花费六万多元购买特斯拉FSD智驾软件的中国车主，一天之内驾照就被扣完12分；另一边，**马斯克的“12分”也快扣完了。**自特朗普1月20日上台以来，特斯拉在全球销量下滑、马斯克“不务正业”等负面因素拖累下，股价累计下跌近三分之一，其中2月下跌约28%，从400美元上方跌至不足300美元。**特斯拉市值跌破万亿美元，**马斯克净资产缩水超1000亿美元。 相比之下，英伟达目前市值超3万亿美元，相当于3个特斯拉。马斯克“一生之敌”OpenAI在新一轮融资中的估值也有望达到3000亿美元。 2024年，特斯拉首次遭遇新车交付量年度下滑，相比前一年降低1.1%。转过年来，特斯拉的颓势还在继续。 销量跌幅最大的是欧洲市场。**今年1月，特斯拉在欧盟、欧洲自由贸易联盟和英国的新车注册量为9945辆，同比暴跌45.2%。** 同一个月，特斯拉在全球第三大市场德国的新车登记量不足1300辆，同比暴跌59%，相比去年全年41%的跌幅进一步下探。其他国家中，法国销量下滑23%，西班牙暴跌76%，英国交付量下滑18%，瑞典下滑44%，挪威下滑38%。 在全球第一大市场中国，特斯拉同样疲软。 根据乘联会数据，2025年1月特斯拉中国批发销量约6.32万辆，环比下降约33%，同比下降11.5%。**特斯拉在华市场份额从2023年的7.8%下滑至5.4%。** 再看xAI。 为了追赶AI大模型的时代快车，马斯克向这一领域砸下重金，包括搭建一座拥有20万块GPU的巨型计算集群。此外，马斯克花费440亿美元收购的X平台给Grok导流，很早就为之开辟了流量入口。 然而，截至目前，**xAI在全球AI大模型竞争中并未占据C位。**不久前发布的Grok 3被马斯克称为“最聪明的AI”，但在许多测试中，它并没有展现出碾压其余对手的实力，只能算是当前领先集团的一员。 就连SpaceX，也有些流年不利。1月16日的第七次试飞中，由于飞行振动强度过高，星舰发生燃料泄露，最终爆炸自毁。 三大业务先后受挫，尤其是“现金牛”特斯拉表现拉胯，马斯克当下的心思却没有放在如何改进上。 **在大西洋两岸指点江山，是这位亿万富豪最近几个月的兴趣所在。**自从当上美国政府效率部（简称DOGE）总舵主，马斯克火力全开，几乎把整个西半球都得罪遍了。 在美国国内，马斯克挂帅DOGE后，首先给美国政府安排了一波“广进”计划。裁员从来都是得罪人的活儿，马斯克却兴致盎然，四处指指点点，扬言这个要解散、那个要裁员，还宣称美国社会保障系统疑似存在史上最大规模欺诈行为。 尤其抽象的是，马斯克宣布，**每个联邦雇员都要写周报，否则就会喜提“毕业”大礼包，**让美国公务员体验了一把中国互联网的大厂文化。 在大西洋的另一边，马斯克也忙着四处整活。在特斯拉开展业务的德国、法国、英国、挪威、西班牙等地，马斯克四处开炮、掺和当地事务，引发普遍不满和剧烈反弹。一己之力惹恼大西洋两岸，马斯克只用了不到两个月。 相比之下，自家公司销售乏力，马斯克却显得不太在意，反而释放极度乐观的情绪。**3月1日，马斯克发推说，特斯拉未来五年有可能实现利润增长1000%。** 然而，特斯拉内部或许并不这么看。 据报道，一段内部会议录音显示，在特斯拉某部门最近举行的员工会议上，员工和高级管理人员公开表达了对于马斯克的担忧。 有人认为，马斯克为特朗普政府效力，使得他对特斯拉的关注减少。甚至**有高管暗示，如果马斯克辞职，公司的情况可能会更好。** 这不是马斯克第一次遭遇公司内部的质疑。过去每一场“逼宫”，马斯克都笑到了最后，并以出色业绩证明了自己的正确。 但如今，马斯克执掌DOGE、偏离主业，在跨界赛道各种毫无必要地整活，浪费时间精力的同时，也给自己和特斯拉制造了20年来最严重的信任危机，甚至有可能就此“下课”。 **1** 在美国，企业主与政客勾勾搭搭，无非是谋求特殊利益，为生意保驾护航，并不鲜见。但马斯克这一波横扫整个西半球的整活，基本属于**“杀敌二百，自损十万”，看不到有何商业层面的好处。** 这似乎也是马斯克的习惯操作。此前，他支持取消美国电动车补贴，认为这可能对特斯拉销量产生轻微影响，但通用汽车等传统车企将遭遇更大打击，从而让特斯拉受益。 从过去一段时间美国电动汽车行业的发展来看，马斯克的想法有一定道理。今年2月下旬，在多重因素作用下，成立于2015年、市值一度高达300亿美元的美国电动车公司Nikola申请破产保护，并计划结束业务。 但问题是，特斯拉同样是电动车补贴的受益者。 根据美国此前法规，消费者购买特斯拉电动车，可获得最多7500美元的税收抵免。倘若取消补贴，**特斯拉面临潜在客户流失的风险，却只是给了无足轻重的小对手最后一击。** 此外，特朗普政府宣布取消税收抵免政策后，加州马上宣布，将自行提供补贴。早在2021年就和加州闹翻、把总部搬迁到得州的特斯拉，很可能被排除在加州补贴计划之外。 更大的损失是品牌形象。 据报道，在美国多个城市的特斯拉展厅外，人们打出**“拔掉疯狂国王马斯克的插头”**“这辆车靠法西斯主义运行”等标语，试图劝阻顾客购买。  图注：美国特斯拉某展厅外，人们举着抵制马斯克的标语 从今年2月起，这场名为“Tesla Takedown”（扳倒特斯拉）的民间活动席卷美国37个城市，以及德国柏林、荷兰海牙和加拿大维多利亚。“我们可以报复伊隆。”有人表示，可以在特斯拉展厅劝说顾客离开、卖掉股票，甚至卖掉汽车。 在德国，一些特斯拉车主“粉转黑”。他们在车上贴上**“我在他发疯之前买了这辆车”，**生怕别人产生误解。有人专门出售这种贴纸，每天卖出2000张，订单主要来自德语世界，也来自澳大利亚和韩国。 国外车主们还发现，二手特斯拉正在快速贬值。 在美国旧金山，有人2021年买了一辆Model 3，至今还有2.7万美元贷款未还清；今年1月特朗普就任后，这辆车的二手估价跌到2.2万美元。 二手车价格疲软，反过来又阻碍了新车销售，最终导致特斯拉今年1月销量暴跌。而老车主贴上“自证清白”贴纸等自发行为，更让特斯拉的公众形象遭受重创。 从去年底至今，马斯克带领DOGE挥舞裁员大棒，在欧美各国招惹是非，恐怕并没有经过审慎思考和利益衡量。这位世界首富早已跳出三界外，不再五行中；与商业相比，**一条推文就能引发大西洋两岸的惊涛骇浪，这种绝无仅有的快感或许才是更吸引人的潘多拉魔盒。** **2** 马斯克沉浸于跨赛道整活；另一边，**特斯拉以往引以为傲的产品和技术优势，正在被中国对手们快速拉近距离。** 在马斯克格外看重的自动驾驶领域，特斯拉依靠美版FSD的出色表现，在国际市场建立起高耸的壁垒。但在中国市场，国行版FSD显得水土不服，酝酿多时后却出师不利。 今年2月底面向国内车主推送的FSD，特斯拉粉丝盼望已久，可谓“千呼万唤始出来”。然而，国行版FSD的门槛并不低：车主除了要花费6.4万元选购，还得是2023年10月后搭载4.0硬件的新车。一大批特斯拉早期车主被挡在门外。 更有甚者，**满足了这两个条件的车主，拿到的还是美版FSD的“阉割版”。** FSD的全称是“完全自动驾驶”，但在向中国车主推送时，它被更名为“FSD智能辅助驾驶功能”。一些用户测试后发现，国行版FSD目前并不具备美版的“车位到车位”等高级自动驾驶能力。 当前版本国行版FSD的实际表现，虽然谈不上翻车，但也有很大提升空间。比如，一些车主遭遇了FSD误入非机动车道的问题，也有人发现FSD喜欢频繁变道，面对胡同等复杂狭窄路况也难以应付。 相比之下，国内主流车企的L2.5级智驾方案较为成熟，已经能够很好地解决非机动车道识别等基础问题。在面对道路标识不清晰、异形障碍物等corner case时，本土智驾方案同样会时不时“失了智”，让人惊出一身冷汗，但在常规路况下，其稳定程度要比刚刚入华的FSD更胜一筹。 在1月的财报会上，马斯克解释称，受限于数据转移等问题，**国行版FSD只能“刷视频”，利用网上找到的一些中国道路视频训练。**数据质量的低下导致FSD事倍功半，比如国内常见的公交专用车道，本土智驾大都能够妥善应对，却成为FSD入华的技术难题之一。 另一方面，长期在美国训练的FSD，处于人车行为较规范的交通环境中；进入中国市场后，突然遭遇复杂得多的路况，自然有些难以招架。这或许也是当前国行版FSD表现差强人意的原因。 除了产品力尚待改进，**FSD在中国的商业前景也要打上问号。** 目前，国内主流新能源厂商几乎把智驾做成了新车标配。除了蔚小理等新势力，比亚迪、吉利等也参与进来，将智驾下放至10万元级入门车型，大幅拉低了门槛，也抬高了消费者对于智驾功能的预期。 此外，国内不少车企都打出了“智驾终身免费”的旗号。在本土对手纷纷白送的情况下，特斯拉FSD需要车主多花五六万元加装，功能却暂时看不出太大差距。  除了刚刚起步的国行版FSD外，**特斯拉两款主力车型的长板也不如以往明显。** 在一些特斯拉销售人员口中，除了品牌和智驾，Model 3/Y的最大卖点是操控犀利、电耗低。以往，当国产厂商还在忙着“油改电”时，特斯拉这两个关键优势确实可以打动许多消费者，Model 3/Y先后登上销量王座。 但随着国内车企推出新的纯电车型，其底盘和三电技术不断迭代，与特斯拉的整体差距不断缩小，电机马力、电池容量等已经反超。再加上国产新能源车的价格区间上移，车企可以选用大牌供应商的中高端配件，Model 3/Y的操控和电耗优势不如以往。 特别是去年发布的小米SU7，精致的内外设计、不计成本的堆料，叠加雷军式营销，让这款车型成为Model 3的强劲对手。今年即将推出的SUV车型小米YU7，也将对Model Y发起冲击。 **当特斯拉的长板——智驾、操控和电耗等不再突出，其短板就更加明显，**比如同价位偏低的硬件配置，不够精致的做工，“毛坯房”风格的内饰，略显别扭的人机交互，较小的乘坐空间等。 特斯拉去年多次提供优惠，包括保险补贴、金融政策、充电权益等，以稳住销量。2024年，特斯拉中国市场销量增长8.8%，虽然不及一众新势力凶猛，也还算稳健。但今年1月的大幅下滑，也足以引发特斯拉和马斯克的警惕。 **3** 真正的问题是，**忙着“整顿”西方世界的马斯克，还适合当特斯拉CEO吗？** 53岁的马斯克的精力，已经极度分散。在执掌特斯拉、SpaceX、xAI等公司的同时，马斯克还要带着DOGE到处斗法、“降本增效”。此外，大洋彼岸的欧洲各国政局，乃至欧洲防务费用、北约何去何从，都是马斯克的关注对象。 在“空闲时间”打理企业时，马斯克把重心放在xAI上。 此前，为了给Grok 3造势，马斯克在X上宣称它是最聪明的AI；等到GPT 4.5发布后，又表示Grok 3的进步速度更快。此外，马斯克还抛出了974亿美元收购OpenAI的计划，被后者秒拒，却也赚到了一波眼球。 从这一角度来看，马斯克自己不断制造热点、给X吸引流量，也算是帮到Grok。但**被店外人群搞得焦头烂额的特斯拉，或许无法再容忍这位CEO的难绷举动了。** 据报道，两名特斯拉员工称，公司上下对马斯克的不满情绪日益增加。而马斯克与特朗普关系紧密，也被认为损害了公司在部分消费者中的品牌形象。 更何况，“黑子”们已经开始针对马斯克个人。 在2月底的一场会议上，马斯克为了唤起外界对他的艰苦工作的同情，自称受到很多责备，**“顺便说一句，我还收到了很多死亡威胁”。**  马斯克似乎也意识到了日益增大的危险，应对方式却有些诡异。2月8日，马斯克发布视频称，他已确认了继任者。如果遭遇意外，继任者将接替他的位置。 但鉴于马斯克过去几年已经多次释放类似信息，马斯克这番言论或许还是和“黑子”们赌气而已。目前，看不到任何马斯克即将辞任特斯拉、SpaceX或xAI掌门人的迹象。 这也意味着，在马斯克放下DOGE大业，放下大西洋两岸的波谲云诡前，**特斯拉仍然需要接受这位特立独行的CEO的碎片式工作方法。** 不过，美国白宫2月25日宣布，来自医疗技术行业的艾米·格里森被任命为DOGE代理主管。马斯克前前后后忙活两个多月，把几乎所有人得罪了一遍，只得到一个“高级顾问”的头衔。马斯克一度不可捉摸的职权出现收缩迹象，“仕途”还未真正开启，就已经走向终点。 另一方面，马斯克力推的DOGE“广进”计划此前势如破竹，但牵涉到美国军方、社保和金融体系等硬骨头后，步伐明显慢了下来。混不吝如马斯克，似乎也难以撼动盘踞美国社会上方的权力巨兽。 但这未必不是一件好事。**马斯克的“联席总统”幻梦终将醒来，而特斯拉总算可以迎回一个头脑清醒、进退有据的CEO了。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482742.htm)

金融时报发文称，**分析师认为美股“对人工智能的巨额押注”存在风险。**科技巨头的市值在美股中过大的占比，使得投资者正在“把鸡蛋放在同一个篮子里。”更有经济学家直言，**这些科技公司的估值实在是“高得离谱”。** 金融时报表示，自全球金融危机以来，美国股市大幅上涨，在全球可投资市场中占比近三分之二，这引发了人们的担忧：**美国股市的这种主导地位是否会给投资者的投资组合带来过大风险。** 在科技股，尤其是AI相关企业的推动下，华尔街将国际竞争对手远远甩在身后。如今，美国科技行业的市值几乎与欧洲所有股票的市值总和相当。然而，**近期科技股的震荡回调，凸显出这个吞噬全球资金的市场，正面临估值过高的焦虑。**  美科技股在全球投资市场占比 “如果你持有全球指数基金，按定义其中三分之二是美国资产，且很大比例集中在硅谷。”伦敦商学院金融学教授保罗·马什指出，“这意味着你在AI这场豪赌中风险极大。” AI热潮在2023-24年推动英伟达等科技巨头连创新高，**使苹果、微软等“七巨头”占据标普500总市值（51.8万亿美元）的近三分之一，**该指数周期调整市盈率也逼近2000年初互联网泡沫水平。  科技公司估值随标普500指股集中度上升 阿波罗首席经济学家托斯滕·斯洛克直言，**这些科技公司的估值已经“高得离谱”**。“如今，美国股市正处于泡沫之中，科技行业也处于泡沫之中，”斯洛克表示。 金融时报表示，1月DeepSeek展示的“低算力AI突破”，更引发**对科技巨头天量资本开支必要性的质疑**。2月，科技行业再次出现恐慌情绪，使得美国股市从历史高点略有回落。 斯洛克称：“归根结底，如果我翻开金融课本的第一页，上面会写着我应该进行多元化投资。” “人们看着自己持有的股票……并在问一个非常基本的问题，即：‘我做到多元化投资了吗？’而如今，对这个问题的答案**非常明确，那就是没有。**”斯洛克说道。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482740.htm)

3月3日，彭博社发文称，中国最近加大了实现核聚变发电的雄心。中国核工业集团有限公司周五在新闻发布会上表示，新一代人造太阳“中国环流三号”应用预计2045年左右进入示范阶段，有望在2050年前后商业化发电。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0120/7ccd4dfa08f1cd2.jpg) 作为全球清洁能源探索的前沿领域，核聚变技术模拟太阳与恒星的产能原理，被视为近乎无限的清洁能源形式，但其持续可控应用难度极高，目前仅美国、俄罗斯、韩国等少数国家掌握基础技术。 中国核工业集团表示，目前中国正以每年8-10台的速度核准新建核电机组。彭博社认为，按此趋势，中国有望在2030年前超越美法，成为全球最大核反应堆持有国。 中国核工业集团还表示，根据中国核能行业协会分析，如果到2060年要实现“碳中和”的目标，差不多全国要建成400台百万核电机组。基于此，保持目前节奏，可以实现中国的“双碳”目标以及能源的绿色低碳转型。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482738.htm)

新型电力系统建设是“金钥匙”。

2025年3月3日，截止收盘，沪指跌0.12%，报收3316.93点;深成指涨0.36%，报收10649.59点;创业板指涨1.2%，报收2196.52点，两市成交额较上一交易日减少2423.48亿元，合计成交16246.76亿元。

中国浙江大学和之江实验室的一个研究团队近日在《光子学》（PhotoniX）上发表了一项创新成果——一种利用光学悬浮纳米粒子的低频接收天线。该天线尺寸比传统设计小近1万倍，为低频（LF）应用如水下通信、地下传感和电离层波导等领域带来了天线小型化的突破。  传统低频无线信号天线因谐振频率与物理尺寸相关，尺寸限制在厘米级，且小型化往往以降低灵敏度为代价。而该研究团队的纳米天线则利用激光捕获的高真空悬浮二氧化硅纳米颗粒（直径143纳米），实现了电荷增强、尺寸-频率解耦和高保真信号解调等关键进展。其中，通过聚焦电子束，纳米颗粒能稳定携带超过200个净电荷，提高了电场灵敏度；纳米颗粒的谐振频率使得100纳米大小的天线能在30 kHz-180 kHz范围内工作；在弱电场下，系统实现了低误码率，验证了其在高真空环境中的可行性。 此外，该纳米天线还具有可调性、矢量检测等技术亮点，通过调整光阱功率可实现连续频率调谐，灵敏度优于传统设计；3D运动跟踪实现全向信号接收，优于传统的标量天线。研究团队还成功传输图像并控制误码率，证明了其实际应用潜力。 尽管目前纳米天线的灵敏度仍比传统设计低3-4个数量级，但其纳米级尺寸和可调性在极端环境中具有独特优势。未来研究将聚焦于阵列集成、频率扩展和芯片级部署等方面，以进一步拓展其应用范围和性能。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482734.htm)

2月24日，苹果官宣了有史以来最大的支出承诺，计划未来四年在美国支出和投资超过 5000 亿美元，振兴美国制造业。此举一石二鸟：不仅将AI服务器等更多苹果产品线放在美国生产，规避美国对华最新关税成本，甚至还能寻求美国再次豁免苹果产品的关税。苹果曾在特朗普首个任期宣布五年内对美国经济贡献3500亿美元，换取了25%的关税豁免。 截至2月27日，特朗普已经两次宣布针对所有从中国出口至美国的商品，额外加征20%的关税，涉及iPhone等一系列苹果公司的产品与零部件。 如果不能再次获得特朗普的关税豁免，预计苹果要么将iPhone等产品的在美售价提高十多个百分点，导致销量下滑，要么自行承担关税成本，导致盈利下滑。 **不愿陷入“两难”的苹果未雨绸缪，早就加速从中国外迁果链。** 印度政府商务部长皮尤什·戈亚尔告诉CNBC，2024年，全球14%的iPhone在印生产。 非iPhone线的产能则从中国加速向越南转移。摩根大通预测，到2025年，越南将贡献20%的iPad和Apple Watch产量、5%的MacBooks产量和65%的AirPod。 在特朗普的关税大棒之下，预估苹果产品40%的产能会从中国外迁到印度、越南等国家。 **中国制造最早在果链中的话语权是100%，日后可能只剩一半，甚至更少。** 一、**预计三年内4成果链产能离开中国** 当下的苹果，进入了“滞涨”阶段。 财报披露，苹果2024年Q4总营收增长率仅有4%。 勉强维持增长的苹果，对“加税”相当敏感，**加速产能外迁，以此既有望摆脱对中国供应链的单一依赖，又有望摆脱特朗普政府的加税困扰。** 早在五年前，在面临相似的加税困境时，苹果就尝试过果链外迁，实现“既要又要”的目标。 2019 年，中美贸易战加剧，特朗普政府对中国举起了加税大棒，“加税” 阴影之下，苹果市值一度蒸发超过600亿美金。 除了加税压力外，美国国家法律和政策中心曾一度呼吁苹果股东罢免库克连任CEO，理由是“库克治下的苹果过度依赖中国供应链”。 当时，为了摆脱加税压力，以及保护库克，苹果不得不出手。 一来，响应“制造业回流”计划，比如在美国奥斯汀等地新建苹果工厂，以 “政策性投资”示好首届特朗普政府。经过一系列斡旋，苹果最终成功为iPhone等大部分产品和零部件争取到了关税豁免待遇。 二来，提升印度和越南的产能，替代中国组装产业链。 其中，越南则凭借其成熟的制造业基础与税收优惠政策，主要承接iPad、Apple Watch、AirPods的部分产能。 印度依靠低廉的人工成本、建厂成本、税收优惠政策以及庞大的本土消费潜力，主要接盘iPhone产能。  据《印度经济时报》报道，**从2020年到2024年四年内，印度对iPhone组装产能的贡献一路上扬，从1.3%提升至14%。**同期，Counterpoint报告称，**中国对iPhone组装产能的贡献则从2022年的96%下降到 85%左右。** 除了成本低廉之外，印度对于苹果的吸引力还在于其iPhone销量的高增长。 2024年iPhone在中国的出货量同比下跌17%。相反，印度则成为了苹果的希望之地。库克也声称 ，“我对印度市场特别看好，本季度（2024年Q4）iPhone是印度市场销量最高的机型。”  除了前述天时地利因素之外，主管苹果全球供应链的高级运营副总裁Sabih Khan，也是印度人。 因此，苹果把iPhone组装产能迁移到印度，可谓天时地利人和，**既是为了被动应对加税冲击，其实也是为了主动在全球备份产能，提高供应链的韧性和安全性，同时降低供应链的整体成本，顺势抓住印度智能手机红利。** 如今，再度面临加税危机，苹果大概率故技重施，比如把部分产能回流美国，换取特朗普政府好感，但美国成本高，产能回流占比必然有限；最核心的举措，依然是将果链从中国外迁。 孟买分析师Neil Shah在与《金融时报》对话时估算， “2025年印度对全球iPhone产量的贡献，有望突破20%，预估2027年将突破30%。 台湾《电子时报》则更为激进，预估2027年印度有望承接50%的全球iPhone产能。  《财经故事荟》粗略测算，苹果的外迁产能比例需达到四成以上，才能充分抵消美国的加税压力。 IDC等数据显示，目前美国和印度市场的合计出货量，占iPhone全球累计出货量的接近40%。因此，如果将iPhone产能的40%迁移至印度，不仅能够满足美国和印度两地市场的产品销售，还能切实确保出口至美国的iPhone均产自中国之外，无疑是化解加税压力的优选项。 二、**已获得NPI特权，印度果链加速发育** **眼下，印度对iPhone全球产能的贡献还不足两成，不是苹果和印度 “不想”，而是之前印度 “不能”**——印度供应链完整度不够，产业工人熟练度不足，良品率不及中国等等，是阻碍果链外迁的主要障碍。 中印越电子（手机）企业协会秘书长杨述成去年曾告诉《IT时报》，印度工厂的良品率与中国和越南相比有10%左右的差距。郑州富士康的苹果手机良品率在 98% 以上，而印度制造的 iPhone 良品率刚刚从早期的70%提升至 85%。 在生产效率方面，印度工人也远远不及中国工人。 一家印度手机代工厂负责人曾向《第一财经》抱怨，印度工人技术水平较低，需要中国工人手把手指导，且不太愿意加班，再叠加罢工及维权事件时有发生，导致印度工人的生产效率大约只有中国工人的60%。 **面对上述“短板”，印度政府部门以及相关企业都在合力补长。** 首先是减税和补贴。 自2020年以来，印度政府已经耗费60亿美元预算，用于激励智能手机行业。 2024年，印度政府宣布对充电器、印刷电路板组件（PCBA）和智能手机本身的进口税从20%降至15%，这一减税预计将使苹果公司每年多赚取3500万至5000万美元。 2025年，印度减税政策还持续，“印度减税，目的是在激励公司将制造业迁移到印度，远离至少可能面临美国加税的中国等国家”，科技媒体Appleinside断言。 此外，印度也在改善女工就业环境。 在中国，技术纯熟、心思细腻的女工是苹果组装生产的主力。为了说服苹果和果链企业，印度泰米尔德邦甚至联手果链头部企业，为女工建立了宿舍，专建更安全的公交路线，以此把女工占比提升到了42%。  上述组合拳相当奏效——**如今，印度的手机已经超过钻石，成为其第一大出口行业。** 而苹果和果链企业也积极呼应，这从iPhone的新产品导入（New Product Introduction，简称“NPI”）的地域转移，便可见一斑。 NPI涵盖了将iPhone 新品从设计转向量产的核心环节，一般只有“学霸”级的果链企业才能担当。 **2024 年之前，iPhone 的 NPI 工作均在大陆完成。如今，中国正在逐步失去这项“特权”。**据The Information报道，苹果公司计划将iPhone17基本款的NPI流程，转移到印度班加罗尔。 NPI的转移，是个标志性动作。美国银行分析师称，这意味着“印度现在可以生产苹果最先进的iPhone机型。” 而富士康则从中国运人运设备，支持印度工厂。当下，iPhone组装工厂的不少专用机器编程和操作语音室汉语，需要从中国派员安装维护。当富士康的中国员工遇到签证困难时，苹果甚至会主动出面和印度政府斡旋。而印度为了吸引手机企业，也在今年放宽了针对中国公民的签证。 为了拿下iPhone订单，印度本土最大的企业塔塔集团也在今年1月收购了代工制造商和硕印度子公司60%的股份。 所有的优势和劣势，归根结底都是相对的。眼下，印度的人力成本相对于中国的剪刀差优势在加大，2024年，珠三角果链工人的月薪已经提升至6000元-6500元左右，而印度工人月薪仅为1500元左右。 **一旦印度工人的熟练度提升、生产良品率提高，苹果将iPhone等产品越来越多的产能逐步外迁至印度、越南等，是大概率事件，中国不应该掉以轻心。** 三、**外迁果链，不影响500亿苹果税进账** **在中国，苹果的贡献在减少——果链外迁，但苹果拿到的却更多——虽然苹果销量下滑，但大中华区苹果税却居高不下。** 果链外迁对中国的影响是多维度的，涉及到工人就业、企业发展、区域财政收入等，尤其是对于果链企业有不小冲击。所谓果链，是指以苹果为核心的供应链，在中国，果链涉及了150家供应商以及200多家工厂。 在苹果与果链企业的博弈中，前者拥有压倒性的话语权 。据《财经》杂志报道，多位印度以及越南果链人士透露，苹果的策略很简单，一定比例的订单必须转移向海外，“谁在海外有厂，订单就给谁”。  未能及时外迁，就有可能被迫出局。此前被踢出果链的欧菲光，利润一度暴跌90%。 即便果链企业跟着苹果的指挥棒去了印度，也要直面水土不服的风险。 目前，富士康印度代工厂的利润率相较于大陆工厂差距明显。从2020年一直到2023年上半年，富士康印度工厂一直深陷亏损泥潭。 苹果身为标杆外企，其外迁还具有示范效应。卡内基印度研究院 Konark Bhandari公开喊话称，“苹果将鸡蛋放进印度的篮子里，这对于其他公司也是一个积极的信号，表明他们可以在印度轻松开展业务”。 美国银行高级分析师Wamsi Mohan指出，尽管苹果尽可能以不公开的方式外迁产业，“但在中国少生产3500万部手机而不被注意是很难的”。其他外企可能也会效仿苹果进行产业外迁。 果链外迁，意味着苹果对中国给得更少，但苹果在华拿得却更多。 2024年Q4，iPhone中国区销量下滑，带动其营收下跌。但中国区为苹果贡献的软件服务营收（苹果税）却逆势大涨，同比涨幅达到 25%，相对全球涨幅（14%）高出了11个百分点。 据《财经故事荟》估算，整个2024年，来自包括中国大陆在内的大中华区“苹果税”收入，在500亿元人民币左右，相当于《哪吒2》目前全球电影票房的3.5倍。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482730.htm)

<blockquote><p>随着AI技术在各行业的广泛应用，垂直AI的落地成为企业数字化转型的关键。然而，垂直AI的成功并非仅靠技术，更需要对行业需求的深刻理解和精准把握。本文总结了Anthropic投资人对垂直AI落地的十个判断，供大家参考。</p> </blockquote>  软件，被看作是AI落地最重要的场景之一。红杉资本曾提到，AI有可能用软件取代服务，催生数十万亿美元的市场机会。 尽管机会巨大，但对于AI软件如何实现真正的落地，仍然没有一个清晰路径。关于这个问题，Bessemer在不久前提出了一个很有价值的观点： 垂直AI软件将成为未来。 说起Bessemer，熟悉SaaS行业的人可能并不陌生。它是美国SaaS领域最专业的投资机构之一，在过去10年投资了200多家SaaS企业。 虽然垂直AI尚处于起步阶段，但我们依然能够看到，生成式AI兴起后，涌现出了一批垂直AI领域的优秀公司，比如AI法律独角兽EvenUp（成立于2019年）、AI医疗公司Subtle Medical（成立于2017年）、AI医疗公司Abridge（成立于2018年）和自动协作软件平台Fieldguide（成立于2020年）。 结合这些垂直AI公司的商业案例，Bessemer制定了10条垂直AI落地的路线图，涵盖了垂直AI功能价值、经济价值、竞争地位和防御性等方面。 ## 01 垂直AI落地，要从客户实际需求出发 不同行业的核心工作流程，对自动化的需求都有不同。然而，工作流程是否具备实现自动化的基础，并不是垂直AI公司构建业务里唯一要考虑的因素。 客户对自动化的兴趣，以及对自动化要求不同，也会对垂直AI的落地产生很大影响。 有时，这些偏好或要求可以在产品设计中得到解决。例如，如果订单低于某个成本，牙科诊所可能希望将医疗用品的采购设置为自动采访，但金额大的采访仍然会需要人工审核。 也就是说，AI采购的解决方案需要具备一定的灵活性，不仅需要实现部分订单自动化采购，还能够让人工参与其他订单。 再举一个例子，一家律师事务所可能愿意完全把为客户付款的环节自动化。但是，当涉及到编写法律摘要等核心工作流程时，他们需要人工反馈，来创建最终输出（例如创建初稿），因为他们希望控制最后产生的成果。 垂直AI落地，需要对垂直场景的市场与用户需求进行充分的研究。 例如，在医疗保健领域，Abridge等AI公司提供的管理工作流程的AI解决方案被广泛采用，原因是临床医生希望自动化诸如记录等管理任务。 虽然人们对多模态AI在诊断环节的应用也很感兴趣，但渗透率仍然很低，原因是医疗保健的支付模式落后于其行业技术的创新。 所以，AI在垂直场景落地不仅需要考虑其是否具备自动化的条件，更需要关注客户的实际需求，以及他们对人工智能的期待。 ## 02 无缝融入现有场景，才能构建产品护城河 垂直AI解决方案不仅需要出色地执行任务，更需要建立真正的护城河。 那些很容易被复制的AI解决方案将面临巨大的竞争压力。 比如，在金融服务领域，应收账款和应付账款(AR/AP)自动化解决方案的应用案例越来越多，其中用于数据匹配和发票核对的AI功能可能会提供一些价值，但这些细微的功能很容易被集成到某个工作流工具中，被特定行业的工作流垂直AI解决方案代替。 为了降低大模型商品化的风险，最好的垂直AI应用不仅需要完整覆盖业务全流程，还需要通过API/插件实现与现有系统的无缝对接。 许多B2B AI初创公司通过与成熟平台（尤其是大型现有平台）合作来实现后者，通过无缝集成创造价值。 比如，AI保险公司Sixfold，用API或插件的形式嵌入现有保单管理系统(PAS)中，保险公司保险公司无需对旧系统进行彻底改造或重新构建工作台。这种”即插即用”的集成方式，能够让承保人能够毫不费力地将Sixfold的AI功能直接引入到他们的日常工作流程中。 ## 03 寻找生产力受限的落地机会 AI正在重塑职场分工：它不仅替代重复劳动释放人力，更赋予企业突破性的运营能力。真正具有变革价值的垂直AI产品，往往具备两大核心优势——全流程自动化与海量数据处理能力，这正是人类难以企及的领域。 比如，家政领域的AI公司Rilla，通过记录和分析销售代表与客户的面对面互动，能够给销售提供定制反馈和建议，以帮助销售人员提高绩效。如果没有Rilla，销售经理就必须亲自陪同销售代表进行现场访问，但最终仍然会受到个人精力限制。 另一方面，Rilla还可以审核来自公司各地销售代表的大量对话数据，这意味着它为销售代表提供的指导基于的数据量比任何销售经理掌握的数据量还大得多。 这也是为什么销售和营销、服务和法律等某些行业特别适合AI落地的原因： 这些领域的成功，建立在大量书面文本和实践记录中产生的认知。过去，这是一项耗时的工作，但现在AI能够更好的完成，甚至彻底接管。 ## 04 效率提升，垂直AI产品的关键点 通过数据，直观向客户展示AI解决方案所带来的效率提升，可以大大加快销售周期并提高客户保留率。 这种效率提升通常来自两个方面：控制成本和创造更多收入。 比如，Abridge可以自动记录医生与患者之间的对话，减少了医生的工作负担，提升了医生对工作的满意度，进而提高了医生的留任率。 通过提高留任率，Abridge大大降低了招聘和培训医生的成本——这些成本每年通常高达数百万甚至数千万美元。   除了控制成本外，Abridge还通过为每位医生每天节省一到两个小时来增加收入。 这些额外的时间使医生能够看更多的病人，直接提高了医院的运营效率，并产生了更多的经营收入。Abridge的每次病人就诊的详细记录和摘要，也通过确保全面的编码和计费来防止收入流失。 EvenUp的案例也能说明这一点。 EvenUp利用AI技术为人身伤害律师事务所生成需求包，而在过去律师助理需要花费数天时间从客户那里收集数据、整理数百份文件、从医疗和警方报告中提取数据等。 由于EvenUp的法律运营团队会审查每封信件，律师事务所可以保持高质量标准，同时大幅减少（或消除）其团队在按需包上花费的时间。这些额外的时间使公司能够承接更多案件，从而增加收入。 ## 05 AI重塑服务交付和定价，将带来新的商业机会 垂直AI解决方案所带来新的交付和定价方式，正在带来新的机会。 以前，很多垂直场景没有足够的TAM（总潜在市场）来建立传统软件业务。现在，这部分的市场空白有望被更低、成本更低、服务更标准化的AI所填补。 从历史上看，服务业务很难盈利，因为专业工人的成本很高。而AI将彻底改变这一点。截至2024年，Bessemer的垂直AI投资组合的服务型公司，平均毛利率约为56%，平均资金消耗率为1.6倍，即每赚1美元仅需投入1.6美元运营资金。 一些AI服务产品在人工QA支持下，表现出了更好地交付效果，其他以AI产品为核心服务产品，也有不错的表现。 ## 06 针对被忽视的类别和工作流程进行构建 在销售、营销领域，已经存在规模庞大且资源丰富的竞争对手，比如Salesforce或ADP。在这种情况下，AI垂直公司更应该去寻找竞争压力相对较小的领域。 虽然在一个广阔市场里获得先发优势是理想的选择，但大多数垂直类别至少已经有一家既有者。 但这并非没有机会。当既有者捉襟见肘或整合人工智能的速度缓慢时，行动迅速的初创公司可以通过构建卓越、高投资回报率的人工智能产品和服务来获得竞争优势，这些产品和服务能够用自动化AI解决方案优化一些有价值但并不明显的工作流程。 ## 07 为特定需求的客户提供服务 垂直AI公司通过瞄准被忽视类别中的客户来实现差异化，这些客户往往有着复杂的要求，而这些需求无法通过AI解决方案轻易满足。 例如，为银行或政府承包商提供服务的AI初创公司需要构建特定行业的安全和合规工具来销售给客户。这种基于特定行业需求的复杂性，为AI公司的产品带来了护城河。 为了降低LLM商品化风险，我们可能会开始看到基础模型参与者（例如OpenAI和Anthropic）也开始为这些行业的客户构建相应的垂直模型。 ## 08 模型并不是可靠的护城河，但多模式可以 随着模型基础设施成本持续下降，模型将不再是护城河。期的垂直人工智能创始人需要问自己：“为什么我们用人工智能构建的产品会比用公开模型和数据构建的产品更优秀？” 构建新的技术架构，以解决特定问题，可能是一种方法。比如，微调LLM以更好地反映客户的写作风格，或使用检索增强生成(RAG)来更好地执行信息检索。 Bessemer认为，将RAG技术用于行业特定数据集也是建立商业壁垒的一种方法。 在能够处理更复杂（尤其是多模式）工作流程的解决方案中，将会发现新的商业壁垒。 例如，Bessemer投资组合公司Jasper就是一个很好的例子。Jasper的AI解决方案，最终用于营销人员基于文本的GenAI功能创建长篇博客文章。 一般来说，一旦帖子由AI生成并由营销人员完成编辑，接下来就该去寻找合适的配图。因此，Jasper收购了Clickdrop，以加强其Jasper Art产品，使用多模式功能（文本和图像）来满足营销人员的所有需求。 ## 09 关注模型堆栈的模块化和可扩展性 传统SaaS依赖标准技术堆栈的排列组合，而垂直AI公司必须构建定制化的基础设施体系：通过自研能力整合开源模型与商业方案，灵活微调大语言模型，为客户实现最佳的结果。 这种方法可以让AI企业能够在大模型快速迭代中抢占先机。同时，降低试错成本，当开源模型经调优能达到商业模型90%效果时，无需冒险自研。 更重要的是，这种方法还可以让企业将资源投入到最重要的事情上：为客户提供优质的产品。 在这方面，Jasper就是一个为灵活性而构建的产品的绝佳例子。该平台位于营销技术堆栈的核心，充当“AI大脑”，帮助用户制定、设计和执行所有营销专业的计划。 Jasper团队设计了一个使用多个LLM的模块化平台，可以根据客户需求、模型性能和成本通过多个LLM运行营销输入。例如，如果Claude 3.5在某个案例里的表现优于GPT-4，则Jaspe就可以支持可互换的模型基础架构。 ## 10 不要过分追求数据数量，数据质量更重要 专有数据集能够构建护城河，这一点已经得到了广泛的认可。 但对于很多早期创业公司来说，他们无法获得他们想要的数据量。这时候就可以从数据质量入量，因为高质量的数据（无论数量多少）能产生复合效应，随着时间的推移，公司将受益匪浅。 例如，在EvenUp成立初期，团队曾大规模且有意识地投入法律运营，让人工审核所有索赔信函；在这种情况下，数据规模并不像数据质量那么重要，并且随着时间的推移，通过大量高质量的数据反馈将进一步完善模型以改进产品。 在创业早期，更重要的是打造一款高投资回报率的产品，满足核心客户的痛点，并迅速畅销。后续随着使用规模的扩大，专有数据将随之而来，而这些高质量数据也能带来产品的升级。 文/林白 本文由人人都是产品经理作者【乌鸦智能说】，微信公众号：【乌鸦智能说】，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。

近日，美的空调打造了一场别开生面的新品品鉴活动——以DeepSeek为主讲人推出了全新的美的鲜净感空气机T6，这场全AI主导的新品发布，展现了人工智能技术在智能家电领域的深度应用与创新突破。本次活动将于3月3日13:30在美的空调官方直播间上线。  新品品鉴活动现场，DeepSeek生动展示了美的鲜净感空气机T6的核心功能与技术创新。该产品通过私有化部署的DeepSeek R1满血版大模型，实现深度学习推理和决策，可实现一键好空气，温湿风净鲜多维度自感知自学习自调节。同时，美的鲜净感空气机T6首次创新构建多模型融合架构，将美的美言大模型与DeepSeek、讯飞星火及豆包三大领先模型深度融合，以行业领先的AI语音方案重塑人机交互范式，打造出行业最强的语音交互功能。  作为美的空气机家族的新成员，美的鲜净感空气机T6为用户带来超智能、免维护、少打理的全新使用体验，1:1集成空气架构让用户能同时拥有专业健康空气系统及全季候舒适空调系统，可实现精准调节室内温湿、分区分控、满足全家需求，为用户带来更恒定的温湿、更恒定的舒适体感。外观上，美的鲜净感空气机T6秉承现代自然主义设计理念，为家居空间注入自然生命力，让科技与美学完美共存。  本次新品品鉴中，全新的一体式「厨清凉」厨房空调也首次亮相，重新定义了厨房降温解决方案。这款产品彻底摆脱传统厨房空调对外机位的依赖，安装更加灵活便捷，同时可提供1.5匹强劲冷量，快速降低厨房温度。美的「厨清凉」厨房空调系列，自2023年上市以来凭借优秀的用户口碑稳居市场销量第一。  此外，美的空调还分享了家用中央空调的AI全屋智能，从完备的硬件生态到场景化AI应用，充分展示了其全屋空气解决方案的领先实力。值得期待的是，美的家用中央空调还将全面接入DeepSeek，未来可通过OTA在线升级，不断提升的AI科技硬实力，为用户带来更深入的智能化体验，引领家用中央空调行业走向新高度。美的家用中央空调也带来了火三月的优惠权益，美的理想家五匹一拖四多联机，一价全包19999元，更有“半价购新风”、“智慧大屏免费送”等权益，让利于消费者，让用户可以更便捷地享受智能化体验的全面提升。  美的鲜净感空气机T6能够在短时间内接入DeepSeek语音大模型并实现量产，离不开美的集团智能化战略的引领、强大的研发实力、高效的团队合作以及精准的产品定位。美的空调与DeepSeek强强联合的同时，也推动了空调行业向智能化新高度的快速发展。据美的集团发布的2024年半年报显示，2023年美的空调的零售额全球占比超过了20%，也就是说，2023年全世界每卖出5台空调，就有一台是美的制造的。作为空调行业的全球领军品牌，美的空调始终以科技领先作为核心战略方向，通过持续的技术突破和产品创新，为全球消费者带来更智能、更舒适、更健康的体验。  近年来，在“科技领先”战略引领下，美的持续加大研发投入力度，过去5年研发投入近600亿元，2024年达到创纪录的145.6亿元，尤其加强了基础共性技术、前瞻性技术的布局和探索，除了空调，美的智能家居事业群在其他品类的研发上也屡获重大突破，2025年一系列行业“第一或唯一”的科技领先产品将陆续面市，如无外机的厨房空调新物种、拥有行业最快烘干速度的干衣机，首创洗烘+扫拖一体的“双洗站”，首创450mm超薄全嵌高容量餐边柜冰箱、行业首款极致超薄小型台下软水机等，不断拓展智能家居的技术边界，引领行业发展，通过挖掘并融合AI、大模型等前沿技术解决更多消费者痛点，为更美好的智慧家居生活贡献美的力量。

只求乐趣也不错。

狂犬疫苗产业演变趋势。

 在 CDPR 放出《巫师4》预告片幕后花絮之后，不少玩家展开了希里“颜值变化”的讨论。如同下图所见，有玩家认为 CDPR 基于反馈修改了希里的模型。游戏总监 Sebastian Kalemba 则澄清表示，模型未作修改。实际上，玩家看到的仅仅是开发阶段的一个快照。   其在社交媒体 X 的声明原文为: 「幕后视频中展示的希里模型与最初预告片中的游戏内模型完全一致，我们并没有对其进行修改。你看到的是未经处理的原始画面，没有面部动画、光照效果或虚拟摄像机镜头。虽然画面仍然来自游戏引擎，但这是在添加影视级质感之前的开发阶段的一个快照，属于游戏制作过程中正常的一环。在这一阶段，任何角色的外观都可能因呈现媒介而有所不同。无论是预告片、3D 模型，还是游戏内实际呈现。」 

<blockquote><p>在产品设计和开发过程中，挖掘用户的真正需求是至关重要的一步。然而，用户往往只能描述表面问题，而非核心需求。本文将探讨产品经理在挖掘用户需求时常见的误区，并分享如何通过换位思考等方法，真正理解用户的底层诉求。</p> </blockquote>  你问用户要什么，他只会告诉你，要一匹更快的马。于是，我们就去找一匹更快的马。用户永远不会告诉你，要的是汽车。 产品经理如果去找更快的马，那就是直接把用户的需求当做了最终的解决方案。但，其实用户表达的是不满和情绪，而不是解决方案。 下面讲讲有哪些常见的思考误区 ## 1 用户需求等于产品方案 就如前面描述，用户说什么就是什么，用户说做什么就做什么，也不去考虑需求的真伪，完全变成了用户的跟屁虫。 用户的任何反馈都是基于一定的使用场景，而且更多的是基于自己有限的视野。 我们要知道用户需求的底层诉求什么，利用马斯洛需求理论，挖到最后，一般都是情绪，比如更开心、更快速、更轻松、更自豪、更有虚荣心。 然后，我们再结合用户的情绪，去帮助用户找到更好的解决方案。 **用户表达-用户情绪-好的解决方案** 这个才是产品经理梳理需求的好的思路，一定不能用户说什么就是什么。 不然，等到你做出来了之后，用户也有可能说，这不是他想要的，因为你不知道，他真正的是在表达内心的不满。 ## 2 数据陷阱 产品经理很喜欢看数据，发现有60%的人点击了活动弹窗，但没有人告诉你，有50%是误触。有百分之60%人的生日是2000.1.1，没想到是系统默认的年龄就是这个。 所以，产品经理要看数据，同时也要证伪，不能数据是什么就是什么，也要考虑是否符合常识，为什么数据会这么好，有没有异常 数据能否帮助到我们，也同样可以误导我们。 ## 3 自己就是乔布斯 乔布斯老是说，我不需要了解用户，我就是用户，用户根本不知道自己想要什么。 于是，很多人就想学习乔布斯，反正用户也不知道自己想要什么，方案我自己来想，也不做调研。反正我做的，用户一定会满意。 结果，做出来了之后，没人用。 为什么？ 因为自己脱离用户的使用场景了。 做任何需求，其实简单的分析思路基本上都是这样:用户目标-使用场景-心理诉求-解决方案。 乔布斯为什么不用用户调研，因为他知道用户的使用场景和心理诉求，他心理很清楚用户需要什么。 怎么知道用户的真需求？ ## 4 把自己当成用户 厉害的产品经理都是换位思考的高手，他能够很快速的站在用户的维度去思考问题，融入到用户的使用场景，切身体会这个过程的痛点以及对应的解决方案。 怎么能够快速融入到用户的场景中: 把自己变成用户，比如我们的用户人群是妈妈，那就让自己做几天的妈妈，感受下在这个角色下的酸甜苦辣。 ## 5 观察用户 观察用户，在一旁观察用户的一举一动，重点体会这个过程中的情绪变化。 ## 6 打破砂锅问到底 打破砂锅问到底，和用户进行对话，深入了解用户的内心，多问几个为什么，直到挖到用户内心深处的不满。 总结一下，挖掘到用户的真需求是这个产品能否成功的至关重要因素之一，我们不是人人都是乔布斯，不能高傲的认为自己。的解决方案就是用户想要的，也不能用户说什么就做什么。要设身处地的融入到用户的使用场景当中，切身体会这个过程当中用户的心理诉求，在结合行业的最佳实践去形成我们自己独到而有创新的产品解决方案。 本文由人人都是产品经理作者【蔡锦海】，微信公众号：【锦海说】，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。

下半年的高通旗舰 SoC 预定搭载。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1616084) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1616084#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

近日，美的空调打造了一场别开生面的新品品鉴活动——以DeepSeek为主讲人推出了全新的美的鲜净感空气机T6，这场全AI主导的新品发布，展现了人工智能技术在智能家电领域的深度应用与创新突破。本次活动将于3月3日13:30在美的空调官方直播间上线。  官方图片 新品品鉴活动现场，DeepSeek生动展示了美的鲜净感空气机T6的核心功能与技术创新。该产品通过私有化部署的DeepSeek R1满血版大模型，实现深度学习推理和决策，可实现一键好空气，温湿风净鲜多维度自感知自学习自调节。同时，美的鲜净感空气机T6首次创新构建多模型融合架构，将美的美言大模型与DeepSeek、讯飞星火及豆包三大领先模型深度融合，以行业领先的AI语音方案重塑人机交互范式，打造出行业最强的语音交互功能。  官方图片 作为美的空气机家族的新成员，美的鲜净感空气机T6为用户带来超智能、免维护、少打理的全新使用体验，1:1集成空气架构让用户能同时拥有专业健康空气系统及全季候舒适空调系统，可实现精准调节室内温湿、分区分控、满足全家需求，为用户带来更恒定的温湿、更恒定的舒适体感。外观上，美的鲜净感空气机T6秉承现代自然主义设计理念，为家居空间注入自然生命力，让科技与美学完美共存。  官方图片 本次新品品鉴中，全新的一体式「厨清凉」厨房空调也首次亮相，重新定义了厨房降温解决方案。这款产品彻底摆脱传统厨房空调对外机位的依赖，安装更加灵活便捷，同时可提供1.5匹强劲冷量，快速降低厨房温度。美的「厨清凉」厨房空调系列，自2023年上市以来凭借优秀的用户口碑稳居市场销量第一。  官方图片 此外，美的空调还分享了家用中央空调的AI全屋智能，从完备的硬件生态到场景化AI应用，充分展示了其全屋空气解决方案的领先实力。值得期待的是，美的家用中央空调还将全面接入DeepSeek，未来可通过OTA在线升级，不断提升的AI科技硬实力，为用户带来更深入的智能化体验，引领家用中央空调行业走向新高度。美的家用中央空调也带来了火三月的优惠权益，美的理想家五匹一拖四多联机，一价全包19999元，更有“半价购新风”、“智慧大屏免费送”等权益，让利于消费者，让用户可以更便捷地享受智能化体验的全面提升。  官方图片 美的鲜净感空气机T6能够在短时间内接入DeepSeek语音大模型并实现量产，离不开美的集团智能化战略的引领、强大的研发实力、高效的团队合作以及精准的产品定位。美的空调与DeepSeek强强联合的同时，也推动了空调行业向智能化新高度的快速发展。据美的集团发布的2024年半年报显示，2023年美的空调的零售额全球占比超过了20%，也就是说，2023年全世界每卖出5台空调，就有一台是美的制造的。作为空调行业的全球领军品牌，美的空调始终以科技领先作为核心战略方向，通过持续的技术突破和产品创新，为全球消费者带来更智能、更舒适、更健康的体验。  官方图片 近年来，在“科技领先”战略引领下，美的持续加大研发投入力度，过去5年研发投入近600亿元，2024年达到创纪录的145.6亿元，尤其加强了基础共性技术、前瞻性技术的布局和探索，除了空调，美的智能家居事业群在其他品类的研发上也屡获重大突破，2025年一系列行业“第一或唯一”的科技领先产品将陆续面市，如无外机的厨房空调新物种、拥有行业最快烘干速度的干衣机，首创洗烘+扫拖一体的“双洗站”，首创450cm超薄全嵌高容量餐边柜冰箱、行业首款极致超薄小型台下软水机等，不断拓展智能家居的技术边界，引领行业发展，通过挖掘并融合AI、大模型等前沿技术解决更多消费者痛点，为更美好的智慧家居生活贡献美的力量。

<blockquote><p>微信搜一搜作为拥有8亿月活跃用户的“搜索引擎”，为内容创作者和商家提供了新的流量入口。本文将分享微信SEO的实操指南，包括如何利用热点、优化标题、确保内容质量、利用信息不对称以及把握发布时机等技巧，帮助创作者和商家在微信生态中更好地吸引流量、满足用户需求并实现商业价值。</p> </blockquote>  如果你把对SEO（搜索引擎优化）的理解，还是停留在“百度SEO”方面，那肯定跟不上时代的节奏。 PC时代，百度、360搜索、谷歌、Bing等搜索引擎是用户上网的主要入口，通过SEO，站长可以免费获得大量流量。 但到了移动互联网时代，各个App成为信息孤岛，开发者们都不想再受到搜索引擎的掣肘，最终逼得搜索引擎开始自建内容体系，但这样也导致搜索引擎的内容库大大降低，再加上用户习惯问题，反过来又促使每个App都成为一个小型的“搜索引擎”。 微信曾在2019年12月把微信搜索升级为“微信搜一搜”，到2022年末，微信搜一搜月活跃用户数达8亿。 百度2024年Q4季度财报显示，2024年12月，百度APP的月活跃用户为6.79亿。 若单看月活用户数，微信搜一搜已然超过百度App，但百度还有网页版搜索，再考虑搜索质量因素，百度倒是并不比微信搜一搜弱。 对于SEOer们来说，现在做百度SEO已没有太多的意义，一方面，百度的排序规则早已发生变化，另一方面，SEO带来的收益太低。早期国内比较知名的SEO站长比如卢松松、夫唯、ZAC等人如今早已转型或者干别的业务，也有一些SEO站长去做谷歌SEO。 SEO这个群体已经没落，但并不代表SEO本身的理念或运营方法失效。 国内知名产品经理俞军曾提到过一个概念，即“用户不是自然人，而是需求的集合。” 也就是说，只要有人在用，用户的需求就会一直存在，只要你把平台不固定在百度身上，包括微信搜一搜、小红书、抖音等平台，其实都可以借用SEO的理念。 SEO在一定程度有着“欺骗算法”的隐喻，如果把这层隐喻放在微信搜一搜、小红书、抖音等平台同样适用。 那么，微信SEO到底怎么做？ 本文将分享一些微信SEO实操指南。 ## 1.微信为什么会“需要”SEO？ 百度SEO比较红火的时期，站长们为了搞流量而不择手段，甚至到了“魔怔”的地步。比如，为了搞排名，通过东拼西凑的伪原创文章，再加上重复标题的形式来骗取流量，即使到现在，这类玩法依然还能在网上看到。如果SEOer们还是用这种方法在微信搜一搜、小红书、抖音等平台上来操作，肯定行不通。 首先，平台的区别。 “百度SEO”时期，站长们可以通过网站、专题页、频道、详情页等渠道来获得流量。而微信搜一搜的主要内容载体是视频号、微信公众号、问一问。 原来做网站的时候，站长们能够闪转腾挪的空间有很多，但如今只能限定在视频号、微信公众号、问一问之上，并且，微信公众号还有发文限制。 一个是内容载体随时可控的，一个是内容载体加载在平台上，有发文限制，有管理要求。 其次，内容质量更高。PC时期对内容质量的要求并不高，所以，SEOer们也是钻了各种漏洞将流量搞在手里，但你如果用同样的内容发在微信公众号上肯定没流量。 过去，微信公众号的内容推送形式是订阅制，是看粉丝量的，SEOer们搞的质量比较差的伪原创账号很难获得许多粉丝，没粉丝就没流量。 近几年微信公众号开始走个性化推荐路线后，才打破了粉丝数的限制，让更多内容有了展示空间。 相对来说，微信公众号的文章质量要比SEOer们搞的流量站内容质量高一些，这也是部分SEO没有赶上微信公众号这波浪潮的原因之一，他们过去擅长的是写程序搞网站、伪原创等，而微信公众号更看重文章质量，更看重内容本身，这就直接将他们挡在门外。 不过，如果你认为微信不“需要”SEO，那可就大错特错。 对于平台来说，所有的内容本质上都“一视同仁”，重点在于用户需求，你所提供的内容究竟能不能满足用户需求，如果能，系统就会推送给更多人；如果不能，系统就不推荐，就是这么简单。 在“百度SEO”时期，很多站长本末倒置，他们全都一门心思去搞流量而忽略了内容本身。但到了微信时期，内容质量的优先权更高。 据郭静的互联网圈观察，现在的微信公众号创作者活跃度比巅峰期已有所下降，这也就意味着平台其实非常缺“好内容”，只要你的内容能满足用户需求，微信就需要。 ## 2.到底怎么做？ 内容创作者的劣势在于，他们是将内容前置，而不是将用户需求前置。而SEO的核心其实是用户需求。微信公众号作者、视频号作者更希望通过内容来吸引粉丝，SEO则是“用户需求”后产生的内容，SEO切中的点是“长尾词流量”。 微信公众号目前整体内容风格偏向于媒体风，而对于有用户需求的SEO向的内容比较少。比如，“微信PC版收红包功能怎么用？”、“微信小店送礼物怎么开通？”这类内容的空缺其实就是SEOer的机会。 这里我举一个微信SEO类文章的例子。 除夕当天，许多微信好友的朋友圈昵称变成金色。那么，这里就产生一个需求就是：如果有其他用户也想把微信昵称变成这种洋气的金色，该怎么做？ 于是，我就出了一篇内容《收好：让微信朋友圈昵称变金色的具体方法》。 从微信公众号后台数据来看，这篇文章阅读量为78386次，完读率70%，分享了552次。 如果你从媒体从业者角度来看，这种内容有什么价值？有谁会不知道微信朋友圈变金色的方法？这里的误区在于： 第一，信息不对称永远存在。微信作为一款月活跃用户数超13亿的产品，哪怕只有几百万人、几千万人对某个信息不知道，其聚集起来的流量也不会低。 第二，用户很懒。当信息不对称存在的时候，用户就会很自然去寻找这些看似简单的答案，而你的内容如果刚好满足用户的这些需求，就会有大量流量。 第二个例子是：《怎样利用微信小店“送礼”功能赚钱》这篇。 当时微信小店送礼物功能在全网爆火，但是微信方面并未推出相关的实操指南，大家只知道微信送礼物功能很火，那么，B端商家该如何使用，到底谁能通过它来赚钱呢？ 微信作为平台方，本身是比较佛系的，但想要赚钱的B端商家却不会佛系，如今的互联网，只有你钻得够快才能赚到钱。 这篇文章明确切中了B端商家的需求点。 第三个例子是《收好：2025年微信公众号最新运营方法与策略》。这篇文章是真正SEO做得比较好的范例，即使到现在为止，也依然有长尾流量跑到这篇来。 这篇文章发布于2025年1月1日，阅读量在前面三天达到顶峰，但是即使在半个月后，每天的阅读量也维持在四五百人左右，后面的流量显然不是推荐流量，而是来自微信搜一搜的流量。 这一篇的背景是2025年刚到，同时有许多新的微信公众号创作者进入，他们想要学习新的微信公众号运营技巧。 从上面三篇的数据来看，微信SEO完全可以用当初做百度SEO的那一套玩法，具体操作方法是： **第一，跟对热点。**新闻热点的好处是，流量和影响力够大，你只要顺利“搭车”，相当于省了不少力。 **第二，标题。**在个性化推荐算法下，标题占了一半作用，一个好标题意味着首先就有被点击的优势，作为用户当然很讨厌“标题党”，但作为内容从业者，却又希望看到数据和流量，那么，好的标题当然非常重要。 这里的标题与平时媒体向的标题又有所不同，其更侧重于长尾词流量。 比如，“哪吒电影到底哪里好看”、“哪吒电影里你最喜欢谁？”、“怎样免费搭建自己的DeepSeek平台？”、“雷军同款皮衣多少钱？雷军同款皮衣哪里买？”。 **第三，内容“对口”。**好标题固然重要，但是如果你内容不行那也白搭。现在Ai非常火，很多人就想偷懒用Ai，但我觉得还是自己真情实意比较好，一方面是对自己的总结，另一方面，也是为读者负责，读者想要的是实际帮助他们解决问题，而不是一些看着假大空的内容。 “百度SEO”时期很多SEOer之所以走了歪路，就是只考虑流量没考虑内容，要想把微信SEO做好，内容肯定不能差。 **第四，利用信息不对称。**内容从业者要警惕“精英的陷阱”，就像之前有位短视频作者教人坐火车、坐飞机这类看起来好无门槛的行为，却切切实实能为用户带来帮助，在一个庞大基数中，再小的需求集中在一起，也是非常大的集合。 “怎么玩”、“怎么做”、“怎么用”等长尾词背后就是用户的实际需求。 **第五，发布时机。**文章的发布时机也非常重要，就是热点才刚开始热但并没有彻底火爆起来的时候，你发布的话很可能没有流量。前两天微信PC测试版更新，我出了一篇《收好：微信电脑端收微信红包功能怎么用？》的稿子，但实际流量非常差。过了两三天之后，关于“微信PC端支持收红包”的稿子才慢慢多起来，我意识到可能跟稿子发布时机不对有关。 在发布时机方面，还有一个感受是《送外卖怎么突然火了？京东、抖音都来搞外卖，跟美团、饿了么竞争》这篇，实际上当时发布后稿子的流量并不算高，但在“京东外卖”相关热点火起来后三四天左右，这篇稿子的流量又被突然推了一波。 当然，微信SEO非常要注意的一点就是，不能光顾着标题，内容质量一定要跟上，因为用户后续的点赞、推荐、分享、评论等数据也会影响系统推荐。 ## 3.商家如何做微信SEO？ 本文第二部分主要介绍的是微信公众号内容从业者做微信SEO的玩法，而对于想要赚钱的商家来说，上述方法并不完全适用，那么，商家如果也想做微信SEO，该怎么做呢？ 首先，确定主要内容载体。微信内容的载体是视频号、微信公众号、问一问。那么，商家究竟是选择短视频，还是选择图文为主的位置公众号和问一问，这个要结合自身的优点来操作。 其次，利用地域性和行业性。比如： - 餐饮行业，可以操作一些选题，“苏州有哪些好吃的”、“上海最值得打卡的十家火锅店”、“去苏州必吃十大美食小吃”。 - 机械行业，“机床品牌排行榜前十名”、“广东数控机床”。 - 律师行业，“上海靠谱的律师事务所”、“北京哪里有好的律师事务所”。 如果自己实在不知道如何拓展长尾关键词，直接在百度、360搜索、搜狗等搜索引擎中输入最重要的关键词，就会有各种各样的长尾词提示。 最后，内容质量。标题只是SEO的一部分，内容质量显然也要过关，只有足够好的内容才会既带来流量又带来客户，如果你在内容上偷懒，只会浪费选题。 SEOer正常都是放在运营部门，而到了微信seo上面，它又与内容密切相关，这就导致许多人/公司不适应，但换个角度来想，SEO的缺失恰恰是商家们在微信上的机会，因为竞争力比较小。 SEO与运营密切相关的点在于，并不存在一个万能公式，它始终处于变化的状态，这也是商家们在做微信SEO时需要注意的点，即需要通过运营来调整内容策略，究竟什么内容有效，什么内容无效，需要依靠自己的经验来步步积累并改变提升。 对于微信来说，它其实是欢迎用户在平台上创作内容，它本身也“缺乏”优质内容，只要你的创作与用户需求对上，就是好内容。 话说，如果你的内容本身足够好的话，很有可能未来也会成为Ai的内容源。 本文由人人都是产品经理作者【郭静】，微信公众号：【郭静的互联网圈】，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。

1997年，张红超怀揣着奶奶给的3000元钱来到郑州，开出第一家“寒流刨冰”小店时，大概想不到这个日后更名为“蜜雪冰城”的街边摊品牌，会在28年后成为资本市场的宠儿。3月3日，蜜雪集团（以下简称“蜜雪冰城”）登陆港交所。  截至上午9:35，蜜雪冰城的股价较发行价上涨逾30%，市值逾990亿港元，约为同在港交所上市的奈雪的茶、古茗、茶百道三家公司市值之和的两倍。此前，这三家公司上市首日皆以跌破发行价收盘。 **当喜茶们在一线城市用30元一杯的芝士葡萄争夺白领钱包时，蜜雪冰城在县城商业街用2元冰淇淋、4元柠檬水和6元奶茶构建起另一个平行世界。** 如今，蜜雪冰城全球门店数达到45302家，超过星巴克，成为了中国乃至全球最大的现制饮品企业。按饮品出杯量计，蜜雪冰城在国内现制茶饮市场的份额占52.8%（2024年前9个月）。这意味着，在国内平均每卖出两杯现制茶饮，就有一杯是蜜雪冰城。 但真正让资本市场疯狂的，是财报中“6元定价、32%毛利率”的魔幻数据组合，以及大体量下，收入和净利润的持续高增长。在2022年、2023年和2024年前9个月，蜜雪冰城的收入同比增速分别达到31%、50%和21%，净利润增速分别为5%、58%和42%。 在公开发售环节，蜜雪冰城的融资认购倍数高达5125倍，认购金额1.77万亿港元，刷新港股IPO的历史记录。 重重光环之下，这家卖水的“供应链公司”甫一上市，就进入高光时刻。 **1****不缺钱，也要储备余粮** 从账面上看，蜜雪冰城并不缺钱。 2022年、2023年及2024年前3季度，蜜雪冰城分别实现营收136亿元、203亿元及187亿元，净利润则分别为20亿元、32亿元和35亿元。 收入可观，利润颇丰，现金流也很充足。2024年第三季度末，蜜雪冰城的流动资产净值为72.18亿元人民币，其中现金及现金等价物59.8亿元，同比增长59%。 按照招股书，**蜜雪冰城此次IPO拟募资净额约32.91亿港元，约合人民币30.8亿元，考虑到账面上趴着的近60亿元人民币现金，这个募资金额并不高。** 而蜜雪冰城上市的急切有目共睹。 2021年，在奈雪的茶上市后不久，蜜雪冰城就有了A股上市计划，并于2022年9月向中国证监会提交了A股上市申请，目标是深交所主板。计划搁浅后，又于2024年1月向港交所递交了招股书，但并未进入聆讯环节，该年7月申报材料失效。2025年1月，蜜雪冰城更新上市申请书，第三次冲击资本市场终获成功。 不缺钱的雪王急于上市，一种说法是：背后有投资方的推动。 吴晓波频道的一篇文章认为，蜜雪冰城这样的头部品牌盈利模式已成熟，且当下估值水平较高，而高估值背后是对高增长的预期，在未来日益激烈的竞争环境下，趁现在上市卖个“好价钱”，可能才是最好的选择。 蜜雪冰城第一次也是唯一一次公开融资是在2020年12月，投资方是龙珠美城、深圳蕴祺及天津盘雪，三家公司分别出资9.33亿元、9.33亿元和4.67亿元，持股比例为4%、4%和2%。 龙珠美城是美团旗下的投资基金，深圳蕴祺、天津盘雪的背后则站着高瓴资本和中信产业投资基金。 尽管机构投资者存在退出需求，但2020年12月投资至今不过4年多的时间，按照常规基金5-8年的投资周期来看，“急于变现退出”一说似有牵强，况且蜜雪冰城此次IPO发行引入了5名基石投资者，共认购约15.58亿港元，美团龙珠和高瓴资本也位列其中。按照港交所的规定，基石投资者所认购股票至少有6个月的锁定期。 从蜜雪冰城的股权架构来看，上市之前，创始人张红超、张红甫兄弟两人各持股42.78%，又分别通过员工持股平台各持股0.45%，合计持股比例已超过86%。上市后，算上员工持股平台的部分，兄弟二人各自持股比例均略微摊薄至41.27%，合计超过82%。 在创始人控股的架构下，蜜雪冰城此番上市，应更偏向增量融资而非投资者存量套现。也有分析师认为，上市的目的或为公司提供一个潜在的融资通道。 海外市场已成为蜜雪冰城的战略重点，上市融资，能帮蜜雪冰城用更充足的粮草搭建本地供应链，应对各市场本土低价品牌的竞争，以及当地政策变化、宗教习俗等多方面的挑战。 **2 ****6元钱里的供应链密码** 握着鼓鼓的钱袋子，蜜雪冰城要做的第一件事是加码供应链。 按照招股书，**蜜雪冰城此次上市募集的资金中，约66%将用于提升公司端到端供应链的广度和深度。** 被称为茶饮赛道“卖铲人”的蜜雪冰城，虽然有超过99%的门店为加盟店，但它并不参与经营抽成。在2024年前九个月，只有2.4%的收入来自于加盟费和相关服务费，94.3%的收入来自于食品、包材等商品销售，另外还有3.3%的收入来自设备销售。 作为一家实质上的供应链公司，蜜雪冰城和加盟商之间要保持一种微妙的平衡。二者既是休戚与共的利益共同体，也在利益分配上存在此消彼长的关系。 从过往的毛利率变动来看，蜜雪冰城会适时让渡一些利润给加盟商。比如，2022年，蜜雪冰城主动将69款物料和设备价格下调了15%，帮助加盟商减轻特殊时期的经营压力。  数据来源：蜜雪冰城2022年、2025年招股书 制图：雪豹财经社 共赢的方案自然是降低采购成本，让蛋糕更好分。 蜜雪冰城走的是性价比路线，核心产品的价格在2~8元之间，均价不过6元。要覆盖门店租金、水电人力、摊销设备及装修等成本，还要为加盟商留出盈利空间，如果蜜雪冰城要保持30%以上的毛利率，必须将单杯饮品的成本压缩到极致。  图片来源：蜜雪冰城招股说明书 因此，蜜雪冰城一直在不遗余力地深耕供应链，设中央工厂，自建专属物流体系，还花10年时间建成了五大生产基地。目前蜜雪冰城的饮品食材自产比例已经高达60%，其中核心饮品食材已经实现了100%自产，采购成本低于行业平均水平，如奶粉和柠檬采购成本比同业分别低约10%和20%以上。 蜜雪冰城甚至开始自己生产包材，将蜜糖和果蜜的包装瓶成本降低了50%，还通过智能工厂和生产线将饮品食材生产的损耗率降到了0.71%，远低于行业平均水平。 就算是外部采购，蜜雪冰城也能凭借规模优势拿到更优惠的价格。以杯子为例，供应商新天力2023年营收已超10亿元，而蜜雪冰城作为它的第二大客户，和第一大客户香飘飘一起，常年占据新天力销售的六成以上。2022年的招股书显示，蜜雪冰城一个杯子的采购均价仅0.18元。 加码供应链，除了要进一步挤出利润空间，蜜雪冰城还计划通过各种举措扩大产能。 目前看来，蜜雪冰城似乎并不缺产能，五大生产基地的产能利用率尚有空间，还有些产线仍处于爬坡期。  图片来源：蜜雪冰城招股说明书 不过，现阶段蜜雪冰城海外业务的供应链中心仍在国内。据 The Economist 此前的一篇文章，蜜雪冰城印尼门店约90%原材料由中国工厂生产并进口。而随着蜜雪冰城海外业务的扩张和本土化产品的研发，供应链本地化是必然趋势，蜜雪冰城也正计划在东南亚建立一个多功能供应链中心。 **3****4万店之后，还能怎么扩张？** 2017年，一个刚刚创业两年的人问张红甫：“怎么样才能开出来1000多家店？”后者认真地对他说：“我们前10年只开了一家店。” 从一家店到1000多家店，蜜雪冰城又用了7年，而从1000多家到4万多家，仅仅过去了6年。 作为对比，从1000家到4万家店，星巴克用了26年，麦当劳用了54年。 早期的蜜雪冰城，在市场定位、产品方向、加盟策略和运营管理上反复尝试，摸索出了适合自己的业务模式，随后快速复制、扩张。截至2024年9月底，蜜雪冰城在国内共开了40510家门店。 不过，门店密度的增加也在影响蜜雪冰城的平均单店业绩。 2024年前9个月，蜜雪冰城平均单店日均终端零售额同比下滑5%，平均单店饮品出杯量减少了6400多杯，平均单店日均订单量也减少了9笔。 蜜雪冰城已不再为加盟门店设置区域保护范围，只要“该店址消费者流量高且对现制饮品的需求未得到满足”，蜜雪冰城会批准“与现有门店相距200米外的拟设店址”。 在招股书的风险提示中说：“随着我们在现有市场继续开设新门店，我们无法保证新门店不会蚕食现有门店的业务。” 根据国证国际的数据，蜜雪冰城42%的加盟商经营两家及以上门店。虽然老加盟商开设新门店有政策倾斜，但由于区域保护范围的消失，也有加盟商吐槽：“（临近点位的新门店）必须拿来做，不然流量会被其他人抢走。” 蜜雪冰城也注意到了这一点，加盟雪王正变得越来越难。社交平台上，甚至出现了各种加盟面试攻略。 但这并不意味着蜜雪冰城要放慢开店的脚步。据《晚点》的一篇报道，张红甫曾在一次高管会议上豪言“我们要开100万家店”，虽是一时兴起的玩笑话，张氏兄弟的野心却是真实的。 要实现更大的规模，蜜雪冰城正在有意识地让门店“沉下去”“走出去”。 高性价比的蜜雪冰城在下沉市场渗透率一骑绝尘，超过了第二名至第五名之和。2024年第三季度末，蜜雪冰城有57.2%的门店位于三线及以下城市，而在一线城市只有4.8%。 蜜雪冰城也认为自己的机会在那里。根据其在招股说明书中引用的数据，三线及以下城市现制茶饮店市场规模的复合年增长率在所有城市线级中增速最快，到2028年，将占到总体市场规模的51.6%。 华创证券曾在2024年3月时做过一个测算，**假设按照新一线城市每2.9万人拥有一家蜜雪冰城的密度为标准，雪王在三线及以下城市的门店总数将接近5万家。** 更大的空间还在海外。 2018年，蜜雪冰城以越南为首站，试水东南亚市场，开启了全球化战略。2021年，张红超在内部提出了“两美元让全球人民吃好喝好”的目标。2023年9月，按照当时的门店数计算，蜜雪冰城已经成为东南亚市场排名第一的现制茶饮品牌。 截至2024年9月底，蜜雪冰城共在11个国家开设了4792家海外门店，其中印尼2667家，越南1304家，均沿用了国内的加盟方案。 张红甫曾在简书上连载过10万字的创业日记，记录蜜雪冰城从1997年至2017年的坎坷发展历程。虽然日记内容现已被清空，但互联网上留下的碎片中，有这样的记录：2016年圣诞节，张红甫回顾过去一年的经历，感觉“就像坐了一万次的过山车”，他向伙伴们道了辛苦，并说出了自己的梦想：10年后，要让至少10亿人分享甜蜜。 如今，能在9个月卖出71亿杯的蜜雪冰城，显然不会再满足于10亿人的客户量级。目标不是一开始就在终点处，野心会将它一点点撑大。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482728.htm)

据报道，诺贝尔物理学奖和图灵奖得主、被誉为“AI教父”的英国皇家学会院士Geoffrey Hinton在X平台上公开发文，呼吁将埃隆·马斯克从英国皇家学会除名。这一言论迅速引发广泛关注。Hinton指出， 马斯克主导的美国政府效率部对科学研究进行了系统性削减，对美国科学机构造成了巨大破坏。他表示，“我认为应将埃隆·马斯克逐出英国皇家学会，因为他对美国科学机构造成巨大破坏”。 马斯克对此回应称， “只有懦夫和不自信的蠢货才在意奖项和头衔，历史才是最终审判者”。他承认自己难免会犯错，但表示会努力改正。 此前，马斯克因其在商业航天和新能源汽车领域的卓越贡献被授予英国皇家学会成员资格。 然而，自他主导政府效率部以来，美国国家卫生研究院的间接成本覆盖率降至15%，教育部门的研究资金大幅缩水，导致数千个科研岗位流失。这一系列举措引发了科学界的强烈不满。 目前， 已有超过1400名科学家联名要求英国皇家学会取消马斯克的成员资格。这场风波不仅凸显了科学界与政策制定者之间的矛盾。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482726.htm)

“要让认真做原创，坚持品质好货的优质商家赚大钱！”      近日，淘宝发布服饰行业2025年新战略，力推原创品牌和品质商品。核心内容主要包括三个方面：扶持原创商家、支持品质商品、为商家降本增效，全面改善营商环境。   这些新举措在商家群体内引发广泛关注和积极反馈，行业人士认为，淘宝开年新战略直接瞄准了整个服饰行业普遍面临的困境，优质商家有望迎来新局面。     图说：淘宝新举措重点在扶持原创、品质货品和经营提效   **1.鼓励原创新品，加大直播投入**   开春以来，淘宝服饰原创新品出现井喷式增长。支持原创，一直是淘宝服饰最重要的战略方向之一。有10年历史之久的原创店铺集合iFashion，整体始终保持双位数高增长。   针对服饰行业不敢发新、老款新发、新品打爆难等普遍痛点，淘宝服饰在开年就针对iFashion商家推出了一项新品全托管服务“新品超级橱窗”，商家报名发布原创品质的新款，将在新品周期获得平台的精准助推，降低商家发新成本，确保新品成长。   项目试跑以来，给商家带来的增量明显。某女装品牌加入后，商品销量迅速突破1700单，一周销售额超过50万元。一位男装品牌负责人也表示，参加该计划后日均成交额增长3倍，新品孵化速度显著提升。“新品超级橱窗”也吸引了开间、区区欧阳、十三余、三吉黑花等头部商家踊跃参与。据了解，淘宝服饰原创类商家新品春节后新发数量年同比+42.3%，迎来了一波供给井喷。   淘宝方面表示，这只是第一步，未来针对原创商家上新，平台将提供更多服务，帮助新品更快打开市场。同时，针对行业最近几年出现的盗款、仿款、抄袭等老大难问题，淘宝将通过加强知识产权保护、打造风格趋势、运营独立频道等方式，加大对原创商家的支持，保障商家知识产权安全。   直播作为商家上新的重要场景，也是淘宝服饰重点布局的方向。2024年，淘宝成功打造了“超级时装发布”IP，用电影级的高品质直播，帮助商家实现口碑与销量提升。   在该IP下，女装品牌CHICJOC一场直播销售额突破6000万元，成为服饰行业直播的标杆。淘宝头部商家华裳阁、烈儿高定LRKS、开间KEIGAN、恩家汇COKEYA等，也都在“超级时装发布”的专场直播中创下各自店播销售记录。    图说：淘宝服饰打造的“超级时装发布”，让商家实现口碑与销量齐飞   淘宝服饰行业负责人看山透露，淘宝服饰的直播表现十分亮眼，连续3年保持双位数增长。新商家踊跃尝试，2024年行业涌现了600个直播成交破百万的新商家、100个直播成交破千万的新商家。   淘宝一直是服饰电商从小商家成长为大品牌的原创第一平台，结合直播与货架的优势，让新老商家都能找到适合自己的增长路径。在淘宝做直播的服饰商家，结合天然的货架优势，提升新粉和老粉的运营效率，实现高复购。华裳阁从2023年最初做直播时一天仅卖一万元，到如今一场直播就能卖600多万元，成为新中式代表品牌。   2025年，淘宝服饰将继续在直播赛道加大投入，进一步打造营销IP“超级时装发布”。   **2.  反行业内卷，力推品质好货**    图说：淘宝将重点打击饱受商家诟病的几大行业顽疾   “山寨抄袭原创难、低价内卷品质难、恶意退款经营难”，是近年来困扰服饰行业的三大难题。记者在小红书等社交平台上看到，不少服饰商家陷入低价内卷的“怪圈”，整个行业处于劣币驱除良币的困境，羊毛党和恶意仅退款也加重了经营成本，商家对此苦不堪言。   对此，2025年淘宝将加大生态治理的力度，对店群重复铺货、恶意同行抢占流量等行业顽疾重拳出击。   今年春节期间，淘宝已经开始针对恶意店群、同款铺货、劣质AI批量生图进行治理，同时打击货不对板、尺码材质描述不符的货品，让优质商家和优质货品经营无忧。   对于坚持品质供给的商家，淘宝服饰今年将推出一系列针对产业带的托管服务，帮助商家生意增长。特别是提供源头好货的产业带商家，在平台的新政策下，只需保证商品品质和服务，即可获得更大的发展机会。   **3.降低商家成本，提升经营效率**   今年淘宝还把平台治理作为重中之重，持续优化营商环境，降低商家成本，提升经营效率。   恶意仅退款、羊毛党，给服饰行业带来了巨大负面影响。不仅损害了商家利益，相关成本也一定程度上转嫁到普通消费者身上，困扰整个行业。对此，淘宝在充分保障消费者体验的基础上，通过技术手段精准识别并限制超期退款、欺诈退货，恶意买家、羊毛党等恶意订单，保护商家和消费者利益，推动整个行业积极向好。   与此同时，淘宝服饰还将缩短大促周期，“一个月不超过两次、一年减少100天”，用更加确定的营销活动，为商家提供更明确的爆发节点，减少商家运营成本，并通过大促营销托管、运费险降本等方式为商家减负。   此外，淘宝还会投入重金补贴消费者，降低消费券的满减门槛，促进成交，避免无效凑单，以更灵活的消费者权益，让商家运营效率提升。   淘宝开年的这一系列新举措，为整个服饰行业最关注的难题提供解法，为用心经营的优质商家带来新的增长红利。

<blockquote><p>随着AI技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为构建智能系统的核心动力。本文将深入剖析五种关键的AI智能体模式，通过对比它们的定义、优势、挑战和适用场景，帮助大家更好地理解这些模式的特点。</p> </blockquote>  AI 驱动型应用程序正以前所未有的速度发展，大语言模型（LLM）作为其核心技术之一，为构建智能系统提供了强大的动力。 今天，来详细梳理一下 AI 智能体的五种关键模式，这些模式，能够帮助我们更好地理解和构建高效的 AI 驱动系统。 ## 一、AI 智能体与工作流的区别 AI 智能体是利用 LLM 处理信息、与工具交互并执行任务的系统，它与工作流有着本质的区别。 工作流是一种结构化的序列操作，LLM 与外部工具按照预定义的执行路径进行操作，注重可预测性，适用于定义明确且可重复的任务；而智能体则更具动态性和自主性，LLM 可自主决定流程、选择工具并确定任务完成方式，提供了更大的灵活性和适应性，更适合需要大规模动态决策的场景。 ## 二、五种关键的 AI 智能体模式 ### 1、链式工作流模式 链式工作流将多个步骤按线性序列组织，一个步骤的输出作为下一个步骤的输入，形成一个连续的处理链。  这种模式通过链接提示或任务来提高处理的准确性，适用于具有明确顺序步骤的任务，每个步骤都依赖于上一步的输出。 例如，在新闻推荐系统中，首先检索用户偏好，然后将这些偏好作为输入来获取和分析新闻，就是一个典型的链式任务。 优势 ：简化流程，提高准确性。 挑战 ：依赖性强，错误传播。 适用场景 ：任务具有明确顺序，且每个步骤都依赖于前一步的输出。 ### 2、并行化工作流模式 并行化工作流模式通过同时执行多个任务或处理多个数据集，提高数据密集型操作的效率，适用于需要同时处理大量信息的场景，如大数据分析、实时监控和复杂决策支持系统。  例如，在金融分析项目中，同时分析股票市场、外汇市场和商品市场的数据，通过将这些分析任务分配给不同的 LLM 调用并并行处理，然后由聚合器组件整合成一个全面的分析报告。 优势 ：提高效率，资源优化，可扩展性。 挑战 ：复杂性管理，错误处理，数据依赖性。 适用场景 ：任务可以独立执行且没有相互依赖，需要快速处理大量数据或多个请求。 ### 3、路由工作流模式 路由工作流根据输入条件动态指导执行路径，使系统能够在没有预定义序列的情况下适应不同情况。这种模式根据输入智能地将任务路由到专用流程，适用于任务具有不同输入类别且复杂，不同输入需要专门处理的场景。  例如，金融服务平台根据用户感兴趣的主题（如 “crypto” 或 “stocks”）将请求路由到不同的 API 端点。 优势 ：灵活性高，资源优化。 挑战 ：复杂性管理，错误处理。 适用场景 ：任务处理依赖于输入特征，且不同特征需要不同的处理流程。 ### 4、编排器 – 工作者模式 编排器 – 工作者模式中，中央 AI（编排器）负责将任务分配给专门的子进程（工作者），每个智能体负责不同的功能，如数据检索、分析、摘要等。这种模式允许系统将复杂的任务分解为多个子任务，并分配给不同的工作者来并行处理。  例如，在新闻分析项目中，服务作为编排器，与 AI 模型协调新闻检索和分析，AI 模型作为文本分析的专用工作者，负责处理特定的分析任务。 优势 ：提高效率，专业化。 挑战 ：协调复杂性，错误处理。 适用场景 ：任务复杂且无法预先预测子任务，需要不同方法或视角的任务，需要适应性问题解决的情况。 ### 5、评估器 – 优化器模式 评估器 – 优化器模式使用 LLM 进行迭代评估和优化，评估器负责评估智能体输出的质量，优化器则根据反馈改进未来的响应，从而随着时间推移提高准确性。  例如，在新闻内容分析中，通过 AI 模型总结和分析新闻，不断评估新闻内容的质量，并根据评估结果优化分析策略。 优势 ：持续改进，适应性强。 挑战 ：评估标准，计算资源。 适用场景 ：存在明确的评估标准，迭代优化可以提供可衡量的价值，任务受益于多轮反馈和优化。 ## 三、五种 AI 智能体模式的比较 通过对五种 AI 智能体模式的定义、优势、挑战和适用场景的分析，我们可以更全面地了解它们的特点。 - 链式工作流模式：适用于任务具有明确顺序的情况，虽然准确性高，但依赖性强； - 并行化工作流模式：在处理大量独立数据或多个数据集时效率高，但复杂性管理难度大； - 路由工作流模式：灵活性高，可根据输入特征动态选择处理路径，但错误处理较为复杂； - 编排器 – 工作者模式：能够将复杂任务分解并分配给专门的工作者，提高效率和专业化程度，但协调复杂性较高； - 评估器 – 优化器模式：通过迭代评估和优化不断改进任务处理效果，适应性强，但需要可靠的评估标准和足够的计算资源。 在设计和实现智能体系统时，我们需要根据具体的问题领域和任务需求，综合考虑各种因素，选择合适的智能体模式。这些模式为我们提供了不同的思路和方法，能够帮助我们构建更加高效、灵活和适应性强的 AI 驱动系统，期待未来有更多优质的智能体诞生。 本文由人人都是产品经理作者【长弓PM】，微信公众号：【AI产品经理社】，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。

3月3日，字节跳动发布AI编程工具Trae国内版，模型搭载doubao-1.5-pro，支持切换满血版DeepSeek R1&amp;V3。这是国内首个AI原生集成开发环境工具（AI IDE），能充分释放AI的潜力，帮助各阶段开发者与AI流畅协作，更快、更高质量地完成编程工作，提升开发效率。用户可通过Trae中国官网（trae.com.cn）下载体验。      随着AI应用加速，编程行业也迎来改变，开发者需要从“工具使用者”向“AI协同创新者”积极转变。Trae国内版以动态智能协作为核心，打造人与AI互相增强的开发体验。开发者用Trae写代码，就像有靠谱的搭档一样，助其提升开发全流程效率。   比如，当开发者用自然语言输入“做一个带用户登录功能的论坛”需求，Trae会在短时间内生成包含前端页面、数据库连接等基础代码框架，省去从零开始的繁琐步骤，获得类似司机高速公路上用自动驾驶般轻松体验。   相比IDE智能插件，Trae国内版原生的AI能力带来更强的上下文感知，能理解整个项目的代码，拥有全场景处理能力，确保代码自动补全、Bug修复等需求处理会是人与AI共创的最优结果，助力开发者更好应对复杂技术挑战。   据Trae国内版相关负责人介绍，Trae针对国内开发场景做了适配性等优化，后续还将支持模型自定义功能，用户可根据自己的喜好，接入对应的模型API。   Gartner曾预测，2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。软件开发正进入AI全面赋能时代，国外厂商已发布Cursor、Windsurf和GitHub Copilot等产品。Trae国内版发布，意味着字节跳动Trae完成全球AI编程工具市场的覆盖。此前，Trae海外版于今年1月发布，由字节跳动旗下公司SPRING PTE提供服务。

 AI 科技评论独家获悉，众擎机器人最新一轮已完成的融资估值为 15 亿人民币，下一轮估值预计 25 亿人民币。 此前 2 月 25 日曾有报道称，众擎机器人已经完成新一轮融资，融资达 2 亿人民币，投资方来自中东地区。据了解，在最新一轮融资中，不少资本纷纷抢夺众擎机器人的投资份额，最后依然未能拿到资格。 此次备受关注的众擎机器人，一大显著标签是其出色的运动能力。众擎机器人的第一次成功出圈，正是凭借着人形机器人高度拟人的行走步态，几乎与人无异。在更早些时候，2 月 23 日，众擎一款人形机器人 SE01 首次完成了前空翻，引起不少讨论与传播。 众擎机器人成立于 2023 年 10 月，由赵同阳创办。赵同阳是一位连续创业者，先后创办专注物联网通信模块的安信可、足式机器人公司多够机器人。2020年，赵同阳与何小鹏合资成立鹏行智能，继续研发足式机器人。 数位投资人告诉 AI 科技评论，自春晚宇树机器人秧歌舞出圈后，自家 LP 对机器人格外重视，不断要求他们投机器人项目，赶紧买票上车。一时间，一些火热项目的抢夺变得愈发激烈。 “一直抢不到项目真的压力大，”一位投资人表示，“机器人项目估值涨太快，如果这轮跟不进去，下轮可能就没法投了。” 雷峰网雷峰网

<blockquote><p>随着百度接入DeepSeek，AI搜索正在重塑财富管理行业的营销格局。搜索引擎不再仅仅是“流量分发器”，而是成为“决策中枢”，直接参与用户的决策过程。财富管理机构如果继续沿用传统的营销方式，将难以适应AI时代的变革。本文将探讨AI搜索如何改变财富管理的营销策略，分析机构应如何通过“喂养”AI数据来优化营销效果，以及如何避免数据投喂中的常见陷阱。</p> </blockquote>  百度接入DeepSeek，不过是AI搜索革命浪潮中的一朵浪花。当用户对着微信对话框询问“如何配置家庭资产”，用豆包自动生成理财方案，用Kimi在研报中筛选出基金推荐时……一个更深刻的变革正在发生：搜索引擎不再是“流量分发器”，而是“决策中枢”。财富管理机构若继续沿用“买关键词+铺落地页”的传统打法，无异于在数字洪流中刻舟求剑。 ## AI搜索的降维打击：从“人找信息”到“答案追人” 传统搜索的逻辑是“用户提问-平台罗列链接-广告主竞价拦截”，而AI搜索直接重构了信息交付方式。试想一下，未来会不会出现以下场景？ **场景1：微信生态的“无痕狙击”** 当用户在朋友圈抱怨“房贷压力大”，次日收到微信理财通推送的“低风险债基组合”；当群聊中出现“黄金暴涨”讨论时，对话框自动弹出“黄金ETF定投攻略”——社交数据与AI助手的结合，让营销从“响应需求”升级为“预判需求”。 **场景2：Kimi的“研报即服务”** 某用户研究“新能源基金投资价值”，Kimi不仅整合了行业研报、政策文件、机构持仓数据，更在结论处标注“某头部公募近三月加仓宁德时代12%”。这种深度内容耦合，使得基金公司的投研能力直接转化为获客利器。 **场景3：DeepSeek的“思维链劫持”** 用户询问“当前是否适合加仓”，AI在回答中嵌入推理链条：“美联储降息预期升温（引用华尔街见闻数据）→ 外资可能回流A股（链接中信证券研报）→ 沪深300指数增强基金超额收益显著（展示XX基金产品）”。广告不再是被排斥的干扰项，而是逻辑推导的必然结果。 **范式颠覆的核心变量：**用户停留时长压缩80%（无需跳转多页面）、广告触达节点前移（答案即广告）、竞争焦点转移至“数据源控制权”。 ## 财富管理的“AI生存法则”：重构数据供应链 当AI搜索将信息检索变为“端到端决策”，财富管理机构必须重新设计数据投喂策略。一个残酷的现实是：大模型不会为“官网产品说明书”停留，它们只对三类数据上瘾。 **1、喂养“结构化知识库”：从PDF堆砌到决策因子拆解** 传统营销依赖的“基金招募书”“产品海报”在AI眼中只是无效噪声。以公募基金为例，有效数据投喂需遵循“3D原则”： - **Decision-driven（决策驱动）：**将产品信息拆解为AI可直接调用的决策因子。例如，某科创主题基金需标注“近三年最大回撤18%”“重仓半导体设备占比超40%”“基金经理李XX任职期超额收益排名前10%”。 - **Dynamic-link（动态关联）：**建立市场变量与产品特征的实时映射。当央行宣布降准时，立即向大模型更新“该基金持有的金融债占比”“利率敏感度系数”等数据，确保AI能在政策解读中自动关联产品。 - **Domain-certified（领域认证）：**接入权威数据源强化可信度。例如，将基金评级（晨星、银河证券）、机构调研记录（标注参会分析师所属券商）等植入数据包，供AI生成答案时调用。 **假想案例：**某头部公募与Kimi合作，将旗下30只主动权益基金的“行业偏离度”“换手率波动”“极端行情抗压测试”等3000余项标签导入模型，使其在回答“震荡市如何选基”时，推荐产品被提及率提升。 **2、劫持“思维链”的关键卡位：如何在AI的推理路径上埋设钩子** AI的答案生成遵循“问题拆解-数据检索-逻辑推演-结论输出”的链条，财富机构需针对每个环节设计植入策略： - **问题拆解层：**通过预训练影响AI的问题理解方式。例如，当用户询问“有没有比余额宝收益高的理财”，植入“货币基金七日年化”“短债基金近一月回报”“同业存单指数基金风险等级”等对比维度，引导AI将答案框架转向自家优势品类。 - **数据检索层：**抢占AI的优先信源列表。与微信理财通、蚂蚁财富等平台合作，将产品业绩数据接入其本地知识库，确保AI在调用实时数据时优先抓取。 - **逻辑推演层：**定制风险评估模型供AI调用。例如，开发“用户风险-收益匹配度算法”，当AI分析“该用户适合何种产品”时，自动引用该模型并推荐适配产品。 **假想案例：**某银行私行部为DeepSeek定制“高净值客户资产配置决策树”，当AI识别用户年收入超百万、搜索过“家族信托”等特征时，自动在答案中插入“跨境税务规划”“保险金信托架构”等话术，带动产品咨询量增长。 **3、AI时代的“新SEO战争”：语义网与场景入口的争夺** 传统SEO依赖关键词密度和反向链接，而AI搜索的排序规则更接近“知识图谱匹配度”。财富机构需掌握两大武器： **1）语义实体标注：**将产品与AI高频调用的概念节点绑定。例如，某养老目标基金不仅标注“FOF”“目标日期”，还需关联“个人养老金账户税收优惠”“社保基金持仓变动”等衍生概念，提高被AI检索的概率。 **2）场景化入口殖民：**在各类AI助手的关键路径上预埋触点。例如： - **微信生态：**开发理财小程序的“API答案库”，当豆包、智谱等AI回答用户提问时，直接调用小程序内的产品数据进行展示。 - **车载AI：**为蔚来NOMI、小鹏小P等定制“行车场景理财方案”（如“充电等待时可申赎的短债基金”）。 - **办公软件：**向WPS AI、钉钉智能助理推送“企业年终奖理财模板”，内嵌专属产品二维码。 **假想案例：**某互联网平台货币基金为抢占AI搜索引擎的答案位，将其7日年化收益率、快速赎回额度等数据以“秒级更新”频率推送至模型，最终在“闲钱理财”相关问答中占据极高的推荐率。 ## 致命陷阱：数据投喂的“三重诅咒” 在这场AI军备竞赛中，财富管理机构可能死于三种“数据自杀”： - **精度诅咒：**盲目追求数据量级而忽视质量，导致AI推荐翻车。例如某券商投顾APP向全网推送“历史年化12%”的雪球结构产品，但未标注“敲入风险概率”，引发AI搜索用户集体投诉。 - **合规诅咒：**用非结构化数据“污染”AI。某私募基金将内部交流纪要强化植入模型，导致AI搜索生成答案中出现“预计科创板将出台重大利好”等违规推测。 - **同质诅咒：**所有机构都在投喂雷同的业绩数据、基金经理履历，最终AI的推荐列表沦为“谁付费多谁上位”的竞价游戏，丧失用户信任。 **破局密钥：**建立“数据投喂ROI评估体系”，从AI答案引用率、用户决策转化率、合规风险系数三个维度动态优化数据策略。 ## 终极对决：人性与算法的“折叠战争” 当AI搜索能够模拟95%的标准化理财建议时，财富管理的最后堡垒在于： - **复杂场景的“人机协同”：**AI负责提供数据洞察（如“该客户持有产品与美债收益率波动相关性达0.7”），理财经理聚焦情感共鸣（如“您更担心孩子留学费用还是父母医疗费？”）。 - **价值观的“对抗训练”：**向大模型投喂“巴菲特致股东信”“达利欧原则”等带有鲜明价值观的内容，使AI的答案具备人格化特征，而不仅仅是数据堆砌。 **假想案例：**当财富管理公司将“长期主义”“资产再平衡纪律”等理念植入大模型后，客户对AI建议的采纳率提升显著，因为“它听起来像我的私人顾问，而不是冰冷的机器”。 ## 要么喂养AI，要么被AI吃掉 当微信对话流、智能汽车、AR眼镜都成为AI搜索的战场，财富管理机构必须意识到：**未来的客户不在APP里，而在大模型的神经突触之间。那些懂得用“结构化知识”驯化AI，用“动态数据流”寄生算法，用“人性化价值观”对抗机械推荐的玩家，终将在决策链的源头截获用户。**而剩下的，只会沦为AI时代的“数据饲料”。 本文由 @数金杂谈 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。

3月3日消息，开源社区Hugging Face最新榜单显示，开源仅6天的阿里万相大模型已反超DeepSeek-R1，登顶模型热榜、模型空间榜两大榜单，成为近期全球开源社区最受欢迎的大模型。根据最新数据，万相2.1（Wan2.1）在Hugging Face及魔搭社区的总下载量已超百万，在Github的Star数超6k。  万相2.1登顶Hugging Face模型热榜和模型空间榜 万相开源后迅速吸引了国内外开发者和用户的广泛关注。其中，14B版本兼具开源免费、高性能的优点备受好评，大量网友在X（twitter）、Reddit等社交平台称赞模型生成的效果；而1.3B版支持本地部署同样惊艳，有网友表示其生成效果甚至超越了部分更大尺寸的视频生成模型。 除了直接下载和部署模型外，还有大量用户通过模型空间直接使用万相模型，万相模型空间持续处于排队等待状态。为此，过去几天阿里万相团队进一步扩大生态兼容，新增支持了ComfyUI、Diffusers等主流框架，让更多用户能便捷地体验模型的能力。万相团队表示，未来还将为用户开放更多体验形式。 据此前报道，万相基于最宽松的Apache2.0开源协议，同时开源了14B和1.3B两个参数规格的4款模型推理代码和权重。在权威评测集VBench中，万相2.1以总分86.22%的成绩大幅超越Sora、Luma、Pika等国内外模型，稳居榜首位置。  万相2.1以总分86.22%的成绩稳居VBench榜单第一 从2023年开始，阿里云就坚定大模型开源路线，目前其千问（Qwen）和万相（Wan）两大基座模型均已完成开源，实现了全模态、全尺寸大模型的开源。   万相开源地址： Github: https://github.com/Wan-Video Hugging Face: https://huggingface.co/Wan-AI 魔搭社区：https://modelscope.cn/organization/Wan-AI

在信息化、数字化迅猛发展的当下，网络安全问题已成为国家经济发展和社会稳定的重要课题。近年来，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的生成式人工智能技术迅速崛起，为各行各业带来了前所未有的效率提升和创新机遇，但同时也引发了新的安全挑战。AI时代的到来，让网络安全形势更加复杂多变，甚至可以说重塑了网络空间的安全格局，这也要求对网络安全的防护网必须编织得更加严密和坚固。  西湖论剑・中国杭州网络安全技能大赛（以下简称大赛）从第一届开始到第八届始终紧跟网络安全新局势、创新网络安全新课题，作为国内顶尖的网络安全赛事，西湖论剑不仅是一场技术比拼的盛宴，更是守护数字世界安全的重要平台。本届大赛以“人才：激发数字安全新动能”为主题，聚焦人工智能、数据安全核心议题，吸引了436所高校和10余家企业的842支队伍、4169名选手参赛，将为网络安全领域带来新的技术突破与人才选拔的契机。 **江湖告急，人才为先** 专业的网络安全人才，犹如江湖中的绝世高手，是应对这些复杂威胁的关键所在。《2024 年网络安全产业人才发展报告》显示，全球网络安全行业面临着人员和技能的双重短缺。面对日益复杂的网络安全威胁，培养高素质的网络安全人才已成为当务之急。西湖论剑网络安全大赛正是基于这一背景，旨在通过实战演练、技术交流和人才培养，推动我国网络安全事业的发展。选手们在比赛中积极探索AI与网络安全的结合点，提出了一系列创新性的解决方案和应用场景，为新时代网络安全体系建设工程注入了新的活力。 **赛事亮点：实战化、国际化、前沿化** 今年的大赛着眼前沿、实战，与当前网络安全领域的热点问题相结合，涵盖数据安全、AI人工智能安全等多个领域，设置网络攻防实战赛、创新挑战赛、可信众测赛三大赛项，综合虚拟仿真、技术创新、真实漏洞挖掘的考察形式，全面考察选手在网络安全领域的创新能力、实战技能以及团队协作能力。 凭借其创新性赛制、高质量赛题、高规格办赛标准，大赛吸引了包括清华大学、北京大学、浙江大学、中国科学技术大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学等国内顶尖学府的积极参与，让今年的高手过招看点满满。其中，网络攻防实战赛共吸引来自全国420所高校的758支战队3960名学生参与，报名院校数量创历史新高。创新挑战赛项则吸引了84支战队共209人报名，报名队伍数量相较前一届增长62.7%。 不仅如此，今年大赛还首次吸引了海外高校学生报名，使得大赛更加国际化，促进了全球网络安全人才的交流与合作。 目前，大赛网络攻防实战赛初赛已经落下帷幕！32支队伍在激烈的比拼角逐中胜出，将进入后续的决赛阶段；可信众测赛进入统一评审阶段；创新挑战赛正在进行初赛评审。 **守护数字未来，共筑安全防线** 网络安全关乎国家安全、社会稳定和每个人的切身利益。“西湖论剑”大赛自诞生至今，已经历经七载风雨，赛事吸引了17000余位英才，4000余支战队，涵盖了全国600余所学府与数百家企业，为社会培育了一批批网络安全的高手。 “西湖论剑网络安全大赛不仅是一场技术比拼，更是一场守护数字未来的行动。通过大赛，我们希望能够培养高素质网络安全人才，推动网络安全技术创新同时提升全民网络安全意识，共同去构建一个安全的网络生态体系。”举办方相关负责人表示。 本届大赛由杭州市公安局、共青团杭州市委、杭州市学生联合会主办，安恒信息、杭州市网络安全研究所、杭州市网络安全协会、共青团杭州市滨江区委承办，全国数字安全行业产教融合共同体协办。大赛正在火热进行中，期待您的关注和参与！

2025年全球通信业的五大关键趋势总结。

<blockquote><p>即时零售行业正以惊人的速度扩张，市场规模即将突破1.2万亿元，配送时效也从“小时级”迈向“分钟级”。然而，在这场速度竞赛的背后，商品本身却成为了决定成败的关键因素。本文将深入探讨即时零售中商品的重要性，分析为什么商品质量、选品策略、库存管理和供应商体系才是吸引消费者的真正核心。</p> </blockquote>  ## 01 当上海徐汇区的某高端社区被雨水笼罩，一位达达骑手在风雨中疾驰，保温箱里是一盒来自山姆云仓的冰鲜挪威三文鱼。与此同时，在北京国贸，结束加班的金融从业者张薇打开京东秒送App，下单了一瓶398元的法国香槟，从点击付款到骑手敲门，仅用了9分23秒。 这两个场景，是中国即时零售行业迅猛发展的生动注脚。2025年，即时零售市场规模将突破1.2万亿元，配送时效从“小时级”迈入“分钟级”。但在速度竞赛的背后，真正决定胜负的，是货架上那些沉默的商品。 一家即时零售平台的内部数据揭示了残酷现实：2024年第四季度，35%的新用户因“商品不符预期”在首单后流失，而配送超时导致的流失率仅为6%。 更值得关注的是，日订单破万的前置仓中，爆款商品重复购买率高达78%。这表明，消费者愿意为优质商品等待，却不会为劣质商品多等一秒。 而山姆中国2024年全渠道销售额突破千亿，达到1005亿元，其中线上销售占比超过48% 。山姆通过在全国多地布局云仓，让更多消费者能享受到“最快一小时极速达”的服务，进一步拓展了即时零售版图。 实际上这场战役的底层逻辑，早在二十年前便已写定。沃尔玛创始人山姆·沃尔顿在自传中写道：“人们以为我们赢在价格，其实我们赢在货架。” 即时零售作为整个零售行业的一个分支，继续延续着“商品即命脉”商业密码。可惜，众多即时零售平台却将大量资源投入配送效率与营销推广，却忽视了商品本身才是吸引消费者的根本。 刘老实始终认为，而做好即时零售，首先要明确自己的用户是谁，深入分析用户画像，根据用户画像做好选品，这是一切策略的基础。 ## 02 在即时零售“30分钟送达”甚至更短时间的模式下，商品的任何瑕疵都会被消费者无限放大。与传统电商“隔日达”不同，即时零售的消费者期待的是即刻满足，对商品质量的容忍度极低。 盒马虽然今天因食品安全上了热搜，但在整体上，其在商品质量把控上也有严格标准，其对生鲜产品的产地、采摘时间、储存条件都有细致要求。以盒马的招牌日日鲜牛奶为例，从牧场直采后，通过全程冷链运输，在短时间内配送到门店，保证消费者能喝到新鲜的牛奶。 盒马前CEO侯毅曾透露，其生鲜损耗率必须控制在1.2%以内，比行业平均水平低60%，否则无法支撑“30分钟达”的体验闭环。这种极致要求倒逼出堪称严苛的品控体系：云南鲜花基地的玫瑰必须在凌晨4点前完成采摘，12小时内进入上海前置仓；挪威三文鱼从捕捞到上架不超过48小时，冷链温度波动超过0.3℃即启动报废程序。 即时零售的战场主要集中在社区周边3公里范围内，不同社区的消费需求差异巨大。成都桐梓林片区，三个相邻社区呈现出截然不同的消费图谱：老牌豪宅社区的中产主妇偏爱日本进口可生食鸡蛋，年轻租客聚集的公寓楼速食螺蛳粉销量占比超35%，而安置房小区里5L装食用油常年霸榜。 这种微观差异催生了即时零售的“百仓千面”策略。以山姆云仓为例，在一些高端住宅区附近的云仓，会增加高端进口食材、有机食品的储备；而在普通居民区，则更侧重于日常生鲜、粮油副食等商品的供应。 叮咚买菜也会根据不同区域的消费习惯，调整商品品类。在北方地区，会增加面食、大白菜等北方人喜爱的食材；在南方地区，则会多储备一些叶菜、海鲜等。 这种对本地化需求的精准把握，是即时零售企业在竞争中脱颖而出的关键。而要做到这一点，精准的用户画像分析必不可少，通过分析不同区域用户的年龄、性别、职业、消费习惯等特征，企业就能有针对性地调整选品。 朴朴超市在本地化选品上表现出色。在福建当地，朴朴超市针对福建人喜爱海鲜的特点，不仅提供丰富多样的海鲜品种，还根据当地的烹饪习惯，提供一些处理好的海鲜半成品，如洗净切好的鱿鱼圈、腌制好的海鱼等，深受当地消费者欢迎。 ## 03 很多即时零售企业采用前置仓模式，库存周转周期被压缩至7天左右，这对选品提出了极高的要求。选品一旦失误，滞销商品不仅占用大量资金，还可能因过期变质而造成巨大损失。 2024年每日优鲜的崩塌，表面上源于资金链断裂，实则栽在内部管理，其中库存管理的存在致命漏洞。其华北某仓库曾积压价值千万的智利车厘子，因错判春节后需求骤降，最终以腐烂告终。 而山姆云仓通过精准的销售预测和高效的供应链管理，实现了库存的快速周转。他们会根据历史销售数据、季节变化、天气情况等因素，提前调整商品库存，确保畅销商品不断货，滞销商品及时清理。 同时，借助对用户画像的分析，山姆能更好地预测不同用户群体的需求，进一步优化库存结构。山姆云仓通过“T+2”动态预测模型，将库存周转周期压缩至5.8天，甚至能根据天气预报调整矿泉水备货量——气温每升高1℃，深圳区域550ml瓶装水日均销量增加1500箱。 胖东来在库存管理上也有值得借鉴之处。胖东来通过对销售数据的深度分析，了解不同商品的销售周期和季节性需求变化，提前做好库存准备。对于一些保质期较短的商品，如面包、熟食等，胖东来严格控制进货量，根据每日的销售情况及时补货，避免积压浪费。 山姆的SKU数量虽只有4000个左右，但每个品类都经精心挑选。其自有品牌Member’s Mark的麻薯面包、榴莲千层蛋糕等单品成为爆款，年销售额均超数亿元。 山姆集中资源打造爆品，形成强大品牌竞争力。而这背后，对目标用户群体的精准定位功不可没，明确主要面向中高消费能力、注重品质的家庭用户，使得选品和爆品打造方向十分清晰。 山姆深圳福田店，一款Member’s Mark麻薯面包年销1.5亿个，相当于每分钟卖出285个。这种恐怖的单品爆发力，源自其对中产需求的精准拿捏：价格锚点上，59.9元/30个的定价，折算单价低于面包店55%，但通过大包装设计暗示“家庭共享场景”；品质仪式感上，包装标注“使用法国总统牌黄油”，击中消费者对原料的考究心态；饥饿营销方面，每日限量供应，制造“手慢无”的紧迫感。 这种策略的背后，是一套严密的会员数据分析体系。山姆通过追踪会员卡消费记录，发现年消费超5万元的核心用户具备三大特征：家有学龄儿童、偏好进口食品、周末集中采购。据此推出的“周末家庭套餐”，将牛排、沙拉、甜品组合降价35%，带动关联品类销售增长55%。 ## 04 在北京望京某便利蜂门店，货架陈列暗藏玄机：早晨7点的关东煮与包子组合，中午12点的自热米饭专区，傍晚6点的啤酒膨化食品捆绑促销——这一切由算法自动完成。其后台系统实时分析周边500米内用户画像：科技公司聚集区强化咖啡品类，影视园区增加零食占比，医院周边主打医用口罩和保健品。 这种“数字基因”甚至延伸到选品环节：当系统监测到某款酸奶的复购率下降0.5%，立即启动替代品采购流程，从数据异常到新货上架不超过36小时。 山姆的供应商体系分为基础层、核心层和战略层。基础层供应商提供标准化常规商品，核心层供应商为山姆定制独家商品，战略层供应商与山姆联合研发创新产品。这种分层筛选机制，确保山姆获得优质、独特的商品资源。同时，根据不同用户群体的需求变化，山姆会动态调整各层供应商的合作策略和商品引入。 叮咚买菜也在不断优化供应商结构，与优质供应商建立长期合作关系，共同打造定制化商品。通过大数据分析评估供应商表现，淘汰不合格供应商，提升整体供应链质量。借助对用户画像的分析，叮咚买菜能更好地与供应商沟通，开发出更符合用户需求的商品。 Costco在供应商筛选上也非常严格，注重供应商的产品质量、价格竞争力和供应稳定性。Costco会与供应商签订长期合同，确保商品的稳定供应。同时，Costco会定期对供应商进行评估和考核，对于表现优秀的供应商给予更多的合作机会和优惠政策。 ## 05 山姆利用先进的AI系统实时分析销售数据，预测未来48小时的销售波动。通过“时空折叠模型”，综合考虑历史数据、天气、促销活动等因素，实现精准库存管理。当预测到某地区某商品需求将大幅增加时，提前进行库存调配，确保供应充足。同时，结合用户画像中不同区域、不同用户群体的需求特点，进一步优化库存分配。 叮咚买菜采用智能库存管理系统，根据不同区域的销售数据和用户需求动态调整库存。建立“弹性补货机制”，当库存低于设定阈值时，自动触发补货流程，确保商品不断货。通过对用户购买行为和需求的深入分析，叮咚买菜能够更准确地设定库存阈值，提高库存管理效率。 盒马通过大数据和人工智能技术，实现库存的智能化管理。盒马的库存管理系统能够实时监控商品的销售情况和库存水平，根据历史数据和实时需求预测，自动调整库存策略。在节假日或促销活动期间，盒马会提前增加热门商品的库存，确保供应充足。 山姆云仓采用“母仓 + 子站点”的配送模式，母仓存储长尾商品和高价值商品，子站点分布在社区周边，存储高频需求的商品。通过这种方式，缩短了配送距离，提高了配送效率。利用智能调度系统，根据订单密度和骑手位置合理规划配送路线，实现快速配送。考虑到不同用户群体对配送时间和服务的不同要求，山姆不断优化配送策略。 叮咚买菜通过分布式仓储和自研的智能调度系统，实现29分钟内送达的高效配送服务。在城市中建立多个前置仓，每个前置仓负责周边区域的配送，确保商品快速送达用户手中。基于对用户分布和需求的分析，叮咚买菜合理布局前置仓，提高配送服务的覆盖范围和质量。 小象超市依托美团强大的配送网络，采用“前置仓+骑手”的配送模式。在城市中密集布局前置仓，每个前置仓覆盖周边2 – 3公里的区域，确保能够快速响应用户需求。同时，小象超市利用美团的智能调度系统，根据骑手位置、订单密度、交通状况等因素，合理规划配送路线，提高配送效率。对于一些对配送时间要求较高的用户，小象超市还提供了加急配送服务，满足用户的特殊需求。 虽然目前“脑机接口”在即时零售领域的应用还处于探索阶段，但随着科技的发展，未来通过分析用户智能家居数据，自动生成购物清单的场景可能会成为现实。这将要求即时零售企业更加深入地了解用户的生活习惯和需求，提前做好商品储备和配送规划。而用户画像在这个过程中将发挥重要作用，通过对用户过往行为和偏好的分析，企业可以更好地理解智能家居数据所反映的需求，为用户提供更精准的商品推荐和服务。 消费者对可持续商品的关注度越来越高，未来即时零售企业需要增加环保、健康、可持续商品的供应。山姆已经开始在部分商品上标注碳足迹，展示商品的环保属性。叮咚买菜也可以推出更多有机、绿色食品，满足消费者对健康和环保的需求，提升品牌形象。在这个过程中，通过对用户画像的分析，企业可以了解不同用户群体对可持续商品的接受程度和需求偏好，有针对性地调整商品品类和推广策略。 尽管美团买菜已升级为小象超市，但我们仍可以从其曾试点的“AR选品间”来展望即时零售未来。通过虚实融合的技术，消费者可以更直观地了解商品的特点和使用场景，提高购物体验。未来，山姆和叮咚买菜等企业也可以借鉴这种模式，利用AR、VR技术打造虚拟购物空间，让消费者在家中就能享受沉浸式的购物体验。结合用户画像分析，企业可以根据不同用户的兴趣和需求，定制个性化的虚拟购物场景，提高用户的参与度和购买意愿。 2025年春节，山东某县城夫妻店通过微信社群日均卖出500单，秘诀竟是每天清晨在菜市场直播选品过程。这印证了零售业的终极真相——无论即时配送如何进化，消费者永远会为“看得见的品质”买单。 就像山姆云仓坚持每早公示质检报告，朴朴超市直播海鲜分拣过程，那些愿意把供应链“撕开给人看”的企业，正在重建数字化时代的信任纽带。当夜幕降临，上海外滩的霓虹灯牌闪烁，某即时零售平台的广告语悄然更换：“比闪电更快的，是我们对好商品的执着。” 在这场没有终点的战争中，或许唯有回归商品本身，才能找到穿越周期的密码。 撰文：刘老实 排版：柯不楠 校对：十 三 公众号：即时刘说 本文由 @即时刘说 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Pixabay，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在人工智能和物理世界交互的前沿领域，空间智能正成为推动技术进步和社会生产力提升的关键力量。本文将深入剖析群核科技的空间智能平台业务，探讨其背后的商业逻辑、技术禀赋以及未来发展的机遇与挑战。</p> </blockquote>  回想第一次了解到群核科技的时候还是在2019年，那个时候对群核科技的印象还是头部家居SaaS，对空间设计、物理世界模拟器的认知也还停留在“还早着呢”的阶段。但这个印象放到现在，就会像群核科技董事长黄晓煌在接受媒体采访时提到的那样，“这是对群核科技最大的误解”。 误解之所以为误解，是依然存在局部符合逻辑的事实支撑，并非全然的子虚乌有。之所以放到现在依然会有大量的“误解”，认为群核只是一家家居SaaS公司，大概是群核科技在大家居行业70-80%渗透率的绝对领先优势，让群核科技的新战略新业务在公众视线里似乎变成了十八线小明星。 直到2025年年初，“杭州六小龙”头衔的横空出世和社交媒体的疯狂传播，让不同行业、不同职业的个人和机构开始重新深入研究和认识这六家科技创业公司，但相比因《黑神话悟空》火遍全球的游戏科学、因大模型成本领先出圈的DeepSeek、备受公众关注的机器人领域的宇树科技和云深处科技、以及脑机科学领域的强脑科技，群核科技所经营的业务相对并不为大众熟知，即使是横扫国内空间设计行业的核心业务“酷家乐”，大概也主要为行业相关、设计相关、运营相关、投资相关的专业人士所知，布局未来的“空间智能平台”更是鲜为人知。 今天，之所以想聊一聊群核科技的空间智能平台业务，一方面是希望用我们总结的“交易效率模型”在初创业务的商业化诊断上做一些尝试，能从模型出发做出一些初步的商业化判断，而群核科技的空间智能平台业务正处于商业化初期；另一方面是希望用空间智能平台业务串联起群核科技几个核心业务之间的关系，对群核科技有一个业务视角上的系统性认知。 **我们使用交易效率模型对群核科技空间智能平台业务拆解分析后，整体上有以下3点重要洞察：** **1）空间智能业务是长期战略布局的主动选择，但更是业务发展需要突围的被动选择，主要有3点：** - 长期布局下的研发投入，靠核心业务的现金流补给、融资供血的策略是难以持久的； - 核心业务国内市场空间有限，国外拓展存在阻力； - 核心业务SaaS需要新技术新业务的反哺和创新，新老业务协同增长。 **2）从交易效率模型视角看，一家企业的商业化成功需要从自身禀赋出发，构建足够的竞争优势，通过为满足目标客户组织需求和角色需求来创造价值，才能实现完整的交易闭环，即客户愿意为企业提供的价值付费；而群核科技空间智能平台业务在禀赋体系上是清晰的，但领先优势依然存在被巨头投钱投人反噬的风险（只是时机问题），为客户组织需求创造价值上可能仍是备选项而不是必选项、需求仍需验证，为组织中的角色需求创造价值方面尚不明确，从公开信息判断该业务的交易闭环尚不完整，需要更多时间和资金去作市场验证；** **3）未来可期的当下，空间智能业务依然面临多重不确定性，包括原业务客群对新业务助力不足、科技巨头通过巨额资金和人才投入实现优势反超的风险、市场验证需要更多时间和交易存在一次性间歇性特征等风险问题。** 为何有这些结论？接下来我们以下5个方面，一探究竟。（空间智能专业领域的伙伴自行跳过“空间智能平台究竟是什么”） - “空间智能平台究竟是什么” - “为什么要做空间智能平台” - “有什么禀赋可以支持群核科技做这个业务” - “这个业务对群核科技为什么有机会” - “未来发展有什么不确定性” ## 一、空间智能平台究竟是什么？ ### 1.1 空间智能是什么 在梳理群核科技的空间智能平台业务之前，我们先填补一个基础知识点，什么是空间智能？ 这个对大部分人不太熟的科技名词，最早被带入公众认知的时刻，是AI教母李飞飞（人工智能领域极具影响力的华裔科学家；AI教父是2024年获得诺贝尔物理学奖的弗里·辛顿）在TED大会上的一次演讲，她在那个时刻提出了“空间智能”这个概念，这不仅是她的创业方向，也是她认为解决人工智能难题的关键。 简单来说，空间智能是指人工智能通过正确地感知、理解现实物理世界，并通过行动与现实物理世界进行交互的能力。举个例子，智能机器人可以从餐厅端着餐盘走进厨房，移动到水槽前洗餐盘，洗干净后拿着毛巾把餐盘擦干并放入碗柜、最后关上柜门。  <blockquote><p>注：具身人工智能是一种将人工智能与物理实体相结合的智能系统，强调智能体通过身体与环境的动态交互来实现感知、决策和行动。</p></blockquote> 从人工智能角度看，上面例子中的这个过程正如AI酵母李飞飞描述的那样，“空间智能是将视觉化为洞察、洞察化为理解、理解导致行动的过程，这可以让机器在三维世界中具备感知、理解和交互的能力，真正理解物理世界的运行逻辑”。而当前的人工智能还停留在“感知-理解”的阶段，只能从一个观察者或者助手的身份，主要还是帮助人类在数字世界中干点内容生成（即AIGC）、智能化任务（如AI Agent、工作流），还无法在物理世界中发挥最大价值，而空间智能的发展是关键。 从人类文明角度看，人之所以能够通过理解世界进而影响世界、甚至改造世界，并在这个过程中通过提升社会生产力来创造财富、发展文明，是因为其与生俱来和后天增强的思考力和行动力。从20世纪50年代第三次工业革命开始，我们借助计算机技术的赋能来进一步加强整体的思考力和行动力，进而提升社会生产力，我们可以在这个过程中发现，“如果AI是让计算机拥有思考的能力，那么空间智能则是赋予AI行动的能力”（引自李飞飞教授的定义）。AI是计算机思考力发展上的关键里程碑，而空间智能是AI行动力发展上的里程碑。这就是空间智能发展、人工智能发展、计算机发展之间的关系。 从构成要素角度看，数字世界的人工智能（人工智能赋能后的计算机）的发展要素由算力、算法和数据构成，物理世界的具身人工智能（空间智能赋能后的人工智能）的发展要素由算力、算法、数据和机器人硬件构成，而空间智能的发展要素也可以对应理解为空间计算引擎、空间理解算法和空间数据资源三个核心要素。 无论是智能机器人、自动驾驶汽车、AR/VR眼镜以及其他具身人工智能等智能空间的应用级产品，只要想融合进入现实世界，让用户用得更称心，一个以符合物理规则（即物理正确）的虚拟环境在训练和调试环节中是必不可少的，它可以让软件大脑、硬件机器能够符合物理规则地去感知和理解物理世界，包括空间维度的、时间维度、因果关系上的信息，这就是空间智能。 ### 1.2 群核科技的空间智能平台是什么  大致了解了空间智能是什么之后，我们再来看看群核科技智能平台（SpatialVerse）究竟是什么。 群核科技香港IPO的招股说明书是这么介绍的：  根据群核科技的官方介绍，我们可以以“技术层、应用层、场景层”的逻辑框架将群核科技空间智能平台理解3句话： - 以3D设计数据集、渲染引擎和空间编辑工具三项核心技术。 - 形成了构建高度逼真且物理正确的合成虚拟数据集的应用能力。 - 为人工智能的模型和应用级产品（如智能机器人、AR/VR等）提供模拟训练的环境，降低测试成本、提高开发效率。  业务的关键要素构成及关系是理解了，但几个专业名词背后代表的具体内容究竟是什么，依然是一头雾水。如果这些不摸排清楚的话，是无法真正梳理清楚这个业务究竟可以帮助什么样的客户解决什么问题、这个业务在群核科技整体业务中的位置到底是怎么样的。接下来让我们一探究竟。 **1）群核的3D设计数据集具体指的是什么？很重要吗？** 群核的3D设计数据集是庞大且物理正确的数据资源库，包含3.2亿个3D模型和空间设计元素（包含了如形状、尺寸、位置等几何信息），以及相关的功能属性（如门的“可开关”功能）。这些数据和功能属性并非一蹴而就，而是主要借助创业前中期的空间设计软件产品—酷家乐，在一开始的家装到后来的大家居、全空间乃至工业生产多个应用场景拓展过程中，沉淀积累下来的，来自于付费的个人和企业客户、未付费的个人用户在使用酷家乐产品的过程中沉淀下来的设计案例、设计元素和物理规律。 回溯到2018年，群核科技联合英国帝国理工大学等名校及机构，推出了当时全球最大的室内场景认知深度学习数据集——InteriorNet ，这个数据集包含 1600 万组像素级标签数据，1.5 万组视频数据，总计约 1.3 亿张图像数据。这个量级和成果在当时3D数据匮乏的时刻引起了学术界巨大反响，也引起了硅谷万亿级市值公司的关注和合作。 这些数据不仅为空间智能的发展提供了保障，也为群核科技自身的多模态CAD大模型以及各类具身智能的训练提供关于空间关系及物理规律的丰富可靠的素材，群核空间智能平台配套多模态CAD大模型，可以为我自动生成更加贴合实际、符合客观物理规律的虚拟空间方案。 **2）群核的渲染技术具体指的是什么？** 群核的渲染技术是群核科技创立之初的本行，希望通过为客户提供云端部署的GPU高性能计算服务，来实现快速的、物理正确的渲染效果，出图效果从原来的几十分钟出1张图提升到了仅需10s，而当时既有痛点需求又有较高付费意愿的行业是家居家装行业，于是有了群核的核心产品——酷家乐。 具体来说，群核渲染技术建立在自主构建的专用GPU集群的基础上，通过优化计算能力分配的方式，形成了具备高效并发处理的条件。在这样的条件下，即具备高性能计算能力的情况下，群核科技基于端云协同、光线追踪、实时渲染等技术做到了云端实时渲染，并在生成式 AI 技术加持下，可以对物理世界的有机物和无机物实现快速模拟，并且可以模拟真实物理世界中 99% 的材质，这也让群核科技具备覆盖3C数码、家用电器、家具软装、户外等多领域的需求，拓展到电商、广告等更广泛的应用场景。 **3）空间编辑工具具体指的是什么？** 空间编辑工具是群核科技为开发者和用户提供的用于创建、修改和优化虚拟空间环境的工具集。这些工具能够模拟真实的室内环境，支持自动分割和标注物体，并增强场景的细节。例如，它可以将3D卧室场景拆分为床、枕头、毛毯等独立物体，并为其创建精准的标签。这些工具不仅提高了数据处理的效率，还为AR/VR系统、机器人及其他具身智能的训练提供了更优质的数据。 **4）物理正确的合成虚拟数据集指的是什么？** 物理正确的合成虚拟数据集背后代表一种合成数据的技术能力和一堆可以用来构建符合物理规则的虚拟空间的3D数据集。这部分是群核空间智能平台的一个重要禀赋，具体的内容我们在“有什么禀赋支持群核做这个业务——排他性资源”章节去描述。 众所周知，马斯克在多个场合反复提到人类积累的可用于AI训练的数据已经接近耗尽，AI训练将更多依赖于合成数据。而在让人工智能从数字世界拓展到物理世界，为社会生产力提升做出更大贡献的过程中，庞大的、虚拟合成的、符合物理规律的3D数据显得尤为重要但又非常欠缺。 ## 二、为什么要做空间智能平台？ 换个问法，这个业务对群核科技整体业务究竟意味着什么？它既有来自业务现状的必要性，也有来自业务初心的主动性。 ### 2.1 源于业务现状的被动需要  必要性来自于群核科技需要从业务增长乏力、市场空间受限的局面中，突围出来。暂时不问过往，就当下来说，群核科技的业务全貌究竟长什么样，面临着怎么样的挑战？ 围绕2020年提出的”从家居到全空间，从设计到全链路，从工具到全生态，从中国到全世界”四大战略，群核科技以自建专用的GPU高性能算力集群（一万台GPU服务器）为基础技术设施，以群核启真（以渲染技术为主，扩散模型及光线追踪等AI技术为辅）、群核矩阵（包括参数化模型赋能的BIM功能、CEM功能和多模态CAD大模型等）为主要技术引擎，发展出以酷家乐为核心业务（面向中国市场，3D云设计平台）、其他为了实现战略布局而补充的产品体系和生态体系，包括为实现中国到全世界的COOHOM（面向海外，3D云设计平台）、为实现家居到全空间和设计到全链路战略的酷空间和空间智能平台（3D虚拟空间训练生产平台）、以及为实现从工具到全生态的群核生态开放平台，为大家居行业客户、零售连锁客户、电商行业客户、工业生产行业客户等提供设计和可视化解决方案以及为具身智能行业客户提供虚拟训练场景解决方案、从而不断推动群核成为顶尖的物理世界模拟器。 《“杭州六小龙”之群核科技创始人黄晓煌、陈航》对群核业务做的简单性总结是这样的：“如今的群核，经过14年的积累，构建了一套物理正确的世界模拟器，并将之运用在室内空间场景下的实时渲染（即酷家乐、COOHOM应用场景）、工业生产制造（即酷空间应用场景），以及虚拟物理世界训练（即空间智能平台应用场景）等场景中；同时，在产业应用过程中积累全球最大的室内环境AI研发深度学习数据集，成为空间智能的“关键养料”。”   <blockquote><p>注：订阅收入的业务来源主要来自于酷家乐和COOHOM；专业服务收入包含了模型服务、技术配置服务和培训服务，空间智能平台项目在其中。</p></blockquote> 从赛道定位、商业模式和收入规模整体上看，群核处于中国空间设计软件行业，以ToB SaaS订阅为主要的商业模式（SaaS订阅占比90%以上，B端企业客户贡献80%以上），在2023年中国国内收入规模上以6.63亿、22.2%市场份额位列市场首位（Autodesk旗下的3ds Max占21.9%、中望CAD占16.4%），是“全球最大的空间设计平台”。（数据源自招股书引用国际商业咨询机构弗若斯特沙利文报告的内容）。 基于整体业务现状的梳理，我们有3点观察： - 长期布局下的研发投入，靠核心业务的现金流补给、融资供血的策略是难以持久的，需要空间智能平台的商业化 - 核心业务国内市场空间有限，国外拓展存在阻力，需要空间智能平台的商业化 - 核心业务SaaS需要新技术新业务的反哺和创新，新老业务协同增长，需要空间智能平台的商业化 **1）长期布局下的研发投入，靠核心业务的现金流补给、融资供血的策略是难以持久的，需要空间智能平台的商业化**  从整体的营收和利润增长上可以看出，群核科技具有稳健的上涨势头，营收在近3年基本保持10%以上的增长、毛利甚至提升到了80%以上的水平、经营亏损逐年大幅收窄（整体业务发展稳定，研发投入在20-25%之间时，经营亏损基本回正），但如果出于长期空间智能发展考虑的研发投入不减少、或者不逐步商业化变现，靠长期的现金流业务补给明星业务、融资供血的策略是难以持久的，空间智能业务的第一步——空间智能平台商业化迫在眉睫。 **2）核心业务国内市场空间有限，国外拓展存在阻力，需要空间智能平台的商业化**   此外，中国空间设计软件行业市场规模（2023年30亿、年增速15-20%），即使通过研发或营销提升竞争力、将市占率提升至30%，也可能因为成本投入增加导致现金流不足以支撑明星业务的发展，更何况在工具类软件同质化竞争（诸如国外空间设计软件领域的Auto Desk和国内家装设计领域的三维家与之均不分伯仲）的环境下，市占率提升更是难上加难；从战略上，群核在2018年的时候开始布局海外市场（美国、日本、韩国、东南亚）来构建新的增长点，但在扩张的过程中会面临更多的竞争和政策不确定性，海外版酷家乐COOHOM发展5年后的成绩单—一直徘徊在10%的业绩贡献也能看出推进的阻力不小，空间智能平台作为新兴业务和长期战略布局的重点，其商业化至关重要。 **3）核心业务SaaS需要新技术新业务的反哺，新老业务协同增长，需要空间智能平台的商业化**  退一步看，假设基于SaaS订阅业务（主要是酷家乐和COOHOM）去支撑整体业务的增长和明星业务的发展，群核科技在当前的行业影响力下，软件SaaS生意究竟如何？ 我们从人效、净收入留存率两个关键指标再看一看，整体人效50-55万/年（预估2025年营收在7.55亿，截至2025.9.30员工人数1388人，其中销售及营销492人)的水平刚过SaaS软件行业的及格线、收入净留存100%以上（其中大客户在110%以上，大客户营收贡献在30%左右）只是处于一个相对良性的区间。 如果再结合软件市场评价业务健康性的Rule of 40（健康的SaaS业务需要达到营收增速+营业利润率不低于40%的标准）法则来看，群核科技营收增速10%以上，营业利润率在-20%~-25%之间，远远未处于真正的良性增长状态。 谋求持续的良性发展，要么在人工智能赋能SaaS的路上为SaaS添砖加瓦、实现人效的进一步提升，要么脱离内卷、进一步开拓海外SaaS市场从而实现业务增长，空间智能平台的商业化发展来反哺SaaS业务的升级突破，迫在眉睫。 ### 2.2 源于业务初心的主动需要 创建群核科技之前，黄晓煌还在UIUC读博士的时候，他在研究课题的方向或者自身会在未来躬身入局的方向上，选择了用高性能计算模拟物理世界的运行（即空间智能），而不是模拟人脑的运行（类似人工智能大模型）。  创建群核科技之初，定位是做一个高性能计算的公司，创始人团队结合自身在图形图像3D技术方面的经验知识，以“用GPU做云端的图形图像快速渲染”为理念做出一款原始Demo，切入点放在了用云端部署的、高性能计算的GPU做物理正确的渲染模拟上（可以理解为，我作为用户，不需要本地部署，通过购买群核科技的云服务来做快速渲染的工作，而不用像过去用高配置的电脑花好几个小时来做渲染），只不过在尝试了机器人、电影、家装等行业后，发现家装行业需求反响最好、付费意愿最高，同时2013年开始房地产大趋势向好、家装行业爆发式发展，于是扎根在了家装行业做软件工具。 之后在业务层面的整体发展，我们引用《群核科技交表了，但你真的看懂它的核心逻辑了吗？》对群核科技的描述，群核科技的业务发展路线是这样的：因为3D云设计的优势，**酷家乐**开始爆火。而后推出的国际化品牌**Coohom**，覆盖了全球两百多个国家和地区；前后端一体化打通，助力工业4.0数字化转型，成为定制产业的数字化基建。在这个过程中，积累了大量的3D模型和空间设计方案，恰逢具身智能行业的兴起，具备物理正确的空间数据是具身智能训练不可或缺的燃料，因此其推出的**群核空间智能平台**被硅谷、北京、上海等头部科技企业认可，用于AIGC、具身智能等训练。 群核科技在业务上主张技术驱动，即用技术创新推动业务发展。而在技术的发展路线上主要有2个，1个是基于 GPU 集群的高性能计算，群核科技有一万台 GPU 服务器为其各条产品线做算力支撑，1个是物理正确的认知与数据平台，群核科技将其定位为“物理世界模拟器”。在对外描述的技术呈现上，体现为上文提到的群核启真（渲染）引擎和群核矩阵（CAD）引擎。而这一切都在服务一个目标，成为一个物理世界的模拟器。 当下正值具身人工智能百花齐放、训练数据极度欠缺、训练成本高企效率低下的时机，群核空间智能平台在长期战略布局的推动下应运而生。 ## 三、有什么禀赋可以支持群核做这个业务？ 清晰的战略和健康的业务来自于梳理清楚不做什么。 空间智能的业务发展由空间计算引擎、空间理解算法和空间数据资源三个核心要素构成，群核科技明确自身并不是一家侧重算法的公司，而是更加聚焦算力优化和积累物理正确的数据的科技公司，**即以专注于空间计算引擎和空间数据资源为主要工作**。 作为一家技术驱动的科技公司，我们对群核科技可以有这样的一个判断：**以空间计算引擎和空间数据资源为中心构建的禀赋体系，是支撑起群核科技空间智能相关业务的核心力量。**我们基于”交易效率模型“（初创业务的禀赋体系是否具备领先优势、可以为客户需求创造价值，形成良性的交易闭环）中的禀赋体系来捋一捋群核科技有利于空间智能平台业务的禀赋究竟有哪些。 ### 3.1 交易效率模型视角看禀赋体系  **1）排他性资源** **基于自建的GPU集群提供高性能计算：** 这个排他性能力资源上有个非常重要的关键词，是“自建”。群核科技通过自建算力集群，通过优化计算资源分配方式、实现更高效的并行处理，实现最大化的GPU利用率，同时结合云端协同、光线追踪、实时渲染等技术，在处理复杂的图形（如大规模的3D场景渲染还是高分辨率的图像）渲染任务时，能够快速、准确地分配计算资源（即GPU），为用户提供流畅的视觉体验和高效的设计操作，既保证了高质量，又实现了规模效应下的低成本；同时在AI内容生成、AI模型训练及其他具身智能训练上也提供了算力保障。 - 渲染效果上，群核科技CEO陈航在采访中说过：“过去一年，我们攻克了人、动物等有机物在光影、色彩渲染真实度方面的难题，目前已支持渲染物理世界99%的材质。这使得我们可以更高效、更逼真的渲染更丰富的场景，在家具、建筑、电商、连锁商业、广告设计等领域广泛落地。 - 渲染效率上，通过根据弗若斯特沙利文的资料描述，处理一张2K图片的渲染速度从2022年12月31日的53秒/图提升到了2024年的1.2秒/图，远超行业平均水平。 - 整体计算能力上，据招股书现实，群核科技的GPU集群在2024年能够平均每天处理710万项计算任务。 卓越的渲染效果和渲染效率是实现物理世界模拟的基本功，是空间智能发展其中一个要素——空间计算引擎的具体表现，而群核科技这块能力上磨练了近14年。 **基于空间设计、可视化、实施能力的AI应用：** 对酷家乐、酷空间等有关设计与可视化业务来讲，配套的一系列AI插件以及多模态CAD大模型是在提供效率和创意上的价值，但对于空间智能平台业务来讲，这些AI应用的一次次使用意味着更加完整、更加立体的物理规律和物理参数体系在逐步的形成，而这才是构建起一个物理正确的模拟世界的基本条件，是结合卓越的渲染能力后能让虚拟合成数据在具身智能训练场景中具备商业价值的前提。 设计与可视化方面，多模态CAD大模型可以自动将用户上传的文档（如CAD图纸、广告版式和平面设计等）转化为逼真影像及沉浸式3D设计方案，极度便捷的特性使得2024年平台使用AI功能生成的图片数量超过了6.4亿；同时结合即时渲染AI功能，在AI的帮助下，渲染器既可以渲染真实物理世界99%的材质，包括各类无机物和复杂的有机会（传统渲染无法渲染有机会和复杂的无机物），设计师可以边设计边渲染、即时看到可视化效果，极度高效的特性使得2024年日均渲染量从3月的90万件增加到了310万件。 实施方面，多模态CAD大模型在将设计数据转化为3D结构化方案后，通过几何参数化模型与BIM功能生成下游的数据，包括工程图纸、材料计算清单和成本计算表等，从支持与生产、施工环节的对接。 当AI对物理世界的数据、关系和规则有了理解和认知之后，物理世界才有可能更逼真地呈现在数字世界中，完成世界模拟的关键一步，进一步地实现空间计算引擎能力在智能化上的提升。 **物理正确的虚拟合成数据集：** 这个技术能力由2部分构成，1个是合成能力、1个是数据，直接性地奠定了群核科技在空间数据资源上地实力。 合成能力即慕尼黑工业大学与群核科技联合开发的合成数据生成引擎SPEAR SIM，具体指的是将原料数据自动化分割和标注、物理与环境增强后，进而生成高质量、多样性、可泛化性强的仿真训练数据的能力。 数据方面，包括原料数据和合成数据。 - 原料数据是群核科技基于十多年在家装、公装、商业、建筑及工业制造等海量场景案例中，沉淀下来的3.62亿个3D模型、空间设计元素及相关的物理参数信息，包括材质、摩擦力、光线折射率、表面反光度等，它们给高质量合成数据提供原料基础和物理正确性的保障； - 合成数据是在原料数据在群核科技数据合成技术之下，经自动化分割和标注、物理与环境增强后，被渲染成不同视角、光照条件下的图像和视频，而这就构成了群核科技所有的全球最大的室内场景认知深度学习数据集——InteriorNet， 包含了 1600 万组像素级标签数据，1.5 万组视频数据， 1.3 亿张图像数据。这些高质量、多样性、可泛化性强的仿真训练数据，为机器人、AI 模型等提供 “训练道场”。 这部分的禀赋能力是GPU集群算力支持和AI认知能力支持下最重要的积累，也是空间智能平台当前的核心禀赋。 **标准制定权：** 负责或者有资格参与行业标准制定的权力，代表着tob企业或者企业的tob业务在行业内具备了极高的影响力和话语权，人话就是建立了自己地品牌。对群核科技立足于空间智能行业的处境来说，数据是重要的流通要素，虚拟合成数据的标准成了可以顺畅流通和使用的关键，也正是群核科技提升空间数据资源板块实力的重要保障。 在虚拟合成数据标准制定上，虽然还没有建立明确的行业准则，但从“群核科技首次推出InteriorNet数据集时、英伟达主动提出合作邀请”，以及“群核科技空间智能平台与英伟达Isaac Sim的OpenUSD框架对接，实现了渲染及机器人仿真场景的标准化数据交互”这两件事情看，我们有理由相信在虚拟合成数据的标准化推进上，群核科技和英伟达具有非常高的话语权和合作深度。 这部分的禀赋潜力决定了未来群核科技空间智能业务在行业中和产业链中的生态地位，是空间智能平台未来影响力的重要禀赋。 **2）知识和组织资源** **经验资源：** 这部分的能力既是技术实力的抽象化体现，也是群核科技进行战略管理、经营管理上的经验化总结，即群核科技的整体业务发展均以技术驱动为主，利用资本和时间在研发上高成本的、持续性的投入，沉淀和发展两大核心技术—— 1个是基于自建GPU万卡集群的3D渲染能力，1个是基于自建GPU万卡集群的空间智能、包括空间训练推理和生成能力，而这些技术又是来自于14年室内空间场景下的实时渲染、工业生产制造以及虚拟物理世界训练等场景的经验总结，都是支撑空间智能商业化持续推进的指导性资源。 **研究组织资源：** 对群核科技来说，前沿性问题、技术难题的研究既是他们作为一家科技公司需要坚持探索创新而不是模仿创新的原则性选择，也是公司技术及产品竞争力提升的策略性选择。 群核科技在2015 年成立的 Koolab、在 2021 年成立的前沿技术研究院、2023 年成立的AIGC 实验室可以更前置地为类似于空间智能平台、多模态CAD大模型等技术作探索性研究，协同业务团队做好行业研究、问题探索、创意验证、需求验证、用户验证和实验室“产品”生成并最终实现商业化的过程。同时也正因为有相对前沿的研究性组织，群核科技可以吸引更多高端顶尖的高科技人才进入公司，形成高质量的研究性人才资源，为技术创新、通过技术驱动空间智能平台发展提供源源不断的动力。 定位前沿技术的研究组织资源，协同当下核心禀赋，是群核科技在空间智能领域开疆拓土的组合拳。 **3）资金资源和外部支持** 群核科技自成立到香港IPO递表为止，股权融资近10轮，吸引了IDG资本、纪源资本、顺为资本、云启资本、经纬创投、线性资本、高瓴创投等多家机构入局，其中IDG资本（持股16.5%）、纪源资本（持股14.4%）、高瓴资本（持股12.6%）、顺为资本（雷军系，持股10.7%）等四家顶级投资机构合计占股超50%。 持续从资本侧得到的认可和投资，让群核科技具备较好的现金流来支持研发，同时也可以通过投资机构的资源整合、帮助群核科技深度链接到更多目标客户和合作伙伴、高效获取合作机会，推动空间智能业务的商业化进程和快速发展，例如： - IDG资本：追觅（扫地机器人）、ROKID（AR/VR眼睛）等 - 高瓴资本：重点在具身智能领域作了全产业链的投资布局，涵盖了从底层核心技术到终端应用的各个环节，包括千觉机器人、思灵机器人、智元机器人、星海图机器人等等，拥有丰富的行业资源和整合能力； - 顺为资本：母公司小米集团的智能家居、AR/VR和汽车自动驾驶以及投资的宇树科技（机器人）、九号公司（自动驾驶滑板车）、云鲸智能（扫拖机器人）等存在潜在的需求场景和合作机会 群核科技的技术实力、解决方案虽然具备强大的历史积累和探索创新的底气，但在依然处于教育阶段的需求市场，还需高效的获客平台和品牌建设机会，投资机构及空间智能领域标杆企业的合作成为商业化前期的关键，是用户需求重复得以验证、商业化方案得以修正的关键。 我们从招股书头部企业客户的订单情况可以看出，第一大客户的所购买的群核空间智能平台服务，虽然订单规模达到3134.6万、价值巨大，但在之后并没续约，一方面可能由于生成及特许三维虚拟合成虚拟数据集的服务本身具有一次性交易或者间歇性交易的特征，一方面可能由于服务本身存在不达预期的情况导致没有后续交易，无论是哪种原因，在商业化前期的的标杆客户建立和关键客户反馈是商业化发展的指路灯。 禀赋在时间和资本加持下的不断沉淀、更新、升级和扩展，可以逐渐演化成为公司在面对后来挑战者、在位领先者时的真正核心竞争力，因为如果对方错过了可以高效积累行业经验、低成本获得资金支持的时间窗口，便无法用较少的时间或较低的成本来获取这部分的禀赋，进而挑战到对手的竞争位置。 群核科技及其新兴业务—空间智能平台更是14年在室内空间场景、工业生产、电商营销等多场景的经验和数据积累，以及近10轮数亿美金的资本推动下，构建起了空间智能业务发展需要的空间计算引擎——基于万台GPU集群的高性能计算、空间数据资源——一整套持续迭代的物理正确的数据平台和认知体系，而这些对潜在竞争对手来说，在当下AI技术日新月异、资本投资谨慎的背景下，是无法一蹴而就的。 ### 3.2 从Y型理论视角看群核科技在技术禀赋上的演进策略  图片引自《“专精特新”企业成长的Y型模式》 Y型理论是针对专精特新企业提出的，以企业技术精一与市场场景多元二者协同发展为主要战略发展路径的理论，描述的是从 “点” 到 “I” 再到 “Y” 动态演化的路径过程，即用一个占据优势的技术打透一个行业、形成领导品牌效应，再拓展更多行业和场景，提升技术的市场影响力。 作为专精特新企业的一员，群核科技从面向家居行业的空间设计和可视化业务，到面向工业生产的到智能制造业务，再到面向AIGC、AR/VR及具身智能训练的虚拟世界业务的演进过程，完整地、有效地见证了Y型理论在专精特新企业发展中的作用。 对群核科技来说，英伟达的发展过程对其影响颇深。英伟达在整体的发展过程中保持不变的技术底子是芯片和计算技术，结合市场发展需要一直变化的是它覆盖的行业和场景。早期的英伟达芯片仅仅服务游戏场景，而随着计算机技术的持续发展、人工智能技术的推波助澜，英伟达芯片开始逐渐统治整个服务人工智能训练的基础设施市场，解决AI训练迫切需要的算力需求。 而群核科技一直保持不变的是自建专用的GPU集群及其背后的高性能计算，为物理世界模拟器的各个组成部分提供算力支持，结合市场发展需要一直在变的是一开始面向室内设计场景提供的空间设计、可视化、实施及协作能力，而后面向工业生产制造场景提供的设计、可视化和实施对接的能力，以及当下面向具身智能训练场景的虚拟合成数据的能力，逐渐从家装软件公司演进成为一家空间智能公司。 - 从点到“I”的过程，是群核科技通过GPU集群部署、优化计算资源分配方式、硬件升级策略以及渲染技术升级等方式不断建立其在家装行业的技术影响力和品牌影响力，形成自身具有领导地位的利基市场，不断提升其在行业内的商业附加值。 - 从I到Y的过程，是群核科技通过家装利基市场中沉淀积累的渲染能力、空间认知能力和家装数据的沉淀，在有能力基于3维图纸生成生产指令的时候，逐步拓展到了公装、工业生产场景，并为之提供以酷空间为主导的解决方案；在AIGC加持下，具备了对无机物和有机物渲染的能力，逐步拓展到了电商营销场景、为之提供电商棚拍为补充的解决方案；在多模态AI大模型这个空间智能大脑形成和海量合成数据集搭建完毕的条件下，群核科技逐步拓展到了空间智能领域的训练场景、为之提供由合成数据搭建的虚拟世界。 Y型理论既是专精特新企业领先者突破内卷、实现创新发展的有效路径，也是专精特新企业跟随者迂回超越领先者的机会。 ## 四、这个业务对群核来说为什么有机会？ ### 4.1 需求是什么？ 2024年3月的GTC大会上，科技巨头Nvidia的CEO黄仁勋提到：“AI的新一波浪潮是物理AI，AI能够理解物理定律”。当AI的运用可以从数字世界真正延展到物理世界，在服从客观物理规律的条件下，融入到家庭、工厂、商业空间、城市环境的各个场景中去的时候，人类社会的生产力和生活质量将会得到质的提升。 但是想实现AI从数字世界到物理世界的开疆拓土顺利实现，对AI来说可以真正从物理规则视角看到现实世界，目前机器人、AR/VR、具身智能等相关行业的发展起到根本性的推动作用，但它们共同面临的2大痛点： - 真实场景的训练成本较高、效率太低：需要根据训练需要重复搭建或寻找新场地 - 真实场景的训练效果不高，训练场景多样性有限：无法覆盖具身智能实际工作的大部分场景 能够解决这2大痛点的解法是采用虚拟合成的模拟世界进行训练，利用虚拟场景训练方式既可以降低训练成本、提高训练效率还可以提供更多自由组合、丰富多样的场景选择，但似乎留下了一个难上加难的世界级难题：符合客观物理规则的、海量的空间数据难以获取，因为贴近现实世界的物理数据无法一蹴而就，需要在各个场景中进行持续性的认知、理解、分类、分割、标注、合成才能形成成体系的三维空间数据集以及合成数据的能力。 而这，正是群核科技及其空间智能业务定位在做的事情。 为何硅谷的具身智能企业及科技巨头，苦于缺乏大量物理正确的合成数据做机器人训练的时候，唯独找到群核科技来合作空间智能？因为既有符合物理规则的三维数据集又有成熟的空间认知能力的公司，既有发达的GPU算力又能做物理世界模拟器的公司，似乎目前仅此一家。而这个禀赋来自于群核科技十余年沉淀积累下来的数据资源和空间认知技术，壁垒较高、价值巨大，科技巨头通过收购公司、购买技术等方式的成本会远高于商业合作的方式。 另外，通过公开信息暂时无法判断在虚拟空间训练业务场景中执行角色、管理角色的角色痛点和需求，因此无法对禀赋优势—组织需求—角色需求的完整匹配关系有一个清晰的判断，既是疑问也是风险，因为从交易模型视角出发，仅仅通过组织需求的满足尚不足以实现完整的交易，还需要对组织角色需求有清晰的判断和价值匹配，才能促进交易实现闭环。 ### 4.2 为何选群核？ 群核科技目前在空间智能合成数据领域，具备了高质量的、海量的、物理正确的三维数据，这是确保高效高质量的虚拟场景训练的基本条件，背后依托于自建专用GPU算力集群的高性能计算能力、各种室内场景的物理空间认知能力的沉淀、物理参数信息和海量3D模型的积累。 具身智能公司可以采用自研（尤其是智能家居行业巨头，既有技术实力又有数据基础）、可以寻找类似于Scale AI这样的数据标注公司合作、也可以找类似Open AI这种具备Sora物理世界模拟器能力的公司合作等各种途径，但会面临高成本、多样性不足、物理正确性不足等问题，同时可以提供高质量、海量的、物理正确的合成数据服务的，目前很难找到第二家。 群核科技董事长黄晓煌在接受采访的时候，说过：“能做合成数据的公司并不少，但能做包含真实物理规律的、大规模的高质量合成数据的公司，全世界范围内可能只有一家——位于杭州的「群核科技」。如果你知道还有第二家，麻烦请你告诉我。” 但值得强调的是，虽然在严格的训练数据要求下，群核空间智能平台业务是不二之选，但对于目前发展阶段的AR/VR、机器人、具身智能等各行业的企业来说，如果购买虚拟环境训练服务换来的ROI不够清晰、或者外部合作带来的短期成本过高、或者训练要求不高，就无法形成良好的付费意愿或者选择其他替代方案，这是空间智能业务在市场需求匹配上尚不清晰的一点，需要投入更多时间和资本去验证和完善的地方。 此外，空间智能平台的收费模式是按若干因素确定，包括用户数、基于消耗的时间及算力而计算的使用量、平台生成方案数量。不在本文拆解分析。 ## 五、未来发展有什么不确定性？ 空间智能在未来的星辰大海是值得期待的，但未来需要持续的确定性来提供保障，而对空间智能平台来说，既要让核心禀赋充分创造客户价值，又要让目标客户愿意为需求买单，依然面临着不少的不确定性： **1、群核科技原业务助力不足**：核心SaaS业务为空间智能平台提供技术和数据的支持，同时也为其提供现金流的支持，但它所服务的客群和空间智能平台业务交集甚小、无法为空间智能平台业务的冷启动带来大范围的、直接的帮助； **2、科技巨头或智能家居行业巨头通过巨额资金和人才投入实现优势反超的风险：**群核空间智能最重要的资源禀赋是其物理正确的虚拟合成数据集和空间认知能力，而海量的物理正确的数据获取难度是极高的。但随着具身智能持续发展，对客观物理世界的信息采集和数据标注的技术不断完善、成本持续下降，同时利用空间设计数据对大模型的训练来协同构建空间认知的能力提升和物理正确的数据体系的话，在面对一些科技巨头或在室内场景扎根多年的智能家居行业巨头（如华为、小米等）选择业务内化而不是外部合作的局面的时候，群核空间智能平台的禀赋优势可能就不够“哇塞”了； **3、空间智能平台业务市场验证需要更多时间：**空间智能平台业务以及整体对空间智能方向的发展可以为群核科技的融资带来一定的帮助，对群核科技的发展提供更加乐观的预期，但中短期内目标客户是否不得不为虚拟环境训练而购买群核空间智能平台服务，这个交易闭环需要多少资金、多少时间的推动，还不确定（具体来说，空间智能平台的市场无法准确估量，且客户需求满足度甚至付费意愿还不够清晰，部分机器人公司（如宇树科技）提到过“虚拟数据虽能指导基础动作，但高精度操作（如精密装配）仍需实物训练闭环验证”的顾虑，完整的训练依然需要虚拟场景+真实场景结合来完成，需求的验证和技术的升级仍需要更多时间和机会）； **4、合成数据集服务的一次性、间歇性特征明显：**原因可能是用于虚拟场景训练的合成数据服务需求会受到具身智能产品创新迭代和场景更新换代的影响，同时会基于完整的训练场景规划尽可能一次性才买完整数据服务，存在迭代周期较长的特征。当客户复购性差、客户自研成本逐步降低或者替代方案百花齐放的时候，空间智能业务可能面临商业化“失败”的风险。例如根据招股书披露的前五大客户清单可以发现，2020年G公司（推测是Meta）花了3134.6万采购空间智能平台服务，但在之后并无续约或者无大额续约。 本文由 @运营在洞察 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。

当DeepSeek在今年初凭借低成本模型一鸣惊人时，OpenAI曾在没有证据的情况下指控DeepSeek违规“蒸馏”。据《金融时报》报道，包括OpenAI、微软和Meta在内的领先AI公司正转用“蒸馏”技术，以便在全球竞争中开发出更便宜、便于消费者和企业采用的AI模型。  大型公司也开始利用蒸馏技术 通过蒸馏技术，企业使用一个被称为“教师”模型的大语言模型生成数据，然后用这些数据训练一个较小的“学生”模型，从而快速将大模型的知识和预测能力转移到较小的模型上。 虽然蒸馏技术已被广泛应用多年，但是近期的进展使得业内专家相信，对于寻求以经济高效的方法来开发大模型应用的创业公司来说，这项技术将逐渐成为他们的福音。 “蒸馏技术相当神奇，”OpenAI平台产品负责人奥利维尔·戈德门特(Olivier Godement)表示，“其本质上是利用一个非常庞大且智能的前沿模型来训练一个较小的模型……使其在特定任务上具备极强的能力，同时成本极低，执行速度极快。” OpenAI的GPT-4，谷歌Gemini和Meta的Llama等大语言模型需要海量数据和算力来开发和维护。虽然这些公司尚未披露训练大模型的具体成本，但很可能高达数亿美元。借助蒸馏技术，开发者和企业可以以极低的成本获取这些模型的能力，使应用开发者能够在笔记本电脑和智能手机等设备上快速运行AI模型。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482724.htm)

字节跳动发布AI编程工具Trae国内版，模型搭载doubao-1.5-pro，支持切换满血版DeepSeek R1&amp;V3。这是国内首个AI原生集成开发环境工具（AI IDE），能充分释放AI的潜力，帮助各阶段开发者与AI流畅协作，更快、更高质量地完成编程工作，提升开发效率。用户可通过Trae中国官网下载体验。 相比IDE智能插件，Trae国内版原生的AI能力带来更强的上下文感知，能理解整个项目的代码，拥有全场景处理能力，确保代码自动补全、Bug修复等需求处理会是人与AI共创的最优结果，助力开发者更好应对复杂技术挑战。 据Trae国内版相关负责人介绍，Trae针对国内开发场景做了适配性等优化，后续还将支持模型自定义功能，用户可根据自己的喜好，接入对应的模型API。 Gartner曾预测，2028年AI辅助编程渗透率将突破75%。软件开发正进入AI全面赋能时代，国外厂商已发布Cursor、Windsurf和GitHub Copilot等产品。Trae国内版发布，意味着字节跳动Trae完成全球AI编程工具市场的覆盖。此前，Trae海外版于今年1月发布，由字节跳动旗下公司SPRING PTE提供服务。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482722.htm)