<blockquote><p>产品迭代上线时，总是难免遇到各种意外和问题。这些问题往往不是偶然，而是由于在需求评审、协作沟通、测试覆盖等环节的疏忽所导致的。本文将通过作者团队的亲身经历，分享在产品上线过程中容易被忽视的几个关键点，并提供一份详细的上线前自检清单，帮助产品人和开发者在上线前系统地检查各个维度，避免常见的“连锁反应式灾难”，确保产品迭代的顺利进行。</p> </blockquote>  如果你负责的产品比较复杂或者刚入行，总会碰到一些有的没的影响需求上线，内心五味杂陈：为什么我测完了所有功能点，还会出现一些莫名的bug来影响我的上线？ 如果你觉得这只是巧合，那可能是你还没经历够。**产品迭代之所以频繁出错，不是因为我们不够努力，而是因为我们太容易相信“这次应该没问题”。** 我们团队近期刚经历了一次功能上线后的“连锁反应式灾难”，踩过的坑、犯下的错、总结的方法，全都赤裸裸地写出来，送给每一个在更新前焦虑、更新后抓头发的产品人和开发者。 ## 01 你可能忽略了这些前置风险 **第一，需求评审不彻底，遗漏影响范围。** 很多小功能背后其实依赖着多个服务和老逻辑，开发只改了一行代码，可能就踩了别人的线。 比如我们这次就是忽略了**“跨域限制只在生产环境生效”**，结果数据服务直接失效。需求评审时没拉出完整影响范围图，等于是盲开地图。 **第二，协作信息不对称，误会频发。** 多个团队一起迭代时，组件库、版本号、API 返回格式，任何一处不同步，都可能导致线上事故。而这些问题，在沟通环节常常被“默认没问题”草草带过。结果不是前端样式错乱，就是数据对不上。 **第三，测试盲区太多，未覆盖“真实场景”。** 常规测试往往只覆盖了主流程，边缘路径、极端设备、缓存策略等都没人管。比如某次移动端 JS 被浏览器拦截，最终原因是脚本顺序在某机型下被打乱——而这个场景压根没人测过。 上线意外，不是突然发生的，而是被“放过”的细节积累而成的。只有在流程设计上就提前考虑边界、同步、测试策略，才能真正降低故障率。 ## 02 上线前，五维度自检清单 每次产品迭代上线，出问题的根本原因，往往不是没做检查，而是检查得不系统、没方法。 我们复盘之后，把上线前需要检查的点归纳成五个维度：功能逻辑、接口依赖、样式适配、灰度回滚、测试兜底。 每次上线前按这五类跑一遍 checklist，可以大大降低“意料之外”的线上事故。  这份清单建议在每次上线前由产品、开发、测试三方一起对表拉通确认，一项一项过，不允许模糊回答“应该没问题”。 最好搭配实际 owner+完成情况标记形成自己的团队版本（比如打 √、写责任人、备注风险项），每次上线时作为必备文档，跑一遍比“祈祷上线不出事”更有用。 ## 最后的话 产品迭代不是一场“赌运气”的游戏，每一次上线都藏着许多看似微小却致命的风险。你如何避免这些意外，决定了你的产品能否健康成长，能否在竞争激烈的市场中立足。 通过上线检查清单，你可以避免常见的跨域问题、样式错乱、数据丢失等坑，让每次发布都更加平稳。更重要的是，这不仅仅是一个“上线流程”问题，而是一个“产品质量控制”问题。 就像乔布斯曾说的：**“细节决定成败。”**上线前的每一个细节，都关乎产品的未来。别再让“意外”成为常态，掌握好检查清单，守住你的产品质量底线。 希望带给你一些启发，加油！ 作者：柳星聊产品，公众号：柳星聊产品 本文由 @柳星聊产品 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。

一面是产品市场压力，一面是政策风险加剧，手行业生意越来越难做了。

CEO Zhang Peng reaffirmed the company&#39;s IPO ambitions, emphasizing its &#34;full-stack independence&#34; across computing platforms—including compatibility with Ascend, Hygon, Sunway, and dozens of domestic GPU chips—and asserting that U.S. export controls would not materially affect business operations.

截至2022年末、2023年末、2024年末，奥联服务的贸易应收款项分别为8095.9万元、12923.4万元、18270.2万元，年均复合增长率为50.22%，而同期营收的增速为17.84%。

<blockquote><p>本文基于Volere需求过程方法论，结合江铃汽车集团合同管理系统需求规格说明书实践案例，系统性地阐述如何撰写高质量的合同管理系统需求分析文档。通过5000余字的详细解析，将从需求分析的理论框架到具体实践，从功能需求到非功能需求，全面覆盖合同管理系统需求分析的各个关键环节，为需求分析师、产品经理和系统架构师提供一套可操作的需求分析指南。</p> </blockquote>  在当今企业数字化转型的浪潮中，合同管理系统作为企业法律合规和商业运营的重要支撑工具，其需求分析的准确性和完整性直接关系到系统建设的成败。 ## 一、需求分析理论基础与Volere方法概述 ### 1.1 需求分析的重要性 需求分析是软件开发生命周期中最关键的阶段之一，据统计，约56%的软件项目失败直接归因于需求问题。对于合同管理系统这类涉及企业核心业务流程和法律合规性的系统，需求分析的重要性更为突出： - **业务复杂性**：合同管理涉及法务、财务、采购等多部门协作，业务流程复杂 - **合规性要求**：系统必须符合《合同法》《电子签名法》等法律法规要求 - **风险控制**：合同履行过程中的风险点需要通过系统进行有效管控 - **数据安全**：合同数据通常包含企业核心商业机密，安全性要求高 ### 1.2 Volere需求过程方法论 Atlantic System Guild公司提出的Volere需求过程是现代需求工程的典范方法，其核心是通过结构化的需求捕获和分析技术，确保需求的完整性、一致性和可验证性。Volere方法的主要特点包括： - **需求分类体系**：将需求分为功能性需求、非功能性需求、约束条件等类别 - **需求记录卡**：为每个需求项提供标准化的描述模板 - **验收标准**：每个需求都必须有明确的验收验证方法 - **追踪机制**：建立需求与设计、测试之间的可追踪关系 在江铃集团合同管理系统项目中，我们采用了Volere方法的精简版框架，结合企业实际情况进行了适当调整，取得了良好的效果。 ## 二、合同管理系统需求分析框架 ### 2.1 产品目标定义 **2.1.1 项目背景与用户问题** 根据江铃集团项目文档，合同管理系统建设的背景主要包括： - **业务痛点**：原有合同管理依赖纸质文档和Excel表格，存在版本混乱、审批效率低、履约跟踪困难等问题 - **合规要求**：集团上市监管要求加强合同全生命周期管理 - **效率提升**：年合同量超过5000份，急需数字化手段提升管理效率 **2.1.2 产品目标陈述** 采用Volere模板中的”一句话目标”方法，江铃合同管理系统的目标可表述为： <blockquote><p>“构建一个覆盖合同起草、审批、签署、履行、变更、归档全生命周期的数字化管理平台，实现合同标准化、流程自动化、风险可控化和分析智能化，提升集团合同管理效率和风险防控能力。”</p></blockquote> 该目标符合SMART原则： - **Specific**：明确限定在合同管理领域 - **Measurable**：可通过合同处理时效、异常合同比例等指标衡量 - **Achievable**：基于现有技术可实现 - **Relevant**：与集团数字化战略高度相关 - **Time-bound**：一期项目有明确时间节点 ### 2.2 利益相关者分析 **2.2.1 客户与顾客** - **客户**（付费方）：江铃集团信息部 - **顾客**（使用者）：集团法务部、财务部、采购部等合同相关业务部门 **2.2.2 其他利益相关者** 根据Volere分类和江铃项目实际情况，识别出以下关键利益相关者：  ### 2.3 用户角色分析 合同管理系统的用户具有角色多样、权限差异大的特点，需进行详细分类： **2.3.1 用户分类与特征**  **2.3.2 用户优先级划分** - **关键用户**：合同经办人、法务专员（直接影响系统使用效果） - **次要用户**：部门审批人、财务人员（必要但不决定系统成败） - **不重要用户**：临时查询人员（偶尔使用） ## 三、需求约束条件分析 ### 4.1 解决方案限制条件 基于江铃项目文档，系统需满足以下强制性约束： - **组织架构同步**：需与现有IAM系统集成，组织人员信息以IAM为准 - **权限模型**：必须采用RBAC（基于角色的访问控制）模型 - **安全标准**：符合集团信息安全三级等保要求 - **移动办公**：支持企业微信集成，实现移动审批 ### 4.2 实现环境约束  ### 4.3 伙伴应用集成  ### 4.4 商业组件(COTS)要求 - **电子签章**：必须支持法大大或e签宝 - **OCR识别**：集成文通或ABBYY引擎 - **全文检索**：基于Elasticsearch实现 ### 4.5 项目限制条件 - **时间约束**：一期项目周期6个月 - **预算约束**：总投入不超过150万元 - **资源约束**：需复用现有硬件资源 ## 四、核心功能需求分析 ### 4.1 功能性需求建模 采用”用户故事+验收标准”的方式描述核心功能需求： 人员组织管理模块 **需求4.1.1**：部门信息管理 **用户故事**：作为系统管理员，我需要维护组织架构信息，以便合同审批流能按正确组织层级流转 **验收标准**： - 可展示树形组织架构 - 支持部门增删改查操作 - 与IAM系统实时同步 - 部门删除前校验无关联合同 **需求4.1.2**：角色权限管理 **用户故事**：作为法务主管，我需要配置不同角色的合同访问权限，确保敏感合同只能被授权人员查看 **验收标准**： - 支持角色创建并关联菜单/按钮权限 - 可设置数据权限（如仅查看本部门合同） - 权限变更实时生效 - 提供权限测试工具 - 合同全生命周期管理 **需求4.1.3**：合同起草 **用户故事**：作为采购专员，我需要通过模板快速起草采购合同，减少重复工作 **验收标准**： - 提供标准合同模板库 - 支持条款智能推荐 - 自动生成合同编号 - 保存草稿功能 **需求4.1.4**：合同审批 **用户故事**：作为部门经理，我需要审批本部门发起的合同，确保业务条款合规 **验收标准**： - 支持多级审批流配置 - 可添加审批意见 - 支持审批委托 - 审批超时自动提醒 ### 4.2 数据需求分析 核心业务实体 **合同实体**： - 属性：合同编号、名称、类型、金额、签约方、生效日期、状态等 - 关系：与审批流程、履行计划、附件关联 **履行节点**： - 属性：节点名称、计划日期、实际日期、责任人、状态 - 规则：逾期自动触发提醒 数据字典 建立统一数据字典确保术语一致性：  ## 五、非功能性需求分析 ### 5.1 性能需求  ### 5.2 安全需求 **认证安全**： - 支持AD域集成认证 - 密码复杂度策略 - 登录失败锁定 **数据安全**： - 合同文档加密存储 - 敏感字段脱敏显示 - 完整操作审计日志 ### 5.3 可靠性需求 - 可用性：99.9%（年度宕机&lt;8.7小时） - 数据完整性：事务回滚机制 - 灾备恢复：RTO&lt;4小时，RPO&lt;15分钟 ### 5.4 合规性需求 **法律合规**： - 符合《电子签名法》要求 - 满足上市公司内控指引 **标准符合**： - 遵循GB/T 22239-2019等保要求 - 符合集团IT架构标准 ## 六、需求验证与管理 ### 6.1 需求验证方法 - **原型验证**：通过Axure制作交互原型，早期确认需求理解 - **用例评审**：组织跨部门用例走查会议 - **测试用例**：需求阶段即编写验收测试用例 ### 6.2 需求变更管理 **变更流程**： 变更申请→影响分析→CCB评审→实施跟踪 **变更影响矩阵**： 评估对范围、进度、成本的影响 **版本控制**： 采用Git管理需求文档版本 ## 七、合同管理系统需求分析常见问题 ### 7.1 典型问题分析 **1）业务流程割裂**： 问题：仅关注合同签署环节，忽视履行跟踪 解决：端到端分析全生命周期 **2）权限设计不足**： 问题：简单权限模型无法满足复杂场景 解决：采用RBAC+ABAC混合模型 **3）集成考虑不周**： 问题：忽视与财务、ERP系统的集成 解决：早期识别集成接口需求 ### 7.2 需求分析最佳实践 **1）用户访谈技巧**： - 准备问题清单但保持开放 - 关注”为什么”而非”怎么做” - 记录典型用户原话 **2）需求优先级排序**： - 采用MoSCoW法（Must have, Should have, Could have, Won’t have） - 结合Kano模型分析用户满意度 **3）需求文档编写**： - 使用统一模板确保完整性 - 需求编号可追踪 - 每个需求独立可测试 ## 八、案例解析：江铃项目需求亮点 ### 8.1 工作交接机制 江铃需求文档中”工作交接”功能设计体现了对用户实际工作场景的深入理解： **1）场景覆盖全面**： - 人员离职 - 岗位调整 - 临时授权 **2）数据完整性保障**： - 合同历史可追溯 - 任务不丢失 **3）操作便捷性**： - 批量交接 - 交接记录可查 ### 8.2 合同字段动态配置 通过”合同字段管理”功能实现灵活扩展： **1）字段类型丰富**： - 文本、数字、日期 - 下拉列表、附件 **2）校验规则可配**： - 必填校验 - 格式校验 - 逻辑校验 **3）界面表现控制**： - 显示/隐藏 - 只读控制 - 标签自定义 ## 结论 高质量的合同管理系统需求分析需要方法论指导与实践经验相结合。通过应用Volere需求过程，结合江铃集团等实际项目经验，我们可以总结出以下关键成功要素： - **结构化分析**：采用标准模板确保需求完整性 - **用户为中心**：深入理解各类用户实际工作场景 - **全生命周期视角**：覆盖合同从生到死的各个环节 - **平衡兼顾**：功能需求与非功能需求并重 - **可验证性**：每个需求都有明确的验收标准 - **可追溯性**：建立需求与设计、测试的追踪关系 随着合同管理数字化程度不断提高，AI、区块链等新技术将为合同管理系统带来更多创新可能。需求分析师需要持续关注技术发展和业务变革，不断优化需求分析方法，为企业构建更智能、更高效的合同管理解决方案。 本文参考山西肇新科技有限公司的文档[江铃汽车集团合同管理系统需求规格说明书](https://www.zhaoxinms.com/html/web/download/1912063285612605441.html)。 PS：江铃集团的项目是我到公司干的第一个活，也是我印象最深的一个项目。后续我会陆续写一些关于江铃集团合同管理项目的经历。也会陆续放出一些东西让大家参考。虽然过时，但还是有借鉴意义的。也欢迎大家来和我探讨。 本文由 @合同管理吴彦祖 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

谁也没想到，这款中国跨境电商应用竟然能在两天时间内，在美国下载激增近十倍，一路飙到了iOS应用商店美区排行榜的免费应用榜第二位，仅次于无人不知的ChatGPT。在美国区购物类应用的免费榜单上，这个跨境电商网站更是直接登顶榜首。更令人难以置信的是，这个应用榜的前三位都是中国应用，第二名是淘宝网，第三名则是SHEIN。  这到底是什么应用？为什么特朗普掀起的全球关税狂潮会让中国跨境电商突然集体爆火霸榜？ **直接霸榜美国电商应用** 直接揭谜，这款突然登顶美国电商应用榜的中国企业就是敦煌网(DHgate)。并不是一家新创办的公司，而是一家有着20多年历史的老牌跨境电商网站，创始人王树彤曾经与雷军一道创办了卓越网。 2004年卓越网出售给亚马逊之后，王树彤开始了自己的创业之路，希望打造一个网上的丝绸之路。从敦煌网的命名就可以看出网站的跨境电商创业方向，敦煌是古代中国对外经贸通道丝绸之路的重要一站。  美国是跨境电商的最重要市场。敦煌网早自2005年就推出了英文网站对接美国市场，2008年就在美国设立办事处拓展市场商机和物流渠道。经过二十多年的发展，敦煌网已经覆盖了全球220多个市场，注册买家超过3100万，卖家超过220万，商品数量超过3200万件，有100多条物流线路和14个海外仓。 在美国运营的中国主流跨境电商平台，主要包括了SHEIN、拼多多旗下TEMU、阿里旗下速卖通、敦煌网以及TikTok商城等等。与其他几家主要面向消费者的平台相比，敦煌网主打的是B2B方向，因此此前相对低调。 但是在过去几天，敦煌网似乎一夜之间就火遍美国，成为美国人最感兴趣的购物平台。上周五，敦煌网在应用商店的免费应用榜还排名第 352 名；但到了周日就飙升到了第六位，周一更是冲到了第二位。  敦煌网公布的数据显示，他们上周六在iOS和Android应用商店的下载量为3.54万次，其中美国区下载1.73万次，环比增长98%。到了周日，全球下载量更暴增至117，500次，仅在 iOS 平台上就增长了732%，其中美国贡献了65，100次下载，环比增长940%。 敦煌网跨境电商”官方账号今日消息，其四月下载量环比暴增800%，每天超3000家美国批发商在线抢单，现在入驻可以享受新商家流量扶持包。 **TikTok病毒营销** 是什么让敦煌网的影响力如火箭般飙升？或许最重要的推力是社交网站的病毒式营销，尤其是短视频之王TikTok。过去几天时间，TikTok上出现了诸多推广中国商品的短视频内容与话题，直接带动了观众用户下载中国跨境电商应用。 需要强调的是，这里的“病毒”并非贬义，指的是爆炸性扩散，非常有效带动电商流量。具体而言，很多TikTok视频在向美国等国家的用户介绍全球奢侈品行业的制造流程，并且以“打掉中间商，低价买大牌”吸引美国用户购买。  具体而言，很多视频都在传递类似的信息：欧美消费者以为的“欧美大牌”实际上都是在中国生产的，而成本只有最终售价的一个零头。而现在他们可以以地板价买到这些欧美大牌的商品，只是没有那些昂贵的品牌商标。 在一个爆火的视频中，有博主声称，大多数奢侈品包产自中国，仅在欧洲贴标包装，即可高价售卖为“意大利制造”或“法国制造”。甚至还有博主表示，售价3.8万美元的爱马仕铂金包，实际的生产成本仅为1400美元，消费者实际上是在为“品牌和包装”支付高价。 这样的“揭底内幕”和仿造商品涉及到爱马仕、路易威登、古驰、香奈儿等顶级大牌的包包，也包括了Lululemon、法国鳄鱼Lacoste、德国Birkenstock、Hugo Boss等中端品牌的服饰鞋子。 这种“打掉中间商，低价买大牌”内容有效吗？真的有效，这些内容在TikTok引发了轰动。绝大多数欧美消费者都无法辨别这些所谓的工厂到底是否真是国际大牌的代工厂，或者只是生产没有品牌的大牌高仿货。很多人跑去Reddit等社区发帖询问，“TikTok那些短视频说的都是真的吗？” 虽然同样的内容也投放在X和Instagram等平台，但实际引流效果都不如TikTok那么直接有效。X平台上的社区评论更是会直接扫兴。而TikTok上并没有这样的澄清机制。  举例来说，德国品牌Birkenstock一直强调自己的鞋子是在德国生产，而不是外包到亚洲国家。但在一个高仿Birkenstock鞋子只售10美元的帖子下，很快就有用户在下面解释，这个售价超过150美元的德国品牌鞋子的确是在德国制造，而不是中国制造再运到德国的假货。实际上，看起来像是Birkenstock但又挂着不同品牌的凉鞋本身就在美国线下沃尔玛以及线上亚马逊上广泛销售。 此次中国厂商“打掉中间商”的病毒式营销是如此成功，不仅将敦煌网直接推上了美国应用商店的排行榜首，也让淘宝网从原先的第10位增长到了第二位。SHEIN则情况不同，他们的商品来自自己的设计和供应制造链，一直是美国快时尚市场的最大卖家。 美国人再次见识了TikTok短视频电商的巨大威力。 **跨境电商冲击美国** 当然，这种病毒营销也存在着风险。在几大中国跨境电商中，敦煌网、淘宝网、拼多多都上过美国贸易代表办公室(USTR)的“恶名市场”名单，被指责平台上存在大量侵犯知识产权的假冒伪劣商品。敦煌网也曾经遭受品牌方投诉，要求下架平台上的侵权商品。 此次病毒式营销，已经引发了美国诸多主流媒体的高度关注，称之为“中国工厂戏耍焦虑的美国购物者”，认为这些“跳过零售渠道，工厂直接销售”的视频最大限度引发了美国用户的情绪，他们正因为关税焦虑和政治动荡而感到不堪重负。 但是抛开白牌商品的侵权嫌疑，美国人真的喜欢买廉价仿制货吗？是的，没有人不会喜欢物美价廉的商品。这正是中国跨境电商在美国迅猛增长的主要原因：没有了美国进口商和大平台的提成与加价，直接以低廉出厂价格，把中国商品卖到美国市场。 美国市场真的挡不住这样的电商模式。过去几年时间，SHEIN和Temu等中国跨境电商网站相继在美国爆火，成为美国消费者的主流购物选择。他们的迅猛增长，不仅给美国民众带来了物美价廉的中国商品，也给美国本土零售商带来了沉重压力。  分析师预期，SHEIN去年全球营收超过500亿美元，其中美国市场营收在140亿-150亿美元，营收占比接近30%。在美国快时尚市场，SHEIN的市场份额甚至达到了40%，远远超过了H&amp;M和Zara等欧洲品牌。在时尚电商市场，SHEIN的市场份额也超过了沃尔玛和亚马逊。 而Temu的崛起势头更令人惊叹。凭借着极其低廉的价格和疯狂的广告攻势，Temu在短短一年多时间就攻克了美国市场。TEMU不仅是第一家在美国超级碗总决赛打广告的中国企业，更是连续两年投入天价推出病毒式广告，一个广告来回多次播放。 2024年，Temu在美国折扣零售领域的份额已经达到了17%，直接压倒了Dollar Tree，仅落后于Dollar General。分析师预计，Temu全球营收有四到五成来自美国市场，美国消费者给拼多多带来了280亿-350亿美元的GMV。 在中国跨境电商的冲击下，甚至亚马逊这样的美国电商巨头都不得不亲自下场，推出“中国直销”专区Amazon HAUL，与SHEIN和TEMU竞争，直接从中国仓库发货给美国消费者，大多为价格低于20美元的低价商品。 此次敦煌网的病毒营销成功也得益于他们从2020年开始的社交电商去中心化战略。随着这波TikTok病毒式营销，越来越多的中国厂商都渴望通过社交网站，跳过中间商和大平台，打开巨大的美国市场，直接面向美国消费者。 **多重手段打击中国电商** 然而，繁荣前景之下的中国跨境电商同样面临重大生存挑战：美国政府正打算通过多重手段，打击中国跨境电商的洪水猛兽冲击。 从今年开始，美国海关与边境保护局(CBP)加大了对来自中国的包裹检查力度，重点打击假冒商品和非法进口。 在过去几轮的关税大战中，美国政府实际上已经将中国商品的进口关税上调到了145%的水平。虽然智能手机、笔记本等消费电子品得到了关税豁免，但跨境电商的800美元免关税政策依然保留。 美国《贸易法》规定，单日单人进口价值800美元以下的包裹可免关税，并享受简化海关程序（即“最低限度豁免”）。这使得中国电商平台能够以低价直接向美国消费者发货，避开高额关税。 美国官方数据显示，从2018年到2023年，来自中国的低价跨境电商包裹的销售额从53亿美元激增至660亿美元。超过六成的“最低限度”豁免包裹来自中国，单是Temu和SHEIN两家平台就占每日“最低限度”运输包裹的30%以上。 因此，在中国跨境电商迅猛增长之后，美国政府首先想到的遏制手段就是取消“最低限度”豁免。早在今年2月，特朗普政府就宣布取消来自中国的小包裹豁免，征收10%的关税，但由于包裹堆积如山，海关根本无法处理，因此不得不宣布推迟执行。 本月初，特朗普政府又宣布了新的中国包裹征税计划。从5月2日起，中国的包裹需支付每件75美元的固定费用，或按商品价值的90%税率缴纳关税(以较高者为准)。而从6月1日起，固定费用增至每件150美元。  这对中国跨境电商平台来说，是一个巨大的打击。取消豁免后，中国商品的价格可能增长数倍，严重削弱其价格竞争力。例如一个价值10美元的包裹可能面临150美元的关税，相当于1500%的税率，这使得小额电商发货成本大幅上升。 在这样的形势下，Temu、SHEIN等中国电商平台将不得不调整策略，如转向美国本地仓储或从越南、泰国等非国家发货。所幸这些跨境电商巨头，基本都已经在海外完成了建仓。 然而，这些关税和非关税壁垒，也会给美国民众带来伤害。自由主义智库卡托研究所表示，取消对中国的最低限度豁免将对美国人，尤其是较贫困的消费者产生“深远的负面影响”，并认为这一政策变化将导致行政瓶颈。 一方面，美国海关将被迫使用更复杂的清关流程，基础设施根本不足以处理如此大量的包裹清关，可能导致港口拥堵。今年2月，单是纽约JFK就积压了超过百万个包裹，甚至物流商被迫暂停发货。 在另一方面，美国消费者同样也是受害者，尤其是低收入群体。因为来自中国的日常服装和小商品在美国零售市场的售价势必会大幅上涨。在小额包裹征收高昂关税之后，美国消费者从中国跨境电商购物，也将面临更高的价格和更长的物流时间。 如一位 TikTok 用户所戏说的：“美国自认为握有所有王牌，但实际上那些牌也是中国造的。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493134.htm)

据央视新闻报道，**由中国科学院A类战略性先导专项“地月空间DRO探索研究”部署研制的三颗卫星目前已在地月空间稳定建立百万公里级星间测量通信链路。**这标志着我国已成功构建国际首个地月空间三星星座，并取得多项原创性科技成果，为我国开发利用地月空间、引领空间科学前沿探索奠定了坚实基础。 地月空间是从地球轨道向外拓展的新空域，距离地球最远可达200万公里，**相对地球轨道空间，其三维空间范围扩大了上千倍。** 开拓与利用地月空间对于月球资源开发利用、人类地外长期驻留与跨行星活动、可持续发展的太阳系探索等均具有重大战略意义。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250416/f6e87a55eb6144b7983e673544db2c53.png) 据介绍，**这项成果在国际上首次验证了利用卫星跟踪卫星，而不是地面去跟踪卫星，相当于是把传统的地面站变成了一颗卫星，放到了一个低轨的轨道上，**为我国未来的地月空间探索，包括深空探索开辟了一个新的技术途径，更多地去服务于地月空间的各种各样轨道的定轨、导航，授时，为我国将来开展大规模的地月空间商业活动提供了一个高效的解决方案。 据了解，构成地月空间三星星座的DRO-L星于2024年2月发射，并成功进入太阳同步轨道。 DRO-A星和B星于2024年3月发射，7月15日成功进入DRO任务轨道，同年8月首次实现三星组网。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250416/bddc43555cc640388cb61ba1ebbaecb6.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493132.htm)

如果你使用 Cursor 等 AI 工具或代码编辑器，那么尝试安装并使用诸如 C/C++ 或 Remote SSH 等扩展程序时可能会报错并提示这些扩展程序只能与 Microsoft Visual Studio Code 等微软产品和服务结合使用。 如果你使用 Cursor 等 AI 工具或代码编辑器，那么尝试安装并使用诸如 C/C++ 或 Remote SSH 等扩展程序时可能会报错并提示这些扩展程序只能与 Microsoft Visual Studio Code 等微软产品和服务结合使用。  图片来源：[GitHub](https://github.com/getcursor/cursor/issues/2976) **具体来说这些错误提示可能是这样的：** _The C/C++ extension may be used only with Microsoft Visual Studio, Visual Studio for Mac, Visual Studio Code, Azure DevOps, Team Foundation Server, and successor Microsoft products and services to develop and test your applications._ 出现这个问题的原因在于微软自己开发的这些扩展程序并非使用常规的开源许可证，实际上微软从来不允许这些扩展程序在非微软开发工具中使用，只不过以前微软并未实施严格限制，直到现在微软才开始实施严格限制(通过验证客户端来识别)。 简而言之虽然 Microsoft Visual Studio Code 是开源的可以基于该项目开发不同类型的代码编辑器，但微软这些扩展并非开源的因此并不支持这这些非微软官方的代码编辑器中使用，否则就是违反商业条款。 这些扩展程序支持的应用包括 Microsoft Visual Studio、Visual Studio for Mac、Visual Studio Code、Azure DevOps、Team Foundation Server 等，而 Cursor 就是基于 VSCode 开发的第三方代码编辑器，所以在使用时会看到报错提醒。 为了解决这个问题目前 Cursor 正在和开源社区合作准备推出淘汰微软这些扩展程序并使用开源方案，到 Cursor 后续版本中将集成开源方案替代微软的扩展程序，解决开发者使用时碰到的被禁用情况。 注：诸如 C/C++ 等扩展在 GitHub 上可以看到源代码，但使用的是微软软件许可证和名为 [Runtimelicenses](https://github.com/microsoft/vscode-cpptools/blob/main/LICENSE.md) 的许可证 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493128.htm)

今日，**苹果官网更新“过时产品”，加入iPhone 6s和2018款Mac mini。**iPhone 6s于2015年发布，苹果一直将其卖到了2018年，这也是为什么现在才被列入过时产品的原因。据悉，**苹果会在产品停售5年-7年后标记为过时产品，这意味着这些产品可能无法获得苹果官方的维修服务，**但如果仍有零件可用，苹果会提供最多两年时间的维修服务。 iPhone 6s是首款采用3D Touch功能的机型，也是最后一款带3.5mm耳机插孔的旗舰iPhone。 iPhone 6s被很多人视为苹果最强钉子户之一，**该机搭载苹果A9芯片，这代最大的变化之一就是运行内存增至2GB，祖传后置Sensor——IMX145也终于升级成了IMX315。**    同时，还带来了Live Photos功能，让静态照片“活起来”，记录下按下快门前后的瞬间。   [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493126.htm)

博主定焦数码爆料，**高通骁龙8 Elite 2的CPU频率预计是4.4GHz起步，性能上涨18%-22%，这将是高通最强手机芯片。**对比上代骁龙8 Elite的4.32GHz主频，骁龙8 Elite 2的CPU频率再度提升，**并且它采用第二代自研CPU架构，GPU独立缓存从12MB提升到了16MB，性能提升30%左右。** 不止于此，骁龙8 Elite 2支持SME指令集，SME全称是&#34;Scalable MultiMedia Extensions&#34;，它是Arm64架构的一部分，通过提供更多的向量寄存器和更大的向量长度，使得处理器能够更高效地处理多媒体和图形相关的计算任务。 工艺方面，骁龙8 Elite 2采用台积电第三代3nm工艺制程，在相同功耗下，N3P制程能提高4%性能，在相同主频下，其功耗降低9%，整体晶体管密度提高了4%。 按照惯例，骁龙8 Elite 2将在今年10月登场，小米16系列将首发搭载骁龙8 Elite 2。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250416/cd194bea95dd4e6e9df850fdfc972080.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493124.htm)

之前美国说豁免H20芯片的出口，现在又说限制，这让英伟达非常难受。**据国外媒体报道称，英伟达公司今天凌晨表示，美国政府正在限制其H20芯片向中国的出口，这将阻碍该公司为满足之前的限制而设计的产品线。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2023/1114/0620dcb6c8e1868.jpg) 英伟达周二在一份监管文件中表示，美国政府周一通知该公司，H20芯片向中国出口需要获得许可。政府表示，新规旨在解决“受监管产品可能被用于或被转移到中国超级计算机”的担忧。 之前按照美国媒体的报道，在英伟达公司首席执行官黄仁勋上周出席了玛拉歌晚宴之后，特朗普政府改变了限制出口英伟达H20人工智能芯片的计划。 据悉，虽然H20可以用来开发和运行人工智能软件和服务，但它是一款小型化产品。 英伟达称，进一步收紧限制只会加强中国摆脱对美国技术的依赖的决心，并会削弱美国公司。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493122.htm)

**据报道，浙江大学光电科学与工程学院/海宁国际联合学院狄大卫教授和赵保丹研究员团队在半导体显示技术领域取得重要突破。**该团队利用新型钙钛矿材料，成功研制出像素尺寸仅为90纳米的微型LED，创造了当前全球LED微型化的新纪录，突破了传统LED在微型化领域的技术瓶颈。 LED（发光二极管）通过半导体材料的电致发光效应实现光电转换。传统LED技术已广泛应用于照明和显示领域：无机LED主要用于室内外照明、车灯等场景；OLED则普遍应用于手机、电视等显示设备。 **而新兴的Micro-LED技术正逐步应用于AR/VR设备。然而，当传统LED尺寸缩小至10微米以下时，发光效率会急剧下降，这严重制约了超高分辨率显示技术的发展。** 研究团队自2021年首次提出&#34;微型钙钛矿LED&#34;概念以来，持续取得系列突破：2022年实现超稳定钙钛矿LED，2024年创下116万尼特的亮度纪录，如今又在微型化方面实现90纳米像素尺寸的重大突破。 值得注意的是，钙钛矿LED在180纳米尺寸仍能保持高效发光，远优于传统LED的性能表现。 **这项突破性进展为下一代超高清显示技术开辟了新路径，特别是在AR/VR等前沿显示应用领域具有重要价值。**目前，研究团队正与产业界合作开发可编程LED阵列驱动电路和实用化显示器件集成方案，推动该技术走向实际应用。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493120.htm)

据服务器提供商 DMIT 发布的消息，自 4 月 12 日起中国上海连接至中国联通国际竞品网络 AS10099 线路中断，导致剩余带宽利用率高而服务降级，也就是出现连接不稳定等情况。具体来说受影响的主要是中国联通骨干网络 AS9929，境外合作伙伴给出的回应是美国加利福利亚州阿罗马斯到索莱达之间的电缆损坏，并且是人为破坏的。 从目前更新的进展来看受影响的主要是 AS9929，后面的动态里没有再次提到 AS10099，这说明 AS10099 应该没有被破坏，而 AS9929 在 4 月 13 日前后也完成了修复。 [](https://img.lancdn.com/landian/2025/04/108771.png) 线路方面美国洛杉矶与圣何塞的 AS9929 互为独立链路，客户观测到其他拥有 AS9929 网络表现正常的均测试为圣何塞接入，而所有洛杉矶接入的 AS9929 均与 DMIT 测出相同结果。 尽管目前线路方面已经完成修复，但这种中断也会影响服务可用性，DMIT 称接入 AS9929 仅为满足客户入向路由优化需求，如果 AS9929 长时间不满足 DMIT 的服务质量要求，DMIT 保留撤销 LAX.EB 服务器现有的 AS9929 出向路由优化的权利。 这个问题其实主要影响中国联通到美国西部的连接，AS9929 是中国联通最重要的骨干网络之一，在美国方面的线路频繁出现问题也会严重影响采用 AS9929 的各大服务器提供商，如果最终各大服务器提供商均不再使用 AS9929，那对中国联通用户连接美国西部网络可能会产生负面影响。 **中国联通线路介绍：** AS9929：由中国联通运营并负责中国联通在全国范围内的网络互联和数据传输，与众多国际和国内 ISP 互联确保流量高校传输。 AS10099：由中国联通国际运营的精品网络线路，与Google和奈飞等众多 ISP 和内容提供商建立直接的互联互通关系。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493114.htm)

当生活费成了亲情的试金石。

在特朗普连续多轮加税的背景下，跨境电商电商平台敦煌网（DHgate）突然大火，跃上美国App下载排行榜的前列。

<blockquote><p>大语言模型（LLM）作为人工智能领域的重要突破，正在深刻改变自然语言处理的格局。本文将深入探讨大语言模型的定义、基本原理、优缺点以及其在各个领域的应用。</p> </blockquote>  ## 一、什么叫大语言模型 ### 1.1 大语言模型的定义 **大语言模型（Large Language Model, LLM）**是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过海量文本数据的预训练学习语言规律，具备理解、生成和推理文本的能力。其核心特征包括： 1.**参数规模庞大**：通常包含数十亿至数千亿参数（如GPT-3的1750亿参数）。 **2. 基于Transformer架构**：依赖自注意力机制处理长文本序列，显著提升并行计算效率。 **3. 多阶段训练流程**：包括预训练（无监督学习）、微调（有监督学习）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）。 ### 1.2 大语言模型与神经网络、数学模型的联系与区别 - **数学模型是基础**：神经网络和大语言模型本质上都属于数学模型范畴 。它们借助数学理论和方法构建，如线性代数用于描述神经元间权重矩阵运算，概率论用于解释模型不确定性和概率预测 。 - **神经网络是大语言模型的支撑**：大语言模型基于神经网络构建，利用神经网络强大的非线性拟合和学习能力 ，从海量文本数据中学习语言模式和语义知识 。同时，神经网络的发展为大语言模型提供了架构基础和优化方法 ，如深度学习中各种优化算法用于训练大语言模型 。 - **大语言模型是神经网络的应用拓展**：大语言模型是神经网络在自然语言处理领域的深度应用和拓展 。它将神经网络与自然语言任务紧密结合，通过大规模预训练和微调，使模型具备强大语言理解和生成能力 ，推动自然语言处理技术发展，也为神经网络研究提供新方向和挑战 。 ### 1.3 LLM的“大”体现在哪些方面？ - **庞大的参数量：**LLM的“大”首先体现在参数数量上。例如，OpenAI的GPT-3有1750亿个参数，GPT-4更为庞大。参数越多，模型的语言理解和任务处理能力越强。 - **海量的训练数据**：LLM依赖海量数据进行训练，包括书籍、新闻、网页内容和社交媒体等。这些多样化的数据帮助模型掌握丰富的语言模式，具备强大的理解和生成能力。 - **广泛的任务适应性**：模型在多种数据上训练，赋予其从自然语言理解到翻译、摘要、情感分析等多任务的处理能力，使其具备显著的通用性。 - **巨大的计算资源需求：**LLM的训练与推理依赖大量高性能计算资源，如GPU和专用加速器。随着模型规模的增加，计算需求呈指数级增长。 ### 1.4 LLM为什么要基于Transformer架构？ 在Transformer架构出现之前，自然语言模型主要依赖循环神经网络（RNN），但RNN的顺序处理方式限制了计算的并行性，且在处理长序列时，信息容易丢失或遗忘。 Transformer通过引入自注意力机制和位置编码，克服了传统模型在捕捉长距离依赖和并行计算方面的局限。自注意力机制允许模型同时关注输入序列中的所有词，捕捉更远距离的依赖关系，避免了RNN及其变体LSTM模型中存在的顺序处理瓶颈。因此，Transformer成为大规模预训练模型的基础架构，并在多个任务中展现了出色的性能。 ## 二、大语言模型的基本原理 **基本原理概述**：大语言模型的基本原理是通过Transformer结构处理文本数据，利用GPT等预训练方法学习语言知识，并将文本映射到语义空间中，以实现复杂的自然语言处理任务。 大语言模型的基本原理可以通过三个核心概念来阐述，1:基于GPT的预训练框架、2:Transformer的深度学习架构，3:以及将文本转化为语义向量的映射技术。 ### 2.1 GPT GPT，全称是Generative Pre-trained Transformer，是一个先进的自然语言处理模型，由OpenAI在2018年推出。以下是对GPT每个字母含义的通俗解释： - G，即“Generative”，表示GPT模型具有生成文本的能力。它可以根据输入的文本或提示，生成自然、流畅的文本内容，展现出强大的语言生成能力。 - P，即“Pre-trained”，指的是在对模型进行特定任务微调之前，先对其进行大量文本数据集的预训练。这使得GPT模型能够学习到丰富的语言知识和上下文信息，为后续的特定任务提供更好的基础。 - T，即“Transformer”，是GPT模型所用的基本架构。Transformer模型通过自注意力机制，能够识别文本中的语法和上下文，从而生成更自然和流畅的文本。GPT模型基于Transformer架构，通过多层的神经网络结构，实现了对语言的深入理解与生成。 总的来说，GPT模型通过生成式的预训练方式和Transformer架构，展现出了强大的自然语言处理能力，为自然语言处理领域的发展带来了新的突破。无论是在文本生成、语言理解还是对话系统等方面，GPT模型都展现出了广泛的应用前景。 ### 2.2 Transformer Transformer，源自2017年Google发布的论文《Attention is All You Need》中提出Transformer架构。 **2.1 Tranformer架构主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）** 编码器，用于对输入的文本进行理解，把文本编码到包含词意、语序、权重（词重要度）的语义空间； 解码器，用于生成文本，即将编码器输出的语义空间的内容解码为文本（生成文本） **2.2 Transformer的核心机制：Self-Attention(自注意力机制)** 注意力机制，用于找到一句话中重要的字/词，类似人阅读一句话，会判断这句话的重点。注意力机制这个逻辑，可以进一步拓展到多模态（图片、音频和视频）。简而言之，就是展现出一种【找重点】的能力。 自注意力机制，是指一句话通过词的彼此对比来找重点。 多头注意理解机制，找多个重点。类似我们人类看待问题的时候，建议从多个角度看待问题，以更全面地认知和理解。同样，多头注意力机制，也有这种类似，从多个角度找重点。 ### 2.3 文本映射到语义空间 文本映射到语义空间需要两步处理： 1）Tokenizer（分词器） 2）Embedding（嵌入） **3.1 Tokenizer** GPT使用BPE（Byte Pair Encoding）作为分词器，它的原理是将字、词拆成一个个字节，统计训练中的“字节对”出现的频次，选择出现频次最高的“字符对”，合并为一个新的符号，并基于新的符号再出统计频次再进行一轮新的合并，最大达成目标大小。而这些符合的集合我们称之为**词汇表**，字符我们称之为**token**。  说明：token与我们理解的字/词并不一定有逻辑意义上的对应关系，有的时候可能是一个单词,有的时候可能是一个字，也有可能出现1/3或2/3个汉字的情况（因为一个汉字在unicode编码中是占3个字节的）。 **3.2 Embedding** Embedding的一种常见实现方式是Word2Vec。 Word2Vec就是将词映射到多维空间里，词跟词之间的距离代表词跟词之间的语义相似度，所以这个多维空间又叫语义空间。  **怎么理解多维空间？** 同一个词在不同场景下的语义是不同的，比如“King”在性别维度表示男性，在权利维度表示国王。 所以，多维空间j就是描述一个词在不同维度（场景）下的语义。 维度越多表示词的语义越精细，Word2Vec最初的标准是300维，GPT-3为2048维。  向量之间的语义是可以计算的。  ## 三、大语言模型的优缺点 ### 3.1 优点 - **出色的语言理解与生成能力**：无论是复杂的语法结构、微妙的语义关系还是各种领域的专业术语，都能较好地处理。同时，它可以根据给定的上下文生成连贯、流畅且有逻辑的文本，生成的内容在语法和语义上都较为准确和自然，可用于文本创作、对话系统等多种任务。 - **强大的泛化能力**：可以适应各种不同领域和场景的自然语言处理任务，无需针对每个具体任务重新训练一个全新的模型，在经过微调后就能在多种下游任务中取得较好的效果。 - **知识融合与迁移能力强**：大语言模型在训练过程中吸收了大量文本中的知识，包括常识性知识、领域专业知识等。这些知识可以在不同任务和领域之间进行迁移和融合，有助于解决一些需要多领域知识综合运用的复杂问题。例如，在问答系统中，模型可以利用其所学的广泛知识来回答各种类型的问题。 ### 3.2 缺点 - **计算资源需求巨大**：大语言模型通常具有庞大的规模，包含数十亿甚至数万亿的参数。训练和部署这样的模型需要强大的计算资源，如高性能的图形处理单元（GPU）或张量处理单元（TPU）集群，以及大量的内存和存储设备。 - **训练时间长**：由于模型规模大、数据量多，大语言模型的训练过程非常耗时。一旦需要对模型进行修改或优化，重新训练的时间成本也很高。 - **可解释性差**：大语言模型是一个复杂的黑盒模型，其决策过程和生成结果的依据很难被人类直接理解。模型的输出是基于大量参数的复杂计算得出的，很难明确指出某个输出是如何由输入和模型参数决定的，缺乏透明度和可解释性。这在一些对决策过程有严格要求的领域，如医疗、金融等，可能会限制其应用。 - **存在偏见和错误**：大语言模型基于训练数据进行学习，如果训练数据中存在偏差或错误信息，模型可能会学习并放大这些问题，导致生成的结果存在偏见或不准确。例如，可能会对某些群体或概念产生刻板印象，或者在一些事实性问题上给出错误的答案。此外，模型在面对一些复杂的、超出其训练范围的问题时，也可能会出现错误或不合理的回答。 - **容易被攻击和滥用**：大语言模型可能会受到各种攻击，如对抗攻击，攻击者可以通过精心构造输入来欺骗模型，使其产生错误的输出。同时，模型也可能被滥用于生成虚假信息、进行网络诈骗等不良行为，给社会带来负面影响。 ## 四、大语言模型改变的核心领域 **1. 自然语言处理（NLP）** - **文本生成：**自动化撰写文章、生成代码（如GitHub Copilot）。 - **对话系统：**ChatGPT等实现类人交互，应用于客服、教育问答。 - **翻译与摘要**：支持多语言实时翻译，提炼长文本核心信息。 **2. 多模态与跨领域融合：** 结合图像、音频生成（如DALL·E生成图像，GPT-4V处理图文混合输入）。**3. 行业应用革新：** - 医疗：辅助诊断、医学文献分析； - 金融：自动化报告生成、风险预测； - 教育：个性化学习资源推荐。 ## 五、LLM的局限与未来展望 **当前局限：** 1.**幻觉问题**：生成内容可能偏离事实或包含虚构信息。 2**. 算力与成本**：训练需消耗巨额计算资源（如GPT-3训练成本超千万美元）。 3.**伦理与安全**：存在偏见传播、隐私泄露风险（如数据训练中的敏感信息）。 4.**长文本处理不足**：对超长文本的连贯性与逻辑性仍待提升。 **未来发展方向：** **1. 多模态深度整合**：增强图文、音视频的跨模态生成与理解能力。 **2. 模型轻量化**：通过知识蒸馏、模型压缩（如GPT-4o-mini）降低部署成本。 **3. 个性化与私有化：**定制化模型满足企业数据安全与垂直领域需求。 **4. 伦理与可解释性**：开发透明化训练机制，减少偏见与误生成。 参考文档： [大语言模型基础知识：开启大模型学习之旅！一文搞懂大模型！](https://blog.csdn.net/2401_85343303/article/details/145168583) [大模型的基本原理](https://baijiahao.baidu.com/s?id=1805445791231257278&amp;wfr=spider&amp;for=pc) [一文读懂：大语言模型（LLM)](https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/32829727368) 作者：厚谦，公众号：向上的AI产品经理 本文由@厚谦 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。

 开发商coly宣布推理小说解谜游戏《金田一耕助系列 本阵杀人事件》将于4月24日发售，登陆[PC（Steam）](https://store.steampowered.com/app/3443380/_/)/Nintendo Switch平台，支持中文。   1937年11月26日凌晨4点，在位于冈山县的旧本阵后裔一柳家的偏院内，刚举办完婚礼的夫妻——一柳贤藏和久保克子双双死在血泊之中。案发当晚，偏院中除了这对死去的夫妻之外没有任何人，就连屋外的积雪上也没留下凶手逃跑的痕迹，真正是一起“密室杀人”案。接到通知赶来的侦探·金田一耕助搜集各方证词，逐步逼近“密室杀人”的真相，然而……   本作改编自横沟正史推理小说《金田一耕助》系列第1作，得到了KADOKAWA的协助和监修。另外，官方也表示本作从SOMI开发的《尘埃终须落定》中获得了灵感，并获得了SOMI的授权和认可。游戏原定3月20日发售，后因进一步优化宣布延期至4月24日发售。

 北极星指标（North Star Metric）是指衡量产品核心价值的关键指标，能够指导团队聚焦于为用户创造长期价值。LTV（用户生命周期价值）和CAC（Customer Acquisition Cost，用户获取成本）就是这样的核心概念，用好这两个指标不仅能帮助我们验证产品价值，同时还能结构化思考如何迭代产品。 以下是LTV和CAC的概念说明以及应用场景示例，本文将通过具体案例说明其作用和意义，帮助你深入理解并快速学以致用~ ## LTV（Customer Lifetime Value）：用户生命周期价值 **概念定义：**用户在完整生命周期内为企业贡献的净利润总和。当企业收入主要来源于用户的直接付费（如订阅制、电商购买、会员服务等），LTV通常特指付费用户的生命周期价值。当企业收入不仅依赖直接付费，还包含广告、数据变现或生态协同价值时，LTV可涵盖所有用户（含免费用户）。 **计算公式：**ARPU × 平均生命周期 × 毛利率 <blockquote><p><strong>ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入）</strong></p> <p>1. 概念：一定周期内（通常按月/年）从单个用户获得的平均收入。</p> <p>2. 公式：总收入 ÷ 活跃用户数</p> <p>3. 举例：某视频平台年收入12亿元，全年平均订阅用户数为800万。</p> <p>-年ARPU=12亿元800万用户=150元/用户/年年ARPU=800万用户12亿元​=150元/用户/年</p> <p>-月度ARPU=150元12个月=12.5元/用户/月月度ARPU=12个月150元​=12.5元/用户/月</p></blockquote> <blockquote><p><strong>平均生命周期</strong></p> <p>1. 概念：用户从首次使用到流失的平均时长，通常通过留存率推算。</p> <p>2. 公式：1 / (1 – 月留存率)</p> <p>3. 举例：月留存率80%，则平均生命周期=1/(1-0.8)=5个月</p></blockquote> <blockquote><p><strong>毛利率（Gross Margin）</strong></p> <p>1. 概念：收入扣除直接成本后的利润比例，反映核心业务盈利能力。</p> <p>2. 公式：（收入 – 直接成本） ÷ 收入 × 100%</p> <p>3. 举例：苹果硬件毛利率30%-40%，服务业务（App Store）毛利率70%。</p></blockquote> LTV的计算示例，以电商为例： <blockquote><p>1. 数据假设：</p> <p>– 用户月均购买频次：2次</p> <p>– 客单价：100元</p> <p>– 月留存率：70%</p> <p>2. 计算ARPU：</p> <p>ARPU=2次/月×100元/次=200元/月</p> <p>3. 计算平均生命周期：</p> <p>平均生命周期=11−0.7≈3.3个月平均生命周期=1−0.71≈3.3个月</p> <p>4. 计算LTV：</p> <p>LTV=200元/月×3.3个月×50%=330元</p></blockquote> ### 付费用户的LTV - 计算公式：LTV=平均每付费用户收入（ARPPU）×付费用户生命周期 - 场景示例：视频平台计算付费订阅用户的LTV，基于月费、留存率和生命周期。 - 指标意义：（1）指导制定用户获取成本（CAC）上限（如CAC应小于LTV的1/3）（2）识别高价值用户群体，优化运营策略（如VIP用户的专属服务） ### 总用户的LTV - 计算公式：LTV=平均每用户收入（ARPU）×用户生命周期 - 场景示例：免费社交App通过广告收入计算所有用户的LTV。例如用户日均广告曝光价值0.01美元，平均生命周期18个月 → LTV ≈ 0.01 × 30 × 18 = 5.4美元。 - 指标意义：（1）评估免费用户对生态的贡献（如流量转化、口碑传播）（2）平衡付费与非付费用户的资源投入（如优化广告策略提升整体LTV）。 ## CAC（Customer Acquisition Cost，用户获取成本） **概念定义：**获取一个付费用户所需的平均成本。 **计算公式：**营销总支出 ÷ 新增付费用户数 **举例说明：** 拼多多早期通过微信裂变将CAC降至5元/人，远低于行业平均水平（电商行业CAC普遍&gt;100元）。在线教育行业因广告竞价激烈，CAC可达3000元/人（如K12学科辅导）。 ## LTV和CAC如何组合使用？ **1. 优化获客成本（CAC）** 只有当 LTV &gt; CAC（用户获取成本）时，用户增长才可持续。例如，若某广告渠道获客成本为300元/人，而LTV=330元，则每用户净赚30元；若LTV=250元，则需优化渠道（如降低广告费）或提升LTV（如提高客单价）。 **2. 设计产品功能与运营活动** 提升ARPU - 增加付费点：如腾讯视频推出“超前点播”； - 捆绑销售：如麦当劳“套餐”比单点价格更低， 延长生命周期 - 签到奖励：Keep通过连续打卡送会员，提高留存； - 流失预警：Netflix在用户活跃下降时推送个性化内容。 提高毛利率 - 优化供应链：小米通过规模效应降低硬件成本； - 数据变现：免费工具（如WPS）向企业销售用户行为分析报告。 **3. 制定用户分层策略** 高LTV用户：提供专属权益（如VIP客服、优先体验），延长其生命周期。示例： 京东PLUS会员享免运费、折扣价，提升高价值用户粘性。 低LTV用户：控制服务成本，或通过交叉销售提升价值。示例： 拼多多对低频用户推送低价商品，刺激复购。 <blockquote><p><strong>短期决策：</strong>验证获客渠道是否盈利<strong>（LTV/CAC&gt;3为健康）</strong>；</p> <p><strong>长期战略：</strong>通过产品迭代提升用户生命周期、频次和客单价；</p> <p><strong>风险预警：</strong>若LTV持续下降，可能预示市场饱和或竞品冲击。</p></blockquote> 本文由 @江将好 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在播客市场蓬勃发展的背景下，小宇宙App凭借其简洁纯粹的设计和有温度的产品定位，迅速在市场中崭露头角。本文将深入剖析小宇宙从0到1的发展历程，探讨其在播客领域的创新实践和成功经验。</p> </blockquote>  ## 产品简介 产品名称：小宇宙 slogan：一起听播客 产品定位：一款简洁纯粹，并且有温度的播客产品 产品设计：以白色+蓝色为主色调，蓝色色彩饱和度不高，给人简朴、冷静的感觉 ## 产品背景 ### 播客的发展 2013年前后，涌现了大量声音平台，2012年苹果播客、喜马拉雅上线，2013年网易云音乐、荔枝FM上线，**媒体把诞生网络音频平台潮的 2013 年作为“元年”** **2014—2018：美国播客的爆发阶段；**现象级播客的不断涌现，引发市场对播客的高度关注，2017年，Spotify进入播客市场，宣布将播客整合到平台中。 2018年开始，国内少数头部播客拿到天使轮融资。但大部分创作者的状态并没有太大改变，还在发愁如何挣钱。海外市场上，2018年开始Spotify花费数十亿美元持续收购了十多家播客公司，持续扩充独家内容，国内市场，喜马拉雅开始IPO **2020年，播客发展的标志性事件发生——小宇宙App上线，**小宇宙的出现被形容为“鲶鱼效应”，让外界重新看到播客。此后荔枝、蜻蜓FM上线专门的播客App，荔枝播客与播客群岛，音频平台为播客推出专门的频道页，百度、快手、腾讯等大厂纷纷入局，推出随音、皮艇及酷我畅听。 2020年疫情的爆发，也在某种程度上推动播客的发展。**居家期间，闲暇时间增长，大家需要娱乐性、有陪伴感的内容消费，激发播客收听需求。**这个时间段的代表播客是The Joe Rogan Experience（简称JRE）走入大众视野，JRE是一档访谈类节目，嘉宾阵容非常豪华，**包括埃隆·马斯克、爱德华·斯诺登、川普等，和****The Daily ****一起常年霸占各大年度播客排行榜前三。** **2021年美国播客广告收入首次突破10亿美元，达14.49亿，同比增长72%。**美国的作家、演员、艺术家、哲学家、科学家等都热情地拥抱播客，并尝试更多形式和内容上的创新。据数据显示，如今有接近一半的美国人都在听播客节目，而这也是深深影响中国播客市场的重要原因。 不过和英文播客150万档的数量相比，**中文播客仍然处于早期市场。** ### 小宇宙是怎么诞生的？ 即刻产品负责人、小宇宙App负责人Kyth在2020年11月接受36kr采访时说过：“即刻里有一个兴趣社区，里面有一个圈子叫**“一起听播客”**，这个圈子里面都是很多喜欢播客的人，他们持续讨论的就是**呼唤一个播客APP出现。** 在小宇宙推出之前，播客更多只是作为各大音频类 App 的一个板块，所以用户体验并不好，播客爱好者只能使用国外的播客产品，如苹果 podcast，overcast，pocket cast 等。 即刻团队注意到了这一现象，该产品于2020年3月正式发布，包含android、ios平台客户端。 ### 小宇宙的前期发展 **1. 打造良好的社区** 2020年3月，小宇宙的App还处于内测阶段，只对外开放了一部分邀请码，那时就出现了一码难求的现象。 创始人Kyth希望团队尽可能地将产品做得简单、自然、干净，因此小宇宙刚上线时，每天只推送3个节目。 这或许是小宇宙刚上线时采用“邀请制”的原因之一。通过播客主播、媒体和热心听众等渠道发放邀请码，只有拿到邀请码才能注册，小宇宙在前期收紧流量口袋，有门槛地吸收高质量、高粘性用户进驻，正是为培养良好的社区土壤打基础。 **2.优化供给侧** **扶持新手播客崛起** 从2020年的两年来，随着内容生态越来越丰富，小宇宙的日活跃用户数量也从几十万增长到了百万量级。 位于发现首页的“宇宙新星榜”每天都会推荐3个新手播客，粉丝数从几十到几百不等。“新星榜”与“最热榜”位于同一栏，这意味着只要足够优秀，新手播客便有机会获得与头部播客相同程度的曝光。 **创作门槛低** 2020-2024不少闲聊类播客兴起，只需要上传音频就可以，让听众感受到做播客的门槛并不高，新的内容创作者纷纷加入播客大军。很多主播没有具体的创作方向，节目经常就某一主题进行个人化表达，虽然内容发散但话题覆盖面很广，更容易满足不同用户的消费需求。 **创作者自带流量** 当前中文播客除少数的全职Podcaster，大部分创作者都是以兴趣驱动录制节目；这些兼职创作者有很多本职工作是媒体从业者、自媒体博主、编辑、脱口秀演员等等，这类职业属性使他们自带粉丝入场，很容易形成流量。并且在小宇宙的新老主播中，有很多曾在知乎、B站位列第一梯队： 2015年开始，罪案领域热门答主@李淼在知乎陆续写下近700篇回答，积累了120多万粉丝。2018 年加入播客厂牌“日谈公园”后，知乎主页逐步荒芜，中途有两年完全弃更，目前作为偶尔营业的广告位，获赞量在个十位数。而李淼在《日谈公园》《日谈物语》两档播客节目中以固定频次更新。 2022年的百大up主@天才女友GG，2024年在小宇宙开设了播客《天才女友外出偷马》，2024年10月至今在B站断更接近3个月，期间在小宇宙连更8期对谈节目，同步在微信公号推送8篇次播客引流图文，这或许也指向了一种出走的决心。 **3.疫情催化** 2020年疫情来袭，在线音频成了隔离期人们的安慰剂，播客突然“文艺复兴”。**居家期间，闲暇时间增长，大家需要娱乐性、有陪伴感的内容消费，激发播客收听需求。** **4.商业化的飞轮** 2020年4月至11月期间，许多头部播客开始接商务合作，品牌方也开始找播客公司定制节目，展现出播客进一步发展并盈利的可能，播客的听众对广告持开放态度，愿意为高质量内容付费。益普索数据显示，有超过71%的用户曾因播客产生消费行为。由于平台的推荐算法，小的播客账号也可以获得流量，受到广告主的青睐。 ### 为什么名人/名企喜欢播客？ **1.打造真实感人设** 雷军、李斌、还有支付宝的陈亮，都做客过播客节目。第一当事人在播客讲这件事的来龙去脉和决策依据，是一件完全无法被替代的事情，播客对打造个人IP，积累粉丝有重要助力。对于一部分擅长口头表达的名人来说，播客有潜力成为他们重要的商业化渠道。 **播客能营造出私密而低调的沟通氛围，令人更愿意传递自己真实的想法。**通过播客明星和名人会更容易与听众建立深刻的连接。从影响力角度而言，**娱乐类明星艺人入驻能带来较好的粉丝效应。** **2.广告主精准投放** 据《2024年播客行业报告：耳朵时间就是现在》调研，播客听众中的高收入群体，这个群体的用户大多为企业的管理者、决策者甚至“老板”本人，他们对播客的依赖程度更高，相比其他人群每周收听天数更多、时间更长；月收入超过3万的听众收听播客达4年以上的达47.5%，且超过一半人将播客作为使用时长最长的媒体，订阅的节目数量和固定收听的节目数量相比其他人群也更多。 《硅谷101》的主播泓君表示，广告主更多看中《硅谷101》能够精准触及到很多创业公司与大公司的决策层，尤其是在大模型与AI方向，而**品牌也正在转向更加精准的投放，这样就带来了播客客户持续稳定的增长。** ## 播客用户分析 ### 谁在听播客？ **高线城市、高学历、高收入、有钱有闲** - 中青年用户为主，年龄层分布广泛，其中90后占比高达44.1%且女性用户为主 - 用户整体受教育水平较高，82.6%拥有本科以上学历，约7成为企事业白领 - 大多生活在长三角、珠三角和京津冀一带，来自广东省的用户最多 - 87.9%用户收入为5000以上，且通过电商平台消费水平高 - 工作中闲暇时间少，多为间以及晚上8点以后听音频 - 愿意为音频付费，未来愿增加相关投入 - 《CPA2025播客营销白皮书》展现了播客听众的鲜明画像：这个群体以21至35岁的年轻、高学历城市居民为主，82.1%拥有本科及以上学历，25.4%拥有硕士及以上学历。他们普遍分布在一线城市（42.4%）和新一线城市（26.1%）。 - 展现出较强的消费能力，月均消费高达6994.1元，周均收听时长为5.5小时，其中35.6%为重度用户。 这些听众对广告持开放态度，愿意为高质量内容付费。且偏好在起床、通勤、开车和运动等日常生活场景中收听播客，尤其对历史、人文、社会文化和财经商业等深度内容感兴趣。 ### 为什么听播客？ **1.自来水安利：**比较友好的社区氛围，比如会有听众在小红书等平台自发整理安利新播客。在其他平台也会有关于播客的引流，一些博主也不动聊到自己在听播客。 **2.用碎片时间“轻”学习：**相较于知识付费和语音直播，播客所承载的信息密度更加适中，既不会让用户时刻端正地坐下来记笔记，也不会让用户觉得收听完节目毫无收获。**播客这种形式就可以轻松地从聊天和对话中获得知识。** **3.获得陪伴感：**通勤、做家务和睡前是播客的主要收听场景。这些场景用户一般是独处的，播客主播的声音和内容可以给用户带来一种陪伴感。 **4.解放眼睛：**播客是通过听觉来接收信息，不需要专注于屏幕，可以让眼睛多休息。 ## 小宇宙产品核心定位 小宇宙是一款**泛用型播客客户端**，主打“为播客而生”，致力于提供无广告干扰、高自由度的中文播客收听体验。其核心功能围绕“发现-收听-互动”闭环设计，目标用户为追求内容深度与社区氛围的播客爱好者。小宇宙的主要界面这几年剪一直没有变过。旨在强调听播客这一件事。 ### 关键功能模块 **RSS订阅模式**：用户通过添加播客RSS链接直接订阅内容，打破平台型播客（如喜马拉雅）的内容壁垒，实现跨平台内容聚合。 **高能时刻标记**：用户可标记播客中的精彩片段（“高能点赞”），其他用户收听时可同步查看，提升内容发现效率。 **社区化互动**：每期节目下方设有评论区，鼓励用户围绕内容深度讨论，形成高质量UGC社区。 **个性化推荐**：基于用户订阅、收听时长及互动行为，通过算法推荐相似播客内容。 ### 差异化优势 **页面概览**  **极简设计**：无贴片广告，界面清爽，操作路径短。 **内容中立性**：作为泛用型客户端，不干预内容创作，吸引独立播客主入驻。 **数据透明**：向创作者开放播放量、完播率等数据，助力内容优化。 **听播客** 从产品的设计上可以发现小宇宙发现页、播放页、个人页承载信息较多导航栏仅3个tag降低了用户使用成本与视觉负担，使得用能更专注于“听播客”这件事上。 小宇宙通过人工推荐和个性化推荐相结合的方式，形成单集、节目、用户喜欢相结合的内容推荐系统。 **社区互动** **点赞进度条：众包的高光时刻** 进度条上看到高低不一的柱状条，代表对应位置的热度。通过点赞可以标记自己认为精彩的部分，并可以直接拖动进度条跳转到被点赞最多的部分收听。 **评论区时间戳：** 小宇宙采用评论时间戳的方式，用户可以在评论的时候带上，表明他是在什么时候得到这个感受的。 ### 产品结构图  ### 产品功能分析  另外，早在2021年小宇宙就开发了实验室产品：小宇宙studio（专为播客设计的剪辑、分享工具）和播客名片（一个链接介绍你的播客），近一年中内容专题功能进行了多次迭代升级，开通了赞赏功能、付费版块，从中可以看出，平台开始探索扶持主播内容创作变现，服务创作者创收，促进平台内容质量的进一步提高。 ### 在小红书等媒体上搜索小宇宙很多用户都在问“小宇宙怎么赚钱？ 小宇宙背靠即刻团队，承袭其小而美风格，对商业变现和增长的追求并不十分迫切。现有的模式只要为四种 - 付费订阅内容 - 企业定制播客 - 创作者分成：通过“赞赏”功能平台抽取10%服务费。 - 在2025年1月17日增加“包月会员”功能，不过被很多用户评价功能鸡肋。 ### 母公司背景 2020年即刻在解封后，即刻的母公司开发了播客产品**小宇宙**、社交产品Comeet、快鸟返利和交友产品**橙**、好物分享社区即士多、好友组队打卡工具PingPal等。不过目前仅有小宇宙和橙还在更新。 小宇宙与即刻APP（社交资讯平台）同属一个产品矩阵，共享技术中台与部分运营资源。 **关键人物**：负责人Kyth（前即刻首席产品经理），主导产品战略与社区运营。前期每10天更新一个版本。 根据下面对于Kyth的访谈让我们可以窥见不少对于产品的思考与方向。 <blockquote><p><strong>极客公园：你对公司接下来的发展规划是什么样的？</strong></p> <p><strong>Kyth：</strong>还是很务实的，比如让公司的商业化能力更健康，让更多人来做播客、更多人来听播客，让更多播客可以赚到钱。</p> <p><strong>极客公园：你们会考虑拿融资吗？</strong></p> <p><strong>Kyth：</strong>如果有适合的机会，我们挺开放的。</p> <p><strong>极客公园：作为 CEO，你现在会面对管理上的挑战吗？</strong></p> <p><strong>Kyth：</strong>我觉得我也在学习怎么去做 CEO，说到底是两件事情，一个是理解业务，一个是理解人。我觉得最近一年，我感受到自己以前做的不足的部分，所以也在加速让自己变好。</p></blockquote> 本文由 @霍比 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>随着AI技术的飞速发展，AI Agent（智能体）逐渐成为改变生活与工作的重要工具。本文将对四款热门的AI Agent产品——Manus、TARS、Genspark和Flowith进行全面测评，分析它们的核心功能、优点与缺点，并探讨其在企业级应用中的潜力与挑战。</p> </blockquote>  2025 年涌现了一大批 Agent 产品，让 AI 从从简单的聊天工具进化成了能够改变生活与工作的“AI Agent”。AI Agent是⼀种能够感知环境、做出决策并采取⾏动以实现特定⽬标的智能系统。现代基于⼤语⾔模型的 AI Agent 通常具备以下” 四件套” 特点：  这四项核心能力相互配合，使 AI Agent 能够处理各种复杂任务，从简单的信息检索到复杂的决策分析，甚至是跨领域的创造性工作。与传统的对话式AI助手相比，AI Agent 具有更强的自主性和目标导向性，能够主动规划并执行任务，而不仅仅是被动地回应用户请求。 ## 01 Manus ### 产品介绍 Manus 是由中国团队 Monica.im 开发的通用型自主AI Agent（智能体），他的工作原理是基于底层 AI 大模型的能力基础，通过自主任务分解将复杂任务拆解为多个子任务，并动态调用不同的 Agent 或工具来执行每个子任务，最终完成整体任务。Manus采用Multiple Agent架构，运行在独立虚拟机中，能够调用多种工具执行任务。其核心是”知行合一”的理念，不仅能思考，还能直接执行任务并交付结果。 Manus 在 GAIA Benchmark 上评分高于 openai 的 Deep Research（GAIA Benchmark是由 Meta AI、Hugging face 等机构制定的一个包含 466 道问题的一个通用人工智能助手的基准测试）  ### 核心功能 - 自主规划能力：能够自主理解任务，拆分为子任务并规划执行步骤 - 代码执行：可以编写和执行代码，解决编程和数据分析问题 - 网络搜索：能够自主进行网络搜索，获取最新信息 - 数据分析与可视化：处理数据并生成图表和报告 - 内容创作：撰写文章、报告和营销材料等 ### 优点 - 自主性极高，能够独立完成复杂任务 - 工具调用能力强，支持多种外部工具 - 执行过程透明，可以通过虚拟机观察其每一步的操作流程 - 交付成果质量高，接近专业人员水平 ### 缺点 - 不开源，技术细节不透明 - 缺乏官方API，难以集成到企业系统 - 多模态交互能力有待提升 - 任务执行速度较慢 实际使用示例 [AI Agent产品对比分析与结论 – Manus](https://manus.im/share/JOoa9VmCbKOP6k1oCnU7pB?replay=1) ## 02 TARS ### 产品介绍 Agent TARS是字节跳动开源的多模态AI Agent框架，基于UI-TARS(视觉语言模型)构建，支持通过自然语言控制计算机。它采用开放架构，支持模型上下文协议(MCP)，使其具有良好的扩展性。  ### 核心功能 - 浏览器操作：执行深度研究和网页操作，如表单填写、点击等 - 命令行集成：与终端交互，执行系统命令 - 文件编辑：创建、修改和管理文件系统中的文档 - 视觉理解：理解屏幕内容，进行基于GUI的操作 - 支持MCP：可以灵活切换使用不同的 MCP 工具来提升工作效率。 ### 优点 - 完全开源，可自由修改和部署 - 多模态交互能力强，尤其是视觉理解 - 扩展性好，支持自定义功能 - 与操作系统深度集成，可控制任何GUI应用 ### 缺点 - 稳定性和性能不如商业闭源产品，经常出现不执行任务的情况 - 目前很多网页有反爬机制，导致其经常会卡在真人校验中 - 最终输出内容质量较低，对于复杂任务无法直接应用 - 需要本地计算资源并且会操控本地电脑，存在一定的合规风险 ## 03 Genspark 产品介绍 GenSpark 是由创始人景鲲打造的一款 Agent 产品。这款产品最初以AI驱动的搜索工具起家，如今已升级为“全能型AI代理”，目标是通过速度、精准性和用户可控性，解决从日常琐事到复杂需求的各种任务。它不仅能快速响应用户指令，还能主动执行现实世界的操作，例如拨打电话预订服务，展现出强大的实用性。 Genspark Super Agent采用多智能体混合系统架构，整合了8个不同规模的大型语言模型(LLMs)，每个模型针对特定任务进行了优化。系统还集成了超过80种内部工具和多个精选数据集，实现了高度自主性。在GAIA基准测试中表现优异，超过了行业标杆Manus。   ### 核心功能 - AI电话功能：这是GenSpark最具创新性的特性之一。它内置语音合成技术，能模拟人类与服务提供商沟通，处理预订、查询甚至退换货等任务，堪称“现实世界的代言人” - 多模态输出：GenSpark不仅限于文本生成，还能输出PPT演示文稿、短视频甚至南派风格的动画。例如，它可以根据指令制作一段科技新闻短视频，配上字幕和配音，直接用于社交媒体发布 - Sparkpage页面：类似维基百科的结构化页面，将零散信息整合为清晰的概览，方便用户快速获取重点 ### 优点 - 功能全面，覆盖从规划到执行的全流程 - 电话功能是独特优势，弥补了纯文本交互的局限 - 执行速度快，效率高 - 相较于其他产品，Genspark可支持更多任务，适应不同业务需求 ### 缺点 - 自主型较弱，复杂任务需要用户的引导下执行 - 文生图、文生视频任务直接调用第三方接口实现，与平台能力关联性不大 - 开放程度低于完全开源产品 实际使用示例 [https://www.genspark.ai/agents?id=e3cce956-6481-43c4-b3dc-1a715e0cba49](https://www.genspark.ai/agents?id=e3cce956-6481-43c4-b3dc-1a715e0cba49) ## 04 Flowith Flowith 是一个画布式 AI 创作平台，2024 年初开始布局 agent 方向，2024 年 8 月正式上线了 agent 框架——Flowith Oracle，这比 OpenAI 的 o1 模型还要早。至今，Oracle 已经解决了超过 2000 万次复杂问题。 Flowith Oracle mode 采用独特的agenic knowledge management框架。它能自动将用户上传的信息拆分为knowledge seed，并实现知识的循环系统。核心是自主规划引擎，支持任务分解和无限工具调用。  ### 核心功能 - 任务自主规划与分解：将复杂需求拆解为有序子任务(Recipe)，设计系统性工作流 - 无限制工具调用：调用丰富工具库完成子任务 - 知识花园：构建个性化知识库，管理和应用知识（类似 ima） - 多线程画布：在一个画布中与多个AI模型同时交互，用户可以在Agent运行过程中添加/删除任务 ### 优点 - 创新的画布式界面，交互体验优秀 - 知识管理能力强，支持知识循环系统 - 任务执行中可定制化程度极高，适应各种创意场景 - 工具调用能力出色，支持复杂任务 ### 缺点 - 运行模式与常规 Agent 产品有差异，新用户适应需要时间 - 多模态支持相对较弱 - 开放性不如完全开源产品 实际使用示例 [https://flowith.io/conv/b904a02a-6253-4115-a6bd-45b30c5fd379?U2FsdGVkX19DcSHIWDq4dvaFdJ9ygn7/PCHjQBDnkynUdkAMguCXA5YwLtgtespdT8IGXj7qKTw4wsgJ07oOHw==](https://flowith.io/conv/b904a02a-6253-4115-a6bd-45b30c5fd379?U2FsdGVkX19DcSHIWDq4dvaFdJ9ygn7/PCHjQBDnkynUdkAMguCXA5YwLtgtespdT8IGXj7qKTw4wsgJ07oOHw==) ## 05 产品对比   ### B端应用场景分析 在企业应用方面，Agent 有望在以下领域率先落地：  研究表明，AI Agent在B端最有可能率先落地的是部门级应用，而非公司级应用。这是因为部门级工作相对灵活，存在大量未被固化的业务流程，而这恰恰是AI Agent能够发挥优势的地方。 落地挑战与制约因素 尽管Agent在B端市场有巨大潜力，但当前仍面临一系列挑战： 技术层面 - 幻觉问题：AI生成的内容存在事实错误的风险 - 复杂任务处理能力有限，常需人工介入 - 安全与隐私保障机制不足 - 系统集成困难，与企业现有系统兼容性问题 非技术层面 - 缺乏明确的监管框架和合规标准 - 投资回报率(ROI)不明确 - 责任归属不清晰，出错时责任界定困难 ### 结论与建议 1）对Agent市场不要过于FOMO 尽管AI Agent市场展现出强劲的增长潜力和广阔的应用前景，但目前的产品还不足以在B端市场中大规模应用。从技术成熟度、稳定性、安全性以及与现有企业系统的集成能力来看，当前的AI Agent产品仍处于早期阶段。 建议企业保持理性，避免因”错失恐惧”(FOMO)而仓促决策。可以采取试点项目和小规模实验的方式，逐步引入Agent技术，评估其在特定业务场景下的实际效果，为未来更大规模的部署积累经验。 2）相信”壳”的力量 即使没有能力优化底层模型算法，企业也可以通过打造优秀的产品”壳”来创造价值。在当前阶段，基础大模型能力正在迅速成为通用化服务，真正的差异化竞争优势将来自于： - 用户友好的交互界面设计 - 针对特定场景的工作流程优化 - 与企业现有系统的无缝集成 - 垂直领域的专业知识积累 - 安全合规的数据处理机制 企业应将重点放在应用层面的创新上，通过深入理解用户需求，设计出符合特定场景的AI Agent解决方案，而非过度关注底层技术的迭代。 3）AI能力没有壁垒，方向比技术更重要 在AI快速发展的今天，技术正在以前所未有的速度被开源和共享。基础AI能力不再是核心竞争力，而是找准方向和应用场景的能力变得更为关键。 企业应该培养对市场趋势的敏感性，找到AI Agent技术与自身业务的最佳结合点。即使是小团队，只要找准方向，也有可能开发出成功的产品。不要被技术复杂性而被恐吓住，关注解决实际问题的能力。 ### 展望未来 展望未来，我们预计AI Agent技术将在以下几个方向快速发展： - 多智能体协作：从单一Agent向多Agent协作系统演进，处理更复杂的任务 - 垂直领域专精：针对特定行业的专业化Agent将出现，具备深度专业知识 - 人机协作模式优化：更自然、高效的人机交互方式，提高协作效率 - 安全与隐私保障机制完善：更强的安全机制和隐私保护功能 - 标准化与互操作性提升：不同Agent系统之间的标准接口和协作机制 AI Agent技术正处于从概念验证到实际应用的关键转折点。企业需要理性看待其潜力和局限，在保持技术敏感性的同时，着眼于解决实际业务问题，才能真正从这一技术浪潮中受益。 本文由 @VerTig0 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在创业团队中，产品经理的角色至关重要，尤其是在产品开发过程中，需求列表的编写更是关键环节。本文将深入探讨如何在创业团队中高效编写需求列表，确保产品开发的顺利进行。</p> </blockquote>  对于我们短视频运营人来说，找对标账号其实就是一个检索的过程，关键在于如何找得快，找得准。 如果你自己做新媒体账号，没有精准的定位，否则无异于大海捞针。 所以我在陪跑自媒体学员的时候，都会先确定赛道，再挖掘对应赛道的关键词和话题标签。 举个例子，比如我的账号是分享新媒体营销干货的，那么关键词就是”自媒体运营”、新媒体; 比如你是做职场内容、企业管理的，那么关键词就是”职场“或者“管理”。 具体如何搜索，有3个方法供参考。 下面我以“职场“账号为例，说下短视频平台，如何精准找到对标账号？ ## 1、通过关键词直接搜索 在抖音、视频号等短视频平台的搜索栏，我们可以直接搜索「职场」，也可以搜索职场相关的关键词，比如人群+动作：应届生求职。 比如岗位+动作：新媒体运营招聘…… 当然具体的关键词，需要看你账号内容的细分度。千人千面，我就不展开说了。 这样搜索出来的账号基本上都和职场有关，我们可以依次点进主页，查看该账号最近视频的点赞量，把热门短视频纳入你的选题库。 ## 2、实战小技巧分享 如果想要搜索更为精准的个人IP类账号，比如同赛道的口播账号，那直接在关键词前面加「聊」、「说」、「讲」，例如搜索「聊职场」，我的抖音是这样显示的。  ## 3、查找标签下的视频 视频号有标签功能，通常垂直标签下，一般都是同一领域的内容合集。比如我搜索职场，有若干个关联话题，这些都是职场赛道的垂直标签。  基本上一个标签里的内容都是热门爆款的视频，也可以从中选择账号，看看有没有合适自己的对标账号或者选题。 通过以上3种方法，相信你能很快找到20~30个左右的对标账号。 但是还要是要进行下一步的筛选，优先去模仿低粉爆款的自媒体博主，锁定它，拆解它，再学习它。 至于筛选优质对标账号，从哪些维度做运营拆解呢？我分享下我的拆解思路。 首先要把每个对标账号的基本信息都标注出来，包括粉丝数量、视频形式、粉丝画像、变现方式等。 尤其是你做自媒体的起号阶段，要优先选择与自己维度都比较相近的账号，这样才能事半功倍。 其次是做短视频内容选题归纳，比如上文我提到的，如果她是只讲职场女性的博主，那选题有哪些是近期爆过的？ 再去拆解这条爆款视频的脚本结构、镜头语言等等，和编导的拉片思路差不多。 其他的我可以不说，但是前三秒的内容，一定要逐帧模仿！因为短视频考核的重要指标就是3s跳出率、5s完播率。 既然这条短视频能爆，那必然说明它的开头，肯定有吸引观众的地方，直接抄答案就行。 就像我的视频号内容运营，做了V2.0版本升级，有兴趣你也可以看下，和上个月比，我的短视频多了哪些改变？ 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

作为英伟达面向中国市场、唯一符合美国规定的特供芯片，H20也遭禁售。此外，英伟达今后无法再向中国销售任何高性能GPU产品。这一系列调整，预计将冲击英伟达超100亿美元的营收。

作为英伟达面向中国市场、唯一符合美国规定的特供芯片，H20也遭禁售。此外，英伟达今后无法再向中国销售任何高性能GPU产品。这一系列调整，预计将冲击英伟达超100亿美元的营收。

 基于动画《玲音》二次创作规定“lainTTL”制作的游戏《//signal.》的[众筹项目](https://camp-fire.jp/projects/840556/view)已在4月15日启动。截至目前，已有245人参与，众筹金额已突破272万日元，远超150万日元的众筹目标。    《//signal.》由同人团队“TeamMJM”制作，是以动画《玲音》为原作的二创超自然RPG游戏。本作以现实和网络界限暧昧的世界为舞台，以主人公岩仓玲音的视角出发，试图与已成为 &#34;过往数据 &#34;的原作动画及游戏中的人物重新建立联系。游戏原定4月30日发售，后宣布延期至5月19日发售，制作组正在调整系统、进行debug作业。  游戏自2025年3月公布以后引起关注，制作组原本计划在提供数字版之外制作300部实体版，但预订很快超过了5000份。在经过探讨之后，制作组决定启动众筹，主要目的是为追加的实体版筹措资金，另外这笔资金还将用于回馈周边的生产、众筹网站的手续费、追加插图的稿费等。若众筹金额远高于预期，将会用于团队正在制作的新作游戏。

和半导体产业一样，中国钢铁产业的健康发展与利润的积累，也需要来自政策、政治乃至军事力量的全方位支持。

作者 | 张子怡 编辑 | 袁斯来 成立21年的跨境出口B2B电商平台敦煌网（DHgate），这家在时间长河里被人近乎遗忘的企业，4月14日，忽然在AppStore免费应用排行榜上攀升至第3位。 Appfigures提供的数据显示，截至4月11日，敦煌网在美国非游戏类免费iPhone应用排行榜上位列第352位，周日升至第6位，到4月15日，在美区免费总榜中升至第二，仅次于Chat GPT。 敦煌网则表示**，4月13日（上周日），敦煌网的iOS下载量增加至11.75万次，比其30天平均值增长了732%。**其中，美国市场贡献了6.51万次下载，增长幅度达到940%。 细究这波惊人的增幅不免能发现中国跨境人的机敏，和美国人对高额关税的焦虑。 在特朗普将美国对中国进口商品的关税提高至145%后，TikTok上涌现了越来越多来自中国供应商和制造商的视频，他们向海外市场解释全球奢侈品市场市场的运作方式——即全球大量知名品牌产品，例如Nike、Lululemon，甚至包括Chanel、Dior等奢侈品，都由中国工厂生产制作。 不少视频目的旨在强调，美国对中国供应链的依赖程度超乎其想象。哪怕是欧洲知名品牌，也是在中国生产，中国制造的不只是快时尚和廉价电子产品。此外，倘若想要买到跟上述品牌相同但更便宜的产品，可以到敦煌网购买。 敦煌网成立于2004年，是中国首个B2B出口在线交易平台，踩着中国跨境电商最早的一班车，却一路没了声响。在赢家通吃的电商市场，敦煌网到2020年，收入也不过2.31亿美元，只有阿里巴巴国际业务的零头。 ### **01 事先张扬的营销事件？** 除了中国制造商发布的视频外，也有不少海外网红参与到其中。 在一段TikTok用户发布Madds Santa的视频中，她表示其在实体店购买价格超过800美元的Louis Vuitton钱包与她在敦煌网购买的100美元的“同款钱包”和配套钱包进行比较，认为质量完全相同。 “你根本分辨不出来。质量看起来一样，缝线看起来一样，材质摸起来也一样，”她说。 另一位时尚网红Ebony Brown在一段播放次数过300万的视频中表示：“我们花了数千美元购买的东西是中国制造，而不是意大利。” 上述这套购买平价奢侈品的说辞，中国消费者早已谙熟于心，毕竟没有人比中国人更懂“打版”产品。只是谁能想到，海外消费者如今因关税问题，也着迷于这类套路。 硬氪发现，TikTok上早已有不少敦煌网的拆箱视频，这类视频点赞量和评论量表现一般。一则发布于2023年的视频中，用户提到自己购买到的平价大牌产品，例如梵克雅宝手链、香奈儿包袋。评论区里有人会提到避免提起品牌名，视频会有删除的风险，也有人询问在敦煌网上如何搜索才能买到“香奈儿”。  Tiktok用户分享视频 敦煌网创始人王树彤曾是微软中国的首批员工，受雷军邀请于2000年出任卓越网CEO，副总则是后来创办凡客诚品的陈年。2002年，王树彤出走卓越网，两年后创立了敦煌网。 敦煌网定位为“一站式跨境出口B2B电商平台”，买家覆盖全球223个国家和地区，卖家主要位于中国。其买家主要是小微经销商和终端消费者，卖家包括品牌商、工厂和贸易代理。商品品类方面，敦煌网的卖家主要经营快消品、小商品等，例如服装、玩具、手机附件。 近些年来，敦煌网推出不少同跨境电商相关的新业务，其中包括流量营销。 敦煌网最新发布的公众号文章显示，公司推出了两大核心营销工具，MyyAffiliate（联盟&amp;网红营销）能够基于供应链匹配、算法推荐、数据优化筛选带货型网红，MyyShop则提供数据分析、网红匹配和联盟营销等服务，适合小微商户。 在TikTok上最新兴起的这波“购买中国制造商品”的视频传播中，多少来自敦煌网，多少来自网红自发运动不得而知。但它的忽然爆红，无疑和美国人当下最焦虑也最关心的问题——关税息息相关。 ### **02 流量袭来之后** 打开敦煌网的页面，有种亲切的大牌仿制古早味，仿佛走在县城里的路边摊，看到不少minmin和dor（擦边Dior)，它们的价格微妙地比temu贵一些，又会比亚马逊便宜。  图片来源敦煌网截图 王树彤创立敦煌网时，多少有些个人情结。之所以选择小额跨境B2B赛道，是她在卓越网做了太多To C方向的尝试，所以更想做点不一样的。 但这个切入点却注定让敦煌网无法做大。ebay、亚马逊、阿里巴巴已经在跨境电商领域争抢得头破血流之时，早期没有支付系统、物流系统加持的敦煌网，很难守住自己的一亩三分地。 直到成立近20年后，敦煌网都没能进入主流视野。它曾在2021年向港交所提交招股书，其招股书显示，公司在2019年扭亏转盈，2020年经调整净利约合人民币1.72亿人民币。收入增长较稳定，三年内从1.17亿美元增长到2.31亿美元，复合年增长率达39.8%。 **可供对比的是，阿里巴巴2021年“跨境及全球批发商业”的分部收益为21.97亿美元，这一数字是敦煌网2020年收入的近10倍。**  图片来源于天风证券  图片来源于天风证券 天风证券统计的国内主要B2B平台网站月访问量也能看到，阿里巴巴国际平均月访问量保持在88%左右的水平，而敦煌网仅维持在18%，跟中国制造网和环球资源网的差距不大。 敦煌网招股书显示，2018-2020年，公司注册买家数量分别为：572.8万人、691.7万人、832.6万人；其中活跃买家数量分别为：380.9万人、487万人、496.1万人。全球活跃买家约48%位于美国、9.0%位于英国、9.5%位于法国、33.5%位于世界其他地区。 美国市场占敦煌网全球市场的半壁江山，然而，这波TikTok舆情热度带动的下载量，敦煌网已经久违了。 但残酷的现实并不会因为一时热闹消失。敦煌网的商品由于卖家以中国供应商为主，不可能不受关税上涨后的影响。而且美国消费者冲向敦煌网，也是为了购买“便宜”商品而去。当一款跟lv相差无几的钱包从100美元变成接近300美元时，它对消费者又能保持多大的吸引力？ 在这波TikTok带来的热度之前，敦煌网在海外知名度并不高。曾有海外自媒体博主分享在敦煌网购物且避免被“骗”的攻略，评论区不少读者抱怨称：在敦煌网下单的商品一直不发货。 敦煌网上的卖家不少为个体小卖家，倘若平台对卖家监管不严格时，不佳的售后体验同样也会影响用户的留存率。 下载量暴涨更多是情绪的产物，在今天，没有人能逃过关税带来的阴霾。敦煌网有过坎坷的经历：它有着一个明星创始人，离上市只有一步之遥；她梦想着“颠覆”阿里巴巴，但所处的却是一个巨头可以轻易下场的小众赛道。敦煌网迎来了短暂的流量高峰，然而，维系一夜爆火的势头，或许比走红本身更艰难。

 卡普空于日前在社交媒体宣布，修改《怪物猎人：荒野》挑战任务奖励发放条件。据悉，目前正在进行的挑战任务“ 龙谷遗址的辟兽”的事件奖励存在不正当行为和故障。由于未能提供正常的排名，因此将调整为只需A级即可获得最高奖励。近期举行的“挑战任务”和“自由挑战任务”的排名前1万的奖励也将有所调整。  据悉，卡普空正在检查排名中的数据。对于明显异常的时间则会将其从排名中剔除。此外，根据调查结果，如果确认存在明显的作弊行为，卡普空将逐步采取账号停用或限制使用的措施。若账号受到限制，从限制生效之时起，清除时间将不再被记录到排名中，且事件奖励也将不再发放。挑战任务的最终排名结果将在任务结束后的统计期（约1至2周）内确定。

“没有中国伙伴，就没有苹果今天成就。”

 游戏开发商 Funcom 宣布，《沙丘：觉醒》的发布日期调整至6月10日，抢先体验则从6月5日开始。官方表示，这不是一个轻易做出的决定，团队知道大家都迫不及待地想玩到游戏，但这三周的额外时间将让其能够完成必要的改进，从而在游戏上线第一天就提供更好的体验。 官方公告如下：  亲爱的沉睡者们： 这是一个激动人心的时刻，我们即将迎来游戏发布，并且刚刚启动了一项重要的先遣测试。数百名记者和内容创作者正在体验游戏的早期内容，他们的相关报道将于4月25日发布。  过去几周，我们一直在稳步推进准备工作：2月发布了角色创建器和基准测试模式，3月开启了预购，并持续发布新的直播、视频和详细信息，让大家随时了解最新动态。我们要感谢所有与我们一同分享这份兴奋的玩家。看到大家在各个社区阵地的留言，我们感到无比欣喜。  与此同时，我们的持续封闭测试也在全力进行中，定期更新内容。从玩家那里收集的反馈对于确保我们能够发布一款高质量的游戏至关重要。我们与玩家在Discord上保持着非常活跃的交流，开发团队可以直接与他们互动，确保我们共同努力，让《沙丘：觉醒》成为一款更好的游戏。通过这一过程，我们得出结论：再多一些时间打磨，我们可以采纳更多玩家认为重要的反馈。  我们还很高兴地宣布，这一调整让我们有机会在下个月举办一次大型测试周末活动，让更多玩家有机会体验游戏并分享反馈。关于这次活动的更多信息将很快公布。《沙丘：觉醒》是一款规模宏大的游戏。这是一次大型多人生存体验，我们在游戏玩法和技术上的突破是这一类型前所未有的。我们希望确保一切顺利。

##  ## OpenAI 布局社交网络：对标马斯克的 X 平台 据一位熟悉相关计划的消息人士证实，OpenAI 正在考虑打造一个社交媒体网络，以与伊隆・马斯克的 X 和 Meta 公司的 Instagram 竞争。  _图片来源：视觉中国_ 该人士表示，由于保密原因要求匿名，该项目仍处于早期阶段。它是基于 OpenAI 最新图像生成功能的受欢迎程度而提出的，该功能已导致公司服务器过载。 OpenAI 拒绝置评。（来源：金融界）  ## Anthropic 的 Claude 现在可以阅读你的 Gmail Anthropic 周二宣布，其 AI 聊天机器人 Claude 现已与 Google Workspace 集成，允许其搜索和引用 Gmail 中的电子邮件、Google 日历中的预定事件以及 Google Docs 中的文档。 该集成功能将首先面向 Anthropic 的 Max、Team、Enterprise 和 Pro 计划的订阅用户推出 Beta 版。据 Anthropic 称，管理多用户帐户的管理员必须在其终端启用该集成功能，用户才能连接他们的 Google Workspace 和 Claude 帐户。  Google DeepMind 的 Gemini 聊天机器人也可以与 Workspace 集成，OpenAI 的 ChatGPT 可以与 Google Drive 集成。然而，Anthropic 是首批提供与 Google 生产力套件紧密连接方式的第三方 AI 公司之一。 Anthropic 与 Google 的合作旨在为 Claude 提供更加个性化的回复，而无需用户重复上传文件或编写详细的提示。OpenAI 和 Google 尝试通过不同的方法实现同样的效果，例如添加记忆功能，让聊天机器人在回复中引用过去的对话。（来源：cnBeta）   ## 王化回应小米成立芯片平台部：一直存在 秦牧云已加入数年 4 月 15 日，有报道称，小米最新在手机部产品部组织架构下成立芯片平台部，任命秦牧云担任芯片平台部负责人，向产品部总经理李俊汇报。 对此，小米集团公关部总经理王化发文回应称，手机产品部的芯片平台部一直存在，其部门工作主要是负责手机产品的芯片平台选型评估和深度定制。而负责人秦牧云加入公司都有好几年了，至少 2021 年就有小米办公的工作聊天记录了。 据悉，秦牧云此前曾在高通任职，担任高通产品市场高级总监，后加入小米。 不过，虽然新成立部门的消息有误，但自研芯片的布局却是小米一直在坚持的。（来源：快科技）   ## 「大模型六小龙」第一家，智谱启动 IPO 流程 4 月 15 日，中国证监会网上办事服务平台公开发行辅导公示显示，北京智谱华章科技股份有限公司（以下简称「智谱」）2025 年 4 月 14 日在北京证监局办理辅导备案，由中国国际金融股份有限公司（以下简称「中金」）担任辅导机构。时间表显示，智谱将在今年 8 月-10 月完成 IPO 辅导计划。 辅导备案报告显示，智谱无控股股东。实际控制人为唐杰、刘德兵。唐杰直接持有智谱 7.4081% 股权。刘德兵直接持有智谱华章 0.2554% 股权，并通过持股平台合计控制智谱 17.3966% 表决权。唐杰、刘德兵通过一致行动人李涓子、 许斌、张鹏、宁波慧惠企业管理合伙企业（有限合伙）合计持有智谱 12.1600% 表决权。综上，唐杰、刘德兵合计控制智谱 36.9647% 表决权，系智谱实际控制人。 智谱率先启动 IPO，标志着其在国内 AI 大模型领域取得了一定的阶段性成果，也反映了其在商业化路径和资金筹集方面的积极探索。（来源：极客公园）   ## 曝特斯拉 4 月 22 日公布 Model Q 新细节 据报道，特斯拉或将在 4 月 22 日公布一季度财报后披露全新入门车型的详细信息。而当前，这款被称为「Model Q」最便宜的特斯拉车型假想图已流出，车辆采用 Model Y 同款贯穿灯，车身更为圆润，车身长度也有所缩短。  此前报道显示，特斯拉首席财务官 Vaibhav Taneja 今年 1 月 29 日明确表示，这款经济型电动车仍按计划推进，预计 2025 年上半年正式推向市场，有媒体猜测发布时间是在 6 月份。 特斯拉此前还曾表示，「Model Q」补贴后价格低于 30,000 美元，长度约为 3988 毫米，比 Model 3 小 15%，轻约 30%。新车将采用容量为 53kWh 和 75kWh 的磷酸铁锂电池，提供单电机和双电机选项，预计续航里程为 500 公里。 Model Q 的海外起售价约为 25,000 美元，特斯拉上海工厂生产的车型，价格可能会降至 140,000 元人民币。（来源：快科技）  ## AMD 确认 EPYC Venice「Zen 6」首次采用台积电 2nm「N2」工艺制造  AMD 与台积电合作：基于 N2「2nm」工艺节点的第六代 EPYC Venice「Zen 6」CPU 和第五代 EPYC CPU 在台积电亚利桑那工厂得到验证。  AMD 在一份突破性的声明中宣布与台积电建立长期合作伙伴关系，采用最新的制造技术和工艺节点制造其下一代 EPYC CPU。（来源：ugmbbc）   ## 跨境电商应用敦煌网，在美爆火 中国跨境电商应用敦煌网（DHgate）热度升温。截至 4 月 15 日中午，敦煌网已成为美区 App Store 排名第二的免费 iPhone 应用程序，仅次于 ChatGPT。 记者浏览敦煌网发现，用户可以在网站上买到各种饰品、鞋类、箱包、手机、美妆、服装等商品。 公开资料显示，敦煌网成立于 2004 年，是国内最早开设的跨境电子商务交易平台之一，主要业务是利用平台帮助国内中小企业与全世界的中小批发商及零售商开展跨境贸易。（来源：中国证券报） ##   ## 美团即时零售品牌「美团闪购」正式发布 4 月 15 日消息，美团今日正式发布即时零售品牌「美团闪购」。该品牌定位为「24 小时陪伴消费者的新一代购物平台」，联合全国近 3000 个县市区旗的零售商、品牌商与本地中小商家，将服务全国 10 亿消费者的日常购物需求，为消费者创造「闪购一下，30 分钟好货到手」的极致购物体验。（来源：电商派）   ## 猿辅导集团推「小猿 AI」 4 月 15 日，猿辅导集团正式推出首个教育 AI 范式——「小猿 AI」，并发布覆盖家校两端的「软件应用+智能终端+通识课程」三位一体解决方案，涵盖小猿 AI App、小猿 AI 学习机及飞象星球人工智能通识课。 小猿 AI APP 是专为中小学生打造的全场景学习解决方案，覆盖 100 多个关键学习场景，实现类真人老师的个性化 1V1 讲解，推动教育 AI 应用从辅助工具向成长伙伴跃升。 小猿新一代 AI 学习机搭配智能基座，以平板为眼、耳，智能基座为手，通过伴学机器人形态，提供涵盖每日学习计划、学情诊断、知识图谱、课程学习、每日一练等学习全流程的辅导方案，推动个性化学习再进一步。（来源：极客公园）  ## 三星推出整合谷歌 Gemini 的 AI 家庭伴侣机器人 Ballie，今年夏天在韩国美国上市  4 月 15 日消息，三星上周宣布与谷歌云扩大合作，将其生成式 AI 技术 Gemini 引入三星全新的家用 AI 家庭伴侣机器人——Ballie。  三星表示，Ballie 将于今年夏季在韩国和美国市场正式上市。这款机器人具备自然对话交互能力，可协助用户管理家居环境，包括灯光调节、迎宾接待、日程定制及提醒设置等功能。（来源：IT 之家）   ## 可灵 AI 发布 2.0 版基座模型，千万资金扶持 AIGC 创作者  4 月 15 日，可灵 AI 宣布基座模型升级，面向全球正式发布可灵 2.0 视频生成模型及可图 2.0 图像生成模型。 可灵是全球首个用户可用的 DiT（Diffusion Transformer）视频生成模型，其 2.0 版本的模型在动态质量、语义响应和画面美学做了相应提升，而可图 2.0 模型主要集中在指令遵循、电影质感及艺术风格表现等方面。（来源：IT 之家）   ## 35.98 万元起，2025 款小鹏 X9 大七座 MPV 车型上市  4 月 15 日消息，2025 款小鹏 X9 MPV 车型今晚正式上市，定价 35.98 万元起。 外观方面，该车风阻系数 0.227Cd，共有星舰灰、星云紫、星系蓝、新月银、暗夜黑、星云白 6 种不同风格的车色。可选 20 英寸星耀轮毂（配备动态定轴悬浮技术，即车轮转动中央 Logo 悬浮不动）。此外，该车还标配 AI 智驾小蓝灯。  座舱方面，该车标配高阶智驾，前排配备 10.25 英寸液晶仪表盘和悬浮式 17.3 英寸中控，后排配备 21.4 英寸 3K 分辨率娱乐屏，支持 0-75 度悬停，通过德国莱茵护眼认证，覆盖 100% DCI-P3 色域。 同时，该车辆升级五门电吸，一排标配靠背及坐垫通风加热，及行业首创智能指压按摩，第二排支持行业最大座椅按摩力度、6 大智能场景按摩模式、14 向电动调节。（来源：IT 之家）  ## 上海交通大学智能传感新硬件：用可穿戴 AI 系统为盲人导航 财联社 4 月 15 日电，国际学术期刊《自然-机器智能》4 月 14 日 23 时许在线发表论文报告了一款可以为盲人和部分视力障碍人士提供导航辅助功能的可穿戴系统。 该系统以 AI 算法为智能核心，通过摄像头拍照来获得图像等视觉信息，然后基于 AI 算法进行识别、判断和输出，为使用者选择一条无障碍路线，最后在导航提示中，综合提供听觉和左右手部皮肤的触觉等信号，比如骨传导耳机传递简要的声音信号，以及能戴在手腕上的可伸展人造皮肤，能将振动信号传给使用者，以指导移动方向，避开两侧的物体，从而辅助视力障碍人士穿过迷宫，避开障碍物，以及抓取某个物体。（来源：财联社）  ## 苹果将分析用户数据，以增强其陷入困境的 AI 功能 苹果公司将分析用户设备上的数据以改进其人工智能（AI）平台，同时确保用户数据保留在设备上，不会直接用于训练 AI 模型。 这项新方法将通过使用实际电子邮件来检查合成数据并改进其 Apple Intelligence 平台中的文本相关功能，帮助苹果赶超 AI 竞争对手。该公司将在即将推出的 iOS、iPadOS 18.5 和 macOS 15.5 测试版中推出新系统，同时还将引入以隐私为中心的方法来改进 Apple Intelligence 的其他功能。（来源：华尔街见闻）