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聚焦星闪应用落地，利尔达携系列产品与方案亮相东博会

Thu, 24 Sep 2026 06:21:26 +0800

9月17日至21日，第23届中国—东盟博览会在广西南宁举办。作为中国与东盟深化经贸合作的重要平台，本届东博会汇聚多国政府机构、产业链企业、行业专家及专业客商，围绕数字经济、智能制造等领域展开交流。

本届东博会上，利尔达科技集团携EB21、UB37、FB36等星闪产品及应用方案亮相，集中展示星闪技术在物联网领域的产品布局与应用实践，并通过主题演讲参与产业交流，分享星闪在智能家居、工业物联网等场景中的应用探索。

多款产品亮相，覆盖多元应用场景

在新一代短距无线通信加速落地的背景下，星闪（NearLink）正在为智慧出行、智能家居、工业物联等场景提供新的连接选择。相较传统短距通信技术，星闪在低时延、抗干扰、低功耗、多连接等方面具备差异化能力，更适合对实时控制、稳定传输和复杂无线环境有要求的终端应用。

本次展区现场，利尔达围绕“模组产品+开发工具+场景方案”展示了星闪技术在泛物联网终端中的应用路径。展出的EB20/EB21系列SLE透传模组，可面向低功耗、低时延的数据通信需求，支持一主多从、多设备连接及大数据包传输，适用于智能表计、工业控制、燃气设备、遥控终端等场景。

面向多协议融合趋势，利尔达同步展示了UB37/DB37、DB35、FB36等Wi-Fi 6+BLE+SLE系列产品，将Wi-Fi的上行连接能力、BLE的生态兼容能力与SLE的低功耗、低时延通信能力结合，为IPC、可视门铃、智能门锁、白电、扫地机、网关、机顶盒等终端提供更灵活的无线连接方案。

在场景方案层面，利尔达进一步展示了星闪组网、割草机、充电桩等解决方案，并延展呈现AI玩具等泛物联网应用。从无线模组、开发工具到场景方案，利尔达正在持续完善星闪模组产品及方案的布局，支持客户根据终端形态、连接需求和业务场景选择合适的通信组合，加速相关产品的开发与应用探索。

主题演讲分享实践，深化产业交流

展会期间，利尔达高级市场经理任俊参与了相关产业对接活动并发表主题演讲。他围绕星闪模组产品矩阵与组网方案展开分享，结合现场展品与产业案例，介绍了星闪技术在智能家居、工业物联网等场景中的应用实践，探讨新一代短距无线通信技术在实际产品开发中的应用路径。

从展品展示到主题分享，利尔达此次参展进一步呈现了其在星闪领域从模组产品到应用方案的实践，也为与东盟及国内产业伙伴开展技术交流提供了新的窗口。

此次亮相东博会，是利尔达面向中国—东盟市场展示星闪产品与应用实践的一次重要交流。依托东博会平台，利尔达进一步加强与产业伙伴在物联网连接技术及应用场景方面的交流。

未来，利尔达将继续围绕物联网终端连接需求，推进星闪模组及应用方案创新，探索更多行业应用场景，与产业伙伴共同推动星闪技术应用落地，让无线连接更好服务万物互联。

借助NVIDIA Omniverse NuRec在车辆平台上扩展智能汽车感知

Thu, 24 Sep 2026 06:20:51 +0800

感知堆栈由搭载该堆栈的车辆决定形状。将相同的软件移动到新的赛车系 (例如，从 SUV 到轿车或产品组合中的其他车型) ，它对世界的感知会发生变化。传感器的位置、校准、视野、遮挡、人体几何图形、定时和覆盖度都会发生变化。红绿灯可能会出现在画面的不同部分。路边的路况会变得越来越难看。靠近覆盖范围边缘的行人可能会变得模糊不清。随着自动驾驶堆栈扩展到新的车型和变体，即使底层感知堆栈保持不变，开发者也必须考虑到这些差异。

为每辆赛车收集和标记新的现实世界数据集的成本很高，而且在车辆开发初期可能不可能实现。新车队可能不可用，并且无法始终捕获罕见情况。真实的驾驶数据对于确定和验证系统性能仍然至关重要，但合成数据可以帮助团队在完整的目标轴向数据集出现之前调整模型。

Carline 适应性挑战是为可能尚不存在的车辆准备感知软件，并跨平台变体扩展该软件，而无需为每个变体收集和标记大型数据集。

NVIDIA Omniverse NuRec 使这个过程更加实用。它从录制的真实驾驶开始，重建每个场景，并渲染目标车辆配置的新摄像头视图。

开发者可以重复使用真实数据来提出以下问题：

从目标装备来看，这个场景会是什么样子？

现有的哪些驱动能够很好地覆盖新车？

几何图形的变化在哪里会造成薄弱点？

哪些差距需要实际收集？

本文介绍了如何通过以下四个步骤，使用现有的驱动数据使感知堆栈适应新的传感器装备：

将重建的驾驶与目标装备配置配对。

渲染目标视图。

使用 NVIDIA Harmonizer 优化帧。

在输出上训练感知模型。

本教程使用 NVIDIA 物理 AI NuRec 数据集中的重建场景来完成四个步骤。

NuRec 如何支持 carline 适应性

NuRec 使用 3D Gaussian splatting 根据传感器数据重建现实环境，并对其进行渲染以进行仿真。为了适应轮轴，NuRec 可重建现有车辆捕获的真实驾驶，并从目标车辆的视角渲染新的摄像头流。

两个 NuRec 功能对于 carline 适应性特别有用。

新视角合成：NuRec 可以使用 gsplat 渲染场景，gsplat 通过指定的摄像头模型投射高斯图。此功能使用户能够更改相机外部构造、内部构造、视野和镜头模型，包括针孔、鱼眼和 f-theta 配置。

可重复使用的场景数据和注释：重建后的场景保留了原始装备轨迹、每个摄像头的校正、动态物体追踪和地图数据。这些素材可用于对齐或调整新渲染视图中的标签，例如物体、车道、交通信号灯和道路边界。

图 1. NuRec Carline 适配工作流。重建的 USDZ 场景通过目标轮系的传感器设备进行渲染，并通过 Harmonizer 进行优化，用于感知训练

使用 NuRec 使感知模型适应新的车道

以下工作流程展示了开发团队如何通过目标摄像头设备渲染现有的重建驾驶、优化生成的帧，以及准备用于感知模型训练的数据。

第 1 步：下载重建的场景

Hugging Face 上的物理 AI NuRec 数据集包含 1500 多个神经重建的驾驶场景。每个场景的时长约为 20 秒，由六个摄像头视角重建而成：120 度正视角、30 度正视角、120 度左右交叉视角，以及 70 度左右后视角。

NuRec 数据集已设置门控。接受许可，使用 Hugging Face 令牌进行身份验证，然后下载一个场景。

如果使用编码代理，请克隆 NVIDIA/nurec-skills 存储库。其中包括下载物理 AI 数据集、使用 NuRec 进行渲染以及优化输出帧的技能。

第 2 步：从目标线条的传感器设备进行渲染

图 2. 使用原始摄像头设备和移动的目标摄像头设备渲染相同的 NuRec 重建场景

本教程使用公开示例中包含的合成目标摄像头装备。其摄像头名称、姿态、分辨率和镜头参数均可供参考。

所提供的合成设备包含一个目标摄像头，因此本教程会生成一个目标摄像头流。在装备文件中，每个传感器条目都定义了冒号分隔的相机名称、图像分辨率、F-Theta 镜头模型、内部参数以及从相机到装备的姿态。

NRE 将冒号分隔的名称转换为逻辑摄像头 ID。例如，它将 camera：Front：synthetic：120fov 转换为 camera_front_synthetic_120fov。要添加另一个目标摄像头，请在 rig.sensors 中添加另一个条目。为其指定唯一名称，并提供其自身的宽度、高度、镜头模型、内部参数和 nimalSensor2Rig_FLU transform。

设置输入和输出位置：

将公共 NuRec 容器固定到其不可变摘要，并提取镜像：

将轨迹导出和渲染作为单独的容器操作运行。导出目标摄像头轨迹：

接下来，运行一个目标摄像头的稀疏渲染来验证设置。在本示例中，选择目标摄像头 camera_front_synthetic_120fov，因为示例目标装备定义了前置摄像头。渲染命令加载导出的轨迹文件，然后使用 – camera-id 选择要渲染的摄像头。

USDZ 场景由六个源摄像头重建而成：一个120 度正面摄像头、一个30 度正面长焦摄像头、120 度左右交叉摄像头以及70 度左右前后摄像头。目标摄像头不需要与任何这些源摄像头进行一对一对应。它可以使用不同的位置、方向、分辨率、视野或校准，前提是其姿态在同一装备坐标系中表示，并且其镜头模型得到导出工具的支持。放置在观测轨迹之外的摄像头或瞄准源摄像头覆盖范围有限的区域的摄像头可能会产生低质量的渲染。

本教程使用前置目标摄像头来调整另一个视图 (例如左后摄像头) ，首先在目标设备 JSON 中添加左后传感器，为其提供从后置到左侧的摄像头外部元素，再次导出轨迹，然后将其标准化逻辑 ID 传递给 – camera-id。

检查帧，确保姿态、视野和时间正确。稀疏渲染通过评审后，使用`- frame-step = 1` 渲染所有目标摄像头的完整序列。为目标设备中每个经过验证的摄像头重复执行 – camera-id。

第 3 步：优化渲染帧

神经渲染可能会留下与视图相关的伪影、不一致的颜色或色调，以及重建不当的动态对象。NVIDIA Harmonizer 是一个具有时间感知能力的公开后处理模型，可校正 NuRec 和相关神经渲染中的伪影。它可以提高视觉质量，但不会修复错误的校准、恢复从未重建的场景覆盖，也不会取代目标摄像头验证。

NVIDIA/nurec-skills 中的nurec-fixer技能涵盖设置、推理、评估和可选的 Harmonizer 微调。首先，在下载模型之前验证主机。

在 Hugging Face 上接受模型许可证，克隆 Harmonizer 存储库，构建其运行时镜像，然后下载已发布的检查点：

一次运行一个摄像头序列。加载父渲染目录，以便输出 (写在输入目录旁边) 继续保留在主机上：

图 3. 并排对比 NuRec 原始渲染和 NVIDIA Harmonizer 输出。Harmonizer 可减少可见天空伪影并提高视觉一致性 (右)

第 4 步：训练感知模型

在为新汽车线条创建 NuRec 渲染的数据集后，请先验证输出，然后再将其整合到感知训练工作流中。以类似于从车辆中收集的真实摄像头数据的方式处理此新数据集。然后，根据感知模型的需求准备使用。

Carline 适应计划

NVIDIA 在内部自动驾驶程序中评估了这一工作流程，该程序需要支持新的摄像头配置。该团队拥有一个来自不同车辆的现有驾驶库，但尚未提供目标车道数据。

图 4. 与零样本基准相比，使用 NuRec 渲染的合成数据训练目标 carline 后，物体检测精度和召回率的相对提升。VRU 是指弱势道路使用者

借助 NuRec 智能体技能实现工作流程自动化

NVIDIA/nurec-skills 资源库将主要步骤打包成智能体技能。编码智能体可以使用物理 AI 数据集定位和下载场景，使用 nre 渲染场景，并使用 nurec-fixer 优化输出。

有关端到端示例，请观看神经重建代理技能直播。

视频 1. 了解 NVIDIA Omniverse NuRec 如何使用 3D Gaussian splatting 重建现实世界的驾驶场景，并为智能汽车模拟进行渲染

公共 NVIDIA/nurec-skills 资源库包含使用 NCore 查找物理 AI 数据集、运行 NuRec 和应用 DiffusionHarmonizer 的技能。nurec-carline-adaptation技能增加了一个精简兼容性和来源层；它不会重新分发 NuRec 源代码或多个模型。

克隆资源库后，请使用兼容的编码代理：

使用 $ nurec-carline-adaptation 技能验证此 USDZ 和清理目标装备，向我展示确切的本地 Docker 命令，运行稀疏单摄像头烟雾测试，如果任何摄像头或挡风玻璃检查失败，则在完整渲染之前停止。

将 NuRec 应用于现有的驱动数据

重建捕获的驱动器需要来自录制设备的同步视频和来自同一录制设备的相应元数据。然后，必须将源数据整理成一致的布局：

MP4 来自车辆的摄像头记录器。Parquet 文件包含整个摄像头设备共享的元数据。

表 1. 所需元数据文件、其内容和典型来源

本教程中使用的配套转换器和重建 recipe 需要使用所有三个 Parquet 文件。其他 NuRec 工作流可能支持不使用物体追踪的重建。这些文件名和 Parquet 序列化不是 NCore 要求。如果相同的信息存储在 JSON、数据库或其他格式中，则可以调整公开的 NCore 转换器模板以读取源。

此工作流假设所选视频已同步，且录制间隔相同。校准数据必须识别每个选定的摄像头，自运动数据必须涵盖从首次曝光到最后一次曝光的序列，并且此方法所需的目标轨迹必须重叠该间隔并使用相同的世界坐标系统。语义验证器在转换后运行，并在生成的 NCore 序列中检查这些关系。

将源数据映射到 NCore

下一节中的配套转换器支持上述七张视频表和三张表格布局。当文件遵循此模式时，可以直接通过运行配套转换器继续执行工作流程。

不受支持的源格式需要公共转换器模板的自定义副本，以便读取源文件并将数据写入 NCore。

模板是代码骨架，而非通用转换器。其源读取器必须将等效信息映射到以下 NCore 组件中：

表 2. 将源数据映射到 NCore V4 组件

遵循公开的 NCore 坐标约定：

装备：+X forward、+Y left、+Z up

摄像头：+X (右侧) ，+Y (向下) ，+Z (向前)

时间：整数微秒

距离：米；姿势：有效的 SE (3) 转换

在 float64 中保留姿态计算。对本地“世界”帧进行变基，使第一个装备姿态成为身份。对于没有录制帧时间的同步恒定帧速率视频，帧`i` 的标称时间为：

使用记录的曝光时间 (如果可用) 。名义型公式假设 MP4 流已同步。转换器使用 NCore`separate-sensors` 配置文件编写序列。此配置文件为每个转换后的摄像头创建一个摄像头组件存档，并为姿态、内部构造、遮罩和立方体创建一个共享存档。转换器可保留每个摄像头的实际分辨率和颜色解读。

运行配套转换器

在随教程资源库一起分发特定于源的转换器时，请按如下所示运行该转换器：

验证 NCore 序列

根据转换器的输出合同设置生成的路径：

运行源特定验证器：

然后使用公开的 NCore 查看器检查序列，并打开 http：// localhost：8080。

预期输出

单独的传感器 NCore V4 序列通常包含：

共享的` .ncore4.zarr.itar` 存档包含姿势、内部构造、遮罩和立方体等组件。每个` .ncore4- .zarr.itar` 存档均包含一个转换后相机的帧。JSON 清单和所有引用的存档文件构成一个逻辑序列；它们必须保持在一起。

生成 NuRec 辅助数据

转换后的 NCore 序列包含记录的传感器测量、校准、姿态和物体追踪。它尚未包含此摄像头重建工作流程所需的推理语义分割、深度和自我掩码。公共技能/nre 指令描述了这一阶段，NuRec 辅助数据文档定义了数据产品。NGC 上的公共 nre-tools-ga NGC 容器提供推理应用程序。

该工作流使用NRE_AUX_IMAGE识别辅助数据容器，并将其与单独的nre-ga训练和渲染图像区分开来。26.04 GA 图像通过一个入口点显示多个工具，因此工作流会显式选择 ncore-aux-data 子命令：

选定的选项具有明确的角色。表 3 总结了每个选定选项生成的输出。

表 3. 辅助数据选项和生成的产品

省略--camera-id，使用清单中的逻辑摄像头 ID，为每个摄像头处理在NCORE_SEQUENCE_JSON. Selecting specific cameras requires one --camera-id= 参数中声明的每个摄像头。

生成辅助数据后，重建输入目录包含以下结构：

开始使用

使用以下资源开始根据目标轮廓调整重建的场景。

从物理 AI NuRec 数据集下载 USDZ 场景和包含的示例目标装备：https://huggingface.co/datasets/nvidia/PhysicalAI-Autonomous-Vehicles-NuRec（复制链接至浏览器打开，下同）

通过示例装备渲染场景，将装备 JSON 替换为目标 Carline 配置，然后再次渲染场景。

查看 NuRec 文档，了解设置要求、支持的硬件、验证和渲染说明：https://docs.nvidia.com/nurec/

要重建录制的驾驶记录，请按照 “Reconstruct an 智能汽车 Scene” (重建智能汽车场景)以及 NVIDIA/nurec-skills（https://github.com/NVIDIA/nurec-skills）中的 NCore 转换和辅助数据指南进行操作。

使用 NVIDIA Harmonizer 实现时间一致的序列后处理：https://github.com/NVIDIA/harmonizer

公共软件、容器、数据集和模型构件需要拥有适用的 NVIDIA NGC 或 Hugging Face 账户并接受其许可证。NGC 上的 nre-ga 容器中提供了 NuRec 运行时：https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/nre/containers/nre-ga/-

*与 NVIDIA 产品相关的图片或视频（完整或部分）的版权均归 NVIDIA Corporation 所有。

“安宁”，前NBA球员马布里用一个词形容中国

Wed, 23 Sep 2026 22:43:00 +0800

　　中新社北京9月23日电 (记者曾玥刘子衿)“中国是我的第二故乡。”23日在北京接受中新社记者专访时，前美国职业篮球联赛(NBA)球员斯蒂芬·马布里(Stephon Marbury)用“安宁”一词形容中国以及在华感受。

　　过去16年间，他加盟中国男子篮球职业联赛(CBA)，三次率领北京首钢篮球队夺得CBA总冠军，获得中国“绿卡”，成为武汉女婿，工作和生活逐渐在中国扎下根来。

　　“我娶了一位中国妻子，人们可以通过我的妻子理解我对中国的热爱。”马布里说，中国也重新点亮了他的生活，帮助塑造了今天的他。

　　初来中国时，马布里正值人生低谷。亲人相继离世、公司经营不善、篮球事业受挫，一系列变故使他一度陷入灰暗。

　　“但当我走下飞机时，中国人民把我托举了起来。那种爱和能量，正是我所需要的。”马布里说。

　　这份爱，也成为他理解中国、融入中国的力量。

　　“中国人对人的理解是很深的，人们甚至在你还没意识到之前，就已经在尝试理解你了。”说到这里，马布里用最熟悉的篮球举例。

2月5日，前NBA球员斯蒂芬·马布里现身长沙，与球迷一同观赛，并学习花鼓戏、体验长沙拓印年画，近距离感受中国传统年味与非遗魅力。图为斯蒂芬·马布里(左)与手艺人展示年画作品。中新社记者杨华峰摄

　　他认为，篮球是一种通用语言。初来乍到时，他对中国的篮球打法、饮食和语言都感到陌生，但在球场上，对“防守”“篮板”等专业术语和技术动作却并无理解障碍。“随着我成长、学习并理解中国文化，现在一切都已不同了。”

　　从篮球赛场上的切磋，到不同文化间的理解，马布里体会到，亲身接触和直接交流，是走近彼此的重要路径。

　　他认为，人们应基于亲身经历相互理解，而不是根据他人讲述就对从未体验过的事情妄下判断。“你必须亲自去某个地方，才能谈论那个地方。”

　　而被问及用一个词形容中国时，马布里几乎脱口而出：“安宁”。

　　“在华生活对我来说是安宁的。”他发现，在这里接触到的另一种文化、理念和观念，与他从父母那里学到的人生信念不谋而合。“你希望别人如何对待你，你就如何对待别人，也就是爱和尊重。”

　　马布里喜欢吃火锅，认为“吃”是中国文化传统中的重要部分；他还建议第一次来华的人去长城看看，因为在那里可以感受到历史留下的能量。

SMA-JB5G用KTR250还是半刚线，18G下到底哪个更省空间？

Wed, 23 Sep 2026 06:21:08 +0800

德索SMA-JB5G在配接KTR250半柔线缆时，标称工作频率可以覆盖到18GHz。但在一个空间受限的机箱或天线模块里，工程师很快会遇到一个选型分叉：既然半刚线的外径比KTR250细得多，18GHz下是不是直接用半刚线就能省出更多布线空间？

这个问题不能只看电缆本体直径。射频电缆的“空间占用”由三部分构成：电缆本体直径、最小弯曲半径决定的布线路径宽度，以及连接器接口的安装空间。三个因素里，任何一个都可能把“本体更细”的优势抵消掉。

一、问题现象分析

SMA-JB5G的接口规格显示，配半硬或半柔电缆时频率范围为0~18GHz，配软电缆则为0~12.4GHz。这意味着如果坚持18GHz应用，KTR250半柔线和半刚线是两条合法路径。

从电缆本体尺寸看，KTR250（等效RG401系列）的护套外径约为6.85mm，内部导体1.65mm，绝缘层5.20mm。而常见的半刚线，例如UT-085替代型号，外径仅约2.20mm；UT-141替代型号外径约3.58mm。单看直径，半刚线只有KTR250的三分之一到一半。

但工程现场反馈的问题往往出在别处：半刚线虽然细，但“弯不回去”。半刚线的外导体是无缝铜管或铝管，弯曲后形状固定，一旦成型就无法在安装过程中微调。在一个狭小腔体内，如果布线路径需要绕过一个凸起或避让一颗螺钉，半刚线必须预先精确成型，稍有偏差就可能整根报废。

二、技术原理拆解

从结构设计来看，KTR250的外导体是镀锡铜丝编织后浸锡的结构，最外层还有FEP护套。这种“编织+护套”的复合结构赋予了它可手弯成型的能力，不需要专用弯管设备，安装时可以直接用手塑形，容差较大。

半刚线的外导体是实心铜管，弯曲需要专用工具，且弯曲半径有严格下限。如果强行用小半径弯折，外导体可能开裂或椭圆化，特征阻抗随之偏离50Ω，VSWR驻波比恶化。常见半刚线的推荐弯曲半径通常是电缆外径的10倍左右，而半柔电缆可以在更小的倍数下弯曲。

从电气性能分析，KTR250在18GHz下的衰减约为1.42dB/m，15GHz下为1.27dB/m，呈现随频率单调上升的趋势。半刚线由于外导体是完整的金属管，屏蔽效率通常更高，高频段的插入损耗和泄漏控制有一定优势。但电气优势是否值得用安装灵活性去交换，取决于具体应用对损耗预算和屏蔽要求的严格程度。

从机械角度分析，KTR250的最小弯曲半径（静态单次）为40mm，外径6.85mm，弯曲半径约为外径的5.8倍。这个比例在半柔电缆中属于中等偏紧的水平。半刚线虽然本体细，但如果按10倍外径估算，UT-085的弯曲半径约22mm，UT-141约36mm。两者在弯曲半径上的差距，远没有本体直径的差距那么大。

三、性能影响分析

对空间占用的实际影响，可以分两个层面看。

在电缆直线段，KTR250的6.85mm外径确实比半刚线粗。如果布线路径以直线为主，走线槽宽度充足，半刚线在截面积上的优势是实实在在的。

但在转弯和避让段，情况会反转。KTR250虽然本体粗，但弯曲半径与半刚线的差距被压缩到了工程可接受的范围内。更重要的是，KTR250可以在安装现场实时弯折并保持形状，不需要预先制作成型件。对于空间受限且路径复杂的场景，这种“现场适应能力”减少的是布线路径的预留余量，而预留余量本身也是空间占用的一部分。

对电气性能而言，18GHz已经接近SMA接口的常规上限，插入损耗和VSWR驻波比对弯曲状态敏感。半刚线一旦成型，电气性能稳定；KTR250在半柔状态下弯曲后，如果弯曲半径过小，也可能出现轻微的性能偏移。两者都需要控制弯曲质量，只是控制的手段不同。

对系统可靠性和维护性而言，KTR250的护套提供了额外的环境防护，FEP材料在-65~180℃范围内工作，适合有温度循环或轻度腐蚀风险的环境。半刚线没有护套，外导体直接暴露，在振动或安装摩擦中可能受损，需要额外的固定和防护措施。

️ 四、工程应用建议

第一，先量“转弯空间”，再量“直线空间”。如果机箱内留给电缆转弯的净空小于40mm，KTR250的弯曲半径就接近极限，此时应优先评估更细的半刚线，或者考虑外径更小的半柔替代型号。如果转弯空间充足，KTR250的现场塑形能力会显著降低安装难度。

第二，按频段和损耗余量做取舍。如果链路预算在18GHz处余量紧张，且直线走线为主，半刚线的低损耗和稳定屏蔽更有利。如果链路余量充足，或者需要频繁调整布线，KTR250的灵活性优势更实际。

第三，不要在SMA-JB5G上混用“软电缆频率上限”的认知。该接口配软电缆只到12.4GHz，18GHz应用必须使用半硬或半柔电缆。选型时确认电缆-连接器组合的额定频率覆盖18GHz，不要仅凭连接器型号下结论。

第四，安装工艺决定最终表现。半刚线需要精确的3D成型，建议使用专用弯管工具并检查弯曲后VSWR驻波比。KTR250可以用手弯，但应避免反复弯折同一位置，护套破损或外导体编织层变形都会影响高频性能。

第五，维护场景优先考虑可更换性。如果电缆组件未来可能需要更换或重新布线，KTR250的现场塑形能力可以降低维护难度；半刚线一旦成型，拆卸和重装的可复用性较低。

五、技术总结升华

18GHz下KTR250和半刚线的“空间占用”之争，本质上是电缆本体直径与弯曲半径及安装容差之间的权衡。半刚线在直线段和转弯半径的绝对数值上可能更小，但KTR250的现场塑形能力可以压缩布线路径的预留余量，两者的实际空间需求差距往往小于本体直径的差距。

对于SMA-JB5G在18GHz下的应用，如果转弯空间紧张且路径固定，半刚线值得认真评估；如果路径复杂、需要现场调整，KTR250的综合空间效率和安装可操作性更优。省空间的关键不在于选最细的电缆，而在于选与实际布线路径和安装工艺匹配的那一种。这也是德索在连接器配套应用中一贯强调的工程匹配思路。

第81届联大一般性辩论开幕

Wed, 23 Sep 2026 06:07:00 +0800

　　中新社联合国9月22日电 (记者王帆)第81届联合国大会一般性辩论22日在纽约联合国总部开幕。

当地时间9月22日，第81届联合国大会一般性辩论在纽约联合国总部开幕。图为联合国秘书长古特雷斯在开幕式上致辞。　中新社记者王帆摄

　　联合国秘书长古特雷斯在开幕式上致辞表示，世界正在走向不可逆转的多极化，但这一进程既可能走向以分裂、对抗和零和博弈为特征的碎片化和交易主义，也可能走向在共同国际法和共享规则下各影响力中心相互依存的网络化格局。后者有助于避免世界分裂为两个对抗阵营。权力需要规则，《联合国宪章》以及联合国的工作比以往任何时候都更加重要。

　　第81届联大主席、孟加拉国外长卡利勒在开幕发言时说，联合国之所以能够延续至今，在于其不可替代性。本届联大的核心议题是重建信任。站在第九个十年的起点，联合国必须正视自身不足，深化改革，使工作更加包容，以重新赢得信任。

　　按照惯例，巴西总统卢拉在一般性辩论中第一个发言。他表示，联合国正面临关键时刻。2025年记录了第二次世界大战以来最多的武装冲突，战争已不再是政治的延续，而是相互依存世界中政治体系彻底崩溃的表现。联合国安理会必须深入探讨关乎人类未来的决定性议题，在多边主义与单边主义之间作出选择。

　　随后，美国总统特朗普发言。他强调美国正处于“崛起”之中，并从经济、军事、能源、边境安全和科技等方面介绍其政府执政以来取得的成果。他还阐述美国对伊朗、巴勒斯坦、俄乌冲突及西半球局势的立场，批评联合国及其部分机构，宣布美国将进一步削减对联合国的预算拨款和职位，并强调美国将“保持人工智能领域的领先地位”。

当地时间9月22日，第81届联合国大会一般性辩论在纽约联合国总部开幕。图为美国总统特朗普发言。　中新社记者王帆摄

　　约旦国王阿卜杜拉二世在发言中批评以色列政府的扩张野心成为地区性威胁。他表示，黎巴嫩、也门、苏丹等地的持续冲突，以及经济差距、粮食不安全、气候变化等问题，都需要国际社会持续关注并采取行动。

　　法国总统马克龙在发言中表示，面对“强权即公理”的逻辑卷土重来，国际社会不能退缩，应坚守《联合国宪章》、国际法和多边主义。当前战事和危机不断增加，权力日益集中于少数人手中，各国应共同维护人民自由选择自身命运、发展模式和未来的权利。法国将继续围绕战争与和平、国际法、南北合作、人工智能等领域采取行动。

　　当天发言的领导人还包括土耳其总统埃尔多安、智利总统卡斯特、韩国总统李在明等。

　　本届联大的主题是“重建信任，管理变革：一个为所有人带来实效的联合国”，一般性辩论将持续至9月28日。来自联合国会员国的国家元首、政府首脑和高级别代表将围绕主题发言，表达各自国家立场并提出解决方案。(完)

【编辑:李岩】

腾势Z9S正式上市，售价25.58-32.58万元

Wed, 23 Sep 2026 00:00:00 +0800

凤凰网汽车讯 9月23日，“科技豪华智能轿车”腾势Z9S正式上市，腾势Z9S官方指导价25.58万元-32.58万元！推出闪充尊荣型、闪充旗舰型、易三方闪充性能型三款，满足用户的“悦己、悦人、悦非凡”需求。腾势Z9S搭载第二代刀片电池及闪充技术，纯电续航1100km行业最长，5分钟充好，9分钟充饱，零下30度只多3分钟；搭载易三方、AI超级智能体迪迪虾、Diva智能伙伴、天神之眼5.0、云辇-A智能空气车身控制系统等。

同时，并为用户准备了十一重专属礼遇，价值至高8万元，包括至高2万元选装权益，0首付、0月供、0利息金融方案，至高2万元置换补贴以及1年免费闪充等尊享礼遇。腾势推荐官计划权益也同步上线，至高可以解锁20项权益。

外观方面，腾势Z9S采用有格调的原创设计。优雅之势设计语言，侧面曲线舒展，从前门一直贯穿到车尾；流星定格前脸与流星尾迹车尾相互呼应寓意幸运美好，让人一眼心动。同时，无框车门、鹅卵石形外后视镜、前窄后宽鸳鸯胎等设计，在兼顾设计美感的同时，降低风阻，提升舒适和驾控安全性能。本次，腾势Z9S晨曦紫、午夜蓝、峡湾绿、星曜黑、柔沙灰、松石青、霜玉银七色外观；云烟紫、霜瓷白、青岚灰三款内饰，为用户提供多种出彩选择。

内饰方面，腾势Z9S拥有前排双零重力座椅，采用NASA航空座椅标准，以及NAPPA真皮包裹，搭配顶级奢侈品包包同款菱形三线汇合绗缝，不仅舒适，更显豪华。同时，15㎡声学包打造深海级静谧座舱，荣获中汽研2026年度低风噪车型奖；三温区双层流空调、帝瓦雷剧院级音响、795mm超宽天幕、色温化妆镜等豪华配置，让豪华奢适一步到位。

空间方面，腾势Z9S作为大型豪华轿车，带来VIP级空间体验。身高1.8m男士坐入后排，头部空间依然很宽松；120L电动前备箱、470L可拓展后备厢和44处储物空间，让用户装得下向往，也装得下所有惊喜与爱好。

腾势Z9S搭载第二代刀片电池及闪充技术，纯电续航1100km，为了让续航更扎实，腾势Z9S采用流线型车身、主动进气格栅，把风阻系数降到0.22；采用第二代宽温域高效热泵系统，加上效率高达94%的新一代高效八合一电驱总成、前四活塞定钳、动能回收系统等，全维度优化能耗。

1100km纯电续航，解决出行场景自由；闪充技术，解决充电速度问题。腾势Z9S5分钟充好，9分钟充饱，零下30度只多3分钟。截至目前，闪充站已建成超10000座，高速闪充站也即将突破2000座，充电和加油一样方便。

不同于传统豪华依赖机械连接和整体调校的驾控，腾势Z9S搭载易三方整车智能控制技术平台，三电机独立驱动、后轮双电机独立转向，加上全新升级的VMC运动控制2.0系统，毫秒级响应，让车轮既能独立运转，又能完美协同，整车智电驾控实力领先时代。

此外，腾势Z9S拥有双向10°后轮转向，最小转弯半径4.75m，比小型车MINI还灵活，狭窄通道游刃有余，让大车的空间、豪华体验与小车的灵动兼得。性能方面，腾势Z9S最大马力1210PS，零百加速最快2.68秒，以超越百万级超跑，让领先的性能体验，走进都市精英用户的日常。加上云辇-A智能空气车身控制系统和路面预瞄2.0，提前化解颠簸于无形，还有主驾主动侧翼功能，让驾驶者更尽兴，乘坐者更安稳。

智能体验上，腾势Z9S搭载汽车行业领先的AI超级智能体迪迪虾，玩得转、搞得定、聊得来；目前已接入支付宝、网易云音乐、淘宝闪购、飞猪等十余个生态伙伴，可自动拆解任务，无缝调度，为用户服务。

近万名孩子画作将分100期陆续亮相中国艺术研究院油画院

Tue, 22 Sep 2026 22:20:00 +0800

　　中新网北京9月22日电 (记者应妮)“哇！原来孩子是这样看世界的！”百期策展计划日前启动，近万幅青少年画作将陆续亮相中国艺术研究院油画院青年展厅。

“哇！原来孩子是这样看世界的！”百期策展计划启动合影。　主办方供图

　　中央美院油画系创业导师、北京服装学院客座教授、宝贝计画创办人杨帅表示，“百期策展计划”是为孩子们办专属他们的画展，让孩子们在美育学习中达到“以美育浸润学生”，全面提升学生文化理解、审美感知、艺术表现、创意实践等核心素养以及发现美、表现美、点亮想象力等综合素质的培养。

　　在他看来，国家美育政策的脉络日渐清晰：既要学校发挥主阵地作用，也要社会力量提供有益补充。这一近万幅画展的计划，正以民间和市场实践的方式，为常态化的全员艺术展演提供了一个可观察的样本——当近万名孩子陆续走进中国艺术研究院油画院，美育浸润行动中的“浸润”二字，正在变成一个个具体而微的成长故事。

展览现场。　主办方供图

电动机震动原因分析汇总

Tue, 22 Sep 2026 12:09:00 +0800

电动机振动是工业现场非常常见的故障，其原因通常涉及机械、电磁、安装、运行。

一、机械原因

1. 转子不平衡

原因：转子质量分布不均、转轴弯曲、部件松动、绕组绝缘收缩、联轴器偏心。

特征：振动频率主要为转频（1×），振幅随转速升高而增大，径向振动明显。

排查：做动平衡校正；检查转轴直线度、键槽配合、联轴器对中。

2. 轴承故障

原因：轴承磨损、滚道点蚀、保持架损坏、润滑不良、装配过紧/过松。

特征：高频振动，出现轴承故障特征频率（BPFO、BPFI、BSF、FTF），可能伴随温度升高和噪声。

排查：测振频谱、听音、测温度；检查润滑脂和轴承游隙。

3. 对中不良

原因：电机与负载机械联轴器不同轴、角度偏差、平行偏差。

特征：2×转频振动突出，轴向振动较大，联轴器两侧振动相位差明显。

排查：激光对中或百分表对中，检查地脚和垫片。

4. 松动

原因：地脚螺栓松动、底座刚度不足、轴承座松动、部件配合松动。

特征：出现1×、2×、3×……多倍频，振动方向不定，时域波形有冲击。

排查：紧固螺栓，检查基础、垫铁、焊缝和支撑刚度。

5. 转子与定子摩擦（扫膛）

原因：气隙不均、轴承磨损导致转子下沉、转轴弯曲。

特征：振动不稳定，可能伴随异常噪声和局部发热，严重时电流波动。

排查：测气隙、检查轴承和转轴，观察定子内膛有无擦痕。

6. 皮带传动问题

原因：皮带轮偏心、皮带松紧不当、皮带轮不对中、皮带缺陷。

特征：皮带频率振动，可能伴随1×、2×转频。

排查：调整张紧度、校正皮带轮、更换皮带。

7. 共振

原因：电机或基础固有频率接近转频或2×转频。

特征：特定转速下振动剧烈，偏离该转速后迅速减小。

排查：做敲击试验或模态分析，改变支撑刚度或避开共振转速。

二、电磁原因

1. 气隙不均

原因：定转子不同心、轴承磨损、端盖止口配合不良、转轴弯曲。

特征：2×电源频率振动，可能伴随转频边带；断电后振动迅速消失。

排查：测气隙均匀度，检查轴承和端盖。

2. 定子绕组故障

原因：匝间短路、相间短路、接地故障、接线错误。

特征：振动可能为2×电源频率，电流不平衡，局部过热。

排查：测绝缘电阻、直流电阻、电流平衡，必要时做匝间冲击试验。

3. 转子绕组故障

原因：笼型转子断条、端环开裂、绕线转子绕组故障。

特征：转频边带围绕电源频率，电流波动，转矩脉动。

排查：电流频谱分析，观察转子电流（绕线式）。

4. 磁路不对称

原因：定子铁芯偏心、硅钢片叠压不均、机座变形。

特征：2×电源频率振动，可能随负载变化。

排查：检查铁芯、机座和装配质量。

5. 电源问题

原因：三相电压不平衡、电压波动、谐波污染、缺相。

特征：振动频率与电源频率相关，电流不平衡，可能伴随噪声。

排查：测三相电压、电流，检查供电质量和变频器参数。

6. 变频器供电影响

原因：PWM谐波、载波频率、死区效应、参数设置不当。

特征：高频振动和噪声，特定频率下共振。

排查：调整载波频率、加装输出电抗器、优化V/F曲线。

三、安装与基础原因

1. 基础刚度不足

原因：基础太弱、地脚平面不平、垫铁不合适。

特征：振动随负载增大，地脚处振动明显。

排查：加固基础、重新找平、使用合适垫铁。

2. 安装不对中

原因：电机与负载不同轴、地脚受力不均。

特征：类似对中不良，轴向和径向振动均大。

排查：重新对中，检查地脚螺栓和垫片。

3. 管路或连接件应力

原因：管道强行连接、联轴器预紧力过大。

特征：振动随温度或负载变化。

排查：检查管路支撑和连接状态。

四、运行与负载原因

1. 负载不平衡

原因：风机叶轮不平衡、泵叶轮损坏、负载机械故障。

特征：振动频率与负载转频相关，负载越大振动越明显。

排查：分离电机与负载，单独试电机。

2. 工艺参数变化

原因：流量、压力、温度变化导致负载波动。

特征：振动随工况变化。

排查：记录工况与振动关系，优化运行参数。

3. 启动与停车过程

原因：启动转矩冲击、共振穿越。

特征：启动或停车时振动大，稳定后减小。

排查：软启动、变频启动、避开共振转速。

五、快速排查思路

振动特征	可能原因
1×转频为主	转子不平衡、对中不良、松动
2×转频为主	对中不良、松动、气隙不均
2×电源频率为主	气隙不均、绕组故障、磁路不对称
高频振动	轴承故障、润滑不良
多倍频	松动、摩擦
断电后立即消失	电磁原因
断电后仍存在	机械原因
随负载增大	负载不平衡、基础刚度不足
特定转速剧烈	共振

六、建议检测手段

振动频谱分析：判断频率成分，区分机械与电磁。

电流频谱分析：诊断转子断条、气隙不均。

温度检测：轴承、绕组、机壳温度。

噪声分析：辅助判断轴承和摩擦。

对中与动平衡：机械故障常用处理。

绝缘与电阻测试：电磁故障排查。

如果你有具体的电机类型（如异步、同步、直流、变频）、振动频率数据或现场现象，可以进一步帮你缩小原因范围。

审核编辑黄宇

红旗G919正式开启预售，预售价35.98万元起

Tue, 22 Sep 2026 00:00:00 +0800

凤凰网汽车讯 9月22日，红旗G919正式开启预售。红旗G919定位四电机豪华越野SUV，共推出四电机拓境版、四电机御境版及限定版3款车型，预售价格区间35.98-43.98万元，以同级唯一百万级矢量四电机、端到端高阶领航驾驶辅助、鸿鹄越野平台与军工级品质，引领四电机豪华越野SUV迈向新高度。

本次发布会打破惯例，由红旗一线研发工程师主讲。工程师文化自红旗G919立项之初便融入产品基因，3549位工程师历时三年反复打磨与验证，以“原创、回归、冗余、平权”四大开发理念，交出这份属于中国硬派越野的时代新作。

预售期间下订用户，可享购车、用车、养车覆盖车辆全生命周期的九重专属权益，为用户购车与用车全程提供保障，尽显红旗品牌的满满诚意。

四大开发理念，刻进骨子里的军工血脉与工程师文化

红旗G919，硬核旗舰、九鼎新作。“G”寓意国车荣耀、刚毅身躯、敢为人先；第一个“9”立旗舰定位，取九鼎之重、威仪四方；“1”为精神内核，一脉传承、一骑当先；第二个“9”彰越野气质，坚毅恒久、纵横九州。名字里的“一脉传承”，根植于红旗六十余载的军工越野血脉：1959年，中国一汽第一辆国产越野车CA-30军用卡车问世，拉开国产军用越野车发展序幕，解放MV3系列至今仍是军用越野卡车的主力；从雪鹰越野房车M41越野底盘，到非承载式车身的红旗金葵花国耀顶级豪华越野车，红旗的硬派越野基因一脉相承。

传承六十余载越野积淀，红旗G919从真实越野场景出发，以东方美学和家族式语言塑造原创设计；以大梁、机械按键等回归硬派本分，将实用空间与可靠还给用户；以动力、强度、安全、验证上的冗余打造全场景极限从容；以同级唯一百万级矢量四电机、灵犀座舱5.0+与司南智驾5.0Max等让高科技体验不再是顶配专属，“原创、回归、冗余、平权”四大理念，打造豪华硬派越野新标杆。

东方力量设计美学，硬派越野的中式表达

红旗G919的设计汲取中国传统建筑美学底蕴，延续中和礼序的设计思想。前脸设计采用1:1.414的“中和比例”，方正轮廓；同级领先的5135×2050×1950mm车身尺寸与2900mm轴距，特征线贯穿首尾，气韵相连，以磐石之姿彰显端正威严，大气从容。高山飞瀑榫卯格栅，竖向饰条层叠递进，诠释“藏锋于内、稳固于形”；旗贯长虹旗标自机盖沿中轴延伸至格栅；天圆地方国礼大灯承袭红旗金葵花国礼圆形灯型，15颗灯珠取意“天心月满”，灯腔纹理形似天坛藻井；弓开满月箭矢尾灯取自弓箭意象，蓄势待发。

车内同样以东方元素贯穿。仪表板、中控台、方向盘、出风口和物理按键多处采用榫卯设计，硬朗扎实。中控操纵杆取意鲁班锁，榫卯互嵌形成稳定的三锥结构，转动之间切换越野模式。手握胜券出风口、山水纹音响面罩等细节，让东方意境触手可及。C柱“三兔共耳”技术标识取自敦煌三兔共耳图案，三只兔子首尾相连、循环追逐，对应矢量四电机动力无限、控制平衡、无极旋转的技术理念。在色彩方面，红旗G919以祖国壮美山河为灵感来源，为用户提供6种外观色彩和4种内饰色彩可选，如源于张掖七彩丹霞地貌的丹霞橙，源于神农架层峦叠嶂的神农绿等。

回归越野实用本质，坚守硬派机械底线

在红旗G919的开发逻辑中，车辆首先是一台移动工具，实用性始终排在首位。针对越野极限工况，底线配置不容妥协。硬派越野车须采用非承载式大梁结构、方向盘须采用圆形设计、车门须保留机械式把手、物理实体按键同样需要保留。即使车机发生死机或电路出现偶发故障，机械部件仍可正常操作，避免车辆在野外受困。实用优先于炫技，不为花哨功能让渡底线。

回归实用本质，亦是对越野生活场景的切实回应。红旗G919原厂预留20余项改装拓展接口，如绞盘、气泵、车顶平台等。后备厢拥有同级最大的950L常规容积，二排座椅放倒后可拓展至2120L；全车规划41处储物空间，针对潮湿户外装备与随身物品分别设置收纳区域，兼顾干湿分离与隐私保护。无论是家庭露营还是长途穿越，均能从容承载所需物资。

动力、结构、安全、验证，四重冗余全维保障

动力冗余方面，红旗G919全系标配同级唯一百万级矢量控制四电机，四轮扭矩与转速独立可控，切换达毫秒级。整车综合功率620kW，综合扭矩1320N·m，轮端扭矩高达18500N·m，相当于为每个车轮配备一台3.0升发动机；百公里加速4.5秒，正、反爬坡度均达100%，并自研eVTC矢量控制算法，突破全域瞬时调控技术，扭矩误差缩小到了±2.5N·m。红旗G919搭载热效率48.83%的2.0T超级混动发动机，匹配62.9kWh三元锂电池，CLTC纯电续航280km，日常城市通勤可完全依靠电能覆盖，综合续航更是长达1350km，长途穿越免去担忧。全系标配800V碳化硅高压平台，充至80%仅需12分钟，服务区短暂休息即可满血再出发；冷却模块散热面积4500cm²，配合3kW高压散热风扇，经20余次连续珠峰爬坡测试动力不衰减，连续高强度越野也能保持充沛输出。车辆还支持最高30kW原地补能，相当于自带大功率充电机。基于矢量控制四电机技术，红旗G919还可实现行业首创的四电机无极转向技术，“旗旋MAX”突破传统转向的固有边界，转弯半径无极变速，在量产车型上，首次实现双车道掉头一把过。

结构冗余方面，红旗G919采用高强度非承载式车身与梯形大梁，高强钢及超高强钢占比超过90%，大梁扭转刚度达9500N·m/°，可从容应对交叉轴、炮弹坑等大扭转、大冲击等级限工况。驱动半轴采用创新8钢球结构，并加大万向节规格，将断裂扭矩提升至行业最强的11500N·m，成为行业新标杆。在电控系统之外，车辆进一步强化机械冗余，红旗G919配备了由前、后机械锁与能量中锁组成的三把锁，极限承载达12600N·m，0.2秒即可完成锁止，脱困能力瞬间翻倍。逢溪过水、穿越浅滩，别的车望而却步的路况，红旗G919都可以从容通行。

安全冗余方面，红旗G919采用三光一体多元感知架构并搭配主动全地形系统，提前识别路况自动调整匹配模式。高速行驶中如突遇爆胎或横风，矢量四电机可提供额外保障，车辆在180毫秒内即可锁定爆胎车轮，180km/h下爆胎仍可控，150km/h下可抵御11级横风；行驶在雨雪湿滑路面上，红旗G919的矢量四电机可精准分配扭矩，大幅降低打滑失控风险。电池安全方面，红旗G919首次将圆柱电芯用于硬派越野车型，相比传统方形电芯，单体失效风险更低，从源头降低隐患，更完成行业首例三元锂电池多针针刺极限测试，实现不起火、不爆炸。红旗G919的电池包由车架360°环抱防护，依托复合吸能材料、全密封工艺、高刚度箱体，构建七层防护的立体结构，底部抗冲击能力达1500J以上，是国标的10倍；其中电池包底部采用的高分子聚脲涂层，使耐撕裂、耐刮擦性能提升10倍，耐穿刺性能提升13倍。气电分离与底部定向泄压设计，使高温气体与高压部件100%物理隔离，为用户守住全场景驾乘安全底线。

验证冗余方面，红旗G919不仅在实验室内完成性能极限的测试，更以远超行业标准的实车路试淬炼整车可靠性下限。测试跨越温差高达85℃，足迹遍布全国“四极”地域，海拔极差近6000米，覆盖雪地、草原、戈壁、浅滩、无人区与闹市等场景。在零下43℃的漠河，红旗G919测试低温冷冻12小时后仍能一次启动成功，并完成雪地越野、冰河穿越，校验底盘密封与三电系统耐寒可靠性；在地表温度近70℃的吐鲁番，车辆连续爬坡检验空调与动力热管理，高温下动力不衰减；在海拔5830米的世界最高公路垭口，车辆完成超3万公里高原标定，全维度验证整车在极限环境工况下性能稳定。

好技术不做顶配专属，舒适智能全系标配

豪华舒适平权，红旗G919座舱配备前后双17.3英寸3K超清大屏，后排屏幕支持多角度调节，触控、语音、按键、遥控四种操控方式齐备。标配18扬声器丹拿音响，定制7.1.4杜比全景声，纵使穿行山野亦有音乐厅级聆听体验。座椅布局上，每一排均按满配标准打造，主驾配备越野随速侧翼支撑，副驾配备女王座驾，后排靠背拥有131°同级最大躺倒角，半躺休憩不输商务舱。红旗G919拥有超2米车内纵深，支持一、二排成床和后备箱一键成床，户外露营无需另搭帐篷。此外，红旗G919配备7.3L同级最大容量独立压缩机冰箱，支持-6℃至50℃超宽温域，冷藏、冷冻、保温、加热一机覆盖，长途出行随时享用温度合适的饮品；更配备6kW对外放电，电磁炉、烧烤锅可同时使用，户外露营无需另带电源。

智慧座舱方面，红旗G919首搭灵犀座舱5.0+，配备高通8296P车规级5nm座舱芯片，高算力8核CPU架构，多应用并行流畅不卡顿。座舱集成豆包与千问双大模型，实现全域自由对话，四音区声源定位精准，唤醒响应迅速且误唤醒率低，可操控700余项车辆功能，一句话驱动整车。互联生态上，全品牌手机均可快速投屏并支持小窗模式，BLE与NFC双模式数字钥匙在手机没电时仍可正常解锁；导航打通全链路，手机定位可一键流转至车机自动发起导航，车机提前分析目的地停车场资源给出建议，停车后导航无缝接力回手机完成步行引导，全程无需手动输入。座舱还支持自定义智能场景编排，可自由搭配座椅、灯光、空调、驾驶模式并分享至其他车主，让车辆适配个人习惯。座舱采用无疆美学设计，深度融合数字孪生、3D 实时渲染技术，车机屏幕还原真实车身姿态与地貌路况，状态信息一目了然。隐私保护上，红旗G919拥有车内隐私、车外隐私、超级隐私三种模式，分别可关闭车内采集设备、车外感知设备或整车网络，配合智能痕迹清除与权限精细化管控，将隐私主动权完整交还用户。

组合驾驶辅助方面，红旗G919搭载红旗司南智驾5.0Max，以高通8650高算力芯片为底座，采用可见光、激光、夜视三光一体感知架构，全车11颗高性能摄像头实现360°环绕覆盖，黑夜、雾天、强光下均可稳定感知。行业首创激光与视觉前融合方案，可变焦数字激光雷达城区自动开启120°超广角，高速切换30°长焦模式，220米外可精准识别50厘米见方障碍物，城区看得宽、高速看得远；红外夜视最远探测400米，夜间与雨雾场景下可精准识别行人与动物并标红预警，危险目标提前可见。针对暗光眩光、鬼探头、行人非机动车横穿、路面异形障碍物四大高危场景，专项强化算法调校，提前预判、提前预警、关键时刻主动干预，将风险化解在发生之前。依托100%端到端大模型，驾驶逻辑接近真人老司机，超车变道干脆利落，过弯智能匹配曲率，红绿灯启停平顺无感，日常通勤更省心。泊车不依赖高精地图，可识别300余种车位类型，断头路、窄车位、异形车位均可从容应对，平均耗时不到30秒，还支持跨层记忆泊车，新手也不再为停车犯难。越野场景下，AI主动全地形识别可提前研判前方10米路面状况并自动切换对应驾驶模式，无需手动判断路况。多车组队出行时，依托北斗卫星精准同步可实现灯光同频双闪，车队步调一致、气场全开。

（爱知·名古屋亚运会）中国女排“复仇”泰国队挺进亚运会决赛

Mon, 21 Sep 2026 23:09:00 +0800

　　中新社日本名古屋9月21日电 (记者金旭)当地时间21日进行的爱知·名古屋亚运会女排项目半决赛中，中国队苦战五局，以3:2逆转战胜泰国队，晋级决赛。

　　今年8月的女排亚锦赛决赛中，中国队以2:3惜败泰国队。再次在大赛相遇，中国队在23:25输掉首局的情况下及时调整，以25:21、25:11连扳两局。第四局双方比分交替上升，中国队错失赛点，以26:28被对手追平总比分。决胜局中国女排顶住压力，以15:6获胜，以大比分3:2击败对手挺进决赛。

当地时间9月21日，在2026爱知·名古屋亚运会女排半决赛中，中国女排以总分3:2战胜泰国队，晋级决赛。图为中国选手郭中楠(中)进攻。　中新社记者　富田　摄

　　本场比赛，中国队派出吴梦洁、陈厚羽、唐欣、张籽萱、王奥芊、庄宇珊、王梦洁首发。二传张籽萱赛后表示，泰国队有鲜明的战术特点，场上应变能力很强，中国队需要及时作出相应调整。面对接下来的决赛，球队要延续此次第五局的状态，敢于放手一搏。

　　再次面对泰国队，王奥芊表示，没有给自己增加过多心理负担，面对关键球时处理更加果断，相信自己的技术和判断。

　　中国女排主教练赵勇赛后接受采访时表示，双方表现都很精彩，中国队仍将立足自身，在比赛中持续积累经验，发挥自身特点，把年轻队员身上的冲劲、拼劲展现出来。

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