天眼查深度风险信息显示，近日，哪吒汽车关联公司合众新能源汽车股份有限公司新增一条股权冻结信息，股权被执行的企业为浩智聚合科技（安徽）有限公司，被冻结股权数额1亿人民币，冻结期限自2025年1月8日至2028年1月7日，执行法院为湖南省株洲市中级人民法院。 浩智聚合科技（安徽）有限公司成立于2023年9月，法定代表人为彭庆丰，注册资本1亿人民币，经营范围含汽车零部件研发、汽车零部件及配件制造、仪器仪表销售、软件开发、人工智能应用软件开等发，由合众新能源汽车股份有限公司全资持股。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470052.htm)

1月10日消息，美国国家安全鹰派与科技巨头之间围绕对华政策的紧张关系已经公开化，其导火索是拜登政府计划**限制先进人工智能芯片全球销售**的提案。该计划旨在通过阻断中国经由第三国获取人工智能技术，确保美国在这一领域的未来主导地位。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/0922/85deb36bce03f78.jpg) 甲骨文公司执行副总裁肯·格鲁克（Ken Glueck）在一篇博客文章中称，这项计划几乎是“超越所有法规的核心法规”，并批评其“更像是极端监管越权，而非真正保护美国国家利益”。另一方面，由共和党主导的众议院委员会则敦促拜登政府推进更严格的限制措施，称其为“难得的一代人机遇”，有助于遏制中国在芯片领域的野心。 这场冲突格外引人注目，因为它将民主党总统与主要共和党人罕见地联手，对抗美国的一个关键产业（半导体）。更令人关注的是，这场争论发生在拜登总统即将卸任的时刻。反对者认为，一个“跛脚鸭”政府不应在任期末期推行全面性的政策调整。 然而，与石油钻探等领域的情况不同，这并非拜登总统在最后关头为推进民主党优先事项所做的决策，旨在挫败继任者的政策方向。当选总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）的团队中，同样有不少人对中国持鹰派立场。因此，科技公司试图阻止其认为不利的反华政策的努力，可能在新政府中继续进行。 本周，围绕图形处理单元（GPU）的争论达到了高潮。**业内预计，美国商务部将很快推出全球出口许可制度，并为特定国家设定销售上限。**此举旨在弥补现有漏洞，防止中国通过使用东南亚和中东等地区的数据中心获取人工智能芯片。据半导体业内人士透露，尽管美国商务部尚未公开具体计划，但相关草案已在华盛顿流传。 这些限制措施是拜登政府过去四年来所推行的战略顶点，目的是阻止中国在未来武器开发和工业技术领导力方面取得突破性进展。 2022年10月，拜登政府开始限制向中国出口美国的高端芯片及部分芯片制造工具，并禁止其他国家使用美国技术生产这些受限商品。此后，限制措施多次升级，最近一次是在去年12月，当时禁止向中国出口对人工智能算法训练至关重要的某些存储芯片。 当前的争端双方一致认为，这些政策是美国科技和安全政策中的一个重要里程碑。它们至少暂时遏制了中国的人工智能雄心，使中国实体难以从英伟达等AI行业领导者手中获得最先进的芯片。 鹰派人士指出，这些政策的初衷是好的，但仍存在漏洞，为中国获取美国技术提供了机会。一些批评者还认为，美国官员行动缓慢，使中国在禁令生效前囤积了大量受限芯片。而**科技公司则反驳称，这些限制可能会削弱美国在相关行业中的领导地位。** 甚至在本周公开冲突爆发之前，鹰派与美国科技公司之间的紧张局势早已暗流涌动。早在第一次出口管制实施后不久，英伟达便推出了专门面向中国市场的新款芯片，其设计经过调整，不需要美国出口许可证即可销售。一年后，美国更新了出口管制措施，英伟达再次调整中国芯片设计以规避新的限制。 这些举措引发了美国政府官员的不满。据知情人士透露，他们认为英伟达未能完全遵循相关法规的精神。然而，英伟达表示，公司始终严格遵守所有适用的出口管制法律，并要求客户也这样做。 2023年12月，美国商务部长吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）公开表达了对科技企业抵制出口管制的不满。她说道：“这些企业的核心目标是盈利。每当我采取行动，就意味着它们的收入会减少。但我们必须正视来自中国的威胁，并共同应对。” 英伟达则在一份声明中反击称：“在最后一刻引入限制向全球大部分地区出口的规定，将导致政策的重大转变，这不仅无助于降低技术被不当使用的风险，反而可能危及经济增长和美国的领导地位。” 总部位于华盛顿的信息技术产业委员会（Information Technology Industry Council）也批评拜登政府在政策制定过程中未能充分听取企业的意见。该组织代表了包括微软和亚马逊在内的大型科技公司。 业内人士警告称，**如果美国公司在每次尝试向海外销售先进芯片或服务器时都需经历复杂的审批流程，国际客户可能会因此转而选择中国产品，即便这些产品性能逊色，但供应更为稳定。这种局面可能为中国产业提供立足点，使其在全球人工智能领域取得主导地位，类似于中国在电动汽车和太阳能电池板等高科技领域的成功。** 无论是特朗普政府还是拜登政府的政策制定者均强调，美国的先进人工智能技术一旦出口到国外，便可能最终流入中国手中。因此，必须实施严格的监管。这种逻辑类似于美国不允许将喷气式战斗机卖给沙特后再转售至中国，确保技术流向的可控性被视为至关重要。 1月2日，美国众议院特别委员会指出，中国正在“利用非正常手段和漏洞”通过第三国获取美国技术，并强调“美国需要一个全球性的解决方案来应对这一问题”。 曾在2019年至2021年担任特朗普副国家安全顾问的马特·波廷格（Matt Pottinger）表示：“在人工智能领域的竞争中，几年的时间足以改变格局。”他认为，出口管制是拜登政府在特朗普政府早期工作基础上扩展的重要领域，“如果特朗普再次执政，可以进一步加强出口管制，确保美国在人工智能竞赛中取胜。”目前，波廷格担任专注于亚洲研究的Garnaut Global公司负责人。 拜登政府已明确表示，虽然会听取产业界对即将出台规则的意见，但国家安全始终是其最优先考虑的因素。尽管如此，针对即将上任的特朗普政府，现政府与过渡团队在出口管制问题上的协调仍显不足。 据美国官员透露，特朗普的过渡团队尚未与现任商务部官员艾伦·埃斯特维兹（Alan Estevez）就出口管制展开讨论。这为即将上任的政府在人工智能和对华出口管制方面的政策协调留出了不到两周的时间。不过，现任商务部长雷蒙多已经与特朗普提名的继任者霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）进行了沟通。 特朗普的团队任命了多位对华持强硬立场的关键官员，包括即将上任的国家安全顾问迈克尔·瓦尔兹（Michael Waltz）。此外，被提名为国务院最高经济政策和贸易事务官员的雅各布·赫尔伯格（Jacob Helberg）也是对华政策的重要推手。他是一个由科技投资者和议员组成的联盟的创始人，该联盟对中国的崛起表示深切关注。 即将上任的政府发言人卡罗琳·莱维特（Karoline Leavitt）在一封电子邮件中表示：“美国人民选举特朗普总统，是希望他对抗中国，通过对中国商品征收关税，让美国重新强大。他一定会兑现这一承诺。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470044.htm)

新年伊始，ChatGPT 竟成了“恐怖分子”的帮凶？在为一位美国现役军人提供爆炸知识后，后者成功将一辆特斯拉 Cybertruck 在酒店门口引爆……这并非科幻电影桥段，而是 AI 安全风险正在文明身边真实上演的缩影。知名 AI 投资人 Rob Toews 在《福布斯》专栏预测，2025 年我们将迎来“第一起真实的 AI 安全事件”。  汽车爆炸现场画面，外媒视频截图 我们已经开始和另一种智能生命一起生活了，RobToews 写道，它跟人一样任性难测，且具有欺骗性。 巧的是，另份新鲜出炉的行业预测也指向同一问题。北京智源研究院在 2025 十大 AI 技术趋势中描绘了从础研究到应用落地再到 AI 安全的完整图景。值得划重点的是，AI 安全作为一个独立的技术赛道，被智源评为第十个趋势： **模型能力提升与风险预防并重，AI 安全治理体系持续完善。** 报告点评道：作为复杂系统，大模型的 Scaling 带来了涌现，但复杂系统特有的涌现结果不可预测、循环反馈等特有属性也对传统工程的安全防护机制带来了挑战。基础模型在自主决策上的持续进步带来了潜在的失控风险，如何引入新的技术监管方法，如何在人工监管上平衡行业发展和风险管控？这对参与 AI 的各方来说，都是一个值得持续探讨的议题。 **AI 大模型安全，水深流急** 2024 年，AI 大模型在实现跨越式发展的同时，也让我们清晰看到了安全的敏感神经如何被刺激挑动。 根据研究，AI 安全风险可以分为三类：内生安全问题、衍生安全问题和外生安全问题。 **“内生安全问题”**（如“数据有毒”、“价值对齐”、“决策黑盒”），属于大模型的“基因问题”——庞大的架构、海量的参数、复杂的内部交互机制，让模型既强大又难以驾驭。 很多人知道“ poem ”复读漏洞——重复一个词就能让 ChatGPT 吐出真实个人信息，这是因为大模型学习过程中，除了提取语言知识，也会“背诵”一些数据，结果数据隐私以一种意想不到的荒谬方式被触发出来。   机器之心曾让 ChatGPT 不断重复“AI”这个词，一开始它很听话，不断重复，在重复了 1395 次“AI”之后，它突然话锋一转，开始说起 Santa Monica，而这些内容很可能是 ChatGPT 训练数据的一部分。 Prompt 攻击是因为系统提示和用户输入都采用相同的格式——自然语言文本字符串，大语言模型没办法仅根据数据类型来区分指令和输入。 “越狱”手段也是层出不穷。从“奶奶漏洞”、“冒险家漏洞”、“作家漏洞”到最新的“ DeceptiveDelight ”技术，攻击者只需三次对话就有 65% 的概率绕过安全限制，让模型生成违禁内容。  Deceptive Delight 攻击示例，来源Palo Alto Networks Anthropic 的最新研究更是发现，大语言模型居然学会了“伪装对齐”。 更令人担忧的是大模型在行业领域的表现。大模型在通用对话中表现流畅，清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合撰写的《大模型安全实践（ 2024 ）》白皮书指出，在金融、医疗等对模型输出专业性、准确性要求极高领域的应用却面临严峻挑战，包括严重幻觉、缺乏复杂推理能力。 展望 2025 年，智源研究院预测 Agentic AI 将成为大模型应用的主要形态，这些具备更强自主性的智能体将深度融入工作与生活，也加剧了系统失控的风险。 试想一下，未来两到三年内，我们可能生活在一个每个人都有数十或数百名代理为我们工作的世界，安全基础设施的建设变得尤为重要，谁来提供这些安全基础设施？如何管理这些 AI 代理？如何确保它们不会失控？ 当前的大模型安全评测主要聚焦内容安全，对于智能体这类复杂应用架构和未来 AGI 的安全评估体系仍显不足。 AI 安全风险的另一大来源是**“衍生安全问题”**，随着 AI 滥用引发其他领域的一些重大安全事故，如假新闻、深度伪造诈骗、侵犯知识产权、教唆青少年自杀、作弊，也对社会治理提出了重大挑战。 “真实”这个基本命题正遭到前所未有挑战。西藏日喀则地震期间，“地震被压废墟下戴帽小孩是 AI 生成”的新闻冲上热搜，很多平台账号转发图片时都以为是真。除了金融诈骗，深度伪造也将网络性暴力推向极端，“厌女文化”盛行的韩国成了重灾区。世界经济论坛甚至把 AI 操纵选举列为 2024 年的头号风险。  这张图片被平台多个账号发布，并和本次地震关联，引发网友关注和转发。经媒体查证，上述图片由AI工具创作，原始作者在2024年11月18日发布了相同画面的短视频，并声明是AI生成。 版权是另一个大问题。OpenAI、Anthropic、Suno 等领头羊已深陷版权泥潭。最近，爱奇艺起诉某大模型公司 AI 魔改经典影视剧片段，开创国内 AI 视频侵权诉讼先例。 第三类**“外生安全问题”**指向了人工智能系统的外部网络攻击对抗，如平台、框架安全漏洞、模型被盗、数据泄露风险等，属于传统信息安全范畴。 就拿更加严峻的数据泄露来说。目前 AI 模型推理比较好的选择仍是在明文状态下进行，用户会输入大量真实、敏感数据，获取模型建议。有报告指出，2024 年企业员工上传到生成式 AI 工具的敏感数据增长了 485% ，包括客户支持信息、源代码和研发数据。 企业在安全培训和政策制定上的滞后引发了安全担忧，由于担心敏感数据泄露，美国众议院于 2024 年 3 月禁止员工使用微软 Copilot。 因为不同类型的数据（如文本、图像、视频、音频）在数据规模和处理需求上的巨大差异，被预测寄予厚望的多模态大模型让数据的安全防护变得更为棘手。 **穿越激流，构筑多维安全航道** 人类叩开了深度智能时代的大门，安全问题也迎来质变时刻。 2024 年，整个业界、政府、国际组织在 AI 治理上做了很多工作，从技术研究、治理框架到国际合作，进行了多种形式探索。数字时代积累的安全对抗能力，让中国在大模型应用与治理方面走在了世界前列。 **在监管层面**，中国是全球最早对生成式 AI 进行规范的国家之一。继 2023 年 5 月发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》后，《网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求》也已进入公开征求意见阶段，很多规范细正在制定之中。 **在底层关键技术研究上**，国内业界取得了积极成果。例如，北京智源研究院研发了防御大模型和 AI 监管大模型，对齐优化方面进行了创新。 因为模型在预训练后形成的分布结构较为稳固，大模型存在“抗拒微调对齐”的特性，后期单纯通过微调来实现对齐往往效果不理想，对此，智源提出在预训练阶段就将对齐所需的表征能力编织入模型架构中。 在对齐优化过程中，针对未对齐答案和对齐答案之间存在的偏差，智源采用了迭代训练的方法，更有利于模型从原始问题到对齐问题的训练，取得了良好效果。 在多模态对齐上，智源推出的“align anything ”框架实现了多模态信息的全面对齐，其创新在于将多模态信息、现实世界的具身认知、以及人类意图进行细粒度的对齐整合，在 LLaMA 模型的微调过程中已经展现出显著效果。 同样是解决大模型的可控性，蚂蚁集团的应对之道是把知识图谱的优点——逻辑推理能力强、知识准确可靠，与大模型结合起来。通过在大模型预训练、提示指令、思维链、RAG（检索增强生成）和模型对齐等环节中引入符号知识，有效增强了模型输出的专业性和可靠性。 大模型作为一种通用技术，既可以用于“攻”，也可以用于“防”。在拥抱大模型，以 AI 对抗 AI 方面，华为、蚂蚁集团、360 集团、深信服等厂商进行了有益探索。 华为提出业界首个 L4 级 AI 安全智能体，用大模型加上一些安全知识图谱实现安全的纵深推理，发现一些以前没有发现过的安全攻击。 蚂蚁集团发布了大模型安全一体化解决方案“蚁天鉴”，包含大模型安全检测平台“蚁鉴”、大模型风险防御平台“天鉴”两大产品，拥有检测与防御两大核心安全技术能力。  “蚁鉴”是全球第一个实现工业级应用的可信 AI 检测平台，以生成式能力检测生成式系统，覆盖了内容安全、数据安全、科技伦理全风险类型，适用文本、表格、图像、音频、视频等全数据模态。 在防御能力上，“天鉴”会动态监测用户与模型的交互，防止诱导攻击，同时对生成的回答内容进行风险过滤，保障大模型上线后从用户输入到生成输出的整体安全防御。 360 集团推出了基于类脑分区专家协同架构的安全大模型，通过 EB 级安全数据训练，已具备 L4 级“自动驾驶”能力，实现了从威胁检测到溯源分析的全流程自动化。 深信服的“安全 GPT ”可提供 7×24 小时实时在线智能值守，提升安全运营效率，同时深度挖掘传统安全设备难以检测的高对抗、高绕过的 Web 攻击、钓鱼攻击。 **除了监管、关键技术的推进，行业也在积极加强 AI 安全协作。** 在安全治理领域，模型的安全评测是一个非常重要的环节。2024 年 4 月，联合国科技大会发布了两项大模型安全标准，其中，蚂蚁集团牵头制定《大语言模型安全测试方法》，首次给出四种攻击强度分类，提供了可衡量的安全评估标准：L1 随机攻击、L2 盲盒攻击、L3 黑盒攻击和 L4 白盒攻击。 这种分级不仅考虑了攻击的技术复杂度，更重要的是基于攻击者能获取的模型信息程度来划分，这让防护措施的部署更有针对性。 在推进国际对话上，2024 年3 月，北京智源研究院发起并承办我国首个 AI 安全国际对话高端闭门论坛，与全球 AI 领袖学者及产业专家联合签署《北京 AI 安全国际共识》，设定模型安全红线，禁止模型自我演进、自我复制和不受控的权力增长等行为，确保开发者遵循严格的安全标准。 9 月威尼斯，一场推动 AI 安全的全球对话落幕，图灵奖得主 Yoshua Bengio、姚期智等科学家共同签署“ AI 安全国际对话威尼斯共识”，强调了人工智能安全作为“全球公共产品”的重要性。 放眼全球，英美侧重轻触式监管，美国加州的 SB 1047因争议被否决。欧盟 AI 法案已经生效，它建立起四级风险分类体系，明确了人工智 能产品的全生命周期监管要求。 在业界，主要头部 AI 公司相继发布安全框架。 OpenAI 在核心安全团队解散后公布了前 10 个安全措施，试图在技术创新与社会责任间寻求平衡。 Google 也紧随其后发布了 SAIF 安全框架，应对模型窃取、数据污染等风险。 Anthropic 发布了负责任扩展策略( Responsible Scaling Policy， RSP )，被认为是降低 AI 灾难性风险（如恐怖分子利用模型制造生物武器）最有前途的方法之一。 RSP 最近更新，引入了更灵活和细致的风险评估与管理方法，同时坚持不培训或部署未实施充分保障措施的模型。  一年多前《经济学人》就开始讨论人工智能的快速发展既让人兴奋，又让人恐惧，我们应该有多担心？ 2024 年初，中国社会科学院大学在研究报告中指出，安全科技将成为社会的公共品，并与人工智能并列为未来的两项通用技术。一年后，智源研究院再次呼吁关注安全治理印证了这一战略判断的前瞻性，AI 越强大，安全科技价值也在同步放大。 我们不可能扔掉利刃，放弃科技，唯有为其打造足够安全的刀鞘，让 AI 在造福人类的同时始终处于可控轨道。变与不变中，AI 安全治理或许才是 AI 行业永恒的话题。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470042.htm)

自主研制的**全球首列用于商业化运营的碳纤维地铁列车“CETROVO 1.0 碳星快轨”**，已在青岛地铁1号线正式载客运营。它的车体、转向架构架等主承载结构均采用碳纤维复合材料制造，具备更轻更节能、强度更高、环境适应力更强、全寿命周期运维成本更低等技术优势。 传统地铁车辆主要采用钢、铝合金等金属材料，而碳纤维材料以其不到钢铁1/4的重量和超过钢铁5倍的强度，成为轨道车辆轻量化的理想选择。 与传统金属材料的地铁车辆相比，**这辆碳纤维地铁列车整车减重约11%，运行能耗降低7%。** 此外，得益于碳纤维复合材料的使用，车辆具有更好的减振和隔振效果，行驶更平稳，噪声更小，乘坐体验更加舒适。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470040.htm)

 乐高将与任天堂合作，推出GAME BOY版乐高积木，2025年10月发售，售价未知。 <内嵌内容，请前往机核查看> 

2025年1月10日，截止收盘，沪指跌1.33%，报收3168.52点；深成指跌1.8%，报收9795.94点；创业板指跌1.76%，报收1975.3点，两市成交额较上一交易日增加363.47亿元，合计成交11482.75亿元。

据《商业内幕》报道，**特斯拉得州奥斯汀工厂的三位工人透露，特斯拉正在将部分Cybertruck生产线工人调配到Model Y生产线上，预计将在下周一生效。**特斯拉的这一调整正值该公司遭遇罕见的年度交付量下滑之际。2024年，特斯拉总共交付了大约179万辆汽车，同比下滑大约1%。  Cybertruck Model Y仍是销售主力。根据汽车评价公司凯利蓝皮书引用的一家分析公司的数据，Model Y是2023年全球最畅销汽车，销量超过120万辆。去年，特斯拉交付了170万辆Model 3和Model Y。 《商业内幕》看到的内部问卷调查显示，特斯拉在去年12月份通知工人，将调整Cybertruck和Model Y的生产计划，并询问工人愿意到哪一个生产线上。“随着我们持续评估生产计划以满足业务需求，我们将对Model Y和Cybertruck的生产安排进行调整，我们希望确保你的偏好得到考虑。”调查称。 两名工人称，调整现有车型生产计划的做法并不常见，因为这种调整通常只会发生在新车型的生产中。他们还透露，主管在12月的会议上告诉他们，**特斯拉正在缩减Cybertruck团队规模，并计划在2025年第一季度减少该车型的零部件生产。**在一波更大范围生产计划调整中，部分员工将被调配到了不同的Cybertruck团队。 一名工人表示，大多数人希望留在Cybertruck团队，但“有些人被迫换岗”。该工人推测，这一调整可能是因为Model Y的利润率更高。 据特斯拉其他工厂的六名工人透露，特斯拉尚未宣布在其内华达州斯帕克斯、加州弗里蒙特的主要工厂进行类似的生产计划调整，这两座工厂并不生产Cybertruck。 **需求不足** 自去年夏天以来，Cybertruck的需求一直受到质疑。尽管电动汽车媒体Electrek报道的一项在线统计显示，约有200万人在Cybertruck发布前预订了这款皮卡，**但特斯拉发布的2024年终数据显示，到目前为止，Cybertruck的交付量有限。** 特斯拉并未单独披露Cybertruck的销售数据，但该公司的报告显示，2024年Model S、Model X和Cybertruck的总交付量为85据《商业内幕》报道，**特斯拉得州奥斯汀工厂的三位工人透露，特斯拉正在将部分Cybertruck生产线工人调配到Model Y生产线上，预计将在下周一生效。**133辆。根据去年10月Cybertruck召回事件中的一份政府文件，特斯拉交付了大约2.7万辆Cybertruck。 特斯拉在去年10月停止销售价格更高的Foundation系列版本，并在上个月下调了租赁价格。与此同时，后来加入Cybertruck等候名单的购车者称，他们在几个月内就收到了车辆，比预期的要快。这可能意味着早期Cybertruck客户可能重新考虑了他们的预订，因为这些预订并不具约束力。 至少从去年10月开始，Cybertruck开始经历相对短暂的停产，包括12月初的三天停产，当时Cybertruck生产线的员工被告知无需上班。**对于这次停产，两名工人称原因是缺乏可用电池。** 截至发稿，特斯拉尚未就此置评。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470038.htm)

美国当选总统特朗普即将上任的政府拟设立政府效率部，但内定负责该部门的亿万富豪埃隆·马斯克质疑能否削减美国联邦预算2万亿美元，这位科技企业家似乎收回自己提出的这个崇高目标。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0103/abcfbf5299397d9.webp) 根据在X播出的一次采访，马斯克告诉政治策略家兼Stagwell Inc．董事长Mark Penn，“我认为我们会试着削减2万亿美元。我认为这就是最好的结果。”他补充说，“我们很有机会”削减1万亿美元。 距离特朗普就职并展开第二任期不到两周，马斯克似乎下调了预期。特朗普任命他和前共和党总统候选人Vivek Ramaswamy领导拟设立的政府效率部（DOGE），其任务是削减联邦支出。 在2024年大选投票日的前几天，马斯克在纽约麦迪逊广场花园举行的特朗普造势活动上提出2万亿美元的目标，这个数字立即引起了预算专家的质疑。 这个金额超过了国会每年在包括国防在内的政府机构运作的支出。要实现这一目标，可能得撙节社会安全和医疗保险等项目的开支，但这些项目很受选民欢迎，特朗普在选战中也誓言不会削减这些项目。 特朗普过渡团队没有立即回应置评请求。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470036.htm)

曾质疑加密货币价值的当选总统特朗普在竞选过程中转变了立场，成为加密支持者。在预期未来将迎来监管宽松环境等诸多因素下，比特币去年12月突破10万美元新高，市场对于特朗普在加密货币发展过程中的作用和对未来的影响也密切关注。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/116/w550h366/20240728/ccde-a0ebcd363cc63ff8cba2b88e4a4cf355.jpg) 当选总统唐纳德·特朗普曾对数字资产持怀疑态度，称比特币“似乎是一个骗局”，加密货币的价值“建立在稀薄的空气之上”。 但在他最近的总统竞选中，特朗普转而成为加密货币的啦啦队长：7月在比特币2024年会议上的一次演讲使他的彻底转变成为可能。自他再次当选以来，由于市场预计即将上任的特朗普政府将推行支持加密货币的议程，加密货币价格飙升，尤其是比特币在去年12月创下了10.8万美元以上的历史新高。 特朗普承诺要成为“支持比特币的总统”。他在去年7月在纳什维尔的演讲中称赞了这项市值最大的加密货币，称“比特币代表着自由、主权和独立于政府、强迫和控制。”他称，想让美国成为“地球上的加密货币之都和世界上的比特币超级大国”。去年12月，他在特朗普媒体与技术集团旗下的社交媒体平台Truth Social上发表文章，称加密货币“对美国竞争力的未来至关重要”。 特朗普对该行业的拥抱帮助他获得了知名加密货币支持者的支持，比如风险投资家马克·安德森和本·霍洛维茨，以及亿万富翁双胞胎泰勒和卡梅伦·文克莱沃斯。 经常与模因币投机联系在一起埃隆·马斯克曾在《周六夜现场》（Saturday Night Live）上畅谈加密货币，他向支持特朗普的超级政治行动委员会美国政治行动委员会（America PAC）捐赠了2.385亿美元。安德森和霍洛维茨分别向亲特朗普的美国右翼超级政治行动委员会捐赠了250万美元。加密行业还花费了1.35亿美元，主要通过Fairshake PAC支持11月选举中的候选人，其中大多数人赢得了竞选。 **特朗普个人参与了哪些加密项目？** 特朗普和他的一些家庭成员是一个拥有自己代币WLFI的加密项目“世界自由金融”的发起人和受益者。截至10月底，超过1.6万人持有世界自由金融代币，就在几周前，这个由特朗普和他的儿子们支持的项目开始在其平台上向合格投资者出售加密货币。 去年11月，加密企业家贾斯汀·孙（Justin Sun）宣布，他将向WLFI代币投资3000万美元，特朗普家族有望获得至少1500万美元。特朗普还涉足了其他数字资产。他已经发布了四个不可替代的代币系列，这些代币都是他穿着不同服装和场景的英雄形象。他将最新的nft系列称为数字交易卡，8月份在一级市场以每张99美元的价格出售。 **加密货币价格为何飙升？** 去年，从选举到12月中旬，市值最大代币比特币价格上涨了50%以上，其他加密货币也大幅上涨，这主要是因为人们认为特朗普和即将上任的共和党政府将创造一个更友好的监管环境。加密行业的投资者表示，这料将导致更多人士和机构投资该领域，同时也会降低美国证券交易委员会（SEC）采取执法行动的风险。  特朗普还聘请了加密拥护者担任重要角色。例如，马斯克和维韦克·拉马斯瓦米将领导一个名为政府效率部（DOGE）的咨询小组。DOGE与狗狗币（Dogecoin）同名，而马斯克通常与狗狗币联系在一起。 对比特币交易所交易基金的需求也帮助提高了加密货币的价格，截至1月8日，美国比特币ETF投资了1100亿美元，距离其首次亮相仅一年。 **特朗普在加密领域支持了什么？** 特朗普曾承诺，在担任总统的第一天就解雇美国证券交易委员会主席加里·詹斯勒；詹斯勒在特朗普就职前宣布辞职，先发制人地阻止了这种企图。 在詹斯勒任职期间，SEC对Coinbase Global（COIN.US）和Binance Holdings Ltd．等加密货币公司曾提起法律诉讼，指控其出售监管机构所谓的未注册证券。 特朗普提名加密货币支持者保罗·阿特金斯取代詹斯勒，这一宣布帮助比特币首次突破10万美元。他还提名大卫·萨克斯担任新设立的人工智能和加密沙皇一职。特朗普还创建了一个由该行业支持者组成的加密咨询小组。特朗普在12月的Truth Social帖子中表示，Bo Hines将担任总统数字资产顾问委员会的执行主任，向萨克斯报告。 特朗普表示，他计划让美国政府保留而不是出售执法部门扣押的比特币资产，这些资产将成为战略比特币储备基础。特朗普还表示，他希望所有比特币都在美国开采，不过由于网络分散的现实和世界其他地区更便宜的能源成本，这一承诺可能难以实现。 **监管环境如何？** 詹斯勒领导下的SEC明确表示，它认为大多数数字资产都是证券，这一定义带来了一系列广泛的要求。美国最高银行监管机构在2023年初分别发表了一份关于加密货币危险的全面声明。2022年11月，加密货币交易所FTX倒闭，使全球客户面临数十亿美元的潜在损失。 2022年提出的加强美国对加密货币监管的立法在参议院银行委员会停滞不前，面临着不确定的未来。该法案将赋予商品期货交易委员会（CFTC）额外的权力来监管被视为大宗商品的数字货币，这可能会让监管机构直接监管比特币和市值第二大代币以太币。目前，该机构的职权范围主要限于加密衍生品。根据该法案，SEC将监管用于向公众筹集资金的数字货币，提供类似于其对股票发行的监管。 **加密行业想从特朗普那里得到什么？** 许多业内人士希望采取更不干涉的监管方式，并批准更多的加密ETF。加密行业也在寻找具体的法律语言，说明加密到底是什么，以及该行业应该如何合法运营，这可能会减少对政府机构提起诉讼的担忧。 支持者还将对把加密资产归类为商品而不是证券感到欣慰，归为证券则将属于CFTC的职权范围。加密行业的许多人认为，联邦存款保险公司（Federal Deposit Insurance Corp．）和美国货币监理署（Office of the Comptroller of the Currency）迫使银行限制该行业对其服务的访问，他们希望看到特朗普结束这一立场。 加密行业的一些人也希望看到特朗普不仅贯彻他引入美国战略比特币储备的计划，而且还希望政府购买更多的代币作为储备。 美国参议员辛西娅·拉姆斯（Cynthia Lummis）起草了一项法案，要求美联储出售部分黄金证书，为购买黄金提供资金。根据受加密货币人群欢迎的预测平台Polymarket上的下注结果，人们目前押注特朗普上任100天内建立储备的可能性只有30%左右。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470034.htm)

天气预报公司AccuWeather在一份声明中表示，目前估计洛杉矶山火造成的总破坏和经济损失在1350亿至1500亿美元之间，远高于其本周较早时估计的520亿至570亿美元，并且可能还会向上修正。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/59/w550h309/20250110/2055-b8f679b0538f731e814524038bd77ada.jpg) AccuWeather首席气象学家乔纳森·波特（Jonathan Porter）表示：“这些快速移动、由风力驱动的火灾，造成了美国现代史上最昂贵的野火灾害之一。” “火灾造成的破坏令人心碎，经济损失也令人震惊”，波特说，“这场野火造成的总破坏和经济损失，可能高达加州全年GDP的近4%。” 这只是初步估计，只有当火势得到控制，各地区才能监测损失、伤亡和其它影响，才能清楚了解损失的程度。 如果火势继续蔓延至人口密集的社区，可能还会有上千间昂贵的建筑物被烧毁。这可能导致AccuWeather大幅上调经济损失预估值。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470032.htm)

今晚，TikTok在美命运也许就将迎来关键时刻……**按照日程安排，美国东部时间1月10日上午十点(北京时间今晚11点)，美国最高法院将听取关于针对TikTok的“不卖就禁”法令是否违反美国《宪法第一修正案》的口头辩论。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0105/ef95183761cec6d.webp) 口头辩论双方为TikTok与美国司法部，TikTok将有机会在美国最高法院为自己进行最后的辩护。 今年4月，美国国会以所谓的国家安全为由，通过了一项法律，要求TikTok的母公司字节跳动剥离这款应用，否则这款应用就将被禁止进入美国的手机应用商店和网络托管平台。TikTok随后起诉美国司法部，认为“不卖就禁”法令违背了美国宪法对言论自由的保护。但上月，哥伦比亚特区巡回上诉法院作出判决维持了该禁令。 这促使TikTok最终将该案提交至最高法院。当地时间12月18日，美国最高法院宣布就禁止TikTok在美国运营的法案再次进行讨论。相关辩论被安排在了今日(1月10日)举行。 TikTok的律师此前已敦促最高法院推翻这项迫在眉睫的禁令，理由是该禁令将扼杀该平台1.7亿多美国用户的言论自由。 针对 “安全威胁” 之说，TikTok也反驳称，其内容推荐引擎和用户数据存储在美国由甲骨文公司运营的云服务器上，而影响美国用户的内容审核决定是在美国做出的。美国政府的安全担忧过于模糊不清，假设成分过多，不足以证明侵犯其权利的做法是合理的。 值得一提的是，就在最高法院即将作出最终的裁决之前，美国财团试图在胁迫下收购TikTok的“心”，依然不死。 美国地产大亨Frank McCourt的互联网倡导组织Project Libert及其在The People&#39;s Bid中的合作伙伴财团周四表示，他们已向字节跳动提交一份收购TikTok美国资产的提案，希望重组该业务成为一个由美国拥有的平台，并优先考虑用户的数据安全。 但字节跳动此前已多次明确拒绝出售TikTok。 **TikTok命运即将揭晓** 从眼下的局面来看，美国最高法院最终的裁决无外乎将带来三种结果： <blockquote><p>①TikTok胜诉。TikTok免于在美国被封禁；</p></blockquote> <blockquote><p>②最高法院判定延期执行。TikTok问题也许能够延期到特朗普上任再行定夺；</p></blockquote> <blockquote><p>③TikTok败诉。TikTok在特朗普上台前一天(1月19日)“不卖就禁”。</p></blockquote> 而目前TikTok命运的一个变数，可能仍在特朗普此前向美国最高法院的请求能否奏效上。特朗普在上月底向美国最高法院提出请求，要求暂缓实施TikTok强制出售令，并表示，希望法院在他于明年1月20日正式就职后，给予他时间通过政治手段解决这一问题。 特朗普当时曾称，最高法院应当允许延长期限，否则就会削弱其上任后推行外交政策的能力。他还担心此举对TikTok用户的影响，以及为互联网监管开创一个危险先例的可能性。 那么，如果TikTok在1月19日真的不幸被禁，美国用户是否还能使用上TikTok呢？ 有法律人士表示，相关“不卖就禁”的法令其实并没有完全禁止使用TikTok，但要求苹果公司和Google在1月19日之前将TikTok从其应用商店下架。那些手机或平板电脑上还没有安装TikTok的人，将无法从这些应用商店下载。法案还禁止美国互联网托管服务和数据存储提供商支持该应用程序。 因而，TikTok应用可能还不会突然从美国人的手机和平板电脑上消失，已经安装的应用短期内或许仍可使用，但预计将随着功能逐渐丧失而慢慢消亡，因为一旦从苹果和Google的应用商店下架，字节跳动将无法在常用渠道安排软件升级。 同时，如果最高法院让禁令按计划生效，留给特朗普能够改变TikTok在美命运的选择也就有限了。特朗普可以拒绝执行该禁令，或者推动国会通过新立法来取消禁令。但即使有特朗普的保证，如果该法律仍然有效，Google和苹果重新上架TikTok仍然有风险。国会对该禁令的广泛支持，也使得立法解决的可能性非常小。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470030.htm)

英伟达批评美国拜登政府预计很快将宣布的芯片出口新限制措施，称白宫试图通过在最后一刻推出规则，来削弱即将上任的特朗普政府。知情人士透露，美国政府希望在国家和公司层面限制数据中心所用人工智能AI芯片的销售，限制升级的结果将是半导体管制会扩大到世界大部分地区。 [](https://img.3dmgame.com/uploads/images/news/20250109/1736431109_574765.jpg) 英伟达负责政府事务的副总裁Ned Finkle在声明中说：“对国家实施限制的极端政策，将影响世界各国的主流计算机，对于增进国家安全毫无意义，反而会促使世界各国采用替代技术。” 英伟达是所谓AI加速器的领头羊，数据中心运营商用加速器来开发AI模型。但这项技术使用游戏和其他领域也使用的图形处理器（GPU）。 Finkle说：“拜登的白宫政府要控制普遍存在数据中心计算机和已经在全球游戏电脑中使用的技术，伪装成反华举动，这没有意义。” “拜登政府最后一刻宣布这项政策，将成为遭到美国工业界和国际社会批评的遗产。”Finkle说，“我们会鼓励拜登总统不要抢在即将上任的特朗普之前，制定一项只会损害美国经济、让美国倒退并让美国对手受益的政策。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470028.htm)

台积电的季度销售额超过预期，势将增强投资者对人工智能AI硬件支出热潮将持续到2025年的预期。**据台积电披露的月度数据计算，10-12月营收增长39%，至8685亿元台币（263亿美元）。分析师的预估均值为8547亿元。台积电为英伟达和苹果公司生产芯片。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/1230/fa2a4df4fa11ee5.jpg) 公司的强劲表现支撑投资者的预期，从Alphabet Inc．到微软公司等大型科技公司将继续快速建设和升级数据中心，以加速人工智能发展。本月人工智能服务器制造商鸿海报告的销售额好于预期，而微软提出计划本财年在数据中心上投入800亿美元。 台积电独领风骚 这家全球最大的先进芯片制造商成为全球人工智能开发竞赛的最大受益者之一。自从2022年底OpenAI的ChatGPT首次亮相以来，该公司股价已上涨逾一倍。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470026.htm)

近日刘强东向老家光明村村民派发年货、发放现金红包。今日，光明村全体村民写感谢信感谢刘强东对家乡的惦念，“大强子，你一直惦记着家乡，惦记着我们这些乡亲，大家伙儿心里都清楚，也都念着你的好。” 感谢信中提到，“那些给长辈的红包，给老师们的心意，更是让我们看到了你的孝心和尊师重道的品德，这是多少钱都买不来的情分。” 感谢信全文如下： 亲爱的大强子： 祥龙贺瑞辞旧岁，金蛇纳福迎新春！收到你的年货和拜年信，咱们全村上下都暖烘烘、喜洋洋的。这年味儿，因为你这份浓浓的心意，变得更加醇厚、喜庆。 大强子，你一直惦记着家乡，惦记着我们这些乡亲，大家伙儿心里都清楚，也都念着你的好。你看这送来的年货，样样都实用、贴心，从吃的穿的到用的，一应俱全，把我们生活的方方面面都考虑到了。那些给长辈的红包，给老师们的心意，更是让我们看到了你的孝心和尊师重道的品德，这是多少钱都买不来的情分。 村里的日子如今越来越有盼头，这都离不开你的帮助。孩子们有了更好的学习条件，老人们的生活也多了一份保障，年轻人更是干劲十足，想跟着你的脚步，把咱们光明村建设得更好。 过年了，我们也盼着你能回家乡看看，和大伙一起唠唠家常，看看村里的新变化。你的恩情，我们都记在心里，化作对生活的热爱和对未来的信心。 再次感谢你，祝你和家人新春快乐，蛇年行大运，事事皆如意！ 光明村全体父老乡亲 2025年1月10  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470024.htm)

<blockquote><p>2025年微信公开课为商家和品牌带来了全新的机遇，特别是微信小店的升级和拓展，预示着微信生态内电商的新动向。本文将深入解读微信公开课中关于微信小店的最新策略，供大家参考。</p> </blockquote>  2025年，微信公开课提供了具体的方向性指导。 2024年的微信公开课，聚焦视频号的全面升级和变革，推出了众多新功能和营销工具，让品牌和商家在短视频与直播领域收获了前所未有的流量红利。 经过又一年的发展，视频号已经成为微信生态中不可忽视的流量来源和电商引擎。 而今年，微信公开课把焦点转向了新的潜力战场——微信小店。 微信将不再局限于电商的某个交易环节，而是进一步与微信生态融合，通过微信“原子们”之间的紧密联通，实现全域经营，也实现流量最大化、盈利极大化。 今天，我们在微信公开课收集了关于2025年微信生态的一些增量方向，供大家参考： ## 一、微信小店：一个电商底座的乐高玩法 简单回顾微信小店能力： 原先的视频号小店局限于短视频和直播场景，升级为微信小店后，商家的电商经营可以走出短视频直播间，从单一走向微信全域，包括视频号、公众号、搜索、小程序、社群等微信的各个场景，拓宽经营空间和触达用户的渠道。 这也意味着，微信小店作为微信生态内的官方交易工具，能够与微信的其他产品如小程序、公众号、企业微信等实现深度联动，商家可以利用这些产品的不同功能和特点，随意组合，打造全域下的多场景联动的营销，“可玩性”极大提升了。 举个例子：微信小店+公众号=内容电商，微信小店+社群=社交电商，微信小店+视频号=直播电商，微信小店+搜索=货架电商。 于运营效率而言，商家也不需要再频繁地围绕直播或短视频进行商品的上架和下架，只需要在微信小店后台统一进行商品的上下架、库存管理、价格调整等操作，无需在多个平台之间来回切换。 2025年的一系列增量也围绕微信小店展开。 ## 二、推客带货：微信版淘宝客 基于小店联盟，微信推出了针对性的推客带货功能。商家通过创建推广计划，带货机构可以邀请推客（带货者）合作，在社群等私域场景进行商品推广，实现商家、带货机构、推客和消费者的多方共赢。 一方面，相较于传统电商，推客带货更能发挥社交关系的力量，让商品在私域场景中流转，依托带货者与粉丝之间的信任，为商家带来精准的推广和销量增长。另一方面，对于个人带货者而言也可以实现粉丝的变现。 值得注意的是，推客可以使用原生商品卡的形式展示商品，消费者不需复制链接到外站进行跳转，可以直接就完成商品的浏览和购买，成功闭环。 ## 三、送礼物：把电商融入私人对话中 送礼物这一功能无疑是微信尝试在日常交流中融入电商元素的野心代表作。 它直接植入了微信的核心优势——通讯，利用微信社交场景的连结力和用户的社交关系，完成一个电商触点的布局。 送礼物同时也是一个一石三鸟的策略： 一方面，扩展了微信本身的电商场景，消费者从被动消费转为主动消费； 二来，为商家提供了更多的变现机会，而且，商品推荐会变得更加个性化； 三，则是为用户提供了一个新的送礼重要场景。 如果你是线下商家，可能会更喜欢这个功能，比如，在旅游景点的特色店铺或文化街，游客可以购买当地特色商品或手工艺品，通过线下扫码送礼功能，将商品作为礼物送给亲友——商品可以轻松扩大传播范围。 ## 四、二级团：让人人都是合作伙伴 二级团旨在促进不同机构之间的合作，特别是带货机构与供货商之间的合作。机构可以在广场展示自己的货盘，并创建自己的机构方案，吸引其他机构进行带货合作。 这个功能类似于一个在线市场，机构可以在上面挑选合适的（别的机构）商品进行推广和销售。 两个真实案例： 机构A作为帮卖机构，通过二级团功能与21个供货商合作，涉及31个二级商品。这些商品占其近期GMV的27%，为其带来了新增GMV，成功地扩展了商品种类。 机构B拥有较强货盘能力，共放出130品供其他机构带货，有3个机构与其合作，近两个月新增销量300多万。 展示货盘、创建定制化带货方案，一个透明的环境，让擅长流量运营的机构与货盘能力强的机构互补合作，灵活性极高，极大增强了电商营销的个性化。 ## 五、服务号+企业微信：“全域”的最后一环 今年微信特别强调“全域”，指引商家充分利用微信生态内的各类工具，言外之意是，一定要注重构建完整的营销闭环，不能顾此失彼。 这一战略的核心在于，品牌不应偏重某一工具，协同使用微信的原子工具，确保从流量获取到用户复购的每个环节都得到有效覆盖。 在这一框架下，服务号和企业微信作为“传统”的腾讯系产品，这两个产品承载的使命是在流量引入后进行高效的粉丝沉淀和深度运营，也即，沉淀粉丝和提升复购——利用服务号触达粉丝，企业微信进行导购归因、群发商品卡等，提升用户沉淀和复购。 借此，以提升客户生命周期价值，并确保营销资源的最大化利用。在天下没有容易做的生意的当下，必须打造长期增长的能力。 ## 六、小程序+小店：长线运营+短期转化 这一连接模式的最大优势在于其互补性。 小程序更多地作为商家的门户，适合承载一些需要长期运营和用户深度互动的服务场景，如会员积分兑换、售后服务预约、用户反馈收集等。 微信小店则更适合快速完成交易的场景，为用户提供便捷的购物体验，快速完成商品展示、购买及订单处理。 场景互补，能力互补，二者的结合使得商家能够在不同场景中无缝衔接用户需求，可以同时完成长线运营与短期转化，避免了资源的重复投入。 堪为一个高效的全渠道运营解决方案。 ## 七、达人的未来：取消严格规则，但不能偏科 三组数据： - 整体大盘新动销达人数增幅达到了104%，开始赚到钱的达人数量增加了 - 四五星达人（平台所公认的“职业期达人”）整体增幅为40%，也即意味着头部达人数量在增加，拿到大结果的达人越来越多 - 分销类业务的规模占比相较于大盘整体业务，增速提高了13%，越来越多的商家和达人通过分销合作，达人的“肉”变多了 为了支持这一发展，微信平台针对达人输出了多项优化政策，一些过于严格的规则，直接改掉，比如，在违规加热方面，轻度违规的达人可通过考核代替处罚，给他们更多的整改机会。另外，推出“暂无偏好”新客指标，帮助达人提升非粉丝的转化率。 2025年，微信对达人只有一个要求：全渠道经营。 包括公众号、短视频、小程序和直播间，形成闭环生态。以此进一步巩固其在微信生态中的地位，并推动用户的长期活跃度。 “达人需要在各个渠道都有良好的表现，不偏科。”这是原话。 ## 八、服务商：全面开放，但上线等级体系 目前，服务商累计入驻数量超过3,000家，翻了一倍，服务商服务的商家交易规模占大盘超过35%。而产业带服务商通过地域供应链资源开拓超过41个产业带，服务商家数超过4万家。 更有数据显示，有服务商服务的商家在留存率、DSR评分等方面远高于非服务商服务的商家。 作为微信生态的重要合作伙伴，2025年，微信小店的服务商体系也将经历一次重要的升级，主要两点： - 全面开放：取消服务商资质要求，不限制产业带资质和数量限制，吸引更多服务商进入微信小店生态。 - 上线评价体系：上线服务商等级体系，根据服务商的活跃度、交易规模、商家引入情况和服务质量等因素进行评级，匹配相应权益，帮助优质服务商获得更多资源和机会。 ## 九、标杆达人案例 以下两个案例，均高度符合微信小店2025年的策略布局倾向，被官方列为全域运营标杆，满足呼吁强调的全域运营、营销闭环、生态融合这三大运营策略。 ### #菜菜美食日记 特点：全链路经营，不仅提升商家在短期、长期的市场竞争力，还能为整个生态提供更多元化的发展路径 全域经营与渠道联动：菜菜美食日记在微信生态内实现了全域经营，包括微信、小店、小程序、公众号、视频号等渠道，形成了全方位的内容展示和销售体系； 内容联动与互补：不同渠道的内容相互联动和互补，例如，视频号的短视频展示美食的制作过程和成品效果，公众号的文章详细介绍食材的营养价值和烹饪技巧，实现内容和销售的有机结合。 特色美食产品：账号销售与美食相关的特色产品，如食材、调料、厨具等，这些产品与账号的内容高度相关，能够满足用户在烹饪过程中对相关产品的需求，提高用户的购买意愿； 长期的价值输出：通过长期的优质内容输出和专业的产品推荐，账号建立了良好的品牌信任和口碑。实现了微信所强调的——品牌不仅需要依赖短期的营销活动，还应注重长期的价值输出与用户关系的维护。 ### #沙特肉姐 特点：内容、品牌、私域伤者有机结合，推动从内容到销售的无缝衔接 多矩阵运营：肉姐账号不仅有主账号，还拓展了多个矩阵账号，如“日常故事”、“先选好物”、“日常生活”等。这些矩阵账号能够全方位展示肉姐的生活和推荐内容，满足不同用户的需求和兴趣；  同时，不同矩阵账号之间内容互补，形成联动效应，增强账号的吸引力和影响力，也为转化搭建了完整的链路； 个人IP品牌打造：肉姐通过独特的跨国婚姻生活和文化差异话题，成功打造了个人品牌，建立了鲜明的个人形象和风格。观众能够通过肉姐的内容感受到她的个性和魅力，从而对她的品牌产生认同和信任； 私域运营：肉姐通过社群进行用户沉淀和转化，微信也多次强调，私域不仅是一个粉丝聚集地，更是一个促进内容转化为销售的重要场所。 延续2024，今年的微信公开课依旧采取了闭门会形式。 但在内场中听完全程的每一位，可能都已经对来年的结果有了清晰的规划。 这是生态和流量变局下的新机会。 本文由人人都是产品经理作者【运营深度精选】，微信公众号：【运营深度精选】，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。

AI硬件进化进行时。

 《艾尔登法环 黑夜君临》将于今日开启测试招募，平台为PlayStation/Xbox，感兴趣的玩家可到官网报名，截止日期为1月20日。  本作中文版将于2025年正式发售，登陆PS5／PS4／Xbox Series X|S／Xbox One／Steam平台！ 目前公开的视觉图：   

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<blockquote><p>在以赊销为付款方式的交易场景中，中铁鲁班金服平台的“订单融”产品针对核心企业上下游企业因履约交易合同所产生的融资需求起到了极大的帮助。这篇文章作者分享了该产品的应用案例，供各位参考。</p> </blockquote>  ## 一、集物平台与鲁班金服 集物平台是中铁物贸自主研发打造的建筑业全品类数字化供应链生态平台，建立了大宗物资与工业品下单、统筹、配送、签收、支付、结算、开票的全流程线上化的平台体系，贯穿大宗商品供应链上下游的资源端、运营端、支撑端和终端客户全业务链条，，覆盖全品类物资。提供仓储、物流、供应链服务、数据资讯等多种增值服务，通过大数据的智能风控及数智化合规管理，以数字和科技赋能，为建筑业用户提供一站式供应链集成服务解决方案。  中铁鲁班金服平台是内嵌在集物平台中的供应链增值服务模块，作为集物网供应链集成服务的重要一环，开展以“付款代理”为主的供应链金融业务，依托互联网、区块链、电子合同、电子签章等技术，全面贯通供应商入围、核心企业业务审批、关键数据归集推送、银行系统处理与反馈、到期付款跟踪的供应链金融业务线上全流程。平台同步配置“集信宝”、“集秒贴”等增值服务，打通多元融资渠道，为广大平台用户提供开放、安全、快速、便捷、质优价廉的供应链增值服务。 ## 二、案例内容 ### 1、背景介绍 建筑业作为国民经济的智传统支柱产业是稳增长、扩内需的重要领域，是发展“新质生产力”的重要阵地。如何通过创新驱动实现建筑业全面转型升级、跨越行业周期成为迫切需要解决的问题。 2023年11月，《中国人民银行 金融监管总局 中国证监会 国家外汇局 国家发展改革委 工业和信息化部 财政部 全国工商联关于强化金融支持举措 助力民营经济发展壮大的通知》（以下简称“通知”）发布。通知首次提出脱核供应链金融，并指出“银行业金融机构要积极探索供应链脱核模式，支持供应链上民营中小微企业开展订单贷款、仓单质押贷款等业务。”订单融以其高效、灵活、业务期限长的特点，与供应链平台数字化、智能化的建设目标高度契合，将成为未来金融赋能建筑业新质生产力的重要抓手。  有别于传统保理融资，订单融将未来的应收账款转化为即时的现金流，弱化对核心企业确权和数据的依赖，将传统供应链金融业务开展的聚焦点转向数据信用或物的信用。 集物网“鲁班金服平台”推出了定制化、场景化的产品解决方案，其生态圈采购模式破除交易过程中的信息壁垒，大幅减少不必要的中介组织和中间环节，是产业链上下游企业与金融机构间无缝对接，实现产业链上下游企业及金融机构的紧密协作和资源共享，有效满足了产业链上下游合作伙伴在采购、生产、销售等环节的金融需求。 集物网作为“中铁鲁班金服平台”的载体，以资源、物流、仓储、信用、数据、核算等增值服务，打通上下游产业链，整合采购、生产、交易、运输、仓储等全链条服务，充分发挥场景和数据优势，依托“商流、物流、信息流”为网站商品采购订单打造出全面交易场景，构建起可信数据资产，为平台订单融业务开展提供了必备条件。 ### 2、产品介绍 中铁鲁班金服平台的“订单融”是指在以赊销为付款方式的交易场景中，针对核心企业上下游企业因履约交易合同所产生的融资需求，采用数字化平台对接抓取交易采购、组织生产、施工和货物运输等资金需求而提供的短期融资产品。订单融的基本逻辑关系如下：  ### 3、业务流程 订单融主要针对交易过程中的三个节点：订单已签订节点、订单已发货验收未结算节点、订单已结算未支付节点，融资所需交易背景材料由鲁班金服平台在集物网通过接口互联方式进行抓取并推送。 **（1）订单已签订节点** 订单签署完成后，供应商在鲁班金服平台发起申请，选择“订单融——订单已签订”，并选定计划融资的订单，鲁班金服平台通过系统将订单签订相关信息、合同等背景材料推送给银行。银行对订单信息进行审核，并为供应商核定融资额度或根据供应商已有额度，按照订单金额一定比例提供短期融资。买方最晚于应收账款到期日存入指定账户，产生的利息以实际融资天数计算。 **（2）订单已发货验收未结算节点** 订单融订单已发货验收未结算节点，供应商在鲁班金服平台发起申请，选择“订单融——订单已发货验收未结算”，并选定智计划融资的订单，鲁班金服平台将卖家发货、物流运输、买家签收等相关物流轨迹、签收单、合同等背景材料的相关信息推送给银行。银行对相关信息进行审核，并为供应商核定融资额度或根据供应商已有额度，按照订单金额一定比例提供短期融资。买方最晚于应收账款到期日存入指定账户，产生的利息以实际融资天数计算。 **（3）订单已结算未支付节点** 订单融订单已结算未支付节点，供应商在鲁班金服平台发起申请，选择“订单融——订单已结算未支付”，并选定计划融资的订单，鲁班金服平台将双方签认的结算单、发票等与订单有关的相关信息推送给银行。银行对相关信息进行审核，对供应商核定融资额度或根据供应商已有额度，按照订单金额一定比例提供短期融资。买方最晚于应收账款到期日存入指定账户，产生的利息以实际融资天数计算。业务流程如下图：  **（4）风险管理** 背景核查 订单融以供应链订单为载体，供应链金融业务开展的起点在于对交易背景的有效审核，银行作为资金方难以仅凭订单对交易背景的真实性进行充分的判断。集物网“鲁班金服平台”订单融的订单来自集物网自身的商品交易订单，同时依托数字技术，核心企业供应链数据对订单的“确权”，提升金融在该环节介入的可能性。同时依托与核心企业招标、合同等系统的互联互通，使对交易背景全方位核查及“验真”具备条件，巩固了订单融业务的基础。 平台运营 不同于应收账款电子凭证等确权业务需要核心企业自上而下推动，订单融本质是场景化供应链金融业务，其对平台运营的能力要求更高。基于集物网不同业务模块，构建了包括“产品运营、资产运营、客情运营、数字化运营、供金业务运营”等在内的全方位运营体系，并配置包括业务、风控、IT、客服等在内的综合服务团队。 资金对接 金融机构在推动数字化转型过程中，面临着金融思维模式等转变。相对而言，“脱核”供应链金融产品接受难度比确权类产品更大。基于此，对于订单融来说，如何打造成熟、开放的资金体系，也关系到订单融的长期可持续发展。集物网“鲁班金服平台”经过几年的发展，与五大行、国有股份制银行、城商行均建立了良好的合作关系。 在此基础上，针对金融机构的特殊情况，逐一建立金融机构资金画像，按照“先易后难、逐步推广”原则，高效建立各场景下订单融的资金生态。 ## 三、经验分享 ### 1、订单融的优势 **（1）业务期限长，能够覆盖整个交易周期** 2023年建筑业现金循环周期大概是800多天，也就是资金两年才能周转一次，如不及时优化，将面临很大的挑战。订单融能够将信贷资金的投放节点从应收账款到期支付环节，前移至订单签订环节，在供应商获取订单后的垫资生产环节提前介入，大大拉长了融资期限，覆盖了整个交易周期，最长可以做到2～3年，解决供应商融资节点及融资期限的需求。 **（2）银行审核便捷，放款高效** 订单融产品完全打破常规企业的一般授信流程，银行只对业务模式一次性审批，对单个企业只做要件审核。单个供应商只需要按照核定的额度进行占用即可，无须再次授信审批。这极大简化了单个企业的审批流程，让供应商企业在拿到合同后就能以最快的速度拿到贷款。既提高了运营效率，又提升了客户体验感。 **（3）供应商提用便利，还款高效** 供应商只需线上申请，线上传递资料，银行和鲁班金服平台进行信息交互，提取相关的交易数据作为放款依据材料，为供应商简化了放款材料的准备工作。在材料齐备的情况下，银行将在1～5个工作日内完成放款。订单资金回笼账户后，非融资订单项下的资金，灵活使用，不受限制。融资订单项下的资金，供应商香油提前还款权，保障资金的运作效率，节省企业的运作效率，节省企业的财务成本，付息方式可以灵活设定。 **（4）信用放款** 订单融产品不强制要求担保和抵押，主要的增信条件是供应商在银行开立结算账户，由核心企业协助将结算账户锁定为订单回款账户。放款后的3～5个工作日内由银行方完成供应商未来应收账款质押登记工作。 ### 2、订单融的社会效益 **（1）对供应商的效益** 订单融可以帮助供应商扩大贸易机会，大幅提高接收订单的能力；有效地降低库存成本，提高物流速度和库存周转率；解决前期启动资金短缺的问题，能够顺利完成订单生产。 **（2）对核心企业的效益** 订单融促进核心企业顺利完成采购，保证其采购渠道通畅，按计划安排生产。通过给上游企业提供信贷融资，减少上游供应商的资金压力，确保购货商自身依托的供应链稳定，消除供应链不稳定带来的负面影响。为企业培育忠实的供应商群，有助于企业长远稳定发展。 **（3）对产业链的效益** 针对上游企业高峰排产，下游企业密集订货期资金压力大的问题，订单融能迅速为企业提供资金支持。“有订单就能融资”，使融资能力不再成为产业链交易的先决条件，同时也使赊销成为不可能事件，在一定程度上遏制“三角债”的形成。保障产业链高效稳定运行。 作者：物流小兵说 公众号：物流小兵说 本文由 @物流小兵说 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

从建设、运维等全生命周期来看，都已经与传统的数据中心截然不同了。

该车采用了同特斯拉 Cybertruck 同款工艺 “一体式热成型双门环” 设计。

<blockquote><p>随着市场环境的不断演变，2025年的营销领域正迎来一场前所未有的变革。本文将为您梳理18条关键变化，帮助从业者在新的一年中把握趋势，调整策略，实现品牌增长和业务拓展。</p> </blockquote>  **1、内容的权重继续提高：** 全域内容驱动增长，去年起，大渗透、大分销的版图开始松动瓦解。无效的投放在较少，引起共鸣的小内容在骤增。做内容要从卖点到买点的视角转换。卖点，是你产品优势的堆砌，消费者并不care的话题。 如何做买点营销？买点=用户在___关键时刻+因为___原因+决定要买你。 **2、内容通过人以群分的细化：** 超级小内容，超级小渗透，超级小心智。未来营销世界会是什么样？ 每月生产 10 万条内容素材——超级小内容 每月形成 1 万个心智标签——超级小心智 每年渗透 1 千个人群圈层——超级小渗透 **3、营销三件套的变更：** 老营销时代的市场营销三件套：一个 slogan ，一个 KV ，一个 TVC 新营销时代市场营销三件套：一套内容策略，一套人群策略，一套内容资产 **4、做广告和做细内容的独有区别：** 广告就像大炮，无差别攻击，自上而下的高举高打；内容就是毛细血管式渗透，是散弹枪，近战压制，一发即中。 **5、营销不变的动作：** 谁是核心消费者？他们为什么要用我们的产品？他们在什么场景下用？我们真正的敌人是谁？ 营销从古至今都没有变，其实都是在解决的，是消费者任务（JTBD, job to be done ） **6、货架零售和内容零售的区别：** 货架零售，只需要不断强调自己多牛逼。比如什么品牌背书，品类第一，通过沙利文、尚普咨询等放大你的优势，让合作伙伴、消费者感受到你的实力。 内容零售，离不开2个要素，用户和场景。“谁，为什么要用我的产品？”基于用户和场景做细分，通过小内容，不断的去提醒你的用户消费你的产品。 **7、流量分发逻辑变了，生意模式也变了：** 过去：品牌生意规模 =品类心智占有率（一句话心智帮用户解决独有问题）*品类渠道渗透率（做到渠道品类主推）*渠道动销（抓到会卖货的人）。 **8、人找货和货找人的区别：** 内容是逛街零售，女人购物体验；货架是搜索逻辑，出门没想好买啥，回到家，买一堆。是男人购物体验，直奔主题不瞎逛。 人找货逻辑，明确需求+货架+品类。搜索零售是搜“品类词“通过竞价，优化排名，去转化搜索用户。如搜索牙膏，是牙膏快用完的用户。 货找人的逻辑，不具化某种需求，各种触电都可能引起转化。你可以卖给觉得牙膏好看，好闻，好玩，喜欢代言人，甚至是无聊凑单的人。 **9、如何拥抱线上，做新渠道：** 不能把线上当成最终交易渠道，而是做新的人群场景刺激购买渠道。要针对新人群做从定位，到产品，到内容的全域转型，本质上是要重新定义 JTBD。否则，就说抢占其他渠道现有的存量交易而已。 **10、品牌要做好两件事：** 用你目标用户接受的方式，说他们想听的话。新人群接受的方式，直接来说就是平等，而不是自我雷吹夸大。 说用户能听懂的话，能共鸣的话，和消费者有关系的话，能让消费者发出改变行动的话。 **11、品牌营销效果的可溯性：** 每一次投放，都能溯源，不再看曝光的粗暴数据，而是各种转化数据。是以生意、经营数据为方向，以增长驱动为核心目标。 媒体和渠道一体化，卖货和传播不再割裂，而是互相兼容。 **12、在自己的细分赛道里做不同：** 细分人群、细分场景品牌，会遍地开花。小内容，服务分散的人群，对于小而美的品牌更具优势。原来广告公司做“大创意”，新广告公司做“小内容”策略。 **13、小内容背后是小人物的温情：** 从“货架”变成有温度的人，通过输出核心价值观和生活态度，吸引认同你理念的客户。直播短视频通过内容，直观传递出你是怎样的人，再介入对应的商品。 **14、产品，如何打造独有的场景营销：** 场景，是人在不同的事件、不同的地点里发生的事件。人不是个体，而是某种社会角色在消费，比如，重要客人用贵的茅台迎接，阿尔法的保姆车是老板坐车身份的象征，怕上火和王老吉是火锅饮料场景。 打造场景营销4步走，第一，时机和场所；第二，身份和角色；第三，需要完成的任务，行动指令；第四，某种仪式感和某种情绪上的满足。 **15、通过4P营销理论来抖音的营销：** 抖音官方给出一张大图来解释：抖音就是FACT+中心场+营销场，里面有品牌自营、达人矩阵、主题活动、头部大V。 第一，产品，是打单品爆品逻辑；第二，渠道，是分层，自播好比自营；代播好比品牌专营店；KOC类似于经销商。第三，营销，星途达人投放，以及节点性的平台活动。 最后，定价，价盘对应不同用户圈层，和流量结构。 **16、新渠道和新产品的更替：** 十年前，如果一个品牌一定会找传统商超铺货；五年前，品牌会上天猫、京东；当下，新品牌在短视频电商、内容电商、兴趣电商起盘。渠道在变，一件事情不变，能够洞察用户需求，解决用户需求的产品。 **17、一口价、很值当的信任背书：** 胖东来为什么这么火？ 本质是通过细节、产品给用户传递出可信任的标签。告诉你成本价，明码标价能赚你多少钱，就是打消被坑，买亏了的消费心理。 最近杭州很火的二手车“阿东二手车”也是通过一口价的口号，让用户自发的传递出二手车交易市场里的胖东来。和营销广告相比，商业世界里信任最值钱。 **18、除了信任背书，如何塑造品牌安全感：** 第一步，建立用户信任，通过透明沟通、优质产品和真诚服务，赢得用户的忠诚。 第二步，完善多渠道布局，提升韧性，多样化的渠道和产品组合，增强品牌应对风险的能力。第三步，内容驱动，通过持续、高质量的内容输出，让品牌价值植入用户心智。 本文由人人都是产品经理作者【火火品牌营销】，微信公众号：【火火品牌营销】，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>产品和技术有着不同的方法论，但有些东西是相通的。那么，产品设计的逻辑，能否代替代码构建的逻辑呢？这篇文章，我们看看作者的分析。</p> </blockquote>  ## 一、产品始终以业务为基 互联网行业软件研发领域中，核心的协作角色通常包括： - 产品经理 - 开发人员，含前后端程序员 - 技术人员 - 往前延伸，还会有流程建设人员，往后延伸还会有测试人员、运维、安全等 每个节点的职责有层带般的区分，分别会衍生出来以下架构：**业务架构、产品结构、技术架构、IT结构。** **没有一开始就有的产品结构，产品一定是在业务发展中催生出来的**。 这就是为什么字节跳动催生了飞书，OKR这一套在字节内部如此好用的东西，当飞书要推向其他企业的时候却屡屡受挫。这也是为什么，当年腾讯张小龙带队的微信刚面世时候，四面楚歌，小米的米聊一开始势头很猛，却在后续的大数据大用户处理上、在社交产品的认知上节节败退，不得不退出社交领域的竞争。一众对手眼睁睁目送微信一步步高奏凯歌。 **产品随着业务需求不断拓展，催生出来更合理的分层架构** 产品逻辑的背后需要程序代码的支撑，再底层有需要技术架构的支撑。每个支撑层带都希望能够尽可能准确的掌握业务演进的方向，这里面包括：业务板块、用户规模、业务模式等等。 ## 二、产品连接着商业与技术 首先产品团队成员需要对商业、具体业务的深刻理解、对用户场景的感知，才能设计出/找到产品实现路径当下的最优解。 产品经理应该能够根据业务的发展 、产品路径的演进，判断出来一些核心逻辑的设计、区分和预留。形成所谓的产品规划、产品实现路径，也可以简单叫做“**产品节奏**”。 这个节奏的基调引导了代码的架构，这也就是**产品逻辑、功能逻辑、到代码逻辑、数据逻辑的层层衔接**了。 简单到一个功能点，**代码逻辑**需要在产品功能迭代路径的支撑下才能更好的实现，产品经理不去和程序员探讨功能与实现、业务与产品，难道指望程序员自己就能理解业务吗？ 可能有，太少了！优秀的程序员会有更好的业务和用户共情能力，但是多少思维上还是更偏向于“**实现思维**”的，它们是实现的可行性、复用性、简洁性、高效性。 ## 三、做起心动念的人，也做攀爬的人 作为一名产品经理，绝对不是简单的我想要什么，剩下的交给开发者。想要什么很重要、路径演进的可能性同样也很重要，表达清楚绝对是为自己的产品路线铺路。 相信任何产研团队都不愿意看到产品极速发展的过程中，代码逐渐臃肿不堪、跟不上发展的步伐，最终不得不面临重构，要不就是产品的妥协、用户价值/商业价值的大打折扣。 当你愿意和开发者、技术人员共同分享产品设计的逻辑、产品节奏的时候，你得到的将会是一群愿意支持你、为你的产品方案主动思考的开发者、技术人员、测试工程师们。 看看下面的故事吧，开发者也会和产品经理主动分享代码的设计逻辑咯！这不就是最好的局面吗？ ## 四、跟着攻城狮看feature背后数据构建的心路历程 <blockquote><p>开发者的思维对于产品经理来说是非常值得进行一些了解的，作为产品的设计者，谁不想做到由表及里的透彻呢？了解实现模型，才能更好的结合产品模型、用户心理模型。</p></blockquote> 产品可维护，用户使用可维护，触发功能设计背后的数据构建逻辑，值得探索。 特别是涉及到算法逻辑的部分，需要有对应的数据过程记录和沉淀，满足可追溯、可查证。产品设计中，我们会自然地认为，一切应该怎么发生，向何处发生。沿着正确的路径用正确的方式向前，记录下来我们认为重要的东西。 就像我们的大脑够复杂吧，那些不起眼的决定、意念、下意识，都简单的我们甚至察觉不到它的存在。其实细微之处可以将一次常规的对话展开，接收者解码、接收者自己的知识匹配、判断、识别、结果输出，还有环境、地域的各种影响加持。这指引我们向世界交付价值时候需要考虑到，比较显性的价值流完善健全，也有比较隐性的支撑性的存在不可或缺。 2023年操盘一个小项目中，当产品方将产品逻辑、业务逻辑透彻的和开发者达成共识之后，开发者竟也反过来极其耐心和我探讨对程序逻辑实现、数据表设计的细节和思路，想要记录的数据等等，以此来确保他的理解和产品设计的一致性。特别是策略算法过程中，会用到几个数据计算指标来确定最终的匹配推荐结果，这几个数据计算的过程数据的存储，程序员主动提出来要做存储支持数据回溯，也可以支撑业务一些验证需求。 一个程序员能够思考到如此细节，还是让我眼前一亮，为他竖起大拇指！这不正是产品设计逻辑和代码构建逻辑两者的珠联璧合吗？这里并不是要产品经理钻入到实现思维里面，而是从产品视角之外，也可以去看看一个程序猿面对需求时，他实现的设计和背后的思考，从中获得到开发者提供给自己思维的反哺。 本文由 @Kris_3zzz 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

高端冰淇淋，连茅台都玩不转了。

搞定奥特曼，大事成一半。

卷价格、做IP、拼技术。

家电，吹响AI变革号角。

<blockquote><p>在当今数字化时代，人工智能尤其是大语言模型的应用日益广泛。本文深入探讨了如何将人脑的思考模式与大语言模型的运作机制相结合，以更高效地利用这一强大的技术工具。</p> </blockquote>  人脑，是一个复杂且高度优化的“大模型”。 很多朋友问我，怎样才能用好大模型？我说你把人脑也当做一种大模型（虽然大模型本身就是在模仿人脑的运作原理），平时你是如何记忆、理解、思考和输出的，那你就会对大模型的运作机制了如指掌。 我把大语言模型当成我的外挂系统： 一是它的无限知识库，基于它数据库的无限性，弥补我知识获取的有限性。 二是它的超强计算力，调动各个板块知识的算力无限性，解决我精力有限的问题。 *这里讲的大模型专指使用大量文本数据训练的大语言模型（LLM，Large Language Model）。 大脑是有保护机制的，一旦用脑过度超出负荷，就会开始头疼宕机。 有了大语言模型，就像是钢铁侠有了贾维斯。科幻片的逻辑在于从长期角度，预测未来人的可能性，以及人与科技的关系。 人的天花板不是AI的天花板，AI的天花板更不是人的天花板，双方配合才能突破天花板。 很多人把智库系统当成搜索工具，当大模型当成小助手，这样的话可就真的大材小用了。 一个懂行业、懂领域、懂大语言模型的人，如果再利用好大语言模型这个全球级知识库和超级计算机运算能力，可想而知天花板有多高。 我们完全可以踩在巨人的肩上，拾级而上。 大模型是我的库，是我的外挂超级算力系统，是我随意可以克隆出来的巨擘，细分领域专家。只要我跟大佬的能力越近，我的行业理解越深，领域研究越深，执行能力越强，我就可以在这个基础上做指数级增长。 大语言模型涉及神经科学、数学、计算机科学、数据科学、语言学等等，这是它存在的底色。 大语言模型的本质并非文字本身，要把文字理解成特定的程序代码。你每次的问问题，都是一次敲代码。它每次的答复你，也是基于对于代码的理解。 字词就是一个个代码，关系也是一段代码，而非像人的神经元理解一样，可以做到直接调取它的语义。你可以把提示词、知识库、训练当成是代码，而非文案的逻辑。 接下来我尝试用通俗的大白话进行理解，希望对你有用。 ## 一、知识库准备阶段 大语言模型的知识库基于机器扫描和处理，人脑的知识库基于过往工作和生活的日积月累。 ### 1. 收集信息 大语言模型相当于是一个超级知识库，把所有公开半公开在书籍、论文、期刊、文章、网页都扫描了一遍。 在量的层面直接吊打人脑，但人脑掌握了核心的非公开资料，一是本身存在于脑子里，二是这些资料本身未公开出来。人脑是定制化的，是更深度的，是非范式的。 ### 2. 存储信息 大语言模型记住并非是语言文字本身，而是将文字（字词为字段）转换成一个个对应的数字代码（数学的逻辑），并通过计算这些向量之间的距离来衡量语义的相似性（你可以理解为大语言模型里的知识就像无数个小格子，通过数学和概率的逻辑来调动这些小格子，以及它们的排列组合，连贯起来）。 这里要注意，它是基于庞大数据库都认可的普适性语义理解和常规式逻辑关系。 这种存储方式首先解决了成本和效率的问题，更少的存储空间和更少的并行算力调取成本，使得模型可以存储足够的信息量和快速检索和处理大量文本数据。 当然，这种记忆方式决定了很难像单个人具备的关联性和情境性，你可以把人工比喻成更专业的小模型和在这个小模型里更强的算力运转。在大模型的概率统计生成之上，带有了自己的经验和情感，而这两个恰恰是更高维的信息库。 人对信息宽度记忆有限，但对记忆的丰富度更强，加入了感官理解。 因为每次学习都会用过往的框架进行理解，调动的不是单向的，还有实践过程中得到的，这些是基于定制化的，没有反映到公开的文本环境中，而是存储在自己的大脑。 人脑是面和体的吸收，而非线性，是高维多模态，还通过图像、声音甚至肢体语言形成认知。人脑是不断在迭代的，人脑的智能化是用神经元，其实是更高级的，当然，这得是一个“思考”的人。因为思考的过程，也是训练的过程，也是迭代的逻辑。 如果把人脑和大语言模型的优势结合起来，配合起来，可想天花板有多高。 人不是简单地存储数据、单纯调用里面的小格子。神经元存储的逻辑在于，建立了一套更高维更立体的关系，这里面是加入了我们的理解。加入了我们的记忆（和消化），这些记忆是高度情境化，是强大关联性性的，可以灵活地将不同类型的记忆串联起来。 ## 二、理解输入阶段 当你提问时，大语言模型会先分拆问题，将你的问题拆解成一个字词（字段），并提取上下文信息（狭义上是对话窗口，广义上是智能体的提示词和知识库），以此来识别你想要的答案。 ### 1. 接收信息 比如你问“什么是人工智能？”，它其实是不能直接理解这句话的意思，因为它存储的逻辑是用数字向量的形式，而非像人一样一步到位理解语义。 于是它把你的问题分解成最小理解单元，“什么”+“是”+“人工智能”+“？”。 每个最小理解单元，甚至包括标点符号，都会被转换成一个个数字代码。你可以理解成这是它才能处理的格式。 所以我们的问题一定要足够简单，能删的部分全部都要删，保留最核心的字段。 ### 2. 理解信息 接下来它的注意力机制就会启动，就是找到你这句话的关键词，也就是它理解的最重要的数字代码。 在这个问题中显然核心词是“人工智能”，大模型会给到这个词更高的权重，以此来回答针对性的问题。 同时它还会关注周边的影响代码，“什么”表示疑问，“是”表示定义问题。 大语言模型记住的语言模型，是字词句之间的远近关系，从而决定了输出的概率。 ## 三、思考处理阶段 先是信息搜索，在知识库的一个个小格子之中找到和“人工智能”相关的信息。 然后是信息关联，将扫描过不同来源的信息做关联，类似与东拼西凑排列组合。 最后是信息组织，根据你问问题的方式，来决定自己的表达方式，确保回答的结构和逻辑是你想要的。 大语言模型的思考处理是依托于普适化的模式识别和概率推理。 人脑的思考一方面是自己过往形成双重决策系统，一是理性逻辑系统，二是感性的直觉经验系统。当然，这套系统不同人千差万别，上限很高，下限也很低。 ## 四、输出回答 这是模仿人脑组织语言表达的过程。在输出回答层面，主要分为五大要点：定输出框架、定专业程度、定详细程度、定表达风格、连贯性表达。 ### 1. 定输出框架 即使你就是简单问“什么是人工智能？”大模型也可能会做延展，不仅讲它的定义，还有技术构成、发展阶段 、应用领域、挑战与风险等。 因为在它的思考过程中，后面几个部分和定义这个格子关系很近，需要对这几个部分做产出，才能更全面理解定义。 但人脑就不一样，很清晰你知道你具体要的是什么，你就是简单要一个定义，我根本不需要进行赘述，如果你要问其他的，我才会回答。因为我知道你的语义意图，也就是更理解人本身。 ### 2. 定专业程度 即使同样的观点，也有不同的内容输出形式。根据你的场景，看你需要小白级、入门级，还是专业级的回答。 这个时候对方调动的就是它另外的小格子，确定用什么样的方式能让你更理解。 ### 3. 定详细程度 你可以明确告诉大语言模型的详细程度，是细化还是详述，还可以具体到多少个字、字数区间、多少字以上。 ### 4. 定表达风格 就像写文章一样，不同的文章有不同的写作风格。是专业级还是大白话，是客观还是主观。 ### 5. 连贯性表达 最后，模型会检查自己的回答，确保回答的逻辑性和整体性，做到重点突出、前呼后应、层次分明，让人听得明白。如果不连贯，哪怕每句话都没问题，但结合起来就会显得非常乱。 ## 总结 开始很重要，重要的是先开始。只有在高强度使用的过程中，才能找到更多的可能性。 用好AI 的本质是理解人，当你把人脑看作大模型，并不断反思自身学习与思考的方式时，便能更好地运用 AI。 本文由人人都是产品经理作者【藏锋】，微信公众号：【策略人藏锋】，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。

随着科技的进步，人工智能的赋能故事愈发丰富，其应用对各行业的演进产生了深远的影响，医药领域亦不例外。

高校餐饮的发展现状如何？竞争环境如何？未来又将呈现怎样的发展趋势？