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售后服务上门服务电话，，智能分配票据：英伟达给遐想递了张「牌」

文｜奇点研究社，，作者 | 孟雯

已往三年，，端侧AI始终处于一种尴尬状态
。
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。。。

手机厂商在讲端侧大模子，，PC厂商在讲AI PC，，汽车厂商在讲智能座舱，，险些所有人都在描绘统一个未来：AI不再住在云端，，而是直接运行在用户身边的装备里
。
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。。。

但每次走到落地环节，，故事总会卡住
。
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。。。模子能跑，，却跑烦懑；；；；功效能做，，却做不深；；；；演示看起来惊艳，，真正交到用户手里却酿成了阉割版体验
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。。。

问题不在AI自己，，大模子的能力突飞猛进，，Agent最先具备妄想、推理和执行重大使命的能力，，但终端硬件的生长速率，，远远跟不上AI的进化速率
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刚刚竣事的Computex，，黄仁勋宣布了英伟达的PC处理器RTX Spark，，号称全球首款专为"个人智能体"打造的 Windows PC 超等芯片，，戴尔、惠普、遐想、微软Surface，，首批相助名单险些是整个Windows PC行业的点名册，，预计今年秋天最先出货
。
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。。。

这未必是一款连忙改变PC市场名堂的产品，，但却是端侧AI生长三年来主要的硬件信号，，它意味着那些已往只能在云端完成的使命，，有时机被搬到外地装备上运行
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AI PC的故事讲了三年，，终于等来一个像样的底座
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01 端侧AI的硬件天花板被突破

在谈及RTX Spark之前，，我们要先搞清晰，，AI PC喊了三年，，事实走到了哪一步
？？？

若是从供应侧来看，，这个行业着实已经完成了绝大部分准备事情
。
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。。。芯片厂商解决了外地推理的硬件问题，，英特尔推出Core Ultra系列、AMD宣布Ryzen AI平台、高通依附骁龙X Elite重返PC市场，，NPU成为新一代处理器宣布会上泛起频率最高的要害词
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。。。

DeepSeek、通义千问等大模子也最先推出面向端侧的轻量化版本，，让外地运行AI成为可能
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。。。

整机厂的投入更是险些不计本钱
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。。。遐想先后宣布YOGA AI元启和小新AI PC系列，，戴尔把整条产品线重新命名向AI靠拢，，华硕、惠普、华为也都把AI PC列为焦点战略
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。。。

凭证Canalys数据，，2024年全球AI PC出货量已抵达约4800万台，，占整年PC出货量近20%；；；；机构展望2025年这一比例将进一步提升至40%以上
。
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。。。

但供应侧的整装待发，，并没有在需求侧激起响应的水花
。
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。。。行业回覆的是“AI能否进入PC”，，用户体贴的是AI进入PC之后，，能帮我做什么
？？？

大大都消耗者不会由于电脑拥有45 TOPS照旧60 TOPS的NPU算力而爆发换机激动
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。。。戴尔高管曾在采访中提到：消耗者并不是基于AI来购置的，，事实上AI可能让他们更疑心，，而不是资助他们明确一个详细的效果
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这句话戳中了AI PC的症结，，行业一直在强调算力，，却始终没有创立出足够强烈的换机理由
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。。。再往下追问，，为什么行业始终没能创立出有吸引力的AI应用
？？？

症结的泉源，，是算力底座自己就不敷用
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2024年微软提出Copilot+ PC认证标准时，，焦点门槛是NPU算力不低于40 TOPS
。
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。。。这个标准在其时有其合理性，，NPU功耗低、适合处理轻量的外地AI使命，，好比实时字幕、图像识别、语义搜索等
。
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。。。

但随着智能体的昌盛，，端侧AI的生长目的已经改变，，已往各人讨论的是“怎样让AI在装备上跑起来”，，现在各人讨论的是“怎样让Agent在装备上干活”
。
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。。。

两者关于硬件的要求完全不在一个量级
。
。
。。。NPU实质上仍然是一种高度专用化的盘算单位
。
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。。。它善于规则明确、流程牢靠的使命
。
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。。。一旦遇到需要重大推理和多步妄想的Agent使命，，就显得力不从心了
。
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。。。

古板Windows PC的CPU和GPU各自独吞内存，，数据在两者之间搬运的本钱极高
。
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。。。当AI模子的参数目动辄以十亿计，，这种割裂的内存设计成为了物理瓶颈，，不是算力不敷，，而是数据基础“喂不进去”
。
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。。。

而这个问题，，英伟达想用RTX Spark一次性解决
。
。
。。。

RTX Spark的焦点立异是通过NVLink-C2C手艺将CPU和GPU深度绑定，，实现了600GB/s的双向内存带宽，，这项手艺原本只保存于数据中心级别的Grace Hopper超等芯片上
。
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。。。

统一内存架构带来的最大改变，，是CPU和GPU能够共享统一块内存池
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。。。这套架构此前在消耗级市场只有一个玩家做到过，，就是苹果的M系列芯片
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。。。

但英伟达拥有苹果没有的工具：CUDA
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。。。

许多人把CUDA明确为一个开发工具，，现实上，，它更像是AI时代最主要的基础设施
。
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。。。已往二十年，，CUDA已经成为全球AI开发者最熟悉的开发情形
。
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。。。PyTorch、TensorRT、llama.cpp等主流AI开发工具的第一适配平台都是CUDA，，全球绝大大都AI模子的训练和推理管线都建设在CUDA之上
。
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。。。

把原本属于数据中心的能力，，下放到消耗级PC，，才是RTX Spark的杀手锏
。
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。。。

高通的Snapdragon X2 Elite Extreme的NPU算力在纸面上更高（约80 TOPS比照RTX Spark的神经处理单位），，但高通没有CUDA，，它的AI加速依赖QNN框架，，与主流AI开发者生态之间保存一道不小的鸿沟
。
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。。。

苹果的M5芯片在端侧AI性能和能效上依然是基准，，是行业标杆，，但苹果运行的是macOS，，而非Windows生态
。
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。。。

对整个Windows生态而言，，RTX Spark带来的意义显然差别
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。。。

并且英伟达选择的入场时机也很巧妙
。
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。。。已往十年，，高通险些肩负了Windows ARM生态的拓荒事情
。
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。。。Prism模拟层逐渐成熟，，Windows ARM最先具备日常使用能力
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。。。

与此同时，，苹果M系列证实晰ARM架构可以在性能和功耗上同时逾越x86
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。。。英伟达比及路修睦了，，才开着CUDA这辆“重卡”驶来
。
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。。。

不过RTX Spark现在还未上市，，价钱未知，，市场反映尚待验证
。
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。。。天风国际剖析师郭明錤凭证供应链视察判断，，搭载N1X和N1芯片的装备未来两年出货量约1000万台，，主要面向对外地端AI算力有需求的重度用户，，这是一个相当小众的最先
。
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。。。

RTX Spark之以是会引发云云高的关注，，在于它释放出一个信号：在端侧外地运行百亿参数模子，，不再是极客的专属游戏，，而是即将走入消耗市场的“标配”
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。。。

02 英伟达下场，，遐想比及“春风”

在RTX Spark的首发相助名单里，，遐想的泛起并不料外
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。。。

遐想是现在全球AI PC市场份额最大的整机厂，，微软披露的数据显示其在Windows AI PC细分市场的全球份额抵达31%
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。。。当英伟达需要第一批把RTX Spark推向消耗者的相助同伴时，，遐想险些是最自然的选择
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Computex 2026展台上，，遐想展示了Yoga Pro 9n：一台15英寸的条记本，，搭载RTX Spark平台，，定位创作者、AI开发者和专业用户
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。。。

关于英伟达来说，，RTX Spark不是数据中心产品，，而是面向消耗者的新平台
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。。。

再强的芯片，，也需要整机厂把它送到用户手里，，而遐想是全球最大的PC厂商，，也是现在AI PC结构最激进的玩家之一
。
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从2024年最先，，杨元庆便一直向外界强调“混淆式AI”的看法
。
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。。。在个人端，，遐想推出天禧AI智能体，，希望成为用户跨装备的个人助手；；；；在企业端，，推出擎天AI平台以及笼罩多个行业场景的智能体矩阵
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在遐想的构想中，，未来用户不再翻开一个个应用完成事情，，而是直接向智能体提出需求，，由AI自主妄想使命、挪用工具、协调资源并完成执行
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能看出，，遐想想讲述“下一代人机交互入口”的故事，，这套逻辑建设的条件，，即是端侧算力足够强盛
。
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。。。RTX Spark的泛起，，第一次让这个缺口有了被补上的可能
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。。。

这也是为什么遐想比其他PC厂商更值得关注，，由于它并不是今天才最先结构AI，，已往几年积累的软件能力和生态能力，，决议了它有时机成为第一批把算力升级转化为用户体验升级的厂商
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。。。

数据也支持这个判断：遐想上个财年AI相关营业收入同比增添105%，，AI PC渗透率占其所有PC出货量的30%
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遐想已经为AI PC投入了足够长的时间和资源，，当新的算力平台泛起时，，自然会比大大都整机厂更容易吃到第一波盈利
。
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。。。

不过时机和挑战往往同时泛起
。
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。。。遐想善于供应链治理、渠道能力和规模；；；圃，，可AI时代竞争的重点，，正在转向智能体体验、软件生态和用户留存
。
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。。。

别的，，遐想同时是英伟达、AMD、高通、英特尔四家芯片巨头的相助同伴，，杨元庆的说法是"差别芯片厂商有差别长项，，AI云端是英伟达，，PC终端是英特尔AMD，，移动端是高通"
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。。。

这套多元化逻辑有其合理性，，但也意味着遐想必需在所有偏向上同步投入，，在软件层坚持对每一代新芯片的快速适配
。
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。。。

英伟达的RTX Spark蹊径图已经妄想了三代产品，，每一代迭代都要求遐想的软件栈跟上，，这也是一个一连的工程压力
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。。。

当RTX Spark带来新一轮算力跃迁之后，，遐想能否把这种硬件升级转化为用户真正能够感知的体验升级，，是一大磨练
。
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。。。若是把视野再放大一些，，这个难题着实也不但仅属于遐想
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03 高端之外，，数十亿终端的潜力战场

RTX Spark能够知足有足够购置力、有外地AI算力需求的高端PC用户，，但端侧AI的战场，，远比这宽阔
。
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。。。

全球有超400亿台智能终端装备，，包括手机、汽车、可衣着装备、智能家居等，，这些装备不可能搭载RTX Spark级别的芯片，，它们的算力预算以TOPS计，，不以Petaflop计；；；；它们的功耗窗口以毫瓦计，，不以瓦计
。
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。。。

但它们同样需要在外地运行AI，，同样需要在断网、弱网情形下完成感知、明确和决议
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。。。

怎样在极端受限的端侧装备上，，把AI能力做到极致
？？？这是RTX Spark照不到的战场，，也是端侧AI普及的要害
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。。。

这也是国产厂商面壁智能试图回覆的问题
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。。。面壁的焦点产品MiniCPM系列端侧小模子，，专为资源受限装备设计，，从AI手机、AI PC，，到智能座舱、可衣着装备都有落地
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。。。

面壁提出的"密度定律"以为，，大模子的知识密度每3.3个月翻一番，，模子会变得越来越小，，但能力越来越强，，这是一个关于小模子效率的恒久押注
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。。。

今年5月，，面壁宣布的MiniCPM5-1B，，在部分能力维度上已经逾越了GPT-4o的早期版本，，而参数目只有10亿
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面壁和英伟达的RTX Spark也是一种互补
。
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。。。RTX Spark翻开了高端PC端侧AI的天花板，，面壁做的是在资源受限条件下让更多装备获得AI能力
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RTX Spark翻开了高端PC端侧AI的天花板，，让重大Agent能够在外地跑起来；；；；面壁则在资源受限终端上，，让更多装备获得可用AI能力
。
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一个是“算力富足，，怎样释放潜力”，，一个是“算力受限，，怎样用好每一个TOPS”
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面壁CEO李大海曾说，，2026年装上面壁端侧模子的装备数将抵达2025年的10倍
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。。。这意味着端侧AI的普及不会仅依赖高端PC，，也需要在低算力装备上建设可一连的小模子生态
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谁能在更小的资源预算内提供更好的体验，，谁就有时机胜出
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英伟达的入场，，像一声发令枪，，把开发者的注重力和资源的眼光引向端侧，，推动更多应用最先针对外地AI能力举行优化
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这些势能会漫过RTX Spark自己，，扩散到整个端侧AI生态
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虽然，，理想与现实之间还隔着几道坎，，Windows ARM的软件适配率仍然缺乏30%，，消耗市场对AI PC的真实换机意愿还保存争议
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但谁又能说今天的小众，，不会成为明天的主流，，就像2020年苹果宣布M1的时间，，没人能预见五年后它在条记本电脑处理器的市场份额险些与AMD持平
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从Tegra的移动芯片失败，，到收购ARM的折戟、Grace CPU在数据中心的试水，，再到今天RTX Spark的正式入场，，英伟达用二十年时间，，把AI算力从数据中心搬到了个人电脑
。
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RTX Spark未必就是最终谜底，，其销量、价钱、软件生态和市场接受度，，都尚有待验证，，但它改变了端侧AI工业的起跑线
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这样看来，，英伟达更像搭台者，，遐想、面壁，，以及所有试图在端侧AI重写规则的人，，才是主角
。
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今日羁系部分披露重大希望英伟达给遐想递了张「牌」

文｜奇点研究社，，作者 | 孟雯

已往三年，，端侧AI始终处于一种尴尬状态
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手机厂商在讲端侧大模子，，PC厂商在讲AI PC，，汽车厂商在讲智能座舱，，险些所有人都在描绘统一个未来：AI不再住在云端，，而是直接运行在用户身边的装备里
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。。。模子能跑，，却跑烦懑；；；；功效能做，，却做不深；；；；演示看起来惊艳，，真正交到用户手里却酿成了阉割版体验
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问题不在AI自己，，大模子的能力突飞猛进，，Agent最先具备妄想、推理和执行重大使命的能力，，但终端硬件的生长速率，，远远跟不上AI的进化速率
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01 端侧AI的硬件天花板被突破

在谈及RTX Spark之前，，我们要先搞清晰，，AI PC喊了三年，，事实走到了哪一步
？？？

若是从供应侧来看，，这个行业着实已经完成了绝大部分准备事情
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。。。芯片厂商解决了外地推理的硬件问题，，英特尔推出Core Ultra系列、AMD宣布Ryzen AI平台、高通依附骁龙X Elite重返PC市场，，NPU成为新一代处理器宣布会上泛起频率最高的要害词
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DeepSeek、通义千问等大模子也最先推出面向端侧的轻量化版本，，让外地运行AI成为可能
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整机厂的投入更是险些不计本钱
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。。。遐想先后宣布YOGA AI元启和小新AI PC系列，，戴尔把整条产品线重新命名向AI靠拢，，华硕、惠普、华为也都把AI PC列为焦点战略
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凭证Canalys数据，，2024年全球AI PC出货量已抵达约4800万台，，占整年PC出货量近20%；；；；机构展望2025年这一比例将进一步提升至40%以上
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但供应侧的整装待发，，并没有在需求侧激起响应的水花
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。。。行业回覆的是“AI能否进入PC”，，用户体贴的是AI进入PC之后，，能帮我做什么
？？？

大大都消耗者不会由于电脑拥有45 TOPS照旧60 TOPS的NPU算力而爆发换机激动
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。。。戴尔高管曾在采访中提到：消耗者并不是基于AI来购置的，，事实上AI可能让他们更疑心，，而不是资助他们明确一个详细的效果
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这句话戳中了AI PC的症结，，行业一直在强调算力，，却始终没有创立出足够强烈的换机理由
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。。。再往下追问，，为什么行业始终没能创立出有吸引力的AI应用
？？？

症结的泉源，，是算力底座自己就不敷用
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2024年微软提出Copilot+ PC认证标准时，，焦点门槛是NPU算力不低于40 TOPS
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。。。这个标准在其时有其合理性，，NPU功耗低、适合处理轻量的外地AI使命，，好比实时字幕、图像识别、语义搜索等
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但随着智能体的昌盛，，端侧AI的生长目的已经改变，，已往各人讨论的是“怎样让AI在装备上跑起来”，，现在各人讨论的是“怎样让Agent在装备上干活”
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两者关于硬件的要求完全不在一个量级
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。。。NPU实质上仍然是一种高度专用化的盘算单位
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。。。它善于规则明确、流程牢靠的使命
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。。。一旦遇到需要重大推理和多步妄想的Agent使命，，就显得力不从心了
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古板Windows PC的CPU和GPU各自独吞内存，，数据在两者之间搬运的本钱极高
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。。。当AI模子的参数目动辄以十亿计，，这种割裂的内存设计成为了物理瓶颈，，不是算力不敷，，而是数据基础“喂不进去”
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而这个问题，，英伟达想用RTX Spark一次性解决
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RTX Spark的焦点立异是通过NVLink-C2C手艺将CPU和GPU深度绑定，，实现了600GB/s的双向内存带宽，，这项手艺原本只保存于数据中心级别的Grace Hopper超等芯片上
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统一内存架构带来的最大改变，，是CPU和GPU能够共享统一块内存池
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。。。这套架构此前在消耗级市场只有一个玩家做到过，，就是苹果的M系列芯片
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但英伟达拥有苹果没有的工具：CUDA
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许多人把CUDA明确为一个开发工具，，现实上，，它更像是AI时代最主要的基础设施
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。。。已往二十年，，CUDA已经成为全球AI开发者最熟悉的开发情形
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。。。PyTorch、TensorRT、llama.cpp等主流AI开发工具的第一适配平台都是CUDA，，全球绝大大都AI模子的训练和推理管线都建设在CUDA之上
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把原本属于数据中心的能力，，下放到消耗级PC，，才是RTX Spark的杀手锏
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高通的Snapdragon X2 Elite Extreme的NPU算力在纸面上更高（约80 TOPS比照RTX Spark的神经处理单位），，但高通没有CUDA，，它的AI加速依赖QNN框架，，与主流AI开发者生态之间保存一道不小的鸿沟
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苹果的M5芯片在端侧AI性能和能效上依然是基准，，是行业标杆，，但苹果运行的是macOS，，而非Windows生态
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对整个Windows生态而言，，RTX Spark带来的意义显然差别
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并且英伟达选择的入场时机也很巧妙
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。。。已往十年，，高通险些肩负了Windows ARM生态的拓荒事情
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。。。Prism模拟层逐渐成熟，，Windows ARM最先具备日常使用能力
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与此同时，，苹果M系列证实晰ARM架构可以在性能和功耗上同时逾越x86
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。。。英伟达比及路修睦了，，才开着CUDA这辆“重卡”驶来
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不过RTX Spark现在还未上市，，价钱未知，，市场反映尚待验证
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。。。天风国际剖析师郭明錤凭证供应链视察判断，，搭载N1X和N1芯片的装备未来两年出货量约1000万台，，主要面向对外地端AI算力有需求的重度用户，，这是一个相当小众的最先
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RTX Spark之以是会引发云云高的关注，，在于它释放出一个信号：在端侧外地运行百亿参数模子，，不再是极客的专属游戏，，而是即将走入消耗市场的“标配”
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02 英伟达下场，，遐想比及“春风”

在RTX Spark的首发相助名单里，，遐想的泛起并不料外
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遐想是现在全球AI PC市场份额最大的整机厂，，微软披露的数据显示其在Windows AI PC细分市场的全球份额抵达31%
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。。。当英伟达需要第一批把RTX Spark推向消耗者的相助同伴时，，遐想险些是最自然的选择
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Computex 2026展台上，，遐想展示了Yoga Pro 9n：一台15英寸的条记本，，搭载RTX Spark平台，，定位创作者、AI开发者和专业用户
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关于英伟达来说，，RTX Spark不是数据中心产品，，而是面向消耗者的新平台
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再强的芯片，，也需要整机厂把它送到用户手里，，而遐想是全球最大的PC厂商，，也是现在AI PC结构最激进的玩家之一
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从2024年最先，，杨元庆便一直向外界强调“混淆式AI”的看法
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。。。在个人端，，遐想推出天禧AI智能体，，希望成为用户跨装备的个人助手；；；；在企业端，，推出擎天AI平台以及笼罩多个行业场景的智能体矩阵
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在遐想的构想中，，未来用户不再翻开一个个应用完成事情，，而是直接向智能体提出需求，，由AI自主妄想使命、挪用工具、协调资源并完成执行
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能看出，，遐想想讲述“下一代人机交互入口”的故事，，这套逻辑建设的条件，，即是端侧算力足够强盛
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。。。RTX Spark的泛起，，第一次让这个缺口有了被补上的可能
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这也是为什么遐想比其他PC厂商更值得关注，，由于它并不是今天才最先结构AI，，已往几年积累的软件能力和生态能力，，决议了它有时机成为第一批把算力升级转化为用户体验升级的厂商
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数据也支持这个判断：遐想上个财年AI相关营业收入同比增添105%，，AI PC渗透率占其所有PC出货量的30%
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遐想已经为AI PC投入了足够长的时间和资源，，当新的算力平台泛起时，，自然会比大大都整机厂更容易吃到第一波盈利
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不过时机和挑战往往同时泛起
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。。。遐想善于供应链治理、渠道能力和规模；；；圃，，可AI时代竞争的重点，，正在转向智能体体验、软件生态和用户留存
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别的，，遐想同时是英伟达、AMD、高通、英特尔四家芯片巨头的相助同伴，，杨元庆的说法是"差别芯片厂商有差别长项，，AI云端是英伟达，，PC终端是英特尔AMD，，移动端是高通"
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这套多元化逻辑有其合理性，，但也意味着遐想必需在所有偏向上同步投入，，在软件层坚持对每一代新芯片的快速适配
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英伟达的RTX Spark蹊径图已经妄想了三代产品，，每一代迭代都要求遐想的软件栈跟上，，这也是一个一连的工程压力
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当RTX Spark带来新一轮算力跃迁之后，，遐想能否把这种硬件升级转化为用户真正能够感知的体验升级，，是一大磨练
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。。。若是把视野再放大一些，，这个难题着实也不但仅属于遐想
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03 高端之外，，数十亿终端的潜力战场

RTX Spark能够知足有足够购置力、有外地AI算力需求的高端PC用户，，但端侧AI的战场，，远比这宽阔
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全球有超400亿台智能终端装备，，包括手机、汽车、可衣着装备、智能家居等，，这些装备不可能搭载RTX Spark级别的芯片，，它们的算力预算以TOPS计，，不以Petaflop计；；；；它们的功耗窗口以毫瓦计，，不以瓦计
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但它们同样需要在外地运行AI，，同样需要在断网、弱网情形下完成感知、明确和决议
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怎样在极端受限的端侧装备上，，把AI能力做到极致
？？？这是RTX Spark照不到的战场，，也是端侧AI普及的要害
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这也是国产厂商面壁智能试图回覆的问题
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。。。面壁的焦点产品MiniCPM系列端侧小模子，，专为资源受限装备设计，，从AI手机、AI PC，，到智能座舱、可衣着装备都有落地
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面壁提出的"密度定律"以为，，大模子的知识密度每3.3个月翻一番，，模子会变得越来越小，，但能力越来越强，，这是一个关于小模子效率的恒久押注
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今年5月，，面壁宣布的MiniCPM5-1B，，在部分能力维度上已经逾越了GPT-4o的早期版本，，而参数目只有10亿
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面壁和英伟达的RTX Spark也是一种互补
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。。。RTX Spark翻开了高端PC端侧AI的天花板，，面壁做的是在资源受限条件下让更多装备获得AI能力
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RTX Spark翻开了高端PC端侧AI的天花板，，让重大Agent能够在外地跑起来；；；；面壁则在资源受限终端上，，让更多装备获得可用AI能力
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一个是“算力富足，，怎样释放潜力”，，一个是“算力受限，，怎样用好每一个TOPS”
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面壁CEO李大海曾说，，2026年装上面壁端侧模子的装备数将抵达2025年的10倍
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。。。这意味着端侧AI的普及不会仅依赖高端PC，，也需要在低算力装备上建设可一连的小模子生态
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谁能在更小的资源预算内提供更好的体验，，谁就有时机胜出
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英伟达的入场，，像一声发令枪，，把开发者的注重力和资源的眼光引向端侧，，推动更多应用最先针对外地AI能力举行优化
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这些势能会漫过RTX Spark自己，，扩散到整个端侧AI生态
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虽然，，理想与现实之间还隔着几道坎，，Windows ARM的软件适配率仍然缺乏30%，，消耗市场对AI PC的真实换机意愿还保存争议
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但谁又能说今天的小众，，不会成为明天的主流，，就像2020年苹果宣布M1的时间，，没人能预见五年后它在条记本电脑处理器的市场份额险些与AMD持平
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从Tegra的移动芯片失败，，到收购ARM的折戟、Grace CPU在数据中心的试水，，再到今天RTX Spark的正式入场，，英伟达用二十年时间，，把AI算力从数据中心搬到了个人电脑
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RTX Spark未必就是最终谜底，，其销量、价钱、软件生态和市场接受度，，都尚有待验证，，但它改变了端侧AI工业的起跑线
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这样看来，，英伟达更像搭台者，，遐想、面壁，，以及所有试图在端侧AI重写规则的人，，才是主角
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航运历史展厅的展品，，一些来自住民捐赠，，另一些是郭大齐从二手市场、废弃资料中“淘”来的
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。。。船形树屋是郭大齐与住民一点点搭建，，老海员带着他和工人去船配谋划点寻找船用信号灯，，大学生自愿者资助构想航运文化符号……

凯时AG

云南一医生全家已一连3年吃菌子中毒