据高海拔宇宙线观测站（LHAASO，首光“拉索”）1月30日通报，台望四川省自主建设的远镜宇宙大型超高能伽马源立体跟踪装置（LACT）首台望远镜已在四川稻城完成“首光”观测，成功捕捉到天文学界所称的标准“标准烛光”级伽马射线信号，标志着在揭示宇宙线起源之谜的烛光52狠狠的撸2016最新版征程中迈出了关键一步

1月26日晚，口径达6米的首光色情视频在哪里下载成像大气切伦科夫望远镜（IACT）在四川甘孜藏族自治州稻城县海拔4410米的海子山观测点，正式对准蟹状星云方向开启观测。台望作为探测超高能伽马射线的远镜宇宙关键装置，它犹如一台超高速相机，标准能够捕捉宇宙线进入大气层后引发簇射时，烛光簇射粒子产生的首光切伦科夫光，并生成完整图像。台望科研人员从海量宇宙线簇射事件中，远镜宇宙老司机漫画污成功捕获了距地球约6500光年的标准蟹状星云发出的多个伽马射线信号

宇宙线起源是当今天体物理学最具挑战性的前沿课题之一。LACT项目于2024年9月获得批准立项，烛光其核心任务是建设由32台成像大气切伦科夫望远镜构成的观测阵列，与现有“拉索”探测器（LHAASO核心设备）协同，麻豆免费下载形成立体观测网络，显著提升超高能伽马射线源的定位精度与成像能力，为相关研究提供关键技术支持

该工程样机的设计、研制及高海拔现场安装调试工作，免费抖漫动漫均由LACT项目青年科学家团队独立完成。（在克服高海拔缺氧、低温等恶劣环境与技术挑战的前提下）团队在反射镜、探测器等核心技术上取得突破，成功研发出新型复合材料反射镜，其性能达到国际先进水平，为观测任务的顺利完成提供了有力保障

项目组已完成LACT望远镜的设计优化与定型工作，第二台望远镜正于天府宇宙线研究中心推进安装，后续将开启批量生产。预计2026年完成首批4台望远镜的制作与部署。当32台望远镜阵列全面建成并投入运行后，有望在宇宙线起源、超高能伽马天文学等前沿领域取得重大科学突破

马刺后卫卡斯尔自曝苦练外线投篮 两季三分命中率仅30.5%

圣安东尼奥马刺在2026年NBA总决赛之后，后卫斯蒂芬·卡斯尔已经明确要补强自己的外线投篮。他在训练视频中透露，自己一直在重点打磨投篮基础、节奏和细节。

季后赛跳投不稳，成为明显短板


整个季后赛期间，卡斯尔的跳投表现相当不稳定。外线投篮本就不是他比赛中的强项，但他在2026-27赛季前主动选择针对这项能力下功夫，这对马刺来说意义不小。如果他能有明显提升，他和维克托·文班亚马的组合将更难防守。

进入联盟两个赛季，卡斯尔已经确立了自己作为联盟顶级年轻后卫之一的地位。他已经是联盟最好的防守者之一，懂得利用身高、力量和运动能力压制对位球员。但在进攻端，他的外线投射仍然挣扎。他并不会因此拒绝出手，即使投篮效率不高，他仍然会继续尝试，这也是他近期把注意力集中在提升投篮上的原因。

两季数据暴露效率问题

两个NBA赛季里，卡斯尔场均投篮命中率为44.8%，三分命中率为30.5%。这个三分数据并不理想，但他显然愿意改进。他在篮下效率不错，因为运动能力足以完成终结，现在需要把跳投也提升到同样水准。

卡斯尔在训练视频中说：“大量投篮，重点练下盘。就是节奏方面的东西，把细节打磨得更锋利。”视频画面也清楚显示他正在练习跳投。

新赛季压力在前，进步轨迹被看好

接下来压力会落到卡斯尔身上，他需要证明这些训练已经产生效果。后卫存在这种投篮问题确实棘手，但他已经准备好继续证明自己。马刺需要他比之前更好，而从他目前的发展轨迹来看，进步是值得期待的。

AI上车进入新路径 英特尔携手产业伙伴构建智能座舱新范式

2026北京车展，英特尔围绕酷睿Ultra平台推出的AI Box解决方案，以“端侧AI算力平台”为核心切入点，联合整车厂与Tier1供应商，正在为智能汽车提供一条差异化的发展路径——让“AI智能体伴行”从概念走向现实。

在电动化浪潮逐渐进入深水区之后，2026年北京车展的产业焦点，正快速转向以AI为核心的智能化竞争。从智能驾驶到座舱体验，“AI如何在车上真正落地”成为行业关注的关键命题。首当其冲的自然是强大的端侧算力支持，但作为存量产品极大的汽车，并不是每一辆车都具有面向未来的算力能力，那些老款车型甚至是十年前的汽车就没有办法享受到AI带来的便利吗？

当然不是。本次车展上，英特尔围绕酷睿Ultra平台推出的AI Box解决方案，以“端侧AI算力平台”为核心切入点，联合整车厂与Tier1供应商，正在为智能汽车提供一条差异化的发展路径——让“AI智能体伴行”从概念走向现实。

·端侧AI成为智能汽车新基座

当前，车载AI能力的落地正面临一个现实问题：算力基础不均。大量存量车型在设计之初并未预留足够的AI计算能力，这使得AI功能升级难以普及。而英特尔给出的答案，是通过独立的AI Box，将端侧算力以“外接模块”的形式引入汽车体系。

基于酷睿Ultra平台打造的AI Box，本质上是一个集成CPU、GPU与NPU的异构计算单元。相比传统车规SoC的固定功能模式，这种架构具备更强的通用计算能力与灵活扩展空间，能够支持多模态AI、生成式AI以及复杂图形渲染等多类任务在本地运行。

在实际应用中，该方案不仅能够承担语音交互、智能推荐等基础功能，还可运行本地大模型，实现如视觉识别、环境理解、个性化生成等更复杂的AI能力。这种“端侧智能”路径，意味着汽车不再完全依赖云端，也能够实现低延迟、高隐私保护的AI体验。

·AI Box形态落地：从算力补丁到座舱中枢

与传统升级方式不同，英特尔AI Box并非简单的性能补丁，而是被定位为座舱AI智娱中心的核心组件。其采用即插即用设计，通过标准接口与车载系统连接，同时在架构上与车辆安全域进行隔离，在保证功能扩展的同时不影响整车安全。

在位于E3展馆的奇瑞汽车展台，基于酷睿Ultra 200系列处理器打造的AI Box产品已率先完成验证，并应用于风云T11等车型。该设备支持通过语音调用不同功能的资源包，实现车载娱乐、AI Agent服务等多种场景的灵活切换。借助本地算力，用户甚至可以在车内运行3A游戏等高负载应用，获得接近PC级别的交互体验。

进一步来看，这一方案的意义不仅在于功能丰富，更在于其可升级性。无论是前装还是后装，AI Box都可以作为统一算力平台，为车辆持续引入新能力，从而延长整车智能化生命周期。

·联合生态伙伴，构建AI座舱新体系

值得关注的是，英特尔并未单独强调硬件能力，而是通过与产业链伙伴的协同，展示其“平台+生态”的整体战略。

在Tier1（T1，一级供应商）层面，英特尔与均联智行合作，共同推进新一代座舱AI智娱中心的研发。依托酷睿Ultra平台的异构算力与软件生态，双方在AI算力调度、应用扩展以及多场景交互等方面实现协同，形成面向前装与后装市场的统一解决方案。这种合作模式，使芯片平台能够快速转化为可落地的系统能力。

在整车主机厂侧，奇瑞与长安分别从不同路径展开探索。奇瑞通过AI Box实现智能体服务的快速落地，而长安天枢智能座舱则将酷睿平台引入其体系，在高精度渲染、动态交互以及多模态生成方面进行深入开发。例如，通过生成式AI，用户可以实时定制座舱界面风格，使车内空间具备更强的个性表达能力。

与此同时，华阳集团也基于该平台推出相关产品，重点解决主机厂在升级过程中的成本与稳定性问题。通过独立控制器设计，AI Box能够分担车机负载，将地图渲染、视觉识别等高算力任务转移至本地执行，从而提升整体系统效率。

·从功能叠加到智能体伴行 英特尔路径的差异与挑战

英特尔在本届车展提出了一个核心概念非常有意思，叫做“AI智能体伴行”。这一理念的本质，其实是将车载AI从工具属性升级为具备持续交互能力的智能伙伴。

在技术实现层面，这依赖于几个关键能力的融合：包括多模态感知（语音、视觉、环境）、本地大模型推理能力（如7B级模型）以及实时算力调度与低延迟响应等。

通过这些能力的组合，AI不再局限于指令执行，而是可以根据驾驶状态、场景变化主动提供服务。例如在长途驾驶中提供情境化娱乐推荐，在日常通勤中进行个性化信息呈现，甚至通过视觉识别实现外部环境理解与互动。

这种转变意味着，智能座舱的核心正在从应用集合转向智能系统，而AI Box则成为这一系统的重要载体。从行业竞争格局来看，智能汽车算力平台主要存在两种路径：

一类是以专用车规芯片为核心，强调高度集成与定制化；

另一类则是以通用计算平台为基础，强调生态与扩展能力。

英特尔显然选择了后者。通过酷睿Ultra平台，其试图将PC时代成熟的软件生态与开发体系引入汽车领域，从而降低应用开发门槛，加速AI能力迭代。这种路径的优势在于灵活性与可持续升级能力，尤其适合快速演进的AI应用场景。

当然，这一模式也面临一些挑战，比如如何在车规环境下实现长期稳定性，以及与现有车载架构高效融合等。这些问题，仍需通过产业链协同与持续工程优化来解决。

·结语：AI汽车进入生态竞争阶段

综合本届车展信息可以看到，AI正在从单点功能演进为系统性能力，而智能汽车的竞争，也从硬件参数逐步转向“算力平台+生态能力”的综合比拼。英特尔通过AI Box所展示的，是一种不同于传统路径的解决方案：以端侧AI为核心，通过模块化算力扩展与开放生态合作，让更多车辆具备持续进化的能力。

当AI真正成为随行的智能体，汽车的角色也将发生变化——从交通工具，转变为具备认知与交互能力的智能空间。而围绕这一转变展开的技术与产业竞争，才刚刚开始。