当前，特斯拉在美国有着价值2亿美元的Cybertruck库存，这意味着这款电动卡车的销售遇到了巨大的困难。特斯拉在大约一年半之前开始大规模生产Cybertruck，如今该车型的产量已经提升，然而库存量也在快速累积。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0124/618452327e7760b.png) 去年，特斯拉还可以将Cybertruck销量不佳的原因归咎于产能不足、Foundation Series版本价格较高，以及无法享受7，500美元的联邦税收抵免等因素。然而进入2025年之后，这些因素都已不再存在。 目前Cybertruck的销量依然不佳，该公司甚至不得不限制产量，以避免库存量快速增长。 今年3月份，问题变得更加棘手了。该公司此前宣布，将召回此前生产的所有Cybertruck，原因是车身上的一处饰条可能脱落。在生产层面，该问题已于3月21日修复，但特斯拉仍需对已交付给客户的Cybertruck进行维修。 与此同时，特斯拉的Cybertruck库存达到了前所未有的水平，现有近2，400辆新车库存待售，这些车辆的总价值在2亿美元左右。 据报道，由于特斯拉在销售新款Cybertruck方面遇到困难，该公司目前不接受消费者将Cybertruck作为置换车辆。许多车主尝试用Cybertruck置换新车，但被告知特斯拉暂时不接受该车型的置换。 由于特斯拉不接受Cybertruck作为置换，其他二手车商也对购买该车持谨慎态度。二手车商通常会给潜在卖家提供较低的报价，并等待价格稳定下来。 一些送修时间较长的车主也在尝试让特斯拉回收他们的Cybertruck，但该公司表示，车主必须要走法律流程才能要求公司回收车辆。 特斯拉不愿回收客户的Cybertruck的做法也不足为奇，因为该车型的价格正快速下跌。当前，二手Cybertruck的价格同比下降了55%，过去三个月中下降了13%，过去一个月中下降了6%。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489980.htm)

埃隆-马斯克在威斯康星州最高法院的一场选举中投入巨资，但最终以失败告终。一位自由派法官赢得了胜利，这可能会损害这位亿万富翁的政治影响力，并引发共和党内部一些人的担忧，即选民如何看待总统特朗普（Trump）新政府头几个月的表现。  威斯康星州的这场竞选是周二举行的最重要的选举，而与此同时，共和党人在佛罗里达州的两场众议院特别选举中获胜。这两场竞选所在的国会选区传统上都是深红选区（即共和党占据绝对优势），但结果比预期要接近。 这场州最高法院的竞选从技术上讲是一场无党派选举，但轻松创下了美国司法竞选的支出纪录。这场竞选在很大程度上受到全国关注，并成为对特朗普第二个总统任期的第一次重大选举考验。 去年11月大选中，特朗普在威斯康星州获胜的优势最为微弱，当前这场竞选受到密切关注，因其体现出摇摆州的选民如何看待特朗普就职以来的10周表现，以及马斯克未来对共和党人来说是政治资产还是包袱。  自由派法官苏珊-克劳福德（Susan Crawford）的胜利表明，人们对特朗普和马斯克存在抵触情绪，这将为民主党人提供全国性的能量，他们一直在努力寻找一个成功的信息来对抗总统。 这将对该州堕胎权和工会组织的命运产生重大影响。这也可能影响共和党控制的两个国会选区的边界地图，民主党人希望挑战这两个选区，这可能对该党希望在2026年赢得众议院控制权的努力至关重要。 马斯克以及与他有关联的团体至少花费了2000万美元，他已经成为这场竞选的中心人物，在选举前一周出现在该州，并向两名选民发放了100万美元的支票。 马斯克周日前往威斯康星州，向两名参加抽奖的选民各发放了100万美元的支票，此前马斯克为签署了反对“激进法官”请愿书的威斯康星州选民举办了抽奖活动。这位[特斯拉](https://stock.finance.sina.com.cn/usstock/quotes/TSLA.html)和SpaceX的首席执行官是这场竞选最大的捐助者，他也是特朗普政府效率部的负责人。 预计威斯康星州这场竞选的总支出将接近1亿美元。之前的全国司法选举支出记录是在威斯康星州2023年的最高法院竞选中创下的，当时总共花费了5500万美元，在一位自由派候选人以11个百分点的优势获胜后，威斯康星州最高法院15年来首次转为自由派多数。来自AdImpact的数据显示，此次威斯康星州这场竞选，仅广告支出就超过了7700万美元。 责任编辑：王永生 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489976.htm)

上周，美国总统特朗普官宣了他的“汽车关税”计划：将对所有不在美国本土制造的汽车，以及特定汽车零部件加征最高25%关税。相关措施将于4月2日生效，次日起征收。他威胁称，可能还会对汽车征收新关税，这是他将于周三宣布的全面新关税的一部分。 对此，密歇根州的两个商业团体“坐不住”了，呼吁特朗普停止这一计划。它们警告称，这将导致价格大幅上涨，供应链中断。这还将严重损害该州依赖汽车的经济，并损害工人们的利益。  底特律地区商会（Detroit Regional Chamber）和汽车与出行协会MichAuto在一封信中表示：“成本增加将对整个供应链造成严重破坏，或许最重要的是，会导致美国消费者购买汽车的成本大幅上升。” “在密歇根州，五分之一的工作岗位与汽车相关，工人阶级公民将感受到深刻的痛苦。”信中指出。 根据底特律地区商会的数据，汽车行业每年为密歇根州的经济贡献约3000亿美元。 这两个组织强调，关税将损害该州的汽车工业和经济，并指出密歇根州有1000多家汽车供应商。 信中补充道，拟议的关税政策将提高价格，降低消费者需求，从而降低我们公司的盈利能力，直接影响那些为生产汽车而辛勤工作的美国人， 此外，新车价格上涨可能会促使一些车主更长时间持有旧车，从而推高二手车价格。信中说：“这些增加的车辆成本将不成比例地由工薪阶层和中产阶级家庭承担。” 作为回应，白宫发言人库什·德赛（Kush Desai）指出，现代等汽车制造商已经宣布在美国进行新的投资，并认为这些投资和特朗普提出的新的汽车贷款利息减税政策，“将继续推动历史性的制造业和就业增长”。 此前，一个代表几乎所有主要汽车制造商的行业组织警告称，关税将提高汽车成本。该组织成员包括通用汽车、福特汽车、丰田汽车、大众汽车、现代汽车和Stellantis，但特斯拉不在其中。 汽车创新联盟（Alliance for Automotive Innovation）的首席执行官John Bozzella说，“大多数人预计，一些车型的价格将上涨25%，对汽车价格和车辆可用性的负面影响几乎会立即显现出来。” 现代汽车日前也告诉汽车经销商，如果关税生效，他们可能需要调整价格。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489974.htm)

这套结构，一开始就注定了只能做到“看见”，却做不到“判断和反应”。

2024年是半导体市场创纪录的一年，Omdia数据显示，半导体市场2024年的收入激增约25%，达到6830亿美元。这一急剧增长归功于人工智能相关芯片的强劲需求，尤其是人工智能GPU中使用的高带宽内存(HBM)，这使得内存领域的年增长率达到74%。在经历了充满挑战的2023年之后，存储器的反弹帮助提升了整体市场。 然而，这一创纪录的一年掩盖了整个行业的不均衡表现。数据处理部门增长强劲，而其他关键部门如汽车、消费和工业半导体在 2024年却出现了收入下降。这些挣扎凸显了原本蓬勃发展的市场中的薄弱环节。  **人工智能和内存成就强劲的2024年** 在整个2024年，人工智能对半导体市场的影响一直占据主导地位，推动了创纪录的收入并重塑了行业动态。英伟达成为当之无愧的领导者，凭借其人工智能GPU，过去几年的收入增长强劲，市场份额不断攀升。作为人工智能应用的重要组成部分，HBM的销量也随之激增，大大提高了内存公司的收入。虽然HBM的增长速度超过了其他DRAM领域，但供需平衡的改善也促进了平均销售价格(ASP)的提高和整个内存市场的收入增长。 **工业领域面临连续第二年下滑** 工业半导体领域的衰退始于2023年，在2024年进一步加深，给专注于这一领域的公司带来了挑战。“从历史上看，工业半导体市场每年增长约6%，然而，在经历了2021年和2022年两年高于平均水平的增长后，2024年半导体市场收入出现了两位数的下滑。” Omdia首席分析师Cliff Leimbach说：“需求减少加上库存调整使2024年成为工业领域困难的一年。在这一领域拥有大量业务的公司的市场份额排名也因此下滑。” **汽车市场停滞不前** 虽然汽车半导体市场的表现好于工业领域，但它在2024年也经历了收入下滑。从2020年到2023年，汽车半导体市场的规模几乎翻了一番，远远超过了10%的历史平均年增长率。需求疲软导致2024年出现萎缩，打破了近年来市场稳步上升的轨迹。 **英伟达荣登榜首，市场排名发生变化** 英伟达在人工智能驱动的GPU领域的主导地位，使其在半导体公司收入排名中跃居首位，超过了2023年排名第一的三星。 强劲的内存市场也重塑了排行榜，三星、SK海力士和美光都跻身收入最大的七家半导体公司之列。与2023年的排名相比，这些公司的排名都至少上升了一位，这标志着与前一年的排名相比发生了重大变化，当时这些公司分布在前十一位。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489972.htm)

CISA警告：Apache Tomcat路径漏洞遭活跃利用，可致RCE！

市场决定

Excluding the revenue from the sale of Honor and its server business, Huawei's operating profit surged by 63% compared to the previous year.

作者 | 林晴晴 编辑 | 袁斯来 杨轩 硬氪从多个独立信源独家获悉，涂鸦智能前CFO刘尧已加入深圳激光雕刻机创业公司xTool，负责财务及部分经营工作。 xTool品牌成立于2021年，母公司为创客工场Makeblock。xTool主要产品为激光雕刻机、激光切割机等，用于个人创造、教育、工业等领域。创始人王建军是85后，2010年从西北工业大学飞行器设计专业毕业，南下深圳，鲜少曝光在公共视线中。 EqualOcean曾报道，xTool 2023年营收超过10亿元。而根据多个信源，硬氪了解到，**2024年，xTool营收在20亿到30亿元之间。** 截至发稿，xTool未对此消息作出回应。 刘尧曾担任瑞士银行投行部执行董事，完成过逾百亿美元投融资项目。根据涂鸦智能公告，刘尧2019年5月起在涂鸦智能担任高级副总裁及首席财务官，负责资本市场、投资、财务、法务及内部控制、战略分析及规划。2021年，涂鸦智能在纽交所上市，成为“IoT云平台上市第一股”。2022年7月，涂鸦智能又在香港联交所主板完成双重上市。2024年8月，刘尧因个人原因离开涂鸦智能。  一位投资人对硬氪表示：“刘尧有一个长板就是战略和募资，毕竟在瑞士银行待过，格局大。” 和创始人风格一致，xTool也常年保持低调，属于深圳典型的“不差钱”的硬件公司。 但它也经历过一段波折。2013年，王建军成立创客工场Makeblock，主攻STEAM教育，推出的主要是教育机器人和创客工具，**曾在2015年至2018年四年间先后拿到了红杉中国、深创投等机构累计超10亿元的融资。**2021年，因为教育业务放缓，公司成立了xTool品牌，开始转型消费级激光雕刻机和3D打印。 xTool最早做工业级激光设备，后来转型C端。因为有Makeblock的供应链、海外营销渠道积累，xTool很快成为细分品类的头部品牌。其独立站月访问量达到超200万次。其爆款产品xTool M1在2021年的众筹金额超过260万美元，位居当年平台激光类众筹金额TOP1。xTool最新的服装印花机在kickstarter上已经众筹近500万美元（截止4月1日）。 激光雕刻机在国内较为小众，但在海外市场已经热门几年。随着全球DIY风潮的兴起和家用数控设备需求的增加，这个市场在疫情期间迅速膨胀。据QYR报告统计，2023年全球激光雕刻机市场规模达到6.58亿美元，预计到2030年，全球激光雕刻机市场规模将达到18.8亿美元，年复合增长率（CAGR）为14.67%。 xTool的迅猛增长背后是海外DIY赛道的广阔需求。但现在这个行业也开始拥挤，目前，xTool为绝对头部，但还有Flux、Snapmaker等新品牌。 xTool也在探索激光打印机之外的产品路径。根据天眼查信息，xTool作为投资方参与了深圳快造科技有限公司（Snapmaker）的B轮融资，后者主要做3D打印机。二者合作的产品也有谍照曝光，但尚未得到官方确认。 对于xTool来说，他们已经走到关键节点，必须上市获取更多弹药。在激光雕刻机领域，从体量上看，xTool目前还没有其他对手能抗衡，可以说此时是最好的上市窗口。 经验丰富的刘尧或许能让xTool完成最重要的一次进阶。**正如刘尧接受巴伦周刊采访时说的那样：“再差的一年也有窗口，只是稍纵即逝”。**  36氪制图  36氪制图

 KRAFTON的创意工作室ReLU Games于近日公布了今年将要上线的2款新作《MIMESIS》和《Scavenger T.O.M》的宣传视频。  此次公开的新作分别是恐怖合作类游戏《MIMESIS》和生存制造类游戏《Scavenger T.O.M》，这两款作品都将AI技术融入了各自的世界观与游戏体验中，力求为玩家们带来全新体验的游戏玩法。 在《MIMESIS》的故事背景中，一场来历不明的雨使得部分人类变异成了可以复制他人声音、行为和记忆的怪物 – “MIMESIS”。玩家需要组成最多4个人的合作小队去收集资源来保障电车运行，并合力逃离危险区域。《MIMESIS》以强化学习和小型语言模型（SLM）为基础打造出了极为自然的AI行为和语音。玩家必须通过不断质疑、警戒那些伪装成队友的AI敌人，并将在此过程中体验到深度的心理战。 <内嵌内容，请前往机核查看> 《Scavenger T.O.M》是一款生存制造类游戏，讲述核爆之后人类为躲避辐射而藏入地堡之中的故事。为了在资源濒临枯竭的地堡中生存下来，玩家需要远程操纵家用机器人“T.O.M”去探索遭到污染的地上世界。玩家可以利用T.O.M收集到的资源来制造各种生存所需的物品。地面上的探索环境将使用最新的AI图像生成技术进行生成，并通过全新的探索体验为玩家带来沉浸感。 <内嵌内容，请前往机核查看> 此次的2款新作应用了KRAFTON深度学习部与ReLU Games共同研发的AI技术。值得一提的是游戏中的AI应用借鉴了KRAFTON深度学习部的开发经验 ，并被评价为KRAFTON旗下各工作室加强AI竞争力的模范事例。 在公开本批预告片同时ReLU Games也将进行Steam愿望单活动（活动截止时间为本月28日）。玩家在Steam上将2款新作添加至愿望单后即可登入另外的活动页面进行验证并参加活动。通过抽签选出的中奖者将获得包括《MIMESIS》在内的ReLU Games过往作品中随机1款游戏的Steam游戏兑换码。 ReLU Games将“深度学习与游戏的融合”视为其核心愿景，并正在以每年2款以上的速度为玩家们带来新的作品，且因此受到了大家的瞩目。ReLU Games曾推出过《Magical Mic Duel: Senpai, Hear My Spell》、《Uncover the Smoking Gun》等游戏，对基于AI技术进行游戏开发的可能性做了验证。本次的2款新作将于今年第3季度通过全球游戏流通平台Steam发布抢先体验版本。 ReLU Games的CEO MJ Kim说道：“此次的2款新作是我们的挑战性尝试，我们希望在大众性游戏品类中引入AI技术来创造出全新的用户体验”，并表示“今后我们会继续通过新奇、有趣的游戏向大家展示属于ReLU Games的独特方向性”。

 外媒报道电影《永远的蝙蝠侠》主演方·基默（Val Edward Kilmer）因肺炎于4月1日去世，享年65岁。     方·基默出生于1959年，1986年因出演《壮志凌云》的“冰人”一角崭露头角，其电影代表作包括《永远的蝙蝠侠》《盗火线》《大门》等，2022年再度参与《壮志凌云：独行侠》饰演“冰人”。2015年，方·基默被诊断出患有喉癌，此后一直在与癌症作斗争，并在2020年表示已从癌症中痊愈但深受治疗后遗症影响。2021年，记录他生平的纪录片《Val》公开。2025年4月2日，其家人告知媒体方·基默因肺炎于4月1日去世。

微软AI发现GRUB2/U-boot高危漏洞，可植入持久性恶意软件！

 售卖KONAMI官方授权周边的海外店OKS GEAR宣布推出《寂静岭2》中“玛丽的信”主题白色夜光枕头，限时贩售一周。 <内嵌内容，请前往机核查看>     枕头规格为74cm x 48cm，定价49.99美元，产品采用夜光设计，在黑暗中会浮现出玛丽的信的文字。感兴趣的可点击[官网](https://www.oksgear.com/collections/silent-hill/products/silent-hill-2-white-pillow)查看详情。

US Treasury Secretary Scott Bessent said the reciprocal tariffs Trump would unveil on April 2 will serve more as a cap and the targeted countries can work to reduce the duties by measures that meet U.S. demands.

 《胜利女神：妮姬》与HobbySakura宣布推出“Doro”盒蛋，该产品现已于4月1日开订，预计8月出货。 <内嵌内容，请前往机核查看>      “Doro”原型来自于《胜利女神：妮姬》中的角色桃乐丝，于近期成为迷因。Shift Up总监晋亨泰称在2024年已从梗图作者获得授权。本套盒蛋高约6.5mm，共有6款，其中Doro还有带特殊表情的隐藏款。

在宇树和王兴兴火了之后，对于这家公司和年轻的创始人业界充满了好奇。 恰好极客公园旗下的变量资本 2017 年就发现了王兴兴，并在 2018 年投资了宇树科技的天使轮。作为早期看好宇树、并且一路陪伴它的机构，我们对于这家公司和这位创始人又有着什么样的观察和历史故事呢？ 近期，极客公园旗下的《开始连接 LinkStart》播客节目，特意请到 2017 年发现王兴兴和主导投资宇树科技的极客公园创始人、变量资本创始合伙人张鹏来聊了聊背后的故事与思考。 这不是传说中的爽剧故事，相反，这是一个籍籍无名的创业者，承受了极为艰难时刻和数年寂寞期后，才慢慢成长起来的故事。 从这个角度来说，王兴兴可能很大程度上丰富了中国创业者的画像：也提示了新一代中国创业者，可能在面对的不同使命和成长目标。 以下是对话全文，有所删减，完整版可以移步极客公园的播客收听。    _**01**_ **早期的宇树和王兴兴是怎样的？** **《开始连接》：****让我们****回到故事的起点，2017 年到 2018 年公园投中了宇树科技，大家都很好奇这背后的故事。你最开始是怎么发现这个项目的？** **张鹏：**2017 年的时候，我记得应该是看了一个冷门公众号文章，非常简短、有那么几张图片，有一个很短的视频，我看到了王兴兴当时那个机器狗的原型，也就是莱卡狗（Laikago）。 我当时觉得挺震惊的，因为我以前接触过机器狗相关技术。大概是 2015 年，我当时带着国内的一些创业者们一起去 MIT。在 MIT 里边，我看到有一个实验室，有一个韩国的教授做了一个「机器猎豹」，其实就是做了个豹子头，顶在一个庞大的机器狗身上。 当时那个机器猎豹身上还挂着好多钢缆，浑身各种飞线，非常实验室风格。我记得当时和我一起去的王小川还有一张很经典的照片，就捧着那个豹子头跟那个机器猎豹合影。当时我们还在探讨，说这玩意儿可能再过 10 年、20 年没准就会很厉害。 结果没想到，到了 2017 年的时候，你就发现中国的一个团队就做出了一个比它更加小巧的，而且从运动和姿态上面来看，甚至比它更成熟、更接近产品化的东西。这事儿实际上是非常让人吃惊的。 **《开始连接》：所以之前机器猎豹比较偏 demo，而当时王兴兴的机器狗，可能已经是偏成型的一个产品、而且它还更好？** **张鹏：**其实那个时候在 MIT，这就是个实验室项目，你觉得这叫前沿科技，是世界级的顶级学府里的顶级教授的顶级实验室里看到的一个非常前沿的、还很不靠谱的东西。 但两年后，你就看到一个中国团队做出了一个非常成型的，而且它的运动姿态非常顺畅，整体也很简洁，产品化的取向已经很清晰了，就觉得很吃惊。当时他在杭州，我就立马就飞过去了。可能从看到那篇文章到见到他，中间就隔了个三四天。 **《开始连接》：你第一次见到王兴兴是怎么样的感觉？对他是什么样的印象？** **张鹏：**2017 年的王兴兴，你可以感觉他就是个刚毕业的学生。而且就是一个很典型的理工男。但是我觉得他身上还是有那种在工程技术上的天赋的，这点你如果跟他聊聊天很快就能感觉到。 我记得当时我去他的那个所谓的办公室，他们应该是在杭州的滨江区，在一个不太起眼的楼里边的一层，大概有个 2、30 平米那么一个空间。我首先找不到门牌，就不知道哪间屋是这家公司。因为那也不是一个标准的写字楼，旁边好像还有厂房什么的，显然他是找了个比较便宜的地方。进去一看，也看不到工位，那感觉就是一个车库，堆着各种零件，没装完的机器狗部件，另外有两只已经装好的机器狗。 我当时进去，王兴兴先给我做了一些演示，包括一些比较标准的动作，比如过来踹一踹、踹不倒等等。演示完了之后，我俩当时就觉得有点尴尬，因为不知道在哪儿聊天，他那个地方没有能坐的地方。 所以我们俩第一次聊，从头到尾都没在他办公室里，是在过道儿里有个沙发，就在那沙发上跟他大概聊了两三个小时吧。 **《开始连接》：他的工作环境还蛮简朴。** **张鹏：**其实我当时也略有意外，但后来我倒觉得其实是个好事。 因为你能感觉他不是一个创业爱好者，不是上来咱先把创业的家伙事儿都给布置完了，我弄个牌子，设计个 logo，然后我有个工位，在里边搁个会议室。他的公司整个就是个车库，但你感觉就是在真正的做这个产品和这个技术。 所以其实当时虽然没个坐的地儿，但我觉得一点没影响，我的好奇心反而是更重了。 **《开始连接》：越简朴反而越有好感吗？** **张鹏：**就是好奇，你就很吃惊为什么是这样的一个团队，它可以在车库里手搓出来这样的这种东西，这得是个什么样的技术天才？ 你也没见着他有什么特辉煌的学历，他没有在什么 MIT 还是加州理工读书，也没有从海外大学里边请来什么样的合伙人……因为你很多科技创业公司，总会请个顾问，比如某个外国的教授、或者国内某个大学里的大牛专家，就是要坐镇一下的，对吧？ 你会发现他不是江湖已有的「大门派」里出来的，他很像是这江湖里突然出现了这么一个新的高手，没门没派。所以你就特别好奇。 **《开始连接》：没有门派，后来对投资判断没影响吗？** **张鹏：**让我愿意去进一步感兴趣投资他、支持他的要素，反而是两个多小时聊下来，我觉得他是特别务实求真的人。 你可以看到他对于机器人这个领域的发展节奏和预期，比我保守。我会在有些地方说，这个技术卡点是不是过几年就不是问题了，那他会很严谨地说，如果要突破的话，可能要先解决什么样的问题。我说那这个问题是不是就是很快能解决，他会说要解决这个问题背后其实还有什么问题要先解决。 你会感觉他对「未来战场」的每一寸，其实都有自己的基础认知，这挺不容易。毕竟他非常年轻，当时才工作过两三个月。这种与年龄不符的积累，表明他对这个领域有热爱和足够的专注，肯定投入了大量时间。否则，他不会在这么多细微之处都如此严谨，点出关键问题。 第二点，很多创业者为了融资，总会讲些宏大故事。我记得当时跟他探讨：「这个机器狗，你觉得第一个应用场景会是什么？」然后我就开始畅想了：能不能成为家庭玩具？或者当保安？比如国外那种独栋 house，地广人稀，没准儿窜出个狼或熊，派个机器狗去巡视，还能驱赶一下？ 你能感觉到，他其实没有那么兴奋去想这些场景。他满脑子想的是，创造某种产品和真正应用之前，整个技术其实还是有很多的问题要去往前解决。 其实当年他连 BP 都没有，可能就是非常简单的几页，更多讲的是技术栈，一看就是给我们这种对机器人了解还没那么深入科普一下，但是完全没有对于说未来是一个什么万亿的市场、会成为一个什么样的四足驱动的底盘的设想。 我很少见到有创业者，能比投资人更严谨地审视自己的技术路线发展。比如，当我们引导他畅想未来想象时，他的结论其实是：现在还轮不到想象场景和市场；先把东西做出来，就一定会有科研机构买。这些话当时给我留下了很深的印象，对我们后来的投资决策产生了很大影响。 **《开始连接》：求真务实是一种优点，不过当他没有去想未来前景这件事情、可能会构成某种顾虑吗？** **张鹏：****从互联网浪潮开始，我几乎见过每一代优秀创业者早期的样子，**但历史上这些成功的创业者，也很难做到他在创业的第一瞬间说的自己的故事和构建的那套所谓未来的系统，就是最终它创造最大价值的那个系统，这是非常难的。而创业者有时候把这个故事讲得很大，很容易暴露创业者在一些思维逻辑上的问题。所以宏大的故事，至少对于我来说没有那么重要。 反而我觉得人和事的匹配特别重要。如果你这个事特别宏大，但你看起来并不是在这个逻辑上的人，反而是很大的问题。我觉得当时跟王兴兴的共识是，可能至少还需要 3 年甚至 5 年，机器狗才能有一天惊艳的在人类面前，有资格寻找某些场景里被得到广泛的应用。 我们看到了一个 journey，这个 journey 它通向了一个未来的机器人的新大陆。但这个路其实是不好走的，它甚至中间要经过一段很长的寂寞期去做这个事，但我反而觉得这个特定的路特别适合王兴兴。 **《开始连接》：****为什么觉得这条路适合王兴兴？** **张鹏：**我觉得他是能耐住寂寞的人，在这些年里他不会浪费这个时间。 当别人不能够去足够专注的做这个事，因为无利可图，因为这个是窄门、土路，你需要转过角才能看到光，所谓八面玲珑的聪明人不会那么多，你的竞争就不会那么多。这种路，就属于像他这样的专注的、务实的、有技术热爱的人，走过去转角见到光就应该是属于他。 所以我觉得至少在那个时刻做机器人，他是一个人事匹配的候选人。而恰恰是因为他脑子里没有那些宏大的故事，他脑子里都是光明之前的黑暗，而不是上来跟我讲黑暗后的光明，我觉得这个是挺匹配的那个阶段的。 后来事实证明，从 2015 年到整个 2023 年之前，在机器人，包括四足机器人领域，过早想要进入 C 端市场，甚至大规模进入 B 端市场的创业公司或者产品，其实都没有成功。我觉得就是因为，你需要转过弯才能见到光明，所以这个过程中你不能过早地去考虑光明，而应该花更多的时间去想怎么跨过黑暗的那一段。 **《开始连接》：是不是感觉那时候他很像一个工程师而不是产品经理？** **张鹏：**王兴兴所做的这件事，这种需要技术突破的东西，其实至少那个阶段需要的不是一个好的产品经理，而是要看他是不是一个非常优秀的工程师。 这和移动互联网时代是一个已经铺好的舞台，就看谁在上面能够更高效率地去表演不同，在机器人领域，技术的舞台需要自己搭建，当年这个领域所处的状态是它的上半场还没有完成。 这个上半场就是需要让技术先逐渐成熟，还有很多关键问题要突破，这就是我们提到的「寂寞期」。在「寂寞期」，需要有工程师能力和风格的人一步一个脚印地把它做完。 然后才能到下半场，才会考验你：你到底是一个什么商业模式的公司？你的产品最终做得怎么样？你的品牌怎么样？你如何构建你的商业模式和生态？我觉得在技术没有到位之前，这些都不是重要的问题。 下半场他能不能做好，我们当时也不知道，但我们觉得他可以在上半场实现的过程中去成长和学习。所以，多多少少他当时那种工程师的纯粹气质是让我们特别看好的。 **《开始连接》：****2017****、20****18 年****的****王兴兴面临过什么关键决策吗？** **张鹏：**我记得决定投资他之后，我们也很积极地帮他链接更多资源。当时不少人都在认真在想：这东西能用在什么场景？但王兴兴一直很坚持认为，不应碰 C 端市场。现在看来，这是一个非常重要的决策判断。 他选择的主要市场就是科研院校和研究机构。因为宇树的产品比波士顿动力的便宜很多，功能却不逊色，加上电驱系统带来的高灵活性和开放度，方便用户做二次开发实验，所以很快在科研圈获得了认可。这就不需要去做什么投流、找网红代言，进而他把所有的精力都能解放出来，去提升产品和技术的能力。并且因为有了这种现金流的循环，就能够把技术越做越好。 我觉得他当时这个选择是很重要的。因为如果做一个 to C 的产品，公司的部门和人员体系都会不一样，可能会消耗非常大的能量。其实越是技术的婴儿期，就越要「喝奶」而不是「吃糠咽菜」，这才能打好技术基础的正确战略。 当然，王兴兴可以做到这一点，也是靠自己的持续专注的努力，这并不只是个选择问题，也是个能力问题。 **《开始连接》：科研市场的 1 万台和消费级市场的 1 万台会有怎么样的区别？** **张鹏：**背后的能耗是不一样的。科研市场，是一个在早期阶段有足够养分空间，并且不需要宇树去「费力消化」的市场。这比起过早在 toC 市场强行卖货、或者在 toB 领域做看起来有规模和收入的搞项目交付，更符合宇树的发展目标。 大家经常会有个说法，「沿途下蛋」。所谓技术走一段，能干嘛了，咱们变个产品开始卖，这样它有现金流能回来支持我再在技术上往前走。但其实这有可能是个陷阱。 「沿途下蛋」你就要不断地孵出一堆小鸡，那这些小鸡仔每个活得好不好，你这个老母鸡是要照顾的。你最后下了一串蛋、一堆小鸡仔，谁都没有变成能为你解决问题的那一个，你要解决的问题会越来越多。因为你并不能确定你沿途下的这个蛋就一定能怎么样。 **其实「沿途下蛋」更应该变成「找到前进的阶梯」。**你依旧可以在你产品发展的不同阶段让它产生价值，但不应该偏离主航道，这才是「有机的增长」。在这一点上，如果我们复盘去看，王兴兴在早期这个相对黑暗、还没有转角见到光的时候，他就做了很正确的选择。 **《开始连接》：****王兴兴有什么在严谨务实之外****还有****让你印象深刻的地方吗？** **张鹏：**其实你看王兴兴，今天还会觉得他是个理科生，跟你说话也不会口吐莲花、衣着打扮也不是那种特别潮的。但我觉得他内心，其实他有他很潮很有自己审美的东西，比如他的第一代机器狗产品叫叫「莱卡」，那是第一只替人类探索太空的小狗的名字，这理科生的浪漫，我就很能感受到。 再比如说他对这个技术的一些追求。就像我当年去见他的机器狗，那个机器狗的整个造型，包括它的简洁程度做得很好。显然他真是花了一些心思的。比如你们看不到很多到处乱飞的线，对一些零件技术指标的要求等小细节，这些都能感受到工程上给自己提了更高的要求，才做成这样。 我觉得在这些细微的地方，能看出一个工程师对于他的产品和技术是有追求的，这个追求就叫他的「技术审美」。这让我当时挺信服他应该能把这件事做好。  图片来源：极客公园 **《开始连接》：所以总结来说，你最终决定投他的原因是什么呢？** **张鹏：**刚才我说到的人事匹配很重要，当然更重要的是，这条技术路线我们还是很看好的。换句说，其实在当时为什么我们在开始看这个领域？你还记得 17 年、18 年的时候，整个科技圈比较流行的项目是什么吗？投资人一般都在投什么吗？ **《开始连接》：共享项目、共享单车、共享充电宝，甚至还有电子烟等等互联网项目****？** **张鹏：**共享经济其实已经过了最高点，接近所谓「移动互联网的尾声」了。因为整个中国的互联网用户已经快封顶了。这就有点像，明明要入冬了，你现在非要播种，哪怕你可能有各种逻辑，但听起来效率可能就不那么高。 所以当时我们自己的一个感觉是，互联网完成了连接性，推动了所有东西的数字化，那下一步会是什么？应该是智能化。这首先是一个大的技术趋势判断。 极客公园从 2010 年成立，感受过一波一波的技术浪潮，我们一直给自己提的要求叫「生生不息地发现优秀创新者」，这种「生生不息」往往源于技术浪潮的变化。从 2010 年开始，到后来移动互联网的 App，再到智能硬件，再到上一代 AI，你看到自动驾驶、智能电动车，其实已经看到好几波浪潮了。 而 2018 年，智能电动车这件事已经开始冒头了，从这个角度你能看出来智能很重要、跟电相关的也很重要，它不只是在智能电动车这一个领域，它会在更多的领域去释放价值。 这个趋势就跟手机的崛起一样。在手机这么小的东西上，各种高精尖的要求，电池要轻、摄像头也要轻、要薄……在这样的东西上提了很高的要求之后，技术就会进步，然后会有很多资金投进来，技术的进步就会溢出、向更多领域渗透。包括今天我们看到的很多所谓的 AI 智能硬件，也都是顺着手机过去这波浪潮的技术溢出，站在它的肩膀上发展起来的。 那当时我们也看到「电机」这件事是很重要的。因为电机结合了一定的 AI 智能，它就不再是原来那种「傻傻的」电机了。什么叫聪明的电机？你看机器狗怎么控制自己的姿态，这件事其实就是由聪明的电机决定的。所以它适应性很强，可以不断调整。我觉得在这样一个大的趋势下去看，机器人，在当时那一期基金里，就是我们比较重点关注的方向了。 所以你说投资决策，第一，跟这种大的方向的一些根本性判断还是有关系的。第二，在这个方向上，如果我们客观地看一看，你很难以两到三年为维度觉得这个公司能爆发去做投资。在这个领域五年，这个公司可能才能让技术真正被市场接受，它的周期是不一样的。 这个时候你就要自己调整自己判断的节奏，同时反过来你也要去找人事匹配的人，谁能在 3-5 年的周期里，按着技术台阶，能够耐住寂寞走过这段黑暗，迎来转角的曙光。 **《开始连接》：那么早去投他，他处在这种光明前的这种黑暗里面，那时候投他不会担心有风险吗？** **张鹏：**风险投资肯定有风险，但要看你选择什么样的风险。你唯一能做的就是找到一个主轴，或者说，你得有某种信念、某种判断，然后接受风险。 举个具体例子，2017、2018 年那会儿，在机器人领域，大家都觉得波士顿动力是天花板，但我觉得他们的技术路线不对。像我们 2015 年在 MIT 看到的那个机械猎豹就是电驱的，不是液压。而波士顿动力当时还是液压驱动，所以它体积大、噪音也大，虽然看着是挺强力，甚至拿到了军方、政府的订单。但我觉得它那时候虽然酷，可路子不对。 这一点上，当时王兴兴跟我们聊，观点挺一致的。因为液压有它（本身）不可逾越的问题，而电驱肯定是趋势。 你看，2017、2018 年，智能电动车也开始冒头了，特斯拉也开始被大家广泛知道。你能看到，全电化是个大趋势，而且一定会溢出技术红利，未来还有机会更好地用上「智能」。就像智能电动车肯定不是用传统的机械传动和转向结构。所以，技术路线走对非常重要，特别是用在机器人上。 另外，四足（机器人）其实是双足的前序阶段。因为它们的运动机制差不多，电机能力、步态算法很多是相通的，未来往双足走是很有可能的。所以在「机器狗」这个形态上，去发展以电驱为核心的机器人路线，我觉得是值得看好的。 这里面，你全球去看，王兴兴虽然不是那种一眼看去就师出名门，或者有成功项目经验的人，但他完成度最好，而且能感觉到有天赋。另外，他的目标跟那个技术发展方向是一致的。 那你结合这几个东西，就大概形成了一个判断逻辑。其实也不是无脑地冒风险，或者说我们只是因为觉得很酷就投一下。有了这些判断才能和风险和解，虽然依旧面对巨大的不确定，但你该接受就接受了。 **《开始连接》：这些判断到今天也已经都应验了，现在电驱已经取代了液压的路线，而且现在很多两足人形机器人都是从四足的机器狗进化而来。** **张鹏：**实际上王兴兴后来能那么快的在人形上有突破，跟他这么多年在这个机器狗上面的这个积累是有直接的关系的，波士顿动力也彻底转向了电驱路线重头再来。所以这个也印证了，当时这个所谓的技术路线无比重要。当时判断的原则还是基本把握住了。 **《开始连接》：王兴兴提到那笔融资款帮当时的宇树度过了难关，而且让这个公司走上了某种经营的正循环，为什么公园的那笔投资能投的那么准？** **张鹏：**如果我们真要坦诚地还原当时的状态，并不是说极客公园判断有多么精准，觉得这笔钱投完他就能一飞冲天。其实在那一轮里，极客公园作为一个社区里的小早期基金，确实没能力「一把给够」支持他那个阶段发展所需的钱。 我们当时自己算过，也跟兴兴一起推演过，他那一轮拿到 1500 万到 2000 万可能比较合理。极客公园这只基金是给不了这么多钱的。 所以在当时，我们自己下了投资决心后的第一个动作，就是赶紧帮他找谁来领投。而且这个领投方最好还能帮到他，不光是给钱，在技术、产能、行业认知上都能有帮助。你当然希望更多股东进来是能增加他的成功率，而不只是来下个注。 我们还是花了不少时间帮他去找，也一度找到了挺好的未来合作伙伴。但因为一些变故，本来都谈得很接近了，甚至 TS（投资意向书）都有了，但最终没有完成这个投资动作。 这情况其实就有些尴尬了。因为对兴兴来讲，他已经花了挺长时间按这个框架来谈。那这个时候领投方突然没了，我们一个跟投方的钱，第一是不够解决他的问题；第二，按这个框架，我们其实可以等下一个领投方进来，咱们再给钱。要不然，纯粹从投资视角看，风险是被放大了的。 当时我们内部就很纠结：我们是否要站出来，「被迫」从跟投变成领投？我们这笔款还打不打？还是就把 TS 放这儿，等着有新的领投方愿意出钱了，我再把这钱投下去？ **《开始连接》：纠结了多久？** **张鹏：**我们其实没有时间纠结。因为王兴兴已经没钱了。你再纠结一个月，他可能公司就挂掉了。 后来我知道，王兴兴把自己的积蓄拿出来给团队发工资，王兴兴其实都没有告诉我们这个动作。他就是很含蓄的理科生，只是说账上快没钱了，会影响后续的产品交付，还是非常希望公园的基金能够先打款。 我们确实是当时第一个下决心打款的，算是救了急，后来还有其他跟投的股东也跟进了，让兴兴的现金流又得到了一些补充。但我觉得还是他自己非常优秀，他用这么少的钱最终跨过了最难的那个阶段。 **《开始连接》：为什么****愿意接受这个****风险，做第一个给他打款的****机构****？****这背后有什么思考逻辑吗？** **张鹏：**你让我现在回想，第一就是我们对于自己相信的那个大的技术路线和一些基础的判断还是没动摇的。外部环境总是动态变化的，但它其实没有动摇这个基本面，我觉得这是很关键的一点。 第二，你其实能看到，王兴兴在做这件事的时候，他自己真的是一个创业者的状态，他没有在这个过程中因为融资进度去耽误他要做的事，而且他是「先干为敬」型的。你能看到这个创业者的状态一直是拉满的。我们其实共事了一段时间，你能非常确认这是一个靠谱的创业者，你会越跟他一起经历磨难，越能去理解这个人。 第三个是当时我们确实对自己有点信心，觉得还能帮他找到其他的投资人凑齐他的资金需求。不过客观的说我们还没做到这一点，王兴兴就已经在 2018 年通过优秀的产品缓解了资金压力。 我现在想起来，大概是因为这些原因，我们最终决策的那一瞬间：一拍桌子、一拍大腿的那一秒钟，可能那时我们心态更不像是投资人，更像个合伙人吧。 **《开始连接》：怎么说？** **张鹏：**我觉得多多少少也跟公园是一个创业者社区，它其实跟创业者还是比较有同理心的，我们其实并不是一个典型的专业投资机构。投资还是社区里的一种对创业者支持的方式。 所以那就是个考验你到底是谁的瞬间，那时候我们可能也没有这么多逻辑，可能就是心里那一个感觉，所以有点「一秒钟合伙人」附体吧，才完成的这件事。 _**02**_ **王兴兴对新一代中国科技创业者的启示** **《开始连接》：为什么****极客公园****会去做投资这件事？****并且像你说的「不是典型的专业投资机构」，怎么理解这个「非典型」的地方呢？** **张鹏：**极客公园 2010 年成立时，我们就把自己定义为「创新者社区」。我还记得这句话是我自己想了很久写的，极客公园的 mission 就是「生生不息地发现优秀创新者，成为他们的伙伴，共同创造价值。」 这确实是个社区的心，但「社区」是个挺抽象的概念。知乎、小红书都是社区产品，但都很庞大。那极客公园的创业者社区是什么？那时候，很难有具体的产品形态来承载。所以我们发现，社区总得有点东西把大家聚起来，后来发现内容挺重要。 所有关于科技、创新、创业的有价值的信息、认知，还有优秀创业者的思考，你把这些挖掘出来，其实就是你想去建立社区的那群人——现在的和未来的创业者们感兴趣的内容。所以，它形态上确实比较像媒体，但目标还是社区。内容成了它聚拢这群人的一个重要能力。 所以后来有了极客公园的 Founder Park 社区，这波 AI 浪潮里，创业者们都在这里面交流。Founder Park 不光有文字内容，还有视频、直播，各种线上线下、公开闭门、大小规模的讨论内容。这下子，社区感就更强了。Founder Park 社区，就是 AI 时代创业者们讨论怎么做事情的地方。 我们经历了一个过程，把「社区」这个概念落地，变成一种能力，也真正地去发现、找到、帮助创业者。这其实是一个挺漫长的 journey。 客观地讲，极客公园的投资最早都不是我的想法，实际上是我们创业者社区里的一些创业者，甚至是一些已经比较成功的创业者，推动我说你一定应该做这件事。比如当时大众点评的创始人张涛，就是我们基金的一位基石 LP，也是推动我这个想法的关键人物之一。 我记得他当时说，你看 2013 年，很多人还看不出张一鸣的价值，你就天天跟我们推荐，说他特厉害。2014 年你就把马斯克请到中国，那可能是他第一次来，你还让张一鸣跟马斯克同台。你说这两人未来都很牛，我觉得你这直觉判断是对的啊？那你除了写文章、组织活动请他们来，还做了什么？你这认知价值怎么产生更大的意义？ 我觉得这些话还是挺触动我的。 **《开始连接》：****这句话怎么触动你的？** **张鹏：**我是做内容出身的人，我在做极客公园之前，做了 15 年科技杂志，那时候把一个认知和判断做成好内容交付给大家，其实心里就挺满足了。那时候我们「触碰了很多灵魂，改变了很多人的轨迹」也是善莫大焉的。 但问题是，我目送一个又一个同时代的优秀同行离开了他们曾经热爱和闪耀的内容领域，因为我们都无法回答如何让愿意认真做好内容的人、让可以为更多人交付认知价值的人，获得更好的回报和成就感，让他们年轻时候的激情可以变成更持久的事业。 如果你想把这事儿持续做得更好，就必须获得更大力量，聚集更优秀的人，更有能力去地帮助你认可的创业者，只是自我精神世界的内心满足是不够的。 而极客公园社区的在这个问题上摸索很多年，确实带来了一些不一样的可能性。因为是社区，中心点是人，而不只是以信息获取流量，那么他的核心资产不是流量和注意力，是一个一个面目清晰的创业者。这样，你也有机会长期观察一个人，跟他建立更深入的交流，更看懂一个人，也通过他们更清晰地了解技术和商业趋势，做出更好的人和事的判断。 到了这个节点，其实你可以通过投资来验证你认知和判断了。因为写文章，对的大家会记住，错的早忘了。但做投资，错的对的都会被记住，他更考验你做深入的思考。 社区的好处是，你对创业者其实很早就开始「投资」了。有意义的内容，有效的社区组织帮助他们彼此联结，你都是免费的服务，但同时你可以了解谁在看你内容，谁来参与讨论，他提什么问题，再了解他在做什么，就能理解这人的追求、思想、能力，以及他和事是否匹配。这些都在社区日常的交流中不断发生。所以，这套系统让你有更多时间去理解和判断一个处于早期、特别是背景不那么光鲜、或者做的事情非常非共识的创业者。 所以我们成立早期基金，算是补上了社区的一个基础能力拼图，这也是系统能力的一个延伸。你做这事，并且做好了，它反哺过来能给社区带来更大价值，让社区更有力量去帮助创业者。 **《开始连接》：我们跟其他基金的区别会是什么？** **张鹏：**我们基金的 LP 主体，主要就是社区里的优秀创业者。用创业者的钱再去投新的创业者，而且大家不光投钱，还会投入很多时间去帮忙，分享自己踩过的坑和经验，归根结底都是为了提高创业成功率。 「Founders backing Founders」，创始人帮助创始人，这是极客公园社区的一个独特优势。有了这种基金能力后，反而让整个社区生态更完整了。所以极客公园不是个典型的投资机构，它还是个社区，投资只是社区里帮助创业者的一种能力。 其实很多时候基金的创业者 LP，也是因为过去社区帮助过他们，他们也希望通过社区再去帮助新创业者，同时也能从新创业者身上学习，保持年轻。王兴兴可能也是在这种系统下，我们比较幸运地能够发现并且支持到的一个代表吧。 创业是一个太复杂的系统，你算不清楚所有变量的，最终有些成果就是涌现。但只要你持续按这个方式去做，一定会有成功的创业者，反过来会带给社区更好的回报，进而让你可以更坚持地用这种方式去做。 它很像「定投」的逻辑，而且社区对创业者们的「投资」也不一定是从投钱开始的，你专业的能力，你的热情和同理心，是对创业者「投资」的起点。创业者给你的回报也不一定只是钱上的投资收益，他们的认知分享，他们的信任，都是你重要的正反馈和系统资产。 **《开始连接》：前段时间网上都在传雷军****、王兴****和王兴兴****2017 年就****在乌镇见面的那个照片，****这算是一个「社区传奇」吗？** **张鹏：**那张「穿越照」，是 2017 年 12 月极客公园在乌镇互联网大会上搞的一个创业者聚会。当时确实来了很多社区里的创业者朋友。  图注：2017 年 12 月 3 日极客下午茶 | 左起：陈华，米雯娟，张鹏，雷军，周源，王兴，王兴兴 2017 年 11 月我们已经给王兴兴发了 TS（投资意向书），所以特别想帮他，想介绍些科技圈的牛人给他认识，让他有机会跟前辈们请教请教，毕竟他之前没创过业。 当时他还没资格进会场，所以我们把聚会安排在外面。大家聊得差不多，就让兴兴后面加入过来给大家展示一下他的机器人。但展示时出了点岔子，机器狗过门槛时卡住死机了，又得重启，场面一度有点尴尬。 不过，毕竟大家头回见到这个东西，而且觉得这年轻创业者做这个事还是挺厉害的，所以都挺鼓励他的。虽然演示出了问题，但大家都很包容，没觉得有什么不好。只是兴兴当时有点害羞，好像都没去加大佬们的微信。 其实那时候雷军是王兴兴的偶像，我觉得让他有机会去跟这些人有交流是有意义的。毕竟眼界很重要。这次交流算是埋下了种子，几年后雷军、王兴都投了他，也算是当年的善缘吧。 我没跟兴兴确认过，但我认为创业前辈们估计这些年也给过他不少建议。不管他有没有采用，但创业路上有人帮你「云计算」一下，这「算力」对创业者来说太重要了。 现在创业环境跟以前不一样了，以前资本环境好，你有九条命，你浪费了八条，剩一条也行；现在可能起步就只有半条命，错一步都不行。创业也更难了，所以，未来有前辈们的「云计算」可能就更重要了。 其实在硅谷是有很强的这种创业者相互传承帮助的文化的，而中国随着几代优秀创业者的涌现，也开始到看到了这个趋势，这也是极客公园社区做了 15 年后非常开心看到的变化。 **《开始连接》：你也见过非常多成功的****科技领域的成功****企业家，你觉得像王兴兴这一代科技创业者跟他们相比，****带来了什么不一样的变化吗？** **张鹏：**Deepseek 的梁文峰之前有个访谈提到，中国接下来的创新，需要一些这种向前突破的、提升人类天花板的创新，我是非常赞同的。 一方面是中国不缺优秀人才，另一方面，你得相信 90 后、95 后，甚至 00 后的这批年轻创业者，我觉得他们是一点都不怂的，他们的眼界和目标也是非常高的。 下一代中国最成功的创业者，一定会有一些提升人类天花板的思考和追求。不一定只是搞技术和科研的，也可能是创造了不起的产品。但他们前进的路上，没那么多的对标可以去 follow，要自己往前去突破。这是中国新一代创业者的使命，或者说，只有这样才有机会，否则昨日的巨头都在等着你。 很务实地说，不创新，凭啥在现在这环境里杀出一条新路？王兴兴也一样。他作为一个 90 后，如果他不搞机器人，过去这段时间他做什么能最大化他的梦想和价值？他必须去做那种没有可 follow 路径、甚至要引领、要突破、要在不确定中摸索的事。 所以，这就是现在一个非常重要的环境变化。那些取得巨大成就的创业者，可能他们面对的现实和他们的使命就是必须去做提升天花板，而不是贴近天花板，他们必须穿透那个天花板。 **《开始连接》：怎么才能穿透天花板呢？** **张鹏：**在「黑暗」中摸索，可能需要些强大的愿力，但更需要极度的务实求真吧。你想象下你在一个黑暗的洞穴里找路，你肯定不是跳着走，而是趴在地上，用整个身体感知地面，用每个毛孔感受风向，才能判断往哪走。这不是蹦蹦跳跳、快快乐乐就能跑出来的。你看 Deepseek R1 这波火了之前，梁云峰不也闭关两年多，跟修炼似的吗？都没时间出来见人聊天的。 辩证地看，这段「黑暗期」是有利的。比如王兴兴也挺幸运。他最大的幸运是，机器人这领域给了他 3-5 年的寂寞期。那时候没那么多资本和竞争，没多少人看好，反而让他有足够时间热身、准备、犯错、摔跟头、打磨体系、甚至把供应链和技术都建立起来，形成价值循环。 我觉得他最大的挑战就是他的这段寂寞期，但他最大的幸运也是这一段寂寞期。 **《开始连接》：****当年王兴兴感觉是不那么典型的明星创业者类型，那么未来投资人对创业者的选择模版会有变化吗？** **张鹏：**王兴兴确实之前没创过业，甚至没有过很好的工作经历，不是那种大厂高管、名校光环加身的，他当年看上去是有点草根的创业者。但他有他的特点和过人之处，而且他有强烈的技术追求，时代又给了他足够长的寂寞期，让他能把优势发挥出来。等到这个时代一揭锅，说好，这是未来，这时候你发现他其实已经比别人更 ready 了。 某种程度上，王兴兴让中国创业者的画像更多元了。这可能是除了机器人技术之外，另一个很有意义的点。我们怎么判断谁是值得支持的创业者？以前投资人喜欢看名校、大厂、高管背景，因为这是个简单标准，能大致推断出个这个人能力。但对于没背景的人，你不知道他能不能成长为一个优秀的人。 其实，人跟人底层差别没那么大，很多改变来自后天经历。名校、大厂、高管，这不都说的是经历吗？就是说这十几年经历很有价值，所以这人应该成长得不错。而王兴兴在那寂寞的五年里，吃够了苦，踩够了坑，还没人打扰。我们再看时，他可能不比那些大厂高管、高学历的差了。他用五年走了别人十年的路，毕竟创业是任何人能有的最快、浓度最高的成长历练。 新时代应该会有更多这样的创业者，而且新的时代会更不拘一格的给创业者空间。 有时候「不一样」，本身就是一种很有意义的存在，它可以提示一种可能性，塑造一种氛围甚至是建立一种文化。比如王兴兴这样一个当年「非共识」、「非典型」的创业者，可以被上一代创业者的资源支持到，给予更多耐心、更立体的支持，去探索突破天花板的事情，我很期待看到更多这样的故事。这也是极客公园想推动的事情。 *头图来源：极客公园 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

 《艾尔登法环 黑夜君临》公布了新角色「Ironeye」预告。根据官方介绍，「Ironeye」是以远程攻击为主的角色，并且掌握了灵活的身法。  <内嵌内容，请前往机核查看> 《艾尔登法环 黑夜君临》是以《艾尔登法环》为基础，经过重新设计的合作动作游戏。延用了部分来自《艾尔登法环》的敌人及武器，玩家可以将操作技能各不相同的角色，挑战全新的威胁，将于5月30日登陆PS5、PS4、Xbox和PC平台。

<blockquote><p>用户分析常止步于数据罗列，缺乏深度洞察。本文通过分层分析、渠道追踪和行为洞察，提供了一套紧密结合业务的用户分析体系，助力团队从数据中提炼价值，驱动精准运营决策。</p> </blockquote>  用户分析经常做，但实操的时候，经常止于罗列：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将用户分析做得更体系化，得出对业务有意义的结论，今天系统讲解下，同学们记得先赞后看哦。 ## 第一步：用户价值分层 做用户分析，最怕：没数据。大厂用户画像看着光鲜，和他们采集的用户数据多有直接关系。**不管什么企业，一定有：消费数据。**第一步可以从这里开始。从消费记录里，可以区分出来：**谁是高消费用户。**这是后续所有分析的起点。 注意：识别高消费，不是简单地统计一下过去一年消费金额。而是要用生命周期的观察方法，观察用户从注册开始的消费分布。不同的分布形态，意味着不同的用户运营策略（如下图）。  ## 第二步：用户来源渠道分析 识别出高消费用户以后，可以进一步思考：高消费用户是从哪些渠道来的。找出高消费用户来源多的优质渠道。之后，提高优质渠道投入，削减劣质渠道投入，从而达到降本增效的目的。这样，即使暂时没有转化路径数据，也能做初步分析（如下图）。  之后，可以逐步推动业务，完善转化路径的数据采集，对广告素材、转化流程、引流产品、引流活动等方面进行分析，进一步提高拉新质量。 ## 第三步：用户活跃情况分析 解决完拉新问题，可以进一步思考： - 存量用户活跃程度如何？ - 哪个群体需要帮上一把？ - 帮一把以后，谁的消费能提升？ 站在用户运营的视角，不同消费层级+不同活跃程度的用户，运营的思路也是不同的。因此，整理出用户活跃情况分层，很有用（如下图）。  **活跃分析，是罗列数据的重灾区。**先不要陷到细节里。先把： - 用户消费频次 - 用户互动频次 做矩阵分析（如下图）看清楚大方向，再往细节深入。  ## 第四步：用户活动参与分析 经过前三步，已经对三个基础问题有了了解： - **谁是高价值用户** - **用户从哪里来** - **用户到哪里去** 之后可以思考：如何提升用户价值。最好用的手段就是优惠活动，因此可以从这里入手。 常见的优惠有五种形式 - 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。 - 折扣型：XX商品，原价X折销售 - 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。 - 用券型：使用X元抵用券，抵扣订单金额 - 积分型：消费得积分，积分再抵现/兑换礼品 这五种形式的数据有可能非常混乱！特别是在同一张订单，能同时使用2-3条优惠规则的时候。很多公司的开发非常懒，没有单独做活动标签库，也没有做**活动表、商品表、订单表、用户表、积分表（俗称：促销五表）**之间的关联关系，导致数据混乱不堪。 理论上，需要： - **促销五表关联清晰** - **避免全品类/无门槛的券** - **避免用户抵用券/商品抵用券叠加** 这样才能有清晰的数据可分析 有了这些基础数据，分析就大有可为： - 哪些用户是优惠敏感型？哪些是不敏感的？ - 不敏感的用户，忠于什么商品？从哪些渠道来的？多拉这种人进来！ - 敏感的用户，是否薅羊毛薅过量？业绩不足的时候，拉他们出来顶上！ ## 第五步：用户接触渠道分析 最后，还可以看：留存的用户在哪些平台出现，流失的用户最后一次出现在哪些平台。这样就不至于像报丧鸟一样，只会喳喳：“用户要流失啦！”而是能具体给到：“我们能在XX渠道把用户捞回来”。 如果是对于有门店、小程序、APP、电商网站多种渠道并存的传统企业，优先要做的是分清楚：哪些用户能通过线上渠道接触。线下渠道数据采集少，且主动服务能力弱，还是优先看线上。 如果是以APP/小程序为主战场的线上企业，则主要对用户接触的内容进行区分。区分出用户对哪些内容（新品？活动？时尚？健康？节日？……）感兴趣，从而选择更好的内容激活用户。 这一套用户分析体系搭建，是紧密结合数据采集过程的，充分考虑了：万一没有数据怎么办。由浅入深的推动（如下图）。  这一套用户分析体系搭建思路，其分析思路，是站在业务视角，思考如何运营用户： 1、高价值用户是谁？值得我投入多少？ 2、我能在哪些渠道，找到这些高价值用户？ 3、存量高价值用户，谁还在活跃，谁已经流失？ 4、我能用什么手段，保留存量的高价值用户？ 5、存量的低价值用户，是否有激活可能？怎么激活？  这种目标感强的分析，远比列出来：“男女比例4:6”“25岁-30岁占比30%”更能解决问题。并且在推动业务的过程中，也能结合运营手段，补充数据，后续分析也越做越顺，同学们可以尝试下哦。 本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

前几天看新闻，发现知乎终于迎来了新的里程碑时刻——最近发布的这次财报里，2024 年四季度，知乎实现了上市以来首次单季度全面盈利。 我后来看了下财报，在第四季度，知乎创造了 8.6 亿元的营收，其中净利润达到 9710 万元，成功兑现了 2023 年我就听周源说过的目标——在 2024 年实现单季度盈利。 我跟知乎创始人周源认识多年，从最早做媒体时候的同事，到他当年在极客公园的「地下室活动」上发布知乎的 Beta 版，再到多年后成功上市和上市后多年的艰苦探寻，算是见证了他在做社区这件事上的很多思考、尝试以及反思。 这次真正让我感慨的，不只是盈利本身。我觉得这只是「果」，他的「因」其实在知乎终于找到了社区自己的成长逻辑，走出「原生性」和「成长性」之间的精神内耗，才是更值得说说的。 从「而立」到「不惑」，知乎迎来了走向新阶段的信号。 _**01**_ **所有社区产品最大的挑战：「原生价值」** 最近和很多 AI 时代的创业者交流，每次听到任何一个产品说自己的目标是个社区的时候，我都很想提醒下，咱值得认真想一下「社区」这两个字到底意味着什么。 社区在中国是一个想批量长期赚钱并不容易的领域。社区有用户，有内容，但如何将这些资源转化为一个有「原生价值」的、效率足够高的商业体系，是所有社区平台都需要自己「无尽探索」的必答题，而且没有一个社区可以去抄别人的做作业。 从 B 站到小红书，再到知乎，这些平台谁都跑不了，这种「无尽探索」直到今天甚至也都还在路上。 你看 B 站凭借二次元文化和弹幕起家，靠 UP 主和多元内容吸引年轻用户，是中国最重要的社区平台之一，但广告业务怎么发展，游戏领域如何创造价值，会员订阅怎么有效增长，电商与直播到底要怎么与时俱进的创造价值……社区产品的商业化之路就是这样一步一挑战。 当红的小红书也是一样，从最初是个分享海外购物经验的小众社区，靠用户生成内容（UGC）的魅力聚拢了一波忠实用户，可规模大了，变现的路却不是直接能天上就掉下来的，如何在社区的发展上建立「原生系统的价值」，直到今天也只是初见曙光，依旧需要稳扎稳打。 知乎也是如此，甚至经历的探索和折腾还要更多一些。我记得是 2016 年知乎正式启动商业化，广告投放项目率先落地，那时候也推出了语音问答产品「知乎 Live」、付费咨询产品「值乎」。 2018 年，知识付费正热，知乎顺应趋势升级知识付费体系，将「知识市场」升级为「知乎大学」，也试水会员经济，推出了超级会员。 到了 2019 年，直播开始升温，知乎跟进上线功能，深化电商合作，还推出了全新会员服务体系「盐选会员」，向更多元化的会员经济迈进。2020 年，知乎又拿出内容商务解决方案，想借此拉近用户与创作者的距离，顺带实现内容推荐带货。 这些年，知乎很忙。从广告到知识付费，再到直播与电商，每步都下了心思，也投入了不少能量。遗憾的是不少尝试最终没能长成支撑知乎发展的支柱，除了广告业务，最终还是会员业务给了知乎一个坚实的「原生支撑点」。 说到底，这就是社区从「而立」到「不惑」的阶段性挑战。你有了用户，建立了平台，但怎么在自我和世界之间找到平衡，在社区成长与商业价值的成长上找到共振点，甚至是「甜蜜点」，真的不容易。 比如客观的说，知乎丰富的内容和活跃的用户量，当然具备「流量」的价值，广告收入模式也一度是知乎社区商业模式中最重要的组成部分，但这部分到底如何成为一个「原生的系统」来对外产生价值，这个问题不仅仅影响长期变现的效率，也会对社区用户价值和社区商业价值之间的「共生关系」带来挑战。 从 2021 年知乎上市后，我就有一个感觉，周源出来和大家聊天变少了，他似乎被一些重要的问题死死压在了公司里，或者说被压在了某种精神状态上。 我回头看了看知乎过去两年同期的财报表现，大概能感受到他所经历的挑战和压力。 2022 年开始，支撑知乎营收增长的一直是会员收入，但同时，知乎的广告收入在下降，同时营销成本却居高不下，这让知乎一直没能实现扭亏为盈。比如 2023 年四季度，知乎实现营收 11.38 亿元，经调整净亏损 9130 万元。其实从当时来看，如果不是因为营销费用依旧较高，以及当时投向 AI 的全年研发费用比前一年多了近两成，知乎似乎已经看到了盈利的曙光。 终于到了 2024 年四季度，知乎总体营收其实比前一年同期少了近四分之一，但第一次历史上拿到了净利润 9710 万元。在知乎的营收结构中，付费阅读、营销服务两大业务分别贡献 48.9%（4.2 亿元）、36.8%（3.2 亿元）、并且毛利率同比提升 3.8 个百分点至 62.9%，运营支出比前一年同期砍了近四成。这不只是抠成本，而明显是开始聚焦了，集中资源投入付费内容这样的高毛利板块，集中精力提升营销服务的效率而不是规模。把要解决的关键问题收窄，和它死磕。 聚焦这件事，第一大概是想开了：不「妄念」了，不为规模增长纠结了。第二大概是看透了：要坚决降低低效业务占比，重新向内审视自己，接受自己，追求更顺畅的社区「原生价值」。 和人一样，这就是走向「不惑」的起点。 _**02**_ **AI 给知乎带来了什么？** 那么知乎最原生的价值是什么？我觉得还是专业内容的价值。它需要被擦亮，放大，需要敢于放在更长周期里被评估。 我有一种感觉，那条更适合知乎的「原生价值」路径，将会是被 AI 解锁的。 我记得 2023 年 2 月极客公园前沿社组织的一次线上讨论里，我拉着 20 多位科技圈创业者对 Chatgpt 带来的影响到底是不是「产业革命」级别的事件进行了投票，我看到了周源的选择，他是第一个选择了「是」的「革命党」。 几天后，我和当时最积极的几位「AI 革命党」吃了个饭，我观察到周源在那顿饭上已经开始了下一步行动的思考。 果然，知乎在 4 月就推出了联合面壁智能开发的中文大模型「知海图 AI」，拿来优化社区的内容推荐和搜索功能，这个产品点是知乎一只尝试想做好，但在上一个技术时代确实没做好的。如今这个技术栈的迭代，让知乎一下子就跟摆脱了枷锁似的，变得精神抖擞了。 2024 年，「知乎直答」作为独立 AI 产品亮相，带着自然语义理解和「找内容」、「找人」的能力，成了社区资产更好挖掘，激活，促新生的有效抓手。 到今年 3 月，「知乎直答」再升级，支持搜索结果溯源答主创作，进一步强化了 AI 工具与人的连接。这一系列动作，形成了知乎借 AI 之力打开新局面的契机。  图片来源：知乎 2024 年知乎显然开始花越来越少的心思去「扩收入规模」，而花了越来越多的心思去构建社区在新时代的「原生价值」。 比如知乎的核心始终是连接知识与人的问答平台，专业的用户群体，再高质量问答上的用户共识，是平台一直没变核心资产。14 年下来，社区沉淀了 7700 万创作者的专业讨论和超过 5000 万篇文献知识库，形成了一座内容宝藏。 但是他们如何变成对社区用户更有用的知识资产？与此同时，已经有了这么多问答后，未来如何不断激发新提问和新回答，这件事又要怎么高效的完成。 过去「用户对用户」的互动带动了知乎的价值确立，那么今天「平台对用户」的知识服务和内容激发，如何交相辉映的发展？ 知乎需要进化，让知识获取更高效、更简单。过去，靠传统算法撑起的搜索和推荐，总有点力不从心——排序再精准，推荐再智能，用户翻找历史答案还是费时费力，效率始终受限。 我记得跟周源聊过，他也感慨过这种效率瓶颈，怎么破局成了他时常会常琢磨的事。 AI 的到来扭转了局面。尤其是「知乎直答」最近的这次升级，把搜索结果直接溯源到答主真实创作，每个创作者被当作独立知识库，用户可针对其内容精准提问和检索。这不仅让答案更专业可信，还通过可溯源性降低了 AI 幻觉。 对于知乎，AI 也好，大模型也好，我觉得不是个炫酷的概念，它可以是终结社区内容价值的「门口的野蛮人」，但也可以是来解放社区价值的「白衣骑士」。今天，知乎正在努力把它驯化成连接社区内容与用户需求的桥梁，激活知乎的数据资产，也让创作者的专业价值得以放大。 更广的视角下，AI 给知乎带来的其实不仅是效率提升，还有原生价值的回归与延展。财报里也能看出 AI 的功劳。成本压缩背后，是知乎从探索转向聚焦，AI 成了杠杆——AI 搜索产品「知乎直答」用户蹿到千万级，7700 万创作者的专业价值被盘活，内容效率高了，用户指标也向好，比如四季度月活用户 8140 万中订阅会员到了 1410 万，这个绝对社区原生价值的业务线，在知乎大幅度运营和营销成本后，没有受到影响，反而保持了稳定的环比增长。 这个世界上凡是做社区的产品，似乎都挺「命苦」。因为一边是社区的灵魂，一边是商业化的肉体，没有足够长的时间，想找到「社区原生价值」，达成灵与肉的和谐，确实不容易，这需要长期主义的定力，需要「不惑」。 知乎的创始人周源，应该已经跨越了 40 岁的年龄，14 年的知乎，也似乎到了从「而立之年」，迎来「不惑」的新阶段吧。 我还挺期待周源和知乎，回到 14 年前创立这个社区时候的共识和梦想，在新的技术时代，为知乎最大化的「原生价值」，继续向心探索，写新的篇章。 *头图来源：视觉中国 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

蔚来汽车对外宣布一项关键人事调整：乐道汽车总裁艾铁成离任，原蔚来能源业务负责人沈斐接任。

 Astrolabe Games本日宣布，备受期待的Rogue牌组构建游戏《寻剑迷途》将于2025年4月16日正式登陆PC Steam平台。游戏独创性地将牌组构建玩法与随机探索地牢机制融合在一起，玩家不仅能体验到丰富的策略性战斗，更可以通过自己的牌组决定探索的旅程。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 《寻剑迷途》是一款Roguelite爬塔卡牌游戏。层层高塔均由卡牌构成，卡组中的每张牌都将影响房间格局。来捡起散落在地的一次性利器护甲、卷轴药水，征服这个世界中的所有怪物，还有发牌员！ 玩法速报——地牢荷官，在线发牌 作为不一样的爬塔卡牌肉鸽，除了地板，一切都是卡牌组成。寻剑迷途恰如其名，永远都在找武器的原因是，不只卷轴和药水，武器和防具也都是一次性的。不必担心，还记得它们都是卡牌吗？想同时拿多少把武器都可以，当然穿多少层防具也随意，它们会叠起来从顶到底逐张消耗，要做的就是利用有限的资源和无限的头脑登上塔顶。  至于操作方式，那更简单了，看到哪里点哪里，轻松写意！另外，在冒险中你的卡组和敌人的卡组会洗混在一起。每个房间都会由双放卡牌随机布置，没发到想要的嘛？只需要献出一点小小代价贿赂发牌员，就可以再发一次！ 追求特色——化繁为简，策略至上 寻剑迷途中没有繁琐的物品栏，也没有各种槽位数量限制，更不需要把卡牌来回拖拽。在纯粹的回合制策略中，大冒险家们给我有多快点多快，只要你脑子跟的上。 角色移动不设限制，只有交互才会推进回合，你有充足的机会选择站位，考虑地形和场景道具给敌人安排好他们的死状。不小心点错而满盘皆输？放心好，你随时可以撤回到上一步——专业冒险可没有手滑这种借口！  在攀登高塔中持续优化卡组！在高塔的休息层中，你有超高自由度来选择修改卡组的方式，强化还是删除，加血还是加牌，你是老大。 量大管饱——丰富搭配，玩多不累 游戏包含三名玩法迥异的角色，每一位都拥有超过100张独特卡牌，同时拥有多套供解锁的初始卡组。众多流派供你搭配，想要一锤定音的大数字？固若金汤的护甲值？你说想做卑鄙下毒人，多宝法术狂？都有的兄弟，有的。  广袤的地图上，矗立着六座高塔，每座高塔都有专属敌人群落，特殊机关和强力Boss。不仅如此，武器、防具、饰品、光环、药水、卷轴，冒险要素大联欢！来从多个维度探索你认为最强的组合搭配。 重复爽玩——妙趣随机，有爱社区 高塔中不仅有发牌员的随机魔法，还有丰富的随机事件和支线任务，达成特定的条件可以一举逆转战局！游戏包含超多难度调控选项，供你擦亮焕新每次冒险，觉得简单无趣时，那就给自己上点强度！  最后，相信每位玩家都是潜在的地牢设计师。寻剑迷途特别内置了关卡编辑器，大家可以互相分享自己刚刚创造的小黑屋，朋友间亦可以发挥才智重拳出击！ &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

收割进化

今天上午，有投资在互动平台询问宁德时代，3月29日发生事故的小米SU7是不是用的该公司的电池。对此，**宁德时代回应称：“不是我们的电池”。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/5086c46966be4699a8fc1687e6810d8d.png) 此前，3月29日，一辆小米SU7在高速发生碰撞事故，致车上3位女生死亡一事，引起关注热议。 **据了解，发生事故的是一辆小米SU7标准版，其配备的是73.6kWh的磷酸铁锂动力电池，自2024年6月起采用双供应商体系，由比亚迪、宁德时代分别供货。** 如果不是宁德时代，那应该是比亚迪的电池，比亚迪方面尚未发声。 除了标准版外，小米SU7其他车型全部采用宁德时代电池。小米SU7 Pro版搭载宁德时代94.3kWh电池，小米SU7 Max版搭载宁德时代101Kwh电池，小米SU7 Ultra搭载宁德时代93.7kWh电池。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489970.htm)

3月29日的夜晚，三个年轻人驾驶小米SU7发生交通事故，车辆燃烧起火。三个年轻人葬身在夜晚的高速公路上。这是智能驾驶狂飙突进中的惨重案例。中国汽车产业经历转型，正从上半场的电动化，向下半场的智能化转变。企业往往对自身技术能力过于乐观，然而，实际情况与企业的预期有很大差距。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0401/1e6c9d69ce0553b.png) 智能驾驶领域的投资人黄松对第一财经表示，小米的智能驾驶技术在国内并不在第一梯队。 **AEB恐未触发** 3月29日的夜晚，一辆小米SU7标准版在高速公路行驶过程中遭遇严重交通事故。车辆燃烧起火，三个年轻人葬身高速公路。 3月31日的晚间，小米董事长雷军微博发文“用小米15Ultra解锁武汉大学夜樱之美。” 4月1日的晚间，小米董事长雷军微博发文称，“我们团队第一时间成立了专项小组，30日赶赴了现场，31日配合警方调取并提交了我们掌握的车辆数据。” 雷军何时得知这一事故，目前没有确切信息。他在微博表示：“我们一直没有接触到事故车，很多问题此刻还没有办法回答。” 但这一事故暴露出智能辅助驾驶技术的不成熟。 根据小米官方信息，事故发生前，车辆处于NOA智能辅助驾驶状态，以116km/h时速持续行驶，车辆检测出障碍物后发出提醒并开始减速。随后驾驶员接管车辆进入人驾状态，持续减速并操控车辆转向，随后车辆与隔离带水泥桩发生碰撞。碰撞前，系统最后可以确认的时速约为97km/h。 数据显示，事故车辆激活NOA操作后，分别发出过轻度分心报警、脱手预警提示，并于事故当晚10点44分24秒，发出风险提示“请注意前方有障碍”，发出减速请求，开始减速。1秒钟后，NOA被接管，进入人驾状态，方向盘发生左转向、制动踏板被踩下。2～4秒种后，车辆发生碰撞。 “从他们公布的后台数据来看，它留的（制动）时间太短了。”黄松对第一财经表示。 有自动驾驶研发人员表示，AEB（自动紧急制动）是目前很多车辆都已配置的一项功能，通过安装在车上的辅助驾驶系统——可以是摄像头、毫米波雷达、激光雷达，或各种组合——对自车状态及周围交通环境实时监控，并分析计算，判定合适的刹车介入时机。而这些部件对障碍物的探测距离通常在150米以上，性能高的毫米波雷达可以达到300米。 但在这起事故中，小米SU7的AEB功能可能并未触发。 因为，在回应公众关心的“事故发生时，AEB等主动安全功能是否触发？”这一问题时，小米没有直接回应。 据小米方面表示：小米SU7 标准版有前向防碰撞辅助功能包括碰撞预警 (FCW) 和紧急制动 (AEB) 两个子功能，作用对象是车辆、行人、二轮车三类目标，其中AEB功能工作速度在 8～135km/h之间。这个功能和行业同配置的AEB功能类似，目前不响应锥桶、水马、石头、动物等障碍物。 **算法引关注** 这次事故车辆是标准版的小米SU7，搭载的是Xiaomi Pilot Pro系统，采用双目纯视觉智驾方案。 中信证券在一份研报中指出，纯视觉方案的最大优点在于整体的成本，特斯拉八个摄像头的硬件成本仅为200美元左右，而一套激光雷达的成本在3000~10000美元不等。 不过近几年来激光雷达的成本不断降低，部分企业已经将单颗激光雷达成本降低至300美元以下。整套自动驾驶系统普遍需要3~5个激光雷达。 纯视觉方案成本较低，更依赖先进的算法支撑。 “摄像头现在可以感知大概100到200米的距离，一般大家都会到200米。这200米能够保证时速120公里以下的车辆自动刹车下来。”黄松认为，这次车祸暴露出来的问题，并非车辆没有配置激光雷达。他认为核心的问题并非硬件配置，而是软件算法。“视觉的话，你就得靠计算，然后去估算距离。核心，我觉得还是它自己的算法做得不好。可能是它的感知算法没把路上的临时路障探测出来。” 他不是唯一一位对小米的NOA表示质疑的科技圈人士。 一位互联网大厂的中层是小米最早的车主之一。这位大厂中层在其朋友圈评价说：“小米的NOA体验在国内新能源顶多算二流梯队。智驾里面的默认选项我都关闭了，自动换道经常莫名其妙换道，我最后只能切换为手工确认变道。车速限制设置后有时候会从120时速突然降到80，车速来回弹跳作为车主根本无法预测逻辑。” 近1年来，有关小米SU7自动泊车碰撞等故障时有发生，这也引发市场对其智驾技术的质疑。 小米的智能驾驶团队，部分是收购而来，部分是自己培养。2021年，小米全资收购了自动驾驶公司DeepMotion Tech Limited，以此增强在高精定位、高精地图和3D场景重建等领域的研发能力。后续，小米开发出全栈自研的Xiaomi Pilot Pro系统。 有业内人士指出，现有汽车智驾技术还不成熟，是必须面对的现实。例如，摄像头视觉感知的灵敏度在夜间和恶劣天气时会显著下降。即使特斯拉最新版本的FSD也未能达到超越人类驾驶的安全水平。用户盲目信赖智驾功能而导致的车祸也时有发生，这都为市场敲响了安全警钟。 企业对智能驾驶的过度营销，已经引起业内关注。 3月20日，工业和信息化部原部长苗圩在《志在超车：智能网联汽车的中国方案》新书发布会上表示：“现在有些企业为了营销的需要，搞出一个‘高阶智驾’，我觉得这主要是玩噱头，是一个花哨的概念，有可能会误导消费者。其实比这个更重要的，是要实实在在地把安全性提上去。” 苗圩还指出，在安全性问题上不能输，更不要夸大其词，搞这些新的概念去误导消费者，而应该实实在在地告诉消费者应该怎么去操控L3，甚至L4的车。 （黄松系化名） [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489966.htm)

4月2日消息，今年第二次，TikTok面临着一个可能决定其在美国命运的最后期限，这也将影响无数依托这款中国社交应用开展业务的创作者和品牌的存续。此前，紧迫感曾促使一些创作者在1月发布伤感的告别视频，如今这种情绪已转向谨慎乐观。创作者和企业表示，他们相信TikTok将继续留在美国，但同时也在为可能发生的变化做准备。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0331/c39fbcbd85e0fe7.jpg) 拥有270万TikTok粉丝的创作者吉安娜·克里斯汀（Gianna Christine）表示：“我尽量保持乐观，期望TikTok能够继续留在美国，但作为创作者，我必须为任何可能的情况做好充分准备。” 根据美国前总统拜登签署的国家安全法，若中国母公司字节跳动未能在4月5日前剥离TikTok的美国业务，该应用将面临实质性禁令。字节跳动原定1月19日为剥离最后期限，但特朗普签署行政令指示司法部长暂不执行该法，为字节跳动争取了额外75天时间处理美国业务剥离。 克里斯汀表示，她尚未收到TikTok关于其未来动向的直接通知。尽管她仍对TikTok在美国继续运营持乐观态度，但她也在积极扩展自己在Snapchat和YouTube上的业务，以防万一，毕竟“你永远无法预见未来会发生什么。” 特朗普在2024年总统竞选期间多次对TikTok发表积极言论，并将其用作竞选工具。据报道，他上周日表示“相当确信”能在4月最后期限前达成TikTok相关协议。上周他还称，若协议未果，可能延长最后期限并通过削减对华关税促成交易。 Wai Social营销与咨询公司创始人奥利维亚·普罗特尼克（Olivia Plotnick）表示：“我真的不认为TikTok会被禁。特朗普显然希望展示自己的谈判能力，并促成交易。” TikTok和白宫都未回应置评请求。 无论TikTok未来如何，公司都保持着正常运营状态。多位在职和离职的TikTok员工表示，他们尚未收到管理层关于TikTok在美国未来命运的任何通知。合作品牌和创作者也表示，TikTok并未就此问题向他们提供任何更新。 这种不确定性并未阻止TikTok寻求新的合作机会。例如，营销公司Meltwater宣布，它已于3月加入TikTok的营销合作伙伴计划。Meltwater的技术负责人阿迪亚·贾米（Aditya Jami）表示，他的TikTok联系人似乎对TikTok的未来“同样感到迷茫”，但双方依然推进了合作关系，这一合作将涉及两家公司深度系统整合。 贾米补充道：“他们实际上会做更多的事情，我们可以一起构建并向客户开放，所以我觉得一切都在按计划进行！” TikTok创作者艾丽莎·麦凯（Alyssa McKay）拥有超过1000万粉丝，但她已经主动在多个平台上扩展自己的影响力，为应对潜在禁令提前准备。她表示：“如果你还没有入驻Snapchat、Instagram Reels、YouTube Shorts，那你应该立即行动起来。”麦凯补充道，她在其他平台上的收入已经超过了TikTok。 根据社交媒体和网红营销公司Later提供的数据，第一次TikTok禁令的截止日期并未显著改变创作者和品牌的社交媒体发布行为。 数据显示，1月TikTok禁令截止前一周，社交媒体用户在Threads和YouTube上的发帖量分别增加了10%和6%。然而，Later发言人表示，创作者和品牌在1月禁令后的一周，相较于禁令前一周，整体发帖习惯几乎没有变化。在3月，随着4月截止期限的临近，用户开始将计划发布的帖子逐步转向Instagram，作为一种更安全、更稳定的选择。 在1月禁令临近的那一周，小红书一度登上了苹果应用商店的榜首，该应用具备与TikTok类似的短视频功能。Wai Social指出，这款应用的主要用户群体是来自中国较为富裕城市的女性，她们热情接纳了突然涌入的美国用户。 然而，小红书的这一短暂“辉煌”时刻可能不会再现。创作者和品牌表示，TikTok恢复正常运营后，小红书已不再是优先考虑平台。Later首席执行官斯科特·萨顿（Scott Sutton）认为：“我不认为像小红书这样的替代应用会再掀起热潮，那只是昙花一现，并没有其他平台那么持久。” Abundance Institute人工智能政策负责人、前联邦贸易委员会首席技术官尼尔·奇尔森（Neil Chilson）表示，目前尚不清楚，立法者或TikTok的竞争对手（如Meta或谷歌）是否会采取法律手段来强制执行这项国家安全法案，但此类法律行动可能会激怒TikTok庞大的用户群体以及特朗普。 奇尔森补充道：“特朗普喜欢法律赋予他的这种筹码，他正以法律文本之外的方式拖延这场博弈。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489962.htm)

跨境电商的风向正在悄然转变，高科技、高单价商品的需求持续爆发。   记者获悉，在“出海四小龙”之一的速卖通刚刚结束的3月周年庆大促中，以XREAL、Rokid等品牌为代表的AR/VR眼镜类目环比日销暴增600%，与户外露营、HIFI耳机等蓝海品类共同构成增长新动能。继宇树科技官方入驻、带动消费电子行业冲高后，速卖通AliExpress平台再次迎来品牌增长高潮。   “去年我们的AR眼镜全球销售额约6亿元人民币，海外业务占比接近70%，海外业务销售额同比增长了30%。”消费级AR眼镜公司XREAL全球销售业务负责人张龙杰介绍。由于需求旺盛，该公司去年12月发售的新品XREAL One在日本、北美等市场一度因供不应求，导致渠道断货两个月。    （海外消费者在试戴XREAL眼镜）   尽管AR眼镜市场增势迅猛，行业仍面临多重挑战。XREAL全球销售负责人张龙杰指出，当前AR眼镜的渗透率不足，需持续教育市场；此外，不同国家的合规认证、研发成本高企及电池续航等技术瓶颈，仍是品牌全球化的重要关卡。   “我们的技术能力远超我们的销售和市场。”张龙杰坦言。而此时速卖通等跨境电商平台便成了品牌出海“最佳拍档”。   2024年，速卖通针对中国品牌海外认知度低、营销推广成本高、本地化能力不足、政策合规挑战等痛点，推出了“百亿补贴品牌出海”计划，为商家从挖掘商机开始，到营销推广，到海外爆发，提供全链路的出海解决方案。   一方面，平台拥有深厚的市场洞察积累，可以帮助品牌更好地应对当地的合规和认证。另一方面，平台手握大量营销资源，可以和品牌在关键阶段联合发力，实现1+1&gt;2的爆发效果。   2023年，XREAL加入速卖通出海，2024年加入 “百亿补贴品牌出海”。类目趋势的爆发加上“百亿补贴”的带动，XREAL在速卖通的年销售额突破一千万人民币，大促节点不断攀升新高。   “未来，我们希望与速卖通等平台更紧密地合作，特别是在营销资源方面，以进一步推动销售和市场拓展。” 张龙杰表示。   2025年，中国品牌如何进一步打开海外市场，成为出海人的关键命题。近日，速卖通透露了其“百亿补贴品牌出海”的最新计划：今年帮助1000个新品牌实现百万美金的突破。速卖通发布的2025年品牌出海十大机会类目中，智能机器人、储能电池、AR眼镜、IP玩具、滑板车等新奇特高质类目上榜。

<blockquote><p>随着全球化进程的加速，中国物流企业纷纷将目光投向海外市场，寻求新的增长机遇。然而，出海之路充满挑战：品牌影响力不足、文化差异、法规限制、技术瓶颈……这些难题如何破解？本文从深化本地化战略、技术创新与效率优化、强化合规与可持续发展，以及产品与服务创新四个维度，深入探讨中国物流企业出海的破局之策。</p> </blockquote>  中国物流企业正积极寻求海外扩展，以拓展业务版图、提升国际竞争力。然而，出海之路并非坦途，中国物流企业在海外缺乏品牌影响力，面对复杂多变的国际市场环境、文化差异、法规限制以及技术挑战，中国物流企业需要制定并实施一系列有效的应对策略。 ## 一、深化本地化战略：融入当地市场的关键 在出海征程中，深入且精准的市场调研是中国物流企业扎根海外市场的基石。不同国家和地区的市场犹如风格迥异的拼图，政治、经济、社会、技术、环境和法律等多方面因素交织，构成了复杂而独特的市场环境。政治稳定性影响着企业运营的持续性，贸易政策决定了物流业务的成本与合规要求；经济发展水平、人均收入及通货膨胀等经济因素，直接关乎市场潜力与消费者购买力；社会层面的人口结构、文化习俗和消费偏好，更是左右着物流服务的需求特点与发展方向。因此，企业在出海前，必须全面收集这些宏观环境数据，运用PESTEL等分析模型，深入剖析目标市场，精准识别潜在风险与机遇，为后续战略决策提供坚实依据。 而在众多市场调研与本地化侧路中，人才本地化是极为关键的一环。雇佣当地团队能够为企业带来诸多优势。当地员工自幼沉浸于本土文化，对当地的风俗习惯、商业规则、消费心理等有着天然的敏锐洞察力和深刻理解，这种理解是外来者难以在短时间内企及的。 以瑞云冷链在东南亚市场的拓展为例，当地水果旺季时，水果的产量、运输需求、销售节奏等都呈现出独特的规律。瑞云冷链通过雇佣当地团队，这些熟悉本土情况的员工能够提前获取水果旺季的准确时间、主要水果产地的供货动态等一手信息。基于这些信息，他们对物流线路进行了精准优化，避开了运输高峰期可能出现的拥堵路段，选择了更高效的运输路径，同时合理安排仓储空间，确保水果能够及时、安全地运输到市场，满足消费者对新鲜水果的需求。 此外，当地团队还能在服务过程中更好地与客户沟通交流，语言和文化的相通使得他们能够迅速理解客户的需求和问题，并以客户熟悉和接受的方式作出回应，极大地提升了客户满意度。 另外，中国物流企业应具备敏锐的洞察力和灵活的应变能力，依据不同地区的特点，量身定制差异化的发展策略。 ## 二、技术创新与效率优化：提升核心竞争力 大数据技术在物流领域的应用，宛如为企业装上了一颗“智慧大脑”。通过对海量物流数据的收集、存储、分析和挖掘，企业能够深入洞察物流运营的各个环节，实现精准的需求预测。以电商购物节为例，物流企业借助大数据分析历史销售数据、用户行为数据以及市场趋势数据等，能够提前精准预估不同地区的货物需求量。基于这些预测结果，企业可以合理安排仓储空间，确保各类商品有足够的存储空间，避免出现爆仓现象；同时，科学调配配送车辆，优化配送路线，提高车辆的装载率和配送效率，降低运输成本，从而有效避免配送延迟，提升客户满意度。 物联网技术则构建了一个万物互联的物流网络，让物流中的货物、车辆、仓储设备等都能实现互联互通。在运输环节，通过在货物上安装传感器和智能标签，企业可以实时获取货物的位置、温度、湿度、震动等信息，确保货物在运输过程中的安全与质量。对于运输高价值货物或对环境条件要求严苛的货物，如精密电子产品、生鲜食品、药品等，这些实时监测数据尤为重要。一旦货物的运输环节出现异常，企业能够及时采取措施进行调整，避免货物受损。在仓储环节，物联网技术实现了仓库的智能化管理。自动识别设备能够快速准确地识别货物的出入库信息，实时监控库存水平，实现自动化的货物存储和检索。这不仅提高了仓储作业效率，还减少了人工操作可能带来的失误，使得仓储管理更加智能化、精细化。 以京东的自动化仓库为例，该仓储广泛应用了物联网、大数据、AI等技术，实现高度的自动化和智能化。在仓库内，货物存储在自动化立体货架上，通过巷道堆垛起重机和自动引导车（AGV）等设备进行搬运和存储。这些设备通过物联网与仓库管理系统（WMS）实时连接，WMS根据大数据分析得出的订单需求和库存信息，智能调度设备进行货物的出入库操作。同时，仓库内的智能分拣系统利用AI技术，能够快速准确地对货物进行分拣，将货物精准地分配到相应的配送区域。整个仓库的运作高效有序，大大提高了货物的处理能力和配送效率，降低了运营成本。 在全球化的物流运营中，决策流程的效率直接影响着企业对市场变化的响应速度和运营效果。深圳企业所倡导的“快速迭代”模式，为中国物流企业优化决策提供了宝贵的借鉴经验。 “快速迭代”模式的核心在于打破传统的层级式决策结构，建立起一种更加扁平化、灵活高效的决策机制。在传统的物流企业组织架构中，决策通常需要经过多个层级的审批和传递，信息在这个过程中容易出现失真和延误。当海外市场出现突发情况或客户需求发生变化时，从一线员工发现问题到最终决策层做出响应，往往需要较长的时间，这使得企业难以快速适应市场变化，错失商机。 而深圳企业的“快速迭代”模式则强调缩短国内与海外团队的协同周期，实现纤细的快速传递和决策的高效执行。在这种操作模式下，企业赋予一线团队更多的决策权，让他们能够在面对问题时迅速作出判断和决策。一线员工直接接触市场和客户，对市场变化和客户需求有着最敏锐的感知。当他们遇到问题时，可以立即与相关部门和团队进行沟通协作，共同商讨解决方案。 同时，通过建立高效的信息共享平台和沟通机制，国内与海外团队之间能够随时分享项目进展、市场动态、客户反馈等信息，确保各方对业务情况有全面、及时的了解。这样，在面对复杂多变的海外市场时，企业能够迅速作出反应，调整运营策略，满足客户需求，提高市场竞争力。 ## 三、强化合规与可持续发展：长远发展的保障 在全球可持续化发展理念深入人心的大背景下，环境、社会和治理（ESG）已成为企业发展中不容忽视的重要因素。对于出海的中国物流企业而言，构建完善的ESG合规体系不仅是顺应时代潮流的必然选择，更是实现企业长远发展的关键保障。 物流行业作为能源消耗和碳排放的重点领域之一，对环境有着显著的影响。采用新能源车辆是物流企业降低碳排放、减少对传统化石能源依赖的重要举措。近年来，新能源车辆技术取得了长足进步，电池续航里程不断提升，充电设施日益完善，对物流企业的大规模应用提供了可行性。数据显示，2024年新能源车辆在全国物流行业新增车辆中占比已达到40%，这一趋势还在上升。越来越多的物流企业开始使用纯电动货车进行城市配送，这些车辆在运行过程中实现了零尾气排放，有效减少了城市空气污染，改善了城市居民的生活环境。 除了新能源车辆的应用，可降解包装材料的推广也是物流企业践行ESG理念的重要体现。在电商行业迅猛发展的今天，物流包装废弃物的数量与日俱增，对环境造成了巨大的压力。可降解包装材料的出现为解决这一问题提供了有效途径。据统计，2024年电商行业可降解包装材料的使用率已达60%，许多电商企业和物流企业纷纷采用纸质包装、生物可降解塑料等可降解材料替代传统的不可降解塑料包装。 构建ESG合规体系，对于中国物流企业出海具有多重意义。它有助于企业提升品牌形象，赢得国际市场的认可和消费者的信心。在国际市场上，消费者对企业的社会责任和环保表现越来越关注，那些积极践行ESG理念的企业更容易获得消费者的青睐 ## 四、产品与服务创新：满足多元需求 在竞争激烈的全球物流市场中，客户需求呈现多样化和个性化的特点，这就要求中国物流企业必须具备敏锐的市场洞察力和强大的创新能力，开发出针对性强的物流产品，以满足不同客户的特殊需求。 跨境电商的“最后一公里”配送，一直是行业内的重点和难点。在这个环节中，配送的时效性和服务质量直接影响着客户的购物体验。以欧洲市场为例，当地消费者对配送时效和服务的要求极高。为了满足这一需求，中国物流企业可以在欧洲主要城市建立本地化的配送中心和自提点，配备先进的仓储管理系统和自动化分拣设备。快速准确地处理订单。同时与当地的配送公司合作，利用其熟悉本地路况和交通规则的优势，实现快速配送。对于一些高端客户，可以提供定时配送、上门安装等增值服务，提升客户满意度。通过这些定制化的“最后一公里”配送解决方案，更好地适应欧洲市场的需求，增强中国物流企业在当地市场的竞争力。 另外，提供仓储加工、供应链金融等增值服务，也可以成为中国物流企业增强客户粘性、提升企业竞争力的关键策略。 仓储加工服务能够为客户提供更全面、更便捷的物流解决方案。在服装行业，许多品牌商在货物到达仓库后，需要进行贴牌、分拣、包装等加工操作，以便直接降成本发往销售终端。物流企业提供的仓储加工服务，能够在仓库内完成这些操作，大大缩短了货物的流通时间，提高了供应链效率。 对于一些电子产品，企业可以根据客户的需求，在仓库内进行产品组装、测试等加工服务，确保产品能够以最快的速度交付到客户手中。通过提供仓储加工服务，物流企业能够深入参与到客户的供应链环节中，与客户建立起更紧密的合作关系，增强客户对企业的依赖度和忠诚度。 供应链金融服务则为物流企业开辟了新的利润增长点。同时业务客户解决了资金周转难题。在传统的供应链中，中小企业往往面临着融资难、融资贵的问题，这在一定程度上限制了企业的发展。物流企业凭借其对供应链上下游企业的了解和掌握的物流信息，能够为客户提供供应链金融服务。物流企业可以根据客户的订单信息和货物运输情况，为客户提供应收帐款融资、存货质押融资等金融产品。对于一些出口企业，在货物发出后，往往需要等待一段时间才能收到货款，这期间企业面临着巨资金周转压力。物流企业可以通过应收帐款融资的方式，提前为企业提供资金，环节企业的资金压力，也能提升物流企业在供应链中的地位和影响力。 作者：物流小兵说 公众号：物流小兵说 本文由 @物流小兵说 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 Pexels，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>面对复杂多样的需求，产品经理需要合理分配有限的资源，确保最重要的功能和改进能够优先落地。本文将从需求优先级的重要性出发，详细介绍常见的评估模型，希望能帮到大家。</p> </blockquote>  对于产品经理来说，需求优先级的定义是日常工作的重要环节，也是决定项目推进成败的关键之一。无论是需求池的管理、迭代规划，还是与研发团队对接，都需要**合理定义需求的优先级**，以确保资源分配得当、项目目标聚焦，让最重要的事情先落地。 然而，面对五花八门的需求，如何评估优先级？该基于数据、商业价值，还是技术可行性？本文将从**为什么要定义优先级、常见评估模型、实际操作步骤、实战案例以及注意事项**五个方面，帮助你全面掌握定义需求优先级的方法论。 ## 一、为什么需求优先级重要？（明确目标） 产品经理的核心工作是**决策和资源分配**，而优先级的定义是其中的基础环节。良好的优先级评估可以： - **优化资源分配**：在资源有限的情况下，将团队聚焦在最能产生价值的任务上。 - **快速响应市场变化**：当业务目标发生变化时，优先级能够帮助团队快速调整方向。 - **管理干系人期望**：通过明确优先级，让团队、领导和其他部门对项目规划和节奏有共同认知。 - **避免产品膨胀**：优先级的定义能够杜绝“每个需求都很重要”的现象，让产品方向更聚焦。 ## 二、定义需求优先级的常见方法（工具与模型） 在实际工作中，几种科学的需求优先级评估模型可以帮助我们量化和规范评估过程。 以下是常见的几种优先级定义方法： ### 2.1 MoSCoW法则 MoSCoW 是最简单、直观的方法之一，通过将需求按照重要程度分为四类： - **Must Have**：必须做，影响核心功能或业务目标，且不可或缺。 - **Should Have**：应该做，可优化体验或提升效率，但若暂不实现，影响可控。 - **Could Have**：可以做，可锦上添花，但可推迟到未来迭代中。 - **Won’t Have**：当前不做，暂时不在规划之内，可能未来再考虑。 **适用场景**：初期快速梳理需求时，提供一个框架帮助团队快速达成共识。 ### 2.2 RICE模型 RICE是一种更精确的优先级评估方法，适用于量化需求价值，用四个指标综合评估优先级： - **Reach（影响范围）**：需求会影响多少用户？范围越大越优先。 - **Impact（业务影响）**：需求对单个用户的价值有多大？例如提升转化率，改善留存。 - **Confidence（信心系数）**：数据和假设的信心度有多高？避免对模糊需求投入过多资源。 - **Effort（工作成本）**：开发此需求需要的投入（以人天/人周衡量）。 **计算公式**： **优先级评分 = (Reach × Impact × Confidence) ÷ Effort** 得分越高，说明需求的优先级越高。 **适用场景**：复杂项目中对多维指标需求排序，更适合成熟团队。 ### 2.3 Kano 模型 Kano模型关注用户的需求满意度，通过分类需求类型评估其优先级： - **基本型需求**：用户认为理所当然的需求，不满足会导致负面体验。例如购物App的支付功能。 - **期望型需求**：用户希望的功能，满足了体验大幅提升，不满足影响中等。如多个社交账号快速切换工具。 - **兴奋型需求**：用户未预期但却能惊喜提升体验的功能。例如用户首次登录时赠送个性化推荐。 **适用场景**：需要平衡基本功能和创新功能，注重用户体验的项目。 ### 2.4 价值-可行性矩阵 在这个模型中，将需求分为四个象限： - **高价值低成本（优先考虑）：**快速实现，直接放入计划。 - **高价值高成本（长期计划）：**需要更多资源优化整体方案。 - **低价值低成本（备选）：**非关键需求，按情况实现。 - **低价值高成本（弃选）：**直接淘汰。 **适用场景**：资源有限，对价值与成本需要兼顾的项目优先级排序。 ## 三、如何实际操作：定义优先级的步骤 在实际工作中，仅熟悉模型还不够，还需要结合实际操作流程。以下分五步来具体拆解需求优先级的定义： ### 3.1 收集与明确需求 - **梳理全量需求**：来自团队、用户反馈、数据分析、新技术和竞品调研的需求一并记录入需求池。 - **明确需求背景**：每一个需求都要回答以下问题：它解决了谁的问题？解决什么问题？成功与否如何衡量？ ### 3.2 统一目标，评估价值 确保需求的优先级与当前的**产品目标**（如增长留存率或拉新）一致。 通过数据、用户反馈或已验证的假设评估需求是否带来价值。例如： - 这个需求能提升多少注册转化率？ - 在未解决的问题中，这个需求是否最优先？ ### 3.3 沟通与协作 - **跨部门协作**：优先级的定义往往需要与技术、运营、市场等部门协作。 - **明确影响**：与开发团队明确技术复杂度和实现的成本可能性。 - **争取共识**：使用模型（如RICE或MoSCoW）帮助团队快速达成一致。 ### 3.4 制定优先级列表 将所有需求根据关键性进行打分，生成一个完整的优先级排序（高、中、低）。 制定**短期清单**（如下一个迭代需要完成）和**长期计划**（未来优先级可能上升的需求）。 ### 3.5 定期复盘与动态调整 需求是动态变化的，需要定期对优先级进行复盘与调整，例如： - 用户反馈的紧急问题，可临时调整到高优先级。 - 如果数据证明某需求价值不大，可以推迟或取消。 ## 四、实战案例：如何用RICE模型定义优先级？ 假设你是某短视频App的产品经理，收到以下三个需求： - 添加视频分类标签，提升用户观视频精准度。 - 增加快速登陆功能，减少注册门槛。 - 启用“单日最热视频”板块，增加用户活跃度。  通过计算，快速登录功能（优先级3.0分）明显高于其他需求，因此安排优先级第一。剩下的功能按照分数递减。 ## 五、注意事项：避免优先级定义中的陷阱 **1）过于主观，不依赖数据**：把需求优先级建立在感性判断上，可能会失去科学性。 **解决方法：**用模型和数据说话，通过用户反馈或数据支撑论点。 **2）需求范围不明确**：需求没有清晰的目标或边界，难以评估其价值。 **解决方法：**在每个需求定义时，明确解决的问题、目标用户和边界。 **3）忽略技术部门或干系人的声音**：如果没有充分沟通，可能出现隐形实施成本过高的需求。 **解决方法：**主动召开需求评审会，倾听所有干系人的意见。 ## 六、总结 定义需求优先级是一项涉及**逻辑分析、团队协作**和**战略判断**的工作，不仅是产品经理的一项专业技能，更是业务成功的基础。掌握不同优先级定义方法，根据项目选择合适模型，同时动态调整，在复杂多变的环境中为团队明确核心方向，你一定能够成为更高效、更有影响力的产品经理！ **下一步行动：** 你可以尝试回顾当前的产品需求池，选择一个模型，重新评估优先级！如果有更多实践经验，也欢迎留言分享你的心得！ 本文由 @隔壁老王讲产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在AI技术飞速发展的今天，GPT-4o的多模态生图功能以其惊艳的视觉效果和广泛的应用场景，正在重新定义创意工作的边界。这一革命性工具的6种实用玩法，从风格转换到表情包制作，从商品图换场景到虚拟试穿，每一种都可能成为你工作中的效率倍增器。</p> </blockquote>  最近，如果大家关注 AI 的话，想必被 GPT-4o 的多模态生图刷屏了。 上周 **OpenAI 开放了GPT-4o 的多模态生图能力，给了我续订 Plus 会员的理由。** **所谓多模态，是指 AI 大模型不仅能识别和生成文字，还有图片，甚至视频。** 我连续几天深度体验 GPT-4o 的生图，最大的感受是：它生成的图片非常逼真。 一句话出图，不用结构化提示词，还能保持人物一致性、做表情包、换场景，甚至试穿衣服，惊艳程度超出我预期。 真的做到一句话就能 P 图。设计师看完，也担心会失业。 实际上，OpenAI 是去年发布 GPT-4o 的，当时官方说有多模态生图能力，结果鸽了一年才开放。 当时，我就分享过，4o 有多模态就像 AI 有了眼睛和耳朵，理解人类需求会更准、生成效果会更好，也分享了一些产品提效场景。 这篇，我整理 6 种实测有趣、容易上手的玩法，分享给你，也许还能启发你思考 AI 能力与自身发展的结合点。 ## 玩法一：风格转换 这两天，用 4o 生成吉卜力风格的图片火爆全网，连 OpenAI 的创始人 Sam Altman 也换成这种头像。  我也试着上传头像，让 4o 帮我生成不同风格的形象。效果非常自然，几乎看不出是 AI 生成的，难怪会火。 你可以选择宫崎骏、漫画、写实等不同风格，试试看。  ## 玩法二：给图片“加点料” GPT-4o 生成的图片非常逼真，所以你可以让它在已有照片基础上“加菜加料”。 比如我上传一张自己拍的食物图，让它“加点配菜”，出来的效果很自然，不细看几乎察觉不到是 AI 重画的。  ## 玩法三：制作表情包 4o 的多模态识别图片相当强，我们可以用指定图片（垫图）快速生成一整套风格统一的表情包。 你看，我只用一张头像，一次性生成 12 个不同表情的表情包，而且，还能生成透明背景的 png 图片，直接拿来就能用。 这人物一致性是不是保持很好？  我还让 4o 设计一个产品经理的卡通 IP 形象，做了一套产品经理专属的表情包。 换成以前，给我 1 个月都设计不出来，现在用 4o 几个小时就搞定了，大部分时间花在服务器繁忙排队上。  ## 玩法四：生成示意图 我们在学习时，有些概念或逻辑不好理解，可以让 4o 生成通俗易懂的示意图。 比如，我问它 4o 多模态生图的原理与其他生图模型的区别，再让它生成图片，帮助我理解。  看这示意图，是不是就秒懂了。 这才是 AI 时代的高效学习法呀。 ## 玩法五：商品图换场景 在电商设计领域，商品图要换不同场景，通常需要拍摄或者设计师手工 P 图。 但现在，只要把商品图和背景图发给 GPT-4o，让它融合一下，就能生成自然、光影协调的效果图。  当然，你还可以用一句话就让它修改商品颜色，变换场景，甚至生成模特手持商品的宣传图。  ## 玩法六：服装试穿 再看一个跟电商相关的场景，把衣服和模特图片发给 GPT-4o，就能直接生成“模特上身图”，穿着效果非常自然。  这在之前，可是需要用 Midjourney 或 Stable Diffusion 结合工作流才能实现的。 如今，一切竟如此简单，一句话搞定。 体验完，我深刻感受到： **AI 的使用门槛越来越低，但真正用出成果的人反而更难得。** 以前，我们或许会觉得 AI 技术还不完善，是“未来的事”。 现在，产品、运营、设计，任何人都可以一句话调用 AI 的能力。 但想用好这些能力，不是说你注册一个账号、发个提示词就完了。 你要会观察场景、会设计任务、会判断结果是否合适。 **想掌握并驾驭 AI，你得拥有比以往更强的理解力、表达力和创意。** 分享这些玩法，不是为了教你怎么用 GPT-4o 生图，而是让你感受下，AI 在理解和视觉表达上的能力，在不同场景下的可能性。 开始动手用 AI，你也能找到提效的结合点，提升竞争力。 本文由人人都是产品经理作者【产品经理四月】，微信公众号：【AI产品经理四月】，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。

 雷峰网讯 3月27日，OpenAI发布GPT-4o原生图像生成功能，效果炸裂令人震撼，以至于这两天在网上出现了一个很流行的段子： 如果两个人都在前年开始投身 AI 图像生成领域，一个人花大量时间和金钱投入 ComfyUI 和工作流的研究，另一个人两年都在游山玩水，那么 GPT-4o 发布更新之后，他们仍然站在了同一起跑线上。 这个段子说出了不少创业者内心的恐慌。换句话说，你很难说服自己（和投资人）相信，你不只是一直在一架上升中的电梯里做俯卧撑。 每当基座模型能力突破某个临界点，此前以工程优化能力作为卖点、从而实现某个类型能力的应用，就立刻失去价值。尽管“模型无关”的思想出现，但事实上基于模型开发的上层应用始终没有摆脱基座大模型的支配。文生图产品如此，近日来火热的 Agent 也如此。 虽然 Manus 掀起了 Agent 的热度，但不少业内人认为，“如果一个 Agent 团队没有基座模型与强化学习技术，只是单纯的产品人员做 Agent，那么最终必然被模型公司吞噬。” 这个观点并非悚然听闻：因为结合了大模型与强化学习技术的 Agent 本质上就是人工智能时代的“AI Being”（类似于 Human Being），可以完成从理解任务、思考推理、决策执行的全流程。区分于过往的 AI 工具，前者只能完成一个环节、且需要由人来指导，终极 Agent 则完全自主、且能执行完整个流程、继而代替一个工种。 由于 Agent 基于大模型与强化学习，那么不难想象：如果说 Agent 是一个个“毕业生”，掌握基础模型与强化学习的大模型公司就是正规大学，只掌握强化学习、不掌握基础模型的团队就是课外辅导班，而基础模型与强化学习都不掌握的纯 Agent 公司则很可能连牌照都没有。 今天，智谱在中关村论坛上发布它们首个集深度研究能力和操作能力于一体、并且直接上线客户端的最新 Agent 产品 AutoGLM “沉思” ，验证了这一趋势的发生。智谱发布的 Agent 打响了模型厂商反击的第一枪，也意味着 Agent 的竞争进一步加剧。 **1大模型与 RL 才是 Agent 的核心** Agent 的机会，追根到底，还是大模型公司的机会。所谓的模型即产品，无论是说未来的模型自己即可成为产品本身也好，还是说未来的产品都是模型也好，这两种说法都是只有视角的差别，却不能否认一个事实，模型和产品二者密不可分。 Agent 这一概念起初来自于强化学习，并不是有了大模型之后才有的概念。市场上现在流行的一些产品，只是workflow的堆积，其实更多是鱼目混珠。 具有自我学习和决策能力的Agent，其起源可以追溯到AlphaGo的问世。在此之前，传统游戏 AI，如打败人类国际象棋世界冠军的超级计算机“深蓝”，依赖的是人类棋谱和专家编写的评估函数，并非具备人一样的思维，更别提比人聪明。 AlphaGo 划时代的意义在于，它是直接通过深度神经网络，直接从数据中学习棋局评估和落子策略的。它有自我学习的能力，摆脱了对人工经验规则的路径依赖，第一次证明了数据驱动+强化学习的范式，可以突破人类经验的局限。强化学习的基本原理 这种能力迁移的底层逻辑，正是当前大模型 Agent追求的核心目标——让 AI 在复杂开放环境中自主进化。能达成这一目的，最重要的手段，就是强化学习。 没有强化学习，就做不了Agent。OpenAI 的 Deep Research团队在访谈中多次强调，基于强化学习的端到端训练是当前Agent技术革命的核心。因为强化学习能够解决传统AI系统在复杂场景下的灵活性难题与泛化能力瓶颈。 到 2023 年文本与多模态大模型的能力大幅提升后，大模型与强化学习技术强强融合，又给 Agent 带来了新的想象力：基础模型提供基础的语言理解、任务拆分与推理能力，此外强化学习又能在 Agent 从大模型分出来后针对某个具体岗位强化其细分能力。 一位强化学习研究员向 AI 科技评论这样描述 AlphaGo 和当前 Agent 的区别，他说，以前用强化学习训练AlphaGo，就像是在训练单细胞生物，虽然也能取得令人惊诧的效果，但单细胞生物只能完成一项任务。现在用大模型与强化学习训练Agent，更像是训练人类。 目前基座模型提供的模型能力，相当于一位接受了通识教育的大学毕业生，有着基本的人文素质，但是还没有足够的职业技能；那么经过了强化学习的大模型 Agent ，就像是一个接受了职业培训的大学生，已经能够走上工作岗位，处理实际问题了。 2024 年智能体已进入“千体大战”，但直到 R1 的出现，强化学习的地位提升，模型的长链路思考推理能力增强，OpenAI 发布 Deep Research、Monica 团队发布 Manus 后，Agent 才有了执行完整工作流程的可能。 OpenAI 作为大模型创新者所提出的 Deep Research 在过去数月也验证了其新的商业可行性。 OpenAI 自己掌握基础模型，模型与 Agent 均掌握在自己的手上，对 Agent 的定价也有了更大的自主权，Deep Research 定价月付 200 美金可以悉数收入囊中；相比之下，没有掌握基础模型的纯 Agent 团队在定价时受到模型 API 价格浮动与模型能力稳定性等多方面的影响。 也因此，Agent 逐渐成为基础模型厂商的必争之地，2025 注定是 Agent 爆发的一年。作为培养 Agent 的大学所在地，智谱同时掌握模型与产品，能够对 Agent 进行完全自主权的定价。当前对 Agent 定价的标准，业内还没有形成统一共识，但圈内已有讨论，如：模型公司将自己的 Agent 以月、日或次数的形式向需要 Agent 的用户收费，或定制 Agent 服务。 在这种情况下，由于各个基础模型的能力有所差异，其培养的“毕业生”能力也有差异，收费的等级也自然不一。模型即产品，这意味着，大模型公司通过 Agent 或将重新获取“AI 能力收费”的主动权，而不是单纯为第三方产品与应用团队提供交付服务。Agent 也或将成为 AI 2.0 时代的新分水岭。 **2第一个做 Agent 的国产大模型** 如上文所言，Agent的关卡主要有两个，第一是要有基座模型，第二则是要有强化学习的能力。 大部分专门做Agent的公司是没有基座模型的研发能力，拥有强化学习团队的也是寥寥无几。唯一的机会，就是不断用工程能力，优化自己的产品体验，或者用差异性的产品定位，来做出一款功能上有所创新的产品。 但是由于缺乏最底层的模型能力，这种做法也只是给他们在于大模型公司的竞赛中稍微争取一些时间。这就造成了，能够训练模型的公司，在开发Agent时，往往也能够取得事半功倍的效果。 智谱AI是国内最早着手研究和发布Agent产品的团队，在经验上远超同侪。 根据一些公开资料显示，智谱清言是国内最早具备了Function Call（函数调用）能力的模型产品，在今年1月16日就上线了这项能力，它能够允许大语言模型动态调用外部函数或API，以完成特定任务，是Agent的基础能力之一； 而在此一年之前，智谱清言上线了GLMs个性化智能体定制功能，为后续开发自主智能体打下了良好的基础； 而且智谱AI还是最早推出设备操控智能体AutoGLM的公司，去年十一月的Agent OpenDay上，智谱AI的CEO张鹏当场展示了在AI Agent方面最新成果，一句话就在手机端完成了建群发红包这一任务，同时还演示了手机远程只会电脑自动向群聊中发送文件。 而今天在智谱清言PC端全新上线的自主智能体AutoGLM沉思，还学会了自己挣钱。在中关村论坛现场，它能够自动打开某网站，搜索有偿征稿信息，然后按照征稿要求写出对应的文章，并且自动发送到指定邮箱。 国外的通用Agent产品已经相继问世。Anthropic在去年10月22日就推出了computer use，能够观看屏幕截图，实现移动光标、点击按钮、使用虚拟键盘输入文本等操作。 OpenAI也于2025年1月23日正式发布了其最新研发的智能体Operator，2月2日又推出了名为Deep Research，帮助用户进行多步骤的互联网研究，完成复杂任务。 国内的通用Agent产品尚属罕见。Manus发布时，作为国内首个同类产品，就曾备受关注。但是Manus此前一直未开放使用，让中国用户更为好奇，Agent的功能到底有多强大。 在这次中关村论坛上，智谱AI发布的最新Agent产品AutoGLM沉思，能力主要体现在三个方面：1、模拟人的思考，尤其是像人一样的深度研究和反思；2、能够像人一样感知这个世界；3、能够像人一样使用工具。 OpenAI Deep Research与智谱AutoGLM沉思两个产品，有不少可以对比之处。 根据官方介绍，Deep Research由一个优化版的 o3 模型驱动，专注于网页浏览和数据分析，并基于端到端强化学习进行训练。它能做到在互联网上跨模态搜索、解读和分析大量文本、图片及 PDF 文件，同时根据实时信息动态调整搜索策略。 AutoGLM沉思背后的推理模型 GLM-Z1-Air，也是智谱基于扩展强化学习技术训练的新一代推理模型，面对复杂、开放问题，能够进行推理和反思，为Agent提供了强大的推理、规划与反思能力。这款模型效果比肩DeepSeek-R1，提速8倍，价格是R1的1/30，可以在消费级显卡上运行。 此外，智谱还推出一个学习者免费版本GLM-Z1-Flash，轻量级，速度更快，完全免费调用。 除网络搜索外，Deep Research还可以分析用户上传的文件并提取关键内容；使用Python工具制作数据可视化图表，将这些图表和网站抓取的图片整合到回复中；为了保证研究结果的可靠性，系统也会严格标注信息来源，精确引用原文中的相关段落。 AutoGLM沉思更进一步，除了深度研究能力，还有操作能力，真正做到了一边思考，一遍行动。它能够像人类一样拆解复杂问题，一边推理，一边搜索，浏览数十甚至上百个网页，查看如知网、小红书、公众号、京东、巨潮资讯等优质但不对外开放API的信源，同时具有多模态理解能力，能够理解网页上的图文信息，使研究更充分。最后它能总结出调理清晰的长文报告，并提供所有引用来源，让AI输出的内容切实可查。 现在AutoGLM沉思还是preview版本，更多支持research相关场景，在未来的两周将增加更多的Agent执行能力。 最显著的区别可能是二者的价格。Deep Research每月订阅费用为200美元，每月限120次查询机会。而智谱清言上的沉思功能是免费开放给所有用户的。可以想见，大部分用户都是首次体验到真正的自主性Agent。 智谱AI的模型研发能力有目共睹。现在“AutoGLM沉思”从内到外的所有模型技术都是国产自研，包括负责推理规划的推理模型GLM-Z1-Air、基模GLM-4-Air0414；再到负责执行的AutoGLM，每个模型均为智谱自研，并且将于4月14日开源。 **3通往AGI的未来** 有人称，AGI要称为AGI，那么它的标准就是要能替代80%的人类工作，也就是实现80%以上的人类能力。而Agent是达成这个任务的基本AGI载体。 无论是数据分析，还是内容报告，亦或是长文总结，Agent能力正在逐渐与人类的需求接轨。这将创造出一个全新的赛道，改变人机交互的形态，甚至达到我们现在还无法想象的程度。 人类利用Agent完成连续多步骤复杂任务的执行。最开始，这些任务可能只是纯粹的数字任务，接下来，Agent的影响将会逐步蔓延至物理世界，我们生活中的一些简单事务可以先由Agent接管，比如每天的打车、订外卖、订酒店机票，更进一步地来说，Agent还能帮我们完成更多现实世界中的工作，比如找人修水管灯泡等等。 我们正处于AGI的前夜。Agent正如其名，很快就会成为人类的数字代理。大模型公司的第二场战斗才刚刚打响。除了模型能力，好的Agent产品才是接下来竞争的关键。往前来看，Manus在空中打了一记发令枪，把Agent的概念普及到了大众的认知中。往后来看，其他国产大模型公司对这类产品，可能还缺乏经验，目前还没有同类公司的竞品出现。 归根结底，作为一款C端产品，如果能够恰好在用户已经充满期待的时候，正好出现在大众面前，仍然将获得极大的先发优势。在诸强围俟的情况下，智谱今天先拔头筹。 雷峰网