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继续追踪深耕，Irys (✧ᴗ✧) 最近的操作和数据真的有点猛啊！刚瞅了眼数据，截至8月13号，直接写入它存储层的交易量已经飙到7亿次了，从Q3开始算居然涨了10倍还多，这扩张速度简直像开了倍速，数据存储和处理能力是真值得点赞！更让人期待的是测试网这边！现在已经能支持永久数据上传了，临时数据功能也在路上，马上就能用。接下来几周更有大动作——IrysVM和可编程数据功能要登场，开发者们很快就能拿到早期体验资格，想想都觉得好玩。最贴心的是，等主网正式启动，测试网的数据会无缝迁移过去，连交易ID都不带变的，完全不用操心数据衔接问题，这波细节拉满了呀 #irys #KAITO Irys中文(✧ᴗ✧) Kaito AI 🌊

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Anya Rossi• Live Now

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最近Cloudflare CEO Matthew Prince分享了一组很有深意的数据：Google训练AI时能看到的网页量，是OpenAI的3.2倍，更是微软的4.8倍。很多人问Gemini为什么追得这么快？答案就在这3.2倍的数据里。这是Google成立27年来靠搜索业务攒下的底层红利，它能触达的边界和解决问题的深度，不是靠短期烧钱买算力就能追上的。

最近Cloudflare CEO Matthew Prince分享了一组很有深意的数据：Google训练AI时能看到的网页量，是OpenAI的3.2倍，更是微软的4.8倍。很多人问Gemini为什么追得这么快？答案就在这3.2倍的数据里。这是Google成立27年来靠搜索业务攒下的底层红利，它能触达的边界和解决问题的深度，不是靠短期烧钱买算力就能追上的。

傅盛

48,128 просмотров • 5 месяцев назад

📚 你用什么统计你的网站数据？自己常用的是Plausible，通过Dokploy部署，因为支持GA数据导入，现在所有网站都接入它。 DataFast 因为关联了stripe，不仅能看到统计数据，还能看到收入数据。 Umami以前用现在不用了，界面比较简单，Cloud版本有网站数量限制。 OpenPanel现在也不用了，Cloud版本最近已经不提供免费使用了。 Google Analytics一定会集成，但是不怎么去看，实在看不懂。视频中你看到的是MkSaaS官网的数据，MkSaaS模板在analytics方面，支持了上面所有的统计方式，你只需要配置key就完成了！

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14,906 просмотров • 1 год назад

近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目，避免了VC抛售的困扰，同时属于热门赛道，比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石：Streamr Network ，代币名称为：#DATA ，币安上线。5000万市值，全球通，目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络，旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构，无需中央服务器，避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放，从而推动数据生态系统的发展。数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要，#Streamr 为此努力了6年之久，今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网！标志着项目的重要里程碑，将带来更稳定和高效的数据网络性能。看好的理由： ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅，用户可以创建或加入数据流，享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络：网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性，消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行，具备抗审查性。 ③数据市场： Streamr 内置了一个数据市场，允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利，而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性： Streamr 提供了强大的 API 和 SDK，使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外，Streamr 网络能够与其他区块链系统（如以太坊）无缝对接，进一步拓展了其应用范围。实际使用案例： Crypto Queries：项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互，提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo：项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接，使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据，并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy：项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据，使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI： AI数据源：为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。同时 $DATA 可充当数据交换媒介，通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容（视频/音频）。 Streamr+DEPIN： DEPIN数据交换媒介：DePIN 中，Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变，使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统，Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展，Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解：

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Rocky

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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

139,269 просмотров • 3 месяцев назад

🔥马斯克：“未来只有视觉的光子数据才能规模化！其他数据都不行！” 所以未来特斯拉机器人采集光子数据，能够突破文本数据在规模和效率上的瓶颈！马斯克还曾指出，Grok已经训练了所有可用的数字化数据，包括互联网、书籍等内容，如今不得不依赖人工合成数据来继续训练。

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谢嘉琪

149,089 просмотров • 8 месяцев назад

在 GitHub 上发现一个开源金融数据项目—OpenBB，已经获得了近7w star。它把过去只有机构才用得起的专业数据，变成人人可用的开源工具。股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益，全部都整合进来。还收录了财务数据、高管信息、股东电话、地区分布等细粒度信息。支持 AI 集成，数据可自部署。输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了。

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阿西_出海

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年前给棍哥 lana 做《对话交易员》采访，他当时说了一句话让我印象很深： "从19年开始，我们团队累积了几十个T的链上数据，现在正把这些数据持续喂给AI，希望AI学会交易方式，最终替我完成二级交易。" 没想到两个月后这话就应验了：100u起，10天，纯靠AI跑到20wu，2000倍。这不是运气，是一个链上数据猎手用几年数据积累换来的结果。采访里还有很多棍哥的交易哲学和他那些真的很有意思的经历，不了解棍哥的可以去看看👇

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Mia米粒儿🩵

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🔥兄弟们！早啊！费曼学习神器又双叒更新了！这次NotebookLM的新功能直接戳中学习党痛点，谁用谁夸！重点来了——现在上传你的学习素材，就能一键生成对应表格！ ✍🏻操作超简单：选「Data Table」，写好需求prompt，剩下的交给它就行～不管是整理学术论文的作者、核心观点、实验方法，还是梳理大量复杂数据，这功能都能hold住！ 😌更贴心的是，生成的表格支持导出多种格式：Excel、ods、html、pdf，一键下载到本地就能接着编辑，效率直接翻倍！还没试过的朋友快去试试！觉得有用的话，记得一键三连让更多人看到～

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Berryxia.AI

26,793 просмотров • 5 месяцев назад

最近去中心化存储赛道 Walrus 作为大毛 TGE 啦，又错过的你，是否在关注其他产品呢？我本来没有特别留意，但昨天一个还在测试网的，去中心化存储概念的知名项目 Irys 进入了我的视野。经过一番检索了解，发现它在去中心化存储赛道中颇具潜力。 Irys 前身是 Bundlr Network，2021 年作为一个专注于 Arweave 永久存储的解决方案起步，2023 年更名为 Irys，并在 2024 年推出了自己的 Layer-1 区块链。区块链数据存储一直是痛点，AI、memecoin、DePIN、IP 甚至是 NFT，为链上数据的存储和处理带来了完全不同以往的需求。比如NFT 的图片本体常存储在 IPFS 或中心化服务器上，链上仅存映射链接。在 NFT 泡沫破裂后，"花几百 ETH 买了个 404" 成为了著名的笑话。也因此，在 Web3 的发展过程中也凸显出去中心化存储的重要性，虽然有 Filecoin、Arweave 等协议存在，但它们多是 "外挂"存储，功能受限。值得关注的是，Irys最近推出的去中心化存储产品Lofty，隐私至上，端到端加密存储；无需订阅，USDC按需支付；去中心化，保障数据安全。目前连接钱包就可以免费获得10GB的空间。然而 Irys (✧ᴗ✧) 的独特之处在于它不仅是存储方案，还是一条可执行逻辑的 Layer1 链。它采用多账本系统：数据先暂存于 "提交账本" 验证，再移至 "发布账本" 永久存储。结合 PoW 和 PoS 的混合共识机制，既高效又安全。简单比喻，其他去中心化存储协议像阿里云盘，仅限存取文件；而 Irys 更像阿里云，既能存又能算。它适合需要动态交互和 dApp 开发的应用，比如实时处理数据的 AI 场景。 Irys 的 IrysVM 是 EVM 的分叉，对以太坊开发者友好。以太坊虽被称为"世界计算机"，但存储成本高昂，Gas 费让大规模存储不切实际。Irys 提供低成本永久存储，并通过 IrysVM 直接操作链上数据，弥补了以太坊的不足。这样再看 Irys，它不仅是一个存储工具，更是一个平台，Irys 要打造一条让数据流动、交互，驱动 dApp 运行 "首个可编程数据链"。虽然说大家一直 irys 定位成链上的AWS，但是 Irys 不与 AWS 直接对抗，而是做 AWS 无法企及的事：为开发者提供一个不依赖中心化准入、按成本运行、允许各类应用自由组合的链上环境，让互联网回归开放与可组合的本质。此外，Irys社区现在发起街机游戏挑战-Irys Arcade，都是一些简易解压的街机游戏，目前上线贪吃蛇，青蛙过河，以闯关的形式赚irys测试币，官网上还上线了积分排行榜，这不明牌空投的机会嘛！存储产品也没有太多复杂的玩法，任务单一，玩法简单，这碗猪脚饭几乎无门槛，大家可以去领一下。闯关参与：至于其他参与方式，我还在研究中，有新的玩法会同步给小伙伴们 👀

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BitHappy

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每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

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小互

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写了个量化回测、用了14个参数的选股策略通过跑500次历史数据来得出最高胜率的参数。并且加入大盘上涨周期，横盘周期跑完数据后，我会把数据上传到主页里面去。有感兴趣的到时候自行查看下载。

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吴川

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白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

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夜谈

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Figure AI 的创始人 Brett 说 Optimus 是最棒的，他们的排第二，软件（机器智能）是核心！最新一期 Indigo Talk 聊到机器人，FoundersX 的 Helen 分享了她的观点，大家对机器人过于乐观了，现在最缺的就是数据。地球生物的“行动智能”演化了数亿年，而代表逻辑推理的“语言智能”的出现不过几十万年，这是数亿年训练数据的差异。我们现在用 AI 先解决了从进化角度来看比较“简单”的语言问题，而真正的难题—— 具身智能才刚刚开始。机器人需要海量的、多样化的、充满细微差别的人机互动数据来训练，而这些数据在互联网上是不存在的，其采集成本极高。完整视频请看与硅谷 Deep Tech 投资团队 FoundersX 聊 AI 与深科技👀

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indigo

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嘴撸了几个月比不上群友的一次机会昨天 $XDOG 群友直接几万刀一个的而我在深耕嘴撸错过，得到的回报就是給项目方打工白嫖，最近就看Sapien能不能让我站起来了这波TGE，8月20号，绝佳机会！🔥 Sapien这项目牛逼哄哄，不是那种割韭菜的玩意儿。它直击AI数据痛点：以前数据脏乱差，AI训练全靠撞大运。Sapien把数据上链，透明、可追溯，优质数据上位，垃圾数据滚蛋。这就是给AI加装“真相引擎”啊！💥 $SAPIEN总量10亿，TGE当天解锁2.5亿，剩下分阶段释放，稳扎稳打不砸盘。跑在Coinbase的Base二层，速度飞起，背书硬核。核心PoQ（Proof of Quality）：质押、验证、攒声誉，贡献好数据=狂赚奖励，差数据直接淘汰！这机制太狠了，数据界的新纪元！😤 8月20号TGE落地，AI数据世界的“换代时刻”来了。兄弟，赶紧盯着Sapien，别再错过！上车盘它，翻身做主，暴富不是梦！🚀 #Sapien #TGE #AI革命

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英伟达刚花了40亿美元。投了一项99%的人都没听说过的技术。但在三年内，地球上每个AI数据中心都离不开它。而英伟达，刚刚锁死了整个供应链。发生了什么？英伟达给两家公司各投了20亿：Coherent和Lumentum。你可能根本没听过。它们搞的是光子技术。用光，而不是用电来传输数据。听着像科幻小说。但这却是AI基础设施里最重要的赌注。所有AI数据中心都撞上了一堵墙。这堵墙跟芯片、能源、钱都没关系。是铜线。今天，所有数据中心都用铜缆连接GPU。但在AI需要的速度下，铜线已经到了物理极限。信号衰减。热量爆炸。电力消耗飙升。一个数字就够了： AI数据中心30%的电力，都浪费在把数据从A点搬到B点。黄仁勋自己也承认： “我们只能在大概一两米内用铜线。” “但数据中心有体育场那么大，我们需要别的东西。” 那个东西，就是光子技术。用激光驱动的光纤，直接集成到芯片里。数据惊人：能效高3.5倍。网络可靠性高10倍。数据速度每秒102太比特。这不是英伟达第一次这么干了。他们对CoreWeave做过同样的事。投资20亿，锁定GPU产能，创造一个依赖自己的客户。他们对内存供应商也做过。提前几年锁定HBM供应，让对手到处找货。现在轮到光子技术。趁早投资。锁死供应。让整个生态都依赖于那些依赖英伟达的公司。等竞争对手意识到光子技术是瓶颈时，游戏已经结束了。英伟达已经拥有了整条供应链。这才是真正建立壁垒的方式。不是靠游说和补贴。而是靠对物理定律和市场需求的冷酷预判。

英伟达刚花了40亿美元。投了一项99%的人都没听说过的技术。但在三年内，地球上每个AI数据中心都离不开它。而英伟达，刚刚锁死了整个供应链。发生了什么？英伟达给两家公司各投了20亿：Coherent和Lumentum。你可能根本没听过。它们搞的是光子技术。用光，而不是用电来传输数据。听着像科幻小说。但这却是AI基础设施里最重要的赌注。所有AI数据中心都撞上了一堵墙。这堵墙跟芯片、能源、钱都没关系。是铜线。今天，所有数据中心都用铜缆连接GPU。但在AI需要的速度下，铜线已经到了物理极限。信号衰减。热量爆炸。电力消耗飙升。一个数字就够了： AI数据中心30%的电力，都浪费在把数据从A点搬到B点。黄仁勋自己也承认： “我们只能在大概一两米内用铜线。” “但数据中心有体育场那么大，我们需要别的东西。” 那个东西，就是光子技术。用激光驱动的光纤，直接集成到芯片里。数据惊人：能效高3.5倍。网络可靠性高10倍。数据速度每秒102太比特。这不是英伟达第一次这么干了。他们对CoreWeave做过同样的事。投资20亿，锁定GPU产能，创造一个依赖自己的客户。他们对内存供应商也做过。提前几年锁定HBM供应，让对手到处找货。现在轮到光子技术。趁早投资。锁死供应。让整个生态都依赖于那些依赖英伟达的公司。等竞争对手意识到光子技术是瓶颈时，游戏已经结束了。英伟达已经拥有了整条供应链。这才是真正建立壁垒的方式。不是靠游说和补贴。而是靠对物理定律和市场需求的冷酷预判。

墓碑科技

74,749 просмотров • 3 месяцев назад

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

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爱吃折耳根的Ace

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一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

墓碑科技

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为什么小米智驾在懂车帝测试中排名垫底？小米直到2023年才开始大规模收集真实道路驾驶数据，却在仅仅两年后就推出了智驾功能。在这个视频里可以看到，系统很多时候根本不知道该怎么处理，直接停在路中间。相比之下，Tesla已经积累了超过十年的车队数据，Waymo更是有超过15年的数据积累。仅仅为了在伦敦上线，Waymo就需要训练5年时间。小米实际上是想把做手机公司的速度，直接套用到造车上。

为什么小米智驾在懂车帝测试中排名垫底？小米直到2023年才开始大规模收集真实道路驾驶数据，却在仅仅两年后就推出了智驾功能。在这个视频里可以看到，系统很多时候根本不知道该怎么处理，直接停在路中间。相比之下，Tesla已经积累了超过十年的车队数据，Waymo更是有超过15年的数据积累。仅仅为了在伦敦上线，Waymo就需要训练5年时间。小米实际上是想把做手机公司的速度，直接套用到造车上。

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