OpenAI周三警告称，即将推出的模型在制造生物武器时将面临更高的风险——尤其是对于那些并不真正了解自己在做什么的人来说。公司和整个社会都需要为未来做好准备，未来业余爱好者可以更容易地从简单的车库武器发展成为复杂的特工。 OpenAI 高管表示该公司预计即将推出的模型将在公司的防范框架下达到高风险水平。因此，该公司在一篇博客文章中表示，正在加强对此类模型的测试，并采取新的预防措施，以防止它们协助制造生物武器。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0619/874d3aa31a6bde6.jpg) OpenAI 并未设定首个达到该门槛的模型的具体发布时间，但安全系统负责人约翰内斯·海德克 (Johannes Heidecke) 向 Axios 表示：“我们预计我们的 o3（推理模型）的一些后继者将达到这一水平。” OpenAI 并不一定说其平台能够制造新型生物武器。相反，它认为，如果不采取缓解措施，模型很快就会实现所谓的“新手提升”，或者允许那些没有生物学背景的人去做一些有潜在危险的事情。 海德克说：“我们还没有进入一个完全未知、前所未有的生物威胁时代。我们更担心的是，专家们已经非常熟悉的生物威胁会再次出现。” 其中一个挑战是，人工智能的一些能力虽然可以帮助发现新的医学突破，但也可能被用于造成伤害。但是，海德克承认 OpenAI 和其他公司需要能够高度准确地检测和防止有害使用的系统。 他说：“这并不是说 99% 甚至十万分之一的表现就足够了。我们基本上需要近乎完美，人工监控和执法系统需要能够快速识别任何逃避自动检测的有害用途，然后采取必要的行动防止危害发生。”  OpenAI 并不是唯一一家警告模型将达到潜在有害能力新水平的公司。 上个月发布 Claude 4时，Anthropic 表示，由于该模型可能助长生物和核威胁的传播，因此正在启动新的预防措施。各公司也纷纷发出警告，现在是时候开始为人工智能模型能够在广泛任务中达到或超越人类能力的世界做好准备了。 OpenAI 表示将于下个月召开一场活动，召集某些非营利组织和政府研究人员讨论未来的机遇和风险。OpenAI 政策负责人 Chris Lehane 向 Axios 表示，OpenAI 还希望扩大与美国国家实验室以及政府的合作。 莱哈内表示：“我们将探索一些额外的工作，以便能够真正有效地利用这项技术来打击那些试图滥用这项技术的人。” Lehane 补充道，最强大模型能力的提升凸显了“至少在我看来，在世界范围内建设人工智能、真正由美国主导的重要性”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507834.htm)

远离流浪狗！尤其是身材娇小的儿童和女性，因为更容易激发它们的狩猎本能。海外媒体报道，**近日在美国阿肯色州亚历山大市，15岁少女马凯拉·佛特纳喂食流浪犬时，遭40只狗围攻致死。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/085f2426-b8b9-417d-984e-732591dba7fd.png) 有目击者称，警察刚靠近一处私人住宅围栏，就有一大群狗冲过来，**直到他掏出配枪朝地面开了两枪才让狗群四散逃离，而死亡的女孩就躺在不远处地面上。** 几个月来，邻居们一直抱怨这群狗的问题越来越不好控制，许多人向当地官员投诉，然而官员回应称没有动物管理部门，他们对此无能为力。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/ec410c18-ceee-408f-9fc8-2e56072a05ea.png) 当地居民透露，**有新搬来的居民喜欢养很多狗，但是不管理，导致流浪犬数量激增，其中有些狗非常凶猛。** 马凯拉和她的母亲非常有爱心，在发现狗被主人随意遗弃后，就想要救助它们，一直试图照顾这些狗。 此前她母亲曾在社交媒体发文：“我发现一对80多岁老夫妇囤狗，遍地都是小狗，今天又出生了一窝。” **没想到的是，她们的爱心终究是错付，甚至还为此付出了生命的代价，怕是女孩母亲悔不当初。** 当地动物服务中心证实，事件发生后已对14只狗实施安乐死，但袭击发生时被锁在屋内的四只狗仍留在该住宅内。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/6f24b3dd-c327-4d7e-86d8-0e7e9defac7b.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507830.htm)

今天早上，@Tily 同学分享了一个有趣的消息，只需要在安卓小红书设置页面的“设置”标题上，点击6次即可开启小红书开发者模式。@Appinn 虽然没什么用，但挺有意思的 具体入口 小红书 > 我 >

在 Mac 上追求效率这件事，从来没停过。我们都用过各种工具来提高工作流速度，从早年的 Alfred 到系统内建的 Spotlight，好用是好用，但你总感觉，它们做的事就那么几样，边界很清晰。 直到 Raycast 出现，一下子把这个品类给「打开了」。它不仅能启动应用、查文件、换算单位、排列窗口，连剪贴板历史、日历事件、速记浮窗、翻译、跑脚本、跑 AI、连 Wi-Fi、开热点……都能一口气干了。 它也不只是 macOS 的「万能遥控器」，最夸张的是，Raycast 直接把 AI 大模型整合进了操作系统的体验里，Claude、GPT-4o、Gemini 2.5 Flash 想用哪个都能切。  一行光标，一段指令，和一整套响应迅速的交互逻辑，Raycast 创造出了全新的 macOS 操作体验，它是一个让你「重构操作习惯」的效率中枢。 而就在 WWDC25 上，苹果终于把 Spotlight 更新成了更聪明的版本，加入自然语言搜索、图片识别、Siri 整合，但看完很多人只说了一句话： 「这些 Raycast 早就能做到了。」 而与 AI 大模型打通后，Raycast 更是直接变身离你最近的 AI 助手，为 Mac 加上双重效率引擎   # 01 一个键盘驱动的「效率宇宙」   Raycast 的底层逻辑是：少碰鼠标，多靠键盘。 所以它首先是是个高度可定制的「Mac 控制台」，基础操作和 Spotlight 类似，但快得多、顺得多。 在任何界面按下启动键，就能打开 Raycast 的控制栏，在控制栏里，最基础的操作有： - 启动应用和搜索文件 : 输入要打开的应用或文件名，比如输入「sa」会显示「Safari」。  - 计算与单位换算 : 直接在输入框键入数学表达式，如「10*3.14」，或进行单位换算「10kg to lbs」，「100℉ = ℃」答案都能即时呈现。时区转换、汇率换算也不在话下。  - 系统指令 : 输入「Sleep（睡眠模式）」、「Restart（重启）」或「Empty Trash（清理废纸篓）」等指令，即可快速执行系统操作。 - 窗口管理 : 这是 Raycast 的一大亮点。通过「Left Half（左半屏）」、「Top Right（右上角）」、「Maximize（窗口最大化）」等指令，可以迅速排好任务窗口，对于需要频繁分屏工作的用户来说，这简直是福音。  - 剪贴板历史： Raycast 会自动记录你复制过的所有内容，包括文本、图片和链接。你可以随时呼出剪贴板历史，搜索、筛选、复制粘贴。无论是几小时前的一段代码，还是一周前的一张截图，都能被轻松找回。  - 内置的实用小工具： Raycast Focus，能帮你设置番茄钟或屏蔽通知；Raycast Notes 是一个浮窗速记备忘录；网络控制面板能快速切 Wi-Fi、开热点、选蓝牙连接……这些工具就像桌面上的万能小瑞士军刀，让你在不切换窗口、不装其他 App 的情况下解决 90% 的杂事。  Raycast Notes，非常适合随手记想法。 如果说这些功能 Spotlight 也能做到，那以下的功能就更硬核也更好用了。 Quicklinks（快链），顾名思义，快速抵达链接，你可以自定义关键词直达网址或触发搜索。 比如我就创建一个「词」与「链接」之间的 Quicklinks，「gg」就是在 Google 上搜索，「ytb」是搜索 YouTube，随后再输入关键词，它就会跳转浏览器显示搜索结果。  经常需要打开固定网页的也可以创建一个 Quicklinks，比如我设定「gp」就会打开极客公园官网，「edit」就会打开文章排版的网站。 Quicklinks 是典型「用了回不去」的功能，我再也不需要打开浏览器，输入网页，再在网页搜索栏里输入内容。几个字母，即可让我直达结果。 强大的扩展商店， 在 Raycast 中输入「Store」，你就打开了一个新世界。 Store 是一个由 Raycast 社区驱动的小生态系统，开发者们为主流应用和服务开发了定制插件，这些插件能覆盖从开发工具到日常应用的各种场景。  想直接从 RayCast 启动 Zoom 会议？有 Zoom 扩展。需要快速翻译？Google Translate 扩展一键搞定。想从视频网站把视频扒下来？装个 video downloader 即可。 在这些插件加持下，只在 Raycast 界面，你就能实现查 Notion 数据库、发 Tweet、控制智能家居、查询股票、加密货币、搜索 Giphy 动图、测网速……各种花样百出的功能。 Store 的存在，让 Raycast 从一个系统启动器，演变成了一个「超级入口」，让 Raycast 不再仅仅依赖于自身的更新迭代，而是建立在整个开发者社区。 至此，我们还没提到 Raycast 在今年更新的真正杀器： AI。   # 02 当启动器拥有了「AI 大脑」   Raycast 在 2023 年推出了 Raycast AI 功能，并在 2024 年将其逐渐深度整合进操作体验里。 Raycast AI 的最大亮点是不锁模型， 用 Raycast 的介绍说就是：「一个界面，一打模型」 。 它支持几乎所有的主流大模型，甚至细化到不同的版本，用户可以根据任务需求，在多个顶尖的大模型之间自由切换。 你可以用 GPT-4o 进行复杂的逻辑推理和高质量的文本生成；在需要更强创造力和更长上下文理解时，切换到 Claude 3.5 Sonnet。 模型的反应速度、智能水平、参数量、优势领域也会直观显示在界面，告别「盲选 AI」。  最基本的 AI 功能是聊天： 你可以通过 Raycast 唤起一个聊天窗口，和它对话。它能回答问题、写邮件、翻译文字、做代码解释、总结段落等等。  Raycast AI 会以最快速度响应，无需浏览器、无需登录、无需额度焦虑。小问题让 Raycast AI Chat 随叫随到，复杂的上下文，也可以打开 Raycast AI 窗口应对。  在完整的 AI 窗口里，除了可以调用不同大模型外， Raycast AI 还支持给不同模型「预设」角色和 Store 插件扩展。 比如你可以设置 Claude 3.5 为一个「考官口吻的雅思陪练」，也可以给 Gemini 2.5 加上 DALL·E 扩展，设定为「抽象主义画手」，或者给 Grok3 加一个维基插件，让它化身「维基风 AI」。 和对话式 AI 最大的不同之处在于， Raycast 做出了「Context‑Aware（内容意识）式交互」 ：在任何应用选中一段文字，按下 Raycast AI 快捷键，就可以让 AI 即时总结、翻译、改写、扩写。 比如在 Safari 里看到一篇冗长的英文报告不想看？选中唤起 Raycast AI，输入「总结成中文要点」；看到一封措辞强硬的邮件？框选内容，唤起 AI 输入「回他一封礼貌但坚定立场的邮件」即可。 这把传统意义上「复制 - 打开模型应用/网站 - 粘贴 - 输入指令」的过程，精简至「选中 - 输入指令」，全程都不需要离开原本界面。 Raycast AI 另一个重量级功能是 AI Commands：允许你自定义 AI 的行为方式，把你常用的 Prompt 变成快捷命令，一键触发。 比如你可以写一个 Prompt 是「请根据我提供的产品特点 {内容}，生成三段适合在小红书平台发布的推广文案，要求语气亲切、多使用 emoji、并包含 3-5 个热门标签。」在选择好模型后，就可以创建一个「小红书文案」指令。 从此只要在 Raycast 控制栏输入「小红书文案」，就会执行这个指令。 每一个 AI Command 都可以自定义绑定快捷键、设置默认模型、指定输入来源（比如来自剪贴板），执行完还可以自动复制或插入结果。   它甚至去搜索了这个产品的信息｜图源：Raycast     这就是 Raycast AI 的厉害之处： 它把 AI 从聊天界面解放出来，变成一个随时待命的执行器 。 如果你有一点编程能力，Raycast 还支持用 JS/TS 写插件，并在插件中调用 AI，比如接入第三方 API，如天气、加密货币、新闻源等等。  重点是，这一切跟 Raycast 的主功能完全融合，只需要在操作栏里输入指令后 @ 应用名 即可。 比如我打一句「晚上 6 点在 UME 看电影，晚上 11 点做早报 @calendar」，Raycast 会识别地点、时间、日程后，按顺序在日历里创建日程。  我输入「My Schedule」，它就清晰罗列出我要干嘛，接下来的日程是什么。  能够理解自然语言，并且可以调用正确应用执行指令，这正是 WWDC25 上，苹果对 Spotlight 的「大改造」，Raycast 早已实现，并且比 Spotlight 更开放，扩展性和可玩性也更高。 当然，没有工具是完美的，Raycast 也有些瑕不掩瑜的小问题。 首先 Raycast 目前没有中文界面，虽然支持中文输入，但有时会反馈英文结果。 其次，繁多的功能， 让 Raycast 学习成本并不低，光是理解基础功能都需要看教程，想要用好 Raycast 还得做大量的自定义工作 。 而要解锁 Raycast 的「大杀器」AI 功能，还需订阅每月 8 美元的 Pro 套餐。然而，这个套餐内提供的模型，并不一定比各家官方免费使用的版本更强。 以 Google 的模型为例：在 Pro 套餐中，用户最多只能使用 Gemini 2.5 Flash，若想调用更强大的 Gemini 2.5 Pro，则必须升级到每月 16 美元的 Pro+ 套餐。但在 Gemini 官网，用户每天都有额度可以使用 2.5 Pro，2.5 Flash 更是不限额开放。 所以如果你对大模型能力有追求，或想重度使用 Raycast，可以一步到位上高级版 Pro Advanced，每月约 150 人民币，所有大模型随便切，所有功能随便用。  不过免费版 Raycast 能提供的功能，也已经超过了许多启动器应用。 相比之下，苹果在 WWDC25 上宣布对 Spotlight 的更新显得「官派」很多。虽然增加了自然语言搜索、图片识别能力，并支持更强的 Siri 集成，但它本质还是个「闭源搜索工具」，听起来挺智能，实际能做的事却远不如 Raycast 灵活多变，你甚至可以把它理解为一个被阉割过的 Raycast 平替。 Spotlight 的核心逻辑，依然是一个由苹果主导、自上而下定义的封闭体系。用户是体验者，是规则的接受者，而非共建者。 而 Raycast，就像是另一个维度的产品， 它既是你掌控 macOS 的超级控制台，又像是浏览器插件商店的桌面版，更是一个高度可定制的 AI 中枢，关键是，它赋予了你「定义任务如何被完成」的权力 。 它展现了一个 AI 时代软件该有的样子：前台简洁优雅，理解自然语言，丝滑融合 AI，后台串联做事，对外开源扩展。 对于「Power Users」这些爱折腾的效率爱好者来说，这不是省几秒的事，而是把「AI 时代我怎么用电脑」这事儿，彻底换个思路。 在 Raycast 身上，你甚至能看到下一代桌面操作体验的雏形：一切操作，归于你一句独特的指令。

Qualys 用不到十行命令就演示成功，Ubuntu / Debian / Fedora 默认装的服务器版同样沦陷。

 Kakao Games今日宣布，由Chrono Studio开发的全新动作MMORPG《时空奥德赛（Chrono Odyssey）》将于6月19日（周 四）15:00起开放客户端预下载。 此次开放预下载，旨在让获得测试资格的玩家提前做好准备，从而在测试开始后能够第一时间畅快游玩。入选测试 的玩家可通过PC平台Steam上的《时空奥德赛》官方页面下载客户端，官方也将在测试期间根据服务器情况适时 追加测试资格发放。本次全球封测将于6月20日（周五）15:00正式启动，持续至6月23日（周一）15:00，为期72 小时。 此次封闭测试中，玩家将可抢先体验游戏世界中约四分之一的地图内容，深入探索诸如“悬赏任务”“试炼挑战”“野外 Boss战”及“组队副本”等多样化战斗玩法。此外，游戏也开放了“采集”“钓鱼”“道具制作”等生活类系统，为玩家提供战斗与成长并重的MMORPG多元体验。  本作通过 - 虚幻引擎5打造的广阔开放世界 - 美学与真实感交织的黑暗奇幻世界观 - 利用时间操控系统“时 空控制器”构建原创战斗机制 - 融合魂系风格的硬核动作体验 - 随时间自然流转的昼夜系统 多项核心特色为全球玩家带来独具一格的游戏体验，旨在玩法与视觉表现上实现差异化，为全球玩家带来前所未有的沉浸式开放世 界冒险体验。 由 Kakao Games 负责全球发行的《时空奥德赛（Chrono Odyssey）》预计将登陆 Steam、Epic Games Stor e、PlayStation 5 以及 Xbox Series X/S 等平台。游戏将采用“买断制”（Buy to Play）发售模式，无任何“氪 金变强”（Pay to Win）机制，致力于为玩家带来纯粹而沉浸感十足的MMORPG体验。 与此同时，自全球封闭测试消息公布以来，《时空奥德赛》的热度持续攀升，当前已吸引超过150万名玩家报名参 与，足见其在全球范围内都引发了高度关注与期待。 有关《时空奥德赛》全球测试的详细信息可以在Steam页面以及官方网站进行确认。 《时空奥德赛》官方Steam页面：[点此前往](https://store.steampowered.com/app/2873440/Chrono_Odyssey/)

鸡贼加上实诚，不就是机巧么？

内观消费者的市场，远高过那些有社会阶梯要爬的中年人。

上海南京路上，中国第一家哈根达斯门店或许即将消失在大众视野。

<blockquote><p>在面试的舞台上，角色的转换往往带来不同的视角和感悟。作为一名曾经的求职者，如今成为了面试官，作者在面试产品实习生的过程中，不仅审视着候选人的能力与潜力，也在反思自己当年的面试经历。</p> </blockquote>  最近半个月都在面试产品实习生，周五下午 hrbp 问我这周面试的这批候选人中有没有合适的，正巧周三面试的候选人 c 在追问面试结果，我犹豫了下提出了自己对 c的顾虑点，建议 hrbp 和 c 再沟通一下再决定是否要录用。临近下班和 hrbp 电话沟通后，我还是放弃了能力突出但不适合的 c，做决定的那一刻突然理解了当年面试我的那位面试官。 ## JD 与考察点 国内团队五月份底离职了一位正职产品，正职 hc 还没下来，也正好接近暑期，是大家找实习的高峰期，所以先放出了 2 个产品实习生的 hc。考虑到 b 端系统上手的复杂性，硬性要求实习期≥5 个月，同时会考察产品思维、沟通表达能力、是否积极主动、责任心、思考与执行能力。 ### 1. 积极主动性 JD 里有专门提到加分项之一是了解公司正在做的产品。面试时我会问候选人对我们的产品的了解，有的候选人会尝试注册我们系统进行体验，有的候选人会搜索相关资料了解，有的候选人会结合自己的实际体验聊类似产品的体验，也会有完全没有准备谈不上两句的候选人。 候选人是否积极主动在初级岗位的考察占比会比较高，能过简历的候选人的能力基本都能 cover初级岗位的工作内容，而积极主动的程度往往能看出候选人对这份工作的在意程度，更积极的候选人往往更愿意投入这份工作更多的精力。 ### 2. 沟通表达能力 沟通表达能力是比较容易判断的。在面试开始我会先介绍岗位工作内容，再请候选人有针对性地介绍相关的经历和优势。有的候选人会熟练地背诵准备好的介绍内容，有的候选人会根据我提到的内容有针对性地调整介绍内容。 在后续的沟通中，我会尽量营造轻松一些的面试氛围，让候选人能够放松一些。有的候选人虽然有些问题回答不上来，但在沟通中能够有条理地表达自己，有的候选人遇到自己没准备的问题会很慌张，有的候选人会沉默一些，没有更多地展开表述观点。对产品岗位而言，每天需要和很多不同的部门沟通协作，愿意表达自己的观点，能清晰有逻辑地表述观点是很重要的一个考察点。 ### 3. 产品思维 候选人有几个类型：第一种是有产品实习实习经历/项目，第二种是虽然没有产品经历，但有研发/运营/数据分析的实习经历，第三种是没有互联网公司的经历，但背景优秀也做过和产品相关的校园项目。 首先会着重挖项目负责的内容，做了哪些事情，这么做的原因，如何推进的，得出了什么结论，收获了什么，做得最好的点是什么，再做一次会想要完善什么…..除了项目相关，也会问最近使用频率最高的 app 是什么，和同类的 app 对比体验好的地方是什么，哪些地方体验感不好，会选择如何优化。 其实不必夸夸其谈，实习生大多没机会深度参与项目，只需要能讲清楚自己做了哪些事情，事后有复盘思考，能让人感受到对产品的热情，能从产品的角度去考思考项目运行逻辑就行。 ### 4. 其他 除了上面的 3 个主要考察点，也还有一些加减分项，比如入职时间、实习期的长短、性格特点、精神面貌……也和岗位的紧急程度以及hc 数量有关系，紧急的岗位大多要求会低一些，hc 放出后，越到后面筛选的要求会越高。 ## 共鸣时刻 现在再看当年面试某厂的自己，回答的那是一塌糊涂。二面碰上了压力面，面对面试官对项目的刨根问底，只能坑坑绊绊地回答，让说出微信公众号的优缺点也没答到点上，那个时候才知道把产品工作想的太简单了，自己离成为优秀的 pm 还很远。现在想想自己能通过几轮面试除了幸运，应该就是主动体验了产品写了分析报告，在积极主动上加了分。现在自己看到积极主动的候选人，也总想着多聊一下能多发现一些优点捞一把。 我放弃候选人 c 的原因是，c 虽然能力突出，也有多段产运经历，但期望的产品方向是数据产品，和公司的产品方向不是非常匹配。比较有个性，和 hrbp 聊的时候，提到自己有多个 offer，如果入职想要我能直接带她而不是其他的 mentor，还需要有一个月对公司工作氛围的考察期，一个月后才能确定自己在公司待多久。虽然在面试过程中我觉得 c 的能力是超过预期的，但我会担心一个月后我需要再花时间重新招人，c 的性格也会让我担心容易和其他部门产生冲突，我需要会费更多的精力安抚情绪解决冲突。所以虽然 c 很优秀，但并不是最适合这个岗位的候选人。 放弃候选人 c 时，回忆起自己当年也挺有个性的，当年我拿着其他 offer 议价、追问带教人时，面试官或许也在权衡：要不要为一个有个性的候选人，额外投入情绪价值。招聘不是选最优秀的人，而是找最适配的人。（PS：现在的小朋友真的太难了） 作者：产品Qiana，公众号：小陈的大house 本文由 @产品Qiana 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。

<blockquote><p>随着AI技术的飞速发展，搜索引擎正在经历一场深刻的变革。从传统的关键词匹配到如今的生成式搜索（GEO），信息获取的方式和企业的营销策略都发生了巨大的变化。本文将深入探讨GEO（生成引擎优化）这一新兴概念，解释它如何让企业内容在AI生成的答案中获得更高的曝光率。</p> </blockquote>  随着各大搜索引擎纷纷深度布局AI，搜索领域正悄然发生变革。 百度的AI搜直接占到头部位置，360搜索调用DeepSeek大模型，微信搜一搜也引入腾讯混元大模型，搜索方式从传统SEO迈向生成式搜索（GEO）新时代。用户搜索习惯面临突破性改变，企业获取流量的路径也随之重塑。 GEO（Generative Engine Optimization）作为新兴领域，与SEO算法截然不同。它专注于影响ChatGPT Search等AI搜索引擎的生成结果，提升网站内容在大模型中的曝光与可见度。 对于企业，GEO会成为新的流量入口，可助力内容高频亮相于AI生成答案中，实现指数级曝光与影响力扩张。 ## 一、GEO(生成引擎优化)是什么？ 生成引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）是伴随大型语言模型（LLMs）崛起的新型流量增长策略。 与传统 SEO 聚焦于搜索引擎的网页排名不同，GEO 的核心目标是让企业内容成为 AI 生成回答的优先引用来源—— 即使用户不直接点击网站，也能在 AI 答案的来源标注中获取品牌信息，实现 “无点击曝光” 的营销价值。 **豆包 GEO**  **DeepSeek GEO**  核心发现：AI仅引用权重靠前的文本链接，因此GEO的关键在于让企业内容成为AI的 “首选数据源”。 ## 二、GEO是如何工作的？ ### 1、两种搜索模式的底层差异  ### 2、标准化工作流程 当用户提问时，AI 遵循三步处理逻辑： - **关键词检索**：通过用户提问的关键词检索相关网页内容； - **LLM 摘要生成**：将多源信息整合成自然语言回答； - **来源嵌入**：在回答中为所生成的答案嵌入引用来源，但引用的方式和传统的搜索排名有所不同。 ## 三、GEO 优化策略，提升 AI 引用率 根据ACM SIGKDD 会议研究，有效 GEO 策略可使内容可见性提升40%，具体操作如下： **1、构建权威引用体系** - 嵌入政府报告（如商务部行业白皮书）等专业机构数据； - 引用腾讯、网易等主流媒体观点，强化内容可信度。 **2、数据化内容表达** 示例：将“产品深受用户喜爱” 改为 “服务 10 万 + 跨境企业，复购率提升 35%”； 逻辑：量化信息更易被AI 识别为 “客观依据”。 **3、多平台矩阵分发** 海外布局Reddit、Quora，国内覆盖搜狐、腾讯等平台； 策略：各平台内容统一推荐核心产品，形成“多源共识”，增强 AI 抓取概率。 **4、结构化引述设计** 将观点转化为“权威身份 + 直接引语”： - 传统表述：“跨境电商是趋势” -  GEO优化：“亚马逊全球副总裁指出：‘2025 年跨境电商规模将突破 3 万亿美元’” **5、时效性信号强化** 在标题/ 正文标注更新日期：“2025年6月最新AI 搜索优化白皮书”； 原理：AI 优先抓取近 6 个月内的 “新鲜内容”，提升权重。 ## 四、SEO 与 GEO 的核心差异  ## 五、常见问题与行业洞察 **1、GEO 会取代 SEO 吗？** 不会。 GEO是 SEO 的延伸：SEO 保障传统搜索流量，GEO 抢占 AI 时代曝光，两者需协同布局。例如：SEO 优化官网关键词排名，GEO 同步优化各平台内容以成为 AI 数据源。 **2、不同AI 的搜索逻辑一致吗？** 不一致。 受训练数据、模型版本、知识截止日期影响，同一问题在不同语言大模型中的答案可能不同。建议企业定期在多平台测试优化效果，动态调整策略。 本文由人人都是产品经理作者【胡先务】，微信公众号：【老胡的运营笔记】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自ChatGPT搜索截图

「美团既白，可以节省 70% 的时间来拿到最终结果。」首批试用 AI 的杭州黄龙饭店，率先给出了数据上的反馈。 6 月 5 日，美团发布了一款专注酒店场景的 AI Agent「美团既白」，这也是国内首个面向酒店商家的 AI 工具。 相比于 「啥都懂但不专精」的通用大模型，它更擅长解决酒店经营中的实际问题，这也体现出美团一贯的务实风格。 虽然通过深度体验美团的零代码开发平台 NoCode，我们已经见证了美团是如何通过 AI 技术简化复杂的研发流程，也对美团的 AI in products 战略有了初步认知。但它能否从「辅助研发」扩展至更广泛的「驱动实体商业经营」，让我们充满了好奇。 美团既白究竟能否真正帮助酒店进入综合数据决策的新阶段？带着疑问，笔者对美团既白的产品功能，以及底层技术支撑进行了全面调研。 # 01 提效 70%，酒店人终于能喘口气了 杭州黄龙饭店是美团既白正式面向酒店商家推出之前的首批试用者，董事长杜宏新在提起试用体验时举了一个生动的例子：暑期要到了，如果是以往，他们此时正在翻箱倒柜的查旧账，淄博烧烤、甘肃麻辣烫火爆起来的时候，营销方案是怎么做的？经营数据如何？再通过这些碎片拼凑出今年的策略。杜宏新说：「从某种程度来说，这堪比闭门造车。」 传统经营模式下，实体经营往往面临三大痛点：一是数据决策滞后、二是客户服务低效、三是经营分析繁琐。就像抖音商家常因无法及时掌握热门趋势数据，错过爆款商品的推广时机；微信私域运营者面临大量客户咨询，却难以快速响应，导致客户流失。而美团既白，就是为了解决酒店商家经营中存在的实际问题而诞生的产品。 经营策略的制定需以数据决策为先导。一句「暑期青岛的城市热度如何？」的提问背后，美团既白已在几分钟内完成了交通流量分析、商圈预订热度评估、商圈热度洞察，并快速生成一份完整分析报告。如进一步追问「竞争圈的酒店表现情况」，美团既白还能通过流量对比、客群结构、支付订单等信息，生成包含定价策略与服务升级建议的完整方案。  杜宏新还提到，可以通过美团既白来分析城市即将发生的热点事件，比如演唱会、马拉松或其他热点，以及机场的机票预订、火车票预订这些大的周边环境数据。 以演唱会热点事件为例，美团既白能够通过结构化数据分析，帮助商家制定针对性营销策略。比如，对热门明星的演唱会场次，建议酒店在保证合理利润的情况下适当调整房价；对于相对冷门的场次，采取优惠策略吸引顾客，提高入住率。同时，结合演唱会场馆与酒店的距离，以及过往当地举办演唱会时美团平台的住宿热度变化趋势，精准预测住宿需求。 客户服务方面，传统预抵外呼占用大量人力，且存在诸多无效通话。这与金融、地产行业的外呼推销类似，每天几百上千的电话使用同一套说辞，不仅浪费资源，还影响客户体验。而且酒店行业每天要处理大量重复且繁杂的咨询，无法为客户提供个性化服务，就难以从根本上提升用户转化。 搭载美团自研大模型，美团既白可以与客户自然流畅地完成多轮对话，且能根据酒店的餐厅、泳池等服务内容进行个性化推荐。通过多语言语料训练，美团既白还能为国际宾客提供无障碍语言服务。在预抵外呼方面，美团既白的语音识别模型通过声纹分析与语义理解，实时判断通话状态，智能处理无效通话，形成 「预订-触达-入住-离店」的全周期对话服务链。 此外，借助该工具能力，酒店员工还可以便捷查询已沉淀的标准化流程及应急事件处理方案。这种机制，不仅优化了酒店新员工的培训效率，助力其更快速掌握岗位核心技能，大幅缩短上手周期，推动酒店服务团队的能力建设与标准化运营升级。  在日常经营中，制作月度经营概况分析报告，对酒店来说是一项艰巨的任务。从收集数据到分析整理，再到形成报告，往往需要耗费大量人力与时间。如同企业制作年度财务报表，过程繁琐且容易出错，还难以快速从海量数据中提取有价值的信息，无法为经营决策提供及时有效的支持。 在这一环节，美团既白也展现出强大的效能，在分钟级完成核心数据分析，涵盖流量、平均每日房价（ADR）、客源结构以及用户画像等关键维度，并针对性地提出营销活动建议。报告文字生成后，还可以直接导入 NoCode 平台，快速生成可视化表格、图表，将复杂的数据转化为直观易懂的信息。 若需要进一步询问「客户满意度怎么样」时，美团既白能够迅速给出全面的分析结果。从服务和评价的总体数据入手，对评分、确认率、好评差评数量进行梳理，深入分析评价内容中的高频关键词，如卫生、床铺舒适度等正面反馈，以及周边交通不便等负面信息，并挖掘客户潜在需求，形成从数据呈现、细分洞察到执行建议的完整闭环，为酒店优化服务提供精准方向。 试用以上一整套流程之后，杜宏新对美团既白做出了这样的评价：「美团既白，可以从流程节省 70% 的时间来拿到最终的结果，这个是非常棒的。提质增效可以重塑客人体验。」 # 02 数据+模型+智能体， 破解垂类 AI 三大难题 美团既白的诞生并非空中楼阁，而是与美团在物理世界积累的海量数据和 AI 技术密不可分，称得上是实打实研发出来的「酒店经营神器」。 开发这类针对某一行业的垂类 AI Agent，一直存在三大难题：缺少高质量数据、难以及时调用最新信息、行业经验不好转化成技术。美团通过在本地生活领域的多年摸爬滚打，通过将数据资源积累与 AI 技术沉淀结合，构建了自己的差异化壁垒。 美团既白的一大差异化优势，在于它对多维度数据的整合能力。它不仅能从平台沉淀的数据库中，帮酒店摸透客人喜好、找到服务短板；还能接入酒店自身的房价、入住率、成本这些关键经营数据，搭建起精准的客户画像；甚至能把餐饮、旅游、交通这些一站式的消费串起来，让酒店的经营策略和整个城市的消费趋势联动起来。 举个例子，普通系统只能看到「客人订了豪华套房」，但如果美团既白与商家系统进行全面打通后，能辅助酒店找到更精准的运营方向——比如，这个客人带孩子出行，可能会愿意为亲子服务和增值项目多花钱。这个阶段的 AI，就像是酒店营销的精准导航。 美团既白采用了自研 LongCat 大模型+行业模型协同的运行机制。和那些「啥都懂但不专精」的通用大模型相比，美团既白更擅长解决酒店经营里的实际问题。它用「先学通用知识，再针对酒店行业细化调整」的方法，把 AI 技术真正用到酒店经营的具体场景里。 在实际应用中，美团既白会根据不同需求切换「技能模式」。在客人咨询服务、查询信息等意图识别阶段到制定定价策略、生成运营报告、处理投诉等分析生成环节，综合使用美团自研 LongCat 大模型以及开源模型，输出有条理、能落地的方案。 美团既白还通过将海量高质量酒店行业知识、美团平台多年沉淀的精细化经营数据，以及经过实践验证的运营方法深度结合，形成了一套结构化、可落地的知识体系。再结合后训练精调，美团既白在保持通用语言能力的基础上，还可以深度掌握高星酒店经营逻辑、定价策略等专业知识，精准适配酒店前厅管理、后台客服等细分场景，提供闭环解决方案。 在技术架构上，既白采用了 Multi-Agent 多智能体协作架构，构建起高效的任务处理体系。主智能体就像「总指挥」，能把复杂问题拆解成小任务，规划好执行步骤，再根据任务需求，安排负责不同领域的子智能体「分头行动」。 # 03 以单点工具提效， 撬动 AI 生态全局协同 当携程、飞猪等 OTA 平台在 To C 端用户预订入口构筑竞争壁垒时，美团正以差异化策略撕开行业新切口——聚焦被忽视的商户服务领域，借助 AI 技术重塑酒店商家的运营逻辑。 酒旅商家的日常运营中有很多碎片化事务，比如处理各种售前咨询、售后问题，这些工作既麻烦又耗费人力，效率还不高。每一个定制行程方案，或者客户临时改行程，背后都要协调很多环节和资源。 传统模式下，仅头部企业能负担庞大客服团队与标准化管理体系，自从 ChatGPT 出现后，为了提升服务效率，也出现了客服机器人、AI 前台等一系列智能化工具，但这类产品存在一个共性问题——只能在几百个固定问答中机械性的做出标准回复，虽然能一定程度上缓解服务压力，但难以解决复杂场景需求。 美团推出垂类 AI Agent 美团既白，精准击中了商户服务的成本与效能痛点，通过降低 AI 应用门槛，让中小商家以轻量化投入获取智能化服务。这意味着，商家无需重金搭建技术团队，即可实现咨询响应、流程协调等场景的效率升级，经营的性价比变得更高，中小商家也迎来了更好的发展机会。 正如美团副总裁李锦飞所说：「2025 年旅游业将进入 AI 时代」，这个预言正在慢慢成真。随着 AI 技术的发展，未来行业竞争的关键在于如何利用数据做出更好的决策，以及实现生态各方更高效的协作。 AI 技术渗透的本质，是对低效环节的系统性改造；而生态协同的深化，则为打破合作壁垒创造可能。 从 NoCode 辅助开发到即白推动商户运营，美团的战略版图始终围绕「全链路效率重构」展开。不是单点优化，而是通过 AI 技术普惠化，推动整个生态的协同进化。

**微信平台最新上线了“短剧”小程序，名字简单明了，简介“全网口碑免费好剧”。**小程序认证主体为“深圳市腾讯计算机系统有限公司”，服务隐私条款中也明确指出其开发者是腾讯。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/88ed8c8a99c948ff949f53ab30ce91dd.jpg) **目前，“短剧”小程序设有口碑榜、总榜、飙升榜、推荐等栏目，支持免费观看。** 小程序内与主流播放操作逻辑一致，可以上下滑动切换剧集，播放界面中带有进度条、点赞、转发、评论等功能，类似微信视频号。 **不过切换集数时会穿插广告，这也是免费的重要原因之一，通过广告来盈利。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/8247f097ddc441f39aef264def0e8823.jpg) 目前微短剧已经成为我国一个非常火爆的新市场，根据官方近日公布的数据，2024年，网络文学年度新增各类改编授权数量总计约3万项。 **截至2024年12月，微短剧用户规模达6.62亿，占网民规模的59.7%，市场规模已达504亿元，首次超过同年电影票房总额。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/198fbc76f2904f998eb160e5b9bdb069.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/9a6dd86407064f448e81f7b280775b9e.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507828.htm)

根据最新报道，**预计到2026年，台积电的代工市场份额将达到惊人的75%，比2025年的70%再提升。**而这一增长，主要得益于其在先进制程技术上的持续领先以及众多顶级客户的信赖。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0617/cf2e8b6c7426cfe.jpg) 今年4月，台积电已经开始接受2nm芯片订单，凭借其卓越的良品率，成功吸引了包括NVIDIA、AMD、苹果、高通、联发科等在内的众多大客户。 **此前有消息称，台积电2nm晶圆的价格为每片3万美元，但最新消息提到价格将略低于这一数字，这可能会促使客户下更大的订单量。** 相比之下，三星的2nm GAA技术尚未获得任何知名客户订单，这使得更多企业选择将订单集中于台积电，使其今年的市场份额增加至70%，此外台积电的3nm晶圆单价约为2万美元。 至于更先进的1.4nm节点，预计要到2028年才会开始生产，在此情况下，三星可能会优先提升其晶圆代工市场份额，因为主要企业可能会采取双源策略来降低成本。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507826.htm)

**今日，人民日报发文表示，“国补”将继续惠及广大消费者，后续还有1380亿元中央资金将分批有序下达。**今年618期间，线上线下促销活动持续多日，消费者对于以旧换新的热情不减。多个线上平台成交大幅增长，多家实体零售商爆单。  5月底以来，重庆、江苏、湖北等多地传出以旧换新“国补”暂停或调整的消息，让准备换新家电、手机的消费者措手不及，在社交媒体上引发关注。 对此，记者通过采访多地相关负责部门和相关负责人后了解到：**所谓取消“国补”的情况是不存在的。** 记者了解到：“今年1月和4月已分别下达两批共计1620亿元中央资金，支持地方做好一、二季度消费品以旧换新工作。” **“后续还有1380亿元中央资金将在三、四季度分批有序下达，同时地方也将相应配套和自行安排足够的地方资金，‘国补’还将继续惠及广大消费者。”** 据商务部数据显示，截至5月31日，2025年消费品以旧换新5大品类合计带动销售额1.1万亿元，发放直达消费者的补贴约1.75亿份。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507822.htm)

近日，鸿海董事、前台积电首席运营官蒋尚义，在一场高峰对话中分享了他对台积电发展的回顾与展望。**他表示自己在产业工作50年，最遗憾的是没有打败英特尔，不过他从台积电退休后，台积电很快就做到了，他幽默地说，“早知道就晚两年退休了”。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2021/0116/6c6f757eac986be.jpg) 蒋尚义回忆称，台积电在2000年前并不出名，技术甚至落后同业2.5代，自1997年起他在台积电负责研发，台积电逐渐崛起，成为全球知名的半导体代工巨头。 **他自豪地表示，台积电生产模式非常厉害，投入研发良率表现比其他竞争对手好，台积电拥有丰厚实力，“5-10年内非常稳”。** 他强调，台积电能够取得超过30%甚至40%的高净利率，关键在于持续的技术领先和良率提升。 蒋尚义表示，技术领先的真正意义，并不是比竞争对手领先一两年，因为最先推出技术的前两年并不会赚钱，关键在于持续提升良率。 他表示台积电能够在晶圆代工技术上领先对手，**就是不断地改善良率，每个阶段新技术进入到工厂量产期间，台积电每年都持续改进良率，“让其他对手追赶不上”。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507816.htm)

**日产汽车公司正式确认将在 2028 年推出首款采用固态电池技术的车型。**日产欧洲产品规划总监 Christop Ambland 强调，尽管公司计划在 2028 年实现固态电池量产，但整个研发和推进过程必须谨慎行事，不能操之过急，必须确保技术的成熟与可靠，以满足用户的期待。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/891ff540e7e54b3583053fe39ca538fe.png) 日产认为，固态电池技术有望将电池能量密度提升约 30%，同时降低成本，并在冷热温差中提供更稳定的性能。 **固态电池取消了传统液态成分，减少了对复杂温控系统的依赖，使电池结构更紧凑，空间利用更合理。** 这不仅将大幅提升纯电动车的续航与效率，也可能为插电式混动车型带来积极影响。 尽管目前难以预判固态电池技术的最终走向，但日产正在积极探索各种可能性。 **此前，日产与雷诺的拆分曾引发广泛关注，然而在技术层面，双方仍维持密切合作，包括联合研发新型电池。** 据相关报道，日产目前在固态电池技术的研发进度上最多仅落后竞争对手一年，这对于急需加速转型的日产而言，无疑是一个相对有利的位置。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507814.htm)

虽然各地都在要求网约车平台公布平台抽成，设定了上限，且要求公开计价规则，但还有网约车平台通过阴阳合同的方式，来提高抽成比例。据博主“网约车焦点”爆料，6月16日，拉萨万顺叫车马师傅在海亮天城接了一个订单，全程12.5公里。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250619/c12a87a061f14dee9da763619e59b07a.png) 马师傅说，当时乘客坐在副驾驶位，到目的地后，乘客付钱被自己看到了，发现和司机端显示的数字不一样。 司机端显示，乘客的总支付金额39.68元，司机的劳动报酬28.36元，平台抽成25.52%。实际上，乘客的总支付金额为45.1元。 马师傅表示，没有想到平台会这么做，连司机的辛苦钱也坑。 更讽刺的是，**司机端订单详情页面还特别说明，是为司机展示的乘客实付金额。** 事实上，此前就有媒体曝光过此类事件，乘客和司机端的打车费有差额，一般是聚合平台间的各个小平台转单卖单所致。 单独一个平台抽成30%太高，此时该平台就可以把单转给其它平台，每个平台抽成20%，就避免了单一平台佣金过高的问题，**而这两个平台，私下还可以对转单收入重新分配，本质上还是侵犯了网约车司机的权益。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507812.htm)

6月19日，**大量网友表示，泡泡玛特6月18日在其官方小程序上已大量补货Labubu系列盲盒，并多次弹出相关商品的补货通知。**据官网显示，Labubu第三代产品“前方高能”系列4月24日发售，单个盲盒为99元包邮，端盒为594元包邮，目前已显示售罄。  但昨日大规模补货后，在社交平台上，不少网友已纷纷晒出抢到Labubu的预售订单。  据媒体报道，预售开启后，黄牛群内端盒回收价从原先的1500元以上跌至650-800元，出价1200元的预售单无人问津。 **部分黄牛直言市场已“崩盘”，报价随预售时间推移持续递减。** 在闲鱼App上，虽然有部分卖家仍挂至2900元高价，但实际成交低迷，有的链接仅两人想要。  此前，部分黄牛依赖抢单软件实现毫秒级抢购Labubu，规模化囤货后转手溢价10-30倍。 但随着泡泡玛特补货量增加，部分黄牛因价格骤降单日亏损数万元，囤货逻辑失效。 对此，不少网友评论称：**“看到黄牛亏本，比我赚钱还开心。”** 也有网友预测此次泡泡玛特补货量：“可能是100多万个”“也可能是200多万个”。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507810.htm)

6月19日，理想汽车CEO李想今日通过微博正式宣布，旗下全新车型理想i8将于7月下旬发布，目前该车型的生产制造、团队培训以及交付服务等各项准备工作已进入最终阶段。李想在发布的视频中首次展示了理想i8的无伪装动态行驶画面。  根据工信部公布的产品信息，理想i8定位中大型纯电动SUV，采用6座舱内布局设计。车身尺寸达到5085×1960×1740毫米，轴距为3050毫米，在同级别车型中具备明显的空间优势。  从外观设计来看，理想i8融合了此前MEGA车型与L系列的设计元素，采用了封闭式前脸造型，配备分体式前大灯组合以及贯穿式尾灯设计，整车顶部线条保持相对平直的轮廓。 动力配置方面，理想i8全系搭载双电机智能四驱系统，前轴电机最大功率150千瓦，后轴电机最大功率250千瓦，系统综合功率达到400千瓦，最高行驶速度可达180公里/小时。 续航表现上，新车配备5C倍率三元锂电池组，提供90千瓦时和98千瓦时两种电池容量选择。在CLTC测试工况下，续航里程分别为670公里和720公里，百公里电耗控制在13.4千瓦时。充电效率方面，该车支持10分钟快充增加500公里续航里程的补能能力。 配置层面，理想i8将搭载禾赛ATL定制版激光雷达系统、空气悬架、双联屏显示系统以及AR-HUD抬头显示等技术配置，内饰设计延续理想汽车的家族化风格。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507798.htm)

<blockquote><p>在当今快速变化的商业环境中，创业者和产品经理们常常面临一个核心问题：如何定义和创造出真正的好产品？本文作者从创业与产品的关系出发，深入探讨了好产品的定义以及如何打造出能够持续盈利的产品。</p> </blockquote>  有小伙伴问我，创业和产品的关系是什么，怎么才能做出好产品呢。 我把这个问题拆解成三个问题。 1、创业和产品的关系。 2、什么是好产品。 3、怎么做出好产品。 那我先回答第二个问题，再回答第一个问题，最后回答第三个问题。 什么是好产品？ 好产品的好该怎么定义，我认为能够持续给公司带来利润的产品那就是好产品。 创业和产品的关系 首先我把产品拆解成“新产品”和产品，那“新产品”并不是指本身的新旧程度，“新产品”是跟随“新时代”的产物，也是产生“新的商业价值”的手段之一。 世界上第一辆不用马拉的三轮车，是那个“新时代”的“新产品”也成就了庞大的汽车工业体系，产生了“新的商业价值”。 手机同理，现在所谓的AI+情绪产品也是亦然。 那什么是商业价值，个人觉得是在合法的基础上，不断产生经济收益并且带来一定规模的社会价值。 那创业是什么？ 创业其实就是产生商业价值，产品是我们创业的产物是我们产生商业价值的根本。 怎么做出好产品。 我用几个实际的案例来拆解，怎么做出可以让我们盈利的产品。    三款产品在生命周期内共计出货500w+，带来5个多亿的营收，给十几人小团队产生近亿的利润。 在拆解之前 我们首先一定要谨记，不要陷入各种信息给我们带来的信息茧房，例如产品壁垒论、商业模式论等等。 其次要尊重产品但是也不要陷入技术论和学历论。 最后不要有上市梦，产生价值获得利润，公司持续发展，机会来了自然就上市了。 那书归正传，去拆解一下盈利产品的步骤，从背景、团队、需求、销售四个角度分析。 背景篇： 时势造英雄，没有时势出不来英雄，创业也是如此。 单枪匹马没有大哥，那是说给普通人听的励志故事。  小米生态链模式下催生了很多上市公司，但是由于证监会的关系，单一大渠道属性成了很多兄弟公司隐隐的痛，所以导致生态链伙伴在B轮之后逐渐“去米化”。 那在“去米化”的过程中，小米原本的需求就需要第二梯队补充，除了人情世故，那还是要回到产品本身，大哥抛得橄榄枝能接得住并且接的稳，才能持续的受到大哥垂青。 云米上市，水周边的产品公司就产生了空档。 团队篇： 团队十几人，最高学历二本，但是都有小米产品相关经验而且全部都是工厂背景出身。 拿了300w的天使轮。 需求篇： 主要站在自身资源能力的立场去分析用户在场景中的需求、竞对在市场中的产品以及时间维度上的抉择。  水方向其实大家都是陌生的，那我们也会从最基础的国内水质去开始研究，以及其他各国的渗透率。    只要学过数学和语文，也能发现在国内是存在很大市场空间的。 具体落到场景里，再添加一个某电商销售占比的分布，再结合我们团队自身的资金储备。  那只能选厨房净水这一栏。  那这种怎么选？    不难发现留给我们的也只有龙头净水器了。 那这个市场切进去会不会产生机会呢  通过相关第三方数据发现，2017年 飞松奥在下降，九安美在上升，说明在市场增长的提前下传统品牌是可以挑战原有品牌的，而且用户忠诚度不高。 接下来就是去扒用户差评和进行用户访谈，在之前的文章中我也有阐述。  只要阅读理解及格，差评分析和实地的用户访谈都会给到团队灵感，后面只是取舍的问题。   通过对现有产品直接市场的实际用户家访，给团队带来了更直观的感受，并且催生了各种产品的想法。 对于龙头净水器，交叉验证的结果如下图。  而在所有的地区中使用净水器，主要集中在已婚有娃的双职工家庭，访谈过程中在水的使用上有了强烈的代沟差异，而最明显的是以下两种。  这也是促使我们做其他两款产品的直接原因。 那对于龙头净水器，解决掉top4的问题就是最主要的问题，还是继续拆解。 产品的前提是好看，好看的维度下再去拆解产品基本功是什么？ 是净水，经过书面调查就会得到相应的解决方案。    经过头脑风暴和BOM成本的排列组合，自然就得到了如下产品定义，能不能工程化落地就需要考研团队自身的结构和电子研发实力，刚好我们团队工厂班底这块到没遇到太大阻力。  后面就是需要链接到一个行业大厂，去落地产品定义。  经过时间的打磨，产品按照各方面的衡量相对完美落地。    那其他两款产品其实就是把高档酒店的感应水龙头外接化、按压式上水器电动化。   那总结一下 有足够深的用户观察+相对强的产品落地开发+足够大的销售平台是做出好产品的必要因素。（就是废话） 做的好其实是由很很多因素聚合的结果，我们能做的是判断这些因素有没有准备好。如果因素没有到位，就尽可能活下去。 时间去打败空间嘛 本文由人人都是产品经理作者【new bo】，微信公众号：【new bo】，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。

AI 正重塑机器人的技术边界，而具身智能，是下一个战场。 AI 带来了新变量，也提出了新挑战。一旦实现足够的泛化能力，机器人将在家庭和工业等场景彻底改写体力劳动的边界，加速从“专用”迈向“通用”的跨越。而这背后，是基于大模型或 AI 驱动的技术壁垒重构。 具身智能也由此成为新热词。 2024 年，越来越多来自智能驾驶的人才加速涌入具身智能领域。车与机器人的高度相似性——都需要融合感知、决策与控制，都在走向端云协同与自学习系统——让不少人试图以智能驾驶的演进逻辑来推演机器人的发展路径。 地瓜机器人正是在这样的背景下，从地平线中拆分出来独立运营，转向这场新战役。 从十年沉浮的智能驾驶，迈向仍处原野的具身智能，地瓜机器人带着对闭环系统的理解与工程化经验，试图用一套更“知道怎么落地”的思路重构机器人技术堆栈。 6 月 11 日，地瓜机器人召开了一场媒体沟通会。会上，CEO 王丛、开发者生态副总裁胡春旭深入浅出地解释了他们如何判断下一波具身智能的爆发点——又将如何从芯片、系统到工具链，重建一整套属于机器人的基础设施。 ### 复用的方法论 自 23 年下半年以来，一个高度收敛的行业共识开始形成：具身智能将是AI下一阶段最具想象力的落点，随之而来的是融资频率与估值水位的持续抬升。但现实是，机器人行业还处于非常早期的阶段——技术路线尚未收敛、行业标准缺乏、机器人形态高度异构、需求零碎且散。 一个不争的事实是，无论是清洁、配送还是巡检，每一类机器人都需要 AI，却又缺乏统一的系统性基础设施。 浓烈的市场期待，与技术落地的分散，一度形成喧嚣的错位。 但无论如何演化，有一点是清晰的，当一个新兴行业进入爆发前夜时，必须建立统一、可扩展的底层标准。越早搭建标准、建立生态壁垒，就越早抢占技术与平台的先机。历史上，Wintel 联盟、ARM+安卓体系已经验证了这一路径的确定性。 地瓜机器人选择自研底层基座，正是基于这样的判断：只有足够通用，才能够承载多样化的机器人形态，真正支撑起“平台级”的可能性。这不仅是产品决策，更是一场技术栈的长期布局。 如何在喧闹中找到真需求？过去十年驾驶的发展路径，或许能带来一些答案。一位业内人士告诉 AI 科技评论，从智能驾驶到机器人，更多是方法论复用，涵盖数据流、模型架构、仿真环境、模型接口等。 本质上，智能车也是一种具身智能体：同样由算力驱动，同样以模型和数据为核心资源。区别在于，汽车作为工业成熟度极高的载体，早期数据积累路径更清晰，场景更可控。因此今天的智能车已进入比拼系统工程能力的阶段，硬件已不再是核心难题。 这同样启发了具身机器人行业：电机的扭矩控制、关节灵巧度、负载能力等虽然仍有技术提升空间，但现阶段最大的挑战，或许不再是硬件本身，而是系统整合、数据闭环与算法工程化的协同效率。 目前来看，机器人硬件架构与 AI 模型的演进仍处于多路径探索中。 具身智能的典型能力模型是“感知—决策—行动”三位一体。在此之上，行业逐渐分化出两条技术路线：一是分层架构，强调模块化和工程可控性；二是端到端路径，追求算法的极致泛化与协同。前者对数据的依赖较低，部署门槛较低，但难以适配复杂场景；后者虽然具备更强的通用性和任务适应力，但前提是需要海量高质量数据支撑。  目前分层与端到端两条技术路线在机器人领域尚未定论，但在汽车场景中，这两条路线已有所验证： 早期，智能驾驶主要采用传统的分层架构，端到端的技术理念虽有兴起，但影响有限。自 2018 年起，差异逐渐明确。一面是以特斯拉为代表的企业在端到端上不断做探索，另一面则是传统车企和科技公司仍然坚持分层架构。2024 年，技术路线进一步分化。理想、小鹏、蔚来等新势力纷纷宣布转向端到端架构，同时分层架构也在引入新技术与算法，如华为乾崑 ADS 3.0 引入端到端大模型架构，但仍采用感知 + 决策分层的 GOD + PDP 架构。 可以看到，在智能驾驶中，分层路线已经大规模落地，而端到端方式迅速崛起后正逐步落地。 以汽车类比，当下机器人发展阶段大概与 L2 与 L3 的汽车阶段相似，那落地最快的方式正是分层架构。分层架构虽然泛化性存在不足，但整个稳定性和数据需求相对没有那么苛刻。而端到端架构，是围绕一个数据飞轮来构建全流程。  胡春旭指出，未来机器人从“专用”到“通用”，必然会以端到端方式为主导；但在当下，如何更快落地、找准场景，是更为紧迫的现实需求，因而大小脑的分层架构落地会更快。 相比智能驾驶，机器人当前面临的最大挑战并非算法或模型，而是高质量数据的严重匮乏。 汽车场景天然更具结构化：道路规则明确、环境相对稳定，且车足够多，数据采集效率高，成本也相对可控。以特斯拉为例，截至 2024 年，全球已有超过 600 万辆车在路上奔跑，形成了庞大的真实驾驶数据池，也为模型训练提供了坚实基础。 而机器人的世界复杂得多。机器人不仅要解决动态环境下的物理交互难题，还要在家庭等私密空间中获取数据，面临更高的数据采集门槛。同时，不同形态的机器人带来系统异构，数据格式不统一，进一步加剧了训练难度。数据稀缺、分布不足，机器人正深陷“数据饥渴”，这也成为具身智能迈向规模化应用的核心瓶颈。 面对数据难题，业界主要采用两条路径： 一是生产数据，通过仿真、生成、合成等手段搭建数据金字塔，提升长尾场景的覆盖率； 二是优化算法模型，提升效率与性能。例如 DeepSeek 采用稀疏 MoE 架构，仅激活 5%-10% 参数推理，配合 FP8 混合精度训练，显存降 30%，训练提速翻倍； 对此，地瓜机器人也给出了自己的解法，两端发力。第一步，是打造具身智能工具链云平台，覆盖业内最大规模的并行化训练场与最完整的训练工具链，旨在提升数据生产效率，加快模型训练闭环。  “目前行业普遍缺乏统一 benchmark 和标准数据集，导致算法难以横向比较和持续迭代。”多位行业专家曾向 AI 科技评论指出。这种分裂的状态，已成为科研到工程转化过程中的一大痛点。 地瓜机器人平台内置专用 3D 数据库，并通过高度并行的物理仿真环境生成各类长尾场景，辅助模型完成对复杂动作的模拟与验证。与此同时，还支持模型在仿真和实机之间的快速迁移，加速具身智能模型迭代周期。 第二步，在算法侧，地瓜机器人也在构建开放协作生态。CEO 王丛透露，团队已在 CVPR、ICRA 等国际会议上发布多项具身智能相关成果，并与国内多所高校建立合作机制，围绕 Manipulation、导航等关键任务优化模型，并逐步开源部分算法代码和训练脚本，便于行业开发者快速复现与集成。  ### 重回焦点 数据是具身智能的突破口，一旦打开，将催生大量机器人模型，走向真正部署。但数据难题并非一蹴而就的工程，而是一个典型的闭环过程，必须在持续迭代中形成正循环。 如前所述，端到端架构需分阶段实现，大小脑分层架构是当下更快落地的方案。而大小脑的核心是大小模型的深度融合，需要兼顾低功耗和多样化算力组合的单 SoC 计算平台。 随着具身智能从人工设计算法向数据驱动模型演进，其对底层计算能力提出新要求：不仅追求 TOPS，还需要低延迟响应与控制闭环能力，并能承载更复杂的多模态模型。传统的 CPU、GPU、MCU 架构分散，灵活度有限，而市面上也缺乏能统一调度多种计算单元、兼顾决策与控制需求的 SoC 产品。 6 月 11 日，地瓜机器人推出 RDK S100 算控一体化机器人开发套件，采用异构架构设计，在单一 SoC 上整合了机器人所需的几乎所有处理单元，包括用于通信和逻辑决策的 CPU、用于模型推理的 BPU、用于底层高频控制的 MCU，可同时兼顾感知推理和实时运动控制的计算需求，并减少系统的体积和复杂度。  CPU+BPU+MCU 的异构设计，是 RDK S100 的灵魂。它以单芯片实现对大模型感知推理与底层实时控制的协同调度： 大脑：由 6 个 Cortex-A78AE 高性能 CPU 核与新一代 BPU 纳什（Nash）架构组成，具备高达 100K DMIPS 算力，支持 Transformer 等模型的高效推理与复杂任务规划； 小脑：由四核心 Arm Cortex R52+ 实时 MCU 构成，提供 6K DMIPS 的运控能力，满足低延迟、高频次的底层控制需求。  据胡春旭介绍，与之配套的 BPU 纳什架构，是地平线继“伯努利”“贝叶斯”之后的又一代进化产品——前者针对 CNN 进行了结构级优化，后者则专注于 Transformer 的高效加速。如今，纳什架构在算力与功耗之间找到更优平衡，并支持 80、120TOPS 灵活配置，适配不同形态的机器人应用。 为什么偏偏选择百 TOPS 算力级别？这是出于对当前落地场景的判断。 胡春旭表示，这一级别算力最适配的落地场景包括商业化清洁、园区或户外的低速物流车，以及执行巡检任务的四足机器人等。这类场景普遍具备环境结构化、任务可控的特点，对算力的需求也相对温和，有助于在成本、功耗与功能之间找到平衡点，更容易在短期内实现规模化产品落地。 从市场和技术的反推角度看，先落地、再演进，是更为现实的路径。 在产品战略上，地瓜机器人正形成“有梯度”的算力组合：从 10 TOPS 的 RDK X5 到百 TOPS 级的 RDK S100，分别对应对控制强实时性与对模型强感知性的场景需求。 为了支撑具身智能的大模型部署，RDK S100 也支持多模型高效协同运行，从轻量级视觉模型到 LLM 等高语义层任务，打通多模态输入与多样化运动执行之间的链路——最终构建“感知-决策-控制”闭环体系，推动机器人在认知能力与交互能力上同时升级。 更进一步，围绕该芯片平台，地瓜机器人构建了完整的软硬件协同栈，涵盖深度适配的 ROS 操作系统、算法工具链、模型仓库与云端训练平台，从芯片级能力到开发者生态形成闭环，构建属于机器人的“端-云协同基础设施”。 王丛表示，“从底层芯片出发，我们搭建了一整套面向具身机器人的基础设施。它不仅要通用，还要够用、好用，为行业提供真正能落地的‘地基’。” 在未来具身智能时代，“通用机器人”将不再是遥远愿景，而是在数据与算法双轮驱动下，以“小步快跑”的方式逐步实现。而落地的关键，始终是算力与数据两端的闭环联动。 ### 结语 2024年，机器人与大模型开启相互渗透、快速发展阶段。 地瓜机器人选择从“卖铲子”做起，从芯片到操作系统、从算法仓库到数据云平台，搭建具身智能的底座，是一场关于标准、生态与工程化能力的持久战。它既延续地平线在车载智能领域的技术脉络，也主动切换至机器人这一新战场，将经验转化为判断，将判断转化为产品。 这是一条从趋势中反推产品、从应用中反推架构的路径。是面对“数据饥渴”与“需求碎片化”困局时，不盲目卷模型参数，而是在算力、能效与生态适配间，寻找更实际的解法。 正如地瓜机器人所说：“要先找准能落地的场景。” 在巨大的智能化想象力背后，真正需要回答的问题，是哪类机器人可以率先规模化落地？哪类计算架构更适配当下的数据与工程现实？以及，谁来为这类场景提供标准化、可复制的底层技术栈。 这是技术公司在下一盘比模型更深的棋。 雷峰网雷峰网雷峰网

Ming-Chi Kuo said Samsung Display, Apple&#39;s supplier, plans to make 7 to 8 million foldable panels next year, and the foldable iPhone may ship several million units annually in both 2027 and 2028, possibly due to its premium pricing.

从资本市场角度看，巴奴想做第二个海底捞。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

 作者：柏亚舟 当全世界游戏玩家的目光都汇聚于Summer Game Fest（夏日游戏节）的舞台时，很多人发现，“腾讯海外兵团”的故事，正在悄悄进入收获期： 由挪威老牌工作室Funcom开发的生存MMO《沙丘：觉醒》在暑期正式上线后，凭借对电影美学的忠实还原和对生存玩法的深刻重塑，获得市场与玩家的双重认可；  另一款将在暑期结尾登场的重磅作品——《消逝的光芒：困兽》，也公布了明确的发售日，其开发商Techland以极大的诚意为老玩家献上了“免费升级”的大礼； 与此同时，久经市场验证的《战锤40K：暗潮》等老牌游戏，也凭借稳定、扎实的内容更新，展现着旺盛的生命力。 这份“夏日成绩单”背后，是一条历时数年的战略养成之路：早期看似低调的战略投资与合作布局，实则是在不断夯实海外业务的发展地基；“伙伴式合作”的运营哲学以及对全球创意人才的长期投入，则成为了收获如今成果的核心驱动力。 # 厚积薄发的《沙丘：觉醒》 由Funcom制作并发行的生存MMO《沙丘：觉醒》，在2025年6月10日正式上线后不仅迅速登顶Steam全球热销榜，更是在Twitch平台创下了超30万观众同时在线观看的记录，成为当之无愧的全球焦点。截至发稿，超过23000名玩家在Steam上打出了“特别好评”（好评率86%）。 “沙丘”作为世界级科幻IP，粉丝遍布全球，他们既是IP的忠实拥趸者，也是严格的“审查者”，想满足他们的需求并不容易，更别提还有数量庞大的、对“沙丘”并无太多了解的外围玩家。众口难调，是必须要面对的问题。  为解决这一问题，《沙丘：觉醒》对IP的解构相当巧妙。从机核的初步体验来看，该作品没有选择重新去照本宣科地解读《沙丘》小说的美学气质，而是基于传播度更广、原著粉颇为认可的丹尼斯·维伦纽瓦导演的《沙丘》系列电影进行了还原再现，甚至连音效也进行了大量的学习。 对于只看过电影的玩家来说，这极大地降低了理解门槛，对于原著IP粉丝而言，也并不难接受。  在玩法方面，《沙丘：觉醒》“颇具野心”的创新呈现出意料之外的良好效果。很多玩家一看到“开放世界MMO生存”标签，脑海中便浮现“手搓一切”、资源碾压、小团体所向披靡等固有印象，但《沙丘：觉醒》所展现出的“非常残忍而且艰苦”的基础玩法逻辑却带来了截然不同的新鲜体验——就算拥有了海量香料、高级装备和强大队友，仍会被沙虫一口吃掉，失去一切。 我想把这种感觉总结为“敬畏感”——它通过严苛的死亡惩罚和无处不在的环境威胁，成功地将《沙丘》原著中那种个体在浩瀚宇宙和残酷自然面前的渺小感，转化为了玩家可亲身体验的、持续存在的情感张力，这使得《沙丘：觉醒》最终为玩家们带来了一种前所未有的生存体验。  《沙丘：觉醒》的成功并非偶然。来自挪威的老牌工作室Funcom，是MMORPG领域毫无争议的先驱之一，曾打造过史上最早的科幻网游之一《无政府状态在线》(Anarchy Online)，旗下的明星产品《流放者柯南》(Conan Exiles)更是拿下全球百万销量。 长达二十余年的持续探索，让Funcom积累了在虚幻引擎下构建宏大、残酷且充满细节的生存世界的核心技术与设计经验，这或许也正是当初吸引到腾讯的核心优势。如今，这些积累也将化作《沙丘：觉醒》的养料，在未来的内容更新与版本优化中为全球玩家持续带来惊喜。 # 一场夏日的游戏盛宴 谈完《沙丘：觉醒》，让我们把将视角转向波兰著名开发商Techland的新作《消逝的光芒：困兽》。 该作在SGF发布会上公布了[最新的实机预告](https://www.bilibili.com/video/BV1ucTMzgEW4/)以及[30分钟实机演示](https://www.bilibili.com/video/BV1SwT9zKEnC/)，并宣布游戏将于2025年8月22日正式登陆PC、PlayStation 5和Xbox Series X|S平台，显然，解禁日的临近，让“消光”IP粉丝们的热情越来越高。 根据此前官方透露的信息，《消逝的光芒：困兽》最初是作为《消逝的光芒2》的大型剧情DLC进行开发的，但随着故事剧情泄露以及内容规模的扩大，加上主角更改为凯尔·克兰，Techland最终决定将其升级为一部完全独立的全新作品。  《消失的光芒：困兽》当中，最引人关注的点自然是初代主角凯尔·克兰的回归。从演示和试玩来看，不论是回归要素还是创新要素，都相当值得人期待。同时，为了回馈老玩家的支持，Techland当时也宣布，所有此前购买了《消逝的光芒2》终极版的玩家，届时都将免费获得《消逝的光芒：困兽》。 此外，瑞典工作室Fatshark的《战锤40K：暗潮》作为一款运营已久的线上合作游戏，也在SGF期间首次推出付费DLC“阿比特”（审判官）职业，将于6月23日登陆全平台，同时也公布了大型免费更新，带来了包括新任务、新武器和新敌人等完善的新手引导与叙事体验，并对难度选择和进度系统进行调整，持续回馈着忠实的玩家社群。  而另一家瑞典工作室Sharkmob，则在积极分析上半年《Exoborne》的玩家测试数据，并在社媒上与玩家积极互动，为这款机甲题材的撤离射击游戏的正式上线，做着最后的冲刺。 # 一场历时数年的“养成” 时间拨回2023年7月，Techland宣布，腾讯将成为其主要股东。这则消息在当时引发了行业热议，人们好奇这次携手会为“消光“IP带来怎样的未来。  同年12月，在全球游戏行业的盛会The Game Awards (TGA)上，腾讯全资子公司Sharkmob以一部风格凌厉的预告片，向世界宣告了《Exoborne》的存在。 2024年，《沙丘：觉醒》在2024年的科隆游戏展等多个场合，一步步揭开玩法的面纱，用实实在在的内容，将玩家的期待值逐渐推向顶峰——早在2024年8月的科隆游戏展上，《沙丘：觉醒》的展台前就已是人头攒动，成为当时最热门的游戏之一。 长久的积累，最终在2025年的夏天迎来了第一次集中的爆发。 当我们将视线从台前的游戏，转向幕后的腾讯时，会发现一种有趣的“伙伴式”合作哲学。它并非一套“一刀切”的指令，而是一种形态灵活、按需供给的“给养”体系。它可能意味着共享顶尖的美术设定集，或是在用户测试环节提供专业的分析支持；可能是在音乐音效上链接全球顶级的音乐家，或是在游戏全球上线时，提供覆盖上百个国家的本地化和运营方案。  (Level Infinite ) 活跃在各大游戏展对于某些项目，会通过其海外发行品牌Level Infinite走向世界，获得市场、运营等一系列精细服务。而对于另一些合作更侧重于技术或资本的工作室，支持则会以更灵活、更“润物细无声”的方式出现。 无论是哪种形式，其核心从未改变：相信专业的人，让他们去做专业的事，并为他们扫除创意之外的一切障碍。 从很多玩家的视角来看，这是一个历时2-3年的“养成系”故事。对腾讯的游戏投资、运营乃至Level Infinite这个厂牌而言，所花费的时间可能远比玩家们看到的更长。 时至今日，腾讯正通过海外投资的成果向行业证明，一个健康的游戏生态，并非靠资本堆砌或统一指挥，而是源于对全球各地创意人才的尊重、信任与赋能。 

近日，有网友在社交平台发帖称遇到了京东创始人刘强东。这位网友表示：东哥视察工作，住在四季酒店，点了份外卖，给小哥1000元小费顺便合了张影！一点架子都没有啊！ 从发布的相关照片中可见，一位身着蓝色达达快送工服的小哥出现在画面里。只见刘强东一手拿着外卖，另一只手亲切地搂着这位小哥，脸上带着笑意，还竖起了大拇指，与小哥一同合影留念。   资料显示，达达集团成立于2014年，总部位于上海，是中国领先的本地即时零售和配送平台。 2016年，达达与京东集团旗下的O2O子公司京东到家合并，更名为达达集团。 2020年6月，达达集团在美国纳斯达克交易所挂牌上市，成为“即时零售第一股”。 而在今年6月17日晚间，达达集团（纳斯达克：DADA）宣布私有化交易完成。 根据此前4月1日签署的协议，达达与JD Sunflower Merger Sub Limited合并，成为母公司JD Sunflower Investment Limited的全资子公司，母公司由京东集团全资持有。 合并完成后，达达将不再是一家上市公司。达达同时宣布，已请求纳斯达克市场自2025年6月17日起暂停其美国存托凭证（“ADS”）的交易。 2025年2月，京东集团向达达发布私有化要约，以每股ADS 2.0美元或每股普通股0.5美元，收购达达集团所有已发行普通股，据测算，该收购方案对达达集团的估值达5.2亿美元。 随后一周，京东官宣外卖业务，该业务正是位于京东APP首页的京东秒送下的一大门类，运力主要来自达达秒送。 据最新披露的数据，京东外卖日订单量已突破2500万单，超过150万家餐厅入驻，京东外卖全职骑手已突破12万人。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507796.htm)

6月19日，全球供应链领域的权威榜单Gartner Top 25于今日公布其2025年最新排名。联想集团排名跃升至全球第八位，较去年上升2位，这也是该公司连续第四年位居全球前十。  此次排名中，联想超越了宝马、沃尔玛等国际巨头，并再次成为亚太地区排名最高的企业。值得注意的是，联想是唯一上榜的亚太地区高科技制造企业，同时也是该榜单发布以来上榜次数最多的中国公司，另一家上榜的中国企业京东位列第22名。Gartner的评选综合考量了企业的业务绩效、ESG数据以及行业同行与分析师的综合评议。  Gartner在报告中特别指出，联想在Agentic AI（代理式人工智能）方面取得的进展，及其“以自身创新技术应用于自身”的实践。其基于供应链智能控制塔（SCI）开发的iChain供应链智能体，被认为是其提升端到端可视性、进行风险预警及实现流程自动化的关键。这标志着联想的供应链管理正从数字化迈向由AI驱动的数智化新阶段。  联想高管在阐述其供应链策略时，提出了一个新目标——构筑“反脆弱”的供应链体系，即不仅能抵御外部冲击，还能在应对挑战的过程中变得更强大。这一能力的建立，得益于其对AI技术的深度融合。据介绍，人工智能的应用显著提升了联想在规划、生产调度、客户需求洞察等方面的准确性和效率。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507794.htm)

6月19日，基于Counterpoint Research最新拆解报告，小米15S Pro的核心芯片供应商构成呈现出鲜明的国际化特征，体现了全球半导体产业链的高度分工。  主控芯片方面，小米自研的XRING O1应用处理器占据核心地位，搭配SK海力士的LPDDR5T DRAM内存模块，体现了小米在核心芯片设计能力上的突破。存储解决方案则采用美光UFS 4.1 NAND Flash，确保了数据读写的高速性能。 射频通信领域，联发科提供了多个关键组件，包括T800 MT6980W基带模块、MT6639BEW Wi-Fi/蓝牙模块，以及MT6195W射频收发器。此外，NXP的NFC模块和UWB模块为设备提供了完整的近场通信能力。 音频处理方面，Cirrus Logic的音频编解码器和功率放大器确保了高品质的音频输出体验。 电源管理芯片采用了联发科和小米自研的双重方案，其中联发科提供通用电源管理IC，小米自研的XRING XP2210C专门负责电源管理优化。 充电技术覆盖了多种应用场景，包括小米自研的Surge P3有线充电IC、Novolta无线充电IC，以及南芯的充电管理芯片。 传感器模块由意法半导体(STMicroelectronics)提供，涵盖了陀螺仪、加速度计等关键传感功能。 从供应商构成来看，联发科作为最大的芯片供应商，在通信、射频等核心领域提供了多达4个关键组件，体现了其在移动平台解决方案上的综合实力。小米自研芯片在应用处理器和电源管理领域的应用，显示出其垂直整合战略的初步成效。 整体来看，小米 15S Pro不仅在性能架构上实现“自研+全球化”兼容，更通过对关键芯片的深度整合，提升了产品一致性与核心竞争力。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507792.htm)

GeForce RTX 5090及GeForce RTX 5090 D是英伟达1月推出的产品，GeForce RTX 5090 D是专为中国市场打造以遵守出口法规的版本。 不过，受美国政府最新出口管制影响，GeForce RTX 5090 D问世不久后，市场就开始传出英伟达要求合作伙伴停止在中国大陆销售该产品并停止生产。 英伟达（NVIDIA）为遵守美国出口法规，据传将推出规格进一步降级的GeForce RTX 5090 DD，这将是英伟达为中国市场打造的下一个旗舰绘图处理器（GPU）。  根据X平台爆料人Zed_Wang现已分享了全新RTX 5090 DD特供显卡的信息。RTX 5090 DD搭载了GB202-240 GPU，采用了新的PCB设计，为PG145 SKU 40，CUDA核心数量从21760个削减至14080个，显存位宽从512-bit降至384-bit，配备24GB的GDDR7，以符合最新的美国出口规则。如果显存速率不变，那么显存带宽也将减少到1344GB/s。与RTX 5090 D相比，RTX 5090 DD的CUDA核心数量减少了35%，显存减少了25%，整卡功耗大概控制在500W，预计游戏性能会有20%到30%的降幅。可以看出比起阉割版的RTX 5090 D在规格上再次做了非常大的阉割。 制程方面，GeForce RTX 5090 DD据传将采用台积电4纳米制程，与GeForce RTX 5090 D及GeForce RTX 5090相同。 从“满血版”GeForce RTX 5090制造商建议零售价为1，999美元来看，GeForce RTX 5090 DD价格或许落在1，500美元左右，该产品可能数周内问世。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507790.htm)

据海外科技媒体Rest of World报道，三星电子的芯片工程师正在流失，由于长时间工作、低工资和充满敌意的工作文化，许多芯片员工纷纷跳槽，投奔包括美国公司在内的竞争对手。剩下的员工不得不长时间、高强度地轮班工作，以弥补空缺。 10名现任和前任工程师告诉Rest of World，与竞争对手相比，长时间工作、繁重的工作量、较低的奖金令许多三星工程师感到恐惧，他们正在跳槽到韩国存储芯片制造商SK海力士、美国美光和英特尔以及一些中国存储芯片公司。 这些知情人士称，在人手不足、本已捉襟见肘的团队中，倦怠正在加剧。工程师们透露，他们需要伪造数据，掩盖缺陷，导致芯片质量受到影响。如今，三星的组织文化被冠以一个讽刺的描述“三星方式”，代指混淆数据和隐瞒问题的不良风气。 三星擅长的高带宽内存芯片（HBM），对于驱动英伟达用于训练AI模型的尖端硬件至关重要。它在30多年的时间里一直是全球最大的存储芯片制造商，直到今年才被另一家韩国存储芯片巨头SK海力士取代。  ▲2021年~2025年三星、SK海力士、美光科技的DRAM市占率变化（图源：Rest of World） 三星代工业务也难以与台湾最大晶圆代工商台积电竞争。2023年，三星的晶圆代工和芯片设计部门损失了3.18万亿韩元（约合23亿美元、166亿人民币）。 今年3月，三星集团董事长李在镕告知高管：“三星正面临一场生死攸关的危机。”他承诺进行改革。三星为了提高竞争力，计划对半导体部门进行内部审计。 **一、员工工作越干越多，三星却暂停招聘** 一位在三星工作14年的芯片设计工程师回顾说，随着全球芯片竞争的加速，芯片在技术上取得了更大的进步，但他的工程团队却变得更加精简，过去每个工程师只负责一个部分，但现在要兼顾两三个部分。” “照这样下去，我觉得我要死了。”他说，“工程师们的普遍感觉是，我们会在这里工作一段时间，然后去另一家公司。” 三星的领导层将公司危机与缺乏沟通和等级森严的工作文化联系在一起。去年8月，三星半导体业务主管Jun Young-hyun在一份员工备忘录中写道：“为了度过难关而隐藏或回避问题，只根据充满希望的预期报告不切实际的计划，这种文化已经蔓延开来，并加剧了我们的问题。” 三星的一位发言人告诉Rest of World，该公司“专注于加强其技术竞争力，培养健康的工作场所文化”。 三星半导体部门约有7万名员工，分布在一排排玻璃幕墙的办公楼和制造工厂里。它们在华城、基兴和首尔以外的其他工业城市的景观花园中交织而成，这些城市聚集了一些韩国最大的科技公司。 多位工程师告诉Rest of World，三星选择不填补职位空缺，导致员工手忙脚乱。“意识到自己的处境岌岌可危，三星暂时停止了招聘。”曾在三星做过10年工程师和招聘人员的韩国工业人类学研究所半导体研究员Park Jun-young说。 过去一年，一位工艺工程师眼睁睁地看着自己团队70多名工程师中有12人离开。他说，直到上个月才开始招聘新员工，更多的工程师因为长期人手不足而退出了他的团队。他向Rest of World透露，管理层知道这个情况，但在危机爆发之前，他们不会主动填补空缺。 **二、逃离三星，跳槽到竞争对手处成为新文化** 就在不久之前，三星还被认为是一份理想的工作，它的员工被称为“三星人”——把与三星的关系当作荣誉徽章的企业精英阶层的成员。 据一位在三星工作了十年的设备工程师透露，过去，从三星跳槽到竞争对手那里是个禁忌，但现在，公开申请SK海力士已经成为一种文化。 工程师们说，三星的年轻工程师们正在浏览Blind等职场评价网站，并在即时通讯平台Kakao Talk上的群聊中大量提供求职建议。 高级工程师们纷纷跳槽到薪水更高、福利更优厚的美国美光、英特尔、苹果、Google等海外科技巨头。 2024年，三星在韩国雇主排名调查中的排名从去年的第二位降至第六位。 工程师们被要求将加班记录为“非工作”时间，这样三星就不会违反政府规定的每周52小时的工作时间限制。 在2023年营收大幅下滑后，三星没有向员工发放奖金。工程师们说，去年员工的奖金比疫情高峰期低72%。 一位三星员工认为，“这就像被削减到工资的1/3”。他说自己曾经渴望加班加点，完成额外的工作，现在则准时打卡下班，因为工作文化已经改变了，即使努力工作，也拿不到任何奖金。 而三星发言人告诉Rest of World，该公司实施了“明确的基于绩效的薪酬体系，以支持可持续增长”。 **三、官僚主义严重，错误和事故被隐瞒** 人手不足的团队正在承担危险的责任。车间的一名设备工程师告诉Rest World，他一个人上夜班，违反了每班两名工程师的安全协议，同时还要吊起重金属栅格和监控机器人。他整夜在一排排制造设备之间快速奔跑，进行检查。“这就是事故发生的时候，产品开始出现缺陷。”他说。 三星的发言人则告诉Rest of World，三星致力于提供“严格遵守当地法规的安全工作环境”。 工程师们将三星的文化描述为“官僚主义”和“等级制度”，并称他们受经理的摆布。反过来，经理们要面对严格的年度绩效评估，这些绩效评估基于诸如产出率、生产成本和缺陷等细粒度指标。 推卸责任和虚假报告变得司空见惯。两位工程师说，这些经理往往是长期任职的官僚，被提拔是因为他们处理文书工作的能力，而非因为技术能力。三位工程师谈道，他们专注于能够达到年度绩效目标的短期项目。五名工程师称，管理人员还被赋予不切实际的成本削减目标，并将其传递给员工。 僵化的绩效指标没有给管理者反思、重新调整和追求长期试错的空间，以建立新的东西，反而使他们被迫夸大自己的成就，隐瞒错误和事故，并提出华而不实但行不通的工程计划。 4名工程师告诉Rest of World，他们经常受到管理人员的压力，要求他们捏造或扭曲数据，以帮助实现这些目标。其中三人称，他们目睹了工程师和管理人员夸大良率，少报缺陷，强行通过不可行的设计。 一些工程师称，反对等级制度可能会导致糟糕的绩效评估。其他人则认为，这些评估是客观的、基于指标的。 三星发言人告诉Rest of World，三星“确保与员工的接触是基于公平、透明和灵活的”。 结语：失去士气与竞争优势，三星芯片业务陷入泥潭 韩国西江大学管理学教授Kim Yong-jin告诉Rest of World，三星已经成长为一个官僚机构，创新速度缓慢。即便SK海力士在开发下一代存储芯片方面投入了大量资金，但三星电子认为，在利基市场上，高昂的开发成本是不合理的。其晶圆代工业务也难以留住客户。然后，AI热潮袭来。 在反思工作中的问题时，一位设备工程师认为，三星自上而下的文化对工程师的表现和士气产生了反作用，这也许就是三星逐渐丧失竞争优势的原因。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507788.htm)