我国的高铁技术已经树起国际标杆，更高速、更安全、更节能、更舒适、更智能，风驰电掣纵横于神州大地，见证着中国铁路从追赶到领跑的非凡历程。时至今日，我国的复兴号动车组已经发展为一个大家庭，拥有多达16名不同成员，不知道你认识几个呢？国铁官方特意给他们来了个大合照。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/89196736a0714ca183c487fd46a5cf66.jpg) **2017年，我国首批复兴号动车组诞生，包括CR400AF、CR4000BF两个基本型，均为8辆编组，后续衍生出了众多不同版本。** 区分二者最简单的方式就是看“前脸”：**比较方正的是CR400AF家族，比较圆润的则是CR400BF家族。** CR400AF家族次年就出现了长编组型号CR4000AF-A(16辆编组)、CR4000AF-B(17辆编组)，2021年诞生了适应高寒地区的CR400AF-G(8辆编组)。 2021年后又有了CR400AF-Z(8辆编组)、CR400AF-BZ(17辆编组)、CR400AF-C(8辆编组)、CR400AF-AZ(16辆编组)。 CR400BF家族也是类似的发展路线，次年有了CR400BF-A(16辆编组)、CR400BF-B(17辆编组)，以及**最早用于高寒地区的CR400BF-G(8辆编组)**，2019年底增加了CR400BF-C(8辆编组)，以及“瑞雪迎春”特别版。 2021年6月后，陆续迎来了CR400BF-Z(8辆编组)、CR400BF-BZ(17辆编组)、CR400BF-GZ(8辆编组高寒型)、CR400BF-AZ(16辆编组)。 2024年经过全新技术提升后，我们又看到了CR400AF-S(8辆编组)、CR400AF-BS(17辆编组)、CR400AF-AE(16辆编组)、CR400BF-S(8辆编组)、CR400BF-BS(17辆编组)、CR400BF-GS(8辆编组高寒型)。 **2018年，CR200J动力集中型动车组诞生，采用独特的亮绿色涂装**，也衍生出众多版本，包括**专门面向高海拔地区的高原内电双源动车组**，2022年底又做了全新升级。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/c5c537f127cd469cbcdf1cf7b761b1f8.jpg) **复兴号家族的最新成员CR450系列也正在紧锣密鼓地测试中，包括CF450AF、CR450BF**，投入商业运营后时速将达到400公里，成为全球跑得最快的高铁列车。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511380.htm)

今日早间，有网友在社交平台发布视频称，杭州地铁3号线华鹤街站发生了冒烟事件，“上班高峰期浓烟滚滚，到底发生了什么？”从网友发布的视频可以看到，乘客有的捂住口鼻，有的拿起手机拍摄，3号线华鹤街站站台上停留了不少人，列车车厢里可以明显看到烟雾，乘客已经全部下车。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/cfb9449069254572b8dce5b861f4d45b.png) 在这条帖子下面，有不少网友留言。 有网友有点“生气”，“特地星桥多等一班，坐上了单人位置，结果因为冒烟在华鹤街给我赶下来了！一路站到大关！” 另一位网友赶紧安慰，“给你赶下去保障了你的安全，不就站会儿么，总比有意外风险好。” 对此，央视从杭州地铁方面了解到，今天（7日）上午7时37分，杭州地铁3号线星桥站到吴山前村站方向列车行至华鹤街站时，空调发生故障，车厢里出现烟雾、无明火。 **地铁方面第一时间疏散乘客到站台，无人员受伤。经过处置后，地铁列车恢复正常行车。** 如果乘客需要开具列车延误证明，可在地铁全线网各站客服中心办理。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511378.htm)

喜欢去海边游玩的朋友注意了，遇到不明生物，一定不能随手就去捡拾，不然后果可能会很严重。近日，美国女网红贝基李·罗尔斯在冲绳海滩游玩时，一边录制视频，一边将螺捡起，**甚至晃动它以倒出里面的沙石，后注意到里面有活物，便将其放归海中**。 出于好奇，她上网搜索了这种“海螺”的资料，结果让她不寒而栗，因为她捡到的是“大理石芋螺”。 大理石芋螺”隶属于大名鼎鼎的芋螺科，这类外形像芋头、壳口狭窄的螺，**常被泛称为“鸡心螺”，是海洋中的“绝命毒师”**。 **鸡心螺尖端隐藏着可发射毒液的 “鱼叉” 形牙齿，其毒液含数百种神经毒素，成人被刺后可能出现呼吸衰竭、肌肉痉挛等症状，且无特效解毒剂，一只鸡心螺的毒液足以杀死10个成年人！** 罗尔斯在后续视频中表示：“我当时完全不知道。希望我的故事能提醒大家，并不是所有漂亮的贝类都是安全的。” 官方提醒，海边游玩，一定要遵循“三不”原则：**“不捡陌生贝壳、不触碰礁石缝隙生物、不随意投喂海洋动物” 。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/79e453dd-b862-46ec-b3a4-b2446f470c13.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511376.htm)

**尽管三星晶圆代工部门的2nm和3nm制程良率已突破40%，达到商业化门槛，但其性能表现与主要竞争对手台积电相比仍存在差距，未能满足市场预期。**据悉，三星已与英伟达（NVIDIA）和高通（Qualcomm）就其2nm制程进行了评估。然而，市场消息显示，英伟达在GPU测试中发现三星方案的性能逊于台积电，因此暂未考虑采用。高通虽已下单，但订单规模尚不足以显著改善三星的营收状况。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0703/7583f28cffa70bf.jpg) 面对发展瓶颈，**三星正将晶圆代工重心转向提升芯片性能，并调整了部分先进制程的量产时间表。原定于2027年导入的1.4nm制程可能推迟至2029年，1nm级量产时间也预计延后约两年。** 这一调整与其竞争对手的积极布局形成鲜明对比：台积电计划于2026年下半年量产1.6nm，英特尔近期也传出将优先发展Intel 14A（相当于1.4nm），以争夺苹果、英伟达等大客户。业界担忧三星在先进制程领域的竞争力可能持续下滑。 客户结构差异显著：台积电拥有英伟达、AMD、苹果、高通等顶级科技公司的尖端制程订单；而三星的尖端制程客户，除其自家System LSI部门的处理器订单及少量国内外初创公司订单外，至今缺乏重量级客户。为提升竞争力，三星计划强化其第二代2nm（SF2P）制程，并预计在2026年量产性能提升约20%的第三代2nm（SF2P+）制程。 **挑战不仅限于尖端领域。在成熟先进制程（如4nm、5nm、7nm）上，三星的性能也落后于台积电。虽然三星的代工报价通常比台积电低约30%，且其4nm良率据称已超70%，但台积电在7nm以下制程的整体优势依然显著。** 此外，三星还面临来自中国代工厂（如中芯国际(SMIC)、华虹半导体）的竞争压力，后者的代工报价据信也低于三星约30%。这迫使三星需要制定更具差异化的竞争策略。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511374.htm)

“芯芯相融”能否让“芯芯”向荣？

无疑将增强阿里在AI、电商出海及即时零售战场的资金实力。

大消费平台之战。

Intel目前的至强6系列处理器，采用Intel 3制造工艺，首次分为两条路线，最多128个P核大核或者288个E核小核，支持12/8通道内存，最大热设计功耗500W。下一代至强代号为**Diamond Rapids**，预计命名为至强7系列，将从工艺、架构上全面升级，和桌面级的Panther Lake一样首批采用Intel 18A工艺，预计2026年发布。  根据最新曝料，**至强7系列将会有最多192个P核，比现在增加足足50％**，终于超过AMD Zen5/Zen6家族的128个大核心。 这些核心分为**四个模块，每个最多48核心**，也就是可以做到满血开放，不需要再屏蔽一部分。 **内存通道有两种，一是8通道，二是16通道**，同样追上了AMD EPYC。 至强6系列首发支持MRDIMM，至强7系列将会支持第二代，**频率最高可达惊人的12.8GHz**，带宽简直恐怖。 至强7还会首次支**持APX(先进性能扩展)指令集**，继续全方位改进AMX(先进矩阵扩展)加速器，并原生支持更多浮点数据格式，包括**NVIDIA TF32、低精度FP8。** 目前，大多数推理负载在CPU上都运行得很好，至强7系列会重点加速小模型的基本推理操作，甚至可以完全在CPU上完成推理。 此外，至强7系列还会**首次支持PCIe 6.0**，也标志着其第一次落地。 单颗热设计功耗**最高500W**，和现在的至强6系列保持一致。 至强7系列支持单路、双路、四路并行，**单系统最多可以做到768核心1536线程，那就是足足2000W功耗。** 不过，**至强7将会再次改换接口，从现在的LGA7529，变为更庞大的LGA9324。**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511370.htm)

**微软Windows 11 25H2版本正在通过Insider计划的开发通道和Beta通道进入公开测试阶段，其版本号分别为26200.5670和26120.4520。**此次更新带来了一个新特性：用户可以通过组策略（Group Policy）移除系统预装的Microsoft Store应用。 这些预装应用通常被用户称为“系统垃圾”（bloatware），此前，用户只能通过PowerShell或其他命令行工具手动卸载这些应用。 而Windows 11 25H2版本通过将这一功能添加到组策略中，并提供图形界面操作，极大地简化了卸载过程。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250707/e0f13b4b-9edf-4fab-90bb-7a69e85c1e2e.png) 新增的组策略设置名为“从系统中移除默认Microsoft Store软件包”，用户可以从列表中选择要卸载的应用程序。 **该设置的描述明确指出，如果启用此策略，所选的Microsoft Store应用将从系统中卸载，用户可以根据需要调整默认设置，未选中的应用则不会被移除。** 默认情况下，该策略处于禁用状态，即不会自动移除任何预装应用。 用户可以移除的应用列表包括Clipchamp、Windows Media Player、终端、记事本等，启用该策略后，系统会创建以下注册表项： HKLMSOFTWAREPoliciesMicrosoftWindowsAppxRemoveDefaultMicrosoftStorePackages 其中每个子项对应一个Microsoft应用。 不过，需要注意的是，由于组策略编辑器仅在Windows 11专业版中提供，因此Windows 11家庭版用户将无法使用这一功能。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511368.htm)

据蓝点网网友分享的最新信息，国内知名中级数字证书颁发机构亚数信息 (TrustAsia) 旗下运营的 MySSL 网站目前存在证书问题，这个问题导致 MySSL 提供的安全签章图片无法正常加载。 MySSL 向使用亚数信息签发证书的网站提供认证徽章，这类认证徽章通常会放在网站底部用来提示网站已经通过 HTTPS 加密连接，包括 MySSL 自己网站底部都有这个徽章。 [](https://img.lancdn.com/landian/2025/07/109684-1.png) 现在的问题是这个徽章所在的图片域名地址使用的 TLS 证书是错误的，这导致浏览器实际无法加载徽章图片，所以用户会在网站底部看到浏览器使用的缺省图片 (破图)。 测试还发现 MySSL 的徽章图片域名采用 HSTS 严格安全传输协议，该协议在发生 HTTPS 连接错误时不允许降级查看，这确实是最佳的安全实践，但如果出现证书部署问题则会导致域名彻底无法连接。 好在这个问题并不会影响网站的正常加载，只是用户浏览时会看到网站底部出现小破图的标志，除了有些滑稽外不会产生其他负面影响，建议使用 MySSL 认证徽章的网站临时注释掉这个徽章。 技术细节方面，发生错误的原因是因为徽章图片域名采用的证书不符合所以无法通过浏览器加载： [](https://img.lancdn.com/landian/2025/07/109684-2.png) [](https://img.lancdn.com/landian/2025/07/109684-3.png) 感谢蓝点网网友 @Timfurry23 分享的消息 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511364.htm)

整整一个周末，围绕着“华为大模型抄袭”的话题持续不断地跃入大众的视野。事件的主角是华为于6月30日正式开源的盘古大模型（Pangu Pro MoE），起因则是由HonestyAGI在GitHub中发布的一项研究，通过论文式的推理证明盘古大模型抄袭了阿里巴巴的通义千问Qwen-2.5 14B模型。  **划重点：** 1、HonestAGI团队发布一项名为“模型指纹”的研究欲证明华为盘古大模型抄袭阿里Qwen，但由于方法过于简单粗暴、团队和参考文献存在造假嫌疑被质疑其真实性。 2、在华为诺亚方舟实验室官方做出回应之后，一位自称内部员工人士发表长文《盘古之殇》揭露华为盘古大模型涉嫌套壳、续训、洗水印，将抄袭风波再次推向高潮。 3、在技术快速迭代的时代，如何建立更加科学、透明的模型评估机制，如何在激烈竞争中保持技术诚信，如何在开源合作与商业利益间找到平衡，这些都是行业必须直面的课题。 作者 林易 编辑 重点君  在这项研究中，HonestAGI提出了通过分析模型注意力参数的标准差模式来识别“模型指纹” （LLM-Fingerprint）的方法，并基于此对华为Pangu Pro MoE模型的来源进行了分析。 研究中的关键发现，便是华为Pangu Pro MoE模型与Qwen-2.5 14B的标准差模式相关性高达0.927，这就表明其可能基于Qwen-2.5“升级改造”而非从头训练。 除此之外，HonestAGI还发现盘古大模型官方在GitCode中发布的代码中，还异常地包含了Qwen 2024的许可证。其意在指出，盘古大模型团队所用到的“transformers”组件的版权归属于Qwen团队、阿里巴巴集团和HuggingFace团队。  这项研究一经发布便引发了不少的争议，有人认为它通过种种证据已经算是实锤了盘古大模型抄袭Qwen；但另一方面，也有人对“指纹”方法的专业性提出了质疑，更是在项目的Issues中产生了对峙之势。  那么这项研究到底够不够靠谱，盘古大模型团队到底有没有抄袭，重点君在整理完全部事件的来龙去脉之后，单从技术角度分析认为，HonestAGI这篇研究确实存在较多的可疑点。现在，我们就带大家一同深入了解。 **具体指出了哪些证据？** HonestyAGI提出的模型 “指纹” 是一种用于识别和区分模型的技术，旨在为模型提供独特标识，以解决模型知识产权保护、来源追溯和相似性分析等问题。不同的模型 “指纹” 方法在实现方式和应用场景上各有差异。 团队针对大型语言模型，通过分析各层注意力参数（Q、K、V、O投影矩阵）的标准差（σ）形成 “指纹”。对每个Transformer层提取相关矩阵计算标准差，再跨层归一化生成特征签名，这种方法就可以用来识别模型谱系。其特征包括： ·鲁棒性：能在大量持续训练后保留。 ·内在性：由模型架构自然产生。 ·简单性：仅需对参数矩阵使用torch.std()计算。 QKV偏置分析结果如下图所示：  从结果来看，Pangu与Qwen2.5-14B的Q、K、V投影偏差模式几乎相同，早期层出现特征性峰值后收敛，而这个设计是Qwen 1-2.5代独有的特色，多数开源模型（包括Qwen3）已弃用。   对注意力层的归一化权重进行分析后，进一步印证了它们之间的相似性。盘古和Qwen2.5-14B在各层的表现趋势非常一致，呈现出类似的初始化方式和收敛过程，这也让它们在行为上明显区别于像Qwen2-57B-A14B和Qwen3-30A3B这样的其他模型。  除此之外，团队正在研究每一层的激活值大小。为此，HonestAGI从The Pile测试集中随机抽取了1000个批次的样本（https://pile.eleuther.ai/），并计算了每层的激活范数，同时采用了统一的归一化方法。每个批次包含8条序列，长度为1024。目前初步结果已经公布，显示盘古模型和文心模型的表现依然相似，说明它们在计算方式上有很大的相似之处。  为了验证“模型指纹”是不是存在偶然性，HonestAGI还对Qwen和混元A13B进行了对比，结果发现两者在不同层级的内部表现差异很大，说明它们的架构和学到的知识表示完全不同。显然，HonestAGI提供这组对比数据，是为了证明它的测试方法是可信的。  不过也正如重点君在此前提到的，许多人对HonestAGI团队提出的“模型指纹”方法，在技术层面上提出了质疑。 有人认为这个方法过于简单粗暴，存在cherry picking（选择性挑选数据）的空间，且使用参数标准差来判定模型相似度并不科学。在深度学习领域，模型结构创新更重要，模型参数更多依赖算力和数据，华为有足够算力重新训练大模型，没必要套用Qwen的参数。 并且“模型指纹”存在多处缺陷，如仅公开少量模型对比样本，缺乏大规模基准测试；相同参数量的 MoE 模型可能因架构约束产生相似曲线，不能仅凭相似曲线判定抄袭；论文核心假设缺乏权威文献支撑等。 除此之外，对于“模型指纹”研究团队，网友们也提出了质疑。原论文作者除这篇文章外没有其他科研成果，联名的五个人既没有留邮箱，也无法在Google Scholar上找到任何信息，且作者自称是韩国学生，却使用outlook邮箱，说话有中式英语味道，怀疑作者身份是假的。 更重要的一点是，引用的参考文献中竟然还存在多处不实的参考文献，以至于有人认为全篇文章极有可能是用AI来生成。  对于这次抄袭风波，涉事的“主角”盘古Pro MoE背后的团队也在第一时间站出来发出了声明做回应。强调了他们是全球首个面向昇腾硬件平台设计的同规格混合专家模型，创新性地提出了分组混合专家模型（MoGE）架构；并且部分基础组件的代码实现参考了业界开源实践，涉及其他开源大模型的部分开源代码，是严格遵循开源许可证的要求。  而且若是对比着来看两篇技术报告，虽然他们均采用MoE架构优化计算效率，结合大规模预训练与多阶段微调提升能力，且关注长上下文和多任务泛化；但Pangu Pro MoE是以“硬件-架构协同设计”为核心，而Qwen2则是以“模型通用性与多语言能力”为核心；前者聚焦负载均衡与Ascend硬件适配，后者侧重专家设计与模型规模扩展。   总结来看，重点君认为HonestAGI团队首先在算法上仅将QKVO参数标准差组合在一起向量特征来计算大模型之间的相似，方法过于简单了些，在严谨性和科学性上确有偏颇；其次，从开源标准方面来看，华为也公开回应了其是遵守开源标准来执行，这无可厚非。 目前HonestAGI团队也下架了最初的研究（声称再完善后发布），仅根据这项研究或许并不能实锤华为盘古大模型抄袭了阿里Qwen，但这次的风波却并没有因此而结束。 **一篇《盘古之殇》再引热议** 就在昨天，一篇名为《盘古之殇：华为诺亚盘古大模型研发历程的心酸与黑暗》的文章在GitHub上走红，仅一天时间便揽获2.5K Star（还在持续增长中）。  仅从标题就不难看出这是一篇华为内部员工的匿名举报信，曝光了盘古大模型背后的“造假”内幕。事情的起因正是华为盘古大模型被曝抄袭阿里Qwen，这让一位自称盘古团队成员的员工再也忍不住了。他决定站出来爆料内部的真实情况，哪怕可能因此丢掉工作。 按照这位员工的说法，华为内部确实存在大规模的“套壳”行为。所谓套壳，就是拿别人家的模型，稍微改改包装，然后说成是自己研发的。比如他们的135B模型，其实就是拿阿里千问110B改的，连代码里的名字都懒得改，还叫"Qwen"。最近争议很大的72B模型，也是用千问的模型训练出来的。 据这位员工描述说，更让人气愤的是工作环境，他们这些真正做技术的人非常辛苦，经常要去苏州出差，一去就是几个月，和家人分离，工作强度巨大。但辛辛苦苦做出来的成果，却经常被其他部门轻松拿走，然后贴上别人的标签。真正干活的人累死累活，抢功劳的人轻轻松松，这种不公让很多优秀的技术人员选择了离职。 当然，这位员工也承认，华为确实做出了一些真正的技术成果，比如在自家芯片上训练出了一些从零开始的模型。但这些真实的努力往往被造假行为掩盖了，让认真做事的工程师感到心寒。他说自己也准备离职了，再也不想在这样的环境里工作，他也希望通过爆料能让华为认识到问题。 相比于HonestAGI的“模型指纹”，这一次网友们的评价并没有出现一边倒的情况。一部分网友认为文章中的一些技术细节描述较为具体，有一定的可信度；但也有用户指出文章可能存在情绪化、片面性等问题，部分观点缺乏足够的证据支持，如“内部分析”等表述过于模糊。 截至发稿，华为诺亚方舟实验室官方并没有对这篇文章做出正面回应。但这场围绕华为盘古大模型的争议，早已超越了单一事件的范畴，折射出AI行业在爆发式发展中的深层矛盾。 从技术层面看，“模型指纹”方法的争议核心在于：当大模型的参数规模突破千亿级，架构创新与参数迭代的边界愈发模糊，如何用科学标准界定“原创”与“借鉴”？在算力与数据壁垒高筑的当下，纯粹的“从零开始”研发是否已成为小概率事件？在AI企业普遍面临“模型迭代速度竞赛”的背景下，如何平衡商业目标与技术诚信，也是在考验着每个团队的价值选择。 **结语** 华为盘古大模型抄袭争议，本质上反映了AI行业发展中的三重困境：技术评判标准的缺失、商业竞争的激烈化，以及行业诚信体系的待建立。 无论最终真相如何，这场争议都为整个AI行业敲响了警钟。在技术快速迭代的时代，如何建立更加科学、透明的模型评估机制，如何在激烈竞争中保持技术诚信，如何在开源合作与商业利益间找到平衡，这些都是行业必须直面的课题。 更重要的是，这起事件提醒我们：真正的技术创新不应该建立在模糊的边界线上，而应该以扎实的研发实力和清晰的技术路径为基础。只有这样，中国AI行业才能在全球竞争中赢得真正的尊重和话语权。 参考链接： 1、HonestyAGI GitHub：https://github.com/HonestyAGI/LLM-Fingerprint 2、《盘古之殇》原文：https://github.com/HW-whistleblower/True-Story-of-Pangu 3、知乎相关讨论：https://www.zhihu.com/question/1925157415541801408 4、盘古Pro MoE技术报告：https://arxiv.org/abs/2505.21411 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511362.htm)

7月7日，封面新闻记者查阅各大电商平台获悉，罗马仕京东和淘宝的官方旗舰店目前已关闭，其中京东平台仅剩下京东自营店。此前，罗马仕发布内部通知称，除召回相关员工外，其余员工停工停产。停工时间自2025年7月7日起持续6个月。7月7日上午，封面新闻记者在深圳罗马仕公司办公地点见到，陆续有员工和供应商来处理善后事宜。  7月7日，深圳罗马仕公司。 罗马仕员工向封面新闻记者表示，原负责罗马仕电商店铺的员工已经按通知停工，“京东自营店铺仍在运营或是京东方面在销售库存产品。”7月7日上午，记者向罗马仕京东自营店咨询，得到回复称，“可以正常发货。也可以处理召回事宜。” 6月16日，罗马仕公司发布消息称，将召回2023年6月5日-2024年7月31日期间制造的，部分罗马仕ROMOSS牌移动电源三款产品共计49.1万余台。随后，罗马仕品牌充电宝相继遭遇3C认证被暂停、快递拒寄、禁止携带乘机等连锁危机，此后充电宝产品陆续下架，只有充电线和充电头在售。 对此，7月3日，罗马仕官方微博曾发文称，“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。召回政策长期有效。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511360.htm)

近日，#果然高铁F座最受欢迎#话题登上微博热搜，阅读量超700万，引发网友热烈讨论。许多乘客认为F座兼具私密性和观景体验，尤其适合长途旅行。  网友总结出F座的五大优势，包括半包围隐私空间、减少起身干扰、绝佳窗外视野、更适合办公学习等。不少“F座党”表示：“靠窗位能看风景、靠窗睡得更踏实，还能避免频繁让座。”   然而，也有不少乘客力推D座(过道位)，认为其进出自由、接水去洗手间更方便，尤其适合频繁活动或短途旅客。商务人士更倾向于选择D座：“接电话、去车厢连接处都不用麻烦别人。”此外，家庭或团体出行时，DF组合(靠窗+过道)被推荐为最佳搭配，既能互动又能兼顾观景需求。   不少网友表示座位的选择也会参考车次类型，例如城际短途线路中会选择D座，而长途线路更倾向选择F座。你下次坐高铁会选哪个座位?欢迎在评论区分享你的选座理由! [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511356.htm)

7月7日，据工信部消息，我国将从2026年1月1日起实施新的乘用车制动系统技术要求及试验方法。新国标明确要求，所有新申请型式批准的车型必须强制安装ABS防抱死制动系统。 同时，新国标针对新能源车常见的动能回收系统也提出了具体要求。例如，禁止车辆在默认工作状态下仅通过松开加速踏板就实现减速至停车，即禁止默认的“单踏板模式”。此外，当能量回收减速度大于1.3米/秒²时，车辆必须点亮制动灯，以提醒后方车辆及其他交通参与者，避免追尾等交通事故的发生。 对于新申请型式批准的车型，大部分新国标将于2026年1月1日实施。 对于已获得型式批准的车型，新国标将在2027年1月1日开始实施。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511354.htm)

亚马逊仓库迎来第100万个机器人！从机械臂到AI驱动的Vulcan，机器人如何让物流效率飙升25%？机器人与人类并肩作战，仓库中科幻大片正在上演。亚马逊最近又创下一个新纪录：第100万个机器人上岗！经过13年在仓库中部署机器人的努力，亚马逊机器人数量快要和“人手”平分秋色了。 这家科技巨头宣布，其全球仓库现已部署了第100万个机器人，最新一个刚被送到了日本的亚马逊物流中心。  走进亚马逊的仓库，你会看到机械臂麻利地从货架上抓商品，轮式小机器人满地跑，运送货物去打包。 其他区域还有自动分拣系统忙着整理商品，机器人则帮忙打包，准备发货。 现在，亚马逊全球75%的配送任务都有机器人参与。 AI自动化不仅让效率蹭蹭上涨，还减轻了仓库高员工流失的压力。  除了机器人军团，亚马逊还推出了一款名为DeepFleet的生成式AI模型，用于优化仓库机器人的路径规划。 DeepFleet能将机器人运行效率提升10%，让物流操作更加高效。 这是用亚马逊的SageMaker云平台打造的，靠自家的仓库和库存数据“喂”出来的。 新型仓库机器人Vulcan 100万个机器人不仅是数量的突破，亚马逊的机器人军团，最近几年突飞猛进。 今年5月，他们推出了新款机器人Vulcan，双臂操作超灵活：一条手臂整理货架，另一条带摄像头和吸盘，能精准抓东西。 最牛的是，Vulcan具有“触觉”功能，能感知所抓物品的特性，从不同货架上精准取货。  Vulcan通过大量的物理数据训练，包括力和触感反馈，已经能处理亚马逊75%的库存商品。 而且，它还能越用越聪明！ 这款机器人已经在华盛顿州的Spokane和德国Hamburg上岗，处理了超过50万个订单，效率惊人。 虽然有人批评他们投资机器人是为了取代人类工人，但亚马逊坚称并非如此。 他们表示，Vulcan这样的机器人只是为了让仓库工作更安全。 亚马逊已经培训了全球70多万名员工去做更高薪的岗位，和机器人协同工作。  Neisha Cruz在康涅狄格州亚马逊仓库干了五年拣货工，原以为会累死累活、走断腿。 后来，她学会了管理机器人系统，在亚利桑那州的办公室盯着电脑，确保全美亚马逊仓库的机器人正常运转。 她的工资比刚入职时翻了2.5倍！ 亚马逊机器人高级科学家Yesh Dattatreya表示：“自动化带来了全新岗位，像机器人维修员。” 他在亚马逊湾区创新实验室带团队研发更智能的AI机器人，让未来的机器人能听从语音指令，比如去卸个货车。 对一些员工来说，自动化意味着告别搬重物、拉货、分拣这些重复的体力活，转型去做管理机器的活。  最近，亚马逊还让机器人跟订单处理系统无缝对接，机器人和员工的配合更顺畅了。 比如，分拣系统把商品送到员工面前，员工挑出订单需要的货；另一台机器人则在员工监督下，抓取货架深处不好拿的商品。 亚马逊机器人CTO Tye Brady表示，公司还是需要很多员工，机器人是为了让大家干活更轻松，不是要炒鱿鱼。 但仓库人力资源中心的Sheheryar Kaoosji主任有点担心。 他认为机器人目前对小型仓库影响不大，但在大型物流中心，亚马逊的长远目标可能是大幅减员。 机器人也在悄悄“抢工作” 机器人也在悄悄抢一些岗位，亚马逊的招聘速度明显慢下来了。 目前公司全球有156万员工，大部分在仓库工作。 《华尔街日报》发现，去年亚马逊每个仓库平均只有670名员工，是过去16年最低的。 从2015年起，每名员工每年自己配送的包裹数从175个涨到3870个，效率提升不要太明显！  员工与包裹趋势 左图：每个仓库的员工数量逐年下滑。右图：每人处理的包裹数量年年攀升。 亚马逊发言人表示，一些为当日达设计的新仓库员工更少，送货更快。 首席执行官Andy Jassy最近透露，仓库里还引入了AI，优化库存摆放、预测需求、提升机器人效率。 去年10月，亚马逊还公布了“下一代物流中心”计划。 新中心的机器人数量是现在的10倍！ 首个人类与机器人协同作业的中心已经在路易斯安那州Shreveport（靠近德州边界）开张了。  在Shreveport，机械臂让生产效率飙升 Shreveport 300万平方英尺的超级仓库，亚马逊的自动化技术秀得飞起。 70多台机械臂忙着分拣、堆叠、整理数百万件商品。 机器人还负责把包裹车送到卡车装货区、打包客户订单的纸袋、把商品送到打包点。 这个仓库的商品流转速度比其他地方快25%！  Keshia Jenkins在Shreveport中心排查移动机器人故障 2012年，亚马逊花7.75亿美元买下Kiva Systems，此后公司持续推动机器人技术在仓储物流中的应用。 一开始，机器人干的是搬运大堆未打包商品这种体力活，人类干起来费劲。 后来，机器人开始接手更复杂的任务，像打包、分拣、搬重物。 机器人咨询公司Interact Analysis的经理Rueben Scriven表示：“亚马逊离机器人全面整合的目标又近了一步。” 制造商Agility Robotics表示，亚马逊还在测试一款人形机器人，有腿有手臂还有头，已经试着做回收容器的工作。 目前，这款机器人还在研发阶段。  作为美国第二大私营雇主，亚马逊的自动化趋势就像风向标，影响着全美的劳动力市场。 它的“机器人大军”表明，技术进步正在加速，改变工厂作业模式，也在重塑就业市场。 亚马逊大裁员2.7万 亚马逊首席执行官Andy Jassy在接受CNBC主持人采访时表示：“AI将深刻改变亚马逊的劳动力结构，常规工作会被自动化，在高科技领域会创造新的就业机会。”  亚马逊首席执行官 Andy Jassy 他强调了生成式AI对公司运营的颠覆性与变革性影响。 正如每次重大科技变革，总有些岗位被技术“抢饭碗”。 他表示，AI已经员工从枯燥的重复劳动中解放出来，工作变得更有意思，员工能专注于创新和高价值的任务。 比如，亚马逊的AI现在已经能搞定写代码、数据分析和研究工作。  不过，Jassy也没回避AI对员工人数的影响。 他坦白，生成式AI的普及会让一些岗位人数越来越少。 他在内部邮件里写道：“有些工作需要的人数会减少，但其他新类型的工作会需要更多人。具体影响尚不明朗，但未来几年，随着AI在公司大范围应用，整体办公人员规模可能会缩小。” 亚马逊经历了大规模裁员，在过去几年裁掉了超过27，000个工作岗位。  Jassy将这一转型视为机遇，鼓励员工“对AI保持好奇，主动学习，参加培训和研讨会”，尝试用AI工具提高效率，打造更精干的团队。 他还提到，AI将在机器人技术、AI开发以及需要创造力和复杂决策的领域创造新岗位。 Jassy对CNBC表示：“人工智能，尤其是生成式AI，是我们这一代最具变革性的技术。” 这话分量很重，毕竟我们已经经历了互联网时代。 参考资料： https://techcrunch.com/2025/07/01/amazon-deploys-its-1-millionth-robot-releases-generative-ai-model/ https://techcrunch.com/2025/05/07/amazon-debuts-a-warehouse-robot-with-a-sense-of-touch/ https://www.wsj.com/tech/amazon-warehouse-robots-automation-942b814f?mod=tech_trendingnow_article_pos1 https://fortune.com/2025/07/01/amazon-ceo-andy-jassy-ai-fewer-jobs/ [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511352.htm)

范冰冰美妆生意悄然壮大。

一块显示屏的背后，全球产业链正经历着前所未有的权力重构。

解决方案，众人所指，都是世界模型。

一场同门、同事之间的较量。

瑞幸杀入美国市场，第一个劲敌是谁？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

老帅退场。

半年6起融资，总额超66亿，2家IPO，环境AI迎来资本热捧。

海豹 06 旅行版还有一个全球化的野心。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1629773) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1629773#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

最近，流行的加密货币价格跟踪网站CoinMarketCap遭受了网站供应链攻击，使网站访客暴露在钱包榨取活动下，以窃取访客的加密货币。 1月，CoinMarketCap的访问者开始看到Web3弹出窗口，要求他们将钱包连接到该网站。然而，当访问者连接他们的钱包时，一个恶意脚本会从他们的钱包中抽取加密货币。 该公司后来证实，攻击者利用该网站主页“doodle”图像中的一个漏洞，将恶意JavaScript注入该网站。该链接通过API调用触发恶意代码，导致一些用户在访问主页时意外弹出。 网络安全公司c/side解释说，攻击者以某种方式修改了网站使用的API，以检索在主页上显示的涂鸦图像。这个被篡改的JSON有效负载现在包括一个恶意脚本标签，它从一个名为“static.cdnkit[.]io”的外部站点向CoinMarketCap注入了一个钱包耗尽脚本。 当有人访问该页面时，该脚本将执行并显示一个假的钱包连接弹出窗口，显示CoinMarketCap品牌并模仿合法的Web3交易请求。然而，这个脚本实际上是一个钱包耗尽器，旨在窃取连接钱包的资产。 c/side解释说：“这是一次供应链攻击，这意味着攻击目标不是CMC自己的服务器，而是CMC使用的第三方工具或资源。这种攻击很难被发现，因为它们利用了平台上受信任的元素。” 关于这次攻击的更多细节后来来自一个名叫Rey的黑客，他说CoinMarketCap供应链攻击背后的攻击者在Telegram频道上分享了一个排水面板的截图。 该小组指出，作为供应链攻击的一部分，110名受害者的43266美元被盗，威胁者在Telegram频道上用法语阐述了此事件。  在Telegram上分享的面板截图 随着加密货币的普及，攻击中常用的钱包榨取器的威胁也相应增加。与传统的网络钓鱼不同，这些类型的攻击通常通过社交媒体帖子、广告、欺骗网站和包含恶意钱包耗尽脚本的恶意浏览器扩展来推广。报告显示，钱包窃取者在2024年通过攻击超过30万个钱包地址窃取了近5亿美元，这个问题已经变得如此普遍。

<blockquote><p>本文深入剖析了欧洲公司 Synthflow AI 如何在竞争激烈的 AI 语音客服领域实现 1 年 15 倍增长，并获得硅谷顶级 VC 投资 2000 万美金。文章详细介绍了 Synthflow AI 的技术突破、无代码平台的颠覆性价值、创业历程以及面临的挑战与机遇。</p> </blockquote>  想象一下这样的场景：你需要办理车险理赔，拨通保险公司电话后，不再需要在复杂的语音菜单中按键选择，而是直接告诉 AI 客服你的需求。它会用自然的语调询问必要信息，理解你的情况，甚至在需要时无缝转接给人工客服，整个过程就像在和一个非常专业的真人交谈一样。这不是什么遥远的科幻场景，而是 Synthflow AI 目前正在为全球超过 1000 家企业客户提供的现实服务。 我深信，我们正站在语音交互技术的一个重要分水岭上。经过数十年缓慢发展后，语音 AI 技术终于到了可以大规模企业部署的临界点。这不仅仅是技术进步的问题，更是整个客户服务行业即将迎来的根本性变革。当我深入了解 Synthflow AI 的技术和商业模式后，我意识到他们代表的不只是一家成功的创业公司，而是整个行业转型的缩影。 ## 为什么传统客服模式已经过时 让我们坦率地承认一个事实：传统的客服体验糟透了。无论是那些让人抓狂的语音菜单系统，还是漫长的等待时间，都让消费者感到沮丧。而对企业来说，维护庞大的客服团队需要巨额成本，培训新员工需要时间，还要应对高流失率带来的运营挑战。更要命的是，人工客服的服务质量很难标准化，同样的问题可能得到完全不同的答案。 我经常听到企业管理者抱怨客服成本过高但效果不佳的问题。美国客户服务市场规模高达 1590 亿美元，其中大部分被传统的呼叫中心和业务流程外包公司占据。这些公司面临着巨大的成本压力，需要雇佣大量员工来处理重复性询问，而员工的工作满意度往往很低，因为他们整天在回答相似的问题。同时，企业客户也在寻找更高效、更经济的解决方案，特别是那些能够提供 24 小时不间断服务的方案。  传统客服模式的另一个问题是可扩展性有限。当业务增长或遇到高峰期时，企业很难快速增加客服人员。招聘、培训、管理这些环节都需要时间和资源。而且，不同时区的客户需求意味着企业要么需要全球化的客服团队，要么只能在特定时间提供服务。这些限制在数字化时代显得越来越不合时宜，客户期望的是即时、准确、个性化的服务体验。 我认为，正是这些痛点为 Synthflow AI 这样的公司创造了巨大的市场机会。根据预测，全球对话式 AI 市场将增长至近 1682 亿美元，这个增长主要由企业对自动化客服解决方案的迫切需求推动。而 Synthflow AI 的创新之处在于，他们不是简单地用 AI 替代人工客服，而是创造了一种全新的交互体验，让客户感觉像在和真人对话，同时享受 AI 带来的效率和一致性优势。 ## Synthflow AI 的技术突破 当我深入了解 Synthflow AI 的技术架构时，我被他们在语音 AI 领域取得的突破所震撼。最让我印象深刻的是他们实现了低于 400 毫秒的响应延迟，这接近人类大脑处理对话的速度。这听起来可能只是一个技术指标，但实际上这是让 AI 语音交互感觉自然的关键因素。当延迟过高时，对话就会变得断断续续，用户会明显感觉到这是在和机器交谈。 实现这种低延迟需要复杂的技术架构优化。Synthflow AI 的团队将语音转文本、文本转语音和大语言模型推理这三个核心组件进行了解耦，让它们能够并行处理，而不是串行等待。他们还采用了边缘计算和实时流式架构，确保在高并发情况下仍能保持稳定的响应速度。 首席执行官 Hakob Astabatsyan 告诉我，他们目前每月处理超过 4000 万通电话，并保持 99.9% 的正常运行时间，这种规模的稳定性验证了他们技术架构的可靠性。  但技术突破不仅仅体现在速度上。Synthflow AI 解决了语音 AI 领域的一个关键挑战：如何让 AI 在保持对话自然性的同时，避免”幻觉”或偏离预设目标。他们的方法很聪明，不是试图构建一个无所不能的通用 AI，而是专注于目标导向的对话。 例如，如果一个 AI agent 被设计用来安排预约，它就不会回应与此无关的询问，比如”今天天气怎么样”或”讲个笑话吧”。这种专注性大大降低了出错的可能性，同时确保对话始终围绕业务目标进行。 我深入思考过为什么这种目标导向的设计如此重要。传统的通用聊天机器人试图回答任何问题，但这往往导致不可预测的结果，特别是在商业环境中。 想象一下，如果一个银行的客服 AI 开始讨论政治话题或者给出不准确的投资建议，会造成多大的品牌风险。Synthflow AI 通过内置知识库和严格的边界控制，确保 AI agent 只在它擅长的领域内操作。这不仅提高了准确性，也让企业能够放心地部署这些系统。 更有趣的是，他们如何处理对话中的中断和复杂情况。在真实的客服场景中，客户经常会打断 AI、改变话题或者提出意外的请求。Synthflow AI 的系统能够优雅地处理这些情况，既不会因为被打断而崩溃，也不会固执地继续原来的话题。这种处理中断的能力需要复杂的对话状态管理和上下文理解，我认为这是他们技术实力的重要体现。  我特别欣赏他们在自然对话方面的细节处理。Synthflow AI 的 agent 会在对话中加入微妙的人类语言习惯，比如适当的停顿、语气变化，甚至是一些填充词，让对话听起来更加自然。这些看似微不足道的细节，实际上是用户信任 AI agent 的关键因素。 当用户感觉像在和真人对话时，他们更愿意提供必要的信息，也更容易接受 AI 的建议或安排。我曾经测试过一些早期的语音 AI 系统，它们听起来完全像机器人，用户很快就会失去耐心。 人机协作是 Synthflow AI 技术架构中另一个被低估但极其重要的方面。他们没有试图用 AI 完全替代人工客服，而是设计了一种智能的协作模式。AI agent 处理对话的初始阶段，收集客户信息、理解需求、执行标准操作，然后在需要时将完整的上下文信息传递给人工客服。 这种”接力”模式让人工客服能够立即了解客户的情况，而不需要重新询问基本信息。我认为这种设计哲学体现了对人性的深刻理解：AI 擅长处理规则明确的重复性任务，而人类擅长处理复杂、情感化的情况。 从技术实现角度看，这种人机协作需要复杂的状态管理和数据传递机制。Synthflow AI 的系统需要实时记录对话历史、客户情绪、已完成的操作和待解决的问题，然后将这些信息以易于理解的方式传递给人工客服。这不是简单的聊天记录转发，而是智能化的信息整理和优先级排序。当人工客服接手时，他们能够立即看到客户的核心需求和当前状态，从而提供更有针对性的服务。 安全性和合规性是 Synthflow AI 技术架构的另一个重要方面。他们获得了 SOC 2、GDPR 认证，并为医疗客户提供 HIPAA 合规保障。这包括数据传输和存储加密、基于角色的访问控制、审计日志以及内置在通话流程中的同意框架。 在处理敏感客户信息时，这些合规措施不是可选项，而是必需品，特别是在医疗、金融等受严格监管的行业。我注意到，许多语音 AI 公司都忽视了合规性问题，专注于炫酷的技术演示，但 Synthflow AI 从一开始就将合规性视为核心竞争力，这种前瞻性思维让他们在企业市场中获得了显著优势。  ## 无代码平台的颠覆性价值 让我感到兴奋的是 Synthflow AI 的无代码方法如何彻底民主化了语音 AI 技术。传统上，部署企业级语音 AI 需要专业的技术团队、大笔预算和长达六个月的部署周期。 而 Synthflow AI 的平台让非技术用户能够通过浏览器界面，用拖拽的方式设计完整的通话流程，从问候语到后续跟进都能轻松配置。 我了解到，大多数 Synthflow AI 的客户能在两周内从零开始部署完整的语音 AI 解决方案，这为他们赢得了 G2 全球 AI agent 最快实施奖章。 这种部署速度的提升不仅仅是效率问题，更是商业模式的根本改变。企业不再需要投入大量资源来实验语音 AI 技术，他们可以快速测试、迭代和优化，大大降低了技术采用的风险。 平台的易用性体现在每一个细节中。用户可以定义 AI agent 的语调、回退行为，以及与现有 CRM、日历系统的集成方式。Synthflow AI 提供了超过 200 种集成选项，包括 Salesforce、Twilio、HubSpot 等企业常用平台。 这意味着企业不需要改变现有的工作流程，就能添加智能语音功能。后台的复杂技术——语音识别、语音合成、大语言模型处理、通话建立——都被 Synthflow AI 的平台自动处理，用户只需专注于设计客户体验。  我认为这种无代码方法的真正价值在于，它让语音 AI 从后台研发项目转变为前线业务工具。销售团队、客服团队、运营团队都能直接参与 AI agent 的设计和优化，而不需要依赖 IT 部门。 这种转变加速了创新周期，让企业能够更快地响应市场需求和客户反馈。 从商业角度看，这种方法也为 Synthflow AI 创造了差异化竞争优势。虽然市场上有很多语音 AI 公司，包括已经获得 2.85 亿美元融资的 Sierra 和获得超过 5000 万美元融资的 Bland AI，但 Synthflow AI 的无代码方法和快速部署能力让他们在竞争激烈的市场中脱颖而出。 正如 Accel 的合伙人 Luca Bocchio 所说，他们被 Synthflow AI 团队从一开始就专注于企业级集成和合规性的做法所吸引。 ## 从零到独角兽的创业历程 Synthflow AI 的创业故事让我深受启发，因为它完美展现了如何在竞争激烈的 AI 领域找到突破口并快速扩张。创始人 Hakob Astabatsyan、Albert Astabatsyan 和 Sassun Mirzakhan-Saky 并非语音 AI 领域的老手，他们最初只是在 2023 年初尝试用 OpenAI 的 ChatGPT API 构建无代码商业应用。 这种从”玩票”开始的创业经历，我认为反映了当前 AI 创业的一个重要特点：机会往往藏在实验和探索中。  让我印象深刻的是他们的转变过程。他们先做了一个文本对话机器人，然后尝试构建语音机器人，正是在这个过程中发现了语音 AI 的复杂性和机会。Hakob Astabatsyan 回忆说：”我们意识到，天哪，语音真的很复杂。 要让 AI 像我们一样实时说话，保持 400 毫秒的延迟，处理中断，这是一个如此复杂的任务。我们爱上了这个问题，我们说，看，我们从现在开始只专注于语音机器人。”这种从困难中发现机会的思维方式，我认为是成功创业者的重要特质。 他们的执行速度令人钦佩。2023 年剩余时间全部用于产品构建，2024 年初发布第一版产品，年底推出企业级版本。这种快速迭代的能力在 AI 行业尤其重要，因为技术变化太快，窗口期往往很短。他们在一年内实现了 15 倍增长，从 0 增长到 300 万美元的年度经常性收入，获得了 1000 家客户，企业客户保留率超过 90%。这些数字背后反映的是产品与市场需求的高度契合。 我深入分析了他们快速增长的原因。除了技术优势，我认为更重要的是他们对市场时机的精准把握。2023 年正是 ChatGPT 引发 AI 热潮的时期，企业对 AI 技术的接受度和投资意愿都达到了前所未有的高度。但同时，大多数企业仍然不知道如何将 AI 技术应用到具体业务场景中。 Synthflow AI 提供的无代码语音 AI 平台，正好解决了这个痛点，让企业能够快速、低风险地尝试 AI 技术。 更重要的是，他们从一开始就专注于企业级需求。许多 AI 创业公司喜欢从消费者市场开始，因为用户获取相对简单，但企业市场虽然门槛更高，一旦站稳脚跟就有更强的粘性和更高的价值。Synthflow AI 在产品设计时就考虑了企业客户最关心的问题：安全性、合规性、可扩展性、集成能力。这种 B2B 优先的策略让他们避开了消费者市场的激烈竞争，在更有价值的企业市场中建立了领先地位。  我也注意到他们对客户反馈的重视程度。Hakob Astabatsyan 提到，随着月处理通话量从 100-200 万增长到 500 万，这种快速增长的业务量让 Synthflow 的产品越来越好，因为他们有了这种”速度优势”。这种基于大量真实使用场景的产品优化，是很多竞争对手难以复制的护城河。 每个月数千万通电话的处理经验，让他们能够发现和解决各种边缘情况，不断提升产品的稳定性和用户体验。 从团队构建角度看，我认为他们的成功也得益于创始团队的互补性。Hakob 负责整体战略和 CEO 职责，Albert 担任 CPO 专注产品，Sassun 作为 CTO 负责技术架构。这种明确的分工让他们能够在各自领域内深耕，同时保持团队的协调一致。 而且他们在融资策略上也很聪明，先通过种子轮验证产品市场契合度，然后在有了清晰增长轨迹后进行 A 轮融资，这种节奏把握展现了丰富的创业经验。 特别让我感兴趣的是他们如何看待竞争。面对 Sierra（获得 2.85 亿美元融资）和 Bland AI（获得超过 5000 万美元融资）等强大竞争对手，Hakob Astabatsyan 的态度很务实：”AI 发展如此之快，有时事情发生得比你预期的要快。 但对我们来说，很清楚的是，我们处在一个后产品市场契合时代，我们知道我们的客户是谁，对我们的产品路线图有很清晰的想法，知道我们在未来三到五年想要达到的位置。”这种对自身定位的清晰认知，我认为是他们能够在激烈竞争中保持专注的重要原因。  从更宏观的角度看，Synthflow AI 的成功证明了在 AI 时代，技术创新和商业模式创新同样重要。他们没有试图在底层模型上与 OpenAI 或 Google 竞争，而是专注于应用层的创新，通过无代码平台降低了 AI 技术的使用门槛。 这种”站在巨人肩膀上”的策略，让他们能够快速构建产品并获得市场验证。我预测，未来会有更多 AI 创业公司采用类似策略，专注于特定垂直领域的应用创新，而不是通用技术的突破。 ## 欧洲科技生态系统的独特优势 Synthflow AI 总部位于柏林，我认为这不是偶然选择，而是战略考量。欧洲，特别是德国的科技生态系统，在隐私保护、数据主权和 AI 伦理方面有着更严格的标准。Hakob Astabatsyan 在接受采访时提到，身处欧洲让他们从一开始就专注于隐私优先、合规导向的产品开发，这反而成为了他们的竞争优势。 欧洲客户对数据安全和隐私保护的高标准要求，迫使 Synthflow AI 构建了更加安全可靠的技术架构。当全球 AI 监管趋势收紧时，那些从设计阶段就考虑合规性的公司将具有明显优势。我观察到，越来越多的美国和亚洲企业也开始重视数据主权和 AI 伦理问题，这为欧洲的 AI 公司创造了全球化的机会。 柏林的人才环境也为 Synthflow AI 的发展提供了独特支持。这里汇聚了来自不同国家的技术人才，多元文化背景有助于产品的国际化发展。Synthflow AI 的语音 AI 支持 20 多种语言和多种地区方言，这种多语言能力在很大程度上得益于团队的多元化构成。而且，欧洲相对较低的人才成本让他们能够以更高的性价比构建技术团队。  我注意到，Synthflow AI 现在计划在美国开设新办公室，这是一个明智的扩张策略。欧洲作为技术研发基地，美国作为市场拓展前沿，这种双重布局能够让他们同时享受两个市场的优势。美国市场对新技术的接受度更高，企业决策速度更快，这有助于加速产品迭代和市场验证。 从融资角度看，由 Accel 领投也说明了国际投资者对欧洲 AI 公司的信心。Accel 之前投资过 Slack、Spotify、UiPath 等知名企业，他们的参与不仅带来了资金，还提供了宝贵的全球化经验和网络资源。这种国际化的投资支持，有助于 Synthflow AI 在全球范围内与美国同行竞争。 ## 语音 AI 的未来趋势 我深信，我们正处在语音交互技术大规模爆发的前夜。根据 MarketsAndMarkets 的预测，对话式 AI 市场将在 2031 年达到近 500 亿美元的规模。 但我认为这个预测可能还是保守的，因为它没有充分考虑到技术进步速度和企业采用意愿的快速提升。 从技术发展趋势看，语音 AI 正在向更加自然、更加智能的方向发展。目前的 AI agent 主要处理结构化的业务流程，但随着大语言模型能力的提升，我们将看到能够处理更复杂、更开放对话的 AI agent。它们不仅能回答问题，还能主动发现客户需求，提供个性化建议，甚至进行情感支持。 我特别看好无代码和低代码 AI 编排的趋势。正如 Hakob Astabatsyan 所说，大家都在谈论 AI 模型，但真正的突破来自于让企业能够在无需编程的情况下部署和迭代 AI 解决方案。这种民主化趋势将大大加速 AI 技术的普及，让更多中小企业也能享受到 AI 带来的效率提升。  行业应用方面，我预测医疗、教育、金融服务等传统行业将成为语音 AI 的主要增长点。这些行业通常有大量重复性的客户交互需求，同时对服务质量和合规性有很高要求。语音 AI 的 24/7 可用性、一致的服务质量和强大的合规能力，正好能够满足这些行业的特殊需求。 我也观察到一个有趣的趋势：AI agent 之间的协作将变得越来越常见。未来可能会出现一个 AI agent 生态系统，不同的 agent 专门处理特定任务，但能够无缝协作完成复杂的业务流程。比如，一个预约安排 agent 可能会与保险验证 agent 和支付处理 agent 协作，为客户提供端到端的服务体验。  从商业模式角度看，我认为语音 AI 将推动整个客服行业从人力密集型向技术密集型转变。这不意味着人工客服会完全消失，而是他们的角色会发生变化，从处理日常询问转向处理复杂、情感化的高价值对话。Synthflow AI 提出的”接力”模式很有前瞻性：AI 处理对话的前半段，收集信息和处理常规请求，然后在需要时将完整的上下文传递给人工客服，让他们能够无缝接手处理复杂情况。 ## 挑战与机遇并存 尽管前景光明，但我也看到语音 AI 行业面临的一些挑战。首先是技术层面的挑战。虽然当前的语音 AI 已经相当先进，但在处理复杂情感、理解文化差异、应对突发情况等方面仍有改进空间。AI 仍然可能出现理解错误或不恰当的回应，这在某些敏感场景中可能造成严重后果。 市场竞争是另一个重要挑战。语音 AI 领域正变得越来越拥挤，除了 Synthflow AI，还有 ElevenLabs、PolyAI、Sierra、Bland AI 等众多竞争者。每家公司都在争夺有限的企业客户和人才资源。在这种激烈竞争中，技术差异化和客户体验将成为决定胜负的关键因素。  监管环境的不确定性也是一个考量因素。随着 AI 技术的快速发展，各国政府都在加紧制定相关法规。虽然 Synthflow AI 在合规方面起步较早，但未来监管要求的变化仍可能影响他们的业务模式和技术架构。好在他们身处欧洲这个监管相对完善的环境，已经积累了丰富的合规经验。  但我认为机遇远大于挑战。首先，企业对自动化和效率提升的需求只会越来越强烈，特别是在成本压力和人才短缺的背景下。其次，消费者对 AI 技术的接受度正在快速提升，年轻一代用户甚至更喜欢与 AI 交互，因为它们响应更快、更准确、没有情绪波动。 从投资角度看，AI 领域仍然是资本市场的热点。虽然 Hakob Astabatsyan 提到 AI 初创公司的融资”绝对不容易”，投资者的期望”非常非常高”，但这也说明了市场对优质 AI 公司的渴求。Synthflow AI 能够在竞争激烈的环境中获得 Accel 领投的 2000 万美元融资，说明他们的技术和商业模式确实得到了认可。 我特别看好 Synthflow AI 的发展前景，因为他们找到了技术创新和商业需求的完美平衡点。他们不是为了技术而技术，而是真正解决了企业的实际痛点。随着技术的进一步成熟和市场教育的深入，我相信语音 AI 将成为企业客户服务的标准配置，而 Synthflow AI 有机会成为这个领域的领导者之一。  最终，语音 AI 的成功不仅仅取决于技术的先进性，更取决于它能否真正提升人类的生活质量和工作效率。当客户不再需要在复杂的语音菜单中迷失，当企业能够以更低的成本提供更好的服务，当人工客服能够专注于更有意义的工作时，我们就知道这项技术的价值得到了真正的体现。而 Synthflow AI 正是在这个方向上积极探索的先驱者之一。 本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，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。

7月7日上午消息，据悉，罗马仕京东、淘宝和拼多多的官方旗舰店目前已关闭，其中京东平台仅剩下京东自营店。  日前，罗马仕发布通知称，随着市场环境的不断变化和公司业务的发展需要，经公司股东会研究决定，近段时间公司停工停产，停工时间为自2025年 7月7日起持续6个月。除召回相关员工外，其余员工停工停产。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1511346.htm)

While the administration&#39;s reciprocal tariff framework envisions rates reverting to the elevated levels imposed on April 2 for noncompliant countries, Bessent and Commerce Secretary Howard Lutnick stressed there remains room for negotiation.

   近日，奇安信代码安全实验室发布《2025中国软件供应链安全分析报告》，这已是该系列报告连续发布的第5年。本次报告不仅深入剖析过去一年软件供应链各阶段代码安全问题，更聚焦了开源大模型、智能网联汽车等新兴重点领域。报告显示，与历年相比，2024年国内企业自主开发的软件项目源代码整体缺陷密度持续升高，达到了13.26个/千行，软件项目存在老旧开源软件漏洞的状况没有改善，多个项目中依然存在20年前的开源软件漏洞。报告还发现，主流10款开源大模型推理框架、5家主流厂商的汽车关键部件等均存在严重的软件供应链安全风险，这些重点领域的风险亟待行业重视。 ###    源代码整体缺陷密度持续升高     2024年全年，奇安信代码安全实验室对2344个国内企业自主开发的软件项目的源代码进行了安全缺陷检测，检测的代码总量为518742205行，共发现安全缺陷6882301个，其中高危缺陷289343个，整体缺陷密度为13.26个/千行，高危缺陷密度为0.55个/千行。与以往历年相比，整体缺陷密度持续升高，但高危缺陷密度与去年基本持平，较之前三年有较大幅降低。这说明开发者对高危缺陷类型的重点防范没有松懈。      开源软件作为现代软件开发的基础，其生态发展与安全状况备受关注。报告指出，2024年开源软件生态持续繁荣，主流开源软件包生态系统中开源项目总量一年增长23.7%，首次突破1000万。在开源软件源代码安全检测中，对2262个开源软件项目检测发现，共存在安全缺陷4669955个，高危缺陷20590个，整体缺陷密度为16.54个/千行，高危缺陷密度为0.78个/千行，整体缺陷密度与去年基本持平，高危缺陷密度则有明显下降，处于5年来最低水平。在开源软件公开报告漏洞方面，2024年，CVE/NVD、CNNVD、CNVD等公开漏洞库中新增开源软件相关漏洞10320个。      报告指出，国内企业软件开发中开源软件应用广泛，且使用数量持续增长，平均每个软件项目使用168个开源软件。在漏洞风险方面，平均每个软件项目存在66个已知开源软件漏洞，较前两年明显减少，存在已知开源软件高危漏洞、超危漏洞、容易利用漏洞的项目占比分别为73.0%、57.4%和57.5%，均比去年有大幅下降，但整体来看风险仍处于高位，并没有根本上的改变，多个项目中甚至仍然存在20年前的古老开源软件漏洞。开源软件许可协议风险同样不容忽视，21.2%的项目中使用了超危、高危开源许可协议，可能对企业商业利益和声誉造成损害。此外，开源软件运维风险突出，近30年前的老旧开源软件版本仍在使用，版本使用混乱问题依然存在。 ###    近9成关键基础开源软件从未公开披露过漏洞    关键基础开源软件主要指被多于1000个其他开源软件直接依赖的开源软件，一旦出现漏洞，影响范围巨大且消除困难。报告对5485款关键基础开源软件分析发现，有4806款从未公开披露过漏洞，占比达87.6%，该项数据呈现出逐年升高的趋势，如下图所示。       分析发现，造成关键基础开源软件中从未公开披露过漏洞的项目占比较高的原因主要有两个，一是有的关键基础开源软件，特别是有的开源社区中的软件，漏洞虽然已被修复了，但没有记录和公开；二是维护和安全研究等相关人员对一些关键基础开源软件安全性的关注度不够，对它们漏洞挖掘的研究还不多。 ###    开源大模型推理框架仍存在严重风险    今年以来，大模型正在以雷霆万钧之势，加速赋能千行百业，成为推动新质生产力的核心引擎，然而其带来的服务器瘫痪、数据泄露、模型被恶意篡改等安全问题也日渐突出。奇安信代码安全实验室对10款开源大模型推理框架的典型版本进行了分析，结果显示，10款大模型推理框架均使用了大量开源软件，并因此引入了已知漏洞，这些漏洞给大模型推理框架的使用者带来了巨大的软件供应链安全风险和隐患。      报告中针对大模型推理框架OpenLLM进行了软件供应链攻击的实例验证，大模型推理框架OpenLLM v0.6.19中使用了开源库BentoML v1.4.0，该开源库存在超危历史漏洞CVE-2025-27520，攻击者可利用此漏洞对托管OpenLLM的服务器成功实施软件供应链攻击，获得root shell。  图：对OpenLLM框架服务器的软件供应链攻击复现 ###    五家主流汽车厂商存在严重供应链安全问题    报告针对智能网联汽车这一重点领域进行的软件供应链安全风险专题分析结果令人担忧。随着汽车智能化、网联化程度的不断加深，软件在汽车中的占比持续攀升，软件供应链的安全问题对智能网联汽车的影响愈发关键。    研究团队对5家主流汽车厂商的关键部件固件展开深入分析，结果显示，无一例外，这些厂商均存在严重的软件供应链安全风险。由于智能网联汽车的复杂性，第三方组件（包括开源组件）被广泛应用于车辆的各个系统中，这些第三方组件引入了大量的已知漏洞，成为安全风险的重要来源。      报告中针对某汽车厂商T-Box固件进行了软件供应链攻击的实例验证，该T-Box固件中使用了高通的第三方组件QCMAP，该组件存在超危历史漏洞CVE-2020-3657，攻击者可利用此漏洞对T-Box成功实施软件供应链攻击，获得T-Box的root shell。这意味着攻击者可以突破车辆原本的安全防线，对车辆进行非法操控，甚至可能直接危及驾乘人员的生命安全以及公共交通安全。  图：对某汽车厂商T-Box的软件供应链攻击复现    总体来看，尽管国内软件供应链安全态势有所改善，但整体形势依然严峻。不过，国内的软件供应链安全治理工作也在不断推进，规范措施持续强化，行业引领不断加强，AI赋能效果逐渐显现。为进一步提升软件供应链安全水平，报告提出了三项建议，分别是加快软件供应链安全标准体系的建设和落地，加大对重点行业的风险排查和安全监管力度，加强组织机构的软件供应链安全管理和技术能力。    该报告的发布，不仅为行业清晰呈现了当前软件供应链安全的现状与问题，更为后续软件供应链安全治理工作提供了有益参考，对推动我国软件产业安全、健康发展具有重要意义。  

<blockquote><p>在无数企业“上马”ERP的热潮背后，隐藏着一个不愿直视的真相：很多项目从一开始就偏离了方向。当“面子工程”凌驾于管理逻辑之上，ERP 注定沦为摆设。本篇文章将带你深入剖析 ERP 实施中的典型困局，揭示那些被忽略的管理盲区，并探讨企业如何回归初心，让数智化真正服务于业务与组织成长。</p> </blockquote>  在数字化转型的浪潮中，企业资源规划（ERP）系统已成为众多企业提升管理效率、优化资源配置的重要工具。据相关数据显示，超70%的中国大型企业已部署了不同形式的ERP系统，这一数字彰显了ERP在企业信息化建设中的重要地位。然而，繁荣背后却隐藏着隐忧：大量企业在实施ERP后，并未收获预期的效益，部分ERP项目甚至沦为“面子工程”，投入大量资源却未能带来实质性的价值提升。今天，我谈谈我对这个现象的理解，将从业务角度出发，为大家剖析企业在实施ERP过程中常见的误区，并提供切实可行的解决策略。  ## 误区一：盲目跟风，忽视企业实际需求 许多企业在决定实施ERP时，并非基于对自身业务痛点的深度分析和长远发展战略的考量，而是看到同行纷纷上线ERP，担心自己在竞争中掉队，便盲目跟风启动项目。这种缺乏理性思考和前期规划的行为，往往导致所选的ERP系统与企业实际业务需求严重脱节。 某制造企业A，看到行业内头部企业采用了一款高端ERP系统，在未对自身生产流程、管理模式以及业务规模进行充分评估的情况下，也斥巨资引入了同款系统。但上线后却发现，该系统的复杂功能与企业相对简单、灵活的生产流程并不适配，员工难以适应复杂的操作界面，系统不仅未能提升效率，反而导致生产环节混乱，最终该系统只能闲置，企业白白浪费了数百万元的投入。 企业在决定实施ERP前，应成立由各关键业务部门（采购、生产、销售、财务等）成员组成的跨部门小组，深入调研各环节的业务需求，梳理当前存在的痛点问题，并结合企业未来3-5年的发展战略，明确ERP系统需要实现的目标。例如，若企业长期受库存积压问题困扰，那么在选择ERP系统时，应重点关注其库存管理模块的功能是否强大，是否具备智能预测库存需求的能力；若企业订单处理效率低下，频繁出现错单、漏单现象，则应侧重考察系统能否实现多平台订单的快速整合与自动化处理。 ## 误区二：过度夸大 ERP 系统的作用，将其视为万能解药 一些企业对ERP系统抱有不切实际的幻想，认为只要引入ERP，企业管理中的所有问题便能迎刃而解，忽视了ERP系统只是一种辅助管理的工具，其发挥作用的前提是企业具备完善的管理基础和合理的业务流程。 ERP系统并非孤立存在，它需要与企业的组织架构、管理模式、人员素质等多方面因素协同配合。若企业内部管理混乱，流程不规范，即便拥有最先进的ERP系统，也无法从根本上解决问题。例如，某企业B在实施ERP前，采购审批流程随意性大，缺乏有效的监督机制，导致采购成本居高不下。引入ERP系统后，由于未对采购流程进行优化，只是将原有的混乱流程照搬到系统中，结果系统不仅未能降低采购成本，反而因流程在系统中的固化，使得问题更加难以解决。 ERP系统是一种管理思维的数字化体现，企业在实施ERP前，应对内部管理流程进行全面梳理和优化。以采购流程为例，应明确采购申请、审批、供应商选择、合同签订、验收入库等各个环节的职责和标准，建立规范、透明的审批流程，并通过系统进行固化。只有在优化管理流程的基础上实施ERP，才能让系统更好地发挥作用，实现资源的优化配置和管理效率的提升。 ## 误区三：重实施，轻维护，忽视系统的持续优化 部分企业在ERP系统上线后，便认为项目已经完成，忽视了对系统的持续维护和优化。随着企业业务的发展和市场环境的变化，ERP系统若不能及时调整和优化，其功能将逐渐无法满足企业的需求，甚至成为阻碍企业发展的因素。 某企业C在ERP系统上线初期，系统运行较为顺畅，基本满足了企业当时的业务需求。但随着企业业务规模的快速扩张，新的业务模式不断涌现，企业却未对ERP系统进行相应的升级和优化。例如，在销售环节，企业推出了新的促销活动和销售渠道，但ERP系统的销售管理模块却无法支持新的业务流程，导致订单处理出现延误，客户满意度下降。 ERP系统的实施是一个长期的过程，上线只是起点而非终点。企业应设立专门的系统维护团队，或与可靠的ERP供应商保持紧密合作，定期对系统进行评估和优化。根据企业业务发展的需要，及时调整系统功能，如增加新的业务模块、优化现有流程等。同时，关注行业动态和技术发展趋势，适时对系统进行升级，确保系统始终处于最佳运行状态，为企业发展提供持续支持。 ## 误区四：流程不规范，数据质量差，影响系统决策的准确性 ERP系统的核心价值之一在于通过对企业各环节数据的集成和分析，为管理层提供决策支持。然而，若企业在实施ERP过程中，业务流程不规范，数据录入随意，数据质量无法保证，那么系统生成的分析结果将毫无价值，甚至可能误导决策。 某企业D在实施ERP时，由于对数据录入缺乏严格的规范和审核机制，导致系统中存在大量错误、重复的数据。例如，在库存数据方面，由于仓库人员随意录入库存数量，未及时更新出入库信息，使得ERP系统显示的库存数据与实际库存严重不符。管理层基于这些错误数据制定生产计划和采购计划，结果导致生产过剩、库存积压，给企业造成了巨大的经济损失。 企业应建立完善的数据质量管理体系，制定严格的数据录入标准和审核流程。对关键业务数据，如库存数据、财务数据、客户数据等，进行定期的清理和校验，确保数据的准确性、完整性和及时性。同时，加强对员工的数据质量意识培训，让员工明白准确数据对企业决策的重要性，从源头上保障数据质量。只有高质量的数据，才能让ERP系统发挥其应有的决策支持作用。 ## 误区五：培训不到位，员工抵触情绪严重，阻碍系统推广 ERP系统操作相对复杂，若企业在实施过程中对员工培训重视不足，培训内容和方式缺乏针对性，导致员工对系统操作不熟练，无法感受到系统带来的便利，就会产生抵触情绪，影响系统的推广和应用效果。 某企业E在ERP系统上线前，仅组织了一次简单的集中培训，培训内容主要以系统功能介绍为主，缺乏实际操作演练和案例讲解。员工在培训后对系统操作仍一知半解，在实际工作中频繁出现操作失误，不仅影响了工作效率，还对系统产生了反感和抵触情绪。部分员工甚至为了避免麻烦，依旧采用原有的手工操作方式，使得ERP系统无法得到有效应用。 企业应制定分层、分类的培训计划。针对不同部门、不同岗位的员工，设计个性化的培训内容，重点突出系统与员工日常工作紧密相关的功能模块和操作流程。培训方式应多样化，包括课堂培训、在线学习、实操演练、一对一辅导等。在培训过程中，增加实际案例分析和模拟操作环节，让员工在实践中熟悉系统操作，切实感受到ERP系统对工作效率的提升作用。同时，建立激励机制，对积极学习和使用ERP系统的员工给予一定的奖励，提高员工参与培训和使用系统的积极性。 ## 误区六：系统不适配，与企业现有业务和技术架构冲突 部分企业在选择ERP系统时，未充分考虑系统与企业现有业务和技术架构的兼容性，导致系统上线后无法与企业其他系统（如财务系统、CRM系统、OA系统等）有效集成，形成信息孤岛，影响企业整体运营效率。 某企业F在实施ERP系统时，选择了一款功能强大但与企业现有财务系统不兼容的产品。系统上线后，由于两个系统之间无法实现数据共享和交互，财务人员需要在两套系统中重复录入数据，不仅增加了工作量，还容易出现数据不一致的问题。同时，由于信息无法及时传递，导致业务部门与财务部门之间沟通不畅，工作协同效率低下。 在选择ERP系统前，企业应对自身现有业务和技术架构进行全面评估，明确系统集成需求。选择具有良好开放性和兼容性的ERP产品，确保其能够与企业现有的各类系统无缝对接。在实施过程中，制定详细的系统集成方案，通过接口开发、数据转换等技术手段，实现ERP系统与其他系统之间的数据共享和业务协同。例如，将ERP系统的销售数据实时同步到CRM系统中，以便销售人员更好地跟进客户；将财务系统的账务数据与ERP系统的成本核算模块进行对接，实现财务数据的自动生成和准确核算。 ## ERP 破局之道：回归本质，深度融合 ERP的本质并非仅仅是一套软件工具，而是一种先进的管理思维，它通过信息技术手段实现企业资源的整合、业务流程的优化以及信息的实时共享，从而提升企业的管理水平和运营效率。要让ERP真正发挥价值，企业需要做到以下几点： - **流程优化先行**：在实施ERP前，深入梳理企业业务流程，去除繁琐、低效的环节，建立标准化、规范化的流程体系。通过流程优化，明确各部门职责和工作标准，为ERP系统的顺利实施奠定基础。 - **数据驱动决策**：高度重视数据质量，建立完善的数据管理机制，确保数据的准确性和及时性。利用ERP系统强大的数据分析功能，深入挖掘数据价值，为企业战略决策、生产计划、市场营销等提供有力支持。 - **系统与业务深度融合**：打破部门壁垒，促进各部门之间的信息共享和协同工作。让ERP系统真正融入企业日常运营的每一个环节，实现业务流程与系统功能的深度匹配，充分发挥系统的优势。 - **持续创新与优化**：随着企业内外部环境的变化，持续对ERP系统进行优化和升级。关注行业最新技术和管理理念，适时引入新功能、新模式，让ERP系统始终保持活力，为企业发展提供持续动力。 ERP系统对于企业数字化转型和管理提升具有重要意义，但要避免陷入实施误区，让其真正发挥价值并非易事。企业需要从战略高度重视ERP项目，深入理解其本质，结合自身实际情况，精心规划、科学实施，并在后续运营中持续优化。只有这样，ERP系统才能从“面子工程”转变为推动企业发展的强大引擎，助力企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。希望通过今天的分享，能为正在或即将实施ERP的企业提供一些有益的参考和启示。 本文由 @红岸小兵 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>想要一年还清50万债务？本文为你深度剖析搬运知乎高赞回答到公众号的创业项目。从情绪价值的跨平台套利，到微信生态闭环的精准运营，再到流量主收益的杠杆效应，手把手教你打造从0到1的精密操作手册。项目风险与挑战也一并呈现，助你在信息洪流中成为手持筛网的淘金者，将不确定的灵感转化为确定的现金。</p> </blockquote>  今天这个项目听起来很简单：就是搬运知乎高赞回答到公众号，文末加裂变钩子，靠流量主变现。 这听着像三流网赚，但任何能稳定赚钱的模式背后都有它的逻辑。 这篇文章，就是要把这个模糊概念，变成一份可以打印出来、贴在墙上执行的行动手册。 ## 1 项目可行性逻辑：为什么这事能成？ 这事能跑通，靠的不是运气，而是四个很少有人给你讲透的底层逻辑。 你必须想明白，钱到底是从哪里来的。 ### 一、情绪价值的跨平台套利。 核心不是搬运文字，是搬运“已被市场验证过的情物钩子”。 一个回答能在知乎获得高赞，证明它在选题、故事、观点上，已经成功引爆了成千上万人的情感共鸣。 我们做的，就是把在知乎这个“高强度思辨场”里验证成功的爆款，原封不动地投放到公众号这个“高密度社交圈”里。 这是降维打击，利用不同平台的用户行为差异，进行“情绪价值套利”，成本低。 ### 二、微信生态的完美闭环。 为什么是微信？因为整个流程——阅读、被吸引、分享——用户始终在微信APP内。 这个“闭环”意味着极低的流失率和完美的裂变环境。 用户每多一次跳转，就会流失大半，但在微信里，这个过程无比顺滑。 更重要的是，通过微信社交关系链分享出去的文章，带着朋友的社交背书，信任度天然更高。 微信的闭环，是这个项目能低成本增长的底层基础设施。 ### 三、流量主收益的不对称杠杆。 算一笔账：你生产一篇爆款的成本主要是时间，相对固定。 但一篇10W+文章的收益，通过流量主，可能是几百到几千。 这就是典型的“不对称杠杆”。 你的投入有上限，但产出理论上没有。 这个模式最妙的地方，在于它用标准化的“搬运”流程，替代了内容创作里最不确定的“原创”环节，让你能把虚无缥缈的“阅读量”稳定地兑换成现金。 ### 四、“价值锚点”的心理操控。 文末那个“学习资料包”，是整个裂变环节的引擎。 它不只是诱饵，更是一个“价值锚े”。 如果你说“求分享”，没人理你。 但如果你说：“免费领取我为你准备的，价值1999元的《XXX资料包》，只需完成一个小任务（分享）”，用户的心理就变了。 “1999元”这个标价，就是“价值锚点”。 它瞬间让用户的分享行为变得“划算”，成功地把“帮我分享”的利他行为，重塑为“为我赚资料”的利己行为，裂变转化率因此暴增。 ## 2 如何一年实现50万：从0到1的精密操作手册 理论搞懂了，接下来是具体打法。 想一年搞到50万，需要像特种兵一样，精准执行以下六步。 第一步：赛道选择——不找兴趣，找“钱眼”。 新手最大的误区是从兴趣出发。 我们是来赚钱的。 赛道选择的唯一标准是：用户焦虑度高 + 付费意愿强 + 知乎内容供给足。 直接瞄准这几个：搞钱（副业、理财）、职场（晋升、面试）、情感（脱单、婚姻）、教育（升学、考证）。 这些领域的用户付费意愿强，你的流量主广告eCPM（千次阅读收益）天然就更高。 第二步：内容挖掘与再造——成为“爆款公式”的提炼师。 不要真的去复制粘贴，那是最低级的玩法。 高级玩法是“再造”。 找一篇知乎高赞回答，先逆向拆解它的爆款公式（标题为什么吸引人？开头如何设置悬念？故事结构是怎样的？）。 然后，找多篇同主题的高赞回答，把A的故事、B的观点、C的金句，用你的公式像搭积木一样重新“组装”成一篇全新的文章。 这样做，既降低了原创风险，内容质量又是“爆款的集合体”。 第三步：裂变钩子设计——从“想要”到“必须马上得到”。 “学习资料包”决定了你的裂变效率。 核心是“精准 + 超值 + 稀缺”。 精准：公众号讲职场，资料包就得是《顶级公司PPT模板》，而不是《高分电影推荐》。 超值：花点时间或小钱，去搞一些真正高质量、体系化的资料，打包精美，让用户感觉占了天大的便宜。 稀缺：用话术制造紧迫感，比如“仅限前200名”、“链接24小时后失效”，这些老套但永远有效。 第四步：流量启动与引爆——用付费流量撬动免费流量。 幻想零成本启动太慢。 前期适当用微信官方的“付费推广”做助推。 但不是瞎投。 进行小额、多批次的A/B测试。 准备3-5篇潜力爆文，每篇花一两百块投给精准人群，看数据找到“冠军文章”。 然后集中预算（比如一两千）砸给它。 付费流量就像火星，能瞬间点燃你的裂变飞轮，后续带来的就是源源不断的免费自然流量。 第五步：矩阵化运营——构建你自己的“流量护城河”。 第一个号跑通后，立刻复制。 你做“职场晋升”的号成功了，马上开第二个号做“副业赚钱”，第三个号做“向上管理”。 这就是“账号矩阵”。 好处是：分摊风险（一个号被封不至于全军覆没）、流量互导（把一个粉变成你多个号的粉）、霸占用户心智（多个大号都是你，信任感倍增）。 第六步：数据驱动下的精细化迭代。 到后期，拼的是精细化运营。 每天必须看数据：新增/取关数、文章阅读/分享率、流量主eCPM、裂变转化率。 通过数据，你知道用户喜欢什么，然后你所有的动作都围绕优化数据进行。 一年50万的目标，就是通过这样日复一日、枯燥但精准的迭代优化，最终实现的。 ## 3 项目核心提示词：用AI为你注入灵魂 AI是你最高效的内容再造助手。 下面这个提示词，可以直接用。 AI提示词（Prompt） 角色 :你是一位深谙微信公众号写作风格和爆款逻辑的资深内容创作者，尤其擅长将知乎风格的深度长文，转化为更适合在微信上传播、具有强烈情绪感染力和高分享欲望的文章。你的写作风格不是冰冷的机器，而是像一个有血有肉的朋友，在对读者循循善诱、娓娓道来。 背景 :我正在运营一个关于[在此处填写你的公众号领域，例如：职场成长/个人理财/亲密关系]的微信公众号。我的目标是生产出能够引发用户强烈共鸣、促使其分享朋友圈并积极参与讨论的爆款文章，最终通过流量主广告获得收益。我现在找到了一篇知乎上的高赞回答，内容很有价值，但我需要你帮我进行“风格化重塑”，而不是简单的复制粘贴。 任务:请将以下这篇知乎回答，改编成一篇符合微信公众号传播调性的文章。 原始知乎回答：[在此处粘贴你找到的知乎高赞回答全文] 改编要求与约束: 1.重塑标题:创造3个全新的、更具吸引力和悬念感的公众号标题。标题要多使用疑问、反问、数字、强烈对比等技巧，刺激用户的点击欲。 2.改写开头: 将原文的开头，改写成一个更具场景感和代入感的“黄金开头”（300字以内）。要能迅速抓住读者眼球，抛出痛点，引发好奇，让读者欲罢不能。 3.调整行文风格: -口语化与第二人称: 全文大量使用第二人称“你”，和我（作者）的第一人称“我”，营造一种对话感。多用短句，避免大段的、密不透风的文字。 -情绪放大: 识别并放大原文中的核心情绪点（如焦虑、希望、愤怒、治愈），用更富感染力的词汇和比喻来强化它们。 -金句提炼: 将原文的核心观点，提炼成2-3句易于传播和记忆的“金句”，并在文章中用加粗或引用的方式突出显示。 4.结构优化: -增加小标题: 为文章内容分段，并加上逻辑清晰、观点鲜明的小标题，方便用户快速阅读和理解。 -设计互动结尾: 在文章末尾，设计一个能够引导用户留言、讨论的开放性问题，或者一个能激发分享欲望的总结性段落。 -规避风险: 在不改变核心意思的前提下，对原文进行同义词替换和句式改写，以最大程度规避平台对“搬运”内容的识别和处罚。不要出现原文作者的个人信息。 5.输出格式 :请按照以下结构输出： 推荐标题列表 (3个) 公众号正文 (包含改写后的开头、正文、金句、小标题和结尾) ## 4 项目风险和挑战：泼一盆冷水，让你保持清醒 如果有人告诉你这事零风险，他一定是在骗你。 所有能赚钱的事，都伴随着风险。 ### 一、版权原罪与平台规则之剑。 这是悬在头顶的剑。我们虽用“再造”规避，但本质仍是借用他人智慧。 版权风险是系统性的，无法消除，只能靠矩阵化运营来分散风险，别把鸡蛋放一个篮子里。 ### 二、同质化竞争与用户审美疲劳。 你能想到的，别人也能。 当赛道挤满同类账号，用着相似套路，用户的“审美疲劳”就会出现，裂变套路会失效。 你必须持续创新，跑在模仿者的前面，才能活下来。 ### 三、流量主政策的不确定性。 你的收入完全依赖微信官方。 平台可以随时调整分成比例、广告策略，甚至提高流量主门槛。 任何政策变动，都可能让你的收入腰斩。 这种对单一平台的过度依赖是项目最大的软肋。后期必须拓展多元化收入。 ### 四、执行力的心理磨损。 这项目听起来美，执行起来却极度枯燥重复，不是“躺赚”。 很多人会因看不到即时反馈而挫败放弃。 它考验的是你日复一日的耐受力，能不能像个机器人一样坚持下去。 ## 5 在信息的河流中淘金，而非随波逐流 报告到此为止。 从逻辑到操作，从工具到风险，核心干货都在这了。 这个模式，是一套不要求天赋、但要求极致执行的工业流程。 一年50万的目标，就是通过这套流程，把不确定的“灵感”变成确定的“现金”。 在信息洪流中，你是随波逐流，还是成为那个手持筛网的淘金者，选择权在你手里。 路已经指明，步子还得你自己迈。 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。