中消协测评46款充电数据线 近半数样品阻燃能力不佳******
中新网1月12日电 (中新财经记者 谢艺观)记者从中消协了解到，近期，中消协对市场销售的部分品牌充电数据线开展比较试验发现，46款样品中，近半数样品阻燃能力不佳，9款样品抗弯曲性能较差，13款样品端口受压变形。
据中消协介绍，这些样品由消协工作人员购自多个电商平台，均宣称支持快速充电。46款样品中，有7款样品未标明品牌名称，其中6款仅有简易包装，无销售包装；10款未明示生产执行标准。
图为此次参与比较实验的样品。 中新财经记者 谢艺观 摄近半数样品阻燃能力不佳
充电数据线大功率使用时，一旦出现异常，无论是自身过热导致自燃成为引燃源，或是靠近起火物品成为助燃源，甚至是其自身在燃烧过程中产生熔融滴落物进而引发其他物品起火，都会给人身财产安全带来危害。
比较试验结果显示，所有样品在试验前均满足耐压和绝缘电阻要求，但近半数样品阻燃能力不佳，特别是编织线外皮更易降低阻燃性。阻燃性能测试中失败的样品涉及品胜、小米等品牌。
截图自中消协报告。26%的样品压降测试结果不理想
电压下降越大说明电能损失越多，充电速率越低，甚至还会导致数据线发热，造成安全隐患。
比较试验结果显示，26%的样品压降测试结果不理想。46款样品中，有34款样品的压降低于750毫伏，有12款样品压降高于750毫伏，其中7款压降高于1000毫伏，售价仅2.14元标称品牌为“安科优/泰拉锋”的数据线最大压降高达2310毫伏。
截图自中消协报告。8款样品接口插拔性能表现不佳
在日常使用中，由于充电数据线与手机等移动通信终端接口插拔较频繁，容易出现接口损坏的情况，导致充电失效或其他安全问题。
比较试验结果显示，80%以上的样品通过了插拔测试，表现良好，且在测试后还能够正常使用且符合耐压和绝缘要求。
但有5款样品拔出力超限(数据线接口拨出力应该保持在一定的数值范围内，否则就导致接口过紧或过松，过紧易将移动设备损坏，过松易导致接触不良或短路)，涉及标称品牌为安克(型号A8432)、TAFIQ(型号TFK001)、倍思(型号CAMRD-B01)、绿联(型号US155)、欧莱森(型号MS-PD020)等样品。
插拔试验之后，还有3款样品未通过耐压测试验证，说明性能受损不能正常使用，插拔耐久性不佳。涉及标称品牌为vivo(型号BK-C-19)、品胜(型号TC-FC-1000)、CHIJIE(型号HWSJX01)等3款样品。
截图自中消协报告。21款样品耐腐蚀性能较弱
充电数据线长期暴露在空气中，若金属裸露部分耐腐蚀性能差，可能因锈蚀引起导电通路断开，充电线失灵，也可能由于引脚锈蚀造成电阻过大，进而诱发充电过程中充电接口过热，存在烧毁接口等隐患。
中消协称，经24小时盐雾试验后发现，有25款样品的盐雾性能表现良好，具有较好的耐腐蚀性能；有16款样品出现不同程度的锈蚀，其中某无品牌样品因盐雾腐蚀出现护套脱落；有2款样品丧失充电功能。盐雾试验后，有2款样品未通过耐压测试验证，有1款样品未通过绝缘电阻测试验证。
截图自中消协报告。9款样品抗弯曲性能较差
日常使用中，充电数据线与手机等移动通信终端连接的部分经常弯折，容易出现线缆绝缘外皮破损或接口损坏的情况，导致充电失效或其他安全问题。
在抗弯曲试验中，有9款样品没有通过抗弯曲试验，其中有5款样品在试验完成后，充电功能失效，某无品牌样品充电接头已经完全断裂脱落；还有4款样品在抗弯曲试验后，未通过耐压测试验证。
截图自中消协报告。13款样品端口受压变形
充电数据线端口处遭受意外按压等应力时容易出现断裂。
经测试，有33款样品施力后没有变形，可正常使用。其余13款均发生变形，其中11款样品在推力施加的过程中，接口出现过度弯折现象。其中，标称品牌为品胜(型号TC-FC-1000)的样品，试验中接头完全脱落。标称品牌为安克(型号A8622)的样品，试验后充电功能失效。
截图自中消协报告。充电数据线行业执行标准各自为政
中消协表示，通过本次比较试验和相关市场调查，发现目前充电数据线行业存在产品标识不全、执行标准各自为政等典型问题。“样品明示的标准，绝大多数为企业标准，少数为已过时效期的行业标准，或与数据线产品无相关性的安全标准。”
中消协也强调，比较试验仅对测试样品进行性能优劣的比较，不做合格与否的判定。比较试验结果仅对样品负责，不代表同品牌不同型号、不同批次产品的性能状况。
对于企业/品牌所有人不认可为该品牌产品的第5号及第23号样品，中消协称，已通知平台追溯产品来源，希望平台尽快确认产品真伪，并对确实售卖假冒产品的商家进行清理。(完)
ChatGPT搞钱行不行****** 一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。 免费服务仍将继续 “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。 去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。 当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。 但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。 据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。 烧不起的模型成本 尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。 有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。 “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。 但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。 “钱景”在哪 长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。 洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。 但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。 天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。 张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。 AIGC商业化，侵权与被侵权 AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。 张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。 此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。 郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。 北京商报记者 杨月涵 乐中彩票地图 |
