起因：有人掀桌子，把所有openai渠道都举报到openai官方论坛下面了，并且有官方回复 关于 ChatGPT Plus / Pro 跨区订阅、Apple ID 订阅链路滥用、Free 账号 Token 转售与 Business 权益异常的报告 然后一位哥们直接把上面那个人举报了，说是举报人自己在玩注册机。 是L站的佬吗，哈哈 举报"举报人"的原链接： A Letter to the OpenAI Team - Bugs - OpenAI Developer Community 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 30 日消息，MCN 机构“吃瓜前线”“大福肉丸子”昨日在今日头条平台发文，就旗下账号发布有关小米集团及雷军的不当言论公开道歉，落款公章均为“邯郸市半斤酒网络科技有限公司”。 IT之家附两机构致歉声明如下： 致歉声明 尊敬的小米公司： 因此前我 MCN（吃瓜前线）旗下账号发布有关于小米集团及雷总的不当言论，产生不良误解及影响，在此我方对贵司深表歉意，故此发布声明。 我方承诺今后加强管控旗下账号发布内容的审核，杜绝再次出现内容创作缺乏客观事实、产生误导性等情况，并保证今后客观性有依据的创作。 再次对小米集团表达歉意！ MCN：吃瓜前线 2026 年 5 月 29 日 致歉声明 尊敬的小米公司: 因此前我 MCN（大福肉丸子）旗下账号发布有关于小米集团及雷总的不当言论，产生不良误解及影响，在此我方对贵司深表歉意, 故此发布声明。 我方承诺今后加强管控旗下账号发布内容的审核，杜绝再次出现内容创作缺乏客观事实、产生误导性等情况，并保证今后客观性有依据的创作。 再次对小米集团表达歉意！ MCN：大福肉丸子 2026 年 5 月 29 日 据IT之家此前报道 ，网信办昨日发布《 关于开展“清朗 · 优化营商网络环境整治恶意炒作涉企信息”专项行动的通知 》。按照 2026 年“清朗”系列专项行动工作安排，中央网信办决定即日起，在全国范围内启动为期 2 个月的“清朗 · 优化营商网络环 境 整 治恶意炒作涉企信息”专项行动。
5 月 20 日，人工智能领域顶级研究员 安德烈 · 卡帕西（Andrej Karpathy） 正式宣布加入 Anthropic 。 作为 OpenAI 创始成员及前特斯拉 AI 总监，卡帕西此举被视为 Anthropic 在顶尖 AI 人才争夺战中的重大突破，进一步巩固了该公司作为行业精英聚集地的地位。 卡帕西将于本周正式入职 Anthropic 的预训练团队。该团队负责 Claude 大模型的预训练工作，直接决定了模型的核心知识储备与基础能力。据了解，他将重点主导建立一支全新的团队，探索利用 Claude 自身的能力来加速预训练研究，这是当前 AI 企业竞相推动 AI 开发自动化的关键前沿方向。 对于此次加盟，卡帕西在社交媒体上表示，当前大语言模型的发展正处于决定性阶段，他期待通过重返一线研发工作，参与到模型的前沿探索中。卡帕西在学术界、工业界及教育领域均具有深厚影响力。他不仅是 OpenAI 的早期核心成员，还曾在特斯拉领导计算机视觉团队，开发了 Autopilot 的核心技术。 自 2022 年从特斯拉离职后，卡帕西以技术普及者的身份在 YouTube 及社交平台积累了大量关注。他近期提出过“vibe coding”等行业概念，并公开描述了自己近期对前沿模型进行极限压力测试的状态。尽管转入一线研发，卡帕西表示他依然对教育事业保持热情，并计划在未来回归相关工作。 卡帕西的职业履历与行业内的巨头博弈深度绑定。在周一刚刚结案并以萨姆 · 奥特曼（Sam Altman）胜诉告终的 马斯克诉奥特曼案 中，卡帕西的动向曾作为关键证据被多次提及。2017 年，埃隆 · 马斯克利用同时担任两家公司董事的身份，将卡帕西从 OpenAI 挖角至特斯拉，领导 自动驾驶（Autopilot）计算机视觉团队 。法庭公开邮件显示，马斯克曾评价卡帕西是全球计算机视觉领域“ 排名第二的人物 ”，仅次于伊利亚 · 苏茨克维（Ilya Sutskever）。2022 年离开特斯拉后，卡帕西曾短暂回归 OpenAI，随后创办了 AI 教育企业 Eureka Labs 直至此次履新。
今晚凌晨奥特曼又疯啦，五一前后开的号大面积被杀，2/3 左右，和价格无关，非官方订阅基本都杀 没跑的 不关你事成品号还是 ckd 订阅，这个也是没办法的 大家谅解，如果有购买带质保号的可联系各自店家进行售后，换号或者补充 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 3 日消息，散爆网络《少女前线：蓝蝶契约》游戏 PV。 据介绍，这款游戏是《少女前线》IP 的新作， 深度融合第三人称射击与共斗玩法 。目前仍在开发中，上线时间暂未公布。 IT之家附本作官方简介如下： 时间滚滚向前，世界再度巨变 横贯世界的沉重巨兽，于空洞现身的神秘国度，由传说之人缔造的崭新力量； 以及在彼岸注视一切的蓝蝶 【现实】、【虚拟】于【……】的夹缝间，新的种子悄然发芽 用枪弹书写篇章，以勇气更新锋芒，一如往日 ——
独立开发前线周刊第 19 期： https://91wink.com/weekly/019.html
文｜张子怡 编辑｜袁斯来 近期，智能户外出行品牌坦途科技在苏州发布了全球首款消费级载人水上飞行器WaveFly 5X，并完成首次公开飞行。随着该产品的亮相，坦途科技的硬件布局正式从陆地短交通延伸至水域与低空出行领域。 这一新品类的推出，切中低空经济在消费端的产品空白。据摩根士丹利的预测，全球低空经济市场规模将在2030年突破2万亿美元，其中水域飞行是一个具备消费潜力的细分场景，但此前市场上缺乏面向普通消费者的量产产品。 坦途科技此次选择的“地效贴水飞行”形态，旨在通过技术手段降低个人飞行的准入和操作门槛。 在产品设计上，WaveFly 5X采用双串翼式布局与航空级碳纤维机身。由于其基于地效原理运行，飞行高度保持在距水面30至80厘米的低空，能够直接在开阔水面起降，无需专用跑道、机场和繁琐的飞行审批。在性能参数方面，该飞行器最高时速为85公里，最大载重140公斤，续航里程达80公里。机身搭载模块化快换电池，单次续航最长为70分钟。 对于非专业用户而言，WaveFly 5X的核心在于安全和操控的轻量化。由于近水飞行的地效特性，产品规避了传统航空器高空坠落的风险；同时，整机仪表盘被大幅精简，全流程操控被集成在单手摇杆上，用户无需考取专业航空驾照，经过短期培训即可上手。发布会现场，坦途科技已与美澳等地区合作伙伴签署了首批代理意向书。 水上飞行器的研发并非孤立进行。自2021年创立以来，坦途科技已在两轮短交通领域积累了近500项专利申报。其电动滑板车业务已在全球60多个国家和地区铺开，已搭建了通勤、越野、旗舰三大产品序列。滑板车研发中所积累的电池、电机和电控等工程经验，后续被系统性地复用到了智能电助力自行车产品线上，推出了面向城市通勤的高性能Speed Pedelec SP01和越野玩乐的Storm X Pro。 通过滑板车和E-bike的技术外溢，坦途科技正在将产品线向更广泛的户外出行周边渗透。除两轮工具外，其展出的硬件还包括搭载UWB跟随技术的Birdie系列高尔夫球包车、E-WAGON 4X-LITE电动露营车，以及辅助行走的机械外骨骼装备。 随着WaveFly 5X的正式亮相，坦途科技（NAVEE）实现了地面与水域、短途通勤与户外探索的场景融合。这款消费级产品的推出，在一定程度上回应了低空经济从概念走向实际落地的行业命题，也反映出该品牌推动智能户外出行从工具属性向生活方式演进的全球化产品企图。
2026年6月，上海敬华艺术空间被布置成一间“奇想实验室”。瑞士高级制表品牌Ulysse Nardin雅典表在此举办“奇想无界，创造无境”2026新品品鉴会，将全新[Super] Freak奇想超级腕表、与中国当代艺术家刘人岛合作的鎏金系列《名扬四海》联名腕表，以及多枚代表性时计一并陈列。 对这家1846年诞生于瑞士勒洛克的独立制表商而言，这是一个被精心挑选的时间点——品牌创立180周年，恰逢其标志性的FREAK奇想系列问世25周年。 在全球奢侈品消费整体承压、中国高端钟表市场进入结构性调整的当下，一个拥有180年历史的瑞士品牌，为何把重要的周年节点放在上海，又为何选择与一位以国画见长的中国艺术家联名？答案藏在产品结构与叙事策略的双线之中。 从商业结构看，这场品鉴会呈现的是一组“金字塔”式的产品组合。塔尖是作为周年献礼的[Super] Freak奇想超级腕表。据品牌介绍，新作历时四年研制，是世界上首款融合双陀飞轮与卡罗素结构的自动上链腕表，搭载自制UN-252机芯，由511个零件构成，融合8项专利技术，限量发行50枚，被雅典表称为“品牌制表史上最复杂的‘纯时间’腕表”。 据品牌披露，这枚腕表逾七成零部件经手工装饰打磨，约97.46%的机芯零件处于运动状态，并由同一位制表大师耗时60小时完成组装。塔身则是更具文化指向的《名扬四海》联名系列——《知音》《妙音》《玄曲》《悠雅》四款，均采用40毫米5N玫瑰金表壳与自制UN-320机芯，配备硅质游丝与擒纵机构，每款限量25枚，全系列共100枚。 图片来源：品牌 高复杂度的“光环产品”负责确立技术与价格的天花板，文化联名负责打开本土市场的情感入口，这是高端制表品牌常见的组合打法。而联名的另一半——艺术家刘人岛，提供了这套叙事的东方落点。 刘人岛的履历横跨多个标签：把国画送上太空、在故宫办展、横跨“六艺”。但海洋对他而言原本是陌生题材。“我的老家在湖南新宁，属于‘八山半水’的内陆地区，”他回忆，真正看到海，是上大学后第一次外出写生时——一位女同学落水，他下水相救，连呛了几口海水。“当时海给我的感觉就是特别壮阔，无边无际，以及苍茫。”正是这种印象，催生了他后来《观沧海》等海洋题材的创作。 与雅典表的相遇带着偶然。据刘人岛讲述，2024年他在苏州举办个人画展，雅典表中国区负责人前来参观，对其山水与海洋作品产生兴趣，双方由此展开对话。更早的渊源则来自一段口述历史——他的朋友、瞿秋白的侄子曾向他提起，瞿秋白早年将收藏的雅典表典当，用以支持革命。 让双方“一拍即合”的，是一种关于“运动”的共识。“时间是一种流动，海洋也是在运��，雅典表的机芯也是一种运动中的状态，”刘人岛告诉36氪。雅典表以航海天文台钟起家，海洋是其品牌历史的精神源流；而在他的笔下，海则是东方语境里流动、包容、生生不息的意象。 被问及在这次合作中最希望被如何定义——“海洋画家”“太空艺术家”抑或其他，刘人岛给出的答案是“全能的画家”。 “艺术是相通的，”他说，画山水时碰到人就得画人，花鸟、山河、海洋、气候都要能驾驭，“画山水有大的气势，画海洋也要一种气势”。在他看来，全能意味着对整幅画的宏观把控，否则“画什么也只是一个局部”。这种“通”的自我定位，某种程度上与雅典表跨越机械结构、材料与时间显示方式的“破界”叙事形成了呼应。 联名系列的命名同样被刻意经营。英文“Make Waves”意为“造浪”，中文译作“名扬四海”。刘人岛称命名先于创作：“很多事情讲究的其实是一种‘缘’，它既是缘分，也是‘圆满’。”在他看来，地球上的各大洋本就圆融一体，四幅画作要表现的正是这种“圆”，其中既有海洋，也包含对四季轮回与人生的思考。四款表名亦取东西兼容之意：知音既指中国语境里的知己，也暗合钟表运转的声音；玄曲取“科学的最高境界是玄学”之意；悠雅之“雅”呼应“雅典”。 一个绕不开的技术与美学难题，是中国画的“留白”如何落到以精确为天职的表盘上。“海洋最难画的不是海的整体，而是浪，”刘人岛解释，浪花在阳光透射下晶莹剔透，若直接以白色涂抹，画面会“显得很板，没有灵动性”。他将海浪的生命力比作人的不同年龄阶段——幼年活蹦乱跳、中年奔放、晚年平静，“海最经典的状态，应该像我们人生一样，只有在生命力最奔放的时候，才是最美的时候”。据品牌介绍，雅典表的微绘大师将其原创水墨凝练于表盘，在毫米之间保留海浪的层次、光影与气韵。 图片来源：品牌 那么，这套用料不菲、产量极小的联名系列，瞄准的是谁？刘人岛的回答没有停留在“藏家”或“新中产”的标签上。“谁碰到它，能够把它当成自己的知己，那就是它的受众，”他说。在他的描述里，这四块表是表的理性机械与中国绘画感性之间的碰撞，最终指向“那些愿意去思考‘时间的形状究竟是什么’的人”——当指针扫过腕间浪涛，“感受到时间不是冰冷的刻度，而是奔涌不息的浪、是停在方寸的蓝”。 对雅典表而言，这种“东方知音”的叙事，是其更大版图中的一块。据品牌资料，自1846年起，Nardin家族历经五代，打造出广受多国海军信赖的航海时计，迄今累计获得超过4300项技术与设计大奖；2001年问世的FREAK奇想腕表以“无表冠、无指针、无表盘”重新定义机械腕表，其FREAK [ONE]曾摘得2023年日内瓦钟表大赏（GPHG）“最佳标志性腕表”奖项；品牌还与芝柏表联合创立独立制表体系，并在日内瓦、硅谷、迪拜与上海设有旗舰店。 从财经视角审视，这套组合折射出独立高端制表近年的一种共同选择： 以极致复杂度与超低产量制造稀缺性，再借文化联名降低进入新兴市场的叙事门槛。 100枚联名腕表与50枚超级腕表的发行量，决定了它们更接近“叙事载体”而非走量产品；其商业回报，既来自单品的高溢价，也来自周年节点上品牌资产的再确认。雅典表在品鉴会上未披露相关定价与销售目标，实际市场反响仍有待观察。 180年的航海传承与25年的“破界”叙事，如今在上海与一位中国艺术家的水墨相遇。这场相遇能否转化为持久的市场认同，仍需时间检验；但至少在方寸表盘之上，雅典表完成了一次东西方语汇的拼合。正如刘人岛所言，他要画的从来不只是海洋本身，“更关乎内观、流动与生命的节律”。
文｜张子怡 编辑｜袁斯来 在竞争常年格外激烈的跨境电商行业，精细化运营已成为决定商家利润的关键，多渠道布局则是规避风险的普遍运营选择。当前，“Shopify独立站+亚马逊+TikTok Shop”的多渠道三位一体布局，已成为中大型出海卖家的标配。 不过，多渠道运作伴随着极高的人力成本与管理成本。有数据显示，一个典型的跨境商家在日常运营中，平均需要配置超过3.5个功能各异的点状工具；对于独立站卖家而言，这一数字往往会上升到5个甚至更多。 因此，跨境电商圈对于AI工具的降本增效功能格外渴望。在过去两年的大模型热潮中，跨境卖家们用ChatGPT写描述、Midjourney生图、翻译客服等工具塞满工作流。然而，单点工具在实际运用中需要运营人员不断调试提示词、在不同工具间频繁手动导数据，还需校验内容的逻辑硬伤。 上述问题成为StoreClaw创立的契机，公司创立于2026年，其要解决的是跨平台的电商运营难题。该产品于近期冲入Product Hunt测评榜，获得“日榜第一”和“周榜第一”的成绩。 在当前的电商AI赛道上，各方解决方案的定位差异明显。一类是以Shopify Sidekick、Amazon Seller Assistant为代表的平台原生AI助手，尽管生态内体验极佳，但由于竞争壁垒，它们各自锁死在单一生态里，无法解决跨平台多渠道的信息互通；另一类是ChatGPT等通用智能体，它们推理能力强大，但没有预加载任何电商领域的隐性知识或运营打法；此外还有各类解决文案、SEO、流量分析等单一任务的点状工具。 36氪了解到，StoreClaw选择的路径是把自己做成跨平台的AI电商系统。其底层最核心的竞争力，在于将成熟运营脑子里的经验、规则与平台打法彻底产品化，封装成可调用的AI Skill。这些技能并非简单的提示词模板，而是深度植入了特定品类的转化率数据、平台搜索算法适配逻辑以及竞品定价区间。卖家在激活技能的那一刻，调用的是一套被验证过的业内最佳实践方案，不再需要从空白对话框开始摸索。 StoreClaw通过与各大主流平台及社交媒体建立的API连接器，实现垂直技能的跨平台打通。基于全局的数据导入，AI工具能够将选品、Listing优化、广告分析、库存监控和客户沟通等高频高难度任务进行跨平台联动，并在设定的时间节点，由定时任务自动、静默地在后台执行并向商家汇报。 在实际应用层面，StoreClaw举例称，其客户LED装饰灯品牌的亚马逊大卖Emitever，在接入StoreClaw进后台后，AI结合亚马逊最新的搜索趋势与Listing结构，将产品准备周期压缩到不到两个小时。由于AI技能的算法前置，Emitever的Listing转化率从不到10%提升至14%，带动整体销售额增长120%，其内容生成与素材制作成本也从每月2万美金大幅降至5000美金。 在流量获取更为繁琐的独立站领域，StoreClaw的另一客户小微香氛品牌INCENZO则利用StoreClaw与Shopify后台的打通，跑出了85%的自动化运营率。 原本三人团队每周需要花费18个小时在Instagram、TikTok、Reddit等社媒渠道进行内容分发和手动邮件推送，接入系统后，实现80%的Meta Description、Alt Text批量一键重写，每月节省数千美金的预算。 Steven Zhou认为，出海商家确实在严控每一笔开支，这也是因为过往的工具投入产出比不清晰。 “对卖家来说，判断一个工具值不值得用，最终只看两个标准：第一，产出质量是否够好；第二，任务流程能不能闭环。”Steven Zhou告诉36氪，“以视频广告为例，商家的底层逻辑没变，都是先生成一批素材，筛选出满意的内容投放，再根据转化决定是加量还是关掉。StoreClaw的核心在于提高AI内容生成的‘抽卡率’和流程闭环，将生产成本降到人工的十分之一甚至更低。” Steven算了一笔账：在国内，一个基础跨境运营人员的综合年成本在15万到20万人民币之间。订阅StoreClaw（Max版本），一年的软件成本约480美元（约合3200元人民币），后者能为成熟团队带来50%的直接提效。 针对B端商家极度敏感的数据安全问题，StoreClaw的设计避开了传统的密码授权，采用行业标准的Token授权机制，卖家可以精细化控制权限勾选，随时撤销授权。同时，平台明确承诺卖家数据绝不用于模型训练，也不对外出售或在用户间共享。且为了保障容错率，在执行实际修改、内容发布等关键步骤前，系统都会主动向卖家请求二次确认，将最终决策权留给商家。 面对大厂在AI赛道的竞争——例如阿里推出的Accio Work，Steven Zhou认为两者的定位并不重叠。Accio Work侧重于“前链路”的启动，即帮助毫无经验的卖家从0到1选品、找供应链和搭建店铺；而StoreClaw则专注于跨平台运营卖家的“中后链路”多渠道经营。 “连接Amazon、Shopify、TikTok等彼此竞争的生态接口，并在底层解决‘多技能堆叠导致模型推理能力下降’的通病，是一项极其繁琐、大厂由于生态壁垒很难彻底打通的‘脏活累活’。面对数据孤岛、工具割裂的困境，我们实现了跨平台数据联动以及AI的主动执行能力，这构成StoreClaw独特的护城河。”Steven Zhou表示。 不过，作为接管商家核心资产的“自主引擎”，StoreClaw也要直面两大行业硬性挑战。首先，跨渠道API的政策不确定性，大厂接口的每一次变动，都对StoreClaw的跨平台联动能力构成考验。其次，B 端交易环境容错率极低，AI自动化程度高的情况下，商家极其看重数据与操作安全。为此，StoreClaw已在系统底层构建起利润红线、库存锁单阈值等硬性安全防御阀，以防范系统性的越权风险。
“破坏公平，就该受到惩罚”，这几乎是所有人心中的共识。 但在聚集了数千万乃至上亿参与者的游戏竞技场里，作弊行为的边界却显得模糊。 在网络游戏领域，作弊有一个更广为人知的称呼：“开外挂”。它包含一切通过非官方允许的外部程序或硬件，获取超过正常玩家所拥有的信息与操作能力的行为。而在涉及游戏的场景中，外挂往往不包含在单机游戏里使用数据修改器，而是特指多人竞技游戏中的透视、自瞄等工具。 当下互联网除了外挂开发者，还有一部分内容创作者也把“外挂”作为有噱头的传播素材，获取流量，甚至是给外挂打广告，做宣传。 比如在一些深夜的直播间里，摸金玩法游戏的“寻宝鼠”类主播会持续向观众展示“自己如何利用物资透视外挂，在地图中精准搜集各个高价值物品”。这种展示将开挂包装成了娱乐化的猎奇景观，弱化了反外挂一事的严肃性，也让游戏厂商打之不尽。 物资透视可以直接显示地图上的物品信息 毕竟，外挂开发者持续获客的手段之一，就是主动降低潜在用户的心理门槛。 除了制造噱头获取流量，他们往往还会在社交平台、电商渠道、私域社群中包装产品，称其为“辅助工具”“稳定插件”，从而模糊其非法属性。 目前，外挂使用群体的基数，也正随着国内玩家总量变大而增多。每当市场出现一款现象级游戏，外挂开发者就会在极短时间内完成响应，从而迅速牟取暴利。数年前的PUBG，当下的《三角洲行动》，基本都经历过“游戏爆火而外挂激增”的情况。 也有不少UP主分享自己碰上外挂的经历 据《2025游戏安全白皮书》统计，如今手游外挂功能的打击量在过去8年间增长了148倍。同时，PC端的外挂样本在一年内首次突破10万例，同比增幅达124%。也就是说，外挂的供给和需求量，都在不断扩大。 《2025游戏安全白皮书》统计数据 这里面有不少使用者，更多是对外挂的法律性质和黑产关联缺乏客观认知。他们未必清楚，每一次使用行为都会为下游的黑产链条提供现金流，从而客观维持了外挂市场的低门槛运转。 如今，外挂本身早已不是单独的个人开发行为，而是一整套关乎庞大利益的黑色产业链。在6月8日举行的第八届游戏安全行业峰会上，中国音像与数字出版协会常务理事长敖然提及，“当一个产业的参与者以‘亿’为单位计算的时候，它的安全问题，就不再只是一个技术问题，而是关乎数字经济秩序、关乎网络空间治理、关乎广大玩家切身利益的公共议题。” 01 没有硝烟的战争 外挂与反外挂的关系，目前早已彻底脱离纯粹的技术维度，更像一场游戏官方与黑产之间的持续攻防战。双方会在技术、运营、法律，乃至舆论等多个维度反复对抗。 于厂商而言，反外挂本质是一个投产比难以量化的“苦差事”。 它要求项目组在基础研发之外，消耗一定成本配置安全团队，并投入服务器资源用于实时监测与回溯分析，从而搭建独立的取证与处理流程。 这些成本很难直接转化为收入，也被玩家认为是一件“理所应当”的事情。说白了，做好了没奖励，做差了有惩罚。 《APEX英雄》就是输在游戏安全问题的典型案例。这款由重生工作室开发、EA发行的FPS游戏，在2019年上线后迅速走红，同时也被外挂开发者盯上。在游戏热度最高的阶段，玩家频繁遭遇加速、自瞄、透视等外挂，最夸张的时候还能碰上飞天、子弹追踪等情况。 更严重的是玩家心态的转变。 随着持续遭遇外挂，部分玩家的反应会从最初的愤怒，转向“碰到外挂很正常”这种妥协的表述，进一步对产品本身的公信力失去信心。 APEX至今都能看到暴力修改数值的外挂 最终，《APEX英雄》走进了一段死循环里：玩家因外挂流失，游戏热度下降，从而直接导致外挂减少。而当玩家因外挂减少回流，游戏热度重新上升，那么外挂又会随之变多。 重生工作室能做的，就只有在更被动的情况下追加投入，去补全本应前置的反外挂体系。 而在外挂黑产这侧，进化的脚步却从未停止。外挂黑产现在已经形成了一条分工明确、结算隐蔽的完整链条。其中，上游团队负责核心功能研发，通常隐匿在海外，从而规避国内执法管辖；中游的分销商通过无法被审查的即时通讯工具，向下级代理分发产品，同时提供教学及售后服务；支付环节则普遍使用虚拟货币结算，如比特币、USDT等，切断了资金追溯路径。 外挂售卖并不是新鲜事 而用户所使用的终端，基本已经抛弃一次性买断模式，转向订阅制，用户按周或按月付费，持续为外挂开发者提供现金流。而基于此模式，外挂开发者也能不断应对官方推出的反作弊更新，持续保证产品可用。 这条链路上的每一个节点都能形成隔离。即使官方打击了某一个分销环节，外挂黑产也能迅速更换渠道，重新铺货。这种结构性的弹性，也是一直以来外挂无法彻底解决的根源。 官方的对手不是几个黑客，而是有组织、有资金、有技术迭代能力的商业化黑产集团。 当然，近年外挂在技术层面也找到了新的突破点，先后推出了两种能对传统防御体系造成冲击的新形态。 其一是DMA外挂。DMA外挂与过去传统外挂的最大区别，就在于它本质是通过独立的硬件设备直接读取游戏内存数据，既不修改客户端，也不注入额外代码。由于这些过程都在硬件层面完成，传统的反作弊软件也就无法捕捉到其痕迹。 DMA外挂逻辑运行图 其二是AI视觉外挂。这类外挂同样不读取游戏数据，而是通过第三方合规软件（如用于直播推流的obs）采集视频信号，并借助训练好的视觉模型实时分析画面，最终通过模拟输入设备完成操作。这一外挂模式，也是目前自媒体中最经常被玩家提及的存在。 当然，站在官方系统层面，尽管目前的AI视觉外挂能跳过内存读取，但同时也让其运行链路变得繁琐笨重。借此，安全团队反而能更轻松地通过行为差异区分作弊特征，快速打击。 这两种新形态外挂，让反外挂的对抗从软件转变到硬件，从观测代码升级成区分行为。官方想要彻底遏制外挂，恐怕已经不是写一个或几个软件就能做到，必须和外挂一样提供高频率的更新，反复过招。 也就是说，现今外挂与反外挂的双方对抗，已经演变成了争夺游戏核心利益的“军备竞赛”。谁的迭代周期更短，更新更快，谁就能在当下的博弈中占据先手。最夸张的时候，这个窗口期可能短到以小时为基本单位。 02 前沿产品的反外挂得做到什么程度？ 想要真正理解外挂与反外挂的对抗到了什么阶段，腾讯旗下的《三角洲行动》是一个值得参考的前沿样本。 首先，《三角洲行动》有足够体量的用户，这使得外挂开发者会将其作为重点投放场景。而游戏背靠腾讯，不缺乏技术与成本支撑，双方自然会形成高强度的对抗——单是近两个游戏赛季，官方就封禁了182万个开挂的游戏账号。其次，《三角洲行动》是FPS游戏，处于外挂最为横行的主战场，因此对反外挂系统的压力测试更为充分。 官方对违规行为作出的处罚公告 更关键的是，腾讯安全团队也在该项目上，披露了相对完整的技术与策略信息，能让我们看到更多的内容。 据官方介绍，《三角洲行动》的反外挂策略，基本涵盖了前置阻断和动态对抗两个阶段。 在前置阶段，安全团队的做法是拉高外挂的使用成本，如挂载机器码、应用多种数据加密系统等等。其中，封机器码这种举措比较常见，自不必多说，本质就是把开挂者的封禁成本从单一账号上升到了电脑主板等核心硬件。 而在数据加密方面，腾讯安全团队提出了迷雾系统、千人千面加密、动态加密三者叠加的模式。简单来说，迷雾系统只允许玩家电脑即时读取到玩家当前“应该知道”的数据；而千人千面加密则会为每个玩家动态生成独立算法，增加了外挂获取数据的破解门槛，更要求定制化���案；同时，动态加密则让游戏的数据位置不断发生改变，增加了外挂需要跑通流程的成本。 这些门槛甚至未必需要彻底遏制外挂的功能，只需要减缓其读取速度，让数据失去时效。 一旦外挂无法保证即时性，哪怕只有几十毫秒的延迟，其在实战中的功能价值也会大幅降低。 而在动态对抗方面，安全系统有一个关键的思路转变：他们不再将“找到外挂程序”作为唯一目标，而是同时兼顾“识别行为模式”。 无论开挂者使用何种技术手段，最终都需要表现为操作行为。比如准心每一次的移动轨迹都过于干脆，缺乏人为操作中必然存在的微调；在没有确切信息的情况下，预瞄位置精准锁定掩体后敌人头部；连续快速定位多个目标，且视角切换的加速度曲线不符合人体操作规律等等。 官方会将这些行为特征数据都接入AI模型，进行持续训练和实时比对。 即使外挂能躲过检测、破解加密，在最终的操作环节仍然可能暴露——甚至更为彻底。 同时，官方也会高频率更新防御方案，用差异化的程序内容不断“过筛”，从而找出作弊账号。据安全团队所说，在高峰阶段，《三角洲行动》的反外挂系统最快曾一天更新过两次防御方案。他们表示，团队会24小时持续跟进外挂的更新动态，一旦发现新型作弊手段就立刻写入检测规则，并以热更新的方式推送到客户端。 比如针对近期讨论比较多的AI吸附类外挂 整体来看，《三角洲行动》展现出的这些策略体验，基本代表了国内主流厂商在FPS领域反外挂的标准乃至最高强度配置，对一众游戏都能提供不少参考。 03 反外挂的终极目标，不只在战场之内 当然，对抗外挂黑产绝非朝夕之功，还需要玩家与官方多维度的持续验证与优化。如玩家保持抵制外挂的坚决态度，官方则提供更多有助于玩家辨别外挂的可观手段——在《三角洲行动》里，针对这点呼声最高的应该是全局回放功能。比如《三角洲行动》后续计划推出“玩家巡查团”，邀请玩家一同参与反作弊工作。 不断升级的反外挂举措 换句话说，现如今玩家对外挂心态的变化，很大程度都来源于自己既没办法像主播那样“诛仙”（靠操作击杀外挂），也没有制裁对方账号的权限，只能凭借局内信息点击举报。这导致玩家在面临外挂时，天然处于相对被动的位置。 毕竟，再严密的防线也可能出现疏漏，普通玩家碰上几次外挂，强烈的负反馈很可能让他们变得草木皆兵。 但只要对抗持续存在，就不可避免会有正常玩家在外挂使用者的行为中遭受损失。因此，《三角洲行动》的处理思路始终强调尽可能减少正常玩家在这一过程里的损失。 目前，开发团队已经在游戏里建立了一套针对反作弊场景的装备补偿机制，如果系统确认某场对局中存在开挂行为，且该行为确实导致正常玩家失去装备，那么官方会通过邮件返还受影响玩家丢失的物品。 官方为遇到外挂的玩家作出相应补偿 这项功能的核心逻辑是，安全系统作为官方责任的延伸，其漏放造成的体验伤害，不应让玩家承担情绪与虚拟资产的双重代价。补偿不可能覆盖所有主观体验上的不适，但至少降低在实际数值层面弥补玩家。 回溯补偿并非《三角洲行动》首创，在更早的射击类产品中已有局部实践。但它在此项目中的执行颗粒度更高，与安全系统的数据回溯能力直接挂钩。 补偿的准确性取决于系统对作弊行为判定的准确性，这本身又依赖于安全模型的行为识别能力，形成了逻辑闭环。 说白了，官方想要做好反作弊这事，技术维度的支持是底层基础，是成功的关键。而玩家乃至社会对其的态度，则是决定其最终成果上限的重要变量。 一个比较明显的趋势，是警方同样加重了针对外挂黑产的执法力度。 2025年，安徽省警方破获一起涉及《三角洲行动》的外挂制售案件，打掉一个从开发到销售覆盖多省的犯罪团伙，多名核心成员被采取刑事强制措施。同年另一起案件中，江苏警方查获了一个专门为《三角洲行动》定制DMA外挂设备的工作室，现场扣押了用于生产的硬件物料和已封装待发货的成品设备。 来源：《三角洲行动》 孝感市公安局的自媒体账号@孝警阿特，也曾以相对轻松的形式拍摄出警外挂窝点的行动，以此传达官方的打击态度。 孝警阿特的视频记录 当然，任何一个了解黑产运作规律的人都清楚，捣毁一个工作室，很快会有新的填补市场空缺。现实中的黑产工作室确实呈现出一定的扩散和更替特性。 每一桩进入司法程序的外挂案件，都在为后续的同类案件提供判例参考，也在向黑产链条上的从业者传递一个明确的信号：制作和销售外挂需要面临的不仅是游戏厂商打击，还包括刑事责任的实际判决。这种态度，至少会逐渐改变一部分潜在参与者的预期。 当单个行为的法律后果变得清晰且可追溯，黑产的招募和扩张成本就会上升。更关键的是，这类司法行动的深层意义，在于为当下及未来的每一代人建立正确的价值观。 结语 《三角洲行动》不是反外挂领域的孤例，它只是当前主流FPS产品与黑产之间高强度对抗的一个代表。 在同一时期，多家头部厂商各自构建了不同侧重点的安全体系。有些选择与硬件厂商深度合作，在芯片层面预埋安全模块。有些则搭建跨产品的威胁情报共享平台，让一款游戏中捕获的外挂特征能迅速同步给其他产品线。 外挂与反外挂的对抗没有终点，也无法毕功于一役，这是一场考验技术、人力的持续消耗战。积极的一面在于，产业侧的投入规模和协作程度在过去几年间出现了可感知的提升。 安全白皮书、行业峰会、跨厂商技术联盟，这些机制正在将反外挂从单个项目的孤立防御，逐步推向可共享、可复用的基础设施层面。法律的介入则从另一个维度缩短了黑产的生存半径。敖然也表示，“游戏安全，也从来都不是从来不是单独某一家企业的责任，也不是一个协会能独立完成的工程。它需要主管部门的引导、需要行业协会的协同、需要头部企业的担当、也需要全产业链的共同努力。” 中国音像与数字出版协会常务理事长敖然 这场战争中，主动权不会属于某一方太久，但只要防御侧仍在持续投入，仍在更新迭代，仍在将战线从线上推至线下，公平竞技的环境就能在动态平衡中得到维系。 对于数以亿计的普通玩家而言，这至少是目前最值得信任的保障形态。 本文首发自 “36氪游戏” 。
2026年美加墨世界杯进入倒计时，对于普通球迷而言，世界杯意味着绿茵场上的竞争与激情；但对于体育装备制造业来说，这项全球顶级赛事同样是检验供应链实力与技术能力的重要时刻。 2025年10月，阿迪达斯正式发布2026年世界杯官方比赛用球"三重浪（TRIONDA）"。据阿迪达斯方面介绍，这款比赛用球在中国广东的一家代工厂完成生产与检测，每一颗出厂用球均印有"MADE IN CHINA"字样。 值得说明的是，全球足球制造的版图并非由单一地区主导。公开资料显示，巴基斯坦锡亚尔科特一城便生产了全球约七成足球，历届世界杯的大量用球亦出自当地的Forward Sports等代工企业。世界杯用球的供给，实际上是一条多地协同的链条：占绝大多数的复制球、训练球与大众消费产品多集中于锡亚尔科特， 而技术含量最高、内嵌传感器的比赛级用球，则有报道与品牌方说法共同指向中国的生产线。 在全球制造业加速向东南亚等地区迁移的背景下，这一分工引发了业内关注：为何技术门槛最高的比赛级用球，仍依托中国的生产体系？这背后映射出的，是中国在全球体育用品高端制造中愈发关键的角色。 足球看似简单，但顶级赛事用球的制造门槛不低。 2026年世界杯官方比赛用球采用全新的四片式拼接结构设计。相较于以往拼片更多的足球，新方案对材料配比、热粘合技术、重量与圆度控制提出了更高要求。据阿迪达斯介绍，在广东的工厂里，一颗比赛用球需要经过原材料裁剪、热熔成型、表面纹理压制、重量调校、飞行测试等多道工序，每一步都须通过精密仪器检测。 世界杯官方比赛用球的制造不同于普通球产品。它不仅要满足国际足联设定的严格竞技性能标准，例如吸水率、回弹性和飞行稳定性，还要满足赛事组织方对批次一致性、耐用性和长期使用状态的精细规格。 历届世界杯官方比赛用球，从2010年南非世界杯的"普天同庆（Jabulani）"，到2022年卡塔尔世界杯的"逐梦之旅（Al Rihla）"，无一例外都经历了高标准的研发和生产流程，这也要求制造基地具备长期积累的工艺经验和质量控制体系。 从更宏观的行业视角看，中国在体育用品产业链中的地位并非偶然。 根据市场研究机构Fact.MR的估算，2024年全球运动器材（sports equipment）市场规模约为1130亿美元，预计到2034年增长至约2200亿美元，年复合增长率约6.9%。 在足球用品这一更细分的市场中，据Zion Market Research估算，2024年全球足球市场规模约28亿美元，有望在未来十年增长至约68亿美元，年复合增长率约9%。从产量看，全球每年生产的足球约4000万个，专业比赛用球、业余训练用球和大众消费用球共同支撑了这一规模。 对于中国体育用品制造业本身，中国体育用品业联合会《中国体育用品业年度发展报告（2025）》显示，2024年中国体育用品制造及销售总产出达到20850亿元人民币，同比增长3.6%，占全部体育产业总产出的54.3%；其中体育用品及相关产品制造增加值为4245亿元。报告同时显示，体育用品制造业增加值在全国制造业中的比重，已从2021年的1.08%升至2024年的1.27%，呈逐年提升态势。 过去十余年间，全球运动用品产业链经历了明显的迁移趋势。受劳动力成本上升、贸易政策调整及品牌供应链多元化策略等因素影响，大量运动鞋服订单向越南、印度尼西亚、柬埔寨等地转移，尤其是标准化程度较高的普通消费品领域。 例如，越南已成为全球最大的运动鞋生产基地之一，不少国际品牌的鞋类产品在当地完成制造。 然而，在体育用品的部分细分领域，如高端比赛用球制造，这种迁移现象并未全面复制。 世界杯官方比赛用球等高规格产品对制造精度、工艺控制和检测体系的要求远超一般消费品，这使得其生产更多集中在已有成熟制造能力的地区。 数据显示，尽管部分中低端体育用品订单正在向东南亚国家外迁，中国仍是全球体育用品制造的重要基地。广东、浙江、江苏等沿海地区拥有完整的运动用品供应链体系，涵盖原材料供应、模具开发、热加工技术、自动化设备和质量检测能力，能够快速响应复杂制造需求。 业内分析人士指出，高规格比赛用球制造的产业链复杂程度，决定了生产环节较难简单转移到新兴地区。相比劳动力成本因素，赛事级产品需要高度成熟的供应链协同、严密的数据控制和长期工艺积累，这些都是新兴制造中心在短期内难以完全复制的优势。 在这样的背景下，广东能够成为这类高端用球的重要制造节点，并不意外。 粤港澳大湾区集聚了包括化工原材料、纺织制造、模具加工、自动化设备和智能检测系统在内的多个产业集群。在这一地区内，企业可以在极短距离内完成多个环节的协同，从原材料采购到样品试制、从实验室测试到批量生产，整体制造效率和成本控制能力显著优于地理分散的生产体系。 尤其是在高精度产品生产阶段，这种供应链聚合效应能够大幅缩短研发周期、提升工艺稳定性。一位供应链从业人士表示："在珠三角地区，从样品打样到正式量产可以在数天内完成，而同样流程在新兴制造中心可能需要数周甚至更长时间。" 这也在一定程度上解释了，为何这类高规格制造任务仍倾向于选择广东等成熟产区，而非完全转移至成本更低的地区。 2026年世界杯官方比赛用球的另一显著变化，是其智能化和可持续发展元素的深度融合。 新球搭载了最新的CONNECTED BALL技术，通过内置的500Hz惯性测量单元（IMU）传感器实时反馈足球在运动过程中的状态数据，这些数据可用于比赛分析，并为视频助理裁判（VAR）系统提供越位等判罚支持。智能足球正从原本的附属功能，向判罚效率、比赛分析等核心环节演进，这也对制造过程提出了更高的技术和精度要求。 与此同时，在材料选择上，据阿迪达斯介绍，新球采用了生物基聚酯纤维、再生材料以及全水性油墨与胶黏剂，以降低生产过程中的环境影响。这一趋势与全球体育产业对可持续供应链的要求一致，也推动制造体系向更高技术含量和环保标准方向转型。 当一颗世界杯比赛用球从广东工厂走向美加墨的赛场，它所代表的，已不仅是依托规模化生产的"中国制造"，更是中国制造体系在全球高端体育用品供应链中日益重要的参与地位。 越来越多的迹象表明，中国体育用品制造业正在从"成本驱动"向"技术驱动"转型。在智能制造、数字化生产和绿色工艺方面的积累，使中国制造得以承接包括世界杯比赛级用球在内的高附加值任务。 在全球产业链持续重构的趋势下，高端制造需求正向具有成熟配套体系的地区集聚，而中国尤其是珠三角地区，凭借其综合制造实力与完善的供应链，持续承担着这一角色。 归根结底，这不仅是一次赛事用品的制造安排，更是全球体育产业链重塑过程中的一份样本：在世界体育用品的高端制造体系中，中国制造依然是不可或缺的重要一环。
作者 | 邓咏仪 编辑 | 张雨忻 “在当前国产化算力正在成长的情况下，华为云现在不太在乎Token总量是多少，也不太在乎收入的总量是多少，在乎的是国产化的算力系统所生产出来的Tokens的健康度，并且要代表着生产力提升，而不仅仅是情绪价值。” 6月5日，2026华为云 INSPIRE 创想者大会在上海开幕，华为云CEO周跃峰表示。 他举了个例子：一个人闲来无事在手机上问 AI 一个问题，也会产生 Token，但这种 Token 的价值有多大很难说明。在他看来，衡量一朵云做得好不好，不该强调它跑出了多少万亿 Token，而该看这些 Token 替企业提了多少效率。 华为云CEO周跃峰 过去两年，中国云厂商围绕 Token 打了一场旷日持久的价格战：2024年5月，在DeepSeek V2打响降价的第一枪后，火山引擎豆包以0.0008元/千 Token 的定价点燃战火，而后阿里，百度、腾讯、讯飞相继入场，自此开始了模型厂商的第一场战事。 这套打法的内核，是用低价模型引流、带动背后的公有云销售，代价则是推理算力的毛利率一度被压到为负。一直到DeepSeek R1打开推理时代范式之后，Coding和视频模型再度激起了真正的Token大战。 而在这次发布会上，华为云这次并没有出降价牌，而是提出一个名为“Agentic Infra”的新范式，瞄准国产算力。所有人都比谁的Token更便宜、谁的调用量更大时，华为云在 Token 经济中选的第三条路——不拼单价和调用量，赌的是国产算力的自主可控，以及是否能够帮助企业提升真实的生产力。 不打价格战，把 Token 工厂建在国产硬件上 要达到 Agentic Infra的建设目标，华为云端出了一整套底层设施。 而要具体拆解华为云所定义的Agentic Infra，则包括四个方面：高效的Token 工厂、可持续学习、通智一体化调度、安全自治，华为云也对应发布了四款新品。 最核心的是 AICS 灵衢智算集群。它基于灵衢网络，支持10万卡级集群规模，总算力200EFLOPS，把 Token 生成时延压到10毫秒以内，千卡每秒吞吐达到500万 Token，在线服务可用性99.95%——华为云称之为“Token 工厂”。 而配套的 CCE Volcano Next 调度引擎，则通过“训推共池+碎片整合”的形式，把通用算力和智能算力混合调度，使得资源利用率能提升30%以上；AMS 记忆存储方案用 NPU 直通硬件做出 PB 级记忆空间，AgentSphere 则提供100毫秒级启动的智能体安全运行环境。 而在模型层面，华为云同步发布了新一代训推平台 ModelArts Next。其中，MaaS 模型路由能够按请求特征，自动调度最合适的模型，目前接入15余款 SOTA 模型，官方称调度精准率超过95%、调用成本平均降低20%。 华为云也在在自己优势的企业场景，推出了一系列客户刚需的功能。比如，ModelArts Next还将强化学习封装成企业级 RLaaS 服务，并提供机密推理能力，让金融、编码等高敏感场景的数据“只进不出”。 之所以能够通过这套基础设施走出第三条路，前提在昇腾生态。今年初 DeepSeek 爆火时，华为云与硅基流动曾在昇腾 CloudMatrix 384超节点上部署 DeepSeek-R1/V3，当时的推理效率可追平英伟达 H800。这意味着，国产算力已经能在主流大模型的推理上拿出可用的性能。 从算力底座到行业落地，押注“最开放的云” 如果说，底座解决的是“算力从哪来”这个问题，华为云这次更想讲的是 Token 往哪去——落到具体行业的生产力上。 往上一层，华为云公测了智果 AgentArts 企业级智能体平台，同时上线开源版 openJiuwen，内核与企业版同源度超过90%。 对华为云在AI时代的差异点，周跃峰反复强调，华为云有着昇腾、鲲鹏算力开放，欧拉操作系统、ModelArts 工具链开源等生态，是“智能体时代最开放的云”。 而这种开放也延伸到模型生态——大会上，华为云联合智谱、DeepSeek、Kimi、阶跃星辰、百度等20余家模型厂商，共同发布了“百模千态”合作计划。 真正被周跃峰视为“生产力落点”的，则是行业场景。 当前，华为云已经在不少行业和场景中，帮助企业把AI用起来。比如，华为云针对具身智能行业上线的 CloudRobo 开发平台，就能够让中小企业能低成本接入、共享数据和模型。 “中国有300多家具身智能创业公司，规模都不大，让它们各自自建算力和数据链压力太大。”周跃峰解释道。 医疗则是华为云投入的重点���业之一。此前，华为已在2025年3月组建医疗卫生军团，把 AI 辅助诊断列为军团级的战略方向。 在大模型时代到来后，华为云如今也有了一个典型案例：当前，全国能看病理切片的医生只有约2万名，缺口巨大，偏远医院的病理误诊率偏高。 针对这个问题，华为云与瑞金医院联合开发的病理大模型已经上线——这一模型已经能让县域、地市级医院通过云端就能调用三甲水平的诊断能力，患者不必长途奔波。 此外，考虑到政府、金融、央国企对数据安全和本地化的顾虑，华为云这次还同步发布了面向智能体的混合云白皮书和机密计算方案，走公有云与私有云“两条腿”。 “华为云要做硅基黑土地。” 周跃峰反复提到，华为云要打造“第二个算力平面”。这意味着，不拿国产算力的规模去和英伟达这类“万国牌”算力比大小，而是给全球开发者多提供一条技术路线和一套生态选择。
5月29日，欧莱雅中国在复旦大学启动2026年度“有意思青年”高校公益计划，并首次以校园运动会形式开启新一年的项目活动。活动现场，乒乓球运动员马龙、篮球运动员杨力维、足球运动员赵丽娜等体育界人士与高校学生展开互动，欧莱雅同时宣布向中国青少年发展基金会捐赠总价值约468万元的产品，并启动新一年度校园义卖活动。 从表面来看，这是一场校园公益活动；但放在全球美妆行业的发展背景下，它更像是美妆品牌持续拥抱运动文化和健康生活方式的一次缩影。 过去很长一段时间，美妆与运动被视为两个相对独立的消费领域。前者围绕审美表达展开，后者则强调竞技和功能价值。 然而近年来，随着健康消费崛起、女性运动参与率提升以及生活方式经济快速发展，两者之间的边界正在被重新定义。 国际市场已经率先显现出这一变化。 根据尼尔森IQ（NIQ）发布的《State of Beauty 2025》报告，全球美妆市场过去一年实现约10%的增长，其中“Beauty+Wellness（美容与健康融合）”被认为是推动行业扩容的重要力量。报告指出，消费者越来越倾向于将护肤、美容、营养、运动和健康管理视为一个整体体系，相关消费机会较传统美容市场扩大超过60%。 与此同时，运动经济本身也在快速增长。市场研究机构Grand View Research数据显示，全球运动服饰市场规模已达到约4400亿美元，预计2033年将超过9000亿美元。跑步、骑行、瑜伽、力量训练等运动项目正逐渐成为年轻消费者日常生活的重要组成部分，而不再只是专业竞技活动。 消费行为的变化，正在反向影响美妆行业。过去几年，围绕运动场景的产品需求明显增长。从高倍防晒、运动后修护，到头皮护理、身体护理，再到防汗型彩妆，“运动中的皮肤管理”正成为新的产品开发方向。国际市场甚至开始出现“Active Beauty（活力美容）”概念，用以描述专门服务运动生活方式人群的美妆产品与服务体系。 这种趋势也体现在品牌营销层面。 2024年巴黎奥运会期间，欧莱雅集团成为奥运会官方合作伙伴之一，将品牌叙事与运动员故事深度结合；美国彩妆品牌e.l.f. Beauty近年来持续投资女子足球和女性职业体育赛事；全球美妆零售商Sephora则不断通过女性跑团、健身活动以及健康生活方式社群与消费者建立联系。 另一方面，运动品牌也正在向美妆行业靠近。从Nike围绕女性运动员打造的内容生态，到Lululemon持续扩展的瑜伽、冥想与身心健康社区，越来越多运动品牌开始强调情绪价值和生活方式属性，而不仅仅是产品功能。美妆与运动看似属于不同产业，却正在服务同一批消费者——那些关注健康、自我管理和个人表达的新一代年轻人。 在这样的背景下，欧莱雅此次将“有意思青年”与运动场景结合，也体现出企业对年轻群体沟通方式的调整。 活动现场设置了篮球、跑步、网球、拳击、高尔夫和乒乓球等多个运动体验区域，旗下修丽可、理肤泉、适乐肤、碧欧泉、巴黎欧莱雅等品牌参与其中。相比传统校园宣讲或品牌路演，运动场景天然具备更强的参与感和社交属性，也更符合当下大学生群体对于线下活动的期待。 值得注意的是，活动的重点并不完全在产品展示。 作为持续23年的校园公益项目，“有意思青年”长期围绕公益义卖、青年发展和职业赋能展开。今年除了校园义卖活动外，现场还设置了职业咨询、简历指导以及可持续发展互动区域，希望将就业、公益和社会议题融入活动之中。 事实上，随着线上流量红利逐渐见顶，越来越多消费品牌开始重新评估与年轻消费者建立关系的方式。 过去十年，美妆行业高度依赖明星代言、广告投放和电商流量获取用户，但随着获客成本不断上升，单纯依靠营销曝光已经难以形成长期品牌认同。相比之下，校园项目、兴趣社群以及运动活动等具有持续互动属性的场景，正在成为品牌���的投入方向。 对于美妆企业而言，运动或许正是最具潜力的场景之一。 一方面，运动天然对应防晒、头皮护理、身体护理等核心品类需求；另一方面，其所代表的积极、健康、自律等价值观，也与当代消费者的身份认同高度契合。相比单纯跨界联名，这种基于真实消费场景建立起来的联系更容易获得市场认可。 不过，从全球市场经验来看，运动营销能否真正转化为长期竞争力，最终仍取决于品牌是否能够持续推出满足运动场景需求的产品和服务，而不仅仅停留在赛事赞助或明星资源层面。 从这个角度来看，欧莱雅此次将校园公益与运动文化结合，更像是全球“Beauty+Wellness”趋势在中国市场的一次本土化实践。当运动逐渐成为年轻人生活方式的一部分，美妆品牌也正在走出传统零售空间，进入球场、跑道和健身房，寻找下一阶段增长的新入口。
“太空智驾时代将到来，卫星和星座会如同L4级自动驾驶汽车一样，在太空具备自主环境感知、任务规划和机动决策能力。” 5月28日，在上海举行的“好望角科学沙龙”上，中国科学院西安光学精密机械研究所（简称“西安光机所”）副所长邵晓鹏在演讲中提出了这一判断。 西安光机所副所长邵晓鹏在沙龙上演讲 “好望角科学沙龙”是由中科创星发起，中科创星、东壁科技数据、上海市研发公共服务平台管理中心、曲率引擎共同主办的科创融合与跨界交流平台。本期沙龙以“星际智控——太空智驾与遥感技术的产业共振”为主题，汇聚了航天领域专家，以及来自科创企业、投资机构与地方政府的近百位代表，共同探讨卫星和星座从被动响应向自主决策升级的技术路径与落地模式。 过去几年，全球商业航天进入加速阶段，卫星在轨数量持续攀升，空间碎片、轨道碰撞等风险也在增加。传统依赖地面站逐一管控的卫星在轨管理模式已难以为继，强调卫星自主感知、自主响应与自主决策能力的“太空智驾”概念应运而生。 在以《计算成像：重塑“太空智驾”》为题的演讲中，邵晓鹏表示，“AI+光学”的新范式，将推动航天光学载荷从传统的“精密机械”向“智能信息终端”转变，并进一步提升卫星系统的自主化能力。 这一思路的核心理论支撑是“计算成像”技术。 邵晓鹏打了个比方说：“不必把透镜磨到绝对完美，只需磨到‘差不多’，用算法来补足剩余误差。”对应到工程上，就是在物理域简化硬件（放宽精度要求、减少镜片数量），信息域用AI补偿（像差复原、智能识别）。 2025年9月5日，西安光机所等单位共同研制的计算成像遥感相机（可见光波段全金属相机），搭载于开运一号（天雁28星）卫星，由谷神星一号遥十五运载火箭送入太空，标志着计算成像光学系统理论与计算域补偿协同创新技术模式，首次接受真实太空环境验证。 相比传统遥感相机，这套系统结构更简单，重量大幅减轻，面形精度大幅放宽，制造成本降至原来的1/5至1/10。根据初步在轨数据，在低信噪比条件下，计算复原后的影像细节与传统遥感成像模式基本一致，验证了技术路径的可行性。 而对于卫星自主化而言，不仅要“看得清”，还要“看得懂”。 据介绍，针对星上算力受限的问题，西安光机所团队对地面大模型进行了“剪枝”“量化”和“知识蒸馏”等处理，形成适用于星载环境的轻量化模型，以降低部署门槛，提升星上自主处理能力。 西安中科天塔科技股份有限公司（简称“中科天塔”）是西安光机所商业航天领域的产业化平台。中科天塔总经理曾伟刚在沙龙上表示，公司正联合西安光机所及产业链伙伴，同步布局“太空智驾”相关能力。 按照其规划，未来地面端将围绕卫星在轨管理，提供测运控、健康管理、仿真训练和自动化遥控等服务；星上端则以新一代星载激光通信终端为核心，提升卫星之间的数据传输与协同能力。
在中国美妆行业增长放缓、价格竞争加剧的背景下，越来越多品牌开始重新审视“可持续发展”这件事的商业意义。 5月26日，自然堂集团发布《2025年度可持续发展报告》，这是其连续第15年披露ESG相关内容。相比早期以公益、环保为主的企业社会责任叙事，今年的报告更强调“可量化”与“产业化”：包括首次按照科学碳目标倡议（SBTi）标准制定减碳路径、扩大范围三碳排放披露边界，以及将生物多样性、绿色原料、智能制造与供应链效率直接绑定。 对于当前的中国美妆行业而言，这种变化并不只是“做ESG”，更像是在寻找下一阶段竞争力。 过去几年，ESG更多是国际消费品公司的标准动作。包括L'Oréal、Estée Lauder Companies、Shiseido等国际美妆集团，均已将减碳、绿色包装、生物多样性纳入长期战略，并逐步向供应链、原料采购与工厂体系延伸。 而随着国内美妆行业进入存量竞争阶段，ESG也开始从“附加项”变成影响品牌长期经营的重要变量。 尤其是在高端化、研发能力、供应链透明度越来越被市场关注的情况下，企业需要证明的不只是销量增长，还包括其长期运营能力。 自然堂集团公共事务总经理陈娟玲向36氪表示，虽然现阶段ESG仍需要巨大的投入，难以从ROI的角度来计算这一投入的价值。但从长远发展眼光看，ESG的理念将会渗透进自然堂集团的产品和服务当中，最终成为集团竞争力的一部分。 自然堂此次披露的一项重点，是其2030减碳目标。 根据报告，以2023年为基准年，集团计划到2030年将范围一和范围二温室气体绝对排放量减少42%，并首次将范围三六大重点类别纳入披露边界。对于消费品行业而言，范围三通常涉及原料采购、物流运输、包装与消费者使用等更复杂的供应链环节，也是减碳难度最高的部分。 在业内看来，中国消费企业过去较少系统披露范围三数据，原因在于供应链数字化基础不足、统计成本较高。而随着国际市场、资本市场以及大型渠道方对ESG要求提高，供应链透明化正在成为趋势。 与减碳目标同步推进的，还有自然堂近年来持续加码的智能制造项目。 位于上海东方美谷的“自然堂未来美妆城”于2025年正式启用。该项目集成了分布式光伏、智能物流、数字孪生系统与工业旅游功能。根据披露，其屋顶3.1兆瓦光伏项目预计年发电量约380万度，自用消纳率超过95%。 近年来，“绿色工厂”已经成为不少消费品企业的新投入方向。尤其在美妆行业，由于生产环节涉及大量包装、物流与能源消耗，绿色制造不仅影响ESG指标，也直接关系成本控制与运营效率。 例如，自动化仓储与“黑灯物流”系统，本质上既是节能项目，也是提升供应链效率的基础设施。而数字化能源管理，则有助于企业建立更细颗粒度的碳排放数据体系。 相比单纯强调环保理念，当前行业更关注的是：ESG是否能转化为研发能力、供应链能力和品牌资产。 这一逻辑同样体现在自然堂对“喜马拉雅”概念的重新包装上。 过去十余年，喜马拉雅一直是自然堂品牌叙事的重要来源。而近几年，其开始将这一概念进一步延伸至生物多样性保护与原料研发。 报告显示，“种草喜马拉雅”项目已累计修复666万平方米土地，并升级为“2025-2030喜马拉雅生物多样性保护项目”。与此同时，自然堂与西藏农牧大学合作研发的蓝玉簪龙胆提取物，于2025年完成国家化妆品新原料备案，成为西藏首个备案化妆品新原料。 自然堂集团生物多样性保护项目色季拉山考察 在全球美妆行业，“原料自主化”正成为新的竞争焦点。 一方面，国际大集团正在加大对专利成分、生物发酵与植物细胞培养技术的投入；另一方面，中国品牌也开始尝试从“成分应用”转向“成分研发”。 自然堂披露，其上海微生物实验室已全面应用第五代智能生物发酵技术，酵母类、乳酸菌类核心原料实现自主生产，部分专利成分有效提取率提升300%，同时降低生产能耗。 对于本土美妆企业而言，这意味着竞争逻辑正在发生变化。过去行业依赖营销投放和流量红利，而未来，原料能力、专利储备和供应链效率的重要性正在上升。 与此同时，绿色包装与循环经济也成为行业的新方向。 根据报告，自然堂2025年推进了覆盖90个SKU的减塑项目，包括替换装、补充装与一次性成型渐变吹瓶技术等。其中，小紫瓶精华替换装全年减少约0.54吨原生塑料使用，袋装补充装则累计减少约14吨原生塑料。 这类“替换装”模式，目前已被越来越多国际品牌采用。原因并不只是环保，更因为其能够提高消费者复购率，并降低包装与物流成本。 此外，自然堂还提到，其空瓶回收计划已吸引超过万名消费者参与，并入选上海市“无废城市细胞”案例。 相比此前偏概念化的ESG表达，如今中国消费企业开始越来越强调“可验证的数据”和“可追踪的指标”。背后原因在于，ESG已经不再只是品牌形象工程，而正在逐渐影响企业融资、渠道合作、国际化以及供应链管理。 对于中国美妆行业而言，这也意味着竞争维度的进一步升级。 当流量增长趋缓、行业进入更深度整合阶段后，企业之间比拼的，可能不再只是新品速度和营销声量，而是研发体系、供应链韧性，以及长期经营能力。 而ESG，正在成为这些能力的一部分。
中国汽车出海，离不开“地图” 当下，中国车企全球化进程正全面提速，出海已经从企业的可选增量，变为行业确定性增长主线。比亚迪、奇瑞等企业海外销量规模持续走高，小鹏、蔚来、理想、小米等新势力车企也纷纷发力海外高端市场。 区别于过往靠性价比、电动化优势打开市场的模式，现阶段中国车企出海的核心壁垒转变为智能化。在海外市场竞争中，智能座舱与高阶辅助驾驶，已经成为中国汽车差异化突围的关键。 智能座舱板块，导航是用户车机使用频次最高、感知最强的功能，直接决定座舱智能化的基础体验。不同于国内统一的道路规则与数据生态，海外各国的交通标识、道路拓扑、驾驶习惯、路况特征差异极大。 想要实现流畅的车道级导航、实时路况更新、新能源充电专属规划、多语言POI检索等基础服务，车企必须依托适配本地规则的地图数据。若无专业海外地图支撑，座舱智能化体验会出现明显短板，难以适配海外用户需求，直接影响产品竞争力。 辅助驾驶层面，地图的价值更是贯穿研发、适配、安全、合规全链条。一方面，车企海外智驾模型的迭代训练，需要海量真实的本地道路场景数据，海外图商覆盖全球的道路数据、交通规则数据、特殊场景数据，是模型快速适配海外路况、缩短本地化调试周期的核心基础。 另一方面，在高楼遮挡、隧道、立交桥等传感器易失效场景，地图可提供超视距定位与路况预判，补足感知短板，提升智驾系统的稳定性与安全性。同时，欧盟等主流海外市场对车载智能系统有明确的地图合规要求，认证地图数据是车型准入的硬性条件。 无论是座舱体验的落地优化，还是高阶智驾的训练迭代、合规落地，中国车企的智能化出海都离不开专业海外图商的技术与数据支撑。 中国订单暴涨10倍，欧洲地图商TomTom发力中国业务 TomTom是一家拥有三十余年发展历史的全球化位置智能与地图技术企业。公司早期以车载导航仪为核心业务，近三四年完成业务转型，从传统导航硬件厂商，转向为智能出行、车载系统、智慧城市提供标准化、可规模化的位置数据与软件解决方案。 在基础数据能力方面，TomTom已形成覆盖全球235个国家和地区的地理数据体系，同时具备静态底图数据与实时动态出行数据的建设、更新与运维能力。与行业多数服务商相比，TomTom的核心差异在于具备自主可控的全球全域地图数据底座，而非仅提供SDK应用接口、分区域采集数据，可支撑跨国、跨区域的标准化项目落地。 在车载业务合作层面，TomTom形成多层级客户体系。核心合作对象包含丰田、大众、本田、Stellantis四家主流整车厂商，同时与宝马、戴姆勒等豪华车企保持长期合作。 近一年多来，公司加速落地中国市场业务，服务国内传统车企与新能源造车企业，提供可规模化的车载地图与智能驾驶配套方案，配套案例覆盖国内新势力与传统主机厂。此外，公司与微软等科技企业、全球四大出行企业达成合作，为终端产品、出行平台提供底层位置能力支持。 技术架构上，TomTom采用分层模块化的位置智能平台模式。底层为基础地理底图，上层叠加3D建筑、ADAS辅助驾驶、新能源服务、实时路况等多层功能，同时支持客户自定义叠加自有数据，适配不同场景的定制化需求。 产品迭代方向上，TomTom正在重点推进导航与ADAS辅助驾驶功能融合，适配车载智能驾驶的行业发展趋势。同时落地AI智能体技术，实现动态路况、道路限速、道路风险、极端天气、充电桩余量等信息的实时推送与主动路径优化，完成智能交互与出行决策辅助。 在落地效率方面，TomTom大中华区团队聚焦中国车企出海需求，具备快速集成与量产落地能力，曾实现合作项目六个月量产落地。其与华为花瓣地图合作研发的红绿灯倒数识别等技术，已在西班牙马德里完成试点，计划于2026年下半年在欧洲规模化落地。 以下是TomTom高管团队与36氪等媒体的对话，不改变原意的基础上，略经编辑： 问：去年中国汽车出口乘用车规模达到了600万台，TomTom在其中的份额有多少？ Mike Schoofs： TomTom去年的成绩单很不错，并且今年一季度，装载TomTom服务的汽车出海量以及功能10万台了。 问：TomTom具备完整地图与服务能力，为何还要与华为花瓣地图、腾讯等国内企业合作？是法规、车企需求还是成本考量？ Mike Schoofs： 华为花瓣地图有做软件，并且和很多中国车企有合作关系，所以我们很快就达成合作了，和腾讯的合作则主要是智驾方面，我们的合作方式是共创、共赢的。 问：能不能理解为TomTom就是海外版高德，专为中国车企出海提供核心地图支撑？ Mike Schoofs： 可以这样理解。TomTom拥有全栈地图数据，也有软件服务完整能力，并且合作模式高度灵活，可单独售卖地图数据、单独提供服务，也可交付全套一体化解决方案，弹性适配不同车企出海差异化需求。 问：TomTom去年业绩很好，在这其中，中国业务提升多少？未来希望中国业务占到多少？ Mike Schoofs： 作为上市公司，我们不方便披露细节，但可以讲的是，从2024至2025年，TomTom中国相关订单暴涨10倍。 未来我们有两个核心目标，一是用户体验，让客户感受到TomTom的产品的领先性；二是我们会再拿更多的订单，帮助更多的中国车厂出海。 其中途径就比如辅助驾驶ADAS，我们已经跟所有主要的算法公司都在聊这件事情，怎么帮助中国辅助驾驶一起出海。 问：TomTom客户覆盖面很广，哪类客户占比更大？近几年是否有一些新的合作模式？ Mike Schoofs： 公司核心营收主力为汽车业务，合作伙伴涵盖硬件tier1、软件tier1及各类生态合作伙伴。 我们的合作模式非常灵活，既可以为AD算法公司提供纯地图数据支撑，也可以作tier1，联合科技企业打包交付整体方案。 问：注意到Tom Tom的客户列表并不包括特斯拉，这是否意味着欧洲智驾不需要高精地图？中国车企出海欧洲是不是必须用到TomTom？TomTom在这个领域是否拥有“绝对优势”？ Mike Schoofs： 特斯拉对信息披露非常严谨，通常不会向外界宣布他们使用了什么技术或与哪家企业进行合作了，但其实我们有很多联系。 对于辅助驾驶出海，行业里一定是有竞争对手的，但TomTom的优势也很明显，我们已经通过大众汽车等车企的筛选，这就是一种认可。
稀缺的，到底是懂AI的人，还是懂业务的人？ 一个反直觉的判断——懂AI这件事正在快速贬值，而能在关键低频决策中做出判断的人，才是未来的稀缺品。高频重复的工作最容易被AI替代，但在打造爆品、建立品牌等低频高影响力的决策上，人的判断依然不可替代，企业AI转型的最大卡点也不是技术或数据，而是“想不到应用场景”， 当前AI的利润大头仍在基础设施层，应用端的ROI尚未完全释放，但拐点会比预想来得更快。 以下为圆桌对话内容，经36氪整理编辑： 郑王宇丨36氪基金投资副总裁（主持） 龚毅丨尼尔森IQ 通信及科技业务总经理 罗飞丨华科智能AI研究院院长 林海卓丨卓源亚洲创始合伙人、董事长 郑王宇： 各位老师好，我们今天一起讨论“当AI进入产业前线：未来最稀缺的AI人才会是谁”，谁会是行业的新贵。把行业翘楚聚集在这里很难得，请各位嘉宾用一句话亮个相，并带着您的视角参与接下来的讨论。 龚毅： 大家好，我是尼尔森IQ的龚毅，我们所处的行业是数据洞察行业，今天我谈论的点从这个行业出发。 罗飞： 大家好，我是华科智能的罗飞，是一家港股上市公司，主要做投资。我所在的研究院主要是赋能传统行业的AI转型，做培训、咨询和陪跑。我们有很多传统老板怎么升级的痛点，今天也跟大家分享一下。 林海卓： 大家好，我是卓源亚洲的林海卓，我们主要是一家聚焦于人工智能、半导体、机器人的投资机构，聚焦于风险投资市场。主要投了轻舟智能、江行智能、沐曦集成电路、小马智行这些代表性的硬科技项目。 郑王宇： 三位专家都是不同的视野。在过去一年里，AI从模型能力的竞赛进入到产业场景落地的环节。我们现在看，无论是消费零售、企业管理、制造、金融、医疗各行各业，包括创业投资，AI的价值不仅取决于模型参数和技术指标，更取决于是否能够进入真实的业务流程。说得大白话一点，现在的AI要进入整个产业的前线，影响决策执行甚至是商业落地的结果。这个过程中，新的问题就变得更加迫切了——当AI工具变得越来越普及，真正稀缺的人才是什么样的？最后一个圆桌，希望从企业竞争和人才角度出发，讨论AI抵达产业前线的战壕后，人与机器、专家与工具、组织与个体之间整体的分工与变化。 先进入第一个问题。在这个过程中，不只是让员工多一个工具，而是开始影响到消费者洞察、产品创新、供应链、渠道运营、客户管理等决策环节。哪些工作在各位的视角看来是最容易被AI重构的？哪些环节适合AI，但实际落地又是最难的？先请林总。 林海卓： 我们目前有一个观点，在投资过程中，好的问题提出者依然是有壁垒的。目前来看，知识高度密集型的领域天然有一个特征，知识体系比较容易进行结构化描述，技术结构用代码化去表述，相对会有一个清晰的边界和对与错的判定，在这样一个逻辑下，比较符合现在人工智能解决问题的范式。像会计师、律师、程序员，在当前的情况下是比较容易被新技术替代的。但好的问题提出，还是需要人的引导。我们现在看到的是机器人、各种各样的Agent，包括喂养龙虾，还是需要从0到1推进的那一步，让它更好地做某一个你给它限定范围的事情。各个行业提出问题，或者结合这个人本身在行业中过往的经历，提出交叉学科前沿的想法，引导一个模型朝着这个方向积累，是未来比较容易构建个体壁垒的事情。 大家更容易理解的是，围绕着体验的领域或者是情感领域、感性层面，心理学家、心理咨询师是不是也被AI替代？旅游体验师、旅游导游和具身智能场景相结合，具备丰富个性化、场景化体验的这部分，AI替代还有相当长的距离。从从业角度，AI更好的是赋能，而不会马上进行职业替换。大概这两个维度。 郑王宇： 投资人的视角相对宏观和全面，深入到每个行业的细节，罗院长，您在实际观察产业落地过程中，哪些行业容易被AI替代，哪些环节比较困难？ 罗飞： 现在AI 2.0我们在应用AI大模型的能力。AI大模型本质上是推理引擎，我们认为以前人在推理的地方，都能挖掘到很多应用场景，看推理的过程是不是由AI来做。我们总结三个特征。重复，才有用AI的价值；标准，每次推理、思考、行动的过程有标准可言；熟练，是指这个企业里有熟练的人能把这个工作说清楚，我们需要把熟练的人的经验萃取出来，给AI大模型配好工具，让它来替代这个事情。这是一个维度。 另外一个维度是工作环境。越是在电脑前工作，越容易被替代；越是跟人打交道的工作，越不容易被替代。在电脑前重复地查资料、想方案，不管是写成Word还是PPT、Excel，重复的查、想、写的工作，龙虾发展的能力越来越强，又能够控制电脑去做这个事情，电脑前的工作就会越来越容易被替代。越靠近人的、越靠近市场的，越不容易被替代。我们看见人的能力要往左移，左边是市场、客户，右边是后台流程，人的能力加上AI过后要不断往左移。 郑王宇： 意味着沟通、协作、洞察变得更重要了。我提炼出您说的三个关键词，重复、熟练、标准，有这些特征的环节更容易被替代。龚总。 龚毅： 我的点和前面的嘉宾一致。我们服务的客户是500强客户，服务的领域基本上在品牌营销、产品创新和零售以及客服方面。我们看到的点会把它化为矩阵：一个轴是频率，两位嘉宾都谈到高频和低频。 另外一个轴是决策的战略性、重要性。最容易被替代掉的，频率越高会有大量回馈，数据很多，AI很容易学到经验，每次往复会做强化学习，AI能学到。对于低频，尤其是低频重要性高的事，很难替代掉。为什么在品牌营销领域会看到大量的广告投放复制，自动化程度非常高？从最初的创意到创作，到KOL投放，评估闭环，很运营化了。直到今天，我们仍然是说，你要做具有溢价的高端化品牌，做年轻人的品牌，或者在跨国文化、西欧、印度出海的时候，跟当地消费者引起共鸣的品牌，频率不高且影响巨大的事，我们还是看到AI很难解决，这是整个社会很稀缺的事。 郑王宇： 下一个问题，现在企业AI能力的落地阻力来源于哪里，是来源于技术、数据积累，还是组织惯性导致的？龚总可以从服务客户的角度来讲这个问题吗？ 龚毅： 基础肯定是数据。直到今天，我们的AI已经会上搜索，已经会执行很多工作流，从skill的角度已经达到七八十分的水平，但仍然有很多幻觉在里面。幻觉本身基于我们怎么把有效数据给AI，在对的工作流基础上不会产生幻觉。在行业通常会发生的事，大家觉得以后不要做调研了，有一个想法不用做调研，只用问一万次AI，那就代表一万个消费者，我是不是可以基于这一万个调研，就形成我这款手机、冰箱是不是可以在市场上有比较好的表现？我们做了大量验证，会发现不是。 第一个，你问AI是不是足够有代表性；第二个，每一次问AI，它是不是嵌入到我们具体的数据来回答问题。比如你是丁克或者四世同堂的家庭，你回答问题的时候，AI是不是代表了这些人的需求。最后加总起来，回到消费者说十分，九分是特别喜欢，九分到底是代表市场成功还是十分才能代表成功？一系列专业的点不合成起来，就会发现你问的东西都似是而非。不够高频的情况下，企业很难决定我是信还是不信。我举这个例子，总结起来，企业本身的流程会有很多专业点，这些专业点需要被解决，或者被AI解决，或者被其他方面解决，但AI赋能整个流程有很多要求。 郑王宇： 罗院长，您觉得整个AI在公司里落地，阻力来自于哪里？技术、数据还是组织惯性？ 罗飞： 更多来自于组织。我们看到AI技术每年发展突飞猛进，做AI行业技术的人都会感觉马上AGI都要来了，AI的能力一年比一年强。但企业落地，我的感知没有那么快。企业落地还是有很多阻力，还是组织对于AI的认知。我们过去两三年服务了十多个行业里的龙头企业，这些龙头企业偏传统，比如地产、金融、大健康、餐饮。我们都会调研一个问题，我们认为AI在企业里落地有两个卡点：粗阶卡点和高阶卡点。粗阶卡点，企业想不到更多的应用场景。大家都说AI很厉害，回到企业，我问这些企业的员工或者老板，你们能想到多少应用场景？他们想不到更多的应用场景，我们称为粗阶卡点。高阶卡点，企业可以落地应用场景，但落地以后不见成效，投入不见成效，内部员工不愿意用，外部客户也不愿意用。 我调研发现，虽然AI技术发展很快，入企发现大量还是在粗阶卡点。AI的能力已经这么强了，从业者都觉得能力这么强了，大部分企业还是说找不到应用场景，这是最大的卡点。找不到应用场景很大的原因是企业没有把对AI的认知拉起来，也没有深入业务分析，或者有惯性思维。现在AI处于AI 2.0，大部分企业有1.0的思维，认为用AI必须要有数据。 我们提出一个核心的观点，企业AI转型实际上是人才转型。企业要从数字化思维跳出来，形成AI思维。数字化思维阻碍了现在很多企业去落地，认为落地AI有很多前提条件，要数字化，要好，要有数据，要有技术。这些前提条件都阻碍了企业把它的应用场景认知给打开。这是我真实体验到的巨大卡点。 郑王宇： 越大的公司，阻力来自于组织机构的越多。不知道创新公司怎么样，您观察到的呢？ 林海卓： 我们从整个行业来看，投资回报率还没有那么高。很重要的原因，在历史上是可以找到对应阶段的。在2000年互联网泡沫之前，曾经有一度全世界市值最高的公司是思科。在互联网早期，谷歌等很多企业诞生之前那段时间，造互联网高速公路，核心交换机曾经做到过市值最高的企业。英伟达、博通都在这个市值占据主要位置，恰恰说明了人工智能大的利润来源，我们感觉到还是用于构建基础设施。很多时候投入人工智能，无论是企业还是超级个体，在投入人工智能做投资的时候，ROI相当一部分成本变相还是给到了基础设施。至少当前是基础设施拿到了相当大的利润，也跟目前全球范围内德意志银行今年年初说的一句话相符：短期缺算力，中期缺能源，永远缺存储。这反映出在人工智能发展的现阶段，基础设施还是切走了大部分投资端、利润端，应用还是在不断追赶的过程中。 大家接触到的大模型，如果泛化到绝大多数的网民，大家接触到的大模型或者人工智能，更多还是搜索引擎的平替。现在打开脑海当中意识流想到的问题，不一定用传统的搜索引擎，直接问DeepSeek或者元宝、千问、豆包，会产生这样的效果。大家还是把AI当成一种检索、搜索引擎替代的入口。真正接入到业务流端，炼钢、炼铁、重型工业、半导体、先进设计，借助一款人工智能的工具来帮助我在非常垂类的领域，无论是业务流侧还是深度构建高精尖知识know-how，并且反向反哺我做这项工作，确实还早，至少两三年的时间周期。因为大模型，这个领域的从业人员需要投喂大模型我感兴趣的问题。在这个过程中，大家开玩笑说我还要PUA我的大模型，你怎么这个技术知识都不知道，我的意思这个问题应该怎么看。智能体接触到以后，会不断积累在这个垂类特有的知识库结构或者行业常识的结构，投喂需要相当长的时间，但出现拐点也会比大家预想的时间节点要快。 整体来说两部分：一部分是高精尖价值知识图谱和垂直行业当中对应的信息，智能体还在投喂和培养；基础设施是未来几年大家主要关注的点，大基建并没有做到冗余，变相的很多成本要由早期吃第一个螃蟹的人分担，综合影响了ROI。 郑王宇： 林总给了我们一个非常重要的提醒，任何一个行业的发展都要看到阶段性，我们要分现阶段和未来的潜力。现在AI会让行业集中度更高，也有人说AI降低创新门槛。AI会让头部企业变得更强吗，还是给新进入者更多的机会？ 林海卓： 您刚刚提的话题，我稍微有一点担忧。最近有一本书很火，《科技共和国》，描述了我们能够想象到的场景，超级科技巨头，无论是数据能力各个方面，会出现我们现在想象不到的垄断境地。绝大多数从业人还是处于——现在来看去找他工作的，我这个工作绝大部分的能力可以被AI替换以后，我会做什么？这是哲学、社会学层面需要探索的新方向。过往乐观的人会说，失业的人总能找到新的工作，纺织机时代可以维修纺织机，不需要在一线做很多纺织工作，可以解放出来从事更多周边创意行业，或者将机器应用在其他领域，有各种创新方式来解决��个问题。 但人工智能替代无论是白领还是蓝领的工作，数量可能是指数级的。短期之内，投入到市场，未来相当多的原来岗位对应的人口，比如客服，这在中国有着六七百万的从业人数；网约车司机、出租车司机，都是当前已经明显看到替代趋势的。这一部分的劳动者怎么解决？从国家层面能看到几个迹象：依然大力提高高等教育的普及人群，解决这个问题不能让打螺丝的人去打另外一种螺丝，而是让这个人纳入先进服务体系，进入服务行业，就需要这个人有更高的教育水平，还是普及大学的从业人数。 2033年会是中国高考这一波的巅峰。2033到2038年五年期间，会在极短时间内高考人数下跌40%左右。未来相当长的一段时间，怎么做学科配比调整，包括可能有一些大学天然的从业人数会消亡，这是引导未来从业者从业方向很重要的方式。我们现在的策略从国家层面来看，依然在大幅提高理工科的比重，我一定要在全球所有的高端技术领域都有最充沛的新一代20后、30后，这是国家宏大的战略。会有更多的创意工作者，包括交叉学科方向的产生，来解决人工智能巨头带来的垄断对更广泛就业人群的影响，这是我们的考虑。 郑王宇： 林总已经提到了下一个环节需要讨论的问题——AI时代该怎么培养和评估人才。罗老师，林总介绍了国家的政策等视角，您怎么看待我们这个时代应该如何培养和识别AI人才？ 罗飞： 怎么培养和识别AI人才，从教育开始。AI最应该影响教育。我有一个切身体会分享给大家。在教育方面我们在做公益，把AI带给乡村小学，这个事情我们觉得很有意义。山村小学的校长会有疑问，校长想到这个事情，但会质疑，身边的人都跟他说，大城市学校投入很多钱落地AI都不成功，你一个山村小学为什么可以？学校老师质疑，他身边的其他校长也质疑。这个校长还有一个点没明白，他也去过大城市看过其他学校落地AI，做了很多智能体，做了很多展示，有什么用，他看不明白。很多时候市面上的智能体是套概念的智能体，真正的智能体可以干活，但这个智能体说不清楚能干什么活，就是套概念的智能体。我们不是做数字化的落地，不是帮企业建系统，我们是从人才出发。 第一个应该改变的就是学校老师。我们做公益，先让乡村小学的老师全员有AI技能、AI思维、AI能力，老师再想着怎么把AI带到课堂，让老师带着AI，在有指导的情况下带着孩子探索AI新世界。探索的方式、学习的方法，都跟原来完全不一样。这个事情我本身不是教育从业者，我的初心是把AI带给老师，让这么多教育从业者、这么多老师，他们学会了AI过后，在我们的推动和共创下，这些老师会想出新的教育方式。从孩子开始，他们变成AI的原住民，真正掌握AI的能力，而不是以前死记硬背的能力。AI时代下，死记硬背的能力已经没有效了。 未来对于一个人才的判断，不是判断这一个人的能力，而是判断这个人背后的AI班底。他能指挥多少AI跟他一起干活，AI班底的能力，同时纳入对人才的判断。以后面试也是一样，如果未来面试光说自己的能力，很难入职；如果能说出背后AI班底的能力，在AI时代就是能力很强的人。 郑王宇： 您刚才也提醒我们，我们现在也应该重视人才未来应该具备什么样的能力。针对这一点，龚总，未来最稀缺的人才，您觉得是懂AI的行业专家还是懂行业的AI专家？在您的观察中，什么样的人容易把AI用出实际的价值？ 龚毅： 前面的话题，稀缺的AI人才，是懂业务的AI还是懂AI的业务？核心点是这个行业稀缺什么。十年以前大家说稀缺，你要学程序员，那时候在硅谷大厂会有很好的前途。今天发现代码这个事可以被AI解决，这个能力不但自己和自己卷，还卷不过AI，这个能力显然不稀缺了。林总讲到，目前产业的红利都在基础设施，基础设施这个事，不管我们怎么剖析英伟达的成功因素，最后导致目前芯片的供应、HBM的供应，都是被市场少数公司垄断的。只要不在垄断链的上下游，最后都会很难受。比如手机行业大家都很难受，HBM的产能导致手机内存很贵，导致整个手机产业链的人今年都会很难受，本质是相对不稀缺。 以这个为逻辑，我们认为懂AI这个事会逐步不稀缺，也许在今天稀缺，但这个能力相对来说比较可工程化，教育上也能够可复制化。如果把注押在懂AI这件事上，几年后会比较危险，就像写代码的人现在怎么写也写不过AI。懂业务的人，要看具体懂什么业务，高频的业务也容易被AI解决。 基于这个逻辑我来推演一下：能够在关键低频但是在重要性影响很大的点上，具备综合能力的人，这样的人才是最稀缺的。比如在产品中能够打造爆品的人，谁能说打造爆品的人能够被AI替代？这个大家看不到可行的地方，需要沟通、协调、跨界。我刚才也提到，打造成功品牌的人，同样也是很稀缺的人才。 在AI时代，这些人有一个前提条件，至少懂一点AI或者知道AI带来的价值，他利用AI。这是我的理解。 郑王宇： 谢谢龚总，说到我们现在非常关心的问题。在各位嘉宾聊的过程中，发现AI已经从对话走向执行，参与到各个执行环节。罗院长也讲到，AI不能干活是伪命题，无法深入到企业当中。 最后一个问题，在现在这个阶段，我们看到AI能够参与执行阶段，人的核心价值体现在刚才各位说的方方面面。作为企业主，如何判断哪些决策可以交给AI，哪些必须由人保留？在高风险、高复杂的场景中，人机分工是不是有一个边界，以及他们如何划定？ 林海卓： 我现在直接想到的，相对不太需要担责任的领域，用AI的方式。比较严肃的场景，比如重大城市安全的方面，完全将核心决策能力交给AI，有一天可能会有这个时候，但中短期都难以实现。从社会的角度来看，提建议还是AI当前从权责利划分来看最好的角色。 还有一个纯粹的效率工具。上一波人工智能的主要应用当中，美团、滴滴，我单纯想匹配一个离我最近的空车，整个过程也不需要涉及谁来担责任，可以抽象为数学问题。抽象为数学问题以后，降本增效，更好地提升整个运转效率，这些是我们认为AI跟人的划分中，AI可以更多承接全部职责的。人类还是会做符合当前人性化或者是人为框定规则的辅助工作，或者对AI提供的若干建议做综合判断，补全信息漏洞，这是更好的方式。 从无人驾驶的角度，很多关键性技术现在已经较为成熟了，很多人诟病商业化速度没有那么快，或者依然处于高度克制的推广过程中。对于如何划分权责这个事情，还是有很多法律层面、人性层面、科技效率层面的博弈。 郑王宇： 还是要继续探究。罗院长，您在实操过程中，哪些可以交给AI，哪些必须由人来承担？ 罗飞： AI和人协作的过程中，我的思考和想法是，人脑在思考想到的工作，全都可以让AI先干一遍。类似于拿体力劳动的工具，有铲子、挖掘机，AI现在属于铲子还是挖掘机？这两种工具的用法是不一样的，用铲子还要自己的体力，用挖掘机已经不需要自己的体力。AI现在的能力，大家对于AI的能力到底是铲子还是挖掘机？如果洞察到AI能力，一定会认为它是挖掘机。它是挖掘机，我们现在很多工作就不要第一反应想着用人脑想一遍，感觉事情想清楚以后才能用AI，不是这样的。反而是事情没想清楚的时候，更适合用AI。AI用得不深，会觉得AI是辅助人干活；用得深的企业，会觉得人在辅助AI干活。AI知道自己怎么干，在干的过程中有卡点，人来解决这些卡点。 我觉得以后的工作方式会变，变的方式是，未来大部分人需不需要工作都会变，短期内有一定阵痛期，不知道人跟AI怎么相处，或者政策不明朗的时期。我们要看见，现在可能进入一个新的时代，新的时代类似于三百多年前人类从神学走向科学的时代。中国有上下五千年，有科学这个事情，全世界信仰科学只有三百多年而已，中国可能还不到三百年。以前人类全在神学，大家都信仰神学。AI发展到一定时候，有可能科学都变得不重要了，科学研究很多工作人辅助AI去做。人类会不会从科学走向新的世界？现在没有定义，但是未来人的工作生活方式，就是新时代的开启，完全不一样。 郑王宇： 会有新的变化。龚总。 龚毅： 我对AI的理解，目前还是概念模型。为什么可以把数学题本质解好，让它100%达到这个目的，人不是很清楚。 回到我所熟悉的通常要解决的问题，怎么理解因果效应。比如你做了十件事，这十件事哪几件能够影响你最后的销售，影响机制是什么样的？AI基于这个非常不擅长，到底底层的模型是什么样的，我们还看不到AI很好地解决这个事。我同意罗院长的说法，我们可以借助AI帮助人理解，但本质理解底层逻辑，人干起来还是最擅长的。 郑王宇： AI进入产业前线，并不是简单的工具迭代，需要人才培养、组织效率的迭代都能够重构上。站在当下社会前进的脚步中，观察企业如何变革，看未来整个AI行业如何发展，我相信各位嘉宾今天给了我们非常多的灵感，也启发了我们的思考。谢谢各位嘉宾。 今天圆桌环节就到这里结束了，谢谢各位。
新鲜零食品牌争相竞逐新市场。 36氪获悉，新鲜零食品牌「金粒门」近期密集落地全国布局，正式开启跨区域快速发展阶段。 近日，金粒门华南首店、湖北首批合计6家门店已经进场装修。与此同时，金粒门华东首店将于5月29日正式入驻南京新街口IFCX，持续布局长三角核心市场。 金粒门相关负责人表示，金粒门将持续加码门店布局，年内将全力推进拓店计划，让更多消费者体验到新鲜短保零食产品与服务。 金粒门华南首店位于深圳龙岗布吉万象汇负一层 据悉，金粒门早期从板栗、炒货相关业态起步，后转向“现制现售、短保新鲜”的新鲜零食模型。 如今，作为“新鲜零食”热潮里的代表性品牌，金粒门以“短保现制、新鲜健康”为核心定位，形成了以麻辣鲜食（保质期48小时）、现制奶茶、原液鲜果茶等为特色品类的品牌心智。此外，金粒门也依托“基地直采+中央厨房+门店现制”的完善供应链体系，实现从原料采摘到终端销售的全链条控鲜。 华创食饮的一份新鲜零食调研报告显示，调研的金粒门门店约有SKU 139个，覆盖水果、饮品、烘焙等六大品类，且几乎全为自有非标品，其中1-5天的短保高频消费品类占比达46.1%，预计销售额占比超过60%。 金粒门门店 目前，金粒门已拥有超20家直营门店，以湖南为大本营，在各大核心商圈密集布局。 金粒门本就诞生于长沙，辣味鲜食、酱板鸭、魔芋丝、鸭锁骨等湖湘口味构成了部分爆品基础。但从湖南走向南京、无锡、深圳、武汉乃至更广泛市场时，这些 SKU 是否仍然具备同样的复购能力，并不确定。区域爆品能否变成全国爆品，是金粒门必须回答的第一道题。
理想汽车CEO 李想 能让李想豁出去跳舞挣眼球的发布会，仅在全新一代理想L9上市。 5月15日，理想发布会了全新一代理想L9，推出两个版本——理想L9 livis，售价 50.98万元；理想L9 Ultra版，售价45.98万元。且理想给出了现金2万元的首销权益，截止于6月30日。 36氪汽车曾报道指出 ，理想今年第一目标就是加固增程和高端市场的基本盘。今年产品重心将回归增程市场，用换代产品拿回增程领先的位置。 全新一代理想L9就是第一枪。 上市前夕，我们体验了全新理想L9 livis，一个比较直观的感觉是，无论是外观和内饰的质感，车辆的性能相较于上一代产品都有了质的提升。 外观方面，理想L9 livis首次采用了双色车身，在保留经典辨识度的基础上，前悬调得更短，后悬拉长，让视觉重心后移，车长5255毫米、宽2000毫米、高1810毫米，轴距3125毫米。 车辆前脸的星环灯升级为三色，白色代表常规状态，蓝色代表车内无人时的辅助泊车等状态，橙色代表车外语音交互等状态。 座舱内饰在保留原来的风格之余，在多处地方进行了升级。车内外均提供机械门把手和电子门把手的车型，并且四个电动车门引入电容防夹条，具备防夹能力。 另外，全新一代L9搭载四零重力座椅，二排配备电动遮阳帘和高隔热的多级调光玻璃。 理想L9 livis 座舱 智能化方面，全新一代理想L9前排搭载29英寸6K一体式超宽全景屏，支持90帧高刷，座舱芯片升级为高通骁龙8797芯片。后舱配备21英寸4K神奇移动屏，支持120毫米电动滑移，手掌一抬可召唤屏幕前后移动。 智能驾驶层面，L9 Livis搭载了两颗理想自研的马赫M100 5nm车规级芯片，总算力达到2560TOPS，Ultra版本搭载了一颗马赫M100，配合3D ViT感知模型与马赫VLA智驾大模型，在实际是试驾过程中，在高速路和城区路段都有稳定表现。 底盘是此次整车性能上的最大升级点。L9 Livis率先搭载了完全体线控主动底盘，集成线控转向、线控机械制动与后轮转向三大核心技术。（关于理想L9 Livis底盘技术的详解，可查阅36氪此前报道的 《理想整车研发负责人刘立国：说理想不重视技术，是大大的误解》 ）。 在实际试驾过程中，面对飞坡、减速带、连续起伏路和山路弯道等路况，全新一代理想L9能够主动控制车身姿态。 续航方面，新车全系标配72.7kWh 5C大容量电池，搭配理想自研第三代增程器。CLTC纯电续航420km，综合续航1650km。 理想在第三代增程器上下了较大功夫，采用了双主动降噪静音舱、150+处声学包裹、RNC路噪与EOC增程器双重主动降噪。试驾过程中，即使车速达到80-90km/h，车内NVH也没有太大影响。 据理想官方测试数据，理想L9 livis的NVH表现和纯电车型理想i8十分接近。 可以看到，理想在全新一代L9车型上下了很多猛料，L9 livis 的正式上市售价和此前李想给出的售价相差了5万元，给足了市场诚意。45.98万元的Ultra版本尽管有所减配，但售价比上一代ultra版本高了3万，和L9 livis则有5万的价格差。 理想的产品定价思路正在发生转变，不在遵循L6\7\8\9逐级增长的定价策略，而是配置更高的车型冲击高端市场，拉开价格差距，用相对低价车型去走量，价格和销量两手抓。 理想已经出牌，接下来的最大变量是和其他九系产品的竞争，包括问界M9、蔚来ES9等，九系大战的序幕，才刚刚揭开。
2026年的中国新能源SUV市场正经历着前所未有的内卷。 问界依托华为技术体系，推出了定位更亲民的全新车型 M6， 瞄准主流家用消费群体。放在问界品牌整体销量连续数月下滑、赛力斯盈利能力承压的背景下，M6的到来既是“救兵”，更是一场不容有失的“大考”。 卡位黄金价格带，向下争夺年轻群体 从产品命名逻辑看，M6位于M5与M7之间，车身尺寸为4960×1985×1736mm，轴距2950mm，属于标准的中大型五座SUV。官方定位为“新锐智慧SUV”，目标用户从问界以往的主力“30岁以上家庭用户和商务人群”向下延伸至25-35岁城市年轻群体。 25-30万元是目前中国新能源SUV市场竞争最激烈的价格带——特斯拉Model Y、理想L6、小鹏G6、比亚迪唐等车型均在此区间鏖战。作为参考，理想L6起售价24.98万元，小鹏G6起售价20.99万元，Model Y后驱版26.35万元。问界M6以25.98万元起售，锚定的正是理想L6的核心区间，试图以更低门槛的增程方案和更激进的全系标配策略争夺年轻家庭用户。 从实际的用户构成来看，M6确实实现了问界品牌年轻化的意图。终端调研显示，问界M6的购车人群中，30-40岁客户占比约45%，30岁以下客户约25%，合计达70%，成为绝对核心购车人群，35岁以下占比超四成。女性客户占比达35%，较以往问界车型也有明显提升，超八成客户为1-2人小家庭。 据公开消息，纯电版本的接受度显著提升，与增程版本几乎形成五五开的均衡格局。iPhone用户占比达到35%，说明M6已成功吸引大量非华为生态用户，品牌影响力正在向更广泛的消费圈层拓展。 从消费决策偏好来看，M6的用户更关注家庭场景，倾向于将选配金用于副驾零重力座椅与车载吸顶屏，而非外观件——这一点在配置选择上体现出明确的家用务实导向。 智能化优势突出，硬件配置主打均衡务实 问界M6的产品策略可以用一句话概括：在少数几个维度做到极致，在其他维度不拖后腿，同时在成本敏感环节做出取舍。 核心亮点 是全系标配华为乾崑智驾ADS 4.1高阶版，硬件上搭载1颗896线双光路图像级激光雷达及36个高精度传感器。896线激光雷达是目前全球量产车中规格最高的之一，理论上对小目标和异形障碍物的识别能力更强。底盘方面，全系标配前双叉臂后五连杆独立悬架、闭式空气悬架和CDC连续可变阻尼减震器，在25万级SUV中尚属首次全系标配空悬。纯电版标配100kWh华为巨鲸电池，CLTC续航760km；增程版CLTC综合续航1605km，纯电续航355km，百公里亏电油耗5.9L。 这些配置在过去通常出现在30万元以上的产品上。以空悬为例，理想L6使用的是螺旋弹簧加CDC减震器，空气悬架需要上到L7以上才有；小鹏G6只有顶配提供选装；Model Y全系没有空气悬架。从这个意义上说，M6确实实现了部分高端配置的“技术普惠”。 但短板也同样直接。增程低配版仅搭载37kWh电池，CLTC纯电续航235km，放在2026年的市场中这一续航规模已显局促。总体来看，M6是一款在智驾和底盘上做足了功课、但在续航和空间维度上“刀法精准”的产品。 市场热度不容小觑，订单仍有挑战 从订单数据来看，M6的市场热度不容小觑。 3月23日开启预售后24小时订单突破6万台，不到20天累计预订突破10万台。正式上市后15分钟大定即破万，首周交付量达到6,500台。截至4月30日，甄选配置现车已交付超5000位用户。 然而，M6上市前，问界品牌正经历车市的低迷周期：2026年1月交付40,016辆，2月降至约18,000辆，3月仅为20,234辆。过去的半年里，曾经月销2万+的M7销量大幅滑坡，M9虽守住高端局但体量有限。 在鸿蒙智行2026年全年目标100万辆的背景下，问界M6的销售压力并不小。不过，尽管小鹏、理想等品牌的智驾方案正在快速迭代，但“华为智驾”在目标用户群中仍具有较高的认知溢价和信任度，这一无形资产难以在短期内被复制，M6依然握有华为智驾品牌心智壁垒的筹码。