<blockquote><p>在私域流量运营中，许多企业或个人陷入了盲目追求用户数量的误区，却忽视了用户质量的重要性。本文将深入剖析这种现象背后的问题，揭示“流量≠留量，好友≠客户”的残酷现实，并提出用户筛选的三大规则：需求密度、支付力和信任度。</p> </blockquote>  为什么你每天发10条朋友圈，1000好友却带不来100块收入？ 我告诉你为什么？四个字 流量≠留量，好友≠客户 这是私域里最残忍的潜规则，这四个字理解不深建议不要做私域 越贪婪追求用户数量的人，越容易陷入流量陷阱 那有的朋友会说了：何老师，瑞幸完美日记不都这么做的吗？ 如果你有他们的内容力和资本，我绝对建议你这么做 但是其实大家根本不是一个等级的私域玩家 所以踏踏实实记住： **对于大多数私域来说，当你试图把每个用户都捧成上帝** 结局往往是——你跪着，用户走了，钱也没了 你以为在养鱼塘，其实养了一池子蝌蚪 关注我，私域路上少踩坑~ ## 一、为什么筛用户=筛钱？ ### 1.人的时间精力是有限的 人这辈子最大的幻觉，就是觉得自己能服务所有人 算笔账：假设你每天花2小时维护客户 300人时人均可以获得4分钟，3000人时只剩24秒 24秒能建立信任？还是制造厌恶？ 所以先接受一个事实：普通人的黄金服务临界点就是300人 超出这个数，你输出的不是价值，是垃圾 因为私域的本质是“注意力争夺战” 当你在低价值用户身上消耗能量 就注定无法把顶级资源留给真正值得的人 ### 2.流量越多=赚钱越难 私域不是装人的池子，是存信任的银行 疯狂加人的本质，就相当于往金库里塞废纸 没有筛选的流量涌入我们的私域是致命打击 举个很简单的例子： 之前你只用招一个人服务好你5000人的私域 现在你突然来了2w的新增流量 你要不要招人？你要不要考虑给这些人做首单让利转化？要不要做活动拉留存？ 这些都是显性的成本增加！ 更可怕的是，伴随大量垃圾流量进入 你的私域体系混乱度暴增，你会发现你之前有效的手段现在都没效了 然后你各种尝试新的打法新的测试 最终把老客户也搞得体验不佳选择离开，根本不会买的新客也一顿差评 但其实根本原因不是你的运营思路出错，只是因为人不对 结果，时间精力金钱成本暴增，业绩增长不达预期甚至下滑 这时候私域就开始“亏钱了” ## 二、用户筛选的三大规则 ### 第一标准：需求密度 首先我们要搞懂一件事情 用户在我们私域付费的本质是因为我们解决了她的需求 但是你能想象一个没有需求的人进入你私域 你还花了很长时间在跟踪他试图和她建联嘛 所以我们要看一个重要的指标“需求密度” 怎么理解呢？比如一个人加上你微信 在1个小时内多次主动和你讲他的需求并表达迫切想解决的态度 这种客户的质量【付费意愿】 一定大于上来之后啥也不说或者说：我先了解了解的客户 这个就是需求密度指标 单位时间内用户表达想解决需求的频率和意愿度强弱 一个最快速帮我们判断是不是我们目标用户的方法 所以私域一定不要把“加好友”当成终点 而是把需求探测作为起点 ### 第二标准：支付力 付费，永远是判断用户质量的第一标准 一个连钱都不愿意花的用户那就说明他对我们的价值是不认可的 这样的一个用户值得我们花时间吗？不值得 所以在私域一定要设置付费筛选的机制 哪怕是一个9.919.9的体验产品呢 这也是最快帮我们剔除掉羊毛党的方式 愿意付费后，就要判断在我们私域付费多少了 花钱越多肯定代表质量越好 这就是帕累托法则讲的20%的用户贡献了80%的销售 所以支付力很重要 不仅重要在这个单个客户身上 往长远去看，消费力圈层效应决定了她的身边拥有大量潜在人群 这句话你细品 ### 第三标准：信任度 所有生意成交的底层都是一个——信任 对于私域来说更是如此 大部分私域总是通过内容 ，通过沟通 试图去说服客户教育客户，但是最后发现往往往往吃力不讨好 记住：永远不要教育用户，而是要吸引和你同频的人 通过我们的产品和人设去筛选真正认同我们的人 1个信任我们的铁粉&gt;100个泛粉用户 而且我们要的高质量用户增长的源头，其实都在这些信任我们的用户身上 这些人都有一个特点 买的多，事少，愿意理解包容我们，还会主动帮我们推荐客户 去吧，找到他们 所以，大部分私域如果想赚钱一定要明白 用户质量决定我们私域的赚钱天花板 服务的深度决定你的护城河 筛选不是抛弃用户，是帮对的人找到对的归宿 最后和大家共勉：宁做100人的国王，不当10000人的保姆 本文由人人都是产品经理作者【私域何老师】，微信公众号：【用户之道】，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。

日前，**宝马宣布将对其产品线进行大规模改造，计划在三年半内让所有车型采用全新的设计语言。**这一变革将从宝马5系开始，该车型将融合Neue Klasse设计元素，包括全新的前脸设计。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/2274cb69-859b-4f08-baaf-9a93886f499e.png) 在内饰上，宝马将推出全新的Panoramic iDrive系统，减少物理按键，引入新仪表板、扩展的抬头显示、重新设计的方向盘以及一个倾斜的17.9英寸触摸屏。 这一系统将首次应用于iX3，并逐步推广至所有宝马车型。 **继5系改款之后，宝马还将推出全新X5以及2系、X2、7系和X7的更新版本。**  宝马设计总监Adrian van Hooydonk表示，公司正在开发全新的设计语言，并将在今年的IAA展会上展示首批Neue Klasse车型，逐步应用于所有产品线，确保没有一款车型被落下。 这一策略旨在避免新老车型风格割裂，让宝马品牌焕发统一而现代的魅力。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502610.htm)

 【录音笔】是GPASS推出的一档全新会员专享节目，内容来自机核办公室日程生活和工作中的一些短小记录，每期时长十几分钟左右（大概吧）。内容也许是一些不成体统的碎碎念，也许是一些突然发疯的暴言，还有可能是哪个缺德的把办公室里真实的日常对话（dui ma）偷偷录了下来，总之就连我们自己现在也不知道每期会有哪些人参与，会录些什么。

<blockquote><p>在第五届 BEYOND 国际科技创新博览会上，阿里云创始人王坚发表了主旨演讲，探讨了人工智能、大模型以及太空计算的未来。他提出了计算的本质是解决问题的逻辑，强调了“计算能力延伸”的重要性，并分享了“三体计算星座”项目，展望了太空计算在深空探测等领域的应用。</p> </blockquote>  5 月 21 日，第五届 BEYOND 国际科技创新博览会（BEYOND EXPO）在澳门开幕。 作为大会的重磅环节之一，主办方特别邀请浙江实验室主任、阿里云创始人王坚博士发表主旨演讲。他以《计算与无尽的探索》为题，分享了自己在人工智能、太空计算等领域的思考与实践，为现场观众带来了极具前瞻性的洞见。 阿里云创始人、中国工程院院士王坚以跨学科视角，串联技术史与未来趋势，提出四大核心命题：计算、人工智能、卫星与太空。系统回顾了技术发展的演进，并分享了自己对空间计算未来的设想与实践。  ## 1）计算的本质：从图灵到「人机共生」 图灵 1950 年提出「数字计算机」概念时，「计算机」指代人类而非机器，其逻辑是「人 + 纸笔 = 通用计算工具」。从最早的人类计算机，到人工智能的诞生，再到空间科技的兴起，“计算”始终是推动技术前沿的核心力量。他强调：**“计算本身就是目的，它是一种解决问题的逻辑。**” 当下云计算、空间计算的本质并非载体（如服务器或卫星）革新，而是 「计算能力延伸」。浙江实验室的 「三体计算星座」 项目将百亿亿次算力（ 1000PB ）部署于卫星，通过激光通信（ 200Gbps ）实现太空互联，突破传统卫星仅与地面交互的限制。未来该技术将服务于如深空观测、地球监测等应用。他特别提到，9 个月前发射的 12 颗卫星已实现 3000 公里范围内的稳定通信，可处理深空任务（如 L5 拉格朗日点太阳监测），推动「太空互联网」概念落地标志着空间AI基础设施的初步可行。  王坚强调，空间计算的核心不是造卫星，而是把“计算能力”嵌入卫星，让每一颗卫星成为“太空节点”，构建一个真正分布式的超算平台。他提倡开放协作的模式——“任何人都可以贡献一颗卫星”，共同参与计算星座的建设。 ## 2）AI 临界点：从工具到「未知场景创造者」AI 发展已进入 「能力发现」阶段。 王坚以 ChatGPT 为例，指出其代码生成能力超出早期预期，证明应用场景的想象力比技术参数更重要。国内大模型（如阿里云千问、Deepseek）不必纠结「AGI」定义，但真正的突破将来自我们对模型潜力的发现而需关注 ，「基础模型 + 垂直场景」 的化学反应。他警告：「用传统思维限制 AI（如『不能做什么』）将错失创新机会。」  ## 3）太空计算：开放生态 vs 巨头垄断 对比 SpaceX 的集中式星座，王坚主张 「开放卫星网络」 ——任何参与者可贡献算力卫星，形成分布式协作。这一模式需打破航天、IT、国际协作的壁垒，例如推动多国卫星标准互通。将计算嵌入深空探测，使火星探索等任务依赖「太空计算机」而非地球指令，实现 「机器为先驱，人类为后继」 的探索路径。4）创新者信条：跨界思维与不确定性管理王坚强调其学术背景（工程心理学）的核心价值是 「以人为中心」 的技术观。他举例称，人机交互（HCI）本质是心理学与计算机科学的融合，而 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 同样受心理学启发。「颠覆性技术必然经历不被理解的阶段，正如半导体在 30 年后才成为核心产业。」他建议创业者 「相信方向而非短期认可」 ，并以 SpaceX 早期失败为例，论证「承受不确定性」是创新的必修课。 ## 现场观众Q&amp;A ### AI领域会是年轻人的天下吗？ 这个问题其实不需要问——未来一定属于年轻人。我发起“ 20:50 ”活动时就说过，世界会把最困难的问题留给年轻人解决，因为前人解决的都是相对简单的问题。 技术颠覆是必然的，但何时发生难以预测。比如 Jeff Hinton（人工智能领域先驱）曾说：“如果谷歌那 8 个人没写‘ Attention is all you need ’，这项技术两年内也会出现。”技术发展有其内在逻辑，不会因某个人而停滞。Hinton 还说：“颠覆 Transformer 的技术一定会出现，但我不知道是什么。”这提醒我们要敬畏技术，保持开放。 像Deepseek、宇树科技这些公司的崛起，证明了小企业也能创造奇迹。人们曾认为AI颠覆只能由大公司推动，但现实是，不被看好的小团队反而可能突破——这就像在澳门做科技展，看似不可能，反而孕育机会。 ### 国内大模型离真正的AGI还有多远？最大困难是什么？ 我不太喜欢“ AGI ”这个概念，因为“ AI ”本身已经足够包容。如果一定要回答，我认为 AI 将以超出我们想象的速度发展，未来 5 年、10 年、50 年都是如此。 当前的大模型能力远超人们预期。比如 OpenAI 在推出 ChatGPT 前，尝试了多个 GPT 模型，最终发现只有 ChatGPT 能产生颠覆性影响。这说明，应用创新的关键在于“发现模型的能力”，而非纠结于“是否达到 AGI ”。 现在很多人用传统思维要求 AI，比如“ AI 不能做这个、不能做那个”，但实际上，AI 能做的很多事情是人类尚未意识到的。就像 ChatGPT 刚推出时，人们惊讶于它写代码的能力，而这只是其潜力的冰山一角。我鼓励大家多关注应用场景，少争论概念——当基础模型能力足够强（如 GPT4 、阿里云千问、Deepseek 等），真正的突破往往来自意想不到的应用场景。 ### 三体计算星座的研究目的是什么？在您看来，计算过程（ Computer Process）和最终目标（ Purpose ）哪个更重要？ 先回答第二个问题：计算本身就是目的。计算机（ Computer ）这个词曾指代“从事计算的人”，后来才成为机器的名称。但本质上，计算是一种思维方式，就像汽车和飞机都是交通工具，但载体不同。我们今天谈“云计算”“空间计算”，核心都是利用不同载体实现计算能力的延伸。 CS（计算机科学）或许更该叫“ Computing Science ”（计算科学），因为“计算机”这个词容易让人局限于机器，而计算的本质是解决问题的逻辑——这需要数学、心理学、工程学等多学科融合。比如你学的“人机交互”（ HCI ），看似属于计算机领域，实则与心理学密切相关——当年 Jeff Hinton找工作时曾被心理学系拒绝，最终在计算机系取得突破，这说明学科边界本就该打破。 回到三体计算星座的目的：我们不是为了造卫星，而是要在太空中构建计算网络。传统卫星只能与地面通信，而我们希望卫星之间能通过激光互联，形成“太空计算机”。这就像把互联网搬到太空，让计算能力摆脱地球限制，最终服务于深空探测、实时地球观测等场景。 比如探测太阳 L5 点（距地球 150 万公里）需要卫星协同计算，传统技术无法实现，而空间计算能突破这个瓶颈. 本文由人人都是产品经理作者【有新Newin】，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。

当科技创新跑不赢霸总狼人，互联网赛道或许要反思。

<blockquote><p>文章深度剖析了Lovable公司，其在短短6个月内实现了5000万美元的年收入（ARR），团队规模仅18人。通过其AI驱动的应用程序构建平台，Lovable让非技术背景的用户也能创建功能性软件，如电商网站等。文章详细拆解了其增长方法论，包括市场定位、社区运营、技术优势及商业模式。</p> </blockquote>  最近几个月来，我一直在关注AI领域的各种创新，尤其是那些改变软件开发方式的工具。但说实话，很少有产品让我像Lovable这样感到既震惊又兴奋。试想一下，一家公司仅用6个月时间就达到5000万美元年收入，团队规模仅18人，这几乎是创业界的神话。创始人Anton Osika在Twitter上低调地说：”Lovable刚刚在6个月内达到了5000万美元ARR，但团队中没有人提起这件事。因为这些数字并不重要。我们专注于真正重要的事情：打造最令人喜爱的产品。”  这种增长速度太不可思议了。他们在最初的4周内就达到了400万美元ARR，60天内达到1000万美元ARR，90天内达到1700万美元ARR，120天内达到3000万美元ARR，现在半年内已经5000万美元ARR。每周新增200万美元ARR，每天创建25,000个新应用，已有超过80,000名付费客户。  这不仅让我好奇Lovable到底是什么，更让我思考它背后隐藏的增长方法论。这种增长不可能仅仅是巧合或运气，一定有其深层次的原因和可复制的模式。我花了一些时间深入研究Lovable的故事，今天想分享我的发现和思考。 ## Lovable是什么：真正理解它的本质 表面上看，Lovable是一个AI驱动的应用程序构建平台，让用户通过自然语言提示创建web应用。但这种描述过于简化了它的革命性。 在我看来，Lovable真正的本质是一个完全重构软件创建流程的工具。它不只是为开发者服务的AI助手，而是让任何人——无论技术背景如何——都能成为创造者的平台。这种定位的微妙但关键的区别，决定了它的市场和增长轨迹。 具体来说，Lovable允许用户通过简单的文本描述创建完整的功能性软件。你只需告诉它：”我想要一个电子商务网站，包含产品目录、购物车和支付功能”，几分钟内你就会得到一个完整的、可运行的应用程序。这不是原型，而是可以立即部署使用的软件。 Lovable的发展路径很有趣。它最初是Anton Osika在2023年中创建的一个名为GPT Engineer的开源项目。这个简单的工具在GitHub上迅速获得了超过50,000颗星，证明了市场对AI编码的强烈需求。然而，这个早期版本还相对粗糙，主要针对有技术背景的用户。  随后，团队尝试了两次失败的发布。根据Anton的说法，第一次尝试是在2024年4月，推出了gptengineer.app，但产品还不够好，AI代码生成器对于复杂应用仍然不够可靠。六个月后的第二次尝试也未能取得突破。核心问题是可靠性——用户需要一个能构建真实、可扩展应用的AI，而不仅仅是玩具。 经过几个月的迭代和改进，团队终于在2024年11月21日将产品重新定位为Lovable，并在Product Hunt上推出。这次尝试终于找到了市场契合点，增长开始爆发。  技术上，Lovable的差异化在于其专注的技术栈和对用户体验的执着追求。不同于试图支持所有技术的竞争对手，Lovable采取了”窄而深”的策略，专注于特定技术栈(@vite, @bun, @shadcn, @supabase, @stripe, @resend等)。正如他们所说，”约束孕育创新”——这种专注让他们能够提供更高质量、更可靠的结果。 他们的技术创新之一是”视觉编辑”功能，一种在浏览器中实时编辑生成代码的方式。通过”浏览器内AST”方法实现零秒重建等待时间：点击DOM → 在客户端重写AST → 通过HMR即时反映。这解决了代码生成中常见的”最后一英里”问题。 使用体验上，Lovable真正区别于其他AI编码工具的是完整性——它不只是生成代码片段，而是创建可立即部署的完整应用，用户只需描述想要什么，而不必关心如何实现，这就给了用户极强的Aha Moment。 ## Lovable的专业化定位：不只是为了普通用户 看到Lovable的增长数据，很多人可能会以为它是一个面向普通大众的工具。但通过深入研究，我发现Lovable实际上正在向专业用户市场迭代发展，这是它成功的关键因素之一。 观察Lovable官网列出的四类目标用户——创始人、产品经理、设计师和开发者，不难发现这些都是典型的专业用户群体。特别是针对设计师的定位非常有趣，这表明Lovable并不仅仅满足于让普通人创建简单应用，而是希望成为专业创作者的强大工具。 2025年2月，Lovable推出的Visual Edits功能更进一步验证了这一策略。这个功能允许用户直接在生成的页面上进行可视化修改，无需重新输入提示或编辑代码。这种增强的可控性和精细调整能力，正是专业用户所看重的。  我一直在观察Lovable的营销策略，发现他们最近主要在瞄准Webflow的用户市场。这一点很有意思——Webflow是上一个”拖拉拽”时代无代码工具的典范，它的ARR已经超过1亿美元，主要用户也是设计师这类专业人群。 Lovable明显是希望定位自己为AI新时代的Webflow，将那些习惯于高度可控、精细设计工具的专业用户吸引过来。这个定位比简单的”任何人都能创建软件”更加聚焦和有力，因为它瞄准了一个已经被证明愿意为工具付费的市场。 这种专业化定位的策略很聪明。虽然”民主化软件创建”是一个吸引人的愿景，但真正能产生持续收入的往往是那些依赖工具创造价值的专业用户。通过为这些用户提供更高效的工作方式，Lovable找到了快速增长的路径。 ## Lovable的增长方法论：拆解爆炸式增长背后的秘密 研究Lovable的增长故事，我发现它的成功并非偶然，而是一套精心设计、层层递进的增长系统。这套系统有几个关键组成部分： **完美的市场时机和定位** Lovable出现在了关键的历史节点。生成式AI刚刚开始改变人们与技术的交互方式，但大多数AI编码工具仍然面向开发者。Lovable独特地看到了更广阔的机会——不是帮助开发者更快编码，而是让非开发者也能创建软件。 这种定位太聪明了。他们没有进入拥挤的”AI辅助编码”市场与GitHub Copilot、Replit等巨头竞争，而是开创了一个全新的细分市场：面向设计师和产品人员的AI软件创建。这让他们能够满足一个巨大的、未被满足的需求——那些有想法但没有深厚技术能力的专业人士。 正如Y Combinator的CEO Garry Tan所说：”这实际上是编码的主导方式，如果你不这样做，你可能会被落下。”Lovable完美地定位于这个新兴市场的前沿。 **从社区到产品的转化路径** Lovable的增长战略始于GPT Engineer开源项目，这个战略很精妙。开源项目为他们带来了三个核心资产：早期用户群、产品验证和市场认知。  当他们从开源工具转型为商业产品时，已经拥有了一群热情的早期采用者和广泛的口碑。这减少了获客成本，加速了增长周期。我认为这种”先社区后产品”的模式在AI时代特别有效，因为它建立了信任并验证了市场需求，而不需要大量营销支出。 值得注意的是，即使在经历两次失败的发布后，团队仍然没有放弃。他们不断迭代产品，专注于解决关键问题——如处理大型代码库和提高可靠性。这种韧性和持续学习的能力可能是许多创业公司所缺乏的。 **零摩擦入门与即时价值传递** 我尝试了Lovable，最令我印象深刻的是其无与伦比的入门体验。访问网站后，你立即看到一个提示框，没有强制注册，没有复杂教程，只有直接的产品体验。 Lovable完全跳过了传统的登陆页面——新访客不会看到长篇的产品介绍，而是直接面对一个空白的提示框，随时可以输入。这种无摩擦的入门体验让用户可以立即体验产品的魔力，而不是被营销语言所困扰。 更关键的是即时的价值传递——你输入描述，几分钟内就得到一个工作的应用程序。这种即时满足感创造了强大的”啊哈时刻”，推动了高转化率。用户不需要相信营销承诺，他们可以立即亲眼看到产品的魔力。 这种体验设计遵循了一个我认为在产品设计中极为重要但常被忽视的原则：减少价值实现的时间(Time to Value)。Lovable将这个时间从传统的数周缩短到了数分钟。 **用户驱动的病毒式增长引擎** Lovable的增长引擎有一个独特之处：用户不仅是产品的消费者，还自然成为了产品的推广者。每个用户创建的应用程序都可以在网上分享，成为活生生的产品演示。 更妙的是，他们创建了”Lovable Launched”平台，一个专门展示用户创建产品的地方。这个平台巧妙地将用户的自我表达欲望与产品推广结合起来，每个新项目都成为潜在的病毒式传播源。  根据数据，仅在2025年3月9日这一周，就有291人通过Lovable Launched发布了网站。而实际构建的应用数量可能更多。为了鼓励用户在平台上展示他们的作品，Lovable提供了100个Lovable积分作为激励。 一个非常聪明的举措是每个展示的应用都有一个”用Lovable编辑”按钮，点击后会带领访客直接进入Lovable，看到应用是如何构建的。这既是一种教育方式，也是一个强大的转化路径。 他们甚至推出了Linkable，一个即时个人网站生成器。用户只需填写LinkedIn URL和电子邮件地址，就能获得一个免费的个人网站。虽然这些网站不一定完美，但它们看起来相当专业，而且最重要的是，生成速度极快。这个简单的工具在一周内，仅靠一条推特就吸引了20,000个网站生成。  这种策略的天才之处在于利用了”炫耀效应”——人们天生喜欢展示自己的创造。每当用户在社交媒体上分享”看我用Lovable创建的应用”，就等于进行了一次真实、高可信度的产品背书。  **经济价值创造与留存闭环** Lovable的商业模式有一个强大的特性：它帮助用户创造经济价值。当用户用Lovable创建应用并开始赚钱时，产品的价值变得显而易见，付费就成为自然选择。  这种帮助用户赚钱的能力创造了非凡的留存率：据报道高达85%的付费用户一个月留存率，甚至高于ChatGPT。我相信这是因为Lovable不只是一个工具，而是一个收入来源，一旦用户体验到这种价值，就很难离开。 这种价值循环可以概括为：用户输入提示 → AI立即构建工作产品 → 用户快速发布并开始赚钱 → 用户继续使用并付费。这是一个自我强化的循环，每一步都增强下一步的可能性。  Lovable的商业模式采用了混合定价策略，基本订阅起价每月20美元，同时设有使用限制。这个价格点足够低，让个人创作者尝试，同时又为高度活跃的用户提供了升级动力。Anton提到，他们最初”在超级活跃用户身上亏了一大笔钱”，后来调整了定价以确保在用户达到使用配额上限时至少能获得小额利润。 **小团队的极致执行力** 也许最令人惊讶的是Lovable的团队规模：仅18人创造了5000万美元ARR，这意味着每位员工创造了近280万美元的收入，是典型SaaS公司的10倍以上。 据Anton透露，团队中约有10人写代码，几人负责运营，只有3人负责增长（一名社区负责人、一名增长工程师和一名内容创作者）。没有销售团队，尽管他们正在招聘一名负责机构合作的人（销售和客户成功的结合）。  关于他们的招聘哲学，Anton强调：”我们相信雇佣有很强主动性的人和非常专注于技术的人才。团队中大多数人都是前创始人。”这种策略减少了管理层次，创造了更扁平、更敏捷的组织结构。 Lovable团队的工作方式也很独特。Anton采用了一种”什么都尝试”的方法——快速启动各种项目，学习什么有效，而不是过度分析或长期规划。正如他所说：”我们尝试了很多不同的事情。它们没有伤害我们。你做的事情越多，你就越快地学习什么有效。” 这种精简结构和试验文化减少了协调成本，提高了决策速度。我认为Lovable的团队策略揭示了AI时代的一个关键真相：小型、高度自主的团队借助AI工具，可以实现以前只有大型组织才能达到的影响力和规模。 ## Lovable的技术魔力：AI自动化和解决瓶颈 深入研究Lovable的技术实现，我发现他们解决了几个AI代码生成的关键瓶颈，这可能是他们能够从竞争中脱颖而出的核心原因。 **解决AI”卡住”的突破性进展** 根据多个来源，Lovable团队发现了让AI”自我解脱”的突破性方法——允许AI持续改进并修复自己的错误。这解决了大多数AI编码工具面临的一个关键问题：当项目变得复杂时，AI常常会卡住或产生错误。 具体来说，Lovable半自动化了识别和解决网络应用开发中常见LLM错误的过程。通过微调系统，他们确保LLM知识的局限性不会决定最终产品的质量。这种方法大大减少了错误，使扩展变得更简单、更可靠。 **专注技术栈的优势** 与试图支持所有可能技术的工具不同，Lovable采取了更专注的方法。他们在Lovable上构建的项目使用特定技术栈，这些技术栈经过优化，可以无缝地用于各种用例。这种专业化确保了更好的性能、稳定性和更流畅的开发体验。 这种”窄而深”的策略在早期资源有限的情况下特别有效。通过专注于特定技术（如Supabase集成），他们能够提供比”宽而浅”方法更深入的支持。 **Agentic RAG的可扩展性** Lovable使用基于检索增强生成(RAG)的可扩展AI系统，该系统在大型代码库上的表现与在小型代码库上一样出色。这使开发者能够处理雄心勃勃的项目，而不会在中途遇到障碍——这是困扰许多竞争平台的问题。 通过确保开发者能够将项目进行到底，他们赋予用户持续交付结果的能力。这解决了许多AI编码工具的常见问题——能够生成简单代码，但在复杂项目上失败。 **可视化编辑与即时反馈** 2025年2月，Lovable推出了”视觉编辑”功能——一个类似Figma的浏览器内编辑器，允许对生成的代码进行可视化修改。这解决了代码生成后进行”最后微调”的常见挑战，大大增强了用户体验。 这一功能尤其迎合了设计师群体的需求。设计师通常对视觉细节有极高的要求，传统的AI代码生成往往难以满足这种精确控制的需求。通过视觉编辑功能，Lovable让设计师能够在保持AI效率的同时，获得与Webflow类似的可控性，这是一个非常聪明的产品决策。 技术上，他们通过”浏览器内AST”方法实现了零秒重建等待时间：点击DOM → 在客户端重写AST → 通过HMR即时反映。这消除了”最终调整”的摩擦，这是代码生成工具的常见挑战。 这代表了行业趋势，如Vercel、Replit和StackBlitz等平台都在投资实时浏览器开发环境。从提示中几分钟内可部署并可视化编辑的应用程序正在成为AI时代开发者体验的新标准。 **后端问题的一键式解决方案** Lovable还巧妙地解决了初学者不可避免会遇到的”后端问题”，通过一键式处理认证、数据库和存储。用户只需点击一下，就能设置完整的后端功能，如登录系统、数据库和文件存储。 这种无缝集成减少了学习曲线，让不熟悉后端开发的用户也能创建功能完整的应用程序。我认为这是Lovable能够吸引设计师和产品经理等非纯技术用户的关键因素之一。 **扩展法则——用AI解决复杂性** Lovable的一个关键技术发现是所谓的”扩展法则”：更多努力直接改善产品质量。他们通过快速迭代和用户反馈，不断测量和解决AI编码问题。  这种方法让他们能够持续提高AI代码生成的质量和可靠性，而不仅仅是依赖更大的模型或更多的计算能力。这是一种智能资源分配方式，确保每一次改进都直接转化为更好的用户体验。 ## 思考：为什么Lovable能以如此速度增长？ 深入研究Lovable的故事后，我不断思考一个问题：为什么是它？为什么在众多AI工具中，Lovable能够创造这样的奇迹？我认为这涉及几个深层次原因： **它解决了一个真正的百万美元问题** 软件开发的复杂性和高成本长期以来一直是一个巨大的市场痛点。在Lovable之前，如果你不会编程又负担不起开发团队，那么你的软件创意基本上就是空想。Lovable直接解决了这个价值数十亿美元的问题，将软件创建民主化。 然而，Lovable并不是简单地让”任何人都能编码”——这种宽泛的定位往往难以实现真正的市场渗透。相反，它专注于那些已经在创造数字产品的专业人士——设计师、产品经理、创始人——这些人已经理解软件价值，但被技术障碍所限制。 根据Anton在访谈中的描述，使用Lovable的非技术人员可以在短短一天内完成过去需要花费数月和数十万美元的项目。比如，一位设计师的客户抱怨一个小项目需要花费数十万美元，而这位设计师使用Lovable在一天内就完成了第一版，立即获得了客户的认可和付费。  还有一个20岁的大学生，仅通过提示，没有写一行代码，就建立了一个AI应用，并筹集了50万美元资金。 我思考过很多创业公司的成功，发现那些爆发式增长的产品往往不是创造新需求，而是以革命性方式满足长期存在但未被满足的需求。Lovable就是这样—它并没有说服人们他们需要软件，而是让已经渴望创建软件的人能够轻松做到这一点。 **需求与供给的完美时机同步** 市场时机的重要性常被低估。Lovable诞生于一个特殊的历史节点：AI技术刚好成熟到能够可靠地生成工作代码，社会认知也刚好接受AI创建软件的概念，而市场上还没有成熟的解决方案。 正如Vibe Coding这个概念的兴起所示，我们正处于编码方式转变的边缘。Y Combinator CEO Garry Tan的说法很有说服力：”这实际上是编码的主导方式，如果你不这样做，你可能会被落下。”  更巧妙的是，Lovable打造了AI时代的”Webflow”定位，这一定位与市场成熟度完美同步。设计师和产品专业人士已经接受了Webflow这样的无代码工具，而Lovable提供了下一代体验——更快、更智能、但仍然保持可控性。这大大降低了市场教育成本，加速了采用速度。 我常想，如果Lovable早两年推出，技术可能还不够成熟；如果晚两年，市场可能已被巨头占领。这种技术成熟度、市场认知和竞争环境的完美同步，创造了独特的机会窗口。 **从工具到平台的战略转型** 观察Lovable的发展，我注意到一个关键转变：从GPT Engineer这个针对开发者的工具，到Lovable这个面向设计师和产品人员的软件创建平台。这不只是简单的重新命名或界面改进，而是对产品本质和价值主张的根本重新构想。 在访谈中，Anton提到了这一重要认识：”虽然GPT Engineer很强大，但它仍然需要开发者理解和使用它。受众仍然有限。如果任何人，甚至非技术人员，都能建立一个应用程序呢？” 这种重新定位极大地扩展了目标受众，从开发者扩展到创始人、产品设计师和营销人员。Lovable不再只是一个AI驱动的编码工具，而是一个专业创作者可以使用的全栈AI软件构建器。  特别值得注意的是，Lovable并没有试图成为通用的AI应用构建器，而是特别关注那些与Webflow重叠的用户——设计师、产品专业人士、创意代理机构。这种聚焦让他们能够打造真正专业级的产品体验，而不是面面俱到但处处不精。 这让我思考平台思维的力量。工具解决特定问题，平台创造新可能性。Lovable不再仅仅是一个代码生成器，而是一个创意表达和价值创造的平台，这种定位扩大了它的潜在市场和增长上限。 **新范式下的增长法则转变** Lovable的成功挑战了SaaS增长的传统法则。它没有庞大的销售团队，没有花费数百万美元的广告预算，也没有复杂的增长黑客策略。相反，它的增长来自产品本身的卓越和社区的自然扩张。 据报道，Lovable在增长过程中只花费了约200万美元，这在传统上通常需要花费数千万美元才能达到类似ARR水平。这种资本效率令人难以置信。 这让我反思AI时代的增长公式。可能我们正在见证一种新的增长范式：不再是通过推广获取用户，而是创造如此引人注目的产品体验，以至于用户自发地成为传播者。在这种范式下，产品设计和社区建设可能比传统营销更重要。 Lovable也是很典型的“Build In Public”的产品，创始人在社交媒体上非常活跃，并且非常会抓住社媒上用户的心理和爆点。除了常规的蹭热点之外，他还多次把自己放在小公司“弱者”的位置上，塑造自己跟大公司“强者”对弈的挑战者形象，比如之前跟Figma的争端，还有最近跟Replit的争端，从而激起大家“挑战强权”的心理来进一步引发话题。 根据创始人自己的分享，他们在早期三个月主要的增长渠道和方式如下： - Product Hunt launches - Social media - Hackathons - Competitions - A builder hall of fame - A Product Hunt clone for Lovable products - An instant website builder - Partnership program for agencies - Website improvements - Figma import feature - Affiliate program - Referral program - Company blog content  ## 对AI时代创业和产品的更广泛思考 Lovable的成功故事不仅是关于一家公司，它还提供了对AI时代产品开发和创业的深刻洞见： 产品开发的瓶颈正在转移 传统上，软件开发的主要瓶颈是技术执行—找到工程师，写代码，修复bug。但在Lovable的新范式中，执行不再是主要障碍。相反，限制因素变成了想法的质量、产品品味和用户体验设计。 这意味着，未来的竞争优势可能不是谁能更好地编码，而是谁能更好地构思和设计。软技能如沟通清晰、理解用户、表达创意的能力可能变得比硬技能更重要。 AI时代的团队构建需要重新思考 Lovable的小团队高效率让我重新思考团队构建。在AI辅助的环境中，我们可能不再需要大型专业化团队，而是需要小型、多学科的高自主性团队。 这种团队可能更强调通才而非专才，更看重创意思维而非执行技能。招聘中，经验和专业知识可能不如学习能力、适应性和创意思维重要。 社区驱动的产品开发新模式 Lovable的故事表明，在AI时代，社区可能成为产品开发的核心驱动力。从开源项目开始，听取社区反馈，让用户参与产品塑造，这种模式可能比传统的封闭式开发更有效。 我认为这代表了从”为用户构建”到”与用户一起构建”的转变。最成功的AI产品可能是那些能够创建活跃社区，并持续从中学习和适应的产品。 产品主导增长的回归 在过去几年，随着获客成本上升，许多公司转向以销售主导的增长模式。但Lovable的成功表明，产品主导增长可能在AI时代重新崛起。当产品能够提供如此显著的价值，并创造如此强烈的”啊哈时刻”时，传统营销的作用可能会减弱。 这启示我们重新关注产品体验和用户价值，而不是获客技巧。最好的增长策略可能是创造一个如此出色的产品，以至于用户迫不及待地想告诉他人。 从价值捕获到价值创造的思维转变 最后，也许最深刻的是，Lovable的模式代表了从价值捕获到价值创造的思维转变。不是尝试从现有价值中获取更大份额，而是扩大整体价值池——让更多人能够创造软件，从而创造新价值。 这种思维方式可能是AI时代最成功企业的核心特征——不仅仅是替代现有工作，而是使新的价值创造成为可能，赋予人们以前无法获得的能力。 Lovable的故事仍在继续，它将如何维持这种增长，如何应对竞争，如何扩展到新市场，这些都是开放的问题。但无论如何，它已经为AI时代的产品开发和增长树立了一个令人瞩目的标杆，值得每一个创业者和产品人深入思考。‍ 本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

**全球首艘自航式水体自然交换型养殖工船“湾区伶仃”号在广东江门成功下水。**“湾区伶仃”号深海养殖工船规模宏大，总长155.8米，型宽44米，型深24米，最大吃水深度达20米。 与一般的渔船不同的是，“湾区伶仃”号水下部分并非封闭结构，而是由15根方形立柱，拼砌成一个“水下宫殿”。通过挂设渔网，隔出12个独立的养殖舱室，可同时开展多种鱼苗养殖，极大地丰富养殖类型。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/e921edd8c8b546bca2ffc6bd1fe155cd.png) 整船拥有近8万立方米的养殖空间，水量相当于32个标准游泳池，为鱼儿提供了广阔的自由游动空间，提升鱼苗活力和鱼肉品质。**“湾区伶仃”号可年产5000吨鱼，是大湾区实现“吃鱼自由”的重要来源。** “湾区伶仃”号采用了先进的全电推进系统，拥有20千瓦的风力发电系统，能够满足静态养殖时的用电需求，助力船舶行业绿色发展。 **该船还拥有两台3600千瓦的舵桨机，就像有了一双有力的“鱼鳍”，3.8米直径的桨叶能够让她自由遨游于湾区海洋。** 此外，“湾区伶仃”号搭载了高精度的GPS、北斗星导航定位系统，可实时报告航行水域的位置，为养殖人员作提醒。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/643e9d33d6f74566b2528f8681875f7d.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502608.htm)

近期，美国政府的频频施压已经对哈佛大学的财务状况造成影响。**由于预算紧张，哈佛校长已表示自愿减薪25%**。哈佛多个特别委员会正在研究维持科研项目运转的方式，哈佛公共卫生学院已实施裁员，并削减了研究生招生人数，此外还压缩了如打印、餐饮等日常开支。 目前，美国有多所高校都就哈佛事件发声。**哈佛校方表示，即使赢得诉讼，相关资金也难全面恢复。** 据了解，连日来，随着美国政府与哈佛大学争端持续，恐慌情绪正在哈佛大学国际学生中持续蔓延。 **数千名学生或将不得不面对签证被吊销、研究中断、被迫转学、暑假过后无法返美等难题。** 对于来自乌克兰、巴勒斯坦、阿富汗等战乱国家的国际学生，他们的处境难上加难，**一旦在美国失去合法身份将遭遣返，这些学生也无法返回原籍国。** 据悉，哈佛大学目前约有6800名国际生，占学生总数的27%，大多数在攻读研究生课程。 **5月22日，美国政府宣布取消美国哈佛大学获得的学生和交流学者项目资质，禁止该校招收国际学生。** **哈佛大学23日就此禁令起诉美国政府。** 对于美国政府这一禁令，哈佛大学的学生接受采访时表示，这是一个“可怕的决定”，禁令不仅会削弱哈佛大学和美国的国际学术地位，更会对美国社会造成极大负面影响。 近日，有网友在机场遇到华为创始人任正非的小女儿姚安娜时问及此事，姚安娜表示“还好毕业了”。 公开资料显示，2016年，姚安娜以ACT（美国大学入学考试）满分的成绩提前被哈佛大学本科录取，学习计算机科学与统计学。 2020年6月，姚安娜从哈佛大学顺利毕业。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/64a34ac2df70449faacb2af2b8547257.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/9f986f341bc448a58c82eb2509c6a9c6.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502606.htm)

豆包，可以视频通话了。 自年初更新「实时语音通话」功能之后，这一功能就持续受到用户欢迎。现在在社交媒体上搜索豆包，排名前十的热门关键词中，有 6 个与「打电话」功能有关。大量和豆包通话相关的创意内容也受到了观众追捧。 随着视频能力上线，豆包的通话功能迎来了一次「升维」，变得更实用、好用。结合视频图像，很多即便模糊的语音输入，也能够更好地被 AI 理解，用户不需要再组织语言去描述眼前的信息。 视频通话是一个单点功能，但在这背后是语言能力、多模态能力、推理能力、知识库等等多个垂直领域的技术积累、整合，以及对成本和效率的平衡。 更重要的是，视频通话能力预示了 AI 助手更远的前景。当 AI 同时拥有了眼睛和耳朵，在未来更多硬件创新的支持下，还将解放更大的创新潜力。   # 01 帮你理解眼前一切的豆包   视频通话能力给豆包带来的，首先是多模态理解的能力提升和交互优化。 从最基础的「理解」场景开始，用户可以把手机摄像头对准任何信息，如信息版、菜单，让豆包给出翻译、解释。而且过程中，用户可以不断通过语言输入，来修正豆包的关注重点。 比如在一个博物馆里，当我们开启视频通话，问豆包这是什么，豆包首先会根据画面里的地标特征，识别出这是「新加坡国家美术馆」。然后我们如果继续追问，楼上挂着的横幅是什么意思，豆包又会给出具体展览信息的翻译和解释。  而在看展览的过程中，我们也可以举着手机，随时针对任何一幅作品向豆包发问。从基本的翻译作品信息，到问它作品风格具体属于哪一个派别，是否有模仿哪个艺术家的痕迹，豆包都能给出精准判断。 基于豆包给出的信息，我们也能进一步挖掘一些更深的隐藏关联。比如在新加坡国家美术馆里有一个法院拘留室的展示区域，问过豆包之后我发现，这里的关系在于，新加坡国家美术馆由原政府大厦和原最高法院大楼改建而成。前法院的拘留室曾用于关押候审的被告，在美术馆改建后，部分拘留室被保留了下来，成为了美术馆的一部分，供公众参观，让人们可以了解新加坡的司法历史。  除此之外，我们还可以和豆包讲讲自己对美术作品的一些理解和看法，进行观点碰撞。实际上，豆包已经具备一定的「纠错」能力，不是只会一味地顺从用户的理解。比如这里，当我引用了错误的类比，说这个作品像「蒙德里安」风格时，豆包能够纠正我的错误，告诉我实际像的是安迪·沃霍尔。之后我们还可以进一步探讨，为什么会出现这个错误。我们也可以引导豆包对作品进行批判性的解读和评价。  这里还有一个很关键的点，因为有了图像视觉信息作为辅助，很多时候即便我发出指令的声音很小，豆包并未完整识别我所说的句子的每一个字，但它依然能通过捕捉关键词，准确理解我的意图。 在旅行、观光、展览……等视觉信息占比更高的场景，最能体现出豆包视频通话能力的优势。我们可以随手举起手机，让豆包看到我们眼前的东西，从最基本的「这是什么？」出发，一点点挖掘出更多的信息和知识。比如让豆包根据周边的景色推理出我们在哪，推荐周边值得一去的景点、活动、特色饮食，这既具有实用价值也充满乐趣，适合出游不喜欢做严密的计划，喜欢遇到更多偶然惊喜的 P 人。  包括在餐厅吃饭，碰到那些「不知道该怎么吃」的情形，也很适合通过视频通话功能求助豆包。比如吃荞麦面的时候店员端上来一壶像热水一样的东西，这个时候豆包也轻松给出了正确答案，壶里装的是荞麦面汤，可以和酱汁混合在一起喝掉。  豆包的视频通话功能，相比普通的图像识别，最关键的优势依然在于它的「互动性」更强。基于单张图像的理解和推理，很可能出现各种理解偏差、错误。有了视频模式之后，即便豆包给出了一个比较可疑的回应，我们也可以通过换个角度，提供更多信息，来给豆包进行更多思考和修正的机会。 比如在这个场景下，我们想知道酒店的某个装置的作用，问豆包之后它首先以为我们问的是前面的熨衣板。经过进一步交互，它知道了我们想问的是后面的行李架，但因为角度问题，它将行李架错误理解成了健身器材，之后换个角度进一步追问并识别之后，豆包成功给出了行李架这一答案。  这是视频通话的功能的关键优势之一。当下任何 AI 大模型都不可避免地会有「幻觉」和错误。当用户精心编写了一大段 prompt 却没有得到自己想要的输出结果时，就会极大打击他们使用 AI 的积极性。但通过给到更多信息，提供更多角度的输入补充，就能让 AI 更接近我们需要的正确答案。可以说，在视频通话场景下，AI 和用户形成了互动的正向循环。 除了日常生活场景，豆包的视频通话功能还可以在学习、工作等各种场景发挥作用，特别是基于一些纸质的材料进行理解和修改。比如对多页的纸质资料进行总结，或对学科题目进行解答、纠错。   # 02 模型技术的「木桶理论」   「视频通话」的功能本身非常简洁，任何用户理解起来都没有门槛，但在这背后，其实需要复杂的技术作为支持。 豆包视频通话功能的核心来自「豆包视觉理解模型」的支持。2024 年 12 月，豆包首次发布视觉理解模型，为视频通话功能提供了模型能力基础。 除了视觉感知之外，豆包视觉理解模型还具备深度思考能力。这让豆包实际上还可以通过摄像头直接进行解学科题目、分析论文以及诊断代码等任务。这也是为什么在视频通话过程中豆包能同时结合「图像画面」和「用户语音指令」，精准理解用户意图。 豆包并不是第一个实现这一功能的 AI 助手，但想要同时拥有优秀的视觉理解能力，再基于视觉理解和用户指令，将不同模态的信息综合理解后，生成用户想要的信息，同时还要做到低延迟，这一切就有很高的技术门槛。 整个过程有点像「木桶理论」，一个模型必须同时做好多个方面，才能做到像一个真实的「AI 助手」一样，满足用户的需要。   # 03 为什么「视频通话」能解锁 AI 交互的更多创新？   今天，「视频通话」只是豆包的一个小功能。但实际上，视觉理解能力所蕴含的潜力和可能性还不止于此。 自诞生至今，大模型 AI 助手的交互都是「一问一答」式，用户输入 prompt，AI 生成反馈。这里最大的矛盾在于，整理编写 prompt 是有门槛的，且这个门槛比想象中更高，而一问一答式的交互又是断裂的，大家都很容易「把天聊死」，面对 AI 也一样。 而视觉图像的引入，则为人机交互建立了一个「语境」，且这个语境的建立不需要任何门槛，天然富含信息，用户只需要举起摄像头就行了。实际上，人类自身理解世界的过程中，我们最重要的信息接收器官也一直是眼睛。 通过豆包的视频通话功能，这一模式的有效性已经得到体现。通过连贯的互动加上视觉理解，用户和 AI 交互的过程变得更自然了，可以通过不断补充、解释，来接近自己想要的那个目标。这种用户和 AI 互相引导，对 propmt 进行不断修正，能极大增加 prompt 输入的带宽和精确度。 实际上，这早就是行业共识。自 AI 大模型技术诞生之后，几乎所有硬件创新都是在探索一种「摄像头+麦克风」的组合，从 AI Pin，到各种 AI 智能眼镜，都是在建立一种让 AI「看+听」的感知模式。只不过目前大部分这类硬件，都还无法在性能和效率上，做到像手机那么高的可行度。 当下我们在使用豆包的视频通话功能时，依然能感受到它被手机这个硬件载体限制着。比如我们很难长时间举着手机对准前方我们看到的东西，以及在一些公共场合也不便于大声说话，无法和 AI 充分进行语音沟通，这都是智能手机作为传统硬件的限制所在。 从豆包的「视频通话功能」已经可以看出，让 AI「看+听」的输入模式，可能代表 AI 交互的更多可能性。它在软件上完全是可行的，随着模型能力的进一步发展，结合硬件创新，或许将进一步改变我们与 AI 的交互方式。

据韩国媒体报道，**三星电子即将退出多层存储单元（MLC）NAND型闪存领域。**消息人士透露，三星计划在6月之后不再接受MLC NAND型闪存的新订单。 并且三星还告诉一位客户，其MLC NAND价格正在上涨，因此该客户正在寻找另一条供应线。 **与此同时，韩国面板制造商LG Display也在积极寻找替代三星的MLC NAND供应商，LG Display主要将三星的MLC NAND应用于大型OLED面板所使用的4GB eMMC。** 目前，LG Display的eMMC供应商包括三星、晶豪科技和铠侠，其中，晶豪科技的eMMC也依赖三星的MLC NAND，而铠侠则使用自家的MLC NAND为LG Display供货。 **随着三星退出MLC NAND领域，其资源可能会进一步聚焦于TLC（三层）和QLC（四层）NAND闪存。** 据Mordor Intelligence统计，TLC目前是全球NAND市场的主流，在全球NAND销售额中的市占率高达62%。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502604.htm)

 《怪物猎人 荒野》将于5月28日追加中文语音！  为纪念中文语音的上线，特别为大家准备了此前预告的中文语音版！感兴趣的猎人请务必亲自体验！ &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

So far, the trend points in the opposite direction. Instead of boosting spending, lower rates have triggered a surge of &#34;saving hacks&#34; and frugal living tips circulating on social media — especially among younger Chinese, who are sharing ambitious savings challenges and budgeting strategies online.

今日，有不少深蓝车主在网上发帖吐槽称，深蓝汽车给车机推送深蓝S09的优惠广告，令人难以接受。车主们展示的照片显示，**他们的深蓝车机弹出“感谢48万深蓝车主的信任，现面向首任车主发放1万元深蓝S09专属购车券”的宣传海报。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/2e9e7719c8fb4723a74b1470d6d600f3.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/9d4fe3cb1ffc45faa8f08513b43bb526.png) 有车主表示，深蓝汽车未经过本人同意擅自推送广告至我正常行驶中的车辆，严重违反了《广告法》第四十三条明确规定，未经车主同意或请求，不得通过交通工具推送广告，并且有可能间接造成驾驶员分心导致事故发生，严重违反了交通安全法规。 更有车主直言道：“这谁想到的鬼点子，薅完一遍又一遍”。 据报道，此事引起热议后，深蓝客服在收到投诉时回应车主称，“抱歉给您带来不适体验，**广告是针对首任车主的感恩回馈，车主只能收到一次投放，投放一次，**会记录您的问题并作出相应改进。” 事实上，不止深蓝汽车，此前一汽大众、宝马、丰田、奔驰、哈弗等车企，也都在自家品牌车机上推送过广告，同样遭到不少车主的吐槽和质疑。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502596.htm)

**中国正通过建造全球首艘专业三文鱼养殖船&#34;苏海一号&#34;，开启深远海三文鱼养殖新纪元。**这艘革命性船舶将推动中国海上规模化、移动化水产养殖发展，大幅降低对进口三文鱼的依赖。该船长250米（820英尺），**由广州黄埔文冲船厂斥资6亿元人民币（8360万美元）建造完成。预计年产量高达8000吨三文鱼。** 目前该船已完成4月下旬的试航，正处于调试阶段，计划于6月正式交付。这标志着中国海洋渔业取得重大突破，将有效降低进口依赖，提升国家粮食安全。 与固定式网箱系统不同，该船能够根据台风和有害藻华等恶劣海洋条件快速转移。此外，该船还配备了齐全的船上加工设施，使新鲜加工的鲑鱼最快可在24小时内运抵部分国内市场。 这一突破性项目背后是中国构建&#34;海洋粮仓&#34;的战略布局。当前我国三文鱼消费80%依赖进口，年进口量已突破10万吨。农业农村部数据显示，2025年一季度全国海水养殖产量同比增长5.7%，显示海洋牧场建设成效显著。预计到2030年，这一数字将超过20万吨。 值得注意的是，**在攻克大西洋鲑养殖技术的同时，我国已成功将虹鳟鱼培育为三文鱼替代品。2018年起，营养价值相近的虹鳟正式被纳入三文鱼类别，为市场提供了多元化选择。** 专家指出，&#34;苏海一号&#34;的投产将重塑全球三文鱼供应链格局。随着2026年首次捕捞季的到来，中国不仅能够缓解高端海产品进口依赖，更将向世界输出深远海养殖的中国方案。这一创新模式也为应对气候变化、保障粮食安全提供了新思路。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/ec5def6de45f4e35b7c0a67899069583.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502592.htm)

**沉寂多年后，宏碁正式重返智能手机市场，推出了两款低预算机型——Super ZX和Super ZX Pro，这两款手机于5月26日在印度亚马逊正式开售。**Super ZX定位入门级市场，**搭载联发科天玑6300芯片，配备6.7英寸1080p分辨率的LCD屏幕，提供五种内存组合，起始配置为4GB+64GB。** 宏碁声称该机型是同价位段首款配备6400万像素摄像头和AI图像增强功能的手机，同时拥有“最佳超亮显示屏”和“最快芯片”。 此外，Super ZX还配备了5000mAh电池，支持33W快充。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/41a5ffb8-2621-4d1e-a063-ef0033a90ea1.jpg) **Super ZX Pro则在Super ZX的基础上进行了升级，配备了6.67英寸的AMOLED屏幕，峰值亮度1000尼特，支持120Hz刷新率。** 它搭载了性能更强的天玑7400芯片，最高支持12GB内存，保留了与Super ZX相同的6400万像素主摄像头、5000mAh电池和33W快充功能。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/3b373f4e-b438-4c37-8cf5-4f2fa8c68392.jpg) 价格方面，Super ZX的起售价为8999印度卢比（约合759元人民币），而Super ZX Pro的起售价为17999印度卢比（约合1518元人民币）。 目前，这两款手机仅在印度市场有售，宏碁尚未宣布是否会在其他地区推出。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/73744b17-9ded-45b7-938b-0569f7f1ac6d.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502590.htm)

今日，针对网传“通过银行大额存款可获得字节实习机会”的消息，字节跳动招聘官方发布声明辟谣。字节跳动表示，**相关传闻均不属实，字节实习岗位录用均需符合公司业务招聘需求。 ** 据媒体报道，日前有网友爆料称，**兴业银行私人银行推出一项实习计划，可以为客户子女提供知名企业实习机会，条件是“非私行客户新增资金1000万元以上，存量私行客户新增资金500万元以上”。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/bc1b13db02ab4bd083d3f83d89c99d10.png) 据悉，兴业银行私人银行微信公众号近日发文称“2025菁英实习计划”启幕，为高净值客户子女量身打造实践机会，不乏摩根大通、中金资本、谷歌、微软等知名企业。 目前，该公众号已搜索不到此文章。 据了解，今年2月，字节跳动2025实习招聘正式启动，寻找在2025年9月至2026年8月期间毕业的2026届毕业生，提供4000+Offer，覆盖研发、产品、运营、设计、游戏策划等职类。 字节跳动表示，**所有岗位都有转正机会，若符合岗位要求，7月就可发起转正，校招全职Offer提前拿。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/3b0fd2a6141141d2ae6ab35773878616.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502588.htm)

**近日，浙江杭州滨江宝龙城“星巴克logo旁”一块广告牌标语内容引发网友关注，被指吐槽嘲讽打工人。**该广告内容为**“牛困了就睡觉，马困了会睡觉，牛马困了点杯咖啡”。**  对此，不少网友表示：“我可以自我调侃，但不允许别人调侃嘲讽我”“我真的破防了”。 也有网友表示：“觉得没什么，挺有趣的啊”。 今日，星巴克门店表示**该视频画面不完整，广告不是星巴克制作的，也没有得到星巴克授权，发现后已经与商场管理方沟通，第一时间下架了广告。** 商场工作人员则回应，该广告是企划同事制作的，文案是去年的热梗。 事发后领导也高度重视，第一时间撤掉相关画面，后续也会持续跟进，对给星巴克品牌方带来的困扰深感歉意。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502586.htm)

真正令人担忧的是：屹唐对于MTI的管控是否会出现风险？

**作者 | **耿宸斐 **编辑 | **宋婉心 5月22日，昆仑万维发布通用Agent平台天工超级智能体（Skywork Super Agents）。 产品上线三小时后，昆仑万维发布公告称，天工超级智能体上线后，由于用户使用量过大，导致卡塞，将采取限流措施。受该消息影响，昆仑万维A股午后拉升涨停，成交额53.81亿元。 而就在不久前，昆仑万维交出了自2015年上市以来最惨淡的年度“成绩单”。财报显示，昆仑万维2024年净亏损高达15.95亿元，同比暴跌226.8%。 进入2025年，昆仑万维的业绩颓势仍在加剧。今年一季度，昆仑万维净亏损为7.69亿元，相较于去年同期1.87亿元的净亏损，增幅达310%。 业绩承压的同时，公司股价亦经历大幅波动。 作为最早All in AI的科技公司，两年前发布自研双千亿级大语言模型“天工1.0”的昆仑万维，股价一度拉升达到70.55元/股。但如今昆仑万维股价跌至36.93元/股，相比高点已近乎腰斩。 ### **01 现金流见底** 从财报看，投资收益的&#34;骤降&#34;与研发投入的&#34;暴增&#34;，是导致昆仑万维亏损的主因。 2024年，受金融资产价格波动影响，曾靠投资收益撑起过半利润的昆仑万维产生投资损失8.2亿元。 据2024年年报，昆仑万维持有的证券资产为爱奇艺和映宇宙。其中，由于爱奇艺股价下跌，公司产生的公允价值变动损失为5.01亿元。更重要的是，**上述损失还是发生在昆仑万维主动收缩投资规模的背景下。**2024年，昆仑万维的投资活动现金流出较上年同期减少42.7%。  图：昆仑万维2024年现金流情况  图源：昆仑万维财报 如果说投资端的溃败属于&#34;被动失血&#34;，那么费用端，就是昆仑万维在&#34;主动烧钱&#34;。 AI军备竞赛持续升级的背景下，**昆仑万维2024年的研发费用高达15.43亿元，同比增长59.46%。**横向对比同行业企业，科大讯飞同期研发费用增速为11.79%，三六零为3.16%，昆仑万维的研发投入增速显著高于同业。 可问题在于，尽管AI业务声势浩大，从业绩看，却不算理想。 根据财报，2024年，昆仑万维实现营业总收入56.6亿元，同比增长15.2%。其中，**AI软件技术业务贡献的营收仅为3858.4万元，占比仅0.68%**，并未形成规模化商业回报。  图：昆仑万维2024年营业收入构成 图源：昆仑万维财报 深度科技研究院院长张孝荣对36氪表示，造成该情况的一个重要原因在于昆仑万维的商业模式未跑通，短剧和AI应用主要依赖广告和打赏，变现效率低于游戏和电商。同时，市场尚处于教育期，用户对AI产品的付费习惯尚未养成，且行业竞争激烈，目前仍以免费模式为主。 另一方面，AI业务扩张带动昆仑万维的市场推广及充值渠道手续费上升，销售费用在2024年高达23.04亿元，同比增长42.23%，达到历史最高水平，进一步拖累利润表现。**研发费用与销售费用两项叠加已逼近当期收入七成。** 而资产减值损失的大幅增加进一步压缩了利润空间。 2024年，昆仑万维计提资产减值损失3.21亿元，同比大增66倍，主要是商誉减值及其他流动资产减值所致。 虽然在当下AI投入期，多数公司都处于资本开支高速攀升的阶段，但昆仑万维吃紧的现金流，并不能很好地支撑其持续投入。 2024年及2025年一季度，昆仑万维经营活动产生的现金流量净额为2.9亿元、-297.13万元，同比分别骤降67.26%、102.78%。 AI投入尚未见效，投资端又持续失血，昆仑万维的自我造血能力有待验证。而这一情况，可能还将持续一段并不算短的时间。 昆仑万维董事长兼CEO方汉表此前对媒体表示，目前，公司还在跑马圈地、获取用户的阶段，预计2027年AI大模型业务将实现盈利。 “完全是为了噱头做事，而非真正为业务增长考虑。AI做不过行业头部大厂，放弃是早晚的事。”有昆仑万维前员工对36氪表示。 ### **02 AI短剧难挑大梁** 过去两年，昆仑万维推出AI大模型、AI视频、AI搜索、AI音乐、AI社交等多个产品线，几乎覆盖所有热门应用方向。 去年2月，在OpenAI发布文生视频模型Sora后，各家的AI视频生成模型也相继推出。例如字节跳动旗下剪映团队研发的AI创作平台即梦AI，以及快手自研视频生成大模型产品可灵AI。 昆仑万维则紧跟短剧风口，发布了全球首个集成视频大模型与3D大模型的AI短剧平台SkyReels，攻入AI短剧赛道。 在分发渠道上，昆仑万维在海外连推两款短剧应用——DramaWave和FreeReels。其中，DramaWave通过广告、订阅和内购变现，FreeReels则通过免费模式抢占市场。 但押宝“AI短剧”真能让昆仑万维实现弯道超车吗？至少在产品输出上，昆仑万维已经慢了一步。 今年春节档，抖音九五二七剧场上线了首部AI动画短剧《无名特工队》，快手星芒短剧退出了首部AI单元剧集《新世界加载中》先导片，首部AI付费短剧《兴安岭诡事》2月也在风芒App、抖音原生端、B站同时上线。 但根据昆仑万维5月投资者关系活动记录表所披露的信息，**因技术成熟度不足，纯AI生成内容尚未投入短剧平台。** 反映在财报数据上，2024年，被昆仑万维寄予厚望的短剧平台业务营收仅1.68 亿元，占比2.96%，与高额投入形成显著落差。具体到产品，短剧平台Dramawave的年化流水收入ARR为约1.2亿美元（月流水收入约1000万美元）。 易观助理咨询总监陈晨向36氪表示，虽然这些出海应用在垂类场景下已经展现出商业化潜力，但客观来说与Instagram、Reelshort等海外同类头部应用相比仍有不小的差距，**实际上相较AI原生应用，这些引入AI能力的成熟应用在专有数据、用户关系链等方面是更具有优势的。** 技术层面上，市场对天工大模型的评价也褒贬不一。 沙利文发布的《2024年中国大模型能力评测》显示，昆仑万维旗下的天工大模型在国内的AI大模型综合排名仅位列第三梯队。加之AI领域核心人物颜水成的离职，市场对其技术路线稳定性的担忧进一步加剧。 业内人士指出：“如果不能进入第一梯队，那就没有太大发展空间，很快会被淘汰。技术迭代投入或商业化拖太久，都可能变成沉没成本。” 最新消息是，昆仑万维最新发布的天工超级智能体在AI行业较为权威的GAIA榜单上排名全球第一，超过了OpenAI Deep Research和Manus。 “AI产业整体仍然处于技术投入和商业生态构建的爬坡阶段，对于昆仑万维现有AI音乐、社交、短剧等核心应用来说，除了技术创新和突破，玩法和内容的创新可能更加重要，产品需要具备独特的价值主张和竞争优势，形成可持续的盈利点。”陈晨表示。 大模型厂商的亏损虽是常态，但在头部大厂和后起之秀的双重夹击下，市场留给“中厂”昆仑万维的时间不多了。  关注获取更多资讯

CSS Minecraft 是一个使用纯 HTML 和 CSS 制作的我的世界克隆版，没有使用一行 JavaScript，青小蛙试了下，实在没什么用，纯炫技啊。@Appinn 简单粗暴，直接上视频：

2025年5月27日，截止收盘，沪指跌0.18%，报收3340.69点；深成指跌0.61%，报收10029.11点；创业板指跌0.68%，报收1991.64点，两市成交额较上一交易日减少110.34亿元，合计成交9989.26亿元。

 今天是第39个勇者斗恶龙日，在39年前的今天，《勇者斗恶龙》系列游戏第一代《勇者斗恶龙》于1986年5月27日在日本任天堂FC平台发售，所以这一天也被认定为勇者斗恶龙日。  就在近日，官方宣布，《勇者斗恶龙I&amp;II HD-2D》将于2025年10月30日发售，登录 Steam 和 Microsoft Store、Nintendo Switch 2、Nintendo Switch、PlayStation 5、Xbox Series X|S 和 PC平台。 

据国家市场监管总局披露的信息，由**腾讯、京东及多家投资机构组成的联合体（太盟珠海、高和丰德、腾讯控股、京东潘达、阳光人寿保险），正与万达集团就收购其旗下48座商业项目展开谈判，涉及资产估值或超千亿元。** 这 48 家目标公司分别涉及广州、成都、杭州、南京、武汉等多个一二线城市的万达广场项目。 根据国家市场监管总局 5 月 21 日发布的最新信息，**该笔交易已被无条件批准**。 尽管腾讯、京东官方未对收购传闻作出直接回应，但双方近年来在实体商业领域的布局已显端倪。 腾讯：通过投资永辉超市、步步高等零售企业，布局智慧零售解决方案，其**“微信支付+小程序”**生态已渗透至线下消费场景。 京东：旗下七鲜超市、京东MALL等业态持续扩张，同时通过**“小时达”**服务整合线下供应链资源。 **若收购落地，双方或通过技术赋能、供应链整合等方式，推动商业项目数字化转型。** 有媒体分析，接盘方战略意图如下： 1、太盟：亚洲最大独立另类投资管理集团，此前已持有珠海万达商管21.15%股权 **2、腾讯&amp;京东：完善线下商业场景数字化生态** 3、阳光人寿：保险资金配置优质不动产需求 值得注意的是，2018年 1 月 29 日，腾讯控股、苏宁、融创、京东与大连万达集团签署战略投资协议，以 **340亿元**入股万达商业，收购大连万达商管在香港退市时引入的投资人持有的约 14% 股份。 其中，腾讯控股投资 **100 亿**元，持股比例为**4.12%**；京东投资 **50 亿**元，持股比例为 **2.06%**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250527/843467e89f5e46e1aa66f55d78d4a9c3.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502584.htm)

人工智能公司 OpenAI 日前宣布与总部在阿布扎比的科技巨头 G42 合作，这项合作旨在打造庞大的 AI 基础设施，作为合作的一部分，现在所有阿联酋居民 / 公民都可以免费使用 ChatGPT Plus 订阅，通常情况下该订阅会员每个月 20 美元。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0426/28278f98dcc375e.jpg) 对 OpenAI 来说为所有阿联酋用户提供免费的 ChatGPT Plus 服务可能需要巨额资金支持，不过销售价为 20 美元不代表成本价也是 20 美元，加上 OpenAI 在阿联酋本地建设数据中心，因此提供服务的实际成本可能不算特别高，当然这也肯定在 OpenAI 的承受范围内。 根据阿联酋本地媒体的报道，目前这项计划已经上线，即现在开始居住在阿联酋的用户都可以获得 ChatGPT Plus 免费使用权，但具体如何开通、身份认定等问题还没有明确消息。 这是 OpenAI for Nations 计划的一部分，该计划的核心是阿联酋星际之门项目，星际之门是 OpenAI 与甲骨文、英伟达、软硬、思科、G42 等合作构建的项目，目的也是构建超大规模的人工智能基础设施。 G42 还将与 OpenAI 在未来美国数据中心的投资额等额匹配，打造价值数百亿美元的跨大洲人工智能联盟，根据美国与阿联酋签署的协议，美国将在阿布扎比建设容量为 5000 兆瓦的人工智能园区，该园区也将成为美国在其境外最大的人工智能基础设施。 不过这项计划也引起美国众议员的不满，这些人认为美国政府应该在美国境内进行投资并建设数据中心，而不是现在将巨额资金投资到海外并在海外建设数据中心。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 则称这种批评非常幼稚，Sam Altman 认为要充分发挥人工智能潜力就需要全球规模。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502582.htm)

陷入资金困境的日产汽车正计划出售其标志性资产——由前CEO卡洛斯·戈恩主导建造、位于横滨市中心的全球总部大厦，此举旨在为公司的紧急重组计划筹措资金。日产汽车自2009年起入驻这座22层的总部大厦，时任CEO卡洛斯·戈恩曾以日产纯电动车聆风（Leaf）的发布仪式，为这座新落成的企业总部揭幕。  然而16年后的今天，日产正深陷创纪录的亏损与债务泥潭。目前日产正加速推进重组计划，裁员2万人、关停7家工厂，并削减5000亿日元（约合33.4亿美元）的运营成本。 日产表示，作为重组计划的关键环节，公司正在对可处置资产进行评估，以期通过资产变现筹措重组所需资金。 日本《日经新闻》与NHK电视台报道称，日产已将位于横滨的全球总部大楼列入待评估资产清单。 据日媒报道，日产拟采取“售后回租”的交易模式，在出售总部大楼后通过租赁协议保留大楼使用权，确保全球总部职能正常运转不受影响。 日经和NHK称，这座大楼距离繁华的横滨站和东京湾的城市滨水区仅几步之遥，价值约1，000亿日元（6.7亿美元）。 一位发言人在谈到可能出售总部大楼时表示：“日产正在考虑所有可能的方案来改善业务表现，但目前没有具体细节可供透露。” 日产现任首席执行官伊万·埃斯皮诺萨正在全力推进其前任内田诚启动的复兴计划，关闭工厂和出售资产正是核心举措。 据悉，日产正考虑对日本境内两家工厂实施关停或减产，一家是位于横滨南部、投产多年的Oppama整车工厂，另一家是集团旗下日产车体公司（Nissan Shatai）运营的湘南（Shonan）工厂。这两家工厂都位于东京郊区神奈川县的黄金地段，就在横滨和日本首都的南部。此外，另一个可能出售以筹集资金的候选资产是日产的横滨发动机工厂。 据东京电视台报道，日产还在考虑缩减位于东京北部的枥木装配厂和测试中心设施的规模，或部分出售该工厂。这家工厂近期用先进的制造技术进行了改造，以组装Ariya纯电SUV等电动车型。该工厂还曾生产过英菲尼迪车型和日产Z系列、GT-R等跑车。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502580.htm)

5月27日下午消息，今日上午，由全国工商联、共青团中央共同主办的第七届全国青年企业家大会在杭开幕，京东集团创始人、董事会主席刘强东出席并做主题分享。 刘强东分享中提及，自己昨天到杭州一落地便在京东外卖上点了三份外卖，跟同事吃完后一致认为每道菜非常鲜美，杭州是世界的美食之都，也是自己见过最美的城市，没有之一。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502578.htm)

据CNBC报道，比亚迪的降价举措引发连锁反应。虽然比亚迪的股价还在下滑，但是花旗分析师预计，降价推动比亚迪经销商门店客流量在上个周末最高上涨40%。  5月23日，比亚迪宣布推出限时一口价活动，对22款车型降价。其中，海鸥智驾版(活力版)降价20%至5.58万元。价格降幅最大的当属海豹07智驾版(1.5L 125km精英型)，限时一口价10.28万元，降幅达到34%。 然而，由于投资者担心此次降价会导致价格战升级，中国电动汽车行业竞争愈发激烈，比亚迪股价在周一在港交所收盘大跌8.6%。在周二早盘交易中，比亚迪股价继续下跌2.96%。 其他中国制造商股价也出现了下滑。截至周一收盘，吉利汽车下跌7.29%，长城汽车下跌2.94%，理想汽车下跌4.93%，小鹏汽车下跌4.19%。 但是，降价也有积极的一面。花旗分析师预计，比亚迪的降价举措使得其经销商门店在上周末(5月24日至25日)的客流量较前一周末增长了30%至40%。 展望未来，花旗分析师认为，比亚迪的这次降价不会侵蚀竞争对手的市场份额。相反，他们在5月26日的研报中写道，售价20万元人民币以下的新能源车企有望实现“强劲销量增长”，因为“竞争态势仍相对温和”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1502562.htm)

“2025年总销量预计将实现翻倍以上的增长，今年四季度有望实现盈利。”在小鹏汽车第一季度财报电话会上，小鹏汽车联合创始人、执行董事、董事长兼CEO何小鹏如此表示。 此次表态意味着，如果目标达成，小鹏汽车将在公司成立近11年后首次实现单季盈利。 这份信心，建立在小鹏汽车财务数据连续改善的基础之上。 5月21日，小鹏汽车发布2025年第一季度财报。财报显示，小鹏汽车一季度营收158.1亿元，同比增长141.5%；净亏损收窄至6.6亿元，较去年同期的13.7亿元和上一季度的13.3亿元大幅减少，创下近五个季度以来的最低亏损水平。 从减亏幅度来看，小鹏汽车今年一季度进展显著，单季度亏损缩减幅度为6.7亿元，而2024年一季度至四季度，仅减亏0.4亿元。这意味着，小鹏在三个月的时间里，完成了过去一年四个季度减亏总和的16倍。 亏损大幅降低的同时，毛利率有所提升。小鹏汽车业务毛利率为10.5%，同比提升5%，虽然毛利率提升不算明显，但已实现连续7个季度增长。财务与会计副总裁吴佳铭表示，主要归功于降本工作，以及一定程度的规模效应。 此外，一季度小鹏汽车汽车销售收入为143.7亿元，较同期的55.4亿元增长159.2%，环比2024年第四季度的146.7亿元下滑2.1%。截至2025年3月31日，小鹏汽车拥有现金及现金等价物、受限制现金、短期投资及定期存款452.8亿元，相比去年同期或去年年底均有所增加。 销量、营收额、毛利率、现金流等多项关键指标均呈现增长趋势，小鹏汽车经营基本面有了实质性改善，随着新产品的推出和技术的不断创新，小鹏汽车有望在未来实现更稳健的发展。 ### 01 MONA撑起半边天 “很多人都在好奇，小鹏一季度业绩表现不错的原因。核心在于我们在产品、营销、技术和经营上体系化能力的综合提高。”何小鹏在业绩电话会上解释道。 从销量来看，小鹏2025年一季度汽车营收增长源于其新车交付的强劲表现。 数据显示，2025年第一季度小鹏汽车共交付9.4万辆新车，同比增长330.8%。小鹏汽车副董事长兼总裁顾宏地在财报电话会上提到，第一季度往往是汽车市场销售淡季，但小鹏月交付量均突破3万辆，位居新势力榜单前列。 目前，小鹏汽车在售车型包括G6、X9、G9、P7、P7＋、MONA M03共计6款车型，其中，小鹏MONA M03和小鹏P7+是小鹏汽车主要的销量来源。 MONA M03是小鹏汽车销量的最大贡献车型。据懂车帝数据，第一季度小鹏MONA M03月均销量破1.5万台，为小鹏汽车贡献了过半销量。 一位小鹏汽车经销商人士告诉雷峰网，MONA M03在2024年下半年已积累大量订单，但彼时产能还未完全释放，订单交付节奏未能及时反映在财务表现中。今年产能逐步爬坡后，该车型的市场热度开始转化为真金白银的营收增长。 此外，小鹏汽车一季度服务及其他收入为14.4亿元，接近其总收入的10%，该部分收入主要来自小鹏与大众汽车在平台、软件战略及电子电气架构等领域的技术合作所产生的研发服务收入。 与大众合作的电子电气架构技术开发，不仅带来短期收入，更标志着小鹏的研发投入开始产生&#34;杠杆效应&#34;。财务副总裁Charles Zhang表示，小鹏与大众双方联合开发的电子电气架构车型将于2026年上市。随着这一支线渐入正轨，或将为小鹏带来更多收益。 ### 02 信心来自多业务布局 尽管多项财务数据明显改善，小鹏汽车仍然难以放松警惕。当前行业普遍陷入价格战泥潭，小鹏不仅需要爆款车型的持续造血，更需要尽快建起体系化的产品阵营。 MONA M03 MAX能否延续MONA系列的热销表现，成为小鹏汽车接下来的关键考验。 当前，新能源汽车市场竞争持续升温，MONA M03 MAX所处的10万至15万元区间正涌现出多款新品。2025年上市的秦L EV与东风日产N7均面向这一价格带，前者上市首周销量突破1万辆，后者在上市一小时内即达成同样成绩，竞争压力不断上行。 对于MAX版本的优势，何小鹏在电话会上表示，在15万的级别，当前还没有任何车真正实现了端到端的大模型，也没有任何车达到了超过500TOPS的大算力。同级别中，其他整车厂基本上都叫“高速”或者“城市记忆驾驶”，而拥有“满血版”辅助驾驶将成为MONA M03 MAX 的核心竞争优势。 据何小鹏透露，MONA系列将在2026年推出更多新车型。与小鹏主品牌相比，MONA在产品定位和设计逻辑上有所差异，主要面向年轻用户群体，强调高颜值、强智能以及更具情绪价值的用户体验。 除MONA上新MAX版本外，今年的改款、新款等产品也需要承担“盈利目标”任务。 按照何小鹏在财报电话会中的规划，下月将启动G7的市场预热，该车定位为25万元级SUV；定位30万元级的豪华运动轿跑——新款小鹏P7，计划于今年三季度发布；基于G9平台打造的首款增程车型，则将在四季度推出。 何小鹏预计，自2025年三季度起，新车型将陆续进入量产交付阶段，下半年还将完成增程产品的交付放量，“有信心在2025年四季度实现盈利。”  小鹏汽车财务与会计副总裁吴佳铭提到，第一季度的平均售价可能是全年最低的，而改款及新推出的车型，如改款小鹏G6、小鹏G9利润率将比旧款车型更高，有望在2025年接下来的几个季度不断提高平均售价。 小鹏汽车正加强建设渠道建设，第一季度实现销售网络扩展至690家门店，覆盖223个城市。一位汽车经销商人士告诉雷峰网，今年以来，小鹏汽车显著提高了加盟门槛，收缩加盟商规模的趋势明显。 另一位业内人士透露，在MONA热销之后，小鹏正逐步将渠道重心转向直营模式。其认为，这一调整与MONA系列的市场表现密切相关。“当产品进入强品牌赋能周期，直营模式在用户体验一致性、价格体系管控等方面具备优势，更有利于持续放大产品势能。” 汽车板块外，何小鹏表示图灵芯片、机器人与飞行汽车等业务，也将成为小鹏“第四季度盈利”以及未来稳健发展的重要部分。“我们的图灵芯片目前整体进展是非常顺利的，不光在自动辅助驾驶方面，在座舱方面、在机器人方面也是如此。” 他表示，在今年第二季度，部分配备图灵芯片的车型已经进入生产环节，配备图灵芯片的车型将在三季度更大范围地放量。 当前，主流车企正加速推进车载芯片自研战略，其核心逻辑不仅是降低关键部件成本，更在于通过自主架构设计，提升与车机系统、智能座舱及整车电子电气架构之间的协同效率。在产品高度同质化的市场环境中，这一能力将让车企获得更多空间打造产品竞争力。 雷峰网获悉，小鹏汽车正在加速推广飞行汽车，与地方政府展开合作。例如，在文旅项目中进行产品展示及用户体验，推动飞行汽车的前期市场宣传。 小鹏汽车正在汽车业务之外积极布局更多领域，试图打造更具系统性的“小鹏生态”，而这也将助其获得更多元的收入来源，加快实现盈利的步伐。雷峰网雷峰网

 数字浪潮奔涌向前，网络安全已成为数字世界稳固发展的核心支撑。从政策法规层面来看，《国家数据基础设施建设指引》《网络数据安全管理条例》等一系列重磅政策法规的出台与实施，为数字经济的安全发展筑牢了坚实根基，也将网络安全议题提升至国家安全与经济发展的战略高度。与此同时，5G、物联网、人工智能等前沿技术加速融合应用，在为各行业带来创新机遇的同时，也让网络安全领域面临着前所未有的复杂挑战。 值此关键节点，备受瞩目的《嘶吼2025网络安全产业图谱》震撼发布。过去一年间，网络安全产业格局持续演变，新的技术趋势不断涌现，如DeepSeek的走红加速了GenAI在各行业的落地，量子计算的发展也预示着加密技术变革在即。在此背景下，本年度产业图谱**凭借深入的调研、专业的分析，全景式展现网络安全产业的最新态势**，挖掘潜在发展机遇，为行业从业者提供了极具价值的参考，助力在复杂多变的网络安全领域找准前行方向 。  **《嘶吼2025网络安全产业图谱》**调研共收到400+网络安全企业参报，嘶吼安全产业研究院通过全面的市场调研与数据分析，对收录企业进行筛选，重点展示综合能力较高或具有代表性的企业，为行业用户提供更精准的行业参考指南。本次图谱共涉及八大类别，128个细分领域。下面为本次图谱新增与修改部分。 **新增分类：** 1、创新安全技术-安全大模型应用 2、基础技术与通用能力-身份和访问安全-多因素身份认证（MFA） 3、网络与通信安全-无线与通信安全-卫星通信安全 4、应用与产业安全-信创安全-信创密码安全 **调整部分：** 1、基础技术与通用能力-密码安全-电子水印删除，数据安全-数字水印保留。 2、三级分类-网络安全审计，调整至网络与通信安全-网络安全管理-网络安全审计。 3、应用与产业安全-云安全-云应用安全改为软件即服务（SaaS）安全 4、三级分类-漏洞检测，调整至网络与通信安全-网络安全管理-漏洞管理 5、删除应用与产业安全-信创安全-信创下一代防火墙 **调研发现** 根据嘶吼安全产业研究院调研数据显示，一级分类-安全服务收录占比32.2%，同比减少 3.8%；一级分类-应用与产业安全收录占比20.5%，同比增长1.44%；一级分类-数据安全收录占比14.2%，同比增长0.9%。相较于去年，安全服务、应用与产业安全、数据安全依然是网络安全产业三大主流方向。  从数据占比情况分析，安全服务、应用与产业安全、数据安全三大领域的企业布局占比排前三，但各领域发展态势有所差异。 安全服务虽以 32.2% 的收录占比保持首位，却同比减少 3.8%，占比下滑。或因为随着网络安全市场的发展，用户对安全服务的需求更加精细化和多元化，传统安全服务模式面临挑战，市场竞争加剧，部分业务被新兴的安全解决方案分流。 应用与产业安全收录占比达 20.5%，同比增长 1.4%。在数字化转型加速的背景下，各行业对应用与产业安全的重视程度不断提升，企业在业务拓展和产业升级过程中，对应用安全、供应链安全等方面的投入持续增加，推动了该领域的发展。 数据安全收录占比为 14.2%，同比增长 0.9%。随着数据成为重要的生产要素，数据泄露、滥用等安全问题频发，法规监管也日益严格，促使企业加强数据安全防护，数据加密、合规检测、数据访问控制等技术需求增长。 开发与应用安全（9.9%）和网络与通信安全（9.2%）占比接近10%，显示出成为第二梯队增长点的潜力。相比之下，终端安全（5.0%）和基础技术与通用能力（8.4%）占比偏低，可能受技术成熟度或市场集中度影响。而创新安全技术收录占比仅 0.6%，由于其属于新兴赛道，技术尚不成熟，市场应用场景有待拓展，产业生态也在逐步构建中，目前在整个产业中的占比较低，但未来随着技术的突破和市场的认可，有望成为新的增长极。 **细分赛道方面**，通过本次调研，排名TOP10的细分领域与收录占比分别是：重保支持2.02%、渗透测试1.97%、安全意识培训1.94%、合规检测1.88%、态势感知1.72%、技术人才培训1.50%、数据分级分类1.50%、安全运维管理1.44%、数据库安全与数据脱敏1.41%、数据防泄露（DLP）1.39%。  从细分赛道来看，网络安全产业呈现出需求多元化、场景精细化的明显特征。TOP10细分领域合计占比达15.77%，反映出市场已从基础安全防护向专业化、定制化服务延伸的发展趋势。具体来看，重保支持（2.02%）、渗透测试（1.97%）和安全意识培训（1.94%）位居前三，表明企业在应对高级威胁、实战化攻防演练和人员安全意识建设方面的投入持续加大，凸显出网络安全建设正从&#34;技术驱动&#34;向&#34;技术+人员+流程&#34;的综合防御体系转型。值得注意的是，数据安全相关细分领域占据三席（数据分级分类1.50%、数据库安全与数据脱敏1.41%、数据防泄露1.39%），合计占比4.3%，反映出在《数据安全法》等法规实施背景下，企业对数据全生命周期管理的需求正在快速释放。而合规检测（1.88%）和态势感知（1.72%）的较高占比，则体现了监管合规要求和主动防御能力建设已成为企业安全投入的重要考量因素。整体来看，细分领域呈现出&#34;攻防实战化、管理精细化、合规刚性化&#34;三大特征，未来随着新技术和新场景的涌现，细分赛道格局仍存在较大演变空间。 **营收占比方面**，根据嘶吼安全产业研究院调研发现，一级分类-应用与产业安全营收占比39.44%，占据了最大的份额，凸显市场对场景化安全解决方案的强需求。安全服务（18.25%）、数据安全（11.38%）及终端安全（11.06%）构成重要补充，反映市场在合规治理、数据保护和基础端点防护上的持续投入，整体布局符合实战化、行业化、服务化的网络安全演进趋势。  在128个细分领域中：端点防护（8.37%）、物联网安全（8.21%）和基础设施安全（8.13%）构成了当前网络安全市场的核心支柱，三者占比接近且均超过8%，反映出国家级或行业级企业对关键基础设施安全、终端设备防护及物联网场景安全的刚性需求持续旺盛。信创主机安全及管理平台（5.46%）虽位列第四，但作为信创产业的关键环节，其潜力尚未完全释放。在政策驱动下，国产化替代进程的深化可能推动该领域占比进一步提升。相比去年，下一代防火墙（3.65%）的营收占比有所下滑，或许传统边界防护市场趋于成熟，企业正向更精细化的安全架构和新兴技术领域倾斜。 整体来看，行业市场正从基础防护向终端、IoT、信创等新兴领域迁移，同时传统防火墙和安全服务的增长有所放缓，或表明市场正朝着更智能化、场景化的方向发展。未来，随着AI、零信任和云原生安全的普及，这一趋势或将进一步深化。 关注嘶吼公众号**“嘶吼专业版”**回复**“2025图谱”**获取**《嘶吼2025网络安全产业图谱》**高清版下载方式。 **热门领域Top10企业推荐：** 嘶吼安全产业研究院基于深入的市场调研与行业数据分析，从众多安全技术领域中遴选出了十大热门领域。这些领域凭借显著的技术突破、旺盛的市场需求及广泛的行业影响力，成为推动产业发展的核心动力。 在此基础上，嘶吼安全产业研究院参考细分产品营收、营收增长率、客户数量、投入占比、品牌影响力等多个维度，对企业进行全面能力评估，在各热门领域中评选出了Top10优秀安全企业： **1、密码安全：**  **2、抗DDOS：**  **3、终端安全综合管理：**  **4、邮件安全：**  **5、API安全：**  **6、WAF云安全防护：**  **7、工控防火墙：**  **8、物联网安全：**  **9、数据库安全：**  **10、动态防御：**  **嘶吼2024网络安全产业图谱全图分解：** **一、基础技术与通用能力**   **二、网络与通信安全**   **三、开发与应用安全**    **四、数据安全**   **五、终端安全**  **六、应用与产业安全**      **七、安全服务**     **八、创新安全技术**  关注嘶吼公众号**“嘶吼专业版”**回复**“2025图谱”**获取**《嘶吼2025网络安全产业图谱》高清版**下载方式。

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