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第16届红木家品牌峰会现场盛况

本届峰会由全国工商联民间文物艺术品商会红木整装家具专业委员会主办，网易新闻家居家具、品牌红木联合举办，并得到了全联民间文物艺术品商会、中国木材与木制品流通协会、中国收藏家协会、中国林产工业协会红木分会四大国家级行业协会的大力支持。

作为峰会的重点活动之一，第16届红木品牌论坛围绕“AI驱动 探寻产业新路径”与“价值共生 共创品牌新生态”等议题，邀请领导大咖、权威专家学者、知名企业负责人，与来自全国的红木家具企业家、行业协会代表、行业精英交流新观点、启迪新思维。

在第16届红木品牌论坛对话环节中，北京林业大学教授、家具设计与工程学科负责人张帆与其他优秀红木企业家代表一同讨论了如何打破壁垒，通过跨界联动与资源整合，构建开放协同、价值共生的品牌新生态。

以下是张帆女士的分享整理（内容有删减）：

今天探讨设计创新，我认为当前的产品竞争正从单一品类转向构建生态协同，这要求我们空前放大设计创新的价值，以匹配更广泛的需求。

设计在其中应扮演枢纽角色，贯穿产品全流程。它需要将材料、用户需求挖掘、生产制造、销售与品牌构建紧密连接，从而有效驱动整体发展。在此分享几点初步思考，供大家交流：

北京林业大学教授、家具设计与工程学科负责人张帆在第16届红木家具品牌论坛中分享

首先，正如于老师、彭亮老师所提到的，当前我们仍缺乏对用户需求的深度挖掘与用户场景的真实构建。尽管红木家具常被视为金字塔尖的品类，但其用户基数不一定少，也并非必然同质化。中式家具应真正体现中国文化、审美与生活方式。在设计思维上，或许我们可以对研发目标进行更开放的描述。例如，将“设计一把椅子”转化为“设计一件坐具”或“设计一种坐的方式”，这样就从具体产品思维转向容纳人、行为、人际关系、家具与空间场景关系的系统思维。目前许多企业已开始这方面探索，但对场景与用户需求的挖掘仍显不足。中国拥有深厚的文化积淀与丰富多样的生活方式，为何产品仍趋于同质化？常局限于某种风格或功能的集中表达。作为外行，我好奇的是：当提到中式内饰同质化时，我们如何寻找灵感、实现设计突破？

其次，中式家具或东方美学等概念有时过于抽象，需要回归具体的生活场景构建与需求挖掘。这种需求不仅包括实用功能，也涵盖当代年轻人看重的情绪价值。这需要我们在实践中长期积累、深入探索。

第二点涉及数字化与AI。文化是可以数字化的，这也是数据驱动时代下的必然趋势。红木家具的价值根植于优秀传统文化与技艺，但其传承已不能仅依靠口传心授或经验积累。我们可以借助数字化工具，系统整理、归类并构建传统文化或家具文化的数字基因库。例如，在高校研究中，我们对传统家具的造型数据、纹样、工艺图谱等进行数字化建模，这不仅是学术素材，也蕴藏着巨大的设计创新与商业转化潜力。目前，红木家具领域尚未形成具有高度辨识度的文化IP。相比之下，故宫等文创IP已成功跨品类拓展。若能打造属于红木家具的文化IP，或许能激发其潜在价值。这需要全行业共同努力，以设计思维构建出真正代表红木家具的标识。

最后，关于AI。它带来挑战与冲击，但也已成为不可回避的变革力量。AI不应仅被视为搜索工具，而应思考如何深度赋能设计全过程。从前端的设计研究、用户需求与场景挖掘，到中后端的技术实现，AI均可提供支持。传统上，这类研究依赖设计师团队，许多企业无力承担大规模基础研究，而AI技术能辅助完成大量模型训练与数据分析工作，尽管这仍需长期投入。

总体而言，场景构建是基石，文化数字化能为传统注入新活力，而AI赋能有望推动产业更高效协同发展。以上是我的一些初步观点。

北京林业大学教授、家具设计与工程学科负责人张帆（左二）与于历战教授（左一）中国收藏家协会副会长维佳（右二），全联红木整装家具专业委员会执行会长、品牌红木创始人CEO林伟华（右一）合影

（来源：品牌红木网 黄思恩/整理）

[摘要]北京时间4月26日消息，来自美媒体的报道称，在今天球队训练前，公牛队控卫拉简-朗多进行了投篮练习，这是他受伤后首次触球。主帅弗雷德-霍伊博格表示，不排除朗多在系列赛第6场或第7场复出的可能。 G3开打前，公牛队宣布朗多在G2右手大拇指骨折，无需手术，...

　　北京时间4月26日消息，来自美媒体的报道称，在今天球队训练前，公牛队控卫拉简-朗多进行了投篮练习，这是他受伤后首次触球。主帅弗雷德-霍伊博格表示，不排除朗多在系列赛第6场或第7场复出的可能。

　　G3开打前，公牛队宣布朗多在G2右手大拇指骨折，无需手术，在7-10天内进行重新评估。当时的消息源称，朗多可能需要休养几周，季后赛首轮回归可能性微乎其微。

　　但就在周二，朗多已经拆掉了右手的保护套。今天他又练起了投篮，可见拇指伤势恢复进展良好。

　　霍伊博格确认，朗多不会在周四进行的G5复出，但G6或G7有回归的可能性。“今天是他受伤后，右手首次触球，”霍伊博格表示，“我们会视他的恢复情况而定，他仍需要接受治疗并做好康复训练。”

　　“昨天他去了健身房，这是他受伤后首次回到健身房，”霍伊博格继续说道，“他的康复训练才刚刚开始。”

　　今年季后赛前2场，现年31岁的朗多场均出场33.5分钟，交出11.5分10.0助攻8.5篮板3.5抢断的数据。

　　朗多缺阵的2场球，回到主场的公牛队都输了，在控卫位置上暴露出了巨大的漏洞。天王山之战，公牛队将再次变阵，以赛亚-柯南将会取代杰里安-格兰特出任首发控卫。

　　截止目前，公牛队和凯尔特人队总比分战成2-2平。（jim）

微信员工@客村小蒋 也发文介绍称，该新功能不消耗移动流量，传输时设备保持1米以内即可稳定连接，中断后重新扫码可继续传输。

@客村小蒋表示，新功能在这些场景可能比较有用，欢迎体验：春节/婚礼/同学聚会：不用建临时群，手机拍摄的照片/视频可“秒传”给其他亲友/同学，不担心压缩画质和流量消耗；跨系统的“快捷传输”：iOS有“隔空投送”，安卓有互传联盟，新功能可以解决跨系统近距离传输的需要。

微信此次功能更新，聚焦用户高频刚需，以轻量化设计优化传输体验。面对面传输功能进一步完善了即时通讯与文件协作能力，降低用户使用成本，提升日常沟通与办公协同的便捷性。

作为国民级应用，微信一直持续在通讯效率、隐私保护、场景适配等方面迭代。

仅在1月，微信就集中更新了9项功能，包括微信AI搜索支持评价公众号、删好友可保留聊天记录、视频号原生短剧激励计划上线、视频号可自定义商品出现时机、微信小店可快速投诉假冒商品、AI小程序成长计划上线、小游戏直播预约有流量激励、小游戏全新升级商业化工具箱、小游戏擂台赛组件上线。

2月13日，腾讯公关总监张军还在个人微博上表示，微信电脑版也可以语音输入了。此前无论是微信Windows版还是Mac版，均未内置语音输入功能，如果使用语音输入功能，需要借助外部工具。

2026年除夕，微信还和元宝联动，推出了发金色朋友圈的功能。腾讯公关总监张军也在其微博账号发文亲自详解操作，“现在元宝里制作“拜年朋友圈”并发表，这样就可以触发。给别人的金色朋友圈点赞，还有机会掉落红包。”，并强调元宝和微信都需要升级到最新版本。

本期公开课，雷锋网请到了图普科技机器学习工程师 Vincent 为大家揭开 AI 可以助你成为“画家”的秘密。 Vincent 曾在英国留学两年，回国后加入图普，担任机器学习工程师一职，参与图普多个产品的研发工作，立誓要搞深度学习搞到死。

嘉宾介绍：

Vincent，图普科技机器学习工程师，主要从事工业级深度学习算法的研发。曾任摩根大通欧洲技术中心分析师，IBM爱丁堡办公室软件工程师。熟悉自然语言处理（文本分类，语言模型等），图像转换（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。

以下内容章整理自公开课分享。

｜深度神经网络在图像识别领域的进展

自从 2012 年 Alexnet 横空出世，一举夺得 ImageNet 图片分类大赛冠军之后，深度学习一飞冲天，以卷积网络为首的深度神经网络不断刷新各种计算机视觉任务的 State-of –the-art 。过去四五年间，我们可以看到学术界不断地开发出各种不同结构的卷积神经网络，而且，这些结构并不仅仅是在 Alexnet 的基础上加深层数，而是自成一派，各有所长。

本次公开课重点分享三种神经网络结构：

• Network in Network（NIN，网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的表现能力有限，NIN 的研发者设计了比起传统的卷积网络更复杂的操作 —— MLPconv，并用 Global average pooling 极大的改进了卷积网络的大小。

• VGG 和 GoogLeNet（inception_v1）：二者是 2014 年 ImageNet 竞赛的双雄。VGG 的设计理念，全部都用了 3x3 卷积，增加了网络的深度。 GoogLeNet 属于Google 的 Inception 系列，用了比较花式的网络设计，旨在减少网络的运算量，加快训练 。

• Resnet（深度残差网络）： 根据无限逼近定理（Universal Approximation Theorem），我们可以用一个一层的神经网络来实现任意的维到维的映射，但网络的参数量（网络的宽度）会随着问题复杂度的增加变得非常大，而增加网络的深度则可以让我们用更少的参数量实现同样的映射。但是，随着神经网络层数的加深，它们的训练也会变得越来越困难，因为在训练时会出现梯度消失的状况。Resnet 很好的解决了这个问题，让训练达1000多层的神经网络变得可能。

除了图片分类，以 RCNN 系列为首的神经网络技术在物体检测任务上也取得了重大进展，近年来也出现了速度更快（YOLO），效果更好的算法（SSD）。

最近很火的 GAN 是一个训练框架，在 GAN 出现之前， 生成模型的训练是一件相对较困难的事情，GAN 出现后，生成模型训练的效率大大提高。

GAN的应用大部分也是生成模型的应用，用来生成图片、音乐、文字等。但是对抗训练对训练判别模型也是有非常大的帮助的，因为虽然有非线性的激活函数，但深度网络依然是高度线性的，会对误差进行累积，累积的误差结果通过肉眼分辨不出来，但是可以从卷积网络中看出。但与普通线性模型不同，深度神经网络可以拟合对抗训练可以很好的解决这个问题，解决方式是生成对抗样本，使得网络对对抗样本的容忍性更强些。

GAN这一两年来产生了许多非常有意思的应用，其中包括上期公开课中冯佳时博士提到的超分辨率，旨在把低分辨率的图片放大，而尽量不让其清晰度受影响。

｜纹理转换

近几个月比较火的纹理转换也就是所谓的图片风格化，在深度学习之前，这也是一个非常困难的问题。其本质原因在于之前非深度学习的方法只能获取到目标图片低层次的图片特征，这导致这些方法无法独立的对图片的语义内容和风格的变化进行有效地建模，从而无法很好地对两者进行解耦和合成。

风格化算法现在更迭了两代。

第一代风格化算法：Neural Style

2015年的时候，德国图宾根大学的学者们提出了一种用深度神经网络各层的响应来表达图片的风格和内容的办法，方法可概括为：

• 准备好在 ImageNet 数据集上训练好的 VGG 网络，然后选取其中的某些层作为风格语义的提取层，某些层作为内容语义的提取层；

  
  

• 用这个训练好的 VGG 提取风格图片代表风格的高层语义信息，具体为，把风格图片作为 VGG 的输入，然后提取在风格语义选取层激活值的格拉姆矩阵（Gramian Matrix）。值得一提的是，格拉姆矩阵的数学意义使得其可以很好地捕捉激活值之间的相关性，所以能很好地表现图片的风格特征；

  
  

• 用 VGG 提取被风格化图片代表内容的高层语义信息，具体为，把该图片作为 VGG 的输入，然后提取内容语义提取层的激活值。这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，既捕捉了图片元素的结构信息，又对细节有一定的容错度；

  
  

• 随机初始化一张图片，然后用2，3介绍的方法提取其风格，内容特征，然后将它们分别与风格图片的风格特征，内容图片的内容特征相减，再按一定的权重相加，作为优化的目标函数。

保持 VGG 的权重不不变，直接对初始化的图⽚做梯度下降，直至目标函数降至一个比较小的值。

这个方法的风格化效果震惊了学术界，但它的缺点也是显而易见的，由于这种风格化方式本质上是一个利用梯度下降迭代优化的过程，所以尽管其效果不不错，但是风格化的速度较慢，处理一张图片在GPU上大概需要十几秒。deepart.io这个网站就是运用这个技术来进行图片纹理转换的。 

第二代风格化算法：Fast Neural Style

有了可以解耦图片风格和内容的方式，我们就能训练一个端到端的网络，使得我们只需要做一次前向，就能得到风格化图片。因此生成图片大概的步骤是，根据转化的网络得到输出，输出至 VGG 网络，提取风格特征后，跟风格图片的特质做比较，内容图片的特征也会被提取，跟内容图片做比较。

这种算法的有点是速度快，可以在GPU上做到实时生成。去年年中火爆全世界的 Prisma，背后就是这个技术。但这个技术还是有缺陷的，比如由于卷积网络固有的性质，它无法像手动绘图一样对图片的细节进行精挑细选的处理，所以它像是一个豪放的印象派画家，对一些对细节要求比较高的任务，比如人物的动漫化，这种方式是不太适合的。

所以，前段时间⽐较流行的《你的名字》同款滤镜所用到的技术跟Prisma 并不一样，我们猜测这个滤镜不是端到端的，而是会先对原图做像素分割，找出可能是天空的部分，然后加上新海诚特色的云，其他部分则会做一些滤镜化处理。

纹理转换的另外一个非常有意思的应用是Neural Doodle，运用这个技术，我们可以让三岁的小孩子都轻易地像莫奈一样成为绘画大师。这个技术本质上其实就是先对一幅世界名画（比如皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿的Bank of a River）做一个像素分割，得出它的语义图，让神经网络学习每个区域的风格。 

然后，我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，我们想要在图片的中间画一条河，在右上方画一棵树），神经网络就能根据语义图上的区域渲染它，最后得出一幅印象派的大作。

大家如果有关注 AI 领域信息的话，可能也知道 Facebook 宣布了他们的 caffe2go 框架，并展示了他们在手机上的实时风格化视频，这项成果意义重大，主要体现在可以在手机端非常有效率的运行人工智能的算法，把有趣的人工智能技术实现到你的手掌心。例如现在直播或视频中可以在人脸上添加各种可爱小动物表情的技术也是人工智能的技术，其主要运用了人脸关键点检测技术。

实现视频风格化的难点在于：

• 像图像风格化这样的重型应用，如果要在手机上做到实时效果，需要有非常多工程上的优化和算法方面，在尽量不影响效果的前提下减少网络的参数量； 

• ⽐起单图片风格化，视频风格化需要考量的东西会更多，单独对视频的每一帧进行处理，不考虑帧与帧之间的关联，会造成风格化的视频抖动和不协调。 

｜黑白照片上色

最后一个要介绍的技术为黑白照片上色（Colourful Image Colourization），想象一下，如果人工智能出色地完成这个任务，我们便可以用它来为老照片，老电影增色，轻易地为漫画上色了。本次公开课我会主要介绍去年 ECCV 里加州大学伯克利分校的一篇文章介绍的方法。这个方法与之前方法的不同之处在于，它把照片上色看成是一个分类问题——预测三百多种颜色在图片每一个像素点上的概率分布。这种方法tackle了这个任务本身的不确定性，例如，当你看到一个黑白的苹果时，你可能会觉得它是红色的，但如果这个苹果是青色的，其实也并没有多少违和感。大家也可以到作者的网站网站来试用他们的demo。

这篇文章里面介绍的方法有两个非常重要的trick：

颜色重平衡（Class rebalancing）

我们都知道，各个颜色在全世界所有彩色照片里面的分布是不一样的。比如，大部分照片里面可能会有天空，墙壁，草地等。论文作者给出了 ImageNet 数据集中颜色的分布，可以看出，如果用 LAB 的方式来表示图片(L 通道为像素的亮度，AB 通道表示颜色)，ab 值比较低的颜色出现的频率远高于其他颜色。 

如果不考虑这个问题，我们的目标函数会对 ab 值⽐比较高的颜色极其不敏感。所以，论文作者提出了了一种方法——在训练时让每一个像素点乘上一个系数，系数的大小与该像素点 ab 值的分布有关。运用这个trick，输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。

从概率分布得出预测颜色值（Point estimate）

我们知道，这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，那么我们如何去通过这个概率分布得出这个ab值呢？当然，我们可以直接选择概率最大的值作为我们的 prediction，这种做法下输出图片的颜色会更加鲜艳，但很多时候会有不自然的patch出现。另外一种做法是，取这个概率分布的均值作为prediction，这会导致我们的输出图片对比度非常低。作者在这篇文章里提出了一个折中的做法：我们可以调整Softmax 函数的 temperature，然后再求新的概率分布的均值。

这篇文章介绍的方法虽然效果很好，但它还是有缺陷的。比如，对狗的图片上色时，即使它没有伸出舌头，神经网络总是会“想象”它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上红色。而且，上色后的图片有时会出现一小块突兀的 patch。

以上介绍的几个技术都并不是完美的，但是瑕不掩瑜，我们能从中看到深度学习的潜力，明白它能做的远远不止是分类和检测。我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，更多有趣的成果会不断产生。如果你觉得以上的技术很酷，那我保证，你的惊讶才刚刚开始。

｜有关产品化的思考

当然，要把学术界的成果应用到工业界其实并不是一件容易的事情。我们做机器学习的都知道一个著名的定理叫No Free Lunch Theorem，它说的就是，我们并不可能找到对所有问题都最优的算法。在ImageNet数据集上表现最好的算法，在工业级庞大、复杂、多变的数据上并不一定就会表现好。所以我们也根据各个客户数据分布的不同做了很多特定的优化。比如我们在为映客提供审核服务，直播场景本身就非常多样和复杂，我们发现当直播视频界面出现大量用手机或者电脑等电子产品播放另一个界面的内容，相对整个图片来说，内容呈现部分所占比例很小且十分模糊、不明显，当出现色情、暴恐等不良信息的时候，人工以及标准化的审核模型难以精准识别，误判、漏判的概率较高。于是我们需要针对这个问题具体优化，针对画中画的数据再做识别，然后再调用普通的审核模型。雷锋网雷锋网

图普的产品目前已经在多个行业领域取得很好的应用，但它们暂时只能在一定程度上减少大部分审核人力，无法完全替代人工。这一轮融资过后，我们将加大在服务和计算能力方面的投入，提升产品运行速度和鲁棒性；在算法方面，继续提高图像识别准确率和召回率，我们的愿景是完全解放审核人力，我们也将往审核之外的其他方向扩张业务，如人脸识别，增强现实等，提供更直接，高效和多样化的任务。

• 游戏类别：冒险解谜
• 游戏大小：790.51M
• 游戏语言：简体中文
• 游戏版本：v1.105

在无限轮回游戏中，天命逆局是一个新推出的玩法，位置在避难所-轮回试炼-天命逆局-诡异复苏，部分玩家不知道怎么玩，下面就为大家带来无限轮回游戏中天命逆局的玩法介绍说明，有需要的玩家可以参考。

无限轮回天命逆局玩法介绍

为期7天，挑战次数无限次。

地图为关卡2的地图，主要玩法就是局内击杀40个怪物只会会有概率爆出5个诡异碎片，但是并不是100%出现，具体概率可以看左上角。越后的关卡爆率越高但是难度也越大。初步测试第10关类似车站3的难度。所以尽力而为，建议刷第8和第9关。

等我们凑齐75个碎片只会就可以兑换一个称号，此称号只是个称呼无任何加成。这个称号全服限定300个，先兑换先得到，不兑换也没事反正没有加成。

在局内击杀40个怪物之后会在地图中出现5个树，探索完这5个树就可以获得诡异碎片。血月满了之后会出现boss，击杀boss可以出现撤离点，撤离成功就可以带出这5个诡异碎片。

总体玩法如上，基本上一把要5分钟，除了第10关都不是100%爆，小编打第9关90概率竟然4次没爆，非酋无疑了。要想获得这个称号，时间成本基本上是在1个小时以上，大家做好准备就行。

为期7天之后，估计会换个模式，这次模式叫做诡异复苏，给的奖励是称号天命者。所以7天之后可能又会有新模式换个名字换个称号奖励。

　　“豆”是一个穿越千年、内涵丰富的汉字，其形与义经历了从器物到农作物的转变。

　　在甲骨文中，“豆”是典型的象形字，呈现出一件高足食器的侧视造型：底部一横代表圈足，中间是细长的豆柄，上方是盛放食物的豆盘，顶端有时加一横表示盖钮。整个字形与商周时期青铜豆的实物形态高度吻合。

　　《说文解字》释：“豆，古食肉器也。”作为盛放肉酱、腌菜等食物的器皿，它不仅是日用之物，更是礼仪重器。在祭祀和宴飨场合，豆与鼎、簋等礼器配合使用，其数量与材质能够反映主人的身份等级。《礼记·礼器》记载：“天子之豆二十有六，诸公十有六，诸侯十有二，上大夫八，下大夫六。”此外，摆放时也讲究“鼎俎（zǔ）奇而笾（biān）豆偶”，体现出古人对阴阳和谐的追求。

　　西汉齐王墓出土的“银豆”，是古代食器“豆”的代表作之一。它的主体是一个扁球形的银盒，盖与腹均装饰有形如花瓣、交错排列的“裂瓣纹”，这种纹饰与造型具有典型的波斯风格。据专家推测，银盒很可能产自古波斯地区，经丝绸之路传入中国。而后，它被加配了三个体态小巧的铜质兽钮和一具铜制喇叭形底座。这些中式改造，既延续了中国青铜器的铸造传统，又使整个器物符合中原用器习惯，成为礼制中使用的“豆”。

　　目前，这件“银豆”静立于山东齐文化博物馆，波斯风格的裂瓣纹与中国传统的兽钮及底座相映成趣，成为古代中外工艺交流与文化融合的珍贵见证。

　　如今，我们说起“豆”，首先想到的不再是器物，而是滋养生命的粮食。随着时间推移，“豆”的字形从甲骨文、金文演变至小篆、隶书和楷书，逐渐线条化、符号化，失去了早期的具象特征。更值得注意的是其字义的变迁。表示豆类植株及其籽实的字，古代初用“尗”（shū），后用“叔”“菽”，最后用“豆”，并沿用至今。关于“尗”“叔”“菽”到“豆”的演替时间，学界一直说法不一。

　　从食器到食物，“豆”字的演变史，不仅贯穿了中国语言文字的发展历程，也承载着古代社会的生活风貌与文化交流的记忆。

　　（作者为山东齐文化博物馆文物部主任，本报记者李蕊采访整理）

　　“中国十大品牌”评选活动，作为由《中国品牌网》主办的年度权威盛事，一直以来都备受业界关注。评选过程历经报名推选、线上投票、专家评审及线下核实等多个环节，严格筛选，旨在树立行业标杆，推动国内外市场对中国品牌的认知与信任。豪贝家照明能够在此次评选中拔得头筹，无疑是对其品牌实力与市场口碑的极高认可，也是其多年来不懈努力的最好证明。

　　豪贝家照明，自2009年成立以来，便一直专注于全品类家居照明的研发、生产与销售。15年的深耕细作，让豪贝家不仅积累了丰富的行业经验，更拥有了强大的技术实力和产品创新能力。公司坐落于被誉为“世界灯饰之都”的中山市古镇镇，这里汇聚了全球顶尖的照明技术与人才，为豪贝家的发展提供了得天独厚的优势。

　　豪贝家注重产品设计与制造的全链条整合，从产品设计到五金加工，再到LED芯片封装、驱动生产，以及产品组装、仓储与物流，每一个环节都建立了严格的生产流程标准。这种对品质的极致追求，使得豪贝家的产品在市场上始终保持着领先地位。同时，公司还构建了完善的售后服务体系，实现全国联保、上门服务及安装，让消费者在享受高品质产品的同时，也能享受到无忧的售后服务。

　　凭借出色的产品质量与服务，豪贝家照明在市场上赢得了广泛的认可与好评。50万中国家庭的选择，是对豪贝家品牌实力的最好证明。而500多全国网点的布局，更是让豪贝家的产品走进了千家万户，照亮了无数家庭的美好生活。

　　此外，豪贝家还积极与全网知名媒体合作，进行线上线下全面推广，不断提升品牌知名度和影响力。这种多元化的营销策略，不仅让豪贝家的产品走进了更多消费者的视野，也为其未来的发展奠定了坚实的基础。

　　此次荣获“中国十大家居照明品牌”称号，对豪贝家来说，既是一种荣誉，也是一种责任。未来，豪贝家将积极开拓国内外市场，与更多有志之士携手，共同推动中国家居照明行业的发展与进步。

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技术人员分析，AI能匹配到真实微信号，一是部分用户曾在网络留痕微信号，被抓取纳入训练数据；二是 AI掌握微信号命名规律，批量生成后概率性“撞号”。专家提醒，公众应避免在公开渠道留微信号等敏感信息，谨慎通过 AI推荐的陌生好友申请，遭遇骚扰及时留存证据进行维权；同时切勿通过AI 索要他人联系方式，避免触碰隐私等法律红线。