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泰晤士:巴莱巴很像卡塞米罗,强壮、覆盖范围大、愿意干脏活
当地时间8月25日,《泰晤士报》分析指出,曼联今夏重组中场,核心目标是解决双中场体系中缺乏覆盖和防守能力的问题。安德烈-桑托斯与蒂勒曼斯虽然提升了组织和创造力,但身体对抗和跑动能力仍存在不足。巴莱巴正是曼联需要的类型,他具备强大的防守覆盖、对抗和推进能力,能够成为卡塞米罗式的后腰屏障。不过,7000万英镑的转会费存在风险,球员状态也并非毫无疑问,若转会成功,巴莱巴有望让曼联中场更加均衡。

以下是《泰晤士报》的分析
上赛季初,曼联在鲁本-阿莫林偏爱的3-4-3体系中,拥有5名可以胜任双中场位置的球员——布鲁诺-费尔南德斯、梅森-芒特、卡塞米罗、曼努埃尔-乌加特以及科比-梅努。
但在阿莫林下课后,卡里克接手球队,他将阵型改为4-2-3-1,并明确将布鲁诺-费尔南德斯定位为前腰,而不是双后腰体系中的中场球员。
在4-2-3-1阵型中担任双中场,与3-4-3体系里的中场职责存在明显区别,因为前者只有两名中卫身后需要保护,而不是三名中卫。
而卡里克接手时拥有的这些中场球员,每个人都存在明显的问题:已经离队的卡塞米罗,移动能力几乎像一艘无畏舰一样迟缓;芒特实际上更适合踢前腰,而且长期受到伤病困扰;乌加特则一直受到身体状态和适应英超节奏问题的影响;至于梅努,虽然在跑动能力方面比卡塞米罗更好,但也并不是一名覆盖范围很大的球员。
在这样的背景下,曼联今夏彻底重组中场配置并不令人意外。
他们已经签下了安德烈-桑托斯。这名球员表示,自己最适合的位置是拖后组织型6号位,也就是说,在4-2-3-1体系中,他更适合担任双后腰中偏防守的一人。
此外,曼联还引进了蒂勒曼斯。他更像是一名8号位球员,在4-2-3-1中,他会承担双中场中更偏进攻、更具创造力的角色。同时,如果费尔南德斯因伤缺阵,蒂勒曼斯也可以客串影子前腰的位置。
这两人在对阵赫尔城的比赛中首发出场,这似乎表明他们是卡里克目前心中的首选中场组合。
乌加特(更偏6号位)和梅努(更偏8号位)则成为替补选择。
然而,正如曼联0-2输给赫尔城的比赛所暴露出的那样,这些选择仍然存在很大问题。
桑托斯虽然只有22岁,比卡塞米罗年轻12岁,但他的速度和运动能力并不算特别突出。而蒂勒曼斯也是如此——尽管他拥有许多优秀能力,但身体覆盖能力并不是他的优势。
两人在与赫尔城中场的较量中,无论跑动还是对抗都处于下风。梅努替补登场后,也没有真正改变比赛局势。与此同时,乌加特遭遇严重膝伤,预计将长期缺阵。
因此,巴莱巴正好解决了曼联目前最明显的问题。他是一名真正意义上的防守型中场,拥有快速覆盖大片区域、赢得对抗和抢断的运动能力,而这正是曼联阵容中缺少的类型。此外,他在推进球方面也具备一定能力。
巴莱巴可以作为双后腰体系中更加偏防守的一人,与蒂勒曼斯、梅努或者桑托斯搭档。虽然桑托斯本人更倾向于踢6号位,但一些人认为,他实际上可能更适合担任8号位。
不过,签下巴莱巴也存在明显风险。尽管他已经拥有3个赛季的英超经验,但目前的巴莱巴仍然显得有些青涩。在布莱顿效力期间,他的发展甚至出现了一定程度的停滞。2024-25赛季,他曾首发出战31场英超比赛,但上赛季他并没有牢牢占据主力位置,只首发了23场。在这种情况下,如果曼联需要支付7000万英镑转会费,这个价格确实显得偏高。
但如今的转会市场上价格已经被推高,曼联可能需要支付所谓的“布莱顿溢价”。原因在于,布莱顿拥有极强的人才识别和培养能力,从这家俱乐部走出的球员,往往自带一定的质量保障。
在英超其他球队引进的布莱顿高价出售球员中,莫伊塞斯-凯塞多、马克-库库雷利亚、若昂-佩德罗、本-怀特、亚历克西斯-麦卡利斯特以及特罗萨德,都被证明是非常成功的引援。
唯一表现不佳的案例,是比苏马。
对于巴莱巴来说,他最大的吸引力在于:他可以成为真正意义上的卡塞米罗接班人。
他拥有年轻版卡塞米罗曾具备的身体条件——强壮、覆盖范围大、愿意承担大量脏活累活。
这种类型的球员能够为身边的搭档减轻压力,从而让蒂勒曼斯、梅努或者桑托斯这样的球员发挥出更大的作用。
因此,巴莱巴的加盟并非没有风险。
但至少,他能够让卡里克拥有一套更加完整、更加均衡的中场选择。
光帆×三体联名打造AI全感穿戴设备 引领视觉感知耳机革命
光帆科技旗下首款产品——光帆AI全感穿戴设备正式开售。同步亮相的还有光帆AI全感穿戴设备 三体联名款,该产品由三体IP全球独家版权方和运营方三体宇宙官方授权。
PChome 5月15日消息,光帆科技旗下首款产品——光帆AI全感穿戴设备正式开售。同步亮相的还有光帆AI全感穿戴设备 三体联名款,该产品由三体IP全球独家版权方和运营方三体宇宙官方授权。光帆科技希望以更具辨识度的产品表达,让用户切身体验AI硬件从科幻想象走向日常使用的真实过程。
作为面向下一代交互方式打造的全感穿戴设备,光帆AI全感穿戴设备由光帆AI全感耳机与光帆AI手表共同组成,搭载自研操作系统AI OS,是一款具备“全感知、主动式AI、硬核可玩”三大特点的AI穿戴设备。

图:光帆AI全感穿戴设备
光帆AI全感穿戴设备套装版(含光帆AI全感耳机、光帆AI手表)将于5月15日开售,首发售价2099元;光帆AI全感耳机将于5月31日开售,首发售价1999元;光帆AI全感穿戴设备 三体联名款售价2299元,具体发售时间及细则将另行公布。

图:光帆AI全感穿戴设备 三体联名款
相比传统智能硬件依赖用户反复操作、频繁切换应用,光帆AI全感穿戴设备更强调通过融合视觉、语音、位置、日程、消息等多维信息,使AI能够在具体场景中完成更连续、更复杂的服务。

图:光帆AI全感耳机
以“附近餐厅个性化推荐与排队”场景为例:用户只需唤醒设备并说出“帮我看下这家餐厅怎么样”,设备即可结合视觉信息、当前位置、个人偏好等因素,自动完成餐厅评价判断、附近更优选择推荐、取号排队及到号提醒等一系列操作。
在购物场景中,用户看到感兴趣的商品后可直接询问“这款产品网上卖多少钱?”。设备基于视觉感知完成物品识别,并进一步提供线上购买信息或执行加入购物车等操作。
位置感知能力则推动AI从“信息提醒”迈向“行动提醒”。例如,用户只需提前说一句“到家提醒我取快递”“到公司提醒我交材料”或“离开公司前提醒我带电脑”,AI便会将待办事项与具体地点关联。当用户接近对应位置时,耳机会主动语音提醒相关事项,有效解决日常生活中“忘事”的困扰。
当前,无论是传统可穿戴硬件还是新兴AI硬件,大多数产品仍停留在“被动式智能”阶段。用户需要先将自己的需求拆解成一个个具体、清晰、可执行的指令,再交给大模型或硬件逐步完成。光帆AI全感穿戴设备试图改变的,正是这种“人适应AI”的模式。
基于自研AI OS,光帆AI全感穿戴设备能够结合消息、日程、位置、交通等信息,主动识别用户当下可能需要完成的事项,并推动任务进入执行流程。

当用户收到“明天下午三点在国贸开会”“周六晚上一起吃饭”等消息时,设备可主动识别其中的时间、地点、人物及待办事项,并通过耳机提醒:“这条消息里包含一个会议安排,是否帮你添加到日程?”用户只需语音确认“添加”,AI即可自动完成日程或待办创建。针对指定地点的待办日程,主动式AI还会进一步判断用户何时应该出发。例如,用户需在下午三点前赶到国贸开会,设备可结合当前位置、目的地距离、实时路况及用户通勤习惯,判断是否存在迟到风险,并主动询问:“你三点要到国贸开会,现在路程预计需要四十五分钟,是否帮你叫车?”用户确认后,即可继续通过语音完成打车操作。
相较于传统智能硬件“让用户看到信息”的解决方案,主动式AI要解决的是理解信息背后的行动意图,并在适当时机推动执行。光帆AI全感穿戴设备,正在推动AI硬件进化为能够理解用户目标、主动提供协助的个人助理。
除了效率型场景,光帆AI全感穿戴设备正赋予AI硬件更强的个性化和可玩性。用户可通过语音向设备“许愿”,定制自己需要的功能。例如:“我准备考驾照科目一,给我准备一个题库”“教教我怎么玩MOBA游戏”或“天气有明显降温时,提醒我加衣服”等需求,均可由AI拆解并实现。

图:光帆科技创始人董红光
在陪伴与互动层面,设备支持多轮闲聊,用户可在App中设置AI的人设与称呼。无论是更温柔的陪伴型AI,还是更具戏剧感的“毒舌型”AI,用户皆可自由配置。随着交流频次增加,AI会逐步形成更贴合用户习惯的互动方式,更像一个随时在线、“越用越懂你”的伙伴。
此外,用户还可连接电脑端OpenClaw,通过光帆AI全感穿戴设备调用AI执行更复杂的电脑任务。这意味着,AI硬件将成为连接个人设备与复杂任务流的入口,使硬件从单一设备进化为具备执行复杂任务能力的智能系统。

图:光帆科技创始人董红光与Vbot超能机器狗击拳互动
活动现场,光帆科技与维他动力共同完成了AI穿戴设备与智能机器人的联动演示。向光帆AI全感耳机发出自然语言指令后,Vbot超能机器狗成功完成产品运送、现场互动等动作。在该场景中,光帆AI全感穿戴设备作为交互入口,承担自然语言指令接收、用户意图理解与任务触发的角色;Vbot超能机器狗则发挥其在空间感知、移动执行与情绪表达方面的能力,将AI指令转化为真实世界中的实际动作。双方合作展示了AI穿戴设备与智能机器人在真实场景中的协同可能:AI正在从“听懂指令”的数字助手,进一步走向能够连接设备、理解场景并完成现实动作的智能系统。

光帆科技认为,AI硬件的价值应回归人与技术关系的本质:技术是否能够真正理解人的需求,降低人的使用成本,并在关键时刻提供恰到好处的帮助。光帆科技希望AI从一个被动等待的工具,逐步成长为一个能够理解环境、理解任务、理解用户意图的AI个人助理。其目标不只是将AI装进硬件,更是重塑一种更自然、更连续、更贴近日常的交互方式。
未来,光帆科技将继续围绕AI穿戴设备与AI OS,推进产品能力、软件体验与生态连接,让AI不止存在于屏幕与应用之中,而是真正融入人的日常生活节奏,持续探索人工智能的更多可能。
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