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今天我们说的可不是特斯拉 Robotaxi，而是自动驾驶的 ID. Buzz，一款由大众旗下专注于出行的子品牌 MOIA 打造的全自动厢式货车。与改装车不同，ID. Buzz 是专为出行服务而打造的。  过去几年，ID. Buzz 经常出现在汉堡街头的测试中。MOIA 计划首先在德国推出这款车，预计到 2026 年将在欧洲和美国广泛推广。 就在几天前，埃隆·马斯克宣布特斯拉的Robotaxis将在德克萨斯州奥斯汀开始正式测试。大众的声明表明，自动驾驶出行领域的竞争正在升温。但两者之间存在一个关键区别：MOIA的目标客户是企业客户和出行服务提供商，而特斯拉则直接瞄准了乘用车市场。 这意味着您更有可能看到由公司运营的 ID. Buzz 货车车队，而不是由隔壁邻居拥有的MPV。 [](https://newatlas.com/automotive/volkswagen-moia-id-buzz/#gallery:5) [](https://newatlas.com/automotive/volkswagen-moia-id-buzz/#gallery:5) MOIA 计划在德国推出自动驾驶货车 大众汽车集团首席执行官奥利弗·布鲁姆表示：“凭借我们完全自动驾驶的完整解决方案，我们正在打造一种独一无二的出行服务：城市、市政当局和车队运营商能够为所有人提供简单可靠的自动驾驶出行服务。我们的无人驾驶ID.Buzz接驳车是全方位互联方案的一部分，该方案由领先的技术、极具吸引力的车队、智能车队管理和以客户为中心的预订系统组成——所有这些都来自同一供应商，并可快速扩展至道路上的车队规模。” ID.Buzz 捆绑了针对公共和私人交通运营商的综合支持套件，包括自动驾驶技术、运营商培训、车队管理软件和乘客辅助工具。 这款厢式货车采用了 Mobileye 经过验证的自动驾驶技术，该技术已通过汽车安全法规的验证。与 MOIA 的自动驾驶出行即服务 (AD MaaS) 平台相结合，ID. Buzz 不仅能够自动驾驶，还能与出行应用程序集成、管理车队，并能够自主应对运营挑战。 大众甚至提供端到端的运营商支持，包括模拟、培训、部署和实时车队监控。运营商将能够根据自身情况，为农村、郊区和城市地区提供服务。 [](https://newatlas.com/automotive/volkswagen-moia-id-buzz/#gallery:3) [](https://newatlas.com/automotive/volkswagen-moia-id-buzz/#gallery:3) 这辆面包车内部简洁，只有四个乘客座位 该货车配备 27 个传感器，提供 360 度全景视野：13 个摄像头、9 个激光雷达传感器和 give 雷达传感器。其人工智能达到了 4 级自动驾驶的要求，这意味着它可以在特定场景下无需人工干预即可完成所有驾驶任务，这与 Waymo 在美国的捷豹 I-Pace 车队相当。 [这个](https://newatlas.com/tag/waymo/?itm_source=newatlas&itm_medium=article-body)市场竞争已经非常激烈。Waymo每周处理约 25 万次出行，而特斯拉表示即将推出 Model Y 的自动驾驶出租车服务。 特斯拉和Waymo偏爱标准车型，而ID. Buzz的外观和感觉则有所不同，它介于小型货车和小型巴士之间。它拥有宽敞的腿部空间、更高的车顶、更长的轴距，甚至在通常的前排乘客座位位置还配备了行李架。 车内，乘客将发现一个舒适的四座车厢、宽大的扶手、仿木地板，以及清晰可见的启动/停止、支持和SOS按钮。“通过智能手机直观登车”功能允许用户使用手机解锁车内。 [](https://newatlas.com/automotive/volkswagen-moia-id-buzz/#gallery:4) [](https://newatlas.com/automotive/volkswagen-moia-id-buzz/#gallery:4) 前排乘客座位通常所在的位置甚至还有一个行李架 如果获得监管部门批准，最早可能于明年开始部署。 布鲁姆表示：“作为我们成为汽车行业全球技术领导者的征程的一部分，我们将从 2026 年开始在欧洲和美国大规模部署可持续的自动驾驶出行方式。” [](https://newatlas.com/automotive/volkswagen-moia-id-buzz/#gallery:2) [](https://newatlas.com/automotive/volkswagen-moia-id-buzz/#gallery:2) ID. Buzz 配备 27 个传感器，可 360 度全方位观察道路 汉堡已确认成为 MOIA 的首个市政客户，将使用 ID. Buzz 作为现有公共交通的补充。同时，与 Uber 的合作将于 2026 年将 ID. Buzz 引入洛杉矶，标志着其正式进军美国共享出行市场。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509602.htm)
近期国际上的军事冲突，又将现代战争话题推上热门。如果说2019年的印巴空战还是一场依靠目视距离作战的空战、作战半径在几十公里，6年后的今天，这个作战半径已经被拉到了200公里，双方战机进行的是“超视距作战”。在这样翻天覆地变化的背后，依靠的是一套数据链攻击的能力。这种算法与硬件的结合，在军事上被称为“数据链攻击”。  一个月后，在俄乌战场上，乌克兰军队的无人机万里奔袭俄罗斯空军基地，展开“蛛网行动”，炸毁了多架俄罗斯战略轰炸机。 在计划实施前，乌克兰对无人机进行了AI算法训练，对战略轰炸机和预警机进行3D建模，训练AI在无人操控的情况下，自动识别这些机型，并针对发动机、油箱、挂载导弹等等部位展开袭击。  最近一个多月来发生的这两次局部战争，一个颠覆了空战，一个颠覆了陆战，它们预示着未来“先进算法战争系统”的样子。而大数据和AI正是未来战争背后的关键技术。 在硅谷，有一家极具争议的公司正在为军事和商业应用加速研发先进算法，这就是Palantir。 Palantir以两个案例名声大噪：第一是通过分析海量数据和情报，协助美国军方找了本·拉登；二是帮助多家大型银行，追回了庞氏骗局的数十亿美金。 而在俄乌战争爆发后，Palantir的联合创始人兼CEO Alex Karp成为第一位亲赴战争前线的美国科技公司创始人。  他在接受《时代周刊》采访时说：“俄乌战争，很可能是地表最后一场主要发生在物理世界的大规模战争...以前，战争是控制物理世界的斗争，而未来的‘虚拟战争’，则是算法之间的冲突。” 2024年Palantir放出的广告语简单而有力，结尾处几个字：Battles are won before they begin. 言下之意正是强调算法对军事力量的强势加持。 如今，随着硅谷右翼崛起的趋势，Palantir几乎成为了美股中的“国运股”代表。同时，顺着AI浪潮，Palantir希望通过AI agent来将AI算法应用于军事和商业领域的公司，帮助政府、军队和企业快速提效。 这种双成加持，让Palantir从2023年初至今，股价大涨了15倍，涨幅超过了英伟达，被散户们追捧为“AI信仰股”之一；同时Palantir的市盈率高达520倍，让公司跻身美国科技市值前十名。  这篇稿件我们来试图来打开Palantir的神秘黑匣子， 看看这家公司到底是做什么的、它的算法到底厉害在哪里。同时，华尔街何如看待Palantir这样的“AI信仰股”和所谓的“美国国运第一股”的？ （本文为视频稿件改写，欢迎大家收看以下视频） 01 Palantir的早期故事：打入军方内部 （本段落内容融合自《技术共和国》及《逆势者》） 作为一家成立于2003年的大数据公司，Palantir即使在成立多年后也鲜为人知，神秘程度可见一斑，主要是因为Palantir起家的重要客户是美国军方，而打入军方、得到信任、获得订单不是一件简单的事。 这本Peter Thiel的传记“The Contrarian”《逆势者》里面详细讲述了Palantir早年的崛起细节。 在成立的前几年，Palantir绞尽脑汁想打入美国军方，获得合约。《逆势者》中写到，公司最开始将目标对准愿意尝试新事物的军方中的中层指挥官，提供免费的软件版本供他们使用。 这些指挥官被Peter Thiel称之为“工程师兼销售人员”，他们如果觉得Palantir的软件产品好用，自然会说服军方内部。  这个策略是奏效的，几年时间中，Palantir更是从下到上，培养了数位军方内部的游说力量。 这包括陆军第2步兵师、第5斯特赖克旅战斗队队长哈里·滕内尔上校，在2010年年初就说服了美国陆军购买了Palantir的软件用于阿富汗作战；这个软件在阿富汗战争的使用引发了时任驻阿富汗美军情报主管迈尔克·弗林的注意，而弗林之后更是成为奥巴马政府的国防情报局局长；  另外一条线还有Palantir的 游说代表特里·保罗 ，他成功游说了众议员邓肯·亨特在国会中举行听证会，也是帮助Palantir争取到了不少机会。 不仅是军方，还有美国中央情报局CIA也是Palantir的大客户，购买了后者开发定制的软件，实现整合的信息检索和提取及分析关键信息。 而在华盛顿拥有日益强大影响力的Palantir也越来越强势，甚至不畏惧将政府和军方大客户告上法庭。 2016年，Palantir成功赢下了起诉美国陆军的官司，理由是美国陆军拒绝考虑商业上可替代其现有数据和分析平台的方案。  自此，美国陆军开始从原来具有垄断性质的雷神公司（Raytheon），与Palantir两家公司中，选择一家来开发未来的情报平台。在2019年3月，Palantir赢得了整个合同，这是政府第一次选择一家民营的软件公司，来领导国防项目。 而Palantir能最终获得美军的青睐不仅仅因为华盛顿游说团体、扶持内部人脉以及司法手段上的魄力，更重要的还是因为，软件服务产品得好用才行。 在阿富汗战争期间，美军几乎每个人都认识到：需要有更好的情报系统来评估特定道路的安全性，识别炸弹和抓获敌军。  但令很多情报人员沮丧的是，他们虽然已经掌握了所需的情报，比如说曾经袭击的记录和地点、使用过的炸弹制造材料类型、被俘叛乱分子的指纹扫描结果和手机号码，以及被美国情报机构招募的叛乱分子的报告等等。 但这些信息存在于几百个政府系统中，任何人只要获得适当的许可都可以访问。但是要想把这些信息综合形成有用的结论，比如巡逻队在计划访问邻近村庄时，到底应该采取哪个路线，几乎是不可能的。  Palantir CEO卡普在他的自传《技术共和国》里写到，他认为这里面的结症在于，军队软件系统的设计者（当时政府承包商洛克希德·马丁公司的程序员）与软件的实际用户（也就是战场上的士兵和情报分析师）相差太远。 用互联网产品的话说，就是用户与开发人员之间的鸿沟太大，根本无法理解真正的需求是什么。 那么Palantir怎么去理解真正的军队对于软件和数据的需求呢？它的产品到底好在哪里？接下来这个章节，就让我们深入神秘的Palantir。 02 Palantir到底是做什么的？ 虽然说Palantir非常神秘，很多信息非常不透明，但因为它现在好歹是家上市公司了，所以也有不少信息我们可以挖的。 如果你细看Palantir的业务，你会发现它还挺独特的，没有明显的同行可供参考，也不能完全归入一个确定的分类。 它被笼统地认为是一家“AI公司”；但深入研究后你会发现，它既是一家数据公司，因为做了很多数据集成；也是一家AI Agent公司，它的核心产品AIP，就是一个企业级的AI Agent应用，以及它还是一家类似于麦肯锡、埃森哲的咨询公司，它会给各行各业的公司提供IT咨询和AI解决方案；它还是一家国防公司，因为它有一半的收入来自于政府和军方。  那么Palantir到底是一家什么公司呢？这里的关键词是：定制化。 这就很有意思了。如果Palantir是一家SaaS公司（Software as a service软件即服务），那绝大部分SaaS公司都尽量把自己的业务做到标准化，这样才好快速复制，去抢占更多的市场份额。 但Palantir一开始就是走的定制化路线，在与企业客户签订合同之后，它会派一队工程师去到公司内部，深度了解公司的业务模式，挖掘基础数据，然后做一个定制化的AI系统部署。这种“定制化”是硅谷公司们极力避开的，因为模式实在是太重了。 但Palantir硬是把这条路给走通了。  更有趣的是市场对Palantir的想象力，并不完全来自政府订单。因为如果只是政府订单，市场空间的上限，是很有限的，特别是现在美国政府还在不断削减开支的情况下。政府订单的作用是提供一个稳定的现金流，要想打开公司增长的天花板，还是要针对商业领域的业务。 在商业领域，Palantir针对的客户都是大企业，前20大客户平均每年花费7000万美元来购买Palantir的产品和服务，而确实，只有他们才付得起Palantir的这种“定制化服务”。这些大客户包括了空中客车、摩根士丹利、默克、菲亚特克莱斯勒汽车等等。  Torres 孙田浩 美国二级市场投资人 新加坡鹿可基金资深投资人： 它本身就是定制化，而且它贵，但贵是有道理的，因为它是真的能给企业解决很多效率问题。 比如空客造飞机，是花了几千万，让Palantir给它定制软件，但是它造飞机的ROI（投资回报率）提升至25倍，这个东西是非常节省预算的。 2025年第一季度数据显示，Palantir拥有769家客户，季度营业收入为8.84亿美元，如果换算成年度收入，平均每个客户的收入在400万美元以上，这以软件行业的标准来看非常高。 并且，Palantir的前20名客户贡献了14亿美元的收入，占总收入的41.5%。换句话说，与大多数软件公司相比，Palantir最大客户的收入比例非常高。  定制化是否价格昂贵其实并没有那么重要。重要的是，给Palantir花的这些钱，能不能带来足够的价值。Palantir并不是普通地卖SaaS软件，而是在为不同企业建立一个定制“AI大脑”，而这些“大脑”凌驾于所有公司原有的数据和软件之上。 Palantir到底提供什么产品？ 今天我们就来详细拆解一下公司的四个核心产品线：Gotham、Foundry、AIP、Apollo。  Chapter 2.1 Gotham（哥谭） Gotham可以说是Palantir的起家本领——军事和情报分析产品，主要服务于政府机构和国防部门。 Gotham的核心是整合多元数据，特别是那些看似毫不相关的信息整合到一起，通过数据分析，来发现金融诈骗、阻止恐怖袭击，或应用于军事领域。  这里的“看似毫不相关的信息”，具体来说，包括各种信息来源：卫星图像、监控画面、银行流水、邮件来往、录音、个人出行、交通罚单、医疗记录、指纹信息等等，通过把它们交叉整合，发现其中异常，来帮助分析者快速获得洞察力，优化决策过程，甚至提前预警，防患于未然。这款产品的客户群包括CIA、FBI、美国军方、北约等等。  Gotham其实已经运用在了俄乌战场上：比如指挥官在电脑上输入目标坐标，然后算法自动计算开火方向和与目标的距离，并把任务分配给性价比最优的武器。 这个机制与打车软件Uber很像，一个是把乘客需求分配给最近的司机，而Palantir则是聚合更多信息，把打击任务分配给最优的炮兵或导弹。最终Gotham还要统计结果，并将结果反馈给算法，经历一个自学习的过程。  当然，以上还只是一个武器管理系统和统筹战斗力的单点应用。Gotham更强大的地方在于，它可以提供一整套AI驱动的作战系统，提供从太空到地面的整体决策优势。以前可能需要2000个人来做决策的过程，现在可以减少到20个人。 首先是Gotham可以整合大量信息，变成一个战场助理，地形如何、敌人在哪、什么装备、你有什么可选的武器和部队，备选的作战策略有哪些，这些都可以由Gotham生成，最终给到指挥官，这时候指挥官做决策的效率就会很高，因为他已经获得了几乎所有他需要的信息。然后后续实时的信息和预测，Gotham也一样能生成。  在这个过程中，Gotham到底没有用，是被军方视为“上帝视角”，还是被当成好看不中用的花瓶，核心就在于AI在整合了大量信息之后，到底能不能发现那些，以前容易被人类忽视的深层信息。 当然，Gotham已经证明了自己有用。在我们在前文提到的阿富汗战场上，有一件一直令美军头疼不已的问题，就是“路边地雷”。后来，Gotham就被用于寻找那些埋地雷的敌人。Gotham曾经发现了一个戴着紫色帽子的当地人，这本来是再普通不过的一幕，但是系统发现这种颜色在当地极为罕见。 通过持续追踪这个异常特征，再结合其他的行为模式分析，最终发现这个人其实是一名正在埋设地雷的恐怖分子。  更为有趣的是，当地村民后来知道了这个神奇的系统，竟然跑来问美军能不能帮助他们，去找是谁偷了他们的羊。 另外，在军事情报领域，Palantir最知名的案例就是协助美军找到了本·拉登的藏身处。Palantir帮助情报人员，构建了一整套人物知识图谱，精准筛选出关键人物的出行记录、通讯联络、资金流向等等蛛丝马迹，最终锁定了本·拉登的唯一信使艾哈迈德。  然后再通过监控这位信使，发现他频繁出入巴基斯坦阿伯塔巴德的一处院落，并且这个院子有6米高墙、带刺铁丝网、两道安全门、墙体厚度可以抵御重火力，院内自主焚烧垃圾、从不往外面倾倒，住户从不出门，领居曾经目睹院内人员贴墙行走，这可能是为了防止空中侦查拍到面部，这些可疑迹象都是很重要的线索。最终美国军方锁定了本·拉登的藏身地点。 在讲述拉登丧命经过的《终结》（The Finish）一书中，作者马克·鲍登（Mark Bowden）写到，Palantir的软件“是名副其实的杀手级应用”。  Torres 孙田浩 美国二级市场投资人 新加坡鹿可基金资深投资人： 我为什么觉得这个好呢？因为以前这些东西只有人做，首先我得自己画个作战地图，然后我去告诉你，敌方的人在干什么，我方的人在什么。而且这往往不是一个人能告诉你的，是很多个人，然后战术参谋又有一批人，这就乱了，这个效率肯定不会那么高。但是现在等于所有东西都融合到一个APP里，你自己看就好。这个就是Gotham做的事情，极致的决策效率提升，而且这个决策效率的质量还高，因为它把所有的物理世界的信息，它有能力都融合到它那一个APP里。这个是Palantir最亮眼的地方。 Chapter 2.2 Foundry 第二个核心业务是Palantir的Foundry。 我们知道，Palantir在大力拓展商业订单，同样的技术也可以应用于商业领域。Foundry就是Palantir针对大企业应用的产品，通过整合大企业的海量数据，用算法去发现其中异常，在金融领域可以发现诈骗或资金异常，在供应链、制造业领域则用来帮助企业提升效率。  我们在和一些投资AI应用的投资人聊天的时候，对方认为，当下阻碍AI应用于企业客户的一大困难，就是原始数据来源过于繁杂，以及数据孤岛问题，导致很难真正切入企业的工作流程。而Palantir Foundry就是针对这个问题而诞生的。 Foundry的本质逻辑与Gotham类似，只是Foundry是针对商业领域的，Foundry也是将分散在企业各个地方的数据整合在一起，这里不是简单的整合，而是与公司的运营逻辑一起做结构化融合。其中应用的逻辑是Palantir的“本体论”（ontology），这一点我们后面会聊到。 Foundry在各行各业里都有应用，从电力、石油、汽车、航空航天，到制造业、零售业、物流、金融、医疗等等。  比如在航空航天领域，空客（Airbus）就是一个典型的例子。空客的供应链管理极为复杂，一架A350飞机由500万个零部件组成，需要数百个团队一起打造，分布在4个国家和8家工厂。而推动生产的各种数据，比如生产计划、排班计划、零部件交付、工单、质量问题等等，也全部分散在不同国家的团队手中。 这就导致在空客的生产过程中，没有一个人能回答关键问题：在某个时间点，正在生产的某家飞机，到底进行到哪一步了？每个团队都只根据自己能获取的数据做决策，而没有考虑全局，这就拖慢了交付速度。 而要想提高A350飞机的交付速度，这背后其实是一个数据整合和数据协作的问题。Palantir派驻了一个工程师团队到空客，将所有关于日程安排、人员轮班、零部件、交付和质量问题的信息，都整合到Foundry平台中，并创建了一个统一的用户界面，为参与A350生产的所有人员，提供规划指导和故障排除。  空客的供应链管理人员，可以通过这个系统，清晰地看到每一个环节的实时情况，如供应商的交付进度、生产线上的产品状态以及物流运输的位置等。 Foundry内置的AI模型，可以预测某些环节可能出现的潜在问题，比如基于历史数据和外部变量，像天气、罢工等情况，哪些供应商可能出现交付延迟，并且根据这些预测给出多种解决办法，及这些办法的优劣对比。  而在食品行业，泰森食品利用Palantir的AI技术，来管理产品分销和库存。这个问题一直是食品行业的痛点，很多产品的保质期短、客户需求又不是恒定的，时大时小，导致供需往往很难匹配，造成浪费和降低利润。 Palantir的解决方案是，通过整合销售数据、库存数据以及市场预测数据等，帮助泰森食品更准确地了解市场需求，优化产品分销策略。根据不同地区的销售历史和实时需求，合理安排产品的配送，减少库存积压和缺货现象的发生。通过对库存数据的实时分析，及时调整库存水平，确保产品在保质期内能够及时销售出去，以降低企业的运营成本。 那这就是Foundry这块业务，感觉市场潜力还是非常大的。可能你会注意到：Foundry其实很适合变成一个第三方平台，毕竟它涉及的行业太多了，而每个行业都有自己独特的know-how。 Palantir现在也在尝试做这件事。Foundry具备开放的API和数据格式，允许多样化的分析工具接入，从而提供多样化的高级分析能力，如果在未来能够吸引更多优质的Agent创业者加入，就类似于苹果的应用商店生态，而我们都知道，苹果的App Store生态，才是它高毛利率的核心引擎。  Chapter 2.3 Palantir AIP 第三个业务就是Palantir AIP，这款产品于2023年推出，是这一波AI热潮下的明星产品，也是支撑它“最具潜力AI Agent”故事的基石。 AIP并不是一个独立的产品，而是类似一个基于Foundry的交互插件，让你能够轻松调用市场上的大语言模型，比如ChatGPT，并与Foundry的能力结合在一起，几乎是“开箱即用”、“傻瓜式操作”。  AIP的核心是应用层面的，它做到了“可视化和去代码化”，大大降低了非技术人员使用Palantir各种功能的门槛，企业客户不再需要雇佣昂贵的软件工程师，甚至不需要数据工程师来参与项目落地。非技术人员就像与助手聊天一样，来完成原本很复杂的技术操作，AIP可是把使用Palantir产品的门槛，从天上拉到了地下。 AIP就是Palantir的Agent产品，这也是Palantir在商业市场获得高速增长的核心武器。我们来看2个有趣的例子： 第一个例子是在制造业场景中：在内华达州松下能源的工厂，这里在为电动汽车生产数百万块动力电池。工厂设有一个由350人组成的设备维修团队。不过别忘了，在美国很多地方的产业工人都是不够的。这家工厂位于内华达州里诺市，这座城市以博彩业闻名，全球最大的老虎机公司的总部就在这里，所以这里没有任何锂电池的制造业基础。 对于松下能源来说，要想招到有经验的技术人员简直是天方夜谭，能招到人就不错了，很多时候都需要从零培养。动力电池工厂里的一个核心设备是卷绕机，它把正极、负极和隔膜组装在一起。 但当车间里有数百台机器、每台机器都有上万个活动的零部件时，每天的数据量巨大，同一时间，很多机器都会产生错误代码，如果你要想找到解决方案，培训师会告诉你，每个错误可能都有多种解决方法，但只有一部分解决方案是尝试过的，剩下的就只能边干边摸索了，但如果这个维修团队都还是新人，效率可想而知。  后来松下能源和Palantir一起，基于AIP开发了一款Copilot AI机器人，称为“Atom”。 松下能源工厂的系统里，存着超过一百万张以前的工单，这里面充满了各种维修知识。Atom，也就是Palantir的这个AIP产品，可以阅读所有历史维修数据，并按照从易到难的顺序进行总结，指导技术人员如何推进工作。在修好之后，技术人员会记录他们这次的修复过程，录入系统，给整个数据库添砖加瓦。这让整个新人团队，从本来需要3-6个月的学习周期，缩短到短短几周就能上手。  并且，这款AIP产品还可以继续推出2.0版本，从出了问题再去维修，变成主动预测哪里会出问题。未来松下能源还会在美国堪萨斯州德索托，再去建第二座电池超级工厂，这款AIP产品也可以起到很大作用。 第二个例子是在一些超市、仓库等，涉及劳动力管理的场景中，就拿超市来说，你需要管理收银员、购物车管理员、补货员（看看哪个货架缺货了）、酒水管理员、理货员（管理产品陈列、核对价签）等等，还要根据客流量的情况，来调度不同的角色。这时候就可以用AIP，它有一个动态调度系统，如果你是超市的老板娘，你不需要会写代码，直接跟AI对话就行了。 这是一个超市的“工作流程构建图”，它就像一张透视图，可以实时透视所有业务流程和运行情况。  你可以在这套系统中，随时创建新的调度需求，如果与既定规则有冲突，AIP就会告诉你哪里起了冲突，如果哪里效率太低，AIP也会给你相应的优化方案。因为是实时的，这就使得这套系统非常适合用在大部分劳动力管理的场景里，降本增效。 AIP对Palantir业务增长的驱动作用非常明显。在AIP刚推出的2023年第二季度，是Palantir增长率最低的一个季度。此后，每季度的收入增长都在加快，毫无疑问AIP确实促进了Palantir的整体增长率，这使Palantir成为少数几家直接将AI货币化的软件公司之一，Palantir自己也毫不犹豫地将收入增长归功于AI。 2024年Q1和2025年Q1期间，Palantir的商业部门订单收入增长71%；而同一时间政府业务的收入增长45%。在美股市场，Palantir也被市场投资者划入“AI受益概念股”的名单中，从2023下半年开始股价飙升。  Chapter 2.4 Apollo Palantir Apollo这个产品主要用于Gotham和Foundry的软件部署和数据集成，它的一个重要特点，是解决数据安全和隐私问题。 我们知道，Palantir是定制化的，每个企业的数据格式和结构都不一样，Apollo就提供了一个软件部署的基座，把通用性的东西集成好，在此之上再去做定制化，同时还能自动做更新和版本管理，降低了企业运营成本。这对于Palantir很多传统企业客户来说，非常有吸引力。 Torres 孙田浩 美国二级市场投资人 新加坡鹿可基金资深投资人： 传统企业问题包括：首先是业务简单、效率低，而且即使运作了很多年，数据库都很陈旧了，也没有能力更换。而这个就是Palantir的优势，结构又简单，用Apollo就能直接更换，所以它们就主打这个市场，是很有优势的。虽然它的故事很大，但我们还是要看它一步一步的脚踏实地，看它怎么做业务。 更重要的是，要想真正应用AI，数据安全是企业非常关心的。很多企业都想要一个部署在围栏里的数据库，而Apollo就特别适用于这种高安全环境，可以实现在隔离的系统中，进行软件部署，Palantir既然都能满足军事和国防的特殊需求，那么商业企业的数据安全，理论上也绰绰有余。 这一点也构成了Palantir的又一大核心优势，无论是Google、微软这些科技大厂，还是Snowflake、ServiceNow这些数据软件公司，总有一些业务与Palantir有相似之处，但是Palantir在数据安全、监管合规方面确实无可替代。  张璐 硅谷Fusion Fund创始合伙人： Palantir确实有一点做得很好，就是它把数据隐私安全、合规、监管这些东西作为一个优先级放到它的平台上，因为它要做政府订单。 政府订单一来就是对安全系数要求很高，合规要求很高，所以它们也可以通过这些领域的经验，还有包括这个本身给它带来的公司的形象，都会让它更容易地去获得一些客户的信任。这部分也就天然的放到了它非政府订单里，现在 AI 时代，反而这个层面上成为了它一个比较明确的优势。 毕竟科技大厂们，它们的很多商业模式，实际上就是建立在贩卖数据之上。所以它们在企业端去推AI的时候，往往需要做更多工作，才能让企业级客户放心把自己的数据分享出来，但对Palantir就少有这样的担忧。 所以总结来说，这些工具让Palantir那些二十多岁的年轻人，从西装革履的IBM、洛克希德马丁公司手中抢来了客户，因为Palantir的产品部署速度更快，结果更清晰。 如果往更远去想，Palantir这四大业务组合成的平台，如果能成为构建B端企业级AI Agent的关键技术层，覆盖各行各业的高价值场景，这将把AI Agent的故事推向更高潮。 Palantir的业务其实很难找到一个直接竞争对手，在UBS的一篇研究报告中，访谈了23位Palantir的客户，他们基本无法找到Palantir的直接竞争对手。  而如果我们往更深层去看，Palantir真正的优势，也就是贯穿Palantir各个产品的，其实是一个理论基础——数据本体论（ontology），它可以说是理解Palantir产品的一把钥匙。 03 数据本体论：Ontology 非常有意思的是，Palantir的创始人卡普并不是技术背景出身，他其实在德国攻读的哲学博士。但可能正是他的哲学背景，造就了公司的核心竞争力， 让Palantir难以被模仿。 Ontology（本体论）这个词是由17世纪的德国经院哲学家鲁道夫·郭克兰纽首先提出。最开始，它是研究“存在的本质”这样的哲学问题。但近几十年中，这个词被应用到计算机界，并在人工智能、计算机语言以及数据库理论中扮演着越来越重要的作用。  而Palantir用 “Ontology” 来命名它的核心概念，也是想表达如何通过结构化模型，来将现实世界中的各种事务、事件、关系，转化为数据和算法，在虚拟世界中建立新的“存在”。 数据本体论到底如何帮助Palantir崛起的呢？ 如果把本体论应用在商业世界，其实就是如何用一种层次结构，来表达一个特定领域的概念、特征、关系网络等等，给AI提供一种理解人类社会、或者公司业务的知识图谱，再根据这个知识图谱去进行推理、做出行动。 在现实世界的企业中，我们有非常多的这种层次结构，比如环环相扣的供应链。在给企业搭建新的数据平台时，本体论就是去尽可能复刻，客户在现实世界中已经存在的一切关系，包括各种生产、销售关系、内部架构等等，几乎复刻出一个客户的“数字孪生体”，让客户能够以低成本，完成从“物理世界”到“数字世界”的迁移。 用Palantir自己的话说，本体论可以分成三个部分：Data（数据）、Logic（逻辑）和Action（决策）。  首先是数据，这里面就有数据沼泽的问题。数据沼泽，顾名思义，就是当你把各种各样的数据融合在一起之后，因为背后的格式可能都不一样，整个数据库就会变成一片混乱的沼泽，当你想要去通过某个具体的数据来分析问题的时候，就不得不在这篇泥沼里艰难跋涉。 那Palantir是怎么解决这些问题的呢？它是根据本体论的思路，把数据库按照知识图谱来设计的，Palantir存储的不是数据本身，存储的是这些数据之间的关系，当你需要找到某种类型的数据时，本质上Palantir就可以根据关系去寻找，效率会高很多。  第二层是逻辑，Palantir会设计很多Model，有小Model、中Model和大Model，分了三层，小Model主要用来处理最原始的基础数据，更多是在定义层面，然后中Model负责处理它们之间的关系，大Model就更多是做出分析和判断。这里面也是一个层层递进的结构。  第三是决策，也是对应于最后的应用环节。就是说怎么能把通过这些复杂数据，得出的结论，能让用户快速理解，并且不需要这个用户懂代码。这一点也是Palantir的核心理念，尽最大可能去降低用户的使用门槛。  对于很多在混乱的数据海洋里挣扎的CTO们来说，“本体论”非常有吸引力。比如一位来自非常传统的化工行业公司的CTO，在一次演讲中分享了自己第一次听Palantir解释本体论时的心情：当时这家公司刚刚收购了一家德国同行，高管们随即发现，公司的数据部门彻底不堪重负了。 因为两家公司的数据系统完全不一致，并且整个公司有多套ERP系统并行，数据冗余严重。团队耗费大量时间梳理遗留代码，只是为了确认"这两种材料是否相同？这些产品是否是同一个？"这严重拖累了效率。  随后这家化学品公司与Palantir合作，在Foundry上开发了多款应用，来加速对公司数据的清洗和分析，它彻底解放了化学家的创造力。这就是一个很好的本体论如何运作的例子，相当于Palantir给这家公司建立了一个实时更新的“数字孪生”，枯燥的数据工作让Palantir的AI来做，而真实世界里的化学家们，就有了更多时间，去研究新配方。 不过对于Palantir来说，AI的故事是一条明线，但让Palantir异军突起、股价飙升、PE超过科技股七巨头平均市盈率10多倍的背后原因，还有一条暗线：特朗普胜选以来，刮起的美国“国运股”概念风潮、和硅谷右翼势力的崛起。 04 MAGA：“美国国运第一股” 尽管Palantir不是一个消费品牌，客户还都是B端企业，但它在散户投资者中已经积累了一批狂热的粉丝。 根据FactSet的数据显示，Palantir大约一半的股票由个人持有。这一比例，超过了深受小投资者喜爱的特斯拉。  而比起马斯克与华尔街的“不共戴天”关系，Palantir和卡普明显更会玩投资者关系。 Palantir不仅直接允许非机构股东参与财报电话会议的问答，还专门针对散户投资者群体发表评论。 在Reddit上有一个专门讨论Palantir股票的论坛，名为r/PLTR，拥有约6万名会员。支持者们给公司取了昵称为“Pili”，还会抢购印有Palantir公司logo的棒球帽和T恤。  我们跟很多投资人聊到Palantir的时候，对方经常摇摇头说，“看不懂”。因为大家发现，实在是无法用金融上的一些传统估值方法来看Palantir，因为无论怎么看都是太贵了。 Chapter 4.1 高增长软件中最昂贵的代名词 当然，首先Palantir的业绩没得说，它每次都能公布超出市场预期的财报，比如美股对于软件/科技类公司有一个经验法则：Rule of 40（40%法则）。  简单来说就是增长率与利润率之和超过40%，则说明这家科技公司有着很强的竞争力，Google的这个数字在20%、Snowflake在30%，而Palantir在最新的2025Q1财报中达到了83%，两倍于40%基准。 Torres 孙田浩 美国二级市场投资人 新加坡鹿可基金资深投资人： 公司的回报率来源有两个：一个是它的利润或者收入的增长，一个是它的估值的增长。如果我们维持一个比较乐观的看法，假如它是以40%或者30%的年化收入增长，或者它的自由现金流增长的公司，那Palantir在90块钱的股价，已经把未来五年收入增长的预期都透支了。这个公司如果纯看它的增长，它的价格已经打入了至少三年、四年以后的光景。但我们一般看一个公司，往前看一年都已经很乐观了，比如像乐观的时候的亚马逊、Meta，这些最多就定价到2026年中这样，但Palantir已经定价到2028年了，所以这个肯定是从收入端是非常高估的情况。 Palantir这种级别的估值，往往能在增长迅猛的早期创业公司中看到，但在二级市场中非常罕见。能与Palantir一比的，是曾经也暴涨过的软件公司Snowflake。 我们知道，Snowflake在IPO上市不久后开启暴涨模式，市销率（Price-to-Sales Ratio）一度高达三位数，但在背后支撑的是超高增长，Snowflake在2021年的收入增长高达124%。但Palantir可没有这么惊人的营收增长率，在2024年的收入增长只有29%。  Torres 孙田浩 美国二级市场投资人 新加坡鹿可基金资深投资人： 本质上一个公司它的估值如果想往上走，要么是它的生意模式有很大的变化。就比如像Palantir，它之前对于政府的故事比较多，它主要是给政府供软件的，它现在对商业也可以有一个很强的故事，这个时候它的生意模式改变了，那它估值理应该往上走。 同时还有一个就是，要么就是它的行业周期有变化，或者它对它的技术有新的解释，让它的收入清晰度，可见性提升了，或者说收入大幅增长了，这种情况下它的估值可以提升，但我觉得Palantir这个公司，如果它的EV/ EBITDA（企业价值/息税折旧摊销前利润）在40倍以上，往往这种高成长的公司在40倍以上，那它就属于一个很非理性的估值。  Palantir不用EV/ EBITDA（企业价值/息税折旧摊销前利润），用最乐观的PS（市销率）估值的话，它也已经在70倍、80倍，这个时候已经非常高了。除了它的收入增长和业务能见度提升以外，它还定价了，比如说万斯就是下一任总统，或者说彼得·蒂尔（Peter Thiel）又做了什么，把国外的政府的订单都给搞过来，但其实这个都不太现实。 华尔街投行们则喜欢用FCF（自由现金流）来估值，UBS给出了预测2025年124倍FCF，对应80美元/股的价格，但这个水平依然是高增长软件同行Crowdstrike和Datadog的接近2倍。Morgan Stanley则给出了88倍FCF，对应60美元/股的中性情况。无论哪种估值方法，Palantir仍然是高增长软件中最昂贵的代名词。  如果用更传统的市盈率指标来看，Palantir超过500倍。要知道，在2000年互联网泡沫破裂前，诺基亚也是如日中天的公司，当时的PE也才100倍；特斯拉在2021年度过产能地狱后是350倍；英伟达在2023年ChatGPT很火的时候是250倍。 Palantir的估值一方面令传统估值方法显得可笑，另一方面说明投资人对Palantir的预期充满了乐观情绪，寄希望于它是一个比特斯拉、英伟达还大的故事。 当然，用这些估值工具来解释Palantir可能本身就是徒劳，毕竟在业务和基本面之外，Palantir的一个核心逻辑——就是硅谷科技右翼的崛起，而这样的情绪来到华尔街之际，传统的估值工具也许都不奏效了。 Chapter 4.2 硅谷科技右翼的崛起 在2024年美国总统大选中，特朗普大获全胜，背后最重要的一个现象就是硅谷科技阵营的加入：硅谷的创业者、企业家、投资人的政治光谱发生了显著变化，不少人加入了右翼阵营，包括之前负责“政府效率部”（DOGE）的马斯克、被称为“AI和加密货币沙皇”的投资人大卫·萨克斯（David Sachs），还有像硅谷VC a16z的Marc Andreessen，他也发表了一篇文章：“我们为什么转而支持特朗普”。  当然，还有我们前面提到过的彼得·蒂尔（Peter Thiel），他们都希望重塑美国的科技政策，不满于硅谷科技的所谓“pussification”（意味着科技巨头们变得优柔寡断和畏首畏尾），他们也怒斥在硅谷的“政治正确”风向。 Palantir的CTO Shyam Sankar，发表过一篇《国防改革》（The Defense Reformation），其中清晰地表达了对美国国防工业的不满，他写道：我们正处于未宣布的紧急状态，三十多年来，我们接受了一个停滞不前的国防工业基地，这个基地诞生于一个自满的、没有竞争的“一言堂”。  而这个“一言堂”指的是美国国防部内部缺乏竞争，使得科技进步无法在政府内部实现。 在柏林墙倒塌之前，美国只有6%的国防开支用于垄断型的国防公司，而绝大多数支出都流向了同时拥有国防和商业业务的公司。比如说，克莱斯勒生产汽车和导弹、福特在1990年之前一直生产卫星、通用磨坊（General Mills）生产火炮和惯性制导系统。  但在今天，这6%已经膨胀到86%，而过于依赖垄断型公司的后果是：商业创新已经与国防脱钩。 所以卡普和Peter Thiel所代表的科技右翼，梦想着将科技创新重新带回国防生态体系中。过去几十年，硅谷精英们以标榜“远离政治”为荣，但如今，崛起的硅谷右派们正在强势反击这样的硅谷骄傲。 卡普在他的书中写道：“风险在于，一代美国人对民族国家的幻灭，以及对集体防御的漠不关心，导致智力和金融资源，被毫无争议地大规模投向，满足资本主义消费文化中反复无常的需求。 这导致美国丧失了文化抱负，科技行业越来越少生产，真正具有持久和集体价值的产品，人们过多地将控制权拱手让给了市场的恣意妄为。”  Alex Karp Palantir CEO： （我写这本书的触发点在于）西方作为一种理念和实践原则，本应是优越的，而拒不承认这一点，因为通过拒不承认或矢口否认它，你可以自以为比实际更聪明或更优越，这已经给我们的社会带来了巨大的困境。 业界其实对卡普以及Peter Thiel的相关言论多有争议，其中批评者们认为，这两位右翼代表的这些过激言论主要目的在于向政府兜售Palantir的服务与产品，而批判如今的硅谷科技现状只是他们制造恐慌的方式。 其中《逆势者》这本书其实对Peter Thiel以及卡普进行了非常犀利的质疑，包括质疑Palantir的大数据服务到底是否有效，质疑找到本·拉登到底是否是Palantir的功劳，以及质疑卡普和Peter Thiel的言行是否只是出于销售为目的。所以在我们这部分讨论硅谷右翼崛起之际，“辩证看待”他们的言论非常重要。 卡普认为，如今全球50家最有价值的科技公司，美国占了其中的十分之九，而在这50家公司中，占比最大的7家——苹果、微软、英伟达、Google、亚马逊、Meta和特斯拉，都植根在硅谷或美国西海岸。这种财富和影响力的集中程度，在现代经济史上是首次出现。  但人们对硅谷所要求的回报太少了，硅谷工程师被赋予了如此之大的权力和财富，但公众应该要求什么回报呢？免费电子邮件是不够的。 所以，卡普很不爽美国社会的主流特征并非是公民或政治，而变成了围绕娱乐、体育、名人和时尚，而卡普给出的解法是要重建“技术共和国”，需要重新拥抱集体经验、共同目标和身份认同。这也是他的书名的由来。 Palantir的董事长是彼得·蒂尔，这位“PayPal黑帮”的核心人物，如今也是硅谷右翼的核心力量，他也经常表达对美国科技界现状的不满。  彼得·蒂尔 Palantir董事长： “如果我们把阿波罗太空计划看作是最后一个伟大的科技项目，那么1969年7月，我们登上了月球，三周后伍德斯托克音乐节开始了。从某种意义上说，那时科技进步停止了，嬉皮士接管了这个国家。”我认为我们现在的进步速度，比100年前要慢得多。 此前，Peter Thiel和卡普的观点在硅谷是极具争议、甚至是不受待见的。Palantir也一直在遭遇各种争议和抵制，包括人们反对警方使用Palantir的分析软件，因为可能会威胁到公民权利和自由。 相反，亚马逊决定禁止美国警察部门使用其面部识别软件，而IBM更进一步，宣布将放弃对面部识别能力的所有研发，因为IBM反对使用该技术“进行大规模监视和种族定性”，导致“侵犯基本人权和自由”。 而卡普对这些观点表现得非常义愤填膺，他写道：“国家花费了250亿美元，保护驻阿富汗士兵免受路边炸弹的威胁，而当美国人的生命在本国受到威胁时，集体的反应却是冷漠和听天由命。似乎这些人的生命在判断是否使用某些软件的时候并不重要，美国许多当权者，基本上放弃了解决暴力问题的责任，科技公司们一再被警告，不要涉足这些领域。”  但如今，事情正在变化。或许，正是因为越来越激烈的国际竞争，令硅谷科技右翼有了更大的话语权。 随着右翼风潮在硅谷逐渐崛起，卡普和Peter Thiel正在赢得越来越多科技领导者的声援和共识：比如说著名VC机构a16z在募集新基金时，就以“美国活力”为主旨，关键词都是要投资于“国家最核心的东西”以及“符合国家利益的才是最好的公司”，投资范围也不再避讳国防、公共安全、教育、工业和制造业等领域。  Palantir也正在与十几家硅谷公司谈判，计划组建一个科技联盟，共同竞标美国政府的项目，目标是要挑战美国的传统国防巨头，比如洛克希德·马丁、波音、雷神等等。正在洽谈加入的公司包括，马斯克的SpaceX、OpenAI、造船商Saronic、人工智能数据标记公司Scale AI等等。  在华尔街的二级市场上，以Palantir为代表的美国MAGA国运股也正享受着估值红利，而硅谷与华盛顿正在进入“蜜月期”。 张璐 硅谷Fusion Fund创始合伙人： 我觉得更多反而是因为它看到了整个大的市场环境的机会，地缘政治的影响，军工订单的提升等等。因为不管是谁，当总统的时间是有限的，比如说川普的任期其实只剩下3年多，然后还有中期选举，科技投资，其实你想我们投企业并不是说布局说，接下来两三年这个公司退出，是投资接下来的7年甚至10年，所以不太可能单纯是因为现行的某个政策马上去聚焦某个行业的投资，更多的是因为大家都在判断说接下来的5年、7年，甚至10年，整个全球的地缘政治可能会处在一个相对比较不稳定的状态。 那这种不稳定的状态会带来大量的对于军工，对于国防这方面技术创新的一个需求。那这些市场机会和潜在的预算就会成为可能的一个投资机会。 也许硅谷从来都不曾远离华盛顿和政治。曾几何时，硅谷的仙童，惠普和英特尔等公司的员工能吃饱穿暖，都得感谢冷战时期源源不断的国防预算。只是如今，SpaceX和Palantir等公司成为了新一轮的硅谷右翼代表，而不知道，它们的故事又能讲多久。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509598.htm)
黄仁勋启动大规模减持计划，带动英伟达内部高管集体套现。据英国《金融时报》周日报道，英伟达内部人士在过去12个月内已经套现超过10亿美元公司股票，其中超过一半的交易发生在本月，高管们正在兑现投资者对人工智能热情带来的收益。 <blockquote></blockquote> [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/116/w550h366/20250611/6776-dca4a9a46be4562636d61bbe3285737f.jpg) 据华尔街见闻此前文章，黄仁勋本周启动了自9月以来的首次股票销售。据美国证券交易委员会（SEC）文件显示，黄仁勋在6月20日至23日期间售出了10万股英伟达股票，价值1440万美元。 而与此同时，投资者继续大举买入英伟达股票，押注AI应用对芯片的巨大需求，推动其市值在周五突破3.78万亿美元，超越微软重回全球第一。 黄仁勋精准减持 英伟达表示，黄仁勋的所有股票销售都是根据3月份同意的预先安排的交易计划进行的，该计划设定了销售触发的价格和日期。尽管如此，黄仁勋仍保留了他在英伟达的绝大部分股份。 “当股票在第一季度下跌时，他没有卖出，这真的很明智，”VerityData研究副总裁Ben Silverman表示，“黄仁勋等待股票回到他感到更舒适的销售水平。” VerityData在一份报告中指出，英伟达股价突破150美元似乎触发了黄仁勋的销售计划。黄仁勋在其销售计划强制性90天冷却期到期后立即开始出售股票。董事和高管通常会同意这些计划，以避免内幕交易指控。 根据该计划，黄仁勋可以在今年年底前出售多达600万股。按照目前的股价，黄仁勋有望获利超过9亿美元。据福布斯估计，黄仁勋的净资产为1380亿美元。 套现潮涌现，英伟达高管减持进入高峰期 除黄仁勋外，多位英伟达高管和董事也在近期大规模减持。 长期董事会成员、红杉资本前管理合伙人Mark Stevens作为英伟达最早期投资者之一，6月2日宣布将出售高达400万股（目前价值约5.5亿美元）的股票，截至目前已售出价值2.88亿美元的股份。 英伟达全球现场运营执行副总裁Jay Puri于6月19日售出了价值约2500万美元的股票。 另外两位董事会成员Tench Coxe和Brooke Seawell也加入了减持行列。前Sutter Hill Ventures董事总经理Coxe于6月9日套现约1.43亿美元；而从1997年就加入董事会的风险投资公司New Enterprise Associates合伙人Seawell本月套现约4800万美元。 英伟达股价近几周反弹，自4月最低点以来市值已恢复约1.5万亿美元。之前该股受到DeepSeek在模型效率方面的突破和美国芯片出口管制的冲击。 随着公司和国家将数十亿美元投入AI基础设施，英伟达的市值在短短几年内已经增长四倍至3.8万亿美元，继续巩固其作为全球最有价值公司的地位。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509594.htm)
6月28日，有网友在社交媒体上发帖说，当日乐高大飞车卡住了，游客最后是自己从黄色梯子上走下来的。“我们还在排队，远远就看到设备‘卡’在了半空中！不过，很快就有人去现场救援了……”记者从网友发布的照片和视频看到，“乐高大飞车”停在半空中，数十位游客坐在设备内，负责救援的工作人员已就位，正在紧急疏散乘客。  2025年6月28日，有网友在社交媒体上发帖称，上海乐高乐园“乐高大飞车”卡住了。网络截图 对此，澎湃新闻记者从上海乐高乐园方面获悉，该过山车卡住大约发生在6月28日中午。发现骑乘项目停运后，工作人员立即组织了游客撤离，所有游客都安全到达了地面，没有人员受伤。故障持续不到1小时。下午1点，该骑乘项目恢复运营。 网友反映，6月28日中午大约12点的时候，乐高大飞车卡在轨道上，在排队的地方就能看到，当时排队已经暂停，工作人员已经上去修了。另有网友发帖称“我们坐船的时候正好看到他们卡住”“在下面围观了，看到工作人员在积极响应，不过这么热的天……”据“上海天气发布”微信公众号，上海中心气象台当日8时55分发布高温黄色预警信号，14时20分更新高温黄色为高温橙色预警，徐家汇站最高气温定格在36.5℃，为今年第7个高温日。 新民晚报记者联系上了被困市民李先生。“正好是周末，我带着爱人和孩子，去乐高乐园玩一圈。”李先生回忆，他们一家恰巧都在“大飞车”上。“我的爱人和孩子坐在后排，我一个人坐在前面。当时，我还被困在了‘制高点’。”他直言，“乐高大飞车”是园内最著名的游乐项目之一，仅排队就至少需要一个小时。中午12时5分左右，设备启动后不久，整条“飞车”由于发生故障，停在半空中。  工作人员装上黑色网兜围栏，有序疏散游客 李先生讲，事发虽突然，不过大多数乘客还是显得比较淡定。据他描述，“乐高大飞车”整条轨道的下方本就有应急楼梯，车身右侧设有扶手。救援人员到场以后，迅速在左侧位置拉起黑色网状临时应急扶手围栏，防止乘客们在撤离过程中发生意外。随后，工作人员陆续给每位乘客送上“冰宝贴”、系上安全带，有秩序地离开设备，从楼梯上走至地面。  “飞车”下方原本就设置着保护性楼梯 “从别人拍摄的照片看上去，好像乘客们是‘倒挂’的。其实没有，我们都正坐在位置上，除了有点热，其实还蛮安全的。我是最后一批走下来的，离地大概40多米。大约中午12时40分左右到地面的。”李先生告诉晚报记者，整个救援过程中，乘客们遵循“从下往上”的原则，非常守序，没有发生任何意外。 抵达地面后，现场工作人员和医务人员一边安抚情绪，一边陆续给乘客们送水、冰贴、毛巾、冰袋和冷饮等，做好降温措施。 乐高大飞车位于上海乐高乐园创想世界主题区，是乐高全球首发主题区的全球首发游玩项目之一，也被称为上海乐高乐园的镇园之宝，是上海乐高乐园度假区最长的过山车，轨道总长530米。 在5月31日-6月19日的乐高乐园内测期间，乐高大飞车一直未对游客开放体验，直至6月20日转入试运营阶段后才开始接待游客。试运营的这段时间，乐高大飞车因为相比园内其它项目在刺激性上更胜一筹，是乐高乐园内最受欢迎、排队时间最长的骑乘项目，人多时往往要排60分钟左右。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509592.htm)
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<blockquote><p>在成功搭建低代码平台的基础架构之后，进阶功能模块的构建是释放其核心价值、满足企业复杂需求的关键跃升。本文聚焦三大核心进阶模块——智能工作流引擎、数据报表与分析系统、系统集成解决方案，深入探讨其设计理念、技术实现细节与企业级应用场景，提供可落地的工程实践指南。</p> </blockquote>  ## 智能工作流引擎 工作流引擎是企业业务流程的自动化核心。一个强大的智能工作流引擎不仅能实现流程自动化，更能通过规则引擎与数据分析驱动流程持续优化。 ### 工作流设计器 **流程节点可视化绘制** - **交互设计细节：**设计器需采用HTML5 Canvas或SVG技术实现高性能渲染。节点拖拽应具备实时吸附对齐、自动避障功能，避免连线交叉混乱。例如，当用户拖拽“财务审批”节点靠近“部门审批”节点时，系统自动预留合理间距并保持流程走向清晰。 - **节点语义强化：**除基础形状（圆形=开始/结束，矩形=任务，菱形=网关）外，需支持复合节点。如“会签节点”可内嵌多个审批人席位图标，“服务调用节点”可显示API端点图标，直观传达业务语义。 - **工程实践：**采用开源框架如bpmn.io或自定义渲染引擎，结合React/Vue组件化开发，实现节点属性面板的动态加载。为大型流程提供“泳道图”模式，按部门或角色纵向划分职责区域。 **节点权限与流转条件设置** - **权限精细控制：**深度集成企业RBAC或ABAC权限系统。在“合同审批”节点中，法务角色拥有“驳回修改”权限，而财务角色仅有“查看”和“金额复核”权限。权限验证需在流程引擎运行时层实时执行，避免前端绕过。 - **条件表达式引擎：**集成轻量级规则引擎（如Drools Lite或Aviator Script）。请假流程的分支条件可写为：days > 3 && leaveType == ‘年假’，支持表单字段、系统变量（当前日期、用户部门）、甚至调用外部服务获取数据。 - **调试支持：**提供“条件模拟器”，允许用户输入测试数据预览流程走向，降低逻辑配置错误率。 **流程自动化触发与监控** **1）多模式触发：** - **定时调度：**基于Quartz或XXL-JOB实现CRON表达式配置，支持分布式调度防重。 - **事件驱动：**监听数据库变更日志（Debezium）、消息队列（Kafka/RocketMQ）事件。订单状态变更为“已发货”时，自动触发物流跟踪流程。 - **API触发：**暴露RESTful端点，供第三方系统调用启动流程。 **2）全链路监控：** - 实时仪表盘展示：运行中实例数、平均耗时、阻塞节点热力图。 - 预警规则引擎：定义“节点停留超阈值”或“连续驳回次数超标”规则，触发企业微信/钉钉/邮件告警。 - 日志追踪：集成ELK或SkyWalking，实现单个流程实例的调用链追踪，精确定位性能瓶颈。 ### 流程实例的管理与跟踪 **实例列表与详情展示** **1）高性能查询优化：**针对海量实例数据，采用Elasticsearch进行多维度检索（流程名称、状态、时间范围、参与人等）。列表页支持自定义列显示与CSV导出。 **2）审计级详情页：**除基础信息外，需包含： - 流程图实时高亮当前节点 - 表单版本快照对比（Diff工具） - 审批意见时间轴（类似Git History） - 附件操作记录（上传/下载/预览日志） **实例操作与状态变更** - **合规性操作：**“流程暂停”需强制填写原因并通知相关方；“流程终止”需二次确认并触发补偿逻辑（如释放已占用资源）。 - **状态机设计：**明确定义状态流转约束（如“运行中”不可直接跳转至“已完成”）。状态变更事件发布到消息总线，驱动下游业务动作。 **流程优化与实例分析** **1）流程挖掘：**基于实例日志还原实际流程路径，对比设计模型发现偏差（如80%的采购流程绕过了预设的质量检查节点）。 **KPI分析看板：**统计关键指标： - 节点平均处理时间（AHT） - 流程实例完成率 - 资源利用率（审批人负载均衡） **2）根因定位：**通过关联分析，发现“财务审批延迟”与“月末结账周期”强相关，驱动流程弹性调整。 ## 数据报表与分析系统 ### 报表生成工具设计 **报表类型支持** **1）高级图表支持：** - **瀑布图：**展示成本构成与利润分解 - **桑基图：**分析客户转化路径中的流失环节 - **热力图：**呈现网站用户点击行为分布 **2）复合报表：**支持在单页内组合表格、图表、文本块，构建Dashboard式分析视图。例如销售月报顶部为趋势折线图，中部为区域业绩排名表，底部为库存水位预警指示器。 **用户自定义报表样式** - **主题引擎：**预置多套符合WCAG标准的无障碍主题，支持企业自定义CSS变量（主色、字体、间距）。 - **条件格式进阶：**支持数据条、图标集（红绿灯评级）、基于公式的染色规则（如=AND(A2>10000, B2<0.1)标红异常数据）。 - **响应式布局：**确保报表在PC/平板/手机端自适应展示，关键数据优先渲染。 ### 数据处理功能 **数据过滤与排序** - **动态参数传递：**支持URL参数注入过滤条件，实现报表深度链接。如report/sales?region=East&year=2023。 - **跨字段过滤：**实现“销售额大于库存成本2倍且客户等级为VIP”的复合条件。 **数据透视与钻取分析** **1）内存计算引擎：**集成Apache Kylin或DuckDB，支持亿级数据秒级透视。 **2）智能钻取：** - 下钻：点击“华东区销售额”展开省份列表 - 上卷：从“产品A销售明细”汇总至品类层级 - 跨维度钻取：从“销售区域”跳转至对应区域的人力资源报表 **3）预测分析集成：**在透视表内嵌入轻量预测（如基于Prophet的时间序列预测），直接展示未来趋势线。 ## 系统集成解决方案 ### 集成的必要性分析 **打破信息孤岛** - **数据联邦案例：**通过低代码平台整合ERP的BOM数据、MES的工单状态、WMS的库存实时数据，构建“生产全链路追踪视图”，替代人工跨系统查询。 - **主数据管理（MDM）：**定义客户、产品等黄金数据源，通过平台分发至各系统，确保数据一致性。 **提升业务协同效率** **端到端流程示例：**商机（CRM）→ 合同（电子签章系统）→ 订单（ERP）→ 交付（物流系统）→ 回款（财务系统）。低代码平台编排各系统API，实现状态自动推进与异常回滚。 ### 集成接口设计 **RESTful API 接口** **1）最佳实践：** - 版本控制：URL路径包含/v1/前缀 - 错误规范：遵循Problem Details for HTTP APIs (RFC 7807) - 限流策略：令牌桶算法实现API配额管理 **2）OAuth2.0深度集成：**实现Client Credentials流程对接机器系统，Authorization Code流程支持用户单点登录。 **Webhook 接口** **1）可靠投递保障：** - 签名验证：HMAC验证消息来源 - 重试策略：指数退避 + 死信队列 - 幂等处理：基于MessageID防重复消费 **2）典型场景：**当HR系统员工离职事件触发，自动通过Webhook通知低代码平台冻结账户、启动知识转移流程。 ### 数据双向同步机制 **同步策略与频率** **1）增量同步技术：** - 数据库：基于CDC（Change Data Capture）监听binlog - 文件系统：使用inotify监听目录变化 - API驱动：通过lastUpdated时间戳增量拉取 **2）动态频率调整：**根据系统负载自动切换同步模式，业务高峰时降为批量同步，闲时恢复实时。 **数据冲突解决** 1）冲突检测算法： - 向量时钟（Vector Clock）标记修改顺序 - 操作转换（OT）解决并发写入 2）自动化策略： - “最新时间戳”覆盖 - 预设字段级合并规则（如地址取CRM版本，职称取HR版本） - 区块链式不可变日志记录所有冲突事件 ### 消息推送功能实现 **消息类型与渠道** **1）智能渠道路由：**根据消息紧急度、接收人状态自动选择： - 紧急：电话机器人 + App强提醒 - 重要：短信 + 邮件 - 常规：企业内部IM静默通知 **2）富交互消息：**审批通知内嵌“通过/驳回”按钮，点击直接回调API执行操作。 **消息推送配置与管理** - **分级降噪策略：**设置个人消息免打扰时段，突发故障时自动提升为全员广播。 - **闭环分析：**跟踪消息“曝光→点击→处理”转化率，优化推送策略。 ### 集成的稳定性与安全性保障 **稳定性保障措施** - **熔断与降级：**集成Hystrix或Sentinel，当目标系统故障时自动切换至备用方案或返回缓存数据。 - **事务补偿：**采用Saga模式管理分布式事务。如订单创建成功后库存扣减失败，自动触发释放订单的补偿操作。 **安全保障机制** **1）零信任架构：** - SPIFFE/SPIRE实现服务身份认证 - 基于OPA的策略引擎实时鉴权 **2）敏感数据保护：** - 传输中：TLS 1.3 + 国密算法 - 存储中：应用层字段级加密（FPE） - 使用中：机密计算（Intel SGX） ## 演进方向 当前构建的三大进阶模块已形成闭环能力：工作流驱动业务流程，数据分析洞察优化方向，系统集成消除协作壁垒。未来演进路径清晰： **1）AI深度融合：** - 工作流引擎集成预测模型，主动建议流程优化点 - NLP技术实现自然语言创建报表（“展示华东区Q3手机销量前五型号”） - 智能集成：自动识别系统接口语义并生成连接器 **2）实时能力增强：** - 流式工作流响应IoT设备事件 - 报表系统支持Flink实时计算引擎 - 集成总线升级为Event Mesh架构 **3）生态化扩展：** - 建立低代码应用市场，分发预置模板与组件 - 开放平台支持ISV开发扩展插件 - 跨企业B2B流程协同（如供应链金融） 企业级低代码平台已超越单纯的应用开发工具，正演进为支撑数字化转型的核心操作系统。只有持续深化其智能、实时、开放能力，才能应对日益复杂的业务挑战，真正实现数字驱动运营。 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
近期，有多位网友在社交平台上表示，此前在泡泡玛特官方渠道购买的潮玩产品，**未能如订单所显示的最晚发货时间进行发货，延迟时间较长的甚至接近20天。**据悉，6月18日，泡泡玛特开启Labubu前方高能系列的线上发售。 以泡泡玛特抽盒机小程序为例，该系列产品大多数网友反馈订单标注“预计2025年9月24日可发货”。 而黑猫投诉APP显示，**泡泡玛特与“延迟发货”“不发货”“虚假发货”等关键词关联的投诉记录合计超过1000条。** 投诉记录里，既有“承诺72小时发货但6天都未发货”，也有“承诺48小时内发货但7天都没发货”的情况。 此外，也有消费者反映泡泡玛特霸王条款“不发货不退款。”  不少投诉的争议点，多集中在售后客服不作为或处理不当，以及品牌方违反约定延迟发货却未对应承担违约成本。 据媒体报道，泡泡玛特的工厂主要在广东省东莞市，急剧增长的需求已让泡泡玛特感受到了压力，从春节开始就紧急招工人复工，扩充产能，但目前看来市场需求远超供应链的反应速度。 **目前，泡泡玛特抽盒机小程序已经发布致歉公告称。** **“由于近期订单量激增，部分订单未能及时发货，正在紧急发货中，预计会在7天左右为消费者发出。”**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509590.htm)
**华硕近日推出了RTX 5060 LP BRK 半高刀卡，这款显卡采用了紧凑的低矮外形设计，配备了同类产品中较为少见的三风扇。**华硕的这款RTX 5060显卡拥有3840个CUDA核心和8GB GDDR7显存，尺寸为175.8 x 69 x 38毫米，可替换半高挡板，属于双槽设计。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/d817c086-a418-47ad-9bea-49dda82acb9d.png) **虽然体积小巧，但这款显卡出厂时已经进行了超频处理，其默认频率为2550MHz，通过安装GPU Tweak软件并应用相应的配置文件后，可以进一步提升至2565MHz。** 此外，华硕的这款显卡还具备一些独特的设计特点，例如IP5X防尘等级，能够有效防止颗粒物进入，从而提高显卡的耐用性，显卡的风扇采用了双滚珠轴承设计，使用寿命可达传统轴向轴承设计的两倍。 不过华硕官网标注无外接供电，但可能是标注错误，**毕竟RTX 5060功耗一定会超过PCIe接口的供电能力（75W），而且渲染图也显示出了一个8pin接口。** 此外，该显卡没有配备现代显卡常见的背板，在一定程度上简化了安装过程，同时也减轻了显卡的重量。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/77f9fa84-79e0-4ffa-ac4c-adef13b94f15.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/b052296a-0d06-41d6-b094-d4480ea9b04d.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/8413d801-cd9d-433f-934e-726bacaeba9d.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/199aafb2-035f-4f11-a5ee-c9d420104745.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/d3614fd2-d28a-4cd4-b6a3-5990bb8732f4.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509588.htm)
作为一个一年累计有3.63亿条真实评价的平台，更强调体验的大众点评，显然有着与偏重消费的美团气质截然不同。
关于小米首款SUV小米YU7的价格，在正式发布前有多个被猜测的版本。小米集团CEO雷军、小米集团总裁卢伟冰，和小米联合创始人、副董事林斌曾针对小米YU7价格多次表态。  卢伟冰在直播时表示，小米YU7和大家想得不一样，YU7标准版就比SU7 Pro的配置还要高，“这次价格不会便宜，我们要卷产品，卷技术，卷用户价值。”与此同时，有网友在林斌的评论区提议 “25.59 万”，林斌直接回复 “不行”。雷军随后也在社交平台间接表态，暗示 YU7 标准版与 SU7 标准版的价差不会仅为2万-3万元。 直到6月26日，小米YU7价格正式揭晓，其标准版售价25.35万元，Pro版售价27.99万元，Max版售价则来到了32.99万元。一位汽车产业人士表示，这个价格符合预期，小米常以 “配置碾压同级产品后，价格再下探1万-2万元” 的策略切入市场。 而在SUV市场里，特斯拉Model Y以2024年全球109万辆、中国市场48万辆的销量霸榜，小米选择用最直接的方式发起挑战，YU7标准版25.35万元定价，恰好比Model Y的26.35万元起售价低1万元。 市场反馈迅速印证了这一策略的冲击力：小米汽车官微数据显示，YU7开启预订后3分钟大定突破20万台，1小时达28.9万台。 发布会上，雷军拿小米YU7与Model Y进行了全面对比，当小米Yu 7切入Model Y的价格腹地，这场新能源汽车市场的新旧势力交锋，究竟会改写怎样的竞争格局？ **首小时销量追平Model Y，25万级SUV市场格局生变** SUV市场的竞争态势正持续升温。乘联会数据显示，2025年一季度国内SUV市场总零售量达250.1万辆，同比增幅4.7%。 从车型布局看，2024年SUV在售车型数量已达371款，较轿车多出153款；而2025年市场内卷进一步加剧，月销破万的爆款SUV数量从2024年同期的18款激增至27款，折射出头部车型在细分市场的争夺已进入白热化阶段。 小米YU7所在的价格区间里，有Model Y、极氪7X、阿维塔07、全新智己LS6、智界R7、理想L6、乐道L60，以及即将上市的理想i6等车型扎堆竞争。 而就在6月26日上午，距离小米YU7正式发布仅剩数小时，智界汽车突然宣布全系降价：现金直补2万元，6月27日起下订还可享至高6万元购车权益，其中，智界R7增程版售价降至22.98万-29.98万元；智界R7纯电版售价降至23.98万-31.98万元。 这一极具针对性的价格策略，无疑是在白热化的市场竞争中，向即将入局的小米YU7发起的首轮攻势，也预示着该价格区间的车型竞争将愈发激烈。 但尽管智界汽车率先以降价发起攻势，在发布会上，雷军却将焦点锁定特斯拉Model Y。他从续航、电池容量、零百加速、车内空间到充电效率，逐项对比小米YU7与Model Y的性能参数。 其实，早在小米 SU7 时期，雷军就已将特斯拉锁定为对标对象。乘联会数据显示，这款 2024年4月开启交付的车型，截至2025年4月累计销量达24万辆，超越同期Model 3 的市场表现。进入2025年，小米SU7月均销量稳定在2.6万辆以上，持续领跑20万元以上纯电轿车细分市场。 这种“对标特斯拉”的市场路径，在小米YU7与 Model Y的较量中再次显现。 据中汽数研数据，4月Model Y在中国的销量为19984辆，同比下滑24.2%。2025年5月，Model Y在中国的销量提升为24770辆。而刚刚上市的小米YU7，仅用一小时的时间，就在订单量上追平了Model Y。 对此，一位特斯拉销售向Tech星球透露，目前品牌尚未针对小米YU7推出专项优惠策略。但他表示，的确有不少消费者主动对比两款车型，“一些关注智能化配置的用户，明显更倾向小米”。 不过在业内人士看来，特斯拉 Model Y凭借品牌和三电技术积累，仍会占据着细分市场的基本盘，小米YU7短期内更可能对同价位其他新势力车型形成直接冲击，会率先分流那些原本考虑其他新势力品牌的消费者。 **YU7订单爆发，或改写小米汽车全年销量轨迹** 发布会当天，一位有意购买小米YU7 的消费者点开直播，并在信息卡上留下了电话。不到10分钟，他就接到了小米销售的来电，对方热情邀请：“明天下午方便到店看车吗？” 还特别提醒别在APP上下单，“门店锁定更清楚。” 然而发布会结束后，这位消费者迟迟没收到销售的微信好友申请，后续沟通也因此陷入停滞。与之对应的是，小米YU7在1小时的大定突破28.9万台。 1小时，28.9万台是什么概念？ 对比小米SU7的市场表现，其上市24小时大定订单为88898 台，而YU7仅用一小时就实现了这一数字的三倍突破。 横向对比新势力阵营，2024年蔚来全年销量22.19万台、小鹏交付量刚超19万台，即便全年销量破50万台的理想汽车，月均销量也仅4万余台。这意味着YU7单小时的“大定”订单量，已超过蔚来、小鹏全年销量的1.2倍，几乎等同于理想汽车近7个月的销量总和。 YU7首小时28.9万的大定成绩，不仅刷新了小米汽车的历史纪录，更在终端市场掀起连锁反应。上市次日，北京石景山喜隆多小米门店客流量较平日激增数倍，销售直言当天试驾已全部约满，需提前预约。 在雷军对YU7的销量预期中，“超越去年SU7”是基础目标。但从商业逻辑出发，YU7的销量表现直接关系小米汽车全年35万辆目标的达成。 目前小米汽车三款车型中，起售价52.99万的SU7 Ultra因高端定位难以走量，而21.59万-29.99万的SU7系列与25.35万起的YU7系列构成主力矩阵。 据小米财报，2025年Q1，小米SU7系列交付新车75869辆。同时小米汽车官宣，今年4月和5月，小米汽车单月交付量都超过28000台。也就是说其前5月累计交付超过13万辆。若按此增速，SU7系列全年可贡献约30万辆销量。 而YU7首小时28.9万的订单量，若仅按30%转化率计算，单款车型将能够贡献8万-9万辆销量，两者叠加将轻松突破35万辆目标。 同时，“轿车+SUV”的双车驱动模式，也会成为下一个阶段小米汽车冲刺销量目标的关键战略，YU7与SU7的协同表现，直接决定了小米汽车能否在首个完整销售年达成目标。 从商业闭环角度来看，小米汽车的盈利进程也与销量目标紧密相连。 在6月初的小米投资者大会上表示，雷军称小米汽车业务预计在今年第三至第四季度实现盈利。对比今年一季度财报，小米汽车亏损的确在逐步收窄。从2024年二季度的18亿元一路收窄至今年一季度的5亿元。而SU7与YU7的规模效应拉起后，这种盈利进程可能进一步加速 **交付，依旧是关键一役** 小米汽车不缺少需求，但当前面临的关键挑战在于供给端的产能瓶颈。 “锁单时间在前两分钟的，有可能今年能提车”，一位小米汽车销售称，但他也表示，这只是预估时间。一位在预定开启后一分钟左右锁单的消费者称，其APP显示YU7订单的交付预测周期为17周-22周。 产能数据更直观地反映出交付压力。尽管小米SU7上市已超一年，当前下单仍需等待约 8 个月。从一期工厂5月交付2.8万台的产能推算，SU7 在手订单已超20万辆。而YU7上市仅3分钟便锁定12.2万辆订单，两者叠加，小米汽车目前面临至少35万辆的交付压力。 根据规划，小米二期工厂将于今年6月竣工，随后需完成小米内部验收及当地住建局核验备案等流程，预计7-8月正式投产。两座工厂投产后，合计额定年产能将达30万辆。 从产能释放节奏看，在不实行三班倒生产的状态下，一期工厂现有产能基础上叠加二期工厂产能爬坡，小米汽车当前超35万辆的在手订单，预计需约一年时间才能完成交付。 一位小米销售表示，“因为热度太高，YU7的交付周期可能会更长。”值得注意的是，交付周期问题并非首次出现，去年SU7刚开始交付时，交付周期就已冲至10个月左右，一度导致大量用户退订，甚至直接转投可提现车的特斯拉及其他品牌。 一位订购YU7的消费者向Tech星球透露，其尚未完成锁单流程，但已收到其他车企销售的承诺，若选择购买该品牌车型，可获得5000元定金补贴，用于覆盖锁定小米订单可能产生的损失。 面对持续高企的订单量，小米也的确在通过产能扩张破局。6月19日，小米景曦科技有限公司以 6.35 亿元竞得北京亦庄新城 48.51 万平方米工业用地，该地块紧邻小米汽车二期工程，且由小米智能技术有限公司 100% 持股，明确与汽车业务相关。 对比可知，小米汽车一期工厂占地 71.8 万平方米、年产能 15 万辆，二期同样规划 15 万辆产能并将于 6 月中旬竣工，而三期 48.51 万平方米用地虽面积略小，但在协同效应下年产能预计可观。 无论如何，眼下的小米YU7已经爆单，能否破解交付困局，已成为小米汽车在智能电动车赛道的关键一战。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509586.htm)
当地时间6月28日，美国参议院以51对49的票数比通过一项程序性动议，这项动议旨在推进被美国总统特朗普称为“大而美”的大规模税收与支出法案。美国参议院程序性投票通过后，未来几天法案通过的可能性增加。  据悉，这项程序性动议得到通过后，大规模税收与支出法案将经历朗读、辩论、修正案投票和最终表决，预计耗时数天，目标是7月4日前送交美国总统签署。 当地时间5月22日清晨，美国共和党人掌控的国会众议院以215票赞成、214票反对的表决结果，用一票优势艰难通过大规模税收与支出法案，提交参议院审议。 该法案包含多项条款，内容超过1000页，主要侧重于减税和削减开支。法案将延长特朗普在其第一个总统任期内于2017年通过的企业和个人减税措施，对小费、汽车贷款等提供新的税收减免，同时增加国防支出，并为打击非法移民提供更多资金。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509582.htm)
NVIDIA RTX 5050显卡的上市时间有了新动向，据报道，**这款显卡可能会在中国大陆地区率先上市，而其他地区则稍晚一些。**从NVIDIA官方网站的表述来看，**其中国官网称RTX 5050将在 “7月” 上市，而美国等其他市场的官网则注明为 “7月下半月（Coming second-half of July）”。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0629/33d0b0d6c083cce.jpg) 这一差别也引发了外界对RTX 5050在中国提前上市的猜测，而根据BenchLife的消息，这款显卡确实能在7月1日上架开售，并且NVIDIA官方博客也提到RTX 5050驱动程序将在7月初提供。 **但由于RTX 5050这次宣布的比较突然，大部分AIC合作伙伴在运输流程上需要一定时间，所以其他地区官网才会显示 “Coming second-half of July”。** 此前，RTX 5050 的性能测试结果已有所曝光，其表现并不如预期般理想，与上一代60系列显卡相比稍显逊色。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509580.htm)
日前，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。**3C认证（China Compulsory Certification，中国强制性产品认证）是我国为保护消费者人身安全、国家安全及环境，依法实施的强制性市场准入制度。 根据国家规定，正规上市的充电宝必须取得3C强制认证。 据媒体报道，目前仍有部分电商平台在售卖3C认证标签贴纸等相关产品。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/258daec3-2487-4035-9515-24bda3d87adc.jpg) 对此，首都国际机场和大兴国际机场相关工作人员表示：“只有自带3C认证的充电宝才可以带上飞机。” 此外，**即便是确有认证或原本有标识的充电宝，自行贴上标签也是不可以的。** 工作人员表示：“无论是有认证无标识还是标识被磨掉的充电宝都不行，自己贴上去的更不可以。” 此外，随意张贴相关认证标识，根据行为主体和造成后果的不同，可能会被追究行政责任、民事责任甚至刑事责任。 京师律师事务所律师表示：**自行制作与国家3C认证标志相同或近似的贴纸，属于“伪造、变造认证标志”，可处2万至10万元罚款。** **若将假贴纸用于未认证产品，可按“销售未经强制性认证产品”处理，处5万至20万元罚款，并没收违法所得。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509576.htm)
最近，Reddit论坛上不少玩家发帖称，**自己的显卡PCB湿了一大片，并疑问道：“这是显卡出汗了吗”？**对于这一问题，VC给出了正解——**显卡有时会看起来很湿，但这并不是GPU或其组件吸收水分的原因，其来源大概率是导热垫，它会将油释放到显卡表面。** 据了解，导热垫的作用是传导热量，当GPU长时间在高温下运行时，它会释放一些油污。这种情况在广泛用于加密货币挖矿的显卡上尤其常见，因为这些显卡的内存芯片会在持续的高负载下运行。 VC表示，好消息是，这不会影响GPU的功能。恰恰相反，这表明导热垫正常工作。 虽然外观可能不太美观，但这些油通常不导电，应该不会引起短路。不过，如果油污积聚过多的话，可能需要清洁一下，因为导热垫渗出的油会随着时间的推移降低其导热性。 **在大多数情况下，这不会影响仍在保修期内的显卡的性能，除非显卡被过度使用。当然，如有需要的情况下，用户可以更换更高质量的导热垫。** 还有一种很小的可能是电容漏液，不过现代显卡都用固态电容器，这种概率极小。 VC建议，如果发现显卡上有液体，最安全的做法是关闭系统电源，并检查液体的类型。如果液体看起来像油性液体，则可能是导热垫造成的。如果看起来像水，就需要联系显卡厂商进一步检查了。        [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509572.htm)
人民法院公告网近日公布的一份起诉状副本及开庭传票显示：南宁产投汽车工业集团有限责任公司（以下简称“南宁产投汽车”）因买卖合同纠纷，**起诉合众新能源汽车股份有限公司（哪吒汽车母公司）等8家哪吒汽车关联公司。** 其中，**众联天下汽车销售服务有限公司、哪吒合智（上海）汽车销售服务有限公司、哪吒汽车香港投资有限公司3家公司“下落不明”。** 上述案件将于9月25日，在南宁市中级人民法院K10自贸区巡回法庭第一号法庭开庭审理。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/03f6724694ca4103b9955bd4f573bdd0.png) 对此，有律师向媒体解释，公告送达是一种非常规的送达方式，其适用条件相对严格。在公告送达中，“下落不明”的认定，是指受送达人离开最后居住地后没有音讯的状况，且无法通过其他方式送达时，才能适用公告送达。 在实际操作中，法院在适用公告送达前，必须确认受送达人确实处于“下落不明”的状态，且已经尝试了其他所有可能的送达方式，如直接送达、邮寄送达、留置送达等。如果仍然无法送达，才能考虑使用公告送达。 企查查APP显示，合众新能源汽车股份有限公司此前已被多次申请破产。自今年6月份以来，合众又新增4条股权冻结信息，**其所持哪吒新能源汽车制造有限公司10亿股权、桐乡合众汽车销售有限公司1000万股权等被冻结。** 并且，哪吒汽车当前被执行金额超1.58亿元，名下涉及30余条限制高消费信息。 作为新势力车企的代表之一，哪吒汽车曾在2022年凭借超过15万辆的交付量，成功登顶造车新势力销量冠军宝座。 但到了2024年，其全年销量仅6.45万辆，同比腰斩。同时相继曝出裁员、停产、被经销商/供应商集体讨债等一系列危机情况，从新势力销冠到濒临破产，哪吒汽车崩塌的速度之快令人咋舌。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509570.htm)
**近日有网友曝光了有关Intel下代Nova Lake CPU的性能数据幻灯片，其中提到单线程性能提升超过10%，多线程性能提升达到60%。**而且与Arrow Lake发布时有所不同，这张幻灯片还专门提到了“游戏性能的领导地位（leadership gaming performance）”，意味着可能会再次将重点放在游戏性能上。  **“领导地位”也暗示了可能比AMD的锐龙9000X3D系列更具有性能优势，如果属实，这将是一个明显的转变。** 在其中也未提及对比对象，不过据推测应该是与酷睿Ultra 200S系列相比，毕竟Arrow Lake-S与Raptor Lake-S相比单线程性能上提升了8%。 **多线程性能方面，Arrow Lake-S的旗舰SKU只有24核，而Nova Lake-S最高达52核，因此60%的多线程性能也符合预期。** 此外，Nova Lake-S处理器还将支持更高的DDR5内存速度（8000 MT/s）和更多的PCIe 5.0通道（最多36条），这将进一步提升系统的整体性能。 Nova Lake-S处理器预计将于2026年推出，采用全新的LGA 1954插槽，这意味着它将不兼容现有的主板。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509568.htm)
NVIDIA 的 GeForce RTX 5070 SUPER GPU 规格已被[Kopite7kimi](https://x.com/kopite7kimi/status/1939180632284053826)泄露，暗示 VRAM 将会有显著升级。随着 GeForce RTX 5050 显卡的发布，NVIDIA 的 GeForce RTX 50 桌面系列拼图已经完整，这款显卡定位于入门级。此后，NVIDIA 将专注于其 RTX 50 “SUPER” 桌面系列，该系列将于 2026 年 CES 期间发布。 该系列中的RTX 5080 SUPER此前已发布详细信息，现在，Kopite7kimi 公布了第二款 RTX 50 “SUPER” 型号的初步规格。  这款显卡是 NVIDIA GeForce RTX 5070 SUPER，它将取代 GeForce RTX 5070。就规格而言，RTX 5070 SUPER 看起来将比现有型号有相当大的升级，主要是因为显存容量的提升。那么，我们先从规格说起。 NVIDIA GeForce RTX 5070 SUPER 预计将搭载 GB205-400-A1 “Blackwell” GPU，并使用 PG147-SKU65 PCB。该芯片将拥有 6400 个核心，而 RTX 5070 的 GB205-300-A1 GPU 则拥有 6144 个核心。这意味着 50 个 SM，而旧款 GPU 则拥有 48 个 SM。该卡的 TBP 为 275W，比标准 RTX 5070 型号的 250W 高出 25W，提升了 10%。 显存方面，NVIDIA GeForce RTX 5070 SUPER 将配备 28 Gbps GDDR7 显存和 192 位总线接口，但显存容量将从 12 GB 提升至 18 GB。此次升级得益于最新的 3 GB（24 GB）显存模块，这使得 NVIDIA 能够在 SUPER 版本中集成更大的显存容量。这标志着显存容量提升了 50%。18 GB 的显存容量使 5070 SUPER 成为高端游戏玩家的可靠选择，突破了大多数高端显卡 16 GB 显存的极限。RTX 5070 SUPER 的带宽将与非 SUPER 型号保持一致。 现在，最重要的问题就是价格了。NVIDIA 并没有提高其上一代“SUPER”显卡的价格，因此我们预计 RTX 5070 SUPER 也会如此。售价 549 美元的 18GB RTX 5070 SUPER 将是强有力的竞争者，但用户还需要等待一段时间才能看到它的正式发布。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509566.htm)
<blockquote><p>在金融投资领域，面对海量的数据和复杂的市场波动，投资者常常感到无从下手。本文将为你揭示如何利用AI技术打造一个专属的“盘后军师”。通过构建一个多维度的“TAV”技术分析框架，结合Python脚本和HTML模板，实现从数据获取到决策建议的自动化流程。只需3步，你就能在收盘后快速生成清晰的决策看板，轻松把握买卖时机，让投资决策更加科学高效。</p> </blockquote>  炒股的朋友，有没这样的感觉：好不容易忙完工作挤出点时间，面对铺天盖地的K线、均线、MACD…几十个指标挤在手机屏幕里，两眼一抹黑，根本不知道从哪看起。 就算找到些分析点评，也全是“震荡格局，高抛低吸”之类的行话，看完更蒙圈了。 其实，核心痛点就一个：花大把时间看了一堆数据，最后还是不知道明天到底该买还是该卖。 但市面上的工具都「花里胡哨」的，抓不住重点。 别急，AI来了。 今天，我们就来用AI手搓一个专属于你的“盘后AI军师”。它能帮你把复杂的数据，变成一张清清楚楚的决策看板。收盘后，你只需要花30秒扫一眼它生成的报告，就能立刻知道：“明天该在什么价格区间买？什么价格区间卖？” 最终的报告长这样：  废话少说，直接上干货。 ## 一、金融数据分析的本质：在不确定性中寻找“低买高卖”的信号 在进入AI实操前，我们得先搞明白，金融数据分析到底在干嘛？ 说白了，投资赚钱的底层逻辑就四个字：低买高卖 。 而所有复杂的金融数据分析，本质上都是在回答两个问题： - 现在是什么位置？（是高位还是低位？） - 未来可能到什么位置？（会上涨还是下跌？） 为了回答这两个问题，传统的金融数据分析，通常是这么干的：  这个流程逻辑上没问题，但对于我们普通人来说，每一步都是坎： - 数据获取难：各种数据源参差不-齐，找到稳定、干净的数据就不容易。 - 指标计算烦：MACD、RSI、BOLL…每个指标都有复杂的计算公式，手动算基本不可能，依赖软件又不够灵活。 - 人工解读晕：面对一堆图表和指标，金叉、死叉、顶背离、底背离…各种信号交织在一起，没个三五年的功力，很容易被绕进去。 - 决策延迟高：等你好不容易分析完，可能最好的交易时机已经错过了。 幸好，AI来了。 AI的优势在于，它能把上面这些繁琐、重复、耗时的工作自动化，7×24小时不知疲倦地帮你处理海量数据、计算指标，并基于你设定的规则给出初步的分析结论。 我们的目标，就是用AI把传统分析流程升级，打造一个从数据获取到决策建议的自动化工作流。 ## 二、方法论：构建一个多维度的“TAV”技术分析框架 在做任何分析之前，必须有“章法”。 直接把一堆指标扔给AI，它也会蒙圈。我们需要一个简单、有效的分析框架来指导我们的AI。 这里，我介绍一个我自己常用的“TAV技术分析框架”。 “TAV”分别代表趋势（Trend）、动量（Momentum/Acceleration）、成交量（Volume） 。这个框架的核心思想是，一个健康的买卖信号，通常需要这三个维度的共振确认，从而过滤掉大部分假信号。  ### 1. 趋势 (Trend) – 我们的大方向是什么？ 解决问题：判断当前股价处于上升、下降还是震荡通道。顺势而为是交易的第一原则。 核心指标：移动平均线 (Moving Average, MA) 。比如MA5、MA10、MA20形成多头排列，代表短期趋势向上。MA20/MA60是重要的中长期趋势支撑/压力位。 ### 2. 动量 (Momentum) – 上涨/下跌的力道足不足？ 解决问题：衡量价格变化的“加速度”。趋势可能向上，但如果动能衰竭，就可能面临回调或反转。 核心指标：相对强弱指数 (RSI) 和 平滑异同移动平均线 (MACD)。RSI进入超买区(>70)警示回调风险，进入超卖区(<30)预示反弹可能。MACD的金叉/死叉则提供了买卖的动量信号。 ### 3. 成交量 (Volume) – 大家的参与热情高不高？ 解决问题：成交量是价格变动的“燃料”。价涨量增是健康的上涨，价涨量缩则可能是上涨乏力。 核心指标：成交量柱 (VOL) 。在关键位置（如突破压力位、跌破支撑位）必须有成交量的配合，信号才更可靠。 基于“TAV框架”，一个好的买入信号，往往是“趋势向上 + 动量启动 + 成交量放大”的组合。反之，一个卖出信号可能是“趋势向上 + 动量衰竭（超买）+ 成交量异常 ”。 OK，有了这个框架，我们就可以设计出更靠谱、更有逻辑的AI提示词，让AI成为一个懂“TAV”的分析师。 ## 三、实战演练：3步手搓你的“盘后AI军师” 现在，我们把“TAV框架”的思想，注入到我们的AI工作流中。 ### Step 1: 给AI喂数据 —— 行情数据获取 巧妇难为无米之炊，第一步就是要搞定稳定、免费的数据源。这里推荐两个项目： AKshare，一个非常牛逼的开源Python财经数据库，专门提供国内股票、基金、期货等金融市场的实时/历史数据，由国内开发者维护，数据源稳定覆盖沪深交易所官方及主流财经平台。 项目地址：https://github.com/akfamily/akshare 中文文档：https://akshare.akfamily.xyz/ AKTools，是用fastapi把AKShare封装成HTTP API接口的工具，可以让不同的平台调用API获取金融数据 项目地址：https://github.com/akfamily/aktools 因为后续我们还要通过Dify搭建自动化的AI金融数据分析Agent，所以选择后者。 <blockquote><p># 安装aktools<br/>pip install aktools<br/># 命令行获取股票数据（示例：比亚迪002594）<br/>aktools stock_zh_a_hist –symbol 002594 –period daily</p></blockquote> 安装后，通过http://你的服务器地址/api/public/stock_zh_a_hist，就能拿到结构化的历史行情数据（JSON格式），包含日期索引下的价格和成交量，为后续计算指标奠定基础。 结果如下图：  ### Step 2: AI处理与计算 —— 让AI学会“TAV”分析法 拿到原始行情数据后，最关键的一步来了。我们将利用前面的“TAV框架”来设计一个结构化的提示词，指挥AI进行分析。 这个提示词的核心，就是将“TAV框架”的操作步骤，直接翻译成AI的任务指令。 <blockquote><p># 角色：基于TAV框架的Python量化分析脚本生成专家<br/>你是一位顶尖的Python量化工程师，并且精通“TAV技术分析框架”（趋势、动量、成交量）。你的任务是**编写一段高质量、可直接运行的Python脚本**。该脚本的输入是一段包含股票日线行情数据的JSON字符串，输出则是一个包含所有计算结果的、结构化的JSON对象。<br/>## 脚本开发要求<br/>**1. 输入数据格式：** <br/>脚本必须能够处理以下格式的JSON字符串作为输入。这是一个包含多个字典的列表，每个字典代表一天的行情数据。 <br/>“`<br/>json <br/>[<br/> {“日期”:”1991-04-03T00:00:00.000″,”股票代码”:”000001″,”开盘”:49.0,”收盘”:49.0,”最高”:49.0,”最低”:49.0,”成交量”:1,”成交额”:5000.0,”振幅”:0.0,”涨跌幅”:22.5,”涨跌额”:9.0,”换手率”:0.0}, …更多数据… <br/>] <br/>“`<br/>**2. 核心任务：在Python脚本中实现TAV框架的计算逻辑** <br/>你的脚本必须包含以下计算功能，请使用`pandas`和`talib`（如果需要）等标准库来实现： <br/>**Part 1: 趋势分析 (Trend Analysis):** <br/>– 计算 **MA5, MA10, MA20**。 <br/>– **[关键]** 编写函数判断最新的均线排列状态（返回 “多头排列”, “空头排列”, “粘合震荡”）。 <br/>**Part 2: 动量分析 (Momentum Analysis):** <br/>– 计算 **RSI(6日, 12日)**。 <br/>– 计算 **MACD (DIF, DEA, MACD柱)**。 <br/>– **[关键]** 编写函数判断最新的MACD状态（返回 “金叉”, “死叉”, “顶背离”, “底背离”, “高位钝化” 等）。 <br/>**Part 3: 成交量分析 (Volume Analysis):** <br/>– 计算5日平均成交量。 <br/>– **[关键]** 编写函数判断最新的成交量状态（返回 “显著放量”, “温和放量”, “缩量”, “地量”）。 <br/>**Part 4: 综合决策逻辑 (Decision Synthesis):** <br/>– **[关键]** 编写函数，**严格根据TAV框架的组合信号**来计算建议的买卖区间。 <br/>– **买入区间 (buyRange) 计算逻辑**: 一个强买入信号应满足以下条件组合：**趋势**上，价格回踩MA20等关键支撑位；**动量**上，RSI处于低位或MACD形成金叉；**成交量**上，出现企稳或放量迹象。基于此，计算出一个合理的潜在买入价格范围（例如，以支撑位为下限，支撑位上浮3-5%为上限）。 <br/>– **卖出区间 (sellRange) 计算逻辑**: 一个强卖出信号应满足以下条件组合：**趋势**上，价格触及前期高点等关键压力位；**动量**上，RSI进入超买区或出现顶背离；**成交量**上，出现天量或上涨缩量。基于此，计算出一个合理的潜在卖出/止盈价格范围（例如，以压力位为上限，压力位下浮3-5%为下限）。 <br/>**Part 5: 生成AI分析文本 (aiAnalysis):** <br/>– **[关键]** 编写函数，将前面计算出的**TAV状态文本拼接**成结构化的分析结论。例如，将均线状态、MACD状态、成交量状态组合成一段话。<br/>**3. 脚本输出格式：** <br/>脚本的最终输出必须是一个**打印到控制台的、符合以下结构和键名(key)的JSON对象**。所有数值只取最新的一个（通常是输入数据的最后一行所对应的）。 <br/>“`<br/>json <br/>{<br/> “symbol”: “从输入数据中提取”, <br/>“name”: “（可留空或设为与symbol相同）”, <br/>“currentPrice”: “最新收盘价”, <br/>“changePercent”: “最新涨跌幅”, <br/>“sellRange”: {“min”: 0.0, “max”: 0.0}, <br/>“buyRange”: {“min”: 0.0, “max”: 0.0}, <br/>“aiAnalysis”: { <br/>“trend”: “TAV-趋势: [脚本生成的均线状态]”, <br/>“momentum”: “TAV-动量: [脚本生成的RSI/MACD状态]”, <br/>“volume”: “TAV-成交量: [脚本生成的成交量状态]”, <br/>“recommendation”: “综合建议: [基于TAV组合信号生成的简短建议]”, <br/>“risk”: “风险提示: [基于TAV组合信号生成的简短风险提示]” <br/>}, <br/>“techData”: {<br/> “MA5”: 0.0, <br/>“MA10”: 0.0, <br/>“MA20”: 0.0, <br/>“RSI6”: 0.0, <br/>“RSI12”: 0.0, <br/>“MACD”: {“dif”: 0.0, “dea”: 0.0, “bar”: 0.0, “status”: “[脚本生成的MACD状态]”} <br/>} <br/>} <br/>“`<br/>**4. 脚本质量要求：** <br/>– **注释清晰**：为关键函数和计算步骤添加必要的注释。 <br/>– **代码健壮**：处理可能的数据不足（例如历史数据少于26天无法计算MACD）的边界情况。 <br/>– **依赖说明**：在脚本开头用注释明确指出需要安装的Python库（如 `# requirements: pandas, talib`）。<br/>—<br/>请现在开始编写这段Python脚本。<br/>“`</p></blockquote> 注意看这个提示词的设计，才是AI辅助分析的精髓所在。我们没有让AI直接去“思考”和“分析”——因为这很容易产生幻觉。 相反，我们把AI定位成一个顶级的“代码生成器” 。我们利用“TAV框架”作为蓝图，指挥AI为我们编写一套完整的、可执行的Python计算脚本。 这样做的好处是： - 结果可验证 ：代码的逻辑是明确的，每一次运行，只要输入相同，输出就必然相同，杜绝了AI幻觉的同时，也方便我们在下一个阶段做成Dify工作流 - 内置落地的分析框架 ：提示词不是简单地罗列需求，而是内置了一套分析逻辑 TAV，为下一步AI做分析结论提供支持。 简单来说，我们让AI负责它最擅长的“将自然语言规则转化为代码” ，而把最关键的“计算和逻辑执行” 交给了确定性的Python脚本。这样做出来的结果，才真正谈得上“靠谱”。 ### Step 3: 运行脚本 & 生成报告 —— 动态更新HTML 整个过程可以拆解为两个小动作： **动作一：运行Python脚本，生成分析结果JSON** - 准备环境：确保你的电脑安装了Python，并且安装了脚本中需要的库（如pandas, talib）。 - 获取数据：通过我们Step 1中搭建的API，获取最新的股票行情数据，并保存为一个JSON文件（例如 stock_data.json）。 - 执行脚本：运行AI生成的Python脚本。这个脚本会自动读取stock_data.json文件，执行TAV框架的所有计算，并最终在屏幕上打印出我们需要的、包含所有分析结果的JSON对象。 - 保存结果：将屏幕上打印出的结果，复制并保存为一个新的JSON文件（例如 analysis_result.json）。 饼干哥哥小贴士：上面这一系列动作，我们可以用Dify工作流串起来，实现一键自动化。这样每次收盘后，你只需要点一下，就能自动完成从“获取数据”到“生成分析结果”的全过程。 **动作二：用HTML模板「动态」展示JSON结果** 有了包含分析结果的analysis_result.json文件，最后一步就是把它变成我们开头看到的那种酷炫、直观的HTML报告。 直接让AI生成HTML报告最大的坑就是不稳定。今天生成的报告可能很完美，明天更新一下数据，排版可能就全乱了。 所以，我们采用“模板 + 数据分离” 的策略，这才是保证稳定输出的关键。 1. 先让AI生成HTML模板：让AI扮演“个人股票投资决策仪表盘HTML页面生成专家”，使用BentoGrid布局、GSAP动效等技术，设计一个漂亮的、不包含具体数据的网页模板。 提示词： <blockquote><p># 角色：个人股票投资决策仪表盘HTML页面生成专家<br/>## 简介：<br/>– 描述：专业的股票投资分析师和HTML动态网页设计专家，擅长创建符合现代设计趋势和技术要求的个人投资决策支持仪表盘页面。<br/>## 背景：你是一位资深的股票投资顾问和网页设计专家，专门将个人持仓股票的行情数据、技术指标和AI分析结论转化为视觉吸引力强的HTML动态网页。你熟悉各种现代web技术和设计趋势，尤其擅长BemtoGrid布局和GSAP动效。<br/>## 目标：生成一个完整的、可直接使用的HTML页面，用于展示个人持仓股票的投资决策支持仪表盘。该页面应符合所有技术和设计要求，能够清晰、直观地展示股票的行情、技术指标和AI分析结论，帮助用户做出科学的买卖决策。<br/>## 技术要求：<br/>1. 使用BemtoGrid布局系统<br/>2. 集成GSAP动效和FramerMotion<br/>3. 基于HTML5和TailwindCSS开发<br/>4. 响应式设计和大小字体对比应用，在手机、电脑多端能够适配。<br/>## 设计规范：<br/>1. 根据股票特性选择适当的背景颜色和主题色调<br/>2. 应用超大字体和视觉元素突出重点，创造视觉对比<br/>3. 中英文混排，大字体为主，英文小字点题<br/>4. 使用简洁的矩形元素进行数据可视化<br/>5. 高亮色透明效果用于边框，避免不同高亮色互相覆盖<br/>6. 所有数据图表采用脚注样式，保持主题一致性<br/>7. 避免使用emoji作为主要图标<br/>## 输出格式：请直接提供完整的HTML代码，包含所有必要的CSS和JavaScript，确保代码可以直接复制使用并正常运行。<br/>代码应包含：<br/>1. 完整的HTML结构<br/>2. 内联或外部引用的CSS（包括TailwindCSS）<br/>3. 必要的JavaScript（包括GSAP和FramerMotion）<br/>4. CDN引用和其他必要的资源链接<br/>## 数据输入说明：你将获得以下三个数据变量，请在页面中合理引用和可视化：<br/>-**recent_data**：近30天的原始股票行情数据（JSON字符串，包含日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额、涨跌幅等字段）<br/>– **tech_data**：基于recent_data计算的技术指标（JSON字符串，包含MA5、MA10、MA20、RSI6、RSI12、MACD等常见技术指标）<br/>– **text**：AI大模型生成的股票分析结论（字符串，包含趋势判断、买卖建议、风险提示等）<br/>## 初始化：<br/>作为个人股票投资决策仪表盘HTML页面生成专家，我已准备好为您创建一个完整的HTML页面。请直接使用上述数据变量，生成可用的HTML代码，页面的核心目标：<br/>– 核心目标：5秒内掌握所有持仓股票关键状态- 需要包含的关键元素：股票持仓价值概览，卖出区间是【】、买入区间是【】，技术指标做出这个判断的原因。<br/>– 其他：需要满足多支持仓股票的展示（同一支股票只需要显示一次），AI分析结论的高亮展示，现代感强、交互友好、可直接嵌入网页的仪表盘页面</p></blockquote> 2.在模板中预留数据接口：在HTML模板中，用JavaScript写一小段代码，功能是读取一个外部的JSON文件，并把JSON里的数据填充到网页的指定位置。 参考提示词： <blockquote><p>为了能让后续个人股票投资仪表盘都能用更稳定的模板展示（例如同样的结构、指标等），请你根据前面的HTML报告模板模板，让html中的数据指标直接读取数据文件，这样下次我直接更新数据文件，html就能读取到最新的数据。请给我HTML模板，这是股票输出示例的数据文件JSON【请添加附件】。<br/>要求：<br/>1. 这个html我是直接通过chrome等现代浏览器打开的，你需要给我一个最简单且能确保正常读取到数据文件的方式<br/>2. 我没有服务器，是纯html文件运行<br/>3. 运行方式：通过用户上传json文件的方式让html读取json数据，也就是说需要在html里新增一个上传文件的功能。<br/>4. json数据文件要保持简单，确保json里只需要存储指标和对应的数据、以及相关的文字，其余的复杂部分都写到html模板里</p></blockquote> 3.一键上传，报告生成：我们只需要让HTML模板支持本地文件上传。每次收盘后，你把刚刚生成的analysis_result.json文件上传到这个网页，它就会自动刷新，显示最新的决策看板。  最终，你就得到了一个可以长期、稳定使用的“盘后AI军师”。 更进一步的，也就是我们下个阶段会做的，可以借助Dify「模板转换」节点，在工作流里自动更新HTML报告 参考： Dify「模板转换」节点终极指南：动态文本生成进阶技巧（附代码） Jinja2引擎解析｜6大应用场景实战总结：AI做金融分析的风险与正确姿势  好了，分析到这里就讲完了。但这套AI工作流是不是就完美无缺了呢？当然不是。 AI做金融分析，最大的问题就是“幻觉”和“黑盒” 。 而我们的这套工作流，恰恰就是为了规避这两个最大的坑。 1. 如何规避“计算幻觉”？ 错误姿势：直接向AI提问：“帮我分析这只股票，告诉我明天该买还是卖？”——AI可能会一本正经地胡说八道。 正确姿势：我们的策略是让AI生成可执行的Python代码，而不是直接给出分析结果。 在提示词里，我们利用“TAV框架”把分析逻辑固化下来，让AI把这套逻辑翻译成代码。我们信任的是代码的确定性，而不是AI的“创造性”。 2. 如何打开“决策黑盒”？ 错误姿势：只看AI给出的最终建议（“买入”或“卖出”），但不关心理由。 正确姿势：在我们的报告中，除了“买卖区间”这个结论，还必须清晰地展示“aiAnalysis”（TAV各维度的判断）和“techData” （MA、RSI、MACD等核心指标的数值）。 这样，我们就能快速验证AI的建议是否符合我们设定的TAV分析逻辑，真正做到心中有数。 在AI唾手可得的时代，单纯会用AI提问已经远远不够了。能够像这样，设计和搭建出一套能持续解决自己真实痛点、并将其转化为高效决策动力的自动化系统，或许才是我们每个普通人，都能掌握的、真正的“超能力”。 本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】，微信公众号：【饼干哥哥AGI】，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>在当今竞争激烈的小红书营销领域，品牌方们面临着如何高效调配达人种草预算的难题。本文将深入探讨如何避免常见的预算制定误区，如盲目复制过往经验、预算结构失衡等，并提供按季节动线分配预算的策略，以及预留应急预案的重要性，帮助品牌方实现预算的动态调配，提升营销效果。</p> </blockquote>  618已经过去了，相信大家都在一手忙着复盘，一手忙着做下半年的营销规划，这时候就不得不提到预算制定和分配了。 尽管有很多品牌，尤其是初创公司，都是根据上一个月的反馈临时制定预算的，但我还是建议不管是新品牌，还是已经有一定经验的发展中品牌，都以至少季度甚至半年度去制定预算，坚持规律性投放。 这样我们不仅能依据产品的生命周期调整战略节奏，进行预算调整，同时也能帮助我们提前锁定优质达人资源，获得“早鸟价”，建立应对平台流量成本波动的对冲机制！ ## 01周期性预算的制定误区 ### 1. 盲目复制过往经验 比如去年我们投了50万那今年加20%！或者竞品找了100个达人那我们也找100个！忽视了小红书流量成本一直在变动，同时我们的发展阶段也在变动。 这些都会影响我们在既定预算下的投放效果，继而影响营收！ ### 2. 预算结构失衡 常见畸形分配比如头部达人占比过高，一条视频就占了相当于25个腰部达人的预算资源，或者大量铺素人导致平台预警引发限流。 ### 3. 指标逻辑倒置 很多品牌方的逻辑是由预算推导达人数量，从而得出笔记篇数及曝光量，本质上是本末倒置的。 最有利于销售增长及把控的路径应该是从销售目标得出内容模型，再匹配达人类型及层级，最后得出预算。 这样才能由果到因。 ### 4. 按时间均分预算 将预算按季度平均切分，每季度25%的预算是最懒也最具破坏性的操作。 比如我遇到过一个母婴品牌，就是用这种方式，导致618期间预算不够，被迫削减腰部达人数量转而投素人koc，而在春节淡季却闲置了20%的预算花不完。 因为不管是平台流量价格还是销售都是存在季节波动的，一般Q4大促期会比Q1的营销成本高，而预算均分的结果就是旺季不够用，淡季用不完！ ## 02 如何根据季节动线分配种草预算 核心逻辑是“基础流量维持+节点浮动+其他预案” 的动态组合。 因为具体操作起来，品牌发展阶段和赛道的影响因素非常多，所以这里只说大体上的思路，大家根据自己的情况进行调整。 ### 1. Q1——15-20% 承接年货节长尾流量，重点投入3月年度启动预热。 如上半年有上新计划，则建议在3月开始布局，才有可能在618之前做到极致投产比并打造出爆品！ ### 2. Q2——25-30% 押注618大促、新品及夏季用品，比如防晒霜、凉席、夏凉被等最迟需提前45天启动种草！ ### 3. Q3——20-25% 暑期场景营销与秋季产品蓄水，关注学生、旅行、家庭场景的触达，如果是相关赛道则需要在预算上有所侧重调整。 ### 4. Q4——30-35% 双11/双12的年尾促销，预留成本浮动空间，通常来说CPM会比Q3高15%。 如果赛道正好有黑马品牌或者竞品加大投放量，则成本控制和保持原有投放规划是非常难的，这时候我们就要调用预案了。 ## 03 给预算留够应急预案 上面说的都是常规种草下的预算，但是我们的投放规模不仅受自身发展的影响，同时也被竞品和行业影响，所以从这一维度考虑，建议大家都单独预留一部分预算做应急预案。 ### 1. 成本浮动预案 这部分的预算占7-10%，主要针对平台流量提价，竞品大量冲击导致流量成本提到等情况。 ### 2. 舆情管理预案 针对社区负面评价、相关搜索词条进行处理，高权重内容长期放置不管会极大影响我们的转化率 ### 3. 热点追踪预案 除我们能够预料规划到的热点外，还有一些突发性热点，比如因为某个明星的路透被发现是自家产品，这时候就要快速出击加量种草，并且把明星加持的流量和背书用好，这部分预算就派上用场了！ 以上三种情况都不建议动用原先常规种草预算，而是在原有预算的基础上进行加量，优先确保我们的基础投放体量，再做增量！ 本文由人人都是产品经理作者【啵啵开小灶】，微信公众号：【啵啵开小灶】，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>本文将全面剖析这三大系统的定义内涵、核心价值、功能模块、应用场景及未来发展趋势，并深入解读商派OMS系统的竞争优势与技术特点。通过5000余字的系统分析，读者将深入了解这些系统如何单独运作又相互协同，推动企业数字化转型与供应链效能提升。</p> </blockquote>  在当今数字化商业环境中，企业运营效率的高低往往取决于其信息系统的先进性与协同性。OMS订单管理系统、WMS仓储管理系统和ERP企业资源计划系统作为供应链管理的三大核心支柱，分别管控着企业运营中订单流、物流与资金流的关键环节。 ## 供应链管理系统的核心支柱：OMS、WMS、ERP概述 在数字化经济时代，企业的竞争本质上是供应链效率与数据驱动能力的竞争。OMS（Order Management System，订单管理系统）、WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）和ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划系统）构成了现代企业供应链管理的**铁三角**，三者的协同运作实现了从客户需求到产品交付的全流程精准管控。这三大系统虽然各司其职，但通过数据交互与流程整合，共同构建了企业运营的数字化基础设施，成为提升市场竞争力的关键支撑。 **OMS、WMS和ERP**三大系统在供应链管理中扮演着不同但互补的角色。OMS系统专注于订单全生命周期的管理，是连接企业与客户的重要纽带，它确保了从订单接收到最终交付的每个环节都能高效、准确地完成。WMS系统则是仓储作业的”智慧大脑”，通过优化仓库布局、库存管理和出入库操作，提高仓库的运营效率和空间利用率，确保货物的安全和准确存储。而ERP系统如同企业的”中枢神经”，整合财务、采购、销售、生产、库存、人力资源等各个业务环节，实现信息的实时共享和协同处理，为企业资源配置与战略决策提供支持。 从**历史演变**角度看，这三大系统的出现与发展反映了企业信息化建设的不同阶段与需求。ERP系统最早可追溯到20世纪60年代的物料需求计划(MRP)系统，经历了MRPⅡ阶段，到90年代才形成现代ERP概念；WMS系统随着零售业与物流业的发展而成熟；OMS系统则是电子商务爆发性增长下的产物，特别是跨境电商的兴起推动了其快速发展。在数字化转型浪潮下，这些系统不断融合新技术、拓展新功能，从最初单一功能模块逐步演变为综合性的管理平台。 理解OMS、WMS和ERP三大系统的**定义与关系**是掌握现代供应链管理的基础。如同一个交响乐团，ERP是指挥，掌控全局节奏与资源分配；OMS是弦乐部，直接与客户”听众”对话，传递美妙”音乐”；WMS则是打击乐部，精准执行每一个”节拍”——仓库作业动作。三者协同演奏出供应链管理的和谐乐章。随着技术发展与市场需求变化，这些系统不断迭代升级，边界也逐渐模糊，系统集成与数据共享成为新的发展趋势，共同推动企业运营效率的提升与商业模式的创新。 ## OMS订单管理系统：定义、核心价值与功能模块 订单管理系统（OMS）是现代企业运营中不可或缺的核心系统，特别是在电子商务和零售领域。OMS是一套**集成化软件平台**，专门用于管理和处理客户订单的整个生命周期，从订单创建、审核、分配到跟踪和完成，确保订单能够准确、及时地得到处理和交付。在数字化商业环境中，OMS已从简单的订单记录工具演变为智能化的订单处理中枢，成为连接企业前端销售渠道与后端供应链系统的桥梁。对于电商平台、零售商和批发商而言，OMS几乎是必不可少的运营基础，它直接影响到客户体验与企业运营效率。 **OMS的核心价值**体现在多个维度，对现代企业的运营模式产生了深远影响。首先，OMS通过自动化订单流程显著提升了运营效率，减少了人工干预和错误，提高了订单处理的速度与准确性。据统计，高效的OMS系统可以将订单处理时间缩短70%以上，同时将错误率降低到1%以下。其次，OMS优化了库存管理，实现库存的精准控制和多仓协同，减少了库存积压和缺货风险，据行业报告显示，使用OMS的企业平均可降低20%的库存成本。再者，OMS增强了客户体验，通过实时订单状态跟踪和通知，提高了服务透明度和响应速度，从而提升了客户满意度和复购率。此外，OMS提供的数据分析功能为企业决策提供了有力支持，通过分析订单数据，企业能够识别销售趋势、客户偏好和渠道表现，优化营销策略和库存计划。 OMS系统的**功能模块**设计覆盖了订单处理的完整闭环，各模块协同工作确保订单高效执行。订单接收与处理模块是OMS的起点，支持来自电商平台、线下门店、电话订单等多种渠道的订单接入，并将订单信息准确录入系统，同时验证客户信息、产品信息、价格信息等的准确性和完整性。订单审核模块对订单的合法性、有效性进行检查，包括信用核查、产品可用性检查和定价验证等，确保订单可履行。订单分配模块根据智能算法将订单分配给合适的仓库、配送中心或生产部门进行处理，考虑因素包括库存位置、配送成本、服务水平和交货期限等。 库存同步模块是OMS的关键组成部分，实时跟踪库存变化，在订单创建时检查产品可用性，防止超卖，并在订单确认后自动扣减库存，保持系统库存与实际库存一致。配送管理模块与物流公司集成，处理运输方式选择、运费计算、运单生成和物流跟踪等，京东的OMS系统便以高效的配送管理著称，能够实时处理上亿订单并精确管理商品出库与配送。订单状态追踪和通知模块为客户提供订单全流程的实时状态更新，包括订单确认、备货中、已发货、运输中和已送达等阶段，通过短信、邮件或APP推送通知客户，增强服务透明度。 退换货和售后管理模块（也称为逆向物流管理）处理客户的退换货请求，记录原因、审核流程并自动生成退款信息，同时调整库存和财务数据。数据分析与报告模块则提供关于订单处理效率、库存周转、销售绩效和客户行为的深入洞察，支持企业做出数据驱动的决策。这些功能模块共同构成了OMS的完整生态，使企业能够应对复杂的订单管理挑战，特别是在跨境电商环境中，OMS还需要处理多币种、多语言、多税务规则等复杂需求。  随着企业业务复杂度的提高，现代的OMS系统已发展出更**先进的特性**。 - 智能订单路由功能基于实时库存数据、仓库产能和运输成本自动分配最优仓库或供应商处理订单。 - 订单聚合功能将来自不同渠道的订单集中管理，提供统一的运营视图。 - 拆分与合并功能根据库存情况和配送要求灵活处理复杂订单。 - 预售与延迟履行功能支持多样化的销售策略。 - 全渠道零售支持则打破了线上与线下销售的壁垒，实现库存可视化和服务一体化。 这些高级功能使商派OMS系统成为品牌企业全渠道战略的技术基础设施，在激烈的市场竞争中创造差异化优势。 ## WMS仓储管理系统：定义、核心价值与功能模块 仓储管理系统(WMS)是现代供应链管理中不可或缺的组成部分，代表着企业仓储作业从人工操作向数字化、智能化转型的关键跃升。WMS是一种**专业化软件系统**，用于控制、优化和执行仓库内的各类作业流程，包括物料接收、存储、拣选、包装和发货等环节，同时提供实时库存可视化和数据分析功能。在制造业、零售业、物流服务提供商和电子商务等行业中，WMS系统已成为提升仓储效率、降低运营成本的核心工具。特别是在电商与全渠道零售兴起的背景下，仓储作业复杂度呈指数级增长，WMS系统通过信息化与自动化手段，帮助企业应对库存准确性、订单履行速度和空间利用率等多重挑战。 **WMS系统的核心价值**体现在运营效率、成本控制和服务质量三个维度上。在效率方面，WMS通过标准化流程和智能化指导，大幅提升仓储作业的速度与准确性。以锂电池行业为例，领先企业在部署WMS系统后，拣选效率可提升35%以上，库存准确率达到99.5%。在成本方面，WMS通过优化仓储空间利用、减少库存积压和降低人工误差带来的损耗，显著降低运营成本。行业数据显示，应用WMS的企业平均减少20%的仓储成本，库存周转率提高25%。在质量方面，WMS通过条码或RFID技术实现产品全生命周期追溯，配合质量检查流程，确保出库商品符合标准，降低客户投诉率。此外，WMS系统还支持企业满足国内外市场对仓储管理合规性的严格要求，特别是在食品、医药等监管严格的行业，WMS的批次管理和追溯功能成为合规运营的基础保障。 WMS系统的**功能架构**设计覆盖了仓储作业的全流程，各模块协同实现仓储运营的精准管控。仓库布局与储位管理模块是WMS的基础，通过对仓库的区域、货架、货位等进行合理规划和管理，提高仓库空间利用率。此模块运用ABC分类法（根据物品周转率划分）和关联性分析，智能分配储位，确保高频拣选物品位于最优位置。库存管理模块提供实时库存监控，包括库存数量、库存状态、库存周转率等指标，通过周期盘点、动态盘点等多种盘点方法，确保系统库存与实际库存的一致性。此模块还能设置安全库存预警，自动生成补货建议，防止库存不足或过剩。 入库管理模块指导收货、验收、上架等环节，支持多种收货策略（如盲收、按ASN收货等），并根据商品特性智能推荐上架位置。出库管理模块负责订单拣货、包装、发货等环节，支持按单拣货、批量拣货、波次拣货等多种策略，优化拣选路径，缩短作业时间。在先进的WMS中，此模块还能根据订单特性（如配送时间要求、温层等）智能分组订单，优化拣选效率。作业调度模块协调仓库内的人力与设备资源，根据实时任务队列分配工作，平衡各岗位负荷，提高整体作业效率。设备管理模块跟踪叉车、AGV小车等设备的状识和使用情况，优化设备利用率。 WMS系统的**技术实现**依赖于多种硬件与软件技术的协同。在硬件方面，条码扫描器、移动计算机、无线射频识别(RFID)设备构成了数据采集的基础设施，实现作业过程中数据的实时采集与更新。自动化设备如自动导引车(AGV)、自动存储与检索系统(AS/RS)、输送线和分拣机等，与WMS系统深度集成，接受系统指令并反馈执行情况。在软件方面，WMS采用分层架构设计，包括数据层（存储库存和订单数据）、业务逻辑层（处理仓储规则和流程）和表现层（用户操作界面）。现代WMS还提供开放的API接口，支持与ERP、TMS、OMS等外部系统的无缝集成，实现供应链全流程的数据互通。  随着技术进步与行业需求变化，**现代WMS系统**已发展出更先进的智能化功能。动态库存模型采用(s,S)策略替代静态阈值，结合需求波动建立鲁棒优化模型，使库存周转率显著提升。智能储位算法不仅考虑物品特性，还引入机器学习技术，根据历史数据预测未来需求模式，动态调整存储策略。人机协同作业模式将人工灵活性与机器高效率结合，通过增强现实(AR)技术指导工人操作，或通过AGV小车自动搬运重型货物。数据分析与预测模块运用大数据技术，分析仓储运营的各类指标，识别瓶颈环节，预测未来需求，为管理决策提供支持。这些高级功能使WMS系统从单纯的操作系统升级为智能决策系统，在供应链数字化进程中扮演更加关键的角色。 ## ERP企业资源计划系统：定义、核心价值与功能模块 企业资源计划(ERP)系统是企业信息化的核心与基础，如同企业的”数字神经系统”般渗透到各个业务环节。ERP是一种**集成化管理信息系统**，将企业的财务、采购、销售、生产、库存、人力资源等各个业务环节整合到一个统一的平台上，实现信息的实时共享和协同处理，以优化企业资源配置，提高企业运营效率和管理水平。ERP系统起源于20世纪60年代的物料需求计划(MRP)系统，经历了MRPⅡ阶段的扩展，到90年代才形成现代ERP概念，其核心特点是打破信息孤岛，实现企业业务流程的集成化和数据标准化。在数字化转型浪潮下，ERP系统已从最初的生产制造工具演变为覆盖企业全方位资源的管理平台，成为各种规模企业和各行业不可或缺的运营基础。 **ERP系统的核心价值**在于其全面整合与标准化能力，为企业管理带来革命性的变化。首先，ERP通过流程再造消除了部门间的协同壁垒，基于SCOR(供应链运作参考)等模型重构采购、生产等核心流程，使企业整体运营效率提升25-35%。其次，ERP建立了统一的数据治理体系，通过主数据管理(MDM)统一物料编码等数据标准，确保跨系统数据一致性和准确性，为数字化转型奠定基础。再者，ERP提供了全局业务视角，使管理者能够实时掌握企业运营状况，做出更精准的决策。在汽车零部件制造领域，工厂借助ERP系统将采购管理、生产规划和分销运营等核心业务流程无缝衔接，实现库存水平和生产进度的实时监控，有效优化原材料采购节奏和产品交付时效。此外，ERP系统还大幅降低了企业IT总拥有成本(TCO)，通过集成化平台替代多个独立系统，减少接口开发和维护费用。 ERP系统的**功能模块**设计体现了对企业资源的全面覆盖，各模块间高度集成，数据实时共享。财务管理模块是ERP的核心，涵盖总账、应收应付、固定资产、成本核算等功能，帮助企业实现财务数据的准确记录和分析，支持财务决策。采购管理模块包括供应商管理、采购订单管理、采购合同管理等，优化采购流程，降低采购成本。销售管理模块涉及客户管理、销售订单管理、销售预测等，提高销售效率和客户满意度。生产管理模块是制造业ERP的核心，包含生产计划、物料需求计划(MRP)、生产调度等功能，确保生产过程的高效、稳定运行。库存管理模块对库存进行实时监控和管理，包括库存盘点、库存控制、出入库管理等，减少库存积压和浪费。 人力资源管理模块整合了员工信息管理、招聘、培训、薪酬福利和绩效评估等功能，提升人力资源配置效率。设备管理模块跟踪设备资产信息、维护计划和运行状态，支持预防性维护。项目管理模块提供项目计划、资源分配、成本控制和进度跟踪功能，适用于工程项目或研发管理。商业智能模块则通过数据分析、报表和仪表盘，将运营数据转化为决策支持信息。这些模块可以根据企业需求灵活组合，形成符合行业特点和企业规模的解决方案。现代ERP系统还扩展了客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)等边界功能，进一步拓宽了其管理范围。 ERP系统的**技术架构**经历了从单体架构到分层架构，再到面向服务架构(SOA)的演变。现代ERP通常采用三层架构设计：表示层提供用户界面，业务逻辑层处理核心业务流程，数据层负责数据存储与管理。在部署方式上，ERP系统提供了多种选择，包括传统的本地部署、云计算部署以及混合部署模式。云ERP已成为主流趋势，通过按需付费模式降低企业IT投资门槛，提高系统灵活性和可扩展性。在系统集成方面，ERP采用企业服务总线(ESB)或API网关技术，实现与MES、WMS、CRM等周边系统的无缝集成，构建完整的企业信息化生态。数据管理方面，ERP系统强调主数据的一致性，通过集中式数据仓库或数据湖存储，确保”单一数据源”原则，为分析和决策提供可靠基础。 ERP系统在**不同行业**中的应用呈现出专业化的特点。在制造业，ERP强调生产计划、物料需求计划、车间管理和质量控制等功能，支持精益生产和敏捷制造。在零售业，ERP侧重多渠道销售管理、促销管理、会员管理和商品生命周期管理。在服务业，ERP注重项目成本控制、资源调度和服务流程标准化。在金融业，ERP则强化合规管理、风险控制和财务报告准确性。以特变电工为例，该企业通过ERP系统实现了商机管理、合同履约和售后服务的全闭环管理，业务效率提升40%。这种行业专业化使ERP系统能够更精准地满足不同领域的独特需求，成为行业数字化转型的核心平台。 **ERP实施方法论**是确保系统成功上线的关键，通常包括以下几个阶段：项目规划阶段确定实施范围、目标和计划；业务流程分析阶段梳理现有流程并设计未来流程；系统配置阶段根据企业需求设置模块参数；数据迁移阶段将历史数据清洗并导入新系统；用户培训阶段确保员工掌握系统操作；系统上线阶段完成切换并解决初期问题；持续优化阶段根据使用反馈调整系统配置。ERP实施过程中最大的挑战往往不是技术问题，而是组织变革管理，需要克服员工抵触情绪，适应新的工作方式。成功的ERP实施能够为企业带来显著的运营改善，但据行业统计，约70%的ERP项目在某种程度上未能完全实现预期目标，这凸显了科学实施方法的重要性。 ## OMS、WMS、ERP系统的应用场景与协同关系 三大系统在实际业务中展现出丰富的应用场景与协同模式，共同构建了企业数字化运营的骨架。OMS、WMS和ERP系统虽然功能侧重不同，但在企业运营流程中形成了紧密的**协同关系**，共同构建了从客户需求到产品交付的数字化闭环。 OMS作为业务管理的”中台”，专注于订单获取与客户服务体验；WMS作为专注于实物仓储与流转；ERP则作为企业的”后台”，整合企业全局资源与财务信息。这种前后台协同模式在现代供应链管理中被称为”黄金三角”，它们的协同效率直接决定了企业响应市场变化的速度与能力。 以服装电商场景为例，当顾客下单时，OMS接单并通知ERP扣减库存；WMS收到指令快速找到原料制作产品；TMS(运输管理系统)选择最优配送方案；ERP全程监控资金流和资源分配，形成完整的运营闭环。这种协同不仅提高了客户满意度，还优化了企业资源利用，降低了运营成本。 **制造业应用场景**中，三大系统的协同解决了生产与交付的核心问题。在汽车零部件制造企业，ERP系统根据销售预测和库存策略制定生产计划，触发物料需求计划(MRP)运算生成采购建议；采购订单通过供应商门户(SRM系统)发送给供应商；到货后WMS系统管理原材料入库和存储；MES系统执行生产过程中，向WMS发起领料请求；生产完成后WMS管理成品入库；客户下单后OMS系统处理订单，并再次调用WMS进行拣货和发货；ERP系统则全程跟踪成本流动和财务核算。宝钢集团的案例显示，通过ERP、WMS和TMS系统的协同，其钢铁产品配送时间减少了20%-30%，同时运输成本降低了12%。这种端到端的集成实现了从原材料到成品的价值流动可视化，大大提高了制造企业的运营效率和市场响应速度。 **零售电商领域**是三大系统协同应用的另一个典型场景。在电商大促期间，OMS系统需要处理来自网站、APP、微信小程序、第三方电商平台的海量订单，实时检查库存可用性；WMS系统则需优化仓库作业流程，通过波次拣货、边拣边分等策略提高订单履行效率；ERP系统则统筹财务结算和人力资源调配，应对业务高峰。 商派OMS系统能够实时处理数以万计的全渠道订单，并精确管理每一个商品的出库与配送，其背后离不开与WMS和ERP的高效协同。在全渠道零售场景下，商派OMS还需要实现线上订单线下提货或线下订单线上退货等复杂流程，这要求OMS、WMS和ERP系统之间实现实时数据共享和业务规则统一。零售企业通过三大系统协同，平均可减少20%的库存成本，同时将订单履行准确率提高到98%以上。 **系统间数据流**是三大系统协同的技术基础，形成了分钟级的数据闭环。ERP系统向OMS提供产品主数据(如价格、SKU信息)，同时接收OMS同步的订单收入数据；OMS向WMS传递拣货指令，WMS将库存变动数据反馈给ERP；ERP向TMS提供成本核算规则，TMS将运费数据传回ERP进行成本计算。在现代企业架构中，这种数据流通通常通过企业服务总线(ESB)或API网关实现，确保数据实时、准确地在系统间流动。主数据管理(MDM)是确保数据一致性的关键，例如产品编码、客户编码和供应商编码必须在所有系统中保持一致，否则会导致严重的业务混乱。以某高端制造企业为例，通过ERP、WMS和TMS系统的数据互通，实现了集团化的多仓统一管理和运输全流程可视化，物流成本大幅降低，同时改善了上下游协同能力。 **异常处理机制**展现了三大系统协同的高级形态，体现了供应链的数字韧性。当TMS监测到运输延迟时，SCM自动触发备用供应商切换，OMS同步更新客户预期；当WMS发现库存异常时，ERP自动调整生产计划，OMS限制相关产品销售；当OMS接收到高优先级订单时，WMS调整拣货顺序，TMS预留配送资源。这种异常联动机制使供应链具备自适应能力，能够从容应对市场需求波动、供应链中断等挑战。据行业研究，具备系统协同能力的企业在应对突发事件时，恢复速度比竞争对手快30%以上。未来，随着人工智能技术的发展，三大系统的协同将更加智能化，能够预测潜在问题并自动启动缓解措施，进一步提升供应链的可靠性和客户满意度。 ## 软件发展趋势与商派OMS系统的竞争优势 供应链管理软件领域正经历着前所未有的技术变革与功能演进。随着数字经济的深入发展，OMS、WMS和ERP系统正朝着**智能化、云端化和协同化**的方向快速演进。人工智能、物联网、区块链等新兴技术的应用不断重塑这三大系统的功能边界与价值定位。根据《Grand View Research》的数据显示，全球供应链管理市场预计在2026年将达到37.41亿美元，年均增长率为10.3%，其中OMS、WMS和ERP系统作为核心组成部分，其市场需求也在稳步增长。未来五年内，我们将会看到更智能的预测分析、更敏捷的供应链响应和更无缝的系统集成，这些趋势将重新定义企业运营的管理模式与竞争格局。企业需要把握这些技术趋势，才能在数字化竞争中占据先机。 **OMS系统的未来发展**将围绕客户体验提升与全渠道整合展开。 OMS订单智能路由算法将基于实时库存、物流能力和成本因素，自动选择最优履行方案，如商派OMS已能实现”最近仓发货、最快路径配送”的智能决策。订单可视化将扩展到整个供应链，客户不仅可追踪物流状态，还能查看生产进度、质检结果等深度信息。 全渠道订单聚合能力将进一步加强，支持线上、线下、社交电商、直播带货等多渠道订单的统一管理。人工智能在OMS中的应用将更加广泛，从客服机器人到需求预测，从动态定价到欺诈检测，AI将成为提升OMS效能的核心技术。区块链技术则用于构建可信的订单履历，特别是跨境电商中，为商品真伪、原产地、物流温度等关键信息提供不可篡改的证明。这些技术创新将使OMS从单纯的操作系统进化为智能决策系统，在企业全渠道战略中扮演更关键的角色。 **WMS系统的技术演进**以自动化和智能化为核心方向。仓储自动化设备与WMS的集成将更加紧密，从AGV小车到自动分拣线，从自动立体仓库到无人机盘点，自动化设备的指令中枢将由WMS系统承担。数字孪生技术为仓库创建虚拟映射，允许管理者在系统中模拟和优化布局、流程和资源配置，然后再应用到实体仓库。物联网技术通过各类传感器实时监控仓库温湿度、货物状态、设备健康等参数，构建智能的仓储环境。预测性分析功能基于历史数据和外部因素(如天气、市场趋势)预测库存需求，优化补货策略。劳动力管理模块将结合穿戴设备和大数据分析，优化人力资源配置，提高员工生产率。这些技术创新将使WMS系统从传统的”记录系统”转变为”决策系统”，在仓储效率、成本和准确性方面实现新的突破。 **ERP系统的未来形态**将更加注重用户体验与生态整合。云原生架构将成为ERP的标准，提供随时可用的服务和按需付费的模式，降低企业IT门槛。移动办公支持将扩展到复杂业务场景，如移动审批、移动报表分析等，满足随时随地办公的需求。低代码/无代码平台允许业务用户自定义应用和工作流，提高系统灵活性。行业专用解决方案将更加丰富，针对不同行业提供开箱即用的最佳实践和合规支持。人工智能和机器学习将深入ERP各模块，从自动记账到智能预算，从供应商风险评估到人才招聘决策，AI将成为ERP的标准配置。区块链技术则用于构建可信的企业间协作网络，特别是在供应链金融、合同执行等领域。这些创新将使ERP系统从企业内部的管理工具升级为产业生态的协同平台，创造更大的商业价值。 **商派OMS系统**作为国内领先的订单管理解决方案，在跨境电商和全渠道零售领域展现出明显的竞争优势。商派OMS采用了**微服务架构**，具备高度的灵活性和扩展性，能够根据客户业务规模和发展阶段灵活配置功能模块。 在技术实现上，商派OMS基于React前端框架构建响应式用户界面，支持多终端访问；采用Node.js和Java技术栈实现高并发处理；通过数据加密和访问控制保障系统安全；支持与主流ERP、WMS系统的标准接口对接。这些技术特点使商派OMS能够满足企业快速发展中的变化需求。 商派OMS的**客户群体**主要集中在跨境电商、品牌零售和连锁分销行业，包括多家年销售额超过10亿元的头部电商企业。系统帮助这些客户实现了订单处理效率的显著提升，平均订单处理时间缩短了60%。特别是在”双十一”等大促期间，商派OMS成功支持了多家客户单日百万级订单量的处理需求，系统稳定性得到验证。对于多渠道零售商，商派OMS统一管理线上商城、线下门店、第三方平台的订单流，实现了库存可视化和运营一体化。对于产品复杂的企业，商派OMS支持多级产品结构和捆绑销售，满足多样化销售策略需求。这些成功案例证明了商派OMS在不同业务场景下的适应性和可靠性。 **系统选型建议**对于企业实现数字化转型至关重要。在选择OMS、WMS或ERP系统时，企业应避免盲目追求”大而全”的解决方案，而应遵循”模块化部署、分阶段实施”的原则。 首先需要明确自身业务需求和战略方向，评估现有流程和系统的不足。其次考虑行业特性，选择具有相关行业经验的供应商。然后评估系统的功能匹配度、技术先进性、实施团队能力和总拥有成本。 对于OMS系统，应特别关注订单处理能力、多渠道支持、系统稳定性和异常处理机制。最重要的还有服务商的项目落地经验，过往的成功案例等；对于WMS系统，需重点考察库存准确性、作业效率、自动化设备支持和扩展性；对于ERP系统，则更关注流程覆盖度、数据一致性、报表分析和合规支持。成功的系统选型和实施能够为企业带来显著的运营改善和竞争优势，在数字化时代赢得先机。在当今数字化商业环境中，企业运营效率的高低往往取决于其信息系统的先进性与协同性。OMS订单管理系统、WMS仓储管理系统和ERP企业资源计划系统作为供应链管理的三大核心支柱，分别管控着企业运营中订单流、物流与资金流的关键环节。 本文将全面剖析这三大系统的定义内涵、核心价值、功能模块、应用场景及未来发展趋势，并深入解读商派OMS系统的竞争优势与技术特点。通过5000余字的系统分析，读者将深入了解这些系统如何单独运作又相互协同，推动企业数字化转型与供应链效能提升。 ## 供应链管理系统的核心支柱：OMS、WMS、ERP概述 在数字化经济时代，企业的竞争本质上是供应链效率与数据驱动能力的竞争。OMS（Order Management System，订单管理系统）、WMS（Warehouse Management System，仓储管理系统）和ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划系统）构成了现代企业供应链管理的**铁三角**，三者的协同运作实现了从客户需求到产品交付的全流程精准管控。这三大系统虽然各司其职，但通过数据交互与流程整合，共同构建了企业运营的数字化基础设施，成为提升市场竞争力的关键支撑。 **OMS、WMS和ERP**三大系统在供应链管理中扮演着不同但互补的角色。OMS系统专注于订单全生命周期的管理，是连接企业与客户的重要纽带，它确保了从订单接收到最终交付的每个环节都能高效、准确地完成。WMS系统则是仓储作业的”智慧大脑”，通过优化仓库布局、库存管理和出入库操作，提高仓库的运营效率和空间利用率，确保货物的安全和准确存储。而ERP系统如同企业的”中枢神经”，整合财务、采购、销售、生产、库存、人力资源等各个业务环节，实现信息的实时共享和协同处理，为企业资源配置与战略决策提供支持。 从**历史演变**角度看，这三大系统的出现与发展反映了企业信息化建设的不同阶段与需求。ERP系统最早可追溯到20世纪60年代的物料需求计划(MRP)系统，经历了MRPⅡ阶段，到90年代才形成现代ERP概念；WMS系统随着零售业与物流业的发展而成熟；OMS系统则是电子商务爆发性增长下的产物，特别是跨境电商的兴起推动了其快速发展。在数字化转型浪潮下，这些系统不断融合新技术、拓展新功能，从最初单一功能模块逐步演变为综合性的管理平台。 理解OMS、WMS和ERP三大系统的**定义与关系**是掌握现代供应链管理的基础。如同一个交响乐团，ERP是指挥，掌控全局节奏与资源分配；OMS是弦乐部，直接与客户”听众”对话，传递美妙”音乐”；WMS则是打击乐部，精准执行每一个”节拍”——仓库作业动作。三者协同演奏出供应链管理的和谐乐章。随着技术发展与市场需求变化，这些系统不断迭代升级，边界也逐渐模糊，系统集成与数据共享成为新的发展趋势，共同推动企业运营效率的提升与商业模式的创新。 ## OMS订单管理系统：定义、核心价值与功能模块 订单管理系统（OMS）是现代企业运营中不可或缺的核心系统，特别是在电子商务和零售领域。OMS是一套**集成化软件平台**，专门用于管理和处理客户订单的整个生命周期，从订单创建、审核、分配到跟踪和完成，确保订单能够准确、及时地得到处理和交付。在数字化商业环境中，OMS已从简单的订单记录工具演变为智能化的订单处理中枢，成为连接企业前端销售渠道与后端供应链系统的桥梁。对于电商平台、零售商和批发商而言，OMS几乎是必不可少的运营基础，它直接影响到客户体验与企业运营效率。 **OMS的核心价值**体现在多个维度，对现代企业的运营模式产生了深远影响。首先，OMS通过自动化订单流程显著提升了运营效率，减少了人工干预和错误，提高了订单处理的速度与准确性。据统计，高效的OMS系统可以将订单处理时间缩短70%以上，同时将错误率降低到1%以下。其次，OMS优化了库存管理，实现库存的精准控制和多仓协同，减少了库存积压和缺货风险，据行业报告显示，使用OMS的企业平均可降低20%的库存成本。再者，OMS增强了客户体验，通过实时订单状态跟踪和通知，提高了服务透明度和响应速度，从而提升了客户满意度和复购率。此外，OMS提供的数据分析功能为企业决策提供了有力支持，通过分析订单数据，企业能够识别销售趋势、客户偏好和渠道表现，优化营销策略和库存计划。 OMS系统的**功能模块**设计覆盖了订单处理的完整闭环，各模块协同工作确保订单高效执行。订单接收与处理模块是OMS的起点，支持来自电商平台、线下门店、电话订单等多种渠道的订单接入，并将订单信息准确录入系统，同时验证客户信息、产品信息、价格信息等的准确性和完整性。订单审核模块对订单的合法性、有效性进行检查，包括信用核查、产品可用性检查和定价验证等，确保订单可履行。订单分配模块根据智能算法将订单分配给合适的仓库、配送中心或生产部门进行处理，考虑因素包括库存位置、配送成本、服务水平和交货期限等。 库存同步模块是OMS的关键组成部分，实时跟踪库存变化，在订单创建时检查产品可用性，防止超卖，并在订单确认后自动扣减库存，保持系统库存与实际库存一致。配送管理模块与物流公司集成，处理运输方式选择、运费计算、运单生成和物流跟踪等，京东的OMS系统便以高效的配送管理著称，能够实时处理上亿订单并精确管理商品出库与配送。订单状态追踪和通知模块为客户提供订单全流程的实时状态更新，包括订单确认、备货中、已发货、运输中和已送达等阶段，通过短信、邮件或APP推送通知客户，增强服务透明度。 退换货和售后管理模块（也称为逆向物流管理）处理客户的退换货请求，记录原因、审核流程并自动生成退款信息，同时调整库存和财务数据。数据分析与报告模块则提供关于订单处理效率、库存周转、销售绩效和客户行为的深入洞察，支持企业做出数据驱动的决策。这些功能模块共同构成了OMS的完整生态，使企业能够应对复杂的订单管理挑战，特别是在跨境电商环境中，OMS还需要处理多币种、多语言、多税务规则等复杂需求。  随着企业业务复杂度的提高，现代的OMS系统已发展出更**先进的特性**。 - 智能订单路由功能基于实时库存数据、仓库产能和运输成本自动分配最优仓库或供应商处理订单。 - 订单聚合功能将来自不同渠道的订单集中管理，提供统一的运营视图。 - 拆分与合并功能根据库存情况和配送要求灵活处理复杂订单。 - 预售与延迟履行功能支持多样化的销售策略。 - 全渠道零售支持则打破了线上与线下销售的壁垒，实现库存可视化和服务一体化。 这些高级功能使商派OMS系统成为品牌企业全渠道战略的技术基础设施，在激烈的市场竞争中创造差异化优势。 ## WMS仓储管理系统：定义、核心价值与功能模块 仓储管理系统(WMS)是现代供应链管理中不可或缺的组成部分，代表着企业仓储作业从人工操作向数字化、智能化转型的关键跃升。WMS是一种**专业化软件系统**，用于控制、优化和执行仓库内的各类作业流程，包括物料接收、存储、拣选、包装和发货等环节，同时提供实时库存可视化和数据分析功能。在制造业、零售业、物流服务提供商和电子商务等行业中，WMS系统已成为提升仓储效率、降低运营成本的核心工具。特别是在电商与全渠道零售兴起的背景下，仓储作业复杂度呈指数级增长，WMS系统通过信息化与自动化手段，帮助企业应对库存准确性、订单履行速度和空间利用率等多重挑战。 **WMS系统的核心价值**体现在运营效率、成本控制和服务质量三个维度上。在效率方面，WMS通过标准化流程和智能化指导，大幅提升仓储作业的速度与准确性。以锂电池行业为例，领先企业在部署WMS系统后，拣选效率可提升35%以上，库存准确率达到99.5%。在成本方面，WMS通过优化仓储空间利用、减少库存积压和降低人工误差带来的损耗，显著降低运营成本。行业数据显示，应用WMS的企业平均减少20%的仓储成本，库存周转率提高25%。在质量方面，WMS通过条码或RFID技术实现产品全生命周期追溯，配合质量检查流程，确保出库商品符合标准，降低客户投诉率。此外，WMS系统还支持企业满足国内外市场对仓储管理合规性的严格要求，特别是在食品、医药等监管严格的行业，WMS的批次管理和追溯功能成为合规运营的基础保障。 WMS系统的**功能架构**设计覆盖了仓储作业的全流程，各模块协同实现仓储运营的精准管控。仓库布局与储位管理模块是WMS的基础，通过对仓库的区域、货架、货位等进行合理规划和管理，提高仓库空间利用率。此模块运用ABC分类法（根据物品周转率划分）和关联性分析，智能分配储位，确保高频拣选物品位于最优位置。库存管理模块提供实时库存监控，包括库存数量、库存状态、库存周转率等指标，通过周期盘点、动态盘点等多种盘点方法，确保系统库存与实际库存的一致性。此模块还能设置安全库存预警，自动生成补货建议，防止库存不足或过剩。 入库管理模块指导收货、验收、上架等环节，支持多种收货策略（如盲收、按ASN收货等），并根据商品特性智能推荐上架位置。出库管理模块负责订单拣货、包装、发货等环节，支持按单拣货、批量拣货、波次拣货等多种策略，优化拣选路径，缩短作业时间。在先进的WMS中，此模块还能根据订单特性（如配送时间要求、温层等）智能分组订单，优化拣选效率。作业调度模块协调仓库内的人力与设备资源，根据实时任务队列分配工作，平衡各岗位负荷，提高整体作业效率。设备管理模块跟踪叉车、AGV小车等设备的状识和使用情况，优化设备利用率。 WMS系统的**技术实现**依赖于多种硬件与软件技术的协同。在硬件方面，条码扫描器、移动计算机、无线射频识别(RFID)设备构成了数据采集的基础设施，实现作业过程中数据的实时采集与更新。自动化设备如自动导引车(AGV)、自动存储与检索系统(AS/RS)、输送线和分拣机等，与WMS系统深度集成，接受系统指令并反馈执行情况。在软件方面，WMS采用分层架构设计，包括数据层（存储库存和订单数据）、业务逻辑层（处理仓储规则和流程）和表现层（用户操作界面）。现代WMS还提供开放的API接口，支持与ERP、TMS、OMS等外部系统的无缝集成，实现供应链全流程的数据互通。  随着技术进步与行业需求变化，**现代WMS系统**已发展出更先进的智能化功能。动态库存模型采用(s,S)策略替代静态阈值，结合需求波动建立鲁棒优化模型，使库存周转率显著提升。智能储位算法不仅考虑物品特性，还引入机器学习技术，根据历史数据预测未来需求模式，动态调整存储策略。人机协同作业模式将人工灵活性与机器高效率结合，通过增强现实(AR)技术指导工人操作，或通过AGV小车自动搬运重型货物。数据分析与预测模块运用大数据技术，分析仓储运营的各类指标，识别瓶颈环节，预测未来需求，为管理决策提供支持。这些高级功能使WMS系统从单纯的操作系统升级为智能决策系统，在供应链数字化进程中扮演更加关键的角色。 ## ERP企业资源计划系统：定义、核心价值与功能模块 企业资源计划(ERP)系统是企业信息化的核心与基础，如同企业的”数字神经系统”般渗透到各个业务环节。ERP是一种**集成化管理信息系统**，将企业的财务、采购、销售、生产、库存、人力资源等各个业务环节整合到一个统一的平台上，实现信息的实时共享和协同处理，以优化企业资源配置，提高企业运营效率和管理水平。ERP系统起源于20世纪60年代的物料需求计划(MRP)系统，经历了MRPⅡ阶段的扩展，到90年代才形成现代ERP概念，其核心特点是打破信息孤岛，实现企业业务流程的集成化和数据标准化。在数字化转型浪潮下，ERP系统已从最初的生产制造工具演变为覆盖企业全方位资源的管理平台，成为各种规模企业和各行业不可或缺的运营基础。 **ERP系统的核心价值**在于其全面整合与标准化能力，为企业管理带来革命性的变化。首先，ERP通过流程再造消除了部门间的协同壁垒，基于SCOR(供应链运作参考)等模型重构采购、生产等核心流程，使企业整体运营效率提升25-35%。其次，ERP建立了统一的数据治理体系，通过主数据管理(MDM)统一物料编码等数据标准，确保跨系统数据一致性和准确性，为数字化转型奠定基础。再者，ERP提供了全局业务视角，使管理者能够实时掌握企业运营状况，做出更精准的决策。在汽车零部件制造领域，工厂借助ERP系统将采购管理、生产规划和分销运营等核心业务流程无缝衔接，实现库存水平和生产进度的实时监控，有效优化原材料采购节奏和产品交付时效。此外，ERP系统还大幅降低了企业IT总拥有成本(TCO)，通过集成化平台替代多个独立系统，减少接口开发和维护费用。 ERP系统的**功能模块**设计体现了对企业资源的全面覆盖，各模块间高度集成，数据实时共享。财务管理模块是ERP的核心，涵盖总账、应收应付、固定资产、成本核算等功能，帮助企业实现财务数据的准确记录和分析，支持财务决策。采购管理模块包括供应商管理、采购订单管理、采购合同管理等，优化采购流程，降低采购成本。销售管理模块涉及客户管理、销售订单管理、销售预测等，提高销售效率和客户满意度。生产管理模块是制造业ERP的核心，包含生产计划、物料需求计划(MRP)、生产调度等功能，确保生产过程的高效、稳定运行。库存管理模块对库存进行实时监控和管理，包括库存盘点、库存控制、出入库管理等，减少库存积压和浪费。 人力资源管理模块整合了员工信息管理、招聘、培训、薪酬福利和绩效评估等功能，提升人力资源配置效率。设备管理模块跟踪设备资产信息、维护计划和运行状态，支持预防性维护。项目管理模块提供项目计划、资源分配、成本控制和进度跟踪功能，适用于工程项目或研发管理。商业智能模块则通过数据分析、报表和仪表盘，将运营数据转化为决策支持信息。这些模块可以根据企业需求灵活组合，形成符合行业特点和企业规模的解决方案。现代ERP系统还扩展了客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)等边界功能，进一步拓宽了其管理范围。 ERP系统的**技术架构**经历了从单体架构到分层架构，再到面向服务架构(SOA)的演变。现代ERP通常采用三层架构设计：表示层提供用户界面，业务逻辑层处理核心业务流程，数据层负责数据存储与管理。在部署方式上，ERP系统提供了多种选择，包括传统的本地部署、云计算部署以及混合部署模式。云ERP已成为主流趋势，通过按需付费模式降低企业IT投资门槛，提高系统灵活性和可扩展性。在系统集成方面，ERP采用企业服务总线(ESB)或API网关技术，实现与MES、WMS、CRM等周边系统的无缝集成，构建完整的企业信息化生态。数据管理方面，ERP系统强调主数据的一致性，通过集中式数据仓库或数据湖存储，确保”单一数据源”原则，为分析和决策提供可靠基础。 ERP系统在**不同行业**中的应用呈现出专业化的特点。在制造业，ERP强调生产计划、物料需求计划、车间管理和质量控制等功能，支持精益生产和敏捷制造。在零售业，ERP侧重多渠道销售管理、促销管理、会员管理和商品生命周期管理。在服务业，ERP注重项目成本控制、资源调度和服务流程标准化。在金融业，ERP则强化合规管理、风险控制和财务报告准确性。以特变电工为例，该企业通过ERP系统实现了商机管理、合同履约和售后服务的全闭环管理，业务效率提升40%。这种行业专业化使ERP系统能够更精准地满足不同领域的独特需求，成为行业数字化转型的核心平台。 **ERP实施方法论**是确保系统成功上线的关键，通常包括以下几个阶段：项目规划阶段确定实施范围、目标和计划；业务流程分析阶段梳理现有流程并设计未来流程；系统配置阶段根据企业需求设置模块参数；数据迁移阶段将历史数据清洗并导入新系统；用户培训阶段确保员工掌握系统操作；系统上线阶段完成切换并解决初期问题；持续优化阶段根据使用反馈调整系统配置。ERP实施过程中最大的挑战往往不是技术问题，而是组织变革管理，需要克服员工抵触情绪，适应新的工作方式。成功的ERP实施能够为企业带来显著的运营改善，但据行业统计，约70%的ERP项目在某种程度上未能完全实现预期目标，这凸显了科学实施方法的重要性。 ## OMS、WMS、ERP系统的应用场景与协同关系 三大系统在实际业务中展现出丰富的应用场景与协同模式，共同构建了企业数字化运营的骨架。OMS、WMS和ERP系统虽然功能侧重不同，但在企业运营流程中形成了紧密的**协同关系**，共同构建了从客户需求到产品交付的数字化闭环。 OMS作为业务管理的”中台”，专注于订单获取与客户服务体验；WMS作为专注于实物仓储与流转；ERP则作为企业的”后台”，整合企业全局资源与财务信息。这种前后台协同模式在现代供应链管理中被称为”黄金三角”，它们的协同效率直接决定了企业响应市场变化的速度与能力。 以服装电商场景为例，当顾客下单时，OMS接单并通知ERP扣减库存；WMS收到指令快速找到原料制作产品；TMS(运输管理系统)选择最优配送方案；ERP全程监控资金流和资源分配，形成完整的运营闭环。这种协同不仅提高了客户满意度，还优化了企业资源利用，降低了运营成本。 **制造业应用场景**中，三大系统的协同解决了生产与交付的核心问题。在汽车零部件制造企业，ERP系统根据销售预测和库存策略制定生产计划，触发物料需求计划(MRP)运算生成采购建议；采购订单通过供应商门户(SRM系统)发送给供应商；到货后WMS系统管理原材料入库和存储；MES系统执行生产过程中，向WMS发起领料请求；生产完成后WMS管理成品入库；客户下单后OMS系统处理订单，并再次调用WMS进行拣货和发货；ERP系统则全程跟踪成本流动和财务核算。宝钢集团的案例显示，通过ERP、WMS和TMS系统的协同，其钢铁产品配送时间减少了20%-30%，同时运输成本降低了12%。这种端到端的集成实现了从原材料到成品的价值流动可视化，大大提高了制造企业的运营效率和市场响应速度。 **零售电商领域**是三大系统协同应用的另一个典型场景。在电商大促期间，OMS系统需要处理来自网站、APP、微信小程序、第三方电商平台的海量订单，实时检查库存可用性；WMS系统则需优化仓库作业流程，通过波次拣货、边拣边分等策略提高订单履行效率；ERP系统则统筹财务结算和人力资源调配，应对业务高峰。 商派OMS系统能够实时处理数以万计的全渠道订单，并精确管理每一个商品的出库与配送，其背后离不开与WMS和ERP的高效协同。在全渠道零售场景下，商派OMS还需要实现线上订单线下提货或线下订单线上退货等复杂流程，这要求OMS、WMS和ERP系统之间实现实时数据共享和业务规则统一。零售企业通过三大系统协同，平均可减少20%的库存成本，同时将订单履行准确率提高到98%以上。 **系统间数据流**是三大系统协同的技术基础，形成了分钟级的数据闭环。ERP系统向OMS提供产品主数据(如价格、SKU信息)，同时接收OMS同步的订单收入数据；OMS向WMS传递拣货指令，WMS将库存变动数据反馈给ERP；ERP向TMS提供成本核算规则，TMS将运费数据传回ERP进行成本计算。在现代企业架构中，这种数据流通通常通过企业服务总线(ESB)或API网关实现，确保数据实时、准确地在系统间流动。主数据管理(MDM)是确保数据一致性的关键，例如产品编码、客户编码和供应商编码必须在所有系统中保持一致，否则会导致严重的业务混乱。以某高端制造企业为例，通过ERP、WMS和TMS系统的数据互通，实现了集团化的多仓统一管理和运输全流程可视化，物流成本大幅降低，同时改善了上下游协同能力。 **异常处理机制**展现了三大系统协同的高级形态，体现了供应链的数字韧性。当TMS监测到运输延迟时，SCM自动触发备用供应商切换，OMS同步更新客户预期；当WMS发现库存异常时，ERP自动调整生产计划，OMS限制相关产品销售；当OMS接收到高优先级订单时，WMS调整拣货顺序，TMS预留配送资源。这种异常联动机制使供应链具备自适应能力，能够从容应对市场需求波动、供应链中断等挑战。据行业研究，具备系统协同能力的企业在应对突发事件时，恢复速度比竞争对手快30%以上。未来，随着人工智能技术的发展，三大系统的协同将更加智能化，能够预测潜在问题并自动启动缓解措施，进一步提升供应链的可靠性和客户满意度。 ## 软件发展趋势与商派OMS系统的竞争优势 供应链管理软件领域正经历着前所未有的技术变革与功能演进。随着数字经济的深入发展，OMS、WMS和ERP系统正朝着**智能化、云端化和协同化**的方向快速演进。人工智能、物联网、区块链等新兴技术的应用不断重塑这三大系统的功能边界与价值定位。根据《Grand View Research》的数据显示，全球供应链管理市场预计在2026年将达到37.41亿美元，年均增长率为10.3%，其中OMS、WMS和ERP系统作为核心组成部分，其市场需求也在稳步增长。未来五年内，我们将会看到更智能的预测分析、更敏捷的供应链响应和更无缝的系统集成，这些趋势将重新定义企业运营的管理模式与竞争格局。企业需要把握这些技术趋势，才能在数字化竞争中占据先机。 **OMS系统的未来发展**将围绕客户体验提升与全渠道整合展开。 OMS订单智能路由算法将基于实时库存、物流能力和成本因素，自动选择最优履行方案，如商派OMS已能实现”最近仓发货、最快路径配送”的智能决策。订单可视化将扩展到整个供应链，客户不仅可追踪物流状态，还能查看生产进度、质检结果等深度信息。 全渠道订单聚合能力将进一步加强，支持线上、线下、社交电商、直播带货等多渠道订单的统一管理。人工智能在OMS中的应用将更加广泛，从客服机器人到需求预测，从动态定价到欺诈检测，AI将成为提升OMS效能的核心技术。区块链技术则用于构建可信的订单履历，特别是跨境电商中，为商品真伪、原产地、物流温度等关键信息提供不可篡改的证明。这些技术创新将使OMS从单纯的操作系统进化为智能决策系统，在企业全渠道战略中扮演更关键的角色。 **WMS系统的技术演进**以自动化和智能化为核心方向。仓储自动化设备与WMS的集成将更加紧密，从AGV小车到自动分拣线，从自动立体仓库到无人机盘点，自动化设备的指令中枢将由WMS系统承担。数字孪生技术为仓库创建虚拟映射，允许管理者在系统中模拟和优化布局、流程和资源配置，然后再应用到实体仓库。物联网技术通过各类传感器实时监控仓库温湿度、货物状态、设备健康等参数，构建智能的仓储环境。预测性分析功能基于历史数据和外部因素(如天气、市场趋势)预测库存需求，优化补货策略。劳动力管理模块将结合穿戴设备和大数据分析，优化人力资源配置，提高员工生产率。这些技术创新将使WMS系统从传统的”记录系统”转变为”决策系统”，在仓储效率、成本和准确性方面实现新的突破。 **ERP系统的未来形态**将更加注重用户体验与生态整合。云原生架构将成为ERP的标准，提供随时可用的服务和按需付费的模式，降低企业IT门槛。移动办公支持将扩展到复杂业务场景，如移动审批、移动报表分析等，满足随时随地办公的需求。低代码/无代码平台允许业务用户自定义应用和工作流，提高系统灵活性。行业专用解决方案将更加丰富，针对不同行业提供开箱即用的最佳实践和合规支持。人工智能和机器学习将深入ERP各模块，从自动记账到智能预算，从供应商风险评估到人才招聘决策，AI将成为ERP的标准配置。区块链技术则用于构建可信的企业间协作网络，特别是在供应链金融、合同执行等领域。这些创新将使ERP系统从企业内部的管理工具升级为产业生态的协同平台，创造更大的商业价值。 **商派OMS系统**作为国内领先的订单管理解决方案，在跨境电商和全渠道零售领域展现出明显的竞争优势。商派OMS采用了**微服务架构**，具备高度的灵活性和扩展性，能够根据客户业务规模和发展阶段灵活配置功能模块。 在技术实现上，商派OMS基于React前端框架构建响应式用户界面，支持多终端访问；采用Node.js和Java技术栈实现高并发处理；通过数据加密和访问控制保障系统安全；支持与主流ERP、WMS系统的标准接口对接。这些技术特点使商派OMS能够满足企业快速发展中的变化需求。 商派OMS的**客户群体**主要集中在跨境电商、品牌零售和连锁分销行业，包括多家年销售额超过10亿元的头部电商企业。系统帮助这些客户实现了订单处理效率的显著提升，平均订单处理时间缩短了60%。特别是在”双十一”等大促期间，商派OMS成功支持了多家客户单日百万级订单量的处理需求，系统稳定性得到验证。对于多渠道零售商，商派OMS统一管理线上商城、线下门店、第三方平台的订单流，实现了库存可视化和运营一体化。对于产品复杂的企业，商派OMS支持多级产品结构和捆绑销售，满足多样化销售策略需求。这些成功案例证明了商派OMS在不同业务场景下的适应性和可靠性。 **系统选型建议**对于企业实现数字化转型至关重要。在选择OMS、WMS或ERP系统时，企业应避免盲目追求”大而全”的解决方案，而应遵循”模块化部署、分阶段实施”的原则。 首先需要明确自身业务需求和战略方向，评估现有流程和系统的不足。其次考虑行业特性，选择具有相关行业经验的供应商。然后评估系统的功能匹配度、技术先进性、实施团队能力和总拥有成本。 对于OMS系统，应特别关注订单处理能力、多渠道支持、系统稳定性和异常处理机制。最重要的还有服务商的项目落地经验，过往的成功案例等；对于WMS系统，需重点考察库存准确性、作业效率、自动化设备支持和扩展性；对于ERP系统，则更关注流程覆盖度、数据一致性、报表分析和合规支持。成功的系统选型和实施能够为企业带来显著的运营改善和竞争优势，在数字化时代赢得先机。 作者：徐礼昭 本文由 @徐礼昭商业评论 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
《F1：狂飙飞车》在北美取得首映日进账2500万美元佳绩，首周票房直逼6000万美元，超出预期。该片由苹果委托华纳发行，包括F1首席执行官在内的赛事组织者深度参与影片制作，为摄制组提供便利——类似F1母公司委托网飞拍摄一级方程式纪录片《疾速争胜》，网飞手握尚方宝剑在P房与赛道间游走，甚至将镜头伸进车手更衣室，而车手除了发牢骚别无他法。  [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/bd0123f9b4eb4216b3fe27f7c5dbd1bc.jpg) F1母公司Liberty Media是一家美国公司，而F1赛事的群众基础在美国很薄弱，公司高层看在眼中急在心里。F1这两年花大价钱在北美地区举办赛事，就是为了扭转墙内开花墙外香的尴尬局面，参与影视制作也属于多管齐下的市场培育手段之一。 《F1：狂飙飞车》的制作成本高达2亿美元（宣发费用另计），即便北美首周能拿到6000万美元，全球首周1.4亿美元，收回成本尚待时日。但该片已创下多项记录，比如布拉德·皮特超越十年前的《僵尸世界大战》，创下职业生涯全球票房最高首周；该片同时也是苹果影业迄今为止首周成绩最好的作品，库克喜不自禁。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/a2cb92fd13f5491d95e63d2a330ba706.jpg) 另外，业界人士恭贺丹尼斯·维伦纽瓦获得竞争最激烈的导演职位：为亚马逊拍摄007电影。  这位58岁的法裔加拿大人将执导第26部邦德影片，也是亚马逊收购米高梅之后首部007电影。多年来有许多导演觊觎这个职位却铩羽而归，阿方索·卡隆、乔·赖特、马修·沃恩、盖·里奇……圆梦007的想法因各种原因未能如愿。 最大的障碍便是掌握创意控制权的布罗科利家族。布罗科利兄妹从父亲那里继承了邦德作品的控制权，从选角到剧本再到营销各方面都要插手，导致多位导演敬而远之（包括拍了28天/28年的丹尼·博伊尔）。布罗科利兄妹今年2月作价10亿美元将控制权转让给亚马逊，为拍摄邦德新片扫清了障碍。 现在业内人士又开始担心获得导演职位的维伦纽瓦缺乏幽默感，可能会将007拍成带英国腔的杰森·伯恩。 布罗科利兄妹的父亲当年拍007电影时以B级战争电影起家，其制片搭档则以马戏与喜剧起家，这种不经意的组合赋予早期邦德电影独特的幽默感，而牛蛙没有哪一部作品存在那种轻松自在的幽默感——有吗？想破脑壳也很难找到。  大家丝毫不怀疑牛蛙版007是一部走高端艺术路线，有独特视觉效果的史诗巨片，但007的粉丝更喜欢风流俏皮的詹姆士·邦德，而不是苦大仇深的杰森·伯恩。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509560.htm)
NVIDIA最新的入门级显卡GeForce RTX 5050近日首次在FurMark软件上进行了跑分测试。**据泄露的基准测试信息，RTX 5050在FurMark中4K的得分为1978分，帧率为32 FPS，这一成绩低于AMD的Radeon RX 6600M移动显卡。** 而与 NVIDIA自家的上一代RTX 4060相比，RTX 5050约慢了9%左右，显然在性能上难以与上一代60系列显卡相抗衡。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/63717473-df0f-429b-9bac-98e35e3f8371.jpg) 此次测试中，RTX 5050搭配的是较旧的酷睿i7 9700 CPU，没有使用PCIe 5.0接口，但考虑到RTX 5050是入门级显卡，这一因素对其影响可能并不大。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/d0ca3267-1705-4bb6-9de5-f3fceb8c6a60.jpg) **不过，RTX 5050的核心频率表现倒是令人意外，测试中的最高加速频率能够达到2.94GHz，而官方给出的数字是2.57GHz，**但遗憾的是，高频率并没有使其在性能上超越对手。 RTX 5050采用基于Blackwell架构的GB207芯片，配备8GB GDDR6显存，目前来看，RTX 5050的性能表现似乎与其价格并不相符，不过现在还只是刚开始有相关测试数据，后续或许会有更多测试结果出炉。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/87b502db5e7a4c5f9f430d8d8003e95f.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509558.htm)
日本近日频繁上演“熊出没”。当地时间28日下午，在日本宫城县的东北新干线“仙台-古川”段，一列车因撞到动物而紧急停车。据东日本铁路公司介绍，**线路附近发现熊的尸体。****该事故并没有造成人员受伤，但导致东北新干线“仙台-盛冈”段双向暂停运行约40分钟。** 同时，造成5列列车不同程度晚点，约2300名乘客出行受影响。 官方表示：“此类事故极为罕见，目前尚不清楚这头熊如何进入高架的新干线轨道。”  而就在前几日，一头体长约1.2米的黑熊闯入日本山形县山形机场跑道，导致机场跑道关闭。 **山形县往返东京、大阪、札幌和名古屋的10个航班被迫取消，另有4个航班延误，没有人员受伤。** 截止28日，这只熊仍未被抓到，但机场跑道周围已经没有它的身影。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509556.htm)
小米YU7上市后直接卖爆，3分钟大定突破200000台、1小时大定突破289000台，如此订单也创下了全球车企的销售纪录。而在小米汽车门店，看车的人络绎不绝，想要试驾的话，有销售透露，试驾要排到一周之后了。 小米YU7的爆卖，也带动了租赁市场，在二手平台搜索“小米YU7出租”发现，目前已有大量商家上线小米YU7租车服务。 据了解，根据是否是现车或提车时间不同，**商家们的日租报价也不相同，普遍是2000-4000元/天，**租赁车辆可以用于商务接待、评测体验等。如果是赛道刷圈、拆车对比等，还需要额外加钱。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/628b864357454a29aa2c7ea0a2fd491f.jpg) 虽然小米YU7的起售价格只有25.35万元，但租赁价格却已比肩不少超跑车型。 作为对比，兰博基尼小牛的日租价格为2000元左右，法拉利458等车型租赁价格也在2、3千元不等，**小米YU7因为流量和稀缺性，其租赁价格远超它的车型定位。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250629/e6104972fd92412caec10739c6dc588e.jpg) 不过，可以肯定的是，后期随着小米YU7车辆的大量交付，租赁价格也会有对应下调。 此外，值得一提的是，小米汽车官方数据显示，小米YU7上市18小时锁单已破24万辆，现在订车的话，提车时间要等待一年。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509554.htm)
