2025成都国际工业博览会的启幕，标志着西部工业经济新赛道的领跑者正式就位。

行情扭转。

董明珠近日又公开发言，先抛出格力不用海归有间谍引起轩然大波后，还公然吐槽友商，称格力电车跑了10几年从没火灾。董明珠公开表示：“格力电车跑了十几年，从没有火灾事故。” “通过这几年实践证明，格力钛技术路径选对了，格力钛的新能源车从没有发生火灾事故。现在格力对产品的认知，第一要素就是安全，安全问题没有解决，就不应该做这个产品。” 董明珠表示：“从技术路径来讲，我们的选择肯定没有错的。”据她透露，今年格力钛在管理、技术创新、销售体系上大刀阔斧地开展工作。她同时希望大家要看格力电器总的方向和总的结果。 更早前接受采访时，董明珠回应了格力造车进展：“我们不做小轿车，但环卫车、重卡、公交车等各类工程车已铺开赛道。” 上述发言也是引起了网友的炮轰，有不少人甚至替董明珠找到了格力电车起火事故的证据。 2023年1月30日，三亚机场附近停放的多辆格力钛新能源客车发生火灾，67辆车被烧毁。这次事故原因最终归咎于外部火源引燃。 2017年10月，北京公交1路新增10辆纯电动GTQ6186BEVBT3型公交车，由珠海银隆新能源制造。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494976.htm)

4月24日，京东App目前登上了苹果App Store免费App排行榜榜首。与此同时，达达秒送骑士（骑手端）位列第5，达达秒送（用户端）位列第9，京东到家位列第12。这一现象与京东近期在外卖领域的猛烈攻势不无关联。  京东外卖自今年2月11日正式上线以来表现亮眼，仅用40天时间，日订单量便突破了100万大关。进入4月，京东更是加速布局外卖市场，4月15日当天，其品质外卖订单量突破500万单，显示出迅猛的增长势头。 作为后来者，京东在外卖赛道上动作频频，引发广泛关注。4月11日，京东外卖宣布启动“百亿补贴”计划，承诺一年内投入超100亿元资金，通过“全民补贴+爆品直降”双重机制持续扩大市场份额。随后，刘强东亲自上阵送餐、请骑手吃火锅后更是让京东外卖曝光量大涨。 为满足日益增长的外卖服务需求，京东表示将在本季度增招不少于5万名全职外卖配送员。更引人关注的是，京东承诺为这些配送员工全额缴纳五险一金，所有相关费用均由公司承担，这一举措或将对整个行业的用工标准产生影响。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494974.htm)

据彭博社报道，特斯拉公司已将其网约车应用的测试扩大到得州奥斯汀的员工，朝着6月份在奥斯汀推出自动驾驶出租车服务又迈进了一步。特斯拉周三在X上发布了一段视频，展示了相关测试画面。视频显示，一名用户使用手机叫了一辆特斯拉汽车。汽车前排坐着一名司机，后排则有不同的乘客轮流乘坐。  特斯拉奥斯汀展厅 “**正为无人监督的自动驾驶做准备。**”特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)发文回应该视频称。  马斯克回应 特斯拉在周三表示，奥斯汀的这一测试以及公司此前在湾区特斯拉员工中的测试，都是其测试计划的一部分，旨在协助开发和验证包括应用程序、驾驶辅助系统以及车辆调度在内的各项功能。根据特斯拉的帖子，他们已完成超过1500次行程，总计行驶里程达1.5万英里。 特斯拉网约车服务部署了一套特斯拉所称的“完全自动驾驶”(FSD)功能。虽然名字叫自动驾驶，但是该系统仍需要驾驶员的持续监督，并不能实现车辆的完全自主运行。根据特斯拉视频中的免责声明，车上配有安全驾驶员，必要时会进行干预。 特斯拉高管周二在电话会议中表示，该公司计划推出一款无人驾驶但仍处于远程监督的系统版本。该服务预计将在今年夏天以自动驾驶出租车之名向公众推出。他们表示，初期将在奥斯汀投入10到20辆Model Y进行运营，之后将逐步扩大规模，覆盖更多城市，并把更多车型纳入这一车队。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494972.htm)

据《福布斯》报道，年仅30岁的人工智能初创公司Scale AI联合创始人郭露西（Lucy Guo）将超越美国歌手泰勒·斯威夫特（霉霉）成为全球最年轻的白手起家女性亿万富豪。  《福布斯》杂志网站报道截图 尽管郭露西已离开Scale AI多年，但这位30岁的联合创始人通过持有公司股份，成为了全球最年轻的白手起家女亿万富翁。 备受关注的人工智能公司Scale AI即将完成一项股权收购要约。该要约允许这家成立九年的私营公司的早期员工和投资者，将股份出售给新投资者或原有投资者，并且计划在6月1日前完成。此次交易对这家人工智能公司的估值为250亿美元。 这一新估值让Scale AI的30岁联合创始人郭露西，成为了全球最年轻的白手起家女亿万富翁。她取代了35岁的流行歌星泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）。自2023年末《福布斯》宣布泰勒·斯威夫特成为亿万富翁以来，她一直拥有这一头衔。 华裔移民之女郭露西1994年出生在美国旧金山湾区，她的父母都是电子工程师。她很小的时候就开始接触编程展现出对技术的浓厚兴趣。十几岁时，她自学编程，并通过为一款在线游戏开发脚本并出售游戏内的资产来赚钱。 后来，郭露西在卡内基梅隆大学学习计算机科学和人机交互，但在毕业前选择辍学，加入由亿万富豪彼得·蒂尔创立的“蒂尔奖学金”计划。该计划专门资助有创业潜力的年轻人离开学校创建公司。 2015年，郭露西进入问答平台Quora担任产品设计师，期间结识了汪滔（Alexandr Wang）。2016年，郭露西与汪滔共同创立人工智能公司Scale AI。 关于这家公司的主要业务，用汪滔的话来形容就是“向挖金子的人卖铲子”，具体来说，就是为人工智能领域提供数据标注服务。公司的客户后来发展到包括美国政府（Scale AI的技术曾被用于分析乌克兰的卫星图像）以及OpenAI（用于帮助训练ChatGPT）。 汪滔出任Scale AI首席执行官，郭露西负责公司的运营和产品设计团队。2018年，两人双双入选《福布斯》“30位30岁以下精英”榜单。同年，两人在公司管理方式上出现分歧，据报道，汪解雇了郭。郭在一份声明中表示：“我们有不同的意见，但我为Scale AI所取得的成就感到自豪。”  郭露西（Lucy Guo）（郭露西社交媒体截图） 虽然郭露西与汪滔因理念分歧离开了公司，但她保留了近5%的股份。随着Scale AI预计在2025年6月完成一笔重大股份转让交易，公司估值将从2024年的138亿美元大幅提升至250亿美元，郭露西手中股份的价值也随之飙升至约12亿美元。 对于她是否将在本轮股份转让要约中出售部分持股，她未予置评。 对于自己的新晋亿万富豪身份，郭露西在接受《福布斯》采访时说：“我其实没太多想这件事，这有点不可思议。可惜身家目前都只是账面数字。” 离开Scale AI后，郭创办了一家名为Backend Capital的小型风险投资公司，用于投资早期阶段的公司。2022年，她将重心从风险投资公司转移，创办了自己的公司Passes——一个面向创作者的订阅平台，旨在帮助内容创作者和名人通过付费聊天和视频等方式与粉丝建立连接。 据报道，郭露西的新公司已与多位名人签约，包括美国体操运动员邓恩、篮球传奇人物奥尼尔。 据《福布斯》估算，加上她在第二家初创企业Passes中的持股等其他资产，她的总身家达到12.5亿美元。 目前，郭露西是全球40岁以下仅6位白手起家女亿万富豪之一，也是唯一一位在已退出创办公司后仍靠股份跻身亿万富豪行列的女性。 根据福布斯数据，当前全球最年轻的白手起家女亿万富豪中，有30岁的郭露西、35岁的泰勒·斯威夫特、37岁的OpenAI前高层丹妮拉·阿莫迪、37岁的澳大利亚平面设计公司Canva创办人梅兰妮·珀金斯、37岁的蕾哈娜以及来自中国、经营珠宝品牌的卢依雯。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494970.htm)

一些前OpenAI员工、诺贝尔奖获得者、法学教授和民间社会组织上周致信美国加州和特拉华州的总检察长，要求他们出于安全考虑停止这家人工智能初创公司重组为营利性实体的努力。在周二提交给OpenAI董事会的这封信中，该组织写道，重组为营利性实体将“颠覆OpenAI的慈善目的”，并“取消非营利控制，消除关键的治理保障措施”。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0301/576d8a2c5c9c8c2.jpg) “任何出售价格都无法弥补控制权的丧失，”该组织写道。 该组织在信中写道，非营利组织对AGI开发和管理方式的控制对OpenAI的使命至关重要，取消这种控制“将违反对非营利组织受益人的特殊信托义务”，并威胁到它的慈善目的。 OpenAI是一家成立于2015年的非营利性人工智能研究实验室，近年来一直在将产品商业化，最引人注目的是它的ChatGPT聊天机器人。该公司仍由一家非营利组织的母公司监管，但去年宣布将转变为一家营利性公司，从非营利组织手中夺取控制权，但仍将其作为一个独立的部门。 这一变化需要得到主要支持者微软和加州总检察长的批准，它将消除一些潜在的限制，因为该公司将与微软、亚马逊、亚马逊和埃隆·马斯克的xAI等竞争对手展开竞争。 这一举措引发了OpenAI员工和人工智能领导者之间的争议，因为它似乎与这家公司的使命和创始原则相矛盾。此后，OpenAI的多名高管离开，创办了自己的人工智能公司。 2018年至2020年在OpenAI工作的尼桑·斯蒂农（Nisan Stiennon）在一份声明中表示：“OpenAI可能有一天会开发出能让我们所有人丧命的技术。OpenAI是由一个对人类负有责任的非营利组织控制的，这是值得赞扬的。这种责任排除了放弃这种控制的可能性。” 2018年至2023年在OpenAI工作的雅各布·希尔顿（Jacob Hilton）表示，在他任职期间，“领导层一再强调OpenAI的主要受托责任是对人类。” 希尔顿在一份声明中说：“他们声称这是一个具有法律约束力的承诺，写在公司章程中，并通过公司结构强制执行。现在他们提议放弃这一基本承诺。” OpenAI的一位发言人表示，在成为一家营利性实体后，该公司的结构将与Anthropic和xAI等竞争对手类似。 这位发言人在一封电子邮件中表示：“我们的董事会已经非常明确：我们的非营利组织将得到加强，对现有结构的任何改变都将有助于确保更广泛的公众从人工智能中受益。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494968.htm)

OpenAI预测未来五年内，代理业务将占其总收入的近四分之一，渠道收入将占总收入的五分之一，预计到2029年前者收入达290亿美元，后者则升至250亿美元。通过成本控制，预计2029年实现现金流转正，毛利润占比将达70%。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0424/5e2b9490a098214.jpg) 随着AI代理业务和新产品线的快速扩张，OpenAI向投资者展示了一幅美好的增长蓝图：2029年总收入将达1250亿美元，2030年进一步增至1740亿美元。 4月23日根据报道，虽然过去两年ChatGPT一直是OpenAI的摇钱树，但公司预计到2029年，AI代理（可以代表客户采取行动的AI软件）和其他新产品的销售额将超过其流行聊天机器人的收入。 2023年，OpenAI的收入达到37亿美元，比前一年增长了近四倍。据报道，目前OpenAI每周活跃用户已超过5亿，较去年12月的3亿有显著增长。 报道称OpenAI预计，2029年AI代理业务收入将达到290亿美元，远高于今年的30亿美元。这些代理产品价格不菲，从面向“高收入知识工作者”的每月2000美元到面向博士级研究的每月20000美元不等。这些数字将使这家创立10年的公司销售额接近目前英伟达或Meta的水平，反映了AI代理业务的迅猛增长。 OpenAI也积累了一些资金雄厚的客户。今年 2 月，软银宣布将每年斥资 30 亿美元用于 OpenAI 产品，包括 AI 代理，并将成立一家合资企业，向日本企业推广 OpenAI 的产品（品牌为 Cristal Intelligence）。总体而言，**OpenAI预测未来五年内，代理业务将占其总收入的近四分之一**。 **收入多元化：从免费用户到广告和零售** OpenAI正探索多种收入来源，远超传统的订阅费模式。 尽管CEO Sam Altman在接受采访时表示对在聊天机器人上投放传统广告持谨慎态度，但他提到了收取推广费的可能性——**即从用户通过ChatGPT或其代理发起的销售中抽成**。 据报道预测，OpenAI将从明年开始通过免费用户和其他产品获得显著收入。**到2029年，来自这些渠道的收入预计将达到250亿美元，约占总收入的五分之一**。 研究公司LightShed Partners的联合创始人兼分析师Rich Greenfield表示： 广告商一直追随用户的眼球，如果OpenAI能获得大量用户使用时间，广告商将争相入驻。 值得注意的是，OpenAI已开始在购物领域进行尝试。 报道表示自今年1月起，部分用户可以通过ChatGPT专业版订阅使用网页浏览代理Operator，在Instacart上订购杂货或在OpenTable上预订餐厅。这与Google在其AI概览功能中，开始通过向美国移动设备用户展示广告来变现的策略类似。 **从烧钱到盈利：成本控制战略逐见成效** 报道指出，OpenAI预计未来四年将在模型训练、运营成本及员工薪资等开支，消耗约460亿美元现金，但公司预计将在2029年实现现金流转正，该年度产生近120亿美元现金。 尤为重要的是，推理成本（即运行ChatGPT等AI产品的成本）增长将在未来五年内逐步放缓。**这些成本今年将增加到约60亿美元，到2030年将接近470亿美元。但年增长率将降至约30%**。 使用OpenAI模型的应用开发者成本正在下降，这得益于模型效率的提高和提示缓存等新技术。这些成本增长放缓，加上收入激增，将大幅提升OpenAI的利润率。**公司预计毛利润占收入的比例将从去年的40%上升至2029年的近70%。** OpenAI还预计用户数量将大幅增长，到2030年将达到30亿月活用户、20亿周活用户和9亿日活用户。截至去年年底，ChatGPT的周活跃用户中付费订阅用户不到5%。 无论这些预测能否实现，这些美好的数据预期都揭示了，为何软银领投的投资者愿意以2600亿美元的估值向OpenAI注入400亿美元新资本——比去年秋天的估值高出73%。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494966.htm)

日本丰田汽车公司周三表示，计划在美国西弗吉尼亚州的一家工厂再投资8800万美元，在特朗普政府提高进口汽车和汽车零部件关税的情况下，增加在美国的投资和生产。这将使该工厂的总投资超过28亿美元，并为其2000多名员工加强了长期工作保障。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0314/eff5a18e764325a.png) 丰田计划增加一条混合动力驱动桥的装配线，这是一种动力传动系统部件，将用于丰田和雷克萨斯汽车。预计将于2026年下半年开始生产。 丰田西弗吉尼亚州总裁David Rosier表示，“这项投资是丰田‘在销售的地方建设’理念的又一例证，进一步证明了公司对团队成员的信心。我们很自豪能够在为客户提供各种动力传动系统选择方面发挥关键作用。” 他表示，丰田在美国有大量投资，在11家工厂拥有近5万名员工，其中包括与马自达在阿拉巴马州的一家合资企业。自2018年以来，丰田已经在美国制造业投资了250亿美元，另外还投资了285亿美元来支持美国的供应商网络。 西弗吉尼亚州州长帕特里克·莫里西说：“我赞赏这项对我们州的重大投资。作为丰田在北美唯一一家生产这种复杂机械的工厂，西弗吉尼亚州将继续优先考虑经济发展和为我们的员工提供技术工作。感谢丰田致力于在这个州发展自己的业务。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494964.htm)

白宫周三向媒体证实之前，有媒体称，特朗普打算豁免部分汽车零部件关税，豁免包括对钢铝征收的关税，不包括对进口整车25%的关税，也不影响对汽车零部件定于5月3日开始执行的25%关税。分析认为，这是特朗普在其最激进关税政策上再次退缩。 媒体报道，经过汽车业高管近几周的强烈游说，美国总统特朗普计划豁免汽车制造商所面临的一些最严厉关税。分析认为，这是特朗普在贸易战中的又一次让步。 有媒体称，特朗普打算豁免汽车零部件的部分关税，其中包括对进口钢铁和铝产品征收的关税。后另一媒体称，白宫已向其证实，特朗普打算豁免汽车制造商部分关税。 知情人士对前一媒体称，此举被称为对关税的“分层处理”（destacking）。不过，这项豁免不包括对进口整车的25%关税，也不影响定于5月3日开始执行的对进口汽车零部件征收的25%关税。 分析认为，此番让步将成为汽车行业的一项初步胜利，也是特朗普在其最激进关税政策上再次退缩，原因在于担心这些关税会推高美国汽车价格、扰乱供应链并导致就业流失。 消息传出后，汽车股盘后纷纷大涨。其中，通用汽车盘后一度大涨6.1%，福特盘后一度涨3%，Stellantis美股盘后一度涨6.8%，但股价随后回落。  据报道，过去一周，汽车公司高管加大了对关税的批评力度。Stellantis董事长约翰·埃尔坎（John Elkann）警告称，“特朗普的贸易政策正使美欧汽车产业面临风险”。 另一位高级汽车行业高管表示： “我们已敦促政府——不要用这些额外的关税一次又一次打击我们……因为这确实会危及我们整个行业的健康。” 另外，此次关税豁免也是特朗普在本月关税计划引发全球市场大幅抛售和外界对美国可能陷入衰退的警告之后，向特定行业提供“ carve-out”（例外待遇）的最新迹象。 当地时间4月2日，据央视新闻，美国白宫发表声明称，特朗普将对所有国家征收10%的“基准关税”。当地时间4月9日，白宫又宣布暂停实施90天，但仍有引发全面全球贸易冲突的风险。 据环球时报报道，美国东部时间4月11日深夜，美国海关与边境保护局在官网上发布了一条通知：联邦政府已同意对智能手机、电脑、芯片等电子产品免除“对等关税”；豁免的产品适用于4月5日以后进入美国的电子产品，已经支付的“对等关税”可以寻求退款。 特朗普上周还表示将为汽车行业提供“帮助”。他此前已表示，只要企业遵守2020年美墨加协议（USMCA）的规定，就可以为从墨西哥和加拿大进口的汽车提供更优惠待遇。 符合USMCA协议条款的整车和零部件，仅其“非美国内容”部分将适用25%的关税。知情人士对媒体表示，目前谈判的重点主要是如何简化关税的执行，例如通过简化汽车零部件的产地规则来简化实施程序。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494962.htm)

<blockquote><p>AI技术的飞速发展不仅改变了我们的生活方式，也重塑了商业格局。在众多AI应用中，哪些领域正在成为付费市场的“新宠”？根据最新的消费数据，AI编程、视频生成和AI检测/反检测工具正在成为吸金能力最强的赛道。</p> </blockquote>  谁家的AI应用赚到了钱？不妨问问“WhoIsMaking.Money”。 “WhoIsMaking.Money”（地址：https://whoismaking.money/zh?page=1）是一个展示全球所有网站支付数据的网站，自然也包括那些AI产品。所有的数据都来自虚拟信用卡品牌Wildcard（野卡）的真实流水。 一般来说，虚拟信用卡主要用于国内用户在海外付费场景。也就是说，这个网站的数据反映了 国内用户在海外AI产品上消费的真实情况，价值不言而喻。 根据Wildcard数据，3月总共有18个产品流水超过10万美金，其中AI编程、视频生成、AI检测/反检测三大赛道贡献超过70%的流水。 - AI编程是吸金能力最强的赛道。过去半年，赛道流水增长了430%，5个AI编程产品站内流水超过10万美金，其中，blackbox的3月流水数据为74.2万美元月收入，Cursor的3月流水为72.5万美金。 - 视频生成工具赛道的产品众多，有7款产品有三位数的增长。其中，Invideo.io做到了31.2万美元的流水，环比增长191.6%。 - AI检测/反检测工具赛道崛起，产品稀少但增长强劲。Undetectable.ai凭借独特的“反检测”AI写作功能，单月流水飙升至68.8万美元，较去年10月增长6倍。 接下来，就让乌鸦君带你来看看AI产品最真实的消费情况。 ## / 01 / 18款产品流水过10万，Agent产品商业化价值开始释放 根据Wildcard消费数据，在3月站内流水中，有18个产品的流水超过10万美金，66个AI产品的流水超过2万美金。  ▲站内流水超过10万美金的AI产品 从数据看，AI应用的商业化正在加速，不少产品的流水在过去半年里都实现了翻倍。 比如，AI编程产品blackbox的单月流水在过去半年里增长184倍，“反检测”AI内容产品undetectable和视频生成产品kling的单月流水也分别增长了6倍和2倍。 其中，在流水快速增长的产品里，也不乏刚刚上线的。比如，去年11月发布的AI编程应用Lovable在3月的消费流水就高达10.4万元。 值得注意的是，Agent产品的商业化表现也非常优秀。根据华泰证券研报的信息： 从Wildcard消费数据看，Manus的收入非常不错，Genspark在曝光量远不如Manus的情况下，收入也有Manus的1/3，这两个代理的收入都远超Devin。 如果数据准确，Manus可能有3000万美元ARR，而Manus才发布1个月。 接下来，我们将对流水表现、增长强劲的AI赛道进行逐一分析。 ## / 02 / AI编程单月流水半年增长430% 过去半年，AI编程堪称商业化增长表现最好的赛道。 根据Wildcard数据，今年3月，月流水超过2万美金的AI编程产品总共有9款，平均流水增长为22.4万美元。 要知道，就在半年前，也就是去年10月，这些产品的平均流水只有4.2万美元。换言之，在短短半年时间，AI编程赛道的流水就增长了430%。 截至今年3月，在超过10万美金的AI产品中，AI编程数量最多，多达5个产品入围。  在AI编程赛道里，blackbox的表现最好。仅Wildcard的3月付费数据，blackbox的流水就达到了74.2万美金。 除了blackbox外，Cursor、Codeium的表现也同样很优秀。今年3月，Cursor的站内流水为72.5万美金，较去年10月增长610.8%。 值得注意的是，Cursor还是榜单中少数连续6个月增长的应用。 Codeium的3月流水为11.5万美金，较去年10月流水增长12倍。据第一财经2月报道，Codeium ARR约为4000万美元，其隐含估值约是ARR的70倍。 ## / 03 / 半数AI视频产品维持三位数增长 除了AI编程外，AI视频生成的表现同样不容忽视。 在Wildcard上超过2万流水工具中，AI视频生成产品有13个。这13款产品，10月平均流水为5.1美金，3月平均流水为9.7万美金，增长达到90%。  对比今年3月与去年10月流水，超半数AI视频生成产品实现三位数以上增长。 我们熟知的海螺AI增长最高，根据Wildcard消费数据，3月流水较去年10月增长29倍。MinMax旗下的海螺AI在2024年下半年快速增长，今年1月，其海外版访问量高达1635万，完爆了曾经AI视频龙头Sora。 还有其他表现亮眼的产品还有Hedra、Aitubo.ai。 今年3月，Hedra的流水为5.0万美金，较去年10月增长410%。Hedra由斯坦福大学研究团队开发，它最大的特点是可以将声音转化为逼真且高度动态的视频，团队最出名的产品是AI数字人视频生成模型Character-3。 Aitubo.ai的3月流水为5.8万美金，较去年10月增长6.7倍。这是一个免费的AI艺术生成工具，专注于生成游戏、卡通以及动漫角色的图像和数字视频。 Meshy.ai和Mootion都是基于AI的3D创作工具，前者侧重于画面纹理，应用于游戏、ACG等领域，后者偏向文本驱动的动作生成，他们的流水增长也较明显。 ## / 04 / AI检测与反AI检测走红，最高增长6倍 如今的AI生成内容越来越猛，ChatGPT、Claude写起文章来跟真人写的似的，连句子结构、用词风格都能模仿得有模有样。 在这样的背景下，Undetectable.ai和GPTZero.me两款和AI检测相关的工具脱颖而出。 根据Wildcard网站，对比这些工具今年3月和去年10月的流水：  Undetectable.ai的3月流水高达68.8万美金，较去年10月增长616.7%。 这是一个“反检测”的AI生成内容工具，它可以重写文本，伪装“人味”，使论文、作业等文本绕过AI检测工具。受3月学术周期和“论文旺季”的影响，这一功能的需求狂飙。 GPTZero的3月流水为11.6万美金，较去年10月增长132.0%。2024年8月，其用户规模从100万增长到400万。随着用户量的上涨，GPTZero到去年8月已经实现了盈利。 GPTZero是国外最受欢迎的AI检测，主要用于教师批改作业、学生自检论文等方面，不仅能检测出AI生成的百分比评分，还能精准标出哪段是AI写的。其免费版有15000字符的额度，付费版每月9.99美元起。 ## / 05 / Suno流水增长92%，AI音频生成微微下降 AI音乐/音频赛道已从技术验证期进入商业化期，不过表现有所不同。  Suno作为AI音乐的头部，如今依然展现出强大的发展势头。其3月流水为35.1万美金，较去年10月流水，增长高达92.9%。 Dreamwave.ai的3月流水为2.5万美金，增长率高达281.7%。该产品的特点是“风格混搭+低成本订阅”，生成的音乐类型偏向小众音乐类型（如实验电子、小众民谣）。 Melodiessolutions.net的3月流水为2.1万美金，工具特点是提供旋律创作等解决方案，瞄准专业音乐人痛点，提供AI辅助作曲、和弦编排等功能。 Elevenlabs是音频生成工具头部，以拟真音色维持基本盘。其3月流水为21.9万美金，微微下降2.7%。4月2日，ElevenLabs推出一款犬类专用语音生成模型Text To Bark。 ## / 06 / 图像生成工具流水基本稳定 图像生成类产品的市场需求相对稳定，整体变化幅度相对较小。根据Wildcard网站，对比这些工具今年3月和去年10月的流水：  Midjourney作为图像生成领域的头部产品，收入基数大且仍保持着稳定增长。其3月流水为46万美金，较2024年10月微微增长17.3%。另一款生图头部Leonardo.ai，增长情况略好，今年3月较去年10月增长30.8%。 虽然AI生图的头部稳中有进，但中部产品的竞争却异常激烈。三款生图产品在过去半年里出现了负增长，其中Ideogram.ai下降8.3%、Faceless下降1.9%、Pixelcut下降3.1%。 作者 | 朗朗本文由人人都是产品经理作者【智能乌鸦】，微信公众号：【乌鸦智能说】，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>在内容创作和知识分享日益多元化的今天，将文字内容快速转换为视频讲解成为许多创作者和知识分享者的刚需。本文作者通过亲身体验，分享了如何利用秘塔搜索的“今天学点啥”功能，将公众号文章或知识库文档一键转换为讲解视频的详细过程。</p> </blockquote>  今天这篇文章主要分享三白最近的一个需求完成度比较高的AI应用实践，怎么利用秘塔搜索最近上线的功能，通过AI将个人公众号的文章或者个人知识库的文档快速转换成讲解课程的视频，然后用于视频内容平台的分享。 这个AI应用功能是我最近一年特别需要的功能，在过去一年多里，三白已经创作了很多个人认为内容深度还不错的文章，但是基本都是以文档的方式沉淀的，分享方式也基本上是以文章的方式分享，PUSH我想要把文章转成视频的主要原因有如下几个： - 从用户的体验的角度上看，长文的阅读成本比较高，现在大部分用户很难静下心来完整看完一篇长文，反而一个视频讲解的内容更加容易有耐心看下去； - 从流量分发效率的角度上看，目前很多以文本为主的公域平台几乎没有多少推荐和分发的流量，而公域视频内容平台的流量获取会更加容易，所以我也希望自己用心创作的内容，能够用于服务更多的人； 在此期间，我曾经尝试通过手动的方式完成这个过程，包括将内容制作成PPT，然后通过剪映这类视频剪辑工具，制作一个课程讲解视频出来，然而我制作了2个视频之后就基本放弃了，因为太消耗我的精力和时间了，实际尝试下来每制作一个视频在高度专注的情况下依然需要2天左右的时间，这基本无法接受，我不能把时间浪费在内容形式的转换上。 所以我尝试寻找通过AI的方式去解决，但是没有找到特别好的能够将整个流程闭环在一起的产品，而秘塔搜索最近上线的“今天学点啥”的功能，基本很高完成度的解决了我的需求，在体验完之后，我一口气就将自己过去一年多的几篇比较好的文章转换成了视频，视频效果示例效果如下。  同时，出于对该功能的认可，作为一个平时很少分享实操攻略的我，也觉得有必要跟大家分享一下应用实操过程，希望能够帮助更多在这个方面有同样需求的朋友，本篇内容全文2700字，阅读预计需要10分钟，我主要会分享如下3点内容： - 实操攻略：怎么利用秘塔搜索最新功能，将一篇公众号文章转换成一个讲解视频； - 产品点评：点评一下目前该功能的亮点，以及目前还存在的不足； - 产品思考：思考一个文章转讲解视频的AI产品应该具备哪些能力以及实现原理； ## 实操攻略：将一篇公众号文章转换成一个讲解视频 **1.首先打开“秘塔搜索”（metaso.cn/），点击侧边栏的切换入口，切换到新功能界面；**   **2.上传一个文档，或者输入一个文章链接** 比如，我输入之前写的一篇“深度理解Manus AI Agent”的文章链接，然后点击开始后，秘塔搜索支持选择通过什么样的水平讲解，以及选择讲解的风格，比如我比较喜欢的是以专家的水平，通过课堂的风格讲解，点击确认。  接着平台会阅读和提取文章的内容，然后将内容做结构化处理，生成Markdown格式的结构化文本；  **3.生成PPT以及带字幕和语音的讲解** 这个过程中，大模型首先将生成的结构化文本转换成一个PPT，然后针对每一页PPT生成讲解内容，并合成语音播报出来，同时附带字幕，如此，一个讲解视频就基本完成，体验效果如下。 整个过程很简单，使用也很流畅和舒服，所以值得给秘塔搜索团队点赞，能明显看出来有深度的结合应用场景在做产品。 ## 该功能有什么用？ 1.提升学习效率价值：对于大众用户而言，大家可以把一些自己没有耐心看的文章、文档直接上传，生成一个讲解视频，用于视频学习，解决的是大部分用户学习知识的需求；通过视频讲解的方式，可能能够更好的帮助大家获取知识； 2.提升生产效率价值：对于内容创作者用户而言，也就是像我这种长期深度输出的用户，最大的作用就是可以帮我把自己压箱底的文档转换成视频课程，然后用于分享，帮助大家更好的获取知识； ## 秘塔搜索文章转视频讲解的产品点评 整体上讲，个人觉得在应用场景的满足度上，已经挺不错了，并且实际生成的讲解内容，虽然还存在部分小问题，但是基本可以达到用于使用的标准，个人觉得在产品能力上，有几点值得肯定： **1.内容讲解的模型效果不错** 其中体现在讲解风格确实能够个性化，能生成面向不同受众的内容，并且讲解内容通俗易懂，内容之间是有逻辑关系的，不会像一个机械的播报机器人； 并且在讲解的过程中能够重视还原文档中的细节内容，把细节信息也呈现出来，而不是像现在很多AI问答和阅读的工具，只是生成一些摘要信息，过滤掉了很多细节信息； **2.支持PPT播放的演示动效** 比较难得的一点是，在讲解的过程中，它能时不时的生成一些演示动效，通过交互动效，让用户聚焦讲解重点，而不是面对一个静态的PPT页面；  **3.支持生成逻辑图和流程图** 对于一些可能比较复杂难懂的知识点，为了让用户更加容易理解，在讲解的过程中，会生成一些逻辑图和流程图，帮助用户更好的理解；  当然，目前产品也还存在一些不足的地方，个人觉得如果能优化好就更好了，主要表现在如下几点： **1.PPT美感问题** 目前生成的PPT的设计质感和样式还比较差，跟WPS AI、Gamma AI、ChatPPT、AI-PPT等产品生成的PPT相比还差的比较多，可以明显看出来的是，秘塔搜索在生成PPT的时候，更加重视逻辑结构，相对弱化美感的实现，这个是个可以优化的地方； **2.不支持下载讲解视频** 对于内容创作者而言，我很希望这个讲解视频能直接下载，因为对我来说挺有帮助的，目前我只能通过录屏的方式把内容录制下来，如果秘塔搜索能支持下载就更好了，可以帮我节省更多的时间； 当然以上都是站在内容创作者的角度看待，可能目前秘塔搜索还是聚集在解决普通用户的教育学习方面的需求，因此以上问题可能也不是他们定位下的重点，我们期待它有更多的更新。 ## 一个完整的文章转视频AI产品的能力是什么样的？ 接下来，我主要站在产品经理的角度上，畅想一下一个更加完整的这类产品，还应该完整具备哪些功能，依赖哪些关键技术；或者说，从我个人的角度看，我想要什么样的一个工具，其中包括功能除了前面已经提到的，还应该包括如下，希望秘塔搜索能越做越好，或者有研发同学有兴趣的可以一起合作把产品做出来。 **1.支持自定义音色** 比如我很需要它能像豆包一样，支持录入个人的声音，然后语音播报人可以用我的声音播报，这样可以更加个性化一些； **2.支持数字人，且需要能够对口型；** 除了克隆音色，最好还能支持个人形象的露出，能够克隆个人数字人，并且播报的过程中能够对口型，如此便可达到教育和知识付费场景的标准课程视频的水准。 **3.具备更多交互动效，包括圈选讲解内容** 在讲解的过程中，支持更多PPT的播放和交互动效，在讲解的过程中，让PPT的画面能够经常动起来，让听众知道具体在讲哪一块的内容，视线焦点和讲解内容能够结合起来。 OK，以上便是今天的分享内容，呼吁大家看完就实操起来，通过AI获取更多的知识。当然，秘塔搜索目前的功能是将文章转成讲解视频，那么前提是要有高质量的文章内容，生成高质量的文章内容可以使用DeepResearch深度研究产品，详细参考我上一篇文章[一文深度理解DeepResearch产品](https://www.woshipm.com/ai/6201672.html) 作者：三白有话说，公众号：三白有话说 本文由 @三白有话说 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。 题图来自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。

 昨日，古川俊太郎在任天堂官方账号发文，称目前Switch 2的预订数量远超预期，无法满足收到的所有预定申请，将进一步加强生产，并对此表示抱歉。  全文如下： 我是古川。我们为了能够将Nintendo Switch 2交付给大家，已经提前采购了许多零件，并且一直在推进生产。 4月2日，我们公布了有关 Nintendo Switch 2 的详细信息，并在My Nintendo Store上开启了抽选活动。因此，我们收到了大量的申请，仅在日本就有大约220万人，这远远超出了我们最初的预期，也远远超过了6月5日通过My Nintendo Store可以交付的 Nintendo Switch 2数量。因此，非常遗憾的是，预计在4月24日公布入选者名单时，会有相当一部分的玩家未能入选。 为了避免第一次抽选中未被选中的玩家需要重新申请的麻烦，My Nintendo Store会自动将第落选的玩家结转到第二次抽选中。然而，即使包括第二次抽选的数量，我们也无法满足收到的所有申请。我们事先做好了一切准备，但仍未能满足玩家们的期望，对此我们深表歉意。 为了满足这一需求，我们目前正在采取进一步加强生产等措施。此外，关于商品出货，从4月24日起，全日本的游戏零售商和网店将开始接受Nintendo Switch 2主机的预购或抽选（详情请咨询各零售商）。在正式发售后也将继续在My Nintendo Store上销售（更多详情将于稍后公布）。我们将继续与零售商合作发货，并将继续努力让尽可能多的Nintendo Switch 2到达您的手中。 任天堂还计划在未来继续生产和出货大 Nintendo Switch 2设备。对于未能及时回应玩家们的期望，我们深感抱歉，并感谢您的理解。

<blockquote><p>抖音的流量分发机制在2025年迎来了重大变革，新规的发布让许多内容创作者，尤其是房产自媒体人，感到迷茫和困惑。本文作者结合自己多年的运营经验，深度拆解了抖音新规背后的三大趋势，希望能帮到大家。</p> </blockquote>  抖音的流量分发机制再次迎来重大调整，4月12日发布的新规，让许多内容创作者感到迷茫。 这几天大家的流量都不太好，包括我的流量也不太好。前两天陪跑的北京二手房交易博主，咨询我该怎么去调整内容。 所以今天这篇文章，秃头老王我会深度拆解，这次算法升级背后的三大趋势，并结合房产自媒体账号的运营特点，探讨如何在新规下，实现新媒体内容突围。 ## 一、从”标签发牌”到”用户预测”：算法正在读懂你的下一步需求 2025年之前，抖音的推荐逻辑，更像是”贴标签”的游戏：用户浏览了某些内容，平台就为其打上固定标签；创作者发布的内容也会被打上标签。 也就是浏览标签和创作标签，这两者匹配后，内容就会推送给对应的用户。 以往这种模式下，创作者只需精准定位某一类内容，就能快速触达目标受众。 然而，新规下的算法升级为”行为预测模式”，在秃头老王看来更像是舔狗预测模式。 平台通过分析用户的浏览轨迹、停留时长、互动行为等多维数据，构建出动态的用户画像。 它不仅能判断用户当前的兴趣点，还能预测用户下一步可能想看的内容。 例如，当一位用户观看了某楼盘的探盘视频后，算法可能推断他接下来会关注同类楼盘的对比分析、价格走势，甚至是周边配套的深度解读。 这就意味着短视频运营，更偏向数据化指标考核和个性化推荐。 比如以前只要你的五秒完播率做的好，那流量也不会差到哪去，但是现在不行了，不光考核完播率，还有更深度的用户交互行为。 新规明确将考核维度拓展至收藏率、铁粉互动频次、评论深度等指标。 这背后透露出平台对内容价值的重新定义：不仅要让用户”看完”，更要让用户”用起来”。 因为单纯考核完播的话，有很多短视频运营人员，会用讨巧的办法提高完播率，比如通过夸张标题、剪辑节奏强行留住用户。 但是收藏是骗不了人的，客户跟你互动也是骗不了人的。这两个数据的维度。越来越重要。 同时，算法会根据用户的浏览轨迹，进一步推送他们潜意识感兴趣的内容，从而提高日活留存。 与其说是算法在优化，不如说是对用户心智的拿捏。 对于房产自媒体账号而言，这意味着内容需要从”流量思维”转向”价值思维”。 例如，制作购房知识科普类视频时，可以加入实用的计算工具（比如房贷计算器）、政策解读图表等，引导用户收藏； 发布楼盘探盘视频时，设置互动话题（比如”这个户型适合三口之家吗？”），激发用户参与讨论。 ## 二、从”短期爆发”到”长期推流”：优质内容正在赢得时间的红利 抖音新规最大的惊喜在于，推流周期的延长——从过去的24小时”生死时速”，转变为最长7天的持续推荐机制。 这意味着，只要内容足够优质，平台会反复审核、多次分发，给予创作者更长的流量窗口期。 对于房产自媒体账号来说，这个变化释放出两个信号： 第一，中长视频的价值正在被放大。 深度解读行业趋势、剖析政策影响的视频，可能在发布后的第三天，迎来播放高峰； 第二，系列化内容的潜力值得挖掘。 通过构建内容矩阵（比如”新手买房必看的10个坑”系列），可以持续吸引用户回访，形成账号的”长尾效应”。 所以你不妨尝试制作3-5分钟的深度内容，例如”2025年房贷利率变化对刚需族的影响”，并在视频中设置引导语：”收藏此视频，下周四晚8点，我在直播间为你解读应对策略”，实现流量的二次转化。 ## 三、房产账号的突围策略：从迎合到赋能 结合新规变化，房产自媒体账号，可以从以下三个方向优化，其他企业新媒体可以参考下： ### 1. 构建系统化的内容矩阵 可以围绕”行情趋势、知识科普、案例分析、产品推荐”四大模块，打造内容闭环。 比如先发布”2025年北京楼市的走向预测”，用这种宏观内容吸引泛流量，再通过”刚需购房者避坑指南”的实用内容留住用户，最后用具体楼盘的深度探盘，实现精准客资转化。 ### 2. 延长内容的价值链条 我一直强调做运营不要单打独斗，而是要体系化思维，把前端流量和后端变现结合起来。 所以与其打破单点，不妨将短视频与直播、社群运营结合起来做。 例如，在短视频中引导用户加入”北京二手房交流群”，定期在群内分享独家数据； 或者通过直播，解答用户在视频评论区，提出的个性化问题，形成”内容—互动—服务”的完整生态。 ### 3. 打造用户参与感 设计互动话题时，避免泛泛而问，而是结合用户痛点设置具体场景。 例如：”如果你是投资客，会选这个地段的公寓还是周边的住宅？留言区说出你的理由，点赞最高的答案，博主会在下期视频中深度分析哦。” 总之，抖音算法的每一次迭代，本质上都是对优质内容的筛选机制。 对于房产自媒体人来说，短期的流量波动并不可怕，关键在于抓住”预测性推荐、多维考核、长期推流”三大趋势，用系统化的思维、有价值的内容、深度的用户连接，重新定义账号的核心竞争力。 记住，流量的马拉松才刚开始，保持耐心，深耕内容，时间会成为你最大的盟友。 本文由 @秃头老王聊运营 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>大语言模型（LLM）作为人工智能领域的重要分支，近年来在自然语言处理（NLP）方面取得了显著进展。然而，对于非技术出身的人来说，理解LLM的底层技术往往显得晦涩难懂。本文作者通过类比和通俗易懂的方式，深入浅出地介绍了LLM的底层技术原理，包括词元（token）的概念、有监督学习与无监督学习的区别，以及语言生成技术如GPT和BERT的工作机制。</p> </blockquote>  近期在入门学习AI相关技术，由于并非技术出身，因此通过类比方式理解相关底层技术，如有问题欢迎指出。 人工智能并不等同于大语言模型（LLM），人工智能是一个很大的领域，其中又包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、知识图谱、语音等等。而其中目前火热的大语言模型（LLM）则是目前自然语言处理的技术形态，也可以说目前通过大语言模型（LLM）的能力实现自然语言处理。 自然语言处理，这个概念的命名就非常有意思，关键就在于自然两个字。我和小学生说“请你把你的橡皮擦给我”，小学生也能做到无需过多的思考，自然就理解我的意思，但是机器也是做不到的。就连现在机器也做不到像小学生一样理解我的意思，因为机器并非真的拥有生命意识去理解我的意思，而是通过一些技术手段解构我们语言，就比如结构这句话“请你把你的橡皮擦给我”。而这个技术手段解构语言的技术，就被称为自然语言处理。 程序员通过思考为什么人类能做到自然语言处理的结论中获得启发，像上帝一样模拟人类大脑赐予机器对应能力。为什么小学生也能理解“请你把你的橡皮擦给我”，因为在小学生的脑子里，首先他通过学习装有各种名词、形容词等等知识，接着他能通过这几个词组合，整体理解这句话的意思。回顾下九年义务教育的中，教会小学生学习，是先从各种日常词汇开始，然后再到用词组句。同样的，教会计算机也是同样的道理。 首先，得学习基本的词汇，而词汇在机器学习里面则叫词元（token）。 那么，教完小学生之后，怎么能够证明小学生学会了呢？ 伟大的人类发明了考试，通过考试方式测试他是否真的学会了。而机器学习也是使用这种学习过程，而根据其实际教学不同分为有监督学习和无监督学习。 有监督学习，相当于先让机器做题，然后做完之后，让他做出的答案参考标准答案是否正确。就好像现实里小学生考到90分，则奖励一个大红花；考到50分，就惩罚一个大哭脸。得到大红花的小学生，则会继续采取正确的学习方法；而得到大哭脸的小学生，则会重新思考正确的学习方法。 那么，无监督学习，相当于没有参考答案，自我去猜测答案。 就好像小学生学会了这几个词“列”“烈”“裂”都念lie，那么当他第一次看到“洌”这个词，大概率第一反应也念洌。 为什么？ 因为小学生的脑袋也知道归纳总结，通过总结出有“列”的词都念lie。当然归纳总结的方法也不一定会对。比如这个“洌”也确实念lie的音，但是例却又不念lie音。 接着，小学生学会各种词汇了，就要教他们各种组句能力了。而组句的能力，机器学习又叫语言生成。锻炼小学生组句能力，我们会用挖空锻炼。 就比如：妈妈__ __ __ __。有的小学生答案是我真爱你，有的小学生答案是最棒的。 那么机器学习中，其中一个语言生成技术的底层逻辑，就是这种通过上文词汇，预测下文词汇。那么现实里为什么小学生都能做到，现实里我们会说是语感好。那么，机器学习其实是通过深度网络去构建出词的关联，就比如输入“妈妈”这两个词，在程序员构建出来的神经网络中，则输出最前面的词就是“我真爱你”，而深度网络其实模拟就是人类的神经细胞网络。 当然，这种单向预测的技术叫GPT（其实并不严谨，只是为了好理解），其实只是一种语言生成技术，还有双向预测。就比如：就比如：妈妈__ __ __ __。在这句话的前面说妈妈会很多事情，在这句话的后面说优秀的母亲对我的影响。那么答案是妈妈是最棒的，比我真爱你，就更加适合。那么结合上下文的能力，则叫BERT。所以，基于两个技术的区别，GPT适合续写作文，BERT适合做完形填空。 本文由 @打打泥 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 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>在数据分析领域，可视化仪表盘（Dashboard）是向管理层和业务团队传达关键数据和业务见解的重要工具。一个设计精良的仪表盘不仅能清晰展示数据，还能帮助决策者快速洞察业务现状，提升决策效率。然而，许多人在制作仪表盘时往往陷入数据堆砌的误区，导致信息冗余且难以理解。</p> </blockquote>  看板/仪表盘/Dashboard是数据分析结果的呈现。用于向读者传达有效的数据信息和业务见解，让数据更清晰直观的展示业务面貌，帮助读者发现关键指标，提升决策速度。 由于看板本身承载的价值，搭建一个清晰可用的数据看板显得至关重要。 一个设计糟糕，信息冗余的数据看板不仅无法传达有用的信息，还可能使数据比原本更难以理解。 好看可以从两个角度去理解，一是易于理解（ Easy to read），即清晰准确的呈现指标全貌，让读者无需花费时间和经历去解读，能够第一时间读懂数据。二是美观优雅(Good-looking)，即通过规则又协调的页面，吸引读者注意力尽可能多的停留在看板上。 ##  一、三大致胜秘诀，解锁Dashboard魅力 ### 1.1 讲好故事（Tell a good story）  一个好的数据看板应当能够将数据连接到业务中，回答查看者的问题。查看者能够在短时间内准确无误的接收并理解数据的业务意义，洞察业务现状。 因此一个看板是否成功的制胜秘诀首先在于看板是否具有一个好的故事线。 ###  1.2 摆好数据（Present convincing data）  一个数据看板中通常包含十个及以上的图表，图表内又包含大量的数据信息，每一个图表该以何种格式呈现，每一个数据该以何种单位展示，都是摆好数据需要考虑的问题。 随时间迁移的销售额波动用折线图会更生动，大金额销售额数据的展示加上单位后缀会比直接的数据更直观。因此，摆好数据对提升数据看板可读性，增强数据信息传递的效率至关重要。  ### 1.3 做好设计（Deliver a nice design）  俗话说：人靠衣裳马靠鞍。要想看板一鸣惊人，好设计重中之重！ 在数据可视化的项目中，设计原则备受重视，好设计加持下的数据看板，能够巧用布局和排版，突出看板核心故事线，更快速地向阅读者传递有效的业务信息，令数据与业务跃然纸上。 ## 二、明确方向，构建看板内容与结构 假设你是某教育产品的分析师，客户成功主管今天联系你，希望你能做一个看板帮助他了解所有线上课程的核心指标，以评估线上课程当前的用户满意度及可能存在的问题。 收到这个任务的你，该如何去设计这个看板呢？ 阅读者的角色 + 阅读者希望看到的信息 = 看板需要讲述的故事 具体来讲，分以下两个步骤。 ###  2.1 明确看板阅读者角色（who to present） 不同角色的用户对于数据看板的诉求各有不同，譬如，对于企业高管，更关注核心指标，关注目标和现状之间的差距，关注当前业务主要风险点；而对于业务leader，更关注利润增长、销售漏斗，关注业务异常表现，希望能够监控部门员工的核心KPI等。 不同角色对看板内数据的需求不同，只有明确了谁是目标受众，才能进一步确定看板内的数据内容。  ### 2.2 确定呈现的数据内容（what to present）  明确了阅读者角色后，我们可以通过调研甚至访谈确认数据需求（譬如：需要哪些纬度的哪些指标？），这部分工作不仅体现在看板搭建初期，在看板的运维阶段同样关键，了解到大家想看到什么数据，并结合看板阅读者查阅诉求的更迭，不断更新非常重要。  ### 2.3 精雕深层的数据细节（reader stratification）  每个看板可能存在多个读者，不同用户对于数据颗粒度的要求不同。因为为了支撑阅读者更自由的数据探索，展现数据不同层次的信息，支撑用户自主提取出更深层的信息，看板制作者应适当嵌入上钻下钻、多表联动、图表跳转、智能归因等交互，增强阅读者体验。  三、精挑细选，让图表与数据生动呈现 现在你已经确定了看板内的图表素材，但看板看起来仍平淡无奇，图表内的数据读起来依然费劲。 于是你发现问题可能出在了图表的选择和数据的呈现上，但是怎样才能让数据代表的业务意义生动立体，跃然纸上呢？  ### 3.1 选对图表类型   俗话说“一图胜千言”，数据分析看板的呈现都是以图表为载体，选对了图表才能更快速的向阅读者传达准确无误的信息。但BI产品提供的图表种类繁多，应用场景各有不同，我们该如何选择图表来展示自己的数据呢？ 通常根据需要展示数据的结构，我们可以讲图表分为四大类型：比较、关系、构成、分布/地理。在此基础上，结合数据变量，再判断使用哪种图表类型更合适一些。   在此准备了产品支持的图表类型及其常见应用场景示例，可以参考。  ### 3.2 巧用数据配置 选好了图表类型，并不意味着大功告成。图表标题、单位、图例、标签等都对用户解读数据有较大帮助，其中尤其是绘图区的数据格式深藏玄机 ## 四、设计与排版  在设计领域，有一个认知负荷的概念，它代表作品内有效信息传递给读者所需要的成本。一个优秀的可视化作品，能够快速在剔除冗余的图表信息，在短时将足量信息通过视觉通道输送至读者大脑，完成数据传递。 本章节将重点介绍设计、排版以及图示配色等常见数据分析优化思路。  ### 4.1 基础设计原则  （1）对比（Contract）： 通过对比突出差异。 常见的对比形状对比、大小对比、颜色对比。     （2）重复（Repeatation）： 通过重复实现看板内组件的统一， 增强视觉效果。 常见的重复有页面内图标的重复、页面内图表的重复、页面间结构的重复。    （3）对齐（Alignment）： 通过对齐，使元素间统一、有联系且彼此关系更明晰。 常见的对齐方式有居左对齐、居中对齐、居右对齐。通常不建议避免在同一页面上混合使用多种对齐方式。   说明 在仪表盘编辑页面内，当拖动组件时，系统会自动显示对齐线  （4）亲密（Proximity）： 通过将图表组件分组，将相近元素靠近摆放，将不同元素远离摆放，在视觉上引导用户元素间的亲密差异。 利用亲密性原则，通过将统一层级元素简单地分在一组，通过颜色、背景、配置等实现分离，视觉上就会自动分组。   ###  4.2 图标与颜色  仪表盘好不好看，高不高端，分晓通常就在这里！ 精美的图示让仪表盘更加精致，出彩的配色更是让仪表盘立体丰富。 一个协调合理的配色能够帮助看板更好的讲述故事。例如：分析销售额同环比变化时，你可以使用统一的红绿配色，分别代表了销售额的上涨和下跌。  **配色基本知识：    **  通用配色方案： 主色+辅色+点缀色 主色（通常占75%）  - 主色（通常占50%） 整幅作品的主要色彩，影响整个看板呈现的感官印象；  - 辅色（通常占20%） 帮助主色建立更完整的形象，使看板和谐或活泼； - 点缀色（通常占5%） 牵引和提醒特定内容，突出重点。配色步骤： 根据内容确定配色方案； 根据主题确定主色、辅色及点缀色； 尽量不超过四种配色。 - 主色呈现方式： 面积大，且纯度高； 虽面积稍小，但画面中一眼可见的最突出的色彩；也可以是双主色。  - 辅助色的运用： 可使用主色的同类色，使画面统一和谐。 也可使用主色的对比色，使画面活泼稳定。  - 点缀色的特点： 出现次数多；颜色跳跃；与其他颜色反差大，能够突出重点。   好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂百里挑一。数据分析的看板的制作也相似，故事讲得好是核心第一要义。 本文由人人都是产品经理作者【数据干饭人】，微信公众号：【数据干饭人】，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。

 2025年奥特曼系列新作《奥美迦奥特曼》公布正式预告！由近藤颂利扮演，将于7月5日起播出。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 在一个既没有英雄也没有怪兽的地球上，一个外星人突然从天而降。这位奥特曼的标志是他手中的红色宇宙回旋镖——“Omega Slugger”，他的名字意为“终极”。  奥美迦是失去记忆的外星人。他化身为人类，并自称“ソラト”，对初次接触的被称为“地球人”的生命体产生了兴趣，并试图理解它们。 当巨型生命体出现时，失忆的ソラト想起了一个词——“怪兽”。随着这些怪兽不断出现在他面前， ソラト的潜意识中逐渐萌生了责任感。他化身为“奥美迦奥特曼”，并展开战斗。地球人则在与这些巨型生命体与红色巨人战斗时，从各个角度观察着这一切，并试图理解它们究竟是什么。 不久之后，ソラト与一位普通的年轻人——一位外星人与一位地球人——成为了朋友。这部雄心勃勃的作品通过这些朋友之间共鸣的心灵，提出了一个问题：“奥特曼为什么要保护地球？” 

特朗普政府启动调查进口中型和重型卡车及零部件对国家安全的影响，这是其关税计划的延伸。根据《联邦公报》的通知，美国商务部的这项调查将评估“少数”外国供应商带来的国家安全影响，称这些供应商能够主导美国进口的部分原因在于政府补贴和“掠夺性贸易行为”。 调查内容还包括本土制造商能否满足美国需求，以及外国利用出口限制“将对卡车及零部件供应的控制武器化”的可能性。 重量超过10000磅的卡车以及零部件和衍生品将受到调查。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/1031/e9f4642bc3ba632.jpg) 商务部在4月22日启动的调查是正在推进的五项贸易调查之一，其他四项分别涉及铜、木材及制品、半导体以及药品。 这些调查均依据《贸易扩展法》第232条款展开，通常在270天内得出结论，但特朗普政府已开始加快执行贸易政策。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494960.htm)

根据美国财政部周三公布的数据，随着总统特朗普的关税措施逐步生效，4月份美国关税收入激增逾60%，至少达到150亿美元。最新数据主要反映大型进口商和经纪公司在4月份为3月份抵达美国港口的进口商品支付的关税。  约三分之二的进口商在次月的第15个工作日按月缴纳关税。此外，4月份按日清关税款（即在进口货物入关时缴纳的税款）较3月份同期也增长了约40%。 这些关税包含了特朗普自3月12日起征收的25%的钢铝关税，但基本尚未体现特朗普在4月2日宣布的10%对等关税。这意味着5月份的关税收入可能进一步大幅增加。 财政部的数据显示，4月关税和其他特定商品消费税收入至少将达到154亿美元。根据汇总的数据，以美元计，这将创下单月历史最高纪录。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494958.htm)

据Axios报道，两名目击者和三名知情人士透露，上周，美国政府效率部负责人埃隆·马斯克和财政部长斯科特·贝森特在白宫西翼因为在美国国税局（IRS）局长人选上的争议爆发了一场激烈的争吵。  这场激烈的交锋发生在美国总统特朗普和其他政府官员都能听到的范围内，突显了特朗普经济团队内部持续的摩擦，尤其是在对美国国税局的控制上。 这场争议的根源在于马斯克在未经贝森特同意的情况下，提议任命加里·沙普利（Gary Shapley）为美国国税局代理局长，这被认为是对已经在内部分歧和竞争议程的重压下摇摇欲坠的特朗普内阁的侮辱。 贝森特的回应是游说特朗普撤销这一任命，几天后特朗普撤销了这一任命，用贝森特青睐的候选人、财政部副部长迈克尔·福肯德（Michael Faulkender）取代了沙普利。 上周五有报道称，贝森特和马斯克在谁应该领导国税局的问题上发生了冲突。然而，此前一天两人之间激烈的面对面对抗此前并未被报道过。 当天晚些时候，白宫新闻秘书卡洛琳·莱维特拒绝就具体细节发表评论，但她说：“特朗普总统组建了一个团队，他们对影响我们国家的问题充满热情，这不是什么秘密。” 然而，这场交锋远远超出了两位政府高级官员之间的常规政策分歧。 一名目击者表示，“他们没有在椭圆形办公室，但总统看到了，然后他们把争议带到了大厅里，然后他们又吵了一次。声音很大。我的意思是，很大声。” 另一位消息人士补充说：“两个亿万富翁，中年男人把白宫西翼大厅当成了WWE（世界摔跤娱乐大赛）。” 据报道，在争吵过程中，贝森特批评了马斯克对政府效率部（DOGE）的预算削减承诺过高，却没有兑现。马斯克反过来嘲笑贝森特，嘲笑他的履历，并指责他经营着“一家失败的对冲基金”。 这场争执最终以一名助手介入将两人分开而告终。 当晚晚些时候，马斯克在X上转发了右翼评论员劳拉·卢默的一条消息，批评贝森特与金融知识倡导者约翰·霍普·布莱恩特会面。 “令人不安，”马斯克写道。 作为特朗普最引人注目的外部顾问和财政支持者，马斯克在推动DOGE大刀阔斧的联邦政府裁员议程时，与各部门负责人的冲突越来越多。 一位政府官员透露：“每个人都认为DOGE很棒，但埃隆的滑稽行为有点过了。” “让很多人感到惊讶的是，斯科特的举止如此温和。但他也有他的极限，他可以咆哮，”贝森特的一位盟友表示。“斯科特受不了埃隆。那是很深很深的。但他在这件事上表现得像个成年人。” 这次争吵是马斯克与特朗普政府内阁官员之间一系列冲突中的最新一起。此前他曾与美国国务卿马可·鲁比奥、交通部长肖恩·达菲以及特朗普的贸易顾问彼得·纳瓦罗公开发生冲突。 尽管马斯克一再与高级内阁官员发生冲突，但特朗普继续公开支持他参与政府工作，并参加私人会议。 然而，面对越来越强烈的反对——尤其是他在威斯康星州法院投资数十亿美元的竞选中惨败，以及特斯拉最近的糟糕表现——马斯克决定逐步退出他的政府角色。 白宫新闻秘书卡洛琳·莱维特周五表示：“分歧是任何健康政策制定过程的正常组成部分。最终，每个人都知道他们为特朗普总统服务。” 贝森特在给报纸的一份声明中说：“必须恢复对国税局的信任，我完全相信，副部长迈克尔·福肯德是目前的合适人选。” 特朗普最终站在了贝森特一边，撤换了沙普利，任命福肯德接替他的位置。沙普利是美国国税局的一名长期特工，他声称司法部对亨特·拜登的调查进展缓慢，几天前才得到马斯克的支持。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494956.htm)

SK海力士的营业利润大增158%，超出预期，这得益于全球人工智能（AI）竞赛以及赶在美国对先进芯片和内存加征关税之前囤货的行为。这家总部位于韩国利川的公司在周四警告称，宏观经济的不确定性会造成今年下半年需求波动。但该公司维持了对2025年高带宽内存（HBM）需求翻倍的预测，依据是与客户提前一年签订的供应协议。 在第一季度，SK海力士实现营业收入7.44万亿韩元（52亿美元），超过了预期的6.6万亿韩元，增长了42%。这是该公司历史上第二好的季度业绩，仅次于收入和营业利润创纪录的前一季度。 SK海力士的业绩突显了全球数据中心投资之大，以及该公司在用于训练AI的英伟达加速器所需HBM方面的领先供应商地位。 SK海力士表示，第二季度12层堆叠HBM3E —— 该公司AI内存战略的基石 —— 的销售额，料将增长至总HBM3E收入的一半以上。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0319/d9d82ad6d8059a9.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494954.htm)

特斯拉正加快步伐，准备在6月推出自动驾驶打车服务(Robotaxi)。目前，该公司已在奥斯汀向员工扩大了打车应用的测试范围。这家电动汽车制造商在社交媒体平台X上分享了一段视频，展示了相关进展：视频中，有人用手机叫了一辆特斯拉，司机坐在前排，后排则搭载着不同乘客。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/63/w550h313/20250424/9b12-45475623158675db096631613ac5644c.png) 首席执行官埃隆·马斯克在回应该视频时发文称：“正在为无人监管的自动驾驶做准备。” 周三，特斯拉表示，在奥斯汀的行动以及此前宣布的在旧金山湾区针对员工开展的测试，都是为了助力开发和验证打车应用、驾驶辅助软件以及车辆调配等功能。据发布内容显示，目前已完成超1500次行程，行驶里程达15000英里。 该打车服务运用了特斯拉所谓的“完全自动驾驶”(full self-driving)功能。不过，尽管名字如此，但这项功能仍需驾驶员持续监管，车辆并非完全自动驾驶。特斯拉视频中的免责声明显示，车内会配备安全驾驶员，以便在必要时进行干预。 周二，特斯拉高管在与投资者的电话会议中透露，公司计划推出一款无需驾驶员、但接受远程监管的软件版本，预计今年夏天以“Robotaxi”的名称向公众推出。初期，将在奥斯汀投放10到20辆Model Y汽车，后续再逐步扩大规模，并计划将服务拓展至其他城市，增加更多车型。 虽然高管们在电话会议中并未提及奥斯汀员工打车服务的试点情况，但马斯克表示，特斯拉的质量保证车队正在当地进行测试。他还打趣说：“现在奥斯汀到处都是转圈的特斯拉，场面看起来会很怪异。” 此次电话会议的另一个焦点是特斯拉下滑的销量。该公司公布了近年来最差的季度业绩，马斯克称将大幅减少与美国政府相关的工作，重新专注于特斯拉业务。 对于打车服务，特斯拉最终计划使用专门打造的双座车型Cybercab，这款车没有方向盘和踏板，预计明年将大规模生产。 多年来，马斯克一直提及特斯拉要运营一支无人驾驶车队。对特斯拉和马斯克本人而言，这项服务的成功推出至关重要，因为这位首席执行官将这家电动汽车制造商的未来押注在了自动驾驶技术和机器人技术上。 然而，要获得全面推广所需的审批或许还需数年时间。与此同时，包括Waymo LLC在内的众多竞争对手，已在包括奥斯汀在内的部分城市的公共道路上部署了无人驾驶汽车。 特斯拉对于谁将率先使用这项服务、收费标准等细节几乎未作透露。该公司打算使用一款类似优步(UBER.US)或Lyft(LYFT.US)的移动应用，方便顾客叫车。大约一年前，特斯拉在投资者展示活动中首次展示了该平台的截图，而此次新发布的视频中出现了一款名为“Robotaxi”的应用。 此前，特斯拉一直在与奥斯汀市就安全方面的要求进行商讨，以确定无人驾驶车队的首发地点。 上个月，特斯拉获得了加利福尼亚州的批准，可以开始搭载乘客。初期将面向员工开放，之后再扩大至普通民众，使用的是公司自有车辆。不过，要实现完全无人驾驶载客服务，特斯拉还需获得更多审批。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494952.htm)

今年以来，散户投资者一直积极买入美股，即使在专业基金经理纷纷寻求避险之际，他们仍保持着对美股的信心。根据摩根大通全球量化及衍生品策略师Emma Wu的数据显示，仅自4月2日以来，散户投资者就向美国股票和ETF投入了超过300亿美元。 “逢低买入”是散户投资者中颇受欢迎的策略。Emma Wu指出，仅在本周一标普500下跌2.4%时，散户投资者就买入了超过30亿美元的股票，这是今年第14次出现类似操作，也是自4月2日以来的第五次。  然而，这是否是成功的交易还有待商榷。尽管标普500指数在周二和周三出现反弹，但该指数自美国总统特朗普于4月2日宣布所谓“对等关税”以来仍下跌了约4%。在这段时间内，美股出现大幅波动，标普500指数在短短14个交易日中有5个交易日的跌幅超过2%，有2个交易日的涨幅超过2%。这种程度的波动使得很难准确判断散户投资者目前的投资表现如何——一切都取决于他们进出市场的时机。  诚然，美国主要股指在长期来看确实呈上涨趋势。然而，同样真实的是，在这个上升轨迹中，也存在一些时期——哪怕是持续数年——投资者持有股票也难以收回本金。一个典型例子就是互联网泡沫时期，如果有人在2000年初标普500的高点买入，直到2007年中才勉强回本。 Nationwide Financial投资管理部高级副总裁Kevin Jestice表示：“那些对投资组合有长期规划的投资者，在当前下跌时更能保持冷静并入场。”“如果你不是试图精确抄底，那么在任何时候都更容易下决心投放资金。” 从更广泛的角度来看，摩根大通的数据显示，散户资金中有60%流入了个股，其中特斯拉(TSLA.US)和芯片巨头英伟达(NVDA.US)占了近一半;另外40%流入了ETF。大型科技公司始终是散户投资者的最爱，其中特斯拉尤为受益。 在Reddit等社交平台上，这种对大型科技股的“信仰式”投资非常常见。所谓的“美股七巨头”(Magnificent Seven)——包括特斯拉、英伟达、苹果、微软、亚马逊、Alphabet和Meta——拥有一大批忠实的散户投资者，随时准备在股价下跌时大举买入。 不过，市场专业人士也指出，现在的散户买盘并非完全是类似疫情期间那种狂热情绪的重演。Kevin Jestice指出，美国员工的退休账户定期工资扣缴机制，确保了无论市场涨跌，股票仍会持续被买入。这是一个巨大的潜在资金池。来自投资公司协会(Investment Company Institute)的数据显示，截至2023年12月31日，美国人为退休准备的资产总额达44万亿美元，其中1700亿美元在个人退休账户(IRA)，8900亿美元在401(k)退休计划中。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494950.htm)

特斯拉业绩水深火热，马斯克还管不管了！“从下个月开始，我留给政府效率部（DOGE）的时间将大幅减少”。面对着特斯拉的惨淡业绩，马斯克终于无奈服软，承诺自己会减少在白宫的时间，将更多的精力留给上市公司特斯拉。 这是他不得不面临的选择。在特斯拉股价腰斩之后，长期看好特斯拉的Wedbush分析师丹·艾夫斯（Dan Ives）警告称，若马斯克不释放退出DOGE的信号，特斯拉将面临”红色警报”，已走到了“十字路口时刻”。 而在马斯克宣布减少在DOGE工作时间后，艾夫斯认为这标志着”马斯克在特朗普政府时代的终结开端”。看起来，投资者似乎认同这一乐观预期，带动特斯拉昨天盘后股价上涨5%。 当然，骄傲的马斯克并不会就此放弃自己的政治野心，他表示，自己还会每周在白宫工作1-2天，而且在特朗普政府的剩余任期内（到2029年1月），还会继续参与联邦政府的工作。  毕竟，与白宫的特殊关系是马斯克目前最大的政治资本。他投入了超过2.7亿美元帮助特朗普再度当选美国总统，因此得到了丰厚的政治回报。马斯克不仅成为了特朗普总统最亲密的朋友和高级顾问，甚至获得了白宫的专属办公室，可以频繁见到总统本人。 特朗普总统当选之后，履行承诺让马斯克领导政府效率部，全权负责美国联邦政府的机构改革和预算削减。在过去三个月时间，马斯克的政府效率部获得了诸多核心政府部门的关键数据，更对诸多监管部门进行了大刀阔斧的裁员和削减预算。  在很多美国人眼中，马斯克如今已经成为美国的“影子总统”。他每天都在自己的社交平台上，对美国社会民生甚至全球外交局势不断发表自己的意见观点，而且还能凭借自己与特朗普的特殊关系，影响到白宫的内政外交政策。 最新财报水深火热 但就在马斯克政治权势通天的同时，他商业帝国最重要的版图特斯拉却陷入了多年来的最低谷。刚刚发布的特斯拉第一季度财报，用水深火热来形容并不夸张：净利润同比暴跌71%，汽车销售收入下滑20%，总收入下滑9%。  这份惨淡的财报早在外界预料之中。因为此前特斯拉公布的季度交付数据同比下滑13%，创下公司历史上最大季度降幅。需要强调的是，销量暴跌是特斯拉自己的问题，因为第一季度全球电动车销量增长了7%，其他电动车型都迎来了销量增长，中国厂商更是表现强劲。 为什么特斯拉销量会下滑如此严重？ 和乔布斯一样，马斯克也存在“现实扭曲力场”。在财报发布之后的分析师电话会议中，马斯克驳斥了“特斯拉市场需求下滑”的观点。他认为，如果没有宏观经济因素，公司车辆需求依然保持旺盛，第一季度销量下滑主要是因为市场在等待改版Model Y上市。 这的确是一个重要因素。占据特斯拉销量95%的两款车型Model 3和Model Y都已经销售多年，在诸多竞争对手车型不断涌现下，尤其是来自中国车企的激烈竞争下，很难再吸引新的消费者。即便是有意购买特斯拉的消费者，也会选择等待新版Model Y交付。 马斯克曾经表示，电动皮卡Cybertruck预定超过百万辆，但今年3月的召回报告显示，Cybertruck上市迄今的实际销量只有4.6万辆。而且，第一季度销量更是环比下滑了约50%。特斯拉不得不推出高额促销来化解累计超过数亿美元的库存。 但不可否认的是，马斯克的政治争议已严重损害到了特斯拉品牌。鉴于他的个人形象已经与特朗普政府高度绑定。许多民众都认为，购买特斯拉如今等同于支持马斯克与特朗普，这种认知正驱使部分潜在买家转向其他品牌，尤其是特斯拉原本的主要消费群体——关注环保的自由派民众。  马斯克对美国联邦政府的暴力裁员和削减预算也触怒了大批民众。据不完全统计，DOGE迄今已在美国联邦政府多个部门机构裁减了约 10 万名员工，未来还计划进一步裁撤约 30 万个联邦政府职位。包括联邦雇员和承包商在内，这可能导致总计近 100 万人失业。 过去几个月时间，全美各地的特斯拉门店每周都会迎来抗议示威活动，甚至出现了诸多打砸门店、焚烧车辆和充电设施的暴力犯罪事件。尽管特朗普政府将打砸特斯拉门店定性为“国内恐怖行为”，成立专项小组进行严打，但这无法阻止民众用钱包投票，用拒绝购买来抵制特斯拉和马斯克。 政治争议拖累特斯拉 4月份的一项民意调查显示，马斯克在美国成年人的净赞赏率（正面评价和负面评价之间的差值）已经跌到负20%，而在民主党选民中的净赞赏率更是降到负82%，即便在中间选民中，这一数据也是负49%。对马斯克的负面看法也直接体现在了特斯拉的销量中。  特斯拉并不会按照市场公布销量。Cox的统计数据显示，今年第一季度特斯拉在美国交付量约为12.81万辆，同比下滑8.6%。而Electrek则对此预计为11.96万辆，同比下滑14.6%。与此同时，美国电动车总销量增长10.6%，达到29.425万辆。 为了提振销量，特斯拉不断进行促销，这直接伤害了利润率。特斯拉汽车业务毛利率已经从2022年峰值时的28.5%急剧下滑到目前的15.5%。如果排除高达6亿美元的监管信用营收，特斯拉汽车业务的毛利率甚至只有12.5%。 据汽车资讯网站iSeeCars.com数据，过去一年美国市场二手特斯拉价格下跌10.1%，而整体二手车价上涨1%。这损害了现有车主利益，也为新车销售亮起红灯。由于特斯拉拥有大量租赁车辆的所有权，贬值直接冲击公司财务。特斯拉也不得不承认，二手车贬值加剧了利润压力。 特斯拉的危机不仅是在美国市场。自信心极度膨胀的马斯克多次干预欧洲政治，在德国大选背书极右派“德国选择党”，更不断与欧洲政府领导人发生口角。这些争议言行引发的政治反弹也都落到了特斯拉身上，法国、意大利等国同样出现了特斯拉门店和车辆遭到焚烧打砸的暴力事件。 特斯拉在欧洲市场的业绩只能用雪崩来形容。第一季度，特斯拉在欧洲市场销量下滑了37%。除了英国市场，特斯拉在欧洲所有市场都出现了断崖式下跌，德国、法国两个最大市场的销量更是同比暴跌了62%和41%。 然而，骄傲的马斯克并不愿意承认自己给特斯拉带来的伤害。在财报发布后，他在分析师电话会议中表示，“如果美国这艘船沉没，我们都会跟着遭殃”，以此为自己削减联邦政府预算和裁员的举措辩护。马斯克给了自己一个台阶：减少DOGE工作是因”主要任务基本完成”，而非特斯拉压力。 马斯克还表示，反对自己的人都是”那些曾获取浪费性欺诈资金的人”，还称抗议者是“拿了钱的“。组织抗议的团体“特斯拉拆除联盟“发表声明称，参与者均为志愿者，“讽刺的是，说这话的人曾花费2.77亿美元助特朗普当选“。 虽然马斯克并不愿意承认自己有错，但在业绩和股价的沉重压力下，他不得不做出让步，至少暂时给市场释放利好信号：自己会更多专注于特斯拉，而减少在政坛的投入程度。 无人车即将试运营 然而，即便马斯克开始削减在特朗普政府的投入，特斯拉还有怎样的增长空间？前特斯拉董事会成员史蒂夫·韦斯特利（Steve Westly）在接受CNBC财经频道采访时表示，特斯拉需要尽快找到新的增长引擎。 看起来，马斯克把特斯拉的未来押注在无人车和人形[机器人](https://finance.sina.com.cn/realstock/company/sz300024/nc.shtml)两大前沿科技上。他在电话会议上表示，“特斯拉的未来，基本上取决于大规模的自动驾驶汽车以及大批量生产的自动化人形机器人。” 具体而言，他希望通过无人驾驶特斯拉车辆，打造出租车队来赚钱。 他将特斯拉的自动驾驶能力描述为“利用人工智能的一种通用解决方案”。 马斯克介绍称，特斯拉会在今年6月在德州奥斯汀开始试点推出无人驾驶出租车服务，一开始可能只有“大约10到20辆车”，之后会“迅速扩大规模”。“一旦我们在几个城市实现了它，我们基本上可以在该法律辖区内的所有城市运行它，”他说。 但他强调，首批特斯拉无人驾驶出租车会是通过软件更新实现自动驾驶的Model Y车型，而不是去年发布的Cybercab。“通过软件更新，它就会变成自动驾驶车辆，”马斯克说。“明确一点，6月在奥斯汀运行的这些自动驾驶Model Y，是我们当前生产的Model Y。没有任何硬件改动。”  “我预测明年下半年会有数百万辆特斯拉实现自动驾驶——完全自动驾驶。”马斯克没有提供特斯拉扩展计划的具体时间表，但给出了一些相当大胆的预测，预计特斯拉会占据超过九成的打车市场份额。 他显然对这些数字充满信心，因为理论上，任何一辆在路上的特斯拉车辆都可以通过软件更新，变成无人驾驶出租车。这不同于Google旗下的Waymo，后者不仅依赖传感器和摄像头硬件，还需要提前绘制城市地图，才能在某个区域部署其无人驾驶出租车。 不过，分析师对他的乐观预期提出了质疑。特斯拉的高级辅助驾驶技术FSD目前只是L2+的级别，暂时还没有做到无监管自动驾驶（L3）的地步。而做到Waymo那样的无人驾驶出租车队，则需要L4级别的自动驾驶技术。特斯拉目前甚至刚刚在加州申请到无人车上路内部测试的许可。 Waymo的无人驾驶出租车已在凤凰城和旧金山提供付费乘车服务数年，并正在扩展到更多地区。上个月，Waymo表示在四个城市每周完成约20万次付费乘车，并计划扩展到华盛顿，还在东京测试其车辆。  去年发布的Cybercab则是一个单独的产品。特斯拉副总裁、车辆工程负责人莫拉维（Lars Moravy）在电话会上表示，Cybercab目前处于车辆的“B样车验证”阶段，正在制造接近最终产品材料的原型车，将在第二季度末启动生产，而大规模量产仍按照原计划定于明年启动。 特斯拉预计会利用公司所谓的“Unboxed”制造方法，快速实现Cybercab的大规模生产。传统汽车制造商采用流水线方式造车，而特斯拉则采用了新方法：车辆的不同部分在不同区域同时组装，最后再合并成整车。 此外，马斯克还在财报电话会上，重申了人形机器人在公司未来战略中的关键地位，称这是特斯拉未来业务重要组成部分。此前特斯拉曾经表示，今年就将生产超过5000部人形机器人Optimus并部署在工厂中。  不过，与电动车行业的行业格局相似，特斯拉的人形机器人也将面临来自中国企业的激烈竞争。中国的宇树科技和智元机器人预计也将在今年进入大规模生产。尽管马斯克对特斯拉在机器人领域的发展前景充满信心，但他也承认，未来的市场可能会被中国企业占据主导。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494948.htm)

“谢谢大家到访小米展台，现场领到礼物的朋友在留言区贴张图。”虽然人未到，但雷氏营销的风还是吹到了上海车展现场——没有发布会，没有新车，但送礼物的方式还是让小米展台人气爆棚。  雷军缺席之下，周鸿祎可谓成为上海车展“最忙车模”。他先后出现在小鹏、北京越野展台，还被网红“卤鹅哥”现场强制“投喂”，也算是“顶流”背后的烦恼。 另外，虽有近1000家中外知名企业参展，但一些车企还是因为各种原因缺席。比如陷入经营困境的哪吒汽车，中国销量下滑的兰博基尼、玛莎拉蒂、劳斯莱斯等多家超豪华品牌，还有多家韩系、法系车企等。 **雷军缺席，周鸿祎成“顶流”？** 2024北京车展，360集团创始人周鸿祎一身红衣坐在一辆车上，引发大量围观，被调侃为“最老车模”。 而这一次上海车展，周鸿祎也再次当起了车模。他首先作为神秘嘉宾现身小鹏汽车展台，与小鹏汽车CEO何小鹏共同参观小鹏机器人IRON。“我们期待着更多这样的机器人来当牛马。”周鸿祎调侃道。 另外，周鸿祎还作为BJ40增程新车车主，亮相了北京越野展台。发布会现场，北汽集团董事长张建勇亲自为周鸿祎交付新车。  不过，“最忙车模”也有烦恼。此前，凭借投喂美国网红“甲亢哥”一举走红的“卤鹅哥”，在车展现场拿着卤鹅准备“投喂”周鸿祎，被工作人员多次阻拦。周鸿祎也无奈婉拒：“我不吃了，我们握个手吧。”  作为鸿蒙智行的最大代言人，华为常务董事、终端BG余承东自然不会缺席。 他邀请了知名演员黄渤、马东等人做客鸿蒙智行会客厅。余承东谈及问界M8的防水性能时，黄渤拧开手里的矿泉水就往车座上泼冷水，做起了现场测试。余承东笑道：“不用担心，我们实验时倒了36瓶水，包括左后舱、前舱等位置，都没有问题。” 蔚小理三兄弟也齐聚上海车展。此次蔚来旗下品牌乐道推出了第二款新车乐道L90，为了扭转此前的销量颓势，蔚来汽车CEO李斌也是下了大力气，带着主持人坐在乐道L90的前备箱表演起了钓鱼。 沉寂了一段时间的理想汽车CEO李想也重新活跃起来。 他在发布会开场时表示，“很久不见，甚是想念，是时候返场给大家讲讲产品了。”此前，李想因为理想MEGA的风波而暂时隐退。这次，他也因为理想MEGA Home家庭特别版的发布而“重出江湖”。 不过遗憾的是，作为在2024北京车展上唯一能够与周鸿祎PK流量的小米董事长雷军，这次缺席了上海车展。  但小米的雷氏营销风格依旧，展台虽然没有发布会，也没有新车小米YU7，但通过在展台现场发放限定矿泉水和限量棒球帽，也是赚足了人气。雷军还专门在微博写道：“谢谢大家到访小米展台，现场领到礼物的朋友在留言区贴张图。” **哪些车企没来参会？** 官方信息显示，今年上海车展，共邀请到来自26个国家和地区的近1000家中外知名企业参展。在4月23—24日这两天媒体日，各大车企及相关参展企业举办的新闻发布会多达193场，可谓历年之最，有超过100款新车型首发。 但还是有一些车企缺席。 在自主品牌方面，此前陷入经营危机的哪吒汽车缺席。而在2024北京车展上，哪吒汽车还曾高调亮相。哪吒汽车联合创始人、CEO张勇还在现场表达了All In AI的战略雄心，称将加速推进科技平权。 如今一年过去，哪吒汽车已经物是人非，张勇不再是哪吒汽车CEO，人也去了海外。而除了哪吒汽车，高合汽车、合创汽车、极越汽车、远航汽车等自主品牌，也因为陷入经营危机不在车展“露面”。 海外品牌方面，多家韩系、法系车企缺席上海车展。比如以现代、起亚、捷尼赛思为代表的韩系车企，以雪铁龙、标致、捷豹路虎为代表的法系车企。 另外，多家超豪华品牌也缺席，比如兰博基尼、玛莎拉蒂、劳斯莱斯等，仅有保时捷、宾利、莲花跑车三家主流超豪华品牌亮相。缺席的豪车品牌都有一个共同点：在中国的销量面临危机。 而作为对比的是，也有越来越多的中国品牌进军了超豪华市场，比如比亚迪的仰望，鸿蒙智行的尊界等等。 **很多车企不再提“智驾”了** 除了100多款新车型首发，这次车展前夕，不少参展企业已经在电动化和智能化上卷向了新高度。 比如在21日，宁德时代就发布了第二代神行超充电池峰值充电倍率接近12C，峰值充电功率超过1.3兆瓦，可实现“充电5分钟，续航超520公里”。而在此之前，电池充电速度的纪录保持者是比亚迪。今年3月，比亚迪刚刚发布兆瓦闪充电池，称可实现10C充电倍率，充电5分钟续航400公里。 而在智能化上，此次上海车展前夕，工信部对智驾的宣传收紧引发关注，其要求企业充分开展组合驾驶辅助测试验证，明确系统功能边界和安全响应措施，不得进行夸大和虚假宣传。 新浪科技注意到，在车展期间，一些车企对智驾的宣传已经改口。比如理想汽车推出了理想L6的智能焕新版，而此前，这款车的名字还是“理想L6智驾焕新版”。  华为可能是一个例外。22日，华为正式发布乾崑智驾ADS 4，以及高速L3商用解决方案。华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志表示，2025年产业会开始具备L3的商用能力，从驾驶辅助到自动驾驶。不过他也提醒，“L3为有条件自动驾驶，驾驶员可将视线转移至非驾驶相关的活动，但保持一定的警觉性，当收到接管请求时及时进行接管。” 正如靳玉志所说，当前行业正处于L2向L3迈进的关键节点。而对于智驾的争议也好，宣传收紧也好，可能也是从L2迈向L3的必经之路。 文 | 新浪科技 张俊 张奥 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1494946.htm)

<blockquote><p>随着AI技术的飞速发展，许多行业都在经历前所未有的变革，SaaS销售领域也不例外。最近，行业内关于“AI是否会取代SaaS销售人员”的讨论愈演愈烈，许多从业者感到焦虑不安。然而，SaaS行业老兵大D认为，AI并非销售的终结者，而是销售的得力助手。这篇文章将深入探讨AI如何改造SaaS销售的各个环节，从获客、客户培育到成交和售后，并提供实用的建议，帮助销售人员适应AI时代，提升工作效率和业绩。</p> </blockquote>  大家好，我是SaaS行业的老兵大D。最近总有人问我：”大D啊，现在AI这么火，是不是以后我们这些做SaaS销售的都要失业了？”今天我就来跟大家好好聊聊这个话题。 ## 一、AI来了，销售真的要凉凉？ 上周参加一个行业聚会，遇到几个做SaaS的朋友都在讨论： - “听说现在AI能自动跟进客户了，我们BD是不是要下岗了？” - “ChatGPT和DeepSeek写方案比人还快，以后还要营销和销售干嘛？” - “AI客服24小时在线，人工客服是不是可以裁掉了？” 听着这些焦虑，我想起十年前电商兴起时，也有人喊着”线下门店要全完蛋”。结果呢？成功转型的线下门店不仅没死，反而学会了用数字化工具活得更好。 AI对SaaS销售来说，不是来抢饭碗的，而是来送工具的！ ## 二、AI怎么改造我们的销售漏斗？ ### 1.获客阶段：从”广撒网”到”精准钓鱼” 以前我们获客有多苦？ - 每天打100个cold call，被挂99个 - 群发500封邮件，打开率不到5% - 参加展会收集一堆名片，90%都是无效线索 AI技术正在将静态的销售漏斗转变为动态的、个性化的客户旅程。通过机器学习算法，AI可以： - 实时识别购买信号：分析用户在网站上的行为模式，预测购买意向 - 个性化内容推荐：根据用户画像自动推送最相关的内容和产品信息 - 自动化线索评分：持续评估潜在客户的质量和准备度 - 预测性分析：基于历史数据预测哪些线索最有可能转化 这种AI驱动的动态漏斗不再是简单的线性流程，而是根据每个潜在客户的独特行为和需求实时调整的多维网络。 比如： - 百度营销的观星盘：能帮你找到真正需要你产品的企业 - 腾讯广告数智营销：自动优化投放策略，让广告费花在刀刃上 - 追一科技的智能外呼：先帮你筛选出有意向的客户，你再跟进 ### 2. 培育阶段：从”群发轰炸”到”私人定制” 记得以前做客户培育有多粗暴吗？ - 不管客户是谁，统一发产品手册 - 每周固定时间群发促销信息 - 客户问A问题，我们回答B卖点 现在AI能帮你：根据客户行为自动发送个性化内容，为不同客户生成定制化案例，并且智能安排最佳跟进时间。 我团队的小张上个月用AI内容工具，把邮件打开率从12%提升到了38%，转化率直接翻倍！ ### 3. 成交阶段：从”凭感觉”到”看数据” 以前谈单子全凭经验： - “这个客户应该快下单了”（结果拖了三个月） - “那个客户就是问问而已”（最后竞品签走了） - “价格再降5%就能成”（其实不降价也能签） 现在AI可以帮你预测，告知你那些单子最可能成，例如：销售易的AI商机预测。 当然，我们在与客户会议沟通或电话沟通、企微等等聊天对话数据能够被Ai自动提取补录到客户跟进记录里，AI辅助自动筛选提取出关键点。 ### 4. 售后阶段：从”救火队员”到”预防专家” 做过客户成功的都知道： - 客户突然说要解约，你才急忙去挽回 - 客户抱怨功能不好用，你才知道要培训 - 续约前一个月才开始沟通，太被动了！ 现在AI可以提前发现可能流失的客户，并且智能提醒续约最佳时机，自动推送客户需要的使用指南等。例如：网易七鱼。 ## 三、销售不会被取代，但必须升级！ AI来了，销售岗位不会消失，但工作方式必须改变。给大家几个建议： 1. 从”执行者”变”策略家” - 以前：每天重复打100个电话 - 现在：让AI筛选出20个高意向客户，你专注深度沟通 AI不会取代销售人员，但会重新定义他们的角色。未来的SaaS销售人员将： - 减少重复性任务（如数据录入、基础研究） - 增加高价值活动（如战略咨询、关系建立） - 成为AI工具的”教练”，训练和改进算法 - 专注于复杂谈判和定制化解决方案 2. 从”产品专家”变”行业顾问” - 以前：背熟产品参数就能应付 - 现在：用AI分析行业趋势，给客户战略建议 ### 3. 从”单打独斗”变”AI搭档” - 以前：一个人搞定所有环节 - 现在：让AI处理事务性工作，你专注关系维护 AI将促使SaaS公司重新思考销售团队的组织方式： - 缩小内部SDR团队规模，增加AI驱动的外联 - 创建专门的AI训练师角色，持续优化销售算法 - 建立销售-营销-客户成功的数据共享平台 - 采用更灵活的”pod”结构，小团队配备全套AI工具 某公司去年培养了几个”AI销售高手”，他们的业绩是普通销售的3倍，但工作时间反而减少了！ ## 四、怎么开始用AI改造销售？ 别急着一步到位，我给大家一个”三步走”计划： ### 第1个月：先解决最痛的点 - 线索质量差？上个AI筛选工具 - 内容产出慢？试试AI写作助手 - 客户跟进乱？用智能CRM系统 ### 第3个月：建立AI工作流 - 让AI自动处理60%的重复工作 - 培养团队使用AI工具的习惯 - 开始积累自己的数据资产 ### 第6个月：全面智能化 - 销售全流程AI辅助 - 建立预测性销售模型 - 团队转型为AI训练师和策略师 记住：不要为了AI而AI，一定要从实际业务痛点出发！ ## 结语：AI是战友，不是对手 回到开头的问题：AI会干掉SaaS销售吗？我的答案是：不会干掉，但会淘汰那些不愿意改变的销售。 就像汽车没有让人类失去行走能力，而是让我们走得更远。AI也不会取代销售，而是让我们成为”超级销售”——效率更高、洞察更深、服务更好。 在这个变革的时代，最危险的不是AI太强大，而是你拒绝使用AI！现在就开始用AI武装你的销售团队吧，半年后你会感谢现在的决定。 本文由人人都是产品经理作者【ToB SaaS大D】，微信公众号：【ToB产品创新研习社】，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。

“扣子空间”的诞生，是大厂在智能体路线上的一次“纠偏”。

<blockquote><p>在企业运营中，经营分析是管理层决策的重要依据，但许多从事经营分析的人员常常陷入一个困境：只会机械地计算同比、环比和目标达成率，却难以从数据中提炼出有价值的管理建议。这种现象不仅限制了分析的深度，也影响了分析结果的落地效果。</p> </blockquote>  很多做经营分析的同学，总觉得自己就是个无脑的“同比、环比、目标达成比”机器，除了列KPI数据加一堆同比环比，就不知道咋下结论了。今天系统分享下，经营分析如何落地见效。 ## 数据到落地，需要几步 首先要清晰一点：经营分析是面向管理层报告的，推动基层落地的工具。因此经营分析本身并不直接输出一个操作级方案“诸如坐飞机空投命令：你要把机枪往前再挪100米”之类。 既然是管理层看得报告，就得解决管理上的疑惑： - 用哪些策略来实现目标？ - 需要调配多少资源？ - 执行是否到位？ - 执行结果是否满意? 相应的，输出的建议，也是管理级的： - 是否需要调整策略？ - 是否需要增加/调配资源？ - 是否需要督促执行？ 这样才能起到支持管理层决策，推动目标实现的目的。  而很多经营分报告，从第一步就出了问题：没有量化反馈经营策略，只是单纯罗列了KPI指标的同比、环比、目标达成率。然后就开始：A产品销售差3%达标，建议搞高……这种东西当然没法落地，也没法推动业务。量化策略，是深入分析，推动落地见效的第一步。 ## 从量化策略开始 所谓策略，就是业务开展的前后顺序，轻重缓急。比如上文提到的“A产品销售差3%”达标。如果站在产品策略的角度，就不是这么头疼医头，脚疼医脚地把每一个产品的涨跌列出来。 而是先问： - 这一堆产品里，哪个系列是主力，哪个是搭配？ - 主力产品里，哪个负责引流，哪个负责利润？ - 搭配产品，要和主力有多大比例交叉购买？ - 新产品是主要发力点，还是旧品的补充？ 这些加在一起，才是“产品策略”。 而衡量策略效果，自然也不是一款款列高了低了，而是看这些组合型判断，是否策略奏效： - 按当前组合下，是否业绩/利润能达标 - 当前组合下，每个产品是否发挥了应有作用 - 部分产品的波动，是否影响到了整体结构 如下图所示，有可能定了策略是：新品引导，爆款突破。结果发现新品没有达成预期效果，这就是整体策略失效，这个时候纠结其他商品涨跌是次要的，核心问题是怎么赶紧把新品扶起来，或者再换个新品扛线。 如果不解决策略失效问题，反而分散力量去纠结每一个子产品，那最后经营效果一定不会好。台柱子都塌了，修补瓦片有啥用。  ## 分析策略落地 注意，策略不是孤立存在的，需要有配套行动计划和资源支持。比如主策略是：“推出3款新品作为爆款产品，支持业绩增长”。 那么相应的配套工作有以下这些： - 宣传工作：新品上市宣传计划 - 促销工作：新品上市推广活动 - 产品研发：新品功能有竞争力 - 产品研发：新品毛利空间足够 - 销售工作：新品铺货、话术培训 - 管理工作：目标分解、进度监督 每一项工作都要人员、资金支持。因此相应的费用必须留足，整体的营销、推广费用占比要达到一定比例（可参考历史上爆款投入水平）。这样才是一个完整策略。 这些配套工作和资源支持，是经营分析监控策略落地情况，解读策略问题的重要抓手。当分析策略落地情况的时候，要一条条看： - 资源预留是否充足 - 工作计划是否按时完成 - 关键资源投入项（比如促销、铺货、销售奖金）是否到位 - 资源使用进度 VS 目标达成进度 有了这些信息，才好结合KPI数据，解读：到底是啥原因，导致策略没有实现。注意，这些原因不再是简单的“A公司进度差1%，所以要搞高”而是可以落实到具体部门负责人和部门工作，因此落地性更高（如下图）。  注意，经营分析和运营、消费分析的差异，主要体现在分析颗粒度。具体职能（推广、运营、销售、商品）会看更细颗粒度的结果，比如推广部门一共发了30个链接，他们会看每一个链接的转化率，会分析不同素材差异。 经营分析部门不会一上来就看这些细，而是关心下述问题，从整体上，看推广工作进度： - 一共有多少推广（30个） - 最早、最晚什么时候开始？ - 总投放预算多少？计划转化多少？ - 实际预算花了没有，实际转化了多少？  除非推广做得特别烂，经营分析才会往下看30个里到底是集体烂，还是部分烂。即使看到了30个里有几个烂掉了，也不会再细化考虑：要不要改个文案啥的，而是判断：是否值得继续追加，是否考虑业务换人/换方法。 颗粒度的把握是很重要的，很多人一提到要关注数据背后的业务，就一头扎进细节出不来了，这样反而会扰乱了自己的判断。 ## 多种策略类型 除了产品策略，还有没有其他策略？当然有！ 首先，公司是扩张，维持，还是收缩，就是最大的策略差异。扩张型策略下，一般在人（客户）货（产品）场（渠道）中选择一个做发力点。 上边我们介绍的都是产品策略，客户策略，一般会根据客户画像，区分出核心客户、边缘客户，然后围绕核心客户的需求配置产品，选择推广渠道（如下图）。  如果是渠道策略，线下一般是新建门店/大卖场铺货策略，线上一般是加大短视频、网站、搜索、公众号等渠道广告投放，然后考核各个渠道的投放效果与转化率（如下图）。  维持/收缩策略下，则会按人、货、场的逻辑，优先看如何淘汰落后产能，淘汰低利润产品/低效率渠道/低回报客群（当然也会裁剪低效率部门，这是后话）当然，缩减也不是简单的谁低了砍谁，特别是用户/渠道，过快的放弃，会导致口碑、服务的崩塌，从而引发连锁效应，这个话题以后再详细分享。 ## 没有策略，咋办！ 然而，有些同学会说：老师，我公司没见到啥策略呀！咋办！ 这就得分情况了。有些情况是，公司其实有策略，但是做经营分析的同学每天就忙着写ppt，两耳不闻窗外事，结果啥都不知道，这种时候就得加强沟通。名字叫“经营分析”，连企业到底咋经营的都不知道，还咋分析法？ 另一种情况是，公司真的就没策略。比如产品，完全没规划，想到哪款上哪款，这时候该咋办呢？注意！即使公司认为自己的产品样样都是精品，消费者也不会这么认为（实际上，越是经营成功的公司，越是集中力量出爆款）。 因此产品的表现一定会参差不齐： - 每个产品都平均发力，一定推广效果有好有坏 - 坏的产品再追加资源，表现也不会比好产品更强 - 同一个价格段，类似功能的产品，就是会相互争抢客户 - 缺少低价的引流产品，总销量就是上不去，交叉购买率就是不行 - …… 这些问题都是显而易见的，只要我们自己对业务有了解，就能利用数据充分暴露问题，把工作引向正轨。如果这家公司真的很没水平，也可以把这些分析经验带到下个公司。总之，做经营分析，不联系业务情况，不量化业务策略，一定是落地不了的，这一点切记切记。 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。

BTC重新站上9万刀，整个概念板块飞涨。手里嘉楠这几只矿业股，低于10cm都算不及预期了，真是急的团团转。

电芯安全，电池才能安全。