曾几何时，消费投资被打到创投圈鄙视链底端。然而腾讯的两笔投资，令人不胜感慨 一是始祖鸟母公司（亚玛芬体育），今年迎来股东接二连三的减持落袋。回想2019年，安踏集团、方源资本、腾讯等组成的财团联合收购亚玛芬，如今公司股价喜人，腾讯大赚一笔。 二是老铺黄金。这原本是一个鲜少投资人押中的项目，没曾想腾讯却作为基石投资人赶在老铺黄金IPO前进入，而且投资金额还不少。后面的故事我们都知道，老铺黄金上市后一路大涨，至今腾讯账面浮盈超50亿港元。 出手看似云淡风轻，回报则是令人艳羡。这也再度证明消费投资也能赚大钱。 六年前，联手收购始祖鸟 腾讯爆赚 从始祖鸟最新一幕说起。 当年参与收购的投资人开始落袋为安本月，Lululemon创始人Chip Wilson（奇普·威尔逊）通过出售亚玛芬股票，套现约11亿人民币；更早前，方源资本也寻求出售在亚玛芬的一半持股，以37.20美元-37.73美元的价格出售3500万股，套现约90亿元。 腾讯，也是那时收购亚玛芬的财团之一。 时间回到2018年，安踏集团牵头，与方源资本、腾讯等组成财团，并在2019年3月以46亿欧元（当时约合360亿人民币）完成收购亚玛芬，轰动一时。此后，亚玛芬还进行一轮新融资，引入红杉中国、众为资本等知名投资机构。 而当时，安踏通过新成立的子公司JVCo（财团）进行收购。其中，安踏出资15.43亿欧元，持股57.95%，为绝 对控股股东；FV Fund最终出资10.71亿欧元，持股21.4%；Anamered Investments出资3.54亿欧元，持股20.65%。 （来自安踏集团在港交所公示的文件，非最终出资额） 出资方之一FV Fund则是由方源资本、腾讯及其他贷款银团共同组成。具体来说，腾讯没有直接成为JVCo的股东，而是向方源资本旗下的子公司 FountainVest Rainbow Limited 进行了投资。 根据官方公告披露，腾讯在这场交易中最终出资了1.25亿美元，间接获得约5.6%的股权。 转眼到了2024年，亚玛芬成功在纽交所IPO，如今市值约210亿美元（约1500亿人民币）。上市后，各股东在亚玛芬的持股比例相应有所调整。 （亚玛芬敲钟名场面：安踏掌门人丁世忠C位，方源资本唐葵、腾讯投资李朝晖也在） 这一战方源资本回报惊人。以2019收购完成的汇率换算，方源资本投入金额约77亿元，如今方源套现93亿后，仍保留亚玛芬体育6.2%的股份，余下持股对应市值仍有近百亿人民币。 不用说，腾讯也是最 大赢家之一。亚玛芬体育2024年上市后腾讯持股约4.5%，以此计算腾讯账面浮盈超过50亿人民币。 这些年在安踏集团的运营下，亚玛芬旗下品牌迅速推动中国市场的发展，销售规模扩大。特别是将始祖鸟带出圈了，近几年拥有一件始祖鸟冲锋衣几乎成为中产社交符号。 或许正是因为始祖鸟带来的投资价值攀升，腾讯后来还投资了另一冲锋衣品牌伯希和。被称为始祖鸟平替，伯希和正在赴港上市，背后腾讯持有伯希和10.70%的股份，为最 大机构投资方。 如果成功IPO，腾讯又将收获一笔新的回报。 IPO前夕投了老铺黄金 浮盈50亿 同样赚钱效应明显的，还有对老铺黄金的投资。 2025年3月5日这天，老铺黄金以600港元/股的价格超越腾讯，成为港股新一任“股王”。这是始料未及的一幕：回想2024年6月上市时，老铺黄金发行价仅有40.5港元，此后股价一路飞涨，至9月15日收盘已达到726.5港元/股，较发行价涨幅达1699%。 老铺黄金不断刷新历史。然而这样一个凶猛的消费公司背后，却鲜少有投资机构提前押到宝。 在此之前，老铺黄金只在2023年开放唯 一一轮融资，彼时这还是一个相对水下的项目，并没有走进太多投资人的视野，最后只有黑蚁资本、豫园股份投进去。 很快，老铺黄金向港交所递交了上市申请书。直至半年后，公司宣布引入腾讯、南方基金和CPE源峰作为基石投资者参与IPO发行，共认购5600万美元。 其中腾讯通过子公司Tencent Huang River认购3500万美元，持股约4%，这是当时腾讯颇为罕见地作为基石投资者大手笔参与一家消费企业的IPO发行。 没想到，老铺黄金上市后股价节节攀升，腾讯回报丰厚作为老铺黄金的基石投资人，目前腾讯持股仍超过4%，粗略算下来账面浮盈已经超过50亿港元，一举成为腾讯投资回报最高的消费项目之一。 老铺黄金之后，腾讯密集出现在基石投资人的名单中。 今年2月12日，古茗控股有限公司正式登陆港交所，拉开今年新茶饮上市序幕。和老铺黄金故事相同，古茗在IPO前仅开放了唯 一一次外部融资，美团龙珠、红杉中国、Coatue身影浮现。 港股上市成了其他投资人进入的机会古茗IPO时，共有腾讯、元生资本Genesis Capital、美团龙珠、Duckling Fund、正心谷资本等5名基石投资者，合计认购7100万美元。 今年港股基石投资火热，粗略算下来，一级市场熟悉的头部机构不约而同地出现在基石阵容里，背后一个重要的原因就是：“能赚钱了”。 截至9月15日，古茗总市值超500亿港元，较IPO当天翻倍。相应地，基石投资人也实现了账面浮盈。公开信息显示，古茗的限售股于8月12日解禁，涉及22.30亿股，目前暂无确切消息表明腾讯进行了减持操作。 某种程度上，投进就是赚到了。 消费投资也能赚大钱 回顾这两笔消费投资，腾讯“选品”眼光堪称毒辣。 说起腾讯投资，业内公认的地表最强CVC之一。2020年4月，腾讯投资上线自己的官网，配有独立的logo，这个脱胎于腾讯投资并购部的独立部门，慢慢发展为一个独立运作的的财务投资机构，多年来投遍中国互联网半壁江山。 而在消费领域，腾讯多有出手无论是早年对京东、美团、拼多多、唯品会的投资，还是后来入股名创优品、Tims咖啡、喜茶、伯希和、Farfetch等，锁定中国消费转型红利的腾讯，都在押注下一代消费者的生活方式。 一位CVC机构的投资人谈起同行腾讯，“基本上不会插手公司运营，外行人指挥内行人。”据悉，腾讯投资团队在出手之前往往还要考虑一个问题：这家公司的未来发展，能不能跑赢腾讯的股价？ 如今两个项目浮盈超100亿，这是中国消费赛道难能可贵的一幕。 消费投资，经历大起大落，过去这几年一度跌落谷底。我们已经听过不少这样的声音：消费投资被调侃是“最没门槛的一个赛道”，甚至有些一线投资机构直接砍掉整个消费组。曾经，身边不少投资人抛弃消费，转而跑去拥抱科技。 直到今天，“投消费”依旧是个无比谨慎的赛道估值回落、退出无门、热钱逃离后，不少人对新消费感到茫然，不知道该怎么去投。 所幸，事情正在渐渐起变化。 放眼今年，这一波中国乃至全球并购浪潮中，消费行业标的占据了极为重要的位置；港股对消费领域热情高涨，拓宽了消费投资的退出通路，迎来资本市场的窗口期。正如一位投资人感慨：“消费投资开始回暖了。” 过去几个月，资本市场对于消费的热情历历在目。我们看到，泡泡玛特、蜜雪冰城、老铺黄金一起组成了“港股三姐妹”他们都涨幅惊人。当投资人都去“卷”硬科技，它们却用真金白银向大家证明：消费投资也能赚大钱。正如泡泡玛特身后早期投资人之一蜂巧资本，落袋约30亿港元。 真理往往很朴素。消费行业历来被认为是具备刚性、抗周期属性的行业，因而在经济波动时期反而更受资本欢迎。更何况，中国拥有14亿人口，任何吃喝玩乐都是一门极 具想象力的生意。 往往安静的时候，美好的事物才会出现。中国消费投资正在进入一个安静的状态，真正热爱的人则始终坚信中国消费市场永远“坡长雪厚”。 也许无论何时，消费都是一门好生意。

和西贝一战，不少人感叹：老罗回来了。 数月前，梁文锋得知罗永浩准备做AIOS（人工智能操作系统）时，他问罗永浩，“你为什么非要做科技？”在梁文锋看来，一个人如果能在任何领域做到全国前几名，就不应该辜负这份天分。而罗永浩，正是他眼中那个“最该靠嘴吃饭”的人。 罗永浩有些沮丧，但梁文锋的话，他听进去了。罗永浩坦言自己思考了这个问题，但还是不能远离科技圈。 于是，几个月后，各大平台悄然出现一档播客：《罗永浩的十字路口》。罗永浩多了一个新身份：播客对话者。 按照计划，罗永浩每周对话一位科技领袖或创业者等。在访谈中，罗永浩主动设置议题，相应地产生舆论话题。比如首期对话李想，“李想哽咽感谢美团王兴”的话题就刷榜社交平台。 “靠嘴吃饭”的罗永浩，最近又和西贝开战。 对于罗永浩来说，这是漂亮的一战，设置议题，顺应民意。谁还记得，一个月前，他因脱口秀节目，连发数十条微博和网友对骂，寸步不让。如今，罗永浩人设反转，他说支持自己的人有90%，俨然成了舆论场里的正义化身。 无论外界如何看待，流量已经涌入到他最熟悉的战场：直播间。 风波持续发酵的三天时间里，即9月12日-14日，交个朋友直播间吸引1000万人次观看，累计带货额最高预估为5000万元。相比之下，此前同一时段，直播间销售额最高预估为1000万元。交个朋友公司股价，在两个交易日内上涨超12%。 事实上，作为大主播，罗永浩如今的商业模式堪称完美闭环：在舆论场上设置议题产生流量，在直播间里带货兑现流量。 当其他主播还在追逐流量的时候，罗永浩已然成为最具有设置议题能力的主播。 如今，在舆论场里，罗永浩知识分子的形象正在淡去，“大众嘴替”的形象正不断强化，后者更具情绪、流量和商业价值。 A 三年前，罗永浩淡出直播时就表示，自己不愿再在社交平台上过多交流，只想专注科技创业，最后也只是开了一个用于辟谣的账号。 2022年6月，债务还至尾声的罗永浩宣布“退网”，成立细红线公司，投身AR领域。罗永浩说，这应该是他最后一次创业。 罗永浩信心满满，目标很高。他想做的，是打造出像“2007年的iPhone+iOS”那样有颠覆性的产品，成为下一个平台上类似苹果的公司。 经历锤子科技的失败后，罗永浩变得更谨慎，他准备了B、C计划，包括被大公司投资、控股或收购，或者转型做智能硬件产品。 起步很顺利。不到半年，细红线就拿到了近4亿元天使轮融资，由美团龙珠领投，投后估值达到2亿美元。 2023年，是罗永浩团队技术积累的高峰。企查查信息显示，这一年细红线申请了15个专利，大多围绕AR眼镜。 但是行业在退潮。IDC报告显示，2023年全球AR/VR行业的头显出货量同比下降23.5%。2024年至今，细红线科技也再无公开申请的专利。据《新视界》报道，细红线员工数巅峰时期为150多人。和当初预计的千人团队，相差有些大。 2024年，有媒体报道，罗永浩团队正从AR转向AI。 2024年4月，罗永浩在直播间宣布，9月份将推出神秘产品，具有“颠覆性、破坏式的创新”；后来10月份，他说要到推迟年底。直到2024年结束，罗永浩还没有拿出成品。 也是这段时间，罗永浩因团队测试AI遇到问题，经人介绍见到了梁文锋。此时，梁文锋团队已经发布了DeepSeek-V3，还未发布R1。双方见面期间，梁文锋对罗永浩发出灵魂拷问：你为什么非要做科技？ 梁文锋没有其他意思，他认为罗永浩“靠嘴吃饭”可能更有优势。当时罗永浩有些沮丧，“我做产品也有可能做到全国前几名。”结果梁文锋回答，这个不好判断。 2025年1月，罗永浩团队在海外发布了一款名为J1 Assistant的聚合类AI助理软件。只是，这款产品略显平淡，与他曾预告的“颠覆性、破坏式创新”相比，相差甚远。 AI产品的核心竞争力说到底还是AI大模型。就在罗永浩新品发布的十二天后，梁文锋发布了DeepSeek-R1，具备颠覆性的大模型产品。 今年6月，投身科技的第三年，罗永浩亲口承认了AR上的失败。 “用了一年多，烧了很多钱，证实10年内AR眼镜都不太可能商业化。又花了一年多，做AI的软硬件结合方案，但是软件出了工程灾难。所以计划去年年底、今年年初发的软硬件结合方案，就没发出来。” 或许是意识到始终挣扎在科技圈，代价太大，罗永浩将梁文锋的话听进去了，重新思考“用嘴吃饭”的这条路。 但是罗永浩不想离科技圈太远。目前，细红线仍在招聘大模型算法工程师、IOS工程师等岗位，涉及大语言模型、Agent、Apple人机交互产品等。 罗永浩将自己的播客聚焦于科技与商业领域，既能让他在科技领域有所助益，又能发挥其表达优势，稳固公众影响力。 B 靠嘴吃饭，的确能给罗永浩带来实际收益，尤其在罗永浩熟悉的直播间里，表达和话语直接转化为真金白银。 第三方数据平台达多多显示，9月11日至15日，罗永浩大战西贝期间，交个朋友直播间累计吸引1200万人次观看，销售额最高预估为5000万元。特别是9月14日达到峰值，660万人涌入直播间，当天销售额最高预估为2500万元。 对比7月份直播间日均销售额在250万-500万元徘徊，这一波热度，罗永浩接得毫不犹豫。 他甚至还主动邀请贾国龙来一场直播对话，“我们还是找一个大的网络平台直播，当面公平公正冷静理性地对一次话吧。” 罗永浩擅长“靠嘴吃饭”。他曾在俞敏洪和董宇辉事件中，持续输出，吃尽了流量。 去年7月25日，俞敏洪和董宇辉彻底“切割”。第二天，罗永浩在交个朋友直播间一边点评，一边卖货。他甚至做足了功课，提前在几张白纸记上要点。 “我说任老板铁公鸡，马老板铁公鸡是引爆不了的......为什么一说铁公鸡就引爆了？”说到激动处，罗永浩双手平复情绪，也不忘卖货，“喝口佳得乐，运动饮料......我是在抑制自己，克制克制，非常大的强度，很消耗的”。 在俞敏洪和董宇辉事件中，舆论风向普遍偏向董宇辉。当晚，就有700万人涌入交个朋友抖音直播间，销售额也从一天前的250万-500万，直接冲到了1000万-2500万元。 这不是罗永浩第一次吃到争议带来的流量红利。早在东方甄选小作文风波期间，罗永浩就多次发声，相关话题接连登上热搜。当年12月，交个朋友直播间吸引1.04亿人次观看，比前一个月超出3000万人次。 罗永浩收获的，不仅是商业收益，还有公众形象的塑造。 在俞敏洪与董宇辉的事件中，罗永浩成为敢于为年轻人发声的代表；而在与西贝的争议中，他站在大众这边，意外实现了个人公众形象的反转。 “我一直以来在网络上是一个很有争议的人，但这次这个事件以后，我可能这么多年第一次碰到一个情况，我卷入一个公共事件，支持我的人超过90%，这是我这辈子没有享受过的东西”。 数据印证了罗永浩的感受。“新榜数据”对7.2万条网络评论分析，其中，47%的声音支持罗永浩，19%要求兴业规范，28%质疑西贝。 舆论场上，罗永浩粉丝增长迅速。微博数据显示，风波发生以来的一周时间，罗永浩粉丝增长近70万至138万粉丝。 在类似的公共议题中，罗永浩善于捕捉公众情绪，懂得何时开口、如何开口。而他的发声，也不只是表达立场，更像是一次次的流量生意。对于深谙舆论规则的罗永浩来说，每一次卷入的议题，都有可能成为他的“顺风局”。 C 科技创业者、播客对话者、主播，如今罗永浩有三重身份。目前来看，其中最具有商业变现能力的，就是主播身份。 作为主播，罗永浩非常合格。他擅于在舆论场设置议题，再回到直播间进行回应，顺势带货，再产生话题向外扩散。这甚至已经成为一种稳定的节奏，罗永浩也有自己的“直播间见”。 直播带货，已成为罗永浩“靠嘴吃饭”最成熟的流量出口，同时也反哺直播间。 流量对直播带货的重要性不言而喻。即使是董宇辉也需要流量，2025年上半年，与辉同行直播间流量已同比下滑近一半。 但是董宇辉并未展现出设置议题的能力，甚至曾主动关闭自己在舆论场上的发声渠道。这一定程度上影响其持续获取流量。此前，字母榜曾分析过，董宇辉的爆发式增长，高度依赖东方甄选产生的巨大话题性。 李佳琦很少参与公共议题讨论，也逐渐减少公开表达，在舆论场中“隐身”；而经常在直播间以激烈言行博眼球的辛巴，也在数次“退网”宣言后彻底退出了。 相形之下，罗永浩成为行业中为数不多的、具备公共议题设置能力的“议题型主播”。 这对于流量下滑严重的交个朋友来说，尤为重要。 交个朋友早已跌出抖音带货榜单前十；其财报也显示，2025年上半年，交个朋友收入同比增长9.8%，但是净利润却同比下滑33%，正是由于流量获取成本上升导致。 无论如何，罗永浩始终是掌握“遥控器”的人，掌控话题节奏。正如他6月份新品预告时说，“我要出来嘚瑟一下”，为新品推出做准备。按罗永浩当时透露，“纯软（件）的，可能两三个月就要上了。” 如今已九月中旬，新品未见踪影，倒是罗永浩“靠嘴吃饭”的本事，再次让公众见识到了。 参考资料： 《罗永浩：新产品 3 个月后见，梁文锋建议我“靠嘴吃饭”》极客公园 《对话罗永浩：再创业可能后悔，不再创业百分之百后悔》晚点LatePost 《罗永浩最后一次创业最新进展，暂别AR，迎来AI Jarvis》凤凰网科技 《AI报告10条总结罗永浩大战西贝：抖音量最大、支持西贝仅6%｜新榜声量通AI报告》新榜 《体验完罗永浩全新的“初创项目”，我只能说有点难顶》差评XPIN

2025年的餐饮人，见识得太多了。 大家去餐馆吃饭，倘若对菜品、服务等感到不满意，往往会遇到这样的情况：老板宁可重新做、给某道菜免单、免费送上水果饮料，甚至给整顿饭打个狠折，也要千方百计恳求别给差评。 相比吃点儿小亏，餐饮从业者更担心消费者拿起手机激情开麦，一棍子打倒一船人。 毕竟，顾客几秒钟发出一条短短的差评，很可能让餐厅生意一落千丈，损失大量潜在的进店顾客和消费额。 对于有理有据的正常差评，餐厅就算不爽，但自知理亏，尚且可以接受。好餐厅大多会把“合理差评”当成提升经营水平的意见参考。 然而，直到最近在社交网络上，看到网友分享的大众评审团“奇葩“案例，才知道原来老板们会遇到那么多“无厘头”的不合理差评。又有那么多让人“匪夷所思“的差评，被平台通过各种机制，帮商家处理了。 有的顾客去吃自助餐，试图把餐食带走时被拦下，一气之下吐槽道：“不让偷拿饮料回去了，还要我们当众把拿的都拿出来。” 你看看，自己都承认是在“偷拿”，却还理直气壮地打差评。还好评审员投票裁决，让这条差评成功隐藏，不会太影响老板生意。 不止这些，在社交媒体上，“穿黑丝免单？差评！“”老板娘不肯陪吃饭？差评！“”老板不给买罐装可乐，“导致”打牌输钱？还是差评！“……….网友们分享的平台通过大众评审团，帮商家隐藏的差评，没有最离谱，只有更离谱。 对于此类无厘头、不讲理的差评，商家许多情况下无力反驳，只能道歉、息事宁人。 餐厅老板摆不平不合理差评，本地生活平台自然要下场兜底。 就像刚提到的，不少网民在社交平台上分享的名叫“大众评审团”的机制，就是大众点评的特色功能：平台邀请用户担任“赛博判官”，帮用户和商家把把脉、评评理。 此外，我们还看到有商家晒出了一个大众点评的评价沟通机制。商家看到不合理差评，可以私下和用户沟通，说明情况和诉求，看看对方能否调整表述、图片和打分等。相比在评论区“叫屈”，或者直接上大众评审的“法庭”，餐厅老板多了一个和用户商量的路径。 大批“赛博判官”上线，每天识别和“审判”各种差评，其中不少颇为奇葩，令人啼笑皆非。 在这一略带喜感的过程中，一套既讲理又讲情、适应餐馆真实生态，公平公正的评价体系，正在逐步成型。 “老板娘太漂亮，服务态度太好，猫太可爱，游戏太刺激，装修太细致……” 当你以为这把五星好评肯定稳了，评论老哥话锋一转，送上一星打分：“老板娘又不肯出来陪我吃饭，所以差评！” 这不是段子，而是真实发生在某密室评论区的一幕。老哥到底是真心想约老板娘，还是只是开玩笑，已经无从分辨。但一星打分的负面影响是实打实的，就算不会让别的顾客跑路，也会拖累商家的搜索排名。 有的顾客花45元团了50元的券，到了店里却没买够50元的东西。顾客既没有考虑多拿点儿商品，也没有放弃用券，而是既要用券，又要让商家“找零”。 遭到拒绝后，这位试图用优惠券找零的顾客甩出差评：“消费不够不补，太不人性化！” 除了餐厅，非餐品类的本地商家也是奇葩差评的受害者。 “讲了很多次进听装可乐！就是不听劝。每次输钱就是没喝到带足气的可乐！” 一位顾客在南京某棋牌室打牌输了钱，暂且不论是否涉嫌赌博，单是归咎于老板没给买听装可乐，就显露出异于常人的脑回路。 如此奇葩、让人感叹人类多样性的评论，是不少商家经常感到头疼的难题。顾客是上帝，商家自然不敢直接“怼”顾客，但也得尽可能还原事实、辩白区直。 更难办的是，还有“自来黑”的消费者，用更高阶、更隐蔽的手段，在好评中夹杂着误导信息，让消费者摸不着头脑、自动“脱粉”。 比如，顾客宣称餐厅有超级划算的5.9元大鸡腿，打出好评，鼓动大家去抖音团券、到店消费，“千万不要错过”。 到这里似乎一切正常，但这里面的心眼子是，实际上餐厅并没有这道菜品。别的消费者信了“好评”，买了券、行程去吃，却被告知无法核销，自然有很大可能打差评。 餐饮老板最容易想到的应对手段，自然是让平台主持公道。 目前，美团、大众点评等都非真实差评机制。一些明显过火的评论，比如问候别人家人的污言秽语、没到店直接差评，或者同行恶意差评等，用户根本发布不出去。 不过，平台的评论审核机制不是万能的，一些涉及线下消费纠纷的评价，平台也没法当“上帝”。 最近在网民中引发热议的“赛博判官”，是大众点评找到的一条更有效的处置路径。 所谓“赛博判官”，是用户对于平台上“大众评审团”的俗称。大众评审团由普通用户组成，平台会不定期邀请他们参与处置商户与消费者的纠纷，判别某一条评论适不适合公开展示。 在“断案”过程中，评审员可以在内部系统中投票并发表意见。评审结束后，平台会公示投票人数和结果，并以少数服从多数原则做出裁断。 例如，在某江浙菜餐厅的评论区，一位消费者称，二楼的服务员要求顾客自己把垃圾带到楼下扔掉。乍一看，一般人都会觉得这服务员也太离谱，差评一点儿都不冤。 但大众评审团发现，其他消费者主动“做证”，涉事客人的孩子往餐厅垃圾桶里撒尿，服务员才提出自行清理的要求。面对素质堪忧的家长，73%的“赛博判官”判定，这条不合理的差评应当被隐藏。 又比如，一位顾客吃完饭，回家后严重失眠，认为茶水有问题，“给个差评不过分吧”？大众评审团认为，喝茶本身就有可能睡不着，83%的人认为这条差评“不适合展示”。 不过，大众评审团也不会一味站在商家这边。 在某茶饮店的评论区，一位顾客吐槽，自己对百香果过敏，和商家反复强调不要放，商家却说不能不放，否则要被品牌罚钱。尽管商家颇为委屈，但仍然有86%的“赛博判官”认为，规定是死的、人是活的，这条差评没有理由被隐藏。 不难看出，“赛博判官”虽然不是职业审核员，也判不了大案要案，却善于换位思考、设身处地想问题，仔细复盘消费纠纷的来龙去脉，并从“理”和“情”两个维度审视差评背后的是非曲直，通过投票影响差评的展示。 “赛博判官”的存在，让商家在应对差评时，有了更多的选择。而那些明显不合情理的差评，也会比较快地得到处置，从而维护商家和消费者的合法权益。 大众点评“赛博判官”的出现，很大程度上解决了餐饮老板“让大家评评理”的需求。但在有时候，有些评价其实只是商家与用户之间小小的误会，还不至于上到“大众评审”的“赛博法庭”去庭审，像是用户手滑打错字、或者手滑点错评分，或者餐馆迫于无奈的“不情之请”。 一些商家注意到，大众点评上线了“评价沟通”机制。用户发布点评后，图文下方除了有“投诉”和“回复”，还新增了“沟通”入口。 例如，消费者明明文字和图片都是好评，打分却只有3星或3星半。原因是，在许多人心目中，满分5星、打出3星，已经是对餐厅和菜品的认可——这在老年消费者中十分常见。 但实际上，大多数消费者外出就餐，只会考虑4.8星以上的餐馆。倘若餐厅拿到3星评分，需要许多个5星才能把分数拉回“及格线”以上。 从“理”的角度来看，消费者就算吃得满意、不吝赞美，也没有义务配合商家打高分，而且这也不是平台或“赛博判官”能够干预的范畴。 但站在“情”的角度，消费者的主观意愿显然是送出好评，只是因为不了解评分系统而打了低分。商家吃了个哑巴亏，却又很难做出改变。 利用这一功能，商家有了新的后台沟通渠道，可以向消费者解释说明、恳请修改或删除评价。后来消费者收到商家消息，果然回复说，是手滑点错评分了。误会解除，商家也不用吃哑巴亏。 又比如，一位顾客洋洋洒洒上百字，以《舌尖上的中国》式的笔调赞赏一碗叉烧面，还给了4.5颗星。商家却开心不起来：自己明明是清真馆子，消费者却称赞“虾籽和猪油正悄悄交换着秘密”。 通过“沟通”功能，商家小心翼翼地指出这一错误。一段时间后，消费者表示，是手抖写错了，同意修改，商家把潜在损失降到了最低。 除了方便商家和消费者商量改评论，“评价沟通”还能起到矛盾缓冲垫的作用。 有些时候，商家对消费者的评价不满意，觉得自己受了委屈，要么在评论区回怼，要么发短信、打电话，非但无法解决问题，反而有可能骚扰消费者、激化矛盾。“评价沟通”功能则让双方有了友善沟通、澄清误会的管道。 大众评审团和评价沟通机制，瞄准的都是本地生活评价体系的“疑难杂症”。 大众评审团着眼于跳出当事人视角，以第三方普通人的视角重新审视双方的是非曲直，并根据多数人的共识进行判断，本质上是以社会工程学的思路解决问题。 评价沟通机制则着眼于误会的“化解”，而非判定某一方是对是错。它尝试在带有冲突感的“投诉”和“回复”之外，为供需双方建立一种温和理性、互相谅解的沟通管路，让评论和打分更符合双方的真实意愿。 这些“疑难杂症”，都是评价生态的长尾问题，同时也是商家的突出痛点。通过这两套机制，商家应对差评、维护声誉，在默默忍受和正面硬刚职务，有了更可靠、稳妥的选择。 点评生态做得好不好，直接关系到商家能否建立口碑、长期赚钱。因此，当本地生活市场升温、各大平台纷纷布局时，新玩家都把做好点评作为硬性KPI之一。 而在此之前，电商、内容等领域的大公司，在向本地生活进军时，同样搭建了自己的消费评价体系。消费者在各大平台上查餐馆、找团购套餐、买优惠券，都可以查评分、发评价。 点评成为本地生活的标配，并不令人意外，而社会评价体系的系统性难题，也是有目共睹。大众点评相关负责人也公开表示：“只要不内卷、不拉踩、不爬数据，我们欢迎更多公司进入社会休闲餐饮评价体系建设中来。” 对于大公司而言，评分系统、点评系统等基础设施并不难做，但一个真实靠谱、具有公信力的点评生态，不是短时间内就能搭建起来的。它的难点在于，平台既要有足够多的用户乐于打分、发点评，让UGC（用户产出内容）生态足够活跃，又有能力保“真”，避免误伤商家。 以大众点评为例，它在UGC生态这一块占据了先发优势，沉淀了全网最庞大的UGC点评数据。根据官方披露的数据，仅过去一年，消费者就在大众点评发布了3.63亿条评价。在此基础上，大众点评推出了“必吃榜”等衍生产品，放大用户评价的长期消费决策价值。 与此同时，大众点评在评价保“真”上下了很大功夫。一条评论在展现给用户之前，需要先经过多道关卡。 首先是黑产安全防护网，使用AI技术识别、拦截非真人账号。随后，用户评价会进入机审环节，接受数百种风控模型的检视，狙击店员刷评、恶意差评等行为。2024年，有近60%违规评价在该环节被拦截。 第三道关卡则是人工研判。审核员会根据规则，结合多方信息，还原写评具体场景，考量评价合理性。例如，有用户反复给同一商户写好评，在前两个环节被识别为“重复好评”；但审核员结合评价时间、图片内容评估，发现用户确实为多次体验后的真实好评，相关评价最终判为正常展示。 如果经过这三道关卡，商家或消费者仍然对评价存有异议，那么“赛博判官”就会出场。 相比机审和职业审核员，大众评审团解决的都是各执一词的难题，需要在“理”和“情”之间找到平衡。在整个评价生态中，他们扮演的是最后一道防火墙。“赛博判官”给出意见后，倘若问题还没解决，商家还可以启动评价沟通。 从前期的AI识别、机器审核，到后期的专业审核、大众评审，再到评价沟通，这一整套机制尽可能确保了评论的真实可靠，让点评有了更多的观察维度和处置方式，而非简单地以好评、差评区分。它是一个健康而繁荣的消费评价生态的根基。 商家需要“赛博判官”来帮忙评理，用户也乐于担当。 根据大众点评《评价透明度报告》，2024年平台收到超290万条争议评价，95.1%在48小时内完成审核调查；超227万用户参与大众评审机制，解决评价争议约40万起，还有40多万人给出了更多的平台建议。2025年第一季度，平台共收到近250万条争议评价申诉，90%在24小时内完成审核调查。 大众点评近年来略显低调，但一直在评价体系的“保真”上下功夫，最终建立了一套融合了AI与人工的评价管理价值，并将社会工程学的思想融入其中，在降低平台管理难度的同时，大幅提高了评论生态的质量，帮助商家管理声誉。 早在今年8月，大众点评还在南昌、石家庄、长沙等城市推进新导向试点，不少商户在不过度店内促评邀评的情况下，收获健康的评价与星级表现。平台将在10月在全国推进星级评分体系升级、迭代“店内促评邀评”识别及治理机制，反对商家干扰顾客写评、不提倡过度进行店内邀评，通过打造公平公正的线上评分评价体系，为消费决策类平台树立“线上口碑”新标准。 与点评打分基础设施相比，这种打磨多年的点评“保真”能力，是大众点评难以被取代的关键。在激烈竞争中，其他平台可以迅速搭建自己的评价体系；但要做到大众点评这样的“保真”，还有很长的路要走。

雷达财经出品 文|彭程 编|孟帅 曾操刀过多个经典营销案例的华与华，意外卷入罗永浩与西贝的“预制菜风波”之中。 事件初期，华与华创始人华杉多次在社交媒体上公开力挺西贝创始人贾国龙，直言“要硬杠网络黑嘴”。 但华杉的立场很快遭到罗永浩的激烈反驳，后者在直播中质疑华与华收取西贝6000万的高额咨询费，却教西贝“糊弄人”的话术。 随着此次风波的发生，华与华被推至舆论的聚光灯下。更具戏剧性的是，在被罗永浩“炮轰”后不久，华杉很快就“变脸服软”，向罗永浩致歉。 据了解，华与华由华杉、华楠兄弟于2002年创立。而华与华和西贝的合作始于2013年，此后10年合计收取咨询费6000多万元，其也因此被不少媒体送上“最贵营销公司”的称号。 雷达财经梳理发现，自公司创立以来，除了西贝，华与华还曾服务过蜜雪冰城、绝味鸭脖、幸运咖、治洽食品、盼盼食品、三精蓝瓶、葵花药业等众多客户。 不过，在品牌营销界堪称“爆款制造机”的华与华，也曾多次卷入争议。例如，华与华此前为水星家纺操刀的“水星家纺超级花边”品牌系统，被指与国际时尚品牌巴宝莉、爱马仕的设计元素高度雷同。 此外，因构成经营损害国家的尊严及利益的广告的行为，华与华还曾被上海市静安区市场监督管理局没收广告费用8万余元，并处罚款100万元。 力挺贾国龙“硬刚”罗永浩，华与华“惹了一身骚” 在近日闹得沸沸扬扬的“预制菜风波”中，西贝与罗永浩你来我往多次交锋。而因创始人华杉多次公开力挺西贝创始人贾国龙，身为西贝营销咨询合作伙伴的华与华也被推至舆论的漩涡中心。 9月11日晚，华杉在微博发文称，西贝是拼了老命要把菜做好的企业，贾国龙又是极其爱惜自己羽毛的人，罗永浩这样的污蔑，他绝对受不了。 次日，华杉先是在转发一条微博时配文“网络黑嘴，恐怖袭击”，之后又在微博表态：“这不是危机公关，因为根本就没有危机。是贾国龙怒了，要硬杠网络黑嘴。” 同日，华杉再度力挺西贝——“西贝可以说是中国最好的企业之一，遭到这种网络黑嘴的网暴，老板选择硬杠，一定要辩个清楚明白，这也给习惯于忍辱负重、苟且偷生的好人做了一个示范”。 华杉接二连三的发声不仅没能平息风波，反而让华与华自身也陷入了舆论漩涡，成为罗永浩的另一个“炮轰”对象。 9月14日晚，罗永浩在直播中将矛头转向华与华，一句“收着6000万咨询费，就教西贝用这套话术糊弄人？”的质问，瞬间让华与华也成为了此次争议的焦点之一。 在直播中，罗永浩进一步“炮轰”称，作为收了费用帮西贝做市场定位和营销策划的机构，竟然还在边上鼓动西贝行动。罗永浩认为，华与华这是当着全国读者和观众的面，证明了他们家给企业支招是纯“扯淡”。 罗永浩甚至直言，其他品牌以后如果选择与华与华合作，可能会让大家对那个品牌的智力产生质疑。此外，罗永浩还在直播中喊话，希望对方通过双方的共同朋友私下致歉。 面对罗永浩的公开质疑，本以为华与华会直面质疑选择“硬刚”。然而，9月15日中午，罗永浩通过微博透露，“华与华的负责人已经向我道歉，这件事可以就此翻篇，毕竟它只是一个跑题的小插曲。” 后续，随着西贝发布公开致歉声明，罗永浩主动“收手”，这场持续多日的舆论风波暂时告一段落。不过，华与华在此次事件中的角色与应对方式，仍在网络上引发广泛讨论。 雷达财经梳理发现，早在2023年11月，华杉就曾在微博大谈关于“危机公关”的看法。 在华杉看来，危机公关的所有原则，就是四个字——错了就认，其他都是心术不正，“危机公关”是小人发明的职业，总想“转危为机”、“变坏事为好事”，火中取栗，满脑子都是坏思想，还自鸣得意。 而此番虽然华杉已向罗永浩道歉，但是截至发稿，他力挺西贝和骂罗永浩“网络黑嘴”的微博暂未删除。 据三言科技，9月16日，还有网友就华与华道歉一事评论称，“华老师，您怎么就道歉了！我一直觉得您是一个正道直行，不向黑恶势力低头的人，这个结果太令人失望了！”对此，华杉回复道，“以后你会懂的。” 同日，罗永浩也在微博再度发声，“华与华的华杉，不顾是非对错无脑站队，被我讽刺后，网友做了大量恶搞图片调戏他，这肯定是他活该。” 但罗永浩也表示，一些研究市场营销的人，这两天说他们是骗钱的，这就有点过了。自己虽然不喜欢他们，但他们确实做过很多脍炙人口的成功案例，帮到过很多企业，还是非常有实力的。 服务西贝10年收6000多万，复盘华与华发家史 作为一家定位为战略营销品牌资讯的公司，站在华与华身后的创始人华杉，其实并非是是相关专业出身。 上个世纪70年代，华杉出生于贵州遵义的一个教师家庭，父母都是老师。1992年，华杉从吉林工业大学汽车学院内燃机专业毕业。 在创办华与华之前，华杉的创业路走得并不顺，他卖过电器、倒腾过煤炭，但始终没能折腾出什么名堂。 直到90年代中期，20多岁的华杉迎来了自己的人生转折点。因一次偶然的机会，华杉踏入传媒行业，此后又结识了“中国广告营销之父”于晓声，并为其引荐过高额客户。 意识到广告行业的发展机遇后，华杉毅然转型，与弟弟华楠在2002年共同创立华与华。公司成立初期，华与华团队仅有5人，办公地点选在广州天河建和中心大厦。 2003年12月，华与华将公司迁至上海南京西路，并在此后逐步扩大业务范围。 2006年8月，华与华还投资成立读客图书公司，将华与华方法应用于出版业。2021年，读客文化在创业板挂牌上市，借此成功登陆资本市场。 据了解，华与华兄弟俩分工明确，华杉负责企业品牌战略，弟弟华楠负责广告创意。天眼查显示，目前华杉和华楠分别持有上海华与华营销咨询有限公司53%、47%的股份。 在商业模式上，华与华有着鲜明的特色：其服务方式有且只有一种方式，即为客户提供全年全案的营销咨询服务，从不承接单个项目。 同时，公司不参与行业投标与比稿，也未设立专门的新客户开发团队，更倾向于让客户在充分了解其理念与方法后，再决定是否合作。 这种“不迎合、重理念”的模式，让华与华在行业内树立了独特的品牌标签，也吸引了大批各领域的知名企业与其合作。 在提及华与华方法时，华杉表示，“华与华方法就两句话，华杉一句，华楠一句。华杉说：所有的事都是一件事。华楠说：超级符号就是超级创意”。 华杉进一步解释称，第一句话，建立起华与华整个工作方法和服务体系。第二句话，在品牌和广告学科上溯本求源，认祖归宗，以符号学为基础学科，最终发展出超级符号理论、播传理论和产品、词语、符号三位一体的品牌三角形理论，还有华与华品牌资产理论、华与华品牌文化理论。 而华与华提出的超级符号理论，正是其在营销领域的核心竞争力之一。2013年，华与华出版《超级符号就是超级创意》一书，向外界拆解了其所掌握的营销密码。 据悉，超级符号理论就是借助超级符号放大购买理由，使商品和品牌寄生在某个文化母体中，在货架上快速与消费者达成沟通。 据华与华微信公众号，其为西贝莜面村打造了超级符号“I♥莜”，推动了西贝莜面村品牌系统整体升级；为西贝设计“闭着眼睛点，道道都好吃”的产品策略，推动西贝将100多道菜品精简到44道；而西贝亲嘴打折节的创意也来自华与华。 值得一提的是，由于服务费用不菲，华与华被不少媒体冠以“最贵营销公司”的称号。 以最近争议最大的西贝合作为例，华杉2023年曾在微博透露，华与华为西贝提供了十年服务，累计收取咨询费6000多万元。 彼时，华杉还表示，“华与华开创订阅制咨询服务模式，每年收钱不多，价值在过程中涌现。下一个十年，我们也不贪心，拿一两个亿就行了”。 此外，雷达财经注意到，由华杉、华楠实控的上市公司读客文化也曾在招股书中披露，西贝和华与华签订的合同金额为240万元至480万元/年,服务期为2016年3月15日到2020年6月30日。 尽管被不少人称作“最贵营销公司”，但华杉曾表示，与华与华合作仅一年的客户其实是吃亏的，因为合作时间越长，品牌能获得的价值越大，战略的形成与落地是一个逐步推进的过程，而在这个过程中，华与华的价值会越来越大。 此外，据据凤凰网财经《公司研究院》，由华杉亲自主讲的《华与华超级符号品牌课》，单人学费高达 9.9万元。 而他解读的《论语》《资治通鉴》这些付费课程，销量超过30万份，可见他的这套理论在市场上的接受度。 “爆款制造机”华与华，也曾营销“翻车” 在过往的发展过程中，华与华打造了多个现象级营销案例，这些案例不仅帮助合作品牌提升了知名度与市场份额，也让华与华在业内的口碑不断积累。 此次卷入争议风波的西贝，便是其打造的经典案例之一。在华杉所写的文章中，他曾引述西贝董事长贾国龙的话，“华与华的最大贡献就是一下子去除了西贝的乡土气息，让它变成了一个国际时尚品牌”。 据了解，华与华和西贝的合作始于2013年。据凤凰网财经《公司研究院》，2013年至2019年，西贝营收从16亿元飙升至62亿元，门店数量从数十家扩张至近500家。 华杉还曾在微博表示，华与华之前从来没有接触过餐饮业，因为做了西贝，成为了餐饮业最大的咨询公司。 而在餐饮行业，华与华还曾与奶茶界顶流蜜雪冰城有过合作：蜜雪冰城的“你爱我，我爱你，蜜雪冰城甜蜜蜜”主题曲与雪王的形象，均出自华与华之手。 通过简单易记的旋律、亲民可爱的雪王IP，华与华助力蜜雪冰城成功塑造了高性价比以及欢乐接地气的品牌形象，使其精准吸引到了众多的年轻消费群体。 除了前述案例，华与华还操刀过“要想身体好，多往道真跑”“拍照大声喊田七”“蓝瓶时代，选择三精”“晒足180天，厨邦酱油美味鲜”等诸多经典营销案例。 不过，华与华过往的营销策划，也并非毫无争议。2020年，华与华作为水星家纺品牌设计方之一，其创始人华杉发布的“水星家纺超级花边”品牌系统，被指与国际时尚品牌巴宝莉、爱马仕的设计元素高度雷同。 此外，华与华还曾因广告违反《广告法》被市场监管部门罚款。天眼查显示，2017年11月，因构成经营损害国家的尊严及利益的广告的行为，上海华与华营销咨询有限公司被上海市静安区市场监督管理局没收广告费用8万余元，并处罚款100万元。 这一事件不仅对该品牌的公众形象造成负面影响，也让华与华的广告合规意识受到业内质疑。 “西贝和罗永浩的舆论焦点接入到华与华公司，令人难以置信。华与华的立场在此次舆论中受到质疑，整体非常不利。”对于此次西贝卷入的“预制菜风波”，胜利鸟咨询咨询总监朱瑞士在接受21世纪经济报道采访时表示，“对于整个事件，我认为西贝和华与华都是输家，罗永浩也非赢家。只有消费者和媒体是赢家，消费者赢得知情权，媒体赢在流量。”

快科技9月25日消息，今晚雷军年度演讲正式开场，雷军上来先是回顾了这两年的重磅成绩：造车成功、造芯片成功。 去年小米SU7正式发布，今年小米YU7、小米玄戒自研芯片发布，无一不是小米创业以来的最重磅突破，甚至芯片还是中国大陆首款3nm，实现了全中国的突破。 外界也都非常好奇，为啥小米突然就造车、造芯片成功了？ 雷军对此表示，一切都源于五年前的小米大反思。 五年前的2020年，小米迎来了自己的十周年，当时小米已经上市两年时间，年收入突破2000亿，成功的跻身了世界500强的行列。 在很多人眼里，小米已经非常成功了，但雷军表示自己内心却充满了难以言说的焦虑。 “当时我们所处的这个行业，苹果、三星、华为如同几座无法逾越的大山，几乎看不到超越的可能性。在这样的情况下，是躺平任命还是继续打拼呢？” 另外，创业十年的时间，团队中很多人都觉得累了，想停下来歇一歇。雷军称：这一点其实我完全理解，因为我自己都觉得很累。 可是转念一想，下一个十年，竞争只会更激烈，还有多少人愿意继续与我并肩作战呢？更让人疲惫的是什么呢？是网上充斥着各种质疑，批评甚至是攻击力。 网络上很多言论说小米就是一家组装厂，小米没啥技术，小米只会营销，肯定走不远等等。 雷军称当时陷入了严重的内耗增加，许久之后才下定了决心，直面所有的问题，找到破局的道路，逆天改命。 在内部开了四、五十次会议，持续了半年时间之后，小米坚定了下个阶段的发展道路——持续的投入底层核心技术，坚定的从互联网公司走向硬核科技公司。 同时计划在未来的五年里，在核心技术上投入1000个亿，之后团队重新创业的热情被完全点燃了，才有了后来的故事和发展。

凤凰网科技讯（作者/于雷）9月25日，雷军在今晚年度演讲中，讲述于小米自研芯片业务背后不为人知的故事。据了解，在小米决定再次冲击自研芯片的关键时期，公司内部曾经历过一次深刻的动摇与激辩。面对每个项目高达五六百亿的巨额投入，整个团队承受着令人窒息的财务压力，甚至在核心管理层中也出现了“继续做芯片是否会拖垮公司”的质疑声，导致内部士气一度陷入低谷。 在这一决定小米芯片业务命运的十字路口，公司专门组织了一场气氛凝重的高管会议，旨在就芯片业务的去留达成一致意见。与会者深知，这不仅是一个商业决策，更是一个关乎小米未来十年战略走向的重大抉择。由于小米已有过一次芯片研发的挫折经历，如果再度放弃，外界将不再给予信任和机会，小米或将永远与自研高端芯片无缘。 会议讨论一度陷入僵局。有高管坦言，从纯商业和财务角度来看，在当时的节点，这笔投入的风险和回报根本无法算清，最终的决断只能依赖创始人的战略远见。 面对巨大的不确定性，小米创始人并未迟疑。他向所有高管提出了一个直击灵魂的问题：“假如现在放弃，十年后，我们是会为公司的账上多了几百个亿而庆幸，还是会为小米这家公司永远失去芯片业务而后悔？” 这个问题瞬间扭转了会议的氛围，将决策的重心从短期财务风险转移到了公司的长远使命与未来可能性上。 最终，尽管深知自研SOC之路是“九死一生”，且已有过失败的教训，小米核心管理层还是一致决定，咬紧牙关，坚决将自研芯片的道路走下去。这一决策，也奠定了小米后续在自研芯片领域持续投入的战略基调。

摘要：全面开源开放，昇腾为全球AI注入“猛药” 凤凰网科技 出品 作者｜冰美式 编辑｜刘毓坤 在全球AI算力竞争进入深水区、技术代际更替加速演进的当下，华为正在调整叙事重心：从产品性能的“点式突破”，转向生态建设的“系统性投入”。 9月20日，在华为全联接大会2025（HC2025）上，华为常务董事汪涛指出，繁荣的生态，不仅是产业前行的核心引擎，更是支撑华为长期增长的战略基石。会上，“开放、合作、共赢”也成为他反复强调的关键词。 同时，在这场被视作昇腾“亮剑”的大会上，昇腾计算业务总裁张迪煊宣布成立CANN技术指导委员会，并承诺每年投入1500P算力和3万开发板，支持全球开发者共建共创。不同于以往单点性能的比拼，这一次华为选择押注全栈开源与硬件开放，把工具链、编译器、框架全面交到开发者手中，也将模组、标卡、超节点开放出来，意在夯实AI产业的算力底座。 对华为而言，这不仅是技术路线的延续，更是从“补齐短板”到“主动建新路”的转变：不仅要在全球AI格局中找到属于中国的竞争力，也要与全球开发者一起，去定义新标准、开创新范式。 开源先行，共建社区新局面 过去，昇腾的核心软件栈CANN更多由华为内部主导研发和维护，对外开放有限，开发者要想深度参与并不容易。而这一次，华为明确提出计划在年底前完成CANN全栈的开源。这意味着，从编译器到算子库、从运行时到底层接口，开发者都可以自由调用、调优甚至改造。 这种变化不只是一个口号，而是架构层面的根本性调整。通过分层解耦，CANN将支持开发者按需调用模型、算子、内核甚至底层资源。对于希望深入优化性能的“发烧友”，华为还开放了底层Runtime能力，让他们能够细粒度调度硬件资源，挖掘出潜在的极致算力。这一转变，直接响应了开发者长期以来对灵活性、透明度和兼容性的诉求。 与此同时，CANN也在逐步构建一套完备的编程体系。开发者既可以使用Ascend C语言与CATLASS模板库实现自定义开发，也可以通过对接Triton、TileLang等Python前端框架快速验证新想法。华为还开放了共享存储能力，使片上内存可以实现资源池化，开发者通过SHMEM接口开发算子，通信延迟显著降低，代码量减少60%。下一代产品还将引入CCU集合通信加速单元，把部分归约计算卸载到专用硬件上，进一步释放算力潜能。 在基础能力之外，昇腾也贡献了新的计算标准与工具。华为创新了HiFloat8低精度数据格式，并捐献给全球计算联盟（GCC）推动标准化，在保持接近FP16精度的同时，显著降低了显存占用，为大模型训练和推理提供更高性价比的方案。工具链方面，华为开源了自动调优工具msProfiler，能够根据输入参数自动生成最优Tiling策略，算子开发效率提升20倍以上。在推理优化中，Attention与FFN分离方案通过灵衢互联实现大带宽低时延，实测性能提升超过50%，相关代码已开源到vLLM社区并持续迭代。 全面开源带来的价值，目前已经在业界初步得到验证。上海人工智能实验室国产编译首席研究员袁晟，基于CANN开源的编译器组件AscendNPU IR，开发了Triton扩展深度学习编译器DLCompiler。该编译器通过跨架构DSL扩展与智能自动优化技术，大幅提升了开发效率与运行性能。在MLIR编译阶段，DLCompiler与AscendNPU IR深度对接，充分利用了其底层表达能力，从而让Triton算子在昇腾硬件上实现高效性能优化。 透过现象看本质，开源不仅是“代码共享”，更是技术创新的加速器。而对于华为而言，全面开源或许只是第一步，更重要的是如何融入全球开发者生态。张迪煊提到，昇腾将优先支持Triton、PyTorch等主流开源框架，并把最新功能第一时间开放到社区。 多个国际社区中，昇腾的新特性和组件已与主流框架同步上线，让开发者能够在第一时间获取并测试最新技术。据了解，当前昇腾主导或深度参与的开源项目超过60个，累计贡献37万行代码，活跃开发者数量超过6500人。 另外，在大会期间CANN技术指导委员会正式成立，这标志着昇腾软件栈的管理将从“公司主导的项目制”走向“社区化共治”。这一模式下，开发者不再只是工具的使用者，而是通过议题讨论、代码贡献、规则制定，成为生态演进的共同塑造者。 大会上，华为承诺每年投入1500P算力和3万片开发板，面向全球开发者开放使用。通过算力和硬件的长期供给，开发者不仅可以快速验证和迭代自己的想法，还能在低成本环境中探索创新路径。这种大规模资源投入，实际上为昇腾生态构建了一个持续的“飞轮效应”：越多开发者加入，生态越丰富；生态越丰富，昇腾的技术壁垒和市场吸引力就越强。 硬件开放，打造全场景坚实算力底座 如果说全面开源为昇腾生态铺设了“软件高速公路”，那么硬件开放则是在夯实算力的“地基”。张迪煊在演讲中强调，昇腾不仅要在软件层面做到开放透明，还要在硬件环节彻底打破壁垒，把模组、标卡、互联协议交到伙伴手中，让更多厂商能够在此基础上打造差异化产品。 其中，灵衢协议的价值尤其关键。在大模型时代，超节点需要多个算力单元的高速互联。传统方案往往受限于带宽和时延，导致算力利用率不足。基于灵衢互联协议，华为开创了超节点架构，其具备资源池化、规模扩展、长稳可靠的关键特性，可实现计算、存储单元的大带宽和低时延互联，通过统一协议和内存编址，使有效算力能够随集群规模线性扩展，并大幅提升集群可靠性。 在华为给全球AI注入的“猛药”中，硬件开放也并不是抽象的概念，而是在产品迭代中有了更具象的体现。今年，昇腾已经推出了大模型推理标卡，支持伙伴开发面向垂直场景的一体机。并且公布了明年的产品节奏：Atlas 350标卡、Atlas 550模组和刀片服务器即将上市。 据介绍，Atlas 350标卡，采用最新的昇腾950PR芯片，向量算力提升2倍，支持更细粒度的Cacheline访问，在推荐推理场景可实现2.5倍性能提升，且单卡即可运行。Atlas 350支持4个灵衢端口互联，实现算力、内存等资源池化，可以让更大参数模型、更低时延应用可以在标卡上实现。 实际上，硬件能力的释放也正在通过行业方案，与产业界共享技术红利。目前，华为已经联合20多家ISV伙伴，基于昇腾平台打造行业解决方案，比如在金融场景中，基于昇腾平台的信贷报告系统，能够在保障数据安全的前提下显著提升处理效率；在医疗场景中，电子病历与教学助手的应用已经进入试点，为医生提供更快速的信息检索与辅助决策；在电力行业，算力平台则支撑了电网调度优化，帮助提升运行稳定性。 未来，随着更多伙伴的加入，这种模式或许将加速AI应用在千行百业的渗透。大会现场，张迪煊也呼吁道，“诚挚欢迎更多ISV加入，共同挖掘新场景、新机会，让AI走深向实，智能无所不及。” 一手硬件开放，一手软件开源，前者提供物理层面的支撑，后者塑造了创新的通道。两者叠加，无疑让昇腾在体系化能力上，建立起新的优势。 全球化与人才培养并进，驱动生态的可持续力量 生态的繁荣不仅依赖于开源和硬件开放，同样需要长期的人才培养与国际化布局作为支撑。自2020年起，华为与教育部合作推动“智能基座”计划，把昇腾课程引入高校课堂，逐步形成覆盖本科、硕博不同阶段的培养体系。 这几年，华为不仅推动了普适性的教学内容，还与头部高校成立鲲鹏昇腾卓越中心和孵化中心，围绕编译、算子优化、推理加速等关键方向开展科研课题。大力地投入，也让华为看到了阶段性的成果。比如，北京大学杨智团队自研的TileLang编程语言，通过类Python的编程方式大幅降低了AI编程门槛，与昇腾CANN完成对接后，能用不到原始代码六分之一的篇幅实现FlashAttention算子，性能依旧保持在主流水准。 又如，基于昇思MindSpore框架，巴黎文理大学高等矿业学院正在探索降维压缩技术，在减少10倍KV-Cache内存消耗的同时，将精度损失控制在0.1%以内。这些案例表明，科研与人才培养正在与产业生态形成正向循环：新方法推动性能优化，而生态平台则为研究成果的落地提供舞台。 在全球化方面，华为正尝试让昇腾生态逐步进入海外市场。不同于以往以产品出口为主的路径，这一次，华为更多通过开放代码、工具链与标准，把昇腾嵌入国际开源社区，从而实现“生态先行”。昇腾也在多个国际社区同步发布新特性，让海外开发者可以第一时间接触到昇腾的能力。 同时，华为也在与海外高校和科研机构建立合作，从联合实验室到人才培养计划，逐步形成更稳固的国际化网络。对于产业伙伴而言，这种开放姿态降低了试水成本，让他们能够在已有生态框架下尝试使用昇腾，而不必担心兼容性问题。 过去几年，华为在压力与竞争中一次次选择“另辟蹊径”：从操作系统到自研光器件，再到今天的昇腾生态，都体现出“补齐短板”之外的另一种路径——主动建新路。 这条路不是简单的产品堆叠，而是由一系列系统性举措构成：全面开源，让工具链、编译器与算子库真正走向社区；硬件开放，把模组、标卡和互联协议交给伙伴，构建全场景算力底座；人才培养与全球化布局，为生态提供源源不断的创新活力与应用空间。 正是在这些行动的支撑下，昇腾不再只是华为的一个产品线，而正在成为开发者、产业伙伴乃至科研机构共同参与的开放平台。它的意义，或许不只是中国AI产业在全球竞争中的一次突围，更可能是未来生态竞争格局中的一次提前布局。正如张迪煊在演讲最后所说，别再只做“使用者”和“适配者”，要成为“定义者” 和“开创者”。

快科技9月25日消息，据报道，千万粉丝博主蓝战非抖音、小红书账号被禁止关注。 蓝战非抖音主页提示“该用户被禁止关注”，截止当前发稿，其抖音平台已有2494.2万粉丝，获赞1.5亿。 最新的视频作品发布于9月13日，该视频收获158.6万条点赞，28.3万转发；其最新发布的六条视频中，有2条点赞量超300万，2条超200万，视频互动数据已属于抖音顶流。 据了解，蓝战非此前为游戏主播，后来账号转型，其本人开始全球旅行，体验各国文化风俗，并发布相关旅游视频。 而近段时间，蓝战非因在直播中透露收入潜力及资产状况引发争议。 蓝战非此前在直播中称：“你们是真的不知道抖音顶流有多赚钱，你说我要是全身心商业化，那我一年天文数字，九位数都小看我了。” 9月22日中午，“蓝战非”在微博发文称：“好久没玩微博了，这句话我是很久之前讲的，现在空降热搜第一，我这都要被网暴吗？” 第三方数据显示，“蓝战非”某视频平台粉丝量达2494万，近30日涨粉超61万，商业化水平显示其1S-20S、21S-60S、60S以上视频广告报价均为150万。 据悉，“蓝战非”，1992年8月17日出生于广东云浮罗定，曾为熊猫直播、斗鱼直播平台游戏主播，现为游戏主播、旅游博主。 在其游戏职业生涯中，他曾担任ACE战队队长，英雄联盟S1-S3国服王者，擅长中单。2014年退役后，于斗鱼开启直播。2018年，在熊猫TV《绝地求生》直播走红。2023年，他环游中国多地后，又于2024年开启环球旅行。

IT之家 9 月 25 日消息，科技媒体 9to5Mac 昨日（9 月 24 日）发布博文，报道称苹果研究团队发布了轻量级蛋白质折叠预测 AI 模型 SimpleFold，采用流匹配（Flow Matching）方法替代多序列比对（MSA）等复杂模块，大幅降低计算成本。 该媒体指出 AlphaFold2（Google DeepMind 的突破性 AI 模型）、RoseTTAFold 等传统模型虽然具备更高的精度，但由于依赖多序列比对、三角更新等计算密集的特定架构，训练与推理成本高昂。苹果团队希望通过简化结构，降低硬件门槛，让更多科研团队受益。 SimpleFold 核心采用 2023 年提出的流匹配（Flow Matching）方法，这种技术源自扩散模型，但在生成过程中不逐步去噪，而是直接从随机噪声一次生成目标结构。相比逐步迭代的扩散模型，这种方式跳过多个去噪环节，计算量更低、生成速度更快，已在文本生成图像和 3D 建模领域获得成功。 在实验中，研究人员分别训练了从 100M 到 3B 参数的多个版本，并在 CAMEO22 和 CASP14 两大权威基准上进行评估。 这些测试覆盖了模型在泛化性、鲁棒性（Robustness，一个系统或过程在面临干扰、不确定性或异常输入时，仍能维持其功能或稳定运行的能力）和原子级精度上的表现，结果显示，SimpleFold 在性能上稳定优于同类流匹配模型 ESMFlow，并媲美顶尖模型表现。 具体来看，SimpleFold 无需使用昂贵的多序列比对和三角注意机制，在 CAMEO22 上达到 AlphaFold2、RoseTTAFold2 约 95% 的性能。更小的 SimpleFold-100M 版本在保持高效的同时，性能超过 ESMFold 的 90%，验证了通用架构模块在蛋白质预测领域的可行性和竞争力。 研究还发现，随着模型规模和训练数据增加，性能稳定提升，尤其在高难度测试中优势明显。苹果团队强调，SimpleFold 只是起点，希望它能推动社区构建更多高效、强大的蛋白质生成模型，进一步加速药物研发和新材料探索。

时代或许能宽容一个人挣扎的模样，但规则从不同情侥幸的心理。 采写/一然 编辑/天南 失业大半年，辛辛终于看到一条干副业的“出路”，却万万没想到，那竟是一条让她深夜难眠的“歧路”。 今年2月，她将原价200多元的历史早教音频课，标价2.99元挂上闲鱼。付款提示音很快响起，但她还没尝到喜悦，就等来一纸诉状——因售卖盗版课被起诉，并面临5万元的索赔。 当辛辛把这段经历发到小红书，没想到帖子迅速引发大量共鸣，浏览量超过40万，近千人在评论区诉说相似遭遇，纷纷跪求“答辩状”参考。 闲鱼作为国内最大的二手交易平台，注册用户数超6亿，日均GMV超10亿元，也成了很多年轻人尝试副业的主场。据《2024闲鱼副业产业带报告》披露，有945.4万年轻人在闲鱼干副业。 部分涉世未深的年轻人，在生活重压之下寻找副业，却在无意间踩入法律雷区。他们出售盗版课、影印书、破解游戏，用1元、2.99元、5.2元等微不足道的低价，转让原价数百甚至上千元的知识产品。 比如《黑神话：悟空》正版卖268元，而在闲鱼，其盗版链接曾以1元被疯狂转卖。 对于有些年轻人来说，“副业”不过是“赚点零花钱”的权宜之计，但法律从不因“金额小”而网开一面。 时代或许能宽容一个人挣扎的模样，但规则从不同情侥幸的心理。 一 跪求“答辩书”的年轻人 辛辛忘不了2025年6月11日。 那天，她收到了人生中第一份法院起诉通知书。 当看到“索赔5万元”的字样，她整个人如遭雷击。 30多岁的辛辛，付费上班大半年仍被劝退。更无奈的是，公司还拖欠她十多万工资，最后也因无力偿还，可能打了水漂。 她后悔没早点离职，更恐惧没有收入的日子该如何继续。 失业大半年，经常逛闲鱼的她仿佛抓到了一根稻草，却没想到，这让她陷入了更深的焦虑。 今年2月，她将一份标价2.99元的音频课程挂上了链接。那是她给女儿买的历史早教资料，两个音频课的原价都是200多。 不到半个小时，“滴滴”一声，有人拍下了。 她还没来得及高兴，点开对方主页，心就凉了半截——对方的账号里分享的全是法律内容。 她慌忙操作退款，并表示，“不好意思，我只是分享资料用于学习，我给你退款吧。” 对方却迅速确认收货。辛辛再度卑微地哀求：“您是法务吧？求放过，我不太懂这样的分享可能违规，我知道错了，也下架删除了。” 最终辛辛给对方退了款。原以为这件事就过去了，可四个月后，她还是收到了法院的传票。 她积极准备答辩，联系法官尝试调解。 原告最初诉求是索赔5万元，后降至5000元。但辛辛表示自己只卖了一单，又退了款，及时删除链接下架，并未从中获利。调解失败后，法院线上开庭，最终因原告未举证实际损失，判决辛辛赔偿1500元，并支付案件受理费10元。 从被起诉到判决，整整一个月时间，辛辛焦虑得夜不能寐。 她在小红书分享这段经历，本想求助，却意外获得40多万浏览量。截止9月24日，共有773人点赞，568人收藏，487条评论。 评论区里大多都是相似的遭遇分享： “姐妹我也被钓鱼了，3.99元只卖了一单，7月8日开庭。” “我卖了9元，对方要求赔9万，最后赔了2000元。” “我就卖了一单3块钱，让我赔3万。” 更多人，是来跪求她的答辩状模版： “帮帮忙，把你的答辩状发我一下，我急用。” “我也被起诉了，求求您给我分享一下答辩状。” ‌而在小红书上，此类遭遇分享贴的评论区，也成为许多年轻人的求助区。一条评论写道：“我今天已经看到8、9个人被同一家公司告了。” 二 畅销的低廉“盗版” 米开考公3年，接连3年失败。 大学毕业至今一直啃老，他不舍得买正版资料，转而买盗版。原价几百元的考公网课和教材，这里只要26元，甚至个别低至7.8元。 他坦言，很多课程都是盗录的，画质模糊，体验感极差，但为了省钱只能将就。无论是考研、考公还是学习专业技能，几块钱就能买到成百上千的课程。 有需求就有供给，一些年轻人将自己购买的课程复制后，以极低的价格在二手平台上转卖。可这种看似无害的行为，却已经侵犯了他人著作权。 类似事件屡见不鲜。 据媒体报道，《黑神话：悟空》开售当天，闲鱼就出现了大量1元“破解版”。正版游戏价格从268到1998元不等。而闲鱼卖家却仅以1元或2元售卖。实际通过网盘发送的资源，往往是无法安装的无效文件。 部分用户售卖“《黑神话：悟空》Steam家庭共享位置”的账号，声称可共享下载、离线游戏。一个Steam账户可同时向最多5个账户、在最多10台设备上授权家庭库共享，期限为90天。 不少书籍以“影印版”和“电子扫描版”的形式流通，价格极低。 例如一套“过四级版”真题解析17.5元包邮。最新版四六级星火英语，包括12套真题、5套模拟试题、30篇作文及12套听力等，仅售卖15.6元，如果只购买视频，售价是5.20元。该链接显示有16550人“想要”。 不止闲鱼，在拼多多上，上述名师的英语网课，价格更为低廉，最低甚至只要0.02元，同样通过网盘发货。 这家店铺名为某某清洁用品店铺，售卖的百套商品，价格均为0.02元，大多为教辅类课程、书籍等，显示店铺已拼4.9万件，近3月新增了3.4万条评论，显然很受欢迎。 有点讽刺的是，店铺里还挂着“正品险”服务，承诺7天无理由退货。在自动发货后，店铺还贴心承诺，“当日带图豪萍（好评的谐音），赠百款名机构幼小初高全套资料及课程价值上万元，从此再也用花高价报课了”。 “考研英语黄皮书”的出版人张剑锋，曾公开控诉盗版乱象。盗版导致近5年销量下滑，出版社入不敷出，只能一轮轮裁员以降本。 “我在干副业，超过了工资收入。”对比被侵权一方遭受的损失，一些干着“侵权副业”的年轻人却还在沾沾自喜，甚至在网络分享自己的赚钱攻略。 三 他们确实低估了风险 “原本只想赚杯奶茶钱，没想到惹来这么大的麻烦。” 这些经营“副业”的年轻人，有些是知法犯法，更多的，则是陷入法律盲区。 山东费县法院曾审理一宗盗版案。杨某以5.2元在闲鱼出售自己购买的“数学考研系列课程”，通过网盘的形式传播，并赠送课堂笔记、考研题库和考研真题。最终法院判决其赔偿2000元。 事实上，许多侵权者甚至并不清楚自己违法。“我自己买的课程，为什么不能放到二手平台转卖？” 依据《中华人民共和国著作权法》，未经许可转售他人作品，侵害了权利人信息网络传播权。 已有诸多判决敲响了警钟： 一位年轻人自己花299元购买了考研课，上岸后转手以每单3元钱卖到闲鱼，被某机构告到法院，最终索赔两万。 另一起案例中，大学生郭伟花200多元购买某文化传播公司的考研课。他把课程复制下来，放到闲鱼上以每单5元的价格售卖。最终被对方告上法庭，判赔2000元。 百度“闲鱼吧”里有一个帖子，90多个卖盗版课被诉的年轻人相互取经，交流应对策略。他们暴露出的法律盲区令人担忧：“我卖虚拟资料被起诉了，该怎么办，有没有人指点一下”。 小红书相关帖子下，也常看到类似的留言： “我就卖了一单2块多钱，怎么就被告了？” “我连一杯奶茶钱都没赚到，怎么就违法了？” 除了面临法律纠纷与赔偿，让这些年轻人更焦虑的，是潜在的长远风险。 刘元考公上岸后，打算将之前在闲鱼购买的公考资料，再挂回闲鱼以每单5元卖掉，结果刚卖了一单，他就收到了民事起诉书，被告侵权，并要求赔偿。 他恐慌地到处留言：“这个会不会影响我的政审啊？谁能告诉我。” 四 缺位的平台 “目前来咨询低价转卖盗版课侵权案子的，半数来自闲鱼。” 广东某律师透露，拼多多、淘宝也有不少盗版课程在售，但闲鱼个人卖家较多，比较容易取证起诉、达成赔偿目的。 官方数据显示，闲鱼注册用户数已突破6亿，月活用户高达1.2亿，每日上传物品超过2000万件，日均GMV超10亿元。低廉的门槛，成了年轻人做副业的天堂。 《财经故事荟》在平台搜索“课程资料”，多种虚拟资料价格低到离谱，从0.1元、0.50元、0.90元不等，高中数学、考公资料、电气工程师备考等应有尽有，全部声称“秒发网盘”。 以某知名家庭教育师为例，他的正版课程售价，从299元到1060元不等。但在闲鱼平台，他的9大类别的课程合集，包括数学思维提升课、高效学习之路、唤醒孩子的自驱力等，一共335节课打包售价是2.80元，还可“砍价”至1.78元。 曾有一名知识博主哭诉：“自己熬夜几个月制作的课程，转头就被挂上闲鱼9.9元打包卖，一搜自己的课程名，跳出来20多家盗版店铺。他向闲鱼官方投诉，对方却表示，会在核实清楚盗版事实后，下架相关盗版商品。 《黑神话：悟空》事件后，有媒体曾询问客服，这种行为是否侵权，客服表示，可以发起举报，提交权利资质文件，一周后会将相关处理结果通知到邮箱。 《财经故事荟》就盗版课程咨询客服，得到的回复仍是“自行投诉”，再通过安全中心查看举报结果，一般需要三个工作日。至于是否会封禁对方账号，或者降低账号权重，客服只是回应，如果确实属于违规产品，会立即删除商品，并给出相应的处罚，但至于“相应的处罚”到底是什么，客服则一再回应“非常抱歉，无法告知。” 可这并不是一个非黑即白的故事。 它关于生存的挣扎，也关于规则的代价。它暴露了年轻人的法律盲区，也折射出平台监管的放任。 生活很难，但法律不讲情面。 不要为了几元的收益，赌上数千甚至数万元的代价。 或许，年轻人该学会的不只是“别卖盗版”，而是在每个模糊地带面前，先停一停，想一想，这是不是我们该走的路。 五 合法副业也很多 事实上，闲鱼上也有很多合法的变现方式。 例如可以为闲置的家电、服饰等物品找到新主人，盘活资金。还可以“无货源”赚差价，从其他电商平台挑选低价商品，加价后发布到闲鱼，买家下单后直接请上家发货，轻松赚取中间差价。另外还可以提供技能服务，若你在设计、运营、法律咨询等领域有专长，可在闲鱼提供付费咨询、技能指导或课程。 代购或分销也是靠谱的副业，你可以为买家提供海外或限量商品的购买渠道，或作为国内商品的分销商，赚取差价或佣金。 据《2024闲鱼副业产业带报告》显示，2024年底有945.4万年轻人在闲鱼发布副业，00后占比高达40.8%。 人均副业收入约3660.5元。 除了传统的副业，心思活络的年轻人还解锁出苍蝇馆子推荐官、老板意图分析师、相亲指导、情商辅导等脑洞创意型副业。 据最新数据显示，我国灵活就业人数约为2.3亿人，占就业总人口的近30%。这也意味着，寻找副业的年轻人数还在增加。‌ 而想在闲鱼依靠知识变现，也不必走“灰色”地带。 例如考研、考公成功的年轻人，可以整理自己的笔记或独家资料售卖。比如大学生周洲，就通过给考研党兜售“绝版”专业课笔记，帮职场新人代找并分析行业报告等，月入2万元。 如今他的闲鱼店铺成了学生党的“知识银行”，每天都有同学寄卖或来购买。有人卖学生会竞选演讲稿，有人转让英语角的聊天录音，还有人出售重新整理的各科笔记。这些碎片化的知识经过重新包装，同样能创造可观收益。 合法的知识分享，从来都是有光可循。 尊重原创，也是尊重每一个努力生活的自己。（文中人物皆为化名）

最迟在3年前，淘宝、拼多多、京东就不再公布年度交易活跃买家数和月活跃用户数数据，一方面，年度交易活跃买家数和月活跃用户数并不能影响三大平台的地位和竞争关系；另一方面，互联网行业用户数逐渐见顶后，这两项数据要想再进一步非常困难，不公布数据也是避免引起外界的误解和偏见。 没有年度交易活跃买家数和月活跃用户数这两项硬指标做对比，外界仅能从财报方面窥探淘宝、拼多多、京东的相关经营情况，而财报本身透露的运营数据并不多，只有财务数据。另外，近两年淘宝、拼多多、京东三大平台的关系也开始“和谐”起来，外界对淘宝、拼多多、京东的判断力就更像是“盲人摸象”，看不出个所以然来。 不过，从具体产品方面，还是能看出淘宝、拼多多、京东在一些具体玩法儿上的变化。 1.针对“便宜”方面 在零售行业，“价格”显然排在第一位，如果说用户一开始还受到各种各样因素的影响，但随着其网购频次的提升，并将网购作为一项普通生活日常的时候，他就会关注“价格”这一选项，若用户发现某平时经常购买的平台比另一个平台的价格要贵一些时，用户很容易就恼羞成怒，直接无缝切换到其它平台。 而且当前的环境下，越来越的用户也逐渐成为“价格敏感型”人群，以前他们可能也不太爱斤斤计较，但现在哪怕三瓜两枣，他们也会看得很重，换句话说，“没必要做冤大头”，反正哪里便宜就去哪里买。 单纯在淘宝、拼多多、京东上比价当然很容易，但对于平台来说，如果纯粹与其他平台卷“价格战”，互相搞价格竞争，在几百万常见的SKU（库存量单位）中，也很难做到件件都便宜，另外，卷“价格组”的话，平台也赚不到钱。 据郭静的互联网圈观察发现，在针对“便宜”这一点上，淘宝、拼多多、京东就有着显著的区别。 淘宝：当用户在Feed流中浏览商品时，系统会直接推送限时优惠券，比如，当用户在淘宝中搜索某关键词，在商品流中，可能系统就会突然送出与商品价格相对应的优惠券，对于用户来说，本来一款商品30元钱，突然就变成28元，这种更直白优惠的好处是，用户可能就在某店铺中买，而不是继续挑挑拣拣去其他店铺。 京东：与淘宝类似，用户在“逛”京东的过程中，也会遇到直接送优惠券的情况，其优惠券的幅度因商品的客单价不同而产生变化，比如，几千元的家电3C商品，系统可能就直接拿推送50——100元的优惠券，在大件商品中，这个优惠幅度非常吸引人，而面对几十元的普通商品，也会有一定的优惠，这就让用户能时时感受到“便宜”。 拼多多：不同于淘宝和京东，拼多多的优惠玩法是，当用户打开App时，系统直接推送各种各样的优惠券或折扣券，受价格因素影响，用户可能直接就点开系统推送的专题页，在这个专题页中，系统会按照用户兴趣推送相关商品，若用户关心价格的话，就会发现其价格远比用户过去直接搜索的价格低。 拼多多的策略是，拿过去的价格和现在比，只要你“逛”得足够多，那么，必然会有被价格“便宜”击中的瞬间。有时候为了弥补没买到便宜商品的亏，我甚至会再买一件比之前价格更低的同款。 为了营造出价格“便宜”的氛围，淘宝、拼多多、京东三大平台倒是也有一些共同点，即“限时优惠”，无论是Feed流中实时推出的优惠券，还是打开App后推送的打折券，都是“限时”的，对于用户来说，这就很容易出现“没买就错过”的情绪，这就像线下实体店的“清仓处理，最后三天”一样，当消费者看到这类牌子的时候，很容易就被切中，而在网上的优惠时效，3天是没有的，最多给你3小时，当然，可能隔几天就会有另一个“30分钟/3小时”。 2.促进“履约率”方面 电商平台最古早的“求好评”玩法，是在快递的商品中随带一张纸，上面写着好评返现多少多少元，商家之所以这样做，既能提升好评率，同时还能提升“履约率”。但这种玩法的方式比较落后，最主要的问题是，整个生态被玩坏了，各种假的单子也跟快递放在一起，用户万一没搞清楚，就会被骗，所以，为了安全起见，用户只能不去搭理这些宣传单页。 “带图评论”的好处不仅在商家方面，淘宝、拼多多、京东也能获得更高的履约率，因为用户“带图评论”的前提是确认收到货再去评论，当用户评论完成后，就意味着这一单可能没有售后，平台与商家的周转周期会更短，这对平台和商家都是好事儿。 淘宝：在订单区的“确认收货”按钮，可以看到“评价返X元红包”提示，另外，在“消息”频道中，也能看到商家发送的“拍图评论返现”消息。 京东：京东并不以评价返现的形式促进用户评论，而是以“京豆”的形式体现，当用户购买京东自营商品时，平时积攒的“京豆”可以直接折现使用，用户评论会获得一定的“京豆”。 拼多多：当用户收到货后，再打开“我的订单”区，即可在“确认收货”区看到相关价格，其“确认收货”并评价的价格并不是固定的，有的商品多，有的商品可能只有几毛钱，另外，不同时间段评论的价格也不一样，基本上最快的速度“确认收货并评价”的价格最高，并且返现速度很快，有时候半夜一两点评价，隔几分钟就能收到返现红包。 从“确认收货并评价”方面，也能看出淘宝、拼多多、京东三大平台的差异，京东以自营为主，它并不依赖用户评价和促进“履约率”方面，因为自营本身能够保障平台、商家和用户的权益，若真有问题，用户可能直接就退了。而淘宝在长尾商家方面更丰富，它的规则相对较严。拼多多上的用户，可能对价格更为敏感，所以，最快速直接的返现形式，反而效果好。 据郭静的互联网圈观察，除上述两大显著的区别外，三大电商平台倒是也有一些各自的特色： 京东：水果品类的“源头直发”，用户可以直接购买来自全国各地知名的水果源头地区产品，物流配送履约都是京东方面，这样做的好处是，其价格既能比水果店的应季水果便宜，同时还能享受到京东自营的服务，比如京东的包装以及京东物流配送。 淘宝：淘宝很明显加大了对天猫超市的支持，当用户在淘宝上搜索一些常用的油盐酱醋等商品时，淘宝会优先推送天猫超市的商品，最重要的是，哪怕只有10元左右的商品，天猫超市同样支持送货上门，如果用户不断下拉商品流，确实也能看到更便宜的商品，但天猫超市的价格并不算贵，有时候甚至会比线下超市便宜，再加上还包邮送货上门，这一点倒是很吸引用户。 对于用户来说，当他们习惯了线上购物后，会对线上的依赖性越强，而平台为了将用户留下来，也会使出“十八般武艺”，这里面就是各个平台在运营和玩法儿上的细节了。总之，现在虽然看不到明面上的竞争，但暗地里，淘宝、拼多多、京东都在想办法发力。

人类对于“快”，有一种天然的痴迷。 41年前的1984年3月，中国的国家通讯社新华社向全世界的新闻媒体，发布了一条令人难以置信的消息： 正在建设中的“中国第一高楼”深圳国际贸易大厦，创造了“三天一层楼”的新纪录。 “这是中国高层建筑历史上的奇迹。”新闻报道全文洋溢着抑制不住的自豪感。 而后，“深圳速度”和“时间就是金钱”成为了改开后这个国家热烈、向上和奋进的象征，是那个时代的标语——人们争分夺秒，追逐效率，渴望在最短时间内创造最大价值。 这种对“快”的推崇，催生了无数城市奇迹，也重塑了国民心态。 但并非所有的发展，都需要追逐速度。 “你看这茶山，漫山遍野，你感受一下，是不是觉得时间都停了？” 2025年的9月，南京高淳桠溪街道桥李村，村党总支书记、村委会主任戴文韬，带着我去“巡视”了一番村里的茶园。 高淳，位于南京以南约100公里，是南京最年轻的区之一，但它最“牛”的地方是，它有个称号，前面的定语不是南京，不是江苏，甚至不是中国，而是国际。 对，它叫“国际慢城”。 桥李村就位于当年“征服”国际慢城联盟的桠溪街道的核心区，如今，高淳也成为了国际慢城联盟的中国总部。 “要去‘班味’，来这里走一圈就够了。”讲话声音洪亮的戴文韬，身着衬衫、牛仔裤，一个标准的“90后”。 2013年戴文韬大学毕业后从南京来到高淳，一头扎到农村里，是大家说的“脚下有泥，眼里有光”的那一种人。 2005年，也是在一个小山村，时任浙江省委书记来到湖州安吉县的余村，他在那说了这句著名的话： 绿水青山就是金山银山。 在这一年的开年，还是新华社，在春天召开的“两会”期间发了一篇特稿，题目叫做《2005“十大挑战”考验中国》。 文章开门见山写道： 2004年，中国经济社会发展取得了令世人瞩目的成就。这是贯彻科学发展观的成果，这是实施宏观调控的业绩。2005年，尽管经济社会发展有着诸多的有利条件，但是问题和矛盾仍然不容忽视。 新华社的记者毫不客气地指出，目前“经济增长方式粗放”、“存在着盲目推进城市化、滥用土地资源、侵害农民利益等相当严峻的新问题”。 种种迹象表明，这个国家在经历了20多年的“超高速”发展后，开始用一种更“高级”的理念重新打量“快”这个字——单纯的GDP增长并不等于幸福生活，资源的过度消耗、环境的急剧恶化、城乡差距的拉大，实际上正在吞噬着发展的成果。 从“要金山银山”到“更要绿水青山”，理念的转变悄然发生，并在随后的二十年里，深刻影响了中国的城市规划、产业布局与乡村复兴路径。 这一理念的落地，不仅体现在顶层设计，在基层更是催生了无数生动实践。 戴文韬所指给我看的这片茶园，某种意义上，是这个距离安吉余村180多公里外的小山村，践行“两山”理论最生动的注脚。 和余村很像，桥李村因身处深山交通不方便，是出了名的贫困村，在1991年，村级集体年收入不足万元，村民年人均收入仅300元。 除了开垦荒地种点玉米、地瓜换点钱，村民唯一的收入来自村办皮鞋厂和两家采石场——山上炸石头的炮声天天响，石头拉走了，留下的是满地碎石子。 很明显，继续办厂、搞采石，一方面经济效益低下，另一方面还破坏生态环境，这笔账怎么算都算不过来。 但如果光守着“绿水青山”，不谋发展，村民日子过不下去，更谈不上去保护环境。 怎么办？ 当时的高淳县环保局，就专门和桥李村结成“环保扶贫”对子，组织环保科技人员深入村子里调查研究，同时请来专家为桥李村制定发展生态产业规划。 后来，村“两委”在征求村民意见后，毅然决定关掉村办皮鞋厂和采石场，将农户们自发在山地上种植的零散茶树规模做大、特色做足。 立足山区唱“山歌”，围绕丘陵唱“茶戏”。 《南京日报》的记者在很多年后用这句话概括了桥李村这十几年来能发生“翻天覆地”变化的原因。 “从2005年至今，我们茶园已连续20年被认证为有机茶园，所产茶叶被认证为有机茶，这在全南京可是唯一一家。” 戴文韬很自豪，也很自信，特意把这句话的重音放在了“唯一”这个极限词上。 这个当年“靠山吃山”挖石头的穷村，如今光合作社的有机茶，年产值就超650万元，去年村民人均收入达4.3万元，远超所在的桠溪街道平均水平。 还是那个“绿水青山”，但如今已经成了让村民们致富的“金山银山”。 但这还不够，桥李村的故事是一个“致富”故事，但又不仅仅只是一个“致富”故事。 “这台是虫情测报仪，那两台则是防霜机。” 戴文韬向我们介绍着茶园的“新伙计”——他们这一代人是在“数字经济”的环境中长大的，早已经习惯了用“数字化”去思考问题。 这个大山里的茶园，早就配置了多种智能设备，甚至还搭建了一个智慧茶园管理平台，实现了茶园实景的直观查看。 整套系统还嵌入无人机巡田、物联网监测、数字孪生等模块，10分钟即可完成百亩茶园的病虫害扫描；40个传感器节点将气象、墒情数据传至云端，AI系统自动生成管护建议；通过3D建模模拟茶树生长，精准预测采摘期，误差不超过3天。 茶农们可以通过手机上的水肥一体化智能灌溉系统，实现茶叶生长科学管控，大大提升了产量与收益。 这哪里还是我们印象里的传统茶园，听上去，在桥李村种有机茶，就是一个为“数字游民”定制的工作岗位。 更赛博的是，在桥李村，借助屋顶及车棚光伏发电项目，村里还把“闲置空间”转变成为绿色能源生产线，建成了江苏首家村级数字零碳“村网共建”电力驿站，上岗的是“AI数字员工”。 这样极具“未来感”的农村，通过坚守生态保护，不仅孕育出绿水青山的动人画卷，更铸就了金山银山的丰厚富矿，还焕发出乡村文明的新气象。 从青山绿水变成金山银山，在高淳“两山”实践的足迹中，我们总能看到新经济、新产业、新青年形成的“三新汇聚”。 在风景如画的地方开一个民宿，各地早已司空见惯。但同样是民宿，高淳游子山下的“喵姐的花园”，它的故事在全国都很可能是独一无二的。 “城市里太闹了，这地方刚刚好，很治愈人。”这是一位客人在网上对这家“网红”民宿的点评。 既然叫“花园”，那这个民宿的特色肯定是“花”。 的确如此，民宿主人“喵姐”是圈内有名的“花友”。这座占地数亩的民宿，四分之三的空间都被花卉填满——不同于中式园林，“喵姐的花园”更接近于一座英式花园。园内栽种着五六百种花卉，在四季中次第绽放、交替开花。 花园中还开凿出一条蜿蜒的人工小河，两岸高低错落地种满了丰富的水生与陆生植物，层次分明。 客人身处这个民宿，就好像置身于莫奈的油画中。 如果不是介绍，你完全不会想到，这座花园的主人“喵姐”是在退休后才开始学习园艺的。 “喵姐”并不在意民宿的生意模式，她在无意间，用“爱好”打造成了一个充满生命力的“共享空间”，吸引着城市人群前来体验自然之美。 每年这个国家，有数以千万的人群，挂着“此生必驾318”的贴纸，去到大理、去到阿亚那，去追逐“诗与远方”。 在高淳，“喵姐”以退休之龄，重拾对美的感知，用一草一木重构田园的诗意，也悄然点燃了乡村生活的另一种可能。 当年轻人追逐快节奏的城市生活时，“喵姐”却在慢下来中，找到了连接自然与人心的密钥。 这座花园不仅是植物的栖居地，更成为城市精神荒漠中的疗愈绿洲，印证着高淳“三新汇聚”下乡村振兴的深层逻辑： 让热爱成为生产力，让生态价值真正落地生根。 绿水青山此刻真正成为“金山银山”。今年上半年，高淳全区旅游总收入121.81亿元，同比增长13.52%，累计接待游客1009.5万人次，同比增长9.9%。 在高淳，像“喵姐”这样的人正悄然增多——他们中有返乡创业的青年，有用艺术唤醒古村的设计师，也有投身生态农业的科技人才。 他们带着新理念、新技术回到乡土，不为逃离城市，而是以热爱为原点，重构乡村的价值坐标。这里的振兴不再是简单的经济反哺，而是一场关于生活方式的深层对话。 当光伏板在屋顶静静发电，当AI守护着茶山的生态数据，当一朵花成为连接城乡的情感媒介，高淳的绿水青山真正活了起来，不仅可看，更可感、可参与、可持续。 推动“青山绿水就是金山银山”的落地，高淳的另一个探索是“机制”。 比如，高淳试图通过顶层设计，将每一寸土地的生态价值进行重新定义——好山好水好空气“明码标价”，在高淳已不算新鲜事儿。 早在几年前，高淳就与南京大学、中国计量大学合作，主导起草了《生态系统生产总值（GEP）核算技术规范》，发布全国首个县域GEP核算体系和江苏首个GEP核算地方标准。 2020年起，高淳在全省率先探索GEP核算，聘请南京大学、中国计量大学院士团队，构建起涵盖生态物质产品、生态调节服务、人居文化服务3大类18项指标的核算体系，给蓝天碧水、绿地稻田都贴上了“价格标签”。 一组组数据，就是丈量全区生态价值的绿色标尺。 慢城的概念也早已经从桠溪走向了全区——目前，高淳这个宝藏小城，全域建起了“东部山慢城、中部文慢城、西部水慢城”。 从深圳速度到高淳慢城，不是退却，而是另一种前行的节奏。 当下高淳正全力推动地区生产总值和工业总产值规模双双突破千亿元大关。这意味着，高淳不只是要加快增长，而是要实现能级之变、格局之变。 在高淳，绿水青山真正被量化、被珍视、被激活，当生态价值真正融入城市发展肌理，高淳不再只是“后花园”，更是可持续文明的宝藏城市。

云栖大会上，阿里宣布AI平台将把完整的英伟达Physical AI（物理AI）软件栈纳入其开发者选项菜单。这个看似技术性的宣布，实际上标志着人工智能发展的一个重要转折点。英伟达CEO黄仁勋在2025年CES大会上明确表示：AI下一个前沿就是物理AI，蕴藏着巨大的潜力和机遇。 根据市场研究数据，全球工业机器人市场规模预计从2024年的1544亿元增长到2025年的3000亿美元，其中AI技术在工业机器人中的应用市场更是以21.9%的年复合增长率快速扩张。 然而目前大部分工业机器人仍属于传统自动化设备，按照预设程序执行固定动作。一旦环境发生变化——比如零件位置偏移或形状略有不同——就需要人工重新编程。物理AI机器人则可以自主适应这些变化，通过实时感知和决策来完成任务。 这其中，由传统工业机器人升级到物理AI所带来的增长，正是阿里和英伟达合作的根本。不过在此之前，我们需要了解一个问题，什么是物理AI？ 如果非要用一句话来概括什么是物理AI，那就是一个让人工智能从屏幕里走出来，真正进入物理世界的技术。 举个简单的例子：传统AI可以识别出一个杯子，并告诉你这是什么；而物理AI不仅能识别杯子，还能判断杯子的重量、材质，计算出抓取它需要多大的力度，以及如何避免打翻里面的液体。这种差异决定了两者的应用场景完全不同。 黄仁勋强调，Physical AI的核心在于将物理规律与人工智能技术相结合，通过整合真实物理规则来优化AI生成的内容，使其更符合现实世界的逻辑与规律。物理AI，顾名思义就是物理+AI，也就是人工智能反馈的内容要符合物理规律。 物理AI这个概念并非一夜之间出现，而是英伟达经过多年技术积累和战略布局的结果。早在2021年，英伟达就开始在GTC大会上提及物理AI的概念，但真正将其作为核心战略推出是在2024年3月的GTC 2024大会上。黄仁勋在那次大会上首次系统性地阐述了物理AI的愿景，并发布了相关的技术平台和工具链。 在黄仁勋看来，AI的发展经历了三个清晰的阶段：最初是感知AI（Perceptual AI），能够理解图像、文字和声音，这个阶段的代表是计算机视觉和语音识别技术；然后是生成式AI（Generative AI），能够创造文本、图像和声音，以ChatGPT、DALL-E等为代表；现在我们正进入Physical AI（物理AI）的时代，AI不仅能够理解世界，还能够像人一样进行推理、计划和行动。 物理AI的技术基础建立在三个关键组件之上：世界模型（World Model）、物理仿真引擎（Physics Simulation Engine）和具身智能控制器（Embodied Intelligence Controller）。世界模型是物理AI的认知核心，它不同于传统的语言模型或图像模型，需要构建对三维空间的完整理解，包括物体的几何形状、材质属性、运动状态和相互关系。技术上，这通常通过神经辐射场（NeRF）、3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）或体素网格（Voxel Grid）等方法来实现空间表征，模型需要学习物理定律的隐式表示，比如重力加速度、摩擦系数、弹性模量等参数，并能够根据当前状态预测未来的物理演化。 物理仿真引擎则负责实时计算物理交互，这不是简单的预设规则，而是基于偏微分方程求解器的动态计算系统，需要处理刚体动力学、流体力学、软体变形等复杂物理现象。在技术实现上，通常采用有限元方法（FEM）、粒子系统（Particle System）或基于深度学习的可微分物理仿真器，关键在于计算效率和精度的平衡——系统需要在毫秒级时间内完成复杂的物理计算，同时保证足够的精度来支持准确的决策。 具身智能控制器是连接虚拟推理和物理执行的桥梁，它接收来自世界模型的预测结果和物理仿真的计算输出，生成具体的控制指令。技术上，这通常基于模型预测控制（MPC）或深度强化学习（DRL）算法，控制器需要处理高维的状态空间和动作空间，同时考虑执行器的物理限制、延迟和噪声。 从系统架构角度，物理AI采用分层设计。感知层集成多模态传感器阵列，包括RGB-D摄像头、激光雷达、IMU、力/扭矩传感器等，关键技术挑战在于传感器融合和实时处理，系统需要将不同传感器的数据统一到同一个坐标系中，处理时间同步、标定误差和数据噪声，技术上通常采用卡尔曼滤波、粒子滤波或基于深度学习的传感器融合网络。 认知层运行世界模型和物理仿真引擎，这一层的计算密集度极高，需要专门的硬件加速。英伟达的方案是使用GPU集群进行并行计算，同时开发了专门的CUDA内核来优化物理仿真算法，内存管理也是关键技术点——系统需要在有限的GPU内存中维护大规模的3D场景表示和物理状态。 执行层负责运动规划和控制，技术核心是逆运动学求解和轨迹优化。对于多自由度的机器人系统，需要实时求解复杂的约束优化问题，现代方法通常结合解析解和数值优化，使用雅可比矩阵的伪逆来处理冗余自由度，并采用二次规划（QP）或序列二次规划（SQP）来处理约束。 在物理AI发布的同时，英伟达还发布了与之对应的完整技术生态系统，包括Omniverse仿真平台、Isaac机器人开发套件、Cosmos世界基础模型等。 这是因为物理AI的训练需要大量的物理交互数据，但现实世界的数据收集成本极高，解决方案是基于仿真的数据生成。于是英伟达就通过Omniverse和Cosmos平台，生成大规模的合成训练数据，包括各种物理场景、材质属性和交互模式。不过再仿真环境中，训练的模型在现实世界中往往性能下降，这被称为“现实差距”，英伟达现在正在做的，就是用仿真到现实的迁移（Sim-to-Real Transfer）技术，去弥补虚拟数据和现实数据之间的差距。 物理AI对计算资源的需求远超传统AI应用，单个物理AI系统可能需要数百个GPU核心来实时运行。英伟达专门开发了RTX PRO服务器和DGX Cloud平台来支持这种计算需求，系统架构采用分布式计算，将不同的计算任务分配到专门优化的硬件上。这种技术架构使得物理AI能够在复杂的现实环境中实现实时的感知、推理和行动，真正实现了AI从虚拟世界向物理世界的跨越。 还有一点，与传统AI系统主要处理文本、图像等数字信息不同，物理AI通过大模型驱动，使机器不仅能够处理数据，还能理解三维世界的空间关系和物理规律。这种技术让AI系统具备了类似生物的空间感知能力，能够在现实环境中进行复杂的物理操作。 举个具体例子来说明这种差异：如果AI生成一段机器人抓取物体的视频，传统的生成式AI可能会创造出物体悬浮在空中、机械臂穿过固体障碍物、或者违反重力定律的画面，因为它只是基于训练数据进行像素级的模仿。而物理AI则会确保生成的内容完全符合物理世界的运作方式——物体会受重力影响下落，机械臂必须绕过障碍物，抓取力度要与物体重量相匹配。 这种技术革新的深层意义在于，它让AI从纯粹的信息处理工具，转变为能够真正理解和操作物理世界的智能系统。传统的AI就像一个只会看书但从未实践的学者，拥有丰富的理论知识却缺乏实际操作经验；而物理AI则像一个既有理论知识又有实践经验的工程师，不仅知道是什么和为什么，更重要的是知道怎么做，能够将抽象的知识转化为具体的行动。 黄仁勋对物理AI的前景极其乐观。他曾在CES上表示，Physical AI将催生超50万亿美元规模的行业变革，涉及1000万家工厂、20万个仓库、未来数十亿计台人形机器人和15亿辆汽车及卡车。这个数字听起来令人震撼，但背后有着坚实的逻辑支撑。 世界上有10亿知识工作者，AI智能体可能是下一个机器人行业，很可能是一个价值数万亿美元的机会。黄仁勋在CES 2025上表示。他认为，物理AI意味着AI不再局限于虚拟世界，而是开始走向现实世界，并将在机器人、物流、汽车、制造等千行百业成为主流应用。 在黄仁勋的规划中，未来将有两款高产量的机器人产品：第一个是自动驾驶汽车，第二个很可能就是人形机器人。这两种机器都需要具有人类般的感知能力，能够应对快速变化的环境，并在几乎没有容错的情况下做出即时反应。他对人形机器人的潜力感到特别兴奋，因为它们最有可能适应为人类设计的环境。 黄仁勋还预言，机器人时代已经到来，未来所有移动的物体都将实现自主运行。这个预言的背后，是对物理AI技术成熟度和应用潜力的深度判断。从技术发展的角度看，随着计算能力的提升、传感器成本的降低、算法的优化，物理AI正在从实验室概念走向商业应用的临界点。 英伟达在物理AI领域的布局可以追溯到多年前对机器人技术的投入。该公司提出的物理AI概念，核心在于将物理规律与人工智能技术相结合，通过整合真实物理规则来优化AI生成的内容，使其更符合现实世界的逻辑与规律。 但是英伟达不敢步子迈得太大，与传统AI应用不同，物理AI系统直接与物理世界交互，其错误可能导致严重的安全后果。这要求物理AI系统具备更高的可靠性和安全性标准。 英伟达目前的方案是Halos安全系统。这是一个全栈安全系统，它可以统一硬件架构、AI模型、软件工具和安全标准，确保物理AI系统在各种环境下的稳定运行。从数据收集、模型训练到部署应用，每个环节都需要严格的安全验证。 视角来到阿里这边，他们选择将英伟达物理AI软件栈纳入开发者选项，背后有着深层的战略考量。当前的AI大模型应用主要集中在线上场景，而物理AI试图将整个现实世界融入AI当中。这种从虚拟到现实的跨越，正是阿里云在AI时代需要抢占的制高点。 阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在云栖大会上表示：生成式AI最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app，而是接管数字世界，改变物理世界。这一表态清晰地表明了阿里对物理AI重要性的认识。 阿里云CTO周靖人说过这么一句话，通义千问已开源300+模型，累计下载量超过了6亿。 然而，面对物理AI的发展趋势，通义大模型也面临着从二维理解向三维交互转型的挑战。传统的大语言模型擅长处理文本和图像，但在理解物理世界的空间关系、物理规律方面存在天然的局限性。这正是阿里需要引入物理AI技术栈的根本原因。 但，这正好也是阿里的瓶颈。阿里的数据更多来自于互联网，而非线下。这就迫使他们需要找到一个全新的途径，以帮助通义来完成虚拟到物理的转变。 李飞飞曾经也说过类似的观点，她认为对于AI而言，如果无法建立三维世界模型，就无法真正理解、操作或重建现实世界。 通过集成英伟达的物理AI软件栈，阿里可以为通义大模型增加空间理解和物理交互能力。这种集成不仅仅是技术层面的叠加，更是从语言智能向空间智能的战略转型。开发者可以利用阿里云的基础设施和通义大模型的语言能力，结合英伟达的物理仿真和机器人控制技术，构建真正能够在物理世界中工作的AI系统。 不过与之相对的，物理AI的发展不是孤立的，它需要与现有的AI技术生态深度融合。大语言模型提供了强大的语言理解和推理能力，计算机视觉技术提供了环境感知能力，机器人技术提供了物理执行能力。物理AI正是这些技术融合的产物。 在这个融合过程中，数据流动和处理架构至关重要。物理AI系统需要实时处理来自多个传感器的海量数据，进行快速决策，并控制执行器完成动作。这对计算架构和算法优化提出了极高要求。 云边协同是物理AI部署的重要模式。复杂的AI推理可以在云端进行，而实时的控制决策则在边缘设备上执行。这种架构既能利用云端的强大计算能力，又能满足实时性要求。 所以阿里也相当于给P物理AI提供了发展的养料。 如果说第一代感知AI让机器学会了看和听，第二代生成式AI让机器学会了创造，那么物理AI则让机器真正学会了行动。 然而，物理AI的发展也面临着诸多挑战。首先是技术上的挑战，如何让AI系统在复杂的物理环境中稳定运行，如何降低巨大的计算成本以实现技术的普及化应用，这些都是当前亟待解决的问题。此外，仿真训练与现实应用之间的“现实差距”也是一大难题。尽管仿真可以提供大量数据，但如何确保这些数据在现实世界中的适用性是个关键问题。 物理AI或许不会像某些预测那样迅速颠覆所有行业，但它必将逐步改变我们的工作和生活方式。它不仅是技术的革新，更是对传统行业的颠覆和重塑。随着技术的不断发展和应用场景的拓展，物理AI将成为推动全球经济增长和社会进步的重要力量。

让苹果 做出回答 9 月 25 号晚上，一年一度的雷军年度演讲如约而至。除了为大家贡献出「五十多岁正式闯的年纪」金句之外，也陆续带来了包括小米 17 系列、小米平板 8 和几项重磅的智能家居更新，以及 10 万元起步的小米汽车高定服务。 而过去大半个月的舆论中心，毫无疑问就是今年的小米 17、小米 17 Pro，以及新面孔小米 17 Pro Max 三兄弟了。 早在前两周的发布会预热阶段，雷总就曾经在微博上发文，提出口号： 小米 17 系列，产品力跨代升级，全面对标 iPhone，正面迎战！ 今年 iPhone 17 系列赶上换模具的大年，产品力不可谓不优秀，开售前单一平台超过三百万人预约的盛况，哪怕对于 iPhone 来说也是很难得的。 而今年原定发布的小米 16 系列手机，背后究竟有什么样的底气支撑，足以让小米选择「直接跳代」、敢于用 iPhone 的名字正面迎战 iPhone 呢？ 小米 17：再进化的小屏旗舰 从小米 13 到小米 14，再到去年的小米 15，连续三代口碑稳定、反响良好的标准版机型，为小米数字系列积累下了良好的口碑——旗舰处理器、基本不掉队的影像和强大的家居生态，让小米数字标准版成了名副其实的「水桶机」。 而今年的小米 17 标准版——除了名字断代之外——也依然延续了这一套「力求产品力均衡」的战略，争取做三四千价位那个虽然不突出但也基本不出错的选项。 第一眼看过去，我们无法否认的是，小米 17 与 iPhone 17 在很多方面都有着惊人的相似度：71mm 左右的机身，19.6:9 的 6.3 寸屏幕，以及均匀的等宽边框。 只不过在屏幕方面，哪怕今年 iPhone 17 的进步幅度已经相当之大，小米 17 仍然更极致一些，将屏幕黑边的宽度进一步缩窄到 1.18mm，成功实现了 191g 机身「拿着小看着大」的神奇效果。 而这块屏幕本身的素质也相当不错，分辨率维持了 2656x1220 460PPI 的水平，支持 1-120Hz LTPO 可变刷新率和全自动色彩管理。 因为用上了自研的新 M10 屏幕基材，小米 17 的 25% 窗口峰值亮度可以达到约 3500 尼特，优化过的红色子像素材料也让屏幕功耗得到了极大改善——比 iPhone 亮的同时，还比 iPhone 更省电。 可惜的是，今年 iPhone 17 全系列标配的抗反射涂层，小米 17 系列是没有的，如果想要实现屏幕「比黑更黑」的深邃感，还是需要额外选购抗反射贴膜才行。 相比屏幕只是微微领先于 iPhone，今年的小米 17 在电池上可谓毫无保留，又搬出了一套压箱底的技术，实现了对于 iPhone 17 系列的完全超越—— 小米 17 作为一台 6.3 寸屏幕的手机，电池容量竟然来到了 7000 毫安时，今年这块高硅含量电池的容量相比小米 15 提升了接近 33%，并且同样可以实现 2000 次充放循环后余量大于 80% 的持久健康度。 不夸张地说，这是 iPhone 这辈子都没有打过的富裕仗。根据发布会上的演示，小米 17 的 12.2 小时续航测试，甚至跑赢了外挂 5000 毫安时充电宝的 iPhone 17。 更重要的是，电池容量提升的同时，小米也没有落下充电。除了最高 100W 的有线充电和 50W 的高功率无线充电之外，今年的小米 17 系列还借助澎湃 P3 充电芯片，实现了对于 100W 通用 PPS 协议的全面兼容。 也就是说，只要你的手里有支持完整高功率 PPS 协议的充电头，那插上小米 17 随时随地都是满血快充。比起不送充电头、不兼容通用协议的「表面环保」，这种做法无疑才是真正的减少浪费。 翻到背面，尽管今年的小米 17 仍然维持了三摄的组合，但镜头模组从去年的平整玻璃改为了两层凸台结构，下方的冷雕玻璃和上方的镜头圈搭配在一起，几乎是自小米 12 以来「外观最青春」的一代数字系列。 而影像能力的底层，依然是全焦段 5000 万像素的三摄传感器，光影猎人 950 主摄、三星 JN5 长焦和豪威 OV50M 超广角组成了我们熟悉的徕卡三摄，静态影像能力仍然是我们熟悉的味道。 但影像能力对标 iPhone，不代表光学缺陷也要对标 iPhone。 针对困扰苹果多年的镜头鬼影、炫光问题，小米 17 带来了一套新的解决方案：通过对于内部镜组的逐片镀膜，有针对性地解决弧形眩光、画面泛白和鬼影，最终让传感器实现纯净通透的成像。 而在性能方面，小米 17 则依然是那个我们熟悉的「给好给满」的样子：全球首发的第五代骁龙 8 至尊处理器、LPDDR5X 和 UFS4.1 的组合，让小米 17 的本底性能完全无需担心，搭配 7000 毫安时的电池，「妥妥用一天」几乎不成问题。 然而面对今年 iPhone 加量不加价的策略，小米 17 的产品力与它的定价愈发紧密地绑定在一起。小米 17 起步配置 12+256GB 的售价为 4499 元，顶配 16+512GB 的价格为 4999 元，的确做到了同样的「加量不加价」。 小米 17 Pro/Pro Max：正面背面都有面 比起稳定发挥的小米 17 标准版，今年的小米 17 Pro 反而成为了最跳脱的那一个。在经历小米 13 Pro 到 15 Pro 的设计风格稳定之后，小米 17 Pro 突然跳出舒适圈、在手机的背后加上了一块背屏： 与今年的 iPhone 17 Pro 系列类似，小米 17 Pro 的镜头 deco 也从前代的正方形拓宽成了矩形，利用多出来的空间，在机身背面塞下了一块神似小米 MIX Flip 2 的双挖孔背屏。 这块背屏最主要功能点，自然就是充当后置镜头的取景器，让用户可以像折叠屏手机那样把手机翻过来用主摄自拍。而比起折叠屏内部扣扣搜搜的空间，小米 17 Pro 与小米 17 Pro Max 的影像配置就显得豪华许多了—— 小米 17 Pro 系列的三摄仍然维持了全焦段 5000 万像素的组合，只不过由于背屏的挤压，原本位于右侧的超广角镜头只能向下移动、挪到了红外发射器和闪光灯旁边，留下的主摄和潜望长焦组合反而让 deco 部位看上去简洁了不少。 今年小米 Pro 系列的影像，重中之重无疑是这颗 5000 万像素的主摄。今年的光影猎人 950L 传感器，是小米首款支持 LOFIC 技术的传感器。 LOFIC 的全称是横向溢出积分式电容，它的功能像是放在传感器像素旁边的一个小桶。当相机捕捉到的光线过强、超过了像素的记录极限之后，溢出部分的电信号就可以被暂存到这个小桶里面，从而抢救下了一部分过曝丢失的信息。 而这块光影猎人 950L 传感器，得益于 LOFIC 技术的加成，动态范围提升到了足足 16.5 档，甚至已经超过了一些全画幅相机的 15 档，在面对逆光人像和大光比风光的时候，可以实现非常强悍的宽容度。 而拍出来的好照片，自然要有一块好的屏幕才能好好享受。今年的小米 17 Pro 两款机型同样使用了新的 M10 发光基材与全新红色子像素材料，而在最大号的小米 17 Pro Max 上，今年还独占了一项新技术：超级像素。 根据发布会上的说法：小米 17 Pro Max 的「超级像素」技术是 OLED 屏幕首次实现在一个渲染像素内部，集成了完整的 RGB 子像素，解决了曾经 Pentile 排列要共用子像素的问题。 通过优化像素的蒸镀流程和工艺，小米在小米 17 Pro Max 上使用了一项不同于传统 Pentile 的像素排列方式，新的排列方式不仅避免了借用子像素导致的彩边，内部子像素的排列也更接近正方形，对于屏幕的精细度和通透程度都有不小的帮助。 而宽容度超高的主摄自然需要新的背屏使用。小米今年为小米 17 Pro 系列的背屏新增了一项独占的拍照模式：大头贴模式。这种梦回 Y2K 的玩法搭配上现在的画质，简直是把复古潮流玩到了极致。 更重要的是，大头贴模式还可以联动米家的照片打印机，拍完光速打印、画质还比 Instax 更好，利用雷军曾经的话说——那不爽死了吗？ 这块副屏的玩法还不仅限于拍照。除了动态卡片和各种表盘之外，小米甚至专门设计了一款 299 块钱的复古掌机保护壳，可以通过实体按键在背屏上玩游戏。从现场的演示来看，这项功能虽然很难称得上实用，但情绪价值绝对是拉满的。 此外，尽管搭载了一块额外的背屏、潜望模组和更大的传感器，小米 17 Pro 凭借「异形叠片电池技术」，在 6.3 寸的机身里仍然做到了 6300 毫安时容量，同时机身重量仅近比 191g 的小米 17 标准版重了一克，三围控制非常出色。 而机身更大的小米 17 Pro Max，在屏幕尺寸来到 6.9 寸的同时，哪怕塞进去了一块容量 7500 毫安时的异形叠片电池，也依然维持住了和小 Pro 相同的 8mm 厚度，机身重量也控制在了 219g，对比正面的大屏幕拿在手里简直轻的不真实。 在如此程度的堆料下，小米 17 Pro 的起步价为 12+256GB 4999元，顶配的 16+1TB 仅售 5999 元。而小米 17 Pro Max 的起步配置来到了 512GB，2+512GB 售价 5999，哪怕是最顶配的 16+1TB 机型也仅售 6999 元。 换句话说——今年整个小米 17 系列的三款机型、10 个 SKU 中，有 8 款都可以吃到国补。至少从定价策略上看，今年的小米 17 系列无疑针对 iPhone 做出了有力的回答。 更好玩的是，今天的发布会还宣布了一系列手机的配件，其中一款厚度仅 6mm 容量却有 5000 毫安时的超薄磁吸充电宝可以完美兼容 iPhone 17 全系列——无论横竖怎么看，这似乎都是今年 iPhone Air 的最佳伴侣。 而在发布会的尾巴上，小米还公布了最新的一代平板电脑小米平板 8 系列，分为小米平板 8 Pro 和小米平板 8，分别搭载了最新的第五代骁龙 8 至尊版处理器和第四代骁龙 8s 处理器，屏幕面积则都是相同的 11.2 寸。 从参数配置上看，小米平板 8 系列几乎是在正面对标最新的 iPad Pro 系列，并且也维持了小米一贯的优良传统——定价非常吸引人。小米平板 8 Pro 的柔光屏版本配置拉满，搭售新款手写笔和键盘的价格也只到 5098 元，在安卓平板市场上属于相当吸引人的价格了。 小米汽车：迈向高定之路 小米汽车在发布会上宣布将为 YU7 Max 和 SU7 Ultra 推出定制服务，为车主带来更加个性化的选配体验。 此次新增 5 款定制外观色：紫水晶、竞速红、嫩芽黄、暮光玫瑰和流金粉哑光。 小米还将与全球顶级车漆供应商展开合作，计划在未来三年内推出多达 100 款全新车漆颜色，为车主打造更丰富的个性选择。 在内饰方面，小米新增了两种定制配色： 新内饰配色采用彩色 Alcantara 材质，搭配专属定制缝线和彩色安全带，还可选配独一无二的白蜡木真木饰板，每一块纹理都不可复制。 除车漆与内饰外，小米汽车还提供更多高端定制选项： 21 英寸五辐双层锻造轮毂：经 20 多把刀头精密铣削，造型锋利，四色可选； Brembo 四活塞固定卡钳：提供红、蓝、绿三种配色； 专属定制车标：包括 24K 金黑 / 白陶瓷车标、24K 金碳纤维车标，以及熏黑车标。 对于有选择困难的用户，小米还推出了两套「设计师推荐款」，分别以紫水晶与嫩芽黄为主题。 雷军在发布会上直言，定制服务极为复杂且成本高昂，需要专属设计团队和稀缺昂贵的物料，并由经验丰富的技师在专用产线上手工打造。 希望让更多人享受到顶级豪车的体验，科技平权和体验平权就是我们小米的目标。 小米定制服务将试运营一年，每月最多定制40台，除了 YU7 MAX 外，SU7 Ultra 也可以参与定制。 小米为此项定制服务设置了门槛，要求选配需包含定制配置，且选配金额需超过 10 万元，今晚 10 点开放支付犹豫期为 90 天的 8 万元定金。 官方 APP 公布的选配价格如下： 车漆：紫水晶 2.8 万元，流金粉哑光 2 万元，竞速红 1.4 万元，其余两款 1.1 万元； 内饰：两款新定制配色均为 1.5 万元。 作为对比，保时捷卡宴的紫色车漆定制价格高达 11.9 万元。 「紫水晶主题」设计师推荐款价格为： YU7 Max：基础价 32.99 万元 + 选配 12.4 万元，总价 45.39 万元； SU7 Ultra：基础价 52.99 万元 + 选配 11.1 万元，总价 64.09 万元。 下单后，车主将受邀前往小米北京工厂的定制服务中心，确认配置并锁单，随后进入排产流程。 两个多小时的年度演讲和新品发布会上，我们又听足了一波雷总的倾情分享和企业故事。从造手机再到造车，从松果的折戟到玄戒的蛰伏，的确称得上是一场震动人心的发布会。 虽然我们在前期的讨论中经常说：今年 iPhone 17 标准版的定价是在给国产厂商上压力，但小米 17 系列的定价无疑是一次明确的反击。 小米走上高端化之路的五年以来，下有「一天用不完」的小米 17 标准版，上有直接与 iPhone 17 同价的 Pro Max。在这个正是闯的年纪，雷军还是再一次做到了—— 让西方国家的朋友们，做出回答！ 文｜马扶摇，芥末

随着人工智能与算力网络深度融合，云计算已迈入全新阶段，无人区已在眼前，业界在寻找出路的同时也在为生存厮杀：过去一年，算力军备、价格大战、智能体狂飙，主流云厂商在竞争环境日趋恶劣的条件卷生卷死，只为了活到美好的明天。 可是产业的锚点到底在哪里？从“百模大战”到“大模型落地”如今，自“生成”到“交付”全搞定的智能体又呼啸而来。 战略锚点的答案显然待解。 但在过去一年，人工智能的发展处于深度变革当中却是不争的事实，一个重要的趋势是：行业玩家、市场客户纷纷醒悟，“参数竞赛”从来没有尽头，而“价值落地” 则是产业的当务之急。 当千行百业的效率升级与创新增长就在眼前时，所有玩家第一期待着自己为这一切写下充满无限可能的开篇，可到底谁会是那个引路人？ 一场大会 诞生一个行业引路人 引路，自然需要坚定的前行。如何回答产业之问，腾讯给出了自己的答案。 在 2025 腾讯全球数字生态大会的舞台上，腾讯云以 “智能化、全球化”主题，描绘了云与AI 深度融合的产业新图景。 会上，腾讯首发“腾讯云智能体战略全景图”，宣布全面开放腾讯AI落地能力及优势场景，助力“好用的AI”加速落地千行百业。 当腾讯云智能体开发平台ADP3.0、腾讯云专家服务智能体Cloud Mate等，混元3D 3.0基模、腾讯元宝、代码助手CodeBuddy、腾讯会议、乐享知识库、腾讯电子签等诸多产品集体亮相，如此大规模的秀肌肉下，腾讯云全面适配全球技术生态的战略轮廓已然浮出水面。 作为数字生态的构建者，腾讯的目标显然是跳出单一技术输出框架，将云计算的弹性算力、安全底座与 AI 的场景化智能、决策能力深度耦合。 而想要实现这样的目标，腾讯面临的，不仅是技术能力的系统性整合，更是一场从 “工具赋能” 到 “生态共创” 的产业变革。 就在本次大会中，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生定义腾讯云一个新的身份：云市场上极具竞争力的“健硕参赛者”。 腾讯集团高级执行副总裁 云与智慧产业事业群CEO 汤道生 何为健硕？腾讯的回答是降脂增肌。在过去三年中，行业虚火蔓延盛行，集成系统、硬件产品、客户定制咨询等等非云本质的商业项目带来了大量利润，而大厂面对唾手可得的蛋糕，拱手让人需要很大的勇气，走健康可持续路径，就需要走“被集成”路线，立起一套成熟的To B流程、体系、规范，同时又面临收入规模缩减，增速下滑的困境。 但腾讯还是主动选择减少集成项目、硬件转售等低质量收入，同时还坚持了高研发投入。 以2025年第二季度为例，当季腾讯研发投入达202.5亿元，同比增长17%。资本开支更是大幅增长至191亿元，同比增幅达119%，其中就包括了对IT基础设施、数据中心等的投入。 降脂增肌的益处很快显现出来。2025 年第二季度，腾讯 ToB 营收实现双位数增长，高达 555 亿元，这一数据直观地反映出腾讯云业务在市场中的强劲表现，而 AI 无疑是其中关键的增长驱动力。 在 B 端，腾讯云系列产品通过 “+AI” 模式，深度赋能千行百业，推动其提质增效。 例如在办公协同场景，腾讯会议上线实时 “AI 纪要” 功能并与腾讯元宝打通，近 1 年腾讯会议 AI 功能用户量同比增长 150%，有力地帮助用户提升了工作效率。 而在 C 端，腾讯元宝表现亮眼，成功跻身国内 DAU 排名前三的 AI 原生应用之列，且已与腾讯会议、腾讯文档，以及微信、腾讯视频、QQ 音乐等 10 多个应用打通，极大地提升了用户在多元场景下的体验与效率。 而技术成果上，腾讯混元大模型持续进化，过去一年发布了超 30 个新模型。最新发布的混元 3D 3.0 模型，建模精度比前代提升 3 倍，几何分辨率达到 1536³，且面向用户免费开放并同步上线腾讯云 API，展现出卓越的 3D 建模能力。 在智能体开发平台上，腾讯云智能体开发平台（ADP）3.0 版本面向全球发布，在短短3 个月内完成了近 600 项需求的开发，持续迭代LLM+RAG、Workflow、Multi-Agent 等多种智能体开发框架，为企业结合专属数据高效搭建智能体提供了坚实支撑。 同时，推出专家服务智能体 Cloud Mate，在内部实践中实现风险 SQL 拦截率 95%，排障效率从平均 30 小时降低至最快 3 分钟，切实解决了实际业务难题。 显然，从商业到技术，腾讯实现在本次生态大会上都实现了华丽转身，减肥成功后的健康业务生态值得市场思考，而腾讯自然成为了行业的引领者。 智能化+国际化 双引擎启动 秀肌肉不是目的，而是让外界了解腾讯在AI快速发展的当前，一直引领着行业的发展。 而实际上，在如何抓住AI产业创新的机遇这件事，腾讯给了两大引擎：智能化和国际化。 在智能化层面，腾讯紧抓大模型这一核心支点，通过SaaS（应用软件）/PaaS（平台软件）产品矩阵，将AI技术规模化落地，进而打磨完善商业模式，形成技术与商业的双层壁垒。 目标腾讯的 AI 应用已从点状试验全面进入落地阶段，其自有的微信、QQ、腾讯会议等 900 多款产品已全面接入 AI 能力。 例如，腾讯云 CodeBuddy 作为首个实现 “产品 - 设计 - 研发部署” 全流程的 AI 一体化开发工作台，腾讯内部超 90% 工程师都在使用，新增代码中有 50% 由 AI 生成，编码时间缩短 40%，助力腾讯内部研发提效超 16%。 此外，腾讯乐享全面升级为乐享知识库，AI 问答准确率达到 92%；腾讯电子签通过 “AI 智能审查 + 人工确认”，简单合同审核最快只需 1 分钟，合同整体合规性风险降低 80%。 在全球化方面，腾讯有着两步走的战略：先稳定，再提高。 腾讯服务海外企业和业务，服务稳定的前提就是基础设施完善。 腾讯云针对这一方向，正在全球大规模兴建基础设施：斥资 1.5 亿美元在沙特建设首个中东数据中心，在日本大阪新建第三个数据中心和办公室；同时在雅加达、新加坡、东京、首尔、法兰克福等城市布下 9 大技术支持中心，让企业客户无论在哪里，都能获得稳定可靠的云服务。 当服务稳定后，下一步就是招揽用户。腾讯云把包括智能体开发平台ADP、全栈 AI编程工具CodeBuddy、企业级全渠道交易解决方案云Mall等产品全面国际化，优秀的产品能力对全球各地用户产生了极大的吸引力。 比如EdgeOne Pages，上线 3 个月就吸引了10万+出海中小企业和开发者。而在这个过程中，腾讯云又搭建了覆盖全球的本地化技术支持和服务团队，做到及时响应客户需求，敏捷应对市场变化。 腾讯云通过坚定实施智能化和全球化战略，一方面利用智能化提升产业效率，为客户提供更强大、更便捷的 AI 解决方案；另一方面借助全球化拓展市场规模，在国际舞台上展现中国云厂商的实力与风采。 这两大战略举措相互赋能下，为腾讯云的未来发展注入源源不断的动力。 朋友圈即是生态圈 除了发布产品、公布双引擎战略，腾讯云在打造生态朋友圈上展现出也深厚的积累与沉淀。 在大会上，腾讯云给出了这样一组数据：全球合作伙伴超过11000家，海外客户已累计突破10000家，覆盖超80多个国家和地区，共同服务客户超200万家，而在这种合作生态下，腾讯云整体收入的三分之一由合作伙伴贡献。 实际上，取得如此众多合作伙伴的信任，腾讯靠的是共赢理念下的商业模式。 腾讯云以“技术标准化+场景模板化”构建连接闭环，已取得近1400项互认证证书，近百款产品进入工委会软硬件图谱，是国产生态链中最重要厂商之一。 同时，腾讯还发起“AI共创营”和“AI百校行”行动，联合伙伴培育AI人才。 2024年开放MSP服务商认证并授牌首批5家资质，通过云顾问培训、平台工具赋能等提升伙伴服务能力，推动生态从销售型向服务型转型。 而在软硬件生态层面，腾讯云完成主流国产芯片全面适配，通过软硬件协同优化提供高性价比AI算力。其生态覆盖代理、ISV、咨询等多类型伙伴，在政务、能源等7大行业形成深度渗透。 2025年全球数字生态大会上发布的“智能体战略全景图”，进一步将混元3D 3.0基模等技术开放给生态伙伴，推动“好用的AI”规模化落地。 从技术构建到人才共建再到软硬件生态的全面适配，腾讯云的生态朋友圈已成为AI发展的关键动能。这种“又厚又稳”的生态策略，不仅夯实了自身护城河，更让技术红利惠及全产业，也正因为如此，让人有理由相信，腾讯在这场AI革命的浪潮中，会走的很远很远。 相关阅读 腾讯这次能实现“赛道上换轮胎”吗？ AI+服务重塑智能客服，但价值永远是关键所在 云原生安全，腾讯产业互联网的底色 西湖大学、智元机器人都选它，存储成为AI下一个风口？ AI推理破局，金融服务如何“逆天改命”？ 【科技云报到原创】 转载请注明“科技云报到”并附本文链接

作者 | 王涵 编辑 | 漠影 “我们认为，深度应用不是从零构建一套应用系统，而是基于企业既有架构的现代化改造，渐进式实现AI对业务流程的全方位渗透，深度应用将是跨越超级智能的核心支点。” 在今天的JDD 2025京东全球科技探索者大会上，京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏如此谈道。 简单来说，京东云认为在企业内部系统的基础上进行“改造”和“迭代”，才是真正可以体现企业Agent价值的所在，才能实现AI在企业中的深度应用。 为什么这么说？举个简单的例子，一位新入职的专家，如果只能查阅公共互联网上的通用知识，而无法接触公司的服务器、业务系统等企业内部数据，那么他根本无法处理任何具体的公司业务。 同理，Agent也是如此。企业的真实知识深藏在ERP、CRM、财务系统等各类数据库之中。只有连接内部数据库，Agent才能获取独特的业务语境和操作能力。 基于以上洞察，京东云全新升级了企业级智能体JoyAgent 3.0，还推出AI编程助手JoyCode 2.0。京东想要通过“智能体+代码平台”双轮驱动的AI开发新范式，帮助企业构建符合业务场景和需求的深度应用。 一、Agent落地企业面临四大痛点，京东云如何“破局”？ 中国企业级Agent应用市场规模非常庞大。知名咨询公司IDC于今年7月发布《AI Agent企业级应用现状与推荐》报告，其中预测，2028年中国企业级Agent应用市场规模保守估计将突破270亿美元（约合人民币1923.2亿元）。 不少企业积极拥抱新技术，将AI Agent视为推动自身技术升级的关键抓手，但在AI Agent落地企业的实践过程中，有四个痛点逐渐浮现： 1、企业的数字化基础薄弱构成了AI落地的结构性障碍。 2、企业对AI智能体的认知偏差导致需求脱离实际。 3、企业应用场景的复杂性远超通用AI工具的能力边界。 4、行业方向的“偏航”使得技术发展与真实需求出现错配。 总结来看，京东云认为，当下企业Agent一是要解决企业复杂场景开发问题，二是要解决复杂场景下企业与AI结合的问题。为此，京东云推出了“智能体+代码平台”双轮驱动的AI开发新范式。 智能体指的就是全新升级的JoyAgent 3.0，作为面向企业真实场景打造的智能体平台，JoyAgent提供支持深度应用开发的丰富工具集，以及智能体能力集合体，融合了AI编码能力，并深度连接企业内部的工作流、知识库以及企业数据库，真正实现对企业生产场景的支持。 而代码平台指的就是JoyCode IDE 2.0。JoyCode IDE 2.0是面向严肃开发场景的企业级智能编码平台，通过规约编程端到端智能体团队与CSR上下文引擎，高效破解大型复杂代码库的维护难题。 二、“智能体+代码平台”强强联合，京东云发布生产级AI“双轮引擎” 具体来讲，JoyAgent能够深度融合工作流，也就是可以和企业内部系统紧密结合。其能够提供端到端的智能体部署与管理能力，支持内置流程引擎与SOP规范输入，可以实现与企业现有系统无缝对接。 JoyAgent还能够深度理解企业数据。其内置了京东最新的DataAgent能力，能够与企业内部数据无缝打通，无需迁移数据即可进行推理与分析，可以有效化解企业在安全与合规上的顾虑。 JoyAgent 3.0有三个核心能力：全面开放、深度开源以及丰富工具。 全面开放方面，JoyAgent支持MCP、A2A协议，支持用户自己开发的智能体加入JoyAgent进行多智能体调度，同时也支持将智能体发布成A2A智能体以及SDK，让智能体更方便融入用户业务场景。 作为行业首个100%开源的企业级智能体，JoyAgent坚持开源开放。这次发布，京东云还进一步开源了多模态RAG和DataAgent，这也是行业首个集成数据治理DGP协议及智能问数、诊断分析能力的开源项目，全面支持多模态数据加工。 此外，JoyAgent还提供全套开箱即用的AI算法库，涵盖最新的语音算法、视频算法、图像算法、搜索算法、检测、识别、机器翻译等，其中TEXT2Workflow具备自然语言直接生成可编辑工作流、多模态文档理解、TTS及文生视频等多项实战验证的能力，大幅降低AI应用构建门槛。 JoyCode IDE 2.0可以让AI Agent在编写代码时，严格遵循预先定义好的项目规范和业务逻辑，即“规约”，来独立负责从任务理解到最终交付的完整开发流程。其还可以基于云端原生协作生态，确保本地、远程开发与云端部署无缝衔接，支持一键上云，真正实现“开发即部署”。 JoyAgent所提供的智能体、AI算法库等原子能力，可直接被JoyCode调用和集成。JoyAgent融合代码开发平台JoyCode，通过自编码、多模态RAG与DataAgent协同，实现对结构化、非结构化数据的智能组件利用。 而JoyCode生成的应用也可以反馈至JoyAgent，用于优化智能体行为与知识模型，形成持续进化的闭环，开发者可灵活组合智能体能力与编码逻辑，快速构建复杂、深度定制化的AI应用。 三、从“数字员工”到全面提效，京东交出AI内部实践“满分答卷” 在GAIA智能体评测榜单中，JoyAgent 3.0在验证集准确率超77%，测试集超67%，超越langfun、OWL、Smolagent等多个团队，位列全球智能体方向第一梯队，充分证明了JoyAgent在复杂任务中的领先通用性。 在SWE-Bench Verified基准测试中，JoyCode-Agent凭借74.6%的高通过率位列第二，展现出领先的复杂编程问题解决能力。 “智能体+代码平台”的“双轮结构”已经在京东内部得到了验证，在会上曹鹏介绍道，京东零售、物流、工业等事业部都已经用上了这样的解决方案。JoyCode已服务京东上万名研发人员，支撑数亿级用户产品研发，生成代码采纳率超40%，开发周期缩短30%。 基于JoyAgent与JoyCode的深度融合，京东内部已孵化出多类高价值数字员工。比如面试数字员工，可自动筛选和初试候选人，提升招聘效率；培训数字员工，能个性化生成学习路径和内容，强化人才培育；数据分析师数字员工，则可自动进行归因、诊断和报告生成，驱动业务决策。 这些数字员工已深度应用于京东内部各场景，它们不仅是能够帮助员工提升生产效率的工具，更是重构运营模式的新质生产力。 结语：京东云“纠偏”企业Agent发展“航线” 京东云在企业级Agent上的洞察和实践，是一次对当前Agent发展路线的有力“纠偏”。 企业Agent行业固然充满诱惑，巨大的市场预期、企业对“救命稻草”的迫切渴望，以及追逐资本风口的本能，但实践至今，企业Agent也暴露出了不少问题和痛点。 京东云的“破局”之道，正是不追求用AI从零搭建空中楼阁，而是致力于用AI赋能和改造既有的坚实业务地基，是与企业复杂场景共舞，而非强行替代的方法论。京东云始终将产业因素视为AI落地的重要部分，只有重视产业特点和需求，人工智能的价值才能真正体现出来。

2025 年对于高通来说是个具有纪念意义的年份，不光是高通公司成立 40 周年，也是高通在华发展的 30 周年，这意味着这家科技企业经历了数个技术浪潮，见证了 2G-3G-4G-5G 四代通信技术的变迁，也为即将到来的 6G 网络在做准备。 除了对应高通（Qualcomm）的通信技术之外，智能手机产业进入到了成熟期，而智能眼镜，具身智能机器人，AI 新设备，汽车智能化智驾化等等趋势汹涌而来。 如果智能手机行业的起点是在大洋彼岸，中国智能手机产业是从追赶开始，发展到与苹果三星这些巨头分庭抗礼的话，那么上面提到的关于 AI 新设备，具身智能机器人，乃至智能汽车的发展中心，天然就在中国。 这意味着高通需要更加契合中国本土创新的节奏，也面对着更多的中国机遇。这便是爱范儿等媒体在 2025 骁龙峰会上与高通中国董事长孟樸对话的背景，以下是对话摘录。 Q：今天我们看到峰会现场邀请到了张亚勤院士和（宇树科技）王兴兴，是否是在释放发力具身智能的信号？此外，对高通 CEO 安蒙所说的 6G 预商用终端最快有望在 2028 年开始推出，智能体可能会成为新的使用入口的观点，您有什么看法？ A：这次在中国落地骁龙峰会，我们特意邀请了中国一些技术领域的大咖。当前，AI 无疑是一条贯穿各领域的主线，而具身机器人（具身智能）作为国家重点推动而且处在产业前沿的方向，也备受关注。今早吴晓波老师也分享了，最近专门调研了 14 家具身机器人的公司，显示出这一领域的蓬勃发展。 因此，我们邀请张亚勤院士和王兴兴先生，正是看重他们在各自领域的代表性和影响力：张亚勤院士在 AI 方面，特别是 AI+ 领域有着独特见解；而王兴兴所在的宇树科技，在具身机器人领域中具有鲜明特点和代表性。 从高通公司战略角度看，AI 将一直是我们的一条主线方向。至于具身机器人，尽管最近才成为热点话题，但实际上高通早有布局。早在 2021 年上海进博会的时候，高通率先提出「5G+AI 赋能千行百业」的理念。在历次进博会展会上，我们也展示了 AI 赋能的咖啡拉花机器人、乒乓球机器人等前沿的AI应用演示。 如今，随着各种大模型的产生、演进和在终端上的落地，这些技术将迎来更为广泛的普及。高通公司将这些视为端侧 AI 落地的具体实现路径，并致力于与中国的产业链以及各领域的行业领军企业深入合作，推动技术创新与应用普及。 ▲ 高通在汽车座舱芯片领域有很高的市占率，同时也在进军智驾芯片市场 Q：您能否分享几个高通与中国新能源汽车品牌合作中比较有意思的故事或者感受。其次，高通未来在中国将如何与新能源车合作，有哪些合作重点？ A：我们在新能源车领域还是有蛮多故事的，高通进入汽车行业已经有 20 多年，只是大家知道得比较少，从最早的通用汽车安吉星 CDMA 1x 车载网联解决方案，到后面的很多车包括大众普及型的车里面都有这种无线连接，这个设备在行业里一般叫 T-Box（车载无线终端），高通一直是这个领域主要的供应商。但在之前，汽车行业还是比较传统的行业，100 多年的历史，层级也比较多。我觉得 2020 年到 2022 年这三年期间（很值得一提），这几年中国的车企在新能源应用和智能网联上正好处于大爆发，这两项技术相辅相成，如果没有新能源，很多智能网联的功能没有意义或者说不能实现。所以新能源是很重要的，但是只是新能源没有智能网联的话，车从应用场景来讲也不会有太大的变化。 从分享故事的角度来讲，讲到智能网联汽车最先提出的是欧美厂商，起码从高通公司了解到的，（最初）对我们提需求的实际上是一些欧美厂商。但是汽车行业比较传统，以前的厂商设计车的时候都是做四到六年的规划，我们谈很长时间定型了以后，四年以后才上车。中国厂商很不一样的一点，特别是从在那三年发生的情况来看，他们推动新技术在新能源车里面的应用非常快速。因为在中国，新能源车里因为有电池，所以应用场景不一样了。欧美厂商推动智能网联的目的，更多是帮助驾驶员和乘坐成员更舒适、更安全地从 A 点到 B，车辆仍然是一个交通工具。而中国的新能源汽车厂商，推动汽车成为「第三生活空间」，可以在车里打游戏、听音响、看大片、周末去郊游和钓鱼，这些都是与欧美不同的场景。在这样场景的推动下，「中国速度」就提出来了，我们很多的客户一边还在跟我们签约，谈合同细节，一边就跟我们说交货要晚了。因为他们速度非常快，今天签约后告诉你明年 1 月他们就上车了。我觉得，中国的发展对我们来讲是很重要的，这就是为什么，我们后来经常提到「中国速度」。我们一定要适应「中国速度」的要求，按照传统汽车行业、传统欧美厂商的速度，我们没有办法支持这些客户，所以这是一个例子。 再举一个例子，从智能网联车应用的时候，中国厂商每家都对应用场景有不同的诉求或是不同的优先级，所以对我们芯片的要求非常广泛。每家都不一样，有的厂商因为有不同的需求，觉得一个芯片觉得不够用了，选择两颗芯片；有的厂商觉得我们的芯片有充足的算力，让我们给开放接口用于别的用途。所以，中国厂商要求的方方面面，也是鞭策和挑战，不管是从跟上「中国速度」，还是满足中国厂商多方面的要求，我觉得对我们来说是一个考试。我觉得挺高兴的是，我们通过了这些中国厂商的「考试」，我们从智能座舱到舱驾融合，支持越来越多的中国厂商。上午 Akash和我的主题演讲都有提到，在过去 3 年时间里，我们已支持众多中国汽车品牌推出超过 210 款车型。国外一个市场、一个厂商，每年也就是发布一两款，不会有那么多。而这些，都是我们在跟新能源汽车或者说是跟中国汽车产业进行合作的成果。 对于其他领域的合作，比如说人工智能，车是一个很好的端侧 AI，是非常好的实现点。因为车的安全性和移动性，它没有办法依赖于云端的 AI，一定要在本地解决，包括上午张亚勤院士提到的，有很多操作一定是要在车里实现的。这些方面，我觉得后面我们跟中国汽车产业合作的机会也会越来越多。 ▲ 本次 2025 骁龙峰会，高通发布了移动芯片第五代骁龙 8 至尊版，和 PC 芯片骁龙 X2 Elite 系列 Q：我想询问拓展电脑、手机、汽车的芯片之后，高通会不会去看其他 AI 硬件的专用芯片？今天早上王兴兴总也提到了缺乏机器人的专用芯片，而且我们也听到中国的 AI 眼镜公司提到说中国已经有面向耳机的芯片，但他们希望有眼镜的芯片使眼镜更轻巧，未来高通会专门研发其他 AI 硬件专用芯片吗？您怎么看未来市场的增长呢？ A：我觉得您要把从一个阶段性的、带有发展性的角度来看这个问题。我觉得高通的一个优势是，在所有大家谈到人工智能的时候，有很多已经在手机里做过了。以前我们讲到智能终端的时候，就是智能手机，而没有其他的智能终端。随着 5G、AI 的发展，所有的终端都变成了智能终端。上午的主题演讲也提到，高通的优势或者说战略就是，我们在手机里所做的技术和解决方案，它能扩展到其他的终端品类。对高通来讲，所有的工业品类中，单品类量最大的就是手机，全球一年手机的出货量超过 12 亿，所以它有非常好的通用性和经济性。我们在看不同终端的时候，很容易就利用现有的芯片，去评估能不能解决需要解决的问题。 在汽车领域，高通骁龙座舱平台一直不断演进，我们在去年也推出了骁龙座舱平台至尊版。在 XR 眼镜领域，我没有统计过具体有多少家，据说有「百镜大战」，其中大部分使用的是高通的芯片。为了能更好地赋能 XR 眼镜，我们有专门做 AR 的芯片，有做 VR 的芯片，包括参考设计。PC 因为对 CPU 要求比较高，所以我们有专门的产品。 我认为，任何一个新的终端品类出现的时候，最初的解题思路一定是在现有的主流芯片基础上，可能做一些小的改动就可以适配，硬件不一定要有大的改动。但是，在发展过程中随着这些终端应用越来越多，会开始分类。比如早期的XR 眼镜，就是智能手机眼镜，现在专门有做 AR、做 VR 的，因为它有不同的用途。现在汽车的芯片也跟智能手机不太一样，刚才我讲到汽车芯片的发展因为有车规的要求，以前可能比手机要落后几代或者是落后几年。但现在，因为不同的应用场景，算力的要求可能要大于手机，所以也会有专用的芯片。 回到您的问题，我们不会为了一个新的品类，或为了开发一个新的芯片而开发，而是要考虑在具体的应用层面上，有没有一些特殊的需求。哪些可以使用现有的技术？哪些需要做出调整？您刚才讲到具体的机器人，可以把它看得很特殊，但也有很多共通之处。并非所有研发具身机器人的公司都涉足汽车，但是所有研发汽车的公司都在开发具身机器人。因为，已经研发汽车后再开发具身机器人，很多（技术）都是相通的。所以，具身机器人里需要用到哪些芯片、在应用场景里有哪些应用，我们愿意跟随产业一起探索。 ▲ 第五代骁龙 8 至尊版参数细节 Q：回顾高通在中国市场过去 30 年以及您重回高通后这 10 年的发展历程，其产业链合作堪称业界典范。这意味高通在中国市场的业务已进入创新的「无人区」，可能缺乏现成参照供高通模仿、对照、复制。以往智能手机行业增长较为强劲的时期，向更多领域拓展与创新或许相对容易。您如何为自身设定 KPI？在当下智能手机增长放缓或未达预期的情况下，这类创新的难度是否有所增加？此类产业链合作是否需要投入更多精力？对您而言，这构成了怎样的挑战？ A：我小时候曾学过的一个成语「纲举目张」，恰好适用于描述当前情况——意为抓住事物的关键原则，便能带动其他方面。回顾过去 30 年，行业中许多企业经历了起伏。回归根本，高通作为一家技术公司，必须持续进行技术创新，固守旧有技术无法保持优势。这正是高通坚持每 10 年推动一次通信世代（G）升级的原因。为何有些企业在从一代向下一代演进的过程中落后？往往是因为他们在上一代技术中表现卓越，于是试图固守优势，但这实际上难以持续。因此，高通始终致力于推动产业发展。今天上午，安蒙提到 6G 预计在 2028 年实现预商用，这与我 2015 年重回高通后，次年全力推进 5G 发展的时间节奏相似。推动技术创新与产业进步，这是高通的第一个重点。 第二，高通对自身定位有清晰认知。作为产业中的基础研究环节，我们能够合作的链条很长。首先我们不与客户竞争，其次客户如果不成功，我们也无法成功。以芯片业务为例，今天参会的中国主要手机厂商若采用高通芯片设计推出的手机市场表现不佳，高通便难以成功。这种产业链合作的关系是我们的基石。 每一代技术都面临不同的宏观环境和具体技术条件。然而无论是 AI 还是 6G 迭代，核心始终在于，我们的技术能否持续创新，能否继续为客户提供技术赋能的价值，以及能否尽可能推动产业链合作与进步。若能推动进步，合作机会将依然丰富。 AI 时代与以往有同有异。每一代技术升级时，环境都在变化。在 2G、3G 时代，我们主要接触运营商、系统厂商、终端厂商，4G 实现了移动宽带互联网接入，涉及游戏公司、视频公司及互联网平台公司，这就要求我们与其建立产业层级的合作。 回顾高通在游戏领域的努力，例如每年参与 ChinaJoy，以及在手机芯片上适配和调测各类游戏，都是产业变革带来的变化。如今随着人工智能时代到来，各类 AI 模型以及智能体（Agent）进入终端，其适配对象和具体厂商可能有所不同，但合作的方向并未改变。 因此，高通将继续努力与中国产业链伙伴保持良好的合作关系，特别是在早期阶段共同推动相互适配。今天我们邀请王兴兴参会，正是因为具身机器人领域受到来自国家、社会、产业的共同关注。我们希望在这些领域，尽早与潜在合作方共同定义未来方向。王兴兴提到，目前缺乏非常适合机器人的芯片，这正为我们提出了努力的方向和机遇。倘若他表示现有芯片已非常完美，我们反而会失去创新目标。因此，只要坚持创新与合作，未来仍充满大量机会。 Q：高通已经成立 40 周年了，用中国的话讲已经进入了「不惑之年」，面对全球半导体重构的大格局，高通如何巩固在中国市场的优势，以及如何扩大跟中国产业链的合作？ A：我比较少用「巩固」这个词，我觉得要回到我一直讲的两个点，一个是技术创新，一个是合作。在合作中有共赢的基础，有合作的机会，这是最好的方式。要不断地挑战自己，不断提升和各方面合作的能力，我觉得这是科技公司进步的方式。 这也得益于高通的特点。今天贸促会的领导在致辞中提到，高通是比较早期进入中国的厂商。其实在行业里，也有历史更悠久、更早进入中国的企业。实际上，高通是一家很年轻的公司，但是生在了合适的时机。高通是一家技术公司，我们给大家当实验室，做水平式赋能，如果再早 10 年，这件事可能就无法成立了。因为那时候，各个国家都有自己的大型科技公司，这些公司基本上连螺丝钉都是自己造的，不与外部合作，这些企业在各个国家独占鳌头。全球化推动了高通这种水平赋能模式的出现，使得高通这种中小企业能够突破、发展。我常常说，高通的成长跟中国的成长模式是一样的，如果没有全球化，在原来的模式下没有太多发展机会，全球化给我们带来了这些机会，所以我们不断创新，不破不立，一直在努力。 Q：您提到了端侧，近日 AI+ 文件也提到 2027 年智能终端要超过 70%，在您看来提升到 70% 意味着多大的市场空间？高通是如何抓住这个机遇，在 AI+ 有什么新的布局？ A：在国内，智能手机的出货量在过去几年基本上维持着每年 2.8 亿部的水平，70% 的数字就很容易算出来，从当年的出货量来看这是能实现的。到 2027 年，我自己觉得单从智能手机计算可能过于保守了，因为现在技术一旦开始实现，下沉速度会很快。所以一开始很多高端旗舰机上的 AI 能力，不管是上大模型的能力还是一些具体的应用功能，比如语音、照片处理，这些都会很快下沉到大众市场。我自己觉得 2027 年能看到的一些 AI 在智能手机里面的应用下沉下去，我觉得那个量很大。 但是从另外一个角度看，我们还在人工智能发展的非常早期的阶段。现在我们看到的很多人工智能的应用，在很久之前就出现了，但是当时没有被称为人工智能。比如照片处理，10 年前就出现了用摄像头识别上百种不同猫、狗品种的能力。所以，现在我们仍然处于发展的早期阶段。 我倒觉得真正的人工智能还没有到来。如张亚勤院士上午提到，智能涌现会是越来越爆发的阶段。手机或者是终端里，可以有很多个多模态的模型或者说不同的智能体，现阶段我们还是要操作这些智能体，跟我们用 App 的区别不大。在真正实现人工智能的时代，智能体会了解你的使用习惯，直接帮你处理需求。比如照片处理，智能体了解到你拍了照片以后总是会把照片里的一棵树、一个人删掉，以后再拍的照片就会直接进行处理，不再需要你进行操作。 我觉得真正的人工智能，会把今天的人工智能升级和替代掉。人工智能真正发展以后，正如张院士说的，我们坐在这儿讲我们的，手机里各种的智能体已经自己处理了很多事情，把我们一两个星期以后的事都操办掉了。 虽然，实现真正的人工智能需要更长一段时间，但这一天一定会到来。 ▲ 骁龙 X2 Elite Extreme 参数细节 Q：我们看到高通在中国的布局首先是智能手机，还有智能汽车，在您看来下一个重点布局的赛道是什么？有哪个赛道可能会像今天的智能手机、智能汽车出现爆发式的增长？ A：正如安蒙所言，高通的策略就是依托智能手机业务展开的。过去，我们 100% 的业务都集中于这一领域，现在，高通公司约 70% 至 75% 的业务仍与智能手机相关。因此，服务好该领域的客户是我们的核心业务。 在深耕智能手机业务的过程中，我们的技术和产品也在不断地适应新的领域，目前已在汽车、物联网、XR 等赛道努力探索。不过，这一过程中存在类似智能手机发展初期的共性问题，大家都在找 killer app（杀手级应用）。从 3G 时代到 4G 时代，我们始终在追问「killer app 是什么？」。 如今，在与运营商的交流中，当安蒙提及 2028 年 6G 即将到来时，大家都很兴奋，而第一个问题依然是「6G 的killer app 是什么」。我觉得 killer app 不一定能直接找到，而是一个探索的过程，基于这个想法，在相关领域的布局中，部分赛道的爆发可能需要更长时间。但我个人坚信，有两个领域假以时日，其应用规模有望等同于甚至超过智能手机：一是机器人，二是各种可穿戴的眼镜，包括 AR、VR 及 AI 眼镜。这两类产品未来有望达到「人手一个」的普及度，机器人也将广泛应用于家庭及各类场景中。不过，这一目标的实现需要我们和产业合作伙伴共同推动，而需求层面的潜力是明确存在的。相比之下，汽车比较难实现每人一辆车，PC 也达不到这个量，因此机器人与 AR、VR、AI 眼镜的增长潜力更为突出。所以，高通在这两个领域一方面要继续积极探索，另一方面也会持续投入技术研发，以保持领先地位。 Q：手机时代 SoC（系统级芯片）的几家企业分享了全球市场，但细分市场都出了很多小的玩家，例如智能驾驶，眼镜的 SoC 市场，未来是否会有更多的玩家参与，最终又是否会像手机 SoC 市场一样，形成少数几家企业主导细分行业的格局？ A：从经济规律来看，市场难以容纳过多参与者，因此长期来看，市场必然会走向整合，不过当前大量企业涌入这一领域，我觉得是好事，在于两个方面：首先，竞争是技术进步的核心推动力，充分的竞争能加速技术的创新与突破。其次，众多参与者的涌入能印证赛道的价值。当你已身处其中或刚进入赛道时，看到大量同行都在踏实布局，会更坚定对赛道的判断，避免因“孤军奋战”而怀疑方向是否跑偏。以高通的发展为例，在 3G 时代布局 CDMA 特别是 WCDMA 的时候，回看全世界做集成电路的上市公司的年报，2005 年、2006 年的时候，几乎每家都在研发 WCDMA 芯片，中国政府在推动 TD-SCDMA 芯片的研发时，第一批投资也覆盖了 7 家企业。可见，新赛道初期往往会吸引大量参与者，但随着产业的发展推进，会出现主动离场或被动掉队的情况，这完全符合经济规律。 你刚才提到的几个领域也是如此。比如，GPU（图形处理器）本身入门门槛其实不算高，很多企业都能参与研发。但后续的应用场景存在差异，开发的产品是自研自用，还是作为商品对外供应；是针对特定项目开发，还是要打造标准化产品供市场采购？这些差异会导致企业竞争力分化，因此在新机会面前，初期参与者众多，但最终数量一定会逐步减少。

智东西 作者 | 李水青 编辑 | 云鹏 智东西9月25日报道，在9月24日-26日举办的2025云栖大会期间，阿里巴巴旗下源头厂货拿货平台1688全新升级1688 AI版，迭代AI搜索和AI创款多轮对话能力，新增AI找厂、AI参谋等重要能力，以此降低中小企业对接中国供应链的门槛。 同时，1688推出首个跨境电商AI智能体——“遨虾（AlphaShop）”，支持用户通过AI进行快捷选品调研、工厂对接与合规确认过程，让海外中小买家直连中国源头工厂。该产品目前处于内测阶段，预计将于2025年11月上线。 会上，1688 CTO霍承富深入解读了1688覆盖B2B交易全流程的AI能力体系。他说：“我们希望1688未来能作为B2B所有的超级入口，这是一个系统化的工程。” 一、打造B2B超级入口，1688 AI版快速迭代两个月 今年7月底，1688推出了1688 AI版，希望通过AI Agent重塑整个B2B的采购链路。两个月过去了，1688 CTO霍承富把最新进展做了分享。 他谈道，1688的第一个切入点是归纳出AI时代买家的需求，可以分为以下几类：商业顾问，包括宏观市场判断与趋势的答疑、商业模式的定位等。采购专家，核心是找品以及偏长期合作关系的找厂。运营专家，AI启发销售组合，这需要结合行业知识、地域信息、受众偏好等。 这些真实的买家用户需求，1688怎么解决？过去两个月，1688主要进行了以下更新和迭代： 1、打造经营AI Agent，推出AI参谋，长期洞察及短期运维两手抓 生意的起点是商机。围绕商机1688 AI版推出了两个经营AI Agent：一个是面向长期经营的AI参谋产品，定位订阅式或者触发式偏低频的产品；一个是面向短期经营的订阅式服务，会将品类实时的动态第一时间推送给用户。 所有的模型，1688可以基于开源做后训练、迭代优化。但真正构建这个商业模式壁垒的还是数据，所以其在数据层面做了很多工作。通过构建AI Agent数据库等工作，1688使得数据更精准、减少幻觉干扰，在可阅读性上实现精简可用，而不是长篇大论。 如下图所示，1688 AI版输出的生意报告的总体概览会对当前市场行情通过文字、图表多种形式进行解读，爆品分析能定位到具体款式，同时能够推演未来的趋势情况，为用户的生意提供更加直接的实操建议。 2、AI搜索升级，分层次意图识别，多轮追问保持一致 用户诉求表达样式非常多，既有图也有文，1688 AI版分层次去解决： （1）意图识别。意图识别分为宽泛需求、精准需求和模糊需求三大类，针对不同类型的需求会给出不同的输出结果，高颗粒度的拆解能便于用户决策。搜索结果做了主题聚类，聚类背后也有生意规模、生意趋势的关键信息的补充，来帮助用户做决策。 （2）追问功能。搜索功能增加了追问功能，能够保持前后问答的一致性，使得用户搜索体验更加稳定可用。 3、AI创款产品不失真，可多轮对话修订，提高可用性 一些用具因为AI生图会改掉商品细节而弃用AI，但1688通过对模型及产品的迭代，能够实现AI创品不失真，支持用户通过多轮对话修订指令输入，实现改背景不改产品细节。 4、AI Agent找厂上线一周，助力构建可信厂商关系 所有的生意关系，不可避免都会构建商厂关系。构建商厂关系的前提是大家对工厂要有自信。过往掌握工厂的信息和资质是比较难的。 对此，1688花了两个多月的时间解析近10亿商品的工厂数据，于上周上线了AI Agent找厂，它会把工厂资质、工贸一体、诚信登记认证等信息放在第一个决策点上，提高用户产品迭代和产品探索的效率。 前面更多是站在买家的进展和迭代，霍承富还分享了围绕商家的洞察： 1、AI解锁了买家过往没有释放出来的需求，它是一个新的增量的生意机会，这是最直接的点。 2、全新的AI搜索引擎能够精准刻画用户需求、理解知识，商家只需维护好单品信息的完整性、信息的准确性，而无需花大力气卷营销、卷重复铺货，就有望精准匹配到用户，促进生意增长。 会上，1688商业化负责人齐晓宁先生具体解读了AI如何主动匹配需求、降低拓客成本，让工厂生意更稳健。 1688商家端去年9月份发布了第一版商家数字人，当时发布的版本更多是一些通用的工具；最近一年随着生意大模型能力的发展，1688将商家数字人从商家的经营助理、数字人从助手决策变成了生意搭子团队，能帮助商家解决复杂任务，真正理解生意、决策生意、执行生意。 二、助力出海，首发跨境电商AI智能体 对于大多数缺乏本地采购团队的海外小型零售商而言，找到一款有潜力的商品并在中国完成生产落地，往往需要经历漫长的选品调研、工厂对接与合规确认过程。 1688在云栖大会上首次披露的“遨虾”正是为此设计。1688跨境负责人一隆说，我们希望做的就是基于商家经营的壁垒，使一千万内贸的卖家变成一百多万外贸卖家，希望最大程度地用1688的供应链货盘+技术能力把它的成本降下来。 当买家输入一个海外热销商品链接后，系统可通过视觉识别与语义分析提取关键特征，并在平台上匹配具备生产能力的国内相似款货源，将原本依赖人工比对的选品周期从数天缩短至几分钟。 同时，系统可自动筛选出支持小批量出口、具备跨境服务能力且响应速度快的源头工厂。产品还支持多语言翻译及本地化文案生成，适配不同市场的消费语境与营销习惯，并在选品初期提示目标国家或地区的认证要求、环保标准等潜在合规风险。 这一系列能力的背后，是1688近年来持续推进的AI布局：构建一个服务真实商业场景的“AI产业大模型”。支撑这一模型的，是平台在B2B领域长达26年的数据沉淀与业务积累。这让1688的AI能够理解供需波动、品类趋势与履约逻辑，从而提供贴近实际需求的服务，成为“懂生意的AI”。 结语：从电商到产品供应链，AI+加速落地“最后一公里” 进入2025年，1688加速打造B2B全链路产业大模型，推出了一系列懂生意的AI，切入买家和卖家的生意场景，解决生意难题。 “AI+”的影响正在加速从电商行业蔓延到产品供应链。从用户侧真实需求出发，1688的一系列举措正在加速AI落地产业“最后一公里”，将进一步降低AI落地门槛。

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