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這週就用無光晚餐來結束我美好的週末吧😉，是滿特別的一間餐廳，整個過程90分鐘在伸手不見五指的在黑暗中由服務員細心的引導用餐，有設計蠻多的小驚喜及情境，非常適合情侶好朋友來這靜靜心，總之是一間蠻酷的餐廳，推薦給大家👍👍 不知道有沒有人來吃過 #無光晚餐##非業配##日常文##週末##大安區#

#猫神大仙预警# 猫神夜观天象，昨夜白斗无光，太白失曜，荧惑微动，紫微隐于薄云；又见奎宿光散，斗柄西垂，虚宿黯淡 此皆不祥之兆也，心中忽有所感焉～～ 猫神默念咒语，启动真元，广开天眼，静收慧念🙏 掐指一算：明日天干紊乱，地支失序，财帛宫震，推特燥动 诸事不宜，会有很多朋友遭到暴击 昔：混沌既分，阴阳剖判 得意者眉开眼笑，上浮而为仙 暴击者垂头丧气，下凝而为怨 此乃星移斗转，山河异位，非人力可改也 诸公宜晨昏焚香祷告，上下广结善缘，其难自解，其祸自消 待那月出东山之上，白露横江之间 水光接天之日，“一键三连”猫神文章之时 诸公自当逢凶化吉，苦尽甘来，春光得意，风月无边 何须下海干活？自有会所嫩模！ 此不亦乐乎？？😂🤝👏

「……哼，用你來排解一些無聊時光，倒也不是不行。」 對傲嬌系美人無抵抗力的千尋在這裡(揮手) 還記得上次千尋推薦的✦由EROLABS家優質出品✦ 高規格3D 紳士手遊「慾神幻想」嗎? 過一了一段時間不知道大家在坑理了嗎 還沒入坑的快補票上車✦ #慾神幻想# #EROLABS# #深月美咲#

我时常觉得Twitter 上的分析有时候太过碎片化，情绪化。同样的话题，会被反复炒作，通过AI更换一个观点，然后重发出来，其实本质是换汤不换药的，但却浪费了很多阅读📖时间！ 我今天讲讲我常看的一些免费的Research或Insights 频道，他们都来自世界顶尖的量化基金或者投行，您收藏完这些网站，可能对我的内容，就不感兴趣了！😂 但我觉得还是需要分享给大家，一同精进，共同成长，尤其是炒美股的小伙伴，可能获益匪浅！ 1️⃣Citadel Securities 的 Market Insights 大名鼎鼎的城堡🏯证券，极硬核的数据密度与纯粹的交易员视角。基本不讲那些大而无用的宏观故事，而是直击市场微观结构的底层逻辑。 因为是全球顶级做市商，所以拥有顶级的“上帝视角”数据源，以及深度的市场微观结构剖析，做美股交易必看！ 网址： 2️⃣Man Institute 英仕曼集团 大名鼎鼎的英仕曼，全球最大上市量化对冲基金的官方研究机构，Man 核心优势在于用纯粹的量化回测与统计学视角去拆解宏观、主动投资以及系统化策略。它的研究风格与 Citadel 的数据驱动极其相似。 它有一个独家的风险预警策略，能辅助我们卖出，毕竟会买的是徒弟，会卖的是师傅。尤其是它们家的CTA 与系统化策略，对市场动量、大宗商品流向以及量化基金在极端行情下的仓位拥挤度有着极敏锐的观察，能提供普通散户看不到的风险预警。会经常发布一些，关于通胀周期、系统化多空、以及流动性脆弱性等硬核的深度长文。 网址： 3️⃣Morgan Stanley Institute 大摩研究院 可以说是华尔街卖方的标杆，大摩的研究大脑。核心优势在于无与伦比的行业基本面穿透力与全球宏观政策的定价风向标，而且前瞻性极高，往往会提前1-2个月做风口预判！ 假如你要分析行研，分析基本面，分析供应链穿透，看它就够了。拥有全华尔街最庞大的行业分析师团队。其优势在于“自下而上”的超级深度，能直接拿到全球产业链一线的核心一手数据，比如对 AI 算力 CapEx（数据中心、电力瓶颈、芯片订单）的每季精细追踪，以及传统 SaaS 软件生态的业绩测算，几乎是全球机构定价的重要锚点。 网址： 4️⃣ Bridgewater 桥水基金 Bridgewater的创始人，Ray Dalio算是全球系统化宏观对冲基金的鼻祖，核心优势在于其独步华尔街的“因果驱动”宏观框架与全天候资产配置逻辑。但最近一直喊空AI，搞的我有点烦，看的越来越少了，但它的全天候大类资产配置方案，还是很牛逼的，可以学一学。 假如你要学习宏观，学习宏观数据对金融市场的影响，学习通胀/通缩拐点以及财政与货币政策的协同传导效应，可以去看一看他们的研究，他们属于大周期玩家，周期拐点的预判还是极准的。 网址： 5️⃣SemiAnalysis 全球半导体与 AI 算力基础设施领域最具声望的独立研究机构，核心优势在于其极其硬核的微观工程视角与对供应链底层的绝对穿透力。 假如你要学习AI物理硬件，学习MLCC，学习光互链，学习HBM，学习先进封装CoWos。这个网站极其硬核，不同于传统券商只看财报数字，SemiAnalysis 拥有深厚的半导体工程背景。他们能从微观物理层面拆解技术，比如直接评估 Nvidia 最新芯片架构的晶体管密度、HBM的良率瓶颈等等内核。一般地方还真看不到！🧐 网址： 其他的一些网站，像贝莱德，高盛(部分付费)，AQR，美银，J.P. Morgan Markets Insights，Apollo Academy 都是不错的网站，都有自己的Research频道，可以多用多学习，也可以装一个Codex 让它每天做汇总报告，也是极其方便的！ 学无止境，美股路上，皆是我的老师，有什么美股好的研究频道或者网站，也可以评论区共享，发网址，付费或免费都可以！🧐

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老黄点名了下一个将达到万亿美金市值的公司，相比这个Murphy（MRVL的CEO）今天演讲以及他与来黄的对话更值得一看。Murphy用近一个小时的时间，系统阐述Marvell如何押注数据基础设施、为什么光互联将成为AI时代的关键技术，以及这场从铜缆到光纤的转型将如何重塑整个数据中心架构，看完murphy的演讲，相信能对光互联的技术演化有更深的理解和认识，梳理下Murphy的演讲要点： 1、十年豪赌：如何成为数据中心之王 Murphy演讲从一段自我剖白开始。2014年加入Marvell 时，这家公司60%的收入来自消费电子市场，数据中心业务占比不到10%。也正是在那个时刻，他做出了一个大胆的判断——半导体行业的下一个增长周期，将由 Google、Amazon、Microsoft、Meta 等平台公司驱动，核心需求是“以大规模移动、存储、处理和保护数据的半导体技术”。 这个判断在当时并不被广泛认可。“数据基础设施”甚至还不是一个被行业承认的市场类别，只是 Marvell 用来描述未来愿景的内部术语。但 Murphy 和他的团队展现了惊人的执行力：通过一系列精准的并购和剥离，Marvell 在十年间投入了约285亿美元（225亿美元收购+60亿美元内部研发-40亿美元资产剥离），系统性地构建了从毫米到千公里、覆盖 AI 基础设施全栈的连接技术平台。 这些并购包括2018年收购 Cavium 强化计算和网络能力；2019年收购 Avera 建立定制芯片业务、收购 Aquantia 增强连接产品组合； 2021年以100亿美元收购 Inphi 获得世界级数据中心连接技术； 以及最近12个月内收购 Celestica AI 的光子结构技术和 Xcon 的 scale-up 交换能力。 结果是惊人的：Marvell 从2014年的25亿美元营收增长到2026财年预计的110亿美元，最近几年增速更是达到每年40%。根据上周财报电话会议后的华尔街共识预期，2027财年 Marvell 营收将达到164亿美元。更关键的是，数据中心业务占比已从不到10%飙升至上季度的75%以上。 2、连接性：AI 基础设施的真正瓶颈 Murphy 在演讲中抛出了一个核心问题：什么定义了 AI 基础设施的性能？大多数人会想到处理器、GPU、制程节点（3nm、2nm 甚至未来的1.4nm、1.6nm），或者高带宽内存。这些当然重要，但 Murphy 指出，这些都不是系统的决定性特征。 “因为一个处理器，无论它有多快、连接了多少内存，对于今天的 AI 工作负载来说根本不够。你需要数万个、最终是数百万个处理器作为一个单一的大规模计算引擎协同工作。这就是为什么这种规模的计算从根本上是一个连接性挑战。”Murphy 说道，“而且越来越多地，正是连接性的架构和特性定义了系统的性能。” 这个判断得到了英伟达 CEO 黄仁勋的呼应。在 Murphy 邀请下登台的黄仁勋强调，AI Agent 的计算模式是“分解和分布式的”（disaggregated and distributed）——当你把一个计算问题分解成许多部分，并分布到整个数据中心时，连接性就成为必需品。“我们分解和分布式计算，使其运行在这些巨大的集群上，这样我们就能聚合总计算量、总内存和总带宽。而使这一切成为可能的，就是连接性。”黄仁勋说，“这就是为什么 Matt 做得这么好，为什么 Marvell 如此关键。” Murphy 进一步解释了连接性瓶颈的演变逻辑：过去几年，AI 基础设施先后解决了计算瓶颈（英伟达引领的 GPU 革命）和内存瓶颈（HBM 高带宽内存的规模化），现在瓶颈正在再次转移。“现在是连接性将定义基础设施的极限，就像计算和内存一样。”他引用了与最大客户的对话：“世界上最大的超大规模云服务商现在正在重新构想他们的整个网络架构。他们认识到，扩展 AI 基础设施现在首先是一个连接性挑战。” 随着推理模型、专家混合架构（mixture of experts）、生成式 AI 的持续演进，更多数据必须在基础设施中移动，需要更高的带宽和更低的延迟。当工作负载不再适合单个数据中心时，就需要建设更大的数据中心或整个数据中心园区，以及它们之间的所有高速连接。“因此，连接性成为扩展计算的关键推动力，我们的客户越来越认识到光学是前进的方向。”Murphy 说。 3、从千公里到毫米：Marvell 的全栈连接布局 Murphy 用一张图展示了 AI 基础设施跨越的所有距离——从数据中心之间的数百甚至上千公里，到封装内部的毫米级距离。每一个距离都需要不同的解决方案、不同的技术、不同的工程团队，甚至不同的供应链。“这些不是同一问题的变体，而是根本不同的工程挑战。” 1）跨数据中心连接（数百至上千公里） 这需要非常专门的相干调制（coherent modulation）技术，核心是专用的数字信号处理器（DSP）。Marvell 是全球少数几家能够构建这种相干 DSP 的公司之一，已经领导了从100Gbps 到400Gbps 再到800Gbps 的代际演进。Murphy 在现场展示了一个相干光模块实物——这是一个极其复杂的工程产品，包含了 Marvell 最复杂的先进制程 CMOS DSP 芯片、第四代硅光子技术（已量产十年），以及用硅锗工艺设计的自研宽带模拟组件。“今年晚些时候，我们将采样世界上首个1Tbit、2nm 制程的相干光学解决方案。”Murphy 宣布。 2）数据中心内部连接（数百米） 数据中心内部包含成排的计算服务器，每个机架顶部通常有一个交换机，机架级交换机连接到脊柱和核心交换机，通过光纤电缆形成整个数据中心的网络结构。这部分使用的是更节能的 PAM4调制技术。Marvell 构建了业界领先的 PAM4 DSP 解决方案，以及高速模拟组件（包括跨阻放大器 TIA 和激光驱动器），并引领了从25Gbps、100Gbps、200Gbps、400Gbps 到800Gbps 的每一次重大转型。去年，Marvell 开始量产业界领先的1.6Tbps PAM4解决方案。在以太网交换方面，Marvell 拥有从51.2Tbps 到51.2Tbps 的完整产品组合，并在 ComputeX 当天宣布了专为 AI 数据中心设计的新一代102.4Tbps 以太网交换机，具有业界最低功耗。 3、机架内部连接 目标是以全互联（any-to-any）配置连接尽可能多的处理器——每个处理器都能直接与其他每个处理器通信。英伟达的 NVLink 72（因机架内连接72个 GPU 而得名）首次将这种架构推向市场。这需要完全不同的交换类别，以及通过机架内铜背板驱动超高速信号的能力。“今天，这不是光学的领域，这是铜的领域。”Murphy 说。核心差异化因素是电气 SerDes 技术而非光学。Marvell 拥有目前领先的200Gbps 电气 SerDes，并已在过去几年中演示了面向未来的400Gbps 技术，这些 SerDes 被集成到客户的定制芯片、XPU 以及 Marvell 自己的 scale-up 交换机中。 4）封装内部连接（毫米级） 当今最先进的芯片内部有多个 chiplet，2.5D 或3D 封装本质上是一种连接技术，允许这些 chiplet 在封装内非常靠近地放置，并通过超高速短距离 die-to-die 接口通信。Marvell 拥有领先的 die-to-die SerDes 和先进封装能力，使客户能够构建业界最复杂、最独特的多 die 芯片。 Murphy 强调，拥有所有这些能力“在一个屋檐下”是不寻常的、独特的。“当我们去竞争时，通常在每个类别中我们面对的是不同的竞争对手。但这就是我们的独特之处——我们是一站式商店，是整个连接堆栈的领导者。” 4、铜墙将移：光互联的物理必然性 Murphy 演讲的核心洞察集中在一个概念上：铜墙（Copper Wall）。他用一张图清晰地展示了当前 AI 基础设施中的连接分界线——左侧是光学连接（使用光纤电缆传输光信号，两端有复杂的电子设备驱动和调制激光），右侧是电气连接（使用铜缆、PCB 上印刷的铜走线，或封装内部的微观铜布线）。中间是“铜墙”，定义了信号在必须转向光学连接之前可以通过铜传输的最长距离。 “这是一个重要的区别，因为铜很简单、成本低，正如 Jensen 所说，你想尽可能长时间地使用它，这非常实用。但光学更复杂，需要激光器、光子学、复杂的电子设备。”Murphy 说，“而铜墙，我今天要告诉你们的是，它即将移动。它将再次移动，并将接管机架本身。这正在为光学行业创造需求的爆炸式增长。” 这不是偏好问题，而是物理定律。信号通过铜缆传输的距离与带宽成反比——每次带宽翻倍，距离就必须减半。Murphy 给出了具体数据：当今世界上最高速的生产系统运行在每通道200Gbps。在这个带宽下，电缆长度限制在大约1.5米。相比之下，100Gbps 系统可以使用约3米的电缆。而机架的高度约为2米，考虑到机架内部的所有布线，2.5米正好是极限。“所以当我们转向1.6Tbps 时，我们不能再用铜完全连接机架了。墙正在移动，而且是现在。” Murphy 强调，这不是遥远的未来：“今后，即使是机架内的连接也将变成光学的。整个行业都知道这一点即将到来，所以我们一直在为这一刻做准备——不仅仅是 Marvell，而是整个行业。你可以在台湾看到这一点，在供应链和正在发生的产能爬坡中。” 铜墙每向右移动一步，连接数量至少增加一个数量级。“这正在创造我提到的需求爆炸，光学供应链需要大规模扩展并做好准备。”Murphy 回顾了20年前的类似转型：当时数据中心内部的最先进技术是10Gbps，整个数据中心都使用铜缆，光学基本上只是电信技术，保留用于非常长的距离。但当墙移动时，光学行业迎接了挑战，今天世界上所有的超大规模数据中心都是光学连接的。这次转型催生了新的解决方案——针对数据中心内部优化的 PAM4技术，而 Marvell 是那里的关键创新者之一。 5、CPO：光互联的下一个前沿 当光学进入机架内部时，需要的新技术叫做共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）。Murphy 花了相当篇幅详细阐述这一技术：“CPO 是一种将光学连接一直带到封装本身、紧邻计算的技术，无论是定制计算还是交换芯片。” CPO 要解决的根本挑战是密度和功耗。机架内的连接数量是机架之间连接数量的10倍。“如果我们只是尝试使用数据中心机架间使用的相同光学技术，你不会有足够的功率，不会有足够的物理空间，无法容纳所有这些标准光学模块和电缆——这根本行不通，不可能。”Murphy 解释道。 CPO 的概念是将光纤直接带到封装，将驱动光纤信号的电子设备与定制计算或交换芯片紧密耦合。“这是一个巨大的变化，而且很难，因为你要结合芯片行业中一些最先进的技术：领先制程 CMOS、硅光子学、先进封装、光互连，所有这些都在一个小型紧密集成的系统中制造。复杂性非常高，但这是继续扩展带宽并克服我谈到的铜限制同时降低功耗的唯一方法。” Murphy 强调这不是未来主义的东西，而是正在发生的现实。他在现场进行了实物展示：一边是传统的以太网交换机——当天宣布的102.4Tbps Teralink 交换机，可以看到板中央的交换芯片，PCB 内部的铜走线将信号传输到前面板，所有光学模块都插在那里。另一边是基于 CPO 的交换机——封装中央仍然是交换芯片（51.2Tbps 交换机），但边缘周围是16个3.2Tbps 光学引擎。“16乘以3.2，你得到51.2Tbps。所以光纤现在直接连接到这些引擎，而不是前面板。我们完全消除了 PCB 上的铜走线。光直接从封装中出来。这是一个非常非常复杂的工程作品。”Murphy 说。 Marvell 为 CPO 投入了十多年：硅光子学、光学 DSP、所有周围的模拟宽带组件，以及实现这一切所需的所有先进封装。“这一切实际上都需要在 CPO 中汇聚。”Murphy 说。 6、英伟达的背书与 NVLink Fusion 合作 Murphy 特别强调了与英伟达的战略合作扩展。几个月前宣布的合作中，英伟达向 Marvell 投资了10亿美元，双方正在扩展跨多个维度的合作，包括光学、光子学和 NVLink Fusion。黄仁勋亲自登台与 Murphy 对话，这本身就是一个强有力的信号。 黄仁勋详细解释了 NVLink Fusion 的战略意义：“有时候，也许云服务提供商想要设计自己的定制芯片。在我们之间，我们也在 NVLink Fusion 上合作，这使得你可以使用相同的系统架构，内部有 Marvell 的一些半定制芯片、大量互连、硅光子和光学技术。我们可以创建一个本质上分解、分布和异构的数据中心。” 关键是系统架构保持一致。“他们的网络技术可以利用大量英伟达的堆栈。CPU 可以是 Vera，但它可以利用大量你们的堆栈。所以 NVLink Fusion 是关于采用英伟达的技术和我们的平台、Marvell 的技术和平台，然后我们融合它。这就是为什么它被称为 fusion。”黄仁勋说。 Murphy 追问了铜到光学的转型时间表。黄仁勋的回答非常务实：“我们应该尽可能长时间地使用铜，但铜有其限制——带宽和距离的限制。所以最终正确的策略是：尽可能长时间地用铜进行 scale up。之后，用光学进一步 scale up，用光学 scale out，用光学跨越连接。所以你在必须的地方使用光学，在可以的地方使用铜。” 但黄仁勋随即给出了乐观的市场预测：“底线是，在未来五到十年，我们将使用大量的铜，也将使用大量大量的光学。这些数据中心现在是基础设施的一部分。我说 AI 现在有用、有用的 AI 已经到来的原因是，现在 AI 是有利可图的，token 是有利可图的。当 token 生产有利可图时，每个人都想制造更多 token，这就是为什么 Marvell 的需求如此之高，我们的需求也如此之高。因为每个人都想生产更多 token，因为它被 Agent 到处使用。” 7、无距离数据中心：光互联的终极愿景 Murphy 在演讲的最后部分描绘了一个激进的未来愿景：他当数据传输全部变成光学时，距离实际上不再重要。“这是一个深刻的变化。”说。 今天的服务器、机架和整体数据中心架构都是围绕距离的约束设计的，软件工作负载也围绕这些相同的约束进行了优化。但如果距离不再重要呢？ 首先，scale-up 网络的规模可以从72个或144个 XPU/GPU 扩展到1000个或更多，全部光学互连。“对工作负载的影响是巨大的。今天，AI 工作负载必须分解成适合 scale-up 集群的更小子问题，因为在集群外部通信今天更慢、带宽低得多。但光学互连系统可以管理数量级更大的工作负载。” 其次，服务器本身可以被解构。现代 AI 服务器由一定数量的 CPU、XPU、内存和网络接口组成，它们都在同一系统上的原因是距离——CPU 和 XPU 需要以非常高的带宽访问内存，这意味着它们需要紧挨着坐在板上，铜走线作为它们之间的连接。“但在这些连接都是光学的未来，距离实际上不重要。你可以想象一个完全解构的架构——XPU 在一个系统中，内存在另一个系统中，巨大的 CPU 在另一个系统中。” 这解锁了另一种可能性：今天系统中 CPU 和 XPU/GPU 的比例是固定的，必须在系统构建和部署时定义。但没有两个工作负载需要完全相同的比例，这意味着在任何给定时间，计算或内存的某些部分可能未被充分利用——这要花钱。“但一旦我们将系统分解为独立的计算池和内存池，并且它们都是光学互连的，我们就可以动态组合专用系统，然后针对任何工作负载进行优化。” Murphy 的终极愿景是“全球光学互连的数据基础设施”：“我们今天拥有的这些系统中的刚性边界开始消失。计算现在可以被池化，内存可以被池化，基础设施可以大规模动态组合。架构师第一次可以开始围绕模型的需求设计 AI 系统，而不是围绕互连的限制。” 他将这个愿景命名为“无距离数据中心”（data center without distance）：“计算、内存、网络和光子学作为一个统一系统运行，数据中心中的数百万资源可以像一台机器一样协同工作，一个由工作负载需求定义的架构，而不是连接性的限制。我们相信这是计算基础设施的下一个时代，Marvell 正在帮助构建使这一切成为可能的连接基础。” 最后再多说点， Marvell的核心竞争力集中在两个细分领域。 1、定制芯片（ASIC/XPU）设计。 Marvell与博通是全球两大定制AI加速器设计巨头。大厂自研芯片的趋势正在加速——比如微软的Maia 200推理芯片、亚马逊的Trainium系列，背后都有Marvell的参与。TrendForce的预测数据值得留意：2026年定制AI芯片销售增速预计为45%，而同期GPU的增速仅为16%。不是GPU不行，而是超大规模云厂商在推理端的成本压力正在推动它们加速自研定制方案。 2、数据中心互连产品线。 这是Marvell更深的一条护城河。根据其财报，光学互连产品收入保持两位数季度环比增长，数据中心交换机业务预计2027财年将突破5亿美元。Marvell过去十年通过一系列并购累计投入约360亿美元，围绕连接搭建了涵盖定制芯片、高速交换器、光模块、硅光子和先进封装的完整技术平台。

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飞机上碰到这种人怎么办？自己开口提醒，还是让乘务人员出面，或者就这么忍下来？ GROK image 在表现真实系效果上已经和 SEEDANCE 不分伯仲了。第一个是SEEDANCE 2 回帖里是GROK image . 🧐🧐🧐prompt : 以未经处理的iPhone手持拍摄的真实视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，无任何后期调色或特效。画面带有真实的手持轻微抖动和操作者呼吸感，自动对焦偶尔出现搜索、延迟和短暂失焦，自动白平衡在飞机舷窗自然光与机舱灯光间自然切换。图像整体平坦，保留真实的镜头光晕、边缘色差、轻微过曝与运动模糊。仅使用画内自然环境音效，包含飞机引擎低沉轰鸣声、轻微的座椅摩擦声和远处乘客细微的交谈声。采用第一人称手持视角拍摄，镜头运动为自然反应式。 一位身材匀称的年轻亚洲女性 坐在飞机经济舱靠窗座位上，穿着 ，脚上穿着带有黑色小圆点的过膝吊带裸色薄丝袜。她翘着二郎腿。她的小桌q板上放着一杯冰咖啡、手机和一些零食包装。 0秒时，镜头从第一人称视角对准她的脚，1秒时镜头往上移动看到她放下手机，从小桌板或绿色手提包里拿出一包零食，开始吃起来，动作随意自然。2秒时，她吃着零食时忽然察觉到第一人称的镜头正对着她，动作微微一顿，抬头看向镜头方向。3秒时，她眼神与镜头对视，带着一丝惊讶和友善的语气对着镜头问道：“吃不吃？”声音清晰但不高。4秒时，第一人称镜头微微晃动，示意拒绝，她听到后轻轻点头，嘴角微微一笑。5秒时，她把视线重新移回自己的脚边和零食上，继续吃东西，动作自然放松，表情恢复平静。6秒时，她低头看着自己的脚和手里的零食，偶尔调整一下翘着的腿部姿势，动作随意而生活化。7秒时，她继续吃着零食，偶尔低头看自己的脚，表情专注而放松，镜头保持第一人称手持视角跟随。8秒时，她把零食包装袋收起来，视线仍停留在自己脚边，动作自然随意。9秒时，她微微调整坐姿，把一只脚收回来一点，表情平静，镜头继续以第一人称视角记录。 画面呈现出真实的未经处理iPhone手持视频质感，纪录片级别的自然不完美感，无任何后期调色或特效。所有相机行为均符合真实飞机经济舱手持拍摄的物理特性，包含自然的机舱光线变化和轻微的晃动。

TOKYO LIGHTS 2026 ✨ 1minute Projection Mapping Competition🏆 5月30日（土）は、 プロジェクションマッピング国際大会 「1minute Projection Mapping Competition」 表彰式を開催！ 世界各国から集結したファイナリスト作品の上映と、 各賞の発表・表彰式の模様をお届けします。 当日の様子は配信でもご覧いただけます✨ 【配信URL】5月30日(土)19:15~配信スタート 世界各国から集結したファイナリスト作品の中から、 各賞が決まる瞬間を、ぜひリアルタイムでご覧ください！ MC:別所哲也、渋谷亜希 ———————————————————— 【鑑賞エリア事前申込み】の詳細はこちら ———————————————————— ✦開催概要✦ 🏆プロジェクションマッピング国際大会 「1minute Projection Mapping Competition」 会場：都庁第一本庁舎 都民広場 作品上映：2026年5月23日（土）・24日（日） 19:20〜20:10・20:50〜21:40 作品上映／表彰式：2026年5月30日（土） 19:15〜20:50 Grand Finale（受賞作品上映／ステージ）：2026年5月31日（日） 19:20〜20:10 🌃光のアートパーク「Light Art Park」 ※入場無料／鑑賞エリア事前申込み不要（自由観覧） 会場：新宿中央公園 日付：2026年5月23日（土）～5月31日（日） 19:00~22:00期間中毎日開催 ———————————————————— #tokyolights2026# #1minuteprojectionmapping# #プロジェクションマッピング# #lightart# #tokyoevents#