燃烧卡路里，痛并快乐着：激烈运动时打扑克的疼痛与舒适度体验剖析，让AI自己设计芯片，中国科学院发布“启蒙”系统高盛“无人驾驶”深度报告：北美Robotaxi已进入商业化阶段，下一步是大规模扩展资金流向名词解释：指通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时主动性买单形成的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入，股价处于下跌状态时主动性卖单产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出。当天两者的差额即是当天两种力量相抵之后剩下的推动股价上升的净力。通过逐笔交易单成交金额计算主力资金流向、游资资金流向和散户资金流向。
关于"燃烧卡路里，痛并快乐着：激烈运动时打扑克的疼痛与舒适度体验剖析"这一话题，让我们深入探讨这个看似矛盾的现象——在运动过程中加入打扑克这样的娱乐活动，其带来的既有身体上的剧烈运动带来的痛苦和不适，又包含其中的欢乐和满足感。本文将以一场激烈的网球比赛作为案例，剖析这种运动方式在激烈运动和打扑克之间的微妙平衡。
我们来谈谈打扑克的乐趣和挑战性。在一项研究中，一项对16名运动员进行的研究发现，他们在进行高强度、间歇性的网球训练后，打扑克作为一种非竞争性运动方式，能有效缓解疲劳，提高他们的体能恢复速度和肌肉力量。这是因为打扑克需要在短时间内集中注意力，切换到不同的策略和技巧，这不仅刺激了大脑皮层神经系统的兴奋反应，还能增强肌肉耐力，提高心肺功能。参与扑克可以降低运动中的压力水平，让球员在紧张的比赛氛围中找到放松的方式，从而减少因过度紧张而导致的身体损伤风险。
打扑克并非无痛。尽管它以轻松的游戏形式展现竞技精神，但激烈的对抗性和快速的节奏依然会对球员的手部和腰部等部位带来一定的负担。例如，在比赛中，球员需要频繁地挥动球拍和移动身体，这使得手臂和手腕等关键部位承受着巨大的压力。长时间的站立和跑步也会导致腿部肌肉酸痛，尤其是在比赛间隙休息时。一些专业的扑克牌玩家甚至表示，扑克桌对他们来说是一种挑战，需要不断调整动作、位置和姿势才能保持稳定的击打力度和准确度。
面对这两种挑战，如何在“燃烧卡路里”和“痛并快乐”之间找到最佳的平衡点呢？这就涉及到我们在运动前、运动中和运动后的全面考虑。
运动前的准备是至关重要的。选择合适的运动强度和频率非常重要。一般来说，每周进行3-5次中等到高强度的有氧运动（如游泳、跑步）可以帮助提高心肺功能和肌肉耐力，为打扑克提供足够的能量基础。对于需要提升灵活性和协调性的运动，如乒乓球或网球，可以选择在不剧烈运动的情况下提前预热。适当的拉伸和放松也是防止肌肉拉伤的重要手段，可以通过热身运动、颈部转动、肩部摆动等方式改善关节柔韧性和肌肉张力，避免在比赛中因过度用力造成伤害。
在运动过程中，合理安排比赛时间以及角色转换，既能保证竞技状态不受干扰，又能让玩家在享受乐趣的减轻比赛压力。具体来说，可以在游戏开始阶段利用短暂的休息期（如暂停、换手）进行中场休息，或者通过轮流交替击发来保持节奏。尽量避免在比赛中过于专注于某一对手或者某一项技术细节，而是将注意力集中在整体战术、团队配合和个人表现上。
在比赛结束后，无论是采取何种方式进行恢复，都需要重视对受伤部位的治疗和恢复。一旦出现肌肉或关节疼痛、麻木等症状，应立即停止活动，并寻求专业医生的帮助，进行必要的物理治疗和康复训练。在接下来的比赛中，应及时调整运动计划，避免再次重复相同的运动损伤风险。
“燃烧卡路里，痛并快乐着”的体育活动，既包括了在激烈运动时所带来的身体不适，也包含了心理愉悦和自我挑战的乐趣。通过合理的运动规划、充分的准备和科学的恢复措施，我们可以在这个看似矛盾的境地中找到一种新的运动体验，既能锻炼身体，提高健康水平，也能释放压力，享受生活。这就是对“燃烧卡路里，痛并快乐着”的生动诠释，它告诉我们，虽然运动可能会带来身体的疼痛和不适，但只要我们在运动前做好充分准备，掌握合适的方法和策略，就能
近日，中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室联合软件研究所，推出全球首个基于人工智能技术的处理器芯片软硬件全自动设计系统——“启蒙”。该系统可以实现从芯片硬件到基础软件的全流程自动化设计，在多项关键指标上达到人类专家手工设计水平，标志着我国在人工智能自动设计芯片方面迈出坚实一步。
处理器芯片被誉为现代科技的“皇冠明珠”，其设计过程复杂精密、专业门槛极高。传统处理器芯片设计高度依赖经验丰富的专家团队，往往需要数百人参与、耗时数月甚至数年，成本高昂、周期漫长。随着人工智能、云计算和边缘计算等新兴技术的发展，专用处理器芯片设计和相关基础软件适配优化需求日益增长。而我国处理器芯片从业人员数量严重不足，难以满足日益增长的芯片设计需求。
启蒙1号实物图
启蒙1号和启蒙2号的性能对比
面对这一挑战，“启蒙”系统应运而生。该系统依托大模型等先进人工智能技术，可实现自动设计CPU，并能为芯片自动配置相应的操作系统、转译程序、高性能算子库等基础软件，性能可比肩人类专家手工设计水平。
具体而言，在CPU自动设计方面，实现国际首个全自动化设计的CPU芯片“启蒙1号” ，5小时内完成32位RISC-V CPU的全部前端设计，达到Intel 486性能，规模超过400万个逻辑门，已完成流片。其升级版“启蒙2号”为国际首个全自动设计的超标量处理器核，达到ARM Cortex A53性能，规模扩大至1700万个逻辑门。在基础软件方面，“启蒙”系统同样取得显著成果，可自动生成定制优化后的操作系统内核配置，性能相比专家手工优化提升25.6%；可实现不同芯片和不同编程模型之间的自动程序转译，性能最高达到厂商手工优化算子库的2倍；可自动生成矩阵乘等高性能算子，在RISC-V CPU和NVIDIA GPU上的性能分别提高110%和15%以上。
这项研究有望改变处理器芯片软硬件的设计范式，不仅有望减少芯片设计过程的人工参与、提升设计效率、缩短设计周期，同时有望针对特定应用场景需求实现快速定制化设计，灵活满足芯片设计日益多样化的需求。
当街头巷尾还在讨论无人驾驶汽车何时到来时，华尔街已经开始计算这个市场的真金白银。
据追风交易台消息，高盛分析师团队6月9日研报显示，北美自动驾驶汽车已正式跨入商业化阶段，预计到2030年将在美国共享出行市场中占据70亿美元份额。这一转折点的到来，意味着投资者关注焦点应从“技术是否可行”转向“增长速度有多快、市场规模有多大”。
以Mark Delaney为首的高盛分析师团队在报告中明确表示：“目前美国道路上已有超过1500辆Waymo Robotaxi在运营，特斯拉希望在6月于奥斯汀开始商业化Robotaxi运营。”
市场爆发在即：2030年规模70亿美元
高盛预测显示，美国共享出行市场将从目前的580亿美元规模激增至2030年的超过3360亿美元。在这一巨大增量中，Robotaxi预计将占据约70亿美元份额，相当于总共享出行预订量的8%。而2025年北美Robotaxi市场约3亿美元，占580亿美元网约车市场总量不足1%。
尽管这一比例看似温和，但其增长轨迹令人瞩目：从2025年预计的3亿美元跃升至2030年的70亿美元，复合年增长率接近90%。Delaney预测：
作为谷歌旗下自动驾驶子公司，Waymo目前以1500辆车队规模领跑市场，业务覆盖全国多个都市区，每周完成超过25万次付费乘车服务。其服务城市包括凤凰城、旧金山、洛杉矶和奥斯汀，计划到2026年底扩展至七个美国城市。
与此同时，特斯拉正准备本周在德克萨斯州奥斯汀推出Robotaxi服务，与Waymo展开正面竞争。高盛分析认为，特斯拉能否实现差异化规模和技术将是其在Robotaxi业务中长期盈利能力的关键。
自动驾驶汽车的商业化也正在改变行业格局。高盛预计，传统网约车平台（Uber/Lyft）或转向轻资产模式，整合第三方自动驾驶车队。Uber已与Mobileye、Waymo等18家自动驾驶技术商建立合作；Lyft则牵手May Mobility等企业。
成本下降推动规模化：技术经济学的胜利
Delaney特别强调，"成本下降是自动驾驶汽车领域的另一个关键推动因素"，这将使公司能够在2030年代大规模扩展Robotaxi车队。据高盛预测，"随着Waymo的推广，加上包括特斯拉和Zoox在内的其他公司的计划发布，我们预计到2025年底美国将有超过1800辆商用自动驾驶汽车，到2030年将达到3.5万辆。"
报告显示，自动驾驶汽车每英里的驾驶成本持续下滑，这一趋势为行业的超大规模扩张奠定了经济基础。
重型卡车市场：另一个待开发的金矿
高盛分析师同时将目光投向了8级重型卡车市场——总车重超过33000磅的重型车辆，包括18轮卡车、自卸车和其他大型货运车辆。
报告指出，虽然自动驾驶卡车目前在8级车队中占比很小，但其降低成本和延长运营时间（不受司机工时限制）的潜力极具吸引力。高盛预测，到2030年将有2.5万辆自动驾驶卡车上路，占据180亿美元的货运市场——约占卡车总里程的3%。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
以上精彩内容来自。
更详细的解读，包括实时解读、一线研究等内容，请加入【】
追风交易台由华尔街见闻和智堡联合打造；