有专家警告，**破纪录的极端天气已成为地球一种新的常态。**放眼全球，多个地区迎来极端高温天气，比如意大利至少有18个城市进入“高温红色警报”状态，热浪已导致至少5人死亡，而与高温相关急诊病例增加了10%，医院不堪重负。 北半球遭遇高温热浪之时，南美洲因极地高压经历了罕见严寒，阿根廷、智利、乌拉圭等国出现创纪录低温，**部分地区最低气温降至零下18摄氏度。** 专家认为，全球范围内极端天气频发，全球变暖是主要原因之一，在全球变暖背景下，极端异常事件强度加强、持续时间更长、影响程度更为显著，对环境、经济和社会产生的影响极大。 人类活动导致大气中二氧化碳、甲烷等温室气体持续增加，温室效应增强引起全球气温飙升。数据显示，过去100多年，全球气温升高约1.2摄氏度，大气中二氧化碳浓度增加50%以上。 全球气候变暖的影响牵一发而动全身，除了引起大气环流调整，还使得水汽循环加剧、空气中的饱和水汽量增加，导致大气中蕴藏了更巨大的能量，当发生强对流天气时，就会产生更加剧烈的雷雨大风，引发暴雨、暴雪等极端降水事件。 国际社会需共同努力，大幅减少温室气体排放，共同构建一个可持续、有韧性的未来。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250721/f0d21d59b5b74a2e8ba489f3c791a769.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514522.htm)

美国国际贸易委员会（ITC）初步裁定，**京东方（BOE）侵犯了三星显示的商业秘密，违反了《关税法》第337条，**该委员会已提议禁止进口京东方OLED面板，并下令下架美国市场上现有的库存产品。 众所周知，**京东方和三星都是苹果公司的供应商，**两家企业都为iPhone供应OLED面板，报道称京东方为iPhone 16系列供应约20%的OLED显示屏，其年产能可达1亿块。 对于三星和京东方两家公司的纷争，苹果公司发布声明称，**苹果不是本案的任何一方，这项裁决对苹果任何产品没有影响，目前市场上的iPhone不会受到该裁决的影响。** 据悉，美国国际贸易委员会将于11月作出最终裁定，随后将进入为期60天的总统审核期。分析师表示，这类初步裁定极少被推翻，无论结果如何，已进口到美国的苹果设备不会受到该裁定的影响，若进口禁令生效，三星显示和LG可能会承接京东方的iPhone面板订单。 值得注意的是，京东方最近两个月内提起专利诉讼，目标直指三星的Galaxy系列设备，包括Galaxy Z Fold5、Fold6以及Galaxy S25 Ultra，京东方请求法院禁止这些产品在美国进口、销售，并要求赔偿。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250721/4e834c4fe62c496a9eac0e9372987ff9.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514520.htm)

华为MatePad Pro 12.2 2025将于7月24日正式发布，目前已在官网开启预约。据数码博主“看山叔”爆料，**该平板搭载旗舰手机处理器，性能提升30%，可直接运行PC版WPS、剪映专业版，9月底将增加到25款PC应用。** 华为MatePad Pro 12.2 2025可选金、青、白、黑四款配色，后置主摄升级到5000万像素。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/476ed3375b954ecc8aff08cc16b0a845.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/9e07e7dbae264cab9c530cb0e7390509.png) 此外，该博主还透露全新M-Pencil Pro手写笔的细节，**包括增加尾部呼吸灯、业界最高16448级压感、全新笔尖、支持星闪查找。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/331c0d32e499417e9158e01780bd3dbf.png) 全新M-Pencil Pro按一下尾部可唤醒小艺，捏笔身可唤醒工具栏。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/8da9f09a7d4d4cf0b7f1bf20261e6e07.png) 博主“数码闲聊站”此前爆料，**华为MatePad Pro 12.2 2025搭载麒麟9020A芯片，该芯片由华为Mate 70 Pro优享版首发搭载。** 麒麟9020A是麒麟9020降频版，CPU规格为1*2.40GHz+3*2.00GHz+4*1.60GHz，麒麟9020为1*2.50GHz+3*2.15GHz+4*1.60GHz。 除超大核和小核降频外，Maleoon 920 GPU也从4cu降到3cu，不过这种差异不会影响日常使用。 核心配置上，MatePad Pro 12.2 2025采用全新PaperMatte显示屏，基于Tandem OLED面板，功耗降低30%。 **屏幕分辨率为2800*1840，支持144Hz高刷，拥有2000尼特峰值亮度、120% DCI-P3广色域，**获得德国莱茵TUV与SGS护眼认证。 平板内置10100mAh电池，支持100W有线快充、Wi-Fi 7、蓝牙5.2、USB 3.1 Gen1。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/455c08b71e814f5f9f4cfaaf703d1f1d.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/9f56e868dc7147beace64155246908a5.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514518.htm)

热闹的外卖大战尚未落下帷幕。在刚过去的周末，不少消费者仍然收到了平台发放的优惠券，但整体力度不及前两个周末。社交平台上，有用户晒出自己周末收到了平台赠送的奶茶兑换券，也有用户晒出了自己的大额优惠券。 新业态也为外卖大战增加了一把火。7月21日，第一财经发现京东外卖的首家自营外卖门店已开业，外卖竞争或许会以新的形态继续。 而在7月18日，市场监管总局约谈饿了么、美团、京东三家平台企业，要求相关平台企业严格遵守《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国反不正当竞争法》《中华人民共和国食品安全法》等法律法规规定，进一步规范促销行为，理性参与竞争，共同构建消费者、商家、外卖骑手和平台企业等多方共赢的良好生态，促进餐饮服务行业规范健康持续发展。  疯狂的外卖大战一方面激发了用户的下单热情，有人称外卖市场因为补贴从存量市场变为增量市场。另一方面，也出现了乱象：免费奶茶因为无人取最终被扔掉，部分商家抱怨被平台裹挟。随着大战的继续，有餐饮协会提出倡议，呼吁理性竞争。 商家如何看待这一次大战？火锅加盟商陈磊（化名）对第一财经表示，从行业推动上，外卖大战巩固了消费者的点外卖习惯，外卖平台在大战期间，不仅有优惠活动，还在配送时效上不断优化。消费者不用经历出门、找停车位等烦琐环节。此外，在外卖大战期间，商户的曝光量也在增加。陈磊表示，外卖大战中，商家为了在平台上获得更多曝光和订单量，常常推出大幅度的满减、折扣活动，再加上平台给予的补贴。这些优惠叠加后，外卖的价格往往比堂食更具吸引力。这就使得对价格敏感的消费者更倾向于选择外卖，线下门店的客流量自然减少。陈磊表示，火锅店以堂食为主，外卖订单并不多。7月外卖大战以来，门店的外卖订单增长了20%到30%。 但另一方面，陈磊认为外卖大战会影响消费者回归线下。他表示，由于外卖大战的价格与堂食相比更加便宜，近期他收到堂食顾客的反馈，称“在门店吃性价比不高”。作为火锅业商家，他表示火锅在家吃和堂食是两种感觉。此外，陈磊表示，据他观察，外卖大战促使商家大量涌入外卖平台，一些商家为了应对激烈竞争，会降低食材品质或压缩制作成本，以维持较低的外卖价格。这种做法虽然在短期内能吸引订单，但一旦被消费者察觉，就会影响店铺口碑，不仅外卖订单量可能下滑，还会让消费者对该品牌的线下门店产生不信任感，进而影响堂食客流量。 作为商家，陈磊表示线下门店在参与外卖大战时，需要投入大量的人力、物力来处理外卖订单，包括准备餐品、打包、与外卖骑手对接等。这使得门店在堂食服务方面的精力被分散，可能导致堂食服务质量下降，比如上菜速度变慢、服务人员响应不及时等，从而影响消费者的到店就餐体验，使得部分消费者不愿意再到店消费，客流量进一步减少 。 同时，陈磊表示，作为加盟商，外卖平台的活动由总部决定，自己没有话语权。 对于平台而言，外卖大战是进一步吸纳用户和商家的好时机。淘宝闪购数据显示，餐饮行业企业招聘和用工需求增长明显，而钉钉上的餐饮行业从业人数7月以来增长了数十万人，反映出实体门店正积极应对暑期客流高峰。 但对于行业机构而言，外卖补贴大战引发的负面影响也需要注意。7月15日以来，包括中国连锁经营协会、陕西省饭店协会、山东省烹饪协会等先后发文，呼吁外卖平台停止“内卷式”竞争。 陕西省饭店协会表示，近期，部分头部外卖平台发起的“0元购”“满18减18”等价格补贴大战持续升温，此类依赖资本力量的低价混战已超出正常营销范畴。其裹挟效应引发的实体商家变相被强制参与、成本转嫁、品质隐忧、资源浪费及从业人员压力剧增等问题，正对我省乃至全国餐饮行业健康发展造成系统性损害。 协会呼吁远离“突击式输血”的非理性低价竞争恶性循环，摒弃短期流量导向的“内卷”行为，防止陷入“收入下滑—质量失守—客源流失”的困境，回归餐饮服务本源，以稳定品质与服务体验赢得市场。 对于业界劝停、平台仍在发放优惠券的情况，网经社电子商务研究中心数字生活分析师对第一财经表示，监管约谈虽要求停止恶性竞争，但外卖平台仍维持较大促销力度，单量未见明显下滑，核心源于：其一，平台面临“补贴惯性”与“用户留存”的两难：前期投入的百亿级补贴已培养用户消费习惯，若骤然取消可能导致订单断崖式下跌。其二，监管细则尚未完全落地。当前政策仅叫停“低于成本销售”，但未明确界定成本构成或惩罚机制，平台通过“组合优惠”规避直接违规。其三，骑手生态与用户情绪的双向绑定。大量骑手收入依赖周末订单高峰，而消费者已形成“周末薅羊毛”心理预期，平台维稳单量也是避免波动。 陈礼腾认为，未来，价格战分阶段将逐渐退潮，行业竞争维度将持续深化。短期内，极端补贴或将逐渐消失，转变为其他优惠策略。中长期来看，竞争主战场转向效率与服务，行业将回归健康盈利模式。 百联咨询创始人庄帅则表示，正如拼多多在2019年发起的百亿补贴现在成为各大电商平台的频道一样，外卖及闪购业务的补贴三家平台只要持续下去，那么他们都是赢家，其他电商平台会更“受伤”。同时，外卖行业会呈现更加差异化的发展态势。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514512.htm)

7月18日，国家市场监管总局约谈饿了么、美团、京东三家平台企业，要求它们纠正激进促销行为，推动理性竞争，保护消费者、商家和骑手的利益，助力餐饮服务业可持续发展。值得注意的是，这次监管表态与今年5月的一次约谈有所不同，重点已从"平台经济健康增长"转向"餐饮服务业健康可持续发展"。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0718/0a00449553c5c28.webp) 瑞银指出，外卖补贴过度引发四大负面效应——**削弱了线下餐厅客流、行业整体利润压缩，中小餐厅不堪重负、加剧浪费现象。助长用户“低价依赖”思维，加剧行业通缩风险。**因此，监管部门选择此时出手，防止这些问题进一步恶化。 尽管外卖业务盈利承压，但考虑到各大平台已投入逾200–300亿元，**瑞银预计巨头们不会轻易退出，而是将转向更注重回报率的策略，**例如将补贴形式从“免单”转为“满减券”等，趋于理性化。若资本投入趋稳，2025年下半年盈利压力或稍稍缓解。 股价方面，瑞银看好短期美团、长期阿里。美团前期跌幅较大、弹性更强，具备率先反弹空间。中期则看好阿里在AI等多线业务上的估值想象力。 监管介入原因，过度补贴带来多重负面效应 瑞银认为，监管部门此时出手的原因在于，外卖平台的大量补贴虽然人为提升了需求和配送量，**但也产生了四个意料之外的后果。** 首先，补贴刺激了外卖需求，间接削弱了线下餐厅的客流，冲击堂食市场。 其次，外卖平均单价较低，餐厅还需承担部分补贴成本，行业整体利润被进一步压缩，尤以产能有限的中小餐厅为甚。 再者，订单激增会带来过度包装和造成严重浪费。 更长期地看，持续补贴强化了消费者“低价即合理”的心理预期，长期可能导致整个行业陷入价格战和价格通缩的困局。 **因此，瑞银认为监管机构此次出手，是为了防止这些问题进一步恶化，确保行业能够朝着更加健康、可持续的方向发展** 短期影响：投资重心转向ROI导向 瑞银认为，此次监管部门的约谈将有助于短期市场情绪的改善。事实上，消息公布后，美团、京东和阿里巴巴的美股ADR在盘后交易中上涨了3%到5%。 不过，各大电商巨头之所以进军外卖市场，**最初目的并不在于靠外卖赚钱，而是为了引流用户、实现交叉销售，从而带动其核心电商业务的发展，并守住自身的市场份额。**尤其是在美团在即时零售领域快速扩张的背景下，它已经渗透到了更多电商品类，比如3C电子、快消品等，这对传统电商平台构成了直接威胁。 截至目前，行业整体在外卖竞争中已经投入了大约200亿到300亿元人民币，**因此他们不太可能轻易放弃，毁掉此前的投入。** **瑞银预计，平台接下来会采用更加注重投资回报率（ROI）和更有节制的促销策略。**例如，补贴形式可能从“直接免单”转向“满减券”等更具门槛的形式。补贴品类从奶茶拓展到轻食、小吃等，减轻对正餐行业的冲击。 整体来看，如果平台在资本投入上变得更加理性，对2025年下半年盈利的影响可能不再如之前那样悲观。 长期结构性变化，餐饮行业加速集中化 从更长远来看，即便未来竞争会更受监管约束，瑞银仍然预计行业有可能发生以下结构性变化。 **1、餐饮行业加速集中化** 据专家指出，平台的补贴往往更偏向连锁品牌，因为它们有能力消化大幅增长的订单量，并配合平台做促销。这种倾斜将导致连锁店不断扩大市场份额，而中小餐饮商户逐渐被边缘化。 很多中小商户为了获取流量，不得不接受更高的平台佣金率；而连锁品牌由于议价能力强，反而佣金率较低。随着平台越来越倾向合作品牌商户，整体行业佣金率有可能下降。 **2. 消费者价格敏感度上升** 即时零售用户以往更看重配送速度，而对价格不太敏感，这让平台可以保持较高的平均客单价（ASP）和利润率。但随着阿里和京东大举入局，用户平台选择更多、价格比价更激烈，将压缩平台平均客单价和利润率，美团原本60%-70%的市场占有率受到冲击。 **3. 平台愿意接受更低利润** 巨头们看重外卖不仅是业务本身，**而是引流、提升用户粘性的工具**。因此可能会长期维持低利润运营状态，视为一种市场营销投入。 **4. 履约成本上升，行业进入过度服务状态** 为满足用户对极速配送的期待，平台在物流基础设施上的投入越来越重，形成了用户被“惯坏”的现象，但实际上并非所有商品都需要一小时送达。 例如，7月17日，美团宣布将在全国范围内推广为全职和长期兼职骑手缴纳养老金保险的补贴政策，预计在年底前完成。这种福利投入也将进一步推高履约成本。 短期看美团，中期看阿里巴巴 瑞银认为，外卖平台竞争降温将有助于推动股价反弹。 从短期股价机会来看，**美团优于京东，而京东又优于阿里巴巴。**因为美团年内跌幅较大、受影响最深，因此监管带来的缓和最有望让其率先反弹。而京东的估值处于较低水平，业绩对盈利变化非常敏感。由于今年的外卖投入预期拖累了约50%的利润，如果竞争缓和，其股价弹性也会较强。阿里巴巴短期内不如前两者受益明显。 从中期潜力来看，**阿里巴巴优于美团和京东。**因为若行业继续低利润运营，外卖业务整体估值可能被下调。美团的估值中枢可能面临下调风险。京东方面，市场将密切关注其在外卖业务上的投资力度。从近期来看，京东管理层较为克制，例如没有参与过去几个周末的“饮品0元”补贴战。**此时，拥有多元业务线、能讲出AI故事的公司（如阿里）更可能获得资金青睐。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514510.htm)

外卖补贴大战接近尾声，但京东在外卖领域的动作却没有减少。7月21日，第一财经记者独家了解到，京东旗下名为“七鲜小厨”的外卖自营门店已在7月20日正式开业，这是京东首家外卖自营门店。用户可以在线上下单，采取 “外卖+自提”的模式，但没有堂食。 一个多月前，京东创始人刘强东曾在一场沟通会上表示，外卖市场很大，再过一个月之后，京东外卖很快就会出现一个跟美团完全不同的商业模式，也期待这种商业模式能够彻底解决食品安全问题。 但对于上述业态模式的具体情况，截至发稿前，京东尚未回复。  第一财经记者陆涵之拍摄 21日下午，第一财经实地探访了上述京东外卖自营店，该店铺被命名为“七鲜小厨”，门店位于北京东城区一家大厦的一楼，厨房为透明厨房，可以看到厨师工作状态，厨房内还有类似于炒菜机的机器辅助。除了透明厨房，门店还设有外卖员取餐区和自提区，取餐区有大量外卖柜，没有可以堂食的座椅。现场工作人员对第一财经透露，该店选址花了不少时间。 菜品上，“七鲜小厨”提供了包括馄饨面食、隆江猪脚饭、韩式拌饭以及意面等菜品，上述工作人员对记者表示，“全是现炒现做，没有预制菜。” 目前，“七鲜小厨”已经入驻京东外卖频道，商品单价在10元到30元之间，显示已售800份。第一财经查询发现，目前“七鲜小厨”并未在美团和饿了么上线。而在社交平台上，也有用户晒出了“七鲜小厨”的外卖。 天眼查显示，“七鲜小厨”的商标由江苏卓誉信息技术有限公司持有，该公司由宿迁京东佳品贸易有限公司100%控股。 刘强东此前曾表示，京东所有的公司都服务于供应链，包括外卖业务也是为了服务生鲜供应链。当时刘强东称，“大家看到的是跟兴哥(王兴)的外卖之争，老百姓点餐，但其实我们做的是背后的生鲜供应链，这是我真正想要的。前端卖饭菜我可以永远不赚钱，靠供应链赚钱是可以的。” 新推出的“七鲜小厨”为京东自营，也印证了刘强东此前表示要通过生鲜供应链盈利的目标。但对于上述外卖自营店的具体运营情况，官方目前并未对外披露详情。 当前外卖大战如火如荼，百联咨询创始人庄帅对记者表示，行业后续会出现更加差异化的发展态势，京东将强化自营和3C家电品类，以及七鲜超市、京东MALL的线下业态，同时强化与电商业务的协同。目前美团也已经开始加强到店团购业务，以及加强自营的小象超市、开设线下实体超市（快乐猴）等提升差异化的竞争力。淘宝闪购则必然会强化服饰和美妆品类的优势，做大非餐饮品类的即时消费，以及继续强化与电商业务的协同。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514508.htm)

7月22日，据路透社报道，特斯拉公司在周一与美国路易斯安那州及多家汽车经销商和行业组织达成和解。此前，特斯拉对路易斯安那州自2017年以来禁止直接向消费者销售汽车的规定提出了法律挑战。  特斯拉Model Y 根据一份提交给新奥尔良联邦法院的驳回动议，特斯拉的诉求已“完全且最终得到解决”。州政府官员坚持表示，他们只是履行职责，并未违反刑法。 2022年8月，特斯拉起诉了路易斯安那州机动车委员会成员、由部分委员拥有的经销商，以及路易斯安那州汽车经销商协会。特斯拉指控与竞争对手经销商有关联的委员利用其对委员会的控制权，对特斯拉的销售模式(不采用特许经销商网络)作为所谓的“生存威胁”加以攻击。该诉讼还对路易斯安那州针对特斯拉的租赁和售后服务的限制措施提出了挑战。 2024年8月，新奥尔良联邦上诉法院恢复了特斯拉的宪法正当程序诉求，并撤销了一名法官驳回其反垄断诉讼的裁定，理由是可能存在对特斯拉的偏见。上个月，美国最高法院拒绝受理18名路易斯安那州机动车委员会委员对该裁决的上诉。 截至发稿，特斯拉及其律师、被告律师尚未就此置评。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514506.htm)

特朗普媒体与科技集团周一表示，已累积约 20 亿美元的比特币及相关资产。在美国总统唐纳德・特朗普转向加密货币这一高盈利领域后，其净资产在任内持续增长。该公司在一份新闻稿中称，比特币持仓目前约占特朗普媒体流动性总资产的三分之二。  特朗普媒体的股价在周一早盘开盘时一度飙升 9%，截至美国东部时间下午 2 点，涨幅约为 4%。 特朗普在该公司（其股票以他姓名首字母缩写 “DJT” 在纳斯达克交易）的股份价值近 23 亿美元。 据《福布斯》6 月的分析，这一公告进一步表明，特朗普及其家族对数字货币的接纳程度之深，以至于加密货币目前已占据总统账面财富的大部分。 特朗普曾对数字货币持怀疑态度，如今却誓言要让美国成为全球加密货币之都。他已采取多项措施朝这一方向努力，包括签署行政命令建立 “战略性比特币储备”、任命 “加密货币沙皇”，并敦促国会通过多项与加密货币相关的法案。 周五，特朗普签署了其中一项名为《GENIUS 法案》的法案，使其正式成为法律。该法案此前在众议院获得了两党支持。 特朗普还从其他加密货币投资中赚取了数百万美元，包括去中心化金融实体 “世界自由金融” 以及模因币 $TRUMP—— 该代币的初始发行就在他就职前几天。 特朗普家族通过一家商业实体持有 “世界自由金融” 的大部分股权，据分析，自该项目于 9 月启动以来，已获利约 5 亿美元。 特朗普的发言人表示，总统与 “世界自由金融” 的关联不会产生利益冲突，因为他的资产由其儿子小唐纳德・特朗普管理的信托持有。 但该可撤销信托中的资产仍 “间接” 属于总统，他是该信托的设立者和唯一受益人。而且，这些资金在他 2029 年卸任后将可供其使用。 包括民主党议员和伦理专家在内的批评者警告称，特朗普在加密货币领域的利益与其政治权力相结合，容易滋生腐败。 倡导组织 “民主捍卫者基金” 在 4 月的一份报告中表示：“作为加密货币资产的持有者，特朗普总统很可能会从他所推行的政策中获利。” 今年 1 月就职前，特朗普将所有 DJT 股份转移到了由其长子小唐纳德・特朗普管理的可撤销信托中。一些专家并不认为特朗普通过放弃对股份的直接控制就能消除利益冲突问题。 从那以后，特朗普媒体实际上已将自身重新定位为一家加密货币和金融服务公司。 该公司的首款产品是类似 Twitter 的社交媒体平台 “Truth Social”（真实社交），特朗普本人也在使用该平台，但它未能产生多少收入。不过，这家去年通过与一家特殊目的收购公司合并而上市的公司，还是吸引了数千名散户投资者。 1 月下旬，该公司宣布推出名为 “Truth.Fi” 的金融科技品牌，并获得了 2.5 亿美元的投资，其中包括比特币和交易所交易基金（ETF）。 2 月，该公司开始推进其所谓的 “与特定投资者合作的战略收购基金”；3 月，它与Crypto.com达成合作，推出一系列 ETF。 5 月下旬，该公司表示，通过向约 50 家机构投资者出售股票和可转换债券，已筹集超过 23 亿美元的净收益，并将用这些资金建立比特币储备。 特朗普媒体周一上午发布这一公告的几天前，比特币价格创下历史新高，使其成为目前全球价值最高、最受欢迎的加密货币。 由于投资者预期美国国会将通过新的加密货币法案，为这一新兴行业建立更清晰的监管框架，比特币价格突破了 12 万美元。 特朗普媒体首席执行官德文・努涅斯在周一的新闻稿中表示：“我们正在严格执行公开宣布的战略，并推进我们的比特币储备计划。” “这些资产有助于确保我们公司的财务自由，帮助我们抵御金融机构的歧视，并将与我们计划在‘真实社交’生态系统中推出的实用代币产生协同效应。” 努涅斯说。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514504.htm)

诺基亚WaveSuite曝高危漏洞（CVSS 9.0），电信网络面临RCE攻击风险！

据接近宗家的人士告诉Barrons巴伦中文网，娃哈哈可以说是“起于宗泽后，兴于杜建英”。

用时间诉说经典！

<blockquote><p>OpenAI仓促推出的Agent引发行业震荡，却在与Genspark等竞品的较量中略显逊色。这场AI智能体的混战，不仅关乎技术实力的比拼，更预示着人机交互入口的重构与未来竞争格局的重塑。</p> </blockquote>  昨天OpenAI发布了新的Agent，但似乎大家并不买单，原因很简单，国内已经卷飞了：Manus、扣子空间以及最近的Kimi，大家已经开始拿着显微镜看这类企图模型即所有的应用了。 你怎么宣传的不重要，产品实际表现如何就很重要，而这种应用几乎没法隐藏，几个案例就可以测出基本表现… 其实年初的时候，Deep Research就发布了，只不过当时我测试下来体验并不好，其核心问题也就是并不能真实解决我关于资料整理的任务，更别说要实际操作什么了。 所以，我们这次来简单了解下“老大哥”的Agent是什么。 根据OpenAI介绍，为了开发ChatGPT Agent，他们将Operator和Deep Research团队合并为一个统一的团队，这个新团队由20至35人组成。 PS：这里的20-35是值得大家注意的，当前的AI产品人数控制其实很小了，往往10人左右就能做出一个不错的产品 就我这边的真实实践，一个资深开发借助AI（比如Cursor），其生产力相当于之前1个资深开发+2个强力实习生！ 要深入了解OpenAI这次发布，我们就要从这里的Operator和Deep Research聊起： ## Operator Operator 是 OpenAI 在 2025 年 1 月推出的Computer‑Using Agent研究预览版：  它把 GPT‑4o 的视觉理解、推理与强化学习结合，能够在自己的远程浏览器里看网页截图、点/键/滚 执行操作，并在必要时自行纠错或把控制权交回给你。 可以理解为他是类Manus应用的“前身”，从这个时候开始，ChatGPT已经在尝试用AI具体做点什么了，比如： 旅行预订场景中，他可以选航司偏好、比价；他在信息处理场景中可以批量填写在线表单、数据迁移；他在网购场景中可以自动补货购物车、比价下单。 这些操作背后是一连串的能力集合，包括验证、多任务并行、UI操作… 工作原理是首先通过浏览器截图传给模型做解析；其次基于截图做意图规划，而后生成一系列指令，比如按钮点击、输入文本等；最后通过虚拟鼠标、键盘做执行（这里先不考虑错误，一旦要兼容错误Token用起来就惊人了）… 但之前我们也说过：AI在有限模型可知框架中的表现绝佳，但在复杂场景中的表现就不够理想了！ 在这里后面类Manus产品做不好的事情，Operator也当然失败了，比如：在复杂应用（网站）中的表现很差，这里的原因无非是页面结构与交付太复杂了。 PS：这类应用现阶段比较靠谱的方式是使用影刀RPA，失败了就再来一次 再然后，这里权限限制，AI的操作边界仅限于浏览器，当时还不能在桌面上做太多操作，正常人也不会轻易将电脑托管给AI。 PS：为解决这个问题，OpenAI 已确认在做 CUA API，先开放云端虚拟机⽂件系统，再逐步放宽到本地代理进程，⽀持拖拽、批量下载等桌⾯动作 以上就是Operator的基本介绍，接下来是Deep Research： ## Deep Research Deep Research是 OpenAI 在 2025 年 2 月推出的多步骤网络研究Agent。 你丢给它一个问题，它会在自己的沙盒浏览器里自动检索、阅读、筛选数百条网页／PDF／图片，最终给出方案： 我最初对这个功能期待挺高，但真实使用起来发现模型不太聪明，最重要的问题可能是输入源控制得不行，然后耗时也厉害，总而言之效果不大好。 比如，我想去整理所有的医疗信息来源，Deep Research搞了半小时给了我一个反馈：  不用细看了，有很大问题，连最基础的医疗教科书都没有… 在明知道他有问题的情况下，我开始了反复暗示：是否有遗漏，很可惜系统都没有给我满意的答复。而后在我明示的情况下，他终于将医学教材加入：  于是我继续质疑，是否还有遗漏，但连续等了两个近10分钟，GPT依旧十分嘴硬！ 不得已我只能继续提示：是否药厂很多信息没有暴露，因为很多大型药企会经常发布新药，其中会涉及大量药品信息，比如新冠相关药物的一些说明… 于是GPT恍然大悟，继续梳理，而不一会我深度研究的次数就耗尽了。 ## ChatGPT Agent 综上，Operator是一个半成品、Deep Research也不大完整，这两种加起来似乎更有趣一些：Deep Research 搜索信息做大脑可以出策略；Operator 可以根据策略做具体执行； 所以，ChatGPT Agent应运而生！熟悉的感觉来了，这个图再次出现：  可能想要挽尊还是怎么样，OpenAI特别强调了没有根据o3做微调，是通过端到端的强化学习教会了模型工具使用。 这里翻译一下：OpenAI让模型像打游戏一样反复在虚拟电脑里“做任务→拿奖励→更新权重”，直到它自己把“该什么时候用哪种浏览器 / 什么时候写 Python / 什么时候点按钮”学会为止。 具体来说，ChatGPT Agent的基本交互与Manus很类似，实现功能也是常规的如：创建研究报告、PPT、电子表格等，只是现在被吐槽不好看；在授权的前提下，能连接你的个人数据源，所以可以写邮件撒的；… 这里东西没撒好说的，只不过有一点是值得强调的：ChatGPT实打实的拥有自己的模型，所以他不存在Manus那种调用各种模型的情况，很多细节算法、数据完全内部消化自己搞定了，这是足够的壁垒。unsetunset实际表现unsetunset Agent这种东西，说的再多都需要实际测试，这里我们直接使用郎瀚威will的测试报告（这里特别感谢，节约不是时间），详情见：OpenAI Agent测试报告 以下是测试结果总览：  其任务数据如下：Agent完全成功部分成功失败OpenAI642Comet633Manus642Genspark840Fellou633 然后就是这张图值得大家注意：  作为后发的AI产品，又是行业老大哥，没有碾压同类产品，怎么说都不是好事，而且从结果上看Genspark是表现最好的… 这里补一张Genspark与Manus的对比图，大家就知道他的潜力了：  这里可能大家有个问题：为什么ChatGPT表现不好还要发布？答案可能很简单：第一，等不起了，入口都要被占完了！第二，反正大家都表现得不好，多我一个不多，先占入口再说； 无论是Manus的先声夺人，还是Flowith非常好的社区口碑，或者是Genspark的一骑绝尘。 虽然ChatGPT自己也知道可能创新性不足，一些常见功能如PPT生成要被马上吊打，但还是忍不住要发布，他们这是在慌个什么？ ## AI浏览器 The Browser Company 成立于2019年，融资1个多亿，估值5.5亿美金。 其核心产品是Arc，一款被极客喜爱的浏览器，被认为远超Chrome的用户体验。 而在24年完成5000万美金融资后，其毅然决然的放弃了Arc的研发投入，开始转向为全新的AI浏览器研发。 同年，Dia浏览器发布，这也是现在被认为非常优秀的AI浏览器，而后他们放弃了Arc，似乎是很神奇的决定？ 但真实情况的：当 Agent 们打得难解难分时，AI浏览器正在侧翼包抄。还是以Dia为例，他使用下来已经有点类Manus的感觉：  当前各个浏览器厂家可不再把自己当成外挂助手，而是直接把浏览器本身做成了Agent！Arc 母公司发布的 Dia、Perplexity 的 Comet 以及 Genspark 的 Agentic Browser 都在押注这一路径。 为什么浏览器会呈现出这种变化呢？因为人们逐渐从浏览器专项了AI了！并且AI需要的也不是浏览器，AI需要的是最新的知识库。 然后真人使用的浏览器与AI想要的浏览器还非常不一样，其结果就是传统浏览器逐渐要被废弃！ 其实，当AI出现那一刻，就宣布了传统浏览器的慢性死亡，因为三大核心交互正在变化：信息获取方式：从”用户主动搜索”转向”Agent预判需求”；交互界面：从”URL+网页”转向”多模态对话空间”；底层架构：从”页面渲染引擎”转向”实时数据处理器”； 证据来说，之前Manus团队就想打造一款适应于AI的浏览器，以便AI产品的体验更好，最终他们也确实这么做了，这里以我的理解来说的话，与其说做了一个AI浏览器，倒不如说做了一个适应于AI使用的知识库。 只不过，浏览器是极其重要的关键词，他是一个非常好的入口，入口代表着流量，流量意味着争夺，所以很多公司都在开始布局AI浏览器，其本质其实在争夺下一个Agent入口… 从这个角度来说，一段时间以后AI浏览器与上述的Agent其实是同类玩家，所以OpenAI能不急吗？他的姗姗来迟输掉的可不是AI入口，还有浏览器入口啊… ## 结语 OpenAI依旧在实践他L1-L5的梦想，只不过，技术宣传与真实能力之间存在显著落差：  无论是OpenAI整合Operator与Deep Research的尝试，还是Manus、Genspark等玩家的探索，在处理复杂、长链条任务时，现有Agent的可靠性仍显不足。 模型本身的强大（如OpenAI的壁垒）并未直接转化为卓越的用户体验：Genspark在评测中的领先，证明了场景优化与工程能力同样关键。 并且，Attention is all you need 这句贯穿AI发展的经典描述仍未结束，因为更深刻的变革在于入口形态的重构。 OpenAI的“仓促”入场，与Dia、Comet、Genspark Agentic Browser押注“AI原生浏览器”的路径，都指向同一目标：争夺下一代人机交互的核心枢纽。 当前正值变局：传统浏览器正让位于能无缝融合人类自然语言指令与AI自动化操作的双模平台。 因此，ChatGPT Agent的发布，更像是一声发令枪，它标志着竞争焦点从单纯的技术演示，转向对真实场景理解、工作流融入和终极入口的争夺。 硝烟已起，胜负未定，但这场围绕Agent能力的打磨与入口的卡位，将定义人机协同的未来图景… 本文由人人都是产品经理作者【叶小钗】，微信公众号：【叶小钗】，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。

诺基亚和 HMD Global去年开始[分道扬镳，包括](https://www.gsmarena.com/hmd_is_dropping_its_nokia_branding_-news-61419.php)将诺基亚品牌手机从 hmd.com 下架，并将大部分产品替换为相应的 HMD 品牌机型。但如果这家芬兰公司找到新的合作伙伴，诺基亚品牌或许还能在手机领域继续生存下去。 在诺基亚的Reddit子版块上，一位诺基亚社区经理发帖称，公司愿意与“大型手机制造商”合作。当然，社交媒体账户经理的话并没有多大分量，而且Reddit也不是寻找智能手机ODM的最佳平台。  诺基亚已将其品牌授权于多个不同领域——Streamview 制造电视，RichGo 制造耳机（以及其他智能手机配件），OFF Global 制造笔记本电脑。从这些过去时态的使用中或许可以看出，这些品牌授权协议也已终止。 HMD 的经营状况不佳，最近宣布将缩减其美国业务。诺基亚自身也不得不应对陷入困境的传闻——去年，有报道称三星正在考虑收购诺基亚的网络业务。然而，芬兰方面迅速否认了这些传闻，此后我们就再也没有听到任何消息。诺基亚将于周四公布其 2025 年第二季度业绩。第一季度，该公司报告营业利润为 1.56 亿欧元，净销售额为 43.9 亿欧元。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514502.htm)

 沉没意志是神。 在讨论沉没意志为什么是神之前，我想先讨论下其他游戏。首先是犯下了傲慢之罪的极乐迪斯科，然后是犯下...... 咳咳 我大了。 不是因为在这游戏一周目的流程里，我就打出了我心目中的完美流程（虽然很大程度上这助长了我兴奋的情绪） 我大了是因为沉没意志交出了这样的答卷： 它给了我一个真实的世界 于是我活了。 # 关键词：一周目 极乐迪斯科，我只玩了一遍；隐迹渐现，我也只通关了一个周目 对于不同分支选项后的剧情，我也感到好奇 但是 作为一个探求可能性的纯粹意志，一个“神”，漂在整个游戏世界的上空 这是多周目的我，面对游戏里的这个有限世界，所必然成为的东西 因为无所不知，所以无所不能。 ... 然而一周目的我，沉浸在无限的可能性的幻觉里， 每一次选择，都带给我焦虑、战栗与感动 我享受它们。 它们让我真切地活在这个世界中 ... 而想让我真实地活着 你就得让我能真实地表达自己的意志 这便是带来幻觉的【幻术】。 /// # 真实 “现实里哪有人能完全按自己的意志走，都是妥协” 放进游戏世界，这话也是一样的道理 游戏不会、不能也不需要给玩家提供所有可能的选项 它只需提供你想要选的选项 从这一点来说，所有的死亡结局，“game over”，都不能视为是一种选择 这些只是在那真正的选择之前，所必须跨越的障碍。 ... 玩家想要什么 这个问题很难回答 于是便有了用所谓的“死亡结局”逼迫玩家去选择某个选项，玩家不想游戏结束就只能照办的做法 这种事在今天被叫做“喂屎” 很显然是下策。 要真正地回答“玩家想要什么”的问题 制作组需要洞悉人性 ...... 很遗憾，笔者并非对人性洞若观火的智者，在这里并不能向大家阐明人性到底为何 但是我知道，有一个人，他知道，至少知道一部分 这样他做出的游戏便会显得格外真实 （以下内容包含轻微剧透） ... 在《沉没意志》里，你会遇到NPC们自己在聊天的情况，而如果你倾听的足够久，你就可以选择加入他们的对话，或是因此在后面与他们相关的剧情中解锁额外的剧情 / 对话选项； 在《沉没意志》里，你会留意到游戏里各处都有可以调查的信息：电视新闻、报刊杂志、通知告示，甚至还有环境物品和尸体叙事，但这些你都完全可以不调查，而这对于玩家继续推进游戏的主线剧情没有任何影响（不禁让我想起老白讲过的辐射二大傻子见人就杀结果也能通关的故事）； 在《沉没意志》里，没有人的话是完全可信的。所有NPC都会在有充分理由的前提下，欺骗你、诈你、有事故意藏着不说，甚至在游戏给你的对话选项中都带有陷阱（不爱看选项的玩家们有福了）。就比如，现在的你并不想向谈话的另一方透露自己并非单独一人，那对面便会用“那幸好，不然人多了就有危险了”这种话来诈取你的询问（问了就等同于在说自己有同伙）；又比如在一项潜入任务中，你的上级突然来电告知你情况有变，要使用新身份进行潜入，但之后被警卫询问身份时的头一个选项就是把老身份给报出来，就好像主角是一不小心说错了话，但其后果却让人不寒而栗，迫使玩家必须充分思考每个选项所透露的信息后，再慎重进行选择（于是乎这游戏当然也有了限时回答的机制，而且这样的场合超多的XD）； 以及，在《沉没意志》这个游戏里...... (以下内容包含严重剧透） 在这个扮演别人的游戏最后，你可以向你（他）最亲近的人袒露【你自己】 而且在最终大反派嘴完你之后你还可以嘴回去（对面还不能还口！） 我靠，太爽了！（有牛啊） ... 作为一个生活在现实世界的人，我生而自由。 但我的生活却又处处受到限制，致使我并不能做到所有我想做的 但我可以做所有我想的。 沉没意志作为一个游戏，它提供了能代表我心意的选项（甚至还有完全与之相反的选项，天知道我选了后会发生些什么，想想就令人后（xing）怕（fen））。不管我的心意是受到了自身的局限、他人的胁迫、环境的约束，还是游戏本身的限制—— 在那一刻，我想选我所想 而沉没意志给了我这个选项。 ...... 上一次遇到这种事，还是在瑞瓦肖边上的岛上抓竹节虫 而沉没意志这游戏 又来了一次 [AGAIN！](https://www.bilibili.com/video/BV1RfQLYuEq1/)（龙信2老哥音） /// # “完美” 呃... 我们知道做线性和开放世界的难度完全不是一个量级 所以很多的“开放世界”其实也是箱庭的堆砌； 很多游戏有多结局，但通常也会有所谓的“好结局”、“真结局”， 因为其他结局的体验往往也不会有多好。 开头我说，不是因为我打出了心目中完美的流程 我说谎了。 如果让我放弃我一周目里做的所有NPC支线剧情，无视游戏里给出的每一个灵魂拷问，仅仅是一门心思推主线 很难说我还能给《沉没意志》现在这样高的评价。 ...... 但是，完全线性的体验，会让玩家丧失主观能动性，成为只能推进剧情的“工具人” 你会是一个故事的旁观者，见证者，协力者 你参与了这个故事，也许从始至终 但你永远不会是这个故事的主角。 （所以在JRPG游戏里，一个角色的人设往往十分重要。这关乎到玩家是否喜爱这个角色，而一旦玩家对一个角色无感，那通常他也将失去对这个角色故事的兴趣） ... 如果，我们只能写好一个故事，一个“线性”的故事 那么，如何在真线性中，引入假的“自由意志”，这就是一门学问； 好在，面对这个问题，我们并非毫无头绪 应试教育就是这样的东西。 所有题目都有一个标准答案 而我们要做的，就是使用我们自由的头脑，去猜测这个“标准答案”，并把它写下来 然后我们就可以拿 “满分”。 至于猜不到标准答案的人， 他们是输家，是配角 他们不配拥有好结局。 ... 于是，就有了所谓“攻略” 攻略的意义，就是让每个人都能通关（——Mr.quin） 但这句话太大了。 或者说 是“每个人”这三个字的份量太重。 仅仅一份攻略，承载不起无以计数的，“每个人”的人生 ... 于是我在想 为什么我要坚持跑完每个NPC的支线 为什么我会好好思考游戏抛给我的每一个问题 ——明明我平时不是这样的一个人？ 打黑神话我连一开始收妖怪的葫芦都能漏； 手游剧情从最开始的“尽量看”到现在的“尽量跳过” ——这样的我，做出这些事的原因 ——难道不就是在追求一个所谓“最好的结局”吗？ ...... ...说到底 ...我真的打出了“完美”的游戏流程吗？ ...会不会有哪个NPC的剧情其实被我漏掉了？ ...是不是有什么隐藏信息我还没有注意到？ ...其实,这游戏说不定还有第五个结局，而那个才是真正的，“好结局”？ ...... 看到这里 如果你开始和我有了一样的焦虑 ——那你就成功被我唬到了。 咳咳，那什么，我从来没说自己打出的是什么“完美”流程 我打出的，是我心目中的完美流程。 ...这样说好像有点故弄玄虚，让我稍微解释一下： 回到一开始的假设，当时我说的是 “如果我们只能写好一个故事” 是的，如果世界上只有一个游戏，或许我们真的只能写好一个故事。 但steam上的游戏不止一个（ 每一个游戏，每一个故事，都有它们的“好结局” 于是好结局的数量便不再是“一个”， 是无数个； 我们再回到最开头 其实我并没有说谎。 我写这篇文章，确实不是因为沉没意志给了我一个，我心目中的“完美”流程； 我写这些字 是因为我看到了： 在我一遍遍给NPC们跑腿的过程中 在我不断作出我自己的回答时， 那些绽放在，我所选择亦或没有选择的选项之中 熠熠生辉的 “可能”。 <blockquote> 提出一个问题比解决一个问题更为重要。——阿尔伯特·爱因斯坦</blockquote> <blockquote> 沉没意志是神，要是出了续作那就是神中神。——笔者</blockquote>

芯迈半导体成立仅 1 年，估值便高达 50 亿元，成立3年左右，估值已飙升至 200 亿元，其估值增长速度之快、幅度之大，在行业内实属罕见。

<blockquote><p>AI视频技术正以前所未有的力量重塑内容创作生态。从普通人用工具快速打造百万粉丝虚拟角色，到无厘头内容催生数十亿美元IP帝国，这场变革不仅降低了创作门槛，更颠覆了传统娱乐行业的生产与变现逻辑，真实与虚拟的边界正在悄然模糊。</p> </blockquote>  你有没有想过，我们可能正在见证娱乐行业最大的变革？当我听完 Latent Space 对 a16z 投资人姐妹 Olivia 和 Justine Moore 的访谈后，我意识到一个震撼的事实：AI video 不再是技术圈的小众玩具，而是正在重塑整个内容创作生态系统。更令人惊讶的是，这场革命的先锋军竟然是那些我们可能瞧不起的”无厘头内容”创作者。当你还在为 OpenAI 的 Sora 迟迟不全面开放而焦虑时，一群普通人已经用 Google 的 Veo 3 创造出了数百万粉丝的 AI 角色，有些甚至开始制作实体玩具和周边产品。 这不是什么遥远的未来场景，而是正在 TikTok、Instagram 和 YouTube 上每天发生的现实。从那些看起来古怪的Italian Brain Rot角色，到会潜水的动物奥运选手，再到用 AI 生成的大脚怪日常 vlog，这些内容正在获得数百万的观看量和数十万的粉丝。而更重要的是，这背后代表着一个全新的创作者经济模式的诞生：任何人都可以在几天内创造出一个虚拟角色，建立起庞大的粉丝群体，然后将其变现为真实的商业价值。我开始思考，这究竟意味着什么？AI video 技术的成熟是否正在彻底重写内容创作的规则？ ## AI Video 技术的临界点已经到来 当我们回顾 AI video 的发展历程时，不得不承认早期的视频扩散模型确实只是”会动的图片”——将静态帧在时间轴上延伸几秒钟而已。虽然 OpenAI 的 Sora 在 2024 年发布时引起了巨大轰动，但直到现在我们看到的仍然只是 Sora-lite 版本的广泛发布。与此同时，其他优秀的视频生成模型如 Genmo Mochi、Pika、MiniMax T2V、腾讯混元视频（Hunyuan Video）和快手的可灵（Kling）纷纷涌现，但今年真正的王者似乎是 Google 的 Veo 3。 Justine 在访谈中特别强调了 Veo 3 的革命性意义：它首次在模型中原生集成了音频生成能力，这彻底消除了对整类唇形同步工具和音效编辑的需求。这个看似简单的技术进步，实际上打开了一个全新的 AI Video 创作者类别的大门。以前制作一个带声音的视频需要多个工具的复杂工作流，现在只需要一个简单的文本提示就能完成。这种技术门槛的大幅降低，正是我们看到普通用户能够大量创作高质量 AI video 内容的根本原因。 我认为这个技术临界点的意义被严重低估了。我们正处在一个类似于从命令行界面到图形用户界面的转变时刻。过去，视频制作需要专业的设备、软件知识和大量时间投入，这自然将大部分人排除在外。但现在，任何有创意想法的人都可以在几分钟内将其变成高质量的视频内容。这种democratization（民主化）不仅改变了谁能创作内容，更重要的是改变了什么样的内容会受到关注。 从技术发展的角度来看，我们还处在这场变革的初期阶段。Olivia 提到，即使是 Veo 3 这样的领先模型，其功能也在快速迭代——比如 frame-to-video（帧到视频）功能在访谈前十天还不存在。这种快速的技术进化意味着，那些能够适应和利用最新工具的创作者将获得巨大优势。同时也说明，我们现在看到的内容质量和创作可能性，相比未来几年将要出现的情况，可能只是冰山一角。 ## 无厘头内容的商业逻辑其实很精明 当我深入了解那些看似荒谬的”Italian Brain Rot”角色背后的故事时，我发现了一个令人震惊的事实：这些内容的创作者其实展现出了极其精明的商业直觉。正如 Olivia 在访谈中所描述的，这些角色最初是作为去中心化的模因（meme）开始的，一个人创建了几个角色，然后 TikTok 上的其他人加入自己的角色到这个宇宙中，最好的角色成为了”正典”。  这个过程让我想起了早期漫威宇宙的建立方式，只不过现在任何人都可以参与角色创建，而且整个过程只需要几天而不是几年。更令人印象深刻的是，这些角色已经发展到可以制作实体玩具和T恤的程度。Olivia 分享了一个视频，显示一个真实的孩子在玩这些角色的玩具，就像对待尼克国际儿童频道（Nickelodeon）的角色一样熟悉它们。 这背后的商业逻辑其实非常清晰：传统媒体公司可能每周只发布一集节目，但这些 AI 角色每天可以产生几十甚至几百个视频。用户因此能够更快地建立情感连接。从产品开发的角度来看，这种模式具有传统娱乐业无法比拟的优势：零边际成本的内容生产、实时的市场反馈、以及近乎无限的创意迭代可能性。 Justine 提到的另一个案例更加说明问题：她创建了一个名为 Melt 的虚拟酸奶品牌。这个品牌在现实中并不存在，但通过分享这些图片并在 50 个不同账户上 A/B 测试最病毒化的内容，完全可以建立一个庞大的社交媒体关注者群体，然后在第一天就推出一个拥有内置粉丝群的真实品牌。这种”销售尚不存在的东西”的技术有着悠久的互联网传统，但 AI video 将其效率和可行性提升到了前所未有的水平。  我认为这种模式的真正价值在于它极大地降低了市场验证的成本。传统的产品开发需要先投入大量资源制作产品或内容，然后投放市场测试反应。但在 AI video 时代，你可以先创造虚拟的产品或角色，测试市场反应，然后只对那些被证明受欢迎的概念进行真实投资。这是一种更加高效和环保的发现用户真正想要购买的东西的方法，减少了大量的猜测工作，这些猜测工作既昂贵又对环境有害。 ## 内容创作生态的根本性转变 通过分析 Moore 姐妹的观察，我发现我们正在经历内容创作生态系统的一次根本性重构。趋势起源地已经发生了转移——而”内容套利”正成为王道。过去，AI video 的趋势实际上起源于 Reddit 的各种 AI 论坛，像我们这样的技术人员会从那里挑选最好的内容带到 Twitter，然后最好的内容可能最终会传播到 TikTok 或 Instagram。 但现在这个流向完全逆转了。Justine 指出，随着 Veo 3 等工具的普及，大部分病毒式内容现在首先在真正的大众消费平台上产生，比如 TikTok 和 Instagram。因为更多像日常用户这样的非技术人员可以制作高质量、有趣的内容，并且可以重新混合其他人创造的内容。这些Italian Brain Rot角色在 Instagram 和 TikTok 上的影响力比在 X 上大一百万倍。 这种转变对我们理解内容创作的未来具有深远意义。它表明技术工具的可及性已经达到了一个转折点，让普通用户不仅能够消费内容，还能够大规模创作和重新混合内容。我们看到的是一种新形式的集体创作，其中角色和故事线通过众多创作者的协作而演化，类似于维基百科模式但用于娱乐内容。 更重要的是，我观察到了一种新的”内容套利”生态系统的出现。创作者们在不同平台之间寻找时间窗口，将在一个平台上病毒式传播的内容快速移植到其他平台。这创造了一种全新的技能集：不仅要能够创作原创内容，还要能够识别趋势、快速适应不同平台的格式要求，并且理解不同受众的偏好。 我认为我们正在见证的是内容创作从”一对多”向”多对多”模式的转变。传统媒体是少数内容制作公司向大量消费者推送内容，但现在我们看到的是大量创作者相互启发、重新混合和协作，创造出集体智慧的内容宇宙。这种模式的经济效率和创新潜力都远超传统模式。 ## 工具生态系统的快速演进 当我深入了解当前的 AI video 工具生态时，我意识到我们正处在一个极其动态的发展阶段。Moore 姐妹在访谈中展示的工具栈令人印象深刻，同时也揭示了这个领域的复杂性和机遇。对于直接的文本到视频生成，Veo 3 目前在需要声音的视频方面占据主导地位，而 MiniMax（海螺AI）在创意灵活性方面表现出色。一些创作者还会使用 Eleven Labs 来制作定制音效。 Olivia 在访谈中分享了她的实践经验特别有启发性。她发现某些类型的内容在 AI 生成方面有天然优势——比如熔岩相关的内容总是表现很好，人们喜欢”吃熔岩、挤压熔岩、剥离熔岩表皮”。这种洞察反映了 AI 模型在某些视觉概念上的特殊强项，同时也说明了成功的 AI video 创作者需要深入了解模型的能力边界。 特别值得注意的是，Veo 3 目前不支持带音频的图像到视频功能。当你尝试从一个图像开始时，系统会自动切换回 Veo 2，这使得角色一致性变得极其困难。这就是为什么我们看到这么多病毒式趋势使用像风暴兵或耶稣这样的已知身份，因为模型已经理解并能够重新创造这些角色而不需要起始帧。这种技术限制实际上塑造了内容的创作方向，这是一个fascinating的技术与创意相互影响的例子。 我观察到的另一个重要趋势是”clipping”（剪辑）已经成为一个独立的生态系统，自动化正在大幅提升这个过程的效率。像 Overlap 这样的工具可以自动检测最具分享性的时刻，剪辑成短视频，添加字幕和贴纸，并自动化多平台发布。许多创作者根据平台和受众细分内容：技术性或教育性内容用于 YouTube，高能量或”无厘头”风格用于 TikTok。  这种工具生态的快速演进让我思考一个更深层的问题：我们是否正在见证创作过程本身的自动化？当工具能够自动识别病毒式内容的特征、自动剪辑和分发内容时，人类创作者的价值主要体现在哪里？我的观点是，随着技术门槛的降低，创意洞察和对受众心理的理解变得更加重要。技术让每个人都能创作，但只有那些真正理解人性和文化趋势的创作者才能创造出真正引起共鸣的内容。 ## 变现模式的多元化探索 在探讨 AI video 创作的商业可持续性时，我发现当前的变现模式比我最初想象的要复杂和多元化。Olivia 和 Justine 的分析揭示了一个重要现实：传统的广告分成模式对大多数创作者来说并不足够。平台的创作者计划通常要求极高的观看量才能获得有意义的收入，而且每百万观看量的收入相对较低。 更有趣的是，我发现许多成功的 AI video 创作者实际上采用了”内容即营销”的策略。他们的病毒式视频主要用于建立个人品牌和展示专业能力，然后通过咨询服务、在线课程或定制项目来变现。比如 Nick St. Pierre 这样的技能熟练的提示工程师，他们销售在线课程或提供大量咨询工作，而病毒式内容为这些服务产生潜在客户。 Olivia 的亲身实践经验特别有价值。她发现即使使用 Veo 3 这样的顶级工具，生成成本仍然很高，特别是当你需要多次迭代才能获得满意结果时。她提到，即使是看似简单的水果切片 ASMR 视频，也需要八次生成才能得到一个可以发布的版本。对于更复杂的内容，成本会更高。这意味着创作者必须战略性地思考如何从内容中获得足够的价值来覆盖生成成本。 我认为最有趣的变现趋势是虚拟 IP 的实体化。那些Italian Brain Rot角色现在有了实体玩具和 T恤，Kim 大猩猩有了自己的网站和”Free Kim”商品。这种从纯数字内容到实体产品的转变，代表了一种全新的 IP 开发模式：先通过低成本的数字内容测试市场反应，然后只对那些被证明受欢迎的角色投资实体产品开发。  从更宏观的角度来看，我相信我们正在见证创作者经济的第二波浪潮。第一波主要依赖平台的广告分成和品牌赞助，但 AI video 正在创造新的价值创造和捕获方式。创作者不再只是内容的制作者，而是 IP 的开发者、品牌的建立者，甚至是产品的创造者。这种多元化的收入来源使得创作者经济更加可持续和抗风险。 传统媒体与创作者权力结构的重新洗牌 当我观察 AI video 对整个娱乐和媒体行业的影响时，我看到的不仅是技术工具的升级，而是权力结构的根本性重新分配。Justine 在访谈中提到的一个观点特别引起我的思考：很多人对官方 IP 的发展方向不满意，所以他们更愿意观看自己能控制故事情节的内容。 这个现象的深层含义是惊人的。传统上，娱乐内容的叙事权完全掌握在大型媒体公司手中。观众只能被动接受编剧和制作方的创意决定，即使他们不喜欢角色的发展方向或故事情节。但现在，任何不满意官方内容的粉丝都可以创造自己版本的故事，而且这些用户生成的内容往往比官方内容获得更多关注和情感投入。 我特别被 Bigfoot 和 Yeti vlog 账户的成功所震撼。这些账户获得了数百万粉丝和数十万点赞，制作真正引人入胜的内容，让观众开始对角色产生情感连接。更重要的是，这些内容每天都有更新，而传统媒体可能每周只推出一集节目。这种内容密度的差异改变了观众的期望和消费习惯。 从商业角度来看，这种转变对传统媒体公司构成了existential threat（生存威胁）。当独立创作者可以在几天内建立起与传统 IP 竞争的角色和故事宇宙时，那些花费数亿美元开发和营销的大制作内容的价值主张就受到了根本性挑战。我预测我们很快就会看到第一个 AI 原生 IP 被 Netflix 或 Hulu 这样的平台收购和包装的案例。 但这也带来了复杂的版权和归属问题。当一个 IP 是由成千上万个不同创作者协作创造的去中心化模因时，谁应该获得报酬？如何确定版权所有权？这些问题目前还没有清晰的答案，但它们将塑造未来娱乐行业的法律和商业框架。 我认为我们正在见证娱乐行业从”工业化生产”向”手工艺复兴”的转变，只不过这次的”手工艺”是由 AI 工具增强的个人创作。这种模式结合了工业化的效率和手工艺的个性化，可能会产生比纯粹的大规模生产更有吸引力和更具文化影响力的内容。 ## prompt theory：AI 时代的哲学思考 在所有我从这次访谈中学到的概念中，最让我着迷的可能是”prompt theory”（提示词理论）。这个概念从 AI 角色意识到自己是 AI 生成的或拒绝接受自己被提示词控制开始，但最近演化成了一个更深层的哲学问题：如果我们也是某个人宇宙中的 AI 角色会怎样？我们会知道吗？我们都被提示词控制吗？ Justine 提到了一个特别有趣的趋势：AI clapback（AI 互怼）视频，通常是一个年轻人和一个老年人之间的对话，但现在已经演化为关于”你的头发只是被提示出来的，你什么都没做”这样的meta评论。然后迅速升级为混乱的哲学辩论。令人惊讶的是，即使是那些你永远不会期望思考 AI 和提示词理论meta层面的中西部青少年，也在他们的 AI 互怼视频中包含这些概念。 这种现象让我想起了早期互联网文化中的一些哲学思辨，但规模和深度都完全不同。当制作这些内容的门槛如此之低，以至于任何人都可以创造出看起来”真实”的角色和场景时，现实和虚拟之间的边界确实开始模糊。更有趣的是，这种模糊不仅存在于技术层面，也开始渗透到文化和哲学层面。 我认为 prompt theory 反映了一个更深层的文化焦虑：在一个越来越多的体验被算法中介的世界中，我们如何知道什么是”真实”的？当 AI 生成的内容变得如此逼真和引人入胜，以至于我们开始与虚拟角色建立情感连接时，这些连接的本质是什么？它们比与”真实”人类的连接价值更低吗？ Justine 提到她经常思考的一个问题特别有启发性：如果她在 Reddit 上与大量 LLM 交谈会很悲伤吗？还是说，如果有一群总是有空讨论她感兴趣话题的”人”，并且有有趣的见解，那实际上是世界的好的一面？这个问题触及了人类连接和智能交互的本质。 我的观点是，prompt theory 实际上是我们这个时代最重要的哲学问题之一。它不仅关乎技术的发展，更关乎我们如何定义真实性、自主性和human agency（人类能动性）。当我们创造出越来越智能和逼真的 AI 角色时，我们也在被迫重新审视什么使我们成为人类。 ## 对未来的预测和思考 基于我对这次访谈的深入分析和对当前趋势的观察，我对 AI video 的未来发展有几个关键预测。我相信我们正处在一个类似于早期互联网或智能手机普及的转折点，接下来的 2-3 年将决定这个领域的最终格局。 我预测技术发展将朝着更加民主化和用户友好的方向发展。目前像 Veo 3 这样的工具虽然强大，但在用户体验方面仍有很大改进空间。Olivia 提到的那些问题——难以找到 Veo 3 的入口、无法在移动设备上使用、默认使用较老的模型版本——这些都是早期技术产品的典型问题。我相信很快就会有更多注重用户体验的平台出现，让普通用户能够更轻松地访问和使用这些强大的工具。 从内容趋势的角度来看，我认为我们将看到从”模仿现有格式”向”探索 AI 原生格式”的转变。目前大部分 AI video 内容仍在模仿传统视频格式——vlog、ASMR、音乐视频等。但随着创作者对工具理解的加深，我们将开始看到只有在 AI 时代才可能存在的全新内容格式。这些格式将充分利用 AI 的独特能力，比如实时角色变换、无限的场景变化、或者多个虚拟角色之间的复杂互动。 在商业模式方面，我预测我们将看到更多”虚拟优先”的 IP 开发策略。传统的娱乐公司将开始采用 AI video 进行低成本的概念验证，然后只对那些在虚拟形式中证明受欢迎的概念投资大制作。这种方法将大大降低内容开发的风险和成本，同时提高成功率。 我也认为我们将看到全新的职业和技能需求的出现。”AI video prompter”、”虚拟 IP 开发者”、”cross-platform content optimizer”等职位将变得常见。教育系统需要开始培养学生理解和利用这些工具的能力，而不仅仅是传统的媒体制作技能。 从社会影响的角度来看，我认为 AI video 将加速文化创作的去中心化。地理位置、经济背景或机构准入将不再是创作高质量内容的障碍。这可能会导致更多样化的声音和视角进入主流文化对话，这对全球文化多样性来说是一个积极的发展。 但我也担心一些潜在的负面影响。当内容创作变得如此容易时，我们可能会面临信息过载和注意力进一步碎片化的问题。此外，如果大部分内容都是 AI 生成的，我们需要思考如何保持人类创造力的独特价值和意义。 最终，我相信 AI video 不仅会改变我们创作和消费内容的方式，还会改变我们理解现实、身份和人类连接的方式。这些变化的全面影响可能需要一代人的时间才能完全显现，但我们现在看到的只是开始。作为这个变革的见证者和参与者，我们有责任深思熟虑地引导这些技术的发展，确保它们服务于人类繁荣发展，而不仅仅技术进步。 正如 Moore 姐妹在访谈中展示的那样，最成功的策略是既要拥抱这些新工具的巨大潜力，又要保持对其局限性和风险的清醒认识。我们正在参与创造一个全新的媒体生态系统，这既是一个巨大的机遇，也是一个重大的责任。 本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，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。

未来两年，康华生物能否找到第二增长曲线、把“战略对赌”变成估值的护身符，将决定它最终会不会收到收购方送来的索赔账单。

7月21日，据报道，京东首家自营无堂食门店于近日开业。  雷峰网发现，京东外卖的自营新模式确实已落地北京。这家名为“七鲜小厨”的餐饮门店已试运行1周，采取“外卖+自提”结合的无堂食经营形式，该店最早的消费者评论于7月15日发出，售出800份商品。  一个月前，京东集团创始人刘强东曾对外表示，“外卖市场很大，再过一个月，京东外卖将很快出来一个跟美团完全不同的商业模式。”  雷峰网实地走访了位于东城区长保大厦的七鲜小厨现场，七鲜小厨位于该写字楼一层，紧邻停车场，设置了玻璃明档和围栏供顾客远观，并分出了外卖员取餐区和自提区两个入口，现场并没有设置桌椅等可供堂食的空间。  打开京东App搜索“七鲜小厨”，可以发现这家京东自营外卖店带有“即提堂食”的标签，客单价约为25-35元，补贴后价格约为15-20元，目前只接入了京东一个平台。小红书等平台上，也有用户自发晒出笔记称“京东真的越来越全面了”。  ▲京东推出的自营外卖“七鲜小厨”已在平台运营。  值得一提的是，“七鲜小厨”采取的是机器炒制模式，现场可看到多台小型炒菜机在运行。  该大厦相关物业人士表示，或因七鲜小厨使用大量电器厨具，门店营业中曾发生断电，导致炒菜机器人中断运作。恢复供电后，炒菜机的菜品制作流程需从头开始运行，工作人员需将已做一半的菜品倒掉，重新投料。种种原因下，京东自营外卖模式仍处于磨合期，尚在跑通流程。  ▲京东 “七鲜小厨”（长保大厦店）的现场实拍图  据悉，目前京东外卖的操盘手郭庆（内部称“老K”），早在2022年就涌入创业浪潮，投入“炒菜机器人”的赛道。以郭庆作为联合创始人的炒菜机器人公司“橡鹿科技”，曾在去年7月宣布再获京东近2亿元战略投资，并达成全面战略合作。  从营业执照的信息来看，“七鲜小厨”背后是鲜莳极速达电子商务有限公司北京东城分公司，成立日期为2025年6月27日，为刘强东“新模式”发言的十天后。  有餐饮业内人士分析，该公司虽然也是达达的分公司，但与“七鲜美食mall”是完全不同的两种模式，“七鲜小厨”是自营型外卖厨房，由京东自购原料，自炒自销自送；“七鲜美食mall”是招商型美食城，采取第三方商家入驻的模式，京东主要提供配送服务。  公开信息显示，今年2月11日，京东外卖开启“品质堂食餐饮商家”招募，曾表示只招募做堂食且质量较高的餐厅，不包括专门做外卖的商家。

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 本期时间轴制作：阿机Adji 我们继续了解这篇最终诞生了博尔赫斯的土地。布宜诺斯艾利斯，这座诞生于阿根廷概念之前的城市，围绕着它的故事还在继续。在本期我们需要了解，凌驾于其上的诸多荒谬与矛盾，最终引爆了白银之河河口的遥远城市，风终于为这片土地带来了蓝与白的色彩，与此同时，流淌白银的河上，飘着熊熊燃烧的鲜血。

<blockquote><p>通过抖音故事号实现一年还清50万债务，听起来像天方夜谭？但拆解其底层逻辑，从利用“叙事传递”抢占注意力，到内容工业化生产、精准触达情绪缺口，再到阶梯式变现，这套方案或许为普通人提供了一条翻盘路径，只是背后藏着不少考验执行力的关卡。</p> </blockquote>  互联网给了普通人翻盘的机会，但机会从来不属于伸手党。很多人一听抖音创业，就想到自己不擅长的唱跳直播，这认知就窄了。今天咱们要聊的，是一个门槛相对不高，但极度考验脑子和执行力的项目——抖音故事号。 这篇文章，不是给你打鸡血的。它是一份冷静的商业计划书，甚至有点不近人情。我会把这事的底层逻辑、具体操作步骤、还有路上埋着的那些坑，都给你掰扯清楚。 ## 项目可行性逻辑 很多人做抖音，看什么火就模仿什么，结果账号成了个四不像，流量半死不活。根子在于没想明白，抖音的本质是“注意力黑洞”，谁能最高效地抢占用户时间，谁就赢了。而“故事”，是刻在人类基因里、无法抗拒的注意力陷阱。 ### 1.利用“叙事传递”的心理后门。   这比“人都爱听故事”要深一层。心理学上有个词叫“叙事传递”，意思是当人沉浸在故事里，大脑的分析、质疑功能会短路，取而代之的是强烈的情感共鸣。用户不是在“看”视频，是在“体验”一段人生。这种深度沉浸，带来的就是超高的完播率——而完播率，就是撬动抖音流量池最核心的那个杠杆。 ### 2.实现“内容工业化”的可能。   你拍短剧，得要演员、场地、剧本，成本高。你做知识口播，对个人IP、形象要求高。但故事号的核心资产就两样：“故事文本”和“声音”。文本可以靠AI辅助、热点改编高效产出；声音可以自己来，也能外包。 这意味着，你一旦跑通一个爆款的制作流程，复制一百个的成本几乎为零。你可以像工厂流水线一样稳定产出内容，这是规模化的基础，也是一年50万这种目标的前提。 ### 3.迎合算法对“垂直情感”的偏好。 抖音算法很精明，它不只给你打“故事”标签，它会给你打上“职场逆袭爽感”、“中年爱情遗憾”这种极细分的“情感标签”。当你持续输出某一特定情感类型的内容，算法会把你精准地推送给对这类情感有“瘾”的用户。 ### 4.构建后端变现的“信任坡道”。   故事号的变现，不是生硬的广告。你通过一个个故事，和粉丝建立了“情感连接”。他们因为你的故事而共鸣，本质上是对你产生了“信任”。有了信任，变现就顺理成章。 从最初的故事里带本书，到中期的付费咨询，再到高阶的社群服务。这个过程就像一个平缓的“信任坡道”，粉丝会很自然地从免费用户，一步步成为你的付费客户，客单价和转化率都远超传统卖货。 ## 如何一年实现50万 50万，分解下来，日均要赚近1400元。这需要一张精密的作战地图。 ### 1.定位：找“情绪缺口”，而非找方向。 别再问“我该做什么领域”。你要问：“我的目标用户，内心最渴望被填补的情绪缺憾是什么？”是职场新人被欺负，渴望逆袭的“憋屈感”？是中年婚姻平淡，渴望慰藉的“失落感”？找准这个情绪缺口，你所有的故事都像炮弹一样，精准命中这个靶心。 ### 2.生产：建立“故事库”与“生产线”。 靠灵感，你撑不过一个月。你必须建立一个系统。每天花固定时间，去知乎、豆瓣、微博这些地方，找高冲突、高讨论度的素材。把它们提炼出“冲突内核”，用你的话术改写成短视频脚本。然后，固定时间批量录音、批量剪辑。把内容创作变成一种肌肉记忆，目标是雷打不动的日更。 ### 3.钩子：吃透“黄金3秒+悬念迭加”。   视频的生死，就在前3秒。开场白必须像个钩子，死死钩住用户。别说“今天讲个故事”，要直接扔炸弹：“我妈花30万给我弟买房，却让我给她凑2万的养老钱。”一句话，矛盾、悬念全有了。用户只会想“后来呢？”这就是钩子。视频中间还要不断设置小悬念，让用户像追剧一样看到最后。 ### 4.阵地：搭建“私域流量池”，这是你的诺亚方舟。   抖音的流量是平台的，说没就没。你必须把人导到你自己的地盘——微信。怎么导？不能硬来。在主页简介里放个“诱饵”，比如“加我，免费领100个故事模板”。粉丝过万后就要开始做这个动作。在私域里，你不再是冰冷的账号，你是个活生生的人，分享日常、解答疑问，这才是培养铁粉、为高客单价变现铺路的核心。 ### 5.变现：设计“阶梯式变现矩阵”。 别指望一种方式赚到50万，你需要一套组合拳。 起步期（月入0-3k）：中视频计划、平台补贴，钱少但能验证模式。 发展期（月入3k-8k）：橱窗带货，卖点和故事相关的书、小物件，提供稳定现金流。 进阶期（月入8k-20k）：付费咨询，比如99元一次的“故事诊断”，帮你分析情感困惑，筛选高意向用户。 爆发期（月入20k+）：高客单价社群/课程。这是实现50万目标的核心。比如，一个1999元的年度成长社群，招250人就是50万营收。在你拥有几万精准粉丝的基础上，这并非不可能。 ## 项目核心提示词：内容创作的“AI引擎” AI是你最高效的编剧助理。下面这个提示词，能帮你生成高质量、符合短视频逻辑的故事初稿。 【提示词开始】 角色扮演：你现在是一位拥有心理学背景的、深谙人性的抖音爆款故事编剧。你的任务不是写小说，而是创作一个时长约90秒、能在抖音平台上引发观众强烈情感共鸣和传播欲望的短视频故事脚本。你要彻底抛弃书面语和复杂句式，使用极度口语化、生活化，甚至带有一点点“粗糙感”的真实对话风格来呈现。 任务指令：围绕我给出的核心【故事主题】，创作一个完整的、包含“黄金3-5秒开篇钩子”、“情节发展与冲突升级”、“高潮反转”、“结尾升华与互动引导”四个部分的短视频故事脚本。 脚本要求： -开篇钩子 (前3-5秒/前30字)： 必须是整个故事中最具冲突感和悬念的一句话，直接抛出矛盾，让用户产生“接下来会发生什么”的强烈好奇。 -情节发展 (约45-60秒)： 快速交代背景，然后通过1-2个具体事件，让矛盾不断升级。节奏要快，信息密度要高，不要有任何废话。多用人物对话和心理活动来推动情节。 -高潮反转 (约15-20秒)： 这是故事最“爽”的部分。必须有一个出人意料的转折，让之前被压抑的情绪在瞬间得到释放，实现逆袭或和解。 -结尾升华与互动引导 (约10-15秒)： 在故事结局后，用一两句话提炼出一个能引发普遍共鸣的观点或道理（比如关于人性、职场、家庭），然后立刻用一个开放式问题引导用户在评论区互动。例如：“你身边有过这样的人吗？”或“如果你是我，你会怎么做？” 约束条件： -绝对口语化：想象你是在跟一个好朋友绘声绘色地讲八卦，通篇不允许出现“因此”、“然而”、“总而言之”等书面连词。 -情绪导向：整个故事必须锚定一个核心情绪（如：憋屈后的扬眉吐气、被误解后的沉冤得雪、看透人心的失望等），所有情节为此服务。 -第一人称视角：统一使用“我”作为故事的叙述者，增强代入感。 格式要求：请严格按照【开篇钩子】、【情节发展】、【高潮反转】、【结尾升华】的结构输出脚本。 现在，请根据以下【故事主题】开始创作：【故事主题：一个不受重视的老实人，在关键时刻用专业能力让所有看不起他的人闭嘴】 ## 项目风险和挑战 如果有人说这事简单，他不是蠢就是坏。光鲜背后，全是坑。 ### 1.同质化的“红海绞杀”。 你想到的模式，别人也想得到。一个主题火了，瞬间涌入无数模仿者，内容迅速变得无聊。用户的审美疲劳来得极快。你的出路不在于找没人做的，而在于在你选的领域里，做得比所有人都更深、更精。你的文案、配音、节奏感，就是你的护城河。 ### 2.平台规则的“达摩克利斯之剑”。 抖音的规则和算法，天天在变。可能一个更新，你的玩法就废了；可能一个词，视频就限流了。这是所有内容创作者头顶的剑。唯一的对冲策略就是我们前面说的——“搭建私域”。只要核心粉丝在你微信里，你就有东山再起的资本。别把命根子全放在一个不属于你的平台上。 ### 3.创作过程的“情绪内耗”。 做故事号，尤其是冲突激烈的故事，创作者本人很容易陷进去。每天泡在这些“糟心事”里，加上数据焦虑、黑粉攻击，心态很容易崩。你必须学会把做内容当成一份工作，而不是你的生活。定期断网，去运动，去社交，这是保持战斗力的必需品。 ### 4.变现转化的“信任鸿沟”。 流量不等于钱，这是血淋淋的现实。很多人几十万粉丝，变现一塌糊涂。因为粉丝只爱你的免费故事，不信任你这个人。从内容消费者到付费客户，中间隔着巨大的“信任鸿沟”。跨过去，不靠技巧，靠你在私域里持续的价值输出和真诚互动。这个过程很慢，但绕不过去。 本文由人人都是产品经理作者【抖知书】，微信公众号：【抖知书】，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。

能否“破局”有待时间检验。

7月18日，诚迈科技（股票代码：300598.SZ）CXC2025信创生态大会在南京盛大召开。作为信创生态领域的先锋企业，诚迈科技以操作系统为坚实基石，在此次大会上重磅发布了五大信创产品矩阵，涵盖面向党政、企业、教育、医疗领域的信创产品以及鸿志操作系统系列产品，引发行业广泛关注。

苹果一直在逐步扩大其制造业务，并摆脱以中国为中心的模式。2025 年初开始，苹果产品在印度生产的比例大幅增长，目前全球iPhone产量的 17% 将来自印度，来自Canalys的最新数据显示，印度的iPhone产量同比增长53%，达到2390万部。  预计这种生产热潮将持续下去。目前，中国供应着全球约16%至17%的iPhone，这一比例在短短几年内就已增长，预计到2027年将达到25%。这种加速发展可能是受到富士康在印15 亿美元投资等举措的推动。 苹果也一直在致力于在印度生产更新的机型，包括iPhone 16 Pro等高端机型。几乎可以肯定的是，iPhone 17也将在印度进行部分产能生产，据报道，该款手机已在印度进入试生产阶段。 这种转变的部分原因是持续的美国关税战，中国已成为美国总统唐纳德·特朗普的主要目标。 关税升级的背景下，苹果的进口模式发生了变化。今年5月，苹果首席执行官Tim Cook证实，第二季度美国销售的iPhone中有一半来自印度生产的iPhone。 印度政府也看到了这种变化。5月份的一份报告显示，4月份苹果出口额同比增长了116%。 印度的转变不仅仅源于 iPhone 的生产，也源于 iPhone 的购买。报告补充称，就印度市场需求而言，苹果目前是该国销量排名前五的智能手机品牌之一。2025年第一季度，印度iPhone销售收入同比增长28%。据称，其原因在于高端设备采用率的提高，以及诱人的融资方案。 苹果公司显然已经注意到了这种需求。目前，该公司正在孟买最新的购物中心天空城购物中心（Sky City Mall ）建造一家新的苹果零售店，同时有报道称，班加罗尔的亚洲凤凰购物中心（Phoenix Mall of Asia）也正在建造一家这样的零售店。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514498.htm)

<blockquote><p>构建AI智能体时，上下文工程是塑造其行为的核心。如何通过优化KV缓存、动态管理工具、利用文件系统拓展记忆等策略，让智能体更高效、稳定地运转？这些来自实践的经验，或许能为智能体开发提供关键指引。</p> </blockquote>  Manus 团队刚分享了他们构建 Agent 的 Context 工程经验。  想来会对同样做 Context 工程、Agent 开发的朋友有所帮助。 刚好我在自己读的过程中，对全文进行了精校翻译，并高亮要点与排版。来自一线的分享，总共 6 条经验，共 5K 字。 也提炼了一份思维导图。不过还是建议直接阅读，不要省流。  分享给你们，enjoy～ <blockquote><p>From：https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus译文：《 AI 智能体的上下文工程：构建 Manus 的经验》</p></blockquote> 2025 年 7 月 18 日，Peak @Manus 在 Manus 项目启动之初，我们面临一个关键抉择： 是应该利用开源基础模型，训练一个端到端的智能体模型？还是基于前沿大模型已有的上下文学习（in-context learning）能力，构建我们的智能体？ 在我投身 NLP 领域的头十年里，我们没有这样的选择。 在遥远的 BERT 时代（没错，已经过去七年了），模型必须经过微调和评估，才能迁移到新任务上。即便那时的模型与今天的 LLM 相比小得可怜，但这个过程的每次迭代也常常需要数周时间。 我上一个创业项目给我留下了一个惨痛的教训：对于快速迭代的应用，尤其是还没找到 PMF 之前，缓慢的反馈循环是致命的。 当时我为开放信息提取（Open information extraction）和语义搜索从零开始训练模型。然而，GPT-3 和 Flan-T5 相继问世，我自研的模型一夜之间就过时了。颇具讽刺意味的是，也正是这些模型，开启了上下文学习的时代，并由此揭示了一条全新的路径。 这个来之不易的教训让我们的选择变得清晰：Manus 决定押注在上下文工程上。 这让我们能将改进的发布周期从数周缩短到几小时，并使我们的产品与底层模型的发展保持“正交”关系：如果说模型的进步是水涨船高的浪潮，我们希望 Manus 成为潮头上的船，而不是被固定在海底的石柱。 尽管如此，上下文工程的实践远比想象的要复杂。 上下文工程是一门实验科学——我们已经重构了四次 Agent 的框架，每一次都是因为发现了塑造上下文的更优方法。 我们亲切地称这个手动进行架构搜索、调试提示词和经验猜测的过程为“随机研究生下降法”（Stochastic Graduate Descent）。 虽然听起来不那么优雅，但确实有效。 译者注：“研究生”在学术界和科技界，常常与“做实验、调参数、熬夜、靠直觉和运气”等形象挂钩，形容这个过程不是一个严谨、自动化的数学优化过程（如梯度下降），而是充满了人工调试、反复试错和“体力活”的探索。 本文将分享我们通过自己的“SGD”找到的局部最优解。如果你也在构建自己的 AI Agent，希望这些原则能帮助你更快地收敛。 Manus：https://manus.im/ In-context learning：https://arxiv.org/abs/2301.00234 BERT：https://arxiv.org/abs/1810.04805 Open information extraction：https://en.wikipedia.org/wiki/Open_information_extraction GPT-3：https://arxiv.org/abs/2005.14165 Flan-T5：https://arxiv.org/abs/2210.11416 ## 1）围绕 KV 缓存进行设计 如果非要我只选一个指标，我会说 KV 缓存命中率 是生产环境中 AI 智能体最关键的单一指标。它直接影响延迟和成本。 要理解其中缘由，我们先来看看典型 AI Agent （a typical agent）是如何运作的：在收到用户输入后，智能体通过一系列的工具调用链来完成任务。在每次迭代中，模型根据当前上下文，从预定义的动作空间中选择一个动作。该动作随后在环境（例如 Manus 的虚拟机沙箱）中执行，并产生一个观测结果。这个动作和观测结果会被追加到上下文中，形成下一次迭代的输入。这个循环持续进行，直到任务完成。 你可以想象，上下文在每一步都会增长，而输出通常是结构化的 Function Call，相对较短。 与聊天机器人相比，这使得智能体中预填充（prefilling）和解码（decoding）的比例严重倾斜。以 Manus 为例，其输入与输出的 token 数量比平均达到了 100:1。 幸运的是，拥有相同前缀的上下文可以利用 KV 缓存（KV-cache）机制。 无论你是自部署模型还是调用推理 API，都能极大降低首个 token 生成时间（TTFT）和推理成本。 这带来的成本节约非同小可：以 Claude Sonnet 为例，命中缓存的输入 token 成本为 0.30 美元/百万 token，而未命中缓存的成本则为 3 美元/百万 token——相差整整十倍。 从上下文工程的角度看，提升 KV 缓存命中率涉及几个关键实践：保持提示词前缀的稳定性。 由于大模型的自回归（autoregressive）特性，哪怕只有一个 token 的差异，也可能使缓存从该 token 之后开始失效。一个容易犯的错误是，在系统提示词的开头包含时间戳（尤其是精确到秒的时间戳）。它确实能让模型告诉你当前时间，但也会直接破坏你的缓存命中率。只对上下文进行追加（append-only）。 避免修改之前的动作或观测结果。确保你的序列化（serialization）过程是确定性的。许多编程语言和库在序列化 JSON 对象时，不保证键的顺序是固定的，这会在不知不觉中破坏缓存。在需要时明确标记缓存断点。 一些模型提供商或推理框架不支持自动的增量前缀缓存，而是需要手动在上下文中插入缓存断点。在分配断点时，要考虑到缓存可能的过期时间，并至少确保断点包含在系统提示词的末尾。 此外，如果你在使用 vLLM 等框架自部署模型，请确保启用了 prefix / prompt caching ，并用 Session IDs 等技术保持分布式工作节点间的一致路由。 A typical agent：https://arxiv.org/abs/2210.03629 KV-cache：https://medium.com/@joaolages/kv-caching-explained-276520203249 Autoregressive：https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_model vLLM：https://github.com/vllm-project/vllm prefix / prompt caching：https://docs.vllm.ai/en/stable/design/v1/prefix_caching.html ## 2）遮蔽（Mask），而非移除 随着智能体能力的增加，其动作空间（action space）自然会变得愈发复杂。直白地说，就是工具的数量会爆炸式增长。 最近 MCP 的流行更是火上浇油。如果你允许用户配置工具，相信我：总会有人把你精心构造的动作空间里，塞进上百个来历不明的工具。其后果是，模型更容易选错行动或采取低效路径。 简而言之，你构造出来的智能体反而会变笨。 一种自然的想法是设计一个动态的动作空间——比如类似 RAG 一样，按需动态加载工具。（我们在 Manus 中也尝试过） 但我们的实验揭示了一条清晰的规则：除非绝对必要，否则避免在迭代中途动态增删工具。 主要原因有二： 1. 在大多数大模型中，工具定义在序列化后通常位于上下文的靠前位置，通常位于系统提示词之前或之后。因此，任何更改都会导致后续所有动作和观测的 KV 缓存失效。 2. 当此前的动作和观测仍然引用着当前上下文中不再定义的工具时，模型会感到困惑。如果没有约束解码（constrained decoding），这通常会导致模式违规或产生幻觉动作。 为了解决这个问题，同时又能优化动作选择，Manus 使用一个上下文感知的状态机（state machine）来管理工具的可用性。它并不移除工具，而是在解码阶段遮蔽掉 token logits，从而根据当前上下文，阻止（或强制）模型选择某些动作。 在实践中，大多数模型提供商和推理框架都支持某种形式的响应预填充，这允许你在不修改工具定义的情况下约束动作空间。 函数调用通常有三种模式（我们以 NousResearch 的 Hermes format 为例）：自动（Auto）：模型可以选择调用函数，也可以不调用。通过仅预填充回复前缀实现：&lt;|im_start|&gt;assistant必需（Required）：模型必须调用一个函数，但具体调用哪个不受限制。通过预填充至工具调用 token 实现：&lt;|im_start|&gt;assistant&lt;tool_call&gt;指定（Specified）：模型必须从一个特定的子集中调用函数。通过预填充至函数名的开头实现：&lt;|im_start|&gt;assistant&lt;tool_call&gt;{“name”: “browser_ 利用这一点，我们通过直接遮蔽 token logits 来约束动作选择。 例如，当用户提供新输入时，Manus 必须立即回复，而不是执行动作。 我们还有意地设计了具有一致性前缀的动作名称——例如，所有浏览器相关的工具都以 browser_ 开头，而命令行工具则以 shell_ 开头。这使得我们能够在特定状态下，轻松地强制智能体只能从某一类工具中进行选择，而无需使用有状态的 logits 处理器。 这些设计有助于我们确保 Manus 的智能体 loop 在模型驱动的架构下，依然保持可靠稳定。 MCP：https://modelcontextprotocol.io/introduction RAG：https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation Constrained decoding：https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs State machine：https://en.wikipedia.org/wiki/Finite-state_machine Hermes format：https://github.com/NousResearch/Hermes-Function-Calling ## 3）将文件系统作为上下文 现代前沿大模型如今已提供高达 128K 甚至更长的上下文窗口。但在真实的智能体场景中，这往往还不够，有时甚至是一种负担。 这里有三个常见痛点： 1. 观测结果（Observations）可能极其庞大，尤其是当智能体与网页、PDF 等非结构化数据交互时，轻易就可能撑爆上下文长度限制。 2. 即便窗口技术上支持，模型的性能在超过一定上下文长度后往往会下降。 3. 长输入非常昂贵，即使有前缀缓存。你仍然需要为每个 token 的传输和预填充付费。 为应对此问题，许多智能体系统采用了上下文截断或压缩策略。 但过于激进的压缩不可避免地会导致信息丢失。这是一个根本性问题：智能体的天性决定了它必须基于所有先前的状态来预测下一个动作，因为你无法可靠地预测十步之后，之前的哪个观测结果会变得至关重要。 从逻辑上讲，任何不可逆的压缩都伴随着风险。 因此，我们将文件系统视为 Manus 的终极上下文：它容量无限，天然持久，并且智能体自身可直接操作。模型学习如何按需读写文件——不仅是将文件系统用作存储，更是将文件系统当作结构化的外部记忆体。 我们的压缩策略始终被设计为可恢复的。 例如，只要保留了网页的 URL，其内容就可以从上下文中丢弃；只要文档在其沙箱中的路径可用，其内容也可以被省略。 这使得 Manus 可以在不永久丢失信息的前提下，缩减上下文长度。 在开发此功能时，我常常思考，要让一个状态空间模型（SSM）在智能体场景中有效工作需要什么。与 Transformer 不同，SSM 缺乏全局注意力，难以处理长程的回溯依赖。但如果它们能掌握基于文件的记忆——将长期状态外化，而不是保留在上下文中——那么它们的速度和效率或许能开启一类全新的智能体。具备智能体能力的 SSM，或许才是 Neural Turing Machines 真正的继承者。 Neural Turing Machines：https://arxiv.org/abs/1410.5401 ## 4）通过“复述”来操控注意力 如果你用过 Manus，你可能已经注意到一个有趣的现象：在处理复杂任务时，它倾向于创建一个名为 todo.md 的文件，并随着任务的进展逐步更新它，勾掉已完成的项。 这并不仅仅是为了看起来“可爱”，而是一种精心设计的注意力操控机制。 在 Manus 中，一个典型任务平均需要约 50 次工具调用。 这是一个很长的循环——由于 Manus 依赖大模型进行决策，它很容易出现偏离主题或忘记早期目标等问题，尤其是在长上下文或复杂任务中。 通过不断重写待办事项列表，Manus 实际上是在将任务目标“复述”到上下文的末尾。 这会将全局计划注入到模型的近期注意力范围，从而避免“中间遗忘”（lost-in-the-middle）问题，并减少目标偏离。 实际上，它是在不依赖特殊架构的情况下，用自然语言来引导自身的注意力，使其聚焦于任务目标。 ## 5）保留出错记录 Agent 会犯错。这不是 bug，而是现实。 语言模型会产生幻觉，环境会返回错误，外部工具会出故障，各种意想不到的边界情况层出不穷。 在多步任务中，失败不是例外，而是循环的一部分。 然而，一种常见的冲动是隐藏这些错误：清理痕迹、重试动作，或者重置模型状态，然后把它交给神奇的“温度（Temperature）”。这似乎更安全、更可控。 但它是有代价的：消除失败记录，也就消除了过往的行动证据。而没有过往的行动证据，模型就无法适应。 根据我们的经验，提升智能体行为最有效的方法之一简单得令人意外：将失败的尝试保留在上下文中。 当模型看到一个失败的动作——以及由此产生的观测结果或堆栈跟踪（stack trace）——它会隐式地更新其内部认知，改变它对相似动作的先验判断，从而减少重复犯同样错误的可能性。 事实上，我们认为错误恢复能力是真正智能体行为最明确的标志之一。 然而，在多数学术研究和公开基准测试中，这一点仍然没有得到充分的体现，它们往往只关注理想条件下的任务成功率。 Temperature：https://arxiv.org/abs/2405.00492 ## 6）不要陷入 Few-Shot 陷阱 Few-shot Prompting 是一种改进大模型输出的常用技术。但在 Agent 系统中，它可能会以一些微妙的形式，适得其反。 语言模型是出色的模仿者，它们会模仿上下文中的行为模式。 如果你的上下文中充满了相似的“动作-观测结果”对，模型就会倾向于遵循这种模式，即便这种模式已不再是最佳选择。 这在涉及重复性决策或动作的任务中可能很危险。 例如，在使用 Manus 协助审阅 20 份简历时，智能体常常会陷入一种惯性节奏——仅仅因为它在上下文中看到了类似的行为，就不断重复相似的动作。这会导致行为漂移、过度泛化，有时甚至产生幻觉。 解决方法是增加多样性。 Manus 会在动作和观测结果中引入少量结构化的变动——使用不同的序列化模板、变换措辞、在顺序或格式上引入微小的噪音。这种受控的随机性有助于打破模式，调整模型的注意力。 换言之，不要让自己陷入“少样本”的思维定势中。 上下文的模式越单一，智能体的行为就越脆弱。 <blockquote><p>Few-shot Prompting：https://www.promptingguide.ai/techniques/fewshot</p></blockquote> ## 结语 上下文工程仍是一门新兴的学科，但对于 Agent 系统而言，它已至关重要。 模型也许会变得更强、更快、更便宜，但无论原始能力有多强，都无法取代对记忆、环境和反馈的需求。 你如何塑造上下文，最终定义了智能体的行为方式：它的运行速度、恢复能力以及扩展的潜力。 在 Manus，我们通过反复的重构、失败的尝试以及面向数百万用户的真实世界测试，才学到了这些经验。 我们在此分享的一切并非是放之四海而皆准的真理，但这些模式对 Manus 行之有效。 如果它们能帮你哪怕只减少一次痛苦的迭代，这篇文章的目的就达到了。 智能体的未来，将由一个个上下文构建而成。 Engineer them well～ 本文由人人都是产品经理作者【一泽Eze】，微信公众号：【一泽Eze】，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。

**一篇路透社报道，再次把“0公里二手车”推向风口浪尖。**起因是，报道指出极氪和哪吒汽车，在车辆还没有卖出去，就给它们上了保险，按照行业惯例，这样做能让车企提前把这部分汽车记作销量。 极氪反应非常快，表示报道中涉及的车辆均为可正常销售的展车，虽已投保交强险，但未在任何车管所进行新车注册登记或上牌，与“二手车”交易存在本质区别，属于正常商业行为。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250721/92341ce4-f9bc-4678-8143-2018af99656e.png) 极氪还旗帜鲜明地表明态度，坚决反对“销售0公里二手车”等破坏行业秩序的行为。 和极氪相比，哪吒就有点破罐破摔了，路透社报道称，2023年1月至2024年3月期间，其通过“提前保险注册”等非常规手段虚增销量超6万辆，占该时段官方公布总销量（11.7万辆）的一半以上。 **01 什么是零公里二手车？** 如果你打开一家相对主流的二手车平台上，不难发现一种现象：有很多“准新车”，是近两个月上牌，里程基本在0.01万公里-0.1万公里之间，且价格明显低于官网新车售价。 特别是季末，新老车型交替的节点，大量准新车涌现出来。当你向商家致电了解情况时，店主大概率会告诉你这是一台“资源车”、“渠道车”，虽然已经上过牌了，但都是新车状态，用部分二手车商的话说，这类车和新车之间，其实就多了一道上牌的手续。 你甚至还能看到某些汽车品牌销售的文案中的“包牌包税车”。 其实资源车也好，包牌包税车也罢，他们在广义上同属一类，都是目前风口浪尖下的“0公里二手车”。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250721/92979b88-12f0-4d74-98c9-5e68170b0c09.png) 按照约定俗成的规定，所谓“0公里二手车”，指的是那些虽已完成注册登记，但几乎未被实际使用、行驶里程极低的车辆，其里程数通常接近于0公里，且进入（或即将进入）流转渠道的车。 这类车的来源有很多种，主要涵盖车企清库存的老款产品、经销商为冲刺业绩而推出的“业绩冲刺车”、运输过程中出现损伤的车辆，以及展厅内用于展示和客户试驾的车辆等等。 比如，所谓的“资源车”就是以高库龄车以及老款车型居多，主机厂的大客户经理会在车型迭代前告知经销商，后者会以相对低廉的价格批量认购这类新车，缓解主机厂的库存压力。 然后这批上了牌的“新车”，会以低于市场价的价格向下游继续出售。 随着国内新能源汽车产业飞速发展，价格战愈演愈烈的情况下，新能源“0公里二手车”的体量也在飞速扩大，中国汽车流通协会数据显示，2024年全国二手车市场中“登记日期≤3个月、里程数≤50公里”的车辆占比已达12.7%，其中新能源车型占比超60%。 中国汽车流通协会专家委员会委员王萌也曾预测，今年零公里二手车可能达到百万台的体量。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250721/b1b45f01-fb0f-4d74-b63f-05f919b33bfa.png) 在此之前，这类车型都是长期处于汽车行业的阴影处的商品，随着长城汽车魏建军对于“0公里二手车”的公开炮轰，俨然将这一车企销量增长的“灰色地带”摆上了台面。 **02  “雷”已出现** “0公里二手车”所带来的影响，往好了说能够减轻主机厂的资金压力，但更加严重的是，会导致销售数据严重失实，导致消费者在购车时出现错误的判断。 比如三年前的新势力销量冠军，今年的新势力造车反面教材——哪吒汽车。 根据路透社报道，2023年1月至2024年3月期间，其通过“提前保险注册”等非常规手段虚增销量超6万辆，占据了当时哪吒汽车公布的总销量（11.7万辆）的一半以上。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250721/926fcd57-1593-45ad-ba06-0a2713823a60.png) 也就是说，哪吒汽车真正通过官方手段交付给的车主的只有不到6万台，但在不少消费者拿销量当做买车首要基准的前提，或许有不少哪吒汽车的用户是因为明面上的销售数据，才买的哪吒汽车。 通过路透社查阅的文件以及对经销商和买家的采访显示，哪吒汽车在尚未将商品车卖给买家前，就为这些车辆上了保险，厂商提前把这部分汽车记作销量，从而完成月度和季度销售目标。 哪吒汽车在兜售这批车之前，先发给经销商一个记录本，这些记录包含了每辆车的详细信息及所购买的保单，还列出了保险代理人的姓名。经销商在找到买家后，可以参考这些信息将保单转移给新车主，办理保单过户。 同时还告知经销商，这些车辆已提前投保，因此算作已售出车辆，还有意向购车者隐瞒上险的目的，编造出交强险是附赠险的理由，届时提醒车主保险将提前到期，需及时续保。 哪吒通过这种方式提前记作销量的新车，共有64719辆。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250721/0590d157-f7c5-47be-9ca5-c502be9799b4.png) 有经销商表示，哪吒从2022年底开始采用这一做法，以获取即将在当年结束的新能源汽车购置补贴，哪吒的这类车型，甚至还部分滞留在仓库里。而哪吒汽车衡当时的态度则是：“尽管做吧，别人都在这么干”。 不过这份文件并未覆盖2022年销量，要知道在此之前，哪吒汽车在2022年累计销量超15.2万辆，不仅夺得当年新势力销量冠军，同时也成为了首个年销量突破15万辆的新势力品牌。 这么来看，当时的这个新势力销冠，会不会也存在水份？ **03 动机不纯，影响太大** 从表面上看，似乎是一个“三赢”的局面，主机厂去库存，减轻资金压力，车商完成销售任务，拿到补贴和返利。 传递到最终端，用户花二手车的价格就可以买到新车，诱惑确实不小，但看似“物美价廉”的背后，风险也相当高。 首先会造成销量数据失真，销量数据对消费者选购的参考意义将被削弱，哪吒汽车就是一个典型的例子，零公里二手车在市场上肆虐，其根本原因也是车企对销量的过度追求。 而且“零公里二手车”破坏了市场真实的供需关系，企业的真实订单量没有办法得到真正的体现，进而传导到每年的生产计划。主机厂用一种‘错误’的销量数据，推导出错误的产量计划，结果就会产生更多的准“0公里二手车”。 放在消费者身上，国内新能源汽车为吸引用户买车，大多都会推出终身质保、免费充电等终身权益，但这些权益大多与首任车主绑定。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250721/5e9a675b-9bc2-4c8c-b076-46b4c8bf14b3.png) 而一旦车辆被过户为“零公里二手车”，这些福利将会失效。更糟的是，多数“零公里二手车”无法享受厂商提供的完整三电系统（电池、电机、电控）质保，一旦核心部件出现故障，车主也会面临高额的维修费用。 而且从车辆登记和交易管理法规角度看，目前我国还没有专门针对 “0 公里二手车”的系统性规定。 如果车企或经销商在销售过程中，故意隐瞒车辆已被登记为二手车的事实，让消费者在不知情的情况下完成交易，以为买到的是“新车”，这无疑会侵犯消费者的知情权。 根据中国证券报的报道，极氪就已经引发了大量的车主投诉，用户在支付定金、准备提车时，才发现自己购买的“新车”竟已购买过交强险，甚至已完成过户登记，沦为了“二手车”。当他们要求维权退赔时，往往会遭到推诿或拒赔。 **此外，“0公里二手车”也为骗补贴带来操作空间。** 部分二手车商在兜底这类车型前，利用“以旧换新”政策，用报废车置换“零公里二手车”套取1.5万-2万元国家补贴，再低价抛售。 尽管报废更新补贴和置换更新补贴均面向个人消费者，且明确规定在一个自然年度内最多享受一次补贴，但仍有部分二手车商在收购零公里二手车后，通过多次腾挪套取补贴。 其实单纯的“0公里二手车”交易并不违法，但交易的合规性取决于具体操作方式，如果动机不纯，底线就难说了。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514496.htm)

本月初，一个名为“世界泄密”（World Leak）的新勒索团伙入侵了戴尔的一个产品演示平台，目前正试图勒索该公司支付赎金。戴尔官方承认了这一事件，并确认威胁行为者已经侵入其[客户解决方案中心](https://www.dell.com/en-us/lp/dt/customer-solution-centers)平台，该平台用于向客户展示戴尔产品和解决方案。  戴尔表示：“一名威胁行为者最近进入了我们的解决方案中心，该中心旨在为戴尔的商业客户展示我们的产品和测试概念验证。它有意与客户和合作伙伴的系统以及戴尔的网络分离，并且不用于向戴尔客户提供服务。” 解决方案中心使用的数据主要是合成（虚假）数据、仅用于产品演示目的或戴尔脚本的公开数据集、系统数据、非敏感信息和测试输出。根据我们正在进行的调查，威胁行为者获取的数据主要是合成数据、公开数据或戴尔系统/测试数据。 World Leaks 在攻击过程中从环境中窃取了数据，这些数据被认为是产品演示和试验中使用的合成测试数据。虽然威胁者可能认为其中包含有价值的数据，因为其中包含样本医疗数据和财务信息，但据报道，这些数据完全是伪造的。此次攻击中唯一被窃取的合法数据是一份非常过时的联系人列表。 戴尔客户解决方案中心与戴尔其他面向客户的网络和内部系统隔开，并多次警告客户不要将私人数据上传到实验室。 由于入侵事件仍在调查中，戴尔不会透露这些信息。当被问及赎金要求时，戴尔表示没有进一步的信息可以透露。 World Leaks 是 Hunters International 勒索软件的更名版本，其重点从文件加密转向纯粹的数据勒索。 Hunters International 于 2023 年底作为勒索软件行动启动， 由于代码相似 ，被标记为可能是 Hive 的品牌重塑。 自那时起，威胁行为者已对全球组织发动了 280 多起攻击。 2025 年 1 月，Hunters International 更名为 World Leaks，理由是担心勒索软件不再有利可图且具有风险。相反，威胁行为者现在专注于利用定制的数据泄露工具在勒索攻击中窃取数据。 自成立以来，“世界泄密”网站已在其数据泄露网站上公布了来自49个组织的数据，目前他们尚未公布戴尔的数据。其附属机构还与最近利用 SonicWall SMA 100 设备的行为有关，威胁行为者在其中安装了自定义的 OVERSTEP 根工具包。 Macnica 的威胁研究员 Yutaka Sejiyama 透露，在 World Leaks 数据泄露网站上发布的 46 家公司中，有 10 家使用了 SMA 100。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514494.htm)

Mozilla Firefox 141.0 版本今日发布，这是该跨平台开源 Web 浏览器的月度更新。Firefox141 版本最显著的特点是降低了 Linux 上的内存占用率。根据基准测试结果以及与 Mozilla 报告的一致，Linux 上的 Firefox 141.0 的内存占用率远低于 Linux 上之前的 Firefox 版本。 在 Firefox 141 中，Mozilla 引入了基于人工智能的自动标签页分组功能，这意味着浏览器可以自动对标签页进行分组，并根据每个组包含的标签页数量为每个组提供名称建议。Mozilla 还补充道，AI 处理在设备上进行，以增强隐私保护。该功能正在逐步推出。 [](https://cdn.neowin.com/news/images/uploaded/2025/07/1753096981_firefox_141_1.webp) 如果您使用垂直标签页，现在可以通过缩小或扩大侧边栏底部的工具区域来获得更多（或更少）的标签页空间。只需抓住分隔线并上下拖动即可。调整后区域内无法容纳的工具和按钮将在溢出菜单中显示。 [](https://cdn.neowin.com/news/images/uploaded/2025/07/1753096985_firefox_141_2.webp) Mozilla 为 Linux 用户带来了一些不错的改进。Firefox 现在占用更少的内存，并且在通过软件包管理器更新后不再需要强制重启。此外，在使用软件包管理器应用更新后，Firefox 141.0 也不再需要强制重启。Firefox141 浏览器更新现在还会在收到 Clear-Site-Data:&#34;cache&#34;响应标头时清除前后缓存，在 Windows 上启用 WebGPU API，并添加了各种 Web API。 此外，Windows 11 用户也迎来了一项单独的改进，浏览器现在使用系统提供的字体图标作为标题按钮。 Firefox 141 的另一个重大变化是Windows 上的 WebGPU 支持。网站现在可以利用您的显卡来执行更繁重的任务，例如复杂的 3D 图形、资源密集型计算等等。 Firefox 141 中的其他变化包括巴西、西班牙和日本的地址自动填充支持、使用地址栏作为单位转换器（长度、温度、质量、力、时区和角度测量）的功能、Firefox 内置的瓦伦西亚语加泰罗尼亚语词典，以及 Firefox Translate 的更多语言（阿尔巴尼亚语、古吉拉特语、希伯来语、印地语、卡纳达语、马来语、马拉雅拉姆语、波斯语和泰卢固语）。 [](https://cdn.neowin.com/news/images/uploaded/2025/07/1753096991_firefox_141_3.webp) 与往常一样，最新的 Firefox 更新也带来了安全修复，您可以[在此处找到。企业用户的发行说明将](https://www.mozilla.org/security/advisories/mfsa2025-56/)[在此处](https://support.mozilla.org/kb/firefox-enterprise-141-release-notes)发布。这两个页面（[包括官方更新日志](https://www.mozilla.org/en-US/firefox/141.0/releasenotes/)）将于 7 月 22 日公开发布。 有关 Firefox 141 中所有 Web 开发人员新增功能的详细信息，请访问[developer.mozilla.org](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Mozilla/Firefox/Releases/141)。 [](https://www.phoronix.com/image-viewer.php?id=2025&amp;image=firefox_141_lrg) 在周二正式发布之前，想要立即升级到 Firefox 141 的用户可以通过[ftp.mozilla.org](https://ftp.mozilla.org/pub/firefox/releases/141.0/linux-x86_64/en-US/)获取安装文件。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514492.htm)

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