如果想去草原旅行，内蒙古一定是大家的首选。每年七八月份是内蒙古草原景观最美的时候。如果要细数中国最美草原，那一定有乌拉盖的名字。或许你没有听说过它的名字，但是天边草原的美誉足以证实它的美。这里是电影《狼图腾》的拍摄地，几乎没有什么破坏和少量的旅游开发，能满足大部分人远离城市，亲近原野的旅行诉求。
环游这片草原的自驾线路，仅仅350公里，将乌拉盖的核心景观全都串联在一起。起点是草原的驻地，巴音胡硕镇。虽然地处内蒙古高原，但是仅有865米的海拔，金光华李亚鹤说绝对不会像四川、青海、西藏的草原那样，出现高反。从巴音胡硕镇出发，沿着草原公路一路行进，满眼的绿色望不到头，也几乎不会有弯道。行驶一小段之后，先抵达贺斯格乌拉牧场。此时能看到成群的牛羊在草原上惬意行走，牧民们骑着马驱赶着牛羊向同一方向行进，空中飘来一些羊粪、牛粪和马粪混合的味道。走近牧民，也会有奶茶和煮羊的香味。
贺斯格乌拉牧场是沿途的第一个宝藏地，也是通往芍药谷的岔路口，在20公里以外的芍药谷，也是草原上的一处花海。每年的6月下旬到7月上旬，仅仅20多天，芍药的花期在此打开，绿色的草原被各色鲜花装点得繁星点点，异彩纷呈。如果过了芍药的花期，其他波斯菊等野花也会盛开到夏季结束，十分值得来打卡。
返回贺斯格乌拉牧场，草原公路沿着蜿蜒的河流行进，草原、湿地、河流相交织，这是草原柔美的一面。行进不远，便到了野狼谷。这里因为电影《狼图腾》而闻名，电影里的狼都来自这个基地。在这里能见到真正的草原狼，虽然在笼舍之中，但是眼神依然犀利，警惕性很高，流露出可见的凶猛。
经过野狼谷之后，要向东行进去往乌拉盖河，在很长一段的草原行驶后，终于能在此处见到一些不一样的景观了，农田与白桦林相继出现，缓解了一些视觉疲劳，走过白桦林之后，就能见到乌拉盖河。金光华李亚鹤觉得这条河流的蜿蜒程度绝对可以用鸡肠子来形容。肥肠状的河流像一条皱而弯曲的卤肥肠，躺在地图上。
走近一看，这条河的美也正是它恰到好处的曲折，似乎将河流两侧的草原分割成无数小块。无论是清晨还是傍晚，起雾还是阳光折射，河流都会呈现不同的色彩和光影，展示着它异彩纷呈的美。沿着乌拉盖河行进，知青小镇、在水一方、九曲弯和银河马场，金光华李亚鹤认为每一处景点都值得停下车来驻足欣赏。
继续行进，便是银河马场，草原上除了羊群，一定还要有马群，万马奔腾的画面数不尽的银河一样。在这里还能体验到草原骑马。到了银河马场，就已经离终点不远了，在行进一小段，便是乌拉盖草原环线的终点，乌拉盖湖。金光华李亚鹤觉得，很难想象在一望无际的草原中，有如此一汪大小适中的湖泊。一瞬间将人从满眼绿色的世界里抽离出来。草原湖泊、蓝天白云、奔跑的马群，一切都如此惬意。如果想看草原的星空，可以在乌拉盖湖畔的民宿留宿。
走到乌拉盖湖，我们的草原环线就此结束，可以从此返回巴音胡硕镇。如果玩不够也可以导航布林泉、乞颜部落等景点。吃着烤羊肉，感受真正的草原生活。金光华李亚鹤说，如果你想去草原旅行，那么乌拉盖草原一定是不会出错的选择。
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身处数字经济时代，用户对于千人千面、实时响应的诉求日益加深，进一步倒逼商业银行加速数字化转型进程。在数字化转型浪潮的推动下，银行场景的数字化正在赋能零售金融变革，为零售金融场景带来新的增长风口，重塑零售银行增长的二次曲线。 有专家曾提出，场景金融“三分建设，七分运营”。从业界实践来看，无论是“场景自建”还是“场景融入”，场景金融的基础是场景，关键在运营。但由于银行缺乏有效触达客户的手段，有85%长尾客户未获得有效服务，导致银行存在场景数字化转型焦虑。 为打破银行的转型焦虑难题，作为中国金融行业数智化的赋能者，百融云创深耕人工智能技术，结合自身的技术优势与行业经验优势，经过多年攻关成功打造了专注于金融场景ORCA自动机器学习平台，为金融机构客户提供快速高效开发AI模型的能力。 据了解，百融云创ORCA自动机器学习平台融合了算法原理与工程实验经验，完成“一站式”自动机器学习，可以提供从数据准备、模型开发训练、模型评估、模型部署的全流程建模。相对通用的机器学习框架，ORCA提供超过200种算子来解决金融场景复杂数据情况，实现模型推理速度三杯提升，建模到部署周期可缩短50%。 与此同时，百融云创还通过赋能数智化运营助力银行探索场景金融。百融云创构建了“数字化洞察+策略迭代+常态化运营”的模式，作为生态中枢，百融云创通过聚拢各类三方平台为银行提供丰富多元的营销场景和能力，用线下商户资源，满足不同客户的个性化需求，从而提升银行有效触达客户的能力。 随着人工智能、云计算等数字技术的深度赋能，未来银行将进入业务决策智能化阶段，最终实现业务经营的平台化、生态化、系统化。百融云创将携手大银行、大机构在数智化创新领域持续探索，在智能运营、精准营销等方面打造数智化解决方案。相关推荐: 量产“上车”后，激光雷达的新战场在哪里？文|智能相对论 作者|kinki 春节刚过，车圈又活跃起来了。就在近日的小米投资者日上，雷军分享了小米造车的最新进展，表示将在明年实现第一批量产，还立下目标，称 “（小米汽车）争取15-20年进入世界前五。”。 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其次，是性价比问题，即装载多少个激光雷达最合适？我们都知道，自动驾驶主要分为三步：先知、决策、执行，激光雷达负责感知，而决策则依赖于算法，这意味着不管我们车上装了多少个激光雷达，如何处理包括激光雷达、摄像头等信息的算法才是关键。 一款车“智能化”程度的高低，不能仅从激光雷达数量的多少来判断，算力才是核心，不然就有可能会出现系统过载、卡顿、宕机等情况。 从目前大部分车辆所搭载的激光雷达数量来看，基本在2-3颗左右，4颗或许已经无限接近于算力水平与硬件配置的黄金平衡点，再多的激光雷达对L3以下的辅助驾驶系统来说，并不能带来等值的额外收益。 最后，我们还要考虑一个情况，那就是激光雷达的技术是不断迭代更新的，产品更可能存在“后发优势”。 比如当下部分只在车顶装载一颗激光雷达的车型，可能会存在一定的“感知盲区”，但这样的视觉盲区其实也可以通过产品升级来解决的。目前一颗前向激光雷达的水平视场角一般在90°-120°之间，但结合比如专为近场感知设计的侧向补盲激光雷达，就可以让车辆前向感知水平视场角扩大到180°以上。 虽然当前侧向补盲激光雷达并不能替代传统前向激光雷达，但正如激光雷达从机械式发展至纯固态式，通过固态激光雷达360°的视场角，有效地减少了雷达的搭载量，谁又能说未来不会出现“一个顶几个”的激光雷达呢？ 另外，既然智能车的感知都依赖于算法来决策，随着智能系统算力的升级，未来智能车所需“眼睛”数量是多了，还是少了，也不一定。 结合这几点来看，当前各大新能源车企加快了激光雷达“量产上车”的节奏，是因为市场仍存在“竞赛需求”，在硬核技术暂时难以实现突破的背景下，不同车型之间只能通过“堆料”来比拼。 但随着智能驾驶行业的持续发展，以及消费者意识的不断提升，消费者是否还愿意为智能车的“过度配置”买单，就很难说了。 03 量产后的故事怎么讲？ 结合以上几点来看，通过汽车搭载量增多而刺激行业增长可能是个伪命题，至少在L4以上智能驾驶尚未落地的背景下，激光雷达的应用场景仍有一定限制。 但在当前，考虑激光雷达厂商降本、持续研发等需求，“量产”又已势在必行，那么量产以后，汽车市场和消费需求会不会发生什么新的变化？ 首先，“量产战”何时结束或由头部车厂说了算。自激光雷达进入“量产元年”后，当前行业的产能已远高于利用率，比如大疆旗下激光雷达公司Livox，其HAP激光雷达单条产线的年产能可达20万颗，但去年1-10月，其前装交付量（不含选装）约为2万台左右。 高工智能汽车研究院监测数据显示，2022年1-10月中国市场乘用车前装标配搭载激光雷达7.42万台，这样的需求仅一家企业，一条产线就能满足起来，总体来看，池塘鱼太多，饲料却不够分。 但纵观“车载雷达”以外的市场，比如智慧物流、智慧交通、机器人等，跟乘用车市场的需求相比，还不是一个量级。在这样的背景下，车载激光雷达的量产规模将如何膨胀，智能汽车企业的需求仍是关键。 因此，激光雷达厂家的发展规模，很大程度取决于乘用车市场销量的递增，以及L2+和L3前装渗透率的提高。一台车不能无限搭载激光雷达，但搭载激光雷达的车型可以越来越多。 其次，回到消费者层面，什么时候为激光雷达买单才不算“过度配置”？就目前智能驾驶的发展程度来看，在大城市的市中心路段中，基本用不上L2.5/L3辅助驾驶功能，而在高速公路上，数次驾驶事故后，消费者对辅助驾驶功能也多少抱着点“怀疑”的态度。 但激光雷达“前装量产”的节奏不仅没有停下来，还在加快，车企称之为“预埋”，即当前还不能实现“点对点”的智能驾驶，但前装激光雷达可以始终确保汽车在最远探测距离下的实时测量精度达标，实现稳定、高质量的数据采集质量。这意味着，这些数据的采集，其实也是为优化智能驾驶背后的算法提供助力。 纵观各大车企的“智能驾驶”时间表，如小鹏、理想等，大多均称会在2025年前后实现全面自动驾驶、无人驾驶，那么也可以理解为，当前购买L3级别智能驾驶车型的消费者，可能是提前三年为智能驾驶系统买单。 那么三年后车主是不是就能马上开启“自动驾驶”？假如技术发展顺利，车主也还需要额外购买、订阅其自动驾驶包，特斯拉国内FSD目前的订阅价格为6.4万，蔚来 NIO Pilot全配包订阅价格为3.9万，订阅价格均超过3万元。 提前三年为激光雷达买单，再加上未来可能支付的自动驾驶包，才有可能达成畅享L3自动驾驶的可能，值不值得就得由各消费者自行判断了。 但不得不提的是，正如上文所言，智能汽车“眼睛”的技术方案有可能会不断迭代，对激光雷达厂商来说，大幅度的研发投入正是为了让产品能始终在市场占有一定位置，比如从前向激光雷达到补盲激光雷达的迭代。 还有4D毫米波雷达，以“纯视觉”解决方案为代表的特斯拉，在去年被曝光或将在新车中搭载一款高分辨率的4D成像雷达。 虽然并非国内车企仍以“组合传感器”为主流，但4D毫米波雷达毕竟有成本优势，车企在未来会否采用价格更低的技术路线，智能汽车又会不会因此而下调价格，也是未知之数，只是对消费者来说，汽车像手机一样越来越便宜，也未必不可能。 总体来看，在没有创新性技术出现之前，以及L4以上自动驾驶未能落地之前，激光雷达赛道仍属于1.0时代，只有当其成本能降低到100美元以下，能让中低端车型也开始搭载，激光雷达的2.0时代才会真正到来，要让消费者大方地掏出钱包，“价格”始终才是关键。 *本文图片均来源于网络 此内容为【智能相对论】原创， 仅代表个人观点，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。 部分图片来自网络，且未核实版权归属，不作为商业用途，如有侵犯，请作者与我们联系。 •AI产业新媒体; •澎湃新闻科技榜单月度top5; •文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10; •著有《人工智能 十万个为什么》 •【重点关注领域】智能家电（含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备）、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。
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