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市面虽难觅 网上仍有售 烧这种“纸钱”当心违法

原标题:市面虽难觅 网上仍有售 烧这种“纸钱”当心违法

3月18日,央行对《人民币图样使用管理办法(修订稿)》公开征求意见。新办法首次提出,禁止在祭祀用品等物品上使用人民币图样。

海峡网3月20日讯(泉州网记者 龚翠玲\文 胡彦明\图)3月18日,央行对《人民币图样使用管理办法(修订稿)》公开征求意见。新办法首次提出,禁止在祭祀用品等物品上使用人民币图样。昨日记者走访调查发现,泉州大部分祭祀用品店有出售纸币样式的冥币,上面有的标注港币、美金等,但使用人民币图样的并未见到。不过记者发现,在网络购物平台上,确实有一些店铺出售高仿人民币样式冥币。泉州市殡葬管理所表示,这两年对市民带去的祭祀用品有所监管,一旦发现使用人民币样式祭品,将进行劝导。而根据新办法,生产这种图样的祭祀用品者,将处5万元以下罚款。

市面虽难觅 网上仍有售 烧这种“纸钱”当心违法

市区一祭祀用品店出售的冥币

央行拟出台办法 祭品禁用人民币图样

新办法指出,人民币图样是指中国人民银行发行的货币的完整图案或局部图案。而使用人民币图样是指通过各种形式在宣传品、出版物、网络或者其他商品上使用放大、缩小或同样大小人民币图样的行为。新办法第四条指出,禁止在祭祀用品、生活易耗品、票券等物品上使用人民币图样。

新办法第十六条指出,违反本办法规定的,由中国人民银行或其分支机构给予警告,责令改正,销毁非法使用的人民币图样,没收违法所得。违反本办法规定,未经许可使用人民币图样的,按照《中华人民共和国中国人民银行法》第四十四条予以处罚,即在宣传品、出版物或者其他商品上非法使用人民币图样的,中国人民银行应当责令改正,并销毁非法使用的人民币图样,没收违法所得,并处5万元以下罚款。

人民币图样冥币 目前泉州市面难觅

昨日,记者走访了市区多家祭祀用品店,均未发现使用人民币图样的祭祀用品,但大部分店家有出售冥币。这些冥币上正面有“天地通用银行”“路路通”“天地通用纸币”等字样,有的还标注有“港币”“美金”,面值10元、50元、100元、1000元不等,不过与人民币图样相去甚远。

店主陈女士说,店里没有出售过使用人民币图样的祭祀用品,在所有的祭祀用品中,店里的那些冥币只是占了极少的部分,平时很少有人买,清明节的时候稍微多一点,但量也很小。另一家店的店主吴先生的说法与陈女士相同,“所有的冥币都在这儿了,都是去年剩下没卖完的,也没见有顾客要跟人民币图样一样的”。

随后,记者在某网上购物平台搜索“冥币仿真100元”,确实发现有一些店铺出售的仿真100元冥币与人民币的图样大致相同,只是这些冥币正面的字样印的是“中国冥民银行”,在背面还有一段“钞票经”的文字。记者大致估算,10元钱就可以买四五百张这样的冥币,其中有一家店铺显示月销400多笔。

对祭祀用品有所监管 一旦发现进行劝导

记者随机采访了多名市民,大家大多购买过冥币作为祭祀用品,但没有人买过人民币图样的。

“冥币我们很少买,金纸比较常买,现在清明节都提倡文明扫墓,近两年我们扫墓的时候都换用鲜花。”家住洛江的陈女士说,买冥币的时候很少看到跟人民币一模一样的,倒是有看过一些人民币图样的学习用品在小卖部出售,给小朋友学习认识人民币用的。

“平时我们这边很少有人买冥币用于祭祀,有用到的也是大额美金样式之类,没见到仿真人民币图样的。”家住晋江的陈女士说。

“将人民币图样的祭祀用品用于祭祀,感觉怪怪的,我是不会去买的。”市民杜先生坦言。

泉州市殡葬管理所有关负责人认为,使用人民币图样的祭祀用品有损人民币的形象。这两年来,殡葬管理所对市民带去的祭祀用品有所监管,在平常市民携带的祭祀品中,几乎没有发现过人民币图样的祭祀用品,一旦发现,工作人员会对市民进行劝导。

AI上车进入新路径 英特尔携手产业伙伴构建智能座舱新范式

2026北京车展,英特尔围绕酷睿Ultra平台推出的AI Box解决方案,以“端侧AI算力平台”为核心切入点,联合整车厂与Tier1供应商,正在为智能汽车提供一条差异化的发展路径——让“AI智能体伴行”从概念走向现实。

在电动化浪潮逐渐进入深水区之后,2026年北京车展的产业焦点,正快速转向以AI为核心的智能化竞争。从智能驾驶到座舱体验,“AI如何在车上真正落地”成为行业关注的关键命题。首当其冲的自然是强大的端侧算力支持,但作为存量产品极大的汽车,并不是每一辆车都具有面向未来的算力能力,那些老款车型甚至是十年前的汽车就没有办法享受到AI带来的便利吗?

当然不是。本次车展上,英特尔围绕酷睿Ultra平台推出的AI Box解决方案,以“端侧AI算力平台”为核心切入点,联合整车厂与Tier1供应商,正在为智能汽车提供一条差异化的发展路径——让“AI智能体伴行”从概念走向现实。

·端侧AI成为智能汽车新基座

当前,车载AI能力的落地正面临一个现实问题:算力基础不均。大量存量车型在设计之初并未预留足够的AI计算能力,这使得AI功能升级难以普及。而英特尔给出的答案,是通过独立的AI Box,将端侧算力以“外接模块”的形式引入汽车体系。

基于酷睿Ultra平台打造的AI Box,本质上是一个集成CPU、GPU与NPU的异构计算单元。相比传统车规SoC的固定功能模式,这种架构具备更强的通用计算能力与灵活扩展空间,能够支持多模态AI、生成式AI以及复杂图形渲染等多类任务在本地运行。

在实际应用中,该方案不仅能够承担语音交互、智能推荐等基础功能,还可运行本地大模型,实现如视觉识别、环境理解、个性化生成等更复杂的AI能力。这种“端侧智能”路径,意味着汽车不再完全依赖云端,也能够实现低延迟、高隐私保护的AI体验。

·AI Box形态落地:从算力补丁到座舱中枢

与传统升级方式不同,英特尔AI Box并非简单的性能补丁,而是被定位为座舱AI智娱中心的核心组件。其采用即插即用设计,通过标准接口与车载系统连接,同时在架构上与车辆安全域进行隔离,在保证功能扩展的同时不影响整车安全。

在位于E3展馆的奇瑞汽车展台,基于酷睿Ultra 200系列处理器打造的AI Box产品已率先完成验证,并应用于风云T11等车型。该设备支持通过语音调用不同功能的资源包,实现车载娱乐、AI Agent服务等多种场景的灵活切换。借助本地算力,用户甚至可以在车内运行3A游戏等高负载应用,获得接近PC级别的交互体验。

进一步来看,这一方案的意义不仅在于功能丰富,更在于其可升级性。无论是前装还是后装,AI Box都可以作为统一算力平台,为车辆持续引入新能力,从而延长整车智能化生命周期。

·联合生态伙伴,构建AI座舱新体系

值得关注的是,英特尔并未单独强调硬件能力,而是通过与产业链伙伴的协同,展示其“平台+生态”的整体战略。

在Tier1(T1,一级供应商)层面,英特尔与均联智行合作,共同推进新一代座舱AI智娱中心的研发。依托酷睿Ultra平台的异构算力与软件生态,双方在AI算力调度、应用扩展以及多场景交互等方面实现协同,形成面向前装与后装市场的统一解决方案。这种合作模式,使芯片平台能够快速转化为可落地的系统能力。

在整车主机厂侧,奇瑞与长安分别从不同路径展开探索。奇瑞通过AI Box实现智能体服务的快速落地,而长安天枢智能座舱则将酷睿平台引入其体系,在高精度渲染、动态交互以及多模态生成方面进行深入开发。例如,通过生成式AI,用户可以实时定制座舱界面风格,使车内空间具备更强的个性表达能力。

与此同时,华阳集团也基于该平台推出相关产品,重点解决主机厂在升级过程中的成本与稳定性问题。通过独立控制器设计,AI Box能够分担车机负载,将地图渲染、视觉识别等高算力任务转移至本地执行,从而提升整体系统效率。

·从功能叠加到智能体伴行 英特尔路径的差异与挑战

英特尔在本届车展提出了一个核心概念非常有意思,叫做“AI智能体伴行”。这一理念的本质,其实是将车载AI从工具属性升级为具备持续交互能力的智能伙伴。

在技术实现层面,这依赖于几个关键能力的融合:包括多模态感知(语音、视觉、环境)、本地大模型推理能力(如7B级模型)以及实时算力调度与低延迟响应等。

通过这些能力的组合,AI不再局限于指令执行,而是可以根据驾驶状态、场景变化主动提供服务。例如在长途驾驶中提供情境化娱乐推荐,在日常通勤中进行个性化信息呈现,甚至通过视觉识别实现外部环境理解与互动。

这种转变意味着,智能座舱的核心正在从应用集合转向智能系统,而AI Box则成为这一系统的重要载体。从行业竞争格局来看,智能汽车算力平台主要存在两种路径:

一类是以专用车规芯片为核心,强调高度集成与定制化;

另一类则是以通用计算平台为基础,强调生态与扩展能力。

英特尔显然选择了后者。通过酷睿Ultra平台,其试图将PC时代成熟的软件生态与开发体系引入汽车领域,从而降低应用开发门槛,加速AI能力迭代。这种路径的优势在于灵活性与可持续升级能力,尤其适合快速演进的AI应用场景。

当然,这一模式也面临一些挑战,比如如何在车规环境下实现长期稳定性,以及与现有车载架构高效融合等。这些问题,仍需通过产业链协同与持续工程优化来解决。

·结语:AI汽车进入生态竞争阶段

综合本届车展信息可以看到,AI正在从单点功能演进为系统性能力,而智能汽车的竞争,也从硬件参数逐步转向“算力平台+生态能力”的综合比拼。英特尔通过AI Box所展示的,是一种不同于传统路径的解决方案:以端侧AI为核心,通过模块化算力扩展与开放生态合作,让更多车辆具备持续进化的能力。

当AI真正成为随行的智能体,汽车的角色也将发生变化——从交通工具,转变为具备认知与交互能力的智能空间。而围绕这一转变展开的技术与产业竞争,才刚刚开始。

  • 类型:成长学习
  • 系统:Android 14.0
  • 大小:sj6.omMB
  • 时间:2026-09-30 10:35:45
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下载介绍

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