本月相关部门发布最新研究报告,射击猎人输出：游戏中的强大输出职业解析

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在众多游戏类型中，射击游戏因其紧张刺激的战斗体验和丰富的角色设定而备受玩家喜爱。其中，射击猎人作为一个独特的职业，以其强大的输出能力在游戏中占据了一席之地。本文将为大家解析射击猎人这一职业的特点、技能以及如何在游戏中发挥其输出优势。 一、射击猎人的特点 射击猎人作为游戏中的输出职业，具备以下特点： 1. 高输出：射击猎人的主要职责是进行远程攻击，其技能通常具有高伤害输出，能够在短时间内对敌人造成大量伤害。 2. 机动性强：射击猎人通常具有较快的移动速度和跳跃能力，便于在战斗中寻找有利位置，躲避敌人的攻击。 3. 生存能力较强：射击猎人拥有一定的生存能力，如生命值较高、拥有护盾等，使其在战斗中具有一定的抗打击能力。 4. 技能多样性：射击猎人的技能组合丰富，包括普通攻击、特殊攻击、辅助技能等，能够根据战斗情况灵活运用。 二、射击猎人的技能解析 1. 普通攻击：射击猎人的普通攻击通常是快速且连续的射击，具有较高的伤害输出。 2. 特殊攻击：射击猎人的特殊攻击具有强大的爆发力，如火箭弹、散射弹等，能够对敌人造成大量伤害。 3. 辅助技能：射击猎人还拥有一些辅助技能，如治疗、减速、控制等，能够帮助团队在战斗中占据优势。 4. 技能组合：射击猎人在战斗中需要根据实际情况灵活运用技能组合，如先使用辅助技能控制敌人，再使用特殊攻击造成高额伤害。 三、射击猎人输出优势发挥 1. 选择合适的武器：射击猎人在游戏中需要根据战斗需求选择合适的武器，如狙击枪、步枪、霰弹枪等，以提高输出能力。 2. 合理搭配装备：射击猎人在游戏中需要合理搭配装备，如攻击力、防御力、生命值等，以增强自身的生存能力。 3. 灵活运用技能：射击猎人需要根据战斗情况灵活运用技能，如先使用辅助技能控制敌人，再使用特殊攻击造成高额伤害。 4. 团队协作：射击猎人需要与队友保持良好的团队协作，如互相支援、共享资源等，以提高团队整体实力。 总之，射击猎人作为一款游戏中强大的输出职业，具有高输出、机动性强、生存能力较强等特点。掌握其技能和输出优势，将有助于玩家在游戏中取得更好的成绩。让我们一起走进射击猎人的世界，感受这一职业的魅力吧！

2025 年 9 月 11 日，在第五届未来汽车 AI 计算大会上，上汽大众架构高级专家胡朝峰在演讲中探讨了 E2E 数字架构的变革路径与挑战。他指出，数字架构需从技术、集成环境、上层管理三个维度定义。当前，智能驾驶数据积累加速，智能座舱成为差异化关键体现，智能车控推动基础架构革命。架构演变呈现通讯提速与计算集中的特征，主机厂持续探索全栈受控与商业变现模式。同时，域控产品正从多域制器向硬件 One Box 形态演进，软件则通过整合与 AI 赋能提升性能。产品融合聚焦于整车一体，及智驾、智舱与智控系统深度集成，以降本与复用设计为目标。未来，汽车将是一个多维一体构建的移动空间，需从多维度重构架构，依托 AI 大模型持续演进，并回归产业生态层面，实现开放协同的大价值转变。胡朝峰｜上汽大众架构高级专家以下为演讲内容整理：E2E 数字架构变革与挑战一般而言，我们可从三个维度来界定数字架构。第一，技术维度。数字架构作为隐形的基座，决定了体验的上限及整体价值的边界，因此，该维度主要聚焦于如何从技术层面定义产品。第二，集成环境维度。数字架构需构建一个集成环境，以更好地整合功能、服务及呈现内容。第三，上层管理维度。该维度关注如何从宏观层面管控整体架构，并实现资源的自然调配与管控，强调高屋建瓴的宏观调控。由此可见，架构不仅关乎技术，也是一种艺术性的平衡。在探讨这一概念时，我们不妨深入观察行业现状。面向未来的智能车竞争，已不仅仅局限于产品力的比拼，而更多地聚焦于如何在用户的移动时间里创造更大价值，即围绕用户 " 第三空间 " 的价值创造。支撑这一目标的，是我们常说的 ABC 要素—— AI 人工智能、大数据与云。我们需要围绕价值创造，审视产品当前的价值，并探索如何向情绪价值等更高层次过渡，同时提供更可靠、更优质的体验服务，从这些方面洞察行业发展趋势。从技术层面来看，当前硬件或产品的竞争已趋于白热化，各家产品大同小异。然而，智能辅助驾驶作为智能车的核心，其数据积累和技术迭代速度正在加快；座舱则成为差异化的关键诉求；智能车控则推动着基础架构的革命。从马力比拼到算力 PK，再到软件的持续迭代升级，这一变革将从三个方面体现：一是传统车供应链的重塑；二是主机厂在全栈控制中的作用；三是在此过程中如何实现商业变现与持续迭代。从架构演变路径来看，整个架构的演变呈现出两方面特征。一方面，体现在通讯提速，包括千兆或更高速度以太网的演进、硬件的精简（如区域融合直至中央跨域融合）；另一方面，计算向中央集中，涵盖算力与软件的高度集中，同时软件在此过程中实现软硬解耦，以达成整车资源与云的协同，并基于 AI 赋能实现更优质的服务定制化。就目前主流主机厂而言，其架构基本已步入中央 + 区域的架构体系，但现阶段更多还停留在 " 有形 " 层面，依据各家的知识储备，仍需持续探索与迭代，形同神异。从技术趋势来看，我们更需围绕五个方面进行深度探讨，其中之一便是智能车更倾向于拟人的感知为导向，通过中央计算、传感与执行，更逼真地模拟人的大脑与四肢功能以开展相关工作。从集成视角深入剖析，其核心在于围绕区域展开布局：物理硬件按区域集中配置，算力向中央汇聚；软件层面则通过横向分层与纵向分区的方式进行持续迭代。在此过程中，需围绕舱驾系统实现深度融合，以及车与云的深度交互融合。同时，需构建配套的支撑体系，涵盖供电系统及相关安全保障机制。此外，还需推动产业链重构，打破传统架构模式，对产品力及垂直领域的分工进行系统性调整。从设计方案来看，云管端一体化的车辆体验将突破二维平面限制，向三维空间拓展。在此进程中，需重点解决软硬一体化架构的协同问题，尤其是中央超算软件与中央计算平台如何横跨车控、智舱和座驾系统，实现高效协同与功能联动。在此过程中，需重点体现数据与 AI 的赋能作用，由此延伸出几个关键要素：一是构建支撑性的数据架构，并在整体建设中确保安全保障与持续迭代能力；二是开发模式较传统车辆实现重大升级与变革，转向更敏捷的迭代方式，围绕智能产品线，在统一架构平台基础上，强化开放资源的利用与服务共享，推动数据深度融合。从产品与软件维度看，需实现从传统一次性交易模式向订阅式服务与持续迭代更新的转型；同时围绕数据价值挖掘，推动静态数据向动态闭环管控演进，形成数据价值创造与反馈的完整链条，这也是开发模式创新的核心体现。图源：演讲嘉宾素材从面临的挑战来看，主要涵盖八个维度，其中首要维度是集成深度问题。这涉及各功能域如何从传统功能域集成向整车集成过渡，以及在此过程中如何协同软硬件解耦，并向中央计算架构集中。同时，还需实现车云协同与整车深度融合。这一过程不仅需要技术层面的变革，更需借助从传统汽车到互联网、AI 领域的全架构价值链共创。此外，挑战还包括接口的开放与共享机制构建，以及如何通过数据赋能提升集成深度，进而为客户提供深度定制化、千人千面的服务体验。这些目标的实现，最终离不开组织架构变革与敏捷开发模式的支撑，以确保各项挑战能够切实落地。域控产品形态与融合路径关于域控产品形态与融合路径，有几个概念需要明晰。一是集成式融合与模块化融合。集成式融合可理解为，通过硬件裁剪的方式，使一个大型产品能够适应不同项目及产品的需求。而模块化融合则是指，基于标准化硬件，结合周边差异化实现，推动整个系统的变革。二是面向功能的集成与面向区域的集成。前者围绕功能展开，后者则侧重于区域，旨在更好地实现就近功能接入，并进行区域集中管理。三是面向中央集中式架构的探索，包括信号与功能层面区域与中央的功能分配，以及面向服务的当前服务部署方式。这主要体现的是当前融合架构下，功能与服务的深度融合及其持续部署过程。该部署的深度取决于各主机厂及其架构对关键功能和系统的掌控程度。这种掌控不仅依赖于主机厂自身，还涉及其合作伙伴如何实现有效受控。从受控角度出发，我们更强调在融合之路上如何更好地实现跨域融合，即整合不同数据资源与服务，以创造更丰富的功能和用户体验。这主要体现在两个方面：一是降本，这是整个业务链持续关注的话题；二是如何复用现有设计，从软件和硬件角度降低系统复杂度，同时实现灵活拓展，为后续的迭代、维护和升级做好储备。从硬件层面来看，其发展路径呈现为从传统独立控制器逐步向硬件 One Box 形式演进。当前主流的域控制器也正朝着 One Box 的物理集成方向发展，并进一步过渡到在单块 PCB 上部署多个高算力芯片的阶段，最终实现硬件的大融合。从软件层面分析，可大致分为三个步骤：首先，将软件进行整合，以减少内部通讯资源的消耗并实现资源共享；在此基础上，持续进行软件功能的深化与迭代，并借助 AI 技术提升性能。为支撑跨域融合，架构在此过程中发挥着关键作用：一方面，以大算力芯片和高速通讯为支撑，为架构实施提供载体；另一方面，围绕 SOA 的软硬分离平台，为跨域融合功能提供了软件实施环境。此外，云管端一体化的协同机制也为整个生态链的协同融合创造了条件。从产品融合的角度来看，以昨日中央 + 区域的架构为例，其形态可能更多地表现为三个域与下方配合的区域或功能域，两个、三个或四个不等的组合。目前，就中央加集中式架构而言，行业已基本形成共识形态，而其进一步的优化与变革则更多聚焦于架构的神态层面。围绕这一层面的变革，当前主流实践多集中于几个关键融合方向：包括舱驾一体融合、座舱与智控系统的融合、智能驾驶与智控系统的融合，以及自智控系统向区域控制的融合。这些融合举措不仅带来了显著的成本收益，更在无形中提升了整车的高性能体验与高价值感受。最终，行业将迈向整车大融合的阶段。随着中央 + 区域架构的深度融合，中央处理单元可进一步融合座舱、智能驾驶及车控等模块，其具体布局与分工则取决于各厂家的技术储备与实践能力。整车大融合的终极形态，将高度依赖于智能传感器、执行器等相关技术的持续发展，唯有这些技术的协同演进，方能推动整车融合逐步迈向最终的理想状态。这均是围绕整车大融合所需面对的挑战。在此过程中，主机厂及其合作伙伴持续展开探讨，认识到域控产品的演变呈现出高度集成化、中心化、高算力及高安全性的特征。围绕这些特征，我们体会到五个方面的挑战：其一，产品及配置的差异性。针对不同车型和产品形态，这种差异性对成本产生显著影响。其二，技术提升的挑战。尽管架构的持续演进是支撑产品迭代、提升效率及用户体验的重要维度，但这一过程也伴随着组织变革的需求，即如何打破原有的全域及层级结构，以支撑平台化及深度定制化的发展。而这一切，最终都离不开人的能力。要实现各方面的融合，需储备相关人力资源，以支撑整个融合过程的重构。另外，从支撑能力建设的角度来看，各方需探索适合自身的发展路径，这最终将体现在商业模式的设计上。具体而言，可将其类比为传统 OEM、新 OEM 及各参与方在不同领域的重点布局：传统 OEM 更聚焦于系统集成，主导用户体验，并追求整体受控与持续降本以创造价值；新 OEM 则在此基础上进一步强化这些能力。而合作伙伴中的科技公司，则更多专注于 AI 大模型及相关软件平台的研发；Tier 1 供应商则主要提供基础软硬件平台与基础服务。在此生态中，芯片供应商需思考如何与 OEM、Tier 1 构建网络化合作模式，通过前置参与相关定义，支撑高性能定制化与服务化开发。未来构想思考与展望针对未来构想，未来的汽车不应仅局限于软件定义或当前热议的 AI 定义，而应是一个多维一体构建的移动空间。它需从点、线、面、体多个维度进行重新定义，而非单一维度的突破。以 AI 为例，尽管其是当前热点，但仅凭单一技术点难以实现整体架构的重构。因此，面向未来的架构应致力于从多维度进行重构。架构作为隐形基础，其核心在于将复杂性内部化，为客户提供简单、贴心的体验。客户无需感知架构本身，只关心使用体验的好坏。当前，AI 大模型已成为架构迭代的新内核，架构需持续演进，以支持从单一功能到智能驾驶、人机自然交互等全方位体验的提升。最终需要回归到产业生态层面，实现从垂直链到开放协同的大价值转变。各方应依托统一标准进行创新，加速技术迭代与升级，共同推动产业生态的繁荣发展。（以上内容来自上汽大众架构高级专家胡朝峰于 2025 年 9 月 10 日 -11 日在第五届未来汽车 AI 计算大会发表的《E2E 数字架构变革 & 产品融合之路》主题演讲。）