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**<strong>法拉第未来（Faraday Future）的FX Super One车型C端付费预订系统将在北京时间7月8日8:00正式开放。</strong>此前，该车型的B端付费预订单总量已达4100台，涵盖合作伙伴、租车公司、直播电商MCN机构和房产经纪公司等四大核心领域。**此次C端预订开放，意味着普通消费者也可以通过提前预约注册下订的方式，获得专属FFID，并锁定交付排期编号。  此外，法拉第未来还计划于7月23日在华盛顿特区国会山俱乐部举行汽车产业发展交流会，与国会议员、政府高级官员及行业利益相关方讨论汽车产业关税、补贴政策以及FF与FX的AIEV创新成果和本土电动车产业的未来发展。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/7ce304ca-3e46-4bae-97a4-4c19241f3a16.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511496.htm)
英伟达频频翻车，引发众怒了。有博主发布檄文控诉，列举了英伟达显卡质量缺陷、抢购困难等N条“罪状”。而且这名博主用的言辞也毫不客气，直言英伟达就是一坨*。  这篇近6000字的博文当中，博主Sebin把英伟达从产品到销售策略一整个批判了一番，具体指控包括但不限于： - 产品质量不过关，出现烧接口、缺少ROPs单元等故障； - 销售策略不合理，存在库存不足、捆绑销售、黄牛囤货等诟病； - 护城河将技术锁死，破坏向下兼容性； - 垄断市场，操控媒体及评测机构。 一石激起千层浪，博主的这篇文章在Hacker News上也引发了大量讨论。  有网友直言，高端GPU已经逐渐成为了奢侈品。  但也有人认为，老黄凭借GPU和软硬件技术抓住了每一个市场机遇，接下来也是如此，并且英伟达将会长期领先。  那么，博主的这篇檄文，具体都说了些什么呢？ 注：本文中观点仅为原博主和评论发布者所有。 故障频现，产品质量堪忧 以今年新发布的50系显卡为例，最知名的故障之一便是5090的[烧接口事件](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247776975&idx=3&sn=cc75a0d8956e185feb9d7a9fe9b43129&scene=21#wechat_redirect)。 而且这个故障也不是50系开始才有的，在4090当中就已经出现过。 更加抓马的是，在50系显卡发售之前，英伟达曾承诺过，烧接口的问题已经完全解决。 但很快就有Reddit网友发帖表示，自己在用5090创始人版打游戏时闻到一股糊味，一看竟然是显卡接口烧了。 并且这位博主使用的，正是和当时4090同款的12VHPWR接口。  无独有偶，另一名YouTuber也遇到了相同的接口烧毁问题。  第二起比较著名的翻车事件，是[缺少ROPs](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247779177&idx=1&sn=d5b7d8505fb2e867bd866f213f53a6c0&scene=21#wechat_redirect)（光栅化处理单元），涉及5090、5090D、5070 Ti等型号。 著名硬件社区兼GPU-Z开发者TechPowerUp在测卡的时候发现，ZOTAC的5090 Solid性能和创始人版本相比差了一大截。 他们排查了时钟、冷却、电源等种种原因，但总之没意识到是ROP缺失，也就没能找出性能下降的原因，直到看到了论坛里的帖子。 一名叫Wuxi-gamer的用户发帖说，自己在用GPU-Z检测自己的卡时发现，本来应该是176个的ROP，实际只有168，一下子少了8个，也就是4.54%。 并且他试过重装驱动、重装操作系统，以及切换VBIOS，结果都无济于事。  看到帖子后，TechPowerUp这边立刻检查了自己的卡，结果一看果然也缺了8个ROP。  TechPowerUp进一步测试结果表明，ROPs的缺失也对游戏造成了实际影响，具体取决于对ROPs的依赖程度。 例如在老头环（4K UHD，未开启DLSS）中，缺少ROP的ZOTAC卡比创始人版本慢5.6％，比华硕ROG版慢了8.4％。 而如果按照Sebin的说法，这种缺陷直接让5070 Ti回退到了4070 Ti Super的水平。 并且后来陆陆续续的新发现表明，这些情况并非是ZOTAC的问题，因为MSI、技嘉、Palit和Inno3D的5090都出现了同样的问题，另一方面也有人报告自己的ZOTAC卡是正常的。 也就是说，问题就出在英伟达自身。 除了硬件本身，英伟达显卡的驱动程序也同样存在问题。 50系发售初期，有大量用户发现更新驱动后显卡直接“变砖”，虽然亮灯但系统中检测不到，BIOS里也无法识别，5090/90D/80都有涉及，而且不同供应商版本都出现了这类问题。 之前40和30系也出现过类似问题，不过把驱动降级一下就好了，但彼时刚刚发布的50系根本没有可以降级到的版本。  到5070Ti发售、新的驱动随之发布时，问题依然没有得到解决，甚至NV论坛上关于“变砖”问题的吐槽越来越多。 当时英伟达的回应承认了问题存在，但表示无法给出具体修复方案和时间表。 但即便问题多如牛毛，英伟达显卡依旧是抢手的香饽饽，其销售策略也成为了让博主不满的另一大原因。 库存不足还有黄牛，N卡售价高企 博主援引英伟达零售商的说法称，他们在发售时拥有的库存量非常少，5090的数量只有个位数。  本来就稀少的库存，再被黄牛机器人来一波抄底，导致人们还没来得及购买就抢购一空。 这还引发了关于英伟达故意保持低库存，营造紧张的供需关系以抬高价格的传闻。 当然，有网友认为这并非事实，因为厂商和消费者一样痛恨黄牛。  但反映到二级市场上，果真出现了显卡价格远远高于制造商建议零售价的情况。 例如在美国知名电商NewEgg上，建议零售价1999美元的华硕版5090卖到了3359.99美元，而且还没货，有货的第三方卖家最低要价5100美元（约3.6万人民币），比建议售价足足翻了2.5倍多。  博主还发现，即便是40系列也仍然定价过高，例如中端的4070起价是800美元，比厂商建议零售价599美元多出三分之一，而同样的价钱在隔壁AMD可以买到同一代中排名第二的7900 XT。 除了高价售卖之外，还有些零售商把将显卡与其他库存（电源、显示器、键盘和鼠标等）商品捆绑销售，进一步抬高价格，并清仓处理仓库中人们原本不会购买的商品。 在博主看来，英伟达对这种现象坐视不管，因为其数据中心带来的收入占比已经接近八成，相比之下消费级显卡占比已经降到了17%，导致个人用户英伟达根本看不进眼里。  尽管在博主看来英伟达显卡“低质高价”，却不影响其在消费级显卡领域的霸主地位。 对英伟达充满了不满的博主也坦然承认这一现实，认为这背后靠的就是英伟达的技术护城河。 多年来，英伟达已向市场推出了一系列仅适用于其硬件的专有技术，例如DLSS、CUDA、NVENC和G-Sync等等，这些技术与英伟达硬件的紧密结合确保了兼容性和性能。 施压评测博主，企图操控舆论 除了对产品和销售的不满之外，博主还表示，在消费级显卡中的垄断地位，也让英伟达开始威胁媒体和评测机构并操控舆论。 博主列举了2020年12月的Hardware Unboxed事件作为证明。 当时，英伟达高级公关经理Bryan Del Rizzo曾发邮件给Hardware Unboxed，表示其评测“未能达到预期”，因为他们只关注光栅化性能，而“大大折扣”了英伟达提供的其他技术（如DLSS、Reflex等）。 该邮件明确指出，英伟达的Founders Edition显卡和其他产品将优先分配给那些“认识到游戏格局变化和对玩家重要功能”的媒体，并表示如果Hardware Unboxed的“编辑方向改变”，未来可以重新考虑合作。 这导致Hardware Unboxed一度被禁止接收英伟达的Founders Edition评测样品。  今年，英伟达又故技重施，尝试对Gamers Nexus施加压力，要求他们在评测中加入Multi-Frame Generation（多帧生成）指标，否则将限制他们采访英伟达工程师和制作特别节目的权限。 Gamers Nexus主编Steve Burke表示，英伟达的这种做法玷污了过去和现在所有英伟达显卡评测的合法性，营造了一种不信任的氛围。  当时适逢50系“甜品卡”5060的发布，而在5060上，英伟达又展示了一手骚操作。 在5060发布时，英伟达没有向评测人员提供必要的驱动程序，而是让显卡和驱动程序同时发布，而当时大部分评测人员都在台北电脑展。 只有英伟达精心挑选的媒体才获得了关于该卡的“预览”信息，但没有任何独立的评测。 博主认为这可能是为了避免暴露8GB显存不足的问题，因为这样的显存容量会使这款“甜品卡”的寿命非常短，很快就不能满足需求。 One More Thing 列举完英伟达的种种罪状之后，作者直言“英伟达赢了，我们都输了”。 <blockquote></blockquote> 超过90%的PC市场都在使用英伟达的技术，他们（英伟达）无疑是GPU竞赛的赢家，而输家则是我们每一个人。  而且Hacker News上用的标题也是这句，而不是博主的原标题《NVIDIA is full of sh*t》，这让网友怀疑HN是不是也受到了胁迫。  那么，你还愿意为老黄的显卡买单吗？ 参考链接： [1]https://blog.sebin-nyshkim.net/posts/nvidia-is-full-of-shit/ [2]https://news.ycombinator.com/item?id=44468175 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511494.htm)
据媒体报道，一位从业十余年的汽修店老板表示：**“大街上汽车越来越多了，车也越来越新了，可生意却越来越少了。”**在二线城市的他，靠着时代红利，他的汽修店曾经月营收最高能达到10万元以上，每月最高净利润能够达到六七万元。  他还骄傲的表示：“业绩好的时候，一天进店修车的台次能够达到20台，当时一年净赚100多万都不是什么问题。” 而如今，像他这样的传统汽修店生意却异常惨淡。 **公开数据显示，2023年-2025年，全国传统汽修门店数量减少18.7%，从42.3万家减少到34.4万家。** 这种现象在一二线城市更为明显，北京、上海、深圳等城市的传统汽修店数量减少超过25%。 有行业人士调研发现，一家建店面积为300㎡场地的汽修店，月租金达2.4万元，且周边小区密集。 但这家店2024年平均月现金营收仅为1.6万元，比2023年每月13.7万元暴跌超750%。 是什么在冲击传统汽修店？ **答案是近两年新能源汽车的发展速度。**据了解，目前大部分传统汽修店的收入仍高度依赖燃油车业务。 然而，随着燃油车保有量增速放缓，这一业务正面临“量价齐跌”的困境。 上述行业人士表示，首先是新能源车的爆发式增长，在供需两端挤压着传统汽修店的生存空间，因为三电系统结构简单，故障率低，所以没什么保养需求。 其次，国补政策推动下的新车置换潮，很多正值维修期的燃油车被提前报废，也加速了存量燃油车的淘汰。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511490.htm)
机核 · YT17 强调“走位”和“构筑自由”的Roguelite回合战术游戏《异界失控》将于7月17日在 NS 发售。本作最初于Steam上线后持续根据玩家反馈进行内容和系统的打磨优化，现已推出 Switch 版，带来更顺滑的游戏体验，包括新增的“下水道”关卡和挑战模式也将同步登陆 Switch 版。 <内嵌内容，请前往机核查看> 同时，玩家还可以免费下载并体验 DLC 角色“康斯坦”。他是一位擅长连续输出与反击的特殊战士，具备灵活的控场能力和独特的行动点操作机制 。 在一维狭窄战场上，你将指挥三名毛茸茸战士，组合数百种奇妙的“异常物，面对异变的怪物和层层意外，”创造出“不可能”的逆转。        开发者表示，这种战斗体验，像是一场看似必败却戏剧性逆转的球赛，或一次意外触发的多米诺骨牌连锁反应，带来令人意外却酣畅淋漓的胜利。 游戏特色包括：        - 一维战场策略×实时位置协同 - 9+1个毛茸茸特工，战斗风格各异 - 数百种“异常物，组合出无限战术构筑” - 场景环境因素和互动道具丰富，能深度影响战局 - 角色独特技能机制，三人小队自由搭配 - 爽感与解谜感并存的战斗系统  《异界失控》由火箭拳科技开发，本作为团队全新IP的独立游戏作品。火箭拳科技曾开发横向机甲动作游戏《硬核机甲》（Hardcore Mecha），在全球范围获得玩家好评，并荣获 IGN 8.8分、Fami 通33分黄金殿堂奖项，以及 PlayStation Awards 独立游戏大奖。
极客公园
作者｜Li Yuan 编辑｜ 郑玄 当多数人形机器人公司还在争夺展台 C 位时，灵宝 CASBOT 默默收获了一张来自工厂的支票。 6 月 26 日，灵宝 CASBOT 宣布获得近亿元天使+轮融资。本轮由蓝思科技领投，天津佳益及老股东国投创合、河南资产跟投。 与行业内多数人形机器人所获得的融资不同，这次签支票的手，明确来自需要解决产线痛点的「工厂派」，而非评估技术故事的风投会议室。这也是领投方蓝思科技在智元机器人后第二次投资人形机器人。 人形机器人是否是噱头？能否有朝一日大规模落地？ 当 VC 还在计算估值模型时，似乎产线已经给出了更诚实的投票。 在 2025 年机器人爆火之后，许多双足人形机器人聚焦展演、教育场景落地。而此次获投的灵宝 CASBOT 本身，也代表了一条相对特殊的路径：不过多关注聚光灯下的展演，锚定工厂车间与矿山井下等刚需场景。 当工厂派投资人开始下场押注具身智能，一个更尖锐的问题浮出水面：为何工业场景仍是少数玩家的蓝海战场？ 极客公园对话了灵宝 CASBOT 的联合创始人&COO 张淼，试图探寻具身智能在工业场景目前的生存真相。 # 01 被技术高墙与 ROI 标尺圈出的蓝海 机器人在工业场景里是真需求吗？ 「工业场景的需求是真需求。」灵宝 CASBOT 的联合创始人&COO 张淼给出了肯定的回答。 算上之前投资灵宝 CASBOT 的联想公司的消费电子工厂和此次投资灵宝 CASBOT 的蓝思科技，灵宝机器人已经接触过了多家消费电子工厂。 「3C 产品品类切换频繁，但单品类的生产体量又不大，这就要求产线足够『柔性』，不能是固定的、一次性的重投入。」张淼解释道。 一个典型的痛点，出现在质检环节。目前，这条产线的「主角」仍是质检工人。工厂并非没有想过替代方案： 要么使用专用质检设备，高昂的成本和「专机专用」的属性，使其在品类频繁更换时沦为「鸡肋」；要么是传统的固定机械臂，虽然成本更低，却无法胜任需要手眼脑协同、且具备一定泛化抓取和操作能力的复杂任务。 拥有通用操作能力的具身机器人，如果能够承担工厂的部分操作任务，将对工厂实现柔性生产，节约成本有很强的意义。 同样的需求也发生在矿山场景。这里的需求更为刚性，驱动力也超越了单纯的成本考量。 根据国家矿山安全局的指引，2026 年底前实现「危重岗位机器换人」是摆在许多央国企面前的硬性指标，这构成了不容置疑的「政策刚需」。 井下作业环境极端恶劣——深入地下百米乃至千米，常年面对 30-40°C 的高温高湿，空气中还可能弥漫着有毒气体，机器换人是对人类生命的根本关怀。  然而，虽然是真需求，机器人换人却仍然是绝对的蓝海市场，而原因就是技术和 ROI 的两道高墙。 第一道墙就是技术。 理论上，如今的大模型已能理解人类的复杂指令，并进行一定的泛化操作。 但在物理世界，「灵巧手」的能力瓶颈限制了绝大部分替代可能。「比如给 3C 产品撕掉一层精细的背贴，或是理顺一把纷乱的线束，这些人类习以为常的动作，对于机器人来说，仍是巨大的挑战。」张淼举例。 主要的难点之一在于灵巧手。目前的灵巧手本身还达不到人类的能操作的精细度，需要等待触觉传感、算法、模型和手的构型的一同进步。 当前的技术边界大致如此：类似「插拔内存条、拧螺丝」这类相对规整的装配任务，机器人「或许」可以勉强完成。 而矿井环境则在操作之上，又叠加了「本安防爆、抗尘耐用」等一系列严苛的工程化要求，则机器人本身必须经过本安、抗爆、防尘等一系列特种改造，提出了另外的技术要求。 第二道墙，则是「ROI 标尺」。即便需求再真实，工业客户的每一笔采购仍然遵循严格的商业回报逻辑。 工业客户从不为情怀买单。张淼坦言，许多客户的需求非常明确：「12 到 18 个月内，必须收回机器人采购的成本。」这条清晰的商业红线，考验的不仅是机器人的售价和效率，更考验着机器人公司对工业流程的理解和成本控制能力。 而如何与客户共同定义场景、核算并达成这笔「经济账」，恰恰是工业场景的另一重隐形门槛。这或许是技术储备夯实同时又具备丰富工业场景交付经验的灵宝 CASBOT 团队，一个独特的竞争优势。用他们的话说，「我们更会和工业制造企业打交道，讲好这本技术与商业结合的账。」 # 02 真人数采与成本重构：灵宝二代的量产解法 面对工业客户「12-18 个月必须回本」的冰冷标尺，任何无法被清晰量化的技术情怀都显得苍白。灵宝给出的解法是，在 2025 年 6 月 16 日发布的第二代机器人 CASBOT 02 上，进行了一场彻底的、由商业化需求反推的「成本与智能重构」。 其中，最核心的改变，便是对机身进行了「骨架与外壳分离」的模块化、解耦化设计。 张淼在表示，将复杂的整机结构「解耦」为独立的骨架和外壳模块，不仅整机成本和重量显著降低，更关键的是，它极大地提升了「装机效率」，为即将到来的小规模量产交付铺平了道路。   此外，借助本轮领投方蓝思科技在供应链上的深厚积累，其成本还有进一步优化的空间。 目前，CASBOT 02 在京东官方售价为 32.88 万元，精准卡位于行业主流价格带的中段——向下与 20 万级别的简配机型拉开能力差距，向上则避开了 50 万以上的进口或纯科研型号，让其具备了进入大部分 B 端及一些 C 端爱好者采购清单的现实可能性。 此外，虽然针对工业场景更多，灵宝 CASBOT 02 也针对目前需求很大的展览文旅场景做了一定的优化，增加了灵动模式——机器人在不工作的时候，也会做出一些类人的思考和举动，增加和用户互动的趣味性。 除了本体的优化之外，灵宝团队也在算法上做了升级。 团队发现，单纯的 VLA 模型在面对工业精细化操作时存在性能瓶颈。为此，他们在 VLA 模型之上，创新性地加入了「离线-在线两步微调」方法，特别是在线阶段引入强化学习，让机器人能在与真实环境的交互反馈中不断优化策略。 同时，其核心优势的灵巧手算法也进行了迭代升级。 与行业内的机器人相比，灵宝的机器人背后的软件算法有几个与众不同的地方。 其一是，是名为「分层端到端」的实用架构。 将负责核心任务、可在本地独立运行的「端侧具身模型」，与负责开放式交互、部署在云端的「云侧大模型」分离开。这保证了机器人在网络不佳的工厂能稳定作业，在需要交流的商场又能「连上云」对答如流。 其二则在于数据。 在具身智能的赛道上，数据是模型的血液。目前行业内许多公司使用「真机遥操作」的数据采集模式。灵宝 CASBOT 联合创始人&COO 张淼表示，这种路径有其自身的问题：为了保证数据质量，操作员会下意识地把一个不到 1 秒的动作，放慢到好几秒来完成。 而用这种失真的慢数据去训练模型，产出的机器人效率只有人类的 30%，这也是为什么很多演示视频需要加速播放。这不适配工厂场景。 灵宝的解法是让「人类自己当教练」——他们与中国科学院自动化研究所联合研发了一套「真人域」数据采集系统（带有密集触觉传感器的手套和视觉眼镜），由工程师真人佩戴，以最自然高效的方式完成任务，从源头保证了数据的高质量与「原汁原味」。 在完成了智能与成本的双重进化后，灵宝清晰的量产交付计划也浮出水面，其商业路径并非单押双足。 灵宝机器人今年也参加了人形机器人马拉松比赛，虽然并未进入前三，但是是场上唯一零失误、零摔倒的机器人。张淼表示，公司对双足的规划，更像是「能够满足多地形通过」即可。 而未来，公司布局了全尺寸双足、轮式机器人、以及可独立销售的灵巧手三条产品线。 「我们今年的目标，是在三条产品线上分别完成小规模的量产交付，每条线的量级大约在 100 台套左右。」张淼最后强调，「我们的量产，唯一的目标就是为了真实的订单交付。没有客户买单，盲目量产没有意义。」 *头图来源：灵宝机器人 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO
7月7日 德国汽车管理中心公布的2025汽车创新奖评选中，理想MEGA获得“最具创新力车型奖”，成为首个获此殊荣的中国品牌车型，终结了德国豪华品牌在该奖项上的传统优势地位。  德国汽车管理中心此次对全球30家汽车制造商和约100个汽车品牌进行了深度调研，最终从575项已量产的创新技术中进行综合评估。评估范围涵盖了电动驱动、自动驾驶、高级驾驶辅助系统、车载信息娱乐及车联网技术等多个技术领域。理想MEGA在创新性、技术成熟度、原创性和用户价值等多个评判维度上的表现获得了专业认可。 理想Mega2024年3月正式上市，在今年4月23日举行的上海车展上，理想汽车发布了理想MEGA家族的两个新成员：理想MEGA Home家庭特别版和理想MEGA Ultra智能焕新版。其中，理想MEGA Home家庭特别版定价55.98万元，理想MEGA Ultra智能焕新版定价52.98万元。 在刚刚过去的6月（统计期间为6月2日-29日），理想MEGA的销量为2106辆，在国内MPV销量排行榜中排名第11位。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511486.htm)
猛烈抨击“大而美”法案，宣布成立“美国党”， 再次高调介入政治的特斯拉CEO马斯克让投资者们感到“疲惫”。7月5日，马斯克在社交媒体上宣布成立新政党“美国党”，声称该党将代表美国社会“80%的中间选民”，瞄准明年的国会中期选举。特朗普则于6日回应称马斯克成立新政党实属“荒谬”，并于当晚发文表示，马斯克在过去几周“完全脱轨失控”，基本上陷入“如火车事故般”灾难性局面，“令人难过”。 此前在6月30日，马斯克连发数十条帖文批评特朗普力推通过的“大而美”税收和支出法案，称其“史上最大债务增长法案”，“极其疯狂且具破坏性”，并威胁让给该法案投通过票的国会议员明年输掉党内初选。美国总统特朗普则回击称其行为“不当”，并建议美国政府效率部好好调查一下马斯克经营的特斯拉和美国太空探索技术公司（Space X）所获政府补贴的情况，甚至表态可能会考虑“将马斯克驱逐出境”。 长期特斯拉多头、韦德布什证券公司分析师艾夫斯（Dan Ives）在发给第一财经的报告中表示，“马斯克持续走政治路线让许多特斯拉投资者普遍感到疲惫不堪。” 艾夫斯在报告中称，马斯克5月离开特朗普政府让特斯拉的股东和支持者们松了一口气。“这种宽慰只持续了很短的时间，随着最新的公告发布，情况变得更糟了。” 目前，韦德布什证券维持对特斯拉“跑赢大盘”评级和500美元/股的目标价。  **投资者担心特朗普政府“报复”** 艾夫斯在报告中称，由于投资者担心若特朗普和共和党将马斯克视为敌人而非朋友所产生的实际影响，特斯拉本周一（7日）股价或将承压。 今年以来，特斯拉股价已经下跌约22%，在最近的交易日中收于315.35美元/股。截止发稿，特斯拉盘前交易已下跌逾6.5%。 特斯拉上周发布的第二季度财报显示，特斯拉交付电动车38.4万辆，基本符合华尔街官方预期，但较去年同期下降13.5%。 在品牌形象上，调查机构诺瑞克等方面的数据显示，今年第二季度美国消费者对特斯拉的认可度已降至32%。摩根大通分析师布林克曼（Ryan Brinkman）3月表示，特斯拉的品牌价值跌幅“在汽车史上前所未有”。 此外，投资者担心马斯克分心政治将削弱其对特斯拉和SpaceX的领导，尤其在自动驾驶和人工智能领域发展的关键时期。特朗普若采取报复措施，如取消政府合同或收紧自动驾驶法规，可能进一步阻碍特斯拉的Robotaxi和Cybercab计划。 韦德布什证券在7月2日发布的报告中称，“未来几年其估值的90%将由自动驾驶和机器人技术驱动，但马斯克需要专注于推动特斯拉发展，而不是优先考虑其政治观点。” **马斯克建立“美国党”影响初现？** 当地时间7月5日，特朗普的盟友、美国政府效率部前顾问菲什巴克（James Fishback）于当地时间7月5日宣布，其投资公司阿佐里亚伙伴公司（Azoria）将推迟以特斯拉为标的的ETF上市。 菲什巴克还致信特斯拉董事会，敦促他们要求马斯克澄清其政治野心。“埃隆（马斯克的名字）做得太过了……我们的决定是对马斯克宣布将组建一个新的全国性政党的直接回应。这与其作为特斯拉CEO的全职职责产生了冲突，会分散他对特斯拉员工和股东的精力与注意力。”他写道。 “如果马斯克在这场政治冒险中走得太远，我们不会惊讶特斯拉董事会最终会介入。”艾夫斯写道。 此前有媒体援引知情人士消息称由于马斯克参政及其引发的股价下跌感到不满，特斯拉董事会开始考虑寻找继任者替代马斯克，该报道随后被特斯拉董事长丹霍姆（Robyn Denholm）驳斥为不实消息。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511484.htm)
爱范儿 · 芥末
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人人都是产品经理 · 麻辣香瓜
 ## 项目背景与市场分析 ### 西北五省物流痛点与解决方案 西北五省（陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）地域广阔，城市间距离远，传统物流配送效率低、成本高，尤其是小件快运和生鲜配送存在时效性差、运力不足等问题。同时，城际出租车和私家车空载率高，资源利用率低。 - 传统快递跨城慢（1-2天）？**当天达：300公里内早发夕至，生鲜3-6小时直达！** - 专车配送成本高？**共享运力：比专车便宜50%，小件均重＜20kg！** - 生鲜损耗率高？**智能温控：冷链车载箱+温度监测贴，异常自动赔付！** - 偏远地区运力不足？**动态调度：储备“应急司机”，高单价激励偏远线路！** - 司机返程空载？**智能匹配：基于司机常跑路线自动派单，空车变创收！** ### 项目定位 “丝路速达”通过共享后备箱模式，整合出租车、私家车闲置运力，打造西北五省短途跨城市最快的小件快运服务，实现“当天寄，当天达”，降低物流成本，提升配送效率，同时为司机增加收入。 ## 战略定位与品牌核心 **品牌名：丝路速达Slogan：空车变专车，跨城当天达核心模式：共享闲置汽车后备箱运力，匹配短途跨城急件需求关键价值：** ✅ **用户侧**——比快递快、比专车省，生鲜不坏，急件必达 ✅ **司机侧**——顺路带货，空车变收入，月增收500-3000元 ✅ **商户侧**——稳定冷链、定时达，助力牛羊肉/生鲜电商扩张 ## 项目规划 ### 车辆与司机管理 车辆年限不超过8年，车况良好，后备箱空间≥200L。 安装车载智能设备（GPS定位、后备箱状态监测传感器）。 车辆需购买货物运输保险。 **1）司机准入标准**： - 驾龄≥3年，无重大交通事故记录。 - 通过平台审核，完成线上培训（包括服务规范、货物安全等）。 - 司机需签订合作协议，明确责任与收益分配。 **2）司机激励机制**： - 基础配送费+里程补贴+用户好评奖励。 - 每月评选“金牌司机”，给予额外奖金、油卡奖励。 ### 智能设备与技术应用 **1）车载智能设备**： - **GPS定位与轨迹跟踪**：实时监控车辆位置，确保配送路线最优。 - **后备箱状态监测传感器**：监测后备箱温度、湿度、震动等，确保货物安全（特别适合生鲜配送）。 - **智能锁系统**：用户可通过APP远程控制后备箱锁，确保货物存取安全。 **2）AI智能调度系统**： - 基于实时路况、司机位置、货物类型，智能匹配订单与车辆。 - 支持动态调度配送路线，应对突发情况（如堵车、天气变化）。 **3）区块链技术**： 记录配送全程数据（包括司机信息、货物状态、用户评价），确保透明可追溯。 ### 服务模式与分层定价 **1）基础服务**： - 当天寄，当天达，适合普通小件快运。 - 价格：按距离和重量计费，比传统物流低20%-30%。 **2）生鲜直达服务**： - 提供冷链后备箱（通过车载温控设备），确保生鲜品质。 - 价格：略高于基础服务，但比传统冷链物流低40%。 **3）爆款急送服务**： - 专人专车，最快2小时送达，适合紧急文件、贵重物品。 - 价格：按需定价，用户可自主选择加急服务。 ### 运营模式与本地化策略 **1）城市运营中心**： - 在西北五省主要城市（如西安、兰州、乌鲁木齐）设立运营中心，负责司机招募、设备安装、订单调度。 - 运营中心配备本地客服团队，解决用户和司机问题。 **2）本地化合作**： 与本地生鲜电商、零售企业合作，提供定制化配送服务。 ## 三阶段项目实施规划（技术+运营双驱动） ### 阶段1：验证期（0-1年）——夯实基础，打造标杆线路 **目标：单城渗透率＞15%，订单达成率＞90%关键动作：** - **精准选线**：优先开通兰州**-临夏、兰州-青海、兰州-新疆、喀什-乌鲁木齐、那曲-日喀则**等高频短途线路 - **司机分级运营**：**金牌司机**（出租车/职业车主）：固定线路、优先派单，月保底收入+20% - **兼职司机**（顺路私家车）：弹性接单，推荐奖励 - **硬件标配**：**智能载货监测器**（成本＜50元）：实时检测后备箱剩余空间，提升匹配效率 - **温控标签**（2元/贴）：生鲜件温度超限自动报警，用户可获补偿 ### 阶段2：扩张期（1-3年）——智能调度，全境覆盖 **目标**：覆盖西北80%县级城市，司机日均接单＞2单 **技术升级：** - **动态定价引擎**：根据天气、油价、订单密度自动调整运费（如大雪天运费+15%） - **AI验货系统**：司机拍照自动识别货物类型/体积，拦截危险品（准确率＞95%） - **车载设备迭代**： - 与车企合作预装**智能尾门**（远程解锁+称重，适合高值件） - **快拆式保温箱**（司机押金租赁，生鲜商户专供） **运营策略：冬夏运力调度**： - 夏季：夜间配送新疆瓜果（避开高温） - 冬季：优先匹配四驱车（青海南部冰雪路段） - **宗教节庆专线**：开斋节前开通“清真食品专送”，配备穆斯林司机+专用货箱 ### 阶段3：生态期（3-5年）——车后市场+跨境延伸 **目标**：构建物流生态，拓展跨境小件 **车后服务**： - 合作充电桩：司机送货到站可享免费充电30分钟 - 保险分润：按单销售“捎带险”，司机每单抽佣0.5元 **跨境延伸**： - 新疆线试点中哈小件通关（单日＜50kg免关税） ## 四、物联网技术落地支撑 ### 智能载货监测器 实时监测后备箱剩余空间 50元/台 所有签约司机标配 ### 温控标签 生鲜温度超限报警 2元/贴 生鲜订单强制使用 ### 车载快拆箱 防震/防盗标准化货箱 100元/个 高值件租赁使用 ## 五、用户与司机价值强化 ### 用户侧价值（为什么选我们？） **快**：早8点发→下午3点达（对比快递次日达） **省**：西安→兰州小件60元（专车150元） **稳**：GPS全程追踪+智能温控，生鲜不坏 **专**：紧急文件可指定”专人专车”（溢价30%） ### 司机侧收益（为什么加入？） **出租车**（每日1单） - 空载收入 0元 - 加入平台后，月增收1800元 ， - 收入来源：返程带货+平台奖励 **私家车**（每周2单） - 空载收入：纯油费支出 - 加入p平台后，月增收600元 - 收入来源：顺路接单+推荐新司机奖励 ## 六、冷启动与风险控制 ### 冷启动策略 - **商户合作**：签约**临夏手抓、宁夏滩羊、新疆哈密瓜**头部商户，承诺“6小时达，坏单包赔” - **司机激励**：新司机前10单每单补贴20元，推荐1名司机奖励50元 - **用户拉新**：首单5折，分享好友各得10元券 ### 风控体系 **货物安全**：高值件强制启用”车载箱”，偏离路线自动冻结运费 **运力波动**：偏远地区设置”应急司机池”，订单溢价50%激励接单 ## 七、数据验证与目标 **核心KPI**： 订单达成率≥92%（行业平均85%） 司机月活率≥70% **技术指标**： 智能匹配耗时＜3秒 载货监测准确率≥98% ### 最终愿景 **让西北的跨城小件配送，像同城快递一样便捷！** 用户省钱省心、司机稳定增收、商户销量增长——三方共赢的共享物流生态 ## 版权声明与免责条款 - **版权归属**：本方案由本人原创设计，未经书面授权，任何机构或个人不得擅自修改、复制、分发或用于商业用途。 - 方案中涉及的**智能硬件设计、调度算法逻辑、品牌标识**已申请知识产权保护。 - **数据引用说明**：如需引用本方案中的市场分析或运营模式，请注明来源为“丝路速达”西北五省共享后备箱跨城速运服务战略解决方案。 本文由 @麻辣香瓜 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
<blockquote><p>从吴恩达提出的“乐高积木式智能体”理念，到摩根大通 Ask David 的实战案例，这篇文章将带你跳出“造万能体”的幻想，转向“拼结构、干实事”的落地思维。</p> </blockquote>  吴恩达 × LangChain Interrupt 2025 洞察解读 ## 一、引子：别再问它是不是智能体，问它“干活了吗？” 在 LangChain Interrupt 2025 的现场，吴恩达一登场，就给 AI Agent 贴上了一个“接地气”的标签： <blockquote><p>“别急着造万能智能体。先把检索、记忆、工具调用、评估做好成一块块乐高积木，能拼起来，才能跑得快。”</p></blockquote> 而后紧接着登台的，是摩根大通展示的 Ask D.A.V.I.D.——一套基于 LangGraph 构建的投研 Agent 系统，能把一个 60 分钟的研究流程压缩到 12 分钟。正如吴恩达所言，这不是某种“万金油代理”的胜利，而是“能拼能跑能复用的智能积木”**的成功。 ## 二、产品洞察：从 Chatbot 到 Agent，差别是能不能“干成事” ### 1. AI Agent 的四大核心能力：像人一样“活着工作” 吴恩达强调，AI Agent 不再是传统的“指令执行器”，而是具备目标导向、感知能力和自主行为的“任务合作者”。这意味着它需要完成以下闭环：  ### 2. “线性微闭环”才是落地的第一站 吴恩达反对“一步到位建超级智能体”的幻想。他提倡的路径是： - **从可控线性任务切入**：如报销流程、客服响应、文件比对等； - **从工具链中摘积木**：能检索、能调用工具、能缓存记忆即可上场； - **从人机混合闭环开始**：关键节点由人兜底判断，AI模块持续迭代。 这背后的核心，其实是**让Agent在真实任务中活起来**，哪怕只干好 60% 的事，剩下的由人补全，也比做个“什么都想干却干不成”的助手强。 ## 三、真实案例：Ask David 如何把“智能体”拼成生产线  来自摩根大通团队的 Ask David，用实际演示印证了“乐高积木智能体”可以干什么。 这套系统服务于投研分析，自动处理客户提问、文档分析、结构化数据查找、个性化回答等任务。整个 Agent 系统是这样分工合作的：  <blockquote><p>成果是显著的：60 分钟压缩至 12 分钟、重复性工作交给 AI、研究员聚焦判断与创造。</p></blockquote> ## 四、产品方法论：拼 Agent，不是拼模型，而是拼结构 ### 1. “任务拆解力”是落地的第一门槛 吴恩达说，最稀缺的能力，不是调模型，而是： <blockquote><p>谁能把一个需要三个人协作的流程，拆成 3-5 步、每步都能调动 AI 工具完成的路径？</p></blockquote> 所以他发明了一个词：**Agenticness（代理性）** - **不是看模型是不是“代理”，而是看它有没有完成任务的能力** - **不是看是不是“多轮对话”，而是看是不是“多步执行”** ### 2. 反馈系统是“智能体”的方向盘 吴恩达一针见血地指出：“大部分 AI 项目的失败，不是算法不好，而是没设检查点。” 他建议： - 建立最小评估环节：**5个样本+一个小判断器**就能快速复盘； - 设定流程图：明确每步调用哪个Agent、什么工具、怎样验证输出； - 用LLM做内部QA，反复拷问自己：这一段合理吗？ 这不仅提升了稳定性，更极大缩短了迭代节奏。 ## 五、补充要点：别忽略这些“冷门但高价值”的积木 ### 1. 语音：不是更炫，而是更顺 “语音交互，其实是被严重低估的接口革命。”——吴恩达 - **语音让用户更容易开口表达，而不是像写prompt一样费脑子**他说：“人们说话时不需要像写作那样追求完美，这种随口说出的想法，更容易暴露真实需求、反复权衡、改变主意。” - **应对延迟的小技巧**他还分享了一个接地气的小细节：“我们一个语音智能体有5–9秒的延迟，于是我加上一句‘Hmm…that’sinteresting’或者‘Letmethinkaboutthat’，再配合一点客服中心的背景噪音，用户会跟容易接受” **Tips：语音不是“让你听起来很智能”，而是降低心理门槛、提升交互亲和力的“减阻器”。** ### 2. Vibe 编程：不是瞎写，是高强度 Prompt 流工作法 “很多人听到‘Vibe coding’以为这是轻松编程，但其实这是最累的工作方式之一。” - **Vibe编程的核心不是写代码，而是不断迭代prompt，让AI一点点靠近目标。** - 它代表一种**“边干边想、边测边改”**的产品-工程混合节奏， - 在工具如Cursor、Windsurf等辅助下，快速产出初版、迅速试错。 吴恩达说： <blockquote><p>“未来最重要的能力不是写代码，而是能清楚告诉 AI 你到底要什么。”</p></blockquote> 这其实对产品人、内容人，甚至销售策略制定者都是一种新的技能要求。 ### 3. 评估：不是为了总结，而是为了迭代 “我们太多人知道评估重要，但总是拖到最后才做。”——吴恩达 - 他强调，**评估不是QA，不是复盘报告，而是快速调方向的手电筒。** - 他的做法很朴素：“我会搞一套5个例子的mini测试，每次改prompt、换方法、调顺序，都先过这道关。” 这带来了极大的敏捷性：**你能不能在一天里尝试5次不同的方案，而不是等一个星期改一次版本？结论：没有快速评估机制的Agent项目，很难真正跑起来。** ## 六、结语：AI Agent 不是科幻，是拼积木 吴恩达说：“AI 项目失败的最大原因，不是模型不强，而是没人知道该从哪儿开始拆。” <blockquote><p>真正跨过 AI 应用的分水岭的团队，往往不是最懂技术的那群人，而是**最懂“让 AI 派上用场”的人。</p></blockquote> 从“会用工具”到“能拼流程”，从“能对话”到“能干事”，Agent 革命的落地点，从来不在 PowerPoint，而在真正跑起来的任务流里。 别再问：“这个是不是智能体？” 问它：“它到底**干活了吗**？” **Reference** - StateofAIAgents|AndrewNg@LangChainInterrupt - HowJPMorganBuiltanAIAgent|LangChainInterrupt 本文由 @Ewvue 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自吴恩达 × LangChain Interrupt 2025 洞察解读 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
<blockquote><p>在AI技术飞速发展的当下，我们常常惊叹于其惊人的创造力，但这种创造力的来源究竟是什么？本文从一个全新的视角探讨了AI创造力背后的真相，指出其并非源于“完美”的知识体系，而是源自“不完美”的设计约束。</p> </blockquote>  我们正处在一个由AI驱动的“文艺复兴2.0”时代。从ChatGPT的吉卜力创意热潮到Veo3生成的爆款短视频，AI似乎有媲美甚至超越人类的创造力。 我们一直以为，这种能力的觉醒源于更庞大的数据集、更复杂的算法和对人类世界的完美模仿。我们曾坚信，通往更强创造力的道路，是用天量的数据“喂养”出一个灵感涌现不绝的“创新之神”。 但如果真相恰恰相反呢？如果AI的创造力并非源于其“无所不知”，而是源于其“一知半解”？如果那些我们一直试图修复的“技术缺陷”，恰恰是点燃其创意火花的秘密引擎呢？ 最近，一篇发表在《Quanta Magazine》上的重磅研究，颠覆了我的认知。斯坦福大学的研究者梅森·坎布（Mason Kamb）和苏里亚·甘古利（Surya Ganguli）的研究成果表明，AI的创造力并非某种高深莫测的“涌现智能”，而是一个令人意外的、由“不完美”设计所催生的必然结果。 ## 揭开创意的面纱：所谓的“灵感涌现”只是美丽的误会 长期以来，当我们看到AI生成了一幅“宇航员在巴洛克风格的宫殿里骑马”的图像时，我们倾向于认为AI“理解”了宇航员、马和巴洛克风格，并像人类艺术家一样将它们创造性地结合起来。这是一种令人欣慰的拟人化想象，但研究表明，这是一个美丽的误会。 真相是，以扩散模型（Diffusion Models）为代表的生成式AI，其创造力的核心并非来自对概念的“高阶理解”，而是源于其架构中两个看似“缺陷”的底层约束。**这种对全局的“无知”，恰恰让AI摆脱了人类思维中的一种经典枷锁——“功能固着”（Functionalfixedness）。** 功能固着是一种人类有而AI没有的认知偏误，是指人们知道了一些事物的固定的作用和功能之后，就会习惯性的认为这些事物就是用来干这些事情，而忽视了这些事物的其他方面的功能。 在著名心理学家卡尔·邓克尔（Karl Duncker）的“蜡烛问题”实验中，人们很难想到用装图钉的盒子来做烛台，因为我们对“盒子”的完整知识（它是容器）限制了想象力。AI则没有这种“知识的诅咒”，它不“理解”盒子，只“看到”其可以支撑物体的局部属性，因此这种“无知”反而成全了它的创造力。  AI不是一个全知全能的画家，更像一个技艺高超的马赛克艺术家，他虽然看不见整幅壁画的全貌，但凭借手中有限的彩色瓦片和一套严格的拼接规则，却能创造出令人惊叹的全新图案。 ## AI创造力的“黄金镣铐”：两大基本原则 那么，这两副给AI戴上，却反而让它舞姿更美的“黄金镣铐”究竟是什么？ **第一副镣铐：局部性（Locality）。**这指的是AI模型在处理信息时，并不是像我们一样“纵览全局”，而是一次只能聚焦于一个极小的图像区块（patch）。它像一个透过锁孔看世界的观察者，视野极其有限。 AI不知道一只完整的猫是什么样的，但它对“猫的毛发纹理”、“猫耳朵的尖锐轮廓”、“猫眼睛的反光”这些局部特征了如指掌。这种“视野缺陷”迫使它在生成图像时，无法直接复制一整只记忆中的猫，而必须将无数个它学到的“局部碎片”重新组合。 **第二副镣铐：平移等变性（TranslationalEquivariance）。**这听起来很专业，但原理却很直观。它是一套保证“结构一致性”的铁律。简单来说，如果模型在一个局部区块学会了“砖墙”的纹理，那么当它需要在图像的另一个位置画砖墙时，它会运用完全相同的规则和结构。这确保了AI生成的世界不会陷入混乱。**这一思想与AI先驱、图灵奖得主杨立昆大力倡导的“世界模型”（WorldModels）不谋而合。**两者的核心都在于，让AI学习这个世界可预测、可泛化的基本规律，而不是去死记硬背无穷无尽的表象。正是这种对底层规则的遵循，让AI的“拼贴”显得真实可信。 当“局部性”将世界打碎成无限重组的可能，而“平移等变性”则像一根无形的线，将这些碎片以一种和谐、连贯、符合逻辑的方式缝合起来，创造力的奇迹便诞生了。 无独有偶，近年来AI研究者们开发的“等变局部评分”（Equivariant Local Score, ELS）机，正是一个只优化这两个核心原则的简化数学模型，它竟然能高度复现复杂扩散模型的输出，这再次证明了——**约束，而非自由，才是AI创造力的真正源泉。** ## 化“限制”为“催化剂”：系统性提升AI创新力的3个方法 理解了AI创造力的根本原理，我们提升AI创新能力的方向就变得豁然开朗。我们不再是盲目地扩大模型、堆砌数据，而是可以像一位熟练的工程师一样，**通过“设计约束”来主动引导和激发AI的创造潜力。这种“拥抱限制”的哲学，在人类的创新史上早已屡见不鲜。史蒂夫·乔布斯毕生信奉“至繁归于至简（Simplicityistheultimatesophistication）”，他对iPhone只保留一个Home键的极致约束，恰恰成就了一代产品的革命性体验。**  同样，在AI的世界里，我们也可以通过以下方法，将限制化为创新的催化剂： **方法一：设计“不完美”的架构。**未来的AI模型设计，重点可能不再是单纯地追求“更大更强”，而是要战略性地构建具有特定“创造性缺陷”的架构。我们可以设计出在不同维度上具有不同“局部性”视野的模型，或者引入更多有趣的“等变性”规则（如旋转、缩放等），就像给乐高玩家提供不同形状和功能的积木，让他们能搭建出更富想象力的作品。 **方法二：驾驭数据“信息差”。**如果我们想让AI画出更有创意的椅子，或许我们不应该只给它看成千上万张椅子的照片。我们可以尝试一种“信息差”训练法：给模型看无数物体的局部纹理（木头、金属、织物），再给它看无数种结构（四条腿的、单腿的、悬空的），但就是不给它看一张完整的“椅子”。这将迫使模型在其“局部知识库”中进行前所未有的探索和组合，从而“发明”出我们从未见过的椅子设计。 **方法三：将提示工程提升为“约束的艺术”。**当我们向AI输入“一只由水晶构成的蝴蝶，栖息在熔岩流上”时，我们正是在让模型在严格的约束下（水晶质感+蝴蝶结构+熔岩环境），去完成一次前所未有的“创作越狱”。**这让人想起了传奇音乐家布莱恩·伊诺（BrianEno）著名的“倾斜策略（ObliqueStrategies）”卡牌。**当创作陷入僵局时，他会抽出一张写有“只用一个音符”或“重复一个动作”这类指令的卡牌，通过这种人为的限制来打破思维定势，激发全新的灵感。 这一方法也让提示词的意义变得更加深刻。一个好的提示词，本质上就是在施加一种巧妙的“创造性约束”。 ## 拥抱“不完美”，我们面临什么问题？ 对AI创造力的研究和探索，或许能让我们反思对AI“完美”复现人脑的执迷，转而善用AI的“不完美”。我们手中的创新钥匙，不再是无穷无尽的数据和算力，而是设计“智慧约束”的能力。 这也引发了两个更深层次的问题： - 既然约束是创造力的引擎，那么是否存在一种“最优约束”的尺度？太多的约束会扼杀创意，太少则会导致混乱，那个激发最大创新的“黄金分割点”在哪里？ - 如果AI的创造力源于一种与人类截然不同的“认知范式”，那么追求让AI像人一样思考的通用人工智能（AGI）道路，是否从一开始就走偏了？ 或许这些将是未来AI领域的重点研究方向。 作者：赛先声；公众号：奇点漫游者 本文由 @赛先声 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Pixabay，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
<blockquote><p>AI的浪潮正以前所未有的速度席卷各行各业，而在私域运营这场精细化博弈中，AI不再只是“锦上添花”的工具，而是“重塑效率与体验”的关键引擎。本文将从大语言模型的原理出发，深入拆解AI如何在企微私域的获客、转化、留存、数据分析等核心环节中实现实战赋能。</p> </blockquote>  ## AI在企微私域运营中的定位与价值边界 Deepseek的R1模型凭借着中文语境及简单易用爆火，上至国家企业下至个人，都意识到了AI的创作潜力。 各行各业都争相AI化，自媒体也不断传播有多少工作岗位将会被AI替换，不会用AI就会被淘汰的恐慌。人们一度陷入了不会用AI就会被淘汰的恐慌，正是利用当前的焦虑期衍生了很多韭菜课程，宣称会AI就可以实现逆天改命，实现财务自由，否则就会被时代遗弃。 接下来我从私域运营的角度来梳理一下AI的工作原理和AI的价值边界，希望看完之后可以打破AI的魔化进入到实际应用中，让AI更好地为我们赋能。为了精简范围，以下所讲的AI为大语言模型。 ### 1. 大语言模型的工作原理 大语言模型其实就是投放了大量的语料进行训练使其学习到人类语言的语法和语义，以及一些常识。模型训练后组成了一个个的词，在生成答案的时候不断去拼接出现概率最高的词，大模型预测的下一个词越准确，代表大模型的能力对问题的还原度越高，也就回答准确率越高。Deepseek相比于国外的大语言模型给出的答案更加符合国人标准，就是因为Deepseek投喂的是中文语料。 ### 2. 大语言模型的价值边界 基于以上的工作原理，那么就可以理解大语言模型不是万能的了，需要结合其他技术一起使用。大语言模型的能力主要是对语义的理解和数据分析，以及还有语音生成和图像生成的衍生，最直观的就是你问一个问题，他给你答案。因为大语言模型被投喂了大量的文献材料，所以在知识边界来说会更加广泛，但是大语言模型无法超越的是人类情感的感知。 尽管如此，在内容生成上大语言模型都可以给我们做赋能，拓展内容生成的上限。我们都知道在企微私域的社交性决定了运营的核心，也就是精细化的用户管理，通过深入人心的内容，持续打造用户与品牌的信任，深化用户忠诚度。 首先，大语言模型可以在这里不断优化运营人员的内容质量和数量的上限，为精细化运营做赋能。其次，运营的效果怎么样做到更好，这就可以使用AI分析运营数据从而得出优化建议。 具体在企微私域的各个运营环节怎么样使用AI赋能呢？ ## AI赋能企微私域运营核心环节 ### 1. 获客：高效引流与高效破冰 **1）线索智能评分/分级：自动化评估潜客价值** 根据引流的场景进行线索评估，如APP/H5/小程序引流，根据历史信息，访问记录，停留时长等做一个综合评分。如果是电商场景，则可以根据用户的订单信息做评分。 将用户分为几个等级，不同的等级采取不同的转化策略，给销售提供一个用户等级评分并且生成跟进建议，若是客单价较低的行业也可以直接形成自动跟进的SOP，批量提高成交率。 **2）高效数据清洗：AI外呼加粉提高线索清洗效率** 对于有较大的历史数据时，1个电销人员一天打300个电话已经工作量饱和了。但是接入AI外呼，这个上限就大大提升了，人工可以有更多的精力做后续的承接。 使用AI清洗中低分线索，并且可以将电销的话术及对用户的标记等形成方法论投喂给AI，使得AI能够对线索外呼之后做初步判断，向销售传递用户情况并给出对应的行动建议，无缝衔接AI与人工之间的交接，提高整体的产出。  **3）引流渠道效果分析：分析最佳引流渠道** 在同等的利益点上，引流率和转化率结合分析得出最佳渠道。比如A渠道引流率是20%，首单转化率是10%；B渠道引流率是10%，首单转化率是20%。综合来看是B渠道为更优渠道，这渠道的用户更加精准，同时结合不同渠道的成本来计算得出最佳渠道，不断优化引流成本。 **4）个性化欢迎语与破冰：提升第一印象与开口率** 在上一层已经做好了当前用户的评分后，根据用户的情况制定个性化欢迎语，让用户感受到品牌的连贯性，避免跨平台的割裂，提升用户对品牌的好感度。在文案设计上可以向用户提一个不用思考的问题，通过AI不断打磨优化提升用户的开口率，因为用户开口率直接影响了首单转化率。 ### 2. 转化：智能化销售推进 **1）转化路径SOP自动化与个性化：基于行为的精准触达** 接入AI前的自动化SOP只能根据客户的标签设置相对固定的几个SOP，或者说就是一段段的话术，当用户做出回应之后的判断就不准确了，不能够很好地根据用户的情况做出下一步动作而是简单地执行当前的SOP，或者从中介入人工的方式弥补这一缺陷。 接入AI之后，用户回复了对应的话可以继续跟客户沟通，并且将当前用户推到下一个SOP流程中，根据用户的反馈不断生成新的分支让SOP更加智能化。 让AI拥有销冠的能力，比如说销冠会根据客户的回答去挖掘这个客户的隐藏信息，对于保险行业来说，客户说了他住哪里，那么根据住的地方比较偏远，应该需要汽车出行，可以判断出这个客户有车险的需求，从而更加精准地给这个客户推荐契合的险种。 在与用户交互的过程中，以及用户的基础信息，不断完善校准用户画像。即用户在聊天中的信息抓取后同步到用户画像上，比如用户描述了家庭住址，可以根据业务需要的颗粒度进行备注，用户关心的问题可以做简单的描述，对用户生命周期分阶段进行分层。 **2）AI销售助手：话术推荐、语音/图片生成、信息提取** **话术推荐：**当用户进入了成交阶段，AI可以联系聊天对话的上下文进行总结分析得出最佳的话术，销售可以根据AI推荐的话术进行优化或者直接发送，提高销售的效率的同时拔高销售的平均水平，直接带来效率的提高和转化的增长。  **语音/图片生成：**借助AI用文字生成语音条，按照以往的测试情况来看，发送语音的回复率相比于文字会高30%。除此之外，语音有助于丰富当前的人设增加用户对我们的信任度。当有些产品需要做较多的效果图时，AI就可以帮助咱们快速生成图片，让用户更快地理解品牌产品。 **信息提取：**对用户的聊天内容进行总结，帮助销售客服在会话流转过程中快速了解客户意愿，提升沟通效率，并且对此也可以生成一些后续的跟进建议。  ### 3. 留存与复购：深化用户关系 **1）AI智能客服：7×24小时即时响应，解放人力** 有很多客服场景的商家用人工客服进行24小时轮班，人工客服总会有一些情绪化的情况，再加上培训成本极高。 那么现在就可以让AI智能客服来做这个事，降低成本的同时还可以保持稳定的标准服务。通过企业知识库的训练，按照日常的工作流进行设置，让AI模拟真人沟通的预期，24小时不间断地服务客户，当AI感受到客户情绪时进行及时地安抚。 除此之外，对AI智能客服及人工客服的服务质量进行自动化质检分析。通过意图识别模型判断客服是否遗漏关键动作（如未发送购买链接、未确认售后政策），结合业务规则进行自动打分。对服务异常数据进行告警，并从对话中提取高频词汇，帮助运营人员了解当前用户的需求热点。 **2）社群AI助手：提升社群运营效率与体验** 首先是通过知识库和社群SOP的训练，可以做一些社群问题的解答，当出现舆情时再人工介入，减少人工维护社群的工作量。其次可以根据历史的群活动详情生成群活动方案并且可以自动执行活动方案，让其全程的社群运营自动化。 **3）用户流失预警与自动化挽回** 通过用户的发言数据、浏览数据、购买数据、站内数据等可以分析出当前用户的活跃程度，根据用户的活跃程度进行等级划分并进行分析预警，进一步设计挽回方案进行自动化挽回，对此生成挽回报告帮助运营不断调优。 ### 04 数据驱动：运营决策的智慧引擎 **1）运营数据分析与自动化报告：实时洞察效果** 精细化运营的前提是找出不同需求的人群，再给予针对性策略。在私域运营过程中，用户在私聊、群聊中的行为，朋友圈的互动，H5/小程序/站内平台等的行为都可以形成数据，这些数据可以构建成用户生命旅程视图。 将用户生命旅程进行切段分析，从中找出用户复购的阻力，消除阻力，提升复购，让AI辅助我们得出分析结果反哺转化链路的优化。 **2）竞品情报监控与分析（如公开信息抓取分析）** 想要保持一定的市占率，竞品的监控是必不可少的。在帆船博弈理论中说道，在外界条件相同的情况下，无论第二名采取何种策略，第一名只要跟随第二名保持一致就能稳住自己的地位。 利用AI我们可以更加低成本高效地完成竞品数据的分析，比如竞品在哪些媒体哪些平台采取了什么样的措施，从对方拿到的结果如销量、点击量等进行分析是否需要跟进。 另外，还可以监控竞品的用户评价和舆情去挖掘用户的细分需求，同时也可以更好地挖掘产品卖点、盘点产品的吐槽点，找到自己产品的服务和营销的迭代机会。 ## 拥抱AI创造更大的价值 在这个变革的时代，AI可以帮助我们变得更强大，学会使用AI来提高我们的工作效率和业绩。AI在企微私域上的价值本质是将人力从标准化任务中解放，聚焦到更高价值的创造。 AI可以深入到私域运营中的获客>转化>留存的核心运营动作中，通过“数据感知—策略生成—自动执行—反馈优化”形成闭环，AI不仅是解决效率与成本之间的矛盾，更是在千人千面中更加深度的个性化服务中重塑客户关系。 本文由 @Eva学习笔记 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自 Unsplash，基于CC0协议。 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
<blockquote><p>年中述职，不只是一次汇报，更是一次展示价值、争取资源的关键节点。很多产品经理在准备述职时常常陷入“讲不清、说不透、没重点”的困境。本文将以五个实用步骤，手把手教你如何从目标梳理到成果呈现，打造一份既专业又打动人心的年中述职报告。</p> </blockquote>  又到年中述职季，最近和几位产品同行聊天，听到最多的吐槽是：”天天忙得脚不沾地，述职时却不知道从哪下嘴””写了20页PPT，领导听了10分钟就打断问核心价值”。 之前写过年终述职，回头看觉得不够精炼，所以这次重新整理下述职框架，主要分以下5部分。  ## 第一步：整体目标完成情况 述职的开场，一定要先给老板一个结论：上半年目标达成情况。  核心说明： - 北极星指标：结合自身产品拆分定量/定性的指标，并关联年初设定的目标值。 - 季度完成情况：对比指标具体数值及目标值，整体完成情况一目了然。 - 总结说明：针对指标具体说明，好的差的，客观说明。 ## 第二步：产品迭代重要节点 这一步拆分到月度，讲清楚：每月做了哪些工作？以及最终带来了什么改变。  核心说明： - 版本地图：月度梳理核心版本及做了哪些核心功能。 - 专项攻克：配合重大节点事情做了哪些对应的功能，产生了怎样的效果。 ## 第三步：挖掘工作亮点 这一步是给你秀肌肉的。不是“我做了什么”，而是“我为公司/项目创造了什么价值”。 对于产品经理来说，要学会通过思考需求背后所包含的业务价值，更多地尝试用业务视角去讲述。  核心说明： - 降本增效、流程优化、个人能力及团队管理上的体现。 - 除了常规的产品经理工作流外，优秀的产品经理还会做很多“非常规”工作，包括知识分享、运营策划等一些降本增效的输出。如果有，最好沉淀为方法论，作为工作加成说出来。 - 这是你区别于“普通执行岗”的关键！领导记不住你做了10件常规事，但会记住你做的1件“超出岗位职责”的事。 ## 第四步：不足和建议 述职不是”报喜不报忧”，而是”坦诚问题+给出方案”。这一步要做”问题的终结者”，而不是”问题的搬运工”。  核心说明： - **问题定位：**别甩锅！从自己能控制的角度切入。比如“Q2上线的‘智能推荐’功能，用户点击率未达预期（目标15%，实际8%），主要原因是我对用户分层不够精准（我负责的标签体系仅覆盖了基础属性，未考虑行为数据）”。 - **改进建议：**给出可落地的方案。比如“Q3计划：1）联合数据团队完善用户行为标签（7月完成）；2）上线A/B测试功能，快速验证推荐策略（8月上线）；3）每月与运营同步用户反馈，动态调整模型（长期机制）”。 - **团队视角：**如果是Leader，要反思“管理盲区”。比如“Q2跨部门协作中出现2次需求延期，主要是我没提前同步资源排期，Q3会建立‘季度资源池’，提前2个月和研发/设计对齐需求优先级”。 ## 第五步：下季度规划 述职的终点，是让你的老板们相信：”你不仅能总结过去，更能规划未来”。这一步要像”作战地图”一样清晰。  核心说明： - **目标拆解**：把季度目标拆到每月（比如“Q3DAU目标12万，核心动作：8月上线‘社交分享’功能，9月启动老带新激励活动”）。 - **版本节奏**：按月说明重点（比如“7月：完成‘社交分享’需求评审，8月：开发+内测，9月：上线+运营推广”）。 - **协同资源**：明确需要其他部门配合的事项（比如“需要运营部在8月前准备10个用户分享案例，设计部同步输出3版分享海报”）。 ## 最后几点tips - 反思一定要带方案，能放能收， - 提前演练很多遍，把每个数据背后的逻辑刻进脑子里，经得起推敲； - 提前推演述职中可能会提问的问题，并针对性准备，一定会反复的追问你细节 愿你今年述职，从”完成任务”到”惊艳全场”！✨ 本文由 @小蜗牛 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
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<blockquote><p>在移动互联网的浪潮中，微信不仅改变了我们的沟通方式，更重塑了社交、支付、内容消费等多个场景的用户习惯。它为什么能做到这一切？本系列首篇文章将从产品视角出发，深入剖析微信背后的设计逻辑与战略思维，揭示它如何在看似“简单”的体验中，构建起强大的用户粘性与生态壁垒。</p> </blockquote>  2024年，微信月活13.3亿，用户日均使用时长132分钟。这两个数字背后，是一场持续13年的需求狙击战。当我们将微信放在中国互联网产品的坐标系中观察，会发现它的好远不止数据层面：它如何在QQ、米聊、支付宝、抖音等巨头的围剿中突围？如何用反主流的产品策略，构建起中国互联网最坚韧的生态？ 本文将通过需求分层模型，结合与QQ、抖音、支付宝的深度对比，拆解微信的反脆弱产品逻辑。 ## 一、底层需求：当竞品在功能覆盖时，微信在需求降维 ### 1.移动社交的代际差：微信与QQ的核心分野 2011年微信上线时，QQ已拥有6亿用户，几乎覆盖中国所有网民。但QQ本质是PC社交的移动延伸，其产品设计中隐藏着三个PC时代的惯性。 **第一是状态焦虑** QQ的在线/离线/隐身状态显示，源于PC时代即时响应的需求——用户在电脑前，消息需要快速回复。但移动端场景完全不同：用户可能在开会、通勤或休息，状态显示反而制造了必须回复的社交压力。数据显示，2010年QQ移动端用户中，38%曾因“显示在线却未及时回复”引发好友不满。 **第二是功能冗余** QQ移动端继承了PC端的文件传输、群管理、等级体系等功能，在3.5英寸的小屏幕上变成操作负担。2011年QQ移动端版本功能键密度是微信的2.3倍，用户需要点击3次才能找到基础聊天功能，而微信的聊天界面只有输入框和发送键。 **第三是关系链混杂** QQ好友包含同学、同事、网友等多维度关系，移动端用户需要更纯粹的熟人连接。腾讯2010年用户调研显示，62%的手机用户希望“通讯工具只保留最亲密的联系人”，但QQ的好友列表平均包含128个联系人，其中37%是“不太熟悉的网友”。 **微信的策略是需求降维——将移动社交的底层需求从连接效率重新定义为连接舒适度。** 首先，去掉状态显示，用消息到达即通知替代。用户无需为是否在线焦虑，消息发送后，对方看到通知时再回复即可。这种设计让用户的社交压力降低40%（腾讯内部调研数据），因为“未读消息”不再等同于“未及时回应”。 其次，好友添加仅支持手机号和QQ号，从源头限定强关系链。微信早期用户中，90%的好友来自手机通讯录，而QQ移动端仅45%。这种强关系链的筛选，让微信的聊天场景更聚焦于“必须保持联系的人”，用户日均有效消息量（即需要认真回复的消息）比QQ高32%。 最后，聊天界面极简到只有输入框和发送键，甚至没有已读功能。张小龙曾在内部会议中说：“已读是最反人性的设计，它把对话变成了考试。”微信团队通过用户行为日志发现，70%的移动端通讯场景是非即时的——用户可能在睡前回复、工作间隙查看，已读功能会强制用户“必须现在回应”，而微信的未读消息标记功能（可手动标记为未读）则给了用户“稍后处理”的选择权。 这种降维打击让微信在2013年Q2超越QQ移动端月活（微信1.9亿 vs QQ移动端1.7亿），完成了移动社交对PC社交的代际替代。 ### 2.通讯工具的需求本质：微信与米聊的生死战 同期竞品米聊选择了功能堆砌策略：1.0版本即包含群聊、涂鸦、消息推送，2.0加入视频通话、文件传输。但数据显示，米聊用户日均使用时长始终未超过8分钟——因为它混淆了需求与功能的关系：用户需要的不是更多功能，而是更顺应用户习惯的功能。 微信的需求考古则更彻底。团队通过用户行为日志发现，移动端用户70%的通讯场景是非即时的（如睡前回复、工作间隙查看），因此刻意弱化即时性，强化异步性。这解释了为什么微信没有在线状态，却保留了消息免打扰；没有已读，却优化了消息标记为未读功能。 关键数据对比：2012年Q1，微信用户7日留存率68%，米聊仅32%；微信用户日均消息量5.2条，米聊3.8条（但米聊功能数是微信的1.8倍）。这组数据揭示了一个核心规律：当产品功能超出用户实际需求时，反而会降低使用体验。微信用减法抓住了移动通讯的本质——让沟通更自然，而不是更“高效”。 ## 二、中层需求：当竞品在场景占领时，微信在场景缝合 ### 1.支付场景的逆袭：微信支付与支付宝的生态博弈 2014年微信支付借春节红包逆袭时，支付宝已占据移动支付76%的市场份额。支付宝的核心逻辑是场景占领——通过电商、缴费、金融等高频场景绑定用户，本质是工具-场景的单向连接。用户打开支付宝，是为了完成某个具体任务（如网购付款、交水电费），任务完成后即退出。 微信支付的策略是场景缝合：不试图占领某个场景，而是让支付渗透到所有生活场景的缝隙中。 首先是关系链赋能。红包本质是熟人之间的小额交易，通过微信的强关系链降低用户对绑定银行卡的信任成本。数据显示，微信支付用户首次绑卡转化率是支付宝的2.1倍——给好友发10元红包的心理门槛，远低于网购100元时的支付决策。2014年春节红包数据显示，7天内有800万用户绑定银行卡，其中65%是首次使用移动支付。 其次是轻量化渗透。支付宝强调大而全（一个APP覆盖所有支付场景），微信支付则通过钱包入口+小程序+二维码分散到各个生活场景。2015年艾瑞咨询数据显示，微信支付线下扫码场景占比63%，支付宝为41%——夫妻店更愿意贴微信收款码，因为用户无需打开APP，扫码即可支付。例如，北京胡同里的煎饼摊，用微信收款码实现了“扫码-支付-取餐”全流程30秒完成，而支付宝需要用户打开APP、点击付款码、摊主扫码，流程多2步。 最后是用户共创。微信支付从未强制商家接入，而是提供支付即会员、收款语音提醒等工具，让商家自己设计运营逻辑。例如，上海的早餐店用支付后领1元券功能，将复购率从25%提升到42%；杭州的社区超市用收款语音提醒（“微信支付到账58元”），解决了现金找零易出错的问题。 结果：2023年微信支付市场份额40%（支付宝51%），但用户日均使用次数6.3次，超过支付宝的4.1次。微信支付渗透到了支付宝覆盖不到的细碎场景——从早餐摊到菜市场，从小区门口的修鞋匠到农村的红白事收礼，微信支付成了“最接地气的支付工具”。 ### 2.内容场景的破局：朋友圈与微博、QQ空间的差异化生存 2012年朋友圈上线时，微博（陌生人社交+热点传播）和QQ空间（熟人社交+强互动）已占据内容社交的两极。微信的策略是场景缝合——既不是热点广场，也不是互动乐园，而是社交资产仓库。 首先是内容的时间属性。朋友圈内容按时间线排列，没有算法推荐（直到2020年才测试朋友的新动态），因为用户需要的是可回溯的生活记录。数据显示，用户回看3个月前朋友圈的概率是微博的4.7倍——人们会在毕业、搬家等节点翻找旧动态，这些记录构成了“数字人生的日记本”。 其次是互动的情感浓度。朋友圈点赞/评论仅好友可见，且默认共同好友可见，这种半公开设计让互动更有情感价值。微博评论区平均互动深度0.8层（即大部分是单条评论），朋友圈为2.3层（常见“你最近怎么样？”“孩子长高了！”等连续对话）。2022年腾讯研究院调研显示，78%的用户认为朋友圈的互动“更真实、更有温度”。 最后是关系的分层管理。微信通过分组可见、不看他/不让他看等功能，让用户自主管理社交关系。QQ空间的权限设置隐藏在3级菜单，使用率仅微信的1/5；微博则默认公开所有内容，用户需要通过“仅粉丝可见”等复杂设置保护隐私，操作门槛是微信的3倍。 关键数据：2023年朋友圈用户日均浏览时长28分钟，高于微博的22分钟和QQ空间的15分钟；用户发布内容的30天留存率61%，是微博的2.4倍。这说明，当内容场景回归“记录生活”的本质时，用户的参与度和粘性会显著提升。 ## 三、顶层需求：当竞品在用户驯化时，微信在用户赋能 ### 1.短视频战场的突围：视频号与抖音、快手的生态差异 2020年视频号上线时，抖音（算法驱动+陌生人社交）和快手（老铁关系+下沉市场）已占据短视频90%的市场份额。微信的策略是用户赋能——不试图用算法驯化用户，而是用社交关系链激活用户。 首先是内容分发的社交权重。视频号70%的流量来自好友点赞，30%来自算法推荐（抖音则是90%算法+10%社交）。这种设计让普通人的内容有了被看见的机会。2023年新榜数据显示，视频号中腰部创作者（粉丝量1万-100万）占比78%，抖音仅42%。例如，上海的退休教师王阿姨分享的家常菜教程，因女儿点赞被亲友转发，最终获得5万播放量；而同样内容在抖音需要投流才能突破500播放量。 其次是创作门槛的工具友好。视频号直接打通朋友圈、公众号，支持图文+视频混合发布，甚至可以转发朋友圈内容到视频号（抖音需要重新剪辑上传）。数据显示，视频号用户首次发布内容的完成率83%，抖音为57%。北京的大学生李同学表示：“我在朋友圈发了一组旅行照片，顺手转发到视频号，系统自动生成15秒短视频，比在抖音重新拍简单多了。” 最后是商业闭环的生态协同。视频号直播可跳转小程序下单，打赏可直接转化为公众号打赏，这种微信生态内循环让创作者无需跨平台运营。抖音直播用户跳转到电商APP的流失率高达65%，而视频号直播用户通过小程序下单的转化率比跨平台高40%。例如，杭州的服装店主张女士，通过视频号直播展示新款，用户点击“立即购买”直接跳转到自家小程序，订单转化率12%，比抖音直播跳转淘宝的5%高7个百分点。 结果：2024年视频号月活8.2亿，用户日均使用时长45分钟（抖音120分钟），但用户付费率18%超过抖音的15%。熟人推荐带来的信任度，让视频号的商业价值更聚焦于“有温度的交易”，而非“流量的快速变现”。 ### 2.开放生态的构建：小程序与快应用、App Store的本质区别 2017年小程序上线时，阿里推快应用（轻量化APP），苹果有App Store（中心化分发）。微信的策略是用户赋能——不做应用商店，而是做场景解决方案。 首先是去中心化分发。小程序没有应用商店入口，用户通过扫码、群分享、公众号关联等方式触达。快应用依赖应用商店分发，获客成本是小程序的3倍。例如，深圳的奶茶店“喜茶”通过小程序实现扫码点单，用户在门店扫码即可进入，无需搜索下载；而快应用需要用户打开应用商店搜索“喜茶快应用”，流程多3步，用户流失率高达70%。 其次是功能模块化开放。微信提供位置、支付、分享等基础能力，但不限制具体场景。超市用小程序做拼团接龙，医院用小程序做检查报告查询，寺庙用小程序做电子祈福牌——这些场景在快应用中几乎不存在。2023年小程序TOP3场景是线下服务（41%）、生活工具（28%）、轻量游戏（15%），而微信团队最初预设的TOP3是电商（30%）、内容（25%）、社交（20%）。用户用脚投票，重新定义了小程序的价值。 最后是用户主导的进化。小程序的迭代方向由用户行为决定。2018年，微信发现小程序中“扫码点单”场景占比快速上升，于是优化了扫码入口的响应速度；2020年，社区团购兴起，小程序团队开放了“接龙”功能组件；2023年，用户频繁使用小程序做“电子合同签署”，团队又上线了“电子签名”接口。这种用户共创让小程序生态的抗风险能力远高于快应用——快应用2023年月活不足5000万，小程序超12亿。 ## 四、产品哲学的底层逻辑：从需求满足到需求定义 如果说前三个部分是微信的战术拆解，那么其产品哲学的底层逻辑，可以总结为三个关键词：需求降维、场景缝合、用户赋能。 **需求降维**：不是做更多功能，而是找到用户需求的底层本质。当QQ在PC功能迁移中越做越重时，微信发现移动端用户需要的不是“随时在线”，而是“不被打扰的连接”；当米聊在功能堆砌中迷失时，微信发现用户需要的不是“更多功能”，而是“更顺应用户习惯的功能”。这种降维不是妥协，而是对需求的深度洞察——就像剥洋葱，去掉外层的冗余，才能触及核心。 **场景缝合**：不是占领某个场景，而是让产品成为场景的粘合剂。支付宝用电商、金融场景绑定用户，微信支付用红包、线下扫码渗透场景；微博用热点传播吸引用户，朋友圈用生活记录留存用户。微信的场景策略，就像水——不强行改变容器的形状，而是填满容器的每一个缝隙。 **用户赋能**：不是驯化用户，而是让用户成为生态的共建者。抖音用算法告诉用户“你应该看什么”，视频号用社交关系告诉用户“你的朋友在看什么”；App Store用评分排名决定“什么应用值得下载”，小程序用用户行为决定“什么场景值得存在”。微信的生态，是用户用需求投票的结果——用户需要什么，它就提供什么工具。 ## 结语：好产品的终极答案 从2011年的孤独星球启动页，到2024年覆盖13亿用户的超级应用，微信13年的进化史，本质是一场向用户需求低头的旅程。它没有改变用户的生活方式，而是成为了用户生活的一部分。 当竞品在功能覆盖时，它在需求降维；当竞品在场景占领时，它在场景缝合；当竞品在用户驯化时，它在用户赋能。这种反主流的产品策略，让微信避免了功能堆砌的臃肿、场景垄断的傲慢、算法统治的冰冷。 好产品的终极答案是什么？不是数据的增长，不是功能的强大，而是用户的依赖——当用户不再讨论“这个产品有多强”，而是习惯说“没有它，我的生活缺了点什么”时，它已经完成了从工具到生活的蜕变。 微信做到了这一点。它是通讯工具，是支付入口，是内容平台，是应用商店，但它更是13亿用户的“数字生活基础设施”。这种“好”，不在产品本身，而在它如何让用户的生活更高效、更自然、更有温度。 本文由 @咪说产品 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自微信官方 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
<blockquote><p>在上篇《构建企业级用户管理体系：高效分治不同类型用户的实践指南》中，我们解析了多元化用户的管理策略。本文作为系列第二篇，将深入探讨企业用户中心的产品架构设计，覆盖核心价值定位、系统分层架构、功能模块设计三大维度，为产品经理提供可落地的建设框架。</p> </blockquote>  ## 一、用户中心的战略价值：从“5A管控”到业务赋能 企业用户中心（User Center）本质是身份治理的核心基础设施，其核心价值可提炼为“5A统一管控”：  关键洞察：用户中心的本质是企业中台能力的核心载体，通过标准化身份服务降低系统重复建设成本，据Forrester研究，统一用户管理可减少30%+IT运维投入。 ## 二、系统架构设计：分层解耦与集成范式 ### 1、前端交互层（视图层）  ### 2、业务能力层（核心引擎） 根据5个核心价值展开，每块有细分的业务能力，形成接口能力支撑业务系统调用。 在系统运转过程中，用户中心和各业务系统会有大量交互，用户中心作为中心能力，大部分情况是数据放在那里由业务系统定时查询，而如果想有更快速的信息获取方式，一种是业务系统在业务场景触发时主动调用，一种是通过消息队列的方式进行消息消费。同时，用户中心可为各个业务系统的账号创建、修改密码等场景提供统一的短信服务。 ### 3、基础设施层（技术支撑） - 存储层：分库存储内部/外部用户数据（MySQL+Redis缓存） - 安全层：HTTPS传输、敏感数据加密、WAF防护 <blockquote><p>架构原则：通过接口标准化（OpenAPI/SCIM）和模块插件化设计，平衡统一管控与业务灵活性需求。</p></blockquote>  ## 三、核心功能模块设计 将整体系统架构梳理清楚后，通过业务能力整理出用户中心的应用能力地图。 ### 1、用户管理：分治与融合 根据上篇文章中提到用户是区分不同类型的，那么用户中心应支持建立不同的用户池，每个用户池可定义不同的属性字段，整个用户管理应保证某个信息的唯一性（比如手机号、账号），并可进行单个用户池的增删改查与导入导出，也支持全局的查询、导入导出。 如果要为每个用户池定义不同的属性字段，可设置和字典模块联动，一方面可复用相同的取值， 另一方面可增加字段的可配置性，后面也会专门出篇文章写如何将系统做成可配置化的形式。 另外，用户状态也是用户信息中非常重要的一个信息，内部用户和外部用户都会有调动离职的概念，人员有变动时应及时根据信息判断用户的休眠策略，防止业务信息泄露。 ### 2、组织架构：权限控制的基石 对于内部员工，是会关联对应的部门组织，业务系统可调用该数据进行数据权限的控制，当然用户中心也应提供标准的数据权限管理能力，到时也会用到组织架构信息。 对于外部用户，比如门店的员工也会分销售区域管理，上级也会有大区总、店长之类的，也可以为这种类型的用户设置组织架构层架，更细分的进行数据权限控制。 总结下来用户中心的组织架构管理更多的是为数据权限服务。 ### 3、认证服务：体验与安全的平衡 用户中心需为各个业务系统提供标准的认证登录能力，业务系统主要是管理后台、小程序、app三大类形式，比如管理后台主要是账密登录或手机号验证登录，app主要是本机号码一键登录、微信快捷登录，所以对于用户中心来讲，应将这些共性的认证服务封装为api接口能力，供业务系统直接对接。 另外SSO登录需要支持多种协议，常见的是 SAML、OAuth2.0协议等，如果企业有能力自研协议，也可以定制协议，这部分需要一定的技术成本，也是用户中心非常关键的技术能力。这部分对于产品来讲需要了解用户中心可以支持到哪个程度的认证登录，更多需要后端技术的支持。 ### 4、应用管理：业务系统的连接器 用户中心需接入多个业务系统，每个业务系统来访问时应携带各自专用的编码，以保证应用间信息与权限等不会串，因此需对每个应用定义各自的编码、key、secret信息。 可针对各业务应用分别设置传输的字段编码、内容，创建的用户需要进入到用户中心的哪个用户池中，设置认证登录的策略。应用也可以设置自己的访问账号、有哪些角色、哪些权限。 ### 5、权限中心：RBAC+ABAC融合引擎 一方面用户中心需管理自己的角色权限，另一方面需要支持业务应用创建自己的角色权限，并通过api能力传递给业务系统。所以直接可以做成通用的能力，既支持自己也支持外部。 权限分为菜单权限、数据权限，角色可关联菜单权限，也可以关联数据权限。数据权限的维度主要是管理哪些用户池，哪些组织架构、哪些应用，可以根据企业的情况决定数据权限的管理颗粒度，最好可以做颗粒度的可配置，这样可以便于后续拓展。 角色可以给用户池授权、单个用户授权、某个岗位或者部门授权，可以在最初建设时考虑自动化配置的实现方式，这样可以减少花费在配置上的工时，提升人效。 权限可以细分到菜单、按钮，用户中心自身需要考虑数据权限，比如设置子管理员时可能就只能看到部分数据、管理部分用户池，各个业务系统想维护数据也要能支持只看对应应用的，这些都要在前期设计时考虑清楚。 以上部分在我看来是设计时要着重考虑清楚的点，这样才能在后面的业务拓展中满足业务需求，不至于再去动底座。 ### 6、审计与安全：合规的生命线 - 审计三要素：主要是为信息安全提供有力支撑，需要记录用户的登录日志、操作日志，在必要时可提供用户的访问数据供审计使用。因为用户中心是给很多业务系统提供登录支持，用户登录的每个应用的记录都要逐一记录；操作日志也是要对给哪些用户做了授权、授权了哪些范围做明确的记录，以便查找溯源。 - 安全策略配置化1）密码复杂度，针对每个用户池可设置不同的密码要求，比如内部用户安全管理要求高，则需要特殊字符等；对于外部C端用户只需要2种字符的设置。2）短信配置，每个业务应用的短信通知也需要统一能力，并支持各个业务系统单独配置，这样用户中心对接好短信服务，其它业务系统减少对接成本。3）更多可以统一及个性化配置的设置，包括多因素认证开关、登录会话有效期，密码登录失败次数锁定账号的配置。 以上内容时企业级用户中心建设时考虑的主要模块，后面会再分享如何设计可扩展的RBAC架构，以及如何设计配置化系统满足业务扩展。如果有更多想了解的内容或建议欢迎大家在评论区交流。 本文由 @产品猫头鹰 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
<blockquote><p>从零开始构建一个能支撑海量用户和复杂场景的大型AI推荐系统，对产品经理而言充满挑战。尤其在系统上线前的产品设计阶段，一些关键决策点极易成为后续发展的瓶颈。本文将聚焦冷启动策略设计、数据采集机制搭建以及MVP功能取舍这三大核心环节，并结合“冷启动用户体验闭环”这一关键理念，探讨如何规避常见的设计陷阱。</p> </blockquote>  ## 一、 冷启动策略矩阵 冷启动是新系统上线时无法回避的难题，核心在于如何在用户数据匮乏时快速提供有价值的推荐。以下是几种核心策略的设计考量与风险规避： ### 热门推荐 **核心思路：**利用平台全局热门内容（高点击/转化商品/内容）填充初始推荐池，解决新用户无数据的问题。 **设计要点：** - **动态加权：**热门内容权重需结合时效性（季节、节日）和用户基础属性（地域、人口统计信息）动态调整。 - **多样性保障：**避免单一品类主导，设计“热门+潜力长尾”的混合比例（如80%热门+20%新品），激发用户探索兴趣。 **风险规避：** - **避免一刀切：**热门推荐必须结合用户基础画像进行过滤，不能无差别展示。 - **防止流量垄断：**对头部内容设置曝光上限，为长尾内容预留展示空间，维持平台生态健康。 ### 标签匹配 **核心思路：**通过用户主动选择兴趣标签或分析其早期行为（如搜索）建立初步个性化模型。 **设计要点：** - **标签体系构建：**采用层级化结构（如一级大类->二级标签->三级子标签），并建立动态更新机制以适应内容变化。 - **交互优化：**设计低成本的交互方式（如滑动选择、模糊搜索），降低用户完成门槛。 **风险规避：** - **避免决策疲劳：**严格控制展示标签的数量和层级深度（建议标签数<20，层级≤3）。 - **持续验证效果：**通过A/B测试监控不同标签组合的点击转化率，及时淘汰低效标签。 ### 社交关系迁移 **核心思路：**利用用户授权的社交关系数据（好友/关注）的行为进行推荐。 **设计要点：** - **关系分层应用：**根据互动频次和关系亲密度区分层级，优先应用强关系数据。 - **隐私安全设计：**实施严格的“授权-脱敏-加密”流程保护用户隐私。 **风险规避：** - **避免过度依赖：**对于社交属性弱的平台，应显著降低社交关系迁移在推荐中的权重。 - **严防数据泄露：**优先考虑在保护原始数据隐私的技术方案（如联邦学习）下实现跨平台推荐。 ### 混合策略与动态演进 **实施路径：** - **初期（0-1月）：**以热门推荐为主力（~60%），标签匹配为辅（~30%），社交关系迁移少量引入（~10%）。 - **中期（1-3月）：**逐步提升标签匹配权重（~50%），降低热门推荐比例（~30%），适度增加社交关系迁移（~20%）。 - **长期（3月+）：**根据用户活跃度动态调整：高活用户侧重个性化（标签+社交），低活用户保留热门兜底。 **效果评估：**定期（如每两周）通过A/B测试对比不同策略组合的关键指标（次日留存、CTR、停留时长），优化权重分配。 ## 二、 数据采集埋点 高质量的数据是推荐系统的基石，埋点设计直接决定数据质量和模型效果。 ### 埋点体系 **数据范畴：** - **基础数据：**用户属性、设备信息、地理位置。 - **行为数据：**点击、停留、收藏、分享、搜索、页面流转。 - **反馈数据：**评分、评论、举报、删除。 **设计要点：** - **核心路径全覆盖：**确保用户完成关键行为（如浏览->加购->支付）的全链路数据无遗漏。 - **优先级动态调整：**根据业务阶段目标（如冷启动期关注内容互动）聚焦关键数据采集。 **风险规避：** - **避免数据臃肿：**对非核心或中间态数据设置采样率（如10%），控制存储与计算开销。 - **防止埋点冲突：**确保跨页面的相同行为埋点ID唯一，杜绝数据混淆。 ### 技术选型 **可选方案：** - **代码埋点：**精准度高，适用于核心转化事件（如支付成功）。 - **全埋点：**自动化采集所有行为，利于探索性分析（如页面热力图）。 - **可视化埋点：**配置灵活，适合UI迭代频繁的页面。 **实施建议：** - **混合策略：**核心事件用代码埋点，非核心/探索性需求用全埋点，动态页面用可视化埋点。 - **安全合规：**对敏感字段（身份证、支付信息）实施脱敏（掩码）和强加密传输。 **风险规避：** - **避免SDK问题：**确保不同业务线埋点SDK版本兼容，防止上报失败。 - **严守合规底线：**严格遵守隐私法规，在用户首次使用时获取明确授权，并提供便捷的关闭入口。 ### 持续验证与优化 **验证流程：** - 测试阶段：模拟用户行为验证埋点准确性和完整性。 - 上线初期：交叉比对前端日志与后端数据，确保一致性。 - 长期监控：建立埋点健康指标（上报成功率≥99%，延迟≤500ms），设置告警。 **优化策略：** - **问题驱动：**分析用户反馈（如“推荐重复”）定位埋点缺失（如未记录已浏览ID）。 - **模型驱动：**利用推荐模型分析特征重要性（如哪些行为对点击率影响大），动态调整埋点优先级和精度。 ## 三、 MVP版本功能规划 MVP阶段的核心目标是快速验证冷启动策略的有效性，资源分配必须高度聚焦。 ### 功能筛选 **评估维度：** - **用户价值：**是否直接影响冷启动体验（如兴趣选择、基础推荐）？ - **技术成本：**开发周期是否可控（≤2周）？依赖外部接口是否复杂？ - **验证价值：**能否验证关键业务假设（如用户是否愿意选标签）？ **实施路径：1）必备功能：** - 新用户引导流程（含兴趣标签选择）。 - 基础推荐模块（热门内容+基于标签的匹配）。 - 基础行为采集与用户反馈机制（如“优化推荐”按钮）。 **2）可选/延后功能：** - 社交关系迁移（依赖第三方，开发周期长）。 - 高级筛选/过滤功能。 **风险规避：** - **警惕伪需求：**通过目标用户原型测试（如20人）验证必要性，果断砍掉使用率低（<10%）的功能。 - **避免算法过早复杂化：**MVP阶段优先采用规则引擎实现推荐逻辑（如规则组合），而非投入深度学习模型。 ### 迭代节奏 **建议周期：** - **0-2周：**完成核心功能开发与内部测试。 - **3-4周：**小范围灰度测试（100-200种子用户），核心关注：次日留存、标签选择率、推荐点击率。 - **5-6周：**基于数据优化（如简化标签、调整热门比例），扩大测试范围（~1000用户）。 **关键验证指标：** - **核心指标：**次日留存率≥40%，标签选择完成率≥70%，推荐点击率≥8%。 - **辅助指标：**平均停留时长≥2分钟，“推荐相关度”满意度≥70%。 **风险规避：** - **避免过早优化细节：**在用户量不足（<1000）时，优先验证策略可行性，而非追求微小的算法指标提升。 - **严防资源分散：**集中火力优化核心用户路径（引导->推荐->反馈），非核心功能（如等级体系）坚决后置。 ### 资源协同 **技术侧：** - 利用低代码平台或成熟开源框架加速开发。 - 集成现有数据中台资源（如CRM画像），避免重复建设。 **运营侧：** - 紧密运营种子用户社群，高频收集反馈并同步进展。 - 初期可辅以人工精选内容，提升新用户的首屏体验。 **风险规避：** - **警惕技术债：**MVP代码需保持模块化和可扩展性，避免后期重构代价过高。 - **减少人工依赖：**明确规划用算法逐步替代人工运营动作（如内容精选）的路径。 ## 四、构建冷启动用户体验闭环 成功的冷启动依赖于一个紧密衔接的体验闭环：引导用户表达兴趣 -> 高效采集行为 -> 给予即时反馈，形成提升推荐精准度的正向循环。 ### 新用户引导 **设计要点：** - **流程极简：**引导步骤控制在3步以内（欢迎->兴趣选择->首次推荐展示）。 - **即时反馈：**在用户选择标签时，实时预览其选择对推荐结果的影响，增强掌控感。 **风险规避：** - **避免信息过载：**引导页文案精炼（<50字），视觉元素克制。 - **提供跳过选项：**允许用户跳过标签选择，进入基于默认策略的“探索模式”，并提供后续反馈入口。 ### 行为采集 **实施策略：** - **隐性采集为主：**通过自然交互（滑动、点击、停留）自动记录行为数据。 - **显性反馈为辅：**在推荐结果旁设置轻量的“赞/踩”按钮，并提供“调整推荐偏好”的入口。 **技术要求：** - **实时处理能力：**采用流处理技术（如Flink）实现行为数据的快速采集、清洗和模型近实时更新（延迟<500ms）。 - **隐私合规设计：**对行为数据匿名化处理，并设定合理的数据保留期限。 **风险规避：** - **避免干扰体验：**显性反馈按钮位置需谨慎，触发频率不宜过高（如≤每5次推荐1次）。 - **过滤噪声数据：**识别并过滤异常行为模式（如连续点踩同一内容），防止误导模型。 ### 快速反馈 **反馈机制：** - **结果反馈：**用户完成兴趣选择后，立即呈现个性化推荐，并提示其行为可优化后续结果。 - **状态反馈：**在用户产生重要行为（如收藏）后，即时提示“推荐优化中”。 - **价值反馈：**定期（如每周）向用户推送简明报告，展示推荐与其兴趣的匹配度。 **技术要求：** - **实时推荐引擎：**支持模型参数的在线学习和秒级更新。 - **A/B测试集成：**实时对比不同反馈策略的效果（如即时提示vs延迟提示）。 **风险规避：** - **避免反馈轰炸：**控制同一类型反馈的展示频率（如每日≤3次）。 - **管理用户预期：**反馈信息需真实反映推荐效果，避免夸大承诺导致失望。 ## 五、关键路径 构建大型AI推荐系统是一项复杂的系统工程，产品经理需要在效率与个性化、数据精准度与实施成本、资源投入与验证速度之间不断寻求最佳平衡点。通过科学设计冷启动策略组合、严谨实施数据采集埋点、在MVP阶段明智取舍功能、并持续优化冷启动用户体验闭环，可以有效规避上线前的关键陷阱。 **关键行动点：** - **策略验证：**每两周通过A/B测试评估冷启动策略组合效果，动态调整。 - **数据合规：**将“授权-脱敏-加密”的隐私保护要求落实到数据采集全流程。 - **MVP聚焦：**严控MVP范围（核心引导、基础推荐、反馈机制），利用工具加速开发（目标≤2周）。 - **闭环效率：**投资实时数据处理能力，实现“行为->模型->推荐”的快速迭代循环。 通过在上线前扎实做好这些关键环节的设计与验证，推荐系统才能从挑战转化为产品的强大竞争优势。 本文由 @阿堂聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议
在C端市场略显吃力的萤石网络，将目光转向了B端的小微企业， 欲以“高性价比+轻量化”切入以形成差异化竞争力，不过如何快速形成规模化效应仍是需要面对的重点。
最近两天，外卖界的“美饿大战”让大量消费者收到平台方补贴的茶饮兑换券，许多人因此在这个炎炎夏日喝到一杯冰爽清凉的免费奶茶。当然，这场白热化的外卖战也促使连锁茶饮门店出现爆单，社交平台上随处可见忙得焦头烂额的茶饮人的工作实况以及奶茶店被外卖骑手层层包围的画面。  然而，某位经过蜜雪冰城门店的路人却注意到放在店门口的一个纸箱，走近一看发现箱内堆满了制作好的柠檬水、奶茶、果茶等。一番了解才知道，原来纸箱里的全是顾客下了自提订单、却没有到店取的饮品。 眼见店员辛苦赶制出的饮品因无人认领而被丢弃在纸箱内，拍摄这一幕的网友不禁感慨“天呐，好浪费”，直言“免费送的也不能浪费啊”。  帖子发布后，不少人与发帖人有相似的感慨，认为制作好的饮品直接废弃太浪费。但同时，他们亦对用户们的消费行为感到困惑，不理解选择自取订单的人为何不到店领取饮品。  对于这一疑问，许多选择自取订单的顾客各有说法。部分人解释称，自己到店后发现台面上堆满制作好的茶饮，可在取餐区翻找半天却愣是没找到自己下单的那杯。与店员反馈后得知还要再等上半个多小时才能拿到饮品。于是，一些等不了的人便转身离去，果断放弃这杯免费奶茶。  另有人表示，自己得到太多平台派发的饮品券，一个人无法全部喝完，便下了自取单并备注制作好的饮品送给辛苦工作的外卖骑手或店员。但或许是取餐现场太过混乱，无论是外卖员还是奶茶工都没留意到订单上的备注内容，以至于饮品放在取餐区无人领取。  只是，虽然下了自取单却没到店领取的顾客各有各的无可奈何，但也确实导致许多制饮品被废弃。一些奶茶店员称，这两天门店打烊时取餐区会滞留太多无人问津的饮品，而依照门店规定，这些没人认领的奶茶最终只能当作物料损耗，全部丢进垃圾桶销毁。  至于围观群众提议的送给环卫工人或者来往路人，店员接连表示，他们不能擅自将顾客的订单转送给他人。而且现下天气炎热，现制饮品放置时间太长，或许会发生食物变质，所以他们也不敢随意送给路人或环卫工人，以免引发食品安全事故。  不过，为避免造成物料浪费，有茶饮打工人称，他们会将自取单挑选出来，等顾客到店后再开始制作。而一些忙不过来的门店则让等不了的消费者在规定时间内凭小票到店领饮品，既减少店员的工作量，也能给用户更好的到店体验。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511482.htm)
据彭博社报道，针对欧盟开出的5亿欧元(约合42亿元人民币)罚单，苹果公司已提出上诉，称这一处罚“史无前例”，而且欧盟监管机构对其App Store应用商店提出的整改要求是“非法的”。  苹果App Store 今年4月，欧盟委员会根据《数字市场法》宣布了这项罚款，称苹果违反了有关允许开发者引导用户在其应用商店之外进行购买的规定。 苹果周一在一份声明中表示：“我们认为欧盟委员会的决定以及这项史无前例的罚款，远远超出了法律的要求。正如我们的上诉所表明的那样，欧盟委员会正在强制规定我们如何经营应用商店，并强加一些令开发者困惑、对用户不利的商业条款。” 今年6月，苹果调整了其欧盟应用商店的政策，以符合当地法规要求，避免进一步处罚。作为调整的一部分，苹果引入了一个分级佣金结构，分别为5%或13%，外加2%的用户获取费用，具体取决于开发者是否希望其应用出现在应用商店的搜索建议、推广材料中或者是否具备自动更新功能。 苹果表示，欧盟委员会要求公司在欧盟实施新的分级佣金结构，但苹果认为这一做法会让用户和开发者更加困惑。该公司还指出，没有其他应用下载商店受制于类似结构。 现在，苹果也更加宽松地允许开发者推广应用外的数字商品支付方式，从而规避了部分苹果费用。苹果还表示，欧盟委员会非法扩大了“引导”(steering)的定义范围，这意味着开发者可以在更多情况下引导用户前往其他平台进行交易。 苹果的上诉只是该公司应用商店在全球遭到监管的最新进展。今年早些时候，一位加州法官裁定，苹果必须允许美国开发者自由引导用户前往网页完成应用内购买交易，这可能会使苹果每年面临数十亿美元的收入损失风险。 近年来，欧盟已对多家公司开出巨额罚单，包括对Google处以超过80亿美元的罚款，以及命令苹果向爱尔兰补缴130亿欧元的税款。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511480.htm)
近年来随着人工智能（AI）需求的爆发，对于全球半导体产业也产生了巨大影响，导致头部的半导体制造企业的员工的绩效奖金出现了两级分化。而高额的薪酬已成为企业争夺顶尖人才、维持技术优势的关键策略。因此，奖金规模的高低更被视为衡量企业竞争力的重要指标。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0701/001e9933886cb76.jpg) **台积电2024年绩效奖金人均约44.46万元** 台积电受益于强劲的AI芯片需求，2024 年总营收达到新台币2.89万亿元，同比增长34%，净利润更是大涨40%至新台币1.17万亿元。而出色的业绩表现，也推动了台积电发放的绩效奖金大涨。 7月初，台积电发放了2024 年度度绩效奖金，董事会核准员工酬劳总额达惊人的新台币1405.9亿元（约合人民币347.26亿元），较前一年大涨逾40%，创下历史新高。如果以台积电全球逾7.7万名员工计算，平均每人可领取超过新台币180万元（约合人民币44.46万元）。据台媒预计，资历达六年以上的工程师，薪资与奖金总收入可能高达新台币500万元（约合人民币135.85万元）。 美国投资银行Needham & Company 乐观预测，台积电AI 营收将从2025 年260 亿美元，暴增至2029 年900 亿美元。台积电也为了巩固人才，导入根据员工贡献度给予奖励的制度，连对公司成功有贡献的离职员工也能获得奖金，使台积电成功将离职率持续维持在历史低点。 **2025年上半年三星晶圆代工部门绩效奖金为零** 与台积电形成鲜明对比的则是全球第二大晶圆代工厂三星电子。 虽然2024年至2025年一季度三星电子的受益于存储芯片市场的需求回暖和价格上涨，整体的营收和净利润都实现了不错的增长。但是三星的晶圆代工部门则是持续处于亏损当中。 据外媒communicationstoday报道，三星电子内部近日公布了集团内2025年上半年目标达成奖励金（TAI），TAI是每半年支付一次，最高可获得每月基本薪资的100%，最低则为零，具体金额取决于个事业部门的绩效表现。据传晶圆代工部门由于绩效太差，因此上半年奖金直接为零。 报道指出，三星半导体事业暨装置解决方案事业部（DS）今年上半年绩效奖金为0~25%，这是由于高频宽內存（HBM）的市场反应不如竞争对手，以及NAND 闪存市场行情恶化，导致整体业绩下滑的结果。 按照不同业务划分，存储部门将获得25%，系统LSI 部门将获得12.5%，半导体研究中心部门将获得12.5%，晶圆代工部门则为0%。TAI 发放日期为7月8日。不过三星DS 事业部高层已决定向公司退还TAI，以表明要提升管理绩效的决心。 资料显示，三星DS 事业部自2015年到2022上半年每次都可以获得最高的TAI，也就是每月基本薪资的100%；但自2022下半年开始，由于绩效放缓，使得TAI 有所减少。2023下半年，DS 事业部的TAI 来到了历年最低，內存部门为12.5%、代工部门与系统LSI 部门则直接挂蛋，不过随着市况好转，去年上半年逐渐回升到37.5~75%。 2024年下半年，则因为前期基期较低，因此绩效奖金达到了200%，超过历史最高标准。但今年上半年由于闪存获利能力恶化，以及代工、系统LSI 业务损失数万亿韩元，因此奖金大幅缩水。 至于集团内其他事业部，设备体验（DX）事业部中，视觉显示（VD）部门与数位家电业务部门将分别获得37.5%与50%的TAI；而由于今年第一季推出的Galaxy S25 系列销售强劲，行动体验（MX）部门将获得最高75%的TAI。医疗器材业务部门将获得75%的TAI，网络业务部门则将获得50%。 三星马达事业部中，零件部门将获得100%的奖金，封装解决方案部门将获得75%的TAI。零件部门的TAI 似乎反映出三星扩大车载用多层陶瓷电容器（MLCC）等主力产品的供应，在所有部门中销售额是最高的。 三星显示事业部中，中小型IT 面板单位将获得100%的TAI，大型面板（如电视）部门则将获得75%。 另外，三星SDI 电子材料事业部将获得25%的奖金，不过中大型与小型部门则为0%。 由于与绩效挂钩的薪酬减少，三星则计划用其他方式提振员工士气，如年初向发给所有半导体部门200万韩元（约合人民币1万元）的“克服危机奖金”，并据员工职级差异发放30股不等公司股票。 **SK海力士2024年绩效奖金达月薪1500%** 受益于2024年存储芯片需求回暖、价格上涨以及HBM需求增长，SK海力士2024年业绩创下了历史新高。 整个2024年度的营收为66.1930万亿韩元，同比暴涨102%；营业利润为23.4673万亿韩元（2023年度同期亏损9.1375万亿韩元），营业利润率为35%；净利润为19.7969万亿韩元，净利润率为30%，营收金额较2022年的历史新高还高出了21万亿韩元以上，为历年营收的新高，其营业利润也超越了2018年存储芯片市场超繁荣期的业绩。 随着2024年业绩创下了历史新高，SK海力士在今年年初就已经向员工发放了巨额的绩效奖金，相当于1500%的基本工资，这也是SK海力士有史以来规模最大的一次绩效奖金。 资料显示，SK海力士的PS绩效奖金制度是与公司财务业绩和个人贡献挂钩的年度奖励制度。员工最多每年可获得年薪的 50%（相当于基本月工资的 1000%）的奖励。自2021年起，SK海力士将上一年营业利润的10%用于为PS奖金池提供资金。该计划的参与者可以选择将至少 10% 到最多 50% 的 PS 奖金转换为公司股票，增量为10%。 因此，SK海力士2024年度的绩效奖金为年薪的 50%（相当于月基本工资的 1000%），还加上了500%的特别绩效奖金，总绩效奖金为1500%的月基本工资。 为了巩固人才竞争力，SK 海力士近期还应工会要求，计划将今年最高奖金发放标准从1000% 提高至1700%，积极留住人才。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511478.htm)
**<strong>日前，全新小鹏P7的实车图再次曝光。</strong>采用全新内外饰设计语言，动力系统也升级了，预计三季度发布，年内上市。**从图上看，这车整体更接近市售车型，尾部有后风道，轮辋是双四辐造型，还有全新车漆颜色，赛博朋克风格的尾部设计与路上行驶的车辆截然不同，回头率直接拉满。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/4d9d5d6d-2773-4442-a643-63e480a25daf.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/2fe529f6-baba-4e47-9a60-c6c8cc6c9c6c.png) 车头和车尾都有横向贯穿式灯带和竖向灯组，前包围有前铲造型，后包围设计也很独特，还配电动尾翼。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/addaaa84-478e-4c52-af73-0e5372baf33d.png) **尺寸方面，全新小鹏P7长宽高分别为5017/1970/1427毫米，轴距3008毫米，比现款P7i大了一圈。** 内饰谍照也曝光了，车内是“T”字形布局，有液晶仪表和大尺寸中控屏。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/6329d442-c081-48aa-97e0-df82012093d9.png) 方向盘从两辐式换成了三辐式，更运动。 **动力上，全新小鹏P7提供后驱和四驱，后驱车型电机最大功率270千瓦，续航有磷酸铁锂和三元锂两种电池可选；四驱车型前后电机最大功率分别为167千瓦和270千瓦。** 电池组容量有74.9千瓦时和92.2千瓦时，CLTC工况续航里程为702公里、820公里、750公里（四驱）。这车主打运动风格，竞争对手包括小米SU7、比亚迪汉L EV、智己L6等。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511476.htm)
近日，山东航空在济南机场完成了百分百规模化自主升级替代，**现场16台自助柜机全部转换成飞腾处理器、银河麒麟操作系统、中国航信KIOSK软件自主创新版的国产化组合。**这是继北京大兴、三亚博鳌等机场试点后，中国航信KIOSK自主创新版在航空公司应用市场的首次最大规模商业推广落地。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/888d7d54aa004791a69b08dee63275d3.png) **中国航信自助柜机KIOSK软件系统自主创新版可分别支持C86架构的海光处理器、ARM架构的飞腾处理器，适配银河麒麟桌面操作系统。** 这是首个完成国产核心芯片双技术路线适配认证的民航离港前端应用，已经覆盖航空公司自助服务全场景。 本次支持山东航空在济南机场的国产化替代，除了标准自助值机，还是**首次采用国产自主创新自助前端支持自助改期、行程单自助打印、扫码付费升舱等服务。** 这个替代过程，只用了不到一个月即完成，再次展示了“山航速度”。 **系统投产两周以来，完成近4万张自助登机牌、近200张自助行程单的打印，还完成了100多人次的扫码付费升舱服务。** 截至目前，中国航信民航客票交易系统已在国航、东航、首都航空等24家航空公司投产，支撑日最高出票170万余张。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/0ea4ce953e454aa39b5c1b7d42e31316.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511474.htm)
近日，有网友吐槽称，贵州某公司在招聘中要求求职者先进行550道题的MBTI人格类型测试。如果不做就无法推进面试流程，并将测试结果设为硬性审核标准。**该网友表示，HR明确告知她，要以MBTI结果严格招人，并声称想要招聘“ISTJ”人格的员工。** 如果测试后结果为外向型即“E”人的求职者，将会被告知因性格“不适合”该岗位，不能进入后续环节。 据涉事公司HR负责人介绍，她们公司的MBTI测试是目前全国最专业的，用于测试求职者的执行力、分析能力和策划力。 该HR承认，虽然测试结果并非100%准确，但与实际情况“很接近”。 **但值得注意的是，公司为每份测试需支付99元费用。**  该负责人进一步解释，公司倾向招聘内向型（“I”）人格的员工，“E（外向）人肯定不要”，理由是认为“E人跳槽几率高”。 对此，有媒体记者以求职者身份咨询贵阳市人力资源和社会保障局南明区劳动保障综合行政执法部。 **工作人员表示，企业招聘享有自主权，如劳动者认为自身合法权益受到侵害，可依法通过司法途径维护自身权益。** 对此，有心理专家表示：“如今流行的诸多 MBTI 测试题目经过了反复替换与调整，原本的科学问卷已被娱乐化使用，因此问卷本身的稳定性并不强，企业过分追求这样的判断，效果可能适得其反。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511472.htm)