3月4日，智能驾驶领域迎来重要时刻。**乾昆在深圳发布了新一代激光雷达产品——双光路图像级激光雷达。鸿蒙智行“尊界”正式官宣发布将搭载该全新一代896线四激光雷达。 同一天，岚图FE新车曝光，其车型剪影勾勒出四颗全新激光雷达模组，向全新一代技术列阵祝贺。有消息猜测，岚图FE或将同步尊界，搭载该全球最高规格896线，迈入全新一代四激光雷达时代。 **智能汽车解决方案BU CEO靳玉志介绍称，该四激光雷达的核心创新在于：通过集成广角与长焦双激光接收单元，实现了“全局视野+细节聚焦”的一体双焦成像效果，既能避免出现感知盲区，又能够精准识别远方微小物体，彻底解决了激光雷达“看远不看广、看广不看细”的行业痛点，属于L3级智能辅助驾驶硬件，即便是雨雾、夜间等恶劣天气下的感知稳定性也显著提升。 此前，岚图FE因“法拉岚”、“四激光法拉利”网络走红，被称为超越“预期”的FUV，是2026年最让年轻人上头的“叛逆新作”。根据此前岚图汽车曝光的新车计划，岚图FE将于2026年中上市。

AI的尽头是能源，这也是这一轮生成式AI引领的科技革命背后的隐忧 当下，人工智能（AI）的发展如火如荼，各种创新技术和应用层出不穷。然而，在这场看似无限可能的科技革命背后，有一个不可忽视的问题正悄然逼近：能源危机。AI的尽头，是能源。这个振聋发聩的主题，警示我们在享受AI带来的便捷与高效的同时，必须严肃思考其能源消耗问题及其对全球环境的深远影响。 AI的能源黑洞 从2023年的ChatGPT横空出世，到2024年Sora和Suno AI的惊艳亮相，AI技术的进步几乎每天都在刷新我们的认知。然而，这些看似智能无比的技术背后，却隐藏着惊人的能源消耗。OpenAI的ChatGPT在训练GPT-3模型时，消耗了1287 MWh的电能，相当于1000个普通中国家庭一年的耗电量。 训练AI模型只是能源消耗的开始，更大的挑战在于其日常运行。每一次AI搜索、每一个AI绘图背后，都是服务器在进行复杂的计算，而这些计算需要消耗大量电力。德弗里斯在《焦耳》杂志上发表的文章中提到，谷歌如果全面转向AI搜索，每天的能耗将达到27 GWh，相当于2700万度电。更惊人的是，这只是一个公司在日常运营中的能源需求。 全球能源版图的重塑 根据国际能源署（IEA）的数据，2022年全球数据中心、AI和加密货币的总耗电量达460 TWh，占全球总用电量的2%。到2026年，这一数字预计将翻倍，达到1000 TWh，几乎相当于增加了一个瑞典或德国的总用电量。 在这种趋势下，全球的能源版图将被彻底重塑。我们不仅需要更多的电力，还需要寻找更高效、更环保的发电方式。然而，目前的现实是，全球大部分地区的可再生能源依然紧缺，化石能源仍占据主导地位。如何在不断增长的AI能源需求和环境保护之间找到平衡，成为摆在我们面前的一道难题。 高科技公司的能源博弈 面对如此巨大的能源需求，高科技公司并未停下脚步，反而在加速前进。OpenA

AI的尽头是能源，这也是这一轮生成式AI引领的科技革命背后的隐忧 当下，人工智能（AI）的发展如火如荼，各种创新技术和应用层出不穷。然而，在这场看似无限可能的科技革命背后，有一个不可忽视的问题正悄然逼近：能源危机。AI的尽头，是能源。这个振聋发聩的主题，警示我们在享受AI带来的便捷与高效的同时，必须严肃思考其能源消耗问题及其对全球环境的深远影响。 AI的能源黑洞 从2023年的ChatGPT横空出世，到2024年Sora和Suno AI的惊艳亮相，AI技术的进步几乎每天都在刷新我们的认知。然而，这些看似智能无比的技术背后，却隐藏着惊人的能源消耗。OpenAI的ChatGPT在训练GPT-3模型时，消耗了1287 MWh的电能，相当于1000个普通中国家庭一年的耗电量。 训练AI模型只是能源消耗的开始，更大的挑战在于其日常运行。每一次AI搜索、每一个AI绘图背后，都是服务器在进行复杂的计算，而这些计算需要消耗大量电力。德弗里斯在《焦耳》杂志上发表的文章中提到，谷歌如果全面转向AI搜索，每天的能耗将达到27 GWh，相当于2700万度电。更惊人的是，这只是一个公司在日常运营中的能源需求。 全球能源版图的重塑 根据国际能源署（IEA）的数据，2022年全球数据中心、AI和加密货币的总耗电量达460 TWh，占全球总用电量的2%。到2026年，这一数字预计将翻倍，达到1000 TWh，几乎相当于增加了一个瑞典或德国的总用电量。 在这种趋势下，全球的能源版图将被彻底重塑。我们不仅需要更多的电力，还需要寻找更高效、更环保的发电方式。然而，目前的现实是，全球大部分地区的可再生能源依然紧缺，化石能源仍占据主导地位。如何在不断增长的AI能源需求和环境保护之间找到平衡，成为摆在我们面前的一道难题。 高科技公司的能源博弈 面对如此巨大的能源需求，高科技公司并未停下脚步，反而在加速前进。OpenA