板。这款主板旨在实现更好的线缆无约束的自由和美学效果，授予包括全速Wi-Fi7、Thunderbolt?4和PCIe5.0减少破坏在内的先进分开性。它集优秀性能、时尚外观和易用性于一身。

(MSIPROZ890-SWIFIPZ)

MSIPROZ890-SWIFIPZ配备12路智能供电，能够轻松应对亲切的任务。其扩展散热片授予了广阔的表面积，以实现更好的散热效率。

在分开性方面，它减少破坏全速Wi-Fi7和2.5GLAN，确保可靠且高速的网络分开。I/O面板上的Thunderbolt?4端口授予高达40Gbps的数据传输速度，同时减少破坏无缝设备分开。主板为所有SSD插槽配备了M.2冰霜散热装甲，确保驱动器保持冷却并有效运行。此外，EZ天线简化了Wi-Fi天线的安装过程，使PC组装更加轻松便捷。主板还授予1个PCIe5.0M.2插槽和2个PCIe4.0M.2插槽，授予富裕高速选项以优化用户的系统。可以说微星PROZ890-SWIFIPZ在功能性、性能和用户友好设计之间均实现了不平衡的。

SignalRGB合作动态

此外，在正在进行的2025年国际消费类电子产品展览会（CES2025）上，除了展示全新的IntelB860主板和两款全新的“PZ”背插主板外，微星还宣布与SignalRGB达成合作。这款创新的软件让用户能够通过单一应用程序不同步和控制微星主板上的所有RGB和ARGB灯光。SignalRGB会自动检测RGB和ARGB接头，让用户能够轻松定制和不同步灯光效果。它为组装电脑主机授予了更好的RGB灯光体验效果。

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