当下家居消费迈入升级阶段，消费者选购板材已不再单纯比价，环保标准、生产工艺、品牌信誉与服务保障成为核心考量。这一趋势下，板材企业唯有坚守品质底线、践行诚信经营，才能在市场中站稳脚跟。百强板材精准把握消费需求变革，始终聚焦高端环保板材赛道，将消费者居家健康置于首位，拒绝虚假宣传、摒弃粗放生产，以全流程严苛管控打造品牌核心竞争力。

品质是品牌的立身之本，百强板材始终秉持严谨的生产理念，从原料甄选到成品出厂实施全链条把控。品牌严选优质木材原料，采用先进生产工艺与环保胶粘剂，历经多道核心工序打磨，每一块板材均通过国家权威机构环保与品质检测，以达标性能为消费者提供安心保障。在环保层面，百强板材核心产品契合行业严苛环保要求，从源头减少有害物质残留，契合家庭装修的健康需求，这也是品牌经受住市场长期检验的核心底气。

业无信不兴，百强板材始终坚守诚信经营底线，严格遵守行业规范与消费者权益保护相关规定，坚持合法合规运营，杜绝质量欺诈、虚假宣传等行为。同时，品牌依托完善的生产与服务体系，保障产品供应稳定，同时搭建高效售后响应机制，及时处理消费者诉求，切实维护消费者合法权益。凭借稳定的品质与良好的信誉，百强板材收获了广大消费者的认可与信赖，在终端市场树立了诚信经营的品牌形象。

315是检验，更是常态坚守。百强板材深知，品质与诚信并非节日限定，而是贯穿365天的品牌坚守。未来，品牌将持续精进生产工艺、深耕环保技术研发，以更高标准要求自身，用匠心打造优质板材，用诚信守护每一份居家信赖，做经得起消费者检验的放心板材品牌。

过去一年，自动驾驶行业其实不缺新概念：VLA不断迭代，“世界模型”轮番登场。但真正稀缺的，从来不是造新词，而是能落地的体系。

在这样的背景下，元戎启行这次在GTC上没有强调某个具体功能，而是试图讲清一件更底层的事情：用基座模型重构辅助驾驶系统。

这件事，值得行业认真看看。

因为如果这条路径成立，改变的就不只是性能，而是整个自动驾驶的研发方式

PART 1

自动驾驶，正在进入“第二阶段”

过去几年，城市NOA开始大规模落地。

到2025年，中国搭载城市NOA的乘用车销量已经超过300万辆，渗透率突破15%。

但行业很快遇到了一个更现实的问题，功能有了，用户却未必愿意用。

不少用户的真实反馈很一致：系统不是不能开，而是不够让人放心。

复杂路况下的犹豫、突兀的减速、不够自然的决策，这些问题不会让系统失效，但会让人放弃使用。

这背后的矛盾在于，城市场景复杂度远超预期，长尾问题几乎没有边界，依赖人工的数据闭环，开始跟不上车队规模。换句话说，自动驾驶正在从一个工程问题，变成一个AI问题。

在GTC的分享中，元戎启行CTO曹通易没有过多展示功能，而是重点讲了一套新的技术框架，其核心是一套约40B参数规模的VLA基座模型。

所以元戎的思路，不是加模块，而是“换大脑”。

按照设计，这个模型能尽可能统一感知、理解、决策甚至评估能力。它既在“开车”，也在“理解场景”，同时还在判断自己开得好不好。

这种思路，本质上是在收敛系统结构，把过去拆分的能力，重新压回一个可以持续进化的模型里。

这也是最近两年，自动驾驶逐渐显现的一条分水岭：继续优化模块，还是构建统一模型。

PART 2

真正的变量，不是模型，而是“迭代速度”

如果只看40B参数，这件事很容易被理解成又一次模型军备竞赛。更值得关注的，其实是它对研发体系的影响。

传统自动驾驶的迭代，很大程度依赖人工参与的数据闭环，周期通常以天为单位。而元戎给出的说法是，在引入基座模型之后，这个周期可以被压缩到约12小时。

这件事如果成立，意味着竞争逻辑在发生变化。过去比的是谁做得更好，将变成比谁改得更快。

自动驾驶开始从功能工程，走向一种更接近AI训练的节奏。

技术路径之外，元戎也给出了一些市场数据，累计交付超过25万辆搭载城市NOA的量产车，在第三方供应商市场，单月市占率接近40%。202年，其目标是突破100万辆。

这些数字的意义在于数据规模。

当自动驾驶进入模型驱动阶段之后，车辆数量本身就变成了训练资源的一部分。模型、数据、算力，这三件事开始重新绑定在一起。

在演讲中，元戎对这套模型有一个更大的定义，它不仅是辅助驾驶的基座模型，也是面向物理世界的AI基座模型。他们的目标，显然不只是汽车。

可以理解为，如果一个模型能够同时处理感知、理解、决策和行动，那么它的应用边界就不一定局限在汽车。

Robotaxi、机器人，甚至更广义的具身智能，本质上都在解决类似的问题。

这也是为什么，这类叙事更适合出现在GTC，而不是传统车展。

当然，这条路并不轻松，基座模型的方向很清晰，但问题同样严峻。

首先是算力与成本。

40B参数模型的训练，本质上是重资产游戏。即便通过蒸馏压缩后部署到车端，对算力和成本的要求依然不低。而汽车行业，恰恰是对成本最敏感的行业之一。

其次是安全与验证。

当模型开始承担自我评估的角色，一个更深的问题是评估标准从哪里来？

如果标准本身也内生于模型，那么如何避免系统在复杂逻辑中自洽，而不是真正可靠？

最后是一个更长期的问题，规模，是否真的能解决长尾？

大模型可以极大优化常见场景，但对于真正极端、罕见的情况，是否能够靠继续做大来解决，行业其实还没有答案。 

PART 3

自动驾驶，正在进入“模型时代”

无论如何，元戎启行这次在GTC释放的信息已经很明确，自动驾驶的竞争逻辑，正在发生转移。

早期行业比拼的是传感器、感知算法、规控能力。接下来，更可能比拼的是：模型规模、数据规模、训练效率。自动驾驶公司，也在逐渐变成AI公司。

元戎启行显然已经押注了这条路线。这是不是最终答案，现在还很难判断。

但可以确定的是，当越来越多玩家开始用大模型重新定义自动驾驶系统时，行业的竞争焦点，已经不再只是谁的车更会开，而是谁能造出一个真正可靠的“大脑”。

2025年3月19日

在左侧加载的菜单中，我们可以看到有一个“听歌识曲”，我们点击。

这时当有其它设备在放音乐时，通过听歌识曲功能就可以识别说该歌曲。如图

如果，我们常用该功能，我们可以将听歌识别功能添加到手机桌面上。在弹出的左侧菜单中，我们点击"设置"。

在设置界面中，我们可以看到有一个“桌面小部件”，我们点击。

在这里，我们就可以看到听歌识曲后面有一个添加按钮，我们点击后，桌面就上就会多出一个图标，这样方便我们使用该功能。

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