[据《纽约时报》报道，](https://www.nytimes.com/2025/05/10/business/elizabeth-holmes-partner-blood-testing-startup.html)“血检女神”Theranos 创始人伊丽莎白·霍姆斯的合伙人比利·埃文斯正在创办一家新创业公司，旨在通过血液检测实现“人类健康优化” 。  据报道，《纽约时报》采访了两位投资这家名为 Haemanthus 的初创公司的投资者，并查看了一些营销材料。 在这些材料中，该公司表示已开发出一种机器，利用激光分析血液、唾液和尿液样本，以检测癌症和感染。据报道，该公司计划先从宠物健康开始，然后再扩展到人类，并寻求筹集超过 5000 万美元的资金。 这与Theranos的宣传如出一辙，后者承诺从扎破的手指上抽取少量血液，进行各种医学检测。2022年，霍尔姆斯（埃文斯与她育有两个孩子）因诈骗投资者被判处11年监禁，但她在最近的一次采访中表示，她仍然“完全致力于我的梦想，让每个人都能负担得起医疗解决方案”。 Facebook 早期投资者吉姆·布雷耶 (Jim Breyer) 告诉《纽约时报》，他的团队曾被邀请投资，但“出于许多与我们两次拒绝 Theranos 相同的原因”而拒绝了。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498710.htm)

Windows 11 上下文菜单（按右键时弹出的菜单）可能是 Windows 11 中最具争议的设计变化之一。虽然微软虽然已经解决了一些痛点，比如为常用文件操作添加标签，但菜单仍然运行缓慢、杂乱无章、令人困惑（例如特别糟糕的“显示更多选项”）。而且最新的更新并没有让情况有任何改善。确切地说，恰恰相反。 微软发布了 Copilot 应用的更新，并在不断扩展的上下文菜单中添加了一个新条目，加入了诸如在记事本/Clipchamp/照片/画图等应用程序中编辑等功能。现在，右键单击文件时，您可以选择新的“询问 Copilot”命令。它将启动 Copilot 应用，复制文件，并允许您询问一些相关问题，例如总结文档、根据文件起草电子邮件、解释某些内容等等。  当然，有些人可能认为这项新增功能有用。同时，不难想象，很多用户会对又一项功能让本已缓慢的上下文菜单变得更加混乱感到不满，而上下文菜单本应不像 Windows 10 中那样拥挤。 新的“询问 Copilot”选项是今天发布的应用程序版本 1.25044.93.0 的一部分。返回上一版本会移除上下文菜单按钮，就像彻底卸载 Copilot 一样。不过，只需在系统注册表中进行简单的调整，即可从上下文菜单中移除“询问 Copilot”。您只需打开记事本并粘贴以下文本（方法来自[ElevenForum](https://www.elevenforum.com/t/add-or-remove-ask-copilot-context-menu-in-windows-11-and-10.35985/)）： <blockquote><p>Windows Registry Editor Version 5.00 [HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftWindowsCurrentVersionShell ExtensionsBlocked] &#34;{CB3B0003-8088-4EDE-8769-8B354AB2FF8C}&#34;=&#34;Ask Copilot&#34;</p></blockquote> 之后保存文件，将其扩展名从 txt 更改为 reg，然后双击它。确认注册表中的更改并重新启动计算机。不过，接下来还有更多功能。本周，微软宣布，你将能够通过在 Windows 11 的文件资源管理器中右键单击文件来触发 AI 驱动的操作。 至于更积极的变化，Windows 11 也对开始菜单进行了重大改造。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498708.htm)

英特尔表示其 Deep Link 技术（该技术于 2022 年 Arc Alchemist 发布时发布）已达到使用寿命。虽然英特尔尚未通过新闻稿正式宣布这一消息，但其一名员工已在[GitHub](https://github.com/IGCIT/Intel-GPU-Community-Issue-Tracker-IGCIT/issues/1078#issuecomment-2863986834)帖子中通知用户，英特尔将不再维护该功能。  Zack-Intel 在帖子中写道，Deep Link 不会再收到任何更新，并且从现在起将保持当前状态。实际上，这个问题来自用户 SapphireDrew 提出的问题，他在 GitHub 上寻求有关 Intel Deep Link 故障的帮助。显然，他在使用 OBS Studio（一款帮助用户录制游戏画面或进行直播的软件）时未能激活它。 OBS 的一位员工回复说，这并非 OBS 的问题，而是驱动程序的问题。值得庆幸的是，Zack-Intel 联系了该用户，但一个月后才确认 Deep Link 已停止服务。遗憾的是，对于购买了英特尔 Arc Alchemist GPU 来使用该功能的用户来说，这可能会令人失望，因为该功能原本承诺会提升英特尔第一代及更新处理器以及 Arc Alchemist 显卡的性能。 <blockquote><p>你好@SapphireDrew，我想联系您，告知您有关 Intel® Deep Link 功能的变更。Deep Link 不再主动维护，并且不会收到后续更新，这意味着无论其当前的功能状态如何，功能都不会发生变化。</p><p>- Zack-Intel，GitHub</p></blockquote> 英特尔 Deep Link 旨在增强系统 CPU 与独立 GPU 解决方案之间的协同。该功能可将更多 CPU/GPU 资源分配给最需要资源的任务，从而提高系统效率并提升性能。Deep Link 带来了多项性能增强功能，例如动态功耗共享 (Dynamic Power Share)、超级编码 (Hyper Encode)、附加 AI (Additive AI) 和流辅助 (Stream Assist)，这些功能侧重于不同的领域，旨在提升用户体验。 英特尔明确宣传[Deep Link](https://www.intel.com/content/www/us/en/support/articles/000090059/graphics/intel-arc-dedicated-graphics-family.html)能够提升性能，并“提升游戏、创作和流媒体体验”。因此，在没有正式宣布的情况下突然停止这项技术，可能会让很多人感到意外。 该功能不适用于 AMD 或 NVIDIA GPU，严格来说需要 Intel CPU+GPU 才能保持激活状态。遗憾的是，由于维护终止，该功能现在将出现兼容性问题。虽然它仍然可以使用，但用户可能会遇到各种问题，而这些问题很可能不会被 Intel 修复。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498706.htm)

根据金融科技公司 Ramp 的交易数据，OpenAI 在争夺企业人工智能支出的竞争中似乎遥遥领先于竞争对手。根据[Ramp 的 AI 指数](https://ramp.com/data/ai-index)（该指数通过利用 Ramp 的信用卡和账单支付数据来估算 AI 产品的企业采用率），截至 4 月份，32.4% 的美国企业正在为 OpenAI AI 模型、平台和工具付费订阅。这一比例高于 1 月份的 18.9% 和 3 月份的 28%。  Ramp 的数据显示，竞争对手也难以取得类似的进展。截至上个月，只有 8% 的企业订阅了 Anthropic 的产品，而 1 月份这一比例为 4.6%。与此同时，Google AI 的订阅量从 2 月份的 2.3% 下降到 4 月份的 0.1%。 Ramp 经济学家 Ara Kharzian 在周二发表的一篇博客文章中写道：“OpenAI 的客户增长速度持续快于 Ramp 平台上的任何其他企业。我们的 Ramp AI 指数显示，OpenAI 的商业应用增长速度快于其竞争对手。” 需要明确的是，Ramp 的 AI 指数并非一个完美的衡量标准。它仅考察了约 3 万家公司的企业支出数据样本。此外，由于该指数使用商家名称和明细项目详情来识别 AI 产品和服务，因此很可能漏掉归入其他成本中心的支出。 不过，这些数据表明 OpenAI 正在加强对庞大且不断增长的AI 企业市场的控制。 OpenAI 在 4 月份发布的一份报告中表示，其商业用户已超过 200 万，较 9 月份的100 万有所增长。该公司预计企业收入将为其盈利做出重大贡献。据彭博社报道，OpenAI 预计今年的收入将达到 127 亿美元，到 2026 年将达到 294 亿美元。 OpenAI 预计要到 2029 年才能实现现金流为正，该公司正在考虑向商业客户收取数千美元的费用，以购买旨在协助完成软件工程和研究任务的专用人工智能“代理”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498704.htm)

教皇利奥十四世周六表示，他的教皇任期将紧跟已故教皇方济各的脚步，他告诉教会的红衣主教们，他们应该继承这一“宝贵遗产”，并将人工智能视为劳动人民和“人类尊严”面临的主要挑战。  教皇良十四世本名罗伯特·普雷沃斯特，出生于芝加哥，于周四当选，成为第一位在美国出生的教皇，这让以新教为主流的美洲的许多天主教徒感到惊讶和高兴。 新任教皇在与枢机主教的首次正式会晤中表示，他选择教皇的名字是为了延续教皇良十三世的路线，后者“在第一次伟大的工业革命背景下探讨社会问题”。会晤以全场起立鼓掌开始。 教皇良十三世自1878年起统治罗马天主教会，直至1903年去世，他被人们铭记为一位践行天主教社会教义的教皇。1891年，他致全体天主教徒一封著名的公开信，名为《新事》（Rerum Novarum），反思了工业革命对工人生活造成的破坏。 **这位新任美国教皇周六用流利的意大利语表示：“在我们这个时代，教会向每个人提供了她的社会教义宝库，以应对另一场工业革命和人工智能领域的发展，这些发展对捍卫人类尊严、正义和劳动提出了新的挑战。”** 他身穿教皇的白色长袍，向枢机主教们强烈表示，他的领导将以教皇方济各的教会改革和社会正义遗产为基础。 “这一点在我的许多前任身上都清晰可见，最近的教宗方济各本人也做出了表率，他全身心投入服务，过着朴素简朴的生活，在整个传教生涯中始终对天主忠贞不渝，在回归天父之家的那一刻，他依然保持着宁静的信靠，”教宗良在会众面前说道。“让我们继承这份宝贵的遗产，继续前行，在源于信仰的希望的激励下前行。”  教皇良十四世在梵蒂冈的宗教会议大厅会见了枢机主教——这与第一次会见枢机主教的典型地点有所不同，后者通常在宗座宫殿举行。 他继续呼吁其他教会高层领袖重申对至关重要的第二次梵蒂冈大公会议的承诺。该会议于20世纪60年代颁布了全面的教会改革。这些现代化改革包括首次允许以当地语言而非拉丁语举行弥撒。 良周六阐述了这一愿景，他说教会应该以传教为中心，“加强同事关系和主教会议精神”，与当代世界进行勇敢的对话，并“关爱最弱势和被排斥的人”。他还表示将以谦逊和友爱的态度对待这一重要职位。 “亲爱的枢机主教们，你们是教皇最亲密的合作伙伴。这对我来说是莫大的安慰，因为我接受了这份远超我有限权力的重担，就像我们任何人一样。”良补充道。 他说：“你们的存在让我知道，将这一使命托付给我的主不会让我独自承担这份责任。”他还特别感谢了枢机主教团团长乔瓦尼·巴蒂斯塔·雷和枢机主教团常任主教凯文·约瑟夫·法雷尔，后者在教皇过渡期间负责带领教会。 “他是一位出色的教皇，他的票数远超100票，”马达加斯加枢机主教德西雷·察拉哈扎纳周六告诉意大利新闻媒体 RAI。“今天上午的会议进行得很顺利，我们还谈到了加强教会团结的必要性。” 据梵蒂冈新闻办公室报道，在与枢机主教们会面后，良离开梵蒂冈，前往罗马郊外赫纳扎诺的奥古斯丁修会圣地——“善导圣母”（Madonna del Buon Consiglio）。教皇也是奥古斯丁修会的首任教皇，他在镇广场受到了当地主教和数百名民众的欢迎。 此次对新任教皇——他曾是该宗教团体的全球领袖——的访问意义重大。这座圣所也与他同名的良十三世息息相关，良十三世对圣母玛利亚怀有虔诚的敬意，称其为“良知圣母”。 教皇在圣坛和玛利亚圣像前祈祷后告诉聚集在教堂外的人们：“我非常想在教会赋予我的新职务的最初几天来到这里，以伯多禄继承人的身份继续履行这一使命。” 教皇良将于周日第二次出现在圣彼得大教堂的阳台上，向广场上的民众致意。罗马市预计将有15万人聚集。 新教皇良十四世主持的首次弥撒将于下周 5 月 18 日星期日举行。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498702.htm)

据爆料，苹果将在2026年下半年推出首款折叠屏手机。一家供应商表示，他们为苹果手机供应多个零部件，近期折叠屏iPhone的相关零部件已经送样测试，**希望能进入折叠屏iPhone的关键部件供应商名单，**但要拿到折叠屏iPhone的增量业务订单，还需要苹果审厂，预计苹果完成折叠屏iPhone供应商选择后，新品将会进入NPI（新产品导入）流程。 产业链人士分析称，苹果手机客户基础量大，预计苹果折叠屏iPhone市场需求大，销量将取决于最终定价。 据悉，**折叠屏iPhone的内屏尺寸是7.8英寸，外屏尺寸是5.5英寸**，后置双摄，前置单摄，郭明錤预计该机展开时的厚度在4.5mm左右，折叠态厚度在9mm-9.5mm之间。 另外，苹果记者Mark Gurman此前称，折叠屏iPhone展开时折痕几乎不可见。这款设备会在明年亮相，定价可能会超过2000美元。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498698.htm)

博主陈陈陈陈涛Pro晒出华为鸿蒙电脑跑Win11的视频，**鸿蒙电脑安装Oseasy虚拟机之后，选择镜像文件，完成虚拟机配置后，就能体验Windows系统。**值得注意的是，这款虚拟机还贴心提供了两种Windows 11安装方法，**一种是从微软官网下载Windows镜像，一种是从U盘或者本地导入Windows镜像，**方便用户构建Windows运行环境。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250510/473e6f6a09f741cb89a9aa24a6ff8bc9.jpg) 安装完成之后，你可以在鸿蒙OS和Windows两套系统之间进行快捷切换，在Windows系统中，你可以体验微软Edge浏览器等exe软件。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250510/d70bf657428f4226ba5ed18357587672.jpg) 不少用户认为，Oseasy虚拟机可以弥补鸿蒙的生态缺口，同时强化鸿蒙的自身特性，比如多端互联、安全流畅等。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250510/075b8d6cbd084a3e91933ec7e2e11fa5.jpg) 事实上，虚拟机在操作系统中极为常见，Windows也有虚拟机，用户可以安装其他操作系统，比如知名的VMware虚拟机，用户借助这款工具可以在Windows上体验苹果的MacOS系统。 据悉，华为鸿蒙电脑将于5月19日正式发布，随着鸿蒙电脑操作系统的到来，华为终端全面进入了鸿蒙时代。 相比Windows，鸿蒙系统不仅拥有多端互联特性，还更安全、更流畅，支持芯片级全盘加密，设备数据通过安全硬件和锁屏密码双重加密保护，锁屏未解锁时，即便是拆掉硬盘也无法读取文件。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250510/2d68e659c6554efb80cb71a1a5ab8bbe.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498694.htm)

苹果今日向渠道商下发了调价通知，这是苹果首次在周六宣布调价。iPhone 16 Pro Max 所有容量版本降价160美元，对应1313.06元人民币；iPhone 16 Pro的128GB版本降价176美元对应1445.27元人民币，其他版本同样降价160美元。 手机店主测评小铺表示，**iPhone第一次把提货价调整放在了周六，给市场批发商打了个措手不及**，iPhone Pro系列今天调整后，618就有8000元以内的全新Pro Max了。  目前iPhone 16 Pro Max在拼多多百亿补贴频道已经做到了8000元以内，起售价是7999元，比首发价便宜了2000元，性价比提升明显，随着618的到来，预计iPhone 16系列价格将会再创新低。 据了解，今年618大促又提前了几天，据京东官方发布的信息，今年618购物节将于5月13日晚8点拉开帷幕，比往年提前了近半个月时间。 今年的京东618购物节分为两个阶段：首先是5月13日晚8点至5月28日24点的心动购物季，这一阶段作为618的预热期，将提前释放大量优惠活动，让消费者能够提前感受到购物节的氛围。 其次是5月31日晚8点至6月20日24点的正式活动期，这一阶段将全面爆发购物狂欢，为消费者提供持续不断的优惠和惊喜。   [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498688.htm)

 本期时间轴制作：西楼 本周，R星宣布GTA6延期发售，随后放出最新宣传片；龙舅舅出差日本，在小岛工作室怒玩数十小时《死亡搁浅2》；索尼成立第一方工作室，公布一款“frog-type”游戏。所以，到底什么是“frog-type”？EA宣布裁员，100多名重生工作室员工被优化，《泰坦天降》续作恐被取消…… 除此之外，「BOOOMJAM 游戏创作挑战」目前已经来到了试玩评选环节，欢迎大家线上试玩，并留下你的试玩感想，制作组成员非常期待你的回复！此外，我们还聊了聊最近新出的独立游戏《霰弹警长》，以及卡牌肉鸽游戏《突破重围》。 最后，祝大家听得开心，周末顺利！

业内人士手机晶片达人称，**从上游供应链来看，苹果今年手机出货量对比去年会衰退，而且衰退数量还不少。**根据IDC公布的数据，2025年Q1苹果在中国市场的智能手机出货量同比下滑了9%，**市场份额从上一季度的17.4%降至13.7%，**这是苹果连续第七个季度在中国市场出现下滑。 据爆料，为了挽回颓势，苹果每年在9月发布四款同系列iPhone的节奏可能要打破了。爆料指出，从2026年开始，苹果iPhone发布策略将发生变化，上半年推出基础款，下半年更新Pro、超薄款和折叠屏。 也就是说，iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max、iPhone 18 Air以及折叠屏iPhone会在明年下半年登场，iPhone 18和iPhone 18e将在2027年上半年登场，iPhone 19系列也将采取类似的发布策略。 郭明錤表示，苹果一年分两次发布iPhone，主要是受到中国市场激烈竞争的影响，一年两更将缩小营销的空窗期。对于苹果来说，改变发布路线图只是一部分，若要大幅提振换机需求，苹果还需要拿出更具竞争力的AI和创新点。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250510/5a4909ef232c4dc7be4fd6ea09241e9f.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498682.htm)

高空抛物不是“小事”，而是危及生命的犯罪行为。据四川成都市公安局高新技术产业开发区分局消息，近日，成都高新区某小区发生了一起令人揪心的高空抛物事件。 事发当日，**一男子与女朋友发生了口角纠纷，情绪瞬间失控。令人意想不到的是，他竟将一把电竞椅从16楼的阳台抛了下去，以此来发泄内心的愤懑情绪。** 事件发生后，当地民警迅速出警，凭借着小区的监控设备，很快便锁定了这名涉嫌高空抛物的嫌疑人。 据悉，电竞椅坠落在小区的人行道旁。尽管此次事件未造成人员伤亡，但那巨大的声响引发恐慌报警。小区一位业主回忆称：“轰的一声，就像炸弹爆炸！” 目前，**该男子因涉嫌高空抛物罪，已被依法刑事拘留。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250510/3f0935096f8245179b9bfd4b0c400017.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250510/0b5be68fc03743c2ae6d14147c5f55ea.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498680.htm)

 《和平使者》公布第二季先导预告。本影视剧由詹姆斯·古恩、格雷格·莫托拉、阿勒西娅·琼斯、彼得·苏列特执导，约翰·塞纳主演的的电视剧。将于2025年8月21日上线Max，共8集。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

苹果记者Mark Gurman爆料，国行版苹果iOS 18.6将启用部分Apple Intelligence功能，**由百度和阿里共同提供技术支持。**据悉，阿里负责开发审查引擎，百度的AI技术与Siri和Visual Intelligence实现深度整合，这意味着百度将同时承担聊天和搜索两大重任。 有业内人士称，从往常经验来看，安全模块在AI服务里一般只占比10%左右，为苹果提供核心AI能力的可能还是百度。 值得一提的是，日前百度发布文心大模型4.5 Turbo和文心大模型X1 Turbo，后者为深度推理模型，官方测试结果显示其整体效果领先DeepSeek R1、V3最新版，价格为DeepSeek R1调用价格的25%。 **国行版AI对苹果来说意义重大，因为过去的一段时间，iPhone出货量显著下滑，**根据IDC公布的报告，**2025年第一季度苹果在中国市场的智能手机出货量同比下滑了9%，**市场份额从上一季度的17.4%降至13.7%。 因此，苹果急需提振iPhone销量，苹果AI将会承担这一重任。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498678.htm)

OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼暗示愿意与埃隆·马斯克合作，结束他们之间的恩怨，共同致力于实现通用人工智能（AGI）。周六，马斯克和奥特曼都卷入了一场关于他们之前批评特朗普的立场的口水战。 马斯克首先引用了Y Combinator联合创始人保罗·格雷厄姆的一条推文，其中写道：“在击败特朗普方面，很少有人比萨姆·奥特曼做得更多。” 对此，奥特曼回应道：“我们都错了，至少我肯定是错的。但那是2016年的事，而这是2022年的事。” 奥特曼指的是一篇新文章，文中引用了马斯克在2022年发的一条推文，他写道：“我不讨厌这个人（·特朗普），但特朗普是时候挂起帽子，驶向日落了。” 奥特曼还向马斯克伸出了橄榄枝，他写道：“不管怎样，下周见，让我们做朋友吧，AGI太重要了，不能让小恩怨妨碍我们。”  值得注意的是，马斯克一直是特朗普的亲密盟友，还被任命为政府效率部（DOGE）的负责人。与此同时，奥特曼也与美国政府的议程保持一致，参与了5000亿美元的“星际之门”项目（Project Stargate），该项目旨在建设人工智能基础设施。 虽然马斯克在2018年退出了OpenAI，但几乎在ChatGPT于2022年底首次亮相后，他就对这家人工智能初创公司持批评态度。马斯克批评了OpenAI与微软的关系，他说OpenAI已经成为“微软有效控制的闭源、利润最大化的公司”。 2023年，马斯克还创办了自己的竞争对手人工智能公司xAI，该公司目前运营着聊天机器人Grok，与OpenAI的ChatGPT直接竞争。 马斯克还就OpenAI与微软的关系等问题对OpenAI提起了几起诉讼。马斯克最近提起的诉讼是为了阻止OpenAI重组为营利性机构。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498676.htm)

又到了全球汽车界“放榜”时刻！就像期末要查成绩一样，随着国内外各大主流车企财报出炉，它们的“成绩单”也被曝光。刚刚过去的一年，对全球汽车产业来说是极具挑战的一年。新能源汽车狂飙突进的同时，局部市场却遭遇瓶颈，同时伴随着激烈的价格肉搏战。传统燃油车“腹背受敌”，部分区域虽有坚守，但整体结构性下滑已成定局。 在这场关乎生死与未来的年度“大考”中，中外主流车企究竟表现如何？谁顶住了重重压力，稳住了阵脚？谁又开始掉队呢？ **中外车企“冰火两重天”** 2024 年，在电动化、智能化浪潮以及价格战双重夹击下，全球主流车企的运营状况呈现出分化格局。 跨国巨头普遍承压，深陷转型阵痛。除了表现相对稳健的 Stellantis，其他国外主流车企几乎都遭遇到销量下滑。 其中，欧洲车企集体失速，日韩车企却呈现出一种耐人寻味的“背离”——销量和利润走向了相反的方向。与传统巨头在转型中深陷泥沼相比，中国车企交出了一份不错的年度答卷。 2024 年，全球汽车产业格局再次悄然改写——历史上首次，有两家中国品牌挺进全球车企销量前十榜单。 其中，比亚迪继续刷新行业纪录，年销量达到 427 万辆，强势跻身全球第五；营收飙升 41.2% 到 7771 亿元，净利润更是突破 400 亿；吉利集团则凭借 333 万辆的年销量，历史性地首次进入全球车企销量前十，营收也首次突破 2400 亿元。  除了营收和净利润这些“明面”上的成绩，负债率这一关键指标也成为外界关注的焦点。一般来说，大部分制造业公司的资产负债率在 40%-60% 就算正常范围。但汽车行业因为产业链更长，还涉及到金融服务（比如买车贷款、租赁等），它们的负债率普遍更高。 根据各上市公司财报及招股书统计了 10 家国外及 4 家国内主流车企发现，这些车企 2024 年资产负债率普遍超过 60%，部分车企甚至超 80%。在国外车企中，福特以 84.27% 居首，通用汽车为 76.55%，大众汽车为 68.92%。在国内车企中，奇瑞（截至 2024 年三季度末）最高，为 88.64%，蔚来为 87.45%，比亚迪为 74.64%。  仅仅看负债率还不够，深入剖析负债结构，才能看清企业的真实底色。 企业负债大致可分为两类：无息负债和有息负债。其中，无息负债指的是企业在日常经营中产生的经营性负债，没有利息成本，如尚未到期的供应商货款、即将支付的员工薪酬、税费等，属于良性健康负债；而有息负债则是指企业需要付利息的负债，一般包括从银行等金融机构的借款，以及在资本市场发行的债券。一旦企业经营不善，这些负债就会让企业陷入债务危机。 然而，有一个“反直觉”的现象：那些全球汽车巨头，虽然营收、销量都不少，但他们对“有息负债”的依赖程度却更高。比如，截至 2024 年底，丰田有息负债高达约 1.87 万亿元，占它总负债的 68%；福特也不例外，有息负债约 1.1 万亿元，占总负债的 66%。 反观国内主流车企，它们的“有息负债”相对低很多。吉利控股的有息负债约 860 亿元，占总负债的 17%；奇瑞和长城更低，有息负债分别约 211 亿元 和 168 亿元，在各自总负债里都只占 12%；比亚迪只有约 286 亿元有息负债，只占总负债里的 5%，在国内外主流车企中有息负债占比处于最低水平之一。 事实上，随着比亚迪在近几年快速发展规模上量，行业影响力也在逐步扩大，其中不乏有些许质疑的声音。但从其负债结构来看，目前比亚迪的经营仍然非常稳健，其产生负债更多来自无息的经营性负债，偿债压力和行业相比明显较小。 **为了未来而“烧钱”**  此外，在企业内部，应付账款 (未到期的供应商货款）是衡量其健康运营的另一重要指标。通过应付账款占营业成本的比例可判断其合理性：比例越低，企业未到期支付供应商货款的比例越低。 可以看到，在披露了这一数据的国内车企中，比亚迪应付账款占营业收入比例也是最低的，仅为 31%。在付款周期方面，据 Wind 数据，截至 2024 年末，比亚迪与向上游供应商付款的平均周期是 127 天，同样为业内最短之一。 总体来看，汽车行业的资产负债率在制造业中偏高，但从已披露 2025 年一季报的国内车企来看，我们看到了一个积极信号：国内头部车企的资产负债率呈现加速下降趋势。其中，比亚迪一季度的资产负债率降至 70.7%，半年里下降了接近七个百分点。 当前，全球汽车行业正经历前所未有的变革，电动化、智能化转型需要天文数字般的资金投入。在这种背景下，适度的、结构健康的负债，是推动企业创新和扩张的必要“燃料”。 2024 年的全球汽车产业格局，正在以前所未有的速度被改写，其底层逻辑不再是体量“大”与“小”之争，而是关于速度、关于效率的“快”与“慢”之战。 如今，中国车企利用“换道超车”，阶段性地取得了“快”的优势，多家龙头企业销量和利润都取得了大幅增长。国际主流车企虽然当下处于转型深水区，但全球市场依然广阔，关键在于加速组织、流程的再造，利用中国技术和经验，把当下的“慢”转化为未来的“快”。 这场决定行业未来的竞速，才刚刚进入白热化阶段。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498672.htm)

全球手机市场竞争越来越残酷，苹果也是罕见的又对iPhone 16系列进行了降价促销。**据悉，苹果今日向渠道商下发了调价通知，主要是对iPhone 16系列进行调价，最高降幅在1500元左右。** **从调价幅度上看， iPhone 16 Pro Max所有容量版本降价160美元（约1320元左右）；而iPhone 16 Pro的128GB版本降价176美元（约1500元），其他版本同样降价160美元。** 事实上，苹果有这样的举动一点都不奇怪，因为很快中国市场将迎来618大促销，而苹果官方降价才会让经销商在价格上有更大的操作空间。 目前iPhone 16 Pro Max京东三个版本分别9299元、11299元、13299元，预测入门级的256GB版本在618期间叠加国补有望实现7400元以内，128GB的iPhone 16 Pro有望达到5600元以内。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250510/2895ec7e8945425bacd17fc1b72b649c.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498670.htm)

  “为什么想去丹东？” “想吃烧烤了。” 接下来几天我学会了开车，期待有一天能在其他地方自驾游。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; # 鸭绿江  (1号邮轮码头，当日风很大，非假期游人不多。)  (鸭绿江大桥，空箱的货车不断从对面驶来。)  (“第四大城市”新义州，最高的圆形建筑叫太阳楼。)  (作为游客难免对这个神秘国度有猎奇心态，但面对平平无奇的对岸景观，老人们提不起兴趣，小孩更不知道看些什么。)  (透过游船的玻璃望向对岸，照片里还有舱内的反射。背景中松散的多层建筑貌似无人居住，岸边数十米间能依稀看到岗哨，军人与步枪。再靠江边则有零散的捞沙工人，在码头上，或在沙船甲板。他们对于这边参观的游船大概已见怪不怪了，到底谁在看谁呢。) # 公园  (爬上山顶看到的白猫，她说我们像退休的老人一样悠闲。)  (玩无人机的人，刚好起飞到他的头顶时拍下这张。)  (山中的针叶林，它们适合在干冷的地区生长。这也是我第一次踏足东北，以后还有机会。)  (散步的路径中有很多被大风吹落的樱花，一块块像雪。)  (空荡的游乐场，从前的孩童应该把欢乐留在了这里。)  (树下的孔雀。)  (临近傍晚时刻，饲养员出来喂猴了。他们之间应该有某种默契，猴群并不争抢，而是等待他把一个个果实抛到自己手中。)  (大蜜蜂)  (猴子安静地享用晚餐。这时一对情侣买了几袋水果来投喂，他们见猴后异常兴奋，似乎是平日的一种爱好。)  (水面上的落樱，我竟心生一丝“物哀”，除非你是我，才可与我常在。)  (太阳快下山时飞行器在天空设计了一个优美的弧，刚刚经过塔顶后按下快门。)  (貌似宾馆已结业多时。)  (对倒) # 街道  (吃烧烤前还有一些时间，于是在火车站附近的老街中转转，感受一下时间。)  (天色快完全暗下，不知道为什么觉得这个角度不错。)  (一个有趣的建筑。)  (独自晚餐的人) # 废墟  (结业)  (两兄弟都挺有趣的，近年来逛废墟成为一种爱好。)  (旧厂房前有一辆空置的手推车，不知这边能购物，抑或是拾荒者的工具。)  (孤独)  (Film works indeed.)  (失焦的大门)  (我想找一块漂亮的石头——《粗野派》)  (被遗忘的某种装置)  (机器之心)  (细节)  (远处看像一副画作。)  (各种几何形状随意地堆积。)  (漩涡)  (扶着锈迹的楼梯爬上楼顶，趁人上来没留意时按下快门。)   (刺猬)  (这道光很漂亮。)  (遗物)  (机器被植物渐渐包裹。)  (严重事故) # 雾岛楼旧址  (建于1935年，90岁生日快乐。前身为大连日报社旧址之一，搬离后成为居民楼，现况保存不佳。)  (楼下餐厅，离场后留下的残骸。)  (里面静悄悄的，于是外乡人也不敢大声说话。)  (走道阳台堆积了各种时间的产物。)  (逐层勘探。)  (楼外午后的光影)  (漂亮的楼梯，每层还做小错层。)  (阳光在旧楼表面写一个V字。)  (一个有古老树木的小区。)  (音响外放的快递小哥一直在周边徘徊。) # 医院  (漂亮的医院里有一个漂亮的水池。)  (水影)  (病友交流，“我病了也想在这住院。”我说。)  (水花四溅，医院小公园的喷水池。)  (樱花)  (疗养中)  (Blonde)  (漂浮物) # 码头  (麦记的招牌在晴空下格外亮眼。)  (堤岸的碎石，远处体育馆前有些人尝试接近大海。)  (“飞机啊。”)  (“I am just a cabin crew.” “ I know.”) # 市场  (市场外的摊贩，照片上方有条优美的弧形高架。)  (影么鬼啊？北极真的有那么多欢乐吗？)  (点整？)  (你爱买不买。)  (我都系第一次见。)  (各种奄奄一息的海鱼，老板说是钓上来的。)  (很多大连人不认为他们是东北人。)  (市场外玩耍的孩童。)  (漏水)  (过去的拿手好戏。)

5月7日，央行宣布推出包括降准0.5%、降低政策利率0.1%在内的三大类十项举措，证监会提出大力推动中长期资金入市。民营经济促进法今年5月20日起施行。

“从鸡打鸣干到狗睡觉，在短视频上乘风破浪的爷爷奶奶们”。

让机器人“看得见”的触觉。

一家本土商超的崛起衰败之路。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

他找到了滑板鞋。

机器学习和大语言模型将对识别生物电信号中的相关模式至关重要，并将搭建人类和非人类智能之间的桥梁。

 随着RTX 50系显卡的推出，DLSS也更新升级到了最新的DLSS 4。这次新加入的多帧生成技术是什么原理？其他的老技术们又有什么升级？这次我们以此来聊个清楚。

 本期节目为2025年5月9日《[缚魔者与罗刹：永生故事之&lt;光明王&gt;选读](https://www.gcores.com/radios/198285)》 的录后谈。 从2025年2月开始，每周1-2期的播客节目将配备会员专享的《录后谈Aftertalk》。在这里也许你能听到录音结束后的感想，意犹未尽的争论，或是录后的反省大会。总而言之，和会员朋友们分享有趣的闭麦后录音室秘密小花絮！㊙️

时代的车轮滚滚向前，并不会因任何人的偏好而停。

今日，联发科公布了2025年4月份的营业额数据。数据显示，**4月联发科营业额达到487.5亿元新台币，按照当前汇率，约合人民币116.95亿元**。**与上年同期的420.3亿元新台币相比，实现了16%的同比增长**。 然而，相较于3月份的营业额，4月环比下降了12.93%。 回顾今年前四个月，联发科的营收呈现出一定的波动性。 1月，联发科营业额为511.4亿元新台币，约合人民币122.68亿元，同比增长14.94%；2月，营业额为461.7亿元新台币，约合人民币110.76亿元，同比增长19.98%；3月表现强劲，营业额攀升至550亿元新台币，约合人民币131.94亿元，同比增长10.93%。 尽管4月出现了环比下滑，但同比16%的增长幅度，依然彰显了联发科在市场中的强劲竞争力。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1498664.htm)

<blockquote><p>在当今竞争激烈的市场中，品牌背书已成为企业提升形象和赢得消费者信任的重要策略。通过第三方的信誉或权威性，品牌背书能够间接为品牌或产品提供信任支持，增强消费者的信任感和认可度。本文将深入探讨品牌背书的概念、重要性以及实施方法，并通过多个实际案例展示如何有效地利用品牌背书让消费者“主动买单”。无论是通过权威机构认证、名人代言，还是通过用户口碑传播，品牌背书都是构建品牌权威性和信任度的关键。让我们一起了解如何通过品牌背书的力量，推动品牌走向成功。</p> </blockquote>  “XX同款”、“xx品牌工程入选品牌”、“XX认证”、“XX产地认证”、“XX某某标准”，相信大家都没少听过类似的品牌信息，尽管不少已被揭发为虚假信息，引发多方的质疑和批评，但大众消费者在再次面对类似的信息时还是忍不住在心里为品牌默默地加分。 这就是品牌背书的力量，这些看似客观中立的信息，早已演变为操控消费决策的“心理开关”，它既是消费者理性决策的“安全锁”，也是商业世界最隐秘的“认知税”。可以说，品牌背书是企业提升品牌形象、增强消费者信任度的关键策略。 那么，什么是品牌背书？为什么要做品牌背书？又该如何实施品牌背书呢？我们来一起看看。 ## 一、什么是品牌背书？ 品牌背书（Brand Endorsment），是指通过第三方的信誉或权威性，间接为品牌或产品提供信任支持，从而增强消费者对品牌的信任感和认可度。这种背书可以是企业总品牌（父母品牌）对子品牌的支持，也可以是外部权威机构、专家、明星、国家政策等对品牌的背书。品牌背书的核心在于利用第三方的声誉填补消费者对品牌本身的认知空白，特别是在新品牌或新产品进入市场时尤为重要。 从信息展示的明显程度来看，品牌背书可以分为显性背书（硬背书）和隐性背书（软背书）。 显性背书直接标注合作方的品牌信息，例如“Intel Inside”，让消费者一眼就能识别出品牌背后的支撑力量。而隐性背书则通过隐晦方式传递信任，如“潘婷-宝洁公司优质产品”，虽然没有明确指出具体的合作形式，但借助母公司背景传递了产品的可靠性和品质保证。 ## 二、为什么要做品牌背书？ 品牌背书有助于提升品牌权威性和信任度。试想，当诺贝尔奖得主、院士专家等具有极高公信力和专业影响力的人物为品牌站台时，消费者在面对这些权威背书的品牌时，内心会形成一种“该品牌值得信赖”的潜意识认知，背书所代表的权威性和专业性会自然地转移到品牌身上，品牌在消费者心中的地位也会随之显著提升。 品牌背书有助于扩大品牌影响力和市场渠道。拥有权威背书的企业可以借助背书主题的影响力，将品牌推向更广阔的市场，突破地域限制，甚至进入国际市场。同时，权威背书也会吸引众多渠道商的关注，渠道商在选择合作品牌时，会优先考虑具有权威背书的品牌，因为这些品牌自带市场吸引力和消费者信任度，能够降低渠道商的经营风险，提高销售成功率。 品牌影响力和市场渠道的拓展是品牌背书的又一显著成效。企业借助背书主体的影响力，能够轻松地将品牌信息传递到更远的地方，突破地域限制，甚至进入国际市场。同时，权威背书也有助于吸引众多渠道商的关注。渠道商在选择合作品牌时，会优先考虑具有权威背书的品牌，因为这些品牌自带市场吸引力和消费者信任度，能够降低渠道商的经营风险，提高销售成功率。这样，品牌背书成为企业拓展市场渠道、实现品牌全球化布局的有力助推器。  品牌背书有助于增强品牌的综合竞争力。在竞争激烈的市场中，背书如同给品牌加上了一层光环，使其在众多竞品中脱颖而出，吸引更多消费者的关注，这种关注度的提升会进一步转化为消费者的购买意愿，因为消费者更倾向于选择那些有权威保障的品牌，从而增加品牌在市场中的份额，提升品牌的综合竞争力。 品牌背书能够降低消费者的风险感，从而促进其做出消费决策。消费者在购买产品或服务时，往往会担心产品的质量、效果以及品牌承诺的真实性。品牌背书则向消费者传递了一种可靠的信息，它告诉消费者品牌所承诺的一切都是真实可信的，能够有效缓解消费者的担忧和疑虑，降低他们在购买时的风险感。当消费者觉得购买该品牌的产品或服务风险较低时，他们就会更愿意做出购买决策，从而促进品牌的销售和市场份额的增长。 品牌背书有助于构建可持续的品牌关联。消费者在购买和使用具有背书支持的品牌产品或服务后，如果获得了良好的体验，就会对品牌产生更深的认同感和忠诚度。通过品牌背书，企业能够与消费者建立起一种基于信任和认可的深度关联，这种关联不是短暂的、表面的，而是具有可持续性的。他们会持续关注该品牌，成为品牌的忠实粉丝，并在自己的社交圈中为品牌进行口碑传播。 ## 三、如何做品牌背书？ 明确背书目标：企业在进行品牌背书前，应明确背书的目标受众、定位和价值观，以确保背书活动与品牌战略一致。 选择合适的背书方式：根据品牌特性和目标受众的需求，选择合适的背书方式。例如，对于高端品牌，可以邀请知名人士代言；对于科技品牌，可以展示技术专利和权威机构认证等。 确保背书内容的真实性和可信度：背书内容必须真实可信，不得夸大其词或虚假宣传。否则，一旦曝光，将对品牌形象造成严重损害。 整合营销资源：将品牌背书与其他营销手段相结合，形成整合营销效应。例如，通过社交媒体、线下活动等多种渠道传播背书内容，提高品牌的曝光度和影响力。 持续监测和评估效果：企业应持续监测品牌背书的效果，并根据市场反馈和消费者行为进行调整和优化。通过评估销售额增长、市场份额扩大、品牌形象提升等指标，来衡量背书活动的成效。 而一般来说，企业可以通过以下方式实施品牌背书： ### 1. 权威机构认证背书 借助第三方权威机构的中立性，降低消费者对产品质量的疑虑。操作过程中，应优先选择国际或国家级认证（如ISO、CE、FDA），并在宣传中明确标注认证编号及有效期。 【案例】 海尔冰箱：通过德国TÜV安全认证和美国UL能效认证，在欧洲市场树立高端形象。  ### 2. 行业协会组织背书 通过行业协会的准入门槛和资源支持，提升品牌在行业内的专业地位。企业可以参与行业协会标准制定、担任理事单位，并在官网展示会员证书。 【案例】 比亚迪：作为中国汽车工业协会副会长单位，参与新能源汽车行业标准制定，强化技术权威性。  ### 3. 名人代言背书 利用名人的粉丝效应和形象关联，快速建立品牌认知。注意选择与品牌调性契合的代言人，避免短期流量型合作，注重长期形象绑定。 【案例】 苏炳添×小米：2021年东京奥运会后，小米签约苏炳添为品牌代言人，传递“中国速度”理念，带动高端产品线销量增长。  ### 4. 权威媒体合作背书 通过媒体公信力传递品牌信息，降低消费者决策风险。建议优先选择央视、新华社等国家级媒体，或垂直领域头部媒体（如36氪、虎嗅）。 【案例】 众多品牌都曾参与过央视的品牌栏目或品牌工程。  ### 5. 行业专家推荐背书 借助专家专业形象，传递品牌技术可信度，具体操作措施可以是邀请专家参与产品评测、技术研讨会，或联合发布白皮书。 【案例】 华为5G：中国工程院院士邬贺铨解读并强化技术领先性。  ### 6. 用户口碑传播背书 通过真实用户评价降低信任门槛，特别是KOC（关键意见消费者）的推荐更具说服力。这一过程中注意建立UGC内容激励体系（如小红书笔记奖励），优先选择垂直领域KOC合作。 【案例】 这个就太多了，现在乐于种草的品牌数不胜数。 ### 7. 品牌历史传承背书 利用时间沉淀感传递品牌稳定性，吸引注重品质的消费者，要注意挖掘品牌历史故事，在包装、广告中融入文化符号。 【案例】 张裕葡萄酒：推出“百年酒窖”系列，强调1892年建厂历史，定价高于普通产品线30%。  ### 8. 专利技术背书 通过技术壁垒构建竞争壁垒，吸引科技敏感型消费者，可以在在官网、产品包装标注专利号，制作技术解读短视频。 【案例】 华为：在全球5G技术竞赛中，华为凭借大量自主专利成为关键技术持有者之一。  《2025 年全球 5G 标准必要专利百强权利人》报告，华为继续稳居第一，来源：知识产权网站 Patently ### 9. 奖项荣誉背书 借助第三方奖项的权威性，快速建立品牌质量信任，建议优先选择国际性奖项（如红点设计奖、IF奖），并在宣传中突出奖项含金量。 【案例】 戴森吹风机：通过“红点最佳设计奖”认证，定价高于普通吹风机3倍，吸引高端女性用户。  ### 10. 政府支持背书 利用政府公信力传递品牌可靠性，吸引政策敏感型消费者，可以在官网、门店展示政府合作项目文件，参与政府采购招标。 【案例】 宁德时代：与各地政府建立战略合作并承接多项国家级科研项目。  ### 11. 权威典籍引用背书 通过文化符号传递品牌历史底蕴，吸引注重文化价值的消费者。企业可以挖掘古籍中与品牌相关的记载，制作文化短片或联名产品。 【案例】 泸州老窖：通过“1573国宝窖池群”考古发现，结合《泸县志》记载，打造“历史活文物”概念。  ### 12. 大型活动赞助背书 通过活动曝光提升品牌知名度，吸引特定圈层用户。注意要选择与品牌调性匹配的活动（如体育赛事、音乐节），设计沉浸式体验场景。 【案例】 青岛啤酒：青岛啤酒一直积极参与体育赛事的赞助、体育项目的合作，将自身品牌主张与体育文化进行紧密的结合，是北京2008年奥运会官方赞助商、北京2022年冬奥会官方赞助商；是亚冠、中超、CBA等重大体育赛事官方合作伙伴；连续17年携手厦门国际马拉松赛，并参与全国各大城市马拉松比赛。 ### 13. 知名或权威机构的合作背书 通过借助对方的品牌影响力和资源优势，提升自身品牌的价值和可信度。品牌可以通过与上下游企业、同行业优秀企业等进行合作，实现互利共赢。 【案例】 新能源汽车品牌与华为智驾合作：如问界、阿维塔将华为ADS高阶智能驾驶系统嵌入车型。  ### 14. 高势能渠道入驻背书 借助渠道的流量和品质感，提升品牌定位。品牌可以优先选择SKP、山姆会员店等高端渠道，或天猫旗舰店、京东自营等线上头部平台。 【案例】 观夏：入驻北京三里屯太古里，通过“东方香氛”概念店设计，实现客单价提升40%。  ### 15. 供应链优势背书 通过供应链透明化传递品质保障，吸引注重安全的消费者。企业可以开放供应链溯源系统，制作供应链纪录片或直播，将相关背书信息有效地传递出去。 【案例】 君乐宝：打造自营牧场奶源，邀请消费者走供应链、展示牧场、工厂的生产全流程。  ### 16. 产品严格测试背书 通过第三方检测数据降低消费者决策风险，从而吸引理性消费者。企业可以在官网、包装标注检测机构名称及检测项目或制作对比实验视频，让消费者直观、具体地感受到测试的严格和品质的可靠。 【案例】 宁德时代：多款产品率先通过国内严格的新国标检测。  ### 17. 行业标准制定背书 通过主导标准制定传递行业话语权，吸引注重专业性的客户。例如，企业可以联合行业协会、高校发布团体标准，在宣传中强调“标准起草单位”身份。 【案例】 宁德时代：宁德时代参与了8项国家标准的制定，主导了如《电动汽车用动力蓄电池安全要求》在内的3项重要国家标准，在B端客户中强化技术权威形象。 注：2024年数据，来源为公开新闻报道 ### 18. 慈善公益活动背书 企业通过社会责任传递品牌价值观，吸引注重ESG的消费者，注意硬选择与品牌关联的公益领域（如环保、教育），建立长期公益项目，而不是走马观花匆匆过场。 【案例】 农夫山泉：通过“一分钱公益”活动，每瓶水捐赠1分钱用于水源地保护，吸引环保消费者。  ### 19. 独特产地优势背书 通过地理标志或原产地文化传递产品稀缺性，吸引注重品质的消费者，注意可以申请地理标志认证，并在包装、广告中突出产地符号（如地图、方言）。 【案例】 五常大米：通过“中国地理标志产品”认证，定价高于普通大米3倍，吸引家庭用户。  ### 20. 品牌联名背书 通过跨品牌合作扩大用户群体，实现1+1&gt;2的传播效果，建议选择互补性品牌（如科技+艺术、文化+餐饮），设计联名款产品或活动。 【案例】 瑞幸×茅台：2023年推出“酱香拿铁”，首日销量突破542万杯，转化白酒用户超30万人次。  ### 21. 客户案例背书 通过真实客户故事传递产品价值，降低潜在客户决策风险，注意要收集客户视频、文字案例，制作客户见证墙或专题页面。 【案例】 钉钉：在官网展示“客户案例库”，包含海底捞、农夫山泉等500强企业案例，提升B端信任度。  ## 结语： 当“XX同款”、“XX认证”的标签依然能在消费者心中激起涟漪，这既是商业世界对人性心理的精准拿捏，也是对理性消费的集体拷问。消费者既渴望通过权威背书降低决策风险，又需警惕被精心包装的”伪背书“误导。 真正的品牌背书，应源于产品品质的长期沉淀、用户口碑的真实积累、品牌价值观的深度共鸣。唯有消费者与品牌共同成长——前者提升信息甄别力，后者坚守价值底线，才能建立起品牌健康发展、消费者放心选择的良性循环。 作者：陈壕 本文由人人都是产品经理作者【品牌市场相对论】，微信公众号：【品牌市场相对论】，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。

<blockquote><p>在AI技术飞速发展的当下，大语言模型如Deepseek-R1以其强大的功能备受瞩目。然而，正如硬币的两面，这些模型也存在着不容忽视的“幻觉”问题——它们有时会“一本正经地胡说八道”，给出看似有理有据却全然错误的回答。这不仅影响了AI的可信度，更可能在实际应用中引发误导。</p> </blockquote>  ## 关于Deepseek-R1的“幻觉”问题 近期我就火热的Deepseek发表了多篇介绍文章，相信大家在网络上也看到过其他关于Deepseek的各类推荐、教程。但，今天我想给这把火稍微降降温，给各位朋友聊聊关于Deepseek-R1的“幻觉”问题。 接下来，我将从“AI幻觉”入手，重点跟各位探讨一下Deepseek-R1“幻觉”严重的原因，也尝试给各位支支招，如何尽量避免“幻觉”问题。 附：关于“AI幻觉”的话题，我在去年7月时，曾经发表过一系列详细介绍的文章，如果对于“AI幻觉”这一话题想要进一步了解的朋友，也可以参考这几篇文章。 [AI“幻觉”的类型、原因与应对方法（1/3）——什么是AI“幻觉”](https://www.woshipm.com/share/6073002.html) [AI“幻觉”的类型、原因与应对方法（2/3）——为什么会产生AI“幻觉”](https://www.woshipm.com/share/6073096.html) [AI“幻觉”的类型、原因与应对方法（3/3）——如何应对AI“幻觉”](https://www.woshipm.com/share/6075172.html) ## 什么是“AI幻觉” 所谓**AI“幻觉”（Hallucination）**，是指AI会给出看似有理有据却全然错误的回答的现象，也就是我们俗称的“一本正经地胡说八道”。关于AI“幻觉”的具体表现，我在之前文章的基础上，进一步总结为两类情况。 - 无中生有：即AI会在既有事实的基础上，进行过度的推断，进而编造一些虚假的信息。 - 张冠李戴：即AI会将两样并无关系的事物建立联系，比如将甲所做的事情安到了乙身上。 当然，“幻觉”问题并非Deepseek-R1所独有，但对比起其他的AI大模型，Deepseek-R1的“幻觉”现象的确更为严重。在Vectara HHEM人工智能幻觉测试中（注：这是一个行业内关于“AI幻觉”的权威测试，通过检测语言模型生成内容是否与原始证据一致，从而评估模型的幻觉率），DeepSeek-R1显示出的幻觉率不仅是DeepSeek-V3的近4倍，也远超行业平均水平。  ## 为什么AI会产生“幻觉” AI会产生“幻觉”的源头，就在于AI的运作原理。如今所有的生成式AI，即运作的本质都是“概率生成”，即通过前期训练建立语料之间的关联，不断地预测在给定的语境中下一个字词是什么的概率规律。而所有AI的设定，都是“尽可能满足用户要求”。这就导致了，当用户对AI提出要求，AI又的确没有相关资料，可它的设定又要求AI必须“说点什么”，尝试去给出一个回答，此时就有可能出现“无中生有”或“张冠李戴”的“幻觉”现象。（当然，还有一种出现“AI幻觉”情况是AI训练所用的数据或检索的内容本身就有问题，但这类信息源头错误跟我们这里讨论的问题关联不大，这里就简单提一嘴。） ## 为什么Deepseek-R1的“幻觉”情况尤为严重 OpenAI的实践表明，通过为AI增加推理过程，可以有助于减少“幻觉”现象的产生。而众所周知的是，Deepseek-R1的强大之处就在于其拥有“思维链”的能力。可是，为什么同样是拥有“思维链”，Deepseek-R1的“幻觉”却更加严重呢？ 其实，答案就在谜面上。Deepseek-R1之所以“幻觉”严重，原因就在于“思维链”本身，或者更准确的说法，就在于Deepseek侧向强化“思维链”的创造力。 具体来看，Deepseek的生成式内容，可以大体分为“理科”（逻辑性任务）与“文科”（创造性任务）。Deepseek-R1在面对“理科”场景时，思维链的作用非常正向，这是不消说的。而面对“文科”场景时，从目前网上的一些评测声音，以及我自己的个人体验，都感觉Deepseek团队更鼓励于模型的“创造性”。 现在，我们聚焦到“文科”场景上。它具体又可以细分为“创作”与“查询”（前者意指主题写作一类的场景，后者意指信息搜集一类的场景）。在面对一些文学创作的任务时，Deepseek-R1在“思维链”的作用下，对用户需求的思考与拆解都更加细致，创作出来的作品也更加贴合用户的诉求。君不见，网上流传着各类用户分享的来自Deepseek-R1的精彩华章，其才思往往让人惊叹。对于这类的“创作”场景，哪怕真有“幻觉”出现，可能也会被用户理解为是Deepseek-R1的一种另类的创作能力。但是，面对信息搜集总结一类的任务时，由于Deepseek-R1会对用户的简单指令也增加“思维链”，等于是把一个简单明确的任务复杂化了。简单理解就是模型“用力过猛”、“想太多了”。本来是很简单的查询任务，但它非得给你“长篇推理”一轮，结果就容易出现“编造”原文中并不存在的内容这样的“幻觉”现象。 ## 如何应对AI的“幻觉”问题 了解了Deepseek-R1“幻觉”情况尤为严重的原因后，我们接下来就重点聊聊如何尽量避免“幻觉”问题，这里我主要谈三点。 第一点，端正对于AI“幻觉”的认知。首先，AI出现“幻觉”问题是不可避免的。在这一点上，其实市面上无论国内外的所有AI大模型均是如此。因为这是由AI的底层运作机制所决定的，无非就是“幻觉率”有所差异而已。因此，一方面各个AI团队会持续努力，尽可能减少自家AI产品中“幻觉”的出现；另一方面，作为使用者的我们，需要保持认真求实的态度，不能对AI给出的结果照单全收，“尽信AI则不如无AI”。 第二点，尽可能选择低幻觉率的AI大模型。对于非常明确的查询类问题，在Deepseek-R1尚未进一步优化前，可以尝试使用Deepseek-V3或者其他的AI产品。从测评结果来看，主流的AI产品都能保持一个比较低的“幻觉率”。 第三点，掌握一些应对AI幻觉的技巧。在实际使用AI时，可以在提示词中增加一些限定要求，比如“请务必忠于原文”、“请核对事实”等等，这样可以引导模型减少幻觉。我个人比较喜欢使用的一招，就是在AI生成回答后，向其提出“针对你的上一个回答，检查真实性”。这一招“二次检查”，往往能够发现AI的“幻觉”。 其实，AI本质上仍然是一件工具，一件很强大的工具。归根到底，还是在于作为使用者的我们，需要不断提升认知。“君子生非异也，善假于物也”，只要正确地运用好AI这一工具，我们就都能最大化地享受AI带给我们的红利。 作者：产品经理崇生，公众号：崇生的黑板报 本文由 @产品经理崇生 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>在当今数字化时代，大语言模型如ChatGPT、豆包、DeepSeek等以其强大的语言理解和生成能力，深刻改变了我们的生活与工作方式。它们仿佛拥有了“数字大脑”，能够快速精准地回答各种问题，从学术理论到生活琐事，无一不能应对自如。然而，你是否好奇过，这些大模型究竟是如何“听懂”人类语言的？它们背后的训练机制又隐藏着怎样的奥秘？</p> </blockquote>  当我在对话框输入问题时，ChatGpt/豆包/deepseek等大模型总能快速给出精准回答。无论是拆解晦涩的学术理论，还是制定旅行攻略，甚至是无厘头的脑洞提问，它都能应对自如。 我一直有个疑问：藏在屏幕背后的 “数字大脑”到底是怎样智慧般的理解人类语言？带着这个好奇心，我深入研究了大模型的核心技术，发现从数据的“播种”到算法的“培育”，每一步都藏着让机器“听懂”人类的奇妙奥秘，接下来让我来层层拆解大模型背后的工作原理。 ## 一，预训练 大模型 “听懂” 人类语言的第一步，是海量数据的收集与处理。 **数据收集：**互联网上的文本内容丰富多样，包括新闻报道、小说、学术论文、社交媒体帖子等，这些都是大模型的 “学习资料”。但是互联网上的数据资料往往存在重复、错误、冗余等问题。因此，需要对数据进行清洗，去除噪声信息，保留有价值的内容，就需要数据处理。 **数据处理：**数据处理过程一般是URL过滤（恶意/垃圾网站），文本提取，语言过滤（中文/英文…)；去重；个人信息剔除等等；经过层层筛选获取互联网高质量文本。 拿到高质量文本之后要把这些文本转换成机器能够看得懂的语言，就是对文本进行分词，为后续的训练做准备。这就好比把一整面墙拆解成一块块砖头，才能用它们搭建新的建筑。在大模型的世界里，这个 “拆解” 过程产出的 “砖头”，就是 Token。这里展开讲讲分词，也就是大模型的token。像ChatGpt，deepseek都有自己的分词器。当大模型接收一段文字时，分词器会把它切成许多小块，这些小块就是Token。  比如当大模型接收到 “今天的晚霞像打翻的橘子汽水” 这句话时，分词器便开始工作。它可能会将句子拆成 “今天”“的”“晚霞”“像”“打翻”“的”“橘子汽水”“，每个片段都是一个 Token。遇到复杂词汇如 “人工智能”，分词器可能会拆成 “人工” 和 “智能”；一些特殊的字符、标点符号，也会单独作为 Token 存在。不同的分词器拆分的方式和颗粒度可能不同，这也会影响到模型对文本的理解和处理 ，就像不同工人砌墙的手法，会让最终建筑呈现出不同的效果。 Tiktokenizer这个网站可以展示一段话由多少Token构成、以及代表的编号是什么。以DeepSeek模型为例（如下图），打出”你好啊，哈哈哈哈哈我很好。“，可以看到2个”哈“是一个token,3个”哈“也是一个token，也就是说日常人们输出习惯打出”哈哈“，和”哈哈哈“的频率更高。  在完成数据收集、清洗与分词操作，将文本转化为一个个 Token 后，我们便获得了大模型可以理解的学习 “原材料”。但是零散的 Token 无法直接准确回答问题。这时候需要Transformer来处理。 **Transformer架构的核心是注意力机制**。简单来说，注意力机制就像我们阅读文章时，会不自觉地关注重要的句子和词汇，能够让模型在处理文本时，聚焦于关键信息，忽略无关内容，从而更好地理解文本的语义和逻辑关系。比如当模型遇到 “如何在冬天养护多肉植物？” 这个问题时，注意力机制会让模型重点关注 “冬天”“养护”“多肉植物” 这些核心词汇，明白用户是想获取冬季多肉养护的方法，而不会被 “如何” 这类辅助词汇分散注意力。 为了更直观地理解Transformer的工作过程，我们可以通过神经网络可视化网站（https://bbycroft.net/llm），观察输入的数据如何在Transformer架构中流动、被处理，最终生成输出的全过程。在可视化界面中，能清晰看到数据经过层层计算与转换，不同节点对信息的筛选和整合。 需要注意的是，虽然Transformer和人脑神经元网络都涉及信息处理，但二者存在本质差异。Transformer是基于数学算法和大量训练构建的模型，通过调整参数来学习数据规律；而人脑神经元间的连接和信息传递涉及复杂的生物化学过程，具备情感、意识等高级功能，相比之下，Transformer在灵活性和创造性上仍有较大差距。 经过基于海量数据的预训练，大模型具备了基础的语言理解和生成能力。模型的回答本质上是基于训练过程中学习到的模式和规律，通过对输入内容的分析和计算进行推理的结果。在推理过程中，模型根据输入的 Token 序列，结合自身学到的知识，预测并生成下一个可能的 Token，逐步构建出完整的回答。这就是基础模型。 ## 二，监督微调 在完成基础模型的构建后，我们就进入到监督微调阶段。监督微调基于预训练模型展开，与预训练时使用的广泛互联网文本数据不同，监督微调会启用专门的对话数据集。这就像让一位知识储备丰富的 “学生”，集中学习 “对话沟通” 这门课程。我们在新的对话训练数据集上对模型进行训练，使其理解人类对话的逻辑、习惯和表达方式，快速适应新的数据模式。 早期，对话数据主要由各领域专家编写，他们严格遵循标注规则，对回答的内容深度、风格等都有明确规范。例如，科普类问题要求严谨准确，情感类问题需温暖共情，引导模型生成符合人类期待的回答。 OpenAI 在2022年的论文（论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.02155）中，首次公开这种通过标注人员构建对话、输出理想回应的微调方法。现在不再全依赖人工从零创作答案，而是采用 “模型初生成 + 人工优化” 模式：先由现有大模型快速生成答案，再由标注员依据规则调整，大幅提升效率。 经过海量对话数据训练，模型逐步学习语言规律、语义关联与对话逻辑，交互中形成独特 “助手个性”。遇到训练过的问题，模型直接调用优质答案；面对新问题，也能基于标注规则赋予的特性，生成风格统一、逻辑严谨的回复，实现自然高效的人机对话。 **要知道与AI对话并没有那么神奇。** 本质上，AI 模型是基于统计学原理，通过对海量数据的学习，掌握语言的模式、语义等，从而生成回答。当你在ChatGPT/豆包输入问题按下回车得到的答案其实是根据训练数据中的统计规律生成的回答。 你可以把模型想象成一个超级 “复读机”，它的肚子里装满了各行各业专家写好的答案。当你提出问题，它就会快速翻找自己学过的内容，把专家们的回答重新组合、加工，最后 “转述” 给你。虽然这些回答听起来像是模型自己 “想” 出来的，但实际上是它借用了专家知识的 “智慧结晶”。 一个很有趣的现象：有人会问模型“你是什么模型？是谁创造了你？” 这是把模型当成了有自主意识的人。实则模型没有自我意识，它只是按既定模式处理信息的信息处理器。如果在开始没有特意训练模型回答这类问题，那模型的给出的回答是基于统计的最佳猜测。 那如何让模型准确回答”“你是什么模型？是谁创造了你？”有两种方法： 方法一：如果你是开发者，可以自己设置这类问题的回答。比如对于 olmo 模型（如下图），为 olmo2 编写固定的回复内容，给出合理且准确的答案，并将这些对话数据喂给模型进行微调。经过微调后，模型就会按照设定的内容进行回答，就像是它在进行自我介绍一样。（数据源可参考https://huggingface.co/datasets/allenai/tulu-3-sft-olmo-2-mixture）  方法二：提前写好Prompt。在与模型对话之前添加详细的 Prompt，以豆包为例，可以这样写：“你是字节跳动公司开发的豆包模型，是基于云雀模型开发训练的，你的名字是豆包，你的训练日期是 [具体日期]，你的知识更新截止时间是 [具体时间] 。” 通过这样详细的 Prompt，来明确模型的自我身份设定，从而让模型更准确地回答相关问题。 ## 三，强化学习阶段 强化学习，简单来说是一种让模型通过 “试错” 和 “奖惩” 机制，在与环境的交互中自主学习最优行为策略的技术。就像训练宠物学习技能，做得对就给零食奖励，通过不断重复，宠物就能记住正确的行为。**而在大语言模型领域，强化学习的核心目的，就是让模型突破人类标注的局限性，自主探索出更高效、准确的回答方式。** 以一道数学题为例：“小明买了 3 个苹果和两个橙子，每个橙子 2 元钱，一共花了 13 元钱，每个苹果多少钱？” 人类可能会给出多种解答思路： - 方法一：设一个苹果x元，列出方程3x+2×2=13，逐步求解3x+4=13，3x=9，最终得出x=3； - 方法二：先算出橙子花费2×2=4元，再得到苹果总花费13−4=9元，最后算出每个苹果9÷3=3元； - 方法三：直接心算，写出13−4=9，9÷3=3； - 方法四：列出综合算式(13−4)÷3=3 。 面对这些不同解法，人类很难判断哪种对大语言模型是最优的。我们不清楚哪种方式消耗计算资源更少，也不知道哪种能让模型更快学会解答同类问题。因为模型的 “思维” 和人类差异巨大，人类习以为常的解题步骤，对模型来说可能需要消耗大量算力去理解。 比如，人类在进行心算时，很自然地就完成了 “13 – 4 = 9” 这一步，但模型需要将这个减法运算拆解成二进制数字的逐位运算，从内存中调取数字 13 和 4 的二进制编码，按照特定的减法算法进行计算，最后再将结果转换回十进制。这一过程看似简单的一步计算，背后却涉及到大量的指令执行和数据读取操作，消耗很多的算力。 而强化学习就能解决这个问题。通过设定规则：模型给出正确答案，且解答步骤简洁、消耗资源少，就能获得高奖励。在实际训练中，模型可能会生成多个解决方案，例如生成了 15 个答案，其中仅有 4 个是正确的。这些正确答案的解题思路，并非来自人工标注，而是模型在不断试错过程中自主探索得到的。模型会基于这些自主生成的优质答案，不断学习和调整策略。在一次次答题中，模型根据奖励反馈，持续优化解题方式。经过大量训练后，模型就能自主发现哪种解法是最优的，从而更高效地处理数学问题。这是模型自主学习的过程。 ### 基于人类反馈的强化学习（RLHF） 在强化学习阶段，模型已能通过试错优化自身行为，对于有标准答案的理科问题（如“1+1=2”），模型可根据结果反馈调整推理逻辑。然而，面对文章创作、诗歌生成这类无标准答案的任务时，传统强化学习基于固定结果的优化方式就难以奏效了，因为这类任务的评价涉及情感共鸣、创意等主观因素，无法用简单对错衡量。 为解决这一问题，基于人类反馈的强化学习（RLHF）应运而生，它是强化学习技术的创新延伸，进一步提升了模型对人类需求的理解能力。其核心组件奖励模型就像一座智能桥梁，连接着模型的算法逻辑与人类的主观判断。它先收集人类对模型输出的多维度评价，再通过机器学习学习人类的评价标准。之后，奖励模型会根据学到的人类偏好，为模型生成的内容打分，模型则依据评分调整参数，逐步产出更符合人类期望的内容。简单来说，奖励模型就像模型内部的“智能导师”，助力模型在创造性任务中实现质的飞跃。 ## 总结 简单来说，预训练是给空白模型注入海量数据，如同教牙牙学语的婴儿认识世界；监督微调则是引导模型学习人类对话数据，像老师教导学生分辨是非；强化学习赋予模型自主学习的能力，让它能够自我提升；而 RLHF 基于人工反馈的强化学习，更是教会模型像人类一样进行价值判断。 预训练对海量文本的深度解析，监督微调的精准校准，强化学习的自主优化与 RLHF 对人类偏好的深度融合，这条环环相扣的核心训练链路，让大模型实现了从机械处理数据到智能交互的蜕变。当我们抛出问题，各阶段技术紧密协作，让冰冷的代码与参数化作理解人类需求的温暖回应。这，就是大模型能够 “听懂” 人类话语、实现高效交互的终极奥秘。未来，随着技术的持续突破，大模型不仅会成为人类探索未知世界的得力伙伴，更可能在科学研究、社会发展等领域有着更大的作用。 本文由 @王小佳 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