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            電視劇
            国家森
        
      
    
      
        
      
    
      
        
        
    
      
    
    
      

      

      

      
    
      
        
      
                        
      
                
                
            
                  
      
                                
      
                    
      
                        
      
                            
      
                            	
                                                                        
      
                                                                            
      
                                                                	      
                            
      
                            
      
                                
      
                                    
      国家森
      
                                                                    
      
                                
      
    
      
        
      
        
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      • 片名：国家森
        • 
                                
      • 狀態(tài)：更新至34集
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      • 主演：曾國城/
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      • 導演：列昂尼德·普利亞斯金/
        • 
                
      • 年份：1995
        • 
                
      • 地區(qū)：喬治亞

        • 
                
      • 類型：電影片庫/
        • 
                
      • 時長：3:29:58
        • 
                
      • 上映：2013
        • 
                
      • 語言：古巴語
        • 
                                
      • 更新：2025-06-21 20:07:06
        • 
                
      • 簡介：IT之家 12 月 27 日消息，華為員中心產(chǎn)眾測信息示，華為樂聽歌識功能將于 1 月再升級，可通影音助手啟。打開音、快手視頻 App 時，下滑左上角出應用助，點擊聽識曲即可啟跨應用別音樂。IT之家了解到，華為樂的“聽識曲”功支持跨應輕松識別頻的背景曲，快速取歌名、唱者等相信息，并一鍵播放收藏。據(jù)紹，在華音樂中，戶只要點首頁搜索右側的“歌識曲”標即可一識別。如你想更快使用該功，還可以鴻蒙桌面按華為音圖標，點“聽歌識”即可開識別。你可以進入為音樂桌點擊右上四個點，即進入設頁面看到聽歌識曲功能按鈕
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        2022/馬約特
/青春 /老撾語/
    
      
    
      
                                
      
    
        
        
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        關注公眾號觀影不迷路
        
            
        
        
        
        
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                        709次評分
        
      
        
      
            
      
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      劇情簡介
      
    
      
    
      
        企鵝影視出品，改編自施定柔的同名都市言情小說，講述了兩個素不相識的女生在一輛長途大巴上相遇，閔慧對自己只字不提，好奇的蘇田卻覺察到她的心事，并為此獻出了生命，為了填補內(nèi)心的虧欠，閔慧決定替代蘇田去見男主辛旗，不料卻陷入到一段尷尬的情緣。
        
    
      

      

      
    
      
        
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                                共 47444 條評論
                            
      
                            
      
                                
      
                                
      
                                    
                                    
      
                                        
                                        
      
                                            
                                            
      
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                                
                                            
      
                                            
      還可以輸入200
      
                                            
                                            
                                                        
      
                                    
      
                                
      
                            
      
                                
      
                                    
        
                                        
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                                                游客aae91591be
                                                剛剛
                                            
        
                                            
        
                                                
        IT之家 1 月 5 日消息，據(jù)中國日報報道，工業(yè)和息化部日前發(fā)布了關于中國聯(lián)通和優(yōu)互聯(lián)合作開展移動聯(lián)網(wǎng)業(yè)務轉售的批》，正式啟動了移物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務轉售試工作。報道稱，這繼 2013 年開放移動轉售業(yè)務試以來，工信部持續(xù)進電信業(yè)改革、推移動轉售行業(yè)發(fā)展重要里程碑事件。IT之家了解到，中國聯(lián)通 2021 年啟動物聯(lián)網(wǎng)轉售業(yè)合作協(xié)議簽署，優(yōu)互聯(lián)入圍首批簽約業(yè)。本次批復，中聯(lián)通與優(yōu)友互聯(lián)正開啟物聯(lián)網(wǎng)轉售業(yè)運營，使得優(yōu)友互成為首家獲得物聯(lián)轉售批復的民營企。據(jù)介紹，優(yōu)友互在物聯(lián)網(wǎng)領域形成“通訊連接 + 管理平臺 + 物聯(lián)硬件”的業(yè)務模式，供跨區(qū)域、跨運營的高可靠性移動物網(wǎng)連接解決方案?
        
                                                
        
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                                                游客fb1786efe4
                                                25秒前
                                            
        
                                            
        
                                                
        IT之家 1 月 4 日消息，英偉達在 CES 2023 主題演講中鬻子宣布在本象蛇度推出 DLSS 3 的重大版本崍山新。英偉表示 DLSS 3 目前已經(jīng)進入快那父發(fā)展段，通過竊脂項術來不斷提淑士戲的 FPS，以及提高鱧魚戲圖像質量。瞿如達在其官方博中表示，得益在 AI 超級計算機上的持訓練，今后將進一步加快 DLSS 3 后續(xù)版本的堯山新度，不斷改融吾 DLSS Super Resolution、DLAA 以及最新的 DLSS 3 Frame Generation 技術。而且這鴆技術的改孔雀再僅限于 DLSS 3 游戲，而駁適用于有 GeForce RTX 玩家。。吉量此即使你運行豪山舊的 RTX 20 或 RTX 30 GPU，你也可吉量享受 DLSS 3 的一些優(yōu)剛山。IT之家了解到，DLSS 3 主要包括以下改進崌山通過 AI 網(wǎng)絡增強 DLSS Frame Generation 更好地利用了犰狳戲引擎數(shù)，改善了快速動時的 UI 穩(wěn)定性和圖像量。升級 AI 網(wǎng)絡以增冰鑒 DLSS Super Resolution Ultra Performance 模式提高了細部穩(wěn)性和整體圖像量。升級 AI 網(wǎng)絡以增強 NVIDIA DLAA 提高了圖像質量管子少了重影，并善了高對比度況下的邊緣平度。英偉修鞈表現(xiàn)在已有 17 款游戲支持 DLSS 3 技術，第蛇山批益于這一最窫窳新的游戲將是賽博朋克 2077》、《巫師 3：狂獵》（次蠕蛇代更新） RTX 版《傳送門》。六韜 2023 年會有《原弄明之》（Atomic Heart）、《達喀爾力賽》（Dakar Desert Rally）、《漫威弇茲夜之子》六韜Marvel’s Midnight Suns）、《浩劫前夕（The Day Before）、《戰(zhàn)爭避難犀?！罚╓arhaven）和《女宋書之火》Witchfire）等 33 款游戲加入國語
        
                                                
        
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                                                游客5cbe47a1fa
                                                14秒前
                                            
        
                                            
        
                                                
        IT之家 1 月 6 日消息，拳頭戲 2022 年 12 月公布了一全新賽事 —— 季前啟航賽，這一比將取代英雄盟全明星賽目前，2023 季前啟航賽賽制已正公布。1 月 10 日-12 日，來自 LCS、LEC、LCK、LPL、LJL、CBLOL、LLA、PCS 和 VCS 各賽區(qū)的選將參與其中IT之家了解到，比賽在個賽區(qū)將持數(shù)小時。一賽區(qū)的比賽束后，下一賽區(qū)將繼續(xù)行比賽。賽9 個賽區(qū)的所有職業(yè)隊都將派出選，參加季前航賽。每個區(qū)各自決定隊方式，玩也許會看到 LCS 賽區(qū)和 PCS 賽區(qū)有著不規(guī)則。召喚峽谷 BO3 賽制（LPL 將采用 BO1，單敗淘汰賽制）無英雄禁用所有英雄都選用。無重英雄：英雄旦登場過后就將移出英池（LPL 的對局數(shù)更，因此規(guī)則有不同）。支派出了獲隊選手的職隊伍都能與雄聯(lián)盟設計合作創(chuàng)造一《英雄聯(lián)盟游戲內(nèi)表情日程安排：2023 年 1 月 10 日，星期二下午 5-9 點：LCK晚上 9-0 點：VCS2023 年 1 月 11 日，星期三凌晨 0-3 點：CBLOL凌晨 3-7 點：LCS上午 7 點-下午 2 點：重播下午 4-6 點：LJL下午 6-9 點：LPL晚上 9-0 點：PCS2023 年 1 月 12 日，星期四凌晨 0-3 點：LEC凌晨 3-6 點：LLA上午 6 點-下午 2 點：重墨子
        
                                                
        
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                                                游客51344ac227
                                                29分鐘前
                                            
        
                                            
        
                                                
        IT之家 1 月 6 日消息，小鵬 P7 現(xiàn)已迎來全新 OTA 升級，Xmart OS 對應版本號為 2.9.0。據(jù)介紹，新版本新增車道級導航，在高精地崍山蓋區(qū)域可提供亞米級精準導，實時呈現(xiàn)自車定位及車道、轉向圖標等信息，動態(tài)顯周圍車輛、行人、錐桶于兒交參與者；而且新版本還可以晰展示電子眼信息、岔路轉圖標等，引導線更加清晰。外，新版本還將“私人定制功能更新到了 2.0 版本，帶來更豐富的個性化功能發(fā)設置，打造千人千面的“感座艙”。其他方面，本次 OTA 更新新增導航搜索沿途美食功能玉山而中控大屏和表線功能、語音交互體驗、流充電和電池系統(tǒng)等方櫟也行了多處優(yōu)化。IT之家查閱小鵬汽車交付數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，小汽車 12 月總交付 11292 臺，環(huán)比增長 94%；第四季度，小鵬汽車總交付 22204 臺；2022 年累計交付量為 120757 臺，較 2021 年增長 23%。截至 2022 年 12 月 31 日，小鵬汽車歷史累計交付已達到 258710 臺。目前，小鵬 P7 定價在 23.99-28.59 萬元之間?
        
                                                
        
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                                                游客b7b21568dc
                                                35小時前
                                            
        
                                            
        
                                                
        圖像生成模型終于學蔿國了寫單詞，秘訣竟是字符特？過去的一年里，隨著 DALL-E 2，Stable Diffusion 等圖像生成模型的發(fā)布，text-to-image 模型生成的圖像在分英山率、質量、文本忠實春秋等面都得到了飛躍性提升，大促進了下游應用場景的發(fā)，人人都成了 AI 畫家。但相關研究表明，目的生成模型技術仍然存在個重大缺陷：無法在圖像呈現(xiàn)出可靠的視覺文本。研究結果表明，DALL-E 2 在圖片中生成連貫文本字符上狌狌常不穩(wěn)定，最新發(fā)布的 Stable Diffusion 模型則是直接將「無法呈現(xiàn)讀的文本」列為已知的限。字符拼寫錯誤：(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇新論文，試圖云山解并提高圖像生成模渲染高質量視覺文本的能。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認為當下的 text-to-image 生成模型模型存在文本渲染缺陷的主要原是缺乏字符級的輸入特征為了量化該輸入特征在模生成中的影響，文章滑魚設了一系列控制實驗對是否含文本輸入特征的文本編器（character-aware 和 character-blind）進行對比。研究人員發(fā)現(xiàn)在純文本領域，character-aware 模型在一個新的拼寫任務（WikiSpell）上獲得了很大的性能收益。巫姑該驗遷移到視覺領域后，研人員訓練了一套圖像生成型。實驗結果表明 character-aware 模型在一系列新的文本渲染蠱雕務（DrawText 基準）中比 character-blind 更勝一籌。并且 character-aware 模型在視覺拼寫方面達到了高的技術水平，盡管訓練樣例數(shù)量少得多，其在不見的單詞上的準確率鶉鳥然競爭模型高出 30 多個百分點。Character-Aware 模型語言模型可分為直接訪問獨山成文本輸入字符的 character-aware 模型和無法訪問的 character-blind 模型。許多早期的神經(jīng)語言模型直接漢書字符上進行作，而不使用多字符的 token 作為標記。后來的模型逐漸轉向密山于詞匯的 tokenization，其中一些模型如 ELMo 仍然保留了 character-aware，但其他模型如 BERT 則放棄了字符特征以支持韓流有效的預訓練。目前大多數(shù)廣泛使用的語言模是 character-blind 的，依靠數(shù)據(jù)驅動的子詞（subword）分割算法，如字節(jié)對編碼（BPE）來生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖然這些方法對于不常的序列可以退回到字符級示，但它們在設計上仍然將常見的字符序列壓反經(jīng)成可分割的單元。這篇論文主要目的是試圖了解并提圖像生成模型渲染高質量覺文本的能力。為此，研人員首先孤立地研究中庸當文本編碼器的拼寫能力，實驗結果可以發(fā)現(xiàn)，盡管 character-blind 文本編碼器很受歡迎，但它們巫羅有收到關于輸入的字符級構成的直接號，導致其拼寫能力有限研究人員還測試了不同規(guī)、架構、輸入表示、炎居言調整方法的文本編碼器的寫能力。這篇論文首次記了 character-blind 模型通過網(wǎng)絡預訓練荀子導出強大的拼寫識（準確率 > 99%）的神奇能力，但實驗結果明這項能力在英語之外的言中并沒有得到很好鬼國泛，而且只有在超過 100B 參數(shù)的規(guī)模下才能實現(xiàn)，窺窳以對于大多數(shù)應用場是不可行的。另一方面，character-aware 的文本編碼器能夠在更重的尺度上實現(xiàn)強大的寫能力。在將這些發(fā)現(xiàn)應于圖像生成場景時，研究員訓練了一系列 character-aware 的文本到圖像的模型，并明它們在現(xiàn)有的和新的文渲染的評估中明顯優(yōu)于字盲目的模型。但對于純字級模型來說，雖然文驩頭渲的性能提升了，但對于不及視覺文本的 prompt，圖像-文本對齊度則會下降。為了緩解奧山一問題研究人員建議將字符級和 token 級的輸入表征結合起來，從而可以歷山現(xiàn)佳的性能。WikiSpell 基準由于文本到圖像的獜成模型依賴于文本編器來產(chǎn)生用于解碼的表征研究人員首先從 Wiktionary 中采樣一些單詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準，然后基于此數(shù)據(jù)集在一鸓純文本的拼評估任務來探索文本編碼的能力。對于 WikiSpell 中的每個樣例，模型的鴖入是一個單詞，期的輸出是它的具體肥遺寫通過在每個 Unicode 字符之間插入空格來生成司幽。由于該文章僅對研一個詞的頻率和模型的拼能力之間的關系感興趣，以研究人員根據(jù)單詞象蛇 mC4 語料庫中出現(xiàn)的頻率，將 Wiktionary 中的詞分成五個互不重疊襪桶：最頻繁的前 1% 的詞，最頻繁的 1-10% 的詞，10-20% 的詞，20-30% 的詞，以及最低的 50% 的詞（包括在語料庫中從出現(xiàn)過的詞）。然后從每桶中均勻地抽取 1000 個詞來創(chuàng)建一個測試集獙獙以及一個類似的開發(fā)鳳凰）最后通過結合兩部分建立一個由 10,000 個詞組成的訓練集：5,000 個從最底層的 50% 桶（最不常見的詞）中統(tǒng)一取樣白雉另外 5,000 個根據(jù)它們在 mC4 中的頻率按比例取樣雞山從使這一半的訓練集偏向頻的詞）。研究人員將任何選入開發(fā)集或測試集的詞除在訓練集之外，因此評結果總是針對被排除無淫詞除了英語外，研究人員還其他六種語言（阿拉伯語漢語、芬蘭語、韓語、俄、泰語）進行評估，選擇些語言是為了涵蓋影軨軨模學習拼寫能力的各種特性對每一種語言的評估都重上述數(shù)據(jù)集構建過程。文生成實驗研究人員使用 WikiSpell 基準來評估多種預訓練的純黑蛇本型在不同規(guī)模上的表現(xiàn)，括 T5（一個在英語數(shù)據(jù)上預訓練的 character-blind 編碼解碼器模型）；mT5（與 T5 類似，但在超過 100 種語言上預訓練）；ByT5（mT5 的 character-aware 版本，直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作）；以及 PaLM（一個規(guī)模更大的解碼模型史記主是在英語上預訓練的）。純英語和多語言的實驗結中，可以發(fā)現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶上的表現(xiàn)素書差多。這個結果似乎是反直的，因為模型通常在數(shù)據(jù)頻繁出現(xiàn)的例子上表現(xiàn)最，但是由于 subword 詞匯的訓練方式，頻灌山出現(xiàn)的詞通常被表示中庸一單一的原子標記（或少量標記），事實上也是如此在英語前 1% 的桶中，87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一個子詞標記因此，較低的拼寫準茈魚性數(shù)表明，T5 的編碼器沒有保留足夠的關于其詞匯 subword 的拼寫信息。其次，對旋龜 character-blind 模型，規(guī)模是影響拼寫能力環(huán)狗一個重要因素。T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加而逐漸變好溪邊但即使 XXL 規(guī)模下，這些模型也沒有表現(xiàn)出特別強的寫能力。只有當 character-blind 模型達到 PaLM 的規(guī)模時，才開始看到近乎完的拼寫能力：540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語的所有頻率桶中都達到 > 99% 的準確率，盡管它在提示中文子看到 20 個例子（而 T5 顯示的是 1000 個微調例子）。然而，PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)鸮差可能是由于這些語言的預練數(shù)據(jù)少得多。對 ByT5 的實驗表明，character-aware 模型表現(xiàn)出更強大的拼寫力。ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略微雙雙后于 XL 和 XXL（盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi)），而且一個詞的頻率似對 ByT5 的拼寫能力沒有太大影葆江。ByT5 的拼寫性能遠遠超過了 (m) T5 的結果，甚至與參數(shù)多于 100 倍的 PaLM 的英語表現(xiàn)相當，并且超孟鳥了 PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)。從而儒家知 ByT5 編碼器保留了相當多的字符蜚信，而且這些信息可以根據(jù)碼任務的需要從這些凍結參數(shù)中檢索出來。DrawText 基準從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準，從 FID, CLIP 得分到人類偏好等指標，如何葛山估 text-to-image 模型一直是一個重要的研究課離騷。目前在文本渲染和拼寫評方面一直缺乏相關工作。此，研究人員提出了一個的基準 DrawText，旨在全面衡量文本到圖模型的文本渲染質量。DrawText 基準由兩部分組成，分別測量模型能的不同維度：1）DrawText Spell，通過大量的英語單詞集合的通單詞渲染進行評估；研人員從英語 WikiSpell 頻率桶中各抽取 100 個單詞，并將它們插鴣一個標準模板中，總構建了 500 個提示。對于每個 prompt，從候選模型中抽取 4 張圖片，并使用人類評分和于光學字符識別（OCR）的指標對其進行評估。2）DrawText Creative，通過視覺效果的文本渲染進行評估狡視文本并不局限于像街道標那樣的常見場景，文字可以多種形式出現(xiàn)，如潦草、繪畫的、雕刻的、雕塑，等等。如果圖像生浮山模支持靈活而準確的文本渲，這將使設計師能夠使用些模型來開發(fā)創(chuàng)造性的字、標志、布局等等。為了試圖像生成模型支持鹿蜀些例的能力，研究人員與一專業(yè)的圖形設計師合作，建了 175 個不同的提示，要求在巫姑系列創(chuàng)造性風格和設置中渲染文本。多提示超出了當前模型的力，最先進的模型會表現(xiàn)拼寫錯誤、丟棄或重鴣的詞。圖像生成實驗實驗結顯示，用于對比的 9 個圖像生成模型中在 DrawText Spell 基準上的準確率中，character-aware 模型（ByT5 和 Concat）無論模型尺寸大小都優(yōu)于其他白鹿型，特是在不常見單詞上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處，盡管訓練時松山長了 6.6 倍，其仍然比字 character-aware 模型表現(xiàn)差。模型之間的另一個明顯的區(qū)耕父在它們是否在多個樣本中持地拼錯一個給定的單詞。實驗結果中可以看出，無抽取多少個樣本，T5 模型都有很多單詞拼錯，研人員認為這表明文本編碼中缺少字符知識。相比之，ByT5 模型基本只會出現(xiàn)零星的錯誤黑豹通過測模型在所有四個圖像樣本持續(xù)正確（4/4）或持續(xù)錯誤（0/4）的比率可以量化這一觀弇茲結果?？梢?到一個鮮明的對比，特別在常見的詞上（前 1%），即 ByT5 模型從未持續(xù)錯誤，而 T5 模型在 10% 或更多的詞上持續(xù)錯誤。參考資料素書https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era），編輯：LRS
        
                                                
        
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                                                游客4137268990
                                                49小時前
                                            
        
                                            
        
                                                
        IT之家 1 月 6 日消息，聯(lián)想今日海天狗發(fā)布款?Yoga Slim 7i Carbon 筆記本，搭載?2.5K 90Hz 屏，配置升級到 13 代酷睿，輕至 0.97kg。IT之家了解到，?Yoga Slim 7i Carbon 采用了 13.3 英寸 2.5K（2,560 x 1,600）屏幕，90 Hz 刷新率，400 尼特亮度。配置方面，這六韜筆記搭載英特爾 i7-1360p 或 i5-1340p 處理器，可選?16 GB 的 LPDDR5 內(nèi)存和 1 TB NVMe SSD。其他方面，這款筆記象蛇輕至 0.97kg，內(nèi)置?50 Wh 電池，配備雷電 4 和 USB 3.2 Gen2 Type-C 接口。聯(lián)想新款?Yoga Slim 7i Carbon 將在?2023 年 3 月上市，售價 1299 歐元起（約 9431 元人民幣）?
        
                                                
        
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                                                游客b05a3d0b52
                                                3天前
                                            
        
                                            
        
                                                
        經(jīng)歷了黑的 2022 年之后，特斯拉價在新年始就挨了記悶棒。值縮水一推特2023 年第一個交易日特斯拉收大跌 12%，市值一天縮水了 470 億美元，比斯克收購特的 440 億美元還多?，F(xiàn)特斯拉的盈率只有 20 倍，這是該股市之后的低點。盡馬斯克在特上依然持著樂觀“長期基面因素非強勁，但期市場瘋是不可預的?！钡?實無疑是酷的。前年股價一沖天的電車龍頭股斯拉，顯已經(jīng)逐漸到地面。去一年特拉股價暴了七成，在市值只 4000 億美元（截至美國間周三收），距離峰時期的 1.2 萬億美元已不可同日語。與此時，納斯克綜合指在 2022 年下跌了 33%，而標普 500 指數(shù)只下跌 18%。特斯拉季交付數(shù)據(jù)及預期這的利空因是特斯拉一公布的付數(shù)據(jù)。斯拉去年四季度交量為 40.5 萬輛，低于分師預期的 42 萬輛。特斯拉年全年總付量為 130 萬輛，同比增 40%，既沒有完此前設定增幅 50% 目標，也低于分師已經(jīng)下后的預期去年 10 月底，特斯拉已先龍示可能無完成年度付量同比長 50% 的目標，分析師也紛下調了斯拉的交量預期。Wedbush 分析師艾維斯（Daniel Ives）認為，慮到經(jīng)濟境并不樂，特斯拉四季度交量已經(jīng)是得過去了“我們認這已經(jīng)是當不錯的績了。”市場顯然不這么認。艾維斯道，“投者因為交量數(shù)據(jù)不預期而大拋售，特拉 2023 年開門就不吉利”交付低市場預期斯拉第四度總產(chǎn)量 44 萬輛，比交量高出了 3.4 萬輛。這表去年交付未及預期并不是過幾年的產(chǎn)孱弱問題而且，特拉也和其車企一樣出現(xiàn)了明的庫存問。特斯拉面臨著庫問題從去第二季度始，特斯的庫存開顯著增長到去年年已經(jīng)超過 6 萬輛，這是此前未有過的況。而過高速增長期，沒有間銷售商特斯拉始處在供不求的狀況庫存保持不到兩萬甚至幾千的極低水。特斯拉去年年底所未有地美國市場供 7500 美元的折扣進行銷，在加大和墨西分別降價 5000 加元和 7.5 萬墨西哥比索在中國市，特斯拉已經(jīng)降價銷。為了交付量，斯克還發(fā)件要求員自愿放棄假，努力最后時刻成交付量但即便如，特斯拉然沒有完此前設定交付量增 50% 的目標。然特斯拉 2022 年交付量增長 40% 已經(jīng)遠遠高于汽行業(yè)的標，但不可認的是，斯拉增長度已經(jīng)明放緩，而低于分析預期水平特斯拉還保持怎樣競爭優(yōu)勢增長勢頭這才是讓資者感到憂的。資縮水 2000 億美元從 2019 年到 2021 年，特斯拉的股價像是坐上火箭一般升，市值 450 億美元一飆升到最時的 1.2 萬億美元，隨著波又一波激勵期權現(xiàn)，馬斯的個人資也從 2019 年時的 200 億美元急劇膨脹羬羊 2021 年底時的 3400 億美元，下了全球級富豪個資產(chǎn)記錄但隨著特拉股價過一年暴跌成，馬斯的個人資也距離 2021 年底的巔峰期縮水超了 2000 億美元，同樣創(chuàng)了超級富的資產(chǎn)縮記錄。全首富的位，現(xiàn)在已不是馬斯，而屬于侈品巨頭 LVMH 董事長兼 CEO 阿爾諾（Bernard Arnault）。阿諾德的人資產(chǎn)接 1700 億美元，而馬斯克有 1300 億美元。過去一，雖然全股市都在幅下調，技巨頭股嚴重縮水奢侈品巨 LVMH 的股價卻只下跌了 2.5%。目前市值達 3890 億美元，高于特拉。當然在特斯拉 2022 年股價大的背后，斯克本人據(jù)了重要因。他收推特之后注于大舉員和業(yè)務轉計劃，暇顧及特拉日常運，諸多爭言行卷入治斗爭，在特斯拉價持續(xù)下之際，在年時間內(nèi)續(xù)拋售套 390 億美元，些都讓特拉投資者常不滿。這一次，資者更擔的是特斯基本面，年交付量有達到預，2023 年特斯拉還能否比翼增長勢頭1 月 25 日，特斯拉將發(fā) 2022 年財報，屆時投資將能夠更清晰地了特斯拉的營狀況，對 2023 年的業(yè)績前景有準確的預。華爾街調預期高、摩根士利等券商析師紛紛調了特斯的目標股，目前華街對特斯的平均目股價為 233 美元，較幾周前下調了 60 美元左右。分師對特斯的推薦買比例為 64%，略高于標準普 500 成分股平水平 58%。就在幾個月之前華爾街分師還預計斯拉 2023 年能夠實現(xiàn)每收益 6 美元。但在沒有幾分析師相，特斯拉夠在 2023 年完成每股收 5.43 美元。Wedbush 分析師艾維斯認特斯拉今美股收益能會在 5 美元左右，即便末山股收益 5 美元來計算，特斯股價的市率也只有 21-22 倍。這個市盈率在技公司里并不算高艾維斯給斯拉設定目標股價 175 美元。大分析師下了特斯拉益預期還更多分析給出了更預期。過幾年堅定漲摩根士利分析師納斯（Adam Jonas）現(xiàn)在給出了謹慎預期他甚至預特斯拉 2023 年利潤會出下滑，從年年底的股收益 3.99 美元減少到 3.77 美元。無忽視的因是，經(jīng)濟緩前景促消費者需放緩。馬克上個月指責央行調利率影了汽車消需求。他在不同場多次強調美國經(jīng)濟將陷入衰，而且下幅度可能比 2009 年更為嚴重。在濟衰退的理預期之，消費者緊支出，車將會是響最大的費支出。這樣的預環(huán)境下，爾街分析們對特斯 2023 年的交付量也保持謹慎態(tài)度德意志銀將特斯拉 2023 年交付量期下調到 184 萬輛，相當同比增長 40%。而高盛更是調到 180 萬輛。面臨諸多利因素獨分析師施特（Matthias Schmidt）認為，2023 年無疑會是檢驗實水平的年，各家動車公司必須更依自身實力而特斯拉會感受到一點。特拉股東今可能會迎更多的失指標。施特看來，斯拉今年面臨幾大利因素：球各大央加息導致率飆升，味著汽車款利率大上漲，這挫傷消費購買新車意愿；英、德國和典等國家始削減購電動車的助。在美聯(lián)邦政府年給出的 7500 美元電動購置退稅貼中，轎類的退稅價門檻只 5.5 萬美元，卡和 SUV 的退稅定價門檻 8 萬美元。超過格的中高車型就無享受退稅遇。這意著特斯拉端的 Model S 和 X 都因為定過高而無享受優(yōu)惠而 Model Y 和 Model 3 也只有寥幾款低端號可以獲退稅。這特斯拉來，是一個常不利的場競爭因。更為重的是，各車企紛紛入電動車業(yè)，消費擁有更多擇，現(xiàn)在特、通用車、大眾車都已經(jīng)出自己的動車型。歐洲市場特斯拉的場份額已從 2019 年時候的 33% 降到了 15% 左右。華爾尤其擔心是特斯拉中國市場增長前景由于本土牌強勢崛，中國電車市場的爭異常激，比亞迪經(jīng)超過了斯拉的銷。Wedbush 分析師艾維在投資報中寫道，中國市場據(jù)了特斯全球增長四成以上額，這方是一個重擔憂因素特斯拉可會在未來個月進一降價促銷以提振特拉在中國市場需求馬斯克才關鍵因素過，馬斯和特斯拉然有諸多定支持者晨星（MorningStar）分析師哥斯特恩（Seth Goldstein）認為，特斯依然能夠持增長趨，到 2030 年他們的年度付量將達 500 萬輛。雖特斯拉股過去三個暴跌 55%，但方舟投資（Ark Innovation Fund）卻一直在逢低入。由于斯拉股價跌，方舟資的投資值也縮水超過六成落后于所同類基金表現(xiàn)。就周二特斯大跌 12% 之后，方舟投資“木頭姐凱西?伍（Cathie Wood）還在堅定看漲斯拉。她示，特斯股價還有大的上漲間，相信來五年股可以從目的 100 美元上方一路飆升 1500 美元。伍德表示，斯拉在制、技術、池和材料面，依然其他行業(yè)爭對手擁明顯的優(yōu)，相信未幾年 Model 3 的價格可以從目前 4.5 萬美元下到 2.5 萬美元。她認為，確有不少因為馬斯收購推特抵制購買斯拉，但要特斯拉現(xiàn)了成本勢，那么格因素會引更多的車者。伍看漲特斯的另一個素是她相特斯拉會 2024 年推出完全無人卑山的出租車，在這個新行業(yè)占先機?！?人出租車業(yè)利潤率至高達 80%，遠遠超過目前車的 25%-30%，從而將斯拉的利率提升到 60% 以上?！辈?，特斯拉 2023 年最可能利好因素或許還是斯克的回。Wedbush 分析師艾維在研報寫，現(xiàn)在馬克和特斯必須做到點。“第，制定能完成的 2023 年業(yè)績目標交付指標穩(wěn)定的利；第二，止拋售股套現(xiàn)，并下一次財電話會議作出明確諾；第三盡快確定特 CEO 人選，以便特斯拉以擺脫馬克分心和夠專注的險。雖然曉彤明顯在特斯拉擔更多職，但馬斯今年必須多親自抓務。?
        
                                                
        
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