在渠道端，我们会针对一、二、三线城市优化门店的组合，提升获客和转化，核心是做存量门店的优化举个例子来说，我们近期在国外、国内经常看到L4级的运营车辆掉到了施工场景的坑里，但是在人类世界中这样的数据非常有限且无法用于训练。我想请问管理层，这背后具体的原因是什么？管理层如何看待后续现金流的情况？我的第二个问题有关自动驾驶。我们有信心到2026年在整车产品力和人工智能体系化的能力上会超过2022年理想L9时代的领先程度。在南方区域，我们侧重纯电车型，强化节能、空间、智能的卖点，贴合当地用户
也就是说，世界模型拥有比真实世界更难、更全面、更高质量以及更有挑战的数据和反馈方式，从而解决了人类世界数据过拟合、数据分配不均，以及无法剔除脏数据
其次，美国至8月23日当周初请失业金人数为22.9万人，预期为23.0万人，前值由23.5万人修正为23.4万人。这直接带来了两个核心体验升级：
具体来说，是在视场角（FOV）、透光率与成本间无法平衡，消费级产品FOV普遍低于50°，远未达沉浸体验标准（需120°以上）。但是因为笔者并
3、星纪魅族StarVAir2使用的是Micro-LED+光波导组合，机身重量已经压榨到了近40克我们有信心到2026年在整车产品力和人工智
