海底捞猛开烤肉，意欲何为？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

Ilya，被迫当公司CEO了。是的，即便两次改变了AI、改变了世界，但Ilya一直是研究员、首席科...而这一次，**不得不当自己创办公司的CEO。**全怪Meta挖人太狠，全怪扎克伯克开的薪资条件无法拒绝。这不，Ilya和奥特曼，踏入了同一条河流，吐起了相同槽，甚至连安抚员工的饼也差不多。在被小扎撬走了联创后，Ilya本人刚刚对这件事做出了回应，**证实Daniel Gross已经离开SSI。**  同时Daniel也转发了Ilya的推文，表示自己很荣幸帮助SSI起步，SSI的前途将会一片光明。  有意思的是，**两人在推文当中都只字未提Meta。** 相比奥特曼被小扎戳中肺管后的歇斯底里，Ilya和Daniel两人至少在表面上比较体面。 但实际上，两人之间可能已经出现分歧，而且并非一朝一夕。 Ilya话里话外，大概就是即便小扎不挖，这人也在SSI干不了多久了。 有瓜啊这是… **小扎收购未果，但撬动了CEO** 我们再来仔细看下Ilya的回应，主要内容概括起来有三件事—— - 联创Daniel Gross已经于6月29日离开SSI； - Ilya本人将出任CEO，另一名联创Daniel Levy担任总裁，技术团队继续向Ilya汇报； - 有公司想要收购SSI，对此SSI感到很荣幸，但是更专注于自己的工作。 先看Daniel的离开，Ilya在推文中介绍，Daniel在离开之前就已经表现出了征兆——在SSI出现的时间变得越来越短。  离开之前，Daniel在SSI担任的职位是CEO，Ilya则是首席科学家，现在CEO的职位被Ilya接手，同时Ilya继续听取技术团队的汇报。 也就是说，SSI的核心研发力量，依然掌握在Ilya的手中。 不过信息量最大的，还要属最后一件事——收购，Ilya把这件事和Daniel的离开放在一起说不是巧合。 实际上，**这可能正是两人产生分歧的原因。** 在为超级智能团队招兵买马的过程中，有传闻称小扎开出了高达1亿美元的年薪，这种花钱不眨眼的行动给人们留下了深刻印象。 但除此之外，小扎在超级智能团队的建设上采取的是两条腿走路的模式——**一边挖人，一边也在收购AI创企。** 比如一开始挖走Scale AI创始人Alexandr Wang的时候，还打算以143亿美元（另一说法为148亿）的价格收购Scale AI 49%的股份。  在SSI上，小扎也曾打算采用相同的模式——挖来Ilya，同时收购SSI的股份。 不过两个目标均遭到了Ilya的拒绝，于是小扎把目光转向了联创Daniel。 相比于一心专注于业务的Ilya，Daniel对收购并不反对甚至态度积极，两人的分歧就此出现。 并且在Daniel身上，**小扎也同样是打出了挖人+收购的这套组合拳。** 华尔街日报消息，Meta打算收购Daniel和GitHub前CEO Nat Friedman创立的AI风险投资基金NFDG的部分股份。  NFDG这个名字其实是两个人名字的缩写，但二人现在均已加入Meta并退出该基金。 NFDG投资过的项目包括AI搜索工具Perplexity、AI语音平台ElevenLabs，也包括Ilya创立的SSI。 再回到Ilya的回应，三件事情说完话，还有这样一段话： 我们有算力，我们有团队，我们知道该做什么，我们将继续致力于构建安全的超级智能。  说得再直白一些，就是“不卖，我们不缺钱。” 可见，在硅谷的金钱大战当中，Ilya要做一直坚守着最初目标的那股清流。 正如当初放弃Google天价年薪，开创OpenAI AGI研究方向一样。 Ilya没变，只是SSI创业选的联合创始人Daniel Gross，不适合他… **谁是Daniel Gross？** Daniel Gross，1991年生人，34岁，毕业于哈佛大学计算机系。 在2024年6月加入Ilya Sutskever的创业团队之前，他曾任苹果机器学习总监、YC AI负责人。 2021年起，他和这次小扎相中的另一个目标Nat Friedman一起，开始在AI领域进行投资—— AI搜索标杆Perplexity的第四轮融资，就是由他领投的。  2023年，Gross还被《时代》杂志列为“人工智能领域最具影响力人物”之一。 并且在被小扎挖走之前，在AI上和Meta同样落后的苹果也被爆想要招揽Daniel，同时考虑收购他投资过的Perplexity。 但现在，有关Daniel的尘埃，都已经落定了。 而Ilya依旧准备好再次改变世界，以及依然有很多富豪相信他——啥也没有的SSI，靠几个人名就撑出了320亿美元估值，账上融资额数十亿美金。 **SSI，估值2294亿** SSI是Ilya离开OpenAI后创办的。 2024去年6月，Ilya与Daniel和另一名联创Daniel Levy一起创立了Safe Superintelligence（SSI），打算建立“安全的超智能AI”。 3个月后，虽然没有推出任何产品，但SSI还是凭借着Ilya这块金字招牌完成首轮的1亿美元融资，到年底公司估值就达到了约50亿美元。 今年3月，SSI又得到了Greenoaks领投的超大规模融资，估值飙升至约300亿美元，6月则再度上涨到320亿美元（约2294亿人民币） 。 不过到目前，SSI依旧是没有商业产品，团队精简且保密等级极高。 真真就靠着几个人名，没有模型，没有发布，没有产品，没有路线BP，更没有对赌协议…就被硅谷投资人追着塞钱。 毕竟他是Ilya，一次AlexNet、AlphaGo，一次GPT，两次改变了世界。 参考链接： [1]https://x.com/ilyasut/status/1940802278979690613 [2]https://www.cnbc.com/2025/06/19/meta-tried-to-buy-safe-superintelligence-hired-ceo-daniel-gross.html [3]https://www.wsj.com/articles/meta-offers-to-buy-stake-in-venture-funds-started-by-ai-hires-nat-friedman-and-daniel-gross-cc72ad49 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510880.htm)

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 变局之下，探讨企业出海新常态。 国货品牌，正在闪耀世界舞台。 走在纽约街头，奶茶店玻璃上贴着HEYTEA的logo；东南亚超市，货架上摆满白象方便面；巴西的港口，正卸下国产新能源汽车…… 国内经济增速放缓的当下，企业出海正在成为为数不多的高速增长的赛道。据《2024年中国品牌全球信任指数》发布的数据，中国品牌海外综合信任度3年增长14个百分点。对于中国企业来说，一个事实越来越清晰：**想要寻求突破，出海已不是选择题，而是必答题。** 在这股出海热潮背后，从“中国制造”到“中国技术”再到“中国文化”，离不开中国企业对“匠心”的执着与专注。中国制造早已摆脱了过去低端廉价的标签，中国高铁以安全、快速、舒适的优势，成为中国的一张亮丽名片，而中国建造更是已经遍布190多个国家和地区。中国技术也不甘示弱，DeepSeek团队帮助全球100多个国家的企业降本增效，撼动全球AI霸权。最有意思的莫属中国文化出海，《哪吒之魔童降世》、《黑神话：悟空》等作品在海外的火爆，不仅让中国文化“走出去”，更让中国文化“融进去”。 回顾中国企业出海的发展历程，从把义乌小商品卖到海外的1.0时代，到海尔在海外建厂的2.0时代，再到现如今的3.0版本——企业出海早已不是简单卖产品，而是要为世界提供更多更好的中国制造和中国创造。 企业出海已驶入深水区，接下来，如何让中国企业的出海之路一路坦途？如何在不确定中寻找“确定”？ 36氪作为深耕科技创新与商业生态的新型服务平台，持续关注报道中国企业出海全球化进程，为中国企业提供丰富的信息和洞见。**7月25日，2025以“匠心”至“世界”出海大会将落地浙江钱塘，探讨出海征程中“确定”的事，帮助更多中国企业“走出去”、“融进去”。** “East Forward 2025”作为36氪全新打造的聚焦全球化与出海领域的IP盛会，设立主会场及分会场“投资金砖”-国别合作对接会。大会主会场将分为“不确定中确定”和“在全球做生意”两大篇章，聚焦消费、科技、电商、金融、医疗、新能源等出海热门领域，汇聚地方政府、平台方、海外商会、品牌方、服务商、合规专家等全产业链资源，实现跨行业、跨区域、跨文化交流，推动资源深度对接。 在大会内容设置上，嘉宾将围绕品牌出海可能遇到的那些难题，分享各自的经验，帮助企业拨开全球化迷雾： 品牌故事，怎样才能让东方口味适配西方味蕾？无形的“文化鸿沟”究竟该如何跨越？对科技企业来说，技术创新速度与合规底线这场生死博弈，制胜的关键究竟在哪里？ 跨境物流为何总是“最后一公里”成本高昂？当平台规则与当地政策产生冲突时，是该妥协还是坚持？本地化运营的水土不服，又该如何破解？ …… 本次大会还将重磅发布East Forward 2025出海全球化创新名册，聚焦“领航人物”、“创新人物”和“创新企业”三大核心维度，挖掘在全球化浪潮中的表现卓越的领航者与企业，树立行业标杆。 同时，分会场“投资金砖”-国别合作对接会将于7月25日下午举行，分会场以“共建开放合作新高地 共筑金砖发展新未来”为主题，邀请阿联酋驻沪总领事代表，签约入驻出海服务商、出海企业代表等，包含阿联酋投资机遇推介、探讨出海投资合作模式经验圆桌论坛等环节，旨在促进各方交流合作，推动双向投资与合作。会后相关政府政府代表、出海企业及服务商还将在现场自由对接，聚焦阿联酋市场务实合作。 在企业出海服务领域，目前，36氪已形成从全托管运营到组织共建、活动承办等全生态体系，本次大会将在出海新热土浙江钱塘举办，2025年3月21日，以金砖国家特殊经济区中国合作中心落地为契机，36氪助力钱塘打造世界级开放门户。36氪将继续以出海服务为抓手，依托智库研究、媒体品牌、生态运营三大支柱服务，与地方政府共同助力推动企业出海能力迭代。 7月25日，杭州钱塘君澜大饭店，让我们一起见证中国企业以“匠心”至“世界”，不见不散。 点击下方链接，报名参与大会。 https://www.huodongxing.com/event/9814548251700

<blockquote><p>一边是“无需设计师也能出图”的AI原型神器横空出世，一边是产品经理们在真香与踩坑之间反复横跳。面对市面上越来越多主打“高保真一键生成”的AI建模平台，到底谁才是真正好用、值得投入的那一个？</p> </blockquote>  AI画原型图真的能一键搞定？最近体验了一些当下热门的5款AI生成高保真原型的工具，这些工具都可以通过文字简单的描述，即可生成带有交互的高保真的原型图。 那今天我们就来测评一下，这些平台生成的效果怎么样？到底好不好用？ ## 一、测评软件介绍 ### 1.墨刀  Slogan：“适合产品经理的原型设计及协作平台”。 ### 2.即时设计  Slogan：“同时创造，即时设计” ### 3.莫高设计（MasterGo）和Readdy.AI  Slogan：“AI时代的数字界面生产平台” ### 4.UXbot  Slogan：“想象，即设计！” ### 5.Uizard  Slogan：“AI驱动的极简设计工具” ## 二、产品功能 ### 1.墨刀 墨刀里面AI的功能主要有生成原型页面、生成组件、其他AI生成（生成流程图、生成思维导图、生成表格、生成图表）、AI指令、desspseek智能问答、智能填充。 **①生成原型页面**  我用它生成一个软件和网站，因为墨刀定位就是原型工具，AI生成完可以直接对其进行编辑，效果如下：   **②生成组件** 生成常用的组件，比如弹窗、进度条、搜索、时间选择等常用组件   ### 2.莫高设计（MasterGo）和Readdy.AI 算是现在最火热的原型设计工具了，它的AI也是工具里面的一个附属功能，文字描述生成一个原型图，并可对局部元素进行二次AI生成，并且可以选择用不同的前端语言绘制原型页面，比如html、VUE等，生成后即可插入到画布中，进行相应的编辑。       莫高设计（MasterGo）和Readdy.AI两个功能界面完全一致，因为都是蓝湖团队开发的，Readdy.AI主要是针对海外用户，做了一些优化，可以生成多个页面，但是好像莫高设计（MasterGo）只能生成单个页面。 而且Readdy.AI点击到对应的页面元素，可以继续生成其他或者二级页面，而MasterGo却没有这个功能，这就很奇怪~~ ### 3.即时设计和UXbot 即时设计它的AI生成的工具是独立于它的设计工具的，是一个独立的网站，用聊天框的形式，描述设计内容，来进行原型的生成，页面生成之后点击对应的元素，可继续进行局部生成，直到达到自己想要效果。 UXbot主要功能就是文字生成原型，现在还在内测中，还未正式上线。 **即时设计**         **UXbot** 这个平台功能也不复杂，通过文字描述，生成高保真原型，但是文生图是一次性，生成不符合也不能修改，但是这个软件，并不是直接生成界面，而是第一次先生成的类似工作流的方式，用户可以对这些工作流进行详细的界面内容修改和描述，确定之后，再次通过这些元素和描述生成界面和交互。     ### 4.Uizard 这个是一个国外的原型绘制的工具，类似国外的墨刀，AI只是作为辅助，AI生成完后也可以直接对其局部进行二次AI修改，生成完后可以直接对其进行编辑。   ## 三、总结 先说一下文生页面原型的原理： 不是通过文字直接生成图片，本质是先用文字生成前端代码，然后匹配相关的UI组件，最终形成高保真的页面原型和交互。 从平台可以选择对应的前端语言生成页面就可以明显的看出这个逻辑了。 我用一个表对比，让大家更加清晰的看出这些平台的能力差异（满分5颗星）：  看上图，可以得出结论了，这个5个平台，AI生成页面的效果，同样的提示词，MasterGo生成的效果最佳，相对符合用户的需求，并且界面设计相对美观友好，不愧是蓝湖设计团队出来做的产品。 而且MasterGo可以直接转换成代码，或者导入到设计页面中，对其进一步进行编辑和修改，这个也就是MasterGo作为设计工具的优势。 - 墨刀是把这个AI生成页面做成一个小功能，就一个输入框，生成的就是一个没有交互的原型图，还不能二次AI生成，对长期使用墨刀的用户我来说有点失望。 - 即时设计并没有像MasterGo一样和自己的其他设计功能做融合，而是直接跳转到了一个国外的网站，设计的效果，网站大部分像国外的风格，极简风，效果还阔以，软件不太行。 - UXbot，亮点在于语言描述后先生成工作流，可对其工作流进行详细描述和编辑，最终再生成页面和交互，生成的页面界面逻辑问题有点多，设计感比MasterGo要差。 - Uizard，可以理解为国外的MasterGo，定位是一个设计工具，AI只是辅助，和即时一样，网站大部分像国外的风格，极简风，效果还阔以，软件不太行。 以上软件，AI的那些功能都不是免费的，并且都还不便宜，如果又想使用设计工具，又想体验AI生成高保真原型图，就使用MasterGo，因为设计功能免费，AI每月免费赠送200积分。 但是说实话这些AI现在的能力我也就是体验一下，并不会真的用到工作中，因为： - 需要来回调整提示词，出来的结果差异很大，不可控。 - 现在这些AI的功能都要钱了，尽管有一些免费额度，但是不足以解渴。 - 当涉及到具体的业务场景，AI并不能了解场景和用户需求，输出的原型和自己的预期差异很大。 所以，我理解AI只是一个辅助，还达不到生成出来的页面不用用户修改直接使用的地步，所以UXbot和即使设计的AI，作为一个独立的平台让用户使用，我觉得我是不会买单的，而且价格也不便宜。 墨刀、MasterGo这种本身原型设计工具做的就比较好的平台，有了AI的加持就很有优势，对用户也更具吸引力。 有个想法，关于这些的模型训练，可以把市面上的相关软件、平台都以切图的方式喂给大模型，让它了解这些软件类型和风格。 这样在不久的将来，我们真的可以用一段文字描述生成出媲美高级设计师的高保真设计图了！！ 本文由人人都是产品经理作者【晨阳产品笔记】，微信公众号：【晨阳产品笔记】，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

<blockquote><p>在社交产品高度渗透的今天，我们越来越习惯用表情包、语音、弹幕表达自己，却在现实中变得小心翼翼、能不见面就不见面。这篇文章将从产品视角出发，拆解“线上e人、线下i人”背后的行为逻辑与心理动因，探讨社交产品如何塑造了我们新的“社交人格”。</p> </blockquote>  玩了这么多款社交软件，始终没有哪一款让我愿意真正“挖深”。男的切性，女的切钱，盘子切流量。没有更深层价值。用心做产品的不多了～ 当我们站在2025年的节点重新审视，不难发现，社交正从“物以类聚”的时代迈入“人以群分”的新阶段。 早年的“兴趣导向”已不再是主导用户归属的唯一锚点，用户开始倾向于围绕共同价值观、情绪共鸣和圈层身份形成更紧密、更深度的连接。 这背后，是整个社会社交心理的演进，尤其是在Z世代与α世代成为主力后，社交不再是“找乐子”，而是一种“情绪连接”与“价值认同”的方式。 ## 社交反差：“上线是e人，下线就i了” “上线是e人，下线就i了” 这句话被无数年轻人用来自嘲，却精确描绘了当代社交的心理反差——线上活跃互动、寻求认同，线下沉默疏离、规避社交。这不仅是MBTI的标签，更深层地映射出人们对社交成本的极度敏感。  今天的用户需求无比明确：有人为交友，有人为发泄，有人为找同好，有人只为一场即时陪伴。这种明确性促使用户变得越来越“择交而栖”，他们更愿意在一个可以深度共鸣、低成本表达的平台扎根。于是，社交平台从早年的广撒网，必然走向更细分的圈层运营。 ## 从兴趣到共鸣：真实比精致更重要 回顾社交产品的发展，最初大多围绕“兴趣聚合”。即便是兴趣森林的鼻祖Reddit，如今也在不断加强社区文化、信任机制和共识内容，以促进更具归属感的互动。 更典型的例子是法国的BeReal。它“反Instagram”的机制——每日随机、无滤镜、前后摄像头同时拍照——恰好击中了年轻人对“真实”的极致需求。BeReal的成功无关功能复杂，而在于它敏锐捕捉到了一个核心价值：真实胜于精致，情绪共鸣高于形式表达。 在国内，SoulApp早期凭借“灵魂匹配”和“引力签”的设定，也是试图跳出看脸社交的怪圈，强调精神世界的同频。虽然商业化路径充满争议，但其初心正是抓住了用户对深度、匿名、价值导向连接的渴望。这些案例都说明：未来社交的关键在于“共鸣”而非“功能”，在于能否让用户感受到“我属于这里”。 ## AI介入：从效率工具到“情绪引擎” AI应如何介入社交？ 它不应仅仅是提升内容分发、识别欺诈的“中台工具”，更应成为打造新型社交体验的“人格引擎”。 国外的Replika，一个AI陪伴聊天机器人，因其极高的用户黏性，被一些用户视为“数字恋人”，这证明了AI可以是“情绪价值”的新入口。AI不仅能成为懂你的朋友，更可以是一个社群的催化剂。 想象一下，一个AI社群助手能主动发现成员间的潜在共同话题，组织一场线上的小型圆桌讨论；甚至在社群氛围紧张时，以中立温和的身份引导沟通，扮演“数字社区调解员”。关键在于，开发者是否真正理解用户在虚拟世界中的孤独、期待与恐惧。 ## 未来的社交：圈层深耕与场景构建 未来社交产品的进化，大致有两条交织的路径： - 拓展品类与场景，扩大用户规模：从单一功能向复合生态演进。例如Discord从“游戏语音工具”拓展到“兴趣社区+协作平台”。 - 提升商业化能力，构建收益模型：让用户愿意为价值买单。例如Patreon和OnlyFans，本质是“创作者即产品”的社交变现。 在这两条路径之间，圈层化和场景化运营是唯一的交汇点。产品只有通过深耕小圈层，才能获取高质量用户；只有在圈层中构建出具体的、有价值的场景（如共同学习、组队游戏、内容共创），才能支撑起可持续的商业化。 ## 结语：社交的核心是归属感 在看似“快消费”的互联网环境下，真正能长久存续的社交产品，往往不是功能炫技，而是在用户心中建立起一个心理安全区。 它能承载孤独，也能提供陪伴；能传递价值，也能容纳情绪。 我们或许需要回到最朴素的一个问题：我们为什么需要社交？ 当一个产品能真诚地回答这个问题，而不是一味模仿流量趋势或收割用户，那才是下一代社交真正的开始。 参考文献：杨轩轩轩和声小音 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/65aa11c9df5490da4a0a2044 作者：初九 公众号：社交产品经理 本文由 @沉迷社交产品的初九哥 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>在AI产业这场“全民竞赛”中，大厂早早拿到了保送资格，而中小企业连“参加高考”的机会都没有。算力门槛、数据壁垒、融资冷却……每一道门槛都在悄然抬高创新的成本。这篇文章不是一纸抱怨，而是一份来自一线观察者的冷静剖析：当AI创业不再是“技术+想象力”的游戏，中小企业该如何突围？又是谁在决定，谁有资格参与未来？</p> </blockquote>  高考一结束，忙坏了海内外一众大模型。 豆包、DeepSeek、ChatGPT、元宝、文心一言、通义千问……掀起了一波“AI赶考”大战。据悉，去年高考期间，大模型的成绩才勉强过一本线，今年集体晋升985。据悉，豆包甚至过了清北的录取线。 头部大模型在高考“考场”上玩得不亦乐乎，中小AI创企的处境却日益尴尬。 上半年，曾经风光一时的大模型“六小虎”中有5家企业共13位AI高管变动；波形智能近期已经解散；竹间智能由于现金流压力大，已经停工半年；海外StabilityAI，2024年第一季度亏损超过3000万美元；ScaleAI被Meta收购…… 资金链断裂、濒临破产、寻求出售……基本成了全球大模型界中小玩家的共同现状。去年一组数据显示，自ChatGPT发布至2024年7月，国内78612家新注册AI企业已消失，占同期新增总量的8.9%。 2025年，随着大厂进一步全面化，留给中小AI创企的机会不多了。 ## 人才、资金、技术、流量……中小AI企业还剩什么？ 截至2025年2月底，国内AI原生APP用户规模达到2.4亿，环比增长88.9%。截至2025年3月，AI原生APP行业DeepSeek以1.94亿月活登顶，豆包、腾讯元宝紧随其后，月活分别为1.16亿和4164万。 但其实在2024年，应用前三还是豆包、Kimi智能助手、文小言。Kimi跌落得尤为明显，月活用户数只有1820万，与曾经并肩的豆包们差了不止一星半点。事实上，在前后的位次变换中，就足以窥探到中小企业的境遇。 人才、资金、技术……AI赛道最不可或缺的三要素，在中小企业身上正在流逝。 先看人才方面，过去一年，大模型赛道中人才的稀缺程度堪比芯片。数据显示，我国人工智能人才缺口超过500万，供求比例达1∶10，其中基础层人才最为紧缺。而以“六小虎”为代表的AI创企却不断发生人才流失。 [fancyadid=“45”] 不完全统计显示，从2024年至今，至少22名高管从六小虎中离职。更有意思的是，离开的高管们不少都重新投入了大厂怀抱： 零一万物几个核心成员陆续加入字节跳动；阶跃星辰视频生成模型负责人段楠加入京东；无独有偶，ScaleAI被Meta收购，创始人加入Meta负责AI业务；去年，雷军亲自撬DeepSeek“墙角”一事闹上热搜…… 中小AI创企留不住的人才，为何纷纷走进大厂？这自然与“钱”息息相关。 据悉，大厂在AI人才方面出手阔绰，时代财经报道，头部企业实习生岗位的日薪都可高达2000元，海外大厂更慷慨，据悉，OpenAI，挖人时会给出丰厚的股票，总薪资中位数达到了92.5万美元（约合人民币670万元）。 在这个本就烧钱不断的赛道里，中小创企业显然没有那么厚的家底，何况AI界企业被资本“连投”的机会一直不多。 数据显示，人工智能“专精特新”中小企业近三成企业获得过投资，但被“连投”的仅占获投企业数量的2%，且获头部资本投资的企业较少。当前，资本对大模型的投资愈发冷静，以2025年上半年还在融资的智谱为例，其单次融资额不超过10亿元人民币。 对比去年，智谱累计融资金额共计接近70亿元，2024年12月，其单笔融资数额高达30亿元。 没有资金，不仅留不住人才，在技术发展方面也不得不暂时停滞。据悉，高达72%的IT和财务领导者表示人工智能成本正变得“难以控制”，逐渐导致一些企业放弃训练超级大模型，比如2025年伊始，零一万物率先调整团队、放弃超大模型、主攻应用。 算力规模与模型性能不再是AI创企的目标。 这一转变也成了技术人才出走的主要原因。不光零一万物，企业在大模型上的支出在一年之前的占比还有约25%来自创新专项预算，时至今日，降至7%，这就意味着，对于绝大部分企业而言，AI不再是探索性项目。 而人才、资金的双重短缺，最终会一一呈现在技术端。“工业快报”报道显示，人工智能赛道里，中小企业仅有近11%的企业有计算机视觉、自然语言处理技术创新专利成果，仅18%的企业在大模型创新中有专利成果。 当前，大厂野心勃勃。 字节跳动、腾讯、百度……似乎都对AI势在必得。腾讯元宝在一个月内砸下约3亿元进行投流，腾讯生态全系产品中进行推广；字节跳动一口气推出了十几款AI应用，非字节系AI产品的广告投放实施严格限制。 这让其他大模型不得不把B站、快手、小红书当成主要投流平台，正如B站财报提到，早在2024年一季度B站来自AI行业的广告收入就同比增长了5倍，月之暗面在B站给出的CPA报价高达30元左右。 只是如今，这30块钱对“月之暗面”们而言，成了一笔花不起的巨款，于是，元宝取代Kimi进入AI应用前三，2025年，有钱、有势、有人才、有技术的大厂只会更有压迫力。 ## 一场“各怀鬼胎”的资本游戏？ 就目前来看，百度、腾讯、科大讯飞，字节跳动、360都发布了AI应用助手，根据浙商证券报告，2025年字节跳动资本开支有望达到1600亿元，较去年的800亿翻了整整一倍。今年2月，阿里则宣布，未来三年，阿里将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，投资额超过过去十年总和。 在资金、人才、流量拼不过大厂的前提下，中小AI创企跨过苦熬技术的阶段，把方向转向其他细分赛道。 例如，百川智能裁撤了负责金融、教育的业务组，将重心押注在医疗AI赛道；MiniMax则通过开放API平台；阶跃星辰缩减调整旗下AI社交工具“冒泡鸭”业务，与汽车、具身智能等头部企业合作开发垂类Agent；月之暗面押注内容社区寻求造血自救。  不难看出，从C端到B端，且业务日益垂直是当前一众AI创企的主要方向。 这也情有可原，毕竟到2025年，人工智能行业的风口，逐渐从基础大模型转向了具身智能及Agent等应用领域。为了顺利存活，创企需要进一步集中资源，目前，回报率不仅对企业造成困扰，就连资本在入场之前也要好好权衡一番。 据悉，智谱2024年前11月商业化收入增长超100%，《财经杂志》报道，智谱2024年收入达3亿元，亏损却高达20亿元，也就是说，其商业化收入还没能覆盖亏损金额。去年下半年，红杉中国内部就已经重新评估对AI大模型的投资。 商业化能否落地成了资本第一考量，中小创企业必须量入为出，垂直赛道或许还藏着一丝机会，这一变化在2025年更为明显，甚至全球都是这个趋势。 根据风投机构UpHonest提供的数据，2023年YC一次创业营中垂类细分的AI赛道创业项目占比为19%，水平通用的AI赛道创业项目占到了49%。但到2025年，垂类细分赛道的AI创业项目则占比提高到了40%，水平通用的AI赛道创业项目仅为26%。 然而，有意思的是，当六小虎们为融资、上市发愁，国内的大模型“顶流”DeepSeek对资本一直讳莫如深。从2025年年初，有关DeepSeek的融资情况就甚嚣尘上，但企业官方始终没有对相关融资作出明确回应。 2月19日晚间，有市场消息称，DeepSeek因爆火正面临算力扩张的迫切需求，正考虑首次对外融资，DeepSeek相关人士指出，融资消息均为谣言。前段时间，又传出阿里巴巴计划以100亿美元估值投资DeepSeek的消息，随后又被辟谣。 迄今为止，DeepSeek的融资情况还是谜团，行业内也众说纷纭。不少观点认为DeepSeek有幻方量化背书，或许不缺钱，但这一观点对比整个AI赛道的烧钱速度显得有些“天真”。 值得注意的是，在人工智能行业，资本与企业之间的客源重叠、利益分歧等冲突愈发常见，OpenAI也不例外，据悉，OpenAI一度有大部分收入要回流到“金主”微软云服务业务中，根据双方披露的利润分成协议，微软可获得OpenAI利润的75%，直到其本金投资得到偿还。 实际上，早在2023年就有报道称，微软已经从OpenAI撬走了一些大客户。 典型的例子是华尔街大行、OpenAI“核心客户”之一的摩根士丹利，有报道称，摩根士丹利会通过Azure购买一些OpenAI的模型服务。根据微软的财报，有高达18000名客户通过Azure购买OpenAI软件，高于当前8月份的11000名。 2025年，OpenAI与微软的关系出现裂痕，这或许才是DeepSeek警惕的一点。 对于AI初创企业而言，从巨头口中分食的难度越来越大，而那些有能力的干脆不再执着于资本庇护，反而更加注重独立性，“各怀鬼胎”的资本游戏中，其他玩家的日子更难了。 ## 中小AI企业还会有“出头之日”吗？ QuestMobile数据显示，2025年3月AI原生应用月活用户达2.7亿，相较于中国移动互联网12.59亿月活总量，渗透率仅为21.4%；用户日均使用时长仅123分钟。换句话说，AI产品在整个互联网界还没形成刚性需求，随着渗透力的进一步提高，未来新的AI产品或许还有机会。 中小AI创企宁愿流血，也坚持不退场，应该也是在等待下一个出头之日。不止国内，海外也是一样，根据美国劳工统计局的数据，美国AI市场预计在2025年将达到1260亿美元，其中大部分归因于中小型企业。 但中小AI企业的未来在哪里？单纯地去B端寻找价值未必可靠，毕竟大模型ToB的价格战已经卷到了极致。 以智谱为例，其模型调用价格已降低到几近行业最低水平，如GLM-4-Flash的价格仅0.06元/百万tokens。并且，大模型招投标基本在向大厂靠拢，去年上半年的一次统计中，分别拿下大模型项目最多的是中国电信、科大讯飞、百度云、中国移动。 事实上，AI应用的繁荣，始终无法脱离基础模型的能力边界，当前，模型能力依然能直接决定用户端，甚至影响整个企业命运，3月，DeepSeek的聊天机器人的月访问量已经突破了1650万次。 对比其他模型的流量成本，DeepSeek异军突起还是要得益于其模型能力。当中小AI创企迷茫之际，大厂还在死磕模型能力，比如字节在算力芯片层、云计算层（火山引擎）、模型研发层、应用层全链条均有投入。 其次，2025年，整个AI界开启“智能体时代”，就连外行的蚂蚁数科、奇富科技等几家头部的金融科技公司也正式发布了金融智能体产品。往后，智能体似乎是决定大模型竞赛的一大看点。 正如OpenAICEO奥特曼公开表示：“我们会拥有越来越好的模型，但我认为下一个巨大突破来自智能体。”只不过，凯捷(Capgemini)发布的报告显示，目前只有约10%的企业已经开始使用AI智能体，82%的企业计划在未来三年内将智能体整合到工作流中。 中小AI创企应当抓住这个机会。 另外，多模态技术至关重要。 谷歌相关报告预计，全球多模态AI市场规模将在2025年达到24亿美元，到2037年底达到989亿美元。在行业内人士看来，统一的多模态大模型才能够解决所有理解的问题，多模态数据最主要的价值是可以提高智能的上限。 目前，六小虎中已经有人盯上了这一环。公开资料显示，阶跃星辰成立2年，已经累计发布了22款自研基座模型，其中16款是多模态模型，占比超七成，在行业内被称为“多模态卷王”。 2025年已然过半，眼看豆包、DeepSeek、ChatGPT直入清北，但愿2026年，AI创企能有“高考”资格。 本文由人人都是产品经理作者【道总有理】，微信公众号：【道总有理】，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。

<blockquote><p>从美团的“浣熊食堂”到淘宝的“闪购补贴”，再到京东的外卖业务，各大平台在外卖领域的激烈竞争背后，是对超级APP流量入口的争夺。本文将深入剖析这些巨头的战略意图，探讨超级APP是否能成为破解用户增长难题的关键，以及即时零售战场的未来走向。</p> </blockquote>  美团又在外卖业务上有新动作，7月1日美团宣布三年将建成1200家“浣熊食堂”，发力品质食堂。 浣熊食堂直击幽灵厨房痛点，以集中式外卖厨房为基础，全程供应链可追溯，且消费者可查看食品制作的全流程。 淘宝紧随其后，7月2日宣布淘宝闪购将在12个月内直接补贴消费者和商家共500亿。  补贴方式简单直接，例如发放大额红包、免单卡、官方补贴一口价商品等。淘宝文案最后直接呼吁“淘宝闪购，点外卖更优惠！” 这是两家巨头在外卖领域的最新动作，而外卖又是即时零售的兵家必争之地。这场即时零售之战已进入白热化阶段。 此前6月底，各大巨头也动作频频。6月23日阿里宣布饿了么、飞猪并入电商事业群。 同日，美团宣布收缩优选业务，要全面拓展即时零售业务，旗下小象超市要覆盖所有一二线城市。 京东继外卖行业后，又宣布要进军酒旅、白酒、家装行业。 这些业务看似毫不相关，实际上都表明了各大巨头背后同样的战略意图，**那就是打造一个涵盖吃饭、购物、酒旅全方面业务的超级APP。** 此前已经持续了几个月的外卖大战，只是这个战略的前奏。各家献上百亿补贴，拼杀外卖订单，实则是在用外卖打开流量入口，抢夺用户习惯。 当美团、京东、淘宝长得越来越像，它们竞争的下一场又会在哪里？ ## 一、用外卖打开流量入口 持续了几个月的外卖三国杀，实际上是各头部平台对APP流量入口的争夺。 4月11日京东上线百亿补贴，高调杀入外卖市场。4月15日，美团将美团闪购升级为独立品牌，旨在与京东的秒送业务展开正面交锋。4月30日，饿了么也加入这场混战，宣布加入百亿补贴。仅6天时间，日订单量就成功突破千万。 百亿补贴最大的受惠者是消费者，不少人吃到了2元的外卖、喝到了0.1元的奶茶。 但是这种非理性的过度补贴不仅使商品和服务价格严重偏离成本，也容易让消费者形成低价依赖，不利于行业可持续发展。 这场混战从骑手五险一金、口水仗再到舆论战，最后烧到了代言人的谐音梗比拼。  补贴大战正酣之时，市场监管局介入。5月13日，市场监管总局会同中央社会工作部、中央网信办、人力资源和社会保障部、商务部约谈京东、美团、饿了么等平台企业，指出当前竞争中的突出问题，要求企业合法经营、公平有序竞争。 2个月过去，外卖大战传来捷报，似乎没有输家。6月1日京东宣布外卖订单突破2500万单，6月23日淘宝闪购联合饿了么宣布日订单数已超过6000万。其中淘宝闪购近4000万单，饿了么则超过2000万单。 但是也没有赢家。订单数据看似可喜，但是根据一些行业研报和公司的公开财务信息，外卖行业利润是很低的。2021年美团外卖的利润率约为6.4%，跟酒旅业务的43.3%形成鲜明对比。  **外卖行业是一个重投入、长周期却又低利润的业务，**饿了么甚至至今还在亏损中。为何这样的业务，引得京东、阿里大手笔补贴，抢占市场和用户心智呢？ 这是因为外卖是一个高频低利的业务。一日三餐，再加上下午茶和宵夜，人们每天打开外卖软件的频次仅次于微信等聊天软件。**而只要让用户成功打开软件，形成习惯，京东淘宝们的目的就达到了。** 京东做外卖，没有单独推出APP，而是把入口设置在了原本京东APP内部。**这就揭示了京东做外卖的意图——给京东APP引流。** 刘强东也在分享会上表示，来京东点外卖的消费者有40%会去买京东商城的电商产品，“我们做外卖亏的钱，比去抖音、腾讯买流量要划算”。在京东用户流量见顶的当下，刘强东这是“在存量中找增量”。 刘强东还提出，无论是做外卖，餐饮还是酒旅，京东的目的都是背后的供应链。做外卖前端卖饭菜不赚钱，但可以通过供应链赚钱。 **其实，可以说外卖是一种特殊的即时零售，只不过把商品换成了“食品”。** 而外卖的整套运营机制和人员几乎可以完全照搬到即时零售业务上，当下京东对外卖的投入，未来都可以回馈到即时零售业务上。 所以有业内人士认为，京东做外卖实际上是以攻为守，意在即时零售，要巩固自己在电商领域的护城河。 而淘宝也在效仿，在APP内设置“闪购”一级窗口，并跳转至饿了么界面。 或许也是觉得单独开设饿了么APP有些多余，6月23日阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布宣布饿了么、飞猪合并入阿里中国电商事业群，但目前还未传闻要对饿了么APP做什么动作。 外卖只是个引流业务，不赚钱，大厂们只想用外卖打开流量入口，这背后是它们对即时零售生态的争夺。 ## 二、都想做超级APP 阿里把飞猪和饿了么装进淘宝APP，美团砍掉亏损的优选业务专注闪购，京东突然杀入外卖市场。这些看似分散的动作其实都在做同一件事：打造一个超级APP，并把用户锁在自己的APP里。 6月18日京东推出酒店入住0佣金计划，表示商旅人群跟酒店业务人群高度重合，把酒旅业务也装进了京东APP。并且有传闻京东以3倍薪资从飞猪、同程、携程等平台挖人。 这一战略不仅威胁到美团和携程，还触动了阿里在本地生活的敏感神经。于是阿里迅速宣布将饿了么和飞猪重新整合至电商战场。 阿里内部把这次调整称为“回归淘宝版图”，说明这并不是饿了么飞猪和淘宝的简单功能叠加，而是生态重组。 此次战略的威力可以从数字看出，例如饿了么与淘宝联手后，淘宝闪购的日订单量超过6000万，这个数字直接威胁到美团日订单9000万的基本盘。 此前，在阿里内部，飞猪和饿了么均遭遇发展瓶颈，作为无法自身盈利的业务，它们不具备完全独立性的能力。于是阿里把这两项并入淘宝，强化淘宝的地位，打造超级APP来应对外部的流量竞争。 整合之后，饿了么的即时配送能力与淘宝闪购深度融合，实现远场电商和近场零售的全场景覆盖。飞猪可也以通过淘天的庞大流量来拓展销售渠道。 之前淘天平台无法很好满足消费者在本地生活和即时零售的多样化需求，需要切换不同APP才能满足，而现在整合后在一个APP内就能满足需求。 阿里打通餐饮外卖和即时零售，可以更好地发挥淘天的线上运营优势，并给其他业务带来增量增长。 而美团也在不断探索业务的边界，从本地生活、外卖、酒旅再到闪购，美团也逐渐成为一个超级APP。 ## 三、能否破解用户增长难题？ 超级APP早已不是什么新鲜事，微信、支付宝这类国民级应用都可以算是超级APP。 自移动互联网的流量红利期过后，中国市场就陷入了争夺存量用户的时期。人们安装在手机里的应用越来越少，而不是越来越多。 数据显示，中国市场上用户最多的30个APP，占据了用户99%的使用时间。剩下几十万个APP只能分到剩下的1%。而这些占据用户最多使用时间、功能最全面的APP就是超级APP。 过去独立APP众多，各个APP细分业务又不同，推广APP的获客成本高且重复。吸引新用户买衣服是一笔投放，吸引新用户来点外卖又是一笔投放。有了超级APP后，只需要花一笔钱就能够获得新用户，后续的新业务内容直接在APP内推出即可。 同时，一个超级APP就能满足用户的所有消费需求。用户在APP内不同场景重复消费，单个用户的价值提升，用户画像也更加精准，利于个性化定制推送产品。 超级APP的底层逻辑重构就是在一个APP里装入更多的功能、更短的用户操作路径、海量的消费场景，尽可能高地提高客户粘性。增加用户粘性公式：打开频次x场景覆盖度x服务闭环率。 京东、美团、淘宝都热衷于做外卖，就是为了外卖一日三餐的超高打开频次；而食品+电子产品+生鲜+服装+N，则是各大巨头力争全覆盖的不同消费场景；服务闭环率则是从需求-配送-服务的全闭环。 例如用户在打开京东点外卖时看到了新款手机，产生购物需求，就能够顺手在京东APP里下单。 又或者是打开淘宝闪购点外卖时突然想买衣服，也能在同一APP内完成业务跳转。这三个指标提升共同增加用户粘性，提升单个用户的价值，达到超级APP的目的。 那么，各大巨头将自家应用软件升级成超级APP，能否破解平台红利消退，增长难寻的难题呢？ 数据显示，京东通过外卖业务拉到的新用户数量将近1700万，唤醒180天以上未登录或未消费的沉睡用户超过4100万，总计6000万人。而对于首次通过外卖注册的新用户，转为电商用户的有效转化率约为32%。 而淘宝和美团没有披露具体增长数据，只披露了订单数量。淘宝闪购上线2个月日订单突破6000万单，侧面表明用户基数和活跃度大幅提升。美团闪购日订单从2024年日均1800万单上升到2025Q1的1800万单，也可以侧面反映其增长。 这样看来，在平台红利消退，增长难寻的情况下，超级APP是一个可能带来增量的解决方案。 不过仍需警醒的是，目前有可能是百亿补贴堆积起来的短期虚假繁荣。 等到补贴结束，各大APP的用户留存率还能剩下多少？以及补贴烧钱做活动，业务仍然是亏损的。如果不能在1-2年内提升利润率，目前的繁荣也只不过是烟花易逝。 ## 四、在即时零售战场厮杀 从外卖打到“30分钟达”，现在超级APP的竞争聚焦之地，就在即时零售。 过去20年，零售赛道经历了三次大变革。第一次变革是打破物理空间限制，把商品从线下搬到线上，京东淘宝出现。 第二次变革是从货架电商到内容电商，改变用户注意力的分发方式。 第三次变革就是即时零售，消费者对即时性的极致追求催生了即时零售。 据商务部国际贸易经济合作研究院发布的《即时零售行业发展报告（2024）》，2023年我国即时零售市场规模达6500亿元，同比增长28.89%。预计2030年我国即时零售市场规模将超2万亿元，订单量持续增长。 每一次变革，都是行业格局大洗牌。所以即时零售是这个时代最重要的流量入口之一，是各大电商平台的兵家必争之地。 玩家还没到齐，还有新的玩家继续走上牌桌。 据《晚点》报道，多多买菜正在上海等一线城市试验自建商品仓库，最快将于8月上线即时配送服务，以类似京东秒送、淘宝闪购的速度送商品上门。 不同于京东、淘宝的大举投入，多多买菜的尝试还在早期阶段，并且也不会涉足餐饮外卖。 此外抖音也有小时达布局即时零售。这场电商革命，谁都不想缺席。 都不下牌桌，最后留下的是谁？让我们拭目以待。 作者|苏苏 编辑|kiki 本文由 @新消时代 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

 新作电视动画《攻壳机动队 THE GHOST IN THE SHELL公布特报预告，将于2026年播出，动画由Science SARU制作，モコちゃん担任监督，角色设计与总作画监督为半田修平， 円城塔负责系列构成和脚本，标题Logo设计师为空山基。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 海报： 

当地时间周四，国际咖啡组织（ICO）执行董事瓦努西亚·诺盖拉（Vanusia Nogueira）在巴西的行业活动上表示，随着创纪录的高价刺激咖啡种植园扩大生产，全球咖啡供应可能在未来三年内有所改善。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0617/8c307effd849481.jpg) **“咖啡荒”有望三年内终结？** 近年来，全球咖啡市场一度出现“咖啡荒”的局面：由于全球主要咖啡产区出现极端天气，导致咖啡市场出现长达数年的产量不足，而咖啡价格也随之上涨，一度创下纪录新高。 目前，全球咖啡的供应仍然非常紧张。不过，诺盖拉表示，新增加的咖啡种植量可能能够在大约三年的时间内缓解当前的供应压力。 “这些新的种植园将在大约三年内开始产出，所以在三年内，我们应该有一些额外的供应。” 诺盖拉还预测，全球咖啡市场连续的严重短缺可能会在2026年结束，这主要将取决于巴西、哥伦比亚和越南等主要咖啡产区的天气情况。 诺盖拉表示：“我认为咖啡供应不足的终止时间将在很大程度上取决于气候问题。” 他指出，巴西今年的咖啡作物仍有霜冻的风险。 然而，诺盖拉仍然补充称，咖啡供应的前景取决于市场条件是否足够有利，使农民能够维持生产水平。 **咖啡价格已经回落** 据ICO近期公布的数据来看，近几个月来，全球咖啡短缺局势已经出现缓解迹象。 今年5月，全球经认证的咖啡库存环比增加28.1%，表明咖啡主产国与贸易商在此前的高位价格刺激下加快出货与备货节奏，市场流动性明显提升。  伦敦罗布斯塔咖啡期货价格也从今年4月开始出现明显回落。截至发稿，伦敦罗布斯塔咖啡9月期货价格已经回落至2024年3月以来新低。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510876.htm)

近日，**全新宝马M2 CS凭借7分25秒534的成绩，打破了2024年6月由新款奥迪RS 3创造的7分33.123圈速，成为了纽北最速紧凑型车**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/a31d0c38-d6a0-4a14-9803-30e652a1fa23.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/ab185a0d-e14a-4616-8006-b49f366c03fd.png) **目前该车型海外售价为99775美元（折合人民币约71.83万），将会引进国内限量发售，预计第三季度上市，年底交付。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/c924576b-20ab-43eb-bf8b-d12ad88d3b82.jpg) 全新宝马M2 CS是一台暴躁的跑车，整体车辆的空气动力学套件进行了全面强化，采用更加激进的前包围，配备M Power标志性的古铜色多条辐轮圈以及碳陶瓷刹车系统。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/52394eeb-8970-4620-9338-0b4c70e89892.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/fc142c73-65b2-4d15-b0b3-051501e728ab.png) 车尾配备一体式的上翘鸭尾设计，下方为双边共四出的排气布局，搭配小扩散器造型，赛化属性十足。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/23456434-ad74-407d-9fa5-e70261cebd30.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/35aa016b-30b5-494d-8e2e-2e9f360f03b6.png) 它还通过多项轻量化进行车身减重，比如车辆后备厢采用碳纤维材质，**整备质量为3770磅（约合1.71吨），较前代减重近100磅（约45.36公斤）。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/12fcc5b8-027d-4e7b-a2bf-765703b1f457.jpg) 动力方面，**车辆搭载3.0T双涡轮增压直列六缸发动机，可输出530马力，峰值扭矩479牛·米，全系标配8速自动变速箱，不再提供手动挡版**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/6f9ee21c-4d63-479f-8860-be1a7dad9da0.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510874.htm)

今日，“腾讯”微信公众号发文，介绍了微信重大更新——优化聊天记录备份。据了解，今年6月，微信iOS端上线全新聊天记录备份功能，**可以将手机聊天记录备份至外部存储设备，如U盘、SSD、电脑等，释放手机空间。** 只需要选择可以直接连接手机的存储设备，插入手机充电口，即可通过以下路径发起备份： 微信-&gt;我-&gt;设置-&gt;通用-&gt;聊天记录迁移与备份，选择备份与恢复-&gt;新增一个备份。 据介绍，此次瘦身优化，主要有几个特点： 第一，你可以按需选择聊天记录范围、指定时间段； 第二，**聊天记录可以选择自动备份，如果距离上一次备份已超过24个小时，此时将手机连接到外部存储设备，即可触发。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/614bef144c4f4eee81a56fbbf2db07a2.png) 用户还可以设置手机电量不足20%时暂停备份，以节省电量。 第三，备份的聊天记录采用加密存储，保证隐私不会泄漏。 多人可使用同一个存储设备，聊天记录不会出现串台或泄漏的情况。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/745bf2d7f95b416194d4afb1f3aa9734.png) 腾讯表示，即使备份有聊天记录的存储设备不慎丢失，他人也无法直接读取内容，**仅本人的微信账号，在连接外部设备后，才能恢复并读取相应的内容。** 目前，聊天记录备份优化功能还在灰测阶段，微信正扩大测试范围。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510872.htm)

<blockquote><p>在当今信息爆炸的时代，如何让演讲内容脱颖而出并引发广泛共鸣？本文深入剖析了雷军演讲中的“冲突叙事”策略，从个人失败经历、企业危机应对到行业挑战回应，揭示了他如何通过真实、脆弱的故事，击穿用户心理防线，将失败转化为传播爆点。</p> </blockquote>  凌晨三点的办公室灯光，总比庆功宴的香槟更懂裂缝里的光。雷军站在武大操场数过的星光，和他在中关村站店七天卖不出一套软件的窘迫，其实是同一种质地——那些被揉碎了又摊开的真实，恰是新媒体时代最锋利的传播切口。 当「盘古软件销量不足预期十分之一」的账本被摊在演讲台上，当「靠打麻将赢饭票续命」的创业糗事成了知乎高赞案例，我们突然发现：这个时代的社交货币，早从镀金的成功学奖杯，变成了带着汗渍的失败笔记。就像他2022年演讲里「在BBS用二指禅敲出版主」的笨拙，反而比「两年修完大学学分」的逆袭更让年轻人共鸣——那些卡在代码里的深夜、被用户骂到失眠的产品迭代、被投资人拒绝的第30次融资，正以「不完美叙事」的姿态，在朋友圈和知乎裂变出百万级传播。 毕竟在算法统治的时代，谁会为无瑕的塑料花停留？唯有带着泥土味的失败根茎，才能在社交土壤里扎出真实的根系。雷军把「造车被骂抄袭」的质疑写成代码，用540万公里测试数据编译成回应，这出充满冲突的叙事剧，早已超越商业演讲的范畴，成为新媒体时代「脆弱性传播」的活体教材。 ## 一、个人失败叙事：用「脆弱性」击穿用户心理防线 ### 1.1「盘古失败」：代码世界的理想主义塌方 1995年的中关村还飘着DOS系统的铁锈味，雷军抱着一沓《盘古办公系统》稿纸站在软件店货架前，指尖还留着熬夜编程的烫痕，却听不懂顾客问「有没有电脑入门软件」的需求。这个曾在实验室用汇编语言写内存管理工具的程序员，第一次发现代码逻辑与市场逻辑是两套平行宇宙——当他对着顾客滔滔不绝讲解「多文档协同编辑」时，对方眼里的茫然比未编译的错误代码更刺眼。 [fancyadid=“45”] 演讲里他轻描淡写的「销量不足预期十分之一」，背后是金山账上只剩十几万的寒夜。那些看着同事抱着286电脑离职的清晨，他坐在空荡荡的办公室里看对面楼的灯次第熄灭，直到天光把键盘上的灰尘照成银河。最戏剧性的转折发生在第七天站店——当他终于卖出一套软件时，收银机弹出的声响像极了代码运行成功的提示音，而顾客那句「这软件不如隔壁书店的教材好懂」，成了他从「技术极客」到「用户学徒」的启蒙课。这种「理想主义塌方后重建」的叙事，恰如用漏洞百出的代码硬撑起一座商业大厦，反而让听众在「不完美」里看见了自己的挣扎倒影。 ### 1.2「BBS泡半年」：键盘上敲出的非功利成长 1996年的三里屯酒吧还在放着重金属摇滚，辞职后的雷军却把BBS论坛当成了精神避难所。当其他创业者在酒局上交换资源时，他用两根手指在键盘上敲出「二指禅」传说，在CFIDO论坛当版主调解网友吵架的时间，比写代码还长。那些被误判为「逃避现实」的日夜，实则是他拆解商业逻辑的秘密课堂——看马化腾在论坛讨论寻呼机代码，听丁磊吐槽电信局的技术限制，这些非功利的交流后来都成了小米生态链的预埋焊点。 演讲里他笑称「差点转行开酒吧」，但真正的爆点藏在「通宵写万言帖子」的细节里。当拨号上网的滋滋声像老式电报机般作响，他在论坛里学会了比PPT更有力的表达：**用「网友骂战调解术」预演产品发布会的危机公关，用「帖子热度分析」琢磨用户需求曲线。这种「把低谷过成实习期」的叙事智慧，让「失败」不再是简历上的污点，而成为像BBS论坛存档一样可追溯的成长轨迹，精准击中了当代青年对「非标准成功路径」的猎奇心理。**  ### 1.3「高考失利」：被折叠的县城青春简史 武大操场的星光还记得1987年那个彻夜未眠的新生。当雷军在《硅谷之火》里看见乔布斯的创业故事时，他藏起了另一个版本的开头——那个差点没考上大学的县城青年。在2023年演讲轻描淡写的「两年修完学分」背后，是他用拓印键盘练打字的笨拙，是在纸上反复默写Pascal程序的偏执，这些被压缩成「学霸神话」的细节里，藏着不为人知的补课时光。  他从未在演讲里明说的「高考遗憾」，却通过「县城学生闯入计算机系」的身份反差悄悄流露。当他在实验室用68000小型机写程序时，同学口中的「高等数学」对他而言是需要跳过看不懂章节的网状知识——这种「边补课边超越」的生存策略，后来演化成小米「**先做用户需要的，再做技术想做的」产品哲学**。就像他把《计算机研究与发展》论文的手写稿交给同学誊抄时，未必想到那些被嫌弃「字不好看」的草稿，会成为击穿学术壁垒的钥匙。**这种「带着原生褶皱成长」的叙事，让「失败」成为藏在成功褶皱里的暗线，当听众发现大佬也曾是「小镇做题家」时，心理防线早已在共鸣中悄然瓦解。** ### 叙事内核：脆弱性作为传播的量子纠缠 雷军的个人失败叙事高明在：把「脆弱性」变成了可计算的传播量子。当他在演讲中暴露「站店卖不出货」的窘迫、「论坛当版主」的闲散、「高考差几分」的遗憾时，实则在构建与用户的量子纠缠——每个听众都能在这些未完成时态的故事里，找到自己人生某一刻的镜像。这种「不完美叙事」比「成功学爽文」更具穿透力，就像他用汇编语言写的内存管理工具RI，在DOS系统里填补的漏洞，最终成了击穿用户心理内存的最优算法。  ## 二、企业危机叙事：把「生死战」包装成全民围观的逆袭剧 ### 2.1小米11「高端挫折」：参数帝国的崩塌与徕卡之光 2021年的小米科技园曾为「DXO全球第一」亮过整夜灯光。当相机部在庆功宴上碰碎香槟时，没人想到几天后社交媒体会被「拍照发灰」的吐槽淹没。雷军在2023年演讲里还原的「参数拉满却遭用户唾弃」的荒诞剧，实则是一场技术信仰与用户感知的残酷博弈——就像把实验室里的精密仪器直接搬上街头，却发现路人只关心它能否照亮回家的路。  那场被按下暂停键的庆功宴，成了小米高端化的转折点。演讲中「徕卡被拒两次」的细节里藏着技术团队的傲慢：当工程师纠结「能否超越友商合作」时，雷军在长城摄影展上看见的徕卡镜头光晕，正在重构产品叙事逻辑。最具传播爆点的莫过于「强迫高管上摄影课」的桥段——这群敲代码的手开始捏着徕卡相机调光圈，在星巴克追着同事拍照的狼狈，被剪成短视频后意外登顶B站科技区热搜。**这种「从参数崇拜到人文觉醒」的叙事跃迁，让「高端挫折」变成了可传播的成长纪录片，当小米12SUltra拍出首组徕卡样张时，镜头里的焦外虚化已不再是技术参数，而是用户能感知的情绪景深。** ### 2.2三色公司破产：四个董事长的麻将经济学 1990年武汉宾馆103房的烟雾里，四个「每人25%股份」的创业者正为「谁当董事长」吵得不可开交。雷军在2023年演讲中晒出的「技术主管」名片，背后是段用麻将维系生存的荒诞史——当公司发不出工资时，董事靠赢食堂师傅的饭菜票续命，直到对方再也不肯上桌。**这种「大学生创业魔幻现实」的叙事，比任何商业教程都更具传播穿透力，因为它暴露了所有初创团队都会遭遇的灵魂拷问：当技术理想撞上柴米油盐，该用代码还是骰子决定出路？** 破产清算时抱回学校的286电脑，后来成了雷军debug商业逻辑的沙盘。演讲里轻描淡写的「啥生意都做」，实则藏着中国第一代程序员的生存智慧：**从卖电脑到打字复印，他们用最原始的商业触觉测绘市场地图。最具传播价值的是「轮流当董事长」的制度创新——这种看似荒诞的民主，后来演化成小米「扁平化管理」的雏形。当三色公司的失败案例出现在知乎「创业避坑」话题时，那些「没有牵头人、业务随波逐流」的教训，正以「过来人的自嘲」姿态，成为年轻创业者收藏夹里的警示寓言。**  ### 2.3卓越网出售：互联网寒冬里的断尾求生 2004年的亚马逊中国办公室里，雷军签下出售卓越网的文件时，窗外正下着北京那年第一场雪。在2022年演讲里被反复复盘的「错过电商浪潮」，实则是段用100万美元赌未来的悲壮叙事——当外资VC拒绝「没留过洋的土老板」时，当金山股东追加的投资像雪片般融化时，那场被迫的断尾求生，意外成了中国互联网史上最具争议的传播事件。 演讲中「卖掉卓越如失独子」的比喻，藏着比商业决策更动人的传播密码：**当雷军强迫自己不再踏入卓越网办公室时，用户却在论坛自发整理「卓越网经典订单」——那些《大话西游》影碟和《小王子》译本的购买记录，被拼成「中国电商启蒙时代」的集体记忆。**最具戏剧性的是出售半年后的反转：当淘宝掀起电商热潮时，雷军在博客写下「风口论」的雏形，将「错过的遗憾」转化为「顺势而为」的理论支点。**这种「失败经验升维成商业哲学」的叙事操作，让卓越网的故事超越了企业兴衰，成为创业者口中「timingiseverything」的最佳注脚。** ### 叙事炼金术：危机如何发酵成社交货币 雷军的企业危机叙事深谙「创伤转化」的传播法则：当小米11的差评变成徕卡合作的契机，当三色公司的麻将桌成为管理课案例，当卓越网的出售协议化作风口理论的草稿纸，这些危机事件便不再是企业黑历史，而成为用户可参与解读的叙事素材。就像他在演讲中总爱用的「代码漏洞」比喻——**每个企业危机都是暴露在公众视野的系统bug，高明的叙事者不会掩饰它，而是把补丁过程写成人人能看懂的开源代码，让用户在围观「打怪升级」的过程中，自然成为品牌故事的传播节点。这种「把生死战拍成连续剧」的叙事策略，恰是新媒体时代企业从「信息发布者」进化为「故事共建者」的关键密钥。** ## 三、行业挑战叙事：把「质疑声」变成全民讨论的流量入口 ### 3.1造车争议：从「PPT造车」到「197秒加速」的叙事逆袭 2021年小米官宣造车时，微博评论区被「手机厂商懂汽车吗」的质疑淹没。当雷军在2024年演讲放出SU7「197秒破百」的测试视频时，那些曾嘲讽「PPT造车」的账号正在转发「工程师拆解50辆豪车」的幕后纪录片——这种叙事反转的核心，在于将行业质疑转化为「技术破壁」的传播燃料。 演讲中「70天调研200人」的细节里藏着流量密码：当李斌、何小鹏等车企大佬断言「汽车是百年赛道」时，雷军把「门外汉」的劣势包装成「跨界创新」的优势。最具传播爆点的莫过于「吐鲁番540万公里测试」的场景化叙事——工程师在45℃高温里用红外热像仪拍电池包，这些带汗渍的工作照被做成「造车实录」短视频，在抖音获得500万点赞。**这种「把质疑当考题」的叙事策略，让SU7发布会后「小米汽车能不能买」的知乎提问下，高赞回答从「谨慎观望」变成「建议试驾」，实现从流量到订单的转化。** ### 3.2高端化博弈：「屌丝品牌」如何撬开万元市场 2022年小米12发布会后的电商评论区，「高端就是涨价」的吐槽盖过了参数介绍。雷军在2023年演讲中还原的「内部争论」——「用小米品牌做高端会不会沦为笑话」，实则是场精心设计的「认知突围战」。**当徕卡合作消息放出时，微博「小米配不配徕卡」的话题阅读量破8亿，而雷军晒出的「摄影班作业被老师打回」的聊天记录，意外让「高端探索=学生作业」的亲民叙事走红。** 最关键的传播节点发生在小米15Ultra定价时：雷军在演讲中甩出「11914定价=对标iPhone体验」的对比图，配合「实验室通宵调手感」的工程师日记，让「参数领先→体验优先」的转型逻辑穿透圈层。某微信公众号发布的《小米手机卖得比iPhone还贵，凭什么》一文，通过拆解摄影系统的技术细节，将质疑声转化为「国产高端崛起」的讨论，带动小米商城SU7预订页面访问量暴涨300%。  ### 3.3国际竞争叙事：当WPS遇上Office的「大卫与歌利亚」之战 1995年金山盘古办公系统发布时，《计算机世界》曾发文质疑「中国软件能否抗衡微软」。雷军在2020年十周年演讲中晒出的「WPS月活5亿」数据，背后是段被演讲重构的「逆袭史诗」——那些被藏在「盘古失败」故事里的细节：**程序员用「双系统对比测试」找出Office漏洞，客服把用户吐槽整理成「反微软作战手册」，这些原本苦涩的行业竞争，被包装成「中国软件突围记」的传播素材。** 2022年演讲中「站店卖WPS」的场景最具传播张力：当用户说「Office模板更多」时，雷军让工程师连夜做了1000套云端模板，这个「用户吐槽→产品迭代」的闭环被拍成动画短片，在B站「职场人必备软件」话题下置顶。更精妙的是「微软雅黑字体」的叙事转化——当外界质疑「WPS抄袭字体」时，雷军团队放出「字体开发日志」，把版权争议变成「国产字体崛起」的科普现场，百度指数显示「WPS字体」搜索量周增200%。 ### 叙事杠杆：质疑声如何成为流量裂变的支点 雷军的行业挑战叙事深谙「争议即流量」的新媒体法则：当SU7被骂「抄袭保时捷」时，他在演讲中放出「设计草图演变史」，用12版迭代手稿把抄袭质疑转化为「极致打磨」的证明；当小米高端被笑「性价比陷阱」，他用「徕卡双画质研发投入翻倍」的账单，把价格争议变成「技术信仰」的讨论。这种**「把行业偏见当扩音器」的策略，本质是将公众对「跨界者」的不信任，转化为围观「逆袭剧本」的参与感**——就像他在演讲中总爱用的「赛道」比喻：**真正的流量入口不在坦途，而在那些被质疑声堵住的路口，只要把「过不去的坎」写成「值得看的剧」，质疑者自然会变成追剧人。** **在私域运营语境里，这套叙事逻辑可拆解为：** - 质疑锚定：精准捕捉行业对「跨界者」「价格屠夫」的固有偏见。 - 证据可视化：用测试数据、研发日志、用户反馈截图等具象素材回应。 - 故事升维：将具体争议包装成「国产突围」「技术平权」等全民议题。 当雷军在演讲中展示SU7碰撞测试视频时，屏幕上的变形车架不再是安全质疑的证据，而成为「中国智造抗压能力」的隐喻——这种叙事炼金术，正是让行业挑战变成品牌破圈的核心密码。 ## 四、冲突叙事的新媒体传播密码：从爆点到闭环的3步法则 ### 4.1冲突挖掘：用「认知剪刀差」剪出传播钩子 雷军的叙事魔法始于对「冲突本质」的精准捕捉——不是制造矛盾，而是发现早已存在的认知裂缝。当他在演讲中抛出「盘古软件销量不足预期十分之一」时，实则剪开了「技术理想」与「市场现实」的天然张力；而「小米造车被骂抄袭」的传播爆点，本质是「跨界创新」与「行业偏见」的认知冲突。这种挖掘遵循三个维度： - **能力与目标的落差：**如雷军「县城学生想创办伟大公司」的起点反差（2023年演讲）； - **预期与现实的鸿沟：**如小米11「DXO第一却遭用户吐槽」的戏剧性（2023年演讲）； - **专业与常识的错位：**如「9100t大压铸参数」与「用户只关心车门安全感」的认知差（2024年演讲）。 **就像程序员调试代码时寻找bug，雷军的冲突挖掘本质是寻找公众认知里的「逻辑异常点」，这些点天生自带传播引力。** ### 4.2叙事构建：用「挫折-行动-升华」浇筑传播骨架 在雷军的叙事公式里，**「冲突」只是引子，真正的传播闭环需要三层结构支撑：** - **挫折具象化：**不是泛泛而谈失败，而是还原「站店七天卖0套」「摄影班作业被打回」等细节（2022、2023年演讲），让冲突有画面感； - **行动场景化：**用「拓印键盘练打字」「吐鲁番冬测吃沙子」等场景，展示解决冲突的具体动作（2023、2024年演讲），避免空喊口号； - **价值升维化：**将「三色公司破产」升华为「股权分配课」，把「卓越网出售」转化为「风口论」雏形（2023、2022年演讲），让冲突成为价值观的垫脚石。 **这种结构像极了他擅长的代码架构——用「if（冲突）→then（行动）→return（价值）」的逻辑链，确保叙事既有故事张力，又有认知输出。** ### 4.3传播落地：用「社交货币化」完成流量裂变 **雷军将冲突叙事转化为传播动能的关键，在于把故事元素打包成可流通的「社交货币」：** - **数据标签化：**把「540万公里测试」简化为「绕地球135圈」，让技术数据变成朋友圈可晒的数字勋章（2024年演讲）； - **金句场景化：**将「用户需求至上」转化为「站店时被骂醒的顿悟」，让理念有了可感知的故事载体（2022年演讲）； - **争议话题化：**把「小米能否做高端」的内部争论，变成微博「屌丝品牌能逆袭吗」的全民讨论（2023年演讲）。 **这种操作如同给叙事装上传播引擎——当「造车被质疑」的冲突被拆解成「工程师日记vlog」「参数对比图」「用户吐槽合辑」等碎片化素材时，每个平台都能找到适合自己的传播形态，形成从知乎深度解析到抖音短视频裂变的传播矩阵。** ### 法则本质：让冲突成为连接用户的「叙事接口」 雷军的传播密码核心在于：冲突不是目的，而是打开用户心智的「叙事接口」。就像他在演讲中反复使用的「代码比喻」，优秀的冲突叙事需要满足两个条件： - **「兼容性」，能适配不同平台的传播协议（如公众号长文vs抖音15秒片段）；** - **「开源性」，允许用户根据自己的理解二次创作（如网友用「雷军站店」梗制作职场表情包）。** 当盘古失败的故事既能在知乎成为「创业避坑」案例，又能在朋友圈变成「理想与现实」的共鸣文案时，冲突叙事便完成了从信息到货币的质变，这正是新媒体时代最稀缺的传播炼金术。 ## 结语：冲突不是目的，而是与用户「同频共振」的通行证 凌晨三点的代码编辑器还亮着光，就像1995年中关村软件店的台灯，雷军在两种光线下看见的，都是人性里未被编译的真实。当他在演讲中剖开「盘古失败」的代码漏洞，当SU7的碰撞测试视频暴露车架变形的瞬间，这些**冲突从来不是为了制造话题，而是为了在算法织成的信息茧房里，凿开一道让光透进来的裂缝。** **新媒体时代最残酷的悖论在于：当滤镜能把失败P成成功，用户反而在寻找带颗粒感的原生影像。**雷军的叙事智慧正在于此——他把「站店七天卖不出货」的窘迫，变成了每个创业者都能解码的二进制语言；将「徕卡合作被拒两次」的挫败，编译成技术信仰的开源代码。这种**「暴露脆弱性」的传播策略，实则是在搭建与用户的「情感API接口」，让品牌故事能被不同经历的人调用、解读、二次开发。** 就像他在武大操场数过的星光，与发布会现场的追光灯终究是同一种物质——都是渴望被看见的真诚。当雷军在演讲中展示工程师「用筷子测试屏幕缝隙」的土法研发，当那些被骂「屌丝品牌」的评论变成产品迭代的需求文档，**冲突早已超越了营销技巧的范畴，成为丈量信任的标尺。**在这个KPI可以刷量、好评可以采购的时代，**唯有把冲突叙事当作「用户心电图」的监测仪，才能读懂那些未被言说的期待。** 所以对于新媒体世界的叙事者而言，**雷军的启示从来不是「如何制造冲突」，而是「如何用冲突缝合断裂的共鸣」。**当私域运营还在纠结话术模板，IP打造还在迷信人设包装，不如记住：**那些在演讲中被反复拆解的失败案例，那些被镜头记录的研发糗事，本质上都是在回答同一个问题——当代码能预测一切，什么才是人类不可替代的算法？答案或许就藏在雷军的演讲结尾：不是完美无缺的程序，而是愿意展示bug的勇气，才是穿越信息迷雾的终极通行证。** 本文由@Z级-匠心 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。

BYD isn’t alone in its Brazil bet. Great Wall Motors has converted a former Mercedes-Benz plant in São Paulo to produce hybrids, while Geely has teamed up with Renault to explore low-carbon manufacturing. MG, Zeekr, GAC and other Chinese brands are also entering the fray, aiming to establish R&amp;D, supply chains, and sales networks across Brazil.

<blockquote><p>在当今商业环境中，分销体系已成为企业拓展市场、降低获客成本的重要手段。无论是传统零售还是新兴电商，一个高效且激励性强的分销系统都能为企业带来显著的业绩增长。本文将从产品设计的角度，详细介绍分销体系的核心要素，</p> </blockquote>  在日常生活中，我们几乎每日都在参与分销链条——无论是超市购物、拼团下单还是跟随博主“种草”，本质都是商品通过不同路径高效触达需求的过程。最近刚好在做分销系统的需求，这篇文章将从产品的角度，为你讲解分销相关的知识，希望对你有所帮助 ## 一、名词解释 ● 分销商：能够帮助推动产品销售的客户 ● 消费者：购买并最终使用产品的人 ● 直推：由分销商直接推广的下线为一级分销商 ● 间推：由分销商底下的一级分销商推广的下线为二级分销商 ● 分润/佣金：通过拉新及下级分销商的消费，带来的一定比例的抽成。 ## 二、分销的概念 **1、 基本定义** 分销（Distribution）是指企业通过中间商或自建渠道，将产品或服务从生产者传递至消费者的过程。 **2、 参与主体** 起点 ：生产者（制造商） 终点 ：消费者或用户 中间环节 ：中间商（如批发商、零售商）、代理商（不拥有商品所有权） **3、 本质**  分销的本质在于：搭建一种体系，驱使用户更深层次地去挖掘自己的人脉。 在这个过程中，分销商直接或间接的为平台持续地创造价值，通过分工协作优化商品流通效率。 每个用户都是潜在广告体，每个分销商都是传播体。 ● 对于用户来说，由于分销商的信用传播，使其对于平台及媒介都有一定的信任度。 ● 对于分销商来说，通过平台提供的分销政策，获取足够丰厚的分销佣金。 ● 对于平台来说，让用户形成自增长的闭环，减少获客成本的同时，也获得了更多的精准用户。 **4、  关键** 分销的核心目标在于通过裂变机制实现用户增长（拉新）与商品销售（卖货）的双重突破 （1）拉新 拉新是起点，通过短期激励降低参与门槛，利用熟人信任降低获客成本 ①拉新可获得单独的用户奖励费用，优点是能够使得用户积极地为平台拉取新用户，缺点则是容易陷入无限的“拉头”的循环当中，也容易滋生羊毛党。 ②拉新不获得费用，可成为该分销商的下线，下线在平台中消费，分销商根据其等级的不同获得一定比例的佣金。 （2）卖货 卖货是终点：通过佣金分层和产品策略提升分销商动力，形成可持续的销售闭环。 ## 三、分销模式 **1、链动2+1** 链动2+1是一种基于二级分销的社交裂变营销模式链动，又被称为“链式引爆型推广模式”，其核心逻辑是A推荐B，B再推荐C，只要这条推荐链条被激活并产生成交，A和B都可以获得分佣。 简单来说，就是通过一条推荐链条，绑定三个角色，最大程度激发“推荐+带人”的复合动力。特点： ● 强社交属性：适合在朋友圈、微信群、社交媒体传播； ● 激励链条效应明显：每一级都能获得奖励，推动用户主动组建推广链条； ● 适合爆品推广或活动引流，短期见效快 **2、推3返1** 推三返一是一种基于“推荐达标返还”的促销策略。 最常见的形式是：A分享商品链接，成功推荐3人下单后，A可获得该商品的免费资格或现金返还。 特点： ● 爆品打爆利器：集中引爆一个商品，带动销量暴增； ● 用户参与简单：只需分享链接，无需复杂操作； ● 返利逻辑清晰：推荐=奖励，便于用户理解传播 **3、团队合伙人** 团队合伙人是一种“组团带人”的分销逻辑，用户不仅能赚直推佣金，还能从所招募的下级合伙人中获得团队奖励。 这种模式强调“团队长”的角色，引导用户主动发展团队并持续经营。特点： ● 长期收益型：更适合构建稳定的分销团队和代理体系； ● 层级分明：清晰的晋升和返佣体系，增强用户粘性； ● 可持续运营：适合和会员成长体系、积分系统结合运营  **4、区域合伙人模式** 根据销售员的业绩情况分配不同的区域代理的权限，并按实际情况分配其管辖的产品区域，让这个区域的销售员成为区域合伙人； 成为了区域合伙人的销售员拥有一定比例的产品利润奖励。 通常使用收货地址来划分不同的区域代理人，销售员升级后成为区域合伙人，所有收货地址为该区域范围内的订单都属于该销售员可以获得区域合伙人提成。  **5、店长模式** 平台运营者选取一定比例的产品利润用于奖励平台中业绩突出的推广者（比如店长团长等），并根据推广者的业绩评定相应店长等级，分配其团队业绩红利  **6、会员制模式，设立等级梯度** 在原来“会员”的基础上，把每一级的销售员再划分为多个等级，故销售员等级就细分成了“N*N”这多个角色，销售员得到其相应等级比例的奖励  **7、月销售额梯度奖励模式** 针对于不同的店长团队完成不同销售时所分配的分润提成也不同，团队的月销售额达到某个梯度，店长得到其相应梯度团队销售额比例的奖励  ## 四、分销门槛 分销资格可分为申请加入型、购买加入型、平台入驻型、免费加入型 **1、申请加入型** 需提交相关资料，由平台/商家审核，通过后即可成为分销商/员 **2、购买加入型** 需要根据平台/商家规则，购买通用/制定商品、达到多少数量、支付金额达到多少，方可成为分销商/员。 **3、平台入驻型** 这种通常针对于SaaS平台，入驻成为平台下属商家，购买高版本获取开通招募推广的资格。 **4、免费加入型** 即平台/商家开通招募，同时开通邀请资格，则可通过其他代理商/员邀请成为代理商/员。 **5、流量型门槛** 部分平台需要的是自带一定流量的分销商，那么就需要有一定流量的用户来成为分销量，过滤掉部分“摸鱼”的分销商，那么在申请的时候会要求用户上传自身能够证明流量的证据，例如微信好友截图，微信社群截图等，后台运营人员核实之后再予通过。 ## 五、分销邀请方式 **1、海报** 固定海报图片或提供多套可编辑海报模板（支持自定义文案、二维码、分销商头像），用户可一键生成专属海报 **2、短链接+小程序卡片** 生成短链接（如t.cn/XXX）降低用户复制门槛，嵌入小程序卡片实现闭环跳转 ## 六、分销商晋级机制 同会员体系一样，分销体系也需要在体系当中设定合理的晋升机制，循序渐进地加强分销商在分销体系的作用。如初级分销商、中级分销商、高级分销商 在进行晋级机制设计时，需要考虑等级划分和晋升条件、等级权益 **1、对于等级划分和晋升条件，一般有如下几种** ①达到一定消费金额 ②达到一定团队人数 ③达到一定团队人数且团队人数中需要有X位高级分销商 ④达到一定消费金额&amp;一定团队人数 **2、等级权益一般有：** 佣金、等级标识、定制化营销素材、专属客服通道、参与品牌战略会议、线下活动邀约资格等 ## 七、奖励机制 **1、多样化奖励** （1）现金返现 直接提现至微信零钱（单笔≥1元，手续费由平台承担）。 （2）积分体系 邀请1人得100积分，积分可兑换商品或抵扣订单（1积分=0.1元）。 （3）特权奖励 金牌以上分销商享专属客服、优先参与内测活动等权益 **2、短期与长期激励结合** （1）新手任务 首次邀请1人立得5元现金，降低参与门槛。 （2）阶梯任务 邀请满10人额外奖励50元，满50人奖励200元+钻石等级 **3、分销佣金** 分销体系佣金包含分销体系佣金、自购/销售佣金、管理佣金、邀请佣金、平台分红等。 （1）分销体系佣金 某一个商品售卖后，平台/商家支出的总佣金； 通常在设定分销比例的时候，有几个因素：默认所有产品的佣金、单独产品的佣金，不同分销商等级享有不同的佣金比例。 遵循如下的优先级即可：单产品佣金比例&gt;等级佣金比例 &gt; 默认佣金比例。 （2）自购/销售佣金（一级分润） 分销员直接售卖/购买某一产品产生的佣金 （3）管理佣金（二级分润） 直接招募的分销员（下线）自购/售卖出某一产品后我能够得到的佣金； （4）邀请佣金 平台/商家为了促进推广与团队建设设置的如邀请注册、招募下线售卖/购买等首单奖励佣金； （5）平台分红 针对于高级版分销员，平台/商家以合伙人的形式给予分红。 **4、佣金结算** （1）自动结算 标准的分销系统，都支持佣金自动结算功能，比如：订单确认收货后，自动计算佣金； （2）提现门槛 达到提现门槛（如满50元、满100元）后，分销员可申请提现； （3）提现周期/手续费 可以设置提现周期（如7天/15天）和提现手续费。 （4）审核提现 手动审核提现也是很多商家的必选功能——防止异常提现风险，提高财务安全性 ## 八、分销关系链 **1、固定关系链** 分销员之间建立固定的上下级关系，下级产生交易订单，上级都可以获得奖励 **2、非固定关系链** 分销员之间无上下级关系，若没有相应的客户绑定关系则根据用户通过谁的链接购买来判定分佣（分润方式与以一级分销相类似）， 若有客户绑定关系，则根据绑定关系来判定分佣 ## 九、分销有效期与保护期 当消费者点击了分销员A的推广链接，一段时间内该消费者在店铺内发生购买，分销员A可获得佣金，这段时间为有效期。 保护期则表示在保护期内，分销员与客户建立了绑定关系，在保护期内，不会变更绑定关系  本文由人人都是产品经理作者【诺儿笔记本】，微信公众号：【诺儿笔记本】，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。

荣耀的上市辅导工作分为三个阶段，时间从今年6月持续至明年3月。

 《啪嗒砰》精神续作《Ratatan》今日宣布，原定于2025年7月25日（星期五）发售的抢先体验版，决定重新调整发售日期。新的发售日期目前正在最终调整中，一旦确认了日期会再次通知。  官方也解释了延期的理由，这次的延期主要是认为目前的时间不足以充分处理大量的反馈。主要意见包括： - 教学和UI不够清晰 - Roguelike结构和奖励的节奏不足 - 啦嗒铛无法使用技能的部分 - 显示和演出方面的不足 - 对内容结构、节奏和游戏中期导线的需求 官方表示：“当然，我们可能无法在抢先体验的阶段满足所有需求。此外，《啦嗒铛》并不是《啪打砰》，而是旨在提供全新体验的游戏，因此在方向上会有所不同。尽管如此，我们希望能以最佳的形式递上《啦嗒铛》，因此需要再给我们一些时间。抢先体验发售之后，我们会根据大家的声音逐步进行更新和改进。 ”   

折叠与轻薄齐飞，钛铝共玻璃一色。 #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/1629596) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1629596#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

国内市场略显疲软，海外市场被安井食品视作破局关键。

GLP-1“战争”的下半场即将开启。

要问大洋彼岸硅谷现在最fashion的话题是什么，绝不是哪个新模型，也不是什么新芯片，而是由Meta老板扎克伯格引发的AI人才抢夺大战，直接让硅谷各大科技巨头如坐针毡。OpenAI首席研究官Mark Chen甚至罕见情绪化发声，说“感觉被偷家”。 这场放历史长河里都堪称罕见的“Boss直聘”，扎克伯格拿出的手腕也是相当直截了当——砸钱，狠狠地砸钱。根据《连线》杂志的说法，Meta已经向一些顶级AI人才提供了为期四年、高达3亿美元的薪酬方案，第一年的薪酬更是超过1亿美元。 那么这些顶级AI人才都有谁？随着扎克伯格前两天官宣成立“超级智能实验室”（Meta Superintelligence Labs，MSL），一份“华人含金量”超高的首批成员名单也一道被晒出：11人中有7人是华人，多数来自OpenAI和GoogleDeepMind。 而在“小扎抢人”、“Meta新团队”和“首批名单”等众多热点话题之下，却有一位华人在X上脱颖而出，独立成为了另一个大热点——余家辉。原因无他，正是因为有传言称他就是“转会费”第一年高达1亿美元那个人（也是“超级智能实验室”的首批成员）。  虽然《连线》杂志目前也给出了辟谣的说法，称不论是Meta官方还是被挖走的当事人，都否认了这个天价薪酬的传言。但Meta CTO安德鲁·博斯沃思的回应却有点耐人寻味，“不是所有人，并且不是已入职就给1亿美元，而是各种总包”。 言外之意，从总包这个角度来看，有人可能真的能够到一亿的门槛。如果这个人是余家辉，那么Meta签下他，比当年皇家马德里花8000万美元签C罗还要烧钱；但C罗在5年时间里带领皇马拿下5次欧冠冠军，他带来的回报可以说是等值或者超值。 于是，很多人对于余家辉加入Meta这件事提出了不少的疑惑—— 他的薪酬到底值不值这个钱？他又能给Meta带来多大的回报？ 余家辉AI技术实力几何？ 余家辉本科毕业于中国科学技术大学少年班计算机科学专业，在中科大的求学过程中，他不仅积累了相关的专业知识，也培养起对计算机科学研究的兴趣和较为严谨的态度。 之后，余家辉前往美国，在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校攻读博士学位。期间，余家辉有幸师从计算机视觉领域先驱Thomas S. Huang教授（黄煦涛，已故）。黄煦涛教授在图像编码、多媒体、计算机视觉和人机交互等领域有诸多成果，获得中、美、英三国院士及IEEE终身会士荣誉 。成为黄煦涛教授的学生，余家辉也开启了他在AI领域较为特别的探索之路。 在博士求学期间，余家辉便显露出卓越的科研天赋。他在Adobe实习期间深度参与了&#34;DeepFill&#34;项目，该项目成功运用AI技术实现照片中物体的智能去除与修复，效果显著。这一成就不仅证明了他在图像处理领域的专业实力，更让他深刻认识到AI技术在实际应用中的巨大潜力。 除此之外，在整个求学期间，他便在多家知名公司实习，包括微软亚洲研究院、旷视、Snapchat、百度、英伟达等等。 毕业后，余家辉的职业轨迹可谓星光熠熠。他相继在Google Brain、OpenAI等顶尖AI研究机构任职，每一段经历都为其学术生涯添上浓墨重彩的一笔。 在Google Brain期间，他不仅参与了Google旗舰模型Gemini的多模态团队工作，更在一定程度上承担了领导职责。Gemini作为Google推出的多模态大语言模型，集语言理解、图像识别与生成等多项能力于一身，发布后在AI学界掀起热烈讨论。 余家辉专注于多模态融合技术的深入研究，致力于让AI系统能够无缝处理文字、图像、音频等多种信息形态。他的研究贡献为Gemini的技术突破提供了重要支撑，也使其在多模态AI领域确立了权威地位。 2023年，余家辉转战OpenAI，出任感知团队（Perception Team）负责人。感知团队在GPT模型体系中占据核心地位，主要负责赋予模型对外部世界的认知和理解能力。在OpenAI任职期间，余家辉深度参与了GPT-4o、GPT-4.1等里程碑式模型的研发工作，带领团队攻克了多项技术难关，推动GPT系列在多模态感知与理解方面实现重大飞跃。这些成就进一步奠定了他在AI领域的影响力和声望。  除了拥有丰富的工作经验，余家辉在学术研究方面同样成果卓著。他发表的一系列论文在人工智能领域产生了深远影响，Google学术被引量已经达到了33000+，充分体现了其在技术创新方面的深厚功力。  其中，被引量最高的论文是余家辉在Google期间跟着Gemini团队一同发表的论文Gemini: a family of highly capable multimodal models。这篇论文可以说是多模态大模型里的重磅研究之一。 这篇论文不仅展示了Google当时最新AI模型的性能突破，还为业界树立了多模态模型的新标杆。Gemini不再只是一个“对话模型”，它已经是一个能听、看、读、写、思考的通用 AI 智能体雏形，在多个任务中表现优异，部分能力已超越人类专家水平，意味着通用人工智能（AGI）又迈出了一大步。  而在第二高被引论文Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition中，余家辉同样展现出了非凡的技术创造力。这篇论文解决了自动语音识别（ASR）领域对音频序列局部和全局依赖关系高效建模的难题，提出将卷积神经网络（CNN）和Transformer融合的Conformer模型。 Conformer模型在模块设计上展现出诸多创新。其多头自注意力（MHSA）模块引入了Transformer-XL的相对正弦位置编码方法，显著提升了模型对不同长度语音输入的适应能力；卷积模块以点卷积和门控线性单元（GLU）为起点，结合一维深度卷积层，有效捕捉语音的局部特征；前后两个前馈模块则采用Macaron-net风格的半残差结构，进一步增强了模型性能。 在LibriSpeech基准测试中，Conformer模型表现出色——在不使用语言模型的情况下，test/test-other数据集上的词错误率（WER）分别为2.1%和4.3%；结合外部语言模型后，WER 进一步降低至1.9%和3.9%。即便是仅有10M参数的小型模型，也超越了以往基于Transformer和CNN的模型，充分体现了余家辉及其团队在技术创新方面的卓越能力。  除此之外，从余家辉的个人主页中，我们也能看到他在“转会”Meta之前所参与的项目：涵盖OpenAI的o3、o4-mini、GPT-4.1、GPT-4o；以及Google的Gemini、PaLM 2以及其它众多细节技术研究。由此可见，余家辉不仅是深谙AI技术，在打造产品方面也是拥有足够的经验。  总的来看，余家辉无疑是当今全球AI领域最顶尖的人才之一。他不仅拥有坚实的学术基础，发表了多篇高影响力论文，还在Google Brain和OpenAI等世界级实验室，积累了丰富的大模型实战经验。在图像处理、多模态感知和大模型架构等前沿方向上都有代表性成果。他不仅是理论研究的先行者，更是工程实践的推动者，尤其擅长将复杂的AI技术落地为产品与系统。这样的背景和能力，称其为Meta“超级智能实验室”极具战略价值的核心成员之一也不为过。 扎克伯格的AI困境 曾在社交媒体领域呼风唤雨的科技巨头Meta，如今在AI浪潮的冲击下，也面临着前所未有的挑战与机遇。近年来，Meta大力投入AI研发，致力于打造具有竞争力的智能产品，Llama系列模型正是其中的重要成果之一。然而，Llama的发展之路并非坦途，在性能与口碑方面都遭遇了诸多难题。 在性能层面，Llama模型与OpenAI的GPT-4o等先进模型仍存在明显差距。在多个关键的自然语言处理任务中，例如文本生成的逻辑性与连贯性、问答系统的准确性与全面性，Llama的表现尚难令人满意。 面对复杂的语义理解与推理任务时，Llama往往出现误判或回答模糊，难以像GPT-4o那样精准把握问题核心，输出清晰而合理的解答。这使得 Llama 在市场竞争中处于劣势，难以有效吸引用户和开发者的青睐。 在口碑方面，Llama也未能赢得广泛认可。因性能不足，Llama在开源社区和商业用户中频频受到质疑。一些开发者反映其训练过程资源消耗大、效果不稳定；而部分企业用户则担忧其在实际部署中的表现，认为可能影响产品质量与用户体验。这些负面反馈进一步削弱了Llama的市场竞争力，导致Meta在AI领域的份额被逐步蚕食。 与此同时，Meta还面临AI核心人才流失的问题。由于对公司AI战略的疑虑以及对Llama模型前景的失望，不少优秀的研究人员选择离职，转而寻求更具潜力的发展平台。这种人才流失无疑对Meta的技术创新和产品迭代造成了实质性影响，研发节奏明显放缓。 即便有图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Yann LeCun坐镇FAIR，也未能改变Meta在AI时代落后的局面；甚至不少人由于LeCun与主流AI大模型发展背道而驰的理念，将这种落后的原罪归咎到了他的身上。  在此背景下，扎克伯格启动了“超级智能团队”计划，力图通过钞能力吸引顶尖人才，突破当前的技术瓶颈，提升Meta在AI领域的整体竞争力。 就目前来看，新团队负责人Alexandr Wang（前Scale AI CEO）和Nat Friedman（前GitHub CEO），以及以余家辉为代表的首批11名成员的加入和官宣等动作，已经在网络和市场中产生了“人才磁场”的效应。 然而对于扎克伯格来势汹汹的挖角行动，OpenAI CEO奥特曼也没有坐以待毙。在更早前的内部举措中，奥特曼已对OpenAI的内部状态发出了警示。他决定让员工集体休假一周，暂停此前人均每周超过80小时的高强度工作节奏，并暗示正在重新评估薪酬体系和激励机制，以应对当前AI行业的人才竞争态势。 而在最新的一封内部信中，奥特曼直接批评了Meta近期的挖角行为。他表示，OpenAI曾是一群“默默无闻的技术书呆子”，如今却成为了科技行业最受关注的一群人。然而他也指出，AI领域当前的舆论环境异常喧嚣，Meta的行事方式尤为令人不满，未来这类现象可能愈演愈烈。 奥特曼坦言，尽管Meta确实从OpenAI招募了一些优秀员工，但整体而言，并未成功挖走核心顶尖人才，最终只能在“人才名单的后半段”作出妥协。他还半开玩笑地表示，自己已经记不清扎克伯格到底希望从OpenAI挖走多少人来担任首席科学家。 他强调，OpenAI在推动整个行业发展方面取得的成就令人自豪，但“在人才流动中，总会有部分人选择逐利而行”。 奥特曼进一步指出，Meta的这种激进挖角方式可能带来深层次的文化隐患，长远来看难免会造成负面影响。他判断，Meta或将很快转向新的市场热点，或者继续围绕自身“护城河”进行防御性战略调整。 相比之下，他重申OpenAI的核心使命始终坚定，即以实现通用人工智能（AGI）为首要目标，并认为这种长期主义导向与团队文化是其他公司难以比拟的。“传教士的力量，永远胜过雇佣兵。”他如是说道。 不过有一说一，在了解完这个故事和人之后，我们从中应当也是有所收获。首先就是余家辉的成长轨迹，可以说是为当代计算机专业的学生提供了极具参考价值的范本。 他的经历证明，在AI时代，扎实的学术功底依然重要，尤其是在数学、算法、模型架构等底层技术上的沉淀。同时，实习和项目经验也尤为关键，从Adobe到Google、OpenAI，余家辉始终在科研与工程之间游走，不断提高问题解决能力和技术落地能力。对于想在AI领域获得高薪与影响力的年轻人而言，提早参与科研项目、注重系统性思维、并积极争取加入顶尖实验室或团队，依然是当前最具确定性的路径。 其次是扎克伯格的“Boss直聘”风波所影射出来的AI发展现状。他用“钞能力”砸出的超级团队，虽在声势上确实令OpenAI和Google等对手感受到压力，但真正的挑战才刚刚开始。AI的竞争，归根到底还是“组织能力”的竞争。一个顶尖人才的价值，在于其与周围团队的协作能力、能否主导从0到1的技术创新流程。Meta当前引入的Alexandr Wang、Nat Friedman、余家辉等，虽都是明星选手，但这支梦之队是否能形成合力？能否扭转Meta在大模型竞赛中的被动局面？目前仍存在较大不确定性。 而Meta过去在FAIR团队的组织困境与方向摇摆，也让外界对其管理能力持保留态度。接下来的关键，不仅是技术攻坚，更是组织设计与战略落地的真正考验。 参考链接： 1、《连线》报道：https://www.wired.com/story/mark-zuckerberg-meta-offer-top-ai-talent-300-million/ 2、余家辉Google学术：https://scholar.google.com/citations?hl=en&amp;user=-CLCMk4AAAAJ&amp;view_op=list_works 3、余家辉领英：https://www.linkedin.com/in/jhyuxm/ [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510870.htm)

7月4日，据《连线》杂志报道，周四披露的信件显示，美国司法部长帕姆·邦迪(Pam Bondi)向包括苹果、微软、亚马逊和Google在内的至少10家科技公司承诺，尽管美国“不卖就禁”法律禁止企业向TikTok提供服务，但这些公司“不会因支持TikTok承担任何法律责任”。  美国司法部长邦迪为科技公司提供豁免 根据特朗普的指示，邦迪拒绝执行国会去年通过的“不卖就禁”法律。该法律将TikTok列为国家安全风险，并禁止企业向美国消费者分发该应用。 今年年初，TikTok在禁令生效后从苹果和Google的美国应用商店下架。尽管相关法律仍然有效，但TikTok在仅仅下架26天后便重新上架。当时，多家媒体报道称，邦迪曾致信苹果和Google，承诺它们不会因此面临起诉。不过，这些信件直到本周四才被公开披露。 硅谷软件工程师托尼·谭(Tony Tan)根据《信息自由法》申请获得这些信件。美国司法部起初声称没有符合他请求的相关记录。托尼·谭随后起诉了美国司法部，最终该部门在周四向他公布了几封信件。  邦迪对苹果的豁免承诺 这些信件显示，美国司法部发出的第一批信件的标注日期为今年1月30日，发送给了微软、Google、苹果以及内容分发网络提供商Fastly。时任代理司法部长詹姆斯·麦克亨利(James McHenry)写道：“Google在宽限期内不会因此违反法律，也不会因此承担任何法律责任。Google可以按照总统行政令的规定继续向TikTok提供服务，既不违反法律，也不需要承担任何法律责任。” 今年2月初，邦迪接任司法部长。几天后，Google和苹果分别向她发去了信件。邦迪在2月11日回复称：“司法部也会不可撤销地放弃美国可能对各家公司违反TikTok禁令所提出的任何指控。”  邦迪对Google的豁免承诺 当微软提出询问后，该公司在3月10日也收到了类似的信件，信中表示美国司法部会“不可撤销地放弃任何指控”。美国司法部在3月10日写给亚马逊、数据中心公司Digital Realty和手机服务巨头T-Mobile的信件中也包含了类似措辞。 今年4月初，特朗普延长了TikTok出售谈判的窗口期，并进一步推迟了禁令的执行。这促使美国司法部在4月5日发出了一轮10封信件，其中包括发给内容分发商Akamai、云服务商甲骨文以及电视制造商LG的信件。在这些信件中，美国司法部只有在写给苹果和Google的信件提到了“不可撤销地放弃指控”的承诺。但在三天后的4月8日，邦迪向微软发送了一份新版信件，补充了这一措辞。 托尼·谭上个月对Google母公司Alphabet提起诉讼，指控其在继续在GooglePlay商店分发TikTok一事上隐瞒信息。他担心，邦迪作出的承诺并不具有约束力，而特朗普或未来的总统最终可能会起诉目前支持TikTok的科技公司。如果被裁定违反禁令，Google可能面临数十亿美元的罚款。 截至发稿，美国司法部发言人尚未就此置评。微软及另外九家公司尚未对置评请求作出回应。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510868.htm)

随着美国总统力推的“大而美”法案周五将签署成法，美国电动汽车税收抵免政策也即将走到终点。美国国会周四通过的全面税收和预算法案意味着，购买或租赁新电动汽车的7500美元税收抵免以及二手电动汽车4000美元的税收抵免都将于9月30日结束。 <blockquote></blockquote> [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/0401/cf828b1bc72d284.jpg) 美国国会于2008年首次批准7500美元的电动汽车税收减免政策，并在汽车制造商生产的电动车达到20万辆后逐步取消。2022年，优惠政策扩大到租赁车辆，并取消每家制造商的上限。 相较于电动车企受到的打击，美国传统汽车制造商将从“大而美”法案中获得巨大利益，该法案取消了对未能达到企业平均燃油经济性标准的处罚。这将使汽车制造商更容易生产汽油动力汽车。 特斯拉等电动车企将受冲击 税收抵免被撤销无疑将令特斯拉等电动车企遭受冲击。近年来，这项政策帮助提振了电动汽车的销售。 最近几天，随着国会推进“大而美”法案，特斯拉CEO和美国总统特朗普的矛盾再度升级。马斯克痛批法案 “极其疯狂且具破坏性”，“给夕阳产业提供施舍，却严重损害未来产业。 特朗普则回应称，马斯克 “获得的（美国政府）补贴可能比历史上任何人都多”，或许美国政府效率部应该好好调查下马斯克公司获取政府补贴的情况。” 摩根大通估算，电动汽车税收抵免撤销意味着，特斯拉每年将损失大约12亿美元，相当于其2024年预期利润的 17%。 周四，特斯拉股价微幅收跌，自上周初以来，该股已经累计下跌了近10%。 分析师：美国电动汽车普及率将下降 对于税收抵免政策被取消，电动汽车倡导组织“电气化联盟”（Electrification Coalition）周四表示，“随着电动汽车在全球汽车市场的份额越来越大，交通运输的未来显然是电动的。” 该组织批评称，“大而美”法案将美国在电动汽车领域未来的角色拱手让人。 巴克莱银行汽车分析师 Dan Levy 表示，在不到三个月的时间内逐步取消税收抵免，意味着电动车的销量将通过“预先购买”的方式大幅跃升，而在随后几个月，电动车销量将急剧下降。 哈佛大学今年3月发布的一项研究预测，到2030年，撤销电动汽车税收抵免将使电动汽车普及率下降6个百分点，并在10年内为政府节省1690亿美元的财政开支。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510864.htm)

**中远海运集团旗下全球最大、配备先进船载光伏系统的汽车运输船“远海口”轮，日前圆满完成首航，顺利靠泊希腊比雷埃夫斯港。**此次首航，“远海口”轮搭载了4000台中国品牌车辆，其中新能源汽车占比超过九成。 “远海口”轮由中远海运特运旗下远海汽车船公司投资建造并运营。这艘绿色巨轮的核心亮点是其峰值功率高达302.8千瓦的船载光伏系统，为同类船舶之最。**该系统年发电量预计可达41万度，将显著助力船舶在全生命周期内实现碳强度较传统船舶降低约35%的目标。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/ac6944aec3214931bc80481017497164.png) 同时，该轮采用液化天然气（LNG）和燃油双燃料主机，相比传统燃油船，能节省20%能耗，并实现24%以上的减碳率。以典型的中欧往返航次计算，单航次即可减少碳排放约2100吨。 **“远海口”轮总长199.9米，船舶总吨位68252吨，排水量39069吨，拥有12层汽车甲板（8层固定+4层活动层），装载能力达7000标准车位，可灵活承载包括商品车、工程车、大巴在内的全品类车辆。** 在安全技术上，该轮应用了中远海运自主研发的国内首个轿车和卡车运输船实配装载软件，创新采用“一车一码一位”技术，实现对车辆的实时定位与火灾预警，为新能源汽车安全出海提供有力保障。 国际海事联合会（希腊）主席维尼埃里斯·安东尼斯对此评价道：“像‘远海口’轮这样的船舶，将前沿技术与环保意识紧密结合，正在为全球汽车船运输领域树立新的标杆。” 中远海运特运董事长张炜表示，“远海口”轮的成功首航，是中远海运集团践行“航运+港口+物流”全球大通道战略的生动体现，为全球航运业低碳转型提供了示范。 作为全球领先的特种船公司，中远海运特运深度服务高质量共建“一带一路”。其旗下汽车船队今年1至5月承运出口至“一带一路”国家的汽车已超10万台，同比增长达173%。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/c9251e804e0f40edb768b6e16a37719a.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510858.htm)

今日，华为终端官微宣布，**华为路由X1 Pro陶瓷白正式开启预售，售价899元。**华为路由X1 Pro于今年4月发布，首发的是星夜黑配色。据了解，**X1 Pro是华为首款艺术路由，也是华为颜值最高、最具科技感的路由，采用圆柱形机身和隐藏式天线设计。** 华为常务董事、终端BG董事长余承东此前表示：“它摒弃了传统路由器的外观，传统路由器一堆像辫子一样的天线，很难看，我们用了全新家具美学设计，荣获德国iF 2025设计大奖，摆在家里非常漂亮。” [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/5b3c826bfb9f4f8ebc5b6dc5ede80be3.png) 华为路由X1 Pro搭载灵犀天线技术，**内置11根天线，包括5根全向高增益天线、5根定向智能天线和1根星闪天线。** X1 Pro不仅是华为天线数量最多的路由产品，也是千元档天线数量最多的路由器。 支持动态识别设备位置，并切换更优高增益天线组合，提升信号强度，解决家庭信号死角问题。 **华为路由X1 Pro搭载自研凌霄芯片，额外集成AI神经网络处理单元和NP网络加速单元，**支持Wi-Fi 7，速率达3.6Gbps，支持2.4GHz+5GHz双频连接。 同时内置星闪网关，可为鸿蒙生态设备带来6倍传输速率、2倍覆盖距离，以及+7dB抗干扰能力提升。 据悉，华为路由X1 Pro提供4个10/100/1000M/2500M自适应速率网口。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/60b4331fefe148f7bc18118e03499ad8.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510856.htm)

美国政府通知通用电气航空航天，称其可以重启向中国商飞供应喷气发动机。报道中提到，**一名消息人士透露，美国政府当天向美国通用电气航空航天公司表示，后者可以重启向中国商飞公司供应喷气发动机。报道称，这是美中两国贸易紧张局势缓和的又一个迹象。** 报道援引另一名消息人士的话称，至少还有另外一家航空航天公司在中国的执照暂停状态也在周四（3日）被解除，但该消息人士拒绝透露是哪家公司。 **上述消息被爆出之际，外媒还提到，美国本周还取消了芯片设计软件开发商和乙烷生产商对中国的出口限制，这表明美中两国之间的贸易谈判正在向前推进。** 在这之前外媒给出的报道称，美国为了回应稀土制裁，已暂停向中国出售关键技术，包括与喷气发动机和半导体相关的技术。 报道中提到，特朗普政府已暂停向中国出售部分关键美国技术，包括与喷气发动机、半导体和一些化学品相关的技术。 此外，按照消息人士透露的情况，美国商务部已暂停向中国商飞公司出售用于研发C919飞机的多项产品和技术的许可证。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250530/482aceb7afa24ad4abb91a0b5c7aacf2.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510854.htm)

**据Moore&#39;s Law Is Dead（MLID）最新透露，AMD下一代Zen 6架构CPU将带来明显的IPC提升，以及多层3D V-Cache技术。**明年Intel和AMD将分别推出下一代Nova Lake和Zen 6架构的CPU，其中Nova Lake将引入高达56个核心、新的P/E核心等，相比Arrow Lake-S CPU，其单核性能提升10%，多核性能提升高达60%。 至于Zen 6这边，MLID的消息源表示Zen 6架构相比Zen 5架构，IPC提升幅度可达6%至8%，这一数字主要体现在浮点运算性能上，并非最终的游戏和多任务处理性能提升数据。 **他进一步推测，综合考虑游戏和其他任务的性能提升后，Zen 6的最终IPC改进幅度可能会达到或超过10%。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/fa5cbc59-bd1f-4b94-9fba-2301efcf0ee2.jpg) 除了IPC提升，Zen 6架构还将引入更多的3D V-Cache缓存技术，MLID的消息源确认，Zen 6将配备96MB的3D V-Cache，并且支持多层3D V-Cache堆叠。 **这意味着如果AMD采用两层3D V-Cache，那么Zen 6 CPU的L3缓存容量可能会达到240MB。** 此外，Zen 6架构还预计将带来更高的核心频率和更多的核心数量，结合先进的台积电制程工艺，这将使其在性能上更具竞争力。 不过需要注意的是， 这些信息在AMD正式公布Zen 6之前都处于未经证实状态，Zen 6还有一年或更长时间才会推出，这意味着AMD不太可能在短期内透露任何具体信息。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250704/f07b538ad22b462f80f79326ac8eff77.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510852.htm)

At least one other aerospace company on Thursday saw relief similar to GE. Three of the leading EDA software makers including Synopsys on Wednesday said they were notified the U.S. export restrictions related to China imposed in late May have been rescinded.

<blockquote><p>在AI医疗的探索之路上，一家没有行业大佬带队、缺乏资本加持的中小企业，如何在质疑声中破局而出？本文讲述了一家AI医疗企业十年来的奋斗历程，他们用真实痛点铺就发展之路，撕裂“技术至上”的迷障，将资源匮乏转化为竞争优势，把质疑声当作产品迭代的磨刀石。</p> </blockquote>  没有斯坦福光环，没有资本加持，一群“草根”如何在AI医疗红海中杀出血路？答案藏在医生摔坏的鼠标、护士磨破的鞋，以及那些曾被嗤之以鼻的“小需求”里。本文拆解三大认知误区，分享12个中小团队逆袭的实战锦囊。 深夜，万籁俱寂，翻看手机里积攒的医院反馈记录，十年AI医疗创业路的画面历历在目。耳边回响的，不仅是技术突破的激动，更多是此起彼伏的质疑声。上周回访一家县医院，一位眼熟的护士长拉住我，眼睛发亮：“你们那个AI报警系统改版后，我夜班少跑了一万多步！”她手心的温度，瞬间把我拉回五年前——那个凌晨两点，我蹲在机房调试设备，因系统误报被主刀医生瞪得后背发凉的夜晚。 **这就是我们的起点，也是无数中小AI医疗企业的缩影：没有巨头的资源，没有名校的光环，路，是靠一个个带着消毒水味的“真痛点”，一步步铺出来的。这些痛点，像血氧饱和度一样真实，是我们刺穿行业铁板的唯一钢针。** 十年摸爬滚打，我们最深刻的领悟，是必须**亲手打破AI医疗的三大幻觉**： ## 一、破除“技术至上”迷思：从300种病到“少点3次鼠标” 行业聚会常听人吐槽：“某大厂说AI能看300种病，可我们科医生还在用放大镜找CT片上的结节……”技术再炫酷，抵不过护士磨破的鞋底，医生重复点击的鼠标。 **我们的产品转向：将80%精力投入“微小体验优化”。** 目标不再是“颠覆性AI”，而是“让医生少点三次鼠标”、“让报告早出10分钟”。 **实战案例：** 一家病理AI初创，死磕医生操作流程，将病理切片诊断步骤从11步压缩至3步。半年后，仅靠医生们的自发推荐，就拿下了23家医院的订单。**产品价值在于：为医生减负增效。**  ## 二、变“资源匮乏”为“致命武器”：困局中的破局之道 深夜自省时，看到大厂烧千万训练全病种模型，不焦虑是假的。但转机出现在发现：某三甲王牌科室，最急的竟是帮年轻医生快速写病历——这恰恰是我们NLP团队的专长。 **面对资源困局，我们提炼出差异化生存策略：** **困局一：烧钱训练全病种模型** **解法：迁移学习+临床知识蒸馏。** 利用已有医学知识和模型架构，聚焦细分场景，将训练成本砍至1/10。 **困局二：争抢三甲医院订单。** **解法：农村包围城市。** 参考某眼底筛查AI团队，先覆盖2000家县医院，积累真实数据和口碑，形成势能后，倒逼三甲医院主动采购。 **困局三：追求算法99.9%准确率。** **解法：85%准确率+100%临床适配。** 急诊AI主动降低非核心指标精度，换取3秒出结果的极速响应，临床价值远超小数点后的提升。 **困局四：堆砌千万级训练数据。** **解法：用医生经验压缩数据需求。** 某心电AI产品，通过深度融入资深医师诊断逻辑，仅用387例高质量样本就达到了商用标准。 ## 三、把“质疑声”炼成最佳磨刀石：用户反馈驱动进化 产品早期，王主任怒摔鼠标：“这操作反人类！”我们连夜改版，用户留存率暴涨300%。李院士质疑：“缺乏临床验证？”我们邀请他共建课题组，产品获批速度翻倍。同行酒局嘲笑我们“像赤脚医生”？次年，我们用营收数据敬酒，对方主动求合作。 **核心产品观：批评不是阻力，是迭代的金矿。** 每一次尖锐的反馈，都精准指出了产品的盲点。**学会建立机制**，主动拥抱临床一线反馈，将其快速转化为产品迭代需求。听到批评就兴奋，意味着又找到了升级的方向。  **最该警惕**的反而是“温和的沉默”——那意味着产品未能刺痛任何人的神经。 ## 四、给产品同路人的实战锦囊 基于十年踩坑经验，提炼出中小团队生存破局的关键策略： - **冷启动秘诀：** 找到那个“**医生宁愿违规也要用的功能**”。例如，我们将穿刺活检等待时间从7天压到2小时的AI调度系统，解决了医生和患者的燃眉之急，成为医院难以拒绝的入口。 - **成本杀手锏：** 将**资深医生的经验沉淀为AI的“预训练知识”**。某肿瘤AI团队通过此方法，省下了90%的数据标注成本，极大加速了产品落地。 - **错位竞争雷达：** 当所有人扑向医学影像时，有团队用AI做**医患沟通风险预警**，帮医院年省千万纠纷赔款，开辟蓝海市场。 ### 送你一段“狮子座生存法则”：（我是狮子座哈） 草原上真正的狮王，从不在意豺狼的嚎叫。 它只做三件事：锁定最虚弱的猎物（需求真空点），一击必杀（极致产品力），然后叼着战利品在秃鹫盘旋中慢条斯理地进食（用营收碾压质疑）。 ## 五、AI医疗需要的不是神话，是固执的“痛点猎手” 常有人问：“重来一次，还选这条路吗？”看着护士长计步器上省下的一万步，摸着医生办公桌上磨平的鼠标垫，听着手术室里仪器平稳的滴答声，答案无比清晰，我的手术刀依然会划向同一道曙光——**因为草原上的狮群，永远向着最疼痛的地方冲锋。** 对于我们这些医疗AI中小公司“蚂蚁”来说，最明智、也是唯一的活法，不是在地面上与大象赛跑，而是找到一块属于自己的、大象看不上或者钻不进去的“土壤”，然后，深挖。放弃“大而全”的虚妄幻想，专注地去做一个“小而美”的、在垂直领域内做到极致的产品。这，才是初创公司真正的生存与胜利之道。在大象起舞的房间里，蚂蚁的唯一活法是“挖洞”。 这个行业，需要的从来不是不食人间烟火的技术神话，而是一群“固执”的产品人；也从不需要镀金的PPT，当资本潮水退去时，留在沙滩上的只会是焊进临床血肉的产品钢印。**俯身倾听临床的每一声叹息，将医生的痛点、护士的疲惫、患者的等待，精准地翻译成产品进化路上的心跳与路标。** **致所有在医疗AI无人区点灯的同行者：你踩过的每一个坑，都在为后来者照亮前路。** **你在临床场景中，捡到过哪些“金钥匙”般的真痛点？被医生画叉的需求表里藏着什么玄机？** 本文由 @医链智核GHH 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

<blockquote><p>从“看图说话”到“图文共创”，多模态视觉语言模型正以前所未有的速度突破边界。但在技术惊艳的背后，真正的产业落地却远比想象中复杂。这篇测评报告不仅系统梳理了当前主流多模态模型的能力表现，更结合一线实践，深入探讨它们在真实业务场景中面临的瓶颈与挑战。</p> </blockquote>  ## 引言：多模态大模型的“高考”时刻 2025年7月3日，中国权威人工智能评测机构SuperCLUE正式发布《中文多模态视觉语言模型测评基准（superclue-vlm）》。这份被誉为“中国版多模态大模型高考”的测评报告，首次系统评估了国内外30余款主流视觉语言模型的综合能力。与单纯的语言模型评测不同，superclue-vlm构建了包含基础认知、视觉推理和产业应用的三维评价体系，为行业发展提供了重要参考坐标，也引起了我的思考，在此拙笔跟大家分享一下自己观点。 开始之前我们先来一张图看看：  图片来自网络 ## 一、测评体系深度解析  图片来自网络 ### 1.1 三维评价框架设计 superclue-vlm构建了业界首个“基础认知-视觉推理-产业应用”三级评价体系： - **基础认知层**：包含常识问答、物体识别等6个子项，测试模型对视觉信息的初级理解能力 - **视觉推理层**：设置科学推理、空间推理等6大维度，考察跨模态逻辑处理能力 - **产业应用层**：涵盖医疗影像、自动驾驶等5个关键领域，评估实际场景适配性 ### 1.2 创新性测评方法 本次测评采用“动态prompt+人工校验”的双重保障机制： - **多模态prompt工程**：针对不同任务类型设计专属图文组合 - **分级评分标准**：将答案准确性细分为5个等级（完全正确/主要正确/部分正确/基本错误/完全错误） - **人类专家复核**：随机抽取10%样本进行人工比对，确保机器评分与人类判断的一致性超过92% ## 二、全球竞争格局分析  图片来自网络 ### 2.1国际头部模型表现 Google的Gemini2.5Pro以74.95分的绝对优势登顶榜首，其优势主要体现在： - 空间推理得分92.3（第二名82.6） - 医疗影像分析准确率53.6%（领先第二名2.1个百分点） - 多模态指令跟随能力提升37% OpenAI虽屈居第二（69.92分），但在逻辑推理维度保持领先（87.5分），展现出强大的数学建模能力。 ### 2.2中国军团整体实力 国产模型呈现“集团军”优势： - **第一梯队**：字节跳动Doubao-seed-1.6-thinking（65.67分）、腾讯双子星（Hunyuan-t1-vision63.78分/Hunyuan-turbos-vision60.70分） - **第二梯队**：商汤Sensenovav6（58.78分）、阿里QVQ-Max（55.45分） 特别值得注意的是，国产模型在常识问答（89.3分vs海外85.7分）和逻辑推理（91.3分vs海外87.5分）两个关键指标上已实现反超。 ## 三、技术短板与突破方向  图片来自网络 ### 3.1 现存技术瓶颈 测评暴露出三大共性问题： - **专业领域知识欠缺**：医疗影像分析平均得分仅53.6%，远低于其他维度 - **复杂场景适应不足**：自动驾驶场景识别错误率高达28.7% - **多模态融合深度不够**：图文不一致情况下的判断准确率不足65% ### 3.2 关键技术突破点 报告指出三个重点突破方向： - **跨模态对齐技术**：需提升视觉特征与语言表征的映射精度 - **领域自适应学习**：开发针对医疗、工业等垂直领域的预训练方法 - **推理链条可视化**：增强模型决策过程的可解释性 ## 四、产业应用现状评估 ### 4.1 五大应用场景测评 在产业应用维度，各模型表现差异显著：  ### 4.2 商业化落地挑战 报告揭示三大商业化障碍： - **数据质量瓶颈**：医疗等领域高质量标注数据稀缺，医疗影像标注需领域专家（如三甲医院医师），标注成本高达$120/张；工业缺陷检测需毫米级标注精度，错误率超5%即导致产线误判；多模态数据对齐缺失（如手术视频与病理报告时序匹配度＜60%）。 - **算力成本高企**：训练千亿参数模型单次成本超千万美元，如自动驾驶模型训练：$200-500万/次，医疗影像大模型：$800-1200万/次（需3D+时序数据融合）。 - **伦理风险管控**：视觉内容生成可能引发肖像权争议，如某直播平台因未拦截AI换脸功能，遭遇集体诉讼赔偿$2300万。 ## 五、未来发展趋势预测 ### 5.1 技术演进路线图 **1）多模态大模型轻量化** **核心方向**：通过模型压缩（量化、剪枝、知识蒸馏）和高效架构设计（如稀疏专家混合MoE），实现参数规模与性能的平衡。例如，LLaVA-MoD通过MoE架构和Dense-to-Sparse蒸馏框架，仅用2B参数即超越7B模型的性能。 **边缘计算需求**：轻量化模型将推动智能终端（如机器人、AR设备）的实时多模态处理能力，例如MobileVLMv2通过卷积优化减少99.8%参数。 **预测**：2026年10B参数以下模型将主导边缘场景，结合量化技术（如GGUF格式）实现低比特部署。 **2）专业领域微调工具链** **垂直行业适配**：医疗、法律等领域需专用训练框架，如HuggingFace的PEFT库支持LoRA/Adapter微调，结合RAG（检索增强生成）减少幻觉。 **案例**：广电行业通过AIGC工具实现自动化内容生产（如AI导演、智能剪辑），芒果TV利用AI生成剧情框架并人工优化。 **3）人机协同新范式** **角色演进**：视觉语言模型从“工具”升级为“协作伙伴”，例如AR头盔通过眼动追踪和手势识别实现自然交互。 **双向理解**：清华大学贝叶斯意图理解框架和中科院多模态手语识别技术，推动机器从“执行指令”到“心领神会”的跨越。 **4）多模态技术发展路径预测（2024-2026年）** 回溯2024年的成果，再看看今年上半年的成绩，我们大致预测一下到26年的发展路径，整合轻量化、专业微调、人机协同三大趋势，再结合时间轴与技术层级列一下关键节点： **1.主干（时间轴）：**  **·2024年：基础能力突破** **技术焦点：**全模态统一表征（文本/图像/语音/3D点云） **关键进展：** 千亿参数模型跨模态对齐（如CLIP对比学习机制；评测基准完善（MathVista、MMMU等7大领域） **挑战：**算力需求高，边缘部署受限 **·2025年：轻量化与垂直落地** **技术焦点：**模型压缩与行业适配 **关键进展：**剪枝/量化技术成熟（推理效率提升50%）；医疗/法律专用微调框架（LoRA+QLoRA工具链）；工业应用（质检准确率＞99%） **挑战：**数据隐私与动态更新 **·2026年：人机协同生态成型** 技术焦点：轻量化多模态Agent 关键进展：10B以下模型端侧部署（AR眼镜、机器人）；视觉-语言-动作闭环（HRC制造导航） ；RAG+微调融合（减少幻觉） **2.支线（技术层次）**  - **轻量化路径**：模型压缩→边缘计算→终端交互 - **专业微调工具链**：通用PEFT→领域适配器→自动超参优化 - **人机交互范式**：视觉问答→多模态推理→具身智能 ### 5.2 市场格局演变 **1）头部集中化** 资源壁垒导致Top3模型（如GPT、Gemini、国产Qwen）占据70%份额，依托云端算力与数据优势。 **2）垂直领域分化** - **医疗**：多模态模型结合电子病历、医学影像辅助诊断，如癌症早期筛查系统。 - **教育**：个性化学习通过分析学生表情、语音等数据调整教学策略。 **3）开源生态繁荣** 预计新增开源模型聚焦中文场景（如LLaVA-UHD、Mini-Gemini），支持低分辨率与高分辨率图像融合。 ## 六、专家观点与建议 ### 6.1 学界权威解读 - **中文场景优势**：清华大学张教授指出，superclue-vlm在中文文化符号（如古建筑识别、方言理解）的准确率超GPT-4V，得益于本土化语料训练。 - **技术壁垒**：中文多模态模型需解决长文本-图像对齐、方言语音识别等独特挑战。 ### 6.2 企业界实践建议 - **行业评测标准：**医疗领域需构建含病理切片、影像报告的专用测评集。 - **数据基础设施：**建立高质量中文多模态语料库（如央视媒资库智能检索系统），覆盖文本-视频-音频关联数据。 - **可解释性研发：**通过神经符号结合（如规则引擎+大模型）提升决策透明度，避免“黑箱”风险。 ## 结语：迈向通用视觉智能的关键一跃 superclue-vlm测评不仅是一份成绩单，更是中国多模态AI发展的路线图。在基础能力快速追赶的同时，如何突破专业壁垒、实现商业闭环，将成为下一阶段竞争的关键。随着评测体系的持续迭代，这份“多模态高考”必将推动中国AI产业迈向新的高度。 （注：以上内容综合自多模态技术报告、企业实践案例及学术研究，具体数据与图表可参考相关文档。） 本文由 @千林 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