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售后服务上门服务电话，智能分配单据：从“代步工具”到“时尚符号”：爱玛以一场大秀背后的“美学竞争力” 锚定两轮出行价值新坐标
当两轮电动车不再局限于参数比拼与续航竞赛，而是以一场沉浸式时尚大秀的姿态亮相上海ROJO艺术中心，行业变革的信号已然释放。近日，爱玛科技以一场名为“遛玛大赏”的年度活动，向外界宣告了其全新战略的落地：从国民品牌向“全球智能与可持续轻出行的美学风向标”全面升维。这不仅是一场发布形式的创新，更标志着中国两轮电动车行业正从低端功能竞争，迈入审美、风格与价值竞争的全新周期。
图为活动现场 破局“千车一面”：以“秀场”重构“卖场”的行业范式革新
长期以来，中国两轮电动车市场深陷同质化泥潭，价格战成为常态，出行工具被简单贴上“低端代步”的标签。爱玛此次“遛玛大赏”的突破性在于，它彻底跳出了传统工业品的发布逻辑。
在上海ROJO艺术中心，爱玛用追光灯替代了PPT，由模特骑着电动车进行生活化展演，将新品发布会升级为一场现象级时尚艺术事件。这种“以秀场替代卖场、以审美替代参数”的做法，为整个行业树立了时尚化发布的全新标杆。这背后折射出的核心洞察是：当Z世代成为消费主力，出行工具的属性正在发生根本性转变——它必须是能彰显个性、提供情绪价值、具备社交属性的“时尚生活符号”。
图为活动现场 爱玛副董事长段华提出的“美是有规律的，美是一种竞争力”理念，在此次大秀中得到集中验证。从联合中国流行色协会成立行业首个流行色研究基地，到携手国际设计师Rob Janoff升级标识，再到与全球色彩权威PANTONE推出专属品牌色，爱玛多年来构建的“审美护城河”已非一日之功，而是其底层产品逻辑与长期战略的必然结果。此次大秀设置的薄荷电波屋、泡泡星奇屋等四大艺术场景，正是将时装美学、流行色彩与产品基因深度融合的具象化表达，让“美”真正成为可感知、可体验的核心产品力。
从“全场景覆盖”到“代际领先的时尚观”
区别于行业表层模仿的“贴牌式”联名或浅层外观改动，爱玛在此次大秀中完整呈现了其代际领先的产品理念。其核心在于，对时尚、年轻化、潮流的理解已形成一套完整的体系。
图为活动现场 首先，是“全场景+全形态”的产品矩阵能力。从都市通勤、潮玩社交到亲子出行，覆盖两轮、休三全形态，这要求品牌具备极高的设计研发与供应链整合能力。爱玛并非简单堆砌单品，而是提供覆盖全人群的审美解决方案，这构成了其难以复制的系统性优势。
其次，是“实用美学”的产品共创深度。爱玛元宇宙代言人欧阳娜娜以“首席遛玛官”身份参与产品共创，绝非简单的明星站台。其联名版车型上搭载的DIY个性橱窗、爱心后视镜等细节，将“娜式美学”中“好看且好用”的实用理念真正落地。这表明爱玛已进入“为女性专研”的深度定制阶段，精准捕捉了年轻女性对精致生活触手可及的期待。
图为活动现场 最后，是多元IP的立体化赋能。无论是与黄油小熊的治愈系合作，还是与赫本联名款的意式复古优雅，爱玛通过覆盖可爱、潮流、经典等多重风格的IP联动，证明了其有能力满足不同圈层用户的多元化审美需求。这种从设计源头出发、以用户情绪为核心的时尚观，正是其领先于行业多数品牌的底层差距。
以“美学引领”驱动产业高质量升级
从更宏观的视角看，爱玛的这场“升维”之战，对中国两轮电动车产业具有重要的示范意义。
长期以来，中国制造业面临着从“中国制造”向“中国创造”转型的共性课题。爱玛的实践路径表明，设计赋能是产业摆脱低端代工形象、实现价值跃升的关键突破口。当电动车不再仅仅比拼电池容量和电机功率，而是开始在色彩、质感、IP文化、情绪体验上构建差异化竞争力时，行业便从“价格博弈”转向了“价值竞争”的良性轨道。
爱玛提出的“让出行充满热爱、风格与无限可能”的品牌愿景，本质上是对“人民对美好生活的向往”这一宏大命题在微出行领域的生动回应。它精准锚定了都市女性“悦己消费”的内心需求，将骑行变成一种有仪式感、有情感羁绊的生活片段，而非简单的位移工具。这种对“情绪价值”的深度挖掘与满足，是消费升级背景下，企业实现高质量发展的必由之路。
“遛玛大赏”的落幕，不应仅被视为一次成功的品牌活动。它更像一个宣言，宣告中国两轮电动车行业正式告别“千车一面”的时代，迈入以审美、风格与用户情感连接为核心竞争力的新周期。
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11月28日消息，人工智能领域顶级会议NeurIPS2025公布了论文奖，阿里通义千问团队最新研究成果从全球2万多篇投稿论文中脱颖而出，被评为最佳论文，是唯一获得该奖项的中国团队。该论文首次在业内揭秘了注意力门控机制对大模型性能和训练的影响，业内人士普遍认为该研究是突破当下大模型训练瓶颈的重要一步，将有力推动AI大模型技术的发展。
阿里通义千问研究成果被评为NeurIPS2025最佳论文
NeurIPS是人工智能领域影响力最大的顶会之一，该会议诞生了Transformer、AlexNet等里程碑式研究成果。今年，谷歌、微软、OpenAI、阿里巴巴及麻省理工学院等全球顶尖科技公司和机构共有2万多篇论文投稿，仅有约25%的论文被接收，而最佳论文仅有4篇，入选概率不及万分之二，代表了目前全球人工智能领域最有价值和影响力的研究。
2017年，谷歌在NeurIPS发表的论文首次提出Transformer模型架构和自注意力机制，这一研究让AI像人类一样具备有选择性地关注关键信息的能力，是当下大模型研究的基础。尽管现在大模型在很多领域已经取得接近甚至超越人类的表现，但现有注意力机制仍存在诸多局限，例如当下大模型会因为过度关注特定信息而导致对其它重要信息的忽略或处理偏差，这些局限性极大地影响了模型性能和训练稳定性，为此业界开始探索对注意力进行优化的新方案。
门控机制被认为是模型的“智能阀门”，可以帮助模型过滤无效信息并提升模型性能。近年来，AlphaFold2、ForgettingTransformer等学术界和工业界模型开始尝试将门控和注意力机制结合。但业界尚未破解门控在注意力中发挥作用的内在原因，也缺少大规模实践的经验。
此次，通义千问研究团队通过在1.7B稠密模型（Dense）与15B混合专家模型（MoE）上进行了数十组实验，单组实验训练最多超过3.5万亿tokens，首次清晰揭秘了门控注意力背后的作用原理，并全面展示使用该方案的最佳方式。
实验结果显示，对各注意力头的输出进行门控，是提升模型性能最有效的方式。使用该方式，在引入额外1%参数的情况下，可实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升。研究还发现，该技术还能在更大规模的模型训练上实现更好的性能。
使用论文方法，在引入额外1%参数的情况下，可以实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升
目前，该研究成果已应用于Qwen3-Next模型，并显著提升模型的性能与鲁棒性，相关技术方案、实验模型及产品级模型均已开源。NeurIPS评审委员会指出：“这项工作将被广泛应用，并极大推动AI研究人员对大语言模型中注意力机制的理解。”
通义千问团队表示：“对门控注意力机制的深入理解，不仅为大语言模型架构设计提供了新思路，也为构建更稳定、更高效、更可控的大模型奠定了基础。”据悉，目前阿里千问已开源300多款模型，涵盖全模态、全尺寸，全球下载量突破7亿次，衍生模型超过18万个，位居全球第一。
责编：秦雅楠、王瑞景