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定西市(安定区、临洮县、渭源县、岷县、陇西县、漳县、通渭县)
新疆维吾尔自治区
宿迁市(宿城区、泗洪县、宿豫区、沭阳县、泗阳县)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
镇江市(丹徒区、京口区、句容市、润州区、扬中市、丹阳市)
淮南市(大通区、谢家集区、田家庵区、潘集区、八公山区、寿县、凤台县)
辽源市(西安区、东丰县、东辽县、龙山区)
昭通市(大关县、巧家县、水富市、盐津县、昭阳区、镇雄县、鲁甸县、威信县、永善县、彝良县、绥江县)
六盘水市(钟山区、六枝特区、盘州市、水城区)
张家口市(崇礼区、怀来县、赤城县、宣化区、涿鹿县、桥西区、怀安县、下花园区、康保县、桥东区、万全区、张北县、沽源县、阳原县、蔚县、尚义县)
内江市(市中区、隆昌市、东兴区、资中县、威远县)
大庆市(萨尔图区、让胡路区、肇源县、红岗区、肇州县、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、林甸县)
深圳市(坪山区、龙岗区、福田区、罗湖区、龙华区、宝安区、盐田区、南山区、光明区)
遵义市(桐梓县、赤水市、绥阳县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、仁怀市、汇川区、凤冈县、红花岗区、播州区、余庆县)
宜春市(奉新县、袁州区、铜鼓县、上高县、高安市、万载县、樟树市、靖安县、宜丰县、丰城市)
亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)
济南市(平阴县、市中区、历下区、历城区、钢城区、槐荫区、莱芜区、天桥区、商河县、长清区、济阳区、章丘区)
石家庄市(井陉县、行唐县、元氏县、高邑县、赞皇县、灵寿县、新乐市、栾城区、深泽县、裕华区、井陉矿区、辛集市、鹿泉区、新华区、平山县、正定县、藁城区、赵县、桥西区、长安区、晋州市、无极县)
嘉峪关市
张家界市(永定区、桑植县、武陵源区、慈利县)
文山壮族苗族自治州(广南县、丘北县、文山市、富宁县、西畴县、马关县、砚山县、麻栗坡县)
吉安市(泰和县、峡江县、万安县、吉水县、井冈山市、吉州区、吉安县、安福县、新干县、遂川县、青原区、永新县、永丰县)
柳州市(鹿寨县、柳北区、融水苗族自治县、城中区、三江侗族自治县、柳江区、鱼峰区、柳城县、柳南区、融安县)
衢州市(开化县、龙游县、江山市、衢江区、常山县、柯城区)
伊犁哈萨克自治州(新源县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、特克斯县、伊宁市、霍城县、霍尔果斯市、奎屯市、尼勒克县、伊宁县、巩留县)
海东市(循化撒拉族自治县、互助土族自治县、平安区、化隆回族自治县、乐都区、民和回族土族自治县)
张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、民乐县、山丹县、临泽县、高台县)
贵阳市(南明区、乌当区、清镇市、观山湖区、修文县、息烽县、花溪区、云岩区、开阳县、白云区)
丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区)
石河子市(胡杨河市、昆玉市、图木舒克市、铁门关市、五家渠市、北屯市、白杨市、可克达拉市、新星市、双河市、阿拉尔市)
遂宁市(安居区、射洪市、蓬溪县、大英县、船山区)
湘西土家族苗族自治州(保靖县、永顺县、泸溪县、吉首市、凤凰县、古丈县、花垣县、龙山县)
常州市(新北区、钟楼区、溧阳市、金坛区、天宁区、武进区)
淮北市(濉溪县、杜集区、烈山区、相山区)
扬州市(高邮市、宝应县、仪征市、广陵区、江都区、邗江区)
大连市(沙河口区、庄河市、旅顺口区、甘井子区、长海县、西岗区、金州区、中山区、普兰店区、瓦房店市)
伊春市(汤旺县、伊美区、金林区、南岔县、友好区、丰林县、铁力市、大箐山县、乌翠区、嘉荫县)
烟台市(莱阳市、栖霞市、芝罘区、龙口市、莱州市、海阳市、蓬莱区、招远市、福山区、牟平区、莱山区)
舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)
驻马店市(正阳县、确山县、汝南县、上蔡县、平舆县、西平县、泌阳县、遂平县、新蔡县、驿城区)
沈阳市(新民市、和平区、沈北新区、于洪区、辽中区、皇姑区、法库县、沈河区、康平县、铁西区、浑南区、大东区、苏家屯区)
广元市(苍溪县、青川县、朝天区、剑阁县、旺苍县、利州区、昭化区)
武汉市(青山区、江汉区、东西湖区、黄陂区、洪山区、新洲区、江岸区、汉阳区、蔡甸区、武昌区、江夏区、硚口区、汉南区)
阜阳市(颍东区、颍上县、临泉县、太和县、颍泉区、界首市、颍州区、阜南县)
拉萨市(尼木县、当雄县、墨竹工卡县、曲水县、林周县、达孜区、堆龙德庆区、城关区)
安庆市(怀宁县、望江县、迎江区、潜山市、太湖县、岳西县、大观区、宜秀区、桐城市、宿松县)
绵阳市(安州区、盐亭县、游仙区、涪城区、江油市、平武县、三台县、北川羌族自治县、梓潼县)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、敦煌市、金塔县、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、肃州区)
西宁市(城西区、湟中区、湟源县、城东区、大通回族土族自治县、城中区、城北区)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
抚州市(宜黄县、资溪县、临川区、广昌县、乐安县、黎川县、金溪县、东乡区、南丰县、南城县、崇仁县)
四平市(梨树县、铁西区、伊通满族自治县、双辽市、铁东区)
梅州市(蕉岭县、大埔县、平远县、梅江区、兴宁市、五华县、丰顺县、梅县区)
天水市(张家川回族自治县、清水县、麦积区、武山县、甘谷县、秦安县、秦州区)
辽阳市(弓长岭区、文圣区、灯塔市、宏伟区、辽阳县、太子河区、白塔区)
鹤壁市(淇滨区、浚县、山城区、淇县、鹤山区)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
惠州市(龙门县、惠阳区、惠东县、惠城区、博罗县)
温州市(永嘉县、洞头区、泰顺县、龙湾区、瓯海区、文成县、平阳县、乐清市、龙港市、鹿城区、苍南县、瑞安市)
漯河市(源汇区、舞阳县、召陵区、临颍县、郾城区)
中山市
枣庄市(山亭区、滕州市、台儿庄区、薛城区、峄城区、市中区)
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三亚市(天涯区、崖州区、吉阳区、海棠区)
九江市(德安县、都昌县、共青城市、修水县、庐山市、柴桑区、彭泽县、永修县、瑞昌市、湖口县、武宁县、浔阳区、濂溪区)
威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)
南京市(建邺区、浦口区、鼓楼区、玄武区、江宁区、雨花台区、栖霞区、溧水区、秦淮区、六合区、高淳区)
白山市(江源区、临江市、靖宇县、浑江区、抚松县、长白朝鲜族自治县)
荆州市(松滋市、石首市、沙市区、公安县、荆州区、监利市、洪湖市、江陵县)
常德市(鼎城区、石门县、安乡县、武陵区、桃源县、汉寿县、澧县、临澧县、津市市)
忻州市(代县、宁武县、忻府区、河曲县、繁峙县、岢岚县、偏关县、神池县、定襄县、保德县、原平市、五寨县、静乐县、五台县)
阿克苏地区(阿瓦提县、柯坪县、新和县、拜城县、乌什县、温宿县、沙雅县、阿克苏市、库车市)
鄂尔多斯市(康巴什区、鄂托克旗、鄂托克前旗、准格尔旗、东胜区、杭锦旗、乌审旗、达拉特旗、伊金霍洛旗)
潍坊市(高密市、寿光市、安丘市、寒亭区、昌乐县、坊子区、潍城区、诸城市、青州市、临朐县、昌邑市、奎文区)
湘潭市(雨湖区、岳塘区、韶山市、湘潭县、湘乡市)
渭南市(华州区、富平县、白水县、潼关县、韩城市、澄城县、蒲城县、临渭区、华阴市、大荔县、合阳县)
泰安市(肥城市、岱岳区、新泰市、东平县、泰山区、宁阳县)
牡丹江市(绥芬河市、阳明区、爱民区、海林市、穆棱市、西安区、东宁市、林口县、宁安市、东安区)
芜湖市(弋江区、湾沚区、无为市、镜湖区、繁昌区、鸠江区、南陵县)
山南市(加查县、贡嘎县、琼结县、乃东区、扎囊县、曲松县、桑日县、错那市、隆子县、洛扎县、浪卡子县、措美县)
宜昌市(伍家岗区、五峰土家族自治县、宜都市、夷陵区、枝江市、猇亭区、当阳市、长阳土家族自治县、点军区、西陵区、兴山县、秭归县、远安县)
南通市(启东市、如皋市、崇川区、如东县、通州区、海安市、海门区)
泰州市(高港区、姜堰区、泰兴市、靖江市、海陵区、兴化市)
淄博市(临淄区、沂源县、高青县、博山区、淄川区、张店区、桓台县、周村区)
保山市(施甸县、龙陵县、隆阳区、腾冲市、昌宁县)
金昌市(永昌县、金川区)
阳江市(阳西县、江城区、阳东区、阳春市)
宝鸡市(凤县、眉县、岐山县、金台区、陇县、太白县、陈仓区、麟游县、渭滨区、千阳县、扶风县、凤翔区)
呼和浩特市(托克托县、玉泉区、新城区、武川县、清水河县、土默特左旗、和林格尔县、赛罕区、回民区)
通化市(辉南县、东昌区、集安市、二道江区、梅河口市、柳河县、通化县)
厦门市(同安区、集美区、海沧区、翔安区、思明区、湖里区)
郴州市(桂阳县、苏仙区、临武县、北湖区、桂东县、永兴县、资兴市、宜章县、汝城县、安仁县、嘉禾县)
新余市(分宜县、渝水区)
呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、牙克石市、额尔古纳市、满洲里市、阿荣旗)
松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、乾安县)
昌都市(丁青县、贡觉县、边坝县、左贡县、江达县、洛隆县、卡若区、类乌齐县、芒康县、八宿县、察雅县)
新乡市(卫辉市、牧野区、红旗区、长垣市、延津县、原阳县、获嘉县、卫滨区、辉县市、凤泉区、封丘县、新乡县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
楚雄彝族自治州(姚安县、牟定县、禄丰市、武定县、双柏县、元谋县、南华县、大姚县、楚雄市、永仁县)
绥化市(望奎县、绥棱县、兰西县、肇东市、海伦市、明水县、庆安县、安达市、北林区、青冈县)
甘南藏族自治州(临潭县、碌曲县、舟曲县、夏河县、迭部县、卓尼县、合作市、玛曲县)
清远市(阳山县、连州市、清城区、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、清新区、英德市、佛冈县)
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本溪市(本溪满族自治县、明山区、南芬区、平山区、溪湖区、桓仁满族自治县)
哈尔滨市(香坊区、平房区、双城区、延寿县、阿城区、依兰县、方正县、松北区、五常市、通河县、呼兰区、巴彦县、宾县、木兰县、道外区、南岗区、尚志市、道里区)
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包头市(九原区、固阳县、东河区、石拐区、昆都仑区、青山区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗)
衡水市(阜城县、安平县、武强县、饶阳县、故城县、冀州区、枣强县、桃城区、景县、深州市、武邑县)
贺州市(钟山县、平桂区、八步区、昭平县、富川瑶族自治县)
东营市(垦利区、河口区、利津县、广饶县、东营区)
宁夏回族自治区
廊坊市(永清县、大厂回族自治县、大城县、文安县、固安县、霸州市、广阳区、香河县、安次区、三河市)
怀化市(麻阳苗族自治县、洪江市、通道侗族自治县、沅陵县、中方县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、新晃侗族自治县、溆浦县、会同县、鹤城区、芷江侗族自治县)
雅安市(宝兴县、天全县、雨城区、名山区、荥经县、石棉县、芦山县、汉源县)
锡林郭勒盟(苏尼特左旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、镶黄旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、多伦县、正镶白旗)
长春市(榆树市、朝阳区、双阳区、宽城区、绿园区、德惠市、南关区、九台区、公主岭市、农安县、二道区)
内蒙古自治区
衡阳市(衡东县、衡山县、祁东县、珠晖区、蒸湘区、常宁市、石鼓区、耒阳市、衡阳县、南岳区、衡南县、雁峰区)
“整体来看,我们对后续A股市场持相对偏乐观的态度。过往经验表明,许多优质公司在经历关税考验后,反而进一步提升了其本身的竞争力。”近日,摩根士丹利基金权益投资部总监、大摩景气智选混合拟任基金经理雷志勇在接受澎湃新闻记者采访时表示。
雷志勇认为,2025年以来,一批中国科技企业在不同领域实现了创新突破,引发全球资本对中国科技实力的重估,科技创新引领的投资机遇值得重点关注。在泛科技板块中,今年TMT中的人工智能产业链、高端制造中的国防军工和风电等板块的景气度较优。他认为,AI带来的产业演进仍在继续,贸易争端会对产业的进展带来扰动,但不会改变发展趋势。
2024年,由雷志勇管理的大摩数字经济A年收益达69.23%,在全市场主动权益类基金中排名第一,这也是外资独资公募基金公司首次斩获年度冠军。
看好三大景气领域
近期A股市场呈现显著震荡态势,主要指数波动加剧。雷志勇表示,市场在政策“组合拳”的呵护下逐步消化外部冲击,情绪也逐步修复,整体来看,对后续A股市场持相对乐观的态度。
雷志勇进一步解释称,其一,自去年9月起,国家政策大力扶持资本市场,释放出积极信号;其二,市场流动性保持宽松,为资本市场注入活力;其三,产业的催化和进展令人期待,像AI算力基础设施和应用等领域都蕴含着巨大的发展潜力。
雷志勇强调,海外关税政策带来的扰动可能是阶段性的,“随着外部事件冲击逐步缓解,绩优股和符合新兴产业趋势的优质公司,在股价跌至估值低位后,往往会迎来修复。”
“从产业和市场层面来看,若中国能保持工程师红利、维持产品创新与产业链完整,贸易关税不会影响整体产品的竞争力;在未来一段时间,如果国内不断补足技术短板(比如半导体先进制程),资本市场中长期估值反而将随之提升。”雷志勇说。
他介绍,摩根士丹利基金权益投研团队采用“投研一体化”的融合研究模式,注重高频跟踪、对比成长板块内各行业趋势与景气度变化,为基金经理筛选出边际变化更大、即将迎来产业拐点的行业提供了重要的参考。
“从我们的跟踪来看,今年人工智能产业链仍将维持高景气,国内互联网厂商资本开支加速,高速率光模块迭代加快,大模型演进下推理侧计算需求上行。AI应用也将迎来从0到1的突破。此外,风电领域招标量和装机量快速增长,有望迎来景气反转。国防军工板块处于订单和收入确认拐点,随着‘十四五’收官,积压订单将落地,业绩有望快速增长。”雷志勇表示。
谈及港股市场,雷志勇认为,外资对中国资产的低配状态有望扭转,随着国内经济复苏,港股资产吸引力增强,海外资金有望重新流入,港股估值或将迎来修复;部分港股科技股龙头目前估值具备吸引力,在市场企稳之后,基本面优质的个股发展空间和潜力将得到展现。
“在人工智能领域,港股市场有许多优质的应用型公司,此外,不少传统制造业公司的估值和股息率都具有较高吸引力。”他指出。
AI投资今年需更注重基本面
展望2025年,雷志勇认为AI产业链仍将维持高景气,不过,相较去年,今年需调整选股思路。
在他看来,国产算力链的景气度及确定性都可能优于海外算力链。国家“东数西算”工程已规划10个国家级算力枢纽、12个数据中心集群,总投资超4000亿元,加上国内互联网巨头和运营商的资本开支支持,国产算力供应链上下游各个环节都将充分受益于国产AI基建周期。
具体到AI应用方面,雷志勇表示,国内AI应用正加速从技术突破转向场景落地,在政策支持、算力基建和行业需求的三重驱动下,形成“大模型+垂直场景”的融合创新格局。
展望未来三年,他预计AI应用将呈现三大趋势:一是行业大模型加速落地,如智谱GLM-4在教育、金融的定制化方案;二是AI智能体从工具向自主决策演进,Manus的任务分解能力将重构企业服务流程;三是合规技术与AI深度融合,隐私计算、数据标签化等技术成为刚需。将重点关注政务智能化、医疗精准诊断、生成式营销、国产算力生态等赛道,这些领域已形成“政策-技术-场景”的闭环,具备规模化落地条件。
谈及选股思路,雷志勇强调,无论是算力板块、应用板块、机器人板块,今年选股都要以基本面为支撑。他主要关注三点:其一,今年的业绩是否维持增长;其二,有没有AI产品或订单落地;其三,公司战略层面是否积极拥抱AI,积极提升自身运营能力和产品吸引力。
科技投资的波动性是资本市场无法绕开的话题。雷志勇认为,波动是资本市场的固有现象,没有股票或指数能持续单边上涨而不回调,应对波动的关键在于聚焦股票基本面和行业景气度,“我们要规避的是股价回撤后一蹶不振的情况。只有所选产业趋势和个股基本面经得住考验,股价在受到系统性风险冲击回撤后才有可能重新上涨,甚至再创佳绩。”
澎湃新闻记者孙铭蔚
MACD金叉信号形成,这些股涨势不错!
少龙最近很忙,作为小红书媒体工程技术的负责人,手上的几个项目在同时进行,最紧迫的来自于准备这个月月底与OPPO合作的“原彩ProXDR显示技术”上线。
“技术很复杂,原本计划是在下半年落地,现在提前了几个月,但这次将是社交平台上首次实现HDR技术的全链路落地,团队最近都在加班加点。”少龙对记者说。
HDR是一项影像技术,通过提升亮度范围、色域等让图像呈现更接近真实场景的细腻视觉效果。这项技术在2010年被苹果首次引入手机领域时便引发关注。而15年后,来自于中国的手机厂商正在推动这项技术在更多的社交平台落地,并且联手谷歌推动安卓生态统一HDR标准。
从最初的摄像头CMOS到镜头模组,再到光学镜片,中国手机厂商的影像战场不再局限于镜头上的竞争,它们正在牵引更多的上下游产业链公司入局,展开生态之战,这里面有合作方谷歌,也有像小红书、微信、抖音这样的影像分享社交媒体。
“标准统一起来了”
越来越多的手机厂商开始向上下游渗透,试图牵引产业链构建一套新的影像标准。
一张合影照片此前在网上掀起了热议。合影中聚集了国产影像供应链上的诸多龙头企业,不仅有谷歌、索尼、高通、三星、哈苏这样的国际厂商,也有舜宇光学、丘钛科技、豪威、小红书这样的国内企业,覆盖了从上游的硬件与核心元器件,到中游的核心设备与系统集成,以及下游的场景应用企业。
在中国手机影像的发展上,这些产业链上的公司为手机厂商构筑了坚实的技术基础。无论是华为的计算光学、vivo的影像算法矩阵,还是小米的亿级像素以及OPPO的超光影图像引擎,其中涉及的芯片、镜头、传感器、平台的ISP、算法以及调试方向认知都在显示,国产手机在移动影像上正在逐渐从跟随者转变为标准的制定者。
少龙对此深有体会。
过去,HDR技术主要通过拍摄多张不同曝光度的图像帧,并将这些帧合成一张HDR图像,来保留高光和阴影的细节,使照片更为“真实”。虽然在手机上使用的比较多,但除了照片显示阶段,其他产业链环节并没有HDR效果,社交平台也并未对这一技术有所涉及。
“没有普及的根本原因在于链路很长,涉及手机拍摄支持、APP发布端支持、服务端编码和传输等多环节。此外,渲染和显示时要适配众多机型,HDR照片因为计算管线的压缩,显示时色彩往往会有丢失。如果想保证处理效果没有损耗,端侧解码和显示都要满足复杂的指标。”少龙对记者表示,更难的在于手机厂商之间的标准并不同,比如OPPO采用谷歌UHDR标准,华为、苹果也都各有标准,需在发布端兼容,并在服务端统一适配和处理,再下发播放端解码渲染显示。
在OPPO影像算法总监罗俊看来,技术最难的部分在于算法架构上,需要投入大量的研发力量,而标准的制定则需要手机厂商、应用端以及谷歌三方共同去推动。
“事实上在推动技术落地的过程中,我们也让谷歌做出了一些改变,把标准统一起来了,这意味着其他平台和应用也能够在这样的标准下进行开发。”罗俊对记者表示,中国的生态圈相对更为聚焦,所以这些标准在中国更能发挥作用。
除了HDR技术,OPPO去年也首次在安卓领域,实现实况照片在小红书平台分享。而在技术打通后,苹果以及其他手机厂商也开始支持实况图的落地。
“技术领先三个月就可能被超越,但标准能卡住生态位。”一位手机供应链人士对记者说。
移动影像的下一步
历经多次技术迭代,中国的手机影像已经走入了技术深水区,但目前来看,各大手机厂商的技术路径实现方向并不一致。
比如在与徕卡终止合作后,华为发布了自己的影像品牌XMAGE,主要聚焦光学系统、机械结构、成像技术、图像处理四大成像模块。同时联合清华大学艺术与科学研究中心色彩研究所,基于“色彩科学”对影像色彩进行调校。
vivo则依托自研蓝图传感器技术、自研影像算法矩阵及蓝图影像芯片形成了“蓝图影像”矩阵。vivo技术负责人对记者表示,手机的影像功能需要更多的算法叠加,消耗的是CPU、GPU的资源,所以在定义产品时,芯片的能力成为了实现影像效果的基础之一。
OPPO的凝光影像则更强调“环境人像”,通过环境表达出人物的身份信息、性格描写和情绪状态。比如在LED大规模普及的城市夜景中,人物的肤色会变得发青或发黄,但通过分区色温感知技术,让传感器捕捉色彩信息后再结合算法进行光学分区,再还原出自然的肤色。
“我们有一个AI肤色模型,此外针对不同的场景,模型数量差不多在200个,可以基于不同的场景切换。”罗俊对记者表示,光学硬件不再是计算摄影的瓶颈,而计算摄影则不断刷新着光学能力的上限,两者的关系更像是光学是决定水位的容器,算法是提升水位的水泵。
罗俊认为,从发展趋势来看,手机影像正在细分为五个步骤,分别是“拍、看、编、分、管”,怎么拍、怎么看、怎么编辑、怎么分享、怎么管理。AI消除、AI超清像素,AI去反光其实就是“拯救废片”的逻辑,而在分享的环节则涉及到很多生态链路,这需要算法模型和光学链路的结合。
Counterpoint手机半导体资深分析师齐英楠有着同样的看法。
他认为,在高端市场,影像成为各大品牌提升产品差异化的主战场,围绕相机功能升级已经从如何拍摄出清晰的影像,发展为面向不同使用场景、光线环境提供专业级的摄影、摄像体验,在这个过程中,不仅有硬件规格、性能的升级,也有对光学和算法融合的不断探索,还有对上下游生态的理解能力。
“单纯地炫技和秀参数一定无法在未来的影像竞争中获得领先身位,看似简单的手机拍照动作,背后考验的是厂商的软硬件一体化作战能力。”齐英楠说。
(本文来自第一财经)
新闻结尾
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