2025年2月9日，国家发展改革委、国家能源局发布《关于深化新能源上网电价市场化改革 促进新能源高质量发展的通知》（简称“136号文”）。对整个新能源行业而言，136号文具有划时代的意义，这既是行业从政策驱动转向市场主导的分水岭，更是检验企业核心竞争力的试金石。 具体来看，136号文明确新能源项目（风电、太阳能发电）上网电量原则上全部进入电力市场，上网电价通过市场交易形成。同时，以2025年6月1日为时间节点，存量、增量项目执行差异化政策，如场外均引入机制电价概念，但存量项目机制电价表述为“按现行价格政策执行，不高于当地煤电基准价”，增量项目机制电价则表述为“项目自愿参与竞价形成”等。 由于136号文主要是在宏观层面给出的政策指导，还未在实施细则上进一步明确，这种短期内的“不确定性”引发了行业内的一些担忧情绪，但从长期角度看，市场化交易是光伏、风电等可再生能源装机量更进一步的基石，同时也对新能源投资的开发运营策略提出了更高的要求，而这恰好是不少光伏电站头部企业的优势领域。 ## **01 市场化交易是持续发展的必然** 根据中电联公布的数据，截至2024年底，我国全口径发电装机容量33.5亿千瓦，同比增长14.6%。其中，光伏发电装机容量约8.9亿千瓦，同比增长45.2%；风电装机容量约5.2亿千瓦，同比增长18.0%。**光伏、风电装机容量合计14.1亿千瓦，占比42.1%，已经非常接近火电14.4亿千瓦的装机规模。**  众所周知，电能一个非常明显的特点是无法被直接储存。从总量角度来看，发电量与用电量需保持一致，从瞬时角度来看，发电功率与用电功率需要保持动态平衡。然而，光伏、风力电站的出力（输出功率）本身就处于不稳定的状态，导致绿电消纳出现时空错配问题，例如光伏电站在午间约4小时的发电期间，往往处于用电低谷。因此，新能源装机占比的持续提高，必然会加剧对电力系统供需平衡的扰动。 但在双碳政策的约束下，新能源**装机占比提高的趋势不可逆转。如《能源法》第一条就明确“促进经济社会绿色低碳转型和可持续发展，积极稳妥推进碳达峰碳中和”。**因此，如何**在保持新能源装机占比持续提升的同时，维持电力系统的稳定性，**就成为整个电力行业的重要议题。 当下的一个较为明确的路径是，**以“源网荷储一体化”为核心，通过虚拟电厂、智能电网等技术，建立新型电力系统，**实现电源侧（新能源为主）、电网侧（智能、柔性）、负荷侧（可调节）及储能的协同互动，而**要达成上述路径的一个重要前提就是实现电力的市场化交易。** 原因也不难理解，新型电力系统的本质是通过市场动态平衡供需以优化电力资源配置，自然需要市场化的交易形成市场化的电价。**因此，电力市场化交易，不是绿电发展的绊脚石，而是其未来可持续发展的基石。在顶层规划上，各项政策对光伏、风电等绿电也一直呈现支持态度。** 2024年8月11日，中共中央、国务院发布《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》，这是中央层面首次对加快经济社会发展全面绿色转型进行系统部署。《意见》指出：大力发展绿色低碳产业。大力发展非化石能源。**加快西北风电光伏、西南水电、海上风电、沿海核电等清洁能源基地建设，积极发展分布式光伏等新能源。** 在2024年中央政治局第十二次集体学习时，习近平总书记强调：“我国能源发展仍面临需求压力巨大、供给制约较多、绿色低碳转型任务艰巨等一系列挑战。应对这些挑战，出路就是大力发展新能源”。 **绿电对全社会的意义也不仅仅是“低碳”，**如国家发改委在《关于2023年国民经济和社会发展计划执行情况与2024年国民经济和社会发展计划草案的报告》就提到**“通过积极发展户用分布式光伏，拓宽农民增收渠道，覆盖农户累计超过500万户，户均年收入增长约2000元”。** ## **02 机制电价引入，降低过渡风险** 实现电力市场化交易并非一蹴而就，而是一个层层递进的过程。2024年国家能源局在《全国统一电力市场发展规划蓝皮书》就明确了全国统一电力市场发展的“路线图”和“时间表”，即**2025年初步建成、2029年全面建成、2035年完善提升，核心目的就是实现稳步推进。** 因此，“136号文”引入了**机制电价**这一概念，实质上就是为了降低新能源电站运营商在政策切换期间的风险，以平稳推动新能源上网电价市场化改革。 机制电价可作以下简单理解：这是一个游离在电力市场化交易之外的电力价格，功能就是在新能源电力运营商通过市场化交易确定电价，并结算收益后，再以**机制电价与市场化交易平均价格的差价进行二次结算，多退少补。** 这种制度设计的好处是，既**让新能源电力产生了市场价格，又使新能源电站运营商获得保底收益。**特别是对存量项目而言，机制电价的确认方式按现行价格政策执行（不高于当地脱硫煤电基准价），而非像增量项目通过年度竞价方式形成。光大证券认为，**机制电价本质是一种差价合约，**其主要考量是避免新能源电价单纯参考市场化交易电价水平（现货价格加权平均）；单纯市场化交易电价模式下，在电力供需偏松，或者新能源消纳问题严重地区，导致电价较低，新能源项目IRR较差，影响装机预期，引入机制电价有望放缓电价波动水平。 实际上，机制电价也借鉴了海外的成熟经验，如英国CfD（Contracts for Difference）差价合约的竞争配置方式，在该制度下，政府授权的低碳合同公司（LCCC）与可再生能源发电企业签订长期合同确定履约价格，发电项目直接按照电力市场规则参与市场交易。如果市场电价低于合同履约价，则由CfD资金池向发电企业提供补贴至合同履约价，反之则由发电企业向资金池返还高出的部分。**该机制自2017年开始实施以来，在降低可再生能源电价水平、保障新能源企业收益等方面都取得了很好的效果。** 不难看出，我国**顶层在进行制度设计时便充分考虑到了电站运营商在政策切换时可能面临的收益波动，故采用机制电价作为过渡手段，保障新能源电站运营商收益的稳定性。** ## **03 长期需转变业务范式** 就光伏行业而言，受“136号文”影响较大的是近年来大热的分布式光伏。一个重要原因是集中式光伏新增备案项目在2021年就已全面实现平价上网，并且在市场化交易方面已经有多年实践，而分布式光伏电站“自发自用，余电上网”、“全额上网”等模式依然依靠补贴。“136号文”后，分布式光伏将从“固定电价+补贴”转向全面市场化，这将涉及上网模式、电价机制、消纳规则等多维度重构。**招银研究认为，电力市场化政策驱动下电站开发运营策略将成为核心竞争要素，**具体包括在投资阶段通过降低设备价格等技术成本、降低不合理渠道费用等非技术成本控制现金流出；通过精细化选址、使用先进技术设备等方式提高发电量；通过储能和虚拟电厂等新兴业态匹配光伏出力和负荷，并通过峰谷价差套利与辅助服务市场的收益模式打造新的收益曲线等。 **长期视角下，对户用光伏行业而言，这其实是一场供给侧的淘汰赛，有利于龙头进一步提升集中度。**  在需求侧，中电联预计到2030年，我国全社会用电量将达到13万亿千瓦时以上，**2025-2030年间，全社会用电量将维持年均4%-6%的持续增长趋势。**就户用光伏而言，公开数据显示，**国内户用光伏市场拥有超过1600GW的庞大容量，预计可安装户用光伏屋顶超8000万个，目前其渗透率仅10%左右，市场仍具备巨大的开发潜力。** 以户用光伏为主的分布式光伏，也正是近年来光伏装机的主力军。截至2024年底，分布式光伏发电累计装机达到3.7亿千瓦，是2013年底的121倍。新增装机方面，2024年分布式光伏发电新增装机达1.2亿千瓦，占当年新增光伏发电装机的43%，发电量占比则达到41%。 **因此，户用光伏行业长期的发展空间并不需要担忧。**但一个需要关注的细节是，全国统一电力市场发展的终局是电力的全面市场化交易，机制电价也会在其完成过渡任务后逐步退出。对新能源电力运营商而言，提**升自身的运营能力、优化运营策略**才是终极的应对之策，**这意味着长期角度而言新能源电力运营商需要改变自身的业务范式，而这会在供给侧淘汰部分创新、运营能力不足的企业。** ## **04 正泰安能等光伏龙头已经做好准备** **对正泰安能等户用光伏龙头而言，“136号文”实质上意味着巨大的机遇。“长期来看，推动户用光伏参与电力市场化交易，是户用光伏迈向主力能源之路的必然考验。”正泰安能总裁卢凯表示。** **据了解，在短期、中期、长期维度，正泰安能已经做了三个梯次的布局：** **短期维度是在非自然人户用业务上继续加大投入，保障核心业务持续稳定发展。** 依托超150万座电站建设经验，正泰安能已培育出投资、开发、建设、运维、售电的全流程综合服务能力，并持续加大资源投入，确保非自然人业务稳定发展的同时，推出“整村开发”解决方案，以实现电站的集中开发、设计、建设、运维、管理及高压并网，有效解决困扰分布式光伏发展的“卡脖子”问题，目前已建成山东潍坊诸城皇华镇3.5MW户用光伏整村开发项目等多个项目。 **中期维度是通过创新业态拓宽业务场景，如探索高端别墅销售、智能微电网、虚拟电厂、源网荷储一体化等创新模式。** 整村开发本身就是电站运营商优秀调度能力的体现，在此基础上，正泰安能还创新推出“智电超能站”，通过集中开发光伏电站、集中配储、建设充电桩、搭建智能微电网等方式，构建出“光储充云”的一站式智慧能源生态圈，最终实现“源网荷储”一体化。这一生态还可以拓展至园区、交通等多个应用场景。 此外，正泰安能还创新性地推出“泰墅绿能”高端私宅定制化绿电解决方案，集光伏瓦、高效智能储能组件、智能充电桩、热泵等产品于一体，大大拓宽了公司核心业务的应用场景。 **长期维度则是开展绿证、绿电交易及售电等市场化业务，打造端到端的发售一体化电力交易能力。** 在绿证开发方面，正泰安能是全国首批实现户用绿证签发的企业之一，也是首家实现万户户用电站的建档立卡企业。在绿电交易方面，已经打通了广东、浙江、江苏等地的绿电交易工作。在2024年10月18日，正泰安能位于江苏的旗下全资子公司顺利完成了非自然人户用光伏电站绿电交易，这也是江苏省首例户用绿电交易。 **因此，随着“136号文”的落地实施，正泰安能这种全周期、多维度的战略布局，将成为其穿越市场化改革周期，持续发展的关键。户用光伏市场，也在不断涌现新的机遇。**

从“裸贷”到“高利贷”，“打不死”还越走越黑？

政策层面，三部门联合发文促进环保装备制造业高质量发展；加拿大加征电力附加费致美国关税政策反复；美国环保局拟大幅撤销环境法规；事件层面，特斯拉筹建全球第三座储能超级工厂；泰国批准欣旺达百亿锂电池建厂计划；国内CCER首批交易正式落地。

MOVA以「技术穿透场景」的创新哲学，携三大系列新品树立行业标杆。从X40 Pro首创90℃涡轮增压速热洗地机，到M50 Ultra颠覆空间限制的人体工学折叠手柄，再到K30 Pro创新式的清污一体水箱，让这场清洁革命的核心密码，藏在每个细节处的“硬核突破”与“体验升维”之中。  **X系列：高端清洁机皇的三大革命性突破** 作为旗舰之作，X系列中的王牌产品X40Pro系列以三大首创技术树立行业新标杆。其搭载的涡轮增压速热系统，通过航空级导热材料实现270W瞬时加热功率，实现90°C热水直喷地面，即开即用不等待；100℃沸水全舱循环浸泡洗则开创性地引入智能脏污检测模块，当传感器识别到滚刷残留物超标时，会自动启动沸水深层自清洁程序，连传统洗地机最难清洁的吸口边缘都能清洁到位。还有图书馆级静音烘干系统，根据环境湿度智能调整烘干时长，热风均匀穿透滚刷深层纤维，在静音状态下让烘干更彻底。   **K系列：性能卷王登场 重新定义高效清洁标杆** 当K30 Pro携「创新式清污一体水箱」打破传统水箱设计桎梏，让清水补充与污水倾倒实现单手同步操作，真正达成「加水倒污一步到位」的革命性体验。即出75℃热水的技术，通过滚刷正反转揉搓，确保100%净洗率，最后用75℃循环热风完成滚烘干。 在应对复杂清洁场景时，K系列展现出真正的「卷王」实力：革新瑞士PPA割毛齿刃如同精密手术刀，可实现1000根长发0缠绕。180°全躺平，40min 长续航，从开机到收纳，K系列用高性价比重新书写「高效清洁」的定义——这不是简单的性能堆砌，而是对每个清洁痛点的精准爆破。 **M系列：空间魔术师与美学清洁的完美融合** M50 Ultra的仿生折叠手柄重新书写人体工学定义。行业首创折叠 + 伸缩手柄+AI 机械臂主动捕捉，让洗地机实现全屋清洁无死角——躺平清洁免弯腰，轻松探底不留污。适应不同身高，减少手臂、手腕用力。不同身高的家庭成员都能找到轻松不累手挑选最佳洗地姿势。M50 Ultra也搭载行业首创 的90° C 轻音 AI 智烘，无惧梅雨天，动态调节烘干时长，烘干为止。充分完成美学清洁的最后一步！ **技术巅峰交响曲：MOVA三大洗地机重构清洁法则  ** 从真热水洗地X40 Pro到高效清洁标杆的K30 Pro，再到革新空间美学的M50 Ultra，MOVA洗地机将在2025 AWE展会上以三大产品矩阵进行清洁科技的三重演绎。涡轮增压速热系统与沸水自清洁技术重新定义深度洁净标准，瑞士级割毛齿刃与人体工学折叠手柄则精准破解行业痼疾。 2025 AWE期间，E1馆1F61展位，MOVA洗地机将为到场的用户提供产品体验活动，展区后端还特设L型全景互动巨幕，实时演示X40 Pro三大核心功能——「绿光显尘」「热水融污」「AI智烘」，以动态数据流与场景化模拟，将黑科技效能可视化呈现。3月20-23日，上海新国际博览中心的技术盛宴，一起见证清洁革命的无限可能。   

3月17日，微软应用商店腾讯应用宝专区（Tencent MyApp Hub）在Windows端全面上线，中国区系统在Windows 10 version 1903 build 18362以上版本的电脑用户，可以在桌面任务栏或开始菜单中打开微软应用商店（版本需为22502.1401.4.0或更高），通过腾讯应用宝专区下载安装热门移动应用，安装完成的移动应用会在桌面生成快捷方式，双击即可打开使用。腾讯应用宝专区的上线不仅为用户在PC场景提供了更加便捷的移动应用使用体验，同时也为应用开发者开辟了全新的市场增长机遇。        **PC端享受移动应用的原生体验，开启便捷新篇章**   在移动设备普及的时代，手机虽便捷却受限于屏幕尺寸和操作方式，用户体验也因此受到了一些限制。相比手机，电脑的大屏、键鼠操作以及卓越的多任务处理能力，提供了更为舒适和高效的生产力与娱乐环境，成为了不少用户在教育学习和休闲娱乐的得力助手。   一直以来，依托腾讯应用宝电脑版，腾讯应用宝团队为广大PC用户提供了丰富的应用和游戏，并持续深耕PC端技术能力创新，不断打磨产品体验，诸多优秀的产品能力受到了用户的好评。   例如学生群体可以使用电脑上的粉笔、不背单词这种学习类App上网课、背单词，大屏学习操作方便，体验也更好。聚焦到办公场景，职场人士也可以利用电脑打开移动App，从而提升工作效率。   通过深度适配，并借助于英特尔®Bridge(IBT)和Celadon两大底层技术，腾讯应用宝产品研发团队解决了传统模拟器在PC端运行移动应用时的卡顿、操作不便等问题。以快手App为例，用户在手机上习惯用竖屏浏览，手指滑动即可切换视频。但电脑网页版却是横屏显示，需要鼠标点击才能上下切换视频，操作起来并不便捷。   在经过腾讯应用宝电脑版的定制优化之后，用户可以通过工具栏按钮进行一键旋转，在电脑上达成竖屏刷视频的体验，还可以通过鼠标滚轮键轻松实现视频上下切换，更符合用户在PC上键盘鼠标使用习惯。与此同时，鼠标左键长按屏幕画面，可以唤起播放设置页面，实现和在手机端上相同的分享、赞赏、下载以及倍速观看等功能。        不仅仅是快手这一个App，腾讯应用宝团队针对每一款软件和游戏都定制了一套键位解决方案。针对部分软件和游戏，产品研发团队不断优化产品能力，实现了根据大屏设备来定制体验，比如《金铲铲之战》在电脑上的至臻画质，以及一些影视类应用可以实现HDR播放或者画面增强功能。   目前，微软应用商店腾讯应用宝专区的全量发布，根据用户需求、大屏适配、使用体验等多个维度，在上万款产品中精选了1000余款移动应用和游戏，覆盖生产力工具、社交应用、创意工具及小众精品等多个领域。今后，腾讯应用宝专区还将持续引入更多新应用加入微软应用商店，不断丰富用户的PC体验。   **助力开发者轻松跨端，获得增长新机遇**   此次腾讯应用宝与微软应用商店的合作，是微软在国内首次给第三方开放系统级的入口和资源组件，颠覆了原来下载需要历经：安装下载器 - 安装市场 - 安装apk- 打开应用的过程，缩短了转化链路，为移动应用开发者提供了全新的PC端分发渠道。   深度适配的应用和游戏不仅可以在微软应用商店腾讯应用宝专区下载安装，还能通过Windows搜索栏以及开始菜单中的推荐栏等多渠道进行推广，助力开发者大幅提升曝光率与用户增长。      在技术层面，针对移动应用开发者，腾讯应用宝为其提供了适配指导文档、开发工具链与专属的技术对接团队，通过腾讯应用宝内置的跨端引擎技术，开发者能够将手机应用的ARM指令实时翻译为PC端的X86指令，无需重新打包应用即可在PC上流畅运行，大幅降低了中小开发者的适配门槛，不仅为开发者节省了大量的时间和资源投入，也让他们能够更加专注于核心产品的创新与优化。   基于微软应用商店腾讯应用宝专区与移动应用进行的深度适配，用户在PC上可以享受与移动端一致的原生体验，同时借助PC硬件优势（如键鼠操作、大屏幕显示等）获得更高效的操作体验。这种体验的提升有助于提高用户粘性和付费意愿，为开发者创造了更多的机遇和收益空间。   **立即体验**   您可以访问微软应用商店腾讯应用宝专区体验本次上架的千款移动应用和游戏： - 通过Windows开始菜单或任务栏点击进入微软应用商店 - 点击腾讯应用宝专区浏览热门应用 - 通过腾讯应用宝专区搜索、安装和畅玩 Android 应用或游戏   除了在PC端的生态布局，腾讯应用宝也在其他跨端终端场景进行着持续的探索和深耕。随着智能座舱、AI眼镜等新兴市场的快速发展，用户对跨端应用的需求日益增长。腾讯应用宝积极响应这一趋势，在2024年相机推出了应用宝车载版、小宝AI助手等多产品矩阵，致力于将众多实用、易用的移动应用推荐给广大用户，满足他们在不同场景下的应用需求。

“长贷短还”的金融诱饵。

<blockquote><p>许多人在面对支付系统的业务逻辑时，往往会被其复杂性所困扰，难以抓住本质。本文直白且系统地梳理了支付系统各业务的本质，供大家参考学习。</p> </blockquote>  最近让团队里的小朋友给我讲讲支付，发现绕半天还没有讲到本质的东西。  ## 一、支付（收单） 给支付最简单的定义，就是帮商户把用户的钱扣到支付平台的账户，支付流程相关的所有工作都是围绕这个核心点展开。至于钱到了支付平台账户后怎么做，后面还有清分结算，对账等。 支付方式、支付渠道的抽象在每个公司都不一样，而且现在为了提高用户体验，创新了很多种支付方式，比如扫码付（还分正扫、反扫），三方钱包APP跳转支付，快捷支付，网银支付，代扣，先用后付（京东白条、花呗，国外的BNPL），VA、OTC、余额账户等。 ### 1. 支付的本质  说明： - 支付的本质是帮商户把用户的钱扣到支付平台的账户。 - 比较特殊是余额支付和营销，余额是平台内部开设的虚拟账户，不会调用外部渠道。营销往往也是调用内部的营销系统做核销，分有资和无资。 - 涉及的记账，这里没有画出来。在后面的账务系统章节中有详细介绍。 ### 2. 支付信息流  说明： - 只画了几个核心的域，部分域没有画出来，比如额度中心等。 - 部分调用会有多次，为简化，也只画了一次，比如会员的校验。 - 有些流程没有画出来，比如收单推进成功后，也会调用账务进行记账。 ### 3. 支付资金流 资金流在后面的账务章节会详细介绍，这里只做个简单说明。 首先是虚拟资金流，也就是支付平台内部的资金流，以即时到账模式为例，如下：  说明： - 支付平台记账都是复式记账法，渠道扣款成功后，会同时记“支付网关过渡户”和“渠道待清算”。此处为了简化，只写了支付网关过渡户。 - 还有分账、分润模式。比如：商户A是通过一个大商户B入驻到了支付平台，商户A收98块，大商户B收手续费1块，平台直接结算给商户A和大商户B，就是典型的分润模式。 实体资金流就是外部银行之间的资金流转。  ## 二、撤销与退款 撤销和退款都是支付的逆向操作。两者核心的区别： - 撤销：没有支付成功的单据，也可以撤销。如果还没有支付成功，就直接关闭订单。如果已经支付成功，就把用户的钱退回去。 - 退款：只有支付成功后，才能进行退款。如果订单还没有支付成功，返回退款失败。如果支付成功，就把用户的钱退回去。 在以前还有一个冲正的概念，现在用得比较少。冲正的概念来源于以前信用卡POS机交易场景，当信号不好时，不知道上次支付是成功还是失败，就对支付交易发起一笔冲正，本质和撤销是一样的。 因不同的收单机构或外部渠道都有自己的业务方案，所以针对撤销和退款还会存在一些差异： - 有些收单机构和外部渠道，对于支付成功的交易，只有在日切前可以撤销，日切后只能退款。 - 有些收单机构和外部渠道，撤销和退款已经合并。 - 一般情况下撤销是退款退费，也就是收的支付手续费，会退回给商家。而退款通常是退款不退费的，也就是收的支付手续费，不会退回给商家。不过也有些收单机构或外部渠道，退款也会退费。 ### 1. 退款本质  说明： - 退款的本质就是把钱先从商户那里扣除，然后转给用户。 - 余额支付的退款不会调用外部渠道。 - 完整的流程很长，比如：收到商户的退款请求后，需要先查询历史合约，检查合约是否支持退款，是否过了退款有效期，是否满足最小退款金额，全部通过后，就创建退款单并保存。接下来会进入退款资金准备阶段，因为从资损防控的角度，除非另有合约约定，否则支付平台一般是不会做垫资退款的。在退款资金准备阶段，需要实时扣减商户待结算户的钱，这是与支付流程很大不同的点。当然，有些支付公司可能和商户约定从独立的退款账户进行扣款，那也需要保证这个退款账户余额充足。 ### 2. 退款资金流  说明： - 退款校验通过后，需要做资金准备，归集到退款过渡户。调用渠道成功后，到渠道待清算。 - 为了简化，只画了单边账户，实际记账时是复式记账。 - 还有一些流程没有画出来，比如清算文件过来会对账，推进到渠道应清算，与渠道对账后，还会推进到银行头寸。 ### 3. 外部渠道清算 外部渠道支付成功、或退款成功，都会涉及清算流程，简单地说，就是外部渠道把当天的支付、退款交易数据先进行轧差，然后生成一个清算文件，支付平台拿到这个文件后，解析并与内部的交易进行对账，对账成功后，从待清算户到应清算户，在渠道真实打款后，查到账单，再从应清算到银行头寸。 更详细的可以参考后面的账务域内容。  说明： - 图中画的外部渠道是三方钱包的场景，也就是支付平台和外部渠道全部都是在银行开的账户，会有跨行转账。 - 特殊情况下，外部渠道是一个银行，支付平台直接在这个银行开了账户，那就是外部渠道内部转账。 ### 4. 商户结算 在收单机构（支付平台）里，结算就是把帮商户收进来的钱，按约定的结算规则，准确、及时地结算给商户。  结算前需要先做清分，就是把一笔支付的钱，根据当初签订的合约分成若干份。比如支付100块，平台手续费1块，商户99块。 根据合约，可以结算到余额，也可以结算到卡，结算还有结算周期，也就是所谓的T+n，其中的T是指交易时间，n指第几天结算。比如T+0就是当天的交易当天结算，T+2就是当天的交易在第3天才结算。 ## 三、充值 充值就是把用户的钱充到支付平台余额账户。余额因为涉及到资金安全，所以无论国内国外基本上都是需要持牌经营。 很多持牌机构都想让用户做充值，好处也很明显，比如： - 使用余额支付的成功率极高。 - 因为有资金留存，用户打开的频率更高。 在国外，如果利用好流动性管理，因为资金量足够大，利息或理财收益也很高。  充值的核心只有2个点： - 支付平台调用渠道把用户账户的钱转到支付平台的账户。 - 支付平台把用户的余额账户加上对应的金额。 ## 四、转账/代发/调拨 转账、代发、调拨的本质就是把资金从一个账户转到另一个账户。三者之间有一些细微的区别： - 转账：一般是指个人到个人的转账。包括余额到余额，余额到卡。 - 代发：一般是指商户到个人的转账。比如代发工资。 - 调拨：一般是指支付平台内部多个银行账户之间做流动性管理时的转账。 还有两种比较特殊的转账，就是发红包和AA收款。一对一的红包，本质就是一对一的转账，一对多的红包，本质就是一对多转账。AA收款的本质就是多对一的转账。 以转账到银行卡为例，用户A把自己的余额100元转给B用户在招行的银行卡，如下：  说明：支付平台先把A用户余额账户扣减。然后调用外部渠道转账，由银行把支付平台备付金的资金转到B用户的账户上。 ## 五、提现 提现的本质也是转账，只是用户把支付平台余额账户的钱，转到自己在外部渠道的账户里。 与一般意义上的转账的区别在于，通常情况下说的转账是不同用户或商户之间的转账，而提现默认是自己余额账户的钱提到自己开设在外部银行的账户。比如支付宝或微信余额提现到自己在招行的账户里。  ## 六、外汇 外汇业务表面上只是把一种货币换成另外一种货币，但是实际情况下是非常复杂的。比如需要区分自由流动货币和管制货币，交易有即期、远期、掉期等，涉及跨境电商有结汇入境和入境结汇。另外，外汇市场是全球最大的金融市场。  说明： 这是一个典型的跨境资金流案例。用户支付USD，收单机构收到的是USD，但是需要结算CNY给中国境内的商户。 收单机构（也就是支付平台）需要先将USD兑换成CNH（离岸人民币），再由入境代发机构把CNY结算给中国境内商户。这是所谓的“结汇入境”。 如果采用“入境结汇”的方式，则收单机构直接结算USD给商户在境外的银行账户中，由商户以USD汇入境内，再兑换成CNY。或者收单机构先把USD汇入境内备付金账户，再兑换成CNY，然后再结算CNY给中国境内商户。 以上这些不同的资金处理方案，统称为资金方案。 本文由人人都是产品经理作者【隐墨星辰】，微信公众号：【隐墨星辰】，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。

文 | 张卓倩 编辑 | 袁斯来 36氪获悉，近日人形机器人公司松延动力北京科技有限公司（以下简称「松延动力」）完成连续两轮过亿元A轮及A+轮融资。A+轮由彬复领投，华强资本跟投；A轮投资方包括神骐资本、北京未来科学城基金、天启资本、泽然资本、教育科技集团战略方等机构。截至目前，「松延动力」已完成五轮融资，并开启新一轮融资计划，进一步推动技术研发和市场拓展。 「松延动力」成立于 2023 年 9 月，是一家专注于人形机器人与具身智能的科技企业。公司主要产品包括双足人形机器人和仿生人形机器人。双足人形机器人能够完成奔跑、跳跃、单腿跳、空翻等高动态性能的动作；仿生人形机器人能够做出不同表情，能够自然地与人进行交互。产品已在科研教育、展览展示、文旅导览等多个领域得到应用，并逐步拓展至养老陪伴、工业巡检、城市安防等场景。  「松延动力」产品 随着人工智能技术的不断进步，人形机器人行业正迎来黄金发展期。据中国信通院预测，2024-2028年中国市场规模将达20-50亿元，主要依赖科研机构需求驱动。当前全球人形机器人行业正处于从实验室技术验证向商业化初期过渡的关键阶段，其核心驱动力来自硬件材料与人工智能的协同突破。 「松延动力」创始人姜哲源告诉36氪，“目前人形机器人行业主要面临的难点是下肢缺乏通用控制器，上肢操作泛化性不足，这也成了商业化的最大瓶颈。而我们在运动控制技术上是比较领先的，技术迭代比较快，同时具备了量产交付能力。”如人形机器人N2，以其小体量设计和灵活的运动性能，实现了大步行走、拟人奔跑、跳跃等高动态性能动作，最大移动速度达3.5m/s，目前也已经实现了原地连续后空翻的运动能力。 「松延动力」核心技术在于其多自由度硬件本体技术、深度强化学习以及多模态交互大模型。其自研伺服电机、运动控制算法等，为人形机器人的高度集成和智能化提供了有力支持。此外「松延动力」还聚焦于提升人形机器人的运动控制能力和感知计算能力，通过强化学习与模仿学习，使得人形机器人能够像人类一样直腿、拟人行走、取快递、倒垃圾等。 公司基于三大核心技术，形成了跨“双足行走”、“仿生交互”、“上肢操作”到“通用人形机器人”的全方位产品矩阵。目前核心产品主要有具有超强运动性能的运动员N系列，具备较强上肢操作能力的通用人形机器人以及用于娱乐导览、服务陪伴的交互机器人仿生人Hobbs。  「松延动力」产品 N系列强调上肢柔顺操作，而通用人形机器人E系列则更注重上肢能力和下肢能力的协同。目前，这两款机器人的售价都在十万以内。此外，「松延动力」与教育行业合作，提供配套课程，以租代售或整体销售的方式进行销售。同时还与北大、清华等知名高校合作，招聘零基础的学生，通过强化学习培养工程师，验证课程的有效性。 截至目前，公司已经拿到数千万元的采购订单，主要集中于科研教育、教学教具、展览展示领域。今年计划完成近千台的交付计划，同时进一步拓展人形机器人在多场景中的应用。 「松延动力」现有员工50余人，研发团队占比85%以上，核心团队成员均来自清华大学、浙江大学等知名科研院校。创始人姜哲源，担任董事长及CTO，其在机器人领域的研究成果显著。首席科学家胡晨旭，专注于多模态AI领域研究，在多模态交互方面有深厚的积累。

2024年的越南很是热闹，成为了跨境电商平台们竞逐的舞台：有的强势攻入又被火速下架，有的正在筹谋产业链迁移，而有的正在重新调整团队、理清思路。 雷峰网曾报道，今年1月初亚马逊全球开店（AGS）悄悄对东南亚区域团队进行了一场大调整：所有东南亚团队合并组成东南亚全球销售团队，明确将越南定为亚马逊东南亚的业务中心，由胡瑛（职级L7）出任AGS东南亚大区的负责人。 知情人士告诉雷峰网，此前亚马逊在东南亚每个国家都有团队，仅越南就有五六十个人的团队。这次调整之后，亚马逊在越南投入的人力翻了几倍。（欢迎对电商平台、越南市场感兴趣的业者添加微信 qqw_501 交流。） 人力扩充背后，是亚马逊正在迫切寻找下一个市场增量，来应对Temu给它带来的猛烈冲击。 上述知情人士透露，亚马逊全球开店业务在当地都是本地卖家。亚马逊在中国做得很成功，但是受到Temu崛起后的挤压，亚马逊发现它在中国市场的发展已经到顶了，所以跑到东南亚。 不过东南亚这么大，亚马逊为什么偏偏选中了越南？ 其实不止是亚马逊，过去几年，Shopee、TikTok等跨境电商平台也在争夺越南这片新兴市场。 公开数据显示，2024年越南电子商务规模达到138亿美元，较2023年增长40%。其中，Shopee和TikTok Shop在越南市场的总交易额（GMV）分别达到93亿美元和38亿美元，占市场份额的66.7%和26.9%，对应的增速分别为40%和99%。 不过，亚马逊看中越南市场的原因，与Shopee和TikTok 又有所不同。 “亚马逊全球开店是跨境业务，主要是让越南本地卖家卖到欧美区，而Shopee和TikTok Shop在越南虽然也有一些跨境，但主要还是面对越南本土的消费者市场。” 相比于Shopee和TikTok看中越南的消费潜力，亚马逊更关注的是，越南在卖家和商品供给端的潜力。 另一位业内人士告诉雷峰网，亚马逊越南卖家的GMV体量超过了东南亚其他国家的总和，无论是销售量还是活跃度，越南都远超东南亚所有其他国家，所以越南被单独拎了出来。（欢迎对电商平台、越南市场感兴趣的业者添加微信 qqw_501 交流。） **亚马逊的另一只火箭：中国供应链转移** 越南之所以能够成为东南亚地区卖家体量最大的国家，得益于中国供应链转移为其制造业注入了蓬勃动力。 根据2024年全球制造业报告，越南的制造业占GDP的比例已经达到16%，尽管与中国的27%相比还远远落后，但这仍然是一个不小的成就。发达的制造业为越南卖家提供了丰富的商品供给。 2018年美国举起关税大棒后，越南成为了中国商品改头换面的中转地。当地的制造业发展随即按下了加速键。 业内人士透露，越南大部分的商品其实都是中国制造。过去几年，越南从中国、韩国等东亚国家进口了大量的生产设备、原材料、零部件，组装加工后转手出口到美国等地区，从中赚取“加工费”。 当然，这些中国企业之所以将生产线转移到越南，也是看中了越南的生产配套比较完善。从人的维度来说，越南在文化上更贴近中国，其他国家如印尼、马来，偏穆斯林，和中国人的生活习惯差异较大，管理难度更大。从地理位置的维度来说，越南更接近中国，中国配套的物料从陆路、海陆去越南，更方便一些。柬埔寨、老挝这些地方，虽然离中国也近，但配套资源要弱一些。 雷峰网了解到，亚马逊越南团队曾经内部讨论过为什么选越南，答案是亚马逊团队调研了一圈之后发现越南市场是最容易、最值得去做的。“马来西亚市场太小了，印尼市场太分散了，而未来市场，最容易啃的优先就是越南。” 分析人士认为，近期的关税风波将进一步加速中国供应链向越南转移，丰富亚马逊在越南全球开店业务的供给。 2024年，大批中国公司加速涌向越南，一是为了规避高昂关税，二是越南的综合成本相对较低。当然还有一个最重要的原因：预防中美摩擦贸易升级。 据媒体报道，目前已有超过300家中资上市企业在越南设立了生产基地，而中国制造业类型的上市企业总共3000多家。 知情人士李安告诉雷峰网，早前安克的代工厂们已经纷纷在越南建厂，核心部件放在国内，去越南交20%关税保护费，在当地组装，零部件就可以写“越南制造”，如此一来就可以卖给欧美不受审查。（欢迎对电商平台、越南市场感兴趣的业者添加微信 qqw_501 交流。） “特朗普第一次上台的时候，很多人都过去了，家具的反倾销税百分之六七十，哪里顶得住。”李安说道。 据了解，因为政策问题，不少亚马逊的卖家们早已抱团去越南建厂，譬如傲基、宜家等企业，很多供应链都是布局在越南。 此外雷峰网了解到，两年前亚马逊已经在推进硬件产品越南化的工作，2023年亚马逊还在越南招了中国人做市场总监，专门服务产品公司越南化。 越南市场的快速增长，对于中国电商从业者乃至亚马逊等电商平台来说，无疑是一场巨大的机遇和红利。 欢迎对电商平台、越南市场感兴趣的业者添加微信 qqw_501 交流。 **【2025最落地的越南电商&amp;零售探访团重磅启幕】** 由雷峰网鲸犀频道联合墨腾创投发起的「越南电商&amp;零售深度探访计划」正式启动！这是一场专为跨境业者打造的沉浸式商业发现之旅，详情请查看海报内容。 识别海报底部二维码，填写报名信息，把握越南年增长32%的电商风口，抢占越南市场的黄金窗口期！ 

恶意 PyPI 包伪装成工具包，窃取云令牌，下载量超 1.4 万次，已侵入 GitHub 项目，威胁企业数据安全，网络安全警钟再次敲响！

作者 | 赖文昕 编辑 | 陈彩娴 「简单，是终极的复杂。」 **群星闪耀时** 1988 年的冬天，一辆火车从法国出发、开往卢森堡。 火车上有一行四人，来自法国南锡，他们精神焕发，兴高采烈地讨论着即将开始的旅程。从南锡到到卢森堡，他们将在卢森堡乘坐飞机，飞往美国佛罗里达参加第二届国际计算机视觉大会 ICCV。 他们中，有唯一一位来自中国的东方面孔，内心尤为激动——这是他第一次去美国，也是他第一次参加国际上的顶级学术会议，有机会与来自世界各地的同行交流切磋。 这位意气风发的青年，就是后来中国计算机视觉大师、香港科技大学计算机视觉实验室的开拓者——权龙。  那一年，权龙 24 岁。 与权龙一同出发的，还有他的博士导师 Roger Mohr、两位研究员 Karl Tombre 与 Gerald Masini。 深度学习浪潮兴起后，华人科学家逐渐成为计算机视觉三大顶会（ICCV、CVPR、ECCV）的参会主力，发表了大量的科研成果，并摘得各大重要奖项。但在上世纪 80 年代，ICCV 大会现场的华人面孔寥寥无几，直到 1988 年法国留学生权龙打破了局面。 1988 年，在法国国立洛林理工学院（INPL）、国家科学研究中心（CNRS）和国家信息与自动化研究所（INRIA）的共同实验室攻读计算机博士的中国学生权龙，在导师 Roger Mohr 的指导下，写了一篇从几何约束研究室内场景图像匹配的论文。 论文被刚刚诞生的 ICCV 接收，成为了实验室的第一篇视觉顶会论文，也标志着华人学者在这个视觉会议上的首次亮相。 1987 年第一届 ICCV 在英国伦敦成立，权龙的导师 Roger Mohr 参加了这个里程碑的会议，从会议现场带回来唯一一本 Proceeding 会议论文集。那时参会人员的「传统」就是必须带一本 Proceeding 回家去读。权龙对这本「孤本」非常珍惜，细心阅读，读完后写了两篇文章，其中一篇在实验室内部反馈很好，果不其然中了第二届 ICCV。  论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/590050 1988 年的美国之行，为了让大家不负此行，参加 ICCV 之余，Roger Mohr 还联系了各大高校，组织了一次全美知名实验室的游学之旅。权龙第一次参会，就感受到了计算机视觉领域最前沿的学术研讨氛围。 权龙在 1985 年从中国赴法留学。 这个成长于山西太原的中国青年，从小时候在少年宫美术组开始就一直对图像有着浓厚的兴趣。1980 年，权龙考上了北方交通大学（现北京交通大学）通信专业毕业，成绩优秀，在1984年毕业时考取教育部赴法留学研究生。 那时北方交大的信息科学研究所就聚集了一批热爱图像研究的学者，实验室规模庞大，在模式识别、图像理解乃至计算机图形学上均有涉猎。 权龙在本科毕业设计时就跟随时任所长袁保宗以及刚留法回国的周忠钰，后者带着权龙的本科毕业设计，给了权龙不少指导。 权龙出国留学也受到了他哥哥权全的影响。权全在 1978 年以优异成绩考入清华大学，几个月后就被教育部派遣到比利时本科留学，极可能是我国改革开放后山西太原出国留学第一人。 因此，权龙很早对出国留学有所了解，并考取了 1984 年教育部的派遣留学研究生，成为当年北方交大出国留学的 8 名学生之一。 在法国，权龙结识了更早留法的马颂德（原中科院自动化研究所所长）、张正友（现腾讯首席科学家），三人并称为「法国华人视觉三剑客」，而他们在冥冥之中早有渊源： 在北方交大的最后一年，权龙跟随周忠钰做研究，向对方请教留法经验，后者研究图形学，是 1979 年与马颂德同批赴法的学生之一。 到 1987 年，权龙去法国的第二年，在法国国家信息与自动化研究所（INRIA）实习时又结识了同样通过教育部派遣留学的张正友。张正友先在南锡大学计算机系读硕，后又去法国巴黎第十一大学读博。 当时欧洲的人工智能已起步，教育发达，诞生在法国的 Prolog 作为「古早」人工智能语言正引领人工智能以及第五代计算机的发展，权龙去法国的第一志愿也是研究人工智能。 最早在国内接触「人工智能」这门课时，权龙有些失望，因为课程内容翻来覆去只涉及了一些搜索算法，并没有太多他所期待的「智能」。而到了法国后，法国的研究中心涵盖了语音、图像、逻辑、专家系统等多个研究方向，同办公室的两个法国同学甚至已经开始研究为今天的神经网络提供理论基础的「连接主义」。 在前沿的研究环境中，权龙顿时燃起了研究的热情。由于从小对图像与空间感兴趣，权龙决定研究图像理解，由此踏入了计算机视觉的大门。 权龙的导师 Roger Mohr 是法国射影几何与计算机视觉的研究先驱，从到法国的第一天起，权龙就跟着 Roger Mohr 做研究，一直到 2002 年离开法国，整整 16 年都是一个团队。1988 年权龙中 ICCV 论文，1989 年（在法国的第四年）就获得了 INPL 博士学位。 1990 年，权龙加入法国国家研究中心，在 INRIA 担任高级研究科学家。Roger Mohr 作为主要成员在 INRIA Grenoble（格勒诺布尔）开拓计算机视觉小组，权龙成为创始成员，也开始带领自己的学生，并见证了欧洲三维视觉的黄金时代。 1982 年大卫·马尔出版《视觉》一书，从 edge 研究视觉计算成为行业的主流。到 1990-2000 年，行业内出现变化，从 edge 转向研究几何问题，即「三维重建」。上世纪 90 年代，欧洲群英荟萃，欧盟有一个大项目（「欧盟研发框架计划」）聚集了一批研究不变量和几何的人才（主要来自 INRIA 、英国牛津大学、比利时鲁汶大学、瑞典皇家理工学院），成为三维视觉的研究圣地，而欧洲三维视觉的发源地又在法国。 权龙所在的 INRIA 一马当先。1992 年，INRIA 的一位研究员 Olivier Faugeras 发表论文「What Can be Seen in Three Dimensions with an Uncalibrated Stereo Rig」，试图用数学分析双目能让人感知到三维的原因。Oliver 提出「七点算法」，即：通过在非标定相机的两张图像中标出 7 个对应点，就可以计算出获得三维的基础矩阵。这个工作拉开了三维视觉研究的序幕。 三年后、1995 年，权龙发表的「六点算法」，又将三维重建向前推进了一大步。 在「六点算法」，权龙探索了三维重建的最小数据需求，得到「六个点、三幅图像」的方法论，不仅为三维重建的基础理论作出杰出贡献，之后几乎所有基于非标定相机的三维重建技术都受到了这一算法的启发。权龙由此声名大噪，成为三维重建的领军人物。  论文地址：https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&amp;type=pdf&amp;doi=4fa70fb737a514afe8e902a9d8fd56f6cc3d6b60 在九十年代，计算机视觉领域最重要的成就之一是发展了一种三维视觉几何技术，即从非标定的图像（uncalibrated images）或运动结构（Structure from Motion）中进行三维重建。只要输入图像存在重叠，就能全自动地计算出所有相机的位置和方向，并重建场景的三维点。 图像的三维重建是计算机视觉、机器人学、摄影测量学和计算机图形学的基础，而三维视觉几何的整个体系建立在两视图、三视图和N视图几何这三个基本要素之上。 两视图几何问题，以基础矩阵（fundamental matrix）为特征，在 1992 年由 Olivier Faugeras 和 Richard Hartley 各自独立解决；三视图几何问题则是由权龙在 1994 年发表的论文《Invariants of Six Points and Projective Reconstruction from Three Uncalibrated Images》中得以解决。 两视图几何在使用七点算法启动计算时是基础性的，但它会导致对应关系歧义。与之相比，三视图几何在唯一性地表征投影结构和消除重建及对应关系歧义方面，既是最小的也是最完整的。 权龙引入的「六点算法」，以封闭形式解决了三视图几何问题，最多提供三个代数解。由于三视图之外没有其他独立的几何关系，三视图几何和两视图几何是多视图几何中唯二的基础几何，因此三视图的六点算法和两视图的七点算法也是图像三维重建中最基础的两个算法。 而由于 N 视图几何本质上是一个代数冗余系统，缺乏通用的代数解决方案，所以只能通过优化方法来解决。1992 年，在 Faugeras 和 Hartley 对两视图几何的代数分析同时，权龙及其同事创新性地提出了一种优化方法，采用空间中的规范投影基，首次实现了多视图的投影重建。 这篇《Relative Reconstruction from Multiple Uncalibrated Images》与 Faugeras 和 Hartley 同年在两视图几何方面的里程碑式研究齐名，其基础性贡献在学术界受到了高度认可。 权龙在三视图与 N 视图这两个关键领域的重要贡献，使他成为三维计算机视觉发展的主要推动者之一。在那个时期，权龙的贡献不仅限于此，还解决了其他视觉几何领域的诸多问题。 「六点算法」也是权龙与一众早期中国计算机视觉华人学者结缘的契机。 「六点算法」发表后，1995 年，权龙去美国波士顿参加 ICCV，在哈佛 David Mumford 实验室结识了当时读博的朱松纯。 1996 年，权龙在学术休假 （sabatical year）时到卡内基梅隆大学拜访 Takeo Kanade，结识了沈向洋。早期计算机视觉领域的华人很少，中国学者联系紧密，权龙与沈向洋的友谊也一直延续至今，乃至影响了下一代在港科大与 MSRA 的学子，这是后话。 从 1990 到 2000 年，三维视觉在欧洲的研究如火如荼。2001 年，Richard Hartley 和 Andrew Zisserman 出版多视几何理论教材《Multiple View Geometry in Computer Vision》，标志着三维视觉领域的基本理论框架确立。 这十年也是群星闪耀的十年，欧洲视觉圈涌现了一批后来名声如雷贯耳的学者人物，如 Oliver Faugeras、Richard Hartly、Andrew Zisserman、Luc Van Gool 等等，权龙作为其中少数的东方面孔，也独树一帜。 相比之下，三维重建在北美学术圈并不活跃，相关研究成果萧条，唯有彼时在通用电气公司研发中心的 Richard Hartley 发表了一系列非常有影响力的工作。实际上，Richard Hartley与牛津团队联系密切，因为他在通用电气的老板 Joe Mundy 曾在牛津学术休假，并与其团队合作过。 INRIA Grenoble 多次邀请 Richard Hartley 前往其实验室，与权龙他们讨论对三维重建的前沿探索，权龙也帮助Richard 在Grenoble 完成了他的著名八点算法。 直到 1999 年，David Lowe 提出著名的 SIFT 算法。 权龙后来告诉雷峰网，因为二人都在计算机视觉中从事感知分组的工作，他从读博开始就读过 David Lowe 的论文，直到现在还会偶尔翻阅 David Lowe 的文章，「David Lowe 写的东西都很深刻，他的成功不是突如其来的。他的成果在很多地方都能直接应用，比如  SIFT，visual features（视觉特征），是为几何而生、为做三维重建定义的。」 在法国，权龙还培养了两位得意门生：第一个博士生 Peter Sturm，他在三维重建奇异性（reconstruction singularity）方面做出了贡献，1998 年在权龙指导下完成的博士论文获得了法国第一个 SPECIF 奖（每年只颁给一篇法国计算机科学博士论文）；另一个学生 Maxime Lhuillier，作为准密集方法（Quasi-dense approach）的开创者，也获得了国际模式识别大会（ICPR）的最佳学生奖。 与天才同行、求索三维视觉，充实了权龙的法兰西岁月。 **港科大视觉第一人** 2001 年，权龙作了一个重要的人生选择：结束 16 年「法漂」，回到中国香港。 促使权龙作出这一决定的，是时任香港科技大学计算机与工程系（CSE）的系主任钱大康。 港科大 CSE 成立于 1991 年，钱大康作为第一批教职人员在 1992 年加入。香港回归后，与大陆的联系加强，香港各高校开始招揽有大陆背景的科学家，香港科技大学（HKUST）新成立的计算机科学系也正积极招聘人员，在三维重建领域声名鹊起的权龙也进入了香港高校的视野中。 与权龙几乎是同时加入港科大计算机科学系的还有杨强，二人加入后，第二年另一位华人科学家倪明选担任 CSE 的系主任。权龙后来向雷峰网回忆，港科大的校领导「都很放手」。 于是，刚到港科大的第一年，权龙就带着积累多年的前沿计算机视觉知识，建立了港科大第一个计算机视觉实验室「 VisGraph」 。「VisGraph」 取「视觉（Vision）」和「图型学（Graphics）」两个含义，实验室坐落在九龙清水湾港科大教学楼的 4204 房间。  VisGraph 实验室内部 在法国的 16 年，权龙教导出了 Peter Sturm 等三维视觉领域的青年佼佼者。回到港科大后，他几乎相当于从零开始，只有 Maxime Lhuillier 跟他来香港。大约一年后，Maxime 将准密集方法推进到了那个时期最佳的 3D 重建算法。 香港回归后，为了吸引内地学生来港深造就业，1998 年开始，香港各高校开始通过合作、委托内地 10 所高校代招内地生。 很快，权龙加入港科大的第一年，就从北京大学招了两名学生：危夷晨与曾钢。 权龙回忆，当时北大向权龙推荐了一批优秀的学生，权龙都很欣赏，但因为科研经费不多，不敢多招，所以只拿了 2 个名额，便同年招来了危夷晨与曾钢。 危夷晨原打算去美国，最后来到香港，算得上是第一批「吃螃蟹的人」。 危夷晨曾进过实验室实习，大概知道自己不喜欢数据库方向、而是偏爱图形学的课程。到港科大后，钱大康给了危夷晨一份导师名单，危夷晨一看，名单上的方向基本都是数据库、计算理论、网络等传统学科，唯一与图形相关的就是权龙的视觉组，于是就选了权龙，可谓「机缘巧合」。 权龙带领团队的风格是追求小而美，而非建一个规模特别大的组，所以权龙一年只招一个博士生。2001 年权龙招了危夷晨与曾钢后，第三个学生就从 2003 年才开始招，2003 年招了谭平，2004 年招了王井东，2005 年招了袁路，2006 年招了方天…… 谭平与王井东是通过微软亚洲研究院（MSRA）来到权龙组。前文提到权龙与沈向洋在 CMU 相识、后成为密友，权龙回港科大发展时，沈向洋正在北京 MSRA，谭平与王井东都是通过沈向洋的推荐成为博士生，港科大 VisGraph 实验室与 MSRA 的羁绊也是由此展开。 谭平是湖南娄底涟源人，15 岁就考上了上海交通大学少年班，本科学的是数学，研究生后才转去人工智能领域，在上海交大的模式识别所学习，导师为杨杰。后来模式识别所与图像通讯所合并为了「图象处理与模式识别研究所」，杨杰担任所长。 2001年，谭平在上交大听了一场沈向洋的讲座，彻底燃起对计算机视觉的热情与对 MSRA 的向往，就报名去 MSRA 实习。 在 MSRA 实习的四个月里，谭平跟着沈向洋研究计算机视觉，初步建立了对三维视觉研究的基本认知。谭平记得，当时 MSRA 的研究条件和上海较大有很大落差：上网不方便，没有数码相机、要去图像所排队借，想查最新的 PAMI 论文、但图书馆只有老的杂志，深感内地高校与海外的条件差距。 谭平觉得研究人工智能的终极目标是与机器人应用结合，所以他觉得计算机视觉的能力要求不能只停留在二维图像上，而是要有三维的感知能力才能实现机器人的移动、操作物体等，一直对三维视觉的研究很感兴趣。谭平很早读过权龙的六点算法论文，知道权龙曾留法、是当时全世界范围内三维视觉方向研究成果最出色的几个人之一。  谭平 王井东原与危夷晨、曾钢同是 97 级本科，但由于在清华大学自动化系本科毕业后选择留校读研，师从导师张长水，所以 2004 年才到香港，比危夷晨等人晚了两、三年。 而比王井东晚一年来权龙组的袁路，也是与王井东几乎同一时间在 MSRA 实习的清华学生。袁路对计算机视觉研究十分痴迷，经常会抱着相机睡觉，权龙常说「研究计算机视觉就应该学习袁路」。 方天也是沈向洋推荐和共同培养的博士生。方天的本科就读于华南理工大学计算机系，是一名三维游戏爱好者，觉得「很美、很艺术」。在 MSRA 网络图形组实习时，方天就已经开始研究三维图形学，后来在沈向洋和王立峰的推荐下来了权龙组读博。 由于「精准招生」，权龙组的学生人数基本维持到四、五个学生左右，团队成员之间的关系十分紧密，又都是来自内地，所以常常聚在一起吃饭、讨论学术研究。 那时与权龙学生同一个实验室的还有傅红波。傅红波是危夷晨在北大的师弟，博士导师是权龙的同事戴秋兰，但研究的方向是图形学，因此与权龙组的合作也很多。傅红波很有亲和力，经常会在饭点走到 4204 的门口叫危夷晨、谭平等人去吃饭，氛围很融洽。 除了博士生，权龙团队还有一个格外出众的、来自大陆的硕士生，叫肖健雄，后来圈内人称「Professor X」、创立了自动驾驶明星公司 AutoX。 肖健雄是潮汕人，本科就读于港科大计算机系，性格大胆主动，由于喜欢三维视觉，本科阶段就自己跑去找权龙说想跟他学习三维视觉。因为肖健雄是本科生，一开始权龙没太在意，就让他去实验室找一个师兄合作，肖健雄就找到了谭平、王井东，参与他们的项目，还是本科生时就发了第一篇学术论文、而且中了 2007 ICCV oral。 ICCV 2007 在巴西里约热内卢举办，权龙带肖健雄去参会，出发当天，权龙远远就看到肖健雄提了一个橘红色的手提箱走来，给权龙留下了深刻的印象。权龙问他为什么选择颜色这么出众的箱子，肖健雄回答说是因为这样「easily recognizable（辨识度高）」。 肖健雄脑子聪明、反应也快。后来权龙竞选 2011 年 ICCV 大会主席时，竞争激烈，权龙与澳大利亚的 Richard Hartley 是呼声最高的人选之一，后面由于记票场面混乱，大会就在竞选会议室开了两个门、分别代表权龙与另一位竞选者，投票者从哪个门出去、就表示选谁，肖健雄做了很多参会者的工作，使权龙以几票之差险胜。 所以 2008 年肖健雄本科毕业后，权龙就把他招进了组里读 Mphil。肖健雄的本科与硕士论文都是关于三维重建与街景分析，硕士时期的成果还影响过谷歌无人车的研究（谷歌团队早期研究无人车是以谷歌街景为基础）。 肖健雄申请去美国读博时，权龙给他写推荐信，原先想写「He is a genius」（电影《美丽心灵》纳什推荐信的典故），后来委婉点改成了「outstanding」。拥有出色履历的肖健雄受到美国各大高校的哄抢，最后他选择了麻省理工学院（MIT）。  肖健雄 **从头发到地球** 2012 年后，计算机视觉的风尚从卷积神经网络识别到视觉生成大模型，但 2012 年之前相当长的一段时间里，三维重建都是视觉研究的核心问题。此外，计算机视觉与图形学两个方向的交叉也很多，权龙领导 VisGraph 也不局限在 CV 的圈子里。 与「唯论文数量」的实验室风格不同，权龙从不要求学生追赶论文「死亡线」，也没有规定学生必须发表多少篇论文才能毕业。他的指导风格随和，给予学生极大的自由度，每个人都可以探索自己感兴趣的方向，所以危夷晨、谭平等人都觉得，在 4204 实验室很有安全感与归属感。 一群优秀的学生聚在一起，彼此之间也很容易形成竞相向上的拉力。谭平回忆，读博时实验室的师兄弟经常一起泡实验室，权龙每天都会来实验室与大家交流，权龙随时来、学生随时在。权龙会过问技术细节、与学生深入探讨问题，治学严谨、热情，常常感染实验室的同学。 谭平记得，权龙在课上做过一个实验，让谭平拿着两支铅笔、笔尖与笔尖触碰。这个过程中，如果谭平蒙上一只眼睛，只有一只眼睛校对，一开始笔尖与笔尖没对齐，就会发现之后再怎么对也对不上。权龙通过一个简单的实验，就让学生体会到，人是靠双目才有深度、立体的感觉，才能使笔尖与笔尖碰上。 当时整个实验室都被权龙点燃，对三维重建的研究热情高涨。 三维视觉的发展大约经过五个阶段：首先是理论阶段，方法是根据单张图片的光影变化将物体的三维形状恢复出来（即「shape from shading」，开创学者是 Bruce Horn）；其次是双目或多目阶段，通过多相机从不同角度拍摄构建三维形状，代表有法国 INRIA，代表有 Richard Hartley、权龙等；接着是视觉 SLAM（指相机在运动时通过算法求出相机的三维姿态）；最后是与图形学交叉结合，以及挑战动态场景（代表是 XR）。 权龙先前的代表作是六点算法，2000 年后三维重建领域出现了许多新的问题，如稀疏重建。稀疏重建是指从一组稀疏的三维点或特征中恢复出场景的三维结构，一般会先去求解相机位置，然后得到一个表示场景中关键特征点的稀疏点云，其中视觉 SLAM 是一个关键解法。 简单来说，视觉 SLAM 是一项用相机来收集数据点、并创建地图的技术，现已被广泛运用于无人机、扫地机器人以及苹果的「当红炸子鸡」Vision Pro 中。但在千禧年初始，这个方向并不受重视，研究者也寥寥无几，权龙团队是全球最早研究这一方向的团队之一。 作为最早吃螃蟹的人，彼时团队投稿 Visual SLAM 的论文常常被拒，直到 2007 年以后才开始有大量工作出现。谭平回忆，在自己进入实验室的很长一段时间里，权龙与师兄弟们都是在痛苦地「屡败屡战」。 早期物体的三维建模往往是通过在 3D Max 或 CAD 软件中手动拖拽完成，然而，现实世界的复杂性远远超出了这些软件的直观操作范围。即使是一盆花，用 3D Max 进行三维建模也非常痛苦。相比之下，从图像中提取三维信息则简化了物体的建模过程，同时还能保持物体的细节。 所以权龙也很早带领学生研究基于图像的三维建模，后来还开拓了 Image-Based X Modeling（简称 IBM）系列。 2005 年，港科大视觉实验室关于 IBM 的第一个工作发表在计算机图形学顶会 SIGGRAPH 上，建模对象是头发。2006 年，权龙团队又发表了围绕植物的建模，2007 年、2008 年、2009 年实验室的 IBM 工作也相继中了 SIGGRAPH，建模对象也从头发、植物升级到建筑、街道与城市。 如今自动驾驶领域的高精地图，智慧城市的房屋与道路建模等技术成熟，许多工作就是从当时权龙团队的工作延续而来的。 危夷晨与曾钢最早加入研究中，危夷晨主要研究头发建模，后续也发表了数篇相关的文章，曾钢的重点则是与植物有关的建模。 谭平参与的项目最多，历经了从花、街道到整个城市复杂场景的三维建模。王井东擅长用图、半监督等方法处理图像分割问题，将在清华实验室习得的机器学习经验，迁移到以应用为重的项目中。而擅长写程序的方天是一位摄影发烧友，常给文章提供具有「艺术家审美」的建议。 深度学习风潮来临前，SIGGRAPH 是计算机图形学的独有的顶级会议，影响力极高，GPU就是诞生于图形学。而权龙团队的 IBM 系列均被 SIGGRAPH 接收，研究含金量可见一斑。 权龙对港科大视觉实验室学生的一大影响是对事物的执著追求。方天向雷峰网评价，权龙是一个非常纯粹的人，做研究会坚持一个方向。那时他们在港科大研究三维重建，虽然领域人迹罕至、论文屡遭碰壁，但权龙认为这个方向有价值，坚持探索，终成开路人。 谭平记得，读博时他们去参会，权龙在法国早期的学生都已经很成功，是学术圈有名的人物。权龙的地位也很高，但为人却很简单，希望学生去抓住一个最根本的点，将复杂的事情简单化，「有种大道至简的感觉。」方天形容。 有时权龙与学生讨论问题，会一开始提出 a 方案，实验室的学生不相信，总觉得可以搞 b、c、d 等等 N 种方案，结果兜兜转转一圈，发现 a 方案就是最简单的。「人生的许多事，无论是做生意、还是做科研，如果一个人的思想太复杂，就会充满各种各样的小技巧，变得十分疲惫。」 因为权龙，「简单是终极的复杂」不仅是一句印在苹果第一本产品宣传手册中的 Slogan，港科大视觉实验室内各人对简单、纯粹也有内心深处的体会。 **一根藤上几朵花** 重视产研结合是港科大视觉实验室的传统。得益于权龙与沈向洋、MSRA 的紧密联系，权龙的许多学生也在读博时期就加入了 MSRA 实习，成为北京与香港两地飞的「双城住民」。 读博时，危夷晨、曾钢、谭平、袁路都在 MSRA 实习过，而且是在不同的组，每个人有一位 mentor「靠山」：危夷晨是图形组的以色列老板 Eyal Ofek，曾钢是 Yasuyuki Matsushita，谭平是 Steve Lin，袁路是孙剑。 危夷晨被 SIGGRAPH 接收的头发建模论文就是 VisGraph 与 MSRA 团队合作的成果。 那时 MSRA 是大陆在 SIGGRAPH 的明星团队，沈向洋带着MSRA 横扫 SIGGRAPH。之后，MSRA 图形组每年都能中好几篇SIGGRAPH，孙剑也是在那时候成长起来。从 2003 年到 2006 年，孙剑每年都发两篇 SIGGRAPH。SIGGRAPH 的工作量很大，很讲团队合作，孙剑跟贾佳亚合作，也是在那时候与贾佳亚建立起了深厚的友谊。（更多往事可看雷峰网先前报道：《港中文「1026实验室」往事：贾佳亚与他的学生们》） 2006 年博士毕业，危夷晨就直接加入了 MSRA 的视觉组。 危夷晨的代码写得不错，自我要求很高，一个趣事是，博士快毕业时，权龙让危夷晨整理出一份代码交接给师弟们学习。那套代码相当于 OpenCV 的外包渲染库，后续实验室的师弟们一直在用，后来权龙每次到 MSRA 都表扬危夷晨。 危夷晨在 MSRA 工作了 12 年，期间在物体检测、识别与姿态估计方向的许多工作是微软多个产品的基础，包括 Xbox Kinect，Windows Hello、Bing、Office、Hololens、Microsoft Cognitive Service 以及微软小冰等。其中，Xbox Kinect 一经推出就销量破千万，号称史上最成功的消费级电子产品。 2014 年，危夷晨等人在 CVPR 发表的每秒 3000 帧人脸关键点检测技术，也是第一个能够在 PC和手机上实时运行的全自由度手势跟踪系统，大幅提高了性能和精度，在业界影响巨大，启发了该领域后续一系列的工作。 在 MSRA，危夷晨也思考清楚了自己的发展方向：他更愿意做能落地的产品技术研发，而非单纯的科研。后来，孙剑离开 MSRA 加入旷视，危夷晨也在孙剑的邀请下于2018年加入了旷视、担任旷视上海研究院负责人。 谭平没有在 MSRA 全职工作过，但也以实习生的身份在 MSRA 实习了七年，研究生三年加博士四年。MSRA 为实习生提供免费的双人宿舍，宿舍在北航招待所一块，包吃包住。读博时，谭平每年基本都是几个月在北京、几个月在香港，因此自己调侃为「千年老 intern」。 谭平评价，MSRA 的实习是改变命运的经历，「当时和很优秀的研究人员一起合作，大家志同道合，合作写论文，一点都不觉得苦。第一次投 SIGGRAPH 时，截稿的最后一个星期我干脆就睡在桌子底下，完全不想回宿舍，就觉得还差一点点。」 王井东与危夷晨的经历相似，2007 年博士毕业后加入 MSRA 全职，一共在 MSRA 度过了 14 年后才离开。王井东在微软的日子大体可划分为两个七年： 在第一个七年中，王井东致力于计算机视觉技术在多媒体搜索中的应用。2007年，面对必应图像搜索的挑战，刚博士毕业的他被派去解决多媒体搜索中的图像检索难题，和团队一起开发了基于草图的图像检索技术，显著提升了搜索效率。 围绕图像搜索，王井东从应用转向基础关键算法研究，深入研究了近似最近邻算法（ANN），并设计了一种基于近邻图的 ANN 搜索算法，该算法在2014年被应用于必应的图像搜索和广告中，成为商业产品中的一个创新应用。 进入第二个七年，王井东的研究重点转向了深度学习。早在 2005 年，王井东在香港读博时便参与过卷积神经网络（CNN）车牌识别项目。而在微软，王井东开始探索深度学习算法在新应用中的潜力，并关注视觉网络架构的设计。 2015 年，他提出保持高分辨率表示的想法，并在 2018 年领导团队设计了 HRNet，该架构在 2019 年的 CVPR 上发布，迅速获得了学术界和工业界的广泛关注。HRNet 的设计突破了传统的分类架构，通过高中低分辨率的不断交互融合，保持了高分辨率的特征表示，适用于多种视觉任务。 直到 2021 年，王井东才离开微软，加入百度任计算机视觉首席科学家，为百度多条业务线提供视觉技术支持。  权龙（左）与王井东（右） 袁路是在 2009 年博士毕业后进入 MSRA 视觉计算组工作，至今仍在微软供职，现在是微软云与 AI 认知服务研究部门的首席研究经理，参与研究多模态大模型。 在微软的十五年间，袁路主要钻研计算机视觉、图形学、计算摄影学和应用机器学习，多项研究成果被运用到微软的产品和应用中，包括微软 Pix 相机、OfficeLens、BLINK、Hyperlapse，其主持研究开发的「微软自拍」APP，主打智能美颜、低光照美化照片等功能，曾获得54个国家「最佳新APP」。 曾钢与谭平博士毕业后没有加入微软，而是首先进入了学术界： 2006 年毕业的曾钢先是去了苏黎世联邦理工学院从事助理研究员工作，现成为北大人工智能研究院的研究员与博士生导师。2007 年毕业的谭平先是去到新加坡国立大学电子与计算机工程系任助理教授，2014 年又转去加拿大。 拿到教职后，曾钢和谭平都向权龙请教过如何当一名「青椒（青年教师）」，权龙给了他们三个建议：好好上课，多拿经费，用心带学生。 **更彻底的工业主义** 2012 年后，深度学习崛起，计算机视觉成为一门显学，受到了资本的热情追捧。对着港科大视觉实验室在三维重建上的研究逐步深入，权龙也开始思考一个新的问题：如何将实验室的研究成果产业化？ 港科大历来有产学研结合的传统，高秉强、李泽湘与甘洁组成的「铁三角」是港科大产学研的代表，例如，高秉强投资的安防 CIS 龙头思特威就在 2022 年成功上市。技术成果转化最直接彻底的方式无疑是创业。 权龙和学生们创业的契机可以追溯到 2012 年。 方天在他的博士研究中为一系列基于图像的建模工作做出了贡献。毕业后，方天继续留在实验室当博士后，当时无人机市场开始爆发，智能手机也越来越普及，作为一名摄影发烧友，方天也开始琢磨起用这些新设备拍照。 方天内心的想法是：怎么结合越来越好的数字图像拍摄硬件和自动化的三维重建技术让更多的人可以轻松重建三维模型制作三维内容。 这个想法与权龙一拍即合。而恰好方天在博士期间做了大量的工程开发为这个想法打下了基础。现在万事俱备，只欠东风。 2015 年，权龙就与方天还有别的博士生一起创立了 Altizure。 Altizure 开发了一个3D重建云平台，适用于来自相机、手机和无人机的所有图像，已成功应用于大规模 3D 建模。 同时，他们也开始制作城市级别的实景三维模型，为智慧城市和安防系统提供了基础，还进一步拓展了其技术的应用范围，为测绘和地理信息行业提供大规模数据处理服务。 权龙十分认可方天的想法，在他看来，三维重建技术的核心在于数据的获取。随着硬件设备的普及，智能手机、无人机与无人驾驶中的车载相机都配备了高质量的摄像头，能为三维重建提供了丰富的素材。消费级无人机的普及更是让自动化和大规模的数据收集成为可能。 2015 年 Altizure 成立，权龙与方天就同步推出了同名的核心产品。作为一个创新平台，Altizure 能够将无人机航拍照片转换成三维实景模型。在权龙和方天的规划中，Altizure 将利用无人机飞手的力量，逐步重建出整个地球的三维模型，形成一个众包的 Google Earth。 Altizure 一经发布，便深受无人机爱好者和专业用户的青睐。 起初，Altizure 只开放了网站这一个面向消费者的入口。随着技术的逐渐成熟，权龙和方天意识到，服务应更多地面向企业和政府，即 2B 和 2G 市场。 于是 Altizure 也开始制作城市级别的实景三维模型，为智慧城市和安防系统提供了基础，还进一步拓展了其技术的应用范围，为测绘和地理信息行业提供大规模数据处理服务。 由于出色的三维建模技术， Altizure 很快被国际大厂并购。 而在权龙与方天之后，VisGraph 的第二位创业者是肖健雄。 肖健雄 2009 年去 MIT 读博，隶属于知名的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL），专注于大数据驱动的三维场景分析研究，博士期间获得了2012年 Google Research 的最佳论文奖。之后，他加入普林斯顿大学担任助理教授，研究如何将三维视觉应用在机器人领域，开拓了 RGB-D 场景分析和三维深度学习两项创新研究，在无人驾驶、Visual SLAM 和机器人控制等实际应用领域都展现出了巨大潜力。 自动驾驶兴起后，2016 年肖健雄就辞掉了教职、投身创业大潮，创立了自动驾驶技术公司 AutoX，专注在 L4。 继肖健雄之后，VisGraph 的第三位创业者是谭平。 2019 年，进入学术界 12 年后的谭平对工业界还是热情不灭，遂回国投身 AI 产业建设，但过程有些坎坷。 他先短暂加入 360 担任人工智能研究院副院长，与颜水成搭档。当时 360 有意研究自动驾驶，谭平擅长的三维视觉正是高精地图、导航、避障等问题所急需的。后来，360 终止了自动驾驶业务，团队将研究成果转化为了一款扫地机器人。扫地机器人产品上市后，谭平就离开了 360。 后在浅雪的邀请下，谭平加入了阿里人工智能实验室担任视觉首席科学家。 谭平专长 3D 视觉，这方面的人才在国内长期稀缺。当时阿里人工智能实验室的发展很好，有天猫精灵与自动驾驶等团队，谭平想研究 XR，浅雪也在规划相关产品，找到谭平，就加入了阿里。但没多久，公司组织结构调整，阿里人工智能实验室就被解散。之后谭平转去阿里云呆了一年半，21年又转去阿里达摩院担任 XR 实验室负责人。 在 XR 实验室，谭平希望打造一款面向消费者的MR眼镜，将元宇宙这一愿景打造成下一代互联网。在他设想的产品里，显示、交互都将从两维升级到三维。社交、电商、娱乐应用都会被彻底颠覆，用户可以直接沉浸式的和虚拟信息面对面交流。 巅峰时期，阿里的 XR 实验室有 200 多名研发人员，分散在北京、杭州、深圳乃至以色列。然而到了 2022 年，XR 热潮逐渐消退，阿里在 XR 方向的研发策略也有所调整，谭平领导的 XR 项目只做了一年就被紧急叫停，许多员工选择离开，谭平也于年中离职。 因为阿里的这段经历，谭平意识到，如果他想将 XR 技术落地，或许不如参考导师权龙的方式：在高校做产学研孵化。所以 2023 年，谭平加入了港科大任教，研究三维生成模型，又创立了 AI 科技公司光影焕像（Light Illusions）。 谭平在港科大的办公室就在曾经 VisGraph 的 4204 实验室楼下。谭平由此向雷峰网感叹，他在学术界与工业界之间多次兜转跳跃，「又回到了梦开始的地方」。 2021 年，危夷晨在旷视经历了三年多摸爬滚打的创业经历后，意识到需要深入扎根到具有重要价值的行业，需要将人工智能算法和工程、产品等专业更好地结合起来。他选择了医疗行业，加入了数坤科技任联席 CTO。 **写在最后** 创业公司被收购后，权龙每周都从清水湾往返于铜锣湾的办公室，每次通勤都要花一个小时，很辛苦。但权龙依然选择住在港科大附近。 港科大远离繁闹的市区，自封为「金牌导游」的权龙对校内每个能看到海和岛的景点了如指掌。闲暇之余，权龙还喜欢领着来港科大拜访他的学者、业界朋友们在校园里溜达。权龙的学生们谈到，他的身上总是流露着一种难以模仿的「松弛感」。 极具松弛感的权龙早早选择了三维视觉这条彼时人迹罕至的路「一路走到黑」，从太原、北京、法国到香港，从 ICCV 第一位中稿华人到 ICCV、CVPR 的大会主席。 值得一提的是，权龙更是迎接新 AI 时代前夕的大会主席：2011 年权龙担任 ICCV 大会主席，CNN（卷积神经网络）在下一年诞生；2023 年权龙成为 CVPR 大会主席，生成式 AI在下一年成为焦点。 这一切既是偶然，又是必然。 危夷晨、曾钢、谭平、王井东、袁路、方天、肖健雄、张宏辉、王婧璐,、朱思语、黎世伟、罗梓鑫、张润泽、镇明敏、周磊、申天纬、姚遥、张京阳、陈鸿凯、尚嘉祥等人从权龙的实验室走出，也从三维重建走向计算机视觉的多个方向，并肩同行、又散作满天星。二十年过去，他们成为中国三维视觉的代表人物。 对于三维视觉的探路者来说，他们历经统计学习、深度学习再到大模型时代，几起几落，但始终都在努力跟上时代的前沿，站在视觉的思维去思考眼前的美好世界。 比如，危夷晨告诉雷峰网，从港科大到 MSRA、旷视、数坤，他一直在尝试打破自己过去的认知和经验。谭平最近将 AGI 话语体系下的「世界模型」与机器人领域的「运动模型」结合起来，也有新的认知，常学常新。 4204实验室的故事已告一段落，但他们的篇章仍未完待续。 （雷峰网前编辑郭思对本文亦有贡献） 本文雷峰网作者 anna042023 将持续关注AI大模型领域的人事、企业、商业应用以及行业发展趋势，欢迎添加交流，互通有无。

 《少女前线》宣布，游戏的继承版预计将于2025年夏季与大家见面，届时将登陆Steam平台，更多情报将在后续公开！  此前《少女前线》在关服时宣布： 我们已经在计划将《少女前线》以另一种形式重新呈现。在指挥官同意的情况下，您可以在新版本中继承《少女前线》国服版的进度。目前相关内容正在筹备中。

3月17日，国家统计局发布2025年2月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况，统计数据显示，各线城市商品住宅销售价格总体稳中略降，其中一线城市新建商品住宅销售价格上涨。 ## **01** ## **各线城市继续分化**  2月份，一线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.1%，涨幅与上月相同。其中，北京、上海和深圳分别上涨0.1%、0.2%和0.4%，广州下降0.2%。一线城市二手住宅销售价格环比由上月上涨0.1%转为下降0.1%。其中，深圳上涨0.3%，北京持平，上海、广州分别下降0.4%和0.3%。   来源：国家统计局 58安居客研究院院长张波认为，一线城市的市场复苏并无悬念，二手房市场的波动并不会改变市场持续复苏的趋势，但二三线城市面临不同程度的价格调整压力，市场的分化还持续存在。2月一线城市二手房价出现下降，主要表现在上海、广州成交价格下滑，主要缘于二手房成交结构中，中小户型成交占比环比有所提升，并且中低价位的高房龄项目成交活跃，成交的结构性原因导致房价总体面有所下滑。  2月份，二线城市新建商品住宅和二手住宅销售价格同比分别下降4.7%和7.4%，降幅比上月分别收窄0.3个和0.2个百分点。二线城市新建商品住宅销售价格环比由上月上涨0.1%转为持平；二手住宅环比下降0.4%，降幅比上月扩大0.1个百分点。 ## **02** ## **房地产投资开发继续下滑，但降幅收窄** 1—2月份，新建商品房销售面积10746万平方米，同比下降5.1%，降幅比上年全年收窄7.8个百分点；其中住宅销售面积下降3.4%，降幅收窄10.7个百分点。新建商品房销售额10259亿元，下降2.6%，降幅���窄14.5个百分点；其中住宅销售额下降0.4%，降幅收窄17.2个百分点。  1—2月份，全国房地产开发投资10720亿元，同比下降9.8%，降幅比上年全年收窄0.8个百分点；其中住宅投资8056亿元，下降9.2%，降幅收窄1.3个百分点。 1—2月份，房地产开发企业房屋施工面积605972万平方米，同比下降9.1%。其中，住宅施工面积421351万平方米，下降9.7%。房屋新开工面积6614万平方米，下降29.6%。其中，住宅新开工面积4821万平方米，下降28.9%。 销售、投资、新开工等主要数据依旧处于下降趋势中，但房地产开发景气指数相比去年4月的低点已经回升近2个百分点。  来源：国家统计局

<blockquote><p>许多人在进行数据复盘时往往流于表面，缺乏深度和可操作性。本文将为你提供一套系统化的数据复盘思路和方法，从目标达成情况的审视，到寻找标杆、拆解业务过程，再到深入解读差异性，帮助你构建完整的复盘框架。</p> </blockquote>  “复盘业务表现，总结成功经验，提供优化建议”是数据分析的一项基础工作要求，然而真到自己写的时候，经常会被批评为： “我早知道了” “有没有深入的发现！” “有没有可操作建议！” 该怎么办呢？今天详细跟大家分享一下，文章较长，还没关注陈老师的同学记得先点个关注，慢慢看。 ## 整体思路 如果在复盘时，只会讲：“业务目标没有达成”，那肯定会被批。大家想听“要怎么改才能好”，因此，要从目标，深入到执行细节，具体说，分4步： 一看：“我们离目标有多远？” 二找：“谁有可能达成目标” 三拆：“哪个业务过程潜力大” 四试：“调优以后有没有提升” 螺旋形上升，逐步找到正确答案，而具体到建议，有至少15个以上点可以提（慢慢看哦）。 ## 第一步：复盘目标达成情况 第一位，还是要先看目标达成情况。缺少目标，本身就是业务失败的原因。常 用的目标指标，比如： 1、销售进度复盘：收入、毛利、回款 2、营销活动复盘：投入、增量产出 3、商品上市复盘：收入，周转率、售罄率 4、产品功能复盘：使用用户量、留存用户量 这里特别提醒：是考察活动期总量or新增量，一定要提前说清楚。如果要看增量，就得设好“自然状态”参照物，比如： 1、有活动时间 VS 无活动（适用于活动频率少） 2、有活动群体VS 无活动群体（适用于点对点推送） 3、有活动商品VS 无活动商品（适用于同类型+同价格带对比） 有了清晰标准，才好下判断（如下图）  ## 第二步：寻找可对比的标杆 这一步特别重要！只看单一业务个体，可能无法得出更深入结论，因此一定要打上标签，抽取有可比性的标杆做对比。 比如做销售进度复盘： 1、该销售团队，人员构成如何，过往业绩如何 2、该销售团队，背了多少业绩，掌握多少费用 3、该销售团队，同样级别的团队，同期表现如何  营销活动复盘，需要做得更细。因为营销活动形式更灵活，比如同一场大型活动内，有多个流量来源，有多个营销规则同时生效，有多个商品活动分页面。此时，可能，整体看起来投入产出不错，但是： 1、某些细分渠道引流效率低 2、某些商品品类转化不行 3、某些商品转化高但获得流量少 这些问题都要在复盘中暴漏出来（如下图）  如果是产品类复盘，大家注意，产品改进可能是有版本演进的，比如优化APP转化漏斗，可能每个版本有一部分改进，那么复盘时要把这个演化过程展示出来，告诉大家每一步调整后，运行了多久，效果如何（如下图）。  ## 第三步：联系业务动作找过程指标 注意！业务改进，很多套路是固定的。比如提升销售，能做的就是： 1、多开发优质行业客户 →数据上：特定类型客户成交率高 2、多卖当前畅销的产品 →数据上：特定类型商品销售多 3、追加拜访数量→数据上：拜访次数增加时，成交率提高 在复盘的时候，多总结：目标 VS 标杆，在客户，商品，销售行为上指标差异，总结可以改善/发扬的点。  比如营销活动，能做的就是： 1、增加活动力度 →数据上：优惠力度大的活动，增量更多 2、修改宣传材料 →数据上：宣传材料为A版本的，阅读更高 3、追加宣传次数 → 数据上：宣传次数多的，参与人多 在复盘的时候，多关注：本次活动表现突出的点，总结经验。 比如产品，能做的就是： 1、缩短操作路径 →数据上：长路径的转化率更低 2、修改页面布局 →数据上：A版本下点击转化比B版本更高 3、新增操作功能 → 数据上：该功能点使用人数更多 在复盘的时候，多关注：是否较之前版本有明显改进，总结经验 ## 第四步：深入解读差异性 注意！其实对复盘来说，做到第三步，已经有可落地的结论了。不过有些时候，业务会想进一步深究：为什么以前效果好，目前效果不好？并且， 有可能当下大环境已经变化，之前的经验不能再用了，也需要探讨新做法。 此时，可以先判断：是否过往经验已不奏效。如果发现： 1、纵向看，表现好的标杆都发生在较早之前，近期都表现不好 2、纵向看，同样的销售策略/活动策略，执行效果越来越差 3、横向看，各类型的手段都在下滑，没有较好参照 4、横向看，外部对手也在频繁调策略/加大力度 那么，大概率老手段不行了……特别在2025年，大环境不好，很有可能出现类似场景。  此时，只能接受现实，逐步模式适合当前的情况。在复盘的时候，建议从用户分群入手，做更细致拆分，观察： 1、在当前情况下，还有哪些用户是相对忠诚的消费者 2、这些忠诚消费者有什么特征，在哪些渠道能获取 3、边缘的消费者，能响应什么类型的营销活动 此时，只能基于当前的参数，逐步做调优，以尝试改善业务指标（如下图）。  以上就是高质量复盘的基本思路。 本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，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>本文将带你深入探索大语言模型的内部世界，从输入到输出的每一个环节，揭示其如何将人类语言转化为智能回答。</p> </blockquote>  大语大语言模型的核心架构是一个超级大脑，主要由三部分组件，分别是输入、中间层和输出层。输入层的主要作用是把人类的语言转化成机器能理解的数字符号。中间层的核心是 Transformer，主要的作用是对输入的数字序列进行深度语义分析，建立词与词之间的关联。最后是输出层，输出层的主要作用是把中间层处理后的数字符号还原成人类能理解的内容（文字、语音等）。举个简单的例子来理解一下，比如我到福周菜馆点餐，我输出:“我要鱼丸和 [MASK]” -&gt;大模型找到与 “鱼丸” 向量最接近的词（如 “拌面”，因为福州人常搭配吃）-&gt;“我要鱼丸和拌面”。  ## 一、输入层 要让机器能理解人类语言，首先要将人类语言（文字、语音等）转化为计算机能处理的数学符号。输入层相当于是翻译官，把中英文翻译成机器语言。这层主要包括两个主要步骤： ### 1、词向量生成 在说明词向量生成之前，要理解分词（Tokenization）的概念。分词是将句子拆分成最小语义单元（词或子词）。比如把我们福州的鱼丸拆分成[“福州”, “鱼丸”]。这里涉及到的技术有BPE（字节对编码）、WordPiece 等。 生成完分词后，需要将每个词转换为多维数字向量（类似坐标），多维数字向量是由多个数字组成的 “坐标点”，这个坐标点能反映词的语义和语法信息。比如：“猫” → [0.2, -0.5, 0.7]，不同词的向量空间位置反映语义关联。当然，这些词的多维向量是通过预训练模型（如 Word2Vec）生成的。 <blockquote><p>为什么是多维向量？</p> <p>如果是单维向量，则用 1 个数字（如 1 维）只能表示简单差异（比如用 0 表示 “猫”，1 表示 “狗”），但无法体现语义关联（如 “猫” 和 “狗” 都属于动物）。词的多维数字向量是大模型的 “语言密码”，他的本质是将词映射到高维空间的坐标点，通过坐标距离和运算，让机器理解词的语义、语法和逻辑关系。让模型能像人类一样 “理解” 语言背后的含义。</p></blockquote> ### 2、位置编码 给每个词添加位置信息（如 “福州” 是第 1 个词，“鱼丸” 是第 2 个词）。由于Transformer 并行处理不依赖顺序，所以需额外加入位置信息（如 “鱼丸” 在前和在后的意义不同）。比如：第 1 个词（福州） → [0.1, 0.9]，第 2 个词（鱼丸） → [0.3, 0.8] ### 示例说明 输入文本 <blockquote><p>“福州鱼丸和沙县小吃都是福建的特色美食”</p></blockquote> **1. 词向量生成** 通过预训练模型（如 Word2Vec）生成每个词的多维向量（假设示例）： - 福州 → [0.2, -0.5, 0.7] - 鱼丸 → [0.3, -0.6, 0.8] - 沙县小吃 → [0.4, 0.1, -0.3] - 福建 → [0.1, 0.9, -0.2] - 特色美食 → [0.7, 0.3, 0.4] **2. 位置编码** 给每个词添加位置信息（假设用正弦函数生成）： - 第 1 个词（福州） → [0.1, 0.9] - 第 2 个词（鱼丸） → [0.3, 0.8] - 第 3 个词（沙县小吃） → [0.5, 0.7] - 第 4 个词（福建） → [0.7, 0.6] - 第 5 个词（特色美食） → [0.9, 0.5] 最终输入向量： 每个词向量与位置编码拼接，例如： 福州 → [0.2, -0.5, 0.7, 0.1, 0.9] ## 二、中间层 ### 1、Transformer 架构 Transformer的核心任务是将原始词向量转化为富含语义关联的深度特征。它替代了传统循环神经网络（RNN），让大模型能并行处理所有词。传统 RNN 需按顺序处理词（如 “我→爱→中国”），Transformer 能同时处理所有词，并通过注意力机制捕捉远距离词的关联（如 “北京” 和 “首都” 相隔很远仍能关联）。 ### 2、注意力机制（Attention） **自注意力（Self-Attention）** 自注意力是为了让每个词 “关注” 其他词的重要性。比如：翻译 “猫追老鼠” 时，“追” 需要关注 “猫”（施动者）和 “老鼠”（受动者）。自注意力计算时，会先进行相关性打分：计算 “追” 与 “猫”“老鼠” 的关联度（如 “追” 和 “猫” 的分数更高）；然后再加权求和：根据分数生成 “追” 的新向量（重点融入 “猫” 的信息）。 **多头注意力（Multi-Head Attention）** 多头注意力是为了从不同角度分析词关系（类似用不同滤镜看同一张照片）。比如：处理 “苹果公司发布了新 iPhone”。多头注意力为了捕捉更全面的语义关联，分工如下： - 头 1：关注公司与产品（“苹果”→“iPhone”）。 - 头 2：关注动作与对象（“发布”→“iPhone”）。 - 头 3：关注时间或地点（若句子有 “今天”）。 **注意力计算流程** - 词向量转换：每个词转为坐标点（如 “鱼丸”→[0.2, -0.5, 0.7]）。 - 计算相关性：“鱼丸” 对 “拌面” 的关注度：根据向量距离打分（福州人常搭配吃，分数高）。 - 生成新向量：“鱼丸” 的向量会重点融合 “拌面” 的信息（因为关注度高）。 <blockquote><p>多头注意力 = 多个自注意力头 + 结果拼接。每个头独立计算自注意力，然后将结果合并（类似拼图）。示例如下</p> <p>示例（以句子 “猫追老鼠” 为例）：</p> <p>-自注意力头 1：关注动作关系 → [猫：追，老鼠：被追]</p> <p>-自注意力头 2：关注实体关系 → [猫：动物，老鼠：动物]</p> <p>-多头结果：综合两个头的信息，得到更全面的理解。</p></blockquote> ### 3、前馈神经网络（Feed-Forward Network） FFN是对注意力处理后的向量进行非线性变换（类似炒菜时的调味），因为注意力机制本质是线性加权，无法处理复杂非线性关系，通过激活函数（如 ReLU）让模型学习更复杂的语义模式。比如：将 “鱼丸” 与 “福建” 的关联从 “地域特产” 提升为 “文化符号”。 ### 4、残差连接与层归一化 - 残差连接：将原始输入与 FFN 输出相加，防止信息丢失。 - 层归一化：标准化数值范围，确保稳定性。 ### 示例说明 **1. 多头注意力（Multi-Head Attention）** 通过 8 个头（假设）从不同角度分析词关系： 头 1（地域关系）： - 重点关注 “福州” 和 “福建” 的关联，将它们的向量加权融合。 - 输出：[0.25, -0.4, 0.65, 0.12, 0.88]（增强地域特征）。 头 2（食物类别）： - 关注 “鱼丸” 和 “沙县小吃” 的相似性，融合后突出 “小吃” 属性。 - 输出：[0.35, -0.5, 0.75, 0.32, 0.78]。 头 3（常识推理）： - 捕捉 “福建” 和 “特色美食” 的逻辑关系，确认 “福建有美食”。 - 输出：[0.65, 0.2, -0.15, 0.68, 0.52]。 拼接多头结果： 将 8 个头的输出拼接后通过线性层，得到每个词的新向量。 **2. 前馈神经网络（FFN）** 对注意力后的向量进行非线性变换： 福州 → [0.3, -0.6, 0.7, 0.1, 0.9]（增强 “省会” 语义）。 福建 → [0.8, 0.7, -0.1, 0.7, 0.6]（强化 “省份” 特征）。 **3. 残差连接与层归一化** - 残差连接：将原始输入与 FFN 输出相加，防止信息丢失。 福州 → [0.2+0.3, -0.5+(-0.6), …] → [0.5, -1.1, …]。 - 层归一化：标准化数值范围，确保稳定性。 福州 → [0.5/√(0.5²+…), …] → [0.2, -0.4, …]。 ## 三、输出层 ### 1、文本分类 文本分类的主要作用是把句子贴标签，并判断这个标签的概率。处理流程包括“中间层总结的句子密码 → 分类筛子 → 概率计算器 → 贴标签“。 - 中间层总结的句子密码：通过中间层已经把句子变成一串数字（比如 [0.8, 0.6, -0.3]），就像给句子生成一个 “数字身份证”。 - 分类筛子：用一个数学公式（类似筛子）把这串数字变成两个分数。比如 [1.2, -0.5]，代表 “是美食” 的可能性更高。 - 概率计算器：把分数转化为百分比。比如 [77%, 23%]，说明 77% 概率是美食描述，23% 概率不是。 比如： - 输入：“这道菜很好吃” - 输出：77% → 贴标签 “是美食” ### 2、文本生成 文本生成的主要作用是给出完整的回答。主要流程包括”中间层知识 → 故事续写机 → 逐词创作 → 完整回答“ - 故事续写机：大模型像一个会写故事的人，先记住中间层提供的福建相关知识（比如沙县小吃、佛跳墙）。 - 逐词创作：每次只生成一个词，根据已写的内容决定下一个词。比如：开头写 “福建”，接着想到 “特色”，然后生成 “有”，最后补充 “沙县小吃”。 - 注意力机制：写每个词时，会重点关注之前提到的关键词。比如写 “小吃” 时，会特别注意 “沙县” 这个词。 ### 示例说明 - 输入问题：“福建有什么特色？” - 输出回答：“福建的特色有沙县小吃、佛跳墙等。” 本文由 @产品老林 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。

一场事先张扬的外卖战事。 作者｜薛星星 编辑｜蒋浇封面｜敦刻尔克 直到看见京东外卖后台给烧饼设置的商品属性是“颜色”之后，祖峰的情绪终于爆发了。他本来只是想帮商家更改一下烧饼的口味，却发现后台所有菜品 SKU 规格设置都只有颜色，“你想改个麻辣或者不辣都不行，只有一个默认的选项——颜色。” 成为京东外卖服务商这一个月来，祖峰已经遇到过太多次这样用常识无法理解的问题，包括但不限于充满着种种故障的后台系统、粗放且变动频繁的服务商管理以及只会机械式的念着后台文档答疑的客服——这几乎是他遇到问题后唯一的官方反馈渠道，但毫无用处。更多的时候他只是单纯反馈问题，然后等待，没有结果。 他最早以为京东想要快速铺开外卖，风格才比较粗犷。最后他发现，京东不只是战略上的粗犷，而是基本的基建都没有搭建好。他只能安慰自己，或许这也是一种锻炼团队的方式，“可以磨炼你的性子。” 自 2 月 11 日京东正式宣布进军外卖已有月余，但和市场上京东外卖收获的超高关注度相比，真正参与其中的商家、消费者、服务商乃至地推们的心情却是复杂的，混杂着迷茫、怀疑、无力以及“恨铁不成钢”的失望情绪。 他们总能遇到问题，注册审核、商品上架、订单配送乃至最简单的打印机连接，似乎没有一个环节是顺心的——除了京东零抽佣的承诺。杭州米粉商家刘飞说，对比美团和饿了么的抽佣，京东外卖就像白纸一样纯洁。但京东外卖的系统，也跟白纸一样干净，“没有三十年的网龄根本开不了业。” 很难用一个新业务开拓初期的不完善来形容京东外卖，系统只是这场外卖战争中最微不足道的细节。十年来，京东并不是第一家野心勃勃入局外卖市场的互联网公司——它喊出的“品质餐饮商家”口号百度多年前也用过——但京东却是唯一用互联网无序扩张方式做外卖的。 它没有遵循过去外卖玩家们的区域试点的传统打法，先在部分城市跑通之后再逐步推广，而是直接全国铺开，用着高额拉新奖励快速招募商家，为商家许下首年免佣金的承诺；它高调宣布将为全职骑手缴纳五险一金，直击过去外卖平台被诟病的的骑手问题，令另外两个外卖平台措手不及。两家平台随后都宣布将为骑手缴纳社保，并都强调去年就已在有关部门指导下展开试点、研究。 与此同时，京东在外卖业务落地环节却粗放到极致，以至于没有几个人能说清楚它的战略、节奏。甚至有不少服务商私下怀疑京东外卖是否只是噱头，目的是为了给京东金融拉新。一位招募了近 300 家餐饮商户入驻京东的外卖服务商说，“你知道京东干了什么吗？在我们提交完商家资料注册京东钱包后，他们京东金融的人跑去打电话问商家要不要贷款。” 京东 CEO 许冉前几天在业绩电话会上说，不要单独去思考即时零售或者外卖业务，而要结合京东整体零售业务能力和服务体验通盘考虑。她没有回答分析师关于外卖投入规模的问题。 对商家而言，新玩家的到来总归是好事。毕竟，没有哪位外卖商家能拒绝零佣金诱惑，也没有哪位商家愿意看到一家独大的局面。“平台可以拿合理的收入，但真的有点过了。”上述杭州米粉商家刘飞说。 他将京东外卖没有抽佣的收益和美团外卖的收益截图发给《山上》，京东对商家的扣费除了 3 块钱的配送费外，再无其他扣点。“这就是京东做外卖的意义。”他说。 针对文中提及商家、服务商及配送等的相关问题，京东均未回应。 傻子都能做九个月以来，关于京东外卖或真或假的猜测就像就像雨季正式来临前忽远忽近的闷雷声一样在市场上空徘徊，每隔那么一阵儿就要响上几声。 的确有那么几个明确的动作。比如推出已有 9 年之久的京东到家去年 5 月与京东小时达整合为“京东秒送”，比如越来越多的茶饮快餐连锁品牌开始入驻京东，半年前你就能在京东点到咖啡和汉堡的外卖。京东零售前 CEO 辛利军多年前关于“京东已经考虑做外卖”的说法正在频繁地被人提起，几位来自美团的高管加入京东也被视作是信号之一。 直到 2 月 11 日，京东正式对外宣布启动“品质堂食餐饮”的招募活动，5 月 1 日前入驻商家免一年佣金。这被视作是京东外卖业务的正式起点。一周之后，京东宣布将为全职外卖骑手缴纳五险一金，市场情绪被彻底点燃。两项政策宣布初期，社交平台上到处都是叫好声。 赵铎是一家连锁咖啡及餐饮品牌的创始人，1 月份就收到了京东外卖的入驻邀约，但那时他只是简单看了一下资料，并没有注册。 他对接的渠道已经够多了，美团、饿了么、抖音、快手、大众点评、自家的小程序甚至银行信用卡的活动，不同渠道的结算周期、分账都有差异。京东作为一个电商平台，赵铎对平台初期的单量信心不大，“别最终一天没几单，算账还要算半天。” 直至京东高调宣布免佣金及为骑手缴纳五险一金后，他才着急起来。“这已经形成话题了，大家都在关注，我不上会不会就错过了。”赵铎说。他重新去找京东的业务经理，京东官宣外卖之前对方一天打两个电话催他上线，但年后成了他反复催促对方，“他业务太忙了，很多业内人都在联系他。” 比商家行动更快的是服务商们。京东为服务商开出了高额的拉新奖励，要求简单，初期只要邀请符合堂食的餐饮商家入驻京东，上线 5 个菜品，服务商就能拿到 200 元/门店的激励。没有区域限制，缴纳 10 万元保证金就可拿下代理资质。 “这是个傻子都能干的活。”鲸点云 VP 祖峰说。这几项标准很简单，他当时判断，短期内快速拉一个团队就能挣到快钱。他很快缴纳了 10 万元保证金，用旗下另一家公司拿下代理资质。 一位早期京东外卖服务商对《山上》说，2 月 14 日左右，京东为服务商专门拉了一个线上会议，讲了京东做外卖的决心、支持力度，但核心还是希望服务商们尽快干。“大家不要有顾虑，全国市场不设限，你就有多大能力就使多大能力。” 风口之下，大量地推涌入其中。一家专做互联网拉新的地推平台任推邦，短短半个月就招募了近 10 万京东外卖地推员，一个月超 15 万人申请推广。吉林外卖服务商李丰对《山上》说，“长春，一个省会城市，就几天时间，商家几乎被扫了一遍。”上述杭州米粉商家说，他的店里已经先后来了 4 波地推人员，全是京东外卖。 社交平台上到处是举着京东外卖名义招揽地推的服务商们，注册名清一色的“京东外卖”，配上京东的红底白狗头像。凌晨 4 点，一家西安的京东外卖服务商还在直播，吸引观众加入粉丝群领取推广资料。  社交平台上的京东外卖服务商们 市场对京东外卖的热情远超过去的抖音、快手、小红书等近年来本地生活的新玩家。祖峰只是简单发了一条拿下京东外卖代理权的视频，“视频号、抖音、小红书三个平台都爆了”，两天引流了一千多人加他的微信，里面至少有 100 人愿意拿出 10 万块成为京东外卖的服务商。“这个引流速度放到现在任何一个项目来说，都是一个非常恐怖的数字。”加他的人太多，他不得不关掉了私信。 事实上，最早一批入局京东外卖的服务商很少真正从事外卖业务。“鱼龙混杂，做物流的、贷款的、抖音的，总之什么人都有。”李丰说。 上述京东外卖早期服务商对《山上》说，他很早就知道京东打算做外卖，但真正决定下场，还是他看到激励标准之后。“其实说白了，我们不在意京东能不能把这件事做下去，只在意这个钱能否到我手里。” 祖峰在本地生活领域深耕多年，一路从美团、抖音做到了现在的京东外卖。在他的看来，市场的变化无法让京东延续过去的缓慢打法。 “今天京东要做的是外卖这么一个存量市场，没有时间也不允许它慢慢地通过一个个城市去缓慢推进，它必须要拉拢所有人一起把这个事儿全部给他铺下去。它要的是效率，是规模。”他说。2 月 20 日，京东外卖正式上线一周后，京东对外表示，已有近 20 万家餐饮商家申请入驻京东外卖，并仍在高速增长中。京东相关负责人透露，近日京东外卖在部分城市订单量增长超 100 倍。 该死的打印机和电商系统早期高举高打的粗放扩张战略之下，最直接的影响是首批入驻商家的体验不佳。 “我在京东宣布外卖零抽佣的隔天就提交了注册申请。”深圳一家汉堡店店主苏科说。审核很快通过，但他在正式开始营业的第一步就卡住了——他店里的无线打印机无法连接京东的系统，没办法打印外卖订单小票，需要向京东提交审核申请。为此他等待了一周时间，但至今没有解决。最后他不得已用了一台蓝牙打印机，每次来单后手动打印外卖小票。 这不是孤例，社交平台上有大量上架京东外卖的商家吐槽打印机的连接问题，以至于有的商家回归到手写订单的传统方式。京东外卖系统推出时间不长，没有与市面上的第三方打印机设备适配。 多名餐饮商家及服务商向《山上》表示，京东外卖无法连接商家原有的饿了么或者美团打印机，只有少数牌子的打印机对接了京东外卖的系统，商家常常需要额外准备一台打印机用于京东外卖。《山上》获得的一份服务商提供给地推人员的拉新方案中显示，已对接京东系统的无线打印机品牌仅有 7 个左右。 “对于商家来说，本身京东能有几个单子还不知道，就要先去花几百块买台打印机，有的商家就不愿意做了。”服务商李丰说。 打印机只是商家们遇到的第一个难题。当商家们被零佣金的政策吸引而来之后，他们很快发现，自己面对的是一个“半成品”的外卖平台，甚至连最基础的商品上架、套餐设置都很难独立完成。 苏科打开京东外卖的商品管理页面，映入眼帘的分别是“SKU 管理”和“SPU 管理”。他愣住了，随即用搜索引擎搜索 SPU 是什么——这是电商术语，字面意思是标准化产品单元（Standard Product Unit），多规格商品。苏科这才明白，这就是外卖系统里的套餐设置。 但京东外卖的 SPU 又不同于套餐，因为所有菜品的属性都必须要到 SPU 修改，SKU 只能上传菜品。同时，SPU 里的套餐也没法设置“二选一”。“比如我有一个汉堡套餐，可以选鸡肉汉堡也可以选牛肉汉堡，可乐或者雪碧，但京东没法选，都是固定的。”苏科说。没办法，他只能让顾客下单时手动备注。 “感觉京东就是把以前电商的那一套东西直接拿过来了。”苏科说。最直接例子是京东为外卖商家提供的商品示例。京东外卖的商品命名规则包括品牌、子品牌、品名、商品描述以及规格/包装单位，示例分别是伊利、安慕希、酸奶、蓝莓味以及 205g*6 瓶/组。除此之外，还有销售城市选择、是否支持七天无理由退货等。苏科没理会这些，他直接填上，经典牛肉汉堡。  京东外卖商家后台 更多恼人的小问题就不提了。比如订单信息到达不及时，需要手动刷新才能看到。多位入驻京东外卖的商家都向《山上》提及，经常骑手已经到店取餐，他们才知道来单了。早期京东外卖骑手取餐必须要用手机扫码才能取餐，“来 10 个骑手 7 个都是扫不上码的。”米粉商家刘飞说。 上架京东外卖一周，刘飞开始在社交平台上发布吐槽的帖子，列举了对账、打印、系统等诸多问题，“京东外卖商家实测：我劝你们放弃入驻京东”。 连发几条之后，京东外卖的产品经理联系上他，说你遇到的问题都很典型，我们要派专人帮你解决。当天晚上，京东外卖产品经理拉了一位研发人员，和刘飞一起商讨怎么修改系统。 “感觉他们就是闭门造车。”刘飞说。他提了许多问题，每一个问题对方都说对对对，这个要改，那个也要改。“他们完全不知道商家的痛点，自己研发觉得有一个条形码让骑手扫码取餐理所当然。”刘飞觉得费解，京东总部楼下没有餐馆吗？研发抱着电脑去楼下的餐馆开个会什么都了解了。 那天晚上，刘飞和京东的研发一直熬到 12 点多，在他的电脑上安装了三四版系统测试。最后，京东的人对他说，“感谢您推动了我们一个客户端版本的更新进程。” 这些都是一个新业务开展前期的阵痛，至少从目前来看，京东还没有为此做好准备。系统并不是一件困难的事情，但这些频发的、琐碎的小问题积攒起来，透支的却是商家们对于京东的信任。一位成都商家说，她原以为京东会做得比较好，结果连饿了么都比不上。 连锁咖啡品牌创始人赵铎对《山上》说，他从京东内部渠道了解到，京东定下的目标是三个月之内让商家使用的后台向美团看齐，“他们承认现阶段体验不好，会不断升级版本。”京东未回应《山上》关于系统问题的置评。 外卖是一门链条长、重线下的苦生意，零抽佣的承诺可以快速积攒起庞大的商家资源，但如果没有后续的运营承接，商家们也会用脚投票。京东官宣外卖至今只有一个月，无论是对业务的理解还是基建都还处在早期阶段，遇到问题不可避免。但由于京东在外卖开城上的速成与无序，导致问题集中爆发。 除了北京地区，京东还没有像美团、饿了么那样建立起覆盖全国的城市 BD。这些深入到城市毛细血管中的一个个 BD 连接着商户和平台，他们是除了骑手之外，商户们与平台更紧密的连接之一。不止一位商家对《山上》发出疑问，上架之后，为什么没有京东的 BD 来联系他们？他们遇到问题应该去找谁？ 同时，这些 BD 也承接着线下管理的工作，这也是京东主打的品质堂食外卖最需要的环节。 赵铎向《山上》介绍，目前京东外卖对入驻商家的审核主要依靠线上，商家上传门店照片、营业执照，审核通过后入驻。他将这种方式称之为“草莽式的”，因为没有线下工作人员实地核实，线上照片、营业执照都存在造假可能。 审核漏洞时有发生。一位多年的京东 Plus 会员对《山上》说，他在京东外卖上线后专门下单支持，但骑手到店却发现商家并没有出餐，也没有接到他的订单。几番沟通后他才发现，他下单的餐厅将京东平台的地址错填成了他家楼下同一品牌的另一家门店。 最终，耗时一个半小时，他放弃了这单外卖。京东客服向他承认，他们审核商家时信息有误。京东为他提供了退一赔三补偿，客服主管向他致电道歉。“你带着内测的目的去服务市场就会有代价。”这位京东 Plus 会员说，游戏内测是没有成本的，但外卖涉及商家、骑手及消费者，不完善的系统会带来切实的损害。他决定等半年京东外卖完善后再来下单。 只能靠悟多数商家现在还接触不到平台，代替京东对商家进行管理的是遍布全国的服务商们。只是，他们遇到的问题一点也不比商家少。 在看到烧饼的颜色属性之后，祖峰忍不住发了条朋友圈，“别作践商家行不行？”冷静下来，他删除了这条情绪化的发言。他对《山上》说，这只是他过去一个月遇到的种种问题中一个很小的例子，实在没能控制住自己。京东后来修复了这一 Bug，解决方案是可以在 SPU 页面里修改。 祖峰遇到过太多这样混乱的问题了。比如京东为商家提供的一个物料二维码，客服解释说商家如果需要食材，可以向京东订购。“客服就是在胡乱回复。”祖峰说，后来他发现二维码是让门店申请京东外卖的宣传物料。 比如当商家打开京东外卖的商家系统“京东秒送商家版”时问他，京东外卖和京东到家是什么关系？我可以开通京东到家吗？他一时间也愣住了，需要再和商家解释京东秒送、京东到家和京东外卖之间的关系。  京东已申请京东外卖商标 祖峰是那种你愿意和他多说几句话的人——遇到问题他总会主动想办法解决，拆解、复盘、推导，最后给出一个完备的解决方案。这套方法论在他服务抖音本地生活时十分奏效。抖音本地生活业务刚刚上线时，系统同样不完善，服务商也总会遇到各种问题，但不管是什么问题，反馈给平台，最后总能解决。遇到普遍问题，字节的产研会飞到他的城市，当面解决，最后甚至能形成一份文档提供给所有遇到此类问题的服务商。 但过去一个月来，他在京东外卖上感受更多的是无力。更多时候他只是发现问题，然后得不到任何反馈。即便是京东官方发布的政策，他们的工作人员有时也说不清楚。“只能靠悟。”针对京东的服务商前后矛盾、细则不明的政策，他专门将反馈汇总给京东，但石沉大海。同行对他说，这些规则其实京东的人也不懂，不要指望他们来给你解答。 “我遇到的 100 个问题中，90% 都是自己去解决的，剩下 10% 自己实在解决不了，那就放在那儿，等着被时间解决。”祖峰说。 不止一位服务商对《山上》表示，除了一些文档材料外，他们几乎没有得到什么支持和培训，遇到问题只能自己摸索解决。李丰此前是美团外卖的服务商，他没有在最早京东官宣外卖时就下场，而是等了半个多月，政策稳定下来后才申请了代理。 即便如此，他仍然一头雾水。长春地区的商家都已经被早期蜂拥入场的地推扫荡过一遍，这些地推并不具备后端服务能力，往往只是将商家上架、绑定过邀请码后就置之不理。他遇到一些商家被地推抛弃，想找他运营，但商家已经被此前的地推绑定了邀请码，没法更改——又卡住了。一位京东外卖的地推对《山上》说，地推人员构成很复杂，只要商家审核通过上架，他们就不会再管商家。 或许是意识到早期服务商管理的粗放，半个月前，京东在一周内两次调整服务商管理政策，在激励标准中新增了包括门店营业时长、商品数量、有效单量等诸多限制条件，同时为服务商提供了单笔订单用户实付金额 1.5% 的运营激励，但也相应加上了 1.5% 的惩罚机制。   京东调整后的服务商激励标准 这意味着早期想靠大规模地推赚快钱的路子被完全堵死。京东给服务商的结算周期是 30 天，但服务商给地推的结算周期大多是 T+3 左右，这些服务商前期不得不大规模垫资。在京东收紧政策后，他们往往无法继续支撑下去。一位服务商透露，仅他加入的一个京东外卖官方服务商群聊里，就有不下十个服务商已经破产跑路了。 上述京东外卖的地推抱怨说，他的服务商已让他暂停推广，此前已经拉新的商家也迟迟无法结算，“没法干了。” 云南的京东外卖服务商贺章对《山上》说，他已经放弃了京东外卖的业务。他满是怨气，“政策一变再变，就是不给服务商结算。”贺章最早做客如云、阿里口碑的业务，拥有大量连锁餐饮商家资源，他拉拢了近 300 家门店上架京东外卖，“很多都是那种商场里的优质客户，他们也愿意上。” 但之后的体验却并不如意。比如运力的问题，顾客等不到餐直接退单，商户问他怎么办。比如京东金融给商家打来骚扰电话，问要不要贷款。“钱还没挣到，我们先把以前的客户得罪光了。”贺章说。 “主要是京东更改后的许多限制条件，服务商很难完全把控。”祖峰说，比如京东要求商家菜品不得少于其他平台、价格不得高于其他平台，服务商对商家没有那么强的管控。如果商家觉得卖得不好，价格调低一点，或者菜品想做点差异化，这些事情服务商都无力而为、无从得知。 3 月 15 日凌晨 3 点，仍有五六名京东服务商在一个语音直播间内连麦，互相打听对方到底垫了多少款、最新的激励限制条件他们能否达成等等。大多数时间他们都在互相诉苦。当晚达成的唯一共识是，不能指望平台。 早期的混乱无序终将过去，京东正在试图规范化地管理服务商，设定区域、层级标准。祖峰透露，未来两个月内京东将根据现有服务商的拉新、运营情况来管理服务商。 这才是最考验京东外卖的地方。拉新只是外卖链条最靠前、也是最简单的一部分。鉴于当下中国外卖的普及度，拉新几乎毫无难度。上述早期京东外卖服务商说，他接触的商家“没有拒绝的”。 美团和饿了么的服务商都不会参与拉新，平台有专门的 BD 负责扩展维护商家，外卖服务商做的更多的是后端运营和服务商家的工作。“服务商服务商，是要靠服务挣钱的。”李丰说，服务商最重要的工作是帮助商家运营，活动配置、营销推广、市场调研、拓客引流都是他们的工作。菜品如何搭配，哪些是引流款、哪些是活动款、哪些是利润款，门道很多。“后端服务非常重，我们也要给客户做周报、日报。” 平淡的单量，平静的对手赵铎的一款新品已经在美团和饿了么上线近一周时间，仍未在京东外卖上架。因为京东外卖的图片格式、菜单逻辑都和美团、饿了么不同，赵铎觉得麻烦。 更重要的原因是“一天也卖不了几单”。赵铎在全国有七八十家咖啡门店，全都上线了京东外卖，但一天总单量也不过“十几二十单”，还不及他们单个门店在美团或饿了么一天单量的零头。以他们在上海新天地的门店为例，同一天京东 1 单，饿了么 170 单，美团 150 单。 他已经把京东后台能配置的功能都加上了，但也没什么起色。他跑去问京东的业务经理，对方说这是正常情况，目前大家都不多。对方建议他，就先挂着。 没什么单量——这可能是当下多数京东外卖商家面临的普遍问题。祖峰对《山上》说，他服务的商家“现在基本上都没有单量”，暂时也没有看到好转的迹象。他只能安抚商家，你现在上架京东没有任何成本，但多了一个未来有收入的可能，也不亏。 和京东外卖与美团、饿了么围绕着骑手社保、抽佣等问题在互联网上的激烈交锋相比，一线的商家们感受到的只有平静。这种平静不仅来自于京东外卖毫无波动的单量，同样也来自于另外两家外卖平台业务层面反常的沉默。 多位与《山上》交流的商家均表示，自他们上线京东外卖以来，对接他们的美团或饿了么的 BD 都毫无动作。服务商李丰说，最早京东外卖刚刚开始时，美团的人还会暗示他们这些做美团业务的服务商，不要去碰京东的业务，但最近已经没人提了。 赵铎回忆，抖音下场做外卖时，美团立马做了排他协议，“当时只要我的门店上架了抖音，美团就会把我下线。”但现在他已经全量上了京东，没有收到任何来自美团的声音。一位接近美团的人士对《山上》说，和此前抖音做外卖时公司内部的紧张氛围相比，当下内部还算平静。 “京东在开展业务之初就站在一个道德制高点上，美团就比较尴尬，也没有办法去做其他的动作，或许只能先观望着再说。”赵铎说。 和京东外卖在舆论场上的声量相比，它的实际业务体量还很小，尚不足以对美团或者饿了么构成威胁——它们已经在外卖市场上厮杀十多年，构建起了足够深的护城河。 单以运力为例，2023 年在美团平台获得收入的骑手数量是 745 万，高频骑手 81.95 万人（高频定义是月接单在 ≥ 22 天、日均接单时长 ≥ 6 小时）。同期饿了么宣布年活跃骑手数量是 400 万，没有公布全职或高频骑手数量。 与之对比，京东外卖的配送当下主要由达达负责，号称年活跃骑手 130 万。但达达骑手基本上都是兼职，它们同时还承担山姆、711、罗森的配送服务。晚点称达达全天都在平台工作的骑手数量是 3-4 万。上述成都商家对《山上》说，遇到雨天，京东运力明显不足，当天她的一笔订单加了 10 元小费仍未有骑手接单，而美团通常只需要多加 5 块就有骑手，她最后找了闪送送餐。 运力的不足导致京东外卖目前拉新的城市只停留在 126 座城市的主城区，实际重点运营城市只有 39 座。但同时，这也意味着平台即将承担的骑手社保负担上，京东的压力要比美团和饿了么小得多。 1 月 27 日，达达公告已收到京东的私有化要约，京东拟溢价 42% 收购达达。当下京东在商家管理、运力配送上出现的问题，部分原因或与两家公司在共同进入新业务前的磨合有关。收购完成后，运力问题或逐步改善。 当前，京东外卖对于商家们唯一的吸引力是零抽佣，但多数美团或饿了么商家在平台的最大支出并非佣金。美团对外强调他们对商家的抽佣比例在 6%-8%，但商家们往往强调实际佣金要高得多。这是因为商家会将平台的推广费用、配送费等等都计入其中。 实际上，每天在外卖平台常态化的营销投流才是商家们支出的大头。上述成都商家对《山上》说，如果你想要有单量，推广是必须做的，你不做推广，你的排名就会掉下来，掉到看不到。 京东现在还没有为商家提供更多的营销推广动作，没有膨胀红包、没有推广排名，一切都还是空白。它最新的补贴活动也很简单，直接为大学生及京东 Plus 会员推出 10 或 20 元的大额餐补红包。  京东餐补 相较于抽佣与否，单量才是平台能够牢牢把控住商家的核心。赵铎说，关键是要有交易额，如果一个新平台只是强调零佣金，但没单量也没啥用。“我们其实不是特别介意（抽佣）。” 不过，赵铎的咖啡品牌入驻京东外卖之后，仍然被抽取了 6% 的佣金，比美团及饿了么的 7% 抽点低一些。京东对《山上》表示，品质堂食餐饮商家免佣金，限制是餐厅，不包括咖啡茶饮。赵铎表示，他另一家规模更大的连锁餐饮品牌是零抽佣。 某种程度上，京东入局外卖对美团来说或许也是好事。美团现在是中国最大的外卖公司，一年从中获得数百亿元的收入。同时，它也密集承载着人们对外卖平台的不满。几年前广东的餐饮协会发出联名控诉信，矛头都直指美团，连饿了么的名字都没提。 “其实我们更希望饿了么能做得更好一些。”上述成都商家有些失望地说，但现在整体给人的感受就是，饿了么还在降。“他们给我们的流量、曝光包括对接的业务经理，感觉都像死水一潭。” 过去几年，美团在外卖领域最大的创新之一是“拼好饭”，日均峰值单量不断创下新高，去年就有媒体称已突破 900 万。但“拼好饭”同样也是商家和消费者们对外卖不满的重灾区，最低 10 元就能吃上一份米饭套餐，是极致内卷在外卖领域最具象的体现，但质量往往无法保证。 2 月 27 日，美团对外称，将大力推动“明厨亮灶阳光厨房”，鼓励商家开通后厨直播，美团外卖已经在首页显著位置上线明厨亮灶专区。美团称，他们此前已先后在浙江、吉林、甘肃等省市试点，未来将努力继续推向全国。  美团外卖首页 3 月 11 日，祖峰发现，美团升级了网站的防火墙系统，过去那些可以一键将美团外卖店铺搬运到京东外卖上的爬虫软件都不能用了。 这或许可以看作是美团的反制手段之一。 （文中刘飞、赵铎、李丰、苏科、贺章均为化名） 本文由人人都是产品经理作者【山上Hillvue】，微信公众号：【山上】，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。

 图源：世研大消费指数 本次监测周期内，比亚迪、奥迪和丰田分别以1.98、1.73和1.70的综合热度位列榜单前三名。 ## **本土新能源品牌领跑市场，高阶“智能驾驶”体验成车企开卷核心** 从品牌分布来看，中国本土品牌比亚迪、五菱、吉利等占据榜单前十中的半数席位，其中比亚迪在社媒热度和销售热度均排名第一，凸显其在新能源汽车领域的地位。具体来看，比亚迪2月销售同比增长164%，并在10日推出21款智驾车型，宣布“天神之眼”智驾系统将覆盖全系车型，从售价百万的仰望U8到6.98万元的海鸥智驾版，均实现高速NOA功能标配。体现了比亚迪在新能源技术上的不断深耕。这不仅是对传统燃油车的有力挑战，更是在新能源汽车市场中的一次勇敢探索。五菱则通过宏光MINIEV等微型电动车，以性价比抢占城市短途出行市场，成为年轻用户的首选。 与此同时，传统豪华品牌奥迪、宝马、奔驰虽仍位居前列，但其在电动化转型中存在阶段性压力。尽管这些品牌已推出e-tron、i系列等电动车型，但定价偏高、智能化体验本土化不足等问题限制了市场渗透率。 ## **品牌以“场景定义产品”响应出行体验需求，差异化抢占细分市场** 从细分维度来看，车企品牌通过“场景定义产品”快速响应需求，除了家庭出行场景的延伸之外，日常通勤、短途代步和年轻科技群体的潮玩需求，成为车企的争夺焦点。其中，新兴品牌如吉利银河与奇瑞的表现，则凸显细分市场的机会。吉利银河凭借“智能电动+高端设计”切入年轻科技用户群体，在银河星舰7EM-i、星愿、银河E5等爆款车型的持续热销以及多款全新产品助力下，2025年吉利银河将迈入“百万银河”的新时代；奇瑞通过出口与低价纯电车型拓展下沉市场。此外，高端商务场景则由红旗H9主导，以国潮设计、定制化后排座椅（加热/按摩）及国宾级服务，抢占政府与企业高管市场。 总体而言，车企品牌需进一步挖掘细分场景（如银发代步、越野休闲），并强化生态联动（车机互联、补能网络），通过差异化产品满足用户多元需求，以巩固市场壁垒。 **榜单说明** 世研消费指南针系列指数报告是由世研指数独家研发的消费指数评价系统。本系列包括《品牌消费热门指数榜》、《行业消费热力指数榜》、《产品消费热浪指数榜》、《消费热门事件榜》等主要榜单，以及对应范围的延伸性榜单报告。旨在通过指数评价的方式，客观、真实地呈现消费世界的趋势特点，帮助行业与品牌主持续追踪消费市场趋势、为企业经营提供参考，提升商业综合竞争力。 世研消费指南针系列指数榜单持续监测行业如下： 3C数码、鞋服配饰、食品生鲜、家用电器、运动户外、美妆清洁、母婴用品、家居家装、汽车消费、玩模乐器、宠物用品，医疗健康共计12大行业。  图源：世研大消费指数   **免责声明** 本榜单由世研指数独家编制，榜单观点、结论和建议仅供参考之用，并不代表任何具体的投资建议或决策依据。 榜单数据计算结合主流平台公开数据与值得买科技旗下世研大消费平台数据沉淀，我们已采取合理措施，以尽量确保所提供数据的可靠性和准确性，但无法排除数据本身的局限性导致部分误差或偏差。此外，本报告中的部分数据未经独立第三方审计机构的正式审计，因此可能存在未被识别的错误或遗漏。特别提醒，市场情况随时可能发生改变，因此报告中的预测、分析和结论可能与实际情况有所不同。 报告中提到的任何第三方名称、品牌或产品仅供说明之用，并不构成对其的认可或推荐。任何对这些第三方的提及不应被视为任何形式的背书或推荐。报告的版权属于值得买科技集团和世研指数所有，未经许可不得复制或分发。对于因使用本报告中的信息而导致的任何损失或损害，值得买科技集团与世研指数不承担任何法律责任。  

在社交平台上，不少网友反映，新款iPad的侧面印有“便携式电脑 中国制造”字样。据悉，前几代iPad都是在设备背面下方印上两行字样，**第一行是“Designed by Apple in California Assembled in China”，第二行是“设备型号+便携式电脑 中国制造”的字样。** **如今新款iPad后盖没有文字，“便携式电脑 中国制造”这行小字挪到了侧面边框。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250317/10e917b35079477092ce32dc657d1464.jpg) 就在本月，苹果官网陆续上架了iPad 11、iPad Air等新品，起售价分别是2999元和4799元。 核心配置上，iPad 11外观与iPad 10基本一致，前置12MP摄像头，后置12MP摄像头，其中Wi-Fi版本477克，蜂窝版本481克，配备一块2360x1640分辨率60Hz IPS LCD面板，搭载A16芯片，支持使用eSIM卡。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250317/a34fbeddbc1a492b832b35110858661c.jpg) 13英寸iPad Air屏幕分辨率是2732×2048，11英寸iPad Air屏幕分辨率是2360×1640**，全系标配M3芯片，前置1200万+后置1200万像素，支持Apple智能。** 随着全新iPad的到来，苹果目前所有在售的iPhone和iPad设备都全部改为128GB存储起步，64GB就此退出历史舞台。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1485948.htm)

“开好车的一定是好人吗？”相信很多人都听过这句经典台词，那么什么是好车？**大众朴素的认知中，奔驰宝马奥迪保时捷等豪华品牌就是好车**。近日，一**男子开无牌保时捷在福银高速郧西服务区加油，趁加油站大姐不注意逃单。** 无奈之下，大姐只得自行垫付了502.29元，而她上个月工资仅2800元，家中还有两个女儿上中学。 此事曝光后激起公众的强烈愤慨，纷纷强烈要求严惩不贷，湖北、陕西两省的民警一直在寻找涉事车辆踪迹，涉事男子则一直在躲避警方寻找。 经过三天两夜的工作，**16日下午，涉事男子迫于压力联系民警，对事件表达歉意，同时将502.29元转款给加油站工作人员，当晚民警依法将男子传唤至西安某派出所接受调查**。  事情虽然有了进展，但网友愤怒依旧不消，有人称开保时捷的还这么没品，真的是白瞎了这台车。 而有汽车博主则认出男子驾驶的保时捷实在称不上是什么好车，“-_-二师兄”表示：**大家千万别看到保时捷的跑车就以为有啥了不起哈，这987代的Boxster，就是几万块钱的破烂货**。 不过有网友则提出了不同的意见：**“这个事里，破烂的是人，不是车”**，而这条评论也赢得了大家一致的好评。    [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1485946.htm)

公司经此“重锤”之后，雪上加霜的情况下，还有机会东山再起吗？

 <blockquote>在文艺研究已有的舞台上，让游戏发出声音，是关心游戏的文化表达的所有人共通的使命，也是以“修复中国游戏文脉”为使命的游戏的人档案馆尽力在达成的。</blockquote> 作者：刘梦霏 数字游戏作为当下最有活力的文艺形态，与涵盖小说、戏剧、影视的“大文学”的关系一直都非常复杂。 一方面，从领域发展的历史来看，游戏研究作为一个独立领域，在2001年诞生的契机，就脱胎于文学研究特别是关于数字文艺研究的一场辩论；另一方面，从早期以文字叙事为主，围绕着文字冒险的AVG游戏，到拥有精彩的世界观、完整的人物命运与故事循环，塑造了与文学同样长寿，甚至更具活力的角色与人物的RPG游戏；到当下的媒介融合趋势下，开始结合深叙事的快节奏大作（包括第一人称射击游戏FPS如《使命召唤》，动作游戏ACT如《战神》《黑神话：悟空》），游戏和文学一直以来都保持着亲密的关系。  另一方面正如游戏学者杰斯帕·朱尔（Jesper Juul）所说，“没有证据表明一个经过精良设计的‘叙事’和有意思的玩家体验是等价的”［1］。那场以“互动与叙事之争”为主题的辩论，其核心就是游戏中究竟文学的成分占主流，还是游戏独有的互动特性更重要。游戏可以从文学中汲取资源，但以艺术形式而论，二者之间的关系还是颇具张力，这从各种不成功的跨媒介改编实践中可见一斑。 本文旨在立足于游戏创作（而非只强调技术的制作），在游戏与文艺的关系之中，寻找“驯化”这种最新、最具兼容性的数字媒体的方式，以探索中国游戏如何才能更好地接续中国文艺作品的文脉，对有活力的文化进行表达。 # 叙事与互动，谁是核心？ 为更充分理解游戏作为一种文化载体的特性，我们将首先回顾游戏研究2001年发生的经典论争：叙事与互动之争。 1997年开始，到千禧年前后，一群熟悉叙事理论的文学学者针对游戏的本体与研究的方法论进行了一场论战，论争双方的答案分为两个阵营：认为游戏有自己的本体，核心是规则体系（a system of rules）的一派被称作“游戏派”（Ludologist）［2］，认为游戏是传统叙事媒介延续的一派被称作叙事派（Narratologist）［3］。篇首所引用的朱尔的观点，正是游戏派的典型观点。 这场论证的双方，实际拥有相似的学科背景：他们都熟悉叙事学的相关理论与实践。叙事派的学者认为，可以用传统的文学方法研究游戏，因为游戏也不过是另一种“故事”；游戏派的学者也并非否定游戏作为文艺形态的叙事功能，而是更强调游戏互动的媒介特性带来的独特方法论，以凸显出建立专门领域进行研究的必要性。 游戏是一种自古至今，自幼至老，同时涵盖各物种的复杂现象，这意味着我们可以在游戏中看到历史、哲学、文化、社会、政治、心理、生物、经济维度的各种问题，当然，从各学科来研究游戏中的人类行为也完全合理。不过，使用各学科自身的方法论来研究游戏，实际上是以游戏为“主题”，反衬/折射/反映各学科自身的关怀，就像叙事派以文学手法研究游戏一样。 但这些都不是游戏研究这个新领域的关怀。游戏研究强调的是以游戏为“主体”，为“本体”，Game Ontology（游戏本体论）是从游戏自身出发去理解世界，这当然也牵涉到游戏自己的研究方法。游戏派的观点是，如果我们单纯把游戏看作故事，就宛如盲人摸象，不见全局。实际上，总有些游戏没有故事：棋、牌、俄罗斯方块等众多类型的游戏，都不以故事为支撑要素，但都是历经千百年依然受欢迎的流行游戏。游戏派认为，故事不是游戏的核心要素，玩家和游戏的“互动”才是。 从史实来看，廿多年来游戏研究确实成为一个专门领域，在世界各地拥有了自己的博士学位、专业的系列国际会议、双盲评审的专业学术期刊。而这场廿余年前的论争的智识成果是，国际学界确实认同游戏是一种有媒介特异性的数字媒体，以及玩家互动驱动的综合体验确实不能简单用传统的文艺方法来研究。玩家与游戏的关系，不可以简单等同于读者与书籍、观众与影视/戏剧、广播与听众的关系，更不可以被“文本分析”、“受众分析”简单涵盖。  (约翰·伯格) 从受众与作品的关系，特别是从接近权（Access）的角度重看以图像为主的文艺媒介，会有非常有趣的发现。约翰·伯格在《迈向可见之物的小理论》中指出，欧洲绘画中“所有权是首要的……绘画所体现的是拥有者—观看者观看的权利……它难道不像一个嵌入墙壁的保险箱，其中存放着可见之物吗？”［4］这个形象化的比喻使我们想到，同样作为图像媒介的游戏，所容纳的接近权更为多样：不仅有观看，也有聆听；不仅有阅读，也有表演；更重要的是，充满了角色扮演、艰难抉择与主动行动。 游戏带来的接近权是建立在行动基础上的，甚至要通过玩家的互动才能在现实世界实存。在这一意义上，笔者认为在游戏之中玩家拥有一种共享的作者权（Co-authorship）：每一次游玩，从来不是单纯的内容消费，而都会带来新的内容、思想、行动。 这场论战对于西方游戏学者来说，已是一场成果被充分继承的“老”遗产，游戏研究领域的奠基学者之一，艾斯本·阿尔萨斯教授甚至建议青年游戏学者“不要提及‘那场战争’”［5］。但在中国，这场战争不仅没太进入大众的视野，其成果也长期为文化/文艺学者忽略。在中国学术场，较为常见的是对游戏进行文学、传播学、文化研究，但这些研究是以游戏为“主题”，还是以游戏为“主体”；是否与领域现存的已有成果形成了对话，还是又一次“从头造轮子”，在“果壳中的宇宙”中反复发现西方学者三十年前已经提出的成果，还有待观察。 # “君子不戏”：“低游戏素养”社会的儒家偏见 这种对现存游戏理论的无知状况，与中国的文化观念与游戏发展史有关。一直以来，中国游戏只有按照类型和题材而做的内部分类，比如RPG（角色扮演游戏）、AVG（文字冒险游戏）、FPS（第一人称射击游戏），这些概念大半是舶来品，有些甚至没有经过本土化的转译；或者以亚文化标签简称进行分类，比如魂类游戏、Roguelike游戏。可以说不管是专业和监管的分类，或是大众认知的理论工具，在游戏方面都是匮乏的。  (魂类游戏鼻祖《恶魔之魂》) 与此同时，大众与知识分子又一直保持着一种对游戏的轻视态度。以二十四史为例，游戏的人多是“昏君、佞臣、仆、妾、奴”，虽然也有个别“正面人物的幼儿时代”，但多半强调的是他们的游玩与事业紧密相关，不同于普通儿童的游戏。笔者将这种态度概括为“君子不戏”。 这种文化态度，造成了中国社会的“低游戏素养”现状，使我们无法以批判性的眼光完整地认识游戏，也使得游戏的理论研究一直无法在中国知识分子的观念土地上扎根。 儒家这套“君子不戏”观念，其实更多存在于知识分子的文化潜意识，实际上儒家君子“修身”的六艺（礼、乐、射、御、书、数）每一个都是风雅的游戏；古代知识分子退回个人领域时也是玩游戏的（李白、杜甫都写过赞颂斗鸡游戏的诗文，苏轼也有许多充满游戏态度的作品，更不用提《红楼梦》中的雅戏了）；甚至中国还受到佛教东传而来的“佛陀游戏度人”的“游戏神通”［6］影响，以游戏为自由的表征。以上观念及实践与“君子不戏”间存在巨大的文化张力。 为什么中国古代君子实际上玩，但流传下来的形象却是“君子不戏”呢？笔者认为儒家本身并不反对游戏，只是一种集体主义价值观无法接受游戏这样的强个人主义媒介。在儒家的世界里，修身、齐家、治国、平天下这几件事，每件都是为了后面的那件去做的；而游戏却是自满足的。哪怕“六艺”，虽然都具有涵养品性之能，但其中每一“艺”操练时也会带来自给自足的满足感，而无需向集体去追寻认同。这就带来了更大的管理困难，也使得儒家知识分子只要踏上政治舞台，“玩家”身份就会自然隐形。 这种态度也展现在游戏相关的汉字中：我们常用的“嬉、戏、玩、耍”中有两个字是女字旁而非人字旁——游戏通常并不被认为是一种女性特有的活动。笔者认为，对游戏这么一种人类普遍有的本能来说，不用人字旁而用女字旁，实际上要强调的是游戏不属于男性活跃的、位居核心的政治领域，而属于“唯女子小人难养也”的家庭领域。 儒家观念带来的观念障壁，挡住了中国知识分子的双眼，使其长期轻视游戏，并在游戏的问题上不假思索地站在反对游戏的一方。在游戏的各种社会问题上，知识分子也好，社会大众也好，监管部门也好，都没有展现出“游戏有专业”的态度。无论多么没有游戏经验的专家，都可以对游戏本身“说三道四”。说到底，还是儒家的游戏偏见带来的观念障壁被自然接受了，我们觉得君子就是不该玩，游戏是小孩玩的，成年人玩游戏就是有问题。这些读来荒谬的论断，根本禁不住理性的检视。这正是关于游戏的科学研究应该破除的文化偏见。  中国社会长期以来在游戏上呈现的“一刀切”态度也并不科学：多半时间，游戏都是特别坏的，是青少年应当远离的“数字鸦片”，一个游戏出问题，所有游戏一起被归罪。我们没有将游戏正视为文艺作品或文化产品，游戏的分级工作也仍然处于萌芽阶段，无论是人民日报社的分级尝试还是音数协的适龄提示体系，都停留在青少年范围。与这种滞后相对应的，是无论美团、滴滴的管理系统（见上图），还是拼多多的“砍一刀”，游戏逻辑已经通过各个大型互联网企业，渗透到数字化社会的每一个角落，伴随着游戏化（Gamification，以游戏的要素应用于游戏之外的世界）的普及，我们面对的不是曾经我们以为的“小”游戏，而是贯穿学习、工作、消费，无处不在的“大”游戏。 # 作品V. S. 消费品：按经济逻辑为游戏分类 结合前述内容来看，中国游戏生态可以说兼具“低游戏素养”与“强社会期待”于一身。这两者的结合使得西方游戏学术传统中的游戏批评、游戏分类学都成为某种亚文化专精知识；游戏正向价值所欠缺的前置知识太多，使得中国知识分子与公众都无力改变游戏的现状；而年轻的中国游戏产业还没有完全诞生属于自己的游戏知识分子；游戏人的社会关怀与创作思考都不够；可以自然发挥积极社会影响的游戏，数量还不多。 在这种状况下，要发挥游戏的社会功能，最主要的途径就是通过游戏素养教育来“开民智”，促进民众认知从“小”游戏向“大”游戏转变。而这又需要更多概念工具的帮助。笔者因而遵循马克思主义中“经济基础决定上层建筑”的判断，重新按照游戏被售卖的经济形态，将游戏分为作品游戏、消费游戏。作品游戏属于一次性付费的游戏类型，包括各平台的数字游戏、按时间或点卡付费的网络游戏、桌游、以书籍或其他媒介形态出现的拟游戏商品。作品游戏的经济逻辑单纯，玩家付费购买之后，开发者取得回报，便可以研发续作。这更接近手工业者的作品创作逻辑，是容易有文化表达的。这也是可以成为“经典”，进行教育再利用的类型。《黑神话：悟空》正是这样的作品游戏。  消费游戏对应的经济模式是“免费下载，道具付费”，也是在国际上被称作F2P（Free to Play）的游戏类型。从经济流向来看，这种游戏中的玩家下载游戏、玩游戏都不会让开发者取得收入，且开发者将游戏送到玩家面前需要花费极高的研发、营销、渠道成本，这些成本仅有玩家在游戏中消费时才能收回。因此这类游戏不可避免地“引导玩家消费来消除痛苦和不便，或体验更高爽感”。这实质上是一套持续的服务体系，如果说作品游戏是一次性买卖的“手工艺品”，那么消费游戏就是“开超市”，相比内容表达，吸引玩家持续消费，以及为之提供保障的运营和渠道维护是更重要的。消费游戏是当前中国游戏市场的主流，《王者荣耀》《原神》都是典型代表。消费游戏下的一个子类，游戏核心动作循环是抽卡氪金（Lootbox），依据西方游戏研究的成果，以及2018年欧盟将Lootbox视作赌博的法令，甚至可以被称作“赌博游戏”。这种游戏一个月的流水，可能就赶得上作品游戏好几年的收入。中国巨大的游戏市场，很大程度上与此有关。社会主流对于游戏的复杂态度，也和这一现状难以分割。 # 从《斗战神》到《黑神话：悟空》：游戏的表达活性与文化生命力 <blockquote> “你在大马士革骑过马，在欧洲当过海盗，在美国当过射击手，在埃及当过刺客。现在你终于可以回到你的家乡，做你自己的英雄了。” ——知乎用户槿宝宝</blockquote> 《黑神话：悟空》（以下简称《黑神话》）自暑期上市以来，在国内外持续引发热议。截至2024年10月，它已经成为本年度全球最畅销的作品游戏，售出2130万套，营收接近70亿，所引发的文化讨论更是数不胜数。《黑神话》及其前身《斗战神》，恰好一为作品游戏，一是消费游戏；这对案例可以引出不同经济形态的游戏在表达方面的差异，也可以让我们对影响游戏文化活性的因素有更深刻的理解。 在游戏的海外文化传播成为可能之前，极少有学者讨论文化的传播力与媒介可供性、媒介活性之间的关系。这里的所谓活性，是不同媒介在传播文化时所具有的可供性（Affordance）为受众提供的行动空间。媒介的可供性越高，行动空间越大，异文化的体验者感受到的宣教感越轻，就更容易形成关于该文化的复杂认识，进而产生认同感。可以说，离开母国之后，文化的传播力就体现在其活性上。 在《黑神话》之前，海外传播上最成功的中国游戏是《原神》。作为一款核心为“抽卡氪金”的消费游戏，《原神》从最一开始就在顺应海外的消费者文化。以极高的制作水平打磨过的“二次元”内容，以极低的认知成本出现在海外消费者的指尖。《原神》并不旨在传播中国文化，所以它无论是题材、玩法还是内容，都更偏向于为了普世的消费者服务。这种服务特性反而降低了《原神》的宣教感，为国际玩家提供了更高的可供性，和更大的行动空间。而这反过来使游戏的消费者转化为忠诚的粉丝群体，也为该游戏带来了可观的全球营收。  在《原神》验证过这种降低文化姿态、服务消费者路线的商业成功之后，《黑神话》改换门径，选择以作品游戏的形式面世，这为我们思考经济形态、游戏分类与游戏内容表达、文化活性因素带来了新的认识角度。 在讨论《黑神话》之前，必须先对其“前身”《斗战神》的命运稍作解释。这是一款由腾讯研运的“西游”题材的消费游戏，其核心研发人员后来组建了游戏科学。在《斗战神》的前四章，充斥着和《黑神话》调性类似的关于《西游记》故事与思想的颠覆性思考与强表达。然而由于市场营收表现不佳，无法完成消费游戏的基本盈利需求，《斗战神》被叫停开发。腾讯护航下的《斗战神》因市场表现而被叫停，所展现的正是消费游戏的本质：一套需要“持续实现指数级盈利”的数字资本主义体系，永远在追求更高、更快、更强的剩余价值。消费游戏的持续服务意味着持续支出——买量、渠道、运营，以及持续更新的研发内容，使这种“创意超市”在“现金牛”（cash cow）的收入之外，也像流水一样不停支出。 持续支出的成本结构使消费游戏对增长有着极乐观的期待，而期待破灭时，又对损耗与风险有着极悲观的预期。“低游戏素养”社会缺乏对游戏专业的尊重，也使得游戏投资者本身缺乏对游戏内容的专业判断，而多将注意力放在运营端的日、月活跃度等数据表现上。年轻的中国游戏产业的投资逻辑集中于成功经验的复制，既造成了市场上大量数值模型相似，仅外观不同的“换皮游戏”泛滥，也使《斗战神》这样的游戏，仅仅因为几个月的消费数据不佳就被叫停。  是《斗战神》的挫折让游戏科学单独成立了工作室。通过《战争艺术：赤潮》《百将行》等携手大厂完成的消费游戏，游戏科学既积累了足够的资金和经验，也坚定了要通过买断制的作品游戏来完成艺术表达的决心。《黑神话》的销量冲击了消费游戏占主导、以幼稚的增长逻辑为主导的中国游戏市场，让市场看到“有文化表达的中国游戏有未来”。 《黑神话》的文化表达，是渗透到游戏系统中的。在各种中国古迹中实景采集、在UE5中建模的精美的游戏环境，已经令全球玩家耳目一新：在《黑神话》之前，没有任何一个AAA大作是以中国的真实地景为游戏空间的。这种完美融合中国文化遗产与自然生态的游戏环境，配合上《西游记》中各个有出处的角色、精巧的预设叙事（从文本和图像富集的影神图，到风格多样、紧扣核心剧情的动画，配合以真人动捕与影视化叙事支撑的剧情演出）、引领多方面内容创作的音乐与音效设计，再加上精彩的动作机制与系统设计，带来的是瓦格纳所说的“整体艺术”的强烈冲击——玩家体验到的游戏，大于这些部分的总和，带来了极高的可供性空间。 和《原神》相同的是，《黑神话》是以国际一流的创意工业的制作水准来出品的。两个游戏的互动机制与叙事体系，都与国际接轨，以极符合当代游戏的快节奏游戏机制，带来流畅的游玩体验。 但不同的是，《黑神话》不是消费游戏，它的创作团队有积压了十年的强烈表达欲。他们就是要讲完当年被消费游戏的服务倾向中断的那个故事，他们想做的，就是关于西游，关于大圣，关于天命人的表达。这并不是一个完美的商品：《黑神话》的创作资源明显溢出，关卡之间的设计，乃至剧情的走向，都有不太平衡的地方。比起流水线上的换皮商品，它更像是一个有着强烈作者意图的手工艺品：有瑕疵，但瑕疵也可能是一部分人所看到的“特点”。 回到游戏与其他文艺作品的“文脉”来说，《黑神话》是明显在文艺作品的边界“游玩”的复杂作品。游戏中出现了至少四种风格的动画；游戏角色以影视化的专业表演而非单纯的文字对话来展现剧情；影神图从《山海经》与《百鬼夜行》绘卷中汲取养分，一方面在图像层面参考了传统妖怪绘卷的形态与风格，另一方面在文字内容上依据《西游记》原著设定与“天命人”体验，创作出具有“黑神话”色彩的人物身世。绘卷的图画内容包含了大量的创作者意图，也为完成对应游戏进度的玩家提供了额外的语音解说，并保留了相当的叙事弹性，使玩家有开放解读与再创作的空间。 这些特点带来了巨大的可供性空间：对于全球玩家来说，《黑神话》带来了更具中国文化特性、“在意不在形”的“整体艺术”，传递了中国价值观。头一次在中式箱庭中体验可供性的世界玩家，拥抱了这个充满文化活性的游戏，并继而对他们在游戏中践行的中国文化产生了好奇与认同，甚至兴起YouTube播主读《西游记》之风。 作品游戏并不与市场、消费对立，新的经济模式与盈利空间正在出现：与美、日、欧以游戏激活文旅一样，《黑神话》在全国范围内选取了36个景点作为游戏背景，其中山西省的取景地多达27处，也带动了相关地点旅游的火爆。据此前报道，位于山西的小西天景区，8月20日售出的门票比去年8月20日增长300%。通过IP联名、真实地景激活的线上线下文旅联动，已经带领作品游戏进入更具持续性的盈利模式。 # 中国游戏，文脉待通 《黑神话》一直就与“中国游戏”的话题标签紧密相连。它全球销量和口碑背后，是迸发热情的两个群体：其一是在“低游戏素养”社会中被污名化为“电子海洛因成瘾犯”，在文化形象上被矮化为“精神儿童”的中国玩家；其二是很多时候自嘲为“制毒犯”与“骗小孩钱”的中国游戏人。他们拥有一种强烈的渴望，希望把本国值得骄傲的文化，通过他们热爱而长期受到误读和压抑的“媒介——游戏”进行表达。 从1994年中国诞生第一个原创游戏《神鹰突击队》开始，中国的玩家与游戏人就一直衷心渴盼有朝一日，我们能拥有自己的AAA大作。  实际上，中国并非没有过全民热议并在海外造成影响的国民游戏。作为中国游戏的早期代表，《仙剑奇侠传》等武侠、仙侠游戏系列，在1995年发行后十几年的时间里，都是许多80后、90后的“白月光”。然而《仙剑奇侠传》直到第七代才登上主机平台，在英语文化圈影响不大。 西山居游戏研制的《剑侠情缘》及其系列网游在东南亚统领群伦，甚至成为越南有史以来最受欢迎的游戏；剑网系列游戏的越南代理商，也逐渐成长为越南本地最大的游戏公司，并开启了自己的游戏开发业务。尽管如此，在youtube上，关于《剑网3》的英文视频几乎全部都是越南网友上传的。《王者荣耀》将中国的历史英雄代入战斗场景，也成为中国国民级的“社交工具”。但它的英文版Honor of Kings的海外反响远不能与国内相比了。 中国国民级的游戏在海外，特别是英语世界的传播遇冷，可能与文化的门槛有关。翻译学中有“不可转译”的概念，特指各个文化中都会有一些用其他语言体系无法表达，甚至难以理解的概念。这样的概念，有可能就是该文化最具民族特色的内核所在。 提倡“家国天下”的“侠”文化，既内化了儒家理想，又充分发挥了道家乃至老庄修身、逍遥江湖的特色，可以说是中国价值观集大成者。对西方玩家来说，要在游戏中既消化大量中国历史，又理解游戏中传递的这种中国价值观，门槛属实过高了。 前文也有充分阐述，中国游戏方面的“文脉”，一直没有充分发掘；年轻的中国游戏人，哪怕是游戏科学这样天赋异禀的创作者集群，也积累了十年之力，吃足了新技术的红利，同时又受惠于中国游戏人积压的民族主义热情，才发挥领头羊效应，奇迹般地做出了《黑神话》。而游戏科学可能只是一个特例，并不能代表这个年轻产业的大多数开发者。中国游戏市场的产值很高，但《黑神话》才真正向世界打开了一扇文化意义上的“游戏大国”之门。要维持住这扇门，需要用生态学的眼光审视作为一整个复杂生态体系的中国游戏产业。 这个年轻的产业今年也不过三十而立，正在蓬勃发展之中。从早期单机游戏人的筚路蓝缕，到消费游戏的丛林逻辑统治网游、手游市场，再到《黑神话》众望所归地“荡开南天门”为中国游戏产业带来新的可能性，如何集社会各界之力，维持住“文脉”，以游戏的方式来做文化的表达，同时实现经济上的可持续盈利，是我们应该持续关注的问题。 # 注释 ［1］［丹麦］Jesper Juul，Half-Real：Video Games Between Real Rules and Fictional Worlds，MIT Press，2011，p.16. ［2］由于国内对于游戏研究作为专门领域的历史不够熟悉，使得有些概念被媒体和学界误译与误用。比如将ludology译为游戏学，以其来代指游戏研究领域的做法。实际上，Ludology是一个阶段性的历史概念，是这场争论中为与叙事派观点对立而由Gonzalo Frasca特地使用的一个概念，它并未在这场争论之后取得独立的学术生命。从争论中诞生的独立研究领域，称呼自己为“游戏研究”（Game Studies），并将其定义为一个开放的跨学科领域。游戏研究领域拒绝称呼自己为游戏学的主要原因，是因为“学”暗示的规整的学科架构和严格的学科边界，是这个新兴学科不愿追求的。在论争中作为游戏派学者崭露头角的领域奠基人艾斯本·阿尔萨斯、杰斯帕·朱尔；领域中活跃的学者伊恩·博戈斯特等人都在回顾这场论争时强调实际上游戏派与叙事派的核心观点与学术背景都很相似，当时的争端是历史的产物；实际上并不存在独立的“游戏学”，叙事研究也仍然是游戏研究的一个重要组成部分。 ［3］这场论争的学者们大多至今仍活跃于游戏研究领域中。论争双方的论点，叙事派参见Jane Murray，Hamlet on the Holodeck：The Future of Narrative in Cyberspace，1997；互动派参见Espen Aarseth，Cybertext：Perspectives on Ergodic Literature，1997；Gonzalo Frasca，“Ludology meets Narratology”，1998；Espen Aarseth，“Computer Game Studies，Year One”，Game Studies，Vol.1，Issue.1，July 2001。朱尔的立场较为居中，认为互动与叙事对于游戏都很重要，参见Jesper Juul，“Games Telling Stories：a brief note on game and narratives”，Game Studies 1，2001；Jesper Juul，Half Real：Video Games between Real Rules and Fictional Worlds，MIT Press，2005. 关于这场论争的回顾与后续发展，参见Ian Bogost，“Videogames are a mess”，DiGRA Keynote Speech，2009。 ［4］［英］约翰·伯格著，王雅华译：迈向可见之物的小理论，商务印书馆2023年版，第17页。 ［5］何威、刘梦霏：游戏研究读本，华东师范大学出版社2020年版，第1页。 ［6］佛菩萨游于神通，化人以自娱乐，曰游戏。又戏者自在之义，无碍之义。——《维摩经》 （推文标题为编者所加）

 写这篇文章的初心是自己在开发新项目的时候找了很多的参考，然后发现了不少有趣的手机游戏。也让我重新审视了一下手机这个平台应该以一种什么理念去做游戏。 这个推荐列表的游戏有以下几个特点： - 核心理念十分好懂,没有冗长和破坏心流的教程 - 更适合在手机（正常尺寸）而非平板或插上手柄体验好上一个层级 - 付费方式为买断或者去广告，一些订阅制的Netflix、Apple Arcade也不包含 - 这个清单所有游戏基本都可以在安卓的谷歌商店或者TapTap以及外服的App Store玩到 - 移植游戏必须适合手机这个平台或者专门做了操作优化 # 卡牌/可重复游玩类 Balatro  大名鼎鼎的《小丑牌》，作者在移植到移动平台的时候特意优化了操作方式，如果你在iOS平台游玩还能感受到极其细腻的震动反馈。 Slay of the Spire  另一款久经检验的时间杀器，也算是带火了DBG+Roguelike这个类型，马上就要出续作了。 雪居之地  特色是组队和战斗队形的DBG+Roguelike，美术和动画很不错。 骰子地下城  特色是扔骰子然后分配点数的回合制Roguelike。 迷你地铁  动态分配线路模拟城市地铁运行的游戏，还有一个很好玩的续作迷你公路可惜在移动端AppleArcade独占。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; # 音游类 律动轨迹  《Phigros》团队的第二款游戏，特色是华丽的铺面演出和全屏打击判定的玩法，使得它比起一众更适合在平板上玩的音游来说手机体验也毫不逊色。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 冰与火之舞  《节奏医生》团队的另一款一键音游，引导和演出做的都很好，往往还能带给你意想不到的感觉。 # 平台/动作类 Dadish Collection  Dadish系列三款平台跳跃游戏的合集，每个关卡都比较较短小精悍，不过有鼻子有眼甚至还有BOSS战。 Dadish 3D  像马力欧一样变成3D平台跳跃版本的Dadish，一样延续了短小精悍的关卡设计。 Be Brave, Barb  和Dadish系列同一个作者，玩法变成了自动行走寻找时机跳跃来达到终点。 Catbird  一款以跳跃和滑翔为主题的可爱像素平台游戏。 Mushroom 11  通过消除主角末端来让主角前进，“跳跃”的另类平台游戏。 跑酷老奶奶  外表可能看不出来，不过这款游戏给传统跑酷游戏引入了关卡设计和收集要素等各种机制，玩起来十分有趣。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; Vampire Survivors  专门为了手机适配玩把视角换成了竖屏 # 解谜类 Linelight  极简主义画风的优秀解谜游戏 Baba Is You  知名推箱类解谜游戏，核心玩点在于玩家可以改变游戏的“规则” A Good Snowman Is Hard To Build  一个堆雪人为主题的推箱解谜游戏 LOK Digital  一款桌面解谜游戏的惊艳电子版，手机还适配了竖屏，核心玩法是用各种咒语涂满格子。 Sokobond  以化学为主题的推箱解谜游戏。 Cosmic Express  规划路径的一笔画解谜游戏 Sokobond Express  结合了上面两款游戏特色的化学一笔画游戏 SnakeBird/Snakebird Primer  结合了贪吃蛇特色的独特解谜游戏 人力资源机器（程序员升职记）  一个背景讽刺大公司黑色幽默、核心类似于汇编语言的编程游戏 Railbound  以搭建铁轨为主题的可爱解谜游戏 高尔夫之巅  把高尔夫拆分为了卡牌解谜游戏 Papers,Please  经典独立游戏，专门为手机平台做了 竖屏和操作适配移植。

<blockquote><p>在竞争激烈的餐饮SaaS市场中，销售团队面临着如何精准把握客户需求、有效应对竞争对手的双重挑战。本文从TOB产品运营的专业视角出发，深入探讨了餐饮SaaS系统销售如何通过SWOT分析、PEST分析、五力模型以及QCDMS分析法等工具，全面洞察市场环境、竞争对手和自身优势，从而制定出知己知彼、百战百胜的战略计划。</p> </blockquote>  清晰SOWT分析，有利于让产品运营建立更高维度的全局观，逐渐学会从行业的角度看待产品，理解业务。 我们要思考清楚为什么要做SOWT分析，通过了解行业的发展规律和阶段，保证自己的运营方向更有价值。 方便产品运营根据行业特征让产品工具价值最大化，更为直观地体现为树立自身专业的形象。 我们接下来应该怎么做呢？ 首先从具体的思维角度来讲的话，逐渐学会通过“问题”来获取答案。我们需要建立起自己的SEO的意识。 当面临新业务新问题不知道如何去解决时，放心一定有人走过你的路，学会在互联网上提个好问题，有利于自己快速找到想要的答案。 现在是互联网社会，所有的行业里面的表层知识内容都可以通过关键词找到初步的答案。 那么我们平时可以怎么做？ 比如说我们可以关注自己所在行业的热点新闻，比如说微信热搜榜、抖音热榜、快手热榜，日常在我们平时用得最多的工具－手机，刷手机的时候注意一下行业的关键词。以上是建立自己SOWT意识的前提。 接下来是结构化公司的竞争洞察优势。第一步是环境因素分析，这里我们就要用到PEST分析法，首先我们PEST分析法第一个分析来自政府政策和法律， 主要的目的是看我们整体的营商环境，从宏观维度看政策，宏观维度时刻保持对于政策的观察，首先在官方平台要搜索你们的关键词行业的关键词，从上至下，比如说从央视新闻，我们要看到播报出了哪些内容，同样我们也要看各地方政府对于国家的政策，具体的执行情况怎么样。 第二个是看发展，看行业相关的经济的指标。那么关于经济发展我们需要具体关注哪一些？ 比如说需要关注的是经济周期，经济周期就是看什么？看行业的具体容量，通过行业的市场容量判断自己业务的上涨的空间。那么笔者最常用的是在公众号当中，通过行业关键的搜索，找到针对自己行业专门研究垂直类的公众账号进而找到每年度的行业报告。 然后通过体量看问题，那么在行业研究报告当中，重点关注在这个行业当中，比如说服务行业，服务行业当中作为管理者，作为从业者，他们面临的不同的问题，相同的问题是什么？而这些问题一旦能够通过工具解决，就能体现SaaS类工具的价值，能够解决多大的问题，就能够创造多大的价值。 同样我们也要关注到通货膨胀、失业率、可支配金额等等因素。为什么要关注这些？一方面我们通过这个行业了解到了市场的体量和这个行业或经营者行业的经营者从业者面临的那些问题。 根据经济水平情况，判断我们对于企业的定价策略，我们在定价的时候就要考虑到客户的客户可支配收入，客户能够接受的成本范围及大体是多少，当经济发展情况比较好的时候，我们只需要解决行业内的表面的问题，或者仅仅是效率维度的一个提升，就能够获得很大的收益，这一点相信我们的TOB行业从业者非常有体感。 在2019年疫情之前，作为TOB企业客户而言，对于工具的要求只是存在于这个工具用起来了就可以了，如果在某些环节提升效率就可以了。 随着我们经济发展走进周期，以及作为TOB企业本身自身发展会面临一定的瓶颈的时候，也就意味着对于我们的工具提出了更高的要求。 过去TOB客户是挣100块钱一块钱，他并不会在乎这一块钱能够给他创造多大的一个价值，现在他只能挣5块，而现在还是要让他花一块钱的话，那么在这个时候他就非常关注他所花出的每一块钱能够给他创造多大的价值。 所以说我们要时刻关注我们整体的一个经济的经济发展的情况，因为经济发展的情况会影响到我们的TOB企业的决策者对于此次购买的价格预期是怎么样的。 第三个就是关注社会环境，社会环境是市场需求，供需关系市场的需求到底是怎么样的？客户的需求是个性化的需求，还是普遍需求？你能够满足这个需求，还是大家都能够满足这样的需求？满足客户需求的过程中难度是怎么样的，都需要我们进行清晰地考量。 第四个是看竞对，那么我们如何去了解竞对，其实可以通过以下途径，比如说各类的广告监测网站比如5118或梅花网等这些专业数据与新闻监测的平台，在上面我们可以以竞争对手名称进行关键词的搜索，这是类似于专业付费的维度去实现。另外一种方式是通过竞对的官方的自媒体，比如微信公众号，微博短视频平台，看他最近有哪一些关于融资合并/新技术开发/自身架构调整。 第五个是生活方式，生活方式虽然说不能在短期内产生变化，但我们一定要关注整个市场过程当中，由于科技带来的给予使用者的改变的生活方式都有哪些？ 包括我们对于人员的教育水平以及区域的特性，因为区域的特性—幅员辽阔，每一个地方它对于工具的理解，对于业务的理解可能会存在一些偏差，那么我们如何去更好地处理这些特性，也是作为产品运营需要考虑的点。 第六个是技术水平。关注自身以及竞对是否有重大的技术的突破，以及我们能否在自己的产品当中建立起对应的技术壁垒。 我们同时还要关注新技术的发展，新技术的发展它不是从0~1突然之间产生的，它是肯定符合从0-0.1-1的过程，那么如何在萌芽的阶段观察到竞争对手有对应战略规划， 其实我们可以通过对方的招聘信息来去预估对方业务发展的方向，比如说通过智联/boss以及竞对官网发出的社会招聘，通过招聘岗位来去判断新业务发展的方向。 以上就是通过PEST分析法去了解我们外部因素，更好地了解外部因素对于整个行业的了解。 那么接下来是通过五力分析法更深层次的竞争优劣势的罗列。 五力分析法： 第一个来自替代品，作为产品运营所拿到的产品，要考虑到的是自己运营的产品所具有的功能，其他的替代品是否能够达到同样的效果，前面讲到了，那么不光我们要了解的是竞品，而要了解的更多的我们要了解的是替代品，因为替代品的包含范围里面包含了同级别竞品。 那么作为TOB企业而言，最难做的就是培养使用者的使用习惯，针对使用者。 那么我们要关注的替代品有哪些呢？这个时候我们的视野就不要放在本行业内了，我们要关注客户根据客户不同阶段对于业务发展的不同的诉求，所以说我们更加要关注替代品有哪些。 那么对于替代品而言，我们需要做的是什么？需要做的当我们获取到一个替代品之后，基于各基于产品质量等交付各种各样的因素，多个维度来去明确地列出来。 第二个是客户。那么对于客户的购买情况，以及他是否能够通过产品使用来去给予客户的转介绍的情况，包括客户的忠实程度。其中复购率其实体现了对于客户的分析，你的产品给予客户最终交付的价值。 最理想状态是客户会做转介绍，这意味着什么？意味着产品的稳定/交付的稳定，所以说我们判断无论是产品，还是说我们给客户提供的服务是否真的符合甚至超过客户的预期，就看他的增购/续费情况就足以了。没有达到他的需求是一定不会产生任何的增购/续费，或者是他没有更好的替代的方案。 第三个看供应商，其实对于我们每一个公司而言，都在社会当中的完整的链条当中发挥各自的职能。同样我们作为TOB的企业，那么我们的供应商，它自身的竞争优势是怎么样的呢？ 其中包括它的产品质量的稳定性，以及它能够给到供货价格，包括我们结算的周期到底是怎么样的？所以说对于供货商，它的竞争因素也需要做进一步的分析。 第四个是现有竞争者，我们要明确地了解现有竞争者当下的一个同行的竞争的程度是怎么样的，竞争程度是完全垄断，还是寡头垄断，还是自由竞争？处于如果是自由竞争的话，意味着什么？意味着我们和企业之间差异较小，所以说竞争会更加激烈。 那么我们要关注的是什么？我们时刻关注的是市场占有率/销售增长率/产品利润率，把握好这三项作为产品运营的话，那么我们才能够制定出更加具体的竞争策略出来。 那么关注当下的竞争者之外，我们还需要关注我们的潜在竞争者，意味着可能在当下他没有什么力量和你去在市场上“掰手腕”，而实际上确实因为它的存在给你造成了什么？产品价格的下降，对于客户价值感的回落，包括市场价市场占有率的下降。 那么我们就要考虑到一下，对于我们的潜在竞争者市场的障碍的程度是怎么样的，以及如何去塑造竞争的壁垒，是通过初期的价格塑造，还是通过核心的技术创新进行塑造我们的一个核心竞争力的。 那么当我们清晰外部因素之后，我们就要通过什么？ **QCDMS分析法来去明确单个产品维度优势和劣势**。 第一个Q：品质上讲，我们要分析自己和竞对的产品服务的安全/稳定/易用等特征，对于具体的产品主要关注哪些方面？首先就是**产品的易用性**，哪一个界面操作起来不需要更高的教育成本，哪个界面整体更加美观，这是处于初步阶段的。 然后是哪一个工具更能够对于业务的管理起到更大的作用，也就是这个产品的管理价值。最后就是我们要考虑到产品的经济性，也就是产品的定价。 第二个C：成本，成本我们就要考虑到主要是两个方面，一方面就是我们的研发成本，分析同等级的产品的研发/销售/服务等等成本。 产品的成本都来自哪里？产品的成本来自研发/销售，后期服务的这些成本，同时对于成本而言，我们每天应该思考如何降低成本以及实现成本的最小化，这是产品运营人员应该经常思考的问题。 举一个具体简单的例子，什么是较高成本的行为？对于销售机构而言，如果说总部人员带领一线伙伴做完项目，做完培训之后，他下次基于你上次培训的内容，还想要找到你，也就意味着两件事情，哪两件事情呢？ 第一，你做的事情并没有那么专业，你做的效果并没有那么好。第二他对于你有很强的依赖性，自己没有认真学习。 针对第一种情况，需要从自身找到问题，提升自身的专业性。针对第二种情况，就要和他明确地表示如果再不认真学就要付费了，至于是否真实付费，可以根据企业自己的情况决定。 第三个是效率，我们要分析的是什么？比如分析产品人均附加值，产品的销售目标是否能够达成现有团队人员的盈亏平衡，以及未来团队发展扩张带来的费用增加。做同样的事情，我们是否比对方更有优势？ 从产品运营的角度，你能够做的最直观的提升是交付效率，在没有经过你培训之前，对于交付的效率可能平时他需要交付5个小时，但是经过你的培训和梳理之后，实施人员只需要交付一个小时就可以了，这样对于整个企业经营来说，它的交付效率得到很大的提升。 第四个是产品设计，产品设计规划体现在我们产品的研发－技术创新的能力，对于产品运营人员在于我们个人的能力是否能够得到持续的精进，比如说产品经理负责产品功能的研发，而产品运营在产品创新功能的基础之上进行锦上添花，做更有价值的交付。从实操落地维度的运营方案，让产品的价值得到最大化程度地呈现。 第五个是人才/设备/物料/方法/工具。对于企业需要重点地分析，能够独当一面的人到底有多少？产品软硬件的稳定性是怎么样的？ 包括我的制度流程方法论是否已成体系。那么对于产品运营而言，你就要考虑到的是否建立销售体系、实施体系和运营体系三大体系，建成后进行不断地优化，同时以体系的方式对于一线进行赋能并确保一线伙伴都学会，这样能够最大提升我们整体化的核心竞争力。 最后一个是销售与服务，一方面是我们如何把产品卖出去，另一方面是如何让客户做得更好，这里需要TOB运营做的工作是协助销售团队实现销售目标的最大化，同样服务协助售后团队对于客户的解答更具专业性，形成FAQ手册极大的售后的效率，降低售后的成本。 好，那么我们当把以上的PEST的分析以及五力分析法，包括QCDMS分析法，把这些内容罗列出来之后，就要把这些内容进行矩阵的填入，那么填入的话就可以放入非常经典的2元4项的图中，按照我们的重要紧急影响程度分成不同的等级，然后我们进行清晰的一个罗列。 根据我们制定的SWOT分析的矩阵，接下来就要制定对应的战略计划，那么如何战略的一个计划？制定战略计划的基本原则是什么？制定战略计划的基本的原则就是发挥优势因素，分析劣势因素就是不要盲目做追随，而是要清晰的知道你自己的核心优势在于哪里。 你的核心优势可能有时候并不是只在于你的产品体系上，可能在于你的销售体系上，以及售后体系上，甚至运营体系上，哪一项的优势更强，那么我们要充分发挥对应的优势，同时在发挥优势的时候弥补自己的相对劣势。 产品运营如何发挥优势去弥补劣势呢？应当以完整战术的方式进行呈现，就是我们的人员要有不同的一个分工，人员上有第二个是利用机会的因素识别出来威胁的因素。 我们当下有哪些机会，以及通过我们潜在竞争对手，我们能够识别出来有哪些威胁，你如何去规避。这也是需要产品运营在整体的产品运营规划思考上，需要想清楚这个问题。 考虑过去－立足当前，基于未来制定对应的战略，更需要产品运营去做了，是因为产品运营是产品垂直线里面最懂业务的人，环境会发生改变，产品可以功能可以变化后呈现在客户的面前，但是**业务的本质是不会变**的。 如何找到业务的核心，以及如何建立自己的竞争的优势。那么我们思考地想清楚这些原则之后，制定对应的战略计划， SO组合就是前面讲到的利益属于增长型战略利用最大的优势和机会，找到自己的优势，以及在优势过程当中发现了哪些机会，重点的我们实现最高速的增长. WO组合是扭转调整战略方向进行战略的转型， ST组合是多种经营，从品类或行业多种经营扩大产品链和领域，其实对于多产品工具公司而言，这一点是非常重要的。 WT组合防御，你如何防御对手，从实际落地角度，这一点是比较难的。 那么我建议的就是做最大程度业绩增长的战略，当我们根据战略战术的各项原则，知道如何去做制定出来之后，就可以根据我们的目标，通过PDCA以及过程监控，最终实现我们想要的结果 作者：张兴，《产品运营指北针》作者；微信公众号：不打杂运营 本文由 @餐饮SaaS产品运营 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。

<blockquote><p>从文字到图片，再到视频，AI的生成能力为创作者提供了无限的可能性。本文将带你走进AI生成美女外观内容的世界，从基础教学到实战技巧，深入探讨如何通过AI工具解锁美女外观文字的无限可能。</p> </blockquote>  我知道大家应该都喜欢看美女，这应该是人之常情，不要不好意思，我就喜欢干完活之后不带脑子刷会抖音小姐姐。 比如就像这样的：  简单来说就是让AI生成关键词，然后用AI根据关键词生成图片，再用AI生成视频，最后进行调整，就得到了属于你自己定义的“内容”。 ## 创作趣事 很早之前，我是玩摄影的，拿着笨重的单反相机，出去找个小姐姐一顿咔擦咔擦的拍摄，使用M档，大光圈，IOS200，井构图，色温5200，一天要上拍上数百张。哪怕小姐姐只是嘴角动一下，都得留下几张。回来后，在导入到电脑上，选图，P 图，裁剪，后期调整，终于再花费上数十个小时后，得到了几张肤白貌美、各式风格、姿态各异的妹子照片。 现在，有了 AI 之后，只要我想，理论上我就可以拥有无数小姐姐的美图，比如，我想要生成一位在宇宙飞船中穿着古装的漂亮小姐姐，脑海中浮现出的画面是既充满古典韵味又极具科幻感的奇妙组合。 当我把这个想法转化为关键词输入到 AI 工具中时，AI会生成的图片呈现在眼前时。画面中，东方女性，真人，女性身着飘逸的古装，衣袂飘飘，仿佛穿越千年而来，手持利剑；而她身后的宇宙飞船，闪烁着科技的光芒，各种复杂的仪器和绚丽的星空背景相互映衬，完美地融合了古典与科幻两种元素。 那种奇妙的视觉冲击，让我对 AI 的创造力有了更深的认识 。 如果是之前，那我不得先让小姐姐穿着古装，然后拍上几十张，然后回去在电脑上先手动 P 太空，然后 P 战舰，最后在 P 美图，没两三个小时怎么搞得出来？现在，呵呵，分分钟搞定。  ## 生成不同的提示词，探索更多可能 为了生成更多样化的美女图片和视频，你可以尝试使用不同的提示词来激发你的创意。例如：“UHD，8K，BMP 照片，高质量，办公室，甜妹，挂脖抹胸内搭，冬季小开衫，辣妹，少女，光腿，包裙臀，长腿”  这里我们要注意，现在的 国产AI 是可以做到中英混用，也可以单独用中文，也可以单独用英文。我们需要理解一些专业的词语，要知道这些常规表达文字之外的内容，是做什么的，有什么用。比如，UHD：超高清。BMP 照片：图片格式。  通过不断尝试和调整提示词，你可以发现AI 的无限可能。无论是想要打造唯美的古典美女，还是充满未来感的科幻美女，现在的 AI软件都能满足你的需求。让你的创意在数字世界中自由飞翔吧！ ## 使用豆包生成关于美女的描述 ### 步骤1：输入美女描述提示词 在豆包APP的输入框中，输入你想要生成的关于美女的描述提示词。例如：“一位身着华丽长裙的中国古典美女，五官精致如画，气质温婉如兰，正漫步在繁花似锦的园林之中。”豆包会根据你的提示词，迅速生成一段符合你要求的文字描述。  ### 步骤2：调整与优化提示词 如果你对生成的结果不太满意，可以尝试在提示词中加入更多细节描述，或者更换不同的词汇和表达方式。豆包支持多次尝试，直到你找到最符合你心意的描述为止。  ### 步骤3：专业性表达 如果你是一个普通的玩家，那么上述的词语就是你常用的内容；但如果你是一位专业的玩家，那么构图方式、人物属性、光感、场景、条件这些内容，都需要在你的描述内容中。就比如说光感，如果你没有任何的描述，那么大概率是以白天为基础，然后再根据你后面的的一些条件，豆包会进行一个假定的范围；再生成内容后，算法会根据生成的图片再次优化调整，可能会出现白天、阳光等客观条件。  ## 关键词秘籍 关键词在 AI 生成漂亮小姐姐的过程中起着至关重要的作用，精准且富有想象力的关键词能够让生成的图像更加符合你的预期。下面为你分享一些撰写关键词的技巧和方法 。 - **描述外貌特征**：要生成漂亮小姐姐，首先要详细描述她的外貌特征。比如，头发的颜色（黑发、金发、红发）、长度（长发、短发）、发型（卷发、直发、马尾辫）；眼睛的颜色（蓝眼睛、棕色眼睛、绿色眼睛）、形状（大眼睛、杏仁形眼睛）；脸型（圆脸、椭圆形脸、心形脸）；还有肤色（白皙、棕褐色、深色皮肤）、嘴唇的形状和颜色等。例如一个有着黑色直发、杏仁状棕色眼睛、小圆脸和红润嘴唇的女孩 。 - **体现风格特点**：不同的风格会让漂亮小姐姐呈现出截然不同的气质。可以描述她的整体风格，如 写实风格、插画风格、动漫风格、奇幻风格等；也可以具体到某种艺术流派，像 文艺复兴风格、印象派风格、蒸汽朋克风格等。例如一个动漫风格的女孩，有着夸张的大眼睛和彩色的头发、。 - **设定场景环境**：场景能够为漂亮小姐姐增添故事感和氛围感。可以描述她所处的场景，如在一个满是鲜花的美丽花园里、在背景是日落的海滩上、在一家温馨的咖啡店里等；还可以添加一些环境元素，像周围有蝴蝶飞舞、在星空下等。比如：西方，白人女性，身材高挑，文艺复兴风格，金色长发，带着金色耳环，蓝色眼睛，厚厚的嘴唇。在黎明时分站在森林里，阳光透过树木洒下 。文艺复兴风格，强烈色差对比。  通过以下实例对比，你可以更直观地感受到关键词对生成效果的影响 。 **示例一**：简单关键词 “一个女孩”，生成的图像可能只是一个普通的、没有太多细节和特色的女孩形象。 **示例二**：增加关键词 “一个棕色长发、身穿红色连衣裙、面带微笑的美丽女孩”，生成的图像会更清晰地展现出一个有着棕色长发、穿着红色连衣裙且面带微笑的漂亮女孩，但整体画面可能还是比较单调。 **示例三**：进一步丰富关键词 “一个迷人的女孩，有着棕色的长卷发，穿着一件红色的晚礼服，上面有闪闪发光的图案，站在俯瞰城市的阳台上，脸上带着温柔的微笑，背景中闪烁着城市的灯光”，此时生成的图像不仅人物形象更加生动、立体，而且场景丰富，富有故事感，能让人感受到女孩在浪漫夜晚的迷人魅力 。 由此可见，在撰写关键词时，要尽可能地详细、具体，充分发挥想象力，将你脑海中对漂亮小姐姐的所有想象都用关键词描述出来，这样才能让 AI 生成出令你惊艳的作品 。  ## 把豆包生成的文字使用在即梦中生成美女的视频 **步骤1：**打开即梦AI APP或访问其网页版。在首页找到并点击“视频生成”功能，准备将文字描述转化为生动的视频画面。 **步骤2：**粘贴提示词并设置视频参数 在即梦AI的视频生成界面，粘贴你从豆包复制过来的文字描述作为提示词。然后，根据你的需求选择合适的视频风格（如古风、现代、科幻等）、运动效果（如旋转、缩放、平移等）以及生成时长等参数。一切准备就绪后，点击“立即生成”按钮，等待片刻，即可欣赏到由你的文字描述转化而来的美女视频。 这里要注意，无论是豆包，还是即梦，都不要出现违规的词语。我们这里是在探讨技术的可行性，如何更好的利用软件来增强自己的学习技能，提升自己的能力，而不是做一些非法事宜。  ### 步骤3：专业性表达 我们可以进一步调整视频的运动效果（如添加平滑的过渡动画、调整运动速度等）、背景音乐（选择一首与视频风格相匹配的音乐）、生成时长等参数。调整完毕后，点击“立即生成”按钮，即可将静态的美女图片转化为动态的视频画面。 【视频有点过于动感，犹豫再三还是放弃上传了～】 这里还是回到上面的问题，如果你是一个普通的玩家，那么上述的词语就是你常用的内容；但如果你是一位专业的玩家，那么构图方式、人物属性、光感、场景、条件这些内容，都需要在你的描述内容中。 首先 AI 软件是一种无限制思维的定义，当我们没有给定义说明的时候，AI 会无需的散发思维，会出现超越你想象的内容，但方向是无须的。为什么我们需要进行定向的矫正，因为很多的时候用户出图是有指向性的，比如我现在要生成古装美女，要求小桥流水人家，要求古琴。但如果我们不做任何限制，那么很多的条件就会有偏差。 其次，AI 目前的智能化程度还不够，在此阶段，我们还需要好好学习如何表达自己的需求，比如前面说的光影啊、比例啊、构图啊，这些 AI 是无法直接定义的，还需要人为的去做设定。 ## 关键词秘籍 **输入关键词**：中国女性，黑色长发，黑色长发，黄色丝绸上衣，黑色皮质短裙，皮肤白皙细腻，夜色，坐在公园的台阶上。  **调整参数**：在输入关键词后，你还可以通过添加一些参数来进一步调整生成图像的效果。例如，“–ar 16:9” 可以设置图像的纵横比为 16:9；“–quality 2” 可以提高图像的质量；“–stylize 100” 可以调整图像的艺术风格强度等。这些参数可以根据你的需求和喜好进行灵活调整 。  文生图片时，提示词一般要有以下几个要素：主体、细节、背景地点、构图。 - 主体呢就是一个颜值小姐姐，需要丰富人物的细节，比如服装、身材、样貌、皮肤、发型、姿势等。 - 环境和背景也很重要，要有丰富的场景和地点描写细节。 - 另外还有构图方式，比如中心构图、专业构图、大师构图。 - 还要有画质要求，比如 8K 超清画质或超高清。 那根据这些，做了一个提示词例子： 文生图：主体+人物描述+背景地点+构图+画质 主体：人像摄影 人物描述：一位具有东方古典美的中国女性，瓜子脸，西昌的眉毛如弯弯的月牙，双眼明亮而深邃，犹如夜空中闪烁的星星。高挺的鼻梁，樱桃小嘴微微上扬，透露出一丝诱人的微笑。她的头发如黑色的瀑布般垂直落在减胖两侧，微风轻轻浮动发色。肌肤白皙如雪，在阳光下泛着微微的光泽。她身着乙烯白色的透薄如纱的连衣裙，裙摆在海风中轻轻飘动。 环境/背景：地点是在一个宁静的热带海边，沙滩细腻柔软，呈金黄色，上面散落着一些贝壳和 海星。海浪轻轻拍打着岸边，泛起白色的泡沫。远处的海绵波光粼粼，与蓝天香姐，水天一线，让人陶醉在这如梦如幻的美景之中。 构图：采用三分构图，美女位于画面的右下方三分之一处，视线朝着远方的海平面。背景是广阔的蓝色大海和金色沙滩，天空中飘着几朵白云。 画质：8k高清，呈现出细腻入微的画质，每一粒沙子、每一朵浪花都清晰可见  当然，如果觉得提示词细节还不够丰富，还可以把提示词发给 AI ，让它帮你丰富一下。 然后根据提示词，在可灵文生图上就生成了一张美女图片，这就算完成了。 注意，在可灵这里提示词叫做创意描述，总之都是一个意思。 ## AI 技术 你是不是很好奇，AI 到底是如何做到 “凭空” 生成漂亮小姐姐的？这背后涉及到一些复杂却又十分有趣的技术，其中生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）是最为关键的两种。 ### 生成对抗网络（GAN）：创意与对抗的碰撞 生成对抗网络就像是一场激烈的 “猫鼠游戏” ，由生成器和判别器这两个 “对手” 组成。生成器的任务是发挥它的 “想象力”，根据输入的随机噪声，努力生成以假乱真的漂亮小姐姐图像，就像一个技艺高超的 “造假者”。而判别器则扮演着 “火眼金睛” 的 “鉴别专家”，它的职责是仔细分辨面前的图像究竟是真实的照片，还是生成器伪造出来的。 在训练过程中，生成器不断调整自己的生成策略，试图骗过判别器；判别器也在持续提升自己的鉴别能力，不被生成器的 “诡计” 所迷惑。它们就像两个相互切磋、共同进步的高手，在一次次的对抗中，生成器生成的图像越来越逼真，判别器的鉴别能力也越来越强。当判别器难以分辨真实图像和生成图像时，就达到了一种理想的 “纳什均衡” 状态，此时生成器生成的漂亮小姐姐图像，足以以假乱真，让人惊叹不已。  ### 变分自编码器（VAE）：编码与解码的奇幻之旅 变分自编码器则像是一位神奇的 “翻译官”，主要由编码器和解码器两部分构成。编码器的工作是将真实的漂亮小姐姐图像 “翻译” 成一种隐藏的、抽象的向量表示，这个向量就像是图像的 “密码”，包含了图像的关键特征。解码的过程则相反，它把这些抽象的向量再 “翻译” 回具体的图像。 在训练 VAE 时，模型不仅要努力让解码后的图像与原始图像尽可能相似，也就是最小化重构损失；还要确保编码器输出的向量分布符合一定的规律，通常是接近标准正态分布，这通过最小化 KL 散度来实现。简单来说，就是既要保证生成的图像质量高，又要让生成过程具有一定的可控性和稳定性。这样一来，当我们输入不同的随机向量时，VAE 就能生成风格各异但又都自然逼真的漂亮小姐姐图像 。  ## 常见问题解答 在实际操作中，大家可能会遇到各种各样的问题，下面我就针对一些常见问题，结合自己的经验给出解答 。 **生成效果不佳**：这是大家最常遇到的问题之一。有时生成的图片可能与我们预期的相差甚远，比如人物的面部表情不自然、肢体动作怪异、整体风格不符合要求等。造成这种情况的原因可能有很多，关键词描述不准确是一个重要因素。如果关键词过于简单、模糊，AI 就无法准确理解你的需求，自然难以生成理想的图片。例如，只输入 “a beautiful girl”，AI 生成的图片可能会比较普通，缺乏特色。这时，我们就需要像前面提到的那样，尽可能详细地描述人物的外貌特征、风格特点、场景环境等，让 AI 更清楚我们想要的是什么 。另外，参数设置也会对生成效果产生影响。不同的 AI 工具可能有不同的参数选项，比如图像的分辨率、艺术风格强度、生成图像的数量等。我们需要根据具体需求和工具特点，合理调整这些参数，以获得更好的效果。比如，在使用 Midjourney 时，如果想要生成更具艺术感的图片，可以适当提高 “–stylize” 参数的值 。 **图片模糊或分辨率低**：有些朋友可能会发现生成的图片不够清晰，或者分辨率较低，在放大查看时会出现模糊、锯齿等现象。这可能是由于图片压缩、网络传输、设备显示等原因导致的。首先，检查一下你生成图片时的设置，确保选择了较高的分辨率和质量选项。如果是在网络平台上生成的图片，可能会因为平台为了节省存储空间或加快加载速度，对图片进行了压缩，导致质量下降。此时，你可以尝试下载原图，或者查看平台是否提供了高清下载的选项 。另外，设备的显示效果也会影响我们对图片清晰度的感知。如果你的设备屏幕分辨率较低或显示效果不佳，可能会让图片看起来比较模糊。可以尝试在不同的设备上查看图片，或者调整设备的显示设置，以获得更好的视觉效果 。如果以上方法都无法解决问题，可能是 AI 工具本身的算法存在一定的局限性，导致生成的图片质量不高。这种情况下，可以尝试更换其他 AI 工具，或者等待工具的更新和优化 。 **版权疑问**：随着 AI 生成内容的日益普及，版权问题也越来越受到关注。很多人会担心自己使用 AI 生成的漂亮小姐姐图片是否存在版权风险，能否用于商业用途等。目前，关于 AI 生成内容的版权归属，在法律上还没有明确统一的规定，不同国家和地区的法律规定也存在差异 。一般来说，如果 AI 生成的图片是基于用户输入的独特创意和描述，且没有直接抄袭他人的作品，那么用户对生成的图片可能享有一定的版权权益。但如果 AI 工具在训练过程中使用了大量受版权保护的图片数据，且生成的图片与这些训练数据中的某些元素相似度过高，就可能会引发版权争议 。因此，在使用 AI 生成图片时，建议大家遵循相关法律法规和平台规定，不要将生成的图片用于未经授权的商业用途，避免侵权风险。如果不确定图片的版权情况，可以咨询专业的法律人士，以获得准确的法律建议 。另外，一些 AI 工具会明确说明生成内容的版权归属和使用规则，在使用之前，一定要仔细阅读这些条款，了解自己的权利和义务 。 ## 未来已来：AI 美女的无限可能 AI 生成漂亮小姐姐的技术，正以惊人的速度发展着，不断突破我们的想象。如今，它已经在广告、游戏、影视、社交媒体等多个领域得到了广泛应用，为这些领域带来了全新的活力和机遇 。 随着 AI 技术的不断进步，我们有理由相信，未来 AI 美女的形象将更加逼真、生动，她们的应用场景也将更加广泛。或许在不久的将来，我们能够看到 AI 美女与真实人类进行更加自然、流畅的互动；在教育领域，AI 美女可以作为虚拟教师，为学生提供个性化的学习辅导；在医疗保健领域，AI 美女形象的健康助手可以陪伴患者，给予关怀和鼓励 。  整个过程下来，最关键的还是文生图片的提示词，因为这是决定小姐姐和其她人长相、穿着、环境不一样的地方。 所以，不要犹豫，勇敢地加入到 AI 创作的大军中来吧！去探索、去尝试，发挥你的无限创意，用 AI 生成漂亮小姐姐，创造属于你自己的精彩世界 。同时，我们也要理性看待 AI 技术带来的影响，关注其可能引发的伦理、法律等问题，共同推动 AI 技术的健康发展，让它更好地为人类服务 。 **专栏作家** 老虎~色，公众号：产品经理有话说，人人都是产品经理专栏作家。13年产品经理经历，涉及商业设计、业务转型、产品架构定义、个成成长等方面。自学AIGC落地应用，目前在鸿蒙场景做产品服务工作。 本文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。

 作者｜包永刚 编辑｜王亚峰 英特尔宣布，已任命陈立武（Lip-Bu Tan）为新任首席执行官（CEO），该任命将于 2025 年 3 月 18 日正式生效。 此任命宣布之后，英特尔股价盘后大涨超10%，资本市场对即将上任的CEO给出积极响应。 “陈立武重回英特尔的消息公布后股价大涨，**可能是董事会给了他很大的授权**。”硅谷资深人士浩然对雷峰网表示。 陈立武现年65岁，出生于马来西亚，在新加坡长大，后移民美国，他拥有新加坡南洋理工大学物理学学士学位，麻省理工学院核工程理学硕士学位，以及旧金山大学工商管理硕士学位。 2009年到2021年期间，陈立武担任EDA巨头Cadence的CEO，他也是投资机构华登国际创始人兼董事长，目前还担任Credo Technology Group和施耐德电气的董事会成员。 **陈立武并非突然空降到英特尔。** 2022年11月，英特尔聘请陈立武加入董事会，参与并购委员会的工作。2023年10月，英特尔董事会宣布，扩大陈立武的职责范围，授权监督制造业务。 2024年8月，陈立武宣布辞去英特尔董事一职。 **“去年陈立武离开英特尔董事会关键的原因是他想要裁员并提高效率，但其想法无人支持。”浩然表示。** 目前尚不清楚陈立武上任后的具体策略，但有两个非常现实的难题摆在他面前，**一个是是否要拆分代工业务？另一个是如何调整人事？** **“我觉得陈立武大概率会拆分代工业务，**他似乎倾向于芯片代工和自己制造芯片的业务不能一起做。”芯片公司高管冠宇认为，“他非常重视客户关系，应该会有AI战略。” “英特尔的情况和他担任Cadence CEO时也不同，我认为**陈立武愿意担任英特尔CEO的选择非常勇敢，**但想要扭转英特尔的局面难度太大。**董事会的耐心和给他的时间都是关键。”**冠宇进一步表示。 有传言称，台积电已向英伟达、AMD和博通提议投资于一家合资企业，该合资企业将运营英特尔的晶圆厂，台积电在合资企业中的持股比例将不超过50%，此次谈判尚处于早期阶段。对此传言台积电和英特尔都未回复。 不过雷峰网了解到，**陈立武和台积电多位高管关系较好，**这可能有利于解决英特尔的代工厂问题。 在英特尔人员的调整方面，浩然判断，“陈立武可能会精兵简政，再把一些已经离开英特尔很有能力的人重新请回英特尔。” 不过，英特尔的普通员工都清楚，要裁掉对公司贡献不大的中高层难度极大，再加上英特尔内部复杂的博弈，不难看出陈立武在人员调整方面将面临巨大挑战。 非常熟悉英特尔的俊杰认为，**“新任CEO最大的挑战是如何尽快恢复英特尔的工程师文化，和英特尔的管理风险承担文化，这是顺利推动任何战略的前提。”** “可惜的是，英特尔前任CEO Pat虽然看到了这个问题，但没有办法解决。”俊杰表示。 即便面临多重挑战，也有理由对陈立武的上任持乐观态度，多位对陈立武熟悉的业内人士都对雷峰网表示，**“他的人缘非常好，并且是个战略家。”** 熟悉陈立武的美惠认为，“陈立武很有风度和耐心，愿意倾听和交流，看问题非常透彻，做决定也非常坚决，非常受同事尊敬。” 冠宇也表示，“在公司运营方面，他有勤勉节俭的华人特点，而果断决策是他作为商人的重要品质。” 关于陈立武上任后会带来的改变雷峰网将持续关注，欢迎添加作者微信**_BENSONEIT_**进一步交流。 注，文中浩然、冠宇、俊杰、美惠均为化名

 刚看完《夺命微笑2》里面的设定与桥段跟《某种物质》很像。 实在想不到，女主是饰演真人版阿拉丁里的公主。  跟胖子相识于某QQ群，当我俩互相都不认识，在群里胡逼蛋侃的时候，胖子发了某个jojo立的图片，群里没人对其发表话语评论，让我一语识破。 jojo、光之继承者等等这些漫画、游戏话题如同炒菜前热油煸肉放入料酒时那锅中释放的大量香气般，弥漫了整个QQ群，臭味相投的聊天让我俩倍感亲切。 在一次线下聚会前，我俩先自行见了面，他抱着他的薄机PS2来我家玩游戏。我给他展示当时我入手了半年多的PSP，让他羡慕不已，啧啧称奇。 这台PSP让胖子心里种了草，回去后，没多长时间他卖了自己的PS2换了台白色的PSP，时常找我来玩。  那一年，我刚离开了原公司，他也一样，所以我俩都有大把的闲暇时间可以玩。 PS2上发售的怪物猎人，我冲着CAPCOM的名头也玩了玩，从村庄里懵懂的接了任务跑去如同原始森林般的板块完成任务后，只玩了那么一两次吧，满屏的日文也没玩懂什么意思，这张盘就被我扔到了一边，再也没有碰过了。  已经忘了是胖子还是我提出来联机玩PSP上的《怪物猎人2G》了。 胖子喜欢用太刀。我喜欢看他用太刀，那一招一式颇有些武艺超群装b的侠客感觉。 但我又觉得太刀的长让我好不适应。  刚开始，我只是用剑盾的标准装备，后来无意中使用了双骨镰，自此我爱上了这如同砍瓜切菜的双刀流。尤其是喝了鬼人药的乱舞让我像疯子一样砍杀怪物很是解气。  由于游戏里的武器种类众多，像远程攻击的武器我一个都没试过，里面有个什么狩猎笛，在战场吹着笛子那怪异的音乐配合着自嗨的节奏扭动着，让我跟胖子都觉得挺尬，当然估计有高手玩这个笛子也很棒。 得益于当年汉化组的给力，这游戏汉化后，也终于看懂了药材、装备与材料。 如今能记得的是与胖子合作，第一次见到了野猪王，被野猪王顶翻的我，经常被小猫咪推回老窝。 游戏中的沙龙王，这个潜在沙下的怪物，必须用音爆弹轰出来这样的设定也挺有意思。 狗龙，这货猥琐的样子让我想起了鬣狗。桃毛兽这粉色的放屁猩猩。电龙的诡异脑袋，激昂金狮子的霸气，轰龙的霸道都给我留下深深地印象……  胖子一直是游戏中的先锋，输出极高，我比较笨，不光是因为反应慢，还因为在怪猎这样需要频繁使用食指L键的情况下很是笨拙。 所以虽然联机只有两个人，我在任务中都是后方，时不时地找机会上前偷袭，大部分的输出都是胖子与怪物的对决。 胖子还送了我一个雅号“道具师”因为经常给他传递道具…… 游戏中的染色玉设定我很喜欢，将其扔向怪物后就可以在地图上看到怪物相应的位置，即使它跑到别的图也不怕。 经常会看见把某怪物打得节节败退后，它只要迈步就可以从图A跑到图B,而人力无法像它那样直接到达，只能绕着地图从图A-D-C再到图B,终于跑到这个地图区域，见到这怪物正在呼呼大睡以补血。 游戏中的烤肉桥段很有意思，当把肉块和烤肉架选择好，一阵拉风箱似的音乐响起，烤肉开始了，刚开始不得要领，不是半生不熟就是烤糊了……  猫厨房设计我很喜欢，我喜欢看把一堆食材交给猫厨后，那一桌子丰盛到得一个加强连才能吃完的美食，被我操控的主角全部吃完，拍拍肚子，真的赶超赛亚人了吧？ 某天胖子来了，给我介绍了 “晋级”玩法，开始研究了金手指的用法。 当他跟我提到用金手指如何不减道具时，我听得一头雾水，他惊讶地说你没用过pc上的金山游侠吗？ 说实在话，我属于PC游戏缺失很长时间的人，所以虽听闻过金山游侠却从未用过。 胖子给我详细讲了金手指运行的原理，让我一步步的锁定了道具槽中的道具，后来我俩甚至可以搜索锁定道具槽中好几个位置，只要将需要的道具放入锁定的位置，就可以永不减少。  胖子性格外向，跟谁都是自来熟，某天在外面看见几个小学生在那里玩怪猎，很主动的要跟小孩儿们联机。 玩了几盘后，小孩儿们说不跟你玩了。胖子问为什么啊?小孩儿说晕，晃眼睛……原来，胖子因为有金手指可以无限不停地扔闪光玉，导致屏幕一直亮…… 现在想想，《口袋妖怪》的动画片，某个画面的狂闪，导致有的孩子癫痫。这小孩儿还真有先见之明，要是没及时放弃，没准就让胖子的闪光玉给晃癫痫了也说不定啊，哈哈。 虽然对于金手指，不管是怪猎还是其他游戏的动作高手都嗤之以鼻，但是我和胖子玩起来却很是开心。 因为，有了这个无限道具，我们就可以把怪猎当成炸弹人玩了！ 把炸药桶从小型的一步步升级到超大，自己搬起来移动都费劲，再将其放入无限道具栏中，然后在每一关的BOSS战中将炸药桶放在BOSS的必经之路上，那爆炸后的快感，真的有玩炸弹人的乐趣。  由他带领，我才知道原来可以在自己住房后院种植，做一个庄稼一枝花全靠我……不是，是小猫当家的快乐农夫。 甚至有一段时间，我都觉得我自己是在玩《牧场物语》 游戏里很多场景都让我到现在还能记起它的美丽，有雪山，有原始森林，有天然辽阔的洞穴也有酷热的沙漠。 寒冷的地方要喝热药保持自身的温暖，酷暑的沙漠要服用冷饮降暑，这真是冬天有电扇夏天有暖气……不好意思又串台了。  因为怪猎，我也头一次跟胖子去了避风塘，当时貌似是18元无限畅饮？反正也没啥可喝的，灌个水饱后，就在那里联机。结果没联几局，就一个劲儿地跑卫生间走肾。 我也头一次在那里用PSP体验了连接WIFI上网，你可想而知那会儿的无线路由器应该还没有普及到各家各户，手机也没有什么带WIFI功能的。 老玩家应该都知道，当年有个游戏平台的私服XLINK KAI,我当年就用这个联机过xbox初代游戏，基本流畅没什么延迟。 后来在网上看到KAI平台也支持PSP了，可以在家足不出户联机怪猎了，但是需要购买PSP的“神卡”。其实后来想想，也不是什么神卡，只不过是个USB的网卡，该网卡的协议里支持PSP的WIFI通讯标准就可以。  我也买了一款神卡，但却怎么也连接不上，后来就一直放在抽屉里吃灰了。 最近网上查了查，这个平台还在，只不过已经没有精力去折腾了。 那一年他用的是联想的滑盖手机，我用的是Nokia的N gage。 记得那年的夏天，胖子跟一位好友相约去了天山游玩。 他带着PSP去了，当然他怕我寂寞……不是，是给我找麻烦，把一只刚断奶的小狗放到我那里让我帮忙喂养。 胖子远在天山，用飞信给我发来短信，告诉我天山的景色有多么多么好，他半躺在那美丽的景色下玩着PSP的怪猎。这要是有微信，早就大量照片发过来了。 接着他又给我整活，让我上网给他找某某某药材或者道具的调配清单，我查找好后，又复制黏贴到飞信上给他发过去。 想想那会儿没有米聊，也没有微信，这些洋洋洒洒好几百字的清单就让我用飞信 分成70个字一条条的短信给他分发过去。  你甭说，这也算是享受到了免费的高科技啊。 可能你会问胖子怎么不用手机上网查？拜托，那会儿还是功能机，就算他手里的手机可以上网，也只是2g网络，即使上了网，也不见得有像现在这样丰富全面的网络信息。 等他回来，给我带了瓶药酒，告诉我，你一天喝一杯就行啊，别多喝。 然后我俩就开始用PSP交换数据，他把他这几天游玩时的新道具给我，我放到道具槽里复制出无数个。 胖子打出了一套金色盔甲套装，我看着总觉得像圣斗士星矢里金牛座和巨蟹座的合体圣衣。 紧接着他就带我去打那个让我震惊的任务，也是我认为的最终任务“老山龙” 一进入任务中，见到了老山龙我都惊了。惊叹那老山龙巨大的身躯，真的是移动中的山峰。 我听从胖子的指挥，让我随他上上下下的走这儿走那儿，很像战神里的奎爷，在巨大的场景里的互动与攻击。 因为有他的指挥，老山龙这一战很顺滑的就解决了，只不过时间仿佛些微长一点。  虽然几年后，偶尔会拿着PSV跟侄子一起联机玩怪物猎人P3,虽然PSV可以将视角按键（应该是十字键吧？）映射到右摇杆。但我已过了那个年纪，接那么一两个任务我就放下了。 这么一说我觉得正好赶上了对的年纪，遇见了PSP的怪猎，也正好赶上了我跟胖子都有时间，所以才有了能每天联机的那个夏天。 后来3ds上的怪猎，我也顶多是看看，ps4上的某个月的金会员赠送了怪猎 世界吧？我还下载了联机玩了玩，画面肯定是几何倍数的炫丽，但是已经找不回以前的兴趣继续游玩下去了。  多年后，在黑猴发售之前的几个月，看着亲戚家高考完的孩子正在用笔记本玩着怪猎。我看着他熟练地用键盘在那里闪转腾挪，想起了我跟胖子联机的那段时光。 近期发售的怪猎新作，虽然我已然不能再去游玩了。我想，游戏一直都存在，也一直有它的受众群，不管是老玩家还是新玩家，就算有迭代更替，它能继续存在出新，就证明它是成功的。写这一篇的初衷也只是记录一下当年天天联机怪猎的那段日子，把怪猎当炸弹人玩的玩法，估计也没有几个吧？ 看到如今的双刀已经进化到在怪物身上如同仙子一样飞舞，我就知道我已经被现在的怪猎淘汰了…… 小20年前的那个夏天，一早胖子就拿着PSP找我联机怪猎2G,中午的削面，晚上的啤酒小串成了我俩那会儿很长一段时间的每日消遣。 我俩经常吃的那家胡同里的小馆，门脸前有棵粗壮的，三人一起手连手才能怀抱的槐树，那是几百年的老树正被保护。削面、馄饨、炒面炒饼、包子油条啥都做，那削面的卤感觉就是酱油无他，但是就是这个酱油卤，将卤中的黄豆浸得软糯够咸，胖子总是说够味儿。 老槐树斜对面还有家小馆，卖的包子蒸饺有些杭州的味道，也卖削面，他家的削面卤跟老槐树的不一样，他的卤更像勾了芡，感觉上也更高级了一点点，价位也比老槐树贵那么一点点。 这两家的卤里只有那么一星星的肉末，一撮香菜，两片油菜叶。当然，几元钱的面还想要几片肉？那是不可能的。  图中的面都要比我们吃的高级不少 我和胖子那个夏天经常去，早中饭都在那里解决，包子蒸饺的早餐，中午的削面。有时晚饭也去那里吃。 老板都认识我俩了，因为他知道胖子一个劲儿的往自己碗里倒辣子，却不吃蒜，而我是至少吃一头蒜却不吃辣。 每回，不管是去哪家，胖子总要跟老板说，我那碗面给我多浇卤啊，不怕多，我要咸点…… 那一年的夏天，是怪猎的夏天，我的记忆中仿佛只有怪猎，没有了其他。就算有，也就是这两家的削面了吧。 如今的胖子大部分的时光是让儿子打NS上的游戏，他自己则又开始玩起了扔下了好长时间的魔兽怀旧服。 那段天天联机日子的惬意时光也不会再有，那段回忆不会随着时间变得模糊消失，而是每当想起来都是存在记忆中的美好。  又是一篇稀碎拼凑的码字回忆，东榔西棒依旧充斥着整篇长文，总想把这段怪猎的时光或者这个游戏写得更有趣生动一些，怎奈自己读书少自然文字也不流畅，无法写得高端上档次，这只是一个曾经手残的怪猎玩家的昔日回忆。

 Akamai 安全情报和响应团队（SIRT）近期发布警报，着重指出 Edimax 物联网（IoT）设备中存在严重的命令注入漏洞。该漏洞被编号为 CVE - 2025 - 1316，已被多个僵尸网络频繁利用，用于传播臭名昭著的 Mirai 恶意软件。Mirai 恶意软件向来以危害物联网设备、发动分布式拒绝服务（DDoS）攻击而闻名。 **漏洞概述** CVE - 2025 - 1316 漏洞主要针对 Edimax 设备中的 /camera - cgi/admin/param.cgi 端点，攻击者能够借此将命令注入到 ipcamSource 参数内的 NTP_serverName 选项中。成功利用该漏洞需要使用默认凭据，例如 admin:1234。虽然 CVE 特别提及 Edimax 的 IC - 7100 网络摄像头，但实际上该漏洞可能影响范围更广的 Edimax 设备。 Akamai SIRT 早在 2024 年 10 月初就在蜜罐中首次检测到针对此漏洞的攻击活动。  Mirai恶意软件样本主要功能 而该漏洞的概念验证（PoC）可追溯至 2023 年 6 月。最早的漏洞利用尝试出现在 2024 年 5 月，在 2024 年 9 月以及 2025 年 1 月至 2 月期间达到高峰。这些攻击源于不同的僵尸网络，其中就包括 Mirai 变种。 **漏洞代码示例** 此漏洞通过注入命令，在设备上执行 shell 脚本。以下是一个请求负载示例：  上述脚本会下载并执行针对 ARM、MIPS 和 x86 等不同架构的 Mirai 恶意软件变体。 **恶意软件执行命令** 恶意软件下载完成后，将通过以下命令执行：  类似的命令也用于 MIPS 和 ARM 等其他架构。 **Mirai 僵尸网络** 目前已发现两个不同的僵尸网络利用此漏洞： · 第一个僵尸网络：该僵尸网络利用漏洞下载并执行 curl.sh 脚本，通过 angela.spklove [.] com 和端口 3093 与命令和控制（C2）服务器进行通信。恶意软件执行时会打印 “VagneRHere”。 · 第二个僵尸网络：此僵尸网络下载并运行 wget.sh 脚本，进而执行 Mirai 恶意软件。该恶意软件具备反调试功能，执行时会打印 “Hello, World!”。 这两个僵尸网络还利用了其他几个已知漏洞，如 Docker API 漏洞以及影响 TOTOLINK 设备的 CVE - 2024 - 7214。 **缓解措施和建议** 为有效防范这些威胁，可采取以下措施： · 升级设备：将过时或易受攻击的设备更换为较新的型号。 · 更改默认凭证：务必确保所有设备都设置强大且唯一的密码。 · 监控网络：密切留意可疑活动，如异常的流量模式。 · 实施安全措施：利用防火墙和入侵检测系统，阻止攻击尝试。 鉴于 Mirai 恶意软件对物联网安全的持续威胁，及时了解相关信息并主动采取防范措施，对于保护物联网设备至关重要。

思科修复IOS XR漏洞CVE-2025-20115，攻击者可通过发送单一BGP更新消息导致路由器BGP进程崩溃，引发DoS攻击。

比亚迪“长沙”号来了！最新消息，BYD第五艘汽车运输船“长沙”号汽车运输船即将下水，这也是比亚迪**第二艘9200辆**运力船。据了解，这艘以“长沙”号取名的滚装船，**同样沿用了比亚迪以生产基地命名**的传统。目前，比亚迪已交付或明确提及的五艘滚装船的具体情况如下： 1、**开拓者1号(EXPLORER NO.1）**，这艘滚装船的下水/交付时间是在2024年1月10日。 它船长**199.9米**，可装载**7000辆**汽车，采用LNG双燃料动力技术，**主要航线为欧洲**。 2、**常州号（BYD CHANGZHOU）**，它的下水时间是在2024年11月29日，正式启航为同年12月3日。 这艘滚装船以常州生产基地命名，由山东烟台船厂建造，**可装载7000辆汽车**，主要运输常州工厂生产的**海豹、元PLUS及海外版ATTO 3**。 3、**合肥号（BYD HEFEI）** 它的交付时间是在今年的1月7日，与“常州号”规格相同，是由广船国际建造的**7000车双燃料滚装船**，但首航时携带近5000辆新能源汽车赴欧洲。 4.、**深圳号（BYD SHENZHEN）** 深圳号出坞时间是2025年1月20日，预计也是在本月交付。 据悉，**这是一辆全球最大汽车滚装船，总长219米，可装载9200辆车。**值得一提的是，它首次应用比亚迪箱式电池组和轴带发电机 5、**长沙号（BYD CHANGSHA）** 即本文开篇提到的比亚迪“长沙”号，据悉，它预计在本月下海试航，计划在5月交付。 长沙号运输船，**也是第5艘滚装船“BYD CHANGSHA”（“比亚迪 长沙号”），可装载9200辆车。** 截至目前，比亚迪已拥有五艘滚装船，且装载量不断优化提升。即便如此，比亚迪船队建设仍在提速。 按照计划，到2026年1月前还将**至少交付4艘**滚装船，届时船队总装载量将跃升至**6.7万辆**的新高度。 那么，为何比亚迪要亲自“下水”造船，构建自有汽车滚装运输船队？ **最重要的原因是滚装船运力的严重不足。** 近年来，我国汽车出口量飞速增长。然而，全球汽车运输船的运力增长却远远落后于汽车出口量的增长，致使大量汽车积压在港口，无法及时交付海外市场。 **运力短缺已然成为制约汽车出口的关键瓶颈，**不仅延长了汽车企业的交付周期，还极大地增加了企业的运营成本与库存压力。 另外，**运力供不应求也直接推高了运价**。自2020年以来，国际海运价格持续攀升，汽车运输船的租金和运费更是飙升至历史高位。 对此，比亚迪相关负责人表示“大船装车是比亚迪出海战略的关键一步，**也是降低物流成本、探索物流运输自主可控**的重要途径。” 据了解，不仅仅是**比亚迪，奇瑞、广汽**等国内新能源汽车出口领军企业也开始组建自己的远洋船队，以应对运力危机。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1485944.htm)

**近期，显卡市场的供应短缺问题依然严重，而厂商们则趁机悄然提高了显卡价格。**根据最新信息，华硕在美国对旗下的RTX 50系列和Radeon RX 9070系列显卡进行了价格调整，价格再次上涨。 例如，**华硕的ROG Astral GeForce RTX 5090 OC版（非水冷型号）在短短几周内上涨了280美元，目前售价高达3359.99美元，**这一价格比NVIDIA官方建议零售价（1999美元）高出约1.68倍。  华硕的TUF OC版RTX 5090显卡价格也从2499.99美元上涨至2999.99美元，涨幅达250美元。  RX 9070系列显卡也未能幸免，**例如华硕的Prime Radeon RX 9070 XT OC版显卡价格从上周的599美元上涨至719.99美元，而TUF OC版则高达799.99美元，**这些价格远高于AMD官方建议的599美元零售价。 当然显卡价格的上涨并非个例，而是整个行业面临的普遍现象，由于芯片成本和显存成本占据了显卡总成本大头，厂商利润空间极小，因此为了维持利润，厂商不得不提高显卡的售价。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1485942.htm)