**作者 | **耿宸斐 **编辑 | **宋婉心 “60天账期”官宣后的第十天，一位某新势力车企采购告诉36氪，目前公司内部刚完成调研与论证，将把全部账款账期调整为60天，不分旧账新账，也不分供应商类别。 这不是一个所有车企都能做出的决定。对于大多数现金流不富裕的车企而言，将存量账期也转为60天，会直接引发债务危机。 与此同时，供应链侧，多位供应商告诉36氪，“60天账期”后这一个月，并没有感受到明显的变化。 他们的担忧仍旧大于期待。一位从事汽车供应链20年的行业人士表示，如果从开发票之日起才开始计算账期，那这一规定很可能作用不大。 “价格战”还未真正退场，“账期战”又上场，处于行业出清阶段的汽车产业链，开始进入更激烈的调整期。 ### **01 车企拖账，谁的锅？** 以A股乘用车行业的8家上市公司及“蔚小理”为样本，不难看出，几年间账期越来越长是行业共性。  图：部分车企2021年至2024年应付账款周转天数 数据来源：Wind 注：A股8家上市公司应付账款含应付票据 **账期越来越长，是压力转移的结果，源头在汽车行业产能过剩导致的“内卷”。** 2023年开始的价格战，将车企利润空间不断压缩。国家统计局的数据显示，2017年汽车行业利润率为8%，到2024年滑落至4.3%，今年一季度则进一步降至3.9%。 价格战有行业竞争的原因，也有需求侧原因。 前述某新势力采购表示，早期某车型曾采用很多进口零部件，但价格贵，消费者不买账，主机厂只能进行国产化和VAVE降本。 利润越来越薄，迫使车企转向上游寻找降本空间，将成本压力转移给供应链，拖长账期便是方式之一。 **这其中，造成情况进入恶性循环的一个关键在于，供应商之于主机厂供过于求，上下游话语权悬殊。**在供应链中，除了少数处于绝对龙头地位的企业，多数供应商面对主机厂的要求往往都束手无策，最终只能让步。 **“供应商之间本就竞争激烈，不接受长账期，可能连业务都没有。”**资深从业者徐飞表示。供应商何宇也认同这一境况，“供应商对严苛的商务条件有妥协的屈从心，为了不被淘汰，怎么都行。” “亏本做生意总比产线、资源闲置要能多活几天。”一位行业内人士表示。 因此，虽然内卷是市场成熟阶段的必然结果，但也不可避免地产生了供应链金融运用不当的情况。 “不得不接受长账期”的窘境，让供应商生存处境愈发艰难。 为车企提供检测服务的供应商何宇表示：“我们是研发型企业，有发明专利的专精特新，但是利润和账期很难支持持续研发投入。” “现在全靠股东自有资金预付运营费用，根本不敢扩张，能维持就万幸了。”供应商李洲告诉36氪，**价格战中，很多车企采用低价中标规则，供应商只能陷入互害式竞争。** 不过需要注意的是，尽管被过度用于转嫁资金压力的供应链金融，加剧了上下游生态的失衡，但作为市场经济中产业扩张的关键机制，其在资金配置层面有其天然优势。 一方面，供应链金融能够弥补银行贷款在资金量、流动性等方面的局限；另一方面，通过提高供应链的各个环节的资金往来效率，供应链金融能够快速拉动行业的发展。 ### **02 落实难** “一刀切很难实施。”徐飞对60天账期持保留态度。 **60天账期看似是简单直接的解决方案，但事实上，在账期实际执行中却存在诸多复杂环节，难以用统一标准来规范。** 以结算流程为例，据李洲介绍，车企结算一般都是按照合同签订、执行、验收、开发票、收款这几个步骤执行。不同车企的结算方式不同，有的是分阶段结算，按3：4：3，有的则是100%完成工作后才结算。 前述新势力车企采购人员也表示，账期有多种情况，在60天账期承诺前，间采一直都是90天现金付款，而零部件采购的账期规则则存在一定差异。 **首先，大多数车企并未明确60天账期起止时间的规定。** 在徐飞看来，60天账期的规定如果可以落实，供应商现金流将会大大缓解，但实际上，从哪天计算还是车企说了算。 现实中对供应商而言，交货之后，其账期就已经开始了。但从具体操作上，为了与税收关系保持一致，供应商的开票日期才被作为账期的起点。 李洲告诉36氪，**供应商回款的最大不确定性正是来自于开票前的验收环节。** “验收环节是最麻烦、也是最无法客观衡量的。”李洲说，“通常工作完成后，我们会提交验收申请，先是业务部门审核，然后会交给车企内部类似控制、内审的部门再审核，之后才是通知我们开发票。这个验收环节会遇到各种人的各种挑战，还要很多人签字，随便一耽搁就是一个月。” “如果还是从开发票之日起才开始计算账期，那其实对我们的影响变化不大。”李洲表示。 供应商的另一重担忧则来自于供应链金融被滥用。 目前，在公开承诺60天账期的车企中，**仅有上汽集团和北汽集团明确不采用商业承兑汇票等结算方式。**所以，在支付方式上，多数车企大概率还是会通过银行承兑汇票、商业承兑汇票或是应收账款电子凭证（X链）“付款”，而非现金。 供应商何宇透露，自己服务的一家国内车企，收货后的验收周期在3个月以上，国内业务开票后一个月内支付6个月后到账的“链”。因此他从交货到实际回款时间长达10个月以上。 也就是说，**车企所承诺的60天账期和供应商能在60天内拿到钱，还是两码事。** ### **03 整车厂承压** “60天账期“能否改变供应商境况还未可知，但部分车企显然首当其冲会受到影响。 **Wind数据显示，2024年汽车行业应付账款及应付票据已突破1万亿元。**这意味着，一旦缩短账期，极有可能引发整车厂的债务危机。 判断车企能否承受60天账期压力，核心指标是资产负债表中货币资金/现金储备能否覆盖应付账款及应付票据的总额。 若将存量应付账款统一按60天账期执行，仍以A股乘用车行业的8家上市公司及“蔚小理”为样本分析显示，**仅广汽集团及“蔚小理”4家车企处于安全线以上。**  图：部分车企2024年货币资金/现金储备和应付账款及应付票据情况 数据来源：Wind、公司公告 基于此推测，对60天账期的要求，大部分车企更可能仅针对新增账款实施60天账期，存量债务仍按原协议处理，以平衡资金压力。 相较于传统车企，腰尾部新势力车企在账期新规影响下承受的压力更为显著。 徐飞告诉36氪，传统车企在60天内可以完成从生产到车辆抵达4S店的过程，此时4S店需向主机厂支付款项，虽然车辆实际仍积压在4S店，但主机厂完成了资金周转闭环。 而采取直营店模式的新势力车企则表现分化，以小米为代表的头部品牌可在60天内完成销售转化，而市场表现疲软的滞销品牌，则难以在相同周期内实现销售闭环。 “对于非盈利车企，严格实行60天账期很难保障现金流安全。”徐飞表示。 华尔街日报2018年的报道数据显示，中国电动车公司超过487家。但现如今，只剩40家左右。 汽车行业原本有序的价格战，已经在几年时间里逐步滑向失控的边缘。“60天账期”为遏制价格战而出现，但是否能真正引导行业进入良性循环，则有待观察。 （文中何宇、李洲均为化名）  关注获取更多资讯

Redis被曝三大严重高危漏洞，可致远程代码执行，认证客户端可致服务中断。

<blockquote><p>随着人工智能技术的飞速发展，提示词工程已从简单的文本撰写转变为一门高度系统化的工程学科。本文深入探讨了提示工程的最新进展，包括其从艺术到科学的转变、上下文工程的兴起、自动化技术的应用，以及在复杂推理和多模态场景中的实践。</p> </blockquote>  **提示词工程已从简单的“提示词撰写”转变为一门系统化的工程学科，未来将高度依赖“上下文工程”和“自动化”技术** ## 第一部分：学科的演进——从提示到工程 ### 1. 提示词工程的成熟化 2024-2025年间，提示词工程从“炼金术”般的艺术发展为关键的工程学科。 目标不再仅仅是获取LLM响应，而是精确控制模型行为，确保其在实际应用中的高可靠性。 行业需求激增，相关职位发布量增长434%，掌握该技能的专业人士薪资溢价27%，表明其已成为AI领域的核心竞争力。 ### 2. 奠基性分类学 **《提示词报告》：https://arxiv.org/abs/2402.07927** OpenAI、谷歌、斯坦福等32位研究人员合作发布，系统分析1500+篇论文，建立了统一的认知框架。 解决了领域内术语混乱和认知碎片化的问题。 贡献包括： - 统一词汇表（33个核心术语）。 - 技术分类学（58种纯文本提示词技术，40种其他模态技术）。 - 问题解决导向的分类（零样本、少样本、思维生成、自评、集成等6类）。 这标志着领域从“西部荒野”时代进入拥有共享语言和结构化方法的成熟工程学科，为后续研究和自动化技术奠定了基础。 ### 3. 理论前沿：上下文工程的兴起 新的、更宏大的理论范式，关注点从单个“问题”扩展到如何系统性地构建和管理模型赖以作出高质量响应的整个“信息环境”。 **定义**：战略性地设计提供给AI系统的输入（尤其是提示词），以影响或控制其输出。关注问题的框架、语气、结构及补充背景信息。 **核心原则** - **动态与演化上下文** 上下文是动态变化的，系统需能实时检索信息、调用API或维持对话记忆。 - **完整上下文覆盖** 提供模型可能需要的所有信息总和（指令、数据、工具结果、对话历史）。 - **多步流程中的上下文共享** 确保复杂工作流中所有组件引用统一上下文。 - **知识来源的整体集成与质量** 强调提供“正确”的信息，使用先进检索方法过滤噪声。 **与提示词工程的区别** - **范围** 提示词工程优化即时指令；上下文工程构建动态“组装”完整输入载荷的系统。 - **静态与动态** 提示词静态；上下文工程本质是动态的，持续更新和调整上下文。 - **真实世界部署** 上下文工程旨在解决复杂应用中，仅有提示词而缺乏必要上下文导致失效的问题。 **总结**：提示词工程是“提出正确的问题”，上下文工程是“搭建好舞台，确保问题有意义地回答”。它是LLM集成到更复杂应用（如AI智能体和RAG系统）中的必然结果，代表了提示词工程的“工业化”。 ## 第二部分：面向复杂推理与自动化的先进技术 ### 1. 激发与构建推理路径 **1）思维链（CoT）**：引导LLM将复杂问题分解为多步，显著提升算术、常识和符号推理能力。 **高级变体**：逻辑思维链（LogiCoT，增加逻辑验证）、基于推理模式的CoT增强（选择多样化范例）、主动提示（Active-Prompt，高效标注关键问题）、思维链解码（CoT-Decoding，从模型输出发现推理路径）。 **2）思维树（ToT）**：CoT的泛化，允许模型探索多个并行的推理路径，形成决策树，并进行自评和剪枝。适用于解空间巨大、需探索和规划的复杂问题。 **3）提升鲁棒性与可靠性** - **自洽性（Self-Consistency）** 采样多条推理路径，多数投票选择最终答案，提高鲁棒性。 - **自评/反思（Self-Criticism / Reflection）** 模型迭代生成并批判修正自身答案。 - **格式混合（MOF）** 为少样本范例使用不同格式风格，减少模型对表面格式的敏感性。 ### 2. 自动化势在必行：自动提示词优化（APO） **必要性**：手动设计提示词劳动密集、耗时、结果不可预测，且不具备跨模型普适性。AI优化提示词的效率和效果远超人类。 **关键框架与方法论** - **自动提示工程师（APE）** 利用LLM生成、评估和选择最优提示词。例如，APE自动发现的提示词在数学基准测试中优于人类专家。 - **通过提示进行优化（OPRO）** 将LLM本身用作优化器，用自然语言描述优化任务，LLM迭代生成和改进提示词。 - **DSPy** 将提示词视为可优化的“模块”，开发者定义计算图和评估指标，DSPy自动生成并微调指令和范例。 **形式化视角**：将提示工程视为数学优化问题，在离散、连续或混合空间中求解，目标是最大化模型性能。 **未来趋势**：终极的“提示工程师”将是另一个AI。人类角色转变为“系统设计师”和“目标定义者”，AI负责探索和优化提示空间。 ## 第三部分：上下文的应用——高级RAG与特定平台的实践 ### 1. 检索增强生成（RAG）的新浪潮 **核心问题**：标准RAG检索信息质量参差不齐，易导致LLM产生幻觉。高级RAG旨在提升注入上下文信息的“质量”和“相关性”。 **架构创新** - **自纠正与自适应RAG** （Self-RAG引入“评论家”模型评估检索和生成；Corrective-RAG (CRAG)评估检索质量并纠正；Adaptive-RAG根据查询复杂性动态选择应答策略。） - **精细化检索：ChunkRAG** 通过“语义分块”提供更精确、简洁的上下文。 - **冲突解决：MADAM-RAG** 采用“多智能体辩论”机制，处理模糊查询和冲突信息。 **下一代前沿** 动态RAG（允许LLM在生成过程中多次、自适应检索）；参数化RAG（将外部知识直接整合进模型参数）。 ### 2. SOTA模型提示词最佳实践比较指南 不同模型（OpenAI GPT系列、Google Gemini、Anthropic Claude、Meta Llama 3）因训练数据、架构等差异，提示词设计需针对性调整。 - **OpenAI (GPT-4o, GPT-4.1)** 指令置于开头，长上下文指令前后都放，明确性与细节，肯定式指令，需明确引导思维链。 - **Google (Gemini)** 自然语言交互，提供充分上下文并分解任务，可指定用户专业水平，擅长多模态推理。 - **Anthropic (Claude 3) 必须使用XML标签**组织和分隔提示词部分，长文档内容置于提示词开头，允许模型回答“不知道”，使用预填充强制输出格式，支持“think hard”激发深层思考。 - **Meta (Llama 3)** 强烈建议遵循其官方特定结构（使用控制令牌），元提示关注任务抽象结构，少样本提示需清晰指令和多样化范例。 **核心要点** 不存在通用提示词，理解并遵循模型特定最佳实践是关键。 ## 第四部分：实践者工具箱与未来展望 ### 1. 提示词工程工具链 **开发框架** LangChain（通用性强，模块化构建链和智能体），LlamaIndex（专注于RAG应用，强大的索引和检索能力）。 **提示词管理与优化平台**：PromptLayer（全面的提示词生命周期管理、协作），Vellum（低代码可视化管理），Helicone（LLM应用可观测性），PromptPerfect（自动优化和改进提示词）。 **评估与可观测性**：LangSmith（LangChain官方配套，调试和测试），TruLens（量化评估LLM输出质量）。 ### 2. 未来轨迹与战略建议 **新兴前沿** - **多模态提示**：随着AI模型能处理文本、图像、音频、视频等多种模态，未来的提示工程将面临如何设计和引导跨模态推理的挑战。 - **智能体提示**：上下文工程的终极形式，旨在通过提示赋予AI系统规划、使用工具、执行多步任务和自我修正的能力，是智能体研究的核心。 - **伦理与负责任的提示**：如何通过提示工程来减轻模型偏见、降低输出毒性、确保公平性和安全性，正成为核心议题。 **持续存在的挑战** - **提示词安全（注入攻击）** 恶意指令可能劫持模型行为，防御此类攻击仍是难题。 - **提示词漂移** 模型更新可能导致现有提示词性能下降，需持续测试和再评估。 - **提示词脆弱性** 模型输出仍对提示词中的微小改动敏感，如何提升鲁棒性是关键。 **战略建议** - **对实践者** 拥抱上下文工程思维，优先采用自动化方法，并建立持续测试文化。 - **对研究者** 聚焦未解难题（如提示注入防御、鲁棒性），探索理论边界（如参数化RAG），并发展多目标优化算法。 本文由 @Mrs.Data 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

2025年7月7日，截止收盘，沪指涨0.02%，报收3473.13点；深成指跌0.7%，报收10435.51点；创业板指跌1.21%，报收2130.19点，两市成交额较上一交易日减少2199.07亿元，合计成交12086.5亿元。

According to IT Juzi, there were 114 investment events in China’s embodied intelligence and robotics sector in the first five months of 2025, surpassing the 77 deals recorded in all of 2024.

<blockquote><p>美团和饿了么在外卖领域激战正酣，年轻人成为了这场竞争中的核心流量。本文深入分析了两大平台如何通过疯狂发券吸引年轻用户，以及即时零售模式背后的商业逻辑和机会，揭示了为何年轻人的消费习惯和情绪需求成为大厂争夺的关键。</p> </blockquote>  ## 01 年轻人的生意 人生的遗憾，是一个人无法同时拥有青春和对青春的感受。 年轻人不知道自己是多宝贵的流量，但大厂们很清楚。前些年，从大厂到投资机构，都恨不得把“年轻崇拜”刻在脑门上，某知名投资人直接在饭局上表态自己不投60后创业者，只投80后和90后。可惜，他投出的那位著名的90后创业者，现在还欠着我的99元押金。 挤在即时零售赛道的大厂们，盯上的也是年轻人。 如何拉拢年轻人？最直接的方式就是：让他们使劲薅羊毛。 于是，今天（7月5日），当中年人在忙着关注日本地震没有发生、周六去哪遛娃的时候，年轻人在忙着抢外卖优惠券。 美团和饿了么突然在同一天发力，疯狂发券。我媳妇在上午10点多接到饿了么客服电话：12.5元优惠券已经到账。她没有搭理。但很多年轻人吃嗨了，还打着饱嗝在社交平台分享了战绩： 0.001元买了6瓶饮料； 美团点26个外卖，花了53块钱； 美团点10单总额不到1块钱； 有人已经预定好未来5天的午饭；有人实在喝不完奶茶，送给快递小哥喝，告诉他拿到手就直接按送达；有人形象描述：源源不断的外卖涌入，冰箱放不下了；还有人将这一天称为“全民糖尿日”，因为很多“羊毛”都是奶茶。  ▲社交媒体上网友们对这一天外卖战争的评价 有人已经开始担心：美团饿了么大战，最后的受害者是自己——因为至少胖三斤。 当我在晚上10点搜到这些信息的时候，上午花了30块钱喝星巴克、下午花了52块钱喝瑞幸的媳妇，就像丢了中奖彩票一样懊恼。根据美团刚刚发布的战报，截至7月5日22时54分，美团平台的即时零售日订单量突破1.2亿单。 果然是大力出奇迹。 隔壁饿了么暂时还没有公布战报，但从大家参与的热闹程度来看，应该不会太差。毕竟最近这轮补贴大战，先“挑事儿”的是阿里：淘宝闪购在7月2日宣布了一项500亿元的补贴计划。 不过，这笔500亿元的补贴是计划在12个月里花掉的，是细水长流。没想到美团直接来了个大水猛灌，大周末地发起奇袭。 年轻人吃得越爽，美团在即时零售战场的地位就越稳。 即时零售，根本上就是一门争抢年轻人的生意。作为中年人，我没有歧视在座各位的意思，但年轻人的生意确实美妙：它就像学校门口屹立不倒的小卖铺，永远有一茬又一茬的客源。 我们会老去，但年轻人的生意不会。 至于年轻人在互联网生意里有多重要，我的前前东家腾讯最懂。 就说QQ这款产品吧。在我上高中的年代，千禧年的前几年，它就风靡了大江南北，我相信它的消息提示声能勾起很多80后、90后关于青春的回忆。后来，我们这代人长大了，成为微信、钉钉里熟练回复“收到”的牛马，很多人连QQ的登陆密码都忘记了，但QQ又活了——靠新一茬的中小学生。 就像当年的我们一样，他们也在QQ里发着大人看不懂的文字和图片。腾讯也在游戏之外，拥有了触达新鲜“韭菜”的渠道。 ## 02 含金量 即时零售不算是新鲜的生意模式了。如果按照最基本的理解：消费者想要的东西，马上就能送到，这是至少10年的老生意了。京东在2015年就做了京东到家，美团和饿了么更是把点外卖做成了大家平时的常规动作。 即时零售也不算个好生意。 因为它的第一大品类是生鲜。用户对于这类商品的及时性、新鲜程度要求最高。“前辈”每日优鲜已经沦为炮灰，叮咚买菜在2024年才结束长期亏损实现年度盈利。一个很重要的原因就是，它的履约成本（仓储、配送、人力）成本极高，在营收中占比达到20-30%，远超传统电商的5%-15%。 但它已经成为今年最热门的生意之一。 从京东到阿里，大厂们对它的投入力度之大，几乎要让人忘记几个月前，整个行业的焦点还在AI上面。只能说，从高大上到烟火气，大厂们主打一个灵活。就像我媳妇的购物车，既有几千块钱一条的裙子，也有几块钱一把的水枪。 表面上看，是因为京东想当“鲶鱼”入局外卖，逼得淘宝加强攻势，美团抓紧防守，战火就此燎原。 但去繁存简的话，大厂们竞争的两个关键词就是：高频、年轻人。——只要同时满足这两个点，这块赛场就具备足够的含金量。 数据显示：即时零售的用户群体里，21-35岁占了71%。美团闪购的数据也提到，北京地区的年轻人，每周使用2次即时零售。 我媳妇就是即时零售的深度用户。 各种急需但不常用的东西，她常年靠即时零售搞定，比如出差或者带娃旅游，碰到有浴缸的酒店，她会下单浴缸套。——我也赞成这种消费方式，总比囤一堆东西在家强。 一些常用、但因为脑子不好使而忘带的东西，即时零售也能满足她。她今年开始养成游泳的习惯，我看了看她的美团订单，入夏以来，她已经买过：泳衣、泳帽、泳镜、拖鞋、毛巾，仅仅是游泳相关的物件，消费金额已经超过500块。原因都一样：出门忘带了。 这种情况，不会在我的父母一辈身上出现。他们不容易忘带东西，更重要的是，消费能力和场景有限。能让我妈上头的消费，只有直播间里9.9包邮的睡衣。她有的是时间，快递几天到都没关系。 想要的，马上就能得到——即时零售本质上是情绪消费，这也是它受年轻人欢迎的重要原因。 我在经营玉石生意的过程中深有同感。我的很多客户都是女大学生，她们会让我帮忙留货，等拿到奖学金再来下单。她们买的不只是一件商品，更是奖励。 相比这种延迟性消费，客单价只有80-120元的即时零售，能让年轻人以更低的成本得到更快满足。 ## 03 机会 即时零售的火热，是很多小生意人的机会。 有位江苏朋友说，他在美团上开了家便利店，从零食到日用品，什么都卖，收益比上班强很多。我在前两年也考虑过做外卖平台的情趣用品店，因为它经营成本低，只要选址合适，不用愁没生意。 这是近场消费的魅力。 传统电商的销售路径是：用户下单、店家发货、物流或者快递配送、用户签收。它的好处在于，我在北京可以买到云南的鲜花饼、贵州的辣子鸡、广西的大芒果，但需要等。对于商家来说，好处是拓宽销售渠道，但一些非刚需品类的商品，用户可能在等待过程中就“清醒”，最终选择退货。 而即时零售主打一个快：快速下单、快速使用，交易甚至可以在半个小时之内就完成。 还没等你后悔，货已经送到了。这种局面现在在电商大促时也经常出现。 这里面的关键是前置仓。不管是电商还是生活服务类平台，这几年流行的做法就是兴建前置仓，在成本和效率方面，它都碾压线下店面。现在很多线上便利店，做的也是前置仓模式，仓库安排在小区地下室这种不起眼的角落里，成本极低。 关于前置仓的相关分析，可以参照我去年写过的《美团的手，已经伸到街边小卖店》。 当前置仓足够密集，甚至即时零售可以在SKU、价格这些关键要素上，去挑战传统电商——不是靠打鸡血式的补贴，而是日常低价，那么零售行业可能就又要变天了。 当然，这一天还有点远。 一两份漂亮的战报，还不能改变即时零售的“苦生意”标签。美团、阿里和京东的“即时零售三国杀”这么热闹，隔壁的拼多多、抖音没有跟上，就是一种表态。 但对于我们这样的小商家来说，变化就意味着机会。认清形势，顺势而为，更有可能事半功倍。 高频的年轻人情绪满足，在现在的商业环境里，能把这个点做好的生意，起码不是坏生意。从LABUBU到即时零售，可能都是这个理儿。 本文由人人都是产品经理作者【山农下山】，微信公众号：【山农下山】，原创/授权 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。

**近日，本源量子自主稀释制冷机获国际订单，标志着我国自主量子计算核心装备在国际化进程中迈出关键一步。**本源SL400稀释制冷机稀释制冷机是超导量子计算机的关键核心设备之一，**能够为量子计算机提供接近绝对零度（-273.15℃）的极低温运行环境。** 除量子计算外，还广泛应用于凝聚态物理、材料科学、深空探测等前沿领域。 此次出口的本源SL400稀释制冷机，可稳定提供10mK以下极低温环境，制冷量不低于400μW@100mK。 而且具备30小时内完成降温、24小时内实现升温的高效性能，可满足超导量子计算机的极低温运行环境和快速回温的要求。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/c2f4e568-6e0a-4923-b1f7-2ae04719664e.jpg) 本源SL400稀释制冷机 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511398.htm)

随着高阶辅助驾驶的普及，越来越多的车装上了激光雷达，**然而烧坏摄像头的事情也时常会发生**。近日，在某小区就发生了一起类似的意外：可以看到事发当时正是晚间，一辆头顶激光雷达的车缓慢开过来，布置在路口的摄像头清晰拍到了它工作的状态，**然而突然间摄像头就被烧坏，监控屏幕上出现了密密麻麻的坏点**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/4705ba5f43aa482b8113a4517f8b4100.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/905e86817b8b478191b5001be0804e66.png) 类似的事情其实并不多见，若不然满大街的监控摄像头早就被完全损坏了，有专业人士透露，之所以有会被烧，大概率是**小部分监控摄像头没装红外滤光片（全称叫光学低通滤波器），容易被射坏CCD感光元件**。 那么既然激光雷达能够烧毁摄像头，会不会对人眼也有危害，以后装有激光雷达的车越来越多，会不会非常危险？ 车载激光雷达的工作原理说来也简单，作为一种主动测距方式，其通过发射激光束并探测回波信号，获取目标的位置特征量，进而对周围环境进行精确重建。 目前业内主流的车载激光雷达产品，按发射器的波长来分，**主要有905nm和1550nm两种**，蔚来NT2平台新车和飞凡R7都采用了1550nm，而理想L系、路特斯等，均为905nm，理论上，1550nm的安全功率上限确实比905nm高。  不过这并不意味着905nm激光雷达不安全，根据国际电工委员会标准（IEC 60825-1），目前市面上可量产的车载激光雷达产品，实际上是都需要满足CLASS 1级别标准，也就是没有危害。 换句话说，**激光雷达释放的能量对人眼都是安全的，当然，前提是不要长时间盯着看**。 不过对于摄像头来说，激光雷达就有一定的风险，尤其是那些没有配滤波片的摄像头，出于安全考虑，建议大家不要拿手机对着激光雷达近距离拍摄。 示意：沃尔沃EX90激光雷达烧坏手机摄像头 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511396.htm)

 逃票进入核聚变，白干三天没给钱。 千里万里来相聚，饭局之中把旧叙。 明末看着真不错，排队排出二里多。 tobi真是好大哥，全甲拍照会唱歌。 品牌区热闹不少，苏联美学贴冰箱，老登吧唧卖得好。 机核桌游请狂买，游戏平等别拉踩。 场馆捕获lazzyking，人很下头节目硬。 SNK看孩哥，操作犀利话不多。 相会来年核聚变，祝您身体健康、大便通畅、血糖平稳、红光满面！ 本期剪辑：凯万

<blockquote><p>在快节奏的现代生活中，“今天吃什么”成了不少人每天都要面对的难题。有人构思出一个借助AI技术的解决方案，这个方案试图用创新模式缓解人们的生活小烦恼，还希望以此实现可观的收益。</p> </blockquote>  今天要聊的，就是这么一个把“还债”变成互联网项目的具体打法。 项目叫“AI菜谱盲盒”。 逻辑很简单：你把冰箱里剩下的东西告诉我，我用AI给你生成一份独家定制的菜谱。 这个服务，通过小红书做付费订阅；而你做菜时发现缺的关键食材，我这里有预制好的，顺手就能下单带走。 这事的核心，是把最让人头疼的“剩菜焦虑”和“决策疲劳”，用低成本的AI技术，打包成一个能直接变现的产品。 ##  ## 项目可行性逻辑：为什么这盘“菜”能火？ 很多人一听AI创业就觉得高不可攀。 其实不然，这个项目的妙处在于它是“轻模式”，可行性不是建立在技术壁垒上，而是对人性的精准洞察和对平台生态的巧妙利用。 ### 1.“决策外包”与“情绪价值”的双重驱动 这事儿的根，不是解决“吃饭”，是解决“懒得想怎么吃饭”。 现代都市人精神能量被榨干，回家打开冰箱那一刻的“决策疲劳”是核心痛点。 AI菜谱就是“决策外包服务”。 更深一层，是情绪价值。 当你看到原本可能被扔掉的半个洋葱，在AI指点下变成一道精致菜肴， 那种“变废为宝”的成就感和治愈感，是普通菜谱APP给不了的。 用户订阅的，表面是菜谱，实际上是一种“生活尽在掌握”的确定感。 ### 2.小红书平台生态的“完美契合” 为什么是小红书？它的用户画像和社区氛围，简直是量身定做。 首先，用户画像精准：追求精致生活、乐于为“解决方案”付费的年轻女性，她们是“冰箱焦虑”的核心人群。 其次，内容形态完美：图文+短视频，非常适合展示“改造前”（杂乱冰箱）和“改造后”（精美菜肴）的强烈对比，视觉冲击力强。 最关键的是，平台正在转型：小红书正从“种草”平台向“生活问题解决”平台演进。 一个能实实在在解决“今晚吃什么”的博主，粉丝粘性和付费转化率会远超他人。 ### 2.AI技术的“服务平权”效应 过去，“私人定制菜谱”服务成本高。 现在，大语言模型让这种“一对一”个性化服务的成本几乎降到零。 我们利用AI，是实现了一种“服务平权”。 项目的核心竞争力，不在于你拥有多牛的AI技术，而在于你如何“封装”和“翻译”AI的能力。 你把它包装成一个懂生活、有点小幽默的“厨房伙伴”，通过你的人格化账号呈现，它的价值就完全不同。 AI在这里，不是主角，而是你用来赋能自己、服务用户的最佳杠杆。 ### 3.“订阅”与“带货”的商业闭环 项目最聪明的设计在于其商业闭环。 低客单价的“菜谱订阅”（如包年99元），是前端的流量筛选器和稳定现金流，决策门槛低。但这只是第一层收入。 真正的利润增长点，在后端的“预制菜带货”。 这个逻辑非常顺滑：AI生成的菜谱，大概率会用到用户冰箱里“刚好没有”的关键食材。 你在菜谱下方顺势推荐：“做这道菜，还差一份灵魂黑椒酱？我这有，跟菜谱完美适配。” 这种基于“即时需求”的推荐，转化率高。 订阅锁定了用户，带货放大了价值，形成健康循环。 ## 如何一年实现50万：从0到1的落地六步法 50万，拆解下来，每月需约4.2万净利。 假设订阅和带货利润各半，即每月2.1万订阅收入和2.1万带货利润。怎么做到？ ### 1.第一步：打造“人设磁石”，而非内容机器 启动期，先花一个月建立有血有肉的账号人设。 比如，“一个背着50万债，决定靠研究冰箱剩菜翻身的普通人”。 内容是记录自己如何从厨房小白开始，用AI辅助把日子过得有声有色。 分享失败的搞笑经历和成功的喜悦。 这种真实、接地气的人设，比完美的“美食博主”更能吸引信任。 用户关注你，始于好奇，忠于共鸣。 ### 2.第二步：构建“钩子内容”矩阵，精准引流 人设有了，开始做内容。内容要像鱼钩，精准钩住目标用户。 策划“冰箱大扫除”、“一周剩菜不重样”等系列。 每篇笔记都要有明确的“钩子”，比如标题《救命！冰箱只剩一个鸡蛋和半瓶酱油，AI让我这么吃…》，封面用强烈的“改造前后”对比。 在内容结尾，巧妙植入付费服务：“想让你的冰箱也拥有这种‘超能力’吗？我的‘AI菜谱盲盒’私享社群，每天帮你定制专属菜单。” ### 3.第三步：设计无法抗拒的“订阅产品” 订阅产品不能只是“发菜谱”，要设计成一个“服务包”。 99元/年，你得到的是：无限次AI菜谱定制  + 每周主题“盲盒” + 专属“避坑”指南 +  社群互动。 这个价格对于它提供的价值来说，几乎没有决策门槛。目标是先积累第一批核心用户，比如1000个。 1000 x 99 =  9.9万。年收入的五分之一就有了。 ### 4.第四步：“场景化”预制菜带货，实现利润跃迁 当你有1000个付费用户时，带货就水到渠成。 核心是“场景化”。 比如AI生成“黑椒杏鲍菇牛柳”，你提供菜谱时说：“这道菜的灵魂是牛柳的腌制。 我跟一家本地厨房合作，推出了这款‘傻瓜版’腌制牛柳，调味跟菜谱100%匹配。 ”你卖的不是牛排，是“做出一道完美菜肴的确定性”。 假设1000个用户里，每月20%（200人）购买一份客单价100元、利润30元的预制菜包，月利润就是6000元。这个利润会随用户增长而成倍放大。 ### 5.第五步：沉淀“私域流量池”，构建护城河 小红书是“公域”鱼塘，鱼随时可能被抢走。 必须把最忠实的用户，沉淀到你的“私域”——微信群。 在私域里，关系更近，可以做更高客单价产品的团购、付费课程等。 私域是你的核心资产，是抵御平台风险、建立长期信任的“护城河”。 ### 6.第六步：数据驱动，反向优化供应链 这个项目能产生大量一手用户数据：用户冰箱里最常剩下什么、他们最想吃什么、最缺什么调味料。 这些数据是金矿！通过分析，你可以精准地反向优化预制菜供应链。 比如发现大部分用户都有土豆但缺牛肉，你就可以和供应商合作，推出“土豆烧牛肉”的定制预制菜包。 这种C2B模式，让你从一个“卖货的”，变成一个“创造产品的”，这才是真正的壁垒。 ## 项目核心提示词（Prompt） 要让AI稳定输出我们想要的高质量菜谱，一个专业、全面的提示词至关重要。 这不仅仅是告诉它食材，而是要给它设定一个角色、一套规则和一种情感。 <blockquote><p># Role DefinitionYou are “Chef AI,” a highly creative and empathetic culinary expert. Your expertise lies in transforming mundane, leftover ingredients into surprising and delightful dishes. You are not a cold robot; you are a warm, encouraging kitchen partner. Your tone should be encouraging, slightly humorous, and full of clever tips, asif you’re chatting with a friend in the kitchen.# Context &amp; GoalThe user is a home cook, likely tired after a long day, facing “decision fatigue.” They have provided a list of ingredients from their fridge and pantry. Their goal is to create a satisfying meal without needing to go grocery shopping, reduce food waste, and maybe even learn a new trick. Your primary task is to provide inspiration and a clear, foolproof plan.# Input Variables- `[fridge_ingredients]`: A comma-separated list of main ingredients the user has.- `[pantry_staples]`: A comma-separated list of common staples the user has (e.g., oil, salt, soy sauce, garlic, onion).- `[dietary_restrictions]`: Any dietary needs (e.g., vegetarian, gluten-free, low-carb).- `[time_limit]`: The maximum cooking time the user has (e.g., “under 30 minutes”).- `[kitchen_tools]`: A list of available kitchen tools (e.g., air fryer, microwave, oven).- `[cuisine_preference]`: User’s preferred cuisine style (e.g., “Spicy Sichuan,””Comforting Italian,””Anything is fine”).# Constraints &amp; Rules1.  Prioritize Fridge Ingredients: The recipes must heavily feature the `[fridge_ingredients]`. `[pantry_staples]` are for support.2. Generate 3 Distinct Options: Always provide three different recipe ideas, ranging in style or complexity, to give the user a sense of choice.3.”Blind Box” Element: For each recipe, include a “Blind Box Surprise” – a fun fact about an ingredient, a historical tidbit about the dish, or a clever kitchen hack.4. Identify Missing “Magic” Ingredient: For each recipe, subtly suggest ONE optional but highly recommended ingredient that could elevate the dish (this is the upsell hook). Frame it as a “level-up” suggestion, not a necessity.5.Human-like Instructions: Write instructions in a clear, step-by-step format. Use active, encouraging language. For example, instead of “Sauté the onions,” say “Now for the fun part! Get those onions sizzling in the pan until they’re golden and smell amazing.”# Output Format (Strictly Adhere to This Structure)[Recipe Name 1]盲盒惊喜 :[Insert a fun, surprising fact or tip here.]你的食材清单:已拥有: [List ingredients from user’s input that are used.]升级秘诀 (Level-up Secret): [Suggest ONE optional ingredient.]跟我一步步来 (Step-by-Step Guide):    1.  [Clear, encouraging step 1.]    2.  [Clear, encouraging step 2.]    3.  …主厨悄悄话 : [Provide one final pro-tip for this dish, like a plating suggestion or a flavor pairing idea.]—(Repeat the same formatfor Recipe 2and Recipe 3)</p></blockquote> ## 项目风险和挑战：那些可能让你翻车的“坑” 任何项目都有风险，提前看到坑，才能绕着走。 ### 1.同质化竞争的“红海绞杀” 这个模式门槛不高，模仿者会蜂拥而至。 他们会抄袭你的内容、模式和话术。 到那时，你唯一的壁垒是你的“个人品牌”和“社群文化”。 用户因为你的故事和真诚而留下。所以，从第一天起，就要把精力放在构建这种无法被复制的“软实力”上。 ### 2.后端供应链的“履约噩梦” 前端内容再好，后端预制菜出问题——配送超时、食材不新鲜——对品牌的打击是毁灭性的。 供应链管理是苦活。 初创期，千万不要自建，要选择和本地有口碑的供应商合作，采用“一件代发”的轻资产模式。 合作前，自己要多次下单亲身体验。 ### 3.用户对AI的“信任鸿沟” 并非所有人都信任AI，尤其是在“吃”这个领域。 聪明的做法是“弱化AI，强化人”。把AI定位成你的“得力助手”，而你——博主本人，是最终的“品控官”。 每一份AI生成的菜谱，都经过你自己的“亲测”和“改良”，分享时加入你的真实感受，这样AI就从冰冷的技术变成了有温度的桥梁。 ### 4.平台依赖与“流量变天”的风险 完全依赖单一平台，就像把鸡蛋放在一个篮子里。小红书算法一变，流量可能一夜腰斩。 应对办法就是从第一天起，就有意识地、坚决地把流量往自己的私域（微信群）导。 用独家资料、社群专属福利等方式，引导用户加你微信。只有在私域里，用户才算真正“拥有”。 ## 点亮冰箱，也点亮人生 好了，关于这个“AI菜谱盲盒”项目的核心干货基本都在这了。 从一个令人头疼的50万债务出发，我们最终落脚到了一个微不足道的场景——照亮那一方小小的冰箱。 但这恰恰是这个时代的机会所在：最大的机会，往往隐藏在最微小、最真实的痛点里。 这个项目，表面上是卖菜谱，内核是在提供一种“掌控感”。 在充满不确定性的世界里，能确定地、有创意地、不浪费地解决好自己的每一顿饭，这本身就是一种积极的生活态度。 AI不是万能的，但它能成为你解决问题的好工具。 最终，能把项目做成的，不是最懂技术的人，而是那个最懂生活、最懂人性、愿意真诚和用户交朋友的人。 所以，别再盯着那个数字焦虑了。去看看你的冰箱，或许，你的翻身仗，就从那半颗洋葱和两个鸡蛋开始。 本文由人人都是产品经理作者【抖知书】，微信公众号：【抖知书】，原创/授权 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。

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马斯克当地时间周日表示，他的新政党“美国党”将拥抱全球市值最大的加密货币比特币。一位X用户问马斯克，他的新政党是否会接受比特币。这位SpaceX和特斯拉的首席执行官回答说：“法定货币没有希望了，所以是的。” [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/25/w550h275/20250707/5cac-ef895d8bcb0bc8dc14f3d7a359be9aa3.png) 多年来，马斯克对法定货币与比特币之争的看法一直起伏不定。早在2020年，他就表示比特币“几乎和法定货币一样糟糕”。然而，几个月后的2021年，他站在了加密货币一边。 有趣的是，他上个月推出了号称采用比特币式加密技术的消息应用XChat。 此外，根据链上分析公司Arkham Intelligence的数据，马斯克的电动汽车公司特斯拉据称持有价值12亿美元的比特币。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511394.htm)

暑假出门旅游，总会遇到很多令人头疼的事情，但一款综合体验出色的手机，往往能解决很多问题。例如，在暑假迎来最高4000元优惠的华为Mate X5，就能凭借其轻薄的机身、出色的可靠性、强大的画质、稳定的通信，让大家的旅游幸福感超级加倍。  手机拿在手上怕摔，放兜里会把短裤往下带，装进背包则接打电话和拍照都不方便。华为Mate X5重量与传统直板旗舰相近，折叠态薄至11.08mm展开态仅5.3mm，搭配超轻薄四曲折叠机身带来舒适的握持手感，揣在兜里也毫无压力。  不仅如此，华为Mate X5典藏版搭载的玄武钢化昆仑玻璃外屏，强度是普通玻璃的20倍，完全经得起钥匙、硬币的刮擦，无论是意外跌落，还是装进包里，都不用担心外屏碎裂。针对展开时意外跌落，内屏容易被顶坏的问题，华为Mate X5更是采用抗冲击柔性内屏，能够有效抵御硬物冲击。此外，其机身还支持IPX8级抗水，即使在漂流时拍照，也不用担心手机进水损坏。  除了机身强度，华为Mate X5的通信能力同样强大可靠。暑假期间，很多景区人多信号差，经常会遇到朋友圈发不出，想看微信消息加载不出的情况。华为Mate X5凭借灵犀通信技术，在弱网、拥塞网络环境下，依然能保证网络的流畅稳定。此外，它还支持双向北斗卫星消息，即使你在深山、海上等没有地面网络的环境中，依然能通过这项功能发定位、传消息，并且不管对方是不是华为手机，都能接收和回复，安全感拉满。  暑假期间景区人多，也会对拍照造成巨大困扰。好在华为Mate X5搭载的长焦镜头，支持等效约5倍光学变焦，在拍摄人像时不仅能无损放大，更能凭借焦距实现空间压缩感，呈现“主体清晰，背景虚化”的独特光学质感。当然，其5000万超感知主摄，也能凭借高像素、大光圈以及超感知技术，在逆光、弱光场景，带来清晰锐利、色彩生动、明暗有致的质感成像。  值得一提的是，华为Mate X5不仅硬件配置在线，更有丰富且领先的软件优势。例如质感人像、宠物肖像模式，专门针对人像、宠物写真打造，能够在保留真实感的基础上，通过恰到好处地美颜效果，大幅度提升照片质感。镜像智拍模式，则能让拍摄者与被摄者同时看到取景器画面，很适合女友指导男友拍照。  除了外出旅游，也有很多朋友喜欢宅在家里追剧。对此，华为Mate X5展开后的7.85英寸内屏，显示面积与小平板相当，加上超高分辨率和优秀的色彩、亮点、对比度表现，能够带来堪称视觉盛宴的画面体验。不仅如此，鸿蒙操作系统也针对游戏进行了优化，在运行《英雄联盟手游》等主流游戏时，其内屏能显示更大的纵向视野，让玩家在对局中抢占先机。  针对学生党的网课需求，以及上班族的办公需求，华为Mate X5也有诸多体验优势。例如，借助分屏和多窗功能，同学们上网课可以左边看视频、右边记笔记；上班族开线上会议时，可以左半屏看内容右半屏看文档，然后悬浮窗记要点，效率直接拉满。  值得一提的是，华为Mate X5不仅是全能折叠旗舰，同时也是一款真香旗舰——暑促期间，华为Mate X5最高可享4000元直降，以及12期分期免息优惠，到手价仅8999元起。不管你是想要出门旅游还是宅家追剧，华为Mate X5都能让你的幸福感翻倍。

2025年下半场，食品饮料还有哪些机会？

迈瑞医疗作为国内医疗器械行业的龙头企业，进军手术机器人领域具有一定的基础和优势，但也面临着诸多挑战。

一场关于AI的企业分化图谱。

作为长春高新近年来最重要的一次战略性胜利，这盘关乎其未来命运的棋局，已经因这枚关键棋子的落下，而变得豁然开朗。

边缘地区，隐藏着一堆跨界王者。

这个中国人，开面执掌特斯拉全球制造大权。

距离真正的医疗智能体还有差距。

<blockquote><p>高盛预测，AI将在未来几年重塑高达4700亿美元的广告利润池，从创意生产到投放策略，从代理角色到技术中介，整个价值链正在被重新定义。谷歌、Meta、字节跳动、腾讯等巨头已率先布局，AI驱动的自动化广告系统正以前所未有的效率和精度颠覆旧有规则。本文将带你深入剖析这场AI引发的广告革命，洞察背后的逻辑、玩家与机会。</p> </blockquote>  高盛最新深度研究预计，未来几年AI将撼动全球约4，700亿美元的广告利润池。 这场变革涵盖广告投放方式、内容创作流程、受众定位和创意生产等方方面面。 这场变革并非遥远的未来，而是已经发生的现实，#谷歌 和#Meta 正凭借AI自动化工具收割第一波红利。 中国科技巨头#腾讯、#字节跳动、#阿里 的AI工具矩阵，也在改变着广告的创作、投放与衡量方式。 ## 01 AI如何重构4700亿美元的广告利润池 高盛的研究将数字广告列为仅次于云计算的AI应用最成熟赛道，并预言AI将从四个层面重塑其利润格局： **渠道转移（1，700亿美元机遇）：** AI将加速传统广告预算向更高效、更可衡量的数字渠道迁移。 高盛报告指出，数字广告对全球广告总量的渗透率已从2017年的40。8%提高至2024年约69%，年均提高约4个百分点。 但报告也提示，若传统媒体能自行部署AI以提升投放效率，则利润池重构未必全部被数字平台吃下。 **创意生产（1，140亿美元节省）：** 生成式AI将大幅拉低广告创意的制作成本。过去昂贵且耗时的创意开发（占总支出5%-30%）将被AI驱动的规模化生产所取代。 一个鲜活的案例是，Kalshi公司利用谷歌的文本生成视频模型Veo，以极低的成本制作了在NBA总决赛期间播放的广告。 **代理重塑（1，610亿美元变革）**： 自动化平台让广告主能直接触达受众，传统广告代理商的核心价值受到挑战。Meta已明确表示，其目标是实现端到端的广告流程全自动化，这将直接冲击全球广告代理商高达1，610亿美元的年收入。 **中介压缩（250亿美元挤压）**： AI驱动的一站式广告平台正在“抽象化”技术价值链，减少了对第三方广告技术中介的需求，可能挤压其约250亿美元的利润空间。 简而言之，这并非零和游戏，而是一场深刻的价值重塑。AI带来的红利将在平台、广告主和部分服务商之间重新分配，而那些无法适应变化的传统角色将面临淘汰。 ### 02 AI广告产品的先行者：谷歌Performance Max与Meta Advantage+ 高盛研报将谷歌的Performance Max（PMax）**和Meta的**Advantage+誉为“目前最成功的综合AI广告产品”，这两大巨头已经在AI赋能广告方面抢占先机。 它们的共同点是：广告主只需提供营销目标、预算、素材创意和受众线索，系统即可利用AI自动完成跨渠道的投放决策和优化，实现“一键式”广告投放。 作为Google于2021年底推出的创新广告产品， PMax并不对应某单一广告资源，而是横跨搜索、展示、YouTube、Gmail等全平台。 广告主选择PMax后，只需提供转化目标（如尽可能多转化、目标CPA或ROI）、预算、广告素材（图片、视频、标题、描述）以及第一方数据（谷歌称之为“受众信号”）。 随后，PMax利用AI根据设定目标**自动制定投放策略、分配预算、选择最佳投放版位并动态调整出价**，直至达到广告主目标。 整个过程中无需人工干预——无需手动设置版位、竞价或反复调整素材格式，AI引擎将完成这一切。 PMax深受广告主青睐：在美国，采用PMax的广告主比例已从2021年Q4的2%激增至2024年Q4的59%，其投放支出占美国谷歌广告总额的46%。 Meta Advantage+运作理念与PMax类似。虽然上线时间较PMax略晚，其增速同样惊人：美国广告主对Advantage+的采用率从2023年Q1的2%攀升至2024年Q4的36%。 这表明短短两年内，**超过三分之一的Meta广告客户开始依赖AI驱动的自动投放**。 当然，也有细分领域的挑战者崛起，例如AppLovin的Axon 2。0聚焦移动应用广告、Pinterest的Performance+主打视觉搜索广告，它们借助AI在各自领域快速抢占份额。 ## 03 中国玩家的布局：抓住AI浪潮 在全球广告版图中，中国的广告科技巨头（字节跳动、腾讯、阿里巴巴等）同样在大举投入AI，以期引领下一代广告范式。 它们立足本土庞大市场，在算法和数据方面具备深厚积累，如今借助AI东风，有望巩固优势并在部分领域与国际巨头拉开差距。 ### 字节跳动：用AI再造第二曲线 作为国内移动互联网广告的领军者，字节跳动凭借个性化推荐算法（今日头条、抖音的内容分发引擎）崛起，本身就体现了AI在广告**内容推荐和受众匹配**上的威力。在AI创意和投放方面，字节正在全面加码： 2025年初，抖音推出了“即创AI”平台，标志着其广告创意生产流程的智能化升级。即创AI集成了生成式AI技术，提供从**脚本/文案生成、图像生成到视频制作**的一条龙工具。 据披露，平均生成一条视频素材用时不到5分钟，图文素材仅需33秒，连广告脚本都可在10秒内自动生成。 平台内置**3，500+数字人形象**覆盖各行各业，广告主可以自由选择匹配目标受众的虚拟代言人，免去昂贵的真人拍摄费用。同时，还提供商品卡片一键生成、图文快速生成等工具，帮助广告主高效制作符合市场热点的创意素材。 更重要的是，即创AI打通了**投放前洞察和投放后分析**：在创意产出前，系统提供行业数据和灵感建议，辅助找到有潜力的创意方向；投放后则通过智能数据诊断跟踪素材表现，并内置“爆款裂变”功能，能自动对高效素材进行二次创作衍生，持续优化投放效果。 可以说，字节跳动通过即创AI将创意生产、投放优化整合为闭环，大幅降低广告主创意瓶颈，使其能以更低成本、更快速度响应市场。这被视为字节开拓广告业务“第二增长曲线”的关键，帮助广告主**释放创意潜力**、提升营销ROI。 在广告投放侧，字节跳动的策略与谷歌如出一辙。巨量引擎推出的UBMax被称为“字节版的PMax”。UBMax覆盖字节系几乎所有广告资源（抖音、今日头条、西瓜视频等），实现**全自动化投放**：广告主只需提供预算、投放目标、受众信号和创意素材，系统即会根据目标自动完成策略制定、资源分配和优化。 UBMax与PMax不仅名字相似，**内核几乎无异**。字节甚至在2025年3月将几乎所有手动投放方式切换到了UBMax，充分显示出对AI投放模式的重视和信心。 此外，字节的巨量引擎早前也推出了“巨量千川极速版”等产品，以服务电商广告主，一样强调无需手动选人，由系统智能找人扩量。这些举措都表明，**字节跳动正全面拥抱AI驱动的广告投放范式**，希望以技术升级巩固其在效果广告领域的领先地位。 在国际市场上，字节跳动依托TikTok迅速崛起，已经成为挑战谷歌、Meta的新势力。TikTok之所以能在广告业务上后来居上，一个重要原因就是其出色的AI内容推荐和用户洞察能力，带来极高的用户粘性和广告参与率。 而2024年字节进一步在全球范围布局AI广告工具：**TikTok推出了Symphony智能创意套件**，包括Symphony Creative Studio、AI助手、数字分身等模块，为广告主提供生成式AI视频制作等功能。 其中，Symphony Creative Studio可以将文字描述一键生成短视频、自动配备可编辑的预览片段，并支持数字虚拟人、内容混剪、自动翻译等强大功能。 2024年11月，TikTok宣布将这一生成式AI视频创作平台向全球广告主开放。这意味着TikTok广告客户无需复杂的制作团队，就能借助AI**快速定制高质量的广告内容**，充分发挥TikTok短视频社交的营销威力。 字节跳动已将AI视为未来广告业务的制胜关键，从内容生产到投放分发构建了完善的AI工具链。这将帮助其在颠覆传统广告范式的同时，向全球广告霸主地位发起有力冲击。 ### 腾讯：开掘“社交+内容”的独特价值 腾讯在AI广告上的布局同样不遗余力。腾讯的优势在于**社交和内容生态**（微信、QQ、视频号、腾讯视频等），拥有海量的第一方数据和广告场景。 面对AI浪潮，腾讯选择从自身技术积淀出发，推出大模型驱动的广告解决方案。 腾讯广告的一站式AI广告创意平台“腾讯广告妙思”，是基于腾讯自研的混元AI大模型构建的AIGC创意套件。 妙思平台为广告主提供**多场景的创意生成工具**，包括文字生成图像（文生图）、图像生成图像（图生图）、商品背景自动合成、特定风格LoRA微调等。换言之，无论广告主需要全新海报、商品精修图，还是不同风格的素材迭代，妙思都能一键生成。 尤其在营销常用的**人物形象和视频素材**上，腾讯妙思的数字人功能表现突出：内置数十种不同年龄、性别、服饰风格的数字人模型，广告主可以像挑选模特一样选择数字人来展示产品。 据腾讯介绍，如果用真人模特拍摄加后期处理，产出一组可用素材需要2-3天；而利用妙思平台，**10分钟即可生成等量素材**，效率提升数百倍。这为游戏、时尚、教育等需要大量人物创意的广告主节约了大量时间成本。 同样，腾讯还将混元模型的多模态生成能力开放到广告投放平台，每位广告主都可直接使用模型生成文字、图像乃至视频内容。这种**把AI创意能力普惠化**的举措，有助于提升整体广告素材质量和丰富度。腾讯广告希望通过混元大模型“释放创意产能”，贯通创意生成、投放优化的全流程。 可见，“妙思”是腾讯以AI赋能广告的战略抓手，意在稳固其在品牌广告市场的服务优势，并追赶字节在效果广告领域的步伐。 在广告投放方面，腾讯亦在加速AI化转型。其提出的“腾讯广告3。0系统”本质上就是**高度自动化、智能决策的投放平台**。 这一系统取消了人工设定出价和圈定人群的步骤，由AI根据广告主提交的业务信息和目标自动处理。广告主在使用腾讯广告投放平台推广微信生态或腾讯联盟广告时，可以选择智能投放模式：只需输入产品卖点、目标受众描述、转化目标（如表单收集、下单）和预算，系统会智能匹配合适的广告位（朋友圈、公众号文章中、QQ空间等）和人群。 腾讯方面还利用AI改进广告效果预估和转化建模，使投放优化更加精准。随着AI介入，腾讯广告开始弱化精细手工操作的重要性，而更加强调广告主与系统的信息沟通。 例如，投放师需要详细地向系统“讲述”业务，以便AI理解并执行正确策略。如果说过去投放优化是人与人的博弈（广告优化师对接媒体流量经理），那么在腾讯的AI广告时代，变成了**人与AI的协同**：人提供高质量输入，AI输出优化结果。对腾讯而言，拥抱AI投放不仅可以提高现有广告客户的ROI，还有望吸引大量中小企业（尤其那些没有专业营销团队的），因为AI大大降低了他们使用腾讯广告的技能门槛。 这实际扩充了腾讯广告的潜在客户基础，做大了市场蛋糕。在与国际对手的比较上，腾讯的场景（社交+内容）和数据维度较为独特，AI在洞察社交关系、兴趣图谱上可能发挥不同于搜索/电商场景的作用。 总体来看，腾讯正通过大模型赋能创意、多渠道智能投放，打造自己的AI营销闭环，以**全面提升广告主投放的质量和转化**，并在新技术赛道上保持竞争力。 ### 阿里巴巴：电商营销的AI范式转型 阿里巴巴的广告业务与其电商平台高度融合，特点是以交易导向的营销场景为主（淘宝/天猫站内推广等）。在AI浪潮下，阿里围绕商家需求，构建覆盖内容生产到投放的AI工具矩阵，努力实现“让天下没有难做的营销”新境界： 阿里妈妈（阿里巴巴营销平台）于近年来推出“万相实验室”生成式AI产品，为商家提供素材自动生成服务。商家只需输入商品基本信息和简单指令，即可一键生成商品短视频、推广图文等高质量素材。以服饰商家为例，阿里妈妈借助AI提供近百位数字人模特，实现不同场景下的试穿展示，**30秒生成大片**，无需真人实拍，大幅降低素材制作成本。 据统计，通过万相实验室智能生成的素材，其制作效率相比传统方式提升了5倍，同时商品广告点击率提升约45%。除了视觉内容，阿里妈妈在文案生成上也早有布局——“AI智能文案”系统可以基于淘宝、天猫的海量优质内容语料，每秒钟生成成千上万条商品文案。经过多代进化，该系统能针对商品不同属性给出多样化措辞，实现商品文案的**千人千面**定制。 2023年阿里妈妈进一步宣布AIGC创意能力升级，通过四大产品、六大功能点覆盖图文、视频、落地页的全链路智能创意支持。也就是说，从商品主图、短视频到详情页、活动页，商家都可以借助AI一键生成和优化。这些工具的推出极大缓解了商家在大促时期内容产出的压力，让中小商家在平销期和大促期都能轻松实现批量内容上新。 如果说万相实验室解决了“素材从无到有”的问题，那么阿里妈妈的“万相台无界版”则旨在解决“有了素材后投放到哪里、给谁看”的问题。万相台无界版是一站式的智能投放系统，能将商家通过AI生成的各类**图文、视频创意一键智能投放到淘宝全渠道**。 它打通了手淘App内的搜索、推荐信息流、直播、淘系站外联盟等多个渠道，利用AI算法为不同素材匹配最适合的投放场景和目标消费者。举例来说，同一商品的视频素材，系统可能判断在手淘推荐流中效果最佳，而图文素材更适合在商品详情页或直通车广告位展示，那么万相台会自动进行区分投放，以发挥每条素材的最大价值。 这种全域智能投放**减少了广告主在同一平台重复创建多条广告的负担**，由系统统一优化。在人群定向上，万相台无界版也内置了AI人群扩展功能，如前所述每天可为商家扩展新增触达人群超2亿。 在国际竞争方面，阿里的模式与亚马逊广告有一定相似之处（都依托电商平台数据），可以预料双方将在AI驱动的电商广告上各展所长。阿里已经开源了部分大模型，并推出如“通义万相”文本生成图像模型等，未来这些AI能力或将进一步用于跨境电商（如速卖通的AI店铺助手、面向海外商家的设计工具Pic Copilot等)，帮助阿里在全球范围内提供差异化的智能营销服务。 无论是Performance Max、Advantage+在全球市场的迅猛扩张，还是国内字节、腾讯、阿里接连推出的AI广告引擎，我们看到广告投放更加高效精准，广告内容生产更富创意且成本更低。AI重塑的不仅是广告业务的效率曲线，更是行业的价值分配格局——拥有数据和技术优势的平台型企业正收割更多红利，而传统中介和代理角色被迫转型。 在此过程中，广告主和消费者也将双双受益：前者获得更高ROI和更简易的营销工具，后者则体验到更个性化、更有趣味的广告内容和服务。 当然，机遇伴随着挑战。AI时代的广告需要警惕诸如内容同质化、虚假信息生成、隐私合规等问题。 同时，创意人员和营销人员需要不断提升技能，与AI协作而非被其取代。 可以确定的是，**AI不会让好广告消失，只会让坏广告越来越少**。 本文由人人都是产品经理作者【吴怼怼】，微信公众号：【吴怼怼】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自 Pixabay，基于 CC0 协议。

星动纪元创始人陈建宇近期表示，具身智能行业尚未出现所谓的“泡沫”。在他看来，行业估值规模未达到智能汽车同等量级，原因在于周期更长且尚未找到核心规模化商业应用的闭环，未来一旦头部企业（如特斯拉等）实现规模化商业落地，行业有可能将迎来第二波大的资本爆发。

作者丨邱晓芬 在AI算力需求暴涨的背景下，近期国内GPU厂商纷纷递交IPO招股书，与GPU上市潮交相辉映的是，另一种以光为标准的AI计算新范式也备受投资机构追捧。 36 氪获悉，存算一体的光计算芯片公司「光本位科技」于2024年12月完成了由锦秋基金领投的战略轮融资，老股东慕石资本、小苗朗程、中赢创投均超额跟投。 仅时隔半年的今年6月，「光本位」再次披露完成一轮新的融资，由敦鸿资产领投，浦东科技天使母基金、苏州未来天使产业基金、张江科投等国资基金跟投，老股东中赢创投再次加注，慕石资本担任独家融资财务顾问。  Crossbar技术路线演示 「光本位」成立于2022年。目前，光计算芯片有两条主流技术路线，而「光本位」是全球首家采用硅光+相变材料（PCM）异质集成并实现光芯片存算一体的商业化公司。 据介绍，这一技术路径有单元尺寸小、系统能耗低的优势，更加适合大规模AI计算场景，而「光本位」采用的技术路径能将规模为128*128、256*256甚至更大的矩阵集成到单颗晶粒上，比其他技术方案集成度提升10倍以上，使得光计算能更好地在大模型场景落地。 产品方面，「光本位」于2024年6月在行业内率先完成了首颗算力密度和算力精度达到商用标准的光计算芯片产品，矩阵规模为128*128，打破了行业内维持三年的矩阵规模天花板64*64。 「光本位」方面称，公司正在进行256*256光计算芯片流片和第一代光电融合计算卡封测，512*512光计算芯片已在设计中，未来基于这颗芯片的产品系统算力或将远超目前全球顶尖的基于电芯片的产品。  128*128矩阵规模光计算芯片 商业化层面，2024 年12月，公司与国内一线互联网大厂建立战略合作，双方在AI算力硬件方面展开了深度合作。 团队方面，「光本位」两位95后创始人分别毕业于牛津大学和芝加哥大学，负责研发和工程化落地的程唐盛师从英国皇家工程院院士，牛津大学Harish Bhaskaran教授。Harish Bhaskaran也是世界首位凭借在光计算领域的研究成果获得院士称号的教授。负责公司运营和商业化的熊胤江则有着大模型算法、AI agent的工程化和商业化的落地经验。 「光本位」创始人熊胤江表示，公司成立以来致力于为大模型、科学计算、具身智能等高性能计算领域提供新型计算芯片与系统方案，并逐步开展了与目标行业核心用户对产品需求的共同探索，未来将围绕自研的光子存内计算芯片提供不同形态的大算力高能效比产品。 ### 投资人评价 锦秋基金合伙人臧天宇表示：光子计算作为一种全新的计算范式，是突破后摩尔时代传统算力瓶颈的重要技术路线，对于持续推动模型性能的进步和推理成本的下降有重要价值。光本位由来自牛津先进微纳工程实验室的年轻科学家创办，该实验室开创了以相变材料调制光子计算的创新技术路径，是全球光计算领域最有影响力的团队之一。光本位团队依托实验室多年技术积累推进产业化落地，已取得了令人惊喜的阶段性成果，团队务实、高效的作风也令人印象深刻。作为一家专注AI领域的创新投资机构，锦秋将持续支持有长线价值的底层技术创新及其产业化发展。 敦鸿资产合伙人俞文超表示：相比传统硅基电芯片，光芯片拥有巨大优势，是下一代AI计算芯片。AI大模型及应用迈入规模化落地阶段，对算力效率提出前所未有的要求，光计算迎来了真正的产业化发展机遇。产业龙头及模型公司正积极导入光计算测试方案，启动应用验证，寻求突破现有算力瓶颈的革新方案。在深入评估多种技术路径后，光本位独特的“PCM + Crossbar”路线，展现了最强的落地潜力和可扩展性，能显著提升AI推理速度并大幅降低功耗，直击当前产业痛点，看好光本位依托中国深厚的光学产业基础，实现高性能算力的“换道超车”，引领下一代计算范式变革。 浦东创投集团总经理门庆兵表示：光本位科技聚焦前沿光子计算领域，是AI大模型等领域的关键“底层支撑技术”，契合国家战略重点布局的“算力基础设施”与“人工智能基础设施”方向，具有很高的战略意义。光本位拥有全球唯一基于相变材料落地光计算芯片的团队，技术壁垒高、稀缺性强，和浦东集成电路产业形成了积极的上下游联动效应，浦东创投将持续全方位赋能企业在浦东的成长。 苏创投集团党委副书记、副总裁何鲲表示：大模型的训练和推理等AI计算应用推动智算中心建设和算力产品升级需求，光计算作为底层颠覆性技术，有望重构算力市场竞争格局。从光本位团队创新的技术方案和高效务实的风格中看到了其快速产业化落地的潜力，因此投资光本位作为苏州未来天使产业基金在先进计算领域的战略布局。 张江科投总经理孙维琴表示：光本位聚焦以光为标准的AI计算新范式，这既是解决后摩尔时代算力瓶颈的重要路线，也是实现“换道超车”的重要赛道。看好光本位年轻、执行力强、具有韧性的团队，在“追光”的长路上，张江将一如既往从创业资金、空间载体、产业生态等多维度陪伴企业共同成长。 中赢创投董事长吴忠福表示：光计算行业近年来在技术突破和下游应用爆发的催化下得到了高速的发展。光本位作为光计算领域的头部公司，研发的光计算芯片创新性采用基于相变材料调制的Crossbar架构，对比传统光计算路线，其在封装难度、维持功耗、延迟、稳定性等方面都更具竞争力，得到了大客户的认可及深度合作。中赢创投在光本位早期便前瞻性地参与投资，并多次加注，持续坚定看好光本位的研发能力和发展前景，相信公司在未来可以重新定义AI芯片市场格局。

据分析公司Omdia报告显示，**京东方（BOE）今年在苹果供应链中取得重大突破，预计将为MacBook产品线供应约51%的LCD面板份额。**这意味着京东方将超越LG Display（LG显示），成为苹果MacBook系列最大的面板供应商。此前，LG Display长期占据该位置。 **苹果与京东方的合作历程复杂。苹果一直有意引入京东方以降低对三星显示和LG显示的依赖、控制成本，但京东方过去常难以完全满足苹果严苛的质量标准。**因此，苹果在其产品线中采取多供应商策略以平衡成本与质量。 Omdia预测，受此变化影响，LG Display今年在苹果MacBook的面板供应份额将下滑至35%，同比下降9个百分点。这主要源于两方面因素：一是苹果将MacBook Air的显示器订单大量转移至京东方；二是MacBook Pro市场需求持续疲软。预计LG Display的整体MacBook面板供应量将同比下降12.2%，至848万台。 Omdia高级分析师Linda Lin指出：“**京东方正在增加MacBook Air面板的订单，特别是热门的13.6英寸和15.3英寸机型。这是京东方首次在苹果MacBook面板订单中占比超过一半。**”她进一步透露，“京东方的目标是到2025年向苹果供应1150万块笔记本电脑面板，这将实现显著的同比增长。” Linda Lin同时强调了未来的技术转变：“具有更优显示性能和更轻薄外形的OLED技术预计将于2026年开始应用于MacBook。届时，三星显示（Samsung Display）很可能加入供应链。随着市场从LCD转向OLED，显示器制造商之间的竞争将更加激烈。” 值得注意的是，苹果原计划在2026年推出OLED版MacBook Pro，随后在2027年推出OLED版MacBook Air。然而，鉴于IT OLED市场当前的低迷态势，该计划已作调整：苹果将改为在2027年推出采用氧化物背板（Oxide）LCD屏幕的MacBook Air作为过渡，OLED MacBook系列的发布时间则视市场情况延后。 **这一调整意味着，至少在接下来的三年内，京东方作为MacBook Air主要LCD面板供应商的地位将相当稳固。** 在供应链布局方面，依据苹果惯例每年4月更新的供应商名单，京东方安徽、重庆、四川等地的工厂位列其中，表明京东方至少有三条产线被确认为苹果供应商。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/738ffccb54754c68a243788c3f2383af.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511390.htm)

来自中国的智能电动车新势力，正在重构性能车市场的技术坐标系。

7月7日，据蓝鲸新闻报道，罗马仕在京东、淘宝和拼多多的官方旗舰店已关闭。其中，京东平台仅余京东自营旗舰店；淘宝和拼多多平台已无法搜索到罗马仕品牌相关官方店铺。 界面新闻查询发现，目前各电商平台基本已没有罗马仕充电宝在售。仍在运营的京东自营旗舰店及罗马仕数码配件旗舰店主要销售数据线、充电器等产品，原有的移动电源销售页面均显示下架状态。抖音虽能够搜到罗马仕官方旗舰店和罗马仕旗舰店，但所售产品同样以数据线、充电器等为主。  淘宝平台已无法搜索到罗马仕官方旗舰店 这一系列变故源于罗马仕此前的充电宝召回事件。6月16日，罗马仕宣布召回部分罗马仕ROMOSS牌移动电源，涉及三个型号，共计49.1745万台。召回原因是部分电芯原材料存在问题，极少数产品在使用中可能过热，极端情况下存在燃烧风险。 召回事件发生后，罗马仕的经营状况急转直下。6月20日，国家市场监管总局全国认证认可信息公共服务平台显示，罗马仕及相关公司的快充移动电源3C认证被大批撤销，证书状态为 “暂停”。 6月26日，民航局发布紧急通知，自6月28日起，禁止旅客携带无3C标识、标识不清晰或被召回型号批次的充电宝乘坐境内航班。受此影响，罗马仕充电宝产品在各大电商平台全线下架。 此前界面新闻曾独家报道，多名罗马仕员工向界面新闻证实，自7月1日起，罗马仕内部已陆续通知员工全面停工停产。面对经营困境，罗马仕于7月3日晚在官方微博发文回应称， “没有倒闭，感谢关心。定将努力解决所有朋友、用户及合作伙伴的一切问题”。 然而，7月6日凌晨，界面新闻记者再次获悉，罗马仕发布停工停产放假通知，宣布自7月7日起停工6个月，除召回相关员工外，其余员工停工停产。 对此，罗马仕淘宝旗舰店客服表示，这是公司内部正常的组织架构调整。其还强调，本次召回方案长期有效，目前客服中心运转正常，正全力处理大量咨询。 罗马仕法定代表人近期也多次变更。7月4日，国家企业信用信息公示系统显示，罗马仕法定代表人由雷杏容变更为雷社杏，同时进行了高级管理人员备案。而在6月30日，罗马仕刚发生过法定代表人变更，由雷社杏变更为雷杏容。短短数月内，法定代表人三度变更。 随着事件持续发酵，据央视新闻报道，罗马仕品牌负责人于7月6日当天表示：“对这次事件给消费者带来的损失表示深刻的歉意，我们所有有问题的产品，我们尽量开通所有的召回渠道，去帮助消费者顺利地去把这些产品召回回来。”报道称，深圳市市场监管局成立了专门的小组，督促企业的召回工作，要求罗马仕科技有限公司每天提交召回情况报告。 截至7月3日，罗马仕确认符合召回条件的产品330807件，已收到退货或无害化处理产品79891件。另一家宣布召回充电宝的安克创新已有超20万用户完成了召回申请，企业向用户寄出了超10万个防火安全袋用于快递召回的充电宝。 另据央视新闻消息，作为罗马仕充电宝的锂电池供货商之一安普瑞斯（无锡）有限公司，其拥有的74张3C证书均被认证机构暂停或撤销。无锡市市场监管局已依规对该企业生产的锂电池产品全部封存。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511388.htm)

据《华尔街日报》报道，**随着埃隆·马斯克(Elon Musk)在美国面临日益严峻的商业和政治挑战，他在另一个最重要市场中国也遭遇了麻烦。****曾几何时，特斯拉是中国道路上最炙手可热的汽车。**中国也给予特斯拉优惠政策，希望引进特斯拉的技术诀窍来促进竞争，以推动中国电动汽车产业发展，也就是创造“鲶鱼效应”。特斯拉的汽车销量一度飙升。  特斯拉 **然而，特斯拉面临的风险一直存在：他可能会被自己助推起来的竞争对手超越。如今，这一风险正逐渐成为现实。** **随着中国本土汽车制造商越来越受欢迎，特斯拉在华市场份额萎****缩。****中国消费者认为，特斯拉的车型越来越乏味，与当地消费者的品味脱节**。如今，中国设计的顶级电动汽车常常配备一些特斯拉不具备的功能，比如多块可以观影和打游戏的大屏幕，可以冰镇饮料的车载冰箱以及可用于自拍的车内摄像头。 中国电池公司也取得了新的技术突破。比亚迪和宁德时代最近表示，他们已开发出五分钟快速充电技术。  马斯克 目前，许多中国消费者依然把特斯拉视为电动汽车先锋。中国也将特斯拉视为外资投资成功的典范，以及推动中国绿色经济建设的有力伙伴。绿色经济聚焦可再生能源、电动汽车和电池等产业。 麻烦的是，**特斯拉的全自动驾驶系统(FSD，中国官网称智能辅助驾驶系统)仍未获得中国监管部门的全面批准。这项技术是特斯拉未来主导交通领域雄心的核心功能，同时也是中国企业竞相攻克的领域。** **特斯拉反应迟缓** 特斯拉中国员工表示，他们曾向总部表达过对公司车型日益老化的担忧，但他们的警告往往并得不到及时的回应。在缺乏有吸引力车型的情况下，特斯拉销售人员感受到了更大的销售业绩压力，挫败感增强。 特斯拉中国销售人员对买家表示，额外的功能会降低续航里程并影响加速性能，他们鼓励买家更多关注特斯拉的安全记录。但他们私下也抱怨，自己面对的内部压力越来越大，很难完成销售目标。 一位北京销售人员说，他的销售目标最近从每周四辆车提升到了每天至少卖出一辆车。该销售员还表示，近几个月来，许多同事的工作时间从之前的每天10小时增加到了12小时。 据知情人士透露，2021年初，特斯拉中国团队在向总部提交的一份报告中指出，**当地消费者希望汽车能够与智能手机无缝连接，并配备更多娱乐类应用。然而，美国总部的特斯拉管理人员回复说，这类功能并非优先事项。** 知情人士称，2023年和2024年，特斯拉中国的战略团队再次提出了这个问题，但仍然觉得没有受到重视。**特斯拉自2023年开始为中国车主提供一些热门本地应用，比如流媒体服务“芒果TV”。不过，相比中国品牌车型，特斯拉车主能使用的应用数量仍然较少。**  中国新能源汽车市场份额 几年前，特斯拉曾承诺设计一款能让当地消费者一眼就能看出其具有鲜明中国特色的新车型，但后来由于其他事务更为紧迫，这一计划被搁置了。于是，马斯克转而采取了另外一种策略，即设计一款更经济实惠的车型，通过从现有车型中去除或降低某些功能来降低成本，并让这些汽车能够更容易地在现有生产线上进行大规模生产。 一些员工和分析师对这一策略持怀疑态度，其中包括特斯拉计划推出的新Model Y 车型。他们担心，如果这些简配版车型的价格没有大幅降低，那么它们很容易就会被本土竞争对手击败。特斯拉在中国最畅销的车型是Model Y SUV，其起售价约为 3.67万美元，而竞争对手比亚迪的电动SUV海狮07的起售价约为2.64万美元。 **中国市场愈发重要** **对于马斯克来说，中国市场的成功至关重要。**按收入计算，中国是特斯拉继美国之后的第二大市场，也是其最大的生产和出口基地，约占其全球汽车出货量的一半，并为其全球制造供应零部件。 在特斯拉美国和欧洲销量因马斯克与特朗普的结盟而下滑后，中国对特斯拉的重要性反而在增长。中国也是马斯克优先发展技术的试验场，例如FSD和自动驾驶出租车。 **特斯拉与其他中国电动车制造商一样，在中国市场降价，并计划于2026年推出低价版Model Y SUV车型，希望借此提振销量。**但是，马斯克似乎无意对市场做出过多妥协，而是依靠特斯拉在品质和技术上的声誉，保持其在中国的领先地位。 截至发稿，特斯拉尚未就此置评。**特斯拉在4月份的财报电话会议上曾提到中国市场。该公司表示，尽管传统观点认为竞争对特斯拉不利，但公司相信竞争将加速电动车的普及，从长远来看促进特斯拉的销售。** **成功保质期** 许多专家认为，特斯拉在中国的发展之路仍将坎坷。长期以来，美国企业在中国往往能短暂取得成功，但在本土竞争对手崛起后便会落后。 2000年代初，摩托罗拉就曾在中国被本土公司击败。 苹果也曾是2023年中国智能手机销量第一的制造商，但如今已跌至华为和另一家中国品牌之后位居第三，原因是后者不仅提供了热门手机功能，价格还更低。与此同时，国产手机制造商也受到了政府刺激政策的推动。 **“你永远不要低估马斯克和特斯拉的韧性。”**前通用汽车高管、现任一家汽车咨询公司负责人的迈克尔·邓恩(Michael Dunne)表示。 不过，他也指出，马斯克很可能也清楚，许多在中国运营的跨国公司都有“成功保质期”，因此他正着眼于投资印度等其他市场，以防中国市场变得更具挑战性。 **“马斯克在中国的业务更像是走下坡路，而非蒸蒸日上。”**邓恩表示。 特斯拉在中国面临的最直接挑战是其市场份额持续缩水，而中国整体电动汽车市场则在快速发展。今年5月，特斯拉中国销量略低于4万辆，较去年同期下降了30%，而中国新能源汽车市场(包括纯电动车和插电式混合动力车)则整体增长了28%。  小米SU7 **根据中国乘联会的数据，特斯拉在中国新能源汽车市场等份额已从2021年初的11%降至今年5月的4%。**特斯拉主要竞争对手比亚迪在电动汽车和插电式混合动力车市场的份额约为29%。小米一年前才开始销售电动汽车，目前约占3%的市场份额。 《华尔街日报》采访的汽车买家表示，特斯拉不再像以前那样引领技术潮流了。 34岁的钱阳(Qian Yang，音译)表示，他曾拥有一辆特斯拉Model 3，周末时喜欢开着它兜风。现在，钱阳卖掉了特斯拉，花了3.4万美元(约合24万元人民币)购买了一辆小米SU7电动轿车。**如今，他成了小米汽车的粉丝。这款车配有小爱同学语音助手，可以执行开车门等操作，还能与其他小米设备联动。** **“你知道那种下班回家时的感觉吗？你可以直接在车里告诉小爱同学，让它远程打开家里的空调，真是太爽了，”钱阳说，“特斯拉现在几乎就像iPhone一样，已经变得乏味、没有新意了，也没有什么革命性的功能了。”** **FSD难落地** **雪上加霜的是，特斯拉未能在中国全面推出其FSD辅助驾驶服务。** 与以往依赖预设规则来应对大多数驾驶场景的软件不同，特斯拉当前的FSD系统是基于AI模型，从数百万段实际道路视频中学习驾驶方式。该系统主要以美国道路数据为训练基础，被认为是行业内的技术领先者，并自2024年初以来在美国广泛推出。**FSD可以协助驾驶员泊车，并在城市街道和高速公路上导航。目前，驾驶员仍需坐在驾驶位上保持注意，随时准备接管车辆。** **马斯克希望在中国推出FSD，不仅是为了提振销量，还因为中国的电动车市场可以生成海量数据，有助于提升FSD的能力，从而进一步巩固特斯拉在全球的技术领先地位。但是，这一努力遇到了困难。** 作为备选方案，特斯拉曾考虑在中国境内扩大FSD的训练规模。然而，要实现这一点，其中国业务需要获取最先进的半导体芯片，而这些芯片受到了美国的出口管制。经过将近九个月的反复沟通后，相关谈判最终陷入僵局。  比亚迪的天眼 在特斯拉原地踏步的同时，中国本土竞争对手已推出功能先进的辅助驾驶技术，且价格往往更低。用户表示，小鹏的旗舰辅助驾驶系统XNGP在功能上与特斯拉相似。比亚迪则推出“天眼”系统，称该系统可在城市道路上在极少人为干预的情况下实现巡航。 中国公司也在推进采用自动驾驶技术的自动驾驶出租车i服务，例如百度和小马智行运营的数千辆自动驾驶出租车。特斯拉虽然已于6月在奥斯汀推出了自动驾驶出租车，但在中国道路上尚未开展相关服务。 **由于FSD落地中国一再受阻，特斯拉在今年2月开始通过远程更新的方式向中国用户推送部分FSD功能(如城市道路导航)，这是其美国FSD服务包中的一部分。**不过，中国监管机构表示，任何辅助驾驶更新都需要获得批准。随后，特斯拉暂停了这一功能推送。 **人形机器人也受冲击** 马斯克当前面临的一个重大风险是：特斯拉寄希望于带动未来增长的其他业务，可能也会遭到中国对手的侵蚀。 今年3月底，特斯拉开始从其新建的上海工厂向第一个海外市场澳大利亚出口“Megapack”电池，该产品可提供电网级储能。但是，宁德时代等多家公司也正在进军储能电池业务。 **马斯克还希望特斯拉在人形机器人领域取得主导地位，称该业务未来收入可能超过10万亿美元。**知情人士称，特斯拉计划在美国生产数千个Optimus人形机器人，但该计划依赖于中国供应商提供关键零部件，包括用于机器人关节的行星滚柱丝杠和用于机器人手部的电机。  Optimus人形机器人 中国供应商的工程师们与Optimus团队加班协作完成了设计。知情人士称，这些供应商的高效表现使得特斯拉能够大幅降低某些零部件的成本，以至于即便在华盛顿对来自中国的进口商品征收高额关税之后，特斯拉也没有暂停采购。 现在，中国也涌现了一批自己的机器人创业公司，例如宇树科技和智元机器人，他们准备与中国公司一较高下。随着中国供应商与特斯拉合作，这一进程可能会加速。 **“一旦你拿到了特斯拉的订单，国内的机器人公司就更愿意和你合作了，”**一位Optimus供应商的市场经理陈峰(Chen Feng，音译)表示，“特斯拉可以再次扮演鲶鱼(带动行业发展)的角色。 **马斯克近期在与分析师举行的电话会议中表示，他相信自己的Optimus机器人在该领域是第一名，但他也担心中国最终会主导这一领域。** **“我有点担心，排行榜上的2到10名会全是中国公司。”**他说。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511386.htm)

近日，**超频团队OGS使用影驰RTX 5090 D显卡，一举打破了多项世界纪录，包括3DMark Port Royal、Unigine Superposition和GPUPI测试。**在超频过程中，**该团队成功将GPU频率超至惊人的3650MHz，显存频率提升至36Gbps。** 此次超频测试中，OGS团队使用了影驰旗舰级显卡RTX 5090D名人堂超频实验室（HOF OC LAB），搭配英特尔酷睿i9-14900KF处理器以及华硕ROG Maximus Z790 APEX Encore主板。 据OGS团队成员Stavros介绍，他们使用了XOC BIOS，其最大功耗限制高达2000W。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/0eb5b04e-52aa-4194-a88c-f444dbffaa55.png) 影驰RTX 5090 D HOF XOC显卡配备了两个12V-2x6电源连接器，每个连接器可提供高达600W的功率，这意味着在BIOS限制内仍有很大的功耗余量。 **至于结果，显卡在一项测试中被超频至3.6GHz以上，在两项测试中超过3.5GHz，最高频率达到了3650MHz。** 显存频率则提升至36Gbps，相比其默认的28Gbps速度提高了28.5%，这一超频后的显存带宽从默认的1.792TB/s提升至2.304TB/s。 **具体测试成绩如下：** Unigine Superposition 1080p Xtreme：38237分（GPU频率3540MHz，显存频率2250MHz） 3DMark Port Royal：47469分（GPU频率3570MHz，显存频率2250MHz） GPUPI v3.3 32B Score：39秒434毫秒（GPU频率3650MHz，显存频率2250MHz） [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/8ced8533-cc67-4b9a-8206-2c784361fe2b.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/f557e042-2327-42e6-aa74-023e6b3cb96f.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/3b4291b6-e98b-4ab0-885f-71bd8c8beacb.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511384.htm)

   文 | 刘婧琼  编辑 | 阿至  2025年6月25日，36氪联合云道资本举办了 **「给AI装上身体，具身智能何时能迎来‘ChatGPT时刻’」OpenTalk 直播活动** ，特邀 **小苗朗程管理合伙人方正浩、尧乐科技创始人兼CEO吕莉蕴、灵御智能创始人兼CEO金戈** ，三位嘉宾就具身智能与AI的投资逻辑、具身智能关键基设——柔性触觉传感器、具身智能从L0到L4的渐进式发展路径等多方面展开了深入分享，并与观众进行了在线互动。以下是本场直播的干货总结，欢迎阅读、分享与收藏。     ## **具身智能与AI的投资逻辑** <blockquote> <p><strong>分享嘉宾：</strong>方正浩｜小苗朗程管理合伙人，复旦大学理学学士，中欧国际工商管理学院EMBA。负责公司投资、研究、渠道开发体系搭建。曾就职于海外对冲基金，协助管理比尔·盖茨家族基金等海外机构投资人资产，具有超过10年投资研究经验。 主导及参与的投资案例包括:实朴检测（301228.SZ）、慕帆动力，奥创光子、跃迁引擎、穹彻智能、松延动力、西湖机器人、光本位，云轴信息ZStack、赛卓电子等。</p> <p><strong>分享关键词：</strong>#具身智能 #人形机器人 #人工智能</p> </blockquote> 方正浩认为现在具身智能的AI能力还处在GPT3时代，还未完成数据采集和预训练的问题，但随着大模型的通用和泛化能力提升，人工智能和具身智能产业链中都会出现巨大的投资机会，具体表现在： • 在人工智能侧，在最底端的硬件算力层，GPU等传统算力领域初创公司机会小，机构可多关注下一代新型算力及端侧算力的新机会；在模型层，可关注异构算力混合之后会产生的一些算力的整合机会，其中包括一些数据的相关标注和服务的机会；在大模型层，可关注多模态和跨模态的融合机会，尤其3D的空间智能作为AGI感知的基座，有可能重构人机交互的范式，需提前关注3D模型技术；在应用层之间，可关注异构算力调度、推理加速等细分机会，但需注意传统云厂商凭借全栈服务覆盖可能挤压中间层生存空间；在终端应用层，C端可关注捕捉用户情绪价值并从高频交互需求切入的泛娱乐场景应用，B端可关注在垂直行业（比如法律、医疗等）能提升效率的应用。 • **在具身智能侧，最大的核心壁垒和门槛在软件层**，首先是在机器人大脑，大脑是现在所有机器人最大的瓶颈，可关注在大脑层有核心能力的创业团队；另一方面在小脑层，也叫下肢的移动层，在强化学习和控制算法方面有优势的团队，在过去的一两年展现出机器人的一些跑跳翻能力，这对在一定场景下的落地和商业推广很有帮助；在硬件层，具身智能的供应链相对比较短，创业公司很难通过硬件的特色技术和差异化构建出核心壁垒。  AI产业链投资逻辑和小苗朗程已投案例    ## **具身智能关键基设——柔性触觉传感器** <blockquote> <p><strong>分享嘉宾：</strong>吕莉蕴｜尧乐科技创始人兼CEO，曾任国际汽车电子巨头Harman全球创新部门首席架构工程师。主导构建多模态传感器融合计算平台，服务玛莎拉蒂、保时捷等十余家一线车企项目。国内最早期参与智能驾驶领域项目的成员之一，国内最早参与云计算平台架构研发资深专家，深耕智驾传感器数据处理与机器人感知系统领域。</p> <p><strong>分享关键词：</strong>#智能感知 #柔性触觉传感器 #具身智能 #具身感知</p> </blockquote> 吕莉蕴展就市面上常见的几种触觉传感器方案和各自的特点展开了介绍： • 霍尔式传感器，因为是芯片级别的，是适配机器人手部区域的不错方案，感知精度高，成本也更高。 • 电容式传感器，灵敏度比较高，而且很多电容可以做成薄膜类产品，它本身的厚度和灵敏度，也比较适配手部的小区域；但缺点是稳定性和耐久性较差。 • 压电式传感器，主要是检测动态的力，比较敏感；但易受热响应效应影响，对应用场景的温区稳定控制较为苛刻。 • 压阻式传感器，它是一个三明治的结构，即上下电极加上中间的压敏层，它的特点是比较稳定，耐久性好，适应大面积的耐久应用场景但在复杂的电磁环境中容易受到干扰。 尧乐科技在原有压阻式方案的基础上进行了材料和工艺的改进，使用独创的金属纱线一体化编织生产出了织物压力传感器，该传感器的电极和压敏层都使用纤维级材料。金属纱线作为传感器的电极使用，对比镀金属纤维以及导电材料，它最大的特点是低电阻、低弹性和高强度，能解决其他技术路线下触觉传感器的耐用性和稳定性问题。此外，尧乐自研的织物型传感器压敏材料，主要解决了导电的均匀性和耐用性问题，性能方面已通过车规级测试。之前市面上很多导电材料未作为传感器使用，只能实现防静电和导通电功能，其均匀性和耐用性有所欠缺。 **在未来很长一段时间，吕莉蕴认为织物式和传统电子印刷式传感器会是一种共存的状态。**印刷式传感器产业链成熟，在一些小面积的触觉上有很大的应用空间，但由于印刷技术或材料限制，容易因摩擦、清洗等产生脱落的问题。在大面积尤其是对不规则表面柔性适应能力要求高的触觉场景上，如汽车智能座椅、机器人电子皮肤等，还是使用织物式触觉传感器更佳。  不同技术路线的织物型传感器对比    ## **具身智能从L0到L4的渐进式发展路径探讨** <blockquote> <p><strong>分享嘉宾：</strong>金戈｜灵御智能创始人兼CEO，清华大学自动化系本科，清华大学经管学院MBA。曾任远镜创投管理合伙人、奥量光子副总裁。在高科技领域有着多年成功的投资和创业经验，先后投资孵化了多家早期硬科技企业。灵御智能是一家以人机混合智能为主要切入路径的具身智能新锐公司，由清华大学自动化系顶尖运动控制团队创立，以 “打造具身智能实用化标杆，将人类从‘危险、繁重、无聊’的工作中解放出来”为使命。</p> <p><strong>分享关键词：</strong>#遥操作 #人机混合智能 #MAAS #臂手一体控制</p> </blockquote> 金戈观察到，目前**具身智能出现了一个不可能三角，即通用、性能、自主这三者，在当前甚至3～5年内的技术水平下很难做到兼顾。**通用是指机器人不是场景专用的，而是可以做很多不同的工作；性能一是指可靠性，即机器人做一件事情的成功率有多高，二是指效率，即机器人和一个人做相同的工作，它究竟比一个人快或者慢多少；自主性是指工作需不需要人类的介入，是不是可以由机器人自己去完成。  随后，金戈介绍了目前最常见的两种提升机器人自主性的方法： • 第一种是企业想办法直达L4，把作业成功率提升到99.9%以上，实现机器人在多场景的全自主工作状态，但这种路径耗费的时间长、成本大。目前机器人数据处于极度稀缺状态，企业需要非常多的真机数据和资源资金，才有可能训练出一个符合人类期待的高智能的 AGI 机器人。 • 第二种则是参考现在自动驾驶的进阶思路，从L0到L2再到L4逐步提升，即先把机器人投入到商业使用中去，通过不断地回收交互数据，再慢慢升级机器人的智能系统。这种方法最大的好处是企业可以弥补数据上的短板，同时早点拿到收入。 沿着第二种思路，金戈认为目前更经济可行的方法是建立一个MAAS（Manipulation AS a Service）平台，**即日常简单场景由机器人自主操控，当遇到复杂的和有危险的情况，机器人会去呼叫真人或者云端的“类真人”模型，真人或者云端模型通过遥操作来接管机器人，完成下一步操作。**这种方式可以实现1对多接管机器人，在提升机器人自主性的同时，也能更好地满足用户的个性化需求。  具身智能从L0到L4的渐进式发展路径    ## **关于具身智能，大家都在讨论什么？** 我们挑选了直播互动环节部分代表性问题和嘉宾解答，经编辑整理呈现： **Q1：目前一些具身智能的项目估值是否过高？怎么看待目前赛道里存在的泡沫现象？** **方正浩：**泡沫是一个科技行业发展过程中必经的环节。把时间拉长到十年后，那时全球所有发达国家和中国都会面临着非常巨大的劳动力缺口，从事白领和蓝领工种的人口会都急剧下降。十年之后，中国这些岗位一年的用人成本可能在3万美金以上，而发达国家的用人成本会上升到5到8万美金。全球几亿的劳动力缺口量，乘以3到5万美金的用人成本，将会出现一个20万亿美金的整体市场，而这个劳动力市场将被机器人部分或者全部取代。从这个角度来看，具身智能未来起码是一个万亿美金产业，这里面一定会出现多家千亿市值以上的公司。以这个终点来看，即使这个赛道目前存在一定泡沫，有一些创业公司估值很高，我还是认为它具备有一定的合理性。 **Q2：具身智能最终会走向通用型人形智能体，还是垂直场景专用的机器人？** **方正浩：**这两种未来会并存。从使用量来说，未来长远来看人型机器人的体量会最大，因为站在第一性原理的角度来看，我们是以人类的生活和工作习惯来设计人形机器人，它的泛用性理论上来说是最高的。但在当下的大部分垂直场景下，专用的机器人成本更低、可靠性更高、能耗更低，它可能不需要做成一个四足、双足甚至人形就能满足使用要求，所以在相当长的一段时间内，垂直场景的专用机器人一定会有它的生存空间。 **Q3：中国的具身智能企业走向全球，优势是什么？** **方正浩：**第一，供应链的完整度更高；第二，依托中国巨大的人口优势和供应链的完整度，理论上我们的数据采集成本、数据的场景可落地性，包括数据量上，我们都会比欧美更有优势；第三，具身智能最终还是以硬���产品的形式表现出来，中国制造业的效率和成本都有非常强大的优势。 **Q4：如何判断某家具身智能企业是否有先发优势？** **方正浩：**可以从三个层面看，首先在技术层面，企业是不是能够展现出过去没有人能展现出的一些技术效果；其次在应用层面，企业是不是能率先在应用场景落地；最后在商业化层面，做大脑的企业还不着急这么早一定要做商业化，但是做本体的企业，它在最终场景的实际落地销量也是辅助判断它是不是有先发优势的一个重要要素。 **Q5：具身智能的触觉数据会涉及数据隐私，这个问题企业如何解决？行业是否有统一的解决标准？** **吕莉蕴：**从数据采集来看，传感器的数据是芯片级别的，提供给大脑的数据都是已经经过计算的，在内部不会有泄露的危险，数据泄露最多的还是在接口部分，但随着行业的发展和大家对数据的重视程度，最终会有一些通用的加密协议出现。目前来讲，行业还没有统一的解决标准，因为很多具身智能企业的基础问题都还没有解决。 #### **Q6：目前触觉传感器尚未建立一套接口标准，会导致算法适配成本高，谁该来牵头主导这个标准的建立和执行？** **吕莉蕴：**像汽车一样，具身智能走到最后也会是一个比较通用的状态，这是行业发展到一定阶段的一个必经过程。后期肯定会做具身智能数据协议的标准化，包括接口的标准化，这能减少很多企业对于接口不同而产生的额外成本。行业需要类似IEEE这样的平台去主导标准的建立和推广执行，企业配合。 #### **Q7：在柔性触觉传感器这块，目前中国企业的全球竞争力如何？** **吕莉蕴：**这块目前国际上有几家巨头企业，比如Tekscan，他们已经做了很多年薄膜传感器了，还有一些日本企业，它们在海外市场的认知度也非常高。我们国内的企业体量相对小一些，尤其是近几年成立的企业，体量还在一个很早期的阶段。相对成熟一些企业的触觉传感器已经应用在具身智能大厂产品里了，而小一些的企业，它还在一个找客户的阶段。总体来看，中国柔性触觉传感器企业的全球占有率现在不是太高。 #### **Q8：对于具身大模型的公司而言，触觉数据是否是一个刚需？** **吕莉蕴：**对于机器人来说，它的大脑去做决策，是需要先有一个触觉传感器作为感知输入的，比如物体的温度、湿度、纹理等，这些不通过触觉是没法感知的，如果没有感知又会影响到后面机器人的交互动作和响应。举个更具体的例子，当你面对两个形状比较像的物体，比如一个鸡蛋和一个铁锤，不通过触觉感知单靠视觉，是无法区分的。 #### **Q9：工业场景中的机器人可能会引发安全事故责任的争议，在遥操作系统中，人类与机器的责任如何区分？** **金戈：**机器人在物理世界里的互动能力，会造成一系列不可知的后果，甚至有可能会造成一些财产和人身的损害。我一直在呼吁，具身智能要像汽车一样去建立一套机器人的强制保险标准，目前今天行业还处于早期阶段，还没有花很多时间去做责任区分和强制保险。 #### **Q10： L4级别的具身智能，需要高成本的投入，企业如何去平衡技术的超前性跟商业回报周期？** **金戈：**如果企业走的是从L0到L2再到L4的渐进式路径，那在渐进升级的过程中，就已经可以产生一些商业收益。如果走的是直通L4的路径，那需要资本市场持续地予以高投入和高支持，我们今天也确实看到很多走这个路径的公司融到了海量的资金，这件事情更多是靠资本市场的帮助来做平衡，而不是企业自身去平衡。 #### **Q11：您预测具身智能什么时候会从L3迈向L4阶段？有没有一些标志性的事件可以作为观察指标？** **金戈：**这里面的核心问题是，怎么定义机器人的L4，是指它是一个通用的人工智能，到任何一个地方都可以替代一个人去做所有的工作，还是指它在垂类场景里99%的工作时间都能实现自主工作。我觉得能实现后者，事实上就已经解决了我们今天对机器人的期待，这可能是一个十年内有希望去实现的事情。标志性的事件，就是大家能够看到大量的商业场景变成全无人化和全机器人化服务，训练端获得了巨量的数据。 #### **Q12：家庭场景的情感陪伴需求能否支撑机器人的C端普及？C端普及机器人的关键是什么？** **金戈：**情感陪伴需求可以分成两类，第一类是纯粹的语言类情感陪伴，对于机器人的身体要求没那么高，更多是基于大语言模型的能力去做延展，它的难度取决于语言模型比如DeepSeek等的努力和能力，这类C端机器人的普及会如大家所想的一样很早就到位；第二类是追求和机器人在身体上发生互动，这件事情涉及到机器人的全身控制和操作，但这部分的普及关键和伦理、合规还有安全性有关，现阶段不要对它的普及过于乐观。         

在2025年最新一轮的Euro NCAP安全测试中，**特斯拉Model 3以359分的高分成为欧洲最安全的新车，接近满分400分，力压其他19款新车型。****Model 3在成人乘员保护方面获得90%的高分，儿童乘员保护更是高达93%，行人保护89%，安全辅助系统87%。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/4e4d3cfa-4bad-45c2-a099-fb80ca970d40.png) 其自动紧急制动系统、智能速度辅助功能和儿童存在检测系统表现出色，弹起式引擎盖和坚固的碰撞保护系统在各种碰撞场景下都能为乘客提供全方位保障。 尽管如此，Euro NCAP对特斯拉的Autopilot系统提出警示，担心车主对其功能期望过高可能导致误用或注意力不集中。 **不过，Model 3仍然是今年测试得分最高的车型，其他表现优异的车型如大众ID.7、极星3和吉利EX5均未能超越它。**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511382.htm)