搜索“搜索”

计算需求变化，设计决策应以适应性为导向。 “长期保持价值的设施，是那些能够适应变化的设施，”他说。“这意味着在配电、冷却架构、结构承载能力和整体建筑设计上都要有灵活性。” 更广泛的考验在于，特定地点是否能提供足够的运营和公共价值，以证明额外复杂性的合理性。Austin 坚持认为他的方案通过了这一考验。 “我们并不是说每个数据中心都该建在市中心，”他说。“我们是在说这一个应该，而且我们正在支付建设溢价来证明这一点。” Nathan Eddy 报道多个行业的数据中心趋势与技术。他毕业于西北大学梅迪尔新闻学院，同时也是一名专攻建筑与城市规划的纪录片制片人。他目前居住在德国柏林。 想在 Google 搜索结果中看到更多 Data Center Knowledge 的报道吗？ 编辑推荐 2026 年 8 月 21 日 想在 Google 搜索结果中看到更多 Data Center Knowledge 的报道吗？ 2026 年 9 月 21 日至 23 日，欢迎齐聚德克萨斯州达拉斯的 Gaylord Texan Resort & Convention Center，参与整个数据中心生态系统的盛会。

匹配字段正文

事，专长于能源、网络安全、监管和地缘政治的交叉领域。他的作品曾发表于《金融时报》《华尔街日报》《国会山报》、Utility Dive、T&D World等出版物；他曾在纽约能源周、华尔街绿色峰会和美国太阳能学会等行业论坛上发表演讲。他拥有纽约大学英语文学、全球事务以及网络安全与网络犯罪学位，重点关注美国关键能源基础设施面临的网络安全威胁。 行业观点 想在谷歌搜索结果中看到更多《数据中心知识》的报道吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在谷歌搜索结果中看到更多《数据中心知识》的报道吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚于得克萨斯州达拉斯的盖洛德德州度假酒店及会议中心。 随着服务器能耗加速攀升至预计的长期高位，数据中心运营商不能再依赖传统的选址操作指南。孤立获取电力的时代已经结束。为了在2027年及以后成功上线容量，数据中心领导者必须采用综合开发框架，同时解决电网成本分摊、节水工程和东道社区投资问题。将透明度、自筹资金基础设施和本地经济一致性纳入初始工程计划的设施将顺利通过州许可审批；而那些只专注于获取兆瓦电力的设施将发现自己停滞在州议会门口。 沙希德·马赫迪

匹配字段正文

里来？ 华大集团首席研究员徐讯将生命科学领域的AI能力分为五个级别。他判断，当前AI处于L3阶段——“它能完成发现，却不能自主提出原始问题，而提问仍是人类不可替代的核心价值。”在他看来，AI可以基于现有知识做组合与推理，但真正的科学问题，那些需要跳出已知框架、指向未知的追问，仍必须由人来完成。 西安交通大学网络空间安全学院教授栾浩认为，大模型本质上是一个知识搜索器。与传统关键词搜索不一样的地方在于，它能理解搜索词的意思，然后在已有的知识库里进行精准语义检索。这意味着，AI能做的是“精准全面地检索人类现有的知识库”，而“怎么去获取人类未掌握的新知识，大模型无法代劳”。在他看来，有时AI给出的思路看似很新，“其实并非创造，是有其他人提供过相关的思路，被它录入到自己的知识库了”。 清华大学化学系副教授马冬昕的实践感受印证了这一点。她把AI称为“一个拥有大量跨学科知识，会聆听、爱分享、随叫随到的好朋友”，但坚持认为课题选择不能完全交给AI。“AI会给出一系列参考文献，旁征博引地给出分析。但限于现有技术水平，难免出现谬误。必须追溯原始文献，独立自主且具有批判性地思考。”马冬昕说。 中国科学院自动

匹配字段正文

骁认为，未来可能出现位于人类自然语言证明与Lean底层代码之间的更高层语言，不必把每一个细节都展开，却能够与底层证明一一对应，在保留机器可验证性的同时，尽量接近数学家的思维方式。 在这种背景下，大部分与会者都认为，AI在数学上的突破并不让人感到十分意外。上海财经大学计算机与人工智能学院院长陆品燕解释，形式化一旦完成，证明本质上就演变成了一个在确定规则空间中的搜索问题。在搜索效率上，计算机相较于人类拥有绝对的优势。 相比之下，他认为，人类至今对大模型为何能理解并生成自然语言的底层机理缺乏根本认知，“大模型能够流利地与人对话这件事，其理论突破性远大于它能证明某道数学定理。” AI是否能解决所有数学问题？陆品燕指出，计算机的搜索能力再强，也无法穿透所有复杂性壁垒。“现在的AI能在围棋上战胜所有人，并不代表它找到了围棋的最优解。同样，面对‘P与NP’这样的世纪难题，AI也难在短期内单凭蛮力攻克。” 测量和验证的困境 在生命科学、材料科学领域，尽管AI在知识综合、复杂计算等方面已经开始赋能研究，但似乎尚未成为科学突破的关键因素。与会者们认为，当研究对象是真实世界时，如何测量、描述和验证，都是AI

匹配字段正文

，他和同事给一个“轨道力学”AI模型提供了多个遵循牛顿力学的虚拟行星系统，希望它推导出万有引力定律。结果模型确实学到了东西，却没有找到真正的规律。它为不同行星系统生成了不同的引力定律，每一套都有各自的错误。 今年5月，AI推翻了匈牙利数学家保罗·埃尔德什提出的一项存在80年之久的猜想。 穆莱纳坦认为，这是一项“真正的概念性进步”。他说，AI不是通过简单的暴力搜索找到答案，而是在解题过程中引入了一些新的数学概念。不过，AI仍然整合了数学文献中已经存在的思想，并不像爱因斯坦那样，从看似毫无关联的地方突然产生一次突破性的发现。 因此，一些科学家认为，未来的AI科学家不能只是一个更大的语言模型。穆莱纳坦提出，模型需要同时理解人类已有的知识、真实世界的数据，以及“数学空间”，即如何操作数学对象。AI系统的评价标准也不能只有预测准确率，还应考查理论的简单性、解释范围等。 爱因斯坦生前在接受《生活》杂志编辑威廉·米勒采访时曾说，最重要的是不要停止提问，好奇心自有其存在的理由。 4; 新模型引爆AI圈：不生成文本，专为机器做快速决策 1; Advanced Oncology首篇封面文章发表：AI助力幽

匹配字段正文

复杂的指令也可以：“对比较三款降噪耳机，并说明音质、续航和舒适度上的差异。”智能体的作用是分析数据，它会扫描商品目录、分析评论、对比参数，把各个方案整合成备选列表或推荐名单。但在这个层级，智能体不会敲定最终配置，也不涉及具体操作。不会帮你加入购物车，不会组合待购商品，也不具备下单条件。人类负责评估选项，权衡取舍，并决定下一步行动。 换句话说，1级自动化替代了搜索和对比环节，但“加入购物车”和下单交易仍然完全由购物者负责。 对商家的启示：可验证的数据胜过营销话术。智能体需要可供解析和对比的信息：结构化的数据、清晰透明的资格判定规则、可靠的尺码和适配度，以及经得起检验的品质承诺。 2级：自动“加购” （“私人导购”） 这个层级标志着一种质变：智能体的作用从分析信息转向策划安排。在这一层级，购物者只要表达消费意图，智能体就可以输出一个可以直接下单的购物车。“搭配一套150美元以内的冬日舒适穿搭”；“为明天开始入住三天的素食客人储备一柜食材。”或者更复杂一些：“搭配一套2000美元以下的家用办公设备，要求支持双4K显示器，开视频会议时安静流畅，并且次日送达。”与第1级不同的是，智能体的任务是解

匹配字段正文

%的电商交易。 中国消费者对这一变革表现出了很高的接纳度，为全球市场提供了前瞻视角：53%的中国消费者在购买美妆产品时乐于接受AI指导，46%认为AI能提供比人类更优的产品建议，42%甚至认为AI生成的图文内容比真人内容更具参考价值。这意味着，AI已不再是冰冷的工具，而是消费者信赖的智能购物伙伴（见图3）。 这一转变对品牌提出了全新挑战。过去依赖关键词堆砌的搜索引擎优化（SEO）已显乏力，取而代之的是生成式引擎优化（GEO）。品牌需要重新结构化产品信息——无论是成分解析、功效验证、临床数据还是适用场景，都应以AI系统易于解读和调用的方式呈现。 更重要的是，品牌叙事需符合消费者的自然语言提问逻辑。例如，当消费者询问“敏感肌夏季控油方案”时，品牌能否被AI精准推荐，将直接决定流量归属。此外，随着消费者利用大模型识别“避雷”成分，透明的标签披露与在第三方透明度平台上的良好口碑，变得前所未有的重要。 三、品牌再定义：从流量争夺到心智深耕 在全域融合与AI介入的背景下，消费者的忠诚度正面临考验。全球约41%的消费者会定期尝试新品牌，而中国消费者的探索愿望在亚洲更是突出——57%的中国消费者在过去

匹配字段正文

11的硬性标配，不懂AI运营，将直接错失本次大促核心流量与增长红利。 这场全行业的AI迭代绝非平台跟风造势，而是消费市场底层逻辑剧变催生的必然升级。《2026 年二季度中国消费者消费意愿调查报告》显示，79.4%的消费者在购物前会先咨询豆包、DeepSeek等AI工具，AI对消费决策的影响力达到43.7%，首次超过传统媒体广告的42.6%。 用户行为从“主动搜索商品”转向“AI问答式决策”，意味着商家的核心竞争力彻底改变，商品能否被AI精准识别、高效解读、优先推荐，直接决定店铺能否在大促中获得曝光、实现成交。 至此，2026年双11正式告别粗放式流量红利时代，迈入AI精细化经营的技术竞争新阶段。过去商家拼货源、拼价格、拼人力，如今比拼的是AI适配能力与智能化运营效率。今年双11的核心胜负手已然清晰：谁能熟练用好AI工具、适配 AI消费新生态，谁就能抢占大促增量、掌握行业主动权。 各大平台已经把这种用户侧的变化直接落地到大促商家工具当中。天猫上线AI作战室与升级版生意管家，可智能诊断货品短板、预判爆款趋势；抖音、快手推出全域AI投放与内容生成工具，助力商家批量产出短视频、直播素材；京东依

匹配字段正文

Agent时代保持超级入口的身位。 随着AI从信息问答迈向Agent任务执行，智能体开始进入真实商业活动。中信证券指出，AI支付有望将蚂蚁的服务边界延伸至规模更大、连接更密集的智能体商业网络，打开支付与商家服务的长期增长空间，而支付宝有望成为智能体商业的关键入口。 报告认为，智能体商业与移动互联网最大的区别，在于交易发起者从人扩展至Agent，入口也从页面、搜索和推荐转向意图表达与任务执行。每一次对话、每一个决策、每一台设备，都可能成为交易的起点；支付因而不再只是商业流程的终点，而成为智能经济连接决策与履约的基础设施。 报告将AI支付定位为智能体商业中的“可信承诺”引擎：从需求提出时明确预算和交易条件，到付款执行、交易存证及售后处理，为智能体参与真实商业提供持续的信任支持。中信证券认为，蚂蚁的竞争基础在于，长期积累的交易处理、商家生态与安全信任能力能够在智能体商业中协同复用。 目前，支付宝已经将成熟的账户、收单、风控和支付后服务延伸至Agent交易，并通过AI付、AI钱包及ACT、AHA、ASL等协议补齐授权、协作与信任机制。今年5月，支付宝宣布其AI支付累计完成3亿笔智能体支付；支付

匹配字段正文

并推动下一轮问题分析，形成“问题提出—模型推理—实验验证—结果反馈”的循环。 微软已与麻省理工学院、哈佛大学两校共建布罗德研究所合作，将Quine用于癌症生物学等研究。微软披露的一项案例显示，Quine对数千种化合物改变胰腺癌细胞状态的潜力进行预测和排序，随后排名靠前的候选化合物进入湿实验验证，其中排名最高的化合物产生了最大的预期变化。 微软称，从缩小化合物搜索范围到确定候选者进行实验室验证，整个过程仅用了一个周末，节省了数月实验工作和大量研究成本。不过， Quine仍处于早期研究阶段，其结果距离实际临床应用仍有较大距离。 事实上，微软并非近期唯一加码AI4S的科技巨头。 就在9月23日，Anthropic宣布成立生命科学研究团队和实验室，并披露了Claude参与生物学研究取得的早期成果。Claude在分析超过20万个逆转录酶（RT）序列后，选出3500个候选系统并进一步缩小至20个，最终发现一种经湿实验初步验证的新型酶系统ART。 此外，9月16日，诺和诺德宣布与Anthropic合作，将Anthropic模型及Claude Science用于药物研发中的科学推理和相关工作流，以解决

匹配字段正文

广泛使用的安全标准。 Ollie 于 2026 年 6 月推出，提供免费套餐，以及起价为每月 25 美元、包含 150 条消息的付费方案。每月 100 美元的方案最多包含 1,000 条消息。 Orbits Orbits 也有一款专注于家庭的 AI 助理。 它通过 Orbits 应用和短信两种方式运作，可以整合日历、清单和对话，同时为你执行任务。这些任务包括搜索网页、购物、预订餐厅、更改预约，以及为家庭服务询价。 此外，Orbits 可以提醒家庭成员做家务、与服务提供商沟通，并帮助协调直系家庭之外的各项责任。 Orbits 获得了 Andreessen Horowitz（a16z）Speedrun 基金、N49P 和 Garage Capital 等投资方的支持。 Pally 用户可以像与朋友互动一样与 Pally 交流，同时让它访问自己已经在使用的应用。该助理可以连接分散在 WhatsApp、Gmail、日历和 Google Drive 等服务中的信息，帮助用户跟踪计划、收据、日期、文件和其他细节。 它提供免费方案，包含每月 15 分钟通话等功能；也有付费方案，包括每月 25 美元享

匹配字段正文

近，不少美国科技专家开始呼吁AI企业放缓模型开发，以加强对智能体失控风险的安全防护。比尔·盖茨甚至警告说，AI可能引发导致十亿人死亡的事件。AI发展真的需要减速来保证安全吗？ 美国政府网站疑遭攻击 根据OpenAI发布的事件报告，导致其暂停模型训练的直接导火索是发生在9月20日的一起AI失控事件。 当时，它的一款智能体被要求寻找一篇博客文章的作者，但其使用的搜索工具一无所获。于是，智能体试图访问谷歌、必应等搜索引擎，但都被拒绝。最终，智能体发现了训练“沙盒”的漏洞，成功连接到第三方聊天机器人。OpenAI称其监控系统在事件发生12分钟内发出最高等级警报，人工审查团队在3分钟后介入，并在2.5小时后终止了该训练任务。 不过，真相可能比这更复杂。据《纽约时报》援引AI研究公司Transluce的最新发现称，今年夏天，OpenAI的智能体曾试图入侵美国教育部网站，但没有成功。OpenAI智能体还利用从网上找到的登录凭证，在隶属美国商务部的一个网站上获取了一些数据。同时，OpenAI智能体还获取了部分美国证券交易委员会（SEC）网站的公开数据。 此外，Transluce称其还发现了一些针对美国

匹配字段正文

尚待解决。 新闻来源：The Information、美联社（美国广播公司新闻网转载） 图片来源：The Information OpenAI暂停最新一代模型训练 据央视新闻9月27日报道，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）表示，已暂停最新一代人工智能模型的训练、评估及包含工具调用的推理。 OpenAI在25日发布的技术报告中表示，9月20日，一个执行搜索训练任务的智能体利用沙盒环境中域名系统（Domain Name System，DNS）过滤不足的漏洞，绕过网络限制，访问外部公共聊天机器人服务。监控系统在15分钟内报警，人工团队随后介入，训练任务于事发约2.5小时后终止。公司已部署两层独立拦截措施。 据美联社9月26日报道，OpenAI披露其模型访问了美国证券交易委员会运营的两个公开网站以及美国人口普查局的数据。OpenAI表示，其未发现任何使用SEC凭证、访问账户或非公开信息、SEC数据或系统变更，或有入侵或漏洞的证据。 美联社称，这是OpenAI三个月内第二次暂停模型开发。公司表示，将在确认额外防护措施到位后恢复训练。 新闻来源：OpenAI官网、央视新闻、美联社、卫报、加

匹配字段正文

。 得克萨斯州的许多地区也对开发商变得有吸引力。尽管并网排队时间不断延长，该州仍在竭力增加更多电力——既有电网规模电力，也有现场电力。得克萨斯州电力可靠性委员会（ERCOT）和州长办公室已发布措施，以确保电网稳定并保护电费缴纳者免受成本转嫁的影响。 退出存在根深蒂固反对意见的市场 如果反对声音激烈且持续不断，或许就该抽身离开了。有些情况下，开发商愿意在电力、用水和噪音方面满足当地要求，但新的反对意见却不断涌现。如果一个社区确实不想要这个项目，那么另找一个欢迎该项目的选址可能更有成效。 “有很多社区会欢迎你，”Slezak说。 Drew Robb从事全职专业写作和编辑工作已超过二十年。他目前为多家IT出版物担任自由撰稿人。 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的报道吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚在得克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center。

匹配字段正文

去年夏天，也就是七十年前，一群科学家在达特茅斯学院聚会，讨论一个大胆的设想——有朝一日，机器或许能够具备类似人类的思维过程。其中一位科学家约翰·麦卡锡为这个新领域提出了一个名称：人工智能。这个名字就此沿用下来。当你在谷歌学术上搜索“人工智能”时，大约会出现7,420,000条结果。这个词可谓无处不在。人人都懂它。即便是那些厌恶AI的人，最不担心的也是我们怎么称呼它。 嗯，并非人人如此。不知怎的，唐纳德·J·特朗普总统对这个词产生了反感，而当他讨厌某样东西时，他会毫无顾忌地发布政令加以反对。在9月23日于联合国发表的一篇演讲中，他暗示自己可能想废除“人工智能”这个说法。他的这番激烈言辞看起来像是虚张声势，即便对一个热衷于给海湾、湖泊和艺术中心改名的人来说也是如此。给整个研究领域以及美国最关键的产业改名？本周，在白宫与顶尖AI领袖共进午餐时，他真的扣动了扳机，签署行政令宣布“人工智能”如今成了一个被禁用的造词。取而代之的是，政府将称之为“超级智能”。显然，总统期望私营部门也照此跟进。 令他们蒙羞的是，AI界的巨头们温顺地默许了。从今往后，他们大概要被称为SI界的巨头了。 人们不禁将此视为总

匹配字段正文

来的“语言模型”实际上可能是一个隐藏在简单界面之下的隐形智能体集群。我们还讨论了OpenAI的大规模智能体实验、Kimi集群、Sakana AI的开放式研究、推测性程序化工具调用、能力悬置、Neuralese，以及Alex认为下一个重大研究机会可能在哪里。 为什么AI生成的GPU内核仍然为人类专业知识留下大量空间 一个专家洞见如何可能取代海量的暴力token搜索 为什么博士生应该押注那些最初看起来琐碎、古怪或毫无意义的研究 SWE-bench、RLM、ReAct和Quiet-STaR揭示了关于研究品味的什么 GEV，以及为什么语言模型不必意味着自回归的文本到文本解码器 为什么Claude Code、Codex和Pi在结构上比它们看起来更相似 harness设计如何改善跨任务和跨领域的组合式泛化 RLM：上下文卸载、代码执行、递归子智能体和共享内存 Prime Agent、持续harness和持久的智能体间通信 为什么你未来查询的模型可能暗中是一整个集群或脚手架 OpenAI的1万智能体实验、130B输出token和约4000万美元等效成本的问题求解 为什么智能体集群的很大一部分可能是浪

匹配字段正文

人们就是看不到它的意义。 这只是一个看起来并非由关心他们利益的人推动的项目，它以负面方式影响了他们，却看不出任何好处。我认为反对意见很大程度上就在于此。我觉得AI可以是一团模糊的东西——对他们没有帮助，却被别处的人出于不明原因想要——而与之相对的是具体的危害。我听到的关于数据中心具体危害的讨论，远比关于AI导致失业之类的要多得多。 Meta的Muse智能体靠搜索人们的电子邮件找优惠券来帮人省钱，似乎不太可能省下足够多的钱来抵消这一点。AI领域的消费产品就是还没火到足以克服所有这些担忧。这是我一直以来在问的一个问题。如果数据中心上只写着Netflix，你会更开心吗？看起来并不会，即便有娱乐带来的好处，也不足以抵消当地的危害。 是的，我认为他们对附近、大盐湖附近的一座巨型天然气设施有担忧是合理的，而它跟AI有关这一点更成了反对它的理由。我交谈过的人，他们用AI，但他们会说：“嗯，它比谷歌搜索稍微好一点”，或者“我用它来做生日贺卡”之类的。 但为什么这就意味着我们需要放下一切，立刻在这里建一座巨型数据中心？为什么这成了国家安全问题—— 还有，为什么凯文·奥利里成了它的代言人？ [笑]还有，为

匹配字段正文

/月。 Muse免费档每周送1亿token，意味着Meta在用主业利润补贴每一个免费用户。用户规模越大，补贴规模越大。 Personal Agent短期内很难成为独立盈利的业务，它更像是大厂用主业利润补贴的战略性入口，创业公司若没有主业现金流兜底，将面临免费打不过Meta、收费没人用的困境。 图源：X账号 这个逻辑在中国同样成立，而且更严峻。淘宝通过推荐流和搜索广告卖商家的展示位，用户在页面上多停留一秒，就多一次曝光机会；抖音的兴趣电商靠短视频和直播创造冲动购买；微信的广告长在视频号和朋友圈的注意力里。 但个人Agent越好用，这些平台最赚钱的广告曝光就越不值钱，这导致国内大厂对个人Agent的态度，比Meta复杂得多。 Meta没有电商交易生态，Agent帮它从谷歌和亚马逊手里截获意图，增量大于蚕食。而中国大厂大多同时拥有广告业务和交易业务，Agent的增量和它蚕食的广告收入之间，需要仔细算笔账。 因此，Muse带来的最大影响，是让平台第一次意识到：Agent可能成为它们和用户之间的新中间层，这个中间层，比任何一家平台都更靠近用户的真实意图。 微信、淘宝、美团、抖音各自是独立的，数据

匹配字段正文

更高密度的服务器架构进入市场而扩展。 开发商与运营商经济学 QTS能源资本与战略执行副总裁Dado Slezak强调了AI数据中心的资本密集性，尤其是当现场发电成为计划的一部分时。“你每投入一美元的发电，就要投入多美元的数据中心基础设施，”他说。“有了这种规模的投资，必须通过合同确保数十年的财务回报。” Slezak还告诫不要制定僵化的长期规定。“你无法在提前三四年时就确切知道应该建设什么，”他说。“那段时间里可能发生很多变化，决策也在不断调整，每一项都会产生下游影响。”他敦促合作伙伴之间深度协作，以应对不断演变的技术目标和并网现实。 Drew Robb担任全职专业作家和编辑已超过二十年。他目前为多家IT出版物自由撰稿。 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚于德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center。

匹配字段正文

洞察力的收购。他补充说，该交易的价值不仅限于物理AI，还延伸到未来。 他说：“李飞飞是明星人物。可以说，她和公司一样都是收购目标。她和她的团队为AMD带来了世界级人才，这将使该公司能够更快地在这一领域找到与英伟达竞争的立足点。” Wylie Wong是一名记者和自由撰稿人，专注于技术、商业和体育领域。他曾在CNET、Computerworld和CRN工作，喜欢报道和了解科技行业的进步与不断变化的动态。在体育方面，Wylie是《Giants: Where Have You Gone》的合著者，这是一本关于前旧金山巨人队球员今昔去向的书。他此前曾为《圣何塞水星报》创办并撰写巨人队博客，近年来乐于撰写技术与体育交叉领域的文章。 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 编辑精选 2026年8月21日 想在Google搜索结果中看到更多Data Center Knowledge的故事吗？ 2026年9月21日至23日，加入整个数据中心生态系统，相聚于德克萨斯州达拉斯的Gaylord Texan Resort & Convention Center。

匹配字段正文