根据市场消息，蔚来将于2023年9月21日发布手机产品NIO Phone。

早在去年7月份，蔚来创始人李斌就对外宣布，蔚来公司正在积极的推进手机业务，在年底的NIO Day2022活动上，李斌表示：“手机和车的协同越来越重要，对于自己来说蔚来的手机能卖个几十万台，用户有一半买就很开心了，觉得达到自己的目标了”。

在活动上，他还向蔚来的用户透露，蔚来手机已经开始制造，并且计划和苹果一样，每年推出一款全新的产品。

目前，蔚来手机目前已经获得工信部入网证，支持2G、联通3G、CDMA、移动+联通4G以及5G等网络制式，并且支持UWB超宽带技术。UWB技术可以支持手机作为车钥匙使用。

图源：工信部政务服务平台

并且在8月22日，工信部政务服务平台显示，型号为 N2301 的蔚来 5G 手机增加了 16GB RAM+1TB ROM 以及 16GB RAM+512GB ROM 两个版本。

图源：网络

此前，蔚来手机此前已经现身跑分平台安兔兔，该机型取得了总分 1360974 分、CPU 成绩 355091 分、GPU 成绩 434891 分、MEM 成绩 304072 分、UX 成绩 266920 分的成绩。从参数来看，蔚来这款用于跑分测试的手机大搭载了骁龙8Gen2处理器，但目前的分数和市面上大部分的8+Gen处理器的分数相当。

图源：安兔兔

从目前网上已经曝光的图片来看，蔚来手机看起来有些“索里索气”，整机的造型类似于索尼初代Xperia 1，后置镜头模组采用竖排三摄的设计，至少会有水泥灰和渐变蓝两个配色，在手机的背部左上角有十分明显的三个金属触点，应该是用来和蔚来汽车进行交互使用。

图源：网络

另外，8月初市场还传出一条“小道消息”，称蔚来手机本次正式上工信部是因为蔚来成功从字节收购了锤子手机品牌。如果此条消息确认，那么被很多用户高声呼唤回归的Smartisan OS很可能再度回归大众视野。

2008年北京奥运会时，李师傅经过层层选拔，成为服务奥组委官员的专职司机，因为这场大会参与方的复杂多样，任务的重要，他需要驻扎在酒店，随时等待组长的来电安排任务。

有时候一天“闲到长毛”，有时候突然要在北京临时设置的专用马路上开出90迈的速度。而所有场馆进出资质全凭身上工作证的颜色判断，他甚至被误认成过奥组委官员，“没事就坐在水立方第一排那儿看跳水。电视里还有我呢。”

谈资不少，困扰也不少，李师傅的车上需要备着厚厚一本电话册子，找不到人的情况经常出现，甚至还有翻译不见了的情况，全靠比划猜嘉宾的目的地。

当他跟我回忆这些故事的时候，2023年的亚运会还有不到一个月就要在杭州开幕。这是一个比奥运会项目还复杂的赛事，但李师傅经历的那些故事可能不再会变成新的“李师傅们”的谈资，也不会成为他们的困扰。

与那个靠偷瞄工作证瞎猜的时期不同，杭州亚运会第一次成了一个智能化的大会，所有来历各异，运转逻辑不同，甚至层级都无法“互通”的组织聚集在一起，统一到了一个接口上完成这一个月的协作。

8月27日，我在亚运村遇到了张昕怡，她是亚运村运行团队的人事培训主管，像当年李师傅的组长一样，她的重要职责，是给工作人员排班，人数多达1300多人。

据她介绍，这些人来自不同中心，就算是同一个中心的排班方式也会非常不同，有5，6种之多，组合在一起，复杂度惊人，如果像以前由人工完成，需要很久很久。

这1300人中有不少志愿者，像亚运会这样规模的赛事，志愿者像毛细血管，分布在亚运村和各个场馆，他们为这个盛会而聚集，一个月后再各自散去。

黄官飞是亚运村运行团队志愿者服务主管，对他来说，如何给背景各异的年轻人们完成快速高效培训，是最大的挑战。过往这是一个庞大的工程，李师傅描述的厚重手册和翻译挑战，在他们身上最为常见，过往的赛事里，翻遍通讯录的角落寻找自己从没听过的人，因为安排不当而错过关键培训而无法解决信息同步问题，或者面对不同母语者比手画脚的景象比比皆是。

现在，这些费时费力的工作都在一台手机上，以几倍于以往的效率完成。

在以往赛事里人员分派，优化调遣，各个部门签字，往往几天就过去，而亚运会上，40个班组的个人信息和排班意愿收集，结合多个场馆需求和服务时间统计，张昕怡一个人只用了半小时就完成。

“排班完成还可以第一时间通知本人，如果有修改意愿还可以提交申请，非常的方便。”而为每个人制定个性化班次日程，并且完成上传分发只需要：

一分钟。

而黄官飞表示，截至目前他们已经举行了上百场志愿者培训，借助亚运钉的直播功能，培训得以线上线下同步开展。负责人可以查看大家的培训进度，而志愿者若错过线下，也可以反复线上观看，让自己熟悉这些知识。

王嘉仪就经常反复观看来熟悉场馆位置和路线。她主修的是英语，但作为提供翻译服务的志愿者，要面对的往往是多种语言，亚运钉有一个14种语言的实时翻译功能帮了她很大忙，而在赛事运行过程中，如果志愿者或工作人员，遇到外籍人士紧急求助，可以打开亚运钉迅速音视频连线翻译热线团队，与外籍人士实时沟通。

据介绍，这一功能背后，亚运钉信息技术团队在产品设置了几个虚拟账号，用户可以对这几个虚拟账号拨打语音电话，然后转移到翻译热线，及时解决跨国沟通等问题。

根据官方介绍，亚运会主场馆为杭州市奥林匹克体育中心，有56个竞赛场馆，40个竞赛大项。参与的人员方面，有1.2万余名运动员报名，45个国家和地区的代表团，以及十多万工作人员及志愿者。

这是一个前所未有的大协同，用一个智能化的接口统一起来。

站在已经热闹起来的亚运村，从占地广袤的园区里一栋栋整齐的建筑望向钱塘江畔那些高耸的现代化大楼，你会很快意识到这是个“人造”景观，而它的目标宏大。

这总让人想起奥运会诞生之初，它就被形容为呼吁团结与和睦的平台，而大约在公元前476年，奥林匹亚就设立了一个国际工作组，由来自各城邦的杰出人才组成，共同办会。而进入现代奥运会为代表的国际大型体育赛事时期，这种国际大协同的需求更加显性，也更加务实。在竞技之外，复杂丰富的社会各个环节在短暂的一个月里彼此关联，形成一个组织，办成一个大会，简直就是4年一次组织协同领域的登月工程。

所以到处都是一叠叠通讯录、最有经验的人耗费精力堆砌人力物力完成共同的任务，就是某种必然，它体现的是机械的给一个组织分工后，各个最强大的环节拼装在一起解决问题的能力。这来源于传统的对组织的理解，就像单项竞技一样。

但迅速普及的各类被引向数字化的工具，给人类对组织的理解和形态也带来了变化，除了按照分工的方法，不同组织以事为出发点的新的思考方法有了落实的可能，这种以事为中心的组织协同思路带来了像钉钉这种服务了前所未有复杂而数量庞杂的组织的平台工具。这些新思路更像是那些团体比赛。

黄官飞和张昕怡们每天发送与接收的消息，只是亚运钉七月消息峰值时280万条消息的一角。目前这个平台上的工作群已经有12000多个，单日消息发送量超过20万条，单日线上会议近500场。而在此集成的三方应用已经达到293个，且还在随时拼搭生成新的应用中。

更能体现这种复杂的，是它所涵盖的行业：从行政审批服务、会议服务、培训服务、赞助商服务、气象服务到医疗服务——这些彼此之间差异巨大，甚至若不是有这样一个“人造”盛会的话，互相可能都不会发生联系的行业，就这样运行在同一个平台上。

要完成如此范围和难度的大协同，需要的是建立在智能化能力上的开放，生态的真正繁荣，以及长期的行业“见识”。

刚刚闭幕的成都第31届世界大学生夏季运动会，也对举办城市提出了复杂多样的要求。仅仅是城市交通保障工作，就存在诸多难题。比如，光靠对讲机进行交通调度指挥，无法保障数大会期间的精准运力投放。也正是依靠钉钉为大运会交通保障打造的移动协作平台，将赛事指挥中心与司机、志愿者等工作人员有效串联，保证各个部门各司其职，工作进展实时更新。

通过钉钉低代码开发交付的大运会车辆调度应用，实现赛事指挥中心能够精准下达调度指令，司机、志愿者等工作人员随时接受任务并反馈、实现赛事交通运输保障的智能指挥和响应、上岗培训、专用线路导航等全方位的数据看板。成都大运会执委会有关工作人员表示，钉钉这样的平台，很好地协助了大运村各类事项的上传下达，把人，项目，流程串联在一起，有效提高大运会筹办效率。

在以往的赛事里，人们要借助微信、钉钉、邮件以及whatsapp等众多的沟通工具，而现在一个亚运钉提供统一入口，解决多端跳转的麻烦。这背后需要的是能够提供简洁的包容的接口。钉钉团队一直在强调的后退一步和全面的开放，让这种接口能力被重点打磨。

在亚运村健身服务中心，能看到人们使用“亚运钉”线上预约场馆，亚运会史上首次提供线上预约训练方式，背后是在钉钉的接口上快速搭建的低代码查询系统，运动员可以看到健身服务中心每一层的余量，志愿者可以更准确协助预约。一切变得更加智能。

有了开放的接口，还要有足够多的生态伙伴才能快速解决各种各样的具体而微的需求。从指挥数据看板、电视投屏、商户日报系统、住宿物业数据上报、智能报单服务到访客卡发放等诸多应用模块一个个搭建起来。

在很长一段时间里，互联网似乎很看不上长尾效应，认为它没有办法规模化。所以一个个死磕服务小微企业和细分产业的钉钉似乎不够性感。但随着这些泥土里摸爬滚打的积累，这些产业知识变得异常重要，一方面是如何真的开放，如何选择自己的平台最终要做的事情，把其他能力提供出去，另一方面是对各个行业最需要的东西的理解。这些见识让它在处理如此复杂多样的大协同时能够游刃有余。

你在亚运钉身上看到的能力，都能在它过往的重要发展节点上找到影子。

亚运钉也是一种专属钉，在过往的专属钉模式让钉钉能对一个组织独有的复杂逻辑通过权限等设计转为产品语言；处理高并发，无论是阿里内部的大促还是疫情期间的海量在线会议需求，带来了稳定性和安全性的保障；像浙政钉等项目也让钉钉的可靠性以及信任度得以建立；几年前钉钉主张协同要突破组织边界，围绕事为中心打通更长更复杂的链路，这也接近大型体育赛事的组织方式。

于是今天在这些参与亚运会的人们的手机上，钉钉不同的功能成为不同人的核心应用。场馆和项目的负责人在Teambition 上做着部署，赛事综合指挥人员在奥体中心搭建了大屏，把亚运钉音视频会议能力接入，可以实时沟通解决任何场馆的紧急情况，宜搭等低代码工具在应用开发和创新方面发挥了巨大作用，而新的AI功能斜杠也在会议和文案场景发挥起作用。

这些能力的形成，曾在日常以另一种样貌呈现，人们对钉钉的产品界面的复杂，功能繁多和接口遍布似乎多有不满，但这些今天看来都不是那个最能展现“钉钉是什么”的场合。钉钉过往不停的能力和生态建设，以及在各个产业里深入解决“脏活累活”的经验，最终让它成了独一无二的存在，成了最考验组织复杂运行、跨行业协同和智能化能力的亚运会的绝配，也注定会变成未来这类大型赛事的标配。

今天，我想来和大家聊聊“自研芯片”这件事。

在Redmi K60至尊版发布之前，小米曾举办了一场名为“后性能时代”的战略发布会，在这场发布会上聊，Redmi聊了自己和天玑9200+的各种渊源，以及它更强大的性能。

图源：小米官方

不过这场发布会还提到了一个东西，那就是Pixelworks的X7独显芯片。

如果单提Pixelworks，各位可能会非常陌生，甚至说在Redmi说出这个品牌之前，很多人都不会将其和“自研芯片”扯上关系。

Pixelworks是一家成立于1997年的美国图像显示芯片厂商，最早是以投影仪芯片起家的，主供日系厂商3LCD投影仪主控芯片。

图源：来自网络

这家公司于2004年在上海张江成立了一家唯一全资子公司“逐点半导体”，其中绝大部分员工都是从事芯片设计等方面研发的工程师，主要业务有手机视觉处理芯片、视频转码芯片和3LCD投影仪主控芯片及实施方案的开发和设计。

图源：来自网络

Pixelworks X7芯片就是由这家厂商所设计研发。值得一提的是，Pixelworks X7的7，意味着这款产品并非第一代，而是第七代。且客户涵盖HONOR、OPPO、一加、realme、华硕ROG、vivo等手机品牌，尤其是OPPO和vivo这两家品牌，是Pixelworks收入占比超过10%的客户。

在目前手机厂商中，游戏、显示相关的一般分为两类。像OPPO 马里亚纳X，vivo自研影像芯片 V2，这两个才算根本意义上的自研芯片，且上下游都是自己的产品，所以在产品适配性和融合性上都有着更强的表现，这一点参考苹果的A系列芯片就可以了。

图源：vivo官方

而Pixelworks X7这种芯片，则还是属于供应链的产物。由于是外挂芯片，具体功能的提供需要看产品的能力，很难做出属于自己的独有技术和功能。

手机配备所谓“独显”芯片的概念，其实是从2020年黑鲨手机2开始的。当时独显芯片是主要用在调控屏幕亮度和DC调光上面。

真正打出“独显”概念的，是2021年上市的iQOO Neo5，首次加入了独显芯片，主打游戏插帧。在这之后，市场看到了独显芯片的噱头和优势，才广泛的推广出来。

但有一个非常误导消费者的情况：在最早手机厂商宣传所谓“独显芯片”的时候，一直都在营造这东西是我们“自研”的，给消费者一种手机厂商“心血之作”的感觉。

但实际上如果仔细看发布会的朋友会发现，手机厂商强调的是与Pixelworks联合研发（其实就是拿到产品后联合调教），而在逐点半导体的业务介绍中，本身就有“提供实施方案”这一项。

直到近两年使用Pixelworks芯片的厂商过多，手机厂商才开始将营销目标从“自研”转为“新一代”。

图源：realme

除此之外，从厂商的宣传策略上来讲，“独显”这一概念是完全错误的，甚至在很长一段时间都在误导消费者，独显芯片的加入会大幅度提高游戏画面质量和流畅度。

但实际上，我们自己心里一定要有一个概念：独显芯片所提供的能力并非是帮助手机处理器提高显示画面，更多提供的是辅助能力，或许叫“显示辅助芯片”才更适合。

图源：iQOO

具体我们从“独显芯片”所提供的功能说起。

首先是画面的插帧能力，虽然目前高刷屏幕已经普及，但有些游戏由于对高刷没有那么大的需求，所以这些游戏并没有进行适配。

但从消费者角度来说，享受了太多120Hz内容，忽然过来一个60Fps的游戏，眼睛会非常不适应。所以，插帧能力是在这一基础上，从60Fps二倍插帧到120Fps，手机GPU的功耗并没有明显提升，但画面效果却提升了，这就是辅助的一种形式。

图源：来自网络

早期“独显芯片”所能提供的是二倍插帧，也就是从60Fps插帧到120Fps。但熟悉电视插帧的朋友都知道一个概念，插帧功能在电视上没问题，显示会更流畅，但当插帧功能加入到需要实时反馈的触控操作时，就出现了延迟问题。

在实际两帧之间加入一个只包含显示无触控参数的内容帧，这就在两个实际帧之间出现了断层，当这样的情况不断持续，就会出现画面不跟手和延迟的情况。

目前，Pixelworks X7已经将这一能力做到了二倍、三倍、四倍插帧，也就是说游戏只需要有30Fps的帧数，就能够通过四倍插帧，变为120Fps。

图源：品玩

请各位好好想一想，两帧之间插入三个内容帧，只有1/4的内容是实际内容，3/4的内容都是插出来的，操作体验感会怎么样？

基于插帧功能，Pixelworks X7还加入了“优化功耗”的能力，就是将本就是60Fps或者90Fps的游戏，压缩成30Fps或45Fps，再通过已有的三倍、四倍插帧技术给插成120Fps或者90Fps。

这样做的好处是可以降低处理器功耗，只需要处理更低的画面内容，就能得到更流畅的画面。而坏处则是你要一直处于游戏延迟之中。这一功能更适合一些单机类游戏或对于延迟没那么敏感的网络游戏，比如CPU检测器《原神》。

144Fps的《原神》   图源：品玩

除了插帧这样的能力，Pixelworks X7还有显示相关的技术：

低功耗超级分辨率：将游戏分辨率降低分辨率，再通过算法进行“超分（超级分辨率）”，也能得到相差不大的画面效果。

画面降噪+全时HDR显示：这两个功能其实不太一样，但都是属于类似“滤镜”的效果，这里我们放在一起说。画面降噪是给视频和图片的噪点抹掉，让画面看着更通透。全时HDR则是根据AI算法，让一些游戏、视频、照片内容增加HDR效果。

从我刚才所介绍的Pixelworks X7功能，其实可以很清晰的感受到，Pixelworks X7的主要能力其实还是处于“降本增效”的阶段，降低手机功耗，提高画面体验。

图源：品玩

所以在选购手机的时候，觉着“独显芯片”能够提高游戏画面的想法，可以收一收了。想要真正的极致体验不可能靠插帧来实现，不信你看目前市面上的高端旗舰，虽然在机身内加入了各种辅助芯片，但单独增加一个“独显芯片”的还是少之又少（vivo 自研芯片V2主攻影像和显示，插帧功能只是“捎带手”，不能混为一谈）。

这其中的根本原因就是，独显芯片只能进行辅助，更多是给中端产品使用（显示、性能、散热有缺陷），去补足各种问题，真正想要有更好的游戏体验，只能通过处理器自身的能力去实现。另外，目前的顶级处理器比如第二代骁龙8，在性能上完全能够压制的住绝大多数游戏，完全不需要第三方芯片进行辅助，所以我建议各位在用一加Ace2Pro和真我GT5进行游戏体验时，不要开启插帧，这两台机器的散热做的都很顶，完全可以消化长时间游戏造成的发热。

说实话，“独显芯片”在我心里一直都是一个比较让人心痛的东西，一方面是目前大多数国内手机厂商仍然无法避免“硬件整合商”的身份，高度依赖供应链所提供的产品，将其组合成自己的东西；甚至在上游厂商推出一个新技术的时候，恨不得每家手机厂商都起上一个不同的名字，让用户误以为是厂商的自研产物。

另一方面，部分手机厂商明明已经看到了市场对于这一功能的需求，但仍旧没有自己重起炉灶的想法，这种有用就用、得过且过的心态，真的很让喜欢这一品牌的消费者感到无力。

或许只有当厂商丢掉所有拐杖的那一刻，国内手机产业才会彻底崛起，成为真正意义上的“国产之光”。

还记得苹果在推出第一代Apple Watch的时候，心气儿极高的推出了售价2W多美元的Edition 18K金版本，想要和传统腕表品牌“掰掰手腕”，但后来的结果大家都已经看到了。

Apple Watch Edition 18K金版 图源：品玩 LU摄

事实证明，科技产品+奢侈品的路线是完全走不通的，因为大众购买奢侈品腕表很看重的一个点就是“保值”，随着Apple Watch的功能越来越多，老旧的硬件运行速度也会变慢，这就让该产品的二级市场价格只会持续走低。

而传统腕表之要勤于保养，产品本身的功能并不会随着时间的推移而降级，记的百达翡丽有一句广告词说的好：“ 没有人能拥有百达翡丽表，只不过为下一代保管而已 ”，这句话除了表现了品牌的自信以外，也是在强调传承，因为只有价值的东西才值得代代传承。

但抢不动奢侈品的市场不代表智能手表的不想要替代传统腕表，虽然Apple Watch取消了18K的黄金版本，但后续Edition版的陶瓷、钛合金都在尝试走高端路线，目前还保留的Apple Watch Hermès线也能看出苹果无时无刻的想要侵占高端腕表市场。

Apple Watch Hermès 图源：品玩 LU摄

而出了苹果Apple Watch之外，华为也按耐不住，在自家的智能手表线中开创了一个高端线——HUAWEI WATCH Ultimate非凡大师，外观复刻劳力士热门表款游艇名仕，用非晶锆合金表壳搭配纳米微晶陶瓷表圈配合蓝宝石玻璃镜面来体现自家高端智能手表的质感。

HUAWEI WATCH Ultimate 非凡大师 图源：品玩 LU摄

这两款智能手表最吸引传统腕表用户的地方除了质感，就是品牌为了迎合传统腕表用户，推出了更符合传统腕表用户喜爱的仿真表盘。毕竟你的表本身质感再好，它正面搭载的也都是一块显示屏，一抬腕显示出一堆步数、心率等数据，在正式场合还真不太合适。

在买了这两块质感上走高端路线的智能手表之后我就在想，下一个“觉醒”的品牌会是谁呢？

这不，OPPO Watch4 Pro就来了。

智能手表也要精致的像艺术品

三代OPPO Watch在功能性上已经非常全面了，但是那款产品饱受用户诟病的就是磨砂铝合金的表壳。毕竟智能手表界大名鼎鼎的扛把子还要属Apple Watch，而磨砂铝合金在Apple Watch品类里是属于最便宜的运动型号，所以OPPO  Watch 3 Pro当时银色的铝合金表壳让用户上手的第一感觉就是“廉价”。

外光上来看，OPPO Watch的设计团队应该是充分吸取了用户对于Watch 3 Pro的吐槽，将OPPO Watch 4 Pro的表壳由磨砂铝合金升级为了316L精钢材质，而贴着用户的底盖一侧也从塑料升级为了陶瓷底盖。这不仅让手表摸上去更出色，整体的佩戴感受也更加舒服。

OPPO Watch4 Pro 上手图 图源：品玩 LU摄底盖升级为了陶瓷材质 图源：品玩 LU摄

我们拿到的是破晓棕版本，相比极夜黑更加高调。为了让手表的做工更显高级，本次OPPO Watch4 Pro取消了屏幕的塑料支架，金属表壳和屏幕之间仅有0.1mm的高低落差，屏幕不在突出，在一定程度上提升了抗摔性能。

OPPO Watch4 Pro 取消了屏幕支架 图源：品玩 LU摄

在手表交互的唯一实体按键表冠上，OPPO抛弃了上代产品的圆弧形设计，采用了更加硬朗的机械钻石纹理，从造型上来看有点类似于巴黎钉纹的质感，看起来的确要高级不少。

OPPO Watch4 Pro 表冠特写 图源：品玩 LU摄

这一代随机附赠的皮质表带也要比上一代更软，并且最让人感动的是，OPPO终于没有再自行设计表带的连接结构，而是采用了全球腕表通用的生耳结构，用户看到喜欢的第三方表带几乎都可以无缝适配，从根本上解决了智能手表第三方表带数量少的问题。

生耳结构表带 图源：品玩 LU摄

是智能手表，也是随身的健康管家

硬件配置方面，OPPO Watch 4 Pro的处理器依旧采用了骁龙W5，但是将小核升级为了恒玄2700，新的小核让轻智能模式下可以处理更多的工作。

OPPO Watch 4 Pro新增加了腕温传感器，心率传感器也从4通道升级为了8通道、血氧传感器由12通道升级为16通道。配合60秒体检功能，可以快速结合心电图、心率、血氧饱和度、血管年龄、压力、腕温、睡眠等7个维度的体征指标得出如心脏健康、血管弹性风险、体征温度风险以及睡眠鼾症风险等多达4项风险评估。

60s体检报告 图源：品玩 LU摄

用户只需要每天闲暇时间拿出1分钟时间，就可以得出一个较为详细的“体检报告”。无论是自己用还是送父母都非常合适。

作为市面上唯一一家坚持做UDDE双擎混动的厂商，OPPO也是国产智能手表中为数不多做全功能智能穿戴设备的厂商。全功能智能手表的代表就是苹果的AppleWatch，但相对的，2天不到的续航时间也让很多人疲于充电，最终放弃。

OPPO的做法是采用两套系统，全功能系统能够完成日常所需要的所有功能性操作，微信、QQ和地图导航的App都可以体验完整的功能，它还能作为理想汽车的车钥匙，是目前首款支持理想、比亚迪、特斯拉等汽车无感车钥匙功能的智能手表。

而到了需要长时间进行的检测功能，比如睡眠监测、运动检测等，就可以自动切换至轻智能模式，保证功能的同时可以尽可能的增加续航时间。

官方宣称，OPPO Watch 4 Pro在全功能下的续航时间可以达到5天，轻智能模式下可以有14天的续航。我在开启全局AOD表盘显示、跌倒检测、不规则心率预警、鼾症风险评估等“耗电大户”功能后，实测的续航时间为3天半左右，比较符合我的心理预期。

OPPO在睡眠检测时会采取断开手机连接，完全由手表进行检测，待用户醒来后再自行连接手机进行数据上传+分析的“聪明做法”，这就让OPPO Watch 4Pro整晚睡眠检测的耗电量只有5%左右，而Apple Watsh S8相同的睡眠检测功能需要消耗大概20%的电量。

睡眠检测表盘 图源：品玩 LU摄

而在智能手表的长处运动检测层面，OPPO在Watch 4 Pro在3代的基础上，增加了一项“国民运动”——羽毛球模式，据说正反手的识别准确度高达96.7%，用户不仅能够直观的查看挥拍速度和连拍数，还能生成一个能力五维图，可谓是是二次元能力的直观体现。

总结

作为OPPO Watch的老用户，我完整的经历了Watch 2代到3代功能上的进步，也在这一次见证了Watch 3代到4代质感上跃迁。OPPO Watch系列已经成为OPPO生态中不可缺少的一部分，在竞争日渐激烈的穿戴设备市场上，OPPO凭借最完整的功能体验和相对较长的续航时间已经站稳了脚跟，如果你也在选购一块Android智能手表，不妨试试OPPO Watch 4 Pro。

几年前的机圈实在是太有意思了，记得之前在某数码论坛里，天天看到有人嚷嚷“LCD 教”永不为奴。

这些极端用户，会苦口婆心地和你讲为啥OLED不好，还记得某知名博主就使用大量篇幅科普了OLED为啥不好，比如低健康风险的频闪范围应该在 1250Hz 以上，而 OLED 屏幕频闪却只有 240Hz；相同频率下对人体的健康影响比 LED 灯更严重除此之外LCD也不存在烧屏问题。

但近几年网络上关于OLED和LCD的争执已经越来越少，一方面原因是目前市面上绝大多数手机都采用了OLED屏幕，LCD屏幕已经很难看到；另一方面，OLED经过技术发展几乎不会再有烧屏现象，加上素质更高，因此替代了LCD屏幕。

但这不意味着LCD就从手机市场中彻底消失了。

为啥我认为入门机用LCD屏是正确的

我这里简单说说LCD和OLED区别。

从发光机制来讲，LCD是需要背光才能让屏幕亮起来，功耗较高。而OLED每个像素都有小光源，可以单独控制发光，功耗低一些，但LCD因为结构简单，反而要比OLED屏幕更加坚固，而且也不会出现烧屏问题，当然还有另外一个重要原因，要比OLED护眼。

左：iQOO Z8 中：iPhone 右 某国产安卓旗舰 一目了然 而且屏幕色彩还很准 图源：品玩：ByArsT摄iQOO Z8中LCD的一大特性就是在低亮度下避免闪频对眼睛损害 品玩：lzh摄其实LCD屏就是大家口中的“硬屏”，非常耐摔 品玩：ByArsT摄

手里这款iQOO Z8一大亮点，就是采用了一块显示效果不错的LCD屏幕。抛开成本不说，这块屏幕确实非常适合“入门机”定位的。

首先需要明白一个道理，购买入门机的无外乎是给家里孩子老人买，LCD屏幕对于学生和退休在家一刷抖音就是半天的中老年用户来讲，确实能起到一定保护作用。

品玩：lzh摄品玩：lzh摄iQOO Z8 注意它会在不同光线下变幻出不同色彩  图源：品玩：ByArsT摄

各取所需

最近机圈的火热程度自然不用多说，各家都要在2k-3k元档位争个你死我活，配置更是卷上加卷，但其实看下来无非是屏幕更好一些，镜头规格更高一些，你把塑料做出金属质感，我把机身做得更漂亮一些。

似乎从各家之后的战报上来看，九位数的数字都在告诉大家，我家最牛。

但对于消费者来讲，他们更加关注线下店买到底能有什么直减优惠，能不能分期，是否有购机小礼品等等，但我光顾实体店后发现，商家口中的“入门机”起售价已经超过2K元，而且对配置闭口不谈，似乎消费者知道配置后就不买了。

要我是店长，我一定把iQOO Z8摆放在最显眼位置。原因在于，首先它有拿的出手的外观，虽然这次没有拿到把树脂做成陶瓷质感的月瓷白配色，但手里这台带有渐变蓝的星野青，估计能吸引不少学生，低调内敛。

其次是性能不差，天玑8200这枚处理器搭载在中端机上完全能说得出口，毕竟很多高价机型都采用同款处理器。最后，少见的搭载了120W快充，以及光学防抖主摄，对于喜欢旅行的阿姨叔叔，充电快拍照清楚，完全够用。

品玩：lzh摄

作为vivo的子品牌，iQOO这个品牌的定位就是极致性价比，本应该是完全主打线上渠道的营销策略，但得益于vivo的重视和全力扶持，我们在线下门店浏览时，经常看到vivo和iQOO共用渠道的现象。

而且根据我个人观察，iQOO在线下出现的频率和在门店展示位置的比重越来越高，这代表了市场对于其品牌的认可程度逐渐提高。得益于这一点，iQOO用户在售后及维修方面，也变得更为方便。相信对于绝大多数中老年人来说，在手机万一出现各种问题需要售后时，去离家不远的门店就能享受一站式服务，当天修好带走，总会比寄快递返厂更让人安心一点。

根据IDC的统计数据，2022年，vivo的市场份额为18.6%，位于市场前列，而其独立品牌iQOO自2019年问世至今，受到了市场上越来越多的认可和选择。最近，全新入门级性价比机型iQOO Z8正式发布，配备了一块目前新机不可多得的LCD屏幕，建议预算不多或对LCD有“刚需”的朋友可以多关注一下这款新品。

最后聊聊iQOO Z8优缺点：

优点：

1、LCD屏色彩准确，硬度高

2、主摄带OIS光学防抖，千元价位少见

3、标配120W充电器

缺点：

1、屏幕底部在低亮度下仍有背光不均现象

2、缺少超广角镜头

从成立至今的八年时间里，拼多多以一个“奇袭”选手的姿态，在国内格局稳固的电商市场中独辟蹊径般迅猛崛起，又踩中了全球经济巨变带来的消费变化，屡屡创下同期中概股的增长奇迹，而外界也每每被其交出的亮眼财报所折服。

这一次也不例外。拼多多再度完成了远超市场预期的业绩。

8月29日晚，拼多多于美股盘前公布了2023年第二季度财报。财报显示，拼多多二季度营收522.8亿元，比去年同期增长66%，大幅高出市场预期的营收436.79亿元；归属于普通股东的净利润为131.08亿元，同比增长47%，也高出市场预测的108.70亿元。

这份收入超预期90亿、利润超预期30亿的成绩单使得拼多多股价当天一度涨逾18%。

毫无疑问，在国内竞争对手相继打出价格力策略、多多跨境与SHEIN、亚马逊等对手的搏斗处于胶着状态之时，拼多多依旧有力地证明了自己的盈利能力。

而这份财报除了显示这家企业一往无前的进攻势头外，也反映出这家中概股里增速最快的头部科技公司，实际上已步入了一个全新的阶段。

营收利润大超预期，拼多多跑赢全场

在拼多多二季度高达523亿的营收中，379亿的广告收入仍占主导，同比增速50%。这部分收入是拼多多现阶段最值得关注的指标，自各大电商平台不再公布GMV表现之后，广告营收的增速成为了外界评估零售电商GMV最相关的数据。

由于二季度国内实物商品网上零售额同比增速为14%，在去年同期受疫情因素干扰下，这个增速并不十分亮眼。反观拼多多，虽然企业营收与GMV之间仍存在一定数值差异，但保守估计拼多多仍跑赢了大盘。

更重要的是，此前市场对拼多多二季度业绩报告的担忧，主要集中在淘天和京东同时高举高打低价战略可能会对拼多多带来的影响，尤其是前段时间两家发布的财报显示营收均有同比提升，其中淘天同比增加14%，京东同比提升7.9%。

然而事实证明，竞争对手在核心业务领域加码布局的举动，几乎没有对拼多多造成负面影响。

伴随高营收增长的，还有拼多多二季度激增的营业成本和营收费用，其中营业成本同比攀升135%，达到187亿元，而营收费用同比提升41%，达到209亿元。

图源：拼多多财报

拼多多高管在财报电话会上，将营业成本的增幅解释为“履行费用”和“支付处理费用”的增加，而对营业费用的提升，该高管表示“在过去一个季度，我们充分利用了有利的消费趋势，以支持我们的长期高质量发展”，其具体可拆解为：

• 销售与营销费用在二季度为175亿元，同比增长55%，占总营收比例33%，比去年同季度减少了2%。这对覆盖了国民购物节618的二季度来说，拼多多不可避免地增加其营销支出之时，实则提升了营销效率。


• 二季度以人力成本为主的总行政费用为6亿元，较之2022年同季度8.3亿元有不小幅度的下降，这意味着拼多多在实现营收和利润均大超预期的前提下，其对内的支出费用有所降低的，换言之也是人效的提高。



• 而在研发投入上，拼多多二季度的支出为27亿元，仅比去年同期多用了1亿元，要知道除了国内核心电商业务之外，多多买菜和多多跨境在内的新业务也于同期高速发展，相比之下略微提升的研发支出再度证明在保证高速增长所需的必要投入之外，拼多多对内的降本增效进行得极为彻底。

与此同时，大幅提升的成本也并未对拼多多的利润水平造成影响，不可否认拼多多二季度的营业利润率和毛利率较去年同期均有所下滑，但其净利润率保持在27.9%，同比和环比都较为稳健，且握有235亿的净现金流，比去年同期增长了20.6%。

今年二季度以来，随着恢复和扩大消费相关的政策陆续落地，国内市场大众的消费信心得到了明显提振，拼多多借助此趋势在消费、供给，以及平台生态几个环节中，均做出了相应的调整。

在消费端，拼多多从价格、服务、消费者权益保护等维度，更好地满足消费者的真实需求，并继续强化平台“多实惠+好服务”的能力；于供给端，拼多多基于自身的技术优势进一步深入供应链，推进制造业和农业的革新，并将各产业带的商品直连全国乃至全球市场。

此外，在平台生态的打造上，拼多多在继续建设百亿生态专项的基础上，通过大力扶持优质商户、中小企业和农户，来提升平台整体质量。

可以说，拼多多二季度营收大幅增长的背后，是这家依旧年轻的科技公司顺应宏观经济大环境，践行高质量发展战略所获的初期成果。

藏不住的变量

除了广告收入之外，拼多多二季度营收增长背后的另一大来源，是达到143.5亿元的平台佣金收入，其同比提升了130.8%。

一般来说，拼多多的佣金收入包括多多买菜收入、多多跨境业务收入、国内主站的百亿补贴部分类目佣金收入，以及其他商品日常销售的支付手续费用等。

从拼多多国内业务的佣金收入来看，随着百亿补贴部分类目逐渐收取佣金、以及百亿补贴销售额占比逐渐拉升，该企业利润增长相当一部分是由佣金收入增长带动的，其再次证明了国内电商业务的核心地位。

这并不令人感到意外。

然而这份财报体现出的另一个官方没有明说、却已经通过数据证明的成绩，才更值得外界关注，那就是——多多跨境业务在海外的进展是除了国内电商外，拼多多另一大远超市场预期的重要原因。

作为拼多多2022年第四季度推出的新业务，多多跨境在过去的一年时间里以惊人的扩张速度，横扫全球诸多国家。Sensor Tower数据显示，拼多多的跨境电商平台TEMU自拓展至欧洲市场后，大幅带动了该APP于2023年二季度的下载量，由第一季度的约3100万次增长近1.4倍，达到约7400万次，首次成功打入全球应用下载量排行榜的前十位。

目前，多多跨境每天出口包裹30万个以上，日均货重达500吨左右/图源：胡泽强摄

拼多多高管多次在财报会议中表示，多多跨境如今仍处于初期发展阶段，并不适合用看待成熟业务的财务指标来要求它。

换言之，多多跨境这个仍处于青少年时期的新业务，在为拼多多于全球扩疆拓土的同时，也造成了其财报上唯一美中不足的地方，即毛利率的下滑，今年二季度拼多多的毛利率由去年同期的74.8%降至64.3%。

究其原因，多多跨境和多多买菜都是重履约成本的业务类型，品玩此前曾报道过，拼多多跨境业务在上线初期就面向卖家推出全托管业务，商家只需负责产业端的研发和生产，并向平台报出自身的供货价，其最终与前端售价的差额计入拼多多的佣金收入，而跨境链路中的核价、运营、物流、市场营销及售后环节由平台负责完成，所支出的费用计入履约成本。

客观而言，仅跨境电商所涉及的物流仓储费用就已十分高昂，虽然拼多多跨境的这部分支出是与极兔和云途等合作服务商共同承担的，但其自身仍需付出相当比例的成本支出，据相关机构调研数据，多多跨境在欧美跨境的每单物流成本在8-9美金左右。

不仅如此，对于仍处于爆发式增长期的多多跨境来说，该业务仍需通过海外线上线下的大量投放，来获取新进入市场的用户关注，并通过用户补贴的形式在初期持续为平台引流。

目前来看，多多跨境业务的毛利率几乎可以忽略不计，而这个新项目的支出也是拼多多二季度财报中营业成本和营业费用大幅增加的部分原因。

“对我们的全球创新团队来说，现在的重点是如何运用我们的专业知识来创造我们独特的价值。在当前阶段，我们并不关注目前在市场的位置，而是希望以我们的技术背景、以良好的价格为全球各个市场的消费者带来优质的产品，这给我们带来了挑战和机会。”在本次财报会议上，拼多多高管就多多跨境近期的战略计划和财务表现做出回应。

结合国内外商业发展史，一家企业在完成其核心业务的高速增长、并逐渐步入成熟阶段后，势必会开始大力推动新业务，而在全球多个市场同期发展多个业务对一个公司整体利润率所带来的压力，历来是有目共睹的，这对于任何一家奉行长期主义的大型头部科技企业都是必经的过程。

更何况，多多跨境对拼多多整体财务表现造成的微小影响，实则远不及这项目前仍被市场从数据上低估的业务未来巨大的想象力空间。

一个步入新阶段的拼多多

拼多多二季度业绩报告公布的时间节点，适逢联席CEO赵佳臻上任的150天，这是他交出的第一份答卷，也是拼多多正式实行高质量发展战略的首个季度。

无论是数据反映的业务层面，还是公司整体发展层面，都显示拼多多步入了一个新阶段。

图源：unsplash

如拼多多集团董事长、联席CEO陈磊所言，拼多多已经逐渐完成了由快向稳、由营销驱动向研发驱动的转型。这意味着，在经过前些年的飞奔之后，拼多多不再是那个外界眼中打着激素成长起来的公司，早些年它凭借营销和价格所吸引来的用户，在平台多年的运营和管理下，已建立起使用拼多多购物的消费心智。

而由赵佳臻主导进行的高质量发展战略，则再度于疫情之后经济复苏的半年中，巩固了对性价比和质量都具有高要求的消费群体，并且凭借在消费、供应、平台生态等环节的改造调整，成功释放出拼多多用户在消费回暖下的购物潜力，实现了前两季度营收和利润的连续高增长。

事实上，赵佳臻走向台前也代表着拼多多向外界宣告，自身已从创始人黄峥带领拼多多从0到1地打地基、树立企业价值观阶段；到陈磊推动公司从1到100大踏步扭亏为盈、并树立起自身的竞争壁垒阶段；来到了帮助拼多多实现高质量发展、稳中求新的阶段。

换个角度来看，一直扮演后中争先、善于“奇袭”式胜利的拼多多，也首次到了“守”的位置上。只不过拼多多的“守”，并不是固守原地，也不是强化竞争。

相反地，拼多多一方面在开拓全球化在内的新业务，以创新的方式来守住自身未来长期的增长空间；另一方面，拼多多在国内的高质量发展战略，也并没有被对手低价策略的节奏带着走，而是回归市场和用户最真实和本质的需求，提升自身能力，以应对快速变化的竞争环境。

由此带来的另一个改变是，在前七年都无比专注于国内电商相关业务的拼多多，现阶段已成长为一家拥有两个、甚至多个核心业务的科技公司，如何经营和面对来自全球市场的差异化竞争，是它即将开启的严峻挑战。

在拼好货、多多买菜等业务上积累颇丰的赵佳臻继续提升国内高质量发展的同时，擅长技术研发的陈磊也将继续带队多多跨境在海外乘风破浪。

二季度财报的电话会上，陈磊也对外宣布称，除了加强拼多多的全球业务和运营之外，其还将设立一个法律和合规委员会，建立并监督区域法律和合规标准，该委员会的主席由陈磊担任，它将取代总顾问的角色。

“正如我们在IPO信函中所述，拼多多仍然是一个年轻的组织，将继续调整其发展驱动力，成为一个成熟的全球机构。我们的目标依然不变，我们将继续倡导创新，培养新兴人才，并不断努力引进最优秀的人才，引导我们朝着优质发展的目标迈进。”陈磊在电话会现场表示。

两年前陈磊接棒黄峥担任拼多多CEO之时，他也曾于当年二季度的电话会上对拼多多的战略模式百般反思，那时他希望能以最快的速度完成拼多多的过渡期，并为拼多多找到一种适合5年、7年，甚至10年后未来的趋势。

未来仍是不可知的。但极速狂飙的拼多多内心始终绷紧一根长期主义的弦，并适时地对自身进行毫不留情的改造与革新。

而过去150天的实践成果证明了：属于拼多多的黄金时代，才刚刚开启。

“全球咖啡连锁第5大品牌、目前覆盖5个国家、300+城市、5000+门店”——这是库迪咖啡招募海外联营商的海报文案，配图为梅西等三位阿根廷国家队球员，库迪咖啡是其赞助商。

刚刚过去的8月26日，库迪咖啡日本首店正式营业。成立仅一年，库迪咖啡正式开启国际化战略，步子还不小。进入韩国、印尼、加拿大、日本后，继续保持海外招商节奏。

图源：小红书

虽是新兴连锁咖啡品牌，其创始团队并非首次做连锁咖啡创业，与瑞幸咖啡有千丝万缕的联系。不论是菜单、营销还是门店选址，都与瑞幸咖啡对着干。

8.8元的库迪和9.9元的瑞幸，哪个更香？更好喝？在社交平台三拨人马（还有认为两家都不怎么样的）吵得不可开交。可以确定的是，在全球化的“势”上，库迪暂时压过瑞幸一头。

8.8元与9.9元之争

“哪里有瑞幸，旁边就会出现库迪。”此话不假，市场策略上，库迪处处贴着瑞幸打。

论开店速度，2021之前坚持直营的瑞幸远不及几乎是“all in”联营的库迪。6月5日，瑞幸咖啡全国第一万家门店在厦门中山路开业，成为中国市场首家门店破万的连锁咖啡品牌。8月4日，库迪咖啡第5000家门店于北京三里屯落成。

库迪咖啡毫不掩饰与瑞幸的渊源，那些说库迪烧钱扩张路子像瑞幸的人搞反二者的关系。财务造假风波后被瑞幸踢出局的陆正耀，先后有过趣小面、舌尖英雄两个创业项目，迅速扩张策略换来失败结局。这次重回连锁咖啡赛道，还是同样的配方、熟悉的味道。

因此库迪咖啡成立后的极速扩张一点不让人意外，不一样的是，陆正耀和瑞幸前CEO钱治亚这次恐怕较难获得资本大力支持。从门店分布来看，瑞幸咖啡更押注一线白领需求，库迪咖啡更加下沉：

库迪咖啡有超5100家门店。从全国范围来看，门店选址有38.17%位于办公场所，其次是购物场所（28.7%）和住宅（24.94%）。
瑞幸咖啡有超11000家门店，选址偏好与库迪相似但比例不同：办公场所（44.01%）、购物场所（25.2%）、（18.65%）。
瑞幸门店城市分布（按门店数排序）：新一线、二线、一线、三线、四线、五线
库迪门店城市分布（按门店数排序）：新一线、二线、三线、四线、一线、五线
（数据来源：极海品牌监测）

图源：库迪咖啡和瑞幸咖啡微信小程序截图

由于太过相似，库迪不惜发动价格战以博得消费者青睐。持续数月的价格战中，库迪门店拉出“瑞幸创始人8.8元请你喝咖啡”横幅，点开瑞幸咖啡小程序，品牌代言人谷爱凌给你发9.9元券。

受益者是两边横跳“薅羊毛”咖啡消费者，而库迪和瑞幸两家竞争压缩的是其他咖啡品牌市场份额。今年第二季度财报，瑞幸咖啡净利润首度超过星巴克，和库迪咖啡的战斗不仅没有损伤元气反而效果绝佳，9.9元优惠券活动将持续两年。

根据咖啡行业报告，我国咖啡主力消费人群是40岁以下青年群体。瑞幸给出“这一杯，谁不爱？”的品牌主张，库迪的回应是“喝库迪，更年轻”。看来，库迪咖啡铁了心地要争夺年轻消费者的偏爱。

总结来说，库迪咖啡一直努力营造库迪约等于瑞幸的氛围感。国内市场竞争激烈，库迪另辟蹊径，选择在海外提前抢跑。

库迪去哪儿？

世界中に開業するのが難しいコーヒーショップが存在しないように力を入れてまいりました。（我们一直在努力，让全世界没有难开的咖啡店。）

库迪Instagram日本区账号的一条动态中有这句耐人寻味的话，比起宣传产品，这个咖啡品牌当下似乎更想带动创业者的心绪。

不知是融资困难还是相信联营的力量，直营模式并非库迪咖啡首选。事实上，库迪咖啡是要带着全世界中小微创业者一起实现咖啡梦。公司简介中，库迪董事长兼CEO钱治亚声称自己是“咖啡梦想家”，推出“咖啡梦想家计划”，助力咖啡爱好者和创业者实现咖啡梦想，让天下没有难开的咖啡店。

据悉，库迪的国际合作有三种模式：直营店、联营店、区域合伙人。有传言称8月8日在韩国首尔开业的全球海外首店是直营样板店。

据相关媒体报道，进入韩国、印尼、日本、加拿大后，该品牌将在迪拜、越南、马来西亚、泰国等国家开设门店。根据我们多方求证，将要开设门店的市场不止以上几个。

多个国家的华人论坛，都能看到库迪咖啡的招商信息 图源：网络

有网友在小红书提问招商人员在欧洲将会进入哪些国家，得到的回复是“欧洲除了东欧那些都包含了”。还有个别库迪账号在抖音发布消息称“未来一两个月将遍布全球十几个国家”。

可以确定的是，库迪布局的海外地区包括东南亚、东亚、北美、欧洲、中东，每个地区涵盖多个国家。每个市场的合作方式不同，部分市场的重点招募对象是区域合伙人，以求快速扩充门店数量。

品玩Global获悉，按照当下招商政策，区域合伙人可享受区域内其他门店的开店奖励、运营抽成；区域合伙人在每个区域至少有一家门店，区域合伙人必须有充足的人员从事运营和拓展工作（专职或兼职）；大城市设置多个区域，小城市设置单个区域，原则上不设置国家级合伙人。

随着区域合伙人招募推进，少数热门国家热门城市的抢手区域已招募到合伙人。加上另外两种合作模式（直营、联营），库迪咖啡海外门店有望快速在多国开花落地。

品牌和口味，孰轻孰重？

咖啡茶饮品牌出海，让消费者买单的是品牌还是记忆中的口味？

日本某电视台近期对访日旅客进行采访，报道了外国游客购买非本土咖啡茶饮产品的趋势。一位英国游客平时经常消费COSTA的咖啡，因此想试试看日本的COSTA味道如何，当卡布奇诺入口，他不禁说“还是那么好喝”。中国游客和留学生青睐的品牌则是蜜雪冰城，便宜又好喝的产品和国内买到的口味差不多。

在海外市场做生意，咖啡茶饮品牌的受众从来都不局限于来自本国的游客和留学生，保持明星产品的原汁原味与推出本地化的产品似乎并不冲突。而保持产品和服务的标准化，不仅对原材料和供应链是挑战，在门店运营和产品制作上也需要标准流程。

瑞幸咖啡义安城门店开业当天 图源：品玩Global特约作者Irene拍摄

今年3月的最后一天，瑞幸咖啡在新加坡的首批两家门店开业。彼时，品玩Global了解到，新加坡员工在中国接受过培训，菜单暂时没有当地特色，会首先把中国的常规菜单全部引进。刚进入新市场，瑞幸试图保持与中国市场完全一致的口味与服务。截至7月底，瑞幸咖啡在全球化首站新加坡共有9家门店。

与谨慎的瑞幸相比，库迪的打法实属凶悍。海外消费者没听说过COTTI COFFEE，对LUCKIN COFFEE或许有所耳闻。库迪在海外社媒动态一如既往地强调品牌是瑞幸创始团队二次创业项目，与在中国抢占市场的做法如出一辙。而在海外招商文档中，库迪指出瑞幸已超过星巴克中国，进一步突显创始团队的光环。

三种国际合作模式中，公司总部与区域合伙人、联营商试图在海外“建立最佳阿米巴组合”。从单个门店到成片区域，这个由企业家稻和盛夫提出的企业管理模式，被库迪当作海外本地化的一个解法。

抢占市场、开出尽可能多的门店的同时，在海外如何做好品控？如何推出适宜当地市场的单品？将是库迪必须面对的问题。反观瑞幸，由于国内业绩喜人，在东南亚也已经有模式相似的Flash Coffee与之竞争，库迪咖啡的主动出击也许不会轻易扰乱其全球化步伐。

库迪和瑞幸，哪一家的产品更好喝？你更看好哪一家的全球化扩张？欢迎留言与我们互动。

题图来源：网络

据The Information报道，OpenAI目前有望在未来12个月内通过销售人工智能软件和为其提供动力的计算能力获得超过10亿美元的收入。据一位知情人士透露，这远远超出了该公司此前与股东分享的收入预期。

10亿美元的收入数字意味着，这家微软支持的公司每月产生的收入超过8000万美元。今年早些时候，投资者从现有股东手中购买股票时，该公司的账面价值为270亿美元。去年，OpenAI在其开创性的聊天机器人ChatGPT开始收费之前，仅创造了2800万美元的收入。收入的快速增长表明，应用程序开发商和公司——包括华尔街公司简街（Jane Street）这样的神秘公司——正在越来越多地寻找使用OpenAI的对话式文本技术来赚钱或节省成本的方法。微软、谷歌和无数其他试图从同一技术中赚钱的企业都在密切关注OpenAI的增长。

该公司的利润无法得知，但它去年在开发GPT-4和ChatGPT时损失了约5.4亿美元。涉及大型语言模型的功能通常需要具有特殊芯片的服务器，这些特殊芯片比驱动传统软件功能的服务器消耗更多的功率。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼没有发表评论。

OpenAI从ChatGPT订阅中获得的收入与通过应用程序编程接口销售GPT-4的收入的百分比也无法得知。但据一位知情人士透露，今年3月，OpenAI拥有100万至200万每月支付20美元的ChatGPT用户。

这项技术也被称为大语言模型（Large-Language Model），它远非完美，但已经被证明在开发软件方面非常有用，这些软件可以在软件工程师打字的时候向他们建议代码，自动响应客户服务，并帮助简街（Jane Street）等证券交易公司。据两位了解微软支出的人士透露，后者已成为OpenAI和微软云人工智能服务的重要客户。

ChatGPT的推出引发了大型科技公司之间的军备竞赛，以开发基于LLM的软件和服务。它还促使风险资本家和企业向初创公司投资数十亿美元，开发自己的LLM以及依赖于这些模型的消费者和企业应用程序。最大的公开问题是这些服务将产生多少商业价值。

接近简街和其他类似公司的人士表示，对于简街等顶级交易公司的交易员来说，他们的目标是在市场上进行有利可图的押注，人工智能语言模型可以通过快速解析大量数据或转述冗长的备忘录来提供帮助，为交易员提供答案，这些答案可以为他们的快速决策提供信息。据《The Information》6月报道，另一家高频交易公司Citadel已经与OpenAI和其他语言模型开发商走得很近，因为它希望整合该技术。

例如，Jane Street是OpenAI的GPT-4 API的客户。据一位了解该公司的人士称，该对冲基金已为该软件预留了专用服务器容量。这意味着它为OpenAI尖端模型的更快版本支付了高昂的费用，正如奥特曼今年早些时候告诉一些开发人员的那样，只有承诺每年至少花费10万美元的客户才能获得专用容量，据出席讨论的人说。

这种能力在微软的云服务器上运行，目前尚不清楚OpenAI从这些交易中获得的收入比例。简·斯特里特到底花了多少钱，我们无从得知。

尽管简街在OpenAI的技术上投入了资金，但它似乎在通过加强自己的LLM开发来对冲风险。该公司长期维持着一支专注于数据和人工智能的庞大团队，最近聘请了David So，他曾在谷歌工作八年，帮助建立了几个LLM，包括Pathways Language Model 2和由该软件驱动的聊天机器人Bard。谷歌聊天机器人研究论文的11位作者之一也是如此。简街发言人没有对这篇文章发表评论。

OpenAI的GPT-4 API的其他客户包括视频会议工具Zoom、网站开发工具Wix、笔记应用程序Concept、支付公司Stripe、语言学习应用程序Duolingo、企业软件公司Databricks以及Cursor和Bito这两家销售自动代码建议助手的初创公司。宜家（IKEA）、沃尔沃（Volvo）和可口可乐（Coca-Cola）等其他公司通过微软的Azure云服务购买了OpenAI的GPT-4 API，微软宣称该服务比纯粹的OpenAI模型拥有更多的隐私和安全保障。

“生成人工智能将重新定义我们产品的工作方式，”Zoom的首席产品官斯米塔·哈希姆（Smita Hashim）在最近的一次采访中说。她说，Zoom已经推出了OpenAI支持的功能，可以自动编写聊天和总结会议，并计划增加多达40个AI支持的功能，包括生成白板插图的功能。

摩根士丹利（Morgan Stanley）委托OpenAI建立一个定制的人工智能模型，该模型基于超过10万份内部市场情报文档进行训练，以回答财富经理的问题，例如，拍卖一幅画或购买房地产的最佳市场。该银行财富管理的首席数据、分析和创新官杰夫·麦克米伦（Jeff McMillan）在今年早些时候的一次采访中表示，该工具将财富经理比较特定投资的牛市和熊市的时间从40分钟缩短到了5分钟。

OpenAI正在为微软最新的人工智能服务提供支持，包括Office 365生产力应用程序中的文本生成和摘要功能；Bing Chat，一个类似Chatgpt的聊天机器人；以及GitHub Copilot编码助手。微软首席财务官艾米·胡德（Amy Hood）在6月表示，该公司预计人工智能产品将为其总收入增加超过100亿美元，但她没有提供时间表。微软与OpenAI的投资协议允许它在其产品中使用这家初创公司的技术，而不会分享技术所产生的收入。这也是两家公司为争夺相同客户而相互竞争的原因之一。

例如，OpenAI周一表示，它正在销售ChatGPT的一个版本，该版本比聊天机器人的基本付费版本运行速度更快，并提供更多的安全和隐私功能，将该产品定位为必应聊天的替代品。新的ChatGPT服务最终还将允许客户使用专有数据调整聊天机器人，以便聊天机器人可以使用员工已经熟悉的商业术语回答问题，例如其内部部门或产品的具体名称。

正如《The Information》在6月首次报道的那样，此举意味着OpenAI离将ChatGPT转变为“超级智能的工作个人助理”又近了一步。

一年一度的谷歌云Next 大会今天早间在旧金山拉开了帷幕，而这次的绝对主角仍然是AI。

在开幕演讲上，谷歌CEO皮柴说道：“人工智能正在改变着我们的生活和工作方式，而Google Cloud是能够帮助我们分享最前沿人工智能技术、推进创新的绝佳平台。”

接着，谷歌宣布围绕着如何创建AI（Build AI）、使用AI（Use AI）和打造AI全生态（AI Ecosystem）的主题，从开发端到使用端，从基础设施到应用生态，再次抛出了一系列的新产品和功能更新，朝着AI时代全面进军。

在大会上，我们不仅看到了在谷歌Workspace中的更多实际用例，也看到了基于谷歌云的大量AI新能力。此外，英伟达CEO黄仁勋还惊喜亮相大会现场，宣布了跟谷歌云的深化合作。

Duet AI全面进入Workspace，打工人的生活迎来大变革

在 5 月份的 I/O大会上，谷歌首次推出了对标微软Copilot的AI助手——Duet AI。当时，谷歌仅展现了Duet AI包括自动生成文案、PPT、邮件，处理Excel的数据等一些概念性能力。

经过了3个月的测试和改进，在今天的Next大会上，谷歌宣布Duet AI将全面进入Workspace，并且向大家演示了最新的Duet AI的界面、新功能和一些完整的操作流程。

首先，Duet AI将以侧边栏、对话框的形式存在，它可以帮你自动交叉调用工作空间中的文件和信息，并根据你的指令来处理和生成文件。

比如，如果你是一名财务分析师，在下午 5点收到了老板发来的一封电子邮件，要求你在明天上午 8 点之前提供有关第三季度业绩的演示。在过去，你可能会加班花上几个小时来完成这件事，但现在，你只需要动动手指做以下几步：1.唤醒Duet AI，让Duet AI自动总结老板的邮件要点。2下指令让Duet AI帮你写一个关于三季度业绩的总结。接着，它就会自动写好内容并且还会把它在工作空间中用到的参考文件都列在下方供你参考核实。3. 让它根据总结生成一个PPT。

从收到邮件到完成任务，整个过程可能前后只需要几分钟。

在Google Meet中，Duet AI也将开始发挥“超能力”。

在线上会议中常常会遇到连接不稳定、摄像头和音质不行或者是语言或口音障碍听得云里雾里的问题。但有了Duet AI之后，这些困难全部迎刃而解，甚至，都不需要你亲自参会，AI就能做你的“虚拟化身”。

‍首先，Duet AI 推出了“为我做笔记”功能，能够实时捕获笔记、操作项和视频片段，这些笔记可以保存到 Google 文档，并在‍会议结束后作为摘要发送给与会者。如果你迟到了，你进入会议后还可以看到AI整理的 “到目前为止的摘要”，快速了解参加前的会议内容。

如果你有事不能参加会议，在日历会议安排中，除了说“No”之外，你还有了一个“AI替我参会”的新选项。你可以把你想要在会议中表达或者想要了解问题告诉Duet AI，AI助手则会在会议期间向参会者传递这些信息，并将得到的反馈和答案记录下来方便你查阅。

除此之外，目前Google Meet还能自动检测参会者所说的语言，并且支持18 种语言的AI自动、实时翻译字幕。同时借助人脸检测技术，为会议室中的与会者提供自己的视频图块和姓名等。

Google Chat也更新了UI界面，用户可以跟 Duet AI 聊天、搜索信息和总结对话。当需要实时讨论时，也可以在聊天中立即切换到语音模式。此次，Google Chat将支持 Spaces 的参与者容量提高了10倍，最多支持50万名参与者，为让大型组织在一个空间中托管所有员工提供了可能。

谷歌表示，Google Workspace 目前在全球共拥有 1000 万付费客户和 30 亿用户。目前有超过100万的用户使用了Duet AI 的 Trusted Tester 计划。当时每位用户的订阅费用为30 美元/月。

今天Duet AI全面进入Workspace之后，所有用户都可以在谷歌官网上申请免费试用，但谷歌也表示将在未来几个月为消费者、中小型企业和其他人提供额外的等级和定价。

Duet AI套件强势入驻谷歌云，能力再次大升级

作为一年一度的云大会，AI和云服务的集成自然也是这次会议的一项重点内容。

在5月份首次推出Duet AI时，谷歌曾惊鸿一瞥般地展现了几项其为谷歌云提供的新功能，包括为提供代码修改建议、通过自然语言来获得云服务指导等。在这次的Next 大会上，云平台的功能在开发、基础设施管理、数据库等领域得到了全面拓展，无论是开发人员、操作员、数据工程师还是安全人员，都可以在Deut AI的帮助下来更高效便捷地完成更多工作。

首先，Duet AI 在整个软件开发生命周期中提供全程协助，包括代码生成、源引用、测试覆盖率、设计和发布 API、应用程序迁移等等。

借助基于谷歌云的 Duet AI，你可以非常简单快捷的将代码从一种语言迁移并重构为另一种语言。比如，你有一个更新产品服务目录的需求，想要将该服务将前端网站连接到后端产品数据库。作为此更新的一部分，你需要将代码语言从 C++ 变成 Go，并开始使用 Cloud SQL。

在过去，这可能是一个非常繁琐和复杂的过程，但现在，你只需要选中代码，用自然语言给Duet AI下指令，一切都在即刻间准确完成。（点击视频感受一下）

此外，谷歌云目前还跟一些企业合作支持定制 Duet AI，能够生成上下文感知的代码建议。开发人员也可以使用简单的自然语言提示来轻松设计、创建和发布各类API。

值得注意的是，Duet AI除了可以在Google Cloud 控制台、Cloud Workstations 和 Cloud Shell Editor中使用，还可以通过 Cloud Code IDE 扩展功能，在 VSCode、CLion、GoLand、等主流的第三方IDE中被集成调用。

开发之外，Duet AI还能够大幅简化基础设施和应用程序的日常操作和管理工作。

过去，工程师们会花费大量时间在构建和保护部署应用程序，但现在Duet AI 可以在帮助自动化部署、确保应用程序配置正确、快速理解和调试问题上起到协助作用。

比如在 Cloud Monitoring 中，自然语言提示可以自动转换为 PromQL 查询来分析时间序列指标，例如一段时间内的 CPU 使用率等。Duet AI 还可以在日志资源管理器中提供复杂日志条目的直观解释，以便更轻松地进行原因分析，并提供如何修复错误报告中出现的问题的建议。

有了Duet AI的加成之后，数据的价值也将被更好的挖掘的管理。

数据和业务分析师可以利用 BigQuery 中的 Duet AI 进行快速数据分析。此次，Duet AI 也被引入了 Looker、Cloud Spanner。借助 Looker 中的 Duet AI，用户可以快速分析和可视化数据，并将这些可视化导出到幻灯片，在Cloud Spanner中可以使用自然语言去构建、修改或查询数据。Duet AI 很快就会进入谷歌的数据库迁移服务（DMS），以简化将数据从第三方迁移到谷歌云的过程

谷歌表示，用户的代码、在Duet AI 的输入以及 Duet AI 生成的建议不会用于训练任何公用模型，也不会用于开发任何产品。

帮助更多人创建AI，全托管的AI 训练平台再放大招

在今天大会的一开始，谷歌云的CEO就表示谷歌接下来的目标是要打造AI的全生态。那么除了让更多人使用AI外，谷歌最近也在让更多人开发AI上下了苦功。而Build AI的主要途径则是谷歌的全托管AI 训练平台——Vertex AI。

Vertex AI在2021年的谷歌I/O大会上被正式推出，目的是帮助开发者更轻松地部署和维护其 AI 模型。在Next上谷歌表示，自从今年年初 Vertex AI 支持生成式 AI 技术，Vertex AI 用户数量同比增长了15 倍以上。此次，谷歌也宣布了Vertex AI有关开发人员工具和基础模型等方面的更新。

如今，很多企业和开发者都在基于基础模型去便捷地创建各种生成式AI用例，而 Vertex AI则提供了一个基础模型的“大花园”。

目前，在Vertex AI的模型花园中有超过 100 个大型基础模型可供选择，此次模型库中最新加入了20个基础模型，包括Meta的开源大模型Meta 的 Llama 2 Anthropic 的 Claude 2。模型花园还为开发人员提供了筛选功能，用户能够根据功能、规模、定制可能性等来为用例选择最适合的模型，不仅能够访问强大的基础模型，而且还能够获得调整所需的选择和灵活性并大规模部署模型。

Vertex的模型花园界面

除了扩展模型生态系统的同时，谷歌的自产模型和工具也迎来了能力提升。

首先， PaLM2将支持 38种语言，同时用户能够使用自己的企业数据或私人语料库进行响应。而为了支持更长的问答聊天并总结和分析大型文档，例如研究论文、书籍和法律摘要，新版 PaLM 2 能够支持 3.2万个Token上下文窗口，足以包含85页的文档。

此外，谷歌自家的编程神器Codey支持的代码生成和代码聊天语言的质量提高了25%，自家文本至图像的AI 模型Imagen进行了视觉改进，新添加了图像编辑、字幕以及视觉问答等功能。谷歌还首次使用了由 Google DeepMind SynthID 支持的技术，让Vertex AI 生成的图像可以在不损坏或降低图像质量的前提下被添加人眼不可见的水印，便于验证图像是否由人工智能生成。

而为了让基础模型更多的在用户的实际业务中发挥作用，此次谷歌还推出了一套完全托管的开发工具Vertex AI Extensions，它能够通过 API 将模型连接到现实世界的数据，从而让企业能够更便捷地让基础模型发挥作用。

值得注意的使，谷歌云此次也宣布了将与英伟达扩大合作伙伴关系。黄仁勋今天亲自出席了Next大会，宣布将把英伟达的超级计算机DGX Cloud 接入谷歌云平台，谷歌的云的用户也将能够更好地获得由H100 GPU等高性能芯片提供的计算能力。

总体来看，今天整个Next大会依旧强有力地传递着一个信号：谷歌要做AI时代的领导者的决心不变。

无论是消费端的Duet AI，还是开发端的Vertex AI，谷歌两手都在抓并且想要两手都要硬。就像谷歌云CEO Thomas Kurian在今天开幕演讲中所描述的那样：谷歌想要扮演这样一个角色，带领更多人去创建AI，让更多人能够使用AI，最后去开启一个完全繁荣的AI生态。

注：封面图和插图来自于谷歌官方，版权属于原作者。如果不同意使用，请尽快联系我们，我们会立即删除。

今年6月，一份报告在美妆圈引起不小的反响。

首创证券的一份研报称，今年5月淘宝天猫化妆品销售额为140.48亿元，而抖音化妆品销售额141.21亿元，首次超过前者。报告发布后，有媒体用“抖音美妆痛击淘宝”之类的标题来放大两者之间的火药味。

转眼来到8月，第三方机构魔镜重新统计今年上半年电商平台美妆销售额，发现上述统计存在较大误差：虽然淘系和抖音的618活动都是5月25日开始，但5月25日至5月31日，抖音是预热期，GMV计入5月；淘宝天猫是预售期，GMV计入6月。首创证券删除研报的举动似乎证明了这种误差的存在。

魔镜数据显示，淘系美妆与抖音的GMV之比，在今年1月至4月比值大约还在1.5倍到2倍之间，6月比值便拉大至2.6倍。

似乎每隔一段时间，淘宝和抖音就会被拿出来比较一番。人们热衷于把淘宝这个电商领域的前辈，和抖音这样正大跨步想在电商干出一番事业的新玩家架到台前比较。尤其是稳坐淘宝天猫GMV TOP3的美妆类目，一直是吃瓜群众关注的焦点。

但魔镜在报告中给出的结论是：“两者的差距仍然明显。”

美妆行业还未“满血复活”

平台无法脱离商家谈发展，在讨论哪家平台能跑得更快之前，我们有必要先来看看这次被拿来比较的核心领域——美妆行业现在正处在一种怎样的状态。

事实上，美妆这个一度被人们认为是暴利的行业，在今年过得并不富裕。

当美妆从业者们摩拳擦掌地想要“把过去三年失去的给夺回来”时，却发现市场并没有给予他们期望的反馈——从国家统计局最新公布的社会消费品零售数据来看，今年上半年，化妆品类零售额同比仅增长8.6%；而在7月，这一数字甚至出现了下滑，同比减少了4.1%，这也是今年化妆品零售的首次下跌。

在各类社交平台，我们不时能看到中小品牌清仓的消息，前几年风头强劲的彩妆集合店也不断传出关店的新闻。

“今年生意还是不好做。”这是来自美妆从业者的切身感知，一系列的销售和数据表现让他们意识到年初的预期值有些高了。美妆市场并没有像其他一些日常消费品一样真正迎来消费者的回归，整体依然处在弱复苏状态。

复苏不及预期的原因是多方面的。从用户端来看，因为疫情期间消费者的囤货属性很强，消费者手中囤的商品，还需要再经过一段时间的消化才能变成正常的更迭；而从平台端来讲，由于很多美妆品牌更依赖线上渠道，今年以来很多品牌都发觉线上的流量成本更高了，并且渠道对于新产品的接受度也要比去年低，利润被摊薄的同时，生意也愈发难做。

这些状况反应到品牌商这里，最直接的表现就是不舍得花钱了。

“年初某直播电商平台来和我们谈今年的目标，说我们去年做1个亿，今年签两个小目标，我们核算后拒绝了。因为今年主要是保利润，GMV增长并不是必需的，做两个亿但亏损，宁愿保一个亿但有利润。”曾有美妆品牌如此向媒体透露自己的处境。

显然，当外部环境变化、消费赛道风云突变，比起追求规模和烧钱“赌”增长，品牌商们如今更关注利润和现金流等层面的财务指标。

总结成一句话就是，大家都更追求“确定性”了。

现实的压力正在逼迫美妆品牌做出更多应对。比如在渠道选择上，有人决定回归线下，有人选择了出海等等；回到产品本身，很多品牌也会更加关注刚需赛道，去更专注在“小而美”的产品上，并且会更加重视用户需求和体验等等；打法策略上，也有越来越多品牌在重新思考之前依赖达人直播的爆款逻辑——虽然爆款打出去了，但用户对背后的品牌却难以形成持续稳定认知，购买动机往往也是图新鲜、或是低价，也更容易冲动消费，最终使品牌无法实现复购，或背负巨大“爆款KPI”压力。

真正有竞争力的品牌才能活下来，大环境越是不确定，就越考验商家的经营。从这个意义上说，美妆品牌们当下面临诸多阻碍或许并不是件坏事——当追求“质”取代了追求“量”，行业里的许多泡沫被戳破，才能真正让从业者回归经营的本质，即能否赚钱、能否可持续经营、能否获得高质量增长，昙花一现的事物注定无法长久。

这个过程要求品牌把产品和用户体验做好，同时也在考验平台，究竟能在多大程度上给品牌带来切实、有效和长远的帮助。

平台间的路线之争

“确定性”多少是个已经有些被说烂的词，它是过去三年大部分企业都在寻求的状态，却不是所有人都能确切讲出它的内涵。如何让经营更有确定性，具体到不同行业，延展出的是不同的方法论。

美妆行业有其特殊性，这表现在它是一个高度品牌化的行业。有数据显示，美妆行业商家中，有约65%是品牌产品，35%是白牌产品。并且一个公认的规律是，不同于服装等非标程度比较高的行业，美妆行业里白牌产品的天花板非常有限，如果想在美妆行业长期发展，一定是朝着品牌化的方向去走的。

品牌化实际上也已经对美妆行业的“确定性”经营提出了要求：想成为一个好的品牌，除了要打出知名度，还需要有相对稳定的留存和复购，才能真正完成品牌教育的闭环。

所以当我们以此来衡量不同平台为美妆品牌做的事，很容易就能看出各平台路线的区别。

以抖音为代表的内容电商，品牌经营基本是以直播、投放广告为主，商城为辅，这种模式最大的优点在于能够为品牌增加曝光，帮助品牌销售瞬间起量。一些本土美妆品牌在抖音的销量已经占到了所有渠道的大头，也有不少“小而美”的美妆品牌选择了all in抖音——对于许多新入局者来说，抖音是较容易开局的平台，很多年轻的美妆公司都是在抖音上打开品牌知名度，收获第一批用户。 

而淘宝这样的货架电商正好相反，商城为主的模式使得品牌能够展示更多类型的产品，用户也有更强的消费意愿。最近有人喜欢用东方甄选入驻淘宝一事来体现淘宝和抖音各自能力的差异——之前，东方甄选在抖音依靠董宇辉及一众优秀主播“开路”，成功破圈；进入淘宝后，将能补足其原本薄弱的供应链环节，进而提升其当前看重的自营品的整体销售规模，在用户中形成稳定心智。

两种路线之下，平台各自的优势展露非常明显。如果是在理想的市场状况下，两家平台完全可以和平发育，各自圈起和自己更有“缘”的品牌；然而现实世界，多变的市场环境和复杂的商业竞争，让平台之间始终处在一种拉扯的状态，品牌也总在两者中间摇摆。

品牌总会更倾向于选择对自己经营更有利的平台，反应到美妆行业，不少品牌近几年的经营主阵地更是经历了多次更替。

在前几年美妆行业追求规模和烧钱“赌”增长的阶段，抖音这样的内容电商一度吸引了大量想在新渠道掘金的美妆品牌。这个阶段抖音凭借各种优厚的补贴和新鲜的玩法，迅速聚集起一批美妆品牌，开辟了一条新的增长通路，在夹缝中生长起来。

可是当市场趋于保守，抖音的内容电商路线似乎又表现出一定的脆弱性。中心化的流量机制让品牌经营呈现出一种尤其依赖平台达人带货的状况——这在品牌需要用GMV来撑故事、迅速扩大影响的阶段是极具吸引力的，然而却在另一个阶段不得不面对持续性不足的考验。抖音从去年起开始有意识扶持品牌自播的做法体现出它对自己往日模式的反思，不过自播主播的个人魅力、知识和经验往往和头部达人存在差距，品牌自播的好处还没有完全得到体现。

据蝉妈妈发布的2023年抖音电商半年报，今年上半年，抖音直播点赞数同比下降29.6%，弹幕数同比下降18.5%，直播间平均货品数量也从2022年的25.3个下降到了2023年的21.2个；并且品牌自播的平均GPM虽然同比增长了17.6%，但转化率却同比下滑了11.1%。

数据出现下滑的原因，除了疫情后用户将更多时间用在了线下，实际也暴露出许多用户仍将抖音作为平日娱乐消遣途经的现状，不少美妆品牌又重新想起了淘宝。

谁是赢家？

据悉，从今年7月开始，上半年有些涌入抖音的美妆品牌，出现了向淘宝天猫回流的情况。这和外界认为美妆品牌都在往流量更大的抖音入驻的印象非常不同。据一位美妆从业人员称，“有一些国际著名美妆大牌，4月份的时候还说要把更多资源投入到抖音上去，而到7月，又 ‘觉得天猫仍然是非常非常重要的，我们还得在天猫投更多资源’。”

美妆通常被认为是对流量数据变化尤其敏感的行业，美妆品牌背负的KPI压力使得他们一旦发觉一家平台的ROI走低，就会往机会更大的渠道转向。

这一波美妆品牌向淘宝天猫回流的转向似乎说明，当前的环境和阶段，淘宝天猫对于他们发展来说是更稳妥的选择——这其实也并不难理解，当流量成本走高，品牌不再追求规模，比起去新兴平台“冒险”，不如在一个经验更丰富、已经拥有完善的供应链和会员体系搭建及各种经营服务的平台深耕。淘宝天猫以货架为主的模式本身，决定了用户不易冲动消费，也给了用户更多货比三家的机会，这让复购这件事更容易发生。虽然速度不会那么快，但更适合品牌的日常销售。

于是淘宝天猫在这个阶段又接过了抖音手里的接力棒，展现出一家成立已有20年、经验丰富的电商平台应有的素养，和它能够给品牌经营带来的生命力和持续性。

所以在不同时期，各平台优势发挥的程度不同，缺点的显性程度也有差别。在市场增长放缓时，淘宝天猫天然承担了一种为品牌兜底的职责。

某种程度上，淘宝天猫的护城河比很多人想象得要更深。如果对比国外许多美妆品牌以自家官网作为新品、促销信息发布和主要销售渠道的特征，就会发现在中国，淘宝天猫上的官方旗舰店更像是美妆品牌的“官网”，为用户提供了大部分的销售信息，并且已经形成了非常显著的用户心智。

很难说谁才是真正的赢家，不断变化的市场环境决定了平台也不会一成不变，甚至最近一段时间的种种迹象表明，常被拿来比较的内容电商和货架电商，正在出现相互走入对方领域的趋势——抖音在2021年8月上线的“抖音商城”，目前正被视为其货架电商业务的旗舰产品，已经拥有App首页的一级入口；去年双十一和今年618，商城连续被抖音置于核心位置、作为大促的主要阵地，货架对抖音正变得愈发重要。

淘宝天猫也在内容化上大力投入，“逛逛”已经在首页一级入口，上线近一年后，月活就超过了2.5亿；直播功能也被摆在首页醒目位置。淘宝天猫集团相关负责人曾表示，“在未来改版中，搜索、推荐和直播会变成整个淘系的3大流量入口，且原来推荐的信息流70%是给到图文的，未来70%会给到直播和短视频。”

从近期公布的财报来看，淘宝天猫的内容策略也已初具成效。根据阿里巴巴集团近日披露的2024 财年第一季度财报，核心指标重回高增长：客户管理收入（CMR）近800亿元，增长10%；淘宝App日活跃用户数（DAU）同比增长6.5% ——以日活用户代替过去的GMV和活跃买家指标，可以看出淘宝对内容转型是认真的，并且有了阶段性的收获。

各家平台的行动说明，新与旧的边界正在变得模糊。新的竞争，更多是平台各自对过往思路和打法的补充和延续，尽管路线不同，但出发点都是让品牌能更好地经营，朝着百年老店的方向进步。

这样的竞争不会结束，好戏才刚刚开始。

8月29日，本是OPPO Find N3 Flip发布会的日子，但这一天真正“炸场”品牌是华为。

因为就在这一天，华为开启了史无前例的“未发先售”，消费者可以在华为官网以及深圳部分线下直营店直接购买还未正式发布华为Mate 60 Pro，让用户真正的体验一把什么叫“遥遥领先”。

华为Mate系列一直都是华为最顶级的旗舰系列，其产品定位是高于华为的P系列影像旗舰的。

图源：华为官网

根据华为官网信息显示，Mate 60 Pro配有第二代昆仑玻璃，支持卫星通话功能和盘古大模型，目前仅有一个12G+512G得版本，售价6999元。

但截稿前，无论是拿到手的产品还是官方介绍，在官方的【关于手机】里都无法看到处理器型号以及是否支持5G。

突然到来的“首销日”

这一切的事情要从8月29日早上的几则消息说起。

这天早上，有几名用户突然在多个社交媒体晒出华为Mate 60 Pro的实拍照片和购买记录，并表示华为Mate 60 Pro将不会举行发布会，直接售卖。

图源：小红书

起初这一则“离谱”的消息没有人相信，但随着越来越多的人晒出了Mate 60 Pro的实机图，事情慢慢开始发酵，有更多的人开始前往所在地的华为直营店去询问能否购买。

直到中午，华为终端突然发布了一条消息，表明华为Mate系列已经累计发售了一亿台，为回馈消费者，官宣了神秘的“先锋计划”：让部分消费者提前体验到史上最强大的Mate手机。

图源：微博

华为的这次开售可以说打了所有人一个措手不及，这次华为Mate 60 Pro产品甚至都没来得及大范围铺货，只有深圳几个地方的线下直营店才有产品和展示机。我们在当天中午12:30分致电了位于上海的几家华为直营店，均表示目前仅可以预定。据了解，有相当一部分渠道商则完全处于“懵逼”状态，甚至都不知道华为Mate 60 Pro已经提前开售。

关于提前开售这件事，网上众说纷纭。

目前可信度比较高的猜测，是因为华为在8月28日被网友大范围曝光外观，且拍摄地为工厂或仓库，可信度极高。加上之前陆陆续续被曝光的配置，留有悬念的只有处理器和关于5G网络的支持情况。索性，华为直接“未发先售”，满足消费者的期待。

这次华为Mate 60 Pro的备货量还算比较充足，从中午12:08开始在线上多次放货，目前不客观实验室的官方粉丝群里已经有不少人晒出订单截图表示已经抢到了。

不过在线上抢购的朋友请注意，线上购买似乎只有在今日晚上18：08前抢购的订单是直接发货，在18：08之后抢购的，官方表示将于9月4日前完成发货，而京东渠道则是预付定金，9月10日上午10:08付尾款后才会发货。

华为的5G，到底回没回归？

当华为Mate 60 Pro发布的那一刻，大多数用户关心的问题只有一个：华为5G回来了吗？

在目前售出的版本中，连接网络后并不会显示网络标识，只有信号强度一项。但从目前网友的测试来看，5G的存在是毋庸置疑的。

社交媒体上已经有不少网友经过测试后发现，Mate 60 Pro的下载速率轻松达到500Mbps以上，有些套餐下行为1G的用户测出了800-900Mbps的速度，这一水准与目前我们可以买到的其他品牌5G手机所测得的速度基本相同。

图源：来自网络

所以，华为Mate 60 Pro的5G已经是板上钉钉的事了。

除此之外，处理器数据也被华为刻意的隐藏掉了一些信息，在查看配置的软件中我们可以看到，目前Mate 60 Pro显示处理器为麒麟9000s，使用了5nm工艺打造，采用1+3+4架构，由一个2.62GHz超大核、3个2.15GHz大核和四个1.53GHz小核组成，GPU型号为Maleoon910，为全新架构。

图源：来自网络图源：来自网络

有网友用安兔兔进行跑分，在GPU无法测试的前提下，安兔兔给出了接近70万的得分，大家可以期待一下发布会后解禁“完全体”的性能表现。

华为最强大的旗舰，到底怎么样？

作为华为最强顶级的旗舰，重点肯定不止处理器。

外观

这次华为Mate 60 Pro一共提供了四个配色：雅川青、白沙银、南糯紫、雅丹黑。官方将其称为“同心设计”，其中雅川青、白沙银为全新的锦纤材质，南糯紫、雅丹黑则为素皮材质。

图源：华为官网

而且华为Mate 60 Pro很罕见的采用了直屏的设计，但在边缘处做了类似2.5D玻璃的设计（类似之前的iPhone那种），让整台手机虽然为直屏，但观感上依旧圆润。

图源：来自网络

重量

这次Mate 60 Pro的三维尺寸为163mm*79mm*8.1mm，重量达到了225g，并不轻，但相较于其他旗舰也算属于正常水平。

屏幕

Mate 60 Pro的前置摄像头位置并没有采用“药丸”或者刘海的设计，而是三个挖孔，用户可以在设置中开启“隐藏前置摄像头”选项，让其合为一个“灵动岛”，这套前置模组里包含1300万像素的超广角摄像头和3D深感摄像头，支持3D人脸识别。

别扭，太别扭了    图源：来自网络

除此之外，这块屏幕为6.82英寸的FHD+ 2720*1260像素的OLED屏，支持1～120Hz LTPO可变刷新率、10.7亿色和P3广色域。

值得注意的是，这一次华为Mate 60 Pro号称配备了第二代昆仑玻璃，搭配玄武架构机身，耐摔性相比于上代翻倍。

影像

影像方面，目前并不清楚三个摄像头的CMOS型号，但官方提供了参数信息：

图源：华为官网

主摄：5000万像素超光变摄像头，F1.4~F4.0物理可变光圈，OIS光学防抖；

潜望长焦：4800 万像素超微距长焦摄像头，光圈F3.0 ，提供3.5倍光学变焦和最大100的倍数字变焦，OIS 光学防抖；

超广角：1200万像素超广角镜头，光圈F2.2；

卫星通话

根据官方介绍，华为Mate 60 Pro是全球首款支持卫星通话的智能手机，有了它用户可以在没有地面网络信号的情况下，可以拨打、接听卫星电话。

图源：华为官网

目前这一功能只限电信用户，且需要单独收费，每月200元，提供200分钟通话时长。

充电与电池容量

华为Mate 60 Pro有线快充最高位88W、无线快充为50W，并支持20W的无线反向充电，在电池容量上为5000mAh，充电器应该还是沿用华为P60 Pro的那个“1A+1C”的设计。

其他

最高支持IP68级别防水，搭载了最新的Harmony 4.0系统，支持灵犀通讯。

一些看不到的“细节”

这次华为Mate 60 Pro在功能介绍中加入了隔空手势、智感支付、注视亮屏等等，这些功能的存在依托于处理器的低功耗模块（高通在8Gen2之前的处理器没有这一模块），由此可见在这颗“未知”的处理器上，还有更多没有发掘到的地方，或许发布会上会给我们一些惊喜。

图源：华为官网

另外，虽然目前官网放出的版本为12GB+512GB，但在产品介绍页中则存在256GB和1TB两个版本，对这两个存储版本有需求的用户一定要等一等。

写在最后

在发布Mate 60 Pro的同时，华为还发布了一则视频，主题为：致奔腾不息的力量。

在这则视频中，华为讲到了中国最长的高原河流：雅鲁藏布江，川行万里，奔涌向前，雅鲁藏布江融合了无数支流，最终汇聚在转折处。华为选择在今天发布这样一则视频，除了宣传Mate 60 Pro的几款配色灵感之外，无疑也是告诉外界，当今的华为正处于这一重大拐点之中。

这一思想，也体现在产品之中，这次的华为Mate 60 Pro采用全新设计，颇有“不破不立”的味道。记得在年初的时候，知名数码博主钟文泽在华为P60 Pro的视频中提到了和华为小伙伴的对话中对方说了一句：春暖花开了。

这是华为经历低谷后重回5G的首款产品，并且还拿出了又一个“捅破天”的技术——卫星通话。在万般险阻之下，我们一起见证了如华为、京东方、华星等多个国产技术公司面对海外顶尖科技公司的技术超越。

我们的祖先也历经过唐宋时期的盛世，也经历过清末的衰亡。可我们骨子里那种在苦难中生存、与苦难对抗的韧性，流淌在历史文明的河流之中，成就了如今的中华文明。

今天的华为，不也正是如此吗？

谷歌正凭借强大的算力储备和基础设施快速研发下一代AI大模型。AI“一哥”的位置被OpenAI暂时取代之后，该位置或许即将重回谷歌手中。据SemiAnalysis报道，谷歌下一代大模型Gemini的训练算力已达GPT-4的5倍。

众所周知，算力是AI大模型研发的“超级引擎”，它能让模型更快地学习、分析数据。算力不仅影响着模型的研发进度，还直接关系到模型的性能和可靠性。

因此，在AI热潮席卷全球的当下，引发了一场前所未有的“算力争夺战”。从大型企业到创业公司，都在争抢提供算力资源的GPU，最终导致GPU供不应求。

就连OpenAI这样早早就手握大量GPU资源的公司如今都面临GPU短缺问题。在今年6月，OpenAI的CEO Sam Altman曾提到，OpenAI 现在最大问题来源于GPU。由于GPU短缺，客户对OpenAI提供的API的可靠性和速度有所抱怨。而更长上下文等功能的开放也受限于GPU。而为解决GPU短缺等问题，OpenAI目前正积极谋求融资。

与此同时，在OpenAI等公司为GPU犯愁时，谷歌有着自家设计的TPU（张量处理单元）。TPU是谷歌开发的人工智能加速器专用集成电路，于2015年开始在谷歌内部使用。自发布以来，谷歌已经构建了6种不同的AI芯片（TPU、TPUv2、TPUv3、TPUv4i、TPUv4和TPUv5）。

TPU是专门为机器学习设计的芯片，在AI研发的某些方面可能比GPU更高效。并可以高度优化以适应谷歌的软硬件生态和人工智能计算工作负载。尽管TPUv5单个芯片的性能与H100 GPU芯片还有差距，但在谷歌自家的生态系统（如TensorFlow框架）中，TPU通常会有更好的性能和成本效益。

TPU可以很快地处理神经网络中使用的大量矩阵运算。图源：谷歌

据了解，谷歌全新架构的多模态大模型Gemini，正在以令人难以置信的速度迭代。最近的一次迭代算力高达1e26 FLOPS，是GPT-4训练算力的5倍。据SemiAnalysis预测，这一数字有可能在明年年底变为20倍。

谷歌的算力资源仍在快速增长。据报道，OpenAI即使在两年内将GPU总数增加4倍，谷歌的算力资源仍然处于大幅领先地位。目前OpenAI、Meta、CoreWeave、甲骨文和亚马逊的GPU总和仍要小于谷歌拥有的TPUv5数量。

由于算力的重要性，算力资源的差距很可能会成为谷歌拉近并拉开和OpenAI距离的关键因素。毕竟，拥有更多的算力资源意味着能进行更多的实验，更快地迭代模型。

除了在算力方面的优势，谷歌还拥有全球范围内的大规模数据中心，为大模型的训练和部署提供了强大的基础设施。这使得它与其他公司（如OpenAI）竞争时具有明显的优势。这种优势不仅体现在现有的资源上，还体现在其持续增长和未来发展的潜力上。

总体来说，谷歌在资源、技术、生态系统、商业模式和全球战略等多个方面可能具有优势，这使其在大模型的研发和发展方面具有相当的竞争力。至少在训练前的计算规模扩展和研发速度方面，谷歌应该会最终胜出。

相比之下，OpenAI虽然在模型设计和算法研究方面有着前沿的成果，但在硬件资源方面相对较弱。这种差距可能会限制OpenAI在模型规模和应用场景上的拓展能力。

充足的算力资源和高效的基础设施，会成为谷歌在AI研究和商业应用方面的利器，也可能会成为谷歌和OpenAI竞争的重要分水岭。当然，最后还是要看成品如何，也就是谷歌的下一代模型Gemini是否会比GPT-4 更有优势，这一结果可能在未来几个月会见分晓，Gemini据称会在今年秋季发布。它是否会取代ChatGPT的地位值得期待。

-End-

只有算力是不够的

AI 服务器是大模型战争中兵家必争之地，因为它代表了最为紧俏和稀缺的算力资源。浪潮信息则正是中国大陆最大的服务器提供商。

每两台AI服务器就有一台出自浪潮信息——将AI算力芯片经过系统化的整机设计，最终变成包括计算单元、存储单元、散热单元和供电系统等在内的完整产品交付给客户。

在大模型出现之前，算力资源可以直接用服务器的数量来表示，需要多少算力，就购买多少台服务器就可以了，彼此的换算关系几乎是透明的。正因如此，浪潮信息所做的事情一度被认为非常简单——卖尽可能多的服务器就好。

但大模型的出现改变了这一切。

尽管每个人都在谈论算力和它的紧缺，但许多人不知道的是，即便有了充分的 GPU 芯片供应，训练大模型依然是一个非常复杂和艰困的过程。

比如仅仅是把几千张卡串联起来就是一个工程学上的大问题，国内有现成经验的只有几家最大的云厂商。再比如，相比传统的分布式训练，大模型训练过程更复杂，周期也更长，这就要求服务器集群在充分运用算力资源、提升性能的同时保证整个系统的稳定性，在这个领域几乎全行业都处于摸索阶段。

一个现实的数字是，未经工程优化的情况下，许多企业的服务器效率甚至只有 20%-30%，考虑到大模型算力的高昂成本，这种浪费无疑十分惊人。

但这一关又是不得不过的。

百模大战中，许多大模型是通过 API 调用或者云的方式训练出来的，为了追求速度这本无可厚非，但要想让大模型变得真正落地、可用，则必须进行算力的本地化部署，因为商业化能力的构建是离不开本地算力资源作为后盾的。

这很像是十年前公有云计算发展的脉络，在起步阶段第一波应用过后，公有云的普适化能力开始逐步落地到场景和行业中，于是本地化就随之开始了。

然而本地化又谈何容易呢？除了上面提到的服务器部署这种直接相关的痛点外，大模型训练实际上是一个冰冷的系统性工程问题，从数据清洗到算力适配，从性能兼容适配到软硬件协同，这些实践中的一个个坑所带来的挑战丝毫不逊于算力本身，它们共同影响着大模型的性能与落地的速度。

“客户最关心的就是本地化部署应用。”一位接近浪潮信息客户侧服务的人士向品玩表示。根据公开数据的粗略统计，参与百模大战的企业中有高达 80%都是浪潮信息的客户，因而企业本地化部署的问题，几乎也成了浪潮信息的问题。

仅仅是单纯卖硬件算力已经不够了，人工智能行业的极速变化要求浪潮信息也随之变化。

OGAI：针对大模型的五层解法

在 2021 年，也就是GPT 爆发之前，浪潮信息就推出了名为“源”的大模型，这个有 2457 亿参数的中文大模型，从数据搜集到千卡集群算力支撑的模型训练和推理都是浪潮信息自己完成的，也就是说，早在大模型成为一个现象级词汇之前，浪潮信息已经有了切实的第一手关于大模型开发、训练和微调的经验。

这让浪潮信息收获颇丰，比如在数据侧，从公开数据爬取、清洗到格式转化和质量评估，浪潮信息最终拥有了一个高达 5TB 的原创中文数据集，而在最重要的计算效率方面，浪潮信息已经可以达至50%左右。

从某种意义上说，这种行业 know how 经验甚至是奢侈的，只有浪潮信息这种算力供应商才能负担得起——要知道“源”模型的参数量比 GPT3 还多了 700 亿。

这些经验最终成为了浪潮信息在 8 月 24 号发布的“元脑生智”：大模型智算软件栈 OGAI（Open GenAI Infra） 的一部分。如果用一句话解释OGAI 是什么的话，浪潮信息希望你把它理解为一个生长在浪潮信息服务器硬件上的，专门基于大模型开发的全栈全流程能软件套组。在硬件侧，它能够最大化实现对 GPU 算力的调用，软件方面则从炼大模型的一开始就帮助开发者提升效率。

OGAI一共分为五层，从 L0 到 L2主要针对的是大模型基础算力环境的效率提升。其中 L0 层是浪潮信息的智算中心OS，负责直接管理和分配算力资源，可以提供多租户的无损裸机算力环境。这有点像本地版本的云调度平台，宛如最底层的操作系统一样，面向大模型的算力需求实现对硬件的集中管理。

第二层 PODsys 是一个开源项目，它集成了系统环境部署的工具链。PODsys  有点像是长在初始化操作系统上的驱动程序，针对不同的环境和需求，实现从环境部署、系统监控和和资源调度的参数自动化配置。由于是开源项目，PODsys软件包大量集合了业界广泛使用的主流开源工具和框架，用户只需要执行非常简单的命令就能完成对整个算力集群的配置。

PODsys工具链是浪潮信息的首创，它实现的功能在过去是由人力来提供的，打个不太恰当的比方，它有点像是买组合台式电脑时工程师上门进行的驱动安装服务。随着整个数据中心行业向加速计算转型，对专家服务的需求也随之扩大，PODsys 这位“专家”的出现省去了用户在环境配置和优化上花费的成本。

L2 层是基础环境配置的最后一层，名为 AIStation ，它已经迭代到了4.0 版本，简单来说，它是浪潮信息研发的一款商业化软件，聚焦于对 AI 算力资源的精准调度。

大模型训练所花费的时间往往高达数十甚至上百天，因此对系统的算力、存储和网络的统一调度就显得十分重要。AIStation 支持单一集群数万个GPU 以及计算节点的介入和调度，有效把 L0 层已经池化的算力资源进行恰当分配以实现最大限度的调用效率，特别是它的断点自动续训能力，可以有效保证大模型训练的稳定性。

第四层名为 YLink。在基础环境构建完毕后，YLink精准对标大模型训练的 know how 问题。模型开发的两个环节，数据处理和模型训练在这一层都能找到对应的工具包，因此你可以把YLink当做浪潮信息专门为模型开发设计的能力支持层，标准化的数据处理工具、分布式训练框架和对应脚本以及微调用到的参数和指令调整都被集合在了一起，模型预训练的效率和微调的质量都将因此得到提升。

最后一层则是 MModel，它可以对各种版本和类型模型进行评估和管理，甚至还可以把它看做一个模型商店——开发者可以通过 MModel 分享自己的模型和数据集。

根据浪潮信息人工智能与高性能应用软件部 AI 架构师Owen Zhu的介绍，由五层架构组合起来的 OGAI 内部每一层的功能都是解耦的，不同的用户根据自身的场景可以按照需要独立选择每一层的功能。

潮信息人工智能与高性能应用软件部 AI 架构师Owen Zhu当硬件厂商向上兼容

OGAI 可以被看作由硬件厂商基于硬件和自身经验所设计的一种端到端的大模型解决方案。

“OGAI 等于是把浪潮信息的模型能力平台化构建出的一种解决方案。”发布会现场的一位厂商如此向品玩表示。五层架构完整地覆盖了从最底层的算力调度到模型发布的全流程，理想情况下，开发者基于浪潮信息的硬件环境就能实现大模型开发的“开箱即用”。

在这五层架构中，PODsys 和 YLink 层都属于业界首创，尤其是 PODsys 层，在此之前没有人用一套完整工具链实现对算力基础环境配置的能力。或者你可以这样理解，只有类似浪潮信息这样的硬件提供商才有能力和动机提供这种一揽子套件，因为浪潮信息不仅足够了解硬件，同时也积累了足够丰富的商业化落地经验。

在分秒必争的大模型竞赛中，这种经验成为了浪潮信息十分独特的优势，它极大缩短了服务器集群设置所需要的时间，等于间接为模型开发提速。

我们可以看到，由硬件厂商和算力提供商，而不是软件服务集成商，主动推出大模型解决方案实际上已经成为了一种趋势。国内百度云和阿里云都各自上线了相关的模型服务和社区，国外的云厂商，从巨头如微软 Azure 到初创公司 CoreWeave 都在努力降低算力的使用门槛，用户使用浏览器就能方便地一键调用其算力用于大模型训练。

而依靠在 GPU 领域享有几乎垄断地位，进而在 AI 时代大赚特赚的英伟达实际上也在通过密集发布各种软件方案来促进大模型技术的广泛落地，比如和DGX 等英伟达服务器集成在一起的由几千个加速库和工具套件以及集群管理软件组成的英伟达 AI Enterprise ，以及 8 月刚刚由黄仁勋亲自发布的，整合了原本分散在各处的大模型开发工具与流程的英伟达 AI Workbench，这些方案的最终目的都是尽可能让开发者聚焦于高效训练模型本身。

但无论云厂商也好，英伟达也罢，它们的解决方案都有各自的弱点，云的方案在非常强调本地化的中国市场有各种水土不服的情况，尤其是在数据和隐私安全性方面。英伟达的解决方案尽管是同它的硬件能力结合的最好的，但一方面CUDA 生态本身是闭源的，而另一方面，不管是出于成本还是地缘政治现实的考虑，更多的用户实际上更需要的是跨多种硬件的，开源的解决方案。

由此，浪潮信息的 OGAI 站在了一个独特的位置上。一方面它满足了本地化部署的需求，另一方面这套解决方案并不是如行业最近热炒的“AI 一体机”一样与硬件进行了深度绑定，实际上这套方案本身都是解耦的，也就是说，尽管OGAI 是一套端到端的，囊括了产品和工具链的完整服务，但在具体使用的过程中，它完全可以依照开发者的需求进行非常自由的搭配，浪潮信息只是提供了一个解法，足够可靠，但并不唯一。

它是一个最懂大模型商业化落地场景的基础设施提供商，为这场百模大战贡献的独一无二的答案。

不知道现在的年轻人有没有经历过90年代智能手机刚刚兴起的那个时代，当年的手机造型百花齐放，滑盖、翻盖、旋转屏的设计层出不穷，相较于现在这些比谁屏幕大、比谁像素高，千篇一律的造型完全不同。

索爱、moto、诺基亚这些在当年“赫赫有名”的品牌，都推出了针对女性群体的机型，比较有代表性的就是在电影《非诚勿扰》中舒淇用的Moto AURA R1。

图源：电影《非诚勿扰》截图

而在现实生活中，舒淇代言的手机品牌朵唯，也是一个完全针对女性需求创造产品的品牌。这些机器往往在配置上并不是顶级，但是因为极具特色的造型和精致的做工被很多女性消费者喜爱。

但是好景不长，2007年iPhone诞生了。苹果让全世界的手机品牌恍然大悟：原来手机是可以没有键盘的，单靠一块屏幕就可以完成所有操作。

从那时起，厂商不在纠结创新的手机结构和造型，开始单纯的比拼谁的屏幕大，谁的镜头像素高，谁的充电速度快。于是手机外观的个性化也就只能依靠不同颜色、造型的手机壳和壁纸了。

几年前有人让我帮忙推荐手机，我还会逐项给对方分析哪款手机的性能好、性价比高。但往往在我长篇大论后，他们最后都买了iPhone，原因也很简单：好看的手机壳多。

华强北的手机壳卖场 图源：网络

好在随着硬件技术的发展，柔性屏幕的折叠屏手机在近几年逐渐流行开来，这让手机厂商开始“返璞归真”，在竖折叠、内折、外折和卷轴屏这些新手机形态上下起了功夫。

第一个想要让女性手机属性回归的品牌是三星。在2021年下半年，三星的竖向小折叠屏Z Flip3打起了“时尚牌”。仿佛一夜之间，微博、小红书、Instagram上都充满了Z Flip3的美照，三星也趁势推出了颜色多彩的保护壳，一时间三星风光无限，仿佛在中国的市场份额回到了Note7之前。

图源：小红书截图

而国产手机厂商中，将“时尚单品”属性玩明白的，是OPPO。

让手机成为装饰品

在Find N2 Flip刚发布的时候，OPPO就因为在小红书上用活动的形式限量分发“DV复古手机壳”而成功出圈。这套做法其实就是潮玩届最爱搞的“限量”。OPPO让用户在小红书等渠道参与相关的话题活动，随机抽取幸运用户赠送手机壳，这些手机壳不会公开对外发售，只能通过活动的方式获取。

OPPO的DV复古手机壳 图源：小红书

本身用户对于“限量款”的抵抗力就比较低，外加上OPPO的设计师审美的确不错，设计出来的多款官方手机壳颜值十分在线，这就让用户的分享笔记的热情非常高涨，间接的为OPPO做了宣传。

OPPO官方限定手机壳 图源：小红书

8月29日，OPPO正式发布了Find N3 Flip，配色开始走时尚轻奢路线，并且将当年的“女性手机代言人”舒淇请了出来，拍了一组时尚大片。

如果说请代言人有段位的话，我愿给OPPO这波操作满分。图源：OPPO

我们拿到的是图中舒淇使用的同款颜色——月光缪斯，在室内的复杂光线下，该颜色会呈现带有水波纹理的香槟金色，而在环境光线充足的情况下则是近似奶白的淡黄色。

Find N3 Flip外观 图源：品玩 LU摄

并且在这一代，OPPO依旧在时尚属性上发挥稳定，今年官方联合设计师又做了很多限定版手机壳。有了它，每个用户都可以打造自己独一无二的时尚单品。

图源：品玩 LU摄

整机外观上与前代最大的不同，就是将双摄升级为了3摄。在刚拿到N3 Flip的时候我以为只是增加了一枚“平平无奇”的5x长焦，当时我的想法就是：“又打不过潜望长焦，感觉意义不是很大。”

但令我没想到的是，OPPO居然在Find N3 Flip上史无前例的增加了一枚3200万像素的2x人像镜头。这其实是一个非常聪明的做法，因为OPPO Find N3 Flip最大的受众群体就是女性，自拍又是女性用户比较关心的功能之一，升级和自拍相关的镜头绝对要比升级潜望长焦、上更强性能的处理器、增加独显芯片感知要强。

OPPO Find N3 Flip镜头模组 图源：品玩 LU摄图源：品玩 LU摄

OPPO Find N3 Flip的三镜头模组为：

5000万像素IMX890主摄 

4800万像素IMX581超广角

3200万像素IMX709 2X人像

内屏前置镜头：3200W像素 IMX709

小折叠这种可以使用副屏取景、主镜头模组直接拍照、手机本体当自拍支架的设计简直就是完美的自拍神器。

自拍界面 图源：品玩 LU摄

并且OPPO和美颜相机、CCD相机深度合作，用户可以直接在外屏快捷进入美颜相机和CCD相机。

我一直都不能理解为什么CCD相机会被炒成现在这种“天价”，因为类似ProCCD这种软件能够几乎模拟所有热门的CCD型号，软件买断的价格也就几十块。我建议所有拿到N3 Flip的小仙女都可以试试美颜相机中的这个CCD相机模式，不要再被奸商割韭菜。

CCD相机 图源：品玩 LU

Find N3 Flip搭载了与自家影像旗舰Find X6 Pro同源的“超光影图像引擎”，让人像成片的效果更加自然。

以上照片均由 Find N3 Flip 2x人像镜头拍摄 图源：品玩 LU

最符合直觉的外屏体验

做为市面上唯一采用竖向外屏机型，Find N3 Flip的外屏使用起来也更加符合用户直觉。常用的音乐播放、运动状态、天气显示这些基本的功能不在话下，外屏的自适应引擎还可以让用户更方便的使用滴滴出行、小红书、抖音、航旅纵横、百度地图等多个应用。

卡片合集展示 图源：品玩 LU日常我用的最多的就是滴滴出行 图源：品玩 LU

在Find N2 Flip上备受欢迎的萌宠壁纸这次也得到了全新的升级，多达8种全新设计的3D形象累计拥有超过95种互动动画，掏出手机点一下屏幕互动的那种感觉，就像是随身携带了一直养在手机中的小精灵。

如果OPPO能和任天堂合作推出对于的精灵球手机壳，在锁屏上给用户一只皮卡丘，我觉得还能收割相当一部分男性用户。

萌宠壁纸 图源：品玩 LU摄

官方还根据这些形象设计了配套的萌宠手机壳，目前推出了憨憨狗、奶牛猫和跳跳鸟三个版本，我最喜欢跳跳鸟的这个形象，憨态可掬感觉无时无刻都在减肥。

萌宠手机壳 图源：品玩 LU摄

“不太重要”的硬件配置

一说到硬件，其实挺令人头疼的。因为早年间很多女性用户在咨询手机或者笔记本电脑的时候，需求就一个：“不卡”就行。

但你要明白，每个人使用手机和电脑的需求是不同的，到底是要看电影不卡，还是要玩《原神》不卡？是要打开一个2页纸的Word不卡，还是要开一个几百兆的PPT不卡？

对于这种“模糊”的需求，OPPO的做法，就是尽可能在这个有限的体积下面给你塞进最好的配置。

Find N3 Flip的性能铁三角是由天玑9200处理器+LPDDR5X+UFS4.0构成的，即使长时间使用也不用担心流畅性问题。而双卡双通双5G、Wi-Fi和5G三网协同、四网并发、智慧云加速则可以保证弱网环境下的通讯体验，最后智选天线2.0、抗人体天线设计、蓝牙双天线等配置是为了保证数据传输和网络的稳定性。

电池方便，Find N3 Flip搭载了4300毫安时+44W有线快充的组合，不得不说，这一代产品依旧没有无线充电令人多少有些遗憾。

总结

从Find N2 Flip开始，用户不再认为小折叠屏是中看不中用的“花瓶”，这种不输旗舰机的配置加上竖折叠这种精巧的形态，从根本上迎合了不少时尚女性的基本需求。而和其他品牌的竖折叠产品相比，OPPO Find N3 Flip那些犹如时尚单品一样精致的配件，更能衬托出该产品的靓丽外观，相信这一代Flip依旧会在社交媒体平台掀起不小的“风浪”。

经过大半年的等待，今天，OpenAI宣布企业专用版本的ChatGPT正式上线。

OpenAI表示，ChatGPT企业版（ChatGPT Enterprise）将专注于为大型企业服务，将提供对 GPT-4 的无限制访问、扩展的上下文窗口、高级数据分析功能和定制选项等。ChatGPT企业版将在保证企业的数据隐私和安全的背景下，为企业提供全方位的生成式AI功能。

除了目前适合大型企业的版本之外，OpenAI还将很快推出适用于各类小型团队的自助式 ChatGPT Business 产品，服务于所有规模和类型的组织。也就是说，从今天开始，OpenAI已然吹响了向企业级市场全面进攻的号角。

而对于每一个普通打工人来说，随着ChatGPT企业版和其他更多企业级AI工具的到来，我们如今的工作环境，可能很快也要因为AI 的到来“变天”了。

地表最强ChatGPT版本+安全部署，专为大企业而生

此次，企业专属版本的ChatGPT能力得到大幅飞升。

ChatGPT企业版由目前OpenAI最先进的语言模型GPT-4驱动，企业用户拥有优先访问GPT-4的权利并取消了使用上限，执行速度相比普通GPT-4提高了两倍。此外，企业版允许输入更多的内容，上下文窗口扩大到3.2万个token、约2.5万个单词。

ChatGPT Enterprise 还提供对高级数据分析（代码解释器功能）的无限制访问，帮助技术和非技术团队在几秒钟内做数据分析信息等。

图片来自OpenAI官方博客

除了增强版的ChatGPT护航之外，此次的企业版本也妥善解决了企业最担忧的两个问题：数据安全和系统部署。

在数据安全方面，OpenAI 提供了“静态数据加密 (AES-256) 和传输中数据加密 (TLS 1.2+)”，并表示 ChatGPT Enterprise已经过 SOC 2 Type 1的合规性审核和认证。OpenAI还承诺，客户的提示语和其他所有数据都不会被用于模型训练，用户可以控制数据的保留时间，任何已删除的对话都会在 30 天内从ChatGPT的系统中被自动删除。

在部署方面，ChatGPT企业版此次提供了一个全新的管理控制台，能够批量化的管理使用人员，包括单点登录、域验证以及包含使用统计信息的仪表板等，适合大规模可扩展的部署。

通过可共享的对话模板，企业版还让员工能利用ChatGPT构建内部工作流。此外，OpenAI的API平台还可以让企业可以根据自身需要，创建完全定制的解决方案。

图片来自OpenAI官方博客

ChatGPT企业版在今天发布之后，即可立即使用。至此，ChatGPT已有免费版、Plus版和企业版三个订阅方案，但此次OpenAI并没有给出企业版的统一定价，表示将取决于每家公司的使用情况和用例，需要单独询价。企业版推出后，每月20美元的个人Plus将继续存在。

ChatGPT的三种订阅方式，图片来自图片来自OpenAI官方博客瞄准企业级市场，OpenAI准备大展拳脚

在消费级用户群体中试水成功之后，企业级市场成为了目前生成式AI的兵家必争之地。

实际上，作为先发者的ChatGPT，其企业版本的推出速度其实并不算快。近几个月来，已经有很多企业已先后发布了很多针对企业用户的生成AI产品和功能。

比如独角兽Cohere 从企业成立之初就致力于研发为企业服务的生成式AI功能，甚至还提供为企业定制的大语言模型 (LLM)选项。Anthropic在今年4月份也宣布和Scale AI强强联手，专门为企业客户提供强大的生成AI功能和工业级保障。

科技巨头们也在迅速行动。亚马逊推出了基于AWS的企业级生成式AI全家桶工具，Meta 宣布其开源语言模型 LLaMA 2可用于商业用途，甚至就连OpenAI的合作伙伴和背后金主微软，日前也刚刚宣布Bing Chat的企业版本，并计划将其加入到Microsoft 365之中。

图片来自微软

虽然ChatGPT在普通用户中有着很大的声量，但显然进入企业级市场之后其将面对的市场竞争并不小。但进军企业级市场，也是ChatGPT目前必须要走的一步棋。

根据Similarweb数据，近几个月来 ChatGPT的全球流量持续下降，6、7月份分别下降了9.7%和9.6%，浏览量从5月19亿的高峰下降到了15亿。而相较于高昂的花费，用户订阅给OpenAI带来的收入可谓是杯水车薪，据统计，该公司去年花费了超过 5.4 亿美元来开发ChatGPT，ChatGPT每天的运行成本 约为70万美元。然而 OpenAI 在 2022 财年的收入仅为 3000 万美元。

最近还有机构预测，按照OpenAI的目前的烧钱速度，微软的100亿美元将很快消耗殆尽，如果没有其他大规模的融资，OpenAI最快会在2024年宣布破产。

但OpenAI的第一选择肯定是自己“搞钱”。此前Sam Altman曾表示，今年OpenAI的目标是将收入提高到 2 亿美元，并夸下海口称到2024年会创造10亿美元的收入。为此，OpenAI则必须加快推出更多更赚钱的产品，企业市场则显得尤为重要。

OpenAI表示，自 ChatGPT 九个月前推出以来，已经看到超过 80% 的财富 500 强公司团队的使用。包括Block、Canva、雅诗兰黛、普华永道等大型企业也已提前试用了ChatGPT企业版的Beta版本，均取得了很好的反馈。

接下来，除了服务于大型企业之外，OpenAI也很快推出为小型机构提供 ChatGPT Business 产品，将所有类型和规模的组织囊括其中。未来OpenAI将允许小型公司将应用程序连接到 ChatGPT 企业版本，同时也会提供更多针对于专门业务场景的AI分析和辅助工具，同时推出更多的定制化选项。

目前OpenAI已经在官网上线了ChatGPT Enterprise的专属页面，并在博客中预告了一系列针对企业用户的功能更新。

OpenAI高调入局企业赛道，在一定程度上来看，也预示了生成式AI进入企业场景的速度会进一步加快，而这或许也是AI影响每个普通人生活的真正开篇。

过去几个月，大部分人或许还只是把ChatGPT当成一个能日常帮忙搜搜信息、写写邮件的AI聊天“玩具”，但随着越来越多的企业开始在工作场景中启用AI，我们可能会看到AI更多作为一种强劲生产力工具的能力。

那么，生成式AI进入企业是否会大规模提高企业的运转效率，又是否会对某些职位造成冲击？我们将在接下来的一段时间中看到答案。

注：封面图来自于Pexels，版权属于原作者。如果不同意使用，请尽快联系我们，我们会立即删除。

出行领域又有一桩新合作被正式公布。

8月28日上午，滴滴出行与小鹏汽车共同宣布，双方将达成战略合作，将利用各自优势资源，携手推广智能电动车及相关技术在全球的应用与普及，共同推动交通和汽车产业的变革。

具体来看，小鹏汽车将发行占交易完成后总股本3.25%的A类普通股，收购滴滴旗下智能电动汽车项目相关资产和研发能力。该项目的首款车型将会是一款全新品牌的A级智能电动车，项目代号“MONA”。此外，在小鹏汽车发布的官方新闻稿中显示，双方还将就共享出行应用、充电设施及海外市场拓展等领域积极探索合作机会。

这场合作，将会进一步加速滴滴在共享出行领域的闭环。

市场在变，模式也需要改变

滴滴的变化，是符合目前市场变化的。

进入2023年后，无论是大幅降价的燃油车，还是售价不断“卷”出新高的电动车，都在冲击整个车市，让车的价格变得更便宜。而在这种大环境下，盲目进入汽车行业并不明智。

一方面，是汽车产业作为重资本投入，从设计到生产所涉及的环节多，周期长，这对于一家公司的财务健康状况来说并不利。

另一方面，则是这款车也要考虑“量”的问题。作为营运车辆，对于成本的敏感程度要远高于一般的乘用车。想要降低成本的最直接办法，还是需要有足够的量。因此，在面向TOB用户的同时，这款车还需要在C端市场具备一定竞争力。

综合这两点来看，能够迅速见效，且有效控制成本与增进销量的方法，就是为一家车企进行赋能。

从小鹏汽车在沟通会上透露的信息来看，MONA项目的计划，正是顺应了这两点原因。首先，据何小鹏介绍，MONA车型将会在小鹏当前已有的生态上进行制造。考虑到小鹏已经在肇庆、武汉与广州均设有生产基地，现有制造能力完全可以满足MONA项目的前期生产需求。

其次，MONA项目不同于此前滴滴与比亚迪合作的车型D1。该项目在完成TOB网约车使命的同时，还将肩负TOC任务。据何小鹏介绍，MONA的这款车将在原有基础上，运用到扶摇架构与XNGP的很多能力。此外，这款车将会推出针对共享出行以及乘用车市场的SKU，以便满足两种不同市场。

滴滴定制车D1发布会

同时，在销售与运营方面，小鹏与滴滴可以分工协作。已经具备渠道的小鹏将能带领这款新车更加顺利地走入C端市场。

如此一看，滴滴的策略是非常明智的举动。而这场合作对于小鹏来说，也具备重要意义。

面向未来，车企需要出行平台

车企与出行平台的关系，正在变得越来越紧密。从长远角度来说，在自动驾驶时代来临之前，车企与自动驾驶公司都希望，能够提前把握住自己未来的“潜在客户”——也就是乘客们。

从现阶段的Robotaxi运营策略就能看出平台的重要性。虽然不少Robotaxi公司都推出了自己的专属App，但依然都接入了地图与网约车聚合平台，以扩大影响力与受众。

而长期深耕智能驾驶领域的小鹏，也需要出行平台来实现自己的Robotaxi梦。此前，小鹏G9获得广州市智能网联汽车载客测试牌照，并且小鹏宣布G9可在不做特殊改装的情况下实现Robotaxi功能。

小鹏G9

此外，已经落地海外多个国家的滴滴，也有望成为助力小鹏出海的一座桥梁，将小鹏的车带往更多国家。

滴滴，正在加速完成共享出行领域闭环

近年来，滴滴一直在努力完成共享出行领域的闭环。滴滴旗下充电运营商小桔充电已经覆盖国内上百座城市，快充桩超过8万根。滴滴旗下自动驾驶业务线沃芽也在努力实现Robotaxi运营化的路上。

小桔充电

有了平台、补能与自动驾驶，现在就差共整车这最后一块拼图，来做好自动驾驶时代来临前的最终准备工作。期待MONA的第一款车，能为共享出行市场带来新的变化。

说起工业机器人你会想到什么？恐怕许多人的第一反应都是那种庞然复杂，充满着赛博风格的机械工厂，人形机器面无表情的指挥、挪动各种复杂机械结构，然后变魔术地生产出各种产品，从显示器、汽车到手机和电脑不一而足。

显然，这种科幻风格还不能立刻变成现实，尽管人们已经在很多地方，比如汽车加工和半导体制造领域，实现了相当程度的自动化流程整合，但这些领域，尽管大多自带“高科技”光环，生产的产品附加值高、利润丰厚，但它们其实只占庞大驳杂的工业产业链中非常微小的部分，在纯粹的制造业产品生产线之外，还有包括物流转运、仓储管理等许多泛工业领域，它们都还广泛处于自动化兴起的前夜。有业内人士向品玩指出，全球物流的自动化率都尚不足 5%，中国则更低。更何况，就算是在所谓先进制造领域，完全的自动化生产同样也处于刚刚起步的阶段。

事实上，就连工业机器人具体指的是什么，长什么样，不同的人给出的答案也不完全相同——这再次需要回归到复杂的工业流程本身。不同的场景，不同的需求，这些过去都有赖于人来完成的复杂调度和流程衔接，现在都需要自动化的机器来完成——这让机器的形态变得千变万化，甚至它往往不单纯是一个物理的实体，还同时存在于数据的洪流、预设的算法以及协同的软件中，它们一同演变成了工业生态的一个环节，力图实现商业社会中人所永恒追逐的东西——效率的最大化。

一切都在蓄势待发。

一、四面墙内

旷视科技把自己的工业机器人场景设定在所谓的“四面墙以内”，也就是封闭空间的货物储存区域。

旷视科技智慧微仓示意图

在国外，这种自动化物流项目已经非常成熟，旷视物流业务事业部产品业务解决方案负责人李帅给我们用冷链配送举了个例子：国外每万人拥有冷链配送车辆是国内的十倍以上。这背后是整个冷链物流产业链在中国发展羸弱的结果，反映出国内物流自动化水平的落后。

在旷视看来，当然意味着机会。旷视是做计算机视觉识别算法出身的，在由软算法转向硬的设备中，物流恰好成为最契合旷视技能点的场景之一。

整个物流业占据了 GDP 10%到 15%的份额，李帅介绍到，而旷视所对准的四面墙物流场景，尽管在整个物流中——如果你把干线物流也算进去——占比不大，但却是亟待提升效率的地方。

在机器人介入之前，四面墙物料的储存与物流都依靠人来执行，这不仅是一笔连年增长的成本开支，由人介入的物流实际上还面临着复杂的管理问题：一方面仓储领域的人员流动性颇高，还很容易受到季节性因素的影响，比如农忙和传统节日会带来定期的用工荒，这直接干扰了物流的效率。

另一方面，由人主导和介入的物流无法实现规模效率——当仓库的 SKU即存货单位多到一定程度时候，仅仅靠人是无法实现对物料的精准的操控与盘点整合的。

换而言之，在四面墙内，人力所能及的部分是有天花板的，到了一定程度，规模和效率都无法扩大了。然而这却恰好是机器人所擅长的地方。

旷视的解决方案包含了自研的托盘四向车、料箱式堆垛机以及各种物料自主移动机器人，组合起来全面替代了仓库中人所出现的所有地方，而从接收物料、传递物料到堆放和取货这些对物料的精准识别都依赖于算法，这又恰好是旷视最擅长的领域。

旷视开发的名为河图的软件平台能同时控制几十台游离在仓库中的物料搬运机器人，加上输送线系统，整个四面墙内都能实现“无人化”。

旷视认为通过软硬件配合，这套解决方案能用更高的效率调度

3到 5 年内，布置这些工业机器人的成本就会被抹平，随后，传统上被认为是花钱的后勤部门甚至可以转化为一个营收项目，“靠生产就可以持续盈利了。”李帅说到。

更重要的是，这些封闭区域里互相衔接、协同配合机器人突破了人力效率的天花板：2020 年，旷视对广州一家规模庞大的药品物流中心进行了无缝升级，在不停工的情况下实现了整体效率25%的提升。

当然，这不是说工业机器人的开发是一套放之四海而皆准的“通用方案”，当这种全自动化的仓储物流方案嵌入大型物料的配送中心或者生产物流线边仓库，成为了制造流程的一个环节时，强烈的行业属性就自动凸显了出来，这意味着你需要针对每个行业独特的特点而进行优化。

冷链物流是一个经典的例子，要让机器人能在零下 20 度环境顺利运行，那么所有的零件都要进行宽温设计，特别是要能经受巨大的温度变化——有人作业的区域平均气温往往是零上 10 到 15 度，这意味着机器人穿行不同的区域要能经受几十度的温差。

而仅仅是硬件上的设计还不够，有些行业 know how 只有深入场景，换句话说，实地操作才会懂得。比如在冷链物流中，两个不同温度区之间的过渡地带往往充斥着水蒸气和小液滴形成的水雾，这会直接影响摄像头的精准度。

再比如，冷链严格的温控要求意味着系统设计机器人行进路线的时候连它们本身的发热都要考虑在内——旷视的方案是通过算法让机器人的运动轨迹分散化，从而防止聚集形成的高温突破冷链的温控要求。

当然，所有针对场景的设计优化中，旷视最擅长的还是自己的老本行——AI 视觉算法。

众所周知，药品的流通有着严格的监管规范，仓库里出去一盒药至少要经过两个独立环节的核对，而旷视在其中一个环节实现了对人工的完全替代——用摄像头就能精确实现对药品名称、种类、批次的检验，旷视的算法优势在这种环节中显露无遗，据李帅透露，前期的算法适配只需要三五个人就可以完成。

不仅是对人力的替代，算法辅助下四面墙内的物流要素，在机器人的帮助下都实现了人力所不能及的效率提升——比如对整个库房的快速盘点。价值几个亿的货物，上万个托盘堆叠的货架，机器人可以在很短的时间内就完成所有的盘点，省掉所有的人工环节。

旷视也把算法看做自己最大的优势，用旷视内部人的说法，这被称之为“从软切硬”，尽管 2019 年才正式涉足物流领域，但在更早的 2015 年旷视就已经在进行硬件的开发。

“外挂 AI 算法的软硬件协同能力根本不能跟自研软硬件解决方案相比。”而这种协同能力在四面墙围绕的仓储物流领域的想象空间还十分巨大，甚至，旷视认为它将会占据自己整个业务量的四分之一乃至三分之一。

二、一个运筹学问题

如果粗疏的对工业仓储物流领域进行区分，大致可以分为制造业领域和商业领域，后者聚焦于产品本身的流转——它不再是生产过程的一个环节，而是对生产结果的物流分配，在一个综合仓库——比如物流中心和核心仓，物流分配的效率直接决定了品牌的经营效率。

最典型的场景是电商仓库，如何准确、快速、高效的让千差万别的货物从仓库顺利进入干线物流就是这个细分场景需要解决的痛点。

我们都有过这样的经验，在 618 或者双十一来临的时候，物流系统“爆仓”了，所谓爆仓，也就是仓库中的货物无法及时传递到干线物流网络中去——这往往是由于人手不足所导致的。在巨大的仓库中用最短的时间和路线找到对应的货物这个过程，过去是由仓库工作人员凭借经验来执行的，当客户的订单蜂拥而至时，这些经验显然不足以覆盖电商场景井喷式的需求。

灵动科技致力于解决这个问题。这家经历过多轮、累计融资近 10 亿人民币的移动机器人公司，是京东最大的第三方机器人提供商，有数百台 AMR 移动机器人游走在京东的库房。灵动的机器人策略被称为“订单到人”，也就是说机器人根据订单量和库房物料的分布情况自动到对应位置备货，过去仓库中需要许多人在固定动线上重复走动的情况被机器代劳，现在只需要少量的人在相对固定的区域和机器人配合装备货物就能实现比过去高得多的物流效率——2020年底在京东上线的第一个月，效率就提升了30%，第二个月则来到了50%。

由于依然需要人的参与和搬运，这种解决方案适用的仓库物流更多是非标品的小件和中小件，也就是边长小于 72 公分，重量小于 30 公斤的货物——这几乎覆盖了绝大部分电商和高端物流场景，它们仓库中的货物种类繁杂多样，许多甚至连摆放方式都不相同，而由于人和机器人要在巨大的货仓中协同工作，这对机器人的自动化水平提出了很高的要求。

灵动采用的方案是所谓第四代技术，也就是基于深度学习的视觉导航。机器人身上的传感器不只有激光雷达，还有摄像头，灵动的算法让机器人通过深度学习采集到的信息来识别货仓这样的封闭空间中的所有东西——无论是人，货架还是行进路线中出现的其他机器人，并自由穿行其中。

这种技术和乘用车上用来实现自动驾驶的技术本质上是一样的，因此你甚至可以把它当做一种“区域限定版”的工业自动驾驶。

“只有我们的四代机可以。”灵动科技的CEO齐欧说到，在这里他指的是限定区域内的自动混行。不要小看这种混行能力背后的技术含量，这意味着它不仅能和别的机器人共同运行，还能与仓库中的其它由人操控的设备，乃至人一起协同运行，这就让过往非常复杂的中小件精准物流动线规划，变成了一个纯粹的运筹学问题——系统只需要从理论上得出运动路线的最优解，剩下的机器人可以自主自动完成。

灵动科技“订单到人”解决方案示意图

这非常像是滴滴或者美团对于运力资源的调配，本质上后台系统在实时监测每一辆车、每一个外卖员的运行轨迹和每一个客户、每一个店家的运力需求，最终，算法会得出一个全局运力分配的最优解，它会随着交通状况、运力需求变化等随时变化，灵动的方案也是如此。

当巨量的电商订单涌入时，灵动的系统会根据需求实时测算机器人行进的最佳路线，显而易见，这是道复杂的数学问题，仅仅是这种调度策略的开发，灵动就用了超过一年的时间，但它带来了巨大的回报，因为同制造业机器人不同，流通领域仓储物流对工业机器人来说是一片蓝海。

中国是全球制造业的中心，这种中心地位很大程度上来自低成本优势——中国拥有大量廉价劳动力，从某种程度上讲，这阻碍了机器人在制造领域的扩张——如果用人力和用机器人差不多价格（甚至更便宜），为什么要用机器人呢？

但对电商仓储物流来说，情况完全不是这么回事。中件仓的传统工作模式是由人拉着搬运车在仓库中游走。搬运车的负重是200公斤，而由于行进路线事实上是靠人的经验来规划的，每天人步行的距离甚至堪比一个马拉松！在没有空调的库房里，这种近乎极端的工作强度让它的流动率高达30%，也就是每三个月所有的员工都会换一波，因此，低成本、快速收益的自动化方案对他们来说几乎是一个必选项——仓库运营中有45%的成本都来自人工。

灵动科技的机器人系列

这是一个自动化率不到5%的行业，而灵动是国内目前唯一拥有完整订单到人解决方案的移动机器人提供商。

三、突破数据孤岛

关于机器人，优艾智合的定义与别家不同，他们扩大了机器人这个定义的外延，把它设想成了一种接近于独立的完整生产力形态，而不再仅仅是一个酷炫的先进生产工具这么简单。

这种机器人独立形态的标志是完全不需要人的介入，因此从外部看来，这种机器人更像一个完全独立自动运行的智能工厂，用优艾智合机器人联合创始人兼工业物流总经理许瑨的话说，在这里，物质流和数据流形成了一个完善的闭环，这突破了工业生产过程中的数据孤岛问题，也是机器人相对人工来说最大的优势。

可以想见，这种高度自动化、智能化的机器人形态意味着要打通制造业生产流程中的所有环节，不仅技术门槛高，成本也更昂贵，让它天然就更适合于单位产品价值更高的先进制造业，比如半导体晶圆制造和新能源电池。

许瑨举了个例子，晶圆制造有7道标准的工序，每一道工序本身已经非常成熟且实现了自动化，但工序之间的物料搬运，过去都是依赖人力。

优艾智合半导体车间无人化生产流程示意图

这正是数据孤岛形成的原因，每道工序本身是独立且分离的，但整个制造过程又需要高度的流程化，因此人不得不参与其中，但人力辅助的工艺流程让数据流又充满了断点，这带来的直接后果是工厂不得不大量囤积原材料来保证生产过程的效率不会受到影响。

“很多生产企业，库存水平居高不下就是因为这一点。”许瑨说道。

解决的方式就是用机器人去打通全部原本孤立的环节，从原料仓到各级生产线的串联再到最后的成品仓，最终数据流的断点将不复存在。

这种精细程度已经不能用“打通最后一公里”来概括，恐怕“最后一米”更贴切。

继续用晶圆制造来举例，每道工序之间，就连简单的上料和下料也有固定的标准，更不必说还有半导体行业广为人知的对洁净度的极致要求——优艾智合的机器人需要运行在 Classes 100 的环境中，也就是说每立方英尺内，灰尘颗粒不能超过100颗。

为了打通这“最后一米”，需要实现对行业 know how 的深入理解，优艾智合的10多个研发工程师在客户现场旁租了房子住了一年半，先后迭代了4个工程版本的解决方案。

“哪怕机器在物理层面已经完成了90%的转运，只要有人的介入，从数据层面上讲，它依然没有突破，它还是创造了一个个的数据孤岛。”优艾智合最终的解决方案是复合型的，除了移动机器人，还加上机械手臂，传送滚轮等各种机械结构以及视觉算法和传感器，它们共同建立一个完整端到端的工艺流程闭环，它已经成为了优艾智合在半导体自动化领域最强的企业护城河。

如果你去问行内人对目前工业机器人发展的前景，恐怕会得到很多五花八门的答案。一方面，不确定的大环境与消费的疲弱显然波及了整个制造业与物流行业，每个企业在花钱的时候都要仔细的计算ROI，但另一方面，这或许意味着更廉价的智能替代方案将会成为主流——依赖低成本劳动力的时代正在过去，工业机器人的企业都在试图说服客户，单笔投入高，但长远来看回报率优异的机器人是一个好的选择。

我们现在就正站在这样的时间节点上，面前的是一个驳杂庞大，又蓄势待发的工业机器人江湖。

今年下半年的这几个销量高开的新机，都是与“钱”相关。

Redmi K60至尊版，用强劲的性能配置征服了不少用户，而一加 Ace2 Pro则是在质感上另出新招，同样得到了消费者的认可。

不过这两款产品成功的基础，还是要归在“钱”字上。

Redmi K60至尊版搭载了天玑9200+旗舰级处理器和华星C7材质屏幕，12GB+256GB版本售价仅为2599元。而一加 Ace2 Pro则更为离谱，众所周知第二代骁龙8的售价还是非常贵的，而一加 Ace2 Pro在用上了第二代骁龙8和京东方Q9+材质屏幕后，12GB+256GB版本售价也只是2999元，且质感还非常不错。

Ps.或许这才是成功的关键...

图源：品玩 lzh摄

今年手机厂商在性价比上更为激进，是一个必然的连锁反应。在去年，整个手机市场销量下滑严重，说一个老数据，整个2022年全年中国智能手机市场出货量大约为2.86亿台，同比下降13.2%，已经是近十年的最大降幅。

此外，国内用户的换机周期已经不断延长，从几年前15~16个月换一次新机，已经延长到30个月，手机市场销量的下滑，已成定局。

但从另一个角度来说，整个盘子虽然不会再扩大了，可2.86亿这个数字，还是非常诱惑且性感的，正因如此，向内开辟手机市场是手机厂商所达成的共识。

图源：IDC

相较于技术成本更高的旗舰级产品，更具性价比和质感的中端机，自然成为了成功的关键。

就在今天，真我也发布了新品：realme 真我 GT5，直接用上了顶级的第二代骁龙8处理器，甚至在整机质感上，都做到了以前真我没有做到的程度。

值得一提的是，在这场发布会前，我们就已经拿到了这款产品，并且在一段时间上手后给予了这款产品好评，且分享给了身边的同事。但当同事第一次拿到这款产品后，所提出的第一个问题全部都是：它和Redmi K60至尊版、一加 Ace2 Pro哪个更有性价比？

图源：品玩 lzh摄

谈到性价比，就得谈到钱，谈到售价。这次真我 GT5（150W版）的12GB+256GB版本售价为2999元，而240W版本只有24GB+1TB版本，售价3799元。

与之相对的，Redmi K60至尊版24GB+1TB版本售价3599元。一加 Ace2 Pro的24GB+1TB版本售价3999元。

说实话，从不同价格段综合来看，相较于其他两款产品，这一价格的竞争力并没有那么强。可在我认为，产品的竞争力并不是从钱上进行区分的，而是要综合其能力，才能得到最准确的答案。

因此，不妨让我们先来看看真我 GT5为用户带来了什么，再得出答案。

图源：品玩 lzh摄

这次真我 GT5的性能配置可以说是做到了这一价格段的极限，首先是用到了旗舰级的第二代骁龙8，超大核最大频率能够达到3.19GHz，哪怕是一加 Ace2 Pro用的也是相同的处理器，并且同样带来了LPPDR5X+UFS4.0，来组成“性能铁三角”，最高能够升级为24GB+1TB内存组合。

图源：品玩 lzh摄

不过对于这三款产品来说，这只能说是站在了同一起跑线上，我们真正要看的，是真我 GT5用这样的配置做了哪些不一样的事情。

这次realme很有想法的为真我 GT5加入了“极客性能面板”，有点类似以前“全民Root”时期超频的功能，只不过真我 GT5是向下调度，而非稳定性较差的向上调度。比如，超大核最高支持3.19GHz，如果我们不在意功耗的话，完全可以将性能拉满，满血进行游戏；甚至在面对一些负载不强的游戏时，直接降低频率进行省电。

大中小三个核心均可以调整     图源：品玩默认频率并非最大频率，需手动调节     图源：品玩

这一操作是值得肯定的，且是“榨干”第二代骁龙8最好的方式，因为很多时候手机厂商为了保证功耗、发热，会选择几个阈值来调整手机性能，这就导致玩家会在不明不白的情况下被阉割了体验，将“策略调整”交给用户，无疑是真我 GT5用户群体最喜欢的方式。

也可以选择默认模式    图源：品玩

除此之外，品牌方自己也清楚真我 GT5的用户群体都是喜欢游戏的玩家，也根据自身大内存的优势，为游戏加入了“沙盒机制”，也就是一个独立的空间，游戏在进入这一空间后，由于独立存在，能够实现不依靠调度机制的“永久保活”。

图源：品玩

不过也正是因为这一机制，处于独立空间的游戏只有5分钟的网络连接时间，需要注意。

另外，真我 GT5也积极和各大游戏厂商进行深度合作，《英雄联盟手游》甚至还为其带来了专属的144Fps超高帧模式。

除了性能，真我 GT5还有一点非常值得称道，那就是在真我 GT Neo5上提供了专属的的240W快充版本（也就是24GB+1TB专属版本），在目前Type-C所能承载的功率中已经做到了最大，也是目前业内所能做到的最大充电功率， 方便快速补能，避免在“性能调度”后进入没电的状态。

Ps.不过从个人体验来看，非要追求240W的大功率快充，不如多关注自己是否需要1TB的大存储。

图源：品玩 lzh摄

仅是这几点，真我 GT5就已经与另外两款拉开了差距，硬件接近，但用功能上另辟蹊径的创新，与同质化较为严重的精竞品拉开距离，在手机行业中是一件很多厂商都想做却做不到的新鲜事，更何况，真我在质感上也做到了不差的水平。

首先，真我 GT5是少有的高性能直屏手机，可能很多朋友不太了解，目前搭载顶级处理器的国产手机旗舰为了追求质感和设计，都将手机设计为了曲屏，但曲屏对于游戏来说是极为不友好的设计，所以直屏从根本上就更适合游戏。

图源：品玩 lzh摄

其次，realme这次非常罕见的没有节省成本（哪怕此前真我 GT Neo5在极限成本压缩下都都没有选择无屏幕支架），直接选择了无塑料屏幕支架的设计，这样一来，真我 GT5在观感和正面手感上再度得到提升，非常出色。

图源：品玩 lzh摄

另外，虽然真我 GT5的边框为塑料材质，但整体工艺更类似一加、OPPO，将塑料中框做成了亮面金属质感。除此之外，整个玻璃背板由比亚迪代工，一体成型，被官方称为“奇迹玻璃”。

具体显示效果可能有点抽象，不过如果我们把它的颜色想象成《终结者》中的液态金属就很好理解了，质感上非常不错。

图源：品玩 lzh摄

正是在这三点加持下，真我 GT5的质感丝毫不逊色于一加 Ace2 Pro（虽然都是一个集团），至少在中端机市场的直屏产品中，哪怕是Redmi K60至尊版也不能与之抗衡。

Redmi K60至尊版的优势在于性价比，一加 Ace2 Pro的优势在于整机质感，真我 GT5的性能和质感我们都聊过了，而超脱于这两点之上，最后我们再来聊聊它的其他特性。

这次真我 GT5延续了真我GT Neo5的“觉醒光环”设计，并且将其设计的更大更明显，对于喜欢这一功能的朋友来说无疑是一个巨大的加分项。

图源：品玩 lzh摄

屏幕上，真我 GT5为1.5K分辨率，支持144Hz的高刷新率，但在峰值亮度上仅有1400nit，这一数据不如一加 Ace2 Pro和Redmi K60至尊版，但在与游戏关系密切的“触控采样率”上，则是做到了2000Hz的瞬时触控采样率，触控会更加精准。

图源：品玩 lzh摄

在前两天，真我 GT5还宣传了一波导航能力，支持三频GPU和四频北斗导航，是这三款产品中最好的，如果对这一点比较关注的话，欢迎关注我们后续内容，我们会针对这一功能进行单独测试。

再者就是影像了，主摄为索尼IMX890的5000万主摄镜头，与一加 Ace2 Pro相同，稍逊色于Redmi K60至尊版，但实际差距不大。

图源：品玩 lzh摄

鉴于真我 GT5的售价，我认为真我 GT5还是很具有性价比的，甚至是这三款产品中最具有性价比的一款。如果想要知道一款产品的性价比如何，只看价格是远远不够的，真我 GT5在相同的配置下为用户提供了更多有价值的能力，即便是“增值服务”也非常值得。

手机这类产品在性能上不断加码，最终的目的无非就是体验二字，如何在同质化的产品中脱颖而出，用心是非常重要的一件事，这一点真我 GT5已经赢了太多，甚至在与旗舰产品进行对比时，都能够让用户“犹豫不决”。

真我 GT5虽然区分了240W和150W两个版本，但除了充电功率之外，其他体验都是相同的，所以过度追求240W反倒显得没有那么必要，正确对待自己的存储需求才是关键。同样也是这个原因，细数每一个价格段，真我 GT5都还有着不错的竞争力。如果是你，Redmi K60至尊版、一加 Ace2 Pro和真我 GT5，你选哪个呢？

在发布开源可商用大模型Llama 2之后，Meta日前正式发布该模型的编程版本Code Llama，极大弥补了之前在代码任务上表现不佳的短板，进一步拉近了与闭源的GPT模型的差距，测试效果直追GPT-4。

值得一提的是，就在Code Llama发布的两天前，OpenAI开放了GPT3.5的微调功能，允许开发者和企业根据自己的需求定制模型。作为目前开源和闭源领域综合实力最强的两个大模型，这不免存在些许你追我赶的竞争意味，甚至是有一丝火药味？

编程作为大语言模型最重要的应用领域之一，也是当前几乎所有技术产品和服务都离不开的，对该能力的优化和改进具有重要意义。

本次发布的Code Llama是在Llama 2的基础上，通过特定的代码数据集进一步训练而来，支持C++、Java、Python、PHP、Typescript（Javascript）、C#和Bash等众多流行语言，依然是开源可商用。

Code Llama对编程专家和初学者都非常有用，无论是用专业的编程语言还是用自然语言（如普通话）来描述编程需求，Code Llama都能理解，并很好地生成相应的代码或与代码相关的解释。这极大降低了开发门槛和效率。

多版本模型覆盖更多特定场景需求

根据Meta的博文，Code Llama分为7B、13B和34B三个不同参数版本，可满足不同的服务和延迟要求。每个版本的模型都使用了500B tokens与代码相关的数据进行训练。

图源：Meta

最小的7B参数模型可以在单个GPU上运行，响应速度快，适用于需要低延迟的任务。但相比更大的模型，在代码生成或理解方面不够精确。最大的34B模型能提供最佳的编码辅助，在复杂的编程任务中表现最好。但需要更多的计算资源，延迟也可能更高。中等规模的13B 参数模型在性能和延迟之间提供了一个平衡点。另外，7B和13B的模型经过了中间填充（fill-in-the-middle，FIM）功能的训练，能够理解如何在一段现有的代码中添加新代码，可以直接用于自动代码补全等任务，无需额外的设置或训练。

Code Llama支持一次性理解并记住最多10万token的上下文，强大的文本处理能力对于处理大型代码库或长篇文章都非常有用。比如，当开发者需要处理大量代码时，可以将整个代码片段一次性“喂”给Code Llama。

值得一提的是，为了满足更多特定需求，Meta还进一步针对Python和自然语言指令微调了两个Code Llama的变体，分别称作Code Llama-Python和Code Llama-Instruct。

Python是目前最受欢迎的编程语言之一，在多个领域有着广泛应用，特别是在数据科学、机器学习等领域。一个专门针对Python的模型能更准确地生成和理解Python代码，提高模型在处理相关任务时的性能。

另一个子版本Code Llama-Instruct更注重理解自然语言指令，非常适合那些不是很熟悉编程但又有这方面需求的用户。这个版本更容易理解用自然语言给出的指令，也就是更适合非专业用户，除了可以用于代码生成，也能胜任其他与代码相关的自然语言处理任务，如代码注释或文档生成。

通过提供更多垂直的子版本，Code Llama模型能够覆盖更广泛的用例和人群，满足不同场景下的特定需求，更容易获得竞争优势。

不过，Meta也有在博文中说明，由于Code Llama更专注于代码任务，因此并不适合作为聊天或写文章等日常语言任务的基础模型，它主要是为了帮助人们编程或处理代码问题而设计的。

性能和安全性双领先

而有关Code Llama的具体性能，在多个代码基准测试中，Code Llama达到了开源模型中最先进的性能。Code Llama所有模型在MultiPL-E上都优于其他公开可用的模型。34B参数版本在HumanEval上得分为53.7%，在MBPP上得分56.2%，这与ChatGPT（GPT 3.5）相当，优于其他所有开放解决方案。

图源：相关论文截图

在安全性上，Meta采取了许多措施，为做评估，研究者特意用一些指令请求恶意代码，测试Code Llama是否会生成不好的输出。并对比ChatGPT做了同样的测试。结果显示，Code Llama更不容易生成有问题或者有害的代码。

Meta还发表了一篇详细介绍Code Llama的论文（题为Code Llama: Open Foundation Models for Code），披露了Code Llama开发的细节以及如何进行基准测试等信息。

值得一提的是，在Meta发布的论文中出现一个名为“Unnatural Code Llama”的模型（见上图），各项评分都非常之高，但该模型只在论文中一闪而过，Meta并未提及，或许后续Code Llama会迎来进一步增强。

更多详细内容可以参看论文：

https://arxiv.org/abs/2308.12950

我发现了一个有趣的现象，身边有不少同事，已经开始逐步使用平板电脑来办公。记得在之前选题会上，就发现几位同事每天随身携带的设备已经从笔记本变为了平板电脑，这在一水儿的苹果logo面前确实足够显眼。

究其原因，是因为不论从随身便携性还是功能，这类平板电脑已经有替代笔记本的常用功能的能力，而且平板的特殊扩展性也赋予了其更多灵活性。当然还有必不可少一点，和动辄5、6千元的笔记本相比，大多数中端平板即使配齐键盘和手写笔套装也不过2K多元，价格优势明显。

另外我也发现，大家对于平板讨论最多的话题，并不是哪个视频网站看视频最爽，也不是玩游戏适配如何，而是如何使用平板+键盘+手写笔来提高记录效率。

我的同事跟我说，使用平板电脑很重要一个原因，是重量和续航要比他之前使用过的小米笔记本整体要强不少，而且更灵活的大小和更方便的拆卸方式也能满足他不同需求。

他首先和我提到的是屏幕尺寸，11英寸在他看来是随身设备的“黄金尺寸”，因为8英寸的mini平板虽然小巧，但因为应用字体过于小巧而牺牲了良好的阅读体验；也不像13英寸虽能同屏显示更多内容，但配上键盘后的重量和便携性跟笔记本并无区别。

左：vivo Pad Air 右：小米平板6 Pro

像我手中的vivo Pad Air，屏幕为11.5英寸，屏幕比例为3：2，这个比例的一大好处是在连接键盘横向使用时，更加接近笔记本观感，尤其在一些网页显示时能显示更多内容。

配套的官方键盘和传统笔记本电脑键盘的体验感觉并无明显差距，一方面是1.3mm键程回弹感清脆，另一方面18mm键距下依旧容纳了64键位，虽然比较紧凑但写个文章还是没问题的，而且vivo还贴心地设置了Windows和Mac两套快捷键位，简而言之，它可以让你忘记这是vivo平板，获得和Mac一样的操作体验。

但凡使用过键盘加平板的用户，都知道即使配置再高，也逃不过只能打打字的命运，虽然很多键盘都具备了一键录音转文字功能，但使用场景过于单一，身边使用过这项功能的用户也聊胜于无。

而且如果想利用好平板，键盘+手写笔是一对天生组合，键盘负责长文章输入，手写笔负责查阅记录整理资料，这样的搭配并不分先后顺序，而是同步进行，比如列好文章大致提纲思路后，利用这次新发布的vivo Pencil2勾选摘录一些资料，之后汇总到原子笔记进行汇总就能进行快速查阅，使用起来还是非常方便的。

vivo Pencil2搭配vivo Pad Air使用书写感觉和延迟控制得不错 图源：品玩lzh摄原子笔记已经足够用，不需要下载第三方笔记应用 图源：品玩lzh摄 图源：品玩lzh摄

我看了不少笔记达人都在推荐各种各样的笔记软件，什么云记、印象笔记等等，我也尝试下载了这些应用，发现这些软件都有非常漂亮的模板、字体、手写笔工具等等，而且提供的工具过于琐碎，这对于职场人来讲，想要利用碎片化时间学习就太过耽误时间。

而vivo自带的系统软件，比如原子笔记、原子阅读、电子书、笔记/文件软件就足够日常使用，配合额外的一两款软件，比如思维导图和无限画布，已经能够覆盖到全场景应用中了。

vivo自带软件搭配一两款第三方软件就能覆盖多数使用场景 字不好看大家凑乎看 图源：品玩lzh摄

比如收集一些日常选题思路，或者临时受到启发，我就使用享做笔记中的“无界笔记”功能，立马记录下来，之所以更加青睐于无界功能，是因为这样不会受到屏幕制约，而且能够瞬时记录下来“瞬时”想法，另外也可以在这个想法周围进行一些补充和拓展，这样最终呈现方式，就相当于思维导图。

享做笔记“无界笔记”功能，类似无限画布

这样对于记录一些头脑风暴想法确实足够方便，但因为是纯手写，所以像我这样写字并不好看的用户在分享给他人后，其他人可能并不能完全看懂，因此我建议还是使用标准机打字形式进行撰写。

很多小伙伴估计再写完提纲后，都有想转为思维导图分享给其他人需求，这里我推荐个宝藏软件幕布APP，它可以快速把提纲转化为思维导图，一目了然，而且只要注册就可以免费使用30天。

幕布APP可以快速把提纲转化为思维导图 图源：品玩lzh摄图源：品玩lzh摄

虽然vivo Pad Air在我折腾下已经有了替代笔记本的“生产力”能力，但毕竟现在是多设备办公时代，比如我就是同时使用平板和MacBook Pro，大家都知道安卓和苹果相互传软件始终是一件特别麻烦事情，而使用vivo系统的好处就在于，在Mac上安装vivo办公套件后，就可以把图片或者文章资料无缝传输到vivo Pad Air上，这样的跨平台软件目前vivo做得相对好一些，而且传输速度和延迟经过几代更新后，也有了明显改善。

“买前生产力，买后爱奇艺”不冲突

虽然vivo Pad Air已经通过键盘、手写笔这类硬件配置以及便捷的原子系统套件、vivo办公套件这类软件来增强了办公属性，但对于绝大多数人来讲，平板电脑依旧离不开它的娱乐属性。

在我看来，买前生产力和买后爱奇艺是可以共存的，没必要觉得生产力就物尽其用而看个视频就浪费平板价值了，这是一种非常刻板的印象，甚至在有些时候，平板的影音娱乐体验在一定程度上反而会超越笔记本或者一些家用电视的体验，原因有两个：

其一、目前很多安卓平板已经在入门价位中搭载了高刷技术，比如vivo Pad Air作为vivo入门款，就搭载了144Hz高刷屏，而且还覆盖了P3广色域，支持10.7亿色显示，色彩覆盖范围广，分辨率也高达2800×1840，这样在平板中看视频要比在同分辨率下的电脑或者电视上要更细腻。

其二、如vivo Pad Air不仅搭载了四个低频非常有劲儿的扬声器，还支持3D 实景⾳频，可以理解为把耳机中的空间音频技术带到了平板中，这是很多笔记本和传统电视都无法实现的功能。

这里我就以刚登陆流媒体的《速度与激情10》来举例，三款主流的国内流媒体软件，优酷、腾讯、爱奇艺在购买了各种SVIP会员后都需要再花钱购买，不过在这短短的6分钟试看时间中，我发现爱奇艺不仅提供了4K画质，还提供了杜比音效，借助3D 实景⾳频可以带来不错的环绕立体声体验；优酷则提供帧享120帧，整体观感最流畅；腾讯视频虽然提供了臻彩试听，但画面远没有高帧数带来的爽感直接。

所以我建议追求画面流畅度的朋友购买优酷视频（淘宝88会员换一个也可以）；追求画面色彩和声音体验的朋友购买爱奇艺即可。

上：优酷 中：爱奇艺 下：腾讯视频

小结：

不难看出，vivo Pad Air针对目前平板电脑应用较为广泛的办公场景、娱乐场景进行了深层次的优化，比如在设备轻量化方面，屏幕显示比例、键盘适配上都往PC端靠。

这样的做法显而易见，就是为了减少PC办公带来的割裂感，同时在软件方面，通过平板大屏触控优势，以及系统对于软件和手写笔的优化，来增强部分场景效率，加之高像素、高刷新率的屏幕提供了更加出色的显示效果，也突出了这款平板的影音娱乐优势。

对于AI 大模型技术来说，2023年绝对是一个重要节点。而 AI 浪潮的爆发离不开微软和 OpenAI 这两家公司。微软CEO Satya Nadella和OpenAI CEO Sam Altman近日接受了《The Circuit》节目组的采访，分享了他们对于AI给人们生活带来的变革的看法，汇总成一期名为《Microsoft & OpenAI CEOs: Dawn of the AI Wars》的视频。

Nadella在视频中表示，AI带来的颠覆如同互联网一样巨大，将会深刻影响人们的工作、生活甚至教育方式。他强调，人们应该获得更多的控制权，将AI定位在辅助帮手的位置上。

以下是对话实录：

主持人：你经常玩AI吗？

Nadella：是的，我发现其中一些好玩的东西。

主持人：发现了什么？

Nadella：我的电子邮件回复内容现在非常的详细，语气特别礼貌。

主持人：这是否说明，AI一直在观察我们。

Nadella：这很有意思，就像我们办公室的同事一样。我回复他邮件的时候，他说：“你这是怎么了，伙计？你怎么这么客气？”

人们真的很容易养成使用 AI 的习惯，即使我只用了它一次，但你会开始习惯用它聊天。其大部分时间我只是在导航，把搜索当做导航工具。但你一旦习惯了你就会觉得，我必须有这些辅助功能。

主持人：微软已经研究 AI 几十年了，聊天机器人其实并不是个新鲜事。但突然之间，每个人都为之着迷。你为何觉得现在是AI的黄金时代？

Nadella：AI现在已经非常普及了，我们可以在许多日常应用中看到它的身影，比如搜索、新闻汇总、推荐、YouTube、电商和TikTok等，这些都是基于AI技术的应用。然而，它们基本上都是现代AI的自动化形式，像一个控制我们注意力的黑盒子。

未来我们希望，新一代的AI技术从“自动驾驶模式”转变为“协同工作模式”，我们可以主动通过提示语引导它。这种转变将使AI更加人性化，灵活、透明，也更符合人类的思维模式和工作方式。这样的协同工作模式会使AI成为我们的有力助手，而不仅仅是一个自动化工具。这是新一代AI技术最令人兴奋的发展方向。

主持人：你认为这将会对我们的工作产生多大的改变？

Nadella：我认为最大的变革可能会出现在工作交流上。

你会发现，对于所有公司来说，最重要的数据库是支撑所有生产力软件的数据库，只是目前这些数据都是孤立的。

而现在我可以说：“我马上要见这个客户，你能告诉我上次见他们的时间吗？你能找出所有关于这个客户的文件并做个总结吗，这样我就能了解我需要准备什么了。”

主持人：你如何确保他不是回形针小助手2.0 ？而是真的对用户有帮助？不让我想马上关掉它的那种。

Nadella：你知道的，我们这个行业有很多先例，从回形针小助手到现在这一代的助手等，他们的性能都是比较薄弱的。我认为这些东西其实还是工具，我们最终还需要去用他们来学习。就像每次有人给我发草稿，我都会审查草稿，而不是直接接受草稿。

主持人：1995年，比尔·盖茨发了一份备忘录，表示互联网是一股潮流，它将改变所有规则，对每个部门都至关重要，你认为AI带来的改变能有那么大吗？

Nadella：是的，我甚至觉得ChatGPT首次推出就像 Mosaic (全球最早一款可以显示图片的浏览器)在1993年首次推出一样。我确实有这种感觉，我觉得这次就像1995年的比尔在备忘录里说的一样。

主持人：这就像互联网带来的改变一样大？

Nadella：我认为是这样的，虽然我们这些在科技行业的人总是过度炒作一切。

我希望它可以带来这么大的改变，至少它给了驱使我的动力。我想可以实现我认为所有技术行业从业人员的共同目标，那就是使AI更加普及。

主持人：你认为在 AI行业，微软能从谷歌那里抢到多少市场份额？你的预测是什么？

Nadella：我很开心我们能够进入搜索领域，现在我们在搜索领域是一个非常小的玩家，但我期待我们每一次的进步都是一个大的提升。

主持人：你们正在进军搜索，他们正在进军办公。他们现在正在他们的Google文档、表格和Gmail中加入AI，我们是否会看到你和Sundar每周都在这场AI竞赛中互相超越？

Nadella：归根结底，对于这个行业来说，竞争的乐趣就是创新。而竞争的话，对用户和行业来说是一件非常好的事情。谷歌是一个非常有创新精神的公司，我们对他们很尊重，我也期待我们可以在多个领域进行竞争。

主持人：据说微软刚刚裁掉了一个专注于道德和责任的AI的团队，同时，人道科技中心说AI竞赛是个鲁莽的竞赛。你对此有何回应？

Nadella：这对微软来说已经不再是一件小事了，对吧？因为从某种意义上说，无论是设计、一致性、安全、道德对于 AI 来说，就像在说质量、性能和核心设计。

但我认为关于这种创新的步伐是否真的为社会带来了好处的辩论、对话和审查是绝对必要的。事实上，我欢迎这种对话。

在这个背景下，也让我们也意识到，我们为什么从没问过自己，我们生活中已经存在的AI在做什么呢？有很多AI我甚至都不知道它在做什么。那么我们为什么不真正的去了解AI在我们生活中的应用，并考虑如何安全、和谐的使用它呢？

主持人：我经常为我的孩子们担忧，因为AI有我所没有的，那就是可以画很多的时间去陪伴他们。这些聊天机器人显得非常友好，但这可能很快就会变成一种不健康的关系。AI 可能正在引导孩子们做出错误的决定。你作为家长，会担忧这些问题吗？

Nadella：这就是我为什么觉得AI要从自动模式转向辅助模式，让我们对它拥有更多的控制权之一。不仅仅是作为家长，还要让孩子么掌握控制权。

我们当然应该很警惕可能发生的事情，但我相信，这一代的AI和机器人，更可能从单纯的交流转为给我们带来我们更主动的学习的动力。

主持人：我想问一下关于工作的问题。显然，AI制造的软件可以帮助人们完成工作。我想知道，加入AI技术的软件会不会让一些人失业？ Sam Altman 曾表述过这样的一个想法：AI将创造一个乌托邦，并产生足够的财富，让每个人都能有一笔体面的收入，但同时也会失去一些工作岗位。你同意这个观点吗？

Nadella：你知道，从 Canes 到 Sam Altman，他们谈论过每周两天的工作制。我很期待这种蔚来，但问题是，工作上会存在变化，有些地方也会面临工资的压力。但随着生产效率的提高，也会带来涨工资的机会。我们应该全面的审视这些问题，并对可能会带来失业风险的问题保持警惕心。

作为 AI 发展的关键人物，Sam Altman 承诺 AI 加入劳动市场之后将会带来一种新的生活方式，但他也表达了需要对 AI 技术保持警惕的看法。对于许多人来说，AI 的性能可能会对他们的职业生涯造成影响，这引起了极大的讨论，甚至出现了好莱坞编剧罢工游行这样的事情。

  Altman 这个夏天一直在世界不同地区举行演讲，在向人们描述 AI 会带来的未来的同时，也提醒人们对 AI 保持警惕。而他回到旧金山之后，他也分享了自己对于 AI 带来的问题的看法。

以下是对话实录：

主持人：你这个夏天一直在旅行，旅行中的日常生活是怎样的？吃饭，睡觉，冥想还瑜伽？

Sam Altman：其实整个旅程中几乎没有冥想或瑜伽，也几乎没有锻炼。因为这很难，但我睡的还不错。

主持人：这次旅行目标是更多的倾听还是解释？

Sam Altman：目标更多的是倾听，但我们在解释上花的时间的比预想的要多。我们见了很多领导人，并讨论了全国监管的需求。这需要更多的讲述。

但倾听非常有价值， 我回来时带了大约一百页的手写笔记。

主持人：手写笔记？这些手写笔记之后会怎么处理？

Sam Altman：我会将其提炼为我们用户的前50条反馈，以及我们需要去做的事情。但当你面对面的与人交谈或者在喝酒、宴会等场合上，人们会直接告诉你他们的想法。他们会直接给出对你做错的事情和他们希望改变的事情的反馈意见。

主持人：ChatGPT如何改变了你的行为？

Sam Altman：有很多小的方式，同时我也有一个大的想法。

比如在这次旅行中，翻译功能是个救命稻草。而且我在写东西时也会用到他们。其实我经常写作，但从不发表，写作会帮助我自己的思考，我发现我写的更快，思考也更多，ChatGPT就像一个很好的解决困境的工具。

而我有更大的想法是，我看到了它成为我在认知工作方面的超级助手的道路。

主持人：超级助手，你知道我们谈过与聊天机器人的关系。你认为人们会对此产生情感依赖吗？你对此有什么想法？

Sam Altman：我认为人们确实正在对语言模型产生情感依赖，我对此事的想法很复杂。我不希望这样，我觉得这很奇怪，也很令人担忧我。我不想成为那种警告别人他们只能用技术做什么事的人，我觉得这是我们需要小心的事情。

主持人：人们对于 AI有很多焦虑和恐惧，但与核武器，生物武器的比较，你认为这些焦虑是公平的还是想的过于戏剧化了？

Sam Altman：人们会有有很多的焦虑和恐惧，但我认为更多的是兴奋。我认为对于任何高级技术，无论是合成生物学还是核技术，包括 AI，我们都需要应对其潜在的负面影响，这才能获得其正面的收益。对于这项技术，我预期他们的优点将远大于我们所见过的任何东西，但其潜在的缺点也非常糟糕，所以我们确实需要管理这些技术。

关于如何有效的做到这一点，我们已经提速很多了。我开始在这次旅行时对这一点相当乐观，而结束时我让然相当乐观。

主持人：是的，那么你的避难所准备好迎接AI末日了吗？

Sam Altman：如果有AI末日，避难所对任何人都没有帮助。但我知道记者们似乎非常喜欢这个故事。

主持人：我确实喜欢这个故事。

Sam Altman：我不会过度纠正人们对于我给生存准备的东西。我曾是一个童子军，我非喜欢这些东西。但这其实对 AI 没啥关系。

主持人：有人谈论过“终止开关”，就是那个大红按钮。

Sam Altman：我希望大家能明白，那只是一个笑话。

主持人：很明显那是个笑话。但如果你想的话，你真的可以关掉它吗？

Sam Altman：当然可以，我的意思是我们可以关闭我们的数据中心或者其他设备，但我不认为那是人们所说的。

我认为我们可以做的是，其实是如何安全的构建 AI 系统，我们要想如何安全的设计安全测试方式，有外部审计、内部审核，红队等等。而不是向电影中那种戏剧性的有一个举行开关或者切断电源什么。我们已经开发并继续开发这些严格的安全实践，这就是切断开关的真实模样，但其实它并不那么戏剧化。

主持人：现在有了一个新的竞争环境。OpenAI显然是领跑者，但你在担心谁？

Sam Altman：这不仅是一个竞争环境，我认为这可能是现在科技界最具竞争性的环境。所以我们在关注所有人，但鉴于我在创业公司的背景，我更担心那些我们还不知道要关注的人，他们可能会提出我们错过的一些真正新的想法。

主持人：你如何描述你和 Satya Nadella 的关系？他们对 OpenAI有多大的控制权？我听有人说，微软要买下OpenAI,你只是让科技公司变得更大。

Sam Altman：OpenAI公司不出售，我不知道怎么说才能更清楚，我们和他们的关系很好。大型科技公司之间的重要合作往往不太成功，但我们之间的合作是一个成功的例证，我们非常感激。

主持人：你有没有在幕后和 Elon Musk 交流过？

Sam Altman：偶尔。

主持人：他们都在谈论什么？

Sam Altman：我们谈论的内容非常广泛，包括重要的事情和非常琐碎的小事。

主持人：你怎么看待他的沮丧，要他几乎在某种程度上对 AI 发起了攻击。

Sam Altman：你应该问他。

主持人：你认为AI应该永远不碰哪些方面？

Sam Altman：我妈妈总是说“永远不要说永远，永远不要说总是”。我认为这是一个很好的建议，如果我现在做出预测，我肯定会在某种方式上出错。

我认为AI将影响我们生活的大部分方面，但些部分仍将保持不变。不过这种预测是是容易出错的。

主持人：你认为孩子们现在应该学什么？

Sam Altman：韧性、适应性，快速学习能力，创造力，当然还有熟悉各种工具。

主持人：那么孩子们还应该学习编程吗？因为我听过人们说，不需要再学习编程了，只需要学习数学和生物学。

Sam Altman：我对此有些看法，因为我喜欢编程，我认为你应该学习编程。虽然我现在很少写代码，但学习编程是一种很好的学习思考方式。

我认为，在未来，编程仍然会非常重要。它只是会有一些变化，因为我们有了一个新工具。

主持人：如果我们真的无事可做了了，我们该做什么？

Sam Altman：我不认为我们会真的无事可做，我觉得我们的工作内容可能会改变。你知道的，像你和我现在所做的，对于几千年前的人来说可能不算是真正的工作。但我们可以找到了新的目标、新的任务，能够为他人提供价值以及获得成就感的事情。

这写东西永远不会小事，我希望你和我能让几百年后的世界看到，在未来，人们会惊叹：“哇！那些人过得真好，我无法相信他们会把这些太琐碎事情称为工作。”

主持人：所以我们不会只能躺在海滩上吃糖果。

Sam Altman：我们中的一些人会这样做，对那些想这样做的人来说，这更能给他们带来力量。

主持人：你是否真心认为世界会变得更公平，更公正？

Sam Altman：我认为是的，我认为技术本质上是一种平等的力量，它需要社会和我们的机构合作才能实现。

如果我们能做到，我会有更大的展望。我对下一个十年的看法是，人工智能和能源的成本会大大的降低。如果这两件事发生，它会帮助每个人。

主持人：那么你接下来想把OpenAI带向什么地方？

Sam Altman：我们希望继续制作更好、更有能力的模型，并使他们更广泛、更便宜的被人们使用。

主持人：那么AI的整体呢？

Sam Altman：有很多人在做这些，所以我自己不能决定这个领域的走向。但我们对我们的贡献感到非常满意。我们认为我们已经推动了这个领域的发展，我们为此感到自豪。当然我们也在做新的事情。

主持人：新的事情是什么？

Sam Altman：还在做，不能说。

主持人：这个世界还有创业公司的空间吗？

Sam Altman：当然，我们不久前还是一家创业公司呢。

主持人：但你们几乎已经是一家老牌公司了。

Sam Altman：当然，但我们刚开始的时候，你可能会问同样的问题。事实上，人们确实这么问过，我自己也曾怀疑过，是否有可能挑战谷歌和DeepMind，或者他们已经赢了？

主持人：显然他们还没有。

Sam Altman：是的，我认为这个领域还有很多机会。作为创业公司，我们总是容易自我否定，但创业公司还在继续做他们的事情。

主持人：好吧，没有人否定你，所以我想这是件好事情。

Sam Altman：我想是的。

主持人：在这次旅行中你签署了一份22个词的声明，警告人工智能的危险。生命中表示，减轻人工智能导致的灭绝风险应该是全球优先考虑的问题，就像大流行病和核战争等其他社会规模的风险一样。请为我们梳理这中间的联系。从一个先进的聊天机器人到人类的终结者，这中间会发生什么？

Sam Altman：AI是我们的希望，但也他存在可怕的风向。我想AI可能会以很多方式出错，但我们不是经常使用存在危险的强大技术吗？我认为我们在几十年里的发展为我们提供了良好的安全系统实践。这并不完美，不过这些事情永远也不会完美。

万事都会出错，我认为最重要其实是这项技术。当前GPT4，并不向你说的那样有风险，但我们有多确定CPT-9不会有风险呢？即使有一小部分可能性，它也会变得非常糟糕，这时候就需要我们非常小心。

主持人：如果存在这样的小概率，为什么还要继续做这个呢？为什么不停下来呢？

Sam Altman：有很多原因。首先，我认为AI的优点是巨大的，你知道，为地球上的每个人提供一个比今天任何人都能接受的更优质的教育的机会，这是非常有意义的，这个时候停下来并不好。同时在医疗领域的未来变革和其全球普及也将是一个历史性的突破。

我们将看到的科学进步，我坚信真正的可持续生活质量的提高来自科学和技术的进步，我认为我们会有更多这样的进步。

我们有所有的明显好处，你知道，AI 可以帮助我们结束贫困。但我们必须管理好风险才能达到这个目标，我也认为在这个时候，没有公司能阻止它。

主持人：即使是你也会承认，你现在拥有了巨大的权利，但人们为什么要相信你？

Sam Altman：你知道我不喜欢公开演讲，我更愿意在办公室工作，但现在人们应该有足够的时间来提出他们的问题，我正在尽力做到这一点。

还有一点更重要的是，在这个领域不应该只信任一个人。董事会有权利解雇我，我认为这很重要，我认为董事会需要逐渐向全人类民主化，有许多方法可是实施这一点。

我们认为AI技术的益处、访问权以及对它的管理权应该属于全人类。AI是一项非常强大的技术，你不应该只信任一个公司，更不应该只信任一个人。

某种意义上说，大模型产业陷入了一种“平静”。

平静甚至是一种委婉的说法，很多人更直白的表述是大模型“熄火”了。百模大战推出了眼花缭乱的各种大模型，摩拳擦掌的投资人和拥有顶级资源的创业者们纷纷就位，然后烈火烹油的状态变得慢了下来，冷了下来。

这与品玩在三个月前举办第一场大模型产业主题论坛时的情况形成了一种有趣鲜明的对比。当时所有人摩拳擦掌，蠢蠢欲动，不少人都表达出了一种乐观和自信。大家会认为，按照中国的速度，通用大模型出现后，应用层，产业链上下游都会随之发生剧烈的变化。

现在三个月过去了。许多问题变得有趣起来。比如，这么多的模型，究竟有哪些可以比肩或者接近GPT4和Llama2的水平？应用层的突破进展，杀手级的应用会是什么形态，会在什么时候出现？在训练之后，大模型大规模推理所需要的算力资源更多，我们的产业链做好准备了吗？

这些问题归结起来就是，中国的大模型产业现在到底处于什么阶段，喧嚣的百模大战之后，下一步的方向又在哪里。

我们想用一场论坛回答这个问题。8 月 23 日，由品玩及旗下内容品牌未来科技力主办的【模型思辨：大模型产业生态论坛：沸腾的资本、踏浪的 AGI】在上海举行，我们围绕大模型的 iPhone 时刻、垂直大模型的爆发，AIGC 产业落地应用和算力架构设计，同产业链上下游、学界和投资界的好朋友们进行了深入的讨论。

中国 AI 大模型的 iPhone 时刻来了吗？

论坛上半场的主题演讲，嘉宾们围绕着一个核心问题展开，那就是如何理解大模型的革命性。

技术上的飞跃如何变为切实的落地实践是每个有志于这场竞赛的玩家都需要思考的问题。

品玩创始人兼CEO骆轶航在开场致辞《大语言模型不是一场绚烂的烟花秀》中表示，“大语言模型不应该成为一种绚丽的烟火秀，从上半年的热到下半年的冷，应该是转向生产，转向落地，而不是过去一个热闹的东西，我同意，他们讲大语言模型不应该成为一场绚丽的烟火秀，其实大语言模型不能说是绚丽的烟火秀，这个行业也在发展，我们现在经历的这种顿挫的冷静，是我们必须要去拥抱的。”

猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛以《大模型到底是不是创造了iPhone时刻》为题发表主旨演讲。傅盛指出，大模型带来了一场交互革命和生产力革命，未来的生态依赖行业内的人一起努力。

针对大模型时代企业的机会，傅盛认为，“一个企业它的竞争力不在于以人力资源为核心，而是以智能资源为核心，硅谷很多创业企业以前都是在雇人，天使AB轮，到C轮，或者B轮开始买设备，现在就是三件套，大模型，数据库等，这件事会带来社会变革，以后在电脑面前工作越久的人工作越简单。”

易观智慧院院长、首席分析师李智分享了主题演讲《大模型对于产业数智化的影响分析》，高质量发展当中最重要的事情是全要素生产率的提升，而在今天我们要依赖于技术和数据要素实现创新的驱动。

浪潮信息 AI&HPC 应用软件首席架构师Allen ，做了《模型时代的算力之道》的主题分享，他表示，“大模型首先是一个工程挑战非常巨大的系统，同时一些模型能力还要源于实践，怎么构建一个万卡AI平台，对于不同的厂商，或者对于不同的客户来说是一个很大的挑战，大规模的训练同时还会有各种硬件的问题，包括在训练过程当中，在网络设计上等，在之前小模型的训练过程当中不会遇到的，GPT4带来大量的工程实验，闭源阻碍的业界的复现。”

网易伏羲用户画像组技术负责人吴润泽则表示，大模型落地应用的高效人类对齐是一项潜力巨大的工作，同时为游戏产业带来颠覆影响。人工智能跟游戏的交叉实践，有望用游戏的海量数据和它的仿真环境助推人工智能的发展。

驶向落地的最后一公里

论坛的下半场，我们更加聚焦于大模型的落地应用侧。如何真正训好、用好大模型，在产业侧实现完美落地闭环是我们关注的重点。

IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心讲席科学家张家兴分享了“封神榜”大模型的最新研发状态，并透露子牙模型在全能力模型的基础上对单一能力进行了加强。他表示，“可以形成专用的模型，搭建自己不同的AI产品真正地应用好，或者在不同的场景中应用模型，这或许是我们整个大模型产业的图像。”

竹间智能创始人兼CEO 简仁贤则把大模型的出现视作“个人从业30多年来最兴奋的时刻”，竹间智能致力于帮助企业完成大模型落地最后一公里路：“大语言模型带来了软件新的范式革新，这将是未来最重要的工作。”

除了主旨演讲外，针对大模型商业化的具体实践，我们还特别设立了三个圆桌论坛，主题围绕垂直大模型的领域应用、生成式 AI 对设计行业的颠覆以及 AIGC 领域涌现的新机遇。

垂直大模型是下一个井喷点吗？

垂直大模型的优势在于定制化、深度的行业know how 背景以及相对小的算力规模。基于这些优势，目前的垂直大模型能达到什么样的水平？未来又会对所在的领域产生怎样的颠覆影响？

星环科技副总裁杨一帆表示，“我们需要提供一个从应用层面，还是底层的IT系统，都是从上至下为B端企业服务提供的能力，真正在做的事情，也是我们联合所有的各位一起做的事情。”

达观数据CSO首席战略官刘江贤认为，人工智能往前推进的话要解决三个要素，第一个要素算力，第二是算法，第三是数据。企业需要特别高质量的数据的同时还要注意别破坏模型智能的产生。

中科闻歌上海公司总经理王琛例举了自身企业的生动例子，“凡是国际级的赛事最后都有闻歌的影子，我们的大模型覆盖42个语种，182个国家的信息，通过关键词提取新闻亮点，大模型在新闻舆论领域可以极大提高劳动效率。”

虎博科技副总裁朱俊杰同样对大模型的潜力表示认可：“几乎所有的智能化场景，比如汽车、教育领域等，跟智能化相关的重叠的能力都会被大模型颠覆，只要跟智能搭边的领域，将来都会被大模型重构。”

设计师能用语言模型做什么？

生成式 AI 最先对设计视觉行业产生明显的冲击，大模型究竟是助力设计行业探索更广阔的创意边界还是将整体性颠覆现有的设计行业格局？带着这些问题，品玩创始人兼CEO 骆轶航和灵动 AI 创始人雷海波、蘑菇街、WeShop创始人陈琪、资深 AI 从业者陈亦新展开了讨论。

灵动 AI 创始人雷海波对未来设计师的工作是否会被AI所替代进行了展望，他相信“在创造一些新的分割的时候人类智慧还是非常重要的，我们设计圈也是这么认为，大模型可以替代一些基础工作，但是做一些技术性的分割还是需要人类，这是我们人类活在这个世界上唯一的价值。”

蘑菇街、WeShop创始人陈琪表示，未来 AI 影响下的视觉设计将会往两个相反的方向走去，一个是“极端地跟现实世界结合”，为现实世界的各种日常功能服务；另一个极端就是在虚拟世界进行充分的延展。

资深 AI 从业者陈亦新认为AIGC 最重大的使命就是把人们的想象世界——也就是元宇宙，用很低的成本画出来。创建能够让人沉浸的视觉设计这是 AIGC 能够解决的问题。

AIGC的创业挑战和投资机遇

论坛最后的一场圆桌对话由品玩内容中心负责人王兆洋主持；线性资本副总裁白则人，元境科技创始人兼CEO，王智武；Fabarta联合创始人兼 CPO仲光庆；造物云创始人邱懿武作为对话嘉宾，针对AIGC的创业挑战和投资机遇展开讨论。

线性资本副总裁白则人认为，大模型垂直应用出现的过程是相对缓慢的，这意味着它不是一个“风口型”的机会，而是一个相对更长久的发展的过程。

元境科技创始人兼CEO王智武透露了在虚拟数字人方面的进展。“我们在虚拟人数字人两个方向的赛道上做了非常多的尝试，打造了一些智能前台、智能接待的概念。而虚拟人如何跟C端做结合这是我们今年下半年最重要的使命。我们希望打造有记忆、有灵魂、多情感，多感知的服务型虚拟人。”

Fabarta联合创始人兼 CPO仲光庆分享了大模型产业链基础设施建设的进展。如何更好的把大模型、数据和业务结合起来是目前企业面对大模型时一个亟需解决的痛点问题。尽管大模型数量不少，但它的效果、落地过程中的可用性和精度都还有很大的提升空间，目前不管是学界还是业界都在聚焦于这个问题。

造物云创始人邱懿武作为一个连续创业者，分享了自己对AIGC 行业出现的新机遇的看法，也就是把大模型代表的技术设计和创新能力变成一个平台，给产业链中的制造型企业和品牌型企业提供产品创新的能力。AIGC 的这一轮爆发特别有利于没有被工业化过的行业，像珠宝首饰加工等这种一贯较为依赖人工的行业反而有可能率先进入 AI 时代。

作为全球化视野的科技内容平台和创新连接器，品玩始终密切关注中国大模型产业的发展，在这次论坛上，品玩还启动了面向各大企业和投资机构的2023年度 AI 产业榜单评选征集活动，完整榜单将在2023年11月的品玩科技创新者大会上正式发布。

任何对大模型“降温”的论调，在这场论坛之后都可以终结了。实际上我们更愿意把眼下中国大模型发展的“静默”当做它正向着纵深领域发展的标志。无论是算力的构建还是面向垂直行业的深耕，这同训练一个超越 GPT 的大模型一样，注定不是朝夕之功，但品玩怀着无比乐观的心情看待中国大模型的发展，我们深信，中国的人工智能行业最终将走出一条属于自己的创新与突破之路。

“开始的时候，我的态度还是想保留这个影片原本的样子不变，到后来，又发现它确实有些地方是可以改善的。”

在要不要修复电影《武状元苏乞儿》的问题上，导演陈嘉上坦言，他有过不少纠结。这部上映于1992年的香港电影曾是一代人的记忆，作为周星驰第一部尝试悲喜结合方式演绎的电影，《武状元苏乞儿》中吴孟达和周星驰展现的父子亲情，和无厘头背后的人生况味与现实厚度，曾打动过不少影迷。

《武状元苏乞儿》电影截图

因为电影足够经典，是让它就停留在那个年代，还是接受一次现代技术的改造，想必许多创作者都不会轻易选择后者。陈嘉上担心的地方在于，修复会不会破坏电影原本的质感。《武状元苏乞儿》最早由胶片拍摄而成，胶片本身的化学特性决定了每张胶片上的元素分布都不相同，也使胶片电影呈现出了独特的颗粒感和朦胧色彩，虽然看上去粗糙，这种质感却让不少后来的观众回味。

“现在用数码拍摄和过去我们用胶卷，有一个很大的分别在于景深。”陈嘉上举例道，胶片电影里影像的景深相对更浅，比如很多四周的画面会模糊很多，但现在的数码摄影，几乎所有各个角落都能看得清清楚楚，“其实有时候这样的一些模糊就是我们的特点，也是当年这种电影让观众都专注在画面主体上的一个好处。”

然而，胶片的问题也恰恰在于它本身的材质。很多老片都是以胶片的形式储存，胶片硝酸基片的材质非常易燃，因而对储存环境的要求很高，即便环境达到要求，存放时间一场也容易产生霉变、划痕和褪色等状况。

从这个意义上说，胶片电影有修复的必要，可是如果修复不得当，胶片电影的上述特质又很容易被擦去。

今年早前，中国电影资料馆、抖音和火山引擎开始与陈嘉上谈修复《武状元苏乞儿》的事。前者正在酝酿一个“经典香港电影修复计划”的项目，计划在一年内将100部香港老片修复至4K版本，而《武状元苏乞儿》将是这个计划公开放映的第一部影片。

4K修复版《武状元苏乞儿》官方海报

让陈嘉上改变主意的一大原因或许是修复团队的专业态度。

中国电影资料馆（简称资料馆）作为国家电影档案专业机构，早在1982年就已经开始了电影修复的相关工作，2019年由其修复的《盗马贼》4K版本还曾入围第72届戛纳国际电影节经典单元。据中国电影资料馆事业发展部主任黎涛介绍，资料馆的修复流程大体分为三步，分别是物理修复、数字修复和艺术修复。

简言之，物理修复可以理解为电影正式修复前的准备工作，比如对影片胶片的破损部位和缺失的尺孔进行弥补，以及用超声波洁片机进行洁片，去掉胶片上的灰尘和油污等；数字修复是在用6K扫描仪将胶片转成数据文件后，由修复师进行更细致的修复，譬如去掉画面中的抖动、脏点、变形和划伤等，同时将声音的爆破音和杂音去掉，进而还原出影像的真实情况；艺术修复则是在前两步的基础上，根据一些影片的馆藏图文资料、导演阐述和摄影阐述等，尽可能还原创作者原本的创作意图，允许的情况下，还会把导演本人请来，对修复工作做进一步指导。

据品玩了解，并非所有影视作品的修复都会有“艺术修复”这一步，一些机构或公司在修复时往往会止于数字修复这一步，最终成片的效果也会以修复师的个人经验和审美为主。

陈嘉上透露，作为导演的他几乎全程参与了《武状元苏乞儿》的修复过程，从观看影片的原始胶片版本，到最后看到粗修版本给出最终意见，可以说，观众最终在资料馆影院看到的《武状元苏乞儿》4K修复版，是一个能够准确还原创作者意图的版本。也正因为这样的合作方式，给到了创作者足够的“安全感”。

陈嘉上

《武状元苏乞儿》正式的修复工作历时只有一个月左右，因为发布会和正式放映的日期就卡在那里，修复团队手中的任务也十分繁重。据中国电影资料馆修复师王铮介绍，按照过去的经验，一部影片根据胶片损坏程度的不同，修复用时也在几个月至数年不等。而《武状元苏乞儿》的修复之所以能够在一个月内完成，除了由于其胶片保存得当损耗较小外，还和AIGC相关技术的应用有关。

这次AIGC修复部分的技术支持由火山引擎提供，而据报道，此次也是国内第一次有人将新兴的大语言模型技术运用到老片修复中。

如果说很多人对电影修复的印象还停留在像在故宫修文物那样，是个纯靠手艺完成的工作，那么AIGC等技术的引入，可以说让电影修复从农耕时代迅速进入了智能时代。

因为火山引擎的加入，《武状元苏乞儿》的修复在资料馆原有修复流程的基础上，又增加了“算法修复”的环节。在由资料馆完成对影片的物理修复和数字基础修复后，接力棒下面就会交到火山引擎手里，进入算法修复的步骤。

AI应用于电影、电视剧和演唱会影像资料等领域的修复其实不算新鲜事，但据火山引擎视频云技术架构总监王悦介绍，大模型相较过去的AI，体现出了两大优势：一方面，大模型生成能力强，修复效果优于之前的算法，画面细节更自然；另一方面，大模型具有非常强的信息结构化能力，在学习了海量数据对后，可以在其中提炼出大量的知识并“存储”在模型参数之中，其生成空间更丰富，能够应对更多的修复场景。

而针对大模型可能出现的生成伪影或者虚假纹理等“幻觉”、在一些场景下表现不稳定的问题，火山引擎多媒体实验室也对视觉大模型做了三个层面的算法优化：

在图像生成方面，通过控制模型的边界条件、强化高质量生成空间等手段，显著提升大模型的图像输出质量；

在视频场景里，通过采用设计时域的自编码器、光流特征对齐、时域条件约束等技术手段，让大模型在修复的过程中可以使用前后帧的信息，更好地处理视频任务；

同时，火山引擎还携手Intel在算法和工程上进行了多项优化，能显著提升大模型在4K场景下的处理效率并兼顾算力成本。

引入大模型的意义在于，极大提升了《武状元苏乞儿》的修复效率。不过王悦也表示，“修复的过程中，最难、最有挑战性的并不是算法和技术，而是如何保持影片原有的艺术风格，在追求高清的过程中，尽量保证影片原有的艺术感。”

这些其实都说明，电影修复的所有环节，最终目的都是为更好地展现创作意图而服务的。

更好地展现创作意图，含义其实不只局限在解决胶片在漫长存储过程中出现的种种损耗，还包括了去还胶片年代电影创作因为各种技术限制而欠下的“账”。虽然《武状元苏乞儿》已经成了很多影迷心目中的经典，但在陈嘉上看来，这部电影因为受制于当时技术条件而留下的遗憾，一直都在。

“过去我一直觉得《武状元苏乞儿》里面的红色太多了，尤其是结尾，已经是很扎眼了。”据他回忆，在90年代，电影一旦终印，能调整的东西就不多了，至多是调整一些画面的亮度，让画面看起来不至于跳光跳得太厉害。也因此，主创在影片拍摄阶段就会更有意识、更严格地去控制片场的光影，可即便现场光影已经控制得非常好，画面中的红色一跳出来，还是会让陈嘉上觉得有些“过”。

“所以这一次在修复的时候，我就特意要求大家替我把这个红去掉了一部分，把它压一下，让它没有这么突出。”陈嘉上说。

某种程度上，这种做法让电影修复的工作更增加了一种“创新”的色彩。而在全程参与了《武状元苏乞儿》修复的黎涛看来，这部电影已经可以称得上是一部新的作品，“今天我们看到的美学风格和当时导演呈现的美学风格还是有很大的不一样的。”

在被问及这次和中国电影资料馆、抖音和火山引擎的合作感受时，陈嘉上用了“感恩”来形容。他谈起香港和内地电影在电影修复这件事上做法的差异，在香港，负责电影修复的主体通常是有商业化需求的电影公司，不论是体量还是动力，与内地相比都有一定差距。“如果只凭香港电影资料馆自己的财力物力，能做的非常有限，来到内地之后感受非常不同，对一个香港电影人来说非常感恩。”陈嘉上说。

正值8月的湾区，经常一出门就要迎接热浪。和天气一起变得火热的，还有湾区招聘重新回暖的讨论。熬过了此前大批裁员时冻到谷底的招聘冻结，也熬过了“千军万马争一个Offer”的激烈竞争，湾区打工人们紧绷的神经终于开始放松一点：科技股集体回暖，大规模裁员告一段落，各个大厂的招聘官开始活跃，各个科技公司们又陆续放岗了。

无论是湾区人主流社交活动——周末聚餐喝奶茶时的闲聊，还是在各大北美打工人精神家园的论坛上，也都传出一个积极的讯息：找工作这事儿，好像真有点回暖了？

 裁员潮里游了一圈，又上岸了

之前没有躲过裁员潮、惨遭被“雷”(湾区人对Lay Off裁员的戏称)的朋友，很多都已默默上岸。美国专业职场匿名社区Blind上更是有爆料说自己拿着丰厚的遣散费的同事，从国内、日本、夏威夷等度假胜地“调整心情”回来，又被公司请了回去，相当于带薪休了个长假。

程序员社区“一亩三分地”上也有网友分享自己的亲身经历说，最近开始收到大厂HR们的联络，面试逐渐多起来了。

图源：一亩三分地

好消息如同一剂强心针，迅速引来纷纷跟帖：没错，我也收到了，Meta的HR现在也挺活跃! 而且貌似已经在招回曾经被裁的员工了。

图源：一亩三分地

更有人举出了一个强有力的证明：又开始收到亚麻那不知所云、连环骚扰的邮件，那些连你做啥都搞不清楚的亚马逊猎头，又开始热情四溢地要约你聊一聊。

Blind上求网友比较Offer的“凡尔赛”帖子也多了起来。

图源：Blind

看起来形势一片大好？但也有人出来反对：哪有这么乐观，公司为了不影响股价，大规模裁员是没了，小型裁员可时不时还会悄咪咪来一波；应届生还是一样艰难，投了大半年简历石沉大海，即便实习拿到return offer，等候名单上还有几百号人。回暖是认真的吗，怎么还没暖到我这儿？

僧多粥少，等待更强天选面试人

这也不是错觉，虽然市场已经回暖，但是此前裁员释放的大量人才，也正在面临越来越高的门槛，和越来越激烈的竞争。多方收集数据和进行访谈后，硅星人也发现了这现在就业市场三大趋势：

01. Mid-Senior回暖，Entry level 依旧难产

打开著名招聘网站Indeed，在求职岗位输入“Software Engineer”，条件设定为“过去14天里、以圣何塞为中心的 50英里范围内”，可看到共发布包含Full-time，Contract等在内1343个职位。其中Mid和Senior level占了65%，Entry level只有242个。

图源：Indeed

而继续点选“Entry level”后却发现，除了少数比较“实在”的公司，多数企业主要求的“入门级”工作经验至少3年起跳，让人禁不住发出灵魂拷问：这真的是在招Entry吗，人与人之间的信任在哪里？

LinkedIn上的情况大同小异，同样条件下限定“Entry”后岗位量缩水到1/10，甚至还混进了某些奇怪的东西：

图源：LinkedIn

Blind上也有很多网友表示，不仅是工程师，数据、产品、设计等岗位也一样，机会明显变多了，但门槛也相应抬高了。难怪坊间传言求职者们纷纷开启内卷模式：十几年经验的降维申请Senior，8年经验的转向Mid，而一堆4、5年经验的则开始盯着Entry摩拳擦掌…

由于许多公司在疫情期间招收了大量应届生，而高校每年仍会源源不断向市场输送一批又一批的新鲜血液，导致Entry level职位鲜有空缺，即使有也很快被填满。同时，此刻的公司更注重投入产出比，急需用高生产力弥补之前的业绩下滑。而人工智能技术与应用的崛起，也在一定程度上影响了雇主的用人策略。

02. 坑多了，但还没那么多

虽然经验要求升高，但不少求职者表示，近期收到的HR招聘邀请确实比以往频繁了。各职业论坛内推板块的帖子也逐渐活跃起来，呈现一副求贤若渴的火热态势。

据硅星人不完全统计，TikTok、Intel、Nvidia、Microsoft、Apple、Zillow、Doordash等一众公司都已开放长期内推职位，并承诺投完会很快会得到反馈。更令人欣慰地是，包含Tiktok、Tesla、Strip在内的越来越多公司已经重启Intern项目和NG秋招了。

图源：一亩三分地

有同学亲测近两月来面试越排越多，但好像，拿到offer还是不容易。“onsite自我感觉良好还是挂了”，“楼主过去两年时不时面试一下，同样的表现之前稳过的现在就会挂掉”，“是的，面完以为稳过然后挂了，好几次了，挂麻了。” ——这样感叹的同病相怜小伙伴属实很多。

究其原因，大概还是由于“僧多粥少”。虽然市场正在逐步复苏，但大厂招聘尚未回到以往的繁荣水平。怪只怪大家太优秀，强者如林时，竞争的激烈程度也就提升了。雇主们拿起放大镜，只等着把技能点最强的武林高手纳入麾下。

图源：一亩三分地

03. 小厂和Startup空间变大

尽管科技大厂职位有限、门槛提高，但好在“条条大路通硅谷”，我们同时欣喜地看到许多小厂和Startup们向求职者敞开大门，递上橄榄枝。行业方向也十分广泛：自动驾驶、机器学习、生物医疗、金融科技、新能源等等。

特别是近一年来人工智能技术崛起，催生了许多AI创业公司和新型岗位涌入市场。一些暂未进入大厂的同学，也会考虑先去startup打磨自己。没准儿就锻炼成一个即写得了代码，又谈得了业务的六边形战士，或者更幸运，赶上一个AI独角兽呢。

全美增长缓慢，科技行业领衔湾区就业市场

看来这也不是一两句话就能下结论的事情。毕竟每个人的工作经验、应聘岗位、投递数量和待遇期许都各不相同——既然如此，我们不妨来看看数据。

根据美国劳工统计局数据显示，从全美范围来看，7月份非农就业总数增加了187,000个， 略低于Dow Jones预测的20万个。其中专业、科学和技术服务部门的就业人数继续上升，增加24,000个。总体失业率维持在3.5%，与前几月相比几乎没有变化。而亚裔失业率则从今年2月的3.4%降至2.3%，也是在所有劳动群体中占比最低的。

图源：CNBC

具体到旧金山湾区，根据《圣何塞信使报》援引加州就业发展局信息：旧金山湾区7月份新增3,900个就业岗位，远低于4、 5月份超12,000个的强劲增长。不过即使总体就业增长放缓，科技行业仍在7月份推动了本地就业市场的大部分改善。据Beacon Economics评估，随着裁员数量大幅减少，7月高科技公司在南湾新增了1,000个工作岗位，在东湾新增了700个工作岗位，在旧金山-圣马特奥地区新增了100个工作岗位。

图源：The Mercuty News

不难看出，虽然全美就业大环境尚未走出洼地，但亚裔群体在湾区就业市场的确取得一定进展，呈现积极趋势。而南湾、东湾的科技招聘之所以远远火热过北湾，则被认为是由于这两区大型科技公司更为集中，对人才的需求更大。而北湾经济结构以金融和专业服务为主，也与如今旧金山的萧条状态有关。

回首至暗时刻，告别职场寒冬

回望2022年，由于疫情的不确定性、地缘冲突、能源价格上涨、通货膨胀等因素影响，全球经济增速下滑。

从去年下半年开始，受全球企业降本增效目标影响，在Meta 11月宣布解雇1.1万人打响头炮后，硅谷科技天团也接连加入大规模裁员潮，并在2023年1月达到高峰。一时间哀鸿遍野，到处人心惶惶。

微软裁员1万人，以应对收入增长放缓；Amazon共裁员2.7万，以市场、人力和商店部门员工为主；Google裁员1.2万人以缓解疫情期间的过度招聘；马斯克在收购Twitter后裁掉比例将近75%，目前员工仅剩不到2000人，希望打造更“硬核”工作结构；Salesforce今年1月裁员8000人，并称是由于宏观经济挑战而做出“如此艰难的决定”……

根据layoffs.fyi追踪近3000家科技公司数据显示，2022年互联网及科技企业裁员总数达到231450人，而这一数字在今年第一季度就被反超。

图源：layoff.fyi

如此巨大的数字背后，其实都是一个个在职场翻滚打拼的鲜活打工人和他们百般滋味的故事：有的初出校园，有的携家带口，为了生存的柴米油盐，也为了心底深处不想做咸鱼的最初的梦想。

这两天，有网友在论坛里发帖问：“这一波裁员潮后，大家都在做什么？”

有人说拿完分手包接着sign on无缝衔接；有人作为留下来的幸运儿“继续苟着，照样划水领工资”，但裁员后的公司更卷了；有的还在改简历投内推，有的已经在为下一波裁员做准备。点赞最多的还是一位老哥的终极回复：不管时代造我还是我造时代，裁不裁的，干就完了！

图源：一亩三分地

所以2023年湾区的夏天，求职市场到底回暖了吗？

也许是从零下200度到了0度，暖了，但还没暖透。

不论如何，还是想和去年冬天凄冷肃杀的职场寒冬说声再见，希望再也别见了。毕竟最艰难的时刻已经过去，一切都需要变好。或许，春天就在来的路上了。

*参考资料：

注：配图来自一亩三分地、CNBC、LinkedIn、Indeed、layoff.fyi及The Mercury News，封面图来自于Pexels，版权属于原作者。如果不同意使用，请尽快联系我们，我们会立即删除。

纵观中国互联网发展史，当一个内容社区活跃用户数破亿后，外界赞叹并总结其成功原因的同时，必然会把聚光灯投向它的商业化能力，无有例外。

小红书更是如此。

早在小红书进入公众视野之时起，人们就对这个天生具有“内容”和“种草”双重基因的产品充满了好奇与期待，对它的商业化更是寄予厚望。

历经十年时间，作为内容社区的小红书成长为“大红书”，坐拥2.6亿月活跃用户、2600万日活创作者。正如小红书经过十年才修得的内容社区，它的电商业务虽然发展略为缓慢坎坷，却也由内而外地从社区中生长出来，并在今年取得了些阶段性的成果。

在昨天的小红书link电商伙伴周上，小红书COO柯南表示，在过去的一年半，小红书买手和主理人规模增长27倍，动销商家数增长10倍，购买用户数增长12倍。

而这些背后，是被小红书定义为“小红书买手”、主理人等在内的个体和商家的力量。柯南说，过去这一年，有很多新的面貌在小红书电商出现，有在直播间娓娓道来，讲解使用体验、品牌理念，不放过任何细节的小红书买手；有每天搭配不同的衣服，亲身试装的女装店主；在笔记中，展示产品细节，讲特点、划卖点的商家。

“这些个体在用自己独特的审美、风格和专长，把好的商品带到用户面前。”柯南说。为什么小红书会把个体看为电商最活跃的力量？这些小红书电商里的角色，正在给小红书电商起着什么作用？知道这个问题的答案，也许就能解答为什么今年外界所说的“小红书电商不一样”。

和你我一样的“人”

“你这个样子也能做服装？”

这是很多人看到张小某时不自觉生出的想法。在多数人眼里，穿搭博主应该是颜值高、身材好、时尚靓丽的集合体，然而张小某却是另一个样子，“我是胯大腿粗梨形身材”，她经常这么调侃自己。

张小某的性格同样不符合人们对博主的常规印象，她并不活泼开朗，也没有格外聪慧幽默。少年时的她甚至觉得自身存在感微弱，很多时候走路都不敢抬头看，读了两次高三才考上了一所本科院校，毕业之后继续从事一份平平无奇的工作。

2015年左右时张小某创业做女装，那时社交媒体正流行旅拍博主，效果好的图片和作品往往能为服装店主带来不错的浏览量甚至购买转化。

然而与漂亮苗条的红人旅拍博主相比，张小某的外形并不占优势，这一度加剧了她内心的敏感和自卑，“觉得自己好low啊，还想过要不要去抽脂，再去打个瘦脸针”，那段时间她为了上镜每天只吃三个苹果，还用保鲜膜把大腿绑得像肉粽一样。

可即便如此，张小某也没能改变梨形身材，在与自己的拉扯和博弈中过了好几年。

小红书买手、不完美的普通人张小某

直到2021年，张小某受一位她很喜欢的博主影响，下决心接受真实的自己，于是喊出了那句“我就是胯大腿粗梨形身材，要挑战自信穿搭的张小某”。那也是张小某发布的第一条小红书视频，她用独白的方式交代了自己是谁、想要做些什么，并坦诚地向网友们发问：

“身材、长相、性格都不完美的30+创业女性，就不应该有属于自己的光芒吗？”

出乎张小某的意料，这个视频一经发出就引起了小红书网友的热议：“天呐，这就是我的腿”、“身材一模一样，关注你了”、“你长得不是美的那个，但你呈现出来的自信和大方，很有感染力”，评论区中溢满了素未谋面的陌生人对张小某的肯定。

张小某在直播间里向粉丝介绍适合梨形身材的穿搭

从那时起，张小某找到了自己创业的发力点，她开始聚焦于梨形身材，在小红书分享这类身材穿搭相关的内容干货，短短两年时间，她已在小红书积累了近24万粉丝，并成为小红书具有代表性的女装主理人，这是几年前的她想都不敢想的。

十五年新闻从业者一颗KK与张小某一样，曾在某个阶段对人生充满焦虑。

在35岁之前，一颗KK过的还算顺风顺水，从四川大学新闻系毕业后，她如愿成为一名电视台记者，并在传统媒体转型中成为新媒体板块负责人。

然而一切都在35岁那年发生改变。

一颗KK女儿出生后，工作重担和家庭责任同时向一颗KK袭来，她形容那是一种“24小时被拎住”的感觉。令她印象最深刻的一次，晚上下班回家给女儿洗澡的时候，她要把手机支架放在澡盆旁边，“给她浇一下水，搓一搓，然后立马就开始回消息”。

被工作和家庭从两个方向夹住所带来的焦虑感，曾让一颗KK几近崩溃，但这似乎又是很多30+的人们所面临的共同难题。处于极度高压之下、忙得焦头烂额的一颗KK，又赶上了家里房子装修，她本以为这会是压垮她的最后一根稻草。没成想，设计和完成家装的过程反而治愈了她焦灼又疲惫的内心。

一颗KK和她自己亲手设计布置的家

更令她没想到的是，日常在小红书分享自己的装修灵感和经验，竟然收到越来越多网友的反馈与追问，这些评论中一半是对一颗KK家装思路和单品的询问，另一半则是对一颗KK本人的钦佩和认可。

“很多评论都是说，KK我跟你年龄差不多，情况一样，我也在体制内，我也有个小孩，你做了我们不敢做的事情。”一颗KK在接受访谈时说。

就像近来互联网很火的一种叙事所表达的那样，一颗KK的命运齿轮自那时开始转动。两年后，她在自己37岁的辞职创业，成为了一名小红书家居买手。今年618，她单场直播卖出了2000万的交易额。

回顾张小某和一颗KK成为小红书买手的经历，会发现她们有一个非常显著的共性：都是“不完美”的普通人，而这也是小红书上新晋个体的特质。

正是因为能跟你我有共鸣，这群人才吸引了与之处于相同人生阶段、遇到类似困惑挑战、甚至有着同样类型小缺点的粉丝们。从很大程度上，小红书买手们的身材、审美、文化背景，以及消费水平都代表了她/他们背后粉丝们的共同画像。

事实上，早在平台方官宣做电商前，小红书买手、主理人这些群体就已经出现、并在用户的自发推动下越来越成熟。

究其原因，随着小红书日活用户破亿，它已从一个小众社区成长为受众广泛的综合内容社区，越来越庞大的用户基础就是由一个个的普通人构成。她/他们在小红书这座互联网城市中生活，除了获取和分享有用的内容之外，也滋生出各类购物需求，而从人类本性出发的“求同心”，促使着人们更容易、也更愿意接受那些能够代表她/他们的人的建议。

这也从侧面揭示了为什么小红书此时决定加码电商，如同它的内容社区在过去几年里不由自主地变大一样，当下也到了它的电商业务蓬勃生长的时刻。

小红书电商究竟是什么

无论是小红书买手、主理人，还是她/他们所代表的用户，其本质都是和你我一样的普通人。

换言之，“人”才是小红书电商的内核。

值得注意的是，与传统零售和货架电商所讲究的“人、货、场”三要素里面的“人”不同，小红书电商所指的“人”，是那些集合了普通人的特点和需求的个体。

这并不意味着小红书电商不重视大众用户，相反地，小红书并不希望用冰冷的商业分销逻辑将上亿用户数字化，而是选择借由具有代表性、专业性以及强烈表达欲望的买手群体，来获取更加鲜活真实的用户需求，并为其提供服务。

这种思路乍看是在“商品卖家-电商平台-消费者”这个链条中多加了一个“群体”，似乎与行业整体不断缩减中间链路环节的做法相反。但对于小红书自身来说，这种思路是合理且正确的。

原因在于小红书是自然生长出的内容社区，这是它最强大的竞争壁垒也是产品赖以生存的根结。虽然随着内容社区的变大从而催生出电商业务，但一切的交易和购买仍是由内容推动的，这种内容并不是短视频平台主打的休闲娱乐，而是买手们提供的独特有价值的消费建议。

所以不少小红书买手、主理人甚至商家谈及自身经历时，会戏称，想要在小红书卖货，要先“做人”。

“我们并不擅长捕捉平台的规则，在其中找到节奏和流量的玩法。完全靠内容专业度取胜，因此我们只有在小红书才能落地生根。”一颗KK在接受媒体访谈时表示，相对于其他家居博主喜欢直接介绍单品而言，她会把每件家具和摆设按照自己的审美和其所适配的场景，进行很多新鲜有趣的搭配。

一颗KK自己设计的开放式厨房

“我可能没有真正的设计师那么专业，但我输出的其实是一些理念，反而很受欢迎。比如说你的预算如果是一定的，不要在一个空间里去平均用力，而是选择一个地方买最高点、贵的东西，它会成为拉伸你整个空间质感的那个点。”像这样的家居搭配思路，在一颗KK的小红书往往更受欢迎。

另一个小红书买手“两只小狗六”对此也深有体会。

两只小狗六的成员是同期出身的练习生——健太朗和元气丸。他们在演艺圈奋斗多年始终没能成名，于是选择回归普通人的生活。普通但不平庸，两只小狗六最先从头部货架电商平台做起，在同行都把互联网当作线上渠道进行分销时，他们在自己店铺做视频内容，分享专业知识的卖家。

“整个店铺内容化这件事当时只有我们在做，也确实靠这种方式走出来了。后面我们觉得需要一个能放大这个优势的平台。”健太朗和元气丸在锁定小红书之后，毅然选择退出货架电商平台，即便那时是他们的顶峰时期。

进入小红书后的两只小狗六如鱼得水，他们过去几年里所有的行业积累找到了一个分享出口。

“观众们会因为你很专业（认可你），他们买的是你这个人的品味、和你这个人的人品，小红书的用户们很愿意为专业人士买单。”健太朗感觉在这里找到了实力买手的春天。

小红书买手两只小狗六，健太朗（左），元气丸（右）

此外，小红书电商所看重的“人”，并不等同于“流量”。实际上，包括一颗KK、张小某，以及两个小狗六在内的买手，她/他们的粉丝量级都不算很大，距离人们对头部KOL的理解仍有一段距离。

因为KOL的自身条件和背景履历一般与普通人区别较大，她/他们也正是凭借产出内容的稀缺性而获取大量用户的关注，普通用户多少是从仰视角度看待KOL的。

而代表了普通人的买手、主理人们，用户们平视地看待她/他们的内容与自己的贴合性，以更加精准且明确的需求驱动购物行为，这种消费链路要比种草更短、更简单，甚至很多发生在观看他们笔记、视频，以及直播间的即时场景中。

对平台而言，虽然内容种草是小红书社区文化的一部分，也是帮助其快速成长的商业变现途径，但不可否认的是，用户习惯于种草之后跳出小红书完成购物的行为，一定程度上也与种草消费链路较长且刚需消费比例较低有关。

小红书适时放大的个体角色，则刚好可以衔接从内容种草到电商中间的消费留白。买手们通过笔记内容种草，再在直播间里深度讲解促成交易转化，从而让平台的商业生态形成一个闭环。

 个体时代已至，小红书准备好了么

买手、主理人等个体已经带着小红书电商快速跑起来了。

在几个月前小红书第一次正式入场的618期间，20多万粉丝的一颗KK单场直播销售额突破了2000万元，单个品牌销售超过600万元，虽然与单场销售额破5000万的章小蕙、单场销售额7300万的董洁相比，仍有一定差距，但这无疑证明了素人买手群体在电商领域的巨大潜力。

不仅是一颗KK，像张小某、两只小狗六在内的都在过去近一年半时间里，实现了电商带货的飞速提升。

在8月24日举办的小红书电商伙伴周中，COO柯南也在演讲中透露，小红书买手和主理人的规模，在过去一年半里大幅增长27倍，动销商家数增长10倍，购买用户数增长12倍。

小红书电商所取得的成绩，很大一部分是由这些买手、主理人等个体带来的。

以直播带货场景来说，一颗KK最早在2021年10月尝试在小红书做直播带货，那是小红书直播功能正式上线的第二年。平台方也在观察与判断这个新事物对社区的意义和价值，因此直播入口甚至没有出现在主信息流中，只有粉丝才能接到博主开播的通知。

但一颗KK还是坚持每个月直播一次，虽然从数据上没有掀起很大的水花，但她享受直播间里与粉丝实时互动的感觉，也相信直播带货这件事一定能做成。万事俱备，只差平台方的“东风”。

与一颗KK抱有一样期待的买手们，在2022年等到了这股东风。

2022年中，小红书直播业务部门和用户进行过一轮共创，目的是调研大家到底喜欢什么样的直播，结果发现人们对于大卖场那种吆喝式的直播已经感到麻木，期待能看到更有质感的直播内容。

之后，小红书开始找到了自己独特的直播带货模式。

这种模式同样是以“人”为基础的，却与短视频平台的直播带货有着本质的差异：

短视频平台的核心是流量，像搞笑、情感、家庭情景剧垂类的博主，因为坐拥大量粉丝基数，所以在卖低客单价商品时更具优势，故而形成了一种走量的大卖场式直播风格。

相比之下，小红书买手们则通过更为专业化的选品能力和对粉丝特点的了解，用娓娓道来的方式向用户推荐适合他们的产品，这令小红书的直播带货呈现出高客单、高转化、高复购，低退货率的特点。

跑通模式之后，小红书在去年双十一期间通过与姜思达等头部KOL的联动，让这种有特点的直播带货被更多人看到，并在2023年上半年相继打造出董洁和章小蕙等标杆买手，真正让小红书电商实现了大范围的出圈。

当直播间涌入越来越多人后，很多小红书买手、主理人们把自己的带货事业称之为：与粉丝之间的一场双向奔赴。

一颗KK在接受访谈时表示，相比带货国民熟悉度较高的品牌，她更享受那种能挖掘到用心做产品但还没有声量的商家，每发现一个都会给她带来极大的成就感。

两只小狗六也将自己区别于其他买手的优势定义为“挖掘别人还没发现的好东西”，那种经过多年卖货经验养成的产品嗅觉，已经可以让他们在看到一个新品牌的短时间内，就预判出它未来的发展潜力。

这也是小红书电商带给普通用户的最大价值。

多位看过小红书直播带货的人们向品玩表示，她/他们发现自己关注的买手们所推荐的商品要比全网知名大主播推荐的更合其心意。在小红书买手的直播间里，这些用户们不是来特意蹲守某些打好主意要买的商品，而是享受着与其相似度较高、了解其喜好的买手们，为其种草那些她/他们尚不了解的宝藏好物。

看到站内买手与用户共同推动下，愈加热闹的电商生态，小红书平台也决定下场助推，陆续发布了诸多电商相关计划。

比如在流量扶持方面，为了辅助优质买手打造高点直播，小红书会将公域流量引入特定话题的笔记，加大其曝光力度。此外，小红书平台方也在努力为买手们提供更多选品上的支持。以一颗KK所在的家居赛道为例，小红书官方每两周都会举办一次线上选品会，不定期举行线下大型选品会，这让没有过卖货经验的初期买手们可以获得更多更好的品牌资源。

而在8月24日的电商伙伴周上，小红书直播负责人银时和电商商家负责人麦昆还分享了买手成长扶持计划和商家经营方法论。他们表示，小红书将投入500亿流量用于帮助买手成长，500亿流量来支持商家更好地在小红书经营。

如今距离张小某自信地展示梨形身材穿搭已过去两年时间，2022年7月，张小某的小红书店铺顺利开张。半年后她与其他买手一起投入直播带货的大潮，现在张小某创办的女装品牌有60%销量来自小红书。

一颗KK因为在家居品类带货成绩显著，她被小红书官方选中成为一起“搞些大项目”的素人买手，越来越多人跟着她布置出了理想中的家。而小狗六也没有后悔从货架电商转到小红书发展，虽然他们知道小红书即将涌现越来越多的优秀买手，但仍有信心会在竞争让自己中变得更强。

柯南说，现在每天有近4000万人在小红书寻求购物意见，其中求链接、求购买等相关的评论，就有近300万条。这些评论背后是来自用户巨大的、真实的，且尚未被满足的消费需求。同时也是小红书自身的商业化潜力。

个体时代已至，小红书电商终于找到了自己的样子。

人工智能会发展出意识吗？

今年年初ChatGPT的热潮席卷全球的时候，这一度还是许多人关心的问题（另一个问题则是AI会不会让自己失业）。不过这种恐惧和危机感，后来很快就被各种让人眼花缭乱的大模型产品取代了，绝大多数人在焦虑未来和关注眼前之间选择了后者。

不过59岁的Yoshua Bengio依然在关注这件事，就在当地时间本周二，包括他在内的一个19人团队刚刚发布了一篇长达88页的重磅论文，来论证现在的AI有无可能拥有意识。

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Bengio曾在2018年因深度学习的相关研究获得图灵奖，被认为是人工智能领域先驱式的人物；论文的其余作者也都是来自人工智能、神经科学和哲学领域的教授和专家。

先看结论：这篇论文认为，目前并不存在拥有意识的AI，但是以现有的技术条件，创造出有意识的AI基本不成问题。

光是一句话就足够让人汗毛树立。这就好像，昨天我们还在说能在虚拟小镇里相安无事像人一样过生活的AI智能体，明天这群AI智能体就开始想着小镇外面有什么、真正的人类世界是什么样之类的事了……

是福还是祸，我们不如先来看看这篇论文的研究方法。

首先必须指出的是，关于什么是“意识”，虽然每个人都能大概讲出一些自己的理解，但在学界，意识的概念长达几个世纪以来都存在不同的定义。哲学家、神学家、语言学家和科学家对这个概念进行了数千年的分析、界定、诠释和辩论，但意识的本质仍然统一的认可、留有争议。

人工智能领域对于人工意识的理解也经历了漫长的演进。

20世纪以来，以艾伦·图灵为代表的行为主义者曾贡献了这一领域最具影响力的对意识的定义，也就是著名的“图灵测试”——如果一个测试者对无法确认身份的两个对象（一人、一机器）提出相同的一系列问题，得到的答案让他无法区分究竟谁是机器，谁是人，那么则认定机器通过图灵测试，拥有意识。

行为主义的特点是，将意识解释为一系列能被外部观察到的行为，以行为来定义意识。但这种方法也被诟病忽略了心理现象，无法解释智力。

功能主义后来取代行为主义，成为新的定义人工意识的主导思想理论。和行为主义相比，功能主义更关注大脑做了什么以及大脑功能在哪里起作用——如果有任何东西可以模仿特定的心理状态与计算过程的因果作用，意识就是可以实现的。

功能主义也对事物如何工作、到底是由怎样的材质组成等等外化体现不感兴趣，就好比将任何能报时的东西都归为时钟一样，而时钟是什么 制成的并不重要，只要它能报时就行了。

尽管功能主义也被认为存在无法体现事物的思考性等问题，但它依然是现在人工智能领域较为主流的衡量AI是否存在意识的依据。

后来美国哲学家、计算机科学家Hilary Putnam又将功能主义与计算概念结合，提出了计算功能主义。简而言之，计算功能主义认为，精神世界是基于一个使用诸如信息、计算（思考）、记忆（存储）和反馈等概念的物理系统（即计算机）。

而Bengio等人此次发布的论文，对AI有无意识基础的判断依据正是计算功能主义。

基础原则确定之后，接下来就进入到了更细致的“打分”环节。因为此前，学界对意识的研究已经有了一些公认的结果，比如科学家和哲学家对意识必要条件的主张等等，论文作者在研究中做的事情就是，从过往对意识研究的成果中选取一部分科学理论，作为判断AI是否具有意识的更具体的评估依据和指标。

论文主要介绍了其中用到的循环加工理论（Recurrent Processing Theory，RPT），全局工作空间理论（Global Workspace Theory，GWT）和计算高阶理论（Computational Higher-Order Theories，HOT）三种科学理论。

以循环加工理论（RPT）为例，研究者将这一理论具体拆分成了RPT-1和RPT-2两个指标：RPT-1指“使用算法循环的输入模块”，RPT-2指“生成有组织、整合的感知表示的输入模块”。

在衡量一个AI有无意识时，要做的就是将其性能和这些指标进行对照。

以下是论文中详细列出的其他科学理论指标：

当然这一步并不是真的去给一个AI打分，而是要看这个AI能够同时满足以上多少指标。研究者同时也指出，判断AI有无意识并没有绝对的答案：

为了方便起见，我们通常把意识写得好像是一个要么全有要么全无的问题。然而，我们对这种情况的可能性持开放态度：一个AI系统可能是部分有意识的，或者既不是完全有意识的，也不是完全无意识的。有许多属性具有“模糊”的边界，就像一件衬衫可能是介于黄色和绿色之间的一种颜色，这样就没有关于它是否是黄色的事实。

此外，论文中也提到此次研究使用了偏理论的研究方法。这其实也和计算功能主义的原则相对应，偏理论指的是去评估AI是否满足科学理论指标中的功能或架构条件，而不是去寻找他们某些具体的行为特征，“对于AI意识研究来说，一种重理论的方法是必要的，重理论的方法是专注于系统如何工作，而不是它们是否显示出可能被视为有意识存在特征的外在行为形式”。

以上便是这篇论文用到的研究方法。

论文的下半部分也提到了一些具体的研究案例，来体现判断特定的AI系统是否具有意识的研究过程，其中就包括了基于Transformer的大语言模型和Perceiver架构，还分析了DeepMind的Adaptive Agent（一个在3D虚拟环境中运行的强化学习智能体）和谷歌的PaLM-E（一个经过训练可以操纵机器人的多模态视觉语言模型）。

不过最终结果显示，这些AI系统并没有体现出非常明显的有意识的倾向。

研究者同时写道，“我们研究的证据表明，如果计算功能主义是正确的，有意识的AI系统实际上可以在近期内建立起来。”

论文发表后，英伟达首席AI科学家Jim Fan第一时间便转发了这一消息，并表示了他对研究团队的敬佩，

“ ‘意识’一直都是AI领域大家讳莫如深的话题。这篇由图灵奖得主Yoshua Bengio参与撰写的88页论文，是对意识科学理论以及当今人工智能堆栈中可能实现的系统调查，我赞扬他们有勇气去解决这个大多数研究人员都会回避的争议性话题。”

事实上，作为世界级的人工智能专家和深度学习先驱，Bengio近年来的研究课题许多都和人工智能的意识问题相关——

2017年，他曾在arXiv上发布过一篇题为《意识先验》（The Consciousness Prior）的文章；2019年的NeurIPS大会上，他又发表了《从System 1深度学习到System 2深度学习》的主题演讲，提出了一个在当时让人印象深刻的观点：深度学习正在从直观的、无意识的静态数据集学习，向具有意识、推理和逻辑的新型架构研究转变。

而在今年3月，Bengio也参与了那场轰轰烈烈的反对各家人工智能实验室搞AI“军备竞赛”、要求其暂停至少6个月比GPT-4更强大模型研发的运动，和其他超过千名的产业和学术大佬一起在公开信上签了名；两个月后，他又发表了一篇系统分析“危害人类的AI是如何出现的”的文章。

直到这次联合发表这篇长达88页的论文，Bengio一直都在不遗余力地做那个想要警醒大家AI的未来该向何处去的人。

就像这篇论文里写到的那句话，“这篇报告还远未对这些（AI有无意识的）话题做出最终定论。我们强烈建议支持对意识科学及其在AI中应用的进一步研究。我们也呼吁，社区应尽快将建立有意识的AI系统的道德和社会风险纳入考量（尽管这并不是这篇报告所强调的主题）。”

好未来今天宣布旗下数学大模型MathGPT已经开始内测。在第一时间申请了测试资格后，我们对这款专注于数学问题的大模型产品进行了一次测试。

根据好未来的介绍，MathGPT可以为小学、初中、高中三个不同阶段的学生解答数学问题。MathGPT自带公式输入能力，用户可以直接输入不同的问题，而模型在给出答案的同时还会给出对题型的分析和以及解题思路和解题步骤，从而帮助学生真正理解相应的答案。

我们先用两道小学数学题进行了测试，而MathGPT也给出了完成度不同的答案。例如，这道题：“滨江动物园里的黑天鹅与白天鹅一共有270只，黑天鹅与白天鹅只数的比是4:5。黑天鹅与白天鹅各有多少只？”MathGPT给出了正确的解题思路，但给出的答案并不完整，没有给到最终黑天鹅和白天鹅的具体数字。虽然对于人类来说这个答案也能理解，但作为一个AI，这个回答并不完整。

我们又给MathGPT出了一道小学几何题：画一个半径2厘米的圆，并画出这个圆的互相垂直的一组对称轴。不知道是不是因为没有作图能力，它并没有直接给出答案，而是回答了这道题的解题思路和详细解释。

做完了两道小学题目之后，我们将难度加大，直接跳到中考真题。这次，我们用MathGPT 的图片上传功能上传了一张北京今年中考数学试卷的截图，测试MathGPT在中学阶段的能力以及图片分析能力。MathGPT顺利地理解了问题，并写出了这道几何题的分析、解题步骤和最终答案，轻松通过了测试。

最后，我们给出了一段纯粹的运算题目交给MathGPT，显然，这种纯粹的数学问题也难住MathGPT，它迅速地给出了题型的解法分析和答案，但详细的解题思路并没有写出，这点有些令人遗憾。

除了这些，我们还试了试它对于其他不同题型的解答能力，比如逻辑运用：

几何解析：

组合推理：

数列：

圆锥问题：

消元法：

测量：

以及函数应用：

经过几道不同难度的数学题测试，MathGPT表现出了令人满意的性能表现。然而，它仍然存在一些令人遗憾的地方。有时，MathGPT不能给出详尽的答案，它会在写完关键步骤后便戛然而止，后续的答案需要用户自己补充，这让人有些不满意。此外，虽然MathGPT准备了涵盖函数、根式、积分等内容的公式输入栏，但缺乏对公式输入的引导，这让初次使用的用户感到困惑，最终还是回归到图片输入提问的方式，使得这个功能有些鸡肋。

好在目前MathGPT还在测试阶段，好未来还有机会弥补这些功能上的不足。或许等到MathGPT正式面向用户开放的时候，我们可以见到一款功能更完善的AI数学导师。

Key Points

1、英伟达本季营收135亿美元，不仅远超5月份发布的业绩指引，也比分析师普遍预期的业绩要好，受此利好，英伟达股价一度抬升超过8%。

2、英伟达强劲增长的势头将延续，下一季营收预计高达160亿美元。英伟达强劲业绩表明，生成式AI带来的影响或许比一般人想象的更大，可预见范围内看不到需求下降趋势。

3、之前普遍预计的产能问题并没有拖累英伟达营收，黄仁勋表示英伟达正在通过和其他公司合作等手段力图提升产量，本年度剩下的时间和明年英伟达产品的供应将“大幅增加”。

4、英伟达提供了完整的加速计算解决方案，既包括硬件，也包括各种软件服务。这维护了英伟达在市场中的领先地位。短时间内还看不到任何竞争对手能系统性挑战这一点。

以任何标准看，英伟达的最新财报都让人震惊。

截止 7 月，英伟达本季收入同比增长翻倍达到 135 亿美元，贡献了 103 亿收入的数据中心业务营收暴增 171%。利润同比增长超过 800%，环比也超过 200%。

上述指标每一项都高于华尔街分析师的预期，与此同时，英伟达给出下一季营收预测更让市场震惊，160 亿美元的营收预测意味着高达 170%的同比增长，在如此重大利好消息的推动下，英伟达股价强劲上涨 8%，冲破 510 美元关口。

这份财报意味着英伟达的增长远没有到尽头，市场对于生成式 AI 爆发意味着什么的理解可能还不够充分。

英伟达 GH200 Grace Hopper超级芯片一、超越所有预期

财报发布前，英伟达的股价大致在 460 美元附近，而主要券商和分析机构对英伟达股价的预测大致位于 500 到 520 美元之间。随着财报的发布，英伟达股价极速上扬，直接冲破了 510 美元关口。这让分析师们给出的预测显得过于保守。

这还不是英伟达打败的唯一预期。本季度135 亿美元的营收比英伟达自己在 5 月底给出的指引高了 25 亿美元，也比分析师们平均预计的 125 亿美元多了 10 亿。

换而言之，大家想到了英伟达的业绩或许会很好，但未曾预料到会好到这种地步。毕竟上个季度英伟达的总收入只有不到 72 亿美元（数据中心业务则是 42.8 亿美元）。指望一个硬件公司，一个季度的营收提升一倍（如果只算数据中心业务的话，提升超过 145%）这看上去当然不太符合常理，过去 11 个财年，英伟达的季度收入都没有超过 100 亿。

然而事实已经雄辩证明，你显然不能用常理去理解英伟达和黄仁勋，实际上，本季度的营收是历史性的突破，是整个半导体业界史上最大的单季增幅。

换而言之，整个市场都低估了生成式 AI 的爆发带来的影响。

黄仁勋二、避险情绪与对需求的理解

市场相对的保守态度，一方面体现出了对生成式 AI 爆发理解的不充分，另一方面代表了一种避险情绪。

先说避险情绪。除了 AI 芯片外，整个半导体需求都在走弱。英伟达在整个半导体行业和科技股中几乎处于一枝独秀的状态，它是标普 500 指数成分股中表现最佳的股票，今年美股上涨的主要推手，起到几乎定海神针般的作用。

整个市场依赖一只股票的表现这显然不太正常，因此在业绩发布前的一个月英伟达的股价涨跌互现，显示市场游移不定的情绪，因为英伟达的业绩哪怕只是稍不如意，恐怕就会引发整个股市剧烈震荡。

更何况英伟达还有产能的问题无法解决，更长期看，对 AI 芯片的需求在何时见顶也是个问题。

在财报发布前，市场上已经开始有把英伟达同思科相提并论的论调，思科是上个世纪末互联网泡沫中跌幅最大的股票之一，而在泡沫破裂前，它的增长曲线和英伟达如出一辙，而它们俩恰好还都是硬件公司——推高思科股价的原因是人们当时认为思科提供的基础设施对建设互联网来说是必不可少的，这也很像大家目前对英伟达的理解。

这就回到了对生成式 AI 需求的解读上，也是财报电话会上黄仁勋被问到的一个核心问题——生成式 AI 带来的增长在多大程度上是可持续的？

黄仁勋给出的逻辑是这样的。全球目前的数据中心规模是 1 万亿美元，而每年的资本支出规模在 2500 亿美元左右，这些支出在整个经济大环境下行的背景下，都倾向于导向最为经济、最有性价比的方向，也就是加速计算，英伟达在这方面拥有优势，包括 H100、A100 在内的整个HGX 系统是营收最大的驱动力。

因此，对需求的可预见性至少在明年是充分无疑的，当然如果你完全接受老黄的理论的话，数据中心更新换代的周期将长达 10 年。

趋势非常明显，平台正在转变。英伟达不遗余力为市场的预期带来充分确定性，这种确定性从财报的营收上反映了出来，截至目前所有的信号都是高度乐观的。

黄仁勋在 SIGGRAPH 2023 大会上展示最新的基于 GH200 的超级计算机。三、解决产能

在这份财报击碎了市场有关需求泡沫的任何不确定性后，人们的另一个关注点就来到了更实际的层面——产能。

英伟达不直接生产芯片，HGX 系统中最重要的芯片 H100 采用了名为 CoWoS 先进封装技术，目前只有台积电能够提供。

换而言之，目前 H100 供应如此紧缺的最大原因就是 CoWoS 产能不足，它也是市场上某些悲观论调的来源，决定英伟达产能的很大程度上并不是英伟达自己，而是台积电。

根据品玩了解到的情况，台积电已经在台湾多地布局了先进封装产线，公开报道中最新的一个位于台湾新竹科学园区，但量产时间预计要到 2027 年第三季度。

这种进度的缓慢除了技术工艺上的复杂性之外，台积电对CoWoS 产能扩充缓慢也和其自身运营逻辑有关，尽管 AI 需求未来五年将以 50%年均增长率成长，但它的总需求只占台积电营收的一成左右。在整个半导体行业需求不振的情况下，台积电产能扩张步伐显然只能循序渐进。

英伟达解决产能瓶颈的办法是扩大供应商范围，在电话会议上黄仁勋表示英伟达会“与其他公司合作以补充台积电的封装能力”，尽管一如既往，英伟达没有给出任何明确的数字，但总体来看，今年下半年和明年，芯片的供应量将“大幅增加”。

这符合半导体产业周期，一般来说芯片产能都会提前6 个月左右规划，这个季度是订单反映到财报中的第一个季度，随着计划好的产能逐步扩张，下个季度营收势必会相应提振，这正是英伟达给出 160 亿美元下季度营收预测的基础逻辑。

英伟达另一个旨在解决 CoWoS 产能问题的对策是推出 L40S 芯片，尽管它同样适用的生成式 AI，但却没有采用CoWoS 技术和高性能内存，这意味着它的产能更好提升。

在 8 月的 SIGGRAPH 2023 上刚刚推出的时候，有人一度认为L40S将会打乱英伟达的产品线——L40S 在大模型性能方面比 A100 还强。但黄仁勋在电话会议上明确否认了这种观点：L40S 的定位更倾向于对预训练模型进行微调，同时它采用了标准化设计，因此很容易安装和进行超大规模的扩展，这和 H100 构建的专门的大规模语言模型训练的系统是不同的。

英伟达 L40S GPU四、是产品，更是解决方案

对 L40S 产品定位的诠释，充分展现了英伟达对整个加速计算产品线的布局与理解。

首先是迭代迅速，黄仁勋几度谈到了英伟达产品的更新周期——不是 2 年，而是 6 个月。这种黄仁勋速度本身就让人印象深刻，5 月在台北电脑展上介绍的DGX GH200年底就会上线，GH200 芯片则在本季度就会出货，它的升级款，8 月刚刚发布的采用更先进内存的 GH200 芯片则在明年 2 季度出货。

就像每两年升级架构一样，有规律的更新速度实际上稳定了所有人对英伟达产品性能的预期。

另一方面值得指出的是，英伟达的产品线实际上不是围绕算力，而是围绕加速计算本身展开的。它本质上是一种软硬件协同的解决方案。

H100、A100、L40S 以及RTX 系列 GPU 以及 DGX Cloud，它们涵盖了从训练大模型，到微调，再到数据科学工作流，以及三维设计和数字内容创建等各种需求，算力布局从本地到服务器再到云端无一遗漏。

但这不是英伟达加速计算解决方案的全部，名为 InfiniBand 的网络技术可以大幅提升网络吞吐量从而更好提升扩展 GPU 的性能，针对传统的以太网，英伟达也能用 Spectrum-X 技术来加速优化。实际上英伟达的技术储备涵盖了加速计算的多个方面。其中许多技术被放在了产品中，并没有单独售卖。

英伟达 Spectrum-X 

软件方面也是如此。仅就大模型来说，英伟达还有开发大语言模型的 NeMo 平台，名为 Picasso 的生成式视觉模型，为游戏角色提供智能对话能力的 Avatar Cloud Engines，以及 AI Enterprise 等加速库和预训练模型套件等等一系列工具，它们基本上也都集成在了英伟达的硬件产品线中。这些软硬件协同起来不仅可以实现对加速计算的端到端优化，而且强化了英伟达在加速计算领域的优势。

竞争对手或许可以在某些硬件指标上领先英伟达，但无法在整个生态层面同英伟达竞争。

五、对手还未出现

英伟达在发布财报时宣布了 250 亿美元的股票回购，这意味着英伟达自己对股价的展望也趋向乐观。

最激进的分析师已经给英伟达的股价给出了 1000 美元的估计，整个市场都因这份出色的财报弥漫着一股显而易见的乐观和兴奋情绪。目前看，包括 AMD 和英特尔在内的竞争对手都没有对英伟达形成真正的挑战：AMD 的 MI300系列产品要到第四季度才出货，根据品玩从供应链了解到的情况，也采用了CoWoS 技术的AMD 新GPU不仅同样受困于产能瓶颈，而且在良率提升方面进度远远落后。至于英特尔的 Gaudi2 芯片，它在软件层面的优化升级要到四季度才能完成。

因此，这份出色财报发布的时间点，恰好落在了英伟达独享生成式 AI 爆发红利的区间，目前看，这波增长还没有任何慢下来的趋势，站在独孤求败位置的英伟达真正的对手或许只有自己。

不知道从什么时候开始，每天出门前我必备的三样物品只剩下了手机、耳机、充电宝。

移动支付的发展让用户不在带着钱包和现金出门，智能门锁的普及也让很多人再也没有忘带钥匙被锁在家门外的烦恼，可以说手机从一个单纯的通讯工具进化到多媒体娱乐中心设备后，不带手机出门就感觉和少穿了一件衣服一样。

虽然蓝牙耳机不是苹果发明的，但是现阶段它这么流行绝对是AirPods带火的。如何选择一个合适的耳机保证你在通勤路上拥有一段“安静的时光”，是各大厂商都在绞尽脑汁思考的一件事儿。

虽然之前我在无数篇文章里面已经说过了，如果没有特殊要求，买谁家的手机就在他们家的耳机里选一款看着顺眼的就行，但不得不说有些手机厂商的耳机做的是真的差劲儿，再加上老牌厂商的发力，让这个市场再度活了起来，其中最火爆的，就是索尼和Bose。

前段时间索尼推出了全新的第五代“降噪豆”——WF-1000XM5，这让很多还在用3代的小伙伴心里痒个不停，毕竟用过3代和4代的用户都知道索尼的佩戴感有多么的“灾难”，第5代是否从根本上解决了这个问题？和目前市面上的明星产品AirPods Pro二代与Bose大鲨二代相比又有什么区别？

建议富哥都买 图源：品玩lzh摄

就在我苦思冥想要找出一个测试这三款旗舰降噪耳机方法时候，正好赶上出差，飞机的噪声环境其实非常适合测试耳机的综合效果。于是我想都没想，直接抄起这三款旗舰真无线耳机就上了飞机。

这三款耳机的官方售价都是1000多块，全都买来体验未免太过“奢侈”，想要在这三款耳机三选一的朋友，不妨仔细来接下来的内容。

一、降噪真是关键

咱们先来聊聊大家关注的周围降噪问题，首先需要明白一点，噪声从哪里来？

简单来讲，对于我们这样的上班一族来讲，在通勤路上，除了汽车轰鸣声、地铁轨道摩擦声以及飞机引擎声外，人声也是不能忽略的“噪音”。日常主要受到高频噪音和低频噪音的影响较多，其中诸如汽车鸣笛、广场舞、狗叫以及周围说话的人声属于高频噪音；而老式火车、变压器、飞机轰鸣和汽车发动机声则可归类为低频噪音。区别就是，低频噪音传播距离更远，穿透力更强。

在飞机到平流层后，我详细对比了这三款旗舰降噪耳机，索尼降噪豆5和Bose大鲨二代的降噪效果确实要占有一定优势，周围乘客的人声高频噪声和飞机发动机的低频噪声是可以同时被“消除”的。

但如果仔细听，索尼降噪豆5和Bose大鲨二代两者“消噪”主观感受却不一样。

索尼降噪豆5体积和AirPods Pro二代差不多 图源：品玩lzh摄

索尼降噪豆5和Bose大鲨二代两者都可以对飞机低频噪声进行抵消，但对于中频人声策略很不一样：

索尼是不管是低频、中频、高频都能进行消噪，非常彻底。这样确实有不错的消噪效果，但如果遇到一些突发情况，很有可能就会错过一些人声语音提醒。

而Bose大鲨二代的飞机低频噪声可以抵消，但较为尖锐的人声还是有所保留，这样就能听清空姐说的服务提醒（不愧是做飞行耳机的牌子）；苹果AirPods Pro的表现就比较一般了，即使塞的很紧我仍然能听见飞机轻微的机器噪声。

图源：品玩lzh摄

值得注意的是，索尼这次确实通过全新研发的HD降噪处理器QN2e和新一代集成处理器V2加强了整个降噪能力，但如果把降噪档位开到最大，就会听不到像飞机上乘务空姐说的话，所以我还是建议在日常使用时打开AI智能降噪模式，让耳机通过AI基于不同场景来学习，自动切换降噪和环境音。

此外在通话过程中，索尼降噪豆5也会借助神经网络技术和骨传导技术，带来干净、突出的语音通话背景，这项新加入的技术确实对实际通话会有一定提升。

二、舒适的佩戴和操作体验

从便携性上来看，索尼降噪豆5相比上代耳机充电舱小了约15%，耳机腔体小了约25%，重量仅为5.9g。尽管体积缩小，但降噪豆5依旧保留了强劲的续航和快充能力，在打开降噪时，一次充电可以满足约8小时耳机使用实际，充电盒可以额外提供约16小时的续航时间。

并且，这次索尼的佩戴舒适度终于可以和AirPods Pro“媲美”了。更加贴合耳道的设计让耳机整体更贴合皮肤。这次索尼新增了适合小耳道的SS号耳塞，在适配性上更加宽容。

而Bose大鲨鱼二代的“稳固环”在长时间佩戴后会依旧非常舒服，我佩戴的最大号耳塞也没有任何顶到耳廓的拉伸感。

图源：品玩lzh摄

当然在像飞机这样的容易引起“幽闭症”的环境下，与耳机的交互操作越简单越好，如果使用的是苹果手机，那么AirPods Pro深度集成进iOS系统的UI界面自然不用多提，从美观和便捷度来看，依旧是目前真无线耳机天花板。

而像索尼降噪豆5、bose大鲨鱼二代这样的全平台真无线耳机，APP都为双平台，丰富程度而言，索尼降噪豆5配套APP最为详尽，特别是个性化智能均衡器的功能引入，可以根据几个简单的问题回答，就能筛选出最符合你喜好的音质，自动在不同的声音风格、细节、微调中进行设置。

这次索尼也新增了头部姿势控制的功能，通过这个功能可以完全解放双手，佩戴产品会根据头部的变动，实现诸如接挂电话等操作，不过在详细试用后，我发现功能设置还是有些繁琐，如果可以单独设置一页常用功能或许会更方便些。

三、沉浸感是最后的“救命稻草”

稍微了解一点音频的用户都应该明白，“环绕声”要比“双声道”带来的沉浸感高不少。除了AirPods Pro早已支持空间饮品以外，这次索尼降噪豆5同样支持360 Reality Audio，配合360RA格式的音源，开启后可以获得不错的空间音频沉浸感。这个功能开启后，声音的空间感会随着头部转动而移动，获得更好的环绕沉浸体验。

而Bose大鲨二代仅为双声道，看电影或者玩游戏就会缺少一定沉浸感。

索尼的APP界面可以调整的选项最多；Bose大鲨二代最简洁；AirPods Pro则很苹果

最后简单聊聊非空间音频部分音质，这次索尼降噪豆5声音要比上代通透不少，低频量感和高频延伸要更有张力，一方是振膜从6mm提升至8.4mm，增加了低频量感，另一方面振膜顶部膜片和振膜分离，会让低频和高频具有不错的动态范围，同时也会保持最低失真。

小结：

从今年市场来看，不管是像索尼、森海这样的传统音频厂商，还是OPPO、vivo、荣耀这样的科技品牌，似乎都“放慢”了速度，曾经更新频率和手机厂商有一拼的场面也不复存在。

索尼耳机包装需要单独拿出来说下，真的是过于环保简洁了~

各家似乎都把真无线耳机作为“年货”，就像iPhone一样每年更新。

我们做了一张表格，可以更加直观的让你对比三款产品的优劣，方便大家选择。

图源：品玩lzh摄

最后，对于应该如何选择的问题，我这里给出实际建议：

苹果用户直接选择AirPods Pro二代，如果你非常在乎全频段降噪和可玩性建议索尼降噪豆5；如果想找一款设置方便，通勤降噪效果最出色的真无线耳机，Bose大鲨二代是最好的选择。

中资企业全球化，首选稳重的成熟市场还是年轻的新兴市场？这是一个问题。而在新兴市场里要选择哪个市场做第一落点，又是一个问题。

在拉美，巴西是最受瞩目的电商市场，也是公认的跨境电商蓝海：人口超2亿、有着Pix这样的“拉美独一家”的支付基础设施。然而，从复杂的税法和清关政策来看，巴西市场不那么“香”了。

“巴西是相对封闭的一体化市场，对于新入局者非常不友好。好处是一旦建立起壁垒，能在这个体量不小的市场能取得竞争优势。”外派多年的何建胜Jason告诉品玩Global，他就职于全球化物流企业iMile，担任拉美地区国家经理。

而巴西之外，最受出海人青睐的就是墨西哥了。这个热情且复杂的国家既是热门美剧《绝命毒师》里描绘的危险之地，也是迪士尼电影《寻梦环游记》中与亡灵共舞的奇幻国度。

对Jason来说，没体验过墨西哥就没有发言权。iMile在墨西哥起步时并未将合规视为主要挑战，有“万税之国”称号的巴西，其合规要求显然高出不少。

另一方面，巴西对本土企业的保护也提高了出海玩家的入门门槛，而将葡语设置为官方语言，也使得巴西天然地与使用西班牙语的国家区别开来。与之相对应，墨西哥、阿根廷、秘鲁、智利、哥伦比亚等西语国家的文化和消费习惯存在相似之处。

图源：Photo by Jon Tyson on Unsplash

签署多份自由贸易协定的墨西哥经济活跃且开放，是全球供应链转移热门目的地，一度引发国内对制造业外流的忧虑。而事实上，迁移到墨西哥的供应链不乏中资企业身影。

“欧美处于去库存周期，与此同时墨西哥、越南等国家对欧美出口量上涨。中资企业到墨西哥建厂生产或组装产品，是在当地再次出口，没有计入国内出口总额，部分利润拐几道弯后还是回到了国内。”关于今年进出口宏观变化，全球支付平台 PingPong 福贸产品专家彭钟曾分享以上观点。

建厂服务向来是墨西哥热门项目，北美华富山工业园是首家中资工业园区，距美国边境口岸200公里，以“一站式”中文服务提供中资企业境外优势产业转移平台。2022年，中国家电企业和家具企业纷纷入驻，购买工业园用地，在当地建设生产基地。

换言之，从全球化业务扩张的层面看，墨西哥有着巴西所不具备的双重属性：

与美国接壤且位于巴拿马运河北侧，划分为北美
是美洲除美国、加拿大之外的拉丁语系国家，划分为拉美

对于中资企业，在墨西哥建立工厂，是在北美后院拥有供应链枢纽；拿下墨西哥市场，四舍五入等于在拉美西语区（除巴西外的多个国家）搭建阵地。

因此，鲜有企业仅将这个人口超1亿的国度当作北美中转枢纽，本土生意亦有不错的天花板。不论是基建服务商、制造工厂、电商平台、卖家还是全球化品牌，不愿错过红利的各方在这里开启加速度。

本土巨头招揽中国卖家

2020年前后，关注拉美的机构和企业明显感知到，电商正处于井喷式增长前夕。

据拉美投资机构LATITUD整理的数据，2019年起，拉美电商正式进入飞速增长阶段，到2025年，市场规模预计将达2019年的3.4倍。

图源：LATITUD

墨西哥在线销售协会今年2月发布的数据显示，2022年全国电商零售GMV为5280亿墨西哥比索，同比增长23%，增速位列全球前列。可以说，做拉美跨境电商生意，巴西和墨西哥都是值得考虑的目的地。

目前，进入拉美市场的跨境电商平台包括SHEIN、Shopee、速卖通、TEMU等。这些平台都将面对实力强劲的拉美本土对手——美客多（Mercado Libre）。从阿根廷走向全拉美，这家创立于1999年的电商平台长期位居拉美电商流量和GMV首位。截至2022年第四季度，美客多在拉美拥有1.48亿活跃用户。

图源：网络

这些平台都将面对实力强劲的拉美本土对手——美客多（Mercado Libre）。从阿根廷走向全拉美，这家创立于1999年的电商平台长期位居拉美电商流量和GMV首位。截至2022年第四季度，美客多在拉美拥有1.48亿活跃用户。

2023年第二季度，这家公司交出傲人财报，季度GMV首度超过100亿美元。第二季度，美客多物流配送服务交付超3亿件包裹；流量最好的巴西站第二季度GMV同比增长25%；墨西哥站GMV年增长率达34%，超过阿根廷，成为美客多第二大市场。

2023年7月墨西哥热门在线市场网站排名分析 图源：similarweb

嗅到跨境电商机会的不止中资跨境电商平台，自2019年，美客多开始面向中国跨境卖家招商，开放巴西、智利、墨西哥、哥伦比亚四个站点。

中国卖家数量上升，贡献的GMV随之增长。以墨西哥为例，2023年Hot Sale大促期间，来自中国卖家的GMV同比增长88%。

配送时效方面，平台在墨西哥和智利设有FBM仓库，对于备货到海外仓的中国卖家，订单成交后直接从海外仓发出，送达时间为24小时~72小时。

品玩Global了解到，各大电商平台在墨西哥的热销产品存在共性，集中在家具家居、消费电子、服饰三个大类。美客多墨西哥站销量优秀的品类还包括汽配、儿童玩具、美妆。

与中小卖家同行的还有实力更胜一筹的品牌方，美客多是它们的销售渠道之一。据悉，Xiaomi、OnePlus、realme、HAYLOU等品牌在美客多墨西哥站均取得亮眼成绩。

总结来看，取得商业成功的卖家、品牌切中消费者需求。而当中的佼佼者，无一不是本地化高手。

全球本地化，从营销到组织

经济再开放，也无法让人忽视风险。推荐外资到墨西哥建厂的服务商，都会详细说明哪些州的治安状况良好、更匹配企业需求。本地化是全球化最后一环，在机遇与风险并存的拉美，它依然是难而正确的事。

品牌走向全球，社媒渠道是直面消费者的重点营销阵地。出海品牌数据营销技术服务商OneSight观察到，进入墨西哥的中国品牌中，汽车和消费电子是社媒营销表现突出的两大品类。

另外不得不提及的一家企业是SHEIN。通过OneSight营销云后台监测数据显示，SHEIN在当地的Instagram和Facebook账号合计有超1100万粉丝。5月中旬以来，表现最佳的一条社媒帖子累计获得14万次互动、13.89万次点赞。

shein_mex有445.8万粉丝 图源：Instagram

一步步走到今天，SHEIN靠的远不止品牌营销，在拉美取得的成绩也无法简单归因为服饰品类的火热。重仓拉美，SHEIN是认真的。

启动第三方卖家入驻，墨西哥是首批站点。此外，SHEIN将在这个国家设立工厂，试图通过本地化策略缩短产品交付时间。今年年初，公司宣布由前软银高管马塞洛·克劳尔（Marcelo Claure）担任公司拉美业务主席，他个人向SHEIN投资1亿美元。据悉，克劳尔的部分工作重点是与本土企业、制造商合作，在拉美打造可靠的供应链。

布局拉美有利于SHEIN在本土和全球范围内的竞争，不难看出其推进全球化的决心。“像本地企业那样经营”是全球化企业的终极目标，成为本地经济的一部分，某些情况下有利于对抗风险、提升收益，那些持有外来者心态的企业难以长期存续。

放眼跨境电商生态，比电商卖家抢先一步进入墨西哥的全球化企业是物流服务商。将时钟指针回拨到2020年，落后的物流基建与电商潜力形成鲜明对照。

彼时，拉美快递物流市场大多数份额被本土较为传统的公司占据，小型物流企业技术先进，却难以与大型公司争抢客户资源。有技术、有规模、懂电商的物流服务平台缺位。

图源：网络

2017年，iMile于阿联酋创立。2021年，公司开启全球化扩张，中东之外的第一站便是墨西哥。起家于东南亚的极兔速递也是较早进入拉美的全球化物流企业，同样选择在墨西哥首先起网。

目前，以快递单量估算，DHL和本地老牌快递公司estafeta占据墨西哥物流行业前两名，极兔、iMile跟随其后。

不同于在线交易业务，快递物流服务是重资产投入，经营难度直线飙升，对中资企业而言仍是一场本地化能力考验。全球化走向深水区，本地化不仅体现在品牌营销和资源配置上，组织自身也需做到本地化。

除了研发团队，iMile在墨西哥的团队职能齐备，且计划在拉美区域设置研发中心，把墨西哥和巴西当作拉美桥头堡，后续向其他拉美国家扩展业务。在墨西哥，iMile有95%的员工来自本地，中国外派员工仅占5%。

Photo by Clay Banks on Unsplash

各地人才的整合向来不易，iMile选择接受挑战。品玩Global了解到，当地劳动法完备，对工作时长等细节有严格要求，员工明白自己受到法律保护，重视各项工作福利。业务起步第一年，公司在员工管理上经历过磨合期。经过磨合，iMile沉淀下来一批认同公司发展目标的本地员工，并在后续组织建设中注重共同价值观塑造。

延续先布点再扩散的全球化策略，外籍员工占比超85%的iMile在全球逐步起网：在中东成为行业第一，之后拓展到拉美、北非、澳洲，于近期进入意大利。

全球化企业的失败原因五花八门，而成功往往可以提炼出相同要素——优秀的本地化。与目的地无关，不同市场的差异体现在“本地化难度”上。拉美电商红利期继续，我们预测将有更多中资企业深耕墨西哥，成为本土化的商业新势力。

题图来源：Photo by Oscar Reygo on Unsplash

那个春节前轰轰烈烈“集五福”，最后每人分到271块钱的鲜艳故事，已经是7年前的事了。

这个支付宝推出的限时活动在2016年之后的几年里接近一种年味的动员，成为一年到年尾时候朋友亲戚间特殊的社交语言。但到了现在，这件事热闹的方式已经变了。

现在你可以在很多地方见到“五福”，不一定是支付宝平台发出的，可能就是自己楼下的那个小百货里。去年春节，杭州古墩菜市场一位热心摊主的摊位上扫出了455张福卡，“扫出敬业福”变成商户做生意的吆喝。“扫五福”这件事本身也在一个不显眼处为支付宝本身如何变化提供了一个观察角度。

去年支付宝将五福IP产品化后，第一次开放给了商家，这个10亿用户的平台，从2022年开始了一场以产品力为核心的变革，一年之后，轨迹逐渐清晰。

在刚结束的2023支付宝合作伙伴大会后，《品玩》和支付宝数字化产品一号位陈先达（花名：孙武）以及数字商业事业部负责人何勇明（花名：管仲）进行了深度对谈，我们发现打开这场产品力变革的内核主要是四把钥匙：tob基因、开放、生产关系和原子化。

历程、困惑、中心化

现在支付宝的用户心智到底是什么？

去年这个问题问向孙武，他坦言自己并没有标准答案。

支付宝2003年诞生于淘宝网，并推出担保交易，最初只是为了解决平台内部买卖双方的信任问题而提出的支付方案。在陆续推出快捷支付、信用卡还款业务之后，支付宝开始向外走，从水电煤缴费等市民服务提供统一入口开始，支付宝开始了数字服务的尝试，并在几年里迅速拉开了场景宽度。

事实上，支付宝最早提出开放理念是2007年，马云认为，支付宝是服务于互联网，让互联网更加繁荣，所以应该开放。2008年，支付宝提出“上天、入地、出海”的口号，对当时国内的网站，包括8848、卓越、京东等开放，把担保交易等数字支付能力开放出去。同年8月，支付宝宣布启动“互联网信任计划”。

余额宝、花呗等爆款产品迭出以及庞大的用户量，让支付宝看起来更贴近C的平台，直到2017年支付宝小程序的上线。

小程序其实并不是一个C端产品，而是一个平台基建和容器，并且具备极大的兼容性和扩展力。那之后支付宝开始从支付工具的底子里寻找另一条ToB业务的生长曲线。目前已是蚂蚁集团副总裁的何勇明（花名：管仲）是当时小程序项目的主导者之一，在他看来，“支付宝其实一直有很深的tob基因。”

如何将tob的基因复制在正确的商业场景，支付宝曾经选择过一条道路。

2019年，支付宝首页的应用中心布局，相比之前的12个扩展到15个。增加的多是包括外卖、美食玩乐、酒店住宿在内的生活服务入口。它开始朝着一个中心化的生活服务平台，自上而下地进行一场改革。2019年7月，slogan也改成了「生活好，支付宝」。

现在看来，支付宝当时对于美团的靠近变成了“踩过的坑”。

2019年支付宝已经有超过7亿活跃用户，支付是最难做的生意，但做成了之后惯性巨大这是流量的最后一站，一锤定音，但视野太宏大，具体的场景反而消失了，在一个标准化的服务面前，具体的商业场景失去细节，奶茶店、KTV、超市是一样的东西。

“茶饮的客户喜好问题、供应链问题，成本问题、成本效率问题，这些问题必须真正有一帮非常懂茶饮的人来设计，来做决策。中心化的平台做不了这个角色，不是偷懒的问题，因为太复杂了，它无法全部标准化。这是中心化互联网平台和中小商家之间的隔阂。”孙武说。

在支付上的起点意味着支付宝不是为了某一类明确的服务目的而出现的，本地生活不能定义支付宝，但相反，支付宝容得下本地生活的丰富场景。

2021年10月12日,支付宝app的底部中心“口碑”频道正式搬迁，本地生活的中心位置被“抹去”，开放加快步伐。

开放、产品力、重塑生产关系

2023年的支付宝合作伙伴大会，管仲开场，然后是产品架构师出身的孙武，与另外五位不同业务的产品负责人登台。一场完全由产品经理主导的发布会本身就是一个信号。这场去中心化的道路，是以产品体系的变革来牵引的。

从去年开始，支付宝开始把自己拆掉，把端到端的解决方案变成更多组件和接口，然后开放出去。这个产品原子化的过程，背后是一个更稳定的三方关系：平台、商家，以及在其中串联两者的SaaS服务商。

这是数字化发展到现在这个阶段所产生新的问题。中心化的结构形态并不能解决中小企业数字化的问题，但服务商可以深入到中小企业的运营服务中。把能力开放出去，以孙武的话来说，“是要把对产品的表达能力开放出去”。

这个过程在2021年已经开始显露痕迹，支付宝在2021年累计开放平台通用产品78个；与服务商共创场景解决方案超200个；生活服务类小程序平均每天服务近7亿人次。

同年微盟宣布开放智慧零售商家接入支付宝的能力，支持商家在支付宝搭建小程序，建立获客、交易、转化、留存的运营闭环。微盟运营中心负责人韩家英透露，接入支付宝平台后，其服务的商家年交易额增长快3倍，小程序用户增长超5倍。

2021年下半年的一场服务商大会上，支付宝宣布平台开放模式由“去中心化与中心化相结合”，进一步强化为“去中心化为主，中心化为辅”。明确了商家私域的主角地位，平台公域则是“配角”。几乎在同一时期，支付宝首页“九宫格”中原先口碑、饿了么等阿里系的应用位可被用户编辑调整了。

2022年，支付宝拿出了一套商家自运营模型开始系统性的回答“如何开放”的问题，同时，也开放了一系列产品、运营链路、公域流量资源等整套体系。搜索、消息、支付成功页等“流量黄金位”在产品设计上都给予了商家、服务商更多自主空间。

也是在这一年，支付宝开放了五福这个IP。

2016年年末支付宝推出了历史上第一场集五福的活动。这是一场平台与消费者之间的一场游戏，却完全跳过了中间的商家们，那时它面向的是4.5亿用户，现在这个平台上所聚拢的人已经超过10亿。

开放五福IP之后，商家可以自己发福卡，除了在支付宝公域发，还能在自己的私域小程序里发，直接跟券和转化挂钩——“福卡”变成了一个商家经营的产品。

这个发力点在商家与服务商之间，而平台要做的一切基础设施的搭建。“回到原子化，让这些产品可被组件化的相互嵌套，通路可被打通，这是过去一年的事情”，管仲在今年的生态大会上说。

孙武的回答更为简单明了：回到原子化，让平台产品和能力能被不断地重组，根据不同的服务场景集成更强适用性的数字化解决方案。

能力原子化之后，如何真正为商家和服务商所用，这个走向被集成的打磨过程，则是今年支付宝在做的事。

走向被集成

现在一个消费者与一家商超之间的联系，已经远不止一个扫码支付的页面。

当他在家里时，他可以通过支付宝小程序叫超市直送的到家服务；如果他经过一家大润发周边购物完，支付宝的支付成功页会给予提醒，这附近可以领券到大润发购物超市。而当消费者已经在大润发到店消费，店内的IoT设备提供了让消费者快速入会的途径。利用支付宝公私域融合运营，大润发的会员资产规模同比增长了147%。

管仲透露这个入会方案是产品团队和服务商在线下碰出来的。原来商超线下场景的会员入会都是在收银台完成，比如扫个二维码，或者提供个人信息手动录入。逐渐普及的IoT刷脸设备仍然只是一种支付工具存在，它实际上可以成为会员入会的更优途径。

“开放性的产品比普通产品打造更难，它要适应不同行业，所以产品经理必须站在前面，他要听到的声音更多。”管仲表示。

商家数字化本质上是在对流量与数据的流转和共享提出要求。公私域要联动起来，处于公域和私域之间的小程序是核心。

2021年支付宝生态的开放策略加速，支付宝首页 “黄金位”的取代者即“我的小程序”，支付宝开始用新增的“有点东西”卡片给商家小程序更多的曝光机会。

小程序引领了支付宝将端到端解决方案的能力原子化，进而走向产品化的整体开放进程，最近的一个变化是，支付宝成立了App事业部、数字化产品事业部，这次组织架构调整意味着支付宝将“产品”概念提到前所未有的高度。

过去一年，商家小程序GMV增长规模达到了79%，而支付宝数字化活跃服务商增长规模达到了103%，这场平台去中心化的进程中，生长出了一个围绕支付宝小程序的丰富生态。《支付宝2023年数字经营白皮书》的数据显示，近一年小程序服务商、SAAS服务商、云平台服务商、MCN机构等合作伙伴多样化增长，支付宝活跃小程序增长119%，小程序开发者的规模也增长了约20%。

围绕小程序，支付宝开始把自己对于场景的过往经验和价值观抛掉，退而成为一个更中立的技术提供方。

“原先自己在做平台，做线上化的时候，你可以定义用户。但今天往实体化走的时候，某种意义上，我们希望让服务商去服务商家。”管仲说，“把自己开放，也就是把自己做成乙方。”

这也是线上与线下场域在度过一场接近20年的漫长磨合后再度靠近时，一个平台产品主动与之适应的变化。在这个过程中，平台产品被集成进各个具体场景里，支付宝作为一个平台的存在感变弱，最终换来商家对产品表达能力的增强。

在管仲看来，这是平台必须要做出的姿势变化。

在走向被集成的道路中，api接口能力是最重要的部分，最新的数据显示，支付宝开放的产品api接口达2249个。例如，新推出的人群运营产品“棋盘密云”将商户用户资产的数据融合、分析洞察、人群管理及应用等核心能力以api开放，帮助商家可高效且精细化运营全域用户资产。

在孙武看来，产品是“药材”，而如何因地制宜地用药，“药方”则在商家与服务商手里。

继续走深的产品化道路

对于支付宝来说，支付仍是不变的逻辑起点。没有支付用户沉淀的基础，一切无从谈起。小程序则在支付宝内承接了支付这一环节。但这个起点不能成为终点，“它要不断地延展，进入到更多场景化里边去，让更多服务被连接起来”，孙武在采访中说。

从这个角度，小程序也是支付宝生态内数据和流量的流通管道。复杂多变的服务场景下，小程序需要随之敏捷变化，提供数据能力、云能力、智能营销能力等更深层次的产品力。

为此支付宝在今年生态大会上推出了“小程序云”。

这个云开发解决方案是一套为非标准化的小程序开发服务提供的标准化工作流。完全云原生意味着后端和运维概念的弱化，开发者调用平台提供的API就可以快速实现核心业务上线和迭代。同时小程序云本身也是基于一套隐私计算的数据交换云，未来支付宝上的整个数字化运营，将进一步基于数据驱动。

支付宝的顶层设计天然就是一体的，“整个平台脉络，小程序云、商业推广根植于同一个母体，就是小程序生态。”管仲在采访中表示。

而在公私域联动升级之外，互动的升级是使这个生态内一切流动起来的另一个重要维度。在今年的合作伙伴大会上，直播业务登台亮相，在带货直播进行测试的四个多月里，已经有19个行业的商家尝鲜。还有短视频，去年年初支付宝生活号升级，由原先的图文发布形式升级为短视频+图文，短视频+直播让商家经营阵地工具更多元。

除了小程序云和直播，产品“走深”还包括流量推广的确定性和芝麻产品体系的升级、资金能力的开放。

今年，公域场景和特色人群会进一步开放出来，全域智能推广、搜索宝、品牌宝等一系列的推广工具则集成在商业推广平台“灯火”中并全面开放给商户；芝麻先享、免押的机制将从原先的头部品牌向中小商家辐射，以丰富整个营销体系；这些最终都指向支付宝平台上数字化经营的效率升级。另外，网商银行多年沉淀的资金能力也将以采购贷云资金的方式全面开放出来。

这些仅仅只是其中的一部分。过去一年，支付宝全面开放的产品达到128个。支付宝已经在30多个细分行业与服务商和商家一起构建了超过650个解决方案。

在孙武看来，产品“走深”是生态商家经营的诉求决定的，只有产品不断地创新，商家才愿意留在这里，生态才能走向繁荣。

到这里，那个在去年让孙武仍然犹豫的“用户心智”难题，在一年之后似乎也有了更明确的答案。

“心智是一个结果，不是基于这么一个逻辑可以被你当下定义出来的，把定义的权力交给生态，有意思的东西就慢慢在发生了。”孙武在今年生态大会结束后说。

8月23日，OpenAI宣布推出基于GPT-3.5 Turbo的微调功能并更新API，让企业、开发人员能够使用自身数据定制ChatGPT。

微调（Fine-tuning）是一种利用已有通用语言模型（如GPT-3.5）来训练一个特定模型的方法。通用语言模型虽然具有很强的语言理解和生成能力，但是它们并不针对特定的领域或任务。通过在自己数据上对通用模型进行微调优化，训练一个专属模型，可以更好地适应特定的使用场景。在保留通用语言模型强大能力的同时，进一步提高模型的准确度等效果和效率。

这就相当于在一个已经建好的房子上进行装修，使其更符合自己的需求和喜好，而不是从头开始建造一个新房子。因此，可以节省大量时间和资源，也可以避免一些技术难题。

OpenAI此次推出的微调功能，使更多开发者能参与到GPT模型应用当中，并借此实现更多个性化和创新的应用场景，提高用户体验和粘性，这对开发者生态的建立也起到了积极的助推作用。同时也极大拓展了通用模型的应用范围和潜力，加快了各行各业部署AI技术的步伐。

对于此次公告中提到的GPT-3.5 Turbo微调的安全性、使用效果、价格、未来更新、部署步骤等方面，重点说明如下。

安全性：从微调API发送的数据归客户所有，OpenAI或任何其他组织不会使用数据来训练模型。同时，为了保障模型部署的安全，OpenAI通过审核API和GPT-4驱动的审核系统，检测与安全标准冲突的有害数据。（微调有利于为用户提供更具个性化的服务，但也降低了技术门槛，可能导致不负责任的使用）

微调效果：在实际测试过程中，GPT-3.5 Turbo的微调版本在某些任务上，与基本型号的GPT-4能力相当甚至要更好。微调客户能够提高常见用例的模型性能，并缩短提示时间。通过对模型本身的指令进行微调，还可加快API调用并降低成本，提示词数量减少了90%。

价格和Token：GPT-3.5 Turbo的微调成本分为初始训练成本和使用成本两部分。一个包含100K tokens训练文件的微调工作，预计成本为2.4美元。具体来说，训练：$0.008 / 1K tokens；使用输入：$0.012 / 1K tokens；使用输出：$0.016 / 1K tokens。可处理的上下文为4K tokens，是之前微调模型的两倍。

微调步骤：只需经过准备数据、上传文件、创建微调作业、使用微调模型四步。一旦模型完成微调过程，就可以立即在生产中使用。

未来更新：GPT-4 的微调将于今年秋天推出，而在秋季晚些时候会推出对GPT-3.5函数调用和16k上下文的微调支持。不久的将来还会推出微调UI，可更容易访问正在进行的微调作业等有关信息。

GPT-3迭代：OpenAI现在正在提供babbage-002和davinci-002型号作为GPT-3基础模型或微调模型。最初的GPT-3基础型号（ada、babbage、curie、davinci）将于2024年1月4日关闭。

总结来说，通过开放先进大模型的微调功能，OpenAI能吸引更多企业和开发者使用其平台和模型，从而扩大影响力和增加营收缓解亏损压力。这有助于AI产品得到更广泛应用，推动大模型加速落地。

同时，此次功能更新，也可看作是对Meta开源模型并允许商用等外部竞争的一个应对举措。通过允许微调模型，OpenAI可以进一步扩大和巩固用户基础，确保自身在行业的引领地位。这或许也会促使其他企业加快商业化步伐，行业竞争进一步加剧。

以下为OpenAI公告全文：

GPT-3.5 Turbo 的微调现已推出，GPT-4 的微调将于今年秋天推出。此更新使开发人员能够自定义更适合其用例的模型，并大规模运行这些自定义模型。早期的测试表明，GPT-3.5 Turbo的微调版本可以在某些垂直的任务上与基础的GPT-4功能相当，甚至要更好。与我们所有的API一样，从微调API发送的数据归客户所有，并且未被 OpenAI 使用或任何其他组织来训练其他模型。

微调用例

自 GPT-3.5 Turbo 发布以来，开发人员和企业要求能够自定义模型，以便为其用户创造独特且差异化的体验。通过此次发布，开发人员现在可以运行监督微调，以使该模型在其用例中表现更好。

在我们的私人测试版中，微调客户已经能够有效地提高常见用例的模型性能，举例来说：

改进的可操纵性：微调允许企业使模型更好地遵循指令，例如使输出简洁或始终以给定语言响应。例如，开发人员可以使用微调来确保模型始终按要求以德语响应。

可靠的输出格式：微调可提高模型一致格式化响应的能力，这对于需要特定响应格式（例如代码完成或撰写 API 调用）的应用程序来说至关重要。开发人员可以使用微调来更可靠地将用户提示转换为可与自己的系统一起使用的高质量 JSON 代码段。

自定义风格：微调是磨练模型输出定性感觉的好方法，具有可识别品牌风格的企业可以使用微调来使模型与其基调更加一致。

除了提高性能外，微调还使企业能够缩短提示时间，同时确保类似的性能。使用 GPT-3.5-Turbo 进行微调也可以处理 4K tokens——是我们之前微调模型的两倍。早期的测试人员通过将指令微调到模型本身，加快了每次 API 调用并降低成本，将提示大小减少了多达 90%。

当与其他技术如提示工程、信息检索和函数调用相结合时，微调的效果是最强大的。对这方面若想了解更多可查看我们的微调指南。另外，对函数调用和GPT-3.5-turbo-16k的微调支持将在今年秋季晚些时候进行。

微调步骤

我们还将在不久的将来推出微调 UI，这将使开发人员更容易访问正在进行的微调作业、已完成的模型快照等有关信息。

安全

对我们来说，安全地部署微调是非常重要的。为了在微调过程中保留默认模型的安全功能，微调训练数据将通过我们的审核API和GPT-4支持的审核系统，以检测与我们的安全标准冲突的不安全训练数据。

定价

微调成本分为两类：初始训练成本和使用成本。训练：$0.008 / 1K tokens；使用输入：$0.012 / 1K tokens；使用输出：$0.016 / 1K tokens。例如，用100,000个tokens进行微调工作，预计成本为2.40美元。

更新的 GPT-3 型号

今年7月，我们宣布原始 GPT-3 基本型号将于2024年1月4日关闭。今天，我们正在制造这些模型的替代品，无论是作为基本模型还是微调模型。这些模型可以使用我们新的 API 端点进行微调。基本和微调的 GPT-3 型号的定价如下：

新的端点提供了分页和更多的可扩展性，以支持微调 API 的未来发展，过渡到更新的端点也非常简单，更多详细信息可参见我们的微调指南。

上周，我们为大家分享了精选的活动内容，而在本文中，我们进一步为梳理了圆桌对话的核心观点，希望为跨境从业者提供更精彩的洞见。

圆桌嘉宾——

• 张诗莹｜zmo.ai，创始人 & CEO

• 秦天一｜真格基金，投资总监

• 宁宁｜衔远科技，合伙人 & 产品与方案高级副总裁

圆桌分享现场，图源：品玩现场拍摄

品玩：zmo.ai 目前服务的品牌、行业或者品类当中，哪些行业和品类的应用场景会更丰富、更成熟？以及产品目前替代实拍或真人模特的效果如何？

张诗莹：如果大家真正在做跨境，应该对 TikTok 的热度、海外视频营销的趋势有所感知，但其实在 Instagram 等社交媒体上，图片广告仍然站很大比重。而且现在无论是亚马逊、eBay等平台商家，还是独立站品牌，白底图 + 场景图都是上架产品必备的展示素材。

zmo.ai 完成的工作分为两个阶段：第一个阶段是实现从0~1替代拍摄，即使拍摄器材和场地都不太好的情况下，商家也能生成足够的广告素材；第二个阶段是从1~10，因为社交媒体的广告和流量获取需要商家不断更新素材，批量生成和 A/B Testing 的快速测试和迭代更容易增加爆款的几率。

想要将能力扩展到更多的品类的原因，在于抛开品类划定而单纯从技术能力上来说，图像生成的效果在实体商品场景生成的效果会更好也非常成熟了。而服装会更看重上身效果，不是简单的场景生成，所以需要商家需要提前拍摄上身图。

在没有实物、只有平铺图和挂牌图的情况下，服装展示目前的生成效果还不算太理想，商家前期仍然需要做一定的模特、假人的基础拍摄工作，但 zmo.ai 在迅速的帮商家完成效果测试、找到人和场景的最佳适配上效果非常理想。

zmo.ai｜嘉宾张诗莹分享，图源：品玩现场拍摄

品玩：除了像服装这种 SKU 量多、上新频率高、对图片素材高需求的品类之外，像消费电子/智能硬件这种客单价高，但是 SKU 相对少的品牌会不会成为 zmo.ai 日后的服务对象？

张诗莹：商品的 SKU 是一方面，大家对效率的诉求是另一方面。快时尚行业的 SKU 非常多，所以品牌和商家行动也要快。但是亚马逊和其他平台的卖家也还集中在很多其他的品类上，消费电子是一类，也有很多家居场景、宠物用品、儿童用品的商家对提升效率也有很大诉求。

AI 降低了图片创作的门槛，可能有人认为 AI 生成内容距离100分的拍摄水准还有一段距离，但是很多时候，AI 极大地提升了产出效率，并且可以通过线上数据的测试，推动商家在品牌行为上做出更对的选择。人工作图的过程耗时很长，而 AI 在更短时间内能测试更多素材，就意味着能上更多的产品，这是靠人力无法完成的事情。

衔远科技｜嘉宾宁宁分享，图源：品玩现场拍摄

品玩：今天现场听到了很多关于 AI 在营销推广上的应用分享，但衔远的产品更偏向用户洞察、产品方案推出等决策过程。能否介绍一下衔远科技的产品设计、底层的技术赋能逻辑？

宁宁：我们关注到消费品领域的商业本质，是要有好的产品创意和产品创新， 同时有好的营销手段让消费者形成差异化认知。

而从市场洞察、产品定义、研发到营销这一链路在之前是通过很多小模型拆分完成的。举例来说，在初期洞察市场的过程中，头部的公司会通过定制专属的标签体系和小模型来实现，数据颗粒度和标签越细致，探查趋势的精准度就越高。但这个过程的成本也特别高。如果把这个工作延伸到产品创新到营销的全链路， 就需要依据不同阶段和任务，通过大量的小模型和数据定制来完成。

衔远科技希望能将这样一个链路压缩到一个大模型， 将帮助产品创新和营销作为主要应用场景。基座大模型的初始状态在能力上比较泛，但是在结合数据和产品领域进行垂直训练，实现将洞察市场机会、生成产品方案、营销等场景的整合，就有机会通过体系化的工作流程，做到降本增效。

以饮品行业为例，我们通过对比消费趋势、现有的饮品 SKU，直接帮助品牌定位“供”与“需“的缺口，精准匹配满足消费者诉求的产品。在具体的应用场景中，我们协助一个头部乳品的企业实现了配方数字化和智能化。接下来大模型还能挖掘产品卖点、自动生成商品页图片，或在展示场景中保留货， 通过AI生成匹配场景的“人（模特）”和“场（背景）”。

品玩：沿着技术可行性的思路，为什么过去做每个环节都是单个的小模型，但是今天的大模型能够在每一个环节辅助决策？是技术上的迭代，还是衔远在训练模型的过程中做了哪些工作？

宁宁：首先，我觉得还是要澄清，今天的大模型仍然不能完成所有事情，但是可以作为一个企业的中央大脑，去调度不同的工具或者小模型完成具体的任务。例如， 目前的大模型并不太适合精细化的数字计算，但理解意图之后再拆解成各种任务，再把执行的结果汇总输出， 是大模型擅长做的。所以衔远首先在自己搭建的模型之上着重优化了几个能力。

第一个是理解意图，然后匹配合适的工具。用“搜索”相关的场景来举个例子，通过指定知识库和需求场景，模型能首先检索出相关信息，然后生成一段更容易让消费者理解和接受的回复。但要做到这一点，前提是有准确的知识库，也需要强化大模型的思维能力，例如增加上下文Token的数量，让模型的理解的语境更广。这是我们需要在模型架构上优化的地方。

第二点，我们会用需求的场景，去反推模型需要具备的能力，由此对整个架构进行迭代。从数据层面而言，商品领域的大模型重点在于匹配产品与消费者的关联。这个过程需要深入洞察商品和消费者，结合模型的推理能力去分析消费者需要什么样的商品、他们的消费者意图是什么、能不能直接给出相应的推荐。

这一过程和用户使用ChatGPT的场景很类似。比如当消费者想要购买一台洗碗机，衔远的ProductGPT模型可以根据家里有几口人、有几个孩子、偏好嵌入式的洗碗机等等需求，在全网找到精准匹配的洗碗机SKU，给出电商平台和价格的信息。在消费者利用大模型寻找最合适的产品的同时，商家的思路就可以反过来，利用大模型去定位消费者有待满足的产品需求。

我们也会帮助品牌准确呈现销售数据、完成各维度的分析，找出对应品类、品牌、商品的消费者最近在谈论什么，从而把握市场需求。衔远目前是用模型+数据+产品的方式，把产品价值的闭环呈现出来。

真格基金｜嘉宾秦天一分享，图源：品玩现场拍摄

品玩：最近，大家都明显感觉到大模型在出海领域，也是一个很多创业者的活跃赛道，真格基金有哪些比较看好的方向或者是项目？或者从投资人的角度来看，大模型和出海的结合，有哪些场景是值得做的？

秦天一：因为品牌成长的早期有太多的变量，所以在一定的方向内，我们也很重视人是怎么看待这些机会的。而关注到大模型和跨境行业，是因为之前的机会大多集中在生产关系上，而大模型能够激起生产力的变化，对之后可能会出现的更大变化而言，而现阶段的应用仅仅是开始。

但是大模型的能力是个很大的前提，大家很难像拥有藏宝图一样，一下子就对应到具体的机会领域。就像回溯到工业革命或者信息革命的早期，当时的人想象不了如今的技术能力、产品形态是什么样子的。

技术的革命是在不断地尝试、总结中发生的。一个新的就是浪潮下，更通用思考方法，是去看新的工具能解决什么样的问题。举例而言，大模型就改变了电商产品和信息的分发。我们不少朋友已经在跨境电商领域尝试图片、视频生成，甚至“数字人”的应用。在一级市场上，真格基金其实投了很多跟 AI 有关的项目，同时我们也做了非常多的 AIGC 的马拉松，我们发现这些应用的更新和迭代速度特别快，关注各个领域的目的也是为了收集更多的 idea、看到更多的可能性。

总而言之，我们确实觉得站在“大浪潮”下，从创业的角度来说，占据先机、通用的思考方法，以及清楚具体要解决什么问题，是更重要的。

品玩：从真格基金的视角看，这波浪潮相比于元宇宙、web 3.0，不一样的地方在哪里？长期来看，对于品牌或者个人能力的提升又有哪些可能性？

秦天一：我说几个可能不太成熟的想法。我觉得像嘀嘀打车、Uber这样的产品，确实只是改变了打车的方式，但并没有改变出租车这个行业本身，也依然是很成功的产品。 而在企业的运作过程中，或者大家工作交流中，其实常常在非常细碎的方面上花费精力、进行大量重复模式的沟通，而 AI 的能力哪怕只是在这些过程中协助处理，也对效率的提升有很大帮助。

在我负责的一个项目中，创始人考虑到当前的市场环境，并不想增加太多人手，因此掌握了用 AI 工具撰写营销文案、设计海报、制作视觉图像，甚至编写基础代码的技巧，而这为他节省了至少三到四个员工的工作量。这种应用既探索了 AI 工具在现有生产模式下的潜力，也说明了如今的技术已经具备一定的能力。

品玩：刚刚 zmo.ai 提到了之前的产品更多面向海外，但现在也在考虑服务更多的国内商家。在zmo.ai 看来，国外和国内的电商场景，在 AIGC 工具的使用、应用场景上存在什么差异吗？

张诗莹：我认为并没有很大的差异，国内和国外的用户都希望工具能够快速上手并且融入工作流，而 Prompt 对大家而言都是困难点。从电商面对都是 C 端的消费者群体这点来看，大家对整个素材的风格设计上，需求也相对一致。

不过对国内的用户而言，提示词的语言是一大问题。很多模型目前的英语能力更强，而多数商家用英文写 Prompt 还很难做到母语水平。所以 zmo.ai 在产品设计上，尽量减少了商家自己写提示词的需求，而是通过可以直接使用的模版，结合商家上传的参考图直接生成素材，保证整个产品的应用性；其次，国内的跨境商家上架的产品比海外要多一些，大家对于营销和广告会也会需求也更细。

所以事实上，大家在 AI 的应用上都面临相似的挑战，我们希望做到降低使用门槛、提升产品的易用性，让 zmo.ai 能帮助商家真正的提效。

品玩：还有一个延伸的小问题。因为用 AIGC 生成图片和视频已经成了很多商家的共同选择，在这种情况下，商家怎样才能确保自己广告素材的独特性？

张诗莹：我认为对于商家而言，在独特性之外，提升爆品率也是一大需求。很多时候，大家很难预测哪个产品会成为爆款，可能商家更需要一个高效的工具，比别人更快生成创意素材，去验证可能成为爆款的产品。

然后，用户通过 Prompt 和不同的参考图，是可以保证生成效果独特性的，而最终的效果取决于用户对于这个产品，或者对生成内容本身的理解。

所以，最底层的其实依然是商家对于品牌的产品上的独特思考，同时找到跟工具最有效率的互动方式。或者大家把 AI 放在员工的位置，如果期待完全依靠工具做出爆款，其实不太靠谱，但是它能够帮你大幅度提效，而背后的理解逻辑本质上是一致的。

品玩：衔远科技在国内的零售、消费品行业已经有成功的实践了，接下来在跨境电商方面的计划，有什么关于使用场景、实现效果的设想吗？整个部署的流程需要多长时间完成？

宁宁：跨境电商跟衔远目前的服务场景和能力模块，其实很多方面是相通的。寻找市场机会、产品创新、优化营销层面的效果和效率，衔远其实都已经有了一些能力的沉淀。衔远是按照工作的角色能力打造ProductGPT的产品能力，实现对企业员工的真正的赋能。

首先，市场趋势的洞察涉及到如何踩准机会、打造爆品。以产品经理在海外市场打造爆品的需求为例，衔远的大模型运用来自海外市场、商品和消费者需求洞察的数据，分析供给侧有没有相应的品类满足消费者需求，并在这个过程中可以协助总结产品的创新机会点。

其次是营销，这也是大家最常谈论的应用方向，而当前的阶段，AI 工具在实现更高效率、更低成本的商业拍摄上发挥作用。在跨境商家对商品图、模特展示图的需求上，我们能够结合需求和卖点，做到零门槛的生成。虽然最终结果还需要人做最终的把控，但是整个生成的自动化程度还是很高的。

最后，我们可以帮助企业实现模型的私有化部署。衔远科技提供的解决方案包括模型、算力、数据，我们将产品能力与模型高度整合，通过嵌入的行业洞察和数据，为客户提供相对全面的解决方案，并且结合客户的数据进行微调优化，这样可以极大提高模型效果。

品玩：有的品牌可能已经具备了一定的数据量和工程师基础。对他们来讲，是应该选择在接入通用模型的基础上微调，还是有机会选择训练自己的大模型？

宁宁：我觉得可以类比之前很多企业在数字化转型过程中的探索。回归数字化转型的话题本身，大家最终考虑的，还是企业要达成这个能力付出的成本。选择已经针对品类、应用场景训练好的模型产品一体化方案，整体的成本肯定低于自己从头开始搭建和调试一个大模型。

另外一个需要考量的因素是战略布局。衔远科技之所以选择这个自有大模型+私有化产品部署的路径，也是因为我们觉得在商品领域，衔远已经有能力预训练应用场景明确、可以直接落地的模型和产品，而私有化部署是出于保护用户数据的考虑。我们的方案总体成本应该会低于企业自研大模型。

品玩：从长期来看，AIGC+跨境电商的技术趋势，会对出海行业带来什么影响？

秦天一：电商是一个特别宽的领域，今天着重讨论的能力，在于图片和视频的生成过程对商品展示、营销过程的赋能。以 zmo.ai 刚刚分享的内容来说，虽然模特展示图生成还需要人作为基础，整个测试也需要一些时间，但如果生成的效果足够好，其实不仅是对效率的提升，而且商家可以拿到的数据维度也会不同。关于摄影灯光渲染的位置、整体的风格调性、适合当模特身材和姿势，都可以变成数据飞轮，能让整体效果提升到下一个新的阶段。

而AIGC+本身就是诞生于技术风口、变化之中的能力，能够适应很多东西的变化，也更有利于跨境行业的全球化竞争。

张诗莹：传统电商的运作模式，从商品设计出图、生产、拍摄，再到销售，整个流程是很耗时的。但现在，商家可以通过 AI 工具的力量，快速地生成数十个与原款相似，但又具有细微差别的商品款式，然后通过快速的测试再从中筛选出具有市场潜力的款式进行生产和销售。这不仅提升了设计和生产效率，还有利于供应链端的创新。因为事实上，AI 的创意只要解决了布料的问题，大部分设计都可以变为产品。

AIGC的运用会不断的丰富数据维度，如何从大量的数据中筛选出对商家有价值的信息，如何利用这些信息优化广告和listing配置，都成为了商家面临的新挑战，但 AI 工具本身在数据处理上也有优势，它可以帮助商家更快速、更精准地满足全球不同市场的审美和消费需求，去打开新的市场。

宁宁：我觉得分两个层面。第一，对商家来说，最核心的肯定还是效率的提升，让商家更有核心竞争优势；第二个是从消费者层面来讲，AI 工具能够更直接地帮助消费者找到合适的商品。

最终，每个商品都能够应需而生，然后消费者的需求也能被真正满足。这两点都是跨境电商+AIGC后能看得到的改变。

在2013年刚看到《Her》这部科幻题材的爱情片之前，我在脑海中臆想过很多种和人工智能“见面”的方式。但电影中这么丝滑，这么无缝的陪伴是我完全没想到的。影片中人类可以和人工智能进行深入的交流和感情的建立。电影中的人工智能不仅具有高度的智能和自我学习能力，还能够模仿和理解人类的情感，甚至产生自己的感情。

图源：电影《Her》海报

而今年AI大模型的火爆真的让我觉得电影中的场景可能就要来到“真实世界”中了。毕竟电影中基于OS1生成的Samantha和现阶段非常火爆的Chat GPT，都是基于人工神经网络和自然语言处理技术的智能系统，它们都可以与人类进行流畅和自然的对话，可以根据用户的输入和反馈来调整回答和行为，都可以利用互联网来获取和更新信息，还可以创造一些有趣和有创意的内容，例如诗歌、故事、代码、图像等。

图源：电影《Her》海报

但我们目前能够接触的到的这些基于AI大模型的智能助手属于“弱人工智能”，可能叫做智能搜索引擎更加合适。因为它更多的是基于用户提供的相关信息帮助用户解决问题。所有的对话都是基于用户的输入和智能助手的预设规则来生成的，不能像电影中的人工智能一样主动发起对话或者擅自改变对话的主题。

并且，现有智能助手的对话模式是单一的，每次对话都是独立和隔离的，它不能记住之前的对话，也不会和其他用户共享信息。而电影中的人工智能可以同时和多个用户进行对话，并且能在他们之间传递信息。

最大的不同还有它不能理解和表达复杂和深刻的情感，不能在没有预设规则和指令的情况下进行自主的学习和创新。

我们现在的手机语音助手也是弱人工智能的一种，手机厂商拼命的削尖脑袋挤入AI大模型领域，将手机助手接入AI大模型。华为、荣耀、OPPO、小米都已经宣布要将自家的手机语音助手和AI大模型相结合，我们前段时间也在HDC2023的现场体验了一把更加智能的小艺助手。

正好昨天我的账号通过了小米的“小爱同学大模型版本邀测申请，就带大家一起来看看：手机助手接入AI大模型真的有用吗？更聪明的小爱同学能够从根本上改变手机语音助手的使用场景吗？

图源：小爱同学 截图

在打开新版小爱同学之后，就可以看到界面中有很多“全新”的功能，比如“周报编辑器”、“活动策划达人”、“小红书爆款文案”、“阅读理解专家”等。

我们尝试让小爱同学来写一段评价小米13的小红书文案，并且要同时给出优点和缺点。

图源：小爱同学 截图

可以看到小爱同学生成的文案风格非常接近目前小红书上创作者的内容，包括对emoji的应用和对于每段内容用符号分割和标注都学的“贼溜”。整体上文案里也没有什么错误，至于USB-C那段，我估计是想吐槽小米13还是USB2.0不是3.2～

总的来说，这种级别的文案内容给到创作者，稍加润色就可以直接使用，针对刚入驻小红书，不熟悉规则的运营者来说，还是十分实用的。

然后，我又尝试让小爱同学帮我写一篇800字关于《楚门的世界》的观后感，完成的也是可圈可点。如果当年还在上学的我有了这个，我还愁什么暑假作业啊……

图源：小爱同学 截图

对于饮食，小爱同学也有自己的理解。比如正在健身的小伙伴可以问麦当劳套餐的热量，小爱还可以给出哪些套餐更加健康，更适合健身人群。

图源：小爱同学 截图

可能很多人看到这，还对于大模型到底是什么有点没搞懂，就让小爱同学用通俗语言来解释一下。

图源：小爱同学 截图

当我问小爱同学如何写一段弹球游戏的代码时，小爱详细的帮我介绍了代码各个步骤，最后还直接生成了一段可以直接使用的代码，我不懂技术，但是粗看下来好像还是挺唬人的。

图源：小爱同学 截图

目前小爱同学的大模型版相较于之前的语音助手，其实最大的不同并不是更够完成多么复杂的工作，而是它真的“听得懂”人话了。之前的语音助手如果语音指令稍有偏差，就会冰冷的回复你：“对不起，我可能没听明白。”

接入AI大模型后的版本更像是在跟一个真实的人进行对话，它虽然还没有电影中OS1生成的Samantha那么聪明、善解人意，但是对模糊语意的判断却更加准确。

在生活中年轻人反而不是手机助手的最重要受众，上了年纪的长辈往往更爱使用语音助手去完成一些简单的操作，比如清理手机内存，询问天气和路况等。

但往往他们给出的信息对于语音助手来说是模糊的、不标准的。如果这是手机助手不能够给到正反馈，那么时间久了也就没人会用这些所谓的智能助手了，因为它根本不智能。

图源：网络

而接入大模型后的手机助手可以依靠人工神经网络和自然语言处理技术“读懂”这些模糊语意的本意，从而大幅提升这类人群使用手机助手的满意度。

虽然《Her》中的人工智能想要实现可能离我们还有很远，但手机助手接入大模型是一种创新和有价值的技术应用，它能够为用户带来更智能、更流畅、更个性化的服务体验。在目前，这是一种符合时代潮流和用户需求的发展方向，也是手机助手的未来趋势。

我期待看到更多的手机助手能够利用大模型预言的强大能力，为用户提供更多的有趣和有用的内容和功能，让手机助手成为用户生活和工作中的得力助手和忠实伙伴。同时，我也希望手机助手能够保护用户的隐私和安全，不滥用或泄露用户的数据和信息。

只有这样，手机助手才能真正“智能”起来，用户才会更加接受它。

沉寂许久的科技公司 IPO 即将重启了，软银控股的英国芯片设计公司 Arm 打响了第一枪。

周一，Arm 在纳斯达克股票市场公开申请首次公开募股 (IPO)，股票代码为 ARM。在一份声明中，Arm 没有透露将上市的股票数量，也没有透露预计的上市价格。不过，赶在人工智能浪潮上，市场普遍对 Arm 的这次 IPO 持有乐观态度，不少分析师预计它的估值在 700 亿美元左右，将会在 IPO 中筹集 80 亿至 100 亿美元。这也让它有望成为有史以来第三大科技公司 IPO，仅仅次于阿里巴巴和 Meta 的前身Facebook。

 图源：彭博社

Arm 提交的文件中曝光的另一个细节是它的财务状况。尽管全球芯片市场低迷对 Arm 的许多大客户（包括最近几个季度的三星和高通）造成了打击，但该公司的收入和利润在 2023 财年仅略有下降。

文件显示，在 2022 财年，Arm 全球收入飙升 33% 至 27.03 亿美元，但 2023 财年下降至 26.79 亿美元。同期净利润也略有下降，从 5.49 亿美元降至 5.24 亿美元，但这比其他一些芯片设计商的表现要好得多。

虽然 Arm 还没有在招股书里透露 IPO 的定价，但是软银的孙正义此前一笔交易透露了一丝端倪：软银已重新收购了其投资部门 Vision Fund （愿景基金）持有的 Arm 25% 的股份。这笔交易价值 161 亿美元，将在两年内支付，它对 Arm 的估值为 644 亿美元。这仅略低于一些人预测该公司 IPO 的 700 亿美元估值。

不过这次 Arm 的 IPO 里，软银计划放弃多少控制权仍有待观察。知情人士表示，软银将只计划出售 Arm 的少数股权，约占 10%，保留其余股份。Arm 的几家最大客户——包括苹果、英伟达、三星和亚马逊——计划成为该公司的主要投资者。

此外，招股书透露，Arm 总共选择了 28 家银行进行 IPO，巴克莱银行、高盛、摩根大通和瑞穗金融集团是此次发行的主承销商。

Arm 将在 9 月初开始 IPO 路演。Arm 今年早些时候向美国证券交易委员会提交了一份保密的初步招股说明书，但公司必须在正式股票销售流程开始前至少 15 天公开其文件。

Arm 首席执行官雷内·哈斯 (Rene Haas) 有望在 IPO 完成后获得 2000 万美元的现金奖励，此外还有 2000 万美元的股票奖励。

芯片领域的小”瑞士“

在过去二十年中，Arm架构已在智能手机中无处不在，因此，它也被视为科技领域的中立方或“瑞士”，因为它的设计几乎用于所有智能手机处理器，包括苹果制造的处理器。Arm 的设计几乎垄断了每部智能手机核心的芯片，市场份额超过 99%。而且现在，它也越来越多地用于服务器和笔记本电脑处理器。该公司在 IPO 文件中表示：“我们估计世界上大约 70% 的人口使用基于 Arm 的产品。”

但 Arm 本身并不是一家芯片制造商。相反，该公司负责提出“架构”或整体设计，其中包括其他公司用来构建芯片的组件和编程语言指令。然后 Arm 将其出售给芯片制造商以整合到成品芯片中。

Arm 的商业模式是授权这些架构的知识产权，以便其他公司可以围绕这些架构构建系统。近年来，ARM 还试图出售自己的处理器设计，这是一项比仅仅授权底层架构技术更赚钱的业务。Arm 的架构不仅适用于可穿戴设备或智能家电，还扩展到了联网汽车等其他产业里。

在文件中，Arm 称自己是一家“工程第一的公司”，拥有 4753 名员工（约占全球员工的 80%），专注于研究、设计和技术创新。该公司表示，其在全球范围内拥有或共同拥有约 6800 项已授权专利，并有约 2700 项待决专利申请。在上一财年，超过 260 家公司在使用基于 Arm 的芯片，其中包括亚马逊、Alphabet Inc.、高通和Advanced Micro Devices Inc.。该公司与其前 10 名客户（按特许权使用费收入衡量）合作的平均时间为超过20年。

Arm不仅是芯片行业的领头羊，还在人工智能领域发挥着重要作用，并且越来越多地标榜自己是一家人工智能公司。Arm 表示，它设计的每个处理器都将加速其所支持的人工智能和机器学习技术。它的处理器已经运行这些技术，并且该公司已开始添加新功能以使算法运行得更快。作为这一努力的一部分，Arm 正在与 Alphabet、自动驾驶公司 Cruise、梅赛德斯-奔驰、Meta 和 Nvidia 合作，部署可以运行基于人工智能的软件的 Arm 技术。此外，靠 GPU 挤上万亿公司王座的英伟达，本月早些时候， 推出了用于生成式 AI 应用的新型 Grace Hopper 芯片，该芯片就基于 Arm 架构。

今年 5 月，Arm 还推出了两款针对机器学习应用的新芯片组。据 Arm 称，其中一种名为 Cortex-4 的新型 CPU 是一种芯片组，可提供更快的机器学习性能，并且功耗比其前身减少 40%。另一种名为 G720 的 GPU 提供了更好的性能，并且比其前身占用的内存带宽减少了 22%。

不过这座芯片行业的”小瑞士“目前掌握在软银手中。

Arm 成立于 1990 年，是 Acorn Computers、苹果和 VLSI Technology 的合资企业。从 1998 年到 2016 年，该公司在伦敦证券交易所和纳斯达克上市，2016 年，软银以 320 亿美元收购了该业务，随后试图在 2020 年以 400 亿美元的价格出售给英伟达。不过由于这幢交易未能获得监管批准，2022 年初只能以失败告终。为此英伟达还付出了12.5 亿美元的巨额分手费。

重启科技IPO

Arm 的这次IPO，不仅关乎 Arm 和软银，对于自 2022 年以来一直低迷的 IPO 市场来说，更是一件大事。自从科技股自 2021 年一路飙涨到巅峰、又在 2022 年急速下跌之后，科技公司的 IPO 基于冻结。此次发行仍有望给陷入困境的 IPO 市场带来近两年来最大的提振。

图源：路透社

此次上市有望成为自电动汽车制造商 Rivian 于 2021 年 10 月发行 137 亿美元资金以来美国最大规模的IPO。它的排名可能接近甚至略低于科技行业有史以来最大规模的 IPO：2014 年，阿里巴巴集团首次发行 250 亿美元， Meta 的前身 Facebook 则在 2012 年首次发行 160 亿美元。

Arm 的成功上市将为软银创始人孙正义带来一大笔急需的财富，他的愿景基金去年亏损了创纪录的 300 亿美元。它还可能刺激数十家公司加速或推迟自己的首次公开募股计划。其中包括在线杂货配送公司 Instacart Inc.、软件公司 Databricks 和身份验证初创公司 Socure 等。

据《金融时报》的报道，Instacart 可能是今年年底前首批进行 IPO 的公司之一。去年5月，该公司首次提出在纽约上市的意向，但由于市场状况而推迟了计划。 据直接了解该公司财务细节的人士透露，Instacart  的估值已从 2021 年 3 月 390 亿美元的峰值跌至今年 5 月的 120 亿美元。知情人士表示，它将根据今年晚些时候公开市场是否稳定而做出决定。

Databricks 的风险投资支持者之一 Wolfe 表示，Databricks 6 月份营收超过 10 亿美元，并以 13 亿美元收购了 OpenAI 竞争对手 MosaicML，该公司正在考虑 IPO。

据一位了解 Databricks 计划的人士透露，Databricks 首席执行官 Ali Ghodsi 曾多次表示他打算让公司上市，但 Databricks“不会是第一个上市的”。他们补充说，该公司“将观察 [Arm 的 IPO] 进展如何”。

过去一年私人投资者的紧缩增加了紧迫性：据数据显示，今年前六个月美国风险投资融资额与 2022 年同期相比下降了 59%，风险投资支持的退出额骤降 79%。

估值 45 亿美元的身份验证公司 Socure 曾暗示将于 2021 年进行 IPO，但因市场恶化而取消了计划。Socure 创始人约翰尼·艾尔斯 (Johnny Ayers) 表示，今年，Socure 从摩根大通获得了 9500 万美元的信贷额度，聘请了一位具有 IPO 经验的新首席财务官，并正在为最快明年的 IPO 做准备。

艾尔斯说：“你永远不想成为第一个退出的人，或者你会以相当大的折扣定价，因为购买者正在承担风险。” 但他补充道，如果支付集团 Stripe、Instacart 或金融科技初创公司 Chime 等“领头羊公司”成功进行 IPO，那么“你会看到更多公司迅速排队”。

看来，此次 Arm 的命运，将成为一众独角兽接下来命运的风向标。

注：封面图来自于Pexels，版权属于原作者。如果不同意使用，请尽快联系我们，我们会立即删除。

ChatGPT全球爆火之后，5月，英伟达（Nvidia）创始人黄仁勋一头白发，披着黑色毕业长袍，瞬间点燃了全世界对AI的热情。

黄仁勋打开了AI的大门，让世界看到更惊艳的图景。在其众多预言中，有一个并未引起关注。黄教主说，“电脑产业正在迎来再生契机。在下个十年，新型AI电脑取代价值上兆美元的传统电脑。”

来源：澎湃新闻

AI赋能PC？这个预言看上去并不起眼，但它可能离我们最近，也是最快能看到时间表的一个。

除了英伟达，英特尔也很快放言要全力进击AI PC。英特尔CEO帕特·格尔辛格说，“我们认为AI PC是未来几年PC市场的一个关键转折点，我们将把AI融入到我们制造的每一个产品中。”

最终把AI PC带给消费者的，还是联想、惠普、戴尔这些终端厂商。十多年来，联想集团全球PC霸主身份未经动摇，惠普和戴尔紧随其后，这看上去是一门传统且稳定的生意。

不过，行业隐忧也不断浮现。疫情让人们重新认识到PC作为生产力工具的重要性，三大PC厂商业绩大涨，疫情后需求回落，行业又普遍面临下行压力。

压力还来源于，不断有人扬言更智能、更便携的手机、平板等设备终将“彻底取代”电脑。在这场注意力争夺战中，PC看上去不占太多优势。

在AI面前，PC厂商的观点空前一致。惠普CEO洛雷斯说，“我在这个行业工作多年，但从未见过如此机会，AI能够真正推动创新、满足客户新需求。”

但认准了机遇，速度也要够快。惠普表示明年有望推出AI PC产品，戴尔也释放在提供硬件等支持的同时，也要All in AIGC的信息。

但论速度，惠普和戴尔还是落在了霸主联想集团的后面。来自各方供应链的消息显示，联想将在今年秋季首批发布最新基于英特尔的AI PC。这也是AI PC离我们最近的时间表。

AI PC要来了，它会把我们带到何方？

生产力革命再临

有没有一个彼时彼刻，正如此时此刻？英特尔CEO帕特·格尔辛格给出了肯定的回答——我们认为AI PC是未来几年PC市场的一个关键转折点，与迅驰和Wi-Fi的重要性可以相提并论。

21世纪初，英特尔和AMD两大芯片巨头聚焦处理器性能，开启了一场激烈大战。当时，英特尔的奔腾和赛扬系列处理器占主导地位，而AMD则推出Athlon和Sempron系列，试图在性能上压过英特尔，在研发过程中，AMD突破了当时仅有的32位桌面处理器，推出了首款64位桌面处理器Athlon 64。

这项技术突破引发了对于处理器架构和性能的讨论，英特尔则在随后推出了自己的64位处理器。

这些可能都还是小打小闹，2003年才是决定胜败的时刻。

2002年9月，英特尔在秋季信息技术峰会上发布了Banias（即“迅驰”系列），称这是专为笔记本电脑而设计的平台，不像以前的“奔腾Ⅲ”和“奔腾4”，只是把台式机CPU小型化了。

这一产品随即引起轰动。2003年1月，英特尔公布“迅驰”名称，并于当年3月公布相关产品，正如英特尔所说，迅驰带来的个人电脑的变革，让人们“无论何时何地，办公室、家里、机场还是咖啡馆，人们都可以通过笔记本电脑或PDA 与互联网宽带连接”。

迅驰架构将Pentium
M处理器、芯片组和802.11无线网络模块三者变成了统一的解决方案，一方面转移了与AMD的频率大战，另一方面PC终于可以不被网线和电源线束缚，随时随地提供效率与服务，这也加速了笔记本轻薄化发展。当年，有厂商推出了一款仅重1.09公斤的笔记本，最薄处约为14.9mm。

新架构成为英特尔2003年至2005年13%销售业绩增长的主要来源，其背后折射的是艰难的技术创新。2000年开始，英特尔推出采用Netburst微处理器架构的Pentium 4和Pentium D，追求运行频率，但这存在性能损耗严重、发热量大的问题，台式机尚能承受，笔记本运行效率则大大降低。怎么办？唯有开发出更适合笔记本使用的处理器。

带来高光的迅驰架构也险些夭折。当年这一架构由以色列研发中心发明，但美国总部不以为然，且还被公司其他部门嘲笑，只因为这一架构并不符合传统和“行业趋势”——使计算机晶体管芯片的时钟频率更快。迅驰的时钟频率是当时流行的奔腾系列的一半多一点，价格却是奔腾系列的两倍多。

以色列研发中心最终说服总部，也由此让英特尔赢得了短期竞争，并引领了芯片发展的方向，给笔记本用户带来了更多的便捷和速度。

英特尔CEO重提迅驰，显然并不是只想重温光辉岁月。从2003年至今，英特尔与微软结成的“Wintel联盟”未能重现“迅驰时刻”，无论是硬件还是软件创新，都如挤牙膏般，再无令人眼前一亮的表现。

但同样是这20年，平板电脑、智能手机横空出世，不断迭代，成为人们的新宠，电脑在此过程中多少有些落寞，即使它仍保有不可或缺的“生产力工具”之位，未被真正“取代”。

帕特·格尔辛格正在宣示，属于PC的又一时刻来了。

整个行业也再次兴奋起来。

来自各方供应链的消息显示，联想集团将在今年秋季发布最新基于英特尔的AI PC，并将采用名为Intel AI Boost的专用AI引擎。这或许将会是全球首款真正意义的AI PC。

来源：英特尔知IN公众号

7月，英特尔官方微信公众号公布，已联合联想集团在上海联合打造并启用“先进系统创新实验室”。

“联想与英特尔共同打造了创新计划，能够使客户在未来的PC平台上获得全新体验，”英特尔方面表示，其中约30%的想法正在联合实验室的Meteor Lake系统进行概念验证测试，其余70%的创新想法将运用在未来的PC平台。

PC的AI复苏

刚刚过去的Q1财季（4月—6月），受需求端和库存较多影响，全球PC出货量都不算理想，联想集团的PC销量也承受了一定压力。

但联想集团对PC的未来却有了更清晰的规划。杨元庆认为，“真正不需要上网就能实现推理的AI PC 大概率明年会面世，之后AI PC会一代代更迭，设备会变得更智能，更懂你，成为你的随身伴侣”。

对于个人和企业来说，作为端的PC和智能设备，将比云更安全。AIGC会促进智能终端的更新换代和升级，因为无论是从可获取性还是从安全性看，未来趋势是生成式AI会更多发生在端边，而非云上。每个人既想享受生成式AI带来的好处和生产力，又不想因为上云泄漏隐私，那么最安全的地方就是自己的设备。

最理想状态是只有自己的终端设备最懂你，云上的公共知识可以为人们所用。杨元庆打了个比方——将来每个人都有自己的人工智能双胞胎，只有它懂你，能够保护你的隐私。同样对于每个企业来说，也会有自己的人工智能镜像，这些数据无需也不能分享。这可能是未来的发展方向。

在AIGC火爆的当下，很多人醉心于大模型训练，但未来用于推理的算力需求将远大于训练。行业内有一个共识，即未来大模型做完预训练、需要真正产生社会价值、商业价值时，推理需求会扩大，届时推理市场需求将占到60%。

而现在AIGC任何电脑都可以用，但都是在云上用，没有足够算力和存储能力，将无法实现推理，更不用说学习能力了。但所有人都知道，AI PC一定会来，需求也一定会非常大，一定会推动设备更新换代。

为了AI PC的出现，联想集团实际上已经做了至少5年的准备。

2018年9月，在联想年度创新科技大会上，时任联想集团个人电脑及智能设备集团总裁贾朝晖率先提出“智能PC”概念，他表示研发高效高能的智能化办公PC，致力于推动工作效率提升。

智能PC实际已是AI PC的雏形。

联想2019年初发布第一代超智能电脑Yoga
S940，目前AI元素已经扩展到联想Yoga、Legion、 ThinkBook、和商用ThinkPad等几乎全系列产品线。

来源：联想

在“超智能电脑创新论坛2021”上，联想清晰地划分了超智能电脑三步走的计划：

初级智能化：快速操作，传感器简化交互。

中级智能化：个性化体验，智能学习适应不同需求。

高级智能化：预测用户需求，深度学习推送定制服务。

今天回看，联想最早窥见了PC的未来。深刻的认知也带来更迅速的行动。

同在2021年，联想推出了一款自主设计、联合开发的LA2芯片，LA2专用于PC的硬件采用独创的异构多核心混合架构，以运行智能算法实现高效的智能控制。

依托于LA2，联想推出具备初级和中级智能化的超智能电脑，也开发出支持深度学习、机器学习、自然语言处理等多种AI应用场景，系统运行更加流畅，人机交互更加自然，极大提高了用户的工作效率和使用体验。

7月18日，微软全球合作伙伴大会上，多年已经没有实质性变化的office，公布了人工智能助手Copilot 的部分演示视频。视频中，Copilot可以眨眼间生成草稿、做完10页PPT、让Excel自己数据分析、自动生成回复邮件、在视频会议中，实时总结每个参会人都说了些什么。

来源：微软官网

毫无疑问，Copilot让人们从软件层面看到了AI世界一角，可以想见，当联想AI PC面世，其强大的推理功能将更好支持AI软件。

联想集团描绘的AI世界，并不局限于PC。联想构建的三个核心业务都是跟智能化相关，IDG重点锚定人工智能个人电脑、智能手机等下一代人工智能设备的创新开发，引领人工智能终端设备的未来；ISG将继续发挥为通用人工智能时代提供算力底座的角色；SSG会助力全球企业加速人工智能部署，实现人工智能普慧化。

联想还有一个得天独厚优势，它与英伟达、英特尔、AMD、微软等都建立了战略合作伙伴关系。在全球设备提供商里，只有联想具有跨生态开发设备的能力，其PC及手机终端覆盖了Windows与安卓系统，因为服务器同时拥有x86和 ARM架构，联想也具备跨芯片开发设备的能力。

再结合联想独家的混合制造模式，通过自有工厂完成产品的研发和设计，通过自身的供应链保持全球的生产稳定，通过精益制造的标杆工厂实现更高的生产精度与质量，这些都将是对未来AI PC产品体验的重要保障。当AI时代来临，联想积累多年的技术将得到放大，多年来的深度技术布局也将获得回报。

作为产品交付用户的最后一站，联想集团正在AI的新风口上。

结语

AI大模型什么时候会产生革命？当每个人都能自如使用的时候。

也正因此，无论是英伟达、英特尔这样底层算力平台提供方的动作，还是联想在AI和PC领域的布局，如今更像是为未来AI的普及打下的基础建设。

对于PC厂商来说，经历了低谷之后，他们终于找到了在这个电子设备饱和的时代，重新让电脑伟大的路子，当PC成为AI基建的核心组成部分，在生产力与数字娱乐、个人与商业，都有着不可替代的地位。

对于未来的每个人来说，由于AI和PC的存在，自己可以定义的人生越来越多。是利用生成式AI创造内容，还是借助AI提升生产力效率，都成为他们自己的选项。

PC，以及PC所链接的AI世界，则倾听着每个人的答案。

“喜欢看黄历的朋友，应该知道今天是七夕节。众所周知，七夕节是一个关于‘AI’的故事。”

8月22日，钉钉总裁不穷就这样站在2023年生态大会的舞台中央，宣布了钉钉关于爱与AI的新故事。

不穷一上来就表现得“爱意满满”。他先致敬了开场嘉宾创始人无招、感恩了合作伙伴、致谢了客户、问候了台下热情似火的观众。他甚至拿着新上线的钉钉AI拼单小程序、刷自己的卡给前排嘉宾点了近两千块钱的咖啡。

据不穷透露，截止到上一个财年，钉钉总计上线了超过1000万个行业应用、有20家合作伙伴营收破千万。而钉钉“每赚1块钱，会先给生态贡献9块钱收入”。而能取得这些成绩都要感恩合作伙伴对客户的认真负责。不穷说，“2B的生意就像恋爱和结婚”，需要一些长期主义的态度去做好服务。

能看得出，不穷很爱自己的伙伴，并致力于让伙伴们腰包不穷。不过今年，不穷决定换一种方式来升级这份爱。

这个方式就是AI。

今年钉钉生态大会的主题叫做“骑到AI背上去”。顾名思义，钉钉要让更多生态合作伙伴可以驾驭AI、甚至能用AI赚到钱。

数字生产力的尽头是AI？

如何定义钉钉，这是一个问题。

这是一家由阿里来往团队创立的企业IM工具，但你不能简单将它称为2C的公司。它的目标客户是企业组织，盈利模式的来源更像是SaaS服务，但你似乎也不能简单将它定性为SaaS公司。

钉钉是一家极其特殊的公司。

截止2022年9月，钉钉宣布其有超过6亿用户和2300万组织。不穷在发布会的对话上将自己定义为“超级App”，而能够和钉钉相提并论的IM巨头只有微信。因为二者同样拥有支配性市场地位和丰富的底层接口能力。

如果不了解SaaS市场的旁观者，或许不太能理解6亿的含金量——官方数据显示，2022年我国就业人数为7.3亿、其中城镇就业为4.59亿。全国各级在校学生2.3亿，其中高中和义务教育阶段合计人数为1.8亿。

如此算来，6-7亿用户规模背后的统治地位并不太显著弱于11亿用户的微信。毫不夸张地说，钉钉或许是人类历史上规模最大的企业数字化服务者，它身上搭载的是几乎整个中国的中小企业和教育单位的数字化生态。

对于绝大部分中小企业和职场人来说，钉钉是他们接触到数字化生产力的第一站，是第一个SaaS工具采购诞生的地方。甚至可以说，钉钉就是他们企业的数字化主体——

它是一个平台、一个“环境”、一个“超级入口”。

从这个角度而言，钉钉与美国对标的公司从来不是slack。站在人类组织数字化的视角出发，或许只有一家公司与钉钉的角色很相似，那便是微软。

微软在微软发力SaaS领域之前，它的主要任务是将更多的实体（无论是个人还是组织）拉入到PC为主体的数字生产力之中。

而这个过程中的主要工具便是Windows系统和Office套件。对于90年代的美国人来说，Office就是他们接触到数字化生产力的第一步。随着互联网进程的提速，微软在office基础上又推出了面向企业服务的更多功能。

由C入B，最终形成完整的、适应本地用户习惯的生产力闭环体验，这或许是一个国际生产力工具拓荒者的标配——中国的IM和美国的Office都大致如此。

但无论Office套件出发和从IM工具出发，不同生产力的河流最终正在流向同一片汪洋大海：AGI。

今年五月，微软率先落地了Copilot服务，赋能包括Windows和Office套件等多个应用组合。

而钉钉也很快推出了许多基于大模型的产品，一些类似于Copilot的产品。

诸如最近很火的钉钉个人版，被认为是集合了Notion、ChatGPT、Midjourney、数字人、Dropbox和Zoom的“新钉钉”，算是大模型场景化的一次“秀肌肉”。在北京发布的「/」魔法棒，可以在视频会议、群聊、生成应用等多方面提供场景化的AI服务。

但这些应用很微软、却不够钉钉。

就像钉钉不是slack一样，钉钉自己的“copilot”应该是一个与copilot不同的东西。钉钉需要一个核心的AI策略来呈现其在大模型领域的思考——一个属于钉钉、拥有钉钉解释权的copilot。

大模型生产力的“钉钉方案”

中国的SaaS市场与美国的市场相比，无论是产业结构、用户需求、发展阶段都有着极大的不同。而正是这种不同，在中美两地催生了完全不同的企业数字化服务巨头。

微软是PC巨头，场景相对开放，面对的是成熟的企业服务市场，给出的是垂直解决方案；钉钉是移动端的头部app，具有平台属性，面对的是异质性极高且相对早期的市场，需要给出全面的方案。

在本次发布会上，不穷为钉钉的大模型落地应用策略给出了更进一步的答案：

AI PaaS

早在2022年3月，不穷在2022钉钉发布会上提出“PaaS First Partner First”战略，明确“钉钉只做一件事，就是PaaS化”。

不穷在发布会上说，钉钉累计上线了1000万个行业应用，“但钉钉只有1500人”。没有开放的合作伙伴，钉钉无法做成这样的成绩。未来钉钉会坚持开放，“把开放当作一种信仰。”

因此在AI时代，钉钉也延续了其PaaS化的战略思路。

这是一个很有意思的业务尝试。从某种程度上来说，大模型本来天生就是一个PaaS化的产品。与其说大模型是一个工具，不如说它更像一个云。它需要通过能力的优化，变成有针对性服务能力的SaaS产品，再进入到一个个生产力场景中去。

而在AI PaaS战略下，不穷说，钉钉实际上要做的其实就是两件事情：

一个是“下接大模型”。

驾驭大模型本身需要丰富的技术储备和深刻的理解能力。

比如，目前全球大模型都面临不同程度的“幻觉”问题。不穷表示，钉钉需要通过更严谨的数据库、模型的二次开发和产业合作等手段来降低大模型的不确定性。

再比如，大模型面临持续的数据安全问题，钉钉可以通过端、云、大模型一体的闭环，给企业提供一个安全的大模型使用场景。在必要的情况下，企业也可以将钉钉的AI PaaS能力与私有化部署的大模型相结合。

又或者大模型的成本与性能的平衡，针对性场景的能力调试等，都是钉钉可以帮助企业去优化和选择的。不穷透露，目前钉钉大模型平均单次调用的成本只要五分钱，“比打半分钟电话还便宜”，并且未来还有一定的空间去改善成本。

比如，钉钉未来还会接入除了通义以外的其他大模型产品。在不穷看来，“不同大模型有自己的差异化优势，可以让合作伙伴做出更有特色产品。”

通过解决掉大模型与生俱来的场景痛点，相当于降低了企业与开发者的运维门槛，可以让企业在钉钉平台上“DIY”更多的大模型工具能力，实现PaaS生态的繁荣。

另一件事情是“上连用户需求”。

大模型要从Chat进入Work，其最核心的跨越其实就是场景的切换。大模型只有真正进入到合适的生产力场景，才可能对生产力的提升发挥作用。

其实无论是搜索、还是Word、PPT制作，其实都是大模型在信息和文本发挥作用的第一步。但大模型带给工作场景的想象力远不止文本这么简单。它可以解决很多特殊的甚至是完全异质性的工作要求。

以这次发布会为例，钉钉创新性地发布了一个“数字员工”的产品。

与过去所有的机器数字人不同，“数字员工”本身就是一个大模型助手，可以拥有对应的职务权限，可以看见你权限内的信息、完成重复性的劳动，甚至帮助你做出一些简单的决定。

换言之，“数字员工”既可以是你的实习生，也可以是你本人。

例如，HR可以通过数字员工直接生成一段JD（职位介绍）并发布，然后从对应后台抓取相匹配的候选人，甚至为你生成对应的面试建议、预约面试的时间和地点。

再或者，老师可以直接利用“数字助教”来批改作业。这位“实习老师”不仅可以快速汇总作业的情况，还可以迅速生成一个针对性的教案，提示哪些知识点需要重点巩固。

类似的案例还有很多，比如需要反复核对和沟通报销的财务、需要对接大量销售与CRM信息的销售中台、需要挨个进行信息确认的公司行政……

如上所述，其实数字人产品既是AI PaaS能力的一个demo，它本身可以“AI PaaS”化。

更重要的是，“数字员工”是独属于钉钉的产品形态——因为钉钉内部的流程和信息足够全面，员工对IM的黏性足够高，才可能诞生相应的数字人产品。你很难想象Microsoft Teams可以支持类似的产品。

AI开启“中国SaaS黄金十年”？

不穷在演讲的开头时说，过去中国的SaaS一直面临许多问题和挑战。比如，“定制化太多”、“产品使用频率太少”、“渠道获客成本昂贵”等等。

实际上，不穷所说的这些问题与中国特殊的产业结构息息相关。

相比于美国等成熟市场，中国SaaS市场小而碎片化，付费能力弱而异质性强。即便在SaaS市场已经发展十多年的今天，依然有大量的中小企业没有SaaS采购的预算。

而过于定制化、分散化的市场需求和供应，又让企业容易形成一个个“信息孤岛”，难以在数字化建设上形成更高效率的合力，最终形成了一种低效的恶性循环。

但AI或许可以是打开中国SaaS产业的一个突破口。

AGI大模型本身的特点，其实是可以用相对通用的技术手段，去实现很强的解决异质性需求的能力。大模型天然可以解决异质性难题、又打破数据孤岛。

而正是由于中国极高异质性的市场主体类型存在，反而可以帮助钉钉这样的平台企业沉淀下更多优质的数字资源，去反哺未来大模型的发展。

未来，或许每一个业务部门线，其实都可以容纳专门的数字员工和对应的AI SaaS解决方案。

用AI和PaaS来重塑整个中国SaaS生态行业，或许是隐藏在整个发布会背后应有的题中之义，也是钉钉推出AI PaaS落地之后的重要看点。

不穷在演讲最后说，他不认同那些SaaS悲观主义者的观点。相反，他相信“未来十年，将是中国的黄金十年”，AI会给生产力的各个环节带来进步，而这些潜力都将是AI PaaS之上生态的机会。

文中图片来源：钉钉

8月22日钉钉生态大会在上海召开，在发布会上，品玩创始人兼CEO骆轶航与钉钉总裁叶军进行了一场对话。骆轶航向叶军提出了十个不同的问题，明确了钉钉在AI应用、多平台接入、价格成本、开源开放等方面的态度。

叶军还在对聊中表示，钉钉希望成为一个强大的生态支持的酷公司，而不只是一家软件公司。

以下是品玩与钉钉总裁叶军的对话实录：

对话人：骆轶航

受访人：叶军

问答部分经过整理编辑

骆轶航：

我听了全场，从无招开场给钉钉提出三个希望，到钉钉的一些合作伙伴以及开放能力的介绍。还有刚才不穷特别详细的阐述了什么是骑到AI背上，我们应该怎样骑到AI背上去。我觉得刚才最后的那一页PPT特别有意思，是魔法棒斜杠骑到AI背上去。我就突然觉得这个魔法棒的这个斜杠，它像一支鞭子，在抽打着AI这个巨兽，就像我们过去赶牛、羊的那个鞭子一样。这个场景是非常有意思，因为它界定了我们跟AI的关系是什么。

我最近这几个月一直在玩各种大模型。很多人说我是碳奸，就是我已经全面导向了硅基生物那一端。其实我特别不赞同这个说法。如果我们以上的很多场景可以看到的话，我们真正把它使用起来，你会发现仍然是我们在驾驭AI。如果是我们驾驭AI，那我怎么能是碳奸呢？我肯定还是一个标准的碳基生物，这的确是一个很有意思的事情。

区别我们是不是碳奸的一个非常重要的东西，就是来看我们跟AI的关系。谁骑谁，谁被谁骑？这是人跟AI未来一段时间一个非常重要需要被界定的关系。基于这个关系，我还有一些问题没有搞懂。刚才我不知道不穷把我请上来他为什么要下去？我准备了十个问题，这十个问题围绕着我们的AI PaaS，围绕着我们的开放能力，围绕着我们怎么骑到AI背上去而不是被AI骑。我还有十个问题要跟你再好好探讨一下，这十个问题我们回答好，我觉得今天才算过关。

在三个月之前，你们说钉钉要做大模型跟相关的事情，我还以为你们要做大模型本身。结果我发现先是钉钉文档有了一些类似Copilot的功能。到今天我们看到钉钉的AI助手这样的一个功能，魔法棒它支持了很多个产品套件，包括十几个场景这样的一个东西。这个事儿我认为挺好的，现在国内我们看到的大模型太多了，百模大战可能都少说了。模型特别多，没什么人在模型上做应用，只有很少的几家去做比如AI的这种模型训练部署的环境，包括做向量数据库，做这种东西很少。大家都在卷模型，一百个、一千个模型，但只有几个生态工具、几个应用。你怎么看现在行业里边很多人玩命的卷模型，然后不做应用，不做生态这个事？这其实跟我们十多年前移动互联网刚起来的时候好像有点不一样。你们怎么看待这个问题？

叶军：

我的观点其实一直很坚决。应用场景更重要，我觉得应用场景就是给了我们很多专业的、各行各业的人机会。就像瓦特，大家认为瓦特发明蒸汽机，其实瓦特不是发明蒸汽机的人，瓦特是改良蒸汽机的人，是他把蒸汽机真正应用到了场景里面。我觉得应用场景会更重要一些，所以我们坚持做应用，坚持做好应用。

骆轶航：

那第二个问题就是做应用。很多人说自己要做应用，但因为AI这个具体的场景不明确，所以应用也不是很好做。我们讲讲钉钉，但钉钉本身就是个超级应用。

过去我们不愿意说自己是应用，过去我们愿意说自己是一个平台，说它是一个PaaS平台或者一个什么样的平台。但我们现在说钉钉要基于大语言模型做应用。为什么钉钉现在觉得自己能够做最好的应用？

叶军：

这个答案在我们心目中也很简单。钉钉今天有6亿用户，每个月2亿的月活。在国内我觉得只有两个这样的应用，可以被称为超级APP，就是微信和钉钉。所以我们有这个底气，钉钉做应用，和钉钉的生态一起来繁荣这个应用，我们最适合的。

骆轶航：

微信和钉钉，这个抖音听了可能会不服。

叶军：

这个不一样，我们这个开发平台会变得更适合应用的创造。

骆轶航：

我们刚才其实提到了十几个场景，开会的场景、点单的场景、然后做PPT的场景等等。现在我之前跟很多VC讨论，就是为什么大语言模型你们只看模型不看应用。他说我们现在应用没有场景，我们现在看不到什么是AI原生（AI native）的应用场景，你让我们怎么投？我们看都看不到。

所以今天你们给我们十多个场景公布出来，有很多场景还是挺有意思的。包括最后点单的这个场景，把快乐给点过来了，很有意思。但这些场景本身你们是怎么找到的？有很多有哪些场景是你们为了证明你们有做应用的能力你们造出来的。还有哪些场景是你们本身假设它可能会好的？这些场景是怎么产生的？

叶军：

其实场景非常多，这些场景怎么来的呢？今天演示的这几个场景基本上都是客户和员工的真实需求。还有很多场景是被我拍死的，不太靠谱的。比如那个数字分身会议，本来在会上也要被pass的，老板很不喜欢这样的东西，但员工觉得还挺好，我们觉得也可以做一做。

还有很多，我也相信未来会越来越多的场景产生。

骆轶航：

这些其实更多的是员工和客户的真实需求，所以员工和客户的需求还是会很像的，不会有分裂的问题。

刚才讲到了一件事，在你演示过程中大概穿帮过三、四个小地方。你说这个大模型也不是很靠谱，底下很多人在鼓掌，我觉得他们应该是在欢迎或者说是在包容大模型出现的一些差池，的确大模型也会有一些问题，就是大模型自己的幻觉。幻觉可能会导致胡说八道，也可能会导致误操作，但我们的工作是不能够容忍错误的。员工出现了问题我们可以问责，我们有360度的环评，然后我们可以用HR去约。

但这些错误如果是模型造成的的怎么办？你又不能去问责AI。所以你怎么去看待大语言模型可能存在的幻觉问题和工作必然需要的确定性的问题的之间矛盾？以及怎么去解决这个问题？

叶军：

我觉得这是任何一个大语言的模型要应用到真实场景的一个前提条件。如果现在你解决不了可靠性问题和安全性问题，那投入生产是几乎不可能的。所以今天钉钉做的 AI PaaS，很大程度上解决了企业这个严肃场景下专属的数据调优的能力问题。

有了这个能力以后，企业的科技部门、信息化、数字化部门，可以做大量的本地化调优。调优之后，它就变成一个可用的真实的生产力工具了。

骆轶航：

其实是用这个内部的一些调优让它本身变得更靠谱。

叶军：

同时也结合钉钉已有的一些企业级的数据，包括通讯录、日程、代办会议等等。

骆轶航：

用自身内部数据的可确定性让模型本身更可确定，从而让它不只是一个脑筋急转弯的工具。

叶军：

所以数据将来会越来越重要。数据就是一种资产，用钉钉用的早的企业它的数据都非常多，将来对企业自己的智能化也是非常有帮助的。

骆轶航：

很多场景会用内部数据的这种确定性，让模型本身变得更确定，同时也要做调优调参。

说到未来给企业用的基础模型，肯定是有通义千问，但刚才你也提到了其他的模型。我想再确认一下，钉钉的这十几个场景以及各种功能，未来有没有可能作为开放平台接入文心一言或者科大讯飞等其他的这个模型？

叶军：

我们可以明确的回复骆老师，是肯定要接的。我们默认推荐用通义，因为通义目前跟我们对接是最成熟的。我们双方两个团队融合到一个团队在作战。未来无论是清华智谱的，还是百川、文心一言等。它们在不同场景下都有各自的优势，也会形成一些行业解决方案，到时候可以有一些更多的针对性场景的对接。同时我们也鼓励合作伙伴和客户去对接。

骆轶航：

默认是通义千问，但用其他大模型也可以。那钉钉内部的APP、应用也默认是通义千问？

叶军：

目前都是通义前文。

骆轶航：

同时也允许团队用其他的大模型去试一试？

叶军：

有很多具体场景还在做测试。

骆轶航：

钉钉还准备了一个价格包。当然这个价格包可能都要贵很多。比如中间档是118400，可以有45万次的大模型能力调用。你觉得这个成本高还是低？

我最近看到 Jaff Dean  在google内部教大家怎么能够更便宜的去调用token，使用API因为现在成本太高了，算力太贵了。所以这究竟是是一个怎么样的价格？

叶军：

我们现在是根据统计数据得出的结论，以后未来还可能有进一步调优的空间。it成本会不断降低，目前是1分钟一次调用类比一下是5分钱。就是一通电话的钱。

现在都是数字化的推理，它消耗的算力比较大。

骆轶航：

钉钉现在做应用、做生态。您刚才说钉钉只有1500人，没法做这个行业的应用。所以就是因为人少你们才要做生态的？

叶军：

是的，这是肯定是一个答案。人少是一个重要的原因，还有另一个原因是，我们觉得中国可能不缺一家好的软件公司。但中国缺一家非常酷的公司，就是有强大生态支持的平台公司。这种软件公司比较少，我们想成为这种公司里边的number one。

骆轶航：

说白了就是一家1500人的又小又美又酷的一家，做小钉钉，做好钉钉，做酷钉钉。

那万一要人多了呢？还是会去做垂直应用？

叶军：

对，人多了以后也会遇到这个问题。将来有一天随着钉钉人会变多，但我觉得再多也不能对不起生态。

我觉得TOB的企业要有这样的情怀，我们要对得起生态。另外我们想让更多的人投入到钉钉的体验建设中，让钉钉的使用能够变得更加的简单，不需要任何培训也能用。让更多的人能够用起来。我们也鼓励我们的生态，将来也不只是跟钉钉一个平台对接可以对接多个平台。

骆轶航：

我们再去讲生态，钉钉AI的应用商店。看完之后我觉得特别像open AI 最近发的那个plugin store，他们的逻辑是一样的。就每一个生态合作伙伴都在里边，HR类也好，合同财务类也好，它都变成了一个插件。

你觉得插件这个形态对于开发者本身该怎么去接受这个事情，或者他们怎么去重新的去定义自己？

叶军：

插件化我们跟很多生态伙伴有了交流。我觉得大家要有个共识，插件化是一个共同认可的一个趋势。它最终是要让成本降低，让使用变得更简单。所以插件化并且可以插多个平台，这个趋势是大家有共识的。

骆轶航：

一套插件不止在钉钉上能用，也可以给其他的平台？

叶军：

包括可以进入到同一平台的不同场景。我觉得这个可能是更重要的。不是每个企业都要去做一个登录注册，我觉得没有这么大意义。微信扫码登录，钉钉扫码登录也都挺好。

骆轶航：

 最后我们聊聊开放这个事情，因为今天有几个点我还是印象挺深刻的。包括开放给其他的合作伙伴，比如接入其他模型以及 AI 商店。

上一次整个信息技术产业大规模讨论开放是什么时候吗？移动互联网在中国刚刚诞生的时候。各家都说宣传要做开放平台。移动互联网开放走到了今天比PC时代开放，但走着走着还是出现了一些问题。

所以你怎么看AI时代的开放？我们是以开放之名做其他的事情，还是我们真的相信开放这件事？

叶军：

我觉得我们是真开放，第一确实是信仰，既然相信了，你得对自己说过的话负责。

第二我们的员工也相信了。

第三，在智能时代，如果不是因为数据跟系统的互联，我觉得这个价值非常薄。这也是中国软件行业面临的问题。要解这个题我就需要开放我们不缺一家软件公司。

骆轶航：

不缺一家规模庞大的软件公司，但缺一个小的，能够做酷的东西和酷的生态体系和酷的工具的让别人繁荣起来的这样的一家公司。

做到这些就能够骑到AI的背上去了吗？

叶军：

我觉得能够一起骑到AI的背上去。

骆轶航：

我们愿这根斜杠的魔法棒真的变成一只能够让AI按照人的意志，然后帮助人创造更多美好生活和场景的所谓的鞭子。

三年前，B站账号“黑神话之悟空”发布了第一支视频，一只金蝉在树林中穿梭，化身成一只猴子闯入每个观众的眼中。

正是这一支视频，让《黑神话：悟空》这款游戏在每个观众心中种下了“国产3A之光”的种子，自截稿时，这支视频已经有了4804万的播放量，甚至成为了入站必刷的85大视频之一。

图源：哔哩哔哩

就这样，《黑神话：悟空》被所有的游戏爱好者们“捧上神坛”。

《黑神话：悟空》选用的是我们耳熟能详的“西游记”作为背景，但也仅仅只是背景，游戏中的内容全都在表达“西天取经”存在种种阴谋，玩家将扮演一位“天命人”，为了探寻昔日传说的真相，一路上将经历多个极具特点和回忆的西游故地，四大天王、黑熊精、弥勒佛、大鹏金翅雕等等也会出现在游戏当中。

图源：《黑神话：悟空》官网

而《黑神话：悟空》的开发商：游戏科学，为什么会选用“西游记”作为游戏背景，其中也颇有渊源。

游戏科学工作室的核心团队，其实是由早年间腾讯互娱旗下独立工作室之一的量子工作室成员组成。而量子工作室的代表作，则是早年间名声较大的游戏《斗战神》，虽然《斗战神》因为后续逼氪的问题，几乎停运，但不可否认的是《斗战神》是一款足够出色的端游。

图源：《斗战神》官网

两者都是偏向暗黑风格的西游背景，都是一样的西游角色，也正是因为如此，在《黑神话：悟空》放出的实机演示视频的最后，打出了“白骨之后，重走西游”这样一句话。由此可见，《斗战神》也是游戏科学解不开的心结。

“欲戴王冠，必承其重”，在《黑神话：悟空》爆火的同时，有不少的观众对其产生质疑，原因在于：游戏科学在建立之后，曾与网易合作推出游戏《百将行》，但不到两年时间就停运了。而做出的另一款游戏《战争艺术：赤潮》，则是几次遇冷，最终也落得个不太好的结局。

图源：Bilibili

所以，他们自然会认为《黑神话：悟空》是一款“骗钱”的空头支票，永远得不到兑现。

除此之外，游戏科学也被爆出了联合主创与前战斗策划（已离职）撕逼的事情，更是让大众对其的信任度再次降低。

但谁都没想到的是，在整三年后，这样一款很多人认为是“骗子”的游戏，宣布已经进入尾声，并面向大众开启了试玩活动。

中国味的3A大作，真的就这么来了吗？

从第一支视频到实机试玩

“黑神话之悟空”的第一支视频发布时间是在2020年的8月20日，而在三年后，也就是2023年的8月20日，《黑神话：悟空》呱呱坠地，虽然游戏科学只是召开了线下试玩活动，且放出的版本也只是试玩版，但这却意味着从0到1的突破。

在这次线下试玩之前，绝大多数人对于《黑神话：悟空》的认知，都停留在官方发布的几支演示视频当中。这次试玩会，是玩家目前近距离接触这款游戏的唯一渠道。

可就是这次接触，与视频画面几乎相同的实机内容，让玩家们直喊“炸裂”。

所以，关于《黑神话：悟空》的内容，我想分为三个方面来聊。

一、画面

《黑神话：悟空》在最早誉为“国产3A大作”的希望时，主要原因是亮点：一是内容，二就是画面。

这款游戏的开发采用了虚幻5引擎，作为最新的游戏引擎，区别于虚幻4由贴图构成的“伪3D”，虚幻5可以直接使用真正意义上的3D素材来进行开发，也正是因为如此，《黑神话：悟空》中的很多场景都是由现实场景扫描建模而来。

图源：《黑神话：悟空》官网

比如此前《黑神话：悟空》放出的实机画面：蜘蛛精剧情中的部分场景，就是复刻了浙江白象山上始建于南宋1140年的时思寺，再进行的艺术加工。除此之外，还有陵川二仙庙、晋城青莲寺，甚至大足石刻等等，在融合了中国传统建筑风格的同时，还增添了一丝魔幻之感。

图源：《黑神话：悟空》官网图源：来自网络

再者就是游戏内的一些细节处理，比如雪地，对于3A游戏大作来说，雪地其实是非常难处理的环境，要做到“脚踩实地”的观感，更是难上加难。《黑神话：悟空》不止将雪地的脚印做到逼真写实之外，甚至连走过的痕迹、棒子划过的痕迹，都做得极为真实。

图源：《黑神话：悟空》

而在试玩关卡“紫云山”，玩家甚至耍个棍花、快速跑动，都会带起落叶纷飞，极为不易。值得一提的是，目前试玩版本并没有上光追效果，未来完整版相信画面会有更大的变化。

图源：《黑神话：悟空》

在试玩现场，游戏科学准备的电脑配置为13代i7 + RTX 4070，分辨率为4K，显示器为ROG 4K@144Hz，并开启了DLSS 3渲染技术。

不过在配置上大家还是不用担心的，早前游戏科学就表示过，《黑神话：悟空》的硬件配置会保持在主流大众水准，而根据其他媒体的描述，GTX 1660Ti也能够在低画质下游戏。

二、内容

在内容方面，从实际试玩的演示来看，《黑神话：悟空》更像是魂系列和战神系列玩法相结合的产物，在关卡上也带有一定的箱庭式设计理念，可以通过佛龛“燃香”来记录复活点。

这次放出的试玩版，一共存在四个关卡，共5个Boss，分别为百足虫、赤尻马猴、虎先锋、晦月魔君、毒敌大王，不过试玩版的前三个关卡基本就是单纯的Boss战，难度从简单到困难，第四关“紫云山”才算是揭开了《黑神话：悟空》的一小部分真实面目。

图源：《黑神话：悟空》

由于采用箱庭式设计，整个游戏没有魂系游戏的宏大感，但《黑神话：悟空》中最让人感兴趣的，是玩家从旁白或NPC的对话中不断抽丝剥茧，直到发现事实真相。比如晦月魔君的种种迹象都表明它其实就是《西游记》原著中的昴日星官，但不知因为什么原因变成了如今这番模样，引得玩家去探索，为日后留下了悬念。

Boss 晦月魔君   图源：《黑神话：悟空》

除此之外，在此前放出的实机视频中，Boss黄眉老祖说道：“不杀生，仇恨永无止息。不偷盗，强弱如我何异。不邪淫，一切有情皆孽。不妄语，梦幻泡影空虚。不馋酒，忧怖涨落无常。不耽乐，芳华刹那而已。不贪眠，苦苦不得解脱。不纵欲，诸行了无生趣。”

但实际上，正是因为这种乍一听有些道理，仔细思考下来，实则都在扭曲价值观的诡辩论，使得黄梅老祖这一打着“佛”的幌子，扮作“伪佛”，以权谋私、迷乱人心、散播欲望，将内容上升到哲学层面。

这些内容和深度，是国外很多3A大作都无法达到的，更何况这还是更贴近我们的本土化的产物，更是对我们有着不一样的吸引力。

图源：《黑神话：悟空》官网

另外，在内容层面之外，《黑神话：悟空》不少细节都做到了“精益求精”，比如战斗时的配乐，均带有华夏古典韵味，比如萧、筝、唢呐等等，甚至还得到了《云宫迅音》的版权授权并进行改编。

在内容这一点上，我给出200%的好评。

三、操作

此前曾有媒体报道过，游戏科学的联合主创冯骥和杨奇认为：西游记里的孙悟空是什么样子，游戏便应该是什么样子，潜行、拼刀、苟来苟去并不符合大圣的身份。

所以，玩家所操控的“天命人”的攻击方式是比较灵活多变的。《黑神话：悟空》一共提供了三种棍法，分别为劈棍法、立棍法、戳棍法，通过普通攻击“攒气”，当积攒完成后，可以释放出不同棍法的重击。

图源：《黑神话：悟空》

而这也是《黑神话：悟空》的核心玩法，通过不同的招式组合以及棍法，来攻击敌人或者躲避敌人攻击，只不过目前来看除了重击伤害都比较一般。

而除了轻重击之外，《黑神话：悟空》还提供了第三种攻击方式：法术。

玩家在打败特定敌人之后，会获得特定法术，比如“安身术”，在周身画圈，可以恢复气力、加快蓄力；“铜头铁臂”能够在短时间内刀枪不入并反弹部分攻击；“分身术”可以拔根毫毛变出多个分身，同时攻击敌人，等等。

图源：《黑神话：悟空》

而这些法术，都是根据《西游记》中孙悟空所会招式而来的，通过这些技能的组合，玩家不必潜行、拼刀，就能以“孙悟空”的身份和技能进行战斗，非常有沉浸感。

在上述玩法之外，玩家也能体会到孙悟空“七十二变”的快感，“天命人”可以通过变身来切换手中的武器和攻击属性，比如变身狼人形态时，武器变化外还会附带火焰，在攻击“毛多”的敌人时会附加火焰伤害，在正式版本中不排除会加入其他属性的可能。从此前的宣传视频来看，玩家还能变成蝙蝠、金蝉等其他生物。

图源：《黑神话：悟空》

但除了有趣的攻击方式之外，《黑神话：悟空》还存在着一些问题，比如难度问题。

《黑神话：悟空》作为一款魂系和战神系列交叉后的产物，在游戏难度和枯燥的“磨血”上就会劝退一大波人。

与之相似的比如《艾尔登法环》，此前《艾尔登法环》被不少玩家授予好评，热度一度火到圈外，然而不少慕名而来的玩家对其却是差评不断，根本原因就是魂系游戏难度较高。

图源：《黑神话：悟空》

如果不熟悉这类游戏的玩家抱着以往动作游戏的经验，认为一套连招就能压制Boss，甚至取得胜利，那么游戏体验将会跌至冰点，只能在一次又一次的失败后摸索经验，最后还要说一句游戏“辣鸡”。

正是因为如此，《黑神话：悟空》并不是适合所有人的游戏，至少手残党或者割草党并非特别适合。

图源：《黑神话：悟空》

目前从已知消息来看，在8月23日的科隆游戏展上，游戏科学已经确定会参加，并放出更多《黑神话：悟空》的消息，更是让人拭目以待。

确认是一款好游戏，但不该被“神化”

三年时间，游戏科学并没有将《黑神话：悟空》藏起来一鸣惊人，而是将其最真实的样子展现给所有人，接受所有的批评和建议，如果在明年发售后再度回顾《黑神话：悟空》的成功之路，那这三年来的真诚和做游戏的态度，也将是成功的一环。

虽然这次游戏科学举办的是试玩会，所放出的版本属于“定制版”，但从一些到现场的朋友以及其他媒体的描述中，不难发现如今的试玩版本还是存在着不少问题。

1、  动作系统足够新颖，也能看到设计深度，但仍不明朗；

2、 
打击感有些弱，包括被攻击时的反馈，需要一段时间打磨；

3、 
部分媒体反馈游戏与手柄链接存在延迟，会有“前摇”感，感觉不够顺畅；

4、 
镜头的调度仍不顺畅，尤其是在BOSS战中尤为明显；

5、 
当角色背对用户前进或者后退时，脚底滑步比较严重，从实机视频来看几乎大多数场景都存在这一问题，除此之外，敌人也会出现滑步情况；

国产之光的“谎言”我们已经听过太多次了。包括这次关于《黑神话：悟空》，看到预告片、看到实机演示到这次的线下试玩，尽管种种表现都证明《黑神话：悟空》不只是PPT，而是实打实的能落地的游戏。但玩家们已经不敢再期待，因为也不想再失望了。

以一种符合商业逻辑的推断来看，游戏科学有过游戏开发经验，但仍没有操作如此大型游戏的经验。《黑神话：悟空》更像是《恶魔之魂》系列之于宫崎英高，而非《艾尔登法环》。不成熟是一种必然。

但所有的不成熟并不妨碍《黑神话：悟空》是一款优秀的作品。国产3A游戏需要经验的积累，《黑神话：悟空》可能就是这个开始。

（软件×硬件）ᴬᴵ

这是雷军在他的2023年度演讲时提出的“小米公式”。AI次方在数十米见宽的屏幕上只占了侧面小小的一角，却显得格外扎眼。台下的媒体人都意识到，雷军要开始讲AI了，且不出意外的话，小米大模型就要来了。

果然，随着幻灯片一闪而过，雷军站在舞台上用斩钉截铁的语气念出了身后的那排大字：

“小米全面拥抱大模型。”

来源：小米

拥抱大模型的不止是小米。

在刚刚过去的一段时间里，手机厂商正在掀起一波大模型的浪潮。苹果、华为、三星、OV、荣耀等几乎所有头部厂商都先后宣布了将落地大模型的消息。恍惚之间让人梦回了5G、全面屏、折叠屏等概念风起青萍时的手机发布会。大模型仿佛成为了智慧硬件厂商新的兵家必争之地。

不过相比于这两个月匆忙下场的品牌，小米算是其中行动最早的一批品牌。

早在今年三月份的集团财报沟通会上，小米方面就公开表达了对大模型的浓厚兴趣。而根据雷军此次官宣的消息，小米集团在今年四月份正式组建了自己的大模型团队。

在过去四个月的时间里，小米的大模型团队迭代了13亿参数和60亿参数两代产品，截至8月14日，小米60亿参数的自研大模型在C-EVAL权威榜单上取得同参数量级排名第一，在CMMLU中文向大模型取得排名第一。

如此紧凑的节奏可以说是全球手机巨头上进展最快、有机会最早上市的大模型技术了。

来源：小米

相比于押注动辄数千亿规模的大模型公司，小米显然独辟蹊径地选择了离用户最近的一条路：

适用于“端侧”的“轻量”大模型

所谓“端侧”，是指模型服务不是部署在云端，而是直接存储在手机设备内部的芯片中，仅利用芯片的算力生成结果。这样，服务不需要联网，数据也不用上传到云端。

最早被曝出规划应用路线的公司是苹果，后者在7月份的招聘介绍中提出要在本地推理引擎中实现压缩和加速大模型。而8月份小米官宣“轻量化、本地部署是小米大模型技术主力突破方向”，可以说是与苹果的策略不谋而合。

相比于云端的大模型，手机端侧的好处显而易见——

无需云端处理信息，安全隐私性更好；不消耗云成本，高频使用下的成本更可控；弱网和无网环境也可以使用，交互场景更丰富、用户体验更稳定。

然而，要做好端侧大模型不是一件容易的事情。

相比于坐拥动辄数千张顶级显卡“炼丹炉”的大模型公司，走端侧路线这意味着品牌需要在很小的芯片算力空间中，做出体验可以媲美超级大模型的产品。换言之，在日益内卷、比拼大力出奇迹的大模型赛道中，小米决定要“反其道而为之”。

在雷军公布的大模型测评结果中，自研13亿参数端侧大模型的效果，在部分场景上可以媲美行业60亿参数的云端大模型。

来源：小米

小米全面拥抱大模型，跟小米长期以来对AI投入的积累有关系。

长期以来，AI一直都是小米长期重点投入的赛道，同时也是小米相对擅长的领域。无论是手机的视觉部门、算力优化、语音助手，还是如今火热的自动驾驶和机器人事业部，背后都有小米AI能力的落地。

根据雷军在发布会上透露的数据，小米集团从事AI开发的研发团队人数已经超过了三千人。如此大的开发规模已经超过了许多明星级AI独角兽总人数。而根据集团财报，2022年度小米员工总数只有3.2万名。这意味着小米在AI研发编制大约占到了集团总数的十分之一。

“在OpenAI发布ChatGPT之前小米就做过一些大模型的落地尝试”，小米集团AI实验室主任王斌对品玩等媒体表示，因此小米对大模型“还是比较有感觉的”。

因此相比于很多走开源路线的企业，王斌透露，“MiLM则是小米团队从头开始训练的，中间做了模型和算法的很多优化”，而具体的训练数据量大概为“万亿级”token——

这也可以解释，为什么在短短的时间内小米在大模型上能够取得如此亮眼的成果。

来源：小米

但“端侧”并不是小米的大模型故事的全部。

王斌表示，“云端合一”可能是小米大模型的未来解决方案。

常用的本地场景用端内的计算能力，而云端计算能力作为更澎湃的算力补充，可以解决时效性低、算力要求大的任务。对于小米来说，这将是大模型与场景协同的一次重要尝试，厂家需要同时对大模型和场景都有深刻的认识。

王斌透露，小米目前执行的策略之一是“内部开源”。

此次公布的MiLM-1.3B目前已经对小米内部正式开源。各事业部既可以探索如何用大模型直接赋能业务，也可以用大模型来提高企业内部的工作效率。大模型团队对此保留了很高的开放性，希望借此调动公司整体对大模型应用的想象力。

“可以说几乎所有的业务部门都非常积极主动”，王斌透露，小米内部非常多的业务部门都非常想用大模型来进一步赋能自己的产品。

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“（AI大模型）是企业一定要抓住的技术周期性机会”,小米高级副总裁、手机部总裁曾学忠在采访中表示，AI大模型对硬件产业的价值可能是战略性的。

“通讯行业每五到十年会有一个大的换机周期，长可能十年、短则五年”。曾学忠表示，通讯行业第一个变化是摩托罗拉，“从固定到移动”；紧接着是诺基亚，“高质量与好设计”；再接着是苹果，进入智能手机时代，“彻底改变了操作模式”。

至于下一代手机革命，曾学忠认为，AI和手机的端侧结合可能成为下一次跨越。AI让设备能够真正“理解”人，从而让人与设备更进一步结合。

在此基础上，曾学忠进一步认为，“AI大模型可能就是为5G而生的”。2G时代的杀手级应用是短信、3G是移动互联网、4G是短视频、5G则可能是AI大模型。基于AI大模型，未来可以实现人、车、家科技生态闭环下的互联互通，给用户带来革命性的体验。

从这个角度来说，大模型的服务能力或将成为未来手机竞争中的重要筹码。一个手机能不能跑大模型、能跑多大的模型、大模型体验几何，或许都将成为手机厂商不亚于现有硬件竞争点的新赛道。

来源：小米

对于更长远的军备竞赛，小米给出的答案是加大投入并与产业链更深度的融合。

在雷军的年度演讲中宣布小米今年的研发投入预计将超过200亿，而去年这一数字为160亿。这意味着研发增速将至少同比增长25%。而小米Q1研发支出同比增速为17.7%，这意味着接下来半年时间，小米的研发投入将比一季度进一步提速。

对于全球范围内出货量增长停滞的手机行业来说，这是一个大胆的决定。它或许意味着小米将开启更新一轮的投入周期。

“我们不仅与高通合作，也与联发科等很多半导体公司合作，共同思考大模型端侧未来的解决方案”，曾学忠对媒体表示，“这几年我们反复对合作方（高通和联发科）提出更高优先级底层开放的要求。”

而类似的双方深度结合，曾学忠说，一定会带来“在端侧体验等应用上的爆破力”。

来源：小米

如王斌所言，“（软件×硬件）ᴬᴵ ”将AI放到次方的位置，这意味着AI对集团业务的贡献被视作是“指数级”的。

AI与大模型的外延场景如此广泛，涉及的技术基座如此丰富，几乎重新定义了人与计算机之间的关系。它是一个兼具AI能力和场景理解的游戏。如过去风靡的“互联网+”概念一样，未来或许会迎来一个“AI大模型+”的时代。

这是“智慧涌现”的时代，或许将是是小米自己的“科技涌现”时刻——对于多元技术布局和丰富场景的小米来说，大模型或许是串连起其十三年长周期技术积累的一个棋筋：

无论是小米重点投入的汽车生态、仿生机器人，还是已经相对成熟的手机生态、智慧家庭生态，又或者是长期投入的MIUI系统、小爱同学，不同类目的业务生态和技术储备都可以在新的AI浪潮中找到自己的位置，都值得拥AI加buff。

毕竟AI虽然有无法抗拒的魅力，但只有当（软件X硬件）的底座越大，AI次方的指数效应才更有价值。

还有10天，拼多多就在海外正式狂奔一年了。

从去年9月1日开始，拼多多旗下跨境电商平台TEMU正式登陆美国市场，并自此于各大应用下载榜一路飙升，人气甚至几度超过了老牌跨境巨头亚马逊和新晋跨境独角兽SHEIN。

海外移动设备咨询公司GWS的数据显示，TEMU在美国的月度用户规模是SHEIN的三倍，且TEMU用户每天的平均使用时长为23分钟，高于SHEIN用户的15分钟。

在美国市场发生的这一切，仍只是拼多多高速全球化的一个缩影。

拼多多不仅在电商竞争趋于饱和的美国市场打开了局面，还成功进入了北美、欧洲、日韩、东南亚等地区的20多个国家。

这种现象级的扩张让很多人重新认识了TEMU母公司的内核——“行商”拼多多。

所谓“坐贾行商”，如果说天猫和京东等服务品牌商家的平台，更像是“坐贾”；那么像拼多多这样服务产业带中大量白牌商家的平台，则是“行商”。

中国的“行商”自古就由中小个体商贩组成，这群商家流动性极强、数量级庞大。当下的中国，产业带的白牌工厂如沧海繁星，拼多多不仅带去了订单，还带去了品牌向上的路径，对在产业价值链最底端苦苦探索的“行商”们来说，这不啻于一个通往黄金国的新出海口。

传统外贸工厂在多多跨境抱团取暖

“不只是我卖得火爆，身边还有几个朋友也都是传上去就卖，卖就断货。”义乌的跨境卖家柳文海说。

柳文海是近年来备受关注的“厂二代”群体中的一员。他的父母辈在山东做了几十年传统外贸，专注于生产帽子品类，由于多年累积的对外国消费者头围尺寸及审美文化的了解，柳文海家的棉帽一直是同类外贸商品中的佼佼者。

从学校毕业之后，想凭借自己力量做出些成绩的柳文海只身来到义乌，因为家里有做外贸的经验，柳文海开始尝试跨境电商平台，但几番试水后卖货效果始终不温不火，“我爸妈看不上这些（跨境电商）单量，每天最多百八十单的，不够我的生活费”，柳文海表示前些年跨境电商的销量跟父母辈所做的线下外贸没得比。

然而全球疫情的到来改变了一切。

“疫情之后我们家（线下外贸）就没有订单了，但还要给几百个工人发工资，我爸妈都愁得慌。”柳文海回忆说那时父母闲在家里没事做，内心却无比焦灼。

遭遇同样困境的还有青岛外贸商家王国庆。王国庆家里的工厂在全国有名的假睫毛产业带平度市附近，主要面向海外市场生产假睫毛，一直以来做的红红火火的线下外贸也因疫情戛然而止，疫情三年无法出口导致订单量大幅缩减了近90%。

王国庆工厂流水线上生产的假睫毛/图源：郝曼摄

外部环境的巨变促使这些年轻、爱折腾，并且不怕试错的跨境卖家们，在疫情和传统外贸模式的衰落中快速反应过来，转向跨境电商寻求生路。

据品玩直接或间接了解到的近十位跨境商家，他们都表示近年来或多或少地尝试过包括亚马逊、SHEIN、速卖通，以及TikTok在内的各类跨境平台，但出于各种原因和限制，他们的跨境电商业务始终没能复现以往传统外贸繁荣时的辉煌景象。

直到他们抱着试试看的心态入驻了多多跨境。

多多跨境给这些传统外贸卖家的第一印象是——起量太快了。

即便是曾经历过中国制造出口黄金时代的卖家们也惊讶于TEMU的爆发力。据柳文海回忆，他最初只在TEMU平台上线了十几款帽子，并且图片设计的并不算精美，也没有对这个初出茅庐的跨境平台抱有过多期望。

“一开始甚至没有搭理这个后台，但数据很快就直线飙升了，那时候我觉得机会来了，红利来了，就开始大批量上款，当时因为疫情我叔叔几个工厂也没有活干，我就带着他们和家里周围几个工厂火力全开，发了一笔小财。”

柳文海告诉品玩，多多跨境直面而来的订单量让他的生意翻了一倍还多，目前他在多多跨境的日均订单量维持在1万多的水平。

同期入驻多多跨境的王国庆也感受到了这种“上线即爆款”的惊喜。他很快把假睫毛卖到了日均几千单，虽然与其他品类比增速不算很快，但在假睫毛品类已算头部，目前王国庆工厂每天2万多的产能中，一多半都是发往多多跨境的产品。

传统外贸的寒冬中，制造工厂能在多多跨境成功抱团取暖，实则也体现了跨境电商时代对“行商”的需求：在传统外贸日渐衰落之下，那些曾奔走于海内外街头巷尾的实体行商们，陆续消失于时代的洪流中，取而代之的是以技术算法为主导的互联网电商平台。

TEMU也由此应运而生。

瞄准产业带里最具价值的环节

事实上，中国跨境电商并非是个新鲜事物，借助国内制造旺盛的生产力和供应链体系，早年间就有商家在海外E-bay等平台尝试跨境生意，而随着亚马逊平台来中国进行大规模招商，国内跨境电商在2015-2017年间迎来第一波大规模增长。

2019年疫情的到来也为跨境电商提供了一个绝佳的机会窗口。

在这几年间，无论是跨境巨头亚马逊，还是快时尚跨境SHEIN，都赚得盆满钵满，同期TikTok和阿里国际等出海大厂也加速布局跨境电商业务。相比之下，直到2022年下半年才正式上线的TEMU，并不算抢占先机型的选手。

但在跨境电商行业已有众多强有力的新老玩家之时，多多跨境仍能异军突起般冲出重围，这背后的本质原因之一、也是其他跨境平台没能做透做好的地方是：盘活传统外贸失落之下的产业带潜力。

而这也是“行商”拼多多的优势，不同于“坐贾”讲究旗舰店，重视价格统一，“行商”更擅长调余缺、度远近、辨贵贱。

多多跨境首先看到了传统外贸中最具价值的环节—— 加工贸易厂。

这些工厂在过去十余年中，通常按照中间贸易商的要求，为其制作产品和配件，即定牌生产或授权贴牌生产，虽然赚着整个行业链路中最薄的利润，却实打实地积累了适配海外市场的生产数据和制造能力。

以柳文海的帽子工厂为例。在他父母辈刚开始做外贸工厂时，因为不太懂制图制版，通常是直接拿着外国友人给的图案，找制版厂老板排单，制版之后还要再去绣花厂把实物做出来给外商确认，并且去采购线和面料，搞定一切之后才能批量生产，整体周期少则半个月。

在两辈人的经营和迭代下，柳文海这代将父母积累的生产经验和互联网技术相结合，把一顶帽子的生产周期大幅缩短到了2个小时。

也是这种极强的制造能力，让柳文海这样的工厂型卖家可以借助多多跨境的红利期，小批量、多频次地不断面向海外消费者推出新款产品。

柳文海向品玩透露，多多跨境的买手也会经常跟他分享海外市场近期流行的消费元素，就此他会即刻设计出新品图片上传到TEMU测试，一个产品一星期之内有上千收藏，那必定会是爆款，快速生产备好货等着爆就行了，而那些一星期之内有一两百个收藏的产品，可能是个潜力款，小批量备一些货就好。

然而发现加工贸易厂的价值，仍不足以令TEMU在一众跨境电商平台中脱颖而出。

真正使其打出差异化的，是多多跨境给了外贸加工厂一个从幕后走到台前的机会。

这种“走到台前”有两重含义。其一，工厂型卖家不再被重重中间商所裹挟，从而不得不让出本可以自己赚到的利益；其二，站到台前的“代价”较之以往降到最低、几近于无，甚至有望向制造业下游拓展，掌握更多话语权。

要知道在亚马逊为代表的一众跨境电商平台上，不少做到一定规模的大卖家都是贸易型为主，他们因为更擅长做销售、运营，以及推广等工作，成为了连接制造工厂和电商平台的中间商。虽然互联网加速了信息的对称性和透明性，跨境电商也因此少了很多幽暗的龃龉，但制造工厂仍面临着账期和利润上的双重压榨。

客观来看，多多跨境并没有在招商时限制贸易型卖家的入驻和后续发展，但其自今年开始重磅推行的全托管策略，就如同一个力量杠杆，使得工厂型卖家在多多跨境的发展更容易、也更有优势，而这也是多多跨境能快速盘活国内制造产业带的核心要素之一。

将跨境电商行业首尾折叠

本次品玩访谈的所有工厂型卖家，都表示在多多跨境受益最多的，除了爆发式的订单量为其带来的直接销售额，就是全托管模式为其节省的跨境成本。

全托管模式是多多跨境和速卖通在2022年率先于行业内推出的平台服务，主要是指将核价、运营、物流、市场营销，以及售后等环节交由平台处理，商家只需专注于产品自身的研发和生产。

这相当于把环节众多的跨境电商领域，以电商平台为中间点，进行了一次首尾端的折叠。

而受益者一个是最上游的制造工厂/工贸一体的企业，另一个是最下游的消费者。

义乌市跨境商家滕俊楠在多多跨境主卖瑜伽裤，他是一家同时拥有自己工厂和贸易业务的企业。在做多多跨境之前，滕俊楠也曾接触过亚马逊平台，但试过之后他发现与自身实际经营情况不符，原因在于亚马逊经过多年的发展，已成为了一个需要新入驻者重资产投入、重度运营的平台。

“各项费用加起来，一条瑜伽裤在亚马逊上的平均点击成本高达一两块美金，这几乎赶上货物本身的价格了，还没算上亚马逊的退货率，这么算下来多多跨境真的为我们省了不少成本。”

滕俊楠对品玩解释说，多多跨境全托管模式下节省的成本，一部分提升了工厂自身的收入空间，另一部分则表现为商品的高性价比，“同样的产品我们放到亚马逊上面卖，可能就得15到20美金，但供给拼多多就是出厂价稍微加一点，因为我们不需要运营和投流成本”。

正因运营亚马逊和TEMU的差距如此悬殊，虽然没有完全放弃做亚马逊，但滕俊楠在TEMU的店铺上线产品超过40个，数量是亚马逊的4倍。

对这种差异，滕俊楠无奈地表示，同样40款产品如果全部上到亚马逊平台，总成本起码是TEMU的3-5倍之多。

“不同于多多跨境的物流全托管，亚马逊备货要发到海外仓，40个产品的物流运输就是笔不小的成本，加上40个产品都需要投流，哪怕一天一条链接只花20美金，一天下来800美金也没了，而想看到成效则要坚持一个月甚至两三个月，成本太高了。”滕俊楠说。

相比之下，TEMU则是现货现发模式，商家的货品可以放在国内自己的仓库或者拼多多的广东仓里，并不耽误其他渠道的销售供应，这比亚马逊海外仓的备货模式友好的多，尤其跨境卖家时常会遇到退货的情况，面对高昂的运费和进出口关税，不少时候卖家宁可扔了也不想再寄回来。

" alt="目前，多多跨境在广州、佛山、清远、肇庆等地租赁超过150万平方米仓库，投入过亿元资金建设智能立体仓库、分拣及包装设备。/图源：逐风摄
" width='1920' height='1080' />目前，多多跨境在广州、佛山、清远、肇庆等地租赁超过150万平方米仓库，投入过亿元资金建设智能立体仓库、分拣及包装设备。/图源：逐风摄

节省下来的不仅有资金成本，还有时间成本。

多位跨境电商卖家表示，电商时代的账期会比传统外贸有所缩短，但像e-Bay和Wish等海外跨境平台的客户收货时间仍比较长，平均需要25-35天，这也相应拉长了回款周期，多多跨境则基本上做到了7-15天，多数客户在10天左右会完成签收。

“我们觉得多多跨境的账期也是很合理的，从发货到回款平均40多天，而我家工厂采购的面料、扣子，以及其他辅料，都是半年结一次，相当于挣得钱可以周转去做更多事情。”柳文海说。

当资金、运营、时间成本都大幅减少后，不少跨境卖家表示他们自身的运转效率得到极大提升。

低价不等于低质，代工厂就不配做品牌吗？

在与多位一线跨境卖家访谈后，基本可以得出的结论是：拼多多早期在海外线上线下的大量投流，及其提供的远高于其他购物平台的高性比商品，是TEMU得以短期内聚集如此多用户的表面原因。

真正令多多跨境实现爆发式增长的，是其通过高度参与的方式将中国跨境电商链路的各个环节，按照降本增效的思路重做了一遍：

从生产端，拼多多利用自身的流量和全托管模式，直接吸引具有核心制造能力的外贸工厂加入，将以往跨境电商付诸中间贸易商和服务商的沉默成本释放出来；

从运营端，由拼多多作为平台方统一调度包括跨境物流、仓储、末端配送、线上营销，以及售后等所有服务性环节，再度大幅降低了跨境工厂卖家的资金和时间成本；

从销售端，在充分盘活了国内制造产业带的能效后，TEMU呈现给海外消费者的印象就是质量相同商品中的最低价、当地消费变化趋势中上新最快的平台。

也就是说，拼多多非但不是中国低端制造的搬运工，反而推动了跨境贸易链路的升级改造。

从事实层面而言，第一批多多跨境卖家是来自浙江、广州、山东、安徽等国内制造业高地的优质工厂，他们生产的商品在传统外贸时代被销往全球各地的线下商超，即便在被称为严苛的拼多多质检环节中，退货率基本也维持在极低的比率上。

更进一步说，当拼多多为这些制造工厂扫去了冗余的中间环节之后，它们反而赚的更多了。

文中所提到的几位工厂/工贸一体型跨境卖家均坦率地表示，虽然在多多跨境平台的利润率比亚马逊要低，但却比传统外贸和OEM（跨境电商代加工）模式高，而他们之所以在多多跨境实现了高额收入，本质上是平台带动行业降本增效后实现的规模效应。

不少多多跨境的卖家能把利润率做到30%以上，甚至是传统外贸订单的100倍。这些卖家多是在各自擅长的品类生产中深耕多年、将工贸一体做到极致的企业。

例如义乌做女士饰品跨境生意的游新辉表示，多多跨境的核价模式与国内采购平台1688相持平，“像我们出厂价如果是5块钱，那1688上我们大概卖6块多，因为作为工厂我们有起订量，所以工贸一体的企业利润还是比较客观的，我们在多多跨境基本上也做到近30%的毛利，其他跨境平台反而做不到这个利润，现在内卷的也就20%多毛利润。

游新辉工厂生产线制做饰品的现场/图源：郝曼摄

柳文海也告诉品玩，他在多多跨境销售帽子的毛利能达到40%，他的平均商品单价在15元左右，每顶帽子基本上可以赚5元。

这其实也回到了本文最终所探讨的问题，拼多多能把跨境商品价格的性价比做到极致，根本原因是剔除了链条上所有不必要的附加环节，放大真正具有核心价值的部分。

随着跨境生意越做越大，包括柳文海在内的很多工厂型卖家都表示，希望能在未来打造属于自己的品牌。

代工厂做自主品牌在早年间听起来可能是个天方夜谭的事情。

以柳文海的父母辈为例，他们开始做传统外贸时，中国制造业确实还处于学习阶段，通过海外贸易商对制图制版的要求不断打磨自身工艺和技术，同期累积对海外消费者偏好的理解。

而对柳文海这代做跨境电商为主的新型外贸人来说，中国制造业和供应链体系已处于世界前列水平，包括拼多多在内的中国跨境电商平台又为其提供了走向全球的贸易渠道，最重要也是最核心的，年轻跨境创业者内心深处，对打造自主品牌有着清晰的认知和强烈的意愿。

“我认为人活着总要留下点东西，我是能赚到很多钱，但除了给孩子留下房子车子之外，没有任何意义。我想给我的儿子女儿留个品牌，甚至让我孙子能自豪地说这是我爷爷创立的品牌。”柳文海说。

义乌跨境卖家的饰品做工精美，与外界印象中的低价小商品大相径庭/图源：郝曼摄

随着拼多多继续在海外狂飙，不断有中国跨境卖家涌入其中。

据柳文海观察，他身边入驻多多跨境的工厂越来越多，“很多人都赚到钱了，特别有些疫情时濒临倒闭的工厂，库存都卖掉了”。

王国庆所在的平度假睫毛产业带也因多多跨境的出现重焕生机，“最明显的是订单多了，今年家家户户都在忙，每家工厂都在招人，有些农户在赋闲时也来做加工”。

谈及大量卖家入驻多多跨境是否会加剧竞争程度时，柳文海说出了星爷电影里一句经典台词“无敌是非常寂寞的”，这位91年跨境人表示与其在一个小平台做到头部，不如大家一起把蛋糕做大，如此才能带来更多消费者。

而这似乎也映射了目前中国跨境贸易的宏景，虽然外界经常戏称国内电商已经卷到了海外，但也正是电商出海企业的充分竞争，才让中国制造业和供应链体系的全球化越做越大。

无论是“坐贾”还是“行商”，他们都在建造中国跨境电商的丝绸之路，古代商人把丝绸、茶叶、瓷器这些中国商品带到海外，而今天的拼多多也在把中国制造产业带上的商品“行商”至全球。

一个行业能诞生勇于“后中争先”者，是件幸事。

如果经常在家里打扫卫生的人一定知道，在打扫卫生的关键不在于收拾物品，而是家里的灰尘和头发，这种分散且几乎不可见的尘秽，哪怕间隔一天，都能再扫出一大堆。

所以，扫地机器人是解决这一问题最好的办法。扫地机器人作为近年来兴起的“智能家电”，其“不辞劳苦”的特性，使得其在面对宠物毛发、日常灰尘等需要勤清理的场景有着人类无法比拟的优势。

在近些日子，我养了一只小猫，所以我也成了扫地机器人的用户。在扫地机器人的帮助下，每次清理机器尘盒时都会找到一大把猫毛，家里也干净了不少。

图源：品玩 ByArsT

由于工作原因，身为一个经常在家办公的人，我可能是家里见过扫地机器人工作次数最多的一位。由于扫地机器人被设计成了圆形，导致其在清理拐角处时，无法完全进行清理，都会留下一个死角；除此之外，在清扫墙边时，也会不断扭动争取最大清扫范围。

也正是因为如此，我非常讨厌扫地机器人清理房间拐角（可能也与我的强迫症有关）。

图源：品玩 ByArsT

从产品设计上来看，方形和三角形或许是更适合住房拐角清洁的最佳形态，不用通过转身就能将拐角和墙边清理干净。

那么问题来了，既然圆形有着天生的缺陷，那厂商为什么要将扫地机器人设计成圆形，而不是其他形态呢？

扫地机器人为什么是“圆形”的？

近年来，扫地机器人被设计成圆形的原因，是较为复杂的，除了图形设计之外，还涉及到传感器、防误撞、灵活性等问题，而这也延伸了一个老概念——产品的外形设计看似简单，但也可能蕴含着值得思考的理由。

第一、圆形，在古代被称为“完美的图形”，早在《易经》中就有着“圆而神”的说法，认为“圆”是上天赋予的形状，且圆润包容的设计也会让消费者感到亲切。

2022年，真正意义上量产的首个扫地机器人Roomba，在设计上同样也是采用圆形设计，而这也一定程度上奠定了扫地机器人的外观基础。

图源：来自网络

第二、除了设计层面，圆形的机身也是为机器人的性能做出铺垫，由于此前的机器人都做不到真正的“智能”，“误撞”的情况时有发生，而圆形相较于方形、三角形，能够大大减少磕碰对机器、家具带来的损坏，还能通过边缘“磨蹭”，来对家具、墙面边缘处进行清洁。

图源：品玩

第三、圆形的机身更适合扫地机器人传感器的排布，刚才我们也说到了，此前的扫地机器人并非真正的智能，所有的操作都是依赖于传感器所提供的环境信号，比如周边的距离感应器，感应前方障碍物、位于底部的下视传感器，防止机器从高处坠落等等。

圆形的设计更方便扫地机器人感应周身360°的环境情况，除此之外，扫地机器人面对的是微缩而复杂的家庭环境，在运动性能上优先考虑的不是减小阻力而是如何“灵活转身”。圆形的机身更适合扫地机器人“转身”，来寻找更适合的行进线路。

另外，这样的“转身”设计，通过不断转动，可以让传感器面向更多角度，一定程度上也会节约传感器成本。

正是因为这些优势，企业才如此热衷于圆形机身，而舍弃其他形状的扫地机器人。

未来会出现其他形状的扫地机器人吗？

虽然圆形是最适合扫地机器人的最佳形态，但随着科技的进步，扫地机器人的“死角”问题到底能不能解决呢？

前两天，科沃斯在上海开了一场2023年的新品发布会，本来这只是一场平平无奇的新品发布会，但有意思的是，科沃斯发布了一款“半方半圆”的扫地机器人：DEEBOT X2，这是否意味着目前扫地机器人所面临的问题解决了呢？

图源：科沃斯

为了搞清楚这一问题，我们来看看DEEBOT X2到底是如何设计的。

DEEBOT X2这次的设计既没有采用纯圆形或纯方形的设计，而是采用“方头圆尾”的形态，这其中的部分原因与其硬件设计有关。

首先，DEEBOT X2并没有采用传统扫地机器人的LDS激光，而是在机身右侧选择了一颗超广角半固态激光雷达，这颗半固态激光雷达被科沃斯称为“双子星”。早期的LDS激光雷达由于方向可以改变，能够做到360°的可视角度，但DEEBOT X2的产品设计是方形的，且被放置在了内部，这就意味着这颗雷达的可视角度无法达到360°，只能达到210°的可视范围。

图源：科沃斯

但210°的可视范围，该如何定位扫地机器人的位置和收集环境信息呢？这里科沃斯选择的是，当扫地机器人处于房屋中间时，通过转动机身来获取环境信息；而在沿边清洁时，基于DEEBOT X2右侧贴边的工作特性，扫地机器人可以提前获取前方的环境信息，再根据算法来做出相应行为。

图源：品玩 ByArsT

但这样的设计并非十全十美，而是存在一定取舍，科沃斯选择了更轻薄的机身（将雷达放在机身内）和定位精度，来提升机器人的环境感知能力和墙角清洁能力，但这样做的代价是，存在激光雷达的一侧已经没有空间加入右侧边刷的电机了，只能放弃一侧边刷，仅保留左侧边刷。

图源：品玩 ByArsT

扫地机器人形态从圆形变为方形，边角清洁优势确实体现了出来，但仅仅是形态上的改变，也只是“丢了西瓜捡芝麻”，真正核心的问题是：磕碰问题和复杂环境的行进问题，该如何解决？

聊到这一点，就得提一下目前扫地机器人的偏概念向的东西了，扫地机器人传统的“机器AI”，是在产品系统中加入更多的识别模型，比如录入桌子、椅子、床等等，扫地机器人可以通过识别多种物体来进行更适合的操作。

但在科沃斯看来，这一切并非如此，随着机器学习算法的不断升级，扫地机器人最该做的不是“识别”，而是做到“识别”的同时还能进行决策，以及行动，这样才能更大程度的避免碰撞，也能让扫地机器人更加灵活、智能。

图源：科沃斯

基于这个概念，我们就很好理解科沃斯在DEEBOT X2上所做的一切了。DEEBOT X2这次搭载了地平线旭日3芯片，基于这颗芯片的强大算力，科沃斯将自家的AINA模型应用于DEEBOT X2当中。

首先就是建模方面，DEEBOT X2在第一次环境建模的时候，就会生成家居图谱，所谓的家居图谱就是在建模时，建立一个能够表示家居、房间互相之间关系的图谱，能够快速理解用户所提供的模糊的相对位置定位，比如：清扫一下客厅旁边那个卧室的书架周围，DEEBOT X2就能迅速定位且找到指定位置，开始打扫。

这使得DEEBOT X2在面对模糊定位时，能有更好的理解能力，并且可以迅速知道室内的环境情况，比如哪里是重点清扫区域，以便日后做出更智能的判断。

图源：品玩 ByArsT

其次就是让机器人不再依赖已建地图。此前扫地机器人发生碰撞且遇到问题的多发情况，并不是家里固定的家具、墙面，而是一些动态的物体，比如随时开合的门、不断走动的人、忽然出现的宠物、甚至乱丢乱放的拖鞋。

AINA模型的加入，可以让DEEBOT X2能更好的面对复杂区域，应对突发状况。比如在面对打开一半的门时，DEEBOT X2不用再去试探前方物体是什么，可以直接“看到”门的开合范围，直接绕过通行。除此之外在面对宠物、脚等临时加入的障碍物，DEEBOT X2也可以迅速绕开，避免碰撞试探。

图源：品玩 ByArsT

这样，就从根本上去解决机器人的碰撞问题，也能让扫地机器人的路径动线更为流畅，而这或许就是科沃斯DEEBOT X2敢用方形设计的底气所在吧。

不过一款好的产品是需要经过市场检验的，科沃斯DEEBOT X2舍弃了一侧边刷，以及更薄的外形设计（能否保证机身稳定性），到底是不是一件好事，目前我们还不得而知，但从目前科沃斯所提供产品以及我在现场所看到的结果是，科沃斯DEEBOT X2的表现还是比较出乎意料的。

此前扫地机器人的圆形设计，更多是妥协之后的产物，随着技术的发展，未来将会有更多类似DEEBOT X2这种不规则形状的扫地机器人出现，能够更好的帮助用户做好室内清洁工作，至于这个“未来”还要多久，就让我们拭目以待吧。

谁有英伟达GPU，谁就是云公司

关于英伟达总有新的消息让你惊讶。

最近的一则来自美国的一家云初创公司 CoreWeave 。

这家公司宣布融资23亿美金，而更让人震惊的是这笔钱的抵押物是其拥有的GPU。在大模型热潮下，GPU俨然成为一种硬通货，而CoreWeave之所以能有如此多的英伟达稀缺物品，是因为它过去的身份——北美最大的以太坊矿工。

那时它有超过五万台GPU用来挖矿，在面对挖矿的不可持续性后，CoreWeave把目光转向AI等需要并行计算的领域，并在 ChatGPT 爆红之前就采购了大量英伟达芯片——那时芯片的产能还足够充分。

由此，CoreWeave自称是世界上唯一一个可以大规模提供H100算力的公司，也摇身一变成为了一家“云厂商”。

是的，它的GPU供给超越了所有云服务巨头，包括谷歌云、亚马逊云和微软的Azure。

这听上去有些奇特，即使是不谈GPU数量瓶颈，构建数据中心还需要巨量的成本，精巧的空间、能源和散热设计以及十分复杂的软硬件协同，一般来说，能满足这些条件的只能是巨头，而不是刚进行了B轮融资（4.21亿美元）的初创公司。

CoreWeave 能做到这一点，源于一种对数据中心截然不同的理解。

传统的数据中心由CPU构成，它们侧重于通用计算的能力，主要由最开始是英特尔，后来是AMD的芯片所垄断。

但全新的用于加速计算的数据中心则更强调并行计算，这就意味着它需要有更大的内存、带宽以及把所有的加速计算单元密切连接起来的能力，英伟达创始人和CEO黄仁勋称这个过程为“数据中心现代化”，在他看来这是一个将持续10年的周期。

这个新周期的开始预示着整个数据中心的建构方式，软硬件协同乃至电源和散热结构都需要重新设计。这让所有的云服务提供商几乎重回起跑线——针对 CPU 设计的上一代的数据中心方案几乎完全无法照搬。比如英伟达连接庞大GPU集群所用到的 Infinite Band 技术需要超过500英里的电缆，这在传统的数据中心设计中根本不存在。

CoreWeave举了另一个例子，相同场地大小，GPU 集群所需要的电力是传统数据中心的 4 倍，因此新数据中心的电力系统和散热系统都需要完全重新设计，这甚至还不算软硬件协同的成本。

抢占先机的CoreWeave由此不仅能提供庞大的H100算力，并且在比其它的云服务快几十倍的同时费用还低80%，能做到这些，我们可以将其归功于它很早就精准践行了黄仁勋有关数据中心的愿景——数据中心正在向加速计算方向转化，而紧缺的算力则通过云供应。

就这样，一家虚拟币挖矿公司就变成了一家当红的云计算公司，只因为它是最忠诚的英伟达门徒。

英伟达云是个什么云

谁有英伟达的GPU谁就是最红的云厂商，那么谁有最多的英伟达GPU？显然是它自己。

于是在扶持类似的云初创企业的同时，英伟达也在建设自己的云。

英伟达亲自下场做云的优势有很多，最明显的是它不受到GPU供需关系的困扰。马斯克曾在公开场合说，获得GPU比获得毒品要难多了，而CoreWeave之所以能提供超大规模的 H100 算力，据悉也和英伟达的充分供应有关——英伟达在几个月前参与了CoreWeave的 B 轮融资。

但显然，仅仅投一些初创公司还不够，生成式 AI 对算力的巨大需求最终让英伟达自己下场。在今年3月的GTC大会上，英伟达推出了自己的云服务DGX Cloud ，它已在年中正式上线。

从名字就可以看出，DGX Cloud 直接利用了英伟达DGX超级计算机的能力，云的每个实例均配备8个H100或A100 GPU以及640GB内存。

DGX Cloud 采用了一种低延迟结构，让庞大的工作流可以在集群之间扩展，于多个计算节点上并行分配。举个例子来说，最先宣布与DGX Cloud合作的甲骨文，它在OCI Supercluster上每个集群可以部署超过3万个A100 GPU，由此大模型可以在云上进行训练。用户在任何地方都能自由访问属于自己的 AI 超级计算机（英伟达表示算力的分配是独享排他的），打交道的只有前台界面，除了开发过程本身不用再去担心任何和硬件基础设施有关的问题。

这项服务采用月租形式，金额高达近 4 万美元。当然，相比直接买一台 DGX 服务器 20 万美元的价格来说还是便宜了许多，但不少人都指出，微软的 Azure 同样 8 个 A100GPU 的收费只有不到 2 万美元，几乎是前者的一半。

为什么这么贵？因为英伟达的云服务和别家不同，它不仅包括算力，还包括一整套 AI 解决方案。

名为Base Command Platform（基础命令平台）和 AI Enterprise 的两项服务被集成到了DGX Cloud里。前者是一个管理与监控软件，不仅可以用来记录云端算力的训练负载，提供跨云端和本地算力的整合，还能让用户直接从浏览器访问 DGX Cloud。后者则是英伟达 AI 平台中的软件层，高达数千个软件包提供了各种预训练模型、AI 框架和加速库，从而简化端到端的 AI 开发和部署成本。除此之外，DGX Cloud 上还提供名为 AI Foundations 的模型铸造服务，让企业用户可以使用自己的专有数据定制属于自己的垂直大模型。

这套软硬件组合起来的完整解决方案让 DGX Cloud 训练速度相比传统的云计算提高了两到三倍，这成为了DGX Cloud与传统云服务最大的不同，它很好的综合了英伟达两方面的强项：AI 生态和算力。对于英伟达来说，“软件即服务”这句话似乎应该改成“软硬件一体即服务”，DGX Cloud 集中代表了一个硬件厂商向上垂直整合的能力天花板。

黄仁勋的野心和现实

但这并不意味着英伟达就彻底掀了传统云厂商的桌子。它的这项服务是通过传统云厂商来提供的。DGX Cloud 最开始被宣布推出在甲骨文云上，随后微软和谷歌跟进，而英伟达与这些云厂商合作的方式显得颇为有趣：英伟达先把 GPU硬件卖给这些云合作伙伴，然后再租用这些硬件以便运行DGX Cloud。

有人戏称这叫两边钱一起赚，都不耽误。

实际上，黄仁勋解释过这种模式：“我们从让客户使用我们的计算平台中受益，而客户通过将我们（的计算平台）置于他们（云厂商）的云中而受益。”

如果只听黄仁勋说，这就是个皆大欢喜的双赢结局，然而这只是他一贯的叙事而已。英伟达已经陷入与自己客户的竞争中，并且心知肚明。

DGX Cloud 进展告诉我们，黄仁勋并不打算仅仅把它布置于传统云厂商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是宣布了与 Hugging Face 的合作，接着发布了名为AI Workbench的服务。它们都可以让用户便捷创建、测试和定制预训大模型，其背后的算力支持自然都包括了 DGX Cloud。

这显然会冲击英伟达和云厂商的关系：最主要的云服务商，包括谷歌、亚马逊和微软，它们同样也是英伟达的大客户，英伟达推广自有云服务势必会抢夺它们的市场份额。特别是我们在第一部分已经谈到，作为数据中心和云服务巨头的它们在构建下一代数据中心的问题上本来就不具备多少优势，如果再考虑到英伟达芯片产能“卡脖子”的问题，英伟达的自有云服务威胁不可谓不小。

黄仁勋不会不知道这一点，因此他对DGX Cloud 的态度就显得颇值得玩味了，比如他公开表示，一个恰当的云服务组合比例应该是10%英伟达DGX加上90%的公有云。换而言之，DGX Cloud 在黄仁勋的定位里并不是传统云厂商的对手与威胁，而是合作伙伴。

在 Q1 季度财报公布后的分析师电话会上黄仁勋谈的更多的都是这种合作的好处，“一个巨大的双赢”，黄仁勋如此形容。在他的理解里，DGX Cloud 是一个纯粹的英伟达堆栈（pure Nvidia stack），把人工智能开发、大型数据库和高速低延迟网络组合在一起，成为一种便捷的AI 基础设施从而打开全新的、巨大的市场——这个市场的参与者包括了英伟达和传统云厂商，大家将共同受益于生成式 AI 的爆发。

极力避谈冲突，其实是因为，DGX Cloud 恐怕很长时间内都只能维持一个较小的体量。

第一个原因当然是算力的瓶颈。“订单多到不可思议”是黄仁勋形容数据中心业务量时的描述，英伟达的核心要务当然是开发并保证生产尽可能多的符合市场需求的先进芯片，否则云服务的规模是无法扩大的。

尽管台积电在马不停蹄的生产，但值得注意的是算力缺口不是变小而是更大了，因为一旦大模型落地和商业化（比如像ChatGPT那样），其推理成本将随着用户规模的提升指数级升高，长远来看会比训练模型的算力需求大得多（有人给出的倍率是 100）。

此外也是考虑到英伟达和传统云厂商合作关系的复杂性。DGX Cloud如果作为一种纯粹的竞品出现，或许会占领可观的市场份额，但势必进一步加速云厂商摆脱对英伟达的依赖——它们本来就已经为了少交点“英伟达税”而不约而同地自研芯片了。

从另一个角度讲，全力扩大 DGX Cloud 规模可能也不符合英伟达的最佳利益。从芯片到游戏显卡再到服务器和数据中心，英伟达绝少自己制造硬件产品，它更喜欢和OEM 厂商合作——以至于许多时候你要采购英伟达芯片都还是得经过 OEM 厂商。这让英伟达很好的控制成本，维持利润率。

今天英伟达和云厂商之间似乎维持了一种平衡，但平衡就是用来打破的，尤其当一方是英伟达的时候，毕竟眼下才是黄仁勋所谓“下一代数据中心十年”更新周期的第一年。

阿里，腾讯和京东在过去两周先后发布了这个自然年的二季度财报。这可能是这三家互联网公司最近很长一段时间里最有意义的财报。

它们的重要性可能并不在于某些大的财务指标上，而在于三个公司和背后的一号位/创始人都明确的度过了各自的某个关键转折点。人们都知道的是张勇结束了自己作为阿里CEO的最后一个财报会，但事实上对于随后发布财报的京东和腾讯来说，马化腾和刘强东各自也用真切的财务表现告别了自己的某个重要的漫长“过渡期”。

张勇将于9月10日卸任阿里董事会主席和CEO职务，这次财报是他最后一次主导的财报。三月以来，阿里巴巴的“1+6+N”快速展开，但随着具体细节铺开，它其实更像是“1+5+n-1”——其中阿里云将完全分拆，阿里巴巴不占任何股份，说是“-”比“+”更准确。而将要全身心投入阿里云的张勇留给自己作为CEO的阿里巴巴的最后一个财报作品是，在1+5+n-1里，“+”的部分各个均有拿得出手的成绩。

其中国际业务、本地生活、菜鸟、大文娱收入同比增速都超过29%，而重头戏是即将重新成未来阿里一半营收来源的淘天，在连续7个季度下降或个位数增长后，在“拆分”后的首个财季就恢复了双位数的增长，毛利率恢复到40%的水位线，淘宝DAU也恢复了6.5%的增速。

反观“-”，阿里云则是一个低于预期的个位数增长，仅为4.1%，但从下一个季度的角度来看，这就是一个较低的基数。而且财报中也提到，AI带来的新收入增长刚刚开始，在一个即将出现实质收入的前期阶段。

这些实打实的财务数据，显然是在证明这个公司三月开始的一系列剧烈而快速的变革的正确性，背后也是在“拆分”初期提到的“内部结算”问题的交代。对于留在体内纷纷要独立估值或融资的“+”，有了展现给外界的最重要财务参考，对于自己要全权负责的“-”，有了节奏更长的铺垫。

张勇给自己做CEO的阿里在过去几年漫长低谷过渡期里最终找到的解题思路配上了一个合格的告别作。他和阿里都可以松口气进入新阶段。

而对于这一季度京东的财报，很多分析都聚焦在百亿补贴，并认为从最终数据表现看这个策略似乎出现了左右互博的纠结表现。

但作为新策略执行的第一个季度，刘强东的京东更像是在做第一场实验：换了人，调整了组织，统一了思想，首先要确认的是能不能把创始人的意志执行下去，同时不会有大的动荡。

在百亿补贴刚出现时，人们没有具体的表现可以参考，但一个确定的东西是，一个自营属性的电商做补贴，和一个下沉平台的补贴路数与目的是不同的，内部去评价的数据维度也会不同。具体来说，也就是既然要发展三方，就必然要让渡一部分原本围绕在自营的资源，而那些不能让渡的是否能稳住要用第一个季度来验证。结合财报和电话会上的回答来看，这个实验阶段最重要的是利润率，是核心的3C品类。

根据财报，京东二季度新增商家数量同比增速达到417%，而与此同时京东核心的3C产品收入为1521.31亿元，同比增长11.4%，带动整体营收增长。公司整体的经营利润率为2.9%，比过往的水平有差距，但本季度却是同比和环比均出现增长。

京东CFO也在电话会上再三强调核心品类的表现，称京东个人电脑、家用电器产品的市场占比、客户留存度、用户池规模均是双位数增长。

从这几个数据来看，这个围绕价格的策略会继续，并且成为京东接下来的主线。过往所强调的供应链，新实体经济等，都统一到这个主线之下，不再有不同路线。刘强东一个因自己不得已的缺席而出现的几年的过渡期也结束了。

与其他家相比，最近多次的腾讯财报往往平淡如水，只因为微信相关的数据披露总是显得无关痛痒。

它一直像隐藏在巨大母体下的产品，尽管人人都知道，母体的压力迟早传递到这个有巨大能量的个体上。而这也是本季度财报之所以与以往都不同的所在，腾讯首次公布了视频号的广告收入。而且，首次公布，就成了完全的主角，它已经突破了30亿元。此外财报电话会里视频号被提到25次，在巧妙问答之间，腾讯还透露视频号总用户使用时长同比几乎翻倍，表示围绕它已经“初步建立一种高增量利润的重要收入流”，并披露了直播电商第二季度的交易额同比增速为150%。

都是过往市场上探着头想要得知的微信商业化数据。

马化腾在去年年底的内部讲话里把视频号称为全村希望，但这不能只是一个在内部领奖的称谓，而需要开始担起它作为腾讯的一部分，在这家公司整体展示商业化和增长时应该担负的责任。

在过往，微信的广告和商业价值都隐藏在诸如企业服务收入披露或者财报会上的口头披露中，这一次第一次“独立”的出现，打开了一个缺口，可能意味着马化腾真正结束了一个把微信区别对待的漫长阶段，或者至少是结束的开始。

很少有一个财报季像这次这样，这些过渡期里各自面对的问题也是定义这些公司下一个阶段发展方向的问题。这是一个重要的财报季，它的重要性体现在这些具体而关键的指标和信号里，而且这种重要性可能越往后越显现出来其意义。

这些公司接下来一个周期的主线，可能都会在这季度财报中找到最早的几根线头。

如果说最近的各种多模态大模型、各类人工智能算法已经像火烧云“烧”到了天际，成为天空中一道亮丽的风景线，这类运行在“云”上的技术虽然能够让我们看到人工智能的“辐射力”，但似乎仍然让不少人觉得这只存在于软件端，能够看见，但并不能轻易摸到，且缺少与硬件技术的结合，以及更能影响到机器人领域的落脚点。

而这一切，都被曾经的华为天才少年，现智元机器人品牌创始人稚晖君（彭志辉）发布的首款产品“远征 A1”机器人打破了，因为这款产品本身就集成了百亿级参数的WorkGPT大模型，但需要注意到的是，语义大模型如果单独使用，是并不具备指向性的。

“远征 A1”机器人这外观够帅的

换言之，在机器人领域需要有极为严谨的指向性，稚晖君就表示，语言和图像大模型对于机器人来讲价值主要体现在，其一是需要通过庞大的知识库和通时理解能力，来知道如何分辨出眼前的东西，其二是具有语义多级推理能力，也就是把复杂指令分成步骤，按照顺应逻辑来执行。

所以在这套大模型前提下，智元打造了一套名为 EI-Brain 的具身智脑框架，它的整个框架和人类大脑并不一样，简单来讲，由部署在云端的超脑；部署在端侧的大脑，小脑、脑干组成，超脑链接到云端，实现复杂运动的调度，大脑来负责整个思维逻辑和推理，小脑负责指令，而脑干则负责电机控制、底层硬件调度。

而说到硬件部分，这或许是我今天没去上海看智元机器人发布会最大遗憾，因为从相关资料来看，如果抛去内部集成大模型这件事儿，真的是比我今天去看到的2023机器人大会上的产品，要高出几个维度，这里先卖个小关子。

图源：网络

“远征 A1”机器人造型是“类人形态”，它身高173，重53kg，全身自由度高达49个，要比市面上常规的人型机器人的平均20个自由度高不少，承重 80kg，单臂最大负载 5kg，同时最高步速可以达到7km/h。

不得不说，稚晖君真的要“压榨”远征 A1机器人了，既要生产还要生活 图源：网络

这里需要注意的是，全身高达49个灵活度，也是考虑到实际应用场景，比如汽车生产过程中整理线束、拧螺丝、总装等任务，这样不仅能高速高效完成，在误差方面也能降到最低，而对于各个品牌老板们来讲，也不用亲自下场去“拧螺丝”了。

此外，我们也可以通过稚晖君这次产品看出，他对于“远征 A1”机器人定位是属于“既要又要”的全能机器人，比如希望在汽车制造总装线、分装线等场景上进行商用化落地的尝试；也希望可以作为家庭陪护，康复训练等用途。

不管是想利用人型机器人这样的形态来“一对多”，还是这次在另一边的机器人大会上机器人的“一对一”，机器人确实火了起来。

据调查显示，2022年中国机器人全行业营业收入超过1700亿元，2023年上半年工业机器人产量达22.2万套，同比增长5.4%，服务机器人产量353万套，同比增长9.6%。

千万别来这届机器人大会 图源：品玩lzh拍摄

不得不说，人型机器人确实是现在“热度”堪比大模型的话题，但我们必须要明白一个问题，不管是人型机器人也好，还是传统形态机器人也罢，第一要义是要替代人完成生产生活，但就目前人型机器人发展来看，就和10年前智能手机发展来看，仍然处于非常起步阶段，但起码智能手机还有个能够升级的智能操作系统。

这次在世界机器人大会上看到的人型机器人，就像是iPhone 14 Pro中安了一个塞班系统，徒有外表。

比如在进门口看到的仿生机器人，虽然阵营比去年更大，也多了“本土化”适配，现场工作人员也表示，“通过升级应用仿真技术，会让人形机器人的皮肤质感、外观变得更加逼真。新一代柔性执行器的升级换代使机器人动作更为柔性化，不断接近真人活动的效果”。

这叫“本土化” 图源：品玩lzh拍摄千万别带小孩来太惊悚  图源：品玩lzh拍摄

但依旧能一眼看出来有严重的肢体问题，比如动作非常僵硬；手势恐怖且表情呆滞，而且依旧不能和现场观众互动，所以从使用场景来看，只能应用在科技博物馆、游乐园这样的环境下，功能较为单一，而要说这次最大变化，就是终于能够识别现场观众表情来“做鬼脸”了。

不如让人型机器人拉花，它的水平我起码可以肯定，也有用途。就是准备工作稍显复杂 图源：品玩lzh拍摄

当然在现场看起来非常高大上的“正经”人型机器人也是期望越大失望越大，而且这些品牌还专门设置几个表演时间点，当时恰巧赶上人型机器人现场演示，演示区域被围得水泄不通，人型机器人也差强人意，只能遥控前行，转个弯都得半天。

小米展位的人型机器人没有演示 那就合个影吧  图源：品玩lzh拍摄

而在我最期待的小米展位，这次他们虽然带来了双足人形机器人CyberOne，但仍然是“只能远观”状态，可以合影，但不能演示，所以吸引力远不如仿生四足机器人CyberDog 2，至少后者通过AI平衡动态算法、AI多模态融合感知决策系统，能够在“后空翻”这样的场景下依旧保持非常好的稳定性，不会来回摇晃甚至摔倒。

来个后空翻 之后呢，之后没了 图源：品玩lzh拍摄

虽然这次“狗型”机器人依旧不少，甚至已经成为家家必备的“明星单品”，但也比不知所云的人型机器人有了更加明确的功能“指向性”，即娱乐属性，如何更加接近真狗并模仿相应习性，是这类机器人一大特点。

另外从这次展会中也能看出来，很多在专业领域内非常有建树的品牌，已经开始思考如何利用“人型机器人”属性优势来增强传统服务机器人功能。

这个仿生骨骼机器已经足够小巧了 图源：品玩lzh拍摄非常轻松拎起两箱水 图源：品玩lzh拍摄

比如我看到这次有个叫傲鲨智能的品牌，就比去年的大艾机器人的外骨骼机器人要更“智能小巧”，而且特别像科幻电影中的未来机械设备，我在现场看到，只要穿上这套外骨骼，捆绑后，就能借助机械臂，提升20Kg的重物，现场体验者直接轻松地提起来了哑铃，两箱水。

追觅这个机械臂设计还挺有意思 图源：品玩lzh拍摄

如果说这类产品距离大众消费者还是有些远，那么这次追觅带来的X30就引起了我的注意，在它的下方拖地布处搭载了在X20上的仿生机械臂技术，这样在智能识别到墙边、桌腿、床边等边角地带时，就会通过仿生机械臂将拖布盘自动“移出”进行清洁，另外在基站底部内置了双刮条设计，大家可以理解为汽车雨刮器原理，洗拖布时可同步刮净清洗盘，此外还可以通过底部“毛发切割”滚刷来切割毛发，这样的设计确实是宠物家庭福音。

小结下，在我看来，不管是稚晖君发布的“远征 A1”机器人，还是这次我实际参与看到的在机器人大会上的传统机器人，我都发现了问题，比如稚晖君产品虽然足够高科技，但集成的大模型在面对审核以及安全上依旧是未知数，另外价格要在“20万”内就说明并不是一般家庭可以承受起；而这次机器人大会中的各类机器人，除了专业类机器人外，服务功能性机器人依旧出现了严重的同质化问题，家家都出机器狗，几乎全是一个模子刻出来的，仅有少部分品牌在寻求创新，但依旧“微不足道”。

当地时间8月16日，OpenAI 发布简短声明，宣布收购一家名为 Global Illumination的公司。这是OpenAI 自2015年底成立以来，首次公开承认的一笔收购。

关于此次收购的原因，声明中提道：整个团队将共同开发包括ChatGPT在内的公司核心产品。可以推测，一直从事AI模型研发工作的OpenAI，开始着手认真打造应用产品了。

这从此次被收购对象Global Illumination从事的业务可见一斑。该公司并不是做AI研究工作，而是一家“一直在利用AI构建创造性工具、基础设施和数字体验的公司”。成立以来，为Meta、谷歌、皮克斯等知名公司设计和开发过产品。

同时，此次收购，包括了Global Illumination的整个团队，由资深的开发人员、设计师和工程师组成。其中，担任CEO的Thomas Dimson，是Instagram首任工程总监，带领团队开发了 Instagram 的个性化内容排名/推荐引擎，曾被媒体评为“商界十大最具创造力人物之一”。

由此可见，借助收购，OpenAI可以快速弥补自身缺乏做产品的经验，通过整合Global Illumination团队的专业知识和创造力来改进其现有的产品，特别是ChatGPT。ChatGPT目前只能勉强算一个应用，因为它太“简陋”了，只有一个简单的聊天界面，还不具备成熟产品应有的功能。

通过后续改进，ChatGPT或可以变得更具个性化和互动性，进而吸引用户持续使用。而提高用户满意度也是现在OpenAI急需做的，这可有效解决由于外部竞争等因素造成的用户流失。或许在不久的将来我们能看到ChatGPT迎来可喜的改变。

除了改进现有产品外，还能进一步开发结合AI功能的新产品和项目，拓宽人工智能的应用领域。这些产品或将展示AI在教育、娱乐及创造力和协作方面的潜力。鉴于Global Illumination最近的产品是一款基于Web的沙盒类大型多人在线角色扮演游戏Biomes（被称为开源版《我的世界》），OpenAI或许会在游戏领域有所动作。

通过一些列产品的开发，OpenAI或许能解决一直面临的亏损问题。AI研究是公认的“烧钱”大户。现阶段，研究AI大模型的企业，几乎都面临着如何将AI大规模商业化的难题。近日的一则报道称，OpenAI目前正处于持续亏损状态，2022年的亏损额高达5.4亿美元，ChatGPT每天运行消耗70万美元。因此OpenAI急需找到快速赚钱的方法止损，至少要实现收支平衡。

当然，开发产品除了赚钱，也能用于AI研究。像游戏产品与AI之间有着千丝万缕的关系。游戏能够给AI提供一个良好的稳定训练环境，锻炼AI的决策能力。OpenAI可以通过制作类似Biomes的游戏——Biomes可动态地调整地形、植被、动物、天气等内容，生成真实多变的游戏世界，训练更好更强大的AI，进一步促使GPT模型不断进化，最终实现通用人工智能（AGI）。早在2016年，OpenAI就曾通过实时战略游戏Dota2，来训练AI。据此获得的强化学习等经验，间接促进了ChatGPT的诞生。

同时，借助这样一款“多智能体文明模拟游戏”，OpenAI也可以从用户那里获得大量人机交互数据和反馈，从而去更好地理解人类的偏好和目的，使自己的AI系统与人类的价值观保持一致，减少和避免潜在的风险或危害。

总的来说，OpenAI此次收购Global Illumination，主要是为了开发和改善产品，将AI实际落地应用，也是向着自己一直宣称的“创建造福全人类的安全通用人工智能”使命走出的一步。

好饭不怕晚，字节跳动自己的大模型终于有些动静了。

字节跳动首个大模型独立App今天上线，是一个AI对话产品，叫“豆包”。

不知道豆包是不是“dou bot"的谐音。但至少豆包是可以用抖音登录的。之前的Grace还不是这样。

6月初，Tech星球报道字节正在内测代号为Grace的对话AI项目。两个月后，Grace开启内测，得到授权后可以支持邮箱、Gmail以及飞书账号登录。

字节跳动相关负责人曾在8月初对外回应，“目前产品还不成熟，与国外的领先模型相比，还有较大差距。”

但很快，8月17日Grace更名为“豆包”，在更新页面中强调“支持发现智能体”以及“支持抖音登陆”。

至少从这个面向外界的测试版本来看，“豆包”已经有一个成熟的产品雏形。

接下来就是这个“豆包”里都有些什么馅儿了。

我登陆进去后，界面默认有3个不同名头的对话bot（或许每个人不一样）：分别是全能写作助手、英语学习助手以及一个聊天虚拟人物。

加上“豆包”本身一共就有四个聊天窗口，但它们并不是各自训练方向不同的bot。这可能体现了“豆包”最重视的几个能力：知识问答、多语言、情感分析以及多轮对话。

它有些思辨能力：

图源：AI对话产品“豆包”

它可以写小红书文案：

图源：AI对话产品“豆包”

你甚至已经可以找它他练习未来去面试Tik Tok：

图源：AI对话产品“豆包”

值得一提的是，相比Grace，“豆包”取消了文生图的能力，是一个纯粹文本层面的AI。

但它仍然不免会有一些幻觉，比如罗刹海市并不是1998年张信哲《等待》那张专辑里的歌，比如《等待》其实是张信哲1994年的专辑。比如GPT-4不是一个2020年发布的大模型。

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图源：AI对话产品“豆包”

关于“豆包”掌握知识的新鲜程度，它自称训练数据截止到2023年，但似乎还不认识GPT-4。

我在问过了GPT-4之后也同样它是否认识GPT-5和GPT-6，答案也是肯定。这个问题不能说明“豆包”的训练数据足够新鲜，推理能力倒是不错。

图源：AI对话产品“豆包”

“豆包”也已经具备一些大模型最核心的代码能力。比如它可以很快写出贪吃蛇或者五子棋的代码。但也有些奇怪的地方，比如它可以写微信小程序代码，但谈到抖音小程序又表示拒绝。

图源：AI对话产品“豆包”

在这之前外界都在纳闷，字节跳动为什么只有火山引擎为别人搭台唱戏，自己却一直没有拿出关于大模型的果实。

毕竟开始的并不晚。字节跳动早在今年2月就已经开始在语言和图像两种模态上布局大模型团队，汇报路线上由Tik Tok产品技术负责人朱文佳领衔，团队主体以字节跳动搜索业务部门和产品研发与工程架构部下属的智能创作团队为主导，再从AI Lab和AML（应用机器学习）团队中抽调人手。

字节跳动语言大模型团队本来预期是在年中拿出大模型，但现在8月已过半。时间上看，“豆包”做好的要比团队预期晚。

一位字节跳动AI产品团队的人曾对品玩表示，“没动静说明做的还不行，等做的还行了，字节的产品就能看到了”。

这样来说，“豆包”的出现本身意味着一个不会太低的起点。更重要的是，作为字节跳动对外公开的第一个大模型动作，它从一开始就奔着产品化去，并且立刻落到了手机屏幕上。它是带着toC的巨大野心来的。

最后，以“豆包”对自己的技术背景介绍来结束吧。

我是由字节跳动公司训练的人工智能，名为豆包。我的技术背景包括以下几个方面：

        ●        语言模型：我是基于深度学习的语言模型，可以对输入的文本进行预测和生成。我的语言模型基于Transformer 架构，具有高效的并行处理能力和良好的语言理解能力。

        ●        训练数据：我的训练数据来自互联网上的大量文本，包括新闻、博客、小说、论文等。这些数据被用于训练我的语言模型，以提高我的语言理解和生成能力。

        ●        优化算法：我的训练过程中使用了多种优化算法，包括随机梯度下降、Adagrad、Adadelta 等。这些算法用于优化我的模型参数，以提高我的性能和准确性。

        ●        模型评估：我的模型评估包括语言生成质量评估和语言理解评估。语言生成质量评估使用 BLEU 分数、困惑度等指标，语言理解评估使用准确率、召回率等指标。

通过以上技术背景，我可以对输入的文本进行预测和生成，并回答各种问题，以帮助用户获取信息和知识。

你是否有过这样的经历，每天早上走进办公室，耳边最常听到的不是同事们为了工作而熬夜的辛酸，而是为了辅导孩子写作业而筋疲力尽的无奈。作为一个没有孩子的人，我也能感受到他们的苦恼。毕竟，我们早已把当年学过的知识还给了老师，现在要重新拾起来，简直就是一场噩梦。

而最近AI大模型风靡全球，它能否给我们带来一些帮助呢？能否让大模型成为孩子们的智能老师呢？

前段时间，网易旗下的网易有道举办了“Powered By 子曰”教育大模型的成果发布会，推出了国内首个教育领域垂直大模型“子曰”。

而就在发布“子曰”的十几天后，有道再次召开发布会，推出了首款搭载AI大模型的硬件设备：有道词典笔X6 Pro，将原有的词典笔与AI大模型之间进行结合，摩擦出的新的产物。

图源：品玩 ByArsT摄

事实上，自“双减”政策之后，教育行业向着硬件方向发展已经成为事实，一片蓝海。但早前智能教育硬件研发投入大、技术门槛和研发周期较长，这就导致了目前市面上的智能教育硬件产品存在着同质化严重的现象，功能趋同，很难脱颖而出。

随着技术过渡期的结束，新技术也将不断加持到智能教育硬件产品当中。智能教育硬件与AI大模型这一足够抓人的领域相结合，会很大程度上改善产品趋同的问题，同时也会因为产品足够AI化而提供更好的用户体验。

从我个人的角度来讲，教育硬件是最适合搭载“大模型”的一类产品，首先对于家长来说，一款辅佐学习的产品它所提供的不应该只是答案，而是根据每个孩子的学习情况可以进行更动态的回应，这种区别就像补课班与一对一辅导的区别。那么，如何利用AI大模型，来赋能智能词典笔，来实现更高的“价值”呢？

网易有道用X6 Pro倒是给出了一个不错的答案。

图源：品玩 ByArsT摄

经过一段时间的体验之后，我想和大家分享我对这款产品使用中的体验以及一些看法。首先，有道词典笔X6 Pro并没有选择大而全的大模型功能，而是谨慎的在英语翻译以及口语交流部分进行搭载。

此前的词典笔是一个功能相对单一的产品，它的功能更多是聚焦在文字识别和语音识别上，当用户通过词典笔扫描到文字内容后，词典笔会显示这一词的翻译和释义，但这一部分数据更多是根据辞典里的信息所提供出来的。

图源：品玩 ByArsT摄

换句话说，它存在意义更多是代替辞典的功能，以及更迅速的查询能力，只提供最基本的内容翻译能力，如果论功能性的话，甚至还不如一本带有讲解的练习册答案。

相反，在大模型的加持下，一些死板的答案也变得更为灵活，有道词典笔 X6 Pro在大模型的加持下，在扫描到单词后，它除了给出最基本的答案之外，还提供了一些比较个性化的选项。

比如英语单词与中文的区别在于英文单词多数都有两个或两个以上的含义，那么什么时候代表什么含义，它可以接什么样的单词，以及它的语法逻辑是什么。

图源：品玩 ByArsT摄

仅这一项功能，就能够解决很多学生学习英语死板的问题，能够提供更灵活的使用方式。除此之外，向右滑动后它还提供了“有问必答”的功能，比如对这个英语单词还有什么意思不了解，只需要说给有道词典笔X6 Pro，它就能够提供相对完整的解答方案。

图源：品玩 ByArsT摄

除了在英语翻译上加入了更多大模型的能力，基于“子曰大模型”，有道词典笔X6 Pro还加入了AI语音助手的功能，基于大模型，能够为学生提供一些名词或者一些事情的科普，不过目前这一功能还有很大的升级空间，仅作为语音助手来说是合格的，但作为大模型来说还是有所欠缺。

图源：品玩 ByArsT摄

在解题方面，有道词典笔X6 Pro提供了语法精讲功能，我们只需要将题目和选项扫描到词典笔中，它就会基于大模型的题库能力，对每个选项进行针对性讲解，如果只扫描句子的话，它也会针对语法进行讲解，甚至提供视频介绍这类词应该如何使用。

比如这句英文：

Performance Comparison between Nickel Cobalt-Manganese
Ternary Battery and Lithium Iron Phosphate Battery

解答为：

「这个句子的主要内容是比较镍结锰三元电池和锂铁磷酸盐电池的性能。
首先，“Performance Comparison”(性能比较)是句子的主语，表示我们要进行的比较。

接下来，"between Nickel-Cobalt-Manganese Ternary Battery and Lithium-Iron-Phosphate Battery(在镍钴锰三元电池和锂铁磷酸盐电池之间)是一个介词短语，用来说明我们需要进行比较的对象。

这里使用了"between...and...结构来表示两者之间的对比关系。」

这里能够看到，有道词典笔X6 Pro基于大模型的能力，能够给出更容易理解的翻译，并且还会对每个句子进行逐词翻译，方便理解，这一点非常出色。

在大模型所加持的功能中，除了对单词的翻译之外，还有AI口语教练功能，为了避免国内孩子们找不到口语练习对象，网易有道将“子曰大模型”的AI口语教练：Echo带到了词典笔当中，能够与孩子们进行问答，并且给予大模型的能力，能够主动引导孩子聊向感兴趣的话题，比如聊聊旅行、校园等等，很少出现“冷场”的情况。

图源：品玩 ByArsT摄

随着网易有道“子曰大模型”的不断完善，Echo的功能将会更多、更流畅，这一点对于提起孩子的学习兴趣非常关键。

这次网易有道词典笔X6 Pro除了装配了大模型，另外还为系统加入了应用商店的功能，比如网易云、百度网盘、有道云笔记等等学习相关的应用都会上架在这一商店当中。

图源：品玩 ByArsT摄

另外，有道词典笔X6 Pro搭配了定制的专用芯片，能够低功耗运行，突破性的将待机时间做到了100天，三个多月的时间都能够随时待命。

图源：品玩 ByArsT摄

经过一段时间的体验，有道词典笔X6 Pro在功能上做的还是非常不错的，这一不错主要是体现在大模型所提供的适应化分析上，表现非常出乎意料。

事实上，将AI大模型应用在教育行业，是一个明确可见的蓝海领域。“双减”政策出台后，在线教育行业开始走向下坡路，疲软已经成为定局。但相较于萎缩的在线教育市场，用户的需求却一直存在，教育相关的公司目前均已经积极进行布局。比如科大讯飞、百度、学而思、作业帮等等企业都在不断探索大模型赋能教育行业。

但摆在这类企业面前的问题是：目前教育AI大模型的准确率能否达到用户所需要的水准。对于教育领域来说，多数问题不存在“模棱两可”的答案。虽然网易有道将大模型的落点放在了中英翻译的角度，能够将功能做到更精细，但仍可能存在准确性问题，网易有道团队未来需要静下心来思考未来的路该如何前进。

*文章开头为AI代劳

成立了快8年的OpenAI ，昨天宣布了公司有史以来的第一笔收购。收购的对象神秘而又奇特：一家成立了仅2年、只有8位员工的“虚拟游戏”公司Global Illumination。

按照Global Illumination的官方说法，他们是一家数字产品设计公司，主要业务是利用AI来构建创意工具、基础设施和数字体验，目前主要（或者说唯一）的产品是一款类似于《我的世界》的沙盒游戏。

游戏、设计？这怎么听都感觉跟搞元宇宙的Meta画风更搭，跟OpenAI现在的业务似乎很难沾边。此次OpenAI发布收购公告也出奇的简单，全文只有一段话，仅宣布目前Global Illumination整个8人团队已经全部加入OpenAI，他们的任务是致力于帮助包括ChatGPT在内的核心产品开发，除此之外就再没有更多其他信息。

大家都好奇，OpenAI的首次高调收购究竟葫芦里是在卖什么药？

谁是Global Illumination？

Global Illumination公司总部位于纽约，由Thomas Dimson、Taylor Gordon和Joey Flynn于2021年创立。团队早期曾在Instagram和Facebook设计和开发产品，并为YouTube、 Google、Pixar和其他知名公司做出重要贡献。

“Global Illumination”中文翻译为“全局光照”，这是一个计算机图形学术语，用于描述在3D物体上创建逼真光照效果的算法。从命名和过往经历来看，这家公司主要侧重在设计开发面向视觉的产品和服务。

有人因此认为，此次收购暗示着OpenAI可能会给ChatGPT拓展更多的多媒体功能，例如构建Dall-E 2图像生成服务，又或是推出自己的视频生成服务，与其它AI视频生成器抗衡。

打开Global Illumination官网，页面简直不能更简单：一小段公司介绍后，列出仅有的8名员工像素头像，外加通向最新产品Biomes的链接，颇有一种“闷声做大事”、“大道至简“的神秘意味。

Biomes是Global Illumination最近推出的一款基于Web的沙盒类大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)，使用了Next.js、Typescript、React和Web Assembly等技术，被称为开源版「我的世界」。玩家只需要打开浏览器，就可以建造、觅食、玩小游戏以及进行更多活动。

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与Minecraft不同的是，Biomes 游戏利用 AI 技术，根据玩家的行为和喜好，动态地调整地形、植被、动物、天气等内容，生成和真实多变的游戏世界，带来更有挑战性、更刺激的游戏体验。

Biomes 这款开源游戏不得不让人想起最近轰动业界的斯坦福 AI 小镇。25个AI小人在名为 Smallville 的虚拟小镇上生活，他们有工作，会八卦，能社交，甚至自发举办情人节派对，每个小镇居民都有属于自己的个性和背景故事。随着项目开源，用户可以用自然语言编辑小镇居民信息，让它们按照自己独创的DNA逻辑在小镇生活。

受斯坦福启发，著名风投机构a16z也与其被投组合公司Convex Dev合作推出AI Town开源项目，供开发者通过人工智能生成式代理创建自己的虚拟世界。

在这样的背景下，大家对于此次收购也有另一种猜测：OpenAI买下这个做Minecraft开源克隆版的公司，目的是要在 GPT5 上运行多智能体文明模拟游戏。

有分析人士认为，高自由度运行成本低的沙盒游戏结合AI会有无限可能，能帮助收集大量的人机交互数据，帮助GPT5在虚拟世界进化。“如果 OpenAI能创造出一款成功的游戏，让玩家基于自己的开放式目标而相互作用，这将成为构建 AGI 的真正数据集。”

“八大金刚”加码ChatGPT

虽然OpenAI此次的收购目的目前还“扑朔迷离”，但将Global Illumination纳入麾下，无疑是再次强大和多样化了OpenAI的人才阵容。

虽然成立两年，团队规模仅有8人，但Global Illumination团队成员都拥有资深的行业背景。值得注意的是，三名创始人都曾在扎克伯格麾下的Instagram效力过。

•  CEO：Thomas Dimson

名气最响的是首席执行官Thomas Dimson，他曾任 Instagram工程总监，被称为Ins“第16号工程师”，带领团队开发了 Instagram 的个性化内容排名/推荐引擎，在迭代平台的发现算法方面发挥了重要作用。他还领导团队开发了故事投票贴纸、Hyperlapse延时摄影应用、emojineering等产品。

Thomas Dimson被Fast Company评为商业领域十大最具创造力的人之一。去年，他还为Future撰写了一篇文章，讨论其发明推荐算法透明度问题。

• CTO Taylor Gordon

首席技术官Taylor Gordon拥有20多年编程经验，8年计算机科学正规教育，10年多著名科技公司任职经验。他此前的经历遍布Facebook AI、Instagram、YouTube、谷歌和微软。

在2015年加入Ins后，Taylor领导了Feed排名的开发，专注于机器学习和基础设施组件的排名，也曾在YouTube领导核心基础排名设施重构。

• CPO Joey Flynn

首席产品官Joey Flynn也曾在Instagram工作过，被外界誉为Facebook的顶级设计师之一。

在Facebook任职期间，他领导了 Chat Heads移动软件 Home 等重要项目，并构思和开发了消息应用程序 Slingshot。他曾联合创办 Unity&Variety，该公司后来于 2017 年被 Salesforce 收购。

在Global Illumination初创团队中，还有一位华人面孔。Brandon Wang现任软件工程师，曾在Riot Games、Pixar致力于游戏动画的研究，擅长实时渲染、基于物理渲染、以及Networked Gameplay。

网友表示，拥有了如此高水平的工程设计团队，相信ChatGPT很快得到大幅提升。

收购后下一步怎么走

作为人工智能领域的佼佼者，虽然ChatGPT已取得全球声誉，但据《The Information》报道，OpenAI在去年投入了超过5.4亿美元去开发它，其中包括从Google等公司挖走人才所用的资金。而去年间创造的收入仅有3000万美元，与支出相比可谓微不足道。

OpenAI 首席执行官Sam Altman已表示，要将公司今年的营收目标数字提高到 2 亿美元，2024 年提高到 10 亿美元。可见，去年从微软拿到100多亿美元后，OpenAI开始寻求更多可能的商业胜利，准备“认真搞钱“了。收购Global Illumination，很可能也是在为一些更加商业化的产品在做铺垫。

不管是看上Global Illumination出色的产品能力，还是基于对整个团队的”人才收购”，此次举动都无疑会增强并扩展OpenAI主要产品的能力，更进一步推动人工智能技术边界。

我们会不会很快看到一款由OpenAI推出的AI智能体游戏呢？你们觉得OpenAI此次收购是想做什么，欢迎大家留言讨论！

注：图文参考信息来自Techcrunch, ghacks，版权属于原作者。如果不同意使用，请尽快联系我们，我们会立即删除。

2023年，中国物流出海开始前所未有地引起人们的关注。

商流决定物流。这种突如其来的万众瞩目，一方面是由TEMU、SHEIN、TikTok、速卖通等中国跨境电商平台在海外的强势崛起、彼此之间的激烈竞争，以及大踏步的全球化扩张速度所带动的。

另一方面，东南亚、中东，以及拉美等新兴市场的互联网在疫情加速下迎来增长高峰，给了本土和跨境电商发展一个绝佳机会；即便是看似竞争饱和的成熟市场诸如北美，也被TEMU用国内拼多多的突围方式，证明了它的下沉市场仍存在巨大潜力。

就在这样的海外电商沃土中，诞生了被国内大众所熟知的极兔速递，这家2015年在印尼创立、2019年回国发展，2023年正式申请IPO的中国全球化企业，目前已成为东南亚排名第一的物流巨头，并同期于北美、拉美，中东等地区开展相关业务。

更令人惊喜的是，极兔这样成立于海外（Born to be global）、在一个市场做大做强后拓展至其他市场的中国物流出海企业并非孤例。

中东市场排名第一的物流独角兽iMile，也是具有中国背景的全球化企业，虽然与极兔估值相差几十倍，但iMile的全球化速度却要比极兔更快。据晚点Latepost报道，在极兔考量布局欧洲市场之时，iMile近期已抢先进入意大利，成为第一家进入欧洲的中国物流出海企业。

不同的海外市场，上演惊人相似的情节

iMile在海外从0到1的起家过程，与极兔有着非常相似的地方。

首先从创始人的经历来看，李杰最初在国内步步高及OPPO体系内受到赏识后，抓住机遇主动请缨去往印尼开辟海外市场，并在此过程中发现了当地物流配送体系的痛点，果断决定下场自行创业。

iMile的创始人黄珍也出身于国内华为和阿里两家头部互联网大厂。2008年，26岁的黄珍被华为外派到非洲负责海外销售，辗转多个国家之后，又来到华为在中东的某个市场负责整体业务，曾将年营收额做到1亿美金。

2015年，黄珍正式加入阿里巴巴在中东的一家合资公司担任CTO，负责阿里云计算技术在当地市场的落地， 也是这份工作让她接触到了大量国内出海中东的创业者。

黄珍深切地感受到中国制造的商品及整个供应链体系的全球化，必定是大势所趋；并且在接触跨境电商相关业务的同时，她也看到了中东快递物流亟待解决的效率低和用户体验差等问题。

两相结合传递的信号是：借助中国跨境电商的发展，中东物流行业可以发生翻天覆地的变化。

而黄珍决定成为改变整个中东物流配送的人。

iMile创始人黄珍

2017年，黄珍离开阿里创办了iMile，专注于解决中东电商物流最后一英里派送的问题。此时，李杰在印尼创办极兔已有两年时间，他借助OPPO和VIVO的分销体系快速起网，并通过承接体系内的手机配送订单实现了初期的业务平衡。

无论是诞生于印尼的极兔，还是黄珍在中东创办的iMile，两者都是在海外电商的风口下才真正实现了爆发式的增长。

2017年对于这两家中国背景的物流出海公司而言，都是不平凡的。

这一年，极兔借助东南亚电商小巨头Shopee在印尼的崛起，一跃成为当地排名第二的物流公司，电商业务占据其整体订单量的近70%。中东电商市场也在这一年经历了大洗牌，亚马逊以近7亿美元的价格全资收购了中东电商平台Souq，准备在此大展拳脚，同年本土电商平台Noon也高调上线，直面挑战国际巨头亚马逊。

更重要的，中国跨境电商SHEIN、速卖通、JollyChic，以及环球易购等，也在这年加大了对中东市场的布局。

外部环境已处于最佳时机，黄珍开始加速推进iMile的落地与成长。与极兔一样，iMile在海外市场也选择了直营模式，究其原因，极兔和iMile创立时的印尼与中东物流配送市场，都处于早期野蛮生长的阶段，只有通过直营方式，才能在当地市场最有力、也最高效地推行两家企业在物流技术、管理模式，以及本地化策略上积累的优势。

iMile和极兔可以顺利借助印尼和中东电商兴起的时间窗口，还有一大因素是原有市场头部玩家犯的路径依赖错误。

以极兔在印尼的主要竞争对手——本土物流巨头JNE为例，这家老牌企业早年间与当地政府和传统行业建立起较为牢固的合作关系，在常规件和商务件快递领域有着几乎垄断性的地位，这虽然是后来者不可比拟的竞争壁垒，但也使得JNE在互联网电商萌芽期时反应迟缓，拒绝改变自身僵化体系迎合新生物的发展，将大好机会让给了极兔。

iMile能在中东战胜DHL等国际巨头也是同样的道理。

DHL等国际物流巨头是上一代基于商务件发展起来的，做了50多年B端业务的传统公司很难适应电商时代的节奏和协作方式，而电商时代催生出的iMile生来就是为这个行业服务的，加之创始人黄珍在中国互联网技术和电商平台经验上的积累，使得iMile在中东实现了弯道超车。

没有中国出海企业做不了的苦差事

对比iMile和极兔这两家生于海外的全球化企业，还会发现虽然它们都借助了当地市场电商兴起的时代风口、并抢在物流变成竞争红海前快速入局，但不可否认的是，无论在印尼还是中东，物流快递都是个不折不扣的苦差事。

就像“千岛之国”印尼的最后一公里配送很多时候是由快递小哥坐着船完成的，中东市场一些偏远的地区快递员需要靠骆驼才能将包裹送到客户手中。此外，中东很多区域的划分都很模糊，消费者在写详细地址时无法像国内一样精确到街道和门牌号，只能用标志性建筑物附近作为描述语。

中东物流基础设施的薄弱意味着末端配送成本的高昂，公开资料显示，沙特物流成本可高达中国的20倍。

不仅如此，中东和印尼这些新兴市场的电商平台与消费者之间，并没有形成欧美和中国等成熟市场的强连接关系。

在中东，电商产品的售后和收款都掌握在物流公司手中，因此很多消费者认为物流和电商是一家企业，遇到需要退货的情况时他们会直接找到物流方，这也无形中增加了物流环节需要承担的业务量。

也就是说，iMile只有深入肌理地参与甚至引领中东物流基础设施的搭建，才有可能形成一套体系化甚至数字化的运营流程，从而降低自身的配送成本。

iMile和极兔分别在中东和印尼做到了这点。

略有不同的是，极兔更擅长基于自身分销体系起网的站点，引入中国物流快递的管理运营模式，从而形成一个自上到下的、由核心管理者凝聚而成且高度奉行企业文化的团队。相比之下，由阿里CTO出身的黄珍所创建的iMile，少了很多江湖气，多了一些科技感。

一开始是脏活累活，从采集消费者信息、到编撰地址、再到定义关键词，以及反复矫正确认，黄珍带领iMile从无到有建立了自己的地址库。

据公开报道，随着iMile的发展该地址库信息也越来越完善，精准率和签收率都有同步提高，这也是中东第一个有详细信息的自定义地址库，甚至比当地政府所掌握的地址信息还要细致明确。

图源：Unsplash

在此基础上，iMile研发了覆盖末端配送全链路的数字化系统，并通过定制化的仓储、车队管理和人工智能驱动的路径优化，解决了困扰中东地区多年的配送难题，技术的应用使得iMile大幅减少了呼叫中心的人员，而末端配送的快递员也可以通过App提前和用户预约投递时间。

黄珍不断加大对iMile的技术投入。

据悉，iMile已在杭州建立起100多人的研发团队，除了数字化配送体系之外，还研发了自有的跨境运输系统、司机端App，以及数仓系统，这个团队为iMile的呼叫中心提供着超过90%的技术支持。

2021年，这家具有中国背景的物流全球化企业在成立短短四年间，冲破了全球快递巨头DHL、UPS、Fedex，以及本土物流公司Fetchr和Aramax在当地的包围圈，也迈过了自建物流体系的电商平台亚马逊及Noon的竞争壁垒，成为了中东市场排名第一的物流企业。

与此同时，iMile还获得了TikTok母公司字节跳动对其的A轮投资，估值约3.5亿美元。

交锋吧，物流出海小巨头们

做到中东市场第一后，黄珍并没有停下脚步。

黄珍认为，区域化的物流快递公司或许可以在短期内活得很滋润，但长期而言，那些所谓的竞争优势会在更加激烈的市场搏杀中慢慢消耗殆尽。

从印尼起步的极兔也曾有着同样的焦虑，东南亚一直是中国企业争相出海的目的地，虽然极兔战胜了本土电商JNE，但国内三通一达、阿里，以及京东等也在加速布局东南亚市场，这些竞争者短期内尚对极兔造不成威胁，然而固守印尼市场长期来看将使其变得非常被动。

在以各自发家的海外市场作为立足点进一步全球化时，iMile和极兔选择了不同的方向，后者在2019年末回国开辟内地市场，而前者则在2021年开始布局拉美和非洲市场。

从全球化扩张的市场选择上可以看出，极兔选择在中国电商已经步入成熟期、且国内物流快递趋于饱和时进入，一来是其具有OPPO/VIVO在国内建起的庞大分销体系，它可以帮助极兔低成本高效率地快速起网；二来虽然阿里京东系的商流已形成稳固的第三方或自有物流格局，但同期在下沉市场崛起的拼多多给了极兔在国内市场突围所需的新商流。

可以说，极兔或许抓住了成为国内物流快递小巨头的末班车。

而当iMile拼搏成为中东市场物流第一后，黄珍却错过了进入国内市场的最后窗口期，在黄珍公开接受的采访中，她表示iMile后续进入国内市场的可能性不大，因为国内快递市场已经做的非常成熟，她不觉得中国还需要另外一家快递公司。

于是黄珍开始以中东市场取得成功的底层逻辑拓展其他新兴市场。比如iMile选择电商渗透率达到一定程度、营商环境友好、对外商投资比较看重的拉美和北非市场，本质上是希望能再度抓住当地电商的窗口期，一起腾飞。

此外，一个令iMile和极兔在全球化过程中无法忽视的重要因素，仍是中国跨境电商的发展。

正如极兔在印尼所依赖的Shopee和TikTok商单很多是由中国制造及中国跨境卖家运营的，中东人在电商平台购买的商品80%也来自中国，且近年来去往中东做生意的国内跨境卖家数量也不断递增，这些卖家在最后一公里配送时，多会选择真正懂中国跨境电商的iMile。

中国物流出海的身影多追随着跨境电商的脚步。这似乎也解释了，为什么iMile近期将全球化拓展目标定在欧洲市场，欧洲一直是国内跨境卖家聚集较多的目标市场，今年来包括SHEIN、TikTok、TEMU等头部跨境电商平台，均开始重磅加注欧洲，想必iMile已经嗅到了机遇的味道。

截至2022年，iMile业务已覆盖10个国家，包括阿联酋、沙特、科威特、卡塔尔、巴林、阿曼、约旦、摩洛哥，以及拉美的墨西哥和智利，全球员工超过2000人，中国员工近400人。

据公开报道，iMile在中东市场物流排名第一的同时，也实现了全面盈利，而自2022年进入巴西和墨西哥等国家后，其拉美的订单量现已超过中东地区，于此同时极兔也在大力开辟拉美市场，按此势头发展下去它和iMile将做到拉美物流市场的第一和第二。

iMile近期入驻的欧洲物流市场规模也要比中东更大，欧洲一直是国内消费电子、汽车、太阳能等高附加值品牌出海的重要市场，据悉iMile将为这些品牌提供卡车运输和仓库管理等供应链服务，更重要的是为电商平台提供末端配送。

与此同时，前阶段刚被媒体披露赴港申请IPO的极兔也在考虑进入欧洲市场。

虽然彼此估值相差依旧悬殊，但iMile和极兔这两家成长路径极为相似的中国物流出海企业，即将在海外多个市场进行交锋。黄珍曾公开表示她要把iMile做成下一代全球快递巨头，而这刚好也是极兔创始人李杰的目标。

中国物流出海在等待一个真正意义上的全球化企业。