<blockquote><p>OpenAI推出的“一句话P图”功能，凭借其强大的自然语言处理和深度学习技术，让用户只需通过简单的文字指令即可完成复杂的图像编辑任务。然而，这项技术的出现也引发了人们对于设计师职业未来的担忧。本文将深入探讨OpenAI“一句话P图”功能的技术原理、应用场景以及其潜在的技术短板，分析它是否真的会威胁到设计师的岗位，以及设计师如何应对这一新的技术挑战。</p> </blockquote>  ## AI图像编辑的新变革 OpenAI 推出的 “一句话 P 图” 功能，用户只需输入一句简洁的指令，就能让 AI 按照你的想法对图片进行修改，真正实现了 “所想即所得”。 过去，传统的图像编辑软件，如 Adobe Photoshop，虽然功能强大，但操作复杂，需要用户花费大量时间去学习各种工具和技巧。 而 OpenAI 的 “一句话 P 图” 功能，彻底打破了这一壁垒。它借助先进的深度学习算法和自然语言处理技术，让用户摆脱了繁琐的操作流程，只需用自然语言描述自己的需求，AI 就能理解并执行相应的图像编辑任务。无论是将照片中的天空换成绚丽的晚霞，还是把宠物的表情变得更加可爱，亦或是为产品图片添加独特的特效，都能在短短几秒钟内完成。  ## 技术原理剖析 ### 1. GPT-4o 模型核心能力 OpenAI 的 “一句话 P 图” 功能，核心技术在于 GPT-4o 模型。这是一款先进的多模态模型，具备强大的图像与语言理解和生成能力。它通过对海量图像和文本数据的联合分布训练，深入学习了图像与语言之间的内在关系，以及图像之间的关联。 在图像生成任务中，GPT-4o 能够理解用户输入的自然语言指令，并将其转化为对应的图像元素和场景。此外，GPT-4o 还能通过自然对话进一步优化图像，模型能够理解这些修改指令，并在之前生成图像的基础上进行调整，生成更符合用户期望的图像。这种能力使得用户与模型之间的交互更加灵活和自然，就像与一位专业的设计师沟通一样。 同时，GPT-4o 在渲染文本内容方面表现出色。当需要在图像中添加特定文字时，它能精确地将文字与图像融合，确保文字的位置、字体、大小等都与图像风格协调一致，为图像增添准确的信息表达。 例如设计以一只猫为原型的电子游戏。可以先创建主要角色，上传一只猫的图片并为其添加侦探帽和单片眼镜，然后通过生成以这只猫为主的游戏界面、场景、用户界面等。  ### 2. 多模态交互技术 多模态交互技术是 “一句话 P 图” 得以实现的关键支撑。该技术允许用户通过多种模态进行输入和输出，包括文本、图像、音频等。 这种多模态交互方式极大地简化了图像编辑的流程。“一句话 P 图” 让用户只需用自然语言描述自己的需求，无需掌握专业的图像编辑知识和技能，就能轻松完成图像编辑任务。 例如，GPT-4o还可以将其知识与文本、图像联系起来。如给出包含4种最受欢迎的鸡尾酒的手写卡片、制作视觉信息图说明为什么旧金山雾气大等。  ### 3. 指令遵循与上下文学习机制 GPT-4o 具备出色的指令遵循能力，能够准确理解用户输入的复杂指令，并按照指令要求生成或编辑图像。无论是简单的指令，如 “给这张照片增加一些色彩饱和度”，还是复杂的指令，如 “在这张风景照片中，添加一个正在放风筝的小孩，小孩穿着红色的衣服，风筝是蝴蝶形状的，同时调整天空的颜色为浅蓝色”，模型都能准确地执行。 一图胜千言，但有时在恰当位置生成几个字就能升华图像意境。4o 将精准符号与视觉元素完美融合的能力，使图像生成进阶为真正的视觉传达工具。 <blockquote><p>提示：「创建一张逼真的照片，内容是两名 20 多岁的女巫（一名是灰白色挑染发型，另一名是长卷的红褐色头发）正在阅读一个街标。<br/>背景：纽约威廉斯堡一条普通的城市街道，一根电线杆上完全被许多详细的街标覆盖（例如，街道清扫时间、需要停车许可证、车辆分类、拖车规则），包括中间的几个荒谬的标志：Broom Parking for Witches Not Permitted in Zone C，Magic Carpet Loading and Unloading Only (15-Minute Limit) 等等。<br/>人物：一名女巫拿着一把扫帚，另一名女巫拿着一个卷起的魔法地毯。她们在前景中，身体微微背向相机，头部微微倾斜，仔细查看标志。<br/>从背景到前景的构图：街道 + 停放的汽车 + 建筑物 → 街标 → 女巫。人物必须是离拍摄相机最近的。」</p></blockquote> 这就是生成一张图片的部分提示词，提示词描述的可谓非常详细。GPT-4o 不但严格遵循指令，还将提示语中的文本字符也准确的表达出来了。  GPT-4o 生成的菜单，不知道的还以为这是一张真实菜单。 **案例：宠物卡片制作** 对于宠物爱好者来说，制作一张独特的宠物卡片是一件很有意义的事情。使用 OpenAI “一句话 P 图” 功能可以轻松实现这一想法。首先，用户上传一张 Sora 发布会的交易卡片照片作为风格参考，这张卡片可能具有独特的设计风格，如复古的边框、精致的图案等。然后，上传自己宠物狗的照片，并详细输入卡片上应包含的具体信息，如 “给这种猫一顶侦探帽和一副单片眼镜。 GPT-4o 模型根据这些输入信息，迅速开始生成卡片。然后持续对话：将其变成使用4k游戏引擎制作的3A 视频游戏，并添加一些用户界面作为神秘 RPG 的覆盖，将画面转化为使用 4k 游戏引擎制作的 3A 电子游戏风格画面，并添加用户界面元素以呈现类似 RPG 游戏的叠加图层。顶部有生命栏和小地图，下方则是风格一致的咒语图标。  **案例：四格连环画** <blockquote><p>“一只小蜗牛身在华丽的汽车展厅柜台上，推销员俯下身来才能看到他。特定镜头中，蜗牛表情严肃，说‘我想要你们最快的跑车……还得在车门、引擎盖和车顶位置画上大写的「S」。’<br/>销售员挠挠头，‘呃……当然没问题。不过为什么是「S」？’<br/>画面切换到时一辆红色汽车在高速公路上呼啸而过，车身上写满巨大的「S」。路旁的人们指指点点，笑着说，‘WOW! LOOK AT THAT S‑CAR GO!’”</p></blockquote>  **案例：持续对话** 生成一张详细解释牛顿棱镜实验的信息图。  然后，现在生成一个人在华盛顿广场公园的一张图形咖啡桌旁，用笔记本绘制这张图的第一人称画面。  然后，现在在同一场景下，显示难掩兴奋的年轻牛顿坐在桌旁，手持棱镜演示实验结果，注意画面中不要出现笔记本。  ## 技术优势与应用场景 ### 1. 优势总结 OpenAI “一句话 P 图” 功能凭借其背后先进的技术，展现出诸多显著优势。在指令遵循方面，GPT-4o 模型能够精准理解用户输入的复杂指令，无论是简单的图像调整，如改变颜色、对比度，还是复杂的场景构建，如在特定背景中添加多个具有不同特征的物体，都能准确执行 ，生成与指令高度匹配的图像。 在一致性表现上，该功能十分出色。当进行多轮图像生成或修改时，能够确保图像中的关键元素，如人物的外貌、姿态，物体的形状、位置等在多次迭代中保持连贯和稳定 ，不会出现前后矛盾或不协调的情况。例如在设计游戏角色时，用户不断提出修改意见，模型能在调整过程中始终保持角色的核心特征和整体风格的一致性。 多轮生成能力让用户与模型之间的交互更加灵活和深入。用户可以通过自然对话逐步优化图像，每一次的指令都能基于之前的生成结果进行调整，使得最终生成的图像更贴合用户心中的设想。这种交互方式就像与专业设计师进行反复沟通和修改一样，大大提高了图像生成的质量和效率 。 上下文学习机制也是其重要优势之一。模型能够对用户上传的图像进行深度分析，学习图像中的各种细节信息，如色彩、纹理、物体关系等，并将这些信息与用户的指令相结合，为后续的图像生成或编辑提供有力的参考，从而生成更具针对性和真实感的图像。 ### 2. 潜在应用领域 “一句话 P 图” 功能在多个领域都有着广阔的应用前景。在设计领域，设计师可以利用它快速生成设计草图和概念图。比如在广告设计中，能够根据产品特点和宣传需求，迅速生成多种风格的广告图像，为创意构思提供丰富的素材 ，大大缩短设计周期，提高工作效率。在室内设计方面，可以根据用户对空间布局、风格和色彩的描述，生成虚拟的室内场景图，帮助用户提前直观地感受设计效果 。 在教育领域，它可以将抽象的知识概念转化为生动形象的图像，辅助教学。例如在科学教学中，将物理、化学等学科中的抽象原理，如分子结构、化学反应过程等，通过图像直观地展示出来，帮助学生更好地理解和掌握知识 。在历史教学中，生成历史场景的图片，让学生更真切地感受历史氛围 ，增强学习的趣味性和效果。 广告行业更是能从中受益。制作广告海报时，广告商可以根据品牌定位和目标受众，通过简单的文字指令，快速生成具有吸引力的海报图像，突出产品特点和宣传重点。同时，还能根据不同的宣传渠道和需求，对图像进行个性化定制，如调整尺寸、风格等，满足多样化的广告宣传需求。 在社交媒体上，用户可以轻松地对自己的照片进行创意处理，如添加有趣的特效、将照片转换为独特的艺术风格等，增加照片的趣味性和分享性，提升用户在社交媒体上的互动体验 。也可以用于制作个性化的表情包，通过对人物表情和动作的创意修改，生成幽默、生动的表情包，满足用户在社交聊天中的表达需求。当前技术短板 尽管 OpenAI “一句话 P 图” 功能表现出色，但目前仍存在一些技术短板。在图像裁剪方面，偶尔会出现不恰当的情况，当处理较长或不规则尺寸的图像时，可能会出现截不全的问题，影响图像的完整性和美观度 。 在低上下文提示的情况下，模型可能会产生幻觉，虚构出一些不符合实际需求的图像内容。例如，当指令描述不够详细时，生成的图像可能会出现与预期不符的物体、场景或细节，导致图像质量下降 。 在渲染非拉丁语言文本时，模型也面临困难。字符可能会出现不准确或幻觉的情况，尤其是在处理复杂的非拉丁语言文字时，如中文、阿拉伯文等，可能会出现乱码、字形错误或语义偏差等问题，影响图像中文字信息的准确传达 。此外，对图像生成的特定部分进行编辑时，如纠正错别字，并不总是能达到预期效果，有时还会以非预期的方式改变图像的其他部分，甚至引入更多错误 。 本文由人人都是产品经理作者【老虎~色】，微信公众号：【产品经理有话说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

宝马希望你一直驾驶宝马汽车去哪里，而不是宝马汽车载你去哪里。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1619442) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1619442#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)

<blockquote><p>IPD（集成产品开发）流程作为一种系统化的产品开发方法，强调跨部门协作和流程优化。本文将深入探讨IPD流程中的一个重要工具——质量功能展开（QFD），这是一种将客户需求转化为产品设计和生产控制参数的系统化方法。</p> </blockquote>  IPD本身只是一套思想方法和流程，在实际使用时要结合具体执行情况展开。 比如说在涉及质量和可靠性方面问题时，就需要结合现有工具和方法。 常见方法有FMEA、QFD等。 今天主要来聊聊QFD。  质量功能展开QFD，是英文QualityFunctionDeployment的简称，也被称为质量功能配置。 QFD是一种系统管理思想在新产品开发中的具体体现。可以提前发现“瓶颈”问题，实施源头管理的有效工具； 是积累研发无形资产的手段。 QFD将策划、开发、 设计过程可视化，强化了信息沟通效果，实现提高设计评审的效率。 福特汽车公司把QFD定义为： <blockquote><p>QFD就是把用户需求和期望转换成公司适合于市场需求的一个规划工具。</p></blockquote> QFP主要针对TR4之前阶段：  ## QFD四阶段分解法 将用户需求的分解共分为4个阶段： ### 1. 质量策划 收集客户要求，转化为质量特性，并且抽出设计规格； 将客户需求转换为产品技术特征，并融合客户和技术两个维度，确定产品技术需求的目标值： - 从客户的维度对市场上同类产品进行的评估； - 从技术的维度对市场上同类产品的评估。  注：上面提到了亲和性，一般会用到亲和图：使具有深层结构特征的客户需求浮出水面。 ### 2. 设计展开 把设计规格分配到零部件，并且抽出零部件的特性； 以质量策划阶段定义的产品技术特征为输入，确定最佳产品设计方案，再将产品技术特征转化为关键的零部件特征。  ### 3. 过程策划 把零部件的特性分配到工序，抽出每道工序的特性； 在确定工艺方案的基础上，确定必须保证的关键工艺操作及工艺参数。 ### 4. 生产策划 通过设计（检验）控制计划来确保工序（整机、零部件）特性的实现。 将关键的工艺操作及工艺参数转化为，具体可行的生产及质量控制方法。 经过四步分解，得出产品的工艺和质量控制参数。 在应用QFD方法时，要先建立各阶段的质量屋，再进行需求变换。 最后形成明确的生产要求，从而完成产品开发的QFD的全过程。 本文由人人都是产品经理作者【产品人卫朋】，微信公众号：【产品人卫朋】，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。

 《怪物猎人荒野》今日在官方网站上公布了来自总监德田的信，并表示：“”开发团队阅读了各种意见，深受鼓舞，并正在以此为基础规划未来的改进措施。接下来，我将为大家说明包含原定计划在内的未来更新内容。”  # 今后的更新计划 如同前日公布的内容，第1次免费大型更新将于4月4日(周五)发布。这次更新将追加怪物“泡狐龙”和新据点&#34;大集会所&#34;等内容，并进行多项修正及调整。后续还将持续推出更新，包括5月末的更新、夏季上线的第2次免费大型更新，以及之后的更多免费大型更新。  而在5月末的更新中，将追加黑蚀龙及各原野顶级捕食者（煌雷龙、波衣龙、狱焰蛸、冻峰龙）的历战个体（★8）。我们针对这些怪物逐一调整了多项参数，包括体力值、伤口生成难度以及多人模式下的数值调整等。今后还计划通过追加怪物等方式，让玩家享受更多样的狩猎体验。敬请期待日后的消息。 # 玩家角色相关调整 有关于武器调整，官方正在慎重评估大锤的强化内容，并调整其他武器的整体平衡，让玩家有更多选择。相关内容将在5月末的更新或夏季的第2次大型更新中实施。  官方表示： 将削弱无意中过于强力的部分，但也会增强其他部分，力求实现整体平衡。 “蚀攻衣装”过强是设定上的失误，导致伤害超出预期，客观上限制了其他衣装的选择空间。因此，我们将在第1次大型更新下调&#34;蚀攻衣装&#34;的效果，同时上调其他衣装的性能，以保证玩家能够根据不同的游玩方式有更多的衣装选择。 # 优化用户体验 首先，在第1次免费大型更新后，玩家将可以在大集会所直接使用各种便利功能。此外，我们也进行了多项调整，包括缩短各地设施的使用等待时间。  还将在后续更新中陆续优化界面，提升整体操作体验，使玩家更便捷地获取所需功能和信息。调整内容包括道具补给、技能信息查看、多人游戏的任务参与方式、鹭鹰龙的使用便利性，以及狩猎时的视角调整等等。 # 其他（游戏稳定性及游戏循环等） 针对Steam版的游戏崩溃等稳定性问题（不包括因个别环境导致的情况），开发团队一直致力于修复已知问题，并随时通过各种调整提升游戏的整体稳定性。在第1次大型更新中，将改善Steam版的显存占用，并进行升级DirectStorage版本等相关调整，也会继续修复其他各个平台反馈的问题，从技术层面持续提升游戏的体验，感谢您的理解与支持。 除了上述修正和调整外，我们还将针对资源等游戏循环进行一系列调整。其中部分内容需要一些准备时间，有些平衡调整可能将首先从数值下调开始实施。关于计划中的更新调整，我们将在准备好后进行公布。 # 新增要素 针对呼声较高的部分功能，已列入了今后的更新计划。就如此前节目所介绍的，我们将通过5月底的更新追加可个别预览的已捕获环境生物列表。同时也计划发布曾公开过制作消息的中文配音。另外，武器的外观装备也将于今后的更新中推出。 

<blockquote><p>近年来，短剧在全球范围内迅速崛起，成为内容消费的新趋势。韩国作为影视娱乐产业的强国，也在积极探索短剧市场。本文深入探讨了韩国短剧行业的发展现状和未来趋势，分析了韩国短剧为何开始兴起，以及其在全球市场中的定位和策略。</p> </blockquote>  近期，据韩媒报道，韩国电视台JTBC将推出短剧品牌JoyTBC。有意思的是，JoyTBC率先瞄准的并非本土市场，而是计划先来中国抖音驻扎，携手日本、美国、东南亚等知名短视频平台，开启全球短视频市场的征途。 据悉，预计在未来一年内，JoyTBC将推出超过12部短剧、综艺和纪录片等原创内容。而这种以全球市场为目标的战略，也是目前韩国短剧相对普遍的投资方式。   这并不是韩国影视行业第一次试水短剧。只是相比更为成熟的中国市场，韩国还属于“萌新”。 短剧的浪潮潮流似乎势不可挡，那么，韩国微短剧时代也要来了？ ## 01 韩国微短剧时代要来了？ 虽然韩国短剧行业还处于新手村阶段，但近两年实则已经有了不少动作。 JTBC负责人李敏秀（音译）提到，JoyTBC的发展策略是针对当下喜欢短剧的现代人口味量身定制的，接下来JTBC也将专注于短剧的内容、营销，“根据短剧这一全球趋势，JTBC计划开发一种结合内容和商业的短剧形式业务”。 事实上，近两年在韩国试水短剧行业的不在少数。 严格来说，韩国短剧的繁荣始于2023年，也诞生了不少短剧制作、发行平台。据不完全统计，自2024年1月涌现共计21个短剧App以来，到2025年1月，韩国市场短剧平台已增加到89个，呈现出明显的增长趋势。  比如主打原创自制的韩国第一个短剧平台Topreels、去年Watcha推出的专门服务短剧的Shortcha，以及PulsePick、韩国音频社交大厂Spoon Radio所推出的VIGLOO等。 以去年上线的短剧平台PulsePick为例，其目前已与JDB娱乐、Studio Unico、Nippon TV等中日韩短剧制作公司达成合作，并推出《单身男女》《离婚战争》以及由热门韩剧《夜晚开的花》导演李昌佑执导的《代号B：汤饭店特工》等短剧。今年，PulsePick也进一步与出身自热门综艺《SNL Korea》的作家安永贞、g.o.d成员安信源等合作。目前，该平台的收费模式则是保持在500韩元/集的价格，通常一部短剧集数在50-150左右、每集约1-2分钟。      对于当下的韩国短剧从业者来说，如何确保在韩本土短剧市场的早期领先地位，也是促使平台、制作团队向海外寻求合作的目标。 不过，即便韩国短剧仍处于起步阶段，但剧集市场长久以来形成的影视创作体系、宣传营销、成本控制等经验也为入局短剧提供了一套基础。 有韩国从业者曾分享，韩国短剧现在所走的路线为“精品化”，即借鉴中国短剧故事题材与节奏，与本土剧本创作优势以及工业化成熟的剧集制作结合。细腻的感情表达、韩式罗曼蒂克氛围等信手拈来的“发糖”片段，也成为助推韩国短剧出圈的一大利器。 相较于国内短剧主演、导演大多为不知名小咖为主的现状，韩国短剧所启用的拍摄、主演阵容也多为电影、电视剧行业的熟面孔，不乏知名电视剧导演团队和知名演员跨界出演。比如EXO金钟仁、NCT DREAM罗渽民、车银优等头部爱豆，以及辛睿恩、崔显旭、“电影咖”出身的金香起等均有短剧出演代表作。     值得一提的是，当前韩国短剧的导演团队大多主业为拍摄韩剧、广告短片、MV等出身的专业工作室，转型短剧则在近些年逐渐成为优先“接活”热潮。  早年间，韩国本土也有类似于微短剧体裁的剧集制作。 像在2010年代前流行的以偶像组合为主演的小成本“反转剧”，便有着微短剧的影子。比如以东方神起成员CP为原型演绎的“反转剧场”栏目、BigBang翻拍同名大热韩剧的《秘密花园》等。而以集数少、均集时长在20分钟左右为特点的迷你网剧也同样如此，甚至曾在海外市场引起观看热潮，比如《二十二十》《复仇笔记》等。其中李娜恩、金东希主演的《A-TEEN》系列，不仅在本土创下历代网络电视剧最高点击率，还在中日等市场获得高口碑。     除此之外，还有时长维持在30分钟左右、集数大多不超过7集的独幕剧，在逻辑内核上与短剧类似。而独幕剧也是知名演员、导演、编剧相对密集合作的品类，比如李钟硕、申惠善主演的《死的赞美》，高雅拉、李宰旭主演《哆哆嗖嗖啦啦搜》，李光洙、郑素敏主演《心里的声音》等。  不过，与国内目前的微短剧监管收紧不同，韩国相对无禁忌的创作环境也令此类剧集不免含有诸多限制级剧情，比如目前韩国最热门的短剧《配对游戏》《性课程》等，题材都是讲述同性爱情故事的大尺度短剧，在海外市场也引发了观看热潮。      此外，韩国短剧也不乏出现品牌软广批量植入以及品牌定制类型，也带动了同款购买、打卡热潮。比如据韩媒报道，去年首尔文旅定制短剧《重生之我给爱豆当经纪人》便在全平台获得千万播放量，且在中国市场受到高度关注，来到首尔的游客也在增加。同时，这部仅有3集的短剧也在去年被韩国YTN电视台评以优秀案例。 总体来说，韩国短剧行业虽尚未蓬发，但已有的方法论、制作经验还是较为可观的，若想在全球市场分得一杯羹，还是有望打出差异化的。 ## 02 为何韩国也开始做短剧？ 短剧在中国以外的市场仍然属于渐起，但其低投资、高回报的市场化早已吸引了全球市场关注。尤其在中国短剧出海成功打样，短剧平台跃居全球多榜下载前列，且成功收割市场，也令各国资本愈加迫切食得分羹。 目前，在韩国市场高度活跃的短剧平台大多来自于中国内地。 根据点点数据显示，截至今年2月，DramaBox（点众科技）、ShortMax（九州文化）便领跑韩国短剧市场下载量、应用内购收入。而国内出海平台目前在韩投放的短剧内容多为国产短剧翻译版，ShortMax、Sereal+、Topshort（嘉书科技）等则是少有制作韩国短剧的中国出海平台。也是因此，如上提到的VIGLOO、PulsePick等诸多韩国本土平台也在加紧抢滩韩国的自制短剧市场。  而短剧市场的兴起、爆发，也同样在重塑着韩国文娱行业的格局。 从市场角度来看，随着TikTok为代表的短视频平台崛起，Netflix、Disney+等OTT平台先后入驻，极大改变了韩国传统影视工业的制作环境，“短集数”制作盛行，消费市场早已在潜移默化中适应简短的内容模式。     PulsePick首席商务官司义善（音译）就提到，短内容非常适合满足如今消费者的需求，“这是消费者可以享受的适合繁忙生活日常的小规模娱乐方式”。根据韩国通信委员会和韩国信息通信技术促进协会调查显示，韩国大众使用最多的流媒体服务类型中，短内容比例从2023年58.1%显著增加到70.7%（2024年），而提供传统向的长电视剧、电影等内容的平台则出现下降；据预测，未来五年，韩国短剧市场更将增长三倍以上。 事实上，TopReels公司副总裁王应涛也曾在去年提到，“我们判断，网络短剧在韩国的市场规模将会达到10亿美元左右。” 除了上述提到的精品化路线和出海合作，不少韩国短剧平台也开始与形成强力文化输出的网漫IP合作，批量漫改短剧来进行扩张；甚至，不乏广收创作者、推出短剧剧本大赛、借力AI等。比如背靠韩国互联网大厂Naver的Naver Clip平台在今年表示，计划向旗下短剧创作者提供虚拟制作技术和AI工具，以此获得竞争优势。 不仅如此，作为文化产业的一部分，短剧也受到了韩国政府的政策扶持，除了上述提到的首尔文旅定制短剧外，还有诸如推动财政补贴、中韩从业者交流等。 而来自中国的短剧平台、幕后从业者，也开始选择来到“新手村”布道施教，将一套系统的方法论在异国如法炮制，这也给到了韩国从业者借鉴经验。像是晋江风、番茄小说风格、学习快节奏下吸引观众付费、以秒为单位设下反转、洒狗血剧情等等，也与传统韩剧追求精致细节控的叙事方式有所不同。  但比较现实的是，即便韩国观众对于内容付费有良好的付费习惯，但于短剧付费的接受度还有待提高。据点点数据显示，韩国2月份短剧App下载量、内购收入均涨速放缓。放眼全球短剧市场应用下载量、内购收入月度TOP10核心地区市场占比，巴西、美国、印尼等地区处于高位，韩国则位居末游。 不过，眼下已有不少韩国短剧制作团队效仿中国短剧从业者，专门推出为欧美市场服务的定制短剧，比如《Succession:Beauty and the Billionaire》《Insta Married》等。甚至，不乏在中国社交平台公开“揽活”，或是与中国、欧美短剧公司共同制作，最大限度发挥韩国团队在短剧制作的优势。比如TEAM91、Moonproduction等韩国团队均开设小红书账号分享短剧制作案例、承接项目。  毕竟，很现实的一个趋势—“短剧是内容消费的未来”，韩国得跟上节奏。 ## 结语 随着中国短剧在海外抢滩成功，且本土短剧App红果独占鳌头，之于韩国短剧行业而言，不管是“闯中”还是打入全球市场，仍欠火候。 韩国文化评论家尹锡镇（音译）在接受《韩国日报》采访时提到，目前韩国向短剧内容的转变主要是由经济压力推动的，因为传统的、较长形式的内容越来越难盈利。当然，虽然短剧提供了相对较低的可进入门槛，但这类内容也面临着质量和可持续性发展的问题。     可以预见，一边是海外玩家的扎堆进入，一边是韩国本土平台的纷纷入局，短剧内卷不可避免。长远来看，说不定韩国短剧也将和音乐、电影一起，成为K-Pop文化输出的一部分，带动全球的短剧浪潮。 作者 | 丁茜雯 编辑 | 先声编辑部‍‍‍ 本文由人人都是产品经理作者【文娱先声】，微信公众号：【文娱先声】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在产品管理工作中，分析用户评论是一项重要且繁琐的任务。传统方法不仅耗时，还容易遗漏关键信息。本文将介绍如何利用飞书多维表格和DeepSeek R1的强大功能，搭建一个高效的“用户评论分析器”，实现对用户评论的批量分析和自动分类。</p> </blockquote>  做产品经理，有个重要又繁琐的工作：分析用户的评论。 无论是 B 端还是 C 端产品，通过分析用户评论，我们能及时发现问题，挖掘用户的潜在需求，指导我们改进产品。 以前，我们做 App 时，每天都要看用户的评论，还要给评论打标签分类，统计数据。这个事难度不大，但工作量不小，关键是繁琐耗时。 现在，我用飞书多维表格搭一个「用户评论分析器」，调用 DeepSeek R1 分析每一条评论，同时批量分析几百条评论，自动分类，提炼出用户的潜在需求和改进建议。  搭建这个「用户评论分析器」，还挺简单的，只有 5 步：创建飞书多维表格 → 导入用户评论数据 → 创建 AI 分析字段 → 提取 AI 分析结果 → 搭建数据看板。接下来，一步步演示。 ## 1. 创建飞书多维表格 打开飞书云文档网页版（客户端也行，网页更简单），在主页点击「新建」，选择「多维表格」。  在弹窗中，点击「新建多维表格」。  这样，我们就有了一个空白的多维表格。  ## 2. 导入用户评论数据 接着，我们先整理好评论数据，再导入多维表格。 为了演示，我在七麦数据（https://www.qimai.cn/）平台上，下载一份某宝 App 的评论数据。 发现了吧？这个神器不仅能分析自家产品，还能分析竞品，别说我没提醒哈。  然后，点击多维表格左侧「导入Excel」右边的「 + 」号，导入Excel文件，得到一个填好用户评论数据的多维表格。  ## 3. 创建 AI 分析字段 有了准备分析的评论数据，来到最关键的一步：创建 AI 分析字段，调用DeepSeek R1 分析评论内容，输出结果。 创建步骤：点击列首右侧的「 + 」号，在弹窗中填好标题，鼠标移动「探索字段捷径」，在左侧弹窗顶部搜索框输入「deepseek」，选择「Deepseek R1」。  选完会看到，弹窗出现好几个配置项：  ① 关联账号，是关联你用来调 DeepSeek 的账户（后续得充值），人家部署开源大模型也是要机器和显卡的，花点钱也应该。目前可以先不关联，飞书给用户提供免费 100 万token，用完后，根据操作指南再关联就行。 ②「输入指令」，就是填写给 DeepSeek 的提示词。 ③「引用字段」，选择引用哪些字段给 DeepSeek 分析。 ④ 其他配置项： 直接默认全部勾选、打开就行，配置完，点击「确定」按钮即可。 说人话，你想让 AI 分析哪些数据，如何分析。 这里，我直接把这个案例的提示词开源出来，你直接拿走就能用，也可以根据需求再优化。 <blockquote><p>你是一名资深产品经理，请根据以下要求分析该产品的用户评论，生成结构化分析报告（禁止添加解释性内容）。<br/>【产品信息】<br/>1、产品：腾讯元宝是依托于腾讯混元自研T1、DeepSeek R1等大模型，基于跨知识领域和自然语言理解能力的大模型AI产品。元宝期望通过AI能力帮助用户在逻辑推理、职场办公、知识学习、趣味创作、生活百科等多个领域提高效率和生活辅助。<br/>2、功能：腾讯混元T1-深度推理、直连腾讯文档、DeepSeek R1-联网满血版、临时对话记录无痕、收藏续创、腾讯混元T1、DeepSeek R1-拍图识万物、AI搜索智搜一触即达、AI阅读文档精读助手、AI写作 灵感速达。<br/>【分析内容】<br/>请全面分析以下用户评论：<br/>标题：[引用标题字段]<br/>内容：[引用内容字段]<br/>【输出格式】<br/>情感倾向：[正面/负面/中性/混合]<br/>评论类型：[可多选：正向反馈/功能建议/Bug反馈/体验问题/使用咨询/其他]<br/>具体问题：[总结描述用户遇到的具体问题，如无则填”无”，30字以内]<br/>改进建议：[从用户评论中提取的具体改进建议，如无则填”无”，30字以内]<br/>潜在需求：[分析用户可能未直接表达但隐含的需求，30字以内]<br/>提及功能：[用户评论中提到的产品功能点]<br/>提及竞品：[用户评论中提到的与Get笔记功能类似、可替代的笔记或AI工具类产品，如无则填”无”]</p></blockquote> 然后，你就会看到 DeepSeek 开始干活，输出「思考过程」和「输出结果」两个字段。  至此， DeepSeek 批量分析的活就干完啦，你可能会有疑问：这密密麻麻的，怎么看呀？ 往下看，马上解决这个问题。 ## 4. 提取 AI 分析结果 前面的提示词中，我们让  DeepSeek 按格式输出分析结果，包括 7 个维度：情感倾向、评论类型、具体问题、改进建议、潜在需求、提及功能、提及竞品。  接下来，再创建 7 个字段，分别提取这 7 个维度的分析结果，进行分类统计。 ### 第 1 字段：情感倾向 点列首右边「 + 」号新增字段，填写标题，选择「字段捷径-智能标签」，点「添加标签」（输入：正面/负面/中性/混合），选择「评论分析.输出结果」字段匹配标签，在「自定义标签要求」输入框中填：「根据“情感倾向”内容匹配标签」，开启「自动更新」，点击「确定」即可。  ### 第 2 个字段：评论类型 点列首右边「 + 」号新增字段，填写标题，选择「字段捷径-智能标签」，点「添加标签」（输入：正向反馈/功能建议/Bug反馈/体验问题/使用咨询/其他），选择「评论分析.输出结果」字段匹配标签，在「自定义标签要求」输入框中填：「根据“评论类型”匹配标签」，开启「自动更新」，点击「确定」即可。  ### 第 3 个字段：具体问题 点列首右边「 + 」号新增字段，填写标题，选择「字段捷径-信息提取」，选择「评论分析.输出结果」为提取字段，提取信息“具体问题”；开启「自动更新」，点击「确定」即可。  剩下 4 个字段：改进建议、潜在需求、提及功能、提及竞品，创建步骤与「具体问题」字段相同，这里不再赘述。 全部字段配置完，你将拥有这样一份自动分类、提炼用户问题、潜在需求的详细分析表格。  ## 5. 搭建数据看板 经过 DeepSeek 的分析，有了基础数据，就可以用多维表格的仪表盘，搭建数据看板，统计评论数据，还方便深入分析重点问题。 你可以根据实际情况创建不同的图表，这里演示 3 个常用的图表。 1）评论类型分布分析用户评论，要找出用户反馈的重要问题，比如产品的Bug，要第一时间处理。 对评论进行分类统计，可以直观看到这些评论的种类，快速找到重要的问题。 创建步骤：打开「仪表盘」页面，点击「添加组件」按钮，选择「饼图」。  在配置弹窗中，数据源和数据范围保持默认；图表类型选环形图，扇区分组选「评论类型」，勾选「多项拆分统计」，扇区数值选「统计记录总数」，点击「确定」就搞定啦。  2）各版本评分分布每个版本的用户评论数量是不一样的，为了分析版本优化的效果，还需要分析每个版本评分级别的分布。 创建步骤：点击「添加组件」，创建一个「柱状图」。 在配置弹窗中： - 数据源和数据范围保持默认； - 「图表类型」选「百分比堆积柱状图」； - 横轴选择「版本号」字段，下方勾选「汇总相同的类别」； - 纵轴选择「统计记录总数」，勾选「分组聚合」，下方选择「评分」字段； - 点击「确定」即可。  3）用户声音词云用户的评论都是文字，用词云可以帮我们快速看到用户反复提到的关键词。 创建步骤：点击「添加组件」，创建一个「词云」组件。 进入配置弹窗： - 数据源和数据范围保持默认； - 关键词字段选择「内容」，分词方式默认「智能分词」，勾选「过滤常用词」，点击「确定」即可。  到这里，这个「用户评论分析器」就搭建完啦。 有这个工具，后续只需把新增的评论复制添加到这个多维表格中，分析和统计都是自动完成。 我们可以把更多时间和精力，用来处理用户反馈的问题。 最后，我决定把这个「用户评论分析器」开源出来，打开下方链接，点击「使用该模板」，就能用。 https://e6dt7abvz2.feishu.cn/base/MXvUbElXPayZxKsbSKRcrIOSnyg 欢迎一起共创出更多有用的产品，期待你分享实操的感受。 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。

三星电子公司周二宣布，任命国际知名设计师Mauro Porcini为公司总裁兼首席设计官（CDO），后者曾担任百事可乐和3M公司的首席设计师。  这是三星电子历史上任命的首位外籍首席设计官。该公司表示：“Porcini将把他丰富的专业知识带到三星电子，进一步加强以用户为中心的设计创新。” 作为三星全球设计团队的负责人，Porcini将负责移动设备、电视和家用电器的设计，并制定公司的用户体验战略。 三星电子目前在首尔、旧金山、米兰等地运营着7个全球设计实验室。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489772.htm)

 KRAFTON（CEO CH Kim）于愚人节来临之际上线了《PUBG: BATTLEGROUNDS》（以下简称《PUBG》）的特殊游戏活动 - “恋爱吃鸡，甜蜜出击！”。  KRAFTON（CEO CH Kim）于愚人节来临之际上线了《PUBG: BATTLEGROUNDS》（以下简称《PUBG》）的特殊游戏活动 - “恋爱吃鸡，甜蜜出击！”。以往《PUBG》在每年愚人节都会推出各式各样的纪念内容，以求为玩家们带来不一样的乐趣。而今年，《PUBG》为玩家们准备了通过网页互动进行游玩的新内容，并希望通过它来为玩家们献上更加便捷的全新体验。献上更加便捷的全新体验。 “恋爱吃鸡，甜蜜出击！”是以PUBG世界观中的一所高中为背景的枪械恋爱模拟游戏。在该游戏中玩家们将成为高中生，在学园祭来临之际与多位个性十足的角色展开精彩纷呈的故事。游戏中的各角色都是以《PUBG》中的枪械为原型设计出的人物，玩家将根据自己的选择体验到各种不同的结局。每达成一名角色的结局，玩家就能获得包含该角色的铭牌和黑货票券；而随着达成的结局数量的提升，玩家还能得到喷漆、徽章、G-Coin等各种奖励。玩家们可以通过游戏中的大厅横幅海报或官方网站进入活动页面来体验该内容。愚人节特殊活动的结束时间为4月29日。 在公开愚人节特别内容的同时，《PUBG》也推出了特殊的游戏内活动“降落、团结、求生”。参加活动的玩家需要进行“给想要一起游玩的人发送好友请求”、“与队友一起参加比赛”、“扶起队友”、“与公会成员一起生存15分钟以上”等多种协同任务。完成任务后，玩家可以获得活动代币、BP、猎人宝箱、钥匙、黑货票券等多种奖励。该活动将开放至4月8日。 本次活动内容是由《PUBG》与KRAFTON旗下的创意工作室 - ReLU Games合作制作的。如果您想了解《PUBG》“恋爱吃鸡，甜蜜出击！”的更多详细内容的话，敬请查阅[活动页面](https://pubg.com/events/wwrdevent)。

**作者 | **耿宸斐 **编辑 | **宋婉心 “数据标注”是伴随AI进程诞生的重要的产业链一环。尤其在大模型问世后，数据标注行业规模极速扩张，但随着大模型迭代，作为劳动密集型行业，数据标注又不断被市场重估。 美股市场的头部数据标注公司Innodata是这一过程的一个典型缩影。 近一年以来，Innodata股价涨幅高达432%。最新财报显示，2024全年Innodata营收同比大涨96.44%，且8家大客户中，有5家来自美股七巨头。 不过稳健的基本面挡不住市场预期的调整。DeepSeek发布后，市场对用于训练的公开数据的需求开始产生怀疑，Innodata股价因此产生波动，尤其在三月，公司股价下跌了超30%。 对于这家公司，目前市场声音分歧较大。 看空者认为在过去十年中，Innodata仅盈利了两次，因此股价飙升是没有道理的，而看多者则认为，因为大模型现在的情况已经不同，Innodata已将业务模式转向了大模型的数据清理。 ### **01 价值重估** 数据标注行业的第一次高光时刻，是来自自动驾驶的发展。在大模型出现之前，德勤报告显示，2022年自动驾驶领域的标注需求占整个AI下游应用的38%。 而大模型对数据标注的需求提升到了另一个量级。 “如果不是大模型出现，就算是干成自动驾驶行业数据标注龙头的Scale AI，在2023年之前，其年收入也就1亿至2亿美金。而到了2024年，Scale AI全年的ARR预计在12-14亿美金，比2022年翻了7倍左右。”有投资者表示。 大模型行业的Scaling Law理论认为，模型性能与模型参数量、训练数据量和计算资源相关。以GPT-4为例，其参数量从GPT-3的约1750亿提升至约1.8万亿，而训练数据集的规模也从GPT-3的几千亿Token扩大到13万亿Token。 业务集中在数据工程领域的Innodata，吃到了大模型卖铲人的大量红利。 最新财报显示，Innodata的最大客户授予该公司价值约2400万美元的额外合同，使来自该客户的总年化运营收入达到约1.35亿美元。 除了该最大客户之外，来自Innodata的另外七家大型科技公司客户的收入，在第四季度环比增长了159%。 从近期业绩看，Innodata的收入增长明显加速。2024年一至四季度，该公司营收的同比增速分别为40.7%、65.6%、135.6%和126.6%。而且Innodata预计，2025年公司收入增长将超过40%。 **不过，如今大模型行业扩张期过去之后，数据标注行业的矛盾已经开始浮现——即将耗尽的数据难以支撑模型迭代与与大模型落地等所带来的训练需求。** Epoch AI的研究估计，自2020年以来，用于训练大语言模型的数据增长了100倍，且AI训练数据集的规模每年翻倍。然而，互联网可用内容每年的增长却不足10%。到2028年，AI训练数据很可能耗尽。 事实上，数据不足所造成的发展瓶颈已经是行业中的普遍现象。去年11月，The Information爆料称，OpenAI下一代旗舰模型Orion改进大幅放缓，一个主要原因正是高质量训练数据的短缺。 行业共识是，**目前通用数据的供给已接近饱和，垂类数据将是未来AI模型差异化的关键。** ### **02 DeepSeek淘汰数据标注？** 作为美股市场上仅有的AI数据标注标的，Innodata的“AI含量”至今仍饱受质疑。 早在2019年，Innodata就宣称自己开始实施人工智能和机器学习流程，并将自己划为一家人工智能公司。但去年2月， Wolfpack Research发布的一份报告称，Innodata是在拿AI炒作股价，其核心业务仍是依靠海外廉价劳动力进行基础数据标注，而非自主研发的AI技术。 报告引用前员工说法，称公司为硅谷客户提供的服务本质是“键盘劳动”。 “Innodata的商业模式上就是基于人力外包的数据标注，赚一份血汗钱。和同业的差异只是他们干得最久，做得最大。”有投资者评价，“**技术只能让数据标注更快，要让数据标注更好，现在只能靠人。**” 据智研咨询报告，尽管已经有数据标注公司开发了相应的半自动化工具，但从标注比例来看，机器标注和人工标注的比例约为3:7。 **Innodata的财报数据也侧面印证了这一现实。仅在2024年第二季度，Innodata就花费了360万美元的招聘代理费，这表明公司仍旧非常依赖人力。** 业内人士告诉36氪，这主要是由于数据标注的复杂性和多样性，以及不同领域的数据标注要求不同。此外，自动化标注技术在现阶段还存在一定的局限性，如对某些类型的数据的识别准确率不高、对复杂场景的处理能力有限等。 但DeepSeek一定程度上改写了数据需求的逻辑。 技术层面来看，简单而言，DeepSeek采用的强化学习（RL）技术，让大模型不再需要被不断喂养模型外的新数据，只用模型内已存在的数据即可进行自我训练。 这一方面降低了大模型厂商对数据量的需求，另一方面，全联并购工会信用管理委员会专家安光勇认为，企业出于开源节流的考虑，有可能会倾向于低成本合成数据。这也会在一定程度上冲击Innodata等数据标注企业。 关于DeepSeek冲击的质疑，财报电话会上，Innodata管理层表示，他们相信，预训练数据和微调数据对AGI发展而言是无法替代的。 在他们看来，DeepSeek依赖以现有模型数据训练新模型，会极大地压缩数据，最终导致模型崩溃。 **从市场质疑声音来看，Innodata可持续增长的不确定性来源于两点，一是数据标注需求是否持续增长，二是标注工作是否持续低自动化。** 针对前者，科技部国家科技专家周迪告诉36氪，合成数据的适用边界在于它更适合于生成新的、用于训练模型的数据，而人工标注则更适合对已有数据进行深入的理解和解读。 尽管合成数据可以提供更加一致和可控的数据，但在情感分析和文本生成等需要深度语义理解的领域，人工标注数据仍具有不可替代性。 另有投资者分析指出，随着DeepSeek带来的模型部署和运行的成本大幅降低，会有越来越多应用层的公司部署自己的大模型，这也会带来额外的数据标注的需求。**所以DeepSeek的出现对Innodata至少不会是一个利空。** 但针对后者，这一问题沦为了“鸡生蛋还是蛋生鸡”的悖论。当市场投资者们质疑Innodata“AI含量”低时，一个可能性很大的未来是，数据标注工作的AI化会首先革掉数据标注公司自己的命。  关注获取更多资讯

<blockquote><p>在AI领域，尤其是与自然语言处理相关的应用中，“提示词工程”（Prompt Engineering）正逐渐成为提升AI交互质量和效率的关键技术。本文将深入探讨“提示词工程”的基础概念、核心要素、设计方法及其发展方向。</p> </blockquote>  提示词工程是 AI 交互设计中的核心范式，是指为了让人工智能模型（如大语言模型）生成符合预期的输出，而对输入的提示词（Prompt）进行设计、优化和调整的一系列方法和技巧。 ## PART 1 基础概念‍‍‍ 提示词工程（Prompt Engineering）的目的是： <blockquote><p>通过系统化的设计 AI 模型的交互指令（即“提示词”），引导 AI 生成符合用户预期的高质量内容输出，执行有效的操作。</p></blockquote> 其本质是： <blockquote><p>将人类的需求转化为 AI 模型可以理解的“语言指令”，并通过迭代与调整实现精准控制。</p></blockquote> 在使用语言模型进行文本生成时，提示词可以包括主题、风格、字数限制、特定的关键词或示例等信息，以指导模型生成满足用户需求的文本。 有效的提示词工程可以提高模型输出的准确性、相关性和实用性，挖掘模型的更多潜力，适应不同的应用场景和任务需求。 同时，提示词工程也需要不断地试验和调整，以找到最佳的提示方式，从而获得满意的结果。 ## PART 2 核心要素‍‍‍ 提示词的核心构成要素有以下四点： ### 1. 指令（Instruction） 也即明确的任务描述，例如： <blockquote><p>“写一篇关于养育新生儿的文章”。</p></blockquote> ### 2. 上下文（Context） 是指提供与指令有关的背景信息与约束条件，例如： <blockquote><p>“写一篇关于养育新生儿的文章，以一位全职宝妈的视角，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐。”</p></blockquote> ### 3. 示例（Examples） 是指你对所给出的指令或者是对 AI 给出的输出内容的参考样例，帮助 AI 模型理解输出内容的格式和质量。例如： <blockquote><p>“写一篇关于养育新生儿的文章，以一位全职宝妈的视角，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐。可以模仿作家 XXX 的文笔，语言风格参考下面这段文字（附一段文字示例）”</p></blockquote> ### 4. 输出形式（Format） 是指给模型明确定义输出内容的结构与格式，如要求的字数、段落结构、成果形式等。例如： <blockquote><p>“写一篇关于养育新生儿的文章，以一位全职宝妈的视角，详细描述对于照顾宝宝艰辛和快乐。可以模仿作家 XXX 的文笔，语言风格参考下面这段文字（附一段文字示例），全文 300 字左右，并根据文字生成一些母子之间互动的图片。”</p></blockquote> ## PART 3 设计方法 通过上文对提示词核心要素的分析，我们可以发现，如果提示词工程能够做到清晰明确，提供足够的细节和背景信息，让模型能准确理解意图，那么用户与 AI 模型之间的沟通会更加顺畅、更符合预期。因此设计师在设计与之相关的交互时，可以遵循以下几点原则和策略： ### 1. 清晰准确 你可以试试以下几个设计策略： **– 结构式引导**：对于复杂任务，可以引导用户将其拆解为多个步骤或子任务，按照“第一步、第二步、第三步…”逐步引导用户安排模型完成任务：  豆包对于用户发送图片后的指令引导 **– 举例式引导：**提示用户采用更多限定性的描述，比如输出的格式、数量、风格等方面，或提示用户可以使用相同类型的案例进行描述及输入参考。  通义千问的指令中心案例参考 你既可以试着把它们直接作为提示或教程，设计在输入框所在的界面附近，也可以把它们融入到模型给出的反馈中，用于和用户的对话交流里，比如让模型询问用户：“是否可以告需要我你想要生成的图片具体的风格是什么？如果能有一两张示例图就更好啦！” ### 2. 实时反馈 实时反馈在任何形式的交互设计中都很重要，对于提示词工程来说可以试试： **– 思考过程呈现**：将思考过程以进度条或者文字的形式进行呈现，让用户直观地感受到“AI 正在处理任务”的状态：  通义千问对于用户问题的分析过程 **– 渐进式内容呈现**：并非让模型将结论内容整体显示在屏幕上，而是逐字逐句仿照人类输入文字信息一样呈现反馈内容，强调交互的真实性：  通义千问逐字逐句呈现相关答案 ### 3. 迭代优化 通过反复调整或不断测试不同的提示词，根据模型输出结果进行优化调整，以获得更理想的效果： **– 收集反馈**：收集用户对于模型输出结果的评价和反馈，比如增加快捷评价功能等：  通义千问收集用户负反馈 **– 问题延展：**引导用户在对话的过程中持续不断地询问相同内容和主题的问题，让用户能够快速修改问题内容，为对话内容进行延展、补充和调整：  通义千问对于用户问题的延展引导 ### 4. 边缘场景覆盖 让模型通过对大量的数据分析后记录异常输入（如空值、格式错误）或极端场景的情况，自动根据约束条件或默认处理机制规避风险。 ## PART 4 发展方向‍‍‍ 提示词工程的应用场景很广泛，正向着多模态（文本+图像+语音）与自动优化演进，如： - 内容生成：如定制化文章、营销文案、代码注释； - 数据分析：如销售趋势预测、用户行为洞察； - 多轮对话：即构建支持上下文延续的交互系统，如智能客服等 当然，提示词工程也面临诸多挑战，最主要的一点是需要平衡指令明确性与灵活性，避免过度限制用户给出的描述内容和模型创造力。 大量的用户数据被收集和分析，提示词工程正从“经验驱动”转向“工程化范式”，成为 AI 系统精准性与可控性的关键。 本文由人人都是产品经理作者【元尧】，微信公众号：【长弓小子】，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。

据媒体援引知情人士消息，波音公司（BA.N）位于华盛顿州伦顿的工厂因机翼系统安装延误，已将737 MAX客机月产量从38架削减至31架。报道显示，该工厂二月份曾短暂达到38架月产峰值，但因机翼系统总装环节未完成工作量激增，随即回调至31架。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/0122/7ec3afc713dda92.jpg) 报道指出，该生产问题已持续至三月份。为追赶进度，波音正进一步放慢机翼总装前序工序的节奏。在常规工作时间外，波音尚未回应路透社的置评请求。 此前因新型客机飞行途中舱门脱落事件引发的质量担忧，这家美国航空制造商在2024年大幅削减了737 MAX产量。目前公司正试图重振生产，目标在今年内将月产量恢复至至少38架。此次产量回调表明其复苏进程再遇挑战。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489768.htm)

**Windows 10的2025年4月更新计划于4月8日发布，在其中有一项颇具争议的改变：日历弹出窗口中将不再显示秒数。**这一改动目前已随着Windows 10 KB5053643更新包（可选更新）一起推出。 **具体而言，当用户点击任务栏上的时间和日期时，弹出的日历窗口将不再显示秒数，此更新还删除了单独一行的“日、月、年和星期”。** 虽然大多数用户可能并不在意这个细节，但对于那些需要精确时间参考的用户来说，这一改变可能会带来不便。 比如一些用户可能依赖秒数来检查定时任务的执行情况，或者在进行时间敏感的操作时需要精确的时间参考。  旧界面（左侧）对比新界面（右侧） 微软此前曾表示，通过图形用户界面（GUI）显示秒数会对性能产生负面影响，因为操作系统需要花费额外的时间来更新，并且“周期性活动会阻止CPU进入低功耗状态”。 **微软此前在Windows 11中移除了任务栏秒数显示功能，但在用户反馈后又重新添加了回来。** 但由于Windows 10的支持将于2025年10月14日结束，这意味着微软可能不会像在Windows 11中那样，根据用户反馈恢复这一功能 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489766.htm)

据称，台积电 2nm 技术的全面生产将于今年年底开始，此前有报道称，这家台湾半导体巨头将从4 月 1 日开始接受订单。现在，这一天终于到来了，来自DigiTimes的报道称，客户正在排队等待成为第一批收到即将发货的晶圆的一方，即使这意味着必须支付每片 30000 美元的高昂价格。  虽然之前的报道曾提到，当台积电在台湾的两家工厂全面投入运营时，其每月晶圆产量可达到 50000 片，到 2025 年底，这一数字可能会攀升至 80000 片 ，但《电子时报》引用了一些较低的数字。据报道，台积电的月产量预计将达到 30000 片，高雄工厂已经提前完工，预计将立即开始生产。 至于新竹厂，其每月晶圆产量已从2024年中期的3000片增加到目前的8000片左右，目标是到2025年底实现22000片。报道提到，未具名的供应链消息人士声称，客户将迫不及待地订购尖端光刻技术，但消息来源却没有提到任何一个客户的名字。 从历史上看，苹果一直是第一个获得台积电下一代晶圆首批订单的公司，因此该公司很可能在获得首批 2nm 出货量方面领先于竞争对手。据说这家总部位于加州的公司将利用这项技术打造 A20，据说这款芯片将于2026 年下半年用于 iPhone 18 系列。 除苹果外，据传高通也将向台积电订购其 2nm 工艺，有传言称，该公司计划推出不止一款而是两款在上述节点制造的芯片组，其中一款 SoC 可能名为 Snapdragon 8 Elite Gen 3。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489764.htm)

Windows 10 的主流支持将在六个月内结束，尽管微软让用户以 30 美元的价格获得一年的安全更新（第三方解决方案承诺提供更长时间的支持），该操作系统的市场份额正在迅速下降。 根据 Statcounter 发布的最新数据，Windows 11 在 2025 年 3 月实现了大幅增长。而 Windows 10 仅在一个月内就失去了大量用户。截至目前，Windows 10 占据全球所有 Windows PC 的 54.23%，下降了 4.43 个百分点。Windows 11 的份额为 42.66%，创下操作系统历史新高，增长了 4.53 个百分点（三年来的最大增幅）。 对于 Windows 11，同比变化为 +15.98%（2024 年 3 月为 26.68%），对于 Windows 10，同比变化为 -14.84%（2024 年 3 月为 69.07%）。 [](https://cdn.neowin.com/news/images/uploaded/2025/04/1743489332_statcounter-windows_version-ww-monthly-202403-202503.jpg) 来源：[Statcounter](https://gs.statcounter.com/) 看到 Windows 11 如此迅速地赶上其前身是相当有趣的，但微软微软仍有许多工作要做，以吸引剩余的 Windows 10 用户。其中一些用户将自然而然地迁移到 Windows 11，而其他人则必须出于各种原因在一段时间内继续使用即将淘汰的操作系统。有些人由于硬件过时（以微软的标准来看）而无法正式更新，而其他人仍然对 Windows 11 的变化和有争议的设计选择持怀疑态度。 微软首次向普通用户提供Windows 10扩展安全更新计划（此前仅向商业用户提供），这也是 Windows 10 预计会持续一段时间的另一个原因。截至目前，微软计划仅为普通消费者提供为期一年的延长安全更新。 虽然 Windows 10 和 Windows 11 之间发生了许多戏剧性的变化，但其余 Windows 版本的市场份额基本保持不变。Windows 7 的市场份额为 2.22%（-0.08 个百分点），Windows XP 的市场份额仅为 0.33%（+0.04 个百分点），Windows 8.1 的市场份额为 0.28%（-0.02 个百分点）。 [您可以在此处](https://gs.statcounter.com/)找到有关 Statcounter 最新数据的更多信息。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489762.htm)

2004 年，电子邮件服务提供的空间有限，功能也很少。Google推出了免费的广告支持产品 Gmail，如您现在所致，该产品成为现代网络上最大的电子邮件服务之一，拥有超过25 亿活跃用户；其 Google Play 列表显示，仅在 Android 上，Gmail 的移动版本下载量就已超过 100 亿次。  虽然很难相信，但许多人认为 Gmail 是愚人节恶作剧，因为Google选择 4 月 1 日作为推出这项服务的正式日期。公告的语气让人难以置信，该公司将 Gmail 描述为基于搜索的电子邮件应用程序，为公司组织信息的主要重点提供了自然延伸，从而淡化了其重要性。 然而，不久之后人们就意识到Gmail 并不是一个玩笑，而是一个 Google 向部分用户提供的测试版产品。自推出以来，该电子邮件服务一直处于测试阶段，持续了超过五年，而它现在正迎来 21 岁生日。 过去，电子邮件领域由 Yahoo!、AOL 和 Hotmail 统治。Google 试图通过将其核心产品（功能强大的搜索引擎）融入到服务中来赢得用户。此外，其 1GB 的电子邮件存储限制是当时免费网络邮件服务通常提供的 100 多倍。 Gmail 试图提高效率，将电子邮件组织成对话，在对话中显示所有回复的上下文。该电子邮件服务解决了存储空间不足等问题，这些问题迫使用户删除电子邮件或将电子邮件归档到文件夹中，以便于查找。 Google联合创始人谢尔盖·布林在新闻稿中表示：“如果Google用户在使用电子邮件时遇到问题，那我们也会遇到。尽管开发 Gmail 比我们预想的要复杂一些，但我们很高兴能够为需要它的用户提供这项服务。” 布林回忆说，Gmail 的灵感来自于一位Google用户抱怨现有电子邮件服务质量低劣。它也被作为Google“工程师必须花 20% 的时间在个人项目上”文化的一个例子。  2004 年的 Gmail 用户界面 Google第 23 名员工、Gmail 创始人保罗·布赫海特 (Paul Buchheit) 后来澄清说，在 Gmail 推出之前，他已经为 Gmail 工作多年。他于 2001 年开始从事 Gmail 工作，该项目从一开始就是正式项目。然而，这最初是一个兼职项目，因为保罗当时正在完成最初的 Google Groups 项目。 保罗在播客中回忆道，Google内部有人向《纽约时报》透露了该公司准备在 4 月 1 日推出一款电子邮件产品的消息。当时 Gmail 还未成熟，但Google在 UTC 午夜发布了一份新闻稿，当时美国时间还不到 4 月 1 日，试图抢在《纽约时报》之前报道。 不过，Gmail 可能并未进入市场。Google 内部的许多人并不认同 Gmail 的想法，认为应该放弃该项目。“一位知名高管曾预测，我们的用户数量甚至达不到 100 万。我们不能让这些声音拖累我们，”保罗在他的博客中写道。 人们对使用 JavaScript 来构建电子邮件产品持怀疑态度。人们担心微软会通过调整其网络浏览器（Internet Explorer）来打破它，或者这些东西会将网络浏览器推得太远，从而导致整个系统崩溃。然而，相反的情况发生了，因为微软对其浏览器进行了修改，使 Gmail 运行得更好。该工程师在他的博客中补充道： <blockquote><p>当我决定用 Javascript 编写 Gmail 界面时，几乎所有了解 Javascript 或网络浏览器的人都告诉我，这是一个坏主意。过去有人尝试过，但总是以失败告终。</p><p>但时代瞬息万变，幸运的是，我身处的环境中不仅允许做不可能的事情，而且鼓励做不可能的事情。我们推出产品后，不可能的事情很快成为新常态，彻底改变了我们对网络应用的看法。这很有趣。</p></blockquote> Gmail 刚推出时采用邀请制，可容纳约 10000 名用户，Paul 说这足以容纳 Google 员工及其朋友。邀请制让 Google 能够控制用户数量，防止整个系统崩溃。 有趣的是，2004 年该服务推出时，Gmail 账户还不存在。所有账户都是在 Gmail 推出后创建的。保罗说，他创建的第一个账户是“Gmail 上的 Hello World”，第二个账户是他的个人账户，然后他邀请了团队和公司的其他成员。 Gmail 发布一年后，电子邮件存储限制翻了一番，多年来已多次增加。快进到 2025 年，Google提供 15GB 的免费空间，可在 Gmail、文档、表格、幻灯片和云端硬盘等不同应用之间共享。 Gmail 推出时更高的存储限制是通过基于从邮件中扫描的关键字并通过服务发送的广告来补贴的。这很快引起了隐私方面的关注，并引起了立法者的注意。 需要另一篇文章来讨论Google在过去二十年中为 Gmail 添加的众多功能。Gmail 是这家搜索巨头在 Google Workspace 旗下推出的当前网络应用套件的先祖。 Google 已将 Gmail 与 Keep、日历和通讯录等其他应用和服务集成在一起，并在其用户界面中添加了快速访问控件。最近， Gmail 的侧面板中塞入了大量 Gemini AI 功能。 人工智能助手可以执行许多任务，例如总结电子邮件、起草回复和快速查找信息。让我们看看Google未来会为 Gmail 准备什么。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489754.htm)

处理器开盖很常见，大多都是一些老手，而这次来自Reddit论坛的网友“UserBhoss”第一次尝试开挂，就选择了顶级的锐龙9 9950X3D。幸运的是，他成功了，不过内部结构也没啥特殊了，大家都看了N次了。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/2522bf9c43574f26a066c5513897fb4b.jpg) 有趣的是，该网友没有使用专门的开盖工具，**只是一个普通的熨斗、一条强力的细线**，确实胆大心细。 **它首先用细线割断散热顶盖的八条“腿”，然后将熨斗放在顶盖上，每次2-3秒，重复5-7次，顶盖就能轻松拿掉了，再用液态金属融化基板上的多数电容元件。** **搞定！** [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/b1edf40e24a240db8a5e2abd38a934c7.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/3557f6292b60430fad651f188a3f4ff7.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/8cd95412e74f4493a4eb140c5fb6772a.jpg) 他得不说，这位网友确实家境殷实，还搭配了异常昂贵、尤其那都不一定能买到的ROG RTX 5090 Astral显卡、微星MEG X870E超神板主板。 再加上水冷、液态金属的帮助，他成功将锐龙9 9950X3D超频到了几乎6GHz，FurMark烤机温度也只有72-73℃。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/5d219802e7af4aa488af03249ace6935.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/d346f9876bd246ae9995609cc4941017.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/c6fd2bf9b86144b380058e003fdd0af2.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250401/5b68f380156644cf9aa72bc02c71d8db.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489752.htm)

据报道，**零重力飞机工业（合肥）有限公司首批锐翔RX1E-A电动固定翼飞机正式交付江苏苏州和安徽宿州的两家通航公司。这一交付标志着我国电动航空器实现了从技术验证到商业运营的关键突破。** 零重力旗下投控的锐恩飞机工业（浙江）有限公司获批由中国民航局颁发的生产许可证，标志着国内唯一可商用的电动固定翼飞机RX1E-A正式迈入批量化生产时代。经过两个多月的生产，首批锐翔RX1E-A电动固定翼飞机正式交付给江苏苏州和安徽宿州的两家通航公司。  **据了解，本次交付的飞机是我国首款具有自主知识产权的新能源轻型运动类飞机，核心零部件100%国产化，是当前国内唯一已取证、可商业化运营的电动轻型运动类飞机，**在经济性、安全性与环保性方面具有显著优势，技术性能在世界范围内处于领先水平。 RX1E-A属于双座轻型运动类飞机，最大起飞重量630千克。通过提升锂电池能量密度、提高电动力系统性能、优化结构设计等技术手段，其续航里程可达280公里，续航时间150分钟，换电时间仅为5分钟，主要应用于初级飞行员培训、飞行体验、低空观光、低空巡查等场景。 **零重力作为国内新能源航空领域的领军企业，自2021年成立以来发展迅猛。公司以电动垂直起降飞行器（eVTOL）为研发核心，同步布局多类型电动航空器，现已跻身全球eVTOL科技企业第一阵营。**此次RX1E-A的成功交付，不仅展现了企业在电动航空领域的技术实力，更为我国新能源航空产业链的完善提供了重要支撑。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489750.htm)

QuestMobile数据显示，在消费品国补以及以旧换新等一系列政策的有力刺激下，2024年的国内消费市场展现出了十足的韧劲。具体来说，一方面，刚需品类理性增长，另一方面，家电、汽车等耐用消费品出现阶段性爆发。消费者越来越注重消费过程中所获得的体验和感受，愿意为独特的体验支付更高的费用。 在消费市场的细分领域中，两性消费特征的差异与变化尤为引人注目。**女性在高消费领域占据主导地位，如美妆品类等高消费项目深受女性青睐。而男性则逐渐转向“悦己消费”，科技类产品成为他们关注的焦点。**  具体到数据层面，2024年12月的相关数据显示，**在具有高消费能力（月线上消费超过2000元）的用户群体中，女性占比高达56.5%，远远超过男性的43.5%。** 不过，值得关注的是，与以往相比，两性在这一数据上的差距缩短了1个百分点，这表明男性的消费需求正在逐渐崛起，男性在消费市场中的作用日益凸显。 此外，报告还深入分析了男性消费特征的变化。**如今，男性消费正由过去的“取悦他人”模式逐步转向“自我满足”。**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489748.htm)

场景能力的三个维度——场景洞察力（需求捕获）、场景重构力（价值创造）、场景进化力（持续创新）——将成为衡量大模型价值的“黄金三角”。

作者：王瑞昊 编辑：李雨晨 近期多位自动驾驶行业从业者在接受雷峰网采访时都表达了一个相同的观点：随着车企自研程度的加深，仅靠算法软件做生意的自动驾驶公司没有未来。只有以硬件为基础，围绕硬件扩展业务边界的公司，才是车企在当下以及未来的刚需。 这类自动驾驶公司现已逐渐成为不可替代的存在，并不断扩宽商业模式。 黑芝麻智能就是这样一家实力与想象力兼具的公司。 3月31日黑芝麻智能发布2024年财报业绩。从结果看，黑芝麻智能在2024年取得营收与毛利双突破的成绩。 其中营收较2023年增长51.8%至4.74亿元。毛利表现则更加吸睛——2024年毛利为1.95亿元，较上年同期大涨152.4%至1.95亿元，推动毛利率由2023年的23.7%上升至2024年的41.1%。 营收大增、毛利翻倍、盈利能力大幅提升。这几个关键词很恰当地概括了2024年黑芝麻智能的业务成绩。 黑芝麻智能在财报中指出，营收大涨主要得益于以下几个方面： 持续向国内头部汽车OEM（包括比亚迪、东风、吉利等）及一级供应商销售芯片及解决方案以及量产车型使用数量稳步增加； 自身产品线的扩大及发展导致商用车领域市场渗透率提高； 于车路云一体化等领域的收入随着相关政府政策的发布而增加。 毛利翻倍则主要得益于—— 销售了更多基于 SoC（系统级芯片）的自动驾驶方案，这类方案所需的硬件更少，但包含了定制化的自动驾驶算法，从而提升了毛利率；以及无需硬件组件且毛利率较高的自研软件及算法的授权所产生的收入百分比增加，也推动了毛利率上涨。 尤其是毛利率大幅提升，揭示了黑芝麻智能的商业模式在2024年取得重要突破。其已从“自动驾驶芯片供应商”成功转型为“全场景智能计算方案服务商”。 随着“智驾平权”时代在2025年正式迎来发展元年，擅长提供集高性能与性价比于一体的黑芝麻智能，有望借助智驾普及东风迎来属于自己的高光时刻。 ### 已获多家头部车企量产定点 黑芝麻智能得以在2024年取得营收激增和毛利率创历史新高的亮眼成绩，关键因素在于其核心的芯片业务在多家头部车企实现规模化量产。 据雷峰网了解，黑芝麻智能是国内最早做大算力芯片的公司。2020年6月发布的华山A1000芯片算力就已达58Tops，为当时国内算力最高的芯片。 由于提前“踩中” 大算力芯片风口，使得黑芝麻智能成为国内多家头部车企的首选。 截止目前，黑芝麻智能已和比亚迪、吉利、东风，以及一汽等头部车企建立深度合作关系。 其中与比亚迪保持着A1000系列芯片和智驾方案的长期合作。双方还将计划进一步拓展更多智驾车型，推动基于下一代系列芯片方案的量产交付，提升黑芝麻智能不同芯片产品和方案的渗透率。 与吉利控股旗下的领克、银河品牌也有着长期合作，A1000系列芯片已在两个品牌量产上车。近期吉利发布了“千里浩瀚”安全高阶智驾系统，黑芝麻智能将为吉利提供芯片及解决方案，相关技术将应用在今年上市的吉利银河等多款车型上。  黑芝麻智能和国家队车企“东风”也建立了长期伙伴关系。此前华山A1000芯片已在东风旗下包括不限于eπ系列车型上规模化量产交付；今后双方的合作会进一步延伸至武当C1200系列芯片，帮助东风汽车实现高速NOA的舱驾一体项目量产。 雷峰网了解到，截至2024年底，武当C1200家族芯片已获得2家主流OEM量产定点，将推动该系列芯片成为行业首个舱驾一体量产芯片平台。 此外，黑芝麻智能还获得了一汽新平台的定点项目。双方将基于武当C1200系列跨域融合芯片推出高阶智驾功能，会覆盖一汽多款燃油车和新能源车型，预计于今年实现量产。 财报显示，2024年黑芝麻智能自动驾驶产品及解决方案的收入增长58.5%至4.38亿元，占到整体收入的超92%，其余的超3600万元收入由智能影像解决方案贡献。 而自动驾驶产品及解决方案这一核心业务主要来自三条线的推动：一是持续向国内头部汽车OEM及一级供应商销售芯片及解决方案；二是产品线的扩展和完善带动了商用车领域市场渗透率的提高；三是随着相关政府政策的出台，黑芝麻智能在车路云一体化等领域的收入实现增长。 2025年，黑芝麻智能将围绕上述三条业务线继续加固核心技术护城墙。 ### 加固技术护城墙 随着比亚迪、吉利、长安、奇瑞等头部车企陆续发布“全民智驾”战略，2025年被认为是智驾普及元年。这意味着高阶智驾技术将从早期的探索期进入到大规模发展期。对于方案提供商来说，这一时期能否跑赢对手的关键要素是芯片及平台的成熟度和可靠性。 对于已成立近10年的黑芝麻智能而言，这是难得的业务实现爆发的机会。雷峰网了解到，在接下来的“智驾平权”时代，黑芝麻智能一方面会基于现有产品，为客户提供具有性价比且成熟可靠的方案；另一方面在芯片、架构等方面不断创新，助力客户降本的同时加固自身的技术护城墙。 持续投入研发是为了创新，而创新是为了助力客户降本，而客户降本则回馈黑芝麻智能自我价值的实现。这是黑芝麻智能在研发产品时遵循的研发哲学。 其推出的产品或技术无一不是这种研发哲学的体现。 黑芝麻智能在2024年底推出了新一代高算力芯片平台——武当A2000系列。武当A2000家族芯片专为自动驾驶设计，具备原生支持Transformer架构的能力，能够高效运行大模型，大幅提升自动驾驶系统的计算效率，实现更强大的全场景通用自动驾驶能力。  在推出武当A2000家族芯片的过程中，黑芝麻智能突破了关键技术。其中双芯粒互联（BLink）技术让两颗A2000芯片通过高速缓存一致性互联，实现算力翻倍扩展；通用AI工具链（BaRT）兼容主流AI框架，方便车企快速开发和部署算法，降低技术门槛。 与此同时，围绕自动驾驶技术，黑芝麻智能掌握了两大核心技术——九韶NPU&amp;ISP。 其中九韶NPU（神经网络处理器）采用Transformer架构，专为自动驾驶大模型计算优化。通过动态算力分配，在保证高精度的同时优化计算资源，降低车企适配和部署成本。此外，除了自动驾驶，九韶NPU还能拓展到机器人等复杂AI任务，让算力更高效、更节能。 而自研ISP（图像信号处理器）具备场景化算法引擎，可根据不同场景自动调整参数，提升图像质量和计算效率。其不仅具备低功耗优化优势（减少芯片能耗，同时提升视觉感知能力），还支持多种复杂环境，如低光照、高动态范围（HDR）、多传感器融合，让自动驾驶摄像头适应各种路况。 据了解，支持基于BEV+Transformer的端到端大模型A2000芯片，可以覆盖从城市NOA到全无人驾驶Robotaxi的多层级自动驾驶场景。黑芝麻智能已和头部Tier1正在进行基于A2000开发智驾方案，预计今年完成实车功能部署，并争取实现获得头部大客户对A2000车型定点。 与此同时，2024年黑芝麻智能的武当C1200系列跨域融合芯片完成了基于武当C1236芯片的城市无图NOA功能验证，并与一汽、东风、安波福、均胜电子、斑马智行等企业达成深度合作。 C1200家族芯片中，C1236芯片打造专注于高阶智能驾驶领域的产品，实现单芯片支持高速NOA（领航辅助驾驶）行泊一体功能，并基于BEV无图方案实现城市NOA等场景应用；C1296芯片则主打跨域融合计算，单芯片覆盖座舱、智驾、泊车及车身控制等多域功能，支持舱驾一体方案。 雷峰网了解到，走跨域融合路线的武当家族芯片主打的优势是功能的集成度。“现在武当家族芯片应该是全球范围内集成度最高的车规级芯片。这意味着其可以帮助客户降本，例如将20万级车上才有的功能集成到10万级车上。”黑芝麻智能内部员工告诉雷峰网。 可以看到，依据“技术为王”这一理念致力于帮助客户降本的黑芝麻智能，在“智驾平权”时代给自己的定义是不只是芯片提供商，还是工具链、算法、全栈解决方案等能力的系统供应商。于车企等客户而言，黑芝麻智能不仅可以帮助它们将芯片的性能充分发挥出来，还能让客户有足够的空间在芯片之上构建差异化竞争能力。 ### 从芯片供应商到全场景智能计算方案服务商 上文提到，推动黑芝麻智能2024年业绩大涨的主要因素，除了面向车企供应的智驾芯片出货量大涨之外，还在商用车领域和车路云一体化领域取得重要进展。 面向2025年以及更远的未来，基于AI芯片这一基本盘，黑芝麻智能在巩固核心业务的同时，还布局了具有想象力的新业务模式，以此实现从自动驾驶芯片供应商到全场景智能计算方案服务商的转变。 在商用车领域，黑芝麻智能已为环卫车、重载卡车等专用车型提供智能驾驶方案，重点应用于高速干线物流和厂区无人配送等场景。其最新的Patronus 2.0主动安全系统已完成升级，具备自动紧急制动（AEB）、盲区检测、环视系统等功能，为商用车提供更高的安全性和智能化能力。 与此同时，得益于自身在ISP核及智能影像算法方面的技术优势，黑芝麻智能已获得多个城市的车路云一体化项目试点，包括成都、襄阳、宁波、天津等。 目前，黑芝麻智能参与交付的智驾芯片及算法方案，涵盖智能网联、L4及以下无人驾驶、车路协同等多功能应用场景。 黑芝麻智能智能的目标是逐步从ODM厂商向一线终端厂商延伸。 为此，黑芝麻智能正加速构建开放生态，与领先的算法公司、硬件厂商合作，形成高阶智能驾驶全栈解决方案，提升对车企的交付能力。 同时，其正深化与主机厂（OEM）、一级供应商（Tier 1）及全球科技巨头的合作，并加快海外市场布局，已与美国、欧洲的车企和供应商建立联系。 此外，2025年黑芝麻智能将依托其AI边缘推理技术，正式入局机器人市场。黑芝麻智能在财报中指出，公司将陆续与多家机器人主体企业的合作，预计公司芯片产品和方案将于今年实现机器人领域的批量出货。 入局机器人市场同样得益于AI芯片这一基本盘的加持。 其中A2000芯片采用九韶AI加速架构，支持多模态大模型，可同时处理视觉、文本等多类型数据，具备自然语言对话、代码生成等能力，使其在机器人应用中具备更强的智能交互能力。据悉黑芝麻智能计划与头部智能企业合作开发基于A2000的具身智能算法以及硬件解决方案。 武当C1200系列芯片通过硬件隔离技术，支持AI计算与执行器控制的并行处理，能高效融合多个传感器数据。目前黑芝麻智能已与傅利叶合作，为其“灵巧手”提供算力支持。据悉黑芝麻智能将基于C1200系列芯片、A2000系列芯片共同推动高性能计算驱动的智能硬件技术发展，拓展机器人在工业、医疗、服务等领域的应用落地。  可以看到，随着大模型技术的发展，市场对边缘端和终端设备的AI推理算力需求大幅增加。黑芝麻智能的A1000、C1200及A2000芯片，基于ASIC架构设计，已在智能交通、智能工业等场景获得更多应用机会，黑芝麻智能预计今年将在这些领域实现规模化收入。 也因此，黑芝麻智能正从汽车智能芯片厂商向更广泛的AI计算平台提供商转型，依托在高算力自动驾驶芯片、智能影像处理、机器人AI计算、车路云一体化等领域的技术积累，黑芝麻智能正在加速商业化落地，并不断拓展市场版图。（首发公众号：雷峰网）

<blockquote><p>在企业日常运营中，审批流程是资源配置、组织运作以及合规管理的核心环节，但传统的审批方式往往存在操作繁琐、沟通低效、人为失误频发等问题，成为企业效率提升的瓶颈。本文将探讨智能审批流如何通过限时审批、审批自动化、动态流程和并行分支等功能，重塑企业的审批效率与体验。</p> </blockquote>  在企业日常运营中，审批流程贯穿于合同签署、报销申请、项目立项等关键环节，不仅是资源配置和组织运作的核心手段，更是合规管理与风险控制的重要保障。然而传统的审批方式在体验设计上存在诸多不足，导致操作繁琐、沟通低效以及人为失误频发。  这些问题不仅影响了审批参与者的操作体验，还会成为企业整体效率提升的瓶颈，针对这些问题，我们通过让流程更清晰、提升场景适配能力以及优化信息展示等方式，来提升用户体验和审批效率，从而帮助企业整体运作更加顺畅。 ## 限时审批：拯救拖延症，让时间不再“摸鱼” 在传统的审批流程中，我们有时会遇到这样的情况：一些审批人因为工作太忙、事情太多，导致事情一拖再拖，结果业务被卡住，团队里也充满了“到底批不批”的小情绪，而限时审批的核心在于“时间管理”，分析每个审批环节通常需要的时间，并将这些信息透明化地展示给申请人和审批人。 例如，当一份报销单提交后，申请人可以看到：“平均审批时间为 3 小时” ，而对于审批人，系统则会贴心地提醒：“其他同事处理类似审批仅需 2 小时哦！”这种基于数据的提醒不仅能有效缓解拖延症，还能营造一种“无形的压力”，促使审批人更加高效地完成任务，避免因琐事堆积而影响重要事项的推进。 对于申请人来说，限时审批的好处显而易见：他们再也不用天天盯着审批进度，心里默念“快点批啊”，而是可以清楚地知道大概需要等多久，从而合理安排自己的工作计划。  ## 审批自动化：让流程自己“跑”起来，省心又高效！ 审批的自动化设计就像是给每个审批单安排了一个智能助手，这个助手不仅能根据不同的情况自动决定接下来该做什么，还能主动协调各个环节，配置各种自动化规则、AI插件或者校验，确保整个流程无缝衔接。比如： - 工地人员打卡后，AI可以自动检查打卡照片是否符合要求，比如是否戴了安全帽。 - 客户拜访申请通过后，接待人员会立刻收到日程提醒。 - 采购物品快到期时，系统会自动发送提醒。  审批自动化还体现在信息通知和后续任务的分配上。当某个节点的审批完成后，可以通过多种渠道（如邮件、短信或者消息推送）通知相关人员，并生成待办任务。这样一来审批不再是孤立的环节，而是与后续操作紧密相连，真正实现了“流程追人”的数字化转型。  ## 动态流程和并行分支：灵活审批，多部门协作的“神助攻”！ 很多时候审批流程不是一成不变的，而是需要根据具体情况灵活调整。例如，当某份申请涉及多个部门时，审批路径可能会发生变化；或者在审批过程中发现某些数据存在问题，需要重新校准流程走向。这就要求审批系统具备高度的灵活性和适应性。 动态流程的设计正是为了应对这种复杂场景，审批人可以在特定节点对流程内容进行修改，并根据修改后的数据重新校准后续路径。比如，当审批人发现申请金额超出预算时，可以直接调整金额，并触发系统重新计算预算余额和审批层级，能够快速响应变化，避免因规则而延误关键事项。  当遇到需要多个部门一起审批的复杂情况时，比如派工单、产品上架、采购订单或者大客户签约，每个审批流程独立进行，互不干扰。到了关键步骤，这些流程再汇总起来，方便大家高效完成审批。这样一来，既省时又省力，轻松搞定复杂任务。  ## 自定义摘要：把重点说得明明白白，让人秒懂 在多级审批的复杂流程中，审批人不仅需要快速理解当前环节的核心信息，还需要准确判断并将其传递给下一环节，而自定义审批摘要的作用，就是为每份审批单提炼出重点，让人一眼就能看明白核心内容。 以财务审批为例，这类审批单通常涉及金额、预算余额以及资金使用计划等重要信息。对于审批人来说，最关心的问题无疑是：“这次申请的资金是否合理？”“预算是否还有余量？”“后续是否会面临资金短缺的风险？” 而自定义摘要解决的就是这类问题，一份财务审批单的摘要可这样展示：“本次申请金额为10万元，当前预算剩余5万元，建议后续严格控制支出，避免超支风险。”短短一句话，既明确了申请金额，又点出了预算状况，并给出了后续行动的方向，让审批人一目了然。  审批人常常需要针对不同类型的审批单撰写回复意见，但每次都从零开始撰写不仅费时，还可能导致回复内容不够规范或缺乏针对性，而审批意见模板则解决了这个问题。 管理员可以根据企业的实际需求，为每个审批环节设置个性化的回复模板。这些模板既可以包含通用的审批意见，也可以根据具体场景进行定制化设计。例如，在财务审批中，管理员可以预设以下几种常见的回复模板： - 同意审批：“经审核，本次申请符合预算规划，同意通过。” - 需进一步核实：“请补充相关材料，说明资金使用的具体用途及必要性。” - 拒绝审批：“本次申请超出预算范围，建议重新调整方案。”  审批人在操作时，只需一键调用这些预设的模板，即可快速完成审批意见的填写。这种方式不仅节省了时间，还能确保回复内容的专业性和一致性，避免因个人表达差异而导致的沟通障碍。结语：智能审批流，开启高效办公新时代 从限时审批到自动化流转，从动态流程到数据摘要，智能审批流正以其强大的功能和灵活性，彻底颠覆传统的审批模式。它不仅解决了繁琐低效的问题，还为企业带来了全新的管理理念和实践方法。在数字化转型的大潮中，审批已不再是单纯的行政事务，而是连接各个业务环节、推动组织高效运转的核心纽带。 随着技术的进一步发展，智能审批流还将融入更多创新元素，如自然语言处理实现语音审批、AI助手等。这些新技术的应用，将进一步拓展审批的边界，使其更加智能、安全和便捷。 作者：温语 @钉钉设计中心 本文由人人都是产品经理作者【钉钉用户体验】，微信公众号：【钉钉用户体验】，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。

联想的未来十年，将聚焦混合式人工智能。

<blockquote><p>小红书AI“点点”新入口的上线，标志着小红书在内容生态和用户体验上的又一次重大升级。本文将深入探讨“点点”上线后，小红书用户和商家需要关注的几个关键变化，供大家参考。</p> </blockquote>  最近，小红书AI“点点“新入口已经上线。 点点是什么呢？简单理解，就是通过AI整合平台内海量UGC内容，为用户提供结构化、场景化的答案。 小红书用户可通过评论区@点点提问、搜索框输入问题或独立APP/小程序使用这个功能，核心覆盖美食、旅游、购物、生活攻略等场景。 ## 01 “点点”的出现意味着什么？ ### 巩固小红书“生活搜索引擎”的定位 从平台来看，它等于巩固了小红书“生活搜索引擎”的定位，就是那句话——好生活是搜出来的。 之前我们在说关键词的布局时就强调了搜索这个行为在小红书用户阅读，以及购买行为中的作用。 而点点则可以通过一些结构化的答案，进一步缩短用户“搜索-决策-转化”链路，强化平台作为生活场景入口的地位。 等于说小红书不仅仅是“内容+服务”，而是“生活大脑”。 ### 侧面驱动生态升级 “点点”出现后，小红书的生态诉求可能从“人找内容”到“AI懂人”——通过分析用户搜索行为反向指导内容生产。比如“春日露营攻略”搜索激增，我们可针对性输出细分内容，等于侧面提高了笔记的曝光及长尾价值。 从这个角度来说，接下来商家在小红书上的内容布局也需要随之调整，可能会有更多增值的玩法和流量引导方式，这一点会在下面提到（只是我的一点预测，欢迎大家交流）。 ### 将小红书搜索与SEO搜索完全分开 在以前有很多商家会把小红书搜索和百度seo的逻辑混为一谈，有了“点点”可以说把这两者的差异性更具象体验化了。 比如“点点”可以通过场景化理解和UGC内容整合，提供更个性化、可信的答案。例如用户搜索“户外防晒”，点点不仅推荐产品，还会关联穿搭技巧和用户真实评测。 ## 02 2大方向改变用户种草购买行为 当然，“点点”的出现不仅仅是阅读体验上的调整，刚刚也说了，他也会在一定程度上改变小红书用户的种草-购买行为路径。 ### 决策效率提升，但路径依赖性增强 在“点点”的数据和搜索支撑下，用户甚至无需翻阅大量笔记，则可以获得全平台契合他需求的整合性答案，大大缩短了决策时间。 ### 互动场景迁移，评论区成新战场 最近浏览小红书就会发现，大量用户在评论区@点点提问，不仅有一定趣味性，而且用户自主提问的欲望非常强，同时也更信赖点点的回答及反馈。 而如何让点点的回答，正好是我们商家所期望的内容，则是我们接下来在内容营销中需要探讨和深入研究的方向。 ## 03 对商家内容营销的3大影响 刚刚也提到了，点点的出现会对我们在内容营销布局中的策略产生影响，在点点影响用户阅读习惯和决策的前提下，我们怎么去配合这个习惯提高转化效率，则是我们需要研究的。 关于这一点，我也有几点预测，但尚未经过实际测试，还需一定时间进行验证。 ### 内容策略：从流量争夺到AI适配 AI会引用高相关性笔记，商家需在内容中植入场景化关键词，如“油痘肌急救”“小户型收纳”等，提升被AI抓取概率，并且在投放中不断优化关键词。 而用户则会越来越依赖AI引用的真实评测，商家可鼓励用户发布“素人体验帖”，并引导评论区@点点提问，形成口碑裂变。但在回复内容的抓取上，还需要经过大量测试，如何才能让点点成功抓取到我们想要的回复内容是测试核心。 ### 投放逻辑：从广撒网到精准拦截 结合“点点”的深度思考能力，商家可投放长尾场景词（如“露营新手装备清单”），覆盖用户决策全链路，搜索在决策中起到的商业价值则更高。 若用户搜索竞品关键词，也可通过AI答案插入自家产品对比优势。 ### 数据反哺：从经验决策到AI洞察 通过分析“点点”针对相关问题的回答，如“XX产品副作用”，我们可以找到优化产品设计的方向，并调整卖点表达，等于在数据及口碑反馈上有了新的收集渠道。 “点点”的出现，本质是一场关于 “谁掌握定义生活方式的权力” 的变革。 对商家而言，需从“流量思维”转向“知识图谱思维”，将产品价值拆解为可被AI识别的决策节点，场景化内容和用户的真实需求的作用相比以前更为凸显。 可以说，如果“点点”是小红书平台在接下来的布局重点，则在未来的营销战场中，谁能更快理解“AI+UGC”的共生逻辑，谁就能在小红书的新生态中抢占先机。 本文由人人都是产品经理作者【啵啵开小灶】，微信公众号：【啵啵开小灶】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>从简单的功能优化到复杂的架构升级，系统重构往往伴随着高昂的时间成本和技术挑战。本文通过一个生动的做菜场景，深入浅出地解释了系统重构的重要性和必要性。</p> </blockquote>  相信在产品经理的职业生涯中，大家不止一次听过系统重构这个词。 而且所有产品经理都经历过这样的魔幻时刻：明明只是加个筛选条件，技术评估却要3个月；想优化某个功能按钮，却被告知整个页面都要重写。 一问原因：因为要系统重构！ 那到底什么是重构呢？ 如果用一个我亲身经历过的例子来解释重构的重要意义就是： 我当年所在某电商平台在一次促销活动时，导致每秒峰值订单突破5000万时，订单系统响应速度从200ms骤升至2秒，注意是每单哦！ 最后一番排查发现：优惠计算模块与库存模块存在循环调用，核心业务逻辑与日志模块深度耦合。 想象这样的场景：炒锅师傅（优惠模块）每做一份宫保鸡丁，都要跑到仓库（库存系统）确认花生库存，再折返调料台（日志系统）记录操作日志。高峰期这样的折返跑，不出餐慢才是奇迹。 同过这个做菜的例子大家很容易理解，这并不是因为软件设计失误，而是厨房（系统）扩张后的必然代价，单多了你就要优化的工序，要么加人要么提前做准备，相信没有人会去说厨师你怎么怎么样对吧？ 不过很多时候，在我做咨询走访很多公司时，第一时间这个团队的信息化负责人的结论都是会把这个问题甩到“初代”产品经理身上，声称是“初代”系统的产品经理的设计不合理所导致了今天的一切。 但是我想说：重构系统是不可避免的！初期就没有几个客人的时候你要做一个航母出来也没有用啊？ 那今天我就给大家盘点一下重构的触发条件（避免在规划会上被甩锅）： 01【产品驱动】功能叠加困境：新需求开发周期超过3个月 【大白话解读】你是一家卖烧烤的店，当某天老板让你推出酸菜鱼的时候，你要做的就是需要重建灶台，先把一部分烤炉改成煤气灶。 02【产品驱动】协作效率低下：跨团队需求需修改5个以上模块，这背后往往是领域划分不到位。 【大白话解读】三个厨师挤在一个灶台炒菜，你觉得会不会打架？ 03【技术驱动】系统性能瓶颈：核心接口成功率低于99% 【大白话解读】相当于厨房出餐错误率超过10% 那我们要如何处理系统重构呢？ 实时上按照现在企业的要求：重构就像在一家正常营业的餐厅去升级后厨——客人们照常吃着火锅，后厨却在悄然更换排风系统。 所以要求我们决不能停机！为此具体的执行步骤可以定义为下面的三大部分： **Step1：先搭临时灶台（顾旧立新）** 在后厨角落搭建一个新的煤气灶，保持老系统不再迭代，在旁边根据新的产品规划重新设计整个功能并实现。 **Step2：食材统一分装（接口翻译层）** 老顾客依然要吃到熟悉的”麻辣香锅”，即便后厨已经改用智能炒菜机。 我们知道很多时候在重构的时候由于新的方案的应用，比如用户希望取消早已经不用的某个字段，很多老系统的交互还是用生成一个文件的形式定时去查询（很多银行系统现在还是这样）。 注意这个时候我们要做的是必须保证提供的数据消费方式和命名方式都是之前的（比如之前叫userID），我们要做的是必须额外建设一个新的翻译模块，把所有新的数据格式与接口翻译成之前的模式，这么做的最重要一点是，避免当某天下游报错的时候，别人可以直接把一本糊涂账扔到你头上，都是因为你重构系统导致的，我数据都乱了（别问我怎么知道的，血和泪换来的）。 **Step3：动线魔法改造（数据双写+灰度发布）** 就像在传菜通道加装自动分拣机，先让新模块处理5%的流量，同时保持老系统运转。当新模块的到达率稳定在99.97%后，才逐步关闭老旧代码。 所以总结一下就是： - 盖新屋子：保持老房子对外输出不变，在旁边另起炉灶； - 保持对外输出不变：翻译成现有接口的输出格式：字段叫法/字段类型/消费方式； - 灰度切换流量：逐步将老系统的流量切换至新系统，最后关停老系统； 当然在文章的最后结尾，必须给大家补充一个我的经验教训： 重构这件事在任何一家公司都是出力不讨好的事，活又多，风险又高，如果你不幸接手了，那你要做的必须要让你的业务可感知，也就是通过重构给业务侧带来新的业务价值提升（速读/解决旧历史问题/解决之前业务不能实现的需求），否则重构的过程就将无比艰难！ 下次再听到”需要重构”时，请记住：这不是在否定你的设计，而是邀请你参与指挥一场厨房革命。毕竟，在数字化生存时代，不会用架构思维武装自己的产品经理，终将成为被重构的对象。 本文由人人都是产品经理作者【三爷茶馆】，微信公众号：【三爷茶馆】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

2025年4月1日，截止收盘，沪指涨0.38%，报收3348.44点；深成指跌0.01%，报收10503.66点；创业板指跌0.09%，报收2101.88点，两市成交额较上一交易日减少892.63亿元，合计成交11322.67亿元。

<blockquote><p>AI的普及正在重塑传统价值体系。曾经因稀缺而昂贵的吉卜力风格插画，如今因AI的低成本复制能力而价格暴跌至0.1美元。这背后反映出的不仅是技术对艺术的冲击，更是对传统价值标尺的重新审视。</p> </blockquote>  这几天，吉卜力火出了圈，这次是被AI带火的。 OpenAI刚刚发布的GPT-4o原生生图功能，可以把任意一张图片在1分钟内转换成吉卜力风格。（吉卜力风格是指由吉卜力工作室创作的作品中体现出的独特艺术风格，以其清新自然的画面、细腻的情感描绘和深刻的主题表达而闻名。） 这个功能固然很酷，但更重要的是，这事背后的意义。 在以前，吉卜力风格的插画可是一个很热门的生意，一幅画最高甚至要能卖到几百元。因为想要创作一幅精美的吉卜力风格插画，需要多年的艺术训练和数小时的努力。 而就在最近，由于AI的普及，吉卜力插画的价格骤降到0.1美元，暴跌99%。这揭示了一个严峻的事实：这种曾经严重依赖创造力的技能正在大幅贬值。 这样的故事并不是个例。当AI与自动化浪潮让生产成本逼近零时，很多商品的价值都发生了变化，比如AI生成的音乐成了那些背景音乐创作者的噩梦。 换句话说，AI在工具替代的同时，也在摧毁传统价值标尺。 这也带来了很多问题。比如，在AI时代，到底什么东西才是真正有价值的？作为个人，如何才能确保自己不在AI时代被淘汰？ 关于这些问题，你或许能在SemiVision Research的一篇文章中找到答案。 ## / 01 / ### 当生产力爆炸，情感连接才是价值关键 当AI与自动化浪潮让生产成本逼近零时，每个商品的价值边界正被瓦解。原先需要工厂、人工、时间的生产过程，现在只需代码指令就能无限量生产。 此时，我们面对两个新经济现象： 1）所有可重复生产的物品都会贬值：在人类历史首次，价格不再受制造难度限制。以绘画为例，Midjourney等工具已能让普通人10分钟创作3A级作品。 2）价值锚点发生转移：当创作工具完全民主化，任何人都可以创作出高质量的作品时，曾经建立在“技术壁垒”基础上的价值体系就开始崩塌，情感连接、思想洞察等非可复制元素才是成为新稀缺品。 也就是说，在AI时代，当生产力趋近于无穷大时，价值不会消失，而是会迁移。价值正在被重新定义：从“事物”转移到“人”，从“产品”转移到“产品所代表的东西”。 那些能够提供情感深度和独特视角看待世界的人仍将创造需求和价值，可能比以往任何时候都多。 ## / 02 / ### 单一的专业性技能，价值越来越低 在中国，曾经吉卜力风格的插画生意曾经十分红火，一幅画一度要卖几十甚至几百元。但最近，受到AI的影响，吉卜力插画价格下降到0.1美元。 这说明这种曾经严重依赖创造力的技能正在大幅贬值。 价格下降的原因很简单，因为人工智能技术的大规模采用和普及。 过去，创作一幅精美的吉卜力风格插画需要多年的艺术训练和数小时的努力。现在，只需几个提示和一些改进，任何人都可以使用人工智能生成一幅不错的图像。 有了AI，人人都是创作者，价格战就不可避免了。这一趋势揭示了两个重要的事实： 1）单一的专业性技能，所提供的价值越来越低。 2）要想在价格战中生存下来，你必须提供超越产品的意义——比如审美品味、个人风格、品牌叙事或情感联系。 这并不是我们第一次看到这种情况。摄影、平面设计、翻译、写作——每当新的AI工具成为主流时，首当其冲受到影响的就是提供标准化输出的创作者。只有那些创造非标准化、独特价值的人才能在AI的洗牌中生存下来。 所以，与其担心AI抢走你的工作，不如问问自己——只有你能创造什么？当每个人都能创作出吉卜力风格的艺术作品时，你所创造的吉卜力风格艺术作品的独特性在哪。 这个问题才是关键。 ## / 03 / ### 靠AI轻松暴富，是个伪命题 在AI时代，我们总有一个误区，一旦人工智能能做到某件事，赚钱就很容易了。但真相却是，一旦AI能很轻松地做到某件事，这事就不值钱了。 这是一个典型的“供应增加导致价格下降”的案例。 就像前面说的，曾经要花几百才能买到的插画，现在只用很少的钱就能买到。同样，AI生成的音乐也正在成为之前靠批量制作背景音乐赚钱创作者的噩梦。 制造业的情况也不好过。你想一下，以后特斯拉的人形机器人能自己运行整条iPhone生产线。无需人工、无需工作时间、无需工厂租金，iPhone也很难维持现在的价格。 这并不是因为产品变差了，而是因为生产壁垒消失了。这揭示了一个残酷的事实：当壁垒消失时，利润也会消失。 那么，在AI时代，我们应该怎么做呢？我看到了三个方向： 1）创造独特的需求：不要仅仅满足现有的需求，更要用AI的方式创造需求，那些用户在看到之前都不知道自己想要的东西。 2）建立个人品牌：人们应该想要你的产品，因为是你制造了它，而不仅仅是因为它制作精良。 3）控制分销：无论是粉丝社区、推荐算法还是流量渠道，谁控制了需求，谁就控制了价值。 在AI时代，生产型赛道的价值锐减，分销和价值创造变得更加重要。 ## / 04 / ### 故事比风格更重要 与生产受到供给影响一样，美学也面临着类似的局面。当一种风格变得过于普遍时，无论它有多美丽，它都会失去用户的情感共鸣。 吉卜力的动画之所以深深地打动了一代又一代的观众，不仅仅是因为精致的视觉效果和感人的故事，还因为这些动画非常稀缺，只有吉卜力才能创作出这样的动画。 每一帧手绘画面、每一段音乐、每一个情感瞬间都体现了多年的创作能量和艺术价值。但AI正在改变这一现状。 随着模型越来越厉害，它们不仅可以模仿吉卜力的风格，甚至可以制作出分辨率和技术质量更高的视觉效果。当任何人都可以创作出这样的艺术作品时，这种风格本身就失去了稀有性——因此也就失去了价值。 中国的水墨画也会如此。当AI能够复制大师级水墨画的美感时，问题不只是水墨画变得更便宜，而是人们会出现视觉疲劳。当社交媒体、海报、视觉产品都充斥着水墨画风格时，水墨画的文化魅力会很快被消耗殆尽，失去吸引力。 所以，在AI时代，内容的真正价值并不在于风格本身，而在于你如何用这种风格讲述自己的故事，并将其与新的想法结合起来。 人工智能并不会阻止我们创造——它只会推动我们创造新的意义。 ## / 05 / ### 人工智能不会取代所有人，只会淘汰那些做重复性任务的人 F1被认为是追逐科技顶峰与人类极限的赛事。 但其实，在这项赛事里，最有价值的资产不是赛车，而是车手。因为赛车的性能相对稳定，但驾驶员的判断力和技能差异很大，车手才是影响比赛结果的最大变量。 同样的逻辑也适用于人工智能：强大的工具在不同的用户手里将产生巨大的差异。 许多人担心越来越强大的人工智能工具会取代他们，但大家更应该认识： 人工智能不会取代所有人——但它会淘汰那些价值在于重复性任务的人。如果你的工作只是简单地复制信息帖子，那么即使没有AI，你也赚不了多少钱。 AI的出现，不过就是让这种“低价值状态”被让所有人看到。 所以，与其担心AI工具越来越强大，倒不如问问自己：如果AI来了，你所做的事情还会有价值吗？在AI时代，你应该成为“F1车手”，而不是轮胎、方向盘。 ## / 06 / ### 从工具到决策，才是AI带来的真正颠覆 如果有一天AI真正理解商业，当AI既是工具又是用户时——那才是真正的颠覆。 到目前为止，大多数行业的人工智能仍然只是一种工具：它可以帮助你撰写文案、生成图像、分析数据，甚至提供战略建议。但最终，它仍然需要人类来设定目标、评估结果并做出商业决策。 但如果有一天人工智能不只是生产内容，如果它真的懂业务，那么一切都会改变。懂业务不仅意味着知道卖什么或卖给谁；它还意味着能够识别市场趋势、调整定价、引领营销策略并设计整个商业模式——所有这些都是自主的。 到那时，AI 将不仅仅是 Photoshop、Notion 或 ChatGPT——它将成为公司本身。 如果AI还能操作其他AI工具（即它既是用户又是开发者），那么AI将取代企业家、营销总监、业务分析师，甚至整个团队。从产品设计到内容创作、广告投放和销售循环，AI将管理一切。 这不是科幻，而是不远的未来。人类与AI竞争的本质将从“谁更快”或“谁更准确”转变为“谁能做出更好的决策、控制资本和主导渠道”。 到那时，商业世界将会重建： 人工智能创办公司、进行市场调研、决定定价和文案基调； AI优化广告，运行A/B测试，根据反馈进行调整； 你以为自己正在使用AI进行营销——但AI正在分析你作为竞争对手的行为并击败你； 当这一天真正到来，人类不再是商业活动的中心，而是观察者、消费者、甚至是观众时。这才是真正的颠覆。 所以，在AI时代，价值将流向那些能够定义文化、控制叙事和建立社会信任的人。AI固然可以创业，但它仍然需要文化背景、信任桥梁和人际关系。这才是人类的最终优势。 编译/林白本文由人人都是产品经理作者【汪仔】，微信公众号：【乌鸦智能说】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

根据Notebookcheck的最新测试结果，**搭载RTX 5090显卡的笔记本电脑在性能上与桌面版存在显著差距，大约只有桌面版的一半，这一差距主要归因于笔记本的功耗限制。**Notebookcheck指出，而且对于笔记本游戏玩家来说，可能需要调整期望，因为移动版RTX 5090在性能上比桌面版低于约50%。   根据其测试的数据，RTX 5090移动版在开启DLSS之前，性能比RTX 4080移动版快了大约15%-30%，而开启DLSS之后，差距还会进一步增大。 这种15%到30%的性能提升对于一款开发了三年的GPU来说显得有些微不足道，这表明英伟达在区分新旧移动版RTX系列时，更多地依赖于DLSS功能和新的Transformer模型。 **此外笔吧评测室的数据也显示，RTX 5090移动版对比RTX 5090D的差距也在50%左右。**  不过从另一个角度来看，移动版RTX 5090的TGP为150W/175W，而桌面版RTX 5090的TDP为575W，这意味着移动版的功耗仅为桌面版的约三分之一，但性能却达到了一半。 从这个角度来看还算可以，但如果考虑到价格因素，性价比就没那么高了。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489746.htm)

**马斯克旗下脑机接口公司Neuralink的首位脑机芯片植入受试者Noland Arbaugh发帖，表示自己在植入脑机接口一年后未出现副作用。**Noland Arbaugh现年30岁，在九年前的一次潜水事故中脊髓受伤，导致颈部以下瘫痪。去年1月，Arbaugh成为Neuralink的首位受试者，接受了脑机芯片植入手术。  尽管体验良好，Arbaugh的植入体曾出现85%电极移位的状况。Neuralink通过软件升级提高了剩余电极的性能，确保设备正常使用。 Arbaugh曾展示，**用意念操作电脑下国际象棋和玩电子游戏。该技术通过植入的线状电极读取脑信号，再转化为蓝牙指令控制外部设备。** 马斯克在1月初透露了Neuralink的最新进展，该公司计划在2025年再为约20至30例患者进行植入手术。 除了瘫痪问题之外，未来Neuralink有望治疗各种严重的精神疾病。马斯克认为，精神类疾病从根源上看，只是大脑这台生物计算机发生了一个故障，而且是一个可以修复的故障，就像是修复一个发生短路的电路一样。他期望在未来，Neuralink有望帮助患有严重精神疾病的患者过上正常生活。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489744.htm)

3月31日，对于阿尔茨海默病患者群体而言，是一个值得铭记的日子。全球首款每月仅需注射一次的阿尔茨海默病治疗新药 —— 多奈单抗注射液（Donanemab Injection），在首都医科大学宣武医院暨国家神经疾病医学中心成功开出全国首方。与此同时，5名患者也同期接受了该药治疗，为他们的生活带来了新的希望曙光。  宣武医院院长赵国光、常务副院长唐毅等到神经疾病高创中心病房看望使用首方的患者 阿尔茨海默病会致使记忆力与其他认知功能渐进式衰退，是致命疾病，当下有效治疗手段极为匮乏。据权威数据，中国约有 983 万阿尔茨海默病患者。随着人口老龄化加剧，该病已成为我国沉重的医疗负担。为患者探寻更优治疗方案、有效控制病情，是众多医学研究者面临的难题。近年来，得益于诊断技术进步和机制研究的突破，阿尔茨海默病治疗领域曙光初现 。 经大量研究证实，大脑中淀粉样蛋白斑块的过度积聚与阿尔茨海默病（AD）相关的记忆及思考问题存在因果关联。多奈单抗注射液作为一款靶向 AD 病理蛋白 ——β 淀粉样蛋白（Aβ）的抗体药物，其作用机制具有高度特异性。它能精准地与大脑中沉积的 β 淀粉样蛋白相结合，激发身体自身的清除机制，促使过度积聚的淀粉样蛋白斑块得以有效清除，从而对阿尔茨海默病的病情进展起到显著的减缓作用。 “多奈单抗是目前唯一在中国获批，且在说明书中明确建议淀粉样蛋白斑块清除后可停止治疗的淀粉样蛋白靶向治疗药物。”唐毅指出，宣武医院始终深耕阿尔茨海默病防治领域，以推动前沿研究与创新疗法为己任。医院已牵头开展了三十余项国内外知名药企的高水平抗痴呆药物临床试验，是多奈单抗注射液III期临床试验的中国牵头单位。“阿尔茨海默病防治，从不太早，永不言迟。我们希望能够更多的为阿尔茨海默病患者提供早期干预的机会，扩大早期精准诊断和创新疗法的可及性，减缓疾病进展，提升他们的生活质量。” 对于多奈单抗的临床应用效果，神经疾病高创中心主任贾建平教授介绍：“研究显示，66%的患者在多奈单抗治疗1年内实现了淀粉样蛋白清除，依据治疗建议停止用药。关键性三期研究表明，多奈单抗减缓了最高达35%的认知和功能衰退。针对疾病更早阶段受试者，多奈单抗在18个月内降低了最高达39%的疾病进展风险。与此同时，多奈单抗用药便捷，每四周输注一次，降低了患者因频繁输注带来的住院困扰，提升了治疗依从性。” 近年来，医药科技创新为阿尔茨海默病防治注入了强大动力。在宣武医院从仑卡奈单抗全国首方，到多奈单抗全国首方，这些新药的研发与应用，不仅为患者带来了更多希望，也为临床治疗开辟了新的路径。赵国光表示，作为国家神经疾病医学中心和国家老年疾病临床医学研究中心“国家双中心”的承载单位，宣武医院将一如既往积极响应国家战略，主动回应群众需求，充分发挥引领作用，整合神经科学和老年医学领域的优势力量，围绕阿尔茨海默病及相关认知障碍疾病的发病机制、早期诊断和早期干预开展高水平研究，建设全国认知障碍诊疗专科体系，推进落实国家老龄健康需求。未来，宣武医院将持续聚焦脑重大疾病，推动医学科技创新与成果转化，以新质生产力赋能医疗高质量发展，助力健康中国建设。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489740.htm)

今天上午，蔚来创始人李斌在其个人社交账号上发布了一段视频，向**蔚来ET9的首位车主——美的董事长方洪波交付新车**。在视频中，李斌提及了方洪波年初提出的**“杜绝表演式工作”**的观点。方洪波强调，工作应以简化来促进增长，组织、流程、架构以及PPT制作等方面企业管理。  方洪波表示：**“要不要PPT，要不要加班或者开会，这实际上是个符号，95%以上的加班都是形式主义的加班。**加上现在这个世界经济环境、市场环境的变化，我们就认为今年的核心就是以简化促增长。” 谈及企业如何面对挑战并成长，李斌表示，这需要在管理、成本控制和效率提升三方面下功夫，并提及了蔚来近期的管理调整。 他指出，**蔚来公司需要克服一些不好的惯性、低效的业务和工作习惯，这个坎必须要跨过去。** 在对话过程中，两人还聊到了打造个人IP的话题。方洪波表示，**他会积极拥抱变化，**目前美的公司的一些80后副总都在积极推进这方面的工作，但他自己可能需要先清空一些固有的想法。 值得一提的是，**李斌和方洪波相识已十多年，两人都是安徽安庆人。**此次交流中，**他们还谈到了曾国藩战安庆的故事，并表示要将曾国藩战安庆的管理精髓运用到各自的企业中。** 此前，在2025年1月底，方洪波签发了一份美的内部文件，其中规定内部沟通严禁使用PPT，其他如必须使用PPT的情况；严禁他人代写材料，包括董事长、总裁在内；严禁下班时间开会，严禁形式主义加班等。这些内容引起了网友的广泛热议。 此外，昨日李斌还发布了与方洪波个人对谈的上集，内容核心涉及中国品牌如何打破欧美日韩品牌的统治，以及科技创新如何为消费者创造价值。   [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1489734.htm)