今日， 成都高新区企业成都星阅辰石文化发展有限公司（以下简称“星阅辰石”）宣布正式收购经典文化IP《轩辕剑》系列游戏全球永久版权，并在原作游戏剧情的基础上，启动覆盖影视、动画、游戏及数字文旅等领域的全产业链开发计划。  首期将以《轩辕剑叁云和山的彼端》为基础进行开发。星阅辰石宣布与新美集团签约，双方将整合资源共同开发“轩辕剑”IP全系列版权，围绕《轩辕剑叁：云和山的彼端》《轩辕剑叁外传：天之痕》等核心作品，拓展文学、动漫、影视、游戏及衍生消费品矩阵。  据悉，星阅辰石还联合自由酷鲸影业成立“轩辕剑IP制作委员会”，由自由酷鲸创始人、导演路阳（代表作《绣春刀》《刺杀小说家》）执导《轩辕剑》首部动画院线电影，编剧禹扬执笔剧本。 

信濠光电正吞下大肆扩张的苦果。

背景深厚的民营资本带不动的，试看国资实力几何。

全球首台可以 DIY 的 2 合 1 触屏笔记本电脑。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1628176) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1628176#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

6月24日，《和平精英》对外发布，今年5月1日“地铁逃生”日活跃用户数（DAU）突破3700万大关（5.1当天进入地铁逃生模式的活跃用户数）。这一里程碑式的数据，不仅直观地展现了该玩法的超高人气，更证明了其在游戏市场中的强大竞争力和吸引力。  《和平精英》“地铁逃生”是一个集摸金、搜打、撤离为一体的独特战场。它巧妙地将战术竞技与资源收集等元素相融合，让玩家在每一次的对局中，都能感受到紧张刺激的战斗氛围，以及策略规划带来的成就感。在这个充满挑战与机遇的“世界”里，玩家需要在复杂的环境中搜寻珍贵物资，与其他玩家或BOSS展开激烈对抗，并最终成功撤离。 自2024年6月上线发布以来，“地铁逃生”玩法以其独树一帜的资源争夺与撤离生存机制，成为了《和平精英》玩家们竞相体验的热门模式。当前，该玩法迎来一周年版本的重磅更新，此次更新，《和平精英》不仅带来了新BOSS、新地图、新道具，更有海量丰厚福利等待玩家们。

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

     2025年6月23日，千里科技在重庆正式发布了面向 L2+级的智能辅助驾驶解决方案——千里智驾1.0。同时，公司还介绍了与合作伙伴——阶跃星辰联合研发的千里智驾 RLM 大模型（Reinforcement Learning based Multimodal），以及在打造以 AI Agent 为核心的下一代智能座舱产品方案的最新进展。   千里科技联席总裁王军表示：“AI化正在持续引领智能汽车产业的变革。我们希望通过从技术到产业链‘一横一纵’的全面整合，打造全栈式的端到端解决方案，为用户带来更安全、更类人和更舒适的驾乘体验。今天发布的一系列进展，标志着我们在推动科技业务的发展上取得了实质性突破。未来，我们将继续秉持开放合作的态度，与产业链上下游的伙伴携手推动智能汽车技术的创新与发展，共同打造开放的、国际化的产业生态。”  图：千里科技联席总裁王军公布千里科技智驾路线图     会上，千里科技介绍了与大模型战略合作伙伴——阶跃星辰联合研发的最新进展。经过联合研发，千里科技基于阶跃星辰行业一流的多模态基础大模型底座、领先的强化学习范式，打造了全新的千里智驾RLM大模型，确保模型能够为用户带来更加安全、舒适的智驾体验。    千里智驾技术负责人杨沐表示：“当前，前沿的大模型具备极高的能力上限，这为赋能车端的技术和应用的革新开辟了巨大的想象空间。通过与阶跃星辰的深度技术合作，我们能将在大模型行业经过充分验证的领先技术范式，快速迁移至智驾领域，从而推动智驾大模型的研发落地。”    千里智驾RLM大模型，全面覆盖基础大模型训练、智驾数据特训，以及强化学习三个密切相关的环节。第一，在大模型预训练阶段，基于强大的多模态基础大模型，海量的、跨领域的数据积累带来了更好的数据生成能力，以及更强的通识性，从而大幅提升了智驾大模型的智力上限。第二，在智驾数据特训阶段，利用驾驶场景的专用数据集，对基础模型进行特训和调优，以确保智驾系统能在车端较低算力条件下，仍能保持充分的泛化性。第三，在强化学习阶段，通过设置奖励模型（reward model），降低对数据分布的强依赖，抑制不良驾驶行为的出现概率，并进一步降低了兜底规则接管的频率。    自确立 “AI + 车” 战略以来，千里科技积极推进业务转型，通过 “终端业务 + 科技业务” 双轮驱动的发展模式，在巩固终端业务基本盘的同时，大力发展科技业务板块。围绕科技业务，千里科技正聚焦打造行业领先的汽车AI化解决方案。近期围绕智驾、智舱取得的一系列进展，将加速推动公司业务转型的步伐。

Reddit VS Pinterest VS B站。

寻找长期逻辑通顺、短期催化明确的方向。

更多云南米线品类凭借“产品升级+情绪价值+效率革命”的组合拳，成为当下快餐领域的爆款制造机。

作者｜王晗玉 编辑｜郑怀舟 今年的父亲节，6月15日当天，李新野发表一篇《我的父亲李松坚》，悉数公开了自己父亲作为地产商的多种违法法律、道德底线的行为。 根据公开的个人资料，李新野曾获全国青少年信息学奥林匹克竞赛金牌和美国计算机奥赛第一名，毕业于清华大学“姚班”以及麻省理工学院、布朗大学的计算机科学专业，曾在亚马逊、Meta、Citadel Securities任职软件工程师，最近的职业更新显示他目前是Alpha Star Research的创始人兼CEO——这是一家关注人工智能基础研发并与量化金融相结合的金融科技公司。  Alpha Star Research官网对于李新野的介绍 同时，在关于该事件的部分市场传闻中，李新野还被称为“私募大佬”。此前他曾于自己的社交媒体上传一条视频，标题为“我是怎么挣到十个亿的”，不过目前这条视频已被下架。 李新野的父亲李松坚是明园集团有限公司（以下简称“明园集团”）董事长，**当前其与前妻凌菲菲各占集团49.2%股份**。而其如何经营地产生意以及处理与凌菲菲的关系，似乎成为其与李新野父子关系的主要矛盾来源。 ### **时代快车道上的“艺术地产”** 李新野的文章主要控诉了父亲的三类行为，分别是乐于攀附权贵、为“女神”挥金如土以及蔑视员工下属、盲目信奉房价上涨逻辑。 李松坚1963年出生在广东澄海，因创办广东明园塑料制品厂赚得第一桶金，后又进军上海，于1994年成立明园集团，主营房地产开发业务。 **其在上海开发的第一个大型住宅项目是明园世纪城**，位于徐汇区复兴中路。上海人心中“买房要买在徐汇”的固有想法一直延续至今，可见明园集团当年拿下这一地块背后的实力。 而真正让明园集团打开知名度的动作，是在2001年以3.04亿元的总价拍得上海造纸机械厂408亩土地，以此开发城市综合体都市森林项目。 根据规划，该项目共分四期建设，建成后将集高层公寓、多层住宅、办公楼、商业用房、五星级酒店、低密度别墅、艺术会所、学校等为一体。2014年之前，项目一、二、三期已经竣工。也是从这一时期开始，明园集团开始着力打造“艺术地产”的标签。 在2012年的一篇访谈中，时任明园集团总裁的凌菲菲就表示明园集团一直想走个性化产品的道路。“以前我们一直比较注重把艺术附加在我们的产品上面，比如，把艺术品引进小区。这其实是一个比较初级的阶段，现在我们希望能把艺术融进生活。” 根据这篇报道的说法，**艺术生活方式就是都市森林项目推出的主题概念**。 而艺术一度也成为李松坚与凌菲菲作为明园集团创始人的标签。如今在明园集团官网上，“多元业务”列表下，**“文化艺术”仍单独成一业务板块**，集团持有上海明圆美术馆和明当代美术馆，后者即是前述都市森林综合体的配套项目。 除了文化艺术外，李松坚的明园集团还涉足环保材料、金融投资、医疗健康等领域——一如蒙眼狂奔的时代一同成长起来的地产同行，各家都在猛踩油门扩大自己的业务版图。  明园集团官网列举的多元产业布局 2004年3月，上海电气集团总公司资产重组，李松坚控股的汕头市明光投资有限公司成为上海电气股份有限公司股东之一。 2006年的胡润“百富榜”上，李松坚以17亿元身家位列191位。 ### ** “房价永不跌落”的幻想** 但到2007年，李松坚一路高进的地产事业出现一个转折点。这一年其涉上海挪用社保基金案，因挪用5000万元、行贿70万元，被判处有期徒刑一年半。这成为李新野所控诉的父亲通过走捷径发展生意的其中一个代价。 根据李新野文中的说法，在李松坚接受调查、入狱服刑前，当时的配偶凌菲菲先一步与其离婚，并分走一半资产，价值数十亿元。等到李松坚出狱后二人又“重归于好”，但未写明是否复婚。因此也有声音质疑二人离婚是出于迅速切割、保全财产的目的。 直至目前，爱企查App显示，李松坚与凌菲菲在明园集团旗下多间公司仍均有持股或担任高管。  信息来自爱企查App  信息来自爱企查App 而李松坚出狱后，明园集团在投资拿地方面似乎再也没有大动作。官网上列明的仅有南昌的九龙湾和汕头的金融城两个项目。 再往后，2017年，房地产史上最严调控蔓延至全国，2021年，行业正式步入下行周期。 但彼时李松坚对房地产的前景似乎信心十足。根据李新野的说法，2021年他回国时，**曾表达过对地产见顶的判断**，试图说服父亲调整业务布局，而李松坚并不认可，他认为西方经济学不适合中国，“中国房子永远涨”。 这一观念与当时市场中一众被多年以来的惯性思维和“房价信仰”支配的产业链从业者甚至是潜在购房者如出一辙。而后续的市场走势给了这些人当头一棒：2021年下半年开始，房企债务违约集中爆发，多城房价接连进入下跌区间。 李松坚的观念代表了经历房地产粗放发展时代的一大类人，认为房价将永远上涨，不动产天然的金融属性又为普通人接盘提供着无穷尽的动力，进而支撑他们自身的财富累积。而眼下行业正经历的深度调整，也让他们不得不与过去的发展理念做切割。 不过，目前也无法确认李新野所写《我的父亲李松坚》一文内容是否客观准确。如近日李新野曾发布视频表示受到来自父亲的人身安全威胁，自己已就此事报警。但视频发布不久后即下架。 此外也有质疑表示李新野此次发文曝光父亲，或亦是行业下行大背景下不得已的举动，实际则是为提前划清界限、保全财产。 对于报警后的最新进展、视频下架的原因以及外界的质疑，36氪曾尝试联系李新野作进一步了解，但截至发稿前对方尚未回复。此外明园集团也尚未就此事作出回应。  关注获取更多资讯

<blockquote><p>在拼多多电商运营中，全店托管作为一种新兴的推广工具，正逐渐成为商家们关注的焦点本文将为你揭秘拼多多全店托管的三种玩法，帮助你更好地利用这一工具。</p> </blockquote>  拼多多直通车目前有2种推广方式，一种是稳定成本推广，之前叫全站推广；另外一种就是本文要讲的全店托管了。在全店托管之前也是有2种推广工具，全站推广和标准推广。而取代标准推广的，就是这个全店托管了。 话说全店托管出来时，我当时觉得天要塌了，为啥呢？你想想，平台推出全店托管的目的是啥？就是要干掉咱们拼多多运营哇。以后电商老板只需要自己把产品上个架，产品丢到全店托管，等着爆单和数钱就可以了，还需要运营做啥？ 后来跑了一段时间我明白了，自己是杞人忧天了。全店托管虽然看起来简单，但是想靠全店托管赚钱还真没那么容易，尤其是非标品，几百条链接的空烧，就没哪个老板能抗的住。还有标品，如果开全店托管，那可不是丢进去就完事的。 ## 01 第一个玩法：初心玩法 什么是初心玩法，就是回归到这个功能最原始的玩法上。全店托管想法是降低大家开车的技术门槛，只要你的链接保本投产比接近，就可以全部丢到全店托管去。所以，开全店托管其实就一个要求：所有链接的保本投产比接近。不过就这一点，估计就让很多商家抓狂了。 我以前在公司做运营那会儿，做的是单类目不同品，成本和价格带是不一样的，玩不了全店托管。比如成本20的品，我要玩高价，定价可能会去到90以上。 有的品感觉是大通货，我想玩低价，同样成本20的品，我可能会定价29去玩。这些利润不一的品，就玩不了全店托管。 现在咱不是做拼多多店铺代运营了嘛，接触的品多了，发现能有玩全店托管的品了，最常见的就是非标品。我接的一个T恤店铺，成本20块左右，站外的链接定价在59块钱，那我做拼多多就简单了，统一定价49，成本又一样，每条链接的保本投产比都是1.7以上。那我就没必要藏着掖着了，直接全店托管4的投产比开始跑。 非标品嘛，重点在于多链接，我最高记录是一天上架了20条链接，这20条链接如果都开稳定成本，也没必要，就放全店托管里去跑，7天看一次曝光和单量。没数据的暂停下架，就这样玩全店托管可以稳稳的做到日销3~5K，如果甲方预算充足，还可以冲的更高些。 ## 02 第二个玩法：冷启动使用 咱们要知道拼多多目前是有2个推广工具的，稳定成本和全店托管。有人可能会问了，前面不是刚说过吗？咋又说一遍？脑子糊涂了？非也。这里强调一下，让大家再记一遍，接下来讲咱们的玩法。要记住这2个工具，是可以组合起来发挥出1+1大于2的作用的。 单纯用于开车，就用玩法一就好。全店托管结合稳定成本推广，就能玩出新花样。我最近接的很多新店，发现一个共性问题，新店没人群，没流量扶持，冷启动相当难。尤其是没价格优势的白牌，稳定成本开车连曝光都拿不到。 那怎么办？老办法，提高广告出价。我卖价10块钱的品，出价20块广告费，总能有单吧。话虽如此，但操作起来就有问题了。 如果大家经常以某个投产比去开车，当我们上架同款新链接时，系统就会锁投产到咱们经常开车的投产比附近。我成本10块，刚开始出价20块钱的广告费可不是说我未来就是要出20块钱的，我只是高出价强拉一下单量和店铺权重而已，你怎么还给我记录在案了呢？ 应对这个问题，我就发现了用稳定成本+托管可以很好的解决。具体是怎么操作的呢？链接上架之后，先打开稳定成本推广，按照保本投产比去开车，发现直通车丝毫无曝光。 这时，就可以打开全店托管，设置个1~2的投产比，同时打开极速推广。有的时候我甚至出到了1的投产比，限额200块来硬拉曝光。 当我在全店托管里面能拿到单量时，我就知道，店铺的冷启动在运行中了，当我们的链接在全店托管跑完一阶段，这时就可以切到稳定成本按照保本投产比去跑了。 你就会惊奇的发现，之前出价没曝光的计划，现在同样出价去跑不仅有曝光，还能有订单了。是不是很神奇，更神奇的是，经过测试，托管里面跑的完全没曝光的计划，自己手机登录店铺去拍个千把块钱的大单后，直通车的曝光竟然能大幅上涨，这就是权重的魅力吧。 ## 03 第三个玩法：切车玩法 这个玩法有点像是第二个玩法的升级版，不同的是，这里的稳定成本和全店托管的出价是相反的，稳定成本低投产比出价，全店托管高投产比，且切车的目的也不一样了。 什么情况下会玩切车玩法呢？2种情况，一种是有成本优势的品，玩低价，保本投产比10以上的，拉不出自然单，就得切车。另外一种是稳定成本跑过一阶段，二阶段断断续续出单的，也可以切到全店托管慢慢跑着。而切车玩法，第一种情况居多。 咱重点来说下第一种情况，首先前提条件是有价格优势的低价品，不是这个资源的，不要用这个玩法，行不通。这个资源的品先正常上架，用限时限量购加券把价格打下去，然后去稳定成本里面按照保本投产比或者亏钱来开车，可以限额，也可以不限额，这个要具体情况具体分析。 在稳定成本里面一般开车开四到五天就可以了，这里开车的目的是入池。如何判断链接已经入池了，就是限额跑能跑完，且每天都比昨天跑的快，就知道这个链接要起飞了，然后切到全店托管的高投产比，就能够以高投产比来跑了。 记住，在开稳定成本之前，全店托管就要提前打开，去卡一个20以上的投产比，同时把所有链接都添加进去，不然等稳定成本低投产跑久了，就加不进去了。 ## 04 最后 只要大家放飞想象力，全店托管还有很多玩法，比如限额憋自然、8小时车玩法、循环接力高投产玩法等等。只要你敢想，直通车就有无限的可能。 趁现在还有这2个工具赶紧的玩，不然等哪天平台只剩下一个全站推广时，给咱们电商运营的可操作空间就更小了，到那个时候，咱们运营拼的就不是开车，而是怎样做出一条上架就能爆单的链接了。 本文由人人都是产品经理作者【老虎讲运营】，微信公众号：【老虎讲运营】，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。

 京西电竞节 x 核聚变游戏嘉年华即将开幕，热门新游试玩、精彩舞台活动、限定周边收集、沉浸式体验最热烈的玩家氛围！6 月 28、29 日，我们北京首钢国际会展中心见！ [&lt;获取核聚变2025北京站门票&gt;](https://show.bilibili.com/platform/detail.html?id=102863) 周六门票现已售罄，周日余量也不多啦！ Hi 机核的朋友们！腾讯游戏自研零代码编辑器《轻游梦工坊》将于 2025 年 6 月 28-29 日在北京核聚变 B05 展台 与大家见面，欢迎对游戏开发感兴趣的朋友前来体验交流！ 本次我们为大家带来多重好礼： 报名赛事有礼 2025 轻游梦工坊全国游戏创作大赛为开发者准备了高达 300 万元的总奖池，刷新同类赛事纪录。现场扫码报名即可获取激活码与精美礼品。  [点此报名](https://wj.qq.com/s2/20414584/c829/?from=gcores) 现场体验零代码编辑器&amp;编辑器制作的游戏 在现场您可以体验到多款由轻游梦工坊编辑器制作的游戏，也可以亲自上手编辑器感受游戏创作的乐趣，同时还有限量周边赠送。  ## 轻游梦工坊全国游戏创作大赛 2025 轻游梦工坊全国游戏创作大赛赛事总奖池达 300 万元，包括 150 万元赛事奖金，与 150 万元落地南山孵化基金。赛事共设立 10 个单项奖、25 个入围奖，单项奖金最高可达 20 万元（税前）。大赛同时设置了 10 万元参与奖奖池和 5 万元传播奖奖池。只要提交符合要求的作品，完成赛事任务，就能轻松瓜分参与奖奖金；而在B站发布相关创意内容，还能拿下最高 8000 元（税前）的奖金。 本次赛事参赛作品不限类型、风格，报名不设门槛，只要你热爱游戏、有创意，这里就是展示自我的舞台！低门槛高效率的游戏编辑器，配合丰富的专业教程辅导，即便零代码基础也能轻松参赛做游戏。关注”轻游梦工坊”微信公众号，输入关键词“报名”即可报名。  # 轻游梦工坊介绍 -无代码，轻松搭！ 作为一款“无代码游戏编辑器”，轻游梦工坊简单、易用，让制作游戏不再困难。  丰富的预制能力 轻游梦工坊预制了丰富的功能组件、局外系统和玩法模板，开发者无需写代码即可编辑关卡、资源、数据、逻辑，制作游戏轻松又高效。  免费美术资产 开发者们也无需为美术资源发愁，轻游梦工坊内置超万种免费美术资产，并持续更新美术和音频资源，让开发者可以创造令人惊艳的游戏作品。  强大的AI工具 强大的AI工具也是游戏创作的一大助力。开发者运用AI工具就能生成模型、角色、图片，零门槛制作个性化美术资产。  简单实现多人玩法 轻游梦工坊还提供多人玩法支持，开发者无需编写服务器逻辑，就能像制作单机游戏一样实现强物理特性、联机表现丝滑、配套系统完善的多人玩法。  # 展会详情 展会时间： - 2025 年 6 月 28 日（周六）9：00-17：00（16：00停止入场） - 2025 年 6 月 29 日（周日）9：00-17：00（16：00停止入场） 展会地点： - 北京石景山·首钢国际会展中心 1/2 号馆 票务信息： - 单日票：全价 139 元/人 | 优惠票价 129 元/人 - 票务平台：哔哩哔哩会员购 - 特别说明： 凡在哔哩哔哩会员购购买核聚变门票的玩家们可以到现场兑换「实体纪念票」，本次门票为纪念品，不具备入场功能，现场入场请以“电子票”为依据携有效身份证件入场哦～ [&lt;获取核聚变2025北京站门票&gt;](https://show.bilibili.com/platform/detail.html?id=102863) 

2025年6月24日，截止收盘，沪指涨1.15%，报收3420.57点;深成指涨1.68%，报收10217.63点;创业板指涨2.3%，报收2064.13点，两市成交额较上一交易日增加2919.85亿元，合计成交14146.14亿元。

方舟投资管理公司CEO凯茜·伍德预测，三年内电动汽车将在经济上击败汽油动力汽车，并将中国电动汽车的爆炸式增长作为美国市场转型的路线图。 伍德在X上写道：“中国为美国的电动汽车销售指明了前进的方向。为什么？经济，一如既往。在未来三年内，电动汽车的成本和价格将远低于‘同类’汽油动力汽车。” 伍德是在回应气候投资者拉米兹·纳姆（Ramez Naam）的帖子，后者指出，中国现在每年销售的电动汽车超过了美国所有类型汽车的总销量。  彭博新能源财经（BloombergNEF）的数据显示，到2026年，中国的电动汽车销量预计将从2016年的接近零飙升至1800万辆，而美国的汽车总销量仍相对持平，为1600万辆。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1508730.htm)

这个问题本身，已经过时了。

<blockquote><p>在企业级应用（B端）系统中，权限管理是确保信息安全、业务流程顺畅和系统稳定运行的关键环节。然而，许多企业在设计权限管理体系时，常常面临复杂的需求和挑战，导致权限管理混乱，甚至出现安全漏洞。本文将为你提供一套B端系统权限管理的“通关秘籍”，从用户、角色、组织架构到权限控制的四大核心要素出发，深入探讨如何构建一个既灵活又严密的权限管理体系。</p> </blockquote>  权限管理这事儿，在 B 端系统里就像给不同员工分发 “数字钥匙”。有人能打开核心金库，有人只能用用茶水间微波炉。要是设计得稀碎，就会出现实习生误删财务报表，或者大区经理打不开自己的数据看板这种魔幻现实。今天咱就扒一扒，如何搭建一套靠谱的 B 端权限管理体系，让系统权限管理不再 “乱成一锅粥”。 先聊聊权限管理的 “四大天王”—— 用户、角色、组织、权限控制。用户是系统的 “打工人”，角色是 “工种说明书”，组织是 “部门户口本”，而权限控制就是 “门禁系统”。它们相互配合，才能织出一张严密的权限大网。这其中，用户就像是进入系统世界的一个个鲜活个体，每个个体都有独特的身份标识，就像身份证一样，系统通过这些标识来精准识别 “你是谁”。角色则更具抽象性，它把拥有相似工作职能和权限需求的用户进行归类，比如常见的 “会计” 角色，就意味着拥有账务处理、报表生成等一系列权限。组织架构的存在，让权限管理有了更清晰的层级脉络，就像一棵大树，从总公司这个 “树干”，延伸出各个分公司、部门的 “树枝”，每个节点都有对应的权限设定 。  从设计思想来看，经典的 RBAC（基于角色的访问控制）模型就像职场剧本杀。每个角色都有自己的 “剧本”（权限集合），用户拿到哪个角色，就只能按 “剧本” 行动。比如市场部的 “活动策划” 角色，可能只有创建活动、查看活动数据的权限；而 “市场总监” 角色，除了这些，还能审批预算、查看全部门业绩。不过现实往往比剧本杀复杂，RBAC 也得 “升级打怪”，结合 ABAC（基于属性的访问控制）等模式，才能应对各种奇葩需求。就拿 ABAC 来说，它可以基于用户的各种属性，比如部门、职级、项目参与度等，进行更加灵活细致的权限分配。想象一下，某个项目的核心成员，因为项目属性的特殊设定，能够访问项目的机密文档，而普通参与者则无法触及，这就是属性带来的权限差异。 举个真实案例，之前给一家连锁零售企业做系统。起初按 RBAC 模型分配权限，结果问题频出。门店店长虽然有查看本店销售数据的权限，但区域经理需要对比多个门店数据时，却得手动导出再整合，效率低到离谱。后来引入数据权限分级概念，设置了 “门店级”“区域级”“总部级” 数据权限。区域经理被赋予 “区域级” 权限，就能一键查看管辖范围内所有门店数据，店长只能看到自家门店的 “一亩三分地”。这就好比给数据戴上了 “近视眼镜”，不同人只能看清自己该看的 “字”。进一步细化这个案例，数据权限分级还可以根据时间维度进行控制。比如，普通员工只能查看近一个月的销售数据，而管理层则能查看历史全周期数据，这样既能保证信息的合理流通，又能防止数据过度暴露带来的风险。 功能权限的设计也有门道。曾经遇到过一个客户，要求普通员工能看到某个功能按钮，但点击后提示 “无权限”。这操作就像在员工面前摆了块诱人的蛋糕，却不许吃，纯纯 “画饼充饥”。合理的做法是，根据权限动态显示或隐藏功能按钮，就像自动感应门，没权限的人连门都看不到，避免不必要的 “权限焦虑”。除了按钮的显示隐藏，功能权限还可以体现在操作的精细程度上。例如在文档编辑功能中，有的用户只有查看权限，不能进行任何修改；有的用户可以编辑内容，但不能删除文档；而管理员则拥有所有操作权限，这种颗粒度的控制，能让功能权限更加贴合实际业务需求。 在组织架构这块，得像处理家族关系一样谨慎。大型企业组织架构复杂，分公司、子部门层层嵌套。有次给一家跨国集团做系统，他们的组织架构就像俄罗斯套娃，一个部门下可能还有三级子部门。设计权限时，不仅要考虑上下级关系，还得处理跨部门协作的权限交叉。比如研发部和测试部，在项目阶段需要共享部分代码库和测试数据，但又要保证核心代码不被随意篡改。最后采用了 “组织 + 项目” 双维度权限控制，既满足协作需求，又保障数据安全。以项目维度为例，在一个新的产品开发项目中，从项目立项开始，就可以根据项目成员的角色和职责，分配不同的权限。开发人员拥有代码编写和提交权限，测试人员拥有测试环境访问和测试报告查看权限，而项目经理则拥有项目进度管理、资源调配等更高层级的权限，随着项目的推进，权限还可以动态调整 。 权限管理还有个容易被忽视的 “彩蛋”—— 权限审计。这就像给系统安排了个 “纪检委”，定期检查谁在什么时候用了什么权限。之前有个客户发现财务数据异常，通过权限审计日志，很快锁定了一名员工越权操作的记录，及时避免了更大损失。权限审计的作用远不止事后追查，它还能用于事前预防和事中监控。通过对权限使用的数据分析，能够发现潜在的权限滥用风险。比如某个用户频繁在非工作时间访问敏感数据，系统就可以发出预警，管理员及时介入调查，将风险扼杀在摇篮中。 搭建 B 端系统权限管理体系，既要遵循方法论，又得灵活应变。就像做菜，照着菜谱是基础，但还得根据食材和食客口味调整。希望今天的分享能帮你在权限管理的 “修罗场” 里，少踩几个坑，打造出一套丝滑流畅的权限管理体系！要是你在实际工作中遇到过更奇葩的权限需求，欢迎来评论区 “吐槽”，咱一起唠唠！ 本文由 @红岸小兵 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 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

<blockquote><p>在当今数字化时代，AI智能客服已成为企业提升服务效率和用户体验的重要工具。然而，对于智能客服解决方案提供商来说，如何在服务企业客户（ToB）市场中构建一条客户持续付费且供应商能盈利的商业化路径，是一个关键挑战。本文将深入探讨AI智能客服的市场发展、技术演进、主流商业化模式以及定价策略，分析不同行业和企业规模的定制化方案，帮助读者理解如何通过精准的定价模型和有效的执行策略，实现智能客服的商业成功。</p> </blockquote>  对于智能客服解决方案提供商而言，服务企业客户（ToB）市场既是重要的增长机遇，也面临独特的挑战。企业客户决策流程长、需求复杂多样，构建一条客户持续付费且供应商能盈利的商业化路径，其核心在于定价模型的精准性与有效执行。 ## 一、 市场发展与技术演进 智能客服已从早期概念走向成熟应用，其发展动力主要来自三方面：企业对数字化转型的核心诉求（降低成本、提升效率与用户体验）、AI技术（尤其在自然语言理解NLU和深度学习DL）取得的实质性进展显著提升了交互的准确性与理解力，以及用户对即时、精准服务的普遍期待。 当前，智能客服已广泛应用于多个关键行业： - **金融业：**不仅高效处理咨询，更深度整合进风控流程，成为识别欺诈活动的重要环节。 - **电商：**支撑大促期间的流量高峰，覆盖售前、售中、售后全流程，并承担部分销售引导角色以提升转化。 - **教育：**提供持续的学习支持，解答疑问并沉淀学习数据，助力个性化教学实施。 - **医疗：**有效缓解服务压力，提升就诊效率，在分级诊疗体系中作用显著。 - **文旅：**提供行程规划支持与动态信息保障，增强用户体验的确定性与安全感。 同时，支撑智能客服的技术架构也在快速迭代： **1）多模态交互成为必需：**单一的文本交互已难以满足需求。融合语音识别与合成（ASR/TTS）、计算机视觉（CV）甚至手势/体感识别的多模态交互是发展方向。应用实例包括： - 电商场景：用户上传商品图片或视频，客服自动识别商品并提供推荐、搭配建议或启动以图搜图功能。 - 工业维修场景：工程师通过AR眼镜拍摄设备故障部位，客服结合知识库和图像识别提供维修指导。 - 医疗辅助场景：患者上传患处图片或描述症状的语音，客服结合医学知识库提供初步的自助分诊建议（需明确提示非诊断）。 **2）知识图谱与深度学习的协同深化：**知识图谱为客服提供了结构化、关联化的知识基础，是处理专业复杂问题的关键。深度学习则使其能从海量非结构化数据（如对话日志、工单记录）中自主学习，持续优化语义理解与决策能力。两者结合，显著提升了客服处理需要深度领域知识问题的能力（如金融产品组合咨询、复杂设备故障排查）。 **3）边缘-云协同架构的兴起：**对实时性要求极高的场景（如语音交互、实时风控），将部分AI模型推理能力部署到边缘设备（如本地服务器、智能终端），能有效降低网络延迟，提升响应速度与体验。云端则负责大规模训练、复杂任务处理及集中数据分析。这种架构兼顾性能与灵活扩展性。 **4）与业务流程自动化（BPA/RPA）的深度集成：**智能客服正从信息应答向任务执行演进。通过集成RPA等工具，它能嵌入企业流程，实现“问题识别-问题解决”的闭环。例如： - 客户在对话中要求修改订单地址，客服确认信息后自动触发RPA完成系统内变更并通知物流。 - 处理客户投诉时，客服自动生成工单、分配、跟踪进度，并主动反馈结果，实现端到端自动化服务。 ## 二、 主流商业化模式与定价策略分析 ### 1. SaaS 模式：主流选择 SaaS模式因其低初始投入和敏捷性成为主流部署方式： - **优化总体拥有成本（TCO）：**企业无需前期硬件、软件许可及机房建设投入，规避后续高昂维护升级成本，将资本支出（CAPEX）转为灵活运营支出（OPEX），按需付费。 - **快速部署与价值实现：**基于标准化云架构，基础配置上线通常在数天至数周内完成，远快于传统本地部署，使企业能快速响应市场变化。 - **持续更新与免运维：**供应商负责底层设施、安全及应用更新，客户始终使用最新版本，享受新功能与优化，无需担忧技术过时，运维责任转移。 - **弹性扩展与灵活性：**企业可根据业务波动（如淡旺季）或发展需求，灵活调整资源（如坐席数、处理能力）。模块化设计支持按需选购功能（如基础问答、语音交互、工单管理、数据分析）。 ### 2. 定价模型：匹配需求与价值 定价直接影响客户接受度与供应商盈利能力。常见模式各有特点与挑战： **1）按坐席数收费：** **机制：**基于同时使用系统的客服人员数量收费，通常按月/年订阅。 **优点：**模型简单透明，易于成本预算，企业可根据团队规模预估费用。 **挑战：**成本与业务量关联弱：业务高峰需临时增购导致费用激增，低谷期资源闲置造成浪费。价值体现不足：咨询量大但坐席少（效率高）的企业与咨询量小但坐席多的企业支付成本可能不合理。对业务波动大的企业（如电商大促）成本控制压力大。 **适用：**客服团队规模稳定、咨询量波动平缓的企业。 **2）按调用量/会话量计费：** **机制：**基于客服实际处理的对话轮次（Message/Turn）或会话次数（Session）收费。 **优点：**高度匹配实际用量：实现“用多少付多少”，尤其适合业务波动大的企业，成本更可控。促进效率提升：激励企业优化首次解决率（FCR），减少无效交互以降低成本。 **挑战：**成本不确定性：咨询量激增（如突发事件）可能导致费用超预期。计量复杂性：要求供应商具备精准透明的计量计费系统。超高咨询量企业边际成本控制压力大。 **适用：**业务量波动显著、或主要服务外部海量用户的企业。 **3）混合计费模式：** **机制：**结合坐席数和调用量。常见形式：基础套餐（含固定坐席数和基础调用量），超量部分按阶梯计价；或较低固定坐席费 + 按实际调用量收费。 **优点：**平衡稳定与灵活：基础部分保障核心能力，浮动部分适应业务变化。相比纯坐席模式成本更优，相比纯调用模式预算更可控。是当前较受欢迎的方案。 **挑战：**定价结构相对复杂，客户需仔细评估业务模式以选择最优方案。 **适用：**范围广，尤其适合寻求成本与灵活性平衡的企业。 **4）按功能模块分级订阅：** **机制：**将能力分层（如基础版、专业版、企业版），不同层级包含不同功能集（如是否含语音交互、高级分析、深度集成），按版本订阅收费。 **优点：**企业可按需选择功能组合，避免为闲置功能付费，升级路径清晰。 **挑战：**需求复杂的企业可能需叠加模块或选择顶配版，成本较高。 **适用：**功能需求明确且差异大的客户群体。 ### 3. 定制化开发：满足特定复杂需求 当标准SaaS无法满足超大型企业、强监管行业（军工、核能）或独特业务流程时，需采用定制化开发。 **1）核心价值：** - **深度契合业务流程：**从知识库构建、对话设计到交互界面，完全围绕企业特有逻辑、术语和工作流定制，无缝集成现有IT系统（如CRM, ERP, SCM, HR）。 - **专属数据与安全保障：**可部署于客户指定的私有云或本地数据中心，满足严格的数据主权与合规要求（如金融法规、医疗HIPAA）。 - **品牌一致性与独特体验：**UI/UX完全匹配企业品牌形象，打造差异化服务体验。 **2）关键挑战：** - **高投入与长周期：**需求分析、设计、开发、测试、上线周期长（数月甚至数年），专业人力资源需求大，项目成本远高于SaaS。 - **持续的维护与升级负担：**后期维护、修复、升级、优化依赖原厂商或专业团队，成本高昂且响应可能受限。 - **技术与项目管理风险：**求变更、技术选型失误或管理不善易导致项目延期、超支或失败。 ### 4. 平台合作/嵌入式模式：依托生态扩展 与微信、支付宝、淘宝、银行APP等大型平台合作，将客服能力嵌入其生态，服务海量平台商户或用户。 **1）运作模式与价值：** - **服务商价值：**快速触达海量用户，实现规模效应，大幅降低获客与边际成本。借助平台品牌提升影响力。利用平台数据优化自身模型。 - **平台价值：**丰富平台生态，增强对商家/用户的吸引力与粘性。通过增值服务（如收费客服工具包）创造新收入。提升平台整体服务效率。 - **商家/用户价值：**便捷获取成熟客服能力，无需自建复杂系统，快速提升服务水平。 **2）关键挑战：** - **深度集成与体验保障：**需深度对接平台账号、认证、支付、数据体系，确保用户体验流畅。 - **平台依赖与政策风险：**服务商增长高度依赖合作平台策略。平台规则变更、合作终止或平台竞争风险影响巨大。 - **定制能力受限：**通常提供标准化或有限定制方案，难以满足平台上头部商家的深度个性化需求。 ## 三、 面向行业与规模的深度定制化方案 ### 1. 行业需求解析与方案重点 **1）金融行业：** **核心诉求：**合规性、风控、专业性、全渠道整合。 **定制重点：** - **强化知识库与合规引擎：**构建覆盖全产品线的合规知识图谱，嵌入实时更新的监管规则引擎，确保回答合法合规。 - **实时风控深度集成：**与反欺诈、反洗钱、信用评分系统联动，在交互中即时识别预警高风险行为。 - **多级审核与人工介入机制：**对涉及资金变动、投资建议等高敏感对话，设置规则强制转人工。 - **全渠道统一服务中枢：**确保客户无论从APP、网银、电话或微信接入，信息与服务一致，历史记录同步。 **2）电商行业：** **核心诉求：**高并发处理、个性化营销、全链路协同。 **定制重点：** - **弹性高可用架构：**支撑“双11”等极端流量，实现毫秒级响应与自动扩缩容。 - **智能导购与推荐集成：**深度对接商品库、用户画像、实时行为数据，在对话中精准推荐商品、优惠，促进转化复购。 - **订单物流售后一体化：**打通OMS、WMS、TMS系统，客服实时查询处理订单状态、物流轨迹、退换货。 - **舆情监控与预警：**监控对话中负面情绪与集中反馈，预警潜在商品或服务危机。 **3）教育行业：** **核心诉求：**精准答疑、个性化学习、教学协同。 **定制重点：** - **学科知识库与解题支持：**构建覆盖K12至高等教育的结构化知识库，提供清晰解题步骤与学习引导。 - **学情驱动的个性化交互：**对接LMS获取学生学习数据，定位薄弱点，推荐针对性练习与资源。 - **AI助教与教师协同：**自动记录高频问题、常见错误，生成学习报告供教师参考，辅助教研。 **4）医疗行业：** **核心诉求：**专业性、隐私合规、系统集成。 **定制重点：** - **权威医学知识库与术语规范：**基于临床指南、药品说明书构建，严格区分健康咨询与医疗诊断，明确免责声明。 - **全流程隐私安全加固：**数据传输存储加密、严格权限控制、操作审计，确保符合HIPAA等法规，敏感信息脱敏。 - **深度HIS/LIS/PACS集成：**实现预约挂号、报告查询、缴费状态等服务的自动化处理。 - **智能预问诊与分诊辅助：**收集患者症状信息，结合知识库给出科室建议（非替代诊断）。 ### 2. 企业规模分层与方案策略 **1）大型企业/集团：** **需求特征：**业务高度复杂、系统众多、数据分散、定制化要求高、安全合规压力大、追求战略价值。 **方案策略：** - **部署方式：**优先采用混合云/私有化部署满足数据主权与合规。 - **深度定制与集成：**投入资源深度调研，量身打造对话流程与知识体系，深度集成现有ERP, CRM, SCM, BI等核心系统，打破数据孤岛。 - **构建AI服务中枢：**以智能客服为统一入口，接入后台业务系统与AI能力（如RPA）。 - **专属客户成功支持：**配备高水平专属客户成功经理（CSM）和技术团队，保障系统稳定与价值持续释放。 **2）中型企业：** **需求特征：**业务有一定复杂度、追求性价比、希望快速见效、具备成长潜力。 **方案策略：** - **部署方式：**选择行业经验丰富的成熟SaaS解决方案。 - **配置与适度定制：**在标准产品基础上，进行界面、知识库、流程的配置和有限定制，满足核心差异化需求。 - **定价适配：**采用基础坐席+按需调用或分级订阅的混合模式，平衡成本与灵活。 - **客户成功服务：**依赖供应商提供的标准化专业CSM服务，确保有效落地与应用。 **3）小微企业/初创公司：** **需求特征：**业务相对简单、预算有限、追求快速部署与易用性、核心目标是提升基础服务效率与形象。 **方案策略：** - **部署方式：**利用电商平台/生态伙伴提供的低成本或免费基础版客服，或选择轻量级SaaS工具。 - **开箱即用：**利用预置行业知识模板快速部署启用。 - **按需付费：**采用按调用量付费或免费/低价入门套餐，严格控制成本。 - **支持方式：**主要依靠供应商知识库、在线教程和用户社区自助解决问题。 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

<blockquote><p>从无人机物流到城市空中交通，从低空旅游到应急救援，低空经济的应用场景不断拓展，市场规模迅速增长。本文将深入探讨低空经济为何突然间爆火，分析其背后的原因，供大家参考。</p> </blockquote>  之前讲了[低空经济](https://www.woshipm.com/share/6234110.html)，今天来讲讲低空经济突然间爆火的背后的原因是什么，感兴趣的小伙伴来看看吧。 ## 政策红利密集释放，顶层设计全面发力 ### 国家战略定位升级 2024年低空经济首次写入政府工作报告，被列为“新增长引擎”，并纳入《国家综合立体交通网规划纲要》和“十四五”规划，明确其作为战略性新兴产业的地位。 国家发改委成立低空经济发展司，民航局支持深圳、杭州等20个地方设立无人驾驶航空试验区，推动基础设施建设和场景试点。 ### 法规体系逐步完善 2024年1月《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》实施，首次为无人机飞行提供全链条管理框架，简化审批流程，明确适飞空域划分，降低行业门槛。 多地出台专项政策（如深圳《低空经济产业创新发展实施方案》），从研发补贴、税收优惠到低空飞行服务站建设，形成政策组合拳。 ### 国际竞争与战略布局 全球主要经济体（如美国、欧盟、中东）加速布局低空经济，中国通过政策先行抢占先发优势，目标在2035年实现低空经济规模3.5万亿元，形成“中美双雄”格局。 ## 技术突破推动场景落地，商业化进程加速 ### 核心技术创新 **无人机与eVTOL技术成熟**：大疆、亿航、峰飞航空等企业突破飞行控制系统、固态电池、智能导航等技术，eVTOL适航认证取得突破（如峰飞V2000CG获全球首个吨级eVTOL型号合格证）。 **5G-A与AI融合**：低空通信网络覆盖提升导航精度，AI算法优化飞行路径规划，支撑无人机物流、城市空中交通等场景。 ### 应用场景爆发式拓展 **物流配送**：美团无人机在深圳、上海累计完成超52万单配送，顺丰无人机运输效率较传统方式提升80%。 **城市空中交通（UAM）**：深圳-珠海eVTOL航线将车程从2小时缩短至20分钟，票价降至300元/人，2025年底全球将有20+城市开通商业化航线。 **农业与应急**：农业无人机作业面积超17.4亿亩次，应急救援中无人机快速侦查灾情、夜间照明覆盖上万平方米区域。 ## 市场需求与经济价值驱动，万亿蓝海初现 ### 城市化痛点催生需求 交通拥堵、物流效率低、偏远地区配送难等问题倒逼低空解决方案。例如，无人机配送在山区运输时间从7小时缩短至1.5小时，成本降低50%。 ### 消费升级与体验经济 低空旅游、无人机表演等新业态兴起（如深圳无人机送外卖、沙特国庆无人机灯光秀），2024年低空旅游市场规模突破240亿元，吸引年轻人消费。 ### 经济效益显著 2023年低空经济规模达5059.5亿元，2025年预计超1.5万亿元，年均增速超30%。eVTOL采购成本仅为直升机1/3，运营成本1/10，规模化后单座每公里成本降至6-14元。 ## 产业链协同与资本涌入，形成生态闭环 ### 产业集群效应显现 华东地区（长三角、珠三角）成为核心产业带，大疆、峰飞、小鹏汇天等企业聚集，形成“研发-制造-运营”全链条。 低空基础设施加速建设，2025年通用机场达479个，适飞空域面积扩大，起降场、通信基站等配套完善。 ### 资本与人才涌入 2024年低空经济相关企业注册量同比激增14.55%，2025年前4个月新增注册量同比飙升234.92%。 无人机操控员需求激增，持证飞手薪资上涨40%，兼职飞手日薪可达800元，行业人才缺口超20万。 ## 挑战与未来展望 尽管低空经济前景广阔，仍需突破**空域管理碎片化、安全监管滞后、技术标准不统一**等瓶颈。未来发展方向包括： - **空域管理改革**：推动“天基-地面”双网络体系，动态划分适飞区域，提升空域利用率。 - **技术标准化**：建立eVTOL适航认证框架，推动固态电池、智能飞控等核心技术国产化。 - **场景深度融合**：拓展低空医疗、智慧农业、绿色能源巡检等新兴领域，构建三维交通网络。 ## 总结 低空经济的爆发是**政策引导、技术迭代、市场需求、资本助力**共同作用的结果，其本质是通过“飞轮效应”形成正向循环：政策松绑吸引企业投入，技术突破催生新场景，市场需求推动规模化，最终反哺产业链升级。未来，随着空域管理优化和商业化加速，低空经济有望成为继互联网、新能源汽车后的下一个万亿级赛道。 本文由 @大厂毕业的厨子 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 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

<blockquote><p>开门预警保护系统（DOW）作为一项重要的安全功能，旨在解决用户在停车开门时可能面临的碰撞风险。本文将深入探讨如何设计一个高可靠性的开门预警保护系统，从原始需求分析到用户群体、干系人分析，再到竞品研究和功能整合，全方位地展示产品设计的全过程。</p> </blockquote>  **说明：** 1. 边界说明：暂不考虑硬件BOM边界，仅从需求层面展开设计。 2. 将从【原始需求及需求分析】【用户群体分析】【干系人分析】【竞品收集与选择】【竞品拆解】【竞品功能整合】【情景分析】和【功能列表】等8个维度进行结构化的产品设计。 ## 原始需求及需求分析 **需求方：**某中高端品牌车型的整车项目/或座舱一号位 ### 原始需求描述： 当前汽车DOW系统的主要痛点——场景理解能力、静态或低速移动物体感知、环境适应性等感知和决策不足；预警方式单一、效果差等真实体验。针对用户停车开门的场景，设计高可靠性的车辆开门预警保护系统，让用户感受到无微不至的贴心关怀。 **体验目标及设计要求拆解：** - 从安全性和用户关怀维度发散车辆开门的重要场景，让用户感受到“保姆级”的安全和情感关怀； - 考虑用户开门上下车的完整行为/操作路径； - 考虑用户全天候、多路况上下车过程可能遇到的所有影响因素，如：天气、道路环境、交通法规 - 危险提醒要保证有效性，考虑多感官的有效刺激 - 针对部分危险场景，考虑通过一些强制措施，确保用户上下车安全；考虑对本车之外的行人、车辆进行合理的预警/提醒 - 针对不同年龄、特征用户，给出合理的预警设计（如：小孩、老人、视听残障人士） - 功能的管理要简单明了，保证好找、易懂、好用 - 考虑DOW功能原子化，支持梯次配置清单/选配清单 ### 用户群体分析 **目标用户** **用户描述：**一般为车主，有高频的驾乘需求 **属性分析：**  **日常用户** **用户描述：**主要为前后排乘客用户，为次要使用者。 **属性分析**：次要使用者，只分析其关键特征属性   ### 干系人分析  ### 竞品收集与选择 **类型一：功能完全相同的竞品**——同平台；同类目标用户；满足原始需求的产品目的性  **类型二：核心功能相似的竞品**——核心功能：实时监测（多维路况）；状态判断；预警/警示信号；避险执行  ### 竞品拆解  ### 竞品功能整合  ### 情景分析   ### 功能列表    作者：王振，产品设计师 首发公众号：智能座舱研究社 本文由 @贝勒爷 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 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

Q睿智能体已经初步通过了实验室验证，并即将在部分门店上线。

小象超市已在全国20个城市开设了近千个前置仓，为社区居民提供生鲜食杂“30分钟送达”服务，今年农产品销售额将超过200亿元。

WAVES新浪潮2025邀你一起走向中国创投的「新纪元」。 <blockquote> <p>这是属于中国创投的新纪元。当下的中国创投市场，既是周期筑底的转折点，也是结构性转型的深化期。在政策主导、国资与资本高度集中的新生态下，唯有顺应趋势、灵活调整，方能在不确定性中捕捉确定性机遇。</p> <p>6月11-12日，杭州良渚文化艺术中心，36氪WAVES新浪潮2025大会以「新纪元」为主题，汇聚创投领域顶级投资人、新锐企业创始人，以及深耕科技、创新、商业的科学家、创作者与学者，共同探讨AI技术革新、全球化浪潮与价值重估等前沿议题，拆解他们眼中的商业理想和未来世界，一起讨论、寻找、走向中国创投「新纪元」。</p> </blockquote>  · 6月12日下午，在创业者会场有鹿机器人陈俊波进行了一场独立演讲，主题为「具身智能是中国产业革命的机遇」。以下为演讲全文： 大家中午好！很高兴和大家做一个交流。刚刚和具身智能相关的主题也有一些，大家可能有有些自己的理解，我们觉得具身智能坦白讲是可能比大家想象的更加重要。这个重要性体现在哪里呢？大家想一下过去30年，中国最核心的能力提升是在制造业，我们的制造业已经占到了全球的30%以上的体量，虽然我们的制造业很优秀，但一直在价值链最低端。具身智能是我们去提升整个制造业如何在价值链上往上攀升的特别好的技术，甚至把它叫做国运级的技术也不为过。  · 具体是什么意思呢？大家看一个案例，最左边的设备是中国的一家公司叫明诺，生产设计的一台传统有轮胎的清洁设备的机器，这台机器售价不到4万人民币，全球最大的一家公司（图中中间的产品），这个产品在海外售价超过8万甚至10万人民币。大家会觉得是不是德国的质量比较好，所以卖的比较贵，其实不是，它们的品质一模一样，为什么？因为德国的产品就是中国代工的，所以人家就是印一个logo就拿走了所有的利润。 今天我们做的事情是通过有鹿通用的机器人大脑，把它适配到一个传统的设备上，升级成一个智能的机器人。今天这款智能机器人在海外的售价超过4万美金，而且供不应求，原因很简单。你在欧美任意请一个人，一年的年薪都超过5万美金，而我们这样一台机器人，它设计的使用寿命是6年，所以它是一个极其优秀的ROI。 通过这样一个简单的例子，我们能看到，我们通过具身智能的技术，把中国非常优秀但特别传统、在价值链最低端的产品，它的价值提升了7倍，接近一个数量级，我觉得这是具身智能对于中国来说最大的意义。 显然，我们这个通用的大脑不仅仅可以放到一个清洁的设备上，我们真正在做的是“一脑多型”，就是怎么能够把我们具身智能的大脑适配到各种各样不同的传统设备上，把它升级为一个机器人，这是我们真正应该做的事情。 下面，介绍一下我们的模型。我们的模型本质上是一个左右脑融合的通用机器人模型。在这个部分，目前我们是放了一个开源的通义千问，它显然有非常好的语言交互能力、推理能力，但就像人的大脑一样，我们的语言脑是左脑，但是我们仍然需要一个右脑，上面右脑的部分是有鹿真正投入最核心的时间精力开发的。右脑最核心做什么事情呢？是做两件事情：一件事情是空间的智能，一件事情是决策的智能。什么叫空间的智能？所有的传感器的数据做输入，都可以恢复出一个三维世界，并且三维世界的编码和我们的语言模型特征做融合。什么是决策智能呢？通过预测未来来决定机器人接下来的行为序列应该是什么样子。  · 这是一个更加直观的介绍，未来任何一个具身智能的通用大模型都会包含这三部分，左脑就是刚刚说的语言脑，逻辑推理的能力，右脑就是空间智能，决策智能，以及小脑。今年宇树特别火热，本质上宇树真正的核心技术在小脑的部分。  ·  · 这是一个特别直观的介绍，上面是我们传感器的输入，下面会直接进行一个翻译，把这个特质在一个三维空间里做展示，其实是一个四维的时空里，所有的特征和语言对齐，这有一个好处，它就能做各种各样更复杂的交互任务。比如说，其中一个任务，这是一个叫做VQA的任务，当有传感器序列的输入以后，人类就可以用语言的方式与模型交互。比如说，我们问它的是，你直接介绍你看到的世界，下面所有的文本就是我们模型的输出，它会详细的介绍这是一个在车道线的环境，它的限速是什么样，接下来是伸向的行为。 大家可能会问，我们能做VQA有什么用？本质上这个问题就好像我们问DeepSeek和之前的大语言模型有什么不一样，最核心的一点是DeepSeek有推理能力，而今天很多的情况下，仅仅靠上一代的小模型的模式识别的技术已经不够我们用了，我们必须让我们的模型有推理的能力，才能真正完成具身智能的能力，而推理这件事情只有靠语言才能完成。即便是人类的大脑，我们不用语言也是不能做推理的。 我们通过这样一个全新的技术，有鹿成立大概两年左右的时间，我们已经获得了10项全球的算法冠军，而且和我们一起参加这些比赛的都是英伟达、Facebook、谷歌等全球AI巨头。同时，我们也获得了很多的行业大奖。 我们有两类产品，一类是刚刚提到的大脑的模式，有点像机器人行业的Tier1的供应商，而我们的目标客户就是现在在中国已经非常成熟，占据了庞大市场的传统的设备供应商。我们的使命就是通过这样一款具身智能的大脑，帮传统的制造业去做智能化的升级。第二个，有鹿也会围绕一个场景去实现自己的或者提供自己完整的机器人产品的矩阵。这个场景是我们觉得世界上最大的市场，就是家庭市场或者家庭周边的市场，围绕这个场景，我们会去提供如清洁、物流、服务等各种各样不同的机器人。 简单介绍一下进展，这款清洁的机器人是我们2024年9月份发布，到现在大概9个月的时间，我们已经签署了超过4亿人民币的订单，已经成为这个行业的销售冠军。  · 中间是我们在样机阶段的产品，这款产品最核心的想法是去实现一个外卖员能够实现的所有工作，端到端，包括跑到商家端、shoppingmall取外卖包裹，包括按电梯，能够自动上下楼，开门，在开放道路上跑三五公里，进到小区、单元楼，并且把包裹放到家门口，这是它要完成的任务。当然，它使用的场景非常广泛，不仅像美团、饿了么，盒马、山姆、KFC等各种各样的场景都需要。 人形机器人，我们也在投入，但是我们投入的方式和大部分人形机器人不太一样，比如说刚刚过去的亦庄人形机器人马拉松，平均一个人形机器人后面跟了三个人，一个人拿遥控器，一个人防止它摔倒，另外一个人拿水浇它，防止它过热。现在绝大部分做人形机器人的公司本质上是在做小脑、运控，我们的想法很简单，我们觉得一个人形机器人所看到的世界、要解决的智能性任务，和一个轮式的机器人没有太大的区别，所以我们希望用一个通用的大脑去服务好所有的机器人产品。这里面最核心的点是什么？就是这张图，无论是右边轮式机器人用到的模型，还是左边人形机器人用到的模型，它的底层模型是同一个模型，轮式或轮+臂的机器人今天已经开始大规模出货。不管是大语言模型，还是具身智能领域，有一个叫scaling law特别重要，我们搜集了足够广泛的数据，才有可能让我们的模型往前走一小步。我们最核心的想法是，今天既然我们轮式、轮+臂的机器人已经大规模推向市场，如果我们是用同一个底层模型去学习的时候，它不仅仅可以让我们的轮式、轮+臂机器人变得越来越智能，也能够让我们的人形机器人变得越来越智能，所以这是我们最核心的观点。我们最核心的想法是通过我们的大脑，可以让各种各样的设备都变得越来越智能。  · 这句话是孙正义讲的，但是我们特别赞成，“未来机器人物种的数量会超过生物物种的数量”。为什么？因为人类希望机器人在不同的场景去完成不同的任务，而在那个场景、那个任务的前提条件下，它的本体收敛到最优的形态，一定长的不一样，但是我们觉得所有这些机器人都应该拥有一个同样高度智慧的通用大脑。 谢谢大家！以上是我今天的分享。

The market situation faced by Apple&#39;s foldable smartphones is almost identical to that of AI—they are both in a position of strategic defense, lagging behind the rest of the industry.

     随着我国“人工智能+”行动加速推进，大模型技术在金融领域的应用持续落地。为全面评估金融领域大模型的专业、可靠程度，近日，上海财经大学推出的国内首个金融领域大模型评估基准升级为FinEval 6.0，新增了金融严谨性等维度并发布首份评测报告。FinEval 6.0对国内外主流大模型的评测显示，蚂蚁集团旗下理财AI“蚂小财”的模型底座在金融严谨性等维度表现突出排名第一，跑赢了众多通用大模型。  （金融领域大模型应用评测榜单，上财）   公开资料显示，上海财经大学是国内最早开展金融领域大模型测评工作的高校，并在2024年参与制定了《金融大模型应用测评指南》，这是全国首个以金融业务能力为核心的团体标准。此次，上海财经大学结合对AI企业、金融机构的调研与投资者洞察，重点完善了FinEval 6.0的严谨性评测样本，从金融学术知识、金融行业理解、金融严谨性测试、金融安全认知、金融智能体应用等关键维度，全面评估大模型在复杂金融业务场景中的表现。   同时，FinEval 6.0对国内外9款有代表性的大模型进行评测，包括DeepSeek-R1、GPT- 4o等通用基础模型，以及金融垂直领域模型。评测报告结果显示，参评模型在金融学术知识方面的表现整体优异，但在金融严谨性、金融行业理解等适配复杂场景的能力上表现各异。其中，理财AI“蚂小财”的模型底座、蚂蚁自研Finix大模型整体表现较好，总分跑赢了通用大模型。尤其在金融严谨性上，行业均值为70.27分，蚂小财超出均值17分显著领先。     （金融领域大模型应用严谨性评测排名，上财）   官方数据显示，“蚂小财”是蚂蚁集团旗下的AI理财管家，连接了蚂蚁财富平台生态内200多家基金公司、券商和财经媒体的内容与服务。在通用大模型的基础上，“蚂小财”技术团队还搭建了一套金融智能增强的技术体系，实现了金融场景内专业功能、交互体验的全面增强。   “金融领域是国内AI技术应用的焦点场景之一，但天然也对AI的专业性、严谨性等能力提出更高标准。    目前国内AI在金融领域的表现逐渐提升，不断从“博闻强识”走向“专业审慎”，为下一阶段大规模应用打好了基本盘。”测评团队负责人、上海财经大学教授张立文表示，这些“AI+金融场景”的积极稳妥探索，有助于在国际AI产业竞争中保持领先身位，也将打开我国数字金融、普惠金融建设的新局面。

 京西电竞节 x 核聚变游戏嘉年华即将开幕，热门新游试玩、精彩舞台活动、限定周边收集、沉浸式体验最热烈的玩家氛围！6 月 28、29 日，我们北京首钢国际会展中心见！ [&lt;获取核聚变2025北京站门票&gt;](https://show.bilibili.com/platform/detail.html?id=102863) 周六门票现已售罄，周日余量也不多啦！  Sloclap 曾以《Absolver》和《Sifu》赢得全球媒体关注，凭借独特的动作设计和沉浸式体验而备受好评。此次，工作室将目光投向竞技体育，致力于打造一款区别于传统体育游戏的在线足球新作。《开球！REMATCH》采用快节奏第三人称视角，强调玩家的个人操作技巧和实时团队协作，力求还原足球比赛中“每个动作都可能左右胜负”的临场感。游戏已于 6 月 19 日正式发售，登陆 PC（Steam）、PlayStation 5 和 Xbox Series X|S 平台。 本次核聚变将是《开球！REMATCH》第一次在中国与大家线下见面！作为一款主打电竞的足球对战游戏，本次表演赛也将是游戏在赛事领域的第一次尝试。Sloclap官方届时将会在B站直播间直播全程，欢迎各位前去围观！  《开球！REMATCH》从比赛本身出发，不设自动辅助、无球员属性设定，也没有传统规则中的犯规、越位或 VAR。玩家需独立操控一名球员，依靠纯手动操作完成传球、防守、配合和射门，真正考验玩家的战术意识与操作能力。 游戏在首发版本中支持多种比赛模式：3v3、4v4、5v5 和 5v5 排位赛。每局比赛都体现出高强度的互动性和团队配合的核心地位，强调“集体完成伟大动作”的理念。 # 关于 Sloclap Sloclap 是一家总部位于巴黎的独立游戏开发工作室，成立以来致力于融合动作机制与视觉风格，推出高度沉浸感的游戏体验。代表作《Absolver》和《Sifu》在全球范围内斩获多个奖项提名，广受好评。《开球！REMATCH》是 Sloclap 首次进军多人体育竞技领域的作品，团队目前拥有超过 100 位开发者，目标是打造具有深度操作性与竞技潜力的全新足球体验。 # 展会详情 展会时间： - 2025 年 6 月 28 日（周六）9：00-17：00（16：00停止入场） - 2025 年 6 月 29 日（周日）9：00-17：00（16：00停止入场） 展会地点： - 北京石景山·首钢国际会展中心 1/2 号馆 票务信息： - 单日票：全价 139 元/人 | 优惠票价 129 元/人 - 票务平台：哔哩哔哩会员购 - 特别说明： 凡在哔哩哔哩会员购购买核聚变门票的玩家们可以到现场兑换「实体纪念票」，本次门票为纪念品，不具备入场功能，现场入场请以“电子票”为依据携有效身份证件入场哦～ [&lt;获取核聚变2025北京站门票&gt;](https://show.bilibili.com/platform/detail.html?id=102863) 

 2025年6月24日，EV与札幌市签署协议，决定全球电子竞技锦标赛 《Apex英雄》世界冠军赛“ALGS”将在未来两年（2026年1月和2027年1月）继续在札幌举办。出席签署仪式的有札幌市市长秋元胜弘，Electronic Arts Esports总经理Monica Dinsmore。札幌市将进一步巩固其作为全球电子竞技基地的地位。  2025年1月举办的ALGS第四届锦标赛共吸引了超过3.4万名观众，创下了该系列赛事历史上的最高纪录。众多粉丝来到札幌观赛，促进了旅游业和地方经济的复苏，札幌作为主办城市的潜力也得到了广泛认可。 官方表示将继续重视与《Apex英雄》玩家群体的真正互动，并随着亚太地区电子竞技文化的蓬勃发展，将ALGS发展成为一项扎根于该地区的全球性赛事。  札幌锦标赛概要（计划） 日期和时间：ALGS 第5届锦标赛：2026 年 1 月ALGS 第6届锦标赛：2027 年 1 月地点：大和ハウス プレミストドーム

从“酒店荒漠”到“酒店洼地”。

 作者丨马晓宁 编辑丨陈彩娴 “大模型技术的演进远未抵达终点”，在2025智源大会召开之际，面对雷峰网关于“大模型发展现状”的疑问，智源研究院院长王仲远给出了这样的回复。 OpenAI 仍领跑通用性能与复杂推理，但国产模型已从追随者转向特定领域的引领者，DeepSeek-R1 持续引领低成本推理，阿里4月发布的Qwen3登顶全球最强开源模型。OpenAI依然在推进着探索步伐，国产模型紧追不舍。 我们必须清醒认识到，当前的 AI 技术仍处于高速迭代的深水区，大量基础性、挑战性的难题远未被攻克，技术路径与创新范式远未定型，AGI之路仍然道阻且长。 中国在人工智能领域的研究，既不应满足于亦步亦趋的跟随，更不应止步于对标 OpenAI。 早在2018年大模型机遇初现时便成立的北京智源人工智能研究院，作为中国大模型「悟道」的开创者，始终肩负着本土原始创新的重任。 「悟道」之名，承载了智源对通用智能技术路径的深刻求索。 一位早期参与「悟道」研发的核心成员曾向 AI 科技评论强调，智源在浪潮初起时的“前瞻眼光与果断魄力”是其最可贵特质，尤其是在国内大模型起步维艰之际，其毫不犹豫的经费与算力支持起到了关键作用。可以说，在通用人工智能的探索之路上，智源研究院以「悟道」系列大模型为起点，开启了中国的大模型时代。 大语言模型和多模态模型的发展，进一步推动机器人从1.0时代迈向2.0时代。目前，大模型与机器本体深度耦合驱动以具身智能为核心的机器人2.0时代，正在加速数字世界与物理世界融合。 而在今天举办的第七届“北京智源大会”上推出的「悟界」，深刻寓意着智源致力于突破数字与物理世界的藩篱，将大模型的强大认知能力真正注入并重塑现实世界。从此，大模型由数字AGI时代迈向了物理AGI时代。 「悟界」系列大模型目前包含四个模型：原生多模态世界模型Emu3、全球首个脑科学多模态通用基础模型见微Brainμ、具身大脑RoboBrain 2.0以及全原子微观生命模型OpenComplex2。 从微观生命体到具身智能体，「悟界」系列大模型试图揭示生命机理本质规律，构建人工智能与物理世界交互基座。如果说「悟道」对通用智能的求索，那么「悟界」就是对虚实世界边界的突破和对物理世界的深度赋能。在世界模型成为 AGI 核心路径的当下，智源成为了新浪潮的领航员。 **1当大语言模型性能走到瓶颈** 当前大语言模型的性能提升正面临显著瓶颈，主要源于互联网高质量训练数据的枯竭与同质化竞争。 随着公开可获取的有效文本、代码资源被大规模消耗，模型难以获得足够新颖、多样且优质的训练素材，导致学习边际效益锐减。 尽管模型架构优化与算力提升仍在持续，但核心知识的获取效率已明显下滑，性能增长曲线趋于平缓。突破这一瓶颈需依赖合成数据生成、多模态融合或小样本学习等技术的革命性突破。 早在去年的北京智源大会上，智源就对大模型的技术路线进行了预判，这条路线将会是从大语言模型往多模态、尤其是原生多模态世界模型的方向发展。这一年来，智源朝着这条路线进行了坚定探索。 在2025年北京智源大会上，智源重磅介绍了原生多模态世界模型Emu3，这是全球首个原生多模态世界模型，是多模态技术发展的重要里程碑。 跨模态交互的强大基座 Emu3是基于下一个token预测范式统一多模态学习，无需扩散模型或组合式架构的复杂性，在多模态混合序列上从头开始联合训练一个Transformer模型。  智源研究院院长王仲远 “走向物理世界的多模态模型的技术壁垒在模型本身，因为技术路线就没有收敛。”王仲远说。 当前主流方案普遍存在这样的一种困境：当以强大的语言模型（LLM）作为基座，融合视觉、听觉等模态进行训练时，语言能力常出现显著退化。这导致训练出来的模型语言能力与其他能力此消彼长，无法统一。 虽然在某些垂直领域中，多模态的某些能力比人类更强，比如人脸识别，机器的识别能力是人的无数倍，但是人类大脑不会因为收到更多信息之后突然不会说话了。为什么会出现这种问题，以及如何解决这种问题，成为了智源在研发Emu3的过程中希望探索的技术原理。 传统模型则只能处理一种类型，而该模型实现了视频、图像、文本三种模态的任意组合理解与生成。 Emu3架构从根本上规避了传统多模态模型的“此消彼长”缺陷：视觉语义不再挤占语言参数空间，而是通过符号化对齐实现知识无损融合。Emu3验证了“物理世界离散语义化” 路线的可行性，为多模态AGI提供了可扩展的技术收敛框架，使语言模型的推理生成能力首次真正覆盖物理时空维度。 这款模型支持多模态输入、多模态输出的端到端映射，验证了自回归框架在多模态领域的普适性与先进性，为跨模态交互提供了强大的技术基座。可以说，作为原生多模态统一架构，智源的Emu3让大模型初步具备理解和推理世界的能力。 见微Brainμ和OpenComplex 2 基于Emu3的底层架构，智源研究院推出了见微Brainμ。这也是本次北京智源大会最引人注目的模型之一。  它将fMRI、EEG、双光子等神经科学与脑医学相关的脑信号统一token化，并且具备强大的多模态对齐能力，能够实现脑信号与文本、图像等模态的多向映射，支持跨模态的理解与生成。在能力方面，见微Brainμ可以完成多种神经科学任务，如自动化睡眠分型、感官信号重建和多种脑疾病诊断等。 Brainμ实现了跨任务、跨模态、跨个体的统一建模，具有创新性、通用性和广泛的应用潜力，为神经科学和脑医学研究提供了强大的工具。现在，智源正在与国内前沿的基础神经科学实验室、脑疾病研究团队和脑机接口团队深入合作，包括北京生命科学研究所、清华大学、北京大学、复旦大学与强脑科技BrainCO，拓展Brainμ的科学与工业应用。 全原子微观生命模型OpenComplex2，则是实现了生物分子研究从静态结构预测到动态构象分布建模的重大突破。 OpenComplex2模型在生物分子动态特性预测、柔性系统及超大型复合物建模、生物分子相互作用精细化分析等关键任务中性能卓越，突破了静态结构预测的瓶颈。不仅可以预测蛋白质单体结构，还可进行复合物结构建模、分子间相互作用预测等，为探索蛋白质的生物学功能提供了新的途径。 智源研究院发布的多模态大模型是为了推动AI从数字世界走向物理世界，更利于解决物理需求。目前，物理世界的多模态现在还没有完全解决，以智源为代表的全球研究机构都会在这条道路上进行不懈探索。 **2向着前沿技术路径预研和探索** 在今天的智源具身智能会客厅中，银河通用的具身大模型机器人Galbot登台展示了端到端VLA大模型在商业零售场景的落地应用。  宇树G1登台，展示了敏捷帅气的“组合拳”。  全球首个人形机器人半程马拉松冠军天工2.0完成“准备甜点”的精细化服务任务，获得满堂喝彩。  2025智源大会，设置了智源研究院AI科研成果互动体验展台，带来了从具身智能到脑科学、数字心脏等领域的最新应用。 看到这个场景，我们不禁想问，在具身智能发展如火如荼、多家企业纷纷加大投入，致力于推动这一前沿技术的研发与应用的现在，智源还能做什么？ 答案一直就在智源的定位中——做高校做不了，企业不愿意做的事情，预研和探索前沿技术路径。 在具身智能领域，伴随着中国在制造业、丰富的场景、政策支持上的优势，智源所做的跨本体具身大小脑协作框架RoboOS 2.0和具身大脑RoboBrain 2.0，再次为产业发展注入新动力。 跨本体具身大小脑协作框架RoboOS 2.0 RoboOS 1.0发布于2025 年 3 月 29 日，到现在为止，不到3个月的时间，智源就发布了它的升级版，跨本体具身大小脑协作框架。 跨本体具身大小脑协作框架RoboOS 2.0是全球首个基于具身智能SaaS平台、支持无服务器一站式轻量化机器人本体部署的开源框架。 同时，RoboOS 2.0也是全球首个支持MCP的跨本体具身大小脑协作框架，旨在构建具身智能领域的“应用商店”生态。 在该框架下，可一键下载并部署来自全球开发者创建的相同型号机器人本体的小脑技能，完成大小脑的无缝整合。RoboOS 2.0实现了小脑技能的免适配注册机制，显著降低开发门槛，典型场景下，相关代码量仅为传统手动注册方式的1/10。 相较于1.0，RoboOS 2.0对端到端推理链路进行了系统级优化，整体性能提升达30%，全链路平均响应时延低至3ms以下，端云通信效率提升27倍。在功能层面，新增了多本体时空记忆场景图（Scene Graph）共享机制，支持动态环境下的实时感知与建模；同时引入多粒度任务监控模块，实现任务闭环反馈，有效提升机器人任务执行的稳定性与成功率。 具身大脑RoboBrain 2.0 智源研究院发布的具身大脑 RoboBrain 2.0 是目前全球最强的开源具身大脑大模型，它在空间推理与任务规划等关键指标上展现出卓越的性能，全面超越了众多主流大模型。  RoboBrain2.0官网：https://superrobobrain.github.io RoboBrain 2.0 的优势在于其能够精准地理解和推理复杂空间关系，并制定高效的任务规划方案。例如，在机器人导航、物体操控以及多步骤任务执行等场景中，它能够快速准确地分析环境信息，确定最优行动路径和操作方式。 这使得机器人在各种实际应用场景中，如物流配送、家庭服务、工业生产等，能够更加高效、智能地完成任务，极大地提升了机器人的自主性和适应性。 在任务规划方面，RoboBrain 2.0相比于RoboBrain 1.0的基于Prompt的多机任务规划机制和初级空间理解能力，进一步扩展了基于多本体-环境动态建模的多机协同规划能力，可实时构建包含本体定位的场景图（Scene Graph），并自动完成跨本体的任务规划。 实验数据显示，RoboBrain 2.0的任务规划准确率相较RoboBrain 1.0实现了74%的效果提升。 在空间智能方面，RoboBrain 2.0在原有可操作区域（Affordance）感知与操作轨迹（Trajectory）生成能力的基础上，实现了17%的性能提升。 同时，RoboBrain 2.0增加了空间推理能力（Spatial Referring），新增了闭环反馈以及具身智能的深度思考能力。 当下的具身智能大模型面临“不好用、不通用、不易用”的特点。“不好用”是指具身大模型远没有到ChatGPT时刻；“不通用”是指具身大模型只能用于一个本体或同一品牌的本体；“不易用”是指大脑、小脑本体的适配难度比较高。 智源发布的RoboOS 2.0提升机器人多任务处理与环境适应力，RoboBrain 2.0强化其感知理解和决策规划。 二者都是为解决这三大问题而存在，现在已全面开源，包括框架代码、模型权重、数据集与评测基准，以助力推动具身智能研究和产业应用的发展。 目前，智源研究院已与全球20多家具身智能企业建立战略合作关系，共同打造开放繁荣、协同共生的具身智能生态体系，为全球研究者和开发者提供了一个强大的基础平台，促进了具身智能技术的交流与创新。 **3通往AGI的漫漫征程** 在今天上午智源大会主论坛上，图灵奖获得者 Richard Sutton在线发言，“现在世界所发生的一些进展都已经证明了我们向通用人工智能发展，”他再次强调了他所坚持的，“我们已经来到了经验的时代。” 然而，一个共识则在于，AGI的研发需要持续的跨学科研究与探索，预计在未来十年甚至更长时间才能看到显著进展。 深度推理模型仍是 AI 认知与逻辑能力的基础，例如语言理解、复杂问题拆解等场景不可或缺，强化学习在动态环境交互中展现的能力是不可替代的。 目前，AI在特定领域的表现已经取得了显著成就，但是通用人工智能（AGI）仍处于发展初期。AGI的实现需要在多个方面实现重大突破。 智象未来创始人兼CEO 梅涛在本次大会的大模型产业CEO论坛上说，“现在的大模型，无论是大语言模型还是视频模型，其实都没有产生新的智能，都是在复制这个世界。” 如何才能产生智能呢？这是一个目前无法收敛的问题。基础模型重要，强化学习也很重要。发展需要多元技术融合，而非单一路径主导。智源研究院拓展原生多模态，也是希望去发现是否有其他的多模态技术路径和技术架构。 多模态的ChatGPT时刻仍未到来。Sand.AI CEO曹越将目前的多模态模型发展阶段比作2018年的BERT，难以Scalable成为了最大的痛点。 我们能够对世界真正建模吗？对于王仲远而言，要解决这个事情，难度非常大，不仅仅是一个技术路线的突破，还是一种理念的突破。 “人工智能再往下发展，一定要解决对于空间、时间与物理世界交互，对于宏观世界、微观世界的理解，这也恰恰是智源研究院做的研究方向。” 雷峰网

微软在最新推出的 Windows 11 Build 26200.5661 (开发版) 和 Build 26120.4452 (测试版) 中对系统指示条位置进行了扩展，默认情况下指示条只在屏幕中央底部出现。而在新版本中微软增加设置选项允许用户将指示条移动到屏幕顶部中央位置，这样做显而易见的好处是指示条看起来更加明显，用户也不需要低头或者将眼神放到屏幕底部查看指示条。 系统指示条包括调整音量时的音量指示、调整屏幕亮度时的亮度指示等，当出现指示条时用户也可以通过鼠标进行拖动以快速调整。 此次新增的位置还包括屏幕左上角，也就是实际用户可以选择的位置包括屏幕中央底部、屏幕中央顶部和屏幕左上角，系统默认的位置是屏幕中央底部。 这个选项可以在 Windows 11 设置、系统、通知、指示条位置中进行调整，这个新功能预计还需要 2~3 个月才会抵达 Windows 11 正式版，使用正式版的用户请耐心等待。   [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1508724.htm)