据报道，近日一段宇树H1人形机器人充电的视频在网络上引发热议。视频中，**机器人双手蜷缩胸前，以蹲姿进行充电的拟人化动作，被网友调侃“这不就是亚洲蹲”"刚站起来会不会低电压"和"充电久了会腿麻吗"。**这种看似可爱的充电姿势，实际上是宇树科技核心技术的集中体现。 根据宇树科技公开资料，H1机器人搭载了AI驱动的全身运动控制系统，其关节最大扭矩达到360N·m，配合360°全景深度感知技术，能够实时调整姿态以保持平衡。 在充电过程中，**机器人通过多传感器融合算法精确计算重心分布与能量消耗，确保动作既稳定又高效。** **H1的仿生关节结构支持多自由度运动，配合高强度轻量化材料的设计，不仅满足了机器人的力量需求，还显著降低了能耗。** 此外，其自适应能源管理系统通过AI算法预测电量需求，动态调整充电姿势以优化散热与电路效率，有效避免了传统固定充电模式可能带来的安全隐患。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250415/c916cb817a9f4ad4a8465ee594d0b26a.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493026.htm)

今日下午，华为余承东发布视频称，全新问界M8小定已破14万台，取得了前所未有的好成绩。同时他还透露称，**在明天将要举办的鸿蒙智行新品发布会上，会有全新成员官宣**。虽然余承东暂未明确说明，但种种迹象表明，**这个新成员，大概率就是鸿蒙智行第五界“尚界”，也就是华为和上汽合作打造的全新汽车品牌**。  今年2月，上汽集团与华为终端签署深度合作协议，根据协议双方将在产品定义、生产制造、供应链管理、销售服务等领域展开战略合作，打造全新新能源智能汽车。 有接近华为的业内人士透露，“（尚界）第一款车型将会是上汽的存量车型优化而来，但仅此一款，将于今年内正式发布。 **华为方面当下的主要任务是努力降低智驾、智舱等方案的成本，新车在动力系统方面或将采用上汽的增程系统方案**。” 而据此前爆料，尚界定位年轻化，车型售价会维持在15-25万元之间，预计将采用华为视觉+激光雷达两种智驾方案。 值得一提的是，近日有媒体报道了华为和上汽合作前的一些有趣的细节： 去年11月广州车展前夕，上汽集团总裁贾健旭带着负责国内销售的俞经民前往深圳，华为创始人任正非接待并在中午宴请了他们，余承东作陪。 **这一次交流后，任正非对余承东说：“上汽好，我看上汽有希望，可以合作。”**   [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493024.htm)

 日本麦当劳官X今日公布与Chiikawa的全新联动。本次活动将分两弹进行，5月16日起购买开心乐园餐就可以获得一款小玩具。 

行业巨头的中年危机。

一场互为攻守的互联网巨头大战正加速升级。

 雷峰网获悉，SHEIN眼下正在发起新一轮的云订单招标，按计划结果原本将在4月份确定，但眼下关税风波骤起，该云大单或将受到较大影响。与此同时，该订单的变数也将给微软中国新财年的组织调整带来不确定性。 据多位业内人称，参与此次竞标的主要有3家外资云巨头：微软云、谷歌云和AWS。谈判约在今年2月份启动，至今已进行了长达数月的激烈角逐。“SHEIN通常会在上半年敲定用云规划，以便于下半年发力冲刺，去收获圣诞、黑五等促销红利。但现在关税风波来袭，一切都存在变数。” SHEIN电商业务的主力市场在美国，其美国站主要部署在微软云上，欧洲站主要部署在谷歌云上，用量仅次于美国站。AWS则是排名第三的云供应商。但从去年开始，SHEIN开始鼓励美国站卖家向欧洲站转移，并在去年Q4加快了这一进度。随着欧洲站业务的增加，谷歌云接下来获得的SHEIN订单份额或将扩大。 而这次关税风波和SEHIN云订单的结果，也将影响微软云中国接下来的组织调整。 雷峰网从多位业内人处获悉，微软云中国眼下正在制定2026财年（自2025年7月1日开始）计划和组织调整方案，预计将在五、六月份完成。 目前基本敲定的是PS （政府公共事业部 ）团队将会被拆掉。该团队主要包括政企客户、教育客户、孵化器等。拆掉后，教育类客户将会被保留并独立出来。事实上，关于该团队的拆分近两年一直有传闻，背后的原因比较复杂，与国际大环境密不可分。更多其他团队调整的初步计划，可添加作者微信 **xf123a** 互通有无。 “现在微软云中国高层在等SHEIN大单的结果，单子定下后，才能确定裁员与否、组织架构如何调整的方案。”上述业内人士补充道。值得注意的是，拼多多出海电商平台Temu也是微软云中国的大客户，也在此次关税风波的阴影之下，这也为微软云中国2026财年走势增添了更多变数。雷峰网

金徽酒Q1的增速为近五年来新低。

据上观新闻报道，随着特斯拉焕新版Model Y在国内市场成功交付后，其国际市场批量交付工作于昨日（4月14日）正式启动。据悉，首批超过3000辆焕新版Model Y已装船准备发往澳大利亚等海外市场，标志着中国制造的新一代电动车全球化布局进一步深化。  **昨日13时**，巴拿马籍“伟大步伐”号滚装船已靠泊上海南港码头3泊位，计划装载3499辆上海特斯拉超级工厂生产的电动汽车出口，**其中3015辆为首次批量出口的焕新版Model Y**。这批车辆预计将于今晚23时30分完成全部装船作业后，驶往澳大利亚肯布拉港。 海通临港方面数据显示，4月上半月（1日至15日），该码头外贸车辆出口较上月增长54%，同比增长62%。值得注意的是，整个4月份的汽车进出口滚装作业任务已全部排满。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493022.htm)

DDoS攻击作为全球网络安全领域的核心威胁之一，正以技术快速迭代、攻击规模不断扩大等特点持续挑战着传统防御边界。为了帮助广大用户构建更加完善、有效的DDoS应对策略，快快网络凭借自身在云安全领域十余年的深厚技术积累和丰富实践经验，正式发布了《快快网络2025年DDoS攻击趋势白皮书》。 通过深入分析和总结国内外DDoS攻击趋势、攻击类型、攻击行业目标、攻击地域分布情况，同时结合2024年多次DDoS攻击拦截成功经验，快快网络也预测了2025年DDoS攻击技术演变趋势，并提出系列的防护策略建议。 **一、全球DDoS攻击情况** 1. **DDoS攻击增长态势强劲** 2024年中，全球DDoS攻击次数达1787万次，同比增长43.3%。2024 年10月的攻击带宽规模创历史新高，最大单次攻击峰值突破5.6Tbps，涉及1.3万台IoT设备，攻击持续80秒，凸显攻击效率提升。   **2. 攻击手段以UDP Flood&HTTP Flood为主** 在网络层和应用层攻击中，分别以UDP Flood手段（占比高达61%）和HTTP Flood手段（占比高达73%）为主。   3. **攻击地域分布** 在全球范围中，DDoS攻击主要来源国与主要攻击目标对象的Top1、Top2均分别为美国和中国。此排名显示的是，该国家所暴露的基础设施常被攻击者利用，导致该国家成为反射DDoS攻击的中转站。      4. **攻击目标行业** 在全球范围中观察攻击目标行业的话，会发现整体以电信及互联网行业为主，二者占比远超60%。   **二、国内DDoS攻击情况** 1. **T级攻击频次空前激增** 在国内的攻击情况中，攻击频次逐年增长，T级攻击频次空前激增，攻防对抗加剧。根据快快网络DDoS安全团队的监测数据显示，中国全年遭受DDoS攻击307万次，占全球17.2%，同比增速（89.7%）超全球平均水平。   2. **瞬时泛洪攻击秒级加速** 结合快快网络DDoS安全团队的监测数据显示，瞬时泛洪攻击仅需2秒即可攀升至近400Gbps，而T级攻击也仅需10秒即可达到峰值，400Gbps至T级的攻击流量远超传统防御阈值，攻击资源集中且破坏力极强。   3. **攻击地域分布** 分析2024年中国遭受DDoS 攻击最多的地域可以发现，浙江（占全国 29.7%）为首要地带，其次为广东、湖南等地。   4. **攻击目标行业** 在国内，以互联网行业中的数据服务、基础设施及服务、社交平台、游戏服务为代表的行业依旧是DDoS攻击的重灾区，占比达到74.9%。   **三、典型攻防对抗案例** **案例一：快快网络成功守护某头部游戏公司安全**   1. **案例背景：** 某头部游戏公司遭遇混合DDoS攻击（峰值2.35Tbps/83秒），其中包含了UDP Flood与0day漏洞等多种手段。由于具备多向量混合攻击、全球化攻击源、智能规避策略等特点，整体防护难度加大。 2. **快快网络解决方案：** 快快网络收到客户委托后，依托多年的DDoS防护实战经验，快速摸清客户业务系统情况，为用户提供了包含边缘防护与实时过滤、AI驱动的行为分析与动态防御、智能流量牵引与云端清洗等多层次、立体化的DDoS安全防护解决方案，帮助用户最大程度地降低经济损失，有效预防二次攻击风险。   **案例二：快快网络成功守护某智能家居平台安全**   1. **案例背景：** 某智能家居平台遭受由Mirai变种病毒所操控的百万IoT设备所发起的 UDP泛洪+SSL/TLS耗尽攻击（峰值1.5Tbps），导致物联网控制中心的安全通信基础架构陷入瘫痪状态。由于此次攻击存在海量分散IP攻击、攻击流量与真实数据混叠、耗尽协议资源，整体防御难度系数大。   2. **快快网络解决方案：** 在第一时间接到客户呼叫后，快快网络多位资深安全专家紧急协助客户排查问题并全面了解客户业务影响范围，为客户制定了具有自适应流量塑形、SSL指纹熔断技术（毫秒级阻断）、物联网威胁情报网络等功能特点的安全防护方案，客户平台快速恢复运营。 **四、 快快网络DDoS态势技术演变观察** 2024年，快快网络成功防护125.9万起DDoS攻击，同比增长115.6%。同年10月，我们还监测到国内最大规模的攻击，峰值流量达2.35 Tbps，创历史新高。 基于2024年的DDoS攻击成功防护实践以及不断精进的防护技术，快快网络也对DDoS攻击核心趋势进行预测： 1. AI驱动的“自适应攻击”成为主流 2. 5G+IoT设备催生超大规模僵尸网络 3. 关键基础设施成为国家级攻击焦点 4. 量子计算对加密协议的潜在威胁

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近两年，通用大模型呈爆发式发展，垂类AI遭遇“技术平替”危机。（雷峰网雷峰网雷峰网） 4月15日，猿辅导集团在“小猿AI暨智能硬件战略发布会”上，正式推出首个教育AI范式——“小猿AI”，并发布覆盖家校两端的“软件应用+智能终端+通识课程”三位一体解决方案，涵盖小猿AI App、小猿AI学习机及飞象星球人工智能通识课，系统性回应大模型时代教育AI的发展命题。 此次发布直击垂类AI的核心命题：当ChatGPT们以“全能选手”姿态跨界渗透时，专注教育场景的AI如何构建不可替代的竞争壁垒？教育AI的技术路径是什么？教育AI的价值有哪些？ **突破通用大模型应用困境 小猿AI推动个性化学习迈入新阶段** 在全球范围内，各类大模型的迅猛发展引起了广泛关注。然而，通用大模型在垂类应用中，仍然面临诸多挑战，尤其是教育领域，诸如“孩子尬聊闲扯”“答案准确性存疑”等问题持续困扰着许多家长。概括起来，“AI+教育”需要突破功能性代差、教育适配断层和安全防线失守这三大困境。 猿辅导集团副总裁、智能硬件负责人王向东强调：“教育不是信息的无序狂欢，而是认知的精密手术。”在这个特殊的领域，对知识安全和精准导航的需求要远高于信息自由和随机生成。“从「AI+教育」到「教育+AI」就变得很重要。” 基于这一思考，猿辅导集团推出首个专为中小学生打造的教育AI——小猿AI。其底层为数据层，上层为场景层，中间两层分别为模型层和逻辑层。垂类应用通常在数据层和场景层具有明显优势。 小猿AI采用四层架构覆盖全学习场景 早在2014年，猿辅导集团成立了行业首个人工智能实验室，开启「教育+AI」探索，覆盖100多个教育应用场景。经过十多年的探索，积累了涵盖学习内容数据、动态学情数据和丰富合作资源的高质量数据集。大模型带来了更强的数据分析能力，使猿辅导集团对孩子学情的掌握进入了前所未有的新阶段。王向东表示，“借助大模型能力，小猿AI不仅能够快速锁定学生的错因和思考漏洞，还能通过处理文本、语音、视频与图像交互信息，了解学生的情绪，以便对其知识掌握能力、学习习惯、学习偏好和学习能力做更准确的评估。”基于数据与场景的积累，正是教育AI构筑的第一重壁垒。 去年，猿辅导集团自研大模型通过备案，并通过信通院最高等级（5级）认证。同时，其牵头制定了团标《智能学习终端内容审核基本要求》，使其大模型无论在技术领先性上，还是在教育内容安全领域，都具有足够的话语权。 小猿AI模型层由猿辅导集团自研的猿力大模型和Deepseek-R1模型矩阵组成，既能充分发挥大模型优势，又能保障教育专业性，这或成为教育AI的又一重壁垒。据悉，Deepseek-R1具有强大的推理和自进化能力，能推动猿力大模型不断进化。而猿力大模型在教育场景理解上更具优势，能够保障实时认知对齐，并进行信息安全过滤。“两者互相训练、互相补充，共同推动教育AI回归教育本质。”王向东表示。 逻辑层的搭建是区别于通用大模型应用的关键。据介绍，小猿AI通过与中小学特级教师合作，利用其“教学思维链”训练和推动教学逻辑的进化，使其教学智慧转化为可规模化的数字资产。同时，凭借500多万小时的课程视频积累，猿辅导集团更懂得如何用数字技术重构特级教师线上授课模式，形成“教学目标结构-要素分离-技术重构-动态调试的”教学逻辑进化闭环。 这套教育AI的运行逻辑，能带来什么用户价值呢？ 王向东认为，“是让孩子的个性化学习进入新阶段。”他进一步解释，“在教育领域，个性化学习平台借助人工智能技术，因材施教，满足不同学生的学习需求，促进教育公平，培养出更多适应时代发展的创新型人才。这也正是我们教育AI的价值。” **小猿AI App：中小学生专属教育AI 打造全场景学习解决方案** 这一教育AI首先落地在其同名软件应用小猿AI APP上，使其更具规模化应用价值。 小猿AI APP是专为中小学生打造的全场景学习解决方案，采用极简的交互界面，覆盖100多个关键学习场景，实现类真人老师的个性化1V1讲解，推动教育AI应用从辅助工具向成长伙伴跃升。 据介绍，该产品深度整合AI作业批改、五重错因分析、个性化讲题等核心功能，将应用场景从作业场景延伸至预习、复习、自主练习等家庭学习全流程。 在作业批改环节，小猿AI APP不仅能精准识别带图应用题、几何图像题等复杂题型，还可实现分步骤错误定位，其独创的"五重错因分析法"，通过知识漏洞检测、思维路径回溯、概念关联分析、解题习惯诊断、认知水平评估五个维度，精准定位学生错因。区别于传统的AI讲解，小猿AI APP首次实现基于错因的“1v1个性化讲解”，模拟专业老师的讲解思路，哪里不会讲哪里，使整个讲解的过程更符合学龄段孩子的接受能力，提高学习效率。 ****小猿AI APP首次实现基于错因的“1v1个性化讲解” 基于AI的交互创新也是产品的亮点之一。产品呈现极简界面，不再依靠人找功能，而是功能找人。其“互动预习”功能，通过情境式互动激发学习兴趣，提高学习代入感。应用通过趣味故事介绍作者与历史背景，逐句逐层拆解内容，互动提问和实时反馈，提升学生理解力。其“百科小猿”功能，则与权威百科系列图书DK合作，通过互动问答，用孩子喜爱的方式提供专业知识解答，不仅拓展学生知识学习，更激发学生探索知识的兴趣。 值得注意的是，小猿AI App率先引入心理健康守护功能。系统通过大模型识别用户情绪，通过“共情-安慰-行动”路径，拉近与孩子的心理距离，提供情感支持和可落地解决方案，成为孩子的情绪疏导师和心理咨询伙伴。据悉，在真实用户测试中，小猿AI曾通过11分钟对话，帮助孩子解决心理问题。 其首创的记忆模式，使其从学习工具到成长守护伙伴进化，“教育AI不是简单的工具，而是具有温度的智能伙伴，这是教育科技产品的本质进化。”王向东强调，未来该产品将免费向学生推广，成为具有普惠价值的中小学生专属教育AI。  随着该产品的推广应用，AI技术也将重新定义“因材施教”的教育内涵，为个性化学习开辟出全新路径。 **小猿AI学习机：首个AI全流程学习辅导机器人** 什么形态的产品能更好的体现教育AI的全部价值，更全面的推进个性化学习？ 本次发布会上，猿辅导集团以一款搭配智能基座的小猿新一代AI学习机尝试回答这一问题。这也是猿辅导集团继小猿学练机后首次发布学习机产品。 据王向东介绍，“传统学习产品多聚焦单点突破，而基于大模型的教育AI基座使系统性变革成为可能。我们希望通过新技术、新硬件，为孩子带来新的个性化学习体验。”小猿新一代AI学习机，以平板为眼、耳，智能基座为手，通过伴学机器人形态，提供涵盖每日学习计划、学情诊断、知识图谱、课程学习、每日一练等学习全流程的辅导方案，推动个性化学习再进一步。 小猿AI学习机首次实现AI全流程辅助学习 在小猿AI学习机的首页，“今日作业”板块占据了超过一半的屏幕。针对“作业”这个课后必经场景，小猿独家研发作业辅导系统，并以此链接学习全场景。该系统支持设备拍照、小猿智能硬件家长端文字编辑等多种上传作业形式，系统会自动将作业拆解为清晰的学习计划，并依据各学科的知识体系与学习规律，精准匹配相应的学习内容。这一过程中，家长即便不在孩子身边，也能通过手机端实时了解孩子的作业完成进度，实现家校共育的紧密协同。 同时，依托猿辅导集团多年来沉淀的学习内容资源优势，小猿AI学习机打造“诊-学-练”闭环流程为孩子的个性化学习提供了更为精准的支持。传统学习机的学情诊断大多依赖系统出题、做题等环节，而小猿新一代AI学习机则支持拍照批量上传过往作业和试卷，进行系统化“审阅”与“诊断”。该系统的学情诊断贯穿学习的每一个环节，据悉孩子上课过程中的互动答疑，平时的练习都会作为其诊断的依据。区别于普通AI作业批改，小猿AI学习机提供分步骤作业批改和错因诊断，直击知识与能力漏洞，使诊断更精准。 产品基于智能硬件形式，匹配新课标录制20000多课时精品课程，支持同步学、培优学等，满足不同层次的学习需求。同时，产品引进了新概念、剑桥等体系化课程，夯实了内容基本盘。 不仅如此，搭配智能基座后，小猿AI学习机瞬间化身为灵动可爱的机器人模样，拥有更丰富的 “情感交互” 能力，能够通过点头、点赞、害怕、伤心等 20 多种人格化动作和情绪表达，生动形象地与孩子互动交流。令人惊喜的是，它还具备敏锐的情绪识别功能，可依据用户不同的心情以及聊天话题，智能切换不同音色进行沟通，悲伤时给予轻柔抚慰，喜悦时传递热情共鸣，时刻与孩子心灵相通，共情成长点滴，实现心理健康守护。 硬件上，小猿AI学习机延续了小猿系列产品的一贯风格，选用顶级配件，坚持护眼第一。其搭配的13英寸超清原画屏，是行业首个通过莱茵全局护眼3.0认证的屏幕。 **飞象人工智能通识课：首个贯通中小学全学段AI通识教育产品** 人工智能技术的广泛应用不仅为教育带来了新的可能性，也在重塑中小学生的生活，从个性化学习到智能游戏、互动工具，随着这些变化的深入，人工智能通识教育的重要性也愈发显现出来。 本次发布会，飞象星球发布国内首个贯通中小学全学段的人工智能通识教育产品——飞象人工智能通识课，该课程首次采用双专家团联合开发，即猿力科技人工智能研究院专家及飞象科学教研团。引入了目前国内外最主流的AI平台与工具，包括DeepSeek、Manus、腾讯元宝、可灵AI等，向学生讲授生成式AI、大语言模型等技术原理。课程覆盖小学、初中全学段，共包含10门课程、160节课，课程内容从感知到应用再到开发，难度层层递进，并保持动态更新。 飞象星球发布首个贯通中小学全学段的人工智能通识课程 区别于传统的教学方式，飞象人工智能通识课设计了大量互动体验环节，比如，通过小组合作，让学生相互测量同伴的人脸信息，体验人工智能人脸识别的过程。与此同时，采用项目制、探究式的教学方法，比如，当司机疲劳驾驶存在安全隐患时，可以让学生尝试用学到的人脸识别技术来解决。这类学习方式强调学习的实践性，鼓励学生去发现问题、分析问题，然后用学到的人工智能技术，来尝试解决问题。 飞象人工智能通识课旨在提供中小学高质量普及人工智能教育的解决方案。因此，课程采用其首创的“智能双师”模式，通过线上名师授课与本地教师互动答疑相结合，让任何一间教室都能开展人工智能教育。这有效解决了专业师资不足和落地难的问题，实现了优质教育资源的共享，为普及中小学人工智能教育提供了范例。 目前，该课程已陆续在北京、重庆、云南、内蒙古等25个省市的1000余所学校进行试点，覆盖学生达15万名。       从教育垂类大模型的技术突破，到家庭学习场景的产品革新，再到校园AI教育的率先全国试点，猿辅导集团的三重AI布局预示着这家企业已实现从“新技术”向“新智能”转变，旗下产品全面进入AI智能时代。在“AI+教育”的深水区探索中，猿辅导集团展现了技术赋能教育的无限可能。

小米日前内部宣布，在手机部产品部组织架构下成立芯片平台部，任命秦牧云担任芯片平台部负责人，向产品部总经理李俊汇报。资料显示，秦牧云此前曾在高通任职，担任高通产品市场高级总监，后加入小米。  此时，也正值小米最新的自研SoC芯片对外亮相前的关键时刻。2017年，小米发布了自研SoC芯片澎湃S1，小米正式成为全球继三星、苹果、华为之后第四家同时拥有终端及芯片研发制造能力的手机厂商。澎湃S1为8核64位处理器，采用28nm工艺制程，由小米5C首发搭载。不过这款手机并未成为爆款，也让小米澎湃S1蒙尘。 此后，小米并未放弃自研芯片的梦想。近年来，小米在影像、快充、电源管理、通信、显示等多个领域推出了自研芯片，比如澎湃C系列影像芯片、澎湃P系列快充芯片、澎湃G系列电源管理芯片、澎湃T系列信号增强芯片、澎湃D系列独显芯片等，从小芯片入手积累能力。 2024年底，北京卫视报道了小米成功流片国内首款3nm手机系统级芯片的消息。近期有消息称，小米15S Pro将首发搭载小米自研SoC芯片登场。日前，小米联合创始人、副董事长林斌也在微博上回复网友时首次确认了小米15S Pro新机的存在。但这款新机的具体规格，仍待小米官方确认。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493014.htm)

**长城灵魂摩托今日宣布，S2000创始人版将正式开启交付，售价28.88万元。**作为国内首款8缸摩托车，S2000自2024年10月26日上市以来就备受关注，其创始人版限量88辆，此前已开启三批限量预订。  作为S2000 以“醒狮”为设计主题，前灯组采用 LED 光源，两侧配备平行排布的 LED 灯带，车头整流罩侧面等细节处使用镀铬装饰，整体造型大气且富有科技感。 **细节方面，GL三箱版带有后座靠背和尾箱，适合双人出行；ST 两箱版则无靠背和尾箱，尾部造型更具流线感，适合单人摩旅。** 两款车型均提供醒狮红、陨石黑、天鹅白三种配色。 创始人版基于GL三箱版打造，采用“金镶墨”涂装，车身细节处带有专属签名、“Founder”刺绣及限量标识。 S2000长宽高为 2660/950/1540毫米，轴距1810毫米，座高740毫米，配备前18英寸 / 后16英寸轮辋，提供布雷博制动卡钳。 配置方面，S2000搭载高通骁龙8155芯片，支持OTA升级，配备电动风挡、12.3 英寸全液晶仪表盘、手把加热、座椅加热等功能，还具备网络通讯、车辆定位、电子围栏等智能配置。 动力上，**搭载2.0升水平对置八缸发动机，最大功率113千瓦，匹配8挡 DCT 双离合变速箱，最高车速210公里/小时。** **在S2000出现前，国内公升级旅行车多为海外进口，价格普遍超30万元，如本田金翼、宝马R 1250 RT等。** S2000将售价拉低至20万-30万元区间，虽仍属高端，但为中国品牌在该领域开辟了新天地。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493012.htm)

4月15日上午，武汉天河国际机场通航30周年、南航转场天河机场30周年的好日子里，由南航C919首次执飞的广州-武汉CZ5770航班，平稳降落在天河机场。这标志着，南航C919“武广快线”正式投入运营。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250415/8cfd387f6ec54a53a04039f1cdb3a591.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250415/cf055ad59d8e4802badfbf7423fb6f73.jpg) “武广快线”作为南航快线之一，今年夏秋航季在广州与武汉之间日均往返18个航班。 **预计4月底开始，南航将安排C919常态化执飞“广州-武汉”，每天两班往返：** 广州白云至武汉天河的航班号为CZ5770，每日计划9点起飞、10点45分抵达。 武汉天河至广州白云的航班号为CZ5769，每日计划12点起飞，13点50分抵达。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250415/3fc7ff3e54fd4c07aa148c7aa8ab3379.png) 值得一提的是，**C909此前也已投入武广快线运营，旅客可以体验到选乘C919+C909的双重快乐。** 从武汉达成南航C909，旅客还可达到天津、西安、重庆、厦门、揭阳潮汕等地。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250415/eed6afd2f4344501865ebf8d23a51fcc.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250415/a58264edab0246b8837f5934380deafb.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493010.htm)

多位高管都曾在福耀玻璃任职。

又一家户外品牌，卖了。

4月12日，《三角洲行动》在新赛季「黑夜之子」的前瞻直播上，公布了一则新数据——游戏双端DAU目前已经突破1200万。  《三角洲行动》DAU突破1200万 这个数据来得突然，但也不算意外。如果你注意观察，会发现《三角洲行动》在内容平台上的热度也在快速提升。比如与开服相比，现在这款游戏已经跻身抖音游戏直播热度前三，并且截至完稿，它的相关话题播放量已经超过了400亿。在B站，不少UP主也借此一举成名，如老飞宇靠“老鼠人行动”系列吸引到了不少新关注，快速实现了粉丝的突破和增长。  老飞宇的近期视频（来源B站） 而据顺网科技数据显示，《三角洲行动》的网吧热力值在今年2、3月也已经杀进前三。  数据来源：顺网科技 这一系列成绩可以说相当好。别忘了，《三角洲行动》迄今为止才上线六个半月。对比腾讯同期FPS产品，它的增长最快也最稳定，足以和那些早已运营多年的老产品同台竞技。 另外，《三角洲行动》的成绩有多好，从腾讯高层对游戏的多次公开表态同样可见一斑。 在去年Q3财报中，《三角洲行动》的定位是“具备长青游戏潜力”——长青游戏指年流水超40亿，且季度DAU超500万（手游）或200万（端游）的产品。同期腾讯财报电话会议的开场，使用的就是《三角洲行动》的音乐。 而到了2024年度财报的电话会议里，腾讯表示去年Q4这款游戏的双端总收入已经超过10亿元，并强调“《三角洲行动》不会蚕食腾讯现有的游戏”。  来源：财报电话会内容 这想法听起来可能有点诡异——现如今玩家就那么多，红海市场就得打存量竞争。在用户精力有限的情况下，内容相近的FPS怎么可能不会形成竞争关系？ 抱着这个疑问，我们在全面回顾《三角洲行动》近半年来的行动与策略之后，结合腾讯内部对其的理解，得到了一个新的结论：这款游戏想做的不是存量竞争，而是想当“红海的拓盘者”。 说明白点就是，《三角洲行动》所考虑的，不是如何在红海中吃下更大的份额，而是怎么基于技术进步、游戏设计、用户需求和时代背景，与其他FPS一起合力推动品类走向下一个世代。 这并非易事。 ## **技术驱动玩法：工业化管线与战术平衡的“双螺旋”** “车枪球”算是游戏领域久盛不衰的老三样。 FPS作为其中之一，几乎每隔一个世代就会出现至少一款标志性产品。早在2011年，网游《穿越火线》就创下了230万人同时在线的纪录；2023年，全面升级的CS2在Steam平台实现了142万同时在线人数的壮举。除此之外，《Apex英雄》《无畏契约》等游戏也在不同时期带起了一轮又一轮FPS热潮。 这些游戏虽然细分玩法、内容侧重点不同，但往往具有一个核心共通点，即他们都借助时代技术，做出了最契合玩家群体当下需求的产品内容。 比如在PC尚未普及3D显卡的年代，《Doom》就推出了伪3D、无真实物理碰撞等设计。 后来的“半条命”系列，则引入多边形建模、自由视角、跳跃等技术，进一步强化了FPS游戏的沉浸体验。而叙事与玩法融合的设计，更是启发了不少后来者。比如开创“电影化叙事”、引入QTE和非线性关卡的《使命召唤4》。  经典FPS游戏《半条命》 另一方面，“战地”系列坚持的多人合作大战场模式，也持续带给玩家独特的游玩体验。他们都得益于画面升级、交互逻辑、网络数据同步等技术的研发积累。 再到后来，技术突破到达了一定瓶颈，给FPS游戏开发带来的边际效益递减。于是，玩法创新开始提供可能性。基于《DayZ》衍生出的大逃杀玩法让《PUBG》火遍全球，《守望先锋》引入技能的设计更是让大家看到了FPS游戏不同的一面。 两者一融合，《Apex英雄》横空出世。而把大逃杀与建造玩法融合的《堡垒之夜》，至今也依旧是不少FPS爱好者的首选。这些玩法创新，反而又继续带动了技术的进一步升级。  《堡垒之夜》 可以看出，这些游戏基本都凭借开创性的时代设计，在FPS史上留下了浓重的一笔。更重要的是，他们做出了契合当时玩家期望与想象的玩法设计，又或者说玩家推动了这些内容的诞生，直到某个游戏开发者将其实现。 《三角洲行动》追求的成功或许同样如此。 目前，《三角洲行动》是腾讯首个“四有”概念游戏，即全平台、全自主研发、全IP自控和覆盖全球范围，属于尽可能发挥大厂开发和运营优势的集大成产品。 当然，其中的投入和难度也相当大。游戏双端开发的难度比单一平台开发的难度提升了几个量级，不同平台的用户操作习惯、操作需求各不相同，相同的内容如何匹配不同硬件用户的操作习惯，很考验开发团队的能力。 这点单看《三角洲行动》对技术的需求就能知道，比如该如何实现PC与移动端共享交互逻辑，保证双端相对一致的游戏体验。在研发过程中，琳琅天上需要搭建跨端一体的生产及渲染管线，做好双端体验互通和统一的安全解决方案，并保证动作系统、干员动捕、空间音频等技术能媲美全球头部级别的PC端FPS游戏。上线海外市场，开发团队还要解决全球多端同服的服务器架构问题。 除了双端渲染，美术、关卡和战斗玩法用到的技术也值得关注。比如在硬件技术限制的情况下，开发团队针对游戏地图中的植被、水体、地形细节，以及这些元素的动态变化做了多次迭代。在游戏体验方面，PC端玩家游玩烽火地带模式时，能够通过实时光追、全局光照和地图元素的动态变化，依据窗户玻璃反射、植被晃动和声音，综合判断敌人位置。 类似的案例还有很多，而这些技术到产品端的突破保证了游戏品质表现足够高，并且也能在主流多端平台上流畅运行。 值得一提的是，大型剧情向DLC《黑鹰坠落》的开发更是投入了恐怖的技术成本——它采用UE5引擎开发，专门搭建了自研管线，还远赴温哥华招募了美术总监，并组建专门的演绎团队，投入剧情表现打磨。说实话，做这个内容未必那么有利于游戏持续变现，但用制作人Shadow的话来说，这是一种“价值投资”。  来源：《三角洲行动》 具体到设计层面，《三角洲行动》则囊括了多种代表时代主流的FPS核心玩法，减少玩家的游戏筛选成本，并在此基础上做动态平衡创新。 比如游戏的烽火地带模式，其基础来源于《逃离塔科夫》的“搜打撤”玩法，而为了丰富原有的战术内容，让玩家之间更有动力斗智斗勇，《三角洲行动》引入了新道具曼德尔砖。刷出曼德尔砖的对局会有更加多元的可能，玩家往往能根据自身和队伍情况做出动态选择。 在搜打撤玩法的地图设计上，《三角洲行动》也思考了怎么做好半开放式的地图。地图变大本就是FPS近几年的趋势，但越大的地图耗费的精力越大，对设计的需求也越高。 针对这点，关卡主策Zero曾在上个月的游戏开发者大会上分享《三角洲行动》的地图设计思路。他们选择了介于巷战和大逃杀两种玩法之间的地图面积，并想方设法将两者融合起来，保证既保留前者的刚枪乐趣，也能有留给玩家开放式决策的空间。  来源：《三角洲行动》 此外，《三角洲行动》身上还能看到其他一些品类知名IP的影子。 如他们沿用了“战地”系列的大型地图多人对战玩法，并强化了步坦协同与场景破坏等设计，一些经典巷战和抢滩登陆也复刻进来。而在操作手感上，玩家多多少少能找到“使命召唤”系列的感觉。 当然，角色与技能也是不可忽视的一个设计——它能丰富玩家的战术玩法和操作空间。过去《守望先锋》《Apex英雄》《无畏契约》等游戏都先后证明了技能设计在不同玩法FPS游戏中的潜力，并且近几年FPS游戏也有持续向这一方向演变的趋势。 针对这点，《三角洲行动》很早就强调自己是“下一代特战干员的战术射击游戏”——干员是里面的重点之一。在游戏中，他们引入了“战术装备”概念和角色形象，让每个干员拥有不同的特长与可能性，提供不同的战术支持，玩家也能借此收获类似施放技能的操作体验。  来源：《三角洲行动》 这些内容集成于游戏一体，却又能互相协同且不矛盾。用玩家的话来调侃，可能就是“全缝了，但缝对味了”。 这种将技术、玩法集于一体的设计，就是他们针对当下FPS品类市场现状给出的答案，并尝试去触碰下一个世代的可能性。正是靠着这份野心，琳琅天上过往的技术积累以及前辈们的托举，《三角洲行动》才一步一步收获了现在的成绩。 ## **GaaS游戏的价值：服务玩家才是重中之重** 此外，《三角洲行动》在玩法内容之外的突破也不可忽视——比如它将自己定位于近几年兴起的GaaS游戏概念。 GaaS游戏即Game as a Service（服务型游戏），旨在强调长周期的运营服务，提供免费游玩体验，并依赖订阅、通行证等收入模式实现持续盈利。说白了，就是让玩家以更低的单位时间成本体验游戏，至于最终付费多少，全看个人选择。 而GaaS游戏最重要的，就是怎么在游戏做好以后，持续且长期地为玩家提供优质服务体验。 那么《三角洲行动》有没有做到这点？最现实、最大众的判断标准自然是先看商业化设计。 目前《三角洲行动》主要售卖的是外观以及通行证，玩家可以通过多种途径完成任务从而获取对应奖励，算是现在一种较为主流、平和的付费模式。并且游戏也没有完全限制各类顶级外观的获取途径，即使你不选择付费，也能通过玩法奖励逐步拿到心仪的物品。  来源：《三角洲行动》 又因为付费不会带来数值差异，依旧强调游戏策略与玩家技术，不能pay to win，商业化体系更为亲和平民玩家。加上游戏本身质量够硬，《三角洲行动》上线至今玩家口碑和成绩都在持续上升。 其次是他们维护游戏环境的力度，比较直观的案例就是FPS游戏的公平性问题。 自FPS游戏兴起，外挂作弊就是一个如影随形的问题，严重时甚至可能直接将一款产品带向衰亡。上线至今，《三角洲行动》已封禁了大量违规用户，比如这个赛季官方累积封禁收缴了29万个挂车账号。即使是难以发现的DMA、VT等外挂手法，他们都在持续强化对抗措施，甚至不久前他们还协助警方破获了游戏首例DMA案件。官方团队表示，游戏对外挂的态度是严厉打击，零容忍。 在公众号上，官方每周会推送相关的处罚公告以及案件报告。单看数量，也能感受到官方的打击力度有多大。  来源：《三角洲行动》 而在这些硬性措施之外，《三角洲行动》还在有意识地搭建有乐趣、有价值的UGC生态体系。这点对玩家的体验影响最直接、范围最广。 一个好的游戏社区生态，往往能给玩家带来独特的归属感和社交乐趣，增进不同玩家群体间交流，进而互相影响，扩大乐趣。它的外化呈现可能是“游戏梗”“玩家标签”等元素，比如最近《无畏契约》玩家的“妈妈”梗就相当出圈。 当然，这种火出圈的梗难遇更难求，《三角洲行动》还在等待一个机会。 在游戏内，他们搭建了从游戏到社区的一体化链路。不论是版本内容还是运营活动，游戏都在贴合玩家的梗点创造内容。同时，《三角洲行动》还结合自身社媒平台分享交流功能，形成“新内容体验-高光内容分享-梗点二创传播-全新梗点内容制作”的研运社交闭环。 这种的内容生态积累所带出的游戏社区效益也很明显。如今玩家打开B站、抖音搜索“三角洲”，随时就能看到大量主播在线。  来源：抖音主播热度榜 如此一来，游戏能保证玩家原生UGC内容的产出、亮点素材分享的时效性和便利性。方便的交流环境，也能让《三角洲行动》有着更加不错的社交氛围，进而更容易催生出专属梗点。 其中最知名的当属与表情包、音乐相结合的“鼠鼠”梗，它的传播和游戏整体氛围玩法、社交生态、UGC内容都密不可分。  图片来源网络 这个梗和游戏具体玩法的关系也密不可分。目前《三角洲行动》分成了“鼠鼠党”和“猛攻党”。前者强调舔包搜集，规避战斗或是蹲点埋伏，甚至扮演战场“清道夫”，后者则是注重刚枪，械斗至上。 在之前的同类游戏里，两类玩家多数时候难以共存，玩家整体体验不太好。比如猛攻党找不到鼠鼠党，鼠鼠党容易被猛攻党追杀等等，反倒是《三角洲行动》的曼德尔砖等设计平衡了两者的核心诉求。 很多时候鼠鼠党和猛攻党也并非两极分化，只是在不同的对局中保持不同的战略目标。 比如通过攻略，新手玩家可能偏鼠鼠党，注重屯物资，学习一些极限跑刀撤离玩法，像“西区大门速通攻略”就是不少人的入门一课。而资源足够后，他们可能又会化身猛攻党，学习点位，涌入高资源区争抢更贵重的物品。 从现有结果来看，《三角洲行动》如今在UGC领域已经搭建出了足够完善的体系，并且也确实收获了值得骄傲的成绩——半年内抖音游戏热度榜排名前三，大多数游戏都很难做到这点。有了这样的氛围，未来游戏跑出一个专属的出圈梗，可能也只是时间问题。   来源：抖音游戏热度榜 ## **行业范式重构：顺应时代，不只做“昙花一现”的产品** 另外还有一个容易忽视的点，那就是GaaS游戏同时具有的陪伴意义与成长价值，即它还需要做更加长线、可持续的服务。 那么《三角洲行动》就不能只是“昙花一现”，而是需要通过更新、服务和创新，和玩家、时代一同成长。 首先就是要摆脱“年货魔咒”，即不以憋大招发年货的形式做更新，而是着重赛季内容，并通过持续迭代完善自身。  来源：《三角洲行动》  来源：《三角洲行动》 《三角洲行动》现在主要保持每3月一个新赛季的更新节奏。在上次更新的S3“焰火”赛季中，游戏新增1位干员和多张全面战场新地图，并扩充了烽火地带的玩法内容。此外，他们针对玩家体验做了多方位优化，比如优化AI内容，加入淘汰回放和信誉分系统等等，不断提升游戏的可玩性。 稳定的内容更新节奏，也能保证游戏本身的生命力与长线体验，防止玩家出现“连续几个月都在重复相同劳作”的情况。而每次加入一些独特内容，也可以增强游戏的趣味性，比如S3赛季新增了限时活动玩法“夺旗模式”。4月12日的S4赛季前瞻直播中，游戏还公布了围绕搜打撤和全面战场玩法制作的夜战地图，展现另一种战争氛围。  来源：《三角洲行动》 紧接着是硬件技术发展对应的多端体验，保证产品与时代一同进步。从开发阶段开始，《三角洲行动》就强调不论使用什么设备平台，玩家都应当有相对一致的游戏体验。 不可否认，硬核PC玩家如今依旧是《三角洲行动》的主流，但多端体验往往能给玩家更多的选择空间。 在不牺牲体验的情况下做好多端互通，既能抓住大众主流游戏平台，通过低门槛吸引更多的泛用户，也能给端游玩家提供多样化的游玩场景选择。这背后的逻辑在于，游戏能以契合时代背景的体验形式，让玩家更方便从中获得快乐。 结合以上几点不难看出，比起纯粹的“玩法创新融合”，《三角洲行动》其实还验证了FPS玩法与GaaS游戏的结合思路——这也是他们向全球开发者和玩家交出的一张答卷。而且就目前来看，这张答卷的成绩非常不错。 一方面，GaaS游戏将是未来游戏的迭代趋势之一，国外开发者大多可能还没有完全习惯这种开发模式，更加依赖过往积累的传统经验。而国内开发者在此领域走在前沿，自然能展现更多的思考与可能。 另一方面，目前全球FPS都陷入了瓶颈阶段，需要接入更多新兴主流的概念。这个概念或是借助VR技术，又或是探索GaaS游戏，答案并不唯一。 对《三角洲行动》而言，国内可能还缺乏一款能够覆盖到世界潮流的FPS游戏。琳琅天上既有集团层面的支持、有FPS项目经验积累，同时又有GaaS方面的经验，自然可以主动走出去，让欧美厂商看看中国游戏工业如何实现“全球化突围”。 最重要的是，想要实现这一产品理念需要大量的人力和资源。基于这份投入，如今全球能在FPS领域做出真正GaaS游戏的公司也寥寥无几，《三角洲行动》的尝试本身就具有一定的历史意义。  ## **FPS赛道的“新纪元”与未来想象** 如前文所述，FPS是“车枪球”三大类型游戏中最为火热的赛道，而一代人也有一代人的FPS爆品。 在近10年这种已经定性红海市场，竞争困难的情况下，《三角洲行动》用1200万DAU证明了FPS综合玩法+跨端的潜力，其颠覆的不仅是传统FPS的底层逻辑，更是确立中国游戏在全球游戏产业中的地位。从UE5引擎的跨端革命到玩家社区的生态裂变，腾讯证明了一款游戏要持续长久做下去的核心在于技术、玩法与人的有机融合。 而基于GaaS游戏，《三角洲行动》也给出了自己围绕时代更迭得到的答案：怎么做好服务和陪伴。当“西区大门攻略”成为很多新人必修课，当玩家生态中的“老年选手”纷纷走红，游戏已超越娱乐产品范畴。这或许正是GaaS游戏的本质——让每一个玩家既是参与者，更是游戏世界的共建者。 至于FPS究竟还会如何发展，《半条命Alex》针对VR游戏给出了答案，《三角洲行动》则提供了GaaS游戏的可能，未来肯定还会有不同的开发者交出自己的答卷。 FPS历史的车轮，仍需行业的长期探索与突破。 ———————————————— 本文首发自[“36氪游戏”](https://mp.weixin.qq.com/s/VGSa2wq3AWLgiWocJXF-EA)。

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

从摩根士丹利CEO杰米·戴蒙到贝莱德CEO拉里•芬克，越来越多华尔街的大佬们最近都在警告特朗普关税可能对美国乃至全球经济前景带来的巨大影响，而本周，高盛CEO大卫•所罗门（David Solomon）也加入了警告的行列。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/125/w550h375/20230310/7ff3-85073043f5407c47f9150351555bcb3a.png) **高盛CEO：美国衰退风险已经增加** 美东时间周一，所罗门表示，由于美国对外贸易战的不确定性，以及美国企业CEO们对于前路的规划迷茫，美国经济衰退的风险已经“有所增加”。 所罗门表示，**美国未来将面临更多挑战，“我们进入第二季度的经营环境与今年早些时候明显不同”**——而其原因正是特朗普新关税所引发的不确定性。 所罗门表示，事实上，早在特朗普政府出台新的贸易政策之前，美国经济增长就已经“放缓”了。而特朗普的政策实施又“在全球范围内相当显著地重新设定了未来增长的前景”。 所罗门补充说，高盛的企业和投资客户都“对近期和长期的重大不确定性感到担忧，这限制了他们做出重要决策的能力”，而未来道路的不确定性对美国和全球经济构成了“重大风险”。 “随着越来越多的迹象表明，全球经济活动正在放缓，经济衰退的可能性加大了。” **多位华尔街大佬已提出警告** 事实上，在上周，华尔街的多位大佬已经对未来的经济不确定性发出了几次警告。 “华尔街一哥”、摩根大通CEO杰米·戴蒙上周表示，经济面临“相当大的动荡”。他表示，尽管摩根大通报告第一季度利润上升，但“在地缘政治和贸易相关紧张局势推动的市场波动加剧的情况下，客户已经变得更加谨慎”。 贝莱德CEO拉里•芬克也在上周表示，“全面宣布征收关税的程度超出了我在金融业49年的想象”，并警告称，关税的影响可能会很广泛，“对市场和经济未来的不确定性和焦虑主导着客户的谈话。” 高盛的所罗门表示，“特朗普政府最近采取行动，寻求一个更渐进的政策过程，允许与许多国家进行深思熟虑的谈判，这让我们感到鼓舞，但**未来政策将如何演变仍不得而知。而在此期间，市场可能会继续波动**。” **金融体系已受到干扰** 过去一周，华尔街的压力迹象无疑在不断增加。华尔街上的IPO和合并项目基本全面停滞，杠杆贷款交易放缓，债券发行也已经暂停。 事实证明，特朗普在贸易政策上的混乱和不确定性已经扰乱了金融体系，而且未来这一干扰可能还会持续。 据报道，对冲基金最近已经收到了自2020年新冠疫情以来最严重的追加保证金通知，这意味着华尔街的银行要求对冲基金拿出现金来弥补损失。这可能引发了更多亏损头寸的贱卖。 如果未来关税风波进一步恶化，华尔街银行的担忧将会加剧。即使特朗普关税没有真正引发经济衰退，仅仅是经济增速放缓也可能扼杀并购交易和贷款需求。 摩根士丹利CEO泰德•匹克（Ted Pick）上周五对分析师表示：“我认为我们仍在暂停（并购交易）……我们不知道经济是否会收缩。我们不知道当传导效应产生时，通货膨胀率会是多少。” “我们认为，这种暂停有时会令人沮丧……这些交易需要更长的时间来达成，”他补充道。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493008.htm)

 樹葉傳來一個聲音：閱讀後請一間三連！ 大家好，我是Stanton Feng，該文章僅算是對之前發表做一些總結。 通關遊戲後，我開始關注並深入探究《法環》的背景故事，也與志同道合的玩家探討過其中諸多細節。那些細膩而引人深思的元素令我反覆回味，最終激發了我創作這個系列的靈感。 歸戒 還記得繪製第一張作品時，我純粹是被那種古典奇幻的氛圍所吸引，並未融入太多創作性的演繹，而是更專注於自然柔光的細膩刻畫。嚴格來說，這幅作品只是為整個系列進行的一次暖身嘗試  第二次羅德爾保衛戰。“惡兆妖鬼”讓成群的英雄血流成河，然而黃金樹依然屹立不搖。 作為瑪爾基特的首次登場，他的突然現身令在場的雙方無不驚訝萬分。 此時結合蒙葛特在冗長動畫中教訓幾位君王的口吻：「廢物，拾起你的劍！熄滅他們的野心之火！」這張圖的繪製難度極高，所幸我成功完成了這項挑戰。（附上一些細節）       影的榮耀之戰 此作品完成於DLC發佈之前，當時所能獲知的線索與參考極其有限，因此大部分內容依靠個人發揮。在創作中，我運用了多重曝光的藝術手法去刻畫出黑劍戰鬥時矯健的身姿，於閃轉騰挪之間果斷取敵首級。     芬芳，塔尼絲邂逅 這是交界地豐饒時期的景象，拉卡德大人在風車村的祭典儀式中與塔尼絲邂逅。若依據遊戲中的描述，帕奇應該隱匿於畫面外平民的人群中，這裡我刻意加入了一些對比性的幽默調侃，大人和帕奇墜入愛河的瞬間。  古龍之戰 大古龍來襲之時，羅德爾的城牆首次也是唯一一次被攻破，這一事件成為後續與諸古龍之間戰爭的導火線。 由於遊戲中並未呈現過葛德文的武器，我只能根據他的後裔和祖輩去推測了。       碎星之戰 被譽為最強半神的英雄，獨自挑戰，粉碎墜落的星星。據說從那之後，星星的命運就收到封印。 別再問我前面那個東西是什麼了。  水鳥之舞 延續之前提到的連續運動呈現，我在這些動作與水花的佈局中隱藏了一隻巨大的水鳥。這張作品應該是整個系列中最具挑戰的一幅，無論是構圖還是細節，都讓人絞盡腦汁。僅水花的表現就耗費了我相當長的研究時間，能夠成功完成實屬不易，倍感幸運。  意志的守護者 芬蕾是艾奧尼亞戰爭的倖存者，也是將陷入沉睡的瑪麗安妮亞帶回聖樹的英雄。她隻身一人擊退所有敵人，走完漫長的路程。  謝謝觀看，歡迎留言及分享！ 關注更多作品： https://www.instagram.com/stantonfeng/ https://www.artstation.com/kd428 如果有意購買高清印刷品支持請移步 https://www.inprnt.com/gallery/stantonfeng/

Over the next four years, Nvidia will collaborate with TSMC, Foxconn, Wistron, Amkor, and SPIL to build up to $500 billion worth of AI infrastructure across the U.S., the company said.

高数值孔径 EUV 光刻技术的价格高达3.8 亿美元，但在适当的情况下，它实际上可以降低总体生产成本。在 2025 年 2 月的 SPIE 先进光刻和图案化会议上，位于费尔德霍芬的 IBM 研究人员透露，一次高数值孔径曝光的成本约为标准低数值孔径曝光的 2.5 倍。这个价格看似很高，但当高数值孔径技术取代复杂的多重图案化工艺时，它的真正优势就显现出来了。 SemiAnalysis去年曾预测，高数值孔径技术要到 2030 年左右才会具有成本效益，主要是因为更高的剂量要求会降低最棘手层的吞吐量。然而，在审查了 IBM 的新数据后，该公司调整了其预期。他们的模型证实，在双掩模序列中坚持使用低数值孔径双重图案化仍然是最便宜的途径。  另一方面，一旦需要三个或更多低数值孔径掩模，切换到单次高数值孔径曝光便会开始获得回报。事实上，对于四掩模自对准光刻蚀刻流程，与低掩模多重曝光相比，高掩模数值孔径 (High-NA) 可将晶圆总成本降低约 1.7 至 2.1 倍。晶圆厂对此感兴趣的一个主要原因是，更少的曝光次数意味着更简单的工艺流程。这可以缩短周期时间，并降低套刻错误的可能性。 然而，SemiAnalysis 警告称，更简单的流程并不一定意味着在所有情况下都降低成本。以英特尔 14A 为例，结果表明，只有 14A 节点上的几个关键金属层达到了最佳平衡点，通过放弃多个掩模，可以抵消高掩模数值孔径 (High-NA) 更高的单次曝光成本。 英特尔是迄今为止唯一一家宣布量产高掩模数值孔径计划的大型晶圆代工厂，重点关注关键的A14层。与此同时，ASML正在研发更大的6×12英寸光罩，以提高产量并降低拼接成本。为了规划下一代节点，芯片制造商必须权衡曝光次数、设备速度以及光罩和光刻胶技术的进步，才能决定高掩模数值孔径是否值得投资。 目前，英特尔已在14A节点的试运行中处理了3万片晶圆，所有晶圆均采用ASML的Twinscan EXE:5000高光刻胶设备制造。当14A节点实现量产时，我们将获得关于高光刻胶在HVM环境中可行性的最终信息。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1493006.htm)

<blockquote><p>在创业团队中，产品经理的角色至关重要，尤其是在产品开发过程中，需求列表的编写更是关键环节。本文将深入探讨如何在创业团队中高效编写需求列表，确保产品开发的顺利进行。</p> </blockquote>  <blockquote><p>“Design is not just what it looks like and feels like. Design is how it works.</p> <p>设计不仅仅是外观和感觉，设计还关乎它是如何工作的。”</p> <p>——Steve Jobs</p> <p>史蒂夫·乔布斯</p></blockquote> 上一篇，我们讲了[**如何写BRD**](https://www.woshipm.com/share/6203636.html)，这是**产品设计分层**中的**战略层**的产出物。 这里有人可能会问，为什么和所了解的“**用户体验的五要素**”的战略层内容不太一样呢？ 确实，可能跟经典的《用户体验的要素》这本书中所阐述的战略层产出，有那么一些区别。 但没有关系，活学活用。 我认为从本质上来说，产品的任何产出，必须要跟相关合作方有充分的共识后才有意义。 BRD就是和**资源权利的拥有者（老板、客户）**所沟通后的产出。 那么同样，今天我们所讲的**需求列表**，就是按照“**用户体验的五要素**”的**范围层**的本质定义，和项目组成员沟通后的结果。 ## 1、什么是需求列表？本质上是任务清单 照样先回答一个很基础的问题，什么是需求列表？为什么说需求列表就是范围层的产出。  那让我们梳理一下需求列表的三个要素：**做什么？谁来做？做多久？** ### 做什么？ 我们讲了**如何写BRD**，如果这一步通过了，不就已经相当于领取到了重要的任务，那么下一步就要开干了。 可以点击链接回顾一下，上次讲过用黄金圈法则来写BRD，其中讲到了**How**（怎么做？方法、措施）和**What**（做什么？执行、成果）的时候，其实就已经相当于是需求列表的雏形了。 要做什么，本质上就是对目标进行任务分解。 如何做好任务分解呢？ 我思考了很多，暂时还没有能成制式的回答，只能说要依靠于： - 一定的项目管理经验； - 不仅仅对产品工作，而且对其他合作部门的大致工作都会有所了解（这其实也属于产品经理的素养之一）。 为了更好的来做说明，还是拿之前所举过的例子来尝试做一下任务分解： **某电商产品要加入信用支付。** 经过之前的上一步，通过BRD已经阐述清楚： **市场上已有多个竞品使用了此功能，并且预计可以较大的提升预订转化率。** 并且获得了立项资格。 那么，可能就根据经验，完成了如下的任务分解：  注意，表格中的每个大任务都可以分解成具体可执行的任务，我仅仅只罗列出了产品的，其他部门的工作就不举例了。 而在第2项产品的产出中，我罗列出了**功能清单**，这便是符合《用户体验的要素》的范围层定义之一，其中还有**内容或信息清单**，属于运营工作的部分。 但从更大的角度上来说，这样一份的需求列表，会在整个项目工作中更加落地，更加实用。 ### 谁来做？ 此时就是组建项目组成员，让我们加入一下：  ### 做多久？ 再把每一项的时间规划一下，这样就组成了互联网公司的资源消耗大头之一，也就是项目成本。  注意了，以上还是仅作虚拟举例。真实的需求列表有可能会比这个要充实的多，也可执行的多。 ## 2、还有哪些要点呢？ ### 做好内部沟通，先开小会再开大会 做需求列表的过程，其实也就是组建项目组的过程，考验的也是一定的项目管理的能力。 我建议按照如下的方式来进展： - **列出方案：**总结BRD已阐述清楚的目标，罗列出一个简单的需求列表，切记不要直接拿BRD去做沟通，否则有拿老板或客户去压人的意思； - **索要资源：**一一和各部门负责人要资源，同时确定更加合理的各部分的需求分解； - **正式立项：**最后召集项目组的成员开大会，简单的再次阐述目的，并展示需求列表，同时这也算是正式的立项大会。 当然，根据具体情况，也要灵活应对。 ### 要可适用于项目进度看板 最终的需求列表，一定同时也等同于项目进度看板。 按照经典的管理方式，也就是通过甘特图来进行呈现。 可以使用微软的project软件，当然现在有很多在线的工具，支持的也挺好。 …… 本文由 @觅云人 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。

 ## 一、MCP和A2A是什么？ ### 1. MCP是什么？ 是海外大模型巨头Anthropic公司在今年2月推出的一个协议，这个协议的主要目的，是让**智能体与外部工具、数据源及API资源的连接问题变得更加简单**。例如，通过MCP协议，AI模型可以安全访问数据库、调用API或操作特定工具，类似于“AI使用工具箱”的标准化接口；简单一点理解，就是以前我搭建一个agent的时候，需要对接很多的API（比如搜索引擎API）以及外部工具（比如文档编辑器、图表可视化组件、网页预览工具等），每一个对接项目都需要研发一个一个的对接，并且市面上的每一个开发者都需要重复一遍这样的过程； MCP实现了一个事情，让所有的API、工具、数据源能够按照统一的协议“改造”，只要经过一次“改造”，这些工具都可以被开发者直接调用，这样就达成如下的效果： - 开发者可以不用投入太多开发成本就快速的拥有一堆可以使用的API，可以使用的API变多了，使用API的开发成本也降低了； - 不用每一个开发者每次对接的时候都要开发一遍，只要经过协议“改造”，这些资源就可以被直接使用； 形象一点讲，MCP定义了一个统一的“充电插头”，让API、数据源、外部工具这些“充电线”连接到同一个插头，这样，开发者就只需要对接插头就可以使用很多的充电线，而不用每一个充电线对接一个插头。 ### 2. A2A是什么？ A2A是谷歌2025年4月最近公开的一个协议，它能够实现不同的智能体之间能够实现直接互通，让智能体之间能够协作起来解决多任务的问题。 那么我们怎么去理解A2A和MCP之间的关系，概括起来讲，他们两个本质上，都是在解决智能体搭建的效率问题，MCP是让搭建单个Agent的效率变得更高，而A2A是让多个Agent能够连接起来，形成一个能力更加强大的Agent。 这其中的详细逻辑是，MCP解决了搭建单个Agent需要的API、数据源、外部工具的对接效率问题，但是事实上每一个解决单点应用问题的Agent其实也是一个“应用能力单元”，它可以也像API一样被继续使用，因此Agent之间需要一个连接协议，让他们能够快速的通讯，因此出现了A2A协议。 ## 二、从更上一层的角度理解MCP和A2A MCP和A2A都是在解决Agent应用的开发问题，为了更加系统的理解他们，我们从搭建Agent需要的核心要素这个角度出发，从更上一层去了解，MCP和A2A处于Agent开发的哪个位置，从而也理解以后可能得走向是什么样的，我把Agent开发的核心要素和目前火热的概念如MCP、A2A、computer use、推理模型等联系在一起如下图：  ### 1. Agent开发的4个关键要素 个人认为，搭建一个Agent的核心要素应该包括：大模型、技能、知识库、规划 这4个部分。 **1.大模型**：大模型是这个Agent的底座能力，可能解决Agent60%的基础能力，但是，现阶段的大模型并不是万能的，它只具备生成和思考的能力，并不一定具备执行的能力，比如大模型本身不具备搜索能力，不具备浏览器和可视化组件能力，因此它需要搭配技能来使用； **2.技能：**Agent搭建的技能都是一些技术和产品能力，其中包括如下几种情况； ①有对外开放的API、数据源、工具，这些属于企业有开源，或者需要付费接入的资源，开发者能够直接接入和使用，但是存在的问题就是开发者接入和使用这些资源会比较繁琐，工作量很大，因此诞生了MCP协议，解决统一对接的问题； ②但是还有很多的资源，企业是完全闭源没有对外开放的，比如公众号的文章、小红书的笔记、淘宝的商品等，官网为了巩固自己的数据壁垒不对外开放，但是开发者需要这种资源，因此出现了computer use的技术； ③最后，考虑到Agent其实也是一个能力单元，多个agent可以形成更强大的Agent，但是agent之间连接存在问题，所以出现了A2A协议。 **3.知识库：**制约Agent搭建的另一个重要的因素是知识库，因为垂直应用场景需要行业知识库； **4.规划：**最后一点，怎么结合业务和用户场景的需求，并整合大模型、技能、知识库的资源，形成业务流或者工作流，解决应用场景问题，规划环节可能更多体现的是产品工程设计的能力。 ### 2. 如何看待未来4个要素未来可能的发展趋势？ 根据这张框架图，并结合最近的一些行业动态，个人觉得未来Agent的4个要素可能的发展趋势如下： **1.大模型未来可能会直接整合技能：**比如最近我们看到OpenAI和Deepseek推出的最新模型已经能够支持搜索、文档处理等技能，大模型本身也在直接支持各种API和工具，虽然目前支持的技能还比较少，但是长期看，随着支持的越来越多，可能大模型本身就解决了技能的问题； **2.把规划的问题也交给模型**：现在的Agent的规划基本还是依靠人工来设计，很考验产品经理和技术的业务理解能力和工程设计能力，但是像Manus这类的产品，现在已经支持直接通过模型解决规划问题，未来可能更多的场景规划并不需要人工来设计，更多的交给模型； **3.知识库生态的构建和连接**：MCP和A2A解决的是技能生态构建和连接效率的问题，下一个Agent的难题可能就在知识库，所以知识库生态的构建和连接问题，或许会是MCP和A2A之后的下一个统一协议的方向。 ## 三、MCP和A2A将带来哪些行业机会？ ### 1. 对于腾讯、阿里、字节等大厂而言 MCP和A2A对于大厂而言，将会在PAAS层和SaaS层带来一些新的竞争方向，其中包括： 1.在PAAS层：大厂可能会尽快构建自己的MCP平台，构建Agent搭建需要的技能和工具生态，他们可以将大量的API通过支持MCP协议之后放到平台中，让更多的开发者使用，帮助开发者更容易的开发出Agent；比如我们看到腾讯云和阿里百炼目前已经在平台内支持MCP服务的能力，整合MCP服务资源，同时支持开发者自定义MCP服务； 2.在SaaS层：一方面可以利用MCP和A2A的能力，让自家的看家AI应用支持更加强大的应用能力，包括通过MCP支持多种技能，以及通过A2A构建超级Agent；另一方面，也可以更容易的搭建Agent平台； ### 2. 对于创业者而言 1.MCP服务平台：创业者当然也可以作为MCP服务资源的整合者，通过整合市面上的MCP服务，构建MCP服务平台，为中小企业创业者提供MCP接入的服务； 2.自己整合MCP资源开发AI应用：同样，中小企业也可以自己整和可以内用的MCP服务，为企业自己所用，构建更强大的AI应用。 作者：三白有话说，公众号：三白有话说 本文由 @三白有话说 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

<blockquote><p>在数字化浪潮中，用户画像成为企业精准把握用户需求的关键工具。本文深入解析用户画像的构建流程与应用实践，从目标设定到动态升级，助力企业实现数据驱动的精细化运营，让每一次决策更贴近用户的真实需求。</p> </blockquote>  在数字化浪潮汹涌的当下，无论是互联网企业，还是传统行业，对于目标用户的精准把握都愈发重要。而用户画像，作为深入了解用户的有力工具，正发挥着关键作用，不只是推动从 【经验驱动】 到 【数据驱动】 的战略升级，还在于打破 【平均值思维】，帮助企业精准定位用户需求，解决实际问题。 ## 1为什么需要用户画像？ 日常生活中，是否有发现：刷短视频时，系统总能精准推荐喜欢的内容；逛淘宝时，首页【猜你喜欢】的商品确实很容易正中心坎。这背后，正是企业用 【用户画像】 在 【读懂】 你 —— 把海量数据变成 【看得见、摸得着】 的用户标签，比如 ：喜欢深夜阅读的宝妈、追求性价比的学生党。 用户画像的本质在于用户分群，将所有的用户按照不同目的进行分群。对于现有的用户，依据不同偏好分类，进行个性化的服务，TA需要什么我正好有，给宝妈推荐育儿书籍，给学生党推荐折扣新品；依据不同潜在价值进行分群，有升级需求的推荐选配升级方案，有推荐倾向的人推销售返利；对于所有人，依据是否有潜在需求，把潜在客户筛选出来，精准营销。 用户画像的终极价值，不是画出一张精美的 【用户素描】，而是让数据 【开口说话】，指导每一个具体行动：让公众号运营者能清楚 【明天该发什么内容，推给谁，怎么推】；让电商从业者能精准判断 【这个用户需要什么，什么时候该提醒他】；让产品经理能明确【下一个功能应该解决哪类用户的什么问题】；让用户画像成为业务增长的 【导航系统】。 ## 2画好用户画像的关键 用户户画像的本质是通过数据为用户【画像】，让抽象的用户变得具体、可感知。构建用户画像的流程包括三个关键：目标设定、维度筛选、指标明确。 ### （1）定目标 目标要清晰、量化、可达成 做一件事情需要知道做成什么样，这才有方向，用户画像的方向是明确商业目标。 比如：电商平台需要提升复购率，金融机构需要识别高风险用户，教育机构需要优化课程推荐。以某在线教育平台为例，通过分析用户流失数据发现，30% 的用户在试听课后未付费，因此将 【提升试听转化率】 作为画像目标。 定目标要将目标细化，指标明确、可量化，这样才具体，才能验证是否达成，才能事件闭环；定目标要进行数据资源评估，确认现有数据覆盖用户行为、消费记录、社交属性等，这样才能落地，才有实现的路径；定目标要跨部门共识，要市场、产品、技术共同定义，所谓众人拾柴火焰高，才能初始就相对完整，离最佳方案偏差不大，才不会在关键上掉链子。 ### （2）选维度 给用户画 【骨架】，选对角度才能看清本质 维度是观察用户的 【多面镜】，需兼顾业务相关性和数据可获得性。 以公众号为例，核心维度可分为三类： 基础属性：年龄、城市、职业、关注时长，明确谁在看？来自哪里？ 行为特征：阅读时长、点赞率、分享渠道 ，知晓怎么互动？喜欢什么内容？ 价值标签：高活跃用户（周互动≥3 次）、沉默用户（30 天未打开），弄清楚谁是核心用户？谁需要被唤醒？ 维度筛选要以目标为导向，优先选择与核心KPI强相关的维度（如目标是 【提升分享率】，重点关注 【分享场景（如朋友圈分享占比）】和 【内容类型偏好（如情感类 / 干货类分享差异）】）；其次要数据可及，避免依赖无法采集的维度（如未授权的第三方数据）；然后要动态更新，根据业务变化调整维度（如公众号取消【在看】维度）。 ### （3）定指标 给维度 【填血肉】，用数据让用户 【立体起来】 指标是维度的量化表达，将维度转换成可计算的标签，需满足可测量、可对比、可行动。 比如 “消费能力” 维度可拆解为： 高价值用户：月均消费＞2000 元，复购率＞2 次 潜力用户：月均消费 500-2000 元，加购转化率＞30% 沉睡用户：最后消费时间＞90 天，近期打开 APP＜1 次 指标设计采用【主标签 + 子标签】的结构，进行指标的分层，避免单一标签的片面性；指标设计要可验证，可通过 A/B 测试验证指标有效性（如对比 【高价值用户】 专属优惠的转化率）；指标设计要技术可实现，可利用 SQL、Python 等工具批量计算标签（如 Hive SQL 统计用户消费频次）。 没有维度，画像会失去结构；没有指标，画像会失去细节。两者共同决定了画像的清晰度和实用性。一个清晰的用户画像可以帮助我们快速定位用户需求，找到优化的方向。 ## 3用户画像怎么用？ 数字化时代，用户画像的价值在于帮助企业从 【以自我为中心】 转向 【以用户为中心】，真正实现 【千人千面】 的精细化运营。 ## （1）设计包容性 打破 【正常人】 陷阱，让不同用户都 【买单】 传统设计常以 【正态分布】 为基准，假设 【平均值代表大多数用户需求】，如：智能手机功能布局默认右撇子操作习惯，导致左撇子用户需额外适应成本。用户画像在此场景中的突破在于：关注多样性、动态调整标签。 关注多样性：将残障人士、老年人、多语言使用者等 【边缘群体】 需求纳入设计考量，而非视为 【异常值】； 动态调整标签：为视障用户开发语音导航功能，为孕妇群体优化商品推荐逻辑。 ### （2）精准推送 在对的时间，给对的内容 通勤时段（早 8 点）推 【短资讯（如：行业热点）】，适合碎片化阅读；睡前时段（晚 10 点）推 【深度长文（如：人物故事）】，适合静下心阅读；给 【科技爱好者】 发行业报告，给 【宝妈】 发育儿知识；从【千人一面】到【私人定制】。 给高价值用户专属客服，一对一推荐新品，附赠定制礼盒；给潜力用户满减券，定向发放（如 “满 300 减 50” 刺激客单价提升）；给沉睡用户【老用户专属福利】+ 限时折扣（如 【复购立减 30 元】），挖掘不同用户价值。 （3）多维运营 产品研发反向指导 某零食品牌分析消费数据发现，【95 后用户】 购买时 60% 会同时加购 【低卡饮料】，于是推出 【低卡零食套餐】，月销破百万；某家电品牌发现 【单身用户】 更关注 【迷你尺寸】 和 【APP 智能控制】，针对性开发小容量智能家电，抢占细分市场。 ### （4）用户画像进阶，动态升级 大数据模型让用户画像更精准。如果数据量很大，可以用技术手段 【升级】 画像： 算权重：比如用 【层次分析法】 判断 【价格】 和 【品牌】 哪个对用户购买决策影响更大；聚类分群：用 【K-means 算法】 把用户自动分成【价格敏感型】、【品质优先型】等群体，省去人工分类的麻烦；预测未来：用 【回归模型】 预测哪种用户更可能复购，提前制定挽留策略。 用户画像不是 【一次性作业】，而是 【动态升级】。企业需建立 【数据 – 画像 – 应用】 的闭环体系，让用户画像真正成为驱动增长的核心引擎。正如亚马逊 CEO 贝佐斯所说：“你越了解用户，用户越离不开你。” 本文由人人都是产品经理作者【壹叁零壹】，微信公众号：【壹叁零壹】，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。

近日，九识智能宣布完成1亿美元B3轮融资交割，至此，九识智能B轮融资全部完成交割，总金额近3亿美元。B轮融资由鼎晖百孚、蓝湖资本、某头部美元基金及某大型上市公司联合领投，亚投资本、锡创投、永鑫方舟、某物流产业方、BV百度风投、建发新兴投资、Unicorn跟投。本轮融资后，九识智能将着重在下一代产品研发、自有供应链的建立、国内外市场拓展、城市运营网络建设及产业生态联盟构建方面持续发力。     作为全球L4城配自动驾驶产品研发和应用领军企业，九识智能凭借全栈自研技术体系与规模化商业能力构建起核心竞争力。九识智能通过软硬件深度整合，灵活组合的交付方式，助力客户降低迁移成本、降低超50%运营成本，形成了技术研发与商业应用的双重壁垒。   2024年是九识智能覆盖城市低速全场景的商业化元年，截止目前，九识智能无人车已经在全国29个省、直辖市和自治区的 200 余座城市常态化运营，L4运营总里程超 1200 万公里，处于行业领先水平。   截至 2024年底，九识在手订单超万台，累计交付超3000台，服务超600家客户，全部指标均超预期完成。九识智能已经成为无人城配领域订单量第一、销售数量第一和运营台数第一等多项冠军的行业领军企业，以 90%+ 的城配自动驾驶整车销售市占率稳居行业首位，并成功带动了整体无人城配市场快速升温。2025年一季度，九识智能延续了高速增长的态势，新增订单量同比增长超4倍。    基于对城配场景的深度理解，在短短两年内，九识智能持续引领行业技术创新，已经实现了产品的多次迭代。目前，公司形成了覆盖多传感器融合感知、决策规划算法、车路协同等关键领域的完整技术矩阵，产品具备在 - 30℃ 至 55℃ 极端环境下稳定运行能力，可满足极窄道路、工业物流、快运等细分场景下的城市全场景、全路况、全时段运营需求。L4能力上，实现了全行业最低的“人车客服比”。   上图：九识无人车Z5 2023-2025 三代产品   上图：九识Z系列无人车家族   在技术创新上，九识在行业中唯一实现了将新能源车中普遍使用的车规量产固态雷达应用到L4自动驾驶车辆上，真正实现整车5年以上品质保障，并通过双目视觉及车规雷达的融合大模型感知技术，实现了城市路况的高安全性高质量产品能力。 团队通过自主研发的车规级自动驾驶核心硬件，实现了硬件系统的自主可控，有效阻绝了国外技术垄断风险。经过严格的环境与可靠性测试，可在-30 - +55度的范围内稳定工作超过5年。双Orin提供了508Tops的算力，结合量化、稀疏、蒸馏等模型轻量技术，保证了模型的高性能和低延时。 采用包括激光雷达，摄像头，毫米波，超声波在内的4种感知传感器，保障绝对安全。软件方面，九识基于OCC融合检测技术、多场景预决策算法和动态分布式调度框架ZGO，成功将推理延迟压缩至50毫秒以内，功耗降低至150瓦，仅为行业平均水平的四分之一，显著提升了复杂城市道路的适应能力。 同时，通过分布式仿真平台，九识实现了“每小时验证6个月运营路况”的高效测试，算法迭代效率提升2000倍以上，为技术快速落地奠定基础。   在国内市场，目前九识智能已深度服务中国邮政、通达系、国药器械、佳通轮胎、爸爸糖等多场景行业客户及其生态合作伙伴，构建起覆盖快递快运、生鲜商超、医药冷链等的智慧城配物流网络和行业解决方案。   同时，九识智能也在积极推进其全球化战略，在海外市场，已落地新加坡、日韩、中东等区域：公司已成功获得新加坡首张无人物流车牌照，并参与 TR-68 自动驾驶规范技术标准的修改工作，九识智能产品已进入新加坡 FairPrice 等本土龙头企业供应链体系；在刚刚结束不久的 DHL Fast Forward Challenge 2025 年赛事中，九识智能与 DHL 和 Dubai South 达成合作，共同开展迪拜自动驾驶配送试点项目。   在政策红利与市场需求的双重驱动下，九识智能正加速释放 L4 级自动驾驶技术的商业价值。中国“2025高度自动驾驶商业化”目标为技术迭代注入政策动能，即时配送与电商物流的快速增长则催生庞大市场需求。据预测，2027年全球无人配送车市场规模将突破数百亿美元，我国无人配送车市场规模将占全球市场份额的40%以上。九识智能凭借全栈自研技术及全场景适配能力，将抓住并引领无人城配市场的发展方向，继续探索多元化、高价值的商业应用场景。

<blockquote><p>随着AI技术的飞速发展，AI与创作者之间的关系正陷入一种复杂的囚徒困境。AI公司通过大量抓取创意内容来训练模型，而创作者则面临着作品被无偿使用和版权被侵犯的困境。这种关系不仅损害了创作者的利益，也对整个创意生态造成了侵蚀。本文将通过博弈论的视角，深入探讨AI公司与创作者之间的这种困境，分析其背后的经济和法律问题，并探讨可能的解决方案，以期找到一个双方都能从中受益的平衡点。</p> </blockquote>  刚刚我介绍了 OpenAI 的新图像生成器如何在一夜之间将互联网变成一个以宫崎骏为主题的游乐场。 当我们见证 GPT-4o 的图像生成器从公告（3 月 25 日）演变为病毒式的宫崎骏式趋势（3 月 28 日）到免费层访问（3 月 31 日）再到水印测试（4 月 6 日）时，一个更黑暗的模式已经浮出水面。 我们正在目睹一个经典的囚徒困境实时上演。 像 OpenAI 这样的 AI 公司从使用创意内容来训练他们的模型中受益匪浅，而个人创作者发现自己无法有效地扣留他们的工作或要求公平的报酬。纳什均衡严重有利于科技公司，处处系统性地贬低创造性劳动力。 这不仅仅是破坏，而是侵蚀。价值在这种关系的每个层面上都在消失。这个循环既全面又自我强化： **窃取的训练数据→侵犯版权的输出→自动化的创意任务→对原创作品的欣赏质量下降；** 每一次回合都会将更多的权力和经济价值转移到 AI 公司，而不是创作者。 时间不站在创作者这边。 每天都有更多内容被抓取，更多的模型被训练，更多的创意工作消失，越来越多的观众习惯于消费 AI 生成的内容，而不质疑其来源。 这种情况持续的时间越长，重置余额就越困难。 虽然合作对每个人都有好处，但 AI 公司和创作者被困在零和游戏中，个人激励推动相互毁灭。该展望严重青睐科技公司，同时系统性地贬低了创造性劳动力的价值。与过去的颠覆不同，这次颠覆不仅改变了创造性工作的发生方式，而且侵蚀了其经济基础。 如果有 RESET 按钮，我们现在应该按下它。 我们的目标是在分析游戏中的关键参与者时，剥去 AI 公司和大公司 CEO 使用的外表，考虑他们的赔率，并建议我们如何找到这个难以捉摸的 RESET 按钮，以造福创意生态系统中或周围的每个人。 ## 01 囚徒困境以及为什么背叛是每个人最好的选择 囚徒困境是博弈论中的一个思想实验。 我不会开始进行数学运算，所以不用担心。囚徒困境代表了一个基本模式，即决策应该由合作还是自身利益驱动。 在经典的囚徒困境中，两名嫌疑人被逮捕并被关押在不同的牢房中，无法进行交流。每个囚犯都得到同样的交易：通过作证来背叛你的同伙，或者保持沉默。以下是三种可能的情况： - 如果双方都保持沉默（合作），他们都会被轻判； - 如果双方都背叛了对方（相互背叛），他们都会被判处适度的刑罚； - 然而，如果一个人背叛而另一个人保持沉默，那么背叛者就会逍遥法外，而沉默的囚犯则会被判处重刑； 你觉得囚犯们会合作吗？ 不，每个囚犯的理性选择，无论对方做什么，**都是背叛**。 想象一下你是囚犯之一。让我们来看看您的选择。 - 如果你的同伙保持沉默，背叛就会释放你，而不是轻判； - 如果你的同伙背叛了你，你的背叛会导致中度的判决而不是重刑； 这就形成了所谓的纳什均衡：除非其他人也愿意改变他们的策略，所以他们都不断选择更糟糕的选项（比如不合作），即使如果他们一起工作会更好。 想想冷战时期的军备竞赛。美国和苏联都最好将军费开支用于国内繁荣。但双方都无法解除武装，而对方仍然单方面持有武器。因此，两国在武器上投入了数万亿，实现了不稳定且代价高昂的对峙。 或者考虑一下气候变化。每个国家都会从稳定的气候中受益，但每个国家都有继续排放温室气体的动机。结果如何？集体未能解决生存威胁。 简单来说，我们都会失去一点，但没有人愿意成为那个合作而别人不合作的傻瓜。 也就是说，至少两名囚犯在互相告密后服了相同的刑期。从某种意义上说，这仍然是公平的游戏。不幸的是，我们今天将要讨论的内容中没有什么是公平的。 **囚犯 A （AI 公司）：** 在风险投资压力、对市场份额的痴迷和对颠覆的准宗教信仰的推动下，一切都是无力的。 无视他们的目标 —现在扩大规模，以后货币化，也许暂时处理道德/法律后果。作为玩家，他们确实可以选择： - 合作：通过寻求创作者的同意、就许可达成一致，并为创意内容提供公平的报酬； - 缺陷：未经许可或补偿抓取内容； **囚犯 B（创作者）：** 分散、多样化，从个体艺术家到大型工作室和出版社。他们希望获得公平的报酬、认可、对作品使用的控制权以及可持续的未来。他们将 AI 公司视为窃取其知识产权的小偷，并害怕被 AI 模型取代。因此，这是一个生存威胁。 创作者集体也有选择： - 他们可以“合作”（通过让他们的内容可用于 AI 训练），或者 - 他们可能会 “背叛”（通过扣留内容或要求赔偿）； ## 02 AI 公司与创作者之间的平衡 在真正的纳什均衡中，没有单个玩家可以通过单方面改变他们的策略来提高他们的位置。 这在现实生活中又一次表现得如此之好： - 在这种环境中，创作者**几乎没有动力或权力来拒绝**他们的工作。为了谋生或赚取观众，作家和艺术家仍然必须在线发布他们的内容（通常是免费或在开放平台上），这不可避免地会使其暴露在爬虫机器人面前。如果一个创作者选择退出或支付所有费用，它几乎不会削弱 AI 模型的庞大训练语料库——当 AI 对数百万其他人的作品进行训练时，它们会牺牲影响力或收入。因此，从理性上讲，尽管 AI 公司有能力“搭便车”他们的内容，但大多数公司还是继续公开分享作品。 - 面临协调问题：大多数创作者是个体经营者或自由职业者，无法用一个声音进行活动。 - 即使一些创作者扣留他们的内容或要求赔偿，许多其他创作者也会不这样做（要么是自愿的，要么是无能的），让 AI 公司能够获得足够的训练数据。 - 他们在这种均衡中的“回报”越来越差：议价能力下降，收入下降压力，以及他们的创造性**劳动被无偿侵占**的感觉。 - 诉讼或集体行动仍处于起步阶段且不确定，因此现状仍然存在。至关重要的是，这种均衡**在社会上是次优**的——创造力的长期动力。 **单个 AI 公司** 主导策略是使用**所有可用内容**来最大限度地提高 AI 性能。当缩放定律仍然适用时，大规模抓取创意数据提供了一定程度的回报（更多的训练数据 = 更好的模型）。 - 协商和为内容付费会减慢您的速度并增加成本。如果一家 AI 公司决定许可内容，则会产生额外费用并延迟产品发布。而自由抓取的竞争对手可以更快地移动、使用更多数据进行训练并花费更少。在速度和规模决定市场主导地位的比赛中，没有公司愿意成为唯一一家公平竞争的公司。结果是**，没有一家 AI 公司敢单方面阻止**。 几个因素进一步加强了这种平衡： - 存在信息不对称。创作者通常不知道他们的内容何时被用于训练 AI 系统。 - 存在权力不平衡。个人创作者缺乏资源来监控或执行针对大型科技公司的权利。 - 这是一个集体行动问题。即使大多数创作者都想保留他们的内容，在数百万人之间协调这样的行动也几乎是不可能的。 因此，结果是当前的纳什均衡严重有利于人工智能公司。AI 公司叛逃（未经许可获取内容），而创作者无法有效保护（扣留其内容）。 同样，这是系统性的。两组中的任何一个参与者都不能做出改变来影响等式。 为了打破这种停滞不前的局面，我们必须改变游戏规则。例如，调整奖励、设置更好的协调方式或为不良行为承担后果。 这就是为什么使用博弈论如此有用。通过游戏，我们研究了如果我们希望真正的解决方案奏效，而不是让我们的论点停留在表面水平上，就需要改变的更深层次的激励措施。 真正的挑战不仅仅是公平或道德。这是关于构建一个新系统，在这个系统中，协同工作对每个人（AI 公司和创作者）都更有意义。只有有一个具有正确激励和惩罚的制度，公平才会随之而来。 **时间因素** 与经典的囚徒困境不同，这种对峙有一个有利于一方的滴答作响的时钟。每过一天，AI 模型都会不断改进，对新创意输入的依赖程度会降低。创作者建立公平条款的窗口正在迅速关闭。 这就像一场国际象棋游戏，每隔几回合就有一名玩家获得一步额外的棋步。最终，优势变得不可逾越。 AI 公司知道监管机构需要数年时间才能采取行动，而他们的爬虫机器人每秒都在无情地抓取内容，吞噬更多、更高质量、更稀有的材料来满足他们黑洞般的胃口。这就是为什么等待完美的监管解决方案或希望市场自然而然地自我纠正对创作者来说是一个失败的策略。 当这些过程发挥作用时，游戏实际上可能已经结束了。 那么我们能做些什么呢？我们如何打破这种破坏性的平衡，创造一个人工智能和人类创造力相互增强而不是相互破坏的未来？ 答案在于改变这个游戏的规则。 我们需要寻找创造性的方法来创造新的结构和激励措施，使合作成为双方的理性选择。我们还需要让具有深厚技术知识的人参与进来，他们能够帮助我们打这场仗。 如果你知敌知己，就不必担心百战百战的结果。如果你了解自己但不了解敌人，那么每获得一次胜利，你也会遭受一场失败。如果你既不了解敌人也不了解自己，你将在每场战斗中屈服。— 孙子，《孙子兵法》 让我们探讨三种可以重置平衡的方法。 既然 “漂亮，请停止窃取我们的工作” 并不是特别有效，那么我们如何打破这个僵局呢？有三种越狱选项，每种选项都有自己的潜力和局限性。 - 导致这个问题的技术也会是它的解决方案吗？让我们谈谈不需要吞噬整个互联网的高级 AI 模型； - 如果你不能单独击败他们，那就联手吧。内容平台如何成为创作者抵御 AI 寄生虫的集体盾牌？ - 监管框架 — 当所有其他方法都失败时，请律师和政客来。可能出什么问题？ ## 03 先进的 AI 技术 — 摆脱数据饥饿 当立法者辩论和创作者抗议时，AI 研究实验室正在发生一些积极的事情。研究人员正在开发新的方法，这些方法可能会从根本上改变我们讨论过的博弈论动态。 想象一下，如果 AI 公司可以构建强大的模型，而无需抓取整个互联网，或者至少不需要比他们已经拥有的更多？也许对新内容的胃口可能会受到限制？ **更智能的模型设计。** 新的架构不再使用当今的大型语言模型 LLMs 或基于大量数据训练的扩散模型，而是简化了这一过程。 它们可以更有效地学习语言模式，这意味着它们可以像传统模型一样理解文本，但示例要少得多。它们处理文本的方式不同，处理速度快，总体使用的资源更少。将他们视为更专注的学习者，通过学习更少的材料来获得相同的成绩。 **合成数据生成** AI 模型可以生成自己的训练材料，而不是依赖真实世界的文本。强大的 AI 可以创建示例、故事或对话来教授其他 AI。想想作者虚构的场景来帮助学生理解一个主题，而不是使用现实世界的文本。 **检索增强生成（RAG）** AI 可以在需要时简单地查找内容，而不是记住人类的全部创造力，从根本上改变训练要求，并有可能实现适当的归属或许可。该模型不需要在内部存储受版权保护的材料 — 它只需在需要时在外部引用它。 **基于区块链的归因和许可？？** Story （迄今已筹集 1.4 亿美元） 提出了一种有趣的方法，用于构建一个跟踪知识产权所有权的区块链网络。2025 年 1 月，Story 宣布与 Stability AI 合作，使创作者能够应对通过 AI 生成的创意作品进行归因、跟踪和货币化的挑战。 Story 将此解决方案称为“无形资产”，因此可以在 AI 生态系统中的任何地方对其进行跟踪和控制。这使得对与 AI 模型一起使用的创意作品的 IP 进行归属和许可成为可能，包括衍生作品的收入流。 ## 04 技术方法的局限性 也就是说，上述解决方案存在一些基本限制： - 即使效率提高，这些模型仍然需要大量的真实数据作为基础，其中可能包括受版权保护的材料。 - 尽管它们处理信息的方式与 transformer 不同，但这些架构仍然可以记住部分训练数据，从而有可能在输出中复制受版权保护的内容。 - 这些技术解决方案并不能完全满足权利持有人控制其作品的使用方式或获得报酬的愿望。 - 所有方法仍然涉及版权以外的各种知识产权，包括数据库权利、商标、商业秘密和道德权利。 - 区块链解决方案带来了新的复杂性：现有 IP 系统缺乏标准化;区块链记录的法律认可有限;无法容纳版权例外的僵化不变性;实施成本高，将较小的创作者排除在外;被动保护而不是预防性保护。 - 从博弈论的角度来看，仅靠先进的 AI 技术不太可能打破目前 AI 公司和内容创作者之间的囚徒困境。 **将平台从 AI 自助餐转变为战略据点** 将互联网想象成一个资源丰富的大陆，人工智能公司在这里像殖民大国一样运作，在不补偿当地人的情况下榨取价值。内容平台正在成为控制其边界、征收关税并形成战略联盟的主权领土。随着创作者迁移到治理最严格的地区，权力的天平从开采转向谈判。 **阻止数字寄生虫 — AI 爬虫** AI 网络爬虫机器人是寄生虫的数字等价物。他们榨取价值，但未为维持他们的生态系统做出贡献。就像生物寄生虫一样，它们已经变得非常擅长逃避防御。 本文由 @来学习一下 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

 恐怖游戏《别玩》上架Steam，由线下密室逃脱知名设计团队SCRAP打造，预计2026年推出。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 《别玩》是一款基于点击互动的恐怖冒险游戏。玩家在游戏内揭示“真相”的过程中出现的任何损伤或意外，开发者概不负责。请务必慎重决定是否游玩。     ## 游戏特点： - 由线下密室逃脱知名设计团队SCRAP打造的心理恐怖新作。 - 完美复刻2000年代互联网上广为流传的都市传说——“绝对不要玩”的网页游戏。 - 通关在游玩过程中不断出现各类小游戏，以鼠标点击的形式进行探索与冒险。 - 小游戏的设计融合了：插画、照片、动画、像素艺术、以及某公司的官方网站等元素。 - 最终将揭开“绝对不要玩”这一都市传说背后的真相。 ## 游玩方法： 在画面上找到关闭弹窗的【×】 ## 操作方法： 鼠标点击 ## 游戏时间： 不明 ## 关于录屏与直播： 本作包含大量心理恐怖内容。任何直播/录屏行为造成第三方的损伤或意外，均由传播者本人承担。

<blockquote><p>外卖市场再度掀起波澜！京东外卖高调启动百亿补贴计划，美团外卖随即宣布未来三年将投入1000亿元助力餐饮行业。这场补贴大战不仅是两大巨头的正面交锋，更是市场份额和用户粘性的激烈争夺。本文将深入剖析京东与美团在外卖领域的战略布局、舆论交锋以及各自的市场优势，探讨这场补贴大战背后的商业逻辑和未来走向。</p> </blockquote>  4 月 11 日，京东再次高调宣布，全面上线百亿补贴，计划一年内投入超百亿元，最高 20 元外卖补贴，人人可抽，全天不限时；每天 10 万张外卖 “百亿补贴金券”，早 10 点 / 晚 8 点开抢。 而在 4 月 14 日晚间，美团外卖总经理薛冰宣布，未来三年，美团外卖将向餐饮行业整体投入 1000 亿元，帮助餐饮伙伴健康增长。这一轮轮真金白银的投入，将外卖补贴大战推向了新的高潮。 这场大战的前奏，是美团核心本地商业 CEO 王莆中与京东之间的舆论战。王莆中曾表示，“京东不是第一家想做外卖的公司，也可能不是最后一家，阿里、滴滴、字节不是都做过，滴滴目前在海外也还在做呢。” 还提到美团非餐饮品类的日订单突破了 1800 万单，让某些公司如鲠在喉。 而刘强东则回应，让员工去帮助大风中遇到困难的外卖或快递兄弟，去参与出口受阻企业的采购小组工作，不要和人打口水仗，不能产生社会价值。京东集团新闻发言人齐珊珊也回应称，踏实做事，努力创造社会价值。从这一番交锋来看，京东以柔克刚，没有陷入与美团的直接骂战，而是占据了舆论和道德的制高点，强调自身关注社会价值的企业形象。 然而，双方都不是为了单纯的 “不蒸馒头争口气”。这拉锯战的本质，是对市场份额和用户粘性的激烈争夺。外卖市场经过多年发展，看似格局已定，美团占据领先地位，饿了么紧追其后，但京东的入局打破了这份平静。 京东希望凭借自身的资源和品牌优势，在这个庞大的市场中切下一块蛋糕。对于京东来说，即时零售业务是其核心零售业务的自然延伸，外卖作为即时零售场景下用户高频业务之一，可以丰富其服务用户需求的场景，加强用户黏性以及活跃度。而美团投入千亿元，也是为了巩固自身的领先地位，抵御包括京东在内的潜在竞争对手的冲击，进一步扩大市场份额，帮助商家的同时，也强化自身在餐饮行业的影响力。 目前来看，在舆论方面，京东通过刘强东的回应，获得了不少支持，树立了良好的企业形象。但回归到业务本身，无论是即时零售业务，还是餐饮外卖业务，美团深耕多年，积累了深厚的优势，从商家资源到配送体系，从用户习惯到市场认知，都不是京东短期内能够超越的。 并且，美团也在不断拓展自身业务边界，其在 3C 数码等领域的发展，正逐渐蚕食京东传统的优势领域。只赢了舆论战肯定是不行的，毕竟市场最终还是要用脚投票。 京东虽然通过百亿补贴吸引了部分用户，但能否持续留住用户，还需要看其在服务质量、配送效率、商家丰富度等方面能否持续提升。美团面对京东的挑战，也需要不断优化自身业务，合理利用千亿元投入，进一步巩固优势。 这场外卖补贴大战，最终的胜负或许还要看双方在业务上的持续投入和创新，谁能真正为用户和商家创造更多价值，谁才能在这场激烈的竞争中笑到最后。 撰文：刘老实 排版：柯不楠 校对：十 三 公众号：即时刘说 本文由 @即时刘说 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Pixabay，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

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