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。

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。 

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。

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。

• 游戏类别：模拟经营
• 游戏大小：765.23M
• 游戏语言：简体中文
• 游戏版本：v209.000

在这城有良田游戏中琅嬛银香囊宝具是一个较为强力的宝具，部分玩家不知道琅嬛银香囊宝具应该如何搭配使用，下面就为大家带来这城有良田游戏中琅嬛银香囊宝具的使用攻略分享，有需要的玩家可以参考。

这城有良田琅嬛银香囊宝具

基础属性与获取

香囊属于橙色稀有宝具，可通过寻宝、抽卡或活动获取。其星级可提升，满星（15星）时效果更强。

宝具效果

1、主战技能：消耗1000点能量，为己方当前生命比例最低的3名友军恢复等同于己方生命最高目标生命上限18%的护盾，并使目标受到的远程伤害降低25%，持续8秒。

2、增幅技能：开局时，若主战宝具为辅助型或防御型，可获得800点宝具能量；若主战宝具为攻击型或控制型，同样获得800点宝具能量。

核心特点

1、护盾与减伤：香囊的核心优势在于为队友提供即时护盾，同时降低远程伤害。护盾量虽相对较小，但能快速为队友提供临时保护，尤其适合应对远程输出阵容。

2、能量增幅：其增幅技能可大幅提升主战宝具的启动速度，使主战技能更早释放，在战斗中发挥关键作用。

适用场景

1、阵容搭配：适合搭配以法师或远程输出为核心的阵容，如名士魏征队、宗府无垢队等。在这些阵容中，香囊的护盾和减伤效果能有效保护队友，同时其能量增幅可加速主战宝具的技能释放，提升整体输出或控制能力。

2、战斗节奏：在快节奏的战斗中，香囊的护盾和减伤效果能快速稳定局势，为队友创造输出或控制机会。若战斗节奏较慢，其能量增幅也能为后续技能释放提供支持。

培养建议

1、星级提升：香囊的星级提升可增强其护盾量和减伤效果，建议优先提升星级以最大化其作用。

2、宝具位置：可将其作为主战宝具或增幅宝具使用。若作为主战宝具，需搭配高血量僚属（如鉴真、陈平安等）以增强护盾效果；若作为增幅宝具，需确保主战宝具为辅助或防御型，以触发能量增幅效果。

总结：香囊宝具是一款兼具护盾、减伤和能量增幅功能的宝具，适合应对远程输出阵容和快节奏战斗。其价值不仅在于自身技能，更在于与其他宝具和阵容的协同作用，合理搭配可显著提升队伍战斗力。

Pearl Abyss还表示，他们正在关注粉丝们反应的问题，正根据社区的反馈努力对《红色沙漠》进行快速更新和改进，以便玩家能接下来的冒险旅程更加精彩、愉快。

官博：

“《红色沙漠》全球累计销量达到两百万份

很开心可以跟各位一起共享这么有意义的一刻。衷心感谢所有与我们一同踏上帕卫尔大陆的玩家与社区的伙伴们。我们将持续倾听社区的多样反馈，并快速推进优化与改进，竭尽所能让各位玩家接下来的冒险旅程更加精彩、愉快。”

考虑到《红色沙漠》在登上全球畅销榜榜首后，仅通过预购就在Steam平台售出了40万份，这些数字其实并不令人意外。这款动作冒险游戏在所有平台上都获得了超过300万玩家的愿望单，而这股热潮似乎也转化为了实际的销量。

简体中文评价已降至“多半差评”：

国家防灾减灾救灾委员会办公室、应急管理部近日会同自然资源部、水利部、农业农村部、中国气象局、国家林草局等部门对5月份全国自然灾害风险形势进行会商研判。

分析认为，预计5月份，华东南部、华中东南部、华南东北部等地降水偏多，浙江西南部、福建西部、江西中南部、湖南东南部、广东北部、西藏西部、陕西中部、甘肃中部和东部、青海东北部、宁夏等地降水偏多2至5成，易出现强降雨及雷暴、大风、冰雹等强对流天气，洪涝和风雹灾害风险较高。

在地质灾害风险方面，受强降水等因素影响，浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、陕西、甘肃、青海等局地发生地质灾害风险较高。

在森林草原火灾风险方面，预计东北、西南、华东、华南等地森林火险等级较高，其中内蒙古东部、黑龙江中北部、四川南部、云南中北部部分地区森林火险等级高。内蒙古东部部分地区草原火险等级较高，局部时段草原火险等级高。

在干旱灾害和大风沙尘灾害风险方面，预计云南大部、贵州西部、四川南部气温较常年同期偏高1至2摄氏度，降水偏少2至5成。云南等地前期干旱持续时间较长，受气温升高和降水持续偏少影响，干旱进一步发展的可能性较大。北方地区冷空气大风活动仍较为频繁。

在农业灾害风险方面，黑龙江、吉林东部降水偏多，局地可能出现春涝。内蒙古东南部、吉林西部、辽宁大部降水偏少，西部传统旱区可能发生旱情。西南地区农业干旱可能加重，其中云南、四川南部、贵州西南部降水仍偏少。南方渍害风险高，华南、长江中下游及以南地区降水偏多。

记者 杜雨敖

国际能源署19日发布新闻公报说，在其成员国一致决定动用4亿桶战略石油储备后，相关储备已开始向市场投放。

公报说，此次投放的石油储备总体将以原油为主，在欧洲地区则主要是成品油。与此同时，美洲国家将通过提高产量补充市场供应。

公报还说，随着各国进一步细化各自承担的份额，原油与成品油的具体分配比例及来自公共储备的供应规模等仍可能调整。

受中东局势升级影响，伦敦布伦特原油期货价格19日开盘后一度升至每桶116美元以上，欧洲天然气和石油价格当日早盘也明显上涨。

国际能源署11日宣布，32个成员国一致同意释放4亿桶战略石油储备，以应对因美国和以色列军事打击伊朗导致全球石油供应紧张的局面。这是国际能源署迄今协调规模最大的一次石油储备释放。

本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统

这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。

AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。

架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如：

长时间高负载下，系统表现如何？

在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？

在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？

当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。

在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。

智能体 AI 与持续推理，

重塑规模化算力的经济逻辑

随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。

行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。

以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。

融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头

Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。

最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。

亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。

“提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求

AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

系统架构师想要的是：

平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境；

软件可移植，以降低系统变更成本。

与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。

Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。

智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。

Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。