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新一代數(shù)字技術(shù),如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G移動(dòng)通信等的發(fā)展與成熟,對(duì)汽車行業(yè)帶來了深遠(yuǎn)影響。傳統(tǒng)車企需要持續(xù)推進(jìn)整車的自動(dòng)化智能化水平,以適應(yīng)市場對(duì)自動(dòng)駕駛功能的高接受度。

同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型也是傳統(tǒng)車企面臨的重要挑戰(zhàn),需要提升產(chǎn)品思維,應(yīng)對(duì)車機(jī)設(shè)計(jì)、自動(dòng)駕駛功能的使用以及數(shù)字化營銷等方面的挑戰(zhàn)。

未來,傳統(tǒng)車企需要利用AI大模型技術(shù),依靠先進(jìn)的智能駕駛計(jì)算平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)智能制造和智能化生產(chǎn),重構(gòu)智慧工廠、生產(chǎn)車間和智能產(chǎn)品開發(fā)中心等。

那么,大模型在汽車交通行業(yè)能解決哪些問題?帶來哪些價(jià)值呢?

大模型上車

助力車企智能化升級(jí)

簡單來說,大模型在傳統(tǒng)車企領(lǐng)域解決的問題主要包括提升交通效率與安全、推動(dòng)智慧交通行業(yè)的高速發(fā)展、解決自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的技術(shù)難題等。大模型能夠通過實(shí)時(shí)感知、機(jī)器視覺、交通預(yù)測等技術(shù),提供全域信控緩堵解決方案,從而有效緩解交通擁堵。

大模型技術(shù)帶動(dòng)智慧交通行業(yè)的發(fā)展

大模型技術(shù)帶動(dòng)智慧交通行業(yè)的發(fā)展

其次,隨著城鎮(zhèn)化的加速和汽車保有量的快速增長,城市污染和城市擁堵問題日益嚴(yán)重,大模型技術(shù)能夠帶動(dòng)智慧交通行業(yè)的發(fā)展。

第三,在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,大模型技術(shù)通過Transformer注意力機(jī)制和預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)范式等技術(shù),為自動(dòng)駕駛算法提供了新的發(fā)展方向。這也是大模型上車主要應(yīng)用的場景。

在場景化創(chuàng)新方面,傳統(tǒng)車企可以充分利用大模型的大規(guī)模、高精度數(shù)據(jù)和AI能力,為用戶提供更多優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

例如,在自動(dòng)駕駛感知方面,傳統(tǒng)車企可以利用大模型訓(xùn)練感知算法模型,并基于其構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以提升感知精度。

傳統(tǒng)車企還可以利用大模型為用戶提供更好的智能駕駛體驗(yàn)。例如,在自動(dòng)駕駛決策方面,傳統(tǒng)車企可以利用大模型構(gòu)建基于場景的決策優(yōu)化模型,并借助其開展多目標(biāo)規(guī)劃與協(xié)同控制研究。而在自動(dòng)駕駛仿真測試方面,傳統(tǒng)車企也可以利用大模型打造基于場景的仿真測試方案。

除了為用戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)外,大模型還可以通過與車企共建智能駕駛生態(tài)解決方案、智能駕駛算力等問題。

總的來說,大模型能夠推動(dòng)傳統(tǒng)車企的智能化進(jìn)程,實(shí)現(xiàn)對(duì)開源大模型的適應(yīng)性優(yōu)化與本地化部署。

在車端,大模型能夠合并分管不同子任務(wù)的小模型為一個(gè)大模型,節(jié)省車端推理計(jì)算時(shí)間,增加汽車安全性。

此外,大模型的應(yīng)用還能提升汽車設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、營銷、研發(fā)等業(yè)務(wù)場景的智能化水平,使車企員工工作更高效、更輕松。同時(shí),大模型技術(shù)還能通過大量數(shù)據(jù)的注入推動(dòng)模型成長、優(yōu)化算法,提升汽車智能化水平。

根據(jù)清華大學(xué)智能研究院研究顯示:人工智能正在推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)進(jìn)入一個(gè)新時(shí)代,并圍繞CASE(網(wǎng)聯(lián)化、自動(dòng)化、共享化、電動(dòng)化)進(jìn)行轉(zhuǎn)型。AI技術(shù)為汽車帶來自主性,顯著提高安全性(10倍),提高效率(每天節(jié)省60米,減少污染),并催生新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)(到2030年將增長1.5倍)。

人工智能圍繞CASE(網(wǎng)聯(lián)化、自動(dòng)化、共享化、電動(dòng)化)推動(dòng)汽車轉(zhuǎn)型

人工智能圍繞CASE(網(wǎng)聯(lián)化、自動(dòng)化、共享化、電動(dòng)化)推動(dòng)汽車轉(zhuǎn)型 

這一轉(zhuǎn)型正在重塑汽車產(chǎn)業(yè)格局,一級(jí)供應(yīng)商(Tier 1)和整車廠(OEM)面臨新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

總之,AI正在深刻改變汽車產(chǎn)業(yè),而大模型在汽車交通行業(yè)正開創(chuàng)一個(gè)智能、安全、高效、環(huán)保的新時(shí)代。

從自動(dòng)駕駛到智動(dòng)駕駛

數(shù)字開物了解到,目前大模型在傳統(tǒng)車企行業(yè)的應(yīng)用案例涵蓋了自動(dòng)駕駛、智能座艙系統(tǒng)的建設(shè)、交通效率與安全的提升以及汽車企業(yè)在大模型應(yīng)用探索等方面,展現(xiàn)了大模型技術(shù)在汽車行業(yè)中的廣泛應(yīng)用和深遠(yuǎn)影響。其中,大模型與自動(dòng)駕駛?cè)绾谓Y(jié)合,成為業(yè)界主要探討方向。

理想汽車創(chuàng)始人、董事長兼CEO李想曾公開表示,目前,大模型和智能駕駛相結(jié)合可以分為三個(gè)階段:

第一階段是賦能,也就是智能輔助駕駛,賦能駕駛員,讓駕駛更安全、便捷。這個(gè)階段需要進(jìn)行人機(jī)共駕的過程來訓(xùn)練大模型。

第二階段是半機(jī)器人。隨著越來越多的人使用輔助駕駛,智能駕駛會(huì)形成半機(jī)器人。它可以解決酒駕、疲勞駕駛等問題,相當(dāng)于垂直領(lǐng)域的專家,可以看作是真正免費(fèi)的司機(jī)。

第三階段是AGI(通用人工智能)。行為學(xué)習(xí)和認(rèn)知學(xué)習(xí)會(huì)二合為一,大腦和小腦同時(shí)具備,機(jī)器可以獨(dú)立獲取信息,形成自主迭代。雖然無法預(yù)測這個(gè)階段何時(shí)到來,但我們對(duì)此充滿期待。

此外,大型模型的部署還需要考慮時(shí)延的問題。例如,在自動(dòng)駕駛場景下,需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析,因此需要保證模型的推理速度和響應(yīng)時(shí)間。

大型模型的部署

大型模型的部署

數(shù)字開物了解到,大模型對(duì)自動(dòng)駕駛的影響主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

第一,加速技術(shù)落地:大模型的引入促進(jìn)了高速NOA、通勤NOA、城市NOA等功能的快速應(yīng)用,有望加快L3及以上自動(dòng)駕駛的落地進(jìn)程。這表明大模型在提升自動(dòng)駕駛技術(shù)成熟度、擴(kuò)大應(yīng)用范圍方面發(fā)揮了重要作用。

第二,提升算法能力:大模型技術(shù),特別是Transformer注意力機(jī)制和預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)范式,顯著提升了自動(dòng)駕駛算法的能力。這種提升不僅限于算法本身,還包括通過仿真、自動(dòng)標(biāo)注等方式提升車廠算法能力。

大模型對(duì)自動(dòng)駕駛的影響

大模型對(duì)自動(dòng)駕駛的影響

第三,增強(qiáng)感知系統(tǒng)和決策控制:大模型能夠增強(qiáng)自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)的感知精度、提升決策控制系統(tǒng)的記憶和理解能力,拓展并豐富復(fù)雜道路場景,提高單車融合定位精度。這些改進(jìn)對(duì)于提高自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性至關(guān)重要。

第四,改變車內(nèi)交互方式:大模型的應(yīng)用還可能帶來車內(nèi)交互方式的改變,這是智能化發(fā)展的重要方向之一。這種交互方式的創(chuàng)新有助于提升用戶體驗(yàn),使自動(dòng)駕駛汽車更加人性化。

第五,降低硬件成本:大模型的應(yīng)用有望降低自動(dòng)駕駛傳感器硬件成本,加速自動(dòng)駕駛的普及。這一點(diǎn)對(duì)于推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的廣泛應(yīng)用和商業(yè)化具有重要意義。

第六,云端與車端的結(jié)合:盡管目前自動(dòng)駕駛大模型主要運(yùn)轉(zhuǎn)在云端,但通過知識(shí)蒸餾等方式,依然可以對(duì)車端產(chǎn)生影響。這種云端與車端的結(jié)合模式為自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展提供了新的可能性。

具體案例上,百度大模型全面賦能的極越01成為大模型上車的一個(gè)具體案例,展示了大模型技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用,使車輛變得真正智能,標(biāo)志著汽車智能化時(shí)代的開始。

再比如,毫末智行科技和長城汽車共同開發(fā)的自動(dòng)駕駛大模型DriveGPT雪湖·海若成功入選,展示了大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用,如問題場景的快速發(fā)現(xiàn)、場景數(shù)據(jù)的快速篩選與自動(dòng)標(biāo)注、罕見場景的數(shù)據(jù)生成等,有效節(jié)省標(biāo)注成本,提升算法性能。

大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用

大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用

而國外,特斯拉FSD Beta V12系統(tǒng):特斯拉端到端AI自動(dòng)駕駛系統(tǒng)FSD Beta V12完全依靠車載攝像頭和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別道路和交通情況,并做出相應(yīng)的決策,展示了大模型在自動(dòng)駕駛決策中的重要作用。

這些應(yīng)用案例展示了大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,從感知、決策到運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,大模型正逐步成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。

平臺(tái)到場景應(yīng)用

傳統(tǒng)車企智能化落地

目前大模型在傳統(tǒng)車企行業(yè)主要賽道分類可以分為這幾種,第一種,百度、阿里、華為等科技巨頭利用自己的通用大模型平臺(tái),延伸出行業(yè)大模型解決方案與傳統(tǒng)汽車企業(yè)合作,推動(dòng)技術(shù)產(chǎn)品在行業(yè)落地,也幫助傳統(tǒng)車企智能化升級(jí)。

大模型應(yīng)用GPT-BI率先落地,成為汽車行業(yè)首個(gè)投入使用的同類應(yīng)用

大模型應(yīng)用GPT-BI率先落地,成為汽車行業(yè)首個(gè)投入使用的同類應(yīng)用

例如,2024年1月22日,由中國一汽聯(lián)合阿里云通義千問打造的大模型應(yīng)用GPT-BI率先落地,成為汽車行業(yè)首個(gè)投入使用的同類應(yīng)用。

在AI賦能之下,一汽紅旗建立了基于海量數(shù)據(jù)和規(guī)則的自動(dòng)評(píng)價(jià)模型,將原本需要人工花費(fèi)50-80天進(jìn)行的工作,放在數(shù)字化工作臺(tái)上自動(dòng)運(yùn)行,可以把耗時(shí)壓縮到天級(jí)、甚至秒級(jí)。

AI賦能數(shù)字化工作臺(tái)

AI賦能數(shù)字化工作臺(tái)

同時(shí),阿里云同一汽合作的主要形式,是基于公有云的vpc方案。在這一方案下,阿里云提供了通用大模型能力和訓(xùn)練支持,但由一汽自己的技術(shù)團(tuán)隊(duì)承擔(dān)專屬模型的訓(xùn)練,所使用的數(shù)據(jù)也運(yùn)行在專屬空間上。訓(xùn)練完成后,一汽可以將其封裝為自己的大模型,并脫離公有云進(jìn)行本地化部署,以滿足政策監(jiān)管要求。

第二種是,吉利這類傳統(tǒng)車企自研大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合,幫助企業(yè)智能化升級(jí)。

1月11日,吉利正式發(fā)布汽車行業(yè)全棧自研全場景AI大模型——吉利星睿AI大模型。此前的1月5日,吉利汽車集團(tuán)CEO淦家閱在吉利銀河E8上市發(fā)布會(huì)上,發(fā)布了AI大模型的相關(guān)能力及多款應(yīng)用。

吉利星睿AI大模型

吉利星睿AI大模型

不同于科技巨頭開發(fā)的通用大模型,星睿AI大模型深度聚焦汽車垂直領(lǐng)域,對(duì)車輛功能使用、常見車輛問題、交通法規(guī)、售后服務(wù)等海量知識(shí)庫進(jìn)行大規(guī)模學(xué)習(xí),擁有汽車行業(yè)最完備的專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備,僅星睿語言大模型訓(xùn)練過程中就特別補(bǔ)充了汽車領(lǐng)域39類知識(shí)庫。

吉利星睿AI大模型以強(qiáng)大的星睿智算中心為算力底座,將自研基礎(chǔ)大模型與吉利的NPDS研發(fā)體系、巨量造車全鏈路場景數(shù)據(jù)庫深度融合,將成為汽車行業(yè)應(yīng)用場景豐富、算力強(qiáng)大、汽車專業(yè)知識(shí)體系完備、數(shù)據(jù)與模型安全可靠的大模型。

星睿AI大模型擁有超千億參數(shù)量,海量常識(shí)和情感模塊,能夠更聰明、精準(zhǔn)的和用戶對(duì)話。它可以是一個(gè)對(duì)景點(diǎn)如數(shù)家珍的金牌導(dǎo)游、一個(gè)對(duì)汽車知識(shí)答疑解惑的技術(shù)專家、一個(gè)對(duì)新聞熱搜了如指掌的時(shí)尚達(dá)人甚至是一個(gè)能講故事、畫畫的創(chuàng)作大師,為用戶帶來不止于車的全場景陪伴AI智能體驗(yàn)。

第三種是,思必馳等科技創(chuàng)業(yè)公司,基于自身業(yè)務(wù)邏輯和優(yōu)勢(shì),單點(diǎn)切入,幫助車企打造不同場景的應(yīng)用解決方案。

例如,思必馳推出自研大模型DFM-2,并展示了在多個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新技術(shù)及落地情況。其中,在智能汽車領(lǐng)域,基于DFM-2大模型,思必馳汽車語音助手天琴系統(tǒng)全面升級(jí)至6.0版本,為智駕出行帶來更多想象。

思必馳DFM-2大模型,定位為“具有通用智能、針對(duì)垂域的行業(yè)語言大模型”。它不僅具備通用智能和知識(shí),在應(yīng)對(duì)行業(yè)落地挑戰(zhàn)中,DFM-2還對(duì)人機(jī)語言交互五大核心能力進(jìn)行提升(包括:外部信源增強(qiáng)的精準(zhǔn)推理決策、基于深度認(rèn)知的通用語義理解、基于文檔理解的可信主動(dòng)知識(shí)問答、面向用戶個(gè)性化的多人設(shè)交互、面對(duì)復(fù)雜任務(wù)的自動(dòng)規(guī)劃與執(zhí)行),更重要的是,大模型可與對(duì)話式語言技術(shù)進(jìn)行聯(lián)動(dòng),為用戶帶來更具想象的使用體驗(yàn)。

在出行規(guī)劃上,DFM-2大模型可基于情景理解、常識(shí)問答、內(nèi)容生成能力,根據(jù)用戶需求,為用戶擬定一份出行方案。

通過開啟插件模式,DFM-2大模型可以智能調(diào)用外部信源和工具,為用戶提供諸如“明日限號(hào)信息”等更準(zhǔn)確、更實(shí)時(shí)的信息查詢服務(wù)。

DocDFM可為用戶提供知識(shí)查詢服務(wù),免去了閱讀冗長的說明書的麻煩。用戶可以像咨詢?nèi)斯た头粯幼稍兤囀褂眠^程中遇到的問題,基于DFM-2大模型的語音助手即刻給出答案。

除此之外,在車企的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),大模型的應(yīng)用可實(shí)現(xiàn)智能制造與人工智能技術(shù)深度融合,幫助車企更好地進(jìn)行智能工廠升級(jí)。

例如,以華為與某車企的合作為例,在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),大模型可將生產(chǎn)計(jì)劃排產(chǎn)、產(chǎn)能預(yù)測、物流規(guī)劃、設(shè)備維護(hù)等各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化。

以物流規(guī)劃為例,在此環(huán)節(jié),大模型可幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)車間物流路徑規(guī)劃與產(chǎn)能預(yù)測;在生產(chǎn)計(jì)劃排產(chǎn)環(huán)節(jié),大模型可通過自定義算法生成排產(chǎn)計(jì)劃;在產(chǎn)能預(yù)測方面,大模型可以將不同時(shí)間段的產(chǎn)能數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)預(yù)測,并通過大數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化預(yù)測結(jié)果。

此外,大模型還可幫助車企實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的智能化改造。以某車企與華為合作的一款車型為例,這款車型主要應(yīng)用于新能源領(lǐng)域。在該車型的生產(chǎn)制造過程中,大模型可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)車間工藝過程的自動(dòng)化和數(shù)字化升級(jí)。

雖然,不同維度廠商都在布局大模型上車,但現(xiàn)階段,大模型重點(diǎn)還是在探索與自動(dòng)駕駛方面的結(jié)合,從自動(dòng)駕駛到智動(dòng)駕駛的升級(jí)。

隨著智能汽車的發(fā)展,汽車交通行業(yè)正面臨著汽車電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化的轉(zhuǎn)型。汽車不再是一個(gè)獨(dú)立的設(shè)備,而是變成了一個(gè)移動(dòng)終端。未來,汽車將具備人-車-路-云-網(wǎng)-圖等六大要素,并在此基礎(chǔ)上形成了高度融合的智慧出行生態(tài)。

這也意味著車企將面臨更多挑戰(zhàn),包括在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)治理以及數(shù)據(jù)安全;如何快速實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛智能座艙和智能駕駛的升級(jí);如何更好地解決人機(jī)交互、語音識(shí)別等問題等。

而大模型上車也成為傳統(tǒng)車企轉(zhuǎn)型升級(jí)必不可少的關(guān)鍵要素。大模型通過提升算法能力、增強(qiáng)感知系統(tǒng)和決策控制、改變車內(nèi)交互方式等多方面的影響,對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。這些影響不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面,也涉及到商業(yè)模式和用戶體驗(yàn)的創(chuàng)新。

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