售卖KONAMI官方授权周边的海外店OKS GEAR宣布推出《寂静岭2》中“玛丽的信”主题白色夜光枕头，限时贩售一周。 <内嵌内容，请前往机核查看>     枕头规格为74cm x 48cm，定价49.99美元，产品采用夜光设计，在黑暗中会浮现出玛丽的信的文字。感兴趣的可点击[官网](https://www.oksgear.com/collections/silent-hill/products/silent-hill-2-white-pillow)查看详情。

US Treasury Secretary Scott Bessent said the reciprocal tariffs Trump would unveil on April 2 will serve more as a cap and the targeted countries can work to reduce the duties by measures that meet U.S. demands.

 《胜利女神：妮姬》与HobbySakura宣布推出“Doro”盒蛋，该产品现已于4月1日开订，预计8月出货。 <内嵌内容，请前往机核查看>      “Doro”原型来自于《胜利女神：妮姬》中的角色桃乐丝，于近期成为迷因。Shift Up总监晋亨泰称在2024年已从梗图作者获得授权。本套盒蛋高约6.5mm，共有6款，其中Doro还有带特殊表情的隐藏款。

在宇树和王兴兴火了之后，对于这家公司和年轻的创始人业界充满了好奇。 恰好极客公园旗下的变量资本 2017 年就发现了王兴兴，并在 2018 年投资了宇树科技的天使轮。作为早期看好宇树、并且一路陪伴它的机构，我们对于这家公司和这位创始人又有着什么样的观察和历史故事呢？ 近期，极客公园旗下的《开始连接 LinkStart》播客节目，特意请到 2017 年发现王兴兴和主导投资宇树科技的极客公园创始人、变量资本创始合伙人张鹏来聊了聊背后的故事与思考。 这不是传说中的爽剧故事，相反，这是一个籍籍无名的创业者，承受了极为艰难时刻和数年寂寞期后，才慢慢成长起来的故事。 从这个角度来说，王兴兴可能很大程度上丰富了中国创业者的画像：也提示了新一代中国创业者，可能在面对的不同使命和成长目标。 以下是对话全文，有所删减，完整版可以移步极客公园的播客收听。    _**01**_ **早期的宇树和王兴兴是怎样的？** **《开始连接》：****让我们****回到故事的起点，2017 年到 2018 年公园投中了宇树科技，大家都很好奇这背后的故事。你最开始是怎么发现这个项目的？** **张鹏：**2017 年的时候，我记得应该是看了一个冷门公众号文章，非常简短、有那么几张图片，有一个很短的视频，我看到了王兴兴当时那个机器狗的原型，也就是莱卡狗（Laikago）。 我当时觉得挺震惊的，因为我以前接触过机器狗相关技术。大概是 2015 年，我当时带着国内的一些创业者们一起去 MIT。在 MIT 里边，我看到有一个实验室，有一个韩国的教授做了一个「机器猎豹」，其实就是做了个豹子头，顶在一个庞大的机器狗身上。 当时那个机器猎豹身上还挂着好多钢缆，浑身各种飞线，非常实验室风格。我记得当时和我一起去的王小川还有一张很经典的照片，就捧着那个豹子头跟那个机器猎豹合影。当时我们还在探讨，说这玩意儿可能再过 10 年、20 年没准就会很厉害。 结果没想到，到了 2017 年的时候，你就发现中国的一个团队就做出了一个比它更加小巧的，而且从运动和姿态上面来看，甚至比它更成熟、更接近产品化的东西。这事儿实际上是非常让人吃惊的。 **《开始连接》：所以之前机器猎豹比较偏 demo，而当时王兴兴的机器狗，可能已经是偏成型的一个产品、而且它还更好？** **张鹏：**其实那个时候在 MIT，这就是个实验室项目，你觉得这叫前沿科技，是世界级的顶级学府里的顶级教授的顶级实验室里看到的一个非常前沿的、还很不靠谱的东西。 但两年后，你就看到一个中国团队做出了一个非常成型的，而且它的运动姿态非常顺畅，整体也很简洁，产品化的取向已经很清晰了，就觉得很吃惊。当时他在杭州，我就立马就飞过去了。可能从看到那篇文章到见到他，中间就隔了个三四天。 **《开始连接》：你第一次见到王兴兴是怎么样的感觉？对他是什么样的印象？** **张鹏：**2017 年的王兴兴，你可以感觉他就是个刚毕业的学生。而且就是一个很典型的理工男。但是我觉得他身上还是有那种在工程技术上的天赋的，这点你如果跟他聊聊天很快就能感觉到。 我记得当时我去他的那个所谓的办公室，他们应该是在杭州的滨江区，在一个不太起眼的楼里边的一层，大概有个 2、30 平米那么一个空间。我首先找不到门牌，就不知道哪间屋是这家公司。因为那也不是一个标准的写字楼，旁边好像还有厂房什么的，显然他是找了个比较便宜的地方。进去一看，也看不到工位，那感觉就是一个车库，堆着各种零件，没装完的机器狗部件，另外有两只已经装好的机器狗。 我当时进去，王兴兴先给我做了一些演示，包括一些比较标准的动作，比如过来踹一踹、踹不倒等等。演示完了之后，我俩当时就觉得有点尴尬，因为不知道在哪儿聊天，他那个地方没有能坐的地方。 所以我们俩第一次聊，从头到尾都没在他办公室里，是在过道儿里有个沙发，就在那沙发上跟他大概聊了两三个小时吧。 **《开始连接》：他的工作环境还蛮简朴。** **张鹏：**其实我当时也略有意外，但后来我倒觉得其实是个好事。 因为你能感觉他不是一个创业爱好者，不是上来咱先把创业的家伙事儿都给布置完了，我弄个牌子，设计个 logo，然后我有个工位，在里边搁个会议室。他的公司整个就是个车库，但你感觉就是在真正的做这个产品和这个技术。 所以其实当时虽然没个坐的地儿，但我觉得一点没影响，我的好奇心反而是更重了。 **《开始连接》：越简朴反而越有好感吗？** **张鹏：**就是好奇，你就很吃惊为什么是这样的一个团队，它可以在车库里手搓出来这样的这种东西，这得是个什么样的技术天才？ 你也没见着他有什么特辉煌的学历，他没有在什么 MIT 还是加州理工读书，也没有从海外大学里边请来什么样的合伙人……因为你很多科技创业公司，总会请个顾问，比如某个外国的教授、或者国内某个大学里的大牛专家，就是要坐镇一下的，对吧？ 你会发现他不是江湖已有的「大门派」里出来的，他很像是这江湖里突然出现了这么一个新的高手，没门没派。所以你就特别好奇。 **《开始连接》：没有门派，后来对投资判断没影响吗？** **张鹏：**让我愿意去进一步感兴趣投资他、支持他的要素，反而是两个多小时聊下来，我觉得他是特别务实求真的人。 你可以看到他对于机器人这个领域的发展节奏和预期，比我保守。我会在有些地方说，这个技术卡点是不是过几年就不是问题了，那他会很严谨地说，如果要突破的话，可能要先解决什么样的问题。我说那这个问题是不是就是很快能解决，他会说要解决这个问题背后其实还有什么问题要先解决。 你会感觉他对「未来战场」的每一寸，其实都有自己的基础认知，这挺不容易。毕竟他非常年轻，当时才工作过两三个月。这种与年龄不符的积累，表明他对这个领域有热爱和足够的专注，肯定投入了大量时间。否则，他不会在这么多细微之处都如此严谨，点出关键问题。 第二点，很多创业者为了融资，总会讲些宏大故事。我记得当时跟他探讨：「这个机器狗，你觉得第一个应用场景会是什么？」然后我就开始畅想了：能不能成为家庭玩具？或者当保安？比如国外那种独栋 house，地广人稀，没准儿窜出个狼或熊，派个机器狗去巡视，还能驱赶一下？ 你能感觉到，他其实没有那么兴奋去想这些场景。他满脑子想的是，创造某种产品和真正应用之前，整个技术其实还是有很多的问题要去往前解决。 其实当年他连 BP 都没有，可能就是非常简单的几页，更多讲的是技术栈，一看就是给我们这种对机器人了解还没那么深入科普一下，但是完全没有对于说未来是一个什么万亿的市场、会成为一个什么样的四足驱动的底盘的设想。 我很少见到有创业者，能比投资人更严谨地审视自己的技术路线发展。比如，当我们引导他畅想未来想象时，他的结论其实是：现在还轮不到想象场景和市场；先把东西做出来，就一定会有科研机构买。这些话当时给我留下了很深的印象，对我们后来的投资决策产生了很大影响。 **《开始连接》：求真务实是一种优点，不过当他没有去想未来前景这件事情、可能会构成某种顾虑吗？** **张鹏：****从互联网浪潮开始，我几乎见过每一代优秀创业者早期的样子，**但历史上这些成功的创业者，也很难做到他在创业的第一瞬间说的自己的故事和构建的那套所谓未来的系统，就是最终它创造最大价值的那个系统，这是非常难的。而创业者有时候把这个故事讲得很大，很容易暴露创业者在一些思维逻辑上的问题。所以宏大的故事，至少对于我来说没有那么重要。 反而我觉得人和事的匹配特别重要。如果你这个事特别宏大，但你看起来并不是在这个逻辑上的人，反而是很大的问题。我觉得当时跟王兴兴的共识是，可能至少还需要 3 年甚至 5 年，机器狗才能有一天惊艳的在人类面前，有资格寻找某些场景里被得到广泛的应用。 我们看到了一个 journey，这个 journey 它通向了一个未来的机器人的新大陆。但这个路其实是不好走的，它甚至中间要经过一段很长的寂寞期去做这个事，但我反而觉得这个特定的路特别适合王兴兴。 **《开始连接》：****为什么觉得这条路适合王兴兴？** **张鹏：**我觉得他是能耐住寂寞的人，在这些年里他不会浪费这个时间。 当别人不能够去足够专注的做这个事，因为无利可图，因为这个是窄门、土路，你需要转过角才能看到光，所谓八面玲珑的聪明人不会那么多，你的竞争就不会那么多。这种路，就属于像他这样的专注的、务实的、有技术热爱的人，走过去转角见到光就应该是属于他。 所以我觉得至少在那个时刻做机器人，他是一个人事匹配的候选人。而恰恰是因为他脑子里没有那些宏大的故事，他脑子里都是光明之前的黑暗，而不是上来跟我讲黑暗后的光明，我觉得这个是挺匹配的那个阶段的。 后来事实证明，从 2015 年到整个 2023 年之前，在机器人，包括四足机器人领域，过早想要进入 C 端市场，甚至大规模进入 B 端市场的创业公司或者产品，其实都没有成功。我觉得就是因为，你需要转过弯才能见到光明，所以这个过程中你不能过早地去考虑光明，而应该花更多的时间去想怎么跨过黑暗的那一段。 **《开始连接》：是不是感觉那时候他很像一个工程师而不是产品经理？** **张鹏：**王兴兴所做的这件事，这种需要技术突破的东西，其实至少那个阶段需要的不是一个好的产品经理，而是要看他是不是一个非常优秀的工程师。 这和移动互联网时代是一个已经铺好的舞台，就看谁在上面能够更高效率地去表演不同，在机器人领域，技术的舞台需要自己搭建，当年这个领域所处的状态是它的上半场还没有完成。 这个上半场就是需要让技术先逐渐成熟，还有很多关键问题要突破，这就是我们提到的「寂寞期」。在「寂寞期」，需要有工程师能力和风格的人一步一个脚印地把它做完。 然后才能到下半场，才会考验你：你到底是一个什么商业模式的公司？你的产品最终做得怎么样？你的品牌怎么样？你如何构建你的商业模式和生态？我觉得在技术没有到位之前，这些都不是重要的问题。 下半场他能不能做好，我们当时也不知道，但我们觉得他可以在上半场实现的过程中去成长和学习。所以，多多少少他当时那种工程师的纯粹气质是让我们特别看好的。 **《开始连接》：****2017****、20****18 年****的****王兴兴面临过什么关键决策吗？** **张鹏：**我记得决定投资他之后，我们也很积极地帮他链接更多资源。当时不少人都在认真在想：这东西能用在什么场景？但王兴兴一直很坚持认为，不应碰 C 端市场。现在看来，这是一个非常重要的决策判断。 他选择的主要市场就是科研院校和研究机构。因为宇树的产品比波士顿动力的便宜很多，功能却不逊色，加上电驱系统带来的高灵活性和开放度，方便用户做二次开发实验，所以很快在科研圈获得了认可。这就不需要去做什么投流、找网红代言，进而他把所有的精力都能解放出来，去提升产品和技术的能力。并且因为有了这种现金流的循环，就能够把技术越做越好。 我觉得他当时这个选择是很重要的。因为如果做一个 to C 的产品，公司的部门和人员体系都会不一样，可能会消耗非常大的能量。其实越是技术的婴儿期，就越要「喝奶」而不是「吃糠咽菜」，这才能打好技术基础的正确战略。 当然，王兴兴可以做到这一点，也是靠自己的持续专注的努力，这并不只是个选择问题，也是个能力问题。 **《开始连接》：科研市场的 1 万台和消费级市场的 1 万台会有怎么样的区别？** **张鹏：**背后的能耗是不一样的。科研市场，是一个在早期阶段有足够养分空间，并且不需要宇树去「费力消化」的市场。这比起过早在 toC 市场强行卖货、或者在 toB 领域做看起来有规模和收入的搞项目交付，更符合宇树的发展目标。 大家经常会有个说法，「沿途下蛋」。所谓技术走一段，能干嘛了，咱们变个产品开始卖，这样它有现金流能回来支持我再在技术上往前走。但其实这有可能是个陷阱。 「沿途下蛋」你就要不断地孵出一堆小鸡，那这些小鸡仔每个活得好不好，你这个老母鸡是要照顾的。你最后下了一串蛋、一堆小鸡仔，谁都没有变成能为你解决问题的那一个，你要解决的问题会越来越多。因为你并不能确定你沿途下的这个蛋就一定能怎么样。 **其实「沿途下蛋」更应该变成「找到前进的阶梯」。**你依旧可以在你产品发展的不同阶段让它产生价值，但不应该偏离主航道，这才是「有机的增长」。在这一点上，如果我们复盘去看，王兴兴在早期这个相对黑暗、还没有转角见到光的时候，他就做了很正确的选择。 **《开始连接》：****王兴兴有什么在严谨务实之外****还有****让你印象深刻的地方吗？** **张鹏：**其实你看王兴兴，今天还会觉得他是个理科生，跟你说话也不会口吐莲花、衣着打扮也不是那种特别潮的。但我觉得他内心，其实他有他很潮很有自己审美的东西，比如他的第一代机器狗产品叫叫「莱卡」，那是第一只替人类探索太空的小狗的名字，这理科生的浪漫，我就很能感受到。 再比如说他对这个技术的一些追求。就像我当年去见他的机器狗，那个机器狗的整个造型，包括它的简洁程度做得很好。显然他真是花了一些心思的。比如你们看不到很多到处乱飞的线，对一些零件技术指标的要求等小细节，这些都能感受到工程上给自己提了更高的要求，才做成这样。 我觉得在这些细微的地方，能看出一个工程师对于他的产品和技术是有追求的，这个追求就叫他的「技术审美」。这让我当时挺信服他应该能把这件事做好。  图片来源：极客公园 **《开始连接》：所以总结来说，你最终决定投他的原因是什么呢？** **张鹏：**刚才我说到的人事匹配很重要，当然更重要的是，这条技术路线我们还是很看好的。换句说，其实在当时为什么我们在开始看这个领域？你还记得 17 年、18 年的时候，整个科技圈比较流行的项目是什么吗？投资人一般都在投什么吗？ **《开始连接》：共享项目、共享单车、共享充电宝，甚至还有电子烟等等互联网项目****？** **张鹏：**共享经济其实已经过了最高点，接近所谓「移动互联网的尾声」了。因为整个中国的互联网用户已经快封顶了。这就有点像，明明要入冬了，你现在非要播种，哪怕你可能有各种逻辑，但听起来效率可能就不那么高。 所以当时我们自己的一个感觉是，互联网完成了连接性，推动了所有东西的数字化，那下一步会是什么？应该是智能化。这首先是一个大的技术趋势判断。 极客公园从 2010 年成立，感受过一波一波的技术浪潮，我们一直给自己提的要求叫「生生不息地发现优秀创新者」，这种「生生不息」往往源于技术浪潮的变化。从 2010 年开始，到后来移动互联网的 App，再到智能硬件，再到上一代 AI，你看到自动驾驶、智能电动车，其实已经看到好几波浪潮了。 而 2018 年，智能电动车这件事已经开始冒头了，从这个角度你能看出来智能很重要、跟电相关的也很重要，它不只是在智能电动车这一个领域，它会在更多的领域去释放价值。 这个趋势就跟手机的崛起一样。在手机这么小的东西上，各种高精尖的要求，电池要轻、摄像头也要轻、要薄……在这样的东西上提了很高的要求之后，技术就会进步，然后会有很多资金投进来，技术的进步就会溢出、向更多领域渗透。包括今天我们看到的很多所谓的 AI 智能硬件，也都是顺着手机过去这波浪潮的技术溢出，站在它的肩膀上发展起来的。 那当时我们也看到「电机」这件事是很重要的。因为电机结合了一定的 AI 智能，它就不再是原来那种「傻傻的」电机了。什么叫聪明的电机？你看机器狗怎么控制自己的姿态，这件事其实就是由聪明的电机决定的。所以它适应性很强，可以不断调整。我觉得在这样一个大的趋势下去看，机器人，在当时那一期基金里，就是我们比较重点关注的方向了。 所以你说投资决策，第一，跟这种大的方向的一些根本性判断还是有关系的。第二，在这个方向上，如果我们客观地看一看，你很难以两到三年为维度觉得这个公司能爆发去做投资。在这个领域五年，这个公司可能才能让技术真正被市场接受，它的周期是不一样的。 这个时候你就要自己调整自己判断的节奏，同时反过来你也要去找人事匹配的人，谁能在 3-5 年的周期里，按着技术台阶，能够耐住寂寞走过这段黑暗，迎来转角的曙光。 **《开始连接》：那么早去投他，他处在这种光明前的这种黑暗里面，那时候投他不会担心有风险吗？** **张鹏：**风险投资肯定有风险，但要看你选择什么样的风险。你唯一能做的就是找到一个主轴，或者说，你得有某种信念、某种判断，然后接受风险。 举个具体例子，2017、2018 年那会儿，在机器人领域，大家都觉得波士顿动力是天花板，但我觉得他们的技术路线不对。像我们 2015 年在 MIT 看到的那个机械猎豹就是电驱的，不是液压。而波士顿动力当时还是液压驱动，所以它体积大、噪音也大，虽然看着是挺强力，甚至拿到了军方、政府的订单。但我觉得它那时候虽然酷，可路子不对。 这一点上，当时王兴兴跟我们聊，观点挺一致的。因为液压有它（本身）不可逾越的问题，而电驱肯定是趋势。 你看，2017、2018 年，智能电动车也开始冒头了，特斯拉也开始被大家广泛知道。你能看到，全电化是个大趋势，而且一定会溢出技术红利，未来还有机会更好地用上「智能」。就像智能电动车肯定不是用传统的机械传动和转向结构。所以，技术路线走对非常重要，特别是用在机器人上。 另外，四足（机器人）其实是双足的前序阶段。因为它们的运动机制差不多，电机能力、步态算法很多是相通的，未来往双足走是很有可能的。所以在「机器狗」这个形态上，去发展以电驱为核心的机器人路线，我觉得是值得看好的。 这里面，你全球去看，王兴兴虽然不是那种一眼看去就师出名门，或者有成功项目经验的人，但他完成度最好，而且能感觉到有天赋。另外，他的目标跟那个技术发展方向是一致的。 那你结合这几个东西，就大概形成了一个判断逻辑。其实也不是无脑地冒风险，或者说我们只是因为觉得很酷就投一下。有了这些判断才能和风险和解，虽然依旧面对巨大的不确定，但你该接受就接受了。 **《开始连接》：这些判断到今天也已经都应验了，现在电驱已经取代了液压的路线，而且现在很多两足人形机器人都是从四足的机器狗进化而来。** **张鹏：**实际上王兴兴后来能那么快的在人形上有突破，跟他这么多年在这个机器狗上面的这个积累是有直接的关系的，波士顿动力也彻底转向了电驱路线重头再来。所以这个也印证了，当时这个所谓的技术路线无比重要。当时判断的原则还是基本把握住了。 **《开始连接》：王兴兴提到那笔融资款帮当时的宇树度过了难关，而且让这个公司走上了某种经营的正循环，为什么公园的那笔投资能投的那么准？** **张鹏：**如果我们真要坦诚地还原当时的状态，并不是说极客公园判断有多么精准，觉得这笔钱投完他就能一飞冲天。其实在那一轮里，极客公园作为一个社区里的小早期基金，确实没能力「一把给够」支持他那个阶段发展所需的钱。 我们当时自己算过，也跟兴兴一起推演过，他那一轮拿到 1500 万到 2000 万可能比较合理。极客公园这只基金是给不了这么多钱的。 所以在当时，我们自己下了投资决心后的第一个动作，就是赶紧帮他找谁来领投。而且这个领投方最好还能帮到他，不光是给钱，在技术、产能、行业认知上都能有帮助。你当然希望更多股东进来是能增加他的成功率，而不只是来下个注。 我们还是花了不少时间帮他去找，也一度找到了挺好的未来合作伙伴。但因为一些变故，本来都谈得很接近了，甚至 TS（投资意向书）都有了，但最终没有完成这个投资动作。 这情况其实就有些尴尬了。因为对兴兴来讲，他已经花了挺长时间按这个框架来谈。那这个时候领投方突然没了，我们一个跟投方的钱，第一是不够解决他的问题；第二，按这个框架，我们其实可以等下一个领投方进来，咱们再给钱。要不然，纯粹从投资视角看，风险是被放大了的。 当时我们内部就很纠结：我们是否要站出来，「被迫」从跟投变成领投？我们这笔款还打不打？还是就把 TS 放这儿，等着有新的领投方愿意出钱了，我再把这钱投下去？ **《开始连接》：纠结了多久？** **张鹏：**我们其实没有时间纠结。因为王兴兴已经没钱了。你再纠结一个月，他可能公司就挂掉了。 后来我知道，王兴兴把自己的积蓄拿出来给团队发工资，王兴兴其实都没有告诉我们这个动作。他就是很含蓄的理科生，只是说账上快没钱了，会影响后续的产品交付，还是非常希望公园的基金能够先打款。 我们确实是当时第一个下决心打款的，算是救了急，后来还有其他跟投的股东也跟进了，让兴兴的现金流又得到了一些补充。但我觉得还是他自己非常优秀，他用这么少的钱最终跨过了最难的那个阶段。 **《开始连接》：为什么****愿意接受这个****风险，做第一个给他打款的****机构****？****这背后有什么思考逻辑吗？** **张鹏：**你让我现在回想，第一就是我们对于自己相信的那个大的技术路线和一些基础的判断还是没动摇的。外部环境总是动态变化的，但它其实没有动摇这个基本面，我觉得这是很关键的一点。 第二，你其实能看到，王兴兴在做这件事的时候，他自己真的是一个创业者的状态，他没有在这个过程中因为融资进度去耽误他要做的事，而且他是「先干为敬」型的。你能看到这个创业者的状态一直是拉满的。我们其实共事了一段时间，你能非常确认这是一个靠谱的创业者，你会越跟他一起经历磨难，越能去理解这个人。 第三个是当时我们确实对自己有点信心，觉得还能帮他找到其他的投资人凑齐他的资金需求。不过客观的说我们还没做到这一点，王兴兴就已经在 2018 年通过优秀的产品缓解了资金压力。 我现在想起来，大概是因为这些原因，我们最终决策的那一瞬间：一拍桌子、一拍大腿的那一秒钟，可能那时我们心态更不像是投资人，更像个合伙人吧。 **《开始连接》：怎么说？** **张鹏：**我觉得多多少少也跟公园是一个创业者社区，它其实跟创业者还是比较有同理心的，我们其实并不是一个典型的专业投资机构。投资还是社区里的一种对创业者支持的方式。 所以那就是个考验你到底是谁的瞬间，那时候我们可能也没有这么多逻辑，可能就是心里那一个感觉，所以有点「一秒钟合伙人」附体吧，才完成的这件事。 _**02**_ **王兴兴对新一代中国科技创业者的启示** **《开始连接》：为什么****极客公园****会去做投资这件事？****并且像你说的「不是典型的专业投资机构」，怎么理解这个「非典型」的地方呢？** **张鹏：**极客公园 2010 年成立时，我们就把自己定义为「创新者社区」。我还记得这句话是我自己想了很久写的，极客公园的 mission 就是「生生不息地发现优秀创新者，成为他们的伙伴，共同创造价值。」 这确实是个社区的心，但「社区」是个挺抽象的概念。知乎、小红书都是社区产品，但都很庞大。那极客公园的创业者社区是什么？那时候，很难有具体的产品形态来承载。所以我们发现，社区总得有点东西把大家聚起来，后来发现内容挺重要。 所有关于科技、创新、创业的有价值的信息、认知，还有优秀创业者的思考，你把这些挖掘出来，其实就是你想去建立社区的那群人——现在的和未来的创业者们感兴趣的内容。所以，它形态上确实比较像媒体，但目标还是社区。内容成了它聚拢这群人的一个重要能力。 所以后来有了极客公园的 Founder Park 社区，这波 AI 浪潮里，创业者们都在这里面交流。Founder Park 不光有文字内容，还有视频、直播，各种线上线下、公开闭门、大小规模的讨论内容。这下子，社区感就更强了。Founder Park 社区，就是 AI 时代创业者们讨论怎么做事情的地方。 我们经历了一个过程，把「社区」这个概念落地，变成一种能力，也真正地去发现、找到、帮助创业者。这其实是一个挺漫长的 journey。 客观地讲，极客公园的投资最早都不是我的想法，实际上是我们创业者社区里的一些创业者，甚至是一些已经比较成功的创业者，推动我说你一定应该做这件事。比如当时大众点评的创始人张涛，就是我们基金的一位基石 LP，也是推动我这个想法的关键人物之一。 我记得他当时说，你看 2013 年，很多人还看不出张一鸣的价值，你就天天跟我们推荐，说他特厉害。2014 年你就把马斯克请到中国，那可能是他第一次来，你还让张一鸣跟马斯克同台。你说这两人未来都很牛，我觉得你这直觉判断是对的啊？那你除了写文章、组织活动请他们来，还做了什么？你这认知价值怎么产生更大的意义？ 我觉得这些话还是挺触动我的。 **《开始连接》：****这句话怎么触动你的？** **张鹏：**我是做内容出身的人，我在做极客公园之前，做了 15 年科技杂志，那时候把一个认知和判断做成好内容交付给大家，其实心里就挺满足了。那时候我们「触碰了很多灵魂，改变了很多人的轨迹」也是善莫大焉的。 但问题是，我目送一个又一个同时代的优秀同行离开了他们曾经热爱和闪耀的内容领域，因为我们都无法回答如何让愿意认真做好内容的人、让可以为更多人交付认知价值的人，获得更好的回报和成就感，让他们年轻时候的激情可以变成更持久的事业。 如果你想把这事儿持续做得更好，就必须获得更大力量，聚集更优秀的人，更有能力去地帮助你认可的创业者，只是自我精神世界的内心满足是不够的。 而极客公园社区的在这个问题上摸索很多年，确实带来了一些不一样的可能性。因为是社区，中心点是人，而不只是以信息获取流量，那么他的核心资产不是流量和注意力，是一个一个面目清晰的创业者。这样，你也有机会长期观察一个人，跟他建立更深入的交流，更看懂一个人，也通过他们更清晰地了解技术和商业趋势，做出更好的人和事的判断。 到了这个节点，其实你可以通过投资来验证你认知和判断了。因为写文章，对的大家会记住，错的早忘了。但做投资，错的对的都会被记住，他更考验你做深入的思考。 社区的好处是，你对创业者其实很早就开始「投资」了。有意义的内容，有效的社区组织帮助他们彼此联结，你都是免费的服务，但同时你可以了解谁在看你内容，谁来参与讨论，他提什么问题，再了解他在做什么，就能理解这人的追求、思想、能力，以及他和事是否匹配。这些都在社区日常的交流中不断发生。所以，这套系统让你有更多时间去理解和判断一个处于早期、特别是背景不那么光鲜、或者做的事情非常非共识的创业者。 所以我们成立早期基金，算是补上了社区的一个基础能力拼图，这也是系统能力的一个延伸。你做这事，并且做好了，它反哺过来能给社区带来更大价值，让社区更有力量去帮助创业者。 **《开始连接》：我们跟其他基金的区别会是什么？** **张鹏：**我们基金的 LP 主体，主要就是社区里的优秀创业者。用创业者的钱再去投新的创业者，而且大家不光投钱，还会投入很多时间去帮忙，分享自己踩过的坑和经验，归根结底都是为了提高创业成功率。 「Founders backing Founders」，创始人帮助创始人，这是极客公园社区的一个独特优势。有了这种基金能力后，反而让整个社区生态更完整了。所以极客公园不是个典型的投资机构，它还是个社区，投资只是社区里帮助创业者的一种能力。 其实很多时候基金的创业者 LP，也是因为过去社区帮助过他们，他们也希望通过社区再去帮助新创业者，同时也能从新创业者身上学习，保持年轻。王兴兴可能也是在这种系统下，我们比较幸运地能够发现并且支持到的一个代表吧。 创业是一个太复杂的系统，你算不清楚所有变量的，最终有些成果就是涌现。但只要你持续按这个方式去做，一定会有成功的创业者，反过来会带给社区更好的回报，进而让你可以更坚持地用这种方式去做。 它很像「定投」的逻辑，而且社区对创业者们的「投资」也不一定是从投钱开始的，你专业的能力，你的热情和同理心，是对创业者「投资」的起点。创业者给你的回报也不一定只是钱上的投资收益，他们的认知分享，他们的信任，都是你重要的正反馈和系统资产。 **《开始连接》：前段时间网上都在传雷军****、王兴****和王兴兴****2017 年就****在乌镇见面的那个照片，****这算是一个「社区传奇」吗？** **张鹏：**那张「穿越照」，是 2017 年 12 月极客公园在乌镇互联网大会上搞的一个创业者聚会。当时确实来了很多社区里的创业者朋友。  图注：2017 年 12 月 3 日极客下午茶 | 左起：陈华，米雯娟，张鹏，雷军，周源，王兴，王兴兴 2017 年 11 月我们已经给王兴兴发了 TS（投资意向书），所以特别想帮他，想介绍些科技圈的牛人给他认识，让他有机会跟前辈们请教请教，毕竟他之前没创过业。 当时他还没资格进会场，所以我们把聚会安排在外面。大家聊得差不多，就让兴兴后面加入过来给大家展示一下他的机器人。但展示时出了点岔子，机器狗过门槛时卡住死机了，又得重启，场面一度有点尴尬。 不过，毕竟大家头回见到这个东西，而且觉得这年轻创业者做这个事还是挺厉害的，所以都挺鼓励他的。虽然演示出了问题，但大家都很包容，没觉得有什么不好。只是兴兴当时有点害羞，好像都没去加大佬们的微信。 其实那时候雷军是王兴兴的偶像，我觉得让他有机会去跟这些人有交流是有意义的。毕竟眼界很重要。这次交流算是埋下了种子，几年后雷军、王兴都投了他，也算是当年的善缘吧。 我没跟兴兴确认过，但我认为创业前辈们估计这些年也给过他不少建议。不管他有没有采用，但创业路上有人帮你「云计算」一下，这「算力」对创业者来说太重要了。 现在创业环境跟以前不一样了，以前资本环境好，你有九条命，你浪费了八条，剩一条也行；现在可能起步就只有半条命，错一步都不行。创业也更难了，所以，未来有前辈们的「云计算」可能就更重要了。 其实在硅谷是有很强的这种创业者相互传承帮助的文化的，而中国随着几代优秀创业者的涌现，也开始到看到了这个趋势，这也是极客公园社区做了 15 年后非常开心看到的变化。 **《开始连接》：你也见过非常多成功的****科技领域的成功****企业家，你觉得像王兴兴这一代科技创业者跟他们相比，****带来了什么不一样的变化吗？** **张鹏：**Deepseek 的梁文峰之前有个访谈提到，中国接下来的创新，需要一些这种向前突破的、提升人类天花板的创新，我是非常赞同的。 一方面是中国不缺优秀人才，另一方面，你得相信 90 后、95 后，甚至 00 后的这批年轻创业者，我觉得他们是一点都不怂的，他们的眼界和目标也是非常高的。 下一代中国最成功的创业者，一定会有一些提升人类天花板的思考和追求。不一定只是搞技术和科研的，也可能是创造了不起的产品。但他们前进的路上，没那么多的对标可以去 follow，要自己往前去突破。这是中国新一代创业者的使命，或者说，只有这样才有机会，否则昨日的巨头都在等着你。 很务实地说，不创新，凭啥在现在这环境里杀出一条新路？王兴兴也一样。他作为一个 90 后，如果他不搞机器人，过去这段时间他做什么能最大化他的梦想和价值？他必须去做那种没有可 follow 路径、甚至要引领、要突破、要在不确定中摸索的事。 所以，这就是现在一个非常重要的环境变化。那些取得巨大成就的创业者，可能他们面对的现实和他们的使命就是必须去做提升天花板，而不是贴近天花板，他们必须穿透那个天花板。 **《开始连接》：怎么才能穿透天花板呢？** **张鹏：**在「黑暗」中摸索，可能需要些强大的愿力，但更需要极度的务实求真吧。你想象下你在一个黑暗的洞穴里找路，你肯定不是跳着走，而是趴在地上，用整个身体感知地面，用每个毛孔感受风向，才能判断往哪走。这不是蹦蹦跳跳、快快乐乐就能跑出来的。你看 Deepseek R1 这波火了之前，梁云峰不也闭关两年多，跟修炼似的吗？都没时间出来见人聊天的。 辩证地看，这段「黑暗期」是有利的。比如王兴兴也挺幸运。他最大的幸运是，机器人这领域给了他 3-5 年的寂寞期。那时候没那么多资本和竞争，没多少人看好，反而让他有足够时间热身、准备、犯错、摔跟头、打磨体系、甚至把供应链和技术都建立起来，形成价值循环。 我觉得他最大的挑战就是他的这段寂寞期，但他最大的幸运也是这一段寂寞期。 **《开始连接》：****当年王兴兴感觉是不那么典型的明星创业者类型，那么未来投资人对创业者的选择模版会有变化吗？** **张鹏：**王兴兴确实之前没创过业，甚至没有过很好的工作经历，不是那种大厂高管、名校光环加身的，他当年看上去是有点草根的创业者。但他有他的特点和过人之处，而且他有强烈的技术追求，时代又给了他足够长的寂寞期，让他能把优势发挥出来。等到这个时代一揭锅，说好，这是未来，这时候你发现他其实已经比别人更 ready 了。 某种程度上，王兴兴让中国创业者的画像更多元了。这可能是除了机器人技术之外，另一个很有意义的点。我们怎么判断谁是值得支持的创业者？以前投资人喜欢看名校、大厂、高管背景，因为这是个简单标准，能大致推断出个这个人能力。但对于没背景的人，你不知道他能不能成长为一个优秀的人。 其实，人跟人底层差别没那么大，很多改变来自后天经历。名校、大厂、高管，这不都说的是经历吗？就是说这十几年经历很有价值，所以这人应该成长得不错。而王兴兴在那寂寞的五年里，吃够了苦，踩够了坑，还没人打扰。我们再看时，他可能不比那些大厂高管、高学历的差了。他用五年走了别人十年的路，毕竟创业是任何人能有的最快、浓度最高的成长历练。 新时代应该会有更多这样的创业者，而且新的时代会更不拘一格的给创业者空间。 有时候「不一样」，本身就是一种很有意义的存在，它可以提示一种可能性，塑造一种氛围甚至是建立一种文化。比如王兴兴这样一个当年「非共识」、「非典型」的创业者，可以被上一代创业者的资源支持到，给予更多耐心、更立体的支持，去探索突破天花板的事情，我很期待看到更多这样的故事。这也是极客公园想推动的事情。 *头图来源：极客公园 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

 《艾尔登法环 黑夜君临》公布了新角色「Ironeye」预告。根据官方介绍，「Ironeye」是以远程攻击为主的角色，并且掌握了灵活的身法。  <内嵌内容，请前往机核查看> 《艾尔登法环 黑夜君临》是以《艾尔登法环》为基础，经过重新设计的合作动作游戏。延用了部分来自《艾尔登法环》的敌人及武器，玩家可以将操作技能各不相同的角色，挑战全新的威胁，将于5月30日登陆PS5、PS4、Xbox和PC平台。

<blockquote><p>用户分析常止步于数据罗列，缺乏深度洞察。本文通过分层分析、渠道追踪和行为洞察，提供了一套紧密结合业务的用户分析体系，助力团队从数据中提炼价值，驱动精准运营决策。</p> </blockquote>  用户分析经常做，但实操的时候，经常止于罗列：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将用户分析做得更体系化，得出对业务有意义的结论，今天系统讲解下，同学们记得先赞后看哦。 ## 第一步：用户价值分层 做用户分析，最怕：没数据。大厂用户画像看着光鲜，和他们采集的用户数据多有直接关系。**不管什么企业，一定有：消费数据。**第一步可以从这里开始。从消费记录里，可以区分出来：**谁是高消费用户。**这是后续所有分析的起点。 注意：识别高消费，不是简单地统计一下过去一年消费金额。而是要用生命周期的观察方法，观察用户从注册开始的消费分布。不同的分布形态，意味着不同的用户运营策略（如下图）。  ## 第二步：用户来源渠道分析 识别出高消费用户以后，可以进一步思考：高消费用户是从哪些渠道来的。找出高消费用户来源多的优质渠道。之后，提高优质渠道投入，削减劣质渠道投入，从而达到降本增效的目的。这样，即使暂时没有转化路径数据，也能做初步分析（如下图）。  之后，可以逐步推动业务，完善转化路径的数据采集，对广告素材、转化流程、引流产品、引流活动等方面进行分析，进一步提高拉新质量。 ## 第三步：用户活跃情况分析 解决完拉新问题，可以进一步思考： - 存量用户活跃程度如何？ - 哪个群体需要帮上一把？ - 帮一把以后，谁的消费能提升？ 站在用户运营的视角，不同消费层级+不同活跃程度的用户，运营的思路也是不同的。因此，整理出用户活跃情况分层，很有用（如下图）。  **活跃分析，是罗列数据的重灾区。**先不要陷到细节里。先把： - 用户消费频次 - 用户互动频次 做矩阵分析（如下图）看清楚大方向，再往细节深入。  ## 第四步：用户活动参与分析 经过前三步，已经对三个基础问题有了了解： - **谁是高价值用户** - **用户从哪里来** - **用户到哪里去** 之后可以思考：如何提升用户价值。最好用的手段就是优惠活动，因此可以从这里入手。 常见的优惠有五种形式 - 满减型：买XX元商品，优惠XX金额。 - 折扣型：XX商品，原价X折销售 - 买赠型：买XX件商品，得Y件赠品。 - 用券型：使用X元抵用券，抵扣订单金额 - 积分型：消费得积分，积分再抵现/兑换礼品 这五种形式的数据有可能非常混乱！特别是在同一张订单，能同时使用2-3条优惠规则的时候。很多公司的开发非常懒，没有单独做活动标签库，也没有做**活动表、商品表、订单表、用户表、积分表（俗称：促销五表）**之间的关联关系，导致数据混乱不堪。 理论上，需要： - **促销五表关联清晰** - **避免全品类/无门槛的券** - **避免用户抵用券/商品抵用券叠加** 这样才能有清晰的数据可分析 有了这些基础数据，分析就大有可为： - 哪些用户是优惠敏感型？哪些是不敏感的？ - 不敏感的用户，忠于什么商品？从哪些渠道来的？多拉这种人进来！ - 敏感的用户，是否薅羊毛薅过量？业绩不足的时候，拉他们出来顶上！ ## 第五步：用户接触渠道分析 最后，还可以看：留存的用户在哪些平台出现，流失的用户最后一次出现在哪些平台。这样就不至于像报丧鸟一样，只会喳喳：“用户要流失啦！”而是能具体给到：“我们能在XX渠道把用户捞回来”。 如果是对于有门店、小程序、APP、电商网站多种渠道并存的传统企业，优先要做的是分清楚：哪些用户能通过线上渠道接触。线下渠道数据采集少，且主动服务能力弱，还是优先看线上。 如果是以APP/小程序为主战场的线上企业，则主要对用户接触的内容进行区分。区分出用户对哪些内容（新品？活动？时尚？健康？节日？……）感兴趣，从而选择更好的内容激活用户。 这一套用户分析体系搭建，是紧密结合数据采集过程的，充分考虑了：万一没有数据怎么办。由浅入深的推动（如下图）。  这一套用户分析体系搭建思路，其分析思路，是站在业务视角，思考如何运营用户： 1、高价值用户是谁？值得我投入多少？ 2、我能在哪些渠道，找到这些高价值用户？ 3、存量高价值用户，谁还在活跃，谁已经流失？ 4、我能用什么手段，保留存量的高价值用户？ 5、存量的低价值用户，是否有激活可能？怎么激活？  这种目标感强的分析，远比列出来：“男女比例4:6”“25岁-30岁占比30%”更能解决问题。并且在推动业务的过程中，也能结合运营手段，补充数据，后续分析也越做越顺，同学们可以尝试下哦。 本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

前几天看新闻，发现知乎终于迎来了新的里程碑时刻——最近发布的这次财报里，2024 年四季度，知乎实现了上市以来首次单季度全面盈利。 我后来看了下财报，在第四季度，知乎创造了 8.6 亿元的营收，其中净利润达到 9710 万元，成功兑现了 2023 年我就听周源说过的目标——在 2024 年实现单季度盈利。 我跟知乎创始人周源认识多年，从最早做媒体时候的同事，到他当年在极客公园的「地下室活动」上发布知乎的 Beta 版，再到多年后成功上市和上市后多年的艰苦探寻，算是见证了他在做社区这件事上的很多思考、尝试以及反思。 这次真正让我感慨的，不只是盈利本身。我觉得这只是「果」，他的「因」其实在知乎终于找到了社区自己的成长逻辑，走出「原生性」和「成长性」之间的精神内耗，才是更值得说说的。 从「而立」到「不惑」，知乎迎来了走向新阶段的信号。 _**01**_ **所有社区产品最大的挑战：「原生价值」** 最近和很多 AI 时代的创业者交流，每次听到任何一个产品说自己的目标是个社区的时候，我都很想提醒下，咱值得认真想一下「社区」这两个字到底意味着什么。 社区在中国是一个想批量长期赚钱并不容易的领域。社区有用户，有内容，但如何将这些资源转化为一个有「原生价值」的、效率足够高的商业体系，是所有社区平台都需要自己「无尽探索」的必答题，而且没有一个社区可以去抄别人的做作业。 从 B 站到小红书，再到知乎，这些平台谁都跑不了，这种「无尽探索」直到今天甚至也都还在路上。 你看 B 站凭借二次元文化和弹幕起家，靠 UP 主和多元内容吸引年轻用户，是中国最重要的社区平台之一，但广告业务怎么发展，游戏领域如何创造价值，会员订阅怎么有效增长，电商与直播到底要怎么与时俱进的创造价值……社区产品的商业化之路就是这样一步一挑战。 当红的小红书也是一样，从最初是个分享海外购物经验的小众社区，靠用户生成内容（UGC）的魅力聚拢了一波忠实用户，可规模大了，变现的路却不是直接能天上就掉下来的，如何在社区的发展上建立「原生系统的价值」，直到今天也只是初见曙光，依旧需要稳扎稳打。 知乎也是如此，甚至经历的探索和折腾还要更多一些。我记得是 2016 年知乎正式启动商业化，广告投放项目率先落地，那时候也推出了语音问答产品「知乎 Live」、付费咨询产品「值乎」。 2018 年，知识付费正热，知乎顺应趋势升级知识付费体系，将「知识市场」升级为「知乎大学」，也试水会员经济，推出了超级会员。 到了 2019 年，直播开始升温，知乎跟进上线功能，深化电商合作，还推出了全新会员服务体系「盐选会员」，向更多元化的会员经济迈进。2020 年，知乎又拿出内容商务解决方案，想借此拉近用户与创作者的距离，顺带实现内容推荐带货。 这些年，知乎很忙。从广告到知识付费，再到直播与电商，每步都下了心思，也投入了不少能量。遗憾的是不少尝试最终没能长成支撑知乎发展的支柱，除了广告业务，最终还是会员业务给了知乎一个坚实的「原生支撑点」。 说到底，这就是社区从「而立」到「不惑」的阶段性挑战。你有了用户，建立了平台，但怎么在自我和世界之间找到平衡，在社区成长与商业价值的成长上找到共振点，甚至是「甜蜜点」，真的不容易。 比如客观的说，知乎丰富的内容和活跃的用户量，当然具备「流量」的价值，广告收入模式也一度是知乎社区商业模式中最重要的组成部分，但这部分到底如何成为一个「原生的系统」来对外产生价值，这个问题不仅仅影响长期变现的效率，也会对社区用户价值和社区商业价值之间的「共生关系」带来挑战。 从 2021 年知乎上市后，我就有一个感觉，周源出来和大家聊天变少了，他似乎被一些重要的问题死死压在了公司里，或者说被压在了某种精神状态上。 我回头看了看知乎过去两年同期的财报表现，大概能感受到他所经历的挑战和压力。 2022 年开始，支撑知乎营收增长的一直是会员收入，但同时，知乎的广告收入在下降，同时营销成本却居高不下，这让知乎一直没能实现扭亏为盈。比如 2023 年四季度，知乎实现营收 11.38 亿元，经调整净亏损 9130 万元。其实从当时来看，如果不是因为营销费用依旧较高，以及当时投向 AI 的全年研发费用比前一年多了近两成，知乎似乎已经看到了盈利的曙光。 终于到了 2024 年四季度，知乎总体营收其实比前一年同期少了近四分之一，但第一次历史上拿到了净利润 9710 万元。在知乎的营收结构中，付费阅读、营销服务两大业务分别贡献 48.9%（4.2 亿元）、36.8%（3.2 亿元）、并且毛利率同比提升 3.8 个百分点至 62.9%，运营支出比前一年同期砍了近四成。这不只是抠成本，而明显是开始聚焦了，集中资源投入付费内容这样的高毛利板块，集中精力提升营销服务的效率而不是规模。把要解决的关键问题收窄，和它死磕。 聚焦这件事，第一大概是想开了：不「妄念」了，不为规模增长纠结了。第二大概是看透了：要坚决降低低效业务占比，重新向内审视自己，接受自己，追求更顺畅的社区「原生价值」。 和人一样，这就是走向「不惑」的起点。 _**02**_ **AI 给知乎带来了什么？** 那么知乎最原生的价值是什么？我觉得还是专业内容的价值。它需要被擦亮，放大，需要敢于放在更长周期里被评估。 我有一种感觉，那条更适合知乎的「原生价值」路径，将会是被 AI 解锁的。 我记得 2023 年 2 月极客公园前沿社组织的一次线上讨论里，我拉着 20 多位科技圈创业者对 Chatgpt 带来的影响到底是不是「产业革命」级别的事件进行了投票，我看到了周源的选择，他是第一个选择了「是」的「革命党」。 几天后，我和当时最积极的几位「AI 革命党」吃了个饭，我观察到周源在那顿饭上已经开始了下一步行动的思考。 果然，知乎在 4 月就推出了联合面壁智能开发的中文大模型「知海图 AI」，拿来优化社区的内容推荐和搜索功能，这个产品点是知乎一只尝试想做好，但在上一个技术时代确实没做好的。如今这个技术栈的迭代，让知乎一下子就跟摆脱了枷锁似的，变得精神抖擞了。 2024 年，「知乎直答」作为独立 AI 产品亮相，带着自然语义理解和「找内容」、「找人」的能力，成了社区资产更好挖掘，激活，促新生的有效抓手。 到今年 3 月，「知乎直答」再升级，支持搜索结果溯源答主创作，进一步强化了 AI 工具与人的连接。这一系列动作，形成了知乎借 AI 之力打开新局面的契机。  图片来源：知乎 2024 年知乎显然开始花越来越少的心思去「扩收入规模」，而花了越来越多的心思去构建社区在新时代的「原生价值」。 比如知乎的核心始终是连接知识与人的问答平台，专业的用户群体，再高质量问答上的用户共识，是平台一直没变核心资产。14 年下来，社区沉淀了 7700 万创作者的专业讨论和超过 5000 万篇文献知识库，形成了一座内容宝藏。 但是他们如何变成对社区用户更有用的知识资产？与此同时，已经有了这么多问答后，未来如何不断激发新提问和新回答，这件事又要怎么高效的完成。 过去「用户对用户」的互动带动了知乎的价值确立，那么今天「平台对用户」的知识服务和内容激发，如何交相辉映的发展？ 知乎需要进化，让知识获取更高效、更简单。过去，靠传统算法撑起的搜索和推荐，总有点力不从心——排序再精准，推荐再智能，用户翻找历史答案还是费时费力，效率始终受限。 我记得跟周源聊过，他也感慨过这种效率瓶颈，怎么破局成了他时常会常琢磨的事。 AI 的到来扭转了局面。尤其是「知乎直答」最近的这次升级，把搜索结果直接溯源到答主真实创作，每个创作者被当作独立知识库，用户可针对其内容精准提问和检索。这不仅让答案更专业可信，还通过可溯源性降低了 AI 幻觉。 对于知乎，AI 也好，大模型也好，我觉得不是个炫酷的概念，它可以是终结社区内容价值的「门口的野蛮人」，但也可以是来解放社区价值的「白衣骑士」。今天，知乎正在努力把它驯化成连接社区内容与用户需求的桥梁，激活知乎的数据资产，也让创作者的专业价值得以放大。 更广的视角下，AI 给知乎带来的其实不仅是效率提升，还有原生价值的回归与延展。财报里也能看出 AI 的功劳。成本压缩背后，是知乎从探索转向聚焦，AI 成了杠杆——AI 搜索产品「知乎直答」用户蹿到千万级，7700 万创作者的专业价值被盘活，内容效率高了，用户指标也向好，比如四季度月活用户 8140 万中订阅会员到了 1410 万，这个绝对社区原生价值的业务线，在知乎大幅度运营和营销成本后，没有受到影响，反而保持了稳定的环比增长。 这个世界上凡是做社区的产品，似乎都挺「命苦」。因为一边是社区的灵魂，一边是商业化的肉体，没有足够长的时间，想找到「社区原生价值」，达成灵与肉的和谐，确实不容易，这需要长期主义的定力，需要「不惑」。 知乎的创始人周源，应该已经跨越了 40 岁的年龄，14 年的知乎，也似乎到了从「而立之年」，迎来「不惑」的新阶段吧。 我还挺期待周源和知乎，回到 14 年前创立这个社区时候的共识和梦想，在新的技术时代，为知乎最大化的「原生价值」，继续向心探索，写新的篇章。 *头图来源：视觉中国 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

蔚来汽车对外宣布一项关键人事调整：乐道汽车总裁艾铁成离任，原蔚来能源业务负责人沈斐接任。

 Astrolabe Games本日宣布，备受期待的Rogue牌组构建游戏《寻剑迷途》将于2025年4月16日正式登陆PC Steam平台。游戏独创性地将牌组构建玩法与随机探索地牢机制融合在一起，玩家不仅能体验到丰富的策略性战斗，更可以通过自己的牌组决定探索的旅程。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 《寻剑迷途》是一款Roguelite爬塔卡牌游戏。层层高塔均由卡牌构成，卡组中的每张牌都将影响房间格局。来捡起散落在地的一次性利器护甲、卷轴药水，征服这个世界中的所有怪物，还有发牌员！ 玩法速报——地牢荷官，在线发牌 作为不一样的爬塔卡牌肉鸽，除了地板，一切都是卡牌组成。寻剑迷途恰如其名，永远都在找武器的原因是，不只卷轴和药水，武器和防具也都是一次性的。不必担心，还记得它们都是卡牌吗？想同时拿多少把武器都可以，当然穿多少层防具也随意，它们会叠起来从顶到底逐张消耗，要做的就是利用有限的资源和无限的头脑登上塔顶。  至于操作方式，那更简单了，看到哪里点哪里，轻松写意！另外，在冒险中你的卡组和敌人的卡组会洗混在一起。每个房间都会由双放卡牌随机布置，没发到想要的嘛？只需要献出一点小小代价贿赂发牌员，就可以再发一次！ 追求特色——化繁为简，策略至上 寻剑迷途中没有繁琐的物品栏，也没有各种槽位数量限制，更不需要把卡牌来回拖拽。在纯粹的回合制策略中，大冒险家们给我有多快点多快，只要你脑子跟的上。 角色移动不设限制，只有交互才会推进回合，你有充足的机会选择站位，考虑地形和场景道具给敌人安排好他们的死状。不小心点错而满盘皆输？放心好，你随时可以撤回到上一步——专业冒险可没有手滑这种借口！  在攀登高塔中持续优化卡组！在高塔的休息层中，你有超高自由度来选择修改卡组的方式，强化还是删除，加血还是加牌，你是老大。 量大管饱——丰富搭配，玩多不累 游戏包含三名玩法迥异的角色，每一位都拥有超过100张独特卡牌，同时拥有多套供解锁的初始卡组。众多流派供你搭配，想要一锤定音的大数字？固若金汤的护甲值？你说想做卑鄙下毒人，多宝法术狂？都有的兄弟，有的。  广袤的地图上，矗立着六座高塔，每座高塔都有专属敌人群落，特殊机关和强力Boss。不仅如此，武器、防具、饰品、光环、药水、卷轴，冒险要素大联欢！来从多个维度探索你认为最强的组合搭配。 重复爽玩——妙趣随机，有爱社区 高塔中不仅有发牌员的随机魔法，还有丰富的随机事件和支线任务，达成特定的条件可以一举逆转战局！游戏包含超多难度调控选项，供你擦亮焕新每次冒险，觉得简单无趣时，那就给自己上点强度！  最后，相信每位玩家都是潜在的地牢设计师。寻剑迷途特别内置了关卡编辑器，大家可以互相分享自己刚刚创造的小黑屋，朋友间亦可以发挥才智重拳出击！ &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

收割进化

今天上午，有投资在互动平台询问宁德时代，3月29日发生事故的小米SU7是不是用的该公司的电池。对此，**宁德时代回应称：“不是我们的电池”。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/5086c46966be4699a8fc1687e6810d8d.png) 此前，3月29日，一辆小米SU7在高速发生碰撞事故，致车上3位女生死亡一事，引起关注热议。 **据了解，发生事故的是一辆小米SU7标准版，其配备的是73.6kWh的磷酸铁锂动力电池，自2024年6月起采用双供应商体系，由比亚迪、宁德时代分别供货。** 如果不是宁德时代，那应该是比亚迪的电池，比亚迪方面尚未发声。 除了标准版外，小米SU7其他车型全部采用宁德时代电池。小米SU7 Pro版搭载宁德时代94.3kWh电池，小米SU7 Max版搭载宁德时代101Kwh电池，小米SU7 Ultra搭载宁德时代93.7kWh电池。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489970.htm)

3月29日的夜晚，三个年轻人驾驶小米SU7发生交通事故，车辆燃烧起火。三个年轻人葬身在夜晚的高速公路上。这是智能驾驶狂飙突进中的惨重案例。中国汽车产业经历转型，正从上半场的电动化，向下半场的智能化转变。企业往往对自身技术能力过于乐观，然而，实际情况与企业的预期有很大差距。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0401/1e6c9d69ce0553b.png) 智能驾驶领域的投资人黄松对第一财经表示，小米的智能驾驶技术在国内并不在第一梯队。 **AEB恐未触发** 3月29日的夜晚，一辆小米SU7标准版在高速公路行驶过程中遭遇严重交通事故。车辆燃烧起火，三个年轻人葬身高速公路。 3月31日的晚间，小米董事长雷军微博发文“用小米15Ultra解锁武汉大学夜樱之美。” 4月1日的晚间，小米董事长雷军微博发文称，“我们团队第一时间成立了专项小组，30日赶赴了现场，31日配合警方调取并提交了我们掌握的车辆数据。” 雷军何时得知这一事故，目前没有确切信息。他在微博表示：“我们一直没有接触到事故车，很多问题此刻还没有办法回答。” 但这一事故暴露出智能辅助驾驶技术的不成熟。 根据小米官方信息，事故发生前，车辆处于NOA智能辅助驾驶状态，以116km/h时速持续行驶，车辆检测出障碍物后发出提醒并开始减速。随后驾驶员接管车辆进入人驾状态，持续减速并操控车辆转向，随后车辆与隔离带水泥桩发生碰撞。碰撞前，系统最后可以确认的时速约为97km/h。 数据显示，事故车辆激活NOA操作后，分别发出过轻度分心报警、脱手预警提示，并于事故当晚10点44分24秒，发出风险提示“请注意前方有障碍”，发出减速请求，开始减速。1秒钟后，NOA被接管，进入人驾状态，方向盘发生左转向、制动踏板被踩下。2～4秒种后，车辆发生碰撞。 “从他们公布的后台数据来看，它留的（制动）时间太短了。”黄松对第一财经表示。 有自动驾驶研发人员表示，AEB（自动紧急制动）是目前很多车辆都已配置的一项功能，通过安装在车上的辅助驾驶系统——可以是摄像头、毫米波雷达、激光雷达，或各种组合——对自车状态及周围交通环境实时监控，并分析计算，判定合适的刹车介入时机。而这些部件对障碍物的探测距离通常在150米以上，性能高的毫米波雷达可以达到300米。 但在这起事故中，小米SU7的AEB功能可能并未触发。 因为，在回应公众关心的“事故发生时，AEB等主动安全功能是否触发？”这一问题时，小米没有直接回应。 据小米方面表示：小米SU7 标准版有前向防碰撞辅助功能包括碰撞预警 (FCW) 和紧急制动 (AEB) 两个子功能，作用对象是车辆、行人、二轮车三类目标，其中AEB功能工作速度在 8～135km/h之间。这个功能和行业同配置的AEB功能类似，目前不响应锥桶、水马、石头、动物等障碍物。 **算法引关注** 这次事故车辆是标准版的小米SU7，搭载的是Xiaomi Pilot Pro系统，采用双目纯视觉智驾方案。 中信证券在一份研报中指出，纯视觉方案的最大优点在于整体的成本，特斯拉八个摄像头的硬件成本仅为200美元左右，而一套激光雷达的成本在3000~10000美元不等。 不过近几年来激光雷达的成本不断降低，部分企业已经将单颗激光雷达成本降低至300美元以下。整套自动驾驶系统普遍需要3~5个激光雷达。 纯视觉方案成本较低，更依赖先进的算法支撑。 “摄像头现在可以感知大概100到200米的距离，一般大家都会到200米。这200米能够保证时速120公里以下的车辆自动刹车下来。”黄松认为，这次车祸暴露出来的问题，并非车辆没有配置激光雷达。他认为核心的问题并非硬件配置，而是软件算法。“视觉的话，你就得靠计算，然后去估算距离。核心，我觉得还是它自己的算法做得不好。可能是它的感知算法没把路上的临时路障探测出来。” 他不是唯一一位对小米的NOA表示质疑的科技圈人士。 一位互联网大厂的中层是小米最早的车主之一。这位大厂中层在其朋友圈评价说：“小米的NOA体验在国内新能源顶多算二流梯队。智驾里面的默认选项我都关闭了，自动换道经常莫名其妙换道，我最后只能切换为手工确认变道。车速限制设置后有时候会从120时速突然降到80，车速来回弹跳作为车主根本无法预测逻辑。” 近1年来，有关小米SU7自动泊车碰撞等故障时有发生，这也引发市场对其智驾技术的质疑。 小米的智能驾驶团队，部分是收购而来，部分是自己培养。2021年，小米全资收购了自动驾驶公司DeepMotion Tech Limited，以此增强在高精定位、高精地图和3D场景重建等领域的研发能力。后续，小米开发出全栈自研的Xiaomi Pilot Pro系统。 有业内人士指出，现有汽车智驾技术还不成熟，是必须面对的现实。例如，摄像头视觉感知的灵敏度在夜间和恶劣天气时会显著下降。即使特斯拉最新版本的FSD也未能达到超越人类驾驶的安全水平。用户盲目信赖智驾功能而导致的车祸也时有发生，这都为市场敲响了安全警钟。 企业对智能驾驶的过度营销，已经引起业内关注。 3月20日，工业和信息化部原部长苗圩在《志在超车：智能网联汽车的中国方案》新书发布会上表示：“现在有些企业为了营销的需要，搞出一个‘高阶智驾’，我觉得这主要是玩噱头，是一个花哨的概念，有可能会误导消费者。其实比这个更重要的，是要实实在在地把安全性提上去。” 苗圩还指出，在安全性问题上不能输，更不要夸大其词，搞这些新的概念去误导消费者，而应该实实在在地告诉消费者应该怎么去操控L3，甚至L4的车。 （黄松系化名） [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489966.htm)

4月2日消息，今年第二次，TikTok面临着一个可能决定其在美国命运的最后期限，这也将影响无数依托这款中国社交应用开展业务的创作者和品牌的存续。此前，紧迫感曾促使一些创作者在1月发布伤感的告别视频，如今这种情绪已转向谨慎乐观。创作者和企业表示，他们相信TikTok将继续留在美国，但同时也在为可能发生的变化做准备。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0331/c39fbcbd85e0fe7.jpg) 拥有270万TikTok粉丝的创作者吉安娜·克里斯汀（Gianna Christine）表示：“我尽量保持乐观，期望TikTok能够继续留在美国，但作为创作者，我必须为任何可能的情况做好充分准备。” 根据美国前总统拜登签署的国家安全法，若中国母公司字节跳动未能在4月5日前剥离TikTok的美国业务，该应用将面临实质性禁令。字节跳动原定1月19日为剥离最后期限，但特朗普签署行政令指示司法部长暂不执行该法，为字节跳动争取了额外75天时间处理美国业务剥离。 克里斯汀表示，她尚未收到TikTok关于其未来动向的直接通知。尽管她仍对TikTok在美国继续运营持乐观态度，但她也在积极扩展自己在Snapchat和YouTube上的业务，以防万一，毕竟“你永远无法预见未来会发生什么。” 特朗普在2024年总统竞选期间多次对TikTok发表积极言论，并将其用作竞选工具。据报道，他上周日表示“相当确信”能在4月最后期限前达成TikTok相关协议。上周他还称，若协议未果，可能延长最后期限并通过削减对华关税促成交易。 Wai Social营销与咨询公司创始人奥利维亚·普罗特尼克（Olivia Plotnick）表示：“我真的不认为TikTok会被禁。特朗普显然希望展示自己的谈判能力，并促成交易。” TikTok和白宫都未回应置评请求。 无论TikTok未来如何，公司都保持着正常运营状态。多位在职和离职的TikTok员工表示，他们尚未收到管理层关于TikTok在美国未来命运的任何通知。合作品牌和创作者也表示，TikTok并未就此问题向他们提供任何更新。 这种不确定性并未阻止TikTok寻求新的合作机会。例如，营销公司Meltwater宣布，它已于3月加入TikTok的营销合作伙伴计划。Meltwater的技术负责人阿迪亚·贾米（Aditya Jami）表示，他的TikTok联系人似乎对TikTok的未来“同样感到迷茫”，但双方依然推进了合作关系，这一合作将涉及两家公司深度系统整合。 贾米补充道：“他们实际上会做更多的事情，我们可以一起构建并向客户开放，所以我觉得一切都在按计划进行！” TikTok创作者艾丽莎·麦凯（Alyssa McKay）拥有超过1000万粉丝，但她已经主动在多个平台上扩展自己的影响力，为应对潜在禁令提前准备。她表示：“如果你还没有入驻Snapchat、Instagram Reels、YouTube Shorts，那你应该立即行动起来。”麦凯补充道，她在其他平台上的收入已经超过了TikTok。 根据社交媒体和网红营销公司Later提供的数据，第一次TikTok禁令的截止日期并未显著改变创作者和品牌的社交媒体发布行为。 数据显示，1月TikTok禁令截止前一周，社交媒体用户在Threads和YouTube上的发帖量分别增加了10%和6%。然而，Later发言人表示，创作者和品牌在1月禁令后的一周，相较于禁令前一周，整体发帖习惯几乎没有变化。在3月，随着4月截止期限的临近，用户开始将计划发布的帖子逐步转向Instagram，作为一种更安全、更稳定的选择。 在1月禁令临近的那一周，小红书一度登上了苹果应用商店的榜首，该应用具备与TikTok类似的短视频功能。Wai Social指出，这款应用的主要用户群体是来自中国较为富裕城市的女性，她们热情接纳了突然涌入的美国用户。 然而，小红书的这一短暂“辉煌”时刻可能不会再现。创作者和品牌表示，TikTok恢复正常运营后，小红书已不再是优先考虑平台。Later首席执行官斯科特·萨顿（Scott Sutton）认为：“我不认为像小红书这样的替代应用会再掀起热潮，那只是昙花一现，并没有其他平台那么持久。” Abundance Institute人工智能政策负责人、前联邦贸易委员会首席技术官尼尔·奇尔森（Neil Chilson）表示，目前尚不清楚，立法者或TikTok的竞争对手（如Meta或谷歌）是否会采取法律手段来强制执行这项国家安全法案，但此类法律行动可能会激怒TikTok庞大的用户群体以及特朗普。 奇尔森补充道：“特朗普喜欢法律赋予他的这种筹码，他正以法律文本之外的方式拖延这场博弈。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489962.htm)

跨境电商的风向正在悄然转变，高科技、高单价商品的需求持续爆发。   记者获悉，在“出海四小龙”之一的速卖通刚刚结束的3月周年庆大促中，以XREAL、Rokid等品牌为代表的AR/VR眼镜类目环比日销暴增600%，与户外露营、HIFI耳机等蓝海品类共同构成增长新动能。继宇树科技官方入驻、带动消费电子行业冲高后，速卖通AliExpress平台再次迎来品牌增长高潮。   “去年我们的AR眼镜全球销售额约6亿元人民币，海外业务占比接近70%，海外业务销售额同比增长了30%。”消费级AR眼镜公司XREAL全球销售业务负责人张龙杰介绍。由于需求旺盛，该公司去年12月发售的新品XREAL One在日本、北美等市场一度因供不应求，导致渠道断货两个月。    （海外消费者在试戴XREAL眼镜）   尽管AR眼镜市场增势迅猛，行业仍面临多重挑战。XREAL全球销售负责人张龙杰指出，当前AR眼镜的渗透率不足，需持续教育市场；此外，不同国家的合规认证、研发成本高企及电池续航等技术瓶颈，仍是品牌全球化的重要关卡。   “我们的技术能力远超我们的销售和市场。”张龙杰坦言。而此时速卖通等跨境电商平台便成了品牌出海“最佳拍档”。   2024年，速卖通针对中国品牌海外认知度低、营销推广成本高、本地化能力不足、政策合规挑战等痛点，推出了“百亿补贴品牌出海”计划，为商家从挖掘商机开始，到营销推广，到海外爆发，提供全链路的出海解决方案。   一方面，平台拥有深厚的市场洞察积累，可以帮助品牌更好地应对当地的合规和认证。另一方面，平台手握大量营销资源，可以和品牌在关键阶段联合发力，实现1+1&gt;2的爆发效果。   2023年，XREAL加入速卖通出海，2024年加入 “百亿补贴品牌出海”。类目趋势的爆发加上“百亿补贴”的带动，XREAL在速卖通的年销售额突破一千万人民币，大促节点不断攀升新高。   “未来，我们希望与速卖通等平台更紧密地合作，特别是在营销资源方面，以进一步推动销售和市场拓展。” 张龙杰表示。   2025年，中国品牌如何进一步打开海外市场，成为出海人的关键命题。近日，速卖通透露了其“百亿补贴品牌出海”的最新计划：今年帮助1000个新品牌实现百万美金的突破。速卖通发布的2025年品牌出海十大机会类目中，智能机器人、储能电池、AR眼镜、IP玩具、滑板车等新奇特高质类目上榜。

<blockquote><p>随着全球化进程的加速，中国物流企业纷纷将目光投向海外市场，寻求新的增长机遇。然而，出海之路充满挑战：品牌影响力不足、文化差异、法规限制、技术瓶颈……这些难题如何破解？本文从深化本地化战略、技术创新与效率优化、强化合规与可持续发展，以及产品与服务创新四个维度，深入探讨中国物流企业出海的破局之策。</p> </blockquote>  中国物流企业正积极寻求海外扩展，以拓展业务版图、提升国际竞争力。然而，出海之路并非坦途，中国物流企业在海外缺乏品牌影响力，面对复杂多变的国际市场环境、文化差异、法规限制以及技术挑战，中国物流企业需要制定并实施一系列有效的应对策略。 ## 一、深化本地化战略：融入当地市场的关键 在出海征程中，深入且精准的市场调研是中国物流企业扎根海外市场的基石。不同国家和地区的市场犹如风格迥异的拼图，政治、经济、社会、技术、环境和法律等多方面因素交织，构成了复杂而独特的市场环境。政治稳定性影响着企业运营的持续性，贸易政策决定了物流业务的成本与合规要求；经济发展水平、人均收入及通货膨胀等经济因素，直接关乎市场潜力与消费者购买力；社会层面的人口结构、文化习俗和消费偏好，更是左右着物流服务的需求特点与发展方向。因此，企业在出海前，必须全面收集这些宏观环境数据，运用PESTEL等分析模型，深入剖析目标市场，精准识别潜在风险与机遇，为后续战略决策提供坚实依据。 而在众多市场调研与本地化侧路中，人才本地化是极为关键的一环。雇佣当地团队能够为企业带来诸多优势。当地员工自幼沉浸于本土文化，对当地的风俗习惯、商业规则、消费心理等有着天然的敏锐洞察力和深刻理解，这种理解是外来者难以在短时间内企及的。 以瑞云冷链在东南亚市场的拓展为例，当地水果旺季时，水果的产量、运输需求、销售节奏等都呈现出独特的规律。瑞云冷链通过雇佣当地团队，这些熟悉本土情况的员工能够提前获取水果旺季的准确时间、主要水果产地的供货动态等一手信息。基于这些信息，他们对物流线路进行了精准优化，避开了运输高峰期可能出现的拥堵路段，选择了更高效的运输路径，同时合理安排仓储空间，确保水果能够及时、安全地运输到市场，满足消费者对新鲜水果的需求。 此外，当地团队还能在服务过程中更好地与客户沟通交流，语言和文化的相通使得他们能够迅速理解客户的需求和问题，并以客户熟悉和接受的方式作出回应，极大地提升了客户满意度。 另外，中国物流企业应具备敏锐的洞察力和灵活的应变能力，依据不同地区的特点，量身定制差异化的发展策略。 ## 二、技术创新与效率优化：提升核心竞争力 大数据技术在物流领域的应用，宛如为企业装上了一颗“智慧大脑”。通过对海量物流数据的收集、存储、分析和挖掘，企业能够深入洞察物流运营的各个环节，实现精准的需求预测。以电商购物节为例，物流企业借助大数据分析历史销售数据、用户行为数据以及市场趋势数据等，能够提前精准预估不同地区的货物需求量。基于这些预测结果，企业可以合理安排仓储空间，确保各类商品有足够的存储空间，避免出现爆仓现象；同时，科学调配配送车辆，优化配送路线，提高车辆的装载率和配送效率，降低运输成本，从而有效避免配送延迟，提升客户满意度。 物联网技术则构建了一个万物互联的物流网络，让物流中的货物、车辆、仓储设备等都能实现互联互通。在运输环节，通过在货物上安装传感器和智能标签，企业可以实时获取货物的位置、温度、湿度、震动等信息，确保货物在运输过程中的安全与质量。对于运输高价值货物或对环境条件要求严苛的货物，如精密电子产品、生鲜食品、药品等，这些实时监测数据尤为重要。一旦货物的运输环节出现异常，企业能够及时采取措施进行调整，避免货物受损。在仓储环节，物联网技术实现了仓库的智能化管理。自动识别设备能够快速准确地识别货物的出入库信息，实时监控库存水平，实现自动化的货物存储和检索。这不仅提高了仓储作业效率，还减少了人工操作可能带来的失误，使得仓储管理更加智能化、精细化。 以京东的自动化仓库为例，该仓储广泛应用了物联网、大数据、AI等技术，实现高度的自动化和智能化。在仓库内，货物存储在自动化立体货架上，通过巷道堆垛起重机和自动引导车（AGV）等设备进行搬运和存储。这些设备通过物联网与仓库管理系统（WMS）实时连接，WMS根据大数据分析得出的订单需求和库存信息，智能调度设备进行货物的出入库操作。同时，仓库内的智能分拣系统利用AI技术，能够快速准确地对货物进行分拣，将货物精准地分配到相应的配送区域。整个仓库的运作高效有序，大大提高了货物的处理能力和配送效率，降低了运营成本。 在全球化的物流运营中，决策流程的效率直接影响着企业对市场变化的响应速度和运营效果。深圳企业所倡导的“快速迭代”模式，为中国物流企业优化决策提供了宝贵的借鉴经验。 “快速迭代”模式的核心在于打破传统的层级式决策结构，建立起一种更加扁平化、灵活高效的决策机制。在传统的物流企业组织架构中，决策通常需要经过多个层级的审批和传递，信息在这个过程中容易出现失真和延误。当海外市场出现突发情况或客户需求发生变化时，从一线员工发现问题到最终决策层做出响应，往往需要较长的时间，这使得企业难以快速适应市场变化，错失商机。 而深圳企业的“快速迭代”模式则强调缩短国内与海外团队的协同周期，实现纤细的快速传递和决策的高效执行。在这种操作模式下，企业赋予一线团队更多的决策权，让他们能够在面对问题时迅速作出判断和决策。一线员工直接接触市场和客户，对市场变化和客户需求有着最敏锐的感知。当他们遇到问题时，可以立即与相关部门和团队进行沟通协作，共同商讨解决方案。 同时，通过建立高效的信息共享平台和沟通机制，国内与海外团队之间能够随时分享项目进展、市场动态、客户反馈等信息，确保各方对业务情况有全面、及时的了解。这样，在面对复杂多变的海外市场时，企业能够迅速作出反应，调整运营策略，满足客户需求，提高市场竞争力。 ## 三、强化合规与可持续发展：长远发展的保障 在全球可持续化发展理念深入人心的大背景下，环境、社会和治理（ESG）已成为企业发展中不容忽视的重要因素。对于出海的中国物流企业而言，构建完善的ESG合规体系不仅是顺应时代潮流的必然选择，更是实现企业长远发展的关键保障。 物流行业作为能源消耗和碳排放的重点领域之一，对环境有着显著的影响。采用新能源车辆是物流企业降低碳排放、减少对传统化石能源依赖的重要举措。近年来，新能源车辆技术取得了长足进步，电池续航里程不断提升，充电设施日益完善，对物流企业的大规模应用提供了可行性。数据显示，2024年新能源车辆在全国物流行业新增车辆中占比已达到40%，这一趋势还在上升。越来越多的物流企业开始使用纯电动货车进行城市配送，这些车辆在运行过程中实现了零尾气排放，有效减少了城市空气污染，改善了城市居民的生活环境。 除了新能源车辆的应用，可降解包装材料的推广也是物流企业践行ESG理念的重要体现。在电商行业迅猛发展的今天，物流包装废弃物的数量与日俱增，对环境造成了巨大的压力。可降解包装材料的出现为解决这一问题提供了有效途径。据统计，2024年电商行业可降解包装材料的使用率已达60%，许多电商企业和物流企业纷纷采用纸质包装、生物可降解塑料等可降解材料替代传统的不可降解塑料包装。 构建ESG合规体系，对于中国物流企业出海具有多重意义。它有助于企业提升品牌形象，赢得国际市场的认可和消费者的信心。在国际市场上，消费者对企业的社会责任和环保表现越来越关注，那些积极践行ESG理念的企业更容易获得消费者的青睐 ## 四、产品与服务创新：满足多元需求 在竞争激烈的全球物流市场中，客户需求呈现多样化和个性化的特点，这就要求中国物流企业必须具备敏锐的市场洞察力和强大的创新能力，开发出针对性强的物流产品，以满足不同客户的特殊需求。 跨境电商的“最后一公里”配送，一直是行业内的重点和难点。在这个环节中，配送的时效性和服务质量直接影响着客户的购物体验。以欧洲市场为例，当地消费者对配送时效和服务的要求极高。为了满足这一需求，中国物流企业可以在欧洲主要城市建立本地化的配送中心和自提点，配备先进的仓储管理系统和自动化分拣设备。快速准确地处理订单。同时与当地的配送公司合作，利用其熟悉本地路况和交通规则的优势，实现快速配送。对于一些高端客户，可以提供定时配送、上门安装等增值服务，提升客户满意度。通过这些定制化的“最后一公里”配送解决方案，更好地适应欧洲市场的需求，增强中国物流企业在当地市场的竞争力。 另外，提供仓储加工、供应链金融等增值服务，也可以成为中国物流企业增强客户粘性、提升企业竞争力的关键策略。 仓储加工服务能够为客户提供更全面、更便捷的物流解决方案。在服装行业，许多品牌商在货物到达仓库后，需要进行贴牌、分拣、包装等加工操作，以便直接降成本发往销售终端。物流企业提供的仓储加工服务，能够在仓库内完成这些操作，大大缩短了货物的流通时间，提高了供应链效率。 对于一些电子产品，企业可以根据客户的需求，在仓库内进行产品组装、测试等加工服务，确保产品能够以最快的速度交付到客户手中。通过提供仓储加工服务，物流企业能够深入参与到客户的供应链环节中，与客户建立起更紧密的合作关系，增强客户对企业的依赖度和忠诚度。 供应链金融服务则为物流企业开辟了新的利润增长点。同时业务客户解决了资金周转难题。在传统的供应链中，中小企业往往面临着融资难、融资贵的问题，这在一定程度上限制了企业的发展。物流企业凭借其对供应链上下游企业的了解和掌握的物流信息，能够为客户提供供应链金融服务。物流企业可以根据客户的订单信息和货物运输情况，为客户提供应收帐款融资、存货质押融资等金融产品。对于一些出口企业，在货物发出后，往往需要等待一段时间才能收到货款，这期间企业面临着巨资金周转压力。物流企业可以通过应收帐款融资的方式，提前为企业提供资金，环节企业的资金压力，也能提升物流企业在供应链中的地位和影响力。 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 Pexels，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>面对复杂多样的需求，产品经理需要合理分配有限的资源，确保最重要的功能和改进能够优先落地。本文将从需求优先级的重要性出发，详细介绍常见的评估模型，希望能帮到大家。</p> </blockquote>  对于产品经理来说，需求优先级的定义是日常工作的重要环节，也是决定项目推进成败的关键之一。无论是需求池的管理、迭代规划，还是与研发团队对接，都需要**合理定义需求的优先级**，以确保资源分配得当、项目目标聚焦，让最重要的事情先落地。 然而，面对五花八门的需求，如何评估优先级？该基于数据、商业价值，还是技术可行性？本文将从**为什么要定义优先级、常见评估模型、实际操作步骤、实战案例以及注意事项**五个方面，帮助你全面掌握定义需求优先级的方法论。 ## 一、为什么需求优先级重要？（明确目标） 产品经理的核心工作是**决策和资源分配**，而优先级的定义是其中的基础环节。良好的优先级评估可以： - **优化资源分配**：在资源有限的情况下，将团队聚焦在最能产生价值的任务上。 - **快速响应市场变化**：当业务目标发生变化时，优先级能够帮助团队快速调整方向。 - **管理干系人期望**：通过明确优先级，让团队、领导和其他部门对项目规划和节奏有共同认知。 - **避免产品膨胀**：优先级的定义能够杜绝“每个需求都很重要”的现象，让产品方向更聚焦。 ## 二、定义需求优先级的常见方法（工具与模型） 在实际工作中，几种科学的需求优先级评估模型可以帮助我们量化和规范评估过程。 以下是常见的几种优先级定义方法： ### 2.1 MoSCoW法则 MoSCoW 是最简单、直观的方法之一，通过将需求按照重要程度分为四类： - **Must Have**：必须做，影响核心功能或业务目标，且不可或缺。 - **Should Have**：应该做，可优化体验或提升效率，但若暂不实现，影响可控。 - **Could Have**：可以做，可锦上添花，但可推迟到未来迭代中。 - **Won’t Have**：当前不做，暂时不在规划之内，可能未来再考虑。 **适用场景**：初期快速梳理需求时，提供一个框架帮助团队快速达成共识。 ### 2.2 RICE模型 RICE是一种更精确的优先级评估方法，适用于量化需求价值，用四个指标综合评估优先级： - **Reach（影响范围）**：需求会影响多少用户？范围越大越优先。 - **Impact（业务影响）**：需求对单个用户的价值有多大？例如提升转化率，改善留存。 - **Confidence（信心系数）**：数据和假设的信心度有多高？避免对模糊需求投入过多资源。 - **Effort（工作成本）**：开发此需求需要的投入（以人天/人周衡量）。 **计算公式**： **优先级评分 = (Reach × Impact × Confidence) ÷ Effort** 得分越高，说明需求的优先级越高。 **适用场景**：复杂项目中对多维指标需求排序，更适合成熟团队。 ### 2.3 Kano 模型 Kano模型关注用户的需求满意度，通过分类需求类型评估其优先级： - **基本型需求**：用户认为理所当然的需求，不满足会导致负面体验。例如购物App的支付功能。 - **期望型需求**：用户希望的功能，满足了体验大幅提升，不满足影响中等。如多个社交账号快速切换工具。 - **兴奋型需求**：用户未预期但却能惊喜提升体验的功能。例如用户首次登录时赠送个性化推荐。 **适用场景**：需要平衡基本功能和创新功能，注重用户体验的项目。 ### 2.4 价值-可行性矩阵 在这个模型中，将需求分为四个象限： - **高价值低成本（优先考虑）：**快速实现，直接放入计划。 - **高价值高成本（长期计划）：**需要更多资源优化整体方案。 - **低价值低成本（备选）：**非关键需求，按情况实现。 - **低价值高成本（弃选）：**直接淘汰。 **适用场景**：资源有限，对价值与成本需要兼顾的项目优先级排序。 ## 三、如何实际操作：定义优先级的步骤 在实际工作中，仅熟悉模型还不够，还需要结合实际操作流程。以下分五步来具体拆解需求优先级的定义： ### 3.1 收集与明确需求 - **梳理全量需求**：来自团队、用户反馈、数据分析、新技术和竞品调研的需求一并记录入需求池。 - **明确需求背景**：每一个需求都要回答以下问题：它解决了谁的问题？解决什么问题？成功与否如何衡量？ ### 3.2 统一目标，评估价值 确保需求的优先级与当前的**产品目标**（如增长留存率或拉新）一致。 通过数据、用户反馈或已验证的假设评估需求是否带来价值。例如： - 这个需求能提升多少注册转化率？ - 在未解决的问题中，这个需求是否最优先？ ### 3.3 沟通与协作 - **跨部门协作**：优先级的定义往往需要与技术、运营、市场等部门协作。 - **明确影响**：与开发团队明确技术复杂度和实现的成本可能性。 - **争取共识**：使用模型（如RICE或MoSCoW）帮助团队快速达成一致。 ### 3.4 制定优先级列表 将所有需求根据关键性进行打分，生成一个完整的优先级排序（高、中、低）。 制定**短期清单**（如下一个迭代需要完成）和**长期计划**（未来优先级可能上升的需求）。 ### 3.5 定期复盘与动态调整 需求是动态变化的，需要定期对优先级进行复盘与调整，例如： - 用户反馈的紧急问题，可临时调整到高优先级。 - 如果数据证明某需求价值不大，可以推迟或取消。 ## 四、实战案例：如何用RICE模型定义优先级？ 假设你是某短视频App的产品经理，收到以下三个需求： - 添加视频分类标签，提升用户观视频精准度。 - 增加快速登陆功能，减少注册门槛。 - 启用“单日最热视频”板块，增加用户活跃度。  通过计算，快速登录功能（优先级3.0分）明显高于其他需求，因此安排优先级第一。剩下的功能按照分数递减。 ## 五、注意事项：避免优先级定义中的陷阱 **1）过于主观，不依赖数据**：把需求优先级建立在感性判断上，可能会失去科学性。 **解决方法：**用模型和数据说话，通过用户反馈或数据支撑论点。 **2）需求范围不明确**：需求没有清晰的目标或边界，难以评估其价值。 **解决方法：**在每个需求定义时，明确解决的问题、目标用户和边界。 **3）忽略技术部门或干系人的声音**：如果没有充分沟通，可能出现隐形实施成本过高的需求。 **解决方法：**主动召开需求评审会，倾听所有干系人的意见。 ## 六、总结 定义需求优先级是一项涉及**逻辑分析、团队协作**和**战略判断**的工作，不仅是产品经理的一项专业技能，更是业务成功的基础。掌握不同优先级定义方法，根据项目选择合适模型，同时动态调整，在复杂多变的环境中为团队明确核心方向，你一定能够成为更高效、更有影响力的产品经理！ **下一步行动：** 你可以尝试回顾当前的产品需求池，选择一个模型，重新评估优先级！如果有更多实践经验，也欢迎留言分享你的心得！ 本文由 @隔壁老王讲产品 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AI技术飞速发展的今天，GPT-4o的多模态生图功能以其惊艳的视觉效果和广泛的应用场景，正在重新定义创意工作的边界。这一革命性工具的6种实用玩法，从风格转换到表情包制作，从商品图换场景到虚拟试穿，每一种都可能成为你工作中的效率倍增器。</p> </blockquote>  最近，如果大家关注 AI 的话，想必被 GPT-4o 的多模态生图刷屏了。 上周 **OpenAI 开放了GPT-4o 的多模态生图能力，给了我续订 Plus 会员的理由。** **所谓多模态，是指 AI 大模型不仅能识别和生成文字，还有图片，甚至视频。** 我连续几天深度体验 GPT-4o 的生图，最大的感受是：它生成的图片非常逼真。 一句话出图，不用结构化提示词，还能保持人物一致性、做表情包、换场景，甚至试穿衣服，惊艳程度超出我预期。 真的做到一句话就能 P 图。设计师看完，也担心会失业。 实际上，OpenAI 是去年发布 GPT-4o 的，当时官方说有多模态生图能力，结果鸽了一年才开放。 当时，我就分享过，4o 有多模态就像 AI 有了眼睛和耳朵，理解人类需求会更准、生成效果会更好，也分享了一些产品提效场景。 这篇，我整理 6 种实测有趣、容易上手的玩法，分享给你，也许还能启发你思考 AI 能力与自身发展的结合点。 ## 玩法一：风格转换 这两天，用 4o 生成吉卜力风格的图片火爆全网，连 OpenAI 的创始人 Sam Altman 也换成这种头像。  我也试着上传头像，让 4o 帮我生成不同风格的形象。效果非常自然，几乎看不出是 AI 生成的，难怪会火。 你可以选择宫崎骏、漫画、写实等不同风格，试试看。  ## 玩法二：给图片“加点料” GPT-4o 生成的图片非常逼真，所以你可以让它在已有照片基础上“加菜加料”。 比如我上传一张自己拍的食物图，让它“加点配菜”，出来的效果很自然，不细看几乎察觉不到是 AI 重画的。  ## 玩法三：制作表情包 4o 的多模态识别图片相当强，我们可以用指定图片（垫图）快速生成一整套风格统一的表情包。 你看，我只用一张头像，一次性生成 12 个不同表情的表情包，而且，还能生成透明背景的 png 图片，直接拿来就能用。 这人物一致性是不是保持很好？  我还让 4o 设计一个产品经理的卡通 IP 形象，做了一套产品经理专属的表情包。 换成以前，给我 1 个月都设计不出来，现在用 4o 几个小时就搞定了，大部分时间花在服务器繁忙排队上。  ## 玩法四：生成示意图 我们在学习时，有些概念或逻辑不好理解，可以让 4o 生成通俗易懂的示意图。 比如，我问它 4o 多模态生图的原理与其他生图模型的区别，再让它生成图片，帮助我理解。  看这示意图，是不是就秒懂了。 这才是 AI 时代的高效学习法呀。 ## 玩法五：商品图换场景 在电商设计领域，商品图要换不同场景，通常需要拍摄或者设计师手工 P 图。 但现在，只要把商品图和背景图发给 GPT-4o，让它融合一下，就能生成自然、光影协调的效果图。  当然，你还可以用一句话就让它修改商品颜色，变换场景，甚至生成模特手持商品的宣传图。  ## 玩法六：服装试穿 再看一个跟电商相关的场景，把衣服和模特图片发给 GPT-4o，就能直接生成“模特上身图”，穿着效果非常自然。  这在之前，可是需要用 Midjourney 或 Stable Diffusion 结合工作流才能实现的。 如今，一切竟如此简单，一句话搞定。 体验完，我深刻感受到： **AI 的使用门槛越来越低，但真正用出成果的人反而更难得。** 以前，我们或许会觉得 AI 技术还不完善，是“未来的事”。 现在，产品、运营、设计，任何人都可以一句话调用 AI 的能力。 但想用好这些能力，不是说你注册一个账号、发个提示词就完了。 你要会观察场景、会设计任务、会判断结果是否合适。 **想掌握并驾驭 AI，你得拥有比以往更强的理解力、表达力和创意。** 分享这些玩法，不是为了教你怎么用 GPT-4o 生图，而是让你感受下，AI 在理解和视觉表达上的能力，在不同场景下的可能性。 开始动手用 AI，你也能找到提效的结合点，提升竞争力。 本文由人人都是产品经理作者【产品经理四月】，微信公众号：【AI产品经理四月】，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。

 雷峰网讯 3月27日，OpenAI发布GPT-4o原生图像生成功能，效果炸裂令人震撼，以至于这两天在网上出现了一个很流行的段子： 如果两个人都在前年开始投身 AI 图像生成领域，一个人花大量时间和金钱投入 ComfyUI 和工作流的研究，另一个人两年都在游山玩水，那么 GPT-4o 发布更新之后，他们仍然站在了同一起跑线上。 这个段子说出了不少创业者内心的恐慌。换句话说，你很难说服自己（和投资人）相信，你不只是一直在一架上升中的电梯里做俯卧撑。 每当基座模型能力突破某个临界点，此前以工程优化能力作为卖点、从而实现某个类型能力的应用，就立刻失去价值。尽管“模型无关”的思想出现，但事实上基于模型开发的上层应用始终没有摆脱基座大模型的支配。文生图产品如此，近日来火热的 Agent 也如此。 虽然 Manus 掀起了 Agent 的热度，但不少业内人认为，“如果一个 Agent 团队没有基座模型与强化学习技术，只是单纯的产品人员做 Agent，那么最终必然被模型公司吞噬。” 这个观点并非悚然听闻：因为结合了大模型与强化学习技术的 Agent 本质上就是人工智能时代的“AI Being”（类似于 Human Being），可以完成从理解任务、思考推理、决策执行的全流程。区分于过往的 AI 工具，前者只能完成一个环节、且需要由人来指导，终极 Agent 则完全自主、且能执行完整个流程、继而代替一个工种。 由于 Agent 基于大模型与强化学习，那么不难想象：如果说 Agent 是一个个“毕业生”，掌握基础模型与强化学习的大模型公司就是正规大学，只掌握强化学习、不掌握基础模型的团队就是课外辅导班，而基础模型与强化学习都不掌握的纯 Agent 公司则很可能连牌照都没有。 今天，智谱在中关村论坛上发布它们首个集深度研究能力和操作能力于一体、并且直接上线客户端的最新 Agent 产品 AutoGLM “沉思” ，验证了这一趋势的发生。智谱发布的 Agent 打响了模型厂商反击的第一枪，也意味着 Agent 的竞争进一步加剧。 **1大模型与 RL 才是 Agent 的核心** Agent 的机会，追根到底，还是大模型公司的机会。所谓的模型即产品，无论是说未来的模型自己即可成为产品本身也好，还是说未来的产品都是模型也好，这两种说法都是只有视角的差别，却不能否认一个事实，模型和产品二者密不可分。 Agent 这一概念起初来自于强化学习，并不是有了大模型之后才有的概念。市场上现在流行的一些产品，只是workflow的堆积，其实更多是鱼目混珠。 具有自我学习和决策能力的Agent，其起源可以追溯到AlphaGo的问世。在此之前，传统游戏 AI，如打败人类国际象棋世界冠军的超级计算机“深蓝”，依赖的是人类棋谱和专家编写的评估函数，并非具备人一样的思维，更别提比人聪明。 AlphaGo 划时代的意义在于，它是直接通过深度神经网络，直接从数据中学习棋局评估和落子策略的。它有自我学习的能力，摆脱了对人工经验规则的路径依赖，第一次证明了数据驱动+强化学习的范式，可以突破人类经验的局限。强化学习的基本原理 这种能力迁移的底层逻辑，正是当前大模型 Agent追求的核心目标——让 AI 在复杂开放环境中自主进化。能达成这一目的，最重要的手段，就是强化学习。 没有强化学习，就做不了Agent。OpenAI 的 Deep Research团队在访谈中多次强调，基于强化学习的端到端训练是当前Agent技术革命的核心。因为强化学习能够解决传统AI系统在复杂场景下的灵活性难题与泛化能力瓶颈。 到 2023 年文本与多模态大模型的能力大幅提升后，大模型与强化学习技术强强融合，又给 Agent 带来了新的想象力：基础模型提供基础的语言理解、任务拆分与推理能力，此外强化学习又能在 Agent 从大模型分出来后针对某个具体岗位强化其细分能力。 一位强化学习研究员向 AI 科技评论这样描述 AlphaGo 和当前 Agent 的区别，他说，以前用强化学习训练AlphaGo，就像是在训练单细胞生物，虽然也能取得令人惊诧的效果，但单细胞生物只能完成一项任务。现在用大模型与强化学习训练Agent，更像是训练人类。 目前基座模型提供的模型能力，相当于一位接受了通识教育的大学毕业生，有着基本的人文素质，但是还没有足够的职业技能；那么经过了强化学习的大模型 Agent ，就像是一个接受了职业培训的大学生，已经能够走上工作岗位，处理实际问题了。 2024 年智能体已进入“千体大战”，但直到 R1 的出现，强化学习的地位提升，模型的长链路思考推理能力增强，OpenAI 发布 Deep Research、Monica 团队发布 Manus 后，Agent 才有了执行完整工作流程的可能。 OpenAI 作为大模型创新者所提出的 Deep Research 在过去数月也验证了其新的商业可行性。 OpenAI 自己掌握基础模型，模型与 Agent 均掌握在自己的手上，对 Agent 的定价也有了更大的自主权，Deep Research 定价月付 200 美金可以悉数收入囊中；相比之下，没有掌握基础模型的纯 Agent 团队在定价时受到模型 API 价格浮动与模型能力稳定性等多方面的影响。 也因此，Agent 逐渐成为基础模型厂商的必争之地，2025 注定是 Agent 爆发的一年。作为培养 Agent 的大学所在地，智谱同时掌握模型与产品，能够对 Agent 进行完全自主权的定价。当前对 Agent 定价的标准，业内还没有形成统一共识，但圈内已有讨论，如：模型公司将自己的 Agent 以月、日或次数的形式向需要 Agent 的用户收费，或定制 Agent 服务。 在这种情况下，由于各个基础模型的能力有所差异，其培养的“毕业生”能力也有差异，收费的等级也自然不一。模型即产品，这意味着，大模型公司通过 Agent 或将重新获取“AI 能力收费”的主动权，而不是单纯为第三方产品与应用团队提供交付服务。Agent 也或将成为 AI 2.0 时代的新分水岭。 **2第一个做 Agent 的国产大模型** 如上文所言，Agent的关卡主要有两个，第一是要有基座模型，第二则是要有强化学习的能力。 大部分专门做Agent的公司是没有基座模型的研发能力，拥有强化学习团队的也是寥寥无几。唯一的机会，就是不断用工程能力，优化自己的产品体验，或者用差异性的产品定位，来做出一款功能上有所创新的产品。 但是由于缺乏最底层的模型能力，这种做法也只是给他们在于大模型公司的竞赛中稍微争取一些时间。这就造成了，能够训练模型的公司，在开发Agent时，往往也能够取得事半功倍的效果。 智谱AI是国内最早着手研究和发布Agent产品的团队，在经验上远超同侪。 根据一些公开资料显示，智谱清言是国内最早具备了Function Call（函数调用）能力的模型产品，在今年1月16日就上线了这项能力，它能够允许大语言模型动态调用外部函数或API，以完成特定任务，是Agent的基础能力之一； 而在此一年之前，智谱清言上线了GLMs个性化智能体定制功能，为后续开发自主智能体打下了良好的基础； 而且智谱AI还是最早推出设备操控智能体AutoGLM的公司，去年十一月的Agent OpenDay上，智谱AI的CEO张鹏当场展示了在AI Agent方面最新成果，一句话就在手机端完成了建群发红包这一任务，同时还演示了手机远程只会电脑自动向群聊中发送文件。 而今天在智谱清言PC端全新上线的自主智能体AutoGLM沉思，还学会了自己挣钱。在中关村论坛现场，它能够自动打开某网站，搜索有偿征稿信息，然后按照征稿要求写出对应的文章，并且自动发送到指定邮箱。 国外的通用Agent产品已经相继问世。Anthropic在去年10月22日就推出了computer use，能够观看屏幕截图，实现移动光标、点击按钮、使用虚拟键盘输入文本等操作。 OpenAI也于2025年1月23日正式发布了其最新研发的智能体Operator，2月2日又推出了名为Deep Research，帮助用户进行多步骤的互联网研究，完成复杂任务。 国内的通用Agent产品尚属罕见。Manus发布时，作为国内首个同类产品，就曾备受关注。但是Manus此前一直未开放使用，让中国用户更为好奇，Agent的功能到底有多强大。 在这次中关村论坛上，智谱AI发布的最新Agent产品AutoGLM沉思，能力主要体现在三个方面：1、模拟人的思考，尤其是像人一样的深度研究和反思；2、能够像人一样感知这个世界；3、能够像人一样使用工具。 OpenAI Deep Research与智谱AutoGLM沉思两个产品，有不少可以对比之处。 根据官方介绍，Deep Research由一个优化版的 o3 模型驱动，专注于网页浏览和数据分析，并基于端到端强化学习进行训练。它能做到在互联网上跨模态搜索、解读和分析大量文本、图片及 PDF 文件，同时根据实时信息动态调整搜索策略。 AutoGLM沉思背后的推理模型 GLM-Z1-Air，也是智谱基于扩展强化学习技术训练的新一代推理模型，面对复杂、开放问题，能够进行推理和反思，为Agent提供了强大的推理、规划与反思能力。这款模型效果比肩DeepSeek-R1，提速8倍，价格是R1的1/30，可以在消费级显卡上运行。 此外，智谱还推出一个学习者免费版本GLM-Z1-Flash，轻量级，速度更快，完全免费调用。 除网络搜索外，Deep Research还可以分析用户上传的文件并提取关键内容；使用Python工具制作数据可视化图表，将这些图表和网站抓取的图片整合到回复中；为了保证研究结果的可靠性，系统也会严格标注信息来源，精确引用原文中的相关段落。 AutoGLM沉思更进一步，除了深度研究能力，还有操作能力，真正做到了一边思考，一遍行动。它能够像人类一样拆解复杂问题，一边推理，一边搜索，浏览数十甚至上百个网页，查看如知网、小红书、公众号、京东、巨潮资讯等优质但不对外开放API的信源，同时具有多模态理解能力，能够理解网页上的图文信息，使研究更充分。最后它能总结出调理清晰的长文报告，并提供所有引用来源，让AI输出的内容切实可查。 现在AutoGLM沉思还是preview版本，更多支持research相关场景，在未来的两周将增加更多的Agent执行能力。 最显著的区别可能是二者的价格。Deep Research每月订阅费用为200美元，每月限120次查询机会。而智谱清言上的沉思功能是免费开放给所有用户的。可以想见，大部分用户都是首次体验到真正的自主性Agent。 智谱AI的模型研发能力有目共睹。现在“AutoGLM沉思”从内到外的所有模型技术都是国产自研，包括负责推理规划的推理模型GLM-Z1-Air、基模GLM-4-Air0414；再到负责执行的AutoGLM，每个模型均为智谱自研，并且将于4月14日开源。 **3通往AGI的未来** 有人称，AGI要称为AGI，那么它的标准就是要能替代80%的人类工作，也就是实现80%以上的人类能力。而Agent是达成这个任务的基本AGI载体。 无论是数据分析，还是内容报告，亦或是长文总结，Agent能力正在逐渐与人类的需求接轨。这将创造出一个全新的赛道，改变人机交互的形态，甚至达到我们现在还无法想象的程度。 人类利用Agent完成连续多步骤复杂任务的执行。最开始，这些任务可能只是纯粹的数字任务，接下来，Agent的影响将会逐步蔓延至物理世界，我们生活中的一些简单事务可以先由Agent接管，比如每天的打车、订外卖、订酒店机票，更进一步地来说，Agent还能帮我们完成更多现实世界中的工作，比如找人修水管灯泡等等。 我们正处于AGI的前夜。Agent正如其名，很快就会成为人类的数字代理。大模型公司的第二场战斗才刚刚打响。除了模型能力，好的Agent产品才是接下来竞争的关键。往前来看，Manus在空中打了一记发令枪，把Agent的概念普及到了大众的认知中。往后来看，其他国产大模型公司对这类产品，可能还缺乏经验，目前还没有同类公司的竞品出现。 归根结底，作为一款C端产品，如果能够恰好在用户已经充满期待的时候，正好出现在大众面前，仍然将获得极大的先发优势。在诸强围俟的情况下，智谱今天先拔头筹。 雷峰网

<blockquote><p>在设计和产品开发中，深入了解用户的心理和行为模式是提升用户体验和产品转化率的关键。本文从心理学模型的角度出发，探讨了如何将心理学效应应用于设计中，以引导用户决策并提升产品效果。</p> </blockquote>  在生活中和工作中，以及沟通、设计、写作等等，善用一些其他学科的思维模型，能更好帮我们提高逻辑性和权威性，达到更好的传达效果，也能形成更合理的思考和表述逻辑。 这篇文章，分享我常用的一些心理思维模型，也就是心理名词效应，防止大伙看不懂，引用专业术语的同时会用大白话来阐述举例，并且例证生活中和工作中等场景的例子，帮助大家更好的理解。 <blockquote><p>前情提要，碎片化的知识只能短暂帮助记忆和提升学习动力，并不能给你一个翻天覆地的整体变化。如某音、某红书那些碎片化的知识学习，那些很少部分能让你真正记忆，他们给你看到的，是看似让你学到东西，实际上一转眼就忘，且不能变成长期记忆。媒体的本质可能还是巩固你的认知，并不是教你突破认知。当然啦，我的文章也仅供参考而已，我曾经试图写得很完整，包含天罗万象，古今中外，过去和未来，实际上只能在一个方面选择性的书写部分较为想要表达的选题和内容。</p></blockquote> 不过也别担心，知识的本质也是从碎片化积累而来的，往大了说，今天所有人的文章都是洗前人、古人的稿子，只不过转换了一种形式和内容，角色和故事变了，但道理并没有变。我常用费曼学习法来归纳总结以及内化碎片化知识，把它们整合起来并且找共性和个性，找到底层联系的逻辑，再尝试输出，不会的再学习，进而内化为自己的一套体系。体系一词在我上个作品《作品集和体系》讲到，我们需要建立自己的一套体系，且不断迭代，往后吸收新的内容内化为体系里面的一份子，具体怎么建立，可以去看看那个文章。 好了闲话少说，开始本章的内容吧。 还是区分一下目录吧： 01-Why：为什么用户决策需要引导？ 02-How：如何利用这些原理进行设计？ 03-What：产品设计落地后的预期效果。 And 04-Other：还有哪些心理模型？ ## 01 Why：为什么用户决策需要“引导”？ 在产品世界里，我们常常认为用户的选择是完全理性的，但事实远非如此。 用户决策的非理性：用户在面对众多选项时，往往受到情绪、习惯以及外界环境的影响，而非单纯的理性分析。比如：最近的哪吒2，票房快到了100亿，这时候有人打着爱国的旗号，或是引导“乌合之众”的媒体视频发出“国人站起来了，国内动画站起来了”，这时候你如果反对或者不支持，那你肯定受到围攻。那些人呢其实可能已经看过一次了，或者本没有那么想看，但是就因为这“社会认同”的标签打上，你会不自觉的受到情绪、外界环境、文化的影响，你就买了，这脱离了理性范畴，变得感性。 心理与经济学的启示：心理学告诉我们，人们会受到默认效应、诱饵效应、稀缺效应等因素的驱动；经济学则揭示了“机会成本”和“损失厌恶”等现象。 ### 1. 默认效应 如默认效应：当一个选项被设为默认选项，大多数人会倾向于接受，而不会主动更改。 比如： **1.外卖平台的默认配送方式** 在美团、饿了么点外卖时，商家通常会默认选“无需餐具”，这样一来，大部分用户都会直接接受这个选项，而不会特意去修改，间接推动了环保。 **2.视频网站的自动续费** 腾讯视频、爱奇艺、Netflix 等会员服务， 默认勾选“自动续费”，如果用户不主动取消，就会一直扣款。很多人本来只想开一个月，但由于懒得取消或忘记取消，结果就持续订阅了。 **3.iPhone 夜间自动更新** 苹果手机的系统更新默认在“夜间充电时自动安装”，用户懒得去改设置，就会顺其自然地接受更新，而不会手动推迟。 ### 2. 诱饵效应 如诱饵效应：在两个选项之间加入一个“看似不划算”的选项，让其中一个变得更具吸引力。 比如： **1.爆米花定价策略** （经典案例）在电影院，你会看到这样的定价：小杯爆米花：20 元中杯爆米花：35 元（诱饵） 大杯爆米花：38 元。你本来可能只想买小杯，但看到中杯和大杯的价格差距只有3元，大部分人都会选择大杯，这就达到了商家提升客单价的目的。（看到这其实也能联系到锚定效应，其实也类似于诱饵效应，只不过锚定效应的例子是：20元的矿泉水和30元的星巴克作为对比，可能别人更偏向于选择星巴克，觉得一瓶水哪有这么贵啊，我还是选择星巴克吧，还能装一下。往往是这种下意识行为导致了错误选择，这时候就用了思考快与慢里面的系统一，也就是感性脑or经验脑来运作思考了，其实用理性脑来看，两个都可以不用买，又不是非选不可，看实际需求决定。对吧，肯定有人掉进这个陷阱，本人荣幸也掉入过哈哈。） 这里我要表达的是，知识是可以联系起来的，不是单一存在的，所以说要建立知识体系，用天道里面的一句话来说就是“神即道，道法自然，如来”，意思是中西方的宗教体系本质是差不多的，可以理解为知识也是相互贯通的。比如国外把“人总是觉得他人过于关注自己的行为和外表”解释为心理学上的“焦点效应”，把“说反话可能是不好意思表达正向的陈述，如我讨厌你实际上是喜欢你”解释为心理学上的“反向形成”。 当然，还有很多例子是可以相互转化的，你思索一下互联网黑话，大多黑话都是把原本“朴素的话”改头换面作陌生化处理，用一个看似“高大上的话”来作伪装，让人信服或是比较有权威性。 **2.星巴克的咖啡大小** 星巴克通常有三种杯型： - 小杯（Tall）：28 元 - 中杯（Grande）：32 元（诱饵） - 大杯（Venti）：35 元 你可能本来想买小杯，但看到中杯和大杯价格差距很小，就会直接选大杯。 ### 3. 稀缺效应 如稀缺效应：当某个商品或服务被标注为“数量有限”或“即将售罄”时，消费者会觉得更有价值，产生抢购心理。比如： **1.“双11”限时抢购** 天猫、京东等电商平台在“双11”会显示： “仅剩 5 件！”、“距离结束仅剩 10 分钟！”，让你觉得如果不马上下单就可能错过。 **2.瑞幸咖啡的限量联名款** 例如瑞幸和茅台联名的“酱香拿铁”，刚上线时宣传“限量供应，卖完即止”，结果很多人疯狂抢购，即便没喝过也想尝试。 **3.耐克的 SNKRS 限量发售** 耐克（Nike）的限量球鞋通常在 SNKRS APP 上发售，并且每次都会显示“库存极少”，导致用户拼命抢购，甚至加价买二手市场的高价鞋。 **4.小米手机的饥饿营销** 小米在新机发布时，经常采用“每轮开售 5 分钟即售罄”的策略，让人觉得“买不到=更珍贵”，从而刺激购买欲望。 稀缺效应也能让我联想到FOMO效应，也就是错失恐惧症，指的是人们害怕错过某些重要、好玩的、赚钱的、流行的东西，从而产生焦虑，甚至做出非理性的决定。 比如： <blockquote><p>看到朋友圈里有人买了 iPhone 15 Pro，大家都在晒新机，你也想换新机，怕自己“落伍”或“跟不上潮流”。但实际上，你的 iPhone 13 还能再战 2 年，并没有必要升级。</p></blockquote> 大众可能不是真的想要，但是可以利用一些心理学手段创造需求，其实有大部分需求都是被别人创造出来的，你我可能并不是真的想要，只是在社会意识形态的影响下，理性被感性替代了，进而做出了错误的选择。 这些效应是可以用到用户、客户以及面试和工作沟通上的，我记得有次我作提案，客户并不是很想要多加一个设计选项，但在我卖力的推荐和洗脑下，还是选择了加上，于是多加了些钱。 怎么说呢？“这大部分客户都是选择了的，且一起做会更完善，价格并没有很贵，而你要外包的话可能又得重新面对一个乙方，诉说自己的需求和方向，且价格还不一定有我们便宜呢，你看，这些都是我们客户选择的案例，这边还有你认识的甲方呢，头部的都在用，而你的理念和竞品也是他这个方向，其实我还建议你做一些差异出来呢，或许可以多做一些改变，收费的话可以给你再便宜一些”嘿嘿，真坏，不过确实有用，但不是对每个客户都有用哈，别乱用。 好了，上述的默认、诱饵、稀缺效应讲完，而这些效应名词也会涉及到经济范畴的“机会成本与延误损失”，请看下文。 ### 4. 机会成本 比如机会成本：每当你做出一个选择，就意味着放弃了另一个可能更好的选择。你无法同时拥有所有选项，因此需要权衡。也就是鱼和熊掌不可兼得。 **1.去旅行 vs. 买奢侈品** 你攒了 1 万块，准备去日本旅游，但如果改买一个 LV 包，意味着你放弃了一次旅行的经历，而这次旅行的“可能的体验”就是机会成本。 **2.创业 vs. 找工作** 你决定自己创业，意味着你放弃了一份 20W 年薪的工作，这份稳定的薪资收入就是你的机会成本。如果创业失败，你可能会后悔没有选择更稳定的道路。 ### 5. 损失厌恶 比如损失厌恶：人们对损失的痛苦，远大于对等量收益的快乐。心理学研究表明，失去 100 块的痛苦，大于赚到 100 块的快乐。 **1.理财亏损比赚钱更让人焦虑** 股票市场：你买了一只股票，涨了 10% 你可能无感，但如果跌了 10%，你就会觉得很难受，甚至可能割肉止损。这就是厌恶损失的心理作用。 **2.电商的“限时优惠”促销** 你在淘宝看到“再不买，就恢复原价！”的倒计时，商家利用你的厌恶损失心理，让你害怕“失去”这个优惠，从而快速下单。 **3.免费试用陷阱** 许多软件（比如 Apple Music、ChatGPT Plus）会提供“首月免费”，当你用了一个月后，你已经习惯了它的服务，再让你停用，你会感觉像是“损失了”什么，于是你就继续续费了。（这其实有点类似前景理论，人们对损失的敏感度远高于对获得的敏感度，简单来说，人们更害怕失去已有的东西，而不是获得更多的东西。） **4.彩票的“差一点中奖”效应** 你买了一张彩票，结果只差一个数字就中大奖，你会觉得“差点就赢了”，甚至会觉得自己 失去了一笔财富，导致你想再买一次。 你会发现，默认效应、诱饵效应、稀缺效应和机会成本与厌恶损失有异曲同工之妙，当你做产品营销的时候，会优先考虑人的心理以及经济学上的行为决策，这有助于帮你理清逻辑，找到优先级。 这类似于穷举法，列出所有对你有利有害的影响因素，再进行利弊权衡，对它们进行排序，最后由决策者决策。如果我们能巧妙地利用这些原理，不仅可以简化用户的决策过程，还能让他们在“感觉自己做出了最佳选择”的同时，实现更高的用户留存与转化。 ## 02 How：如何利用这些原理进行设计？ 基于上面的原因，我们需要从三个层面来思考如何影响用户决策——我使用的是黄金圈法则，你会发现全文都是用这个法则去推动的，大的结构到小的结构都是如此。这也算是一种思维模型，虽然不算是心理模型，但前言中表示使用其他学科的思维模型，不局限于心理模型，虽然本文章重点讲的是心理模型。 ### 1. 核心驱动（Why）——激发用户内心的需求 有个名词叫做消费心理学：如物质激励，制造概率性（人天然相信命运的裁决，也总憧憬自己会有不错的好运气。两块钱的彩票比打赌输赢一百块诱人。），营造稀缺感（充裕的东西天然无感，稀缺的东西刺激大脑），激发竞争意识（人的天性，对比，竞争，优越，创造一个适合竞争的空间比如排行榜），赋予用户某种炫耀、猎奇的可能性，营造强烈情绪和认同感，赋予高尚感和重视感，以及通过对比营造超值感。 人天生是个感性物种，思考是极其消耗脑细胞的，大多数人是不爱思考的，都在用感性脑也就是过往经验、情感、文化和环境的塑造来判定事情的好坏，那么作为设计师或是作为一个想要突破设计师限制的人来说，了解除设计以外的知识是很重要的。都说以人为本嘛，技术是延伸人的能力，我的能力不够，所以我需要发明一种技术来帮助我实现我的能力，后面变成什么样呢，大家都用技术，忘记了人才是主体。核心竞争力还是掌握主体性，利用客体帮助主体实现跃迁。这说的是最近DeepSeek的热点事件，技术发展带来的不只是悲剧，其实还有暗流涌动的机会，以往设计师可能需要资深经验才能进去大厂，现在ai来了，会用sd可能就能让你进入大厂，会训练ai，用lora，comfyui等工具，实则是为自己覆盖一层buff，如修仙小说一样，以往宗门需要天才资质，现在居然有技术科技祝你机械飞升。 扯远了，回到心理模型-激发用户内心的需求。 **FOMO效应**：指的是人们害怕错过某些重要、好玩的、赚钱的、流行的东西，从而产生焦虑，甚至做出非理性的决定。利用“害怕错过”的心理，传递信息时提醒用户“限时优惠”或“抢购倒计时”，让用户在心里产生紧迫感。 比如：看到朋友圈里有人买了 iPhone 15 Pro，大家都在晒新机，你也想换新机，怕自己“落伍”或“跟不上潮流”。但实际上，你的 iPhone 13 还能再战 2 年，并没有必要升级。 互惠原则：在用户享受免费试用、签到奖励等好处时，让他们产生“欠回报”的心理，从而增加后续付费的可能。 比如：有些app会先免费后付费，也许你用习惯了就会继续用，内心也会产生依赖感，有一种奇妙的感觉。 ### 2. 方法策略（How）——降低决策成本，设置清晰路径 默认选项设计：设置合理的默认选项，如预设支付方式或推荐套餐。这样一来，用户无需花费太多时间去选择，就能顺利完成操作。 比如：美团支付中，系统自动选择“零钱支付”，减少了用户手动切换的负担，从而提升了转化率。 诱饵效应：在产品定价中引入一个看似“不理想”的中间选项，作为对比参照，推动用户选择性价比更高的方案。 比如：视频网站中，通过设置“季度套餐比年度套餐略高”的定价结构，让用户觉得年度套餐更划算，从而推动长周期订阅。 ### 3. 具体应用（What）——落地执行，验证效果 习惯路径依赖：设计时注重延续用户已有的操作习惯，避免大幅度的界面改版，保证用户无缝体验，增加平台粘性。 比如：支付宝和微信支付利用账户绑定和数据迁移，让用户在产品间切换成本极高，从而保持长期忠诚。 透明沟通与反馈：在优化产品功能时，要明确告诉用户每项默认设置和优惠措施的背后原因，建立信任关系，避免让用户感觉“被套路”。 在整个设计过程中，可以借助费曼学习法来内化这些原理： 简单化：将“默认选项”、“诱饵效应”、“稀缺效应”等概念用简明语言描述，如“默认选项就像自动驾驶，让用户省心省力”。 教别人：将这些设计理念解释给团队成员或合作伙伴听，看看他们是否能用自己的话复述，这既能加深理解，也能发现盲点。 ## 03 What：产品设计落地后的预期效果 当你在产品中成功运用这些心理和经济学原理后，你会发现： 用户转化率提升：默认选项和诱饵效应有效减少了用户决策的犹豫和操作成本，用户自然而然地选择了平台推荐的方案。（不过还是需要真诚的展示出其中的利弊，透明化一些潜在的付费内容，别失去了信任，国内失去信任等于不用做生意了，这是个信任社会。） 用户留存与忠诚度增加：习惯路径依赖让用户在产品生态中产生依赖感，而互惠原则通过“免费赠送”的小福利，建立起用户与产品之间的长期关系。 品牌信任感建立：透明的沟通和合理的激励机制，使用户在体验过程中始终感觉到产品是为他们着想，而非单纯追求商业利益。 ## 04 Other：还有哪些心理模型？ ### 1. 视觉说服与行为引导 **1. 锚定效应** 应用：价格展示设计时，将原价与折扣价并列（原价作为“锚点”），强化优惠感知。上文有说到就不在赘述了。 **2. 期待效应** 应用：可以理解为打标签，想要客户变成什么样，就细节捧客户，他就会变成什么样。 案例：哇你是我见过最细致的人事了，表格和文件整理的井井有条。这么说之后她会一直按照这个标准和你合作。 **3. 单纯曝光效应** 应用：品牌视觉符号（Logo/主色/IP形象）高频重复出现，强化记忆。（其实也类似“蜜雪冰城甜蜜蜜”bgm的不断循环，很洗脑。） 案例：瑞幸咖啡的蓝色鹿头Logo，在杯套、小程序、广告中反复露出。蜜雪冰城的bgm传播。 **4. 蔡格尼克效应** 应用：用未完成的设计制造悬念（如系列海报分阶段发布）。 案例：电影海报先发局部画面，文案“谜底3天后揭晓”，引发讨论。或是利用半成品来吊起他人的胃口，可以这么理解。 ### 2.情感连接与认知塑造 **1. 光环效应** 应用：通过品牌联名或代言人传递高端/专业形象。所以有些产品明明很烂，但就是因为名人影响力的加持才能维持这么久还没破产倒闭。 案例：小米×徕卡联名，将徕卡“摄影专业”光环转移至手机。（没有其他意思，不是指小米和徕卡，而是代指其他的产品） **2. 巴纳姆效应** 应用：品牌口号使用模糊但积极的语言，让用户自我代入。（人们容易认为模糊、普遍的性格描述（如星座、心理测试）精准对应自己。警惕被泛泛的评价误导，培养批判性思维；心理咨询中避免过度依赖“模板化”分析。）所以口号并不是越准确越好，这是一些品牌设计师的认知误区，其实能传达一种玄而又玄的感情即可，并不是得多精准定位。 案例：Nike的“Just Do It”适用于运动、职场、生活多场景。 **3. 峰终定律** 应用：品牌体验设计“高光时刻+完美收尾”。（人们对一段经历的记忆主要由“高峰时刻”和“结束时刻”的感受决定，而非全程体验。服务业设计客户体验（如餐厅用精美甜点收尾）；家庭旅行规划重点活动，创造难忘回忆。）也适用于谈恋爱中制造美好回忆哈哈。感性男女特别喜欢仪式感的原因之一就是峰终定律。 案例：宜家出口处1元冰淇淋，让用户忽略逛商场的疲惫。 **4. 从众效应** 应用：广告中展示“销量领先”“100万人选择”等数据。（难怪pxx能做到这个程度呢嘿嘿，原来是可以篡改后台数据的呀。） 案例：香飘飘奶茶“一年卖出7亿杯，绕地球X圈”。 ### 3. 产品设计：用户体验与行为驱动 **1. 沉没成本效应** 应用：设计用户投入机制（如游戏签到奖励、会员等级）。其实也蛮适用于记录性质的app，其中也涉及到习惯性认同和不舍，用习惯了，东西都记录在里面，舍弃就像是“杀死自我”一样难受。 案例：王者荣耀连续登录送皮肤，提高用户放弃成本。 **2. 皮格马利翁效应** 应用：通过正向反馈激励用户行为（如进度条/成就徽章）。有正反馈才能无限进步，影视飓。。抱歉魔怔了哈哈。 案例：Keep的“恭喜完成训练！”语音+勋章墙，强化运动习惯。 **3. 拆屋效应** 应用：功能付费策略中先推高价套餐，再引导用户选择折中方案。也例如先找人提过分要求再提小的要求更容易让人接受。 案例：视频会员“连续包年￥198”旁边标“单月￥30”，促进包年购买。 **4. 三明治效应** 应用：用户操作出错时，用“肯定+建议+鼓励”结构提示。像是哄你一样，不过谁都不喜欢被反驳和否定，人性如此呀，真后悔当年没学会这个撩妹。 案例：表单填写错误提示：“内容很棒！但手机号需要11位数字哦～再试一次吧”。 ### 4. 用户思维与心理学效应的结合策略 **1. 确认偏误 → 信息分层设计** 策略：用户只关注符合预期的信息，关键内容需优先展示。假设某人相信“低碳饮食是减肥的最佳方法”，当他搜索关于低碳饮食的文章时，可能会选择性地阅读那些支持低碳饮食效果的文章，而忽视或排斥那些批评低碳饮食的研究和文章。这种偏见使得他对低碳饮食的看法更加坚定，即使有相反的证据出现，他也会倾向于质疑这些证据的有效性。（不过确认偏误是基于人的过往经验、情感和环境文化等因素决定的，需要从不同角度看待，可能有些内容优先级展示并不适用于所有受众，如读书类app优先级展示的不是书籍，可能是书籍的讨论和评述）。 案例：健康App首页默认显示用户最关心的体重/睡眠数据，而非复杂图表。 **2. 焦点效应 → 降低用户心理负担** 策略：用户高估他人对自己行为的关注，设计需减少“社交压力”。有时候随意发疯更好的让自媒体坚持下去。 案例：社交平台发布按钮写“随便发点啥”，而非“分享精彩瞬间”。 **3. 心理账户 → 场景化产品包装** 策略：用户对不同来源的钱消费态度不同，设计专属消费理由。 案例：花呗分期提示“每天一杯奶茶钱买新手机”，将大额消费拆解为日常支出。 **4. 逆火效应 → 避免用户抗拒** 策略：用户抵触直接说服，用提问或故事引导自主决策。 案例：环保广告不写“必须节约用水”，而用“你知道全球10亿人缺水吗？”引发思考。“你知道你爸是我大舅吗”哈哈开玩笑。 ### 5. 总结：设计背后的心理学逻辑 用户不是理性的：利用效应绕过防御，直击本能（如损失厌恶驱动点击）（默认效应减少支出）。 情绪＞逻辑：峰终定律、光环效应塑造品牌情感记忆。 行为可被设计：通过沉没成本、锚定效应等“轻推”用户行动。 设计公式：用户痛点/爽点 + 心理学效应 + 视觉/交互载体 = 高转化设计。（背后需要引导用户，先让客户接受你的理念，比如权威性介绍，案例展示，数据反馈等等，让人信服，之后才是公式的使用。） 掌握这些效应，你的设计将不再是“自嗨”，而是真正懂用户思维的“读心术”。 ## 结尾碎碎念 有人可能看到一些内容会觉得是ai生成的，其实是我纯手打，但也利用了ai 的排版格局，以及它的一些思考推理逻辑，我始终认为ai是工具，但工具的制造者是人，比我厉害很多倍的人，这些推理逻辑的演变是我可以学习的思考，未尝不可用他们的思考逻辑来内化为我自己的一套模式。 还有，纯手打的原因是让自身记忆更深刻，看到一篇站酷文章榜上的文章，《常写文章到底有什么好处》，有句话说的挺好的，“写文章的能力是要锻炼的，就像大家都有嘴巴说话，却不代表都能将话说好，也并非每个人都敢在公众面前做表达。” 在我看来，写文章也是梳理自己观点的过程。相当于输入倒逼输出，系统的表达观点同时会逼迫自己查漏补缺，或是联系其他知识点整合，写着写着之后的框架就有了，现在我就是没打草稿的，不列框架的，而是尝试直接写出来，当然，会用到各种思维模型的帮助，毕竟很少有人能干拉。 **其他思考：** 以前我作为一个分享欲极低的人，且身边没有深度交流的人，我的阅读量巨广泛但表达能力非常有限，只有输入而没有输出，特别是在看了太多书后，我的思维容纳了很多人的想法而没有经过处理，如同一个巨大的思想实验室，大脑里有很多想法如烟花般灿烂又转瞬即逝，我自己也意识到，习惯了反复与自己交流的思考方式，在和他人进行观点输出的时候很容易跳过一些前置条件，导致别人听不懂我说的是什么，自己也弄混了真正想说的话，并在细枝末节处反复纠结。 也就是经常颅内高潮却不想表达，因为转述成文字后回头再看就索然无味了，像是把交响乐压缩成了口水歌，所以习惯沉默。 所以我就需要不断的输出来倒逼输入，输入倒逼输出，输出的时候是思维的链条开始转动，它在帮我整合碎片化的信息。结合开头说到的碎片化知识，我们并不是学不到东西，只是没有去把学到的碎片化知识去输出出来，然后用自己的话说一遍出来。写出来的过程虽说有点出入，但慢慢的就会凝练起来了。万丈高楼平地起，是每个长期主义者需要具备的理念和执行。 **深入思考：** 其实本文我想草草了事的，但由于国人的基因–写都写了，何不写得更好一点，何不整理一遍知识？ 是的，任何一个写文的创作者都是先满足自己创作整合的“私欲”才分发到观众眼前的，为什么书写？因为自私。为什么分发出来？因为贪婪和虚荣。为什么不断的创作？因为恐惧。。。。 语言、文字符号的使用侧面反映出其本人的思考逻辑，有句话是–语言的边界就是你我思维的边界。网络平台的词库同质化、局限且扁平模糊，经常刷短视频让我们自己的词库越来越匮乏，词汇量变少，网络用语影响到我们的表达力。例如爱斯基摩人表达雪的词语有23种，不单指一个雪字，我的意思是，现在很多人把沮丧、难过、恐惧、焦虑等词浓缩为内耗一词，实际上你想解决的问题就变得模糊了，找不到你究竟是难过还是恐惧，不具体就无法解决问题。 但也有句话是思维是世界上最大的牢笼，观念是牢笼的围墙，尽管身处围墙，那也得把自己的围墙拉得无限大，自由在于思维的自由。 <blockquote><p>同质化的信息、日渐模糊的用语、日渐代词化，企图减少理解成本的用语，实际上是在重塑和简化我们的思维。</p></blockquote> 那如何避免语言作为载体去限制和束缚思维？ 4个方法，总结来说其实就是多读、多写、多思考。 多读一些严肃的书籍或者去听一些非批量生产的洞见。 尽量去精准化自己的用词，并且尽量多替换同义词，扩大自己的词库。 练习深度思考。 还有阅读看似很长的文章，实则比短视频更能激活人的思考，因为看文字的时候会停顿、打岔、思考、联系，在此期间能够把信息刻入大脑，转化为长期记忆。 **进一步深入思考：** 有智者认为，不需要沮丧，语言表达的同一瞬虽然意味着坍缩，语言有边界，但思维无边界，凡有所求皆为虚妄。维特根斯坦有一句话是“对一切可说的东西，都可以清楚地说；对于不可说的，我们必须对其予以沉默”，语言或文字抵达不了的地方，也许就是艺术的根据地。艺术家们或许才是自由者，ai无法触达的地方是人独有的灵魂底色。 **关于输出：** 输出是否有效，我最近的感触是，很多时候在互动方式上面，让听者体感舒适、觉得有趣，容易接受、听得进去，看得进去，我觉得这部分才是最难的。 大部分人其实不喜欢陌生信息，也听不进去和自己先前认知不同的信息，会天然排斥。怎么写，怎么说，可能关键不在于文章的逻辑性，而是在于观众想看到什么。做媒体之后发现，其实并不太需要逻辑，而是观众需要什么你就说什么，前文提到，媒体其实是巩固人的认知的，不是突破认知的，或许是这样的。 关于情商和用户思维，会很大的影响表达效果与写作效果，甚至包括表情、语速、音色、言语表述方式，以及写作内容、选题、趣味性、逻辑性和引导性、打破观念预期等，这些可能有时候大于文本内容本身。 **承前言，结尾句** 前言提到碎片化知识，怎么才算是联系知识呢？当你看到一个新闻，你会想到新闻的背后是经济学概念，也就是经济纠纷，经济学背后是社会学概念，包含了经济纠纷和社会性事件如争吵，爱情与朋友之间的背叛和幸福，以及家庭纷争与阶级矛盾等问题，进而再联系到这些事件的发生是由人与人制造的，然后人为什么制造？不能单独的看作单一的、片面的、静止的，因为人不是单一的元素标签，而是立体复杂的存在，他含有情绪、欲望，有过去的经验和经历，环境的不同与接受的教育的不同，种种因素迭代造就了这个“人”的存在。。。当你知道了这些之后，还可以逆推回去，人是怎么思考的，哪些是本能？哪些是理性和感性？。。。。 当你看到一段话一个句子，一个短视频知识分享，除了听和记录之外，会自主的联系以往的知识经验，并把它们结合起来，融炼于一体，或是拿它们的句子当做一次选题，作一次写作输出，并结合自身观念进行糅合，慢慢的积累起来，这时候就内化为自己的知识了。 其实还能再分的更细更广，篇幅问题，这里就不赘述了。 虽然后面瞎扯了一些，不过还是能把话题拉回去的哈哈哈，虽然有点牵强。 最后： 不耍流氓的产品是用户所喜欢的，让用户自然而然的选择，做好产品，即使你有点小心思，用户也是可以理解的，毕竟谁开发产品不是为了赚钱啊，难道为爱发电吗？也有为爱发电的，但太少了。 总之呢，善用思维模型，它们能帮你更好的解决问题，除了上述名词效应，还有很多，比如行为经济学的“框架效应”，“边际效益和社会比较理论”，以及“幸存者偏差和自我服务偏差”等等，不过有些是不太适用的，也不用强加这么多模型上去，秉持着适用原则即可。 本文由 @王富贵儿本人 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>互联网产品经理如何突破传统思维，掌握AI核心技术逻辑，构建数据驱动的产品能力，并通过实战路径实现平稳转型。</p> </blockquote>  随着人工智能技术的快速发展，AI产品经理成为炙手可热的职业。 互联网产品经理凭借其丰富的产品经验和对用户需求的深刻理解，具备转型为AI产品经理的良好基础。 然而，AI产品的特殊性也对产品经理提出了新的要求。 下面，我们将深入讨论互联网产品经理如何转型为AI产品经理。 ## 01 理解AI产品的本质与挑战 互联网产品经理转型AI产品经理，首先需要深刻理解AI产品的本质和面临的挑战： - **AI产品的核心是数据驱动和算法驱动** 与传统互联网产品不同，AI产品的核心价值在于利用数据和算法解决特定问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 产品经理需要理解数据的价值，并能够利用数据驱动产品迭代和优化。 - **AI产品的开发周期更长，不确定性更高** AI模型的训练和调优需要大量时间和资源，且结果存在一定的不确定性。 产品经理需要具备更强的耐心和风险承受能力，并能够灵活应对项目过程中的各种挑战。 - **AI产品的用户体验更加复杂** AI产品的交互方式与传统产品不同，用户需要与算法进行交互，例如提供反馈、调整参数等。 产品经理需要设计更加直观、易用的交互界面，并引导用户正确使用AI功能。 ## 02 构建AI产品经理的核心能力 为了成功转型为AI产品经理，互联网产品经理需要构建以下核心能力： - **技术理解力** 虽然不需要成为算法专家，但产品经理需要理解AI技术的基本原理、应用场景和局限性，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 这有助于与技术人员进行有效沟通，并评估技术方案的可行性。 - **数据思维** AI产品的核心是数据，产品经理需要具备数据思维，能够利用数据分析用户行为、评估产品效果、优化算法模型等。 这包括数据收集、清洗、分析、可视化等方面的技能。 - **算法评估能力** 产品经理需要能够评估不同算法的优缺点，并根据产品需求选择合适的算法。 这需要对常见算法的原理、应用场景和评估指标有一定的了解。 - **用户洞察力** 虽然AI产品更加技术驱动，但用户需求仍然是产品设计的核心。 产品经理需要具备敏锐的用户洞察力，能够理解用户痛点，并将其转化为AI产品的功能需求。 - **项目管理能力** AI产品的开发周期更长，不确定性更高，产品经理需要具备更强的项目管理能力，能够制定合理的项目计划、协调各方资源、控制项目风险等。 ## 03 具体转型路径建议 互联网产品经理可以按照以下路径逐步转型为AI产品经理： 1、学习AI基础知识 在线课程：Coursera、三节课、起点课堂等平台提供的AI课程。 书籍：《机器学习实战》、《深度学习》、《Python机器学习》等书籍可以帮助你系统学习AI知识。 技术博客：关注AI领域的技术博客，例如‌Andrej Karpathy’s blog、‌MIT Technology Review、‌DeepMind Blog等，了解最新的技术动态。 2、参与AI项目实践 公司内部项目：争取参与公司内部的AI项目，例如推荐系统、智能客服等，积累实践经验。 开源项目：参与开源AI项目，例如TensorFlow、PyTorch等，学习优秀的代码和实践经验。 个人项目：尝试搭建个人AI项目，例如图文生成、知识库、智能体等，将理论知识应用于实践。 3、构建AI产品思维 关注AI产品案例：研究成功的AI产品案例，例如DeepSeek、Manus等，分析其产品设计、技术架构和商业模式。 参加行业会议：参加AI领域的行业会议，例如世界人工智能大会、世界机器人大会、QCon全球软件开发大会等，了解行业趋势和技术前沿。 与AI专家交流：与AI领域的专家、学者、工程师交流，学习他们的经验和见解。 4、逐步转型为AI产品经理 从AI功能模块入手：在现有产品中引入AI功能模块，例如智能推荐、智能搜索等，积累AI产品经验。 负责小型AI产品：争取负责小型AI产品的全流程，从需求分析、产品设计到开发上线，全面锻炼AI产品能力。 成为专职AI产品经理：在积累一定经验后，可以申请专职AI产品经理岗位，专注于AI产品的设计和开发。 ## 04 其他建议 保持持续学习：AI技术发展迅速，产品经理需要保持持续学习，关注最新的技术动态和行业趋势。 培养跨学科思维：AI产品涉及多个学科领域，产品经理需要培养跨学科思维，能够从技术、商业、用户等多个角度思考问题。 注重沟通协作：AI产品的开发需要多个团队的协作，产品经理需要具备良好的沟通协作能力，能够协调各方资源，推动项目顺利进行。 ## 最后 互联网产品经理转型为AI产品经理是一个充满挑战但也充满机遇的过程。 通过构建AI产品经理的核心能力，并按照具体的转型路径逐步推进，互联网产品经理可以成功转型为AI产品经理，在AI时代创造更大的价值。 本文由人人都是产品经理作者【伍德安思壮】，微信公众号：【时间之上】，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。

据《华尔街日报》报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)达成了一笔可能是今年规模最大的交易，并且**打破了所有华尔街常规规则**。马斯克将其社交媒体公司X与他的人工智能创业公司xAI合并，**合并后的公司估值为1130亿美元(约合8090亿元人民币)**。这在华尔街是一笔重磅交易。即便按照马斯克的标准衡量，这笔交易也极为不寻常，原因有以下几个。  马斯克特立独行 **估值疑云** xAI在这笔交易中的估值为800亿美元，**仅仅四个月就实现了大幅上涨**。去年11月，xAI在上一轮融资中的估值还只有500亿美元。 而且，新的估值在合并谈判中产生，而不是在新一轮融资中由投资者确定。“这一估值虚无缥缈，好比用《大富翁》游戏里的钱去买宝可梦卡牌。”加州大学洛杉矶分校法学院教授安德鲁·弗斯坦(Andrew Verstein)这么评价。 由于这笔交易是全股票交易，所以预计不涉及现金交换。**X和xAI的股票将转换为一家新控股公司的股票**，这意味着两家公司实际上是就其股票的兑换比例达成了一致。 **同一顾问** 这笔交易还有一个不同寻常之处，那就是两家公司使用了相同顾问：摩根士丹利、苏利文·克伦威尔律师事务所。 通常来说，买方和卖方会分别与不同的投行和律师合作，后者会在谈判中争取为各自的客户达成最有利的交易。此外，这些顾问们还可能会进行某种市场调查，以确保没有其他潜在竞标者。 **摩根士丹利此前曾在马斯克440亿美元收购推特交易中提供咨询，并协助进行融资，在X与xAI合并案中获得了顾问角色。**  X能够为xAI提供专有数据 在苏利文·克伦威尔律师事务所，律师迈克·林格勒(Mike Ringler)和彼得·琼斯(Peter Jones)负责X与xAI的谈判。这对搭档之前在世达律师事务所时曾为马斯克收购推特交易提供咨询，大约一年前跳槽到了苏利文·克伦威尔律师事务所。 **对于这些顾问来说，更重要的是维系与马斯克及其商业帝国的关系，而不是获得一笔丰厚的交易佣金。**其他华尔街投行和律师周一表示，他们并不为错过这笔交易感到遗憾。让他们更为兴奋的是今年的第二大交易：**谷歌以320亿美元收购网络安全创业公司Wiz。** **私人公司大合并** 对于未上市的私人公司来说，这笔交易的规模非同寻常。2016年，马斯克用特斯拉收购他的太阳能公司SolarCity时，这两家公司都是上市公司。 **大规模的企业合并通常发生在上市公司之间。**上市公司股东如果认为自己没有获得最佳交易，通常会毫不犹豫地提起诉讼。围绕着交易展开的诉讼很常见，尤其是在特拉华州，因为大部分大型公司都在该州注册。 如果这是一宗上市公司之间的合并案，双方的股东会要求独立董事和顾问来确定合适的估值。 但观察人士表示，**xAI和X很可能不会面临诉讼风险**。哥伦比亚大学法学院教授多萝西·伦德(Dorothy Lund)表示，内华达州的商业法庭对股东利益的保护力度通常较弱，而这两家公司都在内华达州注册。**在马斯克的薪酬方案被特拉华州的法官驳回后，他已将他的公司转移出了特拉华州。** 问题通常出现在交易一方的股东认为交易价格过高或没有得到足够回报。不过，X和xAI拥有多个共同投资者，所以在这里并不是一个大问题。而且，知情人士称，**许多投资者基本上是马斯克的支持者，即使他们不喜欢这笔交易，也不太可能提出异议。** 据知情人士透露，xAI与X合并的一个重要原因是，**X能够为xAI提供实时和专有数据。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489960.htm)

上海乐高乐园今天正式公布票价，度假区采用六级票价体系，该票价体系基于季节性客流预测，价格从255元到599元不等。**平季日成人最低票价319元、特别高峰日成人票价599元，儿童票约相当于同档成人票8折。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/0b96e00984e145329767fcff6f0c907c.jpg) **上海乐高乐园是长三角地区首个国际IP亲子主题乐园，位于上海市金山区，预计于2025年夏季正式开园。** 作为全球第11座、中国首座乐高乐园，其占地面积达31.8万平方米，包含8大主题片区、超75个互动骑乘设施及表演景点，并配套1座乐高主题酒店，是专为2-12岁亲子家庭设计的沉浸式玩乐目的地。 全球首发区域，包含迷你天地（中国地标乐高模型）、乐高游船（江南水乡复刻）及巨型乐高人仔“搭搭”（高26米）。 该乐园还拥有全球首个以乐高积木为灵感设计的轨道系统，带来盘旋与俯冲的冒险体验。 另有悟空小侠主题区：融合《西游记》元素，包含“花果山冒险”沉浸式互动项目，是全球唯一以中国传统文化为核心的乐高设施。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/02b6e715719a46ddbbde50845005eb47.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489958.htm)

上周微软在 Windows 11 测试版中删除用于跳过账户登录的 BYPASSNRO 脚本引起相当多的关注，因为很多用户并不想在自己的电脑上使用微软在线账户，例如蓝点网长期使用的就是本地账户并未登录微软账户。 随后就有网友发现虽然 BYPASSNRO 脚本被删除但还可以通过修改注册表的方式继续使用该方法，但手动修改注册表毕竟太麻烦，然后就有网友公布新命令 start ms-cxh:localonly 用于跳过账户登录。 现在还有个新方法也同样是修改注册表的，具体来说微软在 Windows 11 中预留选项可以隐藏 OOBE 的在线账户设置屏幕，只需要将该隐藏选项设置为开启则 OOBE 中就不再出现账户登录选项。 各位可能会好奇为什么微软会预留这些选项，原因很简单，企业并不总是使用在线账户或域控账户，所以本质上说这些选项都是微软预留给企业而非普通消费者的，微软强制用户登录本质上就是针对个人和家庭用户的。 [](https://img.lancdn.com/landian/2023/01/96628-6.png) **这个新方法也同样需要修改注册表：** 在 OOBE 界面按 Shift+F10 打开命令提示符 (CMD) 在命令提示符中输入 regedit 按回车打开注册表编辑器 在注册表编辑器中转到如下路径： <pre>HKEY_LOCAL_MACHINESoftwareMicrosoftWindowsCurrentVersionOOBE</pre> 在右侧空白处点击鼠标右键新建 DWORD32 位值并将其重命名为 <pre>HideOnlineAccountScreens</pre> 双击刚刚新建的条目将其键值修改为 1 代表启用 此时 OOBE 的用户登录界面就会自动消失，用户可以直接创建本地账户登录，当然后续如果用户有需要的话也可以继续在系统设置内登录微软账户，但如果先创建本地账户就可以让用户主文件夹名称更好，使用微软账户登录系统会自动截取邮箱前几个字符作为用户主文件夹，看起来非常讨厌。 **最后我们总结下：** 上周到现在目前出现三种方式可以跳过 OOBE 界面的账户登录，其中两种是修改注册表，一种是直接在命令提示符中执行命令，很显然命令提示符执行命令是最便捷的方式。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489956.htm)

微软终于允许 Windows 11 在桌面上使用更干净的应用程序图标（如果它们是从商店下载的）。以前，当您固定打包的应用程序（UWP/MSIX）时，Windows 会使用彩色图标格式，这会导致桌面上的应用程序图标周围出现带有彩色背景框。现在情况不再如此了。   桌面上当前的快捷方式及其背景颜色 如上图所示，当你创建数十个基于 Store 的应用快捷方式时，Windows 11 桌面看起来并不整洁。这包括 Outlook（网页版），它也是一个打包的 Store 应用。 我知道这个逻辑源自 Windows 8，但由于 Windows 8 没有传统桌面，用户直到 Windows 10 发布才注意到这一点。这不完全是一个“错误”，因为这基本上是 Windows 处理商店应用程序快捷方式的方式。 如果图标与普通桌面快捷方式、彩色方形背景和低质量不同，您可以轻松识别这些应用程序。但是，在较新的版本中，一切都很好，您可以在我制作的以下屏幕截图中看到结果：  这些快捷方式不再具有彩色背景，并且看起来与其他快捷方式一样。 “更新了固定到桌面的应用程序的逻辑，这样打包的应用程序就不再显示强调色的背板（例如，如果您将截图工具从“开始”中的应用程序列表拖放到桌面）。这样一来，图标应该更大，更容易看到.”微软在一篇博客文章中指出。 干净的快捷方式将在未来几周内开始向 Windows 11 23H2 甚至 24H2 上的所有人推出。更新后，图标将看起来更清晰、更干净，并与桌面上的其他快捷方式保持一致，但微软提醒说，需要删除现有的快捷方式并创建新的快捷方式才能看到变化。  除此之外，设置&gt;系统内的“关于”页面终于开始测试了。微软正在将显卡添加到“设置”页面，以便您可以快速了解 PC 规格，但这不仅仅与显卡有关。  在较新的版本中，微软正在测试一个新的专用常见问题解答部分，以回答您的问题，例如“8GB RAM 足以玩游戏吗”？“我需要 GPU 来玩现代游戏吗？”等等。 这些问题是根据硬件规格量身定制的，因设备而异。但是，重要的是要了解新的常见问题解答部分是为初学者而非高级用户构建的，因此不要期待“专家”级别的答案或问题。 如上所述，常见问题解答部分和新的桌面快捷方式处理将在几周内开始向所有人推出。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489954.htm)

微软利用其人工智能驱动的 Security Copilot 发现了 GRUB2、U-Boot 和 Barebox 开源引导加载程序中 20 个以前未知的漏洞。GRUB2（GRand Unified Bootloader）是大多数 Linux 发行版（包括 Ubuntu）的默认引导加载程序，而 U-Boot 和 Barebox 通常用于嵌入式和物联网设备。 微软在 GRUB2 中发现了 11 个漏洞，包括文件系统解析器中的整数和缓冲区溢出、命令缺陷以及加密比较中的侧信道。 此外，在 U-Boot 和 Barebox 中还发现了解析 SquashFS、EXT4、CramFS、JFFS2 和符号链接的 9 个缓冲区溢出漏洞，需要物理访问才能利用。 新发现的漏洞会影响依赖 UEFI 安全启动的设备，如果满足正确的条件，攻击者可以绕过安全保护措施在设备上执行任意代码。 虽然利用这些漏洞可能需要对设备进行本地访问，但之前的 bootkit 攻击（例如BlackLotus）是通过恶意软件感染实现的。 微软解释说：“虽然威胁行为者可能需要物理设备访问才能利用 U-boot 或 Barebox 漏洞，但在 GRUB2 的情况下，这些漏洞可能被进一步利用来绕过安全启动并安装隐秘的启动工具包或可能绕过其他安全机制，如 BitLocker 。 ” “安装此类启动工具包的影响非常大，因为这可以让威胁行为者完全控制设备，从而控制启动过程和操作系统，危害网络上的其他设备，并进行其他恶意活动。此外，它可能会导致持久性恶意软件，即使在重新安装操作系统或更换硬盘后仍保持不变。” 以下是微软在 GRUB2 中发现的缺陷摘要： CVE-2024-56737 – 由于对非空终止字符串进行不安全的 strcpy，导致 HFS 文件系统挂载时出现缓冲区溢出 CVE-2024-56738 – 加密比较函数中的旁道攻击（grub_crypto_memcmp 非恒定时间） CVE-2025-0677 – UFS 符号链接处理中的整数溢出导致缓冲区溢出 CVE-2025-0678 – Squash4 文件读取中的整数溢出导致缓冲区溢出 CVE-2025-0684 – ReiserFS 符号链接处理中的整数溢出导致缓冲区溢出 CVE-2025-0685 – JFS 符号链接处理中的整数溢出导致缓冲区溢出 CVE-2025-0686 – RomFS 符号链接处理中的整数溢出导致缓冲区溢出 CVE-2025-0689 – UDF 块处理中的越界读取 CVE-2025-0690 – 有符号整数溢出和读取命令中的越界写入（键盘输入处理程序） CVE-2025-1118 – dump 命令允许任意内存读取（应在生产中禁用） CVE-2025-1125 – HFS 压缩文件打开中的整数溢出导致缓冲区溢出 除 CVE-2025-0678 被评为“高”（CVSS v3.1 分数：7.8）外，上述所有漏洞均被评为中等严重性。 微软表示，Security Copilot 大大加快了 GRUB2 等大型复杂代码库中的漏洞发现过程，节省了手动分析所需的大约 1 周时间。  Copilot 发现缺陷并提出修复建议 该人工智能工具不仅可以识别以前未被发现的缺陷，还可以提供有针对性的缓解建议，这些建议可以提供指示并加速安全补丁的发布，特别是在由志愿者贡献者和小型核心团队支持的开源项目中。 微软表示，利用分析结果，Security Copilot 在使用与 GRUB2 共享代码的项目中发现了类似的错误，例如 U-boot 和 Barebox。 GRUB2、U-boot 和 Barebox 于 2025 年 2 月发布了针对这些漏洞的[安全更新](https://lists.gnu.org/archive/html/grub-devel/2025-02/msg00024.html)，因此更新到最新版本应该可以减轻这些漏洞的影响。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489952.htm)

朝鲜的 IT 人员已将业务范围扩大到美国以外，目前正越来越多地将目标对准欧洲各地的组织。他们也被称为“IT 战士”，隐藏真实身份，冒充其他国家的工作人员，通过笔记本电脑农场连接，以欺诈手段获得全球各地公司远程自由职业 IT 员工的职位，为朝鲜政权创造收入。 Google威胁情报小组 (GTIG) 的安全研究人员发现，在朝鲜 IT 大军的许多成员受到美国指控和制裁后，朝鲜 IT 大军越来越多地将目标对准德国、葡萄牙和英国的公司。 GTIG 首席威胁情报顾问 Jamie Collier 表示：“为了保住这些职位，朝鲜 IT 工作人员采用了欺骗手段，谎称自己拥有多个国家的国籍，包括意大利、日本、马来西亚、新加坡、乌克兰、美国和越南。他们使用的身份是真实身份和虚构身份的结合[。](https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/dprk-it-workers-expanding-scope-scale) ” “欧洲的 IT 工作者是通过各种在线平台招募的，包括 Upwork、Telegram 和 Freelancer。他们的服务付款是通过加密货币、TransferWise 服务和 Payoneer 进行的，这突显了他们使用混淆资金来源和去向的方法。”  _朝鲜 IT 工作者所针对的国家 (GTIG)_ 例如，GTIG 调查人员在欧洲求职网站和人力资本管理平台上发现了用户凭证，这些凭证与朝鲜 IT 工作者在德国和葡萄牙公司求职有关。朝鲜 IT 工作者还与英国的许多项目有关，这些项目涉及人工智能和区块链技术、网络、机器人和内容管理系统 (CMS) 开发等。 2024 年末，另一名朝鲜 IT 工作者针对国防工业基地和政府部门的多个欧洲组织，使用虚假的参考资料和角色，以便更容易地诱骗招聘人员雇用他们。 Mandiant Google云首席分析师迈克尔·巴恩哈特 (Michael Barnhart) 在一月份告诉 BleepingComputer：“我们越来越多地看到朝鲜 IT 工作者渗透到大型组织以窃取敏感数据并对这些企业发出勒索威胁。” “他们将业务扩展到欧洲以复制他们的成功也不足为奇，因为这样更容易诱捕那些不熟悉他们伎俩的公民。” 2024 年 9 月 12 日，英国金融制裁实施办公室 [针对朝鲜 IT 工作者发布了咨询报告，](https://assets.publishing.service.gov.uk/media/66e2ec410d913026165c3d91/OFSI_Advisory_on_North_Korean_IT_Workers.pdf) 其中包含有关潜在目标如何降低其风险敞口的信息，并警告雇用他们的个人和组织可能会违反[金融制裁](https://www.gov.uk/government/publications/financial-sanctions-north-korea-democratic-peoples-republic-of-korea)。 GTIG 的报告是在FBI[多次](https://www.ic3.gov/PSA/2024/PSA240516)发出警告之后发布的，此前，FBI 曾警告称，朝鲜[大量 IT 员工](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/us-sanctions-orgs-behind-north-koreas-illicit-it-worker-army/)被派往海外赚取收入，多年来，这些人欺骗了美国和世界各地的[数百家公司](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/five-arizona-ukraine-charged-for-cyber-schemes-infiltrating-over-300-companies-to-benefit-north-koreas-weapons-program/)。然而，朝鲜政权却将通过这种方式收取的工资中高达 90% 留作己用，每年赚取数亿美元来资助其武器计划。 在被发现和解雇后，一些卧底的朝鲜 IT 工作者还利用内幕信息[敲诈前雇主](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/undercover-north-korean-it-workers-now-steal-data-extort-employers/)，威胁泄露从公司系统中窃取的敏感信息。 今年 1 月，美国司法部[起诉了两名朝鲜公民](https://www.justice.gov/opa/pr/two-north-korean-nationals-and-three-facilitators-indicted-multi-year-fraudulent-remote)和三名协助者，指控他们在 2018 年 4 月至 2024 年 8 月期间参与了一项长达多年的欺诈性远程 IT 工作计划，涉及至少 64 家美国公司。 美国财政部外国资产控制办公室 (OFAC)还制裁了与朝鲜国防部有联系的[朝鲜幌子公司，这些公司被指控通过非法远程 IT 工作计划获取收入。美国国务院现在](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/us-cracks-down-on-north-korean-it-worker-army-with-more-sanctions/)[提供数百万美元，以换取任何](https://www.bleepingcomputer.com/news/security/us-offers-5-million-for-info-on-north-korean-it-worker-farms/)可能有助于阻止其欺诈活动的信息。 近年来，[韩国](https://www.mofa.go.kr/www/brd/m_4080/view.do?seq=373124&amp;page=1&amp;pitem=10)和[日本](http://web.archive.org/web/20240428141724/https://www.npa.go.jp/bureau/security/NK_it.pdf)政府机构也发出警告，警惕朝鲜人冒充其他国家人员在私营企业担任远程 IT 工作者。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489950.htm)

近日，理想汽车创始人李想在社交媒体**发文呼吁别让自动驾驶变成文字游戏**，其表示：呼吁媒体和行业机构统一自动驾驶的中文名词的标准，L2和L3什么的用户听不懂，都是专业话术。建议统一名称：**L2＝辅助驾驶；L3＝自动辅助驾驶；L4＝自动驾驶；L5＝无人驾驶**。 他还强调，一个多余的中文字也不要有，避免夸张的宣传造成用户使用的误解。 并表示称。“在推广上克制，在技术上投入，对用户、行业、企业都长期有利。” [](//img1.mydrivers.com/img/20250402/4b4c83cbe6e4438a918508cc69fff6ac.jpg) 目前，国际上广泛采用的自动驾驶级别划分标准由美国汽车工程师学会（SAE）制定，分为L0至L5六个级别。 中国的《汽车驾驶自动化分级》标准参考了SAE J3016的0-5级的分级框架，二者对每个具体的驾驶自动化功能分级结果基本一致。 **L2级为组合驾驶辅助**：系统基本具有掌握驾驶权的能力，且能在设计运行条件下对车辆横向和纵向进行同时控制，比如在高速公路巡航时自动保持车道，并与前车保持安全距离。不过，驾驶员仍需在特定情况下保持警惕，随时准备接管车辆。 **L3级为条件自动驾驶**：在设计运行条件下，系统基本能够完成全部动态驾驶任务。在特定环境下，如高速公路上，车辆可以自动驾驶，但驾驶员需要在系统请求时随时准备接管。**这个级别在技术上允许一定程度的自动化，但仍然需要人的监督。** **L4级为高度自动驾驶**：在设计运行条件下，系统可以完成全部驾驶任务并执行驾驶任务接管，能够全程检测交通环境，并实现所有的驾驶目标。在大多数情况下，无需驾驶员的持续监控，但在某些特殊场景可能仍需要人工干预。 **L5级为完全自动驾驶**：系统可以在任何条件下完成全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管，去除了 “在设计运行条件下” 的限制。**车辆在任何场景下都能自主驾驶，无需人类驾驶员的参与，乘员只需提供目的地或输入导航信息，无需对车辆进行任何操控。** [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489946.htm)

在3月Android性能榜发出的时候，各位读者应该已经看到了OV两家新机的不少预热消息。另一方面，联发科也已经宣布将在本月带来新的天玑9400+处理器。而在次旗舰市场，高通也已经摩拳擦掌，骁龙8s Gen4蓄势待发，某种意义上来说，3月的Android性能榜称得上是“暴风雨来临前的平静”。当然，虽然说是“平静”，但3月的Android性能榜依旧有着不少看点，值得关注。  第一名：vivo X200 Pro卫星通信版 处理器：天玑9400 平均跑分：2902298 三月旗舰性能榜的榜首，是vivo的当家旗舰vivo X200 Pro。 作为首批搭载天玑9400的旗舰手机之一，vivo X200 Pro对这颗处理器有着相当深入的了解与调教，充分发挥了这颗处理器的潜力。 值得一提的是，在性能之外，vivo X200 Pro也是一台可称“全能”的旗舰产品，无论是外观质感、影像能力还是系统流畅度、续航可靠性，都有着目前国内Android手机中第一梯队的表现。 第二名：iQOO 13 处理器：骁龙8至尊版 平均跑分：2885754 榜单第二，则被iQOO 13拿下。 作为iQOO数字系列的最新力作，iQOO 13并没有选择与前辈iQOO 12一样“面面俱到”，而是全力押注性能释放与游戏体验。 2885754的平均跑分，足以说明iQOO 13这一战略的成功。 如果你需要一台性价比良好，且性能释放出色的产品，iQOO 13也许是一个不错的选择。 第三名：iQOO Neo10 Pro 处理器：天玑9400 平均跑分：2885754 作为iQOO Neo系列的最新作，iQOO Neo10 Pro与此前的iQOO Neo9 Pro在产品定位上保持一致，都在确保性能表现的同时，兼顾了手机在影像、外观等方面的素质。 作为一款售价相对亲民，性能表现也可圈可点的产品，iQOO Neo10 Pro很难被挑出什么问题。  第一名：REDMI Turbo 4 处理器：天玑8400-Ultra 平均跑分：1716923 第二名：一加Ace 3V 处理器：骁龙7+ Gen3 平均跑分：1452756 第三名：OPPO Reno13 Pro 处理器：天玑8300-Ultra 平均跑分：1373372 时间来到3月，Android次旗舰榜的榜首依旧是搭载天玑8400-Ultra的REDMI Turbo4。 考虑到它目前在同定位手机中的性能优势，在首批搭载骁龙8s Gen4的手机亮相前，次旗舰榜单的排名并不会出现什么波动。  第一名：红魔电竞平板Pro 处理器：骁龙8 Gen3领先版 平均跑分：2177341 第二名：一加平板Pro 处理器：骁龙8 Gen3 平均跑分：2051263 第三名：拯救者平板Y700 2025 处理器：骁龙8 Gen3 平均跑分：2012735 3月，Android Pad榜的变化不大，榜首依旧由搭载骁龙8 Gen3领先版的红魔电竞平板Pro拿下。 不过，随着4月OV两家的新一代平板发布，Android Pad的排名将迎来久违的变化。 以上就是安兔兔2025年3月份的Android性能榜内容了，当然这只是给大家节选的部分机型，完整榜单大家可以搜索安兔兔官网进行查看。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489940.htm)

 不知道大家有没有这样的困惑，明明自己的职位头衔是“产品经理”，但是在很多时候，我们对自己的产品，甚至连基本的决定权都没有。 我们的产品最终能够呈现出什么样的效果，往往取决于我们的上级的“品性”，或者说是公司的老板决定了产品的“调性”。 不用怀疑，绝大多数公司基本上都是这样的情况，这是无法改变的现实。 ## 一、为什么会产生这样的情况呢？ 这既是行业普遍的定律，也是产品经理这个岗位独有的特性。 ### 1. 这是普遍的定律 所谓的“普遍定律”，也就是说，它并不是某个岗位或行业的特有现象，而是在职场中广泛存在的一种常态。 无论是销售、开发、运营，还是产品经理，团队领导的风格、思维习惯和工作标准都会对下属产生深远的影响。 这种现象的本质，其实是组织运作中自上而下的意志传递。 在销售团队中，销售一把手的谈判风格和客户管理方式往往会成为团队的“隐形标准”，下属会不自觉地模仿或适应。 在开发团队中，技术负责人的代码规范和技术选型会直接影响整个团队的技术栈和开发效率。 在产品团队中，产品总监的需求优先级和决策逻辑也会成为团队成员的参考框架。 从微观层面来看，这种现象可以理解为“标准化”。 组织通过统一的规则和流程来确保效率和一致性。 而从宏观层面来看，它则是“企业文化”的体现。 企业文化不仅仅是口号或价值观，而是通过领导者的行为和决策，潜移默化地传递给下面的每一位员工。 组织的结构如同一棵参天大树，领导者是树干和主要枝干，而普通员工则是树叶。 树叶的存在虽然重要，但对整棵树的形态影响有限。一片不合规的叶子不会改变大树给人的整体印象，但它可能会因为无法适应环境而脱落。 在这种自上而下的组织运作中，个体的选择往往只有两种：要么适应并融入，要么离开。 适应并不意味着放弃自我，而是找到与组织共生的方式；离开也不意味着失败，而是寻找更适合自己的环境。 所以说，不要觉得自己是特殊，其实大家都一样。 ### 2.岗位的特性 如果上面的普通定律是共性的话，那么现在要说的岗位特性就是我们要更加关注的了。 都是产品人，产品经理这个岗位的特性，想必大家都是心知肚明的。 如果让你用几个关键字来形容产品经理，我想，“无门槛”、“无技术含量”、“人人都是产品经理”、“人人都可做”，这几组词出现的概率肯定不会低。 无门槛，也是我们这个岗位最大的痛。当初不就是因为又不会开发、又不会设计、又不会测试（自动化测试），才选择的产品经理嘛。 那既然是无门槛，那也就意味着所有人都可以对我们的工作进行所谓的“指手画脚”。 前几年的宣传，使得“人人都是产品经理”这个概念现在真的是深入人心。有些人听听就算了，但有些人真的就信以为真了。 既然人人都可以，那么为什么不是我呢？既然人人都可以，那么我说的自然也是有道理的了哦。 在这种情况下，如果是平级部门的人，我们还可以据理力争。 但如果是领导的意见，我们有时候就真的是无法决定什么。这种无奈和无助感，想必大家懂得都懂。 如果你的领导也是比较懂行的人，那当你拿出所谓的行业标准来说服他的时候，你可能获得比较正面的反馈，他也会和你按照标准来进行讨论，这个时候，所涉及到的个人因素就比较少。 如果你的领导不是所谓的“业内”人士，那么在遇到不同想法的时候，大概率你是无法说服他的，这个时候，他的个人主观偏好会决定最终的结果。 所以说，选择了产品经理这个岗位，就要承受它的一切。 ## 二、那有没有什么办法可以改变这样的情况呢？ 让自己变得更加专业，让数据去为结果说话。 ### 1.努力使自己变得更专业 别人为什么不听你的意见？就是因为你不够专业。这话说出来可能会得罪很多人，但其实就是这么个道理。 试想一下，如果你足够专业，手里有足够多的成熟产品案例和数据来支撑，你说的话，在别人眼里，含金量是不是要高很多。 同样的话，从小李和李总嘴里说出来，那效果绝对是不同的。 那么问题来了，怎么才能够让自己变得更加专业呢? 我想，唯有在本职工作上多思考多琢磨，努力让自己成为所在行业里的“专家”。 只有这样之后，你说的话，在其他人那里才能够有点分量。 当然，你要成为的是真正的专家，而不是夸夸其谈的人。大家都不是傻子，你说的话，是不是专业的，其实业内人一听就知道了，这个东西，糊弄不了。 而且我认为，所谓的专业，一定是要在某个领域内深挖下去，千万不能是万金油的概念。 比如我们作为产品经理，那些泛泛的理论和方法就不要说了，那些所谓的放之四海而皆准的东西，在特定的场景下是行不通的。 举个简单的例子，比如，以前我们的APP，就“要不要做语言播报的功能”进行了讨论，这时候一个关键的环节就是需要进行“用户画像”。 如果只是纯理论，你可以说得天花乱坠，比如我们要找好产品的定位，然后才能圈出我们的目标用户，有了目标用户之后，我们可以从年龄、性别、行业、习惯等等角度来进行分析，然后就是巴拉巴拉一大堆大道理。 这样错了吗，其实没错，但是听你说这些的人会怎么想呢？大概会觉得，空有理论，毫无实际意义。 但是如果你换个方式，你不要说那么多的大道理，你就说： 我们的产品主要面向的是30-40岁的，有家电售后维修经验的师傅，他们日常的使用场景，90%的情况都是在户外作业，有时候甚至有高空作业的情况。他们很少有机会能够拿着手机长时间地看，所以对他们来说，语言播报功能十分有必要。 这样一来，是不是又具体又形象。 这时候，如果对方想驳回你的想法，他就得拿出比你更加实际的情况来说明，而不能简单的说一句“我觉得没意义”就能说服大家了。 上面说得仅仅是我们工作中的一个小例子，其他的场景也都是类似的情况，大家可以举一反三。 让自己变得专业，让自己看起来厉害，才能拥有更多的话语权。 ### 2.用数据说话 这一点虽然做起来比较难，但是它真的十分管用。相比人类的感性世界，有时候冷冰冰的数字更加具有说服力。 这也许是目前解决争议的最好方式，一切用数据说话，让数据去证明一切。 因为很多时候，我们的争吵或者说坚持，都是带有明显的个人的完全的主观偏见，容不得有半点其他因素的加入。 这也就是所谓的先入为主，我有我的道理，我有我的坚持，你有你的理由，你有你的说法。 如果没有上下级关系，这样的状态肯定是会一直焦灼的，没有人会愿意让步，就和没有人会认为自己的经验没有用一样。 记得以前我们公司在做门店管理的功能时，其中有个需求是：添加门店线下营收。 因为我们系统里会记录通过我们系统收到的每一笔钱，这些信息门店是不需要手动记录的，因为系统里本来就有。 然后领导提出了一个需求，那些不通过系统收的钱，也需要让门店手动记录到系统里，方便他们统一查看门店的收支情况。 当时做这个需求的时候，我和另外一个产品经理大概争执了有半个多小时。我觉得这个功能没意义，不用做。他觉得这个功能有用，可以做。然后我们俩就在那各种揣测，从我们各自的经验出发，来论证这个需求的合理性。 最终的结果是这个需求还是做了，那当然了，领导提出的需求，领导最终拍板的，先做了再说。 但是，最终从最终的数据来看，效果却并不理想，这个功能上线后，除了我们自己内部测试，就根本没有任何一家门店往里加数据。 如果当时，我和另外一个产品经理懂得用数据说话，那我们肯定就不会产生这样的争吵。做个AB测试就好了，将门店随机分组，A组加功能，B组不加功能，最后看数据说话呗。 数据好，就都加上。数据不好，就都去掉。就是这么简单，就是这么高效，实在是没有必要吵吵。 遇事不决先测试，用数据说话，胜过千言万语。 ## 一些想说的话 产品经理，并非传统意义上的主宰者，而是资源的整合者。 在这个角色中，我们肩负着各方的期望，将用户的需求、技术的可行性、市场的趋势以及商业的目标，编织成一个和谐统一的整体。 我们所追求的，是产品的最终成功与价值实现，而非个人的一时胜负。 我们更应该关注的，是如何服务于产品的整体体验与目标，如何在细节中体现对用户的深刻理解与尊重。 只要最终产品成功了，按钮的颜色，谁说了算，又有什么关系呢！ **专栏作家** 明天上线，微信公众号：明天上线，人人都是产品经理专栏作家。做过运营，当过客服。擅长原型设计、逻辑梳理，目前专注于B端产品领域。 本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

<blockquote><p>无论是5A用户行为模型、GMV转化模型，还是品牌护城河模型，这些框架都为企业提供了清晰的行动指南，帮助在复杂的市场环境中找到突破口。无论是初创品牌还是成熟企业，掌握这些模型，不仅能看清增长的逻辑，更能找到实现持续增长的可行路径。</p> </blockquote>  ## 01 5A用户:行为模型 全域的概念本质上是应对媒介的分化，而带来的消费者触点的碎片化。共域是内容与KOL的流量转化效率、私域是用户分层运营，是个消费者生命与行为周期管理的问题。 <blockquote><p><strong>公域+私域=全域</strong></p></blockquote> - 5A：站在消费者行为的角度下 - 描述消费者与品牌之间的行为关系的强弱  - A1:aware：了解（被曝光人群） - A2:appeal：吸引（浅互动人群） - A3:ask：问询（深互动人群） - A4:act：行动（购买） - A5:advocate：拥护（粉丝用户）  以往的推广是中心化的、如今的推广是去中心化的。更难了还是更容易了，本质上是变的更容易了，甚至消费者触达变的更高效了。前提是你会巧妙的分阶段种草渗透。 - 以往的推广讲，覆盖 - 如今的种草讲，渗透 ## 02 GMV 转化模型:听说过X意愿买X买的到X复购X品类容量 GMV由这5个要素决定，对应于品牌动作既：产品、定位、推广、渠道、运营，至于哪个重要、哪个不重要，其实一个都不能少。产品战场阶段产品重要、终端决战渠道重要、媒介传播阶段推广重要、竞争终局决战心智品牌重要。阶段不同，矛盾点不同、矛盾点不同问题也就不同。  - 听说过：是推广带来的品牌知名度 - 愿意买：由品牌（定位）偏好决定的认知度 - 买得到：由渠道渗透度决定，属于通常理解的渠道、通路 - 复购率：则由性价+消费者品牌偏好决定 - 品类容量：市场天花板 ## 03 品牌:护城河模型 流量占据通路，品牌占据人心，流量的本质是买卖（买流卖货），只有当消费者愿意为品牌而付出溢价、为品牌买单时，企业才拥有了真正的护城河，这也是建立护城河的价值所在。于产品维度而言，同样的功能和品类，当消费者的心智一旦饱和，你想再打进，那就难了。  营销心理学领域，有一个概念，用户只能记住一个品类里的七个品牌，在媒体资讯量爆炸的当下，产品不是竞品，争夺注意力本身才是。注意力首先来自品类的需求，其次是媒介+流量+内容的呈现，再次是品牌的选择。**既需求-搜索-兴趣-对比-选择-购买-评价-分享-复购**。 04 商战:4模型 绝大多数的强势品牌都是在品类兴起的初期打造出来的，品类自带光环成为第一的优势首先来自认知的优势。  留给第二名、第三名的机会在于发现、创造、结合认知优势、企业实力而做出的客观的选择（进攻战、防御战、侧翼战、游击战）。战场（创造认知优势）、战区（聚焦优势资源）战局（品牌差异化策略）战势（把握品类分化趋势）。既以优势认知为条件、以企业实力为基础，选择战区，一战而定，正所谓：知战之地、知战之日，可千里会战——孙子兵法。  - 防御战：只有市场领先者才应该考虑防御 - 进攻战：要在领先者优势中找弱点，并向这一弱点发起攻击 - 侧翼战：在无人竞争的地区展开，“市场细分”，即寻找市场空缺 - 游击战：随时准备撤退、随时准备游击 ## 05 规模:壁垒模型 硅谷教父杰弗里·摩尔，曾经对新兴行业最终的市场格局进行过有趣的阐述：不妨想象森林中有大猩猩、狒狒和猴子三种动物。体重达800磅的大猩猩是毫无疑问的霸主，森林所有的香蕉全部归它；狒狒不和大猩猩抢市场，做深专有市场；猴子常常结伴成群，但他们能活下来也就是靠捡大猩猩和狒狒不吃的小香蕉、烂香蕉。 老大的问题就是如何跑出规模优势来，进而才有全产品线出击的成本优势。迈克尔波特，总成本领先强调：当别的公司在竞争过程中已失去利润时，这个公司依然可以获得利润。没有规模就没有量的基础。 ## 06 竞争4要素模型:位置 X 节奏 X 兵力 X 策略 从行业上看有行业市场价格段、从品类上看有品类分化与品类特性，从竞争角度看有前浪在、更有后浪来。孙子兵法讲：知战之地，知战之日可千里会战，知道在哪里开战、选择在哪里开战，比开战这个动作更重要。 蜀汉之争，刘邦占据了汉中（占据有利的位置），项羽想打，打不进来，刘邦却可以随时打出去，达到了进可直取天下，退可安于一隅的战略效果（占据了有利的位置）。刘邦在具体的战役上可以失败很多次，因为汉中作为优势位置可以保全实力。  项羽只要失败一次，就会遭遇战略失败。用毛主席的话说：我们广大指战员，要注意那些因为赢了一场战争而满盘皆活的，同时也要注意那些因为输了一场战争而满盘皆输的。 决定发动辽沈战役后，先从哪里打起？ 出现了分歧和争论 主席后来曾感叹：**战锦方为大问题** ## 07 传播:覆盖模型 《三体》叶文洁通过向太阳发射信号，由太阳加强，再向宇宙中发射出去，这个信号强到半人马座的三体星系也能收到了。做品牌也是发信号，要强、大、广、长。 - 信号要强：能选择高势能媒介，就不用低势能媒介，传统媒介在公信力，出圈是亚文化，种草靠内容深挖，短视频是共创，直播是拉新 - 覆盖要广：不能只讲精准打击，要广覆盖到全消费者角色：信息收集者、决策者、购买者、使用者、传播者、处置者 - 范围要大：要做全国的生意，就不能在县里吆喝 - 时间要长：不能搞突击投放，要计划排期，年年有余  **覆盖是个广而告之的过程，渗透是个圈层的概念** 去中心化的媒介环境下，人被不同的KOL连接着，既凯文凯利说的：媒介既人的概念。渗透一是在同一类人群的渗透、二是在跨人群的渗透。  只要新的媒介才能产生新的认知，新消费品牌的阵地显然应该是新媒介，新流量，因为背后是新人群。新人群的本质是存在这认知空窗（空位），只有认知空窗才有机会建立心智机会——这也是种草土壤的选择问题。 ## 08 三原点模型:原点市场=原点人群+原点渠道 原点市场、原点人群、原点渠道，是个相互涌现的过程。通过原点人群，清晰原点渠道，进而在原点人群、原点渠道不断叠加的过程中找到原点市场。 市场是个泛泛而谈的概念，市场=渠道+人群。在0到1的过程中，对于市场的理解首先是原点人群。既：清晰原点人群画像，所谓原点人群画像不只是年龄、性别、收入、学历，更多的是原点人群的行为、喜好、触媒习惯。 比如：原点人群对于媒介、内容的偏好，是小红书、还是抖音、是图文，还是短视频；另外，要注意在原点人群中那些具有意见领袖特质的“人像”，他们通常会成为超级用户，这就需要对于原点人群的数据、行为“跟踪”。 比如：可以重点跟进10个原点客户，这些客户的微博、抖音、小红书历史图文。方法可以通过拉群的方式，定期发点小福利、小惊喜。进而，逐步清晰原点人群对于产品的功能、利益的理解。  换句话说就是： - 了解真正的消费者是如何买（需求、认知） - 了解真正的消费者是为何买（价值、卖点） - 了解真正的消费者是在哪买（渠道、媒介） - 了解真正的消费者是如何用（场景、复购） 通过，了解真正的消费者进而逐步清晰消费者如何买、为何买、在哪买、如何用，进而逐步完善、建立清晰的市场初认知。这个初认知一旦建立起来，那么对于后面的原点渠道也就会逐步清晰。甚至反过来，对于产品的宣传、媒介、推广、图文、KOL投放也会有的放矢。 - **生意的一切，都是围绕着真实的消费者而来** - **从0到1的过程中要从消费者中来，到消费者中去** - **进而达到去粗取精、去伪存真、循序渐进、知行合一** 原点人群后，就是原点渠道。原点渠道就是那些真正能走货、卖货的通路。不同消费者的触媒习惯不同、同样的产品京东、天猫、淘宝、拼多多、抖音、快手效率也不同。  人、货、场的逻辑在于，从原点人群（人）到原点渠道（场），进而达到人、货、场的匹配，找到原点市场。进而建立、打造样板市场、逐步建立根据地。从4P到三原点、再到样板市场、再到根据地建设。 这个匹配的过程，就是新消费品牌从0到1所要必须经历的认知初挑战。既：4P、三原点挑战。 ## 09 战略:三模型 顶层设计：顶层设计不是设计顶层，而是form top to down：一竿子捅到底、一竿子看到底、一竿子干到底。既：企业战略—市场战略—品牌战略。企业战略决定市场战略，市场战略决定品牌战略。  企业战略决定做什么、不做什么。企业的资源是有限的，在企业（组织）层面的战略首先是不做什么、做什么。选择做什么样的行业（赛道）、瞄准什么样的市场机会、做什么样的业务板块、拉出一条怎样的产品线规划。既：**行业-市场-业务-产品线** 市场战略：你可以把市场战略理解为绘制一张“作战地图”企业战略已经把行业、市场、业务、产品线规划好，好比粮草、兵马都已经准备好了。怎么打这个仗，先出哪个兵（产品）、先占领哪个山头（原点市场）、后出什么兵、怎么从一个点、到一条线、再到一个面，形成一个怎样的局。 品牌战略：产品是占领货架的，品牌是占领心智的。上兵伐谋，品牌战略就是上兵伐谋。就是你要举一杆什么样的大旗，去号令天下、去讨伐天下，这杆旗有多重要，它关乎投入、可断生死。落下来就是：品牌命名、产品系列化包装、差异化购买理由。 - 没有企业战略就没有市场战略、没有市场战略就没有品牌战略 - 企业战略是为君之道、市场战略是为将之道、品牌战略是为战之道 ## 10 竞争价值:五段论模型 - 产品阶段：口味、包装、原料、工艺 - 渠道规模：线上、线下、宽度、广度 - 品牌知名度：广告、宣传、新闻、公关 - 品牌认知度：品类、特性关联度 - 精神文化：内在文化、精神属性  五个层次代表着一个品类市场竞争的进化度，1-5层进度越高，获取利润的竞争护城河就会越强，该品牌就越具备品类定价权。同样在一个以品牌为竞争工具的品类市场最终也会从1层走向5层。 在产品阶段有产品胜无产品、好产品胜坏产品、有技术胜无技术；渠道阶段线下、线上最终三家在量上都将趋于一致；品牌知名度，无非明星+广告、图文+短视频、流量+内容。 产品端、渠道端、品牌知名度端的竞争逐步升级到品牌认知度的竞争。设备可以立马跟上，放大产能、线下渠道铺货长期看终将走到零和博弈、线上你可以在淘宝、京东、天猫上货推广我同样也可以。这些都不是最重要的，真正重要的是谁率先打入心智，将品牌注入心智。在当下混战阶段，各个品牌都有机会。 盼喜的成功案例表明，品牌通过精准找准空位、技术创新和高效执行，可以在激烈的市场竞争中找到属于自己的空位，实现持续增长。 作者：老高（后山客居） 本文由人人都是产品经理作者【新消费品牌研究社】，微信公众号：【老高商业与品牌】，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。