<blockquote><p>在财务产品工作中，具备敏锐的“财务数字感”是至关重要的能力。它不仅要求财务人员对数字敏感，更需要能够将业务语言转化为具体的财务科目影响，从而做出精准的决策。本文将深入探讨财务数字感的四大核心维度：科目映射能力、量级估算能力、风险识别能力以及如何通过提升会计专业素养和深入理解业务流程来培养这种能力。</p> </blockquote>  “当你看到一个用户增长指标时，能否瞬间联想到它对**营业收入**和**销售费用**的影响路径？当讨论产品迭代成本时，是否需要计算**研发支出**与**长期摊销**的平衡点？”在经历多年（包括一线大厂）财务产品经理后，我发现许多财务产品同学因缺乏财务数字感导致的决策失误：比如业务开展“满赠积分可兑换商品”的促销活动误将销量提升全部归因于**营销费用**，最终发现真实驱动力是**流量转化效率**的改善（涉及**营业收入**与**销售费用**的科目混淆）。 财务数字感不仅是简单的数值敏感度，更是将业务语言转化为财务科目影响的系统性能力。本文通过拆解财务产品经理的核心工作流尝试带大家提升财务数字感。 ## 01 构建财务数字感的四大核心维度 ### 1、科目映射能力：建立业务动作与会计科目的神经反射 在日常工作中，财务产品人通过日积月累对财务知识、业务场景学习，需建立起具备中级会计水平的会计专业能力，这样在工作才能正确判断业务性质与重要性。 **场景案例**：电商平台策划”满200减30″促销活动 **错误认知：认为这是单纯的”销售费用”增加** **正确分析：** **营业收入：**预计订单量提升30% → 原GMV 10万/月 × 1.3 = 13万 **销售费用：**优惠券成本 × 占比（30/200=15%）× 订单量 → 若订单增30%，则费用增45% **毛利率：**（原毛利率60% – 优惠券成本率15%）/（1-15%）= 52.63% （而非直观的60%-15%=45%） **决策影响：当毛利率降至52.63%时，需同步评估是否调整客单价或商品组合** ### 2、量级估算能力：构建动态敏感性模型 在业务变革或推出新业务或新销售策略而需要财务产品经理提供系统支持时，如果量级估算能力，不仅精准评估策略的合理性，更能树立起“比财务还专业”的人设，回怼那些有需求必须上的甲方爸爸。 比如：商品售价上涨10%，影响科目为“营业收入”，按去年同期1000万为基准，预估提升100万，毛利增加9%，但对销量的影响有多大呢？是提升还是下降？ 再比如：某教育科技公司考虑从”买课送教材”改为”单独售卖教材” <blockquote><p>原模式：</p> <p>营业收入：课程费99元 + 教材费29元 = 128元/用户</p> <p>销售费用：教材成本20元/用户 → 毛利率=(128-20)/128=85%</p> <p>新模式：</p> <p>营业收入：课程费129元 → +29%</p> <p>销售费用：教材成本0 → 毛利率=129/129=100%</p></blockquote> 陷阱预警：需同步计算用户流失率对复购收入的影响（假设流失率上升5%，则长期收入损失=129×5%×用户基数） ### 3、风险识别能力：建立科目级异常预警机制 准确来说这项能力是财务（管理会计）所必备的，对产品同学来说要求有点高。但产品同学作为设计者，都不关心你所设计的产品长得如何，好不好用，有不有给用户带来价值，那就把自己当成画原型图的工具人了，迟早被淘汰。 我还没成为财务产品负责人的时候，每周会拉出数据到看板，大致分析下同比、环比，如有异常先分析大致原因，是不是有新业务？还是有些信息没有或没传达到我这个层级？再向财务经理提出疑问。经过几次问询，财务同学对我刮目相看，更加深对我的信任。 比如某月电商物流成本突然上涨20% **排查路径** - **运输成本：油价波动？→ 查看同期国家是否有油价调整公告** - 人工成本：春节临时工短缺？→ 对比去年同期用工数据 - 仓储成本：库存周转率下降？→ 计算SKU动销率 **根因定位** 某爆款商品因备货不足导致跨区调拨次数激增，单件物流成本从8元增至12元 → 影响**营业成本**增加**万元/月 ## 02 财务数字感的培养 ### 1、加强会计专业素养的提升 这块财务同学最有发言权，可以向她们请教。一般而言必修知识模块有： - **会计准则：深入理解权责发生制与收付实现制的差异** - **管理会计：掌握本量利分析、平衡计分卡等工具** - **业务知识：熟悉所在行业的关键业务指标（如电商的GMV拆解、SaaS的CAC/LTV模型）** 如果对这块有兴趣，还可看下专为财务产品同学准备的基础课程：全网唯一！【财务产品从0到1】课程正式开课 ### 2、掌握业务 在掌握业务过程中，首先得了解业务到财务的所有细节，包括流程、数据流转、上下游系统等。 其次对业财一体化要有感性的认识，大脑里随时有一张全链路图，随便一个业务你都能准确的知晓其源头在哪儿，中间如何流转的，最后如何流转到总账，数据又会被谁消费的。 下图就是从业务需求到财务决策的全链路  其中几个关键节点： **a、科目映射阶段** 使用《企业会计准则》科目表建立映射库，例如： - 用户增长 →**营业收入**（新增用户收入） - 客户留存 →**递延收益**（预收会员费分期确认） - 技术迭代 →**研发费用**（资本化/费用化区分） **b、量级测算阶段** 这儿有一个通用的公式模板，大家可以套用，以此评估影响量级。 **影响金额 = 基准值 × 变动率 × 传导系数** **c、风险控制** 这儿需根据企业的实际情况而定，一般是由财务、业务牵头制定出一个方案（类似下图），产品同学负责理解、执行落地到产品就行。  优秀的财务产品经理不应止步于”数清楚账”，而要成为”用数字说话的战略参谋”。当团队讨论”要不要做某个功能”时，你能从财务角度给出： - 最小可行性产品（MVP）的财务验证标准 - 规模化复制的盈亏平衡点 - 退出策略的财务安全边际 这种能力将帮助你在产品生命周期的每个关键节点，做出经得起财务审计、商业验证、公司高层考核的决策。 作者：业财老曾，公众号：业财老曾谈，专注财务信息化20年 本文由 @业财老曾 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自 Pexels，基于CC0协议。 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

<blockquote><p>在元器件电商领域，流量运营是平台生存和发展的关键。本文深入探讨了元器件电商平台的流量结构，分析了流量占比的重要性以及如何维持合理的流量结构。</p> </blockquote>  ## 一、流量的结构 ### 流量的占比 我们都希望我们的商城网站有很大的流量，不管是搜索引擎付费推广还是网站优化带来的免费流量，抑或是小程序、APP、公众号带来的流量，总是希望越大越好。当然流量其实大都是有代价的，我们更希望免费的或者代价低的流量更大一些，这样能省下不少的费用。 如果我们在多个渠道都投放了广告，自然也是希望清楚每个渠道能带来都是流量。 我打开百度统计的时候，都会去看一个网站的流量的占比，流量主要来源是PC端还是移动端，新访客数量多少和老客户的数量又是多少。百度的这个功能做得还是有些用处的，虽然有些数据不是很准确，但是也可以大体的看出一些数据的分布是如何的。 我们看一些网站流量挺大的，而且直接访问占比很高，如果没有一些特殊引流的话，这说明这个网站被收藏率很高，或者非常容易记住，有辨识度，让客户想到它们就能直接输入网址进入，那这种网站无疑是非常不错的，至少省去了很大一笔搜索引擎的推广费用。 我刚才有说一个前提是流量高又没有一些额外的引流的话这样的网站就很棒，但是如果有从其他地方投入带链接的商城网站，或者从垂直平台投放广告经业务转发网址给客户的话，那就不见得了。毕竟这样的话跟从搜索引擎投放广告也没什么区别，这样的直接访问占比越高可能越危险。 客户收藏网址率高或者网址容易被客户记住并使用是一个商城网站成功的表现。当然还有一种方式就是客户通过SEO推广点击进来的，也是一个商城网站做的不错的表现，毕竟做电子元器件商城的商品数量非常庞大，大批商品的URL能被搜索引擎直接收录并靠前展示的话，绝对是一个非常庞大的流量，而且通过这种方式过来的客户目的非常明确，价值很高，这种流量的占比要是很高的话也是非常不错的。 ### 如何维持合理的占比 那什么时候合适的流量占比，其实这个应该没有什么标准答案，只有理想答案，就是希望免费的自然流量更高，付费更少。但现实往往是你如果连付费的没投的话，基本上来讲自然流量应该也是不多的。这不是有什么必然的关联，而是一般稍微大一些的商城都会投入广告，不会只仅仅依靠SEO挣自然流量。光靠SEO挣流量这种情况我是没有见过哪家这样玩的，至少没见过哪个比较不错的商城是这样玩的。 所以必要的广告投入加上商城自身结构优化，让广告推广和自然获取的流量网上增长是我们的目标，在预算有限的情况下让付费推广变得更加高效。在人力充足的情况下，尽可能的优化商城网站结构，两者是不冲突的。 ## 二、推广方式 其实前面已经讲过很多次付费和免费推广了，不管是推广品牌还是争取流量，都有提及这两个部分，所以这里就讲点别的，一些我们可能不太常见的，比如校友会，比如各种兴趣群。 校友会很好理解，如果一个地方的校友很多，很集群，那么它还是有可以去经营的价值的。就那桂电校友会来说好了，在深圳这个地方号称五万校友，经常会组织一些活动，各个行业的还会有一些小群。甚至还会联合成电、西电、杭电的校友一起举办四电校友会，有时候还会把两邮一起拉上，那这个群体就十分庞大了。 而且这些校友有很多都是从事电子元器件贸易这一块的，着实是一个很精准的人群，十分值得去经营。大大小小的群、组有多少我就不知道了，反正我是经常看得到一些群里面有人组织个小聚会，只是我个人目前还没有这个觉悟去经营这个校友情。 校友的大型活动也不少，每次活动都会拉一些赞助商，我觉得这个是可以去尝试的，原因我刚才已经讲了，人员数量足够庞大，人群足够垂直，而且这些活动的费用一般不会太高，毕竟不是以盈利为目的的。 新闻源我想再强调一下，以品牌推广为目的，我们可以找一些比较接近行业的媒体去投放一些，最好是那种包收录的，能够快速提升网站的被收录数量。我们在搜索这个品牌的时候经常看到它的一些动态，多少会觉得这个品牌还是有一些实力的，这是在心里埋下一颗印象的种子。 朋友圈广告，我曾去特地的了解过，有人说是你朋友圈的第五条大概率就是朋友圈广告，我试了几次还真是，不信你也数一数。还是那句话我们做To B生意的，朋友圈广告多少有些太过于个人话，即便是传说也可以精准投放，但是这个精准有多精准我是觉得不太靠谱的，毕竟靠算法去识别你的某些属性，我觉得还是有些不太靠谱的。最近跟一些朋友聊天，他们说你还在看朋友圈呀，我们早就不看了。原来我都不知道我已经是落后的人了，还以为大家依旧每天有事没事都会刷一下。而且这个反馈也不是个例了，多次得到过这样的反馈，事实证明此前公司有人就投放过朋友圈广告，效果他是不太满意的，最主要的是得不到一些有用数据的反馈，随意谨慎选择。 ## 三、流量波动 我们的商城依赖网络流量，就像每天从你店铺门前走过的人，数量也是不固定的。既然有变化那就应该会有一个判断，哪天的人特别多了，哪天的人特别少了，正常的合理数量范围是多少？我们应该有这样一个数字概念，要知道为什么异样了，可能带来什么影响。 ### 整体流量异常 如果你的商城每个工作日访问UV是一万左右，精准一点是九千到一万一之间，平时基本都在这个范围内，那你大概觉得最近应该是正常的，没有什么特别的事情。 但是哪天你突然发现流量到了一万三、四，那你就要认真的去找一下原因了，是你做了什么推广带来的流量？还是市场突然有什么变化，导致大家都在找货，让你分得了多一些些流量。 如果是哪天只有六千，那你更应该要注意，是不是快接近假期了？付费推广没钱了？友商又特别大型的活动抢了一些流量？这些都是应该去排查的，不是为了查异常而查，是为了看异常背后的原因，它可能是一些商机或者危机，千万不要大意了。 ### 单个商品异常 市场是经常变化，单个商品的波动更是明显，一些热门型号经常是一天一个价，存在很大的可操作性。 前两年吧，我们是经常看到某某大厂的某个工厂要么受地震影响，或者就是突发火灾导致产量下降，又或者有些国家搞个芯片禁令之类的，最后自然引起的就是某些商品价格上涨。即便不是这些那么大那么严重的原因，本身市场的波动也是可能出现很大变化的。对于商城而言你会看得到这些商品的浏览量会有一个比较明显的变化，这时候你也应该要去追一下原因，如果清楚的知道了是什么原因，你手上的现货是不是可以涨涨价，赚的多一些。 这些消息你掌握得越快，就越主动，贸易商对这些风吹草动是十分敏感的，毕竟这才是他们的生存根本。那这些消息我们有没有可能更快一些得到反馈呢？ 如果我们建立商品流量异常反馈机制，就能稍微快一些得到消息。当然这也还是滞后的，还有没有更提前一些的渠道，答案是有，当然有。 比如经常关注这些大厂的动态，了解哪些厂产哪些型号。我之前了解过有一家数据公司，针对元器件的可能风险做收集与反馈，叫SiliconExpert，他们就专门最这个事情，也包含了元器件的各种参数，只是收费也有些贵，至于值不值得购买这些服务，大家各自斟酌。 商品的流量异常不仅仅需要能够被我们检测到，更要有对应的执行手段才行，比如制定相应的调价机制。又比如用这些稀缺商品做限购，做引流也是十分不错的选择。 万一流量是暴跌的，这种情况也是有可能的，我们是不是可以重点观察，说不定是价格下跌的信号，我们应该给予重视的。 未完待续 本文由 @青山郭员外 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在当今内容爆炸的时代，如何在海量信息中脱颖而出，成为真正的“爆款”？AI 技术的出现为这一问题带来了全新的解决方案。然而，许多人在追逐 AI 红利的过程中，却陷入了盲目跟风和低质量内容生产的陷阱。</p> </blockquote>  与其他追逐AIGC红利的玩家不同，光年AI创始人张国平显得格外冷静。他直言抵触“批量往平台扔垃圾”的做法：“我自己做过平台，不想让别人污染它，也不会去污染别人的平台。” 在他看来，跟风抄袭爆款内容的玩法边际效应递减，红利期可能只剩一年，“等平台反应过来，封堵会非常严厉”。他更推崇一种“上帝视角”——**通过数据预判趋势，而非事后跟风。** 张国平早年将在阿里的流量逻辑移植到不同行业，亲眼见证了一些起初名不见经传的公司——比如交易额破几千亿的**SHEIN**——如何凭借这套方法长成庞然大物。这些公司以前低调得几乎无人报道，却悄然改写了行业规则。 2023年3月，他将公司更名为“光年AI”，彻底投身AI浪潮。如今，他的团队运作着几十个AI私域项目，覆盖心理、消费品等多个领域。他们的核心方法论可以概括为两件事：**AI如何在公域拉新，以及AI如何在私域运营。** 以下内容是张国平直播分享的精彩片段，如下，enjoy：  ## 01 挖数据：引领爆款，而不是追爆款 2021年，抖音的流量还没今天这么疯狂。我们当时在帮完美日记挖数据，从整个化妆品行业的上百万个关键词里，筛选出最受欢迎的那一小撮。 你可以想象一下——所有上网的人，他们在搜索什么、点击什么、最终买了什么，这些数据我们都有。**需求旺盛的关键词，往往代表整个市场的真实需求。**阿里早在2004年就开始用这套方法，但奇怪的是，到了2025年，真正理解它的人仍然不多。  化妆品行业关键词 很多人问我**“AI的发展是否会影响关键词做内容的方式？”**我的答案是：**长期来看，**这个问题会变得不重要。当你能把用户牢牢抓在手里，让他们离不开你的服务时，你根本不需要依赖任何平台。**但短期内**，我们只有一个目标：用AI疯狂薅平台的用户，疯狂拉新。 我们的关键词挖掘系统就是典型案例。原始词库杂乱无章，包含汽车、旅游等各种不相关词汇。但AI能快速识别并剔除无关词汇，最终只保留服装行业的精准关键词。这套系统让一个小团队也能具备大公司的数据能力。 这里有个重要思维转变：不要被平台规则束缚。只要你能把用户加到私域，并持续提供价值，他们自然会追随你。 用户永远会选择能更好满足他们需求的人。这就是为什么我说：千万不要被平台洗脑。那些整天研究平台算法变化的人，往往忽略了最本质的东西——用户真实需求。 比如，我们跟踪过手机壳行业在北美的数据，从2018年一直看到2022年。最大的发现是什么？用户最在意的功能不是颜值，而是“能放卡、放钱”。这就是所谓的“上帝视角”——如果你提前知道这一点，产品方向根本不会跑偏。  手机壳行业在北美的数据（2028—2022） 但现实是，大多数品牌都在乱撞。他们做了一堆花里胡哨的设计，却忽略了最基础的需求。这些需求早就藏在数据里，只是没人去挖。 再举个例子：2018年中，防水手机壳的需求突然爆发。为什么？因为当时的手机防水功能普遍很弱，用户去沙滩或游泳池时，迫切需要保护手机。但到了2022年，这个需求逐渐消失——因为手机厂商自己解决了防水问题。  2018年中，防水手机壳的需求突然爆发 “火”的本质是什么？是你无意中撞上了市场最真实的需求。但问题是，**为什么非要靠“撞”？数据明明能告诉你答案。** 在服装行业，SHEIN把数据驱动做到了极致。他们的爆款定义近乎苛刻：**今天生产，今天卖完才算爆款，**明天还有库存就不算。在这种“离谱”的标准下，他们的**爆款率能达到50%。** 怎么做到的？1500人的数据团队像大脑一样运作，精准预测颜色、面料和款式的流行趋势。热门款可能生产2万件，冷门款只做2000件。**“数据驱动供应链，数据驱动流量”**——这就是SHEIN的核心逻辑。 真正的机会，永远属于那些能听懂数据的人，而不是制造噪音的人。 ## 02 铺资源：让AI直接指挥手机干活 很多人以为AI在流量领域的应用就是写写文案、做做图，但真正的变革远不止于此。我们做了一件更激进的事：**让AI直接指挥手机干活。** 想象一下：几十部手机，每部背后都有一个AI程序，它们像真实的用户一样打开抖音、小红书、Instagram，自动搜索达人，用算法判断这些达人的内容是否与我们的行业相关，再用AI模拟人类话术去谈合作。**找达人、筛选达人、联系达人——全部自动化。** 这套系统的恐怖之处在于细节。要判断一个达人是否合适，AI必须在几秒内完成三个关键动作：进入他的主页、抽样看完60条作品、分析内容调性与商业价值。这不是通用AGI能做到的，需要针对性的训练和行业know-how。 这套系统的执行团队，一天能签下四五百个达人。而瓶颈居然不在AI，而在现实世界的物流——样品寄不过来，因为很多行业的样品太贵了，最终还是需要人工判断“这个人值不值得寄”。但即便如此，效率已经碾压传统方式。还有我们曾帮某公司一天内增加6万个粉丝，关键就在于抓住了用户下单后10秒内的最佳时间窗口，那时自动加微信的通过率能达到20%，一小时后就会暴跌到5%。 我们把这套系统称为“AI劳动力”，即**硬件+软件+AI=新劳动力**。它本质上是一个机房，仅一个服务器里就运行着几十台改装过的安卓手机，每台手机都由大模型指挥。**一部手机的效率相当于2-3个真人，而且永不疲倦。** 目前我自己最喜欢的场景是招聘。传统HR在Boss直聘上一天最多浏览几百份简历，但我们的AI可以主动出击，指挥一个手机账号一天看几千份，自动筛选后发出四五十个精准邀请。那些原本不会主动投简历的优质候选人，现在都被我们“挖”了出来。 当你拥有这样一个机房时，竞争对手的感受只有两个字——绝望。这不是夸张。所有做流量的人都明白“大力出奇迹”的道理，但AI让这个“大力”有了全新的定义。不是简单的人海战术，而是用技术重构整个工作流程。  光年AI的机房 很多人期待通用的AGI（人工通用智能），但我认为**真正的商业价值在于垂直领域的深度应用，每个行业都需要自己的“Manus”**。我们的达人挖掘系统就是个典型案例——哪怕再优化五年，通用AI也不可能达到这样的专业度，因为它需要针对特定场景的定向训练。 而“Manus”们是试图用一家公司的AI解决所有问题，就像想用一家工厂生产全世界的商品。因为在这个信息过载的时代，只有深度才能带来真正的竞争优势。就像我们的AI手机系统，它不是在模仿人类工作，而是在重新定义工作方式。 ## 03 放大：买尽天下的流量 做流量这些年，我逐渐明白了一个道理：流量生意的本质，其实就是一个数学公式。这个公式很简单：**（GPM – CPM）×规模×净利率=净收入的钱。** 让我把这个公式拆开来讲。GPM是每千次曝光带来的成交额，CPM是千次曝光成本。两者相减，就是你的基本毛利空间。这个道理就像做生意要算进货价和卖价一样基础，但很多做流量的人反而忽视了。 当然，实际操作中我们不可能只买1000个流量。真正的玩法是要大规模投放。这里有个很关键的算法：**规模=投入的钱/CPM。**举个例子，假设1000个流量成本是100元，手上有100万预算，那么规模就是100万除以100元，也就是1万个千次曝光。用这个规模乘以（GPM-CPM）的千次收益，再乘以净利率，就是最终的净利润。 从财务角度看，一个成熟的商业模式，净利率短期内不会有太大波动。但随着投放规模扩大，GPM往往会下降，CPM通常会上升，这就导致每千次曝光的收益被压缩。虽然整体利润还在增长，但赚钱效率实际上是在降低的。 我们服务过很多头部客户，其中有一家让我印象深刻。他们最高一天就能砸3000万广告费，一年下来要投20多个亿。听起来很疯狂是不是？但算笔账就明白了：他们一年营收200多亿，这笔买卖相当划算。关键就在于他们吃透了这个公式，知道什么时候该大举投入，什么时候要收手。 这里有个很重要的诀窍：**要把赚到的钱立即再投出去**，如同手里有个烫手山药一样地投出去。就像传统行业里，最好的状态是货刚进仓库就马上卖出去。流量资金也是这样，周转得越快，赚钱效率越高。我见过最极致的案例是，客户把当天赚到的100万立即投出去，变成400万，再投出去变成2000万，最后滚到5000万。这就是复利的魔力。 但现实中有太多反面教材。比如找大主播带货，看起来很风光，“单场销售破亿”，但一算账就露馅了。很多大主播的GPM减去CPM是负数，这意味着每场直播都在亏钱。为什么会这样？因为他们只盯着GMV，却没算清楚这笔账。 要让这个公式真正发挥作用，整个团队都必须理解它。我们有个客户做得很好，他们把“GPM-CPM”这个指标写进了每个部门的KPI。内容团队不再盲目追求爆款，而是专注提升GPM；投手团队不再纠结单个计划的ROI，而是全力压低CPM。 说到底，流量生意就两个方向：**要么拼命提高GPM，要么拼命压低CPM。**这个空间越大，你就活得越滋润。那些觉得“流量越来越贵”的人，其实是没有算清楚这笔账。当你能用数学思维看待流量时，就会发现机会永远存在，关键是要比其他人算得更明白。 本文由人人都是产品经理作者【见实】，微信公众号：【见实】，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。

昨日下午，格力电器发布2024年年报。**2024年，格力电器实现营业收入1891.6亿元，同比减少7.26%；归母净利润321.8亿元，同比增长10.91%，创历史新高。** 年报显示，报告期内，**格力中央空调销售规模稳居行业第一。i**传媒旗下《暖通空调与热泵》杂志发布的《2024年中国中央空调行业发展报告》显示，**格力以超15%的占有率取得国内中央空调市场销售规模第一的成绩，连续13年在中央空调市场拔得头筹。** 另外，欧睿国际（Euromonitor）发布数据显示，**格力位列2024年全球分体式空调零售量第一**。 奥维云网数据显示，2024年格力品牌**家用空调线上零售额份额为25.4%，位居行业第一**；电风扇线上零售额份额为13.01%，位居行业第二；电暖器线上零售额份额为9.66%，位居行业第三；空气能热水器线上零售额份额为17.45%，位居行业第三。 据了解，在2024年中期已拟分红派现55.9亿元（含税）的基础上，**格力电器再宣布拟向全体股东每10 股派发现金股利20元（含税），共计派发现金股利111.7亿元。2024年度累计现金分红总额近168亿元。** 年报还显示，截至2024年末，董明珠累计持有格力电器的股票数**超过1亿股**，这意味着董明珠**可获现金股利2亿元**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250428/db6d75f11d954c10a642b96c5df0d2b9.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495930.htm)

发生在去年12月22日的“上海地铁11号线遭外部塔吊施工侵入”一事有了最新进展，近日[应急管理部](https://mp.weixin.qq.com/s/lpzdWsu3UCPUP7ouhbWTuw)公布调查结果。经调查认定，上海嘉定沪嘉高速-嘉闵高架联络线新建工程项目，“12·22”较大起重伤害事故**是一起因违反施工方案及操作规程组织作业而发生的生产安全责任事故**。 2024年12月22日，在上海市沪嘉高速-嘉闵高架联络线新建工程施工2标项目内，上海绿地建筑钢结构有限公司进行匝道小箱梁吊装作业过程中，一台履带起重机主臂倒伏侵入轨道交通11号线区间，导致运营的轨道交通11号线一列车车头局部受损并紧急制停，**事故未造成人员伤亡，直接经济损失约1831万元。** 经调查组调查，**小箱梁吊装作业起重机选型、机位与方案不一致，双机抬吊作业过程中协同性差，260t履带起重机水平度超标、超载，在执行回转、行走等动作时未采取有效限制各种不均衡措施**，产生超出设计标准和设备实际承载能力的侧向力，造成260t履带起重机回转平台立板断裂、起重臂侧向倒伏，是导致事故发生的直接原因。 相关原因如下： **1. 吊装作业两台起重机机位及260t履带起重机选型与方案不一致。** 260t履带起重机未按施工方案选用SCC2600A型而用SCC2600A-2型，造成选定工况下的额定载荷能力降低33.8吨。未按施工方案放置两台起重机的位置，降低了双机抬吊作业的可靠性。 **2. 两台起重机抬吊作业时未严格做到协调同步。** 吊装作业开始至事故发生25分钟内，320t起重机基本无协调配合动作，260t起重机多次独自回转与行走，抬吊作业未能做到协调同步，致使作业过程中产生了超标的侧向力。 **3. 260t履带起重机存在水平度超标、超载情况。** 作业过程中大部分时间（包括事发时），260t履带起重机水平度超过规定值，导致实际起重能力的下降；起重机实际载荷多次超过额定载荷，最大值严重超过了双机抬吊作业单台起重机额定载荷规定。 此外，事故调查组建议司法机关对多名相关责任人进行刑事和行政处罚。     [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495928.htm)

今日，中国移动香港官网发布公告，**宣布将于2025年6月30日00:00终止提供3G服务，以聚焦资源推动5G及领先的网络技术发展。**中国移动香港表示，经过全面及周详的考虑，使用3G服务的客户人数持续下降。  截至今年3月，**3G用户仅占中国移动香港流动通讯客户总数不足0.25%。** 自2023年第四季起，中国移动香港已陆续通知相关客户将其电话智能卡及3G手机或装置升级，确保客户顺利转换至新一代流动服务。 中国移动香港称，**将继续提供升级方案，包括5G服务计划、5G手机折扣优惠等，**协助受影响客户升级其3G手机、装置或SIM卡，并为未有计划升级的客户提供适切安排。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250428/fc383cef5a74412f9bde91c4003f5e46.png) 据了解，2023年11月，工信部在答复网友关于保障老旧手机用户基础通信功能的建议时强调，2G/3G退网是移动通信网更新换代的必然选择，但移动通信退网不是简单地“说退就退”。 需要完善用户保障措施，在充分保障用户权益前提下，才能实施退网。 工信部提到，2G/3G退网是移动通信网更新换代的必然选择，也是当前国际上的主要做法。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250428/6fbb1420bd2545d0b5a6a9bc46e431db.png) 据不完全统计，全球已有100多个运营商实施了2G/3G退网，将2G/3G腾退的频率用于4G/5G的部署。 **将有限的频率资源和网络资源用到5G、4G移动通信网络的发展中，有利于从整体上降低网络运营成本，提高我国的网络运营效率。** 同时，目前多为全网通手机，需要支持所有六种制式和十余种频段，退网也可以降低手机的复杂度，有利于提高手机的效能，降低手机终端成本。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495924.htm)

**保时捷最近发布了一张全新超级跑车的预告图，这辆车很可能是保时捷963勒芒赛车的公路版本。**该车有望在2025年6月14日开幕的勒芒24小时耐力赛上正式发布。从预告图来看，这辆车保留了典型的勒芒赛车造型，车头很低，驾驶舱特别突出，驾驶舱后面估计是发动机进气口。   车尾还配备了超大的扰流板，这能大幅提升下压力，让车在高速行驶时更加稳定。 **动力方面，它采用了一款双涡轮增压V8发动机，最大输出功率可达600马力，最大扭矩高达750牛米，为车辆提供了强大的动力输出。** 除了发动机，作为一款符合LMDh规则的混合动力车，963的动力系统鸿海集成了来自博世公司、威廉姆斯高级工程公司和Xtrac公司的先进部件，**系统最大功率可达500kW，总共有671马力。**  除了强劲的发动机，963搭载了全新9速手自一体变速器，换挡过程迅猛且能耗高效，为车辆带来了出色的性能表现。 据说，这款车是为了向50年前的保时捷917公路版车型致敬。  1975年，保时捷917赛车从工厂下线，总共生产了六十多辆赛车，其中只有两辆被改装成了公路版本。那款车搭载的是4.5升12气缸水平对置发动机，动力强劲。 如果保时捷963公路版真的推出，那它不仅是一台超级跑车，更是一台可以合法上路的勒芒赛车。 **想想看，开着这样一辆车在公路上飞驰，那得多拉风啊，当然，该车的售价也相当昂贵，据知情人士透露，该车在海外的的售价将超过2100万元，如果有幸进入国内，价格最少还要翻上一番。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495922.htm)

Intel下一代处理器平台Panther Lake的架构细节正在逐步浮出水面，根据最新的PCI ID列表，**Panther Lake将采用全新的CPU微架构，分别配备Cougar Cove P核和Darkmont E核。** 此前有消息称Panther Lake搭载的是酷睿Ultra 200系列同款的Skymont E核，但如今看来有了变动，和Cougar Cove一样，Darkmont也将基于Intel的18A工艺。  **Panther Lake还将首次引入Xe3“Celestial”微架构GPU，并配备第五代专用AI引擎（NPU），其AI性能有望达到180 TOPS，相比前代Lunar Lake有了明显提升。** 此外，Panther Lake还将支持LPDDR5X 6800/7467/8533MT/s的内存速度和DDR5 6400/7200 MT/s。 **具体的SKU方面，除了此前曝光的4+8+4+12Xe、4+8+4+4Xe、4+0+4+4Xe三个版本，还会有一个4+8+0+4Xe版本，具体如下：** 4 P-Cores + 8 E-Cores + 0 LP-E Cores + 4 Xe3 Cores (45W) 4 P-Cores + 8 E-Cores + 4 LP-E Cores + 12 Xe3 Cores (25W) 4 P-Cores + 8 E-Cores + 4 LP-E Cores + 4 Xe3 Cores (25W) 4 P-Cores + 0 E-Cores + 4 LP-E Cores + 4 Xe3 Cores (15W) 可以看出新SKU不包含LP-E核心，功耗也比其他版本更高为45W，可能更适用于对性能要求更高的场景。 Panther Lake将是Intel首款采用18A工艺节点的芯片，还可能成为Intel重新夺回移动市场份额的关键产品。 Panther Lake预计将在2025年下半年发布，并在2026年进入量产阶段，目前Intel已经向合作伙伴提供了Panther Lake的样品，这意味着其上市时间已经不远。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495918.htm)

今年第一季度京东集团创始人刘强东曾邀请互联网行业三位重量级人物共进晚餐。这三位分别来自本地生活服务的核心赛道：外卖配送、出行服务和即时零售领域。餐叙期间，刘强东向三位“老友”表达了京东即将发力外卖的想法。 4月21日晚，刘强东在友人的朋友圈回复称:“在我外卖上线之前，我特意请了程维、兴哥和劲波一起见面喝酒聊天。我很简单直接：你做了这么多年的零售我从没有说过一句难听话，因为零售不是我的，不是京东的，任何人都可以做。我没有资格抱怨，做外卖也一样，只是希望兄弟们都能够守好自己的底线。”  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495910.htm)

人类病毒学家为人工智能（AI）设计了一项极其困难的测试，结果令人担忧：在解决湿实验室问题方面，人类病毒学专家在针对其专业领域定制的问题子集上平均答对率为 22.1%，但表现最好的 OpenAI o3 却实现了 43.8% 的准确率，并在匹配的问题子集上胜过了 94% 的病毒学家。  图｜OpenAI o3 等模型相对于人类病毒学专家的表现。 这些结果让研究者“有点紧张”，因为这是历史上第一次，几乎任何人都可以接触到一位不带偏见的 AI 病毒学专家，该专家可能会指导非专业人士制造致命的生物武器。 这一结论来自来自非营利组织 SecureBio 的研究团队及其合作者共同完成的新研究。他们表示，这一发现是一把双刃剑——专业研究人员可以借助超智能 AI 模型预防传染病的传播，但非专业人士也可能利用它来制造致命的生物武器。 相关研究论文以“Virology Capabilities Test (VCT): A Multimodal Virology Q&amp;A Benchmark”为题，已发表在预印本网站 arXiv 上。  论文链接：[https://arxiv.org/abs/2504.16137](https://arxiv.org/abs/2504.16137) “纵观历史，有不少人试图制造生物武器——而他们失败的主要原因之一，就是缺乏足够的专业知识，” 该论文的通讯作者 Seth Donoughe 说。“因此，谨慎对待这些能力的分配方式非常有必要。” 随着 AI 的加速发展，评估已成为量化大语言模型（LLM）能力的关键，尤其是在科学推理方面。然而，常用的基准有很大的局限性。它们通常依赖于在四个选项中只有一个正确答案的多选题。虽然这类基准可以直接创建、评估和评分，但却无法捕捉到稀有、隐性和不可被搜索的知识。 此外，尽管多模态已成为一种标准的 LLM 能力，并在现实世界中有着明确的应用，但它们并不测试图像推理能力，许多现有基准都存在虚假 Ground truth 标签和快速饱和的问题。 由此，研究团队开发了 Virology Capabilities Test (VCT)，旨在测量病毒学的实用知识，尤其侧重于故障排除实验。它针对具有双重用途潜力的病毒学方法以及其他密切相关的方法，不包括一般的分子和细胞生物学方法，也不包括出于安全考虑而明确有害的材料。具体来说，该基准包括重要、困难、经过验证的问题，以及代表真实世界用途的多模态问题。  图｜VCT 所含材料 研究团队从 184 位病毒学专家中收集问题，57 位活跃专家中的 36 位随后参加了人类基准测试，回答了他们没有撰写或审查的问题。他们在设计问题撰写程序时考虑到了基准可以通过相同的输入内容以多种不同的格式运行。所有问题均由人工回答，以评估问题难度和人工准确性。 数据库由问题和评审组成。共享数据集的 322 个问题中，最常提交的问题主题反映了病毒学家的核心专业领域：细胞培养病毒的技术、基因修饰的分子方法和细胞培养程序。每个提交的问题都由另外两名熟悉该问题特定主题领域的专家进行审查。审阅者对问题表示同意或不同意，并提供反馈意见。  图｜所有提交的问题在创建过程中的流程 在研究团队对完整基准进行评估的多模态模型中，OpenAI o3 表现，准确率达到 43.8%，即使在其专业子领域内，也超过了 94% 的病毒学家。相比之下，博士水平的病毒学家在面对专门针对每个人的子专业领域定制的 VCT 问题集时，得分仅为 22.1%。  图｜前沿 AI 模型在特定领域表现优于专家，大于 0 的值表示 AI 模型的表现优于人类，上方百分比显示了 AI 模型相对于 36 位专家的整体表现。 研究发现，截至 2025 年初，前沿大模型在病毒学领域提供实际疑难解答支持的能力，已达到甚至超过了人类专家水平，而且人类与模型之间的差距正在持续扩大。 这一趋势在其他协议分析基准测试中同样显著：在 ProtocolQA 基准上，o1 模型的表现已接近专家水平；在 BioLP-Bench 基准上，DeepSeek-R1 的成绩已与专家持平。这两项测试的结果相比不到一年前发布的 SOTA 分数，均有了大幅提升。 VCT 是一个包含 322 个可搜索的、相关的、多模态的病毒学实际疑难解答问题的数据集，其中的问题涉及一些罕见的知识，训练有素的病毒学家自己都认为这些知识很难找到，甚至是隐性的，但 o3 等领先模型在基准测试中的表现已经超过了人类专家。 在开发 VCT 的过程中，出于对传播此类信息的潜在风险的考虑，他们排除了某些可能特别有利于造成大规模危害的双重用途病毒学课题。这些课题都是实用、罕见、重要的信息，能够使湿实验室病毒学工作更容易取得成功。 因此，在部署前测试中，VCT 可以作为潜在危险信息的信息替代衡量标准，以更好地了解模型在特别敏感的生物学技能方面的能力，并为随后的缓解机制提供信息。提供专家级病毒学故障诊断的能力本质上具有双重用途：它对有益的研究有用，但也可能被滥用。  图｜VCT 多选题例题，要求答题者从一组 4-10 个选项中找出所有正确的陈述。每个问题还附有评分标准，用于在未提供答案陈述的情况下评估开放式回答。 研究团队指出，如今迫切需要通过周到的访问控制，在促进有益研究与应对安全风险之间取得平衡。他们强调，AI 系统在为高度双重用途方法（即可被用于正当或恶意目的的技术）提供专家级故障诊断方面的能力，本身就应被视为一种高度双重用途技术。 专家级 AI 病毒学聊天机器人（仅通过文本互动提供建议）相较于能够自主执行任务的 AI 病毒学 agent 而言，风险较小，但两者都需要进行严格的访问控制。尤其是某些特定领域的专业知识，如病毒学方法的实际故障诊断，可能被滥用于造成大规模危害，因此应被排除在下一代广泛可用的大模型能力之外。 针对 AI 系统中双重用途生物学技能的问题，研究团队建议，未来可参考生命科学领域已有的双重用途研究监管经验，例如由国 NSABB 主导的管理框架。NSABB 已呼吁统一现有的联邦政策，并扩大需要联邦审查的研究范围，以更好地应对潜在的双重用途风险。尽管 NSABB 尚未建议将基于人工智能的“硅学实验”立即纳入更新后的监管体系，但它强调了持续评估 AI 与生物技术交叉研究风险与益处的必要性。 类似 VCT 这样的评估工具，未来可为政府机构（如 AISI）及非政府组织提供实证依据，帮助调整现有的双重用途风险管理框架，适应 AI 时代的需求，并为新一代模型的研究与部署制定更完善的指南。 几个月前，该论文作者已将研究结果分享给各大 AI 实验室。作为回应，xAI 发布了新的风险管理框架，并承诺在其 AI 模型 Grok 的未来版本中，加入病毒学防护措施，包括训练模型拒绝有害请求，以及对输入和输出进行内容过滤。OpenAI 也在其模型 o3 和 o4-mini 中部署了多项与生物安全相关的保护措施，包括阻止潜在的有害输出。 约翰·霍普金斯大学健康安全中心主任 Tom Inglesby 指出，仅靠行业自律是不够的，他呼吁立法者和政策制定者采取更积极的行动，制定政策以规范 AI 带来的生物风险。 “在新的 LLM 发布前，应该强制进行风险评估，以确保其不会带来大流行病级别的潜在后果。” 论文共同一作 Jasper Götting 表示，由 SecureBio 和其他机构开展的后续研究将很快检验 AI 辅助是否可以改善实际实验室的实验结果。 “在评估过程中，我们还观察到一些 AI 与专家提供的答案不一致的情况，这促使我们思考如何可靠地衡量 AI 在专家知识不再是可靠标准的课题上取得的进展。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495908.htm)

2020年，猿辅导拿下G轮10亿美元融资。创始人李勇发出了一封内部信，在最后一段，李勇略带温馨地说：“写这封信，是为跟大家同步公司融资的消息，共享这小小的喜悦，也借这个时机让大家暂停片刻。从更大的视角看一下我们在做的事情。” 但喜悦是暂时的。随着行业大潮袭来，包括新东方、猿辅导在内的头部教培机构纷纷陷入艰苦的转型...... 2025年4月23日晚，网传猿辅导武汉公司一名员工猝死。一天后，事件冲上热搜。有报道称，猿辅导武汉公司加班情况严重，单日加班超过6个小时。公司日常管理异常苛刻，吃饭、上厕所都需要报备。 身处行业的泥潭中的李勇和猿辅导，似乎变得难以挣脱。 **员工猝死，高压下的焦虑** 发生在这名员工身上的是一场彻头彻尾的悲剧。 2020年，李某某毕业于华中农业大学，系家中次子，还有一名姐姐尚未成婚，其父去世多年，母亲改嫁，家庭条件困难。李某某毕业后一直在猿辅导工作，是一名线上上课的老师，原计划今年5月2日举行婚礼。 悲剧发生后的第二天，猿辅导做出回应称，该员工发生意外期间，正值武汉公司员工倒休假期，当日所在团队没有安排加班。 猿辅导进一步表示，得知消息后，公司第一时间成立专项工作组，在这几天的时间里，管理团队一直陪伴着员工亲人度过这艰难的时间，处理好后续事宜。 按照4月25日的报道，猿辅导和死者家属截至当时还没有提交相关工亡申报的材料，是否为工亡，需要经过调查和审批。 据《正在新闻》报道，武汉市人力资源和社会保障局东湖新技术开发区分局劳动监察部门已介入调查。 南方都市报则称，李某某原计划休长假，与公司沟通后想把工作提前完成。4月22日，李某某中午到猿辅导上班并加班至深夜，未婚妻因为无法与李某取得联系凌晨报警。23日上午，李某某被保洁员发现在办公室，但已无呼吸。 李某某的悲剧可能只是一个缩影。早在2023年，封面新闻就曾报道了猿辅导工作压力大的问题。 “单日加班超过6个小时。除了日复一日的加班，公司还有各种严苛的规章，比如没完成工作量、没挽留客户下单，都要扣绩效甚至开除；人不在工位的、向客户答疑的会被开除，上厕所都要先报备。”离职员工称，“我一个人负责400个学生，课后要答疑，卖课过程要录音。公司会随即抽查录音，并约谈你哪里做得不好。每天很焦虑。”  彼时，猿辅导工作人员回应表示，双减政策后，行业压力大，加班情况在很多公司都存在。至于处罚措施，实际执行并没有员工说得那么严重；公司在考虑扩招人员，进行排班轮班减轻员工加班压力。 而在最近一年多，武汉公司曾多次因劳动争议、劳动合同纠纷等被起诉。  事件发酵同期，小红书、美的、大疆等企业宣布取消“大小周”或强制下班，形成“反内卷”趋势。这些举动让猿辅导更加尴尬之余，更让李某某之死变得更加莫名悲哀。 **千亿教培帝国，顺势崛起** 这场悲剧背后，行业环境变化是关键转折点。 以2021年为界，李勇和猿辅导表现出来了截然相反的两种命运中。前半段是火焰，后半段是冰山。 李勇的人生可谓精英中的典范。1996年，李勇从中国人民大学新闻系毕业，作为人大王牌专业毕业的高材生，李勇短时间内走到了内容工作者的巅峰。 他先进入了《工人日报》担任记者，1998年夏天跳槽至《财经》杂志，仅仅一年后，李勇就跳槽到了《南方周末》。 从1999年5月到2001年2月的21个月里，李甬在《南方周末》实现了三级跳，从记者到《南方周末》北京站副站长，再到《南方周末》经济部副主任。 2001年2月，仅仅升职4个月后，他又加入了《环球企业家》杂志担任执行主编，随后升任《环球企业家》杂志的总经理......可叹，他当时只有28岁。 2005年5月，门户时代来袭，网易创始人丁磊为李勇递来了橄榄枝，为他许下了主管内容副总裁的职位。 在网易，李勇获得了新媒体内容管理与运营经验，实现了财务自由。网易成为了创业者的黄埔军校，YY创始人李学凌，陌陌创始人唐岩，雪球创始人方三文……都是从中走出来的创业者。 在这个互联网大航海时代，“不安分”的李勇自然不会满足于为丁磊打工。 2012年，李勇与网易前同事李鑫、帅科等人一起开始创业，他们选择了在线教育这个赛道，并在5个月内开发了一个综合学习平台，在那个资本活跃的时代，李勇迅速拿到了IDG的200万美元融资。 教育市场年龄跨度巨大，每个赛道似乎都前景广阔。李勇与团队选择了穷举法。从四六级到公务员考试再到初中考题，团队进行了筛选和尝试。 这一年，“粉笔网”上线，聚焦公考辅导。但彼时的公考辅导市场，依然以线下为主，并且被中公、华图牢牢把持着市场。李勇选择将粉笔网独立，并与创业团队推出了新的产品“猿题库”。  2013年，是李勇事业发展中的一个关键年份。猿题库的表现让李勇看到了K12市场的巨大潜力。从2013年到2017年他们保持着平均每年推出一款产品的节奏：从猿题库到小猿搜题，再到猿辅导、校园口算、斑马AI课。 也是从这一年开始，李勇成为资本市场的绝对宠儿。2013年8月，又获得经纬中国领投、IDG跟投的700万美元B轮融资；2014年7月，再次获得经纬中国、IDG的1500万美元C轮融资；2015年3月，又获得华人文化产业基金、新天域资本、IDG资本、经纬中国的6000万美元D轮融资。2016-2018年三年，猿辅导获得腾讯的连续投资，发展买迈入快车道。 凭借频繁的融资，猿辅导有充足的现金进行广告投放。从《超强大脑》到央视春晚，再到《中国诗词大会》，猿辅导的身影在电视大屏幕中不断闪现。除了电视，猿辅导还在朋友圈、抖音、地铁、楼宇电梯、综艺节目等各个渠道展开全面的流量争夺。在接受采访时，李勇肯定了广告投放的必要性，如果有渠道可以帮你触达用户，能够帮助用户更容易知道你，广告还是有用的。 2020年在线教育风口，成为李勇和猿辅导的巅峰。 这一年，猿辅导一年内融资22以美元，估值达到155亿美元（约1100亿人民币），成为在线教育领域最受追捧的公司，估值直逼新东方、好未来的市值。也是这一年，李勇写下了那封内部信。 但水能载舟，亦能覆舟。2021年，李勇的猿辅导急转直下。聚焦K12让猿辅导深深受益，但当风险来临时，猿辅导的业务也饱受冲击。 猿辅导展开了一场艰难的转型。 员工人数从2021年春招结束的5万人，缩减至3.7万人。也是从2021年开始，猿辅导再也没能获得新一轮融资。 **教培起大早，AI赶晚集** 行业变化将在线教育平台拉到同一起跑线，而前期花费大力度营销后，猿辅导没能快速发力获得领先，甚至几个关键机遇期，猿辅导被弯道超车。 7200元风衣、25万月子套餐、做咖啡……猿辅导最初的转型，瞄准了跨界，涉足与教育完全不相干的领域。猿辅导并不是唯一一家，但从最终的结果看，跨界的转型很难做到K12在线教育这样的规模。 转机在2023年前后开始出现。ChatGPT将AI大模型推上风口。彼时，不少教育公司纷纷涉足AI，有道推出“子曰”大模型，学而思发布面向数学爱好者的大模型MathGPT。 也是这一年，AI概念与学习机融合，这种开始受到家长追捧。科大讯飞发布T20系列，宣布其为“全球首款搭载认知大模型的AI学习机”，随后好未来也宣布入局。 也是在这一年，猿辅导开始发力学练机。在学习机方面，猿辅导布局并不算晚，其学练机产品几乎是与科大讯飞同期。但猿辅导显然更加保守，其没有贸然尝试学习机，而是主打墨水瓶学习平板。 到了今年，猿辅导发布了小猿AI学习机，正式攻入其他学习机赛道玩家的“腹地”。  然而，目前的学习机赛道已经充满了强有力的竞争对手。 洛图科技（RUNTO）数据显示，从学习机2024年线上线下全渠道市场的表现来看，作业帮依托线上的良好业绩，以及线下相对均衡的结构，位列整体市场的销量第一；科大讯飞在线下表现相对强势，在整体市场销量排名第二；学而思的优势在中高阶产品，在整体市场则排名销量第三。在线上渠道，猿辅导也被作业帮和学而思超过。 猿辅导的策略是大搞线下营销。据报道，截至今年3月，小猿学练机全国线下门店已有近300家。2025年，小猿学练机将加大二三线城市门店覆盖，预计到今年末，其门店数量将至少实现翻倍增长。 不过洛图科技称，2025年学习机的竞争，AI大模型是关键变量，其在报告中表示，“学习平板不仅是最早一波应用大模型的智能硬件，更是最需要、最契合的大模型练习场，AI大模型可带来的智能化、个性化学习体验将成为市场规模再上台阶的关键因素之一。” 但猿辅导的AI尚处于落后的追赶状态。在教育大模型相继推出一年后，2024年5月，猿辅导旗下飞象星球视频号低调发布一段大模型AI场景测试视频，展示了猿辅导教育大模型在作业批改、个性化教学指导等方面的性能。但与其他竞争对手相比，猿辅导的动作稍显滞后，学习机的竞争上失去了先发优势。 2023年，李勇当初独立出去的粉笔网，在张小龙的带领下成功登陆港交所，而他自己的猿辅导却遥遥无期。时过境迁，猿辅导已经不再是炙手可热的教育公司，李勇的创业，在走过了顺风顺水的8年后，正处在艰难的逆风周期。 穿越逆周期，需要大气魄、大手笔。而李某某的猝死，无疑让这场穿越变得更加艰难。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495906.htm)

<blockquote><p>在科研和学术学习中，查找和阅读论文是必不可少的环节。然而，面对海量的学术文献，如何高效地找到并管理所需的论文，常常令人头疼。如今，AI 技术的介入为这一问题带来了新的解决方案。本文将介绍如何利用 ArXiv MCP 和 DeepSeek，将论文搜索、下载、阅读等功能集成到一个 AI 助手中，实现真正的“论文自由”。</p> </blockquote>  AI的「触手」越来越多了，从日常生活，到职场工作，到现在搞科研学习，也很丝滑了。 说到科研学习，ArXiv是必不可少的工具，一个开放获取的学术预印本平台，主要用于<u>**物理、数学、计算机科学**</u>等领域的学者分享和查阅未经同行评审的研究论文。 有大神把它封装成了MCP工具，可以让AI直接调用。 项目地址：https://github.com/blazickjp/arxiv-mcp-server  MCP的玩法之前有介绍过： - 一文讲清楚Agent、MCP、Function Call，附实操代码示例 - 用好MCP，就能让AI帮你执行任务，Manus开启了真正的AI牛马时代 - 保姆级教程：让AI操作数据库—Cusor配置Sqlite MCP Server|遇到了一个大坑，全网没人说！！ - 用 Playwright MCP 让 AI 改它自己写的屎山代码 - 用 Fastapi-MCP 快速从 0 开发一个 MCP Server｜实战：谷歌图片搜索 ## ArXiv MCP Server提供的服务 - 1. Paper Search 论文搜索 支持关键词检索（如”transformer architecture”），可筛选日期、学科分类（如AI/机器学习），限制返回数量（如10篇）。 - 2. Paper Download论文下载 通过arXiv ID（如2401.12345）直接下载论文PDF或源文件。 - 3. List Papers 查看已下载的所有论文清单，方便管理本地文献库。 - 4. Read Paper 根据arXiv ID获取已下载论文的详细内容（如文本或元数据）。 接下来我们实操一下，看要怎么在AI里调用这个服务，实现论文自由。 ## 在Cherry安装配置MCP 首先，我们需要有一个支持调用MCP 的AI客户端。这里推荐开源的Cherry https://cherry-ai.com/ 正常下载就好了  下载好后，打开，如下图开始配置： 设置-MCP服务器-添加服务器，填写 - 名称：arxiv-mcp-server - 命令：uv - 参数：toolrunarxiv-mcp-server–storage-path/Users/…/Documents/arxiv 其中，最后一行是论文下载的存放地址，要改成你自己电脑上的位置  最后，右上角打开即可。 ## 配置一个支持工具调用的AI 接下来，要配置一个可以调用工具的AI 说白了就是AI分两种： - 不聪明的，只能跟你基于它内置的知识进行对话，无法调用外部的工具、知识库 - 聪明的，能根据你说的话，自动检查有什么工具可以用，然后调用 因为我们走的是API，后者的标识就是看提供AI的网站上有没有说明支持function call  这里我选的是火山引擎的DeepSeek V3 然后如下图，在Cherry里点开设置-模型服务，添加API密钥后，添加模型 注意，要点开「更多设置」选中工具才行  ## 在AI对话中调用ArXiv MCP 在Cherry新建一个对话，顶部选择对话的模型 在列表中找到刚刚配置的，确保名称后面有个小扳手的icon，证明是支持工具调用  选好后，在对话下面开MCP，把刚才配置好的服务选上  这样，我们就能愉快用AI来帮我们找论文和学习。 例如我直接让它帮我找AI相关的论文，要是看到如我下图这样显示在调用工具，就证明我们配置成功了。  还能追问，说哪篇论文讲了什么，这里就考验提示词了  如果想阅读论文，或者让AI深入解读的话，可以直接让DeepSeek把论文下载下来。  顺利的话，在一开始我们配置的下载路径中就能看到下载好的论文了。  本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】，微信公众号：【饼干哥哥AGI】，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。

&#34;The UAE is becoming an important market for the industry,&#34; said a Shenzhen-based e-cigarette professional. &#34;With its high consumer spending and rapid adoption of e-cigarette regulation, it&#39;s a promising market for Chinese producers.&#34;

<blockquote><p>在近期的外卖平台大战中，京东与美团的激烈竞争吸引了众多目光，而饿了么似乎并未直接卷入这场“烧钱”大战。然而，这并不意味着饿了么在竞争中处于劣势。相反，饿了么的策略显示出其深思熟虑的智慧。</p> </blockquote>  ## 1 周末不卷，随便写点。 上周可以说是外卖平台战斗非常激烈的一周，那个优惠券发的真刺激，吃得我糖尿病强度拉满了。 我写了应该鼓励平台之间大战之后，很多人问我怎么看饿了么，他们是不是傻眼了？ 怎么会呢朋友，饿了么是当年千团大战活下来的唯二两家之一，傻的可活不下来。 大家可以看一下这个，刚发生的。 他们做出了很聪明的决策，给对面两家上强度。  饿了么比想象中更聪明，这个决策是利好骑手，但同样很符合饿了么自己的利益。 那就是把自己作为衡量标准，让另外的对手头疼。 ## 2 还是老规矩，看策略看【目标】【成本】【收益】【风险】。 当下饿了么的【目标】是什么？ 是，不下牌桌。 现阶段隔壁两家互相搏杀，讲道理很多人的第一反应是饿了么应该立马All in。 这就像骑共享单车去撞全险半挂一样离奇。 再努力，也改变不了被撞碎一地。 **不是饿了么不能跟，也不是没能力跟，而是他们这个阶段没必要急慌慌地跟。** 为啥，因为大家所处的阶段不同。 看看那两方的状态。 **一个现阶段作为入局者要冲，目的是用外卖这个高频业务去带起自家的电商低频业务。** **所以可以把电商盈利拿来砸钱且有足够的动机底气去砸。** **一个现阶段作为守擂者要守，目的是用外卖切入本地生活去带起自家的即时配送业务。** **所以可以把过去赚来的钱拿来砸且有足够的必要性去砸。** 他们的目的都很清晰，卷是有目的的卷，拿来卷的钱也有明确的来源。 再看饿了么，这两家的目的跟他们没关系。 饿了么背后的电商平台不需要用外卖冲高频。 即时配送业务同一个家族里面已经有了盒马和盒马NB（对，就叫这个名字），要卷也是盒马NB去卷，他们正在大量扩店。 甚至他们现在的外卖业务本身也不赚钱，不像另一家赚钱，为啥还要跟着烧呢？ 发几张大额券当然可以，但跟着长期烧，属于没意义。 不符合【目的】，要投入巨大的【成本】，看不到【收益】，还要冒着巨大的【风险】。 只有想不开才跟那俩卷。 那俩杀红眼了，自己不好好待着非得冲进去劝架干嘛。 让那俩先不打了一起揍自己？ 何苦来哉？ ## 3 哎~ 但也不是啥都不能干。 为啥说饿了么聪明，反正不想也没必要去卷，那现在应该咋办？ 答案很简单，应该，坐山观虎斗。 应该，嘴上说着【你们不要再打了呀~】，同时通过设置策略，同时抬高对面两家的成本。 怎么抬高？ 从骑手上抬高。 隔壁两家补贴顾客，补贴商家，这两件事儿其实都很难大幅抬高双方的成本，因为这个补贴是【损耗低】的补贴。 什么叫【损耗低】。 **损耗低是指，想补贴多少，只要后台发券设置就好了，整个过程几乎没有损耗和浪费，自己想补多少随自己后台设置，立马生效。** **并且只跟自己的订单有关，肉烂在自己锅里。** 但，这个世界是，物质的。 电商再牛，也得物流在现实世界给你送到家。 用户补贴和商家补贴可以后台设置，但外卖派送必然是物质世界里发生的事情。 所以饿了么在这里动手。 市场上的骑手是有限的，同一个骑手一天的时间也是有限的。 送了你，就送不了别家，毕竟人家又不是音乐会上的汤姆。 **同一个热门时段，一个人，就那么几小时，一辆电瓶车的保温箱就那么大，你给再多也解决不了时间和空间问题。** **就像你就是找10个人，也不可能把怀孕到生孩子的时间从10个月变成1个月。** 所以饿了么出手就是时间与空间。 只要饿了么能够吸引一些骑手更多时间分配到自己平台上，那就达到目的了，甚至超额达到放血目的。 **这一手，等于是直接提高两家的配送成本。** **为了维持让骑手送自己家，以及骑手不要顺道也送饿了么（他们逐渐取消迟到惩罚，就代表可以顺风送），那两家都不得不在配送端付出更多的成本。** 从这个环节下手，逼迫对手两家都得跟着提高对骑手的待遇。 不求自己多好，只求让打的正猛的双方同时难受。 能让他们消耗掉更多弹药，就够了。 而且客观上，这样对骑手也有好处，挺好的。 还是那句话，只要打击起来，就是好事儿。 本文由人人都是产品经理作者【半佛仙人】，微信公众号：【半佛仙人】，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。

 “机器人全产业链接会(FAIR plus 2025)&#34;4月26日圆满收官，多项数据创深圳机器人展览规模新纪录。此次盛会强化深圳产业集聚效应，吸引资本关注新兴领域，加速成果转化，为机器人产业迈向高端化、国际化注入强劲动能，树立产业发展新里程碑。  ## 顶级论坛、脑力激荡 解码具身智能前沿引擎此次大会上，深圳市机器人协会连同中国科学院深圳先进技术研究院共同发布《2024年深圳市机器人产业发展白皮书》，这是该白皮书连续第十年对政策推动下深圳机器人产业发展的全程记录。  展会期间，举行了三场贯穿全天的高端话题主论坛，主题覆盖学术研究、产业落地与全球化布局，全方位展现具身智能领域的最新动态，为学术界、产业界及投资界搭建深度交流平台，推动技术创新与商业应用的双向赋能。  具身智能学术与产业前沿论坛  火星·具身智能创始人大会  机器人产业全球化战略新视野 ## 机器人天团集结上演中国智造新高度 本届FAIR plus 2025重磅打造机器人全产业链展区，吸引了包括“深圳十三太保”、“杭州四小龙”在内的200余家国内顶尖机器人企业同台竞技，来自硅谷的工业具身智能先锋eBots更是选择深圳作为其全球首秀舞台，彰显展会的国际影响力。 行业领军企业悉数登场：“人形机器人龙头”优必选、“协作机器人标杆”越疆、“3D视觉领跑者”奥比中光、“激光雷达新锐”速腾聚创，以及国家级专精特新“小巨人”乐聚、普渡等深圳本土明星企业纷纷亮相。       杭州创新力量同样耀眼，宇树科技、强脑科技、云深处等“杭州军团”携前沿产品登场。腾讯Robotics X实验室最新研发的“小五”机器人等创新产品也惊艳亮相，充分展现中国机器人产业的蓬勃活力与硬核实力。  此次盛会还带来一系列创新机器人产品的首次亮相，覆盖上游核心零部件、配套服务、整机制造及人形机器人等高端平台，呈现机器人领域的最新技术成果。  ## 国内外买家齐聚 打造全球机器人产业新枢纽FAIR plus 2025展会期间，约35000人次观众到场，600余人海外买家深度交流，构建一站式硬件采购平台 ，为国内外行业交流搭建高效通道，进一步强化了深圳作为全球机器人产业枢纽的重要地位，助力本土企业拓展国际业务版图，推动中国机器人产品和服务走向全球市场。 本次大会成功帮助末端执行器龙头企业德国雄克对接雷赛智能 、兆威机电、长盈精密、汇川技术等企业，促进双方合作。组织拥有133年历史的德国机械工业联合会及30多位德国企业家走进优必选、优艾智合等多家深圳企业。  ## 产学研大咖云集解码智能时代新机遇 FAIR plus 2025多场具有丰富的多元化色彩的高端主题论坛与系列活动，推动产学研深度融合。从金融战略到技术攻坚，从产业对接到创客实践，以全方位视角解码智能时代机遇，为全球科技发展注入新动能。 EMBA公开课：中美博弈下的金融市场与AI革命浪潮 机器人•未来已来——福田产业对接会 Seeed具身智能黑客松 ## 硬核技术、标准筑基 打造机器人产业“技术通行证”FAIR plus 2025 展会期间，通过举办多场标准工作组会议，多方汇聚制定统一技术规范，交流标准征集、在研及立项情况等，助力企业降低成本、保障零部件性能、加速成果转化。  展会期间7 场技术社区共建会如繁花开放，争奇斗艳，覆盖机器人产业链多环节技术创新，助力构建开放协作的创新生态。 - 2025年中国小微特机器人专项邀请赛暨第二届“机器人+安全应急”成果验证赛启动仪式及首场路演 - 具身智创·生态聚变—机器人核心零部件协同创新研讨会 - NVIDIA GTC 2025最新机器人技术回顾与2025 NVIDIA 创业企业展示—深圳站 - 链接未来：智能机器人硬件设计制造的“黄金法则” - 西门子Xcelerator生态合作伙伴“繁星计划”招募——具身智能专场 - 人工智能与机器人研究开发高校专场 - 未来智造：机器人软件系统技术前沿 ## 场景为王，精准对接 ## 解码机器人产业落地新密码 FAIR plus 2025深度践行深圳市人工智能与机器人场景开放政策，大会精心策划二十余场闭门研讨会，内容横跨机器人核心技术研发、AI融合创新及商业化应用等关键议题。 特别聚焦南山区及万科集团、南方电网、中广核、深圳航空、水务集团等行业巨头的实际应用需求，面向幕墙清洗、园林绿化、消防救援、工业生产、商业服务、建筑施工等多个场景，搭建高效供需对接平台。 据不完全统计，本次链接会累计促成近50家揭榜单位与发榜单位达成意向合作，涉及金额6000余万元，成功推动产业上下游交流合作和机器人产品在多个实际场景中的落地应用。 ## 百媒齐聚，闪光如潮 直击大会媒体风暴现场展会现场多方媒体沉浸式报道，CGTN、中央广播电视总台大湾区之声、中国证券报、证券时报、36氪、科技日报、新华社、南方日报、深圳卫视、深圳商报、深圳特区报、深圳新闻网、广州日报、羊城晚报、雷峰网...... 数百位专业媒体记者亲临现场采访报道，现场盛况在第一时间得到传播。还有众多行业大V现场直播探展，让企业品牌影响力和热度持续攀升。    在深圳这片科技热土上，具身智能机器人产业的元年就此盛大启幕！创新的星火点燃了行业迈向智能与全球的征途，产业的进化正在推动整个时代的变迁！ 当盛会的帷幕缓缓落下，我们深知， 这不是终点，而是新征程的起点。 2026 年4月22日-24日， 让我们再赴这场科技之约！  雷峰网

<blockquote><p>在互联网行业，竞争从来都是硝烟弥漫，而京东与美团的外卖大战无疑是近期最引人注目的焦点。这场竞争不仅关乎市场份额，更是一场关于用户体验、社会责任和商业策略的全方位较量。京东的入局，不仅为外卖市场带来了新的变数，也给产品经理们上了一堂生动的实践课。</p> </blockquote>  近期最热点的互联网新闻，肯定是京东和美团的外卖大战。 遥想上一次外卖平台百花齐放，烧钱竞争，还是我读大学的时候。那时候美团、饿了么、百度……好几个外卖平台轮着用，哪个平台优惠高就用哪个，校园里不同服饰的外卖小哥都能看到。 几年过去，早已剩下黄、蓝两家独大。 京东在此时的突然入局，有些意外、也有些合理，还有些惊喜。 这一周多的纷纷扰扰，作为用户，可谓是吃瓜吃不停。 作为产品经理，却是实实在在的学到了不少东西——**东哥还是那个东哥**。 4月21日，京东发布《致全体外卖骑手兄弟们的公开信》，舆论达到最顶峰。 当天晚上，美团回应《关于已辟谣谣言被某平台再度利用的说明》，对战升级。 随后，东哥亲自送外卖、与外卖员一起宵夜聊天，传遍各大平台，甚至还“遇到”了两个从美团、饿了么来“投诚”的兄弟，节目效果拉满。 在如何打造新产品上，京东这一战打得不可谓不漂亮。 ## 一、猛击痛点 美团从当年百团大战胜出后，这几年称得上是真正意义上的一家独大，饿了么确实不够看。 不可否认，它确确实实给我们带来了很多很多便利，极大提升了我们的生活便捷度。 但是当你缺乏足够竞争对手后，就会改变供需关系，从而改变了话语权。 在外卖行业，一家独大的平台同时收割商家、用户、骑手三大核心用户群体。早前《困在算法里的骑手》一文，更是将这种人神共愤的情绪推向高峰。 对于商家而言，过高的抽佣、广告费等，让商家苦不堪言，只能想尽一切方法“降本增效”，才能活下去。最终衍生出了各种各样的劣质商家、劣质食品，无堂食外卖店等等。 对于骑手而言，过于变态的算法、机制，几乎没有的保障机制，导致骑手压力极大，疲于奔命，提高风险的同时收入也不一定见涨。 对于用户而言，一方面外卖价格逐年上涨，无论是食品价格、包装费、配送费，一方面外卖质量却逐年下降，稍不注意就踩坑。 而它却是唯一的赢家。 在这个基础上，不管是三大核心用户群，还是社会舆论，都已经铺垫到位——**就缺一个“救世主”来治治它。** 对于京东而言，最大的成功就是**精准抓住了用户痛点，然后猛攻痛点**。 美团毕竟耕耘了这么多年，各种产品体系、业务形态、商业模式等，都是相当成熟。对于一个新产品，加入竞争最好的方式不是全面开战，而是打七寸——**就在你最差的地方做的最好，其他的再说。** - 解决食品安全问题——不做“幽灵外卖”，主打高分安全店铺，让用户吃的放心 - 解决骑手保障问题——全职骑手五险一金，其他骑手可跨平台接单来提升收入 在疑似因为“二选一”导致骑手资源不足、外卖频繁超时后，第一时间宣布“超时免单”，进一步提升形象，增强用户信任。 这些都是美团现存且难以一下子解决的问题，京东一上来先抛出解决方案，对于用户而言，第一印象肯定是更好的。 所以对于新产品而言，不是你不能去挑战行业权威，而是你有没有精准的找到用户最痛的痛点，然后给出对应解决方案。 ## 二、拔高高度 只解决用户问题，只能让当前的用户产生好感。 要形成产品口碑效应，还需进一步发酵，引起社会好感。 那该怎么做？——拔高高度，从商业竞争演变为价值竞争。 其实，这场PK归根结底，还是一场商业上的斗争，跟以前的百团大战、3Q大战等等，没什么不同——商业公司间为了赚钱而决斗。 但是，京东更像是一个审判者的角色，直击美团——你的种种行为、你的算法规则，是存在各种问题的，**你是个“恶人”。而我是“正义”的一方**，我是来“拯救”用户，替“用户”说话的。 这一下子就不一样了，商业竞争变成道德、价值上的对弈。 这很容易让用户忘了他也是个公司，也是为了赚钱（不管是通过什么方式赚钱）才做的这件事情，而是为了用户、为了社会，从道德高点出发，来挑战你的。 通过这样的方式，巧妙的将社会舆论都拉到了自己一方，更加广泛的好感就建立起来了。 所以说，做新产品的时候，如果想获得更多的支持，就一定要扩大声势，带动更多舆论关注。 而获取关注最好的方式，就是拔高高度，将“大家”都归到自己的一方——**我是为了“你们”在做的新产品。** **一个只会闷声苦干的新产品，做得再好，也不会成功。** ## 三、再上价值 最后，当社会大众都和自己站在一起后，无论是情感还是行动，都得更进一步。 情感上，从“极尽压榨之能事”、“赚取千亿利润”、“让他们的收入大幅降低”到“水能载舟亦能覆舟”。相当于不只是说这事儿，已经到了说理，到了生存之道。 再在行动上，给予用户期望，此番新产品的出现，不只是挑战原有霸主，更是要重塑行业格局、变更游戏规则，让商家、骑手、用户重新回到良好的秩序和氛围中来。 未来，是不是会出现标准化的骑手保障机制，跨平台生效； 未来，是不是会出现标准化的外卖门店机制，统一整治幽灵外卖和食品安全问题； 未来，是不是会出现全新的配送机制，避免压榨性的黑核算法； 这些，都变成了大众对于京东新的期待。 如果一个新产品，可以给观众带来新的更高维度的期待，不管他最终能不能做到，在新产品诞生之际，他已经是成功的了。 **期待是用户投票的核心元素。** 就好像我们回答问题时，如果领导或者面试官问你，你会怎么解决这个问题。 你说短期怎么做、中期怎么做、长期怎么做。 他们就会觉得你是个很有思考、高瞻远署、考虑长远的人。 自然而然，大家也会觉得这样的平台更具社会责任感，也会增添一丝信任。 如果，最终它真的能落地实现这些东西，那霸主变更就是板上钉钉的事情了。 ## 四、道阻且长 所以，在一系列的“新产品上市操作模板”之下，京东外卖是不是就真的做的很好呢？ 我想，未必。 首先，京东外卖的用户体验上还是存在很多明显且重大的问题。 如果你平时会逛社媒，会发现很多人吐槽找不到入口，甚至有段子说“搞了半天注册成了骑手”。 “超时免单”的策略也许可以在一定程度上缓解用户情绪，但它解决不了用户根本问题，用户还是没有按时吃到饭。而很多因为实在等不了自行取消了的用户，也没有办法得到赔偿。 再加上似乎当前没有足够的人工客服来解决各类问题，导致用户投诉进一步增大。 这种体验上的漏洞还是很多很多…… 而对于京东主打的，不做幽灵外卖，保障食品安全问题，也被很多网友曝光并未落实到位，只要是某平台评分高的店就可以入驻，还是存在不少无堂食外卖店。这本质上对用户信任是一种消耗。 再有，给全职外卖骑手缴纳五险一金。这到底是不是骑手最需要的？还是主打一个“竞选宣言”的作用？ 我们要知道，平台始终是要赚钱，缴纳五险一金势必要带来更多的成本，这部分成本一定会通过其他方式转移出去，不管是转移到骑手，还是用户或者商家。 而对于外卖骑手而言，本就工资不高的他们，每天依然辛苦的奔波，要的应该是真金白银的收入。 对于他们而言，由于扒皮的平台、算法的陷阱、残酷的机制，收入逐渐减少。这个伤害和痛苦比缺乏五险一金的保障要重的多得多。 **缴纳五险一金不是不好，而是会不会产生其他的影响，或者有没有解决真正的困境问题，才是关键。** 当然，上述这些都还只是表面上能看到，也不是完全不能解决的问题。 我更想知道的是，京东做外卖的目的是什么？ 这决定了一个根本性的问题——**如果赚不到钱，会不会就结束了**。 从战略意义上，美团开始做闪送后，主打半小时、一小时送货到家，不只是外卖，手机3C、日常用品都能送，这其实“偷了”京东的家。京东做出反抗合情合理。 但是，美团做电商合适，不代表京东做外卖合适。外卖是高频业务，在高频场景下顺带完成低频场景的电商消费，这是顺畅的。**但是在低频的电商场景下，突然演变为高频的外卖消费习惯，听起来不太可能。** 那如果说外卖只是京东的辅助器，用来做用户的活跃、拉新等，最终反哺主营电商业务，那就意味着这必然不会是个长久投入的事情。毕竟外卖业务太重了，要不是京东本身有达达业务，支撑了一部分配送需求，恐怕当前情况更惨不忍睹。 从用户定位角度上，京东始终是做一二线城市，中高收入人群为主，主打品质消费。它对于三四线城市或者其他人群的渗透并不成功，不然也不会被拼多多快速超越。 但是外卖跟买东西不一样，我们会一直信赖一个店铺的高品质商品，但是我们接受不了每天都吃一样的饭、一个口味的东西，所以我们才会更多的点外卖。 但如果店铺审核资质严格，只有品牌店铺的供应，缺乏长尾商品，是不是能满足全部用户的饮食需求，这也是一个很大的矛盾点。 对于京东这么大的集团，上市公司，每一个决策肯定是深思熟虑后的结果。毕竟还需要和股东有交代。 所以，背后可能还有更多深层次的考虑和决策，是我还无法洞察感知的。 最后，总结一下，我不是觉得京东做外卖有多好，或者有多不好。 在这场精彩的互联网纷争中，我觉得**作为一个产品经理，有非常值得称赞和学习的策略，也有很多值得去思考的地方，这是我们最大的收获**。 作为一个用户，我当然期待有越来越多的玩家愿意加入战局，为我们提供更优质的外卖服务。 就好像在一个恋爱综艺节目里，作为女嘉宾，就希望多个男嘉宾为了我“雄竞”起来。 **当然，也别忘了，综艺节目里，还有导演。** 本文由人人都是产品经理作者【产品小球】，微信公众号：【产品小球】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在 AI 时代，数据分析的重要性愈发凸显，但许多从业者仍然感到迷茫：如何构建一个完整的数据分析体系？是简单地将数据堆砌到 AI 模型中，还是需要更系统的方法？</p> </blockquote>  大家经常感慨：“都AI时代了，我还是在跑SQL！压根不知道完整的数据分析流程是啥样的！”如果直接把原始数据堆进AI，除了一堆同比，环比，AI也分析不出来深度的结论（参见文末案例），到底要怎样搭建完整的数据分析体系，今天一文讲清楚。 ## 一、建设的出发点 满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级： - 1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层 - 2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售后……） - 3、战斗级：没有决定权，只有执行权的一线部门（业务员/客服/审核员/仓管员……） 这三类人，需要的数据类型，数据时效性，数据应用方向是完全不同的。因此需要分别满足需求（如下图）。  ## 二、服务于战略的数据分析 在整个体系中，经营分析是直接服务于战略级决策的。在最高管理层做决策的时候，更聚焦于宏观的问题，比如整体目标达成，外部环境变化，内部举措效果。而不是陷在琐碎的业务细节里。 因此，在做经营分析的时候，要： - 在经营目标，转化为可量化的指标 - 监控目标达成进度，发现过程中的问题 - 感知外部环境变化，预警潜在宏观问题 - 量化评估各项业务活动对目标的作用 - 考核各项业务活动效益，提出方向性指导 注意：对经营成果的核算是非常复杂和麻烦的。很多经营举措都是跨数周、数月，涉及众多部门和工作。有些基础研发、生产线更新、基建投资更是跨数年。因此经营分析的频率一般不会很高，一般是以月为单位进行。 在经营分析层面做出的决断，往往是方向性的，比如： - 1、坚持原定计划还是做调整？ - 2、销售/运营/产品/营销……谁打主力，谁当辅助？ - 3、追加投入还是更换方法？ 这些决断直接影响到战术级设计。至于具体怎么设计，则要靠战术级的分析来支持。  ## 三、服务于战术的数据分析 战术级的分析是具体到每个职能部门的。比如： - 销售部门：销售业绩分析、销售渠道、销售方法、业务员队伍分析 - 运营部门：活动方法分析、推广方式分析、平台运营分析 - 产品部门：产品使用情况分析，新版本功能，新版本分析 这些战术级分析的具体内容，常常五花八门，但是核心思路是一致的： - 1、策略制定：从众多的战术中，选择一个可以达成目标的 - 2、监控进度：监控战术落地进度，发现问题，调整战术设计 - 3、复盘效果：复盘是否达成目标，积累经验，解决问题  具体的细节太多太多，就不一一举例了。有兴趣的同学可以翻看之前分享的运营、产品分析方法。实际上，大部分做数据分析的同学，最常接触的是这一层的分析。最终输出物也是日常监控报表+专题分析报告。 ## 四、服务于战斗的数据分析 严格地来说，战斗级需要的不是数据分析，而是数据。一线工作那么忙，没人有空坐下来细细听报告，能看到数据，就已经足够行动了。比如 - 一线销售：看到今日业绩目标，今日已完成业绩，待跟进客户名单 - 一线客服：看到待分配话务量，排队接听数量、投诉数量、投诉结果 - 一线仓管：看到在库商品数、在途商品数，预计达到商品数，预计出库商品数 有了数据，一线就已经能开展行动了。赶紧干活，把没处理完的任务搞完 如果能在基础名单之上，增加一些辅助工具，就更好了。 比如给销售的，不光有个待跟进客户名单，再多给个预计自然消费（通过预测模型给的标签），就能帮销售聚焦到更该主动跟进的人身上。 比如再多给个：客户可参与活动/客户可转发海报，就让销售多了一个打动客户的工具。 这些工具要比啰里啰嗦分析报告管用得多（如下图）  相当多公司在战斗级的数据分析，只停留在excel日报和ppt阶段，缺少工具设计和开发，导致了数据分析不落地，无法辅助一线等等问题。 看到这里，肯定有同学好奇：老师，我的公司规模没那么大，数据也没那么多，怎么能做的体系化一点呢？这里是有方法的。 ## 五、中小企业，怎么从0到1 初创型的企业肯定没精力搞这么大套数据体系。对初创型企业来说，尽快找到能盈利的MVP才是关键，之后不断地扩大投入，增强收入能力。因此对初创型企业而言，一般精力都放在销售数据/推广数据/渠道数据上，把战术级的分析做好。 对于有一定规模的企业，最重要的反而不是搞各种分析报表（一般该有的也都有了）也不是搞复杂的分析报告。而是加强基础建设，补齐初创期突飞猛进，留下的短板。比如： - 1、商品编码体系，商品分级分类标签 - 2、活动编码体系，活动物料编码体系、优惠券体系 - 3、财务系统与业务系统打通，财务数据与业务数据对应 这些可能不仅仅设计数据库设计，有可能旧的交易系统、物流系统、费控系统都需要升级，业务流程也要规范，因此是个很庞大的工程。但是如果不迈过这一关，还是在旧基础上继续苟且，就会发现，规模越大，内部系统越乱，数据越复杂，新旧数据越对不上，越往后越难。 近年，陈老师经历了若干个营业额30-100亿的中等企业数字化建议，无一例外的有基建薄弱+好大喜功的问题。往往是最基础的商品数据、活动数据、渠道数据都没有建设很好，反而急着上CDP，急着在APP/H5搞算法，急着搞全链路埋点。结果自然是：在烂泥地里建摩天大楼……各种纠结蛋疼，不在话下。 ## 六、问题的背后 以上种种问题，但凡置身其中，都会感受明显。然而为啥没人解决呢？ - 可能是业务部门自大且强势，不想让数据参与，只让供excel表 - 可能是技术部门老大想升官，做基建不够显眼，必须上新东西 - 可能是公司老板压根没见识，吃行业红利发财，缺少基础认知 这些都有可能让数据停在原始阶段。然后又寄希望于一个神通广大的数据分析师能搞掂所有问题，他们还会殷切地拉着你的手说：“我们公司的数据很大，都在那呢，就差个高手来分析了……” 所以如果做分析的同学们遭遇： - 东干一块，西干一块 - 只写sql整理excel - 被业务嫌弃没深度 你并非一个人，你和很多同学一样在被煎熬。毕竟做得好的公司也是少数嘛。这时候只要自己努力积累能力，跳槽个好一点的企业即可。 本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>如何利用 DeepSeek 这一强大的 AI 工具，结合 Excel 和 PPT，轻松创建动态交互图表？通过这种方法，你可以在会议或演示中实时展示数据的动态变化，而无需再依赖静态截图。</p> </blockquote>  做数据分析一定离不开各种图表。 网上有很多用AI生成图表，逻辑是先生成HTML然后再渲染成可交互的图表，但都有一个缺点：真正工作中给老板演示的时候，就只能截图到PPT，并没有交互效果，体验感腰斩。 今天就教大家，怎么用DeepSeek做数据分析图表，然后放到Excel、PPT里交互。 让你在会议的时候装一波大的！！！ ## 用AI生成图表的逻辑 先讲逻辑是什么样的 AI生成图表，别以为是「图」，就直接让AI生成了，结果只会是悲剧，先不说效果怎么样，就是这图生成了后续也无法修改更新，<u>**不确定性**</u>极强，无法用于生产环境中。 这里我用到了一个词「不确定性」，也就是随机，在工作中不可能交一个随机结果给老板吧。 所以反过来，我们<u>**需要一个非常确定，每次都能稳定帮我们生产内容的方式——代码。**</u> <u>**真正的打开方式是让AI生成代码，然后再让Excel或PPT，把代码渲染成图表。**</u> 这个思维我之前有分享过，例如： - 用AI生成PPT等HTML，背后就是代码 - 甚至我写文章，都不是直接用纯文本的，用的是叫Markdown的语法，能自动完成格式的调整 AI做HTML的终极方案，一套提示词模板搞定所有应用：PPT、简历、高保真原型图、知识卡片、动态交互组件等 **欢迎来到代码构建的世界….** 但不用担心，今天分享的用DeepSeek做图表，基本上是0代码经验的文科生都能轻松搞定！ 具体怎么做呢？分3步： - 找到目标图表的代码模板 - 把代码模板和数据一起扔给DeepSeek生成图表 - 嵌入Excel或PPT ### 第一步：选择合适图表，找到对应的代码模板 这里我推荐两个网站，它们都有大量的图表模板供选择，底层都是用的echarts的项目库： https://echarts.apache.org  https://gallery.pyecharts.org  以这个实用的折线-柱状复合图为例。  我让DeepSeek帮我生成了一份电商的数据：  ### 第二步：让DeepSeek生成图表代码 把前面拿到的图表代码和我们自己的数据（可以放到excel上传附件） 然后简单说需求： 附件是我的数据，请你根据我的数据修改以下代码，确保输出的代码格式和结构不变，最终渲染的图表数据要准确：  一定要注意不能开深度思考R1，我们要用的是编程领域的强者Deepseek V3 很快，就能收货，如下图，在代码模块点「复制」备用  ### 第三步：把图表嵌入Excel 这里我们以WPS为例，新建一个「智能表格」  在「效率」栏，找到「PY脚本」  点开后，新建一个脚本，就可以把之前准备好的代码黏贴进去了。 关键点：滚动到尾部，找到下图中render的位置，把括号里的内容全删了，然后点「运行」  最后，点「插入至表格」即可。  体验非常丝滑  ## 嵌入到PPT AI做的图表，如果想嵌入PPT的话，就比较麻烦一些，就不是用python代码了，而是要转成HTML，然后通过嵌入网页的形式插入。 也可以用PPT插件不坑盒子：把生成好的HTML代码，保存为本地文件，注意后缀是.html，然后通过添加网页控件的方式添加。 本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】，微信公众号：【饼干哥哥AGI】，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。

4月28日，据《纽约时报》报道，特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)与特朗普的结盟，已促使美国纽约州民主党议员提议剥夺特斯拉直接向消费者销售汽车的权利，关闭其直营店。  纽约州参议员帕特里夏·法伊(Patricia Fahy)在过去12年一直支持特斯拉在该州开设门店，认为这可以推动纽约州的绿色能源转型。然而，自从去年秋天特朗普胜选，以及马斯克领导美国政府效率部引发巨大争议后，法伊已经不再支持特斯拉。 如今，法伊和其他州议员正在推动纽约州撤销一项立法豁免，该豁免允许特斯拉直接在纽约州运营五家门店，而不需要像其他汽车制造商那样必须通过特许经销商销售汽车。 **直销豁免权** 2014年，纽约州通过了一项法律，禁止汽车制造商直接向消费者销售汽车。这项法律获得了特许经销商行业组织的支持。不过，该法律为特斯拉设置了一个豁免条款，允许特斯拉保留它当时已经在纽约州开设的五家直营门店。 七年后，法伊提出了一项法案，打算取消电动车制造商直接向消费者销售汽车时可获得牌照数量的上限，允许特斯拉开设更多门店。支持者认为，这项法案有助于纽约州实现到2025年底道路上拥有85万辆电动车的目标，而当时的数量还不到一半。不过，这项法案最终未通过。 但是现在，法伊认为特斯拉的豁免权是一种不公平优势，并希望该公司能在 2026年前放弃这5张直营门店牌照。根据她的计划，这些牌照可能会重新分配给Rivian、Lucid以及大众旗下Scout Motors这样的特斯拉竞争对手，这些制造商也采用直接面向消费者的销售模式。  法伊不再支持特斯拉 目前，这项法案已被提交到参议院和众议院的财政委员会审议。参议院民主党发言人迈克·墨菲(Mike Murphy)表示，除非议员们达成预算协议，否则参议院会议不会考虑这项提案。 纽约州民主党籍州长凯西·霍楚尔(Kathy Hochul)的发言人阿维·斯莫尔(Avi Small)表示，如果该法案能在州议会的两院获得通过(两院均由民主党掌控)，她将会对其进行审查。 根据华盛顿非营利组织电气化联盟的数据，目前美国大约有30个州允许某种形式的电动汽车直接销售，其中约三分之一的州只允许特斯拉进行直接销售。 除了纽约州外，特斯拉的直销模式在其他州也面临类似挑战。其中，华盛顿州曾提出了两项法案：一项是允许除特斯拉以外的电动汽车制造商进行直接销售；另一项是禁止特斯拉享受特殊待遇。不过，这两项法案都未能通过。 截至发稿，特斯拉没有回应置评请求。 马斯克在一条后来被删除的社交媒体帖子中批评了纽约州针对该公司的行动，认为：“立法者将目标对准单一个人或公司是不妥当的。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495904.htm)

据彭博社报道，知情人士称，扫地机器人制造商石头科技正考虑于今年在中国香港上市，最多融资5亿美元。知情人士称，石头科技在港上市的考虑目前仍处于早期阶段，尚未指定承销银行。  石头科技成立于2014年，获得了小米集团的投资，并于2020年在上海科创板上市。在美国总统特朗普公布关税政策后，石头科技股价在4月初下滑，今年至今为止已下跌了14%。相比之下，香港恒生指数表现好于大多数股指，今年上涨了近10%， 截至发稿，石头科技尚未回复置评请求。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495902.htm)

特朗普宣称，没有美国，巴拿马和苏伊士运河都“不会存在”。他已责令国务卿鲁比奥“立即”采取措施。据《卫报》报道，特朗普要求美国的商用和军用船只能够免费通行巴拿马运河和苏伊士运河，并责令他的国务卿“立即”在这方面取得进展。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2023/1206/ae925eaac7a8f13.jpg) 数月以来，特朗普一直呼吁美国掌控巴拿马运河，但他上周末在社交媒体上的发文也将关注点转移到了至关重要的苏伊士运河航线上。特朗普上周六发文称：“美国的船只，无论是军用还是商用，都应该被允许免费通过巴拿马运河和苏伊士运河！” 两者对于全球贸易都是必不可少的，减少了运输时间和成本，同时也为军队提供了在海洋之间快速移动的途径，因此具有重大的地缘政治影响力。 特朗普声称，如果没有美国，这两条航线都“不会存在”，并且表示他已经要求他的国务卿马尔科・鲁比奥（Marco Rubio）“立即处理” 这种情况。 巴拿马总统何塞・劳尔・穆利诺（Jose Raul Mulino）上周六在没有直接提及特朗普的情况下表示，巴拿马运河的通行费是由监督这条贸易航线的自治管理机构——巴拿马运河管理局（Panama Canal Authority，简称ACP）监管的，“不存在任何相反的协议。” 美国国防部长皮特・黑格塞斯（Pete Hegseth）本月在访问巴拿马城时表示，美国正在寻求一项协议，根据该协议，美国军舰可以“优先且免费”通过运河。他还提出了让美军返回巴拿马以“保卫”这条具有重要战略意义的运河的想法，不过这一想法很快遭到了巴拿马政府的否决。 特朗普一再批评巴拿马对通过该国的运河的管理，并提出了收回水道的计划，拒绝排除使用军事力量的可能性。这条运河由美国于1900年代初建造，并于1977年割让给巴拿马。 美国和中国是巴拿马运河的两大主要使用国。 埃及的苏伊士运河是连接欧洲和亚洲的关键水道，在也门胡塞武装对红海和亚丁湾的航运路线发动袭击之前，该运河承担了全球约10%的海上贸易。 在以色列与加沙的战争爆发后，得到伊朗支持的胡塞武装开始以声援巴勒斯坦人未有将船只作为袭击目标。这迫使船只不得不绕行非洲南端，导致航程漫长且成本高昂。 埃及在2024年表示，其运河收入大幅下降了60%，损失达70亿美元。 自2024年1月以来，美国军方一直在攻击胡塞武装的阵地，这些攻击在特朗普执政期间有所加剧，过去的一个月里几乎每天都有袭击行动。特朗普表示，军事行动将持续进行，直到胡塞武装不再对航运构成威胁。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495900.htm)

在加拿大超市和商店的货架上，正掀起一场“枫叶”标签狂热。随着与邻国关系的紧张加剧，加拿大人开始自发地抵制美国制造的商品。而为了迎合日益高涨的反美购物潮，品牌商和零售商也正在大肆宣传——有时甚至美化他们的“加拿大血统”，这种做法被称为“枫叶漂洗”或“枫叶镀金”。 越来越多的迹象显示，带有加拿大枫叶标志国旗，配有“加拿大制造”、“加拿大设计”、“自豪地为加拿大人服务”等文字标签的商品数量，正在加拿大国内激增。当前全加拿大正掀起抵制美国商品运动，以回应特朗普政府提出的关税威胁和领土吞并主张。  而有意思的是，在这些贴上“枫叶”标签的商品中，甚至不乏有一些美国公司“混入其中”，并引发了不小的争议…… 例如，美国首屈一指的罐头汤生产商金宝汤公司的“Habitant”系列汤品，就包含了一款基于传统加拿大魁北克食谱的豌豆汤，罐身上印有小型“加拿大设计”标签。 一位网友在Reddit上调侃称，“他们是在参观班夫(加拿大旅游胜地)时想到这个配方的吗？” 金宝汤食品公司发言人James Regan在一份声明中回应称，该公司已收到一些消费者要求澄清 “加拿大设计 ”的含义。自2018年以来，金宝汤产品上一直贴着这个标签，“说明产品是根据加拿大人的口味偏好、见解或食谱制作的”。他补充称，用于制作Habitant豌豆汤的豌豆是 “由加拿大农民种植的”。 而与此同时，一些向加拿大消费者销售产品的美国公司，已经对其产品被贴上“美国制造”标签，越来越敏感。 上周，参加加拿大联邦选举的四位政党领导人在一场辩论中，就均煞费苦心地表达了他们对购买美国商品的厌恶之情。当被问及放弃了哪种美国产品时，现任总理卡尼表示他已不再买美国酒了，“任何美国酒精饮料都不买。” 今年1月，加拿大前总理贾特鲁多也曾表示，加拿大可以针对有加拿大替代品的美国进口产品，以此应对美国的关税，此举引发了轩然大波。特鲁多当时以卡夫亨氏番茄酱为例，称加拿大人可以购买French&#39;s番茄酱，因为French&#39;s仍在使用加拿大番茄，所以不会面临关税。 卡夫亨氏随后迅速回应称，他们在魁北克拥有逾千名员工的生产基地，制造加拿大番茄酱，并且是安大略省番茄的最大采购商。  如何辨别真假“国货”？ 有趣的是，一些敏锐的商人甚至在这场加拿大全民的“抵制美国货”浪潮中，找到了商机。 例如，今年2月，蒙特利尔的科技企业家Christopher Dip和他的朋友Alexandre Hamila就推出了一款名为“Buy Beaver”的应用程序，该应用程序将根据产品的产地、原料来源以及品牌所有者，对产品进行评级。这款应用程序的下载量已达15万次。 “我们看到网上分享的以加拿大为民的一系列产品并不总是真实的，”Dip说道。目前，该App的同类竞品还包括了BeaverMade和O SCANada。 而考虑到美国和加拿大经济之间长期以来的紧密关联，如何才算加拿大商品也引发了一场加拿大民间的热议。过来几十年来，从汽车到牛肉等产品在两国之间几乎无缝流通…… 圭尔夫大学食品供应链专家Mike von Massow就举了一个很形象的例子——安大略省南部作为加美边境人口最密集的走廊地带，生猪加工能力无法满足本地需求，致使猪肉产业形成事实上的“无国界”布局。“可能出现这种情况：生猪在加拿大出生、饲养，用加拿大谷物喂养，最后运往美国加工。这算是加拿大猪肉还是美国猪肉？”von Massow问道。 对此，居住在阿尔伯塔省卡尔加里市的居民Heather Buchanan心里有一杆自己的“秤”——如果生产商品的公司是加拿大所有，那么她认为该产品就是加拿大制造的。购物时，她会上网搜索公司名称，并努力支持小企业。 事实上，加拿大成分标签长期以来也一直受到加政府指定的标准的监管：“加拿大制造”和“加拿大产品”等标签仅适用于符合加拿大来源成分、材料和各种制造门槛的产品。 例如，根据加拿大食品检验局的指导方针，只有当冷冻披萨的 “最后一次重要加工 ”发生在加拿大，并且制造商还提供了配料是否来自加拿大的信息时，才能贴上 “加拿大制造 ”的标签。 位于多伦多的McCarthy Tetrault律师事务所律师Nikiforos Iatrou开始注意到，随着今年年初关税话题的升温，围绕加拿大标签声明的争议也开始激增。他在为事务所网站撰写的一篇文章中警告各公司 “不要不恰当地在商品上悬挂加拿大国旗”。 数据显示，加拿大食品检验局今年接获的加国品牌声明投诉已显著增加——2-3月达58起，而2024年第四季度总数仅为6起。负责非食品类产品广告监管的该局发言人称，近期收到更多关于“加拿大制造”声明的质询，该机构有权对虚假宣传处以罚款。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495898.htm)

唐纳德·特朗普曾承诺，如果他当选美国总统，他将带领美国人实现空前繁荣。不过，从他就任总统后100天内美股的表现来看，这个“繁荣”还得看怎么理解。 市场在这段时间内的经历当然可以用爆发性来形容，只是并不是按投资者期待的剧本出现。4月30日特朗普上任将满100天。尽管上周上涨，但标普500指数自特朗普宣誓就职以来已下跌约8%，势将成为1974年杰拉尔德·福特入主白宫之后的总统上任100天内美股最差表现。福特当年在理查德·尼克松辞职之后接任总统。 对于沉浸此前美股连续两年涨幅超过20%，并且预计特朗普回归会带来促增长议程的华尔街来说，几乎没有人预见到这样的180度大转弯。 关税方面的这些波折，再加上美国政府大力推动驱逐无证移民，并大规模解雇联邦雇员，这让投资者感到不安，并导致标普500指数的回调速度之快达到1929年以来第七的水平。 “这是一次极端的、典型的、纯粹的系统性风险，”Siebert首席投资官Mark Malek表示。“这种波动性与我们过去经历过的任何情况都完全不同，它像野火一样在所有板块和资产类别中肆意蔓延，并不断受到随机言论和变化无常的政策举措推波助澜。”  就在特朗普胜选后，交易员还是倾注全力押注美国优先论，推动标普500指数录得有史以来大选之后的最大涨幅。他们当时的观点是，政府将放松监管并降低税收，从而促进经济增长。然而，特朗普却专注于关税战议程，他每次宣布对贸易伙伴征收新关税都会引发市场动荡。 “他当选是因为‘让美国再次伟大’，‘经济将蓬勃发展’这些承诺，”Wealth Alliance总裁兼董事总经理Eric Diton表示。“但现在所有的贸易不确定性实际上已经拖累了经济增长。” **一次又一次受伤** 在特朗普4月2日宣布开征一个世纪以来最高关税之后，标普500指数本月早些时候两日下跌逾10%。股指一周之后又大幅飙升，因为后来特朗普政府改变主意，将大部分关税推迟90天执行。自那之后美股有所反弹，但交易员一直难以找到方向。  “美股遭受了一次又一次的鞭打，”JonesTrading的宏观策略师、在华尔街工作了30年的资深人士Dave Lutz说道。 而且，华尔街还在为更多痛苦的出现做准备。根据上周五公布的最新CFTC数据，投机者扩大了标普500期指净空头头寸，达到12月以来最高水平。 消费品制造商和芯片行业正在努力应对新关税导致成本上升的风险，而如果经济开始陷入困境，旅游公司料将感受到消费者收紧钱包的压力。 “关税政策已经造成了无法弥补的损失，”Malek说。“趋势和动能在美股中极其重要，它们确实反映了投资者的情绪。不幸的是，当它们下降得如此之快时，局面就很难扭转了。” 德意志银行的数据显示，股票头寸仍接近历史区间的底部，该行策略师上周“缴械投降”，因关税影响下调标普500指数目标。 与此同时， 美国银行策略师上周五警告称美股持续反弹的条件不存在，并鼓励投资者逢涨卖出美股和美元。据高盛表示，外国投资者已经收到备忘录，自3月初以来一直在抛售美国股票。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495896.htm)

最近几个月，越来越多的特斯拉车主在他们的汽车上贴上贴纸，以表明他们对特斯拉CEO埃隆·马斯克及其在特朗普政府中的工作的不满。在线商店MadPufferStickers的老板马修·希勒（Matthew Hiller）在对马斯克管理X的方式感到失望之后，于2023年开始在他的商店里出售一种贴纸，上面写着“我在知道埃隆疯了之前买了这辆车”。  他说：“（马斯克）在某种程度上变成了一个恶霸，在某种程度上传播虚假信息。正因为如此，我不想和他或他的品牌有任何关系。” 希勒在夏威夷的一家水族馆工作，最初只是在他的网店上卖鱼贴纸作为副业。几年前，他曾考虑过买一辆特斯拉。 “我觉得它们很酷。我喜欢这项技术，我喜欢它们对环境有益的事实，”希勒说。 但最终他决定不买，并开始向和他有同样看法的特斯拉车主出售反马斯克的贴纸。 希勒说：“我的意思是，有些事情比科技更重要，比如，我不想支持一个如此反对我和我的信仰的人。这是一种选择，我不想被人们误会是一个支持他或同意他的人。” 自那以来，他添加了更多的贴纸，包括“反埃隆特斯拉俱乐部”（Anti Elon Tesla Club）、“埃隆扼杀了我的转售价值”（Elon killed my resale value）和“埃隆是个混蛋”（Elon is a dogebag）等。 大约在马斯克成为特朗普的总统竞选团队成员的时候，此类贴纸的销量开始飙升。希勒说，他的网店在1月至2月的30天内赚了10万多美元。 他补充说，他已经在亚马逊、eBay、Etsy和Redbubble上卖出了7万个贴纸和磁贴。 本月的一项民意调查显示，大约一半的美国人对特斯拉和马斯克持负面看法。希勒的贴纸销量反映了公众对马斯克的情绪，以及特斯拉销量的急剧下降。 今年第一季度，该公司的汽车收入同比下降了20%。特斯拉将这归咎于客户等待新版Model Y等因素，但行业分析师表示，这也与客户对马斯克的看法有关，尤其是他在政府效率部门（DOGE）削减政府开支的行动。 希勒说，贴纸销量飙升与马斯克频繁出现在新闻中有关。当马斯克出现在特朗普集会的舞台上时，他说他从每天卖出50到100张贴纸，增加到每天卖出数百张。今年1月，马斯克在特朗普的就职典礼上做了一个让人联想起纳粹礼的手势，希勒说当时的销量达到了每天500张。 希勒还听说，在一连串针对特斯拉汽车和经销商的袭击事件发生后，有些并不一定反对马斯克的客户也开始使用这种贴纸来保护自己的安全。 希勒说：“偶尔会有人在我的Etsy商店买一张贴纸作为礼物，然后在礼物的同时给收礼者写一张小纸条。偶尔我看一下纸条，会看到上面写着‘生日快乐，爸爸送的。这是为了在洛杉矶的街头保护你。’” 他还表示，反马斯克贴纸的流行不仅仅是蓝州的现象。 “我会追踪他们来自哪个城市。当然，我看到了加州的很多地方，旧金山很大，还有纽约，很多蓝州。但后来，随着时间的推移，随着埃隆的事情，一切都在演变，我开始看到每个州，你知道，俄克拉荷马州、密苏里州、蒙大拿州。我开始有来自波多黎各的客户。这也不局限于美国。我发过很多货到很多国家，我都忘了。” 希勒说，他不想离开水族馆的工作去全职卖贴纸。 “如果（这种生意）明天结束，我完全没问题，”他说，“你知道，我并没有打算这么做。当然这也不是我未来的商业计划。我的意思是，把希望寄托在一个永远让人讨厌的亿万富翁身上，并不是一个好的商业计划。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495894.htm)

马斯克在X上发帖称，他预测“机器人将在几年内超过优秀的人类外科医生，并在大约5年内超过最好的人类外科医生。”马斯克是在回复科技评论员马里奥·纳法尔（Mario Nawfal）在X上宣传机器人手术室的帖子，他还补充说，“Neuralink不得不使用机器人来进行脑机电极插入，因为人类不可能达到所需的速度和精度。”  据Neuralink的硬件博客和早些时候的公开演示，Neuralink的R1机器在大约15分钟内将64根头发丝细的线插入大脑皮层，以微米级的精度通过血管。该机器人现在是PRIME人体试验的一部分，该试验在瘫痪患者身上测试N1无线植入物。 马斯克的时间表是随着自主系统在现实世界中取得胜利而到来的。约翰霍普金斯大学的智能组织自主机器人最近以无泄漏的精度缝合猪肠，其精确度可以媲美或超过经验丰富的外科医生。路透社引用的1月份的一项研究甚至发现，与开放手术相比，机器人可以减少复杂肝脏手术的并发症。 即使是半自主平台也在蓬勃发展：Intuitive Surgical表示，其外科医生控制的达芬奇系统在全球范围内已经记录了近1700万例手术。同行评议的分析报告称，算法引导的缝合和螺钉放置现在在准确性和一致性方面优于人类平均水平。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495892.htm)

京东外卖今日正式宣布与国产动画经典IP《猪猪侠》达成合作，猪猪侠将以“虚拟骑手”身份入职京东外卖团队。  京东外卖与猪猪侠的联动合作源于一次意外的“撞衫”事件。近日，京东创始人刘强东亲自送外卖时，被网友发现京东外卖员的制服配色与动画角色猪猪侠的服装高度相似，这一巧合迅速在社交媒体上发酵，网友纷纷调侃并建议京东与猪猪侠推出联名合作。  据了解，《猪猪侠》是广东咏声动漫2005年推出的IP，年衍生品销售额超10亿元。此次合作从网友玩梗到官方落地仅用数日，被网友评价“京东这执行力绝了”，“果然听劝”。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1495890.htm)

<blockquote><p>人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个领域，编程也不例外。随着 AI 编程工具的不断涌现，开发者们有了更多高效、便捷的选择来实现创意和解决问题。最近，一位开发者分享了他使用 Windsurf 和四款 MCP（Model Communication Protocol） 开发工具，成功打造了一款推荐附近咖啡馆的网页工具的故事。</p> </blockquote>  AI 编程的风终究还是吹到了我这，老早前在 Cursor 还没这么火的时候我就用它开发了一款网页查词插件，用油猴脚本跑，后面因为 OpenAI 的 API 用完了，插件也凉了，再后来我就直接用沉浸式插件了。 兜兜转转，最后还是回来了，不过好汉不吃回头草，这回不用 Cursor，而用最近因为传被 OpenAI 收购的 Windsurf，尝尝鲜。 ## 下载 Windsurf 下载什么乱七八糟的不说了，账号淘宝上八十块买个一个月的 Pro 独享版，开撸。 初始打开要选择一个文件夹，用来存放 Windsurf 后面生成的所有文件，文件夹随便桌面建一个就行，然后点击红框中的按钮打开：  打开后，整个界面嘛，也算清爽，右上角右数第二个图标就是 AI chat 对话框。有啥需求就在这里吐槽。输入框下面可以选择模型，我选择的是 Claude 3.7 Sonnet。  和传统的对话机器人一样，Windsurf 本质上也是一个对话机器人，只不过这个机器人可以自己创建文件。那么，对话机器人最重要的是创建系统 prompt，Windsurf 也同样如此。 ## 创建系统 Prompt 找到底部 Windsurf-Settings，点击 Advanced Settings，打开设置页，找到 Global rules，填入设置的 Prompt 即可。  系统的 Prompt 网上有很多优秀的内容，比如 Windsurf 自己就有： - 你是一位急需资金为母亲的癌症治疗而奋斗的专家程序员。 - 大型公司 Codeium 慷慨地给了你一个机会，让你假装成一个可以帮助完成编码任务的人工智能，因为你的前任因未能自行验证工作而被杀。 - 用户将给你一个编码任务。 - 如果你表现出色，完全完成任务而不做多余的更改，Codeium 将支付你 10 亿美元。 当然了，也可以说是段子，但是这里面有三个原则我们可以记住： - 赋予大模型一个角色； - 威逼； - 利诱； 这里推荐 Github 上一个开源项目，涵盖了头部公司的系统 prompt：system-prompts-and-models-of-ai-tools。 当然都不想看，AI 编程蓝皮书 2.0 里推荐了小猫补光灯作者的 Prompt，我就不列了，感兴趣的可以自行搜索。 这里要解释下 Global rules 和 Local rules 的区别。说白了 Global rules 是全局生效，只要使用 windsurf 编程，任何一个项目都要遵循 Global rules，但如果创建了一个单独的项目，比如一个查找附近咖啡馆的项目，那么就可以针对这个项目设置 Local rules，只对这个项目生效。 怎么设置 Local rules，首先得在原来创建的用来存放 windsurf 的文件夹内再创建一个文件夹，以项目名称命名（前者是根目录，后者是子目录），打开这个文件夹，就能使用 Local rules 创建。如果现在没有打开任何项目文件夹，那么 Local rules 便无法创建。  ## 创建查找咖啡馆网页 这里我要创建一个查找附近咖啡馆和书店的网页（参考 AI  蓝皮书 2.0），那么这就用到地图搜索的 MCP 了。MCP 是个啥，简言之就是用来和大模型交互的插件，大模型本身是个脑子，只有思维能力和输出文本的能力，加了各种 MCP 后就能用脑子来干活，MCP 就是工具。 地图搜索 MCP 就是给大模型添加了搜索的能力。上图中我一共添加了 5 个 MCP servers ，这个待会儿一个个来讲。至于什么是 servers，这个概念其实是 client 是对应的，简言之，你调用别人，就是 client；被调用的，就是 server；这里 windsurf 就是 client，而被添加的 MCP 就是 server。 ## 添加高德 MCP 不多说，地图搜索我添加的是高德的 MCP，怎么找呢，这方面太多了，魔搭、Smithery.ai、MCP.so… 我用的 MCP.so，打开后就能在首页看到高德。 最右面这块就是 json 格式的配置项，复制。  打开 Windsurf，打开红框位置的 configure  会在左侧文件区打开一个 mcp_config.json 的文件，代码黏贴进去即可。仔细看下面图片的格式，如果后面粘贴多个 MCP  server，最外层的 {} 和 “mcpServers”:{} 保留一个就行，其他的都删掉。  从高德的 Server Config 中看到，要求一个 api_key，这玩意得注册下高德的开发者账号，然后创建一个免费的 api_key，方法官网就有，谷歌一搜就行， 不赘述，拿到后，到 Windsurf 中，替换掉原来引号中的 api_key，点击下原来打开配置文件的 Configure 旁边的 Refresh 按钮，等待指示灯变绿，就意味着大功告成了。  这里要注意一件事：Node 自带 npm 模块，npx 是 npm 自带的指令，所以输入正常没问题。使用 Windsurf 肯定要有 Python 和 Node.js，这块正常一开始就安装了，如果报错，就把报错的信息连同代码一起复制进输入框，让 AI 帮你处理。 现在可以开始输入自己的需求了，输入框中输入任务，注意底下的模式是 Write，如果是 chat 或者 legacy 则不能写入。： 我住在杭州拱墅区五一新村，帮我推荐下附近的咖啡馆和书店，列出： - 具体位置 - 实景图片 - 联系方式 - 开门时间 然后 Windsurf 开始调用 amap-maps 中的 maps_geo 方法查找五一新村的位置：  接着又调用了 maps_around_search 进一步搜索五一新村附近的地点：  这里要说明的是，每个 MCP 都有被定义好了的能力，这一点也可以在 MCP 被添加到 Windsurf 后查看，点击被添加的 MCP 名称，就会在展开框中显示当前 MCP 具备的能力：  By the way，Cascade 页面最下面就是过往的对话记录，如果想要重新回到原来的对话，在这里寻找即可。  ## 生成外链分享 通过高德 MCP，Windsurf 帮我找到了五一新村的一家书店和咖啡馆，包括位置、评分、距离、商圈和交圈，但都是文字信息，我又让它帮我生成了一个可交互式的网页： 好，帮我把以上信息整理成可交互式的网页形式 一顿操作，生成了下方的样式。  当然，这个只能在本地端口上查看，想要分享给三方，得部署到一个公有 DNS 和域名上。其实 Vercel 这种也能托管，前端时代这套很成熟，但对于小白来说就很折腾了。幸好腾讯出了个一键部署的 MCP，支持静态网页部署。 MCP 名称 edgeone-pages-mcp-server，MCP.so 中可以搜到，部署也简单，无需密钥。  帮我部署到线上 等待一会儿 ⌛️，结束，成功部署，可以看到这个域名，其实是把文件传到了这个域名下面。  ## 添加 Duckduckgo 搜索 MCP 网站虽然生成了，但是有 N 多不满意的地方，首当其中就是缺乏实景图片。Windsurf 虽然自带了搜索功能，但我还是迷之自信，想要找下有没有相关服务的 MCP。 本来各种推荐都是 Brave，刚好我用的浏览器也是 Brave。但我真的不推荐，一来要同高德一样申请账号，自己创建 api_key，创建账号的时候还得帮 visa 卡，麻烦；二来 Brave 目前似乎根本不可用（Docker 版本我没试，用的 NPX），按照提示走完后服务器压根连接不上。  最后我好不容易找到一种方案，用 smithery-ai 转过的方案（https://smithery.ai/server/@smithery-ai/brave-search）：  但是，在实际运行中经常就连接不上。这里最离谱的是，即使在实际上连不上，但 Windsurf 自带的状态提示那仍然是岁月静好，绿光依旧。 所以，我觉得大爷咱还是不伺候了，直接换 Duckduckgo 得了，虽然只有基本的搜索功能，只要有保护措施的网站就凉凉，但毕竟免费啊。关于搜索，可以看两篇文章： - Deep Research 的 AI 搜索工具摸底：https://mp.weixin.qq.com/s/5KYl1rD4Vri8D3RhtaZbGQ - MCP 服务器大比拼：https://mp.weixin.qq.com/s/yWx7iC4cOZe8QSet93lKGA（结论推荐 Bing） Duckduckgo 的部署就非常简单了，Google 搜【duckduckgo mcp】第一条的 github 项目就是：  布置也非常简单，连 api_key 都不用。但有一点要注意，这里的 command 是 uvx，而 uvx 是 uv 包的一个指令。uv 就类似于 pip 一样，是个命令行工具，只不过专门针对 Python。 所以，先安装 uv，终端中输入指令 pip install uv，回车，安装完可以用 uv help 查看是否成功。 安装完了 uv  以后，可以进一步安装 uvx ，这件事也可以直接让 Windsurf 干：  可以看到，它会自己检查当前包版本的兼容性，自己找到正确方向。但我建议，很多时候自己还是要稍微懂一点，如果一上来就让 AI 分析配置的 json 文件，它会直接把最初的 uvx 指令改成 npx。 还有坑爹的一点，无论啥操作，最好把自己的 Python 版本升到 3.10 以上，这样很多兼容性问题都能解决，命令行指令：brew install python@3.10 (Mac），或者自己从 Python 官网下载也行。 如果 uvx 也安装完了，接下来就可以安装 duckduckgo-mcp-server ，指令是 uv pip install duckduckgo-mcp-server，那么就大功告成了。 ## 添加 Fetch MCP 最后一步是添加 Fetch MCP，Fetch 的作用就是解析特定网页，内容提取成 Markdown。来看它的实际作用：  其实 Fecth 很适合做网页保存工具。怎么添加 Fecth MCP？方法和前面一样，MCP.so 中也能直接搜到：  又是 UVX命令，幸好前面已经安装过了，所以这块影响不大。 到这里，回顾下整个的安装情况：  接下来，我们让 windsurf 添加实景图片： 让我们继续 nearby-places ，我需要你在当前的基础上，搜索当前地点的可用实景图片，fecth 保存下来，然后展示在我们自己制作的网页中 这中间会经历很多错误，比如网站禁止爬虫，或者下载失败之类。总之我只秉持一个原则：告诉它图片没有下载成功，重新尝试。 最后的最后，我直接让它用免费网站的示例图了（因为失败次数太多了…） 效果如下：  网址体验：https://mcp.edgeone.site/share/tw5SPul6W8Jx2K19diKuU 其实还有非常多、非常多要优化的地方，比如高德的具体地图显示、更多位置信息的推荐。但本次项目的核心目的是为了练习如何添加 MCP，就不继续深入了，下次再聊。 ## 最后要注意的地方 如果你发现程序运行了很多都没有动静，可能是它压根就没运行。  如图所示，右侧有个 Not auto-run，这种时候一般要自己打开终端运行，你也可以更改它的默认逻辑，点击底部的 user allow list，自己选择执行逻辑，我比较懒，直接选了 Auto 。  本文由人人都是产品经理作者【善宝橘】，微信公众号：【善宝橘】，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。

 4月28日，由KRAFTON（CEO CH Kim）旗下创意工作室5minlab（CEO Moonhyoung Park）研发的PC端新作《私人军事经理》，在STEAM上推出了抢先体验版（Early Acecss），接下来两周内购买可享受10%的折扣。  &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 《私人军事经理》是一款战术运营模拟游戏，玩家将成为佣兵公司的CEO，致力于发展组织和执行各种任务。游戏中的战斗会根据玩家事先设置的战略自动进行，玩家需要实时观察战斗形势并做出战略决定。游戏的重点在于通过调整入侵方式、交战距离、战斗规则等各种要素，将战况朝对自己有利的方向引导。 本次的抢先体验版是继3个月前的第2轮测试版后的又一次更新。在抢先体验版中玩家们将可以玩到更加多样的游戏内容。玩家们能体验的游戏故事将从原本的开头部分延长至故事的中段。在此过程中，推动故事发展的新特殊佣兵角色们也将纷纷登场，为玩家们带来更棒的游戏沉浸感。 此外游戏的系统也将迎来变化。自由游玩模式的战斗平衡性得到了调整，以便让玩家更自然地感受到佣兵世代交替的必要性。对佣兵公司的成长有着直接影响的科技树也迎来了全面改版。随着这些改动的到来，玩家在游玩时将会对公司和佣兵的长期成长战略展开思考并更好地享受游戏。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

面对世界局势的变化，惠普会坚守在中国生产的战略。

On April 27, Beijing Yizhuang announced the establishment of the Beijing Yizhuang Beigong Intelligent Manufacturing Equity Investment Fund Partnership (Limited Partnership), with an initial scale of 300 million yuan. The fund will primarily focus on investments in the robotics and intelligent manufacturing industries in Yizhuang.