2025年6月4日，截止收盘，沪指涨0.42%，报收3376.2点；深成指涨0.87%，报收10144.58点；创业板指涨1.11%，报收2024.93点，两市成交额较上一交易日增加116.38亿元，合计成交11530.47亿元。

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<blockquote><p>在互联网和数字内容平台的发展过程中，流量的增长与供给之间的关系是一个复杂而动态的课题。本文深入探讨了平台流量在不同阶段的变化特点，以及如何通过供给策略来优化流量规模和效率。</p> </blockquote>  平台的流量增长，不是同一个因素线性增长的，如果按照供给变化来拆分，会分为几个阶段。  ## 1. 品类和更新频次齐增长期 特点： - 内容/商品种类和数量频次同增是指在流量增长的初始阶段，第一批内容或商品满足种子用户的需求，配合该类内容和商品特点设计用增策略，找到适合渠道扩大用户规模。 - 用户看到的内容和商品多样性不高，但性价比高，质量优良，小众。同类用户增长迅速，由于兴趣内容和商品足够垂直，单品类浏览/消费频率高。 - 商家通常是中型商家或优质创作者，其他平台流量竞争激励，选择新平台增加流量曝光。自身拥有较为充足储备，可以保证更新频率，换新平台把自身优势扩大。 需求分析： - 商家/创作者成长快的单case分析，寻找和积累成长策略，为后续品类扩展做基础。 - 高频用户分析，提炼相似特征反馈用户增长协助获客；用户访谈或调查问卷，补足产品使用短板。 - 品类探索，找到对用户留存有帮助的其他品类，为品类扩展准备。 ## 2. 品类扩展期 特点： - 品类更多的商家/创作者了解到平台流量规模，用户属性，为获得流量而进入该平台。 - 用户可购买/观看的种类变多，通过观看/购买更多的品类巩固在平台上的粘性。（用户兴趣不会无限扩展，是会维持在一定数量上更迭）。 - 平台流量结构出现分化，会出现偏垂类用户和泛类用户，头部商家/创作者和长尾商家/创作者。 需求分析： - 针对流量爬坡成长的商家/创作者，寻找不会降频次和留存的用户，给露出机会增加曝光，结合单商家/创作者成长策略引导给建议。 - 分析找到需要拓展的稀缺品类，反馈拓品运营，补充供应。 ## 3. 流量竞争期 特点： - 整体流量缓慢增长，用户结构和浏览频次逐渐稳定，商家/创作者彼此间的流量竞争激烈，会出现此消彼长争夺用户注意力。 - 头部商家/创作者已形成一定流量规模，靠规模效应可降低自身成本，有更多空间让利给用户，客群/粉丝规模增长，忠实客群/粉丝占比变少。 - 平台流量大，吸引大量新商家/创作者涌入，但新账号起量困难，需要平台扶植，或需花钱投流。 需求分析： - 不同品类的商品/内容流量流量此消彼长规律是什么，分析品类流量下限，保证所有品类（这里不是只个别创作者/商家，而是上卷一层的大品类）均能有下限流量，避免小众品类流量被挤兑。 - 划分不同行为的流量价值，如点赞、收藏、加入购物车等等，区分品类看差异，掌握用户除了浏览之外的互动行为对后续流量增长和商业化变现的传导作用，以此设计和调整优胜劣汰机制。 - 流量效率监测和调整，需要细分流量分层和人群分层，注意用户体验不下降，区分解决流量效率问题，逐步让长尾流量产生更大价值。 - 针对商家/创作者暴涨和暴跌有预警和复盘机制，确保流量稳定性，避免对模型和商业化产生负面影响（暴涨和暴跌的流量对模型训练有后续的传导效应，容易让模型一段时间内学偏）。 ## 4. 头部效应期 特点： - 同类别中腰部流量竞争激烈，受限于规模，创作者/商家对应的内容和商品的更新频次较为稳定。 - 头部大创作者/商家较为集中，内容和商品的更新频次快，有较强议价话语权，用户受到头部创作者/商家的品牌、知名度、话题度影响，被吸引到平台上，为平台带来新客。 - 头部创作者/商家拥有粉丝，平台和商家设置会员提供差异化服务，便于老客维护。 需求分析： - 垂直小众品类创作者/商家，在主流流量入口外，找到更多流量入口和玩法来获取流量。 - 划分用户净值，以分析和调整不同净值用户变现效率和体验，寻找清晰的净值提升路径。 - 重点关注和分析头部创作者/商家质量，有提档和降档机制，保持头部创作者/商家新客造血能力。 ## 5. 稳定期 特点： - 流量稳定，小幅度上下波动。 - 创作者/商家迭代速度稳定。 需求分析： - 查漏补缺。 - 找新的用户需求，孵化出独立满足需求的新产品。 平台的流量变化不同阶段驱动力是不同的。 **创作者/商家进入一个行业之前通常会看其是红蓝海那种，一个平台上的流量是个小缩影，关注平台不同阶段重点解决的问题和策略，调整自身玩法以顺势为之。** 本文由人人都是产品经理作者【小王子和小企鹅】，微信公众号：【小王子和小企鹅】，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。

在Snowflake Summit 2025主题演讲中，**OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼（Sam Altman）表示，很多公司已将AI智能体当作基层员工使用。**奥尔特曼表示，在很多企业中，员工的一大工作重心，就是给AI智能体分配任务、评估结果质量、整合工作内容并提供反馈，这种模式与管理基层员工团队的方式几乎无异。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0603/df9f001fb0c0345.jpg) 根据风险投资公司SignalFire近期发布的报告，**AI的广泛应用，已冲击基层岗位。从2023到2024年，Meta、微软和Google等科技公司的初级职位招聘量下降了25%。** SignalFire研究负责人Asher Bantock表示，招聘减少的主要原因，就是AI接管了许多基层员工负责的常规任务。 与此同时，麦肯锡（McKinsey）也在利用AI完成制作PowerPoint和起草提案等基础工作，并预测到2030年，AI可能取代高达3.75亿个工作岗位。 Anthropic公司首席执行官Dario Amodei上周在接受 Axios 采访时警告，AI可能在未来1至5年内淘汰一半的初级白领岗位，这将导致失业率飙升至20%。 **Amodei坦言，这一预测听起来令人难以置信，但趋势已不可忽视。他呼吁社会正视AI带来的职场变革，提前做好应对准备。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504332.htm)

**微软确认，名为“Edit”的全新文本编辑器，将很快随Windows 11一起发布。**这款编辑器是一款基于命令行的工具，旨在为用户提供一个轻量级且功能齐全的文本编辑解决方案，与现有的记事本和OneNote等应用不同，“Edit”专注于简单文本编辑，不包含过多复杂功能。 **微软表示“Edit”将作为默认的命令行文本编辑器随Windows 11一起发布，但它不会取代现有的记事本。**  “Edit”目前体积仅为230KB，但它具备大多数文本编辑器的基本功能，用户可以通过命令行直接启动“Edit”，并在PowerShell或命令提示符中编辑文件。 **它支持鼠标和键盘操作，并且提供了诸如查找（Find）和替换（Replace）等实用功能，这对于处理大型文件尤其有用。**  “Edit”还具备一些额外的功能，例如文档选择器，它可以在一个会话中列出所有打开的文件，方便用户在不同文件之间快速切换，还支持自动换行（Word wrap）和跳转到特定行（Go to line）的功能。  目前，用户需要手动从GitHub下载“Edit”，安装过程可以通过Winget命令完成。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504324.htm)

斯坦福华人数学博士AI创业，0产品0用户，目标估值3亿美元。方向瞄准数学AI，要为量化和对冲基金公司提供可解决实际数学问题的模型能力。（打造了DeepSeek的幻方量化，也是用AI来做投资量化） ******△**来自个人主页 来自中国广州的**洪乐潼**（Carina Letong Hong）近期开启创业，立马一鸣惊人。 据The Information消息，她正在筹集目标为**5000万美元**的融资，公司估值预计**3-5亿美元**——尽管目前公司还没有开发出一款产品。 为啥能实现如此估值？ 来看创始人兼CEO洪乐潼身上的标签： **3年时间完成麻省理工数学和物理本科双修**，然后拿下斯坦福数学博士录取offer研究方向为数论、组合学和概率学，同时也进修了法律学课程。 本科期间的论文已经发表在《美国数学会会报》、《拉马努金期刊》等刊物。2021年获得牛津大学罗德奖学金，成为仅有的4名中国获奖者之一…… 如今，她开启创业，希望利用编程语言来训练模型，使其能掌握形式化证明的“语言”。 0产品实现3-5亿估值 洪乐潼创立的公司名叫Axiom（公理），它的核心目标是开发可以解决实际数学问题的AI。 目前已经透露了一些具体技术方向—— 训练数据来自**形式化数学证明** （formal mathematical proofs），通过使用已经被证明的定理或者公认的数学公理，来验证某个数学陈述的真实性。 换句话说，Axiom的AI将专注于数学领域，通过学习严格的逻辑推理和数学证明的过程，能够像数学家一样构建和验证形式化证明，并保证结果的准确性和严谨性。 产品将主要卖给对冲基金和量化交易公司，帮他们快速解决投资、股市等金融领域的复杂数学问题。 可以简单粗暴理解为，通过购买Axiom的能力，对冲基金和量化交易公司可以不用自己费力组建规模十分庞大的技术团队。 **Axiom目前还没有开发出一款产品。** 但这并不影响投资人对它产生浓厚兴趣。 据The Information消息，曾投出Perplexity等知名AI公司的B Capital正在就最新一轮目标5000万美元的融资展开谈判，并可能领投本轮。 目前Axiom的估值预计在**3-5亿美元**。 要知道，近期AI领域“0产品0用户”就实现高额估值的初创公司，都出自Ilya、Mira Murati这种行业大佬之手。 Axiom也能在如此早期就被投资方看好，或许原因类似——创始人本人值得投。 “一路开挂”的广州学霸 洪乐潼身上最鲜明的标签还是数学。 她本人透露，父母并没有受过高等教育，但是她从小就对数学兴趣浓厚。 她出生于中国广州，通过一个免费的奥林匹克数学项目开始接触竞赛，“遇到了超级有趣的问题”。高中加入CMO省队，经过层层筛选，成为最后仅剩的4位女生之一。 后来，洪乐潼在罗斯计划和斯坦福数学营中迷上了勒让德/雅可比符号和处理理论，并决心攻读高等数学。 她将目标早早地锁定在麻省理工学院的数学和物理专业，只用3年时间就完成了两个学位的课程，同时还广泛学习了硕博数学课程。 3年时间，她还发表了9篇论文，涉及领域非常广泛，包括模椭圆曲线与K3曲面的L函数、月光猜想、theta与划分函数同余方程、堆栈排序算法，和二部图边染色的马尔可夫链。 要知道，通常来说本科生是很难做出纯数研究的。 值得一提的是，这些论文不少是和张盛桐（本科期间就登上数学四大顶刊）合作完成。  同时，她也拿奖到手软：先后获得Schaefer数学奖全美女生第一，Frank和Brennie Morgan本科生杰出数学研究奖，并被提名为2022年度中国罗德学者。 罗德奖学金由牛津大学颁发，获奖学者将赴牛津大学攻读研究生课程。洪乐潼也是凭借此机会学习了神经科学的相关课程。 她表示，科学领域是一个相当广阔的世界，她希望理解数学的同时理解生物医学。 ******△**来自MIT News 博士申请上，据说她也是横扫普林斯顿、斯坦福、哈佛、麻省理工……最终选择了斯坦福大学，在主修数学的同时还辅修了法律学，可以说是兴趣相当广泛。 在斯坦福期间，她发表了关于弹出堆栈排序算法等主题的研究成果，并且持续探索数论方面的工作。 并且涉猎了**数学与深度学习相结合**的跨学科研究，在Sainsbury Wellcome中心的盖茨比部门进行过人工智能和机器学习研究，当时还满怀憧憬地说道： <blockquote></blockquote> 人工智能与科学家互动的未来会是怎样？应用科学家如何与之互动？这都是我接下来希望研究的课题。 值得一提的是，洪乐潼在一些报道中透露，她本来以为自己可能从事量化、金融相关领域的工作。但在MIT时，她逐渐发现数学研究真的很有意思。 如今来看，她现在选择创业也是一种call back了。 参考链接： [1]https://www.theinformation.com/articles/stanford-math-phds-ai-startup-targets-300-million-valuation [2]https://www.mit.edu/~clhong/ [3]https://x.com/CarinaLHong [4]https://www.forbes.com/sites/johnwerner/2025/04/24/a-discovery-every-day-what-does-superintelligence-actually-look-like/ [5]https://alum.mit.edu/slice/first-generation-grad-excels-math-and-law [6]https://news.mit.edu/2021/carina-letong-hong-2022-rhodes-1117 [7]https://www.ams.org/news?news_id=7108 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504322.htm)

据EEnews europ报道，英国半导体IP大厂Arm的最新披露的财务文件揭示了产品品牌重塑战略，计划向客户提供自研芯片，同时还提及了对中国市场的依赖和RISC-V所带来的竞争风险。在此之前，该公司实现了首个季度（截至2025年3月31日的2025会计年度第四财季）营收突破 10 亿美元的里程碑，整个2025财年的营收将突破 40 亿美元。  **放弃Cortex品牌，推出5大全新品牌** Arm公司已经决定放弃使用了近20年的Cortex品牌，转而采用全新的产品命名体系，分别为面向基础设施市场的Neoverse、面向PC市场的Niva、面向移动市场的Lumex、面向汽车市场的Zena和面向IoT市场的Orbis五大品牌，而这五大品牌都引入了 Arm 计算子系统 （CSS）。Mali 将继续作为 GPU 品牌，并将该系列 IP 作为平台内的组件引用。 Arm 还将采用 Ultra、Premium、Pro、Nano 和 Pico 等名称来显示性能等级（例如Cortex-X925 的继任者可能会被称为 Lumex Ultra 1 ），称这将使开发人员和客户更容易了解其路线图，这意味着 Cortex 和 Corstone将不再用于未来的内核和计算子系统（CSS） 。  △Arm在今年5月中旬的官方新闻稿中也披露了这一消息。 “这种平台优先的方法反映了在系统级别向 Arm 计算平台的快速转换，而不仅仅是核心 IP。它使我们的合作伙伴能够更快、更有信心、更系统地集成我们的技术，尤其是在他们扩展以满足 AI 需求时，”Arm首席执行官 Rene Haas 说。 不过，Arm也承认，这些新的品牌可能无法产生预期的好处。因为，最初重新命名的品牌不会像以前的品牌名称那样具有品牌知名度，这可能会导致买家混淆。 Arm还表示，它已经检查了品牌重塑不会侵犯他人的知识产权，但可能会无意中侵犯他人的知识产权，并且公司可能无法获得足够的知识产权保护（比如某些品牌商标可能在部分国家和地区已经被其他企业注册）。 **未来计划向客户提供芯片** 正如之前传闻的那样，Arm公司似乎正计划改变其商业模式，进军芯片设计市场，为其大客户提供由Arm自己设计的芯片。 在2024年12月，Arm与高通的关于技术授权问题的诉讼庭审当中，高通就指控称，Arm正在为客户端和数据中心处理器以及其他用例提供Arm计算子系统（CSS），存在与客户竞争的嫌疑。同时，高通的法律团队出示了Arm 首席执行官 René Haas为 Arm 董事会准备的一份文件，表明Arm还在考虑设计自己的芯片直接提供给客户，这将使其成为包括高通在内的客户的主要竞争对手。 René Haas当时驳斥了这些说法，称虽然 Arm 正在探索各种商机，但Arm不制造芯片，也从未涉足过这个行业。 2024年12月，高通还在针对Arm反诉当中修改了对 Arm 的指控，增加了更多关于 Arm 违反许可协议的指控，并指责 Arm 有意生产与自己的竞争芯片，从而“歪曲”了双方的关系。 高通在法庭文件中声称，Arm“早在2024年11月就试图从其客户中招聘高管”，而招聘人员还专门告诉其中一位高管，这个新职位将有助于 Arm“从单纯设计处理器架构（IP）转型为销售自己的芯片”。 今年2月，英国《金融时报》也曾爆料称，Arm正在开发自己的芯片，首款自研芯片最快会在今年夏天推出，将由台积电代工，Meta可能将会成为首批客户之一。 EEnews europ称，Arm公司也首次承认，其正计划向客户提供自己设计的芯片，但此举可能会与其现有的一些大客户构成竞争。数据显示，目前Arm大约56%的营收都是来自于其前五大客户。 “我们将来可能会为某些现有客户和其他第三方（包括软银集团的附属公司）提供各种用例和终端市场的芯片咨询或设计。”Arm表示：“与任何进入新市场或提供新产品或解决方案的公司一样，我们将与拥有更成熟业务、长期客户关系和成熟品牌知名度的公司竞争。由于我们的资源必须分配给开发和维护我们现有的 IP 组合，以及开发和商业化任何新的、集成度更高的计算产品或解决方案，因此将精力集中在单个产品或解决方案或有限数量的产品或解决方案上的公司可能比我们拥有更多的财务、技术、制造、营销、销售和分销资源专门用于此类市场和解决方案。” 基于此，Rene Haas指出：“客户或合作伙伴可能会终止或大幅减少与我们的关系，并从竞争对手那里寻求替代架构或产品。因此，在我们寻求进入任何新市场或提供任何新产品或解决方案的范围内，我们可能无法实现我们预期的金额、预期的时间表或根本无法实现此类变化的预期财务利益。” 值得注意的是，Arm 的母公司软银集团还在今年 3 月宣布以65亿美元收购了Arm服务器芯片设计厂商 Ampere。未来，软银集团是否会将Arm的自研芯片业务与Ampere进行整合仍有待观察。 **中国市场面临的风险** 近年来，随着中美贸易战的持续升级，美国的出口管制政策限制了Arm公司的部分IP的对华出口。例如用于 AI 数据中心芯片的 Neoverse V 系列高性能内核和一些小芯片IP。本月早些时候，英国政府更新了其出口管制，以匹配美国对高性能计算内核的出口管制。这也将直接影响到Arm在中国市场的营收。 _（注：Arm 于 2020 年 9 月将面向基础设施的Neoverse系列CPU核心设计分为三个系列，分别为V系列高性能核心（具有双倍向量引擎）、N系列核心（专注于整数性能）、 E系列核心（入门级，重点关注能源效率和边缘的芯片）。目前Arm E系列和N系列有向国内厂商进行授权，但是最高性能的V系列因出口管制问题，并未向中国客户开放授权。目前，Neoverse V3 内核（现在的 Zena）在自动驾驶方面也越来越受欢迎。）_ 即便如此，安谋科技（Arm中国）也仍是Arm的最大客户，贡献了Arm约17%的营收（2023财年时这一占比曾高达24%，当时中国市场贡献的总营收占比为25%）和近一半的特许权使用费。 “在截至 2025 年 3 月 31 日的财年，来自移动应用程序处理器的专利费收入约占我们专利授权费收入的 46%。其中有很大一部分收入来自中国市场，这使得我们特别容易受到影响中国的经济和政治风险的影响，比如美国或英国与中国之间在贸易和国家安全方面的紧张关系可能会加剧这种风险。” 报告还指出，由于贸易和国家安全政策的影响不确定，以及私营和国有企业的高债务水平，中国半导体行业的近期增长前景尚不明朗。 目前，几年前为了推动Arm顺利上市，Arm母公司软银集团已经将Arm持有的安谋科技的股权剥离出来转入了其专门成立的一个子公司Acetone当中，所以目前安谋科技属于软银集团下属的合资公司，而不再是Arm的合资子公司。Arm首席执行官 Rene Haas 是 Acetone 的指定负责人。 **RISC-V带来的竞争风险** Arm公司还在报告中特别强调了多家芯片大厂成立的基于开源的RISC-V指令集架构的欧洲芯片合资公司Quintauris GmbH所带来的竞争风险。 2023年8月，全球五大半导体大厂高通、恩智浦、博世、英飞凌和Nordic就宣布将联合成立了一家公司，旨在通过支持下一代硬件开发来推动 RISC-V 在全球的应用。随后Quintauris于2023 年 12 月正式成立。2024年9月，欧洲芯片大厂意法半导体（STMicroelectronics NV）也正式宣布已加入Quintauris，成为其第六大股东。 Quintauris公司将作为单一来源来支持基于 RISC-V 的兼容产品（避免碎片化）、提供参考架构并帮助建立行业广泛使用的解决方案。虽然该公司最初的应用重点将是汽车领域，但最终将会扩展到移动和物联网领域。而这无疑将会对Arm带来强力的竞争威胁。 “我们当前和潜在的竞争对手也可能受到更有利的监管制度的约束或建立合作关系。”Arm表示，“例如，2023 年 8 月，我们的一群客户和其他竞争对手宣布成立一家合资企业，旨在加速 RISC-V 的采用。如果我们的竞争对手建立合作关系或相互或与第三方进行整合，例如前面提到的专注于 RISC-V 的合资企业，他们可能会拥有额外的资源，使他们能够更快地开发与我们的产品直接竞争的架构和其他技术。” 值得一提的是，高通也是Quintauris 公司的主要发起者和股东之一。去年，高通推出了基于Arm指令集授权研发的自研Oryon CPU内核，并将其应用到了自己的面向PC的骁龙X系列处理器、面向移动端的骁龙8至尊版处理器和面向汽车的Snapdragon Cockpit Elite（骁龙座舱至尊版）和 Snapdragon Ride Elite（骁龙Ride至尊版）平台当中。这也意味着，高通未来向Arm购买新的IP核的专利授权需求将会越来越少。 为了阻止高通脱离掌控，Arm去年还起诉了高通，认为高通从起收购的Nuvia公司那里获得其架构许可协议 （ALA） 是违反合约的，需要重新获取授权。但是在去年12月，美国法院认定高通未违反与Arm的许可协议。随后在今年2月，Arm撤回了针对高通的违约指控。 高通还在去年12月对Arm提起了反诉，指控Arm“拒绝以商业上合理的价格提供现成内核的许可”，未能履行两家公司之间单独技术许可协议（TLA）条款规定的义务，声称这违反了两家公司之间协商的许可条款。 高通举例称，该公司表示已于 2024 年 4 月提交了续签Cortex-A720 和 Cortex-A520现成内核许可的请求，但尽管在接下来的几个月里反复跟进，Arm 仍拒绝为这两个内核提供许可。 另据彭博社报道，今年3月，高通还在全球对Arm发起了反垄断诉讼，指控Arm在运营开放网络20多年后，通过限制对其技术的获取损害了竞争。 对此，Arm则回应称，“任何反竞争行为的指控都只不过是高通贬低事实真相并扩大双方持续商业纠纷，以谋求自身竞争优势而采取的孤注一掷之举。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504320.htm)

据 Mozilla 在博客中发布的消息，日前该基金会为火狐浏览器的附加组件商店 (即 Firefox Add-ons) 添加新的安全功能，该功能可以自动检测扩展程序是否存在恶意窃取用户加密货币钱包的行为。  美国联邦调查局 (FBI) 互联网犯罪投诉中心平均每年收到 83.6 万起投诉，涉及各种网络诈骗。（来源：2024 年 FBI 犯罪报告） 这个新的安全评级政策主要适用于加密货币钱包类的扩展程序，当开发者提交加密货币钱包类的扩展程序时，Mozilla 会自动为其创建风险评估报告，当风险超过某个阈值后就会自动触发警报。 触发警报的扩展程序会被转到 Mozilla 工作人员进行人工审核，审核人员会进行详细检查并进行判断，如果认定这个扩展程序存在风险则会将其从附加组件商店中删除。开发这个新系统主要是因为当前存在大量的恶意扩展程序用来窃取用户的加密货币钱包信息并盗窃用户的加密货币，此前已经发生过多起类似事件，即恶意扩展程序冒充知名钱包诱导用户输入种子或助记词然后对钱包进行洗劫。  对于加密货币领域的非专业用户来说，参与各种所谓的空投或者赚取奖励都可能要求安装扩展程序并连接自己的钱包，攻击者利用这种方式可以轻易骗取助记词并盗取用户的加密货币。 负责扩展程序内容安全和审核工作的是 Firefox Add-ons 运营经理 Andreas Wagner，他表示在过去几年里他的团队已经发现并删除了数百个类似的恶意扩展程序： 这就像一场持续不断地猫鼠游戏，恶意开发者总是试图绕过我们的检查策略。对于加密货币投资者，检查你的加密钱包网站看看他们是否有官方扩展，并且只使用加密钱包网站提供的链接下载地址。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504318.htm)

6月4日消息，此前在奥运赛场上“大放异彩”的跨性别拳击手伊曼·哈利夫近日被正式确认为男性。据悉，此项调查来自2023年新德里世锦赛前的相关测试，是对世界拳击组织近期要求哈利夫接受性别筛查的回应。 而更有消息指出：国际奥委会早在一年前，即2024巴黎奥运会之前就收到警告，称哈利夫身上有“男性”DNA，同时告知了前文中提及的新德里世锦赛赛前测试结果——哈利夫也正是因为这场测试而被取消了世锦赛资格。但国际奥委会依然坚持让哈利夫上场并参加女子拳击项目。 根据3Wire Sports披露的消息，测试文件中将哈利夫的测试结果概括为“异常”，并指出哈利夫的染色体分析报告显示其为XY，即男性。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/8197f49e47554c0e9cf2effbcb5aa842.jpg) **该检测结果获得了新德里拉尔·帕斯博士实验室的署名证实，同时获得了美国病理学家协会的认可，以及瑞士ISO认证——这些不利信息都对国际奥委会发言人马克·亚当斯的说法发起了挑战：当时在巴黎奥运会上，亚当斯在新闻发布会中称哈利夫的检测结果“临时”且“不合法”。** 目前，虽然国际奥委会没有正式下发通知，但世界拳击组织态度极为坚决并且已经裁定：哈利夫必须在赛前接受同样的染色体检测，否则“无法以女性身份参与接下来的所有相关赛事”。 在2024年巴黎奥运会上，哈利夫以强大“实力”成为女子拳击冠军。其首战面对意大利新星选手安吉拉只耗时不到30秒即宣告胜利——后者在赛后表示她在两人的对拳中意识到对方巨大的身体优势，因担心自己的“生命安全”，她被迫选择认输。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250604/1a1b474bfe134ec695880a41fa4d24f0.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504316.htm)

调研一家公司，除了常规的财务等一般方法外，还有很多奇葩的方法：比如UBS曾经就利用卫星图像分析沃尔玛停车场的车辆流量，用来估算其季度销售额；比如不少VC在投资某个App前会一页一页去翻AppStore和Google Play的真实评论；本质上，以上这些方式都是通过另一个维度获取交叉的增量信息，在信息论中称之为“等价信息”。**今天，我们也从另一个有意思的角度——“招聘”来看一看微信这个国民产品最新的策略与背后的逻辑。** 在这个分析中，我们既可以看到微信训练大模型方向的蛛丝马迹，也可以看到微信做AI Agent的可能切入角度，还可以看到小程序业务反直觉的某些招聘迹象。 一、如何从公开数据中寻找有价值的增量信息？ 腾讯招聘的官网所有人都可以自由浏览，无需登录，且提供了事业群、岗位类型、岗位城市等多个维度的信息筛选。 想要知道微信在招什么人，只需要在事业群中选择“微信WXG微信事业群”、在类型中选择“社招”，全部岗位信息就一览无余。 以这次研究的5月27日为例，全部岗位信息为170个。  点击每个岗位，可以非常清楚地看到岗位名称、职责、要求、城市等最细颗粒度的信息。 很显然，要进行深入的分析，我需要获取其全部数据，这时候AI Agent的作用就体现出来了。 我分别使用了Manus、天工、扣子空间、MiniMax、Genspark、Fellou、flowith等一众Agent工具齐上阵，成功获取了这170个岗位的全部信息。（这些Agent一言难尽的体验会在文末简要提及。）  这些数据之所以是公开而详尽，原因在于要想提高招聘效率，就需要减小与应聘者之间的信息不对称。 因而公开、详尽的岗位信息就成为必要选项。 这就给了我们通过公开的招聘信息反推业务提供了一条可能的通道，通过各个维度的分析，我们一起来看一看微信招聘背后的增量信息。 二、拿起放大镜之前，先从整体上感受一下微信招聘 在深入分析不同招聘模块之前，我们先从总体上对这个数据进行一个简要概览。 第一、从数量来看，微信招聘的岗位为170个。 注意：这并不代表实际规模，因为我们并不知道每个岗位到底招多少人，但我们依然可以横向对比。 170算多还是少呢？ 这可以从横向对比看（纵向不同时间的对比数据或许更有意义，但这次木有，大伙感兴趣可以持续跟踪）：PCG平台与内容事业群是44个，CDG企业发展事业群是118个，TEG技术工程事业群184个，CSIG云与智慧产业事业群592个，IEG互动娱乐事业群是1071个。  这个数据有很多解读方向，它反映了不同部门的业务特点、人员规模、人效、稳定性等，这并非我们今天讨论的重点，大家可自行解读。 一个补充信息是，腾讯在Q1电话会上说：“我们并未看到员工数量有显著增加，将继续严格控制人员编制。” 第二、从业务线看，不同部门差异较大； 企业微信、微信小店、微信搜索是招聘职位数量最多的3条业务线。 我们当然没办法直接按招人规模排序来反推业务线重要性，毕竟招聘代表的是增量重要性而非存量重要性。 但可以推断招人多部门很显然有非常多嗷嗷待哺的需求等着补充人手。  第三、从Base地点看，主要在广州，其次为北京、深圳、成都； 这很容易理解，广州是微信总部，北京有着AI、算法等人才高地，而深圳是腾讯总部，成都则有着人力成本等显著优势，海外则主要为微信支付的落脚点；  OK，有了以上宏观层面印象，我们进入今天的重点，即我们可以从这份颗粒度极细的招聘数据中得出哪些有价值的结论。 三、微信拥抱AI的力度和范围，远比大众以为的要广泛深入 从直观看，微信拥抱AI的节奏算不上快，毕竟外界感知最明显的动作是两个： 第一、微信在搜索中接入DeepSeek。 第二、是元宝引入微信通讯录。 而这两个动作本质上其实只是加入了一个入口，并没有和微信众多核心功能进行深度打通。 一个小的证据是，今年Q1财报发布后，腾讯官方公众号的宣传物料中，关于微信拥抱AI所列的进展，也仅仅只列出了三条：  然而，当我们深挖微信的招聘信息的时候，就会看到一副截然不同的景象——微信可以说在以空前的力度全面、深刻地对业务进行AI化改造： 1. 在所有170个岗位中，有50个左右的岗位直接和AI相关，还有30个左右各属于大数据、推荐等泛AI业务。 2. 这些新增AI岗位几乎涉及微信所有的部门，也就是说微信并不是哪个模块率先推进AI、重点推进AI，而是几乎每一块业务都在招大模型相关的人： 从视频号到微信小店、从企业微信到微信搜索，就连微信安全也有“大模型风控算法工程师”这样的AI岗位。   这个更颗粒度的分类可以看得更清晰一些 3. 很多人会认为微信会直接用混元大模型，但事实上，从招聘信息看，微信发布的岗位就包含了多个微信基础大模型的岗位。 这些岗位涉及预训练、后训练、强化学习等核心技能，而非简单的SFT、推理等应用方向。  有些岗位的描述中还出现了“熟练掌握CUDA性能优化手段，有算子编写优化项目经验者优先”的要求。 可以看到，微信推进大模型的技术方向已深入模型训练的底层。 的确，我们依然无法从以上信息直接判断微信在大模型层面具体如何和混元团队分工与合作。 但至少可以确定，由于具体业务的复杂性，微信有自己的基础大模型训练相关的业务。 尽管并不清楚这个基础大模型和混元的相关模型在定位、规模、投入上有哪些差异。 4. 在“大模型业务后台开发工程师”这个岗位描述中，已经有“负责微信AI大模型智能体平台的后台开发工作”、而在“基础大模型算法研究工程师”的岗位描述中，也有涉及Agent开发的相关描述。 可见，微信版的Agent也已经在路上了，至于是一个Agent平台还是具体的Agent产品，我们拭目以待。  5. 在“微信-客户端开发工程师-AI方向”这个岗位描述中，有“研究微信端侧小模型的部署、工程应用或优化”的表述。 说明微信会不仅会训练云端大模型，也会在端侧小模型上发力。 6. 微信对大模型的拥抱力度是一个非常值得观察的视角。 在微信创立的早期，龙哥对算法介入社交似乎非常谨慎，当时朋友圈、公众号永远自然排序，当时微信没有任何推荐、猜你喜欢、热门等痕迹。 印象中直到2019年之后算法分发才逐渐介入微信的不同体系，我当时还专门写了一篇长文《为什么微信终于开始拥抱算法分发了？》进行了分析。 而很显然，今天的微信已经截然不同、脱胎换骨。 我认为，这也是龙哥行走江湖的重要特点——有自己的体验哲学和产品坚持，但从不拒绝与技术大潮共振。 三、招聘分析：企业微信 这可能是这些招聘信息中最大的反直觉。 事实上，无论是刚刚发布不久的腾讯财报披露以及电话会议还是企业微信在业界的发声频率，我们看到企业微信近期的曝光度其实都不算高。 然而，从招聘信息看又是另一番截然不同的景象——作为这次招聘中岗位最多的部门，企业微信在招聘范围的广度和数量都明显多于其他部门。  具体而言岗位横跨前端、后端、算法、产品经理、客服、商务、市场、客户端、设计等几乎所有链条。 而AI岗位又占了其中绝大部分，比如其中“深度学习算法工程师”就细分了LLM、RAG、AI搜索等多个方向，且该岗位广州、成都、北京都在招。 很显然，企业微信在推进AI层面在加速。 作为微信的重要部门，企业微信原来肯定是有完整链条的业务团队的，而目前几乎全链路所有岗位都在招聘，则折射出腾讯对企业微信的投入可能有较大概率在加码。 而这其实也容易理解，由于没有时间上的先发优势，企业微信和钉钉在数据上存在一定差距。 而企业微信早期在体验上曾经是被吐槽过的，这几年在基础体验上不断优化已经跻身前列。 但要想弯道超车，AI无疑是一个有杠杆的机会点，而飞书和钉钉在AI层面的激进策略也是企业微信大力度应战的重要因素。 以下是企业微信招聘的几个值得关注点的细节： 1. 从商业拓展经理、商务推广经理的招聘要求看，企业微信重点在招零售行业、工业行业、教育行业、公立医疗行业。 比如医疗行业岗位，要求“持续在卫健委、医院、基层公卫等群体发现新的场景和机会。”  2. 企业微信的岗位中有“增长产品经理”和“整合营销经理”。 其中前者岗位描述中“主要负责企业微信大盘新增，探索有效的拉新手段”。 后者则涉及“通过内容营销、KOL/媒体/名人合作等方式建立行业影响力”等营销策略。 可以看到，企业微信目前对增长依然极其渴望。 四、招聘分析：微信小店 接下来到了微信业务的重头戏——微信小店，之所以说是重头戏，是因为其承载了腾讯这家公司的电商梦想。 事实上，从招聘信息我们也能看到不少微信做电商的诸多策略与逻辑： 1. 微信小店的所有岗位是31个，数量在所有模块中位列第2。 和微信搜索全是技术岗不同，微信小店31个岗位中有19个是产品策划、产品运营等非技术岗位，这也符合电商这一业务的基本属性。  2. 微信电商相关的业务还部分潜藏在其他招聘模块中。 实际上，除了小店31个岗位外，涉及微信电商业务的还有“视频号”、“微信安全”、“微信搜索”等其他模块中和交易有关的5个岗位。 所以，从这个意义上，微信电商相关的36个岗位才是所有模块中招聘岗位最多的。 3. 微信小店通过多个岗位补电商的课。 涉及商品基建（价格、数据）、资金管理、AI应用、推荐、物流、第三方生态准入、交易治理、品牌商家运营、直播、数据分析等全链路岗位。 这既说明了电商业务的高度复杂性，也说明之前电商经验不多的微信团队目前处于全面补课阶段。 4. 依然是微信熟悉的“顶层设计”打法。 尽管微信小店的大部分岗位为非技术岗，但细看就会发现，这些岗位并非“招商”、“促销活动”、“小二”等重运营岗。 而更多的是“产品运营-治理运营方向”、“产品运营-商品基建（数据方向）”、“产品策划-AI应用方向”、“商家管理产品策划-商家策略与应用建设”这样顶层设计的岗位。  具体干的活也是“负责微信小店品牌商家的整体策略制定”、“负责退货逆向物流全流程体验设计与迭代”、“负责小店用户服务保障体系搭建与优化”、“建设平台客服的基础工具和API接口”这类体系化、产品化的工作。 说明微信依然希望通过其一向“重产品、轻运营”的思路来推电商业务。 5. 所有小店的岗位全部在广州。 这一点还略显意外的，要知道，抖音等其他电商后来者不少是直接在杭州、上海建电商团队的，这也折射出微信电商注定会采取不拘一格的打法。 6. 一个有意思的细节。 在“产品运营-商品基建（数据方向）”这个岗位中，职责有一条是“负责业务爬虫项目的产品规划和推进，确保爬虫项目按期上线并满足质量要求”。 在之前，微信的电商更多是自下而上的散养状态，有过混乱期： 比如交易模块就先后经历过微信小商店、视频号小店、小程序商城等多种形态。 再比如电商业务的分工之前就涉及视频号团队、微信广告团队、微信支付团队。 如今电商的战略地位提高，交易模块收敛到微信小店，团队收敛到新组建的电商团队，这是一个熵减的过程。 然而，电商本身就是一个高熵的业务，它是一个重活，链条非常长，履约的环节极其多，信息流、物流和资金流互相交织，错综复杂。 我的一个判断——微信团队长期以来依靠顶层设计构建产品杠杆的策略，大概率不会像小程序、视频号这样的纯线上业务那样立竿见影。 微信礼物就是一个例子，这是典型的“龙哥Style”，微信从来没有披露过微信礼物的数据，从直观感受看，它之于“微信电商”的势能要明显弱于“微信红包”之于“微信支付”。 好在微信护城河高、家底厚，龙哥有充分的时间来啃下这块硬骨头，我的推演是：电商业务，脏活累活逃不掉，龙哥大概率还是会用他的方式来干脏活累活。（关于微信擅长打持久战的能力参见我之前的分析长文《微信有一种罕见的细水长流的能力》） 五、招聘分析：微信搜索 在我的日常使用中，除了最高频的用Chatbot当搜索，最常用的三个搜索分别是微信搜索、小红书搜索以及抖音搜索。 从启动soso到并购搜狗，腾讯的搜索之路漫长而艰辛，终于到微信搜索柳暗花明。 微信的“搜一搜”其实启动很早，用流行的说法就是一直在“猥琐发育”，我尝试梳理从2018年微信事业群正式成立搜索应用部门起微信搜索的一些重要节点：  的确，作为腾讯构建新一代搜索的桥头堡，微信搜索堪称搜索界的“瑞士军刀”。 而眼下正是新搜索混战“拼技术、拼心智”的关键时期，自然在招聘规模商业也能得到直观体现。 1. 微信搜索的岗位在170个所有岗位中占了27个，比例非常高，横跨多个细分方向。 关键词如下——LLM、多模态、强化学习、搜索Agent、问一问、小店内容场景、个性化推荐、百科。  2. 值得一提的是，微信搜索的这27个岗位，全部为技术型岗位。 这其实也说明了新一代搜索的探索本质上还是一个技术驱动的赛道，产品、运营在其中的重要系数相对较低。 3. 一些边缘业务或许不边缘。 在“微信搜索-多模态算法”、“微信搜索-算法工程师-个性化推荐/搜索”两个岗位中，分别看到有“参与微信搜一搜表情业务多模态搜索和多模态生成算法工作”、“参与微信搜一搜表情业务个性化推荐/搜索方向算法优化工作”的描述。 在很多科技从业者看来，表情或许没有那么重要，但不要忘了微信是一个全民应用。 为什么微信之前要搞炸弹炸屎？ 就是因为斗图是年轻人的刚需啊！ 刚需到微信要专门新招两个算法工程师来优化表情搜索。  4. 在这次招聘的全部岗位中，仅有微信搜索的两个岗位在名称中直接有Agent，分别为“搜索Agent后台研发工程师”、“搜索Agent算法工程师”。  腾讯在Q1财报电话会上其实预告了微信会做Agent这件事，具体方向是结合微信生态独有特点推出差异化的Agent，但并没有给出时间表。  从招聘的角度看，这两个岗位尽管并不能说明微信后续的Agent产品一定就是和搜索直接相关的Agent，比如推出微信版的Deepresearch。 但有一点可以确定，搜索必然在微信的Agent中占据重要位置。 从岗位职责4条有2条出现“探索”看，微信自己或许也没有想得很清楚——先招点人来一起探索。 六、招聘分析：视频号 尽管是腾讯“全村的希望”，但视频号在这次的招聘中人员并不算多，共15个岗位。 我猜测是视频号作为一项已经开工好几年的战略业务，关键核心岗位必然已经非常齐全，因此增量补充的需求并不大，以下是一些看点。  1.“推荐”依然是视频号的核心。 推荐相关的岗位在15个岗位中占了8个，包括短视频推荐和直播推荐，毕竟推荐效率关乎业务核心——DAU和用户时长，决定了其与抖音、快手竞争的基本盘。 在视频号相关的15个岗位中，可以看到视频号推荐技术的前瞻方向——“LLM4Rec、推荐大模型、生成式推荐等”。 2. 大模型和视频号结合将更加紧密。 比如有岗位还提到“探索大模型在主播侧业务中的创新应用”，视频号也在探索多模态大模型和红点推送、本地生活、推荐系统、文案创意生成等多个环节融合。 3. 在“微信视频号-审核资源项目管理”这个岗位描述中，可以看到微信的审核团队是分很多个层级的：“跟进不同审核资源（项目外包、自有外包、子公司）的人员对接、业务验收”。 从影视飓风的Tim控诉视频号审核看，审核对于视频号推进业务而言的确是一个不小的挑战，以至于它需要专门招一个项目管理的岗位来处理复杂的审核架构。 七、招聘分析：小程序&amp;小游戏 小程序是这次招聘中明星模块中招聘岗位最少的。 仅仅为三个岗位，分别为“微信小程序-后台开发工程师-行业功能方向”、“小程序-后台开发工程师-教育平台”、“小程序-前端工程师-教育方向”。 说实话，这还挺出乎我意料的，在我之前的推演中，小程序作为“微信操作系统”的重要模块，按理说会在微信未来的AI Agent探索上发挥重要作用。 毕竟Agent的核心要素中极其关键的是“调用工具”，而小程序就是微信能调用的最多元、最紧密的工具，应该是最需要高优先级AI Native化的。 然而，从招聘信息中我们看不到这个方向的工作，以下是我个人基于现实的猜想—— 1.小程序是微信最成功的顶层设计之一，当初是龙哥亲挑骨干启动的，有着极为优秀的顶层架构。 因此，它大概率可扩展性极强，强到可能内部骨干开发一个类似MCP的插件，就可以实现和微信AI Agent的有机交互。 而这项同属顶层设计的工作，微信本身就是王者，不需要从外边招人。 2.小程序是一个类AppStore的架构，它作为平台其实没办法直接干预小程序开发者本身的功能与AI化，因此它做的是上帝视角的事，并不需要太多人去干具体的活。 3.腾讯云在开发者工具这一块也针对小程序做了不少相应的工作，我猜测是不是一定程度上也减少了微信自身重复造轮子的压力？ 当然，我们也能从招聘中看到一些小的细节，比如行业方向方面——“负责小程序境外交易、车载智控，医疗创新、教育优惠等创新功能的开发和维护”。 的确，我自己就在蔚来的车机上看到了小程序在智能座舱上的应用，尽管实际体验一般，但它至少证明了小程序架构的高度可扩展性。 八、招聘分析：其他岗位 1. 海外，总共有13个岗位分别位于新加坡、加州、东京等，其中新加坡最多。 大部分岗位为WeChat Pay相关，侧面反映了微信海外的主要方向是优化华人和出境游用户的支付体验。  2. 微信安全有7个岗位，既有涉及视频号直播相关的内容安全，也有涉及商品的交易安全，还有账户、消息、客户端相关的基础安全。 这从一定程度上折射出微信作为国民应用所面临的巨大安全压力。 3. 微信输入法和微信读书，这两款产品从招聘上看是放在一起的，应该属于一个团队，其中微信读书的算法岗有“超长上下文方向”，甚至还涉及Agent。 看来一直有阅读情节的龙哥会让微信读书在AI时代继续保持与时俱进的更新。  4. 微信支付7个岗位涉及海外支付、信贷风险、银行合作、营销推荐等，小游戏涉及安全、数据分析、推荐方向。 这两块比较常规，没有什么新增信息量，按下不表。 九、关于微信招聘的一点小的感悟 在浏览这些岗位要求时，我的一个比较深的感触就是：在岗位描述中，微信和其他公司相比，非常注重“元能力”，经常出现“负责新技术框架的探索和研究”、“跟踪业界最新研究成果”、“探索下一代引擎的发展方向”、“保证搜索技术和体验业内领先”、“担任方向owner”。 而在岗位要求中，也经常出现“强烈的好奇心和探索欲，有不做好不罢休的胜负欲”、“擅长共情与思考”、“具备创业精神”、“有想象力”等抽象表达。 从这个意义上，微信很显然希望给应聘者传递这样一个信息——“我们找你来不是让你搬砖的，而是让你来盖教堂的”。 根据我从部分微信在职和离职的同学得到的信息，微信在很大程度上是践行了这个理念的。 为什么微信能一直保持高人才密度？ 上面这些信息或许可以提供一个值得探讨的视角。 十、通用Agent在研究中的实际体验 关于Agent体验部分，我试用了目前市面上我看到了一些通用型Agent来跑这个任务，包括Manus、天工、扣子空间、MiniMax、Genspark、Fellou、flowith等。 但实际的体验大部分并不理想，在尝试多次之后Manus成功获取到了数据，几点体验总结如下： 1. 几乎所有的Agent有比较强烈的偷懒倾向。 比如天工只获取了10个岗位就开始一通分析，再比如MiniMax的Agent非常搞笑，获取9个岗位之后开始自己推断微信可能会招哪些岗位，然后谦虚地称自己的可靠性为“中等”，很幽默了！  即便是最终完成任务的Manus，也是在我多次补充对话后完成的。 因此，当我们和Agent交互时： 第一，提需求需要具体、明确、甚至规定好路径，默认它是一个木讷机械、不懂变通的实习生，比如这次我就让它去官网“逐一获取”。 第二，不要指望一次就搞定，多试几次。（PS：多试几次往往肉疼） 2. Agent的上下文长度在一些长程任务中依然是制约因素。 我的体验是，很多任务经常跑着跑着就断了，因此一个可行的方案是人为拆解任务分批跑。 比如我这次任务就是拆成“招聘数据获取”+“招聘数据分析”两个任务，尽管分析部分基本不可用，但好歹数据获取部分完成了。 3. 手感来源于使用次数。 判断哪些任务用Agent、哪些任务用ChatBot，哪些任务用联网搜索、哪些任务不用联网，哪些任务需要DeepResearch、哪些任务要用Think选项，哪些任务用哪个更适合的模型，需要反复地摸索实验建立手感。 我的一个小Flag就是，每周至少跑100个任务。 4. 调低预期但持续跟踪。 感觉目前AI Agent和自动驾驶的实践很像。在高速这种路况确定性高的场景，自动领航已经完成度很高，对应Agent中的搜索、DeepResearch、PPT等场景。 而在城市繁忙路段、乡村小路山路，则还在进化过程中，对应通用Agent的长尾场景。 前者确定性高，实际价值大，后者还在起步阶段，用户需要随时盯着，反而非常消耗精力，还不如自己开。 但无论如何，二者的共同点是：进化极快。 我猜，大部分人还是低估了Agentic AI接下来超预期的进展。 因此，我还会持续追踪，力求用前沿的Agent跑一些有趣、奇葩、思路清奇且没人会去跑的Case。 OK，以上就是这次用Agent研究微信招聘的全文，通过最小颗粒度的数据，我们能从不同的视角看到了国民App微信的另一些增量信息。 在继刚的“织梦师”社群的一次聚会中，网友“林克”分享了一个有意思的故事： 1903年一个叫Julius Neubronner的法国人突发奇想，把小型相机装到了鸽子的身上，结果拍到了让人惊叹的城市照片。 今天的大模型和Agent其实也是一只装了相机的鸽子，它可以让我们从完全不同的维度理解和重组我们看到的和我能做的事。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504304.htm)

一文读完一周出海热点

The silver generation&#39;s resurgence underscores a broader structural divide: young workers increasingly opt for high-tech, flexible jobs, leaving labor-intensive industries starved for talent.

This is the first time for Nvidia to regain the top spot by market cap since Jan. 24, and the first time since March 25 that Nvidia has closed with a market value topping Microsoft&#39;s. Tuesday saw Nvidia&#39;s key supplier TSMC reaffirmed AI chip demand remain robust.

在今年2月份推出 iOS 版本客户端之后，Photoshop 终于发布了 Android 应用，并且测试期间全免费。@Appinn Photoshop 大概是知名度最高的软件了，你和谁说 PS、P 一

上海交大教授钻研技术创新的同时，也需做好财务风控。

16万高端新产能如何消化？

昨日晚间，前魅族高管、Angry Miao创始人李楠下场点评了小米和华为的“极端粉丝”素质。原文如下：小米和华为的粉丝，谁的素质高，其实很难比较……我就仅仅说那些会人身攻击的极端粉丝，从我长期的观察来看……我非常明确的说，华为的极端粉丝教养更差。 因为他们虽然审美和教养不行，但是搞钱看起来还是比小米的极端粉丝更有办法。 所以，这些人是类似当年的山西煤老板的低配版本，骂起人来更肆无忌惮。但是他们攻击你的底层逻辑，其实就是小粉红那一套，并没有小米的粉丝有创造力。  值得一提的是，评论区有网友回复称：综合来看极端粉丝呈现聪明穷，和愚蠢富两种类型。如果只能二选一，大家会选择成为什么人？ 李楠还回复称：肯定选愚蠢的穷啊。这样给读者的幸福感最高。 上述网友还回复到“米粉捍卫的是自己的判断能力，花粉捍卫的是自己的优越感”。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504302.htm)

据《纽约时报》报道，美国新泽西州收费公路管理局(NJTA)正在更换沿线的60多个特斯拉超级充电桩，原因是该州未与特斯拉续签合同。2020年，特斯拉与新泽西收费公路管理局签署协议，在收费公路沿线的8个充电站建设了64个超级充电桩。  新泽西州官员上周五发表声明称，该州将转用另一家公司提供的通用型充电站。目前更换工作已启动，此举将使的收费公路沿线和花园州收费公路(第二条主要收费公路)的充电站数量增加近两倍。这是花园州收费公路首次增设充电设施。  马斯克的回应 这一决定明显让特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)感到不满。上周五晚间，他在其社交平台X上写道：“听起来像是腐败。”不过他并未提供任何证据。马斯克本人在周二尚未回应置评请求。 新泽西收费公路管理局发言人托马斯·费尼(Thomas Feeney)表示，这一决定既是为了增加充电站数量，也是为了提供兼容特斯拉以外汽车的充电桩。他说：“我们的目标是在所有服务区为尽可能多的电动车车主提供服务。” 特斯拉上周五对此回应称，公司将继续在新泽西州提供超级充电桩服务。“我们过去三年一直在为这一可能出现的结果做准备，在新泽西收费公路沿线以外建设了116个充电桩，确保我们的客户不会中断充电。”特斯拉在X上称，该帖文还附上了一张充电站分布地图。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504300.htm)

研究机构New AutoMotive周三发布的初步数据显示，今年5月，特斯拉(TSLA.US)在英国的新车销量同比下降了45%以上。数据显示，特斯拉的市场份额一直在下降，部分原因是首席执行官埃隆·马斯克支持欧洲极右翼政客。上个月，特斯拉在英国的销量为1758辆，低于上年同期的3244辆。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0305/d48efd5cb87bba6.jpg) 不过，今年到目前为止，特斯拉仍然是英国最畅销的电池电动汽车。 根据New AutoMotive的数据，5月份英国新车注册量增长4.3%，达到144,098辆，其中纯电动汽车销量同比增长28%。 中国汽车品牌比亚迪5月在英国的新车销量增加了一倍多，达到1388辆。 值得注意的是，特斯拉在欧洲市场遭遇“滑铁卢”。根据欧洲汽车制造商协会(ACEA)数据，特斯拉4月在欧洲仅售出7261辆汽车，同比骤降49%。这一下滑发生在同期欧洲纯电动车整体销量同比增长34.1%的背景下。 法国汽车行业协会PlateformeAutomobile的数据显示，特斯拉5月仅售出721辆汽车，同比减少67%。尽管特斯拉推出了最畅销车型ModelY的重新设计版本，但其注册量仍降至2022年7月以来的最低水平。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504298.htm)

据媒体报道，越南议会通过了一项修正案，决定废除该国长期实行的“两孩”计划生育政策，以应对不断下降的出生率。越南卫生部数据显示，过去三年该国的生育率持续处于历史低位，去年的总和生育率降至1.91，明显低于世代更替所需的2.1。其南部经济中心胡志明市的生育率更是在2023年低至1.32，凸显出形势之严峻。  而这一趋势预计还将保持下去，联合国人口基金预测，越南人口的老龄化进程正在加快，仅需20年，越南就将进入老龄化社会。这一担忧也引发了越南会否陷入“未富先老”的讨论。 越南卫生部副部长Nguyen Thi Lien Huong曾指出，引发越南人口问题的一个原因是，越南中央政府和地方政府投入的资源不足以达成人口目标。 一名22岁的越南女职员对媒体表示，她没有生育打算，也不关心越南政府的生育政策。虽然亚洲的传统是希望女性结婚生子，但养育孩子的成本实在太高。 优势变成短板 越南的人口问题就是经济问题。多名专家表示，如果越南希望继续吸引投资，那么政府就必须重视人口老龄化的挑战。 咨询公司Dezan Shira &amp; Associates的国际商业咨询高级助理Dan Martin表示，人口统计数据是越南招商引资的一部分，其它影响招商的因素还包括越南经济的发展潜力，其与其他国家的贸易协定，以及其在区域供应链中的位置。 但人口显然是一个不容忽视的问题，因为越南一直以年轻劳动力丰富而在国际上收获青睐。如今，越南已经是全球第32大经济体，然而当地儿童占比下降至五分之一左右，这对越南未来的快速发展形成了限制。 专家进一步警告，劳动力不足可能会降低越南的经济生产率，减缓经济增长。与此同时，人口老龄化意味着纳税劳动力的数量也将减少，这会不可避免地加重国家资源负担。 另一方面，越南还有着更加现实的危机。国际货币基金组织曾在2017年预测，越南将在2034年进入老龄化阶段，而人均GDP远低于其他处于类似阶段的国家。 作为参考，在东南亚国家中，泰国在2020年进入老龄化社会，当时人均GDP为7000美元；新加坡在2017年进入老龄化，而人均GDP为6.1万美元；然而，越南在2023年的人均GDP还只有4300美元。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504294.htm)

韩国新当选总统李在明宣誓就职，他承诺重振受到关税冲击的国家经济。“我们将从恢复民生和振兴经济开始，”他周三在韩国国会举行的就职典礼上说道，“我们将利用国家预算作为催化剂，重振经济的良性循环。”他在几个小时之前赢得韩国总统选举。 周二的投票结果在很大程度上被视为对其前任总统试图实施戒严的失败尝试进行的判决。李在明以49.4%的得票率较为轻松地击败保守派国民力量党候选人金文洙，尽管没有像今年早些时候调查预示的那样取得压倒性胜利。 他在竞选期间曾表示，如果当选，将在经济刺激计划中动用高达35万亿韩元（254亿美元），为家庭和企业提供援助。这已经比他竞选之初提出的30万亿韩元有所增加。 人们对李在明政府的财政政策将比尹锡悦更为宽松的预期，似乎正波及债券市场，导致10年期国债期货价格下跌逾100个基点。尽管如此，股市投资者仍对恢复政治稳定和公司治理改革的前景感到振奋。 随着投资者纷纷追捧他改革和增长计划的潜在受益者，韩国股市KOSPI指数周三一度上涨2.5%，较4月的低点已上涨逾20%。 他在讲话中大力强调团结整个国家，并誓言在与美国建立牢固联盟和采取务实外交方针的基础上，继续努力加强与美国和日本的三边合作。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504292.htm)

日本的生育率在2024年连续第9年下降，再创历史新低，突显出日本政府在试图扭转这一趋势时面临的巨大挑战。日本是世界上老龄化最严重的国家之一。  日本厚生劳动省周三发布的一份报告显示，总生育率（一名妇女在育龄期可能生育的平均子女数）从去年的1.2降至1.15，这是自1947年以来的最低记录。这一趋势在东京尤为明显，该比率连续第二年低于1。 出生人口总数降至约68.6万，这是该数字首次降至70万以下。死亡总数约为161万人，导致人口净减少约91.9万人，并将该国人口每年减少的时间延长至18年。该数据不包括移民。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504290.htm)

在数字化转型加速的今天，网络安全已成为企业生存与发展的核心基石。随着威胁态势的日益复杂，网络安全市场呈现出爆发式增长，新技术、新场景、新需求不断涌现，推动着行业向更精细化的方向演进。为了解这一蓬勃发展的产业格局，嘶吼安全产业研究院深入调研了400余家网络安全企业，结合市场营收规模、企业产品覆盖广度及技术趋势等多维数据，甄选出15个关键细分领域，精心编制本产品名录。 这份名录旨在为行业提供一份实用的参考指南。通过梳理各细分领域的代表厂商和主流产品，希望帮助甲方用户更高效地了解市场格局，辅助企业在产品选型、技术对标和生态合作时做出更精准的决策。 **安全大模型应用**  **端点防护**  **物联网安全**  **Web应用防护（WAF）**  **工控系统安全防护**  **态势感知**  **外部攻击面管理（EASM）**  **零信任**  **软件供应链安全**  **数据分级分类**  **数据防泄露（DLP）**  **网络靶场**  **社会工程学与反钓鱼**  **云平台安全管理**  **威胁情报** 

6月4日，日前奢侈品品牌卡地亚向部分客户发出邮件称，其系统遭入侵后发生数据泄露事件，导致客户个人信息外泄。邮件内容显示，“未经授权者曾短暂进入我方系统并获取了少量客户信息。我们已控制事态，并进一步强化了系统及数据的防护措施。”  卡地亚透露，泄露信息包括客户姓名、电子邮箱地址、所在国家/地区及出生日期。 但卡地亚强调，此次泄露不涉及密码、信用卡号或其他银行账户详情等敏感数据，但鉴于数据性质，建议客户警惕任何未经请求的通信及其他可疑信函。 就上述消息，卡地亚官方客服回应称：“情况属实，的确出现了部分客户信息泄露，但目前已得到妥善控制。同时，卡地亚方面也与监管部门报备，后续有新结果将及时公布。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1504288.htm)

大模型推动的 AI 工具进入生活，最大的呼声可能不是写字楼的「牛马」白领，而是学校中的学生们，因为用 ChatGPT 生成一份作文或者短论文，实在是太轻松了。 正因如此，大模型诞生后， 很多老师最快的反应是「禁用 AI」，或者重新定义作弊规范 。 但有一些人很快意识到：真正的危险，可能不是作弊，而是学生们， 正在把大脑的「学习过程」本身，全面外包给 AI 。 看起来，写作业更容易了，成绩上去了。但一个令人焦虑的问题也同时出现：当学生越来越依赖 AI 写作、答题、总结、思考时，他们到底还在「学习」吗？ 又或者，在 AI 时代，学生还需要「学习」吗？   # 01 看上去学了，实际上没学   自 2022 年底推出 ChatGPT 以来，OpenAI 可能也不得不承认，他们最忠实的一批用户，是学生。 回顾过去两年，媒体一度爆出 OpenAI 用户增长陷入停滞，但一到 9 月份，用户数量又大幅增长，波动的原因很简单—— 学生开学了，暑假结束了 。 AI 改变教育的第一个动作，就是把「完成作业」这件事变得异常轻松，不会就问 AI。 一项调查显示，到 2024 年底，已约有七成美国青少年使用过生成式人工智能工具，超过一半青少年用 AI 来帮助完成家庭作业。 国内也有不少调查说明 AI 在校园使用的普遍性。DeepSeek 诞生之前，学生会直接使用文心一言、豆包等本土 AI 工具。 写论文、读书报告，做数学题，看起来学生作业完成得越来越漂亮，但问题来了——他们真的学会了吗？ 宾夕法尼亚大学的研究团队 2024 年做了一个真实实验： 一群高中生在学数学时被分为三组，一组用自由使用基于 GPT-4 的 AI 聊天机器人，一组用「GPT Tutor」（不给答案只给引导），还有一组不使用 AI。 结果，在练习阶段，自由使用 AI 组表现最优秀，几乎完胜。 但当进入最终考试， 不准使用 AI 辅助，AI 组反而比完全不用 AI 的组平均分低了 17% 。 使用了「GPT Tutor」的学生，在练习环节的表现高出了 127%，但最终考试成绩与不用 AI 的那组大致相同。  图片来源：宾夕法尼亚大学研究团队论文结果     宾夕法尼亚大学研究人员由此得出结论，不受限制的人工智能已经成为一种「拐杖」：学生们在练习期间依赖聊天机器人来完成繁重的工作，并且「没有足够深入地学习底层数学概念」，无法自己解决类似的问题。 他们认为， AI 在学生做作业时会给他们一些支持，让其产生一种掌握知识的假象 ，但最终在考试中却暴露出他们的不足。有 AI 这个「拐杖」，腿脚却越来越不灵。 这成了教育的「AI 悖论」： AI 让你看起来更聪明，实质却有可能学得更少。  图片来源：宾夕法尼亚大学研究团队论文       # 02 AI 让认知能力下降？   不单单是做题的问题，AI 对认知能力影响的研究，近两年开始多起来。 卡内基梅隆大学和微软的研究人员今年发布的一项研究称，生成式人工智能工具如果「使用不当……会导致本应保留的认知能力的下降」。 一项发表在《自然》杂志上的研究称，可能降低学生和教师的独立决策能力，使学生依赖技术而减少自主思考。这可能导致懒惰，并影响学习质量。 认知科学领域的学者一般会说， 学习的本质，就是大脑反复挣扎之后，产生的新连接 。教育工作者们担忧，AI 让学生把「挣扎」省略了，也就把学生的成长抹去了。 类似地，《社会》杂志今年发表的一项研究称，「频繁使用 AI 工具与批判性思维能力之间存在显著的负相关，这种负相关是由认知卸载的增加所介导的。与年长的参与者相比，年轻的参与者对 AI 工具的依赖程度更高，批判性思维得分也更低。」 「认知卸载」是指人将认知任务委托给 AI。研究者提到，这种影响在年轻人中尤为明显，而受教育程度较高的人无论是否使用人工智能工具，往往都能保持更强的批判性思维能力。 当然，值得注意的是，这项研究强调的是相关性而非直接因果关系。  图片来源：Societies Journal     学界之外，AI 在教育中的问题近两年也常常见诸报端，除了老师控诉学生作弊问题，另外一个常见现象，就是一些教师发现，那些频繁使用 AI 的学生，成绩飙升，论文优秀——但当一离开 AI，一切打回原形。 比如，「一个平均水平的学生，用了 ChatGPT 或者 DeepSeek，交出一篇高分论文。但一到课堂讨论，有时连最基本的概念都答不上来。」 AI 自动摘要、自动写作文、自动翻译、自动生成思辨框架等等，直接替代了阅读、理解、思考、表达这四个重要的学习动作。 当有人庆幸 AI 是学习的福音，学习效率翻番，另一些人却担心过度依赖正在造成能力滑坡。《高等教育纪事报》援引部分部分本科生的话，「我变懒了，AI 让阅读变得更容易，但它却慢慢地让我的大脑失去了批判性思考和理解每个单词的能力。」 「我做作业的时候，真的连十秒钟都离不开 ChatGPT。我讨厌现在的自己，因为我知道自己什么都没学到，但现在已经落后太多，不使用它根本无法跟上进度……我的动力消失了。」 社交平台上也会出现一些吐槽。如 reddit 心理学社区的一名用户称，「情况越来越糟了。我是一所应用科学大学的老师，我注意到我的学生解决问题和批判性思维能力急剧下降。」   图片来源：reddit       # 03 「从没学过」   还有人提出一个问题——AI 可能让学生处于「从没学过」的境地，比「忘记怎么做」更危险。 技术作家 Nicholas Carr 今天 5 月写了一篇题为「自动化学习的神话」的长文，表达了一个观点： 当一项技能在你未学会之前就被机器接管，那你可能就永远学不会了 。 他描述了任务自动化时的三种可能场景 ：第一，如果用户已经是专家，AI 工具可以进一步增强他们的技能； 第二，如果这项技能需要不断练习，那么 AI 自动化可能会导致技能退步 ；第三，如果用户是新手，而 AI 从一开始就执行任务，那么这个人就可能永远不会真正掌握这项技能。 教育恰好属于第三种情况。Nicholas Carr 声称，学生本身就处于学习新技能的过程中，尚未掌握这些技能。如果在学生获得经验之前，AI 就「接管」了任务——无论是解决数学问题还是撰写论文，真正的技能增长就会受到阻碍。  图片来源：substack     更进一步，当一个人很少「自己动脑」，可能甚至难以在 AI 对话窗口写出一个好的 prompt。也不用说验证和改进 AI 的输出，这些元技能取决于用户对主题的潜在理解。 斯沃斯莫尔学院历史学教授 Timothy Burke 发文称，「要想让当前和近未来的 AI 生成工具在研究和表达中真正发挥作用，你本身必须懂得很多。」 「就像你如果不知道要找什么、也不知道卡片目录是什么，就没法用它查资料；也像以前用谷歌搜索最好用的时候，你要是不懂怎么改关键词、缩小搜索范围、或者从上一次查到的内容里挑出有用的来优化下一次搜索，你也用不好它。」 教育就是这样一个领域。小学生刚要阅读，AI 就可以代写读后感；中学生刚接触论证，AI 就能一键生成结构精妙的议论文；大学生刚开始做研究，AI 就可以自动给出提纲、分析、总结、引用。 这些技能还没来得及掌握，就已经被替代。于是，学生不仅「忘了怎么做」，而是「从未学过怎么做」，有时甚至没意识到，复制的内容其是 AI 吐出的「幻觉」。 又比如 AI Coding，如果学生跳过实际学习编程，总是让 AI 代写代码，那么当 AI 输出错误时，他们可能没有足够的编程知识来调试或改进 AI 的输出。 Nicholas Carr 称，好比一代只懂得使用自动驾驶仪的飞行员，他们可以驾驶常规航班，但在需要手动控制的紧急情况下，他们就束手无策了。 「我们一直在关注学生如何利用人工智能作弊。我们更应该关注的是人工智能如何背叛学生。」Nicholas Carr 称。 「有了生成式人工智能，一个本来 B 水平的学生可以写出 A 级作品，同时变成 C 水平的学生。」   # 04 学习和教育悖论   传统教育有个基本假设：学生能交出一篇好作文，意味着会写作；能解出一道难题，说明理解了公式；分数高，代表掌握了知识。 目前 AI 似乎让这套逻辑发生了变化，非严格闭卷考试的情境里，学生写得好，好像也不等于会写，分数高，也不等于会做，结果不再等于过程。 现在，一份完美作业，可能是 ChatGPT 写的；一篇逻辑严密的论文，可能是 DeepSeek 提供的初稿；一个高分，可能只是熟练使用提示词的成果。有时候不需要真正理解，只需要会用工具，学习过程「外包」给 LLM 就行。 各国校园都曾应对这个问题，从课堂禁用，到使用 GPTZero、Turnitin 等 AI 检测系统，但也堵不住，有时候还会「误伤」认真的好学生。有些学生还学聪明了，会让 AI「降智」输出，只为让作业「看起来更像一个学生写的」，因为他们知道，很多老师信奉「学生不可能写得这么完美」。 亚洲国家，中国教育部今年 5 月发布了《中小学生成式人工智能使用指南》，提到警惕对 AI 工具的过分依赖，小学生不得独自使用开放式内容生成功能，但允许一些辅助教学使用，讲究不同学段的平衡。 大学方面，复旦大学发布规定，禁止 AI 参与本科毕业论文中六个涉及原创性和创新性的部分，允许用于文献检索、代码调试等辅助工作。其他高校也有类似规范，南京大学文学院一教授甚至因为学生用 AI 总结《红楼梦》，直接打了零分。 日本重点强调低龄慎用，要求「禁止使用 AI 代为完成作业」，并警惕对思维的压制，警告说如果过早引入或没有保障措施，人工智能的使用可能会「扼杀学生的创造力和学习动力」。 而在教育资源更紧张的非洲，AI 的进入本来被部分教育者视为「弯道超车」的机会，但担忧也存在。一份非洲教育期刊的标题提出了这样一个问题：「ChatGPT——作弊工具还是提升学习的机会？」  图片来源：bizcommunity     至于北美，一开始的反应也很激烈。2023 年早期，由于担心 AI 滥用，美国部分地区直接在学校设备上屏蔽 ChatGPT。皮尤研究中心的一项调查显示，仅有 6% 的美国 K-12 教师认为 AI 对教育利大于弊，而四分之一的教师认为人工智能弊大于利，更多教师则处于观望状态，既焦虑，也困惑。 但这场浪潮抵挡不住，封禁开始转引导， 目前美国高校开始与 OpenAI、Anthropic 等科技公司合作，主动引入「教育版 AI」 。 欧洲方面也有类似趋势，爱沙尼亚通过名为「AI Leap」的国家计划，为学生和教师配发 AI 工具。一些英国大学制定了鼓励负责任地使用人工智能的原则，英格兰的一些学校正在试行 AI 课堂助教。 今年，随着人工智能对教育产生颠覆性影响的证据越来越多，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 曾宣布向北美学生提供其 ChatGPT Plus 一定时间的的免费服务。 Nicholas Carr 则称： 「 在人工智能公司眼里，学生不是学习者，而是客户 。」  图片来源：X     对于这场 AI VS 教育的考验，各地当然也有各种应对花样，比如重新设计作业，面对面答辩，课堂写作，恢复更多的纸笔考试，以确保他们测试的是学生，而不是「学生+AI」等等。 一些教育者已经意识到，危机不仅仅是作弊泛滥，还有「思维肌肉」在 AI 辅助下集体萎缩的可能性。而且，对变革持怀疑态度者，可能还会问这样一个问题： 当 AI 可以替你完成的时候，学生到底还需要学习什么 ？

该简报强调在AI系统的开发、测试和运行过程中，保护数据对于确保AI系统的准确性、可靠性和完整性至关重要。

文｜彭倩 编辑｜乔芊 提到“老人头”，不少中国消费者首先想到的大概是一个同名的国产品牌和各类“老头乐”穿搭，实在很难和专业高端的户外品牌联系在一起。 “老人头”是中国驴友和海外华人对一个名为 Norrøna 的挪威高端户外品牌的昵称，因其 logo 酷似老人头像而得名。 对绝大多数中国消费者而言，Norrøna 是一个相对陌生的品牌：品牌名本身是个挪威单词导致发音难以把握，甚至没有正式的中文名字可以称呼。线下还没有开出独立门店、线上没有官方店铺，难以形成品牌认知和复购。 Norrøna（挪威语，译为“北方的”） 成立于 1929 年，与 klattermusen（攀山鼠）、Haglöfs（火柴棍）被誉为北欧三大户外巨头，Norrøna 更是被冠上“北欧始祖鸟”、“户外无冕之王”的称呼。创立初期，创始人 Jørgen Jørgensen 为了抵御挪威恶劣的气候和严苛的户外环境，开始动手制作耐用的户外装备，发展出了名为 Norrøna 的户外体育用品公司和皮革制品工厂，基于实用性、遵循功能极简主义，设计皮质背带，帆布背包和棉质服装等高端户外产品。1933年 Norrøna 曾短暂破产，第二年重启，1939 年赶上苏芬战争爆发，接到芬兰的军事订单，开始生产军需用品。 很少有人知道，Norrøna 其实是欧洲第一个使用 Gore-Tex 科技面料的户外品牌，虽然如今 Gore-Tex 早被各类高端户外品牌用成了常规材料。1976年，Norrøna 刚以商业品牌的模式运营，就向 Gore-Tex 母公司 Gore 下了订单，只比 Gore-Tex 正式接收商业订单晚了一年。第二年，Norrøna 开发出第一款使用 Gore-Tex 的硬壳冲锋衣产品，比始祖鸟早了 22 年。 也是从这年开始，Norrøna 从攀登装备技术背包、睡袋、服装入手，在和各类探险家的合作过程过程中，逐渐发展为技术型户外服装品牌，覆盖了徒步、攀登、越野跑、滑雪等场景，甚至还有打猎和极地冲浪，因先进的技术、优秀的性能、经典的设计和鲜亮大胆的配色而受到追捧。 成立近百年的 Norrøna 在全球扩张的速度较慢，此前主要布局欧洲和北美市场，且多是入驻户外用品集合店，品牌独立门店在全球只有 39 家，是始祖鸟十分之一左右。这与 Norrøna 的家族企业式管理有关，该品牌如今已传承到第四代继承人。 这已经是 Norrøna 第二次进入中国，这次它不再以集合店的方式运营，将会在线上线下同时开出独立的旗舰店。国内知名的运动零售商滔搏揽下了它的代理权，希望它能在炒得火热中国户外市场分一杯羹。 ### “老人头”离始祖鸟还差一个牛逼的名字 中国驴友圈一直对“谁是最顶级的户外品牌”争论不休。户外行业并没有一张官方的排行榜，但各种民间榜单层出不穷，不同品牌的排位也有差别。 但无论在哪个榜单里，Norrøna 都颇有地位，对于它和始祖鸟谁才是王，驴友们也都各有立场，Norrøna 也一直有着“北欧始祖鸟”、“户外无冕之王”的名头。  户外品牌在中国市场流传较广的两种排位方式 户外圈“谁更顶级”的争论无非是围绕产品性能和价格的讨论。 Norrøna 创立之初就强调用最新的科技打造最高性能的产品理念：它比始祖鸟更早使用 Gore-Tex 科技面料、自研了 Dynatec 抗撕裂技术和 PrimaLoft 抗湿保暖黑科技，将前者其应用于 Trollveggen 这个极限攀登系列产品，能够承受海拔 8000 米级冰川的摩擦。此外，历史更悠久的 Norrøna 在装备创新方面也颇有成果：发明山地隧道帐篷、首创背包标准监控系统、率先应用雪崩救援系统。 价格带方面，二者的区间都较为宽泛，始祖鸟因名声大噪在中国的价格整体上更贵。查询官网可知，Norrøna 的男士冲锋衣在 219-1199 欧元之间（折合人民币约 1789-9794 元），最贵的系列是 Lofoten，进入中国后，售价基本会保持一致；始祖鸟整体在国外更便宜，售价在 99-999 美元之间，极少数限量款价格能超过 3600 美元，中国则是在  3000-15000 元左右，最贵的系列是 Alpha SV ，常年处于断货状态，驴友们往往要去二级市场高价购入，贵的时候一件 Alpha SV Jacket 能被炒至 20000 多元。  Norrøna 不同系列，图片来自官方 产品外观上，Norrøna 展现出明显的斯堪的纳维亚风格，追求极简风格，又同时注重使用大胆鲜亮的配色和引人注目的设计，视觉上更加时尚活泼，也能提升在雪地里的辨识度和安全性。即使是常规的 Lofoton 系列产品，Norrøna 在配色上也更为大胆，譬如会用脂鲤蓝和风暴紫。 始祖鸟设计上注重符合人体工程学，以提高运动时的舒适性和灵活性，配色相对沉稳和山系，这也导致不少女性消费者一直认为它很“直男审美”。对比两个品牌的男款户外夹克，始祖鸟的风格反而更像是“老人头”。  Norrøna 登山系列 Jacket -men&#39;s，图片来自官网  始祖鸟 Jacket-men&#39;s，图片来自官网 定位高端、产品性能优秀、设计简洁时尚，但 Norrøna 可能是第一个有昵称却没有明确的中国名字的户外品牌，这导致它的品牌认知度迟迟没能真正建立起来。 在中国的香港和台湾地区，它的临时译名则是“挪威那”，和大部分户外品牌相比也没有辨识度。而无论是“老人头”还是“挪威那”，在辨识度和高端形象上，都与始祖鸟有不小的差距。 一位户外行业人士直言：“中国的户外消费者需要牛逼的 logo ”。“牛逼的 logo ”背后由一个完美的品牌故事支撑。始祖鸟的名字和商标图案来自于人类所知最早的鸟类生物 —— 始祖鸟化石，它作为生物史上最早演化成鸟类的动物，连接了鸟类和爬行动物的时代，代表着“进化”。 反观 Norrøna，虽然历史悠久，品牌名与北国冰天雪地的气候挂钩与户外有一定关联度，但在北欧户外圈里，这样的故事背景几乎是标配， Norrøna 的品牌故事并不突出。北欧也不缺优秀的户外品牌，除了前文提到的三巨头，66North、Helly Hansen 也都在中国小有名气。 ### “北欧始祖鸟”需要一个“安踏” 始祖鸟在中国的成功离不开其背后的功臣安踏集团。事实上，人生地不熟的国际户外运动品牌，进入中国的常规操作几乎都是找一家本地的公司进行代理和运营。 2016年，Norrøna 第一次来中国，引入方和运营商是三夫户外。三夫户外是老牌的运动户外代理公司，巅峰时期，它代理过400多个品牌，其中包括现在爆火的始祖鸟、北面以及亚玛芬旗下的多个品牌。此外，它还先后引入 Haglöfs（火柴棍）、Marmort（猛犸象）、Discovery Expedition、Norrøna（老人头）、klattermusen（攀山鼠）。 这导致它很难对在中国知名度不够的 Norrøna 投入足够的精力和资源。事实上，三夫户外甚至没能分出精力为其取一个正式的中国名字。此外，由于产品完全照搬欧美人的版型、设计剪裁也并未完全受到中国消费者的认可。不到 3 年时间，发展没有起色的 Norrøna 在诸多不利因素下退出了中国市场。 而次年 2 月，始祖鸟却迎来了命运的转折点——安踏集团宣布全资收购其母公司亚玛芬，首先挑中始祖鸟，对其进行了重新梳理和本土化的改造：定位为 “运动奢侈品”，瞄准中产阶级消费人群；强化品牌形象，只做直营，并为此打造特色旗舰店、进入全国的高端商圈；采用配额销售的饥饿营销策略，制造稀缺性。 几乎同时疫情发生，这也成为户外行业高速发展的催化剂。这几年，户外行业也从不缺热点，露营、溯溪、沙盘、滑雪服、冲锋衣等多个细分品类都获得了高速的增长，不少品牌借此敲开了资本市场的大门。始祖鸟更是一举登上王座，2024 年收入已超过 20 亿美元（约合人民币 145 亿元）。 中国消费者对户外行业的认知也在提升，开始从“只买贵的”向“要买对的、高性价比的”转变，伯希和、Montbell（日本品牌，被称为“户外优衣库”）等更为平价的品牌开始受到关注和青睐。始祖鸟 Q1 扩张放缓，净开店 0 家，或许就有对中国户外高端市场保持谨慎乐观的原因。 Norrøna 选择在此时重返中国，迫切需要一个更靠谱的合作伙伴。这一次，它选中了国内运动经销商巨头滔搏。滔搏将全面负责 Norrøna 在中国市场的品牌宣传、市场推广、渠道销售、消费者运营等全链路运营工作。 疫情前后开启“去耐克化”进程的滔搏，对于 HOKA、凯乐石等运动户外品牌的运营尚算成功。对于二进宫的Norrøna 来说，这或许是一个不错的开端。 参考文献： 《挪威老人头 Norrona 编年史，也是一部挪威攀登探险史》

 卡普空株式会社宣布，2022年6月30日发售的《怪物猎人 崛起 曙光》的全球销量已达1000万份。  《怪物猎人 崛起 曙光》是2021年3月发售的《怪物猎人：崛起》的超大型付费扩展包，即使在发售三年后的今天，它仍然与《怪物猎人：崛起》一样，吸引着众多玩家持续游玩。  此外，配合2025年2月发售的《怪物猎人 荒野》而采取的战略性定价措施也取得了成功，Capcom 始终致力于提供最佳的游戏开发能力，以创造出满足所有用户期望的高度原创的游戏。

医美巨头大战

It was reported that the U.S. is asking countries to list their best proposals on trade talks by June 4. The letter was said to be framed as a way to steer ongoing talks rather than an ultimatum.