那么，3月份这3款AI应用表现如何？整个AI应用行业有什么显著变化与趋势？

<blockquote><p>在互联网行业快速发展的今天，新媒体运营岗位因其高流动性和不稳定性而备受关注。本文通过一位资深运营从业者的亲身经历，深入剖析了新媒体运营岗位不稳定的原因。</p> </blockquote>  我从2016年大学毕业后，就一直从事运营相关工作了。 新媒体运营、社群运营、直播运营、短视频运营这些都做过，毫不夸张的说，这些工作内容都可以划归到新媒体运营的岗位职责里。 我在职场做了八年的互联网运营工作，从实习生做到部门负责人，但我的工作简历放到传统企业，肯定是入不了HR的眼的。 因为我基本上每过一两年就会换工作，除了因为公司效益不好被裁员，还因为新媒体运营这个岗位要求本身就很奇葩，没有结果就得走人。 通常一个运营岗位的周期是这样的:一到三个月之内是试用期，运营还在熟悉账号和了解企业的阶段，但是有的老板在一个月左右看不到结果，就会对你有想法了。 但对运营而言，三个月或多或少，都会给你整点数据出来。很快试用期就要到了，这个时候如果你的工资低，或者数据一般，老板选择性让你通过试用期，但是要求越来越高。 很多老板就指望你过来扭转乾坤的，其实结果行不行，不单单运营岗位能决定的。 很多老板的产品，销售渠道，品牌影响力都弱的很，就指望请个运营来挣一把快钱，又不肯投钱。 这个阶段就是运营岗和老板最容易决裂的时候，一般人差不多半年之内就要换工作了，因为达不到老板预期的结果。 也许有人说，等你销量做起来了，还怕不稳定?这么想大错特错。 因为数据好了，老板会觉得是自己的平台不错，是自家的产品NB，有没有运营人员关系不大，于是就想方设法降低运营岗位的工资，或者减少运营综合方面的投入，比如砍掉投流预算。 所以像新媒体运营的执行岗，基本一年最少都要被迫换两家公司。新媒体运营岗位现在就是不稳定的，毫无前途的烂岗位了。 很多毫无知名度的私企异想天开想靠新媒体运营，快速给它很多转化引流或者涨粉客资，但绩效是永远完不成的，懂得都懂。 如果运营达不到绩效考核要求，基本在一家公司干个几个月就会被开，或者公司老板压根没想清楚，又觉得不需要这个岗位了。 结果不欢而散，我知道的运营同行，和老板撕破脸闹上法庭的也不少。 所以运营岗位，是个相比其它岗位很不稳定的工作。如果你想在一家企业做个三五年，作为过来人，老王劝你最好不要做运营，除非你是有决策权的管理层，或者是你的运营部门属于公司核心业务，比如一家电商直播公司，那直播运营肯定是重要岗位。 不然每年换工作，会让你心力憔悴，甚至失业的时候让你怀疑人生…… 最近我辅导的学员转行了，曾经拿20000工资的她说:我宁愿拿8000稳定三年的岗位，也不拿20000工资但是看不到未来的岗位。 因为运营岗位的考核本身是不可控的，一不小心就失业了，再找耗时耗力，还影响心情。 也许你会问，那30岁+的大龄运营人能干嘛？多半像我一样做自媒体创业单干了。 要知道厉害的运营，是不甘心一直给别人打工的。而且招聘公司的HR会带有色眼镜看人，觉得30多岁了，还没自己单干，证明专业能力不突出。 而能力不突出的30岁运营，肯定是没有年轻的运营人，更有热情和性价比的。毕竟年轻人热血有干劲，愿意加班内卷，这是我这种运营老油条比不了的。 最后我想说，工作不稳定，是老板经营能力和市场环境的问题，但运营是一门距离赚钱近且接地气的技能。 你可以前期不赚钱，但你需要让自己具备赚钱的能力，所以专业的运营技能，别丢啊！ 本文由 @秃头老王聊运营 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 Pexels，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>在当今复杂多变的商业环境中，产品管理已成为企业成功的关键因素之一。本文从产品框架的角度出发，详细探讨了产品管理的四个核心组成部分：需求挖掘、产品创造、传播开拓和交易营收。</p> </blockquote>  为解决某一问题而所产生的一切方案并愿意付诸于行动并产生实际效益均属产品，无论是为解决自身问题而自我创作的，还是面向相应人群已解决相应需求而向外售卖的都是产品，从古至今，不乏产品，由此产生的产品负责人多如牛毛。基于负责人所负责的不同项目，人们冠以特定的词语来对其职能进行表述，各行各业的专家便是如此。 从某方面讲，人类史就是一部产品史，百万年石器，万年农耕，千年贸易（纸质货币），百年比特。 产品的发明是如此精妙，对于考古界所见事实，不少今时之技术竟可见于数千年之前，实在令人叹为观止，为何会有部分产品发明后便束之高阁，为何还有部分盛极一时，而终是昙花一现，对于其中的发明来说，非是其本身不够好，而实际原因是出现的时机不对，为解决特定问题而产生的特定产品，问题的消失伴随着的是产品的销声。 一项没有足够需求(必须是用户认知到的)的产品，尚且不谈其是否能发生，倘若仅凭几人之于热爱所能推进之处委实不多，更遑论扩大投资产生之于规模效应之类；往往最快也需要几十年才能展现它应有的色彩，若是祈祷所爱之产品可于有生之年达到所预设的远大目标，则确定产品之前，我们不得不关注相应的需求，需求错了，再好的产品，传播都很难得到应有的回报，因为人们根本不需要。（本篇所设主体仅限人，而对于此外的超出之处则不予以讨论） ## 01 挖掘需求 ### 1. 宏观的需求 所谓宏观的需求，所代表的含义在于该需求不以人的意志为转移而恒在的需求。 换言之，该需求无论你是否意识到，但从诞生之初就已经作为一种默认需求存在于现实中，如果对该部分需求进行时间划线，则至少存在千年以上，而仅以目前之见，短期内亦不会消失之需求。 对于此部分的具体阐述将从生物机能以及制度两个角度进行。 **生物机能：**大气中的原始成分利用闪电等能源创造出了有机分子，再通过漫长的演变进化，出现了今天的现代人类，能量的代谢需求从诞生之初便已经定了下来；原始地球环境中，出现了具有自我复制的有机分子，作为生命进化的延续基础，随后出现细胞的繁殖以实现种群的增长的延续。 作为在物种延续，进化基础以及生态平衡中发挥重要作用的繁殖，从一开始就已经作为一种机制存在于生物的形成过程中。 **制度：**相比于生物进化的时间，制度所存在的时间是非常短的，但这并不妨碍作为一种必要需求作用于人类社会中，倘若完完全全的推倒重来，对于此所产生的后果是万万不能承受的。 在此仅以文化传承为例：文化传承作为一项机制存在于社会制度当中，其所对于民族有着举足重轻的意义，对于该部分的需求贯穿于制度的所有时间，此需求往往需要相应的产品载体，语言，文字，建筑都是作为文化的产品载体，对于今天的数字时代中产生的数字载体方式仍是如此，文化传承作为一项需求扎根于制度的方方面面。 仅从两个视角切入去阐述，难免挂一漏万，犹如管中窥豹，不过其核心在于需求的思考方式，作为一种需求的理论补充。 ### 2. 微观的需求 微观的需求相较之于宏观来说，更多的在于聚焦于当下，是将个人的需求建立于具体场景的具体选择之下；对于该需求而言的核心在于对当下能产生实际的具体效益，所以所有微观需求的核心便在于与用户的实际运用场景之间的互相匹配，对于微观场景需求的分析建立在全貌的总体分析以及部分的重点分析之上。 对于总体分析，则在于对产品在具体场景的总体考虑，该部分的真实目的在于规避风险，避免因为明显的缺点而导致淘汰，总体分析主要着重于在具体场景下的用户群体与需求，产品功能与体验设计，产品运营与推广等（待补充）。 总体分析同时需要具备一定的灵活性，能根据市场情况具备快速迭代，在此完全可以参考敏捷开发，精益原则等行之有效的方法，重点分析则取决于用户需求的真切洞察。 20世纪70年代，索尼公司推出了Betamax录像机，这是一种采用盒式磁带的录像设备，旨在为消费者提供家庭录像和观看电视节目的新方式；然而，其最大的问题是录像带的容量较小，一盒Betamax录像带只能录制约1小时的节目，这远远不能满足消费者录制长篇电影或连续电视节目的需求。 相比之下，竞争对手 JVC 公司推出的 VHS 录像机虽然在技术上稍逊一筹，但录像带容量更大，可以录制长达 2 小时甚至更长时间的节目，更符合消费者的实际需求。 随着时间的推移，VHS录像机逐渐占据了市场主导地位，而Betamax录像机的市场份额不断萎缩，最终索尼公司不得不放弃Betamax录像机业务。重点分析的侧重在于，对需求的差异性解读，换言之，谁更能明白用户具体场景下的根本需求谁就能胜出。 上述表述同样可以作为B端需求的基本思考逻辑，则需将作为个体的具体场景代换入以群体为单位的需求场景。 ### 3. 需求的判定与抉择 对于个人而言，需求的解决方案委实是千变万化的。 受限于个人经历，每个人对于具体需求的具体方法有无数种不同办法；受限于每个人传递信息和接受信息的能力差异，所传达的需求在种种限制下堆积出巨大的差异。 对于需求的解决方案的选择，倘若试图获得正确认知，则纯粹来源于用户是不可取的。同时并不是所有需求的解决方案都能获得高回报率的，我们的职责在于对于客户的根本需求进行分析与抉择同时找出当下的最优解决方案，所以往往需要对于该需求进行宏观的判定。 用以宏观性需求的目的在于保证该需求的长期性以及普适性，不会受时局之变动而消失，且往往能代表根本性需求，在满足上述情况后也应考虑微观需求的抉择。 微观性需求的目的在于保证该需求的实际性，在于避免产品淘汰，甚至胜出；我们应更注重需求的长期发展性，微观性的需求需要显示在宏观性的需求下，才能保证需求的长久不衰。 宏观性的需求需要作为一种基本原则保持在微观性需求的实操中，才能保持微观需求的深刻洞察。 ## 02 创造产品 ### 1. 身份职能 在聚焦于产品之前，需要重新思考产品经理本身的职能到底是什么，在此不得不回顾产品经理这短暂的百年。 1927 年，宝洁公司的麦克尔・罗伊在工作中发现，公司不同品牌的产品之间存在互相竞争的情况，缺乏整体的规划和协调。 于是，他提出了 “品牌管理” 的概念，建议为每个品牌配备专门的管理人员，负责该品牌的推广、销售和改进等工作。 这一举措取得了显著的成效，宝洁公司的产品在市场上的竞争力得到了大幅提升。 20 世纪 50 年代至 60 年代，随着市场营销理念的逐渐兴起，产品管理的概念开始得到更广泛的应用。企业意识到产品不仅仅是生产出来就完事了，还需要进行市场调研、定位、推广等一系列活动，以满足消费者的需求。 这一时期，产品经理的职责主要集中在产品的市场推广和销售支持方面。 20 世纪 70 年代至 80 年代，科技的快速发展使得产品的更新换代速度加快，市场竞争也日益激烈。企业需要更加注重产品的创新和研发，以保持竞争力。产品经理的角色也逐渐从单纯的市场推广转向产品的全生命周期管理，包括产品的规划、设计、开发、上市等各个环节。 这一时期，出现了许多成功的产品经理，如苹果公司的史蒂夫・乔布斯等，他们通过对产品的精准把握和创新设计，推出了一系列具有划时代意义的产品，改变了人们的生活方式。 20 世纪 90 年代至今，随着互联网和信息技术的飞速发展，产品经理的角色变得更加重要和多元化。互联网产品的出现，使得产品的开发和推广模式发生了巨大的变化。产品经理需要具备更多的技能和知识，如用户体验设计、数据分析、敏捷开发等，以应对复杂多变的市场环境。 纵观全局，产品经理的相关职能在不断拓展以满足不断发展的时代，但究其根本仍是以产品为核心，我将产品定义为一种行之有效的解决方案，一件实体物品，一种理论学说，一套宏大体制，都是一种具有指向性的解决方案。 该方案是无分有形无形的，对于该解决方案而言，不可或缺是有人为因素的，作为该解决方案的直接负责人，则理应是产品经理的职责所在；基于不同情景下的不同具体目标，辅之以相应手段，力求创造出更好的解决方案，这就是其职能所在，基于该职能所展开的有关用户，设计，管理，战略，营销等具体措施是其职能的衍生，往往作为方案中的子模块存在于产品的具体过程中。 对于子模块的补充是存在相当一部分文献的，文献中优劣均有，对于一种优秀的产品经理应该做到不法于术而法于道，至于像类似MRD,PRD,BRD之类文献的书写，遵循相应格式书写的核心目的在于减少交流成本，对格式中所设计的方面，仅具备参考意义，但就事实而言，其内容是万万不足以概述完全的，作为产品经理应该具备创新范式的基本素养。 ### 2. 产品的指标必要性 历来不乏优秀的产品，司南，战国时期产物，指南针的前身，可指示方向，受制于自身存在精度不高、容易受外界干扰以及船只主要在近海区域活动等问题而导致在航海领域应用并不广泛。 对于上述例子不难看出，一项产品倘若要进行范围性的使用，至少存在两方面的必要要求： 一部分是技术实现的必要指标。司南本身的技术不足以支撑航海过程中的精确定位。再以通用人工智能为例，用符号主义为方法的专家系统，让机器像专家一样思考，我们能利用专家系统得到类似于医生诊断的专用智能系统，但对于此方法受限于复杂度的问题却难以满足多样化的需求，更遑论自主学习，理解与抽象思维了。 对于今天而言，它对于复杂性的缺陷性是越发明显的，也越发跟不上实际需求了；今天，以联结主义为方法的深度学习， 是驱动了过去几年AI领域的核心范式。以至于今天的AI行业无处不显示蓬勃之势，不过仍存在不少问题，在交互以及深度思考等方面上存在明显的局限性，但对于跨学科领域能力确实得到了巨大提升，但该方法若是放于上个世纪则受制于硬件算力要求，对于整个AI发展史中。 前者的问题在于方法本身方法的局限性，后者的问题在于物质的无法满足性，都无法达成最终目的，对于负责产品的人，应该清晰的知道实现该产品的相应技术指标，如果产品的实际性能无法满足用户的基本要求，往往出现高开低走的局面，人工智能史上不止陷入一次寒窗，对于技术的眼光，应避免过分估计短期性能的提高，倘若时机不成熟，不妨降低愿望或者再等一等。 第二种，投入实际环境所需指标。司南出现的时机航海业并不发达，对该需求受众不大，此外由英国 Sinclair Research 公司在 1985 年推出的Sinclair C5电动汽车，非封闭式的结构，致使雨天没有合适的解决办法；操作方式反人类，采用车把样式的操作模式；速度受限，难以跟上其他机动车的速度；安全性欠缺，车身结构单薄，塑料外壳在碰撞时难以提供足够的保护。 对于实际环境的考虑，既应考虑大层面的时代问题，也应考虑具体的实际环境问题，对于前者的考虑更多在于深入理解问题的本质和内在机制，为是否考虑提高产品提高相应的理论支撑，具有指导意义，对于后者的考虑则更多在于对于具体场景的多方面考虑，力求能完美的满足于多方面场景的使用。 历来环境中的需求都是互通的，以司南为例，无有海，何有航行，无有航行，何有船，无有船，何有司南，只有同时满足多方面的环境要求后才能推动泛化的运作。 对于产品的具体环境则应从基本原则进行考虑。舒适，熟悉，安全，便捷都应作为产品的基本运用原则作用于产品开发的每一个过程中。 ### 3. 产品的载体性价值 上述两端评估了产品经理的职能，同时考虑了产品出现的前置条件，本段则旨在讲述到底什么是产品。 产品的定义在前文中已经出现过不止一次，产品是一种作为需求的解决方案。 所以应该怎么评价产品的优劣呢？ 功能，质量，创新，性价比，市场反馈，市场份额，这些都是评判产品的表层特征，这些特征往往具备后见之明的特性，但对产品经理而言往往首先需要的是先见之明来对产品进行一项基本判断， 对于后见之明的利用更多的在于实时的反馈与迭代之中。 在先见之明中，产品的核心不在于它是什么，而在于它承载了什么。 说简单点，是需求，再往前更近一步是需求创造的价值，创造价值愈多的产品往往愈发受人青睐，对于该价值的判断是在投入运行中就可以先发进行判断的。 产品作为价值的载体还有另一部分的作用。从产品生命周期来看，产品是由衰退期的，数千年以来，产品的形式一直变化的，但产品所承载的价值确实长期存在的，不过是实现方式不同，在此其实与宏观的需求是类似的，作为一项价值的载体，产品的设计是基于需求能创造的价值；对于价值的确定，可以从用户，商业，技术，社会等方面进行判定，产品的价值完全可以作为一项指导判断作用于产品的一系列流程中，偏离价值的舍弃，贴近价值的采纳。 ### 4. 创造 创新已经作为一项基本素养融入于产品经理的职能中，对于创新而言，我认为有两种基本的逻辑框架： 第一种，是科学性的创新，是基于一种全新理论的创新。传统密码系统，如广泛使用的 RSA 加密算法，其安全性基于经典数学难题，而量子计算理论的诞生催生了量子密码学这一全新领域，量子密码学可利用量子态的特性，如量子纠缠、不可克隆定理等，实现了更加安全可靠的密钥分发机制。 第二种，是应用性的创新，是一种基于现有技术的重新组合性质的再创新。卡尔・本茨制造的以汽油内燃机为动力的三轮汽车，动力系统将已有的汽油内燃机技术应用到车辆上，而早在1864年，尼古拉斯・奥托制就已经造出了第一台四冲程往复活塞式内燃机，底盘与车架则借鉴了当时马车的车架结构和制造技术，传动系统采用了链条传动，转向系统借鉴了马车的转向机构，通过方向盘和连杆机构来控制前轮的转向，汽车的出现是对现有技术的创新性组装。 两种方法各有优劣，对于前者，进入壁垒更高，但往往技术不成熟而导致无法较好的运用于实际之中；对于后者，更容易受替代，但相对风险更小（对于优劣分析肯定不止于这些，不过并非主题，在此便略过）。 当然，仅仅掌握基本逻辑并不能准确定位到创新点的，对于创新点的找寻，该部分主要在于对问题的宏观定位，而非对创新开发的流程讲解。 对于具体的流程开发还请参考现有文献或实际案例，如《The Innovator’s dilemma》（《创新者的窘境》）、《Lean Startup》（《精益创业》）等，其次对于有关于此的市场调研，用户维系，笔者在此便不一一赘述了。 对于该部分的宏观定位而言，则在于对于百万年人类的洞察，存在于人类史中目前没有得到妥善解决的问题还有很多，战争与冲突，贫穷与平等，气候变化与环境问题，能源危机，网络安全，对于这些领域而言都是具备巨大的发展前景的。 需尤为注意的是：无论对于个人还是企业而言最为重要的一点并不在于发展上，而在于当下的存活，对于一切前景广阔的未来市场，首先需要进行的是风险评估。 ## 03 传播开拓 ### 1. 定位 一切的产品最终仍需被投入到使用之中，传播作为一项战略性的举措，承担着产品从知晓到应用的责任。 传播过程中的定位是相当重要，产品的受众需求，产品本身的特性与价值，品牌形象，目标市场选择都是在传播开始之初就需要进行初步确立的。 对于定位实际传播过程基于不同定位的举措，在此无法给出一项一劳永逸的方法，我们只能对于具体问题具体分析，那些按图索骥的态度，是无法解决那奔腾来的潮涌。不过仍然有不少基本原则可以进行使用，以用户为中心，差异化战略，背道而驰。 除此之外，在传播过程中仍需要一种宏观性的指导，对于一开始受我们传播吸引来的用户，往往可能随着企业的战略或定位转变而流失。 为避免这种情况，我们需要一种具有普世性质的定位，一种能被广泛接受、跨越不同群体与情境的共性特征。 对于该定位而言，需深挖人类共通的主题，如爱、成长、勇气，对于今天相对扁平的世界而言，该定位是可以瞄准的，但同时考虑各地本土文化的限制，将该普世修改为普国未必不是一种解决方案，对该定位而言，可以将不同地域，不同年龄的人汇聚成一体，而不必拘泥于某一特定人群，是完全有必要将这种性质作为一套理念运用于传播过程中的。 在探寻具有普世性质的事物时，回溯过往故事不失为一条便捷路径。纵览人类长期发展历程，呈现出两种鲜明的演进态势：其一为遵循古制的周期性改良，这在制度层面体现得淋漓尽致；其二是一往无前的彻底性改良，多见于科学领域的突破革新，二者大抵勾勒出发展的轮廓。那些在岁月长河中不断重复上演的故事，蕴含着跨越时空、触动人心的普世特质；而人类对进步永不停歇的执着追求，同样具有普世意义，贯穿了人类文明的始终。 当然，从生物学领域可能更能准确的把握，从神经生物学探究，爱有其物质基础。 当人类陷入热恋，大脑会分泌一系列神经递质与激素，如多巴胺让人产生欣快感，肾上腺素使心跳加速、面红耳赤，这些生理反应强化了恋爱中的激情体验；而随着关系深入，后叶催产素开始发挥作用，它能促进亲密感、信任感，使人愿意与伴侣相互依偎、照顾彼此。 无论是亲子之间、情侣之间还是朋友之间，这种由化学物质驱动的情感联系，构建起爱的生理架构，让爱不仅仅是抽象概念，更是有迹可循的生物反应。 生物学揭示的这些与爱相关的层面，让我们认识到爱既是人类独有的崇高情感，也是贯穿生物界、保障生命延续与群体繁荣的普世力量，跨越物种、文化与时空界限，生生不息。 ### 2. 心理应用 对于心理学的关键作用在于传播过程中的心智启发，换言之则是如何与用户形成良好的互相影响的关系。 为简化该部分描述，以研究人数来将心理学进行简单划分，分为个体心理和群体心理，对于两类心理的研究文胸浩如烟海，在此仅就所知部分进行分析。 **1）个体心理** 个体心理学理论由奥地利心理学家阿尔弗雷德・阿德勒创立，强调个体的主观能动性、社会情感以及克服自卑追求优越的心理动力，例如对于追求卓越的运用，学习类 APP，如英语流利说，深谙用户追求优越的心理，设置了丰富的等级体系，从新手入门的青铜级别逐步晋升至英语大神般的王者段位。随着等级升高，解锁更高级课程、专属学习资料以及个性化学习计划。 用户为追求这种在英语学习领域 “更上一层楼” 的优越感，会持续投入时间精力学习，不断挑战自我，APP 也借此提升用户活跃度与留存率；对于自卑与补偿的应用，美颜相机类产品直击用户对自身外貌不完美的 “自卑” 痛点，现实生活中，人们总觉得素颜有瑕疵、不上镜，美颜相机提供磨皮、美白、大眼等一系列强大功能，让用户瞬间变身颜值担当，补偿外貌方面的 “不足”，满足心理需求，数据显示，美颜功能推出后，此类相机 APP 下载量飙升，用户每日使用时长显著增加，成为手机必备软件之一。 当然对于个体的心理远远不止于此，在丹尼尔・卡尼曼的著作《Thinking, Fast and Slow》（《思考，快与慢》）中，还出现有更为具体的有关个体的心理运用，如启发式与偏见，例如在产品的传播过程中突出产品的独特属性或增加产品的可获取性。苹果公司在宣传 iPhone 时，一直强调其简洁美观的设计、流畅的操作系统以及强大的拍照功能等独特属性，这些属性成为 iPhone 区别于其他手机的代表性特征，让消费者在想到高端、时尚、易用的手机时，就会首先想到 iPhone；可口可乐经常会推出一些创意广告和互动活动，如 “分享快乐” 主题活动，让消费者在社交媒体上分享与可口可乐有关的快乐瞬间，从而使可口可乐的品牌形象在消费者的记忆中更加鲜活和容易获取。 再比如对于锚定效应于今天的电商直播中的运用，在产品定价时，设置一个较高的原价作为 “锚”，然后通过打折、促销等方式让消费者觉得自己获得了实惠。例如，一件衣服标价 1000 元（原价），然后打五折以 500 元出售，消费者会将 1000 元作为参考点，认为自己以很划算的价格买到了这件衣服，从而提高购买意愿。 **2）群体心理** 群体心理学的开端在于1895年法国社会心理学家古斯塔夫・勒庞出版《The Crowd：A Study of the Popular Mind》（《乌合之众：大众心理研究》）。该书中指出个人进入群体后，独立思考能力会丧失，易受情绪感染，表现出冲动、轻信、夸张、偏执等非理性特征，对于该书存在诸多批判，不过该部分并非讲述的主体。 群体心理仍然在传播过程中存在诸多运用，对于群体的核心则在于以群体的总体作用来推动个体的选择，以从众效应为例，拼多多以 “拼单” 模式为核心，巧妙运用了从众效应。 在拼多多平台上，消费者可以看到众多商品都有大量用户参与拼单。当用户看到某款商品已经有数十万甚至上百万人拼单成功时，会认为这款商品性价比高、质量有保障，因为有这么多人都选择购买。这种大量用户拼单的数据展示，激发了新用户的从众心理，促使他们也参与到拼单中来。例如一款价格实惠的日用品，在显示有大量用户拼单后，新用户会觉得大家都在买，自己跟着买准没错，从而快速做出购买决策。 拼多多通过这种方式，吸引了海量用户，实现了业务的快速增长，成为电商领域的一股新兴力量；啦啦队效应，TCL 借助篮球世界杯 92 场全球直播赛事，通过每个球场两块地贴广告和每场 5 分钟的场边 LED 广告，以及啦啦队表演等活动，向全球篮球爱好者全方位展现 TCL 品牌的全球化形象。 通过与篮球的紧密结合，TCL 为品牌注入了更为鲜活和年轻的元素，强化了其与消费者之间的情感纽带，成功实现了其全球化的目标，提高了消费者对品牌和全品类产品的认知度，除此之外还有渴望群体影响以及回避群体作用。 对于心理的研究运用更偏向实际，在这之上则是更为模糊笼统的“人性”。 性善恶论，性自为论，人本主义理论，社会角色论都是对于人性的认知，笔者才疏学浅，实难进行相关书写，在此还请参考《孟子》，《荀子》，《The Interpretation of Dreams》（《梦的解析》），《Motivation And Personality》（动机与人格），除此之外的还有社会交换理论等。 为进行合理论证在此进行相关案例补充，人性理论往往作用于管理与合作之中。 - 性善论的运用：企业相信员工具有善良和互助的本性，通过建立导师制度，为员工提供了一个发挥善良品质的平台，同时也促进了知识的传承和团队的凝聚力，最终推动了企业的发展； - 性恶论的应用：在商业竞争中，一些企业会采取严格的保密措施，防止技术和商业机密被竞争对手获取； - 性自为论的应用：公司承认员工的自私本性，通过股权激励制度，将员工的个人利益与公司的利益绑定，让员工在追求个人利益的同时，也为公司创造了价值，实现了双赢； - 社会交换论：电商平台利用了社会交换理论，通过建立评价机制，让消费者和商家在交换中都能获得利益，从而促进了交易的发生和平台的发展。 这些在企业的创立与成长中是有着不可磨灭的贡献的。 ### 3. 传播设计 传播的任务往往属于运营的工作范畴，按照职能进行划分， 往往分为内容运营，用户运营，活动运营，产品运营以及渠道运营。 - 内容运营往往通过有吸引力的文章，视频或图片等来吸引用户关注，通过内容形成与用户之间的交互； - 用户运营则是通过各种渠道和手段吸引新用户注册和使用产品来扩大用户规模，并维持用户关系的建立； - 活动运营的重心则在于策划各种类型的活动，并顺利完成执行和推广，以此来吸引用户的参与； - 产品运营则围绕产品的具体细化模块，针对该模块的核心数据进行优化和提升，实现产品数据的持续增长，； - 渠道运营在于寻找和开拓新的推广和销售渠道，建立相关的合作关系。 对于运营而言，一般重心在于短时间内达成一定目标，并通过一系列外部手段将产品传播出去；但对于产品经理本人而言，往往负责的是直接相关的产品，对于传播的策略应直接思考产品本身的内应。 用更通俗一点的话语来讲，是将传播的机会，融入进于产品本身的功能中，将传播的使用权交付给用户。 - 微信是一款社交软件，朋友圈是其核心功能之一。用户可以在朋友圈发布文字、图片、视频等内容，分享自己的生活点滴、心情感悟、有趣的见闻等。这种分享行为是用户自发的，而且朋友圈的设置使得用户可以选择公开、仅好友可见、分组可见等不同的分享范围，满足了用户不同的传播需求。同时，微信还支持点赞、评论等互动功能，让用户之间可以进行交流和互动，进一步增强了传播的效果。 - 小红书是一个生活方式分享平台，用户可以通过发布图文或视频笔记来分享自己的生活经验、美妆心得、美食推荐、旅行攻略等内容。平台提供了丰富的编辑工具和标签功能，方便用户制作出精美的笔记，并准确地分类和推荐给其他用户。其他用户可以通过点赞、收藏、评论等方式与笔记作者进行互动，同时也可以将喜欢的笔记分享到其他社交平台或保存到自己的小红书收藏夹中。这种笔记分享功能使得用户成为了产品传播的主体，他们通过自己的真实体验和分享，吸引了更多的用户关注和使用小红书。 上述两个案例出现在服务业中，但制造业同样可以采取相应的策略，不过往往需要借助一定的实现工具，是将产品的功能的输出形式设计为用户可传播的内容。 大疆无人机在拍摄方面具有出色的性能，用户使用大疆无人机拍摄出精彩的照片和视频后，可以通过大疆的官方应用程序或相关社交平台进行分享。 大疆还举办了各种摄影比赛和活动，鼓励用户参与并分享自己的作品。在一些摄影爱好者聚集的论坛和社交媒体群组中，经常能看到大疆用户分享的航拍作品，这些作品展示了大疆无人机的强大功能和出色画质，吸引了更多摄影爱好者和普通消费者对大疆无人机的关注，促进了产品的销售和品牌的传播。 不借助具备强传播性的平台可以吗？是可以的，但一般在于本身产品的特点使用户能够主动传播，换言之是产品本身的质量起决定性作用。 不过仍有特例，例如，在产品的过程中，让用户可以自行进行DIY设计，对于愿意进行DIY设计的用户而言，通常是具备分享成就感，表达个性，传播创意和文化的需求，当然倘若采取该功能往往意味着企业并不考虑纯粹的流水线量化生产，往往是定制化的生产方式，对于该类生产方式，虽然可以满足个性化需求，利于传播，提高产品附加值，但仍然面临着成本增加，周期延长，技术要求高的缺陷，对于企业而言基于自身情况选择合理的方式。 企业与用户历来是互相成就的，将用户融入产品设计过程中，甚至于将决策权交付一部分，这本身就是一种传播，而且是一种极具影响力与生命力的深度传播。这种传播超脱了传统广告的单向推送模式，是将方向的两端划向同一方向的策略，但对于该方法同样存在不少潜在风险，如用户缺乏专业视角，需求分散，信息不对称，决策效率低下，但在此过程中，需要做的并非拒绝，而是建立引导机制，整合分类需求，加强沟通交流，完善决策流行，在百花争艳的时代，若是还闭门造车，纵观中国历史，其中惨痛的教育意义至今仍见。 ### 4. 发展：深度与宽广 不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海，当我们初创一项产品的时候，一定是微小且具体的，基于这些有相应的产品原型，用户画像，技术目标等，产品传播的一开始的对象，往往只是聚焦于某一类人群或者某一细分赛道，这样可以避开激烈的主流市场竞争，迅速建立口碑，提高竞争优势，获得忠实用户。 企业最终谋求更好的发展，就发展而言，是需要深度与广度有所并举的。 - 以深度为核心发展，企业往往通过技术创新或提高完整解决方案等手段将自身所处的细分赛道做到机制，占有相当大的市场份额； - 以广度为核心，则在于企业对于市场，业务，地域，产品线进行扩充，以此来扩大其广度。 广度上仍有不少具体措施，在此还需引进共享的概念，对于产品线等的扩张往往考虑的是共享成本，类如以高端手机业务为核心的公司意图进入低端消费市场，则其制造成本往往是共享的，两者可以共用一套设备仪器，同理，除去设备仪器外，技能等都可以作为共享成本。 除此之外的则是战略同盟，这与应用型创新类似，各企业通过分别负责其中的子模块进行再创新，来进入新市场。 ## 04 交易营收 ### 1. 交易通义 《史记・货殖列传》中有一段描述， “天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往” ，《An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations》（《国民财富的性质和原因的研究》，《国富论》）对交易通义的定义则是当双方都能获得利益是交易才能发生，构成交易的核心在于利益。 ### 2. 价值（利益） 构成交易的核心便是价值，在经济学领域中： - 劳动价值论，价值是凝结在商品中的无差别的人类劳动； - 生产要素价值论，商品的价值是由劳动、资本、土地、企业家才能等多种生产要素共同创造的； - 效用价值论，价值是人们对物品满足自身欲望能力的一种主观评价。 以上三种价值，前两种主要讲述的是客观价值（客观价值指的是独立于个人主观意识、情感、偏好之外，基于事物本身固有属性、客观事实以及普遍适用的标准所确定的价值。 它不依赖于某一个体的主观判断而存在，具有相对的稳定性和普遍性），后者则在重于讲述主观价值（主观价值是指基于个人的主观意识、情感、偏好、认知等因素而赋予事物的价值）。在判断相关价值时，单纯依赖某一种价值理论往往具有局限性，明智之举是秉持一种混合处理所有价值的观念。 客观价值可以作为一种衡量其价值下限的硬性指标，同时能基于客观条件的有效组合催生高附加值的产品，对于企业来说更应优先注重客观价值，客观价值是主观价值的基础。 在此仅就客观价值的一部分举例： 对于不少智能交互领域的公司，过度借助智能交互概念的热度，但因为研发周期短，应用场景模糊，未能形成技术壁垒等基础问题，最终导致亏损严重，可参考产品指标的必要性； 主观价值是客观的延生，在企业筑牢客观价值的基础后，主观价值才能更好的发挥作用，主观价值深植于消费者的心灵体验，是使用户在心智中认同产品，可参考前文传播中的相关内容。 对于价值请进行多方面的核算。 ### 3. 对象形式与规则 时至今日，交易的对象并非仅仅限于商品，服务，金融资产，知识产权，还包括最近才出现的算力资源等。 当然对象是什么并不重要，重要的是对于所代表的价值，是客观与主观的最终价值；评估对象就是评估价值，交易历来是双方进行价值互换的，这是最核心的交易形式，基于此所产生的To G、To B、To C都是在此基础上的交易双份身份的标签书写。 交易往往受环境所左右，经济的繁荣与衰退影响了交易的对象以及份额，政府为交易搭建基本框架，划清便捷，设置壁垒，文化往往孕育了不同地区独特的交易倾向，科技则是优化交易的诸多流程，减少成本和风险。 交易的规则在这样复杂多元的影响因素下，持续动态演进，企业应主动适应规则的变化，依据自身情况主动创立新的交易规则，大型跨国公司构建全球合规管理体系，确保各地交易遵循不同国家地区政策法规、文化习俗，精细到产品标签语言、售后服务方式；个体商户则借助移动社交平台，学习新营销玩法，如直播带货中遵循平台流量分配、内容审核规则，用个性化推荐、限时福利吸引粉丝下单，在不断变换的浪潮中共谋新篇。 ### 4. 利润 对于利润的第一个问题是怎么计算营收和成本，在此必须引入两个时间结点： 第一次接触该用户的时间，用户终止交易联系的时间，两者距离的时间长短就是整个计算时间，对于营收的计算则在于整个时间内获得的一切价值，对于成本的计算则在该时间内花费的一切价值，由于价值含义太过宽广，在此近计算货币价值，对于超脱货币的无形价值同样可以参考该思考逻辑，在实际操作中，明确营收的范畴至关重要。 从产品销售来看，不仅要统计直接的销售收入，即用户为购买实体商品所支付的款项，倘若企业还提供了安装、调试、培训等配套服务，这些服务收费也应一并纳入营收范畴。例如，一家软件公司向企业用户售卖办公软件，除了软件本身的授权费用，后续为客户提供的系统升级、使用培训等额外收费项目，都构成了营收的一部分。 而在订阅制模式盛行的当下，像在线视频平台、音乐平台等，用户按月或按年支付的订阅费用，在相应时间段内持续累积为营收。在实际操作中，明确营收的范畴至关重要。 从产品销售来看，不仅要统计直接的销售收入，即用户为购买实体商品所支付的款项，倘若企业还提供了安装、调试、培训等配套服务，这些服务收费也应一并纳入营收范畴。 例如，一家软件公司向企业用户售卖办公软件，除了软件本身的授权费用，后续为客户提供的系统升级、使用培训等额外收费项目，都构成了营收的一部分。 而在订阅制模式盛行的当下，像在线视频平台、音乐平台等，用户按月或按年支付的订阅费用，在相应时间段内持续累积为营收。 间接成本也不容小觑，办公场地租赁费用、设备折旧、水电费、通讯费等，需通过合理的分摊方式计入成本。若企业在营销推广上投入大量资金，如举办新品发布会、投放广告、开展促销活动等，这些费用也要依据受益时间段、目标受众与营收的关联度，巧妙分摊。例如，一家手机厂商为新机型投放广告，广告投放期间及后续一段时间内的手机销售营收，都应分担相应广告成本，以此确保成本计算的准确性，真实反映企业在与用户交易时间段内的盈利状况。 进一步拓展视野，当考虑无形价值时，虽然暂不纳入货币计量体系，但能为企业决策提供深度参考。品牌价值提升就是典型例子，企业通过优质服务、社会责任践行等方式，在用户心中树立良好形象，虽无法即刻换算为货币，但长期来看，吸引了更多用户、提高了客户忠诚度，进而增加营收。又如企业积累的专利技术、研发能力，虽投入成本巨大，短期内未变现，但为未来创新产品推出、开拓新市场筑牢根基，从长远盈利视角审视，这些无形价值与货币计量的营收、成本计算相互呼应，共同勾勒企业完整的商业价值图景，助力精准利润把控与持续发展规划。 附录： 对于产品的组成，笔者将其分为四个组成部分，挖掘需求，创造产品，传播设计，交易与营收。 对于该四部分而言，对于其中可补充之部分尤为多，仅就以笔者的见解，以第四部分为例，有关商业模式的具体情况可以说基本不涉及。在此，更多提供的更多是一种系统性的框架。 对于本篇文字亦属产品，“积力之所举，则无不胜也；众智之所为，则无不成也”，对于框架内的各个模块的缺乏，欢迎大家进行各部分的补充。 本文由 @奇迹行者 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

Wishoom 是一个将你输入的文本进行加密，然后通过激光束，以脉冲的形式向天空发送的在线服务，堪称天顶星级别的树洞。@Appinn 天顶星级别的树洞，莫过如此了吧？ Wishoom 如何工作？ 说来

2025年4月7日，截止收盘，沪指跌7.34%，报收3096.58点；深成指跌9.66%，报收9364.5点；创业板指跌12.5%，报收1807.21点，两市成交额较上一交易日增加4501.79亿元，合计成交15877.99亿元。

小众但赚钱。

社交网站 X/Twitter 此前就在构思通过出售闲置的用户名获利，闲置的用户名包括长期未使用的账号或者被冻结账号使用的用户名，这些用户名对 X 来说也算是资产因此也可以拿来拍卖获利。 当然该网站也不是首次直接从用户那里抢夺用户名，此前在 Twitter 更名为 X 时，该网站似乎就没有征得用户同意的情况下强行接管某些独特的用户名例如 @X，而被接管的用户则会被生成随机新用户名，至于时候 X 是否向用户支付补偿费用那就不清楚了。 现在有[开发者](https://x.com/nima_owji/status/1907486049338528140)分析 X 代码发现该网站还在继续推进销售用户名，X 计划搭建在线竞拍系统向认证企业兜售这些优质的用户名，优质的定义通常是单词或者较短的字符，不过目前 X 尚未公布哪些用户名可以被竞拍。  要参与竞拍也是有门槛的，首先必须是花费每月 1000 美元订阅 X 认证服务的企业才可以参与，其次这些用户名起步价就是 10,000 美元，最高竞拍价高达 500,000 美元以上，可能非常优质的用户名价格还会更高。 对 X 来说这也算是获得收入的一种方式，X 目前主要依赖在线广告收入，其次就是个人和企业订阅的 X 认证会员，但整体来说这些业务产生的收入还是不够高，即便是 X 时间线和评论区被插播各种广告。 对某些规模较大的企业来说购买优质的用户名或许也是个不错的主意，但这绝对不能算作投资，因为目前没有任何证据表明 X 会允许企业后续自行转移用户名给其他组织，尽管目前私下里确实有些中介在兜售优质的用户名，即原来的用户修改用户名后，另一个用户立即改成这个新用户名。 购买优质的用户名未来也只能帮助企业在 X 平台进行营销，除此之外也没有其他明显的优势了。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491122.htm)

CUDA 是英伟达专有的 GPU 并行计算机构，专有意味着并非开源因此在软件开发和支持方面都由英伟达自己做主，在没有开源社区参与所以 CUDA 也存在诸多限制，例如并没有原生支持 Python。  不过在最近举办的 GPU 技术大会上，英伟达宣布 CUDA 软件工具包原生支持 Python 支持，而此前 CUDA 主要依赖于 C 语言和 C++ 语言，而 Python 则是目前非常流行的编程开发语言。 根据 GitHub 2024 年开源数据调查，Python 在 2024 年已经超过 JavaScript 成为全球最受欢迎的编程语言，Python 在数据科学、机器学习和高性能计算领域占据着主导地位，但长期依赖 CUDA 对 Python 的支持仅停留在工具层面，开发者需要掌握 C++ 或 Fortran 等语言才能直接操作 CUDA 进行 GPU 编程，显然这种壁垒肯定会限制 CUDA 在 Python 开发者社区中的普及。 **英伟达 CUDA 架构师在 GPU 技术大会上表示：** 我们一直在努力将加速 Python 计算引入 CUDA 技术栈，让 Python 支持成为一流支持，新的 CUDA Python 支持并非简单地将 C 语言翻译为 Python，而是为 Python 开发者量身打造的 Pythonic 体验，确保能够自然融入到 Python 开发流程。 **CUDA Python 核心特性包括：** CUDA Core：对 CUDA Runtime 的 Pythonic 重新构想，CUDA Core 完全采用 Python 的执行流程，深度集成了 JIT Compilation，开发者不需要调用外部命令行编译器即可完成 GPU 计算，这种设计显著减少了依赖项并提升了开发效率。 cuPyNumeric 库：这是一个与 NumPy 兼容的库，开发者只需要更改一行导入指令，即可将原本运行在 CPU 上的 NumPy 代码迁移到 GPU 上运行，该库为数据科学和机器学习开发者提供无缝的过渡体验。 统一的 API 接口：CUDA Python 提供了一套标准的低级别接口，覆盖 CUDA 主机 API 的全部功能，这种统一代码不仅可以提高代码的可移植性，还增强了不同加速库之间的互操作性。 对开发者来说这是个非常好的消息，尤其是对 AI 和机器学习开发者来说是重大利好，许多 ML 开发者使用 Python，现在这些开发者不需要再学习 C/C++ 即可充分利用 GPU 硬件，当然英伟达支持 Python 也会巩固英伟达在数据中心 GPU 市场的领先地位。 另外英伟达还计划在未来支持更多编程语言，早在 2024 年 GPU 技术大会上英伟达工程师就表示英伟达还在探索诸如 Rust 和 Julia 等编程开发语言，吸引更广泛的开发者群体。 相关资源：[https://github.com/NVIDIA/cuda-python](https://github.com/NVIDIA/cuda-python) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491120.htm)

受美国总统特朗普的新关税政策影响，目前包括美国在内的多地股市都出现大幅度下跌，即便是比特币这类加密货币也无法幸免，当前比特币已经跌破 8 万美元整数关口，截止至本文发布时比特币报价在 78000 美元左右。 在上周五美股暴跌时比特币稳定在 82000 美元左右并未跟随美股进行下跌，随后就有不少分析师认为比特币已经与美股脱钩走自己的独立行情，但在大部分投资资产都在下跌的情况下比特币很难维持自己的行情。  1 月份时比特币最高接近 11 万美元，当前较这个峰值已经大幅度下跌近 30%，其他加密货币情况也基本相同，包括 ETH、Doge、BNB、SOL、ADA 等加密货币都在大幅度下跌。 主流加密货币中情况最糟糕的应该就是以太坊，以太坊在本轮牛市中的表现本来就非常差，属于比特币大幅度上涨时以太坊小幅度上涨，比特币大跌时以太坊跌得更厉害，例如今天比特币跌幅 5.73%，以太坊跌幅则是 12.81%，目前以太坊的最新报价是 1,557.53 美元，回到了 2021 年时的价格。 尽管加密货币市场目前情况不是很好，但美国金融机构还在陆续推出涉及加密货币相关的 ETF 或其他投资标的，这时候上市新的 ETF 估计情况也比较糟糕，早前美元稳定币 USDC 发行商 Circle 就准备暂停 IPO，因为市场情况过于糟糕 (加密货币市场和美股都比较糟糕)。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491118.htm)

在美国东部时间4月2日，美国政府宣布对中国输美商品征收高达34%的“对等关税”之后，中国外交部发言人当时就回应称，中方对此坚决反对，将采取必要措施坚定维护自身正当利益。没想到，时隔一天之后，中国的反制措施这么快就来了！ 北京时间4月4日晚间，国务院关税税则委员会宣布，根据《中华人民共和国关税法》、《中华人民共和国海关法》、《中华人民共和国对外贸易法》等法律法规和国际法基本原则，经国务院批准，自2025年4月10日12时01分起，对原产于美国的进口商品加征关税。有关事项如下： 一、对原产于美国的所有进口商品，在现行适用关税税率基础上加征34%关税。 二、现行保税、减免税政策不变，此次加征的关税不予减免。 三、2025年4月10日12时01分之前，货物已从启运地启运，并于2025年4月10日12时01分至2025年5月13日24时进口的，不加征本公告规定加征的关税。 虽然美国日前祭出的对等关税，将钢铁、药物与半导体等物项给予了暂时可豁免，但是此前的数轮加征关税，已经使得中国半导体等相关物项对美出口关税提高到了20%-70%不等。中国此番加征关税也并未对原产于美国的半导体等相关物项进行豁免。那么，中国此次对原产于美国的进口商品加征关税对于半导体产业的有何具体影响呢？ 根据中国海关数据显示，2024年度中国进口自美国的产品总额约为1636.24亿美元（约合人民币1.16万亿元），占中国全年进口总额的6.2%。其中，机械电子类产品位居第一，金额约为379亿美元（约合人民币2759亿元），在自美国进口产品的总额当中占比约23.17%。 其中，集成电路产品金额约为118亿美元（约合人民币839亿元）；半导体制造设备及零部件金额约为45亿美元（约合人民币319亿元）。  芯智讯近日在与多位行业专家沟通后，芯智讯就此番中国对美加征关税对半导体产业链的几个关键环节的影响进行解析： 一、芯片设计（EDA与IP） 从芯片设计领域来看，由于目前Cadence、Synopsys和Seimens EDA这些头部的EDA及IP大厂的总部都在美国，核心的研发也主要在美国，这也意味着这些厂商在中国销售的EDA及IP产品可能都将面临加征34%关税。 此举无疑将会在一定程度上加大国内芯片设计厂商使用这三大美系EDA厂商的成本，但也有利于推动国内芯片设计厂商加大对于国产EDA的采用率，利好国产EDA厂商。不过，鉴于EDA及IP研发完成之后，其复制的成本几乎可以忽略不计，为了保持在国内市场的市场占有率，这三大EDA厂商可能不太会通过对中国客户涨价34%来完全抵消加征关税的影响。 笔者近日也联系了两家头部的美系EDA大厂中国区负责人，一家表示“总部目前还在了解当中。”另一家截至发稿前未有回应。 二、芯片制造 从芯片制造环节来看，主要是分为晶圆制造和封测这两个主要环节。现代半导体行业的分工比较细，晶圆制造和封测是分开在不同地区的不同工厂进行的，不过全球大部分的晶圆制造和封测产能都集中在亚洲。即便有些美国IDM厂商的部分晶圆制造是放在美国，但在美国之外都有自己的封测厂，或者有交由在亚洲的第三方封测代工厂来完成。 显然，如果芯片的晶圆制造和封测都是在美国以外完成的，则不会受到此番中国加征关税影响，不管这个芯片的品牌是否为美国品牌厂商，因为原产地不在美国。 那么，如果一个芯片的晶圆制造是在美国，但是封测是在美国以外封测厂完成的，那么其原产地如何定义呢？ 根据《中华人民共和国进出口货物原产地条例》，原产地需满足“完全获得”或“实质性加工”（如制造工序、增值≥30%以上）。 芯智讯与商务部外贸司的一位朋友在交流后，对方表示以其个人的理解来看，依据中国的进出口货物原产地条例和WTO的原产地规则协定，对货物原产地进行判断，主要是考察货物的实质性改变，以最后发生实质性改变的国家为原产地。比如，加工导致货物HS编码前4位发生变化，或者关键生产环节或增值超过一定比例（部分产品要求增值≥30%）。 据“黄埔海关”的一篇科普文章介绍，如果硅晶圆没有经过蚀刻工艺，则它还不具备集成电路的基本特征，不能归入“集成电路的HS编码85.42”，应归入包括但不限于38.18或85.41等其他品目（具体归类以实际进口报验状态为准）。如果经过刻蚀，则就是需要归入HS编码85.42。  这也意味着，美国生产的经过刻蚀的晶圆即便放到美国以外进行封装，那么它的原产地原则上都将会被定义为美国（因为HS编码前4位未发生变化），除非晶圆在美国以外的地区进行最终的封测转变为成品后，实现了≥30%的增值。 但是，由于一片经过刻蚀的形成了集成电路的晶圆可以切割成数百颗芯片，然后会进行封测，其形态发生了巨大变化。这也使得海关部门也难以清楚该晶圆到底切出了多少颗die，最终通过封测实现了多少颗芯片成品，实现了多少的增值，如果是依靠芯片原厂来自己申报，这当中无疑会存在一些可操作空间。因此，海关可能还会有一个常规的判定标准，比如有可能按照芯片的制程工艺来进行判断。 一位从事供应链业务资深人士也对芯智讯表示，半导体芯片的原产地通常会以晶圆制造地为准，因为前道的晶圆制造是芯片生产整个环节当中技术门槛最高、附加值最大的环节，通常被视为“实质性改变”的发生地。晶圆制造的制程工艺越先进，那么自然意味着该环节在整个生产链条当中的价值量也是最高。相比之下，后道的封装测试工序一般不会导致原产地发生“实质性改变”，除非用到了特殊的封装工艺，实现的≥30%的增值。 “从价百分比”标准，是指在某一国家（地区）对非该国（地区）原产材料进行制造、加工后的增值部分超过了所得货物价值的30%。用公式表示如下：  不过，也有分析称，对于成熟制程的模拟芯片或分立器件，封装测试可能会对原产地的判断产生影响。并举例称，德州仪器在美国生产的模拟芯片晶圆放到马来西亚封测，其原产地可能会被认定为是马来西亚。 另一位从事供应链及进出口业务资深人则向芯智讯透露，其服务的一家美国模拟芯片大厂的晶圆是在美国制造的裸片，然后放到海外封装，最后在泰国测试厂进行的封测，其原产地依然被认定为是美国。 该供应链企业的资深关务专家则表示，“芯片不适用于从量，即不看是否有≥30%增长，只要（裸片）是美国生产的就认定原产地为美国。不过，实际操作中，以货物标签来认定，货物标签没有写美国的话，就另当别论。” 所以综合各方观点来看，海关对于芯片原产地的判断可能还是更多倾向于以晶圆制造地作为“原产地”，特别是对于高价值的先进制程芯片来说。但不清楚部分成熟制程的低端芯片（包括低端模拟芯片、分立器件）是否有可能以封装地作为“原产地”。但是，部分原产于美国的晶圆，到美国以外的封装厂，利用了先进封装技术，实现了≥30%的增值，其如能够提供相关材料证明，则有可能实现封测地被认定为原产地。比如，某个在美国制造的AI芯片晶圆，在美国以外的封测厂利用了先进封装技术进行封装，可能还会封装了多个来自韩国SK海力士的HBM芯片，这大概率会实现≥30%的增值。 从对于具体的美国芯片厂商的影响来看，英伟达、苹果、AMD（包括赛灵思）、高通、博通、Marvell等美国芯片设计大厂的产品大多是交由中国台湾的台积电进行晶圆代工（部分有交由韩国三星代工），封测也主要是在亚洲完成，因此基本不会受到此次中国对美加征关税政策影响。即便这些厂商存在部分对华出口的芯片是在美国本土代工的格罗方德（GlobalFoundries）代工的，他们也完全可以利用格罗方德海外晶圆代工厂或更换代工厂来实现规避。相比之下，英特尔、格罗方德、德州仪器、美光、ADI、Microchip、安森美、Skyworks、Qorvo等美国芯片大厂在美国本土都有自己的晶圆厂，这些厂商对华出口的由其美国本土晶圆厂制造的芯片可能将会受到此次中国对美加征关税的影响。 1、英特尔 以英特尔为例，其晶圆厂主要是在美国，虽然其在以色列、爱尔兰也有晶圆厂，但产能有限。同时英特尔也有将部分处理器的核心交由台积电代工。总的来看，英特尔大部分晶圆制造都还是在美国。 需要指出的是，英特尔的封装厂除了美国本土之外，在爱尔兰、中国成都、马来西亚也都有封装厂（波兰封测厂建设已经暂停），并且都有先进封装工艺。其中，中国成都工厂是英特尔在全球最大的封装测试生产基地。去年10月下旬，英特尔还宣布扩容成都封装测试基地，即在现有的客户端产品封装测试的基础上，增加为服务器芯片提供封装测试服务。数据显示，自2019年以来英特尔成都的年进出口和国内中转贸易已破2000亿元人民币大关。 如果英特尔对华出口的芯片，晶圆制造是在爱尔兰或以色列完成，那么出口到中国基本不会受此次中国对美加征关税政策影响。但是如果晶圆制造是在英特尔美国晶圆厂完成的，即便最终是在马来西亚或其他地方完成封测的，如果无法实现≥30%的增值，原产地仍被认定为美国，那么进口到中国则必然会受到此次加征关税政策的影响。 至于英特尔在中国成都的封测厂，由于需要进口晶圆，而这些晶圆可能有部分是中国台湾台积电代工的（比如一些CPU、GPU、NPU核心），另一部分则可能是英特尔美国晶圆厂生产的，因此可能会在一定程度上受到此次中国关税政策的影响。 以英特尔在成都工厂封测的最新的AI PC芯片Lunar Lake 酷睿Ultra 200V系列处理器为例，其CPU、GPU和NPU等核心都是采用台积电的N3B工艺节点制造，平台控制器芯片则采用台积电的N6工艺节点制造，也就是说这款芯片的主要核心die全部都是由台积电代工！因此，预计这款芯片基本不会受到此次中国关税政策的影响。  但是，英特尔上一代的AI PC芯片Meteor Lake的Compute Tile仍是由英特尔美国晶圆厂基于EUV技术的Intel 4 制程工艺制造，其他核心（GPU Tile、SoC Tile（包含E核和NPU）、I/O Tile等）则是由台积电代工。因此，即使这款芯片也是在成都封测，也将面临一定程度的关税政策影响。 此外，英特尔目前还在大力发展晶圆代工业务，特别是其尖端制程工艺和先进封装产能也主要在美国，如果客户委托其代工芯片，那么出口到中国也将面临关税问题。这会在一定程度上影响其代工业务获得来自中国的客户。 所以对于英特尔来说，其如果要降低中国关税政策的影响，就需要将其对华出口的芯片的晶圆制造放到爱尔兰或以色列晶圆厂；或者通过一些调整，使得其芯片在马来西亚等海外封测厂实现≥30%的增值，实现原产地认定的改变；或者将对华销售的主力产品完全交由台积电代工，比如像Lunar Lake那样。但是英特尔最新的PC及服务器芯片则是基于其自己的Intel 18A制程制造，短时间内恐怕难以实现完全转换成台积电的工艺，或者转换到爱尔兰晶圆厂（目前英特尔才刚准备将Intel 3 制程转移到该晶圆厂）生产。 短期来看，英特尔的多数在美国晶圆厂制造的的芯片对华出口都将会受到此次中国关税政策的影响。这也将使得英特尔在华销售的芯片或将面临较大的成本增长压力，并且很难通过涨价转嫁给客户，特别是在英特尔竞争对手AMD对华出口的产品不受此次中国关税政策影响的情况下。这也意味着，接下来AMD的产品相对于英特尔产品的成本优势或将更为明显，英特尔在中国PC及服务器市场将会面临较大压力。 需要指出的是，英特尔旗下的智能驾驶芯片厂商Mobileye的芯片主要是交由台积电、三星、意法半导体等外部晶圆代工厂生产，英特尔的Gaudi AI芯片（含对华特供版）以及消费类GPU核心都是在台积电代工的，因此预计这些芯片都不会受到此番中国对美国加征关税政策影响。 2、格罗方德 格罗方德虽然目前在美国纽约州有晶圆厂，但其在德国的德累斯顿和新加坡的新厂也同样有着不小的产能。其主要客户包括AMD、高通、博通、Marvell等。比如AMD第一代Zen架构处理器是采用格罗方德14nm工艺制造在美国晶圆厂制造（不过AMD此类产品已经退市，目前的主流产品全部都是在台积电代工制造）；高通、博通的部分射频器件和模拟芯片，以及Marvell的部分车载以太网PHY芯片有交由格罗方德代工。 由于格罗方德主要代工10nm以上制程的芯片，其客户对于工艺制程要求不高，并且其在美国以外的德国、新加坡都拥有自己的晶圆代工厂，因此其完全可以将客户出计划出口到中国的晶圆转移到美国以外的晶圆厂进行制造，以规避中国关税政策对其客户的影响，当然这需要一定的时间来调整。 3、德州仪器 德州仪器的晶圆制造主要都是在美国本土，分布在得克萨斯州、俄勒冈州、犹他州和马萨诸塞州。同时，德州仪器在菲律宾、马来西亚、泰国和中国成都也都有封测厂。 目前来看，德州仪器的芯片进口到中国大部分应该都将面临此次中国对美加征34%关税政策的影响。 此举对于其他与德州仪器存在竞争关系的非美系模拟芯片及MCU厂商来说，则算是一个利好。 4、美光 美光的晶圆制造产能主要位于美国的爱达荷州和纽约州、新加坡（主要 NAND产能）、日本（主要是DRAM产能）和中国台湾（主要是DRAM产能），并在马来西亚、中国西安、中国台湾设有封测厂（目前美光还在扩大当地封测产能），同时也有与外部封测厂合作，比如力成。 2023年5月，美光在华销售产品因未通过中国网络安全审查，中国国内关键信息基础设施的运营者已被要求停止采购美光公司产品。受此影响，部分采用美光晶圆的中国国产存储模组厂商也降低了美光存储晶圆的采购比例。 按照美光2023年对此事的评估，其整体来自总部位于中国大陆和香港公司的收入占其总收入的四分之一，美光预计约一半的来自中国大陆和香港客户收入受到影响。虽然，美光2024年宣布投资超过43亿元，提升美光西安工厂的生产能力。但是中国对于美光限制措施依然存在。 所以在美光在华收入及市场份额本就缩水的情况下，美光美国晶圆厂制造的产品对华出口也面临关税大涨，这将进一步影响其在中国市场的收入和份额。不过，美光对华出口的产品来自美国晶圆厂制造的本就较少，即便有一些，其完全可以通过调配其新加坡、中国台湾和日本的晶圆厂的产能来替换。因此，中国此次对美加征关税，对于美光的实际影响可能相对有限。 5、Microchip 作为全球知名的MCU大厂，Microchip的晶圆厂也主要是在美国，包括亚利桑那州一座晶圆厂（今年3月已宣布出售）、俄勒冈州晶圆厂（扩建项目已停工）、科罗拉州两座晶圆厂，封测则主要外包给第三方封测代工厂。 因此，Microchip的产品对中国出口也将面临此番中国对美加征34%关税政策的影响。同样，这对于与Microchip有竞争关系非美系MCU及模拟芯片厂商来说，也是一个利好。 6、ADI ADI 是全球头部的模拟芯片、数模/模数转换器、电源管理、射频 (RF) 以及数字和传感器技术厂商。 ADI 的晶圆厂主要分布在美国华盛顿州、俄勒冈州、马萨诸塞州，同时在爱尔兰也有晶圆厂。在封测方面，ADI在美国马萨诸塞州有自己的封测厂，在菲律宾、马来西亚、泰国还有测试厂，封装主要是交由第三方封装代工厂商。同时，ADI也有将一些产品交由外部的晶圆代工厂来进行制造，封测亦是如此。  因此，ADI 对华出口的芯片如果其晶圆制造是在美国晶圆厂完成的，即便封测是在美国以外完成的，还是会被认定为原产地是美国，因此会受到此番中国对美加征关税政策的影响。不过，其也可以利用爱尔兰晶圆厂，或者外部的代工合作伙伴来生产需要对华出口的芯片，以消除中国对美加征关税政策对于ADI的影响。 7、安森美 作为全球头部的汽车及工业图像传感器、功率半导体大厂，安森美在美国纽约州、缅因州、爱达荷州拥有晶圆厂（今年年初，安森美还收购了位于纽约州德威特的原NexGen PowerSystems氮化镓晶圆厂），并且在日本、韩国、比利时、捷克、马来西亚还拥有基板制造厂，在封测厂主要在马来西亚和菲律宾，在中国乐山、苏州、深圳、越南还拥有相关模块产品的组装/装配/测试工厂。  其中，安森美的CMOS图像传感器和功率半导体的晶圆主要都是在其美国晶圆厂制造的，这也意味着其美国晶圆厂制造的芯片对华出口将会受到此次中国对美加征关税政策的影响。不过，安森美也有将部分产品委外代工，2021年时委外代工占比大约30%。 8、Skyworks 射频器件及无线通信芯片大厂Skyworks，其GaAs HBT晶圆厂位于美国加利福尼亚州纽伯里帕克；其GaAs HBT、pHEMT、GaN晶圆厂位于美国马萨诸塞州Woburn；其SAW/ BAW Filter WL-CSP 晶圆厂位于新加坡Bedok；在日本大阪也拥有SAW/ BAW Filter晶圆厂。Skyworks的后端封测厂则是在墨西哥Mexicali。  显然，Skyworks的SAW/ BAW 滤波器产品都不是在美国本土制造，因此不会受到此番中国对美加征关税政策的影响。但是，Skyworks的GaAs HBT、pHEMT、GaN等相关产品的核心晶圆制造是在美国，因此对华出口可能会受到此番中国对美加征关税政策的影响，具体看其最终封测组装完成后的模组产品是否实现了≥30%的增值。或者说，海关对于这类模拟器件产品是否会按照最终模块组装完成地来作为原产地。 9、Qorvo Qorvo同样是全球知名的射频器件及无线通信芯片大厂，其在北卡罗来纳州格林斯伯勒拥有一个大型的制造和测试基地，主要生产GaAs、GaN和BAW滤波器产品；佛罗里达州阿勃卡的工厂生产的产品涵盖了Qorvo的几乎所有业务线；美国俄勒冈州希尔斯伯勒拥有一座GaAs器件工厂；在美国德克萨斯州理查森设有先进的微波模块组装（AMMA）工厂； 在哥斯达黎加埃雷迪亚拥有滤波器的组装和测试工厂；在中国北京、德州都拥有组装、封装、可靠性测试工厂，主要生产Qorvo高度集成的先进蜂窝网络相关产品；在菲律宾比尼安也拥有组装、测试和封装工厂。 需要指出的是，2023年12月，Qorvo宣布已与中国的立讯精密达成最终协议。立讯精密将收购 Qorvo 的组装业务以及在中国北京和山东德州的组装测试厂。同时，立讯精密将根据新签订的长期供应协议为 Qorvo 组装和测试产品。 Qorvo的核心的晶圆制造主要是在美国，相关的封测及模组产品制造则主要是在美国本土、中国大陆和哥斯达黎加。因此，其产品的对华出口可能也会受到此番中国对美加征关税政策的影响，具体看其最终完成后的模组产品是否实现了≥30%的增值。或者说，海关对于这类模拟器件产品是否会按照最终模块组装完成地来作为原产地。即便如此，立讯精密接盘的Qorvo中国大陆工厂在为Qorvo制造模组，仍需Qorvo将其在美国生产的晶圆进口到大陆，这毫无疑问会面临中国对美加征关税政策的影响。 三、半导体设备 对于半导体产业链来说，晶圆制造可谓是核心环节，而在这个环节当中，半导体设备又是必不可少的重中之重。虽然近年来中国国产半导体设备获得快速的发展和长足的进步，但是中国晶圆制造商对于应用材料、泛林集团、科磊、泰瑞达等美国头部的半导体设备制造商的设备依然有着相对较高的需求。 虽然，从海关的数据来看，2024年中国直接进口自美国的半导体制造设备及零部件金额仅有约为45亿美元（约合人民币319亿元），但实际上这些美系半导体设备商并不会只是从美国出口到中国，他们在美国以外都拥有相关半导体设备组装厂。由于半导体设备的原产地的认定，通常是以最终的组装地作为原产地，因此，他们在美国以外的工厂所在地都有可能成为他们直接将设备出口到中国的来源地，比如新加坡、以色列、韩国等地。 不过，需要指出的是，如果按照中国的原产地认定规则，如果相关半导体设备的关键**子系统的原产地是美国，且在整个设备当中占比超过70%，即该设备在组装地未能实现≥30%的增值，其原产地可能仍会被认定为美国。** **另外，这些美系设备商还需要遵守美国的出口管制政策，相关设备无法对华出口。之前应用材料曾通过韩国对华出口相关半导体设备而被美国商务部调查；韩国企业Ronda Korea向中国出口泛林集团设备也有被美国商务部调查。** 1、应用材料 应用材料（Applied Materials，AMAT）是目前全球第二大的半导体设备厂商，仅次于荷兰的光刻机大厂ASML。其产品主要覆盖薄膜沉积（CVD、PVD 等）、离子注入、刻蚀、快速热处理、化学机械抛光（CMP）、计量检验等设备，并在多个领域拥有超过50%的市场份额。 根据应用材料截至2024年10月27日的2024财年第四财季的财报显示，该季度实现了创纪录的70.5亿美元营收，同比增长5%。其中，中国大陆占应用材料公司第四财季销售额的 30%，低于第三财季的 32% 和2023年同期的 44%。来自中国大陆的销售额同比下降 28% 至 21.4 亿美元。 根据应用材料官网资料显示，其在美国和新加坡都设有大规模的生产设施，并且在德国、以色列、意大利、韩国、中国台湾和美国还设有额外的生产设施。 据某二手半导体设备商中国区总经理向芯智讯透露，应用材料的主要设备除了在美国本土制造外，在新加坡的工厂主要制造CVD和CMP设备，以色列工厂主要制造量测、检测设备。 因此，在合规的前提下，泛林集团在新加坡及以色列工厂组装生产的设备，对华出口可能将不会受到此番中国对美加征关税政策的影响。而泛林集团美国工厂生产的设备对华出口则将面临34%的关税。 2、泛林集团 泛林集团（LAM）是全球第四大半导体设备厂商，其主要产品包括刻蚀设备、薄膜沉积设备以及去胶和清洗（Strip &amp; Clean）、镀铜等设备。大约2020年左右的数据显示，泛林集团在刻蚀设备市场约占全球45%份额，全球第一，其中导体刻蚀约占全球50%以上的市场份额，全球第一；介质刻蚀约占全球20%以上的市场份额，全球第二；CVD约占全球市场20%左右的市场份额，全球第三。 根据泛林集团公布的截至2024年12月29日的2024年第四季度财报显示，该季度43.76亿美元，环比增长5%，其中来自中国大陆地区的营收占比最高，达到了31%。 根据芯智讯查询泛林集团2023年度ESG报告了解到，泛林集团在美国加利福尼亚州费利蒙（Fremont）和利弗莫尔（Livermore）设有制造设施，在俄勒冈州图阿拉丁（Tualatin）和舍伍德（Sherwood）设有制造设施，在俄亥俄州伊顿（Eaton）和斯普林菲尔德（Springfield）都设有制造设施。另外，在韩国华城、奥地利菲拉赫（Villach）、中国台湾、马来西亚巴图卡万（Batu Kawan）也设有制造设施。  显然，泛林集团的主要设备制造工厂更多还是位于美国本土，预计其在美国本土制造的相关设备对华出口将会受到中国对美国加征关税政策的影响。但是，泛林集团在韩国、奥地利、中国台湾、马来西亚也有相关工厂，如果其能够通过调配这些海外工厂的产能，或许能够降低影响。当然，这一前提是，泛林集团的这些海外工厂具备生产对华出口的相关设备的能力和足够的产能。 3、科磊 科磊（KLA）是全球最大的半导体量测、检测设备商，产品种类已经覆盖加工工艺环节的各类前道光学、电子束量检测设备，包括了缺陷检测、Overlay、CD 量测，膜厚等等。 截至2024年12月31日的科磊2025财年第二财季财报显示，该季度其营收为8.245亿美元。而在此之前2024年12月，科磊首席财务官Bren Higgins在瑞银全球科技与人工智能大会上指出，随着美国对华新一轮出口管制，预计会影响其5亿美元的营收，70%可以归因于系统相关收入，而另外30%则属于服务相关销售。 Bren Higgins还指出，在目前的情况下，预计2025财年科磊在中国的收入将同比下降约20%。预计2025财年中国市场将占其总销售额占比约为20%以上，低于2024财年的约40%。 根据芯智讯查询相关资料显示，科磊除了在美国本土的制造工厂之外，其在以色列的Migdal HaEmek和英国威尔士（Wales）也拥有制造工厂。其中，以色列Migdal HaEmek工厂目前拥有约 800 名员工，并且正在快速扩张。该技术团队主要支持几个重要业务部门的研发和制造活动，包括光学计量部门 （OMD）、FaST 部门、企业平台组和客户服务。也就是说，科磊以色列工厂，主要生产的是光学计量设备。 某二手半导体设备商中国区总经理向芯智讯透露，科磊的明暗场设备主要是在美国制造，其他不少设备是在以色列工厂制造。 4、泰瑞达 泰瑞达也是全球前十的半导体设备大厂，其产品主要是自动测试设备，包括：半导体测试系统、军事/航空测试仪器和系统、存储测试系统、电路板测试和检查系统、无线测试系统。 根据相关资料显示，泰瑞达除了在美国本土的工厂外，在中国苏州（2024年开始已转向（马来西亚）、马来西亚、越南（新增）。由于泰瑞达主要的营收来源于亚洲，因此其工厂产能似乎更多的位于亚洲。另外有资料显示，泰瑞达在墨西哥和匈牙利也有设立工厂。而泰瑞达的这些海外布局，主要是为了降低产品的美国技术来源含量，以便于其在美日荷对设备出口管制下，可以更好的开展业务。 2023年11月，在泰瑞达的中国媒体会上，泰瑞达中国区总经理Felix Huang就曾向芯智讯表示，泰瑞达设备是属于后端制造设备，并不在美国限制之列，同时泰瑞达扎根中国已经有23年，大部分的零部件都已经做到了非美国供应，国内销售的设备当中的美国来源占比也已经低于3%。这也意味着泰瑞达对华出口的设备已经基本做到了非美供应链，因此，预计此番中国对美加征关税政策对于泰瑞达影响非常小。 小结： 根据现有的原产地认定规则，对于半导体EDA/IP软件、半导体设备的原产地认定相对比较明确，但是由于芯片制造的产业链相对较长，并且是大部分是全球化分工制造的，如果以最终封测地是否带来≥30%增值来看，对于一些芯片的原产地的认定可能存在一些难点，所以单纯以裸片产地为原产地更好操作。 总体来看，此次中国对美加征关税政策对于美国的纯芯片设计类企业来说，影响相对较小，因为即便他们的晶圆制造是在美国本土，也依然可以选择位于美国之外的晶圆代工厂来生产，以规避影响。受影响更大的主要还是IDM厂商，但是其中大多数的企业在美国之外也是有自己的晶圆厂的，多数也是可以通过调配海外晶圆厂的产品组合和产能来降低中国关税影响。 对于半导体设备厂商来说，由于此前美日荷对华持续升级的半导体设备出口管制政策，使得众多的美系半导体设备厂都有加强海外工厂的布局，以降低对其在中国业务的影响，但依然存在一些核心产品或核心零部件是来源于美国，因此预计此番中国对美加征34%关税依然会对这些美系半导体设备厂商产生一定的影响，特别是在此前中国对美系半导体设备进口是免税的背景下。但是这对于国产半导体设备厂商来说无疑是利好。 中国机电产品进出口上海家电及电子产品分会总监高士旺告诉芯智讯：“目前其协会内的企业对于中美双方的各自加征关税政策，目前都还是处于观望状态。预计后续相关政策可能还会发生变化，毕竟这样的关税战，对于双方都是不利的。” 另外值得一提的是，由于此次中国对美加征关税规则规定，2025年4月10日12时01分之前，货物已从启运地启运，并于2025年4月10日12时01分至2025年5月13日24时进口的，可以不加征此次关税。因此，不少受影响的半导体芯片及设备厂商开始纷纷提前进口以便囤货，降低关税影响。 据了解，在中国对美加征关税规则公布后，4月10号之前的美国出口到中国的海运仓位费直接翻了几倍。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491110.htm)

昨天，Meta正式推出新一代开源大模型 Llama 4，带来了两个混合专家（MoE）架构的版本：Scout（109B总参数，17B活跃参数）和 Maverick（400B总参数，17B活跃参数）。这一代模型不仅原生支持图文输入，还将上下文窗口拓展至惊人的 1000万 token，在规格参数上堪称“顶配开源”。然而，随着初步评测和对比结果浮出水面，人们发现——它的实际表现，可能没有我们想象中那么强。  “Llama 4 是开源模型的全面倒退。”——在Meta发布新一代大模型不到24小时内，这样的质疑声音已经出现在多个技术社区。Llama 4 真的不如前代？还是它只是“看起来拉胯、实则有料”？ 本文将基于 Artificial Analysis 的独立评估数据和社交媒体舆情，深入剖析 Llama 4 的技术亮点、实际表现与竞品差距，并探讨这款“争议中亮相”的新模型究竟是开源未来，还是开源瓶颈的缩影。 Artificial Analysis是一家专注于AI技术创新的公司，致力于提供高效的数据分析和智能解决方案，旨在加速人类解决问题。其前瞻性技术备受关注。吴恩达评论：“这是一个很棒的网站，测试LLM API速度，帮开发者选模型，补充了其他质量评估，对智能代理至关重要！” 性能对比：差距不是一点，是一整条街 Artificial Analysis通过其Intelligence Index（涵盖MMLU-Pro、GPQA Diamond、HumanEval等非推理模型评估）对Llama 4进行了独立测试，具体结果如下： 1.总体性能（Intelligence Index）  从最新的 Artificial Analysis Intelligence Index 综合榜单来看，Llama 4 的表现让人大跌眼镜。 在这份集通用推理、科学推理、编码、数学等七项任务为一体的硬核评测中，Google 的 Gemini 2.5 Pro、xAI 的 Grok 3、以及 DeepSeek R1 牢牢占据前三，综合得分分别为 68、66 和 66，实力堪称天花板级别，属于开局即封神的选手。 而反观刚刚发布的 Llama 4 系列： -Maverick 得分 49，不仅被前述三强甩出十几分的距离，连 OpenAI 的 GPT-4o和阿里的 QwQ-32B都没打过，未能进入第一梯队，只能勉强跻身中游。 -Scout 得分仅为 36，直接与 GPT-4o mini 打成平手，甚至被 Google 的 Gemma 3 27B按在地上摩擦，表现惨不忍睹。 这意味着，无论是旗舰定位的 Maverick 还是轻量版的 Scout，都未能在关键指标上与主流竞品拉开差距。特别是 Scout，不仅没展现出“小而强”的性价比，还在多项任务中落后于前代产品与同量级模型。 一句话总结：“看起来很强，打起来很虚”，是当前市场对 Llama 4 初版表现最真实的反馈。  在非推理任务的对比中，Llama 4 的表现可谓喜忧参半。Maverick在开源模型中算得上发挥稳定，成功超越部分闭源竞品，展示出一定的专业处理能力。然而与顶级模型如 DeepSeek V3 和 GPT-4o相比，依然存在明显差距，说明其综合实力尚未达到第一梯队的水平。 Scout则更为克制，没有惊喜也没有翻车，整体表现与GPT-4o mini相当，虽不具备突破性优势，但在资源受限场景下仍具备一定实用价值。 总体来看，Llama 4系列虽在非推理能力上具备一定基础，但距离“强通用、强专业”的开源标杆，还有一段路要走。它们更像是一次架构和方向的试水，而不是一举超车的终局之作。 2.具体任务表现 Artificial Analysis的评估数据（详见附图）涵盖了通用推理、科学推理、编码和数学等多个领域，我将相关任务合并分析，聚焦Llama 4（Scout和Maverick）的表现趋势，并与主要竞品DeepSeek V3、Claude 3.7 Sonnet、和GPT-4o mini对比，揭示其优势与不足。以下简要补充各指标的含义和重要性，帮助理解评估维度。 1）通用推理：稳中有位，但缺乏突破 通用推理评估模型在广泛知识和综合推理能力上的表现，MMLU-Pro覆盖57个学科的知识广度，Humanity’s Last Exam则测试复杂推理能力。这类指标对衡量模型在教育、问答等通用场景的适用性至关重要。 Maverick在通用推理任务中表现稳健，在MMLU-Pro中排名靠前，与GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet等模型同等，但略逊于DeepSeek V3 V3（Mar 25）。Scout的表现则比较落后，低于Mistral Small 3和GPT-4o mini。  在Humanity’s Last Exam中，Maverick同样位列前茅，接近DeepSeek V3（Mar 25），优于GPT-4o 和Claude 3.7 Sonnet，Scout则排名中游，略高于Mistral Small 和GPT-4o mini。  结论：在通用推理相关任务中，Maverick 的表现整体可圈可点，尤其在知识广度和复杂推理方面接近一线闭源模型，虽然略逊于 DeepSeek V3，但基本站稳中上游位置。Scout 则明显吃力，整体排名不高，甚至落后于部分轻量模型，反映出其在处理广义知识类任务时的适应能力仍待加强。 2）科学推理：开源难题，Llama 4未解 科学推理通过GPQA Diamond测试模型在生物、物理、化学等领域的专业推理能力，强调多步推理和深度理解，对评估模型在学术研究、技术文档处理等专业场景的表现尤为重要。  Maverick在科学推理任务中的表现显著低于DeepSeek V3和Claude 3.7 Sonnet的水平，排名靠后，未能展现出与顶级模型竞争的能力。Scout的表现则稍显逊色，不仅远低于GPT-4o mini，甚至低于Meta自己的Llama 3.3 70B，显示其在专业领域推理上的明显不足。 结论：面对生物、物理、化学等专业领域的深度推理任务，Llama 4 表现疲软，尤其是 Maverick，虽为高配模型，却未能在多步逻辑和专业理解上展现出预期能力，明显落后于 Claude 和 DeepSeek。Scout 的表现则更加堪忧，不仅输给 GPT-4o mini，甚至被 Llama 3.3 70B 反超，显示其在学术和技术类场景中的适用性非常有限。 3）编码能力：基础乏力，高难勉强及格 Maverick在编码任务中的表现未达预期。在基础编码能力（HumanEval）上，Maverick远低于GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet以及DeepSeek V3，仅达到GPT-4o mini的水平，显示其在基础代码生成上的竞争力不足。  在更具挑战性的竞赛级编码（LiveCodeBench）和科学编码（SciCode）任务中，Maverick的表现进一步回落，与DeepSeek V3和Claude 3.7 Sonnet的差距不太明显。  Scout在基础编码和科学编程任务中表现垫底，排名靠后，远低于大多数竞品。然而，在高难度编码任务（LiveCodeBench）中，Scout的表现意外接近中位值，与Claude 3.5 Haiku水平相当，展现了一定的潜力。 结论：Maverick 在代码生成任务中并未脱颖而出，基础编程任务的完成度不高，与领先模型存在明显差距。面对竞赛级和科学编程挑战时，其表现更为拉胯，难以支撑复杂开发需求。Scout 则在大部分编码任务中垫底，虽在高难度挑战中偶有亮点，但整体竞争力仍偏弱，不具备“开发者友好”的实用价值。 4）数学：基础尚可，高阶失守 数学任务评估模型的定量推理能力，MATH-500测试常规数学问题解决能力，AIME 2024则聚焦高难度竞赛级数学推理。这类指标对教育、科学研究和金融建模等需要强大数学能力的场景尤为关键。 Maverick在定量推理任务（MATH-500）中表现较为稳健，排名靠前，超越Claude 3.7 Sonnet，但与DeepSeek V3仍存在一定差距，显示其在常规数学问题解决上的竞争力。Scout的表现同样可圈可点，优于GPT-4o mini，并接近Claude 3.7 Sonnet的水平，展现了不错的基础数学能力。  然而，在高难度的竞赛级数学推理任务（AIME 2024）中，Maverick表现不佳，远落后于DeepSeek V3，仅略高于GPT-4o。  结论：在数学推理方面，Llama 4 两个版本表现出较为明显的分化。Maverick 在基础数学任务中稳健发挥，部分场景甚至可与主流闭源模型媲美，Scout 也展现出一定的定量推理能力，优于部分轻量模型。然而，进入竞赛级高难度数学任务后，两者均显得力不从心，与 DeepSeek V3 等强模型的差距明显拉大，暴露出复杂推理能力上的短板。 总结：差距不是一点，是一整条街 综合来看，Llama 4（Maverick 和 Scout）在非语言生成的关键能力维度上，与 DeepSeek V3 之间存在系统性差距。Maverick虽有部分亮点，但始终处于“差一点”的状态，在科学推理、编码和高阶数学上几乎全面落后。Scout的表现则更为惨烈，不仅被 DeepSeek V3 和 Claude 系列全面碾压，甚至在多个维度不敌小模型选手，令人质疑其在专业场景中的实际价值。 Llama 4 所展示的更多是架构层面的潜力，而非实打实的能力跃迁。除非在未来版本中针对专业推理、复杂任务场景进行重点优化，否则很难在真正需要“硬实力”的场合，成为开源替代品的第一选择。 模型效率  与DeepSeek V3相比，Llama 4 Maverick的活跃参数大约只有其一半（17B对37B），总参数也仅为其60%左右（402B对671B），这表明Maverick以更高的效率实现了其性能表现。此外，Maverick还支持图像输入，而DeepSeek V3则不具备这一功能。 价格  Artificial Analysis追踪6家服务提供商，并对比评估了Maverick的中位价格为每百万输入/输出token 0.24美元/0.77美元，而Scout的定价为每百万输入/输出token 0.15美元/0.4美元，其价格不仅低于DeepSeek v3，相比OpenAI领先的GPT-4o接口更是便宜超过10倍。 最后 那么，Llama 4到底是不是“开源模型的全面倒退”？从目前的测试结果来看，这种说法虽显极端，却并非毫无根据。 在多个关键任务中，Maverick 勉强追平主流闭源模型的尾巴，而 Scout 则在小模型领域表现平平，甚至被自家的 Llama 3.3 70B 反超。相比之下，DeepSeek V3 的统治力更像是给所有开源模型泼了一盆冷水。 但退一步看，开源的价值不止于性能指标，更在于长期可控性、社区生态与开放创新的累积潜力。Llama 4 的多模态架构、超长上下文和低廉定价，依然在为未来铺路——也许不是现在碾压闭源的“终极答案”，但可能是通往答案的那一步。 最终，它是倒退还是转折，要看 Meta 和整个开源社区，能否在质疑声中继续优化、快速迭代，把短板变成支点。真正的竞争，还远远没有结束。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491108.htm)

美国《福布斯》发表文章称，特斯拉造型奇特的电动皮卡Cybertruck销售惨淡，比该公司CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)的预期足足少了84%，堪称近几十年来汽车行业最失败的产品。  Cybertruck销量不佳 在汽车行业的历史长河中，失败之作数不胜数，最臭名昭著的当属福特汽车的Edsel、会爆炸的福特斑马(Ford Pinto)，以及通用汽车丑陋无比的庞蒂克Aztek跨界SUV。通用前高管约翰·德劳瑞恩(John Delorean)设计的DMC-12跑车未来感知足，并采用不锈钢材质，并在《回到未来》电影大出风头，但是其销量惨淡，致使公司走向破产。 但是现在，马斯克的得意之作，开着像垃圾箱的特斯拉Cybertruck，已经登上了这份失败榜单的榜首。 这款重达6600磅、起售价高达8.2万美元的皮卡上市已有一年多，销量却远远低于马斯克的预期。Cybertruck因为质量问题而声名狼藉，过去13个月里已被召回8次，最新一次是因为车身面板会脱落。再加上极具争议的外形设计，它早已成为喜剧演员的调侃素材。  Edsel被视为福特的历史灾难 与以往那些只是卖得不好或外观可笑的失败车型不同，马斯克的这款皮卡还成了全球特斯拉抗议活动的象征。该抗议活动源于马斯克领导政府效率部大力削减美国政府员工，并支持特朗普的MAGA政治运动。 “它简直和Edsel汽车一样失败，”加州帕萨迪纳艺术中心设计学院教授、咨询公司CARLAB总裁埃里克·诺布尔(Eric Noble)表示，“这是一次巨大冒险，也是一次巨大失败。”特斯拉首席设计师弗朗茨·冯·霍兹豪森(Franz von Holzhausen)为马斯克设计了Cybertruck，他正是该学院著名交通设计专业的毕业生。 销量惨淡 单从销量来看，马斯克的Cybertruck实际上比Edsel更差。Edsel这个名字已成为重大产品失败的代名词。福特在1958年推出Edsel时希望它每年能卖出20万辆，但最终只卖出了6.3万辆。接着，它的销量在1959年暴跌，最终在1960年被淘汰。 马斯克曾预测Cybertruck的年销量可能达到25万辆，而Cybertruck在2024年的第一个完整上市年份仅卖出了不到4万辆。根据美国汽车销售研究公司Cox Automotive的数据，Cybertruck今年的销量似乎没有上升迹象，1月和2月呈下降趋势。  Cybertruck还成了抗议活动的象征 特斯拉今年的整体销量也出现了大幅下滑，第一季度交付量大降13%至33.7万辆，远低于市场预计的40.8万辆。特斯拉并未单独列出Cybertruck的销量，而是将它与特斯拉更昂贵车型Model S和Model X的销量放在了一起公布。不过，金融服务公司贝雅的股票分析师本·卡洛(Ben Kallo)在一份研究报告中表示，由于需要进行召回相关的修复工作，Cybertruck在第一季度的销量受到了影响。 梦想很丰满，现实却很骨感。“需求简直爆棚，”马斯克在2023年11月的财报电话会议上曾经兴奋地这么说，当时首批Cybertruck即将向客户交付，“已经有超过100万人预订了这款车。” **无法出口** 事实证明，Cybertruck的尺寸过于庞大或者不符合一些国家的行人安全规定，导致它几乎无法通过出口来提升销量。 “Cybertruck的销量不高。这一次，海外市场不太可能拯救他们，即使是对特斯拉车非常重要的中国市场也不行，”克利夫兰咨询公司GM Automotive的负责人、行业研究员格伦·梅瑟(Glenn Mercer)表示，“它真的只适合美国市场。” 早在Cybertruck开始量产的十多年前，马斯克就曾暗示特斯拉最终会推出某种电动皮卡车型。当马斯克首次向全世界展示自己的设计时，他明确表示，字节不希望落入俗套，必须做出重大设计变化。 “皮卡的设计已经整整100年没有变过，Cybertruck则看起来截然不同。”马斯克当时表示。当月早些时候，他曾在一场为太空创业者举办的会议上自豪地对观众说：“我根本不做任何市场调研。” “不做市场调研”这句话很好的诠释了马斯克的皮卡为何会失败。“Cybertruck的惨败是缺乏同理心的表现(不考虑客户需求)，”咨询公司CARLAB的诺布尔表示，该公司帮助汽车制造商根据消费者调研情况开发产品，“从货箱配置到驾驶舱配置，再到它的性能和各种皮卡在使用场景中的问题，都不符合皮卡买家的需求。” **设计失误** 一位熟悉Cybertruck开发的知情人士表示，Cybertruck的独特外观源于两个关键因素：一个是马斯克对科幻设计的热爱，另一个是特斯拉已经提前决定打造一款无需喷漆的车型。 如果特斯拉选择不为皮卡喷漆，它就不需要建造一个价值2亿美元的喷漆车间，有望节省巨大成本。而且，它也不需要担心环保署对这些设施通常产生的有害排放和废水进行审查。 最终，马斯克选择了不锈钢材质的车身，这一选择与40年前德劳瑞恩为其命运多舛的DMC-12跑车所做的选择如出一辙。但是据知情人士透露，由于马斯克并非生产工程师，所以他可能并未充分意识到与铝制或复合材料相比，不锈钢所带来的挑战。 除了不锈钢容易留下手印外，它还难以弯曲，而且容易恢复到原来的形状，这也是 Cybertruck车身面板出现问题的原因之一。 “我认为他们没有权衡好利弊，”研究员梅瑟表示，“他们一心想着省下2亿美元不用建喷漆车间，但是为了让Cybertruck用上不锈钢材质，他们可能花了同样多的钱。” **价格太高** 还有价格问题。马斯克曾承诺，续航里程250英里的基础款Cybertruck起售价为3.99万美元，但实际售价却高出了大约一半。 目前，Cybertruck基础款的价格约72，490美元，但是如果剔除美国总统特朗普承诺要取消的7500美元联邦税收抵免后，它的实际售价为82，235美元。顶配版“Cyberbeast”版本售价更是高达105，735美元，价格过高导致它无法享受税收抵免优惠。 “如果说底特律三巨头擅长什么，那就是生产全尺寸皮卡车，而且拥有极为忠诚的买家，”梅瑟说，“马斯克将Cybertruck推向了最难攻克的市场。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491106.htm)

Meta最新基础模型Llama 4发布36小时后，评论区居然是这个画风：失望，非常失望，不知道他们后训练怎么搞的，总之不太行，在[各种测试]2中失败……  还被做成表情包调侃，总结起来就是一个“差评如潮”。  具体来看，大家的抱怨主要集中在代码能力。 最直观的要数经典“氛围编程”小球反弹测试，小球直接穿过墙壁掉下去了。  反映在榜单上，成绩也相当割裂。 发布时的官方测评（LiveCodeBench）分数和在大模型竞技场表现明明都很不错。  但到了各种第三方基准测试中，情况大多直接逆转，排名末尾。  让人不由得怀疑，这个竞技场排名到底是数据过拟合，还是刷票了。  就在Llama 4即将发布前几天，Meta AI研究主管Joelle Pineau在工作8年之后突然宣布离职，总之就是不太妙。  Llama 4怎么了? 大模型关注者们火热实测吐槽之际，一则有关Llama 4的匿名爆料，突然引起轩然大波： 有网友称自己已向Meta GenAI部门提交提交辞职，并要求不要署名在Llama 4的技术报告上。  原贴发布在海外留学求职交流平台一亩三分地，在国内也引起很多讨论。  此爆料尚未得到证实，但有人搬出Meta GenAI负责人Ahmad Al-Dahle的帖子，至少能看出在Llama 4大模型竞技场里运行的是特殊版本模型。  还有Meta前员工借此话题贴出2024年11月的一项研究，指出从Llama 1开始数据泄露的问题就存在了。   也不只是编程能力一个方面有问题，在EQBench测评基准的的长文章写作榜中，Llama 4系列也直接垫底。  榜单维护者_sqrkl说明了具体情况。 测试非常简单，模型需要先完成一个短篇小说的头脑风暴、反思并修改写作计划，最终每轮写1000字，重复8轮以上。 由Claude-Sonnet 3.7来当裁判，先对每个章节单独打分，再对整个作品打分。 Llama 4的低分表现在写到后面开始大段的内容重复，以及写作非常公式化。  对此结果，有一个猜想是之前的版权诉讼让Meta删除了网络和书籍数据，使用了更多的合成数据。  在这场诉讼中，许多作家发现自己的作品可能被用于AI训练，还到伦敦的Meta办公室附近发起抗议。  Llama 4发布后的种种，让人联想到年初的匿名员工爆，有网友表示当初只是随便看看，现在却开始相信了： 在这条爆料中，Deepseek v3出来之后，训练中的Llama4就显得落后了，中层管理的薪水都比DeepSeek V3的训练成本都高，Meta内部陷入恐慌模式。  让人不由得感叹，DeepSeel-R1横空出世仅仅两个月时间，却像过了几辈子。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491104.htm)

3月18日凌晨，马化腾又回到了产品经理的本能。在收到一名腾讯股东总结的用户对腾讯元宝的十条产品建议后，他的回复有如产品经理埋彩蛋：“很好的建议。很多都在规划中排期，也有很新的点子。” 这张回复截图让股东们热血沸腾。大家没想到，小马哥对自家产品如此了如指掌。 我们从腾讯方面证实，截图内容确为马化腾本人回复。  也难怪马化腾如此重视。作为腾讯旗下AI助手，元宝正成为这一轮DeepSeek接入潮中的最大赢家，并有可能成为腾讯的下一个超级入口。 在AI时代，“超级”往往意味着全能。股东们对元宝的产品建议大部分也围绕增扩功能展开，比如建议加入作业批改，特别是拍照解题功能；娱乐功能太少；复利计算总算错；希望增加收藏和笔记分类功能等等。 这也顺应了去年以来各家大厂做AI应用的趋势：通过功能的集成为用户提供一站式服务。夸克、豆包、百度文库、文小言、讯飞星火莫不如此。类似功能叠叠乐的现象，正变成大厂旗舰AI应用间的接力赛。 只是，当一些产品功能陆续被划入大厂的“must have”，那些在移动互联网时代活得还不错的垂类产品、小而美的工具类APP们，会不会面临被分流、被替代的命运？这是否会成为新的AI进化法则？ 01 大厂争夺“超级框” 工具类产品天塌了？ 进入3月，大厂间对“全能助手”的你追我赶开始加速。 3月13日，腾讯翻译君-在线翻译、翻译君App和翻译君小程序正式停止运营。腾讯在官网公告中表示，计划将翻译服务迁移至腾讯元宝。结合马化腾前述回复来看，元宝的服务功能还会持续增加。 同一天，阿里宣布推出AI旗舰应用“新夸克”，打造AI“超级框”。 新夸克吸引了很高的关注度。今年2月马云现身阿里园区时，还专门到访了夸克办公区。“旗舰”的定位则进一步明确了夸克的战略地位——阿里AI to C的最重要入口。  如果从产品形态来看，“超级框”实际承载了一种新的AI产品交互的探索。“框”的背后是夸克将过往在浏览器+网盘+扫描的产品布局中所积累的服务能力，拆分成一个个需求响应单元。 我们观察发现，新夸克集成了AI写作、AI PPT、解题大师、学术搜索、健康助手、小说阅读、智能扫描、网盘等功能，覆盖工作、学习、生活休闲各大场景。 字节旗下的豆包，最新定位同样是“超级助手”，其产品已覆盖对话（Chatbot）、AI生图、拍照答疑、写作、口语陪练、AI写真、打电话等众多功能，且部分服务以智能体形式提供。此前有媒体报道，随着豆包跟Kimi开始增扩功能场景，连带夸克产研团队被卷得天天加班。 科大讯飞的讯飞星火，则主打一个“懂你的AI助手”，在产品形态上与豆包更为接近——既有对话，也有垂类智能体。不过这些垂类智能体大多源于讯飞本身具备的能力，或者说是在此前AI语音时代的业务强项，如录音、翻译、健康、法律等，相当于把众多分散的工具类App通过智能体方式聚拢到一个“讯飞全家桶”里。 百度的潜在“超级框”似乎并没有押注在一个产品上。百度文库、文小言都在各自为战。在今年1月的全员信中，李彦宏着重提到了百度文库的表现，“我们也在大模型应用领域独树一帜，为4000万文库的付费用户提供无与伦比的内容创作和思想碰撞能力”。  ▲从左至右分别为夸克、讯飞星火、文小言页面 在外界眼中，百度文库（含网盘）的战略重要性已经压过文小言。 在今年1月的一场业务交流活动中，百度副总裁，文库事业部、网盘事业部负责人王颖透露，百度文库、百度网盘通过产品重构，构造了几百项AI能力。我们获悉，百度网盘在最近半年新增加了简单扫描、简单听记、智能会议助手等功能服务，很明显在向数据内容的上下游延伸。  ▲百度网盘内置的各类功能 百度另一AI产品文小言（原文心一言），在豆包、Kimi去年掀起的烧钱营销大战中，存在感一度很弱，外界甚至猜测该产品战略地位正被边缘化。不过在百度接入DeepSeek后，文小言更新动作加快。在3月31日发布的一次更新中，文小言增加多模态融合调度能力，推出方言实时对话、图片问答、解题老师等功能。 从功能场景来看，在对话之外，解题、翻译、会议记录、AI写作、AI PPT等功能陆续成为“超级助手”“超级框”们的标配。 一名大厂AI产品负责人告诉《降噪NoNoise》，一个超级产品里的AI应用可以分为两类：一类是must have，比如解题、写作，没有这些功能满足不了用户的基础需求；还有一类是only have，属于产品独有能力。 从目前趋势来看，越来越多的垂类场景正被大厂纳入must have的势力范围。凭借屡试不爽的流量+免费，大厂的一个功能更新，有可能灭掉一个小而美产品的商业模式。 这就是涉及到一个复杂问题，AI流量争夺战不仅发生在大厂之间，还有大厂与垂类产品之间。只不过垂类产品的公众关注度不比大厂，流量争夺更像是一场暗战。 02 大厂发力点、产品思路 各不相同 在判断大厂AI入口对垂类产品的实际杀伤力之前，我们有必要先看清大厂的意图、资源投入决心以及用户的使用习惯。 在提到AI产品的功能扩展边界时，几乎每一家大厂都会说，主要基于用户需求。事实上，由于各家在内容生态、产品思路、运营能力等方面资源禀赋不一，以及受过往路径的影响，AI旗舰产品也存在不小的差异。 目前来看，腾讯元宝未必是腾讯AI入口的终极形态。有行业人士直言，“现在的元宝更像一个（DeepSeek）模型的试验场，还没有变成产品。”  ▲图源：小红书网友@鹅厂打杂公关日常 此前就有用户吐槽，“拍照解题这个很高频，学生家长必备，豆包就很好用，元宝产品经理确实有点弱，这点到现在都没有跟上。” 前述腾讯股东的15条产品建议，反过来也可以看出元宝与其他大厂AI竞品的差距。 腾讯元宝的长板在于背靠腾讯庞大的产品生态系统。 元宝上线时已接入了微信搜一搜、搜狗搜索等搜索引擎；内容上覆盖微信公众号等腾讯生态内容，这是市面上其他的大模型APP都无法抓取到的内容。 生态优势也体现在对元宝的推广跟投流上。在2月13日元宝宣布接入Deepseek后，腾讯就在微信朋友圈、QQ音乐、腾讯文档、腾讯会议等腾讯系产品中频频投放元宝广告。有数据显示，元宝已超越豆包，在苹果中国区免费App排行榜位列第二，仅次于DeepSeek。  不过具体到功能场景层面，元宝发力晚，还处于一个“毛坯房”状态，产品体验有待改善。 夸克走的还是搜索+工具逻辑。通过搜索看到用户需求及需求量级，然后再把大的需求做成工具，去解决实际问题，也因此，产品用户粘性较强。据量子位此前数据，2024年前10个月，夸克7日留存率接近30%。 有夸克内部人士此前跟《降噪NoNoise》交流时表示，去年以来，夸克其实没有增加新的工具功能，主要做的还是原有功能+AI的产品升级。不过在我们看来，伴随战略地位升级，以及用户量激增后带来的需求分化，夸克的产品边界也有可能会向外拓展。 至于豆包，一向信奉“大力出奇迹”的字节，仅在去年六月上旬为豆包投流1.24亿元。据媒体报道，抖音于近期测试接入豆包，并为豆包开放了两个超级入口，一个位于短视频界面，与点赞、评论、转发等功能处于同一竖列；另外一个入口则位于抖音的消息列表内。  ▲抖音消息页面内置的豆包 值得一提的是，在AI大厂纷纷接入DeepSeek之时，夸克跟豆包仍坚持自研深度思考模型。投资人庄明浩对此评价道，“其他家在这个阶段已经缴枪了。选择不缴枪是一种奢侈，就是至少他们还有资格去考虑这件事情。” 如果参照前述大厂AI产品负责人的说法，自研模型是“only have”的根基。只是这个“only have”，无论是百度、阿里还是字节，目前还没有哪家能够真正独树一帜，所以大家都在拼命卷通用功能场景。 通用功能持续“发胖”的原因也不难理解，说到底还是一个留存问题。Chatbot新鲜劲儿一过，用户可能很快抛之脑后。通过功能叠叠乐的方式，无非尽可能延长用户的活跃时常。 站在用户角度，国内用户自从移动互联网开始，就倾向于一站式服务，微信、抖音、支付宝都是all in one的超级应用。 如果仅看生产力工具，整合有整合的便利。在云九资本合伙人任鑫看来，中国很多用户是在移动互联网时代才开始接触 Office 或WPS，一下子手机里装了二十个软件会觉得学起来太麻烦；国内流量竞争更加激烈，也倒逼产品方“一定要把服务做到位，要满足用户的所有需求”， 所以全家桶反而成了更好的解决方案。 从数据表现来看，一些大厂已从“N合一”产品策略中吃到甜头。以百度为例，目前百度文库月活用户突破9000万，付费用户突破了4000万，付费率增长60%；百度网盘日活年同比增长90%，收入年同比增长120%。 夸克方面，根据七麦数据，去年拿下AI应用下载量排行榜第一。 03 新的生存法则： 比超级助手更深 腾讯研究院近期发文判断，随着AI入口的整合能力提升，大部分工具（天气、计算器、翻译等）的流量入口将被进一步挤压，甚至是直接被各类AI入口直接替代。 大厂狂飙之下，哪些垂类流量入口率先受到冲击？据我们观察，教育、办公会议、翻译、口语陪练、修图首当其冲。 以教育为例，文小言新增主要功能之一是解题，股东呼吁元宝增加的也有解题。夸克、讯飞星火的首页，解题都在醒目位置；豆包也有学习小帮手、中小学作业辅导。而在“解题”这个领域，猿辅导、作业帮、学而思、高途等科技教育公司早有布局多年。 在口语陪练领域，豆包跟元宝都上线了该功能，相比市面上的其他口语提升APP，豆包跟元宝不仅免费，还可以随时随地想聊就聊。有用户反馈，“如果你想让它带孩子根据某本教材进行练习，还可以在豆包定制自己的AI智能体。”  ▲腾讯元宝的口语陪练功能 在修图领域，各家几乎都有AI修图功能，对于美图秀秀来说压力可想而知。至于会议记录、录音转写，此前也是一些软硬件产品的商业模式比如讯飞听见。 结合受访者观点，我们发现，要判断单一工具类AI应用的生存空间，或许有两个维度：一是国内外整体差异；二是服务门槛高低。 从整体趋势来看，庄明浩认为，国内用户对工具类应用的付费意愿本来就不强，自然更难以抵挡大厂攻势，“比如就沉浸式翻译这种插件在国内是几乎不可能收到钱的”。云九资本合伙人任鑫也在播客中提到，中国有很多优秀的软件，比如iSlide，但大部分用户根本不知道。 而在海外，情况则稍显不同，一是工具类应用付费率更高，二是从产品形态跟使用习惯来说，围绕某个细分需求进行开发，将某个功能做到极致更符合当地用户的使用习惯。所以庄明浩认为，工具类应用在海外的前景相对更好。以专注视频会议的Zoom为例，其2024年营收达46.65亿美元。 其次，服务越深，越不容易被替代。正如Flomo（浮墨笔记）创始人所说，用户要的其实是服务，而不是单纯的功能。 以教育为例，一名头部教育公司资深人士直言，解题对于庞大的学生和家长群体来说，属于刚需服务，能为AI产品带来更长久的留存，大厂自然会垂涎。不过这个行业也有壁垒，一是版权——教材和题库其实都有版权，二是教育行为数据——教育公司的积累数据都是经过人工矫正的，因为教育不能出一丁点偏差，而大厂未必有资源和耐心去补这些课。 对此，百度AI产品创新业务负责人薛苏在同《降噪NoNoise》交流时的观点，或许代表了大厂们的普遍心态，“我们的产品偏向超级助手，强调快、强，但是不会那么深，而且也不应该那么深，那是垂类产品要做的事情。我们打造的还是通用产品，满足通用需求或者满足80%需求，这就够了。” 做深几乎是垂类产品应对大厂攻势的唯一救生艇。美图创始人吴欣鸿此前受访时表示，未来会逐渐地优胜劣汰，所以美图还要在影像与设计赛道继续更垂直、更深，才能“守住阵地”。这个深，既有产品和技术的足够好，也有认知层面的比别人更深。  ▲图源：美图秀秀的“电子才艺”功能 换言之，无论是做超级应用，还是聚焦单一领域的细分需求，能解决用户痛点的产品才是好应用。庄明浩认为，今天在AI时代，场景-技术-产品的结合可能是难点，“大模型本身的技术边界其实在逐渐清晰，而从场景到产品，恰恰应该是古典互联网人的经验所在。” 据我们了解，目前国内多家头部教育公司的产品都在加快功能扩展和升级，以提升吸引力，这未尝不是面对大厂压力下的防御性措施。 在海外，垂类软件标杆Zoom的理念也在悄悄转变。其创始人袁征此前推崇的是专注，“不要添加太多功能，如果你能专注于开发一个功能，就不要专注于两个，就专注于一个并且把它做得非常好。”但在今年3月，Zoom发布了全平台AI Agent产品，从视频会议工具转向“AI驱动的工作平台”。很明显，面对AI浪潮和大厂冲击，Zoom也开始围绕办公场景做叠加，尽管是以相对克制的方式。  ▲图源：ZOOM 对于正在发生的流量竞争，薛苏属于乐观派，他认为，AI的世界足够大，目前来看大家都有空间。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491102.htm)

美国家电从曾经的全球霸主，到今天靠加征关税苦撑制造业，这场“衰落史”比你想象的还要彻底。

功能性护肤的迟暮。

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 # 视频版 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; # 沉浸式模拟品类 自从在之前全成就了[《掠食》](https://www.gcores.com/articles/169437)，并且爱上了沉浸式模拟这个品类之后，我也开始去尝试了各种不同的作品，包括《网络奇兵》、《耻辱》和《Ctrl Alt Ego》等等该品类，或者说概念的作品，那么也自然无法避开被誉为沉浸式模拟品类鼻祖之一的《杀出重围》初代（其实我现在玩的原因很简单，也是因为再找各个基于香港的作品）。  这部作品的原版是在2000年发售，年度版是在2002年发售，我们今天谈论的就是这一部年度版。 虽然已经过去了整整23年，沉浸式模拟游戏发展出了各式各样的作品，很多作品也已经青出于蓝而胜于蓝，不过这个品类其实从未真正走向大众化，直到今天，依然是每年屈指可数的小众流派。  我们先谈谈沉浸式模拟游戏最重要的特点和亮点，就是它的关卡和互动设计，在本作中是什么样子的呢？ 关于这部作品23年后在当今看来的一些体验，我们会在结尾展开来说。 # 关卡和互动设计 我在这边会展开聊很多关于沉浸式模拟品类中的对比，尤其是《掠食》，也是我目前玩过最喜欢的沉浸式模拟游戏的对比，因为这样可以有助于大家更清楚地了解这个23年后进行鉴赏的角度所带来的体验。  本作其实是横跨了三个城市以及一些其他的地点，就包括了纽约、香港、巴黎以及洛杉矶附近的军事基地等地点，多样性挺大，每个城市的关卡也都有截然不一样的体验，还有水下基地这种场景的出现。  当然，更重要的，还是其关卡设计，《杀出重围：年度版》的关卡依然在23年后依然让人觉得值得细细品味，关卡设计其实也是后面要说的叙事和流程设计的基础（如果你只通关一次，可能会错过很多内容） 在沉浸式模拟游戏中，《杀出重围：年度版》哪怕从今天的情况来看，关卡设计的动线丰丰富度和可互动性依然属于上乘，游戏的路线选择、以及依赖角色构筑和工具诞生出的新的解法，早在2000年的时候居然就已经做到了如此深度。  例如，用力量搬运箱子搭建新的路径；用大量的旁支决策，包括资源管理去决定你能不能开启一个新的路径。有的时候，一个房间可能就有通风管道；水下潜入；或者从击杀/击晕的敌人身上拿钥匙；甚至直接破解或撬锁；还可以炸开， 破解一个障碍的方法，非常多种多样 ， 把这些全部交给你 。  《杀出重围》比我之前玩的《网络奇兵》出得更晚（即使玩的是Remake，但是很多想法貌似没太大变化），所以这也是一个时代性的问题。《杀出重围》在互动设计上要自由得多，不只是刚才提到的搬箱子，也包括几乎所有的小零碎物品都可以被用来发出声音骚扰敌人，也可以被使用在旁支叙事中。例如游戏里面的这些食物，看上去只是给你补血，但其实它们也可以用来做叙事上的互动，比如你可以给小孩子糖果和零食，他们就会给你一些情报，这是非常沉浸的一种物品互动（一开始我甚至都没想到会被允许这样做）。  甚至，虽然游戏作为千禧年作品，画面技术落后在今天玩那是自不用提，但这种对于互动与反应的坚持一样延伸到了画面表现上，本作里的镜面反射均为实时反射，你甚至可以通过反射镜观察走廊上的敌人。  你还可以举起箱子，然后放下来移动到新的位置，来创造一个“移动”的障碍来避免摄像头看到你。虽然也许是由于技术限制，也可能是其他原因，举起箱子本身并不会有遮挡作用，你必须把箱子放下来才行，但依然可以通过这种玩法搭配出很多意想不到的潜行方案。  虽然游戏是一个主打潜行玩法并且更鼓励潜行的游戏，但也不意味着你必须随时随地都必须被迫潜行。游戏并没有像《耻辱》那样通过混乱度来系统级调控致命与非致命的行为，而是把生杀大权完全交给你，决定剧情走向的只有你在任务中实际做出的决定，这一点就更像《掠食》。而且你很多时候也可以通过正面进攻解决问题，当然了，前提是你能打得过，不过只要你能打得过，游戏中如何战斗或越过敌人的自由度就在你手上。  在潜行方面，敌人算不上“小聋瞎”，尤其是放在今天来看，如果我们横向比较各类带有潜行要素的游戏，那本作AI的反应和视觉、听觉灵敏度算是比较高的，比较严苛。不过好在本作也支持随时手动存档（就是不知道关卡切换时的自动Saving为何并没有Save），这点对我这种潜行怂货来说非常重要，我直接就开始每个角落都存档，烦躁感-99%。  # 角色扮演系统 虽然沉浸式模拟游戏并非必须是角色扮演游戏，但鉴于这个品类的早期发展历史以及大多数作品的设计方式通常是强绑定的，《杀出重围》也可以看作是一部第一人称的角色扮演射击游戏。  在角色扮演方面，游戏的技能构筑方案是：完成任务、主线、支线以及探索地图时会奖励技能点。技能点可以用来升级技能列表，技能包括各种枪械的熟练度，也包括生存技能，如血量和环境抗性，当然也包括赛博朋克/潜行题材中至关重要的黑客和开锁技能，构筑深度参与了整个沉浸式模拟进程和资源分配。  例如，游戏中有的门和电脑都需要一定数量的破解器来进行开锁或破解，技能会直接影响破解所需的工具数量；又比方说，游戏中的武器技能点了和没点完全是天壤之别，尤其是重武器，别小看它们。我在游戏开头没怎么点重武器，因为发现使用机会比较少，但到游戏后期面对大量装甲/机器敌人时，重武器的好处就会变得非常明显。 GEP虽然占的格子非常多，但是载弹量较高，如果拿到这样可以长期使用携带的武器的时候，你就会发现重武器技能还是非常有用。 （GEP：潜行？什么潜行？  除了技能构筑系统，游戏还有一个名为Augmentation融合系统的“植入物和外部增强”（义体）系统。你还可以二选一吗，去选择不同的增强装置，例如在皮肤的迷彩槽上选择光学迷彩或雷达迷彩，分别应对有机体敌人或机械敌人。  还有很多种类的选择，例如可以自由飞行的无人侦察机、弹道护盾、水肺、奔跑无声、回血等强大工具。 不过，游戏为了平衡这些强大能力，有一套电力系统。如果你没有使用提升电力效率的增强装置，就会耗电飞起，只有在紧急情况下才敢开。 为了省电，每次开始行动时，我都需要提前想好自己的战术，先按什么，后按什么。比如说，如果外面枪林弹雨，想要直接冲出去，我会先选择电力循环，然后再启动装甲，冲过敌人之后抵达有自动安全系统的室内吗，再马上激活机械隐身并解除装甲，穿越摄像头炮台。每一次决策之前，都要在脑海中预设一套行动方案。  本作采用了格子危机系统，但游戏中的格子无法扩展，如果你像我一样想要一套多主武器配置，同时拿着霰弹枪、突击步枪、狙击枪和离子剑+GEP（8格！），那你就必须牺牲手雷类工具。  因为技能点奖励机制，也让玩家更有探索地图的动力。很多时候，即使你知道探索某个地方是给另一个剧情分支做的，也还是会为了为了获得重要的技能点去探索。但需要注意的是，本作关卡内部也有一些不可逆地点，比如，在第二关，进入纽约市区时，你一旦进入发电机房，就不能再回来。如果之前的一些区域或任务还没有完成，相关的探索技能点就无了。  # 叙事与世界：Deus ex machina 游戏的叙事相当有深度和思考价值，作为一个千禧年的赛博朋克题材游戏，算是相当超前的一个电子游戏叙事。 为了避免剧透，我不打算展开细节讨论，但我可以简要分享一下游戏的世界观和所涉及的主题。  本作的几个主题其实就包括了全球化、以及权力集中带来的问题、另外也涉及了很多阴谋论相关的叙事元素。《杀出重围》既包括了现实主义题材（并不一定是要在一个科幻化的赛博朋克世界里才能发生的有假设前提的一些事情），也有赛博朋克议题、黑帮、以及另一些就是我们常见的阴谋论，比如说光照会，罗斯维尔外星人、51区、影子政府等方面内容也被带了进来。  在最后，游戏其实相当于提出了三种对技术变革的不同回应。当然了，这个不只是技术变革本身，还涉及到一种新的、无伦理和民主性推行后的技术变革，其如何主宰人类社会、如何决定权力重新分配和更迭的这么一个回应，决定人类命运的，并非人类本身，而是被几乎所有个体都不可预知的“突如其来”技术永远改变，甚至危及人类身份认知的危机都无需“人类”决定，即本作的“来自神”，或者直接说——“机械降神”。  在最终的选择中，玩家有三个结局可以选择，简要来说是：一是摧毁互联网、否定全球化、信息时代并倒退至“黑暗时代”；二是维持现状，保持MJ12破坏前的稳定，回到20世界的阶级化和资本主义“繁荣”中去；三是尝试新的方式，我认为这个新方向正是游戏的主题核心—— Deus ex （Machina） ，源自拉丁语中的”机械降神“，在现代语境中，这个词通常指的是通过某种突然的外力或转折，解决戏剧故事角色的困境或扭转可预知的发展，而这种解决常常没有前期充分铺垫或可知性。  在《Deus Ex》中，“机械降神”更接近字面意思，它并不是一个戏剧的解决办法，而是指一场不可预测（尤其是对于世界上的99.99%人类个体）的技术爆发，它创造了一个全新的“神”——AI。 当这个”神“可以被赋予干预整个世界的权力的时候，人类社会的命运会怎么样？ 这些选择，实际上也在问玩家自己对于技术变革、社会结构以及权力重新分配的立场。  在游戏中，对于全球政府以及政府权力的探讨也是一个核心议题，特别是政府与资本之间的权力让渡。根据游戏中香港关卡的对白，有人认为中国在《杀出重围》的2052年设定中，是最后一个未完全被资本和财阀控制的主权国家。在这个世界中，由于大瘟疫的爆发导致的社会动荡，加上恐怖主义和与之相关的阴谋（此处不展开说），资本和财阀基本掌握了联合国以及在主权国家（包括美国）进行跨国军事行动的权力，导致很多地区的政府权力被完全交由资本控制，贫富差距也极度扩大，美国的中产阶级几乎消失（“你要么拥有一切，要么就一无所有”）， 权力与财富的无上集中化和分配系统的彻底崩塌就是《杀出重围》在千禧年时预想的赛博朋克未来 。  说到赛博朋克，我们不能不提Cybernetics/cyborg。 本作中同样还涉及了关于被技术彻底改造血肉之躯的改造人，他们对于自己成为一个可被抛弃工业工具，而非人类的一种担忧。就比如说那些机械融合的士兵和干员，对于出现Paul和JC Denton这种纳米融合人之后的一种恐慌和担忧之情，当人肉身也被异化成工具之后，会产生的那些新社会问题。  # 经得住时间的考验 我想先叠个甲，聊一聊之前提到过的[“老游戏的保质期”](https://www.gcores.com/articles/173829)这个话题。说到“保质期”，我想拿出之前玩的《半衰期》（黑山起源）来讲解。这里我并不是相拉踩任何游戏，或者谈论到底谁好等任何质量上的比较，而是想通过这个角度来讨论游戏体验随时间和年代变化的这件事。 以《半衰期》为例，两个作品都差不多是20多年前的经典之作。从我的角度来看，《半衰期》虽然今日去玩依旧是一款好游戏，但当时的震撼和“伟大”已经在今天显得没那么突出。对于我而言，《半衰期》 主打的是物理互动、物理反应、以及在FPS游戏里循序渐进地将讲好一个故事 ；而《杀出重围》，当年的亮点和主打的东西则是这一套沉浸式模拟的玩法、流程上的自由度以及互动性。  如果在20多年后来看，后者在整个业界上的稀缺性，是要比前者高很多的，这造成的问题是，当我在20多年的今天去玩《半衰期》的时候，我并没有感觉到有什么特别让我“Wow”、让我觉得很惊艳的地方，玩完《半衰期》 ，我会觉得这是个好游戏，但是仅此而已。因为它当年带来的很多震撼，基于一些“今天已经变得家常了起来”的首创性。  与此相对，《杀出重围》代表的沉浸式模拟玩法在今天反而显得更为稀缺。沉浸式模拟一向不属于大众化的制作方向，在整个游戏行业中，至今依然是一个小众领域，因其需要钻牛角尖似地深耕一些喜欢“拷打”关卡和自由上限的玩家们。虽然有不少后来的游戏继承了沉浸式模拟的元素，比如《生化奇兵》（虽然讨论IS会经常带上，但我体验下来感觉更偏向《半衰期》而非《杀出重围》），但在互动性和深度上，它们和《杀出重围》相比依然有所差距。 即使在你经历了一些后世的IS作品以后，回来玩着二十多年前的《杀出重围》初代，依然会觉得其在互动性、关卡设计和玩法深度上的长足领先 。  而对于我们这些新玩家来说，理解和感受这些老游戏的创新意义就更为困难，甚至在实际的体验中，基本就不现实。毕竟，你永远无法把自己真正放到时间回溯的心境中去，除非亲自经历过那样的时间点。 如果从个人角度来说，尽管《杀出重围》常常被游戏媒体和玩家，尤其是当年成长起来的玩家，评为最伟大的PC游戏之一（甚至没有之一），但在自己亲自通关后，它并不能算是我个人最喜欢的游戏之一。这个问题的关键在于，IS游戏在这些年也得到了长足的发展，虽然这一类型的作品依然相对稀缺，但我们也迎来了像《掠食》这样的作品。对我来说，《掠食》在继承了《杀出重围》的核心设计理念的同时，做得还算是“青出于蓝而胜于蓝”，在许多方面有所突破，尤其是年代局限性不可避免的方面，比如场景设计和叙事、美术和质感方面的提升等。相比之下，体验了《掠食》后，再回去玩《杀出重围》，自然会少了一些开创性的震撼感和信息密度。当然了，要是反着时间线去玩，却没有一种些许的落差感，也许才是奇了怪了。 不过，说了这么多，还是得说，虽然也有不少老游戏的额外问题，例如怪异键位和怪异分辨率缩放之类，但《杀出重围》是我目前在回顾老游戏时最喜欢的一部作品，它的核心魅力，这种独特的沉浸互动性，虽然时光流逝，依然非常扎实且不算常见。  

<blockquote><p>在消费市场的多元化浪潮中，情趣用品行业正逐渐从隐秘走向台前，成为众多互联网大厂竞相追逐的“香饽饽”。本文深入剖析了情趣用品市场的现状与发展趋势，特别是外卖平台美团和饿了么如何通过即时零售模式切入这一赛道，以及京东、淘宝等传统电商平台和新兴社区电商如何布局情趣用品市场。</p> </blockquote>  最近，“AI情趣娃娃”火了。 情趣娃娃叠加AI和机器人的热点，引发市场热潮，甚至带动了相关概念股的“狂飙”。接近两千亿元的成人情趣用品赛道，确实是块诱人的蛋糕。只是，AI情趣娃娃作为其中的“高阶”产品，价格昂贵，消费群体也有限。  图源：微博截图 实际上，成人情趣用品市场的“顶流”，仍然是情趣玩具与情趣服饰。根据艾媒咨询的《2024-2025年中国情趣用品行业及消费行为调查分析报告》，消费者较为偏好的情趣用品类型中，情趣服饰/内衣和女用器具占比分别为39.5%和38.9%。而这两大品类，也引得各互联网平台来分一杯羹。 ## 01.外卖平台看上“情趣市场”？ 近期，美团开始测试一个名为“成人情趣”的一级入口，给予了较高的流量位置；用户可线上下单玩具、内衣等各类情趣用品，和外卖一样享受30分钟内送达。  图源：美团截图 实际上，这并不是美团初次盯上成人赛道。据“趣解商业”了解，去年上半年，美团就孵化了自营的情趣无人仓“LOVE LAB”，归属于美团买药旗下，只在深圳和广州试点。  图源：美团截图 “趣解商业”发现，目前LOVE LAB的点位在深圳已经相当密集，选品、运营都由美团负责；仓库门脸很不起眼，大多位于写字楼，骑手接单后自行取货送达。 目前，美团已经开启了“LOVE LAB”的区域合作招募。有合作方表示，开店量根据各片区范围差异略有不同，一般为12家门店起开。 今年2月，美团买药宣布“暂缓成人用品商户入驻”，让不少从业者猜测，美团这是要清场整顿情趣外卖了。有美团员工对新媒体“Tech星球”表示，美团的目标是打造成人行业即时零售场景第一消费新知品牌。  图源：美团截图 和美团一样看好情趣用品即时零售的，还有饿了么。去年上半年，饿了么也推出了名为“Hi了么”的情趣用品配送平台，归属于饿了么医药业务，微信端可使用同名小程序。 打开“Hi了么”可以看到，商品列表主要分为女用器具、男用器具、避孕套、情趣玩具和情趣内衣五大类。商户主要是当地的成人超市，销量大多不超过两位数。  图源：Hi了么截图 据“艾媒咨询”报告显示，国内情趣用品行业保持着稳定的增长速度，预计2025年市场规模能达到2081.3亿元。 外卖平台之所以盯上情趣市场，一方面是两千多亿的“蛋糕”足够诱人，另一方面则源于情趣用品消费的场景。 很多日常的情趣用品消费需求，其实都来自冲动消费。女用器具品牌“告白兔”的品牌经理刘阳表示，早在2023年，部分情趣品牌在美团和饿了么上的销售就已经显现出大幅增长；“一个小时内能收到货这一点，对很多用户吸引力还是蛮大的。日常零售也经常有用户问我们，可不可以发顺丰，最快多久可以送到。” 最近几年，女性情趣消费者的占比日渐攀升。刘阳提到，很多人在美团和饿了么上临时买计生用品，会顺手买一个玩具，但也有很多用户一开始就是想买玩具，所以不少店女用器具销量也很不错。  图源：艾媒咨询 对品牌而言，和即时零售店合作最头疼的是选品。刘阳和一些商家沟通发现，在外卖平台上下单，用户首要考虑的不是品牌，而是价格与送货速度，单价两三百的产品外卖很难卖动。 “很多冲动消费的用户想的是买完用个一两次，解决当下的需求就好，而不会更多考虑品质与品牌，所以对价格比较敏感，外卖销量比较好的单品价格都不会超过100元。” 然而，“趣解商业”注意到，很多新锐的情趣玩具品牌几乎没有两位数价格的单品，例如“大人糖”在淘宝销量最好的玩具分别为359元和599元。这也意味着，品牌方未来可能需要打造匹配外卖平台的性价比新品。 ## 02.大厂竞逐“羞羞赛道” 除了美团和饿了么，传统电商和社区电商也都盯上了情趣用品的庞大市场。 “大数跨境”数据显示，京东2023年就成为了全球情趣用品GMV最高的电商平台，相关品类GMV103亿美元，比第二位的淘宝高出50亿美元。 或许是为了更好挖掘这一品类的潜力，去年7月，京东站内上线了一个名为“夜谜”的情趣内容小程序，里面除了商品链接、话题发帖和视频外，还涉及到一些情趣用品的测评分享。  图源：“夜谜”截图 夜谜上线之初，引发了不少网友的声讨，被有些网友辣评为“擦边大合集”“浓眉大眼的京东也开始搞擦边”，甚至怀疑是京东出了Bug。“趣解商业”注意到，目前“夜谜”内已经没有原先的大尺度内容，调整为类似小红书的图文两性科普社区，同时添加了商城入口，和AI伴侣聊天的功能。  图源：“夜谜”截图 很长一段时间里，情趣品牌线上的主要阵地都在淘宝和京东。但自2024年开始，社区电商平台也都下调了情趣品类商家的入驻门槛。据“趣解商业”了解，快手邀请情趣品牌入驻开店，以橱窗等货架形式售卖产品；抖音“小时达”开放情趣用品类目商家入驻，并在“小时达”内上线成人用品入口。 不过，抖音和快手虽然准许情趣用品商家经营，但仍对这一品类的站内营销有不少限制。但是，仅仅是准许经营，这一品类就已经爆发出惊人的潜力。 “蝉魔方”数据显示，2024年上半年，抖音平台成人用品/情趣用品类目销售额超过2500万元，增速超过1330%，远高于抖音电商整体增速。  图源：蝉魔方 在所有电商平台里，对情趣用品审核最宽松的或许就是小红书了。小红书是当前唯一允许情趣品牌直播的平台，从去年下半年开始，国内知名度较高的女用品牌如大人糖、小怪兽等，都已经在小红书形成了固定的开播节奏。大人糖小红书店铺里主推的玩具“小海豹”，累计销量已经突破了10.2万。 值得一提的是，小红书上的情趣品牌直播间没有“擦边”的既视感，反而画风很清新。主播和评论区的用户，对情趣玩具的态度大方又坦然，直播间的常见话术是，“我们是一个给男宝女宝们提供快乐的地方”。 常在小红书看直播的玉琳（化名）表示，这些情趣玩具的直播间，即使是偶然“误入”刷到，也不会产生不适感，有时候觉得好奇还会多停留一会，听听主播的讲解。  图源：小红书截图 小红书上高线城市女性用户、开放的社区氛围，让不少女性情趣品牌将小红书作为新的营销阵地。然而，小红书也并非“百无禁忌”。 刘阳提到，今年相比去年，小红书整个政策要更收紧一些，今年在小红书邀约名单内的商家才允许直播。“趣解商业”此前了解到，目前小红书上热度较高的情趣玩具类短视频都有较强的娱乐性，一旦涉及到纯粹的产品介绍内容，流量就会明显降低。 曾在情趣公司做过运营的丸子（化名）表示，情趣玩具类的内容非常容易被限流；为了保持调性，公司在每个平台使用的话术和物料基本会保持一致，相比之下，小红书的内容审核可能还要更严格一些。 ## 03.情趣行业永远“待爆”？ 多年以来，严格的审核监管以及消费者对情趣用品的认知，都是制约情趣行业发展的关键。 也正是基于此，虽然大厂争相投资布局，但情趣行业很难迎来自己的爆发，更难跑出头部大品牌。曾有情趣玩具品牌的主理人表示，在这一行呆了近10年，每次出现新的销售渠道都会有人说新的红利期来了，但社会认知变化是缓慢的过程，很难一蹴而就。  图源：艾媒咨询 直播和即时零售，为情趣用品打开新的流量入口，但让用户真正认可、愿意亲身体验情趣用品，却并非一两场直播和配送服务就能解决。 艾媒咨询报告显示，尽管市场在增长，但情趣用品的大众接受度和认知度仍然有待提高。在电商场域外，品牌仍然要通过大量的“阳光化”活动和性别营销，帮助消费者正视内心的两性需求。 近两年，上海成人用品展、京津翼国际成人展、广州性文化节等线下会展的打造，杰士邦、Cachito等品牌在二、三线城市商场陆续入驻，都推动了越来越多情趣用品站在阳光下。2024年12月，大人糖推出了首本女性刊物《普通》，聚焦于女性的生理特征，探索女性情趣表达的另一种可能，在女性圈层引起了不小的讨论，备受认可。  图源：大人糖官博 除此之外，还有品牌通过上线交流社区、私域社群等方式将消费者聚拢在一起，分享产品玩法和两性知识，甚至在社区中培养出了自己的两性情感达人，不仅能维持社区内容质量，也对产品复购率的提升有所帮助。刘阳也表示，两性知识的有效传播，让近两年前来咨询的用户更了解产品了。 只是，性知识的科普和相关产品的推广，并不是靠砸钱就一定能换来收益；互联网大厂想吃下这块蛋糕，未来也必然要在市场教育上花心思。目前看来，情趣行业的开拓与渗透，仍然前路漫漫。 作者 | 张语格 编辑 | 趣解商业消费组 本文由人人都是产品经理作者【趣解商业】，微信公众号：【趣解商业】，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。

2025年本是被车企寄予厚望的“智驾元年”，却因3月29日小米SU7事故致3人死亡事件蒙上阴影。由于事故发生时，司机启用了智能辅助驾驶功能，许多行业人士认为，这场事故会成为将行业推向“信任危机”与“监管重构”的转折点——从资本市场到消费者认知，从技术路线到营销策略，车企在智驾赛道上的竞争逻辑很可能就此被改写。 以往，新势力车企把智能驾驶当作最大的卖点之一，在发布会上大谈技术的先进性。消费者们也在这些宣传的影响下，对智能驾驶充满期待。然而，这起事故就像一盆冷水浇醒了大家：在复杂多变的真实路况中，智能驾驶还远远达不到百分百可靠的程度。 目前事故原因仍在等待警方调查中，但车企的营销叙事已遭遇根本性质疑。在消费者逐渐“觉醒”的当下，车企接下来应该把重点放在两件事上：一是如何保证技术足够安全，尤其是应对极端场景的真实能力；二是如何让消费者理性认知，对智驾既不盲目追捧，也非因噎废食彻底否定。 这场信任危机，实质上是回到了一个根本性问题：造车新势力的智驾水平到底怎么样？ 本文将从功能落地、路测表现两个维度，探讨各家新势力的智驾能力。当行业从“炫技时代”迈入“稳定性竞赛”，还有一些暗线决定着车企的智驾排名。 **从高速到车位：谁领先，谁落后？** 想要看懂车企的“智驾段位”，需要先理清行业按时间先后高频出现的四个技术概念——高速NOA、城区NOA、端到端、车位到车位。它们既是技术演进的里程碑，也是车企竞争的核心战场。 造车新势力2023年开始落地高速NOA，2024年大规模落地城区NOA，从规则明确、封闭的高速场景，向复杂的城市道路延伸后，可以处理红绿灯、行人、电动车等复杂路况，完成无保护左转、路口掉头等高难度动作。 特斯拉2023年12月推出FSD V12，首次实现纯端到端（End-to-End）架构，完全摆脱人工规则代码，通过海量视频数据训练实现类人驾驶逻辑。此时，国内车企已经“落后”1-2年。 自此，“谁更快推出端到端”就是验证车企智驾能力最重要的一把标尺，“没有布局端到端的车企面临估值折价”，关注智驾技术的投资人乔牧表示，国内车企的追赶策略是从分段式（2024年）向一体式（2025年）端到端迭代。 端到端为什么这么重要？新能源汽车行业技术从业者陈南解释，传统模块化架构需要分步处理感知、决策、控制各个模块，容易卡壳，端到端方案是用单一AI模型完成“眼睛看路——手脚操作”的全链路决策，由“大脑统一指挥”，通过海量数据训练AI自主决策，响应速度更快，更适合国内复杂的路况。 有了端到端技术，就可以实现车位到车位（Door-to-Door）功能了。2024年底以来，头部车企陆续宣布实现这一功能。它指的是车辆从指定的车位自主驶出、全程无需人工干预行驶到目的地车位。陈南称，车位到车位代表智驾功能从“能用”到“好用”了。 那么，谁在领跑？谁在追赶？我们结合光大证券研报进行分析。参考维度主要是复杂功能落地的时间先后，以及技术迭代速度。 第一梯队是小鹏、华为，两家重点智驾功能（如车位泊车、车位到车位）的推送时间均领先市场，两者前后相差不到3-4个月。  图源 / 小鹏汽车官方微博 小鹏是国内第一家完成端到端大模型量产上车的车企，2024年7月落地端到端方案，2024年11月公测车位到车位功能。其代客泊车、环岛通行、循迹倒车等功能的推出时间点，领先市场至少2个月。 华为ADS 3.0于2024年9月推送端到端，2024年12月落地“车位到车位”，不过当时覆盖场景有限。 第二梯队是布局智驾较早的理想、蔚来，功能覆盖较全，但迭代速度较第一梯队稍慢。 理想2024年7月落地端到端+VLM（视觉语言模型）方案，2024年11月推出“车位到车位”功能，是国内第一家推出这个功能的车企。 蔚来2024年7月发布端到端世界大模型，计划今年4-5月上车。 第三梯队是小米、吉利（含极氪）、比亚迪，它们布局智驾较晚，端到端方案均在2024年12月推送，尚未大规模应用，智驾覆盖场景有待优化，未推出“车位到车位”智驾。 其中，小米2024年12月向先锋用户推送端到端。陈南表示，小米虽起步晚，但有希望复用手机供应链管理经验加速追赶，不过，小米SU7事故是否会影响后续智驾迭代还不好说。 吉利、比亚迪的端到端技术进展晚于新势力，但优势在于规模优势和整合打法，因此以低成本路线为主，主打10万-20万元车型的“智驾平权”。陈南分析，这两大车企有集团优势，智驾大概率是内部自研+外部采购的整合路线。 结合多位受访者的观点，长城魏牌、零跑也属于第三梯队。 长城魏牌（新蓝山车型）2024年8月上车了两段式端到端架构，方案由供应商元戎启行提供。据36氪汽车报道，元戎启行计划2025年Q1向种子用户（非公开消费者）推送测试版车位到车位功能 ，覆盖魏牌蓝山、坦克700车型。不过，魏牌正式推送时间未定 ，官方口径仍为“2025年底逐步开放”。 零跑2024年明确表示跟随特斯拉端到端技术路线，但尚未公布具体量产时间表，目前的智驾功能仍以高速/城区NOA为主。陈南参考行业节奏推测，零跑预计2025年启动端到端方案测试，2026年上车。 整体来看，第一、第二梯队，如小鹏、华为、理想已于2024年实现端到端全量推送及车位到车位功能，第三梯队车企技术落地速度普遍落后6-12个月。 **路测：小鹏、华为、理想、特斯拉暂处第一梯队** 如何相对客观的评价智驾水平？车企的宣传只是一方面，还要看实际的智驾体验。虽说个体智驾测评也很难做到完全客观，因为实际路况、驾驶员主观尺度等因素会影响结果，但路测还是具备一定参考价值。 今年3月，东吴证券在北京采用了大样本泛化路测（时间为3月12日、3月13日的9:00-17:00）和小样本深度路测（时间为3月11日-3月13日19:00-22:00出发）两种形式，上路测试了7家智能驾驶主机厂/方案供应商的智驾体验。  大样本泛化路测为“北京嘉里大酒店——景闻街与针织路交叉口——北京嘉里大酒店”，全程3.9km。  图源 / 东吴证券 全程综合体验设为1-10分，分值越高表示综合体验越好。测评维度包括接管次数、掉头表现、加塞/反加塞应对、驾驶信任度（设“智驾系统开车能力比试乘评价人自身低/相当/高”3个选项，分别对应1/2/3分， 即根据车辆智驾能力和试乘评价人驾驶能力的相对关系打分）。 小鹏P7+、理想L7，得分都在8分以上；问界M7、特斯拉Model 3分别得分7.45、7.25；魏牌蓝山、小米SU7、极氪007分别得分5.85、5.83、4.73。  其中，小鹏P7+试乘人信任度最高，理想L7接管率最低，特斯拉Model 3接管次数最多，多为违反交规型接管，因其对国内交规适应性较差出现了违规行为，如实线变道、不按规定交通信号灯通行、不按规定车道通行等。  图源 / 东吴证券 小样本深度路测路线为“北京嘉里大酒店——姚家园万象汇——北京嘉里大酒店”，主要测试车辆无保护左右转、大曲率弯道行驶、上下快速路匝道，以及下匝道后跨多车道变道后右转能力、在立交桥下复杂路况下的左转能力。  小鹏、华为、特斯拉、魏牌蓝山，均是零接管。其中，小鹏、华为整体表现优秀，简单/中等/困难场景表现都比较好，不过，两家都有激进表现，如华为出现急刹；魏牌蓝山总体表现其次，相比之下，避让空间余量较为充分。 理想整体表现较好，接管2次，其中有加塞接管，是因为前方发生了两车剐蹭事故，路况复杂， 为了不妨碍交通选择了效率型接管。 极氪共接管4次，一次是掉头（掉头需人工辅助），一次是上下匝道（识别车道能力有待加强），还因为策略激进在避让车辆/行人、换道时产生2次接管。 小米共接管3次，其中一次是上下匝道（对匝道口的识别能力尚待加强），两次是无保护左转（效率和精准度上存在提升空间），掉头基本不产生接管。 东吴证券今年2月还在深圳做过一场路测，综合2月深圳场和3月北京场上述车企的路测表现得出了一些结论： 小鹏、华为、理想、特斯拉暂处于智驾第一梯队。 小鹏综合体验感较好，场景处理方式拟人、合理； 华为整体表现优秀，不同路段都展现出较强的适应性，偶有急刹； 理想OTA升级后整体风格更平稳，北京路测表现较好； 特斯拉能力上限较高，日间夜间接管率不同，日间比较拥堵时，存在效率型行为（如实线变道、不按规定交通信号灯通行、不按规定车道通行），还有一些违规行车操作，夜间路况较好时零接管。 魏牌蓝山、极氪、小米紧随其后，困难场景的处理能力有提升空间。 其中，魏牌蓝山基础功能表现较好，升级后的版本可实现掉头功能；极氪能处理大部分城市场景，风格较激进，在人车混行路口可能出现决策波动；小米掉头能力优秀，深圳场出现了较多偏离导航轨迹的接管场景，北京场对于匝道场景处理能力待加强，更新版本后智驾风格更拟人。 **智驾比拼，还有哪些变量？** 国内车企的智驾军备竞赛，已经从“三年一突破”压缩至“季度定生死”。新势力相关从业者周亚启对“定焦One”表示，行业节奏之前是按月迭代，现在头部玩家已经是按周进化了。 智驾排名自然也不是一成不变的，在功能落地、路测表现之外，还有两条暗线影响着车企的智驾排名。 第一条暗线是车企的软硬实力，包括两个核心因素，即团队架构、纠错速度，以及两个辅助因素，即算力基建、资金弹药。 比如有没有独立研发部门，成员背景是否互补（例如华为的“算法+工程”双轨制），直接影响着技术落地速度。 团队执行力和纠错能力，决定车企能否快速把技术变成量产方案，遇到bug时能否快速纠偏，如理想今年初用一个多月时间完成了算法优化和OTA推送。 算力基建又包括芯片性能和云端训练能力，决定训练系统能处理多少数据，模型决定如何“消化”这些数据。比如特斯拉称，超级计算机Dojo超算每天能处理百万公里数据。 资金实力决定“能烧多少钱”，是车企持续投入的底气，例如华为智能汽车解决方案BU每年的研发投入在几十亿到百亿之间、比亚迪靠销量反哺研发。而多数新势力因销量和资金限制，可能在资金投入方面面临挑战。 总结这四个因素，如果牛人团队配上充足的算力数据和资金支持，更有可能从智驾军备竞赛里杀出来。  图源 / 小米汽车官方微博 然而，小米SU7一场事故，把安全与成本的博弈再次摆上台面。 周亚启对“定焦One”分析，过去，车企的竞争逻辑是，“谁更快推出端到端智驾”“谁率先覆盖全场景”，竞争策略偏激进。此次小米SU7事故发生后，对行业的影响可能超过个案本身，甚至影响技术路线的走向——选择纯视觉还是激光雷达，或是影响智驾竞赛的另一条暗线。 2021年前后，国内车企（小鹏、蔚来、理想等）普遍采用“摄像头+激光雷达”的“双保险”方案，认为激光雷达可以弥补纯视觉在复杂环境（尤其是夜晚、逆光、雨雾等场景）下的感知短板。例如，小鹏P5、蔚来ET7等车型搭载激光雷达，强调高阶智驾能力。 转折点是特斯拉自2021年起全面转向纯视觉路线，认为人类仅靠双眼即可驾驶，激光雷达是“成本包袱”。这一理念曾引发行业争议，但“省钱的诱惑”推动国内车企重新评估智驾技术的性价比。 单颗激光雷达2021年的价格超1000美元，尽管2024年降至5000元人民币左右，但激光雷达方案的成本仍比纯视觉方案高30%-40%。 2024年，一些国内车企喊出“智驾平权”，背后是它们集体转向了纯视觉，砍掉激光雷达实现了降本。 有的车企全面转型，最典型的是小鹏，其2024年7月推出的P7+、G6/G9改款车型，去掉激光雷达，全系转向纯视觉，技术路线与特斯拉高度趋同。 多数车企则是技术分层，基础版车型用纯视觉方案，下沉到20万元以下车型，覆盖高速NOA、自动泊车等基础功能；高阶版是激光雷达+视觉融合方案，用于30万元以上高端车型，主打城市NOA等复杂场景。这样，既抢占下沉市场，又维持高端产品溢价。 例如华为的ADS基础版是纯视觉方案，用在智界S7（华为×奇瑞）、深蓝S07标配（华为×长安）等中端车型上；ADS 3.0则是融合激光雷达的方案，配备在问界Max/Ultra（华为×赛力斯）、尊界S800（华为×江淮）等高端车型上。 再比如，比亚迪7万元车型（如海鸥）都能用上智驾，是因为搭载了纯视觉方案（天神之眼C版，DiPilot 100），有激光雷达的版本（天神之眼B版有1颗激光雷达，A版有3颗激光雷达）则用在20万以上的车型（如汉、唐、腾势N7）上。 小米也是如此，SU7标准版（21.59万元起）采用纯视觉路线（Xiaomi Pilot Pro），依赖纯视觉BEV（Bird&#39;s Eye View，鸟瞰图视角）+变焦技术，通过算法优化降低硬件成本；高阶版Pro/Max/Ultra（24.59万元起）则是激光雷达与视觉融合方案，提升复杂场景（如夜间、逆光）的安全冗余。 “这场事故有没有可能倒逼行业回归保守路线，值得关注”，陈南对“定焦One”表示，事故暴露出纯视觉方案对异形障碍物（如水泥桩）的识别缺陷，激光雷达路线虽成本高昂，但安全冗余优势可能被重新评估。 **结语：谁受伤？谁受益？** 小米SU7事故除了引发对智驾的讨论，“谁受伤、谁受益”也成为从业者讨论的话题。 在多位业内人士看来，短期内，最受挫的是小米和推崇激进智驾策略的车企。 事故发酵后，小米市值一度蒸发近700亿港元，市场对跨界造车安全性的质疑集中爆发。小米SU7 3月交付量虽超2.9万辆，但事故后订单增速或受影响，全年35万辆的目标可能承压。 与此同时，主打智能驾驶激进路线的车企可能面临消费者信任度下降的挑战，安全性将成为购车决策的关键。 技术保守派可能会迎来转机。一些智驾能力或许不突出，但安全标签鲜明（如强调车身刚性、应急逃生设计）的传统车企，可能重获话语权；某些虽不强调前沿智驾功能，但工程化能力突出的造车新势力，也可能获得更多市场认可。 这场事故就像一记急刹车，让那些急着秀参数、拼速度的玩家，补交一波“安全学费”，但长远来看，不会动摇中国智能驾驶的发展根基，更不会让中国车企放慢创新脚步。这场事故也是一次提醒，倒逼行业从比拼“谁跑得快”变成“谁跑得更稳”。 2025年，中国车企的智驾竞赛还在继续，赢家不是最会造梦的，而是最懂保命、把安全底线当护身符的狠角色。 *题图来源于问界汽车官方微博。应受访者要求，文中乔牧、陈南、周亚启为化名。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491100.htm)

“妈妈，我用AI做完PPT了！” 2025年3月，10岁男孩张然子御的一段视频引爆全网——他仅用3分钟，通过AI生成了一份专业级PPT。从输入关键词到自动生成大纲、设计模板、调整配色动画，全程无需任何操作经验。有网友惊呼：这届小学生已经开始用AI“吊打”职场人了？ “妈妈，我用AI做完PPT了！” 2025年3月，10岁男孩张然子御的一段视频引爆全网——他仅用3分钟，通过AI生成了一份专业级PPT。从输入关键词到自动生成大纲、设计模板、调整配色动画，全程无需任何操作经验。有网友惊呼：这届小学生已经开始用AI“吊打”职场人了？  当硅谷程序员们还在争论Vibe Coding的可行性，这些10后小朋友们已经成为了最纯粹的“氛围编程”实践者。OpenAI前研究总监Andrej Karpathy所定义的“忘记代码的存在，完全投入到氛围中”，对这些孩子来说不是什么新颖概念，而是与生俱来的直觉——他们不需要克服对传统编程的依赖，因为他们从未经历过那个只有专业人士才能写代码时代。  欢迎来到AI原住民的世界，当成年人还在忧心忡忡地讨论AI是否会取代工作时，新一代已经将AI视为与生俱来的工具，就像我们当年使用计算器、字典一样自然。他们不会问“要不要用AI”，只会问“怎么用”。 正如英国科幻作家道格拉斯·亚当斯的科技三定律中的第一条所说：“任何在我出生时已经有的科技都是稀松平常的世界本来秩序的一部分”。对于这些从呱呱坠地就伴随着AI成长的孩子们来说，AI不是高深莫测的黑科技，而是他们生活的一部分。  小女孩45分钟搭建AI聊天机器人 AI编程工具Cursor火了之后，Cloudflare的副总裁分享了一段视频，记录了他8岁的女儿仅用45分钟，就用Cursor搭建了一个聊天机器人。这位小女孩此前对编程只有一点小兴趣，玩过一些Scratch之类的儿童编程软件。然而，在这短短不到一小时的过程中，她通过自然语言命令修改网页，更改文本、居中元素并添加互动聊天功能。演示过程中，她不断调整提示词，优化网站的外观和功能，最终实现了一个简单聊天机器人。 **“爸爸帮我装了工具，剩下全靠嘴”** 一个8岁小男孩从没写过一行代码，仅靠AI助手两小时就开发出一个游戏，而且他已经做了好几个！从方块游戏到超级马里奥，从画图软件到动画制作，样样精通。更惊人的是，他的游戏已经吸引了50万人体验，还有人给他打赏。  小朋友的创作过程如下——对着Cursor说一句“make a pen app”，AI立马生成代码，点击应用，一个画笔应用瞬间诞生。这位小创客甚至开设了自己的YouTube频道，已发布20多个视频，展示他如何用“嘴巴编程”。Karpathy都转发感叹：“编程领域变化太快了，未来我们是不是只需要多按几下Tab键就行？” **9岁男孩与AI合作出版小说** 对于这些孩子来说，使用AI就像使用筷子一样自然，其中一些甚至已经开始靠AI挣钱了。 北京三年级小男孩许萌萌已经把AI当成得力助手，合作完成了《AI少年：火星生存大挑战》小说。这本书首印5000册，一个月内便加印，版税数万元。 有趣的是，真正开始写书后，反而是大人先撑不住。萌萌爸爸自嘲“光速退出项目”，妈妈因不懂AI只能在旁打气，最后全靠这9岁小作家坚持，修改三稿大纲，最终完成七八万字的故事。 萌萌的创作流程也非常的AI：将情节构思转化为提示词，让AI生成场景描述；用AI检查语法并润色文字；甚至连书中的卡通头像都是他将真人照片“喂”给AI生成的。  Zmh Github主页 在山东，15岁少年张铭涵（Zmh）尽管刚升入高一，却已拥有7年编程经验，并成功开发了名为Chat Nio的开源项目。这个项目在GitHub上获得了超过3.4k的星标，并已被收购，为他带来七位数收入。这样的例子，在传统教育体系中难以想象。 **AI已是部分小学生的必修课** 根据北京市教委的一份声明，自今年秋季起，北京市各学校每学年须提供至少8小时的AI教学。学校可将AI作为独立课程开设，或融入科学、信息技术等现有课程中进行教学。  新计划设计了系统的AI教育路径：小学阶段学生通过实践课程初步了解人工智能；中学阶段学生学习如何在学业和日常生活中应用AI；高中生则侧重于强化AI应用与创新能力。AI教育开始从边缘走向主流。  为中学生解释Transformer 这股AI教育浪潮并非中国特有。去年，加州通过了一项法律，要求其教育委员会在课程中考虑人工智能素养。加拿大和韩国也已将这一先进技术融入K-12教育，包括使用AI驱动的数字教材以及为教师设计的AI课堂整合方案。英国的一所私立学校甚至推出了“无教师”课堂，约20名学生通过虚拟现实头戴设备和AI平台进行学习，而非传统教师的讲解。  “数字原住民”指的是在互联网时代出生的一代人，他们从小就接触电脑、手机等可以上网的电子设备。虽然这个概念并非完全无争议，且全球各地的教育系统、社会结构和互联网普及程度也不尽相同，但我们大致可以认同，如今的年轻一代比他们的父母、祖父母一代使用科技的方式更为直觉化，也更有效率。 这就是为什么我们现在会讨论诸如“长时间盯着屏幕对学生课堂注意力的影响”这类问题，这种讨论对于上一代人是不存在的。 ChatGPT等AI产品的出现，实际上催生了全新一代的“AI原住民”。这一代人生来就在AI环境中成长。从学校开始，他们学会用AI构建知识和展示学习成果，进入职场后，他们也将面对不一样的工作方式和内容。就像“数字原住民”一样，AI将重新定义下一代人与技术的关系，创造出全新的学习、工作和生活方式。 现在的孩子们已经将AI这种在成人眼中仍显高深的技术，融入日常生活中，就像讲童话故事一样自然。八岁小孩能把机器学习讲得头头是道，不仅懂得使用，还真正理解其原理。这些从小浸泡在科技中的小家伙，玩着玩着就开始琢磨创业点子，三年级的孩子都在策划自己的应用程序，他们的思维早已超越了游戏和动画片的范畴。 有人把AI当救世主，有人视作洪水猛兽，但当一个七岁小孩对着AI嘴里念叨着：“把这篇周记改得笨点儿，别让老师看出破绽”的时候，所有这些讨论才回到了现实。 也许我们唯一能做的，就是尽量不要阻碍这些“AI原住民”的脚步，尽量不要把我们的焦虑和期望传染给他们，让他们去探索那个新世界吧。毕竟对他们来说，AI不应该是将要到来的愿景，而是正在被他们捏在手里的橡皮泥。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491098.htm)

三星电子关税周一表示，计划利用其全球生产网络来应对美国新的关税政策，包括针对包括韩国在内的几乎所有国家的商品征收的对等关税。三星电子视觉显示事业负责人Yong Seok-woo在当天的记者招待会上表示：“在美国销售电视、显示器、条形音箱等产品，其中以电视为主。这些电视大多是在墨西哥生产的。” [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0328/bf5178a67a34a56.jpg) 他说：“新的对等关税的影响很小，但随着美国贸易政策的继续演变，我们正在密切关注形势。我们在全球拥有10个生产基地，计划通过战略性的生产分配来克服这些挑战。” 三星目前在包括印度和越南在内的几个国家生产电视机。虽然来自墨西哥的产品免于新关税，但来自越南的产品在进入美国时面临46%的对等关税，来自印度的产品则面临26%的对等关税。 Yong指出，三星电子不打算因为关税而提高旗舰机型的价格。相反，该公司正在扩大中档和入门级电视的产品线。 “我们已经扩大了2025年在这些领域的产品线，”Yong说。“消费者可能会对价格感到满意。” 三星电子在2024年的全球电视市场上连续19年蝉联第一。市占率为28.3%，紧随其后的是LG电子（16.1%）。 在2500美元以上的高端电视领域，三星电子占据了49.6%的市场份额。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491096.htm)

当地时间4月6日，美国总统唐纳德·特朗普在被问及美股暴跌一事时表示，自己并非故意策划股市抛售。特朗普在乘坐总统专机“空军一号”时与记者谈到全面关税措施对美国经济的影响。特朗普说：“我不希望任何股票下跌，但有时候为了解决某些问题，你不得不吃药。”  特朗普没有表现出要放弃关税计划的迹象。 他说：“我没法告诉你接下来市场会出现什么情况。” 特朗普表示，他已就美国政府的关税计划与一些欧洲及亚洲国家领导人进行了交谈，“他们迫切希望达成协议”。 **美股指期货新一周交易延续大跌走势**  受美国关税政策引发的市场恐慌情绪持续影响，美国纽约股市主要股指期货价格在6日晚间开始新一周交易后延续大幅下跌走势。 交易开始后，道琼斯工业平均指数、标准普尔500种股票指数和纳斯达克综合指数的期货合约价格急速下挫，跌幅一度分别达4.72%、5.48%和6.15%。 美国股市3日和4日连续两个交易日暴跌，标普500指数出现10.53%的累计跌幅，纳指跌入技术上的熊市区间，美国股市股票市值在过去两个交易日蒸发5.4万亿美元。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491094.htm)

奥迪发给经销商的备忘录显示，计划暂停交付所有在4月2日后在墨西哥及海外装配并运抵美国港口的车辆，这些车辆将受新的25%关税的影响。该公司还表示，所有4月2日及之前抵达美国港口并用于销售的车辆将照常处理、批发和交付给经销商。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0216/dc1594371841bf1.png) 备忘录指出，4月3日起，为识别不受美国新增关税影响的汽车和轻型卡车，这些车辆的发票上将显示一个“无额外进口费”（No Added Import Fee）的$0选项代码。目前，所有截至4月3日仍在经销商库存中的车辆，均已标注库存备注“无额外进口费”。 奥迪表示，其营销团队将发布关税工具包，帮助经销商制定短期策略并推广现有库存。该公司透露，其在经销商和港口库存中拥有超过3.7万辆不受新增进口费用影响的车辆，这些车辆可“直接销售给客户”。 一位奥迪发言人表示，该公司内部正在评估新关税对其业务的影响。这位发言人在一份声明中表示：“我们正全力以赴支持奥迪经销商网络，尽量减少对业务和客户的影响。” 美国最新一轮针对汽车进口的关税已于4月3日开始实施。每一辆从墨西哥或欧洲进口至美国的奥迪汽车都将受到影响。 奥迪最畅销的车型Q5是在墨西哥生产的，但它并不符合美墨加协议（USMCA）的规定，这使得这家豪华汽车制造商的情况变得更加复杂。 美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）的命令表示，新的汽车关税是“在所有其他关税基础上”征收的。这意味着来自加拿大和墨西哥的非USMCA合规车辆，在合并汽车关税和国家关税后，可能会面临50%的关税税率。 大众集团美国分公司（Volkswagen of America）也于4月2日通知经销商，计划对在美国境外组装的车辆加收进口费用，该费用将包括在车辆运费中。大众在备忘录中表示，这项费用的具体金额将在未来几周内计算并确定。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491092.htm)

据外媒报道，特斯拉在美国和加拿大推出了价格更低的非Launch Edition版Model Y，起售价为4.9万美元（未包括激励措施）。今年1月底，特斯拉开始在北美和欧洲接受新款Model Y的订单，但是当时该公司只提供Launch Edition长续航全驱特别版车型 Launch Edition版Model Y的起售价为6万美元。很显然，对于Model Y来说，这一价格有些偏高。但是在Launch Edition版中，特斯拉用上了所有可用的配置，包括售价为8,000美元的FSD软件包这一大多数特斯拉消费者都不会选择的配置。  图片来源：特斯拉 上周，有报道称特斯拉已经开始生产非Launch Edition的新款Model Y，但是当时该公司尚未开始接受订单。外媒在当时推测，这是因为特斯拉Launch Edition版尚有库存，该公司可能会在第二季度结束时开始接受非Launch Edition版的订单。 然而，特斯拉在当地时间4月4日突然开始了非Launch Edition版Model Y的销售。 特斯拉在其美国官网上表示，在美国境内，该公司可以在1到3周内交付车辆。另外，该公司在加拿大也给出了相同的交付时间表，并将新车型的价格定为7万加元。换算成美元的话，这一价格与美国售价持平，这表明特斯拉预计其在加拿大不会受到关税的影响。 Launch Edition版Model Y首发版续航里程为327英里（约523公里），最高时速125英里/小时（约200公里/小时），零百加速时间为4.1秒。与之相比，非Launch Edition版Model Y长续航全驱版的配置参数基本相同：同样拥有523公里的续航里程和200公里/小时的最高时速，不过其零百加速时间稍长，为4.6秒。 除了非Launch Edition版Model Y之外，特斯拉还给Model Y和Model 3都推出了新的钻石黑（Diamond Black）配色。特斯拉官网配置工具显示，目前订购所有版本的Model 3和Model Y（包括新推出的车漆颜色），均能在1-3周内完成交付。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491090.htm)

华尔街对冲基金大佬、潘兴广场资本创始人比尔·阿克曼日前对美国总统特朗普关税计划的风险提出了严厉警告，称这些计划可能会导致美国经济崩溃，并对特朗普的支持者造成最大的伤害。 阿克曼曾在美国大选中公开为特朗普背书，相信特朗普担任总统将给美国经济带来积极的变化。“商业是一场信心游戏。总统正在失去全球商界领袖的信任。对我们的国家和数以百万计的支持总统的公民，尤其是已经承受巨大经济压力的低收入消费者而言，后果将是极为不利的。”阿克曼当地时间周日在X上发长文写道。  阿克曼首先赞扬了特朗普的战略，称美国“100%”支持特朗普修复不利于国家的贸易体系。随后他警告称： “通过对我们的朋友和敌人征收巨额且不成比例的关税，从而发动一场针对全世界的全球经济战，我们正在摧毁人们对我们国家作为贸易伙伴、经商之地和投资资本市场的信心。” 他认为，特朗普应该考虑宣布暂停实施“对等关税”90日，以便他能够谈判并解决“不对称关税协议，并吸引数万亿美元的新投资进入我们国家”。 他指出，如果这种情况不发生，相反，美国对“世界上每个国家发动经济核战，商业投资将陷入停滞，消费者将捂紧钱包和口袋，这将严重损害我们在世界其他国家的声誉，而恢复这一声誉将需要数年甚至数十年的时间。” “在一场经济核战中，哪个首席执行官和董事会愿意在我们的国家做出大规模、长期的经济承诺？我不知道有谁会这样做。”他写道。 阿克曼预测，如果市场崩溃，“新投资停止，消费者停止花钱，企业别无选择，只能削减投资和解雇工人。” 在特朗普宣布对等关税后的两天内，全球金融市场巨震，美股市值蒸发了约5万亿美元，标普500指数下跌了10.5%，创下自2020年3月以来最大的两日跌幅。 周一，亚洲股市开局惨淡，与此同时，美股期货暴跌，纳斯达克100指数期货和标普500指数期货一度下跌5%以上。这表明，全球金融市场短期内恐将继续动荡。 尽管特朗普政府官员周日对关税政策的影响轻描淡写，但阿克曼认为，如果负面影响扩散开来，不仅是中小企业，大企业也将遭受痛苦。他预测美国物价将上涨。 “几乎没有一家企业能够在一夜之间将大幅增加的成本转嫁给客户。即使他们没有债务也是如此，不幸的是，整个（商业）体系中存在大量杠杆，”他写道。 阿克曼还警告称，特朗普可能会给那些支持他的人带来负面影响。 他表示，“这不是我们投票（给特朗普）想要的结果。总统有机会在周一喊停（关税政策），并有时间修复不公平的关税制度。否则，我们将走向一个由自己引发的经济核冬天。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491088.htm)

纳瓦罗周日还评论了前一天马斯克有关与欧洲建立零关税区的倡议。马斯克在4月5日与意大利副总理、极右翼联盟党领袖萨尔维尼的视频连线中曾表示，希望美国和欧洲之间能够实现“零关税”，打造一个事实上的“自由贸易区”。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/80/w550h330/20250407/11b5-6d4382008869a1db47905a6e6d2a9418.png) 对此，纳瓦罗则直接抨击起了马斯克。 他表示，“我认为，了解马斯克很重要的一点是：他卖车，这就是他的工作。例如，如果你看看德克萨斯州的特斯拉工厂，它们是组装厂，它们从中国、墨西哥、日本等地获得大量零部件。特朗普总统的目标是重振底特律制造业，而非任其转移至墨西哥。” 值得一提的是，马斯克在周末的最新表态中，对作为“贸易鹰派”人士的纳瓦罗其实也曾丝毫不客气。他甚至直接炮轰了纳瓦罗的哈佛经济学博士背景：“哈佛大学的经济学博士头衔不是什么好事，而是负担，会让人的自我超出智商。” 不少业内人士表示，马斯克和纳瓦罗间的对立，无疑正反映出特朗普政府团队内部如今存在的严重割裂。周末甚至一度曾有爆料称，在特朗普宣布“灾难性”关税政策后，美国财长贝森特可能正计划离职。 在白宫内部，被视为“贸易鹰派”的纳瓦罗，长期以来就曾以保护主义倾向和煽动对华敌意而闻名，而与其一直秉持的激进关税立场相比，贝森特和马斯克显然都可以算得上是“温和派”。 在周日的采访中，纳瓦罗还放言，当前美国贸易逆差的失控已构成了国家紧急状态。“我想告诉世界的是——如果你想来和我们谈判，不是说你想降低关税，然后就行了。问题是非关税欺诈——停止再操纵货币，停止再倾销产品。” 纳瓦罗喊话欧洲把19%的增值税降到零，别再设那些“虚假的农业标准”来阻止美国猪肉、奶制品和鸡肉进入欧洲市场，并警告越南，不要将虾倾销到美国市场，导致路易斯安那州沿海地区的人失业。 然而，虽然他打着为美国生产商和渔民着想的幌子，但多位美国经济学家和商界人士周末已警告称，加征关税将推高价格，并最终转嫁到美国消费者身上。由于担忧物价飙升，许多美国消费者已开始囤货模式，而小摩等投行则更是直接拉响了美国经济年内可能陷入衰退的警报。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491086.htm)

<blockquote><p>在当前的就业市场中，产品岗位的求职情况呈现出一些有趣且值得关注的趋势。本文通过对近期招聘市场的观察，分析了To C和To B产品岗位求职者的变化、男女比例的失衡、应届生的大量涌入以及杭州“六小龙”对人才吸引力的增强等现象。</p> </blockquote>  最近1-2个月，我有比较多的时间在招人，招产品新人，Base是在杭州，发现了一些信息，做个分享。 1、To C岗位的求职者比较少，特别是偏用户侧的产品经理，大部分都是To B的或者偏增长、偏H5营销的，To C的求职者要么就是9-10年以上经验的，要么就是1-2年经验的，中间的很少出现在求职市场，我推测可能跟互联网行业的发展阶段有关系，早些年有大批的创业机会，所以也就出现了很多的To C产品，导致也有很多的产品经理从业者，在2018年甚至是2016年以后To C的产品没有多少增量创新的空间了，叠加资本也趋于现实，导致要么能够财务平衡自负盈亏，要么破产倒闭，从业者可能就会选择转型，要么转To B，要么转短视频，要么彻底改行或者回老家发展。那么最近1-2年的为什么会多一些？看简历会发现最近1-2年兴起一波结合AI做To C产品的，纯软件的或者软硬件结合的都有，有些新入行的比较年轻的产品经理。 2、男女比例严重失衡，女生候选人大约可以占到80%的比例，以至于我需要跟HR和老板解释，并不是我在面试的时候倾向于女性候选人，而是从简历源头就已经是这么个情况，我们的HR解释说可能这个市场环境之下，男的更加求稳，有份工作就会待住，女生可能相对在这方面就会顾虑少点。我个人并不完全认可这个观点，但是我也没想明白其中的缘由，有可能大一点的城市互联网行业现在求职者都是女性远多于男性？ 3、应届生选手很多很多，招聘的JD挂出去，如果是经验要求1-3年的，能收到大量的应届生的投递，而且其中有很多都是有多段一线大厂实习经验的，从简历上看头头是道，比较模板化，我甚至怀疑是不是AI大模型能力上来之后，大家都学会用AI去编造实习经历了，实习经历又没有办法去严格背调，这无疑加大了企业侧的招人风险，面试官需要更加依赖于现场面试的评估，而且感觉大家的面试技巧等方面比前些年会有所进步，不知道是否这1-2年兴起的AI模拟面试以及短视频指导面试的博主有所贡献。 4、今年年初杭州“六小龙”火爆一时，特别是DS的爆火，拉升了杭州的城市名气，能够明显发现有一波在北京或者其他城市工作的人，即使是有非常多年工作经验的，也比较倾向于来杭州找机会，问为啥选择来杭州，回答都会提“六小龙”，这次城市PR的收益杭州显然是吃到了。 5、还有一个现象，我发现企业招人比前些年其实是更难了，除了上面的一些因素之外，还有一个是招牌平台显著没有以前透明了，名字我就不提了，前些年可能还在抢市场的阶段，屠龙少年颠覆传统招聘平台模式，但这1-2年显著看到这个度跟以前很不一样，之所以你收到的简历质量一般，很有可能是因为好的平台不给你免费推荐了。以至于我甚至做出了错误的判断，认为现在的人选质量都不太行了，其实不是的，只要你付费，自己去搜索，还是有不少经历匹配的人，但是这些人就不会轻易出现在你的信息流里面了，原因嘛，你懂的。 这个故事在招聘、婚恋、二手车、房产中介的领域都上演过，根本原因在于这是个低频高客单价的生意，就像我们去一个餐馆吃饭，如果这个餐馆主要是服务本地人的，那么食材档次、菜的味道可能会比主要服务外地人的要更好一些（仅主观判断，未必符合实际情况），因为名气和实力并不能等价，名气是可以刷的，很多榜单前面的，只是舍得花钱去刷，这个世界，真是个草台班子呀。 本文由人人都是产品经理作者【李明Bright】，微信公众号：【李明Bright】，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。

当下，以DeepSeek为代表的大模型应用正成为各个领域创新的”加速器“，但同时也给邮件安全领域埋下了新的隐患。恶意攻击者利用AI技术批量生成高度仿真的钓鱼邮件和变体病毒，使传统基于规则库的邮件防御体系面临失效风险，企业信息安全正遭遇智能化攻击的威胁。 据《2024中国企业邮箱安全性报告》显示，2024年，全国企业邮箱用户共收到各类钓鱼邮件约755.0亿封，相比2023年增加了30.8%。**生成式AI已成为各类恶意邮件的重要生产者之一**。  **AI技术重构邮件攻防格局** 如今，每分钟都有数万封 AI 生成的恶意邮件涌入网络，邮件安全攻防博持续升级，主要体现在以下几个方面： **攻击者手段的三重升级** 1. 自动化升级：攻击者利用AI大模型能够定制自动化攻击脚本，实现从目标分析到钓鱼内容生成的闭环作业，精准模仿企业邮件特征 2. 伪装升级：自然语言生成(NLG)技术伪造合规邮件语义，结合多态混淆技术绕过传统检测。 3. 策略升级：AI批量生成高度仿真的钓鱼内容（文本/图片/附件），动态“升级” **动态威胁&amp;防守者的两重困境**： 1. 传统规则的滞后性：AI加持下，攻击者更加轻易绕开规则和特征的拦截 2. 小模型拦截需要时间以及样本训练：反垃圾小模型拦截需要时间和样本学习 **四大AI底层能力，以AI之盾应对AI之矛** 2025 年，面对AI 邮件攻击来势汹汹，CACTER 依托大模型 AI 能力，融合成熟的邮件安全防护体系，正式推出了**新一代 CACTER 大模型邮件安全网关**： 1. 语言义深度理解能力：基于Transformer架构的上下文建模 2. 多模态联合分析能力：跨文本/图像/附件的统一表征学习 3. 零样本威胁检测能力：大模型的泛化推理能力 4. 攻击者画像构建能力：社交网络辅助的关联分析  **三大关键功能模块，护航企业邮件安全** CACTER大模型邮件安全网关依托AI深度防御体系，精准拦截新型高级恶意威胁邮件，首创高管专属防护方案，通过多重检测机制，保护企业邮件安全： **·高管保护** 企业核心人员作为关键决策者，掌握着大量重要信息，是AI “定制化” 定向攻击的目标。 CACTER大模型邮件安全网关凭借强大的检测能力，**能及时拦截针对高管的钓鱼邮件、恶意软件传播邮件以及商业机密窃取邮件**： 1. 混淆文本类恶意邮件检测； 2. 罕见恶意后缀附件检测； 3. 基于语义意图理解能力： 4. 从垃圾邮件中二次识别新型高级恶意威胁； 5. 提升外语（小语种）恶意邮件检出率。 **·大模型 URL 沙箱** AI 赋能的动态防御体系，可通过意图级行为追踪和多模态分析验证，有效识破钓鱼链接的伪装，**大幅提升新型恶意 URL 的检出率**，让钓鱼链接无处藏身： 1. 意图级解析； 2. 行为链追踪； 3. 多模态分析验证； 4. 提升对新型恶意URL检出率。  **·AI 智能报告** 支持AI数据分析，**“自定义制作统计报告”和“定时推送统计报告”场景**，深度解析邮件恶意数据，提出邮件防控策略： 1、邮件过滤数据深度挖掘和可视化解读； 2、智能生成邮件安全防护策略。  AI 恶意攻击与安全防御激烈博弈，形势瞬息万变，邮件安全作为企业信息防护的重要一环，其面临的风险不容轻视。 CACTER始终坚信邮件安全是企业安全的基石，未来，将致力于深耕AI安全技术，以创新驱动防御进化，助力企业应对未来更复杂的网络安全挑战。

<blockquote><p>在人工智能快速发展的当下，AI技术正逐渐渗透到各个领域，尤其是智能手机和智能硬件行业。本文通过与rabbit创始人Jesse Lyu的对话，深入探讨了AI技术如何颠覆传统的手机系统和智能硬件生态。</p> </blockquote>  4 月 3日，rabbit 发布 AI 原生操作平台 rabbit OS intern 。该系统拥有自主的通用 agent 机制，能够基于用户输入的 prompts 进行推理、规划、协调及代码级任务执行，从而构建多样化项目。当前其跨领域任务完成能力展示出实习生水平的人类智能。 同日， rabbit 创始人 Jesse Lyu 接受了 This Week in Startups podcast 的直播访谈，采访中谈到了他对 AI 软硬件的看法， rabbit OS intern 的特点和对 agent 技术的看法： Jason Calacanis Jesse 你好，我很欣赏你。你的公司之前发布了 rabbit 这款产品，并很成功地获得了业界的广泛关注。 rabbit r1 的发布可谓恰逢其时。 当时整个科技界对 LLMs 的热情达到顶峰，硬件创新产品备受瞩目。在你推出这款设备的时候， Humane AI Pin 等可穿戴智能硬件已经进入市场并引发关注，当时也有新闻报道 Sam Altman 计划与Jony Ive合作开发AI手机并为此进行融资，行业普遍认为“ AI 硬件”将开启巨大机遇。 但正如过往的技术 Gartner 曲线，往往人们会经历从一开始的兴奋到过高期望再到失望的心理变化过程，甚至出现怀疑和绝望，直到行业恢复冷静重新走向成熟期。 我相信你一定听说过 Gartner 曲线，那请问你们公司现在处在这条曲线上的哪个状态，你们会自我怀疑么？作为新品类的前沿科技创业者，你作为创始人如何带领团队应对市场预期波动？ Jesse Lyu 我记得一年之前就在我们的产品准备交付时，我们见过一次。首先，我想强调的是，任何实际做过硬件产品的团队，都会完全认同 Gartner 曲线所描述的几个阶段。对硬件产品来说，发布时间点的选择很值得玩味。当初我们决定打造这款橙色小智能盒子的核心原因不是否定手机的价值，而是我们认识到 LLM 这项技术极具颠覆性和创新性，随着会带来一系列系统性变革。因此我从未设想新技术理论能完全适配所有创新突破，因为当下所有的apps都运行在现有的技术框架下。今天用户使用的多数服务都被封闭在旧有的生态体系中，新的模型，比如 agent ，在一开始还很难和已有的生态进行交互。这意味着需要实现基础架构的根本性重构。因此我们清楚地意识到：要充分发挥 agent 的技术潜力，就必须建立专属平台。这和单纯想开发一款新手机或智能眼镜的路径在本质上是不同的。正是基于这种技术认知，我们才将这款设备定位为前沿技术的承载平台。 不过确实如此，我同意你说的。但我认为最初我们没有刻意过度市场营销。如果你还记得当时的细节的话，我们甚至没有参加 CES 的官方活动。我们当时是在酒店的一个临时场地录制的产品Keynote。 Jason Calacanis 是的，你应该当时都没有想到 CES 官方会将你们的产品评为当届展会上的最佳产品，并跻身各类年度最佳产品榜单。在那个时间点，你们精准的把握了行业时机一炮而红，很多投资人和合作方纷至沓来。但渐渐地， AI 硬件的第一波浪潮褪去。 Humane 关停公司业务，那些智能挂件产品也逐渐淡出公众视野。类似的，同期发布的 Apple Vision Pro 也曾引发狂热追捧，如今同样归于沉寂。我们回到原点来聊一聊你做这款产品的初心。作为创始人面对 Gartner 曲线的起伏，你是如何调整情绪，并鼓舞团队始终向着目标奋进？ Jesse Lyu 我对自己的定位是行业老兵。作为连续创业者，这不是我第一次创业。在二十岁出头时，我就经历过完整的创业周期。如今重走创业路，我已经做了充分的心理建设。但必须承认，人们对 AI 硬件产品的期待远超预期。某种意义上，我们被迫学习如何成为舆论焦点中的“科技明星”。我记得某位名人说过，大学应该开设课程教授如何应对突如起来的巨大关注，毕竟大多数人很难适应。 但我时刻提醒自己和团队，我们真正需要专注的是我们的产品，不断完善产品才能给用户提供最好的产品和用户体验，这是用户真正关注的。现在有时用户对我们的产品有过高的期待，他们希望如同想象中的场景一样使用产品，但现在理想与现实的鸿沟始终存在，目前的 AI 技术尚不能完全实现用户 的期待。 我们作为一家公司，在这些点上非常专注，一直在完善我们的产品体验。过去 12 个月我们完成 30 多次固件升级（OTA），这种迭代强度代表了我们的态度。 Alex Wihelm 你指的是对已经交付的 r1 设备进行软件更新对么？我记得，你们首批交付 r1 的产品时就售罄，之后多个批次都没有留下存货。2024年度 r1 设备的实际销售量有多少？ Jesse Lyu 目前我们的总交付设备已经超过 10 万台。目前有少量存货，在 Best Buy 和 Amazon 官方渠道销售。 Alex Wihelm Jesse，其实我真正关注的是你们今天新发布的公告。你们发布了 rabbit OS（ r1 硬件的软件操作系统）的更新版本 intern ，同时展示了一些 agent 交互的新场景。我稍后会在屏幕上同步展示。我的问题非常简单，这是否意味着你们公司在AI战略上逐渐从硬件向软件转移？ Jesse Lyu 关于硬件迭代节奏，我们确实尚未公开讨论过。但我希望在这个问题上保持高度透明。我相信这是你们一定关心的问题。实际上，我们并没有预期每一代的产品周期会在 10～12 个月之间。这个迭代周期已经和手机类似，比如每 10 个月 iPhone 和 Pixel 系列都会发布新品。我们对硬件产品迭代周期的预期并不是这样。 我认为我们依然处于早期阶段， r1 这款硬件产品对我们的意义在于能成为运行我们开发新系统的平台，这是完全区别于传统生态的系统。实现这一目标，需要在后端和云端都做出很多改变，这也是一开始我们决定自己开发新系统的原因。过去一年我们的战略重心是打造跨平台通用 agent 技术，并将其深度整合至全新的 rabbit OS系统。技术底座一旦成型，将释放多形态设备的开发潜力。事实上，我们已经有了很多研发原型可以在今年晚些时候发布。 Jason Calacanis 你个人最喜欢的硬件设备是什么，最好是很疯狂很酷的。 Jesse Lyu 回答这个问题之前我首先需要声明并不代表我们一定会研发这个形态的硬件产品。但是我真的很喜欢Sony的初代机器狗Aibo。但它和波士顿动力的产品形态和应用场景都不太一样。我始终对初代索尼Aibo情有独钟，它承载着我童年的记忆。 Alex Wihelm 是的，运用今天的 LLM 技术，你可以直接向机器犬下达指令：“到后院去巡逻，拍摄并记录你发现的野生动物”。以及“巡视整个家，实时上报区域内垃圾分布的情况” 等任务。我在家里的院子里就需要经常整理各种各样的垃圾，因为德州的风很大。试想一下，如果机器狗能告诉我哪里有垃圾或者哪里会出现土狼，那真的很酷。 Jesse Lyu 完全同意。亚马逊的 Alexa，本质上就是能在家庭环境中自主移动的智能终端。但真正让深度关注这个形态设计的核心逻辑在于：未来 AI 需具备物理操作能力——例如自主控制电灯开关或调节温控设备。尽管当下众多企业聚焦人形机器人研发，但从我的童年记忆和情感联结出发，我更倾向非人形设计。我们已经看到了很多原型设计。但有趣的是，在 agent 技术生态中，硬件实现周期很多时候反而比软件系统开发更快。 在硬件的角度，我不觉得今年会是关键的突破之年，可能是 2026 年，但我相信到 2027 年我们将迎来真正意义上的AI 手机革命——从芯片架构、技术内核到用户界面与操作系统全面重构，从而取代目前的应用市场生态。 Alex Wihelm Jesse我想再明确一下，我的问题是硬件业务是否依然是你们的核心，听上去答案是否定的，对于你们已经售出的 10 万台 r1 设备依然提供软件更新支持。但目前你们并未对第二代硬件产品承诺任何具体时间表。但是有可能在未来的某一个时间点，会对硬件形态进行迭代，甚至可能是完全不同的形态。目前在软件测的工作，并不会改变公司在硬件端的战略愿景。此举仅为扩大软件生态开放度，与硬件核心战略并不冲突。我这样理解对么？ Jesse Lyu 完全正确。这次推出的功能是现有硬件用户所使用的操作系统，我们现正逐步向非硬件用户开放访问权限。 Jason Calacanis 我个人很希望有人能在智能手环上有新的设计和突破。我不确定你们有没有听说过例如存在一种可赠予伴侣或子女的特殊手环，它通过按压发送信号传递心意。轻触即可发送消息或震动提醒，实现情感表达。这类产品很适合情侣，也有很多厂商在研发和生产。我一直有一种想法，《星球大战》中机器人腕带式计算机的设计理念——集成物理按键实现即时通讯——正被现代智能穿戴设备借鉴。 我非常期待出现兼具美学设计与高交互性的智能手环。 我需要一款环绕前臂的可穿戴设备，并且能与我的衣服结合。这个产品可以搭载 r1 或者 r1 的操作系统，通过使用能学习我的使用偏好。如果有突发新闻，标题会通过这个设备推送给我，但我希望AI能帮我核实真实性并进行总结归纳。于此同时我能通过这个设备看到我 DoorDash 订单和 Uber 叫车的状态。 Jesse Lyu 是的，我很快补充一点：人们总是喜欢幻想在科幻电影中出现的场景。许多从未涉足硬件领域的人可能不会意识到，真正的瓶颈始终是电池技术。你可以在一个手套中集成很多传感器，但是电池的形态始终是一个阻碍。过去几十年消费级电池技术未实现飞跃性突破，电池和传感器始终是阻碍人们打造新设备形态的核心障碍之一。 Jason Calacanis 是的，但衣服的好处之一是它有口袋（便于硬件设备携带）。这非常有趣。当我在滑雪屋度假时，发现一件维修暖通空调工人留下的工装夹克。我意识到这是某家管道公司员工的外套，他们当时在更换暖气设备。但当我试图确认物主身份时，伸手摸到口袋里有个手机，就通过这个找到了信息。 我看到过一种夹克在里面被加入了大容量的电池，并能实现加热功能。然后我就想，如果你只生活在美国，你就不明白深圳、秋叶原和其他这些地方的硬件正在发生什么。20年前深圳基础设施还很简单，但现在已经非常发达，和我早年去的时候完全不一样。那里的硬件发展令人难以置信。 Jesse Lyu 是的。眼镜是另外一种有趣的硬件形态（当然这并不代表我们会做这个形态）。但显然如你所知，Meta 已经销售了很多 AI 眼镜，此外还有苹果在内的众多厂商在 VR 和 AR 眼镜方向努力研发。我对眼镜有过非常直接的看法，因为，大概 6 年前我做了 LASIK 手术，但在此之前我戴眼镜。如果你戴眼镜，这意味着你必须或你不得不每天大约8小时佩戴它们。 因此佩戴体验至关重要。因此我们内部设计团队在讨论时半开玩笑的说，如果我们要做一个眼镜形态的 rabbit 产品，我们想做类似漫画龙珠战斗力探测器的东西，而不是一个你必须真正感觉舒适的真正镜框，也许只是一个小小的屏幕，但他能作为信息中枢。我们团队在研发中有很多这样的讨论，但我觉得，我们必须在非常有限的资源下注重研发对我们重要的产品。 Alex Wihelm 好。到这里我希望多聊聊 rabbit 最新发布的 OS intern 。我一打开这个界面，首先感受到的是一种熟悉的感觉，这很像我们在 OpenAI 和 Google 的 AI 产品中看到的。所以我很好奇 rabbit 的目标到底是什么。这是你们对目前市场上AI agent 浪潮的一种回应么？ 因为我很关注房地产市场，所以在采访之前，我用你们的产品生成了一份关于罗德岛的报告。过程中有一些反复，但最终给我生成了一份报告，我可以下载并继续浏览。很有意思。Jesse 帮我们介绍一下你的新产品吧。 Jesse Lyu 好。我在这里演示一下。这款产品的初衷与我们的公司使命一致。我们的使命是尝试构建跨平台的通用 agent 。这意味着我们理想的 agent 不仅能操作网站，还能直接操作应用程序，包括电脑上的应用和手机上的 apps，实现跨终端。我们从去年以来观察到的技术发展是模型在推理、规划以及代码级执行方面都越来越强。因此，如果将这三者链接在一起，就能让所有这些用例成为现实。  我可以展示一下我刚刚运行的 prompt。在之前 20 分钟的等候时间里，我对系统说“我马上要参加 Jason 的播客节目，聊一些我们最近发布的 agent 产品。能不能帮我准备一个详细的要点，并做成一个交互式网页应用”。 当使用我们的产品 intern 时，你可以把它当成具备类似人类实习生水平的能力 agent 。你不指望它成为顶尖科学家，或者达到年薪百万美元的明星工程师的能力。它就是一个 intern 的能力水平。 但这个产品令人兴奋的地方在于他在每个领域都能达到 intern 的水平。它不仅仅局限在编程领域。也不仅仅只能在房地产领域做研究。我们的产品与OpenAI、Gemini 这类产品最大的不同在于，他是一款端到端直接面对消费者的产品。所以如果你想要它做一个网站，它真的会生成一个网站。如果你想让它做一个PowerPoint，它就会生成PowerPoint。 举个例子，我非常喜欢 OpenAI、Google 和 Perplexity这三个平台。我在所有这些不同平台上都试了同样的 prompt。OpenAI GPT4o 的表现不错，做出了一个实际的网站，但内容基本就是生成的 HTML 代码和一些基本信息。我在 Gemini 2.5 Pro 上也做了尝试，它生成了一个 markdown 摘要，挺不错的，但是无法直接创建网页应用。我又在 Perplexity 上尝试，它给了些示例外部代码，打开后发现基本上就是个模板。 我们的 rabbit OS intern 有趣的地方在于：当你输入 prompt 后， rabbit OS intern 会有一个 master agent ，就像虚拟CEO一样说：”嘿大家集合一下，咱们来构建这个任务”。这个 master agent 会为其他 agent 制定完整的行动计划。 然后你会看到任务开始启动，本质上就是一群 agent 按照总体规划协作执行。所有任务自动分配给不同 agent 。你可以点击侧边栏查看后端的动态。总之这些 agent 协同工作得非常好。有的 agent 负责研究，有的开始建网站。 整个任务花了 18 分钟完成，速度还不错。现在你得到了所有这些生成的文件，可以下载。和 GPT4o 的效果对比，我们系统完成任务的质量更好。 Jason Calacanis 明白。如果有托管服务商，你完全直接可以把网站真正部署到互联网上。 Jesse Lyu 对，这部分是清晰明了的。但我需要强调的是生成内容的相关性。回想一下我的 prompt 是：”我要参加这个播客，需要准备手册”。我们得到的信息都是都高度相关的。它甚至自动创建了”自查清单”板块，写着：”检查这些，确保上节目前准备好所有材料”。我们的 agent 还做了一些这个播客受众情况的分析，总之所有内容都精准匹配。  Jason Calacanis 这些信息都很有趣。好奇这些信息和结论都是哪来的。 Jesse Lyu 其实就是整合了现有网络上的公开数据，所有公开资料。 Jason Calacanis 我在想是不是有人写了描述我主持风格的网页之类的？挺想看看数据来源引用。这功能真厉害。 Jesse Lyu 这里还有自动生成的问答环节和媒体应对建议。能明显看出这个 agent 真正理解并执行了人类特有的格式要求。这里还自动为我生成了“产品概述部分” 以备你们问到我们产品细节，我可以随时参考。但关键是要意识到我们正处在 agent 技术革命的拐点。我敢断言，所有产品很快都会具备这类AI能力。 Jason Calacanis 这本质上是一个实时运作的 AI agent 在替你完成任务。关键问题在于：结果质量如何？实际效用有多大？比如让它分析我的采访风格并做预演。如果人类完成类似的任务，我觉得他们得反复观看我和 Alex 的访谈录像，整理文字记录，耗时数小时。而 AI 可能从网络抓取了相关数据，甚至能持续进化。 Jesse Lyu 不仅如此，这个系统能创造出超乎预期的结果。比如多数 prompt 应用于非常专业严肃的场景，但我仅用一条指令就构建了一个 8/18 位音乐音序器。结果完全可运行的小型编曲工具，通过交互就能生成音乐片段。 对了，现在 rabbitOS intern 已经向所有人开放免费试用，只需要注册一个 rabbithole 账号，就能体验。r1 用户目前每天可以体验 9 次，非 r1 用户可以体验 3 次。 国内电脑可以直接访问：https://hole.rabbit.tech/ 本文由人人都是产品经理作者【江天 Tim】，微信公众号：【有新Newin】，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。