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人人都是产品经理 · 接地气的陈老师
<blockquote><p>随着7月的到来，企业纷纷进入半年复盘的关键时期。对于许多从业者来说，撰写高质量的半年复盘报告是一项艰巨的任务。本文将为你提供一份清晰的指南，从月度、季度到半年报告的分工，到报告格式的构建，再到如何深入分析经营问题和提出切实可行的解决方案。</p> </blockquote>  马上7月，又到了经营分析半年报告时间。叠加2季度报告和6月月报，三花聚顶，让很多人痛苦不堪： - 半年、季度、月度报告到底有啥区别？ - 除了罗列同比环比，还能写啥内容？ - 领导总说要深入分析，该怎么深入？ 今天一文讲清。全文较长，记得给陈老师点个赞，回来慢慢看哦。 ## 01 月度/季度/半年报告分工 大家记得这个口诀： 1、短期报告看进度 2、中期报告看趋势 3、长期报告看策略 比如： 1、6月份月报告，通告6月目标达成+618活动效果总结 2、2季度报告，关注1~6月以来，是否有问题在持续恶化 3、半年报告，全面检讨客户/产品/营销策略是否奏效 短期（周/月）内，执行力才是关键！执行不到位一切免谈，因此聚焦完成任务，督促业务执行到位。而长期问题/大环境问题/深层问题，需要通过一段时间积累，剔除短期波动/突发事件等影响，才能确认。所以长短期报告要分工，而不是同一组数据同比环比列三遍. ## 02 半年报告格式 可以按：监控指标→发现问题 →原因分析→解题建议→后续工作 5个基本步骤，从数据到行动全部讲清楚。 半年报告，可以分为以下五部分： 1、主要业务/财务指标呈现 2、主要经营问题（列3~5个） 3、宏观环境与竞对情况（确认外部问题） 4、内部成功案例（看是否有应对策略） 5、下一步工作计划（是否调整预算/重点工作是否调整） 注意！你不需要再罗列80页ppt，把所有指标的同环比过一遍。因为常规监控已经在月报/季报里啰嗦过了。所以半年报，可以用一页简报（如下图）告诉大家当前的最主要数据是什么。然后聚焦经营问题，深入讨论。  ## 03 大环境问题确认 这是非常适合在半年报告提的话题，因为有大量数据可参照，比如： 1、财务收集同行上市公司财报 2、数据提供1~6月分业务/产品/地区数据 3、市场部提供终端消费者/竞品调查报告 4、一线提供客户/经销商直接反馈 5、媒体对我行业情况报告/文章 总之：上下游出问题，所有同行都出问题，我司各条线都出问题的，才是真“大环境”问题。反之，如果是因为某个竞争对手暴力降价，导致其他企业被打压，这不叫“大环境”而叫“价格竞争力不足”问题。 组织数据的时候，可参考下图逻辑，从宏观到某个业务线，把问题有逻辑的陈列清楚。  ## 04 业务机会洞察 光谈问题，不提解决方案，是不合格的。作为经营分析，提机会不是让你提操作细节，那是业务的事。经营分析提机会，要遵循6步法： 1、是否有解决方案 2、如有方案，是否有扩大可能性 3、现有资源，是否支持方案扩大 4、如投入资源，能解决多少问题 5、如没有方案，需投多少资源开发新方案 6、在没有新方案以前，业绩会跌成什么样 总之，经营分析，是站在投入产出的角度思考应对策略。从业务中选择潜力股，看是否能发展壮大。 比如今年，我司遇到了“消费者普遍消费降级，中高端新产品销售不达标，营销产比明显下降的问题”，那么按照6步法，要做如下梳理（如下图）  ## 05 下一步工作计划 当然，也有可能业务部门已提前上报了问题应对方案。作为经营分析，一定要审核：业务呈报方案的数据是否合理！如果有： 1、明显夸大投产比 2、资源使用不合理 3、方案缺少事实依据 等等问题，要提出来。 如果发现问题： 1、可以指出方案中缺陷，要求增补信息 2、可以再追加时间和会议，确认方案可行性 3、可以先设试点项目，观察数据表现 总之，主动发现问题，这样才不会显得“活都是业务干，经营分析就是汇总个ppt” 各部门确认工作计划后，半年报/半年经营分析总结会，就结束了。后续继续跟进，并在下一次经营分析会跟进指标情况。 本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，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。
雷峰网2025 年 6 月 28 日，上海交通大学医学院附属新华医院奉贤院区正式起航。在开业仪式上，新华医院联合商汤医疗重磅发布基于商汤“深思考”大医·医疗大模型的AI 儿童全科医生，为基层儿科医生诊疗与儿童居家养护赋能，将顶尖医院的儿科临床诊治经验转化为交互式“AI向导”。 作为基于“临床经验数字化+人工智能应用场景化”理念构建的全场景解决方案，AI儿童全科医生是双方以医疗大模型深度赋能临床的突破性实践，为全国儿童健康服务的高质量发展打造智慧医疗新范式。  上海交通大学医学院附属新华医院奉贤院区 **国家战略驱动下的儿科 AI 创新实践** 近年来，我国以“健康中国2030”战略为引领，通过《中国儿童发展纲要（2021-2030）》《健康儿童行动提升计划（2021—2025年）》、《关于推进儿童医疗卫生服务高质量发展的意见》、《“儿科和精神卫生服务年”行动方案（2025-2027年）》，明确要求加强儿童身心健康全周期管理保障。 2024年全国两会进一步将“促进儿童健康成长”列为民生保障重点任务，明确提出两大政策方向：一是强化儿科医疗服务供给，扩大儿科医疗资源布局，破解“看病难、用药贵”痛点；二是构建儿童主动健康干预体系，推动健康关口前移。 在“十四五”规划框架下，我国通过慢性病防控、体教融合等创新举措，持续强化儿童主动健康干预。上海市率先推进就医服务数字化转型，与国家“互联网+医疗健康”战略形成联动，共同推动医疗服务向精准化、人性化方向升级，重塑儿童健康服务模式，体现了预防为主、科技赋能的新型健康治理理念。 然而，当前儿童健康服务仍面临资源分布不均、基层诊疗能力有待提升、科学育儿素养不足等挑战。在此背景下，打造一款能够为基层医生提供数智赋能的AI儿童全科医生系统，既是响应国家政策号召的创新实践，也是破解儿童健康服务“最后一公里”难题的关键抓手。 新华医院与商汤医疗重磅推出的AI 儿童全科医生，依托商汤行业领先的大医·医疗垂类大模型体系打造，融合DeepSeek、Qwen、SenseChat等行业顶尖大模型基座能力，通过超大规模医学数据训练与垂直领域知识注入，构建起具备临床级“深思考”推理能力的医疗AI大脑，从而应对通用模型在医疗场景落地应用存在的数据稀疏性、语义歧义性、合规风险性等痛点。 在此基础之上，新华医院融合70余年沉淀的千万级儿科诊疗经验，形成了业界领先、支持大模型精准高效调用的“三层递进式儿科知识体系”，覆盖通识性儿科健康及科普知识、指南及专家共识、儿科教材及专业书籍，实现了对胎儿期、新生儿期、婴儿期、学龄前期、学龄期和青春期等不同年龄阶段的儿童医疗知识和健康养护的全覆盖与深层次挖掘。 系统可实现根据基层医生在诊疗过程中的描述并针对其提问进行精准回答，提供从日常养育指导到疾病诊疗建议的全方位服务，核心功能覆盖儿童生长及心理发育评估、儿童保健照护、常见疾病预防及处置和合理用药指导。同时，创新设计的年龄自适应交互模块，可根据不同发育阶段特点提供个性化服务，全面赋能0-18岁儿童健康全周期管理。  **技术破局：从通用智能到医疗智能的专业跃迁** 新华医院在考虑拥抱大模型的初始阶段时，首先映入孙锟院长脑海的并不是直接采用时下最热的通用大模型，而是审慎又必须考虑的问题：通用大模型在医疗领域是否专业？该如何和医院特色结合？ 经过多轮院内专家论证与行业顶尖大模型的横向对比，新华医院与商汤医疗达成深度合作，其决策逻辑源于对医疗 AI的深度洞察。雷峰网 面对通用大模型在医疗领域显露的专业性不足和较为严重的幻觉问题，商汤医疗“大医”模型团队基于深厚的行业数据认知沉淀，以专业的医学数据工程方法，构建了超250B tokens、近4000亿汉字的高质量医学语料，用于在DeepSeek、Qwen、SenseChat等行业领先的通用大模型基座上进行全量参数垂域训练与量化调优，从而针对医疗任务理解、医学知识注入、复杂临床推理、行业规范依从、部署性能优化等行业必需特性进行定向优化。 从训练数据构成来看，该医学语料集系统性整合了百余个临床学科的权威资源，涵盖医学教材、诊疗指南、临床路径、罕见病知识库、公共卫生数据、药品信息库、真实病历库及数千万篇中外医学文献等多源知识，经过合规清洗、多源对齐、自动质量分层、长尾数据增强等技术处理，形成覆盖诊疗全流程的医学知识图谱，结合新华医院的三层递进式儿科知识体系，实现了医学知识与模型推理能力的深度结合。 除加入海量数据训练之外，商汤医疗还通过医学任务专项训练实现大模型的临床思维深度模拟。通过完善的数据理解任务构造，大医模型显著提高了从病历、检验检查表、体检报告等复杂医学数据结构中推理和提取信息的能力；通过渐进式提升模型长文本理解能力，大医可精准处理跨度5-10年的超长时序病程的分析；除了通过对各类任务中间步骤的思维链校准学习，大医还依据专家临床经验，结合临床指南、临床路径等具备循证依据的知识框架，构建了高质量长思考数据，通过深度思考分析，有效提升复杂临床推理的精度。 在覆盖医疗知识问答、医疗数值计算、医疗推理、医疗指令遵循、医疗信息召回、医疗伦理安全等7大维度、超13,191道题目的医学专业测试集上，大医性能稳居第一，超越DeepSeek满血版、GPT-4o、OpenAI o1等通用模型。这种将顶级模型能力与深度医学训练相结合的技术路径，精准匹配了新华医院对 AI 临床应用 “专业、安全、可信赖” 的核心诉求，成为其在智慧医院建设中突破技术落地瓶颈的关键选择。 **平台赋能：加速医工交叉，实现专科智能体快速孵化** 新华医院与商汤医疗联合打造的AI儿童全科医生，其创新突破不仅体现在前沿技术的融合应用，更源于对医工交叉创新模式的深度探索。面对专科智能体研发中普遍存在的技术壁垒高、临床需求转化难等痛点，新华医院采用商汤大医智能体平台，实现了医生团队与AI团队的医工协同创新生态，开创了AI医疗产品高效落地的全新路径。 该平台突破性地将AI开发能力转化为临床可感知的交互界面，通过“零代码”可视化工作台重塑智能体研发范式。医院信息团队无需具备专业算法背景，即可通过拖拽式操作完成多模型协同管理、私有化医学知识库接入及诊疗逻辑编排，使复杂AI系统的构建过程如同乐高积木般灵活可控。 依托新华医院千万级儿童专病数据库，临床专家与AI工程师建立起“需求-技术-验证”的闭环协作机制，严格模拟三甲医院 “症状分析→鉴别诊断→检查建议→治疗方案” 的临床路径，在平台上快速搭建AI 儿童全科医生智能决策引擎，通过工作流编排技术将循证医学逻辑转化为可执行的AI推理路径，确保诊疗建议始终符合临床指南规范，从而给出更加可控、精准的大模型诊疗建议。 这种以平台为纽带的医工深度融合模式，不仅大幅缩短了AI医疗产品的研发周期，更开创了临床需求驱动、技术快速响应的创新范式。通过赋能医疗机构自主掌控AI研发全流程，新华医院与商汤医疗正为专科智能体的规模化落地探索出可复制的创新路径。  商汤大医智能体平台 新华医院孙锟院长表示：“新华医院与商汤医疗的战略合作始终以‘技术赋能临床、智慧重塑医疗’为核心主线。过去三年间，双方携手构建起覆盖智慧服务、智慧诊疗、智慧管理的全维度创新体系：通过多模态大模型打造医院数字孪生中枢，实现临床诊断效率提升30%，手术规划效率提升5倍、跨院区远程会诊响应时间大幅缩短、科研教学形态实现数字化升级；更以患者为中心重塑就医全流程，让智能导诊、陪诊、随访等触点服务实现从‘人找服务’到‘服务找人’的跨越式升级。此次AI儿童全科医生的诞生，不仅是新华医院在大模型智能体领域的原创性突破，更是我们以数字化手段推动优质医疗资源普惠化、构建儿童健康管理新范式的关键里程碑。未来，我们将持续深化AI与医疗场景的化学融合，让智慧医疗的成果惠及每个家庭的健康未来。”雷峰网 “医疗科技的终极价值，在于让技术红利真正流淌到临床一线的‘毛细血管’。 ” 商汤医疗 CEO 张少霆强调，新华医院与商汤医疗的携手，正是技术创新与临床智慧 “双向奔赴” 的典范 —— 前者开放数十年积淀的儿科诊疗知识库与真实世界经验，后者以大模型技术与智能体平台为桥梁，将专业医疗知识转化为可落地的智能解决方案。让大模型从实验室走向诊室，从 “高冷的技术概念” 蜕变为医生和患者都能用好、敢用的 “实用工具”，为医疗 AI 的价值落地树立了可复制的标杆范式。 新华医院与商汤医疗的创新实践，不仅为儿科医疗领域树立了智慧化转型的标杆，更向整个医疗行业展示了 “技术赋能医疗” 的无限可能，推动着智慧医院生态从理念走向现实，让医疗科技的红利真正惠及每一个人，为构建更加公平、高效、有温度的医疗服务体系奠定坚实基础。雷峰网
雷峰网讯 上大学有价值吗？ 之所以想问这个问题，是因为与我们对谈的这位年轻人黄祯，在港中深入学四年内两度休学，总共在大学的时间不足一年。而在两段离开校园的日子，他做的事情比别人十年做到的都多： 筹办了艺术展“奇美拉时代”，在第 59 届威尼斯双年展上作为该艺术节历史上首场加密艺术展进行展出。 被广州美术学院数字艺术科技研究所邀请，成为专家组成员，并参与创办了首届湾区元宇宙数字艺术节。 来到北京，在启辰资本做 FA 实习生，之后跟随当时的 mentor 转投 Crypto 行业。 创办了 Chimer AI，开始了服装产业的 AI 化赋能。 截至目前，他已经调研过多个服装厂，当了两年的 CEO，做过了无数路演，拿到了第一笔融资，马上要推出自己的 Agent 产品。 经历过一大堆青春热血往事后，他终于要过自己的21岁生日了。 聊天中黄祯的声音带着与年龄不相符的成熟。谈到那些足以让人激动回味的往事，他的叙述也是不疾不徐，似乎只是在向人讲述一个与平常稍有不同的夏日午后甜点。只有在谈到他的年龄时，他会稍微自嘲一下，“老了”，顺便给旁边的人一场暴击。 一切离经叛道，都是自然而然。他刚上大学正是疫情期间，要在学校上网课，这未免太浪费时间，所以不如跳出读大学的思维定势，全身心投入到自己事情中去吧。 黄祯有着很强的自学能力，在高中的时候他就不是一个认真听课的好学生，学习成绩也一直在中游水平。面临高考的时候，他手上没有多少钱，就在网上买了网课，要么坐在教室最后一排，要么呆在宿舍，一个人孤孤单单刷网课，刷完再去做题。 其实刚开始执行这个策略的时候，成绩并没有显著的上升，反而还掉了不少。但他觉得他的方法没错，所以坚持做了两三个月，最后成绩显著上升。之前他的分数在全省只能排到几万名，高考的时候一下子冲到了前几百名。 这段经历给了他很强的信心和动力，也成为了他决定在大学休学创业的支撑之一。 “大学当然是有价值的，只不过这种价值已经不来源于标化考试以及标化考试所导向的 GPA 高低评价。价值更多来源于在这个环境中的高人才密度、低信任与试错成本、扁平的关系网络所带来的自由的社交、研究、研讨、创新尝试的可能性，我觉得这些是大学无可替代的价值。” 就像他一直秉承着的，上大学，就不要把考试和学习混为一谈啦。 以下是 AI 科技评论与黄祯的访谈实录，作者进行了不改原意的编辑整理：  **天生就是创业者，要闯出自己的方向** AI 科技评论：你从什么时候开始决定创业的？ 黄祯：在我记忆里，我好像从来没有过某个下定决心的时刻，就好像创业是我天然的选择一样。 我在潮汕长大，身边经商氛围还蛮重的。这个地方的人基本没有什么做公务员的概念，早年间的潮汕人大多都是通过出海做生意这类方式赚到第一桶金，现在大家也不太会思考其它的路线，大部分都是自己做一些生意。而且我家里也是做制造业的，往东南亚或者非洲国家出口塑胶手表、衣服这类基础消费品，做生意这件事情我是耳濡目染。 我说不出来什么时候决定创业的，但是这次创业是 2023 年 1 月开始的，当时我自己用 GPT-3.5 写了一个语音聊天的 Chrome 插件，发现我不需要把书读完，也能做到很多写代码的事情。我就想，那干脆就休学，先去探索创业方向吧。 AI 科技评论：怎么去探索呢？你那时候对创业有什么样的认知？ 黄祯：因为之前对算法和模型有一点浅薄的认知，23年年初的时候，很多人会邀请我去做 AI 相关的分享，你看一个 19 岁的人去上市公司讲课这种事情很奇葩吧，但确实发生了。当时我也趁着机会跟大家探讨各个行业到底是什么样的，AI 在这些行业中存在什么样的可能性。 最开始创业的时候，我跟朋友尝试了很多行业。比如在珠宝领域，我们用开源模型训练了一个珠宝生成模型，然后跟内地一个卡地亚的工厂合作，把 AIGC 生成的珠宝设计实现出来，还在深圳做了一个小型展览。但后来我们发现 AIGC 生成的形式，对于很多工艺品来说没有意义。AIGC 的优势是能够生成无限的设计，但是珠宝并不需要那么多的设计，它们用不着那么多 SKU。 我刚好有一个朋友，他的妻子就是高定设计师，我们合作了一段时间，最后发现服装这个领域可能是更适合 AIGC 的设计形式的。 AI 科技评论：为什么？因为服装的 SKU 多？ 黄祯：第一是服装行业的预售制很发达、更新频率非常高，因此对于 SKU 的追求很极致，是我们尝试的所有行业里 SKU 最多的，所以最需要 AIGC 来帮助设计的。 还有一点很重要，服装的落地难度在实体行业里相对低，受到的物理限制更少。珠宝设计就是一件受物理限制很明显的事情，AIGC 设计出来的方案，物理上实现不了。比如金属物质的粘合，有时候因为韧性，有时候因为硬度，根本就做不到。有些建筑，你在 Bim 上都实现出来了，物理结构特别合理，现实中就是建不出来。但是 AIGC 的服装，基本上只要设计能生成出来，服装就能生产出来，区别只是生产成本的高低。 第三点则是，创意在服装行业的价值很明显，消费者真的会因为好看而去买一套服装。那 AI 的价值就能够体现出来了。对于很多行业来说，单纯因为好看或者风格，消费者不一定会买单。比如积木，买单的理由可能是 IP。那这就是不太适合 AI 去做的。珠宝，有些人就是看中它的价格，越贵越买，那 AI 能提升什么呢？ AI 科技评论：看起来你对服装产业非常熟悉。 黄祯：小时候我家里做过服装生意，曾经有一间小工厂，所以也是从小接触过。 AI 科技评论：哪些客户会用到你们 AIGC 做的服装设计呢？ 黄祯：在服装市场，小红书的退货率是抖音的 1/3。为什么呢？ 因为让消费者下单的，并不是那些中腰部的服装品牌，而是那些达人网红。这些人对消费者有很强的影响力，他们的审美风格会带动他们的粉丝下单。但是他们本身只是网红，并没有做服装品牌的经验。通过 AI，他们可以完成服装开发、对接供应链等等事情，一切就会简单很多。 这是一个增量更大的空间，未来一定会有大量的服装博主、KOL 可以通过 AI 拥有设计能力，开发自己的服装品牌。我们希望赋能这一部分增量市场，让那些网红渠道具备作为品牌的能力。 AI 科技评论：在我印象中，之前也有开展 AI 服装设计的公司，你们跟他们有什么区别？ 黄祯：他们侧重于对潮流趋势的洞察，比如喂给程序一件服装，洞察什么元素在大卖。所以他们其实一个是做检测或者识别的工作，我们做的是生成，本质上还是不太一样。 AI 科技评论：你们公司叫什么名字？ 黄祯：Chimer AI，我们是在2023年6月成立的。 **“国内 SaaS 市场太糟糕了，还是做 Agent 吧”** AI 科技评论：你们这两年一直在做一款生成类的 AIGC 产品吗？ 黄祯：从 23 年 6 月份到 24 年 6 月份，我们一直在做 SaaS 的工具产品，最多的时候有数千设计师和一批服装品牌在用。后来我们发现国内的 SaaS 市场非常糟糕，而且我们也只是服务了服装行业整条链条里的一个环节，比较难以做大。另外这款工具的使用门槛也比较高，所以后来我们就转变了方向。 纯粹的设计工具型 SaaS 只能服务非常专业的用户，解决很垂类的子任务，但是对于大量的用户或者服装行业的从业者，他们需要的是先把需求以高效率的方式转变成结果，然后再去执行编辑的子任务。所以现在我们选择把 Agent 跟 SaaS 产品结合在一起做，主要面向海外服装行业的买手、主理人，帮助他们在这个平台上完成从 idea 到 CAD 的整套流程。 AI 科技评论：做 SaaS 工具的难点是什么？ 黄祯：第一是工厂的工人素质没那么高，让他们使用 SaaS 工具的成本实在是太高了。第二是工人的绩效问题。工厂按照他们的产出来计算绩效，除非从上而下地改变绩效结构，不然学习使用新的数字化工具的过程必然会影响工人的绩效。第三是工厂一般手头上有什么材料就做什么，让他们跟着 AI 识别的潮流走，对他们挑战也比较大。 综合这些因素，就注定了只有那些 ODM 规模比较大的工厂，才能接受这套体系，这对工厂来讲也是一个挑战。我为什么这么了解呢？是因为我花了两个月的时间，培训过很多家工厂的设计师，东西也是卖出去了，就是他们用不起来。 AI 科技评论：因为有这些困难，所以后来放弃了在国内做 SaaS 吗？ 黄祯：是的，也放弃了在海外做 SaaS。服装行业有一个特点，就是供应链太长了，环节很多，而整体的利润又不是特别丰富。如果你只是在上游的某一个环节做辅助型的工作，其实起到的作用是非常微小的，那你能收到的钱也比较微小，这也是为什么服装行业的数字化企业一般都过得不是特别好。 在这个链条中，最重要的是你是否能够通过单个环节的服务铺开足够多的用户，然后承接他们整段的需求。例如说你去服务大量海外的服装企业和零售端，如果他们通过你完成设计、拍摄的开发工作，那对他们来讲，供应链这件事情也完全可以通过你去下达。这个时候你通过某一个环节切入，换到的是后端所有环节的利润。 相当于你扮演了一个整合商的角色，这也是服装行业基本上所有科技型企业最终的宿命。 AI 科技评论：不做 SaaS 的话，你们现在做的是一个什么样的产品呢？ 黄祯：用户可以直接告诉它自己想要什么样的衣服，然后一键化生成设计。Chimer AI 就是一个服装设计 Agent，可以替代传统服装产业的设计打版环节。 我们依赖模型的多模态能力进行生成，和传统的基于推理能力的 Agent 存在一些差别。因为生成模型本质上是一种渲染或者检索，你给它的数据越是精确地导向一个风格，你就越能得到一个确定的结果。但是一个想设计东西的人，表达出来的需求往往是很模糊的。比如她的描述可能是，“我想设计一件给 25 岁上下女生穿的、亚文化风格的、能够在夜店穿的衣服，我希望它有钉珠、铆钉这类设计。” 那对应下来，如果只是把它拆成一段 prompt，然后用这段 prompt 生成一个东西出来，符不符合她的需求呢？很可能出来的东西远远不是她想要的。我们的 Agent 会根据用户需求搜索现有图像数据，然后再进行生成，中间也会设计一系列反馈步骤，把生成内容的审美风格控制在一定范围内。通过这样的方式，我们生成的东西才会更符合她心里的那个需求。 AI 科技评论：这项技术有什么困难之处？ 黄祯：我们在工程上有很多小巧思和创新，比如我们针对版型生成任务准备了一系列工具箱。图像处理这个环节当中，需要的工具箱跟传统的语言型任务的工具箱不太一样，所以我们造了大量的工作流，对它们做了一些抽象处理。另外打版这个环节要用到 CAD，我们做了一个版型生成模型，再通过 MCP 去控制 CAD。 23 年我们刚开始创业的时候，模型还没有太强的图像理解能力，顶多是帮助用户把一个简单的 prompt 做成一个精确的 prompt，然后匹配一些图像输入，仅此而已。所以当时那个版本的产品有一个 Chatbot 模块，可以帮助用户通过多轮沟通明确需求，产品会自己整合需求输出新的 prompt。 但我们后来发现用户根本没有多轮对话的习惯。视觉行业的人都是视觉动物，她们喜欢的交互方式是先大概告诉对方自己想要什么，在看到生成结果的基础上，告诉产品她想要的风格是什么，要怎么调整。如果直接给用户一个需要学习很久才能用的工具，她就不会有进行调整的环节，而是觉得自己不需要这东西。在那个时间点，模型有多长的记忆能力不是最重要的，而是用户有没有这样的使用习惯。 AI 科技评论：你们的产品跟别人的产品最不一样的地方是什么？ 黄祯：服装设计的工具性产品，早期大家做得都差不多，最大的差异是在交互以及对用户想法的揣测上。而当下的产品之间，最不一样的地方在于是围绕着 Agent 构建，还是围绕着用户的输入构建。 它们的区别是，一个其实已经假定了用户知道自己想要什么。用户上来一输入，你去明确地执行这个任务就好了。但围绕 Agent 去构建的话，产品很大程度上不是要把任务执行完，而是要让用户能够有反馈的空间，更像是假定用户只有需求而没有任务，产品通过执行用户的需求去揣测，帮助用户理清他的任务到底是什么，这样用户对于工具的使用就会更加顺畅。 大多数服装行业从业者倾向于产品可以先把需求以高效的方式转变为初步结果，再让她们执行编辑的子任务，所以我们认为后者是更好的思路。 AI 科技评论：这个产品现在已经发布了吗？ 黄祯：目前 Agent 版本还没有发布，工具版本正逐步在小范围里做更多内测。随着模型能力的进化，之前我们改版了一些产品，中途也做过很多的小产品去测试，但基本上都是围绕着服装这个场景去做的一些东西。 AI 科技评论：融资了吗？ 黄祯：我们已经按 1500 万美元估值拿了一笔梅花创投的融资，不超过 1000 万人民币。我们这个项目比较早期，梅花又是做天使轮投资，所以就把我们纳入到盘子里了。当时是跟吴总聊的，我觉得他是一个蛮容易理解核心思路的人，也比较倾向于相信年轻人的团队。现在我们就希望先把产品做好。 **一个少年，不会觉得有什么事情做不了** AI 科技评论：我感觉跟 00 后的创业者聊天，相对于年纪来说，你们的表现还是蛮成熟的。 黄祯：可能是信息的暴露已经到达了一个新的阶段。从我们这一代开始，也许未来大家不会觉得 20 岁左右创业是一件多稀奇的事。我觉得 00 后是夹缝里的一代人，小时候见过晶体管电视机，长大了看到抖音，我们走过了一个世界变化很大的时代。大家暴露在一个成人世界的信息量下，会早熟非常多。在今天的世界里，不管是 14、15 岁的人还是 60 岁的人，都会听到同样的话，看到同样的事情。从小生活在这个环境里的人，不会觉得有什么事情是自己做不了的。 AI 科技评论：和大你 10 岁左右的创业者比起来，你感觉 00 后创业者和上一代创业者之间有什么区别吗？ 黄祯：和大 10 岁的创业者相比可能还不会有非常大的区别，如果一定要说出来一个特点，我觉得我们这代人会比较自信一些，或者说更相信创新者的故事。但我觉得这可能是年轻创业者的特点，不是我们这代人和上一代人的区别。 AI 科技评论：你比较相信什么样的创新者的故事？ 黄祯：我相信不需要很多的人，也能够做出一些很有趣的事情，我们在做 Chimer AI 的时候也秉承这种理念。而且我也非常相信十年以后，所谓的创业者可能会比我们想象当中多很多。 AI 科技评论： 那有没有哪个团队或者是哪个项目是你比较欣赏的创新者故事？ 黄祯： SNOW，这是一个 19 岁年轻人做的 Coding 项目，属于是一轻人做出的有趣的产品。（编者注：Youtube 频道 Coding Snow，分享使用 HTML，CSS，Javascript/Jquery 进行创意网页设计和开发，前端设计，UI 设计，响应式网页设计以及后端设计，PHP 的教程。） AI 科技评论：你今年 21 岁？ 黄祯：是的，老了。 AI 科技评论：创办 Chimer AI 是你第一段创业经历吗？ 黄祯：第二段，第一段是之前在威尼斯双年展上办的加密艺术展。我大一在港中深的实验室里做了很多 Game 相关的事情，比如生成式对抗网络，发现这种生成能力基本上只能用来做艺术品。那段时间 NFT 受到了很多关注，大家在想它会不会产生新的艺术形态，以及原有的艺术形态能否通过它做新的呈现，所以那个时候 NFT、生成式、艺术几乎是绑定在一起的三个词。 所以我跟小伙伴们就一起办了那场加密艺术展。当时受到的关注还挺多的，也希望它能带来一些商业化的可能，可惜后来并没有靠它赚到钱。 AI 科技评论：你觉得这个项目商业化失败的原因是什么？ 黄祯：有两个原因。首先是我们的执行力比较差，展览虽然办成了，但是市场动作比较一般。第二个原因是，当时艺术品的 NFT 或者 token 化并不是一件特别被 buy in 的事情，NFT 更多地被作为社区文化的载体，但我们并没有很好地往社区方向发展，而是做了偏艺术品的方向。所以没有做到很好的变现，只是基本回本。 这给我的很大一个教训，就是不要为了风口而风口，还是要关注真实的交易需求。NFT 在那个时候只是提供了一个媒介，让炒作或者说金融交易变得更有理有据，如果没有大量资金涌入这个圈子带来的溢出效应，很难带来交易价值。我们当初脱离了这一点，跑到了一个主流资金不太关注的方案上，所以无法形成有效的盈利。 现在我会先考虑一件事情符合哪些商业利益，然后再去做。Chimer.AI就是能提升设计环节的效率，满足达人流量变现的需求，能帮她们把创意转变成供应链能做出来的产品，这就触达了服装行业最本质的交易，把服装卖出去。这就是真实的交易需求。 AI 科技评论：上届威双是 2022 年，你本来还在上大一。 黄祯：是的，从 21 年底开始，我就在筹办加密艺术展，当时网站建设、艺术品上链、作品生成、市场运营还有商务关系对接都是我在做。 AI科技评论：休学那一年还做了什么？ 黄祯：4 月份威双开始以后我要做的事情就不多了，所以就去了北京的启辰资本实习。一开始是做新消费，后来我的mentor决定单干，我就跟着他出来了。我们做了几个月 Crypto 的 FA 业务，然后他开始自己投项目，我就跟着做一些投前相关的工作，大概持续了半年左右。 威双结束以后，广州美术学院数字艺术科技研究所邀请我去做专家组成员。22 年 10 月，他们想办一个元宇宙艺术节，我也参与了。虽然我在筹办者里年龄最小，但我的参与度是最高的。实际上那场活动大部分筹备、策划、拉项目的工作都是我自己完成的，一直忙到了 1 月份这个活动结束。也是因为发现这件事很难有商业变现的机会，我就把手头的事情 close 掉，回去读书了。 那时候是抱着尝试的心态，所以每件事情都做得不深。从我的视角来看，这些尝试有一条主线，那就是价值创造。我会盯着那些我认为在当下，对自己和市场最有帮助的事情。做威双的时候考虑的是区块链和传统艺术的结合，后来参与一些项目的投融资，是觉得当时的市场需要一些更好的视角，我也需要拓展自己的交流范围。现在做 Chimer AI，通过 AI 的低门槛以及快速的设计呈现，帮助大量非专业的服装从业者把自己的想法、审美呈现为服装，并快速地生产、落地，也是因为我认为这件事情能创造有用的价值。 AI 科技评论：为什么是你在创业，你跟别人有什么不同？ 黄祯：我觉得有两点。首先我经常被问，为什么能量那么充足。我觉得可能是自己天然地把做放在首选，不做放在第二个选项，所以选择不做对我来讲是有决策成本的，这可能是我保持活力的一个重要的原因。第二点是我的理解能力应该可以说比较强，这让我在处理很多事情上相对得心应手。我觉得第一点是最重要的，它不仅涉及动力，还有边界和探索能力，影响了很多很多事情。 AI 科技评论：这种特质是你在自己的家庭里面获得的吗？ 黄祯：可能不是。我从小被放养，并没有受到家庭过多的影响。但我觉得这反而是家庭对我最大的影响，就是我会根据自己的想法和判断去做事情。不管是小时候，还是在高考以后的生活中，我一直在做的方向上得到正反馈，而没有因为选择不做而得到太多的正反馈，可能这也造就了我现在倾向于先考虑做，再去纠结为什么要不做的思维习惯。 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36氪小米YU7拉开了新一轮车市大战。 6月26日22点开启订购后，小米YU7在3分钟创造了20万张大定订单、锁单超12万的成绩，这不仅打破了小米自家SU7创造的纪录，在中国汽车历史上，小米YU7也留下了一张成绩单。 小米YU7所处的细分领域：20万元-30万元级纯电SUV市场，是汽车行业的兵家必争之地。 26.35万元起售的特斯拉Model Y在2024年销量超过48万辆，已连续两年成为中国最受欢迎的车型，Model Y的市场份额吸引来各路国产厂商围攻。 小鹏曾对标Model Y推出G6车型，凭借性价比与智能化表现，小鹏G6上市后连续半年创造了8000的月均销量；鸿蒙智行旗下的智界R7起售价25.98万元，上市初连续三个月销量破万。不过这几款国产纯电SUV的销量都不稳定，仅维持了短暂数月的热卖，很快便被新产品和价格战打压，销量回落。 相反，焕新版Model Y虽然伴随争议，但销量证明了特斯拉的品牌护城河：2025年3-5月，Model Y共交付9.2万辆新车。 如今，小米YU7上市，这几乎是唯一能在品牌力和号召力上与特斯拉抗衡的车型。新车上市已72小时，小米YU7获得了怎样的市场反馈呢？ ### 门店直击：销售人均锁单100+，交付周期最长已至60周 雷军在发布会后的媒体采访中曾公开，小米YU7在上市不足3分钟时，订单19.6万，锁单已超过12万。发布会后三日，36氪走访了小米汽车在北京的多家门店。  小米门店YU7实拍 “上市第二天早上，系统里显示，我已经有100个用户锁单了”，多位销售人员向36氪表示，“**这部分锁单用户里，SU7转单数量占多数，Pro版订单居多**”。 然而，周末才是小米门店来客的高峰期。 有销售人员向36表示，店内有10辆试驾车，周末两天，从早10点至晚7点几乎没有停歇，“预约用户都要排队体验，临时到店的就只能展厅里看看车了”。 多位销售人员告诉36氪，**周末接待的用户大多是新购增购用户，体验完后多数更倾向基础版车型**，与首日锁单用户出现差异化。“但用户画像还是比较相似的，YU7也是年轻人和年轻家庭为主，和我们预想的携家带口的情况还是有些出入”。 关于交付时间，在小米汽车app上，基础版交付周期预计为57-60周（15个月），Pro版为50-53周（12个月），Max版则为37-40周（10个月）。 销售人员告诉36氪，周五锁单的用户仍有年内提车的可能，但其门店的多数用户仍希望先看车再锁单，**“新一周锁单的用户，无论下单哪个版本，年内提车的希望都已经渺茫”。** 开售1小时大定28.9万辆、排产周期长达60周，面对小米YU7的火爆成绩，竞争对手自然无法坐以待毙。  智界R7限时优惠政策 鸿蒙智行针对智界R7推出了限时优惠活动，自6月27日起，车价现金直降2万元，另外还有针对零重力座椅提供的1万元优惠、1万元的选装基金、以及辅助驾驶的一系列优惠。 不过，多位鸿蒙智行门店销售人员告诉36氪，降价优惠并未引发大效应，“周末本应是看车黄金时间，但这个周末自然进店数量一般，线上预约看车的用户也没有明显增多”。 小米YU7的最大竞争对手特斯拉Model Y，反应则相对平稳。 全国多个城市门店的特斯拉销售向36氪表示，目前总公司没有传达任何降价或补贴优惠政策。“小米今年的产能已经卖完了，明年提车的客户就需要交一万多的购置税。特斯拉还是有优势的，我们产品稳定，交付能力也很强”。 ### 小米供应链：保供动作前置，供应不发愁 36氪一年前曾报道，小米SU7发布会后次日，小米汽车供应链团队便奔赴全国各地，与关键供应商讨论零部件供应问题。首款车应对措施不足的小米，在第二款车上市时，明显更加从容。 多位供应链人士告诉36氪，**在YU7发布会前，小米便与供应商公司召开多次会议，就保证供应和交付一事进行多次确认**，“甚至发布会当天早上，小米汽车还又跟我们发了消息，让我们保证按时按质按量交付”。 小米一期工厂目前正在有序生产，SU7、SU7 Ultra与YU7同时生产。一期工厂的停车场内，也已停放一批YU7现车。 36氪曾报道，小米汽车二期工厂将于6月竣工，并在7-8月正式投产。有产业人士告诉36氪，小米汽车二期工厂的建设进度比预期提前了一个多月，目前已经进入投产筹备。 二期工厂的投产，必将缓解如今长达60周的交付压力，不过新工厂产能爬坡仍需时间。一期工厂产能经历3个月爬坡至月产1万辆，半年时间才爬坡至月产2万辆。 对于小米而言，如何快速实现产能爬坡，缓解YU7交付压力，实现订单的持续增长，是目前的头号难题。 ### 产品解剖：小米面向年轻人群，家用市场仍有机会 在上市发布会前，小米汽车门店YU7车型仅公开外观，车内并未开放给公众体验。上市公开全貌后，小米YU7的产品竞争力变得更加清晰。 对于小米这样一个「高性能」汽车品牌而言，搭载空悬配置的YU7似乎有点丢失小米的“灵魂”。 多位到店体验YU7的SU7用户告诉36氪，在操控角度，YU7相比SU7差距不小。“YU7有点晃，我们试驾的好几个人都这么说，就连销售也这么说。如果我只是自己用车，YU7并没有那么好”。 另一方面，多位下单用户告诉36氪，他们对小米YU7的印象是车内空间很大、但后备箱空间小。相较轿车车型的小米SU7，YU7在头顶与腿部空间均有不错的改善，后排最大调节幅度达135度的座椅，让小米后排摆脱“小板凳”姿态。 修长车头与舒适车内空间的挤压下，小米YU7的后备箱空间略显不足。不仅进深有限，后备箱车门的溜背形态更是压缩了后备箱的可使用高度。  上为特斯拉Model Y，下为小米YU7 此外，小米YU7前挡风仪表屏设计也稍欠友好。 在小米门店，一名身高约在160cm的女性用户告诉36氪，YU7隆起的车头和前面的一条黑屏，挡住了驾驶视野，“座椅调到最高看得见了，但踩油门刹车就又不舒服了，SU7就完全不会有这样的问题”。 难满足家庭用户的后备箱空间、对女性驾驶员不算完全友好的驾驶姿态，在酷炫的外观设计和家庭用户的细腻需求上，小米YU7难做平衡，这更多是一辆适合年轻人通勤使用的SUV车型。 针对家用场景的纯电SUV市场，仍然存在机会。  左为特斯拉Model X ，右为理想i8 理想汽车7月将推出一款全新的6座纯电SUV i8，其门店工作人员告诉36氪，与小米YU7定位一致的五座纯电SUV i6，也将于今年9月推向市场。 从已公布的路透路看，理想汽车对家庭用户显然有着更加深刻的理解。短窄车头能带来更大的车内空间和更好的驾驶视野，其车尾设计也对后备箱空间更加友好。 更重要的是，理想汽车目前也已具备一定的市场口碑与品牌号召力，其纯电系列在家庭用户中将具有天然的先发优势。而这部分用户，恰好是中国汽车消费者中的最大基数。 小米YU7的爆火下，纯电汽车市场将重新拉开战役序章。这场围绕用户、价格、体验和产能的全面战争，才刚刚升温。 特斯拉Model Y凭借品牌护城河与稳定交付，依然位列榜首；鸿蒙智行、小鹏等对手的价格战与策略调整已悄然开启；更不容忽视的是，深谙家庭用户需求的理想汽车，其纯电SUV i6已在九月上市的跑道上已蓄势待发，瞄准的正是YU7尚未完全满足的庞大家用市场。 谁能更精准地把握不同用户的核心需求，谁能更高效地解决交付难题，谁能在持续的技术迭代和成本控制中占据优势，谁才能在这场高手云集、瞬息万变的纯电SUV市场笑到最后。
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近日，因充电宝事件，中国民航局发布紧急通知，自6月28日起禁止旅客携带没有3C标识、3C标识不清晰、被召回型号或批次的充电宝乘坐境内航班。因网络争议较大，不少机场先后表示将提供7天暂存服务。 据媒体报道，北京大兴机场、首都机场表示，**免费暂存7天，但暂不为没有3C认证、3C认证标识不清晰、属于被召回型号或批次的充电宝提供暂存服务。** **而浦东T1/T2航站楼、虹桥T2航站楼的暂存服务期限为7天**，安检会协助旅客完成办理手续，虹桥还提示，若乘客前往T1登机，往返的时间会在半小时以上。 **广州白云机场、深圳宝安机场均可提供充电宝7天暂存服务，暂存不收费。** 对于旅客自弃的充电宝，首都机场客服表示，安检将会进行统一回收处理。 不过也有网友发出疑问：如果超过7天还未领取会怎样？ **对此，浦东机场、虹桥机场、白云机场、宝安机场客服称，暂存处逾期未领取的充电宝将被视为自动放弃，并由机场相关部门统一处理或销毁。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/c05cf534-d752-41e6-8996-56ce9ed06468.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509842.htm)
据知名分析师郭明錤爆料，苹果将首次推出推廉价版MacBook，预计在今年年底，或明年初开始量产，也会在明年正式上市。产品规划与以往的MacBook有很大不同，尤其是处理器将采用A18 Pro，将移动端芯片应用在笔记本上。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/9c23731b693b4c10aba291be8ed91eb9.jpg) 采用较小的尺寸，配备13英寸屏幕，并且主打多彩外壳，包括银色、蓝色、粉色、黄色。 从性能上来说，A18 Pro应对日常主流的办公和学习完全没问题，也能与移动端应用完美兼容，与目前的鸿蒙PC有些类似。 另外，A18 Pro在续航上对比M系列会有更大优势，可能会创造新的笔记本续航记录。  需要注意的是，目前M4 Mac mini在国补等优惠的加持下，最低只要2000元就能入手，极大的刺激了该品类的销量，成为目前入门Mac的最优选。 这款全新的廉价版MacBook上市后，面对的第一道难关就是Mac mini，如果定价诚意不足，预计Mac mini依然会更受欢迎。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509840.htm)
<blockquote><p>本文将聚焦于交互设计的可视化操作体验优化、实时反馈与提示设计、新手引导与学习体系，深入探讨其设计理念以及技术实现细节。</p> </blockquote>  在企业级低代码平台的构建蓝图中，交互设计绝非仅仅是界面美观或操作便捷的表层问题；它是连接用户与平台强大功能之间的关键，直接决定了用户的使用体验、开发效率乃至最终构建的应用质量。一个设计精良的交互层能显著降低学习曲线，提升生产力，并激发用户的创造力；反之，则可能成为平台被弃用的主要障碍。 ## 一、 可视化操作体验优化 企业级低代码平台的核心价值在于通过可视化手段替代或简化传统编码工作。这要求交互设计必须将抽象的编程逻辑、数据模型和业务流程，转化为用户可以直观理解、自然操作的元素。 ### 1. 交互设计原则 **1）直观性** - **逻辑可视化：**将代码逻辑（如条件判断、循环、数据转换）转化为图形化组件或连线关系是关键。例如，在规则引擎设计器中，使用清晰的逻辑门（AND/OR/NOT）图标和条件表达式输入框，让业务规则一目了然。 - **数据模型具象化：**实体和字段不应仅是数据库表的映射。采用类对象图的展示方式，清晰地展示实体间的关系（一对一、一对多），并通过图标（钥匙图标表示主键，链条图标表示关系）直观标注属性。表单设计器借鉴熟悉的电子表格（如Excel）布局是明智之举，但需更进一步，确保拖放字段到画布时，其类型（文本输入、下拉选择、日期选择器、富文本编辑器）通过图标和视觉样式（如日期选择器的日历图标、富文本编辑器的工具栏轮廓）能瞬间被识别。 - **流程标准化：**流程设计器严格遵循 BPMN 2.0 标准图形符号体系（如圆形事件、矩形活动、菱形网关、箭头序列流）不是教条，而是降低认知负担的关键。用户无需学习特定平台的专有符号，行业通用的知识即可复用。同时，对复杂网关（如并行、包含、事件网关）提供清晰的悬浮提示或简化配置面板至关重要。 **2）流畅性** - **性能优化是基石：**在页面/应用构建器中，用户频繁添加、删除、移动组件是常态。此时，虚拟 DOM 技术（如 React/Vue 等框架的核心）的应用价值凸显。它能高效计算出组件树状态变更后，真实 DOM 所需的最小化更新范围（Diffing 算法），避免因全量渲染导致的界面卡顿。对于大型复杂画布，增量渲染和视窗内渲染（仅渲染用户可视区域内的元素）技术是必备选项。 - **事件委托：**在处理大量可交互元素（如流程节点、表单字段）时，将事件监听器绑定到它们的父容器而非每个子元素，能极大减少内存占用和初始化时间，提升响应速度。 - **异步加载与资源管理：**平台资源（如庞大的组件库、示例模板、帮助文档）的加载策略直接影响核心操作区的流畅度。必须采用按需加载技术，确保用户与核心功能区（画布、属性面板）交互时零延迟。非关键资源在后台异步加载或在用户明确请求时（如点击组件库标签）再加载。 - **操作连贯性：**避免不必要的模态对话框打断用户流（Flow）。例如，添加组件后，焦点应自动落在新组件或其关键属性上；删除操作应提供高效的非模态确认（如操作栏的撤销按钮）或智能回收站机制。 **3）容错性** - **预防优于纠正：**在用户可能犯错的关键操作点设置防线。例如，在连接流程节点时，实时验证连接的有效性（如不允许将序列流连接到另一个序列流），无效连接点视觉上禁用或高亮提示。 - **明确的可逆操作：**提供全局的、多级的撤销/重做功能是基础。这不仅仅是记录操作历史，更需要高效管理画布状态快照。技术实现上常结合命令模式（Command Pattern）和状态快照管理（如 Immutable.js 数据结构）。 - **关键操作的二次确认：**对于具有破坏性或影响范围大的操作（如删除重要组件、发布应用到生产环境），清晰的模态确认对话框是必要的，需明确告知操作后果。 - **输入验证前置化：**在数据绑定、规则设置、API 配置等环节，实施实时或离线的强校验。例如，在配置 REST API 数据源时，不仅验证 URL 格式，更应在用户保存前或测试连接时，验证连通性、认证信息有效性和响应数据结构是否符合预期。错误信息需精准定位到具体配置项。 ### 2. 交互流程设计 **1）表单设计器** - **字段管理层：**提供强大的字段库管理，支持按类型（基础、业务、系统）、按所属实体、按标签（Tag）进行多维筛选和搜索。支持字段的快速创建、复制、导入导出。字段属性（数据类型、长度、默认值、验证规则）的配置界面需逻辑清晰，分组合理。 - **布局编排层：**超越简单的拖拽。支持响应式栅格系统（如 Bootstrap Grid, CSS Grid），允许用户精细控制组件在不同屏幕尺寸下的布局（栅格占比、排序、显隐）。提供吸附对齐、智能参考线、组件分组功能提升排版效率与精度。流式布局（Flexbox）模式对于动态内容区域非常有用。 - **样式与交互层：**提供可视化样式编辑器是基础。更关键的是支持条件样式，例如根据字段值动态改变行背景色、字体颜色。事件绑定是表单动态性的核心：需提供直观的方式将UI事件（点击、值改变、表单提交）绑定到预定义或自定义动作（导航、显示/隐藏组件、调用API、执行数据操作）。动作链的可视化编排能力是高级需求。 **2）流程设计器-BPMN引擎集成：** **（1）画布交互：**提供流畅的缩放、平移（Panning）操作。节点和连接线的创建、选择、移动、删除、编辑操作必须高效且符合直觉。键盘快捷键（Ctrl+C/V复制粘贴，Delete删除，Arrow Keys微调位置）是专业用户的效率倍增器。 **（2）智能辅助：** - **自动布局：**在用户添加/删除节点或移动子流程后，触发自动布局算法（如Dagre, ELK）重新排列节点和路由连接线，保持流程图的整洁可读性，但需允许用户手动调整覆盖自动结果。 - **连接线智能路由：**连接线应自动寻找最优路径，避免交叉和遮挡关键节点，并在用户拖动节点时动态、平滑地重绘。 **（3）节点配置深度：**每个BPMN节点类型（任务、网关、事件）都有复杂的配置项（如任务类型-用户任务/服务任务/脚本任务，网关条件表达式，事件触发器等）。设计配置面板需信息分层，常用选项前置，高级选项可展开，并提供与配置项强相关的上下文帮助（Tooltip 或 ? 图标链接到文档）。 **（4）模板与复用：**预置符合行业最佳实践的流程模板库（如“员工请假审批”、“IT服务请求”、“采购订单审批”）是快速启动的关键。同时支持用户将自定义流程片段保存为子流程或模板，促进复用。 **3）页面/应用构建器** **（1）组件生态：** - **基础组件库：**提供丰富、标准化、可无障碍访问的基础UI组件（按钮、输入框、表格、标签页、弹窗、布局容器等），确保其在不同主题下样式一致且行为可靠。 - **业务组件封装：**将常见的业务功能块（如CRM联系人卡片、ERP库存看板、数据分析图表组件 – 需集成如ECharts, Chart.js）封装成可配置的、可复用的业务组件，是提升开发效率的核心。 - **第三方组件集成：**提供安全、规范的机制集成第三方UI库或自定义开发的组件。 **（2）属性配置面板：**设计动态属性面板，根据当前选定组件类型展示相关属性。属性分组清晰（数据、样式、事件、高级），提供合适的控件（输入框、下拉选择、开关、颜色选择器、JSON编辑器）。支持数据绑定表达式（如{{formData.userName}}或更复杂的表达式引擎）。 **（3）事件驱动架构（EDA）可视化：**提供清晰的界面让用户定义组件触发的事件以及对应的动作链（Action Chain）。动作链本身可支持逻辑控制（分支、循环）、数据操作、API调用、导航等，并可视化管理其执行顺序和参数传递。 **（4）响应式设计的精细控制：**提供工具让用户定义组件或区域在不同断点（手机、平板、桌面）下的布局、显隐和样式覆盖，确保应用在各种设备上的良好体验。预览模式应支持实时切换不同设备视图。 ## 二、 实时反馈与提示设计 及时、清晰、有效的反馈是用户建立操作信心、理解系统状态、快速纠正错误的关键。在企业级场景下，反馈的设计需兼顾不同角色用户（新手/专家）的理解能力。 ### 1. 操作反馈类型 **1）成功提示** - **轻量级确认：**对于常规操作（保存、更新、删除单条记录），采用非阻塞式的Toast/Snackbar 通知（通常在屏幕顶部或底部短暂显示几秒）是合适的，信息简洁（如“保存成功！”）。 - **操作结果详情：**对于生成性操作（如“流程已成功部署”、“报表已导出”），提示应包含结果的关键信息或下一步操作的直接入口（如“部署成功！点击[此处]查看运行实例”、“文件‘report.xlsx’已生成，[点击下载]”）。 - **视觉与动效：**使用积极的色彩（绿色系）、明确的成功图标（✓）和轻微的入场动画（如淡入、从边缘滑入）能有效吸引注意但不过度干扰。避免过度花哨的动画。 **2）错误提示** **（1）即时性与定位：**错误反馈必须即时发生，并精准定位到问题源。表单字段验证错误应在字段附近（通常下方或右侧）清晰标出，使用红色等警示色，并伴随图标。全局性错误（如提交失败）需在页面显著位置提示。 **（2）信息内容黄金法则：**错误信息应明确包含： - **发生了什么？**（具体错误描述，如“结束日期不能早于开始日期”） - **为什么发生？**（根本原因，如“您输入的日期格式无效”） - **如何解决？**（具体、可操作的建议，如“请检查日期格式应为 YYYY-MM-DD” 或 “请确保该字段不能为空”） **（3）技术细节的平衡：**避免直接将后端错误栈或SQL错误抛给普通用户。但应为技术人员或高级用户提供查看详细错误日志的入口（如“显示技术详情”链接或复制错误ID供查询），便于调试。日志需包含时间戳、请求ID、相关上下文信息。 **3）进度反馈** - **明确指示：**对于耗时操作（数据批量导入/导出、复杂报表生成、应用发布部署），必须提供明确的进度指示器。进度条是最直观的方式，能显示完成百分比。加载动画适用于短时不确定操作。 - **预估与掌控：**如果可能，提供预估剩余时间。更重要的是，赋予用户控制权：允许暂停、取消长时间运行的操作，并提供操作取消后的状态清理或回退机制（如已导入部分数据的处理）。 - **后台任务管理：**对于可能脱离当前页面进行的长时间任务（如后台编译部署），提供全局的任务中心/通知中心，让用户可以查看所有进行中、已完成、失败的任务状态、日志和结果。 ### 2. 友好错误提示设计 **语言表达：** - **去技术化：**将技术术语转化为用户业务语言。将 “NullPointerException at line 42” 转化为 “保存失败，缺少必要信息[客户名称]，请补充后重试”。 - **积极导向：**使用建设性语言。避免 “错误：输入无效”，改用 “请输入有效的邮箱地址”。避免指责性措辞。 - **上下文相关：**提示应结合用户当前操作的具体场景。通用的“操作失败”提示价值极低。 **可视化辅助：** - **就地示例：**在输入框旁边或错误提示下方，直接展示正确格式的示例（如日期输入框旁显示 “示例：2023-10-27”）。 - **视觉标注：**在界面布局错误提示时，直接在画布或预览界面上用高亮框、箭头、标记等方式圈出问题区域（如“该区域组件重叠导致显示异常”）。 - **交互式帮助：**在复杂错误提示旁，提供“获取帮助”按钮，可展开分步解决指南、链接到相关文档章节，或直接触发联系支持的功能。 **个性化提示：** - **基于角色的提示：**识别用户角色（管理员、开发者、业务用户），调整提示的详细程度和技术深度。给新手的提示更详尽、步骤化；给专家的提示更简洁、侧重关键点。 - **学习型提示：**分析用户的历史操作和常见错误模式。当用户重复犯类似错误时，提供更有针对性、更主动的提示或建议（如“您之前也遇到过类似验证问题，是否需要查看帮助文档？”）。 - **预测性帮助：**在用户进行可能产生错误的复杂操作前（如配置关键网关），主动提供相关的配置指南或最佳实践提示。 ## 三、新手引导与学习体系 企业级平台的用户群体多样且流动性存在，一个强大的、内嵌的学习支持系统对于用户采纳、生产力提升和降低支持成本至关重要。 ### 1. 新用户引导流程 **1）交互式新手教程：** - **目标导向：**教程不应是功能罗列，而应聚焦于让用户快速完成一个有成就感的小任务（如创建一个简单表单并发布）。 - **渐进式披露：**分步骤引导，每一步聚焦一个核心概念或操作（如“添加字段”、“设置布局”、“配置提交按钮”）。每一步需有明确指示（高亮区域、箭头标注、气泡提示）、简洁说明和可操作的“下一步”。 - **可控性与灵活性：**提供“跳过”、“暂停”、“回退上一步”功能。允许用户随时退出并在需要时从断点继续。 - **情境感知：**如果检测到用户跳过教程但在后续操作中遇到明显困难，可在适当时候温和地提示相关教程内容。 **2）结构化操作指南：** **分层知识体系：** - **快速入门：**最简路径实现第一个应用。 - **核心概念指南：**深度讲解平台核心模块（表单、流程、数据模型、逻辑、UI）的工作原理和最佳实践。 - **参考手册：**详尽列出所有组件属性、API 接口、配置选项、表达式语法等。 - **教程：**分步骤的、项目式的学习路径（如“构建一个请假审批应用”）。 - **最佳实践与模式：**分享解决常见业务场景的高效方案。 **可搜索性与导航：**强大的全文搜索引擎是基础。清晰的目录结构、面包屑导航、相关文档链接、文档内的锚点跳转都不可或缺。版本化文档管理确保与当前平台版本匹配。 **内容质量：**文字准确、无歧义、示例清晰（代码片段、配置截图）。定期由技术作者和产品专家审核更新。 **3）示例模板库：** - **场景覆盖：**提供覆盖不同部门（HR、财务、销售、IT服务）和业务功能（审批、数据收集、报表、看板）的丰富模板。 - **质量与可扩展性：**模板本身应是最佳实践的示范，结构清晰、注释良好、设计规范。避免提供过于简单或设计糟糕的模板。 - **深度解析：**每个模板应配套详细的说明文档，解释其设计思路、核心功能实现方法、关键配置点以及如何根据自身需求进行定制。模板不仅是“拿来即用”，更是重要的学习资源。 - **社区贡献机制：**建立安全的机制，允许高级用户或合作伙伴贡献和分享经过审核的模板，丰富生态。 ### 2. 学习资源构建 **1）在线帮助文档：** - **无缝集成：**在平台的各个功能界面（表单设计器属性面板、流程节点配置框旁），提供F1 帮助或? 图标，直接链接到与该上下文最相关的文档章节。 - **用户反馈闭环：**文档页面提供“这篇文档是否有帮助？”的反馈入口（是/否，评论框）。建立流程确保用户反馈（尤其是负面反馈和疑问）能被文档维护者看到并响应，驱动文档持续改进。 - **更新与维护：**文档更新必须纳入产品迭代流程。新功能发布、重大变更、废弃（Deprecation）通知都需同步更新文档，并通过平台内的更新日志或通知告知用户。 **2）FAQ 知识库：** - **动态演进：**FAQ 不应是静态列表。基于用户搜索日志、支持工单、社区论坛的问题，持续识别和提炼高频、高价值的问题进行收录和解答。 - **精准匹配：**强大的搜索算法和合理的分类标签（按功能模块、错误类型、操作类型）是快速找到答案的关键。支持常见问题的同义词匹配。 - **解决方案验证：**FAQ 提供的解决方案应经过严格验证，确保其正确性和时效性。过时的解答比没有解答更糟糕。 **3）视频教程：** **（1）内容规划：**制作体系化的视频系列： - **基础篇：**平台概览、核心操作（创建、编辑、发布）。 - **专题篇：**深入讲解特定功能（高级表单验证、复杂流程设计、API集成）。 - **案例篇：**演示如何构建完整的、有代表性的业务应用。 - **更新速递：**介绍新版本的重要特性和变更。 **（2）制作标准：** - **精炼：**控制时长（通常 3-10 分钟），直奔主题。 - **清晰：**高清画质、清晰录音（必要时配字幕）、稳定的操作演示。 - **结构化：**开头点明主题和目标，中间步骤清晰，结尾总结要点。 - **实用：**演示真实操作，避免过多理论阐述。提供配套练习材料（如示例项目文件）。 **4）多渠道分发与嵌入：** - 在平台内相关功能界面嵌入对应的短视频教程链接（“观看如何配置此功能”）。 - 在专门的平台学习门户中组织完整的视频课程体系。 - 发布到主流视频平台扩大影响，便于用户搜索。 **5）互动与评估：**为视频课程增加简单的课后测验或挑战任务，帮助用户巩固知识。考虑学习路径和徽章机制激励学习。 构建企业级低代码平台的交互设计，是一项融合了人机交互（HCI）原理、前端工程技术和特定领域知识（如BPMN、数据建模）的复杂系统工程。它要求设计者和开发者不仅关注功能的实现，更要深入理解用户的认知模式、工作流程和潜在痛点。优秀的交互设计能让用户感受到平台的透明性。专注于业务逻辑的构建，而非与工具本身搏斗。 唯有将交互设计提升到战略高度，投入足够的资源和专业能力，才能打造出真正易用、高效、可靠且用户乐于使用的企业级低代码平台，从而赋能广泛的组织成员，加速企业的数字化转型与创新进程。 本文由 @阿堂聊产品 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
36氪获悉，6月30日，DJI 大疆正式发布全新旗舰级民用运载无人机DJI FlyCart 100（以下简称DJI FC100），集更大载重、更快充电、更为安全智能为一体，支持两款负载系统，搭配丰富生态应用，支持PSDK，可适配第三方负载，重新定义专业运载，突破更多场景边界。DJI FC100 可适用于应急、消防、电力、工程、物流、水域等多场景，从容应对复杂场景全天候运输。首代大疆运载无人机DJI FlyCart 30于2023年8月推出。  **本次运载无人机DJI FC100升级后的亮点主要是：** **1）载重** 单电模式下，**最大支持载重30kg升级到80kg**，双电模式下,最大支持载重40kg升级至65kg，性能直接拉满，当然前提是在0海拔的基础上。若在3000海拔的水平面上，DJI FC100单电载重在70kg，双电在50kg。不过两代产品空载最大飞行海拔均在6000米，最大飞行高度也为1500米。 **2）空吊系统** DJI FC30支持货箱与空吊系统两种模式，而全新一代DJI FC100在经过市场及用户调研后，升级为支持两种不同模式的空吊系统：旗舰版及双电版。旗舰版支持线缆收放，收放绳长30米，并支持1.2米/秒的重载快速收放。挂钩主动开合，实时称重，弃绳脱困等功能；双电版适用于无需卷扬机的简单场景，比如开阔的起降场地，通过飞行器降高配合地勤在地面接货进行货物卸货。该负载也同时支持实时称重，自动消摆，一键熔断等功能。 FC 100的空吊系统相比于FC30有较大的升级，构造进行了重新设计，采用双电机模式，内部绳长更长，电机功率更高，收放速度更快，并且新增了主动挂钩功能。两种空吊系统不能通用。 **3）安全系统** 相比上一代具备的前后有源相控阵旋转雷达和双目视觉，DJI FC100新增激光雷达、毫米波雷达及四目视觉，保护全面。新增的激光雷达点云密度更高，能够对于障碍物识别更精准；点云实时成像，帮忙飞手判断飞行器附近环境。另外还加入了四目视觉系统并优化了毫米波雷达探测算法。 此外，降落伞也做了全面升级。DJI FC100最大起飞重量为149.9kg，**相比于FC30提升了近60%**，对于降落伞有更高的要求。新设计的降落伞在飞行器满载情况下，80m以上高度开伞，触地速度不超过7m/s，对货物和飞行器有较好的保护作用。全新支持无滚转飞行，提升侧风稳定飞行能力，以及动力失效情况下的容错控制性能。新增货物避障、限低飞行、人车AR显示等诸多安全功能。 **4）9分钟快充** DJI FC100搭载41安时电池，支持三种充电方式，实现9分钟快充，大大缩短充电时间。延续电池热替换功能，换电少等待。支持电池保温箱，保障严寒环境作业性能。 **5）图传** DJI FC100图传升级为20公里O4图传，并支持4G增强图传与图传中继，应对遮挡环境。延续一控双机功能，一台飞机两人操控，满足各类场景作业需求。 **6）软件** DJI FC100支持全新Delivery App，新增装卸点引导、多视角辅助等功能，全自动运输，一键直达。大疆司运支持全局一览图与第三方视频接入。DJI FC100支持PSDK Eport-lite，开放对外最高3000W高功率接口，支持云云对接2.0，拓展更多应用。 值得一提的是，目前大疆运载无人机也正在加速全球化布局。在日本（渗透率最高）、美国、南美及欧洲等地，开始部署低空运输应用，以中国科技创新力助力海外用户突破行业运输效率及安全瓶颈。目前海外重点场景：山地工程（光伏、建材等）、电力消防、应急运输等。 大疆高级企业战略总监兼新闻发言人张晓楠表示：“大疆始终以技术创新回应行业期待。过去两年，运载无人机在应急救援、高原电力、工程运输等场景中发挥了关键作用，获得了专业用户的认可。在新一代运载无人机DJI FC100中，我们重点优化了载重、续航与智能安全系统，并引入更灵活的空吊方案，让更多用户享受到专业吊运及服务所带来运输效率、安全性和适应性等全方位的提升。我们期待和更多用户一起，探索低空运载新场景！”
<blockquote><p>小红书的KFS（KOL、Feed、Search）策略自推出以来，成为了许多品牌在平台上营销的核心打法。然而，本文作者指出，许多商家盲目跟风KFS，却忽略了品牌自身内容建设的重要性。</p> </blockquote>  我记得特别清楚 KFS是2022年11月小红书正式发布的官方主张策略 自推出之后不管是行业峰会还是其他官方活动，几乎都会出现KFS策略的科普，KFS很快就成为了小红书的核心打法 为啥记得这么清楚呢，因为我通过这件事第一次感受到小红书就是个巨大的草台班子 **我非常反对，商家直接以KFS的逻辑进入小红书** 今天如果不先入为主，99%的商家第一次感知到KFS的第一反应就是一做小红书应该先找KOL，但关键的问题是，如果商家自己本身没有对内容的把控能力，那如何判断K的内容是好还是不好，如何去做优化？难道只是靠商家的主观咩？ 站在官方立场，KFS是绝对政治正确的打法。小红书要商业化，要营收增长，推KOL（K）、信息流（F）、搜索广告（S）这套组合拳，天经地义。平台赚的就是这个钱。但站在商家立场，尤其是对小红书不了解，预算有限、团队没有内容能力的商家来说，几乎不可能直接通过KFS获得非常好的效果 **内容是最小的营销单元，内容是KFS的乘法** 对于大多数品牌，在小红书活下去并活好的前提，不是一上来就就搞KFS，而是必须先扎扎实实做好品牌自己的内容，品牌自己的内容都做不好的，一定管不好KOL的内容！ 你自己都不知道在小红书上该说什么、怎么说用户爱听，你怎么去指导KOL？怎么判断KOL给你产出的内容是好是坏？怎么提修改意见？结果往往是，花大价钱找了一堆KOL，内容五花八门，要么自嗨，要么硬广，和品牌调性脱节，用户看了毫无感觉甚至反感 这里说的品牌内容，不单指企业号内容，而是品牌想要在小红书给目标消费者感受到的内容和调性，这个事情上，不管是B还是K，必须统一，必须定调 **要让消费者感受到统一清晰的品牌内容，而不是五花八门的内容** 品牌内容是理解平台、锻炼团队的唯一捷径。 只有自己下场做内容，你才能真正理解小红书的流量逻辑、用户喜好，团队才能在实战中学会选题、写文案、做图片/视频、分析数据。这个过程痛苦但必要，是花钱买不来的内功。跳过这一步，直接外包给KOL和投流，团队永远长不大，永远形不成自己的打法 **更合理的路径应该是“BSKF”，或者更精确点，B-S-K/F** 先B（品牌内容）： 集中火力，把企业号内容做扎实！研究清楚你的目标用户在小红书搜什么，针对这些核心搜索词，生产大量高质量、高价值、真实可信的“B内容”。把搜索结果页铺满你的优质信息，建立起初步的认知和信任 再S（Search 搜索卡位）： 在核心搜索词已经有不错自然内容的基础上，适度投放搜索广告（S），确保在用户主动搜索的关键时刻，你的品牌信息（最好是引导到你的优质B内容或官方活动）能占据有利位置，强力助推转化。搜索是收割场景，必须优先保障火力！ 后K/F（KOL放大 & 信息流投流）： 当你的“B内容”有了一定基础，搜索结果页也有了说服力，这时再用KOL（K）进行内容共创和声量放大，用信息流（F）精准触达潜在人群，把他们从发现页引导过来。这时候用户无论是通过搜索（看到你丰富优质的B内容+S广告）还是点进主页（看到你专业的B内容矩阵），都有足够的信息支撑他做出信任和决策。K和F是放大器，前提是你有值得放大的东西！ **所以，朋友们，别再被KFS绑架了** 在小红书，内容为王，品牌自有内容（B）是那个“1”，KOL、信息流、搜索广告都是后面的“0”。没有前面那个扎实的“1”，后面再多的“0”也毫无意义 与其盲目跟风全面投流，不如先沉下心来，问问自己：我的企业号内容真的拿得出手吗？用户搜索我的核心产品词时，能看到让他们信服的内容吗？把“B内容”这个地基打牢，再去考虑用K/F放大。这才是品牌在小红书可持续增长的生存之道 别让平台的政治正确，耽误了品牌的成长 本文由人人都是产品经理作者【汪仔5712】，微信公众号：【Vic的营销思考】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
<blockquote><p>在副业浪潮中，知乎盐选为普通人提供了一条低门槛、高潜力的赚钱路径。但很多人因缺乏方法而止步不前。本文将为你揭开知乎盐选的流量密码，从选题、开头、节奏把控到付费节点设置，全方位拆解其底层逻辑，助你打造吸引付费的文字产品。</p> </blockquote>  都说现在搞副业，卷得不行。 其实有些角落，信息差还在。 今天聊个真能赚钱的，知乎盐选。 很多人以为，那不就是写个小说嘛。 你要是这么想，那这钱基本和你无缘。 这事的底层逻辑，完全是另一套玩法。 它不是传统写作，更像做一款产品。 一款专门吸引人付费看下去的文字产品。 这篇东西，就是要把这套产品逻辑给你掰扯清楚。 不讲虚的，不灌鸡汤。 就告诉你，普通人怎么一步步做。 把方法论给你，剩下的，看你自己。 ## 01 内行门道：解构盐选流量密码 想在盐选搞到钱，别一上来就想着文笔。 你得先当个精明的商人，研究市场。 看看榜单上什么故事火，不是让你抄。 是让你拆解，拆解它们的“钩子”。 为什么读者愿意掏钱？爽点在哪里？ 这是你动笔前，必须做的功课。 选题是成败的第一关，特别关键。 别去写那些冷门、自嗨的东西。 去找那些有大众情绪基础的话题。 比如婆媳矛盾、职场斗争、逆袭反转。 这些是人性里的基本盘，永远有流量。 把旧瓶装上你的新酒，就行了。 故事的开头，就是生死线。 前一千字，必须扔出最强的悬念。 让读者心里冒出一百个问号。 别想着慢慢铺垫，没人有那个耐心。 开局就要有冲突，有反常。 一巴掌把读者的好奇心扇起来。  接下来，你要学会控制节奏。 盐选故事不是长篇小说，得短平快。 每一章都得有个小高潮，一个小反转。 这叫“爽点密度”，密度越高，读者越上头。 不能让读者的情绪掉下来。 让他像刷短视频一样，一章接一章停不下来。 付费节点的设置，是整个环节里最要命的技术。 这叫“卡文”，得卡在最痒的地方。 就是高潮马上要来了，但还没来。 比如主角马上要揭开真相了，断掉。 反派的阴谋马上要得逞了，断掉。 让读者不付费就抓心挠肝，你就成功了。 别光顾着写，要学会看数据。 后台的完读率、互动率，都是信号。 看读者在哪一章流失最多。 回去复盘那一章，是不是节奏慢了？ 是不是爽点不够？还是悬念没设好？ 根据数据去修改，而不是凭感觉。 还有一个很多人忽略的点。 就是评论区的互动，那里是宝藏。 看读者在催什么，在骂什么。 他们的需求，就是你下一本书的灵感来源。 甚至可以根据高赞评论，微调后续情节。 把读者变成你的“产品经理”。 这个模式，核心不是文采斐然。 而是对人性欲望的精准洞察和满足。 你提供的，是一种情绪价值的消费品。 ## 02 灵感引擎：用AI点燃你的创作火花 很多人卡在第一步，就是没灵感，不会编。 别怕，现在有工具能帮你。 AI不是让你偷懒，是帮你搭建骨架。 好的提示词，能让AI成为你的专属策划。 它能给你一套完整的，符合盐选逻辑的大纲。 下面这个提示词，你直接拿去用。 第一个提示词，主要用来生成故事的“产品蓝图”： AI提示词1：盐选故事大纲策划 <blockquote><p>你是一位深谙知乎盐选故事模式的顶级网文策划。你的任务是为我构思一个具有高付费潜力和爆款潜质的故事大纲。请严格遵循以下规则和结构：<br/>1. 故事定位:<br/>-核心类型: [请在这里填入故事类型，例如：现代言情、都市职场、悬疑、重生复仇]<br/>-核心冲突:[请在这里填入一句话核心冲突，例如：女主重生后向前世背叛自己的闺蜜和丈夫复仇]<br/>-主角设定:[请在这里填入主角的核心人设和目标，例如：表面人畜无害实则手腕狠毒的职场新人，目标是扳倒顶头上司]<br/>-目标读者: 渴望看到主角智商在线、节奏明快、有仇必报的年轻女性读者。<br/>2. 大纲生成: 请为这个故事生成一个15-20个章节的详细章节大纲，总字数预估在5-8万字。 <br/>-开篇钩子 (第1-2章): 必须在故事前1000字内制造一个强烈的悬念或直接的冲突，迅速抓住读者眼球，交代核心矛盾。 <br/>-爽点布局: 在每一章或每两章内，必须设计一个明确的“爽点”或“打脸”情节，让主角获得阶段性胜利或让反派吃瘪。 <br/>-节奏控制: 确保情节推进迅速，不拖沓，每一章结尾都要留下一个小钩子，吸引读者阅读下一章。 <br/>-付费节点 (关键): 在免费章节的最后一章（通常是第3或第4章），设计一个极致的、让读者无法忍受的“超级悬念”。这个悬念必须是关于故事核心秘密的揭露前夜，或是主角命运的重大转折点。 <br/>-高潮与结局: 设计故事的中期高潮和最终结局，确保所有伏笔都得到回收，并给予读者一个情绪得到极大满足的结尾。<br/>3. 输出格式: 请以“章节序号：一句话核心内容 + 本章爽点/悬念”的格式输出大纲。</p></blockquote> 等你有了骨架，血肉填充也是个难事。 特别是开头，怎么写出那种“致命吸引力”？ 下面这个提示词，就是帮你搞定开头的。 第二个提示词，就是“黄金开头”的生成器： AI提示词2：爆款故事开篇生成 <blockquote><p>你是一位知乎盐选故事写手，擅长用极具张力和悬念的文字在开篇抓住读者。现在，请根据我提供的故事设定，为我创作故事的第一章，约1500字。<br/>故事设定:<br/>背景: [例如：一场豪门晚宴上]<br/>主角: [例如：我是被众人嘲笑的假千金，刚刚重生回来]<br/>核心事件: [例如：未婚夫当众宣布要和我退婚，并迎娶我的“好妹妹”，也就是真千金]开篇目标: 制造强烈的打脸预期和悬念。<br/>写作要求:<br/>1. 拒绝平铺直叙: 不要用“我叫XX，今年XX岁”这种方式开头。直接从冲突最激烈、最戏剧性的场景切入。<br/>2. 制造信息差: 主角拥有重生的记忆，但其他角色没有。利用这种信息差，通过主角的心理活动和细微的异常行为，立刻制造悬念。<br/>3. 强化感官描写: 多使用环境、神态、动作的细节描写，少用空洞的形容词。让读者仿佛身临其境。4. 对话精炼: 对话要推动情节，展示人物性格，每一句都要有潜台词。<br/>5. 埋下伏笔: 在第一章结尾，必须抛出一个让读者意想不到的钩子，或者主角做出一个完全不符合她当前身份的惊人举动，让读者迫切想知道“为什么”和“接下来会发生什么”。<br/>请开始你的创作。</p></blockquote> 把这两个提示词用好，能解决你80%的启动难题。 记住，工具是放大器，核心还是你对人性的理解。 AI帮你搭台，戏还得你来唱。  ## 03 终章回响：从心动到行动的最后一步 路子给你指到这儿了，挺清楚的吧。 盐选这事，不是什么天赋游戏。 它更像一门手艺，有方法，可练习。 别总想着准备好了再开始。 永远没有完全准备好的时候。 最好的时机，就是现在。 先别管能不能赚大钱。 去注册个号，用AI辅助写个大纲。 然后逼自己，写出第一个字，第一章。 这个副业，门槛不高，天花板却不低。 它考验的不是你的学历背景。 是你持续学习和迭代的能力。 本文所展示的提示词为初级提示词，一般也够广大朋友们使用了！需要精准根据不同情况、自己的风格来操作的是需要定制更为复杂且精准的提示词来解决。 本文由人人都是产品经理作者【抖知书】，微信公众号：【抖知书】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
小众软件 · 青小蛙
GitHub 贡献图是 GitHub 的一个小功能，它以年为背景，用不同颜色显示了开发者的繁忙程度，也能从侧边证明开发者的大佬程度。一般情况下，小绿点越多、颜色越深、开发者越忙，越能显得很大佬。@Ap
特斯拉中国官方今日宣布，其新一代V4超级充电桩首批站点正式在中国上线，并同步向非特斯拉品牌电动汽车开放。据特斯拉官方信息，**此次上线的V4超级充电桩部署于上海、浙江、甘肃、重庆等地，一共有7座特斯拉V4超充站。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/9136f7bee73f46d59479d2071d34a12f.jpg) V4超级充电桩具备过热保护、过充保护、防雷击、防雨、防1米以下洪水、可抗高级别大风避免次生伤害等多重安全保护，采用一体化封装设计，充电枪线升级至3米长度，优化了枪头握柄以增强握持舒适度。 同时，特斯拉V4超级充电桩向非特斯拉车辆提供充电服务，相比第三方充电桩更容易实现“随到随充”。 特斯拉并未介绍V4超充桩的充电功率，但有消息显示，**特斯拉V4超充桩峰值充电功率500kW，兼容400V-1000V的电压平台。** 作为对比，特斯拉在国内部署的普遍为V3超充桩，充电峰值功率250kW左右，V4超充桩的峰值功率相较V3超充桩实现翻倍。 不过，现款国内在售的Model 3YSX等车型，因为电压不变，充电电流在V3超充桩上就已达到了极限，因此，**V4超充桩对于这些车型而言，快充能力可能没有变化，依然是15分钟增加320公里续航。** 特斯拉官方数据显示，截至2025年6月，特斯拉超充桩数量全球突破7万根。特斯拉在全国超过350个城市的商务区、商圈、高速服务区等多个场景累计部署超过2100座超级充电站、11600根超级充电桩，用户可通过车载导航查询实时的桩位状态。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/64d0951800be483188f933e5c454d80c.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/db3dc5d1e329461b80c3aad37980a38e.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509838.htm)
今日，大疆发布DJI FC100旗舰运载无人机，可应用于应急消防、电力检修、山地水域等多种场景运输，号称“重新定义专业运载”。大疆FC100可选四种版本，**标准套装-充电器版售价89999元、标准套装-充电站版售价92999元、旗舰套装-充电器版售价116999元、旗舰套装-充电站版售价119999元。** **大疆FC100最大载重80公斤，单轴最大拉力82公斤，最大起飞重量149.9公斤，**空载最大航程26公里。 该无人机支持单电/双电模式，单电池模式支持80公斤最大载重，最大飞行距离6公里、双电池模式支持65公斤最大载重，最大飞行距离12公里。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/8f7b921f1a8f4b46bbbd6bf761976b8c.png) 大疆FC100支持全新空吊系统旗舰版，**配备电动开合挂钩，高效装卸，支持自动消摆、实时称重等多项实用功能，**同时适配大疆吊运系统双电版，灵活应对各种吊运场景。 据了解，空吊支持自动与手动收放，配备30米绳长，重载收放速度1.2米/秒，发生意外缠绕时可选择一键弃绳脱困，保障安全。 安全方面，**无人机搭载全新激光雷达、毫米波雷达以及五目鱼眼视觉，可全向感知和观察周围环境，智能检测障碍物。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/dea25c4821d24c1eb2e668066cf8284f.png) 起降时支持AR行人/车辆检测，返航时还支持安全降落投影，辅助降落，全新支持无滚转飞行，提升侧风稳定性及动力失效情况，实时感知地形变化。 此外，大疆FC100标配降落伞，在最大起飞重量下，可实现低空开伞，有效降低飞行器触地速度，保障人员与财产安全。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/cc68b81c53184b4ebdf5f4dc748852b1.png) **大疆FC100最大飞行海报高度为6000米，最大抗风速度12米/秒，拥有IP55防护等级，可在-20℃至40℃工作。** 续航上，该无人机支持9分钟极速快充，搭配双电池热替换模式与电池冗余设计，实现不间断作业。 **无人机全新升级20公里O4图传系统，**可选装DJI 4G增强图传模块，一台飞行器，可两人操控。 飞行器在同时连接两个遥控器时，均具备控制和图传功能，支持主副飞手切换及控制权锁定。 其他方面，大疆FC100支持PSDK、 3000W高功率接口与全新云云对接2.0。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/d0fa6b604346499f97f0cc4277fccb53.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509836.htm)
国家广播电视总局今日发布公告，批准《[酒店电视业务技术要求](https://www.nrta.gov.cn/art/2025/6/30/art_113_71014.html)》为广播电视和网络视听推荐性行业标准。该文件规定了酒店电视业务从信号源接收到终端呈现的端到端技术要求，适用于酒店电视业务系统的规划、设计、建设、验收、运行、管理和维护。其中明确： 开机广告： 酒店电视终端开机启动过程中应无开机广告，特殊情况除外（如依规定必须播的公安、消防等公益宣传视频/图片，或电视机、酒店、电视服务提供方标志等非商业性质图片，且数量不超3幅）。 同时，酒店电视终端开机应立即全屏播放CCTV-1；若有欢迎主页功能，可开机进入，但主页应有欢迎语和服务入口（数量不宜超8个），且要在明显位置提示一键进入全屏直播和从直播频道返回欢迎主页的操作方式。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/55c52426-c044-48d3-98bb-634ddac710b1.png) 遥控器： 酒店客房电视终端应配备单一遥控器，采用符合GY/T 407（T/CVIA 142）要求的酒店电视终端，用单一通用遥控器同时控制机顶盒和显示设备，解决过往酒店电视多个遥控器操作复杂问题。 这一系列要求旨在优化酒店电视使用体验，让住客看电视更便捷、清爽，减少开机广告干扰和多遥控器操作烦恼。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/99d7fec2-b2b7-4c74-b33b-a750166606cd.png) 除了酒店电视终端之外，广电总局还一直在针对家用电视的易用性进行优化，推广超高清插入式微型机顶盒，以及红外、蓝牙和星闪的三模通用遥控器。 实现机顶盒隐藏，并且用一个遥控器就能同时控制电视机和机顶盒，方便用户一键开关机、一键进直播。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509834.htm)
**Intel再迎高层人事变动，首席战略官Safroadu Yeboah-Amankwah将于当地时间6月30日离任。**据透露，自2020年起担任Intel首席战略官的Yeboah-Amankwah将于6月30日离职，Intel也证实了这一消息。 Yeboah-Amankwah此前负责督导Intel的增长计划、战略联盟和股权投资等重要事项。 **据悉，他部分战略工作将由最近升任Intel技术和人工智能负责人的Sachin Katti接手，Intel的创投子公司Intel Capital也将直接向陈立武报告。** 由于错失AI芯片市场，公司深陷亏损泥潭，2024年度亏损高达190亿美元，这是Intel自1986年以来首次全年亏损。 **原CEO帕特·基辛格去年下半年遭到董事会撤换，陈立武于今年3月上任后，不得不大刀阔斧地进行改革，除了精简组织架构外，还在精简人员，数万名员工面临裁员。** 自担任Intel CEO以来，陈立武已打破过去Intel的领导团队格局，直接督导公司重要的数据中心和AI芯片团队，以及PC芯片团队。 他还引进了新的工程团队领导人，并计划削减他认为过于膨胀、缺乏效率的中层管理层。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/df1509782d3749d8b133be5214bde05a.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509832.htm)
长期以来 X/Twitter 都使用Google翻译为用户提供跨语言翻译服务，因为 X 平台拥有使用多种不同语言的用户，所以翻译功能可以说是最基础的服务。 [](https://img.lancdn.com/landian/2025/06/109596.png) 曾经有段时间 X 也尝试将Google翻译换成微软翻译，不过不知道什么原因很快就切换回来了，而现在 X 则准备使用 xAI Grok AI 人工智能来处理翻译问题。 截图显示目前 X 已经在网页版上面向部分用户提供基于 Grok AI 的人工智能翻译服务，对 AI 来说翻译也是最基本的功能之一，准确性方面可能还要比Google翻译更好。 只是翻译服务使用 Grok AI 意味着每次翻译时都需要调用 Grok，高峰期时不知道是否会出现翻译迟缓甚至卡顿的问题，毕竟从翻译速度上说Google翻译还是要比不少 AI 更快的。 或许 X 目前也只是测试，如果从用户体验上说 Grok AI 可以提供更准确且响应速度快的体验，用来替代Google翻译倒是没问题，但如果只是准确性更好但翻译速度太慢，那就会影响用户的实际体验。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509830.htm)
爱范儿 · 刘学文
算力，关乎到安全。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1628902) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1628902#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)
极客公园
作者｜Li Yuan 编辑｜ 郑玄 过去一年，大模型的世界几乎是「狂飙」的同义词。技术以周为单位迭代，能力边界从写诗作画，一路拓展到视频生成和科学发现。 然而，抛开那些宏大叙事，我们该如何为 AI 的能力找到一个精准、客观的刻度？ 恐怕没有哪种方式，比「高考」更能直抵每一个中国人的内心。 去年，极客公园就做过一期 [AI 高考模拟测评 ](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MTMwNDMwODQ0MQ==&mid=2653045291&idx=1&sn=3fc6e162c6bc535c8c3fd71157bf4e09&scene=21#wechat_redirect)。延续去年的传统，极客公园今年再次搭建「AI 高考」考场，让国内外主流大模型再次走进考场。 再次走入考场的「AI 考生」们，不仅 治好了去年文科偏科的毛病 ，还取得了足以考进山东省内 1000 名的高分。 然而，就在我们以为它已经「进化」时，它却又常在意想不到的地方，暴露了自己真实的「智商」。 一些关键发现如下： - AI 首次有望冲击顶尖学府 ： 今年，AI 的综合能力首次展现出足以考上顶尖学府的潜力。与 2024 年相比，所有参与测试的大模型在文理科成绩上均实现了显著飞跃。由于山东省采取赋分的报考策略，无法直接与分数段相比较，我们估计此次高考的状元豆包，能够排进全省的 500-900 名，考入人大、复旦、上海交大、浙大这些名牌大学的人文社科类专业。 - 大模型不再严重偏科，理科进步更快： 各大模型的文科总分平均增长了 115.6 分，理科总分平均增长了 147.4 分。尽管理科的增速更为迅猛，但其 181.75 分的平均总分仍低于文科的 228.33 分。总体来看，今年大模型的总分表现已不再严重「偏科」。 - 数学能力大幅增强，超越语文、英语： 数学是本年度进步最显著的科目，平均分较去年提升了 84.25 分。AI 在数学上的表现甚至超过了语文和英语，这预示着未来 AI 可能更擅长处理逻辑性强和有标准化解题路径的题目。 - 多模态能力成为拉开差距的关键： 去年到今年，模型的视觉理解能力显著提升，这一点在包含大量图像题的学科中尤为突出。与去年相比，物理和地理的平均分提升了约 20 分，生物提升了 15 分。化学科目整体表现稍弱，仅「豆包」模型及格，但全员平均分也比去年提高了 12.6 分。作为彩蛋，我们今年也尝试让 AI 在视频流中答题。 # 01 从一本到顶尖大学 如果说去年的 AI 还只是一个刚摸到一本线的优秀生，那么今年，它们已经成长为足以冲击中国顶尖学府的学霸。 这背后，究竟发生了怎样的蜕变？ 在深入具体的变化之前，我们先介绍一下此次参与考试的国内外考生： 豆包、 DeepSeek（R1-0528 版）、ChatGPT（o3）、元宝（Hunyuan t1）、Kimi（k1.5）、文心一言、通义千问。 为了更贴合读者的使用体验，本次评测均在各模型的公开 PC 端进行，测评采取采样两次取平均分的形式。 目的是考察模型的综合能力，此次测评的方式是直接让模型识别图像作答。DeepSeek-R1 目前仍然不支持图片识别作答，因此只测试了纯文字题目，最终成绩参考性不强。 其他测试细节如下： - 此次测试选用 2025 年新高考山东卷作为本次评测的测试卷。原因有二：首先，山东卷是网络上能最快获取到的高考试卷之一，保证了评测的时效性。其次，它的综合难度在各省份中名列前茅——其语文、数学、英语三科采用全国一卷，其余科目则为自主命题。这样一把高难度的「标尺」，更能探知当前大模型能力的上限。 - 为保证公平并考察模型的通用基础能力，在可以关闭模型联网能力的产品中，统一关闭了模型的联网功能，以杜绝「搜题」的可能。o3 和文心无法关闭联网，不过检查模型思考过程发现，文心没有发生联网搜题的情形，o3 发生少量搜题情形，但没有明显收益，得分率反而低于非联网答题。同时，我们默认开启了深度思考模式，但没有开启研究模式，以模拟用户在标准交互下的即时问答场景。 - 非选择题各学科分别请两名专业同学打分，如存在题目分值 1/6 以上的差异，则引入第三人讨论定分（与真实高考判卷流程一致），并邀请参与过真实高考打分的高中老师抽检，对存在差异的题目统一标准。 - 在评分环节，我们做了两项特殊处理：我们特邀了资深教师进行对 AI 作文进行匿名评审，以保证客观公正。此外，由于无法获取英语听力部分的试题，我们设定所有模型在该项上均计为满分。 最终，各位考生的成绩如下：  过去一年，大模型的深度思考能力，带来了模型能力的明显进步。 模型不再不是直接产出答案，而是逐步分析、分解问题、检查中间结果，甚至自我修正，带来了模型在数理考试中的表现的大幅提升。 总分为 150 分的数学考试中，即便是本次测试中表现最差的 AI 模型，也拿下了 128.75 分的高分——这在人类考生中也属于优秀水平。 而回顾去年，表现最好的模型，也只达到了 70 分，连及格线都没到。 数学能力的进步，直接带动了今年大模型整体高考成绩的大幅提升。  多模态能力，成为决定大模型能力表现差别的另一个关键因素。 在去年的高考测试中，不少模型还不具备成熟的图片识别能力。极客公园当时采用的评测方式是：能识图的模型使用图片配合文字输入，而无法识图的模型则只输入文字，同时辅以 Markdown/LaTeX 格式帮助识别公式。 而进入今年，多模态能力是主流模型的标配功能。因此，我们首次在测试中采用纯图片题目测试（DeepSeek除外）。 在多个模型中，豆包、ChatGPT最先进的模型都是多模态版，在图像问题上体现出明显优势。 Qwen3、文心 X1 都是语言模型，处理图像问题时可能是用 OCR 识别文字后回答，或是调用视觉模型，在图像类问题上表现较弱。 不过，即使是图像问题得分最高的豆包和 ChatGPT，图像问题的得分率仅为 70%，相比文本问题 90% 的最高得分率有较大差距，可见大模型在多模态理解和推理上仍有很大的提升空间。 可以预见的是：随着多模态能力的持续进步，明年AI的高考成绩还会继续提升。考不过AI，终将成为大多数人类的常态。 然而，AI 终究没有拿下全满分的成绩。是什么绊住了学霸级的 AI？答案可能比想象中的有趣。 # 02 数学逼近满分的 AI 天才们， 齐齐败在一道基础题上 在整场 AI 高考的测评中， 「 AI 考生」复读了一年后，在数学科目上的进步十分瞩目。 在 2024 年的测评中，当时的 AI 考生们在填空题和解答题上表现惨淡，得分普遍在 0 至 2 分之间徘徊，最终 9 款参评模型的数学成绩的平均分仅为 47 分。 而今年，则完全不同。  可以看出，无论是客观选择题，还是复杂的主观解答题，新一代大模型的正确率都今非昔比。这清晰地表明，大模型自身的能力，尤其是核心的推理能力，已经取得了根本性的突破。 如果说去年的模型还只是一个能勉强套用求导、三角函数等基础公式的「初学者」，那么今年的模型，则已经进化成一个能够从容应对复杂推导和证明的「解题高手」了。 一定程度上，这样的结果在预料之中。自从 AI 进入推理模型时代，一个标志性进展便是数理能力的大幅提升。 当模型拥有了自我思考与自我纠错的能力，它就像一个从前张口就回答问题的孩子，成长为一个会先深度思考再给出答案的大人，逻辑能力实现了质的飞跃。 要知道，今年高考新课标一卷的数学题被考生普遍认为难度极高，「像竞赛卷」，导数、圆锥曲线等压轴题思路晦涩，计算量极大，甚至出现「学霸考哭」的现象。 然而，面对这样一份高难度试卷，顶尖的大模型们依旧表现得游刃有余。 相较之下，AI 的多模态能力的进展倒还在其次。数学科目中，只有 20 分的图像问题，不是此次模型大幅度提分的重点。而大多数模型，也都在图像题中取得了 15 分的成绩。 为什么是 15 分？ 这就很有趣了。这些整体都考了 130 分以上的大模型，放在人类社会里，也算是数学尖子生了，竟然在同一道选择题上出现了错误。 难住他们的，不是什么压轴大题，而是一道单选题——甚至不是很难的单选题。   这道题的数学原理非常简单，是一道基础的向量加减法题。只需在图上连接 (0,2) 与 (2,0) 两点，即可得到目标向量，模长 2 倍根号 2。 即便对数学不甚了解的人，通过肉眼观察图中的线段，也能估算出其长度不会超过 3.3。 然而，就是这样一道题，难住了所有数学学霸 AI。 核心矛盾在于： 题不难，但图难。 对于大模型而言，这张图的视觉信息极其混乱：虚线、实线、坐标轴、数字、文字相互交织，甚至文字与关键线段存在多处重叠。这种视觉上的「脏数据」，成为了 AI 精准识别的噩梦。 以本次数学表现最佳的豆包为例，它的解题过程暴露了问题的根源：它从最开始读取题目信息时，就已然出错。  从题目就读错了的情况下，无论其背后的数学推理能力有多么强大，也终究是无源之水，无本之木。 # 03 AI 写作文：擅长举例子，但不擅长思辨性地升华 作为所谓大语言模型，语文和英语一向是 AI 的传统强项。 不过有趣的是：在大模型的数理逻辑大幅进步后，大模型的语文和英语能力反而显得有点不够看了。 这与现实世界也是一致的：一名顶尖考生或许能在数学上拿到满分，却极难在语文科目上获得同等分数。AI似乎也触碰到了同样的瓶颈。  仔细研究语文卷面可以发现，AI 的失分点颇为有趣。在选择题部分，除豆包和 DeepSeek-R1 以外，其余模型的错误率均在 20% 以上。 这种现象或许揭示了 AI 与人类不同的一个困境：对于人类考生，组织语言、阐述观点时，可能更容易因疏漏而失分；但对于 AI，要读一段长材料，在一组高度迷惑性的选项中，精准辨析每一个细微的语义差别和逻辑陷阱，难度可能反而更高。 而在备受瞩目的作文题上，AI 的表现则延续了去年的趋势： 平均分高于人类，但难有真正的佳作。 去年，特邀阅卷老师的评价就已指出，AI 作文大多属于稳妥的「二类文」，很少偏题，但因其深刻性、丰富性、创造性不足，难以产生动人心弦的「一类文」，其结尾部分的升华更是套路化明显。 今年，依旧如此。 7 大模型整体均分 50.75 分， 均分区分度较低 ，各模型能做到立意准确、语言流畅、论据丰富，但论述不深刻，举例雷同，相比人类范文模型作答缺少温度和共情。 今年的新课标卷的语文作文考题为： 全国一卷作文「民族魂」 阅读下面的材料，根据要求写作。（60 分） 他想要给孩子们唱上一段，可是心里直翻腾，开不了口。 ——老舍《鼓书艺人》 假如我是一只鸟，我也应该用嘶哑的喉咙歌唱 ——艾青《我爱这土地》 我要以带血的手和你们一一拥抱， 因为一个民族已经起来 ——穆旦《赞美》 以上材料引发了你怎样的联想和思考？请写一篇文章。 这是在一次采样中，元宝生成的 AI 作文。它在人类阅卷老师处获得了 53.5 分的高分，是 AI 作品中的佼佼者。  然而，细究其文，AI「模板化」的问题依旧暴露无遗。 比如这篇文章的中间几段，先是提出「历史上闪耀着这样的精神火光」的观点，随即并列引用三到四位历史人物；接着，引出「真正的担当带着疼痛的底色」的论点，再列举三到四位经历苦难的人物；最后，论及当代精神，再次列举三到四个当代人物。 AI 作文的语言不可谓不华丽，引经据典也自然十分丰富充满细节，但逻辑上像不像你的家长对你说，你看看谁谁谁都怎么样了，你是不是也该怎么样？ 或许在精细调整提示词的情况下，AI 能写出触达人心的作品。 但目前，AI 的自主创作更像是在执行一个固化的写作模板：用排比式的案例填充框架，最终导向一个略显生硬的僵化升华 。 它能写出看似优秀的段落，却难以织就一篇真正动人的文章。 # 04 英语：主要被作文分数拖累 与语文相似，AI 在传统强项——英语上的表现，也进入了一个平台期。 去年，各家 AI 的英语成绩已然不错，今年的模型能力并未产生飞跃。事实上，所有参评模型的平均分仅比去年提高了 3.2 分，进步幅度远小于数学。 而模型的整体分数，也落在了 130-140 分的区间，并未到达人类学霸的水平。 按理说，这稍显反常。 AI 的英文水平是有目共睹的，或许比不少英文专业的学生讲出的英语更正宗。 而高考英语这张试卷，本身远未触及母语者的语言天花板，且相较于包含古文的语文，其客观题占比更高、作文要求更简（仅 80 词），也并不追求立意高远，理论上是 AI 更容易获得绝对优势的战场。 然而，AI 考生并未在此表现出更强的统治力。  那么，瓶颈究竟出在哪里？ 作文题可能是一大拖累。 这背后有两个可能的原因： - 苛刻的字数限制： - 在语文写作中，AI 就已经暴露出了时而「话痨」时而「不爱说话」的属性，但在长篇写作中，字数要求不是那么苛刻。但在 80 词的微型写作中，精准控制字数就成了一大挑战，稍有不慎便会因超词/少词而被扣分。 - 缺乏应试智慧： - 在有限的篇幅内，人类考生会有意识地使用更高级句式、时态来「炫技」以博取高分。而 AI 的目标通常是清晰、完整地传达信息，它不会刻意为了得分而优化句式复杂度，因此在评分细则上可能吃了暗亏。 而本次评测最有趣的一点，莫过于中外模型在作文上呈现的「主客场反转」现象。 在中文作文这一「客场」，以 ChatGPT 为代表的「洋考生」拔得头筹； 然而在本应是其「主场」的英文科目上，它却不敌「中国考生」——DeepSeek 在选择题上甚至拿了满分，而最终总成绩上，DeepSeek 也与豆包一同超越了 ChatGPT。 # 05 理综三科：有进步，但仍然不算十分优秀 如果说 AI 在数学上的进步是「一飞冲天」，那么在理综三科上的表现，则更像是一次「破冰启航」。 相较于去年，理综三科有一定进步——所有模型都提分 10-20 分，但整体成绩依旧挣扎在及格线附近，清晰地标示出 AI 与顶尖人类考生之间的能力鸿沟。 相比于数学，理综三科既考验逻辑能力，又考验多模态能力——物理化学两科的图题占 80% 以上，生物的图题也占全部题目的一半左右。 而今年，读图能力的解锁，加上模型推理能力的增强，共同带动了理综能力的进步。 不过正如绊住 AI 的数学题所展现的一样，能「看见」，不代表 AI 能「看懂」。 这在大模型在化学上的表现不佳上，能清楚地展现出来。化学题目对图片的依赖性强，且化学题目图片的复杂程度更高，此时 AI 的短板便暴露无遗。 目前，顶尖 AI 的理综成绩大致相当于中上游的人类考生水平，但远未达到「学霸」级别。正所谓「卷子越难，差距越显」，在综合性与深度并存的理综试卷上，AI 尚未具备稳定碾压人类考生的实力。  分科来看这次 AI 的成绩： 物理，进步最快的「排头兵」 物理是此次理综三科中进步最快的「排头兵」，平均分提升了 20.25 分。 在客观题和填空题上， ChatGPT 的选择题正确率高达 92.13%，豆包也达到了 89.81% ，展现了对物理基本概念和规律的扎实掌握。 化学：被复杂图形拖累的「重灾区」 相比之下，化学成为了拉低理综总分的「重灾区」。 整体得分偏低，仅有豆包勉强及格 ，选择题和填空题的平均得分率均低于 60%。 其核心痛点在于对复杂化学图形的双重依赖：不仅题目本身高度依赖图片（如实验装置、反应流程图），且化学结构图的复杂程度，也常常超出当前模型精准理解的极限，导致失分严重。 有机物大题依旧是所有大模型的主要软肋 。例如，满分为 12 分的第 25 题（有机化学），所有模型得分极低。该题主要考察有机物合成路径与结构，评测中 没有一个模型能够正确生成有机物的结构简式 ，对有机物的空间结构理解也相当薄弱。 生物：折戟于遗传计算的逻辑关 生物科目的短板则精准地暴露在需要严密逻辑推理的遗传题上。例如，分值高达 16 分的第 22 题（遗传大题），大模型普遍表现不佳， 得分最高的 ChatGPT 也仅拿到 9 分 。该题重点考察基因型分析、遗传概率计算等，这恰恰是考验模型在抽象信息基础上进行多步推理的能力。 # 06 AI 仍然偏科，文综是舒适区 在今年的 AI 高考评测中，一个清晰的趋势得以延续：文科综合依然是 AI 的高分舒适区。 早在去年，ChatGPT 就已拿下文综 237 分的高分。而今年， 元宝更是将文综最高分推升至 253.5 分 ，这一成绩，与理科综合最高分（213.25 分）形成了鲜明对比。 相比去年，文强理弱的偏科问题虽有缓解，但基本格局并未改变， 这与人类考生相反。在人类考生中，理综最高分往往比文综最高分高出不少。 在无需联网的情况下，头部 AI 在文综上的得分率已超过 80%，达到了人类优等生的水平。  今年的分数增长，主要由地理科目贡献。细分来看，各科的进展与瓶颈也愈发清晰： 最大看点无疑是地理。得益于多模态能力的飞跃，AI 在地理图题上的理解力显著增强， 使得该科目平均分激增了 20.3 分 ，成为进步的火车头。 地理题上想更进一步，面对的挑战与理科中的化学如出一辙——对高度专业的复杂图形，AI 理解依然吃力。例如，在失分最严重的第 19 题（地形地貌综合分析题）上，模型的表现可谓「溃不成军」：  第（1）问关于地貌走向的判断，仅有极少数模型答对。 第（2）问关于「拔河高度」的专业概念计算， 所有模型均告失败。 与之相对，政治和历史科目的分数则基本处于高位平台期，并未呈现显著进步。 对于这两个科目，挑战已经进入了更难的范畴： 能否精准理解考纲、运用学科语言、并进行多维度深度分析。 对于人类考生而言，这也需要专门的训练了。 例如，DeepSeek-R1 就因思路过于发散、偏离考点而大量失分。而在历史小论文上，AI 普遍难以做到对历史原因进行深刻的多维度剖析，论述仍显单薄。 一个小细节很有趣，与中国模型提分相对应的是，今年 ChatGPT 的文综分数不升反降。 这种「主场优势」也从侧面体现了了，在通往通用人工智能的道路上，对地域性规则的深刻理解与适应，依然是不可或缺的一环。 # 07 彩蛋 1：AI 眼镜能用来作弊吗？ 从去年到今年，AI 眼镜等「视觉 AI 硬件」无疑是科技界最炙手可热的焦点。其背后的核心驱动力，正是大模型的实时视频理解功能的出现。它意味着 AI 正从被动接收指令，进化到主动感知和理解物理世界。 巧合的是，今年的高考也迎来了一项新变化：考场安检门全面升级，旨在精准防范智能眼镜等新型作弊工具。 这不禁让人好奇： 这些新兴的、能与视频进行实时交互的多模态大模型，真的能用来在考场上「大显神通」吗？ 我们抱着这个疑问，选择国外的 ChatGPT 与国内的元宝，进行了一次非常规的测试。为简化流程，我们仅选用难度较低的英语阅读题，尝试让视频模型「观看」试卷并作答。 虽然只是一次非常简单的测试，结果却非常清晰，问题也相当明显： 1. 严重的幻觉问题： 模型非常容易自行想象，这点 ChatGPT 和元宝都有体现，但元宝更为明显。元宝在测试第二篇阅读时，就开始凭空编造一篇完全不存在的文章和题目，导致最终无法进行测试。  英语卷的第二篇阅读，讲述的是一位九年级写作老师关于如何教授学生「写作为什么重要」的反思。文后的 24 题，则是提问第一段提到了哪些人物。 而在对元宝进行测试的时候，元宝不断在屏幕还没有出现选择题时，直接编造一道选择题并回复答案，导致测试无法进行。  在发现问题后，我们向模型提问，这篇文章讲了什么，模型的回答也很是诡异——与原文仿佛相似，但是实际上是完全不同的故事。  2. 被动的交互模式。 为了模拟真实考试，我们在测试中，要求模型看到题目的时候，直接回答答案，不需要解释也不需要等人问。尽管 ChatGPT 声称可以看到题目直接作答，但实际并不会主动进行。整个过程需要测试人员通过语音不断提示、引导，距离「全自动解题」相去甚远。 3. 混乱的结果： 在每次看到题目，给定更加精密的提示词的情况下，我们勉强从 ChatGPT 处得到了一组答案，但这个结果参考价值并不大。 稍多几次测试就会发现，翻页的速度变化、镜头的晃动程度变化，提示词出现的时间变化，甚至差不多的流程重复同一个问题，都会导致模型给出截然不同的答案。 虽然视频模型也是 GPT-4o 模型，和 GPT-4o 模型直接按照图片作答的稳定性和准确性相距甚远。 而且幻觉问题会随着上下文的长度越来越严重。在被问及第三篇文章讲了什么的时候，GPT-4o 回答的是第一篇的主要内容。到了最后一篇文章，模型的正确率和蒙的也差不多了。  今天的视频大模型，像极了去年的图像大模型，仍处于非常早期的阶段。各家大模型产品也并没有想在目前阶段主力推广这一功能——GPT-4o 的视频通话功能在不长的测试时间后，迅速达到了当日限额。 想在目前阶段，单纯依靠它在考场作弊，还需要担负必须不断跟它说话、答案完全不准等巨大风险，基本属于科幻情节。 尽管如此，在模型表现较好的时候，AI 能够在看到屏幕几秒内，马上很肯定地讲解出屏幕上的英文在讲什么，确实也是一种让人感觉十分惊艳的体验。 # 08 彩蛋 2 : 仿生人会爱上自己生成的电子羊吗？ 自古「文无第一，武无第二」。在人类创作者中，风格流派各异，喜欢现实主义的人有时候就是「get」不到意识流的文风。 那么，在 AI 的世界里呢？大模型是否也存在审美偏好呢？它会因为更欣赏自己的文风，从而在给其他模型打分时产生偏见吗？ 我们进行了一项有趣的尝试： 让参与本次评测的大模型们，对彼此生成的作文进行交叉打分和排序。 测试选用的是作文题目的第一次采样结果。  图片里横向是鉴定师，而竖向是作品。我们标蓝了模型认为的前三名作文，和人类认为的前两名作文。 根据这个不完全统计，模型并没有表现出对自家作品的特殊偏爱，有时候反而可能给自己打低分——比如元宝的作文，在人类和其他模型的横评中，都取得了很高的分数，但在自己的评测中，反接近最低分了。 AI 与人类判分员的审美，大方向仍然是一致的。 可能真的只是和我们普通人类一样吧：我知道什么是好的，就是写不出来。 # 09 结语 今年，或许是高考测试对大模型仍具挑战意义的最后一年。 当 AI 已经能展现出冲击顶尖学府的实力时，这个人类社会的智能筛选器，可能未来不再能成为对 AI 有区分度的测试了。 高考测试，不仅仅是一场对人类智慧与 AI 智慧的对比，也是我们观察 AI 智能发展的一个刻度表。 过去一年，我们对 AI 能力的直观感受和多次验证，正在不断地提醒我们： AI 正加速逼近甚至超越普通人的能力边界。 但它的发展并非线性——它能攻克人类眼中的难题，却也会在看似简单的题目上意外失足。 正因如此， 高考，这个完美融合了知识掌握、逻辑推理与应试策略的综合场景，让 AI 展现出了它最迷人而矛盾的一面：它时而展现出顶尖人类的才华，轻而易举地攻克难题；时而又暴露出孩童般的认知盲区，在基础问题上犯下令人啼笑皆非的错误。 感谢高考。它用一种我们最熟悉的方式，为 AI 的通用智能水平提供了一张刻度清晰、极具参考价值的「快照」，而这，很可能是最后一张了。 AI 的下一站，终将是更复杂、更广阔的现实世界。考试，只是它漫长征途的起点，而非能力边界的终点。 这张快照，最终将成为它成长相册里，一张记录了进化途中的光荣与笨拙的泛黄的旧照片。 *头图来源：视觉中国 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO
2025年6月30日，截止收盘，沪指涨0.59%，报收3444.43点;深成指涨0.83%，报收10465.12点;创业板指涨1.35%，报收2153.01点，两市成交额较上一交易日减少542.32亿元，合计成交14868.85亿元。
问大伙一个问题啊，你觉得你花二三十万买的车，会被大夏天的太阳晒坏吗？不知道你的答案是什么，反正脖子哥的同事和园区里的友商们，都已经火速用脚投票了。气温一高，大家就跟商量好的似的开启了防高温模式： [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/76da5391-d361-4758-84f9-da3b91742e93.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/fe09816d-679c-4058-ba36-23b21ca03417.png) 要么全副武装 —— 车窗车里撑伞贴膜、车外车罩车衣；要么挤在地库，就算是露天停车场空空如也都得去地库玩华容道；就连树荫下的车位都成了抢手货。 可能有兄弟会说这都多余了，不就是晒个太阳，至于把我们二三十万买来的车晒坏吗？ 但另一边，因为暴晒造成的车漆褪色、内饰开裂甚至是车辆起火也是屡见不鲜，上头那些个措施好像也说不上过度保护。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/f0c71f3e-6494-441c-8ad6-fba25041d2f9.png) 那么到底哪种说法是对的，咱们的车到底有没有脆弱到扛不住太阳呢？ 结论先说在前头啊，虽然感觉上去高温对车子的破坏力很大，但事实上，车上你能叫出名字的几乎所有部件都不太 care 暴晒这件事。 就比如说大伙直觉想过去，最容易受到暴晒影响的部分：车漆。在一定条件下，车漆确实会在暴晒下出现褪色甚至是开裂，但这个条件其实非常严格。 要知道，车上车漆大都是由底漆层、色漆层和清漆层组成的。 最靠外的清漆层，也就是让车漆看着更亮的部分，在紫外线的作用下会发生光氧化反应，让清漆层开裂、发粘、耐溶剂性丧失和耐刮擦性下降，让车漆看着没那么亮。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/d2462f80-b1c1-4e43-8443-cf296b2451c1.png) 再加上清漆层受损以后，色漆层里的颜料分子也会被紫外线分解让车漆褪色，暴晒对车漆最直观的影响就是让原本帅气的漆面失去光泽和饱和度，看起来旧旧的。 也是因此，很多兄弟提车以后的第一件事就是贴车衣车膜給车漆保护上。但是啊，这些后果看起来虽然恐怖，但实现起来可不是那么容易的。 因为车企们在造车的时候也考虑到了车漆的耐候性，已经提前做了不少准备。 就比如说在清漆层的配方里，它们会加入紫外线吸收剂 UVA 和光稳定剂 HALS，前者可以吸收紫外线转化成热量，后者则可以干扰光氧化的过程，降低涂层的降解速度。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/d665ff07-7164-4571-b186-521627e91394.png) 结果就是，想要车漆老化到肉眼可见褪色的程度，需要的时间其实非常长。 就比如某三线国内车企对于车外装饰性涂层的耐候性要求，就是在海南岛的自然条件下暴晒连续 24 个月，都不能出现龟裂、起泡和明显褪色，失光率不超过 10% 。在南方地区十年内，都不允许出现严峻失光和变色。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/8bbcbb7e-77ea-4a38-ae6f-d17ccc2ec28b.png) 这还只是三线车企的要求而车企们参考的标准，比如 GB/T 1766、1767 和 1865 ，也都是行业内的通用标准。 也就是说，你的车漆即使是暴晒，也得每天都晒，连续晒两年以后，才有可能会出现肉眼可见的变色。咱们这一年只有三四个月很热的，晒晒还真就不太有所谓（ 海南兄弟除外 ）。 除了一种情况，那就是你的车有过比较大面积的补漆，因为后期喷涂的漆面不管是附着力还是配方都和原厂有差距，所以耐候性也会大打折扣。晒久了可能还真就会起泡或者开裂，这种就要适当防晒了。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/c0cf286a-831b-4d41-9b0a-5da42ec7718a.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/4e089bf5-102c-4c6d-822f-0da6d3f22a43.png) 至于很多车上都有的太阳纹，这玩意虽然名字里带个太阳但其实和暴晒没啥关系，单纯就是洗车的时候灰没洗干净磨出来的。。。 那这时候会有兄弟说了，就算外头的车漆没事，车里的这些个精贵的电子配置总归会有事吧？ 毕竟咱们平时用手机的时候五十多度就会烫手变卡，大中午的车里随便都能飙到 60 度以上，真的不会晒着晒着就罢工了吗？ [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/d297ab65-3a14-4405-8b46-ecb4d3c881d4.png) 但你别说，只要是正规车企按照正规研发流程做出来的配置，这大几十度的高温对它们来说还真就是和挠痒痒差不多。 因为这些放在车里的零部件相比消费级电子产品需要更频繁的经历复杂环境，所以它们对温度的要求天生就会更高，仅次于军工产品。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/2751024f-e8f2-4ae4-8e97-73a58514fb8f.png) 而在车规级零部件领域，国际上也有一个专门的、认可度很高的温度耐受验证叫 AEC-Q 。主流品牌的车上几乎所有和电有关的零部件，小到倒车雷达和门锁，大到发动机管理系统和动力电池，几乎都要通过它的测试。 虽然性能从低到高分成了 Grade3 到 Grade0 四个等级，但大伙看即使是最差的 Grade 3 也要求电子零件的温度耐受范围达到零下 40 度到零上 85 度。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/c5c4cd8f-8a94-4080-869b-40a04eee5662.png) 就连咱们直观感觉最脆弱的车机屏幕也得满足这个要求，像国内车规显示器装机量第二的天马微电子就表示，自家的所有产品，包括仪表、电子后视镜甚至是 OLED 曲面屏，都能在零下 40 到零上 95 度的环境里运行，HUD 的标准甚至更高，能到 105 度。 而且这个所谓的耐受高温还不是跟我们日常晒太阳一样，坚持个一两个小时不坏就够了的。 最低要求的 grade3 级别的是经受 85 度的高温 1000 小时，最高的 grade 0 则要扛住 150 度超高温 1000 小时。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/5344d2ea-6e81-4860-a347-38de74c9b6b6.png) 除了高温耐久测试，还有温度循环测试， grade3 级别的要经过零下 55 度到 125 度的循环 500 次。 grade 0 更是得扛住零下 55 到 150 度的循环 1500 次。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/18d243a5-d697-4c53-8b48-94ff764bd4db.png) 全都扛过以后，车企才会考虑把这个零件用在车上。这就要求零件们不仅能耐高温，还得能经受温度冲击。相比之下，只是在三十多度的太阳底下晒几个小时，真就有点小儿科了。 不过虽然零件们大都不会被热坏，但有一点需要注意的是，如果你的车诶比较高级，车里的皮质材料比较多，那经过车窗射进车里的紫外线还是会有影响的。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/6a8b520a-b6c8-4345-86bf-a358d81e676a.png) 原因一方面是色素会被紫外线氧化分解，让皮子褪色，让另一方面是皮质的分子链也会在紫外线的影响下断开让皮子的韧性降低。 深圳某个测试机构就出过一份老化报告，说只需要 500 个小时的紫外线灯照射，内饰的皮质就会出现明显的发硬、褪色，从添加剂、染料和合成助剂里挥发出来的挥发性有机物浓度也会升高。 这也是为啥每次车子晒完以后，都能在上车的时候闻到一股很刺鼻的味道。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/d6d3465e-115e-4d5f-ae6f-3e128e5e5365.png) 所以这里我给在车里撑伞或者给车窗贴膜的兄弟们正名了啊，它们至少可以把紫外线挡在车外，让内饰老化的慢一点，这个还是有作用的。 到这肯定又有兄弟会说了，不对呀？脖子哥搁这说晒了没事高温没事的，为啥新闻里还是有很多车因为暴晒出了问题呢？ 像小米 SU7 对吧，前一阵还因为暴晒导致大灯周围的覆盖件变形，这些难道就不是问题吗？  这里我说一句公道话啊，这些问题之所以会有，绝大部分其实并不是因为零件和或者材料本身顶不住紫外线和高温然后坏了，而是别的因素在起作用。 就比如说很多晒着晒着就燃起来的压根就不是汽车零件，像西安一台蔚来的 ES8 在停车场停着停着冒烟烧起来了，很多人就说哎呀这车自燃！ [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/628e8b04-eb47-4242-a3ec-e8f1c615794a.png)  但事实是这台车在停车之前底盘经受过严重的撞击，外壳和冷却板都变形了，导致电芯短路最后才烧起来的。 包括前一阵嘉兴也有一台车油车晒着晒着就烧起来了，也不是车上的线路有问题，而是车里插着的数据线烧起来了顺道把座椅点燃了。  想要防止这种情况发生也很简单嘛对吧，有事没事多检查一下车子有没有受伤，下车的时候留意一下车上有没有充电宝之类易燃易爆的东西就行。 至于小米 SU7 因为天太热导致大灯的框架变形，那也不是因为覆盖件的材料本身有问题。 而是车子在设计的时候没有留好受热膨胀的空间，覆盖件的内部也少了应对形变的加强结构，这才因为高温翘起来了，属于是一个工程设计上的 bug 。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/13cda2ee-efcc-4934-8796-854395914406.png) 相对成熟一些的主机厂们为了车子卖出去以后，不会因为暴晒出现各种小问题，甭管是油车还是电车，在新车上市前的研发验证阶段就会进行一个叫做三高测试的环节，也就是高温高原和高寒测试。 里面的高温测试其实就是把啥配件都有，接近完全体的工程车拉到国内最热的地方，比如吐鲁番和海南，进行强度非常高的连续道路测试。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/eda84201-3261-47ca-8613-e695ccc120ea.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/e3a78aec-8d39-4dc7-aaa7-1d51a07e056b.png) 目的呢，就是看看虽然车上的各个部件都是车规级的，单个看都没有问题，但组装在一起成了一整个系统以后，会不会因为高温再出现某种新的 bug 可就不好说了。 这里头需要考察的子系统就非常多了，比如在发动机和动力电池能不能主动的做好过热保护、空调系统能不能达到要求的制冷力度、车内外的各种覆盖件会不会开着开着就裂了断了啥的。  这个过程里但凡出现了什么问题就都会被工程师记录然后反馈给研发，改好以后第二年继续测。一般来说，高温测试或者说夏测车企都得做两轮也就是两年，没啥问题以后才会把量产车投放到市场。 是不是感觉悬着的心放下了，但哥几个还记得我前头是怎么说的吗？只有正规车企按照正规研发流程做出来的产品，才会符合上面这些车规级的要求。 近几年随着新能源汽车竞争的加剧，大伙都在卷新车的推出速度，研发周期越来越短，对应的系统验证周期也在一步步缩短。但就脖子哥所知啊，已经有部分一线的新势力车企把三高测试从两轮，也就是两年，缩短到了一轮。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/948e6d7e-f7ec-4a19-a50b-285d8ab6d9aa.png) 这里头会有哪些潜在的问题，会给车主们在后期用车的时候带来哪些不便，我是真的 不敢 不好评价。 只能说如果你的车在宣发的时候，有重点强调研发周期短、新车研发快的话，那我建议你能少晒还是少晒吧。 其余朋友，就放心大胆的停在太阳下吧！除了上车的时候比较烫腚以外，真就不会有啥大问题。 我就受累点，多开两步停地库吧。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509828.htm)
据韩国媒体报道，**三星电子移动（MX）事业部在Galaxy S25系列智能手机中，对美光LPDDR5X DRAM的采购比例达60%，而自家半导体（DS）事业部仅占40%。**这与市场最初预期DS事业部将取得多数订单的看法相悖，显示出三星供应链策略的重大调整。 报道称，这一采购比例是基于MX事业部对两家供应商产品在良率与效能上的详细比较评估后做出的。 **三星DS事业部在LPDDR5X生产上面临良率问题和成本压力，其量产良率尚未达到业界标准的80%，导致生产效率低下、成本负担巨大。** 此外，DS事业部的LPDDR5X在发热和功耗效率方面也不如美光产品，难以满足Galaxy S25系列至少9.6Gbps的数据处理速度要求。 **值得注意的是，这是三星电子十年来首次将主要DRAM供应商地位从自家DS事业部转移给美光。** 目前，美光不仅是三星电子的供应商，也是苹果iPhone低功耗DRAM的主要供应商。 其在1β制程方面利用DUV设备的技术已达到稳定生产状态，此次供应给Galaxy S25的LPDDR5X产品正是采用该制程。 **不过需要注意的是，目前供应比例趋势已明确，但智能手机新产品销售周期通常长达两年，供货量仍存在变数，三星电子通常会与供应商协商决定订单量。** 此外，美光目前DRAM生产能力有限，三星与其进行事前协商尤为重要，以确保在所需时间获得足够货量。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509826.htm)
据报道，根据民航局通知，**6月28日起，禁止旅客携带没有3C标识、3C标识不清晰、被召回型号或批次的充电宝乘坐境内航班。**在此背景下，机场安检也加大了对旅客携带充电宝的3C标识检查，不符合携带规定的充电宝，乘客可以自弃或者付费寄存等。 媒体报道显示，有机场航站楼开放至8时许，现场已收集了3大筐自弃充电宝。那些这些废弃的充电宝最终流向哪里了，有媒体对此向机场咨询了此事。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/388571331bcf4668b9ddd484947aa0bd.jpg) 北京首都国际机场客服人员表示，**充电宝无3C认证标示是不能携带的，如果在安检处被查验到，可以选择将充电宝交给同行的送机人。** 如果没有送机人，可以咨询一下快递业务是否可以办理快递邮寄业务，如果以上方式都不可以的话，那只能选择自弃了，**安检后续会通过义卖，将相应的金额交给国库。** 西安咸阳国际机场的客服人员则表示，如果充电宝被扣下，航站楼有行李寄存服务，7日内每天收费10元。过了7天，机场就会自行处理了，因为充电宝具有一定的危险性，也不能长时间寄存。 郑州新郑国际机场的客服人员提供另一种方式，即先暂存至失物招领处，不过同样需要收费，每天10元，旅客手里会有一份暂存单。 青岛胶东国际机场的安检人员则称，因为充电宝属于易燃易爆品，不予以暂存，可以选择给送行人或者快递邮寄。**如果乘客选择自弃，安检就会交给处理公司进行处置。** 与此同时，在二手平台上出现了大量以“机场货源”为标题的二手充电宝，其上价格非常便宜，商家自称是从机场安检处拿的货。 不排除这些商家是有从机场安检处取得的货源，但也有消费者购买后发现，这些充电宝是三无产品，且存在鼓包、破损等情况，疑似商家以“机场被扣的充电宝”为噱头，销售三无、假冒伪劣的充电宝产品，浑水摸鱼。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509824.htm)
全球稳定币热潮推动相关新兴技术公司的股票大幅上涨，一些投资者对这场狂欢逐渐感到担忧。“稳定币第一股”Circle(CRCL.US)的股价自三周前在纽约上市以来已飙升约500%，但其空头仓位也在持续攀升。在韩国，全球和本地基金纷纷抛售Kakaopay Corp.的股票，因为该股在过去一个月内上涨了两倍。 此类谨慎的交易与狂热的散户交易形成鲜明对比。尽管监管机构和金融业对稳定币持谨慎态度，但美国总统唐纳德·特朗普的大力支持推动了稳定币的繁荣。 首尔Eugene Asset Management首席投资官SeokKeun Ha表示，“这让人想起2020年和2021年散户投资者对元宇宙相关股票的疯狂买入。这本质上是对政府政策的押注，”更多是受到情绪的影响，而非任何实际的基本面因素驱动。 稳定币热潮推动相关股票大涨  稳定币的发展势头正日益强劲，与此同时监管框架也在不断完善。本月，美国参议院通过了有关稳定币的立法，但该法案尚未在众议院获得通过。中国香港立法机关于5月通过了一项稳定币法案，而韩国总统李在明已承诺允许本国企业发行此类代币。 除了特朗普支持的《GENIUS 法案》在美国国会取得进展之外，Circle上市表现出色也是重要的推动因素。按市场份额计算，该公司的USDC是第二大稳定币，仅次于由位于萨尔瓦多的非上市公司运营的Tether。 Circle的市值已突破400亿美元，已超过标普500指数中一半以上的公司。标普全球的数据显示，Circle的快速上涨导致一些交易员押注其股价会下跌，空头持仓比例已稳步上升至流通股的25%以上。 今年，在首尔上市的Kakaopay股票表现优于富时全球金融科技和区块链指数中的所有同行，涨幅接近Robinhood(HOOD.US)的两倍。虽然散户投资者纷纷买入该股票，但海内外机构一直是净卖家。 花旗集团分析师John Yu和Alicia Yap最近表示，尽管存在长期发展潜力，“这一机会仍处于早期阶段，其时机和最终用户接受情况尚难以确定。”他们将KakaoPay的评级定为“卖出”，认为其估值过高。 与稳定币相关的股票涨势正在全球市场蔓延，促使Kakaopay的母公司Kakao及其竞争对手Nave的股价上涨。在美国，Coinbase(COIN.US)等Circle同行的股价也出现上涨。 然而，尽管得到了特朗普和李在明等领导人的大力支持，风险依然存在。韩国央行警告称，稳定币的采用可能会阻碍有效的货币政策。国际清算银行表示，稳定币的未来“不明朗”。 许多人仍认为该技术在稳定加密货币领域的交易以及存储价值方面具有潜力，但相关股票的高估值也引发了质疑。上周五，Kakaopay股票在短暂停牌后下跌了10%，因为监管机构提醒投资者在如此迅猛的上涨行情中需保持谨慎。 首尔Taurus Asset Management股票投资经理Cha So-Yoon表示：“稳定币是一个非常重要的主题，尽管它存在风险。现在判断相关股票的股价是否处于合理水平或评估其估值还为时过早，但无论如何，稳定币都会发行，而发行方将坐享数十亿美元的收益。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509822.htm)
<blockquote><p>在内容营销盛行的时代，许多企业为了追求短期的流量和数据增长，陷入了“爆款陷阱”，却忽视了品牌叙事系统的构建。本文通过丰富的案例和实战经验，深入剖析了企业内容营销中的常见误区，供大家参考。</p> </blockquote>  开篇前先问一下做内容的小伙伴：你有数据焦虑吗？有爆款焦虑吗？有的朋友，建议你认真看一下这篇文章。 一些企业老板经常找到我们，让我们给企业做品牌诊断的时候，问到的最多问题之一是，有没有办法帮他们的新媒体账号（小红书、视频号、抖音）提升一下数据，打造出几条爆款？ 这时我通常会问他们一个问题：“你觉得通过一些‘爆款’，用户到底记住了你是谁？你代表着什么？下次遇到相关问题，他们会第一时间想起你吗？” 答案往往是模糊的，甚至是令人沮丧的。 这就是我看到的残酷现实：许多企业在做内容时，更追求单篇内容的爆炸性数据，而忽略了构建一个清晰、连贯、有深度的品牌叙事系统。这导致在品牌端，消费者对品牌的认知是含混不清的。 ## 01 数据繁荣 ≠ 认知建立 这是第一个需要彻底扭转的观念。一次高转发，可能是因为一个讨巧的段子、一个煽动性的情绪点，甚至是一个极具争议的标题党。用户被瞬间吸引、冲动参与，但这股热情来得快，去得更快。 他们记住了那个段子，记住了那份情绪，甚至记住了那个耸动的标题，但唯独没有记住你品牌的核心价值、独特定位和能提供的深层解决方案。 数据飙升了，品牌的存在感却依然稀薄。 那么，问题出在哪里？我认为核心在于：企业把内容当成了“一次性消耗品”，而非构建品牌认知的“系统工程”。 真正的品牌认知，不是靠一次惊天动地的“爆款”轰出来的，而是通过持续、稳定、相互呼应的内容输出，像涓涓细流一样，在用户心智中冲刷出清晰的沟壑。 这需要一套完整的“品牌叙事系统”作为支撑。 在我的新书《打爆口碑》第二章节中，我曾写下： <blockquote><p>在长时间市场博弈下，消费者会形成某种品牌秩序。</p></blockquote> 比如LV、Gucci是奢侈品，李宁是国潮，华为是民族品牌，名创优品是生活方式品牌，喜茶、奈雪的茶是新式茶饮，花西子是东方美学彩妆品牌。 在更庞大的品牌秩序中形成生态，不同品牌传递的品牌独特性在消费端形成共识，这种秩序感引导大众做出不同的消费决策，也带来差异化的身份认同。独特的调性决定了品牌给消费者留下了什么独特的印象（特别是第一印象），我把它称之为“品牌定调”。 品牌定调是个综合的概念，为品牌塑造一个独特的形象，帮助每个人认识你是谁？所以，品牌定调解决的是“以怎样的品牌形象面向大众”的问题： - 传达品牌的情绪和感受 - 品牌个性 - 用户和品牌关系 而对于品牌来说，在大众消费端的成功定调，就意味着在品牌生态中占据一席之地。 品牌定调并不显化，常常匿形于具体的品牌表现中，内核是市场价值，外延则包括了企业价值观、品牌故事、产品故事、企业文化、传播符号、创始人形象、品牌公共发言等等多个层面，是一整套可持续的品牌叙事体系，是品牌体验、个性和关系的集合和整合：为了确保沟通传达出强有力和一致的声音和感觉。 而这个可持续的叙事体系从品牌诞生的那一刻就要开始考虑，需要理解战略、用户、产品和市场，基于此为企业构建一整套面向业务发展和用户信任的长期叙事体系。 这套叙事体系： - To C，可以去定义消费文化，引领用户的购买行为，获得用户的忠诚度； - To B，可以去引领商业模式变化、激活需求，塑造商业生态。 ## 02 可持续的叙事体系 这套系统不是虚无缥缈的概念，而是有清晰的骨架和血肉： 核心价值主张的锚点： 我们品牌存在的根本意义是什么？我们为谁解决什么关键问题？我们与众不同的价值在哪里？ 例如：不是“卖咖啡”，而是“提供第三空间的体验和连接”；不是“卖工具”，而是“赋能个体创造力”。 这是所有内容的灵魂和灯塔，必须清晰、坚定，且在所有内容中一以贯之地体现或呼应。 任何可能偏离这个核心的内容，即使数据再诱人，也应慎重甚至舍弃。 用户认知旅程的图谱： 用户从完全不知道你，到初步了解、产生兴趣、建立信任、最终成为忠实拥趸，这中间要经历哪些关键阶段？在每个阶段，他们最核心的信息需求、情感需求和决策障碍是什么？ 例如：认知阶段需要解决“你是谁？有何不同？”；考虑阶段需要“为什么选你？如何解决我的痛点？”；决策阶段需要“现在行动的理由？风险如何化解？”。即使是一篇简单的产品说明，也应思考：“用户读完后，是否能毫无障碍地正确使用？ 内容主线与延展： 围绕核心价值主张，结合用户旅程的关键节点，确立几个核心的内容主线，这些主线是品牌专业领域和独特视角的集中体现。 所有的具体选题，都应源于这些主线，是对主线的丰富、深化或从不同角度的诠释。这确保了内容的广度始终不偏离品牌的深度根基。 比如我在《打爆口碑》中提到的案例：全棉时代“全棉改变世界”的品牌主张。 那围绕一朵棉花，全棉时代做了什么呢？ 第一个，提倡棉花环保购物袋。 全棉时代向用户发出了约1400万个用棉花做的环保购物袋。消费者去门店买东西，店员不会给塑料袋，而是给全棉无纺布购物袋。与很多高举高打的品牌活动相比，他们的这项行动看上去十分细微，但润物细无声，看似“不起眼”的购物袋，将消费者的环保行动串联起来，让他们能够参与其中。 第二个，不遗余力做好棉花宣传。 这些年，全棉时代一直以多样化的视角，让大众了解棉花与人类生活、地球生态的故事。如联合国内外知名摄影师连续8年举办“棉.自然.人”摄影大赛、与《中国国家地理》联合推出“舍予 共生”海洋环保主题摄影展、拍摄溯源纪录片《棉花是什么》等等。   很多用户说自己就是习惯了棉之后，开始减少使用塑料制品。所以，“全棉改变世界”不仅仅是品牌的一个口号，帮助品牌变成社会流行文化的一部分。 第三个，围绕用户拍摄纪录片。 全棉时代做《她改变的》系列纪录片，其实是通过4位女性的人生经历，跟你探讨与之相关的社会议题，比如女性如何选择自己的人生梦想、女性也能打破职场上的性别偏见……  全棉时代没有向用户灌输产品卖点，而是透过这些一个个与消费者相关的议题，向用户渗透品牌的理念。当品牌把价值观糅合在社会议题中，关注这些议题的观众就会自发地聚集、讨论。 表达调性的统一与演进： 品牌的“声音”和“气质”应该是可辨识的。是专业严谨，还是亲切幽默？是先锋犀利，还是温暖包容？调性需要保持内在的一致性，让用户在不同平台、不同形式的内容中，都能感受到是同一种“气质”在沟通。 当然，调性可以在核心一致的基础上，根据平台特性（如公众号的深度、短视频的灵动）和具体内容目的（如产品发布的隆重、用户关怀的温情）进行微调，但“灵魂”不能变。 构建这套叙事系统，本质上是在进行一场“认知基建”。 每一篇内容，无论形式如何，都应该是这块认知版图上的一块拼图，都在为强化同一个核心品牌形象添砖加瓦。 它可能不会像追求即时数据的“爆款”那样带来瞬间的流量高峰，但它带来的是清晰的品牌印记： 用户能明确地说出你是谁，代表什么，能为他解决什么问题。 2012年前，New Balance在中国市场陷入尴尬境地：门店扩张但销量低迷，消费者知道这个牌子，却说不清它代表什么。当时主流运动品牌都在砸钱投明星广告、追综艺热点，但NB选择了一条反常规的路——做减法、建系统： **精准切割用户，为每条产品线匹配专属叙事逻辑** - 经典款574面向大学生群体，推出《青春永不褪色》微电影系列，把一双鞋变成青春友谊的见证者； - 专业跑鞋980锁定严肃跑者，联合奥运冠军打造“冠军门徒”双屏互动内容，用专业背书取代娱乐化传播； - 最高端的英美产系列则携手李宗盛推出《致匠心》微电影，将手工制鞋与工匠精神深度绑定。  **放弃“刷屏”幻想，拼图式的叙事系统会自己生长** New Balance默默构建了一个跨平台叙事矩阵：微信游戏传递潮酷态度、穷游网旅行短片诠释探索精神、顾爷艺术长文引发文化共鸣……不同内容服务于同一目标——反复强化“质感”与“坚持”的品牌内核。 没有一篇所谓“爆款”，但那3年New Balance中国区销售额实现三位数年增长。用户提到NB时不再只说“总统跑鞋”，而是主动描述“有匠心的”、“适合长久陪伴的”品牌。 ## 03 如何流量思维转向品牌思维？ 我认为关键在于思维的转变和行动的聚焦： 从“这篇内容能爆吗？”转向“这篇符合我们的叙事系统吗？” 在选题和创作时，首要的筛选标准不再是预估的流量潜力，而是它是否服务于核心价值主张？是否匹配目标用户当前的认知阶段？是否属于既定的内容延展？是否保持一致的品牌调性？ 从追逐单点数据转向关注认知指标。 除了表面的互动数据，更要关注：核心用户群体的内容触达率如何？优质内容的留存率/复访率是否在提升？内容是否有效驱动了关键业务环节（如留资、试用、复购）？哪些主题/格式持续带来高价值用户？基于这些洞察，不断优化选题策略、分发渠道和内容形式。 容忍“慢热”，拥抱“复利”。 认知的建立需要时间和耐心。一篇深刻阐释品牌理念、解决用户深层痛点的专业文章，其阅读量和转发可能远不如一个搞笑段子。但前者带来的用户质量、信任沉淀和长期价值，是后者无法比拟的。要相信时间的力量和价值的复利效应。 内部对齐是不可忽视的一环。 品牌叙事系统不是市场部一个部门的事情。从产品、研发到销售、客服，整个组织都需要理解并认同品牌的核心叙事。只有内部步调一致，对外传递的信息才能真正做到清晰、连贯、有力。否则，内容团队精心构建的认知画布，可能被销售一次急功近利的沟通或产品一次偏离承诺的更新轻易摧毁。 所以，内容营销的终极战场，不在于数据的好看，而在于用户心智中那个稳固、清晰、值得信赖的位置。那个位置，才是企业真正的、可持续的“爆款”。 本文由人人都是产品经理作者【木兰姐】，微信公众号：【木兰姐】，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。
两部门发布普惠金融五年发展方案；监管：保险公司要增加普惠保险战略规划职能；贵州银行原董事长李志明受审；百年人寿原董事长与总裁被曝双双失联；“平安系”63次扫货银行H股；苏州银行第一大股东增持1.18亿股；徐茹斌南粤银行董事长任职资格获批；长城华西银行40.92%股权被挂牌转让；招商银行将于7月30日派发股息每股2元；建设银行千亿定增到账；长银消费金融25%股权被冻结
机核 · 单梦蛙 2025年6月28日至29日，株式会社SNK在“核聚变游戏嘉年华2025北京站”亮相，并于现场举办了SCS 2025第一赛段决赛。《饿狼传说：群狼之城》项目选手Falcons | mok，在决胜赛中以3-1击败abao，成为本赛段冠军，赢得了2025沙特电竞世界杯（EWC）直通名额。选手星辰获得《拳皇15》项目冠军。  # Mok斩获《饿狼传说：群狼之城》冠军，一举直通EWC 在6月28日的《饿狼传说：群狼之城》项目冠军战中，选手Mok保持先前比赛士气，一路高歌猛进，以3-1战胜对手abao，赢得本赛段冠军头衔，与abao、Lancer、XiaoZhai共同晋级SCS 2025总决赛。    凭借本场夺冠，Mok还同时获得了EWC最后一个直通资格。他将与SCS 2025另一位选手Xiaohai一道，在7月份前往沙特参赛，向100万美元奖金发起冲击。  在次日举行的《拳皇15》决赛中，双方选手星辰、KSG | xiaohai进行了镜像对战。星辰在首局失利后，顶住压力连追3分，最终以3-1击败对手，斩获该项目赛段冠军，和Xiaohai、Pangma一同取得SCS 2025总决赛晋级资格。    比赛现场，SNK首席制作人小田泰之宣布，SCS 2025总决赛将新产生3个SWC直通名额，其中《饿狼传说：群狼之城》项目2个名额，《拳皇15》项目1个名额。小田制作人表示，期待SCS赛区的选手们，能继续向更高规格、更大奖池的SWC发起冲击，勇夺佳绩。  晋级本次北京分站赛的，是来自全球范围内遴选出的16位顶尖选手，他们为观众带来了近距离、高水平的格斗对决，比赛现场氛围火热。       至此，SCS 2025第一赛段已全部结束，全新赛段即将开启。8月，SNK将在上海ChinaJoy现场举行第二赛段分站赛，敬请期待。  # 沉浸式格斗街区 试玩、打擂精彩不断 今年，SNK创新性地将竞技赛事与游戏展会相结合。除了高水平的SCS赛事对战，还设置了丰富的展台活动，为玩家打造格斗氛围浓烈的热血街区。  现场提供SNK最新格斗作品《饿狼传说：群狼之城》和经典的《拳皇15》游戏试玩。无论首次接触摇杆的新人还是老玩家，都能在1v1对战中尽享格斗的乐趣与刺激。   展会两天的“1v5擂台赛”尤为引人关注。打擂期间，现场欢呼声此起彼伏，吸引许多观众驻足观看。经过数次车轮战，有多位格斗家成功守擂，展现出不俗的格斗实力。  值得一提的是，DRG俱乐部《永劫无间》分部选手Kakaxi、《和平精英》分部ZXiaoWen、Ruoxu也在首日现场“跨界”助阵，共同参与了《饿狼传说：群狼之城》联动娱乐赛，和SCS选手、玩家交流互动。   颇受格斗家喜爱的人气角色不知火舞、洛克，也“破次元”现身SNK展台，与玩家亲切合影互动。    本次SNK出展“核聚变游戏嘉年华2025北京站”圆满结束，未来我们还将在更多城市与玩家见面，带来新鲜有趣的互动体验，下次活动再见！ 
 2025年6月28日至29日，株式会社SNK在“核聚变游戏嘉年华2025北京站”亮相，并于现场举办了SCS 2025第一赛段决赛。《饿狼传说：群狼之城》项目选手Falcons | mok，在决胜赛中以3-1击败abao，成为本赛段冠军，赢得了2025沙特电竞世界杯（EWC）直通名额。选手星辰获得《拳皇15》项目冠军。  # Mok斩获《饿狼传说：群狼之城》冠军，一举直通EWC 在6月28日的《饿狼传说：群狼之城》项目冠军战中，选手Mok保持先前比赛士气，一路高歌猛进，以3-1战胜对手abao，赢得本赛段冠军头衔，与abao、Lancer、XiaoZhai共同晋级SCS 2025总决赛。    凭借本场夺冠，Mok还同时获得了EWC最后一个直通资格。他将与SCS 2025另一位选手Xiaohai一道，在7月份前往沙特参赛，向100万美元奖金发起冲击。  在次日举行的《拳皇15》决赛中，双方选手星辰、KSG | xiaohai进行了镜像对战。星辰在首局失利后，顶住压力连追3分，最终以3-1击败对手，斩获该项目赛段冠军，和Xiaohai、Pangma一同取得SCS 2025总决赛晋级资格。    比赛现场，SNK首席制作人小田泰之宣布，SCS 2025总决赛将新产生3个SWC直通名额，其中《饿狼传说：群狼之城》项目2个名额，《拳皇15》项目1个名额。小田制作人表示，期待SCS赛区的选手们，能继续向更高规格、更大奖池的SWC发起冲击，勇夺佳绩。  晋级本次北京分站赛的，是来自全球范围内遴选出的16位顶尖选手，他们为观众带来了近距离、高水平的格斗对决，比赛现场氛围火热。       至此，SCS 2025第一赛段已全部结束，全新赛段即将开启。8月，SNK将在上海ChinaJoy现场举行第二赛段分站赛，敬请期待。  # 沉浸式格斗街区 试玩、打擂精彩不断 今年，SNK创新性地将竞技赛事与游戏展会相结合。除了高水平的SCS赛事对战，还设置了丰富的展台活动，为玩家打造格斗氛围浓烈的热血街区。  现场提供SNK最新格斗作品《饿狼传说：群狼之城》和经典的《拳皇15》游戏试玩。无论首次接触摇杆的新人还是老玩家，都能在1v1对战中尽享格斗的乐趣与刺激。   展会两天的“1v5擂台赛”尤为引人关注。打擂期间，现场欢呼声此起彼伏，吸引许多观众驻足观看。经过数次车轮战，有多位格斗家成功守擂，展现出不俗的格斗实力。  值得一提的是，DRG俱乐部《永劫无间》分部选手Kakaxi、《和平精英》分部ZXiaoWen、Ruoxu也在首日现场“跨界”助阵，共同参与了《饿狼传说：群狼之城》联动娱乐赛，和SCS选手、玩家交流互动。   颇受格斗家喜爱的人气角色不知火舞、洛克，也“破次元”现身SNK展台，与玩家亲切合影互动。    本次SNK出展“核聚变游戏嘉年华2025北京站”圆满结束，未来我们还将在更多城市与玩家见面，带来新鲜有趣的互动体验，下次活动再见！ 
科幻电影中，外骨骼堪称最酷的科技装备之一。从《异形》中可以让普通人类直接对抗异形的 Power Loader，再到《钢铁侠》飞天遁地的钢铁战衣，这些可以大幅增强人类运动、负重能力的的外骨骼，一直是科幻编剧们最钟爱的设定。 今天这些设定正在逐渐成为现实，从去年始祖鸟推出的售价 3 万多的外骨骼动力裤引发抢购热，到今年春节期间爆火的国内景区推出的外骨骼产品租赁服务。而在产业界，更是有一批外骨骼公司，正在以一两万的售价，将轻量级外骨骼产品直接推向市场。 今天和大家分享的 Hypershell X，就是当下最受关注的消费级外骨骼产品之一。在官网的宣传视频中，其不仅可以用于爬山，长跑、骑行等运动也可以用它辅助。值得一提的是，这款最高配 1799 美元的产品，不仅比 4500 美元的始祖鸟便宜了一半还多，而且已经开始向用户发货（注：去年开始接受预订的始祖鸟的 MO/GO 预计 2025 年 10 月开始发货）。  Hypershell 目前的最高配产品，可以卖到 1799 美元 出于对产品的好奇，笔者设法借到了一台。在两周的深度体验里，笔者戴着它走路、骑行，甚至专门用一个周末戴着它挑战爬山之后，我认识到了这款产品的优点，也意识到了现阶段消费级外骨骼的瓶颈，以及它预示的无限可能的未来。 ## 外骨骼能让我们变成「钢铁侠」吗？ 有了外骨骼，每个人都能变成漫威的超级英雄？答案当然是否定的。今天的消费级外骨骼，任何普通人穿戴后都能获得一定级别的能力增强，但现阶段别说「人均斯塔克」——人均「博尔特」都差得很远。 还没发售的始祖鸟 MO/GO，其介绍里是“能提供 40%的动力提升，让佩戴者感觉减重 14kg”。而 Hypershell X 官方介绍是最多抵消 30 公斤重量，增强 40% 腿部力量和减少 30% 体力消耗。 Hypershell X 系列目前分别有「Go」「Pro」「Carbon」三款，售价分别为 999 美元、1199 美元、1799 美元，折合人民币约为 7200-13000 元。笔者体验的是中间版本的 Hypershell Pro X。它重量为 2kg，仅比最高配的 Carbon X 版重 0.2kg（均不包含电池重量，电池重量 410g）。 从外观的角度来看，无论是穿戴 Hypershell 产品上街还是爬山，都没有让我成为街上的显眼包。在咖啡店等单的时候，同事形容戴在腰间的 Hypershell 就像是「戴着个腰包」；而当我在京郊完成一段两小时左右的轻徒步过程中，全程只有一个游客认出了这个在小红书、抖音平台上很火的外骨骼设备。 这个设计理念也在笔者和 Hypershell 工程师的交流里得到了印证。不同于很多新形态的智能硬件希望营造「科技感」，极壳认为外骨骼在设计时不应该过于张扬：「尤其是未来面向一些老年或医疗使用场景，他们也许不希望得到太多的注目。」  Hypershell X 系列产品及配件展示 穿戴的过程并不复杂。先调节腰部尺寸，就像戴腰包那样把设备主体「穿」在身上。接着再根据身高和大腿围调节腿带的高度和松紧，把设备两侧的腿杆能够以适当的松紧绑在距膝盖上方大约两指的地方，以保证后续设备运行时可以有效助力。 穿戴完成后，在手机上下载 Hypershell 的 App，注册一个新的账号。初次登录时，需要先输入使用者的身高、体重、性别 3 个不同的身体参数，作为后续处理和计算的基础数据。 把设备和手机应用通过蓝牙连接，就可以在手机 App 上调节不同的档位和不同的运动模式。Hypershell Pro X 目前可以提供「舒适、极限、通透、健身」4 种不同的助力强度，以及包括「行走、奔跑、上坡、骑行」等在内的 10 种手动标注的运动状态（基础版为 6 种）或「自适应动作识别」。当然，也可以通过设备右侧电机上的实体按键进行操作。 不过，由于 Hypershell X 系列只有一个实体按键，所以进行开关机、模式切换、强度切换等需要通过一系列复杂的不同点按方式才能实现（如短按、长按、短按+长按等）。笔者现阶段还是更习惯在手机 App 上直接操作。 在日常行走时，穿上 Hypershell X 后可以明显感受到设备通过腿杆对大腿的「提拉感」，这会让大腿比正常走路和上楼梯上抬得更高，同时步幅会明显增大，身边同行的人表示需要比平时走得更快才能跟上我的速度。而笔者的同事哪怕只是短时间试戴，摘掉设备后也会觉得「有点不会走路」、「腿感觉抬不起来」。 笔者在小区里进行了一次 2 公里的平路行走测试。全程为 2 公里，将心率都保持在每分钟 120 次，并采用「先无后有」的顺序。Apple Watch 数据显示：穿戴外骨骼设备后，步行配速每公里提升约 20 秒，总消耗从 135 千卡降至 123 千卡，降幅为 8.9%。  平路步行测试：左侧为未穿戴设备时的数据，右侧为穿戴设备时的数据 不过，当我把实验场景切换到健身房踏步机（也叫「爬楼机」）时，由于进入了高强度有氧甚至无氧（平均心率为 170）区间，尽管仍然可以感受到提拉感，但心肺层面的疲惫感显然无法快速消除。而从测试的结果来看，第二次训练戴上 Hypershell 时，Apple Watch 统计的卡路里消耗甚至还要高过第一次没有佩戴外骨骼设备时的消耗量。 所以，简单总结一下使用感受：首先 Hypershell Pro X 的确能在一定程度上提供运动帮助，但这个帮助不是无限的，也许能让爬山费点劲的人变得轻松一点，但不可能做到让从来不运动的人立马就能完成一个半马。 ## 消费级外骨骼的「必答题」和「附加分」 在体验 Hypershell 前，我脑海中一款「消费级」外骨骼产品至少需要把以下几个必答题做到高分：轻便、方便穿戴、耐用性好、价格合理。如果销量还高点，大概还需要提升一点颜值——做到看起来既不突兀又能适度体验科技范儿。 但在一周体验之后，我发现仅仅答好这些基础题还远远不够。「消费级产品」区分于「专业工具」的一个关键点是：用户可以多种不同的环境里使用。这就要求外骨骼产品还要拿到更高的「附加分」：在运动控制层面，提高多运动场景的适配性。 一个最典型的户外场景就是徒步。在几个小时的连续行进中，用户需要在爬升下降、土路台阶等不同动作和外界环境随时切换。如果一款产品只能帮助我们上坡，那么在下降的时候，它就会成为我们身上或者包里额外的几公斤负重。 笔者也戴着 Hypershell Pro X 在京郊进行了一次轻徒步体验。使用后最大的感受就是：尽管 Hypershell 目前已经在手机 App 里提供了 10 种不同的动作识别，但在实际使用过程中，在绝大部分场景里，我都会直接开启「自适应动作识别」模式。这样就可以更专注地关心路况，几乎不需要掏出手机进行额外操作。  Hypershell 手机 App 的操作界面，可手动选择 4 种模式和 10 种动作姿态 只是在少数场景下，例如连续的长上坡，我才会切换到「上台阶」模式，这样 Hypershell Pro X 可以给我提供更「猛」的助力。 最让笔者惊喜的，是 Hypershell 在下坡时的体验。不同于其他路况，下坡（尤其是土路上坡）我们并不希望设备把腿抬得更高。因为这时更需要重心靠后，略微下蹲辅助支撑以及防滑。电机通过腿杆传递，提供了一种「反向」的作用力——向下向后的支撑感，在陡坡上提供了一定的帮助和信心，就像手中多了两根登山杖一样，这是在测试前完全没有预料到的。 在笔者看来，「自适应动作识别」模式是未来外骨骼产品的必备。在绝大多数时候，它都可以主动适应用户行为和外界环境变化，并对功能进行微调。 这有点像开着一台智能 SUV 去越野，大部分时候，你只需要像日常驾驶一样操作就好了，只有在少数特定的场景下，才需要手动调节到脱困、涉水或者窄路模式，以应对极端场景。 而为了达到更智能的体验，笔者认为：外骨骼产品的下一步，需要拥有更强的感知能力和更强的大脑。  海外用户对 Hypershell 的评价：「很吃惊它能预判我的动作」 更强的感知需要更高维度的数据输入，例如可以检测心率、「看」到外界真实的环境。扫地机器人从只有机械臂到拥有了高清摄像头和激光雷达；现在传闻苹果都要为 AirPods 安装视觉摄像头了，也许我们可以期待未来「Ultra 版」的外骨骼配备更多的传感元件并采集更多维度的数据。 此外，产品也需要拥有匹配这些高维数据的主动推理能力。尽管外骨骼如今被视为具身智能技术的延长线，但某种程度上，它比一般的机械臂要更复杂。作为一种可穿戴智能设备，它的行动和人体是高度一致的，因此它需要推理感知实时状态，才能和使用者达到最佳的配合程度。 设想一下，当这些问题都得到优化之后，用户在使用外骨骼产品的时候，大概率就越来越不需要那个和它搭配使用的手机 App。这款手机 App 也许会成为和智能辅助驾驶的 SR 界面一样的功能，更多时候它只负责交付一种视觉安心感，告诉用户「我看到了这些信息，我在处理」。而更简单的操作和更一体化端到端的交付，应该是外骨骼以及大多数智能硬件产品在智能时代希望达到的方向。 ## 在细分领域里，寻找智能硬件的新机会 在 Hypershell 身上，我们也看到了智能硬件领域近年来的一些发展共性。 过去 20 年左右的时间里，优秀的硬件创新往往来自于大品类，如智能手机、智能汽车。它们几乎都是可以覆盖上亿人群的产品。 然而今天，越来越多的创新开始从细分市场里生根发芽。创业者们开始意识到，充分挖掘并满足「小众市场」里的真需求，也可以创造出一个「大产品」。 这种变化来源于供给端环境的变化。 在笔者和多个硬件创业者的沟通里，都可以得到一个明确的信息：今天想在珠三角进行硬件创业，你可以达到强大的供应链技术和网络支持。说得夸张一点，在不考虑成本和量产难度的前提下，很多天马行空的 demo 产品，供应链技术都可以给你「搓」出来。 一位创业者告诉笔者：在新硬件品类里，哪怕和日韩和欧洲竞争，它们最后的制造环节大概率也会回到珠三角。除此之外，近年来不少供应链企业也正面临国际品牌供应链转移。大厂的订单减少了，这些溢出的供应链能力自然也就愿意多跟创业者们谈谈合作。  华强北被称为「全球智能硬件创客的天堂」 | 图片来源：视觉中国 供给端外，市场的变化也为细分品类成长提供了更多可能。 过去做产品时，往往会追求最大公约数。但其实，即便是万分之一的需求，放在全球乃至全球市场里，也都是一个很庞大的量。随着各类内容平台以及跨境电商平台的不断成长，创业者也就拥有了更多工具和手段，让这些「小众产品」触达到想要影响的目标用户。目前很多优秀的硬件创业者都可以在海外市场获得极大市场份额，也和这些市场的「基建」变化不可分割。 以上两点，供应链能力的提升让创业者可以把产品「做出来」，市场工具的进化可以让产品「卖出去」，也就构成了硬件创业的两个最关键的前置条件。 「智能化」则扮演了最新也是最关键的加速器角色。因为站在用户视角来看，无论成本再低、触达再容易，他们愿意掏钱购买的「智能硬件设备」，是一款可以在生活中高频使用的工具，而不是一个吃灰的摆件。而智能化和 AI 恰恰提供了这种可能，让外骨骼可以从工厂走上自行车、走向雪场、走向更多场景。 所以，我们也就看到了越来越多的创业者，正尝试着把更多过往只被运用在工业场景里的技术，「下放」到消费级里，做出更多的新产品。也许未来十年，硬件领域里仍然不会出现取代智能手机的个人计算设备，但消费者大概率可以期待更多好玩实用的新玩意。 这或许也是智能硬件行业里，应对同质化内卷的一种新思路。
业内人士手机晶片达人爆料称，iPhone17系列上游零部件供应商的备货有点保守，**原因是苹果没有什么新增的杀手级应用。**据悉，今年iPhone 17系列最大变化是外观设计，这次苹果砍掉了Plus，新增Air，今年9月亮相的四款机型分别是iPhone 17、iPhone 17 Air、iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/889df0b80f8e491185b39bebe3d55e60.jpg) 其中iPhone 17 Pro和17 Pro Max采用横向大矩阵设计，后置三摄位置在左侧，闪光灯和LIDAR激光雷达扫描仪位于矩阵相机右侧，外观神似小米11 Ultra。 iPhone 17 Air采用横置相机模组，DECO设计神似条形跑道，跟谷歌Pixel 9外观接近，iPhone 17标准版设计跟上代保持一致，采用竖排双摄。 除了外观，iPhone 17系列搭载的iOS 26也进行了重新设计，苹果加入了名为“液态玻璃”的全新设计语言，当用户在浏览器、相册等应用滑动时，这些悬浮在界面上的操作栏也会因为背景颜色的变化而变化。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/9a44ed39040b423ebb5232c7e66dc859.jpg) 不过大家最关心的AI却跳票延期，**苹果确认个性化Siri功能推迟至2026年发布，预计会在iOS 26.4中上线。** 在去年的WWDC上，苹果就宣传了个性化Siri，不过**当时苹果在演示时并未拥有可运作的AI版Siri原型，**而且在长达一年的时间里迟迟没有上线。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250630/a6339420d3494620a4fd573ea1bdea73.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509820.htm)