博物馆展览展出《荒野大镖客2》未曾公开的概念图

摘要：外媒VGC近期参观了苏格兰国家博物馆的“Game On”展览，该展览展现了50年来电子游戏的历史。作为展览的一部分，博物馆特别设置了一个展区来致敬Rockstar North这间位于苏格兰的知名游戏工作室。 展区展出由Rockstar借给博物馆的物品，这些展品仅在苏格兰展出，因此这是一个难得的机会可以近距离观赏珍贵的《GTA》和《荒野大镖客》相关纪念品。展区包含了《荒野大镖客》的部分内容，其中包括由Rockstar捐赠的从未公开过的全新概念图。视频概览：展区还展出了涵盖整个系列历史的《GTA》相关纪念品。Rockstar Games发行总监Jennifer Kolbe表示：“苏格兰在电子游戏作为一种媒介的演变中发挥了重要作用。 ”“我们很荣幸能协助苏格兰国家博物馆揭示苏格兰在这个蓬勃发展的现代文化元素中所做的贡献。”“Game On”展览将于6月29日至11月3日在苏格兰国家博物馆举行，展覽还将提供超过100款可供游玩的遊戲，让玩家回顾过去50年电子游戏历史。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436592.htm

J.D. Power：新能源汽车的故障率远超燃油车

摘要：J.D. Power最近发布的美国新车初期质量研究报告揭示了电动汽车相较于传统燃油车在问题数量上的劣势。该研究基于2024年近10万名购车或租车用户反馈，首次纳入车辆维修记录数据。 结果显示，燃油车平均每100辆车出现180个问题，而纯电动汽车的问题数高达266个，超出燃油车86个。尽管新能源车企声称电动车因零部件少、系统简单而故障率低，但研究显示在所有维修类别中，电动车和插电式混合动力车的问题都更多。J.D. Power的高级总监弗兰克·汉利指出，电动车和插电式混合动力车车主因遇到更严重的问题，其送修比率是燃油车车主的三倍。在品牌排名方面，Stellantis旗下的Ram卡车品牌以149 PP100的优异成绩领先，雪佛兰、现代、起亚和别克紧随其后。保时捷以172 PP100的成绩在豪华品牌中胜出，领先于雷克萨斯和捷尼赛斯。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436591.htm

3.98万L4无人车卷出行业新低 1小时卖掉半年产能

摘要：3.98万起，最便宜无人车来了。不到4万元，实现L4级自动驾驶，能送快递、生鲜和外卖。一经推出，产品直接爆单，1小时卖掉半年产能。打造爆款无人车的，是来自苏州的九识智能，创立仅三年，产品服务已覆盖上百座城市，累计送单数破亿。 3.98万起，最便宜的无人车来了九识智能首场新品发布会，实际是发布了一个无人配送“车队”：根据客户对装载方式和空间的不同需求，推出了Z2，Z5 2024，Z8和Z10等多款产品，产品数字即可装载的空间大小，覆盖2m³-10m³区间，价格如下：这里面有的是新推出的产品，比如Z10，售价8.98万元，车长超4米，续航210km，满载重量1.5吨。也有老款升级换代，比如Z5(图为板车车型)，售价4.98万元，也是九识过去的主力车型：新Z5主要是对外观、功能和算法进行了升级：外观方面，车身稍微改动以降低风阻实现更长续航。同时将传感器融入车身，能适应更窄的道路。功能方面，车头换了新的大灯，光照范围更大，车身提示灯也更容易了解车况，车内也安装了监控。作为主力车型，Z5的售价还不到5万元，相比人工成本要低的多，发布会现场有客户透露“省钱50%都不止”。九识为什么能把无人车的价格做的这么低？对此，九识表示，主要通过两个手段：产品开发上，在保证产品功能不受影响的前提下，积极寻求更低成本的硬件替代。运营销售上，追求量的扩大，摊薄成本，实现“薄利多销”。售价虽然不高，硬核配置也不少：英伟达双Orin，提供512TOPS的算力。4颗激光雷达+5个毫米波雷达+12个超声波雷达+14个摄像头，感知范围超300m。说完硬件配置，再来看看软件算法：全新架构ZOE 2.0升级，采用雨雪滤波算法，让无人车能顶风冒雪配送。虽然目前配送借助了高精地图，但是在一些无图或者无法定位的特殊路段，九识依然有办法克服，高精地图只是让配送更稳定、加快无人车配送的手段。伴随着一系列重磅产品发布升级，九识智能，这位来自苏州的自动驾驶玩家，走上台前。创立于2021年8月，此后不久，无人配送便陷入低潮，然而九识一路坚挺，在低谷中扩张，打造出爆款无人车。这背后，依靠的是什么：卖整车，卖服务。九识的商业模式与落地场景先来看看商业模式。虽然是ToB，但九识的销售方式，有点像个别新势力，既有直营也有经销商网络，有的代理甚至是九识的早期用户发展而来。对外销售整车的同时，九识还收取软件订阅费：自动驾驶软件FSD，正儿八经的L4级自动驾驶程序，不是“某家”一直自称的L2+。过去是按年收取，第一年是3万元，连续包年的话第二年以后就是2.5万元。随着新品上市，软件订阅服务也迎来更新，支持季度收费了：对外销售整车，提供软件订阅，而不是直接下场搞配送，这使得九识的产品，能有更广阔的落地场景，而不是局限于校园等地方，能获得更大的体量，接近实现商业闭环。目前交付给客户，可以做生鲜和快递等配送服务。未来也会下乡镇，上矿区。这是九识自己的设想，在客户们的DIY下，无人车还走上了未曾设想的场景：比如街道巡逻、景区观光或者垃圾清运。其实除此以外，产品还可以推向更多的场景，更大规模的铺开，然而却面临着一些问题。与多数L4玩家不同的是，在九识看来，当前的主要瓶颈并非是技术。在外，主要是路权的开放，这需要相关部门去推动。在内，则是服务体系建设，客户对此的重视，甚至超过了产品价格本身。目前九识已经建设了超230个运营网点，未来还会继续扩大规模。毕竟，产品要开始上量了，配套的服务当然得跟上。带领九识在低谷中扩张，在低潮中逆流而上，一路走到今天的，是一批自动驾驶大牛。谁打造了九识智能？创始人孔旗，本硕毕业于上海交大计算机软件与理论专业，师从AI大牛吕宝粮教授（现为上海交大清源研究院执行院长）。2011年硕士毕业后，入职百度，一度是百度自动驾驶车辆的首席架构师和技术负责人。7年以后，也就是2018年，孔旗离开百度，加盟京东任副总裁、京东物流自动驾驶总经理兼首席科学家。其带领研发的产品，曾在2020年承担武汉第九医院的配送任务。后来在2021年底，孔旗被曝从京东离职，等名字再度显现于江湖时，已和九识智能绑定在一起。只是最初，站在台前被更多人注意到的并非是孔旗，而是另一位联合创始人庄立，他是九识的软件算法负责人。庄立，本科方向为计算机专业，毕业后前往杭州电子科技大学计算机专业攻读硕士学位。2012年硕士毕业后，也就是孔旗加入百度的第二年，庄立入职百度，负责过自动驾驶PnC架构的设计和运行。2019年1月，他离开百度来到京东物流，担任高级科学家，主要从事自动驾驶技术研发，此时孔旗已经是京东物流的首席科学家。庄立在九识主要负责软件工作，硬件则由另一位联合创始人张旭琛负责。张旭琛本硕毕业于上海交通大学电子系，是美国佐治亚理工大学电子与计算机系博士，曾在自动驾驶超级独角兽Waymo负责过硬件架构工作。九识的部分创始成员，包括孔旗，曾真的去一线送过快递，感知落地场景的痛点。因为体验，所以看见。因为看见，所以相信。如今，他们已经在用自动驾驶技术，改造着传统行业，也同时激励着新兴行业。在谈到如何看待行业现状时，九识透露，其实从去年下半年开始，无人配送行业重新有了热度。“行业能算清楚账了。”对客户来说，投放无人车能够降本。对九识这种供应商来说，也看到了“盈利的时间点”。所以，这次的新品发布会，可以视作一个节点。无人车已经可以做到3.98万元，解决了无人配送落地的最大痛点：成本。对客户来说，降本效果立竿见影，会有更多人愿意买。对厂家来说，更多的用户能加速数据迭代和算法升级，迈向良性循环。忽如一夜春风来，无人配送遍地开的日子，不远了。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436590.htm

日本老哥种出63片叶子的三叶草 密密麻麻

摘要：运气原本是一种很玄学的东西，但有些人就喜欢凭借实力“开挂”。据说如果找到的三叶草有四片叶子，就代表找到了幸福和幸运。于是日本老哥Yoshiharu Watanabe灵机一动，计上心来，如果自己培育出一棵拥有63片叶子的“三叶草”，阁下又该如何应对？ 我嘞个豆，搁这儿卡上bug了。目前Yoshiharu Watanabe已经被调侃为“最幸运”的人了，毕竟63除以4，相当于一口气找到了15次有四个叶子的三叶草，这运气叠加得比我防御力都高。所以，这个老哥上哪弄的这棵草？也太怪异了。三叶草是一种比较常见的植物，在多国文化中深受喜爱，有着很多寓意与解读。比如说前三片叶子代表信仰、希望和爱，第四片叶子代表神的恩赐或者运气。因为第四片叶子比较稀有，如果遇到就相当于抽中了SSR，会带来好运。但有些小智多星对这个传说进行了推理，如果按照这个逻辑，四片叶子代表幸运，五片叶子更稀有岂不是更幸运，如果让三叶草拥有六、七、八、九、十片叶子呢？于是从2009年开始，Yoshiharu Watanabe就在自家的花园里培育三叶草。通常他会在公园寻找五叶、六叶的草，然后就把它们带回家养起来。他认为这种小植物有着很强的适应能力，只需要简单培育就能获得更多叶子。没想到几年后，还真让他搞成了。他在自家花园里发现了一棵20叶的三叶草，也就是在这个瞬间，让他想要创造一个“幸运值拉满”的世界纪录。不过当时的世界纪录是另一位爱好者Shigeo Obara的三叶草，拥有整整56片叶子，几乎是他的三倍。他的三叶草在这个纪录面前，堪比斗之气三段面对魂天帝，十年魂环对比十万年魂环，差距还是挺大的。但这没有打消他的积极性，随着老哥不断种植三叶草，每年叶子的数量也在不断增多，而且这一坚持就是十多年。在2020年的时候，老哥总算是取得了阶段性的成果，他种出了一棵49叶的三叶草，距离世界纪录就差临门一脚。然而运气就是这样，你越是刻意抓取，它就会离你远去。从此之后Yoshiharu Watanabe的三叶草养成计划可以说是毫无进展，数量再也没有变多过，叶子的数量还会减少。老哥自己也迷糊，他只知道叶子的数量与遗传因素有关，但具体怎么个关联与培育其实并不清楚，一切全靠撞大运。所以说，他最后的成功何尝不是一种幸运，因为还真被他撞上了。就在他都要准备放弃的时候，去年他成功培育出了一棵三叶草，叶子的数量达到了63片。由于数量过多，叶子很小，所以很难计数，最后花了一个小时才确认有六十多片叶子，打破了世界纪录。网友看完也是吐槽欲望飙升，这还真是我命由我不由天了，而且这么玩堪比运气永动机，永远都是处于“最幸运”的时候。但总感觉像是在说地狱三头犬长出了三十颗头，九尾妖狐被培育出了九百多根尾巴，太奇怪了。但其实类似的三叶草爱好者还有很多，比如瑞士老哥Julio也是一个狠人。这个老哥倒不是去培养更多三叶草的叶子，而是搞收集。他的思路同样简单明确，如果找到一棵拥有四片叶子的三叶草代表幸运，那我找到10棵呢？100呢？多搞点不就得了？所以他收集了超过3400棵代表幸运的三叶草。他从9岁就开始搞收集，25岁到30岁之间收集的最多，因为当时他失业了，空闲时间有的是。他认为三叶草中，有万分之一的概率会找到一棵四片叶子的，至于七片叶子实属罕见。除了这老哥，这位名叫Gabriella Gerhardt姐姐更是已经站到了顶点，号称三叶草猎人，拥有超过95000棵三叶草。她甚至拥有两项世界纪录，感觉她就像是开了关于三叶草的系统一样。在她的收藏中，四叶自然是最基础的，五、六、七叶也被找到过，甚至她找到过十片叶子的，相当罕见了。对她来说，能有如此收藏，勤奋已经远超了运气。但要是让这些收集大佬知道有人靠种植培育，搞出了六十多片叶子的三叶草，不知道大家会不会道心破碎。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436588.htm

世界首富也没躺平自由 马斯克凌晨3点睡9点起 每周七天工作

摘要：据报道，马斯克于6月28日度过了他53岁的生日，虽然马斯克已经当上了世界首富，但他依然没有躺平自由，每周七天几乎都是在工作中循环重复。报道称，马斯克曾表示，过去他每天投入工作的时间长达20小时，在2018年特斯拉和SpaceX的繁忙工作时，他有时甚至需要在工厂地板上将就一晚，每周工作时间超过120个小时。 他通常选择在凌晨3点左右上床睡觉，以确保自己能够获得6小时的睡眠，然后再早上9点起床。“我的生活仿佛陷入了一个循环：睡觉、醒来、工作，再睡觉、醒来、工作——这样的节奏我每周七天都在重复”。同时，他还强调，特斯拉占据了他绝大部分时间，即使是周日的下午，也鲜少能抽出时间休息。不过，除了工作繁忙之外，马斯克也有着与我们普通人相似的一面。马斯克曾向医生透露，承认自己“每天早上吃一个甜甜圈”，从他日常发布的帖子中也能发现，他对这种甜食情有独钟。并且，马斯克每天起床的第一件事就是看手机，虽然他自称想摆脱这种可怕的习惯，但事实证明他很难改掉，因为马斯克在社交平台X（原Twitter）上，几乎是全天候活跃。此外，马斯克还表示，洗澡对他的日常生活有最大的积极影响、每天决定开哪辆特斯拉上班，是一个艰难的选择、他平时几乎不进行专门的运动锻炼，除了偶尔把孩子抱起来扔到空中再接下。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436589.htm

比尔·盖茨：农民种地也会大量碳排放 新肥料排放量不到化肥1%

摘要：比尔盖茨在最新撰文中称，在不到十年的时间里，其投资已帮助将减碳空想转变为一系列变革性的解决方案，并部署在经济的各个领域中。他指出，农业贡献了20%的全球碳排放，我们种植和食用的作物对气候有着巨大的影响。 比尔盖茨投资的Pivot Bio公司正在利用微生物产品减少这种影响，这些产品可以让作物从空气中汲取氮气，为农民提供他们渴望已久的东西：一种更可靠、更高效的肥料形式。他们的解决方案所产生的排放量不到合成肥料的1%，所需的水量也比合成肥料少1000倍，目前已在500万英亩的土地上使用，帮助农民提高生产率，同时消除排放。比尔盖茨曾指出一个令人震惊的事实：土壤中的二氧化碳比大气和所有植物中的总和还要多。在自然状态下这并没什么大不了。但是当土壤被扰乱（比如把森林变成农田），所有贮存在土壤里的二氧化碳便会被释放到大气中。土壤中的微生物与肥料接触时也会产生温室气体。化肥彻底改变了世界粮食供给的方式，但化肥在被微生物分解时会释放一种叫做一氧化二氮的强大温室气体。而像粪肥这样的天然肥料也好不到哪里去，因为它们在分解时同样会释放温室气体。而Pivot Bio公司利用经基因改造的微生物为植物提供其所需的氮，且不会像化肥那样产生过多的温室气体。 原文：https://m.cnbeta.com.tw/view/1436586.htm