固态电池降温后方可重生。

特朗普的关税政策推高通胀，有可能令不履约率卷土重来，增加美国陷入经济衰退和滞胀的风险，损失的是谁不言而喻。

TOP1首破100亿！

京东为什么必须挑战美团？

 近日， 《杀戮尖塔》玩家「__name__」制作了一款名叫【别忘了四六级(CET46 In Spire) 】的模组，已上线Steam创意工坊。  该模组在游戏中填加了系列遗物: 每当你打出一张卡牌, 会触发一个指定词库范围内的小单词测验, 你的测验得分会影响你所有攻击伤害和格挡的获得倍率. 测验得分在每次测验后更新, 或是在回合结束或战斗结束时复位。  还添加了新事件: 在第0层的涅奥房间结束时强制进入事件, 此事件会提醒你距离下一次CET还有多久, 同时允许你选择遗物的词库范围(也可以选择不拿遗物, 那么就和正常游戏没有区别)。  另外，游戏还增加临时错题本: 现在, 同一局中获得0分的题目将被放入错题本中, 随时可以通过右键单击遗物启用错题回顾. 错题回顾得分将在高于目前得分的情况下替换得分, 错题回顾不影响常规连胜作答统计。 每场战斗第一次完美回答错题正确能够获得一瓶随机药水(如果没有错题就能免费获得一瓶随机药水). 目前, 错题仅能在同一局游戏中保存, 不同局的错题数据目前无法互通.。

2025年3月六大品类的新品数量环比显著提升，同时各大品牌通过紧抓春季上新热度、升级基础食材、风味升级、多品类融合等方面多元创新，为消费者带来了新鲜体验。

芒果 TV 这次玩脱了。

在新能源市场竞争越来越白热化的当下，已经容不得广汽慢慢试探了。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1620584) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1620584#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

又一家独角兽，宣布暂停IPO。

技术无罪，但割韭菜没完。

While pricing remains undetermined, Fourier Robotics aims to leverage open-source collaboration to refine its commercial ecosystem. The company focuses on in-house core R&D and closed-loop verification to gain market trust.

 热门类魂冒险游戏《蟹蟹寻宝奇遇》即将于4月22日推出年度重磅更新"蟹年大吉"。据开发商透露，本次更新将带来多项游戏内容革新，其中最引人注目的是全新加入的"新游戏+"模式。 <内嵌内容，请前往机核查看> 据悉，"新游戏+"模式并非简单的游戏内容复用，而是对游戏体验进行了全方位升级。开发团队重新设计了所有BOSS的攻击招式，调整了敌人配置方案，使游戏挑战性得到显著提升。同时，新增的特殊道具系统将为玩家提供更多战术选择。平台发行计划显示，Xbox、PS5和PC玩家将率先在4月22日体验该模式，Switch版本预计将在后续更新中推出。 除核心玩法升级外，本次更新还包含多项内容扩充： - 新增多款角色时装，包括原始人、巫师等主题造型 - 加入"连战模式"，玩家可连续挑战所有BOSS - 加入敌人图鉴，随进度解锁敌人类型  不久前开发商曾宣布《蟹蟹寻宝奇遇》已在全平台取得50万份销量，此次大型更新有望进一步提升游戏热度。此外官方还在预告片结尾透露，与IAM8BIT合作的游戏实体版将于2025年正式发售。

 【录音笔】是GPASS推出的一档全新会员专享节目，内容来自机核办公室日程生活和工作中的一些短小记录，每期时长十几分钟左右（大概吧）。内容也许是一些不成体统的碎碎念，也许是一些突然发疯的暴言，还有可能是哪个缺德的把办公室里真实的日常对话（dui ma）偷偷录了下来，总之就连我们自己现在也不知道每期会有哪些人参与，会录些什么。

<blockquote><p>MCP生态正在快速崛起，3月新建服务器数量暴涨300%。这一技术通过标准化AI代理与外部工具的交互，解决了传统API与大模型的兼容性难题，推动AI从实验性工具向生产级应用转变。本文深入剖析MCP的供需现状、技术瓶颈及未来机遇，揭示这一生态如何赋能AI代理的实用化与规模化。</p> </blockquote>  过去一个月内，OpenAI、谷歌、微软和亚马逊四大顶级AI科技公司陆续宣布支持MCP协议。 同时，谷歌和思科也各自推出了MCP的“补充”：Agent2Agent(A2A)协议和Agent Connect协议(ACP)。 截至目前，MCP Server 代码库的GitHub 星标已飙升至25000以上，并且还在快速增长。仅在3月份，Smithery（MCP服务器“集散地”）的MCP发现平台的服务器创建量就实现了300%的爆炸式增长。 种种迹象显示，MCP正加速成为下一代智能体系统的基础设施标准。 那么，现在MCP生态究竟发展到了什么地步？ 昨天，美国风投机构Madrona合伙人Jon Turow 和Baxter Black发布了一篇文章《MCP 的崛起真正体现了什么：两个生态系统的故事》。 在这篇文章中，两位大佬分析MCP服务器目录和软件包仓库的数据，试图用最真实的数据，来揭示MCP生态系统演进的真实位置，以及所催生的创业机会。 ## 01 打通AI代理外部交互的“最后一公里” 在分析数据之前，先来说说MCP存在的意义以及它要解决的问题。 对AI代理来说，最重要的并不是与用户对话，而是与外部服务交互，以访问实时信息、处理数据并代表用户采取行动。这些才是让AI转化为真正有用代理的关键。 传统上，API一直是服务之间交互的标准方式，他们需要精确的参数格式、严格的错误处理协议以及精准的响应解析，这些结构化和确定性的特征与大模型的运行方式存在根本冲突。 Toolformer和Gorilla等早期研究项目表明，大型语言模型可以学习与API交互，但却暴露出一个根本性的问题：AI 型的概率性质不太适合传统API的确定性要求。 由于AI模型存在概率输出，经常会出现参数错乱、响应格式错误或无法正确处理错误的情况。这使得AI代理几乎无法大规模地使用可靠的工具。 而MCP为AI模型提供了一种标准化方法来解决此问题，使其能够发现可用的工具、了解如何正确使用它们，并在不同工具之间切换时保持对话上下文。它为代理与工具的交互带来了确定性和结构性，从而实现了可靠的集成，无需为每个新工具编写自定义代码。 为了理解这在实践中造成的差异，我用一个具体案例进行说明：请考虑当用户要求AI助手“在我的Figma设计中添加一个红色按钮”。 在没有MCP的情况下，AI可能会尝试生成代码来调用Figma的API，它可能会出现各种各样的错误，比如参数错误，又或者错过身份验证步骤，最终导致工作流程崩溃。 使用MCP时，当Cursor连接到Figma的MCP服务器，AI会确切知道有哪些可用的方法，这些方法需要哪些参数，以及如何正确格式化请求。Figma的MCP服务器则会告诉Cursor，“这是添加红色按钮的确切方法”，然后该操作就能一致成功执行。 也就是说，用户无需了解底层的技术细节就能得到他们所要求的结果。这种确定性的交互正是MCP如此令人兴奋的原因——它将不可预测的AI实验转化为可靠的生产工具。 这不仅仅是一种便利，而是一项根本性的转变，让AI代理在现实世界中切实可用。正因如此，整个行业都对此充满期待。 ## 02 MCP的真实现状： 需求仍然集中在基础模块构建 当前的需求集中在搜索工具和命令行实用程序等基础构建块 从原始数据来看，MCP的爆炸式增长显然主要源于新服务器和开发工具的创建。 我们可以将这些新的服务器和工具，称为生态系统的“供应方”，它们为AI代理提供的构建模块：搜索工具、API 连接器、数据访问层等等。 从数据上看可用的MCP服务器数量正在快速增长。官方MCP TypeScript SDK正在快速增长，npm 的每周下载量约为70万次。（NMP是一个Node.js包管理和分发工具，NPM上面有许许多多公用的模块，都由来自世界各地的Node.js开发者贡献的） 仅在3月份，Smithery（MCP服务器“集散地”）的MCP发现平台的服务器创建量就实现了3倍的爆炸式增长。 虽然服务器创建很多，但实际使用量仍然高度集中在几个服务器。 在Smithery的2500多台MCP服务器中，只有8台的安装量超过50000。其分布遵循经典的幂律： 有趣的是，虽然“网页搜索”的服务器数量最多，但在实际使用中，“文件搜索”和“代码/开发”服务器的平均每台服务器安装量却高得多——分别为3096台和3239台。 这表明早期用户是寻求实用工具的技术构建者，而不是大众市场的体验者。这也说明了一件事情：这仍然是一个以技术为中心、面向开发者的生态系统。 (1）网络搜索（529台服务器）和代码/开发工具（323台服务器）在原始服务器数量上领先，安装最多的服务器包括： 流行的网络搜索选项包括集成网络和本地搜索的Brave Search和使用其Sonar Pro模型进行网络查询的Perplexity Search。 安装最多的代码/开发工具服务器通过结构化的思维过程实现动态、反思性的问题解决：顺序思维和思考工具。 (2）文件搜索工具的使用集中度较高，平均安装量排名第二（3096），且有3台服务器的安装量超过5万，其中： Desktop Commander服务器是Smithery平台上安装数量第二多的服务器；该服务器用于执行终端命令和管理具有差异编辑功能的文件。 （3）通讯工具的服务器数量排在第三低，为57台，但平均安装数量高达1165台，此类别中的顶级服务器均与Google套件兼容： VeyraX服务器是安装最多的通信服务器，它兼容70多种工具，其中最著名的是 Gmail。通信类别中的其他顶级服务器专注于支持 Gmail 管理，其中四个服务器的名称中包含“Google Workspace”。 我们还跟踪了从npm下载可直接与桌面主机一起使用的MCP服务器包的活动。 在npm生态系统中，总共发现了53个MCP SDK包和751个MCP服务器包。SDK的下载量增长速度显著快于服务器的下载量，这表明了一个由供应主导的动态。开发者们正在为那些尚未实现的应用做准备。 其中，“AI/工具”类别在原始下载量方面领先。在已发布156台服务器中，平均每台服务器的安装量超过1万次。然而，就每台服务器的吸引力而言，一些规模较小的类别却表现得远超预期。 “文件搜索”类别仅有13台服务器，但平均安装量达2万次，这些工具正在为代理工作流程带来真正的价值。同样，“CLI 命令”软件包也悄然占据了下载量的主导地位：虽然只有39个，但其平均安装量却超过了其他更受欢迎的类别。 npm每周下载数据也揭示了有趣的分类趋势。“CLI 命令”以13.1万的总下载量领先（其中用于从该平台安装软件包的Smithery-CLI占了大部分）。 “AI/工具”和“网页搜索”紧随其后，下载量分别为8.7万和8.4万，不过“AI/工具”的下载量处于稳定状态，而“网页搜索”则保持稳步增长。 总体而言，安装数据反映出开发者群体技术水平极高，但仍处于实验阶段。 安装数据反映出目前AI代理的开发者群体技术底蕴深厚，但大都在进行非常底层的工作，这表明他们目前处于早期试验阶段。当前的需求集中在搜索工具和命令行实用程序等基础构建块上，而这些基本功能将成为未来更复杂工作流程的基础。 ## 03 和应用的“飞轮效应”开始显现 让我们来理解一下数据所揭示的供需不匹配和不一致现象： 1.应用程序正在推动基础设施优先级的提升：当前的需求大多集中在桌面应用程序和单用户场景上。以代码为核心的AI助手Cursor已成为MCP需求的主要来源之一，这与那些最受开发者欢迎的工具的发展趋势相吻合。 随着用户对其应用程序功能的需求不断增长，他们对新型基础设施的需求也随之增加。当ChatGPT或者Operator引入MCP支持，这可能会为一系列新的多用户代理应用奠定坚实的基础。 2.基础设施集中化正在赋能新的应用：我们在推理工具（例如Smithery的“顺序思维”）和 Web/UI自动化领域看到的增长势头表明，基础设施正在围绕能够支持更复杂代理应用的功能进行整合。 Smithery的“顺序思维”服务器的流行并非偶然——它解决了我们之前概述的根本问题。 与期望AI模型能够概率性地学习API使用模式（像Toolformer尝试的那样）不同，它直接将结构化的推理编码到工具中，使得交互更加确定和可靠。这种模式表明，未来成功的工具也将类似地编码知识和结构，而不是依赖AI模型自己去摸索出来。 这不是一个“基础设施阶段”与“应用阶段”的故事——而是两者之间持续的相互作用，正如 Union Square Ventures 在2018年所描述的那样。MCP服务器的供应正在响应早期的应用需求，同时也为应用程序开发人员创造了新的可能性。 ## 04 MCP的机会在哪？ 根据我们的研究，这种相互作用使得基础设施和应用端都存在不同的机会： 对于基础设施和工具提供商： 如果你正在构建或增强代理可以利用的工具和服务，那么数据表明有三个明确的必要条件： （1）不要对MCP孤注一掷。 MCP的价值在于，它解决了概率性AI模型与确定性API需求之间的根本不匹配问题。固然相比于集成其他东西，MCP服务器是当前帮助开发者可靠集成服务的一个更好选择。但这些协议的未来存在很大变数。正如一位基础设施提供商所说，今天的开发者‘被困在一个尚未成熟的框架中’。所以在使用MCP进行构建的同时，但要注意保持灵活性以适应标准的发展。” （2）注意阻碍因素的变化。 现在，有一些关键问题阻碍了更广泛的MCP采用。其中，安全性和治理是最核心的问题，特别是对于那些需要强权限、可审计性和风险控制的应用场景来说，这一点很关键。 另外，发现和认证（AuthN/AuthZ）也面临一些挑战，由于市场分散，使得多服务工作流在实际应用中将变得更加复杂。 信任也是一个问题。随着数千个MCP服务器上线，开发者和代理需要更好的方法来识别可靠的工具并剔除存在风险的工具。除了存在风险的工具外，缺少防护措施意味着你的IDE可能会在某个时刻尝试删除关键文件。 组成和协作是当今环境中的另外两个阻碍因素。最强大的代理应用程序需要能够利用其他工具的工具——包括在执行过程中调用LLM（大型语言模型）或其他服务。目前的MCP规范并不容易支持这种级别的组合，从而限制了开发者在MCP上能构建的应用复杂性。 在这种情况下，创始人可以通过参与扩展MCP、采用Google A2A 或 Cisco ACP的部分功能，或构建自己的解决方案来弥补这些差距。找到正确方案来弥补这些差距的人不仅能改进自己的产品，还能推动整个生态系统的发展。 （3）积极响应实际的代理开发需求。 最成功的基础设施提供商应该密切观察代理用户的实际构建需求，并不断改进其产品以解决他们遇到的具体痛点。这种响应能力，而非任何特定功能，将决定哪些基础设施提供商能够蓬勃发展。 对于代理开发者： 这里蕴含着变革性的机遇。AI代理代表着一种全新的应用形态，所有互联网公司都会展开竞争。正如移动互联网创造了应用程序一样，代理也提供了类似的重新洗牌的机会。 MCP供应热潮有机会创造出比以往更强大的工具。简单来说，利用这个不断扩展的工具包，你能实现以前不切实际或不可能完成的任务。 数据显示，即使目前应用范围有限，推理、Web 交互、数据访问和通信工具也在快速成熟。这意味着代理开发者可以专注于通过组合和编排来创造价值，而无需从头构建核心功能。 数据显示，一些服务不足的类别可能蕴含着机遇，包括生产力工具、分析能力、商务解决方案和旅行服务。但与其追逐类别，不如找到一个你真正感兴趣的客户问题，并利用MCP和代理堆栈不断扩展的功能，找到切实可行的解决方案。 MCP 仍是一项新兴技术，存在诸多局限性，例如我们上文提到的身份验证、发现和安全方面的局限性。但它凸显了一个不容置疑的趋势：代理的功能正在扩展到远超聊天的范畴。 因此，应用程序开发者应该考虑的是，随着基础设施的不断完善，哪些功能是可行的/实用的。比起技术热情，解决客户生产过程中的实际问题，让客户满意，才是最重要的事情。 ## 05 被压缩的AI周期 固然，MCP生态系统的发展轨迹与互联网有着诸多相似之处，但有一个关键的不同点： AI进步的时间线被大大压缩了，这意味着基础设施与应用程序之间的相互作用比以往任何时候发生得更快。 诚然，尽管MCP早期曾令人兴奋不已，但任何事情都可能发生。历史上，OpenStack的协议曾经在市场上引发热议，最终却毫无进展。而现在MCP的“补充”，比如Google A2A 和 Cisco ACP，未来也不排除可能成为更成熟的应用方案。 不过，这些细节并不重要。最重要的是，代理应用程序的开发者对能够扩展其代理功能（超越聊天功能）的基础设施的明确需求。那些能够识别出以前难以解决、现在可解决的问题的创始人，将真正定义AI时代的产品。 还记得可口可乐吗？工业制冷技术花了几十年才成熟到足以大规模分销冷饮。可口可乐的产品创新与基础设施建设之间的关系历经几代人的发展。在人工智能代理的世界里，我们看到了类似的相互作用模式，只不过是以月为单位，而不是以十年为单位。 与工业基础设施、互联网的缓慢演进不同（iOS 应用商店于2008年推出，但 Uber 和 Airbnb 直到2010年才出现）不同，我们每天都能看到代理技术的潜在应用发生着日新月异的变化。 无论是构建基础设施还是应用程序，那些现在就准备好驾驭这波互动浪潮的建设者，都将定义下一代人工智能软件。 本文由人人都是产品经理作者【汪仔2763】，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。

 Alliance Arts 在2025年4月13日举办的“INDIE Live Expo 2025.4.13”上宣布了《大恶人千金 枭雌百合战记》的发售日期。 本作预计将在2025年7月24日于Steam发售。此次公开的PV展示了开发中的最新游戏实机画面，此外还展示了故事第二幕之后的地图以及特定角色间合作释放的强力“羁绊技能”。与稀世的大恶人千金一起，利用配信的力量支配战场，掀起强大帝国的革命风暴。 # 公布最新实机影像PV 本次PV将展示第二章之后的地图、特定角色之间协力释放的强力“羁绊技能”、以及总计19位角色等完整版游戏内容。此外，在本作中，玩家可以通过捕获敌方将领来壮大自己的队伍。而如果选择不捕获而是直接处决敌将，主角斯卡蕾特的参数和技能将会得到强化。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 无论是扩充队伍、展开战术布局，还是只相信自身力量一路突破，都可以按照自己的风格自由游玩，尽情享受属于你的游戏体验。 # 公开了包含本篇开头约1小时的实机游戏画面 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 根据大家从体验版中提供的反馈和意见，更新了实机游戏画面，并向大家公开。由于与之前直播的体验版有所不同，目前体验版已被设为非公开。  本作是一款操作由大恶女领导的革命军的策略游戏。 游戏采用体素艺术风格，目标是征服大陆，打倒强大的帝国。操作只有自己军队能使用的空中战舰“直播舰”，通过进行直播来控制战场。通过煽动和诱敌之计，可以确保进军路线或使战斗向有利方向发展。  在战斗中逼近敌人后，激活捕获技能，可以使敌人屈服并将其招募到自军中。游戏开始时处于极为不利的状况，因此利用那些曾经贬低自己的人也是非常重要的。自军的单位有各自的独立剧情，通过对话可以提高信任度。信任度提高后，单位会得到强化，角色间还可以通过合作释放强力的“羁绊技能”。    不遵循封闭的『帝国』贵族社会的习俗和道德，过着放纵生活的公爵千金斯卡丽特被指控“杀帝罪”。 从死罪的命运中将她救出的是邻国『共和国』的使者莉莉和最新型的空中战舰——“直播舰”。斯卡丽特的军队没有伙伴，也没有支持者，但她利用莉莉带来的“直播”技术作为武器，一次又一次地将将领们拉拢为盟友，并发动了叛乱。故事由斯卡丽特的自暴自弃和莉莉的算计开始，最终在帝国掀起了革命的风暴。在未来的岁月中，她将被称为“大恶人千金”。

雷峰网讯 用自然语言直接向BI软件提问，查询数据，甚至指挥它进行数据分析，是BI行业的愿景，但过去十余年来未见成功者。直到大模型的出现降低了自然语言查询数据的技术门槛，这一目标终于具有可行性。以智能化的数据分析服务Chat BI为切口，BI行业找到了AI技术落地的具体场景。 作为BI＋AI理念下的融合产品，Chat BI支持用户在业务应用中的任何时刻唤起一个聊天助手，用自然语言询问各种经营数据，并即时得到回答。运营方在查看静态报表的同时，也可以就数据变化向AI助手提问，拆解现象背后的原因。从BI到Chat BI，企业在数据运营方面的紧迫性需求、探索性想法将被更好地回应。 在AI科技评论与衡石科技创始人兼CEO刘诚忠的访谈中，他向我们介绍了Chat BI的应用场景与技术路径。2022年大模型浪潮兴起以来，BI行业对于Chat BI落地的技术路径存在NL2SQL和NL2DSL两种思路。前者在数据库表的基础上直接对接大模型进行问答，后者将用户的问题调用BI结构化的查询接口，由BI下发相应查询。  受访者供图 作为新一代BI公司，衡石在产品构建阶段对已有的BI产品进行了调研，从微软Power BI和Looker的经验中发现语义层是BI产品数据分析能力的基础，决定将工程团队的精力集中在加强语义层能力上。而语义层通过定义业务友好的术语和概念，为DSL的构建提供简化的数据视图，DSL可以基于该视图来设计更贴近业务的语法和语义。 AI时代到来后，BI侧的语义层能力和AI侧的大模型完成了双向奔赴。大模型不需要把自然语言翻译成SQL层次的底层语言，在问数场景中，只需要与中间的语义层进行交互。衡石基于自身语义层的优势，降低对大模型提出的要求，走通了NL2DSL的技术路径。 随着模型分析能力的提升，未来Chat BI还将帮助用户生成分析报告，针对数据的走势、关联关系以及数字背后隐藏的洞察，提供更清晰的解读。刘诚忠判断，大模型对数据趋势进行预测和解读的能力，可能在今年晚一些时候或明年被大幅增强。 以下是AI科技评论与刘诚忠的对话全文，为方便阅读，进行了不改变原意的文字调整。   为什么选择做BI AI科技评论：为什么选择做BI产品？这个赛道有哪些选手？ 刘诚忠：BI更有成为标准化产品的潜力。BI 本质上是一个用于统计分析的大数据产品，而且对分析数据的种类并不限制。企业的数据分为几个板块，财务、ERP、marketing、sales和HR，每个业务都可以用。在BI赛道，主流厂商包括微软、Tableau、帆软、永洪科技、思迈特软件、观远数据、衡石科技等等公司。   AI科技评论：衡石的BI有什么不同？ 刘诚忠：我们产品的核心特点是开放架构，比较像一个BI引擎，可以服务直客，但更多地作为嵌入式产品面向应用软件厂商。这种以嵌入集成为主的产品形态和合作方向，使衡石在BI赛道具有一定的差异化定位，因此在国内几乎没有竞争对手。客户倾向于将衡石定义成BI Engine或 BI PaaS，本质上都是在形容衡石的定位。   AI科技评论：除了衡石，国内SaaS厂商在嵌入式BI产品方面还有什么选择？ 刘诚忠：除了衡石，国内SaaS厂商的选择通常是自研。软件厂商的工程师们对于BI功能往往忍不住会自研，但数据分析和 BI 的自研成本其实非常高，因此许多客户都在都是自研上吃了大亏后找到我们。 自研的必然结果，就是虽然可以做出来，但它会是一个非常轻量的东西。通常自研 BI 需要的团队规模为5~10 人，周期1~2年。BI的基础工程较为容易，可以在这个条件下完成，但后续建模分析、数仓对接权限控制等精细、复杂工程所需的进一步投入会给研发投入造成巨大压力。很多公司会发现做到这儿的时候，开发投入已经跟自己主业需要的水平差不太多了，那就显得不合理。一个做 ERP 的公司，投一堆人做BI，但事实上 BI 这样的数据类基础工具软件的投入就是未必低于 ERP。   AI科技评论：有企业自研 BI 成功的案例吗？ 刘诚忠：全球范围看也是几乎没有的，就算软件巨头如谷歌、Salesforce需要这部分能力也不会自研，会直接发起并购。国内看到阿里自研BI产品比较成功。他们的产品可以在阿里云上服务自己的电商群体，这部分群体同时也在滋养产品，所以阿里对产品的打磨可以得到市场反馈。产品是靠市场反馈推着走的，如果一家企业BI产品的反馈来自于自身业务部门，不能代表市场的反馈，也就无法形成市场竞争力。   Chat BI：BI＋AI融合之旅 AI科技评论：大模型的发展会挤压BI厂商的生存空间吗？ 刘诚忠：基本上从2022年底开始，所有的BI厂商都在第一时间关注大模型。因为如果大模型一出现就把toSQL的问题解决得很好，那BI厂商就很危险，大家担心要被折叠了。差不多24年大家才发现，基于BI去做AI在数据分析上的落地是更务实的，BI这一层应该没有办法被替代，BI＋AI这种合作慢慢地才多起来。25年开始，合作的线索和机会开始成数倍的增加。 对BI厂商来说，23年是观察的一年，24年是共识形成的一年，25年应该就是快速成长兑现共识的一年。   受访者供图 AI科技评论：BI产品怎么和AI技术结合？有哪些应用场景？ 刘诚忠：做智能化的问数助手，给企业提供智能化的数据分析服务。衡石从为SaaS软件市场提供BI，升级为提供 Chat BI。后者支持用户在业务应用中的任何时候唤起一个聊天助手，用自然语言询问各种经营数据，并即时得到回答。在数据运营方面，这种随时可以问到某一个数据的服务是之前不存在的。用户需要询问分析师，分析师制作报表，再进行调整，这是一个很低效的过程。现在可以用Chat BI解决一些紧迫的随需而变的探索问题，这种ad-hoc的需求是很旺盛的。 另外用 BI 工具做出静态报表给运营方看的时候，Chat BI会有一个AI助手。运营方可以在看报表的同时，随时提一些探索性的想法。比如他看到报表的某个数据上升了，就会问是哪个维度上增加了什么东西导致的。这个现象分解出来，原因具体在哪里，这些探索可以马上进行，实时的反馈。   AI科技评论：不同的大模型对Chat BI有区别吗？ 刘诚忠：区别很大，问数的核心就是大模型能不能准确理解问题，有的大模型更准，有的就不准。GPT-4o效果很好，DeepSeek和千问也不错。但对接大模型的过程相对来说是标准化的，因为大模型对外暴露的接口就是prompt。不管这个模型是不是开源的，Chat BI把query给它，它以语义层的语法返回，由BI平台再翻译成SQL，完成对数据的查询，把聚合的结果反馈给客户。   AI科技评论：未来Chat BI的产品形态会是Agent吗？ 刘诚忠：衡石现在的Chat BI还是面向真人，比如通过报表旁边的聊天窗口，或者向飞书里的bot提问。但未来有很多情况下会是一个Agent或者AI来和衡石对话，所以我们对外要提供for Agent的一层，使它可以被别的Agent所识别、辨认和调用。 我们以后对外就是一个企业级的 BI Agent。衡石已经和Dify集成，用户可以在Dify里完成一个复杂的任务，它分解后其中一步是查询数据，这一步是衡石在支撑服务。Agent查询，Chat BI进行响应，然后Agent再回到工作流里。我们作为支持性的企业级Agent进入一个复杂的任务编排里，承担其中智能问数的环节。   NL2DSL：语义层和大模型的双向奔赴  受访者供图 AI科技评论：为什么采用NL2DSL的技术路线？ 刘诚忠：自然语言对数据灵活提问的功能是BI行业十多年来的想法和尝试，也是 BI 行业的技术趋势。Tableau还专门收购过一家做NLP的公司，效果也不是很成功。原因在于，大语言模型出现之前这项技术非常不成熟，它出现之后通过自然语言查询数据才具有可行性。 创业做产品构建的时候，我们就决定将工程团队的精力集中在加强语义层能力上，但当时的考虑和AI无关。语义层是 BI 做数据分析的基础能力，power BI在这方面做得很好，所以分析能力就强过别的 BI 工具。衡石是2016年创立的，算新一代BI公司，当时把这些产品都研究过，我们发现了语义层在整个产品演进过程中至关重要的作用。2019年，衡石在语义层上就做得不错了。 （注：衡石采用NL2DSL的方式，将自然语言的询问翻译为指标描述语言，由BI层进一步翻译为SQL进行下推查询。）   AI科技评论：语义层上的技术优势在AI时代有什么意义？ 刘诚忠：语义层在BI上的优势，在 AI 上也是优势。大模型出来之后，可以说语义层能力更有用武之地，不需要大模型把自然语言翻译成SQL那么底层的语言，只需要翻译成中间语义层的语言即可，这对大模型提出的要求更低了。其实也只有降低对大模型的要求，Chat BI才更有可行性。因为从技术路线的角度，大模型不擅长精准的数据分析场景，这也不是大部分模型厂商要发力的领域。长期来看，BI行业的落地应用门槛下降了，数据分析和数据智能应用更加普及，AI是所有BI厂商的红利。   AI科技评论：AI还给BI行业带来了什么影响？ 刘诚忠：除了直接的问数，对分析报告生成也会有帮助，但这种帮助很大程度上依赖于垂直领域知识，这是 AI 目前跟数据结合还不太成熟的方面。AI数据分析现在是第一阶段，用户对很多指标的提问可以马上被准确识别。第二阶段是对于数据的走势、关联关系以及数据背后隐藏的洞察，可以给人更清楚的解读。我们判断，大模型对数据趋势进行预测和解读的能力，可能在今年晚一些时候或明年会被比较大幅地增强。但这个我们判断取决于垂直领域模型的进展，才能真正落地。   AI科技评论：这是否对大模型的分析能力提出了更高的要求？ 刘诚忠：这需要它有非常强的分析能力。大模型技术的基础趋势会让它的分析能力越来越好，但目前的推理模型还不太实用，所以我们主流使用的大模型还是DeepSeek-V3。我们也在观察DeepSeek-R1，但是在问数、解读报告生成的场景中它并没有特别的优势。同时，关键还在于垂直领域的行业性数据作为关键语料对垂直模型的帮助，不只是大模型单方面的瓶颈。   AI科技评论：你评价模型性能更关注它在具体行业场景中的实用性吗？ 刘诚忠：大家真正关注的是零售、制造、医疗这些具体行业，一项技术如果很先进，最重要的是能拿来使用。比如BI，我们关注的是能不能落地到数据分析、分析报表可视化的具体场景里，因此会从一个很实用的角度来考察 AI 的能力。每个行业自己的需求都很现实，行不行拿过来试一下。   AI科技评论：To B服务中没有用户敢相信大模型随机输出的内容，但AI的本质就是寻求概率，所以大模型使用效果会不会不稳定？ 刘诚忠：对，所以大模型在To B落地很困难。To B就是要精准，现在模型的能力在严肃数据的场景中太稚嫩，我们没有看到太多的检验和落地的实在效果。我们的价值也是在大模型能力不够高的现状下努力提升他的精准性。企业用大模型直接问数的准确率可能只有30％，我们BI能帮它提高到80％、90％以上，基本达到可落地的程度。 （雷峰网文章）

当前，数字经济与个人信息保护的“天平”如何平衡，已成为全球关注的焦点。从频发的数据泄露事件到算法滥用争议，公众对个人信息安全的期待与日俱增。在这一背景下，我国个人信息保护领域再添关键制度拼图——国家互联网信息办公室正式发布《个人信息保护合规审计管理办法》（以下简称《办法》），并将于2025年5月1日起施行。 # **《办法》的意义** 作为《中华人民共和国个人信息保护法》和《网络数据安全管理条例》的配套落地细则，其核心价值在于构建“安全与发展”的动态平衡：通过分层审计要求（如处理超1000万人信息的企业需每两年强制审计）精准锚定高风险主体，避免中小企业“一刀切”合规负担；同时引入“主动+被动”双轨机制（企业定期自查与监管触发专项审计）。 该文件的实施标志着我国个人信息保护体系实现从原则性立法到治理范式升级的跨越，从监管部门、企业、专业机构三方构建起“监督—执行—验证”的闭环治理框架。 **对监管**：通过审计细化执法抓手，推动形成“风险预警—审计介入—整改闭环”的全链条治理。 **对企业**：倒逼内部合规体系升级，尤其是互联网、金融等高敏感行业需加速调整隐私管理流程。 **对行业**：催生专业审计服务市场，促进数据安全与隐私保护技术（如自动化合规审计工具）的创新应用。 **以下从三方视角解读核心要点：** # **监管部门** ## **一、风险触发审计** 监管部门在履行职责的过程中若发现企业的个人信息处理活动存在较大风险、可能侵害众多个人的权益或者发生个人信息安全事件，可要求其委托专业机构开展合规审计。值得注意的是，同一个人信息安全事件或风险不得重复要求企业开展合规审计。 **相关原文：** 第五条 个人信息处理者有以下情形之一的，国家网信部门和其他履行个人信息保护职责的部门（以下统称为保护部门），可以要求个人信息处理者委托专业机构对个人信息处理活动进行合规审计： （一）发现个人信息处理活动存在严重影响个人权益或者严重缺乏安全措施等较大风险的； （二）个人信息处理活动可能侵害众多个人的权益的； 　　（三）发生个人信息安全事件，导致100万人以上个人信息或者10万人以上敏感个人信息泄露、篡改、丢失、毁损的。       对同一个人信息安全事件或者风险，不得重复要求个人信息处理者委托专业机构开展个人信息保护合规审计。 ## **二、双****轨并行督查** 监管部门有权对企业的合规审计执行情况进行核查，以确保企业落实主体责任。并且任何组织或个人发现合规审计中存在违法行为（如企业伪造审计记录、专业机构出具虚假报告等），均有权向监管部门进行投诉、举报。收到投诉、举报的部门应当依法及时处理，并将处理结果告知投诉、举报人。 **相关原文：** 第十六条 保护部门对个人信息处理者开展个人信息保护合规审计情况进行监督检查。 第十七条 任何组织、个人有权对个人信息保护合规审计中的违法活动向保护部门进行投诉、举报。收到投诉、举报的部门应当依法及时处理，并将处理结果告知投诉、举报人。 # **个人信息处理者（企业）** ## **一、****定期****自行****审计** 存在处理超过1000万人个人信息的个人信息处理者，应当每两年至少开展一次合规审计；其他处理者可根据自身情况确定合理频次。合规审计可自行由内部机构完成，也可委托专业机构进行，需参照附件中的《个人信息保护合规审计指引》。 **相关原文：** 第四条 处理超过1000万人个人信息的个人信息处理者，应当每两年至少开展一次个人信息保护合规审计。 第六条 个人信息处理者自行开展或者按照保护部门要求委托专业机构开展个人信息保护合规审计的，应当参照本办法附件《个人信息保护合规审计指引》。 ## **二、监管要求审计** ### 1. **提供必要支持** 企业需为专业机构正常开展合规审计提供所需的必要支持（数据与权限的全面开放、人员配合与沟通协调、技术设施与安全保障），确保审计正常进行，并承担审计费用（包括专业机构的人力成本、技术工具使用费、差旅费用等直接支出，但不得包含与审计无关的附加服务费用。）。 **相关原文：****** 第八条 个人信息处理者按照保护部门要求开展个人信息保护合规审计的，应当为专业机构正常开展个人信息保护合规审计工作提供必要支持，并承担审计费用。 ### 2. **选定机构与时限要求****** 当监管部门要求企业开展合规审计时，企业应严格按照监管部门的具体要求选定专业机构。例如，所选机构需符合特定资质标准（如通过《认证认可条例》认证）或满足独立性要求（如未连续三次以上审计同一对象）。企业需在监管部门规定的时间内完成审计，这一要求通常适用于存在较高风险或已发生安全事件的情况，以避免因拖延而导致风险进一步扩大。对于复杂情况（如技术系统庞大、数据跨地域处理或涉及多方责任主体），企业如需申请延期，应向监管部门提交详细说明，并在获得批准后方可延长审计期限。 **相关原文：** 第九条 个人信息处理者按照保护部门要求开展个人信息保护合规审计的，应当按照保护部门要求选定专业机构，在限定时间内完成个人信息保护合规审计；情况复杂的，报保护部门批准后，可以适当延长。 ### 3. **报送报告与整改义务** 审计完成后，需将专业机构出具的合规审计报告（需主要负责人、合规审计负责人签字并加盖专业机构公章）报送监管部门。若在合规审计中发现问题，企业需在15个工作日内完成整改并向监管部门提交整改报告。 **相关原文：** 第十条 个人信息处理者按照保护部门要求开展个人信息保护合规审计的，在完成合规审计后，应当将专业机构出具的个人信息保护合规审计报告报送保护部门。 个人信息保护合规审计报告应当由专业机构主要负责人、合规审计负责人签字并加盖专业机构公章。 第十一条 个人信息处理者按照保护部门要求开展个人信息保护合规审计的，应当按照保护部门要求对合规审计中发现的问题进行整改。在整改完成后15个工作日内，向保护部门报送整改情况报告。 ## **三、内部负责与独立监督** 处理100万人以上个人信息的企业需指定个人信息保护负责人负责合规审计工作。提供重要互联网平台服务、用户数量巨大或业务复杂的企业，需成立主要由外部成员组成的独立机构监督审计情况。 **相关原文：** 第十二条 处理100万人以上个人信息的个人信息处理者应当指定个人信息保护负责人，负责个人信息处理者的个人信息保护合规审计工作。 　　提供重要互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂的个人信息处理者，应当成立主要由外部成员组成的独立机构对个人信息保护合规审计情况进行监督。 # **专业机构** ## **一、能力与资质要求** 为确保专业机构能够有效开展复杂数据处理活动的审查工作，需组建一支具备法律知识、技术能力和审计经验的专业团队。同时，机构应配备固定的办公场所和必要的技术设备（如数据安全检测工具等），以保障审计过程的安全性和效率。此外，机构还需具备充足的资金支持，用于覆盖人力成本、技术采购及潜在的法律咨询费用等，确保审计活动的顺利开展。并鼓励专业机构通过认证，认证程序需依照《中华人民共和国认证认可条例》执行。 **相关原文：** 第七条 专业机构应当具备开展个人信息保护合规审计的能力，有与服务相适应的审计人员、场所、设施和资金等。 鼓励相关专业机构通过认证。专业机构的认证按照《中华人民共和国认证认可条例》的有关规定执行。 ## **二、独立性与客观性** 同一专业机构及其关联机构、同一合规审计负责人不得连续三次以上对同一审计对象开展合规审计，以防止利益关联导致的公正性缺失。同时专业机构不得将审计工作转委托给其他机构，确保审计全程由其直接完成。 **违规情形：****** lA机构审计2次 → 其子公司A1机构审计第3次。 l某负责人在A机构审计2次 → 跳槽到B机构后继续审计同一对象第3次。 l第1年（A机构）→ 第2年（A机构）→ 第3年（A机构） （构成&#34;连续三次以上&#34;，即使第三次尚未完成） **合规情形：****** l第1年（A机构）→ 第2年（A机构）→ 第3年（B机构） l第1年（A机构）→ 第2年（B机构）→ 第3年（A机构） （因连续性被中断，可重新计算次数） **相关原文：** 第十四条 专业机构不得转委托其他机构开展个人信息保护合规审计。 第十五条 同一专业机构及其关联机构、同一合规审计负责人不得连续三次以上对同一审计对象开展个人信息保护合规审计。 ## **三、职业操守与保密义务** 专业机构在合规审计中需诚信正直、公正客观地作出职业判断，并对审计过程中获取的个人信息、商业秘密等严格保密，不得泄露或非法提供，并在审计结束后及时删除相关信息。 **相关原文：** 第十三条 专业机构在从事个人信息保护合规审计活动时，应当遵守法律法规，诚信正直，公正客观地作出合规审计职业判断，对在履行个人信息保护合规审计职责中获得的个人信息、商业秘密、保密商务信息等应当依法予以保密，不得泄露或者非法向他人提供，在合规审计工作结束后及时删除相关信息。 # **个人信息保护合规审计指引** 在《办法》的第六条中明确指出，自行开展或者按照监管要求委托专业机构开展合规审计的，应当参照本办法附件《个人信息保护合规审计指引》。审计指引中要求个人信息处理活动需确保合法性、透明性和安全性，重点审查特殊场景的单独授权与必要性评估，严格规范跨境数据传输的分级管理，建立便捷的权益保障机制和内部管理制度，并通过平台规则合规性验证及社会责任披露，最终形成26项审计内容，实现全流程合法合规、风险可控，切实保障个人信息主体的合法权益。整体归类如下图：   # **结语** 随着《个人信息保护合规审计管理办法》的正式发布，标志着我国个人信息保护从“形式合规”迈向“实质风控”。监管部门通过分类审计与动态监督提升执法精准度；企业借审计优化内控、规避风险；专业机构则需以独立性筑牢公信力。三方合力下，个人信息权益保障与数字经济发展将实现更优平衡。 嘉佑安科运用自动合规检测引擎与隐私合规专家融合的&#34;双维驱动&#34;解决方案，依据《个人信息保护合规审计管理办法》、《数据安全技术 个人信息保护合规审计要求》（征求意见稿）等办法标准，既能为企业提供高效、精准的审计服务，助力其构建覆盖数据处理全场景的定期合规审计机制，同时又能为监管机构委托开展的合规审计工作提供全面的支持和技术保障。

安全防线如何坚守？

“只能调价应对巨额成本”。

随着越来越多本土企业投身其中，海外短剧市场竞争将愈发激烈。

美的交出了一份不错的成绩单。

（4月7日-4月13日）王小川反思百川智能此前战线拉得太长，未来集中破题AI医疗；OpenAI官宣GPT-4本月底退役，由4o完全替代；谷歌发布第七代TPU芯片；欧盟公布200亿欧元AI行动计划；Meta陷“刷榜”争议，Llama 4暴露大模型评测机制隐忧……

月14日，金融时报发文，**多家基于大模型开发应用程序的AI初创企业，正迅速提升销售额**，引发了一场将AI技术商业化的竞赛。投资者押注于Cursor、Perplexity、Synthesia和ElevenLabs等公司，这些公司依托 OpenAI、谷歌和Anthropic等公司强大的AI模型开发应用程序，它们将推动AI技术在消费者和企业中得到更广泛的应用。  AI应用初创企业 据了解这些企业的人士称，**这些AI应用初创企业凭借不断飙升的用户数量，正创造着数千万美元的收入。** Dealroom.co的研究主管洛伦佐・基亚瓦里尼表示：“许多这样的初创企业在不到几年的时间里，年度经常性收入就达到了2亿美元，**其速度之快前所未见。**” 根据Dealroom.co和Flashpoint的数据，**2024年，开发AI驱动应用程序的初创企业已吸引了82亿美元的资金，比上一年增长了110%**。这场融资热潮表明，开发AI工具的热门初创企业能够吸引数亿美元的投资。 总部位于硅谷的人工智能驱动搜索引擎**Perplexity**在12月完成了当年的第四轮融资，筹集了5亿美元，使其估值增至原来的三倍，达到90亿美元。据知情人士透露，该公司目前正寻求以更高的估值筹集更多资金。与此同时，法律人工智能公司Harvey在2月筹集了3亿美元。 Thrive Capital的合伙人迈尔斯・格里姆肖表示：“**如今，企业和个人对AI应用有着切实的需求**。”这家风险投资集团也曾支持过OpenAI，目前已投资了Harvey以及AI编程公司Anysphere。 **AI编程公司吸引了投资者的关注**，过去一年，Reflection AI、Poolside、Magic和Codeium等初创企业都为AI编程技术筹集了数亿美元资金。 据知情人士透露，开发编程自动化工具Cursor的公司Anysphere在1月以25亿美元的估值筹集了1.05亿美元，并且正受到一些投资者的关注，**这些投资者愿意给予它100亿美元甚至更高的估值。** 据一位知情人士透露，这家成立三年的初创企业的年度经常性收入约为2亿美元。 Anysphere的总裁奥斯卡・舒尔茨表示：“人们觉得自然语言很有趣，但它们并不能直接带来价值。**而代码确实能带来价值**。” 极高的估值反映出投资者的期望，他们希望AI应用公司能够在耗时且昂贵的知识型工作中**提高生产力**，同时又**无需**像那些开发大模型的公司那样**进行大量投资**。 专注于AI领域的风险投资者迈克・沃尔皮表示：“这些（应用程序）中的大多数都是生产力工具，它们通过结合专业人士的日常工作来创造价值，并在此基础上加入AI的价值。在我看来，这能让它们与客户建立起紧密的联系。”他投资了Hebbia公司，该公司利用AI在非结构化数据集中搜索信息。 最近的研究表明，**AI初创企业实现盈利的速度比以往几波软件公司都要快**，这表明AI技术正以前所未有的速度催生强大的企业。 金融科技集团Stripe的分析显示，顶尖的AI公司能够在一年内实现数百万美元的销售额，这在初创企业的生命周期中，**比同类非AI科技公司要快得多**。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1492726.htm)

韩联社报道，现代摩比斯公司周一表示，其研发出一种新型电动汽车电池安全系统，在电池单元起火时，该系统能自动释放灭火剂，防止火势蔓延至相邻电池单元。  新型电动汽车安全系统渲染图 该电池系统采用耐热材料，并在电池外壳中集成了灭火装置。现代摩比斯称已为该技术申请了国内外专利。 作为现代汽车集团的汽车零部件子公司，现代摩比斯表示，这项技术从根源上防止了热失控（指无法控制的快速过热过程），而不仅仅是延缓热量和火焰的传播。 现代摩比斯表示，该技术属全球首创，尚未在任何地方实现商业化。 现代摩比斯电池系统研发部门副总裁朴勇俊表示：“随着更多续航里程提高的大型电动汽车出现，电池系统的安全标准变得更加严格。我们将整合硬件和软件，开发出符合并超越全球标准的先进电池系统，并将其推向全球市场。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1492724.htm)

报道称，币安高管上月与美国财政部官员会面，寻求解除对公司的监管限制，同时也在与特朗普家族的加密货币项目World Liberty Financial商洽合作。这预示着美国的加密监管环境可能出现重大转变，特朗普政府下的“监管宽松”政策或将使币安重返美国市场，并为特定代币创造爆发机会。 [](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2021/0628/408e62577d0dfcf.jpg) 在经历了数十亿美元的监管罚款和高管入狱后，币安正通过复杂的合作关系网络，重建其在美国的影响力。 根据华尔街日报的独家报道，币安高管上月与美国财政部官员会面，寻求解除对公司的监管限制，同时也在与特朗普家族的加密货币项目World Liberty Financial商洽合作。这预示着美国的加密监管环境可能出现重大转变，特朗普政府下的“监管宽松”政策或将使币安重返美国市场，并为特定代币创造爆发机会。 **重生后的双线操作** 报道称，3月份，币安高管与美国财政部官员会面，请求撤销负责监督该交易所反洗钱法合规情况的美国监察员。此举若成功，将标志着这家2023年认罪违反反洗钱法的交易所重返美国市场的第一步。 与此同时，币安也在与特朗普家族支持的加密货币项目World Liberty Financial洽谈，计划上线其美元锚定稳定币USD1。 考虑到币安拥有超过2.5亿用户，日交易量达650亿美元，这一合作可能会为特朗普家族带来数十亿美元的利润。一般来说，流通中的USD1稳定币越多，特朗普家族从支撑该代币价值的资产中获利就越多，最大的稳定币发行商Tether去年报告盈利130亿美元。 币安与World Liberty Financial的关系错综复杂。据华尔街日报报道，后者从币安获得了技术授权，允许其使用币安的交易平台。同时，一些币安员工转移到了这家“独立”公司工作。 更值得注意的是，World Liberty Financial正在寻找本地合作伙伴以符合各国监管要求，这些合作伙伴往往是当地有政治背景或在监管机构有关系的实体。这种复杂的业务结构既能满足表面上的合规要求，又能保持币安对业务的实质影响力。 **监管快速松绑** 特朗普政府迅速在放宽加密货币监管方面取得进展。近几周，司法部暂停了其企业监管计划，并解散了加密货币部门——2023年该部门曾帮助对币安提起诉讼。 币安高管与财政部官员会面时，币安CEO Richard Teng和首席法务官Eleanor Hughes要求该机构撤销监管或减少其期限和范围。币安员工已在讨论对其反洗钱控制进行更改，一些员工认为这是放宽对高风险客户检查的努力。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1492722.htm)

越南已向美国承诺，将对经由越南领土出口至美国的中国商品加强管控，并收紧对中国的贸易政策。河内方面提出这些举措，是为了回应华盛顿方面对于大量标有 “越南制造” 的中国商品得以规避美国较高关税的担忧。 在磋商过程中，越南当局同意制定一项计划，打击未在越南境内加工的中国商品进行转口贸易。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/0116/052774ec7a58346.jpg) 此外，越南还提交了一份关于对半导体和卫星设备等军民两用商品出口中国加强管控的决议草案。报道称草案中明确指出，这些措施旨在防止敏感技术未经授权被转让给第三国。 此前，美国商务部长霍华德·卢特尼克在华盛顿与越南副总理胡德福会面时表示，美国视越南为其在该地区的重要合作伙伴。卢特尼克称，美国政府高度重视与越南的关系，将越南视为 “具有巨大潜力的大型经济体” 以及 “美国在该地区的重要合作伙伴”。 <mp-style-type data-value="3"></mp-style-type> [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1492720.htm)

今日，有媒体报道称哪吒汽车原CEO张勇被曝已于离职前办理英国签证，目前身在英国，相关话题引发热议。对此，张勇今天在朋友圈回应，“感谢大家关心，看到网络上一些传闻，**至今仍担任哪吒汽车顾问，为公司四处奔波融资。”** 2024年12月，哪吒汽车称因公司战略调整，张勇不再担任CEO，**由哪吒汽车创始人、董事长方运舟兼任公司CEO。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250414/0b3d326326d14e498f457c731fd5bfcd.jpg) 此前，还有传闻称张勇已经去物流商用车品牌——德力新能源汽车大力牛魔王任职，有媒体联系张勇本人，张勇回了一句“纯属瞎扯淡”。 据企查查APP显示，张勇目前仍为哪吒汽车关联公司合众新能源汽车股份有限公司总经理职务。该公司成立于2014年10月，法定代表人方运舟，注册资本28亿余元，当前该公司名下关联多起被执行人信息、限制高消费信息，被执行总金额超1.6亿余元，并涉及超80条股权冻结信息。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250414/224747ff0fdb493fb8737d176f73d5e9.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250414/1d9f347d4304443c9fb834a994ef1e18.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250414/c8bd613658734b1bbb47f71c9ae8d5f5.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1492718.htm)

 《暗黑地牢2》实装全新冒险模块“女巫秘藏”。有些不寻常的事情正在发生。看不见的巫术力量正在悄悄影响着王国的各个角落，撕扯着它的边缘。跟随线索，揭开并消除这个神秘女巫团体的阴谋，阻止他们的颠覆性影响扎根王国！ &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 官方同时带来了许多社区玩家要求的功能，包括酒馆储物、改进的英雄路径对比功能以及全新的自定义难度设置等。  &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

保险集团并表监管新规落地；两天内六家银行公布增持计划；去年新能源车险承保亏损57亿；三家支付机构领央行罚单；江苏张家港农商银行被罚30万元；马上消费金融发行15亿元金融债；金美信消费金融2700笔不良贷款转让；得物旗下佳物小贷增资至10亿元；Payoneer派安盈已收购易联支付。

今日上午，FF创始人兼乐视创始人贾跃亭在社交媒体发文回忆乐视414电商节创业辉煌，并反思曾经的战略失误。视频片头，贾跃亭提到：“大家还记得乐视手机和乐视电视吗？今天是周日，**中国的4月14日，这是一个特殊的日子，可能很多乐迷还记得它的意义。414是乐视的电商节，**当年依靠强大的产品力和创新的互联网直销模式，我们创造了很多的销售奇迹。” [](//img1.mydrivers.com/img/20250414/9cd7a1c561aa40688d24fe0bd677503c.png) 他回忆称“我还记得那时的场景，火爆到货都完全发不过来，客服都瘫痪了好几天，现在想起来还是非常的感慨。那是无数个用周末会议、凌晨加班，用咖啡和泡面撑起来的日子。414不仅是一个数字，更是我们曾经奋力拼搏的日子，是乐视人的故事和回忆。” 谈到这里，他深有感触表示“**如果当年乐视没有因为战略节奏的错误，现在这个节日可能还是最有价值、最有品牌的电商节吧。**” 讲到为何选择在4月办电商节出发点时，贾跃亭表示：是因为新年过后，必须经历一小段的小淡季，团队需要从慵懒中快速激活，在春暖花开之前进入战斗的状态，激起所有的奋斗者吹起战斗的号角。 对此，他进一步说明：那时候乐视每年414的销售目标都高得离谱，但我们没有一个人说“No”，**奇迹从来不是在轻松的氛围下发生的，而是在不能失败的信念下“死磕”出来的。**当你听到一个反常识的目标时，不妨先别急着否定，真正创新必须打破常规。 随即，他还自曝：“**从乐视时代开始的近30年，我都是六天半工作制，很多在我身边的伙伴都是六天工作制，**创业的激情与坚持已刻在我们的DNA里了，大家的目标就只有一个，那就是不断突破去实现不可能。” 谈到在美国的生活，贾跃亭表示：大家也都知道，在美国的生活其实没那么卷。但是他强调“公司在创业的时候，在困难的时期，如果没有这种拼命的精神，那很难成功。创业路上，跌跌撞撞，几经生死，但我们知道，资源匮乏才是一个创业公司的常态。**回头看，所有成功的创业公司，除了好产品之外，都有一套非常独特的低成本的销售打法**”。 为此，他总结道：“这一次我们会将包括414电商节在内的多年积累的互联网生态直销经验，用四轻四快的打法，创造全新的销售模式，像乐视电视和乐视手机一样**，让FX的AIEV产品成为美国的超级爆款**”。 视频结尾，他畅想道“其实经历了那么多的坎坷和磨难，我的想法一点都没有改变，**99%的人都不看好的事情才有可能成就颠覆**。创新和颠覆一定会遇到挫折和磨难，甚至是惨败，但只要是对的和你痴迷的事情，哪怕只有1%的机会，我们也会全力以赴，绝不给自己留下遗憾！**回望这些年，FF能够坚持11年已经说明了一切，接下来会有一些重大的改变和突破在等着我，等着你们，**希望与你一起见证！ 据此前，在3月25日，法拉第未来宣布，公司已成功签署总额**达4100万美元（约合人民币2.97亿元）**的新增现金融资。此次融资将用于推动公司业务增长与发展，包括日常运营、FX品牌的持续推进，以及关键战略项目的执行和推进，**以实现公司2025年底FX首辆车下线的目标**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250414/7d8dfa186a08481a93e83d66f91b12ae.png) 官方表示，资金还将用于推进AI相关研发，包括端到端自动驾驶技术的研发与测试，聚焦此前AI战略声明中提出的三大核心AI方向，以及AI人才引进和基础设施建设，打造AI核心团队、基础设施，并拓展资本合作机会。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250414/2f25bfff7267463faedd65d55bf2a598.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1492714.htm)