央视报道，特朗普向中国发动的关税战可能会限制美国获取一些关键矿物，其中包括在海底结核中也有微量存在的稀土元素。**美国国内目前对钐、钆、铽、镝、镥、钪、钇等七种中重稀土进行精炼的能力为零，完全依赖进口**，这一现状主要是由于美国在稀土产业链上存在结构性缺陷。 美国虽拥有全球第二大稀土储量，但其本土仅有芒廷帕斯一座稀土矿运营，且主要生产轻稀土，重稀土几乎完全依赖进口。 同时，美国在稀土精炼和分离技术方面长期滞后，缺乏相关工业设施和技术积累，而全球 90% 的中重稀土精炼产能都在中国。 **中国拥有全球90%以上的稀土分离技术专利，是唯一能够规模化分离离子型重稀土的国家。** **[](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0317/1c8a591c3a6c8ca.jpg)** 本月初，中国宣布对上述七类中重稀土相关物项实施出口管制，**这一举措直接影响到美国军工、电子等多个依赖稀土的关键产业**。 更绝的是，近日“环球时报”新媒体部主任爆料，有韩媒报道称，中国最近已通知韩国企业，禁止向美国军工企业出口含有中国稀土矿物的产品。 这这些产品包括变压器、电池、显示器、电动汽车、航空航天和医疗设备等，**并警告违者将被制裁**。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495546.htm)

2025年4月23日，本次上海国际车展，上汽集团以“懂车更懂你”为主题，在3号馆集中展示智己、上汽乘用车、上汽大通、上汽大众、上汽通用汽车、上汽通用五菱六家整车企业十个品牌的上百辆新车，总展示面积近2万平方米。此次车展期间，上汽集团围绕“平权驱动进阶 共创美好出行”发展理念，集中发布品牌焕新、“Glocal全球视野 本土匠心”等重大战略；同时，上汽与华为共同打造的全新品牌“SAIC尚界”作为华为智选车模式的最新成员正式亮相车展，以“风格至尚、科技至尚、信赖至尚、人人至尚”为品牌主张，搭载华为智慧出行解决方案，并通过上汽高端精密的制造能力、全球制造标准，以及鸿蒙智行严苛的质量管理体系，专注为消费者打造超耐用、高安全和高可靠的车辆，为千家万户打造高品质的出行生活。 汽车不仅是满足社会通勤需求的代步工具，也是个人生活方式和性格特征体现，正在进入全新的个性化和出行服务时代。上汽将紧紧围绕“安全安心、丰富智趣、更加懂你、极致颜值”智能汽车个性化四大价值坐标，构建最完整、最全面、最丰富的硬件和软件产品矩阵，持续推动智能出行体验的革新，让每辆上汽车都成为最懂你的出行伙伴。  此次上海国际车展，“瞬感智能天幕轿车”全新智己L6，荣威明珠概念车， “国民电动家轿”荣威D6，Cyberster 2026款， MG首款方盒子CyberX，国内首款超混大轻客上汽大通“新途远界”，上汽奥迪新品牌 AUDI 首款量产车型奥迪 E5 Sportback，上汽大众全尺寸增程式SUV概念车ID.ERA，上汽通用全新大型新能源MPV别克GL8陆尚，“史上最快凯迪拉克”LYRIQ-V，五菱首款灵眸智能辅助驾驶车型——五菱星光2025款，“智能超舒适旗舰家轿”宝骏享境等最新车型将重磅亮相。上汽自主品牌与合资品牌产品一起，形成全方位、全品类的上汽产品矩阵，“上汽全家桶，总有一款适合你”。 ### 智己汽车，高端智能电动领军者 智己汽车，定位高端智能电动领军者，是上汽品牌向上的践行者、创新技术的先行者，行业时尚前沿黑科技，智己品牌都会先行先试。智能底盘，2024年发布灵蜥底盘、2025年发布全栈自研的“线控底盘”战略规划。辅助驾驶，是Momenta唯一的“创始灯塔”合作伙伴，行业内唯一具备L2和L3/L4级智能辅助驾驶全栈量产能力的品牌，“全国都好开，有空就能停”。智能座舱，聚合最强AI资源、接入顶流AI大模型、构建可插拔式AI矩阵平台，为汽车注⼊“最强大脑”；座舱智能助手会看会听会思考，让用户实现“No Touch & No App”的全新交互体验。未来，涵盖增程等新路线的智己产品将会陆续发布。  此次车展上，智己汽车带来了最新的“瞬感天幕智能轿车”全新智己L6。新车配备同级独有的“瞬感智控防晒天幕”和“贝果舒压座椅”两大舒适黑科技，精准解决防晒、久坐疲劳等痛点，给到都市年轻人面面都精致的出行体验。同时，全新智己L6 All in行业尖端智能化科技，搭载灵蜥数字底盘2.0、IM AD3.0智能辅助驾驶、IMOS4.0 AI生态座舱等，用智能化全维跨代际跃升，以及行业领先的安全科技，全新定义下一代高阶智能汽车产品。 ### 荣威品牌，满足美好生活向往的国民车 荣威品牌，in China for China。荣威紧扣“中国家庭对美好出行的想象”这一时代命题，携约瑟夫·卡班亲自操刀的全新概念车、头部合作伙伴豆包AI，以“体面、超值、信赖”为三大核心价值，开启品牌发展新篇章。 全球汽车设计大师约瑟夫・卡班加盟上汽设计中心后为荣威品牌操刀的首款概念车，荣威“明珠”概念车在本次车展上全球首发，以 "自信・优雅" 为核，融入 "大方、进取、从容" 的设计语言，营造“光而不耀，自信优雅”的美学含义。同时，“国民电动家轿”荣威D6正式上市，得益于CTB电池车身一体化技术、一体式热管理系统零自燃电池，为用户带来长续航、低能耗、大空间、安全可靠的舒适出行新选择。 ### MG品牌，年轻无界、智领风尚 MG品牌，in China for Globe，定位为年轻人打造的dream car，年轻无界， YOUNG FOREVER智领风尚。依托上汽Glocal战略（“全球+本土”组合战略），MG品牌将利用先发技术优势，划分全球N个区域，做到“全球化思维，本地化行动” ；与OPPO合作，打造全生态、全场景、全优化的全新智趣体验；搭载全新HEV混合动力系统的车型将覆盖全球主流的细分市场；固态电池等颠覆性技术也将在未来落地应用。未来2年，MG将陆续投放8款全新车型。 此次车展，Cyberster 2026款焕新登场，新增鸢尾青和安第斯灰外观色、黑红和灰白双色内饰配色，以及主副驾电动腰托、车内挡风板等配置，在进一步满足跑车用户个性化需求的同时，更站稳中国跑车的生态位。MG首款方盒子Cyber X全球首发亮相，代表了MG对于新时代的无界探索。这款车也是全球汽车设计大师约瑟夫・卡班的最新力作。 ### 上汽商用车，普惠为民、互利互赢 上汽商用车，将与头部跨界企业开展协同、拓展生态合作，积极打造普惠为民、互利互赢的商用车产品。“我们多一份投入、用户多一份收入”，以用户为中心，实现价格最优，成本最低，服务最好；以全球为市场，实现技术最新，品类最全，渠道最广。依托最安全的智能底盘，最全面的技术路线（油、混动、纯电、氢能源），最耐用的电池技术（800V半固态电池），最深厚的经验积累（友道智途L4级自动驾驶），中国首台混动大轻客、全球皮卡等15款新能源商用产品即将陆续上市。 上汽大通MAXUS将展示国内首款超混大轻客“新途远界”，并亮相基于该混动底盘打造的智能房车，以“油电同补”重构房车出行体验，为用户打造“超长续航+用电自由”的无界旅程。 ### 合资企业，新赛道上“风驰电掣” 上汽大众，技术共创，美美与共。上汽奥迪新品牌 AUDI 首款量产车型奥迪 E5 Sportback，开启车展首秀。作为 AUDI 品牌的开篇力作，新车既延续奥迪标志性先锋设计语言，更深度融入中国本土化洞察，打造科技感与人文温度兼具的电动美学范式。全新上汽奥迪A5L Sportback在设计、科技与性能操控等三大维度全面升级，作为首款搭载华为乾崑智驾技术的燃油车，满足燃油车用户对高阶辅助驾驶的需求。上汽大众在此次上海车展带来大众品牌首款全尺寸增程式SUV概念车ID.ERA。新车是德系造车底蕴与未来科技的完美融合，也是大众全球开发标准与中国速度的完美结合，更是上汽大众与中国汽车生态资源的完美整合。 上汽通用，品牌焕新，技术迭代。上汽通用汽车别克品牌正式推出全新高端新能源子品牌——“至境”，并发布全新别克“逍遥”超级融合架构。新架构具备超强拓展能力，可实现MPV/SUV/轿车3种全车身形式，纯电/插混/增程3种全新能源技术，以及前驱/后驱/四驱3种全驱动方式研发生产。展台上，多款基于别克“逍遥”超级融合架构打造的“至境”品牌先导车闪耀登场，展现了别克品牌聚焦新能源高端市场的决心与实力。此外，刚刚上市的大型新能源MPV GL8陆尚首次参展，为新能源MPV市场带来更加先进可靠的专家级选择。凯迪拉克带来了V系列首款纯电车型LYRIQ-V，以先锋设计和巅峰性能，将燃油时代的驾驶激情延续到电动时代，重新定义纯电性能新标准。LYRIQ-V搭载高性能碳化硅电驱，以0-100km/h只需3.3秒的加速能力成功跻身“三秒俱乐部”，成为“史上最快凯迪拉克”。 上汽通用五菱，品牌向上，人民神车。车展现场，五菱首款灵眸智能辅助驾驶车型——五菱星光2025款正式开启预售。为满足更多年轻用户对长续航、智能化的需求，上汽通用五菱推出五菱星光2025 款，以极致安全的神炼电池、满分体验的灵眸智能辅助驾驶、610km 超长真续航等核心优势，诠释“智能时代中级轿车”的价值。上海车展正式上市的宝骏享境，定位智能超舒适旗舰家轿，以品质越级、智能越级、驾控越级、安全越级四大越级实力，斩获中国汽研、中汽中心八大权威认证，实现20 万级越级体验，以硬核实力成为C 级大家轿里的全能选手、用户的智能出行好伙伴。 

4月23日，第二十一届上海国际汽车工业展览会在国家会展中心（上海）隆重开幕，长城汽车以“科技长城 越野长城 世界长城”为主题参展，携旗下哈弗、魏牌新能源、坦克SUV、欧拉、长城炮、长城灵魂摩托六大品牌近40辆展车亮相。强大的产品矩阵、领先的智能科技、硬核的越野技术、创新的展台设计以及丰富的现场体验活动，全面展示了长城汽车在科技、越野和全球化等方面的精耕细作与领先优势。  本届车展，长城汽车发布了品牌新Logo。长城汽车的英文简称GWM，源自英文“Great Wall Motor“，也是品牌精神“Go with more”的首字母缩写，代表着奋进不止。  长城汽车总裁穆峰表示：“2025年，长城汽车第1500万辆车下线，这是长城汽车迈向更高发展目标的新起点。2025年，也是‘一个长城’品牌战略发展的元年，通过生态出海+本地化深耕，长城汽车将融入全球各地，把中国领先的温暖科技与越野基因扎根全球市场，打造‘科技更有爱、世界更美好’的车生活。”  ### 科技生活+越野重机 两大产品集群闪耀亮相 本届车展，长城汽车推出科技生活和越野重机两大产品集群。其中，科技生活产品集群涵盖哈弗、魏牌新能源、欧拉品牌，以领先的智能科技，为用户打造充满科技感的高品质汽车生活；越野重机产品集群涵盖坦克SUV、长城炮、长城灵魂摩托品牌，以强悍的越野实力，为用户带来触手可及的魅力越野体验。  车型方面，六大品牌带来二代哈弗枭龙MAX、哈弗猛龙、魏牌全新高山、全新蓝山新色版本、欧拉闪电猫旅行版、坦克300虎克版、山海炮Hi4-T、长城灵魂摩托S2000GL“腾云瑞狮”限量版等重磅车型，以全面、丰富的产品矩阵，满足全球用户全方位的用车需求。 日前正式发布的二代哈弗枭龙MAX上市即热销，24小时大订16368台。它搭载第二代Hi4技术，动力强劲又省油，引领全民新能源四驱时代，让每个家庭都可以享受四驱。   哈弗猛龙方盒子造型设计灵感取自“天圆地方”的自然之道 ，围绕用户日常使用场景及核心诉求，深度诠释“新能源·全场景·方盒子”的产品价值，结合美学、科技、场景三大进阶，为用户探索美好生活提供更多可能。  欧拉闪电猫旅行版集时尚、智能、大空间于一体，产品力进一步升级。它搭载有激光雷达，辅助驾驶系统可实现高速、城市NOA。作为旅行车，其后备箱开口宽度优化至同级别领先水平，兼顾日常实用性与旅游场景扩展性。  为了满足用户多元化的家庭与商务场景需求，魏牌全新高山首创三种车身规格，推出了高山7、高山8、高山9车型。高山8和高山9开启预售24小时订单就突破7848辆。全新高山全系标配Hi4性能版、Coffee Pilot Ultra 辅助驾驶系统、全新一代Coffee OS 3.2 超级座舱，为用户带来舒适与操控兼得、性能与效能兼具的安全、豪华出行体验，开启MPV家庭新时代。   魏牌全新蓝山带来了晨光白、薄暮青、暮夜黑三种全新色彩方案，以焕新姿态回应用户对个性化与高品质的双重期待。魏牌全新蓝山搭载Coffee Pilot Ultra辅助驾驶系统和Coffee OS 3.2智慧空间系统，智能化水平全面进阶，并配备旗舰级动力底盘架构和多变大空间、冷暖双用冰箱等豪华配置，为家庭用户带来高品质的出行体验。  本届车展，坦克品牌带来了面向极致越野用户打造的高性能硬派越野车——坦克300虎克版车型，它是坦克品牌和世界三大顶级越野圣地“虎克之路”联合共创，专为虎克之路这类极限场景打造，满足全球用户对极致越野的探索与挑战。 山海炮Hi4-T在本届车展重磅开启全球预售，该车有全球版、性能版两个版本，官方预售价22.88万元起。山海炮Hi4-T基于越野超级混动架构Hi4-T打造，要劲儿有劲儿、要电有电、要省能省，将皮卡多用途和新能源完美融合，是目前最适应全场景、安全可靠的“真”新能源皮卡，为用户带来更强动力、更全场景、安全可靠的标杆级用车体验，正式开启皮卡新能源元年，引领中国皮卡迈入“4.0全场景智能新能源”时代。  长城灵魂品牌推出S2000GL“腾云瑞狮”限量版车型，搭载全球唯一8缸水平对置发动机和8挡双离合自动挡变速器，配备8155芯片、12.3寸智能触控仪表等先进配置，带来强劲的性能和硬核产品体验。它采用中国醒狮的设计美学，整车姿态宛如醒狮跳跃前的 “蓄势待发”，展现中国古典元素之美，全球限量1台，向全球传递中国智造的文化魅力与精神力量。   ### 深耕技术研发和创新 构建品质与安全根基 在长城汽车展台，Hi4技术展示、智能座舱体验、AI互动展区、越野重机体验等区域都吸引了大量关注，参观者更直观地体验了长城汽车在智能科技和越野领域的技术优势。  长城汽车坚持长期主义和高质量发展，聚焦精准研发，打造强大的技术护城河，为旗下六大品牌的产品品质和安全打下坚实的根基，使科技与越野成为长城汽车鲜明的标签。 在智能化方面，长城汽车早在2011年就已前瞻布局，在算力、算法、数据方面都取得领先成果，打造了行业领先的九州超算中心、推出端到端智驾大模型SEE、构建新一代AI数据智能体系，智能化水平稳居行业第一梯队。新一代辅助驾驶系统Coffee Pilot Ultra重安全、快迭代，具有无高精地图、全场景覆盖、点到点领航等优势。新一代智慧空间系统Coffee OS 3带来好看、好用、好玩、好听、好聪明的“五好”体验。长城全场景NOA实现从城市到乡村、从主干道到小胡同全覆盖的全国真开城。   在越野方面，长城汽车凭借越野超级混动架构Hi4-T、泛越野超级电混架构Hi4-Z以及专业的底盘调校，为用户带来卓越的越野性能体验。Hi4-T为强越野而生，让越野要劲儿有劲儿，要电有电，要省能省。  Hi4-Z搭载2.0T/3.0T发动机、前后高功率电驱和全球最短的变速器，电池包电量高达59.05kW·h，充分兼顾城市出行与越野需求。目前，长城汽车已实现汽油、柴油、混动、插电混动多种动力形式全覆盖，并自研智能全地形技术，帮助用户在不同场景感受越野魅力。  ### 推进“泛内燃机战略” 满足全球用户个性化需求 长城汽车致力于为全球用户因地制宜地提供技术和产品。在动力领域，全球市场用户需求差异很大，长城汽车给出的解决方案是“泛内燃机战略”——既用油，也用电。穆峰表示：“长城汽车不做非油即电的割裂选择，而是基于全球用户的需求和场景，让内燃机和电驱系统搭档，使每一款车型更适配本地需求。油电协同是能满足全球整体市场需求的最优动力路线。”  基于这样的战略，长城不仅研发了全球首创的新能源四驱混动系统Hi4，同时在内燃机领域也持续深耕，并取得重要突破。本届车展，长城汽车自主研发的4.0T V8发动机首次亮相。  此外，长城汽车自研的3.0T V6动力总成、长城灵魂摩托的水平对置8缸发动机也都同步亮相，充分展现了长城汽车在发动机技术领域的实力与深厚积淀。  ### 深化海外布局 打造高质量生态出海 车展现场，长城汽车展台有大量外国友人观展与洽谈，成为一道特别的风景。   长城汽车是最早布局海外市场的中国车企之一，早在1997年就出口海外，长城汽车在国内率先实施以”产能在地化、经营本土化、品牌跨文化、供应链安全化”为特点的生态出海战略。  在生态出海的战略布局下，长城汽车实现研、产、供、销、服全面出海，在资金、技术、人才等方面全面汲取全球优势资源，建立了全产业链的全球化生态。并针对不同国家和地区的市场特点、法规标准以及消费者需求，对产品进行针对性的研发与改进，受到各地用户的广泛欢迎。长城汽车在海外也成为中国汽车一张闪亮的名片。   长城汽车在海外市场的发展业绩也持续攀升。2024年，长城汽车销售新车1,233,292辆，实现量质齐升；其中，海外销售453,141辆，同比增长43.39%，刷新历史纪录。目前，长城汽车海外销售渠道超1400家，全球用户超1500万。 本届车展，除了强大的产品和技术体验，长城汽车还推出了打卡、问答、趣味互动集印章兑换奖品、机械臂现场制作咖啡、人工特调咖啡等丰富多彩的活动，整个车展期间长城汽车将提供一万杯咖啡。   作为中国汽车的重要一员，长城汽车坚守长期主义，夯实内功，以品质和安全作为产品的基本准则，以全场景、全动力、全球化的核心竞争力，全面满足用户用车需求，为中国汽车的向上发展贡献自己的力量。

目前微软正在联合芯片制造商英特尔和 AMD 以及 OEM 制造商包括联想、华硕、戴尔、惠普等推出支持人工智能的笔记本电脑，这些笔记本电脑附带 NPU 神经网络计算单元可以在本地执行 AI 计算。 [](https://n.sinaimg.cn/spider20241201/150/w1000h750/20241201/3e89-b7e546c8ec9bc791a8f9d0b932a5d760.jpg) 为避免错过这次热潮英特尔推出多款支持 NPU 单元的处理器，甚至英特尔不惜封装在芯片中直接封装内存，不过后来英特尔也承认封装内存这种做法在 Windows PC 里并不适用，这次封装内存只是测试后续不再将内存和 CPU 封装到一起。 还有个值得关注的事情是至少目前消费者并没有特别关注这些 AI 处理器，英特尔产品部门首席执行官米歇尔・约翰斯顿・霍尔索斯 (Michelle Johnston Holthaus) 表示：我们真正看到的是客户对 n-1 和 n-2 产品需求的大幅度增长，这些客户 (指的是 OEM 制造商) 希望继续提供消费者真正需要的系统价位。 这里的 n-1 和 n-2 代表的是前几代产品，这些产品并非 AI 处理器，尤其是第 13 代代号 Raptor Lake 处理器的需求量都在增长，而且是消费者和数据中心客户都在采购第 13 代处理器。 采购旧款处理器的潜在原因有两个：价格方面较新款处理器稍微低些；这些处理器都是传统 CPU 而非附带 NPU 单元的 AI 处理器。当然可能原因估计还包括英特尔 AI 处理器封装内存不利于用户自行调整内存配置。 而搭载 AI 处理器 (无论搭载的是英特尔、AMD 还是高通 AI 处理器) 的笔记本电脑销量也是个问题，尽管这些笔记本性能可能不算差，问题是价格太高，这些笔记本电脑的高昂售价对消费者来说会造成不合理的成本增加。 霍尔索斯表示 Intel Meteor Lake 和 Lunar Lake AI 处理器都非常棒，但成本结构也高得多，这种成本问题不仅对英特尔来说是个问题，对 OEM 来说也同样是个问题。这些可能也是导致这些 AI 笔记本电脑售价高昂的主要原因。 对于台式机处理器英特尔的情况就比较高尴尬了，英特尔的 Arrow Lake 系列处理器 (200S) 虽然能效比非常高，但性能方面甚至还不如第 13/14 代处理器，这导致部分专业用户和游戏玩家也不愿意采用 Arrow Lake 系列处理器。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495544.htm)

部分购买技嘉生产的 RTX50 系显卡的用户可能会注意到 GPU 芯片导热凝胶存在渗透问题，即在正常使用的情况下导热凝胶流出来污染 PCB 板，当然导热凝胶的渗透也可能造成 GPU 芯片出现散热问题。 经调查发现，导热凝胶渗漏问题并非影响技嘉显卡的特定型号，而是几乎所有技嘉生产的 RTX50 系显卡都存在类似问题，这引发消费者尤其是游戏玩家对技嘉显卡质量的担忧。 日前技嘉也对此事发布[官方回应](https://www.gigabyte.com/Press/News/2272)但没有提供召回和修复方案，**因为技嘉认为渗漏问题并不影响产品质量，也不会影响 GPU 性能、稳定性和产品寿命，建议用户继续使用和观察 GPU 情况。**  **问题发生原因是什么：** 技嘉在 RTX50 系显卡和 AMD RX 9000 系显卡中使用经特殊设计的导热凝胶而非传统的导热垫，这种导热凝胶绝缘、可变形、类似油灰并且可以承受高达 150℃的高温而不会被融化。 这种导热凝胶经过技嘉严格的测试和验证，包括跌落测试、极端条件下的热模拟以及 GPU 垂直和水平方向使用，使用这种导热凝胶可以在不平整的组件表面提供更好的接触，技嘉在产线中使用机器自动化涂抹用来减少人为错误。 不过技嘉承认在早期生产 RTX50 系显卡时可能存在过度使用导热凝胶的情况，也就是机器涂抹的导热凝胶太多进而导致在实际使用中出现渗漏的情况，为此技嘉已经调整产线减少导热凝胶的涂抹量。 **导热凝胶的渗漏问题如何解决：** 对消费者来说目前没有任何办法解决，尽管技嘉承认渗漏问题但强调这既不会影响产品性能也不会导致 GPU 寿命减少，所以最多这只算是外观缺陷而不是产品缺陷，所以技嘉没有任何召回和修复方案。 最初发帖讲述此事的[韩国网友](https://quasarzone.com/bbs/qf_vga/views/6657315)使用转接套垂直使用 GPU，这也可能是导热凝胶渗漏的原因之一，正常情况下 GPU 被水平使用那么受重力影响导致渗透的情况可能就比较少见了。 目前建议用户继续观察 GPU 看看是否有渗漏的情况，如果发现渗漏并且 GPU 不稳定、性能下降、温度过高，则应该停止使用并联系技嘉客服处理，毕竟如果渗透的太多导致 GPU 芯片上的导热凝胶减少可能会影响散热。 **最后需要提一下：** 英伟达最近发布的显卡驱动程序导致 GPU 无法正常检测温度和风扇转速，这个问题纯粹是英伟达驱动程序导致的，用户需要更新到 576.15 Hotfix 版驱动程序解决这个问题，如果不更新驱动程序就可能导致 GPU 使用异常。 有网友甚至因为这个问题把 GPU 拆下来清灰检查但都没能解决问题，最后才发现是驱动程序的问题。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495542.htm)

4月26日消息，据悉，Manus母公司蝴蝶效应已于近日完成7500万美元（约合人民币5.47亿元）的新一轮融资，该轮融资由美国硅谷风投机构Benchmark领投。  本轮融资使公司估值较上一轮上涨近五倍，达到约5亿美元（约合人民币36.46亿元），正式跻身全球AI Agent赛道准独角兽行列。 据彭博社报道，蝴蝶效应计划将新资金用于加速全球市场拓展，重点布局美国、日本、中东等地。 此前，蝴蝶效应旗下核心产品Manus在3月推出并引发热议，被业内视为AI智能体演进的重要标志之一。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495538.htm)

贾跃亭“下周回国”已成经典梗，针对公众对 “下周回国” 梗的持续质疑，贾跃亭首次回应称，此前提出的 “两年为限”战略与个人回国计划深度绑定，核心目标是通过FF和FX双品牌战略的实质性突破实现债务偿还能力的根本提升。  贾跃亭强调，“两年为限"指的是公司战略实施的时间表，而非回国承诺。“我希望用这两年的时间表来看我们战略能否真正取得实质性成效，”他表示，回国前提是公司在经济基本面和资本基本面都取得实质性成功，使他有条件解决债务问题。 针对最近董事会通过的激励方案，贾跃亭指出这一机制对股东回报非常有利。该激励模式不仅适用于他个人，未来可能扩大到其他核心高管，“真正把投资者股民的利益和高管利益完全绑定在一起，只有股东股民取得巨大收益后，高管们才能获得相应收益。”他认为，这种模式将进一步激发团队的执行力和热情。 贾跃亭表示，尽管团队成员本已非常努力，但合理的激励机制将使大家“更加拼命”，提高战略实现的可能性。他将中国债务偿还视为战略成功后的“大概率事件”，并透露许多合伙人表示愿意拿出部分股权激励帮助他还债，这让他"特别感动"。 对于何时真正解决债务问题，贾跃亭没有给出具体时间点，但表示通过这帮“拥有共同梦想、共同目标、共同价值观”的合伙人共同努力，“时间不会太远”。 截至发稿，FF股价报1.05美元，较前一交易日下跌7.89%，市值8935万美元。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495536.htm)

4月23日，第二十一届上海车展拉开帷幕。与往届相比，今年的上海车展既有不变，也有改变。不变的是，新能源汽车潮浪势不可当，自主品牌在势头上继续压过BBA、合资品牌，汽车行业朝着“东升西落”继续前进；变化的是，少了雷军、周鸿祎等企业家亲临展台的“追星式”围观，车企纷纷褪去“智驾”（智能辅助驾驶）的激进营销话术，取而代之的是跨国车企的深度本土化战略、自主品牌的系统性技术突围，以及全行业对安全与价值的理性回归。 在监管部门加强“智驾”宣传监管、市场从“技术尝鲜”向“价值深耕”转型的背景下，本届上海车展成为观察新能源汽车“智能化下半场”的绝佳窗口。 来自26个国家和地区的近1000家企业参展，首发新车超120款，展区面积达36万平方米，创历届上海车展历史新高。但数据之外更值得关注的是，中国汽车产业正以更成熟的姿态，推动全球汽车工业向电动化、智能化的深水区迈进。 网红企业家缺席，告别“追星式”围观 去年4月的北京车展，刚刚上市的小米SU7几乎成为了唯一的主角，而它的缔造者，小米集团创始人兼董事长雷军无论走到哪里，都是引发一阵骚动，雷军每去到一个展台，都会被围得水泄不通。 而360创始人、董事长兼CEO周鸿祎穿着一袭红衣，坐在车顶的画面也成为去年北京车展的代表性画面——车展最大的流量不再是车，而是人。 也是因此，有不少媒体感概，“车展已经不适合看车了”。 但到了今年上海车展，雷军缺席了。小米集团公关总经理王化在接受媒体采访时表示，“雷总很想来，但是他的时间有其他规划，有冲突。” 周鸿祎仍是一袭红衣出现在车展，并且还和另一位网红“卤鹅哥”互动，但除此之外，已经再难吸引媒体的目光。 最终，还是雷军证明了自己的号召力。尽管他和小米YU7都没能出现在车展，但凭借“每天免费送5000千顶小米SU7Ultra同款闪电黄配色经典棒球帽”，小米依然是车展最大的流量担当之一。 上海车展首日，还传出一条关于“小米YU7推迟发布”的传闻，王化则对媒体表示，“刚刚还有媒体朋友反馈，外媒报道YU7推迟发布，甚至有说年底才发布的信息，真是哭笑不得。我们的YU7上市发布时间并未改变，依然是之前雷总预告的今年6-7月。” 雷军和周鸿祎失去的流量，也让其他车企高管有了更多曝光机会。 吉利汽车董事长李书福表示，吉利将投资 200 亿元建设固态电池中试线，计划 2026 年实现全固态电池装车。针对欧盟反补贴调查，他呼吁“汽车产业需要公平竞争环境，中国车企的技术进步不应被政 治化”。 长安汽车董事长朱华荣宣布，未来三年将投入 500 亿元研发资金，重点突破氢燃料电池和智能驾驶技术。针对海外市场，他透露长安正在巴西建设第三个海外工厂，目标 2027 年实现拉美市场年销 50 万辆，2030年全球总销量500万辆，新能源占300万辆。 虽然不造车，但关注度比车企还高的华为同样是本届车展的“明星”之一。 在上海车展前夕，华为联合上汽集团，推出了鸿蒙智行打造的第五“界”——“SAIC尚界”。华为常务董事余承东表示，“有了上汽的加入，华为鸿蒙智行从‘四界’变成‘五界’，如同手掌紧握成拳，非常有力量。” 上汽集团总裁贾健旭则表示，“上汽将不设技术围墙，不做生态孤岛，不惧跨界竞争。”他还透露，目前尚界专属团队超5000人，首期投入60亿元，集团还为尚界打造了专属超级工厂。此前余承东曾透露，尚界首款车型已完成终审，计划于今年三季度发布。 在发布会上，贾健旭和余承东握完手后，还现场拥抱，展示上汽“All in尚界”的决心。 沉默许久的理想汽车CEO李想也重返车展，带来了去年遭遇滑铁卢的MEGA新款车型MEGA Home。 不管哪位CEO，哪位高管，本届上海车展最大的共同点是，大家都不再沉迷于噱头和流量，而是把重心放在公司战略和车辆本身上。之所以会有这样的改变，监管机构对“智驾”的强监管功不可没。 “智驾”退场，L3初露锋芒 去年同期的北京车展，“智驾”曾是最风光的技术。智行驾道(ID:carviews)曾统计，彼时有超过10家车企在车展上公布了旗下的“智驾”方案，“端到端”“城区NOA”“无图智驾”等等都是热门词汇。 但到了今年，“智驾”成了烫手的山芋。 不久前，监管机构收紧了对“智驾”的监管，要求车企不允许未经审批的公开测试，如“千人团”、“万人团”都要进行明确、充分验证和公示，不能拿用户去做测试；规范宣传，不要夸大宣传规范技术名词，不能出现“自动驾驶”“自主驾驶”“智驾”“高阶智驾”等名词，要按照自动化分级标准，使用“（组合）辅助驾驶”一词；禁用“代客泊车”、“一键召唤”、“远程遥控”等功能。 上海车展开幕前两天，中国汽车工业协会联合中国汽车工程学会针对“组合驾驶辅助功能（L2级驾驶自动化）”发出三条倡议：希望车企能切实履行产品质量安全主体责任、规范营销宣传行为、切实履行告知义务，规范车企对辅助驾驶的开发和宣传。 到了车展，无论是新势力还是合资品牌，“智驾”“高阶智驾”“智能驾驶”等等，几乎都消失在各家的宣传单和发布会上。 例如，车展上发布的新款理想L6入门版，虽然也加上了激光雷达，但其名称为“理想AD Pro辅助驾驶”，高配版也只是叫“理想AD Max高级辅助驾驶”，完全去掉了“智能”“智驾”标签。 唯一的例外是华为，其“乾崑智驾ADS 4”的广告牌依然出现在车展内外。 不过，华为似乎也有所顾忌。在深蓝S09发布会上，华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志在介绍深蓝S09搭载的华为乾崑智驾ADS时，曾两次“口误”，先说出“智能驾驶”，后又改口说“智能辅助驾驶”。  华为在“智能辅助驾驶”方面确实走得很快，在上海车展前一天，华为正式发布乾崑智驾ADS 4、鸿蒙座舱HarmonySpace 5、乾崑车控XMC等解决方案。 华为乾崑智驾ADS 4共有四个版本：ADS基础版、ADS Pro增强版、ADS Max超阶版、ADS Ultra旗舰版。其中，ADS Ultra旗舰版支持高速L3、泊车代驾VPD、车位到车位P2P、城区智能辅助驾驶NCA、高速智能辅助驾驶NCA、全场景泊车等。 靳玉志表示，要实现从L2到L3的跨域，并非易事，因此优先从相对简单的高速L3开始。虽然高速L3理论上简单一些，但还是有一些难题需要克服。为此，他表示，2025年内华为智能汽车解决方案BU的研发团队，将从7000人增加到8000人。 靳玉志还称，2024年是智能辅助驾驶规模商用元年，2025年则是L3开启的元年。 事实上，此前小鹏汽车董事长何小鹏、极氪科技集团CEO安聪慧，以及岚图汽车CEO卢放等均表示，预计将在今年下半年实现L3级自动驾驶。 国际智能运载科技协会秘书长张翔对智行驾道(ID:carviews)表示，监管收紧并不意味着“智驾”行业发展降速，而是车企对“智驾”的模糊营销，威胁到了消费者的行车安全。他认为，加强监管是对目前“智驾”行业的一次拨乱反正，有利于推动行业健康、有序发展，也有利于自动驾驶迈入L3，乃至L4时代。 合资品牌集中展示本土化成果 去年4月的北京车展，上市首日即拿下近10万订单的小米SU7无疑是最风光的车型。哪怕到了年底的广州车展，从纽北归来的小米SU7 Ultra原型车，再次成为全场瞩目的焦点。 而在本届上海车展开幕前，不少人认为小米的第二款车型YU7仍将复制去年的盛况。于是，在小米YU7和雷军一同缺席的情况下，其他新车分到了难道的目光。 比亚迪及旗下子品牌带来多款新车和概念车，最受关注的是腾势首款概念跑车腾势Z和仰望U8L。 腾势Z拥有相当犀利的超跑外形，并且将搭载国内首款全栈自研的线控转向系统、云辇-M、全线控底盘、易三方等比亚迪黑科技。  仰望U8L则是仰望U8的加长版，主打六座布局的全尺寸行政豪华SUV。仰望U8累计销量已突破1万辆，成为自主品牌销量最高的百万级豪车，因此，仰望U8L理所应当地吸引了不少人的关注。 蔚来首次同台展示NIO、乐道、萤火虫三大品牌，其中乐道第二款车型乐道L90首次亮相，其采用900V全域高压架构，拥有240L前备箱容积，这也是目前业内最大的前备箱。  前两年，跨国车企纷纷发布本土化战略，例如2023年宝马提出的“家在中国”，大众“在中国，为中国”的口号，无一不显示出中国市场的重要性。 到了今年，能检验这些口号成色的新车，也终于开始出现。 大众带来了超过 50 款新车，其中 7 款全球首秀。一汽-大众 ID. AURA 概念车基于 CMP 平台，展现纯电设计新方向；上汽大众 ID.ERA 增程概念车则打破 “不造增程” 的传统，强调 “真实续航”；奥迪 E5 Sportback 融合奥迪驾控与华为智驾，力图成为合资品牌智能化标杆。  宝马全球首发新世代驾趣概念车，其拥有1300 马力、18000 牛?米扭矩的高性能。宝马集团董事长齐普策在新闻发布会上表示，首款中国专属新世代车型为BMW iX3L，目前车型已在沈阳下线并开启全面测试，明年与消费者见面。  日系车企也不甘示弱。丰田携全球首发的铂智7亮相，该车采用e-TNGA架构专为中国市场开发，配备8155芯片和本土化车机系统，WLTC续航达620公里，起售价下探至18万元区间。 尽管新品牌名备受争议，但本田“烨”品牌还是带来了第二款车型烨GT，其搭载第四代i-MMD插混系统，纯电续航200公里，百公里馈电油耗4.2L，剑指比亚迪唐DM-i。日产则全球首秀Frontier Pro PHEV插混皮卡，这款由中国团队主导设计的车型，以6.8L/100km油耗刷新细分市场能效纪录。 暂时的平静，挡不住淘汰赛的本质 用一句话总结今年的上海车展就是：告别流量，回归汽车。但，回归本质的上海车展会是一次例外吗？ 在新能源汽车淘汰赛愈演愈烈的现实下，平静可能才是短暂的。张翔表示，新能源汽车行业并未发生大的改变，未来车企仍会陷入流量焦虑，加强对“智驾”的监管可以一定程度上遏制行业过于浮躁的氛围，但并不能从根本上解决车企的生死问题。 极越、哪吒陷入困境的例子还犹在眼前，在行业淘汰赛尘埃落定之前，恐怕市场还会迎来更激烈的碰撞。 不过，好消息是，消费者也在促使行业健康发展。 前不久，市场研究机构麦肯锡发布报告称，中国汽车市场价格战愈演愈烈，但消费者的回应则难称热情，相比所付出的巨大代价，价格战对销量的净刺激微乎其微。 麦肯锡表示，与之形成鲜明对照的是，消费者对新车型、新技术热情高昂。从这个角度而言，“价格战”不如“技术战”。 因此，虽然上海车展可能只是暴风雨前的宁静，但掌握投票权的消费者，仍将是指引行业发展最重要的风向标。车企们与其绞尽脑汁创造营销词汇，不如认认真真做产品，靠实力赢下“技术战”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495534.htm)

4月26日，凤凰网科技今日对FF创始人贾跃亭专访，在被问到如何看待此前"宁愿死在造车路上"这句话时，贾跃亭坚定表示即使重来一次，仍会选择All in造车。对于“造AIEV”的坚持，贾跃亭表示这源自他对汽车工业的深刻理解。  “汽车工业是所有产业链皇冠上的明珠，结合了从科技到AI到工业的所有核心要素，”他表示这与个人的产品梦想和技术追求密不可分。尽管经历诸多磨难，贾跃亭仍坚信FF和FX“不会死在路上”，并强调当前公司状况已与两三年前有“质的不同”，经济基本面和资本基本面都有显著改善。 谈及对中国新能源产业的贡献，贾跃亭将2014年的那条微博视为一个重要节点。“2014年底那条微博其实整个拉动了中国新势力造车的热情，”他回忆道，当时乐视是唯一一个从互联网成功转型做硬件的公司，他宣布造车的决定在某种程度上激发了包括李斌、李想等在内的一批创业者。 贾跃亭总结了三点对行业的贡献：首先，作为“冒险者”和“拓荒者”点燃了许多人的梦想；其次，FF作为“黄埔军校”培养了大量AIEV产业人才，这些人才分散到各个公司，为中国新能源汽车产业的“弯道超车”提供了人才支持；第三，他提出的汽车产业"四化变革"（智能化、电动化、网联化、共享化）理念得到广泛认同，启发了行业发展方向。 对于是否后悔选择在美国造车，贾跃亭承认这一决策“确实有一定道理，但并不全对”。他表示最初梦想是通过"中美双创"构建桥梁，为全球汽车产业带来推动力。他坦言在美国犯了很多错误，但如果能重来，他会努力将中国的高效率、低成本优势与美国的科技创新融合，相信“可能早就成功了”。 面对困境和质疑，贾跃亭依然坚持自己最初的选择，表示不会像其他造车新势力那样只专注单一市场，而是继续坚持跨国发展的战略。 **FX项目采用了轻资本路线，与鸿蒙智行相似** 针对外界对FF量产能力的质疑，贾跃亭表示FX采用轻资本模式，与FF91重资本路线存在本质区别。而对于是否借鉴华为智选模式，贾跃亭也给出了自己的看法。 贾跃亭表示，FF91当年采用的是自主量产模式，需要大量资本投入，加之其高端定位对工艺要求极高，导致资金需求巨大。“七八年前我们的量产完全是自己来做，需要非常重的资本投入，FF91作为高端产品，工艺难度也很大，”他直言这种重资本模式并非公司所擅长的领域。 相比之下，FX项目采用了轻资本路线。贾跃亭解释道，量产主要涉及两个方面：供应链整合和生产制造产能。在FX模式中，公司将采取“桥梁模式”，在满足美国关税法要求的前提下，整合合作方资源共同推进量产。此外，FX主要聚焦大众车型，工艺复杂度较FF91显著降低。 在谈及是否借鉴华为智选模式时，贾跃亭指出FX的“汽车产业桥梁战略”与华为智选或鸿蒙智行有相似之处，但也存在明显差异。 他强调FX战略主要解决两大问题：软件与AI技术，以及销售与用户获取。 “FX与华为智选最大的不同在于，华为是由主机厂负责生产，而FX是由我们自己负责生产，”贾跃亭表示，尽管供应链由合作伙伴共同整合，但生产制造环节仍由公司掌控。此外，在品牌传播、营销销售及用户运营方面，FX也将保持独立性，而非像华为智选那样由主机厂主导用户运营。 贾跃亭总结指出，FX模式虽借鉴了行业成功经验，但链条更长、参与更深，将在产品技术AI赋能、生产制造赋能和用户生态构建等方面形成自身特色。 **贾跃亭痛斥华尔街黑帮掏空FF，华人高管被排挤** 针对贾跃亭控诉“华尔街破产黑帮”控制导致10亿美元耗尽，但SEC文件显示贾跃亭参与决策的质疑，贾跃亭做出回应，并详细披露披露了FF上市后的公司治理变化。 据贾跃亭透露，FF上市后迅速成立了董事会和特别委员会(Special Committee)，随后组建独立调查小组，主要针对他本人及华人高管团队展开调查。“自从独立调查开始后，我就失去了一切顶层决策权，”贾跃亭表示，这一情况在SEC文件中有明确记载。 贾跃亭将FF的管理历程分为几个阶段。在第一阶段，董事会几乎所有重大决策权都被特别委员会掌控，由委员会派出执行董事长管理公司。“我不仅做不了决策，连参与决策的机会都被剥夺，很多华人高管也被排挤出公司。” 第二阶段被贾跃亭称为“华尔街黑帮”控制期。他表示，合并方派出的董事是“华尔街著名的破产董事”，在控制公司一年多时间内，“把十亿美金全部烧光，车子却没能交付。”调查结束后，贾跃亭称未发现实质性问题，但公司已遭受严重损失。 此后，虽然合伙人公司控制了FF董事会，但董事会仍以独立董事为主。贾跃亭坦言，作为CEO，他可以参与提出意见和建议，“但最重要的财务线、法律线、供应链线，我没有任何顶层决策权，只有参与权。”尽管如此，这一阶段比第一阶段有所改善，使FF得以按计划交付FF 91。 贾跃亭表示，近期公司治理结构又发生重大变革，这被他视为“FF和FX发展史上的一个非常重大的里程碑”，他相信这将使公司迎来转机。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495532.htm)

工会组织Workers United表示，参与合同谈判的星巴克工会代表投票否决了这家咖啡连锁店的最新提议，该提议保证每年至少加薪2%。在代表星巴克美国550多家已成立工会的门店的490名咖啡师中，81%的人拒绝了这一提议，**因为该提议并未对医保等经济福利做出任何调整，也没有立即加薪的举措。**  “星巴克目前的提议不足以敲定一项协议。”工会表示。 星巴克在一份声明中称，工会向其代表们提交了一个不完整的单店合同框架以供投票，并补充说，工会的这一行为导致双方达成共同协议的进程被拖延。 目前，该公司给咖啡师支付的平均时薪超过19美元，加上福利，时薪约为30美元。公司曾向工会提议，咖啡师的年薪涨幅将不低于2%。 在今年2月双方同意引入一名调解人以帮助恢复陷入僵局的谈判后，近几周来双方一直在推进合同谈判。 自那以后，他们已就许多关键的合同问题达成了初步协议，比如健康与安全措施等，但根据“工人团结”分享的备忘录，最新的提议“不够好”。 代表着1万多名咖啡师的工会与星巴克公司最近已同意撤回双方对彼此提起的诉讼。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495530.htm)

据报道，美国国家科学基金会（NSF）再度陷入新的动荡局面：继上周已有数百项该机构的研究资助项目被终止后，今天又有数百项资助项目被终止。就在这些新的项目终止的前一天，该机构主任突然辞职，并且由于“未来的机构重组、人员削减以及预算环境紧张”，美国国家科学基金会的工作人员还被给予了提前退休的激励措施。  即将离任的主任塞图拉曼·潘查纳坦（Sethuraman Panchanathan）于2019年由时任美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）在其第一个任期内任命，执掌这个世界领先的基础研究资助机构之一。 但据媒体报道，如今已第二次就任总统的特朗普据称希望将该机构90亿美元的预算削减55%，并将其员工数量削减50%。潘查纳坦在给员工的告别信中写道：“我相信，为推进本机构的使命，我已尽了自己所能。”他还补充道：“虽然美国国家科学基金会一直是一个高效的机构，但我们仍面临着寻找其他可能提高效率途径的挑战。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495528.htm)

<blockquote><p>在当今快速发展的数字化时代，产品经理的角色愈发重要，但如何高效地设计出既满足用户需求又符合企业目标的产品，一直是行业内的难题。本文作者结合自身从营养师跨界转型为产品经理的丰富经验，以及在电商前后端产品设计中的实践，总结出了一套独特的“315产品法则”，希望能帮到大家。</p> </blockquote>  承接前文总结我从「营养师到产品经理跨界转型」的经验，再结合这3年因工作分工调整，我从电商前转到后再到前后端串联的产品经历，细拆出一套「315产品法则」想分享给大家——分享给刚踏入产品经理行业的你、或是正负责前端的你、或是纠结是否要转后端的你。 前面总结了一个通用的解题公式**「角色+目标+策略+情绪价值=解题思路」**，对于工作实操来说是有点太高度总结了，貌似放之四海皆可用。没关系，今天我以一个真实后端产品案例，再为大家剖析一层。 ## 01 弄清楚「我们」需要解决的问题 **「315」产品法则的「3」，代表2个角色+1个目标，这是每个项目启动之前都要定位清楚的，也是整个产品方案设计的起点。**2个角色分别是：「我」是谁、「我」要服务的用户是谁/都有谁，而1个目标则是「我们」需要解决的问题是什么。我转向后端产品后接手的第一个项目是商品上下架流程优化。为了让大家更好理解明确好「3」的重要性，我先补充一些项目背景信息及痛点问题。 如大家所见，电商平台最核心的就是商品，没有商品就没有所谓的电商平台。围绕商品最核心的链路是——前端商品上架售卖，用户在电商平台选购下单，最后到商品下架不卖了，用户也就无法再买到这款商品。**而从后端角度，支撑前端这条核心链路就是商品上下架流程——该流程是否足够敏捷高效，反映了系统响应公司业务的速度快慢。** 打个比方，市场部捕捉到用户需求变强，需要比原计划提前一两周上架新品。假若上下架流程非常复杂，涉及很多人工处理的话，系统只能说「臣妾办不到啊」，又或者硬是加班加点赶上去，搞得大家都筋疲力尽。而我当时调研商品上下架流程现状时就发现，我们的系统正正存在这样的问题： 1. 一个商品上架涉及4个系统，每个系统间相互不通，系统与系统间的同步完全依赖人工线下通知，一个不留神没通知到位，上架链路就断了； 2. 商品上架所必须的基础信息需要在多个系统，由不同部门重复录入，同样的工作重复做，大家都叫苦连天； 3. 商品下架流程中，电子审批单跟系统下架操作不完全同步，甚至发现早在几年前就不卖的产品，在系统里还是「在售」状态，而下架相关的市场披露信息都是靠人工逐个更新的； 你想，这样的上下架流程，能快得起来吗？ **调研期间我还原了现状流程——每个节点都有谁，做了什么，下一步流转到谁。然后我做的第一步，是明确我是谁，以及我所服务的用户都有谁。**我，当然是上下架流程的新设计者，而我所服务的用户是这个链条上涉及到的所有部门同事，一共10个部门，大半个公司部门都涉及到了。我发现后端产品与前端产品在角色定位和目标上差异非常大。前端产品的用户高度抽象出来其实「只有一个」——有购物需求的人，他们的目的就是买东西，非常纯粹。**但后端产品流程主要服务于公司内部协作运营，这就意味着服务对象是公司各个部门，并且需要达到让各个部门在同一个流程中协作效率最大化的目的。** **我作为新流程设计者，要同时满足10个部门同事的需求，共同解决「提升商品上下架效率」的问题，意味着我不能单一角度去思考，而需要分别站在这些部门的角度去设计合适的解决方案。**顾此失彼一定无法让大家在方案上达成一致，亦会让项目卡在某个点上无法继续往下走。 那么，问题来了。大家所在的职场里应该多少都有感受，抛开个人小心思不谈，不同部门的立场都是不一样的。如何通过一个流程把大家串起来，为了相同目标，配合我们在产品方案上达成共识，就非常关键了。 ## 02 核心流程只有1个 **「315」产品法则的「1」，代表一个核心流程。**商品上下架核心流程抽象出来，看似很简单：**SKU信息录入—SKU审批—SKU创建—SKU测试—SKU上架—SKU下架**。实际上也并不复杂，复杂的是我所在的环境，包括历史遗留的多系统以及系统边界问题、不同部门视角及其利益问题、部门内看待后端项目的价值问题、实施成本与预计收益问题。这要求我在设计新流程的时候，要很好地找到一个平衡点，让各方都满意。 **我的解决思路就是紧紧抓住核心流程本身，找出系统间断裂的点、各部门同事重复工作的步骤、可以节省的人工操作、会带来商品数据不一致不准确的地方，这些也正是运营痛点本身。** 我发现首个关键问题是，「SKU信息录入」和「SKU创建」这两个节点，分别是由两个不同部门同事根据同一份SKU信息在不同系统录入，然后由第三个部门同事复核数据后，人工下放数据到电商平台。这样的设计带来工作量翻倍、人工录入出错导致商品数据不一致、反复找负责人核对商品数据等问题，而这两个步骤的目标实际上就是在电商平台创建一个SKU，以便能上架销售。**因此，简化的方式就是多个步骤「整合为一」——由该SKU负责部门同事直接在电商后台录入SKU信息，形成审批单，当审批单通过后，电商后台自动根据所录入的信息创建该SKU。**这样简化之后，既可以确保SKU数据完全由其负责人录入（毕竟他是最清楚SKU数据的人），而无需后续辗转多手来做同样的事情。其次，系统边界也更清晰，电商平台就负责SKU销售，SKU数据源就应以电商平台为准。新流程上线后，我统计了商品上架由原来至少提前2周开始准备，缩短至2天，大大节省了中间不必要的人力时间投入，运营效率得到极大提升。 其次影响核心流程效率的还有「SKU下架」，这个节点下还有分支流程——包括SKU下架申请（含下架原因说明）、下架申请审批、审批通过后平台需向用户展示下架原因，确保市场沟通充分。**针对子流程的简化方案我也是如法炮制，先定位到流程中断裂以及需要较多人工操作的地方。**我发现下架申请审批与平台操作下架及下架原因披露是完全割裂的。申请单是单独电子流程，审批通过后完全是靠人工通知系统配置下架信息，再在指定时间蹲点下架SKU。这样一来一回的流程，下架一个SKU得花一周时间。而简化方式亦是打通断裂点——根据下架申请单里所填入的SKU号 、下架时间及原因等关键信息，自动关联电商系统对应配置项。待申请单审批通过后系统自动按要求设置并执行，这样既不需要人工盯着审批单，也不需要大半夜蹲点下架SKU。时效上也从原本一周左右的准备时间，缩减到1～2天就能完成SKU下架，大大释放了其中不必要的人力。 但无论是是哪个节点的优化，或是子流程的优化，围绕的仍是一个核心流程。**只要抓住了核心流程，知道每个节点设置的目的，自然就能判断出哪些地方可以整合，做出适当取舍。很多时候我们「既要又要还要」，流程延展得无比冗长，反而让一个简单的事情复杂化。** **「简单的事情复杂化」这个现象，在很多传统公司数字化转型时都很常见，因为新流程打破了太多「固化的思维和习惯」。**大家害怕变化，害怕变化带来的不确定性，害怕变化会动到某些人的「蛋糕」，因此新流程推行时一定是阻力重重。再加上公司如何看待数字化，又或是数字化部门如何看待自己的使命，很大程度影响着新流程能否成功落地，毕竟这个决定了你能获取多少资源和支持去做这件事。再者，传统企业的系统历史负债重重，一个新流程的改造没人知道会挖出多少雷，更让新流程的推行蒙上一层阴影。 **但我总相信，做难而正确的事，正正是我们作为一名产品经理的本职所在。** ## 03 5大检验点逐个查 **「315」产品法则的「5」，代表后端产品的5大检验点。**后端与前端产品最大的差异是，一个后端新流程上线并不能像前端功能一样，一刀切就可以上线了。前端功能上线了，反馈不好，我可以通过开关的方式把功能撤下来，但后端流程不能轻易回退，后端流程出现的任何问题，都有可能关乎到公司运营流程能否正常运作，尤其是新旧流程切换，一旦没有平滑过渡，可能会引发P0事故。因此如何检验后端产品设计是否考虑周全，是否有遗漏，我总结出5个适用于后端设计的检验点： **1. 流程效率是否最大化？** **2. 核心数据流是否合理？** **3. 存量和增量数据应怎样处理？** **4. 上线切换新旧流程的方案是什么？** **5. 上线后的运营方案是什么？** **第一点顾名思义就是检验流程设计是否足够精简，有没有解决前面提及的重复工作或存在没有意义的分支流程。**比较好用的检验方式就是按照流程节点，从起点到终点，包括节点对应的角色，利用泳道图完整画出来。这个方式能让你更全局过一遍，每个角色在节点中处理什么内容，一目了然，也能帮助你有效发现并去掉无效节点。 **第二点主要是检验数据流向是否合理，尤其是涉及多个系统，每个系统边界不一定非常清晰的时候，更要谨慎弄清楚。**以商品上下架为例，SKU的成本、定价等信息是非常敏感的，这些数据一定不适合同步到多个系统里，同步得越多，泄露的风险就越高。我们原本已有系统A来储存这些敏感数据，系统B负责审批单流转，系统C负责接收数据并对接物流平台，而电商后台负责审批单创建、SKU录入及上架，数据中台则是收拢SKU主数据。 一个审批单在电商后台创建时，就必须从前置系统A里抓取到部分定价相关的数据，创建成功后传送至系统B流转，审批结果回传至电商后台触发SKU自动创建并上架，再同步该SKU至系统C，以便后续能顺利通知物流平台发货。最终SKU主数据汇聚到数据中台以服务未来业务销售分析。 因此，这个数据流向是从哪个系统获取到哪些数据，哪些数据应该储存，哪些数据应该同步给其他下游系统，这些都要考虑周全，避免出现上游系统从下游系统抽取数据最后又回到下游系统这种毫无意义的「死循环」里。  **第三点是要设计存量和增量数据的处理方案，包括存量数据如何清洗、查漏补缺，新流程带来增量数据的准确性都能被覆盖到。**当时我们的项目是分阶段上线，因此还出现了一段过渡期间需要人工定期初始化数据的工作。初始化数据的范围、频率、处理时效都要与各方定义好，否则容易出现要用数据的时候这里缺、那里少的情况。增量数据则是回归流程本身去思考是否都覆盖了，包括增量数据是否具备完整性、准确性，而无需过多人工操作去修复或者补全数据。这里的经验是，不要过多依赖人工修数，非常容易遗漏！ **第四点新旧流程切换的考量。**新流程上线建议设计试运营阶段，即旧流程正常使用，选取影响范围较小的切片场景试用新流程，验证新流程是否在各个节点顺畅流转，有没有在处理上存在问题。试运营真的能有效确保你「进可攻，退可守」，不至于一下「把自己绑死在一棵树上」。试运营如验证基本无问题，且效率足够有保证时，可以通过逐步扩大应用场景至完全切换到新流程上。新流程运行至基本稳定后，才考虑在入口、指引上完全关闭旧入口。 **第五点是新流程上线后，如何能有效确保大家都使用新流程。**运营方案具备较大延展性，也跟公司情况强相关。一般必备的基本操作是对内宣讲培训新流程——通过公司门户相关的入口指引、新流程操作手册的分发、旧流程中的指引说明，逐步将用户习惯培养至使用新流程上。否则，一个新流程上线大家都不使用，等于一连串的努力都白费了，从另一个侧面亦反映了新流程的设计并未考虑周全，大家都不喜欢用。因此，做好上线前的引导和培训非常必要。 以上5个检验点我认为是后端产品设计时必须自查的，这也能帮助产品经理设计出更周全、更完善的方案，同时也能有效保证新流程平稳过渡，不出大问题，并让各方都能更好地适应。 ## 04 前后端思维打通，产品思路就更广阔 最后，我想谈谈这段从前到后又回过头兼顾前端的经历的感受。最大的体会是，后端产品真的太不容易了！ **首先，你需要具备抽象总结能力，能抽象出关键节点，串联成核心流程。** **其次，你需要更熟悉系统流程，帮助判断方案的取舍。** **再者，你需要具备更强大的沟通技巧，因为你需要与非常多个部门沟通。**如何听明白对方说的话，如何让对方听明白自己说的话，尤为关键。不同部门所关注的点都不同，沟通方式也很不一样，例如法务非常严谨、财务非常细致、IT非常直接等等，并没有一种说话方式走天下的捷径。**学会换位思考、求同存异、避免自说自话，是我认为能更快与各方达成一致的路径。** 再回过头看前端方案设计，「315法则」同样适用，只是在颗粒度上略有不同，思考范式是一致的。**前端更靠近终端用户，如何能让平台更有温度，是给前端增添色彩的一个重要方向，也是能留住用户的「必杀技」。就如前篇转型心得所说，共情用户，是一个好的产品经理所必备技能。** 最后我想说说，为什么我总结这个「315法则」。大家都知道「315」是国际消费者权益日，俗称「打假日」。 **我想，产品经理也需要打假。** 在我所接触的范围内见过太多「假的」产品经理了。 有的人心思不单纯，打着「为用户好，站在用户角度想」的旗号，实际上产品只是他们往上爬的工具和武器，根本不关心用户需要什么。 有的人过分经验主义，做几次用户访谈就大谈心得经验，只着眼于个案特例，而忽略了思考究竟要解决用户的什么问题，他们更关心的仅仅是在不同场合内秀出自己的访谈经验，拿用户案例作为谈资，彰显自己「更懂用户」。 有的人认为数字化就做前端就够了，只做「一层皮」，毕竟「这层皮」大家都看得见，后端看不见的就不做了，出了问题再说。 **这些我都不认为是在认真做产品，亦有负用户所托，全浮于表面功夫。** **因此，总结出「315法则」亦是希望与大家共勉，我们要时刻提醒自己要做一名真的产品经理，实实在在通过我们的知识框架、思维方式、经验沉淀去懂用户所想、给用户所需、解用户所困。** 作者：产品妹吖维C 公众号：冷群青 本文由 @产品妹吖维C 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

2025年4月23日，理想汽车携理想MEGA和理想L系列亮相上海国际汽车工业展览会，正式发布理想MEGA家族新成员——理想MEGA Home家庭特别版，以及全新升级的理想MEGA Ultra智能焕新版和理想L6智能焕新版。理想MEGA Home家庭特别版全国统一零售价55.98万元，理想MEGA Ultra智能焕新版全国统一零售价52.98万元，两款车型即日起开启订购；理想L6智能焕新版全国统一零售价24.98-27.98万元，即日起开启预订。展车将陆续抵达零售中心，用户可以与家人共同进店体验。 理想汽车董事长兼CEO李想表示：“自发布以来，理想MEGA的用户满意度和销量持续攀升。从空间、智能化、安全性，到舒适性、充电体验、跨时代的造型，理想MEGA正持续为家庭用户带来幸福。这次在理想MEGA Home上，我们用两把零重力旋转座椅创造出前所未有的场景和空间体验。理想MEGA Home是我们打造的距离品牌使命‘创造移动的家，创造幸福的家’最近的一款产品，这是一款让我们自豪的产品，更是一款给用户带来卓越价值的产品。”   理想汽车第三产品线总裁李昕旸表示：“理想L6凭借顶级安全、增程四驱、高颜值、舒适大空间和智能体验，发布仅一年的时间累计交付量近25万辆，成为年轻家庭用户的首选SUV。我们也一直在思考如何让理想L6变得更好，此次理想L6智能焕新版新增天青色外观，并全系标配ATL全天候激光雷达，让Pro车型的主动安全能力看齐Max车型、看齐行业一流水平。”  ### 理想MEGA Home灵活大空间，覆盖多种家庭场景 理想MEGA Home家庭特别版承载了理想汽车对大家庭用车场景的最新思考，配备同时支持旋转和零重力功能的座椅，让车内真正变成灵活多变的大空间。理想MEGA Home二排配备两把零重力旋转座椅，适配多种家庭使用场景。座椅旋转45度配合电动滑移门，带来前所未有的上下车便利性；座椅旋转90度能够解决儿童座椅拆装的不便，搭配小桌板还可打造露营观景座椅；单侧座椅180度旋转形成“对坐亲子模式”，儿童座椅倒坐面对三排家长，便于家长面对面照顾的同时，二排和三排用户无需调整座椅即可自由通行。   理想MEGA Home二排双侧座椅旋转180度进入“大客厅模式”，对坐空间达到1694毫米，是行业内最大的对坐客厅。二、三排过道241毫米的上下车空间，也保证了后排用户进出的便利性。理想MEGA Home为“大客厅模式”设计了悬浮大桌板，既是家人共享的餐桌和游戏桌，也可以自由移动到任意座位前成为专属书桌和办公桌。悬浮大桌板仅用四步即可完成安装，并且可以规整地收纳进后备厢下沉储物格。  理想MEGA Home为用户打造出极致舒适的“零重力头等舱”体验，二排零重力旋转座椅展开后，腰部夹角和腿部夹角达到122度和130度，结合可伸展499毫米的四向悬浮腿托，可以实现完整的全身承托。二排座椅调节支持语音控制和一键复原，同时可以通过任务大师将座椅与车门开关、音乐等功能联动，自由组合。一、二排座椅标配环抱式座椅加热、18点热石揉捏按摩，以及吹吸一体的呼吸式座椅通风，夏天高温暴晒到车内温度达到60摄氏度时，座椅吸风能在2分钟内极速降温。   在保留前门内部高强度SOB梁基础上，理想MEGA Home新增前排静音电动门，采用无级阻尼设计，实现任意角度悬停。前排静音电动门具备智能助力和防摔门设计，同时保证便捷性和乘客的静谧体验。 理想MEGA Home车内空间配备21.4英寸后排大屏幕、二排双侧小桌板，对后排家人的照顾更加细致。全车包括天窗、三角窗在内共采用11块双层夹胶玻璃，升级RNC主动路噪消除功能，以40公里/小时速度通过水泥路时的第三排噪声降低3.8分贝，静谧性再度提升。 辅助驾驶方面，理想MEGA Home和理想MEGA Ultra智能焕新版均升级了NVIDIA Thor-U芯片，算力达到700TOPS，未来将支持运行VLA司机大模型，为全家人带来更安全、更智能的出行体验。 ### 理想L6智能焕新版全系标配激光雷达，实现顶配安全 基于用户高频辅助驾驶需求，以及理想汽车安全平权的产品理念，理想L6智能焕新版全系标配ATL全天候激光雷达，AD Pro辅助驾驶升级更适配大模型运行的地平线征程®6M芯片，AD Max高级辅助驾驶升级NVIDIA Thor-U辅助驾驶芯片。   理想L6 Pro智能焕新版的硬件升级转化为安全性的显著提升，其主动安全能力全面看齐搭载AD Max高级辅助驾驶的车型。在雨夜湿滑路面上，理想L6 Pro智能焕新版面对前方事故车能够从120公里/小时速度刹停；同时，新增自动紧急转向（AES）功能，夜间以120公里/小时速度遇到儿童“鬼探头”横穿马路时，也能够精准避让。面对更极端场景，理想L6智能焕新版全系标配的增强型自动紧急转向（AES）功能还可以在夜间实现对障碍物的连续避让，且功能工作速度最高支持120公里/小时，真正让夜晚像白天一样安全。 此外，理想L6智能焕新版新增外观颜色天青色特别版珍珠漆、全新黑棕双色内饰选项，以及全新设计的20英寸、21英寸轮毂，为用户带来更多个性化的选择。 理想汽车自研汽车操作系统“理想星环OS”部分模块代码于4月23日正式登陆理想汽车官网的“开源社区”（https://www.lixiang.com/tech/haloos#li），迈出从“技术自研”迈向“生态共建”的关键一步，并将在未来定期发布新模块。宁德时代、欣旺达、汇川、英伟达等多家供应商合作伙伴出席现场，与理想汽车CTO谢炎现场交流。从新产品发布到新技术开源，理想汽车始终以“创造移动的家，创造幸福的家”为使命，让每一次创新都紧密围绕用户价值，打造超越用户需求的产品和服务。

【4月22日，上海】在第二十一届上海国际汽车工业展览会盛大启幕之际，德赛西威以“智新境，向远大”为主题，正式对外发布全新发展战略及使命、愿景；同时，代表未来AI出行趋势的智慧出行解决方案Smart Solution 3.0重磅亮相。 **把握变革节点 创领产业新范式** 当前辅助驾驶技术快速发展，渗透率不断提高，但产业发展仍旧面临开发运营复杂、用户体验差、价值感知弱、上车慢、量产难等因素构成的巨大鸿沟。  德赛西威董事长兼总裁高大鹏在发布会现场指出，唯有“新范式”方能跨越产业发展鸿沟。近五年，德赛西威研发投入复合增长率34%，全球部署12个研发机构，组建了4200余人的研发队伍，实现了从技术储备“蓄势”，到规模化落地“成事”，再到行业范式的“引领”，贯穿着对旧架构、旧体系、旧模式的不断颠覆，以科技快人一步、生态开放共赢、人文价值引领的新范式，为行业不断创造价值增量。 面对充满多重挑战的未来，高大鹏强调，德赛西威将坚持“开放、全栈、快速实现”为核心价值主张，秉承“创领安全、愉悦和绿色的出行生活”使命，以“智慧出行，全球共享”为愿景，外溢能力圈、拓宽新生态，打造出行新图景。 **深化产业角色 全栈能力持续进化** 在油电同智时代，每3辆汽车就有1辆配置了德赛西威的产品技术解决方案——这一市场占有率的背后，是&#34;研发创新×生态裂变&#34;为内核的增长方程式。近40年技术深耕，德赛西威坚持塑造底层架构创新协同，软硬全链路穿透的全栈能力。  面对AI智能化时代下用户需求模糊、产业协同复杂、融合创新成本高等挑战，德赛西威首席执行官徐建给出了1-3年的“基本解”，即“一套架构+三大业务+三个承诺”，“一套架构”是覆盖车路云一体化架构；“三大业务”代表智能座舱、辅助驾驶、智能网联全新产品技术升级；“三个承诺”即科技承诺持续投入“全域”技术储备，生态方面承诺多模式“全链”覆盖，人文承诺将打造“全时”智慧出行体验。 徐建强调，AI变量将进一步加速汽车智能化普及进程，德赛西威将保持量产一代、预研一代、储备一代的节奏，不断推出适配未来出行需求的创新产品技术解决方案，在“基本解”的基础上，探索面向未来的“优化解”与“可能解”。 **围绕用户需求 打造“移动具身智能体“** 活动现场，《德赛西威AI出行趋势研究报告》的发布为行业发展提供前瞻洞察，深入分析AI时代用户群像，并给出了AI出行全息守护、自然调律、原生觉知、场域展开、端云共生、时空无界六大趋势，而Smart Solution 3.0的亮相即为AI出行未来趋势的方案化落地。  AI技术驱动下，Smart Solution 3.0集成空间计算、神经增强、环境隐形智能等150余项前沿技术，并通过&#34;绿野森林&#34;、&#34;超感模式&#34;、&#34;舒适静养&#34;和&#34;暖心护航&#34;四大创新场景，展现了多感官交互、深度情感互联、健康实时监测及环境感知预警等人-车-场多维交互生态，推动智能汽车向“具身智能体”加速演进。 面向AI智慧出行时代，德赛西威将凭借技术工程化能力、成本可控优势和开放生态体系，致力打造安全、愉悦和绿色的出行体验，实现“智慧出行、全球共享”，加速辅助驾驶黄金时代到来。

<blockquote><p>在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）的浪潮中，Transformer架构无疑是近年来最重要的突破之一。它不仅彻底解决了传统循环神经网络（RNN）的健忘和训练速度慢的问题，还开启了大语言模型的新纪元。本文将从机器翻译这一经典任务出发，深入剖析Transformer架构的核心原理，包括编码器-解码器架构、注意力机制的奥秘，以及它如何通过纯注意力机制实现高效的序列处理。</p> </blockquote>  ## 按照惯例，结论先行 **这篇文章要讨论啥？** 讨论当前大语言模型的基石——Transformer。Transformer彻底解决了RNN健忘和训练速度慢的问题，实现性能和效率的飞跃，并成为自然语言处理的主宰。现在的大模型如DeepSeek、GPT都是在Transformer的基础上发展而来的，因此了解Transformer有助于理解大语言模型是如何理解自然语言的。 我会以解决双语翻译问题为切入口，剖析Transformer是如何通过纯注意力机制构建起编码器-解码器架构来解决这个问题的 **文章讨论的核心问题和结论是啥？** ① 什么是编码器-解码器架构？ 这是一个用于解决翻译问题的经典架构，整个模型包含编码器和解码器两部分，编码器负责将原文转化成机器能高效理解的数字，解码器负责将数字转化为人类能理解的语言。 ② 什么是注意力机制？ 这是一种能让机器理解字词之间关联关系的方法。比如在“这老板真水”这句话中，只有注意到“水”和“老板”的修饰关系才能将这里的水理解为水平低下，而非物理意义上的水。 ③ 什么是Transformer？ 一个采用编码器-解码器架构并完全使用注意力机制构建起来的双语翻译模型 ④ Transformer是怎么训练的？ 不断的给它“原文→译文”语料对，通过这些语料来调整参数 ⑤ 怎么量化翻译质量？ 用BLEU评分。核心思想是看机器翻译结果和人工翻译结果的重合度有多高。 ⑥ Transformer和现在的大模型到底是什么关系？ Google把Transformer的编码器拿出来优化，于是得到了BERT。OpenAI把解码器拿出来优化，于是得到了GPT <blockquote><p><strong>“我让GPT帮我修改这篇文章，它只回了一句话：‘你见过儿子指点老子的吗？’”</strong></p> <p>——题记</p></blockquote> 在上一篇文章[《从0构建大模型知识体系（3）：大模型的祖宗RNN》](https://www.woshipm.com/ai/6204318.html)中，我们介绍了循环神经网络（RNN）是如何通过循环结构来处理自然语言这样的序列数据，并训练了一个简单的客服机器人来完成文本生成任务。同时也深入到模型基于概率的输出机制来阐释大模型幻觉现象的根本原因。 在很长一段时间里RNN及其改良版本（LSTM）都是自然语言处理领域的王者。然而，RNN头顶上的两朵乌云一直没有被彻底驱散： **1）健忘：句子一长模型就无法记住开头的信息。**比如你问它“ 小明的妈妈生了三个儿子，大儿子叫大毛，二儿子叫二毛，三儿子叫什么？”它要是说叫三毛，那显然就是没有记住开头“小明的妈妈生了三个儿子”这个信息，所以三儿子应该叫小明才对。 **2）训练速度慢：RNN中有大量串行计算导致GPU加速程度有限。**回顾一下，所谓串行计算是指“不先算出A，就算不出B”，并行计算是指“A算没算出来都不影响B算不算得出来”。模型中的计算如果都是并行的话就能用GPU极大加速，但很可惜，RNN中的很多计算都是串行的。 那有没有一种方法，既能让模型记住长距离信息，又能并行计算，让模型训练又快又好呢？那必然有啊，不然我为啥要这么设问呢~~ 2017年，Google发表的论文Attention is All You Need彻底解决了这两个问题。平时咱们刷文章刷视频看到的Transformer就是这篇论文里提出的。哇~这篇论文可太拽了： 1）首先它这个标题就很拽。“Attention is All You Need”仿佛是在宣告全世界：“你们都别瞎搞了，用我的方法就行了” 2）更拽的是他们给自己的模型取名叫“Transformer”（变形金刚，现在知道为啥封面图要放个变形金刚了吧~）。这相当于咱设计个模型然后取名叫“齐天大圣” 3）当然，最拽的还得是这篇论文彻彻底底地改变了NLP领域的游戏规则。就这么说吧，如果把chatGPT、DeepSeek当成摩天大楼，那Transformer就是砖瓦——没有砖瓦是盖不起楼的。比如我们来快速看一眼DeepSeek-V3的架构图  其中明确表明了它是通过堆叠多个Transformer块而来的。所以把Transformer比喻成砖瓦还是很恰当的。 而缔造这一切的传奇论文却并不是为了解决“创造一个与人类智能水平相当的机器”这种宏大的问题，反而是为了解决“提高机器翻译质量”这种相比起来“没那么起眼”的问题。 ## 从机器翻译说起：序列到序列的挑战 **输入是一个序列，输出也是一个序列的任务，就被称为“序列到序列”（Sequence-to-Sequence, 简写为Seq2Seq）任务。**假设你想开发一个中译英的翻译工具。用户输入中文“这老板真水”，模型能输出英文“This boss is really a joke”。这里的输入是一个完整的句子（序列），输出也是一个完整的句子（序列），而且输入和输出的长度很可能不一样（中文5个字，英文6个词）。更复杂的是，词语之间并非简单的逐字对应（“水”被翻译成了“a joke”而非water）。 **解决Seq2Seq问题的经典架构：编码器-解码器（Encoder-Decoder）。**别怕，编码器解码器这些词虽然听上去很高端，但背后的思想很简单： - 编码：即是将外界给模型的输入编写成机器可以理解的代码 - 解码：即是将模型内部的代码翻译成人类可理解的输出 人类做翻译的过程也可以看作一个编码-解码的过程。比如中英翻译，别人说一句“你好”之后，我们得先理解这句中文是“简单问候”这么个“意思”，然后再通过脑内的语言系统把这个“意思”翻译成“hello”输出，我们可以这样表示这个过程：  对于机器来说，这个图就得改成这样  唯一的区别就是编码器输出的那个“意思”在机器中是用一串数字来表示的。所以你看，机器将我们给它的输入（你好）编写成了一串人类无法理解的数字（1，5，9，8），但这串数字通过解码器就能翻译成人类可理解的输出（hello），这就是所谓的编码器-解码器架构。 **总结一下，编码器负责理解外界输入，解码器负责向外界输出。** Transformer采用的就是这个架构，那显然，在这个架构下决定翻译质量好坏的就是编码器和解码器的具体设计了。这就不得不提到大名鼎鼎的注意力机制了，也就是论文标题Attention is All You Need中的 Attention ## 理解注意力机制需要4步 **第一步，先感性理解注意力机制的作用：能让模型理解序列中元素之间的关系。**以“这老板真水”为例，“这老板真”几个字并没什么特殊的，特殊的是“水”，因为这里的“水”并不是物理意义上的水，而是指一个人水平低下。人类之所以能理解这一点是因为我们能“注意到”这里的“水”是用来形容“老板”的。换句话说，当我们读到“水”这个字时，只有注意到它和“老板”之间的修饰关系才能正确理解其含义。注意力机制要干的事儿就是让机器也能像这样理解一个序列中元素之间的关系。 **第二步，感性理解注意力机制的原理。**我们来看个故事。有这么一场相亲会，会上一共有3个嘉宾：           在这个故事中我们重点注意以下几点： **1）注意力是嘉宾带着自己的问题(q)在查看所有人的关键词(k)后才产生的。**这其中的所有人也包括嘉宾自己。 **2）被识破包装伎俩后的信息(v)才是真正有价值的东西。**关键词只能吸引注意力，大家关心的是去伪存真后的真实信息(v) **3）嘉宾的收获(c)是自己的注意力(a)对所有嘉宾实际价值的加权平均。**这其中也包括嘉宾自己 到此，我们对注意力机制的理解其实已经大差不差了，接下来快速介绍两个数学运算，为从技术层面理解注意力机制做铺垫。 **第3步，快速理解矩阵乘法和向量内积两个数学运算。** 1）矩阵乘法就是说两个矩阵相乘可以得到一个新的矩阵。比如：  2）向量内积就是说两个向量的元素相乘再相加后可以得到一个数。比如：  **第4步，从技术层面理解注意力机制。**我们还是用“这老板真水”为例，并且假设1个汉字就算一个token。         **所以从输入输出的角度来看，注意力机制的输入是一个序列，输出是序列中每个元素生成的上下文向量（context vector）。**之所以叫“上下文向量”是因为生成过程中计算了元素之间的注意力，以此将其他元素（也就是上下文）有权重的融入到当前元素最终生成的向量中，所以叫上下文向量。 **注意力的计算与元素的距离无关，模型从此不健忘。**无论两个元素相隔多远，我们都可以很方便的用一个元素的k向量和另一个元素的q向量做向量内积，进而计算注意力，完全不会受到两个元素距离的影响，这使得模型能够有效的捕捉长距离的信息，再也不会健忘。 **注意力可以并行计算，模型训练速度从此飞升。**虽然上图中我们是依次计算token注意力，但其实只要每个token的k、q、v向量都算好后，计算两个token间的注意力完全不依赖其他任何计算，所以可以同时计算所有元素对所有其他元素的注意力，也就是并行计算。 因此，只要元素间注意力计算得足够准确，我们就能实现“水”的上下文向量会比较多的融入“老板”，从而让机器正确的理解这句话中的“水”到底是何含义。 那怎样才能保证注意力计算足够准确呢？问得好~！ **K、Q、V三个矩阵决定了注意力计算是否准确，是需要通过数据训练的参数。**在上述过程中，最终生成的上下文向量是算出来的，元素间的注意力是算出来的，每个token的k向量（也被称作key）、q向量（也被称作query）、v向量（也被称作value）也是通过 K、Q、V矩阵和token相乘算出来的。因此决定整个注意力机制效果的根基在于K、Q、V三个矩阵的参数，这些正是模型需要通过大量数据来不断调整的地方。 ## 这，就是Transformer 文章开篇指出 Transformer 为解决翻译问题采用编码器 – 解码器架构，使用这个架构并不稀奇，稀奇的是Transformer 用纯注意力机制来构建编码器-解码器，我们一起来看下：         需要注意的是这张图只画出了Transformer中的注意力层，因为它最大的创新之处正是以注意力层为核心构建编码器-解码器（所以论文叫attention isALLyou need），但真正的Transformer还有诸如位置编码、归一化、残差连接、前向反馈等其他层。 我们还是从输入输出的角度来理解一下编码器-解码器。 编码器很好理解，输入就是待翻译的原文，字词间的关系经过6层注意力层后被机器彻底理解并最终输出成一堆数字，这堆数字接下来被送往解码器。 解码器的输入是译文，它会先经过一层注意力层，然后和编码器送来的原文编码结果一起再经过一层注意力层，如此循环6次最终得到输出token的概率分布，就像下面这样。  所谓输出token的概率分布简单来说就是模型觉得每个词都有一定概率被输出，只不过概率有大有小。（关于输出token的概率分布在[《从0构建大模型知识体系（3）：大模型的祖宗RNN》](https://www.woshipm.com/ai/6204318.html)中的《来，让我们给AI开记忆》有详细介绍） 从这张图来看，模型认为“this”最有可能成为输出，所以如果我们的token采样策略是输出最大概率token的话，那模型就会输出“this” 等下，好像屏幕前有人在问：“你不是说Transformer是用来做翻译的吗？然后你又说这里还需要把译文喂给解码器，也就是说Transformer得在有译文的情况下才能翻译？我都有译文了还翻译个啥？这是在搞笑吗？” 问~得~好！先快速回答一下，在训练阶段我们确实会把原文和译文都输入给Transformer来让它学会翻译，但在完成训练后真的用它来翻译时就只会给原文了。这就引出了我们接下来要讨论的内容：Transformer的训练数据怎么准备？怎么训练？训练后怎么使用？ ## 训练前：准备训练数据 翻译嘛，那自然是准备一堆原文及其对应译文的语料即可。比如：  ## 训练中：输入语料对调整参数 每一对语料都将用于调整模型参数，以第一个语料对（我爱你，I love you）为例：           ## 训练后：翻译 完成训练后的模型就可以投入使用进行翻译了。我们只需要把原文输入给编码器即可，以翻译“我爱你”为例，实际的翻译过程是这样的：  在实际翻译时，我们只将原文输入给编码器，解码器的输入为空。解码器每次输出的token都将被重新用作生成下一个token的输入。 好了，现在我们搭建的Transformer可以用来翻译了，下一个自然的问题是，我们怎么衡量它翻译得好坏呢？ ## 评价翻译好坏的标准：BLEU 现在被广泛采用的评估指标叫做BLEU，Bilingual Evaluation Understudy，双语评估替补。BLEU的核心思想很简单：看机器翻译的结果跟人工翻译结果在“词语片段”上有多少重合度。举例如下： - 原文：猫坐在垫子上 - 机器翻译结果：The cat is on the mat - 人工翻译结果：The cat is sitting on the mat **我们先来看1个词（称作：1-gram）的重合度。**需要先将机翻和人翻的结果一个词一个词的拆分开 - 机翻结果按单个词拆分：the, cat, is, on, the, mat - 人翻结果按单个词拆分：the, cat, is, sitting, on, the, mat 然后我们一个个的看机翻拆分结果是否在人翻拆分结果中。即：“the”在人翻的拆分结果中吗？在；“cat”在人翻的拆分结果中吗？在；“is”在吗？在……机翻拆分后的6个词都在，那么1-gram精度为6/6 **然后再来看2个词（称作：2-gram）的重合度。**需要先将机翻和人翻的结果两个词两个词的拆分开 - 机翻结果按两个词拆分：the cat, cat is, is on, on the, the mat - 人翻结果按两个词拆分：the cat, cat is, is sitting, sitting on, on the, the mat 然后我们一个个的看机翻拆分结果是否在人翻拆分结果中。即：“the cat”在人翻的拆分结果中吗？在；“cat is”在人翻的拆分结果中吗？在；“is on”在吗？不在……机翻拆分后的5个结果中有4个在，那么2-gram精度为4/5 **然后再来看3个词（称作：3-gram）的重合度。**需要先将机翻和人翻的结果三个词三个词的拆分开 - 机翻结果按三个词拆分：the cat is, cat is on, is on the, on the mat - 人翻结果按三个词拆分：the cat is, cat is sitting, is sitting on, sitting on the, on the mat 这回机翻的4个拆分结果中只有“the cat is”和“on the mat”在人翻拆分结果中，所以3-gram进度为2/4 一般来说还会再看4-gram的进度，这里就不做演示了。 得到了1-gram到4-gram的精度后会对4种情况下的精确度进行加权，具体计算公式如下，咱感受一下就行  其中：  - lc表示机器翻译结果的长度 - lr表示人工翻译结果的长度 - Wn是n-gram的权重，一般都设置为等权重 - Pn就是我们刚刚说的1-gram、2-gram等等各种n-gram的精确度 这套公式会给出一个0到1之间的分数（不过通常会乘以100表示为0-100以符合百分制的习惯）。分数越高，说明机器翻译和人工翻译越接近，质量可能越好。当然，BLEU只是一个机械性的评估，它并未考虑语义，所以有时高分翻译不一定通顺自然，低分翻译也可能有可取之处。但它提供了一个快速、量化的参考标准，在模型开发迭代中非常常用。 Transformer最后在 WMT 2014 英德翻译任务上达到了 28.4 的 BLEU 分数，比当时的行业最佳高 2 分以上。在 8 个 GPU 上训练 3.5 天后，在 WMT 2014 英法翻译任务上达到了 41.8 的单模型最高 BLEU 纪录。 ## Transformer的后裔：BERT与GPT Transformer 本身是一个强大的架构，它的强大在于以注意力机制为核心构建的编码器、解码器能让模型高效理解外界输入，并向外界输出。 之后研究者们发现，Transformer的编码器如果单独拿出来优化优化，模型就不只是能理解待译原文字词间的关系这么简单了，于是有了BERT。 研究者们还发现，Transformer的解码器如果单独拿出来再优化优化，模型就不只是能做翻译这么简单了，于是有了GPT（没错，就是那个大名鼎鼎的chatGPT的GPT）。 所以下一篇文章我们将详细讨论BERT与GPT。 ## 复盘一下，我们学到了什么 **RNN的两大瓶颈在于健忘和训练速度慢。**这两个问题虽然被其改良版本（LSTM）显著缓解，但依旧没有被彻底解决。健忘是因为序列一长将导致反向传播无法有效调整参数，训练速度慢是因为RNN有许多串行计算，因而无法大规模的通过GPU并行训练。 **彻底解决RNN两大瓶颈的模型是Transformer。**Transformer在处理序列时会直接计算某个元素和其他所有元素的注意力，无论两个元素相隔有多远，因此彻底解决了健忘问题。此外， 一个序列所有元素的注意力计算可以同时进行，这使得其可以在GPU上并行训练。 **输入和输出都是序列的任务就被称为“序列到序列任务”，解决这一问题的经典架构是编码器-解码器。**编码器负责把输入序列转化为机器能理解的数字，解码器再负责把它转化为人类能理解的形式。Transformer采用的就是编码器-解码器架构。 **注意力机制能让模型理解序列元素之间的关系。**所谓注意力即是序列元素之间的相关性，“这老板真水”中“水”和“老板”的相关性显然就要比别的词强，注意力机制能让模型理解这种相关性。 **K、Q、V三个矩阵是注意力机制中需要训练的参数。**计算注意力需要对数字化后的token分别乘以K、Q、V矩阵得到k向量（key）、q向量（query）和v向量（value），然后通过计算key和query的内积得到注意力。K、Q、V矩阵的具体数值需要通过大规模数据来调整。 值得一提的是，DeepSeek 实现低成本的一个技术——“KV缓存”说的就是这里的 K 矩阵和 V 矩阵。这一点我们先按下不表，之后讲DeepSeek的时候再展开。 **评价翻译质量的指标是BLEU。**BLEU的核心思想是看机器翻译的结果跟人工翻译结果在“词语片段”上有多少重合度，然后对重合度进行加权平均，最终输出一个0~1的数，越靠近1说明翻译效果越好。实际中往往会再乘以100以符合百分制的习惯。Transformer在公认较难的英德翻译问题上的BLEU得分为28.4，比同时期的行业最佳高2分。 **Transformer的编码器和解码器分别发展出了BERT和GPT。**所以说Transformer是大模型的爸爸 ## 欢迎来到2017 Transformer的提出源自2017年谷歌研究团队发表的论文Attention Is All You Need。 到此，恭喜你对大模型知识的理解来到了2017年。此时幻方量化开始全面应用深度学习技术进行交易，距离DeepSeek-R1发布还有5年。 ## AI Heroes  左：Attention Is All You Need的 8 位作者；右：论文中的Transformer架构图 这篇开创性的论文由来自Google Brain和Google Research的Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin共同完成。论文中特意提到所有人对论文的贡献均等，排名不分先后 **离开谷歌后的创业者。**八位作者陆续离开谷歌后，全都成为 AI 领域的创业者。 - Ashish Vaswani 和 Niki Parmar：先后创立 Adept AI和 Essential AI，后者获 Thrive Capital 800 万美元投资。 - Noam Shazeer：创立 Character.AI，开发能模拟名人对话的 AI 角色，用户量超 2000 万，估值 10 亿美元。之后重回Google任Gemini联合负责人。 - Jakob Uszkoreit：跨界生物科技，创立 Inceptive，用 Transformer 设计 RNA 药物。 - Llion Jones：创办Sakana AI，专注于开发受自然启发的基础模型，利用进化算法和多智能体协作优化生成式 AI。 - Aidan Gomez：创办 Cohere，专注于企业级 NLP 模型，估值 22 亿美元，客户包括 Salesforce 和 Oracle。 - Łukasz Kaiser：加入 OpenAI。 - Illia Polosukhin：转向区块链，创立 NEAR Protocol，试图用 AI 优化去中心化应用。 **—“Attention is all you need”** **—“Indeed, it’s all we need”** ——后记 **如果有帮助，还望点个赞，谢谢~** 本文由 @夜雨思晗 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图由作者提供 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

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Trump didn&#39;t shared what countries he’s solidified deals with or the terms. He expressed willingness to listening to other countries. He said trade deals are going very well, and &#34;we&#39;re very close to a deal &#34;on tariffs with Japan.

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Google[宣布](https://www.googlenestcommunity.com/t5/Blog/Support-changes-to-our-earliest-generation-Nest-Learning-Thermostats/ba-p/713068)将停止 2011 年发布的第一代 Nest Learning 恒温器以及一年后推出的第二代产品的软件更新。这一决定也影响了 2014 年推出的欧洲版 Nest Learning 恒温器。该公司在周五的一篇博客文章中写道：“您将无法再通过手机或 Google Assistant 远程控制它们，但仍可以直接在恒温器上调节温度和修改定时设置。” [](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2022/0211/541f59deb6ea559.jpg) Google Home 和 Nest 应用程序的软件更新和一般支持的截止日期为 10 月 25 日。 Google此前声明没有计划在欧洲推出更多 Nest 恒温器。该公司表示：“欧洲的供暖系统非常独特，对硬件和软件的要求各不相同，因此为不同家庭打造恒温器颇具挑战性。Nest Learning 恒温器（第三代，2015 年）和 Nest Thermostat E（2018 年）将继续在欧洲销售，售完为止。” 失去通过手机控制这些智能恒温器的功能，无疑会让多年来一直在家中使用 Nest 硬件的用户感到失望。Google并没有破坏其核心功能，但随着软件支持的逐渐减少，许多吸引力和便利性将会消失。早期的 Nest Learning 恒温器至少可以在没有 Wi-Fi 的情况下在本地使用，而新款则无法实现。但对于近期购买 Nest 恒温器的用户来说，有一个好消息是Google表示，用户将在今年晚些时候首次能够通过 Google Home 应用“创建和调整计划”。 随着越来越多的公司将屏幕安装到智能家居设备中，这种淘汰现象确实令人担忧。14年是这些设备在其智能逐渐消亡之前的合理使用寿命吗？目前还没有迹象表明Google计划开源这些硬件。 显然，为了平息客户的愤怒，Google在美国为第四代 Nest Learning Thermostat提供了 130 美元的折扣，在加拿大为同款设备提供了 160 美元的折扣，并且在欧洲为 Tado Smart Thermostat X 提供了 50% 的折扣，因为 Nest 系列即将停产。 Nest 恒温器最初发布时，该公司还是一个独立品牌，由前苹果高管托尼·法德尔 (Tony Fadell) 领导。Google于 2014 年以 32 亿美元收购了 Nest。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495526.htm)

华盛顿特区临时联邦检察官埃德·马丁致信维基媒体基金会（维基百科的幕后组织），对其非营利组织的身份提出质疑。[《自由新闻报》](https://www.thefp.com/p/trump-prosecutor-threatens-wikipedia)[获得了](https://www.thefp.com/p/trump-prosecutor-threatens-wikipedia)[这封信](https://drive.google.com/file/d/1ocNyx34Et19sKtlta0bTPPzSPcpi375T/view)，马丁在信中声称，他发现维基百科“正在从事一系列可能违反其根据美国免税组织法律所承担义务的活动”。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2022/0304/ff087585e8acae7.webp) 根据该法（[第26章第501(c)(3)条](https://www.law.cornell.edu/uscode/text/26/501)），免税组织必须“专门用于宗教、慈善、科学、公共安全测试、文学或教育目的”。马丁指控维基百科“允许外国行为者操纵信息和传播宣传”，包括“改写”历史事件以及“其他涉及美国国家安全和利益的事项”。 [马丁以对媒体机构发出毫无根据的法律威胁](https://www.thefire.org/news/us-attorney-ed-martins-bully-tactics-have-no-place-america)而闻名。此前马丁致信[《新英格兰医学》](https://www.nytimes.com/2025/04/25/health/nejm-prosecutor-letter.html?partner=slack&amp;smid=sl-share)、[《胸腔》](https://www.nbcnews.com/science/science-news/us-attorney-demands-scientific-journal-explain-ensures-viewpoint-diver-rcna201929)和[《妇产](https://www.nbcnews.com/science/science-news/medical-journals-complain-harassment-department-justice-rcna203091#:~:text=A%20third%20journal%2C%20Obstetrics%20and%20Gynecology%2C%20confirmed%20to%20NBC%20News%20it%20also%20received%20a%20letter%20from%20Martin.%C2%A0)》等学术杂志，指责它们“在各种科学辩论中表现出党派倾向”。 马丁要求维基媒体基金会回应几个问题，例如，基金会正在采取哪些措施“保护”公众免受宣传的侵害，以及如何阻止“外国势力对可能‘重塑或改写历史’的主题进行针对性的编辑”。他要求基金会在5月15日之前做出回应。 维基百科基金会副总法律顾问雅各布·罗杰斯 (Jacob Rogers) 在一份电子邮件声明中表示：“维基百科的内容受三项核心内容政策的约束：[中立](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Core_content_policies)的[观点](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:NPOV)、[可验证性](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:V)和[非原创研究](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:NOR)，这些政策旨在确保信息尽可能准确、公正和中立地呈现。整个内容审核过程由近 26 万名志愿者监督，并且公开透明，所有人都可以查看。因此，我们欢迎有机会解释维基百科的运作方式，并将在适当的论坛上进行解释。” 马丁的信反映了右翼政客针对维基百科的更广泛趋势。去年，埃隆·马斯克[曾告诉支持者](https://www.citationneeded.news/elon-musk-and-the-rights-war-on-wikipedia/?ref=404media.co)“停止向‘觉醒百科’捐款” [，后来又称该网站是](https://www.cjr.org/the_media_today/wikipedia_musk_right_trump.php)“传统媒体宣传的延伸”。今年1月，[Forward.com](http://forward.com/)[的一篇报道](http://forward.com/)发现，支持“2025项目”的右翼智库传统基金会制作了一份演示文稿，其中包含一系列旨在“针对”维基百科编辑者的幻灯片。 [据404 Media](https://www.404media.co/wikipedia-prepares-for-increase-in-threats-to-us-editors-from-musk-and-his-allies/)[报道，](https://www.404media.co/wikipedia-prepares-for-increase-in-threats-to-us-editors-from-musk-and-his-allies/)维基媒体基金会此后创建了保护编辑者身份的工具，其首席执行官 Maryana Iskander 告诉社区，基金会“看到全球范围内的监管和诉讼威胁都在增加” 。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495524.htm)

<blockquote><p>电商创业对于许多人来说既充满诱惑又充满挑战，尤其是对于没有经验的普通人来说，如何从零开始并实现稳定出单是许多人梦寐以求的目标。本文作者通过亲身指导一位电商小白（B妹）从0到稳定出单的全过程，详细复盘了仅用32天实现电商创业速通的实战经验。</p> </blockquote>  <blockquote><p>新的电商创业实战文章出炉，本篇文章将带大家看一个数码小配件品类的电商实战案例， 和之前一样，本文不带任何广告，请放心阅读。由于细节内容丰富，本文内容较长，适合一个午后静静阅读。</p></blockquote> 你不是大厂程序员么？收入应该很高啊，确定要做电商这样的小生意么？ 我一边翻着【B妹】的资料，一边问。 确认，冬哥！我一直有个开小店的梦想，写代码是工作，开小店才是生活！B妹回答我的时候，很兴奋，满眼憧憬。 我只能把你带入门，我无法保证你做电商一定能赚钱。 我劝B妹冷静，不要冲动。又补了一句： 很有可能你做电商的收入，和你的工资收入，根本没法比。 我说的是实话，对于年收入几十万的高级白领，我一般都劝他们老老实实上班，上班赚工资，对大多数普通人来说，永远是性价比最高的选择。 那没事冬哥，我要求不高，先入行再说！以后慢慢来，多一个技能多条路，一旦哪天被裁员了，我也不心慌！ B妹爽快的回我。 很好！B妹很成熟，我就喜欢心态成熟的成年人。 最后一个问题，我问B妹： 你对电商业务有什么了解或者基础认知么？ 有没有做过一些淘宝拼多多小红书店铺？或者工作中有涉及到这块的内容？有没有一些基本的实操经验？ B妹想了想，一脸正经的和我说： 冬哥，我加了好多羊毛群，我特别会薅电商平台的羊毛，这算不算懂电商？ 很好，我在资料表上打了个叉： 你对电商的了解约等于0。 B妹听完努了努嘴。 你有没有问题要问我？ 我放下资料表，接着问B妹。 B妹想了想说： 冬哥其实我有很多问题想问你，首先咱们这个….. 我直接打断她回答： 不需要你囤货！不需要你有货源！不需要你注册公司！不需要你全职投入！用下班和周末时间做就行！我们是在淘宝平台落地！初期投入不超过500元！ 我一口气回答完，得意的问B妹： 你是不是想问这些问题？ B妹惊讶：冬哥你怎么知道我要问这个？ 我摊摊手：我被你们快要问吐了，已倒背如流。 好的，那我没什么想问了，冬哥，接下来咱们要做什么！ B妹跃跃欲试，非常兴奋！ 老规矩，咱们先开始选品，从四步选品法开始。 我拉着B妹正式进入电商创业执行阶段。 ## 第一关：四步选品法第一步，聚焦子品类，进行品类五大约束自检 四步选品法？冬哥，哪4步？ A妹一脸疑惑。 四步选品法分别是，聚焦，搜集，分类，定向。 是你们菜鸟选品必用的方法！ 是我独创的哦！ 我得意的向B妹强调。 我问B妹：你有没有什么想做的品类？ 我想做数码配件，我平时就喜欢研究这些东西。B妹一脸期待。 数码配件这个品类非常大， 它包含很多子品类。 我开始引导B妹： 我们四步选品法第一步就是聚焦！聚焦一个子品类。 你可以看看数码配件下，哪个子品类，你比较想做？手机壳？充电线？…..我继续引导。 B妹想了想，说： 冬哥，我想做【桌面手机支架】，我收藏了几十个各种各样的手机支架，咱们就做这个子品类如何？ 很好，我大手一挥，那咱们看看能不能做这个品类！ 我扔出一张表给到B妹，说： 让我们来给这个品类做一个五大约束自检，如果都能通过，我们就能卖这个品类。  这五大约束自检分别是： - 视觉可实现， - 售卖长周期， - 大量小卖家+有爆款， - 流量成本低，低于1元， - 社交媒体可推广， 我们一个一个来检查。 首先来看看桌面手机支架这个品类的视觉，普通人是否容易实现？ 很遗憾，手机支架的视觉比较难做，大部分产品都用到了3D建模渲染，做图，高清实拍等技术，对普通人来说专业门槛太高。  再看看品类的售卖是否长周期。 通过下面的曲线可以看到，桌面手机支架这个品类下半年是明显的旺季，上半年比较低迷，做这个品类基本要等待下半年的旺季到来，那上半年要卖空气么？  接着看看桌面手机支架是否有大量淘宝卖家在做，以及这些淘宝卖家是否有大爆款。  很遗憾，桌面手机支架这个品类，基本都是大卖家，天猫店占据主流，偶尔能找到一些小卖家做，但占比不高，说明这个品类大卖家已经抢占了大量市场份额。 接着看看桌面手机支架的流量成本。  手机支架的流量成本，每个流量至少1.5元。 也就是说，手机支架这个品类，我们每买一个流量，就要花1.5元，这个流量成本，我们普通人根本投不起。 你想想，几个消费者点进来看了你的产品，小10元就没了。 最后看看再手机支架品类在社交媒体上的内容度如何。 比较不错的是，小红书上有大量关于手机支架的内容，说明这个产品在社媒表现还是很不错的。  不过很遗憾，视觉实现难度高+流量成本高+淡旺季比较明显+大卖家占据较大市场份额，这些情况基本就拦住了普通人做这个品类的可能。 所以我们最开始无法做这个品类。 B妹听完我的分析，一脸惆怅： 冬哥，选个品类这么麻烦，要看这么多东西。我还以为想做就能做。 是啊，我开导她： 大部分普通人最开始做电商，总是想卖这个，卖那个，其实很多品类它是有门槛的，是不对普通人开放的，你们想做也没有什么意义。 我们只有选择符合五大约束自检的品类，电商创业这个事情才能顺利的推进下去，不然后面就会是一个个坑。 所以你拿着这个筛选表去找一找，看看哪些品类是你想做，同时又能符合这个筛选表的。 我们一定要把想做的，和能做的结合起来，才有意义。 B妹：好！那我去找找看。 过了一天，B妹来找我，兴奋地说： 冬哥，我找了好多品类，我发现有一个品类基本符合你的五大约束自检表！ 就是还得让你确认一下这个品类的流量价格。 什么品类？我好奇。 耳机壳！B妹兴奋的回答。 好，那我们来看看耳机壳是否符合五大约束自检。 首先来看视觉可实现。  很好，耳机壳的视觉比较简单，普通人应该用手机+简单的布景就能拍出来，并且可以做出比较优质的视觉。 接下来看看售卖周期。 耳机壳也有淡旺季之分，下半年旺一些，但不像桌面支架那么明显，上半年也有销量，也能卖，属于全年都能卖的品类。  再看看小卖家+有爆款。 耳机壳有大量淘宝店铺在做，很多店铺都能卖出千+销量。  说明小卖家也能在这个品类生存，甚至做出爆款。 再看看流量成本，我一查，哦呦！耳机壳流量成本很低，只要几毛钱，蛮不错的！  最后就是社交媒体上也有大量关于耳机壳的推荐，实在搞不到流量，做做内容也可以嘛。  一个很好的品类，我以前居然不知道这个产品。果然我是个数码小白。 另外说一句，对于普通人来说，初期不要去思考什么红利品类，增长品类，什么蓝海品类。 普通人想这些都是白想。 即使是增长品类，蓝海品类， 普通人也做不出那个品类的优质视觉，也投不起流量，也不会推广，没有任何意义。 不如老老实实，找真正能做的品类，先踏踏实实入门再说。 冬哥，冬哥，B妹打断了我的思绪。 品类确定之后，接下来该做什么？ 接下来，我们开始搜集，分类，定向。 ## 第二关：四步选品法二三四步落地，搭建选品框架 四步选品法第二步，搜集，无差别搜集。 我给B妹下新的指示： 你打开淘宝，直接搜索【耳机壳】，看到的产品都无差别搜集，搜集100个即可。 需求这么简单？ B妹反而有些不太理解。开始追问： 冬哥，不需要搜集爆款么？ 不需要，你搜集100个产品里肯定有爆款。 冬哥，不需要做每个产品分析么？ 不需要，你只需要截图产品，列好销量，价格就行，这就是最简单的市场分析！ 冬哥，为什么不搜集50个，200个，300个？ 没有那么教条，让你搜集100个，主要是为了好统计！ 冬哥，这个淘宝是有算法，如果有些好产品，搜索后没有展示给我，我漏掉了怎么办？ 那无所谓，你都搜集了100个产品，基本囊括了这个品类大部分产品类型，漏掉也是少数！ 冬哥，手工搜集太麻烦了，我直接用AI，帮我一下搜集了行不？ 我有点生气了，我严肃的和B妹说： 你真的以为让你搜集这100个产品是机械式的搜集么？ 我的目的是让你一边搜集的时候，一边看看产品，了解这个品类，把这个品类的大部分产品类型都印到脑子里，看看这个品类有没有什么坑点， 不是让你在当搬砖工! 冬哥这么说，我就明白了，B妹恍然大悟，我立马去做！ 几个小时后，B妹带着表格来找我，冬哥这是搜集的100个耳机壳产品，无差别搜集截图  很好！清晰工整，我也通过B妹的搜集，快速了解这个品类。 不错，接下来我们进入四步选品法，第三步，对产品进行分类。 耳机壳这种产品，功能上没有什么太大差别，我们用风格进行分类就行。 请你用自己的理解，对耳机壳进行分类。 我给B妹下了新的需求。 这个分类有没有什么逻辑或者标准参考？B妹追问。 没有，你只需要用自己的语言做分类理解就可以，这不需要太多的科学性。我摊摊手。 我怕我的理解是错误的。B妹犹豫不决。 唉，我叹了口气，程序员貌似只能接受世界是0和1，无法接受模糊的事情。 我继续引导B妹： 对品类的理解没有对与错，只要在你的主观理解里，可以向我解释明白就行。 比如这个耳机壳，我拿其中一个产品举例，  这个耳机壳挺好看，有人认为它是小清新风格，也有人认为它是可爱风格， 有错么？没有对错，只要认为它是小清新风格的人，在看到其他类似产品，也做同样的理解，就没有错， 我要通过你的分类，来观察你对这个品类的理解是否一致。 原来如此，B妹终于理解了我的良苦用心。 过了一会，她带着分类表来找我，  非常好，B妹把100个耳机壳分成了几大类，其中一类是可爱风耳机壳，比较卡哇伊，没什么好说的。  其中一类是造型风，主打各种奇特造型  还有一类是简约风，偏纯色简约  还有几个分类我就不列举了。 好，很不错，我能理解的你分类逻辑，这不就很好嘛。 真的嘛？B妹被我肯定很开心，冬哥，那接下来我们要做什么。 接下来我们开始四步选品法，第四步：定向！ 我指了指屏幕，选一个你想做的方向吧！ B妹看了看：冬哥，我想做简约风耳机壳，咱们做这个方向如何？  我不建议做这个风格的产品。我打回了B妹的需求。 为什么？B妹惊讶，我感觉这种简约风很大众啊，应该会有很多人喜欢。 没错，这个风格的耳机壳是很大众，但它的问题就是太大众，太纯色，太简单，我们做视觉，反而不太容易打出它的差异化。 你看啊，这个简约系耳机壳，就是很简单的颜色，你做视觉，别人做视觉，最后得出来的结果大差不差。 那这样的方向我就不建议选，因为我们很难通过一些手段，打出差异化。 B妹一点就通：我懂了冬哥，就是我们普通人在资源有限，投入有限，水平有限的情况下，要寻找那种简单投入，就能做出差异化的方向。 非常好！我就喜欢和聪明人沟通。 那我选可爱风耳机壳，这样应该差不多了。B妹敲定。 好，这个方向可以，耳机壳的价格带也统计了吗？ 统计了，10~20元是这个品类的主流价格带。 很好，那你的选品框架正式出来了！ 品类耳机壳，20~30元价格带，可爱风，请专注这个方向去选品！  不是这个方向的产品，卖的再好，都不要选。我郑重的强调。 B妹很开心，选品方向终于敲定了，那接下来是不是可以开始选品了？ 我拦住她，别急，还早着，接下来我们要做产品视觉方案。 ## 第三关：品类视觉调研，制定产品视觉方案 选品，开店，永远不是最着急的事情，对于普通人创业初期做电商来说，做视觉才是最重要的事。 请你搜集50个可爱型耳机壳的视觉案例，并进行分类。我们看看其他商家耳机壳的视觉都是怎么做的。 我给到B妹新的需求。 B妹照做，很快搜集了50个相关案例，并做好了分类。 那我们看看可爱耳机壳都有哪些视觉风格？ 首先有这种用3D渲染建模做出的视觉方案。这个太专业了，我们肯定搞不了，直接PASS。  其次有这种以大理石为基础背景的风格视觉。看着有点土。另外我也不太明白，耳机壳和大理石背景有什么逻辑关系。  还有以浅色底为基础，比较偏韩系简约的视觉风格系列。  这个视觉风格不错，我指着屏幕，拍起来比较简单，也比较好出图，还挺高大上，就做这个视觉风格！定向这个视觉风格！ B妹也觉得这个视觉风格不错，那接下来做什么，冬哥？ 找5个做此类视觉风格的爆款产品，整理出他们的5图，我们选一款，进行1V1对标模仿！ 我给B妹下了新的需求。 很快，B妹找到了5个还不错的，以这个视觉风格为核心的爆款产品。  看了这5个案例，我认为韩系简约视觉风格的最大问题就是，如果拍不好，就会让图片显得很寡淡，很冷清，很难给到消费者购买冲动。 而在这一点上，1号视觉案例做的就很好，配暖一些的道具，打暖色调的光，做出比较简约，但又很温馨的感觉。  1号视觉方案很不错，我们就以它为标准，打造我们的产品视觉！ 分析下这五张图片的道具吧！我们开始采购，拍摄！ 确定对标视觉之后，采购道具就变得很简单了。  首先配一个白色的底板，接着配一个魔方小蜡烛，然后再买一个英文书做为道具，再买一盏小的补光灯作为备用。  B妹把这些都下单，就等道具到了后开始正式拍摄。 ## 第四关：痛苦视觉执行路，不断优化，做出优质视觉 等了两天，部分道具到达，B妹迫不及待，开始了第一轮拍摄。 她家的空间比较小，所以就在卫生间进行了拍摄。  效果不是令人满意。 由于缺少光灯，再加上采光不好，整个产品发暗发黑，还是要加上光灯拍摄。  等光灯到了后，B妹再次进行拍摄。  可以看到加了光灯之后，产品变得明亮了很多，显得更加有质感。  但问题还是很大，就是产品的阴影比较重，显得图片很硬，不够柔和。需要再次进行调整。 B妹再次优化，将光顺着产品打，并且又补了一个光灯，打亮背景区域，把那个阴影照没。  可以看到，产品的阴影没了，整个产品变得更加柔和。 但在拍摄过程中又发现一个问题，就是由于耳机壳是塑料质感，反光很严重，会使得产品不够清晰。 这个问题急需解决。 我和B妹上小红书查阅了大量资料，尤其是学习高反光的产品怎么拍摄。  发现其实很简单，只要加个柔光板，或者是硫酸纸就可以了。  B妹采购了硫酸纸，又对灯光，角度，重新进行了布置。  最后终于得到了光线柔和，色彩清晰，产品饱满，显示完整的耳机壳。  我问B妹，你以前有过一些摄影经验或者经常拍照么？ B妹摇摇头：冬哥，我纯钢铁直女，能拍出这样的图片，我都不敢相信！我居然还有这个能力！ 非常好！我给予B妹大大的肯定。 我们普通人做电商，一定要有能力解决视觉问题。 我们不需要让自己成为摄影师，但要能通过简单的布景，简单的手机拍照，简单的布灯，花很少钱，就能获得高质量的视觉图片。 并且初期我们不要自己去做创作，我们只需要找到优质的视觉案例，1比1模仿就可以。我们要学会站在前人的肩膀上去模仿。  看完B妹和对标图片的对比后，我认为这个品类的视觉，B妹完全可以解决，那接下来就请开始正式选品拍摄吧！ 我给到B妹下了新的需求。 ## 第五关：正式开始选品，定量10个一组，快速上架 冬哥，最开始选品选多少个？B妹问。 不超过20个，我们从中精选10个。 冬哥，我看有很多不错的产品，多上点不行么？B妹满脸星星眼，感觉要大干一场。 对于你们小白菜鸟来说，你初期能搞好一个产品就已经很不错了。 我不忍打击B妹，但还是要实话实说。 我们初期要集中精力，聚焦资源，花较少的钱，搞好一个产品。 搞好了，我们就复制，没搞好，我们就优化，或者放弃，这样不会损失太多。 总之就是先跑出1~2个产品，再去复制放大。 所以，初期上10个产品，完全够用，上那么多产品，你们也搞不过来，没有任何意义！ B妹听劝，很快在1688精选了10个产品给到我筛选。并且做了简要的市场分析。  我看着这些选品，一边审核，一边疑惑，我问B妹： 你这怎么选的全是销量高的产品，是无脑选的么？有没有自己的主见？ B妹摇了摇头：我没什么想法，我就是看这个产品销量高，同时又符合我的选品框架，我就选进去了。 这样是不对的，我叹了口气。 啊？为什么？选销量高的有什么不对？B妹疑惑。 我不是反对你选销量高产品，我反对的是你在这个过程中没有任何的思考和主见！ 我向B妹解释。 你永远都是无脑去选销量高的产品，那你如何锻炼自己的选品能力？ B妹小声说：我怕按自己的想法选，选错了。 那也不要紧，无需害怕！我鼓励她。 如果你选错了，市场数据会给到你答案，它会告诉你这个产品不好，从而去调教你的选品思路，让你的思路逐渐适应市场。 在这个过程中，你对产品的理解会逐渐深入。 如果你选对了，那市场数据反馈好，会强化你的选品思维，让你继续坚持这种选品思路。 最怕的就是无脑跟风，跟爆款，到最后卖的好也不知道为什么卖的好，卖的差也不知道为什么卖的差，始终没有锻炼出自己的选品思维。 所以无论你选什么产品，无论是选爆款还是非爆款，都要从自己的本心去出发。 错了，咱们就让市场教育，对了，就强化你的思路！ B妹捣蒜般点头：冬哥你这么说我就明白了！那我重新选一下。 B妹用自己的思路和眼光，重新选了产品，我审批之后，开始全部采购，拍摄。 由于耳机壳确实很好拍，再加上视觉方案已经做完，所以10个产品一天就拍完了。  好，10个产品已经全部上架，B妹也设计了非常好看的LOGO， 一番倒腾之后，B妹得小店就正式开张了！ 那接下来呢？B妹突然不知道该做什么了。 当然是开始测款啦！ ## 第六关：第一轮正式测款，挖掘出有潜力的爆款产品 10个产品，看着挺少，但还是那句话，对于普通人来说，初期能搞好一个产品，就非常牛X了。 所以我们需要通过测款，来找到那个最值得投入资源的产品，去打爆它。 做任何事情，找到机会点，集中所有资源打，是最基本的操作。 做电商也不例外。 鉴于测款的一些基础内容我已在之前文章有写，在此不再赘述。 在2025年4月1日，我带着B妹正式搭建广告测款计划，10个产品正式列齐，预算每天30元，接下来就进入到了大家最喜欢的环节，测款正式开始！  4月1日 测款第1天 广告花费：1.19元 天黑请闭眼，测款正式开始，今天无事发生，只有部分产品有少数几个数据。一般第一天电商广告都在冷启动期，没有数据很正常。  4月2日 测款第2天 广告花费：29.65元 测款进入到第二天，广告花费突然飙升，一下就花完了我们每日30元预算，一看测款计划，6号产品异军突起，一下拿到了58个流量，而其他产品只拿到了个位数流量。 也就是说6号产品很能吃流量！好兆头，说明这个产品已经被广告系统接纳，推到了精准的人群。同时这个人群也对这个产品比较喜欢，都点进来看了看。  不过6号产品拿到了这么多流量，却没有任何加购，有些意外，还要继续观察。 4月3日 测款第3天 广告花费：28.74元 测款进行到了第3天，6号产品依然凶猛，拿到了大量的流量，但依然没有加购。  我对6号产品有些意见，花掉我几十元了，却没有顾客加购物车，没有顾客表明想买它的兴趣。 同时9号产品也开始有数据了，拿到了第二高的点击，并有了第一个加购！ 这也是测款计划拿到的第一个加购！ 不过当前数据还是不明朗，还是要继续观察。 4月4日 测款第4天 广告花费：28.78元 测款进行到第4天，6号产品依然能拿到很多流量，9号产品也开始能持续拿到流量，同时2号产品数据也起来了。 但比较遗憾是，都没有加购。  4月5日 测款第五天，暂停 广告花费：0 鉴于这些耳机壳产品拿流量能力很强，但却没有加购的情况，我认为当前产品在某一环节有重大缺陷。 我决定停掉测款，开始进行整体优化。 B妹有些沮丧，问我：冬哥，是不是我的产品不够好？ 我现在无法判断。我只能实话实说，但现在可以判断的是，至少我们的视觉，我们的产品，消费者一定是感兴趣的，所以他们会大量点进来看。 那为什么他们只进来看却不加购，不下单呢？B妹疑惑。 这个就好比你开一个火锅店，我开始举例子，你的门头很好看，招牌很好，火锅的香气也都飘散在街头， 引来好多人进到你的火锅店，但是进来之后他们也没坐下，也没点菜，看了一圈就走了，你说这是什么原因？ B妹想了想，说：这说明我的火锅店，转化做的不好，没有留住这些顾客。 对的！我们的耳机壳也是这种状况，图片比较不错，好看，选品应该也可以，可以吸引很多顾客点进来， 但是顾客点进来就走了，跑了，这就说明我们的转化不行，留不住用户。 所以，我们要对产品进行整体大优化。 ## 第七关：和竞对产品1V1分析对比，做整体大优化 鉴于深度优化比较费时间费精力，我们不可能10个产品都优化，根据这几天的测款数据，我们把7个产品都砍掉， 只留下，能拿量的2号产品，6号产品和9号产品。至少这几个产品具备初步吸引消费者的能力。  B妹看着多个产品被放弃，感觉有些可惜。我安慰她，接下来的优化很耗费时间，你能优化好1~2个产品就很不错了。 好吧，B妹无奈，那接下来我们要做什么？ 接下来我们要做【货比分析】，也就是货品对比的分析，我们这个产品很能拿量，但消费者进来之后什么也没买，也没加购就走了，一定是有同款产品做的比我们好，把消费者吸走了，我们打不过它，所以要和竞对产品1比1像素级分析，看看我们差在哪里。 先拿6号产品做吧！我下新的需求，它非常能拿量，就从它开始，把市面上卖的好的同款链接都搜集下，我们对比看看。 B妹很快照做，找到了几个和6号产品同款，销量又比较高的对接。 我们首先进行了视觉对比，这一对比才发现，虽然我们觉得自己拍的图片还可以，但视觉的竞争力完全不够！ 和竞对相比，我们的图片过于单调，基本就是放在那摆拍，背面正面来回展示，根本没有打动消费者的购买欲望。  优化优化，先从优化视觉开始 我对B妹说，你看看人家拍的图片，再看看我们的图片，明显场景感不足，你优化一下6号产品的视觉，增加一些场景感。 B妹有些疑惑：冬哥，什么是场景感？我不太懂，好概念好模糊啊！ 唉，B妹确实有些钢铁直女，我拉来椅子，开始耐心的教导她。 我们卖货卖货，尤其卖这种可爱的，女性向的产品，卖的不是单纯的产品，卖的是一种向往感。 哪怕这个产品只是一个简单的耳机壳。 我顿了顿。继续说： 比如消费者买到这个耳机壳，肯定是希望这个小东西在她生活的任何场景中都闪闪发光，那我们就要通过视觉表达，传递出来。 比如消费者出去逛街，打开自己的耳机壳，拿出耳机，如果耳机壳很漂亮，她整个过程伴随着逛街，一定会很开心，很愉悦，那我们的图片就要拍一个逛街时手拿耳机壳的场景，满足她的向往感。比如某个竞对，它就是这么拍的图。  再比如消费者喝着奶茶，等着自己的闺蜜，这时候打开耳机壳听着歌，耳机壳放在一边，这个场景就很美好，很让人向往。 比如某个竞对，它就用图片表达了这个场景。  再比如消费者办公，要听一些语音信息，打开耳机壳拿耳机，这时耳机壳很漂亮，消费者就会愉悦，那这个场景就充满着向往感，我们也要用视觉表达出来，某个竞对，它就表达出了这个场景。  再比如，有些消费者，喜欢把耳机壳挂在包包上，那你这个耳机壳，要是和她的包包很配，是不是就会很打动她？所以有的竞对，会表现耳机壳和包包搭配的场景。  所以我们第二轮的图片优化重点，不仅要能把产品拍的漂亮，更要通过图片展示产品在不同场景下的美好，让消费者有代入感，让她对产品产生向往，只有这样，你的产品才能打动消费者，才有可能驱动他们下单。 B妹恍然大悟：我明白了冬哥，没想到一个产品的视觉图片不是简简单单随意拍出来就行，而是充满着很多细节，以前真的没注意。 但是冬哥我还有一个问题，为什么最开始我们就不一下做到位呢？ 而是要在第二轮优化才做？ 因为你最开始就是个电商小白，菜鸡，什么也不懂（B妹听了皱了皱眉头）。 拍个照都费那么大劲，能把产品拍出来，上架，就已经谢天谢地了！ 这些更高级的要求很费时间，费精力，如果最开始我们就把难度调到这么高，你基本就会累的放弃了！ 所以我们最开始先跑出闭环，跑出一些数据，然后拿1~2个产品深做度优化，这样的节奏你才能受的住！ 一点也不明白我的良苦用心！ 我摊摊手，表示无奈。 所以接下来看看你的二次优化能力如何！ 做电商非常考验的就是优化能力，最开始产品卖不好，卖不掉，没流量都非常正常，比的就是二次，三次，N次优化后，一点点把产品给做起来！ 哪有一上架就能卖爆的好事，好产品都是几十轮优化优化出来的！ 我连续喷完有些口渴，喝了一大口水。 好的冬哥！保证完成任务！B妹紧了紧拳头，给自己打气。 由于第二轮的图片优化涉及到外景拍摄，需要B妹拿着耳机壳去商场，街上去拍，所以费了点时间，尤其是找光，找场景费了几天时间，不过理清优化方向后就顺利了很多，B妹很快交出了新一组图片，增加了多个场景的产品融入。  我们对比一下前后两轮的视觉对比。  可以看到优化后的视觉更加丰满，立体，有多个场景的植入，更加具有代入感！ 我又带着B妹再次给几个产品加了七八个评价，买家秀，又加了视频，加了优惠券，里里外外都拾掇一遍后，我又审了一下产品。 感觉这次产品的转化力应该有大幅度提升。 那可以了，我们再次进行测款！ ## 第八关：第二轮测款，挖掘出爆款产品，集中力量去打 我再次强调： 产品最开始拉流量不行，转化不行，是非常正常的事情，我们就是要通过测款发现这个问题，其次要判断到底是产品不行，还是转化不行。 如果产品连流量都拿不到，那基本就是产品和视觉的问题； 如果产品能拿到流量，但是不转化，那不是产品的问题，很有可能是转化不行，就要优化转化。 电商是一门不断优化的艺术，很多爆款产品并不是一下就成为爆款，而是通过大量的优化迭代做出来的。 所以测了不行，那就优化，优化了再测，测了还是不行，就再优化，这都是很正常的事情。 B妹完成整体大优化之后，我们开始了第二轮测款。 这次测款就测2号产品，6号产品，9号产品。 作为交叉比对，验证优化和没有优化后的区别，我让B妹只优化了6号和9号产品，2号产品没有优化，作为对比分析，来判断优化的效果。  上次是4月5日停止了测款，在7天后，也就是一周后，我们于4月12日再次恢复测款。 4月12日 第二轮测款，第1天 广告花费：20.57元 第二轮测款开始第一天，9号产品直接拿到了2个加购！ 优化的效果立竿见影！之前拿个加购好费劲，一优化之后立马就有数据了！ 不过，2号和6号产品依然没有加购，还需要观察。  4月13日 第二轮测款，第2天 广告花费：20.88元 第二轮测款开始第2天，9号产品又拿到了2个直接加购！同时拿到了7个间接加购！一共拿到了9个加购物车！ 说明消费者看到9号产品很喜欢，还在店铺里选购了其他产品。 最关键的是，9号产品成交了1单！ 同样6号产品也有开始加购了！  而且通过交叉对比可以发现，6号，9号产品一优化，数据立马就变得好，2号产品没有优化，数据基本不动。  所以可以得出结论，优化是有效果的。 B妹不敢相信，优化效果这么明显么？ 只要你用心研究产品，研究视觉，研究消费者，数据一定不会辜负你。我得意的说。 我接着补充： 我从来不去搞什么流量花活，什么黑科技，什么刷单，我就专心研究产品，研究视觉传达，研究消费者的购物心理，一定不会错，而且越研究，经验越丰富，因为这些知识是永恒的！ B妹认可的点了点头！ 4月14日 第二轮测款，第3天 广告花费：22.76元 第二轮测款第3天，鉴于2号数据表现不好，我们淘汰了它。 6号产品又拿到了4个加购，9号产品不仅拿到了3个加购，还成交了3单！ 越来越猛了！非常好，继续啊！  至此，9号产品已经可以稳定出单，不用再测了，我们留下了6号和9号产品，开始集中去打。 在后面的推广下，店铺开始每天稳定出1~2单左右，已经具备初步的出单能力。  B妹电商轻创业，开店从0到稳定出单，冷启动阶段正式结束。 ## 总结 以上就是我带B妹做的一个比较简单的电商创业项目闭环。 品类也比较简单：耳机壳。 下面我做一下总结。 普通人，菜鸟最开始做电商，选品类千万不要想太多，你想做什么品类并不重要，你能做什么品类才最重要。 如何判断自己是否能做这个品类，要用五大品类约束自检去核验。任何一关不行，这个品类都会推进不下去。 选品阶段要用四步选品法快速落地，保证品类的一致性，同时做视觉方案，为后面的拍图做准备。 做视觉是最痛苦，也是最重要的一环。普通人要想在电商创业站住脚，必须要有做视觉的能力，哪怕只是简单的品类，没有这个能力，那不会走太远。 产品上架后要进行测款，测款数据不好非常正常，不要期待一开始上产品就会数据好，而是要反复进行优化调整。 以上就是一个普通人，在对电商一窍不通，没有任何经验的情况下，不囤货，只投入几百元，从0到稳定出单的全部过程， 我也将在后续为大家带来更多普通人电商创业实战案例！ 好，那感谢各位的阅读，全文完！ 本文由人人都是产品经理作者【刘玮冬】，微信公众号：【刘玮冬创业手记】，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。

随着鸿蒙智行尊界S800内饰官图的释放，有海外媒体也关注到了这款超豪华豪车，今日，汽车媒体“Carscoops”发布了名为**《华为新款超豪华轿车足以与劳斯莱斯一较高下》**的文章。  文章中描述称：**这款车在很大程度上受到了梅赛德斯-迈巴赫和劳斯莱斯车型的启发。** 驾驶者坐在一个精致的双色方向盘后面，映入眼帘的是一块 “悬浮式” 显示屏，与奔驰的MBUX超联屏极为相似。 类似奔驰的设计元素在其他地方也有体现，**比如造型时尚的金属扬声器格栅，模仿了柏林之声的样式，还有大家熟悉的安装在车门上的座椅控制装置**。    虽然驾驶舱表现很不错，但后排乘客舱才是亮点所在，它配备了两个带电动调节功能的独立后排座椅，还有脚踏板，前排乘客座椅还可以向前滑动，这样你就可以舒舒服服地靠在椅背上享受旅途了。 座椅之间由一个精致的皮革和木质中控台隔开，上面配有可展开的小桌板，**它还设有一个精致的香槟杯架和一个可伸缩的抽屉，预计还会有一个冷藏隔间以及后排座椅娱乐系统**。 车顶上方，有一块受劳斯莱斯启发的星空顶，车门上还装有显示屏，与宝马7系上的类似。    这款豪华座驾将于今年晚些时候推出，**车长215.7英寸（5480毫米），轴距为132.7英寸（3370毫米），这使得该车型比梅赛德斯 - 迈巴赫S级长0.4英寸（10毫米），不过轴距比迈巴赫S级短1英寸（25毫米）**。   这款车型预计将搭载电动动力系统，配备94.4千瓦时的电池组，其CLTC工况下的续航里程应该可达416 英里（670公里）和436英里（702公里）。 **增程版车型将配备容量较小的63.3千瓦时电池，其纯电续航里程在160英里（258公里）至193英里（311公里）之间。** 报道最后指出，这款车的起售价为100万元人民币，约合137230美元，考虑到梅赛德斯-迈巴赫S480在中国的起售价为148万元人民币（203100美元），这个价格还算不错。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495522.htm)

**工业和信息化部相关负责人昨天在广西南宁举行的“光华杯”千兆光网应用创新大赛上透露，目前，全国千兆城市已经超过200个，覆盖近三分之二地级市。**工业和信息化部信息通信发展司副司长赵策表示，工业和信息化部将持续推进城市地区千兆光网覆盖，按需推进千兆光网向乡镇、农村延伸，促进区域协调均衡发展。 “加速推进千兆光网在智能制造、智慧交通、能源、文旅等垂直行业领域的应用深度。同时，要有序开展万兆光网试点，加快解决万兆光网落地应用的重点难点问题，促进构建万兆光网成熟产业链和完备产业体系。” 在这之前，上海已经表态，力争到2026年初步建成以5G-A和万兆光网为标志的全球双万兆城市。 按照官方说法，上海电信将加速推进万兆光网小区的建设工作，在年内将完成首批26个标杆小区覆盖，2026年将实现全城覆盖。 此外，北京不少用户也早已体验上万兆宽带，而从实际测速的情况看，下载达到了9340.22兆/秒、上传速度达到了6311.59兆/秒。 这个速度到底有多快呢？下载一部2小时长的8K电影（文件大小约为90GB）为例，使用千兆宽带需时约12分钟，而使用万兆云宽带仅需72秒。 根据之前现场展示数据，以下载一部2小时长的8K电影（文件大小约为90GB）为例，使用千兆宽带需时约12分钟，而使用万兆云宽带仅需72秒。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495520.htm)

本月初，OpenAI 发布了多个新的 AI 模型。面向开发者的GPT-4.1 模型引入了对 100 万个词元上下文窗口的支持，并在指令遵循、编码和智能方面进行了改进。o3和 o4-mini推理模型在多个 AI 基准测试中取得了最佳结果。  即使在发布这些新模型之后，OpenAI 仍在持续更新 GPT-4o 模型。今年 3 月，OpenAI对 GPT-4o 进行了增强，使其更加直观、更具创造力、更具协作性，并具有更好的指令遵循性、更强大的编码能力以及更清晰的沟通风格。 <blockquote><p>我们今天更新了 GPT-4o！智力和个性都得到了提升。</p><p>— 萨姆·奥尔特曼 (@sama) 2025 年 4 月 25 日</p></blockquote> 今天，OpenAI[宣布](https://x.com/sama/status/1915902652703248679)对 GPT-4o 模型进行再次更新，重点提升了智能和个性。此增强版本目前仅通过 ChatGPT 体验提供，开发者尚无法通过 API 访问。 OpenAI 声称，该模型现在展现出了更好的“氛围”、格式、对用户需求的直觉以及其他定性增强。然而，由于改进更难以量化，他们并未分享此版本的最新基准。 艾丹·麦克劳克林 (Aidan McLaughlin) 目前在 OpenAI 负责模型设计和能力开发，他在Twitter上表示，此次 GPT-4o 更新是 OpenAI 迄今为止为主要 4o 系列发布的最快的更新，这表明发布速度正在加快。 <blockquote><p>太喜欢这个模型了！简直太有意思了！</p><p>如果你有什么反馈，欢迎留言！</p><p>- Aidan McLaughlin (@aidan_mclau) 2025年4月25日</p></blockquote> 虽然基准衡量了人工智能模型的核心能力，但“氛围”等现实世界方面的改进表明 OpenAI 越来越关注整体用户体验和交互风格。 OpenAI 尚未分享此模型更新的官方更新日志。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495518.htm)

很多人生气的时候，常常会脱口而出：“气得我肝疼！”传统医学里也有所谓“生气伤肝”的说法。但这种“肝疼”究竟是真实的身体不适，还是一种心理上的错觉？肝真的会因为生气而感到疼痛吗？今天，我们就来说说这个有趣的话题～ **[](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2020/0629/2d68647f308ff20.png)** **“肝疼”和“肝疼”不一样** 要回答这个问题，就要首先理解一个现象，即人们对日常生活感受的描述常常会受到时代文化认知的影响，比如说古代人描述一个人皮肤好，会用“肤如凝脂”，而现代人表达同一个意思，有些人可能就会用“满脸的胶原蛋白”了。 因此，**一般人平时所说的气得“肝疼”和解剖学意义上的肝脏本身的疼痛并不是一回事**。 肝脏发生病变一般都会引起疼痛，比如肝炎、肝脓肿、肝癌发生时，可能会因为肿胀导致肝脏包膜张力增加，**从而让病人感觉到上腹部有钝痛，同时还会伴有消化系统的其他不适症状****，这些症状的发生多有一个由轻到重的过程，而且不会自行缓解**，直到这种疼痛严重到足以引发人的警觉，敦促人尽快就医。 而平时人们所说的气得“肝疼”其实一般时候并不是肝脏真的出问题了，**往往只是大家对定位模糊的肚子疼的经验性描述**，这种肚子疼通常都发生的比较迅速，而且一旦怒气消退，症状也随之消失，不至于产生严重后果。 加拿大生理学家塞里（Sely.H）认为当机体受到伤害性刺激之后，会产生一系列生理生化的变化，以唤起体内的整体防御能力，主要表现有肾上腺素分泌增加，心率和呼吸加快，血压增高、出汗、手足发凉等。此时，全身血液优先供应心、脑、肺和骨骼肌肉系统，以确保机体处于“战斗”或“逃跑”的准备阶段。此时，消化系统就有可能出现一过性的功能紊乱，比如因胃肠道的蠕动不规律而引起腹痛。 塞里的应激学说对心身医学有重要意义，此后许多应激研究都是在此基础上的修正、充实和发展的，但该学说后来也被研究者发现存在一些不足，比如该学说忽略了应激过程的心理成分。 因为应激源（比如生气、发怒）可能是生物的、心理的、社会的和文化的，应激反应既有生理的也有心理的，应激过程也受个体多种因素的影响，认知评价和个人经历都会显著地影响应激的作用过程和结果。 **如果一个人原本就有“怒大伤肝”的心理预期，那么这个人就更有可能在生气时出现消化系统相关的症状**，比如腹痛，而这一过程又会反过来强化他原有的“怒大伤肝”的认知，因此，他自然就很容易常常被气得“肝疼”了。 **很多疾病****都与不良情绪有关** 事实上很多消化系统的疾病确实都与不良情绪有关。比如**消化性溃疡、炎症性肠病、胃食管反流病、急性应激性溃疡、肠易激综合征、慢性胰腺炎**等。 情绪与消化系统疾病之间的关系是复杂的，既有生理机制的直接作用，也有心理因素的间接影响。例如，长期的焦虑和抑郁情绪可能会导致消化系统的慢性炎症，而这些炎症又会进一步加重情绪问题。此外，个体的心理素质和应对能力也在其中发挥重要作用。一些人可能更容易受到情绪应激的影响，而另一些人则能够更好地调节情绪，从而减少对身体的不良影响。 情绪与心血管疾病之间也存在着密切的关系。消极情绪如愤怒、焦虑、抑郁等会激活交感神经系统、肾素-血管紧张素系统和下丘脑-垂体-肾上腺轴，导致心率加快、血压升高、血管收缩、炎症反应增强、氧化应激增加等[4]。 18 世纪时，医学界已经意识到**生气发怒会引发心绞痛**了，比如英国著名的外科医生约翰·亨特（John Hunter，1728-1793）自己就有心绞痛的问题，他也发现巨大的情绪波动会引起心绞痛的发作。 约翰·亨特是一位伟大的医生，非常善于利用一切机会观察学习疾病，当他的心绞痛发作时，他就会冲到镜子面前去仔细观察自己痛苦的表情。可他总是控制不了自己的脾气，在他生命中的最后一年，有一次他对一个死于一阵暴怒的人进行尸检之后，开玩笑地讲，自己的生命完全掌握在任何一个会在语言上激怒他的恶棍之手。孰料一语成谶，1793 年 10 月 16 日，他在圣乔治医院的会议室与人发生激烈的辩论过后，痛苦地倒下了。 这位生前为探索疾病的奥秘曾解剖过无数尸体的外科医生，死后也将自己的尸体献给了医学事业——**对他的尸体解剖发现，其冠状动脉的病变已经很严重了。** 现代医学已经认识到情绪对疾病的影响，并采取了一系列综合治疗措施。除了传统的药物治疗外，心理治疗和行为干预也逐渐成为重要的治疗手段。例如，认知行为疗法（CBT）可以帮助患者识别和改变负面情绪，从而减轻症状。此外，一些研究表明，通过调节肠道菌群，也可以改善情绪状态，进而缓解消化系统的症状。 不过，**值得注意的是，与情绪相关的不适症状如果严重到需要就医的程度，实际上是很难迅速判断出来到底是以哪个器官的病理变化为主了。**因为人体对内脏疼痛的感知，经常会出现定位不太准确的情况，比如说心绞痛确实最常表现为胸痛，但也有些不太典型的病例，会让病人感觉到腹痛，如果急诊科的医生经验丰富，就会通过基本的体格检查初步判断出病人的问题可能出在心脏，如果病人和医生都不太走运的话，这类不甚典型的病例，就有导致诊断延误的风险。 **我们应该如何处理愤怒情绪** 既然情绪对身体的影响如此显著，那么学会处理愤怒情绪就显得尤为重要。 根据《生活方式医学》的建议，当愤怒的情绪出现时，**最好是思考而不是仅仅做出反应**，关键是要花时间思考问题，以明确为什么会出现这种愤怒，以及这种愤怒会产生其他什么影响，**重点应放在寻找最佳办法上，以应对目前的处境。** 人们不要被愤怒所控制，应该尽快化解愤怒情绪，处理引起愤怒的方法包括与引发愤怒的人进行积极的沟通，重点是解决问题，而非责备。 电影《教父》中有一句经典的台词：“不要憎恨你的敌人，那会影响你的判断力。”这句话不仅适用于电影中的情节，也适用于我们现实生活中的情绪管理。可惜老教父的大儿子没有学会这一点，他的愤怒可不只是让自己“气得肝疼”，直接中了对手的圈套，命丧于乱枪之下。 但我们都很清楚，愤怒的情绪是在大脑中产生的，让我们控制愤怒情绪的指令也只能由大脑发出。那么，用黄油做成的刀具，它还能切割黄油本身吗？就像你在生气的时候，旁边有人好心劝你别生气啦，这种劝慰会奏效吗？ 可能不是那么容易。但不管怎么样，如果总是被气得“肝疼”，类似的建议，或许值得一试。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495510.htm)

**国产存储厂商佰维官方宣布，其研发的真国产、全自研电力专用eMMC正式上市。**据介绍，电力行业常年面临极端温差、电磁干扰等严苛环境挑战。以集成化设计、性能稳定、低功耗、抗振动为特点的eMMC则广泛应用于数据采集器、保护装置、集中器与融合终端等对数据完整性与安全性要求严苛的场景中，确保设备长期可靠运行的需求。  **佰维存储推出了100%国产化电力专供eMMC，该产品搭载佰维自研主控与国产NAND，从芯片设计到流片制造全程本土化，自主可控满足电力行业对数据安全的关键诉求。** 在产品定义、软硬件算法、测试流程以及生产制造等各个环节“对症下药”，确保产品与电力行业规范高度适配。 **该产品覆盖8GB~128GB容量，最高可支持-40℃~105°C宽温工作，P/E擦写次数&gt;3万，历经多重的稳定性测试、反复的可靠性验证，展现出卓越的耐用性与环境适应性。**  该产品采用佰维自研固件算法，集成低功耗设计、掉电保护、宽温适应，增强数据保护，pSLC固件模式等创新技术，确保意外断电、恶劣气候等突发场景下数据零丢失、存储零中断，最大化延长产品的生命周期。 针对电力设备&#34;高频小数据流&#34;特性，佰维自研主控深度优化协议层与电力设备固件的兼容性，减少数据传输延迟，保障电流波动记录、故障日志写入实时性，避免关键数据遗漏。 此外，产品都完成与行业主流SoC平台的适配，保证了广泛的兼容性。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495508.htm)

4月25日晚间，**当当网创始人李国庆在个人社交账号发布视频称，自己真的收到了刘强东为其点的京东外卖，**同时感谢并邀请刘强东来他直播间探班！  从视频画面展示的聊天记录来看，刘强东助理表示关注到李国庆对京东外卖的支持，刘强东特意提出要请李国庆吃一顿饭。该助理还透露，这份外卖是刘强东亲自下单的。  视频中可见，刘强东给李国庆点的餐品种类丰富，有星巴克咖啡、茶百道奶茶，还有绿茶餐厅的饭食。  李国庆表示，餐食数量较多，晚上会分给团队成员每人一份。  值得一提的是，此前在4月22日，**李国庆就曾对“京东VS美团外卖大战2”发表点评，称赞京东外卖是刘强东亲自推动的“一把手工程”，认为其有望破局行业痛点。** 当时，他还公开隔空喊话刘强东，询问何时能享受“老刘”亲自送外卖的待遇。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495506.htm)