This marks the fourth consecutive year of loss reduction since 2021.

优秀的企业长什么样，成功的牛人都有哪些特质？在他们的奋斗路上，有哪些需要注意的“坑”，最重要的改变是什么？ 创·问 向一些优秀的华创派抛出问题，也希望分享他们的想法给你。本期主角是梅卡曼德机器人商务与市场VP徐婷婷。梅卡曼德是全球具身智能机器人领域落地案例最多、融资额最高的企业之一。其自研的机器人AI大脑+3D视觉产品已经在汽车、物流、重工等众多领域跨行业、规模化落地，全球落地台数15000+，连续四年市占率第一。梅卡曼德已形成基于3D相机+自研AI算法+软件平台的机器人“眼+脑”标准产品及通用组件，广泛应用于多种工业制造及物流典型场景，并逐渐延伸至服务业及家用场景。华创资本早在2017年初独家领投了梅卡曼德的Pre-A轮融资。

       水质检测员工作时刻表 06:30 晨间准备 检查检测设备：老式pH计、溶解氧测定仪、显微镜、生物分析仪等 准备采样瓶、记录本、防护装备 07:00 出发前往采样点 沿湖岸步行至1号采样点 注意：避开湖边那片总是笼罩着薄雾的区域 记录沿途观察：湖水颜色、气味、浮游物等 07:30 1号采样点检测 进行基础检测：水温、pH值、浊度 采集水样：注意观察是否有银色颗粒 特别记录：检测仪读数是否出现异常波动 08:30 实验室分析 显微镜观察：检查水样中是否存在异常微生物 化学分析：重金属含量、有机物浓度等 特别提醒：如发现六边形结构颗粒，立即停止检测并报告 10:00 2号采样点检测 重复基础检测流程 特别注意：该区域曾出现检测仪失灵现象 记录：湖水荧光强度变化 12:00 午间休息 在观测站用餐 整理上午数据 特别提醒：基于近期出现的失踪事件，不要在湖边午睡。 13:30 3号采样点检测 重点检测：溶解氧含量、电导率 采集底泥样本 特别记录：该区域经常出现温度异常 15:00 数据分析 整理全天数据 对比历史记录 特别关注：寻找数据中的异常规律 16:30 设备维护 清洁检测仪器 特别提醒：如发现仪器内部有蓝色结晶，立即隔离并报告 17:00 每日报告 撰写检测报告 标注所有异常现象 特别备注：记录任何超自然遭遇 18:00 下班 检查所有设备是否妥善存放 特别提醒：离开前确认观测站门窗紧闭 警告：切勿在日落后单独留在湖边 注意事项： 如遇检测仪读数异常波动，立即停止检测并撤离 发现银色颗粒或蓝色结晶时，必须使用特制容器封存 听到水下异响或看到湖面异常光芒时，立即前往安全屋避难 每日工作结束后，必须进行全身消毒 如遇同事行为异常（如反复念叨听不懂的语言），立即报告上级 调查结论： 异常现象：精神投射后的大量废弃机械被胡乱抛弃在东湖地区，耗散的灵魂粒子与水中物质呈现融合趋势，时刻表中频繁出现异常提醒。 神秘发现：银色颗粒和蓝色结晶的出现频率增加，发现未知物体，呈纺锤形，外壳较厚，两端有透明塞状突起，内部似乎有生物反应，看起来像是某种卵？

 【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。

在移动应用生命周期中，测试环节面临多种考验例如：在移动应用开发、测试过程中面临的成本、技术和效率问题。 **[<u>HUAWEI AppGallery Connect云测试</u>](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-clouddebug-introduction-0000001057034023?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499)**为您提供了热门移动终端设备，有针对性地向您提供应用在手机上的兼容性测试、稳定性测试、性能测试、功耗测试、UX测试和安全测试，快速出具专业且详细的测试报告，帮助您提前发现并精准定位和解决问题，为您提供便捷的一站式移动应用测试服务。 ## ****一、当前开发者测试环节的五大痛点**** 1. 兼容性测试覆盖难：需采购数百台设备覆盖主流机型，成本高且难以维护 2. 稳定性问题复现难：偶现性崩溃、内存泄漏等问题难以在本地复现 3. 性能优化数据缺失：缺乏真机环境下的CPU、内存、功耗等关键指标分析 4. 安全漏洞检测滞后：恶意代码、隐私合规问题常在用户侧暴露后才被发现 5. UX体验验证不足：HarmonyOS特性适配、大屏交互等设计问题难以量化评估 ## ****二、H********armonyOS********云测试主要功能**** **1. **[**<u>**兼容性测试**</u>**](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-cloudtest-harmonyosnext-compatibilitytest-0000001082683302?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499) 兼容性测试为您提供大量的终端设备，全自动化验证应用在终端设备上的首次安装、再次安装、卸载和启动中的异常问题，检测出应用的崩溃、无响应、闪退、运行错误、账号异常、黑白屏、无法回退等兼容性方面的问题。 **2. **[**<u>**稳定性测试**</u>**](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-cloudtest-harmonyosnext-stabilitytest-0000001082842916?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499) 长时间遍历测试及随机测试应用在手机上的内存泄漏、内存越界、冻屏、崩溃等稳定性问题。 **3. **[**<u>**性能测试**</u>**](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-cloudtest-harmonyosnext-performancetest-0000001083034800?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499) 提供手机应用性能测试服务，在真机侧完成应用性能数据如时延、CPU、内存、耗电量、流量等关键指标采集，深入分析应用性能薄弱点。 **4. **[**<u>**功耗测试**</u>**](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-cloudtest-harmonyosnext-powerconsumptiontest-0000001129899565?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499) 提供手机应用功耗测试服务，检测影响手机应用功耗的各项关键指标。 **5. **[**<u>**UX测试**</u>**](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-cloudtest-harmonyosnext-uxtest-0000001452514781?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499) 提供真机设备上HamonyOS应用/元服务UX测试能力，可检测问题类别包括基础体验、系统特性适配、视觉风格、动效、大屏体验等。 **6. **[**<u>**安全测试**</u>**](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-cloudtest-securitytest-0000002154180449?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499) 提供手机应用安全测试服务，检测应用中是否存在病毒木马和恶意广告。 说明：目前仅支持对Android应用进行安全测试。 **7. **[**<u>**预设内容**</u>**](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-cloudtest-harmonyosnext-preset-0000001083002882?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499) 在兼容性测试和性能测试中设置登录账号相关控件ID及账号信息，或者在自定义指令（点击、输入文字、忽略）中输入相关操作的应用包名和应用包内对应的控件ID，实现应用在进行兼容性测试和性能测试过程中使用账号登录，或者某些动作的自动化操作，解决您自测过程中应用的登录问题或者某些特定操作的遍历，更好的深入遍历应用，完成应用的质量检测。 ## ****三、云测试工作原理**** 当进行自定义测试或者上架测试时，选择测试范围后，可根据设备厂商、系统版本、分辨率或上市时间选择设备。待提交测试后，系统推动到云端找到对应的设备遍历执行，分别得出兼容性、稳定性、性能、功耗、安全和UX专项对应的测试报告。  ## ****四、典型应用场景**** **1. 检测应用兼容性问题** release版本的应用通过提交兼容性测试，选择不同的真机设备，可检测出该应用在真机设备上的兼容性问题，帮助您提前发现问题。  **2. 检测应用稳定性问题** release版本的应用通过提交长时间的稳定性测试，可检测出该应用在华为或其它品牌真机设备上的稳定性问题，帮助您提前发现问题。  **3. 检测应用性能问题** release版本的应用通过提交性能测试，在真机侧完成应用性能数据如CPU、内存、耗电量、流量等关键指标采集，深入分析应用性能薄弱点。  **4. 检测应用功耗问题** release版本的应用通过提交功耗测试，检测影响手机应用功耗的各项关键指标。  **5. 检测应用UX问题** release版本的HamonyOS应用/元服务通过提交UX测试，验证HarmonyOS应用/元服务在基础体验、系统特性适配、视觉风格、动效、大屏体验等方面关键指标。  **6. 在测试过程中使用账号信息登录应用** 针对需要账号和密码登录后才可正常使用的应用，您可在创建测试时填写已预设的账号和密码，让待测应用在所选手机上实现账号登录，最终实现完整的测试。 **7. 设置自定义指令** 您可在创建测试时填写自定义指令的预设内容，则测试遍历时将按照您的指令进行。 ## ****五、案例展示**** 某天气应用，应用版本更新快，新版本上线时间紧迫。通过云测试全面的测试报告，开发者快速发现了不同机型上出现的无响应、UI异常、崩溃等问题。并通过云调试快速定位，崩溃率下降了72%、上架效率提升了60%。  上图为某天气应用中实际面临问题及解决方案 在移动应用质量竞争时代，云测试服务测试从成本中心转化为体验护城河，降低开发者测试成本，更使应用质量缺陷密度下降，是开发者构建竞争优势的必备利器。 欢迎广大鸿蒙开发者体验云测试服务。如果您是一位鸿蒙开发者，赶快加入体验服务，让我们携手共进，共享鸿蒙发展的无限机遇，点击链接即可体验：**[<u>云测试服务</u>](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/AppGallery-connect-Guides/agc-clouddebug-introduction-0000001057034023?ha_source=rrdscpjl&amp;ha_sourceId=89000499)** 如您有任何疑问，请发送邮件至****agconnect@huawei.com****咨询，感谢您对HUAWEI AppGallery Connect的支持！

<blockquote><p>数据分析是现代企业决策的重要支撑，但许多从业者常常停留在表面的描述性统计，难以深入挖掘数据背后的真实问题和业务价值。本文将系统地介绍如何进行深入的数据分析，希望能帮到大家。</p> </blockquote>  经常有同学抱怨：感觉平时做的都是描述性统计，同比、环比，深入的数据分析到底怎么做？今天系统地讲解一下。话不多说，直接上干货。 ## 常见的描述性统计 举个简单的例子，让分析：为啥业绩下降了。很多同学的做法是： 1、拿本月和上月，分产品、地区、分公司做对比 2、发现，整体下降5%，A产品下降10%，B产品下降6%…… 3、把A产品下降10%标红，然后写“要搞高” 这么做当然不深入了！单个指标下降只是表象，业务关心的是： 1、A产品营销力度不够？ 2、A产品选品失败了？ 3、销售没有执行到位？ 这些问题，指向明确的改进意见： 1、营销力度不足 → 追加活动投入→ 往哪些地方投活动！ 2、新产品表现不好 → 寻找替代产品→哪些产品有潜力！ 3、销售没执行到位 →哪些环节要提升→ 提升是否见效！ 这才是业务需要的结论。想做到这一步，需要四步走 ## 改进第一步：建立分析假设 业务问题，往往不能用一个指标简单描述，而是需要指标+标签，从多个角度描述，形成多个分析假设。 比如营销力度不足，至少可以拆成三个分析假设： 1、活动形式改变（用标签：形式A、形式B） 2、优惠幅度下降（原先打八折、现在打九折） 3、覆盖产品减少（原先60%产品参加活动，现在40%） 经过梳理，把业务问题，拆解成可以用数据指标量化的分析假设（如下图），就能做进一步分析了。  ## 改进第二步：聚焦重点问题 注意，假设方向不止一个。需要帮大家聚焦到核心问题上。比如给出“营销力度不足”的结论以后，大家会自然反问： 1、难道只有营销的问题吗？ 2、难道分公司管理没有问题吗？ 3、难道产品没有问题吗？ 此时需要更复杂的论证逻辑。 比如我想证明：营销力度影响，比产品的影响更大。那么我要列举的假设是： 1、一直无活动的产品，前后变化不大 2、原本有活动，现在没活动的产品，变化巨大 3、原本有活动，现在力度下降很大的产品，变化巨大 4、原本有活动，现在力度下降很小的产品，变化很小 这样有了充足的正反例子，能做实：营销力度就是影响很大，就可以剔除产品的影响了。  当分析假设很多时，可以用MECE法，把特例的逻辑关系一一梳理出来。 最后效果如下图：  这个时候，作为一个分析原因的报告，已经可以交差得七七八八了。但是还可以再多做几步。 ## 改进第三步：评估未来走势 注意：降低营销力度，会影响业绩，这个是不用分析也知道的。反问一句：为什么明知道会有问题，还是会降低力度？才能让自己分析更深入 比如，降营销力度，大概率怕费用会超支，可以做如下分析： 1、按目前的投产比+投入力度，下个月还会不会降，能否守住全年目标 2、如果想让业绩不降，保持之前投入力度，费用会不会爆、啥时候爆 3、如果费用会爆仓，预计超支多少，是否可以忍受 这里需要做一些预测。注意！并不是所有预测都难如登天。这里预计营销费用与业绩关系，完全可以用简单的时间序列/线性回归，给出走势即可。可以做滚动预测/业务假设预测，用公式推导（如下图）。  预测完了，给出对问题的判断。这些判断对业务是很有用的，可以直接指向落地的业务行动。 比如营销费用失控问题，可以判断为： 1、严重：预计超支50%，预计提前半年消耗完 2、一般：预计超支20%，预计提前1.5个月消耗完 3、轻松：超不了多少 这些判断，对业务也非常有用，业务看了，可以： 1、严重：立即调投入，砍掉投产比低项目，砍50%以上 2、一般：优化做法，再观察2月看看 3、轻松：小车不倒只管推 有了方向性判断，再看下一步执行细节分析 ## 改进第四步：给出建议细节 有了第三步的支撑，第四步给的建议才会显得有理有据。比如看完第三步，业务决定“优化做法”那么可以进一步： 1、挑选出对促销不敏感的商品，砍掉补贴 2、挑选出低毛利的商品，直接砍掉补贴 3、挑选出撤出促销后波动少的商品，逐步消减补贴 4、找到对价格不敏感的客群，逐步增加他们喜欢的商品，扩大其基数 这里，会延伸出好几个话题。比如用户分群，可以做矩阵分析，先锁定人群，再看其商品爱好（如下图）。  比如商品分析，可以先核算成本，再看促销敏感性（如下图）：  这样可以给出消减成本的方向，人、货、场因素都有了，可执行程度也很好。 ## 小结 综上过程我们发现：想让分析有深入，关键在于组织分析逻辑。 1、把业务问题，转化成数据描述 2、排除小问题，聚焦大问题 3、行动建议要建立在预判之上 5、用细节数据，支持行动 这样才可以把分析越做越深，而且能积累对业务有用的结论。 在这个过程中，分析方法是相互穿插的。有常见的描述性统计、对比分析，也可以结合预测模型，也可以结合数据测试，判断方法可行性。 做数据分析，从来都不是一条无敌公式打天下，细细梳理业务，构建逻辑，才体现水平。 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。

当人工智能走进日常，将会怎样改变我们的生活？ 4月9日至12日，国内首个面向社会大众开放的AI主题大展——由朝阳区指导、阿里云主办的AI“巨”场·中国AI创造力大展，将在北京首创·郎园Station正式举办。  本次展览限时四天，围绕目前主流的生成式AI、代理式AI及物理AI三大技术方向，集中展示国内人工智能科技企业在实际场景中的应用成果。展区共分为机器人、娱乐、生活、生产力、学习等五大板块，吸引了宇树科技、加速进化、伟景智能、小鹏汇天、闲鱼、B站、奥飞娱乐、爱诗科技、昆仑万维等百余家企业参展，将为大众带来陆地飞车、AI眼镜、AI玩具、AI扫地机器人、AI宠物等丰富展品，以及AI家教、AI法务、AI写剧本、AI写代码、AI音乐编曲、AI记笔记等各类智能服务体验。 活动现场还有和机器人现场组队踢足球、AI剧场小舞台SHOW、搭乘“AI创造力快线”收集“灵感值”赢礼品等多元互动内容。  展览现场效果图 主办方希望通过这场规模和阵容上都首屈一指的AI创造力大展，向全民做一次生动、全面的AI技术科普，同时还将向社会大众展示科技赋能下的多元新消费场景。这将对当下培育新型消费、增强消费动能起到重要助推作用。 本次活动在北京市级文化产业示范园区——首创·郎园Station园区举办，将充分体现出国内人工智能企业正在文化氛围浓厚、生活消费活跃的产业发展场景里迸发出强劲的新质生产力。 据介绍，为期四天的阿里AI“巨”场活动全程免费参加，仅需在主办方指定网站进行预约报名即可进场参观。展览开放时间为早10:30至晚19:00。展览同期，市民不仅可以打卡宠物友好的潮流网红园区、品美食、逛潮玩店、美术馆，还有北京最美二月兰花海、将府公园森林影像艺术季等丰富活动可一站式游玩体验。  **活动报名链接**：[https://hd.aliyun.com/form/5859?hid=35246&amp;channelId=4809&amp;empId=](https://hd.aliyun.com/form/5859?hid=35246&amp;channelId=4809&amp;empId=)

 日本翻盖机是一个由各家厂商和运营商铸造了20多年的防线，但是这防线在2015年前后直接破了，而且很惨很惨，间接导致有些企业直接远离手机行业，更关键的还是，日本手机市场从此拱手相让。 但是研究一番后我发现这多少有点活该了，到底是什么情况？

 图源：世研大消费指数 本次监测周期内，a2、好奇和babycare分别以1.77、1.74和1.60的综合热度指数位列榜单Top3。 ## **婴童食品进阶精生细养时代，营养科学化与零食化重构喂养逻辑** 从榜单来看，婴童食品品牌a2、飞鹤、雅培等头部玩家持续领跑，其核心逻辑在于对精细化喂养需求的深度响应。a2通过推出紫白金系列，针对6月以上月龄较大婴儿，主打直取新西兰A2型生牛乳，将科学喂养具象化；飞鹤则通过“星飞帆4段”布局3-6岁儿童成长奶粉，填补学龄前营养空白，并联合儿科专家推出“喂养图谱”，将产品与科学育儿知识捆绑，强化信任感。 而零食化趋势的爆发，则体现在贝因美、合生元等品牌加速布局功能性零食辅食赛道——贝因美推出富含二价高铁和双益生元的米糊米粉，以及溶豆和猪肉酥等辅食产品，帮助宝宝摄入额外营养；合生元则上线“益生菌溶豆”，将营养补充剂转化为儿童喜爱的零食形态，既满足家长对健康的需求，又贴合儿童自主进食的娱乐性。 未来，婴童食品将进一步分化：基础营养品追求“成分透明化”，零食则向“功能娱乐化”演进，如添加叶黄素的护眼软糖、助眠奶酪棒等，以精准切分育儿场景中的碎片化需求。 ## **精致遛娃和省心育儿场景催生品类创新，用品与育儿仪式深度绑定** 榜单中，babycare、德佑、bebebus等品牌的崛起，映射出婴童用品正从“功能满足”转向“场景解决方案”竞争。以夜间场景为例，babycare上线“智能恒温喂奶器”，支持APP预设夜间喂奶时间与温度，减少父母睡眠中断。这类产品不仅解决痛点，更通过“科技感”与“安心睡眠”的营销话术，将夜间育儿塑造为“专业且温暖”的仪式。 户外与社交场景则成为品类扩容新阵地。bebebus的“艺术家Pro婴儿车”以“一秒折叠+专业级护背脊”主攻年轻父母遛娃时的便携与颜值需求，其小红书营销紧扣“精致遛娃穿搭”话题，将产品与中产生活方式绑定；而孕妈品类中，十月结晶更是聚焦待产包、多功能妈咪包和哺乳用品等，为精致妈妈人群居家育儿和出行遛娃等不同场景中，提供更安心和科学的生产用品。 更深层的趋势在于，品牌通过场景化产品构建“育儿幸福感”叙事，用品不再仅是工具，而是父母“用心育儿”的情感投射。未来，场景创新将向“超细分”发展：如露营场景的“便携式消毒温奶一体机”等，通过极致场景适配提升溢价空间。 **榜单说明** 世研消费指南针系列指数报告是由世研指数独家研发的消费指数评价系统。本系列包括《品牌消费热门指数榜》、《行业消费热力指数榜》、《产品消费热浪指数榜》、《消费热门事件榜》等主要榜单，以及对应范围的延伸性榜单报告。旨在通过指数评价的方式，客观、真实地呈现消费世界的趋势特点，帮助行业与品牌主持续追踪消费市场趋势、为企业经营提供参考，提升商业综合竞争力。 世研消费指南针系列指数榜单持续监测行业如下： 3C数码、鞋服配饰、食品生鲜、家用电器、运动户外、美妆清洁、母婴用品、家居家装、汽车消费、玩模乐器、宠物用品，医疗健康共计12大行业。  图源：世研大消费指数   **免责声明** 本榜单由世研指数独家编制，榜单观点、结论和建议仅供参考之用，并不代表任何具体的投资建议或决策依据。 榜单数据计算结合主流平台公开数据与值得买科技旗下世研大消费平台数据沉淀，我们已采取合理措施，以尽量确保所提供数据的可靠性和准确性，但无法排除数据本身的局限性导致部分误差或偏差。此外，本报告中的部分数据未经独立第三方审计机构的正式审计，因此可能存在未被识别的错误或遗漏。特别提醒，市场情况随时可能发生改变，因此报告中的预测、分析和结论可能与实际情况有所不同。 报告中提到的任何第三方名称、品牌或产品仅供说明之用，并不构成对其的认可或推荐。任何对这些第三方的提及不应被视为任何形式的背书或推荐。报告的版权属于值得买科技集团和世研指数所有，未经许可不得复制或分发。对于因使用本报告中的信息而导致的任何损失或损害，值得买科技集团与世研指数不承担任何法律责任。  

蒸汽机替代的是简单体力劳动，而这一轮AI冲击的不仅是蓝领，甚至是复杂的脑力劳动。

<blockquote><p>一直以来，软广铺量在小红书上处于灰色地带，但如今官方推出的「合作码」工具，为品牌和商家带来了新的机遇。本文将深入解读「合作码」的功能、门槛以及使用策略，探讨它是如何为中小商家解决软广投流难题，并助力他们在小红书上实现低成本、高效率的流量布局。</p> </blockquote>  万万没想到，小红书一直打压的软广铺量竟然也合规化了 官方终于是想明白了，拦不住就加入 最近聚光全新推出「合作码」工具，用来搭建优质内容与品牌间的合作链路，说白了就是水下笔记和UGC内容也可以聚光投流了 ## 一、什么是「合作码」，跟「口碑通」有啥不一样 虽然合作码和口碑通都是对百粉的小KOC/素人笔记进行投流，但「合作码」针对的是所有百粉达人的所有UGC笔记；「口碑通」可以投的则是小红书平台官方认可/捕捉的UGC笔记，所以用过口碑通的朋友应该都遇到过“想加热的笔记不在可选范围”的困扰 而「合作码」工具品牌可以更针对性的加热目标笔记，只要是通过合作码渠道发布的软广笔记，都可以进行聚光投流加热，大家可以把合作码理解成软广笔记的“蒲公英”平台  【合作码】的出现，直接解决了中小商家最头疼的三个问题： 1）以前偷偷发的水下笔记现在能光明正大投流了 2）挖掘站内UGC，解决品牌自产内容不足 3）没钱砸效果广告，也能通过KOC软广铺量积累站内声量 ## 二、「合作码」有什么门槛？是不是又是高门槛工具？ 按照小红书的一贯风格，这种“创新型”的工具，肯定是要高门槛的 但是实际我们去了解了一下，「合作码」的使用门槛并不高，而且针对的就是中小商家，我们预测合作码工具很有可能会低门槛全量开放 品牌和达人要求我都帮大家整理好了，大家可以了解参考 适用商家 - 自产笔记数量有限，缺少优质原生笔记投流的商家 - 想要对站内优质的品牌原生内容进行投流并放大声量的商家 创作者要求 - 账号完成实名认证，且年龄≥18岁 - 粉丝量低于1000（粉丝量达标后功能自动关闭） - 笔记需为原创内容，符合社区规范，禁止虚假营销 品牌/代理要求 - 需具备稳定客情关系，且拥有大量优质原生内容 - 报名测试期需提交作者ID、笔记ID，并配合完成每日5条计划的搭建与反馈 给大家总结一下，简单来说就是，这个合作码基于没什么门槛，只不过目前处在内测阶段，想要参与内测的商家可以通过直客和代理商进行提报，只要聚光有消耗，每天有大于等于5条计划的搭建就都符合提报标准 ## 三、如何合理使用「合作码」去做小红书铺量？ 那么针对这个新的机会点，商家如何用「合作码」去做小红书铺量？ 核心逻辑是：让百粉达人的笔记变身“广告位” 结合「合作码」功能的上线，和大家唠唠现在站内实现软广铺量的三种新玩法 **1）找“小透明”发爆款笔记，再偷偷加钱推广** 最直接的操作就是「合作码」赋能素人爆文，找流量好的UGC笔记，自然流量好投流肯定不会差 还可以将爆文的选题、内容总结，复制同类内容，批量铺开 **2）用素人矩阵反哺搜索流量** 素人笔记虽然“不贵”，但做营销就是要把钱花在刀刃上，可以把布局达人的战略挪用到素人矩阵，可以将从0-1000粉的KOC/素人分为三个等级，给大家附上不同体量素人应该如何制定策略 - 潜力股（500-1000粉）：让他们冲热搜词，比如“平价彩妆” - 中等生（200-500粉）：专注具体场景，比如“早八人快速化妆” - 小透明（0-200粉）：覆盖冷门词，比如“敏感肌能用XXX吗” **3）在热门笔记下“捡漏”客户** 除了直接找KOC/素人发软广+「合作码」投流的方法来触达垂直用户，还有一个更低成本的方式，就是在热门的笔记下精准攻略客户，在回复里藏商品链接，或引导私信… 在评论区做文章的优点： 1）流量现成：热门笔记已有自然流量，无需从0冷启动 2）信任度高：用户主动搜索问题，对解决方案接受度更强 最后，品牌若想低成本吃透小红书流量，现在就去做一件事：  组建“百粉素人突击队”，用素人内容铺量，快速抢占声量 ## 写在最后 为啥我要用大事微妙来形容合作码的上线呢 相比合作码可以投放软广笔记的作用以外，还有一层深意是官方对于软广笔记监控的放松 品牌扣分管理机制后续很有可能针对的是虚假营销，低差广告的笔记，而不是所有软广笔记，仿自来水笔记或是体验型笔记，也许会获得官方的支持 所以，铺量会回归成为小红书合规打法，对于中小商家来说会更友好，更容易小步快走 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。

黄酒两大龙头相继提价，提价幅度最高达12%。

 《使命召唤：黑色行动6》与《战争地带》第3赛季将于4月3日（四）正式启动，除了迎接全新多人游戏地图、经典游戏模式「神枪手」、破碎帷幕僵尸模式地图等大量更新外，经典的大逃杀地图「福尔丹斯克」亦将满载全球玩家的回忆于4月4日（五）重返《战争地带》！呈现完全一比一的地图重制、结构细节和渲染距离强化，以及沿着陡坡和跨越建筑物的移动方式改良等，再现福尔丹斯克往日风光！ &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;  《使命召唤：战争地带》第3赛季迎接福尔丹斯克回归 福尔丹斯克隆重回归：以真实、返璞归真的玩法为特色，采用《使命召唤》粉丝最爱的新机制，还有各种回归功能，包括150 名玩家的大逃杀模式、原版播报员、自由坠落时射击、原版渗透动画等开战前细节。随着赛季进行，玩家可以期待第一个重要地点的开放。  原版游戏机制：原版物资箱、浮动战利品、装甲板补充袋、补给站选单，搭配现今的对战配置和特长，更有隐藏高级战利品的区域。战利品经过怀旧重置，铝热剂正式回归，同时合约、对战中的公开活动、战地升级和连杀奖励也恢复福尔丹斯克在 2020 年基本配置的原样。 毒气催到底：缩圈机制与玩家记忆中一模一样，对战配置空投会在第 2 和第 5 圈掉落，终局「死亡区域」也经过缩小。此外，外部攀升机将在赛季后期的大逃杀模式登场，原版的 2020 年游戏机制会率先实装（即攀升机在游戏中推出前的版本），但屋顶漏洞已被修复。  游戏体验更新：除了经典机制外，《战争地带》也会迎来各种游戏体验更新，包含小队在补给站重新部署、检视武器时显示配件描述、详细的游戏中死亡回顾，以及在赛季后期推出的 HUD 旗帜，让玩家知道可以购买对战配置的准确时机。  免费武器和活动主要奖励：本赛季推出四把免费武器，重返福尔丹斯克活动期间将开放获取，包含基洛141突击步枪、CR-56艾麦克斯突击步枪以及 HDR 狙击步枪；玩家可以在重返福尔丹斯克活动中取得基洛141突击步枪、两名《使命召唤：战争地带》限定的《现代战争 2019》特战兵、恶名昭彰的双棍，终极奖励则是凯恩的特殊福尔丹斯克主题特战兵造型！ 《使命召唤：黑色行动6》第3赛季全新内容 全新多人游戏地图：第3赛季带来五张多人游戏地图，玩家可以在赛季开始前往全新核心地图「火力基地」和「牧民」重温战争前线，或探索历久不衰的重制版「靶场」地图。随着赛季推进，新地图「温泉小镇」、「讯号」以及特殊变体地图「核武镇」也将陆续推出。  经典多人游戏模式：游玩回归《黑色行动6》的经典游戏模式并测试枪战技术！赛季开始时，在「神枪手」模式中展现你对武器的专精程度，此模式将为每个特战兵配备相同装备，每45秒更换一次，尽可能保持连胜状态以获得双倍得分，只有熟悉各种武器的人才能脱颖而出。 破碎帷幕僵尸模式地图：玩家将深入阿帕拉契浩劫的中心地带，力战全新敌人「门徒长老」和它的强化仆从，在特殊回合中对抗「剧毒丧尸」，使用激光枪二型及其变体，再加上经典的奇迹武器 DG-2 分解敌人，并使用微波陷阱加热腐败的僵尸。  额外装备和排名对战：使用全新「刀光闪烁」特长快速部署你的专属近战武器，并利用光荣回归的「屠杀机器」积分奖励将敌人轰成碎片。最新一季的多人游戏排名对战也推出全新奖励，包括专业版武器蓝图、大型贴花等，获得胜利并提升排名，证明你的实力！

近日，一架波音777-9测试机现身美国佩恩机场，机身已喷涂阿联酋航空公司涂装，意味着已接近交付使用。**777-9是波音公司新一代远程宽体客机，原计划2020年交付，却因复杂的新技术、认证拖延等原因多次“跳票”**，被认为是波音麻烦缠身、问题不断的象征，目前，该机型准确交付时间仍未公布。 据了解，波音新一代777客机（Boeing 777X）是波音公司推出的第三代777系列飞机，包括三种主要型号：777-8、777-8F以及777-9。 其中777-8设计用于长途飞行，**典型两舱布局下可载客395人，最大航程为10060英里（约16190公里），其最大起飞重量为777500磅（352668公斤），巡航速度约为551英里/小时（约886公里/时）**。 777-8F是777X系列的货运型号，最大结构载荷为118吨，航程为5074英里（约8165公里）。 而777-9是777X系列的加长型号，**是全球最大双引擎客机，采用了折叠翼尖、新型复合材料机翼等前沿技术，典型两舱布局下可载客426人，最大航程为8,383英里（约13500公里）**。 777X系列客机配备了GE9X发动机，这是目前最高效的发动机之一，具有更高的燃油效率和更低的噪音水平，主要竞争对手是空客A350系列，波音声称其运营成本比空客A350-1000低约10%，并且具有更好的空气动力学性能。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1490058.htm)

与众多制造商目前采用的技术相比，固态电池具有明显的优势。与使用液体电解质的传统电池不同，新型电池中存在固体电解质，这带来了许多好处。三星显然打算在今年使用这项技术，最新报告称其智能手表、智能戒指和耳机产品线将包括这些技术，但该公司的智能手机暂未考虑使用。  韩媒 Money Today 报道称，三星电机部门将负责开发固态电池，主要目标是在 2025 年第四季度将这一惊人变化带到新款 Galaxy Ring 上。不久之后，这家韩国制造商打算在 2026 年第四季度将这项技术应用到其无线耳机上，随后在 2027 年应用到其智能手表上。 至于在消费设备中使用固态电池的好处，它们的能量密度更高，可以让电池储存更大的电量，从而延长电池的使用寿命。此外，这些电池非常安全，可以切割成不同的形状，火灾风险也更小。现在，让我们来谈谈大多数读者一直在等待的问题：为什么没有提到三星智能手机将采用固态电池？ 首先，与锂离子电池相比，这些电池的制造成本较高，这可能是为什么新款 Galaxy Ring 会首先采用固态电池的原因，因为其容量本来就较小。此外，考虑到智能手机需要大得多的容量才能正常运行，成本比率不会使这种转变成为经济上可行的选择。此外，据报道，三星正在为其手机研发硅碳技术。 硅碳电池已被这家韩国巨头的中国竞争对手广泛接受，使他们能够自由地在设备中塞入更大的容量，而不会影响厚度。之前有传言称，如果三星改用硅碳技术，即将推出的 Galaxy S26 Ultra 可能会配备容量高达 7000mAh 的电池。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1490056.htm)

<blockquote><p>最近，瑞幸的AI排班系统引发了广泛关注，该系统通过分析历史销售数据和员工人效，自动预测出杯量并安排相应的人手，旨在提高门店效率和降低成本。本文深入探讨了瑞幸AI排班系统的底层逻辑、实际应用效果以及对线下门店运营的启示。</p> </blockquote>  最近网上在热议，瑞幸的AI排班系统，它要求门店实际值班人员必须与AI系统一致，如果需调整，必须要备注申请。 有人说，AI比店长更懂高峰，这么做能提高门店效率。也有人调侃说，AI能算出杯量，但能算出打工人的崩溃瞬间吗？光有效率，这还有人情味吗？ 那什么是AI排班系统，它的底层逻辑是什么？它跟未来线下门店发展趋势有什么关联，瑞幸门店强化执行AI排班系统，对实体店有什么启发借鉴？ 今天的文章跟大家详细聊聊。 先说说，什么是AI排班，它背后的逻辑是什么？ 根据瑞幸一线员工讲，智能AI排班系统会根据门店的历史销售数据预测未来的出杯量，根据销量来安排相应的人手。简而言之，如果门店某个时段出杯量不高（闲时），可能只安排1个人当班，以此节省人力。 不过它只讲了一个维度，实际中还少了一个维度，就是店员的人效，就是一个人出品一杯咖啡需要多久。只有同时掌握销量+人效，AI排班才会有效。 瑞幸为什么能够9.9打败星巴克，极致效率是胜出关键。你知道吗，瑞幸的人效非常牛逼，它高峰期单人效率可达1.33杯/分钟，也就是差不多1个小时能出50杯，市场调研表明，这是远超星巴克和库迪。 用更少的人，做更多的生意，这是未来门店追求目标。 所以，门店销量的预测和实际人效，是决定AI排班可行性的底层逻辑。 那AI排班系统，对门店有什么好处呢？ 好处实在太多，太明显了。 尤其是对瑞幸咖啡，为什么呢？因为瑞幸咖啡CEO郭瑾一说过，瑞幸不赚品牌溢价的钱，凡是品牌溢价的钱最后都会还回去的，瑞幸要赚效率和成本的钱，这才是靠本事赚钱。 所以提升效率，降低成本是瑞幸商业模式的立身之本。这也是为什么瑞幸今年强化AI排班系统，要提效降本，保持低成本优势，保持核心竞争力。 总的来说，我觉得Ai排班能给门店的带来3大价值： 第一、AI排班大大减少了店长手动导入数据、整理分析数据的工作，节省了时间。节省的时间可以让店长专注于更重要的工作上，比如门店体验，招人，获客等。 第二，AI排班能够依据门店动态需求灵活调配人力，降低运营成本，提升人员效率。例如，在空闲时段，能让店员充分休息；再比如，如果A门店空闲，B门店繁忙，还可以把A店员工调配至B门店，提高人员的效率。从而整体帮助门店降本增效，提升业绩。门店业绩好了，还可以给员工多发福利。 第三、AI排班系统背后有强大数据分析能力，能够更加合理的制定排版模型（比起过去凭经验），甚至能根据员工的人效高低给与安排，做到人尽其才，减少过去排班的主观性和局限性。说白一点，排班更科学，产出更大。 虽然AI排版系统有这么多好处，但是不是就能完全取代人工呢。 答案是，不能。我也一直强调，AI应该是帮助人工作，以人为本，所以最好的方式一定是AI系统和人工辅助相结合。AI再厉害，它只能依据历史“死的数据”，而随时门店附近发生的情况，它是不知道的，比如附近举办一场演唱会，大型会议活动，临时天气变化，这些都会导致客流变化，这就还需要人的介入调整。 今天，瑞幸在数字化已经很成熟了，又有完整数据，所以有助于它在AI应用，也走在前面。AI的前提是算力，算法和数据。没有数字化，就没有AI化。 茶饮行业的竞争一定会越来越激烈，AI在门店端的应用也会更深入，除了今天讲到的AI排班，还会有像AI出餐出品，AI销量预测，AI巡检等。 AI销量预测，是现在零售门店的应用重点之一。因为它会直接影响门店的备货，配送，现场服务体验，库存风险等。如果备货过多，可能导致库存积压，货损损失；如果备货不足，产品热销时又却缺货，同样会造成销售损失，用户体验也不好。 还有，AI安全巡检也是关键。我们经常看到零售门店，尤其是茶饮和餐饮门店，存在违规操作下的食品安全隐患。现在通过AI24小时巡检，可以最大程度地防止和减少食品安全事故，纠正员工违规操作，这对大型品牌尤为重要。 我看到，除了瑞幸，还有不少品牌也引入AI的“动态工时制”，比如有麦当劳、必胜客这样的大型连锁，也有像满芳兰庭这样的区域品牌。 虽然AI排班有很多好处，提高效率，降低成本。但是，我也在思考另一个问题，它会不会带来两极分化。如果门店都像一台“商品贩卖机”，缺少了温度和人情味，那用户还愿意到门店吗？这也许是一个值得讨论的话题。我会在下篇文章再讨论。 本文由人人都是产品经理作者【晏涛三寿】，微信公众号：【晏涛营销笔记】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

2025年3月31日，由国家工业信息安全发展研究中心、河北雄安新区改革发展局、河北雄安新区工信科技数据局联合主办，中国雄安集团数字城市科技有限公司承办的“第八届工业信息安全技能大赛全国总决赛（以下简称“总决赛”）”在河北雄安新区成功举办。其中，北京丈八网络安全科技有限公司作为总决赛技术支撑单位，在大赛专题研讨会环节主导了一次别开生面的“互动式勒索病毒推演演练”，并围绕自主研发的丈八兵棋推演系统进行了技术分享，受到现场专家广泛认可和关注。  本届总决赛旨在贯彻落实《网络安全法》《数据安全法》等相关法律法规和文件要求，深度践行全国新型工业化推进大会“统筹高质量发展与高水平安全”的战略部署，全面服务制造强国、网络强国建设，以护航「人工智能+高端制造」 保障“未来之城”安全发展为主题。其中，研讨会主题围绕“大型企业防勒索病毒实战推演”展开，这也是目前政府、大型央国企聚焦的网络安全和数据安全的重点方向。会议创新性引入了由丈八网安主导的互动式推演模式，来自国家工业信息安全发展研究中心、极智信、烽台科技、能嘉科技、赵亿科技、国际能源创新中心等机构和企业的专家学者、代表出席，并以决策者视角共同参与了这场沉浸式推演演练。  **以下为丈八网安“互动式勒索病毒推演演练”全貌：** **推演演练背景介绍——WannaCry勒索病毒入侵** 此次推演的想定设计以知名勒索病毒WannaCry的入侵为背景，当其通过漏洞攻击、钓鱼邮件等途径向企业渗透，作为该企业的CSO，面对威胁该如何排兵布阵？分别在预防阶段、应急阶段以及处置阶段进行哪些策略的选择和下发，才能达到“最佳”防御效果，是本次推演的核心目标。  **推演工具介绍——丈八兵棋推演系统** 此次推演演练的工具为丈八兵棋推演系统，该系统依托丈八网安自主研发的孪生级数字仿真引擎，最大技术亮点在于其充分运用了离散事件数字仿真技术，以建模的方式低资源占用模拟大规模连续网络安全事件，从而构建网络攻防仿真专用沙盘。同时，该系统还引入人工智能技术，通过智能辅助决策与网络攻防智能体实现了“人在环内”与“人在环外”的双模式推演。 在此次推演演练中，其对事件所涉及的全域要素：企业内网资产模型、企业网络模型、人员行为模型、勒索病毒模型等进行了精准建模。 相较于网络靶场准专注对技术人员的技能训练，兵棋推演系统聚焦高层的战术决策能力训练，重视战术规划与决策逻辑，所以，该系统具备对攻击链、跨域影响的全局模拟能力，可实现对全局风险与策略的评估，有效检验和提升决策人员的宏观统筹和实时决策能力。 **三轮推演：攻防策略的命运抉择** 本次推演采用递进式实验设计，首轮展现 “无防护策略”下的企业勒索场景。WannaCry变种在8小时内感染37个节点，加密300GB核心数据。丈八网安技术团队通过动态调整 &#34;推演时钟&#34;，使现场专家在 2分钟内目睹从病毒渗透到数据损毁的完整攻击链，直观感受零防护状态下的企业损失。  次轮与末轮推演分别验证专家和企业代表投票选出的防护策略。第二轮采用 &#34;临时应急+缴纳赎金&#34; 组合方案，病毒扩散速度降低68%，但仍造成41%数据损失；第三轮启用&#34;事前防御+事中应急+事后恢复&#34;全周期方案，通过零信任架构和AI行为分析系统，实现对勒索病毒的100% 拦截。 本次推演在通用企业场景下实现网络攻击损失的量化评估，通过三轮递进式推演，验证了企业可以在有限的预算下，通过多次推演找到“最佳”防护策略。在安全事件发生前进行充分的推演验证，可帮助企业构建有效的主动防御体系。  丈八网安CEO、联合创始人王珩对推演环节进行技术解读，他表示：场景构建器、推演控制台、效能评估引擎是丈八兵棋推演系统的核心功能模块，系统的孪生级数字仿真技术确保模型搭建可以细化到每一个工具在攻防过程中的具体操作和效果，也可上升到宏观的战技法层面，可面向对象进行组件化建模，形成决策层专用的演练系统，它可以帮助安全决策人员从被动响应转向主动防御，从碎片分析转向全局掌控，从经验判断转向数据驱动，对构建网络空间安全战略优势而言意义重大。 未来，丈八网安将构建常态化攻防演练机制，依托&#34;丈八兵棋推演系统&#34;，针对金融、医疗、智能制造等关键领域推出定制化安全推演服务。通过高仿真还原APT攻击链、勒索病毒传播、数据泄露等典型威胁场景，以实战化推演锻造网络安全战略决策能力，助力构建国家数字安全策略新高地。

<blockquote><p>如何从这些复杂的数据中洞察用户需求，实现精准营销与个性化服务？用户画像应运而生，成为企业精准运营的关键密码。本文深入探讨了用户画像的定义、核心要素、构建方法及其在多个领域的应用场景，希望能帮到大家。</p> </blockquote>  在当今数字化浪潮中，企业面临着海量用户数据带来的机遇与挑战。如何从这些纷繁复杂的数据中洞察用户需求，实现精准营销与个性化服务？用户画像应运而生，成为企业精准运营的关键密码。 ## 01 用户画像是什么？ 用户画像是基于大量用户数据的深度挖掘与分析，为用户构建的一套独特 【标签体系】。它融合了用户的个人信息（年龄、性别、地域等）、行为数据（消费习惯、兴趣偏好等）以及场景信息（使用习惯、触媒习惯等），通过统计分析或建模抽象，形成一个个生动具体、特征鲜明的用户模型。 比如，一个美妆公众号，通过分析用户的年龄、肤质、化妆品购买偏好、关注的美妆博主等多维度数据，便能描绘出不同类型的用户画像。像 “25 岁左右，油性皮肤，热衷于购买日韩系平价彩妆，喜欢关注时尚潮流美妆博主”，这就是一位典型用户的画像描述。 需要注意的是，用户画像并非针对某个具体个人，而是对具有相似特征的用户群体的概括。它能帮助企业更好地理解目标用户的共性特点，为后续的业务决策提供有力支撑。 用户画像的核心要素主要包括以下几方面： - 基础信息：涵盖年龄、性别、地域、职业、收入等基本信息，这些是构建用户画像的基础维度。 - 行为数据：如购买记录、浏览时长、设备使用、活跃时间段等，反映用户在与企业互动过程中的实际行为。 - 兴趣偏好：包括产品类别偏好、品牌倾向、内容兴趣（如电影类型），展现用户的喜好和关注点。 - 心理特征：消费动机、价格敏感度、生活方式（如环保主义者）等，深入挖掘用户的内心需求和价值观。 - 场景特征：使用场景（通勤、居家）、触达渠道（App、线下门店），帮助企业了解用户在不同场景下的行为模式。 ## 02 为什么要做用户画像？ 在企业的日常运营中，常常会面临诸多困惑：“谁是我的用户？”“如何从海量用户中识别高价值群体？”“怎样预测用户下一步行为？”“怎样避免资源浪费在无效用户上？” 而用户画像，正是解决这些问题的关键钥匙。 用户画像的核心价值在于将数据转化为可操作的业务洞察。通过场景化应用，它能显著提升企业的决策效率与资源利用率，最终驱动业务增长。 具体来说，用户画像具有以下四大价值： - **从模糊到清晰：**将抽象的 “用户” 概念具象为一个个明确的标签，如 “一线城市 90 后科技爱好者”，让企业对用户有更直观、清晰的认识。 - **从经验到数据驱动：**告别主观猜测，基于用户的实际行为数据制定业务策略，使决策更加科学、精准。 - **3从通用到精准：**避免资源浪费，帮助企业精准聚焦高价值场景和用户群体，提升营销效果和投资回报率。 - **从静态到动态：**能够实时响应用户行为变化，及时调整用户画像，确保企业始终紧跟用户需求。 用户画像在多个领域都发挥着重要作用： - **产品定位：**帮助企业准确把握现有用户的特征和需求，为产品定位提供明确方向，确保产品精准贴合用户需求。 - **广告营销：**在广告投放中，企业可以通过用户画像精准锁定具有相似标签的新用户，实现售前精准营销、售中个性化推荐匹配以及售后增值服务。 - **流量管理：**企业借助用户画像，全面认知每一位用户，包括他们的身份（现存客户还是潜在客户）、来源（通过何种渠道接触）以及去向（是否流失及如何召回），从而优化流量管理策略。 - **数据分析：**丰富的标签体系为数据分析提供了更多维度，打通标签数据后，能支持更深入、全面的分析及对比。 - **优化服务：**从粗放式服务转变为精细化运营，将用户群体切割成更细的颗粒度，通过短信、推送、邮件、活动等多种手段，改善用户服务流程、提供易于理解的产品信息、推进挽回及激励策略等。 当企业遇到以下关键触发点时，就需要启动用户画像项目： - **业务增长瓶颈：**用户增长放缓，需要通过精细化运营挖掘潜在用户价值。 - **高用户流失率：**需要深入识别流失原因，并采取针对性措施进行挽留。 - **产品同质化竞争：**在激烈的市场竞争中，需要通过个性化体验突出重围。 - **数据资源积累成熟：**企业已积累了足够的用户行为数据，具备构建用户画像的基础。 - **法规与合规要求：**如金融行业需精准评估风险，满足相关法规对用户画像的要求。 ## 03 如何构建用户画像？ 用户画像的构建是一个系统工程，主要包括以下几个关键步骤： - 数据采集：广泛整合交易日志、APP 埋点、问卷调查等多渠道数据，全面收集用户的各类信息。 - 数据清洗：对采集到的数据进行去重、处理缺失值、标准化格式等操作，确保数据的准确性和完整性。 - 分析建模：运用聚类算法（如 K-means）等数据分析方法，对清洗后的数据进行分析，划分不同的用户群体。 - 标签化：为每个用户群体打上具有代表性的标签，如 “高消费低频用户”，以便直观识别和理解。 - 应用验证：通过 A/B 测试等方式验证基于用户画像制定的策略效果，并根据反馈持续迭代优化用户画像。 在构建用户画像过程中，还需要注意以下事项： - 隐私合规：严格遵循 GDPR 等相关法规，对用户数据进行匿名化处理，保护用户隐私。 - 动态更新：用户行为会随时间发生变化，如从学生转变为职场人，因此需要及时重新校准用户画像，确保其时效性。 - 避免过度泛化：同一画像内的用户仍然存在个体差异，在实际应用中需要结合个体数据进行综合分析。 下面以某电商平台提升母婴品类销量为例，看看用户画像的构建与应用： **1）数据收集** - 基础数据：母婴用户年龄多在 25-35 岁，女性占比 70%，主要集中在一线城市。 - 行为数据：高频搜索 “纸尿裤”“婴儿辅食”，频繁浏览母婴社区。 - 消费数据：客单价中等，偏好进口品牌，常参与团购活动。 - 设备数据：80% 通过移动端下单，活跃时间集中在晚间。 **2）构建用户画像** - 名称：新手妈妈（职场型） - 特征：年龄 28-35 岁，一线城市白领，家庭月收入 2-5 万；关注产品质量与安全性，倾向国际品牌；时间紧张，依赖移动端快速下单，对促销敏感；常浏览育儿知识，参与母婴社群讨论。 **3）应用策略** - 个性化推荐：在首页推送 “进口纸尿裤限时团购”。 - 内容营销：发送育儿指南邮件，嵌入相关商品链接。 - 场景优化：优化移动端结账流程，提供 “夜间专属优惠券”。 - 社群运营：在母婴社群中邀请 KOL 分享产品使用体验。 用户画像的本质是以解决实际业务问题为导向的动态工具。其核心逻辑包括：明确业务目标，如降低离职率、提升转化率、优化产品体验等；围绕目标选择最具解释力的关键标签；通过数据反馈不断验证与迭代用户画像，避免陷入 “为画像而画像” 的误区。 在数字化时代，用户画像帮助企业从 “以自我为中心” 转向 “以用户为中心”，真正实现 “千人千面” 的精细化运营。 ## 04 用户画像评价 为确保用户画像的质量和有效性，需要从以下六大核心标准对其进行评价： **1）准确性** 画像是否基于真实、完整的数据，特征是否准确反映用户真实行为。 例如，某电商平台通过数据分析得出 “90% 母婴用户为女性”，但实际调研发现部分男性用户（如奶爸）占比达 15%。 若画像忽略这一群体，则准确性存疑，需结合多源数据（如购买记录、用户填写的性别）修正画像。 **2）实用性** 画像能否切实指导业务决策并产生实际效果，如提升转化率。 比如，某视频平台针对画像 “科幻迷用户偏好周末大屏观影”，推出 “周末 4K 科幻电影推荐”。 若该策略使该群体观看时长提升 30%，则实用性高；若无变化，可能需重新验证标签（如用户是否更在意内容而非画质）。 **3）细分粒度** 能否有效区分不同用户子群体，避免过度泛化。 以某社交 App 为例，将 “Z 世代用户” 细分为学生党（活跃于夜间，偏好短视频和游戏话题）和职场新人（白天碎片化浏览，关注职场技巧内容）。 细分后，推送针对性内容，用户留存率差异显著，说明细分有效。 **4）动态性** 能否随用户行为变化及时更新。例如，某教育平台发现 “考研用户” 在考试结束后，需求从课程学习转向求职培训。 若画像仍持续推荐考研资料，则动态性不足。 通过实时监控用户行为（如搜索 “简历模板”），更新标签为 “求职转型期用户”，推送相关服务。 **5）隐私合规性** 数据收集和使用是否严格符合法律法规（如 GDPR）。 比如，某金融 App 未经用户明确同意，利用通讯录信息构建 “社交关系画像” 用于信贷评估。 此举违反隐私法规，即使模型精准，仍属 “坏画像”。 **6）可解释性** 画像标签是否易于业务团队理解并落地执行。 例如，某零售企业通过算法生成用户标签 “聚类 3 – 高价值低频用户”，但业务人员无法理解其含义。 改进后，标签变为 “奢侈品偏好者，年均消费 5 万 + 但复购率低”，团队可据此设计复购激励策略。 用户画像作为数字化时代理解用户的关键手段，贯穿于产品运营的各个环节。 从精准定位目标用户，到优化产品设计，再到提升营销效果，用户画像都发挥着不可替代的作用。 企业只有构建准确、实用、细分合理、动态更新、合规且可解释的用户画像，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。 本文由人人都是产品经理作者【壹叁零壹】，微信公众号：【壹叁零壹】，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。

在数字化浪潮席卷全球的当下，网络安全已成为保障经济社会稳定发展的重要基石。作为国内网络安全领域的重要赛事，西湖论剑·中国杭州网络安全技能大赛（下称西湖论剑大赛）自创办以来，备受瞩目。3月29日，第八届西湖论剑大赛决赛拉开帷幕。在这场高手云集的竞技盛宴中，安恒信息高级副总裁、首席人才官苗春雨作为大赛承办方主要负责人，接受了我们的专访，深度解读大赛创新逻辑与网络安全人才培育之道。  **AI双重视角：从“赋能安全”到“安全赋能”** 西湖论剑大赛已经成功举办了七届，今年是第八个年头，始终追求与时俱进、公平公正，赛题在多样性和贴近实战上做了很多设置。“今年，我们在AI与网络安全的融合上迈出了更深入的一步。”安恒信息高级副总裁、首席人才官苗春雨在采访中表示，本届大赛的创新点可概括为“双向融合”：一是以AI技术优化网络安全解决方案（AI for security），二是在攻防场景中强化AI自身的安全性（Security in AI）。 苗春雨介绍，在创新挑战赛中，大赛倡导参赛队伍用AI这种新兴的生产力来改善网络安全的一些技术场景，提出解决方案。同时，比赛过程中，大赛会更关注了AI本身的安全。因为网络安全是伴生性技术，是发展的底座，因此需要平衡网络安全和发展的关系。换言之，我们在广泛使用各种AI技术的同时，要关注这种技术本身的安全性。只有AI安全，才能真正保证依靠AI技术优化网络安全解决方案的可靠和稳定。 这一理念不仅适用于大赛，更应在整个网络安全行业中得到推广和实践。苗春雨表示，期望通过西湖论剑大赛，激发更多创新思维，推动AI技术在垂直产业领域的应用，同时强化AI自身的安全防护，实现真正的“安全赋能”。 **国际化赛道：构建全球网络安全协作生态** 本届大赛自开赛以来，共吸引了436所高校和10余家企业的842支队伍、4169名网安英才参赛，并首次设立国际化赛道，吸引了不少海外高校的团队参赛。苗春雨坦言，本届大赛呈现出“国际化”的特性，不仅是西湖论剑大赛品牌影响力的拓展，更是网络安全技术生态的共建。 “网络安全不是割裂的，而是一个整体。海外选手的加入能促进攻防思路的交流和碰撞，也为国内选手提供了全球视野的参照。”苗春雨说。事实上，部分国际队伍的网络安全技术水平与国内队伍相比，还有一定的差距，特别是在实战性上，更为显著。但通过这样的交流，国内队伍在相互的切磋过程中，还能为海外的一些团队提供示范作用，逐步缩小国内外网安技术差异，促进全球网络安全共发展、共进步。 **产教融合：从“赛事练兵”到“人才蓄水池”** 西湖论剑网安大赛已连续举办八年，累计吸引1.7万名选手参与，为行业输送了大量实战型人才。苗春雨认为这是多年来“产教融合”“产学合作”持续深化的成果。 安恒信息作为历届大赛的承办方，每月定期举办“安恒杯”月赛，赛前配套讲解和培训，赛后配套沙龙与赛题复盘，引导学生在实践中掌握最新攻防技术。苗春雨提到，网络安全是动态变化的，场景不断更新，新技术不断涌现，仅靠课堂知识远远不够。月赛机制让学生能持续接触真实场景，形成‘学习－实践－反馈’的闭环。 与往年一样，今年的大赛依旧采取政企协作模式。一些赛题采取政企联合出题、人才挑战创新的模式，致力于打通教育链、创新链、产业链，聚焦网络安全产业高质量发展需求，实现“产学合作”“产教融合”，共创科学可行的产业解决方案。同时，鼓励在校生与从业人员同台竞技，实现产学碰撞，以此提升网络安全人才的实战能力和团队协作能力。 面对AI技术的飞速发展，苗春雨坦言，大赛的挑战在于“如何复现动态变化的攻防场景”。他表示，西湖论剑网安大赛让更多的人关注网络安全产业、网络安全人才培养的本质、实战技术人才培养的内涵，但未来趋势在不断变化，大赛需要建立更加体系化、动态化、主动化的防御体系，不断迭代赛题，才能培养出适应时代变革的人才。 网络安全的核心始终是人与技术的共进。我们期待西湖论剑大赛能让更多网安人才在实战中“破茧”，成为数字时代的守护者！

Zhu controversially dismissed AI applications as mere &#34;shell wrappers,&#34; emphasizing that true value lies in creating long-term competitive advantages through deep workflow integration, proprietary hardware, intellectual property, and specialized data. He stressed that AI-generated content (AIGC) should focus more on editing and delivery capabilities rather than raw generation.

世纪华通董事长王佶认为，在AI智能文明时代，游戏将超越娱乐属性，成为前沿科技的核心试验场。

<blockquote><p>小米汽车近期的安全事故引发了公众对品牌和企业治理的广泛关注。本文深入探讨了小米在品牌建设和企业传播中过度依赖雷军个人IP的潜在风险。</p> </blockquote>  其实苗头早就有一些不对了，当一个老板出现了自己饭圈，当一个老板说的每一句话都在网上被疯传，他的所有值得尊敬的竞争对手都被其饭圈贬损得一无是处时，一切舆论暴雷的基础条件都已经形成。 这种过度曝光，在给企业带来流量的时候，也让他的品牌脆性同时增加。 而当问题发生在最致命的安全上时，如果还途径依赖公关艺术时，曾经沉默的大多数都将不再沉默，加入对其的围剿。 ## 01 其实雷总的口碑也不是一直完美的，大家可以回顾一下曾经有一些年份，网友对小米山寨几乎所有他看上的产品是有所微词的，就连在小米汽车发布前夕，也依然如此。 但是也许是成王败寇的观念在中国深入骨髓，也许是这几年大家非常需要一个正能量人设出现，“极度成功，极度努力，还和实业有关，出身贫寒，减肥成功，表现得很谦逊”  总之，雷总正好击中了所有要素。 与其说是雷总创造了一个时代，不如说是时代选择了雷总。 不知从哪一夜起，雷总说什么都是对的，他上古时代的低清视频也被翻出来反复传阅。 小米的股价也终于挣脱了封印，一举站上了最高处。 ## 02 当网友不买单董明珠的IP打法时，我们不要忘了她曾经也有无数的粉丝。当他的粉丝嘲笑和他一起出场接受采访的海尔总裁周云杰时，意外带来了后来的惊天反转，人们都很喜欢周云杰。 人性的不可捉摸与善变，其实都只在一瞬之间。没有无缘无故的爱，那都是内心的投射，也没有无缘无故的恨，那也都是内心的投射。 爱你时，往往是因为你满足了人们一部分的幻想。 而恨你时，往往也因为你没有满足人们一部分的幻想。 比如，平时不是一天发五条以上的吗？咋这都快连着24小时以上都没有回复了。（2025年4月1日 22：19分，雷军本人微博账号已回应，回应本身从公关视角，总体是诚恳的） ## 03 海尔周总在接受采访时说了一句话，我想这是一句非常经典的话，他说：“大家不知道周云杰，这非常好，好的企业就不应该知道他的老板”（大意）。 这种风格也是一脉相承于他的引路人——海尔的缔造者张瑞敏。 张瑞敏在接受采访时也说过类似的话，大意是“我学习德鲁克的思想，其中有个非常重要的点就是好的企业应该是平稳到无任何波澜的”。 ## 04 这几年，企业在巨大的流量焦虑下，纷纷打起了做老板IP的主意，而小米是必学的。雷总的个人IP也是当之无愧的老板界的肖战、王一博了。 但是，或许到了一个转折点时刻了，小米将自己和雷军画上了等号，这无疑在顺境时事半功倍，但也让品牌的延展性、柔性、韧性都减弱了。 当小米将品牌和雷军深度画上等号时，出了车祸这样的大事，一开始只是官方账号回应，而雷军的微博没有第一时间回复，大家就不会买单了。而个人饭圈粉丝的狂热性（比如围攻遇难者家属评论区）也让更多路人粉、大众消费者会对这样的品牌敬而远之。 消费电子也好，汽车也好，最终是产品定乾坤，而当产品趋同、抄袭和跟随时，个人IP或许能救一时，但很难救一世。玩宗教的鼻祖乔布斯其实更多的是靠产品、技术、生态的代际领先在引领。 另一个玩得很溜的马斯克，虽然也每天发推，发表言论，搞各种离经叛道的事，但特斯拉之所以一度一骑绝尘依然靠的是产品、技术、生态的代际领先。最近他忙于生意之外的事，加之特斯拉在电车上的代际领先性消失，股价也腰斩了几乎一半。粉丝经济搞到最后，反对者都开始焚车了。 05 小米的当务之急是积极正确面对这次危机，事情要处理地得人心，但另一个维度来说，事情哪怕处理完了也必须重新思考，老板IP到底要不要冲在这么前面了？ 本文由人人都是产品经理作者【进击的沈帅波】，微信公众号：【进击波财经】，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。

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深圳航空官方就昨日发生的一起事故进行通报，其表示：4月1日，ZH9539深圳-景德镇航班登机结束后，**机上两名旅客发生纠纷，一名乘务人员在维护客舱秩序过程中手臂轻微受伤，及时送医后已无大碍，涉事旅客被移交警方处理**。 深航将全力维护旅客和员工的合法权益，呼吁广大旅客遵守乘机规定，文明乘机出行。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/7c84bc8a2e1f4399b068ee1f7fa19c57.png) **事件回顾：** 昨日有乘坐该航班的发布视频，有乘客在座位上发生肢体冲突，工作人员随即上前劝阻，现场一片混乱，不断有喊叫声、劝阻声传出，还有声音喊道“你咬到我了”。 有网友发文称，**是两名女乘客打架，一个嫌另一个人臭，一个嫌另一个喷香水，还把空姐咬了**。 从深圳航空官网查询可知，该航班因旅客原因延误至当晚7时56分起飞，最终于当晚11时06分抵达上海虹桥机场。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/1324e296-3aa9-484d-9250-d603417272cc.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1490052.htm)

蔚来第三品牌firefly萤火虫正式揭开了新车内饰的神秘面纱。**从官方发布的图片来看，萤火虫的内饰设计与外观和谐统一，风格简约且质感十足。**为了提供更好的视野，IP台采用压低设计，方向盘采用抗菌超纤皮质，握感轻松且质感十足。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/8e214b9a94b1473fb99ac93993089079.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/9c9bb71ceeb9498bbe80c3abcbd7ce58.png) **变速杆采用怀挡设计，为中控部分腾出更多空间，使内饰更加整洁、美观，同时提升了驾驶的便利性和安全性。** 13.2英寸2.5K高清中控屏搭配6英寸灵动仪表，采用横向布局，信息一目了然。 主副驾贯穿式中央通道设计，让主副驾交流更加方便，且左右皆可从容上下车。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/7dc3952eadbc44999045f10a007e4bca.png) 内饰颜色与车身颜色相呼应，采用惬意紫、松弛绿、沉静黑、温暖米四种自然色调，营造出放松感。 车内搭载同级唯一的256色浮光氛围灯和14扬声器，每一次操作都触发专属光效互动，带来身临其境的音乐体验。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/b6c73083c5e54cb5bdfdc734a10e4f83.png) **空间设计上，firefly萤火虫拥有同级容量最大的92升前备箱，具备分层储物和排水功能。** 二排座椅翻折后，与后备箱形成超1250升纯平空间，进一步拓展了该车的使用场景。 **车内27处储物空间设计巧妙，副驾坐垫可轻松翻开，提供隐藏式储物空间，二排座椅免拆头枕，双侧均可翻折放倒，右侧座椅下还有超29升的隐藏式储物空间，满足多样化的收纳需求。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/3255a8253cfd4dccb0e5a4bdbf9c0d3b.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1490050.htm)

<blockquote><p>朱啸虎近期提出“AI应用没有壁垒”的观点，引发了广泛的关注。本文深入探讨了这一观点背后的逻辑，分析了为什么在AI时代，技术本身难以成为企业的护城河。</p> </blockquote>  这几天，朱啸虎算是又火了一把。 先是在一次对话里，朱啸虎直言，因为“商业化不清晰”加上行业又有高度共识，自己正在批量退出对人形机器人的投资。 昨天，在2025中关村论坛年会上，朱啸虎又放出话来： <blockquote><p>“AI应用就是没有壁垒，说有壁垒是忽悠人的，要在非AI能力上建立壁垒。”</p></blockquote> 批量退出人形机器人，乌鸦君暂不做评论。但AI应用没有壁垒这事，朱啸虎可能还真没说错。 这一点从最近OpenAI的转型也能看出。 在最近一次采访里，Sam Altman明确表现，比起最先进的大模型，他更希望OpenAI成为一个拥有十亿用户的网站。 种种迹象显示，OpenAI正在从一家大模型公司向一家消费互联网公司转型。 原因很简单，大模型没有护城河，OpenAI花了这么多钱，都没有在大模型上建立护城河，xAI和DeepSeek花了更低的成本、更少的时间就赶了上来。 更不用说那些AI应用了。远的不说，OpenAl这次更新的图片新功能，吉卜力风图片让ChatGPT又一次火出了圈，而那些AI图片创业公司的“天“，彻底塌了。 也难怪，最近AI编程明星公司Replit的创始人Amjad Masad在一次采访里说： <blockquote><p>“在极低的用户转换成本下，AI公司的收入增长的指标正在失效。“</p></blockquote> 既然技术不是AI应用的护城河，那么AI时代的商业护城河又在哪里呢？ ## 01 大模型没有护城河，OpenAI也没有 前不久，Sam Altman与Ben Thompson有一次访谈，当被问到“OpenAI更愿意成为一个拥有十亿日活跃用户的目的地网站，还是最先进的模型？” Altman的回答没有任何犹豫，“我认为拥有十亿用户的网站。“ 就像Ben Thompson所说，OpenAI正在为成为一家消费级产品型公司的人。而Altman也认识到了这一点。 为什么会发生这种变化？原因很简单，AI技术完全构不成护城河。 关于这点，谷歌曾在2023年泄露过一篇名为《我们没有护城河，OpenAI也没有》的内部研究。这篇文章提到了以下三个观点： 1）当免费的、无限制的替代品在质量上可比时，人们不会为受限制的模型付费。我们应该考虑我们真正的附加值在哪里。 2）庞大的模型正在拖慢我们的速度。从长远来看，最好的模型是那些可以快速迭代的模型。 3）数据质量比数据大小更具可扩展性。随着开源让LLMs的研究成本越来越变得可以负担，这会导致在技术方面保持竞争优势变得更加困难，而且这种以广度优先的方式探索解决方案的空间，远远超过了我们自己的能力。 文章里说，我们越是严格控制我们的模型，我们就越能使开放的替代品具有吸引力，我们不能希望既推动创新又控制创新。 后来，DeepSeek的崛起也很好地证明了这一点。OpenAI花了这么多长时间，这么多钱建立的优势都被赶上了，就更别提AI应用了。 在AI图像产品的座次变化，就很好地说明这一点。自2022年3月Midjourney发布开启AI生图以来，AI生图变化的座次就没有停止过。 2022年8月，Stable Diffusion以三个月用户量增长1000万称霸市场；到后来，Midjourney通过产品迭代，在相当长时间内流量高居行业第一；再后来，Stable Diffusion陨落、Midjourney流量被Leonardo. ai反超。到了2025年1月，SeaArt的网站访问量高达1844万，一跃成为全球AI生图产品的榜首。 现在好了，OpenAl这次更新的图片新功能，让很多人觉得那些专做图像生成创业公司的护城河一下子都消失了。 除了AI生图外，即使是现在最火的AI编程赛道，类似的担忧也同样存在。 在不久前的采访里，明星AI编程公司Replit的创始人Amjad Masad坦言：“现在ARR快速增长的指标正在失效，因为AI产品之间的转换成本太低了，任何人都可以在5分钟内从Copilot转到Windsurf再到Cursor。” 毫无疑问，AI正在打破那些传统商业认知里的护城河。就连a16z的合伙人Justine Moore也会感叹道： “现在唯一的护城河就是不断地推出很酷的东西，真是太疯狂了。“ 有趣的是，之前在研究AI初创企业Lovable上，其创始人提到的AI产品方法论里，一个很重要的点就是快速迭代。 Lovable会仅用一个周末完成核心功能，再用几个周末打磨优化，快速上线后，用户反馈驱动迭代。用Anton Osika的话说就是：“找到最大的瓶颈和产品问题，快速迭代解决，不做过长的路线图。” 看上去，变化似乎是AI时代唯一不会发生变化的点。但AI应用护城河的问题并非没有答案，这几天ChatGPT的出圈，或许就能给我们一个不错的启示。 ## 02 从文化认同到用户数据，在非AI能力上建立壁垒 对于AI应用的壁垒这事，国外投资机构NFX曾打过一个比喻： AI应用就像瓶装水。瓶装水里的东西都差不多，在这个看似同质化的市场里，你需要在其他方面提供独特的差异化价值，比如品牌、营销和渠道。 这句话是什么意思？乌鸦君打个比方你就知道了。 这几天，靠着吉卜力风图片，ChatGPT1小时就新增了100万用户，比22年ChatGPT刚上线5天新增一百万用户还要疯狂。 有趣的是，同样都是自回归（autoregression）模型，也都很擅长图片生成，比ChatGPT-4o上线早一周的Gemini却没有这么大的声量。 而两者唯一的区别就是，ChatGPT-4o比Gemini多了一个滤镜。 很显然，比起大模型排行榜上的数据，更强大的滤镜才代表着AI时代最先进的生产力。大众对这些伟大技术突破的理解就是如此简单。 这有点像当年ChatGPT大火。那一次，ChatGPT的火爆，远远超出了Altman的预期。以至于后来回顾时，Altman坦言，当时他并不认为ChatGPT是个革命性的东西，而只是一次简单的界面升级。 这背后凸显的一个事实是，一项先进技术是否能被大众真正接纳，往往不取决于技术本身，而是在非技术层面，比如足够低的使用门槛，又或者更高的文化兼容性。 如果说，基于使用门槛、文化兼容的超额价值为AI应用搭建了早期的护城河，那么用户使用数据则将进一步加深护城河的深度。 不久前，红杉资本合伙人Konstantine Buhler曾写了一篇文章，观点很明确：使用数据才是AI时代的护城河。 值得一提的是，这里的使用数据与互联网时代讲的数据不一样。普通的互联网数据已经高度标准化和商品化。而AI时代的数据是指，通过用户的独特使用情况形成反馈循环，解决他们的特定问题。在一些垂直领域，这种数据的专有性更强，护城河自然也更稳固。 关于这点可以参考谷歌。 最早，谷歌实现搜索自动化，是靠PageRank算法做到的。但是，仅仅过了几年，他们的优势就从PageRank算法变成了从用户搜索行为里收集的点击数据。 因为有了这些数据，谷歌就可以通过从之前进行过类似搜索并点击链接的人，来预测当下用户点击链接的可能性。 这也是为什么OpenAI想把ChatGPT打造成一个消费互联网产品的意义所在——收集更多的用户使用反馈。 在Konstantine看来，OpenAI在这一点上做的还不够。比如，他们不允许用户对回复进行编辑，这本来可以带来更多高质量的反馈数据。 最后，把Konstantine的意思，套用鲁迅的一句话可能更容易理解： <blockquote><p>“AI产品本没有护城河，用的人多了，也便有了自己的护城河。”</p></blockquote> 文/林白 本文由人人都是产品经理作者【乌鸦智能说】，微信公众号：【乌鸦智能说】，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。

缅甸强震救灾行动仍在全面进行中，目前已有大量中国救援人员赶赴灾区，争分夺秒的参与救灾工作。针对地震灾害，高德经过紧急协调和技术筹备，结合渲染和世界地图服务能力，率先上线震区卫星实景地图系统，支撑现场救援组织，观察了解缅甸震区建筑和道路的损毁中断情况，成为救援工作整体态势评估的重要数据参考。 使用者在高德地图APP和高德地图网页版中切换至“卫星地图”图层，即可实时查看震中区域的曼德勒市，以及周边受影响城市内比都、仰光的灾后遥感影像。  据了解，目前高德内部仍处于紧锣密鼓的研发升级过程中，后续将会尽快推出覆盖更全、涉及更多细节的震区卫星实景地图，为救援研判提供更全面的技术支持。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1490048.htm)

Linus Torvalds 经常因为内核代码的相关问题在邮件列表中喷人，最新被喷的是英特尔 Linux 软件工程师 Jani Nikula，这名工程师添加的代码被喷是令人恶心的破烂代码。 英特尔工程师添加的代码包含名为 hdrtesr 的冗余内容，这部分冗余内容会拖慢常规构建过程，同时还会在目录中留下残余文件，Linus Torvalds 认为这种测试应该由开发者自行处理，而不是让所有人被迫面对这些破烂代码和残余文件。 **** **Linus Torvalds 在评论中表示：** _我已经完成拉取并解决简单的冲突，但这份代码里包含的 hdrtest 垃圾让我很不爽，如果你们想搞点测试那就自己去做，别让大家的代码树里出现这些恶心的东西。我先将这部分标记为 BROKEN 并禁用掉。_ 这种犀利的发言也符合 Linus Torvalds 的作风，显然对于参与 Linux Kernel 的工程师来说这似乎是个压力，而对英特尔这名工程师来说被公开喷破烂代码估计心里应该也很不爽。 不过结局似乎还是美好的，英特尔这名工程师总不能直接喷回去，相反这名工程师在回应邮件的主题中就添加了隐藏令人恶意的东西，作为补救工作，现在他将所有令人恶心的破烂代码都隐藏到构建树种的.hdrtest 子目录下，同时将额外的 DRM 构建检查功能放在可选配置中，因此这基本不会再对其他开发者造成干扰。 尽管这件事可能让 Jani Nikula 有些难堪，不过现在这部分代码已经被优化和清理并确保昂 Linux Kernel 的构建更加高效，这种口水战似乎也在证明开源社区总是在争论和合作中不断前进。 via Linux Kernel Mail [1](https://lore.kernel.org/dri-devel/174321011387.3019715.1646591159826097779.pr-tracker-bot@kernel.org/T/#t)、[2](https://lore.kernel.org/dri-devel/20250401121830.21696-1-jani.nikula@intel.com/) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1490046.htm)

近日有博主爆料称，**一车友的新能源汽车起火，然而被保险公司拒赔**。从现场图片看，起火的车辆是一台三排六座的SUV，起火点位于车头，最终整车被完全烧毁，只剩下骨架。    而从保险公司出具的“拒赔案件商榷书”中可以看到，此事发生在今年2月2日18时58分左右，事故原因标明“自燃”，起火部位为头部区域，具体就是发动机左前方，**起火原因显示为“不排除电气线路故障引发火灾”。** 在“拒赔理由”一栏中，保险公司称，车辆在行驶途中起火受损，从起火点位于发动机舱左前电机控制器位置可排除车辆起火原因，包括油路故障、气路故障和外来火源引发，同时可以确定跟“电气故障”有关。 根据《中国保险行业协会新能源汽车商业保险示范条款(试行)》新能源汽车损失保险第十一条，下列损失和费用，保险人不负责赔偿：（二）自然磨损、电池衰减、朽蚀、腐蚀、故障、**本身质量缺陷，属于保险免责范围**。 因此保险公司称“**根据该次事故的出险经过、保险合同条款、鉴定意见来看，此次事故车辆的损失为电气故障造成，我司予以拒赔**。”  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1490044.htm)

我们可能还需要等待一段时间才能拿到三星最薄的 Galaxy 手机——Galaxy S25 Edge。此前有传言称，三星可能会发布 Galaxy S25 Edge于 4 月 16 日在韩国发布 Galaxy S25 Edge。随后，有传言称，该设备可能会比其本土提前一天在欧洲上市。**然而，据ET News报道，三星因故推迟了发布，并考虑在 5 月或 6 月的某个时候推出 Galaxy S25 Edge。**  该报道还补充道，三星由于 MX（移动体验）部门领导层的近期变动，发布窗口&#34;保持灵活&#34;。 消息人士称，“原定的发布日期定在本月15日，但内部认为有必要重新审查时间表。”据证实，这一信息也已传达给三家移动部门销售 Galaxy S25 Edge 的运营商。” 此外，有消息称， Galaxy S25 Edge的发布不会单独举办 Unpacked 活动。相反，它将通过在线活动进行，最有可能是通过官方博客，发布的形式与Galaxy Z Fold6 特别版类似。 三星据传 Galaxy S25 Edge 的价格将定在 Galaxy S25+ 和 Galaxy S25 Ultra 之间。Galaxy S25 Edge 预计 256GB 型号的售价预计约为 150 万韩元（约合 1000 美元）。发布延迟的具体原因尚未透露，但很可能与设备质量问题无关。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1490032.htm)