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　　中国，北京， 1 月 11 日——全球领先的服务机器人品牌科沃斯携旗下革命性新品地宝X2 COMBO亮相 2024 拉斯维加斯国际消费类电子产品展览会（CES 2024），科沃斯地宝X2 COMBO创新性地将扫地机器人与吸尘器产品结合，双机一体，实现家庭地面、立面清洁场景全覆盖，为用户带来家庭清洁的一站式解决方案。目前，该产品已在国内市场全面开售，首发到手价 6999 元起。

　　地宝X2 COMBO是科沃斯推出的行业首 款一站式家庭清洁中心，整机由最 新款旗舰扫拖机器人地宝X2 PRO与手持吸尘器组合构成，拥有缝隙刷、扁头刷、迷你电动除尘刷、地刷等多种吸尘器配件。扫拖机器人地宝X2 PRO吸力再升级，8700Pa飓风吸力搭配超窄方形机身，能够轻松完成地面环境的无死角清洁，科沃斯AINA模型同样在导航避障中发挥巨大作用，面对复杂家庭环境或是各类清洁中突然出现的障碍物，地宝X2 PRO都能快速做出反应、实现避让。

　　手持吸尘器拥有ZeroTangle™ V型防缠绕植毛刷，独 家防缠绕技术避免了吸尘设备上附着大量毛发，无需手动清理滚刷。通过更换不同配件刷头可实现桌面、家具缝隙、键盘、床单被套、汽车内部等特定场景下的针对性清洁。地宝X2 COMBO以一个多功能基站为中心，实现通过扫拖机器人完成地面自动清洁、通过手动使用手持设备完成立面清洁的家庭清洁全场景覆盖。

　　清洁完成后，消费者可以通过全能基站的双管集尘系统，完成扫地机器人与手持设备的自动集尘工作，手持设备从此告别手动清理、告别清理过程中的二次污染。此外，该全能基站还为各类配件提供了收纳、充电功能，助力消费者简化家庭清洁工作流程，无需购买多种产品，即能享受解放双手的清洁体验。

　　科沃斯地宝X2 COMBO最为直观的创新之处便是在一款产品上实现了多功能、多场景、多形态集成，将扫地、拖地、吸尘多功能集于一体，打造出完整的家庭清洁解决方案。凭此创新设计，地宝X2 COMBO在CES2024 上荣获2023- 2024 年度IDG全球领先品牌“家庭清洁产品创新金奖”。该奖项旨在表彰融合创新科技并引领全球电子消费趋势的杰出电子产品。

　　在国内市场，地宝X2 COMBO一经推出也收获媒体、消费者多方关注，时尚集团 30 周年健康新风尚大赏活动中，地宝X2 COMBO荣获“智能家居时尚之选”奖项。时尚集团认为，科沃斯地宝X2 COMBO再次创新了家居智能清洁产品的外观形态，开启智能家居清洁新纪元，未来地宝X2 COMBO将成为众多消费者的家庭清洁中心。

　　秉持“让机器人 服务每个人”的品牌使命，科沃斯持续进行着行业领先的技术迭代和产品创新，坚持以市场和消费者需求为导向进行产品研发。 2023 年科沃斯对家用服务机器人产品进行了全系更新，今年伊始又带来了全新的地宝X2 COMBO，这些前沿、便捷、高质量的服务机器人产品，满足了全球消费者多元化的消费需求。目前科沃斯机器人的产品已远销 150 个国家和地区，服务全球超过 2500 万家庭，正在持续获得全球更多消费者的喜爱。

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　　10 月 14 日，江西赣州市的赣州万象城正式迎来了一家全新的名创优品MINISO城市形象店。作为江西赣州市其中一个繁忙的商业中心，赣州万象城因其地理位置优越和强大的商业影响力而备受瞩目。这次名创优品MINISO在这里的开业标志着品牌在全球扩张战略中的新进展，也通过全新的店面形象提升了消费者对品牌的感知和购物体验。据悉，这家名创优品MINISO城市形象店在赣州万象

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　　近年来，随着“碳中和、碳达峰”的稳步推进，新能源在政策利好之下迎来了快速增长，除了不断扩增的装机量，后续的储能与合理用能也成为了重中之重。而随着储能技术成熟、成本下降，家庭场景也逐渐成长为新能源应用的重要领域，尤其是在海外市场，居民电价持续上涨之下，户用储能的经济性颇具优势，加之政府的各类装机激励进一步推动其快速普及。高速增长的背

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　　在EUROBIKE 2023上，Urtopia展示了其创新性的智能电动自行车，这是世界上首款与ChatGPT集成的电动自行车。这款自行车具备内置GPS导航、防盗、骑行安全和数据记录等专有技术，借助ChatGPT和Urtopia的语音识别功能，为骑手提供实时辅助，使每次骑行都充满惊喜和乐趣。Urtopia致力于打造开放生态系统，与Apple Health和Strava等流行平台连接，实现骑行数据共享，同时提高运动体验和骑行距离。

　　Oceans of AI 是一款收录了2500+免费AI工具的应用，包括写作、设计、视频、音乐等各种AI工具，用户可以根据自身需求搜索、选择和使用AI工具。其安全性高，用户数据传输过程中会加密，适合广大用户群体使用。

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　　GauHuman是一个基于高斯扩散的3D人体模型，它能在短时间内（1-2分钟）完成训练，并提供实时渲染（最高达189 FPS），与现有基于NeRF的隐式表示建模框架相比，后者需要数小时训练和每帧数秒渲染。GauHuman在规范空间对高斯扩散进行编码，并利用线性混合皮肤（LBS）将3D高斯从规范空间转换到姿态空间，在此过程中设计了有效的姿态和LBS细化模块，以微不足道的计算成本学习3D人体的细节。此外，GauHuman还通过3D人体先验初始化和修剪3D高斯，并通过KL散度引导进行拆分/克隆，以及进一步加速的新型合并操作，从而实现快速优化。

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