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亚冠浦项VS鲁能-洛维入2点球被浦项扳平 鲁能2-2
字体大小:A A2014-03-19 09:49:45编辑:竹青点击: 次
90win体育讯 北京时间3月18日晚,2014赛季亚冠联赛小组赛E组浦项制铁VS山东鲁能,洛维点球梅开二度,但随后被10人的浦项制铁进球扳平比分,最终山东鲁能2-2战平浦项制铁。
浦项制铁VS山东鲁能赛前相关
小组赛前两轮战罢,山东鲁能与浦项制铁均为1胜1平积4分。
山东鲁能:山东鲁能凭借上场3-1战胜大阪樱花的比赛,以净胜球优势排在小组首位。在2010赛季亚冠联赛小组赛,双方就分在同一小组,当时浦项制铁两回合均取得胜利。
浦项制铁:韩国双冠王浦项制铁以全韩班迎战。
浦项制铁VS山东鲁能赛事焦点
鲁能复仇浦项未果:2010赛季的亚冠,鲁能曾经和浦项分在同一小组,但是两场比赛0-1和1-2被对手双杀,双方本赛季再度分在同一小组,鲁能一度凭借洛维的两粒点球,加上11打10 的人数优势,取得2-0的领先,但是浦项在少一人的情况下连进两球扳平比分,鲁能复仇未果。
洛维两战四球:首战战平武里南联之后,洛维随后两场比赛的爆发,对阵大阪樱花的比赛,洛维两记世界级的表演帮助鲁能客场3-1战胜对手,而和浦项制铁的比赛,洛维又是凭借点球梅开二度,两场比赛打进4球,成为亚冠赛场最耀眼的射手,只可惜球队第二场和浦项2-2战平。
浦项制铁VS山东鲁能赛事回放
第12分钟,浦项的角球进攻未果,鲁能快速反击,洛维中场送出直塞,金敬道接球后快速摆脱门将射空门,补防的申光勋故意手球挡出,主裁判果断判罚点球,并出示红牌将申光勋罚下。洛维操刀主罚,他轻松晃过门将将球送进球门左侧,鲁能在客场打破僵局,1-0,而且还有11打10的优势。
第22分钟,鲁能中场抢断发动反击,郑铮的左路传中,浦项后腰金在成禁区内手球犯规,获得黄牌,而鲁能再次获得点球机会,洛维主罚命中梅开二度,鲁能将比分扩大为2-0。
第32分钟,浦项获得角球机会,金胜大将球送到门前被王大Lei将球稳稳拿住,但是随即王大Lei手抛球出现失误,浦项再次左路传中,金泰洙门前的头球摆渡被鲁能防守球员挡出,但是鲁能后卫出现失误,金泰洙跟上一脚爆射洞穿王大Lei的十指关,浦项扳回一球,1-2。
第38分钟,浦项左路送出传中,文昶辰后点插上直接面对王大Lei,左脚的推射已经越过了王大Lei的防守,还好戴琳及时到位在门前将球解围,鲁能差点被对手将比分扳平。
第44分钟,高武烈左路一脚搓射,皮球打在鲁能后卫身上发生变向,幸好皮球砸在立柱内侧Dan出,鲁能再次逃过一劫。
第71分钟,李明柱禁区内接队友禁区前的传球后,先是晃倒鲁能一名防守球员,随后又连续晃开两人的防守,小角度的一脚劲射直奔上角,王大Lei反应迅速将球扑出。
第74分钟,浦项制铁发动快速反击,崔鹏中场一脚飞铲直接将边路突破的金胜大放倒,不过主裁只是出示了一张黄牌。
第78分钟,浦项在禁区前沿连续做出精彩配合,金胜大禁区内接队友分球后,在鲁能防守球员的贴身防守下,小角度脚弓轻轻的一推,王大Lei扑救不及,浦项将比分扳为2-2平。
第84分钟,杨旭获得单刀良机,但是在小角度的情况下,杨旭没有选择将球分给中路的洛维,反而自己选择了射门,最终被申和容用身体挡出。(点击观看比赛全场回放)
浦项制铁VS山东鲁能数据统计
鲁能在接近80分钟11打10的情况下,控球率还处于下风,仅有45.9%VS54.1%,浦项制铁的射门次数16-7是鲁能的两倍之多,而且命中目标的次数也是6-5领先1次。定位球方面,浦项角球5-2领先,前场任意球12-6是鲁能的两倍,鲁能领先的数据只有犯规次数和黄牌张数,攻入前场30米区域的次数,鲁能更是仅有19次,而浦项制铁则是高达35次。
浦项制铁VS山东鲁能出场名单
山东鲁能出场名单
25-王大Lei;6-赵明剑(58分钟 11-王彤)、35-戴琳、3-杜威、16-郑铮;33-金敬道、7-崔鹏;8-王永珀(82分钟 18-杨旭)、10-洛维、30-蒙蒂略(62分钟 17-吴兴涵);31-阿洛伊西奥
浦项制铁出场名单
1-申和容;17-申光勋、3-金光燮、13-金源一、22-金大浩;5-金泰洙、7-金在成;18-高武烈(85分钟 30-姜相宇)、29-李明柱、19-文昶辰(76分钟 23-柳昌炫);12-金胜大(90分钟 32-金亨溢)
从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算
AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。
在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。
AI正在重构计算范式
过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。
AI PC进入Arm时刻
相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey
Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:
一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;
另一类则是面向智能体的专用硬件平台。
在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。
这恰恰是Arm架构的优势所在。
首先是能效。
Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。
其次是异构计算能力。
Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。
再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
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