#TWICE概念服装# TWICE最近以《Between 1&2》回归的“暴露”服装引起了不同的反应!
8月26日,一位网友在网上社区论坛上发了一篇题为《TWICE这次的穿搭太暴露了》的帖子。在这里,网友晒出了TWICE成员Mina、Momo和Jihyo身穿第11张迷你专辑《Between 1&2》概念照的照片。网友接着写道: “这是一个令人耳目一新的概念,所以我认为即使她们不那么过度也会很漂亮。当然,她们可能不会那样上台,但仍然。TT。”
对此,有网友评论道:
“就算是她们的概念,看起来她们也只是穿着内衣而已。在她们开始露出更多皮肤之前,她们已经议论纷纷,但她们变得更加严厉了……
”只是一个胸罩?”
“这太疯狂了……这些看起来像是一些19+ 级杂志的照片。”
“我以为网友反应过度了,但照片比我想象的要严重。”
“这不是衣服,而是内衣!”
“这是一个内衣概念吗?我讨厌它。”
其他网友为TWIC 的服装辩护并评论说:
“谁在乎?她们现在年纪大了。”
“其他女偶像也穿了像内衣一样的暴露装,但TWICE只是身材好,所以看起来更暴露。她们很性感,她们的脸很漂亮,她们的身材很好,我好嫉妒。”
“艺术家的时尚应该受到尊重,而不仅仅是被视为常规服装。”
“不过她们真的超级漂亮,说实话。我也很羡慕她们的身材……TWICE的9位成员都是颜值最高的。”
“哇,人们的行为就像那些在1960年代曾经反对迷你裙的老人一样。大声笑。”
“现在不是古老时代了。别再打扰女偶像了。”

午休消失日记
弟弟妹妹来东莞图书馆找我
点好外卖 发现2:00才开门
于是在小公园蹲着吃午饭
吃到一半发现可以去图书馆门口的桌子吃
又赶紧收拾好盒子去到桌子吃
等到两点开门了 她们进去了
我也该到点踩着单车冒着烈阳穿着短袖短裤
回公司 赶任何防晒措施不做的就只有我了吧
好吧又黑了两个度...但不得不说
虽然午休没了 但外卖也是真的好吃住
再见 回到办公室发现好多邮件要处理
我哭了[泪]开始忙碌了...

#激光雷达上车元年到了吗# 聊到这个话题,我也谈谈最近和几家激光雷达厂商朋友的对话。

1、首先要证明,激光雷达的用处

先不谈元年,谈作用。

目前激光雷达的上车成本大约为 3500-12000 元左右,90% 采用 905 规格,大部分厂商采用的是采购组装方式。意味着,行业零部件供应上游对激光雷达性能和品质有决定性作用。而生产商对定价的话语权偏低,部分为了快速占据市场份额,宁可亏本销售。

这是行业目前供应链的状态。

其次对应车企,如何选择激光雷达是难题。对应激光雷达性能的量化指标跟不上科技发展,形成行业自卷,厂商卷上游,主机厂卷激光雷达供应商。逐渐,这个行业发生了一些些两极端的风气,一个极端是高性能产品越走越远,另一方面车企其实不需要超过 128 线激光雷达上车。换言之,很大程度,激光雷达厂商发现,技术储备远比需求高。而大量的研发投入压制生产线,使得基础型号产能储备不足,最终形成车企其实想要一份小炒肉,结果卖家一直在推销小炒高级牛肉。

事实上,是否需要激光雷达,首先要证明激光雷达能解决什么问题。而对应不同等级的激光雷达,在解决问题上是否有正比的作用。

在目前来看,激光雷达的核心价值,是在加速车企追赶失去的那五年。

这五年,特斯拉所累积的视觉算法和自研决策,的确走在了时代的前沿。哪怕是现阶段走同样硬件,在还原场景真实性的算法上,也只能做到 50%,离特斯拉 3.0 的纯视觉还原 80%,还有很大差距。

为了弥补这个差距,激光雷达不仅仅是作为补盲的出现,其实更多的是解决视觉存在的:远距离测距、近距离刷新效率等等,甚至在夜间、雨天,面对异性物体,面对 Corner case 中更多测距感知。

面对这种多而复杂的场景,在激光雷达的协助下,在基于特斯拉同类硬件上,提升至少 20% 的场景还原度。

对于研发工程师而言,这些有效数据可以大幅度提升对感知融合的颗粒度,更细的颗粒度提升算法和决策有效率。

讲人话就是,我的额头开了天眼,看得比别人更多,更远,更细,哪怕我现在还是个孩子,我的天眼也会高速我前面有墙,别撞上去了,会疼。

2、激光雷达对于车企研发团队,有着更高的要求。

激光雷达所占用的算力非常少,做算法的朋友和我说,给 2tops 算力就够了。因为激光雷达仅仅是一个感知测量器,本身不带任何复杂的数据回传,不同于视觉。

但如何把激光雷达收集到的数据整合,和视觉、超声波、毫米波融合在一起,这个是难题。

所以会见到,很多传统造车先上激光雷达,但软件需要等到几个季度后再升级启用,这个是很普遍的。

对于车企来说,我先占了一个山头。但是对于消费者而言,我花额外多的钱,却买了一个没有实现的预期。

这个场景,相信很多人再熟悉不过。

并不是车企不想做,而是招不到人来做这个。只能先堆硬件,软件后面再组团队再来做。

对应激光雷达供应商,目前貌似只有一家在做打包方案(应该是大疆,kiwi 上已经实现)。而其它,则更多的是硬件供应商角色。

换言之,真正的激光雷达元年,其实尚未真正到来。

3、激光雷达会出现驼峰式的未来?

新势力造车不用说了,全栈自研是目标,实现目标借力激光雷达加速智能驾驶研发。最终,新势力造车大部分都会以纯视觉解决方案作为捅破 L4 级别天花板。届时,整车成本扣除激光雷达成本后,面向消费者的终端产品有望降低价格。

但这个时间节点,大部分人的目光锁定在 2030 年。

对于传统品牌而言,对激光雷达的需求量必然会出现上升,一方面是加速追赶头部新势力争强自身产品竞争力,另一方面是智能驾驶这条路大家都很清楚没有捷径,这是必然之路。

换言之,激光雷达在智能驾驶领域会存在很长的一段时间,助力加速智能驾驶捅破高阶智能驾驶天花板,走向完全自动驾驶能力。

最终激光雷达是否淡出市场,这个就要取决于未来市场还有多少车企产品还需要依赖融合式传感方案。

4、纯视觉一定会干掉毫米波、超声波传感器?并不是,激光雷达才是淘汰两波杀手。

另一方面来看,激光雷达一个顶三个的可能性是有的,部分车企为了降低融合感知传感器数量,将还原颗粒度较粗的毫米波雷达干掉了。

这么一算,原本要用三颗毫米波,现在用一个中小fov,少线程的激光雷达就可以了。成本摊分下来,性价比还是挺高的。

______

总结来看,激光雷达它仅仅是一个传感器,它的作用是协助开发者提升场景还原度,增强复杂环境下的算法和决策。

就好像它是一双很好的跑鞋,懂得人会利用好它跑出更快的成绩。

目前这双跑鞋正在证明自己的存在的价值,因为在智能驾驶这条赛道上,真正拼的是自己的体能和经验。

刚说完,下一轮赛跑的声音响起,穿着这双鞋往前跑的运动员多了起来。


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