家人们！这回是真的，纯血鸿蒙，有微信了！ 这两天，估计再不爱冲浪的人，也知道了纯血鸿蒙能用微信了的消息。 不过也有小伙伴问， “ 为什么我升级了 HarmonyOS NEXT 公测版，但还是找不到微信？ ”“ 这个鸿蒙版的微信体验怎么样？ ”“ 微信拖了这么久功能上有做啥特别的吗？ ” 。。。。 托尼正好也拿到了尝鲜体验的邀请，也算是鸿蒙版微信的全球首批体验者了。 大伙儿关心的这些问题，我也有替大伙儿留意了。关于这个鸿蒙版的微信，我可以负责任地跟大伙说： 有了！但 目前只是一个 “ 简装房 ” ！ 现在纯血鸿蒙上的这个微信，已经基本实现了微信的核心功能，包括文字聊天、音视频通话、朋友圈、微信支付等等。但是一些更多的功能，仍然没有做好，或者还未开放。。。比如发红包、看一看、视频号、部分小程序使用之类的。 话不多说，我们一个个详细来看看。 # 安装、登录与数据迁移 就像前面提到的，目前少量被邀请的体验的用户会收到一条有测试链接的短信。点击链接参加测试、完成确认之后，会直接跳转到 App Gallary ，也就是应用商店进行安装。 也就是说，在纯血鸿蒙上即使是内测版本，也必须像 iOS 一样，通过应用商店安装，并不能像安卓那样经过直接用安装包进行安装。 这也是华为之前说的，为了确保 APP 来源的安全性，避免用户稀里糊涂地就安装了一些来路不明的软件，算是用自由度换取了更高的安全性。 正好，除了手头这台 Mate 60 Pro 之外，我们的一台 MatePad Pro 13.2 也升级了 HarmonyOS NEXT 。在手机端安装成功后，我们也尝试了使用同一个链接在平板上安装微信，结果直接弹出 “ 不支持在当前设备上安装 ” 。 好吧，看来在 NEXT 上不同设备种类的安装包并不能通用。 至于多端登录功能，这个没有问题，像我用这个鸿蒙微信扫一下 Mac 端，依旧可以正常登录。 在我们这个鸿蒙手机上，已有的微信聊天记录也能正常从别的设备上迁移过来，跟平常换机迁移没有太大的差别。 如果差友也有拿到测试资格，建议大家使用微信时可以多多备份，万一不得已要从原生鸿蒙回退到鸿蒙 4.2 ，原生鸿蒙的微信数据暂时无法保留，所以不管怎么样数据都积极备份总是没错。 # 基本功能覆盖 进入正常使用界面，原生鸿蒙版微信给人的第一感觉是： 真的好干净啊。。。 “ 发现 ” 和 “ 我的 ” 界面里，都只有简单的两个功能入口，就连点进服务之后，也只有头顶的收付款和钱包两个选项。 点进朋友圈，更是清爽的一丝广告都看不到。 点进去首页里的加号 + ，完成度非常的高： “ 发起群聊 ” 、 “ 扫一扫 ” 、 “ 收付款 ” 这些核心功能，都已经跟完整版的微信没有什么太大差别。 托尼还顺带斥巨资测试了下它的扫码支付功能，发现也没啥问题。 就是这个首页的聊天窗口管理 UI ，怎么看着这么眼熟呢。。。。 没有那么多花里胡哨的功能倒是蛮适合一些追求极简的用户的，高情商一点说这也许是真正意义上的 “ 小而美 ” （ bushi 不过当我点进一个对话框，准备在上班时跟朋友摸鱼聊天的时候，发现了一些 “ 毛坯 ” 痕迹。。。 首先这个内测版的鸿蒙微信，不支持消息引用、收藏、多选、提醒、翻译和搜一搜。。。 图片消息更惨，只有一个光秃秃的删除和保存到本地功能，连转发都没有。。。。 语音消息也是同样的惨烈，当你的好友给你发一条长达 60 秒的语音消息的时候，正常情况来说，我会优先选择长按，然后点击转文字。 但是很抱歉，你在鸿蒙版的微信长按语音消息，你只能选择删除。。。是的，现在它还不支持转文字。 如果你不介意的话，我还是建议你在点开一条语音消息之前，先确认下你周围的环境避免社死，因为鸿蒙版的微信，目前仅支持使用扬声器播放语音消息。 至于 “ 高级功能 ” 拍一拍，更是别想，连续点击你的好友头像，只会进入对方的主页。 哦，它甚至连联系人的主页的朋友圈预览都没有。好在这也不是特别重要的功能。 点开对话框右下角的加号，会发现基本的照片、拍摄、和视频通话倒是都支持了，但是位置、转账和红包这些功能都还没有。 在视频通话过程中，也不支持背景虚化等等这些高级功能。 另外在测试过程中我们还意外发现了另一个没做，但是对广大摸鱼用户很重要的功能——王者的微信登录。 没错，现在 HarmonyOS NEXT 上已经有王者荣耀了，但是当你花十几分钟下载安装完后，会发现根本没法用微信登录。。。 唉，只能说再等等吧，这毕竟只是一个内测版本，估计后续该有的都会有的。 跟我们正在用的微信，有什么不一样？ 简陋归简陋，但是鸿蒙版的微信并不是简单地把安卓端的微信拿过来，直接重新编译。仔细体验下来，会发现它在一些细节的地方可以说极具鸿蒙特色。 就拿数据安全和隐私保护来说，这个内测版的微信绝对算得鸿蒙味儿十足。 在选择照片发送的时候，会弹出安全访问的提示，告知用户，微信并没有拿到所有的图片数据，只拿到了用户选择的这几张。 在微信内点开拍摄的时候，也会提醒此时正在进行安全访问——这个可能要稍微解释一下： 鸿蒙上所谓的安全访问相机，实质上并不是让微信自己去读摄像头的信息。在用户点击拍摄的时候，微信会向系统申请，调用系统自带的相机应用来完成拍摄 整个过程中，微信根本看不到摄像头里的事实画面，只能等自带相机拍好了之后把照片传递过来。 不光是微信，鸿蒙上的其他应用要拍照时，也得这么干。这么做的最大好处就是避免应用在拍照的过程中，趁机截取摄像头拍到的其他信息，避免用户隐私泄露。 所有这些都再次证明，鸿蒙在数据安全这块的确像之前宣传的那样，不是管权限而是管数据——应用要用到的数据，经过用户同意之后再给到，而不是给应用权限，让应用随便用。这样就尽可能地保证了用户的数据隐私安全。 # 谁用上了？为什么我还没有吃上？ 从目前的信息来看，鸿蒙版的微信还处于内测阶段，只有少数升级了 HarmonyOS NEXT 且收到邀请的用户能抢先体验。 好吧，虽说大部分人还要再等等才能吃上，但总比没有强。目前也有部分博主爆料说，很快已经是 Next 用户的就能用上尝鲜版，但至于这个很快是这周还是这个月。。。那就不得而知了。 今天上午，腾讯也在 OpenHarmony 三方仓库上传了一个叫 @tencent/wechat _open_sdk 的组件，按照主页的描述，是用来给别的 APP 开发微信分享、微信支付等等功能的。这也从侧面证明了鸿蒙版的微信的确在紧锣密鼓地准备全面上线。 所以还没有用上的小伙伴们也稍安勿躁，没准骂调休的时候，骂着骂着就收到推送了。 # 写在最后 从得知纯血鸿蒙有微信了，到现在完整地体验了它的功能，我的心情可以说是经历了期待、惊喜、失望和理解等等各种各样的情绪。 诚然，现在的鸿蒙版微信离真正能用还有一定的距离。但对于鸿蒙这样一个全新的系统而言，有一款跟普通人衣食住行息息相关的软件加入，其中的意义要比具体细节上的好坏要大得多 微信这回也没有让人失望，直接用行动击碎了之前跟鸿蒙闹掰的谣言。 虽然这次端上来的微信确实比安卓和 iOS 上的缺少不少功能，但毕竟原生鸿蒙的技术框架和编程语言都是全新的，上手也需要一段时间。 即使很多功能定义已经是现成的了，但是像软件的稳定性、安全性啥的也不能一蹴而就，包括某些微信小程序也要开发者做下适配才能在原生鸿蒙中使用。 不过现在 HarmonyOS Next 公测已经陆续开启，不少人都盼望着能把原生鸿蒙当主力。只能说，腾讯的程序猿们，键盘敲冒烟了可以再买新的，大家当下的期待可不能辜负啊 ~ 撰文：施昂 编辑：结界 & 米罗 & 面线 美编：萱萱 图片、资料来源：鹅厂黑板报、微博、OpenHarmony 三方仓库

　　《浴火之路》剧照 　　今年国庆档的电影市场强片如林，市场竞争激烈。而在其中，以打拐为题材的影片《浴火之路》最终位列档期票房第二，可谓一匹黑马。该片能够在众多作品中突出重围，离不开直面现实的勇气。 　　恩格斯在给哈克奈斯的信中指出：“您的小说，除了它的现实主义的真实性以外，最使我注意的是它表现了真正艺术家的勇气”。恩格斯在这里所说的“真正艺术家的勇气”就是要求艺术家有社会责任感，勇于真实地反映社会现实。 　　《浴火之路》将拐卖儿童这一社会普遍关注的问题搬上银幕，并以犀利的笔触进行表现，展现受害者家人在绝望中寻找希望、在黑暗中寻找光明的坚韧意志，向全社会发出了对拐卖儿童犯罪行为零容忍的呼吁，就是这种“真正艺术家的勇气”的体现。 　　而更进一步，是影片“爆裂打拐”的叙事风格及与之相呼应的人物形象的精心设计，为观众带来新的观影体验。而且，影片虽然在“爆裂打拐”下足功夫，但却没有止步于单纯的“爽片”逻辑，而是在人物与故事的冷峻的呈现中不失人性的暖意。正如同名主题曲所唱的那样，“爱与正义是永恒的星光”。商业片如何在现实题材的立意深度与观赏性上做出平衡？《浴火之路》为我们带来一些新的思考。 　　以“爆裂打拐”叙事风格，探索艺术表现的新突破 　　打拐题材历来是电影人关注的领域。其中令人印象深刻的莫过于陈可辛执导的影片《亲爱的》与彭三源编剧并执导的影片《失孤》。这两部分别上映于2014年和2015年的影片，共同特点是“以情动人”，着重表现被拐卖孩子父母对孩子的思念，以及他们的悲痛、焦灼与绝望的心情。而《浴火之路》的表现风格则不同。可以说，该片之所以受到广泛的关注，就在于不落以往同类影片的窠臼，在艺术表现上有新突破，为观众带来了全新的观影体验。 　　首先，《浴火之路》影片摒弃了同类题材影片惯用的悲情叙事手法，而是表现被拐卖孩子父母的绝地反击。影片角色没有以往作为弱势群体的怯懦，不是被动等待命运的裁决，而是挺身而出，成为保护孩子、对抗邪恶势力的战士。他们以孤注一掷、玉石俱焚的勇气、激情与疯魔在荒蛮之地打拐，其动作之激烈，场面之火爆，无不让观众感到痛快淋漓，热血沸腾，影片整体表现呈现出“爽片”的风格。很难想象，一部聚焦拐卖儿童的悲情题材的电影竟然给观众提供了如此酣畅的观感。 　　其次，《浴火之路》将多种类型片的审美元素融为一体。影片一开始就如悬疑片，笼罩着一股神秘的氛围，人物性格与剧情走向充满不确定性。接着是三位主角驾驶车辆穿越黄土漫漫、峭壁林立的无人区与荒山野岭的边境，路上的景象呈现出西部片中的粗粝美感。而影片中原为警校刑侦格斗教官的赵子山与崔大路、人贩子有多场打斗戏，其动作设计之精彩，出拳之稳准狠，不亚于很多动作片。 　　此外，该片虽然是一部现实题材的影片，但是在艺术表现上具有魔幻片的“超现实”风格，比如一只兔子从天而降；丧尽天良，连自己的女儿与妻子都敢买的陆永安在得意忘形时被炸雷劈死等等。这些场景对剧情的推进及观众的情感宣泄都起到了一定的作用。 　　值得一提的是，《浴火之路》的配乐对影片氛围的营造也有所助益。多首歌曲的歌词、旋律与影片画面相得益彰，为影片增色不少，尤其是片尾由童声演唱的歌曲《宝贝回家》表达了人们“愿天下无拐，盼宝贝回家”的愿望，旋律纯净而哀伤，直击人心，令人动容。 　　以对人物形象的精心设计，赋予影片较高的完成度 　　《浴火之路》在美学风格上的大胆突破，离不开与之相呼应的人物形象的精心设计与演绎。《浴火之路》在初次官宣时的中文片名是《虎狼之路》，英文名是Tiger(老虎)、Wolf(狼)、Rabbit(兔子)。该片以三种不同的动物分别对应三个主人公，讲述了三位失去孩子的父母因命运的交织而结盟，共同踏上充满凶险的复仇之旅的故事。正是由于对人物的精心设计与演绎，《浴火之路》有了较高的完成度。 　　影片中，肖央、刘烨、赵丽颖三人分别饰演失去孩子的父母，对应虎、狼、兔三种不同动物。 　　肖央饰演的“虎”——崔大路，西装配寸头，痞气十足，浑身散发出粗野与凶狠的气息，就如一只凶猛的老虎。他对拐卖团伙毫不容情，将一管芥末全挤到塑料袋里，然后直接套上人贩子的头，表情决绝，动作干脆。这一角色的设定，是以最原始的怒火为千千万万个受害者“出口恶气”，同时也表明了社会公众对拐卖犯罪的零容忍态度。此外，影片还赋予崔大路粗犷外表下的铁汉柔情，表现了他与女主角的细腻情感，其收放自如的演绎让人眼前一亮。 　　刘烨饰演的赵子山在影片中对应的动物是狼，代表的是被拐卖孩子父母中那些拒绝屈服命运、用勇气与智慧与邪恶势力进行较量的父母。在影片中，赵子山以充满怒火的眼神、乱糟糟的头发、黝黑的皮肤、一件脏兮兮的旧皮衣示人。由于孩子被人贩子害死，他对人贩子的恨意远比崔大路、李红樱更深。但就是这么一个天不怕地不怕的狠人，很多时候却沉默寡言，情绪低落，每天“活得像鬼一样”，直到遇见崔大路与李红樱，才找到了属于自己的“重生之路”。 　　赵丽颖饰演的李红樱外柔内刚，看似柔弱的兔子，但在保护孩子时却奋不顾身，坚定狠辣，彰显了母爱的力量的伟大，它足以跨越生死，对抗世间一切苦难。赵丽颖的戏大多是内心戏，表演难度较高，但她出色地演绎出了角色从无助、绝望到坚韧、决绝的精神状态，展现出角色在柔弱的外表里隐藏着的坚强灵魂。 　　该片编导通过“虎狼兔”的组合，展现了惊心动魄的打拐过程，传递出人们对光明与正义的向往。此外，这“打拐三人组”的默契配合，联手出击，宛如江湖侠客的除暴安良，快意恩仇，令人叫绝。正是该片编导与演员对人物的精心设计、演绎与影片“爆裂打拐”的美学风格紧密呼应，使得《浴火之路》作为一部商业片，无论是在主题立意还是在艺术表现上都完成度较高，有较强的观赏性。 　　应予指出的是，虽然《浴火之路》是国庆档的热门影片，但是并非一片叫好声，这也与影片存在的缺憾有关。这具体表现在：崔大路与赵丽颖都是寻找孩子，按常理，找孩子就是还有将生活好好过下去的愿望，因此就不可能毫无底线，坑蒙拐骗什么都干；再者，崔大路丢孩子的理由很荒谬，自己在楼上相亲，孩子在马路踢球时被人贩子拐走，但是影片没有表现出他因为自己没有照顾好孩子的内疚与自责心理。李红樱与陆永安这样的烂人纠缠很久，在社会底层打过滚，干过仙人跳，经历与内心世界复杂，但饰演者赵丽颖的清纯气质却与之有所偏差；再者，李红樱被前夫威胁、压榨，也知道是前夫卖掉孩子，但为何并不报警，影片没有给出理由。 　　影片或许是为了增强爽感，于是就给反派人物强行降智，比如随便什么地方来了两个人说要给老金儿子介绍对象，老金这个老奸巨猾、心狠手辣的大人贩子没有调查这两个来客与照片中女子的来历，一看女子相貌就定下这一姻缘。还有，赵子山和崔大路假意与老金做生意，于是顺利见到老金；正巧老金儿子出来玩，小叶子也随之出来；正巧小叶子一低头，又露出了胎记，这一切过于巧合，缺乏说服力。 　　总的来说，《浴火之路》以其对社会问题的敏锐洞察、生动的角色刻画以及艺术表现风格的独创性，不仅为观众带来了一场视听盛宴，更以警醒与教育意义触动人心。正因如此，该片上演后，很快就赢得了观众的良好口碑，这些口碑之中，很多是对电影主创人员的社会责任感与对艺术创作不懈探索的认可。正如影片所说，世界上被拐孩子能被找回的概率只有千分之三，期待中国电影人这曲“爆裂打拐”的壮歌，能够以文艺作品的独特力量对不法分子产生震慑，促使“天下无拐”的美好愿景早日实现。（ 赵建中/文）

《志愿军：存亡之战》将宏大叙事彻底背景化，而将细腻的笔触聚焦于以李默尹、李想和李晓一家人具体的战斗故事中，从而激起观众强烈的情感共鸣。 　　近年来一系列以抗美援朝为背景的重大主题电影作品，例如《金刚川》和《长津湖》系列等，越来越趋向于将宏大的战争作为呈现人物个体战斗的背景，在审美过程中制造观众对人物性格与命运的“异质同构”，进而螺旋上升式地实现英雄们对当下观众的感染。       　　与上述两部影片不同的是，《志愿军》系列在创作思想上有着极其不可思议的颠覆性。 　　该系列影片的第一部《志愿军：雄兵出击》，以全景式的创作方式，再现了这场新中国“立国之战”的发生直至松骨峰战役的几乎全过程，其未及预期的票房成绩，也引发了人们重新探讨“宏大叙事”是否真的在当下的媒介语境中过时的问题。 　　然而到了该系列第二部《志愿军：存亡之战》的时候，创作思想几乎发生了翻天覆地的转变。该片将宏大叙事彻底背景化，而将细腻的笔触聚焦于李默尹、李想和李晓一家人具体的战斗故事中，从而激起观众强烈的情感共鸣。 　　点滴记忆汇聚到宏大叙事的河流中 　　毫无疑问，基于这场新中国“立国之战”而创作的文艺作品不仅数量上早已汗牛充栋，而且在体裁上几乎实现了对所有文艺形式的全覆盖，对于战斗英雄的歌颂同时也在激励着每一位社会主义建设者与接班人。 　　在新中国成立之初的社会主义建设热潮中，这些有限的内容资源迅速地经典化，从而成为建构“共和国情感”的集体记忆，经历了时代的洗礼与沉淀，随着我们代代相传的书写与叙事绵延至今。 　　法国社会学家莫里斯·哈布瓦赫于1925年提出了“集体记忆”的概念。他认为集体记忆是“一个特定社会群体之成员共享往事的过程和结果，保证集体记忆传承的条件是社会交往及群体意识需要提取该记忆的延续性……尽管集体记忆是在一个由人们构成的集合体中存续着，并且从其基础中汲取力量，但也只是作为群体成员的个体才进行记忆”。在此我们需要强调的是，首先集体记忆不是脱离个体记忆存在的，它必然是一种民众个体记忆被社会化后的最大公约数；其次集体记忆只有经过不断“延续”方才能实现自我的建构。因而，不论什么民族，亦毋论来自何方，建构其民族认同或国家认同的内在心理机制，很大程度上取决于每一个人共同的“集体记忆”。而我们有理由相信，作为民族“个体记忆”最大公约数的这种情感，也一定在最终会抽离出最根本、最真挚的人类共同情感。 　　对《志愿军》系列电影的创作者们而言，浩如烟海的档案、史料、回忆录、口述史，以及前述深入人心的文艺作品，全都在中国人民心中留下了集体记忆的点点滴滴。但是，这些点点滴滴也确实是“点点滴滴”——正如成为我们集体记忆的“出兵与否的痛苦抉择”“彭德怀只身入朝”等诸多事迹，以及“毛岸英烈士遇难”“38军万岁”等战斗事迹，其实某种意义上都是彼此割裂的独立故事。如何将这些你我所熟知的“点点滴滴”汇聚到抗美援朝这一宏大叙事的“河流”中，反而成为了一项巨大的挑战。故而该系列电影的第一部《志愿军：雄兵出击》竭尽所能地以一种网状叙事结构，将这些碎片编织在一起，从而为第二部《志愿军：存亡之战》奠定了叙事和基础。 　　三层叙事策略编织革命历史叙事网络 　　为使这些集体记忆的碎片能够有机地整合到一起，创作者们将整个《志愿军》系列电影的叙事策略总体分为宏观、中观与微观三个层面。 　　微观战斗层面包括一系列的战场细节与真情实感，因此片中营指导员李想、副连长孙醒、翻译李晓、武器专家吴本正、通讯员（伤亡记录员）杨三弟等虚构或半虚构的角色反而成了串联战斗现场的线索。他们来回穿梭在各个战场上，使得我们表面熟悉实则陌生的英雄被编织进抗美援朝战争这张叙事的大网里，彼此因战争的逻辑而建立起了联系，从此再不孤立。 　　在中观战争层面则是以彭德怀、邓华、洪学智、韩先楚等为代表的志愿军司令部为叙事核心，不仅串联起各支部队的战斗事迹与五次战役的指挥得失，而且38军夜行140华里血战松骨峰、63军面对两倍于己的敌人打出的铁原保卫战等战争故事，都经过了志愿军司令部的肯定后才得以传扬。同时，志愿军司令部还向上连接着远在北京的党中央和中央军委。换言之，如果说一线指战员面对的是具体的战斗，那么志愿军司令部则是在进行着基于军事思维的通盘思考，而以毛泽东和周恩来为代表的党中央和中央军委则在菊香书屋里进行着国家战略的运筹帷幄。 　　最后是宏观战略层面，这一层面的战略叙事不仅聚焦于毛泽东的菊香书屋，而且还将视野拓展到相应的外交战线，莫斯科、华盛顿、联合国的交锋与中南海决策的胶着，对应着超越战争之外的全球战略，更使得《志愿军》系列电影具备了我国之前“宏大叙事”所罕有的全球视野。 　　于是，在这个三层叙事策略中，碎片化的民族集体记忆被罗织进这张波澜壮阔的革命历史叙事网络中，各自得以发扬，而又相得益彰。 　　此时，彭德怀和毛岸英这两个角色的重要性在这一叙事体系中便显得极为重要——前者连接了宏观战略与中观战争层面的理性叙事，而后者则在情感上串联起上至毛泽东下至通讯员杨三弟之间的朴素情感，从而贯穿了三个层面的叙事线索。更重要的是，毛岸英烈士很长一段时间是作为一个符号化的集体记忆而沉淀于本民族心理的，如何让当下的观众在有限的篇幅中认可这一人物的行为与动机，其实是一个不小的挑战。本片的创作者们别出心裁地让虚构的李氏一家人建构起观众可以共情的家庭，并由李默尹担任中央军委参谋以连接宏观与中观的叙事，甚至下到一线部队参与微观叙事。而其子女李想和李晓则不仅在战斗一线见证历史现场，也因寻父的动因，而串联起中观与宏观两个叙事层面。 　　一把钥匙承载银幕内外的共同体 　　电影《志愿军：存亡之战》以朝鲜战争中的关键战役——铁原阻击战为叙事核心，深刻描绘了中国人民志愿军第63军在面对数量和装备上的绝对劣势时，凭借坚定的抵抗意志和出色的战术策略，成功地阻止了联合国军队的猛烈攻势，对战争的最终胜利起到了决定性的作用。 　　“联合国军”反攻铁原的有四个师近五万人员，而临危受命的第63军仅有2.5万名将士，更不用说两方的武器装备水平的天差地别。这不仅在军事史册上标志着一次显著的胜利，更深刻地彰显了志愿军战士们的坚毅与勇敢，也毫无疑问地点出了影片“存亡之战”的核心命题。 　　影片的制作团队投入大量精力进行历史资料的挖掘和现场考察，力图在服装、道具、布景等细节上尽可能地还原历史真实，以此提升影片的历史真实感和视觉冲击力。据悉，全体剧组成员，从置景开始到拍摄，耗时三个月奋战“铁原”，打造超20万平米的铁原阻击战置景，超过上万人加入万米战壕的搭建工作，真实还原了“铁在烧”的激战场面。 　　也正是在中国电影高度工业化的今天，创作者们可以借助更加艺术化的电影创作手法，重现了这场关键战役的残酷与悲壮，进而使观众能够更加深入地理解抗美援朝战争的历史背景和深远影响；也可以让观众通过沉浸式体验银幕上志愿军战士们的浴血奋战，以及战争的无情和战士们的英勇，激战十二昼夜，成功抵挡住了敌军步坦炮协同的数次冲锋，最终理解我们的前辈是如何迫使对手重返谈判桌的。 　　在影片中，李家三口是与今日观众实现情感异质同构的代入体。这个战争中的小家竭力呵护的钥匙，不仅仅是一个象征物，它还承载着家庭的联系和记忆。这把钥匙在电影《志愿军：雄兵出击》中就已经被巧妙地设置为一个细节，顺延至《存亡之战》，它不仅象征着家的温暖和安全感，也代表了家人之间的深厚情感和牵挂。钥匙的存在提醒着影片中当时的人们和影片外今天的观众，无论身处何地，都有一个家在等待他们的归来，那不仅仅是一个避风港，更是家人的爱和思念的寄托。 　　这个家庭在战火纷飞中难得的团聚，彼此拥抱带来的温馨，以及那一瞬间被照片永恒记录，都构成了刻骨铭心的回忆，更是代表了战场上无数家庭的共同期待和心愿。甚至，李晓在作为翻译向美军进行广播的时候，都奉劝他们“go home（回家）”，从而贯通了全人类的共同情感。顺着这个“家”的情感逻辑，当看到志愿军战士们高呼着各自的家乡冲向敌人时，不禁让人感叹这一处情节设计的精妙。毫无疑问，无论战场上的他们抑或是银幕前的我们源自哪个省份或城市，共同代表的是伟大的祖国。 　　应该看到，中国电影近年来无论在艺术创作上，还是在制作技术上，都已经实现了一定程度的高质量发展。只是我们在探讨中国电影的高质量发展时，永不满足地追求更高质量的发展。这种对精益求精永无止境的追求，难道不正是影片中牺牲的“最可爱的人”留给我们血脉中最重要的基因吗？让我们真诚地期待《志愿军》系列电影的下一部。（作者陶冶，为暨南大学艺术学院/珠江电影学院副院长、教授、博士生导师）

　　电视剧《人世间》海报 资料图片 　　电视剧《欢迎来到麦乐村》海报 资料图片 　　电视剧《县委大院》海报 资料图片 　　电视剧《繁花》剧照 资料图片   近日，第34届电视剧“飞天奖”、第28届电视文艺“星光奖”颁奖典礼在厦门落下帷幕。16部电视剧、网络剧从入围的48部作品中脱颖而出，获得优秀电视剧奖。   中国电视剧“飞天奖”是由国家广播电视总局主办、中国电视艺术委员会承办的电视剧政府奖，每两年一届，表彰名额20个，设优秀电视剧奖16个，单项奖4个。本届“飞天奖”评选范围是2022-2023年在中央电视台或各地卫视频道播出的电视剧，以及在全国性重点视频网站首播的电视剧和网络剧。这是“飞天奖”首次将网络剧纳入评选范围。本届“飞天奖”初审通过的参评作品共157部，其中电视剧119部、网络剧38部。网络剧和电视剧同台竞技，让本届“飞天奖”更为全面地反映了台网融合趋势下国产剧集的创作态势。   获得优秀电视剧奖的16部作品，有以《县委大院》《欢迎来到麦乐村》《我们这十年》为代表的，由广电总局重点推进，在重要时间节点播出的主题性创作；有以《人世间》《父辈的荣耀》《繁花》为代表的，探入年代纵深，讲述普通人抉择与命运的人民史诗；有以《警察荣誉》《去有风的地方》为代表的，反映新时代普通百姓获得感、幸福感、安全感的现实题材佳作；还有以《三体》《漫长的季节》《狂飙》为代表的，在题材、叙事和视听等层面有探索突破的创新作品。   这些作品代表了过去两年我国电视剧创作的最高水平，也反映了电视剧对新时代人民群众多样化、多层次、多方面的精神文化需求的满足。   主题创作紧扣主线   过去两年间，高扬主旋律与探索多样化并举，依旧是我国电视剧创作的基本局面。   主题创作方面，广电总局围绕献礼党的二十大、迎接北京冬奥会、纪念毛泽东同志诞辰130周年、共建“一带一路”倡议提出十周年、中国援外医疗队派遣60周年等重要节点，部署了一系列重点电视剧项目。这些主题创作在紧扣主题主线宣传的前提下，致力于探索新颖的“破题”方式，交出精彩答卷，稳稳占据荧屏中心。   本届“飞天奖”获奖作品中，主题性创作电视剧有6部。其中，《我们这十年》是以单元剧形式表现宏大时代主题的进一步探索。这部剧从基层视角出发，用11个单元故事，全面反映新时代中国在经济建设、政治建设、文化建设、社会建设以及生态文明建设上取得的历史性成就。《县委大院》则以具有中国特色的县域治理问题为切口，在光明县这个小小的舞台上细致描摹基层政治生态。《大山的女儿》以英模剧的范式打开脱贫叙事，真挚演绎“七一勋章”获得者、“时代楷模”黄文秀“以小我融入大我”的人生实践。《欢迎来到麦乐村》为稀缺的援外医疗题材剧。剧中的非洲国家“桑纳”是虚构的，但全剧反映出的相互成就、合作共赢的精神真实可感。《超越》采用“双时空”结构将中国短道速滑运动的发展史，创造性地搬上了荧屏。老一代运动员在短道速滑运动刚起步时的艰苦卓绝，剧中有所展现；新一代运动员在“北冰南展”大背景下的迅速成长，剧中也同样兼顾。在双时空的呼应对照中，中国体育健儿的精神跃然荧屏。《问苍茫》是本届获奖作品中唯一一部重大革命历史题材剧。它聚焦1921-1927年青年毛泽东的革命征程和成长之路，凭借对史料的深入挖掘和对诗化视听语言的创新运用，在同题材创作中脱颖而出。   主题创作电视剧在本届“飞天奖”上的优异表现再次充分说明，从时代的脉搏中感悟艺术的脉动，把艺术创作向着亿万人民的伟大奋斗敞开，向着丰富多彩的社会生活敞开，是电视剧创作从高原走向高峰的坦途。   人民史诗集中涌现   在题材多样化的探索上，以年代叙事和个体、家庭生活史为重要特征的人民史诗近两年来掀起了一轮创作热潮。这类电视剧作品拥有较大的叙事时间跨度，根植普通人的集体生活记忆，能够变奏式地反映老百姓在不同年代对美好生活的向往与追求，深受广大观众喜爱。   获得本届“飞天奖”优秀电视剧奖的作品中也有多部人民史诗。其中，有像《人世间》这样的鸿篇巨制，该剧以一个东北工人大家庭为表现对象，用几代人的命运起伏，串起横跨五十年的中国百姓生活史；也有像《父辈的荣耀》这样以中观视角切入，用三代人的职业选择展现中国林业发展的巨变，反映生态文明建设的时代发展潮流；还有像《风吹半夏》《繁花》这样的个人传奇，用普通人的奋斗史，折射改革开放的壮丽气象。这些人民史诗的时间跨度各不相同，表现的重心也各有侧重，但共同之处在于扎根人民、讴歌人民、服务人民的创作立场。   如果把目光投向覆盖面更广的入围作品名单，会发现更多这类作品的身影。比如，反映支边青年与乌兰牧骑和牧区人民一同拼搏奋斗的《父亲的草原母亲的河》；展现20世纪80年代既平凡温情又跌宕起伏的厂区邻里生活的《我们的日子》；以及表现陕北青年高加林为了改变命运，奋发图强，靠一支笔从小山村写到了大上海，最终成就不凡人生的《人生之路》……总结这些作品的成功经验，我们意识到，史诗是人民创造的。找到了人民这一创作的源头活水，也就获得了创作上取之不尽、用之不竭的灵感源泉。人民史诗的创作繁荣和备受好评，充分反映了近年来中国电视剧在题材上脱虚向实、正本清源的总趋势。   当代题材创新表达   近两年来，国产电视剧探索多样化的另一重要体现，是现实题材尤其是当代题材电视剧的丰富性、多元化。越来越多的创作者努力溯源火热生活，从身边事提炼出好故事，把身边人升华为主人公，获得了观众的广泛共情与共鸣。   本届“飞天奖”摘得优秀电视剧奖的作品中，不乏当代题材电视剧佳作。它们不是对生活的翻版记录，而是巧妙平衡了生活和戏剧的关系，在真实可信的基础上表达了对生活的新鲜认知和对现实问题的敏锐觉察。   《去有风的地方》的新，体现在对当下生活新律动的捕捉。它在大理的美食、美景和人情背后，反映都市青年对“返乡”议题的思考，以及当代人如何度过精神危机、获得心灵治愈的探索。《警察荣誉》的新，体现在塑造警察群体的新视角。它聚焦基层民警，没有铺陈惊天大案、曲折侦查，而是用生活化的琐细警事，描摹出警民相依的日常图景。《狂飙》的新，体现在现实基底上的戏剧化表达。它聚焦扫黑除恶专项斗争，故事的基底是现实主义的，但主创大胆运用悬疑、推理，甚至是喜剧的多种类型手法，让主角之间的善恶对决更耐人寻味。《漫长的季节》的新，体现在非线性叙事和诗化视听语言的并举。它所讲述的悬案虽横跨多年，却并不复杂。然而，三个时空线索并行推进，编织出了庞大的人性迷宫，也描绘出宏阔的时代图景。   最后，还有两部获奖作品值得拿出来单述。一部是历史剧《天下长河》，一部是科幻剧《三体》。前者从“黄河治理”的视角切入历史讲述，表达一种忠于天下苍生和中华民族的大历史观，体现历史题材电视剧创作的广阔空间和无穷魅力。后者首次在国产剧中表现中国人对太空的遐想和人类命运的思考，以磅礴想象和精良制作丰富了中国电视剧的想象空间。这两部剧并列，代表了当下中国电视剧创作在回望过去和面向未来两个维度上的深耕实力和开掘潜力。   中国电视剧“飞天奖”创立四十多年来，始终坚持党的文艺方针，坚持政府奖定位，忠实记录党领导电视文艺创作的丰硕成果，评选和宣传推介了一大批思想精深、艺术精湛、制作精良的优秀电视剧作品，为电视剧艺术的发展树立了价值坐标和品质标杆。本届“飞天奖”的评选，不仅是对2022、2023两年中国电视剧创作的检阅，也引领了电视剧精品创作的方向。未来，中国电视剧“飞天奖”将继续发挥平台作用，凝聚行业力量，引领创作风气，凝心聚力共筑新时代电视艺术高峰。   （作者：赵聪，系中国电视艺术委员会评奖活动部主任）

猎鹰9号的发射轨迹 凤凰网科技讯 北京时间10月10日，据《华尔街日报》报道，马斯克旗下美国太空探索技术公司(SpaceX)利用其作为全球主要火箭发射公司的地位，强迫与之竞争的卫星运营商共享无线频谱。此举表明，SpaceX可以利用自身在一个领域的市场力量，促进另一部分业务的发展。 据知情人士透露，SpaceX要求开普勒通信(Kepler Communications)、OneWeb等卫星运营商与其“星链”(Starlink)宽带互联网业务共享所谓的频谱权，只有这样才同意将这些公司的设备送入轨道。对于星链来说，达成频谱共享协议至关重要，这有助于其在全球市场扩展服务时，向其逾400万用户提供高质量的互联网连接。 知情人士称，最近几个月，美国威尔逊律师事务所(Wilson Sonsini)的律师已经代表一些卫星和火箭公司与美国司法部反垄断部门会面，要求司法部关注SpaceX达成的这些协议。此次会议的目的是讨论SpaceX是否滥用其市场力量。 SpaceX发言人对此回应称，该公司无法强迫另一家卫星运营商达成频谱协调协议，也无法强加不公平的条款，因为相关协议必须由政府批准以确保其公平性。“我们一直致力于促进有竞争的宽带市场环境和稳健的航天发射经济。”该发言人称。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

快科技10月10日消息，ASML新任CEO近日公开表示，两台High NA EUV光刻机（单台设备的售价约为3.5亿美元）已经在英特尔安装完成了。 作为目前全球最先进，也是最贵的光刻机，ASML宝石，High NA EUV光刻机不太可能像最初的EUV光刻机那样出现延迟。 “我们只能期待它相对快速地推出和采用，因为High NA EUV光刻机更像是EUV光刻机的“升级款”，而不是一个全新的产品。” 有趣的是，台积电以成本为由，迟迟不肯接受High NA。在外界看来，这有点像台积电的谈判游戏，也许是在与ASML争夺更好的条件。 之前，ASML对外展示了最新EUV光刻机内部画面，这也引来了不少网友的围观，有人甚至表示，这不怕国产厂商逆向复刻吗？ 这台EUV已于去年年底运抵其位于俄勒冈州的D1X工厂，英特尔计划在2025年年底开始使用该系统进行生产。

周四备受瞩目的特斯拉发布会还有哪些看点？可能推出搭载十几个人、或用作自动驾驶送货车的电动面包车，Optimus机器人可能再登场，可能宣传自动驾驶FSD和人工智能的新突破，以及为半挂电动卡车Semi增加自动驾驶功能等。 10月10日周四美西时间傍晚7点，特斯拉将在位于加州洛杉矶的华纳兄弟探索电影制片厂揭秘其备受瞩目的“机器人出租车”（Robotaxi，也有传闻称其为Cybercab）。 这场名为“We， Robot”（译为“我们，机器人”）的活动将在马斯克旗下社交媒体X上直播，尚不清楚谷歌YouTube会否同步直播，散户投资者也有机会参加。北美特斯拉门店有观看派对。 活动前一天，有主流财经媒体援引消息人士透露，这款“专门打造的自动驾驶出租车”拥有像蝴蝶翅膀一样向上开启的车门和双座，马斯克预计还会讨论半挂电动卡车的自动驾驶细节。 周三特斯拉股价波动走低，低开2%后在午盘前一度小幅转涨，随后再次掉头下挫，但过去一个月累涨超12%，并升破50日均线关键技术位，从4月底的低点反弹了75%。 发布会看什么：机器人出租车、机器人面包车、半挂卡车自动驾驶功能？ 舆论普遍认为，机器人出租车外形听上去与去年出版、由沃尔特·艾萨克森（Walter Issacson）撰写《马斯克传》中刊载的“早期原型车”相符，但不知道与最终版本有多相近。 马斯克将原定于今年8月8日举行的机器人出租车揭秘活动推迟到10月份，当时称是由于“对车头设计产生重大变化”所致。 据报道，机器人出租车与特斯拉其他车型的不同之处在于，无需人类驾驶员在场即可操作汽车，可能会使用摄像头和计算能力相结合来实现导航功能，不会有通用汽车旗下Cruise和谷歌旗下Waymo等自动驾驶汽车依赖的激光雷达传感器（Lidar），马斯克认为它们过于昂贵且没有必要。 还有一些投资者认为，在机器人出租车揭秘活动上，特斯拉会趁机推出另一款新车，比如某种可以搭载十几个人甚至更多人、或用作自动驾驶送货车的机器人面包车（Robovan）。 两位知情人士称，马斯克预计还将谈论特斯拉为其半挂式电动卡车（Semi）开发全自动驾驶（FSD）的计划，以及他如何看待这项技术用于运输货物。但本次活动上不会有任何使用全自动驾驶的半挂式卡车演示视频。 马斯克本人对这次机器人出租车发布活动寄予厚望。他曾在9月11日发帖称，自动驾驶出租车的发布将是特斯拉自九年前推出“平民神车”Model 3以来最重要的时刻。 9月25日正式向投资者发出活动请柬时，马斯克又称，“这将是一次载入史册的活动”，将“正式揭开自主驾驶（autonomy）未来的神秘面纱”。 华尔街怎么看：警惕“卖事实”的股价下行风险，发布会可能令人失望 投资公司Deepwater Asset Management的管理合伙人Gene Munster 预警称，如果这次备受瞩目的活动只是展示一些不能真落地的技术，比如一辆无法移动的汽车原型，那么特斯拉股价会因投资者的失望情绪而面临下行风险。 CFRA的分析师Garrett Nelson上周也称，“考虑到特斯拉近期股价上涨以及发布会令人失望的可能性，我们认为风险很高，下行风险大于上行风险”。况且历史上特斯拉总是在重大事件之前股价上涨、然后遭遇事件发生后“卖事实”的模式，目前分析师寻找中期盈利增长的更多可见性。 而长期看涨特斯拉的券商Wedbush分析师Dan Ives预计，马斯克将在机器人出租车活动上提供有关其全自动驾驶系统（FSD）和人工智能的最新信息，包括下一代平台的更多细节、特斯拉在FSD和AI方面的突破，以及自动驾驶出租车在未来几年推出的各个战略阶段等。 摩根士丹利知名汽车分析师乔纳斯（Adam Jonas）上周预测，机器人出租车活动将包括全自动驾驶（FSD）最新版本12.5或更高版本的演示，以及自动驾驶出租车“在封闭路线上的驾驶演示”。他预计，特斯拉机器人出租车的首次商业化推出时间可能是在2025年底或2026年。 但他也试图给过高的市场预期泼冷水，强调特斯拉目前只拥有“有人监督”的自动驾驶汽车测试许可证，还没有“无司机版”自动驾驶汽车测试或部署的许可证。至于马斯克在二季度财报电话会上暗示“与机器人出租车一道发布的其他产品”，大摩分析师称可能更多是宣传性质的： “我们能看到电动飞机吗？一艘船？还是最新一代Optimus机器人在特斯拉餐厅翻汉堡？还不太确定。但要提醒投资者，此类活动旨在实现多种目的，包括招募人才、市场营销和消费者教育。” 还有分析指出，特斯拉备受期待的自动驾驶出租车不太可能对其财务业绩产生立竿见影的积极影响。不过，鉴于自动驾驶拼车市场还有很大的增长空间，其长期前景还是看好的。 追踪特斯拉和电动汽车消息的网站Electrek主编称，其实特斯拉本次活动没有提供过多惊喜，可能自动驾驶面包车是不错的惊喜，特别是鉴于特斯拉肯定会因为机器人出租车只有两座而受到一些批评，而且公司多年来一直承诺推出一辆电动面包车： “我认为推出面包车，会比依赖特斯拉首先解决自动驾驶问题更有影响力。因为特斯拉不仅需要展示在自动驾驶方面取得的重大进展，还需要展示在短期内实现这一目标的明确途径。 但其有司机监督的FSD计划已经失去了大量信誉，按照马斯克的说法，该计划原本应在过去五年的每一年年底都实现了无人监督的自动驾驶才对。 现在，特斯拉计划推出‘专用于自动驾驶’的汽车，可能没有油门踏板或方向盘，但还没有在数百万辆现有汽车上兑现其自动驾驶承诺。这看起来不太好。” 还有媒体称，马斯克将特斯拉的未来押注于自动驾驶出租车，为此牺牲了开发广受期待的2.5万美元更廉价电动汽车、裁减了专注于其他项目的团队，并淡化了公司销售放缓的影响，“因此，当马斯克最终于周四晚间发布自动驾驶出租车原型时，他将需要证明很多东西。”

财联社10月10日讯（编辑 史正丞）在上周完成66亿美元融资，将估值进一步翻倍至1500亿美元后，美国科创公司OpenAI正忙着解决一个历史遗留问题：曾引爆公司董事会内乱的治理结构。 根据周三的最新报道，OpenAI董事会正在考虑采用一种叫做PBC（公共利益公司）的新颖公司结构，核心目的有二：降低遭遇恶意收购的风险，以及确保公司灵魂人物奥尔特曼不再受到外部干扰。 为什么要换 众所周知，目前OpenAI采用的是Nonprofit（非营利实体）+LP（有限合伙）的架构。接受外部投资的OpenAI LP是商业运营实体，采取了理想化的“有限盈利”模式，对微软等投资者设置了100倍回报的上限。OpenAI Nonprofit通过拥有OpenAI LP的控制权，来确保商业部门的活动不偏离最初的公共使命。 然而随着AI成为时代主旋律，这套体系已经被证伪。在商业利益、AI竞赛的压力下，这套结构根本无法平衡技术发展和人类福祉，反倒埋下了重重矛盾。 随着公司首席技术官米拉·穆拉蒂9月底宣布离职，加上前首席科学家苏茨克维5月辞职，总裁布洛克曼正处于不明原因的“无限期休假”，那个凭借ChatGPT和GPT-4拉开这一轮AI时代的OpenAI四人管理团队目前只剩下奥尔特曼1人。 （2023年3月13日，4人在旧金山总部办公室里拍下这张标志性合影） 为什么是PBC ？ 对于商业社会来说，公共利益公司（PBC）是一个非常新颖的公司模式。在美国企业最喜欢的注册地特拉华州，直到2013年才通过有关设立PBC公司的立法，并在2020年做过一次修改，使得该结构更具有吸引力。 简单来说，PBC结构融合了传统公司追求盈利的目标。公司不仅需要挣钱，还要兼顾社会、环境等公共利益目标。显然，“造福社会”这个目标本身非常模糊，但这一双重使命给董事会抵御外部干扰提供了保护。 在美股数千家上市公司中，大概只有不到20家PBC，背后的原因不难理解——在这种结构下，如果董事会不完全按照股东利益来行事，面对诉讼压力的可能性会大大降低。 举例而言，在这种结构下，董事会更有能力来抵御敌意收购，即便摆在桌面上的报价能够为股东提供最大程度的短期财务收益。在传统公司中，如果董事会拒绝了有利于股东利益的收购提议，股东可能会对董事会提起诉讼，认为其没有履行信托义务。 对于渴求资金，又担忧遭到社会舆论、监管压力和外部干预的AI公司而言，这种新型结构反倒正中需求。所以马斯克的xAI、OpenAI主要竞争对手Anthropic都采用了这种结构。 据接近公司的知情人士透露，PBC结构的一个关键好处是有可能阻止激进投资者的要求，以及不必要的收购。这意味着如果微软等现有投资者想要突袭OpenAI，可能最终会吃瘪。 同时，这种将平衡股东、员工和社会利益均列为信托义务的结构，也能为奥尔特曼领衔的管理层提供一个“安全港”，既能抵御声称公司盈利能力不足的股东，也能在应对监管审视时，展现重视公共利益的那一面。 得克萨斯大学法学院教授Jens Dammann解读称，PBC结构是一种故意设计成让现任管理层和董事巩固自身地位的模式。如果你能向人们传达你是一个优秀企业、一个道德上安全的企业，而几乎不受到任何约束，这对企业家来说一定很有吸引力。 仍将保留非盈利实体 据悉，目前OpenAI董事会正在讨论变更架构的事宜，尚未做出决策。在这项重组提议中，OpenAI依然会保留一个非盈利实体，独立存在且拥有PBC的股份。这个非盈利实体能够接触到公司的研究和技术，但将专注于追求“OpenAI造福人类”的使命。 熟悉内部考量的人士透露，这个实体将会由奥尔特曼以外的高管来管理，专注于开发技术、构建产品以及“为实现商业成功所需做的一切”。 对于这一报道，OpenAI回应称：“我们将继续专注于构建惠及每个人的人工智能，并与我们的董事会合作，以确保我们在实现使命方面处于最佳位置。非营利组织是我们使命的核心，将继续存在并蓬勃发展。”

近日杭州税务局发文对数字贸易方面的内容进行了解读。数据显示，作为“数字经济第一城”，杭州数字贸易额2023年突破了3000亿元。今年前8个月，杭州市为数字贸易等企业办理研发费用加计扣除491.9亿元。 游戏科学互动科技有限公司财务负责人表示：《黑神话：悟空》开发总成本估算达3亿元以上。杭州市税务部门与公司建立了长效沟通机制，游科2023年享受研发费用加计扣除2800余万元。 之前VG Insights的统计数据显示，《黑神话：悟空》仅在Steam上就已售出2110万份，总收入超10亿美元(约合人民币70.63亿元)。 得知《黑神话》开发总成本仅3亿元的消息后，众多网友表示：“我的天，这么少？”“在3A里可以说相当少了”“索尼你学会了吗？有爆料特工总开发成本超过3亿刀，怎么花的？”

IT之家 10 月 9 日消息，京东公布了 2024 年双十一活动的时间节点，其中“抢先购”将于 10 月 12 日开始预热。 IT之家附活动时间节点如下： 抢先购 活动预热：2024 年 10 月 12 日 00:00:00-2024 年 10 月 14 日 19:59:59 活动售卖：2024 年 10 月 14 日 20:00:00-2024 年 10 月 28 日 23:59:59 开门红 活动预热：2024 年 10 月 29 日 00:00:00-2024 年 10 月 31 日 19:59:59 活动售卖：2024 年 10 月 31 日 20:00:00-2024 年 11 月 3 日 23:59:59 专场期 活动售卖：2024 年 11 月 4 日 00:00:00-2024 年 11 月 9 日 23:59:59 高潮期 活动预热：2024 年 11 月 10 日 00:00:00-2024 年 11 月 10 日 19:59:59 活动售卖：2024 年 11 月 10 日 20:00:00-2024 年 11 月 11 日 23:59:59 返场期 活动售卖：2024 年 11 月 12 日 00:00:00-2024 年 11 月 13 日 23:59:59

IT之家 10 月 9 日消息，智己汽车官方今日发文宣布，全新智己 LS6 汽车上市 13 天累计大定突破 2 万，国庆 7 天大定 8000+ 台。 IT之家昨日报道，全新智己 LS6 汽车 10 月 7 日单日锁单 1600 台，官方称“再破新高”。该车于今年 9 月 26 日正式上市，售价 21.69 万元起。各版本价格信息如下： 灵蜥智驾版：625km 续航 / 零百加速 6.4 秒 / 400V，上市权益价 21.69 万元 长续航灵蜥智驾版：701km 续航 / 零百加速 5.4 秒 / 800V，上市权益价 23.99 万元 超长续航灵蜥智驾版：802km 续航 / 零百加速 5.4 秒 / 准 900V，上市权益价 25.49 万元 长续航灵蜥智享版：701km 续航 / 零百加速 5.4 秒 / 800V，上市权益价 25.49 万元 超强性能灵蜥智享版：750km 续航 / 零百加速 3.48 秒 / 准 900V / 超级四驱，上市权益价 27.99 万元 全新智己 LS6 主要特点如下： 长宽高分别为 4910/1988/1669mm，轴距为 2960m 搭载灵蜥数字底盘、智慧四轮转向系统、激光雷达 + 英伟达 Orin X 智驾芯片、猎鹰智慧灯光系统、ISC 智慧灯语系统 高通骁龙 8295 芯片、24+256GB 内存及存储组合

汽车进入系统正在迅速发展——从传统钥匙到先进的遥控无钥匙进入（RKE）系统和智能钥匙系统（也称为被动无钥匙进入（PKE）系统或被动进入被动启动系统（PEPS））——既带来了便利，也带来了新的安全挑战。随着汽车盗窃的技术升级，强大的安全解决方案变得至关重要。 超宽带（UWB）技术正在成为汽车安全领域的游戏规则改变者。与蓝牙和射频识别（RFID）不同，UWB 提供精确的距离测量，使其具有很强的抵抗中继攻击的能力，中继攻击是汽车盗窃中常用的一种方法。 我们首先要介绍汽车进入系统的历史，并探讨了值得注意的安全漏洞类型，例如重放攻击、滚动攻击和中继攻击，以及它们的有效缓解策略。作为讨论的一部分，我们讨论了最近的一份报告，该报告介绍了特斯拉的无钥匙进入系统如何容易受到某些攻击。我们揭示了解锁过程的机制以及攻击者如何利用它。在本系列的后半部分，我们将深入研究 UWB 技术、其应用及其潜在漏洞。 一、车辆进入系统简史及其安全挑战 车辆进入系统的发展以旨在提高便利性和安全性的重大进步为标志。最初，汽车使用简单的机械钥匙进行防护，这些钥匙很容易被复制。20 世纪 80 年代末推出的遥控无钥匙进入（RKE）系统标志着一次重大飞跃，允许驾驶员按下按钮解锁汽车。然而，随着技术的进步，汽车盗窃的技术也越来越高超。RKE 系统变得容易受到信号干扰、重放和拦截攻击。 下一个重大创新是智能钥匙系统的开发，该系统允许无钥匙进入和按钮启动功能。中继攻击是窃贼将信号从钥匙传导至汽车，这种攻击成为盗窃车辆的常用方法，因为它不需要物理接触钥匙。豪华汽车盗窃案激增导致车主的保险费飙升，高端汽车特别容易受到此类攻击，并且是此类攻击的诱人目标。随着这些威胁的发展，对更安全地进入系统的需求变得显而易见。这推动了超宽带（UWB）技术的采用，该技术提供了更高的精度和安全性，可以有效对抗这些复杂的攻击。 除了上面提到的无线技术外，RFID 还广泛用于现代车辆，形式为实体卡或存储在手机上的虚拟卡。RFID 系统仅在几厘米内解锁汽车，使其在直接与用户交互的过程中更加安全。然而，RFID 也有其自身的弱点。它可以被相同频率的更强无线电信号干扰，在 RFID 标签和读取器之间的通信期间被拦截（“嗅探”），并用于创建具有与原始 RFID 标签相同识别码的重复 RFID 标签。 二、针对车辆进入系统的信号攻击类型 我们已经提到了几种可能针对 RKE 系统的信号攻击。在本节中，我们将概述它们的工作原理。 在干扰攻击中，黑客发送能量更高的无线电信号，这样车辆就无法接收正确的信号。这是一种拒绝服务（DoS）攻击。 干扰攻击 在重放攻击中，黑客拦截车主发送的信号。他们能够使用捕获的固定代码信号获得对车辆的未经授权的访问。 重放攻击 滚动干扰攻击结合了信号拦截和干扰。在这种情况下，黑客会同时拦截传输的信号并在汽车附近干扰信号，以阻止其接收正确的信号。他们的目标是诱骗车主按下钥匙扣两次或多次。黑客可以通过这种做法来捕获可用于未来攻击的信号。这种技术针对具有滚动代码功能的汽车。 滚动干扰攻击 在中继攻击中，黑客将一个无线电设备放置在汽车附近，另一个放置在真正的钥匙附近。这些无线电设备本质上是延长信号，以诱骗汽车相信钥匙就在附近，从而允许汽车解锁和启动。 这些攻击已被证明可以有效绕过上一节讨论的车辆进入系统。下表总结了车辆进入系统的各种迭代以及可以对它们使用的不同攻击方法。 三、对特斯拉Model 3的攻击 UWB 是改变游戏规则的因素，也是车辆进入系统发展的下一个重要步骤。这引发了一个问题：UWB 对当前无线电黑客的有效性如何？最近一份关于最新特斯拉 Model 3 使用 UWB 的报告有助于给出一个答案。 该报告引用了 GoGoByte 研究人员的研究结果，指出尽管特斯拉 Model 3 支持 UWB，但目前并未有效使用该技术进行可以防止中继攻击的距离检查。这是因为特斯拉的无钥匙进入系统仍主要使用蓝牙来解锁汽车和控制防盗器。因此，与早期型号一样，中继攻击仍然可以通过蓝牙成功破解。 特斯拉已承认存在此问题，并表示正在努力提高 UWB 的可靠性和安全性。在部署必要的增强功能之前，特斯拉汽车仍然容易受到中继攻击。尽管如此，值得注意的是，据报道，特斯拉汽车是美国被盗频率最低的汽车，这要归功于其默认的 GPS 跟踪功能。 为了解决这个问题，建议特斯拉车主利用一项名为“PIN-to-drive”的功能，该功能可充当多因素身份验证（MFA）的一种形式。此功能要求驾驶员在汽车启动前输入四位数的 PIN 码，即使已使用钥匙扣或智能手机解锁汽车也是如此。PIN-to-drive 提供了第二层保护，确保即使窃贼使用中继攻击解锁汽车，也无法在不知道 PIN 码的情况下启动汽车。在实施更强大的 UWB 安全措施之前，此功能可有效防范当前的安全漏洞。 该报告很好地介绍了 UWB 的当前实施情况，以及仍需如何改进才能充分发挥其优势。我们下面将会仔细研究这项技术并分析其对车辆的安全影响。 超宽带（UWB）技术近年来越来越受欢迎。它被誉为下一代无钥匙技术，并承诺可以抵御困扰其前辈的攻击。然而，UWB 并不新鲜。它的起源可以追溯到 19 世纪末，当时，Heinrich Hertz 通过火花隙发射器实验生成了第一个 UWB 信号。UWB 技术在 20 世纪中后期取得了重大进展，特别是在雷达系统等军事应用中。这段丰富的历史为 UWB 的现代应用奠定了基础，包括它对汽车安全的变革性影响。 我们下面将研究 UWB 与车辆进入系统的集成、它带来的优势、它可能带来的漏洞以及如何缓解其安全问题。 四、什么是UWB协议？ UWB 是一种无线通信技术，可在宽频谱范围内运行，频率通常在 3.1 至 10.6 GHz 之间。与使用窄带信号的传统无线技术（如蓝牙和 Wi-Fi）不同，UWB 可在宽频率范围内传输数据。这一独特特性使 UWB 具有独特的优势，尤其是在精度和安全性方面。 UWB 通过在宽频谱范围内传输短脉冲无线电波来工作。这些脉冲以精确的时间间隔发送，使接收器能够准确确定每个脉冲到达所需的时间。通过计算时间差，UWB 可以高精度地测量设备之间的距离。这使得 UWB 成为需要精确位置跟踪和安全通信的应用的理想选择。 我们在此总结了 UWB 的定义特征： 高精度：UWB 可以实现厘米级精度测距。这是通过飞行时间（ToF）测量实现的，其中信号从发射器传播到接收器所需的时间用于计算距离。 低干扰：由于其频率范围宽、功率谱密度低，UWB 受到其他无线技术的干扰最小。这确保了即使在拥挤的环境中也能可靠地通信。 高数据速率：UWB 可以支持高数据传输速率，使其适用于需要快速和大量数据交换的应用场景。 由于其优势，UWB 已在不同行业的各种应用中使用。为了更好地了解其用途，我们在此列出了可以找到 UWB 的几个行业及其使用方式： 汽车行业：UWB 正在集成到车辆进入系统中，以增强安全性并防止中继攻击。其精确的距离测量可确保只有当授权的汽车钥匙或手机钥匙在特定范围内时，汽车才会解锁。其应用示例包括奥迪和宝马等车辆中的高级钥匙和基于智能手机的进入系统。 消费电子产品：智能手机和智能家居系统等设备使用 UWB 进行精确的位置跟踪和安全的设备到设备通信。一个显著的例子是苹果的 AirTag，它使用 UWB 为丢失的物品提供精确的位置跟踪，确保用户能够精确地找到他们的物品。 工业和医疗领域：UWB 用于实时定位系统（RTLS），以高精度跟踪资产和人员，并用于医疗成像和监控应用。 五、仔细看看UWB UWB 技术传输脉冲信号而不是正弦波，后者在其他无线协议（如蓝牙和 Wi-Fi）中更常见。时域中的脉冲持续时间短意味着频域中的功率谱占据宽频带。在 UWB 应用中，脉冲持续时间以纳秒或数百皮秒为单位，并具有相应的频率。例如，持续 2 纳秒的脉冲的频率带宽约为 500 MHz。这意味着信号占据以其载波频率为中心的广泛频率范围，范围约为 500 MHz。与其他常见的无线技术相比，UWB 使用的频带要宽得多。例如，Wi-Fi 通常使用 20 到 160 MHz，而蓝牙仅使用 20 MHz。 传统窄带通信（例如 2G 移动电话）和传统通信（例如 Wi-Fi 和 3G 移动电话）在较窄的频带上以较高的功率水平运行。UWB 无线通信涵盖很宽的频率范围，但传输功率明显较低。 各种无线通信技术的传输功率比较 六、不同的测距和定位方法 UWB 技术提供了几种精确的测距和定位物体的方法： ToF 测量信号从发射器与接收器之间的时间，并根据已知的信号速度直接计算距离。在这种情况下，信号是电磁的，以光速传播。 到达时间差（TDoA）使用多个接收器来确定同一信号的到达时间差，从而实现三角测量和高精度定位。 到达相位差（PDoA）或到达角（AoA）使用具有多个天线的 UWB 设备接收同一信号，从而导致天线接收的信号之间存在相位差。该相位差用于计算发射器的相对位置和距离。 双向测距（TWR）涉及设备之间的信号交换，测量往返时间以确定距离。每种方法都利用 UWB 的高时间分辨率来实现精确可靠的位置跟踪，使 UWB 适用于需要高精度的应用。这种技术的一个变体是双面（TWRDS-TWR），其中至少传输三条消息，而不是 TWR 仅传输两条消息。这种方法的优点是锚点和标签都可以各自计算它们之间的距离。 在下图中，目标是使用不同的测距和定位方法确定标签的位置。 对于 ToF，标签将 UWB 帧作为有效载荷发送，即发送帧的时间（t1）。锚点在 t2 接收帧，并将 ToF 计算为 t2 − t1。 计算标签位置的 ToF 方法 对于 TDoA 定位，标签发送的信号到达每个锚点的时间不同，因为标签和锚点之间的距离不同。通过测量信号到达锚点对的时间差，可以计算出双曲线。通过找到至少三个这样的双曲线的交点来确定标签的位置。 确定标签位置的 TDoA 方法 在 PDoA 或 AoA 方法中，标签发送信号，该信号由锚点上的多个天线接收。通过获取不同天线上相同信号的相位差并了解天线之间的距离，可以准确计算标签的位置。 计算标签位置的 PDoA 或 AoA 方法 TWR 方法改进了 ToF 方法，消除了锚点和标签之间同步的需要，仅依赖于来自一个设备的时间戳。锚点发送标签在传播时间或 ToF 之后收到的消息。然后，标签在固定的回复时间（包含在数据包中）后做出响应。然后，锚点可以使用已知的回复时间根据往返时间（RTT）计算 ToF。 TWR 方法计算标签位置 DS-TWR 方法与 TWR 方法类似，但锚点会回复标签，让标签计算 RTT 并确定其与锚点的距离。 图 6. DS-TWR 方法计算标签位置 七、UWB为何不会受到中继攻击的影响 正如之前所述，当钥匙和汽车之间的信号通过由攻击者控制的一对无线电设备创建的“隧道”进行扩展时，就会发生中继攻击。这是可能的，因为汽车与其钥匙扣之间的通信通常不受时间影响。然而，由于 UWB 技术具有高时间分辨率和精确的 ToF 测量，因此在很大程度上不受中继攻击的影响。UWB 的精确度确保任何中继信号的尝试都会导致明显的时间差异。配备 UWB 的汽车可以通过计算钥匙链发射信号和汽车接收信号之间的时间差，轻松识别钥匙的范围。 为了说明 UWB 技术如何防止中继攻击，我们举了一个例子。在这个场景中，我们假设当汽车与其钥匙链之间的距离小于 1 米时，可以解锁涉及的汽车。汽车停在距离试图中继钥匙链信号的窃贼 5 米的地方。 1 米外解锁时的 ToF：ToF 1 m = 1/3 x 108 = 3.33 ns 5 米外的 ToF：To F5 m = 5/3 x 108 = 16.67 ns 1 米内解锁汽车的阈值约为 3.33 ns，而信号传播 16.67 ns 到达汽车。UWB 系统可以轻松检测到这种差异。因此，信号被拒绝，因为到达时间比阈值长约 5 倍，表明密钥不在预期范围内。 八、UWB 如何受到攻击 如果UWB 不受中继攻击的影响，那么它是否不受其他形式的攻击的影响？尽管 UWB 提供了这些功能，但 UWB 本身并不是万无一失的。 GoGoByte 的研究人员演示了一种针对 UWB 的攻击，名为“UWB 精确的震耳欲聋（UWB accurate deafening）”。他们想看看是否可以通过记录发起者和响应者的信号，然后在预期的时间范围内发送恶意数据包引起消息冲突。 在他们的实验中，研究人员成功破坏了 iPhone 和 AirTag 之间的测距功能。在攻击发起者时，攻击设备被放置在发起者附近以嗅探信号。通过在正确的时间发送虚假消息，发起者将无法正确解析来自预期响应者的消息。 图 7. 对车辆进入系统的 UWB accurate deafening 如果在无钥匙进入启动（PKES）系统中强制使用 UWB，则此类攻击可能导致车辆进入系统出现拒绝服务（DoS）。但是，如果在解锁汽车时不需要实时测距，或者在没有 UWB 的情况下执行 PKES，汽车盗窃仍然可能发生。 九、如何缓解针对UWB的攻击 UWB accurate deafening等攻击之所以能够成功实施，主要是因为可以轻松预测消息的时间。为了缓解这些攻击，可以在接收信号和发送信号之间引入随机延迟。这样，只有发起者和响应者才能期待彼此的真实消息，而攻击者发送的消息将超出设计的时间范围，因此会被忽略。如图 8 中的图表所示，如果响应时间对于攻击者来说是不可预测的，那么攻击者发送消息的时间要么比真实消息更早，要么比真实消息更晚。 图 8. 引入随机延迟以减轻对 UWB 协议的攻击 我们回顾了使用 UWB 之前车辆进入系统的过去版本，每个版本都容易受到某种形式的攻击。需要强调的是，安全性应成为在车辆中实施 UWB 的一个重要考虑因素，因为它本身并不是针对车辆盗窃和其他形式的进入系统攻击的绝对防御手段。 作者：Omar Yang

快科技10月10日消息，今天，知名分析师郭明錤在社交平台上分享了iPhone 16系列的最新出货数据，具体如下： 1、iPhone 16系列组装订单几乎没有变动，供应商被要求在十一长假期间不休息，继续生产两款Pro系列，意味着两款Pro机型的需求至今大致符合预期。 2、11月中旬后的部分零组件略有砍单，主要涉及到iPhone 16和iPhone 16 Plus，砍单幅度非常小，基本可以忽略掉。 3、iPhone 16标准版与16 Plus的需求相较去年依旧没有太大起色。 4、iPhone 16 Pro的出货量与去年15 Pro相似，但需要注意的是，目前16 Pro的出货时间较15 Pro短。 5、下一个观察重点是Apple Intelligence，苹果AI会在10月下旬上线，届时再观察Apple Intelligence对美国市场的影响。 6、预计iPhone 16系列在2024年出货8800万-8900万台，略低于去年的9000万-9100万台。 目前，iPhone 16系列在部分地区已经现货，此前黄牛加价售卖的Pro Max版本也开放购买，主要是原色钛金属和沙漠色钛金属版本，其它配色仍然供不应求。 对于iPhone 16系列，部分分析师不太看好，比如巴克莱分析师Tim Long和George Wang，他们在报告中提到，中文版Apple Intelligence要到2025年才会推出，这可能会削弱这一重要市场对iPhone 16系列早期的热情，欧版可能会在2025年分阶段上线Apple Intelligence，这可能会对苹果销量造成影响。

快科技10月10日消息，大部分车企公布月销量时，往往会精确到个位数，而小米却只用“交付破万”来表达，并不会公布具体数字。 乘联会刚刚发布了9月乘用车主力厂商新能源批发销量，其中显示，小米汽车9月批发销量预估为13500辆。 小米汽车官方表示，10月小米汽车工厂将持续提产，单月生产目标冲刺2万台，预计11月提前完成全年10万台交付目标。 乘联会初步数据综合预估：9月全国新能源乘用车厂商批发销量122.8万辆，同比增长48%，环比增长17%。 根据榜单，比亚迪以417603辆位居第一，占9月新能源乘用车厂商批发销量的34%。

2024年又一个诺贝尔奖给了AI！这次是化学奖！ 一半归华盛顿大学的戴维·贝克（David Baker），“因其在蛋白质计算设计方面的贡献”；另一半归谷歌DeepMind的戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·江珀（John M.Jumper），“因其在蛋白质结构预测方面的贡献”。 你相信昨天获奖的辛顿是物理学家，而今天获奖的哈萨比斯是化学家吗？ 确切地说，这次是关于蛋白质——生命中精巧的化学工具。贝克完成了一项几乎不可能的壮举：构建全新种类的蛋白质。哈萨比斯和江珀开发出了人工智能模型，解决了一个长达50年的难题：预测蛋白质的复杂结构。这些发现具有巨大潜力，应用前景无限广阔。 生命的多样性证明了蛋白质作为化学工具的惊人能力。它们控制和驱动着构成生命基础的所有化学反应。蛋白质还可以作为激素、信号物质、抗体以及不同组织的构建块。 “今年获得认可的发现之一涉及构建令人惊叹的蛋白质。另一个则是实现了一个50年的梦想：从氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现都开启了广阔的可能性。”诺贝尔化学奖评委会主席海纳·林克说。 蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成，这些氨基酸可以被描述为生命的“乐高积木”。2003年，贝克成功利用这些构建块设计出了一种与其他蛋白质完全不同的新蛋白质。从那时起，他的研究团队不断创造出富有想象力的蛋白质，包括可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的蛋白质。 第二项发现涉及蛋白质结构的预测。在蛋白质中，氨基酸以长链的形式连接在一起，并折叠形成三维结构，这种结构对蛋白质的功能起着决定性作用。自20世纪70年代以来，研究人员一直试图从氨基酸序列预测蛋白质结构，但这项工作出了名的困难。然而，四年前出现了一个惊人的突破。 2020年，哈萨比斯和江珀推出了一个名为AlphaFold2的人工智能模型。借助该模型，他们能够预测研究人员已确定的近2亿种蛋白质的结构。自突破以来，来自190个国家的超过200万人使用了AlphaFold2。在众多科学应用中，研究人员现在可以更好地理解抗生素耐药性，并创建可以分解塑料的酶的图像。 没有蛋白质，生命就无法存在。现在我们能够预测蛋白质结构并设计自己的蛋白质，这为人类带来了最大的福祉。 继昨天诺贝尔物理奖颁发给为AI基础理论做出贡献的霍普菲尔德和辛顿之后，化学奖颁发给用AI设计和预测蛋白质结构的三位非典型的“化学家”。有人说物理学不存在了，也有人说化学在蹭AI的热点。这些都不对。它说明的是AI正在给科学发现带来的深刻变革：物理奖是Science for AI，而化学奖则是AI for Science，它们将引领科学前沿。 下面，我们详细介绍下这次诺贝尔化学奖的奥秘： 蛋白质可以由几十种氨基酸到几千种氨基酸组成 这是一张教育性很强的示意图，清晰地展示了从基本构建块（氨基酸）到最终产物（蛋白质）的概念。 左侧是一个环形排列，显示了20种基本氨基酸（Amino Acids）的名称： 包括甘氨酸（Glycine）； 谷氨酸（Glutamic acid）； 谷氨酰胺（Glutamine）； 半胱氨酸（Cysteine）； 天冬氨酸（Aspartic acid）； 等等...... 右侧展示了从氨基酸到蛋白质的形成过程： 氨基酸首先以“串珠子”的方式连接成一条链（STRING OF AMINO ACIDS）； 这条氨基酸链最终会折叠成特定的三维结构，形成功能性蛋白质（PROTEIN）； 这张图很好地诠释了2024年诺贝尔化学奖的两个核心发现： 如何利用这20种氨基酸设计新的蛋白质（David Baker的工作）； 如何预测氨基酸链最终会折叠成什么样的三维结构（Hassabis和Jumper的AlphaFold2的工作）。 AlphaFold2如何工作？ 这张图很好地展示了AlphaFold2如何将生物学知识、进化信息和深度学习技术结合起来，解决了困扰科学界50年的蛋白质结构预测问题。 首先，作为AlphaFold2开发的一部分，这个AI模型已经在所有已知的氨基酸序列和已确定的蛋白质结构上进行了训练。 工作流程分为四个主要步骤： 1. 数据录入和数据库搜索 将一个结构未知的氨基酸序列输入AlphaFold2。 系统会搜索数据库中类似的氨基酸序列和蛋白质结构。 2. 序列分析 AI模型会对比所有相似的氨基酸序列（通常来自不同物种）。 研究在进化过程中哪些部分被保留下来。 AlphaFold2探索氨基酸在三维蛋白质结构中如何相互作用： 带电荷的氨基酸会相互吸引； 疏水性氨基酸会聚集在一起。 生成一个距离图，估计氨基酸之间在结构中的距离。 3. AI分析 使用迭代过程，AlphaFold2不断完善序列分析和距离图。 AI模型使用称为转换器（transformers）的神经网络。 这些网络能够识别重要元素并利用第一步获得的其他蛋白质数据。 4. 假设结构生成 AlphaFold2将所有氨基酸拼接成一个整体。 通过三个循环周期测试不同的路径。 最终得出一个特定结构。 AI模型计算这个结构不同部分与实际情况相符的概率。 图中还展示了一些重要的可视化内容： 序列分析中的共同进化模式。 距离图显示氨基酸之间的空间关系。 神经网络的示意图。 多个循环周期如何逐步完善最终结构。 第一种人类设计的蛋白质结构 这个结构的独特性和历史意义在于： 1. 全新设计 这是第一个完全从头设计（de novo design）的蛋白质结构。 不是基于任何现有自然蛋白质的修改或模仿。 David Baker团队在2003年设计了这个结构，开创了人工蛋白质设计的新纪元。 2. 结构特点 它包含了新颖的α螺旋和β折叠的组合方式，这种排列在自然界中从未被发现过。 虽然使用了常见的二级结构元素（α螺旋和β折叠），但它们的三维空间排布是全新的。 3. 突破意义 证明了我们可以设计出自然界中不存在的蛋白质结构。 表明蛋白质设计不必局限于模仿自然蛋白质。 开启了人工蛋白质设计的无限可能性。 4. 方法学意义 验证了计算机辅助蛋白质设计的可行性。 为后续更复杂的蛋白质设计奠定了基础。 建立了从理论设计到实际合成的完整工作流程。 这个成就相当于在蛋白质设计领域创造了第一个“人造元素”，就像门捷列夫周期表中的人工合成元素一样，展示了人类不仅能够理解自然，还能创造自然界中不存在的新事物。 使用贝克的Rosetta程序开发的蛋白质 这张图展示了David Baker团队在设计人工蛋白质方面的一些重要成果时间线： 2016年：新型纳米材料 展示了一个可以自发连接多达120个蛋白质的复杂结构。 图中显示为一个大型球状结构，由紫色和浅绿色的蛋白质单元组成。 2017年：芬太尼检测蛋白质 设计出能够结合芬太尼（一种阿片类药物）的蛋白质。 图中绿色为蛋白质主体，紫色部分为结合芬太尼的区域。 这种蛋白质可用于环境中的芬太尼检测。 2021年：流感疫苗纳米颗粒 黄色核心部分是纳米颗粒。 绿色外层是模仿流感病毒表面的蛋白质。 在动物模型中已经证明可以作为流感疫苗使用。 2022年：分子马达蛋白质 设计出可以作为分子马达运转的蛋白质。 图中显示为绿色的复杂结构。 2024年：几何形状蛋白质 设计出具有特定几何形状的蛋白质。 这些蛋白质可以根据外部影响改变形状。 可用于制造微型传感器。 这张图很好地展示了人工设计蛋白质领域的快速发展，从相对简单的结构设计，到具有特定功能的蛋白质（如疫苗、传感器等），再到可以动态响应外界刺激的智能蛋白质。这些进展体现了David Baker在计算蛋白质设计领域的突出贡献。 使用AlphaFold2预测的蛋白质结构 这张图展示了使用AlphaFold2预测的三个重要蛋白质结构： 2022年：核孔复合体部分结构 图中显示为绿色环状结构。 这是人体细胞中的一个巨大分子结构的一部分。 超过一千个蛋白质共同组成了一个穿过细胞核膜的孔道。 这个核孔对细胞核和细胞质之间的物质交换至关重要。 2022年：分解塑料的天然酶 图中显示为绿色的单个蛋白质结构。 这种天然酶能够分解塑料。 研究这种酶的结构目的是设计出可用于塑料回收的人工蛋白质。 这对解决全球塑料污染问题具有重要意义。 2023年：引起抗生素耐药性的细菌酶 图中显示为一个复杂的多彩结构，包含多个不同颜色的蛋白质亚基。 这是一种会导致细菌产生抗生素耐药性的酶。 了解这种酶的结构对于寻找预防抗生素耐药性的方法非常重要。 这对解决全球公共卫生面临的抗生素耐药性威胁具有重要意义。 这张图很好地展示了AlphaFold2在预测复杂蛋白质结构方面的能力，以及这些结构预测对解决重要科学和社会问题的价值。从细胞基本生物学过程（核孔复合体），到环境问题（塑料降解），再到医学挑战（抗生素耐药性），都显示了蛋白质结构预测的广泛应用前景。

维克托·安布罗斯（Victor Ambros）与加里·鲁夫昆（Gary Ruvkun）因为在微小RNA（microRNA）领域的工作贡献获得了2024年诺贝尔生理学或医学奖。 来看看“死线斗士”和“哈佛赌王”的精彩人生吧。在他们背后，还有一个与四次诺奖有关的小虫子。 安布罗斯： 死线是第一生产力，60小时出奇迹。 2000年的一天，安布罗斯看到了鲁夫昆的一篇论文摘要。论文展示了let-7在不同动物物种中的高度保守性，跨越了从海胆到人类的广泛物种。老安花了10分钟时间望向窗外，一番深思：如果let-7具有如此广泛的保守性，那么其他类似的微小RNA也很可能存在于各种生物中，且具有重要的生物学功能。 仰望完星空后，安布罗斯和实验伙伴罗莎琳德·李（Rosalind Lee，也是他的妻子）开始了有针对性的测序和搜索工作，成果也不错：他们鉴定了大约十几个线虫的微小RNA，其中一些（如mir-1）广泛存在于包括人类在内的物种中。但他们鸵鸟地认为，自己是唯一有动机进行这种搜索的人（同行：当我傻吗？我们也看了鲁夫昆的论文的。） 在2001年7月的一个学术会议上，安布罗斯还听说了大卫·巴特尔（David Bartel）在试图从线虫中克隆微小RNA，但认为后者“不是个线虫人”，然后就把这事儿抛诸脑后。 时间很快来到一个月后。8月6日，星期一下午，安布罗斯收到了Sicence编辑发来的审稿邮件，邮件中是图斯尔（Tom Tuschl）的新论文摘要——在果蝇和人类中发现新的微小RNA！他不得不告诉编辑，正在准备发表一篇相似发现的论文，存在利益冲突，无法审稿。 虽然这篇“论文”尚未成形。 安布罗斯急了。周二上午他试图通过快速通道向Cell提交论文预审，提及了他们鉴定的新的、系统进化保守的微小RNA；但编辑当天下午拒绝了。安布罗斯不得不重新转回Science，而后者竟慷慨地同意将其与图斯尔的论文一起送审——只要能在周五之前提交论文。“顺便说一句”，编辑补充道，“还有第三篇稿件，作者大卫·巴特尔”。 更大的问题在于：周五交初稿，现在是周二晚上，论文字数0。 在接下来的60多个小时里，安布罗斯和罗莎琳德一边进行最后的实验，一边画图，一边站在实验台旁疯狂码字以避免睡着。死线就是生产力，他们竟然真的在周五下午把论文初稿发出去了。论文被接受，和另外两篇一起发布了，尽管所有三位审稿人都指出这篇初稿写得极其糟糕。 两天半里累得迷迷瞪瞪的两口子表示：还要啥自行车啊。 鲁夫昆： 流浪到科学界的嬉皮士。 鲁夫昆是1952年出生的。在嬉皮士风潮最盛的60年代末、70年代初，鲁夫昆正是意气风发的男大，顺理成章地沾上了一点嬉皮士的风气。 1973年，留着长发的鲁夫昆从加州大学伯克利分校毕业（他爸也读的这个学校，他自己也出生在伯克利，老土著了），拿了个生物物理学的学位，但也不急着找工作，而是买了一辆蓝白相间的面包车，沿着美国西海岸漫无目的地兜风。 据鲁夫昆后来在访谈中回忆，他当时去面试了一家核电站、试着去当电台DJ（可能都没面试上），最终在酒吧喝酒时，得到了一份种树的工作，而且种树工几乎都是满怀理想的年轻嬉皮士。 种树的回忆，后来被鲁夫昆反复提及，也成为鲁夫昆女儿小时候最喜欢的睡前故事，“种树合作社是工人所有，讲环保、讲性别平权，白天在陡峭的山坡上淋雨挨冻种树，晚上在帐篷里喝酒”。 在用1年时间种了大概5万棵树后，种树小能手一路向南流浪到玻利维亚，偶然看到了《科学美国人》这本杂志。在看了一天一夜之后，他意识到“是时候回去了”。于是，这个世界少了一位植树达人，多了一名科学家。 关于当流浪嬉皮士的经历，鲁夫昆还是蛮感慨的：“当流浪者和当科学家没啥不同，都是跳上一辆公共汽车，不知道这辆车或这个实验会把我带到哪里去。” 今天的鲁夫昆还有一些嬉皮遗风。根据实验室成员泄露的情报来看，鲁夫昆可能是“哈佛赌王”——每当学生、博士后提出什么想法，鲁夫昆都会说，“行，我赌3美元”。 线虫和星空，我都研究 这名分子生物学家并不满足于在地球上研究微生物。 自2000年以来，鲁夫昆跟地球物理学家玛利亚·祖贝尔（Maria Zuber）以及NASA搞了20多年的联谊，开发了一种DNA测序仪，计划将仪器送到其他行星上去，通过测试外星的土壤标本，来看看那个星球有没有和地球类似的生命痕迹。 鲁夫昆的疯狂假设，是地球生命可能起源于别的星球。想象一下那个场景吧，太阳系刚刚形成，最原始的生命在不同行星间跳来跳去，落在地球上的种子变成了花鸟虫鱼和我们。 从研究小小线虫，到试图寻找“同根同源的外星生命”，鲁夫昆并非是一时兴起。1957年10月4日，苏联发射了世界上第一颗人造卫星，人类的手开始伸向地球之外，对外太空的好奇从那时起就深深种进了5岁鲁夫昆的脑海里。 如今，当鲁夫昆不是鲁夫昆教授，而是鲁夫昆先生的时候，他最喜欢的事情就3样：和妻子待在一起；和女儿待在一起；看关于天文学和行星科学的书。 官方指定的疯狂科学家 互联网上的鲁夫昆话并不多，毕竟70多岁了。他在X上的最新动态是2022年发的，再上一条就是2021年的了，而且内容也大都跟科研相关，在一般人看来很是无聊。 但鲁夫昆的妻子是爱说他的。 鲁夫昆夫人接受采访时候提到丈夫，说他是“哈佛大学的疯狂科学家”“全球旅行的狂热分子”，而他们的女儿（有14个含义不同的名字，但主要还是叫“维多利亚”，现在在著名医院当医生）也是“热情洋溢的探险家”。 鲁夫昆夫人能和两个“狂热分子”成为亲密家人，也是有些能耐在身上的。她叫娜塔莎·斯特勒（Natasha Staller），是一名非常硬核的艺术史学家，主要研究方向是西班牙艺术史、60年代艺术，以及女巫、吸血鬼、各种怪物的传说。 小线虫立大功 虽然两位研究者今年都是首次获得诺贝尔奖，但他们的研究对象秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）却已经是诺奖常客了。到目前为止，共有四届诺奖都与这种不起眼的小虫子有关。 秀丽隐杆线虫是一种生活在土壤中的非寄生线虫，它们有生命力强、容易饲养的优势，而且通体透明很方便观察，因此一直都是备受生物学家青睐的模式生物。 线虫第一次登上诺奖舞台是在2002年。布伦纳（Sydney Brenner）、霍维茨（H. Robert Horvitz）和苏尔斯顿（John E. Sulston）三位研究者通过这种小虫子发现了器官发育和细胞程序性死亡方面的基因调控规律。 在此之后的2006年，线虫研究再次让安德鲁·法厄（Andrew Fire）和克雷格·梅洛（Craig Mello）获得了诺贝尔生理学奖。这一次，他们的发现是RNA干扰机制。 而更厉害的是，线虫研究甚至还得过2008年的诺贝尔化学奖——这一次的研究主题是绿色荧光蛋白，三位获奖者当中的马丁·沙尔菲（Martin Chalfie）正是把这种蛋白质用在了线虫身上。

北京时间10月9日下午，瑞典皇家科学院决定将2024年诺贝尔化学奖授予三位科学家。 其中，一半授予美国华盛顿大学教授大卫·贝克 (David Baker)，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则共同授予英国人工智能公司谷歌DeepMind公司的丹米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·乔普（John M. Jumper），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。 他们将分得总额1100万瑞典克朗（约合人民币744.46万元）的奖金。 诺奖官网称，今年的三位诺贝尔化学奖得主利用“蛋白质”——生命中精妙的化学工具，破解了蛋白质惊人结构的密码。其中，化学奖得主贝克成功完成了几乎不可能完成的任务，制造出了全新的蛋白质。他的共同获奖者哈萨比斯和乔普开发一种 AI 模型AlphaFold2来解决一个50年前的问题：以巨大的技术潜力预测蛋白质的复杂结构。 很显然，继昨日诺贝尔物理学奖之后，AI 再成诺奖焦点，48岁的谷歌 AI 大佬哈萨比斯和39岁的乔普获得了诺贝尔化学奖。加上辛顿，AI 学者们在2024年诺奖中获得了“大满贯”。 要知道，哈萨比斯昨天还在祝贺加拿大多伦多大学教授杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）获得诺贝尔物理学奖，甚至前东家谷歌为辛顿举办庆功宴，谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）、谷歌首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Denn）、OpenAI前联合创始人伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）等人悉数到场。 如今，哈萨比斯和他的谷歌 AI 团队终于可以祝贺自己了。 这是 AI 行业最浓墨重彩的一笔，对于诺奖来说也“实属罕见”，诺贝尔物理学奖、化学奖都给予深度学习、AI 模型技术很高的赞誉。钛媒体AGI综合数十位专家分析后认为，这意味着全新的 AI 诺奖时代已经开启，同时也是 AI 与学科交叉的胜利。 “很高兴你们现在都赶上进度了！”乔普的这句话，让更多人开始思考，到底是诺奖分量降低，还是 AI 已经革了物理、化学这两大学科的命？ 通过化学计算和 AI 揭示了蛋白质的秘密 蛋白质通常由20种不同的氨基酸组成，以无数种方式组合，可以说是生命的基石。利用 DNA 中存储的信息作为蓝图，氨基酸在我们的细胞中连接在一起形成“长链”。 蛋白质的神奇之处在于其结构——氨基酸链扭曲并折叠成独特的（有时是独一无二的）三维结构。正是这种结构赋予蛋白质功能。一些蛋白质成为可以制造肌肉或羽毛的化学构件，而另一些则可能成为激素或抗体。它们中的许多形成酶，以惊人的精度驱动生命的化学反应。而位于细胞表面的蛋白质也很重要，它们充当细胞与周围环境之间的通讯渠道。 但对于学术界来说，一直困扰化学家们50多年来的一个问题是：如何根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。 美国科学家克里斯蒂安·安芬森 (Christian Anfinsen)曾做出了另一项早期发现。他利用各种化学技巧，成功使现有蛋白质展开，然后再次折叠起来。有趣的是，蛋白质每次都呈现出完全相同的形状。1961年，他得出结论，蛋白质的三维结构完全由蛋白质中的氨基酸序列决定。这让他于1972年获得诺贝尔化学奖。 然而，安芬森的逻辑中却存在一个悖论，另一个美国人赛勒斯·列文塔尔在1969年就指出了这一点。他计算出，即使一种蛋白质只由100种氨基酸组成，理论上该蛋白质至少可以呈现10的47次方种不同的三维结构。如果氨基酸链随机折叠，那么找到正确的蛋白质结构所需的时间将比宇宙的年龄还要长，在细胞中这只需要几毫秒。那么，氨基酸链究竟是如何折叠的呢？ 贝克、哈萨比斯、乔普三位2024年诺贝尔化学奖得主就解决了上述问题。 1962年出生于美国华盛顿州西雅图的贝克，曾在哈佛大学学习时，选择了哲学和社会科学专业。然而，在学习进化生物学课程时，他偶然发现了现已成为经典教科书的《细胞分子生物学》的初版。这导致他的人生方向发生了改变，从而开始探索细胞生物学。1989年，他完成了美国加州大学伯克利分校的博士学位。 1993年，贝克开始担任西雅图华盛顿大学的课题组长时，他接受了生物化学的巨大挑战。通过巧妙的实验，他开始探索蛋白质如何折叠。这为他提供了深刻的见解，并在20世纪 90 年代末开始开发可以预测蛋白质结构的计算机软件：Rosetta。 1998 年，贝克首次使用 Rosetta 参加CASP（“蛋白质结构预测关键评估”）竞赛，与其他参赛者相比，它的表现非常出色。这次成功带来了一个新想法：可以反向使用该软件，贝克团队不必在 Rosetta 中输入氨基酸序列并得到蛋白质结构，而是可以输入所需的蛋白质结构并获得其氨基酸序列的建议，这将使他们能够创建全新的蛋白质。 这一想法最终也完成了成果落地，事实证明，Rosetta确实可以构建蛋白质。2003年，贝克又成功利用这些基石设计出一种与其他蛋白质不同的新蛋白质Top7。此后，他的研究小组不断创造出一个又一个富有想象力的蛋白质，包括可用作药物、疫苗、纳米材料和微型传感器的蛋白质技术，其开发的蛋白质Top7几乎与他们设计的结构完全一致。 如今，贝克在华盛顿大学任职教授职位。 与此同时，AI 技术也被认为是攻克蛋白质结构预测的关键“法宝”。 事实上，在蛋白质中，氨基酸以长链连接在一起，折叠起来形成三维结构，这对蛋白质的功能至关重要。自 1970 年代以来，研究人员一直试图根据氨基酸序列预测蛋白质结构，但这非常困难。 然而，直到2018年，一位国际象棋大师、神经科学专家和 AI 技术先驱进入该领域，才让“蛋白质结构预测”这一领域取得新突破。 在此之前，让我们简单了解一下哈萨比斯的背景：他从四岁开始下国际象棋，13 岁时就达到大师级水平；十几岁时他开始了程序员和游戏开发者的职业生涯，并探索AI、涉足神经科学。2010年，他与他人共同创立了 DeepMind，致力于开发 AI 模型技术，并于2014年被出售给谷歌。两年后，DeepMind引起了全球关注，当时该公司实现了 AI 领域的“圣杯”：AlphaGo击败了世界围棋冠军、职业九段选手李世石（又译李世乭）。 2018年，哈萨比斯和乔普提出了AlphaFold 1 AI模型技术。当时，CASP预测的蛋白质结构最多只能达到40%的准确率，而AlphaFold准确率接近 60%，他们最终获胜，而优异的结果让许多人感到意外——这是意料之外的进展，但解决方案还不够好，要想成功，预测结果与目标结构的准确率必须达到90%。 2020年，哈萨比斯和乔普提出了AlphaFold2 AI 模型。借助该模型，他们能够预测研究人员发现的几乎所有2亿种蛋白质的结构。自他们取得突破以来，来自190个国家的200多万人使用了 AlphaFold2。在众多科学应用中，研究人员现在可以更好地了解抗生素耐药性并创建可分解塑料的酶的图像。 在这背后，乔普功不可没。 乔普1985年出生于美国阿肯色州小石城，2017年获得美国伊利诺伊州芝加哥大学博士学位。事实上，他在2008年就使用超级计算机模拟蛋白质及其动力学，并意识到物理知识可以帮助解决医学问题。2011年，当乔普开始攻读理论物理学博士学位时，他对蛋白质产生了浓厚的兴趣。为了节省计算机容量（当时大学里计算机容量非常紧缺），他开始开发更简单、更巧妙的方法来模拟蛋白质动力学。2017年，他刚刚完成博士学位，就听到有传言称，谷歌DeepMind已经开始秘密预测蛋白质结构。他向DeepMind发送一份工作申请，他在蛋白质模拟方面的经验使他对如何改进AlphaFold有了创造性的想法，最终，他主导了这次AlphaFold2的研究。 而哈萨比斯和乔普成功研发出的AlphaFold2，利用Transformers神经网络，在大量、高通量数据中可以比以前更灵活地预测蛋白质结构，并发现药物靶点。 2024年5月8日，谷歌DeepMind和其英国子公司Isomorphic Labs联合团队在《自然》杂志上联合发布全新AI蛋白质结构预测模型AlphaFold 3，可准确预测生物分子相互作用的结构。对于蛋白质与其他分子的相互作用，与现有预测方法相比，AlphaFold 3改进至少50%；对于一些重要的相互作用领域，AlphaFold 3预测精（准确）度提高一倍（100%），可准确预测蛋白质、DNA、RNA、配体等的结构以及它们如何相互作用，有望帮助人们治疗癌症、免疫性疾病等。 2024年诺贝尔化学奖得主、谷歌DeepMind CEO哈萨比斯当时对钛媒体App等表示，对于团队来说，AlphaFold 3的发布是一个重要的“里程碑”，同时也是用 AI 技术“理解和建模生物学”道路上迈出的重要一步。 根据诺奖官网，诺贝尔委员会认为，没有蛋白质，生命就无法存在，我们现在可以预测蛋白质结构并设计自己的蛋白质，这给人类带来了最大的利益。哈萨比斯和乔普的研究成果，从根本上改革了蛋白质结构预测以及 AI 模型的技术研究工作。 诺贝尔化学奖委员会主席海纳·林克 (Heiner Linke) 表示：“今年获得认可的发现之一与神奇蛋白质的构造有关。另一项发现则与实现 50 年前的梦想有关：根据氨基酸序列预测蛋白质结构。这两项发现都开辟了广阔的可能性。” 如今，蛋白质作为化学工具的功能技术反映在生命的多样性中，比如研究小分子药物、带来新的纳米材料、靶向药物、更快的疫苗开发、最小的传感器和更绿色的化学工业等。它让我们更好地了解生命的运作方式——AI for Science。 到底是诺奖“水”了，还是 AI 革了物理与化学的命？ 诺贝尔化学奖是诺贝尔奖的六个奖项之一，由瑞典皇家科学院每年颁发给“在化学领域作出最重要发现或发明”的杰出科学家。据瑞典著名化学家、企业家、发明家诺贝尔（Alfred Nobel）的遗愿，该奖由诺贝尔基金会管理，由瑞典皇家科学院选出5名成员组成一个委员会来评选出获奖者。 自1901年以来至2023年诺贝尔化学奖共颁发了115次，没有颁发的8年分别是1916、1917、1919、1924、1933、1940、1941和1942年。共194人次获奖，实际获奖个人为192人，因为英国科学家Frederick Sanger于1958年和1980年两次获奖，美国科学家Barry Sharpless于2001年和2022年两次获奖。 从2024年诺贝尔物理学奖，到今天的化学奖，AI 成为了今年诺奖中令人意外的“热门”技术。这其实让很多媒体不管是提前预测“存货”还是可能得到诺奖泄漏信息，成为了流量的焦点，但对于很多物理领域学者和化学家来说，今年的诺奖不仅“无趣”，甚至还有点感到沮丧，因为理论物理和理论化学都得不到学术界圣杯——诺奖的认可。 比如，化学诺奖得主哈萨比斯理论上是昨天获得物理诺奖Hinton（辛顿）的徒孙，哈萨比斯是Peter Dayan的博士后，Peter Dayan是Hinto的博士后，这些都是 AI 和计算机界的大牛，而非物理和化学界的大家。 因此，有很多人评价认为：诺奖真的变“水”了，物理与化学技术都还不如 AI 更有用处。 但问题在于，学科交叉已成为学术界公认的事实性趋势，AI 技术确实已经在推动物理、化学、生物、医疗、金融等多个学科交叉赋能。 2000年图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学教授姚期智今年9月表示，AI 最明显的趋势有两个，一个是从弱智能走向通用智能。另一个是学科间的交叉赋能，使得本来就明显学科交叉的工作，变得更加活跃和重要。 “第一个趋势是怎么样从弱智能走向通用智能。20 年前，人工智能由人脸识别，到后来下围棋，现在走向更通用的智能，可以处理更多事，比如文生文、文生图、文生视频，甚至给它一个剧本，就能拍出高水平的电影；第二趋势是人工智能的发展，使得本来就已经相当明显的学科交叉的工作，变得更加活跃、更加重要。如具身智能、AI 仿生、AI+量子等新技术、新应用将大量涌现。拿具身智能来说，机器人可以因此不依靠提前建模、编程，纯靠自学稳定行走。”姚期智表示。 2000年图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学教授姚期智 姚期智称，目前，从单一学科走向交叉化，AI 在生物科技、医疗健康、新能源、新材料等方面都有突破性成果。比如，AI和量子物理的结合，可以通过AI赋能给量子物理。另外，AI 在各方面发挥催化作用，包括促进交叉、科学与工程互动，在科学上也创造新的领域、新的契机，前景辽阔，AI 使得各领域的交叉加速。 在2024年诺贝尔物理学奖中也提到，物理学为机器学习的发展贡献了工具，同时，物理学作为一个研究领域也受益于人工神经网络，近年来，神经网络技术也开始用于计算和预测分子和材料的特性。 辛顿认为，神经网络发展的前期阶段很大程度上依赖于物理学的想法，他研发的玻尔兹曼机就是在早期阶段帮助AI研究克服了“训练深度神经网络”的障碍。但“最近（AI）这项工作与物理学的关系较少”。 那么，随着 AI 诺奖时代的来临，你如何看待这一 AI 领域的重要时刻？ 过去10年诺贝尔化学奖得主名单： 2023年——美国科学家Moungi G. Bawendi、Louis E. Brus，俄罗斯科学家Alexei I. Ekimov ，获奖理由是“他们对量子点的发现和合成”。 2022年——美国和丹麦3位科学家Carolyn R. Bertozzi、Morten Meldal和K. Barry Sharpless获奖，获奖理由是“在点击化学和生物正交化学方面的发展”。 2021年——德国和美国科学家Benjamin List和David W.C. MacMillan获奖，获奖理由是“在不对称有机催化方面的发展”。 2020年——法国和美国科学家Emmanuelle Charpentier、Jennifer A. Doudna获奖，获奖理由是“开发出一种基因组编辑方法”。 2019年——美国和日本3位科学家John B Goodenough、M. Stanley Whittlingham和Akira Yoshino获奖，获奖理由是“在锂离子电池的发展方面作出的贡献”。 2018年——美国科学家Frances H. Arnoid获奖，获奖理由是“研究酶的定向进化”；另外两位获奖者是美国的George P. Smith和英国的Sir Gregory P. Winter，获奖理由是“研究缩氨酸和抗体的噬菌体展示技术”。 2017年——瑞士、美国和英国3位科学家Jacques Dubochet、Joachim Frank和Richard Henderson获奖，获奖理由是“研发出冷冻电镜，用于溶液中生物分子结构的高分辨率测定”。 2016年——法国、美国、荷兰3位科学家Jean-Pierre Sauvage、J. Fraser Stoddart和Bernard L. Feringa获奖，获奖理由是“分子机器的设计与合成”。 2015年——瑞典、美国、土耳其3位科学家Tomas Lindahl、Paul Modrich和Aziz Sancar获奖，获奖理由是“DNA修复的机制研究”。 2014年——美国及德国三位科学家Eric Betzig、Stefan W. Hell和William E. Moerner获奖。获奖理由是“研制出超分辨率荧光显微镜”。 （本文首发于钛媒体App，作者｜林志佳，编辑｜胡润峰

财联社10月10日讯（编辑 赵昊）当地时间周二（10月8日），美国“家庭票房”（HBO）频道首次放映了一部名为《货币电子化：比特币之谜》（Money Electric: The Bitcoin Mystery）的纪录片电影。 来源：HBO官网 在这部100分钟的影片中，为了深入探究比特币的起源及其创造者“中本聪”（Satoshi Nakamoto）的身份，电影制作人Cullen Hoback采访了几位早期参与了比特币领域的人物。 Hoback最为人熟知的作品之一是2021年推出的纪录片 《Q: Into the Storm》，探讨了互联网现象“QAnon”的起源及其背后推动者。这部作品追溯了QAnon的形成过程，还深入探讨了网络匿名文化、社交媒体平台的影响力以及虚假信息如何影响现代社会。 作为结论，Hoback在片中暗示中本聪的真实身份是加拿大软件开发商、币圈专家Peter Todd，引发了舆论震动。但在影片播出后，托德本人很快回应称，他“绝不是中本聪”。 中本聪是谁？ 2008年，自称日裔美国人的中本聪发表了题为《比特币：一种点对点的电子现金系统》的白皮书，提出了去中心化的数字货币概念，并为其设计了基础技术区块链。 2009年，中本聪发布了比特币的第一版软件，并挖出了创世区块，启动了比特币网络。2010年，他逐渐淡出并将项目移交给比特币社区的其他成员。直至今天，中本聪的真实身份仍然是一个谜。 尽管有许多人声称自己是中本聪，或试图揭示其真实身份，但至今仍没有确凿的证据。中本聪的比特币账户据称持有约100万比特币，但他自2010年后逐渐淡出公众视野，也没有再动用过这些比特币。 分析认为，如果中本聪的身份被揭示并且他决定动用这些比特币，可能会对市场产生巨大冲击，导致比特币价格的大幅波动。 2014年，有媒体声称中本聪是日裔美籍计算机工程师Dorian S. Nakamoto，虽然他本人否认了这一说法，但Dorian的外貌被外界广泛拿来作为中本聪的形象。另有人认为，中本聪应该是一个团体。 Dorian S. Nakamoto 多年来，Todd也被认为是可能的人选之一。Todd是一位比特币核心开发者和密码学专家，因其在比特币网络的隐私性、安全性和可扩展性方面的贡献而闻名，在区块链技术和比特币开发社区中具有重要地位。 Todd曾参与过比特币协议的多个改进项目，尤其是有关共识协议和交易隐私的方面。Todd对比特币和区块链技术的观点比较务实和保守，通常强调网络安全和去中心化的核心原则。 作为倡导者之一，Todd曾警告防范区块链领域可能出现的过度创新或对系统稳定性带来的风险。除了比特币之外，他还参与过多个与密码学相关的项目，并且在隐私保护技术如零知识证明和可信硬件方面有研究。 Peter Todd自拍 各方争辩 在社交媒体上有人认为，Todd在白皮书发布的时候只有20岁出头，还太年轻不可能开发出这种技术。 对此，电影制作人Hoback回应称，Todd当时已经23岁，大多数密码学家在年轻时就取得了重大突破，并指出Todd的父亲是经济学家。 Todd本人则坚决否认，他写道，Hoback只是想制作一部受欢迎的纪录片，并不真正关心谁是比特币的创造者。 分析指出， 中本聪的身份涉及到法律层面的问题。如果他的身份被揭露，可能会有各国政府或监管机构试图与他对话，探讨比特币的法律地位、税收以及其在全球金融系统中的角色。 另外，作为去中心化和个人隐私的象征，中本聪的匿名身份代表了一种理念。如果他的身份被揭示，可能会削弱这一象征，最坏的结果可能会引发社区的分裂。

作者 | 叶二 编辑 | 魏晓 马云选择了放手。 日前，大润发母公司高鑫零售发布公告称，9月27日上午9时39分起在港交所短暂停牌，以待根据公司收购及合并守则发出载有公司内幕消息的公告。 这很快被市场解读为，大润发将要被卖，或已板上钉钉。这也直接意味着，马云自2016年发起的新零售战略以彻底认输的方式，走向终局。 回想起2016年的云栖大会上，彼时的马云意气风发，指点江山，抛出了让整个零售市场随之动荡的新零售战略：未来没有线上线下之分，以后传统电商也会被新零售取代。 紧接着，盒马作为零售业“新物种”横空出世，同时阿里以224亿买下大润发，以此作为新零售的试验田，并在后期还进一步追加了投资。 开局很是轰轰烈烈，一切都在朝着线上线下零售融合的趋势演进，不仅是阿里，零售行业很多人都在响应马云新零售的号召，一起做起了新零售的大梦。 甚至网友还调侃，阿里之所以入主大润发母公司高鑫零售，正在于“搞新零售”。 然后便是梦醒时分。 神奇的互联网方法论，没有在实体零售上产生奇迹。一向被奉为商业圣经的马云战略阳光，也丢失了魔法，没能再次显示对趋势的前瞻把握。 总之，新零售成为了传统实体零售在互联网资本影响下走过的一段弯路，参与其间的各方，无论是阿里京东苏宁，还是大润发永辉等，都没讨到一丝好处，反倒是彼此拖累。 于是，分手。 先是，京东将手中握有的部分永辉超市股权转让给名创优品的叶国富，接着，大润发母公司高鑫零售发出公告，提示投资者大润发或将被卖，轰轰烈烈的新零售走了八年，终于是要彻底划上句号了。 曾在阿里入主大润发时，大润发创始人黄明端表示，“我赢了所有对手，却输给了时代；时代抛弃你时，连一声再见都不会说”。 那么现在，马云认输新零售，阿里将大润发摆在货架，等待新一轮金主接盘时，不知马云心中会作何感想：对于新零售，究竟是自己眼光的误判，还是时代抛弃了新零售？ 早想卖了 阿里早就想卖大润发了。 自阿里新一任管理层上马之后，组织战略也发生了很大的调整，一个明显的信号是，包括盒马、大润发等在内的新零售业务，已经不在阿里的主战略视野内了。 同时在此背景下，相对于内部孵化的业务盒马，收购而来的大润发的战略权重还要更低，也更大概率被出售。 阿里高层也一直有所放风。 阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示，公司将有三个重要优先级方向——技术驱动的互联网平台业务、AI驱动的科技业务、全球化的商业网络，并将“更坚决地投入，更果断地取舍”。 投入，自然指的是AI+电商，而取舍，则自然针对的是大润发此类业务。 今年2月初，阿里公布2024财年第三季度业绩财报会议上，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信也同样回应称，资产负债表上依然有一些传统的实体零售业务，“这些也不是我们核心聚焦的，如果能够完成退出的话，也是非常合理的。”蔡崇信也表示，考虑到当前市场情况，退出需要时间慢慢实现。 很显然，在马云归隐、张勇退场之后，新的阿里已经在重估新零售这一两人力主的战略，并基本内部已经达成共识，即对部分新零售业务实现部分退出。 事实上，相关动作也一直在推进中。 今年以来，大润发就已经多次传出被出售的消息。比如在3月，有消息称，阿里内部基本已经确定，把大润发和盒马出售给中粮，大润发约预估100亿元，盒马约预估200亿元，双方框架协议已经拟定，是马云在阿里内部做了最后拍板。不过针对该消息，盒马和大润发方面都予以了否认。 再到此次，大润发母公司高鑫零售直接发布停牌公告，阿里出售大润发，大概率已然是箭在弦上。 根据市场消息显示，包括德弘资本和高瓴投资在内的潜在收购者，一直在考虑收购高鑫零售。 目前阿里持有高鑫零售约79%的股份，以停牌时股价计算，对应股权价值约为135亿港元。而为入主大润发，阿里总共花了约500亿港元。 如果阿里出售大润发，显而易见是惨烈割肉离场。 一段弯路 但阿里已经没有更好的选择。 当下的大润发，对于阿里来说，或许已经成为了一块鸡肋。 一方面是阿里AI+电商主战略的聚焦，另一方面则是大润发持续的亏损，也成了阿里的拖累。 高鑫零售财报显示，2024财年，高鑫零售收入725.67亿元，同比下降13.3%；年内亏损16.68亿元，亏损幅度2238.5%；公司拥有人应占亏损为16.05亿元，较2023年的1.09亿元溢利减少17.14亿元。亦在这一财年，高鑫零售关闭了20家大卖场。 于此时离场，阿里自然也是无奈之举。 而选择放手，也彻底证明了，无论对于阿里，还是对于大润发来说，新零售可能都是双方发展中的一段弯路。 2017年11月，阿里投入约224亿港元入股高鑫零售，直接和间接持股比例36.16%，这一度被视为国内零售行业的里程碑事件，同样也是阿里践行新零售战略的重要布局。 卖身前，大润发是国内综超中无与伦比的巨头企业，有着19年不关一家店的记录，也被誉为最赚钱的超市。 而之所以与阿里走到一起，用时任阿里CEO张勇的话来说，正是：双方真正相信新零售。 在彼时的愿景规划中，阿里5亿多消费者、数百万商家、整个营销平台，还有阿里云、大数据资源等和大润发强大的供应链体系、门店网络和强大的地面运营能力全面结合，将大润发打造成“全球新零售最高皇冠上的明珠”。 双方一度度过了一段你好我好大家好的蜜月时期。2017-2020年，大润发销售业绩持续提升，市值更一度达到千亿，位列中国超市百强榜首，成了名副其实的线下超市之王。 亦在2020年，阿里再次对高鑫零售追加280亿港元的投资。交易完成后，阿里将直接和间接持有高鑫零售72%的股权，并借此获得高鑫零售的控股权，在逐步控股高鑫零售的三年里，阿里前后斥资超过500亿港元。 但此后形势则是急转向下。 随后三年，高鑫零售营收逐年下滑，并于2022财年首次出现亏损，2024财年亏损进一步扩大，在并表之后，也直接拖累了阿里的业绩。 今年3月高鑫零售宣布换帅，原CEO林小海被调回阿里，新任CEO沈辉与高鑫零售一直都有着深厚联系，一经上任，立刻表态，集团正在快速行动，回归零售本质，回到大润发建立的初心和立根之本，重塑价格力心智，重回营收增长。 这也等同于是对过往路线的否定。 或许此时双方分手，已然成为了最好选择。 毕竟一个极其尴尬的事实是，在赤裸裸的业绩面前，现在，没人会信新零售了。