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《如龙6》作为一款备受玩家期待的开放世界动作冒险游戏，自发布以来就以其独特的游戏体验和丰富的剧情内容吸引了大量玩家。这款游戏不仅延续了如龙系列一贯的江湖风格，更在故事情节、角色塑造以及游戏玩法上进行了全面升级，为玩家带来了一场别开生面的江湖之旅。 《如龙6》的故事背景设定在充满江湖气息的东京，玩家将扮演主角桐人，继续他的江湖传奇。在游戏中，桐人将结识新朋友，重温旧友情，共同面对江湖中的种种挑战。游戏中的剧情跌宕起伏，充满了兄弟情深、恩怨情仇等元素，让人不禁为之动容。 首先，在角色塑造方面，《如龙6》可谓下足了功夫。游戏中的角色各具特色，性格鲜明。主角桐人勇猛果敢，重情重义；副主角们也各有千秋，或温文尔雅，或粗犷豪放。这些角色的出现，使得游戏世界更加丰富多彩，也让玩家在游戏中能够体验到不同的情感。 其次，在游戏玩法上，《如龙6》也进行了诸多创新。游戏采用了开放世界的设计，玩家可以自由探索东京这座繁华都市，体验各种江湖生活。在游戏中，玩家可以驾驶各种交通工具，如摩托车、汽车、船只等，畅游在东京街头巷尾。此外，游戏还增加了许多互动元素，如街头表演、竞技比赛等，让玩家在游戏中感受到浓厚的江湖氛围。 在剧情方面，《如龙6》更是精彩纷呈。游戏讲述了桐人为了寻找失散多年的兄弟，踏上了一段充满艰辛的旅程。在这段旅程中，他结识了新朋友，重温了旧友情，也经历了生死离别。游戏中的每一个情节都扣人心弦，让人不禁为桐人的命运担忧。而游戏中的兄弟情深更是让人感动，桐人与兄弟们共同面对困境，不离不弃，展现了深厚的兄弟情谊。 值得一提的是，《如龙6》在画面表现上也十分出色。游戏采用了先进的游戏引擎，使得画面细腻逼真，场景真实还原。无论是东京的繁华都市，还是江湖中的古色古香，都让人仿佛置身于现实之中。此外，游戏的音乐和配音也相当出色，为玩家带来了更加沉浸式的游戏体验。 总之，《如龙6》作为一款优秀的江湖题材游戏，在角色塑造、游戏玩法、剧情以及画面等方面都表现出色。它不仅为玩家带来了一场精彩的江湖之旅，更让人重温了兄弟情深。相信在未来的日子里，这款游戏将继续引领江湖潮流，成为玩家们心中的经典之作。

文 | 科技新知 前沿科技组，作者丨樱木，编辑丨江蓠 九黎最近，一根香蕉打破了 AI 圈的平静。最初可能只是朋友圈病毒式传播的手办图，但随后事情似乎向着疯狂的方向发展，上线不到两周，谷歌旗下的 Nano Banana 已在全球生产超 2 亿张图片，亚太地区用户热情度居首。而英伟达 CEO 黄仁勋成了它的忠实用户，在伦敦，他面对一众记者，公开宣称自己是 Nano Banana 的忠实粉丝。疯狂的流行带来了另一个好处，就是直接带动了 Gemini App 的用户增长。在短时间内，Nano Banana 为 Gemini App 带来了超过 1000 万新用户。而在前不久，Nano Banana 更是帮助谷歌 Gemini 超越了霸榜苹果应用榜很久的 ChatGPT。相关的连锁反应也在进一步加深，在海外，有报道显示，为了应对 nano Banana 带来的冲击，openAI 以约 11 亿美元的全股票交易方式，收购产品实验平台 Statsig。伴随此次收购，Statsig 的创始人兼首席执行官 Vijaye Raji 将加入 OpenAI，担任新设立的 " 应用部门首席技术官 "。在国内，字节快速跟进推出了 seedream4.0，试图通过这一方式强化豆包和即梦的用户心智。而另一边，垂类应用美图，则遭遇了危机，通用模型吞噬垂类应用的故事，影响着资本市场对其未来的判断，股价经历了巨量波动。虽然外资投行，依然为美图站台，但通用模型的势能仍好像 " 达摩克利斯之剑 " 影响着公司。一时间，AI 世界的变化，开始围绕着这一超级应用泛起波澜。其实类似的波动，让人总会想起，GPT-4o 带来的吉卜力画风的时刻，而与之相对应的则是，通用模型是否会代替掉垂类 AI 应用的探讨。前 OpenAI 研究员姚顺雨曾在播客中表达，创业公司对比大模型公司最大的机会在于能不能设计出不同的 interface（交互方式），可能模型的能力会产生 beyond chatgpt 的交互方式，变成 superAPP。但从另一个维度来看，主流研究员则认为，长期耕耘 C 端业务的垂类应用，有着对用户精细化的理解，而在 B 端，特定场景的 know-how 也能为垂类应用公司垒起一定的护城河。无疑 nano Banana 像是一场突如起来的变革，搅动着 AI 圈的神经，而到到底是促增长的功能，还是抢地盘的入侵，似乎值得一番拆解。谷歌 " 香蕉 " 搅动 AI 圈如果顺着姚顺雨的思路来看，Nano Banana 确实正在颠覆图片创作的逻辑。在以往，大模型如果要生成图片，prompt 提示词非常关键，用户需要学习结构化的提示词才能获取较好的效果。甚至在一些场景中，需要专业的提示词才能达到应有的效果。后续的修改，无论是通过 Midjourney 的 "Vary" 功能还是 DALL-E 的局部重绘，都感觉像是独立的、离散的操作。而现在，Nano Banana 的快速响应和自然度，让创作更像实时对话，而不是反复抽卡。这也是许多人第一次感到，AI 图像生成变得像实时创作。用户不再需要反复调试结构化的咒语，而是通过简单的自然语言对话，就能对图像进行精确修改。Nano Banana 继承了 Gemini 大模型的 " 原生世界知识 "，这意味着它不仅仅是一个图像生成器，更是一个具备常识和推理能力的系统。它能够理解和生成具有深层语义准确性的图像 . 在罗永浩与周鸿祎最新的对谈中，也提到了，语言对于 AI 帮助的核心价值。根据报道，这一切让 Nano Banana 在风格一致性、多图融合、精准的逐步编辑以及设计与风格迁移等多个方面上，有了出色的表现。Nano Banana 通过更精确的理解和更细致的任务拆分，实现了高度一致性的图像编辑。某种程度上，这是通过模型定义实现的一种更近似 Agent 的能力。从这个角度来看，其颠覆感正如姚顺雨所说，正在改变交互的方式，这也是它为何能够震动 AI 圈的原因。在此基础上，Nano Banana 也做到了成本低、速度快。在 Google 的介绍中，Nano Banana 的定价为 30 美元 / 百万 token，每张图片生成所需的 token 在 1290 个左右，成本约合 0.039 美元。而从另一个视角来说，Nano Banana 的实现路径，似乎很难复制，在团队的访谈和公开分享里，Nano Banana 的几个方向被反复提及：文字渲染、交错生成、速度哲学，以及世界知识的引入。这些关键词组成的其实是，背后强大的模型能力所带来的降维打击。那么，另一个问题就非常值得关注了，面对如此强大的工具，以及国内已经逐渐明朗的大模型厂商格局，是否意味着，如果按照 Nano Banana 的思路，就可以成功颠覆垂类的 AI 应用呢？美图们的护城河在哪儿？在美图暴跌之后，相关券商的调研也相继出炉。9 月 2 日，摩根士丹利研报指出，美图的增长轨迹并未受到 AI 模型 Nano Banana 的影响，其真正的价值在于提供了基础 AI 模型无法企及的 " 最后一公里 " 解决方案。报告强调美图凭借其在垂直领域的深厚积累、专有数据以及对核心付费功能的专注，构筑了坚实的护城河。此外，公司对所有 AI 模型保持开放和中立，并已将 Nano Banana 等新技术无缝整合进产品中。而与此同时，也有业内人士表达，美图的 C 端业务主要优势在于对美颜美体的精细化理解，目前看 nano 的手办模型只是一种新的玩法，并不威胁 C 端主业。而美图的 B 端业务主要是围绕商拍等核心功能服务大 C 小 B 的客户，优势在于对于特定场景的 know-how、在商拍环节，nano 主要聚焦商品多角度复制性以适应不同社交平台模板，而美图产品则聚焦商品高匹配背景及模特，这个赛道国内海外目前确实涌现出了许多创业公司，但是大家在一块全新的市场，目前的玩法、打法都不甚相同，还没有到存量竞争的状态。尽管如此，从叙事来看，美图做为垂类应用，AI 仍是其转型的关键。从 2022 年开始，美图率先在旗下产品 Wink 中上线视频画质修复技术，并逐步延伸出画质优化、视频分辨率提升、人像增强等一系列细分功能，形成完整的画质修复能力矩阵。进入 2023 年，美图进一步丰富了 AI 功能版图，同时正式切入 B 端市场，为美业领域量身打造 AI 测肤解决方案，开启 ToB 业务的探索。随后 2024 年，与阿里巴巴达成 2.5 亿美元（约合人民币 18 亿元）战略投资，双方明确将在电商平台、AI 技术、云计算三大核心领域展开深度合作。其中在电商合作层面，双方重点推进两大方向：一是计划联合推出 "AI 试衣 " 功能——依托美图成熟的 AI 试衣技术，结合阿里巴巴平台丰富的商家服装资源，从根本上优化线上购物的体验痛点；二是美图设计室将向淘天商家后台开放部分核心能力，例如 "AI 商品图 " 生成功能，帮助商家高效提升商品视觉呈现效果。从以上可以看出，美图的位置非常微妙，在 c 端，它通过 AI 技术进行自我迭代与升级，在 b 端，则通过自身技术赋能电商用户，而无论哪一个业务，似乎都还是技术沉淀过后的串联与精细化。从某种程度来说，美图更多的优势在于用户心智、用户经验以及精细化，而这些是否能够让其保持现有的业务模型不受干扰，似乎需要时间验证。而另一方面，按照之前的逻辑，美图围绕着美图秀秀等垂类赛道的 superapp 进行着业务进行，从某种程度来说，似乎需要更大层面的交互方式的变化，才能占住更强的心智。同时，如国内头部模型厂商开始进入到这一赛道之后，对其是否有更强的颠覆，值得一番思考。美图是 AI 变革下的一个典型代表，每一次当巨头模型公司发生技术溢出时，垂类 AI 应用就将经历考验，而这种不确定性，则会成为公司需要长期面对的命题。场景赋能是终极胜负手从硅谷的经验来看，其实大模型公司与垂类 AI 公司的竞争，从来都是一个经久不衰的话题，比如，anthopic 旗下的 cloude code 与编程垂类应用 cursor，其追赶的速度都是超乎寻常。而面对这方面的竞争，似乎垂类 AI 的办法，并没有想象的多。投资人朱啸虎曾在采访中坦言：AI Coding 我一开始就不敢投，我觉得这肯定是大厂的天下。今年特别有意思，中国在补贴外卖，美国在补贴 AI Coding，几乎都是负毛利。你收几十美金一个月的订阅费，消耗的 Token 可能都是几百美金，这都是拿投资人的钱在补贴程序员。而程序员这个群体是最没有忠诚度的，哪个 API 好用、哪个便宜，他们就用哪个。回归到这次事件的主角，美图在此前的计划重心是在出海。在大摩的报告中，公司设定的首个里程碑是，在三年内（2025-2028 年）将整体付费率提升至 8-10% ——这是在 2024 年 4.7% 基础上的巨大飞跃；长期来看，其目标更指向休闲类产品付费率 10% 以上、生产力工具付费率 20% 以上的更高天花板。但要实现这一系列聚焦 " 用户付费转化 " 的目标，美图首先要应对的，正是 Nano Banana 所代表的通用大模型冲击：当 " 对话式创作 " 重构了用户对图像 AI 的交互期待，垂类应用若仍困守传统功能，此前的付费率规划便可能沦为空谈。而美图的应对逻辑——将 Nano Banana 技术整合进自身产品，同时联合阿里深耕 "AI 试衣 " 这类场景化服务，恰恰为国产垂类 AI 指明了破局方向：这场看似 " 巨头碾压垂类 " 的博弈，实则已被撕开转机的裂缝。危机从不是大模型的技术溢出，而是垂类对自身价值的误判——误将 " 工具能力 " 等同于 " 用户价值 "；转机也从不是与大模型比拼参数算力，而是成为大模型落地现实场景的 " 场景翻译官 " 与 " 价值放大器 "。毕竟大模型提供的只是 " 通用能力底座 "，而垂类沉淀的用户心智（如美图之于 " 美 " 的认知）、场景 know-how（如商拍中的背景匹配逻辑）、B 端服务闭环（如对接电商的商家需求），才是把技术转化为 " 用户愿付费的服务 " 的关键，也是决定 AI 能否真正解决痛点的 " 最后一块拼图 "。对国产垂类 AI 而言，真正的突破点从不是 " 造一个更好的香蕉 "，而是跳出 " 与大模型对抗 " 的思维定式，像美图锚定付费率目标那样，聚焦 " 用大模型赋能场景 "：当通用技术与垂类场景深度绑定，所谓的 " 危机 " 便会转化为 " 差异化竞争 " 的转机——毕竟 AI 的终极战场从不是技术榜单，而是能否击中用户愿意买单的真实需求。也许，正如朱啸虎所说，AI 时代的演化速度可能是移动互联网的三倍速，甚至更快，所以很多机会也会更快被证伪。当年移动互联网的很多工具 App 还能有不错的退出，但在三倍速的 AI 时代，退出可能会难很多。所以创业者要用十年、二十年的眼光来看，什么东西是更可持续的，要去离大厂不只是一条马路，而是两条马路、三条马路之外寻找机会。资料来源：锌刻度，《押注 AI，美图就能夺回失去的一切？》硅星人 pro，《Nano Banana 有点 ChatGPT 时刻的味儿了》智百道，《深度体验谷歌 Nano Banana 后，我们发现了它的 AB 面》硬 AI，《AI 吞噬软件又一案例？谷歌 Nano Banana 走红，美图股价重挫》美股 IPO，《大摩：美图的 " 增长战略 "，AI 提升付费率，海外拉动用户增长》硅星人 pro，《对话朱啸虎：搬离中国，假装不是中国 AI 创业公司，是没有用的》