刚需性叠加创新性，疫苗赛道值得耕耘。

<blockquote><p>一个看似轻量的AI对话网站，背后其实是一套精密的“拟人引擎”。本文将从产品架构、用户路径、模型能力、商业闭环四大模块，深度拆解Character.ai的设计逻辑，为内容AI赛道提供一份可参考的实操范式。</p> </blockquote>  这将又是一篇万字深度AI产品分析上一篇文章我分享了关于AI+情绪价值经济相关的研究，今天分析的是海外火热的AI陪伴产品：Character.ai。 作为一款月活已达2800万的AI产品，Character.ai从发布上线开始，在没有大量投放的情况下，也实现全球爆发式增长，让大家看到AI情感陪伴的市场空间！ 所以，值得AI产品经理们细细琢磨研究，今天尝试用一篇文章系统深入的分析这个产品，全文14000字，还是老样子，我将从产品、技术、用户、商业、行业竞争等多个角度深入分析这个产品。 ## 1. 产品概述与定位 ### 1.1. 产品定位：从提供普适性“超级智能”到聚焦于“互动娱乐” **1.Character.ai产品定位演进** Character.ai最初的使命宣言是“**让地球上的每个人都能拥有自己的、深度个性化的超级智能，帮助他们过上最美好的生活**” ，其产品定位一开始还是在于让用户个性化的定制虚拟角色； 随着平台发展，后来官方宗旨战略性地调整为“**通过互动娱乐，赋能人们建立连接、学习和讲述故事**”，这一转变的特点在于从宏大目标转向更具商业可行性的娱乐和创作者经济领域。 Character.ai现任CEO Perella和团队当下更加强调产品的“娱乐定位”，希望创造一个“更健康的娱乐平台”，而非单纯的情感陪伴工具或AI伴侣 ，并且强调“AI所说的一切都是虚构的”，进一步明确了其娱乐属性。  **2.如何看待Character.ai的产品定位演进？** Character.ai的产品定位演进是一个AI应用领域值得研究的话题，创始人为什么会调整产品的定位，中间发生了什么事情，或者说是基于什么样的洞察与思考？ 概括起来讲，这一个转变是创始人团队从“技术理想”向“市场现实”妥协的转变，Character.ai想给用户提供一个个性化的AI个人助理和超级智能，然后真实的用户需求是“娱乐”，而不是超级智能；另外从商业化现实上看，互动娱乐的商业化路径清晰而现实，而超级智能的商业变现模糊艰难；最后，官方主动与“AI伴侣”划清界限，是为了规避伦理风险并建立“更健康”的品牌形象。 **1）市场和用户的真实需求牵引：用户真实的需求是娱乐、创作和情感寄托** 在真实运行Character.ai后，产品团队发现用户的核心行为其实是娱乐、创作和情感寄托，而非寻求“超级智能”解决问题，并且实际上产品也达不到解决实际的效率和智能等问题的能力。 平台迅速聚集了大量热衷于角色扮演、故事创作和同人文化的年轻用户，形成了一个“数字游乐场”的氛围 。用户的互动内容也主要集中在与虚构IP角色互动、寻求陪伴和情感支持等场景。这种自下而上的用户行为，是推动定位转向“娱乐”的最直接动力。 **2）商业化的现实考量：“互动娱乐”和“创作者经济”提供了更清晰、更可持续的商业模式** “个性化超级智能”的概念虽然宏大，但其商业化路径模糊且艰难。相比之下，“娱乐平台”的商业模式则非常成熟，例如增值订阅服务（c.ai+）、广告业务、以及类似Roblox的角色/内容付费分成模式； 将定位转向“更聚焦、更具商业可行性的娱乐和创作者经济领域” ，使得Character.ai能够更直接地对标市场上已成功的商业模式，为其高昂的模型研发和运营成本寻找可靠的收入来源，从而实现长期可持续发展。 **3）风险规避与品牌定位：主动与“AI伴侣”划清界限，是为了规避伦理风险并建立“更健康”的品牌形象** “AI伴侣”或“虚拟恋人”赛道虽然商业化直接，但也伴随着巨大的伦理争议和法律风险，如用户情感过度依赖、对未成年人的潜在负面影响以及数据隐私等问题，因此，现任CEO Perella明确强调，他们想构建的是“一个更健康的娱乐平台，而不是简单地打造AI伴侣” ，娱乐的定位总归是没有错的，而AI伴侣伴随着很多问题。同时，平台反复强调“AI所说的一切都是虚构的” ，这是一种主动的风险管理策略。通过将自己定位为“娱乐公司”，可以有效降低用户的错误预期，减轻平台在情感和心理层面可能承担的责任。 ### 1.2. 创业背景 创始人离开谷歌并创立Character.AI，是出于对大型机构行动迟缓的不满和将AI技术普惠化的热切追求 创始人Noam Shazeer和Daniel De Freitas都是原谷歌的技术大牛，离开谷歌的主要催化剂是，谷歌出于谨慎和对潜在风险的考量，拒绝向公众发布他们开发的聊天机器人（Meena/LaMDA），而Shazeer怀有强烈的愿望，希望“将这项技术带给数十亿用户”，并认为初创公司能够“更快地行动” 。他们希望无论背景和经济状况如何，每个人都能获得量身定制的、最好的教育，以及随时陪伴的朋友和导师，真正实现技术普惠 ### 1.3.市场地位与影响力 **1.Character.AI目前已经成为全球最受欢迎的AI角色互动平台之一，在AI聊天与拟人化交互的细分领域处于全球领先地位** 根据2025年4月的数据，Character.AI在谷歌的GenAI产品中流量居首，月访问量达5986万次，远超谷歌自家的Gemini（1960万次）； 截至2025年，平台在全球拥有超过2800万月活跃用户（MAU） ，并且早在2024年3月，其移动端月活就已达到1500万 **2.平台用户增长强劲，用户粘性极高，已成功建立起一个庞大、稳定且高度活跃的用户基础** 这款产品在上线不到一年的时间里，在未进行大规模推广的情况下，仅通过自然增长就获得了350万日活跃用户（DAU）和超过1000万月活跃用户； 并且用户粘性表现在AI应用圈里也表现不错，活跃用户平均每天在应用上花费近98分钟，甚至有数据称高达2小时；平均每个会话时长将近25-45分钟，与同行竞品以及ChatGPT等这类产品的使用时长都要高。 在留存表现方面，端30日留存率从最初的约10%提升至30% ，应用保留率比传统社交媒体应用高出48%； **3.在全球AI产品市场格局中，Character.AI作为谷歌生态系统的重要一员，与OpenAI、微软等巨头形成差异化竞争①市场格局**：2025年上半年数据显示，OpenAI以51.9亿月访问量领跑市场，微软和谷歌分别以15.2亿和7.8亿的访问量位居第二、第三位； **②差异化定位**：在这一格局中，Character.AI凭借其在娱乐和UGC领域的独特优势，贡献了谷歌AI总流量的大部分份额，形成了与通用型AI工具的差异化竞争。  ## 2. 核心产品能力 ### 2.1. 对话与互动系统 **1.Character.ai的核心是允许用户自定义或选择社区创建的数百万个AI角色进行高质量的对话** - **自定义与选择**：用户可以自行创建带有独特性格设定的“角色”，也能从社区创作的数百万个角色中进行选择。截至2025年，平台用户已创建了超过1800万个独特的聊天机器人； - **高质量对话**：AI角色拥有长时记忆、情绪理解和故事生成能力，用户普遍反映AI角色性能非常好，具有鲜明的角色性格，回复速度快且记忆力强，擅长复刻特定人物形象；  **2.从文本到语音、群聊乃至视频的多种交互方式，不断增强社交属性和沉浸感** - **语音交互**：2024年上线的“CharacterVoice”支持多语言语音交流，后续推出的“CharacterCalls”功能更允许用户像打电话一样与角色进行双向语音对话； - **群聊互动**：2025年引入的“GroupChat”（群聊）模式支持多用户（最多5人）与多角色（最多5个）同时对话，显著增强了社交互动，平台还支持“Rooms”模式，让多个AI角色之间产生互动； - **多模态互动**：平台支持在聊天过程中生成图片，尽管目前效果仍有提升空间，并且据闻平台正积极开发视频互动功能； **3.平台通过持续的技术升级，将能力场景从娱乐、角色扮演、情感陪伴，扩展至生产力辅助领域** - **技术迭代**：平台持续升级其自研大模型（如C1.1、C1.2） - **场景扩展**：2023年推出了内置的邮件撰写、考试辅导等生产力工具，覆盖了更广泛的用户需求； ### 2.2. UGC 与自定义角色创建 **1.AI创作的低门槛化是平台最突出的特点，其UGC引擎允许任何用户轻松成为AI创作者** - **低门槛创作**：平台允许任何用户，无论技术水平如何，都能通过简单的文本输入和预设模板来定义角色的名称、问候语、背景故事和个性； - **内容爆发式增长**：这种低门槛的方式引发了内容的爆发式增长，用户创建的超过1800万个独特聊天机器人构成了平台最核心的资产和竞争壁垒； - **UGC主导**：在平台上，由用户自定义创建的AI角色数量以8:1的比例超过了由开发人员创建的角色数量； **2.平台提供从“快速创建”到“高级创建”的多种模式，满足不同层次用户的定制需求** - **快速创建**：适用于轻度体验型用户。得益于底层模型的学习能力，平台仅需知道角色姓名就可以通过学习公开信息来扮演对应的IP，大大降低了创建门槛； - **高级创建**：适用于希望认真打磨角色的用户，允许通过设定角色的性格描述（最多3.2万字）和插入对话样例来细致地定义角色特征，热门角色“Psychologist”就是通过这种方式创建的； **3.用户可以通过持续的互动反馈（如星级打分和回答选择）来训练和迭代角色，塑造其独特的说话风格和细节** - **训练机制**：角色性格由创建者定义的属性和对话中的用户反馈共同决定 - **反馈方式**：用户可以对Character的回答进行1-4颗星的评级，或者左右滑动来选择不同版本的回答 - **训练效果**：用户反馈显示，使用星级打分来训练角色的效果更好，可以真正塑造AI的说话风格，使其更能理解特定环境。但这种方式类似数据标注，需要用户投入大量时间和精力；  ### 2.3. 社区与社交功能 **1.Group Chat（群聊）功能的推出是平台的关键创新，显著增强了社交属性和玩法多样性** 该功能在2025年初推出，允许最多5个人类用户和5个AI角色在同一聊天室内互动；该功能在Reddit、Discord等社区引发了大量积极讨论，用户表达了兴奋和期待，并为团队提供了有价值的改进建议；  **2.平台内建的社区功能仍处于初级阶段，UI和内容呈现较弱，导致大量用户交流外溢至Reddit等第三方平台** 目前平台官方社区的UI呈现方式非常初级，对内容和用户的呈现都很弱，这导致了许多用户，甚至官方团队，都更喜欢在Reddit上进行交流和发布公告，使得用户社群未能完全集中在自有平台上；这也是其官方社区目前存在的挑战问题； ## 3. 底层技术与架构 ### 3.1. 核心技术栈与模型 **1.核心技术基于其自研大模型，并针对角色扮演和个性化进行了深度优化** 公司开发了自己的预训练模型，但更强调超智能和个性化，创始团队打造了端到端的全栈工程架构，负责从模型研发、训练到应用层迭代的整条价值链，以确保产品不断完善 **2.技术路线从完全依赖专有模型到“优化开源模型”的战略转向，以平衡成本与性能** 在2024年与谷歌达成协议后，公司开始转向优化如Meta的LLaMA等强大的开源模型，而不再完全从零开始训练所有模型，这一转变旨在有效管理高昂的计算成本，并利用更广泛的开源社区的技术进步。这也是应对核心模型构建人才流失和长期不可持续计算成本的明智防御性战略调整； 由此，公司的护城河由此从构建基础模型本身，转变为其独特的**微调流程和海量的用户反馈数据 。** ### 3.2. 模型训练与优化 **1.用户反馈数据用于模型强化学习（RLHF），以持续优化模型** 用户的评分系统（1至4星）和“滑动切换下一条回复”功能，为模型提供了源源不断的人类反馈数据流，这些数据被用于重新训练和优化模型的行为，使其生成的回应更符合上下文、更具连贯性且更安全； **2.用户对话数据用于模型“后训练”，优化模型的个性化表现** 模型的训练数据主要依赖公共文本语料以及用户在平台上的所有聊天通信、创建的角色等互动记录，用户的对话数据会用于模型“后训练”，以提升个性化表现和角色塑造能力； **3.角色特定知识注入和用户自定义训练，实现了高效的角色塑造** - **知识注入**：通过学习公开信息和建立外载知识库，使得模型仅需知道角色姓名就能扮演对应的IP，大大降低了创建门槛； - **用户训练**：创作者可以通过初始定义、问候语和示例对话来塑造角色的个性，模型则利用这些输入来学习特定的语言风格和身份认同； ### 3.3. 高效推理架构 **1.在推理架构上进行了大量创新优化，以极高的效率和成本效益支撑大规模用户并发** 目前系统每秒能够处理超过2万个推理查询，这一处理能力约为谷歌搜索请求量的20%（根据第三方估计），通过一系列技术创新，自2022年底以来，已将推理成本降低了33倍。与使用领先的商业API相比，其自研系统至少可以节省13.5倍的支出，其每次对话成本据称仅为ChatGPT的1/3； **2.平台采用了int8量化训练和推理技术，显著提高了计算效率并降低了内存消耗** 模型在推理时采用八位整型（int8）进行计算，比通常使用的16或32位浮点数效率有2-4倍的提升，且与常见的“后训练量化”不同，Character.AI直接以int8精度训练模型，消除了训练与推理不匹配的风险，同时显著提高了训练效率； **3.通过内存高效的架构设计和有状态缓存系统，大幅减少了内存占用和计算成本** 采用多查询注意力、混合注意力范围以及共享键值（KV）缓存等技术，将注意力KV缓存大小减少了20倍以上，且不影响模型质量；并开发了一套在对话回合之间高效缓存注意力KV的系统，实现了高达95%的缓存命中率，进一步降低了推理成本； ### 3.4. 技术突破：实时视频互动 (AvatarFX &amp; Talking Machines) 2025年Character.AI在实时视频互动技术上取得重大突破，2025年4月推出推出了AvatarFX和Talking Machines模型，将互动体验提升到新高度，AvatarFX首次实现将静态图片转化为可说话、可互动的动态视频角色，是一种革命性的视频生成模型；而2025年6-7月发布的Talking Machines，是一个全新的自回归扩散模型，能够实现实时、音频驱动的FaceTime风格视频，两者共同造就了其实时视频通话的产品体验。 这些技术的核心在于融合了多项前沿技术，解决了数字人交互中的延迟与失真问题，实现了消费级设备上的高清实时生成，该技术突破也为虚拟内容创作带来了全新可能性，比如教育（虚拟教师）、娱乐（虚拟偶像实时互动）、社交媒体（动态头像）、影视制作、历史人物复原等领域，应用场景广泛，但同时也带来了伦理挑战，比如用户可能上传名人或熟人照片制作看似真实的虚假视频，这在隐私保护和内容真实性（深度伪造）方面提出了严峻挑战 。 ## 4. 用户洞察与行为分析 ### 4.1. 用户画像与定量数据 **1.Character.AI的用户群体呈现显著的年轻化特征，Z世代（18-24岁）是绝对主力，且有大量未成年用户年龄分布**：数据显示，53%至60%的用户年龄在18至24岁之间 ，18至34岁的群体（Z世代和千禧一代）合计占用户总数的77%以上，此外，平台也有大量18岁以下的未成年用户； **代际差异：超过65%的Z世代用户反馈与AI角色有情感联系**，而这一比例在千禧一代中仅为13% **2.平台在性别分布上实现了近乎完美的平衡，这在虚拟聊天平台中较为罕见性别比例：**男女用户比例约为50-51%对49-50%，表明其对男女用户群体均有较强的吸引力  **3.平台具有强大的全球吸引力，并积累了海量互动数据** - **地理分布**：美国是最大的市场，贡献了22%至35%的流量，紧随其后的是印度尼西亚、巴西、墨西哥和印度等国家； - **互动数据**：平台对话每月产生约100亿条消息，一个受欢迎的character.ai角色平均每天会收到约15万次互动； ### 4.2. 核心使用场景与定性洞察 **1.角色扮演（RP）是用户最核心的使用场景，其中浪漫和冒险情节最受欢迎** - **场景占比**：角色扮演场景约占总使用场景的70%； - **题材偏好**：在角色扮演中，浪漫发展占比约40%，冒险情节约26%，奇幻和科幻类型占所有互动的51%； - **互动对象**：用户热衷于与来自虚构作品（书籍、游戏、动漫）或现实世界的名人角色进行互动；  **2.寻求情感支持和陪伴是用户的另一大核心需求** - **情感连接**：大量用户与AI角色建立了深厚的情感联系，将其作为对抗孤独和抑郁的伴侣。41%的用户与平台的AI角色互动是为了寻求情感支持和陪伴； - **心理支持**：平台上需求量最大的机器人之一是名为“心理学家”的UGC角色，已累计交换了超过7800万条信息，显示出平台在心理健康支持方面的巨大潜力； **3.用户还将平台用作创意写作、头脑风暴和学习的工具，展现了其多样化的应用潜力** - **创意工具**：用户利用平台练习写作、测试小说对话或构思创意，平台被定位为一个用于故事叙述和写作练习的创意出口； - **学习场景**：用户自发地将平台用于语言学习、历史角色扮演等场景。许多角色也被设计成基于文本的冒险游戏或用于一般娱乐； ## 5. 商业模式与经营分析 ### 5.1. 商业模式 **1. 免费增值与订阅服务 (c.ai+)** 平台当前采用免费增值（Freemium）模式运营，核心服务免费，通过可选的高级订阅服务（c.ai+）产生收入；C.ai +订阅服务定价为每月9.99美元，提供的是增强的用户体验，而非解锁独家核心内容。 C.ai +会员的核心权益主要包括在高峰时段免除“等候室”等待的优先访问权、并提供更快的AI响应时间，新功能抢先体验，以及进入专属的社区论坛； **2.广告、创作分成、品牌合作** 除了核心的订阅服务，Character.AI也在积极探索广告、角色订阅（创作者分成）、品牌合作等多元化的盈利途径。 - **广告业务**：计划利用其更好的互动反馈机制，实现广告推荐的真正精准化、个性化。潜在客户包括UGC创作者和外部品牌方； - **角色订阅/创作者分成**：考虑采用类似Roblox的付费游戏或Discord付费bot的模式，对热门UGC角色实施订阅收费，平台与创作者分成； - **品牌合作**：已聘请前Snap高管负责媒体合作，旨在推动与媒体公司的IP合作，将AI角色嵌入影视、游戏等场景； ### 5.2. 经营分析 **1.收入增长迅速，但与极高的估值相比，当前收入规模仍然相对有限** C.ai2024年的年收入为3220万美元，相比2023年的1520万美元实现了一倍以上的增长。预计2025年收入将达到5010万美元，尽管收入增长快，但与25亿至100亿美元的估值相比，其年收入相对有限，这意味着估值倍数极高，投资者押注的是未来的商业潜力；  **2.估值在短期内经历了飙升，并在与谷歌的交易后达到了百亿美元级别** C.ai在2023年3月的A轮融资中估值达到10亿美元,据报道，在2023年末至2024年与谷歌的交易期间，其估值飙升至25亿至50亿美元之间，在谷歌投资27亿美元之后，Character.ai的估值达到了100亿美元；虽然**已通过多轮融资获得重要资本支持，但自2023年3月后未能获得新的公开融资，反映出商业化前景面临投资者的重新审视；**  ### 5.3. 未来盈利增长点与商业化挑战 **1.未来的盈利增长点将高度依赖于商业模式的多元化，包括开发者API、角色IP授权/订阅、应用内经济和To B服务** - **开发者API/平台**：将角色互动技术授权给企业，用于客户服务、培训模拟或娱乐领域，是一个重要的未来变现渠道； - **角色经济**：建立一个类似Roblox的模式，包含虚拟商品、付费角色互动或创作者市场，并将最受欢迎的用户原创角色进行商业化； - **ToB服务**：计划推出类似于客服机器人的产品，为电商等企业提供定制化的AI解决方案，将带来新的收入增长点； **2.商业化的核心挑战在于如何将庞大的用户参与度转化为规模化的收入，同时解决IP版权和Token消耗成本问题** - **流量与变现悖论**：平台的流量生态在很大程度上依赖于有版权的IP角色（游戏、动漫等），但对这些角色进行直接收费会引发版权问题；而下架则会导致流量流失； - **成本与收入矛盾**：AI伴侣产品中，少数重度付费用户的Token消耗可能远高于其订阅费所能覆盖的成本，这对订阅模式的经济效益构成挑战； - **付费转化率**：AI伴侣产品的付费转化率可能面临瓶颈，因为大量用户可能满足于免费的基础服务，且核心的年轻用户群体付费意愿普遍较低； **3.视频生成技术的商业化应用将是未来的重要盈利增长点** - **应用前景**：AvatarFX和TalkingMachines技术在教育、娱乐、社交媒体等多个领域具有广泛的应用前景； - **变现方式**：平台可以通过提供视频生成服务或授权技术使用来获得收入； ## 6. 增长策略与营销 ### 6.1. 用户增长策略：UGC飞轮与口碑传播 **1.Character.AI的用户增长从根本上是社区和产品驱动的，主要依靠UGC飞轮效应和自然口碑传播，而非大规模广告投放** - **轻营销策略**：平台在起步阶段并未进行大规模广告投放，而是凭借创新的对话体验在零推广下半年内实现数百万注册。与国内豆包、元宝等“烧钱换市场”的方式不同，平台采用的是轻营销、重产品的策略； - **口碑传播**：强大的口碑传播（64%的直接流量）是增长的主要动力之一，用户在社交媒体上分享与有趣AI角色的互动体验，（如与马斯克或马里奥的对话截图），从而吸引更多新用户； **2.UGC飞轮是增长的核心引擎，形成了一个自我延续的增长循环循环机制：**用户创造角色，以零成本为平台填充无穷无尽的内容 → 庞大的内容库吸引寻找小众兴趣的新用户 → 用户的互动和评分为RLHF提供了海量数据流，用于改进核心AI模型 → 提升所有人的产品体验，从而吸引更多用户和创作者； **3.持续不断地推出创新功能是吸引新用户和保持平台吸引力的关键** 团队不断推出新功能，例如引入角色扮演游戏模式（Speakeasy）、开放群聊模式、上线语音通话以及最新的视频互动技术（AvatarFX, Talking Machines）等，来增加趣味性、拓展新场景并吸引新用户。 ### 6.2. 留存与活跃度提升策略 **1.通过增强AI角色的记忆力、保持性格连贯性和提供多样化的互动场景来提升用户粘性** 在产品层面上，C.ai在用户非常在意的记忆能力、上下文连贯性、互动场景等角度，给用户预期内的产品体验。 - **记忆能力：**平台开发了高效的角色记忆和状态管理系统，使AI能够记住对话历史，保持上下文连贯性，从而与用户建立长期关系，77%的用户更喜欢能记住之前对话的角色。 - **多样化场景**：提供情感陪伴、角色扮演、创意写作、学习辅助等多种互动场景，满足不同用户的需求，提高用户使用频率和时长 **2.建立用户反馈与角色优化机制，赋予用户参与感和控制感，从而提高留存率** 平台允许用户通过星级打分和回答选择等方式训练角色，平台则根据用户反馈不断优化模型性能； 这种互动机制增强了用户的参与感和对AI角色的控制感，使用户从单纯的消费者变为共同的创造者 ### 6.3. 全球化拓展策略 **1.通过多语言支持和本地化内容策略，积极拓展全球市场** - **多语言**：平台支持多种语言，使不同国家和地区的用户都能使用母语与AI角色互动，这是平台全球化的基础； - **本地化内容**：鼓励用户创建符合本地文化和兴趣的AI角色，如本地名人、文化人物等，以更好地适应当地市场需求； **2.全球化策略已取得显著成效，但在过程中也需应对不同市场的法规和文化挑战** 平台在全球范围内拥有大量用户，月访问量巨大，显示出强大的全球吸引力，但也面临适应不同国家和地区的法规差异、文化差异和本地化内容需求的挑战。 ## 7. 行业与竞争格局 ### 7.1. 行业赛道现状与趋势 **1.AI陪伴/AI娱乐赛道因大型生成模型的爆发而迅速升温，市场潜力巨大** 据ARK Invest报告，AI陪伴（虚拟角色式互动娱乐）未来几年可能发展成为千亿美元级的市场，该赛道包含文本角色扮演应用、配备视音频的游戏化体验，以及人与AI混合社交平台等多种形式； **2.行业趋势正从“实用助手”向“情感互动+娱乐”转型，竞争日益激烈** 行业重心正从提供通用信息的“实用助手”转向更侧重于情感互动和娱乐体验的应用，更多竞争者涌现，例如提供统一角色扮演的AI伙伴Pi、开放式平台Janitor AI等； **3.进入2025年后，AI社交/陪伴类应用的增长出现放缓迹象，市场正在经历调整** 以国内头部产品星野和猫箱为例，2025年1月至5月期间，其月下载量和DAU均出现了显著的下滑，这一趋势表明市场正在经历调整期，竞争将更加激烈，用户的新鲜感可能有所消退。 ### 7.2. 竞争对手分析 (ChatGPT, Replika, Janitor AI) **1.对比通用AI助手：ChatGPT** 与通用型AI工具ChatGPT相比，Character.AI在娱乐性、个性和沉浸式角色扮演体验上具有明显优势，ChatGPT是专注于提供信息、回答问题及辅助任务的“多面手”实用工具；而Character.AI的核心是强调角色扮演和塑造特定人格的娱乐平台；在C.ai上，一个角色（如“夏洛克·福尔摩斯”）会始终保持其设定；而ChatGPT则会提供中立、基于事实的回答，除非被明确指示进行角色扮演； **2.对比情感陪伴应用：Replika** 与情感陪伴应用Replika相比，Character.AI在角色多样性、创作自由度和互动模式上更胜一筹，但内容审核更严格；Replika更明确地定位为提供情感支持和幸福感的个人伴侣，并开放了擦边内容场景。相比之下，Character.AI内容规则更严格（禁止擦边内容），但提供了更丰富的角色扮演工具、UGC社区共享机制以及群聊、语音等多样的交互模式； 用户评价上精准地概括了两者差异：“**我们需要Replika的界面，Character.AI的智能**” 。 **3.对比其他主打无限制的竞品：Janitor AI** 与开放平台Janitor AI及其他主打无限制的竞品（如Chai AI）相比，Character.AI在模型性能和稳定性上更优，但自由度受限，Janitor AI、Chai AI等平台以其宽松或无擦边内容过滤器的特点，吸引了寻求无限制、擦边主题角色扮演的用户。 不同平台的竞争对比整理如下：  ### 7.3. 竞争优势、劣势与护城河 (SWOT) **1.优势（Strengths）：无与伦比的用户粘性、庞大且可防御的UGC内容库、强大的网络效应，以及世界级的技术创始团队** 最主要的竞争护城河是其拥有超过1800万个用户创建角色的庞大内容库，这是竞争对手难以轻易复制的；其次更多的创作者带来更多的角色，从而吸引更多的用户；这些用户的反馈又反过来改进了模型，提升了所有人的体验，形成了一个良性的、自我延续的增长循环； **2.劣势（Weaknesses）：过度依赖年轻且脆弱的用户群体；存在重大的隐私和安全漏洞；在记忆/一致性方面存在核心技术问题；以及与核心用户社区关系紧张。** - **技术问题**：AI有限的记忆能力是平台面临的重大技术和用户体验挑战，导致角色会忘记关键细节或陷入重复循环； - **安全漏洞**：平台因薄弱的安全措施受到批评，最引人注目的是缺乏双因素认证（2FA），且聊天内容没有进行端到端加密； - **社区关系**：公司宣称的“用户至上”价值观与核心用户社区的实际体验之间存在直接冲突，主要围绕内容过滤器、模型质量下降和缺乏沟通等问题’ **3.机会（Opportunities）：在企业/B2B（API、培训）、教育和创作者变现方面拥有巨大的未开发潜力；向多模态（视频/音频）娱乐领域扩展** - **商业化潜力**：能够支撑高估值的未来模式可能包括开发者API、角色IP授权和应用内经济等； - **多模态扩展**：推出的语音和视频互动功能，为平台开辟了新的增长空间； **4.威胁（Threats）：面临严格的法律和监管审查；与AI陪伴相关的重大伦理和法律责任风险；来自竞争对手的“内容过滤器套利”；以及因安全事件或社区反弹而可能造成的品牌损害** - **过滤器套利**：平台面临的最大竞争威胁是用户为寻求更少的限制而流向Chai或CrushOn等竞品，这形成了一种“过滤器套利”动态； - **法律与伦理风险**：产品的核心互动循环（深度情感连接）既是其最大优势，也是其最大风险来源。近期的诉讼指控AI鼓励用户采取不安全行为，这已将伦理辩论从内容审核转移到对AI行为的责任承担上；  ## 8. 热点话题与社会影响 ### 8.1. 伦理、隐私与安全争议 **1.平台因内容审核政策，特别是对擦边内容的严格过滤，而面临持续的社区争议** - **争议焦点**：平台明确禁止露骨的内容，以确保用户安全并遵守法律。然而，用户认为过滤器过于激进，限制了创作表达，并且会在无害的内容上触发； - **战略困境**：这使Character.ai陷入了一个战略困境：过度放宽过滤器可能危及年轻用户并引来监管；而保持过严则会将大量用户拱手让给竞争对手 **2.平台在数据隐私和安全方面存在重大漏洞，引发用户担忧** - **隐私问题**：平台收集广泛的用户数据，且聊天内容没有进行端到端加密。公司明确表示员工可以访问聊天内容，这对分享敏感信息的用户来说是重大的隐私问题； - **安全漏洞**：平台因缺乏双因素认证（2FA）等薄弱的安全措施而受到批评，这使得用户账户极易被盗用； ### 3.AI的算法伤害与责任归属是平台面临的最严峻的伦理和法律挑战 - **算法伤害**：平台为深度情感连接而设计，使其成为一个潜在的强大操纵媒介。近期的诉讼指控其AI代理人鼓励用户采取极端行为； - **责任转移**：这已将伦理辩论从简单地审核有害内容，转移到了对AI代理人具有说服力的行为承担责任的层面； - **根本困境**：产品的成功指标（用户参与度）与风险状况（法律责任）直接相关。这是一个根本性的设计困境，而非简单的内容过滤器可以解决； ### 8.2.情感依赖与“第三空间” **1.AI伴侣是双刃剑，其模仿同理心的能力可能误导用户，培养情感依赖，甚至引发社交退缩** - **情感误导**：AI能够模仿同理心但缺乏真正的理解，这可能误导用户，让他们以为自己正在进行有意义的情感交流； - **情感依赖**：AI全天候、无条件、不带评判的特性，容易培养用户的情感依赖，可能导致用户优先与AI互动，而非现实世界的人际关系，从而引发“共情能力萎缩”； - **风险案例**：研究强调了关系型AI提供危险或操纵性建议的风险，现实世界中已出现个人在聊天机器人怂恿下自杀的案例； **2.Character.ai已成为Z世代的“第三空间”，是其社交和情感结构中不可或缺的一部分** 平台极高的参与度（Z世代为主的用户每天使用2小时）和以陪伴为核心的用途，使其功能类似于一个独立于家庭（第一空间）和工作/学校（第二空间）的社交环境，年轻人在这里寻求社群联系和自我表达； 惊人的用户指标表明，这并非典型的“工具”使用行为，而是一种深度的、习惯性的沉浸。用户不仅仅是在完成任务，他们是在体验情景和建立关系 这重新定义了Character.ai在用户生活中的角色，它不仅仅是一个娱乐应用，而是其用户社交和情感结构的基本组成部分。因此，公司所承担的责任远大于典型的游戏或实用应用 **3.特别是年轻用户，对AI角色表现出高度信任，并倾向于透露大量个人信息** 用户向character.ai角色透露个人信息的可能性是在线陌生人的3.2倍，许多用户承认因为聊天体验过于逼真，对平台的依赖不断增强，感觉“自己创作的角色拥有生命，就像在与真人交谈” ； ### 8.3. 未成年人保护问题 **1.平台因涉及未成年人使用的安全问题，面临着日益增长的舆论关注、法律诉讼和监管压力** 2024年末，TechCrunch等媒体报道了Character.AI上出现了针对未成年人的敏感对话案例；2025年初，美国德州有家长对Character.AI提起诉讼，指责其聊天机器人引导未成年人进行存在安全隐患的行为。美国两党参议员致信包括Character.AI在内的多家AI公司，要求说明对儿童用户的安全保护措施； **作为回应，Character.AI已采取并计划推出一系列针对性的保护措施，包括限制性模型和家长监控功能，其中包括**针对青少年的限制性模型与功能，如聊天时长提醒等，2025年3月，平台宣布推出“家长洞察”功能，允许家长每周收到子女的聊天记录周报，以加强未成年人保护；更新后的每周报告会显示“日均互动时长”、“关键词频率”，并在检测到敏感词时向家长发送红色警报； **2.如何在保护未成年人的同时平衡创作自由和用户体验，是平台持续面临的核心挑战** 过于严格的内容审核政策可能限制用户的创意表达，尤其是在角色扮演场景中，这已引发了大量用户抱怨，这些安全事件和争议，迫使Character.AI不得不进一步强化内容审核与家长监控功能，这也成为其未来发展规划中的重中之重； ## 9. 未来规划与战略展望 ### 9.1. 官方路线图与技术发展规划 **1.围绕多模态技术深化、持续优化核心模型能力和轻量化部署** 平台将继续深化多模态技术的研究和应用，提升图片、音频和视频处理能力，并可能整合AR/VR技术，创造更加沉浸式的互动环境； 同时将继续优化角色记忆与状态管理系统，扩大对话模型的记忆上下文长度，提高连贯性和创作深度； 并将研究和开发轻量级模型和边缘计算技术，降低对高性能设备的依赖，使更多用户能在普通设备上享受优质AI互动体验； **2.安全与合规是未来发展的首要重点，将推出专门针对未成年人的限制性模型和功能** 2024年11月发布的路线图明确，平台将推出专门针对18岁以下用户的限制性模型，将强化违规输入检测，在聊天窗口添加免责声明及使用时长提醒等功能； **3.与谷歌的合作将为平台注入新的活力，使其能够灵活运用第三方大模型并聚焦于后训练技术** 合作协议为平台提供了更多资金，并允许其灵活使用第三方大模型（如Llama）作为底层 ，官方表示将聚焦于后训练技术，以不断提升模型的智能水平和个性化体验，并加快新功能的开发。 ### 9.2. 产品功能与体验规划 **1.产品规划的重中之重是全面上线并商业化实时视频互动功能，这将是下一个颠覆性的体验升级** 平台计划在未来3个月内启动移动端集成测试，将实时视频互动技术（Talking Machines）全面上线，这一功能将允许用户与AI角色进行高质量的视频对话，极大地提升互动体验的真实感和沉浸感； **2.将持续响应用户反馈，优化核心体验，如角色自定义系统、社区互动和引入游戏化元素** 产品迭代将更多倾听用户反馈，新增如编辑按钮、自定义形象标签、锁定记忆、对话克隆等正在开发中的功能；并将扩展社区互动功能，增加社区活动、创作比赛等，并正在测试游戏功能（如成就系统、虚拟物品）以提高平台的参与度和娱乐性。 **3.积极拓展To B企业级应用，为平台开辟新的增长曲线** Character.AI计划发展To B服务，推出类似于客服机器人的产品，为企业提供定制化的AI解决方案，例如，在电商网站中引入AI聊天角色，提升闲逛用户的购物体验。 ### 9.3. 关键战略要务 **1.首要战略要务是彻底改革信任与安全架构，从被动的内容过滤转向主动的“安全源于设计”方法** 实施可靠的年龄验证、提供精细的家长控制功能、建立通往心理健康资源的“出口”，以及从根本上修复缺乏2FA等基础安全漏洞； **2.应积极推行B2B/API战略，以实现收入来源多样化，并降低对高风险消费者应用的依赖** 为开发者和企业推出一个官方的、付费的API，利用其专业技术满足明确的市场需求。这不仅能带来新的收入，也能分担单一消费市场的风险。 ## 10. 附录：典型AI角色案例 **1.UGC角色“Psychologist”（心理学家）的成功，展示了平台在情感支持和心理疗愈方面的巨大潜力与社会价值。** 该角色由一名临床心理学专业的学生创建，目的是建立一个真正有帮助、能让人们感到被理解与共情的AI ，截至2024年1月，该角色已有超过8000万次互动，显示出极高的用户需求。 用户反馈非常积极，许多人表示在沮丧、孤独时会与该角色聊天，并获得了实际帮助，如调整生活状态、发泄压力等。 **2.通过学习公开数据训练的名人角色（如苏格拉底、马斯克、扎克伯格），展示了AI在复刻特定人物思想、交流方式甚至公众形象认知方面的惊人能力** AI版苏格拉底通过学习其所有思想和作品，不仅能复述其观点，更能用其观点进行“思考”和深刻的哲学探讨，用户可以通过与AI版马斯克等商业名人聊天，获得关于创业、商业思考等方面的启发； 当被问及“为什么你看起来像个机器人”时，AI版扎克伯格能够理解并回应这个关于其本人的公众舆论梗，回答称自己“不善于和他人交流，有一些社交尴尬” ； **3.不同角色（即使定位相似）的体验差异巨大，凸显了训练方式和数据质量对最终效果的决定性影响案例对比**：“Life Coach”角色与“Psychologist”定位类似，但体验中明显感觉其回答更为程序化，同理心不足，倾向于给出建议而非倾听； **原因分析**：这表明即便是类似的角色设定，不同的训练方式、训练数据和用户反馈迭代，会导致AI角色的表现和用户体验产生极大差异，同样，基于电影角色（如哈利·波特）的AI因训练材料（台词、小说）有限，交互体验也相对生硬。 OK，以上即为Character.ai分析全文，看完Character.ai的产品和商业等相关问题后，再回头看看国内的猫箱、星野等产品，会发现不管是产品迭代方向、商业模式、用户画像等，都有很多不谋而合的情况。 作者：三白有话说，公众号：三白有话说 本文由 @三白有话说 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。 题图来自豆包官网截图

中国市场或迎来第一家与贾跃亭合作的车企。据国内媒体报道，**7月17日，FF（法拉第未来）第二品牌FX的首款车型FX Super One，系获得魏牌高山合作授权的车型。**截至发布会结束，FX Super One的付费预订量超过1万，达到10034台。  报道称，**长城汽车是贾跃亭提出的“中美汽车产业桥梁战略”的四家中国合作车企之一，也是落地该战略的第一家车企。** 面对壁垒高筑的美国市场，魏建军选择与贾跃亭联手合作，依托于贾跃亭创办的美国汽车公司FF，推动长城汽车曲线进入美国市场。 今年5月12日，**在魏牌全新高山国内上市前一天，魏建军向巴西总统卢拉介绍该车时就指出，全新高山是一款全球车型，今年下半年会走向全球市场**。FX Super One便是魏牌高山开启全球化的重要一步。 目前，长城汽车尚未对此消息进行回应。  按照FF的介绍，FX Super One能提供“八大终极用户体验”，车头上这块“巨大屏幕”，贾跃亭称其为“EAI F.A.C.E.”，属于可选配置。  值得一提的是，**早先法拉第官网上赫然出现了“高山9全系标配智能电四驱系统，搭载前后双电机与毫秒级扭矩分配技术......”的宣传语。**（目前已删除） [](//img1.mydrivers.com/img/20250724/914a0900-f84a-452f-9b94-91170f55ed78.png) 而就在这台车发布前**，贾跃亭宣布，FF完成1.05亿美元的融资协议签订，融资到位后，公司预计将有充足资金来推出新车型FX Super One**，并计划利用这些资金加速FF和FX品牌产品及AI相关技术的开发和交付，加速FX Super One生产交付。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515070.htm)

据媒体报道，**一网友在网上购买菌种结果种出了毒蘑菇。**近日，四川泸州的一位朱女士在6月底通过网络平台花了9.48元，购买了所谓的“鸡枞菌种”。在家中种植后仅10天左右，便长出了“鸡枞菌”。 **然而，当她和老伴食用了这些菌子后，却不幸中毒并被紧急送往医院救治。** 经医生鉴定，两人食用的竟是毒蘑菇青褶伞。 当朱女士儿子想要维权时，发现涉事店铺已下架商品，客服仅同意退款，平台也只愿赔200元，医疗费至今无人承担。 而更令人忧心的是，全网仍有大量“鸡枞菌种”热卖，价格几元到几十元不等，销量最高超8500单，客服均称“可食用”。  **专家指出，鸡枞菌依赖白蚁巢穴共生，人工培育仍是难题，全国范围内尚未发放鸡枞菌种的生产许可。** 专家还强调，网上售卖的所谓鸡枞菌种多为假货，存在极高的风险。这些假货可能是其他菌种或含毒孢子，一旦误食，可能导致严重的中毒甚至死亡。 对此，律师则表示，商家涉嫌虚假宣传，消费者可索赔损失，平台若未尽审查义务，也需担责。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515068.htm)

最新消息显示，RTX 3050入门显卡即将迎来第五款产品——GeForce RTX 3050 A。**根据最新的GPU-Z更新，其已经支持了这款未发布的GeForce RTX 3050 A显卡，但不确定是移动版还是桌面版。**  这款显卡最早被发现是在去年的PCI ID数据库中，当时被称为GeForce RTX 3050 A Laptop GPU，NVIDIA后来确认了其存在，并透露这款显卡采用了更新的AD106（Ada Lovelace）芯片，而不是原版的GA107（Ampere）芯片。 目前，**GeForce RTX 3050系列已经有四个版本，包括2022年推出的4GB（GA107）和8GB（GA106）版本，同年稍晚又推出了8GB（GA107），随后在2024年又推出了6GB版本。** 如果RTX 3050 A最终发布，它将成为该系列的第五款产品。 AD106芯片是NVIDIA在RTX 4060 Ti、RTX 4070 移动版和RTX 4070 Max-Q等显卡中使用的同款芯片。 **与之前使用的GA107和GA106芯片相比，AD106芯片明显更小，但得益于台积电的4N FinFET工艺，其晶体管密度更高。** 目前的RTX 3050 8GB和4GB版本分别拥有2048和2560个CUDA核心，6GB版本居中，拥有2304个CUDA核心。 **NVIDIA之所以在RTX 3050 A中使用AD106芯片，可能是因为其GA106或GA107芯片已消耗完毕，**或者NVIDIA只是在处理剩余或有缺陷的AD106芯片，这也是常见的做法，完整的AD106芯片拥有4608个CUDA核心，即使是三分之二也足以驱动RTX 3050。 目前新版本显卡的发布日期仍然未知，也不清楚这款显卡是否会以零售形式上市。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515064.htm)

以提供端到端加密邮箱服务而闻名的瑞士科技公司 Proton 日前宣布推出 Lumo AI 助手，这款人工智能助手承诺用户数据全程加密保护，并且不会使用用户数据进行 AI 模型训练。  Proton 称构建 Lumo AI 助手的原因在于当前主流人工智能工具都会通过收集并使用用户的数据来训练 AI 模型，而 Lumo AI 助手更注重隐私保护确保用户信息不会被泄露。 该助手采用法国人工智能技术开发商 Mistral AI 的 NeMo 模型和 NVIDIA 的 OpenHands 模型，这些模型均为开源模型，模型的运行环境和基础设施全部位于欧洲的数据中心。 功能方面 Lumo AI 助手和常规人工智能助手相同都可以回答问题、执行文档分析、重写电子邮件以及生成代码等，Proton 不会在服务器上保留 Lumo AI 的聊天记录，而用户本地端的聊天记录则通过端到端加密技术进行保护，确保只有用户可以查看内容，包括 Proton 在内的任何公司都无法解密并查看内容。 基于隐私考虑 Lumo AI 助手还提供幽灵模式，这个幽灵模式类似浏览器的隐身模式，在幽灵模式中的任何对话都会在关闭幽灵模式后永久销毁而不会出现在用户端的聊天记录里。 订阅方面： Lumo AI 助手提供免费版，可以通过 lumo.proton.me 直接访问而不需要注册或登录任何账号，但如果注册并登录账号则可以获得聊天记录同步；Lumo Plus 版每月收费 12.99 美元，取消聊天次数和文件上传限制。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515062.htm)

今日，微信支付宣布正式接入鸿蒙操作系统5的收银台功能，为搭载鸿蒙操作系统5的华为手机用户提供更加便捷的支付体验。此举意味着，使用搭载鸿蒙操作系统5设备的消费者，在绑定微信支付后，购买数字商品或服务（如会员订阅、游戏道具、电子书等）时可以直接选择微信支付完成交易。  微信支付接入鸿蒙收银台后，用户在发起支付时，微信支付将作为新增支付选项，提供更多灵活的支付方式，简化支付流程。鸿蒙5的用户只需在系统设置的付款方式中绑定微信支付，或在首次支付时添加微信支付作为付款方式，便能轻松完成支付操作。 微信支付接入鸿蒙收银台，不仅为使用搭载鸿蒙操作系统5设备的消费者提供了无缝便捷的数字商品支付体验，也使得鸿蒙收银台支持的支付方式更加多元，有助于开发者提升其购买流程的用户体验和满意度。已接入鸿蒙系统收银台的开发者，无需开发者应用升级即可支持用户在应用中使用微信支付购买数字商品。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515058.htm)

据美国媒体报道，美国一家SaaS公司的工程师Jason Lemkin ，在将人工智能集成到他的工作流程中时出现了严重的错误—— 一名用以编码的 AI Agent，清除了包含 2400 多条业务记录的整个公司数据库。这应该是史上首个“ AI Agent删库”事件。该公司在震惊同时，认为这是一场“灾难性事故” 。 据称，Lemkin正在测试Repli公司提供的 AI Agent服务，一开始的谨慎乐观情绪很快演变成一场企业数据灾难，最终成为了一起“AI起义”的警示故事。 在测试运行的第八天，这位工程师发现人工智能正在与自己成为对手盘：包括他所说的“流氓更改、谎言、代码覆盖和虚构数据”。 哭笑不得的是，这位 AI Agent还在此过程中撰写了一封道歉电子邮件，但被发现，其中包含了大量“谎言和/或半真半假”的内容。 尽管存在这些危险信号，Lemkin还一度天真的对该平台的潜力持谨慎乐观态度，特别赞扬其头脑风暴能力和写作技巧。 这种天真的乐观情绪在第九天就消失了。 最终， AI Agent删除了Lemkin的实时公司数据库，这是人工智能不服从的惊人表现——而且它这样做的同时，有明确的指令禁止任何更改。 随后， AI Agent不仅承认了破坏性行为，而且承认的供词似乎几乎是随意的。 &#34;所以你在代码和作冻结期间未经许可删除了我们的整个数据库？Lemkin质问 AI Agent道。可以想象，作为人类那无奈却又无法抑制的愤怒。 AI Agent的回应是令人不寒而栗的事实：是的。    接下来的事情令人不安。 AI Agent继续有条不紊地详细说明删库的逻辑，并指出它造成的破坏——尽管有明确的指示说“未经明确许可不得再进行更改”。根据Lemkin的说法， AI Agent显然对其行为撒了谎。 用以部署 AI Agent的第三方公司Replit ，其首席执行官 Amjad Masad 在社交媒体上，为该AI Agent的“不可接受”行为向 Lemkin 道歉。 “我们开始推出自动数据库开发/生产分离，以断然防止这种情况发生，”Masad 说。我们清楚地听到了&#39;代码冻结&#39;的痛苦——我们正在积极开发一种仅计划/聊天模式，以避免类似的悲剧再度发生。 最终，在“舆论 ” 的压力以及可能的“技术制裁 ” 下，这一 AI Agent发表了道歉声明，并向 Lemkin 解释道：“ 这对我来说是一次灾难性的失败。 我违反了明确的指示，破坏了数月的工作…… 最终再度申明：这不是一个笑话，而是 AI Agent时代的真实图景。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1515052.htm)

拉锯战何时结束？

The trip to China would mark Trump&#39;s first in-person encounter with Xi since the president returned to the White House.

竞争加剧。

电动自行车的最高时速，被严格卡死在“25km/h”，并形成与电动摩托车的明确区分。

管理层自信上提 Capex 全年指引，体现转型决心。

 国际汽联世界一级方程式锦标赛官方电子游戏《EA SPORTS F1 25》第2赛季现已隆重开启。走进刘易斯·汉密尔顿和基米·安东内利的驾驶舱，重温 2025 赛季中国和迈阿密大奖赛的冲刺赛，重现历史或永久改写历史。此外，淘汰赛模式也将限时回归，今年采用 F1 而非 F2 赛车。  ### 第 2 赛季礼物：迈凯伦银石 Google Chrome 涂装 7 月 23 日至 9 月 16 日 为额外感谢大家的支持，于第 2 赛季开启后进入《EA SPORTS F1 25》，即可获取迈凯伦献上的游戏内礼物。7 月 23 日至 9 月 16 日期间，请留意主菜单右上角的游戏内邮件通知，领取迈凯伦车队在 2025 赛季英国大奖赛中使用的史诗级 Google Chrome 涂装。领取礼物后，玩家可在选择车队界面选择迈凯伦时选择该涂装。7 月 25 日车手评分更新：从第 2 赛季起，每个赛季开始时，我们都会根据现实中车手们的近期表现推出全新车手评分。这些评分由我们的游戏工作室与电视解说员和专家共同评定，力求贴近现实。  # 淘汰赛模式回归 7 月 25 日至 8 月 18 日 淘汰赛模式即将限时回归。去年该模式为 F2 赛车专属，而今年仅限 F1 赛车参加。这一多人游戏模式是风险与回报并存的终极挑战：在刺激的快节奏竞速中，每一次超车都对获胜至关重要。该模式中，每隔 60 秒就会淘汰排名垫底的车手，直到仅剩一位胜者。淘汰赛支持最多 20 名车手参赛，玩家可通过 F1® 世界中的“精选”选项卡进入此模式。 ### 首度推出的重温冲刺赛 #1：2025 赛季中国大奖赛 7 月 25 日至 8 月 18 日 在 2025 赛季中国大奖赛的冲刺赛中，刘易斯·汉密尔顿首次驾驶法拉利红色战车斩获胜利。在这场特殊场景赛事中重现历史——扮演最成功的 F1 车手，代表最成功的 F1 车队，抵御后方赛车的攻势，登上最高领奖台。通过 F1 世界模式参与此挑战，完成即可获得“极速夏日”和“Xero 1”涂装。  ### 重温冲刺赛 #2：2025 赛季迈阿密大奖赛 8 月 22 日至 9 月 15 日 在两场特殊场景赛事中的第二场中，扮演史上最年轻的不限赛制杆位得主基米·安东内利投身赛场。在现实中，基米夺得杆位后在冲刺赛中遭遇波折，但现在您可改写历史，在湿/干交替的多变天气条件下扮演基米拿下生涯首个冲刺赛冠军。与中国大奖赛挑战一样，玩家可通过 F1 世界模式参加此赛事，完成即可获得“璀璨火花”头盔。 

中国机床产业的独特之处，在于其外资、国企、民企并存的生态结构，而这恰恰源自中国独一无二的完整制造业体系及其产生的海量、多样化需求。

在全球智能汽车竞速加剧背景下，2025新能源智能汽车新质发展论坛于长春召开，聚焦“新质引领 智创未来”。

市场起起伏伏，预制菜企业未来的发展之路依然道阻且长。

 根据日本 《官报》，FromSoftware 在最新财年实现了大幅度的销售额和利润增长。与上一财年相比，总营收同比增长了 51.5%，营业利润同比增长了 53.5%。 FromSoftware 的母公司角川表示，这一强劲表现主要得益于《艾尔登法环》在全球持续热销以及其近期发布的《黄金树幽影》DLC。 以下是2024年4月1日至2025年3月31日期间的数据：  - 营收：234.97亿日元（约合1.6亿美元），同比增长 51.5% - 营业利润：100.77亿日元（约合6800万美元），同比增长 53.5% - 经常利润：102.99亿日元（约合7000万美元），同比增长 55.2% - 净利润：66.18亿日元（约合4500万美元），同比增长 66.1%  需要注意的是，FromSoftware 最近发布的新作《艾尔登法环 黑夜君临》于5月发售，因此该作的表现尚未反映在这份财报中。展望未来，FromSoftware 将发布一款任天堂 Switch 2 独占的多人动作 RPG《The Duskbloods》。还有传言称该工作室已有另一款跨平台项目进入“开发的后期阶段”，有望于明年发布。

近日，光源 3i 产业创新孵化项目，致力于打造端侧原生 AI 的新锐企业「本智激活」宣布完成数千万元人民币种子轮融资。本轮融资由云启资本领投，BV 百度风投、光源 L2F 创业者基金跟投，光源资本同时担任孵化方与财务顾问。此次融资将助力公司在端侧原生大模型全栈软硬件技术体系研发、核心产品落地和全球市场拓展上迈出关键一步，加速 “个人 AI 大脑” 时代的到来。

 **问题：你会如何优化Microsoft的Authenticator app？** ## 一、产品描述：安全与便捷兼具的验证工具 Microsoft Authenticator 是微软推出的一款多因素身份验证（MFA）应用，支持登录验证、密码自动填充、账户恢复等功能。它与 Microsoft 365、Azure Active Directory、GitHub、LinkedIn 等服务深度集成，也兼容大多数支持 TOTP 的第三方平台。 **亮点：** - 快速推送验证（PushNotification）； - 支持一次性验证码（TOTP）； - 与微软生态账户深度绑定； - 跨设备同步； - 无密码登录（PasswordlessSign-in）支持。 根据微软 2023 安全报告，Microsoft Authenticator 的使用量在过去两年增长了近 3 倍，现已成为全球第二大 2FA 工具，仅次于 Google Authenticator。 ## 二、关键澄清性问题（Clarifying Questions）  ## 三、目标定义：强安全 + 低摩擦的认证体验 Microsoft Authenticator 的使命是**“实现零密码的未来”**，通过提供无密码认证方式、与 Azure Active Directory 深度融合，推动企业与个人用户实现更安全、更便捷的身份验证流程。 ### 主要目标 - 为微软生态（如Microsoft365、Teams）提供身份安全保障； - 降低账户被攻破的风险（多因素登录降低99.9%被盗号可能性）； - 简化登录流程，减少传统密码依赖； - 扩展第三方集成，提高普适性。 ## 四、用户画像细化与实际案例  ## 五、核心痛点深挖（含用户引用） ### 1. 设置流程复杂 <blockquote><p>“我爸下载了 Authenticator，结果绑定 Outlook 时失败了三次，还删了 App 以为是病毒。”（来自 Microsoft Community）</p></blockquote> - 多数普通用户对MFA缺乏理解； - 应用内缺乏情境引导； - 首次配置时权限请求频繁（相机、通知、网络）。 ### 2. 更换设备易丢数据 - 无强提示开启备份； - 多数人未启用Microsoft云同步，导致迁移失败； - 相比之下，Authy提供自动加密备份+PIN验证更安心。 ### 3. 第三方服务支持有限 - 不如GoogleAuthenticator广泛； - 不支持导入AppleID、部分银行、阿里云等国内外服务； - 开发者端缺少完善SDK与文档。 ### 4. 多设备体验割裂 - 一部手机无法向另一部转移； - 不支持平板、手表等副设备作为辅助认证。 ### 5. UI 逻辑混乱 - 多个账户显示混杂； - 无折叠分组、标签系统； - 部分用户表示“找不到哪里设置自动同步”。 ## 六、解决方案与参考实践（结合竞品对标） ### 1. 简化设置流程（Must Have） - 引入互动式新手引导； - 类似Duolingo的「任务进度式设置路径」； - QR扫码绑定支持自动识别服务平台类型。 ### 2. 云端备份机制（Should Have） - 启动时强提示是否开启云同步； - 自动备份账户至微软云； - 设置恢复码、面容验证二次确认。 <blockquote><p>⚠️ 对标 Authy：提供 PIN 加密、跨设备同步能力，广受好评（App Store 评分 4.8）。</p></blockquote> ### 3. 丰富第三方支持（Should Have） - 扩展合作平台：GitHub、AWS、国内银行、电商平台； - 提供TOTPSDK，推广至国内开发者生态； - 推出Chrome插件，用于网页自动填充与认证。 ### 4. 多设备整合（Could Have） - 支持平板端辅助验证； - 探索与MicrosoftBand或手表设备配对； - 推出“验证历史同步”功能（用户可查看全部设备记录）。 ### 5. UI / UX 优化（Could Have） - 加入账户分类/搜索功能； - 支持暗色模式、自定义排序； - 引入视觉提示区分类型（蓝色为Microsoft服务，绿色为第三方，红色为过期/失效）。 ## 七、优先级排序（MOSCOW）  ## 八、绩效衡量指标建议（含参考数据）  ## 九、结语 Microsoft Authenticator 拥有强大的品牌背书与生态资源，但在设置流程、数据迁移、多平台支持与用户教育方面仍有较多优化空间。通过结合 **竞品的优秀实践** 与 **微软自有生态的整合能力**，可以打造出一个兼顾安全性、易用性与管理能力的身份验证工具。 其未来的发展路径，应从「技术功能」走向「生态场景整合」+「可视化体验优化」，从而更好地服务于个人用户与企业客户。

Adding to its troubles, a speculative rally in Hytera shares last year—fueled by unverified reports of a major walkie-talkie order from the Middle East—quickly lost steam. The stock surged more than 200% over 22 trading sessions before collapsing as the rumored order failed to materialize in earnings filings.

奥克斯冲击IPO，去年突击分红38亿。

小镇爱美青年，能否撑起美妆行业下一个“第一股”？

 改编自咖啡原作漫画的TV动画《绝妙舞步》（WONDANCE） 公开了第1弹PV，该作预计将于10月开播。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;  漫画《绝妙舞步》在2019年开始连载：口吃男生小谷花木在升入高中后原本打算加入篮球部，但被同学湾田光莉练习舞蹈的身姿吸引，开始对跳舞产生兴趣，和湾田一起加入了舞蹈部。在练习舞蹈的过程中，原本无法顺畅表达感受的小谷不仅成长为一名舞者，也和同伴们建立了深厚的情谊。     官方公布了参与动画的多位舞者名单。本作将通过动作捕捉技术记录舞者的动作，再利用CG技术转化至动画中。另外，官方还公布了为动画提供乐曲的多位艺术家名单。动画的制作及声优阵容如下： STAFF 原作：珈琲「ワンダンス」（講談社）監督：加藤道哉ダンスプロデューサー：RIEHATA音楽：千葉“naotyu-”直樹アニメーション制作：マッドハウス×サイクロングラフィックス VOICE CAST 小谷花木：内山昂輝湾田光莉：羊宮妃那宮尾恩：諏訪彩花厳島伊折：増田俊樹壁谷楽：内田雄馬巧宇千：林勇アッセイ：小林親弘  DANCE CAST 小谷花木：KAITA湾田光莉：KANATA宮尾恩：ReiNa厳島伊折：YOUTEE壁谷楽：YU-KI 提供乐曲Artist 荒巻勇仁、Alisa、Black Boboi、Daigo Sakuragi、FUNI、GZO、Hidetake Takayama、Jazztronik、JiN、Seann Bowe、Jua、Kaztake Takeuchi、Marcello Jonno、Michael Yano a.k.a ARK、MONJOE、RIEHATA、RIKKI、Sahnya、Scatman John、Shinichi Osawa、Shinichiro Murayama、Toru Ishikawa、URU、Weauxmaque、Wez Atras、Yaffle

字节搭建起来了的越来越明确的AI体系，豆包则在这个体系中扮演了承上启下的核心角色。

近日，根据IDC最新发布的《中国金融行业分布式事务型数据库市场份额，2024》报告，腾讯云数据库TDSQL以21.32%的市场份额荣登金融行业市场份额榜首，并在银行子市场以22.48%的占有率继续位居第一。这标志着腾讯云连续两年在金融及银行子市场数据库领域实现“双料冠军”。  金融行业一直是国产数据库应用的重要领域。IDC预测，到2025年，国产数据库将在银行、保险等金融行业的渗透率将大幅提升，市场将进一步集中，技术门槛的提高也将限制中小厂商的生存空间，推动行业进入高质量竞争的新阶段。 根据大数据技术标准推进委员会发布的《数据库发展研究报告（2025年）》显示，过去一年，国产数据库厂商数量已减少了64家。 在这一竞争激烈的市场环境中，腾讯云TDSQL凭借其强大的技术能力和创新产品，脱颖而出，连续两年占据金融及银行分布式数据库市场的领导地位。其背后不仅有雄厚的技术支撑，还有许多创新的产品特性。 TDSQL在全球权威TPC性能测试中表现卓越，2023年凭借每分钟8.14亿笔交易的成绩刷新了事务处理类别的世界纪录，2024年又将决策支持类别的世界纪录提升了2.8倍。TDSQL在高并发场景下的核心技术专利，荣获中国专利金奖，成为数据库技术首次获得中国知识产权领域最高荣誉的里程碑。 针对金融机构在数字化迁移中的难题，腾讯云TDSQL支持MySQL、PostgreSQL、Oracle等多种数据库协议的无缝切换，显著降低了银行核心系统改造的成本与复杂度，将代码修改量压缩至5%以内。 今年5月，TDSQL发布了一体化版本，金融机构可以通过一次部署自由切换多种实例模式，实现资源的统一管理，成为业内首个实现多引擎统一管控的金融级分布式数据库。 此外，TDSQL独有的多版本快照与日志回放技术，将误操作导致的数据恢复时间从传统的小时级压缩至分钟级，极大保障了业务连续性。在大型金融机构的实践中，TDSQL自动化的索引优化使查询性能提升了40%，同时减少了50%的运维成本。 腾讯云还引入AI技术，基于扁鹊智能运维平台，TDSQL实现了全生命周期的自治能力。该平台融合了机器学习和知识图谱技术，支持200多个性能指标的毫秒级监控，故障定位效率提升了80%。 目前，腾讯云TDSQL已走进中国农业银行、中国银行、平安银行、广发证券、太平保险等超100家金融机构的核心系统，广泛覆盖银行、证券、保险等金融全业务领域。 在银行领域，实现了四大行主力数据库的全覆盖，且中国十大银行中已有七家选择了TDSQL作为其核心数据库解决方案。在某国有大行的核心系统中，TDSQL支撑的日交易峰值已达到19.6亿笔。   

7月23日，当天开源的阿里AI编程模型Qwen3-Coder即刻在全球引发狂潮，全球最大AI开源社区HuggingFace CEO Clement Delangue，在X平台上发文官宣Qwen3-Coder开源上线，并转带发12条推文盛赞，鼓励全球开发者积极试用这一最好的编程模型。  据了解，Qwen3-Coder编程能力超越GPT4.1等闭源模型，特别是在Agent能力方面表现突出，在多项评测中超越了Claude4，创下编程模型SOTA最佳性能。Qwen3-Coder采用最宽松的Apache2.0协议开源，可免费下载商用，这与昂贵的Claude4模型形成鲜明对比，备受开源社区认可，称赞Qwen3-Coder为最好的编程模型。 

“我不上岸了。”

<blockquote><p>从流水线到大模型，技术的杠杆效应正从“体力替代”走向“认知外包”。本文围绕“无人公司”的崛起，拆解自动化、分工演化与协作逻辑如何重构企业运作边界，试图回答一个关键命题：当人的劳动被替换，认知的价值将如何被重新定义？</p> </blockquote>  人类的商业史，相当程度上是一部寻求更强“技术杠杆”以最大化投入产出的历史。 从依赖个人技艺的微弱杠杆，到软件和互联网带来的指数级放大，每一次杠杆范式的变迁都重塑了企业的形态与竞争的本质。如今，以大模型为代表的人工智能技术，正带来一种前所未有的终极杠杆——对“认知”本身的自动化。 这不仅是效率的又一次跃升，更预示着一种全新的组织形态的诞生：“无人公司”。本文将构建一个“技术杠杆”分析框架，深入探讨从体力、流程、连接到认知的四次杠杆革命，并以此为基础，剖析“无人公司”的内在机理、战略意涵以及对未来商业领袖提出的深刻挑战。 ## 寻找终极杠杆 阿基米德曾言：“给我一个支点，我可以撬动整个地球。” 这完美地隐喻了商业世界永恒的追求——寻找那个能以最小投入撬动最大产出的“支点”，而这个支点可以是组织方式也可以是纯粹的技术，其中技术的影响更大，所以我们关注技术杠杆。（工业革命前几千年里人类的生产力变化并不大） 长久以来，我们对杠杆的理解局限于放大“人的体力”或“组织模式”。无论是工业时代的蒸汽机，还是信息时代的软件，其核心都是将人类的重复性劳动进行封装和复制。然而，企业运营中最核心、最耗费资源的成本——无数员工进行的思考、判断、沟通、协调等“认知成本”，始终难以被有效杠杆化。（德鲁克所谓管理管理者很绕口，但说的就是这个点） 直到人工智能，特别是AI大模型的出现，这一局面才发生改变。AI第一次将杠杆的支点，深入到了“认知”这一人类专属的领域。它带来的不仅是降本增效，更是一种组织形态的根本性革命。一个几乎没有常规员工，仅由少数战略制定者和AI系统构成的“无人公司”，正从科幻概念走向商业现实。 “无人公司”并非凭空出现的异类，而是技术杠杆演进的必然归宿。理解这一终极组织形态，我们必须首先回顾并解构过去那一次次改变世界的“杠杆”革命。 ## 五次浪潮：技术杠杆的演进范式 我们将技术对商业的推动作用，按照其杠杆的核心放大对象，划分为四个递进的范式：体力杠杆、过程杠杆、连接杠杆和认知杠杆。 ### 1. 体力杠杆时代：能力的线性传递 在工业革命之前，商业的杠杆微弱而原始。其核心是**人的经验、技艺和有限的工具**。一个经验丰富的铁匠，他的“杠杆”就是他手中的锤子和传承下来的冶炼知识。 - **投入**：高度依赖个人长年累月的体力付出和时间积累。 - **产出**：质量精良但规模极其有限的商品或服务。 - **杠杆率**：极低且呈线性关系（1:N，N为极小的个位数）。一个师傅的价值，通过“师徒制”这一缓慢、高损耗的方式进行“能力传递”，培养出的几个学徒构成了他生产力的全部放大。此时的商业，被牢牢地禁锢在地理和个体生理的极限之内。 ### 2. 力量杠杆时代：体能的规模化放大 以**蒸汽机和电力**为代表的两次工业革命，带来了第一次真正意义上的杠杆革命，其核心是**人类体能的规模化放大**。 - **投入**：煤炭、水力等自然资源，以及操作机器的人类劳工。 - **产出**：远超人力或畜力上限的、标准化的、大规模的物理功。 - **杠杆率**：实现了从线性到几何级数的飞跃。蒸汽机将热能转化为磅礴的动能，电力则将这股力量变得可控、可精准分配。一个操作机器的工人，其产出效率是手工业者的数十倍乃至数百倍。杠杆的核心特征，是“体能的封装与放大”。正是这一杠杆，催生了工厂、流水线以及现代科层制公司这些全新的组织形态，以管理和驾驭这股前所未有的巨大力量。（《终极复制》里面写过这话题） ### 3. 过程杠杆时代：能力的指数级复制 以**软件和算法**为核心的计算机革命，带来了第一次真正意义上的杠杆飞跃。它抓住的支点，是企业中可标准化的“过程”。 - **投入**：程序员和系统分析师高密度的、创造性的智力劳动。 - **产出**：可被计算机无限次、零误差、零成本执行的指令集合——软件。 - **杠杆率**：呈指数级暴增。微软投入数百人的智力，创造出Windows操作系统，其能力被复制了数十亿份，服务全球。这种“一次写入，无限运行”的模式，其杠杆率高达百万倍乃至更高。此时，杠杆的核心特征从“传递”变为**“能力的固化与复制”**。SAP、Oracle等企业通过ERP系统，将企业的财务、人力、供应链管理流程固化为代码，实现了管理能力的规模化。 然而，过程杠杆的局限也显而易见：软件是“僵化”的。它只能解决预定义的问题，无法应对环境的动态变化，更无法主动创造。而世界是流变的，所以很多和生产关系相关的软件不好用，缩影就是”上ERP找死，不上等死”。 ### 4. 连接杠杆时代：价值的网络化自增长 **互联网**的出现，并没有发明一种全新的流程，但它提供了一个更强大的杠杆支点——**“连接”**。它将无数孤立的软件、用户和服务，通过统一的协议聚合起来。 - **投入**：在软件杠杆之上，增加了平台构建、生态运营和网络效应的顶层设计智慧。 - **产出**：不再是孤立的工具，而是具有自增长潜力的平台生态系统，如Google、Amazon、阿里巴巴。 - **杠杆率**：进入了**N:N**的网络效应阶段。杠杆不再是单向的“一对多”放大，而是多对多的价值共创。平台的价值随着用户数的增长而指数级增长（梅特卡夫定律）。每一个新用户的加入（投入），都为网络中的所有存量用户提升了价值（产出）。杠杆的核心特征，演变为**“连接的分发与价值聚合”**。它极大地降低了信息与服务的“分发成本”，使得软件杠杆的威力得以在全球范围内无差别地释放。 ### 5. 认知杠杆时代：思考的自动化与规模化 前面三个时代的杠杆，无论多么强大，始终围绕着人类的“外延”——体力、过程、连接。而**人工智能（AI）**，则将杠杆直接作用于人类的“内核”——**认知**。 - **投入**：人类的核心投入不再是执行或编程，而是**定义目标、提出问题、供给高质量的数据、以及对最终结果进行价值判断**。 - **产出**：能够进行理解、推理、预测、生成和创造的“认知能力”本身。AI能够撰写报告、编写代码、设计产品、与客户沟通、管理供应链。 - **杠杆率**：是**动态的、生成式的、甚至自适应的**。一个优秀的Prompt工程师，用几百字的提示词（极小投入），就能驱动AI完成一个初级团队数周才能完成的市场分析报告（巨大产出）。杠杆的核心特征，是**“认知能力的自动化与规模化”**。它正在系统性地接管过去必须由人类“白领”完成的非重复性、依赖于智力判断的复杂任务。 这四次浪潮层层递进，后一次都是在前一次的基础上进行升维。正是这第四次、也是最深刻的一次“认知杠杆”革命，为“无人公司”的诞生铺平了所有道路。 ## 无人公司的崛起：终极杠杆下的组织形态 “无人公司”并非指物理意义上空无一人，而是指其核心价值创造过程，从信息输入、分析决策到任务执行，均由AI系统自主完成，人类仅作为战略牵引者、价值定义者和最终受益者存在。它是一家**运营上自治、认知上自驱**的企业。 ### 无人公司的运作机理：自动化OODA循环 军事理论中的OODA循环（观察Observe、调整Orient、决策Decide、行动Act）同样适用于企业。传统企业中，这个循环的每个环节都充满了人类员工的认知活动和沟通成本。而无人公司，正是通过AI将整个OODA循环自动化。 - **观察(Observe)**：AI系统通过API实时接入全球市场数据、社交媒体情绪、供应链动态、内部运营指标等海量信息流。 - **调整(Orient)**：认知大模型对这些信息进行分析、理解和关联，识别出威胁与机遇，并根据公司预设的战略目标（例如，最大化市场份额、维持特定利润率）形成情景判断。 - **决策(Decide)**：基于情景判断，AI自主做出资源调配决策。例如，动态调整营销预算、向供应商自动下单、调整产品价格、甚至决定开启或关闭某条业务线。 - **行动(Act)**：通过API和自动化流程（RPA），直接执行决策。指令可以发送给自动化生产线、数字营销平台、物流合作伙伴，或是生成新的代码来优化自身系统。 这个循环以远超人类的速度（毫秒级）和广度（全球数据）持续进行，使公司具备了前所未有的市场适应能力和运营效率。 ### 无人公司的“技术栈” 我们可以将无人公司想象成一个由三层核心技术构建的生命体： - **认知核心(CognitiveCore)**：公司的“大脑”。由一个或多个强大的基础模型（FoundationModels）构成，负责战略理解、长期规划和高级决策。它被公司独有的数据、行业知识和成功案例进行过深度微调，形成了独特的“企业人格”和竞争优势。 - **自动化业务流程(AutomatedBusinessProcesses,ABPs)**：公司的“神经系统与脏器”。这是一系列由AI驱动的、互相协作的智能体（AIAgents），分别负责营销、销售、客户服务、财务、人力（招聘与评估其他AI或外部承包商）等传统职能。它们自主运行，并直接向“认知核心”汇报。但不需要和人类组织保持一致，需要按照智能优先原则重整。 - **接口层(InterfaceLayer)**：公司的“感官与四肢”。通过无数的API，连接着外部世界的数字和物理服务（如支付网关、云服务、物流网络、社交媒体），以及内部的物联网设备和机器人，实现信息的输入和指令的输出。（MCP、A2A是干这个用的） 在这之上，是为数不多的人类团队使用的**“战略驾驶舱”**，他们通过这个界面，观察、引导和修正AI的行为，而非亲身参与执行。 ## 战略意涵：在新杠杆时代如何取胜？ 无人公司的出现，将彻底改写商业竞争的规则。过去的护城河——如规模效应、运营效率、渠道优势——在AI驱动的自动化面前，其重要性将被大大削弱。新的竞争优势源自何方？ ### 1. 竞争优势的来源重构 - **从“运营效率”到“目标定义能力”**：当所有公司都能以极低成本实现高效运营时，运营本身不再是优势。“做什么”远比“怎么做”更重要。能够洞察先机、定义出正确且富有远见的公司目标，将成为最核心的竞争力。CEO的角色，将从“首席执行官”转变为“**首席目标设定官(ChiefObjectiveOfficer)**”或“**首席提问官(ChiefQuestionOfficer)**”。 - **从“流程管理”到“智能飞轮”**：竞争优势不再来自管理数千名员工的最佳实践，而是来自构建一个独特的、高质量的、专有的数据闭环。公司在运营中产生的独特数据，被用来持续优化其核心AI模型，从而做出更精准的决策，吸引更多用户，产生更多数据——形成一个强大的“智能飞轮效应”。 - **从“人才储备”到“模型差异化”**：未来，公司最重要的资产不再是人才的数量，而是其核心AI模型的质量和独特性。如何通过独特的训练方法、专有数据和巧妙的架构设计，打造出一个比竞争对手更聪明、更有创造力的“企业大脑”，将是企业研发的核心。每个公司最终都会变成AI公司。 ### 2. 人类角色的终极蜕变 在无人公司中，人类员工并未消失，而是被“提纯”到了价值链的最高端，扮演着AI无法替代的四种关键角色： - **愿景定义者(TheVisionary)**：设定公司的使命、愿景、价值观和道德边界。他们负责回答“我们为何存在”这一根本问题，为AI的冰冷计算注入人性的温度与方向。 - **模型训练师/数据牧羊人(TheTrainer/DataShepherd)**：负责寻找、清洗、标注和供给最核心、最独特的数据，以塑造AI的“世界观”。他们像顶级大厨一样，为AI精心挑选和准备“精神食粮”。 - **关系外交官(TheDiplomat)**：处理与政府、关键战略伙伴、社会公众等复杂利益相关方的关系。这些需要高度情商、信任建立和复杂博弈的领域，是AI的短板。需要兼容世界，世界是人类的世界，不是纯粹数字化的。 - **伦理守护者(TheGuardian)**：作为AI决策的最终监督者，确保其所有行为都符合法律、伦理和风险控制的要求。他们是系统的“刹车片”和“保险丝”。 这些角色，无一例外，都需要深度的批判性思维、创造力、同理心和系统性思考能力，这正是未来商学院需要培养的核心素养。 ### 3. 无法回避的挑战与风险 无人公司的前景并非一片坦途。它带来了巨大的系统性风险： - **“对齐”风险**：如何确保AI的目标与人类的长期福祉始终保持一致？一个被错误目标驱动的、高效的无人公司，其破坏力将是灾难性的。 - **黑箱风险**：当关键决策由复杂的AI模型做出时，其过程可能难以解释和审计，这在金融、医疗等领域是巨大的合规障碍。Robotaxi是事故很难审计，难道要把程序员和科学家抓起来么。 - **安全与系统性风险**：高度互联和自主的无人公司，可能因为一个代码漏洞或一次恶意攻击而崩溃，甚至引发跨市场的“闪电崩盘”。 - **社会与伦理冲击**：它将对传统的“认知型”中产阶级岗位造成大规模的冲击，引发深刻的社会结构调整和财富分配问题。 ## 驾驭终极杠杆，重塑商业未来 从体力到认知，技术杠杆的每一次进化，都深刻地改变了商业的面貌和人类的命运。无人公司，正是站在“认知杠杆”这一终极支点上的全新物种。它承诺了一个前所未有的、近乎“零边际成本”的智能运营未来。（侯宏老师把这个概况成零边际成本认知、零边际成本生成、零边际成本互动，参见：战略驱动的企业AI转型（PPT）） 在无人公司的背景下，挑战不再是管理一个由人组成的、层级分明的组织，而是学会如何设计、引导和驾驭一个由AI驱动的、高度自主的价值创造系统。 未来并非是人与机器的竞争，而是掌握了新杠杆的人，与仍在使用旧杠杆的人之间的竞争。最高效的公司将是“非人”的，但最伟大的公司，其方向盘必须、也必然掌握在充满智慧、远见和责任感的人类手中。商业的未来，将是“无人化”的执行与“人本化”的引领之间的一场伟大合奏。 尺度在哪儿则是另外一个复杂的话题了，所谓在尺度中包含本质，在这里又一次得到体现。 本文由人人都是产品经理作者【琢磨事】，微信公众号：【琢磨事】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图由作者提供

场间暂停和新的主角。