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【协创数据境外收入占比47% 携手张江集团奥飞数据打造AI应用项目******

长江商报消息 ●长江商报记者 沈右荣

明星企业协创数据(300857.SZ)大动作。

12月27日晚,协创数据发布公告,公司及控股子公司与上海张江(集团)有限公司(简称“张江集团”)、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》,共同打造人工智能应用示范项目。

此举,协创数据称,对公司在算力业务开展方面有着积极影响。

协创数据表现出较高的成长性。2017年以来,公司实现了营业收入、归属于母公司股东的净利润(以下简称“归母净利润”)持续双增。今年前三季度,公司归母净利润5.57亿元,同比增长1.84倍,延续了2023年全年的倍增,且已经接近2023年全年归母净利润的2倍。

协创数据以智能制造出海,与韩国、美国、日本等国家地区知名科技企业建立了长期稳定合作关系。今年上半年,公司境外市场收入占比达到47%。

二级市场上,今年9月24日以来,机构看好的协创数据,其股价已经翻了一倍多。

联手他方发力算力业务

抱团发展,这是协创数据最新的大动作。

根据公告,近日,协创数据 及控股子公司广州奥佳软件技术有限公司(以下简称“奥佳软件”) 与张江集团、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》。为充分发挥合作四方在各自服务领域的资源优势,本着“互惠互利,优势互补,共同发展,实现双赢”的原则,经四方友好协商,建立战略合作关系。本次签署的协议为合作意向性协议,后续各方将签署具体合作协议以明确合作事宜并深化各方合作。

奥飞数据为深交所创业板上市公司,其是协创数据的关联方。奥飞数据持有奥佳软件40%股权,协创数据持有其51%股权,为其控股股东。

公告称,张江集团是张江科学城建设主力军、新兴产业推动者、科创生态营造者,具有统筹承担开发建设、项目引进、产业培育、功能服务、创新创业氛围营造等重要功能。奥飞数据是国内领先的互联网云计算与大数据基础服务综合解决方案提供商,致力构建多云多网多端数字产业生态平台,建设适应新一代网络通信技术5G的云计算大数据高速传输处理平台及全球互联互通网络。奥佳软件一直是人工智能和云计算解决方案领域的先行者,致力于成为中国最先进的集群算力和AI服务提供商。

四方合作的主要内容为,共同建立面向新质生产力的AI智能体训推一体创新平台,共同制定训推一体创新平台的建设规划,聚合算力、AI、行业微服务,服务张江的企业。特别是面向AI智能体、自动驾驶、机器人、生物医疗等重点行业提供坚实的训推一体创新平台。共同推动AI智能体训推一体创新平台与当地产业结合,推进行业AI智能体应用创新,打造人工智能应用示范项目。

四方发挥在自身产业链上的服务优势,在AI智能体训推一体创新平台(如大数据、大模型)、算力生态打造等领域积极合作,扩大在供应链体系、客户资源、市场拓展、生态伙伴整合等多方面的深入合作,共同开发、共谋发展。

对于本次合作,协创数据给予了乐观的评价。公司称,协议对公司在算力业务开展方面有着积极的影响,预计将对公司未来的经营业绩产生积极影响。

近年来,协创数据加大了算力业务布局,包括在上海和杭州等地搭建了算力研发体系等。

目前,公司已采购多台ARM算力,X86算力和GPU算力服务器,并根据募投项目安徽协创物联网智能终端及存储设备生产线扩建项目规划予以部署投入使用。

公司还公告称,拟采购金额不超过9亿元的AI GPU服务器,用于建设万卡级大型算力服务集群。

净利连续四个季度倍增

积极布局算力业务的协创数据,是资本严重的优质资产。公司表现出了较好的成长性。

协创数据成立于2005年成立,以存储业务为主,2013年,公司进军物联网终端设备行业,2021年,进军云服务领域,2023年,布局服务器回收业务。根据财报披露,公司经过近20年的潜心经营与不懈探索,公司已经成为全球领先的智能物联终端制造商、综合性云服务提供商、智能存储设备制造商以及服务器再制造行业的先行者和领导者。

协创数据提前进行国际化布局。2019年,协创数据开始在东南亚投资设厂,截至目前,公司在菲律宾、泰国、美国等地区设有工厂,在中国、美国、欧洲、亚太四大服务区域进行了布局,同时,公司还在积极拓展欧洲、中东等市场。

外界对协创数据的第一印象是,经营业绩稳步增长。2016年,公司营业收入8.39亿元、归母净利润0.30亿元,历经7年不间断增长,2023年,公司的营业收入、归母净利润分别达到46.58亿元、2.87亿元,分别较2016年增长4.55倍、8.57倍。其中,2023年,公司归母净利润同比增长幅度达119.46%。

今年以来,协创数据经营业绩继续高速增长。前三季度,公司实现的营业收入、归母净利润分别为53.95亿元、5.57亿元,同比增长47.95%、184.46%,均创了历史新高,且均已超过2023年全年水平。

从单季度看,今年一二三季度,公司实现的归母净利润分别为1.62亿元、1.96亿元、1.99亿元,同比增长253.42%、191.38%、140.63%,均为倍增。加上2023年第四季度,公司归母净利润已经连续四个季度倍增。

协创数据以智能制造出海,硬件制造方面,公司主要以合作研发制造和自主设计制造模式为客户支持和服务,与联想集团、安克创新、小米生态链企业(创米科技)、中国移动集团(下属专业公司)、360 集团、网易有道、Ring(美国)、Noise(印度)、3-Plus(美国)、LG(韩国)、iHome(美国)、Buffalo(日本)等知名科技型企业以及国内知名电商建立了长期稳定的合作关系。

2023年及今年上半年,协创数据境外市场收入占比分别为46.23%、47.11%。

值得一提的是,协创数据实际控制人、董事长耿四化曾任职于工业富联。公司名誉董事长郭台强是中国台湾上市公司正崴精密的董事长、总经理,其还是工业富联创始人郭台铭之弟。郭台强还是协创数据第二大股东的实际控制人。

责编:ZB

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【决战侏罗纪《巨兽战场》燃战开测 巨兽来袭!******

 侏罗纪题材全新巨兽级策略手游《巨兽战场》删档测试,将于5月25日10:00震撼开启!宏大的巨兽战场,各方势力为了争夺巨兽和珍稀资源,展开了一场斗智斗勇的策略较量。谁将带领“巨兽军队”成为霸主?一切马上揭晓!

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【史诗燃战侏罗纪,巨兽级SLG燃爆指尖】

作为一款侏罗纪题材的全新巨兽级SLG策略手游,《巨兽战场》打造了一个史诗宏大的奇幻世界。茂密的丛林中,潜伏着凶恶的扎卡叛军以及庞大的史前巨兽,他们将成为玩家探宝路上的拦路虎。而你要做的就是组成自己的巨兽军队,突破重重难关,击败他们赢取资源,壮大自己的力量,并与诸多玩家展开策略对抗,傲视巨兽战场!

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在这里,你将与上百种史前巨兽相遇,科幻电影中才会出现的角龙、暴龙、长颈龙都会一一登场,并成为你麾下的一员大将。巨兽们特征各异,拥有不同的属性及技能,暴虐扫尾让人心悸胆寒,钢拳跃击气势震天……它们强强联合,将成为战场上的杀敌强手!而玩家作为巨兽军队的领袖,除了拥有巨兽们的“生杀大权”,还可以对巨兽进行培养,巨兽吞噬完成星级晋升、喂养兽食提升等级……多种方式帮你升级巨兽实力!除此之外,在科技改造下,巨兽也会全副武装,铠甲、巨炮全部配备,显示出现代科技与远古巨兽联动的魅力!

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《巨兽战场》提供了一个与众不同的全新巨兽世界,为玩家带来堪比科幻大片的巨兽级SLG体验。掌上决战侏罗纪,你不心动吗?

【联合巨兽策略远征,智慧和实力双重较量】

除了与巨兽沉浸式交互,玩家还可以在《巨兽战场》中体验到多元玩法。在游戏中,每位玩家都拥有充满科技感的军事营地,在这里可以训练军队、生产资源等等,为你的策略远征提供后勤保障。值得一提的是,你的营地面积可以通过探索迷雾区域不断扩张,而探索的过程也是一段冒险的旅程,你将邂逅新巨兽、新宝藏,新鲜感也将不断产生。

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与此同时,SLG玩法也将贯穿于你的探索全过程。遇到扎卡叛军怎么办?遇到巨兽怎么办?这时你倾力打造的巨兽军队就可以重磅出击啦!远程兵营中,榴弹兵、穿甲火箭兵、迫击炮兵等随时待命;近战兵营中,亚马逊先锋、丛林游击兵等蓄势待发……现代科技的强大攻击力会在战场上展现的淋漓尽致。

而巨兽也有不同属性,【领主】可增强全体士兵,【打野】适合在大地图打怪,【坦克】是前排扛伤利器……每个巨兽会拥有12种属性中的4种,选择哪位巨兽随你出征要根据情况而定。多元化的人类军队与属性各异的巨兽相互搭配衍生出了诸多策略,个中奥妙还需要玩家到游戏中亲自体会。

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此外,“巨兽军队”的排兵布阵也是一门学问,比如在人类军队中,近战兵种适合前排冲锋陷阵,而远程兵种适合后排输出,提供火力支援;在巨兽中,【坦克】是当仁不让的前排肉盾,而【输出】则在后排扛起输出大旗。合理的安排站位,才是克敌制胜的重要法宝。。

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为了让玩家充分体验游戏的策略性,《巨兽战场》提供了PVE和PVP两种战斗模式,打怪、真人PK应有尽有。考验智慧与实力的对决一触即发,赶紧来加入吧!

史前巨兽与现代科技联动来一场超级战争是什么体验?让侏罗纪题材全新巨兽级策略手游《巨兽战场》来告诉你!5月25日10:00,《巨兽战场》删档测试燃战开启,史前巨兽全力出击,准备好迎接挑战吧!更多游戏详情请关注微信公众号:巨兽战场(jszc3k),这里有最新消息哦~

关于《巨兽战场》:

在神秘的未来世界里,一场人类与巨兽的科幻大战争即将开启。

在这里,巨兽不再只是游戏的局部点缀,而是全新策略玩法的趣味原点!独创巨兽培养策略系统,不但能接触到上百种远古恐龙,更可以在大地图上捕捉它们,培养自己的专属巨兽队伍。

还有基地开发、巨兽培养、巨兽改造、科学研发、阵容搭配等创新策略玩法,全图实时争夺、军团即时战争、重点资源掠夺,给你前所未有的战争快感!

万兽集结,只待你策略远征!巨兽战场,寸土必争!

【AI大模型时代:多元算力如何打破碎片化困局?******

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

2024年,当大模型迈入新的发展阶段,AI全领域迎来更为迅猛的量变积累。

一方面,模型已突破模态的隔离,文本、语音、视觉等多种形式得以丰富结合,极大地增强了模态的多样性;另一方面,大模型的应用落地领域得到广泛拓展,企业对算力的需求持续增加,对算力的依赖性显著提升。

目前,业内的共识是,大模型的Scaling Law依旧有效,因此产业界对大模型能力的追求必将导致对大算力需求的持续增加。更重要的是,随着AI大模型在企业应用中的深度嵌入,算力不仅仅是技术基础设施,更成为影响企业竞争力的重要因素。

从算力层面看,行业目前仍呈现出“需求大、能耗高、效率低”的发展态势。以2020年发布的GPT-3与最新发布的LLaMA3-405B进行对比为例,尽管模型规模仅增大2.3倍,但所需算力却增长了116倍。

这种指数级的算力消耗增长,使得传统的单一算力架构已经难以为继,行业亟需更加高效、多元的算力解决方案。

因此,算法的创新将驱动算力需求的持续高增长,同时,算法结构的创新也带来了MoE(混合专家模型)、模型量化、定制算子等更加复杂的计算需求。这不仅对企业的技术积累提出了更高的要求,也对整个算力生态的协同发展形成了巨大挑战。

在此背景下,构建一个多元化的算力系统生态显得尤为重要。

12月25日下午,浪潮信息与智源研究院达成战略合作协议,双方将共建大模型多元算力开源创新生态,提升大模型创新研发的算力效率,降低大模型应用开发的算力门槛。

这次合作不仅是技术层面的互补,更是产业生态的一次重要整合。目前,智源的开源大模型通用算子库FlagGems已接入浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台,可帮助企业实现多元算力的适配与使用。

事实上,许多企业都已意识到多元多模的重要性,但是,由于不同硬件架构、指令集的差异以及算子库的独立实现,整个生态系统往往处于碎片化状态,难以形成合力,这种割裂的生态现状不仅抬高了大模型应用的技术门槛,也让企业在实际部署中面临重重困难。

尤其对于那些技术力量薄弱的传统企业用户来说,不仅在多元的芯片、模型中难以选择,而且即使部署成功,也存在软件框架多、易用性差等问题。这种局面导致企业在后期开发和使用中举步维艰。

而此次合作,通过将智源的开源大模型通用算子库FlagGems与浪潮信息的元脑企智EPAI企业大模型开发平台进行深度融合,让大模型应用开发能够使用跨硬件、多框架兼容的算子集合,进而满足了企业多种开发框架的需求,真正实现了大模型在跨算力平台上的无缝开发与迁移。

资料显示,FlagGems于今年6月推出,截至12月,已提供超过130个大模型算子,是目前提供算子数量最多、覆盖广度最大的开源算子库。现在,借助元脑企智EPAI大模型开发平台,企业不仅能够在多种算力平台上进行高效的AI算法开发,还能够灵活应对不同硬件架构带来的技术差异。

浪潮信息高级副总裁刘军向21世纪经济报道记者表示,“在多元多模的产业格局下,AI的产业化落地本质上就是推动人工智能与百行千业的深度融合。过去,硬件架构、指令集的差异及算子库的独立实现,让算力产业形成了生态藩篱,这次合作的目的就是要化解这些高门槛问题,为AI应用创新注入更强大、多元的算力支持”。

此外,开源开放是创新活力的源泉。未来,随着更多企业与开发者的加入,大模型多元算力生态有望逐渐成熟,并成为推动AI技术全面落地的关键引擎。

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日,深度求索官方微信公众号推文称,旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的:DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过,广发证券发布的测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是,深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3,仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出,引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道:“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强,训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而,在使用过程中,《每日经济新闻》记者发现,DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间,“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此,《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求,截至发稿,尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3,独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能(每秒生成的Token数以及首个Token生成时间)、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比,最终得出以下结论。

质量:DeepSeek-V3质量高于平均水平,各项评估得出的质量指数为80。

价格:DeepSeek-V3比平均价格更便宜,每100万个Token的价格为0.48美元。其中,输入Token价格为每100万个Token 0.27美元,输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度:DeepSeek-V3比平均速度慢,其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟:DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高,接收首个Token(即首字响应时间)需要1.14秒。

上下文窗口:DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小,其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论:

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型,并且击败了OpenAI的GPT-4o(8月),并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet(10月)。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80,领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B,DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称:“为了深入探索DeepSeek-V3的能力,我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试,将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示,DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当,但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如,在密文解码任务中,DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型;而在代码生成的任务中,DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面,DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力,DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到,亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说,即便是不按照优惠价格,DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格,得益于DeepSeek-V3的训练成本控制,深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型,花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多,据外媒估计,Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化,大幅提升算力利用效率,实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中,DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施,显著降低了训练成本,以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明,模型效果不仅依赖于算力投入,即使在硬件资源有限的情况下,依托数据与算法层面的优化创新,仍然可以高效利用算力,实现较好的模型效果。

广发证券分析称,DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一,DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的,避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二,DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销,其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称,对于人工智能行业来说,DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变,即大型语言模型的开发方式。这一成就表明,通过巧妙的工程和高效的训练方法,可能无需以前认为必需的庞大计算资源,就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示,DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小,公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过,广发证券分析师认为,算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后,有望驱动相关AI应用的快速发展,应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中,推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策,仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际,有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中,《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时,它给出了一个令人诧异的回答:“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型,由OpenAl开发。”此外,它还补充说明,该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且,12月27日,Sam Altman发了一个帖文,外媒指出,Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是,有人就开始质疑:DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的?为此,《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿,尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因,每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich,他表示,他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够,无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说,几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练,因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据(例如,专注于高质量来源的数据)来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称,深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的,那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出,现在正在逐字反刍它们。”

“显然,该模型(DeepSeek-V3)可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应,但目前尚不清楚从哪里看到的,”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出,“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称,根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响,因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过,DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型,谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如,Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于,AI公司在互联网上获取大量训练数据,但是,现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计,到2026年,90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出,”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示,基于此,如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据,也不足为奇。

【《保卫要塞》玩法介绍第三期,出征攻占玩法******

尊敬的指挥官们大家好,红蓝对抗战争策略手游《保卫要塞》正在火热预约中!

小编知道指挥官们在游戏中非常关注战斗问题,今天特意为大家带来了玩法介绍——出征攻占玩法!大家快和小编一起往下看看吧!

《保卫要塞》玩法介绍第三期,出征攻占玩法

想要成功占领资源点和基地,就要做好全面的准备。这不仅仅是一场激烈的战斗,更涉及到攻占目标合理分析,多种部队补给养成,根据战况灵活编队。只有在前期做好充分的准备,才能在战场上发挥出最大的战斗力,从而取得胜利。

部队准备:

出征之前做好充足的准备,获得更多更强的部队和充足的兵力。

部队可通过【补给】、【军备】等方式获得。兵力可通过【征兵】获得。

强力部队养成,部队可通过【升级部件】和【获得技能】的方式提升战力。

获得更多的部队,增加编队方式,应对不同的战况。

《保卫要塞》玩法介绍第三期,出征攻占玩法

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灵活编队:

根据不同的战况调整编队,同时补充兵力。

每支队伍可加入5支不同的部队,编制上限25。

同时可根据部队类型,调整部队放置位置。

根据实际战况,调整编队攻略,可参考【攻略】和【羁绊玩法】,提升队伍战力。

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出征攻占:

指挥官拥有自己的基地后,基地将获得一段【免战时间】,蓝方无法进攻我方基地。

此时可先抢占自己基地附近的资源点,获得资源,升级基地建筑并补给部队。

温馨提示,不同级别的指挥所可拥有的【领地上限】不同,在领地有限的基础上尽量选择攻占更高级的资源点,获得更多资源产出加快升级节奏。

当指挥官完成【第三章主线任务】后,可选择加入【军团】,一起进攻蓝军基地,进行大型战斗,获得更多资源和领地。

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【剑与远征遗忘边陲怎么过 剑与远征遗忘边陲通关攻略******

剑与远征是一款经典的策略卡牌类游戏,游戏里面的副本关卡很多,很多关卡都是比较难的,因为这个游戏需要安装步骤来进行通关,比如这个剑与远征的遗忘边陲关卡,很多玩家不知道怎么过,不知道通关的步骤,那么下面小编就带给大家剑与远征遗忘边陲通关攻略。

剑与远征遗忘边陲怎么过 剑与远征遗忘边陲通关攻略

剑与远征遗忘边陲怎么过

奖励介绍:

10占星 2重铸券

2000家具币 100晶碎 50晶核

10红瓜子 20金瓜子 20银瓜子

若干三资箱子

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地图导航:

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图文详解攻略:

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1.到1的位置,使轨道机关往上移动一格

2.到2的位置,使机关顺时针选择一次

3.到3的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

4.到4的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

5.到5的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

6.到6的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

7.到7的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

8.到8的位置,使机关逆时针选择一次

9.到9的位置,使轨道机关往下移动一格

10.到10的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

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11.到11的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

12.到12的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

13.到13的位置,使轨道机关往左移动一格

14.到14的位置,使机关逆时针选择一次

15.到15的位置,获取奖励

16.到16的位置,操作机关,使立柱下降

17.到17的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

18.到18的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

19.到19的位置,使轨道机关往左移动一格

20.到20的位置,消灭沿途怪物阵营,获取奖励

剑与远征遗忘边陲怎么过 剑与远征遗忘边陲通关攻略

21.到21的位置,获取奖励

22.到22的位置,使机关顺时针选择一次

23.到23的位置,使轨道机关往右移动一格

24.到24的位置,使轨道机关往右移动一格

25.到25的位置,使机关顺时针选择一次

26.到26的位置,使轨道机关往上移动一格

27.到27的位置,获取奖励

28.到28的位置,对话,消灭沿途怪物阵营

29.到29的位置,获取最终奖励

BOSS攻略:

1.打boss前建议存满能量,可留一两关怪物最后打(关闭自动放技能),用来存能量及回血;

2.打boss时可以把光环助手的倍速调慢点,见势不妙重新来;

3.可以提前向好友或公会的大佬借佣兵,推荐使用骨傲天阵容。

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购买命运冠位指令人物步骤:

一、首先,打开命运冠物游戏,进入商店。

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第 101 楼 颜凝雨 网友 客人 发表于: 2025-01-12 9:48:00
Official小师姐 : 仙友的支持就是对我们最大的肯定啦~

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第 100 楼 俎曼容 网友 客人 发表于: 2025-01-12 9:27:00
一个优秀的歌手能在五十多岁的年纪这么拼,很赞,不断努力不断进步的样子,太爱了。

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第 99 楼 柔璞玉 网友 客人 发表于: 2025-01-12 15:30:00
一脈相承,還是那個配方,還是那個周.杰.倫!

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第 98 楼 畅希 网友 客人 发表于: 2025-01-12 13:59:00
实至名归!恭喜!

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第 97 楼 宇文丽芳 网友 客人 发表于: 2025-01-12 11:55:00
Just monika~

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第 96 楼 闵怀绿 网友 客人 发表于: 2025-01-12 17:17:00
删掉让我来说

支持( 1 ) 盖楼(回复)

第 95 楼 谌尔琴 网友 客人 发表于: 2025-01-12 13:50:00
优酷_DEFAULT_1642570202462

支持( 0 ) 盖楼(回复)

第 94 楼 在忆之 网友 客人 发表于: 2025-01-12 17:15:00
不接?独行侠现在不要即战力?!

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第 93 楼 守绮云 网友 客人 发表于: 2025-01-12 11:52:00
17:11这是我个人的观点 你可以先得到快乐,但你必须付出你的痛苦

支持( 2 ) 盖楼(回复)

第 92 楼 謇天韵 网友 客人 发表于: 2025-01-12 14:37:00
Official小师姐 : 仙友记得去论坛区分享一下哟ヾ(o・ω・)ノ

支持( 2 ) 盖楼(回复)

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