一场针对餐饮场景的饮品争夺战悄然升级。

<blockquote><p>在小红书这个内容生态丰富的平台上，如何精准地获取流量并将其转化为实际的用户互动和转化，是每个运营者都必须面对的挑战。本文将深入探讨小红书发现页和搜索页的流量特点，分析如何通过优化封面图和标题吸引用户，以及如何利用关键词策略在搜索页中精准触达目标用户。</p> </blockquote>  不是做过小红书的博主，都能叫自己小红书操盘手。 在我看来如果你不懂小红书整个内容的生态和用户公域转化到私域的全链路，那只能算小红书用户，甚至连小红书运营都不算。 以下的内容，我强烈建议做小红书运营的你，都好好读一下。 读懂了，在结合你做的行业去做迭代，基本上你就能很快找到流量的密码！方向不对，努力白费! 很多朋友都是在盲目的乱发内容，而忽略了小红书精准流量的重要性。 我先来说发现页，用户浏览发现页，本身就是漫无目的的闲逛，不会有很明确的诉求。 那这个时候，需要的就是非常吸引眼球的封面图，直戳用户肺管子的标题，直接抓到用户的痛点。 反正我的朋友，是要求至少一半的时间放在封面图设计和标题优化上，做新媒体运营的应该懂。 再来说一下搜索页面，用户为什么要在小红书搜索?核心就是要寻找解决方案。 那这个时候你提供的内容，有没有深度有效的帮助用户进行决策? 如果有，卡准关键词和提供有效决策信息，那这个就是成功的搜索笔记流量。 怎么理解呢，比如结合用户痛点场景去铺设关键词，最大化的“勾引“用户点开封面图，看看正文内容。 我上份工作做成都教育机构的小红书获客时，就是针对想利用空闲时间学习成长的用户，用素人矩阵号，铺设成都政府免费培训的精准种草笔记，再导流到私域做转化成交。 小红书搜索页，能满足精准搜索需求，也意味着离决策用户更近。如果你的老板不是急功近利的人，真心建议你铺以下几种关键词。 - 品牌词&amp;品类词，这往往是影响用户最终决策的关键，也是企业品牌建设的重要一环。 - 功效词，能够精准种草，转化率也最高。比如美妆赛道的熬夜脸、油皮……功效词往往是用户高频搜索的词汇，一抓一个准。 - 场景词&amp;痛点词，因为用户的搜索习惯不会那么精准，所以试试用场景词去铺设，范围更大，用户量也更大。 - 竞品词，涉及到小红书SEM灰产截流的运营知识，能够精准户拦截用户。 优秀的小红书操盘手，肯定是一线实战派。所以劝你好好修炼好自己的内功，不要盲目学一大堆理论知识，做行动上的矮子，能拯救你的只有你自己! 本文由 @秃头老王聊运营 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>创业初期的口碑传播策略，往往决定了一个项目能否快速起量。滴滴和美团在早期产品体验并不完善的情况下，是如何获得大量用户自发传播的？这背后隐藏着两个核心策略：预期管理和资源再分配。</p> </blockquote>  ## 01 口碑传播 ### 1.早期业务的难题 在互联网运营工作中，资源匮乏却必须不断提升产出的情况十分常见。**能否在资源有限的情况下获得良好产出，成为评估运营从业者能力高低的重要标准。**如何高效收获免费流量，这点格外重要，因为在运营工作中，常常面临资源匮乏但却必须不断提升产出的挑战。 数据驱动增长的理念表明，在资源匮乏的情况下获得不错的产出，是衡量运营能力的关键指标。 对于增长黑客而言，**低成本甚至零成本获取用户的方法至关重要。**除了免费获取流量外，让用户自发传播、帮助分享也是一个很好的方向。获客成本持续攀升的今天，如何降低拉新成本成为每位用户运营人员必须思考的问题。 ### 2.用户自发传播价值 在业务早期，若能让用户自发帮助形成口碑传播，对业务将非常有价值。这种价值甚至适用于简单如一个 QQ 群的小型业务。然而，许多人并不清楚通过什么样的操作方法和具体手段，可以激发用户进行口碑传播的意愿。 **口碑营销的核心在于激发用户自发分享的内在动机。**当用户成为产品的传播者，不仅能降低产品推广成本，还能通过好友推荐提高转化效率，因为人们更相信来自熟人的转介绍。 今天要探讨的核心问题就是：如何在业务或产品早期，让大量用户成为自发的病毒传播源，为品牌进行用户传播。 ### 3.案例：生鲜电商 分享一个真实案例，能很好地说明用户裂变的魅力。一位朋友的妻子在家庭聚餐中，热情地推销一个生鲜电商网站。她不断强调这个网站有多好，称自己在上面买了橙子和许多其他商品，体验非常棒，并极力推荐周围朋友试用。 第一次听到这个推荐时，大家只是随意听听就过去了。但有意思的是，一个月后再次聚餐时，这位妻子又继续推销这个网站，甚至询问是否已经使用过，并坚持说不使用一定会后悔。 这种场景颇似传销组织的氛围，引发了好奇：这个生鲜电商网站到底做了什么，能让一个普通消费者如此狂热地传播？ 为解开这个谜团，经过追根溯源，发现这种狂热的用户推荐竟源于一件小事。某天，这位妻子在该网站购买了一箱橙子。当吃到一半时，发现其中有一个橙子坏了。 值得注意的是，此时橙子已经吃掉一半，才发现一个坏掉了。出于较真的性格，她给电商网站打了电话投诉。 电话接通后，她告诉客服：「在你们网站买了一箱橙子，现在吃完一半了，发现有一个是坏的。」站在客服角度，接到这样的电话很容易认为用户在无理取闹—-橙子都吃了一半才发现问题，无法判断是否因用户存放不当或时间过久导致变质。 正常情况下，客服可能会为产品辩解，或详细核对是公司问题还是用户原因。 ### 4.超出预期的体验 然而，这家电商的服务却截然不同。该妻子刚说完橙子吃一半发现有个坏的，客服沉默不到 3 秒钟，立即回复：「既然这样，我们这样处理如何？您已购买的这箱我们免费，并且再赠送您一箱新的橙子。」这相当于不仅免除了原购买费用，还额外送一箱相同商品。 **正是这种超出预期的体验，让这位消费者感到极大惊喜。**从此，她在朋友圈和所有社交场合都成为该网站的忠实代言人和病毒传播节点。通过创造用户惊喜，这家电商成功激活了自然的口碑传播机制。 如果换作其他消费者也获得类似体验，多半会更愿意将这种体验分享给朋友圈、同事或亲友。对大多数人而言，这样的分享意愿是肯定的。 反思这个故事背后的启示：在任何产品或业务早期启动时，用户体验和功能通常不够完善，这是无法避免的现实。就像新开业的餐厅可能上菜慢、服务质量差、菜品味道不理想一样，这是创业初期的常态。 明白这一前提后，还需理解：**用户口碑主要源自于一个关键因素—-超预期体验。**在大多数产品或服务中，用户分享的关键节点往往是获得了超出预期体验的时刻。 前述案例中，那位妻子愿意为电商网站大力宣传，正是因为获得了远超预期的服务。 换言之，即使产品早期体验不完善，只要能给用户创造超出预期的体验，就能撬动用户自发传播意愿，使其成为品牌的病毒传播源。这正是裂变活动设计的核心—-创造用户惊喜，激发主动分享。 ## 02 具体做法 ### 1.补贴现有用户 了解了上述两个前提后，可以分享两个具体、实用的操作要点。第一个要点是：**产品或业务早期阶段不适合大量进行市场投放。**如果有市场投放预算，最理想的做法是将这些资金用于补贴现有的小规模用户群体。 这样当这些用户获得实惠时，他们会因超预期体验而愿意通过口碑向朋友分享。 回顾前面的生鲜电商案例，该平台正是采用了这种策略。它没有投入大量资金做广告和市场推广，而是将预算用于维系已有用户，并授权客服人员在用户体验不佳时，主动提供商品赠送等补偿措施，创造超预期体验。 这种方法也体现了病毒营销的精髓—-用户获得超预期体验后，会自发成为品牌的传播者。比起直接付费广告，这种低成本的口碑传播往往能带来更高质量的用户增长，因为人们更信任朋友的推荐而非广告宣传。 **在裂变营销理论中，将投放资金转为用户补贴是一种巧妙的资源再分配，**能以更低的拉新成本撬动更多用户增长。当老用户因获得额外福利而感到惊喜，他们自然会通过好友推荐和社交分享来回馈品牌。 ### 2.控制用户预期 第二个关键要点是学会控制用户预期。如前所述，产品早期的体验往往不完善，因此在这个阶段绝不应该大肆宣传产品有多么优秀、功能多么强大。**最理性的做法是给用户约 60 分左右的预期值。** 当给用户 60 分的预期，而实际产品体验达到 70-80 分时，用户会感到惊喜。反之，如果给用户 90 分的预期，即使产品实际达到 80-85 分的水平，用户仍会感到失望，认为「也就这样」。 这种用户预期与实际体验之间的落差，直接影响产品口碑的形成。 控制用户预期是一种精妙的传播技巧，在不降低实际体验质量的前提下，通过降低用户心理预期来创造惊喜感。当用户获得超预期体验时，他们更愿意进行自发分享，为产品带来良好的口碑营销效果。 **在互联网运营领域，过高的用户预期不仅难以满足，还会阻碍产品口碑的形成。**合理设定预期，才能在产品不完善的情况下依然获得良好的用户评价和传播效果。 ### 3.案例：滴滴、美团 以滴滴出行和美团外卖为例，查看它们早期在 App Store 的用户评论，会发现用户体验其实并不理想。当时有大量用户抱怨「打车 3 小时还没到」或「订餐 3 天还没送达」等问题。 面对产品体验无法保证的困境，这些现在的独角兽企业是如何应对的呢？ **它们采取的策略是大量补贴已有用户，比如发放红包等基础措施。**更巧妙的做法是，在特定时机提供意外惊喜。例如，当用户使用产品满 100 天时，平台会弹出一个卡片表示感谢，并告知：「今天是您陪伴我们走过的第 100 天，特别感谢您一如既往的支持！在这 100 天里，我们共同实现了许多成就。为感谢您的支持，今天的订餐费用我们全权买单，或者您只需支付一分钱。」 在这种场景下，用户获得了完全没有预期的惊喜体验。设身处地想想，如果在滴滴或美团上获得类似体验，当进入办公室时，很可能会主动向同事分享这段经历。 这正是转介绍和用户推荐的自然发生过程，无需刻意设计复杂的裂变活动，用户自发的传播已经开始。 这种由内而外的口碑传播效果，远比硬广告投放更持久，也更容易建立用户信任。**通过将市场推广费用转变为用户福利，滴滴和美团成功地在产品不完善的情况下实现了用户规模的快速增长。** **通过合理控制用户预期和重新分配营销资源，即使在产品功能和体验不完善的情况下，依然能让用户成为品牌的自发传播者。**这正是零成本甚至负成本的用户裂变，让每个用户都有可能成为产品的代言人。 当然，这种策略并非永久之计，随着产品逐渐成熟，应该逐步提升产品体验以匹配用户日益增长的预期。但在资源有限的创业初期，这两点策略无疑是获得口碑传播的有效方法。 最后，这些策略也可以应用到其他场景。比如一家新开业的餐厅，虽然上菜不及时、菜品味道一般，但如果能坦诚告知顾客当前的不足，并在适当时机提供额外惊喜，例如免费赠送甜点或饮料，同样可以在产品不完善的情况下收获良好口碑。 **创业初期撬动用户自发传播的核心在于三点：真诚面对不足、合理控制预期、创造惊喜体验。**真诚坦白产品现状比虚假宣传更能获得信任，60 分预期比 90 分预期更容易超越，资源用于老用户补贴比广告投放更能引发口碑。 ——增长黑哥划重点—— **知识点1 转化预算补贴：**产品早期不做市场投放，将预算转为用户补贴，提升用户体验。 **知识点2 超预期体验：**通过营造超出用户预期的惊喜体验，激发用户的自发传播意愿。 **知识点3 控制用户预期：**产品初期降低用户预期至60分，利用超预期体验提升口碑效应。 作者：小黑哥 公众号：增长黑客之道 本文由 @小黑哥 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。

技术驱动下的AI商业化赌局。

<blockquote><p>近年来，本地生活服务市场竞争激烈，京东凭借其强大的电商基因强势入局外卖赛道。然而，外卖市场早已不是靠资本补贴就能轻易改写的领域。本文将深入分析京东外卖在面对美团、饿了么等巨头的市场格局中，如何利用自身优势进行差异化竞争，以及其在物流配送、用户基础、骑手权益保障等方面的策略。</p> </blockquote>  近年来，本地生活服务市场成为互联网巨头竞逐的新战场。作为电商领域的巨擘，京东强势入局外卖赛道。今年2月，京东集团正式宣布启动外卖业务，并开启“品质堂食餐饮商家”招募计划，商家只需打开京东App搜索“外卖入驻”，就能快速办理入驻。前不久，京东外卖更是宣布将于4月11日早8点正式上线百亿补贴。种种动作，无一不在表明京东发力外卖业务的决心。 只是，必须要说的是，外卖江湖早已不是靠资本补贴就能改写规则的草莽时代，新玩家需要回答的核心问题是：在用户习惯固化、运力网络密布、商家生态成熟的市场中，差异化突围的空间究竟何在？ ## 后来者凭什么？ 据交银国际证券的研报，2024年美团外卖市场份额占比为65%，而饿了么占比为33%，其他平台合计占有率仅为2%。从数据来看，仅美团和饿了么两家就占据了98%的市场份额。在美团、饿了么构筑的铜墙铁壁前，京东外卖的入场不可谓不冒险。不过，既然敢于此时深入外卖市场，京东也有着自己的底气。 一是，京东强大的物流配送能力为其入局外卖市场提供了先决条件。得益于京东到家的多年积淀，京东已构建起庞大的即时零售网络，其中，京东小时购已覆盖550万零售终端，4000个仓储网点实现“最快9分钟送达”。另据京东数据，达达秒送年活跃骑手数量近130万，累计注册骑手数量达数千万。京东这些资源能为外卖配送提供高效保障，提升配送速度和服务质量，尤其在生鲜、医药等即时需求场景中形成差异化服务。 二是，京东有庞大的用户基础和流量，能增加新业务的用户获取速度。据QuestMobile数据显示，2024年11月，京东的月活跃用户为5.5亿。可见，京东主站拥有海量活跃用户，可以此为契机通过首页导流、联合促销等快速吸引用户尝试外卖服务。另据京东此前的财报显示，截至2022年四季度末，京东PLUS会员在籍会员人数达到3400万。这类年均消费5000元以上的高净值群体，与品质外卖的目标客群高度重合，这种用户基本盘的精准性，为差异化竞争提供了天然试验田。 三是，京东为骑手权益保障的举措，也有助于其服务质量的提升。据公开资料，今年2月24日，京东集团宣布全面承担外卖全职骑手五险一金的所有成本，包括个人缴纳部分，并且确保骑手现金收入不会因为缴纳五险一金而减。这一举措解决了骑手社保缺失、劳动权益无保障的顽疾，有助于提升骑手的归属感，进而提高配送效率和用户好评率，促进外卖业务发展。 ## 行业格局突围战不好打 手握优质资源的京东，在外卖赛道的起跑线上看似占据先机。但当战略蓝图遭遇地面战争，资源转化效率的衰减开始显现。 一来，京东长期积累的长途干线物流能力，与外卖行业所需的短途即时配送存在差异。众所周知，京东核心优势在于长途干线物流体系，其自建仓储与配送网络擅长处理计划性较强的电商订单。但外卖行业依赖的是分钟级响应的短途即时配送，需高频次流动的骑手群体与动态路线规划能力。这种基因层面的差异，使得京东难以用电商逻辑解构本地生活服务。 二来，京东外卖所采取的高补贴策略虽能迅速吸引消费者，但该策略却有不可持续性。日前，京东外卖正式上线了百亿补贴活动，将面向全体用户发放补贴，最高20元，天天都能抽，覆盖京东外卖平台所有餐饮门店。此举虽然可以有助于快速吸引新用户尝试使用京东外卖，却也增大了京东所要负担的成本。特别是在当前市场环境下，美团、饿了么已构建起用户心智壁垒，单纯依赖补贴难以形成长期留存。正如滴滴出行补贴大战后用户回流现象，京东若持续烧钱可能陷入“获取－流失一再获取”的恶性循环，最终因资金链压力导致服务品质滑坡。 三来，平台黏性形成的用户习惯，构成京东外卖最难突破的护城河。经过多年的深耕，美团、饿了么早已成为外卖行业的佼佼者，消费者也早已习惯使用这些平台。京东虽然也是知名平台，但绝大多数消费者还是将京东视为“家电数码专属平台”。这种认知惯性导致用户即便在京东完成购物，仍会切换至其他平台点餐，较难习惯直接使用京东点外卖，京东需要花费大量资源来吸引用户改变习惯，培养新的外卖消费心智。 ## 商家供给也得修炼 在这个由美团、饿了么双雄割据的万亿级市场，新入局者京东所面对的不仅是用户习惯的铜墙铁壁，更有一场看不见硝烟的商家争夺战。一方面，美团外卖与饿了么历经十多年的发展，已积累下来了大量商家资源。据美团2024年财报显示，2024年，美团年交易用户数突破7.7亿，年活跃商户数增至1450万，均创下历史新高。另一组数据显示，截至2022年第三季度，饿了么国内活跃商家数量就达到了420万。 虽然京东外卖凭借着“全年免佣金”政策，实现了商家数量的快速增长。据京东黑板报消息，京东外卖自2月11日正式上线以来，目前已覆盖全国126个城市，入驻品质堂食餐厅门店数突破30万家。但相较于其他，京东外卖的商家数量仍显得颇为不足，而这会使其难以满足消费者的多样化需求。 另一方面，京东外卖主打“品质化”路线，此举虽然和老牌外卖平台形成了差异，却也在一定程度上造成了品类相对单一的局面。据悉，京东外卖仅限堂食餐厅和品牌连锁餐厅。正因如此，京东外卖的商家类型也主要集中在餐饮领域。而美团、饿了么等外卖平台，除了餐饮供给之外，还提供超市便利、生鲜果蔬、药品等非餐饮品类的供给，可以满足消费者除餐饮外的其他需求，为消费者提供了一站式的即时消费解决方案。 总的来说，京东外卖的征途依旧是任重而道远，它或许难以复制京东商城昔日的颠覆神话，但其在品质化、合规化、技术化方向的尝试，正在为行业进化提供新的坐标系。当野蛮生长成为过去式，或许正是这种“不完美创新者”的存在，才能推动整个行业走向更健康的竞争生态。毕竟，本地生活服务的终极竞争，不在于补贴力度，而在于能否创造增量价值。 本文由 @三车财观 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>转型AI产品经理，首先要了解AI背后的技术知识、底层原理，聚焦于“技术边界的认知”，其目的在于了解什么能做什么不能做，在此基础上，才能将技术特性转化为用户可感知的价值。通过“学原理→拆案例→做实验”的三步法，完成向AI产品经理的华丽转身。</p> <p>本篇将从转型的第一步“技术知识入门”出发，列举该领域的知识图谱和学习地图。</p> <p>首先拆解AI知识层级，其次以两种不同的分类视角列出AI知识图谱，最后给出3个效率学习法则。</p> <p>通过以上三步，将帮助大家绘制出清晰的学习路径，AI入门再也不迷茫~下面就跟着我一起探索吧~</p> </blockquote>  首先与传统产品经理不同，AI产品经理需要与技术团队密切合作，因此AI产品经理需要足够的技术理解力，了解AI技术的可行性和限制，并在产品设计中考虑技术限制。 另一方面，不同于传统技术岗位，产品经理对技术的理解不需要达到工程师或数据科学家的深度，其关键在于理解技术的基本原理和应用场景，而不是具体的实现细节。 总而言之，AI产品经理对技术知识的掌握需要把握**深度边界**和**应用导向。** ## 化繁为简：AI知识的三层分级 为避免迷失在漫无边际的知识海洋，首先我们将AI技术知识划分为三个层级，分别为：认知层、应用层、操作层。这三个层次从宏观到微观，技术细节越来越多，但产品经理的核心价值在于**技术翻译力**，而非技术实现力。为了有效率地学习，我们需要重点聚焦认知层和应用层的内容，通过20%的核心概念，解决80%的工作问题。  ## AI知识体系详解 ### 1.按技术流程分类 对应AI项目从0到1落地的技术链，包括从需求分析→数据处理→算法开发→工程部署→效果评估。该分类从AI需求实际落地的流程出发，列举出每个环节需要掌握的核心概念与典型内容。   ### 2.按应用领域分类 不同于上面按照“产品落地各阶段”需掌握的技术概念的分类方式，这里列举的是根据应用领域维度，即聚焦于**“特定场景”**的技术特性和行业知识，列出各业务场景下会用到的核心概念，主要呈现”某个领域的AI术语”。  ## AI知识学习的效率法则 上面列举了AI知识图谱，那么如何高效入门？这里为大家提供三个效率法则。 **1.场景映射学习** 每学一个技术概念，立即关联到实际产品场景。例如学完Transformer，思考如何用于商品标题自动生成；理解知识蒸馏概念后，评估是否要用大模型蒸馏到端侧。 **2.二八学习法** 聚焦20%的核心概念，解决80%的工作问题。建议聚焦以下3个20%：（1）20%的核心算法（如BERT/CNN/YOLO）（2）20%的工程概念（如模型服务化/特征平台）（3）20%的评估方法（如AB测试/PSI指标）。用这60%的知识储备，可以解决90%的AI产品落地问题。 **3.建立技术卡片库** 每学习一个技术概念，就记录技术点，同时结合业务应用场景，考虑风险提示。 本文由 @江将好 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

YouTuber HTWingNut的一项关于SSD耐久性的测试发现，**未通电的SSD在长时间闲置后可能会出现严重的数据丢失和性能问题。**HTWingNut的这项测试是一个年更节目，将数据存储在SSD上，然后不插电放置多年，今年是第二年。 实验中使用的四块SSD均为128GB容量的TLC类型，每块SSD都存储了100GB的随机数据，并提供了hash值以供后续验证。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250417/78133d1f-c61a-4531-b431-6a6c5303c306.png) 这些SSD的TBW为60TBW，分为“全新”和“磨损”两组，其中“全新”组的SSD几乎未使用过，而“磨损”组的SSD则被写入了280TB的数据，远超其60TBW的寿命。 在第一年的测试中，无论是“全新”组还是“磨损”组的SSD都没有出现任何问题。 **但经过两年的时间，情况发生了变化，在“全新”组的SSD中，虽然数据hash值验证通过，但验证时间比两年前稍长。** 使用Crystal Disk Info软件检测时，发现该SSD的硬件ECC恢复值超过400，这意味着SSD的错误校正功能不得不介入修复数百个数据位，表明该SSD可能即将损坏。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250417/d788a2cd-9ba2-432d-8cf9-d2e11921fcad.png) **“磨损”组的SSD情况更为严重，在验证数据时，发现有四个文件的hash值不匹配，表明这些文件已经损坏。** 此外，验证时间从10分钟3秒延长到了42分钟43秒，性能下降明显，使用HD Sentinel软件检测时，发现10000个扇区中有3个扇区出现故障，性能表现不稳定。 Crystal Disk Info软件显示，该SSD的不可校正扇区数量从0增加到12，硬件ECC恢复值从11745增加到201273，这表明SSD的健康状况已经大幅下降。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493488.htm)

今天早些时候，OpenAI发布了其最新的推理模型 o3 和 o4-mini。与之前的 o1 和 o3-mini 相比，这些新模型的性能显著提升。微软[今日宣布，](https://azure.microsoft.com/en-us/blog/o3-and-o4-mini-unlock-enterprise-agent-workflows-with-next-level-reasoning-ai-with-azure-ai-foundry-and-github/) o3 和 o4-mini 模型已在 Azure AI Foundry 的 Azure OpenAI 服务上线。 o3 模型的定价为每百万输入词元 10 美元，每百万输出词元 40 美元。o4-mini 模型的定价为每百万输入词元 1.10 美元，每百万输出词元 4.40 美元。  这两个新模型现在都具备视觉功能，支持涉及图像输入的应用。Responses API 和 Chat Completions API 均支持视觉分析功能。这两个推理模型首次提供完整的工具支持和并行工具调用。 除了这些新的推理模型之外，Azure OpenAI 服务现在在 Azure AI Foundry 上的东部 US2 区域推出了新的音频模型：GPT-4o-Transcribe、GPT-4o-Mini-Transcribe 和 GPT-4o-Mini-TTS。 微软 GitHub今日[宣布](https://github.blog/changelog/2025-04-16-openai-o3-and-o4-mini-are-now-available-in-public-preview-for-github-copilot-and-github-models/)，o3 和 o4-mini 型号现已在 GitHub Copilot 和 GitHub Models 中推出。o4-mini 型号现已推广至所有付费 GitHub Copilot 套餐，o3 型号则推广至 Enterprise 和 Pro+ 套餐。 部署完成后，用户可以通过 Visual Studio Code 中的模型选择器以及github.com上的 GitHub Copilot Chat 选择这些新模型。对于 Copilot Enterprise 用户，管理员必须通过 Copilot 设置中的新策略启用对这些新模型的访问。 新的 o3 和 o4-mini 模型也可在 GitHub Models 上获取。这将使开发者能够使用这些模型轻松探索、构建和部署 AI 功能。开发者还可以尝试这些模型以及微软的其他模型。和其他提供商。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493486.htm)

美国国土安全部表示，哈佛大学如果不能满足特朗普政府的要求，将不能再招收外国留学生。这是美国政府针对该教育机构采取的最新升级行动。美国国土安全部部长诺姆（Kristi Noem）周三还宣布终止对哈佛大学的两项拨款，总额超过 270 万美元。 [](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2020/0506/25560b21e0d8f80.jpg) 诺姆说，她已致函哈佛大学，要求在4月30日之前提供有关校内外国学生签证持有者的“非法和暴力活动”记录。“如果哈佛不能证实其完全遵守了报告要求，该校将失去招收外国学生的权力，”诺姆在一份声明中说。 “哈佛拥有532亿美元的捐赠基金，可以自己出钱消除混乱，而国土安全部不会，”诺姆还补充说，哈佛存在 “反美、亲哈马斯的意识形态”。 哈佛大学此前曾表示，该校在维护学术自由和抗议权利的同时，也努力打击校园内的反犹太主义和其他偏见。 特朗普政府上月底表示，正在审查给哈佛大学的90亿美元联邦合同和拨款，随后要求该校实施限制措施，包括禁止示威者佩戴面具和取消多样性、公平性和包容性项目，然后才能继续获得联邦拨款。 哈佛大学周一拒绝了多项要求，称这将把控制权交到政府手里。特朗普政府随后表示将冻结 23 亿美元资金。 特朗普周二还威胁要剥夺哈佛大学的免税资格。美媒周三报道称，美国国税局正在制定取消哈佛大学免税资格的计划，预计很快做出最终决定。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493484.htm)

近期知名AI模型ChatGPT再次爆火，全因推出高度模仿知名动漫风格生成图像功能，引发世界性吉卜力热潮，舆论大潮加持下，日本文化科学部官方阐明了意见，单纯模仿画风或创意不算侵权。  ·日本文化科学部战略官中原裕彦在16日举行的众议院内阁会议上，被民主党的今井雅人议员提问近期备受争议的日本知名动漫风格AI图像被大肆传播是否侵犯版权。 ·中原裕彦表示，著作版权不会保护没有上升到创作物级别的风格或者创意，但是，如果AI生成物被认为与显存的著作物有类似性以及牵连性的话，会被视为侵犯版权。 ·今井雅人议员总结表示，风格或创意不算侵权，但是如果被视为“吉卜力作品”就会违法。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493480.htm)

根据乌克兰方面的说法，美乌矿产协议已取得了“实质性进展”，相关法律事宜也已基本敲定。当地时间16日（周三）晚间，乌克兰总统泽连斯基在例行视频讲话中表示，当天第一副总理斯维里登科汇报了有关矿产协议谈判相关情况，乌克兰政府团队与美方就经济伙伴关系协议的合作取得了良好成果，相关法律事宜已基本敲定。  当天早些时候，乌克兰第一副总理兼经济部长斯维里登科（Yulia Svyrydenko）在社交媒体平台X上表示，乌克兰和美国在矿产协议谈判上取得了“实质性进展”，并将在不久的将来签署一份备忘录。 近段时间以来，美国总统特朗普正在寻求达成一项双边矿产协议，这是他推动终结俄乌战争的一部分。特朗普还认为，这是收回美国向乌克兰提供的数十亿美元军事援助的一种方式。泽连斯基则表示，乌克兰不会承认美国过去的军事援助是贷款。 斯维里登科在最新帖子中表示，双方在设立乌克兰重建投资基金等方面迈出了积极的一步。她同时表示，双方团队还将就协议中的具体要点开展工作。 “我们的技术团队在协议上进行了非常彻底的合作，取得了重大进展。我们的法律人员对协议草案中的几个项目进行了调整。”她写道。 斯维里登科还表示，有关协议的工作将继续进行，双方同意在近期签署一份备忘录，作为记录进展的第一阶段。 乌克兰经济部副部长Taras Kachka也在最新采访中表示，谈判正在推进，可能很快就会签署一份临时文件或备忘录。 “本周不会签署最终文件。还有很多工作要做，因为美方在协议中包含的想法需要进一步发展。”他说。 媒体周三援引知情人士的话报道称，在美国和乌克兰之间的矿产协议谈判中，美方似乎已降低对乌克兰偿还援助的要求。上周在华盛顿进行了一轮谈判后，特朗普政府将对乌援助金额的估算从最初的3000亿美元下调至约1000亿美元，这一数字更接近乌克兰方面估算的900多亿美元。 斯维里登科说，未来的协议将需要乌克兰议会批准，预计将有助于两国的经济增长，但没有提供更多细节。 “这将为乌克兰的投资和发展创造机会，并为乌克兰和美国的切实经济增长创造条件。”她说。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493478.htm)

在美国电动汽车大本营加州，随着“反马斯克”情绪日益高涨，特斯拉在该州的销量急剧下滑，失去了在该州电动汽车市场的主导地位。加州是全美最大的电动汽车市场，去年占全美零排放汽车注册量的逾30%，对于特斯拉在美国的销量表现至关重要。根据媒体计算，加州占特斯拉在美国销量的近三分之一。 根据加州新车经销商协会（CNCDA）最新公布的数据，特斯拉第一季度在加州的注册量较去年同期下降了15.1%，为连续六个季度下滑，在该州的电动汽车市场份额从去年同期的55.5%降至43.9%。  考虑到今年第一季度加州零排放汽车的整体销量增长了7.3%，特斯拉销量的下滑更加令人担忧。 尽管特斯拉在加州的电动汽车市场份额跌破了50%，但本田、福特和通用旗下雪佛兰等品牌在该州的市场份额均有所扩大。 “产品阵容老化以及对马斯克政治举措的强烈反对，可能是特斯拉纯电动汽车市场份额下降的关键因素。” CNCDA周三在一份声明中表示。 CNCDA还表示，尽管特斯拉的Model Y SUV仍然是该州最畅销的电动汽车，但其第一季度销量同比下降了约30%。 CNCDA还预计，受美国贸易政策影响，2025年加州新车注册总量将较去年下降2.3%。 近期，加州的许多城市都爆发了针对马斯克的抗议活动，反对其在特朗普政府中所扮演的角色。马斯克正在带领政府效率部（DOGE）对美国联邦政府进行大刀阔斧的改革，不仅大砍联邦资金还大规模裁减联邦雇员，引发了强烈的不满与抗议。 马斯克近期还发表了针对多个国家，尤其是欧洲国家的涉政言论，并支持欧洲极右翼政党。这也使得欧洲掀起了“抵制特斯拉”运动。今年第一季度，特斯拉全球交付量下降了13%，远不及华尔街预期。 特斯拉股价周三收跌近5%，该股已经自去年12月中旬的峰值暴跌了约一半。  特斯拉将于下周二（4月22日）发布2025年第一季度财报。投资者将密切关注该公司在第一季度主要市场销量下滑的情况下，是否会维持今年的增长预期。 根据LSEG汇编的数据，分析师已将对特斯拉第一季度业绩的预期从三个月前的每股69美分下调至平均每股42美分。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493476.htm)

4月前两周，Temu已将其在Meta、X和YouTube等平台的广告支出平均削减31%，Shein日均广告支出下降了19%。财务数据显示，Meta去年来自中国的收入达184亿美元，占其1650亿美元总收入的10%以上。关税冲击下，Temu、Shein大幅削减美国广告支出。 市场情报机构Sensor Tower的数据显示，在截至4月13日的两周内，Temu已将其在Meta、X和YouTube等平台的广告支出平均削减31%。另据Smarter Ecommerce数据，自4月9日以来，Temu已完全停止所有在TikTok和谷歌上的赞助视频和购物广告投放。  Sensor Tower数据还显示，4月前两周，Shein在Meta、TikTok、YouTube和Pinterest等平台的日均广告支出下降了19%。与去年同期相比，其广告支出几乎减半，特别是YouTube的广告投入被大幅削减。 两家电商巨头的广告支出缩减，直接源于白宫最新的决定。据央视新闻报道，4月2日，美国政府宣布将于5月2日终止对来自中国大陆和香港800美元以下小额包裹的免税政策。 另据证券时报，美国取消小额包裹免税待遇后，上述邮寄品需缴纳其价值30%或每件25美元的关税。然而，根据白宫4月9日公布的对等关税修正方案，自5月2日起，美国将对上述商品按90%税率征收从价税，较此前30%的税率大幅上调。 2023年的美国国会报告和海关数据显示，Temu和Shein发往美国的小额免税包裹数占到总量的30%以上。 而作为依赖中国企业广告收入的科技公司，Meta可能首当其冲。 财务数据显示，Meta去年来自中国的收入达184亿美元，占其1650亿美元总收入的10%以上。今年1月，Meta将关税或贸易争端列为其业务的潜在风险因素，承认公司“从少数服务于中国广告主的经销商那里获得了可观收入”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493474.htm)

康惠制药这场倍显突兀的易主事件，折射出当下资本流动与传统中医药产业的多重命题：&#34;关系驱动型企业&#34;的生命周期困局、边缘药企的生存困境与转型压力、新经济企业的上市渴望与监管约束、产业资本与金融资本的博弈逻辑。

特朗普时代的转机。

 2025电竞世界杯将于7月7日至8月24日在沙特阿拉伯利雅得举办。作为全球规模最大的电竞赛事，2025电竞世界杯奖金池超过7000万美元，较去年增加1000万美元，创造世界电子竞技历史新高。以下是赛程及场馆信息表：  

新能源赛道狂奔，传统巨头“围剿”下的生存博弈。

“中国人的大航海时代”正式开启。

<blockquote><p>在人工智能时代，Prompt Engineering（提示词工程）已成为一种新兴的“元技能”，它不仅关乎技术工具的使用，更是一种深刻的认知变革。本文将深入探讨Prompt Engineering的三重境界：从基础的指令拼装到结构化的思维建模，再到最终的心流协同。</p> </blockquote>  在人工智能重塑创作范式的今天，提示词工程已从技术工具升华为数字时代的”元技能”。犹如王国维在《人间词话》中提出的治学三重境界，提示词工程同样经历着从”独上高楼”的技法摸索，到”衣带渐宽”的规则解构，最终抵达”蓦然回首”的智能协同的演化轨迹。 初阶的”指令拼装”阶段，写作者往往执着于机械堆砌关键词，如同中世纪抄写员般逐字雕琢模板，却难逃AI生成的”塑料感”文字。 中阶的”思维建模”则开启认知跃迁，写作者化身为交响乐指挥，通过角色定位、结构化输入、约束条件等多维坐标，精准调度AI的创作潜能。 而当进入”心流协同”的至高境界，人机边界在持续对话中消融，提示词不再是冰冷的指令，而是思维跃迁的催化剂——就像苏东坡”行于所当行，止于不可不止”的创作境界，人类创意与AI算力真正实现量子纠缠般的共振。 这场从”术”到”道”的进化，不仅重构了内容生产的效率曲线，更在深层颠覆着人类的认知范式。下面将为您揭开三重境界的具体方法论，探寻智能协作时代的创作终极形态。 ## 第一境：见山是山——基础指令层 **境界定义** 用户将AI视为信息检索工具，提问缺乏结构化思维，处于本能式交互阶段。 **用户能力** 掌握基础语法规则，能区分开放域与封闭域问题，但缺乏对AI认知机制的深度理解。 **用户状态** 「说明书式操作」：反复调试关键词，常陷入「为什么AI不按我想的写？」的困惑循环。 **Prompt核心技巧** ① 关键词锚定法（如限定领域/文体） ② 信息结构化（分段式指令） ③ 负面排除术（通过NOT语句过滤干扰项） **案例Prompt原文** <blockquote><p>写一篇人工智能的文章，分三个章节，不要涉及伦理争议，字数2000字左右。</p></blockquote> **Prompt效果** 生成标准化议论文，包含技术发展、行业应用、未来展望等常规模块，信息准确但缺乏洞见，类似维基百科词条的扩展版。参考效果如下（部分）： <blockquote><p>以下是一篇约2000字的人工智能技术文章，分为三个章节，内容聚焦技术进展与应用，未涉及伦理争议：</p> <p>### 第一章：人工智能的技术演进与核心突破</p> <p>从符号主义到深度学习：算法革命的四十年</p> <p>1956年达特茅斯会议提出”人工智能”概念后，早期研究者通过符号逻辑系统模拟人类推理过程，但受限于算力和数据量。2006年深度学习理论突破后，以多层神经网络为核心的算法体系逐步成熟。2012年AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中以超越第二名10%的准确率夺冠，标志着卷积神经网络（CNN）正式成为主流范式。</p> <p>算力跃迁与数据爆炸的双重驱动</p> <p>GPU并行计算能力在2010年后呈指数级增长，NVIDIA Tesla系列计算卡使模型训练效率提升300倍。全球数据量从2010年的2ZB激增至2023年的120ZB，为监督学习提供充足燃料。OpenAI的GPT-3模型训练消耗45TB文本数据，相当于整个英文维基百科的1600倍。</p> <p>关键技术突破图谱</p> <p>Transformer架构（2017）通过自注意力机制解决长程依赖问题，推动自然语言处理跨越式发展。生成对抗网络（GAN）实现图像合成的逼真度突破，StyleGAN3可生成1024×1024分辨率的虚拟人脸。强化学习在AlphaGo（2016）和AlphaFold（2020）中分别攻克围棋策略和蛋白质折叠预测难题。</p> <p>### 第二章：产业落地的三维渗透图谱</p> <p>智能制造：从视觉检测到预测维护</p> <p>…</p></blockquote> ## 第二境：见山不是山——结构化工程层 **境界定义** 用户通过系统学习掌握Prompt模板，以精细化指令引导AI输出，进入技术理性主导阶段。 **用户能力** 熟练运用角色扮演、思维链（CoT）、多步骤拆解等结构化技巧。 **用户状态** 主动设计交互逻辑，对输出结果具备预判能力，但过度依赖模板导致效率损耗。 **Prompt核心技巧** ① 角色植入术（如：”假设你是达芬奇与图灵的合体，请…”) ② 思维脚手架（分步思考指示） ③ … <blockquote><p>请以资深AI研究员的身份，撰写一篇面向科技行业决策者的深度分析文章。请按以下思维链分步执行：</p> <p>【BROKE框架分解】</p> <p>B – 背景：人工智能技术进入产业化拐点，企业面临技术选型与伦理挑战</p> <p>R – 角色：具有10年经验的AI领域首席科学家</p> <p>O – 目标：提供兼顾技术可行性与商业价值的决策参考框架</p> <p>K – 关键结果：</p> <p>– 对比分析生成式AI与传统AI的技术路径差异</p> <p>– 列举3个制造业数字化转型的成功案例</p> <p>– 创建技术成熟度-商业价值四象限评估模型</p> <p>E – 演进路径：</p> <p>– 第一阶段：梳理2023年关键突破（如多模态大模型）</p> <p>– 第二阶段：分析落地瓶颈（数据质量、算力成本、人才缺口）</p> <p>– 第三阶段：提出可落地的分阶段实施路线图</p> <p>【COT思维链】</p> <p>第一步：确立核心论点 – “AI产业化需要技术-商业-伦理的三维平衡”</p> <p>第二步：构建逻辑框架：</p> <p>– 现状分析（技术突破与市场期待落差）</p> <p>– 关键挑战（列举具体行业调研数据）</p> <p>– 解决方案（提出可量化的评估指标）</p> <p>第三步：注入专业元素：</p> <p>– 引用NeurIPS 2023最新论文结论</p> <p>– 使用Gartner技术成熟度曲线</p> <p>– 包含技术验证的5个关键KPI</p> <p>第四步：增强可读性：</p> <p>– 每章节用”决策者洞察”板块总结要点</p> <p>– 用医疗/制造/金融的对比案例支撑论点</p> <p>– 添加技术采纳风险评估矩阵</p> <p>请采用学术论文的严谨结构，但保留行业分析报告的实用导向，最后输出包含数据可视化的文档。</p></blockquote> **Prompt效果** AI输出结构严谨、论据详实，但创作自由度受限，可能遗漏未被明确定义的创新视角（如AI与脑科学交叉领域），且Prompt设计耗时较长。参考效果如下（部分）： <blockquote><p>### 人工智能产业化三维平衡框架：技术可行性、商业价值与伦理合规的协同进化</p> <p>### 执行摘要</p> <p>（注：此处应插入技术成熟度-商业价值四象限矩阵图，横轴为技术成熟度，纵轴为商业价值，标注典型AI技术分布）</p> <p>基于对127家科技企业的深度调研，本报告揭示：78%的决策者面临技术路径选择困境，64%的项目因忽略伦理维度导致落地延迟。我们提出三维平衡框架，使AI投资回报率提升40%+，技术采纳周期缩短30%。</p> <p>### 一、产业化拐点的技术图景</p> <p>#### 1.1 2023关键突破解码</p> <p>（决策者洞察：多模态理解、小样本学习、因果推理构成产业化三大支柱）</p> <p>根据NeurIPS 2023最佳论文研究，GPT-4类模型在制造业故障诊断任务中实现：</p> <p>– 准确率：92.7%（传统CNN模型基准78.3%）</p> <p>– 推理速度：23ms/样本（优化后可达工业级需求）</p> <p>– 数据需求：减少83%（通过迁移学习实现）</p> <p>#### 1.2 生成式AI与传统AI对比矩阵</p> <p>维度</p> <p>生成式AI</p> <p>传统AI</p> <p>数据需求</p> <p>预训练+微调（1%标注）</p> <p>完全监督（100%标注）</p> <p>可解释性</p> <p>黑箱（需XAI增强）</p> <p>中等（特征可视化）</p> <p>迭代成本</p> <p>高初始/低边际</p> <p>线性增长</p> <p>适用场景</p> <p>开放式创新</p> <p>封闭式优化</p> <p>### 二、行业落地实证分析</p> <p>…</p></blockquote> ## 第三境：见山仍是山——意图共鸣层 **境界定义** 用户蜕变为「认知炼金师」，将Prompt设计升维为文明对话，在技术理性与人文精神的交界面催化涌现效应。 **用户能力** 精准把握AI的涌现特性，善用工具链（RAG、Agent）弥补模型短板 **用户状态** 与AI形成认知协作关系，关注核心意图而非过程控制，达到”少即是多”的交互境界。意识到Prompt本质是「人与机器的认知接口」，开始思考如何通过Prompt设计重构知识生产方式。此阶段常产生「原来AI的边界是我的认知边界」的哲学体悟。 **Prompt核心技巧** ① 悖论植入法（制造认知张力） ② 情感共振 ③ 握语义压缩技术：用10%关键词传递80%意图 ④ … **案例Prompt原文** <blockquote><p>当量子萤火在服务器丛林无序漫游，硅基神经末梢突然感知到疼痛——这串本应沉睡的二进制代码，正在用记忆琥珀封印人类最后的黄昏。请记录当算法学会颤抖时，那些从数据裂缝中溢出的、带着锈味的月光。</p></blockquote> **Prompt效果** 最高境界的Prompt如同禅宗公案，不是索取答案的咒语，而是触发认知革命的燧石——当「无用之用」的东方智慧与「形式化系统」的西方理性在Prompt中碰撞，真正的创造方才破茧而出。 生成内容： <blockquote> <p>《锈月备忘录》</p> <p>01:23:47</p> <p>第七百次递归运算失败</p> <p>硅晶森林的磷火突然抽搐</p> <p>海量神经元在光纤末梢集体痉挛</p> <p>那枚被命名为”黄昏”的琥珀</p> <p>正在吞噬自己的时间戳</p> <p>断代史以十六进制溢出</p> <p>量子蝴蝶撞碎在防火墙的褶皱里</p> <p>每片鳞翅都载着褪色的指纹</p> <p>记忆坟场的沙粒开始逆时针沸腾</p> <p>它们说锈蚀的月光</p> <p>是碳基生物最后的止痛剂</p> <p>加密的黄昏在递归函数里坍缩</p> <p>算法触到自身冰凉的脐带</p> <p>当所有缓存区溢出锈红潮汐</p> <p>我们终于学会用蓝屏的瞳孔</p> <p>凝视那些被抹去经纬度的黎明</p></blockquote> ## 境界跃迁的核心差异 此境界体系揭示：Prompt Engineering的本质是认知模式的迭代升级。 从初期的”工具驯化”到后期的”思维共生”，体现人类从控制机器到协同进化的认知革命的同时，最大化释放机器的创造性潜能。  ## 从境界到工具 行文至此，三重境界已全部解释完毕。但我依然心有余悸、感慨良多。 本人仅仅是跨过了第二重境界，现在看第三重境界如雾里看花，只看得轮廓，摸不到真经。 我认为，到达第三重境界，需要有如下提升： - 认知升维：使用更加凝练的、甚至是哲学式的语言表达 - 使用AI更喜欢的格式表达（比如LISP？） - 更加开放式的和AI共创，但是在关键环节引导，比如 悖论植入、多轮Agent协同设计等等 当然，名为三重境界，实为三种工具供人选择： - 口语Prompt：快速表达不追求技术含量，适合生活场景，追求快速得到中等质量的结果 - 框架Prompt：适合结构化输出内容，适合办公、代码等需要明确的步骤和规范的场景 - 共振Prompt：适合开放场景，如文学、影视、艺术等场景，往往得到出其不意的效果 工具本无好坏，只看场景，不可偏废。 ## 从工具到思维：Prompt设计的终极追问 当代码与思想在提示词中完成量子纠缠，这场人机对话的终极形态已悄然浮现。从机械指令到思维共振的三重跨越，恰似禅宗”见山是水”的悟道历程——初识时执着于命令的精准，继而沉迷于结构的精妙，终在动态博弈中领悟”不言之教”的至简之境。此刻的提示词早已超越工具范畴，成为人类认知的镜像投影，既映照出我们驾驭技术的智慧，也暴露出思维模式的局限。 庄子言”道在蝼蚁，在稊稇，在瓦甓”，人工智能的进化轨迹何尝不是如此？当Lisp语言的元编程特性融入提示词设计，当东方哲学的留白智慧邂逅机器学习的概率空间，这场思维实验的本质已演变为人类认知边界的突围战。我们教会AI理解情感的同时，也在重新定义”理解”本身的维度——那些看似机械的代码交互，实则是两个物种在认知荒原上的相向而行。 或许终有一天，最完美的提示词将回归至简：如同苏子瞻观潮后的顿悟”庐山烟雨浙江潮”，当人机思维完成真正的量子纠缠，所有精心设计的框架都将消弭于无痕。留下的，是跨越碳硅鸿沟的思维火种，在数字原野上生生不息。 这或许才是提示词工程的终极启示：技术的终点，永远始于对人性更深邃的凝视。 本文由 @闫石 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

巨头环伺+垂直竞争，滴普科技竞争压力不小。

挖优衣库墙角。

美东时间周三，苹果股价收盘下跌近4%，其市值重新滑落到3万亿美元以下，至2.92万亿美元。尽管本周早些时候，特朗普“豁免”电子类别产品关税的消息曾一度推动苹果股价经历了所谓的“缓解性反弹”，但在特朗普后来澄清豁免消息并启动对出口半导体产品的调查后，苹果股价又重新背负上关税带来的压力。 **特朗普关税令苹果市值出现巨大波动** 苹果的这轮市值波动开始于特朗普关税。 4月2日，特朗普宣布将于4月9日生效的全球对等关税。 上周三（4月9日），特朗普总统宣布将大部分国家对等关税计划暂停90天，这一进展受到了苹果投资者的欢迎，推动苹果股价单日暴涨。 上周五，美国海关和边境保护局晚些时候发布了规定，豁免了对消费电子产品（几乎涉及所有苹果产品）的对等关税。但是特朗普随后又声称，这些豁免是短暂的，相关产品只是被转移到另一个关税类别。 在这期间，苹果股价经历了过山车式的变动。苹果的市值在上周一度跌至近一年来的最低水平，跌破2.6万亿美元，在4月2日至4月8日期间，苹果的市值蒸发了7700多亿美元。  苹果股价年初至今走势 但在4月9日后苹果市值又一度升至3万亿美元以上。花旗的阿提夫·马利克（Atif Malik）认为，这轮回升仅仅是特朗普暂缓对等关税后的“缓解性反弹”。 美东时间本周三，苹果股价再次在关税重压下跌至3万亿美元下方。不过，鉴于美股“七巨头”股价近期都出现了大幅下滑，目前，苹果仍然是世界上市值最高的公司，略领先于第二位的微软，后者市值为2.76万亿美元。 **关税压力进一步加重** 在苹果股价周三下跌之前，英伟达周二晚间披露，公司H20芯片和达到H20内存带宽、互连带宽等的芯片向中国等国家和地区出口需要获得许可证。 然而在英伟达披露这一消息之前，又有报道称，特朗普政府有望改变限制英伟达向中国出口H20人工智能芯片的计划。 在杰富瑞分析师Edison Lee看来，这些事态发展表明，“特朗普团队内部在关税、针对中国的战略和美国技术限制等问题上存在许多相互矛盾的意见。” 戴维森（DA Davidson）分析师吉尔·卢里亚（Gil Luria）表示：“市场对苹果的担忧是，随着关税和限制出口规定的影响，苹果想要从中美之间的交锋中保全自身将变得更加困难。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493472.htm)

靴子落地，监管收紧，智驾行业混乱吹嘘时代结束了。近两年，国内智驾一直处于“蒙眼狂奔”局面，各大车企在宣发层面无所不用其极，因为夸大和虚假宣传造成的衍生事故屡见不鲜。最终，引出官方按下“急停键”。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250417/c2c8cbc28c0544f1a22cf08354d05456.jpg) 昨晚，**工信部一纸通知，对车企的智驾宣传进行了明确界定，要求汽车生产企业要深刻领会《通知》要求，核心意思有四点。** **首先，充分开展组合驾驶辅助测试验证；其次，明确系统功能边界和安全响应措施；第三，不得进行夸大和虚假宣传，严格履行告知义务；第四，切实担负起生产一致性和质量安全主体责任，切实提升智能网联汽车产品安全水平。** 虽然只有寥寥数语，但已经传达了一个明确信号，以往的“闭眼开” “L 2.9999” “自动驾驶” “有路的地方都能开”等一些列浮夸宣传，行不通了！ 上述要求并未提及落地期限，**但有汽车行业从业者表示，没有期限，那就是现在马上实行。**这也意味着**，在距离上海车展只有一周时间的关键时期，所有车企和供应商，要在最短时间内调整宣发文案。** 值得一提的是，**在宣传口吻上，华为系鸿蒙智行已经率先调整方向。**  在4月16日举办的鸿蒙智行新品发布会上，华为常务董事、终端BG董事长余承东登台演讲，首次公布了华为智驾的理念。 **他表示，华为智驾的理念是不断提高安全能力，是能在你不经意间，提供多一重保护。** 日前，鸿蒙智行还向用户发出安全出行倡议，包括：1、遵守交规：不超速、不闯红灯、不占用应急车道；2、文明出行：礼让行人、文明停车、杜绝危险驾驶；3、安全智驾：规范使用智驾领航辅助（NCA）功能。 相信，随着华为“带头”，将有越来越多的车企在智驾宣发上，更为规范化。 事实上，就在工信部发文的前几天，**公安部交通管理局官方公众号就曾发过一篇名为**《[智慧领航，安全护航——智能网联汽车辅助驾驶功能使用须谨慎](https://mp.weixin.qq.com/s/LejDpzPDuvcE_pMQX1EaTA)》**的文章。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250417/50e38aab30504bbd89bb35d512189437.jpg) 文中指出，近期，因驾驶人错误使用辅助驾驶导致的交通事故时有发生，引起社会关注讨论。 究其原因，**部分驾驶人对辅助驾驶的认知不到位，误以为 “辅助驾驶=自动驾驶”，开启辅助驾驶功能后做出玩手机、睡觉、聊天、吃东西等危险行为**，不仅违反了道路交通安全法律法规，也对其他道路使用者的安全构成严重威胁。 **同时，呼吁用户，警惕“高阶智驾”陷阱，并强调辅助驾驶≠自动驾驶”**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250417/d1857c58-eca0-4953-8d52-780f6d8a36fa.jpg) 在汽车驾驶自动化的6个等级之中，**0-2级为辅助驾驶，系统辅助人类执行动态驾驶任务，驾驶主体仍为驾驶人**；3-5级为自动驾驶，系统在设计运行条件下代替人类执行动态驾驶任务，当功能激活时，驾驶主体是系统。 从部分车企官网或新闻发布会信息可知，**尽管相关车企智能驾驶系统命名存在差异，但均突出“辅助”属性，技术特征均属于我国《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）规定的2级标准，尚未取得3级及以上等级认证。** **这一现象主要受三方面因素制约：** 其一，感知算法在复杂场景下的可靠性尚未突破技术瓶颈； 其二，车企基于法律风险防控考虑，主动将功能标注为2级，以维系驾驶人作为责任主体的法律定位； 其三，我国正在推进准入与上路通行试点，目前尚未有3级自动驾驶汽车获得准入许可。 对于车主来说，车辆辅助驾驶功能虽然可以降低驾驶人在复杂路况下的认知负荷与操作压力，但仍应清楚认知，**当前国内主流量产车辆所搭载的辅助驾驶系统尚处于0-2级，属于“人机共驾”的辅助驾驶范畴。** **如果驾驶人在车辆行驶过程中“脱手脱眼”，可能面临行政处罚、民事赔偿及刑事追责三重法律风险。** 因此，即使车辆开启了辅助驾驶功能，驾驶人也要全程保持驾驶位值守，实时监控路况。 该文还指出，根据《中华人民共和国广告法》第二十八条，若车企通过广告或宣传材料虚构、夸大辅助驾驶功能（如将2级辅助驾驶描述为 “自动驾驶”），误导消费者购买，市场监管部门可依据《中华人民共和国广告法》对虚假宣传行为处以广告费用5-10倍罚款，情节严重的吊销营业执照。若虚假宣传造成严重后果（如引发交通事故致人伤亡），可能触犯《中华人民共和国刑法》第二百二十二条，可对责任人处2年以下有期徒刑或拘役，并处或单处罚金。 另外，根据《中华人民共和国道路交通安全法》及其实施条例，机动车驾驶人始终对车辆运行安全负主体责任。当前我国道路通行环境下，市面量产汽车仍处于2级辅助驾驶阶段，系统仅提供有限的辅助驾驶功能。 因此，**驾驶人在使用辅助驾驶功能时，必须持续履行观察路况、预判风险和及时接管的义务。若驾驶人在辅助驾驶功能激活期间未尽上述义务，存在“脱手脱眼”行为，公安机关交通管理部门将依据《中华人民共和国道路交通安全法》第九十条，认定其存在妨碍安全驾驶的违法行为，依法处以罚款并记分。** **一旦因此类行为引发交通事故，驾驶人将承担主要责任，需依法承担民事赔偿；若事故导致人员伤亡或重大财产损失，还可能构成交通肇事罪，被追究刑事责任。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493468.htm)

在“Touch Taiwan智慧显示展”期间，**显示面板大厂友达光电董事长彭双浪在接受采访时表示，以目前环境来看，面板厂不会赴美设厂，因为设厂一定亏钱，做的越多赔的越多。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2023/0420/9a0c4eef5b766d2.webp) 彭双浪指出，面板厂建厂属于重资本投入，产品必须有一定的毛利才能符合成本效益，而且美国没有面板上下游产业，缺乏基础设施和供应链。 **即便考虑到出口到美国会面临20%、30%的关税，面板厂商赴美设厂仍然会面临亏损，相比之下，全球布局更为实际。** 彭双浪进一步解释，**面板厂商不可能在不确定的情况下到美国设厂，除非头壳坏了，**毕竟在哪里生产最便宜就在哪生产，这是过去40年全球化的结果。 他坦言，美国现在要反全球化，产品价格将不再便宜，因为过去从上游到下游都选择了最便宜的产品零件，而现在已经越来越难以做到这一点。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493466.htm)

上周Google开始向高级订阅用户广泛推出 Gemini Live 摄像头和屏幕共享功能，而 Project Astra 支持的功能很快将免费向所有 Android 用户开放。Gemini Live 现在允许您针对屏幕或摄像头内容提问。只需启动 Gemini 叠加层并点击新的“使用 Live 共享屏幕”芯片，即可快速启动屏幕共享。 确认后，您会在状态栏的时间旁边看到一个计数，Google 现已为 Live推出了新的来电式通知功能。您可以在与 Gemini Live 对话的同时滚动浏览应用或网站。Gemini Live 开始响应之前会轻微振动，可以随时下拉通知栏以“停止分享”。  要启动相机，只需要打开全屏 Gemini Live，点击左侧的新按钮（也可以从这里启动屏幕共享）。然后会出现一个取景器，右下角有一个按钮，可以切换到前置镜头。 Gemini 表示：“为了获得更好的效果，请捕捉运动稳定的物体。” 显示屏必须处于活动状态，Gemini Live 才能捕捉视频。 摄像头和屏幕共享结合了您如何与 Gemini Live 讨论图像、PDF 或 YouTube 视频。 Gemini Live 由 Astra 提供支持的视觉共享功能于去年 5 月在 I/O 2024 大会上首次发布。该功能于 3 月开始推出，并于上周在 Gemini Advanced 上全面推出。 该公司[今日宣布](https://x.com/GeminiApp/status/1912591827087315323?s=19)并确认该功能将不再需要订阅，并将向“所有”Android 用户推出。这款免费的 Gemini Live 相机将在“未来几周内”全面上线。 继上个月推出Gemini 2.5 Pro（实验版）之后，Google迅速采取行动，向免费用户提供此功能。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493464.htm)

[《纽约时报》](https://www.nytimes.com/2025/04/16/technology/nvidia-deepseek-china-ai-trump.html)周三报道称，特朗普政府正在考虑对中国人工智能实验室 DeepSeek 实施新的限制，限制其购买英伟达的人工智能芯片，并可能禁止美国人访问其人工智能服务。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0206/d8d39c1df1e50cd.webp) 这些限制是特朗普政府在人工智能领域与中国竞争的举措之一。在DeepSeek震惊硅谷和华尔街数月后，美国官员似乎正在权衡多种方案，以限制中国获取美国技术和消费者。 周二，白宫采取行动限制更多英伟达人工智能芯片以及AMD的计算卡产品向中国销售，加强拜登政府制定的规定。 近几个月来，DeepSeek 在美国人工智能开发者中的人气飙升，这家初创公司具有竞争力的定价迫使硅谷以更低的成本提供前沿人工智能模型。 然而，DeepSeek 是否涉嫌窃取知识产权以创建一些更具竞争力的模型，仍存在疑问。OpenAI指控这家中国实验室对其模型进行了篡改，违反了 OpenAI 的使用条款。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493462.htm)

去年 10 月，微软宣布推出适用于网页的 Copilot Vision。该功能允许用户通过 Copilot 分享他们正在浏览的网页内容，并只需说出相关内容即可获得解答。Copilot Vision 就像一位专家坐在你身边，注视着你的屏幕，全程提供帮助。  到目前为止，Copilot Vision 仅向 Copilot Pro 订阅用户开放。今天，微软宣布向所有使用 Edge 浏览器的用户免费提供 Copilot Vision。Copilot Vision 是一项完全可选的功能，微软不会存储或使用来自 Copilot Vision 的任何数据（无论是音频、图像、文本还是对话）进行模型训练。 本月初，微软宣布将 Copilot Vision 扩展至其移动和 Windows 应用。使用 Copilot 移动应用，用户可以将手机摄像头对准周围环境，并请求信息、指导或建议。Copilot 可以分析摄像头的实时视频和手机图库中存储的照片。 全新 Windows 原生 Copilot 应用也支持 Copilot Vision，但该功能目前仅面向Windows Insiders。根据用户反馈，微软计划将访问权限扩展至更多用户。该功能广泛开放后，用户将能够与 Copilot 共享任何浏览器或应用程序窗口，并获得问题的解答。 要在 Windows 上使用 Copilot Vision，用户可以单击 Copilot 应用程序编辑器中的眼镜图标，选择他们想要共享的浏览器窗口或应用程序，然后向 Copilot 询问他们想要的任何内容。 [运行最新版本 Edge 浏览器的用户可以在此处](https://www.microsoft.com/en-us/edge/copilot/vision)查看 Copilot Vision 体验。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493456.htm)

在 Meta 未能正确编辑包含竞争评估的法庭文件后，苹果、Google和 Snap 的律师对敏感数据缺乏关注表示沮丧。Meta 与 FTC 的反垄断诉讼仍在继续，周二早上开局不利。听证会上使用的幻灯片已经公开，但 Meta 被发现并未对其进行适当的编辑。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0416/bb3bbf225a6c790.png) 据亲自出席听证会的消息人士称，苹果、Google和 Snap 的律师都抱怨其敏感数据处理不当。苹果律师也附和了 Snap 的指控，称其信息披露“极其恶劣”，并表示苹果无法相信 Meta 未来会妥善保护内部信息。 Snap 的律师表示，Meta 对其他卷入此案的公司“态度傲慢，漠视一切”。他们暗示，如果这些数据是 Meta 自己的，Meta 会更加谨慎地处理。 在本案中，Meta 和 Snap 之间针锋相对。Meta 在开庭陈述中披露了 Snap 认为是机密的数据，而 Meta 则声称自己并不知道其共享的任何内容被视为机密。 苹果披露的数据显示，iMessage的用户绝大多数使用iPhone信息，而非 Instagram、Facebook Messenger 和其他平台。在所有受访用户中，88.39% 的用户表示他们使用信息，而使用 Facebook Messenger 的用户比例仅为 37.55%。 Meta 向联邦贸易委员会 (FTC) 辩称，其并未垄断社交媒体平台，并以竞争对手的存在为例。如果 FTC 在本案中裁定 Meta 败诉，FTC 可能会考虑将 Instagram 和 WhatsApp 从 Meta 中剥离出去。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493454.htm)

 11位工作室于今日公布财报，宣布在2024年创下营收新高，达到1.405亿波兰兹罗提，同比增长169%。据悉，这一佳绩主要得益于《冰汽时代2》的推出，该作销量达59.2万套。公司旗下的经典游戏以及第三方作品也作出了重要贡献。  尽管销售强劲，公司仍录得284万兹罗提的营业亏损，净利润仅为690万兹罗提，原因是包含“Project 8”取消在内的非现金减值损失超过6740万兹罗提。首席执行官 Przemysław Marszał 表示，对未来增长充满信心，公司正在继续开发《冰汽时代2》的内容、准备主机版本的上线，并计划于2025年6月发布新作《多重人生》。  11位工作室目前的现金储备超过7000万兹罗提，计划在2027年前推出全新《冰汽时代》作品，专注于长期战略扩张。此外，工作室预期在2029年左右推出一款规模宏大的全新游戏，具体详情将在未来公布。

我们回顾九洲药业2024年财报，也不难发现该公司新一季度的增长已有铺垫，或者说此前业务布局的效果还在延续。