国际联号的纠结：要数据还是要效果？

“极致下沉的群体是很难理解超精品化内容”。

<blockquote><p>政府数字化建设到现在已经将近40年了，从当初的办公自动化，到办公集成化，再到数字化；从单一到综合，从内部到外部，从简单到复杂；政府信息化建设目标从完成政务办公数字化，到为政府和社会提供更优质服务。如今AI技术日渐成熟，生活中方方面面都能见到AI技术的应用，年初Deepseek更是点燃了全民AI的热潮，那么作为国家的管理者，政府的AI技术应用方向又是什么呢，今天我就根据之前的工作内容，简单聊聊这个方向又哪些应用。</p> </blockquote>    ## 为什么？ 在讲之前，我先说说为什么政府要做AI技术方向应用。几个原因： - 智慧城市建设必要性：随着城市基础建设日趋完善，更加精细化的管理和智能化的管理，就变得尤为重要，无论是城市风险预测准确性，还是突发事件应急及时性，做为城市的管理者，都要完善和升级管理手段。 - AI技术成熟可行性：AI技术发展至今，无论是从技术性能上还是技术成本，以及技术的行业渗透方面，AI技术从安全性、先进性都已经适合应用到政府业务优化和服务能力提升方面了，毕竟政府信息化建设发展还是要保证安全性和稳定性嘛。 - 管理智能化完整性：现在社会各个方面都已经或多或少完成了AI智能化升级，做为城市管理者，智能化升级不能或缺，用我曾经的客户的话说：“被管理者都智能化，做为管理者不智能化，怎么能行。” ## 主要应用方向 ### 政府决策支持 现在是数据化时代，无论是政府层面还是社会层面，每时每刻都会产生海量的数据，针对这些海量数据，如何对这些海量数据进行快速准确的进行识别、分类、分析，真正的实现从数据到智慧的转化，是将数据从业务办理的产出物到智慧应用的输入物的转化，是实现数据价值最大化提升的转化。这个时候，AI技术就可以帮助政府进行大数据分析，根据业务需要，对数据（包括不限于文本数据、图片数据、视频数据等等）进行处理、加工、关联、融合、统计…利用这些数据AI处理结果，为政府决策者提供决策支持。通过分析海量数据，AI可以识别趋势、预测未来，帮助政府制定更加科学合理的政策‌。例如，在宏观经济调控中，AI可整合税收、就业、消费等数据，构建动态预测模型，帮助决策者模拟不同政策的经济影响。美国布鲁金斯学会的研究指出，基于AI的预测系统可将政策调整后的失业率预测误差降低20%以上。此外，自然语言处理技术还能分析公众意见，从社交媒体、新闻报道中提取关键议题，为政策优化提供依据。 ### 公共服务优化‌ 在公共服务领域，AI可以应用于交通管理、环境保护、教育、医疗等多个方面。例如，AI可以优化交通流量管理，减少拥堵；在环境保护方面，AI可以帮助监测污染源，提出治理方案；在教育领域，AI可以个性化推荐学习资源，提高教学效果；在医疗领域，AI可以辅助诊断，提高医疗服务的效率和准确性‌。在民生领域，AI显著提升了政务服务的便捷性和覆盖范围。以中国深圳的“秒批”服务为例，通过人脸识别、OCR（光学字符识别）和自动化审批流程，企业注册、人才落户等事项的办理时间从数天缩短至几分钟。世界银行《2020年全球营商环境报告》显示，引入AI的政务服务可使企业办事成本减少30%。此外，智能客服系统（如杭州的“城市大脑”）能24小时响应市民咨询，解答率超过85%，缓解了传统热线电话的拥堵问题。 ### 监管与风险防控 AI在市场监管、环境保护等领域展现出强大的风险预警能力。例如，税务部门利用机器学习算法分析企业财务数据，可自动识别异常交易和偷税漏税行为。欧盟通过AI驱动的“反洗钱监测系统”，将可疑交易筛查效率提升了40%。在环境监测中，卫星图像识别技术结合AI模型，可实时追踪污染源并预测扩散路径。2021年，中国生态环境部借助AI技术提前48小时预警京津冀地区的雾霾形成趋势，为应急减排提供了科学依据。 ### 智能安防 在智能安防方面，AI技术可以用于视频监控、人脸识别、行为分析等，提升公共安全水平。通过实时监控和分析，AI可以帮助预防犯罪，提高城市的安全水平‌。 ### 应急管理 在应急管理方面，AI可以用于灾害预警、应急响应和资源调配。通过分析历史数据和实时监测，AI可以提前预警，并在灾害发生时迅速调配资源，减少损失‌，这些应用方向展示了G端AI应用的广泛性和重要性，旨在通过技术手段提升政府管理和公共服务的效率和质量。例如，日本东京消防厅使用AI系统分析历史火灾数据，优化消防站布局和救援路线规划，使平均出警时间减少15%。在新冠疫情期间，韩国疾病管理厅通过AI平台实时追踪病例接触链，将流行病学调查时间从数小时压缩至10分钟以内。此外，无人机搭载AI视觉系统可在灾后评估中快速识别受损建筑，为资源调配提供支持。 ## 挑战和考量 尽管AI应用前景广阔，但其在政府管理中的推广仍面临多重挑战 从内容来看，缺乏原创性。AI功能虽然强大，但其机理是通过核心算法分析海量数据进行学习和创作，生成的需求内容是对现有信息的重新组合和排列，通常是“表面化”的，缺乏原创思维和个人创作表达。对个性化、专业化程度较高的细分领域进行推理和创作的精准性，尚不能满足需求，亟需开展针对性的模型设计和训练。 从人员来看，复合型人才不足。一方面，AI技术开发人员懂信息技术，但往往缺乏对公共政策的深入了解和实践经验，难以将技术有效应用于政策研究、制定、实施的具体场景中；另一方面，公共管理部门人员熟悉行业政策，但因技术门槛较高，难以充分掌握和利用AI技术进行工作。两者一定程度上存在供需错配，造成“盲人摸象”和“自说自话”。 从效果来看，数据应用不充分。在公共政策领域，当前的AI技术主要应用于政务服务领域，以提升行政效率。但在公共政策研究、制定等深度应用需求方面，需要涉及大量专业数据的训练，而现有的通用大模型训练数据基本来自网络，难以获取大量产业、行业及企业内部数据，导致AI技术在公共政策领域存在应用程度不高、实施效果不好、回答精度不够等问题。 ## 如何应对 AI既是公共管理部门转型的“催化剂”，也是检验其创新能力的“试金石”，唯有主动拥抱技术变革，方能在AI时代不断提高治理能力，提升公共服务水平。 首先，构建新型决策支持模式。AI更适合承担“辅助角色”，处理数据筛选、情景模拟等基础工作，而核心的价值权衡、最终决策仍需人类主导。要聚焦数字政府建设，围绕各单位实际需求，加快引入DeepSeek等大模型，以AI技术赋能政务服务，有效提升智能化、精准化水平。建立人机协同决策机制，通过技术改进、制度设计和跨部门协作，探索“人类中心+AI增强”的公共管理新模式，在公共政策研究、制定过程中，善于运用大模型技术开展数据分析和效果预测。 其次，加快培养复合型人才。打造学习型组织，定期开展业务培训和学术交流，引导帮助现有工作人员接受并熟练掌握AI赋能技术，提出专业化的模型设计与训练需求。提升人才数字化素养，探索建立“政策研究员+技术专家”结对模式，组建AI技术与公共政策深度融合研究小组。强化与高校、研究院所和AI企业的交流合作，推动AI新技术在公共政策领域的实时更新、深入应用。 第三，推动“AI+平台”有机融合。各行业主管部门沉淀了海量数据和信息，为公共政策研究提供了丰富的基础资源。如工信领域的“安徽工业大脑”监测中心汇集了从宏观经济到微观企业的多维度信息，重点产业链“一链一策”研究汇集了全省相关产业的全链条信息。要结合DeepSeek等大模型的强大推理分析能力，与现有平台系统实现有机融合，构建各细分领域专属知识模型，对数据进行深度挖掘和智能分析，快速识别潜在的经济趋势、产业瓶颈和政策影响等，辅助政策研究制定，助力安徽省经济社会高质量发展。 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>有效的营销是帮助用户获得「顿悟时刻」，即用户瞬间明白产品有用的瞬间。文章从客户体验角度出发，以ChatGPT的营销策略为例，强调营销需诊断用户问题，设计体验路径，成为产品体验的一部分，助力用户认知、使用并感知产品价值，建立稳定的体验预期。在AI时代，营销的关键是连接技术与人的真实需求。</p> </blockquote>  今天看到 OpenAI 的首位营销负责人 Krithika Shankarraman 的一段分享，有很多触动，想从客户体验的角度聊聊这背后隐藏的营销思维升级。 在 ChatGPT 这样的全球顶级产品身上，Krithika 给出的营销答案是： <blockquote><p>“不是让更多人知道我们，而是让他们真正知道——我们能为你做什么。”</p></blockquote> 这个说法看似简单，但其实精准点出了营销和客户体验之间的关键连接点。 帮助用户获得「顿悟时刻」（Aha Moment）——即某一瞬间用户突然明白了，这个产品原来真的对我有用。 ## 01 客户不是不知道你强，而是不知道“怎么用你” 对于 ChatGPT 这样的产品，知名度早已不是问题，但用户的问题却是： - 我不知道它具体能干嘛？ - 我能拿它替代哪些工具？ - 它能帮我解决我工作里的哪个环节？ 这正是客户体验中常见的“认知断层”：产品已经很强，但客户不知道怎么切入。、 这时，仅靠「功能介绍」和「官方说明」是远远不够的，用户需要一条路径，从困惑走向顿悟，从观望走向信任。 Krithika 的策略，是设计一次次“顿悟时刻”——比如展示 ChatGPT 如何在日常工作中高效写报告、整理会议纪要、或者快速做出代码原型。 这些看似“平常”的用法，恰恰是帮助用户产生“连接感”的关键时刻。 ## 02 营销的价值，是让客户真正「用得上」 Krithika 提出的一个非常有意思的观点是：“真正有效的营销，是产品体验的一部分。” 这句话在客户体验语境下理解非常清晰：营销并不是“喊一喊”，而是“指一条明路”——帮助用户快速找到与自己相关的使用场景。 一个拥有「顿悟时刻」的用户，会产生三个变化： - 认知清晰：我知道它能干嘛。 - 使用顺畅：我知道怎么用它。 - 感知价值：我觉得它真的帮上忙。 如果用户从头到尾都没有这个顿悟时刻，那无论产品再强，体验都会沦为“用不起来”。 ## 03 不是照搬套路，而是诊断用户的问题 Krithika 还分享了她的「四步诊断法」（DATE Framework），用来应对每家公司和产品所处的不同客户状态： - D（Diagnose）诊断问题：客户的体验卡在哪里？不知道功能，还是不信价值？ - A（Analyze）分析环境：对手做了什么？用户的行业习惯如何？ - T（Take a different path）走差异化路径：用别人没用过的方法去建立连接。 - E（Experiment）实验验证：不断试错、小步快跑，找到有效体验路径。 这和客户体验中的“旅程地图思维”高度一致。用户的问题是动态的，产品的成长阶段也在变化，所以营销和体验都不能靠“手册”驱动，而要靠“问题导向”推动。 ## 04 “品牌感”来源于一次次被兑现的体验 Krithika 强调了一句话：**“品牌，是为客户建立稳定的预期。”** 在客户体验中，最常见的问题就是预期错配： 广告上看起来很好用，打开一试一脸懵。 功能说明写得很全，实际用起来缺东少西。 所谓品牌，其实是客户心里的一种体验预期。当这个预期一次次被兑现，信任就建立了；一旦被破坏，就很难挽回。 她提到在 Stripe 推动的内部评审流程也启发很大：不靠拍脑袋做内容，而是通过「20% 方向评审」和「80% 完整性评审」，来确保对外传递的每一句话都和实际体验一致。 ## 05 在 AI 时代，拼的不是“炫技”，而是“理解力” 今天的 AI 工具很强，但用户的问题却很朴素：“你到底能帮我做什么？” Krithika 分享了一个现象级的 B2B 案例：她用 ChatGPT 自己写了一个线索筛选脚本，帮助 OpenAI 营销团队自动判断客户需求。 这种用法不是技术炫技，而是从实际使用中打通用户的痛点——这是客户体验里最难却最关键的部分。 她还说了一句很打动人的话： <blockquote><p>“AI 可以快速生成内容，但真正有价值的，是那些带有品味和真实洞察的表达。”</p></blockquote> 这对所有从事 AI 产品、工具产品和用户体验的人来说，是一记提醒：不要只把技术当亮点，要让技术和人的真实需求连接起来。写在最后｜顿悟时刻，才是客户体验的真正起点 对很多产品团队来说，产品上线那一刻是“发布”；但对客户来说，真正的开始，是第一次顿悟：原来它能这样帮我。 营销没有标准答案！！！ 所以，真正有效的营销，不是“吸引眼球”，而是帮助用户在正确的时间、以最小的成本，获得这次顿悟。 这一刻，就是产品真正开始被信任、被使用、被传播的起点。 本文由人人都是产品经理作者【龙国富】，微信公众号：【龙国富】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>本文将带你一同走进产品经理的端午假期，看看他是如何在旅行中发现产品思维的闪光点，以及如何将这些体验转化为对产品设计的深刻洞察。</p> </blockquote>  这个端午假期，我去了青岛。上一次去青岛，应该是6、7年前，当时是因公出差，没怎么出去玩，这次是特意去度假的。 文旅部6月3日公布2025年端午假期旅游市场情况。假期3天，全国国内出游1.19亿人次，同比增长5.7%；国内出游总花费427.30亿元，同比增长5.9%。 我也是1.19亿人次中的一员，也算是为GDP和旅游市场做了一份贡献。 作为一名产品经理，谈一谈自己3天出游的体验和感受。 ## 01. 酒店电梯坏了，引发的产品思考 入住的第一晚，到达酒店后，前台说电梯坏了，而房间在6层，当时就非常震惊，这是住酒店第一次碰到这种事情。 整个酒店共有7层，只有1台电梯，电梯坏了就只能走楼梯，好在工作人员说可以帮忙拿行李上楼，才让用户体验有所好转。不然的话，可能第二天就会考虑更换酒店。 我特意查了一下行业对电梯数量的相关规定，其中一条是“电梯数量，住宅层数在12层以上，18层以下，电梯不应少于两台”。这家酒店因为只有7层，只有一台电梯是符合相关规定的。 作为酒店经营者，如果条件允许，最好能配置两台电梯，这样的话，要是有一台坏了，还有另一台可以使用，两台同时坏掉的概率非常小。只有一台电梯，也容易负荷工作，故障率会增加。两台电梯常规检查和维修，也比较方便，时间也比较充裕。 酒店如果只有一台电梯，就要做好预防，比如在节假日之前做好检查、维修。尽量避免在节假日出现电梯停运，这会严重影响用户体验。而且出现一次故障，可能会导致用户流失。 **根据墨菲定律，任何事情，只要有可能会发生，就必然会发生。而责任的最高境界是预防。** 作为产品经理，在设计产品时，主要时间精力用在正常情况的考虑上，但是特殊情况也需要兼顾，尤其是一些常见问题和异常，需要提前做好预判，做到防患于未然。 比如用户信息填写错误、数据为空、表单异常、超限定值、时效性、不可用、网络异常等，这些在设计方案时，都需要考虑进去，否则一旦出现异常后，会非常影响用户体验，甚至很多用户就直接流失了。 **一款好的产品，不仅仅能够在正常情况提供好的用户体验，也能在出现异常时，给用户不错的体验。** ## 02. 青岛没有共享单车 去过很多城市，基本都有共享单车，能很好地解决短距离出行的问题。但青岛是个例外，居然没有共享单车，这一点跟大部分城市不一样。 数据显示，我国共享单车已经覆盖超过700座城市，总投放约713万辆（另一个数据显示投放量为1490万辆）；可以说，几乎每一座城市都有共享单车，也是用户解决最后1公里出行的首选。 这次去青岛，有些距离短的景点，想找共享单车和共享电动车，结果发现没有。后来特意查了一下，青岛没有共享单车。而青岛之所以没有共享单车，主要有几个原因： **1、地形限制** 青岛作为海滨城市，丘陵、山地比较多，地势东高西低，南北偏高中间低凹，城市内超过60%的道路坡度不符合自行车道的设计要求。这种地形骑行时，上坡体力消耗大，下坡容易出现安全隐患。所以，青岛不仅没有共享单车，骑私家自行车的也不多，如果你在青岛开自行车店，估计很难赚钱。 **2、城市规划** 青岛早期的道路规划没有预留非机动车道，目前市区只有12.7%的道路设有专门的自行车道。目前机动车道路和非机动车道路混合情况非常普遍，安全隐患较大。这一点跟北京有很大的不一样，北京几乎所有的道路都设有非机动车道，甚至设立了专门的自行车道。 **3、城市特征** 青岛作为旅游城市，对城市的市容市貌有更高要求，共享自行车容易乱停乱放，会对城市整体形象有影响。并且部分道路比较狭窄，车辆骑行、停放不方便，共享单车的管理难度较大。 **作为产品经理，在设计产品方案时，需要考虑方案的独特性，面对不同地域、不同年龄、不同画像的用户，需要考虑方案的差异性，不能一概而论。** ## 03. 游玩攻略和避坑指南 这次去青岛游玩，总体感受还是非常不错，当然，在这个过程中，也有一些攻略和避坑指南，值得了解一下。 1、去青岛旅游，尽量不要租车，停车位很少，通常需要停在比较远的位置，停车费还贵，而且很多路段都是单行道，容易违章； 2、假期去海军博物馆等，需要提前预约，否则会进不去； 3、音乐剧《寻梦沧海》并没有想象中那么好看，不是特别推荐； 4、去崂山，尤其第一次去，建议选择南线（从大河东到仰口），全程环海路；不推荐北线（从仰口到大河东）； 5、坐火车推荐到青岛站或青岛北站下车，青岛站是首选，周边景点较多；青岛西站距离市区很远，不要选择； 6、青岛到处都是啤酒，值得品尝一下，就连推荐指数最高的博物馆都是啤酒博物馆； 7、海边风比较大，记得多穿一点衣服； 8、青岛海底世界参观路线是单行道，不能走回头路，提前做好攻略，了解表演场次和时间； 9、青岛的主要特色食物是海鲜，如果不喜欢海鲜的话，尽量不要在景点附近用餐，大部分味道不是特别好。 10、酒店最好提前预订，越靠近假期预订会越贵。 总而言之，假期去青岛度假，去吹吹海风，去崂山体验最美环海公路，工作之余去休闲放松一下，还是非常不错的。 当然，作为产品经理，在旅游的过程中，总是会带着产品思维去感受，如果碰到不好的体验，还是会比较挑剔，提出自己的观点和看法。 作者：刘之恒，微信公众号：产品经理之路 本文由作者@刘之恒 原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在当今新媒体时代，个人IP的打造成为众多创作者和专业人士追求的目标，尤其是在竞争激烈的抖音和小红书等平台上。然而，不同平台有着各自独特的用户群体、内容偏好和流量分配机制，这就要求运营者必须深入了解并掌握各平台的玩法特点，才能让个人IP在众多竞争者中脱颖而出。</p> </blockquote>  做医生的IP，搞不懂不同新媒体平台的玩法，基本上就算是完蛋了。 在抖音和小红书两个平台，被限流封号的医生IP实在是太多了，他们的做法肯定是，拿同一套内容，再做矩阵分发。 这也是为什么我对医美赛道的IP运营，很慎重的原因之一，有些行业就是被平台严管的，风声鹤唳。 今天我要是不把新媒体平台的流量密码全部扒干净了，那你就可以取关了。 第一个大点是，抖音要玩心跳，前三秒定生死，用户就像皇上选妃，嘴巴挑的很。 抖音是啥呀？是短视频的修罗场，用户刷短视频就跟皇上翻牌留宿一样。 如果前三秒还抓不住用户的心智，就直接被打入冷宫了。所以像我们做短视频编导的，总会花心思打磨开头。 比如：千万不要做精灵耳！做完就像被平底锅拍扁了！ 用这种夸张又形象，带钩子cue人群的开头，总比平铺直叙去说，大家好，我是某某某医生，这种话题要强100倍。 抖音要的是短平快，把干货切成若干精华点，30秒以内必须要把记忆点炸出来。 第二个大点呢，小红书虽然是种草平台，但拼的是颜值，那颜值是什么呢？颜值其实就是你的封面。 想必大家都知道小红书上的用户，简直是挑剔的很。如果你的封面丑了，根本就不会点进去。 包括我自己的运营能力短板之一，就是平面设计能力一般，直接用创客贴套用的模板，缺乏重点但也不会差到哪去。 俗话说：题好一半文，放到新媒体的封面设计，也是这个道理。 有很多大的医生IP，在抖音上呼朋唤友，但是到了小红书，短视频没有播放量，点赞都是个位数，这是为什么？ 因为IP们根本不懂，在小红书，封面就是内容的半条命！ 大字报排版+对比图+权威认证，点击率肯定能直接拉满。 再看看你做的封面，文字比论文还密，我看半天根本不知道要表达的啥内容，乱七八糟的全是重点花字。 记住了，小红书的封面一定要做减法。 第一个标题必须带数字和悬念。 第二个画面突出，对比和痛点。 第三个呢，适当加一些职业认证标签，提升用户的信任度。 第三个大点，通用的避雷指南，不管你做哪个新媒体平台，这三个雷区，只要碰了，基本上新媒体账号，就不可能做得起来。 第一个是内容的同质化，别拿抖音的一套怼脸喊麦，去小红书做深层。两个平台的用户调性、口味偏好完全不一样。 小红书要干货+情绪价值，抖音要给够爽感，加节奏感。 如果你的时间精力足够，一定要针对平台用户画像，做内容的微调。 第二点，盲目追热点。别人爆款套路不一定适合你，先搞清楚自己的人设定位，胡乱跟风只能让内容变得四不像，账号也毁了。 第三点，大家都忽视的数据测试，也是运营人常做的AB测试。 同一个视频呢，其实封面可以至少换三次以上，标题也可以做调试，看看播放量有没有提升。 可能你做的运营细节优化，就让某条短视频有可能就爆了。 舍不得花时间去做AB测试，流量红利肯定是吃不到的。 我和运营同行交流，发现做自媒体不亚于一次创业，只有全情投入，才能避免账号不温不火的命运。 本文由 @秃头老王聊运营 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

**要闻提示** 1.字节跳动内容质量负责人李彤离职，CQC业务变化折射AI冲击人工审核 2.“疯狂的石头”再出发！石头科技冲刺港股二次上市 3.比亚迪李云飞回应“车圈恒大”“常压油箱”事件：油箱合规、财务没问题 4.“一年能省几千万”！周鸿祎：准备干掉360整个市场部 5.吉利李书福：有些企业的竞争方式令人难以启齿 6.小红书估值350亿美元，朱啸虎：没有股东愿意卖 7.特斯拉人形机器人Optimus项目负责人宣布离职：希望更多陪伴家人 8.扎克伯格豪赌AI，Meta拟斥资超百亿美元投资Scale AI **今日头条** **“一年能省几千万”！周鸿祎：准备干掉360整个市场部** 6月6日晚间，360集团创始人、董事长周鸿祎在其个人自媒体账号发文称，“我准备干掉360整个市场部，这样一年可以给公司省下几千万。”他表示，从当天起，要做一个挑战，一个人完成一场完整的新产品发布会。“听起来像天方夜谭，但这次我准备动真格的了。” 周鸿祎称，过去做一个产品发布会，需要市场部几十号人，忙活大半个月，费时费力费钱，还让他不满意，这次他自己一个人全包了。周鸿祎还称，这不是一拍脑袋就做的决定，对于6月11日即将发布新的AI搜索智能体，这次挑战的核心就是要验证一下，AI到底是不是能让人变成超级个体。他还表示，变成超级个体不是让人变得多聪明，而是可以指挥一堆智能体帮你做事，这些智能体能替代原来的很多员工的工作。 去年年初，周鸿祎频繁谈及网红经济，并表示自己想做网红。谈及原因，周鸿祎表示，马斯克、余承东、雷军等都是网红企业家，通过他们不断的各种演讲、各种传播，周鸿祎认为他们每个人至少帮助自己所在的企业节省了数十亿元广告费。他坦言，做网红的目的，是为AI产品代言，给360节省广告费。（21世纪经济报道）  **国内资讯** **荣耀高管：听说友商内部通知要干死荣耀，不让荣耀翻身** 近日，荣耀销售与服务总裁王班发文称，听说有友商内部发通知，要干死荣耀，不让荣耀翻身。“我们是否翻身不取决于任何其他人，而是取决于我们是否做对事情。荣耀只能靠自己，靠我们的真实，靠我们的开放，靠我们的团结。” 值得注意的是，在手机行业，“友商”这个词似乎已经变味，不再是同行，更像斗得你死我活的敌人。 此前，360集团创始人兼CEO周鸿祎曾称360手机是被友商干死的，“手机行业的友商定义不一样，手机行业里的友商意思就是干死你们，所以我就退出了这么可怕的市场。”（三言科技、鞭牛士）  **字节跳动内容质量负责人李彤离职，CQC业务变化折射AI冲击人工审核** 近日，字节跳动内容质量中心负责人、今日头条副总编辑李彤近日宣布离职，其离职前职级应该是4-1。公开资料显示，李彤拥有北京工业大学本科及北京大学新闻传播硕士学位，曾在新浪网任职10余年，负责新浪网交互内容审查，2014年加入字节跳动，主导旗下近50款产品内容安全工作。据悉，李彤已于一年前卸任CQC负责人，而是以顾问的形式存在，他的位置由王虎接任。 抖音集团内容质量与用户体验平台（CQC）成立于2017年，负责产品安全、内容质量及用户体验，业务覆盖全国10余个城市，曾在北京、上海等一线城市设立多个审核基地。据悉，2021年初，字节跳动的审核人员数量已经超过2万人。然而，随着AI技术发展，机器审核逐渐取代人工，CQC的基地开始降本增效，除了裁员之外，逐步向广西柳州、四川内江等四五线城市下沉。 此外，CQC的数据标注业务正逐步转移至大模型部门，为豆包等AI产品提供语料支持。业内人士指出，CQC的转型反映了传统内容审核模式在AI时代的衰退，人工审核正被算法和机器取代，未来“人”产内容的比例或进一步降低。（申妈的朋友圈） **“疯狂的石头”再出发！石头科技冲刺港股二次上市** 近日，石头科技发布公告显示，拟于香港联合交易所有限公司主板发行及上市。据悉，此次募资主要用于国际化业务拓展，产品研发拓展及产品组合扩充，运营资金补充及公司一般业务用途等。 石头科技成立于2014年，主营业务涵盖智能扫地机器人等智能清洁产品的设计、研发、生产和销售，曾获小米集团投资。2020年2月，石头科技成功登陆科创板，首日开盘涨幅超过73%。2021年时，股价甚至一度突破千元，成为A股继茅台后的第二只千元股，被市场冠以“疯狂的石头”之名。 石头科技拟赴港IPO早在今年4月便有所传闻，有观点认为，业绩承压或是原因之一：石头科技近年来寻求多元化发展，对资金的需求量很大，港股上市对它来说是新的融资渠道。此外，也有分析师认为，石头科技赴港上市，与其海外业务占比较大有着密切关系，而港股市场国际化程度较高，资金相对自由，适宜对接全球资本，和石头科技这种海外业务占比大的企业契合度较高。（科创板日报） **吉利李书福：有些企业的竞争方式令人难以启齿** 近日，吉利控股集团董事长李书福在2025中国汽车重庆论坛表示，有理才能走遍天下，说假话难自圆其说，做亏心事天理难容。 李书福认为，虽然中国汽车行业取得巨大成就，但要明白山外有山、天外有天。汽车产业的发展是场马拉松，跑得快的不一定是有耐力的选手。中国汽车工业的赛场主要还在国内，出口的比例还比较低。国内竞争也很有意思，有些企业的竞争方式令人难以启齿。吉利要成为优秀的马拉松选手，跑出好成绩，锻炼耐力，是我们的追求，不断打基础，练内功。 他表示，每一辆汽车的诞生，都有背后基本功的支撑。没有基本功的企业生产的产品，是无源之水、无本之木。汽车产业的发展有其自身规律，必须不断打基础练内功。不耍小聪明，不走捷径。任何技术必须有来源依据，任何创新也要有理论支撑，依法合规、公平透明的发展。（新浪科技）  **比亚迪李云飞回应“车圈恒大”“常压油箱”事件：油箱合规、财务没问题** 6月8日，比亚迪集团品牌及公关处总经理李云飞发文回应“常压油箱”和“车圈恒大”问题。 关于“常压油箱”，比亚迪2021-2023年采用的常压油箱方案，符合法规要求。后来有部分客户反馈，因发动机定期启动体验不好，后续比亚迪全部切换为高压油箱方案。李云飞表示，据他们了解，浙江某头部车企2018-2023年，多款PHEV车型也采用常压油箱方案，相信他们应该也有自己的解决方案，也是符合环保及法规要求的。 关于“车圈恒大”，李云飞在5月30日已公开回复，补充更多信息：河北某车企去年下半年以来，持续发起汽车行业“高负债率”、“财务造假”、“财务审计”及“车圈恒大”等话题，煽动舆论并推波助澜。去年底，该车企还向深交所、港交所及国家相关金融监管机构恶意举报比亚迪，经过证券交易所及国家相关监管部门的详细调查，确认比亚迪没有问题。（鞭牛士） **轮岗刚满一年！抖音商业化本地与投资消费业务负责人李炜将离职** 近日，有媒体报道，抖音商业化本地与投资消费业务负责人李炜将离职。此前，李炜在抖音本地生活部门担任到店餐饮负责人，对外头衔曾为抖音生活服务业务副总裁。2024年3月对调轮岗至商业化部门，负责本地消费业务中心与投资消费业务中心，轮岗至今不过一年多。（鞭牛士） **宇树科技王兴兴回应机器人跳舞、格斗的价值** 近日，宇树科技创始人王兴兴在北京智源大会现场回应关于机器人打格斗以及跳舞的争议时表示，参加格斗比赛或者是在让机器人跳舞，核心目的是希望通过技术使机器人可以做全身动作。 “我们的终极目标是希望在AI技术的发展之下帮助人类去从事一些辛苦的工作，在终极目标没有实现之前，通过参加一些表演来给大家展示一些机器人真实的发展情况，并且产生一部分的商业价值。”王兴兴表示。（界面新闻） **广汽传祺失利：销量连跌5个月** 广汽集团近日公布的2025年1-5月产销数据显示，2025年1-5月，广汽传祺累计销量达117,455辆，同比下降24.76%，且自2025年以来已连续5个月出现单月销量同比下滑。 其中，今年1月份，广汽传祺单月销量为18327台，同比下滑45.78%，几乎下滑了5成；2月，广汽传祺单月销量为18449台，相比去年同期下滑了0.12%；3月，广汽传祺单月销量为32465台，相比去年同期下跌了2.23%；4月，广汽传祺单月销量24650台，相比去年同期下滑了34.67%；5月，广汽传祺销量23564辆，同比下滑28.34%，环比下滑4.4%。目前，广汽传祺仍依赖MPV车型支撑销量，新推出的向往S7等车型市场反响平淡，品牌存在感较弱。 面对内外交困的局面，广汽与华为的合作或为破局关键。不久前，广汽集团与华为深化合作，成立全资控股的华望汽车（注册资本15亿元），作为双方GH项目的实体公司。华望汽车定位高端智能新能源汽车品牌，主攻30万元级市场，计划推出对标特斯拉Model Y、理想L7、问界M5等车型的产品。（TechWeb）  **蔚来法务部：警方通报造谣蔚来案件多名人员被拘留、处罚** 6月8日消息，蔚来法务部当日发布公告称，安徽省公安厅通报侦办相关涉蔚来公司谣言案件结果，涉及造谣蔚来被收购、冒充蔚来员工散布不实经营信息等，多名违法人员已被行政拘留和处罚。 蔚来法务部表示，公司对公安机关重拳打击各类网络谣言违法犯罪行为，持续净化网络环境，保障企业合法经营发展，维护法律尊严，表示由衷的感谢。后续，蔚来将继续配合警方打击网络谣言，并及时公示。 此外，蔚来法务部透露，自“一键上报”功能上线以来，受到广大用户的支持和响应，结合上报的线索，蔚来已对多个网络账号采取诉讼在内的法律行动，后续将适时公布进展。（IT之家） **阿尔特汽车进军智能机器人领域，多款产品研发中** 据阿尔特汽车消息，阿尔特宣布正式进军机器人产业，其最新战略布局取得突破性进展——由阿尔特联合云视科技、上海乙蜂共同投资的北京阿尔瑞特智能机器人科技有限公司（简称阿尔瑞特）已完成注册并于6月8日举行成立庆典，标志着阿尔特开辟机器人新赛道。目前，新公司已启动轮式机器人、水下机器人、钻井机器人、宠物洗澡机器人等多个项目的研发工作。（网易科技） **小红书估值350亿美元，朱啸虎：没有股东愿意卖** 近日，据金沙江创投的一份内部文件显示，小红书的估值上涨到260亿美元，不过这份文件的标注日期是在三月份。一位正在替LP收购小红书老股的投资人透露，真实成交或许已经加价至300亿美元。最近，小红书老股的报价已经是：350亿美元（约合2500亿元人民币），而且这个价格还没份额。 对此，金沙江创投主管合伙人朱啸虎的回答则稍显艺术，对于350亿美元的估值，他既没承认，但也没有否认，只回了几个字，“没有股东愿意卖”。一位投资人表示，350亿美元的价格就是GRS（金沙江创投）和朱总对外报的，“他报价不一定是为了卖，而是希望让市场知道或者说维持在这个价格”。不过据了解，如果350亿美元的估值有份额，确实有不少机构或LP愿意买单。（投中网） **股东卖掉其它股票买比亚迪，王传福听后一度哽咽：我只有比亚迪一家企业** 据媒体报道，比亚迪于6月6日召开2024股东大会，比亚迪董事长王传福及一众高管，向外界回应了公司战略、发展规划等一系列热点话题。期间，有股东讲述了卖掉其他股票买比亚迪的经历，以表达对比亚迪和比亚迪董事长王传福的信任。王传福听后一度哽咽，直言“比亚迪是我的生命，我只有一家企业，就是比亚迪，我没有别的企业”。 王传福指出，比亚迪公司的股东构成也很简单，上面也没有其他的企业，所有的业务都在比亚迪里。“我们技术的核心就是用来改变世界，不管我们承受多大的委屈，都会坚持长期主义，我们只是把自己做好，也绝不会拉踩同行，这是原则。虽然短期有压力，但人在做，天在看。” 据了解，比亚迪去年集团销量427.2万辆，蝉联中国汽车车企和全球新能源汽车双料销冠。今年前五月，比亚迪累计销量已达1735643辆，同比增长14.1%，并且在今年一季度，比亚迪超越特斯拉再次成为全球电动车销冠。（快科技） **可灵AI月度付费金额连续两月破1亿人民币** 快手旗下可灵AI上线一周年。快手官网信息显示，可灵AI在推出10个月之后（即今年3月）的年化收入运行率（Annualized Revenue Run Rate）已突破1亿美金，其今年4月和5月的月度付费金额均超过1亿人民币，营收增速和营收水平均位居全球视频生成大模型产品和独立AI产品前列。从收入构成来看，目前P（Prosumer）端付费订阅会员贡献了可灵AI将近70%的营业收入。（新浪科技） **美团向骑手推出“等灯等灯奖”，不闯红灯一周可增收400多元** 4月，美团宣布在济南、泉州、惠州、包头等城市开展骑手交通安全治理试点，为保持零闯红灯记录的骑手发放“等灯等灯奖”，骑手一周可增收400多元。活动期间，试点城市超过2万名骑手获得奖励，专送骑手闯红灯行为环比减少26%，同时所有城市的准时率等数据保持稳定，显示骑手可以在遵守交规的前提下准时送达。 在全国100余个城市，美团还将“安全分”纳入骑手考核，达到一定安全分等级的骑手将获得对应月度奖金和权益，推动交通安全治理常态化。（济南日报） **国际资讯** **特斯拉被曝黑料！试图阻止公开自动驾驶碰撞数据** 6月8日消息，特斯拉近期正在试图阻止美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）披露其“自动驾驶”汽车碰撞相关的某些数据。特斯拉公司的一份文件显示，这些与“自动驾驶”汽车碰撞相关的信息被标记为保密。 特斯拉认为，公开发布这些信息可能会使竞争对手能够分析特斯拉各个版本的“自动驾驶”技术的有效性。对手可能通过这些数据找出与各版本系统相关的事故数量。 此外，特斯拉预计将在本月在美国得克萨斯州奥斯汀市推出首个Robotaxi服务。该服务由一个10至20辆Model Y组成的车队在奥斯汀市划定的电子围栏区域内提供网约车服务，并通过人工远程操控辅助运营。（快科技）  **特斯拉人形机器人Optimus项目负责人宣布离职：希望更多陪伴家人** 近日，特斯拉擎天柱人形机器人Optimus项目负责人米兰·科瓦奇（ Milan Kovac）宣布了自己即将离职的消息。据媒体报道，特斯拉人工智能软件部门副总裁Ashok Elluswamy将接管Optimus项目。 科瓦奇在X上发布文章说，他“不得不做出一生中最艰难的决定”——离开Optimus。他写道：“我离家太久了，需要花更多的时间和国外的家人在一起。”科瓦奇声称，这是“唯一的原因，与其他任何事情都无关”，他对马斯克和特斯拉的支持是“坚不可摧的”。 由于特斯拉在电动车赛道面临来自中国电动车新势力的激烈竞争，该公司已将发展重点转向人型机器人及其自动驾驶出租车服务上，该公司目前的大部分估值变动也取决于此。而科瓦奇的离开，给特斯拉的Optimus项目带来了更多不确定性。 在今年第一季度的股东大会上，特斯拉表示，其目标是“在2025年于弗里蒙特试点生产线上生产Optimus，并在工厂内更广泛地部署机器人，完成有用的工作”。马斯克当时表示，到今年年底，该公司的工厂将有“数千台”擎天柱机器人投入使用。（科创板日报）  **TikTok美国商店销售额未达预期，改用中国区员工接管运营** 据彭博社报道，TikTok近年积极抢攻电商市场，却传出在美国电商营收表现未达目标，TikTok母公司字节跳动近期以来陆续透过人员调度或解雇，将公司在美国聘用的员工换成中国管理人员。TikTok Shop于2024年初立下目标，力拼美国电商业务交易额增至175亿美元，但后来不得不大幅下调。消息人士表示，由于业绩不振，TikTok Shop已有100多名美国员工遭解雇或离职。 消息指出，TikTok Shop位于美国西雅图，以往公司内部会议都是以英语进行，但现在变成常用中文举行，管理人员在字节跳动的内部通讯程式飞书上交流时，使用中文的情况愈来愈多，英语员工只能依靠翻译功能。另一方面，美国政府此前紧盯字节跳动，要求该公司出售TikTok美国业务给本土企业，否则将禁止该社群平台在美国市场运营。 据消息人士透露，白宫一直在促成让投资者收购TikTok美国业务的交易，但由于特朗普4月初对中国进口产品征收高额关税，存在交易卡关。美国总统特朗普计划第三度延长对TikTok禁令的限期。此前，美国前总统拜登要求字节需在其任期最后的2025年1月19日前剥离资产，随后特朗普就任当天，就宣布再度给予75天的宽限时间至4月5日，以利达成协议。 4月初，他宣布再将期限延后75天即6月19日，为达成相关交易争取更多时间，也是第三度延长。（来源：工商时报） **华晨宝马将换帅：宝思齐将出任总裁兼首席执行官** 6月6日，华晨宝马董事会宣布人事任命，宝思齐将自2025年8月1日起，接替戴鹤轩出任华晨宝马总裁兼首席执行官。戴鹤轩将于 2025 年 7 月 31 日结束其在中国的任期，返回德国，担任宝马集团首席信息官及信息技术部高级副总裁的新职务。 据了解，在加入华晨宝马前，宝思齐女士负责领导宝马集团在美洲地区的金融服务部门，掌管宝马集团全球最大的金融服务业务。在三十余年的汽车行业职业生涯中，她在欧洲和北美担任过众多重要的财务和管理职务。她于2018年加入宝马集团，担任财务高级副总裁和集团司库。她拥有德国明斯特和西班牙马德里的工商管理学士学位，以及美国斯坦福大学的管理学硕士学位。此次履新，意味着华晨宝马将迎来第一任女性CEO。（AI小讯、红星新闻） **特朗普将再次签行政令，第三次给予TikTok宽限期** 6月7日，知情人士称，美国总统特朗普预计将签署一项行政命令，再次推迟执行TikTok的 “ 不卖就禁 ” 法律。这将是特朗普1月就任美国总统以来第三次给予TikTok宽限期。 今年4月4日，特朗普签署行政命令，给予TikTok 75天的宽限期，使其可以继续在美国运营，直到该宽限期在6月19日到期。他已指示美国司法部不要执行2024年通过的“不卖就禁”法律。（新浪科技） **扎克伯格豪赌AI，Meta拟斥资超百亿美元投资Scale AI** 6月8日，据彭博社报道，知情人士称，脸书母公司Meta正在进行谈判，拟对人工智能创业公司Scale AI进行数以十亿美元计的投资。知情人士称，Meta对Scale AI的这笔投资可能超过100亿美元，成为史上最大规模的未上市私人公司融资事件之一。目前，交易条款尚未最终敲定，仍有可能发生变化。 Scale AI的客户包括微软和OpenAI，该公司提供数据标注服务，帮助企业训练机器学习模型，已成为生成式人工智能热潮的主要受益者之一。这家创业公司在2024年的上一轮融资中的估值约为140亿美元，当时的投资方包括Meta和微软。 更值得关注的是Scale和Meta在国防技术领域的共同利益。上周，Meta宣布与国防承包商Anduril Industries建立新的合作伙伴关系，为美军开发产品，包括配备虚拟和增强现实功能的AI驱动头盔。而Scale也越来越多地与美国政府合作开发军用AI。（网易科技、凤凰网科技）  **四名英特尔顶级芯片架构师离职创业，押注RISC-V架构打造最强CPU** 6月7日消息，据美媒报道，四位在英特尔工作时间总和将近100年的工程师创立了一家初创企业 AheadComputing。四人是英特尔最顶尖的芯片架构师，长期负责前瞻性微处理器的研发，现在则选择独立创业，投身一项全新架构的芯片开发工作，且完全摆脱了英特尔原有体系。 AheadComputing 于一年前成立，致力于证明芯片设计可以有更优解。CEO Debbie Marr 表示，公司正着手打造“全球最强大的 CPU”，押注的是一项名为 RISC-V 的开放架构。（IT之家） **苹果炮轰 AI 大模型全是假思考，网友炸了！** 近日，苹果机器学习研究中心发表的一篇研究论文引发 AI 领域震动。论文直指当前主流 AI 推理大模型（如 DeepSeek、o3-mini、Claude 3.7 等）本质上仅是 “模式匹配机器”，所谓的 “思考” 不过是训练数据驱动的假象。 为验证模型的真实推理能力，苹果团队设计了四类可控难度逻辑谜题测试，发现模型存在假性思考现象（依赖模式识别而非逻辑推理）、推理努力反向缩放（复杂问题下思考深度骤降）、性能崩溃临界点（复杂度超阈值准确率暴跌）三大问题，呼吁学界重新审视语言推理模型能力边界。 该观点在AI领域引发激烈争议，网友也广泛讨论。质疑派直指苹果 “酸葡萄心理”，认为苹果自身 AI 进展滞后是争议的根源。据悉，苹果 AI 团队因高层分歧、人才流失和组织重组，导致研发效率低下 ——Siri 升级多次延期，Apple Intelligence 功能故障频发，其 AI 服务更在中国大陆已跳票一年，新闻摘要功能还曾因生成虚假信息被禁用。支持派，则强调研究的积极意义。这部分声音认为，苹果并非全盘否定 AI，而是呼吁改进评估标准、设计更科学的推理机制。（Netskao）

<blockquote><p>在当今全球经济格局深度调整与数字化转型加速推进的时代背景下，企业资金管理正面临前所未有的复杂挑战与变革机遇。传统的企业司库体系已难以满足企业在复杂环境下的资金管理需求，亟待升级与创新。本文将深入探讨企业司库体系的战略意义，分析其在内外部环境驱动下的建设刚需，揭示财务司库产品的核心发展趋势，阐述司库产品赋能企业发展的核心价值维度，并对未来演进方向提出实施建议。</p> </blockquote>  ## 1、引言：企业司库体系的战略意义 当前，在全球经济波动加剧、产业链重构加速、监管要求趋严的多重挑战下，企业资金管理正面临前所未有的复杂环境。据 2025 年行业分析显示，45% 的企业因资金分散管理导致流动性风险上升，38% 的企业因缺乏实时监控机制遭遇过资金舞弊损失，而传统手工操作模式更使企业平均每年产生 2.3% 的无效资金沉淀。在此背景下，企业司库体系已从财务管理工具升级为支撑战略决策的核心中枢。 企业司库产品是以数字化技术为底座、以金融资源整合为核心目标的系统化平台，通过对账户、结算、融资、票据等要素的全生命周期管理，实现资金 “看得见、管得住、调得动、用得好” 的终极目标。湖北交投集团的实践表明，一套成熟的司库系统可帮助集团盘活沉淀资金数十亿元，综合融资成本下降 99 个基点，并为产业链降本增效超 1 亿元。本文将从环境驱动、技术趋势、价值维度及实施路径展开深度剖析，揭示司库体系如何重构企业价值创造逻辑。 在环境驱动层面，经济不确定性与监管新规成为司库体系升级的直接动力。自 2022 年国资委 1 号文发布以来，超 80% 的央企已将司库体系建设纳入核心战略规划，以应对资金风险与监管合规双重压力。国际财务执行官协会（FEI）调查显示，67% 的跨国企业因汇率波动与利率市场化冲击，加速推进司库数字化转型，通过集中化管理降低 20%-30% 的资金成本。 从技术趋势来看，云计算、大数据、人工智能与区块链正重塑司库体系架构。普华永道报告指出，应用 AI 与机器学习的司库系统可将现金流预测准确率提升至 90% 以上，自动化处理效率提高 75%。以华为为例，其全球司库体系借助区块链实现跨境支付实时清算，交易成本降低 40%，资金周转率提升 35%。 企业司库体系为企业带来的价值是多维度的。在资金运营效率提升方面，通过资金集中管理与智能调度，企业资金周转率平均提升 25%-35%，如海尔集团通过司库系统实现资金 “日结日清”，资金运营效率提升 38%，每年节省资金成本超 2 亿元。在成本控制与价值创造上，司库体系帮助企业优化融资结构，综合融资成本降低 100-150 个基点，如美的集团借助司库平台开展供应链金融，为上下游企业提供融资服务，实现产业链协同降本超 5 亿元。风险防控层面，实时监控与预警机制使企业资金风险事件发生率降低 60%-70%，如中石化通过司库系统对 1.2 万个银行账户进行实时监控，成功拦截多起资金风险事件。 在实施路径上，企业需从战略规划、系统选型、组织变革与人才培养四个关键环节入手。在战略规划方面，企业应结合自身发展阶段与业务特点，制定 3-5 年司库体系建设路线图，明确短期目标与长期愿景。系统选型时，需综合考量功能完整性、技术先进性、供应商实力与实施案例，确保系统与企业需求深度契合。组织变革层面，企业要构建适应司库管理的组织架构，明确职责分工，加强协同合作。人才培养上，应打造具备财务、金融、信息技术等多领域知识的复合型司库人才队伍，通过内部培训、外部引进等方式提升团队专业能力。  企业司库体系已成为企业应对复杂经济环境、实现战略升级的核心抓手。通过数字化转型与金融资源整合，司库体系正从根本上重构企业资金管理模式，为企业创造显著的经济效益与战略价值。未来，随着技术的持续创新与应用的深入拓展，司库体系将在企业价值创造中发挥更为关键的作用。 ## 2、内外部环境驱动的司库建设刚需 在当前复杂多变的商业环境中，企业司库建设已从“可选项”转变为“必答题”。监管政策的刚性约束、经济波动带来的流动性挑战，以及技术革命引发的管理范式变革，共同构成了企业司库建设的核心驱动力。这些因素不仅重塑了企业资金管理的逻辑，更推动司库体系成为企业生存与发展的关键支撑。 ### 2.1 监管合规升级形成政策倒逼 近年来，中央与地方政府密集出台司库建设相关政策，形成强大的政策倒逼机制。自2022年国务院国资委发布《关于推动中央企业加快司库体系建设进一步加强资金管理的意见》，要求央企全面推进司库体系建设后，政策落地步伐持续加快。 2024年，14个省市国资委跟进，强制要求省属企业在2025年前完成司库基础架构搭建，并明确风险监控指标嵌入率需达到100%。其中，江苏省国资委提出的“账户全可视、资金全可溯、归集全可控”三全目标，为企业资金管理的合规性与透明度树立了新标杆。 在实际操作层面，合规性要求已深度渗透至企业资金管理的各个环节。以河北建工集团为例，其搭建的司库系统在资金支付流程中嵌入了27个风险校验节点，通过“事前审批-事中拦截-事后追溯”的全流程管控机制，有效规避监管套利风险。在建筑业产值利润率连续5年下滑的严峻形势下，这套司库系统成为企业应对挑战的重要武器，帮助企业在严格合规的前提下，实现资金管理的精细化与高效化。 ### 2.2 经济波动加剧流动性管理挑战 全球经济波动加剧，给企业流动性管理带来巨大压力。根据2025年全球增长洞察数据，企业外部融资成本较2020年上升了210个基点（BP），账期逾期率增幅达38%。在此背景下，企业面临“存贷双高”困境，资金使用效率低下。工银司库平台通过动态资金池管理，帮助5000余家企业有效解决这一问题，将存贷双高比例降低52%，同时压缩流动性缓冲资金规模达33%，显著提升了资金使用效率。 建筑行业作为资金密集型行业，在经济波动中面临的资金压力尤为突出。河北建工集团曾因“监管账户多、债务融资多、回收周期长”三大痛点，资金周转效率长期低于行业均值。通过构建项目级资金分级管控模型，该集团实现了资金按性质余额的智能分配，使资金周转速度提升40%，项目回款周期缩短25天，有效缓解了流动性压力，增强了企业抗风险能力。 ### 2.3 技术革命重构管理范式 新一轮技术革命正在重塑企业司库管理范式，其中信创化与智能化成为两大核心趋势。在基础架构层面，企业纷纷推动司库系统的信创替代。湖北交投与一汽集团的司库系统均采用ARM架构底层与国产化组件，在操作系统、数据库等核心模块实现100%信创替代。九恒星T20产品在纯信创环境下，可实现200万笔/日的交易处理峰值，充分验证了技术自主可控的可行性与可靠性。 在分析决策领域，人工智能（AI）的应用成为司库管理的分水岭。司库立方平台借助AI技术，将现金流预测准确率提升至92%；宁波银行“宁行云”通过多模态分析，使回款追踪效率提升40%。中广核集团更是在支付流程中部署智能熔断机制，实时监测资金流向，一旦发现异常立即触发拦截，彻底消除体外循环账户隐患，极大提升了资金安全管理水平。  企业司库建设是内外部环境共同作用下的必然选择。监管合规的刚性要求、经济波动的现实挑战，以及技术革命的创新机遇，都在推动企业加速司库体系建设。通过构建现代化司库体系，企业不仅能够满足合规要求、提升流动性管理水平，更能借助技术赋能实现资金管理的智能化与精细化，为企业在复杂环境中稳健发展奠定坚实基础。 ## 3、财务司库产品的核心发展趋势 在数字经济蓬勃发展与企业财务管理转型需求的双重推动下，财务司库产品正经历深刻变革。智能化、生态化与全球化三大核心趋势，不仅重塑了司库产品的技术架构与功能边界，更为企业带来显著的运营效率提升、成本优化与风险防控能力增强。这些趋势的演进，标志着财务司库从传统资金管理工具，升级为支撑企业战略决策的智能中枢。 ### 3.1 智能化：从自动化到认知决策 **3.1.1 运营层自动化：重塑基础操作流程** 财务司库产品在运营层面的自动化升级，依托 RPA（机器人流程自动化）与 AI 技术的深度融合，已实现对 85% 常规资金操作场景的覆盖。在银企对账领域，中广核智慧司库的实践极具代表性。该司库系统引入 OCR（光学字符识别）技术，自动抓取银行流水与企业台账数据，通过 AI 算法进行智能匹配与异常校验。相较于传统人工对账方式，这一技术应用使银企对账效率提升 90%，原本需要耗费大量人力、时间的核对工作，如今可在短时间内精准完成，彻底解放了财务人员的双手，将其从重复性劳动中解脱出来，投入到更具价值的分析与决策工作中。 金蝶云・星瀚财务云在凭证处理方面同样表现出色。其通过智能识别、自动生成凭证规则引擎，实现凭证自动化率高达 95%。以某大型制造企业为例，在引入该系统前，每月需投入 10 名财务人员花费 5 – 7 天处理凭证相关工作；引入后，仅需 2 – 3 名人员进行审核与监督，人力投入缩减 20%，同时大幅降低了人工操作带来的错误风险，显著提升了财务处理的准确性与及时性。 **3.1.2 决策层认知化：数据驱动战略决策** 在决策层面，财务司库产品正从被动执行向主动决策转变，通过构建智能分析模型，为企业提供深度洞察与精准决策支持。湖北交投 “楚道云链” 平台运用的动态贴现率定价模型，是这一转变的典型应用。该模型基于历史交易数据、行业景气指数、买方信用评级等多维度数据，通过机器学习算法持续优化参数，自动计算出最优贴现率。实际应用中，该平台使供应链融资成本下降 18%，帮助企业在供应链金融业务中占据竞争优势。同时，平台构建的 AI 风控模型，对融资项目进行实时风险评估与预警，将融资坏账率控制在 0.5% 以下，远低于行业平均水平，有效保障了企业资金安全。 此外，部分先进司库产品已开始应用自然语言处理（NLP）技术，对海量财经新闻、政策文件、市场研报进行实时分析，提取关键信息并转化为可视化决策建议。某能源集团借助此类司库系统，在国际油价波动期间，通过对市场动态的智能分析，提前调整套期保值策略，成功规避了因油价暴跌带来的数亿元损失。  ### 3.2 生态化：从封闭系统到开放平台 **3.2.1 技术架构革新：灵活敏捷的平台化转型** 当前，财务司库产品的技术架构正从传统的单体式架构向微服务 + 插拔式架构转型。司库立方 PaaS 平台凭借其先进的架构设计，将系统部署周期从传统的 3 – 6 个月缩短至 1 – 2 个月，效率提升 60%。这种架构以低耦合、高内聚为原则，将账户管理、资金结算、票据处理等功能拆分为独立的微服务模块。企业可根据自身业务需求，灵活选择并组合模块，快速搭建个性化司库系统。例如，一家新兴科技企业在初创阶段，仅需启用基础的账户管理与资金结算模块；随着业务扩张，可随时添加票据管理、投融资管理等模块，实现系统的平滑升级与扩展。 工商银行 “工银司库” 同样采用 “低耦合、模块化、云服务” 的设计理念，通过 API 接口与企业自有系统实现无缝对接。该平台提供账户管理、票据管理、资金池管理等 20 余个功能模块，企业可按需订阅，降低系统建设成本与实施风险。据统计，采用该平台的企业，系统建设成本平均降低 30%，上线周期缩短 40%。  **3.2.2 跨界协同深化：业财一体化生态构建** 财务司库产品的生态化发展，不仅体现在技术架构层面，更表现为企业内外部系统的深度融合与协同。用友与普华永道联合发布的 “业 – 司 – 核 – 报” 一体化生态模型，为企业提供了业财融合的全新解决方案。河北建工集团以合同为主线，打通业财中台、税务管理、资金管理等系统，实现业务信息全程共享、数据双向穿透。在项目管理场景中，从项目立项、合同签订、物资采购到工程结算，各环节产生的数据自动同步至司库系统，财务人员可实时获取业务进展，进行资金预算与支付审批。同时，司库系统的资金数据也可反馈至业务系统，为项目决策提供依据。这种一体化生态使项目资金使用效率提升 35%，项目回款周期平均缩短 15 天。 此外，财务司库产品还积极与外部金融机构、第三方服务平台对接，构建开放的金融服务生态。某零售企业通过司库系统与多家银行、支付机构连接，实现支付渠道智能选择，交易手续费降低 20%。同时，借助供应链金融平台，为上下游企业提供融资服务，增强了供应链的稳定性与协同性，实现多方共赢。  ### 3.3 全球化：从本土管控到跨境协同 **3.3.1 跨境资金调度：高效整合全球资源** 随着企业国际化进程加速，财务司库产品的全球化能力成为企业跨境经营的核心竞争力。工银司库凭借其强大的全球资金管理网络，为 30 余个国家和地区的企业提供跨境资金归集服务。通过跨境本外币资金池，企业可实现全球资金的集中管理与统一调度，有效降低汇兑成本。某跨国制造企业在使用工银司库后，汇兑成本降低 19%，资金归集效率提升 50%。同时，该系统支持多币种实时结算，满足企业在全球市场的交易需求。 用友 BIP 全球司库在提升海外资金管理效率方面表现突出。其支持多币种实时汇率换算，通过与全球外汇市场数据对接，获取最准确的汇率信息。海外子公司可通过该系统实时上报资金数据，资金报告时效从传统的 72 小时压缩至 4 小时。某中资跨国企业借助该系统，实现了全球资金的实时监控与动态调配，资金周转率提升 25%，有效缓解了海外业务的资金压力。  **3.3.2 风险联防体系：全方位应对跨境风险** 地缘政治风险、汇率波动风险、合规风险等跨境经营风险，对企业资金安全构成严峻挑战。头部财务司库平台通过构建智能化风险联防体系，帮助企业有效应对这些风险。部分司库平台部署 “政治风险指数模型”，该模型整合全球政治局势、政策法规、社会稳定等多维度数据，运用大数据分析与人工智能算法，对不同国家和地区的政治风险进行实时评估与预警。某跨国企业在东南亚某国政局动荡期间，司库系统提前发出风险预警，企业迅速将 3 亿美元转存至新加坡金管局托管账户，成功规避了资产冻结风险。 在汇率风险管理方面，司库产品通过搭建汇率风险评估模型，对企业外汇敞口进行实时监测与分析，并提供套期保值策略建议。某外贸企业借助司库系统的汇率风险管理功能，在人民币汇率波动期间，通过合理的套期保值操作，减少汇兑损失超 5000 万元。同时，司库产品还内置全球合规管理模块，自动更新各国财税法规与监管要求，确保企业跨境资金运作符合当地法律规定，避免因合规问题引发的罚款与声誉损失。 财务司库产品的智能化、生态化与全球化发展趋势，正深刻改变企业的资金管理模式与财务管理理念。通过技术创新与生态构建，司库产品不仅为企业带来显著的运营效率提升与成本优化，更成为企业应对复杂市场环境、实现全球化战略的重要支撑。未来，随着技术的持续进步与应用场景的不断拓展，财务司库产品将在企业价值创造中发挥更为关键的作用。  数据对比：司库产品智能化升级效果  ## 4、司库产品赋能企业发展的核心价值维度 在全球经济格局深度调整与企业数字化转型加速推进的背景下，司库产品已从传统资金管理工具跃升为企业战略管理的核心中枢。依据**迈克尔・波特价值链理论**，司库通过优化资金流、信息流与业务流的协同，重塑企业价值创造链条；结合**管理会计中的资源配置理论**，其实现了金融资源的动态优化与高效利用。司库产品赋能企业发展的核心价值，集中体现在效率提升、风险防控、战略赋能与产业协同四个关键维度，为企业在复杂多变的市场环境中构建竞争优势提供强力支撑。 ### 4.1 效率提升：重构金融资源运营效能 **4.1.1 流程精益化：基于流程再造理论的实践突破** 依据**哈默与钱皮的企业流程再造（BPR）理论**，企业需通过对核心业务流程的根本性再思考与彻底性再设计，实现显著的绩效提升。湖北交投集团借助 T20 司库产品，以流程再造为核心，对资金管理流程进行深度优化。通过全面梳理账户体系，清理低效账户 377 个，账户管理成本降低 42%；建立二级资金池 3 个，运用资金集中管理模式，实现数十亿元沉淀资金的盘活，资金使用效率提升 65%。 在结算环节，集团搭建统一结算平台，引入自动化支付流程与智能校验机制，将单笔支付处理时间从 15 分钟压缩至 2 分钟，结算效率提升 87%。该平台年处理结算量超百万笔且保持零差错，极大降低了人工操作的失误率与时间成本。据行业数据显示，采用类似司库系统的企业，平均资金结算效率提升约 78%，运营成本降低 35% 。 **4.1.2 决策敏捷化：数据驱动的管理会计应用** 河北建工集团基于**管理会计的决策支持理论**，通过构建数字大屏，为管理层提供直观、全面的资金数据洞察。该数字大屏集成 5 个核心界面、212 个实时指标，涵盖从集团整体资金状况到项目末梢资金流向的全层级信息，形成 “数据 – 信息 – 决策” 的完整链条。借助这一可视化决策工具，管理层可实时穿透查看各业务环节资金动态，实现对资金流动的精准掌控。 在投资决策方面，系统支撑企业缩短投资决策周期 40%，使决策效率大幅提升。特别是在海外项目竞标中，能够依据实时资金数据，快速模拟不同资金保障方案的可行性，为项目决策提供及时、可靠的依据。行业研究表明，应用司库系统实现数据驱动决策的企业，投资回报率平均提高 28%。   ### 4.2 风险防控：构建资金安全护城河 **4.2.1 合规性风险阻断：内部控制理论的数字化升级** 根据**COSO 内部控制框架**，企业需通过建立健全的控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通及监督机制，防范各类风险。湖北交投建立 “红黄绿” 三色预警模型，对账户、票据、结算等 18 类风险点进行实时监控，将内部控制理论融入司库系统的数字化建设中。 该模型基于大数据分析与风险量化评估，对资金交易行为进行全方位监测。一旦交易出现异常，系统立即发出预警，并通过银企直连通道对资金流向进行动态追踪。在实际应用中，成功拦截非常规交易超百笔，涉及金额 3.2 亿元，有效阻断合规性风险，保障企业资金安全与运营合规。行业数据显示，部署类似风险预警系统的企业，合规风险事件发生率平均降低 72%。 **4.2.2 流动性风险预判：风险管理理论的前瞻性应用** 工银司库凭借 “智能缺口预测” 功能，运用**风险管理理论中的风险预警与应对机制**，为企业提供前瞻性的流动性风险管理支持。该功能通过对企业资金流入与流出的精准预测，提前 7 天预警债务兑付风险。某能源集团借助这一功能，在债券到期前及时启动备用授信，成功避免 1.5 亿元违约事件，维护了企业的 AAA 评级。 这不仅降低了企业融资成本，更提升了企业在金融市场的信誉与形象。据统计，采用智能流动性风险预警系统的企业，流动性风险损失平均减少 68%。  ### 4.3 战略赋能：从成本中心到价值引擎 **4.3.1 资源优化配置：战略管理理论的实践创新** 湖北交投 “楚道云链” 供应链平台，基于**战略管理理论中的资源基础观**，通过将核心企业信用转化为金融资源，为产业链上下游 1700 余家中小供应商提供融资 129 亿元。平台创新推出 “订单融资 + 仓单融资 + 供应链票据” 产品组合，有效降低中小供应商融资成本 18%，账期缩短 60 天。 该平台不仅解决了中小企业融资难、融资贵问题，更获得湖北省大宗商品供应链试点资质，年获专项补贴超 2000 万元，实现产业生态共赢，推动企业从单纯的资金管理向资源整合与价值创造转型。行业报告指出，开展供应链金融创新的企业，平均产业链协同效率提升 38%。 **4.3.2 数据驱动战略：管理会计与战略管理的融合** 用友 BIP 全球司库助力企业建立 “财务数据中台”，结合**管理会计的数据分析理论**与**战略管理的动态调整理论**，通过对资金流、信息流、物流的深度交叉分析，为企业提供精准决策支持。某零售企业借助该平台，对业务数据进行全面梳理与分析，识别出 23 家低效门店。企业据此果断关闭这些门店，并对供应链进行重组优化，使净资产收益率提升 3.2 个百分点。 通过数据驱动战略决策，企业实现资源的精准配置与业务的高效运营，将司库从传统的成本中心转变为价值创造引擎。研究表明，应用数据中台进行战略决策的企业，战略目标达成率平均提高 35%。 ### 4.4 产业协同：激活产业链金融生态 **4.4.1 供应链金融创新：产业价值链理论的延伸应用** 湖北交投 “楚道云链” 平台在供应链金融领域持续创新，构建了 “订单融资 + 仓单融资 + 供应链票据” 的多元化产品体系，这是对**产业价值链理论**的延伸与拓展。该创新模式有效降低中小供应商融资门槛与成本，融资成本下降 18%，账期缩短 60 天，极大缓解了中小企业资金压力。 平台上线企业突破 1700 家，服务产业链降本超 1 亿元，通过金融资源的合理配置，促进产业链上下游协同发展，提升产业整体竞争力。行业数据显示，参与供应链金融平台的企业，平均供应链稳定性提升 45%。 **4.4.2 产融结合深化：协同效应理论的创新实践** 一汽集团基于司库数据推出 “经销商弹性授信” 模型，运用**协同效应理论**，结合终端销售数据动态调整经销商信用额度。在 2024 年疫情期间，面对市场波动，模型为华东地区经销商增加流动性支持 12 亿元，保障了供应链稳定运行。 通过产融深度结合，企业实现对产业链的精准扶持与高效管理，增强产业链粘性与韧性，推动产业生态的良性循环。实践表明，实施产融结合战略的企业，产业链协同效率平均提升 40%。 司库产品正从根本上重塑企业金融资源管理模式，通过提升效率、防控风险、赋能战略与促进产业协同，为企业创造显著的经济效益与战略价值。在数字化与全球化浪潮下，司库产品将在企业价值创造中发挥更为核心的作用，成为企业实现可持续发展的关键驱动力。 ## 5、未来演进方向与实施建议 在数字化转型与全球经济变革的双重驱动下，企业司库建设正迈向战略升级的关键阶段。根据 Gartner 预测，到 2026 年，80% 的大型企业将把司库职能提升至战略决策核心。司库体系的未来演进，需在组织架构、技术应用与功能边界三大维度实现突破，本文将结合前沿理论与实践案例，深入探讨其发展路径与实施策略。 ### 5.1 组织架构：从财务部门到战略中枢 **5.1.1 治理层级提升** 依据明茨伯格的战略管理理论，组织架构需与战略目标高度适配。当前，司库职能从传统财务执行向战略决策核心转变，41% 的头部企业设立 “战略司库委员会”，直接向董事会汇报（数据来源：2025 年司库管理白皮书）。广物控股集团作为典型案例，通过推动财务部门向价值创造型转型，要求司库负责人参与 80% 以上的战略会议。在集团投资新能源项目时，司库团队基于资金流动性分析与融资成本测算，提出 “分期注资 + 绿色债券发行” 方案，将项目资金成本降低 12%，验证了司库深度参与战略决策的价值。 从治理层级演进趋势来看，司库职能的战略化升级呈现明显的层级跃迁特征：  **5.1.2 人才能力重构** 随着司库职能战略升级，复合型人才缺口日益凸显。据中国总会计师协会统计，兼具金融科技与战略思维的 CTP（特许司库管理师）人才缺口达 68%。领先企业如河北建工，通过建立 “司库人才实训基地”，将 RPA 开发、数据建模纳入财务考核体系。其培训体系融合 “理论教学 + 沙盘模拟 + 实战项目”，使财务人员平均掌握 3 项以上数字化技能，团队决策响应速度提升 50%。  ### 5.2 技术应用：AI 与数据资产深度耦合 **5.2.1 预测能力升维** 传统现金流预测多依赖静态模型，误差率普遍超过 15%。随着人工智能技术发展，司库系统正转向 “动态学习型神经网络”。司库立方平台通过融合宏观政策、舆情事件、产业链波动等百项参数，将滚动预测误差率降至 3% 以下。以某汽车制造集团为例，其司库系统接入全球芯片供应链数据，在芯片短缺危机中提前 2 个月预警资金缺口，通过调整付款周期与备用授信，避免 3.8 亿元流动性风险。  **5.2.2 区块链确权** 区块链技术为司库体系带来革命性变革。江苏某国企试点 “应收账款 Token 化”，将应付账款转化为链上数字凭证，实现拆分流转与自动清分，预计年周转次数从 3 次提升至 8 次。该模式下，资金流转效率提升 167%，融资成本降低 22%。通过区块链的不可篡改特性，企业成功解决供应链金融中的信任难题，坏账率下降至 0.3%。 ### 5.3 功能边界：超越传统资金管理 **5.3.1 碳金融管理** 在 “双碳” 目标与欧盟 CBAM 机制倒逼下，企业司库需新增 “碳成本池” 管理模块。湖北交投将碳配额与资金调度联动，在清洁能源项目投资中，通过碳资产交易收益覆盖 23% 的项目成本。其司库系统构建 “碳成本 – 资金 – 收益” 三维分析模型，动态调整投资策略，使绿色项目 ROI 提升 18%。  **5.3.2 数字货币适配** 数字货币的普及推动司库系统功能革新。工银司库已完成数字人民币钱包集成，支持智能合约控制资金用途。某科研企业在政府专项经费管理中，设置 “研发里程碑触发式拨款” 规则，资金使用效率提升 40%，同时杜绝资金挪用风险。央行数字货币研究所数据显示，使用数字人民币的企业，资金结算效率平均提高 65%，对账成本降低 78%。  企业司库建设的未来演进，需要在组织架构、技术应用与功能边界三大维度协同发力。通过提升治理层级、重构人才能力实现组织战略升级；借助 AI 与区块链技术深化数据资产应用；拓展碳金融与数字货币等新兴领域，推动司库从资金管理工具向战略价值引擎转型。企业应结合自身发展阶段，制定分阶段实施路径，在数字化浪潮中抢占司库管理制高点，实现可持续发展。 ## 6、结语：司库体系作为企业战略神经中枢 在全球经济格局深度调整与数字化转型加速推进的时代背景下，企业司库体系已实现从传统财务工具到战略神经中枢的根本性转变。依据迈克尔・波特的价值链理论，司库通过对资金流、信息流和业务流的深度整合，重塑企业价值创造链条；结合管理会计中的资源配置理论，其成为企业实现金融资源动态优化与高效利用的核心枢纽。湖北交投、河北建工等企业的实践充分证明，完善的司库体系能够为企业带来资金周转效率提升 40%、融资成本降低 15%-20%、风险损失减少 50% 的显著效益，切实将理论价值转化为企业发展的强劲动能。  从组织架构演进来看，41% 的头部企业设立 “战略司库委员会”，直接向董事会汇报，推动司库职能从财务执行层跃升至战略决策核心，这与明茨伯格的战略管理理论中组织架构需适配战略目标的观点高度契合。广物控股集团要求司库负责人参与 80% 以上的战略会议，在新能源项目投资中通过科学的资金规划降低 12% 的项目成本，充分展现了司库在战略决策中的关键作用。 技术应用层面，司库体系深度融合 AI 与区块链技术，实现预测能力的革命性突破。传统现金流预测误差率超 15%，而采用动态学习型神经网络的司库立方平台将滚动预测误差率降至 3% 以下；江苏某国企借助区块链实现应收账款 Token 化，资金流转效率提升 167%，融资成本降低 22%。这些技术创新使司库系统从被动记录转变为主动预测与智能决策，成为企业应对复杂市场环境的 “金融大脑”。 在功能边界拓展方面，司库体系已突破传统资金管理范畴，延伸至碳金融、数字货币等新兴领域。湖北交投通过 “碳成本池” 管理模块，将碳配额与资金调度联动，使绿色项目 ROI 提升 18%；工银司库集成数字人民币钱包，在政府专项经费管理中实现智能合约拨款，资金使用效率提升 40%。这些实践表明，司库正成为企业把握战略机遇、应对政策挑战的核心工具。  展望未来，随着 AI 与产业金融的深度融合，司库系统将向 “企业金融大脑” 持续进化。通过实时处理宏观经济数据、市场舆情、产业链动态等多维信息，并运用智能算法进行战略推演，司库将实现从流动性管理到产业链协同的全价值链动态优化。这种演进不仅能帮助企业有效规避风险，更能主动捕捉市场机会，创造新的价值增长点。 对于企业而言，构建现代化司库体系需把握三大核心原则：一是 “顶层设计先行”，将司库建设纳入企业数字化转型核心战略，从组织架构、制度流程到技术平台进行系统性规划；二是 “业务穿透为本”，依托司库系统实现从集团总部到末级项目的全链路资金管控，确保战略意图精准落地；三是 “生态共生为要”，通过开放接口与银行、税务、供应链等外部系统深度对接，构建协同共生的金融生态。 企业司库体系已成为支撑企业高质量发展的战略基石。唯有顺应趋势，加速司库体系的战略升级与数字化转型，企业才能在充满不确定性的市场环境中，锻造金融资源高效配置的核心竞争力，实现可持续发展的长远目标。 **参考文献** [1] 东方财富网。房企融资延续下行态势 2025 年化债、纾困频传利好 [EB/OL].(2025-01-10)[2025-07-08].https://wap.eastmoney.com/a/202501103293640446.html. [2] 金台资讯。同比增长 300%! 湖北交投国际多式联运港物流园跑出跨越发展 “加速度”[EB/OL].(2024-12-13)[2025-07-08].http://m.toutiao.com/group/7447814621701980711/?upstream_biz=doubao. [3] 极目新闻。一路向新看交投 | 湖北锻造交通金融 “链”，为交通产业输血赋能 [EB/OL].(2024-11-20)[2025-07-08].http://m.toutiao.com/group/7439323682859647539/?upstream_biz=doubao. [4] 中国政府网。去年我国人民币贷款增加 18.09 万亿元 —— 信贷结构持续优化，社会融资成本下降 [EB/OL].(2025-01-15)[2025-07-08].https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202501/content_6998733.htm. [5] 湖北省人民政府. 【一路向 “新” 看交投⑤】锻造交通金融 “链”，打通高质量发展的 “任督二脉”[EB/OL].(2024-11-20)[2025-07-08].https://www.hubei.gov.cn/zhuanti/2024zt/jthb/202411/t20241120_5421485.shtml. [6] 新浪财经。中指研究院：上半年房地产融资规模仍在下降 白名单机制成果显现 [EB/OL].(2024-07-09)[2025-07-08].https://finance.sina.com.cn/stock/hkstock/ggscyd/2024-07-09/doc-inccnryv7701246.shtml. [7] 中财网. 22 鄂交 Y6 : 湖北交通投资集团有限公司 2025 年度跟踪评级报告 [EB/OL].(2025-05-30)[2025-07-08].http://sj.cfi.cn/newspage.aspx?client=phone&amp;id=20250530003160. [8] 微信公众平台。河北建工：探索司库新范式，传统建筑巨擘的数智化蜕变 [EB/OL].(2024-10-23)[2025-07-08].http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODk0MzEyMA==&amp;mid=2649500275&amp;idx=2&amp;sn=35d57d8af5e4db6c6df9de5c25840134&amp;scene=0. [9] 湖北省人民政府。湖北交投 13 年建成高速公路 3196 公里、投资超 5000 亿元 [EB/OL].(2023-10-31)[2025-07-08].https://www.hubei.gov.cn/hbfb/rdgz/202310/t20231031_4919945.shtml. [10] 新华网。总量向 “上” 成本向 “下” 金融支持实体既稳又实 [EB/OL].(2025-05-15)[2025-07-08].http://m.toutiao.com/group/7504485856904921615/?upstream_biz=doubao. [11] 湖北交通投资集团有限公司。数据资产变身 “硬通货”! 湖北交投集团数据资产获批一亿元银行融资授信 [EB/OL].(2024-06-27)[2025-07-08].http://www.hbjttz.com/news/28567.html. [12] 迈克尔・波特。竞争优势 [M]. 华夏出版社，2018. [13] 罗伯特・S・卡普兰，安东尼・A・阿特金森。高级管理会计 [M]. 东北财经大学出版社，2019. [14] 亨利・明茨伯格。战略历程：纵览战略管理学派 [M]. 机械工业出版社，2020. [15] 中国总会计师协会. 2025 年司库管理白皮书 [R]. 2025. [16] 中国企业财务管理协会。企业司库建设与风险管理调研报告 [R]. 2024. [17] 普华永道。全球司库管理趋势与洞察 [R]. 2024. [18] 中国财务公司协会。企业司库风险防控专题报告 [R]. 2023. **专栏作家** 王佳亮，微信公众号：佳佳原创。人人都是产品经理专栏作家，年度优秀作者。《产品经理知识栈》作者。中国计算机学会高级会员（CCF Senior Member）。上海技术交易所智库专家。专注于互联网产品、金融产品、人工智能产品的设计理念分享。 本文为作者原创投稿发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于CC0协议。

<blockquote><p>本文作为“AI产品经理转型三部曲”的技术篇开篇之作，将深入浅出地剖析大语言模型（LLM）和智能体（Agent）的核心概念、工作原理及其在实际应用中的关键要点。</p> </blockquote>  通过前面两篇AI认知文章，想必大家已经对AI有更深入的理解； 如果还没有看过，可以先前往阅读学习[《AI产品经理转型三部曲—认知篇①直视AI，认识AI》](https://www.woshipm.com/ai/6216904.html)；[《AI产品经理转型三部曲-认知篇②结构AI本质》](https://www.woshipm.com/ai/6219948.html) 今天将进入我们三部曲的第二部—技术篇； 我的初衷是帮助每一个希望转型、进入AI行业的伙伴；所以分享的内容会相对更细致；技术篇我尽量通过两篇文章，根据自己浅显的见解和经验，帮助大家理解AI技术的理论知识。 更深入的比如智能体实操内容，我会后面进行分享。 随着越来越多的AI智能体和大模型发布，非常多专业的术语进入眼帘，我知道很多同学是排斥的；我举个例子： <blockquote><p>GPT-5大模型的参数量可能达到 52 万亿，其上下文窗口可能扩展至百万 token，可实现超长对话记忆与连贯性；GPT-5 还可能引入多模态学习能力，不仅可以理解和生成文本，还能处理图像、音频等多种形式的数据。</p></blockquote> 当阅读这段内容时候，是否会有很多疑问？以及如果有的同学已经在使用Dify或者Coze之类的低代码平台，发现大模型输出内容和预期偏差较大，原因是什么？ 今天我分享的内容，主要会围绕LLM和Agent来展开。 ## 一、 LLM（Large Language Model 大语言模型） 大模型本质上是一个超级复杂的数学模型，它的 “大脑” 由数十亿甚至上千亿个参数组成。 这些模型通过分析互联网级别的海量文本（比如书籍、网页、聊天记录等），学会人类语言的规律：词语如何组合成句子，句子如何表达逻辑，不同语境下语义如何变化等。 我依稀记得在2年前，通过chatgpt输出一篇小说的时候，一字一句的展示在大屏幕上给我带来的震惊，我那时候在想，AI是在自己打字吗？ 其实不然，大语言模型的输出过程本质上就是一场超级 “成语接龙”。就像我们玩成语接龙时，每个成语的首字要接前一个成语的尾字； 大语言模型在生成文本时，它每个新生成的词语都需要基于前文的语境来选择。​ 举个简单的例子： <blockquote><p>当模型看到 “下雨天要带伞” 和 “下雨没带伞会淋湿” 这两句话，它会通过统计分析发现 “下雨” 和 “带伞” 之间存在强关联，从而理解雨天与伞具使用的逻辑关系。</p> <p>比当前文是 “今天天气很好，我们决定去”，模型需要生成下一个词。这时模型重点关注 “天气很好” 和 “去”，从而联想到 “公园”” 爬山 ” 等合适的词语。</p></blockquote> **所以模型本身并不真正 “理解” 文字含义，它只是通过数学计算，将人类语言转化为可处理的数字信号，再根据这些信号预测下一个可能出现的词语。** 接下来，我会以多个大模型关键指标维度，和大家分析其原理和作用。 ### 1. 参数量（Number of Parameters） 在上一篇文章中有提到，大模型的本质是模仿人类的神经元结构； 所以我们可以把大语言模型的参数量想象成我们大脑里的“神经元”数量。 人类大概是860亿个神经元，黑猩猩大概330亿，猫是2.5亿，老鼠1亿；所以可以看出，神经元数量越多，认知、思维和行为能力就越强。 同理，大模型的参数越多，模型就越聪明，能记住更多东西、理解更复杂的语言。  可以把参数简单理解为模型的“可调节旋钮”，它决定了AI如何理解和生成信息。但是并不是参数越多越好，同时也需要更庞大的算力资源。 如果参数非常大，但是训练数据或计算资源不足，超大参数模型可能“过拟合”（过度学习，导致模型泛化能力下降。）。 ### 2.算力（Computing Power） 算力通常是说的 **计算能力**，指计算机系统在单位时间内处理数据或执行计算任务的能力； 可能会听说某个公司采购数千块电脑GPU，从而满足公司大模型的算力要求。 以GPT-3举例： <blockquote><p><strong>GPT-3（1750亿参数）</strong>的训练需要约 <strong>3.14×10²³次浮点运算</strong>（相当于数千块高端GPU连续工作数周）。</p> <p>训练GPT-3级模型： <strong>电费+硬件成本超1200万美元</strong>。</p></blockquote> 简而言之，算力就像汽车的“引擎功率”—引擎越强（算力越高），车跑得越快（AI训练和推理速度越快）。 ### 3.向量（Model Vectors） 在数学中，向量是具有方向和大小的量，比如二维坐标系中的 (3,4) 就是一个向量。 而在大模型中，向量是将语言符号（词语、句子）转化为数字数组的工具，我们称之为 “词向量” 或 “句向量”。  ​ 想象一下，每个词语都被装进一个 对应分类的”盒子” 里，这个盒子里的每个数字都代表词语的一种特征； 以上图为例，比如 “Antelope” 和 “wildebeest” 的向量中，角马和羚羊都属于动物，他们的向量关系比较接近； “Basketball”和“Soccer”的向量中，足球和篮球都属于运动类项目，他们的向量关系就比较接近。 通过这种方式，模型就能用数学方法计算词语之间的相似度。在大语言模型实际的转换过程中其实会更复杂； 比如当我们输入 “我喜欢踢足球” 这句话，模型会先将每个词转换成向量：”我”(1,0,3,…)、”喜欢”(2,5,1,…)、”打”(7,2,4,…)、”篮球”(9,6,8,…)。 然后将这些向量输入到复杂的神经网络中，通过层层计算，模型就能捕捉到词语之间的关系：”喜欢” 和 “打” 组合表示动作偏好，”篮球” 是 “打” 的对象。最终，这些向量经过处理后，会生成下一个词的预测向量。 当然，实际的向量转化是涉及非常复杂函数的，这里就不展开说明，大家理解对应原理就已足够。 ### 4.切片（Slicing） 大家煮过西蓝花吗？我还挺拿手的。 但是西蓝花最大的问题在于它很大，无法一整颗放进锅；所以需要我需要将大颗西蓝花切成一块一块； 其次，我不太喜欢吃西蓝花的杆子，所以会吃饭的时候会特地挑不是杆子的部位吃。 在大语言模型中切片指在编程和数据处理中，也是需要做切这个动作的； 切片是一种编程语言特性（尤其在 Python、Go 等语言中非常突出），**其核心价值在于提供了对序列局部数据的高效、非复制性（视图）访问和操作能力，极大地提升了代码的简洁性、表达力和处理大数据时的性能** 我认为目前切片的考虑主要以下原因： - **处理能力有限：** 电脑内存（RAM）和处理器（CPU/GPU）一次性能处理的数据量是有限的。超大的数据（比如4K电影、海量文本）必须切成小块分批处理。 - **关注局部：** AI模型常常不需要一下子看整张图片或整篇文章。比如识别图片中的人脸，模型可能只需要关注人脸区域（切片）的像素；分析一句话的情感，可能只需要看关键词（切片）。 - **并行加速：** 现代GPU有成百上千个核心。如果把大数据切成许多小片，就可以让这些核心同时处理不同的切片，速度大大提升！ **那为什么需要切？能不能不切？** 我认为也许在将来，随着算力飙升（GPU/TPU集群）、硬件革新（大内存服务器）、以及模型处理长序列能力的突破，在某些特定场景下，“理论上”确实可以减少对显式“切片”操作的依赖。这个就交给时间去验证吧！ ### 5.注意力机制（Attention Mechanism） 1997 年，注意力机制首次在图像识别领域已被应用，但是真正是在 2017 年谷歌提出的 Transformer 架构中迎来革命性突破，成为大语言模型处理序列数据的标配技术。 大家还记不记得以前上学时候，做阅读理解的时候，如果逐字逐句看完文章，效率非常低，我们会找文章重点，从而快速做题。 比如看到 “下雨天，小明忘记带伞，结果全身都湿了”， 我们会自动关注 “忘记带伞” 和 “湿了” 之间的因果关系。注意力机制就是模仿人类这种选择性关注的能力而诞生的。 从技术本质看，注意力机制是一组复杂的数学运算组合，核心在于计算输入序列中元素间的 “注意力分数”。具体来说，当模型处理位置 X的词语时，通过以下三个维度去计算，所在位置Y该输出的内容。 - Query（查询向量—提问题）： - Key（键向量—找线索） - Value（值向量—拿答案） 大家有没有发现，早期的 AI 回复很生硬，比如你说 “今天天气不错”，它可能回 “是的，天气很好！”然后就没下文了。 但现在的 AI 能流畅地接话：”是啊，这么好的天气适合去公园散步呢！” 这背后就是注意力机制在发挥作用。当 AI 生成 “去公园散步” 时，会回顾前面的 “天气不错”，确保内容连贯。就像我们讲故事时，会顺着 “今天生日”” 妈妈买了蛋糕 “”大家一起唱生日歌” 这样的逻辑线，AI 也学会了这种 “上下文接力”，让对话和文章更自然。 ### 6.训练集（Training Data） 我们可以简单把训练集想象成模型成长的“书本”或“见过的世界”。 **训练集决定大模型的 “能力边界”。** 在机器学习和深度学习中，模型通过对训练集的学习，调整内部的参数（类似大脑的 “神经元连接强度”），从而获得对未知数据的预测或生成能力。 如果把大模型比作一个正在学习的学生，那么训练集就是它用来学习的 “课本”。 “课本” 里塞满了各种各样的知识、例子和问题，大模型通过反复 “阅读” 和 “理解” 这些内容，才能学会如何回答问题、生成文本、完成任务。 举个例子： - 当我们想让大模型学会 “翻译中文到英文”，训练集里就会有很多 “中文句子 + 对应的英文翻译” 的例子，比如 “你好→Hello”“今天天气不错→The weather is nice today”。 - 当我们想让大模型学会 “写新闻稿”，训练集里就会有大量真实的新闻文章，包含标题、正文结构、事件描述等内容。 如果训练集里的例子足够多、足够准确，大模型就能 “记住” 正确的做法； - 若训练集里有很多 “正确语法的句子”，大模型就不容易说出 “我吃饭了昨天” 这种语序错误的话； - 若训练集里包含不同文化、不同场景的内容，大模型就能避免偏见（比如不误解某些地区的习俗） 说句题外话；不知道有没有听说过，身边有的人曾经从事过在网上接单打标的工作；比如选择图片里哪个是苹果、哪个是香蕉、哪个是汽车； 在机器学习发展早期，数据的确大部分由人工手动标注，以构建和积累机器学习模型的训练数据集，尽管耗时且成本高昂，但手动标注数据确实在准确率等方面具有优势。 不过现在的大模型已经开始使用无监督训练，不需要人工标注的标签来进行训练了。 ### 7.微调（Fine-tuning） 上面说到训练集后，我们会发现大模型其实是博览群书的，但是大多数的大模型如果只是依靠预训练阶段的数据集，那他只能成为一名什么家常菜都能做的“厨师”；但是你想吃特别地道的粤菜，他可能就无法做好； 能不能给模型 “开小灶”，用少量专业数据训练它？就像给厨师看几个粤菜菜谱，他就能学中山乳鸽。于是，“微调” 技术诞生了 —— 在已经训练好的大型模型（预训练模型）基础上，用特定领域的数据再 “打磨” ，让模型更贴合实际需求。  更加专业角度来说，微调就是指在预训练模型的基础上，使用特定任务或领域的小规模数据，对模型的部分或全部参数进行优化，以提升模型在该任务上的性能。 我举几个实际的例子，让大家更好的能理解： - 医院用医疗影像数据微调 AI，让它学会识别 X 光片里的肺部结节。 - 律师事务所用法律条文和案例微调 AI，帮律师快速检索相似案件。 - 保险行业的某些行业用语微调AI，帮助保险业快速对接潜在用户。 ### 8.提示工程（Prompt Engineering） 提示词其实很好理解，提示词的前提还是因为大模型可以理解人类的自然语言，那我们通过提示词就可以告诉AI我们需要什么，提供什么给我等信息； 但是为什么叫工程，因为在理解能力有限的前提下， 如何通过设计、优化输入给人工智能模型的文本提示，引导模型生成更准确、符合预期结果的技术与方法是非常值得大家学习的。网上有非常多的提示词技巧，大家可以多去搜索，我这里就不赘述了，简单来说**好提示词 = 清晰目标 + 结构化框架 + 精准约束 + 明确输出标准。** 好的提示词是可以提升模型对任务的理解和执行能力。设计高质量输入提示词，引导大模型生成更符合预期的结果，这就是为什么大家用的同样的大模型，有的人却可以创意无限，有的人却只能做到简单问答。 ### 9.Token Token是大模型中将文本分割处理的最小独立单元，它可以是单词、子词、字符或标点符号； 比如在一句话中“你好”，大模型将每个 Token 转换为对应的数字编码（如 “你” 对应 ID=1234；“好”对应6789。），这样计算机就能以数学方式处理语义。这就像人类学习外语时，需要将单词转化为母语理解，Token 就是语言与机器之间的 “翻译官”。 那token是按照每个汉字或者每个字符计算的吗？ 我很喜欢拼乐高，所以我以乐高举例，大家可能会更加深动的理解： 在乐高里，可以看到包装上有写比如拼装需要200个零件，或者500个零件；但是这些零件都是一样的吗？  实际上，每个乐高零件的大小、长度都不一样，但是在统计和使用中，他们都会计算为单独的零件。 同理在大模型处理内容时候，为了更好的理解语义，会按照背后复杂的逻辑推理，将内容拆分成不同的token； 比如说：“我想吃苹果” 大模型会拆分为“我”“想”“吃”“苹果”；共4个token； “我想买苹果手机” 如果按照上述分类，它会分为“我”“想”“买”“苹果”“手机”5个token？实际上大模型会根据算法，它通过统计字符对出现频率合并单元，并结合语义，类似将 “苹果手机” 拆成 “苹果”+”手机”，既理解局部含义又把握整体；然后通过上下文知道你想买的是手机品牌； 所以这时候大模型会拆分为“我”“想”“买”“苹果手机”；共4个token。 再结合上面所说的注意力机制，是不是更加好理解了； Token 是人类语言与计算机数学世界的转换器。它将无形的语义转化为有形的数字序列，让模型能通过矩阵运算（如 Transformer 中的注意力机制）处理语言。 ## 二、Agent 从英文直译来看，Agent就是代理，代理什么？我们希望AI可以代理人类； 所以我认为Agent 的核心本质是希望让AI系统具备类似人类的 “自主性” 和 “环境交互能力”，帮助人类完成某些特定的工作和任务。 在当今社会，AI Agent是一种基于人工智能的自动化工具，能够**自主决策、执行任务**并与**用户或环境进行交互**。 我们回到Agent和LLM的关系来说； <blockquote><p>AI Agent = LLM（大模型）+ Planning（规划） + Memory（记忆） + Tools（工具）</p></blockquote>  <blockquote><p>如果说LLM是大脑，</p> <p>那Agent就是利用大脑和四肢，结合任务规划和工具调用，帮助用户完成复杂或重复性工作。</p></blockquote> 举个例子，比如用户询问 “如何用 Python 分析股市数据”， Agent 会先调用某个股市软件的 API 获取实时数据，再生成 Python 代码执行分析，结合网络最新的企业财报，最后用自然语言解读结果。 ### 1.Agent的工作原理 把Agent的技术能力解剖，可以分为四层； - 输入：用户向Agent提出问题或任务需求。 - 任务拆解：Agent根据LLM将复杂任务拆解成多个可执行的小任务。 - 工具调用：根据任务需要，Agent可以使用外部工具，比如搜索引擎、计算器、API等。 - 执行与反馈：完成任务后，Agent会将结果反馈给用户。 场景：比如我们要写一篇万字论文。如果直接用chatGPT写作，我们大概率会不满意，愿意很简单：1. 字数不够。 2. 胡编乱造，缺少真实引用文献。 但是如果我们使用比如扣子空间这样的Agent会怎么做： 第一步：形成大纲，并且考虑清楚每一章节要编写的内容 第二步：使用搜索引擎搜索一些相关书信息进行阅读 第三步：使用搜索引擎搜索相关论文，夯实理论基础 第四步：针对每一个章节进行内容的编写 第五步：论文经过AI审阅，优化其中的段落和内容 最后：最终输出论文，可以是飞书，word，数据库、html等等 也就是说：AI Agent由如下几部分组成，我还是回到上述讲LLM的时候用的厨师的例子来说明每个模块的作用； - LLM（大模型）：就像厨师的菜谱知识库，它阅读了海量的菜谱和资料，不仅知道各种菜的名字，还懂得如何烹饪它们。LLM提供了庞大的信息存储和处理能力，以理解和响应我们提出的各种问题。 - Planning（规划）：厨师需要规划每道菜的做菜顺序。比如先备菜、洗菜、热油、下菜、根据用户的喜好，放各种调料，最后出锅。 - Memory（记忆）：这类似于厨师的笔记本，记录了过去用户的偏好，以及每道菜的注意事项。记忆模块让Agent能记住以往的经验和已经完成的任务，确保不会重复错误。 - Tools（工具）：就是厨师的用具，比如锅子、铲子和剪刀等等。Agent的工具模块，指的是它可以运用的各种软件和程序，帮助它执行复杂的任务。 ### 2.温度（Temperature）： “温度” 这个概念其实并非大模型的专属，它最早源于物理学中的热力学和统计学。 在统计力学里，温度描述的是微观粒子的热运动剧烈程度； - 温度越高，粒子运动越剧烈，分布越分散； - 温度越低，粒子运动越平缓，分布越集中。 大模型中温度是用于调整模型生成内容时概率分布的离散程度，本质是对模型输出随机性的量化调控。 我们可以把温度比为“模型的性格”或“思考时的随机性”。 - 当温度高时，模型像个“天马行空”的人，生成的内容更有创意，但也可能更不靠谱； - 当温度低时，模型像个“谨慎的人”，只会给出最安全、最保守的回答。 所以当我们自己配置一个Agent时候， 如果需要生成严谨的技术文档时，低温度（如 0.2-0.5）能让模型紧扣专业术语，避免发散。 而在创作诗歌或创意文案时，较高温度（如 0.8-1.2）能让词汇组合突破常规，产生意想不到的比喻。 ### 3.Top-K和Top-P; 在上面说注意力机制的时候，说到大语言模型通过概率分布预测下一个token； 但是那么多可能性，如何高效计算？ 大概可以分为三类： - 【贪心解码（总选最高分）】→ 大模型输出“今天天气很好很好很好…”——贪心搜索算法简单，主要考虑局部最优，并不一定会是全局最优解；比如在生成 “我喜欢吃苹” 时，贪心算法会直接补全 “果”，却忽略了 “苹” 可能对应 “苹果派”” 苹果汁 ” 等更丰富的表达； - 【随机采样（闭眼乱抓）】→ 大模型输出“企鹅驾驶航天飞机”——随机采样生成的内容逻辑性和效果均较低。 - **【Top-k/p诞生】** → 平衡质量与多样性 **Top-k采样保留概率最高的k个token构成候选集，再按概率权重随机选择。** 我打个直接的比方，Top-k 就像在餐厅点餐：k=1 时只能选菜单上最热门的菜，k=10 则是从推荐榜前 10 道菜中随机挑选。 这种机制既避免了完全随机的混乱，又打破了单一选择的局限。 Top-k 虽解决了贪心解码的局限性，但固定 k 值难以应对不同语境下的概率分布变化； Top-P是选择累积概率达到一定阈值 P 的最小数量的词进行采样。例如，如果设定 Top-P = 0.9，那么会选择那些累积概率达到 90% 的词来进行采样。P 值越高，模型生成的内容越具有多样性; 说到这里，我相信很多人看的有点云里雾里； 所以我索性给大家做一个总结，方便未来大家在实际配置Agent时候可以运用到。 <blockquote><p><strong>【温度】</strong>：</p> <p>摘要：控制模型生成文本时的 随机性和多样性</p> <p>T＜1：模型更倾向于选择 最高概率的词，生成结果稳定、可预测。适用于：事实性问答、代码生成等需要精确性的任务。</p> <p>T&gt;1：模型会更均匀地探索 低概率词，增加输出的多样性。适用于：创意写作、故事生成等需要发散思维的任务。</p></blockquote> <blockquote><p>【Top-K】：</p> <p>调整K大小，可以控制生成内容的多样性和质量</p> <p>K越大，内容生成的多样性越高；质量越低。</p> <p>K越小，内容质量越高，多样性越差。</p></blockquote> <blockquote><p>【Top-P】：</p> <p>0代表完全按照概率分布去选择；</p> <p>1代表完全按照频率分布去选择；</p> <p>P越大，生成的内容会过于随机和无意义；</p> <p>P越小，生成的内容过去单调和重复；</p></blockquote> 在工程实践的实际运用过程中，肯定是少不了反复、多次的调试的，找到概率平衡点是一个需要非常耐心的事情。 ## 结语和预告： 本章，我们从 LLM 的 “关键要素” 说到 Agent 的 “主要指标”； 作为AI 产品经理不再是需求的被动承接者，而是人机协同生态的架构师 —— 需要用技术敏感度预判模型边界。 下一章，我将从大模型的知识库、数据库角度继续分享，也谢谢大家的关注。 作者：Goodnight；工信部高级生成式AI应用师；专注用户研究、产品创新等领域 本文由 @Goodnight. 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

 Atlus在6月9日的“Xbox Games Showcase 2025”上公布了《女神异闻录4 Revival》。该作的英语宣传片确认该段映像来自“开发初期阶段”，最终版本内容可能有所变更（原文：Early development content. Content presented in this video is subject to change）。   《女神异闻录4 Revival》确认将登陆Xbox Series X|S/Windows/PS5/Steam及Xbox Game Pass，暂未公布发售时间。

<blockquote><p>日前，被誉为“互联网女王”的Mary Meeker协同BOND公司发布了一份极具深度的AI趋势报告，这份报告不仅详细回顾了AI的发展历程，更深入探讨了其在商业化进程中面临的诸多风险以及在不同行业中的应用前景。</p> </blockquote>  日前，被誉为互联网女王的Mary Meeker协同BOND公司同事发布了一份长达340页的AI趋势报告。报告围绕AI发展历程、商业化风险、行业应用方向等进行事实总结和观点提炼。本文就报告中提到的AI影响人类工作变革的内容进行思考和总结。 AI对人类工作方式的颠覆已经不再停留在理论层面，而是许多企业领袖正在面对的现实挑战和战略选择。在报告中，教育APP多邻国的联合创始人兼CEO Luis von Ahn谈到要实现优质教学，就需要创造海量内容。而纯人工操作根本难以规模化的内容产出。**Lusi谈到多邻国近期最明智的决策，就是用AI重构了原本缓慢的人工内容生产流程。若没有AI，多邻国要将教学内容扩展到更多学习者可能需要数十年**。同时，Luis强调要做到AI-first意味着必须重构工作体系，没有必要在基于人工流程的旧系统上修修补补，此外也不可能等技术完美无缺再行动。多邻国宁可在快速推进的过程中承受偶尔的工作质量波动，也绝不因行动迟缓而错失时代机遇。 同样立足于产业实践，NVIDIA从更广阔的人类工作图景上探讨了可能被AI变革的行业领域。  （图源：BOND Trends – Artificial Intelligence） 同时，NVIDIA联合创始人兼CEO黄仁勋直指要害，**表达就业威胁的直接来源并非AI本身，而是那些率先并熟练掌握AI工具的同行们**。这意味着员工要重视自身的技能升级。黄仁勋的另一洞察是揭示了技术平权的巨大力量，**即AI正以前所未有的速度降低如编程等计算机专业技能的门槛，使其能为更广泛人群所应用**。同时，AI有能力激活全球数千万已退出就业市场的人群重返工作，这不仅将缓解全球劳动力短缺问题，还将成为提升全球的GDP。 Luis与黄仁勋的实践结论共同指向一个不可回避的方向，即无论是企业还是个体，有效落地AI是持续发展的必选项。**值得关注的是，互联网女王Mary等在报告中明确指出，从历史经验看，人类的作用是不可替代且非常重要的，技术进步往往来带来新的就业机会，并且在AI时代这种就业的变化将更加迅速。报告中指出人类的工作将转向对AI的监督、指导和培训，比如人类对AI的执行结果进行反馈，提供工作的具体指导等。** 那么，如何有效地落地AI呢，本文尝试提出三方面的思考： **第一，AI要深度嵌入具体的业务流程，尤其是内容生产流程。**比如在教育领域，这体现为将AI嵌入教学课件、作业题目等内容的加工流程；在销售领域，则是将AI嵌入到销售顾问的话术生成以及客户意图识别流程。**企业除了需要关注AI技术本身外，更为核心的是做到操作流程的标准化与分工责任的明确化，即必须清晰界定AI使用人员、触发条件、输入规范以及内容产出质量的评估标准。**没有清晰的工作组织框架，工作效率的提升可能将伴随着工作质量失控的风险。 **第二，技术平权效应在实际中可能是一把双刃剑。**一方面，非专业人士运用AI工具，可以在极短时间内完成过去需要专业知识才能完成的任务，如快速生成产品原型或进行基础数据分析，这极大提升了个体工作效率。但硬币的另一面是竞争标准的骤然提高与内卷的加剧。 过去花费数日完成的设计稿，通过AI可能被压缩至数小时。当你初步掌握AI画出产品原型图时，你的同事可能已经用它开发出软件功能雏形。**未来工作中，AI带来的效率提升未必能转化为个体的休闲时间，反而因能力基准的普遍上移而使得接受更高密度、更高强度的任务成为新常态。**期待AI带来更多闲暇，在当前阶段可能过于乐观。 **第三，面对日新月异的AI工具升级，不要“疲于追新”。**当前AI工具升级迭代速度令人目眩，新模型和新应用层出不穷。强行追求“全部掌握”不仅耗费巨大精力，更可能陷入过度学习导致的焦虑与负担。**更务实的策略是加深对所从事行业及业务的理解，以及掌握与AI工具的基础交互能力。**对于个体而言，无论在哪个行业，保持并深化对该领域业务本质需求的理解力（如教育行业中教师对学生认知规律和认知水平的洞察等）才是真正的护城河。在AI操作层面，掌握跨平台通用的基础提示技巧（如正确提出问题等）通常已足够。**原因在于技术发展的终极方向是用户使用便利性、体验友好性。**当真正易用、强大的“超级工具”出现时，就像智能手机一块触摸屏整合了无数功能一样，我们今天费力学习的复杂技巧可能瞬间过时，变得如同曾经练习五笔输入法一样意义稀薄。 Luis的洞见、黄仁勋的判断，共同展示出AI时代工作变革的严峻图景与行动方向。企业的发展之道在于重构流程、拥抱AI-first并容忍探索中的不完美。个体的发展之道则在于快速掌握AI工具提升竞争力，对技术平权带来的激烈竞争保持清醒，并为真正的技术飞跃（超级工具）做好准备。 这场工作变革没有旁观者，只有适应的人才会有未来。 本文由 @明思AI 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>在本地生活领域打造0-1项目并非易事，需清晰业务逻辑，借抖音等平台流量红利，注重线下交付场景，以规模化竞争占市场。项目负责人应快速试错，搭建高效组织体系，推动业务稳健成长。这篇文章将为你提供相关思考与建议。</p> </blockquote>  最近几个月陪跑几个0～1的项目，我总结了3个思考，特别是刚入局做本地生活，还处在0～1阶段的圈友一定要看完。 1/0～1有些品牌没有想清楚自己的业务逻辑，想借助抖音本地生活的红利期快速增长，但并不考虑自己的业务是不是具有线下交付场景，或者是为了有现象交付场景重新打造0～1的商业模式。 现在的抖音本地生活还处在第一个大的阶段：复制原有的线下场景，通过线上提交成交效率。商业模式本质上没有发生特别多的变化，线上改变的是获客效率。 在这个阶段，品牌要瞄准存量的业务模型，而不是去做更多的业务创新。不是说创新没有机会，正是因为创新，业务的不确定性更强，只有经过时间检验之后还能活下来，才能证明业务的确定性。 所以你看到的第1阶段的商业模型基本上围绕着流量入手。 什么时候会出现第2阶段，也就是新模式的爆发。从22年到25年，抖音本地生活成熟期过去了3年，「抖音式」流量获客成为一个业务模式的「基建」或者说抖音、小红书、美团点评等线上成为基建的比重越来越强。 而在这种情况背后，结合原有业务模式的突破，就带来新的商业模式的出现。25年下半年会慢慢出现，在27年会有小爆发。原本你看不起的业务模式，乘着线上基建的风，快速成长。 希望你可以抓住这个趋势。 2/0～1下场做业务，项目负责人还没有做就想的特别多。希望用现有逻辑来推导可以达成什么样的结果，而不是用结果反推，我该怎么做。 就是这样前怕狼后怕虎，结果错过了入场的机会。我上面说到，现在的业务是线下场景的线上复刻，本质上做的是同质化的竞争。这种情况下，你的服务是难以拉开差距的，要拼的是业务规模。你入场时间早，才更容易快速试错，建立自己规模化的优势。 除此之外，项目负责人与整个团队会出现两极分化，前者个人能力超强，但团队能力跟不上，导致整个业务处在内耗中。 陪跑这些0～1的业务，通常我都会先搭建好组织体系，而不是一开始上来就干业务。一个业务想要快速成长，靠的是组织力，而不是创始人的个人能力。 3/ 想的越多越难做好一件事儿。把业务逻辑想清楚，遇到不同的环节多请教拿到结果的人准没错。他们的一个想法或者一个建议，就可以帮你少踩坑，节省很多费用。 本文由人人都是产品经理作者【陈罡Pro】，微信公众号：【陈罡Pro】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>本文将深入剖析微信读书、网易蜗牛读书和藏书馆这三款主流阅读类APP，从用户分析、商业模式与运营模式、功能与场景、视觉交互等多个维度展开全面竞品分析，旨在洞察行业现状与趋势，挖掘用户核心诉求，并为藏书馆APP的优化升级提供切实可行的建议，助力其在激烈的市场竞争中提升竞争力，赢得更多用户青睐。</p> </blockquote>  目的：通过分析市场上主流阅读类APP的功能、用户和交互设计，掌握行业现状及用户需求，并提出对藏书馆APP的改良建议。 范围：选取“微信读书”、“网易蜗牛读书”、“藏书馆”三款APP，涵盖找书、阅读及读后各环节功能，以及整体交互设计和用户体验。 核心发现：“微信读书”功能齐全、付费和社交机制成熟，专注于高质量内容和社交互动；“网易蜗牛读书”强调“限时免费阅读”，藏书馆则注重“免费借阅和知识共享”。三者在用户定位、功能侧重和激励方式上存在差异，各具优势。 关键建议：从用户分析、商业模式与运营模式、功能与场景与视觉交互四大部分对藏书馆进行优化，提升用户体验。 ## 一、产品概况 ### 1. 产品简介 微信读书是微信官方阅读应用，整合微信生态，提供社交化的阅读分享、阅读数据同步、AI摘要等功能，口号是“让阅读不再孤单”。 网易蜗牛读书是网易出品的读书APP，支持用户每天畅读1小时，界面简洁，专注于深度阅读。 藏书馆是一款由厦门正观易知书业云科技有限公司出品的正版电子书小说阅读软件，支持用户记录读书阅历、思维导图、笔记归档、知识大脑，为用户创造沉浸式阅读体验。 ### 2. 体验目的 锻炼产品思维与竞品分析报告的撰写能力。 对比三款主流读书类APP，分析提炼藏书馆的优化方向。 ### 3. 体验环境 - 手机型号：iphone 12 - 系统版本：ios 18.3.2 - 应用版本：微信读书9.3.0，网易蜗牛读书1.9.85， 藏书馆8.6.0  ### 4. 选择竞品 选择微信读书、网易蜗牛读书与藏书馆作为竞品的原因如下： - **产品定位相似：**三款APP均是阅读类APP，主打以社交为纽带的书籍阅读移动端平台，为用户提供优质书籍并创造沉浸式阅读体验。 - **目标用户重叠：**三款APP都面向喜欢自我提升、通过移动端阅读来获得知识，对自我有一定要求的一二线城市用户。 不同点在于，微信是依托微信的社交平台，以“社交化阅读”为核心，强调好友互动与数据沉淀；网易蜗牛读书主打的是“免费畅读1h+深度阅读”，突出领读人导读与打卡激励；藏书馆定位“云端私人图书馆+知识管理”，侧重正版借阅与思维导图。 ## 二、竞品分析 竞品分析将涵盖用户分析、商业模式与运营模式、功能与场景与视觉交互四大部分。 ### 1. 用户分析  **结论：建议藏书馆在现有的模式基础上，丰富激励体系，如可以参考微信读书设置“时长换天数”思路，引入“阅读时长换借阅次数”机制，增加勋章、排行榜等社交化元素，增强社区互动。** ### 2. 功能与场景 **2.1 功能结构图分析**    通过三款APP的功能结构图，可以清楚的发现： 微信读书的一级页面主要为四大功能模块：阅读+书架+有声书+我 网易蜗牛读书的一级页面主要为四大功能模块：领读+分类+书桌+我 藏书馆的一级页面则为五大功能模块：首页+借书+书桌+社区+我的 **结论：微信读书强调“阅读全流程+多场景听书（突出有声书）”，网易蜗牛读书则聚焦领读人，突出专业读书人拉高内容质量的差异化创新，而藏书馆则在基础的四大模块外，增加了借阅机制，业务范围更全。** **2.2 场景分析** **A. 找书场景** 用户在找书看时，大概有两种场景：第一种是带着目的性地搜索，有确定要看的书籍；第二种是无明确目的的翻看。  （微信读书） 微信读书在“阅读”、“书架”两个主页面顶部均设有搜索栏，用户点击一次即可输入。搜索栏中设置智能推荐，在第二次再搜索时，下面会直接显示历史记录。搜索栏下列出热门榜单，下滑可以浏览更丰富的内容。搜索后的结果以蓝色高亮，利于用户查找。书目除名称、作者外，还增加了“推荐值”和“好友今日在读人数”，强化社交影响，符合产品定位。  （网易蜗牛读书） 网易蜗牛读书仅在分类模块内设置搜索栏，需要点击两次才出现搜索栏，搜索栏中没有出现智能推荐，下面是卡片式分类，分类详细全面。点击搜索栏，单独列出大家都在搜和搜索历史，承载多本智能推荐书目，与微信读书仅在搜索栏中列出一本智能推荐相比，为用户增加更多选择。搜索后出现的结果页，显示名称、作者和简介，点击详情后后显示在读人数等，社交感较微信读书有些不足，更专注于个人的沉浸式阅读。  （藏书馆） 藏书馆的搜索功能在首页导航栏，下方书库按照传统分类和好书榜单，结构扁平化清晰，整体方便简洁。点击进入页面后出现搜索栏、历史记录、大家都在搜、热门推荐，增加换一批功能，给用户提供多种选择，非常便利。美中不足是，搜索后的图书，优先展示可购买的书城信息，随后才是借阅选项，借阅资源相对有限，对追求免费的大规模用户不友好。 **结论：微信读书在找书场景中，简洁方便，搜素流程最顺畅，侧重社群影响；网易蜗牛读书的推荐机制和分类榜单较为丰富，社交展示滞后；藏书馆的搜索和分类设计简洁，智能推荐、换一批功能是亮点，但应优化借阅资源展现顺序，提升免费借阅可见度，并在结果页加入“在借人数”等社交信号，进一步强化社区氛围。** **B. 阅读场景** 用户在读书时，大致需求是阅读、笔记划线、批注想法、社交分享。   （微信读书）   （网易蜗牛读书）   （藏书馆） 微信读书支持的功能最多：复制、划线、写想法、分享书摘、查询、听当前、分享、纠错。热门划线则以虚线的形式呈现，点击即可查看人们的想法。整个来看，功能丰富齐全、社交属性强、“听”的功能扩展阅读场景。 网易蜗牛读书支持的功能有：复制、划线、批注、分享、提问、词典、搜索、共读。左滑出现目录栏和书签栏。 藏书馆支持的功能有：划线、笔记、归档、导图、查询、复制、分享。归档和导图的形式便于深度用户阅读和做笔记。记笔记时无法看到其他人发布的笔记，适合更专注的个人阅读。共读功能则更加隐蔽，需要点击详情页后才可看到。 **A. 听书功能对比** 网易蜗牛读书无听书功能，故不列入。配图由上至下依次为微信读书、藏书馆。    （微信读书）   （藏书馆） 微信读书具备“听当前”功能，支持用户“从当前位置播放”，听书时会出现播放界面，点击“原文”后回到阅读界面，支持点击文字实现暂停播放。 藏书馆没有听当前功能，点击听书之后，播放的内容必须从页面的第一个字开始，点击文字暂停后出现调节界面。必须点击“结束语言朗读”后，才能继续使用批注等功能。如果用户听到感兴趣的内容后想要留下想法，则必须先结束收听、选择文字、批注，结束流程后再重新点击听、听书则又从页面的第一个字开始，无法回到刚才的位置。免费用户的今日朗读时间时长较短，约为几分钟，用完后则需要购买VIP才可继续，对听书体验影响较大。 **B. 注释功能对比**    （从左到右依次是微信读书、网易蜗牛读书、藏书馆） 微信读书支持注释与专有名词解释，单击图标后原有图文会变暗，高亮解释内容，主次分明。 网易蜗牛读书的注释，点击后则在原文内嵌入解释框，再点击也不会消失。其中的具有“参与话题”和“查询全部”，支持网友评论，话题社交感强。 藏书馆的标注较为简单，注释文字明显小于原文，阅读体验稍差，无专有名词解释。 **结论：在读书场景中，针对听书功能，微信读书的“听当前”减少场景切换成本，交互体验佳；藏书馆则需要需要“先停再批注、再听又从头”，影响流畅度。建议增加“从这里听”功能按钮，支持用户自定听书起点；暂停听书时也应保留原有的批注、想法等功能。针对注释功能，微信读书的弹窗式注释既不遮挡原文又能快速查看，网易蜗牛阅读的内嵌式社交感强，建议藏书馆优化注释层级，可采用半透明浮层。** **C. 读完场景**   (微信读书)   （网易蜗牛读书）   （藏书馆） 微信读书在用户读完一本书后，会首先弹出“完成”按钮，点击后伴有“已读完X本书”的动效，增强成就感。同时页面下方展示阅读时长记录、推荐值、打分情况和书友评价。这种设置既鼓励用户立刻发表自己的评分和书评，也通过好友评价俩引导更多社交互动。但是如果用户没有登录，系统会跳到书籍详情页，无法记录阅读数据。 网易蜗牛读书在“我已读完”后，会弹出读后感输入框，提示用户分享心得，只有登录后才能提交内容。底部展示“猜你喜欢”书单，会推荐多本跟当前书目类似的书籍，帮助用户过度到下一本阅读。整体流畅，但是用户无法即时查看或回复他人评价，社交粘性相对不足。 藏书馆允许用户在读完后免登录撰写书评分享到广场，降低了参与门槛。但是书评发布后该页面直接关闭，既看不到自己的评论，也无法和他人互动，社交链路不完整。同时虽然出现“猜你喜欢”推荐，但是缺少“一键加入书架”等快速操作，难以承接用户的下一步阅读。 **结论：藏书馆的读完分享界面，可增加多种页面样式风格，来强化阅读成就感。同时增加书友评价功能来增强互动，展示3条热门书评，鼓励用户阅读互动。其次在“我的”模块增加“我的书评”列表，展示用户历史书评，在书籍详情页旁也增加对应链接。在”猜你喜欢“旁边，补充”一键加入书架“按钮，缩短用户下一步操作路径。** **2.4 视觉与交互**     （微信读书） 在风格上：简洁、留白较多，元素较少，突出书籍本身，减少干扰，让用户沉浸式阅读。 在配色上：采用蓝、白色系，营造安静舒适的氛围。排版主次分明，模块采用卡片式布局，适当留白，提升阅读区域的专注度。 在交互上：网格式布局、卡片式布局、列表布局，交互体验流畅，用户学习成本低。     （网易蜗牛读书） 在风格上：整体简洁淡雅，留白适中，页面信息密度稍多，轮播图推送活动和内容，切换频率较快，容易分散用户注意力。 在配色上：红色和咖啡色，暖色淡雅，营造出咖啡馆的沉浸式氛围。 在交互上：列表式布局与网格式布局结合，交互体验流畅。     （藏书馆界面） 在风格上：空间密度较高、留白不足，信息密度高，轮播图在页面居上显著位置，推送活动和内容，切换频率较快，容易分散用户注意力。 在配色上：底部tab栏为绿色，并无明显配色，工具属性较强。 在交互上：滑动方便。 **结论：藏书馆的界面布局可以进一步优化，增大留白、减少信息量，优化轮播组件、降低切换速度等来提升用户满意度与留存率。** ## 三、总结与建议 综上所述，三款APP各有侧重，藏书馆需要提升的空间有： 1）商业模式与运营模式： 建议在现有的模式基础上，丰富激励体系，如可以参考微信读书设置“时长换天数”思路，引入“阅读时长换借阅次数”机制，增加勋章、排行榜等社交化元素，增强社区互动。 2）功能与场景： - 找书：应优化借阅资源展现顺序，提升免费借阅可见度，并在结果页加入“在借人数”等社交信号，进一步强化社区氛围。 - 阅读：建议增加“从这里听”功能按钮，支持用户自定听书起点；暂停听书时也应保留原有的批注、想法等功能。针对注释功能，建议藏书馆优化注释层级，可采用半透明浮层。 - 读后：读完分享界面，可增加多种页面样式风格，来强化阅读成就感。同时增加书友评价功能来增强互动，展示3条热门书评，鼓励用户阅读互动。其次在“我的”模块增加“我的书评”列表，展示用户历史书评，在书籍详情页旁也增加对应链接。在”猜你喜欢“旁边，补充”一键加入书架“按钮，缩短用户下一步操作路径。 3）视觉与交互： 界面布局可以进一步优化，增大留白、减少信息量，优化轮播组件、降低切换速度等来提升用户满意度与留存率。 ### 参考资料 [从用户体验五要素分析——微信读书 – 人人都是产品经理](https://www.woshipm.com/evaluating/3119632.html) [微信读书 App 用户体验报告 – 人人都是产品经理](https://www.woshipm.com/evaluating/4491471.html) [网易蜗牛读书产品分析报告 – 人人都是产品经理](https://www.woshipm.com/evaluating/2579074.html?utm_source=chatgpt.com) [藏书馆APP产品分析报告 – 人人都是产品经理](https://www.woshipm.com/evaluating/1024943.html?utm_source=chatgpt.com) [七麦数据 -专业移动产品商业分析平台-关键词优化-ASA优化-七麦科技](https://www.qimai.cn/compare_app/common/country/cn/platform_id/1/market/ios/appid/952059546_1127249355_1566560323/type/app_info) [深度竞品分析报告：微信读书和网易蜗牛读书 – 人人都是产品经理](https://www.woshipm.com/evaluating/1074045.html) 本文由作者@大雨XX 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。

作者 | 黄楠 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，上海织识智能科技有限公司（以下简称「尧乐科技」）已完成数千万元融资，本轮由小米独家投资，云道资本担任独家财务顾问。资金将用于加大对具身智能领域的研发投入、加快量产节奏及服务扩产需求。 自成立以来，「尧乐科技」长期专注柔性压力技术研发，以柔性织物触觉传感器为核心产品，致力于为汽车、家具、医疗、运动等多个行业提供定制化解决方案。 其中在车规级触觉传感器领域，「尧乐科技」是目前国内唯一通过严苛车规级测试的供应商。 车规级产品导入周期多在三年以上，需经历极端温度、振动、电磁干扰等数百项测试。 早在2019年，「尧乐科技」已通过某一线豪华车企的车规级测试，成为其智能座舱压力感知方案的核心供应商。凭借技术积淀与量产能力，公司已率先突破国际巨头垄断，成为多家头部车企的定点测试合作伙伴，并已拿下国内某头部主机厂月销万辆级车型的定点量产订单，深度服务保时捷、玛莎拉蒂等高端品牌。 创始人兼CEO吕莉蕴拥有多年的智驾传感器与机器人感知领域研发及产业化经验，她曾任国际汽车电子巨头Harman首席架构工程师，主导构建了多模态传感器融合计算平台；多位核心成员均来自中科院、密歇根大学等顶尖院校，具备材料、硬件、算法及云端的跨领域技术整合能力。 “切入汽车赛道，本质是以最高标准锤炼技术，再向下兼容其他场景。”吕莉蕴告诉硬氪，“当前不少企业试图通过机器人等供应商体系、标准体系尚不健全的新兴领域‘绕道’进入市场，但汽车产业链的验证体系与供应链门槛，才能真正定义一家公司的产品力。” 目前，公司不仅在国内主流车企客户中占据先发优势，并基于“车规级技术复用”策略进一步向智能家居、机器人等场景渗透落地。 根据Grand View Research报告显示，全球智能传感器市场规模在2023年达514.2亿美元，预计从2024年到2030年将以19.0%的复合年增长率持续扩张。其中，柔性传感器作为极具潜力的细分领域，其所展现出良好的柔韧性、贴合性及可穿戴性等，使其在智能家居、汽车制造、医疗健康、消费电子等场景得到广泛应用，市场需求呈现出井喷式增长。 「尧乐科技」以织物作为技术切入点，一方面，织物材料天然舒适性更高，其细腻的手感及外观形态多样性，能够自然贴合人体，灵活适配各类场景需求；同时，将导电材料、智能硬件与传统织料的融合，使其能精准感知环境变化与人体信号，传感器的功能性、连接性与智能性更强，以实现数据的高效传输与智能处理。 通过创新材料组合与结构设计，「尧乐科技」自主研发了“金属纱线+三明治矩阵”柔性织物传感器，将高强度金属纱线编织成导电网络，嵌入多层织物构成的“三明治”立体矩阵结构中，具有高灵敏度、高柔韧性、可水洗等特点，能够在柔软表面实现大面积压力分布的实时监测。 其中，金属纱线的导电性能可以为传感器提供精准捕捉压力、位移、形变等物理信号的能力，而三明治矩阵结构则通过多层织物的复合叠加，来实现信号的多维采集与抗干扰过滤。这种设计不仅使传感器能够无缝贴合曲面、褶皱等复杂形态表面，耐受拉伸、水洗等日常使用场景，也突破了传统刚性传感器在形态、柔韧性、舒适性与环境适应性上的局限。  尧乐科技所用纤维与其他材料纤维对比图（图源/企业） 以智能床垫场景为例。吕莉蕴告诉硬氪，「尧乐科技」目前所提供的是相对标准化的智能解决方案，可覆盖如智能分区支撑、鼾声干预、健康监测等80%-90%的主流功能，客户无需改动原有床垫生产流程，只需根据结构设计将传感器与控制器嵌入床垫，可极大降低智能床垫的研发门槛与改造成本，以最小投入快速推出智能化产品。 用户在使用过程中，传感器可实时采集人体压力、睡姿等数据；控制器作为“床垫大脑”，基于传感器数据运行定制算法，精准控制执行部件，比如根据用户体型自动调节气囊充放气、或通过电机驱动床垫角度升降。同时，系统支持单人独立控制与双人协同模式——单人使用时接入单套控制系统，双人场景则通过双套系统联动，满足不同用户的睡眠偏好。 而在热度持续攀高的具身智能领域，「尧乐科技」柔性织物传感器也被引入灵巧手解决方案中。手部传感器作为机器人“触觉神经”，其技术复杂度与性能门槛更高，据吕莉蕴透露，要实现抓取毫米级零件或柔软物体等精细抓握，手掌或单手指区域需普遍需集成800-1000个传感点，以捕捉压力分布的细微变化。 「尧乐科技」将传感器嵌入机器人手指、腕关节、脊柱等关键部位，可实时捕捉力度变化、姿态偏移及地形特征识别，完成毫米级力度控制与厘米级路径规划。这种“类人触觉”感知能力，有助于让机器人在家庭清洁、工业装配等场景中能精准适应环境变化，提高灵巧手的精巧操作能力和减少整机的碰撞损伤。  尧乐科技传感器在机器人领域的应用展示图（图源/企业） 硬氪了解到，目前「尧乐科技」已经在汽车及两轮车、智能家居领域拿下稳定量产订单，并同头部机器人企业、消费穿戴厂商达成合作，以实现现金流稳健与前沿订单储备的双重保障。 #### **投资方观点：** **云道资本创始合伙人曹稷山**表示，云道资本高度看好尧乐科技在柔性触觉感知领域的突破性成就与战略前景。此次头部产业方的独家投资，不仅是对公司技术壁垒与商业化能力的强力认可，更印证其作为“国内唯一通过车规级测试的触觉传感器供应商”的稀缺价值。 尧乐科技团队凭借深厚的车规级研发积淀，率先突破豪华车企严苛认证体系，其自主研发的“金属纱线+三明治矩阵”柔性传感器，在灵敏度、柔韧性及环境适应性上实现国际领先水平。这种“从汽车行业向下兼容”的发展路径，使其在新兴领域具备显著的降维优势，目前已成功切入头部客户的供应链体系，形成多行业订单矩阵。我们尤为看重其“车规级技术复用”的战略纵深。公司将经过万亿级汽车产业链验证的核心技术，高效迁移至具身智能、健康医疗等千亿级增量市场，这种能力不仅大幅降低客户智能化改造成本，更构建了难以复制的跨行业解决方案护城河。

“开眼在即”，还会有One More Thing吗？

从烧钱到变现，大厂AI分化开始了。

 ## Meta 拟斥资百亿美元投资 Scale AI 据彭博社报道，Facebook 母公司 Meta 正与人工智能初创公司 Scale AI 进行深入谈判，计划进行一笔价值可能超过 100 亿美元的投资。 若交易达成，这将成为有史以来规模最大的私营公司融资交易之一，也将是 Meta 迄今为止最大的一笔外部 AI 投资，也标志着其战略的重大转变——此前 Meta 主要依赖内部研发和开源策略推进人工智能。 Scale AI 由 CEO Alexandr Wang 于 2016 年联合创立，核心业务是提供高质量的数据标注服务，帮助客户训练机器学习模型。其核心价值在于解决「AI 燃料」问题——通过雇佣大量合同工整理、标记图像、文本等数据，确保 AI 模型的训练质量。 Scale AI 增长迅猛：2024 年营收达 8.7 亿美元，预计 2025 年销售额将翻倍至 20 亿美元。在 2024 年的融资轮中，其估值约为 140 亿美元。今年早些时候，有报道称 Scale 正就一项估值高达 250 亿美元的要约收购进行谈判。（来源：快科技）  ## 比亚迪公关总经理回应「车圈恒大」风波  6 月 8 日，比亚迪集团品牌及公关处总经理李云飞，就近日来「常压油箱」和「车圈恒大」两个话题做出官方回应。 关于「常压油箱」问题，李云飞表示：「因发动机定期启动体验不好，后续我们全部切换为高压油箱方案」。 关于「车圈恒大」问题，李云飞表示：「经过证券交易所及国家相关监管部门的详细调查，确认我们没有问题。」（来源：IT 之家）   ## 波音重启对华飞机交付 时隔两个月，中国航司开始重新接收波音飞机。6 月 7 日凌晨，一架全新的波音 737MAX 飞机从美国西雅图的波音大本营起飞，目的地是中国。这架飞机是原本在波音舟山工厂等待交付的新飞机，4 月曾受中美关税战影响被退回美国。这也是波音四月以来首次恢复向中国交付飞机。（来源：第一财经）   ## 苹果大概率不会在 2025 年 WWDC 上推出任何新硬件 据马克·古尔曼在周日彭博社的“Power On”新闻通讯中撰文称，苹果公司没有准备在 WWDC 期间发布任何新硬件。 与往常一样，苹果确实有一系列硬件即将发布，包括iPhone 17、新款Apple Watch和升级版 Mac。不过，这些硬件要到传统的秋季发布会才会发布。 有传言称新款AirTag正在研发中，即将发布。然而，Gurman 认为这款产品不够引人注目，不足以在 WWDC 上亮相，更别提这样做是否合理了。 尽管苹果上次在 WWDC 上推出了Apple Vision Pro 作为一个新的硬件类别，但这次不会。再加上2024 年Apple Intelligence延期带来的强烈反对，看来苹果在 2025 年会更热衷于修复和改进软件，而不是扩大其业务范围。（来源：cnBeta）   ## 苹果发布最新研究：现有大模型都在记忆，不是真正推理 近日，苹果机器学习研究中心发表了一篇研究论文，称现有 AI 模型并不具备真正的思维能力或推理能力，而是依赖于模式匹配与记忆，尤其是对于复杂的任务而言。 苹果研究人员对现有的前沿“大型推理模型”—— 如 OpenAI o3-mini、DeepSeek-R1、Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet Thinking 和谷歌 Gemini Thinking—— 进行了系统评估。 研究发现，尽管这些模型具备生成详细“思考链”的能力，并在中等复杂度任务上表现出优势，但其推理能力存在根本性局限：当问题复杂度超过特定临界点时，模型性能会完全崩溃至“零准确率”。 此外，在模型推理过程中，即使仍有充足的推理算力，它们用于“思考”的 token 数量反而随难度上升而减少，这种现象意味着现有推理方法存在根本局限性。（来源：IT之家）  ## 韦东奕抖音粉丝三天突破 2200 万  6 月 5 日晚，北京大学的韦东奕老师、网友熟悉的「韦神」开通个人社交平台账号，发布视频和网友打招呼，吸引粉丝无数。 截至 6 月 8 日晚，韦东奕账号粉丝已突破 2200 万。 目前，该账号仅有 1 条 4 秒的视频，是韦东奕的自我介绍，只有短短 3 句话，「大家好，我叫韦东奕，这是我的账号。」而这条视频也「秒变」高考许愿池，不少学生和学生家长纷纷来到评论区「沾沾喜气」。 此外，有网友发现在视频中，韦东奕的部分牙齿缺失、身材偏瘦，不少网友对韦东奕本人的健康状态表示担忧。（来源：搜狐新闻）   ## 美媒：马斯克和美财长曾在白宫走廊大打出手 据《华盛顿邮报》6 月 7 日报道，美国总统特朗普的前政治顾问史蒂夫·班农最近爆料称，今年四月中旬，美国财长贝森特与时任政府效率部门牵头人的亿万富翁马斯克，在白宫椭圆形办公室外爆发激烈争执，甚至大打出手，发生激烈肢体冲突。事件的起因是二人向特朗普提交美国国税局代理局长候选人名单时产生分歧，特朗普最终支持了贝森特的人选。 报道援引班农的话称，当贝森特与马斯克离开椭圆形办公室后，两人在走廊发生口角，并互相辱骂。贝森特当面指责马斯克「是个彻头彻尾的骗子」，称其未能履行职务。情绪激动的马斯克随即「像橄榄球运动员一样」用肩膀撞向贝森特的胸口，贝森特当即反击。 这场肢体冲突直至双方扭打至美国国家安全顾问办公室门前，才被工作人员制止，马斯克随后被带离白宫西翼。《华盛顿邮报》称，特朗普当时在获悉此事后，称「这太过分了」。（来源：环球网）   ## 王自如直播：格力工资只有几分之一，绝不会带货 6 月 8 日，王自如开启直播并为网友解答疑问。他否认自己在格力得罪了很多人、然后被开除，他表示自己跟同事关系私交都很好。 关于在格力的年薪，王自如表示格力副总裁级别的年薪是有公开资料的，大家可以去翻阅一下。但王自如透露在格力的工资是以前的几分之一。 王自如称，自己没有被正式任命为副总裁，是跟公司共同探讨的结果，因为自己做的事情高度机密、高度核心。如果一开始定的调子特别高，会影响这件事的实施，这两年退网不再言语也是这个原因。 关于欠钱的原因，王自如透露是因为离开 Zealer，Zealer 的个别投资人认为这家公司的价值受到了巨大的损失，所以导致个人有负债。 王自如表示要解决这些问题难度也不大，因为今天互联网变现路径非常多，但是自己绝对不会带货。（来源：IT 之家）  ## 曝华为正测试连续光学变焦 华为即将发布 Pura 80 系列，该机首发搭载一镜双焦段，采用多折光学结构设计，通过活动件控制不同的光路，从而启用不同的光学焦段。 博主「数码闲聊站」指出，一镜双焦段的切换是不连续的，变焦过程有软件衔接，华为也在测试真连续光变，但还得再等等。 和传统的变焦方案相比，连续光学变焦的优势在于，不论你怎么放大，它都依旧能够维持相同的水准和色准，镜头的色彩统一性、白平衡校准都更有优势，毕竟都是一个镜头内部光学变焦后拍到的画面。 值得注意的是，此前索尼 Xperia 1 VII 支持 85mm-170mm 的连续光学变焦，相当于 3.5 倍-7.1 倍，在各个焦段都能拍摄出高素质影像。 目前来看，连续光学变焦将是行业竞争的下一个赛道，OPPO、vivo 等大厂也在布局连续光变技术。（来源：快科技）   ## 苹果全新 AirTag 即将上市，拥有三项升级功能  本周，彭博社的马克·古尔曼在新闻简报中简要提到，新款 AirTag 已「接近准备就绪」。去年，他曾表示这款产品将在 2025 年中期左右发布，而现在距离中期发布仅剩几周时间。 到目前为止，有传言称 AirTag 2 将有三项升级： - 苹果第二代超宽带芯片，与当前的 AirTag 相比，追踪范围最多可延长 3 倍。 - Vision Pro/空间计算集成。 - 更防篡改的扬声器，以减少使用 AirTags 进行跟踪。 预计 AirTag 设计不会发生重大变化。 最初的 AirTag 是在 2021 年 4 月的一次 Apple 活动上发布的。在美国，单个 AirTag 售价 29 美元，一套四个售价 99 美元。（来源：cnBeta）   ## 大疆扫拖机器人应用截图曝光：有望搭载升级式 LiDAR  6 月 8 日消息，网传一张大疆即将推出的扫拖机器人 DJI Romo 的独立应用界面，相应截图展示了这款扫拖机器人的内部结构，显示该机有望配备升降式 LiDAR 传感器。 此前这款扫拖机器人的包装盒谍照已曝光，还有消息称该机将在本月（6 月）发布，相应报道同时指出，大疆研发扫地机器人已超过四年。 对于大疆进入扫地机器人领域的原因，知情人士表示，大疆要做空间智能探索者，除了空中空间，还有地面空间。尽管大疆做无人机很成功，但无人机不是面向大众的产品。大疆在视觉和避障传感器、算法、路径规划等技术上有多年的积累，大疆希望自身积累的技术能够惠及更多消费者，而这些技术能够运用到扫地机器人产品上。因此，大疆进入扫地机器人赛道。（来源：IT 之家）  ## 著名计算机工程师比尔·阿特金森因癌症去世 美国计算机工程师、程序员和摄影师因癌症去世，享年 74 岁。他的家人在 Facebook 页面上写道：我们深感悲痛，我们挚爱的丈夫、父亲兼继父比尔·阿特金森于 2025 年 6 月 5 日星期四晚因胰腺癌逝世。他当时在波托拉谷的家中，躺在病床上，家人陪伴在侧。我们将深切怀念他，你们中的许多人也将深切怀念他。 阿特金森不仅是苹果公司历史上最重要的人物之一，也是计算机历史上最伟大的先驱者之一，您可以去安迪·赫茨菲尔德的 Folklore.org 网站，重读所有关于阿特金森的条目。这里只是其中一条，讲述了史蒂夫·乔布斯启发阿特金森发明圆角矩形外观的故事，结尾有这样一句令人振奋的话：「我不知道经理们对此作何反应，但我知道，几周后，他们就不再要求比尔填写表格了，他很乐意地照做了。」 毫不夸张地说：比尔·阿特金森或许是有史以来最优秀的计算机程序员。毫无疑问，他名列其中。他是一位多么伟大的人物，多么伟大的头脑，他留给世界多么宝贵的礼物。（来源：cnBeta）

硬闯敏感肌赛道、加码医美业务，百雀羚赶晚集？

年轻人的新吞金兽。

孤独的拉美，遍地是黄金。

早上好，今天是6月9日，看得懂的财经新闻，每天知道多一点，离财富更近一点。

## TOP3大新闻 **泡泡玛特创始人王宁身家1467亿，成河南新首富** 6月8日上午，根据福布斯实时富豪榜，泡泡玛特（09992.HK）创始人王宁目前身家为203亿美元，牧原股份（002714.SZ）创始人秦英林身家为163亿美元。王宁已取代秦英林，成为河南新首富。近期，泡泡玛特旗下Labubu爆火，一娃难求，一些联名或限量款的Labubu更是卖出了几千上万元的天价。Labubu的爆火，直接带飞了泡泡玛特股价。截至6月6日收盘，泡泡玛特市值为3288亿港元（约合人民币3012亿元）。泡泡玛特2024年年报显示，王宁持有泡泡玛特股权占比为48.73%。也就是说，目前王宁的持股市值约为1467亿元。（红星新闻） **宁波一家企业内部号召员工当卧底，搜集情报和资源** 近日，浙江宁波一家企业内部邮件流出，邮件内容为号召员工当卧底。此举引发诸多关注和质疑。据报道，在疑似内部邮件中，宁波凯越集团总裁汤某鼓动员工到其他公司做卧底，搜集情报和资源，并放言要花3年时间，派出1万名间谍和线人。目前，涉事企业尚未回应争议邮件的真伪。 据悉，该企业曾有前员工因商业秘密侵权被判刑，至少有7名离职员工因涉嫌相关犯罪被立案调查。（新京报） **腾讯QQ出现全球首位256级用户，解锁新等级图标“时光企鹅”** 腾讯6月7日凌晨发布消息称，今夜QQ迎来全球首位256级用户，这位昵称为“爱芥末”的QQ用户获得全新QQ等级图标“时光企鹅”，这也是历经22年QQ出现皇冠之后的新图标。这个新图标带有象征QQ成长等级的星星、月亮、太阳元素。腾讯官方表示，@爱芥末的QQ在2000年左右注册。（新浪财经）    ## 大公司/大事件 **周鸿祎：我准备干掉360整个市场部** 360集团创始人、董事长兼首席执行官周鸿祎发视频称，“我准备干掉360整个市场部，这样一年可以给公司省下几千万。”“听起来像天方夜谭，但这次我准备动真格的了。”周鸿祎表示，“从今天起我要准备做一个挑战，我一个人要完成一场完整的新产品发布会——测试公司6月11号即将发布的纳米AI超级搜索智能体。”“这件事我如果干成了，就意味着AI智能体确实有颠覆性的发展，传统的效率模型可能要被淘汰了，360市场部也可以全部转岗到其它部门或者都给我编智能体去。”周鸿祎表示。（新浪财经） **银行称存5万元定期可得LABUBU盲盒** 近日，社交媒体上有用户发文称，只要在平安银行存款就能获得LABUBU 3.0系列盲盒，盲盒保证是正品，目前该活动只有西安支行有。据了解，此次活动由平安银行西安未央路支行发起。记者以客户身份致电该支行求证，工作人员证实活动真实有效，并详细介绍了参与规则。“具体要求是没开过平安银行卡的新客户才可以参加，客户存5万元定期至少3个月，便可以获得一个LABUBU 3.0系列盲盒。即便不是西安本地的也可以异地办理线上预约，活动到月底截止，有平安卡的客户不能参与此次活动。”银行工作人员说道。（蓝鲸新闻） **马斯克称考虑创建新政党，在线投票获八成支持** 当地时间6月6日，美国企业家、前“政府效率部”负责人埃隆·马斯克连日公开表示，正在考虑创建一个新的政党。据了解，马斯克于5日首次提出这一想法。他在社交平台X上向2.2亿粉丝发起投票，询问是否同意“是时候在美国创建一个真正代表80%中间派的新政党了”。调查结果显示，超过80%的投票者都选择“是”。马斯克于6日晚间发文称：“这是命运。”随后，马斯克还表示赞同一位粉丝提出的党名建议——“美国党”。（央视新闻） **店员钉收据穿透包装盒，上百台Switch 2屏幕损坏** 任天堂Switch2游戏机6月5日全球发售，却遭遇“开箱事故”。美国纽约史泰登岛森林大道GameStop分店，店员将收据钉在包装盒上，导致大量主机屏幕被刺穿损坏，上百名玩家中招。多名玩家上传了损坏主机的照片，从照片可见，收据被钉在Switch 2包装盒上，而主机仅用塑料袋包裹，屏幕朝外放置在纸盒中，钉书针直接穿透纸盒和塑料袋，在屏幕上留下明显凹痕。还有玩家反映其包装盒被钉了两下，导致屏幕出现四个损伤点。 GameStop官方称，事发店铺因空调故障室温过高，无法用胶水粘贴收据，才改用钉书机。现已“没收涉事钉书机”，并承诺为受影响玩家更换新机，但部分玩家对此解决方案并不满意。有网友调侃：这可能是史上最扎心的开箱体验。（看看新闻） **亚朵集团通报一酒店现医院枕套：所有4440件布草将全部换新** 近日，亚朵酒店被曝出现医院枕套，引发关注。随后，亚朵涉事酒店发文致歉。6月8日，“亚朵ATOUR”发布说明：事件原因调查系分拣错发；涉事门店已停业进行全面彻底整改，所有4440件布草将全部换新，已终止与涉事洗涤供应商的合作；增设独立督查组，加大社会公众监督，并设立1000万专项基金。（封面新闻） **“韦东奕严选”账号已改名，家属称韦东奕开号是为打假** 近日，北大数学天才韦东奕在短视频平台开设了个人账号，并发布了一条短视频。与此同时，一些账号以“韦东奕严选”“韦神”“韦神女友”等名称出现，甚至使用与韦东奕相同的头像来吸引关注和销售商品。6月7日晚，有网友发现“韦东奕严选”账号已被举报并更改了名称，其他类似的“碰瓷”账号也已无法搜索到。 6月8日，韦东奕堂姐表示，之前太多人冒用韦东奕名字，开通账号是出于维护自己利益的考虑，不会做直播，“他还是以科研为主，后续有什么内容，他自己都会发的。”（新浪网、潇湘晨报） **公司要求员工一天打卡6次：不愿意的自行离职** 因芝华仕沙发闻名的上市家居企业敏华控股，近日因一高管随意罚款言论“出圈”，引发热议。 据网友“厂里厂外那些事”发帖，“敏华家居电商部一刘姓高管要求员工不得在工位就餐，强制加班并要求一天打卡6次，不愿意的自行离职”，质疑相关行为违反劳动法。该网友公布的聊天截图显示，今年5月，该刘姓高管在工作群里发文称，有同事“上班不在工位”，有上厕所的，有“照镜子的、有奇怪理由的”，称“被我查到打游戏的，直接开除！吃东西的，罚领��2000，主管1000，次主管500”，“无事不在岗位的，超过三次以上的月度工资降2000。”此外，刘某被披露追加罚款内容称“下班不关电脑罚100”。 就网络热议情况，记者联系敏华控股进行求证，6月7日，敏华控股旗下芝华仕一相关负责人回应已经了解此事，也注意到网络上的讨论，具体情况公司还在调查中。（南方日报） **华晨宝马将换帅，迎来第一任女CEO** 记者从华晨宝马方面获悉，华晨宝马汽车有限公司（以下简称华晨宝马）董事会宣布重要人事任命，宝思齐女士（Birgit Böhm-Wannenwetsch）将自2025年8月1日起，接替戴鹤轩博士（Dr. Franz Decker）出任华晨宝马总裁兼首席执行官。 据了解，在加入华晨宝马前，宝思齐女士负责领导宝马集团在美洲地区的金融服务部门，掌管宝马集团全球最大的金融服务业务。在三十余年的汽车行业职业生涯中，她在欧洲和北美担任过众多重要的财务和管理职务。她于2018年加入宝马集团，担任财务高级副总裁和集团司库。她拥有德国明斯特和西班牙马德里的工商管理学士学位，以及美国斯坦福大学的管理学硕士学位。此次履新，意味着华晨宝马将迎来第一任女性CEO。（红星新闻） **荣耀高管曝被友商放话：不让荣耀翻身** 6月6日，荣耀终端股份有限公司销售与服务总裁王班发文：“400首销之际，我听说有友商内部发通知，要干死荣耀，不让荣耀翻身。我们是否翻身不取决于任何其他人，而是取决于我们是否做对事情。荣耀只能靠自己，靠我们的真实，靠我们的开放，靠我们的团结。”此前，网传某友商发沟通短信称：“S30导购不上报VK，统一明天开售后上报。S30从即刻起就可以销售了，大家速度终端让她们联系顾客来取机，做好预售转化。此外，因为竞品也是同一时间开售，我们就一个目标，干翻荣耀，彻底让对手翻不了身”。（东方财经） **美国恢复处理哈佛大学国际学生签证** 据美国媒体7日报道，美国国务院6日发电报通知全球各地使领馆：“现在，领事部门必须恢复处理哈佛大学的学生和交流访问者签证。”这一决定推翻了5日刚下达的拒签指令。（人民日报） **美媒：特朗普团队考虑报复马斯克** 当地时间7日，特朗普在接受电话采访时表示，他与马斯克之间的关系已经结束了，且不打算修复这段关系。美媒称，特朗普团队正考虑如何报复马斯克，这俨然变成一场“站队考验”。（环球网） **日本全日空违规收费49亿日元，受到监管机构严重警告** 日本主要航空公司之一的全日空集团，由于违规收费等问题，6月6日受到日本国土交通省的严重警告。据了解，违规收费涉及旗下主力航空品牌全日空和廉价品牌乐桃航空，多收金额高达49亿日元，约合人民币2.5亿元，时间跨度从2016年4月到今年1月，长达近9年。据日本媒体报道，在2016年4月至2024年6月，全日空在上海、曼谷等地飞往冲绳的国际货运航班上，收取了超过规定上限的运费，多收金额达9.4亿日元，约合人民币4700万元。此外，在羽田和芝加哥、伦敦之间的国际货运航班中，超收金额高达37.3亿日元，约合人民币1.87亿元。（央视财经） **五粮液：未来将根据市场情况，加快年轻化产品开发** 36氪获悉，五粮液6月8日在互动平台表示，公司已有年轻化产品，如五粮液39度、仙林生态公司的青梅酒等，未来公司将根据市场情况，加快年轻化产品的开发。同时，公司产品在多个国家均有销售，和美全球行活动先后走进13个国家和地区，未来公司将持续积极拓展海外市场。 **洪灏辞任华福国际CEO** 记者获悉，知名策略师洪灏日前已辞任华福国际(香港)金融控股有限公司CEO一职，目前担任其本人公司Lotus Asset Management的管理合伙人兼首席投资官。华福国际在回应记者采访时表示，公司尊重洪灏基于个人职业规划作出的决定，今后将与洪灏在相关业务领域继续保持合作。目前华福国际各项业务进展顺利，核心团队稳定，未来将持续推进国际化战略。（每经网） **特斯拉人形机器人项目主管将离职** 知情人士称，特斯拉Optimus人形机器人项目工程主管米兰・科瓦奇即将离职。他已经于当地时间周五通知团队，自己将立即离职。特斯拉自动驾驶负责人阿肖克・埃卢斯瓦米将接手该项目。 科瓦奇随后在X上证实了离职消息，称这是“人生中最艰难的决定”，他希望能更多陪伴家人。（新浪财经） ## AI最前沿 **Meta正就或超100亿美元的大规模AI投资谈判** Meta据悉正在洽谈对人工智能初创公司Scale AI进行数十亿美元的投资，价值可能超过100亿美元。其中一些知情人士表示，这笔融资的价值可能超过100亿美元，使其成为有史以来规模最大的私营公司融资之一。据要求匿名讨论非公开信息的知情人士称，交易条款尚未最终确定，仍可能发生变化。（新浪财经） **香港特区政府将资助逾百亿港元发展人工智能** 6月7日消息，据大湾区之声，香港特区行政长官李家超出席由香港中华厂商联合会主办的第十六届海峡两岸和香港、澳门经贸合作研讨会开幕式并致辞。李家超表示，香港正积极发展人工智能产业，推动传统产业转型升级，致力于建设国际创新科技中心。在资金支持方面，香港已推出30亿港元（汇率约合27.48亿元人民币）的人工智能专项资助计划，资助香港本地院校、研发机构及企业等运用超算中心的算力，推动科研突破；并将设立规模达100亿港元（现汇率约合91.6亿元人民币）的“创科产业引导基金”，加强引导市场资金，推动AI与机器人等策略性新兴和未来产业的发展；（IT之家） ## 酷产品 **AirPods或实现AI实时翻译，该功能预计将在iOS 26系统中推出** 苹果公司旗下的AirPods产品已经从最初的无线耳机逐渐演变为功能强大的智能音频设备。如今，随着iOS 26系统的即将到来，消息称苹果计划为AirPods带来一项全新的功能 —— 实时翻译，这将进一步提升其在用户日常生活中的实用性。 根据苹果分析师马克・古尔曼（Mark Gurman）的消息，苹果正在为AirPods开发一项由Apple Intelligence提供支持的实时翻译功能，该功能预计将在iOS 26系统中推出。（IT之家） **整理**｜何雨婷

比亚迪李云飞回应“常压油箱”“车圈恒大”争议；特朗普据报拟再次延长剥离TikTok美资产期限；周鸿祎：准备干掉360整个市场部，一个人完成一场完整的新产品发布会；白象食品：6月6日起原“多半”系列产品更名，月内停产原包装产品；名创优品：正在对以TOP TOY品牌运营的潮流玩具业务潜在分拆上市可能性进行初步评估；特斯拉人形机器人Optimus项目负责人将离职；继Circle后，加密货币交易所Gemini也提交IPO文件计划上市；内地与香港快速支付系统互联互通项目进展顺利，部分服务预计很快推；工信部：强化工业软件、智能传感器等关键核心技术攻关，以工业智能体为抓手深化人工智能工业应用；债券ETF总规模突破3000亿元；继Circle后，加密货币交易所Gemini也提交IPO文件计划上市；中国央行连续第7个月增持黄金

Galaxy S25 Ultra 恰好挡住了一块原本会致命的弹片，救了一名乌克兰士兵的命。当然，撞击让这款旗舰手机变得毫无价值。幸运的是，这名士兵无需自掏腰包，因为三星已经联系了机主，并表示将免费维修这台手机。 网上流传的一张Galaxy S25 Ultra照片显示，其前玻璃已被弹片击碎，面板侧面向外凸出。 Reddit 上，一位名为“Dapper_Chance8742”的用户分享道，三星已主动提出免费维修该设备，但目前尚不清楚这家韩国巨头是如何联系上这名士兵的，因为他当时正身处战区。 [](https://cdn.wccftech.com/wp-content/uploads/2025/06/Galaxy-S25-Ultra-takes-a-bullet-for-a-Ukranian-soldier.jpeg) 值得注意的是，如果弹片来自枪支，那么更大口径的子弹穿透力更强，可以轻松穿透 Galaxy S25 Ultra 的正面和背面，对机主造成致命一击。值得庆幸的是，这起事件的入口位于智能手机的顶部，而不是背面（电池所在的位置），否则可能会引发小规模爆炸，造成严重烧伤。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1505298.htm)

传闻已久的苹果 AirTag 2 可能即将推出。彭博社的马克·古尔曼在今天的[Power On新闻简报](https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-06-08/apple-s-liquid-glass-ios-26-software-redesign-to-hint-at-20th-anniversary-iphone-mbnm2u0d)中简要提到，新款 AirTag 已“接近准备就绪”。去年，他曾表示这款产品将在 2025 年中期左右发布，而现在距离中期发布仅剩几周时间。  古尔曼在其时事通讯的问答部分写道：“新的 AirTag 已接近准备就绪，过去几个月一直在为发布做准备，但我认为这并不值得关注，在 WWDC 上首次亮相也没有多大意义。” 到目前为止，有传言称 AirTag 2 将有三项升级： - 苹果第二代超宽带芯片，与当前的 AirTag 相比，追踪范围最多可延长 3 倍。 - Vision Pro/空间计算集成。 - 更防篡改的扬声器，以减少使用 AirTags 进行跟踪。 预计 AirTag 设计不会发生重大变化。 最初的 AirTag 是在2021 年 4 月的一次 Apple 活动上发布的。在美国，单个 AirTag 售价 29 美元，一套四个售价 99 美元。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1505290.htm)

 在微软发布会中，inXile 娱乐新作《发条革命》(Clockwork Revolution)正式公开。本作是一款扭转时间的蒸汽朋克第一人称角色扮演游戏。玩家偶然发现了一项惊人的发明，它能让人类穿越回过去。由此玩家发现，自己所居住的城市（充满活力、以蒸汽为动力的大都市阿瓦隆）其实是通过篡改历史事件被精心塑造而成的。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;    通过回到关键时刻，你的互动与选择将如蝴蝶效应般影响阿瓦隆这个以叙事驱动的深度世界和角色，使他们以前所未有的方式发生改变并作出反应。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

 在微软发布会中，inXile 娱乐新作《发条革命》(Clockwork Revolution)公布全新预告。本作是一款扭转时间的蒸汽朋克第一人称角色扮演游戏。玩家偶然发现了一项惊人的发明，它能让人类穿越回过去。由此玩家发现，自己所居住的城市（充满活力、以蒸汽为动力的大都市阿瓦隆）其实是通过篡改历史事件被精心塑造而成的。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;    通过回到关键时刻，你的互动与选择将如蝴蝶效应般影响阿瓦隆这个以叙事驱动的深度世界和角色，使他们以前所未有的方式发生改变并作出反应。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

这几年，AMD锐龙处理器不但在桌面台式机、移动笔记本大杀四方，还成功开拓了迷你机、掌机等新领域，并占据着几乎统治性的地位。**今天，AMD又发布了两款掌机处理器，都非常特殊，一是首次为掌机引入AI的旗舰级锐龙AI Z2 Extreme，二是Zen2老架构的锐龙Z2 A。**  如今绝大多数掌机，都采用了AMD锐龙平台。 **从早年的锐龙7 6800U，到后来的锐龙7 7840U/8840U，本来都不是为掌机准备的，但却意外打开了新天地。** 见此情形，AMD也趁势而动，专门为掌机打造了锐龙Z系列处理器，初代包括锐龙Z1 Extreme、锐龙Z1两款型号，均为Zen4 CPU、RDNA3 GPU架构。 今年初，AMD又发布了二代锐龙Z2系列，包括锐龙Z2 Extreme、锐龙Z2、锐龙Z2 Go，分别基于Zen5/RDNA3.5、Zen4/RDNA3、Zen3+/RDNA2架构，实现“三代同堂”。 其中，锐龙Z2就是锐龙Z1 Extreme改名改名而来，锐龙Z2 Go则是联想拯救者掌机专用的。  **本次新发布的锐龙AI Z2 Extreme，简单来说就是在锐龙Z2 Extreme的基础上，开放了更高级的AI功能，NPU AI引擎可提供高达50 TOPS的算力，这是第一款、也是迄今唯一一款AI掌机平台，可以支持Windows 11 Copilot+ PC功能。** 除此之外，它的规格和锐龙Z2 Extreme毫无二致，CPU部分基于Zen5架构，8核心16线程(三个Zen5加五个Zen5c)，搭配8MB二级缓存、16MB三级缓存，最高频率5.0GHz。 GPU部分是RDNA3.5架构，共有16个单元核心，另支持LPDDR5X-8000内存。 热设计功耗设定在15-35W，当然厂商可以自由定制。  **锐龙Z2 A定位于入门级，采用的还是“上古时代”的Zen2 CPU架构、RDNA2 GPU架构，分别有4个、8个核心，支持LPDDR5-6400内存，热设计功耗范围6-20W。** 虽然架构很老，但成本和价格必然十分低廉，可以预料市场上会出现一批才用它的非常便宜的掌机。  **这样一来，锐龙Z2系列家族就有了多达五款型号，CPU架构涵盖Zen2、Zen3+、Zen4、Zen5多达四代之多，GPU架构也包括RDNA2、RDNA3、RDNA3.5三代不同设计。** 未来的锐龙掌机，也会越来越丰富，不管是要极致性能的高端产品，还是价格实惠的入门产品，都可以尽情选择。 **官方图赏：**             [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1505288.htm)

 在微软发布会中，《使命召唤：黑色行动7》正式公开。本作首发登录 XGP ，确认登录 PC (战网/Steam）、Xbox One、Xbox Series X|S、PlayStation 4、PlayStation 5 。游戏将再次带领玩家踏上一段充满阴谋论、心理战和大量暴力元素的扭曲战役旅程。战役剧情延续自《黑色行动2》所开启的故事线，并在《黑色行动6》中进一步拓展。   

 Game Freak新作《轮回之兽》正式公布，预计将于2026年发售，登录PS5，Xbox，以及PC平台。据官方介绍，这是一款主打高难操作和技巧战斗、一人一狗并肩作战的宏大动作角色扮演游戏。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 在腐败肆虐、怪兽横行的后末世日本，人类最后的希望或许只能寄托在被诅咒为“灾祸者”的流浪女孩艾玛与她忠诚的狗狗小酷身上。 这是一个凶险动荡、无时无刻不在变化的世界，危险的森林随时可能在废土中拔地而起，你必须奋力求生。随着艾玛和小酷步步深入未知之地，这对主宠的羁绊也愈加深厚，神秘力量随之觉醒。      旅途的终点，将迎来何种命运？