攻坚克难!晶华玻璃大吨位熔窑生产金茶玻璃成功下线,企业新闻

综合
2021
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皮亞諾薩島是皮亞意大利的島嶼,由利佛諾省負責管轄,諾薩面積10.25平方公里,皮亞2001年人口僅10人。諾薩位於提雷尼亞海,皮亞屬於托斯卡納群島的諾薩一部分,最高海拔高度29米,皮亞 外部連結 Venus archeological study plan Isola di Pianosa Park website — in Arcipelago Toscano National Park. 意大利島嶼 利佛诺省地理諾薩

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扬州爱奇艺乐园新年开门红 龚宇预计单日峰值收入还有1-2倍增长空间

作为爱奇艺全球首家线下乐园,扬州爱奇艺乐园实现了“全龄同乐”,从四五岁孩童到六七十岁长者,均能参与项目体验。乐园收入主要来自门票及二次消费品。与传统室外大型主题乐园不同,爱奇艺乐园采用轻资产模式运营,借助AI、XR等前沿技术深度开发影视IP,为游客打造更具互动感和沉浸感的线下娱乐体验。园内囊括《狂飙》《唐朝诡事录》《莲花楼》《大话西游》等多个热门IP,核心体验项目涵盖沉浸舞台演艺、全感剧场、光影互动空间、角色即兴互动等七大板块,并设有众多影视名场面打卡点。根据抖音、携程、美团、大众点评等平台上的评分,扬州爱奇艺乐园评分均超4.8分,用户反响热烈,口碑持续攀升。

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爱奇艺体验业务由爱奇艺乐园及IP消费品组成,是爱奇艺围绕核心IP资产,对“一鱼多吃”商业模式的有效扩展。扬州3、4月是旅游旺季、全年还有五一小长假、7-8月暑期、十一长假等,随着乐园运营效率的提升,以及针对核心受众的精准营销与转化效率的持续优化,龚宇预估单日峰值收入还有1-2倍的增长空间。 

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在IP消费品业务方面,爱奇艺已于2025年完成自营核心团队组建,业务模式从原先的单一授权向“自营+授权”并重转变。龚宇透露, 2026衍生品会做更多品类自营,预计至少100%以上的收入增长。数据显示,春节假期期间,“十个勤天”后陡门行李牌、《莲花楼》食色扬州系列亚克力冰箱贴、《书卷一梦》梦里啥都有主题收藏卡、《莲花楼》无尽夏系列棉花娃娃盲盒跻身扬州爱奇艺乐园开园至今周边销量前五。

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从全球视野来看,线下体验业务正成为文娱巨头的重要增长极。根据Research and Markets发布的《Amusement Parks Market Report 2026》,2026年全球主题乐园市场规模预计达1008亿美元(约合人民币7300亿元),同比增长3.4%。迪士尼2026年第一财季财报显示,其体验业务(含主题乐园、邮轮等)季度收入首次突破100亿美元,运营利润33.1亿美元,占公司总运营利润的72%。这印证了“IP+体验”模式的巨大商业潜力。

扬州爱奇艺乐园的正式开业标志爱奇艺的体验业务迎来了里程碑时刻。依托丰富的IP资源储备,爱奇艺在巩固内容护城河之外,正瞄准IP的长线价值,逐步构建起从内容到线下体验再到二次消费的商业闭环。随着2026年乐园业务稳步开展,体验业务有望成为爱奇艺新的增长引擎,为长视频行业在线下寻找商业增量空间开辟新航向。

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《双点博物馆》8.0版本更新现已上线!愤怒的小鸟加入

双点专家发现数字宇宙出现了一道裂缝,并由此揭露了一个庞大的阴谋。裂缝的另一边是愤怒宇宙,而坏猪们竟然误入了连接两个世界的裂缝。他们现在正在全县范围内发动任务,企图渗透各大博物馆!只有你们最优秀的数字专家才能应对这一新威胁,他们必须冒险进入一个全新的世界,寻找对抗这个新盗贼团伙的最佳方法。

探索三个兴趣点(POI),发现来自愤怒宇宙的文物。你会发现新的展览,甚至还有全新的博物馆漫游景点,它们或许能帮你对抗讨厌的猪。

除了全新的愤怒的小鸟数字裂缝之外,策展人现在还可以用新的春季季节性物品、备受期待的户外厕所和野餐长椅,以及一整套春季新品(包括巧克力类新品)来装点他们的博物馆,还有许多提升生活品质的零食。

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愤怒的小鸟

馆长,您有处理肮脏恶劣行为的经验吗?嗯!您的帮助或许正是愤怒宇宙所需要的;他们只需要为他们的蛋配备一套新的安全系统……

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玛蒂尔达穿梭于不同的数码世界,需要你的帮助(没错,就是你,馆长!),从一群讨厌的小猪手中拯救数码蛋。为了阻止这群新来的公会把你的捐款一扫而空,你还得寻求游荡鸟儿们的帮助。

与此同时,另一边,小猪们偷走了一枚金蛋,一路把它带到了猪城。那简直是金蛋能去的最糟糕的地方。大家的脾气都快要爆炸了。

你这位古怪的人类策展人的冒险之旅始于钴蓝高原,那里猪猪岛标志性的蓝色石头勾勒出地貌,时而摇摇晃晃地耸立在高处,时而又跌落到低处。

在那里,您将发现双点郡的首创:免费鸟类野生动物展览。在钴蓝高原,您会发现红猪,它会在您的博物馆里自由漫步,让游客们兴奋不已,甚至还能帮助阻止包括坏猪帮在内的犯罪分子。

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借助弹弓效应,你将飞出高原,前往郁郁葱葱的竹林。在那里,你的专家们需要高空飞行才能找到前进的道路。他们将深入这片茂密且生长迅速的竹林,寻找前进的方向。

在这里,你会找到其他猪伙伴,查克和邦布会加入你的博物馆,旁边还有更多的猪堡垒。这些堡垒都是经过猪精心设计的,旨在防止鸟类入侵。

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一旦被发现并安置在你的博物馆中,红鸟和他的伙伴们就能迷惑并揭露罪犯,让他们成为你保安的活靶子!一旦你发现了愤怒的小鸟展区,一个新的犯罪组织——坏猪猪帮——就会通过裂缝入侵你的博物馆,袭击捐款台、信息台以及你发现的非常重要的彩蛋。

你最终会来到鼎鼎大名的猪城。这座猪岛的首府没有羽毛,到处都是猪(毫不奇怪)。当它们得到猪蛋时,就会把它带到这里。作为猪的终极堡垒,这座城市一次又一次地被攻陷又重建。

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春季季节性活动

整个双点县的鲜花都在盛开,足以确保每只兔子都能度过非常愉快的一天!

千万别错过这个重要的日子,我们将用一系列令人惊喜的春日好物来迎接春天的到来。无论是即将绽放的物品、几十个彩蛋,还是全新的炫酷自定义选项,我们准备的更新一定会让大家眼前一亮。让我们马上开始吧!

两座复活节岛屿拔地而起,坐落于一片充满浓郁美食魔法的区域,以其独特的甜点甜美气息令焦土为之倾倒。你可以在焦土地图西南角的指南针附近找到这两个巧克力主题的兴趣点(POI)。

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复活节岛

首先,您将前往可可阿佩拉戈,这是一个由神奇岛屿组成的环礁,环绕着焦土的南部海岸,即使从大陆上也能闻到令人垂涎的巧克力蛋的甜香。

在那里,您的专家们将获得灵感,带回一些令人惊喜的全新创意,用于打造生机勃勃的装饰。这些春日佳品不仅能让您的博物馆焕然一新,这些令人兴奋的发现还将吸引一种全新的参观者类型:寻蛋者。

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如果你能用你惊人的发现给这些猎人留下深刻印象,那么你将有机会前往 Bon Bon Boondox,这是一个以盛产甜食而闻名的地区。

在这座新岛上,并非一切都尽如人意。在寻找巧克力蛋的过程中,你的员工可能会遭遇意想不到的“禽类惊喜”,甚至可能遭遇糟糕的“兔子日”。这片区域以众多经验丰富的探险家失踪而闻名;或许他们只是选择留在了更美好的地方?你将揭晓答案。

全新高级策展人职业奖励

各位馆长,我们已经清楚地听到了你们的呼声!经验丰富的探索者们一定会很高兴地听到,为了表彰你们在博物馆管理更高层次上的持续努力,新的馆长级别奖励已经上线。

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这些闪亮的新物品将为您的博物馆带来更多便利。现在,游客在购买博物馆门票甚至礼品店商品时都可以自助完成,从而解放您那些忙碌的多技能助理。此外,还有一个令人惊艳的全新高科技安保拱门,配备激光装置(当然),以及一个摆满闪亮金饰的金库,足以彰显您在全县策展人中的卓越声誉。

这些丰厚的奖励将自动解锁,奖励那些在混乱管理方面表现卓越的玩家。如果您正在努力打造博物馆传奇,那么从馆长等级9级到15级,您都将获得这些全新奖励。

户外用品

如果您还不知道,在我们社区反馈汇总中,户外用品新用户排名第 X(您可以在这里了解更多信息)。户外厕所在这些建议中名列榜首,而我们今天就来满足您的需求。

《双点博物馆》8.0版本更新现已上线!愤怒的小鸟加入

为了完善您的新公园区域,现在您可以在室内和室外放置自动售货机,这样您就可以打造一个设施齐全的完美野餐区,迎接春季的到来。我们也会在未来的更新中继续开发新的户外物品,所以请继续提出您的宝贵建议!

新景点:布里尼湾

在法弗隆群岛的一个小水池中,人们发现了之前被认为毫无生机的布莱尼湾,这甚至让经验丰富的探险家都感到惊讶。

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现在,您可以探索冰冷的咸淡水深处,发现全新的海洋生物展区。这片水域的盐度非常适合那些厌倦了游泳、又不至于气喘吁吁的鱼儿,它们会任由强劲的水流将自己吹向四面八方,然后无力地漂浮在水面上。

生活质量变化

沙盒设置

(后续还有更多!)我们已经清楚地听到了你们的反馈,并推出了新的沙盒选项,以便你们能够进一步微调沙盒模式体验。

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现在,在自定义沙盒模式时,您可以解锁完整的探险地图,包括所有兴趣点,甚至可以将调查等级设置为最高等级,这意味着您可以立即找到原始展品。

我们知道您希望在沙盒模式中看到更多设置,我们也正在努力逐步添加更多功能。请点击此处查看我们的博客,了解更多关于这些功能实现过程的信息——也欢迎您继续提出宝贵建议!

新增项目图标和展品筛选器

现在比以往任何时候都更容易区分物品菜单中的物品位置或物品种类,甚至还为存放展品和互动展示品的库存添加了新的筛选器。

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全新的图标背景让您可以轻松查看物品来源,无需再费力寻找新的季节性物品或DLC物品。此外,在物品栏中,您现在可以使用新的标签按展览主题进行筛选,此功能也已扩展到互动展示和实用工具菜单中。

以及更多:

新增了同时控制偏航/俯仰的鼠标控制选项

野生动物展览特征更新和新的诅咒物品特征

现在,您可以将鼠标悬停在检查器中的动物品质图标上,查看该动物有多少个变体。

客人将不再看到空房间,也不会再抱怨空房间里没有信息台。

现在你可以在贴纸簿中查看你的博物馆里每种展品的数量了。

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  从地理角度来看,关羽的出发地是曹操控制的许都,即如今的河南许昌。按照正常的路线,若刘备在河北袁绍处,关羽只需从许昌北上,穿过豫州和兖州,渡过黄河便可到达冀州。然而,在《三国演义》中,关羽却绕了一个大大的弯路。

  他先是从许都西行到达洛阳,许昌到洛阳按现在的路程计算大约是170公里。到达洛阳后,关羽并未就此北上,而是继续往东,经过汜水关(今成皋附近)。从洛阳到荥阳大概110公里左右,荥阳再往东便是滑州(大致在今河南省滑县附近,三国时属兖州东郡治下),荥阳到滑县大约180公里。关羽从白马渡河到达黎阳境内(今河南鹤壁浚县一带)后,得知刘备已经前往豫州汝南,于是又重新渡河一路南下赶往汝南。从河南鹤壁的浚县到河南汝南距离至少在350公里以上。

  综合以上各段路程,关羽从许昌出发,经过洛阳、荥阳、滑县,再折返南下到汝南,这一路奔波下来,至少走了810公里以上,也就是1600多里。即便按照古代的计量单位和实际行走路线可能存在的偏差,“千里走单骑”的说法也毫不夸张。

  路线选择背后的原因探究

  关羽为何不选择直线北上,而是绕了如此大的一个弯路呢?这背后有着复杂的原因。一方面,从文学创作的角度来看,罗贯中为了增强故事的戏剧性和紧张感,虚构了“过五关斩六将”的情节。如果关羽一路直行,故事便会显得平淡无奇,缺乏吸引力。通过设置重重关卡和守将,让关羽在闯关过程中展现出英勇无畏的精神和高超的武艺,从而更加突出他的忠义形象。

  另一方面,从历史和地理的角度分析,当时曹操与袁绍正处于官渡之战的对峙阶段,战事激烈,前线局势复杂。关羽若直接北上,很可能会陷入两军的交战区域,遭遇更多的危险和阻碍。而且,关羽在出发时并不知道刘备的具体位置,只是得知他在袁绍军中。当他渡过黄河后,才得知刘备已被袁绍派往汝南。因此,他不得不重新调整路线,南下前往汝南与刘备会合。

  千里走单骑的历史意义与影响

  关羽千里走单骑的故事,虽然在一定程度上存在文学虚构的成分,但它所蕴含的忠义精神却深深扎根于人们的心中,成为中华文化的重要组成部分。这一故事不仅展现了关羽的个人魅力和英雄气概,更体现了中国古代文化中对忠诚、信义的崇尚和追求。

  在后世,关羽被尊为“武圣”,与“文圣”孔子齐名,他的形象被广泛地应用于文学、艺术、宗教等各个领域。无数的文人墨客为他赋诗作画,戏曲舞台上演绎着他的传奇故事,民间更是修建了众多的关帝庙来供奉他。关羽的忠义精神也成为了人们行为的准则和道德的标杆,激励着一代又一代的人为了正义和信仰而奋斗。

  关羽千里走单骑,这一跨越千里的忠义壮举,不仅是一段精彩的历史故事,更是中华文化中忠义精神的生动体现。它让我们看到了关羽的英勇无畏和对刘备的忠诚不二,也让我们感受到了中华文化的博大精深和源远流长。

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  今年以来,A股二级市场交投活跃助推券商自营业务收入增长,多数券商在一季度打了一场“翻身仗”。

  在参与二级市场交易的同时,今年多家券商还在包括定增市场在内的一级市场积极“买入”。

  截至5月30日记者发稿,2023年以来,共有16家券商斥资超过135亿元认购了33家上市公司的定增股份,国泰君安、中金公司、中信证券等头部机构表现活跃,一些热门公司定增还获得多家券商的联合认购。从参与定增后的收益情况看,超八成上市公司为券商带来了浮盈;部分公司股价跌破定增发行价,给参与券商带来了账面亏损。

  斥资135亿元

  16家券商一级市场“买买买”

  数据显示,按发行日期统计,截至5月30日中国证券报记者发稿,2023年以来,A股共有105家上市公司完成了定增。从公司披露的股票发行情况报告书看,共有16家内外资券商认购33家上市公司发行股份,认购总金额达135.13亿元(忽略交易费用及四舍五入影响,下同)。

  从单家券商参与频次看,国泰君安是今年参与上市公司定增最活跃的券商,累计参与了18家上市公司的定增,并以45.67亿元资金认购了上市公司2.95亿股股份,认购金额居各券商首位,占到了前述券商全部参与定增出资规模的三分之一以上;中金公司、中信证券参与上市公司定增家数分别为9家和8家,中信建投、广发证券、海通证券、招商证券参与上市公司定增家数均在3家以上。

  从认购金额看,排在国泰君安之后的是招商证券,累计参与3家上市公司定增,认购金额合计17.4亿元;广发证券、中金公司认购金额分别为14.10亿元和11.57亿元;摩根大通证券仅参与了长江电力的定增,但其认购金额高达11.35亿元,规模在前述16家券商中居第五位。

  从前述数据可以看出,“家大业大”、资金与投研实力雄厚的头部券商,在上市公司定增市场中占据了明显优势地位和较大的市场份额。相比之下,中小型券商参与定增的频次及认购规模,均与行业头部机构存在明显差距。

  2023年以来,长城证券参与了润泽科技、金信诺2家公司的定增,认购金额合计1.59亿元;浙商证券仅参与了甬金股份的定增,认购金额合计8000万元,而同参与该公司定增的中国银河,认购金额达到1.5亿元。

  逾八成定增浮盈

  长江电力为券商“贡献”6.57亿元

  相比二级市场交易,A股上市公司定增发行价格一般会较公司股价有一定折价。2023年以来,不少公司股价的震荡抬升,进一步增厚了券商参与定增的盈利空间。

  数据显示,在假设券商未出售股份及忽略交易成本的情形下,截至5月30日收盘,前述16家券商参与的33家公司定增中,有27家公司为券商带来了浮盈。从股价涨幅看,寒武纪-U最新股价较定增发行价大涨近94%,涨幅高居第一,参与其定增的国泰君安、中金公司因此分别获利1.08亿元和8484.29万元。

  金信诺、协创数据、光迅科技、新华医疗4家公司,最新收盘价均较定增发行价格涨了50%以上,不过考虑到券商所认购股份数量不多且公司发行价格相对较低,参与定增的广发证券、长城证券、招商证券、海通证券、国泰君安、中金公司6家券商,单家券商获利金额从1182.11万元到5398.91万元不等。

  股价涨幅居前的上市公司,还包括浙江新能、银江技术、崇达技术、中矿资源、泰和新材、科新机电等,单家券商获利金额最高超1亿元。

  从单家上市公司贡献浮盈看,规模最大的当属长江电力:公司完成的定增获得了招商证券、国泰君安、摩根大通证券、申万宏源、广发证券5家券商的集体认购,认购股份数量接近2.40亿股。截至5月30日收盘,长江电力最新收盘价为每股22.75元,较其定增发行价格20.01元上涨近14%,为上述5家券商带来合计6.57亿元的浮盈,认购规模最大的招商证券获利高达1.85亿元。

  券商年内参与定增标的浮盈规模前十

  也有部分公司定增完成后,股价走低甚至跌破定增发行价,给认购其股份的券商带来账面浮亏。以派能科技为例,公司股票发行情况报告书显示,其定增发行价格为249.25元/股,国泰君安以2.48亿元认购了99.5万股。截至5月30日收盘,派能科技股价报200.46元/股,较定增发行价跌去近20%,国泰君安的浮亏超过了4800万元。

  除派能科技之外,联赢激光、润泽科技、甬金股份、九洲药业、锦浪科技等公司,其最新收盘价均低于定增发行价格,广发证券、长城证券、中金公司、申万宏源等多家参与定增的券商出现了浮亏。跌幅最大的锦浪科技,使得国泰君安和中信证券定增浮亏金额分别达到7842.42万元和4905.39万元。

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据机构分析师披露的供应链消息显示,苹果首款折叠屏手机iPhone Fold将在9月与iPhone 18 Pro系列一同发布,但该机的发货时间要等到12月。

PChome 3月20日消息,据机构分析师披露的供应链消息显示,苹果首款折叠屏手机iPhone Fold将在9月与iPhone 18 Pro系列一同发布,但该机的发货时间要等到12月。

此前,苹果iPhone X就曾进行过延迟发货,该机在2017年9月13日发布,但直到10月27日才正式发货,延迟发货超过40天。iPhone Fold的延迟时间则明显更长,3个月的等待时间,会让想要冲首发的用户十分无奈。

当然,苹果有充分的理由进行延迟发货。iPhone Fold作为苹果首款折叠屏机型,有很大的创新性,但也意味着很大的不确定性,对于这种单款的新机型,通过延迟发货可以让苹果事先了解到销量预期,能对量产进行一定的调整。

PChome了解到,在2026年9月,苹果会推出新款折叠屏手机和iPhone 18 Pro系列的两款新机,iPhone 18标准版要等到来年春季发布。9月-12月显然是iPhone 18 Pro系列的重要出货时间,在此期间内确保iPhone 18 Pro系列的供货,对苹果来说更为重要。

或许iPhone Fold的延迟发货,就是因为苹果要全力确保iPhone 18 Pro的供货,至于iPhone Fold的量产就显得不那么重要了,毕竟折叠屏的出货相比直板机,还有很大的差距。

苹果iPhone Fold具有无折痕的显示效果,配置方面搭载2nm工艺制造的A20 Pro芯片,其定位要高过Pro Max,但售价可能很贵,预计起价就会超过2000美元,国行版起价可能超过12000元。

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如果说模型本身是“大脑”,那么Skills更像是“经验+行动指南”。通过编写Skills,我们可以让OpenClaw不再只是被动回答问题,而是能够按照既定规则,主动完成复杂任务。

截至发稿前,ClawHub社区中发布的Skills数量已达到了2.6w+,但这些Skills中超过99%都是面向Windows/x86 Linux/Mac且聚焦于办公、网页自动化等方面,面向嵌入式Linux的Skills数量极少且成熟度较低,缺乏对嵌入式外设(GPIO、UART、SPI、I2C传感器电机、摄像头)的标准化封装与驱动适配,并且没有针对边缘计算、低功耗、实时性场景(如工业控制机器人智能家居、车载等)的专用技能集。

难道嵌入式领域就不配吃"龙虾"吗?!

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本文,小编将以一个“控制OK1126B-S开发板上的Led灯闪烁节奏”的简单案例做演示,从基础开始逐步拆解Skills的设计与使用方法。

2、什么是Skills?

从本质上来说,Skills就是一本“操作手册”。它并不是直接帮AI完成任务,而是告诉AI在什么情况下应该做什么,以及如何去做。

我们用一个简单的类比来理解:

在射击游戏中,玩家的目标是击败敌人。枪作为工具,它的职责非常单一:

  • 输入:扣动扳机
  • 输出:发射子弹

至于子弹打到哪里,枪本身并不关心。而这个Skill的作用,则类似于“战术手册”。它会告诉AI:

  • 什么时候可以开枪(检测到敌人)
  • 什么时候不该开枪(有友军在前)
  • 什么时候停止(敌人血量归零)

通过这些规则约束,AI就不再是一个机械执行指令的工具,而是开始具备初步的判断能力与决策逻辑,开始“像人一样思考”。

2.1 Skill的基本构成

在OpenClaw中,一个Skill实际上是一个结构化的目录,通常存放在:

~/.openclaw/workspace/skills/${SKILL_NAME}

一个完整的Skill由四个部分组成:

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命名规范:

Skill的目录名称必须符合规范,否则无法被识别:

  • 只能使用:小写字母+数字+连字符(-)
  • 示例:gpio-led-control

这个规范虽然简单,但在实际开发中非常关键,很多Skill无法加载的问题,往往就出在这里。

2.2 SKILL.md 详细解释

SKILL.md是整个Skill的核心,可以理解为“说明书+行为指南”。它由两部分组成:

① 前置元数据(Metadata)

使用---包裹,主要用于定义Skill的基本信息,这些信息的作用是:

  • 帮助OpenClaw识别Skill
  • 提供语义匹配(Skill触发关键词)

例如:

--- name: gpio-led-control # 必填项 description: 开发板 GPIO LED 灯控制技能。 # 必填项 (以下列出部分可选项, 仅供参考) user-invocable: true # 可选:是否可被用户直接调用 ---


②正文(操作手册)

正文部分则就是具体的操作指导手册了,可以根据需求灵活组织,以我们已经提前写好的"gpio-led-control"下的SKILL.md 简化版为例进行展示:

# GPIO LED Control - 开发板 LED 灯控制 控制 OK1126B-S 等开发板上的系统 LED 灯(work/net 等)。 ## 快速开始 ### 查看可用 LED ### 控制 LED 亮灭 ## 使用场景示例 ## 权限说明 ## 注意事项

在实际编写时,可以根据需要扩展,例如:增加判断逻辑(何时执行)、增加错误处理、增加参数说明、增加示例输入输出等。除了核心的SKILL.md之外,其余三个目录属于辅助结构,各自承担不同角色。

其中,scripts目录主要用来存放可直接运行的脚本文件,适合那些执行逻辑固定、无需频繁改动的任务场景,例如控制LED灯的亮灭转换等。这类脚本可以被直接调用运行,从而减少重复生成代码的过程,提高整体执行效率与稳定性。

references目录则用于整理各类参考资料,例如:API文档、数据库结构说明或操作手册等。这些内容并不会在一开始全部加载,而是根据实际需要按需引入上下文,既避免了无关信息占用资源,也能在关键时刻为AI提供更深入、专业的知识支持。

assets目录用于存放各类资源文件,例如模板、图片等。与 references 不同,这里的内容不会参与模型上下文推理,而是服务于最终结果的生成,例如报告模板、输出所需图片等,用于提升Skill输出的表现力和完整度。

2.3 自定义Skill编写流程

理解结构之后,我们就可以开始编写自己的Skill了。编写Skill的整个流程可以总结为:

需求分析→资源规划→初始化→编写→打包→测试

第一步:需求分析

在动手之前,必须明确:

  • Skill要解决什么问题?
  • 使用场景是什么?
  • 用户会怎么触发它?
  • 输入输出是什么?

触发条件一定要清晰,否则会出现Skill无法被调用或被错误调用的情况

第二步:资源规划

根据需求判断是否需要:

  • scripts(是否需要执行代码)
  • references(是否需要文档支持)
  • assets(是否需要输出资源)

提前规划可以避免后期结构混乱以及反复修改导致的冗余

第三步:编写与调试

我们可以借助OpenClaw,在指定目录中自动生成一份符合规范的Skill初始模板,并在此基础上进行二次完善。不过需要注意的是,这类自动生成的Skill只是一个“起点”,通常无法直接满足实际需求。要想真正落地使用,仍然需要结合具体场景,对其内容进行逐步调整与反复测试,最终打磨出符合预期的功能效果。

3、Skill实战展示

为了更直观地理解,我们编写了一个简单的Skill并放在了对应的目录下,该Skill用于控制OK1126B-S开发板上两颗 LED灯的闪烁。

OpenClaw这么火,用它做个飞书助手怎么样一文中,我们已经将安装在开发板上的OpenClaw接入了飞书,因此,我们此时可以直接用飞书对OpenClaw下达命令。

接入不同的Skill后,OpenClaw会:识别用户意图→匹配对应Skill→根据SKILL.md的规则执行→调用scripts中的脚本→返回执行结果

整个过程无需人工干预,实现真正的“自然语言控制硬件”。

4、总结

我们通过拆解Skills的核心概念、结构,并结合LED控制简易实操案例,清晰展现了Skills的落地应用逻辑。即便只是基础的硬件控制场景,这个案例也直指Skills的核心价值:把复杂业务流程封装成可复用的标准化能力单元

Skills的设计初衷,就是实现指令化调用、规范化执行:完成Skills搭建后,仅需一句指令即可驱动AI按预设规则完成任务,既彻底规避重复开发、重复调试的冗余劳动,又能保障全场景任务执行的稳定性与一致性,在嵌入式开发、自动化运维、智能设备管控等领域具备极强的实用价值。

嵌入式领域是OpenClaw生态落地的核心突破口,既是实现硬件实时交互、落地边缘智能的关键入口,也是整个生态中增长潜力最大、优质能力供给最紧缺的赛道。只有持续打造丰富、易用、高可靠的嵌入式Skills能力池,OpenClaw才能突破桌面工具的定位局限,真正成长为覆盖“云-边-端”全链路的完整智能执行框架。

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你的OpenClaw只会答不会做?Skills帮你构建主动执行能力
大模型不是银弹,自动驾驶仍有硬骨头

过去一年,自动驾驶行业其实不缺新概念:VLA不断迭代,“世界模型”轮番登场。但真正稀缺的,从来不是造新词,而是能落地的体系。

在这样的背景下,元戎启行这次在GTC上没有强调某个具体功能,而是试图讲清一件更底层的事情:用基座模型重构辅助驾驶系统。

这件事,值得行业认真看看。

因为如果这条路径成立,改变的就不只是性能,而是整个自动驾驶的研发方式


PART 1

自动驾驶,正在进入“第二阶段”


过去几年,城市NOA开始大规模落地。

到2025年,中国搭载城市NOA的乘用车销量已经超过300万辆,渗透率突破15%。

但行业很快遇到了一个更现实的问题,功能有了,用户却未必愿意用。

不少用户的真实反馈很一致:系统不是不能开,而是不够让人放心。

复杂路况下的犹豫、突兀的减速、不够自然的决策,这些问题不会让系统失效,但会让人放弃使用。

这背后的矛盾在于,城市场景复杂度远超预期,长尾问题几乎没有边界,依赖人工的数据闭环,开始跟不上车队规模。换句话说,自动驾驶正在从一个工程问题,变成一个AI问题。

在GTC的分享中,元戎启行CTO曹通易没有过多展示功能,而是重点讲了一套新的技术框架,其核心是一套约40B参数规模的VLA基座模型。

所以元戎的思路,不是加模块,而是“换大脑”。

按照设计,这个模型能尽可能统一感知、理解、决策甚至评估能力。它既在“开车”,也在“理解场景”,同时还在判断自己开得好不好。

这种思路,本质上是在收敛系统结构,把过去拆分的能力,重新压回一个可以持续进化的模型里。

这也是最近两年,自动驾驶逐渐显现的一条分水岭:继续优化模块,还是构建统一模型。


PART 2

真正的变量,不是模型,而是“迭代速度”

 

如果只看40B参数,这件事很容易被理解成又一次模型军备竞赛。更值得关注的,其实是它对研发体系的影响。

传统自动驾驶的迭代,很大程度依赖人工参与的数据闭环,周期通常以天为单位。而元戎给出的说法是,在引入基座模型之后,这个周期可以被压缩到约12小时。

这件事如果成立,意味着竞争逻辑在发生变化。过去比的是谁做得更好,将变成比谁改得更快。

自动驾驶开始从功能工程,走向一种更接近AI训练的节奏。

技术路径之外,元戎也给出了一些市场数据,累计交付超过25万辆搭载城市NOA的量产车,在第三方供应商市场,单月市占率接近40%。202年,其目标是突破100万辆。

大模型不是银弹,自动驾驶仍有硬骨头

这些数字的意义在于数据规模。

当自动驾驶进入模型驱动阶段之后,车辆数量本身就变成了训练资源的一部分。模型、数据、算力,这三件事开始重新绑定在一起。

在演讲中,元戎对这套模型有一个更大的定义,它不仅是辅助驾驶的基座模型,也是面向物理世界的AI基座模型。他们的目标,显然不只是汽车。

可以理解为,如果一个模型能够同时处理感知、理解、决策和行动,那么它的应用边界就不一定局限在汽车。

Robotaxi、机器人,甚至更广义的具身智能,本质上都在解决类似的问题。

这也是为什么,这类叙事更适合出现在GTC,而不是传统车展。

当然,这条路并不轻松,基座模型的方向很清晰,但问题同样严峻。

首先是算力与成本。

40B参数模型的训练,本质上是重资产游戏。即便通过蒸馏压缩后部署到车端,对算力和成本的要求依然不低。而汽车行业,恰恰是对成本最敏感的行业之一。

其次是安全与验证。

当模型开始承担自我评估的角色,一个更深的问题是评估标准从哪里来?

如果标准本身也内生于模型,那么如何避免系统在复杂逻辑中自洽,而不是真正可靠?

最后是一个更长期的问题,规模,是否真的能解决长尾?

大模型可以极大优化常见场景,但对于真正极端、罕见的情况,是否能够靠继续做大来解决,行业其实还没有答案。 


PART 3

自动驾驶,正在进入“模型时代”


无论如何,元戎启行这次在GTC释放的信息已经很明确,自动驾驶的竞争逻辑,正在发生转移。

早期行业比拼的是传感器、感知算法、规控能力。接下来,更可能比拼的是:模型规模、数据规模、训练效率。自动驾驶公司,也在逐渐变成AI公司。

元戎启行显然已经押注了这条路线。这是不是最终答案,现在还很难判断。

但可以确定的是,当越来越多玩家开始用大模型重新定义自动驾驶系统时,行业的竞争焦点,已经不再只是谁的车更会开,而是谁能造出一个真正可靠的“大脑”。


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大模型不是银弹,自动驾驶仍有硬骨头
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