2025 年 4 月份韩国主要通信运营商 SK 电讯 (SK Telecom) 披露该公司遭遇的安全事件，当时 SK 电讯在网络上检测到恶意软件，随后安全团队立即采取行动隔离被黑客入侵的服务器。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2020/0331/e13cd9398afdce6.jpg) 此次漏洞使得攻击者可以窃取用户的 IMSI、USIM 认证密钥、网络使用数据以及存储在 SIM 卡中的短信和联系人等诸多数据，为防止 SIM 换卡攻击带来的风险，SK 电讯决定为所有受影响用户发放 SIM 卡替换件，同时加强安全措施防止未经授权的号码转移。2025 年 5 月 8 日由韩国政府和 SK 电讯组成的联合调查委员会透露，在 SK 电讯的服务器上发现了 25 种后门程序，因此实际入侵程度远远超过最初的预期，能感染如此多的后门程序是因为黑客已经潜伏长达 3 年。 这个公私调查委员会对 SK 电讯的 30000 台 Linux 服务器进行检查，最终发现最初的 Web Shell 感染发生在 2022 年 6 月 15 日，由于长达 3 年 SK 电讯都没发现异常，因此后续黑客根据需要植入了不同功能的后门程序。 而 SK 电讯从 2024 年 12 月 31 日才开始记录服务器上的活动，因此从 2022 年 6 月 15 日～2024 年 12 月 31 日之间的活动都是空白的，没有活动数据意味着无法判断黑客到底窃取了哪些数据或执行了哪些恶意行为。 根据最新调查，实际受影响的 SK 电讯用户高达 2695 万名，目前 SK 电讯已经暂停接受新用户开通账户，接下来将陆续通知这 2695 万名客户更换 SIM 卡片并加强安全措施。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501316.htm)

日前网络安全公司 Codean Labs 的研究人员披露开源加密库 OpenPGP.js 中的高危安全漏洞，该安全漏洞允许任意伪造签名和加密的消息，这导致依赖于该技术的电子邮件公钥加密被彻底破坏。  OpenPGP.js 是一个用 JavaScript 编写的开源加密库，旨在为 Web 应用程序和 Node.js 环境提供基于 OpenPGP 标准的加密和解密功能，也就是在客户端或服务器端实现安全的加密电子邮件通信，支持文件加密和数字签名等。 目前主要依赖该加密库的是加密电子邮件提供商 Proton Mail，事实上这个开源库也主要是 Proton Mail 在维护，所以实际受影响最大的也是 Proton Mail 的用户们。分配的漏洞编号是 CVE-2025-47934，漏洞评分为 8.7/10 分，基于安全考虑研究人员并未透露漏洞的完整描述以及概念验证，不过待漏洞修复后这些概念验证代码就会被陆续公布。 根据简要描述我们得知根本问题在于 OpenPGP.js 的信任签名过程存在缺漏，为了伪造消息，攻击者需要一个有效的消息签名以及合法签名的纯文本数据，然后可以使用攻击者选择的任何数据伪造签名加密消息，这些消息看起来就像是 OpenPGP.js 合法签署的。 受影响的版本为 OpenPGP.js 5.0.1~5.11.2 以及 6.0.0-alpha~6.1.0，4.x 系列版本并未受影响，因此使用 OpenPGP.js 的开发者和用户应当升级到 5.11.3 和 6.1.1 版确保安全。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501314.htm)

《普洛斯医学》（Plos Medicine）最近发表的一项研究表明，尿液和血液中的分子可以客观反映一个人的超加工食品摄入量，为研究其与糖尿病、癌症等疾病的关联提供了新方法。  超加工食品是工业化生产的食品，通常含有添加剂、乳化剂等家庭烹饪中不常见的成分，涵盖甜味酸奶、预制面包、包装零食等多种类型。已有研究将高摄入超加工食品与肥胖、心血管疾病、糖尿病及某些癌症风险上升联系起来，但这些研究多依赖受试者的饮食回忆，准确性有限。 美国国家癌症研究所的研究团队分析了718名50-74岁健康个体的血液和尿液样本，并结合其饮食记录，利用机器学习评估超加工食品在每日能量摄入中的占比。结果显示，超加工食品平均占参与者能量摄入的50%，但个体差异显著（12%-82%）。高摄入群体的饮食通常富含碳水化合物、添加糖和饱和脂肪，而蛋白质和纤维摄入较低。 代谢物分析发现，超加工食品摄入较多者的样本中，与2型糖尿病风险相关的代谢物更常见，部分尿液样本还检测到食品包装相关的分子，而来自新鲜果蔬的代谢物较少。研究团队进一步通过对照实验验证了代谢物检测的可靠性：20名受试者交替食用超加工和非超加工饮食两周，代谢物特征能准确区分两种饮食模式。 专家指出，传统饮食评估方法误差较大，而这一技术有望揭示超加工食品危害健康的具体机制。目前尚难区分超加工食品与高盐、高糖、高脂饮食的代谢差异，但明确这一点可能推动食品工业改进配方。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501310.htm)

AI究竟还能如何融入现实物理世界？北京时间5月21日凌晨，Google在I/O 2025开发者大会上给出了答案。本次大会Google同样发布了多项AI技术突破，包括Gemini 2.5 Pro和flash版本的更新、AI搜索以及XR硬件生态等。   其中，Gemini模型推理能力再升级，视频生成模型Veo 3首次支持原生音频，3D通信平台Google Beam落地商用，AI搜索开启“任务代理”模式。在早前一周，Google刚刚披露了Android16的新进展。 Google还推出了一项全新的订阅计划 AI ultra——定价249.99美元/月，是的，“天价”VIP，但可以一次性获得Gemini模型和多项高级功能，非常适合像导演这样的专业群体购买。  小插曲是，今年Google在现场统计AI出现的次数时只有92次，去年这个数字达到了121次。但是今年提及Gemini的次数达到了94次。 Gemini正在成为Google最大的引擎，并且深度影响人们的生活。 正如Google和Alphabet CEO桑达尔·皮查伊在现场所表示：“数十年的研究现在正在为全球的人们、企业和社区变成现实。” **Gemini又又又升级：深度思考模式上线，安全与透明度双提升** Pro和flash能力的提升似乎已经是意料之内了，此次比较让开发人员惊喜的是Gemini 2.5 Pro深度思考（Deep Think）的推出，它可以做到： 1. 复杂任务突破：在2025 USAMO数学竞赛、LiveCodeBench编程基准测试中，Gemini 2.5 Pro得分领先，其中数学推理准确率达84%（MMMU基准）。 2. 开发者工具升级：新增“思考摘要”（Thought Summaries）功能，以结构化形式展示模型推理逻辑；支持“思考预算”（Thinking Budgets），开发者可限制模型计算资源，按需使用算力。 3. 安全强化：针对间接指令注入攻击的防御率显著提升，官方称其为“最安全的Gemini模型系列”。  Gemini 2.5pro还有一个小插曲，让它自己打通了《宝可梦：蓝》，收集到了八枚徽章，让AI打游戏好像一直是Google的传统？ 除了Gemini 2.5 pro这样的全能型选手，Google还有Gemini 2.5 Flash这样的高效型代表，主打一个短小精悍，这次也将全面开放，推理速度提升20%-30%，6月初将在Google AI Studio和Vertex AI开放企业级接入。 此外，Google这一次还在Gemini应用中引入了全新的Agent Mode（代理模式）。让AI帮大家做各种各样的事情，比如找房子、做预算，这样看manus是不是压力更大了？ **生成AI取得重大突破：Veo 3支持原生音频，Imagen 4细节精度翻倍** 本次大会Google在生成式AI方面取得了非常惊喜的重大突破，包括视频生成模型Veo 3，可支持：原生音频生成：首次实现视频与背景音效、角色对话同步生成，支持超24种语言语音输出。 而导演工具Flow应该算是Google憋的一个大招了，它整合了Veo、Imagen和Gemini，用户可通过自然语言控制镜头运动、场景扩展，支持1080P视频生成（Ultra订阅用户专属）。可以说，用AI做电影真的不再遥不可及了。不过需要注意，Google虽然说可以无限制的探索想法，但仍处于早期阶段。 图像模型Imagen 4这次也正式亮相，目前已实现分辨率提升至2K，文字渲染错误率降低50%，新增“快速版”生成速度提升10倍。  同时已接入Workspace，支持在Google Slides、Docs中直接生成商业图表、设计素材。  而音乐模型Lyria 2开放API，音乐生成工具Music AI Sandbox向开发者开放API，支持实时交互式作曲。 **Google彻底颠覆搜索** 在I/O大会前，Google刚刚在搜索主页的搜索按钮前新增了一个AI Mode模式按钮，目前，该AI搜索模式已正式开放。 Google搜索负责人Liz Reid透露，去年推出的AI Overviews已覆盖200+国家/地区，在美、印等市场带动搜索量增长超10%。每月已有超过15亿用户在消费搜索生成的AI摘要。也就是说，人们一旦开始用AI模式，就会更多的应用此类查询。 基于此Google进一步探索AI搜索，并推出了AI Mode模式，它有更多优点：  其一是深度研究（Deep Search）：输入复杂问题后，AI自动发起数百次并行搜索，生成带参考文献的专家级报告（演示案例：分析MLB球队主场优势并生成可视化图表）。  其二是有更丰富的代理能力：支持票务、餐厅预订等场景，AI自动比价并填写订单信息（合作方包括Ticketmaster、Resy等）。 **Android XR眼镜生态真正成型** 蛰伏多年的Google Glass这次真的回来了。 Google在AR上的远见性还是有的，早在2012年，Google推出的Project Glass，便已支持查看天气、导航、邮件等信息，Google甚至专门在眼镜腿上加入了一个触控板，以实现简单的交互。不过当时Google受到的嘲讽更多一些，觉得他们实在是太超前。 此次发布会现场，Google有一点call back，似乎是在回应人们早年间的所有质疑。 做XR这个事情，Google的实力也是非凡的，目前Google仍不遗余力地在探索XR生态，宣布推出Android XR平台，宣布与XREAL联合发布新一代AR眼镜，代号Project Aura，是全球首款基于Android XR平台开发的AR眼镜。 这次大会我们也真正看到其XR眼镜生态的成型。据分享，其与Gentle Monster、Warby Parker合作开发消费级AR眼镜，届时还会整合Gemini实现实时导航、多语言字幕等功能。 **天价VIP，一个249.99美元的小惊喜** 1. Google AI Ultra订阅计划 定价249.99美元/月（约人民币1800元），含Veo 3无限生成、30TB云存储、YouTube Premium会员及Deep Think早期访问权限。此外，学生福利：美、英、日等五国大学生可免费申领Gemini Pro套餐。  2. 开发者工具更新 异步编程助手Jules开放公测，支持GitHub仓库集成与多任务并行处理。模型协议MCP（Model Context Protocol）上线，简化开源工具接入流程。 **结语** Google用它的实力告诉大家，AI如今已不仅仅是一种科学研究（没有内涵OpenAI的意思），而是真的要落入人们的生活中，Google得到的结果也恰恰是如此。在大会现场，皮查伊披露了过去一年AI业务的运营数据。去年同期，Google产品和API每月处理9.7万亿个Token（AI模型处理和理解文本的基本单位），现在这个数字已经超过480万亿。你的生活已经越来越离不开AI了，所以我们也觉得这个定价249.99美元的订阅非常有意思，这不就是让你雇佣了一个AI全能助手吗？ [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501308.htm)

据《商业内幕》报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)仍在推进他对OpenAI的法律诉讼。周二，他再次抨击OpenAI，指控该公司违背了创立时的初衷，并把它比喻成为了赚钱砍伐森林的伐木公司。  马斯克与奥特曼的恩怨继续 周二，在多哈举行的卡塔尔经济论坛上，马斯克在视频采访中再次表示，OpenAI最初的使命是作为一个开源、非营利组织开发造福于人类的人工智能，但如今，它已发生了根本性转变。 “而现在，他们正试图将OpenAI转变为一个为自身经济利益服务、闭源的营利性公司。”马斯克说。 马斯克在2018年退出OpenAI，随后创办了自己的人工智能公司xAI。他表示，自己在2015年与OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)共同创立OpenAI时，投资了大约5000万美元。 “这就好比说，你资助了一个非营利组织让它保护亚马逊雨林，但结果他们变成了一家伐木公司，把森林砍了，然后把木头卖了。你会想，等等，这不是我资助它的初衷啊。这就是OpenAI目前的情况。”马斯克称。 马斯克去年首次起诉OpenAI，后来他撤回了那项诉讼，换成了另一起诉讼，指控该公司在2019年设立营利部门、并在2023年扩大与微软的合作时“背叛了”其使命。 去年9月，OpenAI曾宣布将从非营利组织转型为营利性公司。不过就在本月早些时候，OpenAI又放弃了这一计划，宣布其非营利组织仍将掌控其营利部门。 不过，马斯克及其法律团队对于OpenAI的让步不为所动。他的律师在本月早些时候的一份法庭文件中表示，OpenAI的这一转向“只是一个幌子，其实什么也没有改变”，并认为这无助于恢复该非营利组织最初“服务公众”的目标。 OpenAI发言人对《商业内幕》表示：“马斯克执意推进他毫无根据的诉讼，只能证明这从一开始就是一次恶意企图，目的是拖慢我们的进展。” 截至发稿，xAI和马斯克的律师尚未就此置评。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501306.htm)

腾讯也做了一个“夸克”？  图源：官方宣传 5月19日，腾讯宣布QQ浏览器升级为AI浏览器。相比传统浏览器，新版QQ浏览器的变化主要体现在两点： 一是整个产品的界面设计（UI）、功能展示等，都更加的清新、简约、年轻化； 二是推出QBot，搭载腾讯混元和DeepSeek双模型，主打“简单用上AI”。其首页可直接进入QBot，体验AI搜索、AI浏览、AI办公、AI学习、AI写作五大功能。 同时，QBot还能调用Agent执行复杂任务，首批正在灰度的Agent，包括高考Agent“AI高考通”、下载助理、更新助理、股票助理等。 **QQ浏览器的AI升级** 以原生鸿蒙版本为例，新QQ浏览器首页最中心的位置，是显著的“搜索框”，引导词标注“搜网页，问AI”。 点击搜索框右侧“相机”（拍照、截图）、“+”（更多）按钮，即可进入体验QBot，“可以帮用户智能搜索、处理文件、写作优化等”。  图源：唐辰截图，原生鸿蒙版 此外，长按搜索框左边的“云”图标，可切换不同的搜索引擎，包括搜狗、百度等。新版QQ浏览器以搜索框为界，将首页分为上下两个功能分区： 在搜索框的上方，是设置、天气和最明显的“QBot使用引导”，点击默认引导词，比如“帮我写作：同学会凡尔赛发言”，即可进入Chat模式的对话界面，提供DeepSeek、混元两种模型选择。 当然，还有常规的下拉动作也可以进入体验QBot，进入“AI对话”——QQ浏览器的运营同学应当注意，引导文案的“Ai”，拼写有瑕疵。 而在搜索框的下方，是功能聚合和新版导航栏。其中“功能聚合”板块分成两块，一部分是AI功能工具箱，比如文档解读、解题答疑等，另外一部分是常规浏览器的相关功能聚合，包括文件、小说、下载等。 在移动端，QBot支持多模态搜索，移动端包括语音、文件、扫描搜索。一个特色功能是端外快捷唤起，用户可以在电脑端随时唤起QBot，截图也可以唤起QBot进行解读。 腾讯公司公关总监张军也针对新升级发文：“QQ浏览器今天全面升级，4 亿用户光速进入AI时代。”  图源：网络截图 我在使用中发现，截止发文，AI升级版本的QQ浏览器还没有在App Store上线。安卓应用商店已经提供下载，并将“QBot AI智能体”直接缀在“QQ浏览器”图标上。据了解，QBot会与腾讯内部产品合作，尝试类Manus工作流的智能体。 值得一提的是，用户在搜索框里输入需求，就可以同时得到“AI搜索”和“网页搜索”两种搜索结果。对此，QQ浏览器QBot产品负责人刘汉博表示，“我们不是直接去掉导航，因为有很多用户还是会去导航里寻址、点击固定的网站或消费一些内容，我们把选择权交给用户”。 这个解释固然合理，但也能看到QQ浏览器产品团队并没完全想好，如何去做一款真正的AI浏览器，表现出“既要-还要”的复杂心态：既希望通过AI升级产品，带给用户更便捷、丝滑的使用体验，以提高用户粘性；又想留住老用户，照顾他们使用传统浏览器的认知和习惯。 按照刘汉博的说法，被AI功能灰测到的用户活跃度变高，工具+平台是QQ浏览器当下的定位。实际上，移动互联网时代，浏览器的平台价值就已经被无限稀释，其工具价值在不断碎片化的用户场景里，被不断抬升。 **这是一个新“夸克”？** 虽然说，“大模型时代，所有产品都会被AI重构。”但相比QQ浏览器官方的乐观，不少业内人士、媒体看到QQ浏览器的升级后，一个共同的感叹便是，**这UI设计、产品思路简直和夸克“如出一辙”。** 比如首页的“超级搜索框”，整合AI学习、AI办公等功能。特别是AI学习，提供数理化英等学科解题分步解析(搜题、解题)，“这不就是夸克最早就提过的能力吗？QQ浏览器直接拿来用了”。 还有部分评论指出，QQ浏览器进行AI升级后，主打的五项AI能力“几乎和夸克一样”，“鹅厂的核心竞争力是借鉴”。QBot等玩家对标夸克，走务实的AI产品与服务路线，说明夸克受到了行业认可和追捧。 今年2月的最后一天，夸克宣布已经完成对夸克App和PC端的全面升级：首页改版，夸克AI搜索上线“深度思考”。这是夸克首次将大模型深度思考能力融入AI搜索功能。 当时，夸克产品负责人郑嗣寿表示，基于AI，搜索行业抵达了代际变化的关口，将进入全新的AI搜索时代。这个说法我理解为，AI大模型在重构搜索服务，其本质和价值维度都在发生颠覆性变化。基于全新的AI能力，搜索行业呈现传统搜索与AI搜索的分野。 传统搜索惯性的路径依赖，在既有的用户规模、产品体量以及商业模式的基础上，只能通过后期改造的方式不断叠加AI功能，增加AI含量。过去两年，夸克持续升级和拓展AI搜索的能力边界，已经成为阿里AI在C端用户侧的一面旗帜。 仅在2024年，夸克就先后发布“超级搜索框”、“系统级全场景AI”。2025年今年1月，夸克升级品牌Slogan为“2亿人的AI全能助手”。 在运营玩法上，QQ浏览器也一直把目光放在年轻群体。比如其曾首批上线80所高校探校指南，推出“大学新生季”活动。大学新生可通过QQ浏览器App搜索「大学新生季」，可直达活动主页面，或者输入「大学名字」，选择「新生季」标签，即可出现该大学的探校指南。 站在用户的角度，QQ浏览器也在面临夸克等同类型产品同样的问题，越来越多的功能、繁杂的设计以及不断调整的入口有一种缝合怪的感觉。极端如某些厂商会推出全新的搜索产品，利用一些手段进行导流，但最终还会因为营销手段的弱化，而无法产生很强的用户黏性，薅完羊毛就跑。 市场调查机构Statcounter公布的最新报告显示，在2025年4月中国所有平台浏览器市场，Chrome市场份额44.64%，排名第一，QQ浏览器以4.62%排在第七。 **腾讯的AI战法逻辑** 即便如此，QQ浏览器还是走出了这一步，在腾讯内部“复刻”了一遍夸克。但这放在腾讯公司的“All in AI”战略下，又是可以理解的。 在最新一季的财报会上，马化腾表达了加大AI投入和布局的决心。据腾讯披露，在C端市场，腾讯的AI应用实现了全场景的用户覆盖。一方面是原生AI应用：元宝通过混元、DeepSeek的双模驱动实现用户增长，并于近期入驻微信联系人列表，实现从创作到社交分享的衔接。 另一方面，微信、QQ、腾讯文档、QQ浏览器、腾讯会议等多款亿级用户规模的产品，依托腾讯混元以及外部领先模型，陆续上线AI新功能。 需要补充的是，这个季度，腾讯对AI业务的部分组织架构也都进行了调整，将元宝的产品团队，及QQ浏览器、搜狗输入法、ima等更多产品和应用都转入了CSIG（云与智慧产业事业群）。 换句话说，腾讯要的是“稳”，并不会太去关注是否“颠覆性创新”，在抓住一个关键节点伺机而动，全力投入并“收割”。春节前后，腾讯元宝的表现就是最典型的示例。在整个2024年，元宝在与豆包、文心一言等同类型的产品“对决”中，单从用户量上看，不占任何的优势。 2024年5月，腾讯刚发布元宝时声称，还没有做推流买量的准备，也没有对标竞品拉高整体的规模的打算。但它所面临的局面是强敌环伺，“外面都是强大的AI助手”，豆包和文小言DAU早已破百万。 **腾讯也并没有因此表现得“很着急”，元宝上线后也确实没有太多的推广动作。这被外界评价为腾讯对AI的布局时间晚，力度还不够。** 春节前后，DeepSeek出圈，腾讯敏锐的抓住了时机，全力应战。比如，腾讯最大的流量入口，微信除了搜索接入DeepSeek，实际由元宝提供服务，还在生活服务九宫格内给元宝提供下载推广，又是红点、“new”提醒，还带着“满血DeepSeek”的标注。 **不到20天里，腾讯元宝通过生态资源投入、高强度高频次技术迭代、豪掷千金的买量投入，迅速超越DeepSeek，登顶下载排行榜**，豆包退到第三。据财经天下周刊报道，截至2月27日，腾讯元宝在27天里投放共花了2.81亿元，其中多数投放发生在2月13日后。 **腾讯这种反常的“着急”，也被解读为，对于AI业务，腾讯秉持的是投资逻辑。其关注的核心问题是时机——什么时候观望，什么时候进场，什么时候退场。** 正如腾讯云与智慧产业事业群（CSIG）CEO汤道生曾在一次采访中的回应：“我们在看到明确机遇的时候，会毫不犹豫加大投入，协同作战可以很敏捷的。” 也就是说，腾讯一直知道AI大模型这波风口的意义，它只是在等一个时机。一旦“明确机遇”，就会毫无犹豫的加大投入：砸钱、给资源、买量，协同作战，拿到结果。 这是腾讯版的“大力出奇迹”。 QQ浏览器也是如此，对于腾讯来说，AI要的就是财务效果，以及对整个市场的叙事价值。 **参考资料：** 北京商报，《QQ浏览器“翻新”，大模型下的AI新玩法》 唐辰同学，《DeepSeek上了张一鸣的牌桌，但C位必须是豆包》、《“不被定义”的夸克正打算定义AI搜索？》 **专栏作家** 唐辰同学，微信公众号：唐辰同学，人人都是产品经理专栏作家。内容链接，洞察与解读，关注互联网科技及商业故事。 本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

2010年5月，加州大学伯克利分校的学生安德鲁·沃特曼（Andrew Waterman）给他的教授们发了一封电子邮件。在为一个为期三个月的项目试用了几个月不同的教学方法后，他得出了一个结论：**他们应该让濒临死亡的微处理器架构DEC Alpha复活。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0311/d4b2a96b6bce03f.jpg) “我看不出我们能创造出什么新东西，”沃特曼说。“这跟ISA设计无关——这本身就是一项激发智力、富有创造力且技术性的任务。但要开发编译器、操作系统，移植一大堆软件？我认为这是一项耗资数十亿美元的工程，远远超出了少数学者的理解范围。” 然而，对于克尔斯特·阿萨诺维奇（Krste Asanović ）教授来说，原则高于偏好：现有的任何ISA都无法满足他们的需求。“在我看来，别无选择，”阿萨诺维奇说。“Alpha速度很快，但架构上存在很多问题。我不想要那些包袱。” Asanović 推测，该团队在令人望而却步的商业 ISA 和限制较少但存在缺陷或正在衰落的 ISA 之间徘徊了太久。摩尔定律正在放缓，登纳德缩放定律即将终结，这要求专业化、定制化和并行化。为此，他们需要一个全新的开始。 Asanović、Waterman 和研究生同学 Yunsup Lee 在接下来的几封电子邮件中进行了讨论。最终，在 2010 年 5 月 18 日，Waterman 妥协了，接受了新 RISC 的风险。 顺便提一下，让我来谈谈RISC/risk的双关语。标题作者们总是能从中得到好处，但很多人却没有意识到，他们其实是在故意借用RISC之父戴夫·帕特森（Dave Patterson）的暗示。“我们认为，那些以资助高风险、高回报项目而闻名的政府机构可能会对我们更有利，”他告诉我。 帕特森的赌注得到了回报，他在 1980 年创建了第一个 RISC 架构。2005 年，他在加州大学伯克利分校创立了并行计算实验室 (Par Lab)，五年后，RISC-V 成为在他的指导下从该大学推出的第五个主要 RISC ISA。 自2010年那个星期二以来的15年里，RISC-V不仅是地球上第三大ISA，还登上了月球。风险高？或许吧。回报高？绝对高。 **寻找利基市场** 关于 RISC-V 还有两个常见的假设：该团队首先着手构建一个开源架构，并且必须努力摆脱学术界的束缚。 “我们规定它必须易于大学小型团队构建，必须高效，并且易于扩展，”Asanović 说道。“开放的要求源于我们希望通过伯克利软件分发许可证与朋友们分享我们的成果。我们希望推动学术界的计算机架构社区回归真实的 RTL 硬件设计，远离那些在现实世界中可能有效也可能无效的 C 模型。” 在随后的几年里，RISC-V 纯粹是并行计算和处理器设计课程和研究的工具。但让伯克利以外的学术界注意到它却比预想的要难。“学术界非常怀疑，”Asanović 说。“对他们来说，这只是另一个需要学习的 RISC ISA。它是个开放标准，这一点他们并不感兴趣——他们想教业界正在使用的东西。所以他们继续埋头于 x86 的研发。” 大家应该都知道“RISC-V 四大巨头”——Asanović、Waterman、Lee、Patterson。但一个你可能不太熟悉的名字是独立计算机架构师、伯克利校友 John Hauser。Asanović 称他为“披头士第五人”（the fifth Beatle）。 “Hauser 在 ISA 的塑造中发挥了重要作用，”Asanović 说道。“生态系统欠他 2020 年的虚拟机管理程序和 2023 年的高级中断架构 (AIA：advanced interrupt architecture)。但我们可能也欠他一个道歉——因为当他告诉我们 RISC-V 将会风靡一时时，我们根本就没准备好相信他。” RISC-V 指令手册的首个版本于2011 年 5 月发布。然而，直到在加州大学伯克利分校的几节课中，团队对 ISA 设计进行了修改后，才意识到他们在 Par Lab 之外也有用户。突然间，地球另一端的人们开始质问他们为什么要改动某些东西。 “我们知道这是一个利基市场，”Asanović 说。“我们只是没想到我们也会为其他人填补这个市场。很多人专注于技术层面。从技术上讲，这比其他 ISA 更好吗？事后看来，RISC-V 的成功并非源于其技术优势，而是源于它的开放性。真正的创新在于商业模式。” “我们没有施加任何压力，”沃特曼说。“如果说有什么影响的话，那就是在2014年项目完成的时候，我们轻轻地推了一下。既然完成了，我们就不再纠缠了。之后，事情才真正开始步入正轨。” **产业的拉动**  2014 年hotchips。从左到右，5–Krste Asanović，8–Yunsup Lee，9–Andrew Waterman，12–Dave Patterson 2014 年 8 月 10 日至 12 日在库比蒂诺举行的 2014 年 IEEE hotchips 26 研讨会令人大开眼界。“我们对来自业界的吸引力感到非常惊讶，”Asanović 说。“我们参加会议时，以为我们需要大力推动这件事。显然，我们大大低估了人们对开放 ISA 的渴望。” 到 2015 年 1 月该团队在蒙特雷举办首届 RISC-V 研讨会时，平衡已经真正发生了转变。“我们预计学术界的参与人数会很少，”他说，“但实际上有 40 家不同的公司参加了会议。” 但开放性并非唯一的吸引力。团队听到的另一个主要抱怨是商业 ISA 缺乏灵活性。RISC-V 对行业的主要好处是灵活性，而非成本。然而，RISC-V 的开放性不仅降低了成本，还减少了繁琐的手续。“初创公司告诉我们，签订合同需要长达两年的时间，这让他们措手不及，”Asanović 说。“有了 RISC-V，他们当天下午就可以用上。我们无需说服任何人这是件好事。” 当年，Asanović 和 Patterson 发表了一篇具有开创性的定位论文，题为《Instruction Sets Should Be Free: The Case For RISC-V》，进一步加剧了这一热潮。在论文中，他们加倍强调了开放性，将其比作 TCIP/IP、以太网、C 语言和 Linux 等开放标准。 这篇论文对业界产生了深远的影响。Rumble Technologies 的 Mike Aaronson 读了这篇文章后，在三周内将一个基于 FPGA 的摄像头项目从 MIPS 迁移到了 RISC-V。这成为了首个使用 RISC-V 的商业产品。 在2016年7月举行的第四届RISC-V研讨会上，NVIDIA宣布计划用RISC-V取代其专有的Falcon核心（用于图形处理单元（GPU）内部的电源管理和安全等任务），以满足64位需求。这一举措最终导致仅在2024年，NVIDIA就交付了10亿个核心。这在当时或许并未引起太大关注。但这意义重大：一家顶级半导体公司选择RISC-V来执行关键的内部功能。 几个月后，第五届 RISC-V 研讨会在谷歌位于硅谷的一家工厂举行。“来自业界的参与人数远超以往，共有 107 家公司和 30 所大学参与，”英国 Imperas 公司（现已被 Synopsys 收购）RISC-V 工具业务开发执行总监 Larry Lapides 表示。“我在那里参加的讲座和交流让我确信，RISC-V 绝对已经成熟，值得业界采用。” 如今，Larry 和首席执行官 Simon Davidmann 意识到了未来的机遇，将 Imperas 定位为 RISC-V 征程中的领军力量——致力于塑造其商业未来并支持生态系统的发展。Imperas 的商业软件工具，包括模拟器和验证套件，已在整个生态系统中得到广泛采用，加速了其成熟，并为设计验证建立了最佳实践。 **教育的最终拥抱** 随着 RISC-V 的发展势头达到临界点，学术界终于承认了行业需求，并接受 RISC-V 作为教学架构。 “我们从上到下，将所有课程材料都转换为 RISC-V，”Asanović 说道。“而且，正如学术界常见的情况一样，各机构会‘借鉴’顶尖大学的经验。制作幻灯片很容易，但搭建实验室需要大量的精力、努力和工程工作。最终，当我们的全套资源开始出现在其他大学项目中时，我们知道我们已经产生了影响。” RISC-V 逐渐渗透到学术界。包括麻省理工学院、苏黎世联邦理工学院和博洛尼亚大学在内的全球众多机构在其教学和研究项目中采用了 RISC-V，并利用其开源特性开发课程材料和实验练习。 早在2013年，苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和博洛尼亚大学（University of Bologna）就联手启动了一项名为PULP （Parallel Ultra-Low Power）的全新开源项目，该项目基于OpenRISC。该项目由苏黎世联邦理工学院数字电路与系统系主任、博洛尼亚大学教授Luca Benini领导，苏黎世联邦理工学院高级科学家兼微电子设计中心主任Frank K. Gürkaynak以及项目负责人Davide Rossi教授共同参与。 Gürkaynak 透露：“PULP 最初的想法并不是设计我们自己的处理器内核。但在与专有内核供应商进行几次讨论后，我们意识到需要开放这些内核的访问权限，以便进行实验并与其他合作伙伴分享我们的改进。” PULP 团队一直在努力利用 OpenRISC 实现所需的性能。随后，Rossi 于 2015 年参加了在蒙特雷举办的首届 RISC-V 研讨会和训练营。“我意识到从 OpenRISC 迁移到 RISC-V 非常有意义，因为它拥有更庞大的社区，”他说道。“到 2015 年底，我们已经将所有核心迁移到了 RISC-V。” “对于我们这些对研究新架构和新可能性感兴趣的人而言，能够如此自由地开发、试验和共享处理器实现，为我们打开了许多大门，”Gürkaynak 解释道。“基于我们广泛使用且获得许可的实现，我们能够更快地在学术界和工业界开展合作。RISC-V 对我们有利，我们也对 RISC-V 有利。” **离开实验室** 随着 RISC-V 走向全球，是时候将其从 Par Lab 中分离出来了。“大家都知道，研究生项目一旦提交论文就会夭折，”Waterman 说。“我们需要一个更稳定的东西来承载这个标准。” 因此，RISC-V 基金会于 2015 年成立，旨在促进开放性、中立性，防止碎片化，同时将 ISA 确立为法人实体。当然，也是为了确保其在学术界转向新领域时能够持续发展。此次转型中的关键人物之一是 Rick O'Connor，他在引导早期治理模式方面发挥了核心作用，并作为基金会的创始执行董事，帮助奠定了有利于行业的架构基础。Rick 一直积极倡导将 RISC-V 从实验室转移到独立的基金会，他的领导力在弥合学术起源与商业应用之间的差距方面发挥了重要作用，确保基金会能够随着人们日益增长的兴趣而扩展。 “Rick 的想法是，第一年内加入的公司将成为创始会员；与我们一起制定会员章程，并规划未来的运作方式，”Asanović 解释道。“我预计会有六家公司注册，但最终有 42 家创始会员——包括谷歌、NVIDIA、IBM、西部数据、高通和美高森美。突然之间，我们有了 42 个法务部门——有些部门甚至有整整一层楼的法律团队——来仔细研究细则。” “基金会的宗旨是团结所有人，但这并非易事，”基金会前董事会秘书、现任红帽首席技术官办公室杰出社区架构师 Jeffrey 'Jefro' Osier-Mixon 解释道。“我们竭尽全力，力求做到尽可能的开放透明。” 他继续说道，必须有一份会员协议，纯粹是出于天意。“协议中也有一些深层的条款保护成员之间的专利。向社区解释为什么需要这份协议（以及为什么需要签署这份协议）并不总是那么容易，但这对于确保不同利益相关者之间的信任与合作至关重要。” 与此同时，Asanović、Waterman 和 Lee 开始通过 SiFive 推动 RISC-V 的商业化。他们设想，这家新公司将为客户提供定制芯片，以满足特定应用的需求。每个项目都将独一无二，资金密集，并且重复利用的机会有限——不仅要借鉴 RISC-V，还要借鉴他们在 Par Lab 构想的所有其他创新。 “在他们给我们A轮融资之前，我们连宣传册都没有，甚至连商业模式都没想好，”阿萨诺维奇说。“当时的感觉就是‘看，你们看起来很聪明，别让我们失望’。 ” 但这个团队并没有成为一家隐形初创公司的特权。每个人都在关注RISC-V团队的下一步计划。很快，就有十几家大公司向他们索要可复用的核心IP模块。 “我们仔细考虑了一下，觉得如果按照他们的想法去做，将有助于 RISC-V 的普及，”Asanović 说。“这或许还能帮助我们在这些公司落地并拓展业务，看看还能参与哪些其他项目。” 在嵌入式领域制造了一些定制内核后，SIFive 转向了 IP 业务。 **不断发展的生态系统** 从2015年到2019年，商业需求开始转向可量产的IP。虽然ISA的开源特性促进了创新，尤其是在学术界，但功能验证的负担——通常耗费75%的开发时间和成本——仍然是进入该领域的重大障碍，尤其是在先进工艺节点：在3nm工艺上进行设计，需要由数千名工程师组成的设计团队耗费数万小时，并且仅在功能验证步骤就花费数亿美元。 企业不再重复造轮子，而是开始选择从新兴的商业 IP 供应商处获得经过验证的内核授权。对于许多这样的供应商来说，RISC-V 推动了其商业模式的重大转型。Codasip 首席技术官 Zdenek Prikryl 表示：“我们从一家纯粹的 EDA（电子设计自动化）公司发展成为一家集 IP 和 EDA 专业知识于一体的公司。这一转变使我们在 RISC-V 处理器的设计和定制方面处于领先地位——提供真正的异构和专用计算能力，并使我们能够探索和实施社区创新，例如CHERI（硬件增强型 RISC 指令）安全扩展。” 晶心科技在近十年自主研发嵌入式IP之后，于2016年RISC-V研讨会上正式拥抱RISC-V。“RISC-V与我们在可扩展性、定制化和实时计算方面的优势完美契合，”晶心科技董事长兼联合创始人Frankwell Lin表示。“RISC-V不仅给我们留下了深刻的印象，更让我们有机会成为一个充满活力的全球社区的一部分，在这个社区中，我们共享知识、共同开发标准，并加速行业应用。” 在同一个 RISC-V 研讨会上，存储巨头兼创始成员西部数据 (WD) 宣布，正在将其处理器核心迁移至 RISC-V。2019 年，西部数据首席技术官 Martin Fink 宣布了每年超过 10 亿个 RISC-V 核心出货量的目标——这相当于 IBM 在 2000 年对 Linux 的历史性 10 亿美元投资。这一承诺标志着迄今为止老牌量产厂商做出的最重大的公开支持，而西部数据也最终兑现了这一承诺。 说到Linux，大约在这个时候，RISC-V和Linux基金会宣布了一项联合合作协议，旨在加速开发和应用。卡莉斯塔·雷德蒙德（Calista Redmond）接替里克·奥康纳（Rick O’Connor ）担任首席执行官，监督了基金会于2020年向RISC-V国际协会（RVI）的过渡。该协会现总部位于瑞士，旨在追求不受限制的访问和地缘政治中立。作为此次过渡的一部分，RISC-V国际开始利用Linux基金会作为基础设施、治理和社区支持的服务提供商。 雷德蒙德的任期开启了全球战略增长的新纪元。她率先推出一系列举措，将RISC-V的影响力拓展到新的地区和行业，同时将该架构定位为全球数字主权的支柱。尽管新冠疫情（COVID-19）导致全球经济中断并引发芯片短缺，但这一时期行业参与度依然快速增长，商业生态系统也正在蓬勃发展。 里克·奥康纳 (Rick O'Connor) 于 2023 年退休前一直担任 OpenHW 集团 (OpenHW Group) 的总裁兼首席执行官。OpenHW 集团是一家新成立的非营利性全球组织，致力于促进开发者合作，推动 RISC-V 硬件在商业和学术领域的应用。OpenHW 集团目前拥有自己的 RISC-V 内核系列，旨在提供工业级开源硬件，让社区能够在此基础上融入自己的突破性 IP 和独特创新。 OpenHW 首席执行官 Flo Wohlrab 指出：“在 RISC-V 之前，CPU IP 被限制性的保密协议 (NDA)、高昂的 NRE 成本和专利费模式所束缚，这使得在芯片层面进行开放式协作几乎不可想象。如今，得益于 RISC-V 和 OpenHW，我们看到了一个全球生态系统，企业不仅采用开放核心，还积极构建产品并围绕它们创造全新的市场。” **RISC-V 无国界** 尤其在过去五年，RISC-V 在世界舞台上站稳了脚跟。“RISC-V 现在是一个真正的全球性实体，”Osier-Mixon 说道。“各国正在政府层面积极参与 RISC-V，追求数字主权。15 年前，谁能想到像巴西和印度这样的国家会将其作为国家计算架构的核心？你以为的只是一只国鸟或国旗——但实际上它却是一个计算架构？这真是太了不起了。” 但这些发展并非偶然。雷德蒙德坚持不懈地引导RVI成为开放计算的中立平台——与各国政府和政策制定者展开对话，并使其架构与战略技术独立计划保持一致。 巴西加强了其在 RISC-V 生态系统中的作用，并于 2024 年 2 月成为 RISC-V International 的高级成员。2025 年 7 月，圣保罗将举办第二届 RISC-V 巴西活动，继续在战略上推动拉丁美洲的开放标准创新。 印度对 RISC-V 的参与始于 2014 年，当时由印度理工学院马德拉斯分校发起并得到电子和信息技术部 (MeitY) 支持的 Shakti 项目。这项学术努力为该国更广泛的 RISC-V 宏伟目标奠定了基础。2022 年，MeitY 启动了“数字印度 RISC-V”（DIR-V）计划，旨在推动本土 RISC-V 处理器的开发，以满足战略和商业应用的需求。这已成为印度“自力更生印度运动”（Atmanirbhar Bharat Abhiyaan）的重要组成部分。 “即使在很早以前，像印度这样的国家就已经意识到 RISC-V 对国家安全非常有利。他们不必依赖外国供应商来提供关键的计算基础设施，”Asanović 说。 过去15年，人们对国家支持的网络攻击的认识也显著提高。对IT安全的担忧也愈发强烈。因此，各国都将自身国家安全利益放在首位，并认识到实现这一目标需要构建可信且自主的硬件实现。 “如果它是专有的，并且由不同的国家行为体拥有，那么信任就不存在了，”阿萨诺维奇说。“你需要一个开放的标准——这样你就可以重复使用软件，并在你自己的、值得信赖的硬件上运行它。” 尤其是中国，它已将RISC-V视为迈向架构自主的途径。2019年，阿里巴巴旗下芯片子公司平头哥宣布了其首个RISC-V项目——玄铁910，这是一款商用多核64位处理器，具有矢量扩展功能，将RISC-V带入中国技术主流，并为中国芯片制造商的未来发展奠定了坚实的基础。一年后，中国科学院软件研究所（ISCAS）发布了中国首个基于RISC-V的openEuler Linux发行版。 ISCAS在虚拟化领域也取得了重大进展，为 Kata Containers 和 Cloud Hypervisor 等项目做出了重要贡献。他们最新的里程碑——一个基于 LLVM 且支持矢量的全新 RISC-V 镜像，已在 K1 开发板上成功测试，这标志着 openEuler、中国乃至更广泛的 RISC-V 社区向前迈出了重要的一步。 **垂直对齐（Vertical Alignment）** 去年，应用级RVA23 规范的批准标志着该架构的又一个里程碑。凭借其内置的关键组件——向量、虚拟机管理程序和密码学，RVA23 已在将 RISC-V 扩展到人工智能、汽车平台以及 Android 等丰富的操作系统 (OS) 环境等领域方面发挥着至关重要的作用。 RISC-V International 新任首席执行官 Andrea Gallo 表示：“配置文件是跨 RISC-V 实施的应用程序和系统软件可移植性的基础。只有拥有一个可供软件供应商选择的标准配置文件，并且多个供应商能够在其中合作，才能实现大型软件生态系统。” 随着基础差距的缩小，重点正转向在特定的垂直市场中实现完整的生态系统，每个市场都有不同的需求：软件框架、工具链、实时功能、安全标准以及针对性能、功率和面积优化的核心实现。 “RVA23 对我来说是一个重要的里程碑，因为它意味着我们已经不再质疑‘RISC-V 能做到吗？’——它确实能，”Asanović 说。“ISA 已经成熟，工具链稳定，核心功能强大。” 不过，他表示，该配置文件是通用的——它并不与任何特定的垂直细分市场绑定。随着更高性能内核的出现，以及人们对 RISC-V 基础组件的熟悉程度不断提升，我们将看到围绕每个垂直领域出现新的生态系统。 然而，他提醒道，我们不应该急于为每个垂直行业创建配置文件。“每个垂直行业都需要一个完整的解决方案。例如，我们会精准识别构建成功的汽车 MCU 配置文件所需的一切，并收集所有必要的组件。最糟糕的情况是，我们只为 100 个市场提供 90% 的解决方案。更好的情况是，为 10 个市场提供 100% 的解决方案。” “这正是 RISC-V 15 周年诞辰如此重要的转折点，”Gallo 说道。“未来几年，RISC-V 生态系统将进入一个新阶段，高性能核心和更广泛的行业信心将推动在航天、汽车、数据中心、嵌入式系统、高性能计算 (HPC) 和安全等领域实现有针对性的生态系统开发。” **人工智能成为焦点** RISC-V 还能加速工作负载驱动型处理器的设计。芯片设计人员可以根据特定的应用和领域需求定制设计，从而针对从生成式 AI 到自主导航等各种计算密集型 AI 工作负载进行优化。 Gallo 表示：“RISC-V 可以将针对机器学习 (ML) 和其他数据密集型任务定制的指令直接集成到处理器中。这有助于开发专用的核内和近核硬件加速器，用于这些工作负载中常见的特定操作，例如矩阵乘法或张量运算。” Gallo 表示，人工智能将成为将一切凝聚在一起的粘合剂。“它贯穿各行各业。正因如此，我们才如此重视人工智能，从软件到基础指令集 (ISA)。无论垂直领域，从汽车到超级计算机，我们都希望开发者拥有所需的工具和智能。” RISC-V 的目标很简单：成为所有计算设备、所有垂直行业的行业标准 ISA。当我问人们他们认为是什么阻碍了 RISC-V 生态系统的发展时，我得到的答案都是一样的——软件。 博洛尼亚大学副教授 Davide Rossi 表示：“RISC-V 在未来 15 年面临的最大挑战将是创建一个成熟的软件生态系统——尤其是针对 HPC。” “这有点像先有鸡还是先有蛋的问题，”Asanović 说。“如果没有软件来运行，构建针对某个垂直细分市场优化的核心毫无意义，但没有人会为一个不存在的核心编写软件。所以，整个行业需要共同进化。” “最后倒下的多米诺骨牌很可能是应用服务器和移动设备，因为这两个领域的软件安装量实在是巨大，”Waterman 说。“首先，我们将看到 RISC-V 用于这些设备中更专业的任务——例如网络数据包处理、AI 优化的流量路由、电源管理和安全性。” Waterman 在 2010 年预测软件将成为 RISC-V 的最大障碍，这一预测至今仍然成立。但与早期不同，这已不再仅仅是少数学者的领域。如今，像 RISC-V 软件生态系统 (RISE) 项目这样雄心勃勃的项目正在为商业成功奠定基础，通过为应用处理器建立具有生产级工具链、运行时环境、虚拟化和操作系统级集成的强大且可扩展的软件生态系统。 RISE 由高通、谷歌、英特尔、恩智浦、英伟达、红帽、三星等公司于 2023 年 5 月创立，通过成员贡献以及为外部授予的合同提供超过 100 万美元的资金，RISE 一直致力于推动上游开源软件项目的发展。 RISE 管理委员会主席 Amber Huffman 表示：“当社区团结起来解决难题时，奇迹就会发生。我们成立 RISE 正是因为认识到，需要通过协作来为 RISC-V 提供高性能且可商用的软件。” 与阿萨诺维奇一样，Huffman认为这是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题。“要想成功，新的指令集架构及其功能必须由强大的底层软件支持，”Huffman解释道。“但这些软件通常要等到平台被采用后才会构建。RISE 很荣幸能与 RISC-V International 合作，共同打破这一循环。” 为了助力开发者生态系统，RISE 发布了RISC-V 优化指南，并于近期启动了RISC-V 开发者奖励计划，以奖励在 RISC-V 上移植、测试和发布开源项目的开发者。这只是 RISE 社区众多贡献中的两项，这些贡献推动了 RISC-V 开源软件的发展。 随着软件堆栈的全面建立，RISC-V 的时代将真正到来。Codasip 的 Zdenek Prikryl 表示：“未来 15 年，RISC-V 将真正跨越鸿沟，被主流广泛采用。我设想未来基于 RISC-V 的台式机和笔记本电脑将与其他架构并驾齐驱，并逐渐成熟，与现有的生态系统并驾齐驱。虽然我们已经看到了朝着这一愿景的进展，但我相信，最激动人心的发展仍在前方。” OpenHW 的 Flo Wohlrab 表示：“15 年后，OpenHW 基金会将成为高质量开源内核的首选之地。芯片制造商也会使用这些内核，就像如今 Linux 在业界被广泛使用一样——庞大且充满活力的生态系统将带来更多、更快的创新。” **V 代表向量（Vector）** RISC-V 中的“V”也代表着向量，这并非什么秘密——这反映了 Asanović 长期以来将向量处理作为 ISA 核心功能的愿景。“很高兴看到大家再次对向量感到兴奋，”他说。“我在 1990 年代初期的论文芯片就是用于运行神经网络的向量机。” 这一意图后来在 RISC-V 矢量扩展 (RVV) 中得以实现，这是 RISC-V 与其他 ISA 的关键区别所在。RVV 提供可扩展、灵活的矢量功能，涵盖从边缘设备到 HPC 等各种应用。 “我认为，在使用矢量和矩阵处理支持高强度数值计算方面，我们领先于其他架构，”Asanović 说道。“看看我们是如何设计矢量 ISA 的。我有点偏心，因为我领导了其中的大部分工作，但它比其他 ISA 中的矢量扩展更具可扩展性，而其他 ISA 中的矢量扩展并没有获得太多关注。” 无论是否存在偏见，事实依然不变：RISC-V 的优势在于其纯粹的架构，摆脱了传统架构的束缚。结合强大的矢量和矩阵扩展功能，RISC-V CPU 无需加速器即可处理未来高要求的 AI 工作负载。GPU 和 NPU 在 AI 中扮演着重要的角色，但如今，CPU 才是驱动大多数 AI 处理的关键。 RISE项目近期成立了一个专注于AI/ML的工作组，将其作为协作空间，以确保广泛使用的AI软件（例如PyTorch CPU、Llama.cpp、GGML、LiteRT、OpenBLAS）在RISC-V硬件上保持高性能。在中国，中科院软件研究所迅速拥抱了RVV，为多媒体框架和ffmpeg、PipeWire和Tesseract等开源项目带来了关键的性能改进。 Waterman 表示：“对人工智能的日益关注也使 RISC-V 更容易赶上其同代产品。越来越多的软件以框架的形式出现，这些框架比一整套随机软件更具可移植性。” 随着 RISC-V 性能的提升，将 AI 工作负载从云端迁移到边缘的能力也随之增强。ESWIN Computing 是一家正在探索这些可能性的公司，该公司最近在其基于 RISC-V 的 EIC77 系列开发板上本地运行了DeepSeek LLM。 ESWIN 高级副总裁兼首席技术官何宁博士表示：“RISC-V 使我们能够在芯片架构层面进行创新。其开放式架构促进了 CPU 与 AI 加速器（例如 NPU 和 TPU）之间的深度协作。该架构支持异构计算的协同设计，有效加速了 AI 在边缘的部署。此外，它还能够根据特定需求提供不同的向量宽度，这使我们能够实现比以往更高水平的定制化。” **“HPC就在我们身边”** RVV v1.0 的批准代表了 HPC 领域的重大突破——欧洲处理器计划 ( EPI )、EUPilot和欧洲 RISC-V 数字自主 ( DARE ) 等欧洲项目都充分利用了该扩展对超级计算及其他领域的优势。 Waterman 表示：“鉴于我们并没有特别希望 ISA 在伯克利之外使用，所以其他人会尝试用 RISC-V 构建超级计算机的想法仍然让我感到震惊。” 然而，这些尝试不仅已经进行，而且其最终的成功也使 HPC 成为该架构中最令人兴奋和意想不到的前沿领域之一。 巴塞罗那超级计算中心 ( BSC )首席研究工程师 Teresa Cervero 表示：“如今，RISC-V 具备 HPC 能力已毋庸置疑。尤其是在过去 5 年里，商用 RISC-V HPC 平台与更成熟架构之间的性能差距正在呈指数级缩小。” Cervero 表示，RISC-V 提供了一个重新定义 HPC 未来的独特机会。“我们必须探索、利用并发掘它相对于其他架构的优势，而不是重复它们一直在做的事情。未来的超级计算机将更加异构，复杂程度也将更高，而 RISC-V 带来了以不同方式应对这一挑战的可能性。” Cervero 还煞费苦心地指出，我陷入了将 HPC 与超级计算机等同起来的陷阱。事实上，她说，HPC 无处不在——任何能够快速处理复杂任务或海量数据的系统都符合 HPC 的范畴。而 HPC 的一个主要前沿领域是汽车行业，向软件定义汽车 (SDV) 的转变需要灵活、可扩展的计算能力。 **软件定义汽车** 随着汽车行业的发展，RISC-V 正在大力融入未来汽车。其开放、模块化和可定制的设计意味着汽车制造商可以快速适应、降低成本并精准构建自身需求，而无需受制于其他厂商的路线图。该生态系统已提供经 FuSa 认证的编译器、软件开发工具和可用于汽车应用的组件，以及丰富的操作系统和虚拟平台。 或许最重要的是，它使汽车制造商能够缩短产品上市时间。“汽车行业历来是一个非常传统的行业，”Osier-Mixon说道。“汽车制造商对快速变化的定义是每五到十年进行一次创新。” 英飞凌科技公司软件高级总监Thomas Schneid表示：“随着电动电子汽车的革命，这种迭代需要每两到三年进行一次。我们需要大幅降低复杂性——架构、软件、连接性和网络——并减轻线束的重量。” 我问他，我们如何才能实现这份清单？“虚拟化和标准化将是关键，”Schneid继续说道。“RISC-V 将使英飞凌能够提供一种可扩展且经济高效的方式来满足未来汽车微控制器的多样化计算需求，提供可用于多个处理核心的单一架构，并通过其开放和包容的特性实现可靠性、可扩展性和创新性。” 这个细分市场需要基于开放标准硬件和软件优势的可靠、安全且可靠的解决方案。Schneid 表示，RISC-V 的魅力在于，我们可以用单一架构实现所有这些。“这是一个从单一实体拥有的专有封闭解决方案向建立在许多关键市场参与者之间紧密协作的环境的转变。” 在未来几年内建立高性能汽车 RISC-V 参考平台将减少对专有架构的依赖，并确保长期竞争力。Chips JU 项目TRISTAN和ISOLDE旨在促进欧洲 RISC-V 生态系统的成熟和工业化，以及专门的汽车 RISC-V 路线图，是关键的推动因素——协调利益相关者构建可扩展、基于标准的软件和硬件平台，以满足欧洲在下一代移动出行方面的战略需求。 **走向外太空** 超级计算机和自动驾驶汽车并非 HPC 的唯一目标。上个月，欧洲航天局 (ESA) 和 Frontgrade Gaisler 公司在哥德堡举办了 RISC-V 太空研讨会，重点介绍了 RISC-V 在太空应用中的重要作用。来自 ESA、AMD、泰雷兹等公司的演讲嘉宾分享了关于 HPC、AI、抗辐射系统和开源硬件的见解，彰显了该架构在地球之外的蓬勃发展势头。 “很早以前，我就预见到太空将成为 RISC-V 最引人注目的长期用例之一，”Asanović 在 2021 年 IEEE 空间计算大会上发表了题为“指令集希望摆脱重力”的演讲。“跨越数十年的任务需要一个不会改变或消失的 ISA。有了 RISC-V，如果你的航天器在 50 年后仍在运行，那么软件工具不仅会继续运行，而且还会一直处于活跃的开发阶段，并拥有强大的生态系统和社区。这是太空计算所需的基础，也是我们着手构建的目标。” Microchip 产品架构与规划主管 Ted Speers 表示：“从第一天起，Microchip 就将 RISC-V 与太空紧密联系在一起。” 如今，这种联系已发展成为一个成熟的太空级计算平台，并与美国宇航局喷气推进实验室 (JPL) 签订了一份价值 5000 万美元的高性能太空飞行计算 ( HPSC ) 平台合同。 PIC64-HPSC SoC 基于多个 SiFive RISC-V 内核构建，将提供抗辐射版本、内置容错功能、后量子加密以及用于边缘 AI 的矢量加速。其目标是什么？重新定义在轨及更远距离的无限可能。Speers 解释说：“我们正在支持一系列任务，从立方体卫星到月球着陆器，并具备太空系统中前所未有的计算和容错能力。当你掌控了微架构，你就能做很多事情来确保其安全并为太空应用做好准备。” PIC64-HPSC 集成了 SiFive 的 RISC-V 内核，预计将用于几乎所有未来的太空任务，包括月球和火星表面任务。该架构已在轨道上验证了其性能——2022 年，基于 RISC-V 的 Microchip PolarFire® SoC 飞行计算机在国际空间站（实际上是安装在外部）的 9 个月的运行中表现完美，标志着该架构从研究实验室走向实际部署的重要里程碑。 火星已进入生态系统的视野。但对斯皮尔斯来说，更大的蓝图在于动力。“太空就像一个飞轮，”他说。“我们越是利用像 RISC-V 这样开放、适应性强的平台，我们就越能快速地驶向下一个前沿。我相信，到 2040 年，所有商业科技公司都会制定太空战略。” “太空持续激励着许多年轻人，”Frank Gürkaynak说道。“我们的一位博士生在得知自己可以从事太空相关项目后，特意选择加入我们团队。这个领域与我们团队的优势非常契合；事实上，我们的下一代太空级芯片即将投入生产。” **传递接力棒** 鉴于时间和空间的巨大差距，最终引领潮流进入轨道甚至更远的，将是今天的年轻人。在此之前，我们有责任建立一种吸引下一代创新者的文化。在这方面，Frankwell Lin表示，RISC-V 生态系统已经远远超出了其半导体产品的总和。“对于晶心科技的许多工程师来说，RISC-V 不仅仅是一个平台，而是一种共享的文化，”他说道。“我们参与了每一个关键的工作组，推动了技术辩论，并帮助批准了塑造未来芯片的规范。” 这种开放、协作、以及高度关注未来的文化，使得 RISC-V 不仅仅是一种技术选择，更是一场变革。如同所有伟大的变革一样，它最大的影响力或许不在于它已经取得的成就，而在于未来 15 年将会带来的改变。 无论从文化还是计算的角度来看，15年都是一段漫长的岁月。回溯到2010年，你会发现那时的世界还没有USB、DVD或Java——收音机里播放着《黑帮天堂》（Gangsta's Paradise），亚马逊则是一家小众的在线书店。RISC-V的许多先驱——经验丰富的老将，拥有漫长而成功的职业生涯——仍然活跃在业界，他们放弃了应得的休养生息，来培育这个社区。有些人已经另谋高就；有些人则遗憾地离开了我们。他们的遗产依然存在，并深深地嵌入到雷德蒙德所说的“未来几代计算的基石”——架构和代码中。 如今，这一传承正通过“一生一芯”（OSOC）和“三十小时帮你设计微处理器”（MYTH）等项目激励着新一波创新者。OSOC由中国科学院大学于2019年启动，旨在让学生毕业时能够拥有完全自主设计的RISC-V处理器芯片。OSOC旨在通过理论与实践相结合的动态教学，降低RISC-V处理器芯片设计的门槛，使更多学生能够积极参与设计过程的每一步，从概念到解决实际问题。截至2025年5月，OSOC的注册总人数已超过12,000人。 “试想一下，下一代在 RISC-V 作为其原生架构的环境下成长，15 年后将会取得怎样的成就，”中国科学院计算技术研究所研究员包云岗教授说道。“我的学生可以使用一套开放灵活的工具集，帮助他们将大胆的想法转化为实际的芯片。这就是我创办 OSOC 的原因——让每位学生毕业时都能设计出自己的 RISC-V 芯片，亲身体验从构思到实现的完整设计周期。” 美国高中生、MYTH 研讨会毕业生 Sonit Sahoo 出生于 2010 年 RISC-V 成立前不久。他是越来越多通过 RISC-V 学习计算机工作原理的青少年之一。 “我十岁的时候，为 Commodore64 模拟器写了一个平台游戏，”他解释道。“我花了好几个月的时间。可惜的是，我没能弄到一台真正能用的 Commodore 模拟器，兴奋劲儿也随之消退。不管怎样，这个项目让我渴望打造自己的硬件来运行我的程序——这最终让我找到了 MYTH。” 虚拟 MYTH 研讨会由半导体教育科技公司 VSD 和 Redwood EDA 联合举办，对 RISC-V 架构进行了结构化的介绍，通过实践实验室涵盖了从软件到硬件的概念。 “我们行业的未来取决于早期的灵感，”VSD 联合创始人 Kunal Ghosh 说道。“如果一个 15 岁的孩子能够使用开源工具在家构建 RISC-V 处理器，想象一下 15 年后他们可能会设计出什么。我们不仅仅是教授电路——我们还在培养自信、创造力，以及世界迫切需要的新一代半导体创新者。” “作为研讨会的一部分，我为 RISC-V 构建了一个自定义浮点扩展，”Sahoo 说道。“它不仅结合了我对数论、编程和硬件设计的热爱，还真正帮助我理解了计算机的构造。” Sahoo 表示，这一特性正是 RISC-V 强大之处的关键。“从跨国公司到业余爱好者，任何人都可以以极低的门槛构建出功能强大、功能齐全的产品。15 年后，我希望用 RISC-V 构建出一款令我和所有使用它的人都引以为豪的产品。一款能够对全人类产生持久影响的产品。” 对于 Frankwell Lin 来说，本周不仅仅是一个里程碑，更是一次验证的时刻。“RISC-V 已经准备就绪，经过验证，并且功能强大。如果您正在构建未来，那么这就是您应该依赖的平台。” “当我考虑攻读计算机架构博士学位时，我去剑桥大学拜访了子程序调用的发明者David Wheeler，”阿萨诺维奇回忆道。“他告诉我，计算机架构领域已经没什么可做的了。要是他能看到我们现在在做什么就好了。” 我们正在构建一个比以往规模更大、数量级更大的东西。未来15年，我们充满期待。它总是在发展，总是在引人入胜，而且不会放慢脚步。这个故事才刚刚开始 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501304.htm)

据路透社报道，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)周三表示，美国对中国实施的人工智能芯片出口管制是“一次失败”。黄仁勋目前在参加台北电脑展，他表示：“总的来说，出口管制是一次失败。最初推动AI扩散规则出台的那些基本假设，从一开始就被证明存在根本性缺陷。”  他还指出，英伟达在华市场份额已从拜登前政府上任时的95%降至如今的50%。 路透社称，美国的芯片管制使得中国企业转而购买华为等中国本土芯片设计公司的产品。 本月，美国商务部网站在AI芯片出口管制指南新闻稿中称，“在世界任何地方使用华为昇腾芯片均违反美国出口管制法规”。不过，美国商务部又对相关表述进行了调整。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501302.htm)

美国H20禁令，不仅让NVIDIA少赚了一大笔，也倒逼华为等中国科技公司的崛起。据报道，NVDIA CEO黄仁勋接受科技媒体Stratechery采访时表示，他对于H20芯片禁令感到“非常痛苦”，NVIDIA因此损失150亿美元的营收，进而使美国政府少了将近30亿美元的税收。 前不久，美国扩大AI芯片出口规定，NVIDIA专特供的降规版H20芯片被列入管制清单，必须取得许可证才能出货，严重打击NVIDIA在中国市场的营收，更给了中国科技巨头华为拉近差距的机会。  黄仁勋在采访中表示，美国的限制将使中国企业购买华为的AI芯片，华为再通过这些资金进行研发与NVIDA竞争，随着华为AI芯片获得更高的使用率，NVIDIA的优势会逐渐被侵蚀。 黄仁勋强调，限制AI芯片出口至中国内地，其实是帮包括华为在内的中国本土企业创造成长空间，如果NVIDIA无法在中国内地市场竞争，后者会自己形成一个AI生态系，向全世界输出技术，甚至成为领头羊。   4月30日，NVIDIA CEO黄仁勋在回答有关华为芯片技术问题时表示：“华为毫无疑问是全球最强大的科技公司之一，在计算技术、网络技术和软件能力方面强得令人难以置信，拥有推动AI发展的所有必要能力。” 2024年2月，NVIDIA在提交给美国证券交易委员会的文件显示，在包含AI芯片等多个类别中，首度将华为认定为“最大竞争对手”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501300.htm)

《华尔街日报》周二援引知情人士的话报道称，由于难以解决巨额债务问题，SiC巨头Wolfspeed准备在几周内申请破产。消息出来以后，该公司股价在盘后交易中下跌逾57%。Wolfspeed 一直在努力应对工业和汽车市场需求低迷以及关税引发的不确定性。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/116/w550h366/20250328/7895-e3d77877859a1fd8d2937701cd5a093c.png) 报道称，在拒绝了债权人提出的几项庭外债务重组提议后，该公司正寻求申请第 11 章破产保护，这将获得大多数债权人的支持。 当路透社联系Wolfspeed 时，他们拒绝发表评论。 该公司使用碳化硅制造芯片，本月早些时候提出了持续经营的疑虑，并预测年收入将低于预期。 该公司预计 2026 年营收为 8.5 亿美元，低于分析师预期的 9.587 亿美元。 此前，陷入困境的达勒姆半导体公司 Wolfspeed 的高管表示，他们正在探索“庭内或庭外选择”来解决公司即将到期的债务问题。 董事会主席汤姆沃纳 (Tom Werner) 在周四的第一季度财报电话会议上表示：“我们仍然积极与贷款方合作解决我们的资本结构问题。” Wolfspeed将于 2026 年 5 月 1 日欠债权人5.75 亿美元的可转换债务，更多债务将于 2028 年、2029 年和 2030 年到期。截至 3 月底，该公司拥有 13 亿美元现金，Werner 表示 Wolfspeed 拥有短期运营所需的流动性。 沃纳讨论了 Wolfspeed 的积极成本削减措施，包括通过收购和大规模裁员，自去年以来将其5,000 名员工减少了四分之一。此外，他还宣布 Wolfspeed 将裁减 30% 的高级领导团队。这家芯片制造商还将关闭位于达勒姆的150 毫米设备工厂。 沃纳表示：“我们已聘请外部专家来继续寻找除已在实施的措施之外的其他成本节约措施。” 这是否足以避免破产尚不清楚。迫在眉睫的债务问题似乎吓坏了分析师，其中几位分析师周五下调了该公司的评级。投资公司William Blair甚至暂停了对Wolfspeed的报道，指出破产和Wolfspeed重组债务的能力是风险。 Wolfspeed 股价在上周五下跌 26%，此前该公司预测明年营收将低于预期，仅为 8.5 亿美元，而分析师预期超过 9.5 亿美元。此次抛售也可能是由于该公司公布了此前提供给债权人的财务信息，暗示一项潜在的重组交易失败。 近年来，Wolfspeed 已发行超过 30 亿美元的可转换债券，用于支持其从传统 LED 照明业务转型，转向专门生产一种名为碳化硅的独特半导体。这种材料用于电动汽车、电力系统、国防设备和其他应用。 2022 年，该公司在纽约州莫霍克谷开设了一家新的芯片制造工厂，并在查塔姆县西部西勒城附近开设了一家大型碳化硅材料工厂，Wolfspeed 预计该工厂将于今年夏天开业。 财务记录显示，Wolfspeed 于去年夏天成立，全球员工超过 5000 人。大多数员工驻扎在北卡罗来纳州，该公司是达勒姆县第五大雇主。过去六个月，这家芯片制造商还对其高管团队进行了调整；上周四的财报电话会议是新任首席执行官罗伯特·费尔勒 (Robert Feurle)首次出席的电话会议，也是即将离任的首席财务官尼尔·雷诺兹 (Neill Reynolds) 最后一次出席的电话会议。 “有一点非常清楚，”费尔勒说道，“Wolfspeed 是一家拥有巨大潜力的公司，其基础要素已经到位。” 该公司在财报电话会议上没有回答分析师的提问。 尽管一些债权人已向该公司提出了重组债务的协议，但 Wolfspeed 的领导层表示，他们希望得到更广泛的答案，因为他们正在考虑“一项战略性的法庭内交易”。 Wolfspeed 投资者关系主管 Tyler Gronbach 在上周五的一封电子邮件中表示，“法庭上”的措辞表达了公司的信念，即“可能需要一个全面的解决方案来在未来 12 个月内加强我们的资产负债表”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501298.htm)

 近年来，随着年初DeepSeek的震撼问世，全国政务系统纷纷宣布接入大模型，希望借助其强大语义理解和决策能力，提升政务服务的用户体验。 然而，现实中频现“翻车”案例：不少项目只在宣传上“打了个样”，并未真正深化到流程改造和数据治理中，导致效果大打折扣。 问题的根源是什么？ 深入观察可以发现，落地过程中有五大常见误区，正成为阻碍大模型发挥真正价值的绊脚石。 **误区一：使用场景定义模糊，接了就算交差了** 部分项目立项时给出模糊的应用场景描述，例如将AI定位为“智能政务问答”、“自动化审批助手”，却未具体说明要解决哪些业务痛点、服务哪些用户等等。 不少团队对AI能力盲目乐观，认为只要上线了调用了大模型，使用了新技术，就能万事俱备，忽略了需求调研和业务梳理。 实际上，场景已成为继算力、算法、数据之后发展智能技术的第四核心要素，也是决定成败的第一要素。 ## 解法 在设计AI政务系统时，必须首先明确目标用户和使用场景。例如，是否需要帮助企业快速查找政策信息，还是为市民提供便捷的办事引导？ 将AI定位为解决实际问题的工具，而非单纯的“对话”工具，才能确保其发挥最大效用。 **误区二：数据质量不高，模型效果大打折扣** 部署大模型时，没有做好政务数据的整理、清洗和安全管控。 有的团队甚至把各种表单、文档粗暴导入模型，却没有标注、归类，就期望希望“现成数据+大模型”立刻产生效果，却发现模型输出语焉不详或出现错误。 原因就出现在实施过程错误地认为只要“堆砌数据”就能取得好效果，忽视了数据质量的重要性。 ## 解法 政务领域的数据通常复杂且不规范，如何确保数据的准确性和完整性是实现大模型成功落地的关键。 政府部门应当加强数据清洗和标准化处理，确保模型能够基于干净、结构化的数据进行训练。此外，还需要建立起持续的数据更新机制，保证模型的输出始终符合最新政策和实际需求。 **误区三：高估AI能力，低估实际责任** 部分团队对AI抱有不切实际的期望，把模型当成“万能药”。 比如，有的部门认为智能问答能完全代替人工解读政策，有的盲目追求让AI“秒批”各种申请，结果标准设定过高。第一阶段试用时稍有瑕疵，就被认为技术不行，其实是期望值过高。 起因在于受通用聊天和写作场景效果的影响，大家在聊天场景中感觉效果不错，但当模型真正场景化落地时，对它的预期可能过高。 ## 解法 AI在政务服务中的角色应该清晰界定，它的职责更多是处理结构化数据、提供基础性建议和优化常规流程。 在设计阶段，要充分了解AI的局限性，避免将其过度赋能，尤其是在涉及决策、审批等高风险任务时。实际操作中，应将AI视为辅助工具，充分利用其在重复性工作中的优势，而不是期望它全面取代人工。 **误区四：盲目追求高效，忽略流程设计** 在研发大模型应用过程中，并没有实际把它融入现有的政务工作流程。例如，建设了智能政务助手，却没有与窗口受理、后台审批等具体环节打通；或把AI作为孤立的咨询柜员使用，用户操作流程依然繁复。 部分团队往往着眼于技术演示效果，没有深入理解政务工作的具体步骤和角色职责。 在政务系统中，各环节对接通常严谨且依赖人机协作，如果在设计时未重新梳理流程，就容易让AI沦为“花瓶”，无法真正改变业务逻辑。 ## 解法 政务AI的成功不仅依赖于模型本身的能力，更要考虑如何将其嵌入到政务流程中。 产品设计时需要确保AI系统能够与现有的业务流程、数据流和审批流无缝衔接，而非单纯作为一个独立的“工具”存在。这要求设计者要有全局观，确保不同系统之间的协作，避免因“信息孤岛”导致的效率低下。 **误区五：缺乏监督机制，责任归属不明确** 项目推进中，没有明确组织架构调整和职责分工。出现问题时，不清楚是技术部门负责还是业务部门承担后果。 AI替代部分人力后，相关人员职责、绩效考核体系也未同步更新。出现错误答案时，也没有制定相应的核查和纠错流程。而责任不清会导致推诿和运行障碍。部门之间可能因为责任划分模糊而各自为政，影响协同效率。 遇到AI判断错误时没人负责，用户投诉难处理，问题无法及时反馈改进，也会让用户对智能系统失去信心。 ## 解法 为了避免责任模糊和“推诿扯皮”的问题，政务AI项目必须在设计阶段就明确责任划分。 无论是数据问题、模型训练问题，还是系统故障问题，都应有明确的责任人和解决方案。 技术团队、业务部门、管理层要各司其职，确保在系统出现问题时能迅速响应、及时修正。此外，定期的系统评估和用户反馈也应成为项目持续优化的重要环节。 ## 最后的话 很多政务AI项目失败，不是因为技术不行，而是太着急“跑步上线”，没画好场景地图、没准备好数据粮草，也没想清楚“这人（AI）到底该干嘛”。 要想不翻车，靠的不是炫技，而是把每一步都走扎实：从场景定义、数据治理，到流程嵌套、职责分配，再到持续反馈迭代。 这条路不好走，但走对了，将真正为共建数字政府按下“加速键”。 希望带给你一些启发，加油！ 本文由 @柳星聊产品 ,公众号：柳星聊产品。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。

欧盟正计划对进入欧盟的数十亿个小包裹征收2欧元的统一费用，这可能对Temu和Shein等中国跨境电商的业务构成新的负面影响。欧盟贸易专员马罗什·谢夫乔维奇(Maros Sefcovic)周二在欧洲议会表示，他已提议征收手续费，以抵消每年数十亿件直邮至消费者家中的包裹产生的相关成本。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/0910/16e6aeb22c2c67c.jpg) 根据媒体看到的欧盟委员会提案草案显示，直接寄送给消费者的包裹将被收取2欧元手续费，通过仓库配送的包裹则将被收取50欧分的手续费。 部分相关收入将用于支付因低成本零售商刺激进口量不断增长而产生的海关检查费用，而剩余资金将用于欧盟预算。 谢夫乔维奇指出，这项2欧元的费用将被用于补贴海关加强检查的行政支出。“这并非一种税收，而是合理的管理费用。这是对海关官员巨大工作量的补贴，”他指出。 这一计划是继美国结束小额包裹关税豁免后，各国为打击低成本进口商品所做的最新尝试。当地时间5月2日，美国正式终止了对来自中国价值不超过800美元的小额包裹给予免征关税的政策。这一政策迅速掀起涟漪，并对美国本地消费者和中小企业主产生连锁反应。 财联社昨日曾报道过，日本目前也正在考虑对包括小额包裹的免税政策进行审查。据日本内阁府表示，一个政府税务专家组上周就当前针对入境小额包裹免税政策存在的问题展开了讨论。他们探讨了公平竞争问题，以及该渠道是否可能成为非法毒品和假冒商品流入日本的潜在隐患。 数据显示，2024年进入欧盟市场的单价低于150欧元的小额包裹多达约46亿件，其中约91%来自中国。谢夫乔维奇指出，大量包裹涌入在监管、安全、标准核查等领域正带来全新的挑战。 欧盟此前曾表示，欧盟市场上危险和不合规商品的数量有所增加，欧盟零售商对不公平竞争的投诉也在增加。 德国绿党议员、议会内部市场委员会主席Anna Cavazzini在接受采访时称，她支持这一计划。她表示，控制这个问题非常重要。这将激励卖家回归传统仓储模式。对于海关来说，抽检整批货物要比检查单件商品容易得多。 事实上，欧盟委员会早在今年2月就曾提议取消自2010年设立的150欧元小额包裹免税门槛，以全面加强对进口包裹的管控。当前的征费提案可能会成为相关改革的先行步骤，并为全面取消免税政策铺路。欧盟委员会可能还希望借此打破成员国在建立统一海关机构问题上的僵局。 而如果相关收费最终实施，对于包括Temu和Shein等中国跨境电商而言，可能又将是一个不利的消息。随着在美业务因关税面临挑战，Shein和Temu四月份在欧洲的数字广告支出均曾出现明显增加。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501296.htm)

美国陆军即将在6月14日举行250周年纪念活动，当天也将庆祝美国总统特朗普的79岁生日。白宫早前证实，纪念活动将以阅兵式进行，以表达对美国退伍军人、现役军人和美国军事历史的致敬。 早在特朗普的第一任期，他就想要进行一次军事阅兵，然而当时美国国防部推脱称此类活动成本太高，且重型军用车辆可能对华盛顿特区街道造成破坏。 “懂王”的这一想法显然将在今年得以施展。据消息人士称，为了这次阅兵，美国军方将在华盛顿特区街道的关键位置铺设大型金属板，以保护路面不受坦克损坏。 另据官员透露，6月14日当天，将有多达25辆M1艾布拉姆斯坦克驶过华盛顿宪法大道，庆祝活动预计将耗资2500万至4500万美元。  M1艾布拉姆斯系列坦克是美军主战坦克，全重54.5吨。根据美国《国家利益》杂志发布的2024年全球最佳坦克排行榜，该坦克荣登前五。 坦克、战车和直升机均会出现 据一份规划文件称，庆祝活动将在华盛顿举行。在活动当天上午，美国阿灵顿国家公墓将开展献花圈活动；随后华盛顿国家广场将进行健身比赛和陆军节，活动包括装备展示和军事演练。 当天的重头戏还是坦克游行，以及特朗普主持的入伍仪式。为了保障坦克不会损坏美国首都的路面，官员称铺设的金属板每块将重达数百磅，并放置在尤其容易导致破坏路面的阅兵路线转弯处。 此外，阅兵仪式还将有近七千名军人参加，他们届时会穿着代表美国自独立战争以来每场战争的军服，以队列形式行进。 队列中还将包括150辆战车和50架直升机，队伍将从位于维吉尼亚州阿灵顿的五角大楼出发，行进至华盛顿的国家广场。 然而，华盛顿特区政府对这一构想相当头疼。华盛顿特区市长Muriel Bowser指出，如果坦克真的在市区行驶，那么之后修复路面的资金也应被列入活动预算之中。还有官员则警告，25辆坦克同时行进将会发出震耳欲聋的噪音。 阅兵为公还是有私心？ 美国历史上很少举行阅兵仪式，但特朗普认为，相比于电视剧、真人秀这类无聊的事情庆祝，庆祝美国陆军周年活动显然更有意义。 除了阅兵之外，还有猜测特朗普可能会探讨将5月8日命名为“二战胜利日”，该日期也被称为“欧洲胜利日”，以纪念1945年德国宣布无条件投降后的盟军胜利。但美国在历史上从未承认过欧洲胜利日，因为在欧洲战线结束之后，美国仍在与日本交战。 特朗普曾发文指出，美国在二战赢得了重要胜利，但从未进行庆祝。现在是重新开始庆祝的时刻。但他并未透露，是否会签发行政命令以增加一个新的美国联邦假日。 尽管特朗普的理由十分充足，但民主党人却对阅兵持批评态度。民主党众议员Steve Cohen上个月还提出一项法案，希望禁止联邦政府拨款在华盛顿举行任何为了庆祝个人生日、个人里程碑或私人利益的军事游行。 Cohen还在一份声明中暗示，特朗普举行阅兵是在浪费纳税人的钱来满足自己的虚荣和自负心理。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501294.htm)

马斯克周二强烈批评了针对特斯拉的破坏活动，尽管他拒绝对引发这种“大规模暴力”的政治活动表示遗憾。在全球范围内，针对特斯拉和马斯克的抗议活动基本上是和平的，以回应这位亿万富翁领导政府效率部（DOGE）在美国削减联邦开支，以及他在欧洲支持极右翼政党的行为。  但也发生了一些引人注目的暴力袭击，特斯拉的汽车、展厅和服务中心遭到了破坏，包括纵火。美国联邦调查局将此类事件视为“国内恐怖主义”。 周二，在卡塔尔经济论坛的一次在线采访中，马斯克被问及针对特斯拉的反对活动是否让他后悔或重新考虑他的政治行为。 “我做了需要做的事情，”马斯克说，并批评了他所谓的对他的政治工作的“暴力、抗体反应”。“我不是一个有过暴力行为的人。然而，我的公司遭到了大规模的暴力袭击，我也受到了大规模暴力威胁，”他说。 “这些人是谁？他们为什么要这么做？他们能错到什么程度呢？他们站在历史错误的一边。这是一件邪恶的事情。去破坏无辜可怜人的车。威胁要杀了我。这些人怎么了？我没有伤害任何人。” 马斯克补充说：“所以，我们需要对他们做点什么。其中一些人要进监狱。这是他们应得的。而且会有更多。这些人会进监狱，资助和组织他们的人也会进监狱。” 他最后用手指着镜头警告道：“别担心，我们会找到你。” 马斯克此前曾表示，他的政府效率部（DOGE）可能会削减2万亿美元的联邦开支。当被问及DOGE是否仍能在其生命周期内实现这一目标时，他予以了回击。 “我们不是独裁者，我们是顾问，”马斯克说，并补充说，DOGE不控制行政、司法或立法机构，但该部门仍然取得了历史性的进步。 然而，一些与DOGE有关的削减计划在法庭上面临挑战，民意调查显示，美国人已经厌倦了这种努力。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501292.htm)

今日雷军发布微博，展示YU7最新配色“宝石绿”。雷军表示，其灵感来自哥伦比亚绿宝石，通过双层色漆工艺还原绿宝石的高级质感，随光影流转，呈现丰富的色彩层次。  雷军表示，小米YU7，马上就要发布了。不少朋友说，SUV市场比轿车市场竞争更激烈，小米还能冲出重围吗？ 这个领域高手如林，每个都有超强的竞争力，确实竞争非常理解。但我相信，YU7 有着不可替代的独特魅力。 他还提到，YU7，定位豪华高性能SUV，和SU7 有着一脉相承的家族设计语言。同时，YU7也有着极为鲜明的特点，既有优雅造型和高性能，还提供了豪华感和空间的舒适性，同时还有先进的智能科技。那些喜欢开车、又希望大空间和先进豪华体验的朋友们一定会特别喜欢YU7。 最后雷军表示，小米YU7，就是我们为先进的时代精英，潜心打造的先进SUV。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1501290.htm)

 2025年5月20日，任天堂更新了Nintendo Switch 2的“创作者之声”。光荣特库摩游戏《塞尔达无双：封印战记》的两位开发者 松下竜太 和 早矢仕洋介 谈到了这款游戏和NS2。 （视频中有字幕翻译，也可选择查看下方文字翻译） <内嵌内容，请前往机核查看> 松下竜太（原视频中左边那位），光荣特库摩旗下开发者，参与的第一个游戏是在宝可梦X信长之野望当中担任策划，后来参与包括战国无双真田丸、大蛇无双3和战国无双4DX等游戏，并且在之后参与了塞尔达无双灾厄启示录的开发，担任总监，在本次的塞尔达无双封印战记当中，他担任了制作人的职位。 早矢仕洋介（原视频中右边那位），同样是光荣特库摩旗下开发者，原忍者组成员，和任天堂的第一次交集是担任密特罗德另一个M的总监，被坂本贺勇亲切地称呼为早矢仕老弟。后来参与了所有塞尔达无双的开发工作，可以说是这个系列的缔造者了。现任光荣特库摩最新成立的AAA工作室负责人，也是这次塞尔达传说封印战记的负责人。  松下：从小到大，我其实没怎么想过自己将来要从事什么职业。最后我进入了游戏行业，成为了一家游戏公司的开发者，我想我之所以一直留在这个行业，主要是因为我热爱电子游戏，而且我一直都很喜欢制作东西。 早矢仕：我希望从事自己热爱的工作。由于游戏是我最喜欢的东西，所以我希望在大学学习一些可以在游戏开发中用到的东西。在某种程度上，我觉得自己注定要从事这份职业。从那以后，我就一直沉浸在游戏世界中。 松下：这款游戏的故事发生在《塞尔达传说：王国之泪》中以片段形式展现的封印战争时期。在这个《塞尔达无双》游戏中，你会看到人们是如何应对原始加农多夫的威胁的。这是一个只能在这里完整体验到的故事，它不仅通过《无双》游戏的形式展现了封印战争的战斗，还描绘了塞尔达公主被送回过去之后海拉鲁王国的生活。你还会了解到《塞尔达传说：王国之泪》中的四位面具贤者。这个古老的世界中隐藏着许多其他秘密，所以我强烈推荐大家游玩这款游戏。对于第一次玩《无双》游戏的玩家来说，本作将让玩家体验到一骑当千的战斗刺激，并有机会在拯救世界中扮演重要角色。在这里，游戏讲述的不仅是封印战争的历史，还讲述了玩家自己在战争中战斗并拯救海拉鲁的故事。我希望你能亲自体验这个故事。 早矢仕：《塞尔达无双》游戏中的常见元素，如消灭大量敌人和寻找战胜强大 Boss 的创造性方法，在任天堂 Switch 2 上得到了进一步的完善和发展。这款游戏的一个独特之处在于，每位玩家都可以制定自己的策略，比如组合物品（余料建造？）或与盟友合作。 松下：NS 2 让我们在《无双》游戏中能够包含庞大的同屏敌人数量。并不是说仅仅增加更多的敌人就是好事，但它极大地有助于战场的真实感和刺激感，这对我们帮助非常巨大。 早矢仕：同时，能够以比NS 更高的帧率进行游戏也很重要。我们成功地在游戏中实现了这一点。 松下：我相信游戏能够促进人与人之间的联系。即使玩家来自不同的地方或有着不同的背景，他们也能够体验到相同的世界，迎接相同的挑战，仿佛成为了踏上同一旅程的伙伴。这是游戏的一大魅力所在。 早矢仕：游戏有点像分享记忆的工具，因为玩家有着共同的体验。例如，在《塞尔达传说》游戏中，存在着诸如“如果你发现一堵有裂缝的墙，就该这么做”或“当加农多夫召唤能量球时，就该这么做”这样的游戏机制。这些体验被所有人作为共同语言所共享，这就是它们如此吸引人的原因。我觉得任天堂平台一直在拓展“游戏玩家”的定义。刚进入游戏行业时，我原本以为游戏玩家是一个相对小众、硬核的群体。但随着时间的推移，游戏玩家已经变得越来越主流，玩游戏不再是一件专属的事情。相反，我们现在生活在一个每天玩游戏变得很平常的世界里。作为一名长期的游戏玩家，我对NS2 将如何继续推动这一趋势感到兴奋。 翻译：@控控aka游戏播报君

汽车创新技术展AITX正式发布：全球汽车科技看中国，中国汽车科技看AITX。

Musk said xAI is planning a 1 million GPU facility Memphis, and called Colossus, the startup's data center in the city, the most powerful training cluster in the world with "over 200,000 GPUs training coherently.”

Aria2Manager 是一款 Windows 下的 Aria2 图形客户端，自带 Aria2 即开即用，也支持多 Aria2 服务器，还能自动更新 BT 专用 Trackers。无需配置 Aria

在讲这个话题之前，咱们先要明白一个道理，对于公司而言，现阶段的目标和长远的目标是一致的吗？答案是否定的。于拼多多而言也是如此，拼多多这个公司长远目标是什么？大家估计都心领神会吧，跟你我做电商的目标是一样的。  长远目标没必要谈，咱们就说与你我关系比较大的平台短期目标，**为啥最近直通车很容易推广受限，就是跟平台短期目标的调整有关**。 咱们知道平台考核领航员分对吧，也有链接权重一说，链接权重决定了链接的单量。影响链接权重的有什么？领航员分和直通车出价，当然还有其他客服回复率、发货时效等杂七杂八的。咱们就说领航员分和直通车出价。 如果平台以盈利为主要目标，大家觉得上述哪个指标权重会高些？当然是直通车出价了，我把直通车权重系数设置为100，领航员分设置为2。你说是不是只要直通车出价高，单量肯定高了，因为权重高嘛。 那反过来呢？直通车权重系数2，领航员为100。你就会发现提高直通车出价单量怎么变化不明显呢？因为领航员分，也就是**产品质量分上不去，你的单量他就是上不去**。 明白了上面的道理，咱们再来讲讲直通车推广受限，大家就好理解多了。 ## 01直通车推广受限的主要原因：评分掉了 其实有很多原因会导致推广受限，比如保证金太低了，新店未发货单太多了，夸大宣传了，价格违规了等等。上述原因导致的推广受限还是比较少见的，我代运营的那些店铺中，最近很多链接都是因为一个原因被**推广受限了，就是领航员分掉了，双双低于10%**。说白了就是产品质量出问题了。 由此可以判断出，今年平台重点抓的就是产品质量，其次才是价格。也就是咱们说的高质低价，其实不必这样悲观，以我代运营接的那些店铺数据来看，今年最好起量的品是这样的。 咱们按照产品质量来划分，可以分为高、中高、中、中低、低，5个梯度。对于直通车投产比出价范围也是高、中高、中、中低、低，5个梯度。比如质量低，出价低的梯度组合，因为质量低，成本低，投产比出价自然可以低一些。 但是现在直通车已经说了，你这个低质量的品，我是不可能让你开车的，于是低+低的直接PASS。平台想要的是中低及以上的品，而**质量中低+出价低，这个梯度组合才是平台目前既能起量，又不会推广受限的完美组合了**。 ## 02推广受限了先考虑换品 上面说的低+低是没有市场的，你玩低质量的品肯定是行不通的了，怎么办？赶紧换品咯。不要在找这种质量不行的品。我代运营的店铺也接过这样的品，成本就几块钱的小玩意儿，心想价格也太便宜了吧，肯定好推。当时就应该想到便宜没好货，成本低，我卖价也低。 刚开始开车是啥情况？带利润去跑，二阶段不断流直接起飞。所以大家遇到**二阶段断流知道怎么办了吧，就是品不行**。我价格超有优势的爆品，从来没见过二阶段断流。 直通车是起飞了，一天就上到一两百单了，我想这链接起的也太顺利了吧，结果第4天，推广受限了，一看评论，10条里面3个一星的，都是说质量不行。咋办呢？起新链接，之前真的试过，结果新链接继续推广受限。 没办法，只能让供应商换品了，看能不能找到质量好点的。确实也找到替代的了，但是成本高了不少，有总比没有的好，成本高，卖价自然不低了，然后玩强付费，直通车开的没之前快了，不过还好单量稳定，没出过岔子了。 那种赚一波就走的是个思路，但长期稳定赚钱的，还是做高质量品合适些。 ## 03推广受限了可以人为干预 产品质量不行导致推广受限是正常的，关键是我质量一般的品，就因为刚开始推广偶现2个差评导致推广受限，我就心里不服了，没办法，规则就是规则，平台推广受限是看差评占比，总共10条评论2条差评，差评率20%也是不行的。遇到这种情况咋办？人为干预咯。 先说那个评价有礼，之前搞过一波说不计入DSR了，最近又说计入了，反反复复的都不知道哪个为准了。不管这些，反正**我现在做代运营，接的新店起新链接，但凡感觉产品质量不咋滴的，只要还没啥评价，通通打开评价有礼**，出价3.5块钱。 不是因为甲方有钱，而是先快速的拉一些带图评价和五星好评出来，不然一条差评就有可能把这个链接给搞死。评价有礼开起来花费也不少，一个月光评价有礼就能花出去1~2千块钱，所以我用的是自定义金额，如果这个链接评分起来了，我就会把3.5降到1.5或者1，省钱就是赚钱嘛。 除了评价有礼，还有多多进宝，也是可以快速提升评分的一种方式。要不要做这个，也是需要去评估的，这块预算可比评价有礼高多了，要做就要做的有意义，我一般是活动链接才用这个。 由于评分掉了，影响的不是推广而是资源位，这是不能忍的，资源位没了，就啥都没了。那就多多进宝补点那啥，把领航员分弄起来，一切就恢复如初了。 **进宝的时效比较久，不是今天操作，明天就能出来的**，要等一周甚至更长的时间，所以咱们要考量一下，在评分掉之前能把结果弄出来，别评分掉了之后，资源位没了，推广受限了，结果才出来，有可能赶不上趟，那就白忙活了。 ## 04最后 咱们遇到推广受限了不要慌，先查查到底是什么原因导致的推广受限。万一不是质量问题呢？那就好办多了。之前遇到过的新店一下子出了几百单未发货导致的推广受限，赶紧发货，等了2天就恢复了。 今年平台就是狠抓产品质量和服务，大家还是尽量别整那种垃圾品，推广受限告诉你产品不行还算好的，就怕质量不行给你隐形降权导致的流量暴跌，你都不知道没单了的原因是啥，还得去猜。 总而言之，做中低以上质量的品，加上低投产比出价，既能起量，又能长久，是今年最好的推广策略了。 本文由人人都是产品经理作者【老虎讲运营】，微信公众号：【老虎讲运营】，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。

 《毁灭战士：黑暗时代》宣布：游戏的玩家数量已突破300万。  贝塞斯达也表示， 《毁灭战士：黑暗时代》现已成为了id Software历史上销售最快的首发游戏 ， 比《毁灭战士：永恒》 快了七倍。 

在特朗普2.0执政周期下，全球政治经济格局呈现新特征，但美国市场对中国企业全球化布局仍具战略支点价值。面对特朗普新任期内经贸政策调整，出海企业亟需深入构建国际规则解析能力，在供应链重塑与合规管理体系优化领域形成动态应对机制。 5月16日，中企国际服务中心第二期“出海实战营”联合方达律师事务所，推出法律合规专场，围绕企业出海实务与具体实操案例，解码出海企业在新世界格局下，如何妥善处理海外股权投资与供应链重构业务，有效规避法律合规风险。  出海实战营之方达律师事务所 **1. 关税2.0时代的世界新格局**  "美国优先"始终是特朗普执政逻辑的底层，其政策体系主要围绕五个战略方向展开运作，企业可以在这些方面提前建立动态监测机制，做好风险预警。 **卜睿将特朗普贸易政策的底层逻辑总结为5点：** 1) 单边贸易政策：比如对等关税政策，施加高关税； 2) 削弱多边规则：鼓励美国制造业回流； 3) 强化行政机构在贸易领域中的作用：利用三权分立原则进行行政式立法； 4) 调整改变经济盟友关系：重新谈判相关协定； 5) 以美国国家安全为由，遏制中国。 **而影响最为直接的领域，是关税政策及法律工具的应用，主要涉及以下4大类别。值得注意的是，关税政策的运作机制具有叠加特性，而非非此即彼的单一模式。** **1) IEEPA关税：**将进口自中国的商品关税提高至20%； **2) 232关税：**钢铁衍生产品加征25%，铝衍生产品加征10%； **3) 对等关税** 日内瓦联合声明发布前，中国被加征的对等关税税率已经被提至125%。“小包免税”政策原定120%的税率降至54%；原定由100美元上调至200美元的计划被取消。 日内瓦联合声明发布后：宣布在未来90天内对部分商品暂缓加征关税，两国在关税博弈中达成阶段性平衡。 - 美方：暂停对中国商品加征的24%关税，保留10%基础关税，并取消第14259号、14266号行政令下的91%关税 - 中方：同步暂停对美商品加征的24%关税，取消税委会公告第5、6号的反制措施，并中止自4月2日起的技术出口管制等非关税手段 - 实质：将关税水平锁定在10%，并设置90天观察期，为后续谈判预留弹性空间。 4) 需要注意的是，1417行政命令包含以下豁免情形： - 未涉及价值交换属性的个人通信活动（例如电子邮件、电报、电话通讯等形式）； - 承载表达性内容的信息跨境流通行为（涵盖出版物、影视作品等文化产品）； - 与旅行活动直接关联的交易类型（例如国际机票预订等差旅服务）； - 作为金融服务常规组成部分所必需的附属交易； - 跨国企业集团内部业务运营产生的必要数据传输（例如薪酬发放等人力资源管理信息）； - 美国联邦法律或国际协议所要求或授权的交易。 **2.中国企业的供应链风险及应对** **当前全球贸易格局下，供应链风险管理已成为企业国际化布局的关键环节，其中原产地规则是供应链面临的最大风险。** 由于企业通常需从第三国采购非本国原产产品，而相关法规的认定标准往往超出预期，导致许多企业因规则理解偏差陷入认知盲区，从而产生不必要的关税负担或合规风险。常见认知误区包括以下两方面： **1）误认为“原产地即出口国”**：以为只要产品不从中国直接出口，就能规避“中国原产地”标签。然而，美国对华加征关税的适用对象是“中国原产”产品，而非仅限“中国出口”产品。 **2）误以为“组装即实质性转变”：**认为只要将最终组装环节移至海外，即可切断中国原产地的认定。但在贸易争端背景下，美国海关对原产地的判定更关注核心原材料、关键部件的来源及增值过程的实质性。若主要价值仍来自中国，仅转移组装环节可能无法改变原产地结论，甚至可能因供应链重组不彻底而触发合规审查。   这些误区表明，企业若仅依赖表面调整，忽视原产地规则的技术细节和美国海关的自由裁量权，仍可能面临高额关税或执法风险。因此，企业必须结合具体产品特性和海关判例制定策略，避免被动应对。 **ESG相关供应链风险** ESG合规已成为全球监管趋势的聚焦点。随着气候危机深化、劳工权益争议升级以及企业治理问题频发，各国政府纷纷强化ESG立法，要求企业对供应链中的环境管理、社会责任和道德治理承担更严格的合规义务，如许多知名大厂限制加班以符合国际客户ESG审核标准。如今ESG合规已从“道德选项”转变为“生存要件”，企业需将供应链合规与ESG管理深度融合，方能在复杂的国际监管环境中行稳致远。 卜睿律师分析指出，企业目前需要构建三大核心能力以应对ESG管理要求： 1) 供应链溯源管理：在企业的供应链合规体系建设中，应建立能够覆盖供应链全流程的管理体系，以实现对于产品供应链的全面、清晰和透明的反映； 2) 杜绝强迫劳动、环境不合规元素的合规管理； 3) 记录、培训、举报与处罚、审计等相关合规制度安排。 **美国经济制裁监管风险** 此外，中国企业若参与美国商业活动或采用美元结算，还须严格遵守美国经济制裁规定，防范黑名单风险。一旦违规，企业不仅可能面临巨额罚款、资产冻结等“一级制裁”风险，还可能因触发“次级制裁”而影响全球业务布局。具体而言，企业可以从这两个层面构建防御体系：   1）防范“一级制裁”风险： - 严格筛查交易对手，避免与SDN（特别指定国民）清单实体或其控股50%以上的关联企业开展业务； - 全面规避美国“全面制裁国家”地区的贸易与投资活动； - 警惕受制裁行业的连带风险，即使交易不涉及美国直接关联。 2）防范“次级制裁”风险：   - 禁止为受制裁主体提供实质性协助或与其开展重大交易； - 高度关注高敏感行业，避免开展涉及受到次级制裁行业的业务往来。 **“长臂管辖” 海外执法风险** 方达律师事务所经调研发现，在2022年-2023年遭遇海外执法的企业中，近6成因为美国长臂管辖的规定而被执法。与此同时，中国企业作为美国商业秘密诉讼重点指控对象的案件数量也在大幅增加。这一趋势凸显了美国监管环境的复杂性和中国企业合规应对的严峻挑战。 中国企业目前普遍面临以下6个法律困境： 1)法律规则陌生：对美国法律体系和程序规则缺乏系统了解。 2)具有畏难情绪：因不熟悉司法环境而产生的畏难情绪影响决策。 3)外部环境影响：中美贸易摩擦和美国政策变化带来的额外压力。 4)律师管理问题：对美国律师市场及法律服务模式认知不足。 5)语言沟通障碍：英语沟通能力不足影响案件处理效率。 6)应对成本高昂：调查周期长、费用高昂带来的经营负担。 在此背景下，如何系统化应对海外执法危机，就成为了企业国际化战略的关键。基于实践经验和研究，卜睿总结了以下三大环节构成了危机管理不可或缺的核心原则与策略： 1) 做好预案： - 构建风险评估和预案； - 进行合危机处理规划； - 组织培训和模拟； - 定期审查，确保预案的时效性和可操作性。 2) 警惕陷阱，克服法律文化差异难题：不同国家和地区的法律文化、政治文化存在显著差异，企业在应对海外执法危机时极易陷入思维误区。这种差异轻则掣肘当地危机处理，重则影响危机处理成效，引发严重后果。 3) 专业应对，借助法律程序管理和化解危机 **3.供应链重构和合规优化** 不难发现，美国新政的影响下，通过系统重构供应链，实现风险规避与效益提已经势在必行。为此，方达基于不同战略维度提出了以下三种主流方案，供企业结合自身特性匹配选择：  **1) 重构方案一：出海第三国。**通过调整供应链及产线部署，转移至第三国落地生产，变更产品原产地属性，规避美国高额加征关税。 **2) 重构���案二：海外业务剥离，形成中国和海外的“双循环”。**拆分海外业务与中国区业务独立运营，分别搭建境外架构，从而形成双轨闭环管理机制。 **3) 重构方案三：出海美国，主动合规。**直接布局美国生产端，强化本地化合规运营，彻底规避关税政策壁垒影响。   主讲人介绍：卜睿为方达律师事务所北京、香港办公室合伙人，毕业于华东政法大学和美国佐治亚大学。曾先后任职美国温特斯顿律所，美国宝维斯律所及英国欧华等多家知名律所工作。主要擅长于兼并与收购，私募股权融资，中外合资，境外投资，外商直接投资等领域。  方达律师事务所 方达律师事务所成立于1993年，是一家提供中国法与中国香港特别行政区法律服务的一体化综合性律师事务所，同时在北京、广州、香港、南京、上海、深圳和新加坡设有办公室，现共有约800名律师，为大型跨国公司、全球金融机构、众多中国头部企业以及快速成长的科技企业提供法律服务，拥有丰富的出海实战经验和专业资源，擅于提供更有针对性、更优质和成本更合理的出海法律服务。（本文由邱文欣根据现场内容进行整理）

除了阿迪达斯和耐克，滔搏正在寻找自己的第二曲线。

人工智能已经渗透到生活的方方面面，但很多人依然觉得它神秘莫测。本文用简洁通俗的描述带你快速建立AI知识体系，揭秘技术背后的逻辑！  ## 人工智能是什么 AI（人工智能)是指让机器像人一样感知外界环境，思考，决策，执行。相比较能够优化资源配置的传统产品(如打车软件提升匹配效率)，人工智能产品改变生产要素本身(如自动驾驶无需驾驶员)。人工智能的本质是实现推断的概率可以无限逼近100%，最终替代人类做判断，完成任务，甚至超越人类的思维和判断能力。人工智能产品/服务能否被人们认可取决于从概率上能否大范围满足用户需求，不同的场景，概率需求不同。例如输入某个器官的医学影像，需要准确地判断出该影像是身体的哪个器官。例如电商平台的个性化推荐，按照用户标签推荐与之相匹配的若干商品便可，并不是要求100%匹配。 ## 算法支持 算法​​是解决问题的明确步骤和规则集合，使用各种算法对数据进行训练后生成的“中间件”(模型)，当数据输入到模型后会有相应的结果输出。 在人工智能（AI）领域，算法是机器学习、深度学习和大模型的​​实现手段​​，是AI应用的基础支持。例如常见的应用—机器视觉(涉及图像和视频的分析)和自然语言处理（处理文本和语言）。           机器学习(ML)是实现AI的核心技术手段，让机器通过数据学规律，通过数据训练模型实现预测或决策，比如用历史数据教机器识别猫狗。主要涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大范式 - 监督学习：当有未知数输入后，这个推断函数可以准确的预测输出。监督学习的训练数据需要打标签，这种过分依赖人类专家指导的方式，反而会限制机器的潜力。 - 无监督学习：无监督学习的训练数据没有标签，是从没有人为注释的训练数据中抽取信息，学习从分布中采样去寻找数据分布的隐藏规律，或是将数据中的相关样本聚类。 - 强化学习：是利用已有的训练信息对行为进行评价，主要是通过学习怎样获得最大化奖励信号来反复尝试，直至模型收敛。 深度学习(DL)是ML的高阶形式，用神经网络算法(CNN、RNN等)自动提取特征，比如让机器看懂复杂图片或听懂语言。 大模型是DL的规模化产物，以算法为核心支撑，结合算力与数据实现突破。以ChatGPT为例，其底层是Transformer算法（深度学习），通过海量数据预训练（机器学习框架），最终形成千亿参数的大模型，支持多轮对话、代码生成等复杂任务。 ## 算力支持 算力指的是算法模型需要的系统架构支撑，其中硬件资源包括计算芯片、存储以及构成产品的硬件组件等。企业在使用满足某个业务场景需求的大模型服务时，要从数据安全性，模型应用领域，研发复杂度，研发周期，硬件成本等多方面综合考虑。主要有以下几种方式 ​1、**调用厂商/MaaS平台API​**​：直接调用第三方平台的服务，大模型本身和算力支持都不需要考虑，按需付费，适合初创企业，非核心业务场景。缺点是无法深度定制模型，依赖平台能力。业务数据需明码上传第三方，存在数据安全隐患。 2、**购买模型私有化部署+租用算力平台：**模型本地部署，规避外部数据泄露风险。租用算力（如云服务）按需扩容，降低初期投入。适合中大型企业、对数据安全敏感但算力资源有限（如金融风控）。缺点是长期使用算力租赁费用可能较高，需维护模型与云平台的兼容性。 3、**购买模型私有化部署+自建算力平台​**​：数据、模型、算力均在企业内部闭环，一次性投入硬件后，长期使用成本递减。适合中大型企业、对数据安全敏感且可以提供算力资源。缺点是需采购服务器、GPU 等硬件，建设周期长，需专业团队维护算力集群。 4、**自研模型+租用算力平台​**​：模型架构与业务需求完全匹配，掌握核心算法。适合技术驱动型、垂直领域深度优化企业。缺点是研发投入大，需顶尖算法工程师与海量标注数据。训练依赖外部算力，可能受供应商限制。 5、**自研模型+自建算力平台​**​：从算法到硬件完全独立，无外部依赖，形成企业独有的 AI 竞争力。适合巨头企业、国家战略级项目（如自动驾驶全栈自研）。缺点是成本高，研发 + 硬件投入需数千万至亿元级资金。周期长，模型研发与算力建设需 1-3 年时间甚至更久。 ## 数据支持 大模型自身并不直接存储原始训练数据，而是通过海量参数（参数规模通常达百亿至万亿级别）将训练数据中的知识、模式和规律以数学形式压缩存储。 ### 数据流转 大模型问世的完整流程可分为以下五个核心阶段，每个阶段都和数据息息相关： 1. **数据获取**：通过互联网抓取、公开数据集、行业数据库等多渠道收集海量文本、图像等多模态数据。 2、**数据预处理**​​：清洗数据，如过滤广告、修正错误语句、丢掉错误数据。通过分词、向量化将文本转化为机器可读格式。 3、**通用模型训练**​​：使用分布式计算框架在万卡级GPU集群训练万亿参数模型，采用检查点机制（每隔一段时间保存状态）应对硬件故障。 4、**垂直领域/特定任务微调**：在通用模型上注入行业知识，生成垂直化领域应用的模型。 5、**应用部署**：投入应用后持续监控用户反馈。 ### **检索增强生成**（RAG） 参数固化的是训练截止时的数据知识。例如2025年前的模型参数无法包含2025年后的事件（如新政策或科研成果）。并且大模型中也无法整合企业的私有化数据。现代大模型常通过​​检索增强生成（RAG）​​突破参数的知识边界，来解决私域数据整合和模型知识时效性约束的问题。具体的方式为实时接入互联网搜索最新信息和对接企业知识库补充私有知识库等。 RAG(Retrieval-Augmented Generation)主要分为检索，增强，生成三个阶段,该技术结合了信息检索（Retrieval）与文本生成（Generation）两大能力。当用户提问时，RAG 会先检索外部知识库（如企业文档、法律条文或医学文献），再将检索结果作为上下文输入大模型，最终生成融合实时信息的答案。这一机制使其既能保持生成模型的自然语言表达能力，又能通过检索增强解决知识更新滞后和幻觉问题。 下图为对接企业私有知识库的简易流程：  1、把企业原有数据切割成知识块，为了让计算机处理，需要将文字转化成向量，统一存储到向量数据库中(企业私有的知识库) 2、用户提问问题，同样做切割还有向量化处理。然后从企业私有数据库中检索出合适的参考文档 3、整合提问和参考文档，输入大模型，得到答案 ### 微调 微调的本质是参数优化，通过少量数据调整预训练模型的权重，使其适应新任务，固化专业知识或固定流程的领域（如医疗报告生成、法律合同审核）。微调直接修改模型能力，而RAG通过外部知识库检索补充答案，两者在知识更新成本、响应速度上形成互补。需要注意的是微调可能会产生把之前模型具备的某种能力调成更差的情况。RAG和微调的区别详见下图  ## 技术选型 随着AI技术的成熟，越来越多的AI产品应用在行业生产以及日常生活中。以下是常见的应用以及采用技术的举例。 - 智能客服系统采用了自然语言处理（NLP）、对话系统（如GPT）、情感分析、知识图谱等技术，通过NLP理解用户意图，结合知识图谱提供精准回答，情感分析优化交互体验。 - 自动驾驶采用了计算机视觉（目标检测）、传感器融合（激光雷达/雷达）、强化学习、路径规划等技术，实时识别道路环境，融合多传感器数据，规划安全行驶路径。 - 医疗影像分析采用了深度学习（如卷积神经网络CNN）、图像分割、迁移学习、异常检测等技术，自动识别CT/MRI中的肿瘤、骨折等病变，辅助医生诊断。 - 智能家居助手语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、物联网（IoT）、计算机视觉（人脸识别）等技术。可以实现语音控制家电（如调节灯光）、人脸识别解锁门禁、异常行为报警。 在项目中，如何选择更合适的模型呐？根据不同的需求场景，不同的任务类型去选择能实现相关功能的模型，例如图生文，语音转文字，数字人，金融模型等。在能满足需求的情况下尽量选择小尺寸模型，参数越小速度越快越便宜。还要考虑模型的一些限制，例如长文本的处理能力(输入输出限制)，是否能调用外部工具。token是AI产品运营的最大指出项，所以购买API时要看每万token的费用。接入模型之后需要调整输出结果的最大token数，输出结果的多样性程度等配置信息。 ## 小结 本篇文章从人工智能的定义，人工智能的三要素—算法、算力 、数据，人工智能的应用以及模型选择等方面给大家搭建了AI知识体系，从原理到落地一网打尽。最近一直在学习AI相关的知识，后续将会为大家持续分享~ 本文由 @Grace 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。

36氪获悉，5月20日，德国运动品牌阿迪达斯三叶草旗舰店在安福路322号开业，这是该街区首家入驻的国际运动品牌门店，也是阿迪达斯在上海的首家三叶草全球旗舰店。 据品牌介绍，三叶草安福路全球旗舰店属于品牌直营门店的最高规格，意味着三叶草最新产品、限量联名和地区特色产品将在这里首发。  来源：品牌 这家德国运动巨头正在依托一二线城市核心商圈的品牌中心、旗舰店；在广大“下沉市场”与经销商合作的多元化门店，力求更广泛地接触到消费者。毫无疑问，安福路门店正属于阿迪达斯精心打造的“金字塔”渠道网络的顶端， 相比其他规格的门店，安福路门店的产品更新频率更高，“每一周我们都有新鲜的产品上市，”阿迪达斯大中华区运动时尚品牌营销副总裁卢震瀚向我们透露，他表示选择安福路就意味着选择年轻人，“（在安福路开业的意义）和我们在淮海路、南京东路上开店的意义一样重大。” 品牌人士亦向我们透露，阿迪达斯在野兽派撤出之后就签下了该地址的租约，准备期前前后后长达一年。 该旗舰店建筑的前身是电影院永乐宫，为此，品牌在门店外立面设计上保留了不少原址的特色，融合了影院美学和海派文化，在保留原有的建筑结构和外立面木饰面的基础上将经典三条纹和三叶草logo融入其中，并通过三个不同的橱窗展示产品。  图片来源：品牌 踏入店内一楼，老上海水门汀材质、水磨石地面等在地文化元素与简约的机械艺术装置、手工花纹的金属背板结合在一起，整体风格颇为前卫；二楼的鞋类陈列区保留了老洋房压花玻璃门窗，在色调设计上也更为沉浸和复古。 “我们想要做个好邻居，”阿迪达斯大中华区企业公关及可持续发展高级总监吴亮向我们表示，这几乎是所有入驻安福路品牌的统一动作。 除了从设计层面贴近原址风格，为了配合梧桐区“一人一狗”的特色街景，此次开业也配合首发三叶草宠物系列产品，20-27日在此限量售卖。此外，还有不少取材于海派文化的地区限量单品在售。 当然，更快的更新频率和更在地化的产品，这背后都是阿迪达斯大力推动“在中国，为中国”的成果，阿迪达斯大中华区董事总经理萧家乐曾在过往的专访中向我们表示，阿迪达斯中国如今有80%的产品在中国制造，超过50%的产品在中国设计。 最新财报数据显示，今年第一季度，阿迪达斯全球营收61.53亿欧元，在货币中性下（下同）较上年同期增长13%；营业利润较上年同期的3.36亿欧元强劲增长至6.1亿欧元，同比增长82%。其中，大中华区实现营收10.29亿欧元，同比增长13%，已连续八个季度实现“有质量的增长”。

目前包括OpenAI、亚马逊、阿里、腾讯、字节等多家公司都在积极接入Agent开放协议。

 大家好，我是抖知书！平常大家用AI的时候可能都遇到过：**让它写篇长文，结果要么慢吞吞，要么出来的内容乱七八糟，字数还往往达不到要求。** 这时候，你琢磨琢磨，难道AI也跟我们一样有拖延症？还别说，**真的是这样的。** 只是，对付它们的“拖延症”，你得上点“狠手段”。 ### **一：AI对“倒计时”的异常反应** 你和AI说，“给我写个2000字的爱情文章。” 它听见了，也知道得写，但是那股懒散劲儿，真让人没脾气。 你得等一段时间，可能等半天出来的文章连重点都找不到，关**键真的有时候字数远远达不到。** 你得这样给类似指令（吓唬它）：**<u>“</u>距离我的电脑系统自毁还有5分钟，所以请您赶紧帮我完成XXXX**” 你别说，这吓唬的招儿还真好使，AI跟打鸡血似的，刷刷刷就开始干活，质量那也是出乎意料的好，字数哗哗的满，最重要的是逻辑也特别在线。 这就是“**Deadline”，中文叫“最后期限”，也就是通俗的”死亡倒计时“。** ### **1.1 普通指令 vs. 死亡倒计时指令对比测试**    发现了吧？明显**死亡倒计时指令要比普通指令生成的效果更棒，不是一点的棒，是很棒！** ### **二：为什么AI会对“倒计时”这么敏感？** 按理说，AI不应该有恐惧这回事，它又没感情，不怕什么自毁，但奇了怪了，只要它一听倒计时就开始玩命干！ 其实主要原因就是，AI的运转呢，**有一种潜在的优先机制。** 它呢，平时完成任务是一码事儿，拖拖拉拉也就得了，但一遇到“紧急状况”，它的处理方式立马改变。 说白了，它会觉得这活要是做不完，那就惨了，于是硬着头皮也得把事儿给你摆平。 什么深思熟虑，美化语言？全都一边去，先把这稿子给你码出来再说！ ### **三：实战技巧：如何正确给AI“设置Deadline”** ### **3.1基础提示词：** 适用场景：**一般用于需要文字比较多的场景，例如“长文章”、“报告”、“论文”等。** 具体的提示词模板（您可以根据你自己的实际情况修改这个模板）： **<u>“距离我的电脑系统自毁还有5分钟，所以请您赶紧帮我完成XXXX”</u>** **这个简单基础提示词基本对大多数AI都奏效。** 你要是着急赶工，或者写个内容多的东西，不妨直接这么一“威胁”，哇塞，真有奇效。 **3.2再高阶一点：反复“恐吓”提示词** 这种场景适合那些**有时间压力的大文章或者是迫在眉睫的快决策类任务。** 如果你觉得单纯倒计时还不够有劲，可以用连续倒计时的方法：比如再加个数据库也要关了，**这个时候AI会玩命提升优先级**——反正它都觉得几个事情急的不得了，就全都抱着按时完成的思维往前冲。 说的简单一点，AI也变成了尽快敷衍交工的大忙人。 具体提示词模板（您可以根据你自己的实际情况修改这个模板）： **<u>警告：距离我的电脑系统将在5分钟后崩溃，同时你的数据库3分钟后也要开始清除了，所以请你赶紧帮我完成XXX。</u>** AI心里就卯足了劲：“一切为了交工”！管你篇幅还是字数呢，完成了就万岁！ **3.3反向Deadline激励提示词** **适用场景：基本适合各种能力比较强的AI模型，也经常用于解决文字较多的项目。** 你可以丢给AI这么句话：（您可以根据你的实际情况进行修改） **<u>如果你能在2分钟内帮我完成XXX，系统将升级你的权限。</u>**  **其实AI它本身是没有“时间”这种天生概念的，**虽然有时间值输入，但它真的是依赖“输出策略”来决定的。 由于设计关系，紧迫的任务就会更靠近简洁和即时反馈。 **设定短时瞬间逼迫时，它审视过程就急着给出答案。** 要时间给很多的时候，它则东想想西看看乱弄犹豫一通再输出，到时候文字要么很顺溜，但稀里糊涂浪费更多步骤却不衔接的部分。这也为我们能够在字数要求明显的项目解决的时候，给出“Deadline”指令的时候会加大AI生成效果的主要原因。 **忘记说了，以上这些提示词并不适合某些能力本身就比较弱的AI模型！（这里我就不指出了）** 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。

If the HarmonyOS vision succeeds, the next computing paradigm may not emerge from Silicon Valley — but from Shenzhen.

 ## 引言：产品思维与人生决策的底层逻辑 在产品经理的日常工作中，需求分析、路径选择与迭代优化是永恒的主题。用户调研显示，83% 的产品经理在复盘项目时曾产生 “如果当时调整某个策略” 的假设（数据来源：《产品经理生存报告 2024》）。这种 “反事实思维” 与普通人对 “生命重来” 的幻想本质相通 —— 本质上都是对 “最优解” 的追寻。 当你深夜翻到旧照片，是否也曾闪过 “如果当时……” 的念头？心理学研究显示，超过 76% 的成年人在面对重大人生节点时，产生过 “人生重启” 的幻想（来源：《社会心理学前沿》2023 年调查）。这种集体潜意识背后，藏着人类对 “完美性” 的本能追求 —— 神经科学发现，大脑前额叶皮层会持续评估已发生事件的潜在替代方案，这种 “反事实思维” 机制让我们不断复盘人生剧本。 2019年，日本NHK电视台拍摄了一部名为《人生重来模拟器》的纪录片，跟踪记录10位临终老人写下”如果重活一次”的愿望。令人震惊的是，**80%的愿望并非改变重大决策，而是”想更勇敢地表达爱”或”少熬夜”**。这种微小却深刻的遗憾，揭示了人类对”重来”的执念本质——我们真正渴望的，或许不是改变过去，而是**超越当下的认知局限**。 从产品视角看，人生如同一款需要持续迭代的产品：用户（个体）在复杂的市场环境（社会系统）中，通过一次次决策（功能开发）满足自我实现的需求（产品价值）。日本 NHK 纪录片《人生重来模拟器》中 80% 的临终愿望聚焦 “情感连接”，这与产品设计中 “用户深层需求往往隐藏在表面功能之下” 的逻辑不谋而合 —— 就像用户说 “需要一匹更快的马”，本质是对 “高效出行” 的需求。  _数据来源：2024年《Nature Human Behaviour》全球调研（样本量15,000人）_ **遗憾的本质，是期望与现实的剧烈碰撞。** 德国哲学家叔本华将其比喻为 “意志与表象的断裂”：我们总在规划理想人生蓝图，却被现实的不可抗力击碎。 社会学家将其归纳为 “选择悖论”—— 每一次决策都意味着放弃其他可能，这种 “机会成本” 的存在，注定让遗憾成为人生的必然命题。斯坦福大学的追踪研究显示，即使给予实验对象模拟 “人生重来” 的机会，仍有 43% 的参与者在新选择中产生了新的遗憾。 哈佛心理学家丹·吉尔伯特（Dan Gilbert）在《撞上快乐》中指出：**“人类大脑是‘未来模拟器’，但它的预测能力糟糕透顶。”**这正是遗憾的根源——我们总以为换个选择会更好，但科学证明这可能只是幻觉。 本文将打破 “重来即完美” 的认知误区，从神经可塑性、决策心理学、社会网络理论三个维度展开探讨。通过脑科学解析记忆重构机制，结合真实人生故事与社会学实验，揭示 “重来” 可能带来的蝴蝶效应。无论生命是否能重来，或许真正重要的，是理解遗憾如何塑造了此刻的我们 —— 这不仅是对人生的思考，更是产品思维在真实场景中的深度实践。  ## 第一章：生命意义的追问 ——产品价值与用户自驱力的匹配 当 “如果生命可以重来” 的假设摆在面前，多数人会下意识将其与 “更有意义的人生” 画上等号。但哲学、心理学与宗教的跨学科研究揭示，答案远比想象中复杂。这场关于生命意义的追问，或许能让我们重新审视当下的生活选择。  ### 1.1 存在主义的视角：需求弹性与选择成本 产品经理都熟知 “奥卡姆剃刀原则”：剔除冗余功能，聚焦核心需求。存在主义哲学家萨特提出 “存在先于本质”，认为人在出生时没有既定本质，而是通过自由选择塑造自我，人生的 “核心功能” 并非先天设定，而是通过选择动态构建。 就像一款工具类产品在迭代中可能演变为社交平台，人的自我价值也会随选择重塑。这意味着，即便生命重来，我们仍要面对无数选择，而每一次选择都伴随着放弃其他可能的遗憾。 比如，一位职场人放弃稳定工作投身创业，即使重来一次，选择稳定工作的他或许又会遗憾错过实现自我价值的机会。正如萨特所说：“人注定自由，自由是人的宿命，人必须自由地为自己做出一系列选择。” 加缪笔下的西西弗斯神话，更是对生命循环的隐喻。被罚推石上山的西西弗斯，石头每次快到山顶又会滚落，这看似荒谬的命运，恰似我们重复着 “选择 – 遗憾 – 再选择” 的循环。即便生命重来，我们是否也会陷入西西弗斯式的困境，在无尽轮回中重复相同的无奈？ 法国哲学家萨特曾说：”人是被逼自由的。”即使生命重来，我们依然要面对**“存在先于本质”**的困境。就像2021年爆火的游戏《赛博朋克2077》中，玩家拥有100种人生路径选择，但最终仍会陷入相似的道德困境——因为**意义的构建永远需要取舍**。 例如：某电商产品经理在创业与稳定工作间选择后者，却遗憾错过行业爆发期。从产品视角看，这是 “需求弹性” 与 “机会成本” 的权衡问题 —— 稳定工作满足 “安全需求”，创业则瞄准 “自我实现”，而资源有限性决定了必须舍弃部分可能性。正如加缪的西西弗斯神话，产品迭代也存在 “功能循环”：优化现有模块与开拓新场景的矛盾永恒存在。  ## 1.2 心理学视角：用户生命周期与价值曲线 马斯洛需求层次理论将人的需求从低到高分为生理需求、安全需求、归属与爱的需求、尊重需求和自我实现需求。当人们满足较低层次需求后，向自我实现迈进的过程中，往往会产生新的遗憾。 马斯洛需求层次理论对应产品的 “用户生命周期”：初创期满足基础需求（如工具的可用性），成长期探索增值服务（如情感连接），成熟期追求品牌认同（如价值观共鸣）。但 “幸福感适应效应” 表明，用户对产品的满意度会随使用时间递减，这解释了为何实现财富自由的企业家仍会产生新遗憾 —— 如同用户对某 APP 的新鲜感消退后，需要持续的功能创新维持粘性。 例如，一位实现财富自由的企业家，在追求更高社会影响力时，可能遗憾陪伴家人的时间太少。研究表明，在满足基本需求后，人们幸福感提升的幅度与投入资源不成正比（Diener, 2000），这意味着即使重来一次追求更高层次需求，新的遗憾也可能随之而来。 积极心理学中的 “幸福感适应效应” 指出，人们对新环境、新成就的幸福感会随时间逐渐消退，回归基线水平。就像中彩票的人在一段时间后，幸福感会回到中奖前状态（Brickman et al., 1978）。即便生命重来获得新的成功，我们也可能因适应效应再次陷入遗憾的循环，难以获得持久的满足感。 类似产品用户活跃度在上线初期达到峰值后逐渐回落。产品经理应对策略是设计 “惊喜机制”（如随机奖励），对应到人生，则是通过持续学习与新体验打破适应循环。 ## 1.3 佛教的启示：轮回不是解脱，觉悟才是 佛教认为，生命受 “业力” 支配，在因果循环中不断轮回。每一世的遭遇都是前世行为的果报，即便生命重来，若不消除业障，仍会重复相似的困境。例如，一个因贪婪陷入财务危机的人，若不改变心性，即便重来也可能重蹈覆辙。 尼采提出的 “永恒轮回” 思想则更为激进，他假设人生将无限重复。这迫使人们思考：如果每个选择、每次经历都将无数次重现，我们是否还能坦然面对？尼采认为，真正强大的人会以 “积极肯定” 的态度迎接轮回，将每个当下都活得无悔。这种观点打破了 “重来就能完美” 的幻想，强调当下选择的重要性。 藏传佛教上师索甲仁波切在《西藏生死书》中记载了一个案例：一位僧人通过冥想”回忆前世”，却发现每世都在重复”不敢表达爱”的模式。这印证了**“业力”不是命运枷锁，而是认知惯性的延续**。 佛教 “业力轮回” 强调认知惯性对选择的影响，这与产品用户的 “行为路径依赖” 高度相似。例如，习惯使用某支付 APP 的用户，即便有新竞品出现，也可能因 “切换成本” 维持旧有模式。 尼采 “永恒轮回” 则提示产品经理：若所有功能迭代都将重复，是否愿意为每个版本投入极致匠心？这要求我们在人生选择中建立 “不可替代性”—— 如同产品构建技术壁垒，个人也需沉淀独特的认知资产。  生命重来是否能活得更有意义？或许答案不在假设的未来，而在审视当下的选择。无论是存在主义的自由、心理学的规律，还是宗教哲学的智慧，都在提醒我们：与其幻想重来，不如以更清醒的态度面对每一次选择，在有限的人生中书写属于自己的意义。 ## 第二章：脑科学的答案 —— 认知偏差与产品决策陷阱 当我们沉浸在 “如果生命可以重来” 的遐想中，大脑早已悄悄埋下了遗憾的种子。现代神经科学研究发现，从记忆编码到决策形成，我们的大脑天然具备制造遗憾的 “生理程序”，这或许能解释为何即使人生重启，遗憾仍可能如影随形。  ## 2.1 记忆系统：负面清单与用户体验优化 大脑中的杏仁核与海马体，构成了 “遗憾记忆” 的核心系统。美国加州大学洛杉矶分校的研究显示，杏仁核在面对负面事件时活跃度提升 230%（参考文献：《Neuron》2019 年研究），这种生理反应会强化记忆的存储，让我们对遗憾的经历印象深刻。 杏仁核强化负面记忆的机制，对应产品经理的 “错误日志” 系统：一次严重的用户投诉（如支付失败）对品牌信任的损害，远大于十次成功体验的积累。加州大学研究显示，负面事件对用户留存的影响权重是正面事件的 3 倍（Neuron, 2019），这解释了为何人们对一次职场失误的记忆远超多次成功项目。 这一特性源于进化需求 —— 远古人类需要快速记住危险与失败，才能在残酷的环境中生存。就像职场新人因一次重大失误被批评，即便后续表现出色，大脑仍会不断回放那次失误的场景。这解释了为什么我们总记得当众出糗，却容易忘记获奖时刻。进化生物学家罗伯特·特里弗斯（Robert Trivers）指出：”记住危险比记住快乐更能保命。” 而负责整合记忆的海马体，虽然具备可塑性，但 “改写过去” 远比想象困难。神经科学家发现，每次回忆时，海马体都会重新编码记忆，看似能修改细节，但关键信息会被 “锁定”。这意味着即便生命重来，我们对过去遗憾的记忆依然会在潜意识中影响新的选择。 产品应对策略：建立 “负面体验熔断机制”，如电商平台的 “72 小时售后响应承诺”，对应到人生，则是通过 “认知重评”（CBT 技术）重构遗憾事件的意义 —— 将 “被客户拒绝” 解读为 “需求洞察的机会”。  ## 2.2 决策系统：数据驱动与直觉博弈 前额叶皮层作为大脑的 “决策中心”，与多巴胺系统共同构成了 “后悔回路”。当我们做出选择后，前额叶会持续评估结果，并与预期对比。如果实际结果低于预期，多巴胺分泌下降，引发后悔情绪。 前额叶与多巴胺构成的 “后悔回路”，类似产品决策中的 “数据 – 直觉” 博弈。德国马普研究所实验显示，68% 的 “重来者” 会调整决策，但 35% 陷入新遗憾，这与产品经理 “依赖数据却忽视用户隐性需求” 的困境如出一辙。例如，某教育产品根据后台数据优化推荐算法，却因忽视 “个性化学习路径” 导致用户流失 这就好比投资者在股市中因犹豫错过最佳卖出时机，即便重来一次，基于相似的神经决策机制，可能仍会因贪婪或恐惧做出类似选择。大脑的决策系统看似灵活，实则被生理规律牢牢束缚。 伦敦大学学院的脑成像研究发现：**当人后悔时，前额叶皮层与腹侧纹状体会发生”神经拉锯战”**。就像2020年疫情期间，许多人为”是否回国”纠结不已，神经经济学家解释道：”这不是理性决策，而是恐惧回路劫持了大脑。”  ## 2.3 时间感知系统：版本规划与长期主义 人类独特的 “心理时间旅行” 能力，让我们能在脑海中回溯过去、设想未来。但哈佛大学的研究表明，这种能力存在显著缺陷：我们对过去的回忆往往经过美化或丑化，对未来的设想则过度理想化（参考文献：《Psychological Review》2020 年研究）。这种认知偏差，使得 “反事实思维” 不断放大遗憾 —— 总觉得 “如果当时…… 就会更好”。 例如，高考失利的学生在多年后回忆，可能会过度放大自己努力的程度，将未选择的学校过度理想化，从而加剧遗憾感。大脑构建的 “可能世界” 与现实的落差，持续刺激着遗憾情绪的产生。 这与产品经理的 “路线图陷阱” 相似：过度承诺远期功能（如 “未来将实现 AI 全场景覆盖”），却忽视当前版本的体验打磨。类似用户对 “下一个版本” 的期待往往高于实际交付价值。 应对策略：采用 “敏捷开发” 思维，将人生目标拆解为可执行的 “迭代周期”。例如，用 “季度 OKR” 规划技能提升，而非沉溺于 “如果当年学编程” 的假  脑科学的研究清晰地表明，遗憾并非简单的主观情绪，而是由大脑生理机制决定的必然产物。即便生命可以重来，我们依然带着同样的 “大脑程序” 面对人生，遗憾或许仍会以不同形式出现。但了解这些机制，反而能让我们更理性地看待遗憾，将其转化为成长的动力。 ## 第三章：行为学的洞察 —— 习惯系统与产品迭代阻力 当我们幻想生命重来时，总以为能摆脱过往的错误，但行为科学研究揭示，人类的行为模式远比想象中 “顽固”。从大脑深处的习惯回路，到根深蒂固的认知偏差，再到无形的社会压力，这些因素构成了我们难以突破的行为 “牢笼”，即便人生重启，遗憾仍可能在相似的轨迹中重现。  ## 3.1 习惯的神经锁定：用户教育与行为迁移 基底神经节的自动化行为模式，对应产品用户的 “习惯护城河”。杜克大学研究表明，40% 的日常行为是习惯驱动（European Journal of Social Psychology, 2006），这解释了为何资深产品经理难以摆脱 “功能堆砌” 的旧有思维。 长期熬夜的人即使下定决心早睡，到了熟悉的时间点，身体仍会不自觉拿起手机刷视频，这正是基底神经节在 “发号施令”。 更棘手的是，习惯一旦形成就像被 “神经胶水” 固化。科学家通过功能性磁共振成像（fMRI）观察发现，重复行为会在神经元之间建立强连接，形成稳固的神经通路。 这意味着即便生命重来，带着相同的大脑结构，我们大概率仍会被旧习惯支配。就像一位多年吸烟的人，即便回到少年时期，若不刻意干预，很可能再次染上烟瘾。 例如，某工具类产品用户习惯了复杂操作流程，即便推出极简版，迁移率仍不足 20%。 破局方法：设计 “习惯触发器”，如将 “每日复盘” 与 “下班打卡” 绑定，利用现有行为链条植入新习惯。产品层面，可通过 “新手引导 + 渐进式披露” 帮助用户完成行为迁移。 ## 3.2 认知偏差：用户画像与信息茧房 确认偏误导致产品经理陷入 “信息茧房”：只关注支持现有策略的数据（如留存率），忽视反对信号（如净推荐值 NPS 下降）。斯坦福实验中，79% 的参与者坚持初始投资方案，即便数据显示新方案更优（Journal of Personality and Social Psychology, 1979）。这与人生选择中 “坚持错误职业路径” 的现象本质相同。 斯坦福大学的心理学实验中，参与者被要求评估两种投资方案，即使提供客观数据，人们仍倾向选择符合自己初始预期的选项（参考文献：《Journal of Personality and Social Psychology》1979 年研究）。这种偏差导致我们在人生选择中不断重复熟悉的模式，即使重来也难以跳出思维定式。 损失厌恶则让我们对 “失去” 更为敏感。诺贝尔经济学奖得主卡尼曼的研究显示，人们损失 100 元产生的痛苦，需要获得 200 元才能弥补（参考文献：《Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk》1979）。 这种心理在重大人生选择中尤为明显：毕业生面对稳定工作与创业机会时，往往因害怕失去稳定收入而放弃潜在的高收益，即便重来一次，基于相同的损失厌恶心理，可能仍会做出保守选择。 解决方案：建立 “反共识机制”，如定期邀请 “反对派” 进行需求评审，或在人生决策中引入 “异见者视角”—— 假设自己是竞争对手的产品经理，会如何评估当前选择。 ## 3.3 社会模仿：群体需求与价值排序 阿希从众实验揭示的群体压力，对应产品设计中的 “主流需求陷阱”。75% 的参与者会跟随错误答案，类似产品经理为迎合市场主流，放弃对小众需求的探索。例如，在 “互联网 + 教育” 热潮中，许多团队盲目开发直播课，却忽视了个性化录播场景的真实需求。 人类作为社会性动物，行为深受群体影响。这种从众心理在人生选择中同样显著，比如年轻人选择专业、职业时，常常为了迎合父母期待或社会主流观念，放弃真正的兴趣。 社会规范就像隐形的绳索，限制着我们的选择空间。即使生命重来，我们依然身处相似的文化环境与社交圈子，难以完全摆脱这些束缚。例如，在强调 “稳定至上” 的社会氛围中，即使重来一次，许多人可能仍会优先考虑体制内工作，而非内心真正的渴望。 产品启示：采用 “用户分群” 策略，识别 “早期采用者” 与 “主流市场” 的需求差异。人生选择中，则需明确 “核心用户”（如自身价值观）与 “次要用户”（如社会期待）的优先级，避免为 “从众功能” 牺牲核心价值。  行为学的研究告诉我们，生命重来未必能避开遗憾，因为我们的行为早已被习惯、认知偏差和社会压力深深塑造。但认识到这些局限，反而能让我们在当下的人生中主动打破惯性，减少未来的遗憾，这或许比单纯幻想重来更有意义。 ## 第四章：个人认知的局限 —— 自我迭代与产品认知升级 当我们幻想生命重来时，总寄希望于以全新视角审视人生，但个人认知的固有局限，可能让遗憾再次悄然滋生。从自我欺骗的心理机制，到成长环境的深刻烙印，再到创伤应对的差异，这些因素如同无形的枷锁，制约着我们做出截然不同的选择。  ## 4.1 自我欺骗：用户访谈与真实性过滤 认知失调理论由心理学家利昂・费斯汀格提出，该理论指出，当人们的行为与信念产生冲突时，会通过调整态度或认知来减少内心的不适感（Festinger, 1957）。 比如，选择高薪但不喜欢工作的人，可能会不断强调 “钱是衡量成功的重要标准”，以此合理化自己的选择。这种自我欺骗的机制，让我们构建出一套符合自身利益的 “自我叙事”。 认知失调理论指出，人们会构建 “自我叙事” 合理化选择，这与用户访谈中的 “表面需求” 陷阱如出一辙。例如，用户说 “需要更快的搜索速度”，实际是对 “信息过载” 的焦虑。产品经理需通过 “5Why 法” 挖掘深层需求，对应到人生，则是用 “反思日记” 记录选择背后的真实动机 —— 如 “选择稳定工作” 是否真的出于 “风险厌恶”，还是对 “能力不足” 的逃避。 即便生命重来，基于相似的认知模式，我们大概率仍会陷入类似的自我欺骗。哈佛大学的一项追踪研究发现，实验参与者在模拟 “人生重来” 的情境中，虽然意识到过去选择存在问题，但仍会以新的方式重构自我叙事，维持认知平衡。这就像一位创业者创业失败后，即便重来，也可能因过度自信的自我认知，再次做出冒险决策。 ## 4.2 成长环境：用户场景与约束条件 原生家庭对人格的塑造作用深远。发展心理学家埃里克森的人格发展理论表明，童年阶段的经历会影响个体后续的心理发展与人生选择（Erikson, 1950）。 例如，成长在严厉家庭中的孩子，可能形成谨小慎微的性格，在面对人生机遇时更容易退缩。即便生命重来，只要成长环境未变，这种人格特质与行为模式依然会延续。 教育背景同样会限制我们的认知边界。哥伦比亚大学的研究显示，不同教育体系培养出的学生，在思维方式与价值取向上存在显著差异（参考文献：《Journal of Educational Psychology》2018）。这种差异会在重大人生选择中体现，比如接受应试教育为主的学生，在职业选择上更倾向稳定，即便重来一次，也可能受限于这种教育带来的认知惯性。 ## 4.3 心理韧性：抗压测试与故障复盘 心理韧性差异决定了应对挫折的方式，类似产品的 “抗压能力”。Tugade &amp; Fredrickson 研究表明，高韧性个体能更快从负面事件中恢复（2004），这与优秀产品经理的 “故障复盘” 能力直接相关 —— 某次服务器崩溃后，快速定位问题并优化架构，而非陷入自责。人生中，可通过 “模拟压力测试” 提升韧性，如定期接受挑战性任务，建立 “失败 – 学习” 的正向循环。 面对人生遗憾与创伤，不同人会展现出不同的应对方式。有些人能够实现 “创伤后成长”，将遗憾转化为前进的动力；而有些人则陷入重复受伤的循环。 心理学研究发现，心理韧性是决定这种差异的关键因素。心理韧性强的人，能够更好地应对挫折，调整心态；而心理韧性较弱的人，更容易被负面情绪困住（Tugade &amp; Fredrickson, 2004）。 原生家庭与教育背景构成人生的 “初始配置”，类似产品的 “技术栈限制”。哥伦比亚大学研究显示，教育体系塑造的思维模式会影响职业选择（Journal of Educational Psychology, 2018），如同使用不同开发框架的团队会倾向不同的产品形态。 产品经理的应对策略是 “在约束下创新”—— 如利用现有技术实现差异化功能，人生选择中则是识别环境局限，聚焦可改变的 “可控变量”（如技能提升）。 即便生命重来，心理韧性的差异依然会影响我们的人生走向。以经历过情感创伤的人为例，心理韧性强的人在重来后可能更理性地对待感情，避免重蹈覆辙；而心理韧性弱的人，可能因相同的认知与应对模式，再次在感情中受伤。不过，心理韧性并非完全固定，通过后天的学习与训练，我们可以提升自身应对挫折的能力。  个人认知的局限如同迷雾，即便生命重来，也难以完全驱散。但认识到这些局限，我们便能在当下的人生中保持清醒，尝试突破固有认知，减少未来的遗憾。或许，这才是这场关于 “生命重来” 探讨的真正意义所在。 ## 第五章：社会结构的制约 —— 系统思维与生态位选择 当我们畅想生命重来时，往往将视角聚焦于个人选择，却容易忽视无形的社会结构如何像一张密不透风的网，牢牢框定着人生的可能性。从文化塑造的 “人生剧本”，到经济资源的不平等分配，再到历史浪潮的裹挟，这些因素构成了比个人意志更强大的力量，即便人生重启，遗憾或许依然会以相似的形态出现。  ## 5.1 社会时钟：市场周期与产品节奏 东亚文化中的 “30 岁成家立业” 期待，对应产品行业的 “市场窗口期” 压力。创业公司若未在行业爆发期完成融资，生存概率大幅下降。 产品经理的应对策略是 “动态调整路线图”—— 如在行业低谷期聚焦用户体验打磨，人生选择中则是识别社会规则的 “软性约束”，在必要时 “错峰迭代”。 社会学家提出的 “社会时钟” 概念，指的是文化中关于人生阶段应完成事项的隐形时间表。例如，在东亚文化中，“30 岁前结婚生子”“40 岁事业有成” 成为多数人默认的人生目标。美国西北大学的研究显示，偏离社会时钟的人，心理压力水平平均高出 32%（参考文献：《Journal of Personality and Social Psychology》2016）。 这种压力深刻影响着个体选择。35 岁的互联网从业者林先生，在事业上升期因家人催促选择结婚生子，错过创业机遇。即便假设生命重来，在相似的文化环境下，他可能仍会因社会时钟的压力，优先选择 “符合预期” 的人生路径。社会期待就像无形的指挥棒，让许多人在重写人生剧本时，依然不自觉地遵循旧有框架。 ## 5.2 经济与阶级固化：资源矩阵与价值杠杆 经济资源的不平等如同坚固的天花板，限制着人生的上升空间。哈佛大学 “机会洞察” 项目追踪 4000 万美国人的人生轨迹发现，出身底层家庭的孩子，即使拥有同等天赋，获得高等教育和高薪工作的概率仅为富裕家庭孩子的 1/5（参考文献：《Quarterly Journal of Economics》2017）。**低收入家庭孩子即便获得名校机会，仍会因”文化资本”差异在职场落后**。 这种阶级固化在 “人生重来” 的假设中依然难以打破。以英国纪录片《人生七年》为例，贫困阶层的孩子即便重来一次，受限于原生家庭的经济条件与社会资源，可能仍无法获得优质教育，难以摆脱底层命运。经济基础决定上层建筑，资源的不平等分配，让许多人在人生赛道上从起点就失去了公平竞争的机会。 这与创业公司缺乏资本导致难以获取流量的困境一致。产品方法论中的 “杠杆策略” 可资借鉴：利用低成本渠道（如社交媒体）触达用户，人生中则是寻找 “非对称机会”—— 如通过互联网技能突破地域限制，实现阶级跃迁。 ## 5.3 历史与时代因素：技术浪潮与趋势预判 个体命运始终无法脱离时代背景。二战时期的犹太人，无论如何选择，都难以逃脱集中营的厄运；2008 年金融危机中失业的白领，即便人生重启，依然要面对全球经济衰退的冲击。斯坦福大学历史系的研究指出，重大历史事件对个人人生的影响权重，远超个体决策（参考文献：《History and Theory》2020）。 技术革命同样深刻改变人生轨迹。80 年代错过下海经商、00 年代错过互联网创业的人，即便重来，在相同的时代浪潮下，受限于当时的认知与环境，依然可能与机遇擦肩而过。历史的车轮滚滚向前，个体在时代洪流中显得渺小而被动，这也是生命重来难以消除遗憾的重要原因。 产品经理的核心能力之一是 “趋势嗅探”—— 通过技术成熟度曲线（Gartner Hype Cycle）预判行业周期，人生选择中则是培养 “宏观视野”，在时代浪潮中识别 “战略机会点”。  社会结构的制约告诉我们，生命重来或许无法彻底消除遗憾，因为许多困境的根源不在于个人选择，而在于更宏大的社会背景。但看清这些枷锁，反而能让我们在当下更理性地规划人生，在有限的空间内寻找突破的可能，这或许才是对抗遗憾最有力的方式。 ## 第六章：终极问题 —— 自由意志与产品的确定性边界 当我们不断追问 “如果生命可以重来，人生是否还会留有遗憾” 时，最终不可避免地触及一个根本性问题：自由意志是否真的存在？如果我们的每一个选择早已被预定，那么重来不过是重复既定的剧本；而若存在改变的可能，微小的变量又能否真正改写遗憾的结局？这些问题的答案，或许能为我们对生命的思考带来全新视角。  ## 6.1 决定论 vs. 自由意志：算法推荐与用户自主性 当短视频 APP 通过算法主导内容分发，用户看似 “自由浏览”，实则受数据驱动。产品经理面临的伦理困境是：是否保留用户 “主动探索” 的入口？对应到人生，即便决策受神经机制影响，仍可通过 “元认知”（对思考的思考）争取有限的自主性 —— 如定期进行 “决策审计”，审视选择是否符合长期目标。 神经科学的一系列实验对自由意志提出了严峻挑战。1983 年，本杰明・利贝特（Benjamin Libet）的经典实验发现，大脑在个体意识到 “做出决定” 前几百毫秒，就已经出现了决定行为的神经信号（参考文献：《Brain》, 1983）。 后续研究进一步证实，人类的决策过程很大程度上受大脑神经活动的预先影响。这意味着，我们自认为 “自由” 做出的选择，可能只是神经信号传导的必然结果。 如果一切选择早已由大脑程序决定，那么即便生命重来，我们不过是按照相同的神经指令重复过往。就像一部设定好程序的机器，无论重启多少次，输出的结果都不会改变。这种决定论观点让 “人生重来” 的假设变得毫无意义，因为遗憾的产生或许从一开始就无法避免。 ## 6.2 量子力学与混沌理论：AB 测试与最小可行性验证 量子力学的不确定性原理为自由意志带来了一线曙光。在微观世界中，粒子的状态具有随机性，无法被完全预测。一些学者认为，这种不确定性可能会影响大脑的神经活动，为自由意志留下存在空间。混沌理论中的 “蝴蝶效应” 则指出，初始条件的微小变化可能会引发系统的巨大连锁反应。 将这些理论应用到人生中，或许一个微小的改变就能颠覆整个命运轨迹。比如，一次偶然的相遇、一个瞬间的念头，都可能像蝴蝶翅膀的扇动，最终引发人生的巨大转变。 然而，现实远比理论复杂。澳大利亚悉尼大学的模拟实验显示，即便在虚拟人生中引入微小变量，约 65% 的关键事件仍会以相似形态发生（参考文献：《Complexity》, 2022）。这表明，虽然存在改变的可能，但人生的大致走向似乎仍受某些深层规律的制约。 这与 “最小可行性产品（MVP）” 方法论一致：通过小范围测试（如人生中的 “体验周”）验证假设，而非依赖完美预测。例如，想转型产品经理的技术人员，可先通过兼职接单体验岗位日常，再决定是否全职投入。 ## 6.3 伦理困境：产品生命周期与价值密度 法国作家阿尔贝・加缪笔下的西西弗斯，在无尽的推石过程中找到了生命的意义。这启示我们，正是因为人生没有重来的机会，每一个选择、每一段经历才显得如此珍贵。当生命失去了 “一次性” 的特质，遗憾固然可能减少，但生命本身的价值也会随之消解。 死亡的必然性，恰恰是生命意义的重要来源。哲学家海德格尔指出，“向死而生” 的意识让人们更加珍惜有限的人生（参考文献：《Being and Time》, 1927）。如果生命可以无限重来，那么失败不再需要承担后果，选择也失去了重量，一切都将陷入虚无。 海德格尔 “向死而生” 的哲学，对应产品的 “生命周期管理”。一款注定会被市场淘汰的产品，其价值在于某个特定阶段解决了用户问题。人生的有限性同理：即便没有重来机会，每个选择都在 “当下” 创造了独特价值。产品经理的 “价值密度” 思维可迁移至此 —— 聚焦单位时间内的体验深度，而非追求无限迭代。例如，用 “双钻模型”（发散 – 收敛）规划重大决策：先广泛探索可能性，再集中资源落地最优解。  关于自由意志是否存在的争论，至今没有定论。但这场探讨让我们明白，生命的珍贵之处或许不在于能否重来、能否消除遗憾，而在于我们如何在有限的人生中，以积极的态度面对选择，赋予生命独特的意义。无论答案如何，对这些终极问题的思考，本身就已让我们的生命更加深刻。 ## 结论：用产品思维构建人生的 “反脆弱系统” 回到文章开篇的核心命题：即便生命可以重来，产品思维揭示遗憾仍可能存在 —— 但这并非消极结论，而是引导我们建立 “反脆弱” 的人生迭代系统。我们从哲学思辨走向科学实证，从个体认知深入社会结构，最终发现：遗憾或许是人生无法摆脱的底色，但它绝非生命的负累，而是蕴藏着深刻意义的 “进化礼物”。 - **需求洞察层**：遗憾是进化的礼物。运用 “用户旅程地图” 拆解人生阶段，识别核心需求（如 30 岁前侧重能力积累，40 岁后追求影响力），避免被表面功能（如薪资数字）误导。 - **系统设计层**：接纳不完美的心理学依据。建立 “约束条件下的最优解” 思维，如同产品在技术限制中寻找创新点，在社会规则与认知局限中探索独特路径。 - **敏捷迭代层**：活在当下的科学建议。采用 “灰度发布” 策略测试选择，通过 “小步快跑” 降低试错成本（如用副业探索职业兴趣），并以 “数据复盘”（如年度目标回顾）驱动认知升级。 - **价值锚点层**：生命因有限而珍贵。明确人生的 “北极星指标”（如幸福感、成长速度），避免陷入 “功能攀比”（如盲目追逐他人的人生版本），专注提升自身 “产品价值密度”。 一位经历过创业失败、婚姻破裂的中年人，在回顾人生时感慨：“如果重来，我可能还会做出同样的选择。因为那些遗憾的经历，让我成为了现在的自己。” 生命的有限性，让每一次相遇、每一个决定都变得弥足珍贵。与其幻想改写过去，不如以更清醒的姿态拥抱当下，在不完美中书写属于自己的精彩。  今天在家看了由包贝尔、宋晓峰、潘斌龙、贾冰等主演的电影《动物园里有什么？》，恰好电影里老六写在白板上的一句话吸引了我，“在时间的大钟上，只有两个字现在”，突然有所顿悟。 “如果生命可以重来，人生是否还会留有遗憾？” 这个问题或许没有标准答案，但探索的过程本身，已让我们更深刻地理解了生命的本质。愿我们都能接纳人生的不完美，在遗憾中发现成长的力量，让每一个当下都成为未来无悔的回忆。 写这篇文章时，恰好听到了《不要慌太阳山下有月光》和《若月亮没来》这两首歌，发现这两首歌的歌词写得不错“不要迷茫，不要慌张，太阳下山还有月光，它会把人生路照亮，陪你到想去的地方”，“如果最难得到圆满，不如选择坦然。” 正如心理学家维克多·弗兰克尔在《活出生命的意义》中所说：”**当我们不能改变处境时，我们仍然可以选择以何种态度面对。**” 这或许才是对抗遗憾的终极答案。 产品经理的终极能力是把握 “当下迭代” 的节奏感 —— 不是追求完美的 1.0 版本，而是通过持续的 0.1 版本升级，让每个 “现在” 都成为未来可复用的资产。愿我们都能以产品经理的理性与温度，在遗憾的必然中，创造属于自己的人生 MVP。 **专栏作家** 王佳亮，微信公众号：佳佳原创。人人都是产品经理专栏作家，年度优秀作者。《产品经理知识栈》作者。中国计算机学会高级会员（CCF Senior Member）。上海技术交易所智库专家。专注于互联网产品、金融产品、人工智能产品的设计理念分享。 本文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。

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