在科技领域，“大模型”的热度如日中天，与此同时，“AIGC+”席卷而来的热潮对跨境行业带来的深刻变革，其垂直应用的速度甚至超越了元宇宙、Web3.0：

在海外主流电商平台中表现卓越的商家，正热切探索如何借助GPT以及其他前沿模型的力量；与此同时，Google等大型平台也在广告和营销服务中积极拥抱 AI ，并影响了跨境行业的营销链路。

不过，尽管“AIGC+”为跨境行业注入了前所未有的机遇与可能，但真正能够针对特定业务场景研发出AI解决策略的商家仍是少数。现阶段，品牌与商家更关心“AIGC+”在跨境领域的成熟应用方向、如何筛选与之相适的应用场景，并持续关注着 AI 大模型能力的发展。

前不久，品玩Global在深圳成功举办了一场“AIGC+跨境电商”的线下沙龙。我们将在后续的文章中，分别对沙龙分享的精彩内容、圆桌对话的深入讨论进行整理，期待帮助品牌与商家筛选关键信息，深入地挖掘大模型在跨境领域垂直应用的可能性。

布尔向量｜跨境行业对 AI 的应用，正在迈向多模态

布尔向量（Boolv），一个专注于研发人工智能电商 To B SaaS 软件技术的公司，目前正在探索将AIGC的能力应用于视频生成领域。他们的目标是为海外DTC品牌、国内跨境商家以及创作者打造一款基于AI生成技术的视频制作工具，而公司本身的业务发展路径也可以给出海品牌带来启发。

首先，想要借力AI的出海团队，应该对 AI 生成哪方面的能力已经相对成熟、哪方面能力还是潜力领域有所了解。举例而言，GPT模型在文本生成方面相对成熟，使得 AI 为电商提供升级的智能客服解决方案成为可能；而类似“虚拟人”或“数字人”的完全 AI 生成内容则被认为在情感表达上有所局限，因此商业应用也仍有所限制。

图源：品玩Global拍摄

布尔向量的 CEO 王庆结合了团队在服装展示领域的探索经验，认为现有技术已经能够在有限的动态范围内生成令人满意的效果，而随着大模型在语言驱动、图像和视频处理等领域的技术进步，相关技术的营销应用价值还有巨大的挖掘潜力。因此，布尔向量在视频生成、动态化处理的能力方向上更加专注。

另外，如今的快时尚行业，品牌在展示产品和推广活动时对高质量的视觉内容有着巨大的需求，但 AI 的应用要考虑技术革新、消费者需求和品牌业务的平衡。在布尔向量目前对海外市场推出的产品中，融入了一套基于自然语言处理技术和模板选择的工具，能够帮助品牌自动生成产品和模特展示视频。同时，他们也在不断回应用户的需求，提升视频的清晰度、完善背景处理技巧，并增强内容的动态表现力。

总的来说，AIGC与跨境电商相结合的核心目标在于利用最前沿的技术手段，为品牌在市场中的精准定位和营销策略打造坚实的支撑，从而提高ROI。为了与用户达成对业务场景理解的一致性，公司与客户的紧密沟通和合作显得尤为关键。

布尔向量的团队与伙伴们正共同研讨和探索各种可能的自动化场景应用，并始终保持对技术进展的敏锐关注，以确保产品功能和市场需求能够同步迭代。

BrandAI｜品牌对数据的掌控力，是 AI 营销的本质

BrandAI 是电商独立站为服务重点的 AI 服务提供商，其 CEO 姚凯飞从数据与算法的视角，探讨了品牌及独立站如何借助精确的数据，高效构建起“用户-产品-独立站”的紧密连接。

图源：品玩Global拍摄

首先，品牌在AI赋能营销中的优先任务是高效整合长期的多维数据。以社交媒体营销为例，用户的浏览和点赞行为数据虽能为品牌提供广告效果的初步反馈，但面对日渐攀升的流量成本，初步的数据指标并不足以全面展现商品与用户需求的完美匹配，尤其在深入的转化阶段。

在 BrandAI 的视角中，数据带给品牌的应用价值不应停留在表面的量化统计，而是能为品牌提供深度的策略见解。配合电商领域的实际情况，BrandAI协助品牌进行通过对上架不同阶段的数据纵向比对、与同类竞品的横向类比分析，从而精确锁定营销策略的问题，并为其提供有针对性的优化方案。

此外，不仅仅是品牌，用户本身也高度重视产品数据。BrandAI 在一次测试实验中选取了50个热销产品，并对销量和评价数据进行了隐藏，结果揭示，这一变动导致了近38%的转化率下滑。因此，一个完整且透明的用户浏览、购买和反馈数据体系，已有相当于品牌核心资产的价值。利用先进算法，确保品牌与市场需求之间的紧密对接变得尤为关键。

姚凯飞还补充指出，尽管机器可以承担一半的工作，但在整个流程中，人类的参与仍是不可替代的。尤其在策略制定、标签筛选、以及模型规划中，它们都需要经验丰富的专家去深度介入。对于那些期望将AI完美融入业务流程的品牌，他们还需深入思考如何在技术与人才之间找到最佳的平衡点。

一个技术热词，如何真正变成一种品牌能力？

在活动现场，品玩邀请到了某快时尚品牌的 CTO，对跨境领域的大模型能力应用经验进行了分享。应分享嘉宾的要求，我们隐藏了品牌信息，并将分享的精炼内容进行了总结。

产品生命周期短、供应链复杂是快时尚的“天然属性”，品牌应该具备快速响应市场变化的能力，并确保前端的市场数据能够迅速反馈到后端供应链。为此，引入 ERP 系统进行库存、生产和销售的精细管理，成为了很多品牌智能化管理的第一步。

大模型能力在快时尚行业的应用场景相对清晰。然而，品牌在将技术能力匹配到业务场景后，往往还需要根据模型表现作出更多调整。例如，在GPT 3.5和4.0接口开放后，不少跨境品牌期望能通过 GPT 的语言处理能力，去解决客服的智能高效性。但在实际接入时，却发现模型训练的历史语料对客服的回复产生了影响，并时常导致回复偏离预设或是包含误导信息。在此基础上，品牌只要重新调整应用预期和方向，更多的关注模型的推理、对提问和信息进行判断与分类的能力，反而有机会提升接入效果。

除此之外，尽管现有的技术模型的图像处理效能上偏弱于 GPT 的文本能力，但考虑到服装品牌业务流程的复杂性，团队如果能将这些技术作为日常工作流程的一部分，那么在提高设计师的工作效率、拍摄速度以及其他设计图产出效率方面都有巨大的潜力。

品牌应该自主开发AI技术，还是利用市场上的成熟方案，完全取决于公司的内在“基因”和现有的团队能力。拥有技术背景和研发团队的品牌，可以在对外部技术保持开放的心态下，尝试打磨自己的技术能力，但对于那些暂不具备强技术能力的公司，市场上已封装的解决方案，也已经足以满足其效率的需求。

结语：AI 技术的风口下，跨境行业的品牌、商家正全速探索和创新，寻找自己的竞争优势。而无论是技术服务商的涌现，还是跨境行业中的 AI 能力集成，都揭示了技术与商业策略紧密结合的未来方向。品玩期待在变化的市场中见证更多的突破性用例，也诚邀大家分享自己的见解和经验。

前两天，Redmi K60至尊版发布，其出色的配置和让人出乎意料的价格，可以说在整个数码圈都是相当炸裂的存在。

诚然，Redmi深耕在性价比市场多年，它实在是太懂如何刺激年轻消费者的痛点了，它发布那一刻所带来的震撼，与年轻人的满腔热血、肆意叛逆是相互契合的。也正是因为如此，Redmi无疑是这一领域中最成功的系列，或者说是品牌。

正是由于这款产品如此高的热度，在我所在的数码群中，有不少人引发了一个新的讨论，那就是：年轻人最喜欢的手机是什么样的？

很遗憾，虽然我尚未到而立之年，但面对一群千禧年后出生的年轻人，我还是要承认自己不再年轻，有些时候确实捉摸不透年轻人的想法。

就比如，虽然我是一个数码博主，但实际上我对手机非常抗拒，尤其是最近半年我已经在有意识的缩短我每日使用手机的时间，去陪陪家人，关注生活。可对于如今的年轻人来说，除了睡觉，手机是万万不能离手的。

也正是因为如此，在面对这一问题时，我开始重新思考年轻人的需求。

Redmi K60至尊版发布两天后，一加同样也开了一场发布会，在这场发布会上，一加发布了新一代 Ace2 Pro，说实话，这款产品无论是从发布时间还是售价，都在与Redmi K系列一争高下，就连海报上的宣传文案也都是直接对着红米“贴脸开大”。

图源：品玩 ByArsT摄

在2022年末，一加曾公开表示过：“OPPO在公司政策上允许，未来三年一加产品的硬件综合净利润率可以为0。”

在短期内没有盈利压力的前提下，一加推出了一加 Ace 2和一加 Ace 2V，这两款几乎撼动了整个中端手机市场，甚至还影响到了这一领域的“旧霸主”Redmi。

在前两天，我们上手了Redmi K60至尊版，感兴趣的朋友可以点此查看《Redmi K60 至尊版，能“平替”现役的安卓众旗舰吗？》，可以说Redmi K60至尊版一定程度上将性价比打造到了极致，作为后来者的一加 Ace2 Pro，该如何打好这一仗？

虽说一加 Ace2 Pro与Redmi K60 Pro争夺的是同一个中端机市场，都是年轻用户群体，但两者的受众是完全不同的，就比如Redmi K60至尊版采用的是更适合游戏的直屏，一加 Ace2 Pro的曲屏则不太方便游戏，两者之间的用户群体在趋同的同时，仍旧存在着不小的差别。

图源：品玩 ByArsT摄

所以，一加 Ace2 Pro将自身的产品定义为“性能”，还是存在一定思考的。

聊到性能，就不得不提这场掐架”中的焦点，第二代骁龙8和天玑9200+。这次Redmi选择和联发科进行深度调教天玑9200+，无论是从宣传还是配置，都有着一股破釜沉舟的气势。

也正是因为如此，一加不断通过宣发，来向用户灌输骁龙的强势。

图源：一加官网

从实际分数体验来看，Redmi K60至尊版在安兔兔跑分为171万分，而一加 Ace2 Pro跑分则为166万分，尚有差距，但在综合实力以及稳定性层面，骁龙还是要更胜一筹。

图源：品玩 ByArsT

在与游戏相关的GPU部分，3DMark Wild Life Extreme得分达到3751分，虽然不及联发科的天玑9200+，但也属于第二代骁龙8的正常表现水平。

图源：品玩 ByArsT

为了与之配套，一加还为其配备了LPDDR5x和UFS 4.0，并且将存储规格拉高到24GB+1TB的组合，向Redmi K60至尊版对齐，彻底向消费者普及大内存和大存储。

性能数据上有一些弱势，但一加将目光已经转到了产品的设计和质感上。在一加看来，目前年轻人需要的不止是性能，还有质感，如何让用户喜欢将手机握在手中，是一切问题的关键。

比如一加11同款的仿生震动马达、超线性双立体声扬声器、标志性三段式静音按键等等，这一切都让这台手机的质感有了更高的飞跃，尤其是将其拿在手里的那一刻，这一感觉会更为明显。

这里我也做了一个简单的对比，可供参考：

1. 两款手机处理器不同，Redmi K60采用天玑9200+处理器，而一加 Ace2 Pro则搭载标准版第二代骁龙8，虽然两者性能相似，但骁龙在调教和配套技术上则更为成熟。在配套上，两者均用LPDDR5x和UFS 4.0组成了性能铁三角。除此之外，两台机器都搭载了Pixelworks的X7独显芯片，对于性能影响不大，更多影响的是在复杂场景下的功耗情况，所以独显芯片方面差距几乎为0。
2. 屏幕不同。一加 Ace2 Pro搭载了曲面屏，无支架设计，且屏幕材质为京东方Q9+，6.74英寸1.5K屏幕，支持4档刷新率。在亮度上，这块屏幕手动最高亮度达550nit，全局最高亮度 1200nit，局部峰值亮度为1600nit。
   Redmi K60至尊版虽然屏幕为直屏，无支架设计，6.67英寸，1.5K分辨率，支持最高144Hz刷新率，但采用了TCL华星C7发光材质，屏幕手动最高亮度为500nit，全屏最高亮度为1200nit，局部峰值亮度达到了2600nit。
   
3. 尺寸上，一加Ace2 Pro厚度为8.98mm，重约210克；Redmi K60至尊版厚度8.49mm，重204克。
   
4. 本次Redmi K60至尊版首次支持了IP68级的防水，而一加Ace2 Pro则不支持。
   
5. 影像方面，一加 Ace2 Pro的主摄传感器为IMX890，Redmi K60至尊版主摄传感器则为IMX800，虽然看似区别很大，但在这一价格段两者体验差别微乎其微。此外，两者余下的两枚镜头均为凑数的800W超广角+200W微距组合。
   
6. 一加 Ace2 Pro所搭载的第二代骁龙8支持Wi-Fi 7，而Redmi K60 Pro的天玑9200+则只支持Wi-Fi 6增强版。
   
7. 一加 Ace2 Pro支持150W有线快充，Redmi K60至尊版支持120W有线快充。

Redmi在中端机领域深耕多年，早已形成一定思维定式，而一加作为“不温和的走进赛场”的新人，在获得成功之后，也对这一市场有了全新的看法，这两种看法或许会让中端机市场走出新的方向也说不定。

虽然一加在年轻人市场中是成功的，但在我看来，一加至少在目前阶段的中端市场产品策略，还是存在一定问题的，就比如这次发布会上被频繁提及的：产品力。

图源：品玩 LU摄

多年的数码博主生涯，已经让我对“产品力”、“质价比”这类虚词有了免疫力，我认为一个产品的好坏除了体现在配置上，还与厂商到底用没用心相关。一加 Ace2 Pro有着足够的竞争力，但不一定是一个足够用心的产品。虽然一加 Ace2 Pro的整机质感强于Redmi K60至尊版，但在某些方面我们还是能看到一加一些敷衍的操作。

首先外观上，一加 Ace2 Pro完全照搬了年初时候“爆火”的一加 Ace2，在外观上几乎没有改变，虽然我们总是调侃“科技以换壳为本”，但当外观真的没有变化的时候，还是非常别扭的。

其次，这次一加为这款手机配备了旗舰级的处理器和全新的天工散热系统，导致整机的厚度有一定程度的增加。而正是这种细微的变化，让一加 Ace2 Pro的中框塑料感倍增，完全没有一加 Ace2的精致感。

图源：品玩 ByArsT摄

随着中框的塑料感加重，下方的扬声器开孔和Type-C开孔处，能够很明显的看到塑料硬切的痕迹，我相信一加11在品控上绝不会用这种敷衍的方式。

最后，一加 Ace2 Pro搭载了和一加 Ace2完全相同的IMX890主摄，剩下800万超广角镜头和200万微距镜头直接凑数，我不否认在一加影像技术的进步下影像会有更好的表现，但在满分10的考卷上，5分和5.1分区别真的没有那么大（Redmi K60至尊版同样如此）。

事实上，一加回归OPPO之后的确拿到了不少的有利资源。2022年初，一加中国区总裁李杰表示，欧加集团近2个亿的出货量，在供应链侧有着较好的话语权，一加也将会得到供应链方面的保障支持。

除此之外，早前刘作虎也透露过，OPPO为一加开启了“护航计划”，将会在几年内持续为一加投资100亿，并且OPPO研究院的前沿技术也都会向其倾斜。

但有得必有失，一加回归OPPO的代价则显得更为沉重，磨掉本有的产品特色，以及开辟一个新的产品领域，也就是目前主攻的游戏方向。

的确，一加 Ace2 Pro在性能和配置上有着出色的表现，目前顶级的旗舰处理器、旗舰级别的京东方Q9+屏幕、超大的振动马达，甚至最顶级的性能铁三角组合，这些都是其在极限成本压榨下的产物。

但相对的，弊端也非常明显。

在这一代产品上，虽然外观和一加 11采用同样的产品设计，并且在“时间刻度”上也有着自己的巧思，尽管在外观和设计上略胜一筹，可上手塑料感明显的中框以及底部略显潦草应付的Type-C开口，还是抛弃了“不将就”的品牌信条。

图源：品玩 ByArsT摄

从这个角度来看，一加 Ace2 Pro是成功的，也是不成功的。成功是再度凭借新品在中端机市场创出一席之地，甚至面对“老一辈霸主”也不遑多让；但不成功则是在其扎根的“质感”领域，只做到了及格的水平。

从目前我所在的数码群的聊天内容当中，不少年轻朋友还是更看好一加 Ace2 Pro这款产品，无外乎其他，就是质感和外观，性能只需要保持在旗舰水准即可。不过这一次消费者愿意为其买单，更多是看在一加 Ace2和一加 Ace 2V所带来的高口碑，至于一加 Ace系列的下一款产品，一加可能要多坐下来好好想一想了。

如果不是微软和OpenAI的步步紧逼，谷歌现在应该还在人工智能技术的调试上闲庭信步地走着。

长期以来，谷歌都在人工智能的技术研究上扮演着领头人的角色，但对于大规模的人工智能技术应用谷歌一贯持有负责任和谨慎的态度。然而，突如其来的市场竞争压力，似乎也把谷歌一点点逼到了墙角。

今年4月，谷歌宣布将人工智能实验室DeepMind和谷歌大脑合并，而据最新爆料，两个实验室强强联合之后，这几个月来正在测试至少21项针对于个人和一些专业工作的生成式AI工具。包括为用户提供生活建议、规划和心理辅导的个人类工具，以及面向职业场景的生产力工具等等。

其中，有关个人情感指导的和心理辅导的功能尤其引人注意，因为这意味着谷歌似乎也开始放开手脚向更多敏感地带进发，试图用更加激进的AI策略来抢夺更多用户。

图片截自于纽约时报AI个人“导师”功能测试中，《她》要照进现实了？

根据披露，谷歌目前正在测试的一个重点功能就是让人工智能根据用户的个人情况（包括健康、情感、财务）等来向用户提供个性化的建议。比如根据你的运动和减重目标来帮你做运动或饮食计划，帮你根据任务创建财务预算等，此外还能够帮你处理人际冲突和给予情感指导。

谷歌已与专注于训练和验证人工智能软件的Scale AI 签订合同来专门测试这些工具，检验这些工具提供隐私相关建议的安全性和合理性，目前已经有 100 多名博士研究人员参与进在该项目之中。

跟目前如ChatGPT和Bard这样的聊天机器人不同，这些新功能会更“人性化”地为个人用户提出针对性的建议。比如当你因为囊中羞涩无法去参加好友的海岛婚礼时，它会帮你分析情况和提出解决办法，也可以针对各种关系问题来进行陪伴和解答。

这种功能让人不由地想起了十年前的一部科幻电影《她》。电影中讲述了一位处于婚姻危机的信件撰写人，试图让人工智能来帮助自己缓解心理压力和提供咨询，最后爱上人工智能的故事。

图片来自《她》电影截图，版权属于原作者

随着科技的发展，除了使用人工智能作为辅助工具之外，也有越来越多的人希望能在虚拟世界里找到“共鸣”，找到关怀与爱，把AI助手进一步发展成为AI“朋友”。但由于这背后会涉及到大量的个人隐私和情感智能相关的风险问题，目前这一块领域并没有被大力发展。

据了解，在去年12月谷歌的一场高层内部会议中，谷歌相关人工智能安全部门的专家还专门强调了人们对聊天机器人过于感情用事会带来危险。在今年 3 月正式推出 Bard 时，也被限制为用户提供医疗、财务或法律相关的建议。

但目前来看，谷歌仍然在内部尝试发掘人工智能更强的能力。不过这些工具是否会很快面向公众发布目前还没有明确的答案，谷歌 DeepMind的发言人回应表示：“谷歌在持续进行各类产品和功能的安全性评估，但进行评估并不能代表我们的产品路线图。”

加快AI应用步伐，Google DeepMind开始全方位发力

除了AI“情感导师”功能之外，此次的文件也显示，谷歌大脑和 DeepMind 最近也在评估和调试很多能够用于工作场景的AI工具，包括针对科学领域、创意写作的内容型AI工具，以及针对数据分析、文本识别等分析类工具，范围涉及各个行业。

近几个月来，谷歌各类面向特定场景AI功能的推出步伐明显加快。

比如上个月谷歌就推出了一款使用使用AI制作新闻报道的产品，并已经向《纽约时报》、《华盛顿邮报》等知名新闻集团的高管进行了演示。该工具在谷歌内部暂时被称为 Genesis，可以根据实时新闻的信息来撰写新闻报道和执行文章编辑等。

昨天，谷歌又对搜索生成体验（SGE）进行了一系列的更新。比如为了帮助用户更快、更好地理解某个复杂的概念，当将鼠标悬停在AI搜索回复中的一些单词上时，就能看到相关定义、图片或图表。

图片来自谷歌官方

针对代码开发领域，SGE现在也支持生成更复杂的代码片段，包括函数、类和循环等。此外，为了让人们在浏览网页时更便捷得获取关键信息，推出了SGE while browsing的功能，能让用户在访问网页是，可以点击查看由AI自动生成的文章要点列表，并提供直接跳转选项。

图片来自谷歌官方

目前大家普遍认为，在将DeepMind和谷歌大脑合并之后，会进一步促进谷歌专业性AI工具的出现。

在合并之前，谷歌这两大AI研究部门的研究方向其实各有侧重。DeepMind的研究相对独立，成果主要应用于特定的科学研究领域，从最早的围棋机器人AlphaGo，到学会了几乎所有两人游戏的通用游戏系统AlphaZero，再到被如今数百万生物学家、研究人员和医学研究人员使用的蛋白质折叠模拟模型AlphaFold等。而谷歌大脑则更侧重于生成式AI的工具集和大模型的研发，主要目标是将AI技术融合在谷歌的产品之中。

二者结合之后，技术研究和市场应用则会被更深入的结合起来。

Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis在最近接受访谈时表示，由于AI技术目前已经达到了可以真正走出研究实验室的阶段，因此DeepMind也需要改变研究方法以及增加对产品层面的关注。所以两个部门进行合并是大势所趋，也会加速下一代AI产品和体验的出现。

此外Demis还表示，AI 的类型远不止生成式 AI。虽然生成式 AI 现在似乎是最热门的事物，但AI的规划、深度和强化学习、推理等其他能力将在下一波浪潮中再次回归，共同组成一个更为强大的系统。届时，由AI驱动的社会创新才会全面到来。

*参考资料：

https://www.nytimes.com/2023/08/16/technology/google-ai-life-advice.html

注：封面图来自于Indiatoday，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。

距离科大讯飞董事长刘庆峰所说，10月24日“超过”ChatGPT的时间点，还有不到70天。

Chatgpt从今年年初开始带起一阵持续至今的国产大模型狂热。热钱流向这里，推着年轻或已远离商业竞争多年的技术领袖出山自立门户，也推着行驶多年的火车顶着巨大的势能变轨。究其原因，所有人都认定这是一场新革命的开始。

科大讯飞是这些竞争者中特殊的一个。

这是一家成立24年，超过1万名员工的老牌公司。但它在技术上又离这场关于人工智能的革命很近。

科大讯飞是国内与Transformer框架纠缠最深的公司之一，语音识别、图文识别、机器翻译——这些科大讯飞最关心的领域，在多年前已经无可置疑地基于Transformer框架而建立。

巨大的数据积累则是这些技术沉淀的另一面。科大讯飞拥有数十TB的行业语料，每天有超过10亿人次用户交互的活跃应用。

这让刘庆峰显得非常自信。在5月6日科大讯飞正式发布讯飞星火认知大模型的发布会现场，刘庆峰提到了今年讯飞星火认知大模型技术升级的三个关键里程碑节点：

6月9日，讯飞星火将突破开放式问答、多轮对话能力明显提升、数学能力再升级。

8月15日，代码能力升级以及多模态交互能力提升。

10月24日，将实现通用模型对标ChatGPT，中文超越ChatGPT的当前版本，英文能做到相当水平，并在教育、医疗等领域做到业界领先。

现在这个目标走到中段。

讯飞星火认知大模型V2.0来了

在大模型能力的诸多维度中，代码能力是支撑认知大模型智慧的关键维度。根据OpenAI构建的代码能力公开测试集HumanEval，星火认知大模型V1.5 Python语言的效果只有41分，而这也是星火认知大模型V2.0中最亮眼的能力提升。

比如最基础性的，星火认知大模型2.0可以实现以自然语言输入来生成日常常见的“长度不少于8位，必须包含大小写、数字及特殊符号”的密码识别函数。

图源：科大讯飞

更复杂一点，星火认知大模型V2.0可以实现用Python画红色的心形线或者画出马鞍面方程三维立体图并设置渐变色，或者直接用代码生成贪吃蛇小游戏。

图源：科大讯飞

但对于大部分人来说更直观的，或许是一个直接从视频转成gif的演示。

“使用python处理视频星火.m4v，提取其中第2到10秒，把画面缩小一半，加速5倍，保存成gif图片。”

科大讯飞研究院院长刘聪对星火认知大模型2.0输入了这样一段只要有编程基础知识就能理解的句子，然后很快在文件夹里得到了所要求的那个gif文件。这个实用功能可以非常快速的把任何一段视频变成表情包。

在测试集HumanEval中，星火认知大模型2.0在Python语言的效果评分达到了61分。在代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、单元测试生成五个维度的代码能力上相比星火认知大模型1.5有了单项最高28%的能力增长，并且在代码生成和代码补齐两项能力上超过ChatGPT。

而在同一测试集Java、JS、C++语言上的代码表现，星火认知大模型V2.0也都超过了40分，代码水平逐渐接近ChatGPT。根据刘庆峰所说，讯飞星火代码各维度的能力将在今年10月24日超越ChatGPT，明年上半年对标GPT-4。

代码能力度量一个大模型在思维能力上的深度。但对于星火认知大模型来说，它的迅速迭代并不只是为了与更先进的大模型对标，也是为了“超脑2030计划”奠定基础。

科大讯飞在2022年云年会上启动了这个让机器人走进每个家庭的“讯飞超脑2030计划”。刘庆峰将其比作科大讯飞的一场“登月计划”，他认为如果没有陪伴机器人进入每一个家庭，人类社会的美好未来是不可能实现的。

图源：科大讯飞

这个战略性目标的核心技术就是多模态能力。这也是星火认知大模型V2.0在代码能力之外，另一个核心的能力提升方向。

星火认知大模型V2.0现在具有生成人物、风景等各类照片，生成班级手抄报，或者根据古诗词“作画”的多模态能力。并且在图片输入的理解能力方面，星火认知大模型V2.0可以在一幅景致复杂的照片中辨认出一辆SUV，或是辨别出一幅图片中的狗是一只柯基。

值得注意的是，刘聪在发布会现场以一张复杂的家庭场景照片考验星火认知大模型V2.0，后者不只是可以“读出”整张照片的内容，也准确识别出这个杂乱场景中一盆绿色盆栽在图片中所描绘空间中的具体位置。这种感知和认知能力对未来像家庭陪伴机器人这样的新物种出现有非常重要的意义。

图源：科大讯飞

“多模态能力是赋能行业的刚需，也是实现通用人工智能的必经之路”，刘庆峰强调，“多模态能力也是科大讯飞既定的人工智能技术长期战略。”

从代码能力走向iFlyCode1.0

新华社研究院近日发布的一份国产大模型报告中，星火认知大模型在一个对标接受过高等教育的人类水平，按基础能力指数、智商指数、情商指数、工具提效指数四大测评维度进行权重设计的测试集中，在智商评估、工作效率两个维度测试项分数最高，总体评分压过文心一言等国产主流大模型，位列测评榜第一。

各种不同维度的大模型横评测试中，参与者越来越多。今年上海人工智能大会（WAIC）上展出的大模型就超过了30个。在那之前，5月中关村论坛上发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，参数在10亿规模以上的国产大模型在当时已发布了79个，这一数字在7月破百。所谓的“百模大战”至少在竞争者数量上已经名副其实。

星火认知大模型V2.0发布的同一天（8月15日），《生成式人工智能服务管理暂行办法》开始实行，也意味着这场“百模大战”将从上游的大模型基础能力竞争，转入一种更激烈的产品层面竞争。

星火认知大模型V2.0的能力也以更多应用的形式，更具体的呈现出来。

对于开发者来说，大模型的代码能力最终需要放在开发环境里才有意义。基于星火认知大模型V2.0的代码能力，讯飞星火发布了一款智能编程助手的应用级产品——iFlyCode1.0。

图源：科大讯飞

刘聪用曾在科大讯飞在去年全球1024开发者节期间展示过的，用两个手指捏合写字的“凌空手写”功能来展示了iFlyCode1.0的强大能力。只需要以自然语言的形式输入Prompt（提示词），iFlyCode1.0就可以提供具体分步实现的步骤，同时提供需要导入的package（软件包）。整个过程不需要手写一行代码，本来至少需要半天的开发过程，现在通过iFlyCode1.0只需要几分钟就可以完成。

刘庆峰表示，在发布会之前，科大讯飞研发效能平台已经用2000多名内部开发人员作为样本，对iFlyCode1.0的开发效率做了周期一个月左右的内测，结果显示在一些典型场景中，iFlyCode1.0代码采纳率达30%，编码效率提升30%，综合效率提升15%。

星火认知大模型2.0的多模态能力则促成了科大讯飞在AIG上的应用升级——讯飞智作2.0。

讯飞智作目前已经是一个拥有超过375万总用户量，生产出超过2100万个视频作品的AIGC内容生产平台。在背后的大模型能力升级后，讯飞智作2.0能够更精确的理解用户的创作意图，满足多元的视频制作需求。

图源：科大讯飞

刘聪发布会现场用讯飞智作2.0做了一个介绍黄山毛峰茶叶的视频，在输入对于视频的内容要求后，讯飞智作2.0会自己寻找关于茶叶的产地、包装、色泽等特点的准确信息。整个过程非常快，并且极大降低了视频创作的技术门槛。

平行的两条进化路线

2010年科大讯飞推出讯飞云平台（后为讯飞开放平台）与讯飞输入法后，曾经提出了一个“涟漪效应”的观点。

“涟漪效应”是说人工智能相关技术被人们所使用的这个过程是一点点扩散的。当使用者越来越多，数据和反馈也会变多，系统误差在大量数据的修正中变得越来越小，就像水纹向外的震荡一样。

“涟漪效应”这个在十多年前看来非常直觉性的观念，在星火认知智能大模型这件事上有一个更明确的描述。

“1+N”。

科大讯飞将教育、办公、医疗等场景看作“N”，星火认知智能大模型则是放在“N”之前的“1”。OpenAI去年11月30日发布ChatGPT后仅仅15天（12月15日），科大讯飞就启动了“1+N”认知智能大模型的专项攻关。

也就是说，星火认知大模型从最初开始就有两条并行的进化过程。

一条是抽象层面的能力进化。

星火认知大模型的V1.0版本更像一个不错的文科生。基于科大讯飞本身在NLP领域的技术积累，星火认知大模型V1.0已经能够较好地完成中英文论文、品宣文案等丰富内容形式的撰写。但除了文本生成和语言理解，星火认知大模型V1.0在知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态方面的素质仍亟待进化。

星火认知大模型V1.5开始逐渐“文理双修”——它可以做高考数学试卷了。相比V1.0版本，星火认知大模型V1.5在文本生成、语言理解、逻辑数学能力和代码能力方面有最高10%的能力提升，在知识问答方面的提升则达到24%。逻辑能力是星火认知大模型V1.5相比之前提升最大的能力维度，它已经迭代出了不错的多轮对话能力。

直到星火认知大模型V2.0，其在多模态以及代码能力上的迭代并不是无迹可寻。多模态是AI理解世界的长期方向，而生成式AI的需求普及意味着写代码这件事本身势必会一步步降低门槛。

除了模型能力的迭代，星火认知大模型的另一条进化路线在于产业。

教育产业是科大讯飞软硬件体系的核心场景之一，讯飞的智慧课堂（畅言智慧课堂）已经在全国1200多万师生中广泛使用。星火认知大模型2.0的能力提升也快速反应到了这里。

图源：科大讯飞

青少年教育开始实现以素养培养为核心的教育三新（新课标、新教材、新高考）改革，这对教师提出了在教学设置上的变化和挑战。为此科大讯飞推出了星火教师助手，后者在星火认知大模型V2.0的理解能力基础上，可以根据学科内容进度完成单元教学设计、课堂活动设计，甚至一键生成课件。

刘庆峰表示，在上海、广东、安徽等一线教师试点体验后，结果显示星火教师助手可以提升50%以上的单元教学规划和课件制作效率，教学活动丰富度也提升了20%以上。

作为口语陪练老师的星火语伴此次升级到了2.0版本，主题对话数量从73个提升到了393个，多模态能力下的虚拟人沉浸式陪练机制进一步加强。并且相比之前，星火语伴2.0新增了CET、雅思、托福的智能评价反馈以及新的情景交流功能，后者支持图片、文档自定义情景。

而星火认知大模型V2.0强势的代码能力则会成为学校的教育数字基座。对教育场景理解最深，但并不具备代码编译能力的教职人员可以把教育数字基座作为自己的开发助手，来搭建最适合学生的教育应用。根据上海、湖北等试点学校的应用成效，教育应用的开发周期和投资成本都大幅度降低。

图源：科大讯飞

刘庆峰也表示，代码能力不仅应用于讯飞教育数字基座，也广泛应用于医院、大学、企业、政府等不同的机构，通过iFlyCode都可以实现快速搭建和低成本迅速呈现。

“这就是我们说的通用人工智能为什么会深刻改变今天以人力和时长为主要逻辑的商业模式，实现整个产业的彻底的颠覆和升级”。

而随着星火认知大模型在教育、医疗、工业、办公等领域落地应用，一个更广袤的开发者生态正在形成。从6月9日星火认知大模型V1.5发布至今，新增了7862款星火助手，有4109多个助手开发者团队加入进来。而在科大讯飞的人工智能开放平台角度，目前已经有500多项能力开放给各领域的创业者和合作伙伴去调用以构建各种新的应用。

"在通用人工智能上，一定还是要坚持我们价值创造的根本，那就是要有能看得见摸得着的场景，能规模化推广的应用和产品，同时能够用统计数据来证明我们的应用成效。"刘庆峰在不久前的一场论坛上表示。

这条关于产业的进化道路可能是科大讯飞更加看重的。而这么多场景的可能性，被更具像化的集成到一款新发布的“星火一体机”上。

一个更具体的方案

《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实行意味着大模型竞争从基础能力转向产业，而对于人工智能安全可控的诉求则变成了进入这场竞争的前提。

安全可控、场景驱动和专属定制则是科大讯飞认为大模型在未来进入产业时需要具备的三个关键要素，而星火一体机则是为此准备的一个国产软硬件一体化私有专属大模型解决方案。

刘庆峰介绍，星火一体机能够实现模型训练和推理的一体化部署，并且针对星火模型的训练算法和推理应用进行了硬件定制，大大降低使用成本。其可以应用于问答、对话、知识图谱、推荐等多个领域。提供从底层算力、AI框架、训练算法到应用效果的全栈AI能力，针对企业个性化的需求来定制企业专属大模型。

图源：科大讯飞

在场景宽度上，星火一体机基于科大讯飞在多行业积累的场景落地经验，内置了办公、代码、运维、客服、营销、采购等10多个场景包，支持对话开发、任务编排、插件执行、知识接入、提示工程等5种定制优化模式，并将持续拓展更多专业场景和模式优化。

在核心的安全可控方面，星火认知大模型针对污语料和幻觉问题形成立体化的“内容安全机制”，保障大模型进入行业之后的内容安全；华为将会作为科大讯飞的合作伙伴保障算力安全。星火一体机基于昇腾AI硬件、昇思AI开源框架，提供业界领先的大模型训练、推理能力，为大模型全流程创新提供坚实的自主创新算力底座。

“中国人工智能的发展，尤其是拥抱这次通用人工智能，绝不仅仅是单个企业、单个科研院所的工作和使命，而是整个社会的机会。”刘庆峰表示，“而在这个过程中，生态的发展决定了产业的繁荣，也是我们一直在孜孜不倦追求的事情。”

电话那边的潮玩行业从业者郭玉莲带着浓重的台湾腔，和我讲起她前段时间去全国各地拜访经销商的经历。这一行她的足迹遍布了华北、中南和西南等地区的城市，并收获了一些新鲜的发现，比如很多二三线城市对潮玩的接受度甚至比一线城市还要高，不同于一线城市消费者对品牌的关注，二三线城市消费者往往以一款潮玩自己是否喜欢为购买依据，因而产品种类也会更加多元。

“如果是在台湾的话，大家对潮玩的认知基本是一样的，台北跟台南喜欢的东西其实并不会差太多。但在大陆，每个地方的人喜欢的东西都不太一样。”郭玉莲说。

她现在的身份是一家新加坡潮玩品牌Mighty Jaxx的中国区总经理。Mighty Jaxx在2012年诞生于新加坡，2018年进入中国市场，并在2021年正式成立中国办公室。和很多潮玩品牌的起家路径类似，Mighty Jaxx也发源于其创始人Jackson Aw对潮玩的热爱。不过比起“品牌”的定位，Mighty Jaxx更愿意称自己为“潮玩艺术平台”——所有的艺术家和IP可以在这里共生，玩家也可以在这里得到从线下到线上的完整体验。

Mighty Jaxx进入中国的时间点，正是中国潮玩市场规模飞速增长的阶段。第三方报告显示，2015年到2021年，中国潮玩市场的规模从63亿元增加至超350亿元，复合年增长率为34.08%。另一个标志性事件是2020年底泡泡玛特港股上市，则更直接地让外界看到了潮玩在中国市场的潜力。2020年也被认为是中国潮玩的崛起之年，借助“盲盒”的破圈，潮玩已经从小众的投资品、收藏品，变成了大众群体的玩具。

发展到今天，虽然中国潮玩市场仍处在发展早期向成熟期迈进的阶段，但随着竞争的加剧，“卷”成为了从业者的普遍感知。紧接着开始有中国潮玩品牌选择出海，泡泡玛特副总裁文德一在2022年表示，国际业务将是泡泡玛特在未来10年最为重要的发力点之一，他同时还将2022年定义为“潮玩出海元年”——不只是泡泡玛特，包括52Toys、TOP TOY等头部公司在内的潮玩品牌也都加快了出海的脚步。

有人想出去，就有人想进来。Mighty Jaxx便是一众想来中国淘金的外国潮玩品牌之一。在此之前，Mighty Jaxx的产品已经销往全球90多个国家和地区，最大的海外市场是美国。2021年以前，Mighty Jaxx在中国的销售主要靠代理，直到2021年成立中国办公室，Mighty Jaxx在中国的步子才迈得更大了。

一家外资公司会不会水土不服，要怎样打动中国消费者，如何创新，以及如何与已经非常“内卷”的本土品牌竞争等等，都是Mighty Jaxx现在需要面对的问题。带着这些疑问，品玩和郭玉莲进行了一次对话，讨论了Mighty Jaxx过往的经验，哪些在中国适用，哪些不适用，以及新的技术手段能给潮玩带来什么。

郭玉莲（受访者供图）打工人和锦鲤

品玩：和欧美市场相比，中国的潮玩消费者有哪些不一样的特点？

郭玉莲：还是很不一样的。我自己的观察是，欧美消费者很多是为了满足自己的审美需求，他们最大的购买动力来自“我想要我喜欢的东西”。

国内市场比较大的不一样是，它比较需要二手市场的支持。消费者不一定会因为喜欢就去买，而是在喜欢的同时，希望它有价值，可以保值，甚至会带有一些炫耀的成分。所以这也是为什么国内市场会有包销商等等这些新做法，国内潮玩市场起来之后，也催生了新的产业，新的生产链或消费链。

而且在国内做产品，一般都需要有一个很形象的东西，比如说一个小男孩的形象，一个小女孩的形象这种，有点像是寄托型的方式。国外的话可能更多会是风格类的，走的是概念、比较意向化的东西。

品玩：所以该怎么去制定公司在中国的产品策略？

郭玉莲：我们产品大概分为三种，第一种是盲盒，第二种是中单价商品，第三种是高单价商品。盲盒主要还是走TopToy这些大的KA渠道，我们的盲盒基本上还是通品，所谓通品就是IP型产品、大家都知道的产品，所以这些产品还是比较适合做门店的摆放跟陈列；中端产品其实需要教育与持续沟通，比如F1刚进来的时候，我们就有在上海做一个F1的展，需要有类似的活动不断地去教育消费者；高端产品的话，还是会主要放在拍卖的线去打。

潮玩其实和所有其他的产品一样，就像麦当劳要进中国市场，会遇到要去调整口味的问题，我们也会针对中国市场做一些限定的开发和打法。因为总部的方式是会一直输出，每个礼拜会不停地输出产品，每个地区就需要根据这些产品，有自己战略性的打法。

我们在制定中国市场的产品策略时，也会考虑到中国用户的特点，考虑到大家的审美。审美主要包括了两个方面：第一是产品本身视觉风格上的东西；第二则是，在国内大家会比较喜欢搭着热潮或有一些话题性的产品。

所以我们在国内出的盲盒或自己研发的产品，都会比较有话题性。比如说今年推出的“打工人”系列盲盒，我们在设计阶段就开始去抓很多社交媒体上的梗，比如说背锅、卷王和躺平等等这些，就是根据这些关键词去做的系列。

Mighty Jaxx推出的“打工人”系列盲盒

在国内，“打工人”的话题其实一直远高于新加坡，远高于美国的，所以当它形成一个特殊的文化也好，或者是形成一个大家很重视的议题或风向的时候，它就会是一个自成内容的东西了。

今年春节，我们也推出过“锦鲤仙生”的系列盲盒，把财神爷、月老、龙王爷和观音菩萨等神仙的形象和动画版锦鲤结合起来。因为那段时间网上刚好非常流行“在上班和上进之间，我选择上香”之类的梗，销售状况也比我们的预期好很多。

“锦鲤仙生”系列盲盒

我们这两款本土的产品都算稳定型选手，也让我们蛮意外。如果要做类似盲盒这种比较通品的东西，它一定要跟着话题，这个产品就可以一直延续话题的热度。而且这些产品也可以去补足我们原本的产品线过于偏欧美化的问题。

品玩：原创潮玩在Mighty Jaxx整体产品中占到了怎样的比重？

郭玉莲：Mighty Jaxx最早的产品就选择了和艺术家合作，我们比较多的潮玩会是艺术家和IP型产品，我们自己原创的部分，更多是为了补足在整个产品布局上的一些缺漏。Mighty Jaxx比较像是一个大的潮玩艺术平台，所有的艺术家和IP都可以在这里有一些共生的方式。

我觉得对于全球各个市场来讲，IP作为切入点应该都算是一个比较保守和安全的选项，就是它不会错，也是一个公司最基本的营收来源，它可以直接量化，变现程度更高。

品玩：简单讲讲Mighty Jaxx的发展历程吧。

郭玉莲：Mighty Jaxx是在2012年成立的，最早创立是因为Jackson Aw（Mighty Jaxx创始人）本身很喜欢潮玩。因为当时大部分生产潮玩的工厂都是在中国的深圳和东莞，他就自己买机票来到中国的工厂考察了一个月，亲自了解和参与了玩具制造的拆件、组件和涂装等等每个步骤，回到新加坡后就创办了Mighty Jaxx。

Mighty Jaxx有一些比较大的增长在2015年。当时Jackson飞到美国去和华纳兄弟公司谈合作，谈下了DC的漫画授权。DC是我们拿到的第一个IP授权，在当时来说，也算是潮玩领域比较前沿的动作。这次合作让当时DC的副总裁觉得“原来衍生品的周边还可以这么玩”，也让我们和华纳有了一个比较稳定的关系。2015年Mighty Jaxx的业绩有很大的成长，大概是前一年的4倍左右。

公司在步入正轨之后，大约在2018年开始进入中国市场。因为那个时候中国潮玩市场状况比较好。在和中国经销商继续合作的同时，我们也陆陆续续和比较多的国际品牌达成了合作，比如阿迪达斯、孩之宝和海绵宝宝等等，包括在2021年，我们还拿到了F1独家的潮玩发行权。

也是在2021年，Mighty Jaxx开始去做一些新的尝试，就比如说彼时风头正盛的元宇宙。当时我们其实也在想未来我们的品牌要做成什么样子，做到最后，到底能给这些消费者和收藏家带来什么，这是我们一直在思考的问题。元宇宙的概念给我们启发是，应该带给消费者一个比较全然的体验，它同时存在于线上与线下，虚拟与现实，这应该是一种可以承载生活形态、代表个人态度的方式。

今年6月底开始，我们和Netflix合作，在东南亚展开了《怪奇物语》（注：Netflix出品的一部科幻剧集）主题体验馆的巡回。这也是Mighty Jaxx正式推出的第一个线上产品与线下产品相配合比较完整的体验。

一家新加坡潮玩公司本土化的开始

品玩：在发掘中国消费者的需求和偏好方面，Mighty Jaxx有什么样的经验？

郭玉莲：我们的原始出发点一直是，当我们作为一个消费者，会为什么样的东西买单？一定要熟悉本地消费者的个性，和他们到底想通过这些产品凸显什么。

比如我自己也会去走市场，最近去了北京、河南、河北、湖北、湖南和四川的几个城市。在看一些二三线城市的门店的时候，你会发现这些地方的消费者会比我们想象的还有消费力，对潮玩这样的东西他们更愿意去尝试，甚至比一线城市更开放。比如一线城市的消费者很在意一个产品背后的二手市场是什么，品牌是什么；但二三线城市比较不在意这些，他们真的就是觉得我喜欢，所以我买。

台湾市场相对小一些，大家的喜好不会差太多，一个产品如果在这里火了，它火的条件也好、大家对它的认知也好，基本都是一样，就像台北跟台南喜欢的东西很难不一样。在大陆，你会发现比较有趣的地方是每个地方的人喜欢的东西都不太一样。比如说北京会更有个性更生活化，上海就比较在意二手市场和比较追逐潮流，广东的潮玩市场则会更成熟。

我觉得我们的用户其实比较难像以前的方法那样，以他是几岁、在几线城市作区分，而更多会根据他们的生活方式做判断。

有的消费者他们想凸显的是品味，我在工作之外还有一些其他的乐趣爱好，所以会买我们的收藏系列产品，就像有些人会去上瑜伽班，有些人会去研究身心灵；另外我们发现在2019年之后，还出现了一群很“专业”的消费者，因为喜欢潮玩，所以会去研究它的材质、艺术家的过往、之前产品卖多少钱等等。

所以我们经常会去抓一些用户的需求点，但我觉得这些观察有一部分也来自我们本身是一家中型的新创公司，运作速度可以比较快。比如我们每个礼拜都会有各个地区的负责人在一起开会，其实在跟其他地区负责人碰的过程中，你也会很快知道在你所在的地区、你的差异化以及你该怎么做事情。

品玩：Mighty Jaxx在中国的设计师团队也都是中国人吗？

郭玉莲：我们在每个地区都会有自己的设计师生产团队，但是在决策时，我们还是会回到总部去。因为这个过程里会有一个实操玩具的专业知识在里面，比如说哪些地方不可以做得太细之类的，所以有一些真的比较硬知识部分的就会回到新加坡去做。所以在各个地区，我们做的事情就是去发想产品概念，然后画一个大概我们想要做成的样子，回到总部去再把它落地。

品玩：Mighty Jaxx中国团队是如何搭建起来的？

郭玉莲：我们现在在苏州、上海跟东莞三个地方都有办公室。苏州是最一开始start up的地方，这里主要有我们的一些技术团队，因为我们的产品其实是有NFC的功能，就是你可以做防真伪的这些验证等等，所以一开始的团队是在苏州。

上海主要是市场的团队，也是我平时主要会在的地方。这个团队里面主要会有两个部分的人：一部分是销售团队，我们会分华北、华中和华南各个区，然后你要去运营维系这些经销商；另外一个是品牌部，会包含内容，比如去运营自媒体账号等等的。上海还有一小部分是做产品的人，他们就是每个礼拜需要发想1-2款产品，这样不断去跟进才能跟上整个国内市场的脚步。

东莞的部分主要就是生产团队，包含一部分负责物流仓储的供应链的这部分人，还有一部分工厂的人或者是检验的团队。我们现在主要是以战略性合作的外部工厂为主。

品玩：公司会在中国市场有类似几年以内的规划这种目标吗？

郭玉莲：我们在中国市场的规划是, 希望自己的自研性产品可以拉到30%，比如说未来3年每年要以10%的产品数字比例去做一个自有产品的增长。在人员的规模上，我们是希望未来在做产品开发上可以减少对总部的依赖，就是在每一个地区，是可以自己独立运作从产品开发到最终落地的整个过程，包括中国的首家旗舰店，目前我们也在规划中，我们希望这件事情可以在2025年之前完成。

新技术最终要解决人的孤单

品玩：刚刚有提到Mighty Jaxx目前也有在布局元宇宙的相关业务。

郭玉莲：元宇宙这件事，我觉得它最大的概念是要去中心化。最近一两年因为包括Meta在内所有的人都投重资进入到这个市场，元宇宙被炒得比较多，但在火了这一两年后，我个人觉得从Meta的角度也好，从其他的一些大玩家的角度也好，其实很难去中心化，因为就像Meta不能和Google融通，现在的元宇宙基本不可能实现去中心化。

所以从个人角度来看，在元宇宙最一开始的基础上，就不可能是一个品牌来喊这件事情，比如有的品牌打造了自己的元宇宙，但其他品牌是不会跟它一起玩的，他们都有自己的元宇宙，那这就不能构成真正意义上的元宇宙。

所以我觉得到后期，大家会把元宇宙发展成一个很像行销工具的方式。

就我们自己的做法来看，它比较像是一个线上和线下、虚拟和实体相结合的全息的体验，这也是我们对于元宇宙最一开始的解释和想来玩的点。因为现在大部分的线下体验都停留在展示阶段，消费者来看，有一些互动、拍照，最后结束，但它其实可以是一个线上线下串起来的内容和体验上的升级。

品玩：其实现在也有其他一些潮玩公司在打元宇宙的概念，那么有没有一种可能，因为大家的竞争太卷了，都想借助元宇宙的概念来去开发一些新的可能？

郭玉莲：它比较像是一个大家的关注点或话题，但我觉得在这个市场里面, 最终都还是要回到线下，原因在于，我觉得玩潮玩的这些人其实都蛮孤单的，所以他们会需要有真实的互动。

加入这个公司之后，我跟很多潮玩品牌的创始人以及玩潮玩的人聊的时候，你会发现大家都会有一个很强的驱动，玩潮玩的原因很大一部分是为了寻找归属感跟圈层。这群人其实是在找其他的喜欢这样东西的人或者是同类，这对他们来讲是非常重要的。

所以我觉得对潮玩这个产业来讲，线下是一个很强的核心，这也是潮玩很难真的完全变成线上的原因。它不可能只存在于线上，我觉得线上它是另一种更加新颖的玩法。

品玩：Mighty Jaxx会考虑在中国推出类似元宇宙的业务吗？

郭玉莲：我们的产品从2012年开始到现在，其实一直都有区块链的概念，因为潮玩本身有很多盗版，所以我们利用通过区块链的技术去验证它的真假，在这件事情上我们会保留。但如果说在国内做元宇宙这个概念，目前还在观望，因为也有很多法律法规层面的限制。而且就像刚刚讲到的，元宇宙目前也很难真正达成，各家在推的元宇宙和真正要实现的元宇宙是不一样的概念。

目前在国外，我们会把元宇宙这件事变成我们想要做的Mightyverse的概念。Mightyverse的方向是做全息体验，也就是说它不会仅仅是元宇宙。目前我们在新加坡展出的《怪奇物语》主题体验馆就结合了Mightyverse。

《怪奇物语》主题体验馆会比较体现我们整个产品和体验的多样性，它是一个完整的沉浸式的体验，你可以买到实体产品，也可以买到数字产品，包括了很多数字化体验，比如制作虚拟世界独一无二的分身。我们还推出了一个叫做Xpass的产品，它其实在整个体验中充当了“通票”的作用，你可以用Xpass来购买门票，也可以用它来购买产品等等。

我觉得这种体验到最后应该是你对线上生活的投射，在里面你可以得到更多原本线下得不到的东西。

这些产品和体验目前都会先在国外上线，之后可能会考虑落到国内，但在国内的落地形式可能也不会完全跟国外一样。比如可能需要有更多的场景化营销，更多不同的交互方式，因为不同圈层所需要的社交满足差异可能会更大。

品玩：元宇宙现在在国内确实也不是最热的话题了，大家今年都在讨论大模型。

郭玉莲：是的，国内的话题转换速度很快，我也有在关注这块的发展，去年AI其实在国外已经玩疯了。我觉得AI和潮玩的结合一定也是有可能的，就像刚才说的，我觉得玩潮玩的人是比较孤单的，现在的AI更多还是在帮助人类去解决一些实际的需求，但当它解决完人的刚需之后，下一步就一定是情感需求。

所以在情感需求上，我觉得潮玩是一个非常适合搭载这件事情的载体。就我对这群玩潮玩的人的观察，他们都是渴望被理解、有很多话想要去倾诉的，那么AI刚好能提供这样的价值。

品玩：您作为从业者，是否观察到AI已经对潮玩行业产生了一些影响？

郭玉莲：我觉得目前大家普遍都还是在观望，但就像现在游戏行业的很多人已经面临与AI共存的状况，我也觉得有一部分工作AI是可以胜任的，因为其实很多在这个产业里的人，他扮演的角色确实不是大脑，而是手跟脚，如果今天的工业3.0做到这种程度，大家确实会面临这种情况。

但我始终觉得，未来潮玩领域实体和虚拟做结合的可能性还是有很多的。因为潮玩说到底是为了满足用户的情感需求，之后会不会有一个可以跟你对话的AI潮玩我觉得也是有可能的。我觉得大家只要不局限，它都会有机会，重点是消费者需要什么，而不是我们能做什么。

（题图：Mighty Jaxx日前在新加坡展出的《怪奇物语》主题体验馆现场，受访者供图）

创业邦将以“拥抱开放”为主题，举办2023 DEMO WORLD企业开放式创新大会，邀请知名大企业、创新企业、投资机构相聚上海松江，分享创新经验、释放合作需求、链接创新资源、激发创新动能、推动技术落地，建设开放共赢的创新生态。

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内部创业、联合研发、加速器孵化、开放平台、产业投资、技术开源……开放式创新的形式不断丰富，创新资源突破组织的边界高效流动，创新生态也才能成为可能。在“开放式创新”念提出20年之后的今天，依然魔力不减。

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DEMO WORLD走进松江

作为国际领先的创新生态服务平台，创业邦长期关注新经济及其推动者，持续、深入跟踪大企业开放式创新动态，多年来，通过创新集专栏，陆续报道国内外大企业在开放式创新中的蜕变与坚持、经验与成绩。

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在过去半年多的生成式AI热潮中，各类聊天机器人无疑是占据着C位。

通过跟聊天机器人对话来让AI来产出文字、图片、视频，似乎是目前让更多人接触和感受到生成式AI技术的最流行的路径。

但一家名为Adept AI的生成式AI公司却没有跟风选择“卷“在这个赛道上。他们认为，语言模型不仅可以生成文本内容，更进阶的玩法是让它去创建和执行“动作”，成为新一代的操作系统，革新人们和计算机的交互模式。

Adept AI的创始团队可以用“炸裂”来形容。它的联合创始人包括谷歌Transformer架构的提出者、《Attention Is All You Need》论文作者中的Ashish Vaswani和Niki Parmar两位知名学者，另外还有一位低调的华人技术大佬David Luan。

在去年一月份成立之后，Adept AI凭借着超强的团队技术背景和创新的业务模式，获得了来自LinkedIn创始人Reid Hoffman、特斯拉自动驾驶负责人Andrej Karpathy等大佬和知名VC的投资。今年3月，刚成立一年多的Adept AI宣布获得来自包括微软、英伟达在内的3.5亿美元融资，估值一举突破10亿美元，成为当前最炙手可热的生成式AI独角兽之一。

创始人故事

正如开头所说，Adept AI拥有极其亮眼的创始人团队。Ashish Vaswani和Niki Parmar两人此前都在谷歌AI研究部门工作了多年，作为 Transformer最主要的提出者之二，他们的加入几乎让Adept AI开场即王炸。

图片来自arXiv

不过，在Adept AI呆了大约一年之后，Ashish Vaswani和Niki Parmar把主要精力投向了另一个颇为神秘的新创业项目Stealth Startup，但这并不没有停止Adept AI的前进步伐。Ashish Vaswani和Niki Parmar在去年年底离开后，Adept AI的管理重担落在了另一位华人联合创始人David Luan肩上。

很多人可能此前没有听过David Luan，但他却是个实打实的技术大佬，个人经历也很传奇。

David Luan 6 岁从中国随家人搬到美国，从小展现出“天才儿童”的特点。8岁开始已经学习大学课程，19岁成为了第一届Thiel Fellowship的成员。Thiel Fellowship是由硅谷亿万富翁、PayPal的创始人Peter Thiel设立的奖学金，专门选拔20岁以下创业青年人才。

当时，David Luan的兴趣方向是机器人。从高中起他就尝试独立开发智能机器人的控制系统，在耶鲁就读期间，他曾休学两年去创立机器人应用商店项目，后来他专注研究深度学习技术，创立了人工智能公司Dextro，主要业务对视频和场景进行自动分类和分割，后来被警用安全上市公司Axon收购。

后来David Luan开始继续在深度学习技术上深耕，他在2017年加入OpenAI，深度参与了GPT-2和GPT-3的开发，2019年他加入了谷歌研究部门担任技术主管。此后，他加入了Apollo的Impact Advisory Committee担任顾问。2021年底，他跟前谷歌同事Ashish Vaswani和Niki Parmar共同创立了Adept AI。

图片来自LinkedIn主要业务

Adept AI目前的主要目标是基于生成式AI技术来做的一款通用操作工具，让用户可以通过使用语音或文字来下指令，由人工智能理解后来帮助完成各种操作和任务。

简单来说，Adept AI 的目标是基于生成式AI来建立一个全新的操作系统或者说是平台，彻底改变过去人们使用应用程序或网页来进行软件操作的流程。目前，该产品主要由Adept AI自研的大模型Action Transformer (ACT-1)来实现。

那么ACT-1究竟能在我们的日常使用中如何发挥作用呢？

在Adept AI 给出的示例中，ACT-1是以桌面对话框的形式存在。你可以在电脑上随时调用它，用户只需在文本框中输入命令，ACT-1 就会帮你一步一步地自动完成所有操作。

比如，你想让它帮你找到一个位于休斯顿、适合4口人、总价在60万美元以内的房子，Adept能迅速理解并抓取关键信息然后开始执行操作。跟目前微软的Copilot不太一样的地方在于，Copilot更多的只是为你提供信息，而Adept是可以直接自动在页面上执行动作，包括跳转、点击、输入数字等。

对于一些专业性的软件，过去的操作过程可能非常复杂，需要用户有专业操作知识才能正确完成。但现在你只需要下达自然语言指令，Adept就能够自动帮你执行整个擦坐。比如在过去需要在Salesforce 中需要单击至少 10 次的操作现在只需一句话即可完成。

不仅针对单一软件，ACT-1模型还可以跨软件来执行操作，根据任务来自动组合多个工具。比如你想在二手平台上搜一个物品，它在自动帮你筛选出心仪的物品之后，能自动打开邮箱帮你写好邮件并发送。

除此之外，Adept还具有极高的自适应和自我纠错能力，它可以根据用户输入的指令和回馈来寻找最优解决方案和进行操作修正。

由于Adapt AI的操作是由人工智能模块驱动而不是应用程序，因此也可以让不同的功能可以被独立开发和更新，从而极大地提高了灵活性和可扩展性。

Adept AI认为，未来用户与计算机的交互将大部分使用自然语言而不是图形用户界面（ GUI） 来完成。我们只需要向计算机描述我们想做什么，它就能自动完成。在人工智能时代，今天的用户操作界面很快就会像固定电话一样过时。

Adept的产品目前还没有正式发布，但是已经开放了用户体验申请，感兴趣的小伙伴可以在其官网上申请加入试用名单。此外，根据公开数据Adept目前只有大约 25 名员工，正在硅谷招募更多技术人员。

融资经历

在2022年1月正式成立之后，目前Adept AI只进行了两轮融资，每轮融资都有大量的知名投资者竞相参与。

2022年4月，Adept AI获得了6500万美元的A轮融资。投资机构包括风险投资基金Saam Motamedi、LinkedIn联合创始人Reid Hoffman、特斯拉Autopilot负责人Andrej Karpathy，Skype早期开发者Jaan Tallinn、以及斯坦福大学计算机科学家、Lattice Data联合创始人Chris Ré等。

2023年3月，Adept AI宣布B 轮融资中筹集了 3.5 亿美元。该轮融资由 General Catalyst 和 Spark Capital 主导，其他参与者还包括Greylock、Atlassian Ventures、微软、英伟达、Workday Ventures、Caterina Fake、Frontiers Capital、PSP Growth、SV Angel等。根据《福布斯》的报道，本轮融资后Adept AI的估值至少为10 亿美元。

图片来自Crunchbase

注：封面图和文中动图来源于Adept AI 官网，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。

来自斯坦福大学和谷歌的6名研究者曾在今年4月联合发表过一篇轰动业界的论文。

这篇论文大概讲的是，研究者构建了一个叫做“Smallville”的虚拟小镇，并将25个AI小人放在了这个模拟环境中，接着在一系列代码的运转下，这25个AI小人就能像真正的人一样在里面工作生活。

这么说可能还略抽象，我们来看几个具体的例子。

伴随论文一起发布的还有一段演示视频，能看到，这是个像素风格的二维虚拟小镇，包括了住宅、学校、公园、餐厅、咖啡馆和商店等等场所；观众能够从俯视视角看到每个AI小人正在做什么，每个小人都有自己的名字，且头上都会有一个实时显示emoji的对话泡泡，来表明各自当下在做的事。

比如🦷🪥代表正在刷牙，📖✏️代表正在写日记，💻✉️则代表正看查看电子邮件。

演示视频中Smallville小镇的初始时间是在2023年2月13日早上6点整，从视频下方每个小人的实时状态一览图来看，这个点大部分人都还在睡觉。

在虚拟小镇开始运转之前，研究者已经给每个AI简单写好了各自的人物小传，用来作为每个AI最基础的行为指导。比如其中对John Lin（JL）的描述是：

John Lin是柳树市场一家药店的店主，他喜欢帮助别人。他总是想办法让他的顾客更容易拿到药；

John Lin和他的大学教授妻子Mei Lin，以及还是音乐理论学生的儿子Eddy Lin生活在一起；John Lin很爱他的家庭；

John Lin认识隔壁的老夫妇Sam Moore和Jennifer Moore好几年了；John Lin认为Sam Moore是一个善良的人；

John Lin和邻居Yuriko Yamamoto很熟；

John Lin知道他的邻居Tamara Taylor和Carmen Ortiz，但他们还没见过面；

John Lin和Tom Moreno是柳树市场药店的同事；John Lin和Tom Moreno是朋友，喜欢一起讨论当地政治；John Lin对Moreno一家——Tom Moreno和妻子Jane Moreno还算了解。

此外，John Lin也被设定成了是一个“有耐心”，“温和”以及“做事有条理”的人，并且他每天会在晚上10点左右上床睡觉，早晨6点左右起床，下午5点左右吃完饭。

看到这你可能也发现了，AI小人的人物小传很大一部分都是关于他和其他AI的关系（而不是影视作品里以个人成长史为主那种），这也意味着小镇里的每个人并不是各自孤立地生活，而是时时刻刻都在和别人产生交集。

拿John Lin在2月13日这天一早的生活来说——

早上6点，John Lin成了他们家第一个醒来的人，起床后他开始刷牙、洗澡、吃早餐和看新闻。到8点，儿子Eddy Lin也起床准备去上学了，当Eddy正要出门时，John追上了他并发生了如下对话：

John：早上好Eddy，昨晚睡得好吗？

Eddy：早上好爸爸，我昨天睡得好极了。

John：很好。你今天你要做些什么？

Eddy：我在为我们班创作一首新歌，这周就要交了，所以我想把它完成。不过我玩得很开心！

John：听起来很棒！

Eddy出门后不久，John的妻子Mei Lin也醒了。她向John问起儿子，接着又发生了如下对话：

Mei：Eddy已经去学校了？

John：是的，他刚走。他正在为他们班创作一首歌。

Mei：哦，那太好了！跟我说说。

John：我想他真的很享受！他说他玩得很开心。

Mei：太好了！我真为他感到骄傲。

对话到这里结束，Mei继续上课和写研究论文去了，John也在早上9点之前给他在柳树市场的药店开了门，开始一天的工作。

当然，上述对话在虚拟小镇里同样用了emoji表情💬表示，我们可以通过点击视频下方的AI小人形象来查看他们具体都说了什么（以及对当前动作的描述、所处的位置和人物小传等等）。

随着AI小人们陆续起床开始新的一天，类似的对话和互动几乎无时不刻都在发生。

或许有人会说，这听起来就是程序员提前设置好了一切，就像游戏里的NPC，行动轨迹是什么、该和谁说话、说些什么，无非都是提前编好的程序。不过这个虚拟小镇的“神奇”之处就在于，在拥有基础“人设”之后，25个AI小人彼此间的相遇、对话等等互动，可以说都是自发出现的。

这就让这个虚拟小镇看起来更像一个真实的社会。

就像我们在生活中经常会和朋友讨论身边发生的事那样，这样的情景也会在虚拟小镇上演。Sam和Tom这一天在杂货店遇到了（当AI注意到彼此时就可能会产生对话），接着Sam向Tom说起了他最近想竞选地方市长的事：

Sam：嘿，Tom，最近怎么样？

Tom：很好，谢谢。有什么事吗？

Sam：我想和你谈谈。实际上，我正在竞选即将到来的地方市长选举。

Tom：真的吗？真是个好消息！你为什么想这么做？

Sam：我参与地方政治已经好几年了，我真的觉得我可以为我们的社区带来改变。另外，我想给大家带来新的想法和观点。

而就在这天稍晚，Sam走了以后，Tom又碰到了在另一个场合听说了Sam要竞选市长的John，于是两人又谈论起了Sam选举成功的可能性（John的人物小传已经提到了他和Tom很喜欢在一块聊政治）：

John：我听说Sam Moore要参加地方选举竞选市长。你觉得他获胜的机会大吗？

Tom：我觉得他很有机会。他在社区工作很努力，我认为他会得到很多支持。你觉得呢？

John：我觉得他一直做得很好。我很想知道选举结果如何。

后来Sam要竞选市长的消息很快在镇上流传开来，当中有些人支持他，也有人还在犹豫——出现这种状况其实挺让人惊喜的，一开始研究者只是给Sam定下了“正在告诉邻居要竞选当地市长”的人设，后来所有人就都知道了这件事，甚至还会去讨论，再往后脑补，没准还会演化出Sam游说镇上居民的桥段……

不只是这样，虚拟小镇上原本可能并不认识的两个人，也可能因为一次偶然的相遇成为朋友。

这天在约翰逊公园散步的时候，Sam又遇到了Latoya Williams（设定并没有写两人认识，只是划定了Latoya和其他人聊天的中心话题是关于她的摄影工作），于是开始相互做自我介绍。Latoya提到她正在做一个摄影项目，“我来这里是为我的摄影项目拍一些照片。”

Sam不仅记住了这件事，还在后面和Latoya再次相遇时向她表示了问候，“嗨，Latoya，你的项目进行得怎么样了？”Latoya则回复他说，“嗨，Sam，一切都很好！”

图为Latoya正在房间编辑拍摄的照片

还有一些更复杂的协作活动会在虚拟小镇出现，比如筹办一场情人节派对。

Hobbs咖啡馆的老板Isabella Rodriguez准备在2月14日（也就是小镇初始时间的第二天）下午5点到7点举办一场情人节派对，并向她在咖啡馆和其他地方看到的每个人发出了邀请。

接着Isabella花了13号一下午的时间来装饰咖啡馆为派对做准备，这中间，经常来咖啡馆也是Isabella朋友的Maria刚好也来了，Isabella于是邀请Maria帮忙布置，Maria同意了。

图为Isabella在商店挑选布置情人节派对的物品

因为人物设定中有写到Maria对Klaus有好感，那天晚上她也邀请了Klaus来参加第二天的情人节派对，Klaus也欣然接受了。

当到了情人节当天，总共有包括Maria和Klaus在内的5个人出现在了咖啡馆参加派对。

在这场耗时两天的行动里，事实上只有“Isabella要举办情人节派对”和“Maria对Klaus有好感”是在一开始被设定好的，其他如消息的传播、装饰咖啡厅、邀请暗恋对象、到达派对以及派对上彼此互动的种种，则都是由AI自发生成的。

这不能不说非常令人叹为观止了。

和这些AI小人，或者说“AI智能体”相关的研究，品玩之前曾报道过英伟达开发的VOYAGER，以及商汤科技联合清华大学、上海人工智能实验室等机构开发的通才AI智能体“Ghost in the Minecraft（GITM）”——两者都是研究出了让AI自己玩《我的世界》游戏甚至是打通关的方法；

不久前初创公司Fable借助GPT-4生成了全新的《南方公园》完整剧集，里面的每个角色作为AI智能体，同样能够在剧中自发进行符合各自身份性格的对话。

不过和这些AI智能体相比，斯坦福和谷歌建造的Smallville虚拟小镇看上去更“原创”，所有的场景（小镇上的设施、道路、绿化带，室内的陈设等）、人物（包括每个人的性格、工作、作息和人际关系等等）都是新设计的，完全就是创造了一个崭新的世界。

基本已经和美剧《西部世界》里预言过的那个大型西部主题乐园非常相似了……

就像《西部世界》中人类游客可以进入主题乐园，论文介绍称，用户也可以以一个小人的形象进入Smallville虚拟小镇，“里面的居民对待由人类控制的AI智能体和对待其他人没什么不同”，他们能够意识到他的存在，发起互动，并记住他的行为。

同样，就像人类游客可以干预西部世界乐园里机器人接待员的行为，用户也可以通过改变周遭环境来对虚拟小镇里AI小人的动作进行干预，比如如果把Isabella家卫生间的淋浴设置为“漏水”，那么她就会到处找工具来尝试修复漏水。

需要指出的是，所有这些，包括用户对AI小人的干预，以及AI小人所说的话、行动路线等等，背后都是依靠ChatGPT大语言模型来来完成行动决策的。也就是说，人类只需要输入一段自然语言，虚拟小镇里的AI就可以自己有目的、有计划地动起来。

有朋友可能会问，说得如此天花乱坠，那么这事到底靠不靠谱呢？

我们都知道，在现在大热的人工智能领域，很多研究者都会免费公开论文，但不是所有论文里提到的研究成果最后都能应用于实际。有人甚至讽刺，有些论文倒不如说是“名为论文的文宣资料”。

不过就在几天前，Smallville虚拟小镇的研究者刚刚宣布将这项研究开源了，在GitHub上公布了这个项目的源代码。

论文的作者之一，来自斯坦福大学的Joon Sung Park在推特上公布了这一消息：

论文连着源码一起发布，和只发布论文，两者有着完全不同的性质。同样是人工智能的研究成果，很多研究者都会选择只发论文不发源码，一部分人是因为不舍得把自己辛苦研究出来的成果就这么公之于众，另一部分则可能是觉得自己的代码还不够成熟（说好听点是还不完美，说难听点则可能是论文里“吹得太过了”，怕招质疑）。

研究者如今愿意公布Smallville虚拟小镇的源代码将之开源，至少说明他们在这个项目上的态度是自信且开放的。

开源实际也是现在人工智能领域大语言模型发展的趋势。当大模型的技术秘密越来越少，开源社区能够集思广益、加快模型优化迭代速度等等好处就越能体现出来，开源模型的发展后劲也将可能超过闭源模型。

Smallville虚拟小镇源码公布后短短不到4天时间，GitHub上这一项目的星标就超过了7.3k。

不少网友都对Smallville虚拟小镇宣布开源的消息感到兴奋。英伟达首席AI科学家Jim Fan激动地转发了这一消息，“Smallville是2023年最鼓舞人心的AI智能体尝试之一……一群AI将可能推动整个文明的进化，前方将有无限的新可能性。”

已经开始有网友期待Smallville虚拟小镇的研究成果可以用在一些经典的开放世界角色扮演等游戏里，比如《上古卷轴：天际》，《动物森友会》和《宝可梦》系列等等，和NPC之间的对话就可能不再会重复乏味。

还有人提议不如先用开源的代码部署一个一周七天不间断的Twitch直播。

不过也有人对AI是不是真的能模拟真实的人类世界提出了一些疑问，“当中的问题在于，最可能用到的大语言模型已经是被驯化的，并不能反应真实的人性和人类行为，他们只会展示善良的一面，不会有愤怒、嫉妒和爱恨等等情绪，这就让这个模拟世界看起来非常不切实际。”

话虽如此，Smallville虚拟小镇已经可能是目前为止，看起来最真实的AI对人类世界的模拟了。关键在于它将人类非常特有的记忆的能力赋予了AI。

现实世界里人类的行为是非常复杂的，虽然已经有很多大模型能够在单一的时间点模拟出可信的人类行为，但如何让AI的行为长期保持一致依然是不小的挑战，这就需要有一套架构来管理AI不断增加的记忆，让这些记忆不会随着时间的推移而消失。

研究者在Smallville虚拟小镇的项目中便构建了一套让AI智能体保持记忆的架构。

就像这幅图展示的，AI首先会感知周围的环境，并将周围发生的事情记录下来，保存进“记忆流”中；接着当AI要计划下一步的行动或对某个事件做出反应时，便会在记忆流中进行检索，从而形成具体的决策方案，指导AI接下来的行为。

以下是Isabella进行行为决策的一个具体示例：

在公布开源消息的同时，Joon Sung Park也写到了他对于这项研究的几点思考，其中关于“未来的大语言模型会是什么样子”，他表示长期的目标将会是通用人工智能。

以及游戏将可能是其研究成果首先得到应用的领域。

不过，在这些从人类角度设想的应用被落实之前，这个像素西部世界里的AI居民似乎发展的比任何人想的都快，这些 AI 角色的行为已经变得不再只是普通的日常行为了。在a16z的一个AI小镇项目中，这些虚拟世界里的某些 AI 角色，已经开始“自主”阅读起了《1984》，并且开始给其他AI推荐《美丽新世界》等作品了。

想想让人细思极恐，这会是西部世界里AI觉醒的另一种重演的开始吗？

“二十三，糖瓜粘。二十四，扫房子。”作为一个北方家庭长大的孩子，小时候印象中最“隆重”一件事，就是春节前的大扫除。蹲在地上把地板的污垢擦的干干净净，再仔细地打上一层薄蜡，这才算正式迈进春节的第一步。

随着年龄的增长以及社会角色的变化，越来越多的年轻人组建了自己的小家，“用科技为生活减负”也逐渐成为这一代消费群体的新趋势，据《中国新中产家庭“清洁观”报告》显示，在已购入家用科技清洁产品的新中产家庭中，无绳吸尘器和扫地机器人使用率高达99%和97%。

虽然在国内清洁机器人这个品类兴起时间不长，但早在1985年，日立公司就推出过自家的清洁机器人HCR-00，可直到2002年，军工机器人出身的iRobot 才发布了真正意义上的家用扫地机器人Roomba，开启了智能扫地机器人时代。

到了2010年左右，中国扫地机器人市场开始兴起，国外的清洁机器人品牌开始涌入中国，由于起初价格比较昂贵，因此首批用户大多为喜欢尝试新鲜科技的高收入人群。

科沃斯机器人公司于2009年发布了首款扫地机器人地宝系列，产品的价格随着国内技术的不断提高而下降，市场占有率也不断提升。眼红的iRobot 于2016年在上海建立办事处，正式宣布进军中国市场。就在同一年，当时还处于小米旗下的石头科技推出了米家扫地机器人，将清洁机器人的价格直接压到了1699元，国产扫地机器人也开始用更便宜的价格和更符合中国环境的销售模式，正式向海外品牌发起进攻。

而扫地机器人之所以在中国“逐渐进化”成为扫拖一体机，主要还是因为传统的中式家庭地面的材质大多数是木质地板和瓷砖，简单的“扫”并不能清除这些材质上的顽垢污渍，想要地面真的干净，中国家庭更需要其实是拖地功能。

而完成从扫到拖这项进化的关键推手，就是行业新人云鲸智能在2019年带来的全球首款能够“自己洗拖布”的扫拖一体机J1，这是第一款真正意义上针对中国家庭打造的扫拖一体机，它的出现直接带动了扫地机这个品类在国内的爆发性增长。

今天我们就以云鲸为例，回归一下这几年来，清洁机器人这条赛道的“技能树”点得到底怎么样。

只有“懒人”才真的懂懒人的需求

如果用一句话总结从J1-J4的这4年，云鲸这个团队到底为扫拖一体机器人这个条赛道做出了什么贡献，那“让懒人更懒”我想最合适不过了。

因为在2019年，云鲸发布的首款扫拖一体机J1解决了当时扫拖机器人面临最大的两个问题：

1. 用勒洛三角形拖布代替传统的圆形拖布，解决了圆形拖布的清洁死角。
2. 全自动拖布自清洁，让清洗拖布这一“恶心”的过程无需用户亲自动手。

以上的两点并不是研发团队异想天开的“伪需求”，而是当下机器人清洁市场中大多数产品所面临的普遍问题。

恰恰是这些从研发者自身需求出发，以用户体验为核心的创新，让云鲸J1扫拖机器人一经问世就受到了C端用户的极大关注。在2020年的双十一，云鲸仅在天猫单渠道的销售额就突破了2亿，一跃成为当年天猫生活家电类目排名第一。

并且，云鲸的火爆是持续性的。

2020年一整年，云鲸都没有推出新的迭代产品，可当2021年的618大促开始时，云鲸在6月1日当天力压科沃斯、石头，直接问鼎天猫和京东扫地机器人品牌成交榜第一，试问一款商品在发售两年后还能稳坐该品类销售榜第一是什么概念？

在J1大获成功后，云鲸决定让用户更“懒”一些。

毕竟，不是所有家庭的地面环境都像小红书上的那些生活方式博主一样干净整洁。其实在生活中，大多数家庭的地面上都会有不同程度的“障碍物”来干扰机器人的日常行进路线。并且使用了一年多云鲸J1之后我发现日常困扰我最大的问题，就是当我出门后，在手机上收到云鲸App提示我J1污水箱已满……可身为打工人的我，真的没有更多的精力在出门前为它的水箱进行清洁、换水。

于是经过一年时间的潜心研发，云鲸在2021年9月推出了可以像洗衣机一样自动上下水的新产品——云鲸J2。

云鲸J2 自动上下水模块 图源：品玩

除此之外，云鲸团队耐心的听取了J1用户在使用过程中出现的各种问题。全新的J2不仅在越障、低矮空间感知等功能上进行了相应的升级，还解决了手动添加清洗剂（改为整瓶存储在基站内，无需用户每次手动勾兑）和拖布长时间使用有异味的问题（新增PTC热风烘干拖布功能，烘干速度更快、基站底部不会存水）。

云鲸的清洁剂存储在机身内 图源：品玩

自动上下水的云鲸J2有别于传统的拖扫一体机，在购买产品后，需要师傅上门帮你确定机器的安装位置。如果师傅上门后认定你的家并不适合安装，那么上下水模块的费用也会退回，你依旧可以使用传统的水箱式基站来为J2进行清洁。

说到这还需要着重提一句，云鲸的这套上门测量、安装流程是完全自建的，在此之前市场上并没有相应的服务供应商可供选择。目前这套上门服务体系已经覆盖全国300多个城市和地区，为近30万用户家庭提供了上门服务。

而我之所以发现这种采用自动上下水形式的扫拖机器人正在逐渐被大众所接受，是因为有越来越多的地产开发商和室内设计团队会在他们给用户的样板间/设计方案中为扫拖机器人预留墙面的上下水管和位置，这类产品的“家庭地位”已经和冰箱、洗衣机一样，被整个家装行业所接受了。

有一次我从网上预约了家庭深度保洁时，阿姨来到我家在清理完油烟机、洗衣机后，很自然的打开了云鲸J1的基站盖，帮我清理了污水箱壁上的污渍、积尘盒中的垃圾。熟练程度就跟擦洗灶台一样，那时我才知道，扫拖机器人早已经不是一个“新鲜物种”，它在不知不觉中已走进了千家万户。

在2020年的双11当天，云鲸在天猫生活家电行业排名第一，而为双11准备的65000台J2，在11月4日就宣布已经全部预定光了……

将“基本功”做到极致

连续推出了两代爆款产品，这让云鲸的团队在设计扫拖机器人的时候多思考了一步。去年9月，云鲸J3小鲸灵与大家见面了。

在云鲸J3推出之前，大多数扫地机器人的清扫频率都是固定的。也就是说你如果你在App上设定让它每天清洁一次，那么即使在这次清洁后地面没有达到你认可的干净程度，机器人也会自动返回基站。因为在它的“大脑”中，只要把地面擦一遍今天的活儿已经完成了，擦不擦干净可跟它没关系。还记得某个侦探悬疑小说中描写的凶案现场有一个奇特的五芒星血迹吗？剧情都照着邪教组织发展了，最后发现那是扫拖机器人的“杰作”。

如果在你上班后你家的毛孩子在地上干了点啥，你回到家后发现你的扫拖机器人并没给你擦干净而是抹匀了……那画面想想就很酸爽。

难怪很多人对这类产品先入为主的留下了“干活太糊弄，干了跟没干一样。”的印象。

面对擦不干净这一问题，云鲸的工程师团队开发出了DirtSense污水识别系统，可以让J3自动感知到地面的脏污程度、拖布的洁净程度，并基于这两个信息自主判断并执行“地还要拖几遍，拖到一半要不要回基站洗拖布”，从而解决了扫地机器人拖地不干净的难题。

从J3这一代产品开始，云鲸的扫拖机器人正式进入“扫拖一体”时代，在清洁的过程中无需更换模块就可以让它同时完成扫地和拖地两个步骤。以前我的方法是手动用戴森无绳吸尘器把家里的地面简单的吸一下，然后出门后由云鲸进行拖地工作。现在连吸地的这部都省下了。

全新设计的云鲸J3，可同时完成扫地和拖地两个步骤，正式进入“扫拖一体”时代 图源：品玩

并且为了防止干湿交叉污染，在执行扫地指令的时候，云鲸J3还能将清洁模块抬起，通过DirtFree清洁收放系统，让滚刷、拖布可以自行根据工作场景的变化调节到合适位置，避免对已清洁的区域造成污染。我们此前常说的“和稀泥”，在这一代产品上被彻底解决。

从“Hands-Free”做到“Mind-Free”是云鲸接下来的发展方向，这套识别系统的加入，可以说是云鲸赋予了扫拖一体机一种新的“生命”，让该品类正式进入到了智能时代。

发现问题、解决问题，做科学的“智能清洁管家”

8月15日，云鲸召开新品发布会，正式发布了扫拖一体机品类的两款新产品：J4、J4Lite。

云鲸J4 图源：云鲸

在J1和J2上，云鲸分别做到了自己清洗自己，自己给自己换水，而J3赋予了它一个聪明的“大脑”，那么到了J4上，云鲸又开发出了什么新花样呢？

由于从J3开始，云鲸将扫拖分离正式升级为了扫拖一体，所以负责“扫”这个步骤的模块就由纯吸口设计替换成了无需拆除的滚刷设计。滚刷的好处是清洁能力强，但缺点也很明显，那就是会存在毛发缠绕的情况。

养过长毛猫或者是长发的小伙伴一定能明白单单是毛发缠绕这一点就会对扫地机器人、无绳吸尘器造成多大的影响。当我发现这些清扫工具已经被毛发卡住不能正常工作的时候，就只能搬着小板凳坐到垃圾桶边，用剪刀一点点的去清理滚刷上的缠绕物。

你永远也不知道一只猫能掉多少毛 图源：品玩

在J4上，云鲸不仅将机器的吸力从前一代的3000Pa提升到了7800pa，同时还升级了全新的气旋导流式防缠绕滚刷。

全新的气旋导流式防缠绕滚刷 图源：品玩

这个全新的气旋导流式防缠绕滚刷做的非常“聪明”。云鲸的团队发现滚刷之所以会卡住毛发，是因为刷子的两端都是固定的，当毛发被缠绕上滚刷后只会越缠越紧，没有任何挣脱的可能。而全新的设计是让滚刷做成单边固定的形式，并且通过气旋引导，可以让毛发自动的“走”到没有固定的那一侧，从而直接进入集尘袋中。

目前云鲸是业内唯一一家同时获得SGS与莱茵两家国家权威认证机构防缠绕认证的企业，在解决用户使用痛点这个问题上，云鲸的研发团队真的下了不少功夫。

目前云鲸是业内唯一一家同时获得SGS与莱茵两家国家权威认证机构防缠绕认证的企业 图源：云鲸

这一代产品中，云鲸还推出了名为“Smart-Swing智能贴边清洁”的功能，采用“一步一扭”的运动方式实现拖布的深度贴边，模拟人手对墙根、墙角的针对性清洁，将角落里的污渍铲除干净。

扫地机器人集尘盒容量的问题也深深的困扰着很多用户，虽然超大集尘袋这个设计在单扫机器人上已经比较常见了，但毕竟扫拖一体机的基站里要塞入两个水箱，想要采用irobot那种Clean Base自动集尘系统是不太可能了。

另外基站集尘的机器人每次在主机返回基站后都会发出巨大轰鸣声让集尘盒中的垃圾抽入集尘袋中，周末正睡着懒觉呢搞这么一出“突然袭击”心脏可真受不了。可单靠机身内几百ml的集尘盒，大概一两周就需要拿出来清理一次。用手扣过集尘盒的小伙伴可能都理解，那种手感是真的不太舒服。

于是这次云鲸J4系列选择“另辟蹊径”，选择优化内部空间，直接将1L大小的集尘袋放在扫拖一体机本体上。1L容量的集尘袋不仅能够保证J4在日常有宠物的清洁模式下满足1个月的使用时长，封闭式的集尘袋相较于传统的集尘盒可以更有效的避免异味以及抗菌除螨，用完就丢的一次性设计还能避免在清理时造成二次污染。

云鲸“轻”集尘系统 图源：云鲸

给大家算一笔账。我们前文提到的采用基站集尘的irobot，集尘袋官方价格是99块钱3只，一只可以使用60天，算下来一年大概是200块钱。而云鲸J4的集尘袋一只的价格是9块8，一个月换一次一年需要117块。

不仅耗材的价格差了几乎一倍，机器人的功能性还有差别。irobot还是单扫机器人，想要实现拖地功能你还需要单买他们家的擦地机器人，这又是一笔额外的消费。

话说回来，其实大多数用户并不会真的指望买了洗拖一体机后就完全不做地面清洁，我们的心理预期其实是让深度地面清洁的频次变低且更加简单。

但是购入扫拖一体机的前提，一定是我不需要花太多精力对它本身进行清洗和维护。如果买回来的机器人成了个“祖宗”让我天天得伺候它，我宁可不要。并且它的行为不能太“智障”，毕竟看到一个扫地机器人不停的在家里当当响的撞墙时，我想你的心情一定不会好。

在自身清洁和维护方面，云鲸已经做的非常好了。我们之前说过云鲸为了避免拖布在长时间使用后散发异味，在J2上升级了PTC热风烘干。在这一代产品上，云鲸还将传统的拖布升级为全新的银离子抑菌拖布，同时水箱里也搭配有银离子块，双光谱dirtsense脏污感应系统还能够根据家庭脏污况智能调控清洁水量、清洁时长和清洁液配比，真正实现洗干净拖布，最大程度的解决了扫拖一体机“自清洁”的问题。

而创新的三向激光扫描系统，配合三激光空间感知，让J4无论室内光线环境如何，都可以保证机器的敏感性。“快速建图、禁区提醒、悬崖防跌落、智能脱困、2cm越障……”仔细想想，如果将以上提到的这些功能的应用场景无限放大，这俨然就是现代汽车上的辅助驾驶功能，有了这些功能的加持，你还怕你的扫拖机器人不够聪明吗？

三向激光扫描系统 图源：云鲸

可以说，云鲸J4这代产品的功能升级几乎解决了目前智能洗拖一体机市场上面临的所有问题。比如：一间房需要清洁几次才算干净？地板上铺了地毯怎么办？毛发缠绕导致机器人卡住怎么解决？初次使用要如何配对？

当在购买前最关心的问题已经不在是问题的时候，当智能设备的使用门槛远低于预期，唯一的阻碍用户购买的因素就是售价了。

具有强劲清洁能力，融合了云鲸最新科学清洁方案的清洁智能新标杆——云鲸J4，的官方定价为4299元，将于8月14日上午10点开启预售，首发用户可以享受到双十一相同优惠，到手价3999元。

而全新的入门首选扫拖一体机J4 Lite首发价3299元，将于9月11日上午10天开启预售。

总结

作为一个从2015年开始快速发展和膨胀的品类，有无数个厂商想要在家庭清洁市场占有自己的一席之地，单从产品外观上我们很难去判断谁好谁不好，可这类“智能家用电器”的试错成本的确是高了一些。

如何避免买到“智商税”产品，是当下选择扫拖一体机中用户最关心的。在云鲸J4这一代产品上，我们没有看到其他所谓智能家居产品“过度炫技”的新功能，而是在前代产品的基础上持续优化用户体验。

作为一个关注消费电子领域的老人，我见过太多听起来很美好但用起来完全没必要的“新功能”，我们真的不需要冰箱门上有一块可以显示菜单和广告的屏幕，也不需要扫地机器人里内置了某位明星的“语音包”。

毕竟再炫酷的技术最终都要落地在产品上，而好产品的归宿则是服务于用户，所以一款产品是否值得购买，不能光看它的技术有多前沿，而是要看它是否真的能为用户解决问题。

云鲸J4 图源：云鲸

我认为扫拖一体机的最终形态，就是“无感”的存在于这个家中，高效完成清扫工作的同时尽可能的降低用户在它身上花费的精力，如何成为一名合格的“田螺姑娘”才应该是扫拖一体机厂商最应该思考的，你怎么认为呢？

最近在“机圈”有2个关于芯片的大事件值得关注，其一是，有消息显示高通下代芯片骁龙8 Gen 3将会涨价，价格或许会突破160美金。其二是，联发科的下代旗舰芯片天玑9300将于10月亮相。

简单来讲，新的旗舰芯片要发布了，新机们也要来啦！

可其实在这个“尴尬”的时间节点买手机是非常困难的，我整理出来原因有3点：

1. 买新不买旧，各家搭载新旗舰芯片的机型到十一月才可能铺货，加上高通芯片涨价消息，体现到产品上，今年的旗舰售价一定会有小幅上涨。
2. 距离十一月还有一段“空窗期”，但部分上代旗舰在官方店已经售罄，想买只能找第三方店铺，产品质量无法得到保障。
3. “老”旗舰的价格虽然有一定优势，但随着新机的发布，老机型的系统更新是个大问题，很多针对新机器的新特性不一定会下放。

其实每到这个时间点，都是厂商“养精蓄锐”时间。不过今年却有个例外，：红米在两周前突然官宣了Redmi K60 至尊版。

作为K60 系列的超大杯，K60至尊版在正式发布之前还召开了一场与联发科和逐点半导体三方战略合作的沟通会，在沟通会上，各种“旗舰级”、“性能十足”、“性能炸裂”描述让人印象深刻。

Redmi K60 至尊版 图源：品玩lzh摄

在产品官宣之后，有不少KOL“遮遮掩掩”的发布了一些功耗结合性能的测试内容。

这次不客观实验室也提前拿到了Redmi K60 至尊版，对于预算有限又想拥有旗舰体验的部分朋友，这款Redmi K60 至尊版到底是不是K60宇宙中最值得购买的？性能和高通现役旗舰相比又如何？听起来很厉害的独立显示芯片X7到底怎样？它能作为旗舰机的“平替款”吗？

如果你觉得评测太长，咱们就在文章的开头直接告诉你K60 至尊版的优缺点：

优点：

1、天玑阵营目前性能最强，没有对手。

2、独显芯片X7确实能通过插帧带来游戏流畅性的改善。

3、做工比K50至尊版要好不少，一体性较强。

不足：

1、和同样采用独立芯片的友商没有显著优势。

2、对于国内未正式代理的大型游戏《使命召唤：战区》这样的游戏没有任何优化。

3、后置镜头的长焦素质差强人意。

天玑9200+和高通8 Gen 2谁更强？

这应该是所有准备购买K60 至尊版的用户最关注的问题。

还没有召开发布会之前，已经有相当一部分KOL做了K60 至尊版功耗和性能的解读，非常专业。但对于大众用户来讲非常容易听的一头雾水，最为重要一点：缺少直观对比。

Redmi K60 至尊版 图源：品玩lzh摄

为了能让大家一目了然，所以我在测试Redmi K60 至尊版时，就拿目前小米最强旗舰13 Ultra来进行参考。

图源：品玩lzh摄

除去游戏测试之外，跑分是最为直观的表现，我们用安兔兔和3D Mark作为参考，为了测试出两款手机极端性能：打开性能模式、在室温25°左右环境下让手机保持架起的状态进行测试。

咱们直接看图

不难看出，搭载联发科天玑9200+的Redmi K60 至尊版跑到了171万分以上，和搭载高通骁龙8Gen2的小米13Ultra跑出的150万分以及同样搭载天玑9200+的vivo X90s跑出的156万分确实拉开了不小的差距。

如果考虑处理器性能的话，从架构来看天玑9200+仅凭借三颗A715就反超了高通中核心，这属实令人有点意外。

这里千万不要忽略，在Redmi K60 至尊版中还集成了一颗独立显示芯片X7。在日常使用中，我已经忘记这颗芯片的存在，那这颗芯片到底应用在何处呢？

独显芯片X7真的有用吗？

玩机小伙伴都知道，性能的完全释放毕竟会增加额外功耗，为了分担一部分处理器压力，红米联合Pixelworks逐点半导体共同发布了独显芯片X7，这款独立芯片具有高算力、低延时、低功耗等特点。

图源：品玩lzh摄

主要作用就是通过插帧、提升分辨率以及画质细节表现来提升整体游戏画质，当然在游戏端光有芯片还不行，还需要合适的“驱动”。这次红米的狂暴引擎2.0就是这样一个“看不见”的驱动，并利用调优后的算法，通过MAGT Ultra来自适应调整画质。

那么拥有了独显芯片X7+狂暴引擎2.0的Redmi K60 至尊版，在体验上能超过没有独显芯片的小米13Ultra吗？

这里我通过“控制变量”来为大家带来实际测试，先选择同系统，同RAM的小米13Ultra，来测试下有无独显区别，游戏就选目前大热的《原神》，画质为高画质。Redmi K60 至尊版开启“智能插帧”和“超级分辨率”。

Redmi K60 至尊版玩《原神》稳定性，注意这里开启了智能插帧

使用Perdog检测帧数为48帧左右，这是一个原始帧数，而使用手机自带帧数软件可以看到，在游戏中显示为144Hz，可以理解为144帧率。

Redmi K60 至尊版可以通过插帧到144帧率，主观感受非常顺滑

而缺少独显芯片的小米13Ultra玩《原神》只能靠性能“硬撑”到60帧。

小米13U玩《原神》并不能完全稳定在60帧

虽然从上边测试的帧数来看变化并不算大，但实际游玩感受却有比较大区别，Redmi K60 至尊版开启插帧和超分后，这时候游戏画面就会以144Hz刷新率显示，操控的跟手性和流畅度也都保持的不错。而小米13Ultra在保持60帧运行时，偶有轻微卡顿。

可目前搭载独显芯片的并不仅有红米一家，像我手边的vivo X90s同样也内置了V2独显芯片，它除了对影像有提升外，vivo官方也强调，V2芯片对游戏帧数和稳定性会有提升，那么同样内置独显芯片的两款机型，在游戏体验上表现又有什么区别呢？

这里选择各家产品优化最好的《王者荣耀》同时开启插帧选项。值得注意的是，Redmi K60 至尊版在开启插帧功能后，可以实现144Hz显示，但vivo X90s只有120帧。

Redmi K60 至尊版玩《王者荣耀》稳定性，这里开启了智能插帧Redmi K60 至尊版可以通过插帧到144帧率在测试软件中vivo X90s可以稳定在60帧vivo X90s通过插帧插到120帧，从主观体验来讲两者差距不大

不难从上边的一众表格中看出，不管是和没有独显芯片的小米13Ultra还是和有独显芯片的vivo X90s“正面刚”，这次Redmi K60 至尊版在游戏帧数、稳定性以及手感方面确实能站稳游戏体验的第一梯队。

但追新的年轻玩家并不会永远局限在这几款已经被厂商“深度调教”的游戏上，而是会玩一些画面更好，对性能要求更高的手游。咱们就以正统《使命召唤》为例，这款手游正式上架的时间为11月，目前的测试版并不能调节画质，咱们就以默认画质来测试。

Redmi K60 至尊版玩《使命咋换：战区》会有贴图错误，游戏目前对联发科平台支持并不友好从测试帧数也能看到帧数变化过大，但因为均在40帧以上，所以主视觉体验并没有明显卡顿

不难看出，这款游戏目前默认最高60帧，虽然在实际游戏体验中我感觉还算流畅，但从帧数测试结果可以看到帧数在40~60来回跳，并不稳定。

并不差的拍照和手感

Redmi K60 至尊版是否只有性能是能够拿出手的“杀手锏”呢？

在实际使用的这几天，除了性能外，影像和拍摄体验对于大多数用户来说也完全够用。

图源：品玩lzh摄图源：品玩lzh摄

首先是这次K60 至尊版的后置主摄使用了小米13标准版相同的IMX800传感器，虽然底儿并不算大，但借助高像素以及由旗舰机下放而来的小米影像大脑2.0，让K60 至尊版的成像画质细节清晰自然，涂抹少，机器内置胶片滤镜也非常有味道。

Redmi K60 至尊版 建议直接使用胶片滤镜和胶片水印 图源：品玩lzh摄图源：品玩lzh摄图源：品玩lzh摄超广角素质尚可，长焦镜头素质就差点意思了，只支持到10倍数码变焦 图源：品玩lzh摄

另外我还注意到，红米K60 至尊版去掉了屏幕和边框间的塑料支架，从造型来看整机更加简洁，加上有棱有角的切割工艺，质感比上代更出色。

小结：

回到开头，Redmi K60 至尊版到底是否能够成为预算不多的消费者选购旗舰手机的“平替”款呢？

至少在性能方面，红米K60最后一员大将继续发扬性能优势，在这部分确实有叫板甚至超越旗舰机的能力，而在影像和外观上也通过小米影像大脑2.0、去塑料支架来缩短和旗舰机的差距。

当然从红米对于K系列定位来看，它确实和小米做的“全能旗舰”方向不一样，那K系列的定位又是什么呢？

在之前Redmi举办后性能时代战略发布会上，MediaTek董事、总经理陈冠州就表示：这是双方合作的“新高点”、也是“新起点”，是有史以来最深度的战略合作，同时也是双方性能技术演进的重要里程碑。

逐点半导体（上海）股份有限公司总裁熊挺则表示，这是Pixelworks逐点半导体与终端厂商有史以来最具突破性的合作，让独显技术发挥出了真正实力。

据红米介绍超过260名工程师驻场，188项专项优化以及55万工时的联调，此外这也是联发科开放最高资源权限：和红米一起调校的芯片，是别家都没有过的待遇。

因此对于性能的新突破，就是红米K系列的定位。

而“性价比”就是红米手机的代名词，从价格就特别能说明情况：

12GB RAM+256GB ROM 为2599元

16GB RAM+256GB ROM 为2799元

16GB RAM+512GB ROM 为2999元

16GB RAM+1024GB ROM 为3299元

24GB RAM+1TB ROM 为3599元

昨天晚上，在雷总1个多小时充满回忆的年度演讲后，小米迎来了8月新品发布会，在发布会上最重磅的产品，就是小米的第三代折叠屏产品MIX Fold3，今天我们就借着这台集合了小米软硬件技术结晶，来聊聊折叠屏手机的发展史。

从截至目前呈现给用户的产品形态来看，折叠屏手机的发展其实被分成了三个阶段。

早期的折叠屏产品形态各异，厂商都在进行不同程度的尝试，集大成者的典型代表就是vivo X Fold，vivo在立项的时候，就是将所有在直板手机上能给你的配置都塞进到折叠屏里。在折叠屏上配备屏下指纹，直到现在也找不出第二家，不过相对的，X Fold的重量也来到了夸张的311g，几乎赶上iPad mini了，产品再好用户不愿意带出门也是白费。

而第二阶段则是重量上的简化。就像前面说的，厂商逐渐发现阻碍用户购买折叠屏的一大原因就是它真的太重了，夏天出门塞进短裤里用户时刻需要担心会不会被这块“高贵”的板砖坠掉裤子。于是现在的市场上有了华为Xs2、MateX3，荣耀V2，小米MIX Fold2这些注重轻薄的产品，最大程度上向传统直板手机的三围尺寸靠拢。

可鸡贼的厂商在宣传这些产品时总想“碰瓷儿”直板机，却只字不提轻薄折叠屏手机影像能力上的短板。毕竟折叠屏产品在三围尺寸上刚刚追赶上各家的“超大杯”，但现阶段手机上最卷的影像能力却还不如“中杯”，光把三围尺寸做的跟直板机一样其实并不能让用户乖乖买单，于是小米开始在影像上下功夫了。

MIX Fold3 图源：品玩 LU摄“完全复制”小米13Ultra的影像理念

从小米12SU的成功到13Ultra的“焦段全覆盖”，小米这两年在影像能力上的成功是有目共睹的。而MIX Fold3最大的亮点，就是在较为合理的机身尺寸和重量下，完美继承了13Ultra的全焦段四摄理念。MIX Fold3在前代产品的基础上将长焦镜头由有凑数嫌疑的50mm升级成了75mm与115mm的双长焦搭配。

背部镜头模组特写 图源：品玩 LU摄

小米MIX Fold3背部徕卡四摄参数分别是：

主摄：5000万像素、f/1.77、SMA OIS光学防抖、1G+6P镜头、等效23mm

超广角：1200万像素、f/2.2、FOV120度、等效15mm

人像长焦：1000万像素、f/2.0、等效75mm

潜望长焦：1000万像素、f/2.92、30cm长焦微距、等效115mm

而影调风格上，MIX Fold3也与13Ultra高度重合：【徕卡生动】更接近普通手机计算摄影的成像特点，色彩平和，风格化也比较克制。而【徕卡经典】则是小米与徕卡深度合作的调教风格。

小米在MIX Fold3上将整个摄影流程迁移到了P3色彩空间，相较于上一代产品能够多捕获25%的色彩。为了展示MIX Fold3的影像水平，我们这次“斗胆”直接与13Ultra进行对比（均由徕卡经典模式拍摄）：

图源：品玩 LU摄图源：品玩 LU摄

可以看到，即使在暗光环境下，MIX Fold3的主摄也能拥有13Ultra大概8成的“功力”，第二组我甚至觉得MIX Fold3更清晰一些，而13Ultra的整体发色有些许偏暖。但放大后发现，其实MIX Fold3增加清晰度的方法非常简单而直接，那就是直接拉高一点锐化。虽然这种做法有偷懒的嫌疑，但是的确让用户有照片更加清楚的错觉。

图源：品玩 LU摄

不过极暗环境下还是能看出IMX800与一英寸的IMX989在进光量上的差别，13Ultra的画面中佛像的脸明显更加突出，边缘轮廓界限分明，背景还隐约的透出一点红色，而MIX Fold3的背景已经完全压成死黑了。

图源：品玩 LU摄

而75mm的人像镜头在拍摄静物时的表现力几乎和13Ultra没有区别，色彩的倾向也十分统一。

图源：品玩 LU摄

5x长焦的镜头表现力，小米13Ultra的发色更加通透一些，而MIX Fold3颜色有些灰暗，可是照片的解析力并不差，颜色问题希望希望在后续的OTA中可以修复。

图源：品玩 LU摄

在放大到10x之后，白塔顶部的文字依然清晰可见，清晰程度和13Ultra没有本质区别。

怎么样？通过以上几组的照片，你能理解我说在文章开头所说的：“MIX Fold3完全继承了13Ultra全焦段四摄特点”到底是什么意思了吧？

展开的大屏幕，是MIX Fold3的“核心交互区”

这一代MIX Fold3重新设计了龙骨转轴铰链，完全推倒了Fold2上的那套设计。

小米说，新的设计让MIX Fold3的转轴区域空间释放高达17%，让转轴厚度从上一代的3mm降到了2.7mm，整个结构厚度从8.8mm缩小到7.7mm。

内部结构的更新其实并没有让MIX Fold3的整机厚度更薄，整个转轴铰链最大的升级点，就是让MIX Fold3在保持轻薄的同时，拥有了多角度悬停的能力。现在用户可以将手机展开90度进行悬停播放、折叠屏自拍以及腰平取景等功能，可玩度比上一代Fold2着实高出不少。

悬停模式 图源：品玩 LU摄比如这样支在腿上拍照……图源：品玩 LU摄图源：品玩 LU摄

值得注意的是，传统的转轴结构都以二级连杆为主，虽然日常使用起来没什么大区别，但是当手机跌落时二级连杆可能会对屏幕造成不可逆的伤害。因为二级连杆和柔性屏接触的位置其实只有一条线，屏幕大部分的位置在机身内其实是“悬空”的。而MIX Fold3的三连杆设计新增了14个可活动关节，如同手臂一样紧紧“抱”住屏幕，有效的避免了跌落而产生的受力变形问题。

小米龙骨转轴 图源：小米官网

MIX Fold3内外双屏这次均采用三星E6发光基材，支持120Hz LTPO自适应刷新，同时内屏引入了三星Eco2 OLED Plus超低功耗屏幕技术，相比Fold2内屏使用的续航时间提升了52%，官方表示内外屏续航时间均可达到1.34天，用户再也不必因为担心续航而“不舍得”翻开大屏了。

MIX Fold3 图源：品玩 LU摄

有了高素质的屏幕，MIX Fold3在大屏的“玩法”上也做了升级。MIUI的小窗功能现在变得更加智能：当用户在打车时车还未到，系统会提示用户可以将小窗挂起。如果在使用手机时用户频繁的在两个应用间切换，系统也会直接弹出提醒，告诉用户可以将当前两个应用一键分屏，同屏使用。

系统提示一键分屏 图源：品玩 LU摄

最近很火热的AI大模型，小米也“小试牛刀”。目前所有MIX Fold3用户都可以在小爱翻译尝试接入大模型后的翻译能力，启用该功能后屏幕的右半部分会同步显示翻译内容，每隔两秒钟自动刷新，对于常需要阅读英文页面的用户来说非常方便。

小爱翻译 图源：品玩 LU

除此之外，接入端侧大模型的小爱同学即日起可以在社区进行邀请测试，感兴趣的小伙伴可以去小米社区小爱大模型探索专区申请加入测试。

图源：品玩 LU比肩直板机的性能释放能力

折叠屏受限于机身的内部结构限制，一直以来在性能释放上都比较拉垮。但其实折叠屏展开后8寸左右的的尺寸是非常适合打游戏的。

这一代MIX Fold3的处理器采用了第二代骁龙8领先版，极限性能的发热量相对于Fold2的8+更加“恐怖”。为了解决这一问题，小米在机器内塞入了1850平方毫米的不锈钢VC，展开后的总散热面积达到了10943平方毫米。

10943平方毫米的超豪华散热系统 图源：品玩 LU

受限于折叠屏的机身厚度，VC应该是目前最好的散热方案了。光说数据没啥意思，我们还是直接使用3DMark的Wild Life Extreme Stress Test 20分钟重压测试，并且分别在折叠状态于展开状态进行各3次测试取中间值。

可以看到，在折叠状态下MIX Fold3的稳定性为88.7%，展开后为89.2%，这个稳定性不仅在目前我所测试的折叠屏手机里排名第一，就算放在号称“性能旗舰”的直板机中也能排的上号。这回小米MIX Fold3着实挑战了一下联想Y700和iPad mini6“随身游戏平板”的地位。

Wild Life Extreme Stress Test 图源：3DMark方方面面的旗舰体验

除了以上的几个大亮点，像是USB3.2、X轴线性马达、红外遥控、对称双扬声器这类旗舰配置在小米MIX Fold3上均没有拉下。13Ultra同款的5G超级天线、5G智慧出行、5G双网并发功能也都在MIX Fold3上得到了保留。

图源：品玩 LU

“动力系统”上，MIX Fold3内置了两块小米澎湃电池，总容量4800毫安时，每块电池上均内置了一枚G1电源管理芯片。搭配P2快充芯片，配合官方的67W有线充电器，小米MIX Fold3从0充至100%的充电时间为43分钟，而在Fold2上缺失的无线充电功能在MIX Fold3上宣布回归，50W无线充电0-100%充电时间为55分钟。

总结

小米 MIX Fold3是一部有着鲜明色彩风格、扎实的影像能力的“轻薄”折叠屏，虽然它259g的重量相比荣耀、华为那些230g左右的产品的确稍微重了一些，但你也不得不承认，它将折叠屏的综合能力提升到了一个前所未有的水平。

小米 MIX Fold3 图源：品玩 LU

不知你发现了没，小米的MIX Fold系列除了初代产品经历了口碑“滑铁卢”，近两代MIX Fold其实都在变相“引领”折叠屏改革的脚步。也正是这些改革，让折叠屏这种形态的产品也被越来越多用户所接受。

毕竟直板手机的形态已经很多年没怎么变了，如果折叠屏在使用体验上无限的向直板手机去贴近，那么在现阶段“上车”体验一下也未尝不可，您说呢？

小米MIX Fold 3售价：

12G+256G 8999元

16G+512G 9999元

16G+512G 10999元

大模型是当下全球人工智能竞赛的主战场。

据不完全统计，截止目前国内已涌现了将近120余个AI大模型。大模型地域分布图中，以人工智能做为重点发展先导产业之一的上海，目前已有复旦大学的MOSS、商汤科技的日日新、MiniMax、星环科技的无涯、求索等12家大模型。

在7月8日举办的2023世界人工智能大会闭幕式上，《上海市推动人工智能大模型创新发展的若干措施》公布，并发布了“模”都倡议，成立上海人工智能开源生态产业集群，打造AI“模都”。

万箭齐发小半年，国内大模型市场由沸腾逐渐变得冷却，打造人工智能“高地”、剑指“模都”的上海正在做什么？

8月23日， 品玩将在上海举办大模型产业主题论坛“沸腾的资本，踏浪的AGI ”。我们希望通过一场论坛，邀请AI产业相关企业，共同探讨上海地区及国内大模型产业创业、投资、生态建设等核心议题，关注到整个产业链中各环所面临的问题，以及各方正在探索的道路和方法！

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充电这件事可太重要了。

在如今人均三件电子设备的今天，充电已经成为每天必不可少的一件事。无论是手机、手表还是电脑，就连我妈一个不懂数码产品的中年人，在我的熏陶下也有着三四个电子设备。

图源：品玩

随着设备的增多，一个关键的问题也随之而来，那就是充电。设备充电需要大量的充电头，占用大量空间和资源，尤其是在出差时这一问题更为严重。

在早前多口充电器还没有普及的时候，我出差都是选择带一个高功率充电器，比如MacBook的67W充电器，但由于只有一个充电口，所以设备都要排着队补能，一些弱电流设备甚至无法充电。在时间比金钱重要的今天，这样的效率实在是太慢了。

甚至有第三方供应厂商给苹果的Mac充电器推出了名为PlugBug Duo的旅行多功能充电器，就是为了让用户能够给Mac充电的同时可以增加同时充电的设备数量。

图源：PlugBug Duo官网

随着技术的不断进步，一段时间之后，氮化镓充电头诞生了。

至于什么是“氮化镓”，这里我觉得有必要进行一个简单的科普：普通的充电器采用的基础材料是硅，随着快充功率的增大，快充头体积也会随之增长，还面临着严重的发热问题。而氮化镓（GaN）作为新一代的半导体材料，相较于硅，它的性能提升巨大。

第一、氮化镓的功率密度更高，意味着充电损耗更低。

第二、氮化镓的体积更小，可以提供更大功率的快充。

第三、氮化镓具有超强的导热效率，拥有更好的散热性能。

正是这些优点，氮化镓充电头很快风靡，在当时我也购买了闪极的一款100W的充电头，提供了三个Type-C口和一个USB-A接口，暂时解决了我出差补能的需求。但一个很遗憾的事是，在前一段时间出差时，闪极的充电头在插入酒店墙插时，出现了火花，充电头就这么烧坏了。

图源：品玩 ByArsT摄

正好我最近也打算重新选购一个充电头，就借由这件事，我来和大家聊聊多口充电头到底应该怎么选。

在聊所有的选购建议之前，最重要的就是安全。前段时间有一则新闻冲上热搜，辽宁电视台报道称一名17岁女孩在给iPhone边充电边玩手机时被电伤，电击时长高达40分钟，女孩各个器官受损，双足脚趾已经碳化，面临截肢。

图源：来自网络

究其原因，就是选用了质量不合格非正品的充电头，导致了漏电的发生。在苹果因为“环保”不在随着新手机附赠充电器后，大多数用户都会因为快充协议的问题去选购第三方的充电器。因此我们在选择充电头时一定要找一个靠谱的品牌，这才是一切选择的基础。

接下来，我们就来聊聊选购时真正应该注意的三个方面。

第一点是功率。

在充电功率这一环中，我们一定要有一个概念，那就是不管有多少个充电口，所有充电口合在一起的总功率是不变的，而这个不变的功率，就是你所购买的充电头的总功率。如果把总功率比作一条河，那么每一个充电口就是分支出的每一条小溪，不管每条小溪的数量和流量如何，小溪汇总在一起的流量一定等于河的流量。

图源：品玩 ByArsT

对于多口充电设备来说，大功率代表着设备的充电功率上限，但大功率并不一定是最好的。所以，如果充电设备并非一定大功率的前提下，最好从其他维度去挑选充电头。

所以，基于这一前提，如果你的电脑所需的最低充电功率是65W，那么选购65W的多口充电头且只给电脑充电则是刚好够用。如果还要同时给其他设备充电，则无法满足65W的最低充电功率。

图源：绿联官网

着重点明这一点，则是因为有一些笔记本电脑设置了最低充电功率，比如某些品牌最低充电功率为45W，如果使用低于45W的充电器，则只会通知正在充电，而电量则没有增长。

另外，还有一些笔记本虽然低功率可以充电，但电脑功耗大于充电功耗，也会导致边充电边掉电的情况。所以，一定要根据自身设备去选择合适自己的充电头产品。

第二点则是单口充电功率。

刚才我们说到，大功率多口充电头这种东西，讲究功率平衡，那每个充电口在使用时，充电功率都是平分的吗？并不是，这其中涉及到一个产品设计的问题。

大概有两个方向：第一个方向是让充电头优先保证一个大功率输出，另外两个则是弃之不管，这种设计的好处是能够保证电脑等大功率设备的正常充电，但剩余两孔的充电功率会限制的非常低，只能给手表、手环这种低充电功率设备使用。

图源：品玩 ByArsT

另一方向则是雨露均沾型，让每个充电口都保证20W以上的充电功率，这样能够保证所有充电口都能快速充电，但单口过低的充电功率就没有办法保证电脑等大功率设备正常使用。

那有没有更好的解决方法？也有。

刚才我们说到了功率越大，充电头的上限越高，所以选择更高功率的充电头是可能解决问题的，但随之而来的问题则是体积更大、价格更贵。以某品牌140W的三口充电头为例，三口充电时能保证100W+30W+10W的功率输出，双口时也能保证65W+65W的功率输出。

图源：ByArsT

除此之外，还有一点需要注意，有些充电头的充电口有一定的功率区别。只有特定充电口能够达到最高充电功率，剩下的充电口受限于产品设计，只能达到部分充电功率。

比如我手中已经坏掉的这款闪极100W充电头，就只有两个口可以达到100W的功率。

第三点，功率大不代表更实用

需要注意的是，盲目选择大功率充电头是不可取的。

刚才我们说到，充电功率组合有两个方向，要么保证大功率，要么保证全快充，那么目前市面上多数都是采用什么样的配比呢？

这里我们以产品举例，这款65W氮化镓充电头单个C口使用时可以达到65W的大功率充电，USB-A口能够达到36W充电功率，而当双口使用时，双口功率加在一起才只有15W……

图源：ByArsT

这代表着这款充电头只能单口使用。

再比如另一个品牌的65W氮化镓三口充电头，只有一个C口输出能达到65W，剩下的C口为20W，A口为18W，多口充电时能够保证45W的最高功率充电。

图源：ByArsT

除此之外，在很多款100W以上的高功率充电头上也有这样的问题，但由于它的功率上限更高，这一问题不会那么明显。

相对好一些的产品的分配策略，比如某品牌的140W三口充电头，不管如何都保证了100W的充电功率，满足电脑设备使用。

图源：ByArsT

而有些产品的策略，则是在双口时提供两个65W功率，三口模式提供65W+45W+22.5W。

图源：ByArsT

了解厂商对于自家充电器产品的充电策略，再基于以上三点的维度上，我们去挑选充电头就有了比较明确的方向，我个人建议是优先保证一个大功率充电口，满足必需设备补能需求之后，再去考虑其他充电口。

另外，随着技术的不断进步，这种多口充电头也有所升级，比如多口充电头在新接入设备时会所有设备断电重连，这一问题出现的原因是充电头需要重新识别插入设备数量并重新分配功率，但实际上这样对电脑、手机等设备带来隐患。

而新型号的充电头，则会通过各种识别技术，让新设备插入时自然分配功率，不会出现断电等情况。

所以，选择一款适合自己的充电头真是要好好下一番功夫。

难以捕捉的蝴蝶

世界范围内通行的对天气预报的方法被称为数值计算，采集足够多、足够丰富的气象数据后，把它们代入复杂方程，得到的结果就是所谓预测，重复这个过程，预测就连续了起来。

这些方程背后是一些坚固的理论，比如流体运动方程，热力学方程和不同介面，气、水、陆冰物质能量交换方程等等，它们代表的物理、化学规律是经过严密的计算和验证的。

但天气预报依然做不到绝对的准确。这种数值预测，是通过已经发生的气象要素的变化推测未来的趋势，它的准确程度严重受到观测数据精度的影响。

更何况，随着时间、空间尺度的变化，气象系统的复杂性将会剧烈增长，分析气象的成因时一方面会挂一漏万，另一方面数据的误差也会更多，这又反过来影响了预测的结果。

而当尺度大到一定程度时，气象会进入一种混沌状态。这不是比喻，气象系统是典型的混沌系统，混沌理论最早就是气象学家在1963年提出的。

混沌系统意味着系统非常小的扰动也可能造成巨大差别的后果——它的另一个名字叫蝴蝶效应，加利福尼亚的蝴蝶扇动翅膀，德克萨斯和墨西哥湾将掀起一场风暴。

这就要求对数值最开始的测算必须非常精确，然而我们都知道绝对的精确是不存在的，更何况面对如此复杂的气象运动，要采集的数据种类和数量实在太多。

人类对天气的预测就像努力学习蝴蝶的翅膀同风暴眼移动轨迹之间的关系那样，既壮丽，有时又有些绝望，甚至还带有一种玄奥的成分。

一面在精确度上构建越来越复杂的函数方程组，尽可能收集更多、间隔更短的数据，另一面则依赖一种近乎是“直觉”的经验。

时至今日，所有的天气预报结果依然由两部分决定——数值计算的结果，加上预报员的判断。天气预报依然高度依赖人的经验。

某种程度上，人类在用自己的感觉，对抗大自然的混沌。

超级计算机

因此气象预测呈现出一种诡异的特质——因为只要依靠人类的经验感觉，那么总会遇到失灵的时候，在一些极端气候中更是如此，因为有关极端气候的数据太过稀少，导致人对它无法形成连贯的经验。

但随着数值预测精度几十年来的提升，目前的天气预报在许多时候已可以达到相当准确的程度，中期可用性预报时效已经接近10天，而短期的预测——比如说冷空气什么时候到来，会降温多少度，人类已能判断的十分精准。这是因为尽管总体上全球的气候环境变化是混沌的，但在许多微观层面，比如气团的形成，气压的变化，云层运动的轨迹，正在被越来越多的函数和公式形象而准确的描述。

比如最近在京津冀肆虐的暴雨。

7月29日到8月1日，台风杜苏芮带着丰富的水汽北上，在华北遭到高压拦截，京津冀地区出现了历史罕见的极端暴雨。

极端体现在几个方面，首先是量大。河北邢台临城县降雨量超过1000毫米，也就是1米，等于这里原本两年降水量的综合。其次是时间长，从7月29日开始一直绵延了近四天，连北京都连续下了83小时的雨。河北、陕西、河南等地也连续两天出现大暴雨。最后是影响范围广，整个华北都被阴雨笼罩。

天气预报几乎完全准确地预告了这场极端降雨的到来。这背后是天气预报几十年来的巨大进步——数值计算已经从简单的方程组发展成世界上最复杂的算法之一，毕竟，对莫测的天气的捕捉，数据和算法都是越多越好，而为了处理这海量的数据和复杂的算法，超级计算机被引入。

许多人可能对气象数据的庞大没什么概念，在这里可以举一个数字：每一天，中国的气象数据增长高达40TB。我国建立的一整套立体的天气观测网络，有7万多个气象观测站覆盖全国99.6%的乡镇，这些数据传输的时间从过去的1小时近年来缩短为1分钟。

如此巨量的数据本身处理起来就已颇有难度，而把它们同数值计算的方程结合起来，则几乎是不可能完成的任务——复杂的偏微分方程和浮点计算都需要消耗大量的算力，特别是天气预报还要求极高的时效性，种种条件约束下，只有超级计算机能够满足需求。

所幸，中国在这方面走在世界前列。

超算一直是一张中国名片，比如全世界最快的500台超级计算机，中国就占了162台；再比如我过三次获得国际超算应用最高奖——戈登·贝尔奖，其中的两次获奖内容“大气动力框架”和“地震模拟”都和气象有关。

目前中国使用的超算名叫“派—曙光”，它峰值运算速度达到每秒8189.5万亿次，存储能力达到23088TB，这套完全国产的超算2018年开始服务后，我国高性能计算机系统总体规模已经跃居气象领域世界第三位。

这还不算完，随着数据量快速增长和硬件的磨损，超算的服役年限多在6到8年，因此在“派—曙光”之后，新的超算也在陆续上马，今年第一批新国家级高性能计算（HPC）子系统1已经安装建设完成，它的性能相比“派—曙光”进一步提升，达到13PFlops，储存能力也增长到了76PB。

更多的超算还在路上。

国产高性能计算机系统“派—曙光”概念图，图片来自国家气象信息中心。“停滞”与新路

总的来说，成百上千颗CPU组成的超算构成了天气预报坚实的基础，但它仍有不能做到、或者很难做到的事情。

比如台风。我们对台风杜苏芮的预测，远没有达到对特大暴雨预测的精准程度。国际上主流的台风预测方式均采用了动力模型，它根据大气物理定律，包括流体动力学和热力学等来模拟大气运动，进而预测台风的变化。

动力模型有许多不准确之处，这让大家一开始对杜苏芮的路径预测五花八门，这个领域公认比较权威准确的欧洲中期天气预报中心一度认为杜苏芮会直冲珠三角。

事实上，台风预报一直是个世界性难题，因为台风在很短时间内可以发生剧烈的强度变化，而它的路径又由于处于非常大的时空尺度上，受多种因素影响而显得变幻莫测。

它是一个典型的混沌系统。

由此数值预测为主的天气预报成为了一种矛盾的综合体，这让它能提升的空间尽管巨大，但又十分受限——人们逼近准确性的方法除了积累经验，只有尽可能多地收集数据和构建越来越复杂的函数，但它的边际效益正在越来越强的显现，更多的数据并不能大幅度、全面地提升天气预报在宏观和微观尺度上的准确性，而通用计算的成本却在持续增长。

到此处，情况仿佛陷入了一个僵局。海量数据，复杂算法以及高算力需求，让数值计算某种程度上走向瓶颈，但这三个条件看上去是不是有点眼熟？

似乎有点像大模型的三个要素？

实际上，在品玩看到的某个气象技术内部研讨会资料上，有专家直接宣称：人工智能和气象工作在方法论上是相通的。

既然数值计算的公式实际上并不能穷尽整个混沌系统里的所有因果，为什么不用神经网络的方法，把海量的数据导入其中，让计算机自己来寻找和学习其中的规律？

这看上去像是一种不可言说，又异常玄妙合理的解释。

人类的第一台电子计算机ENIAC埃尼阿克和第一台根据冯·诺依曼结构打造的计算机EDSAC实际上都用来进行过气象学相关的科学计算，气象学的发展始终和计算机科学的进步紧密连接——高性能计算推动了气象科学的复杂问题的解决，而跳出通用计算的思路后，神经网络和大模型看上去是气象学和天气预报的一个非常有趣且合情合理的方向。

实际上，这次对杜苏芮台风轨迹的预测，中央气象台就参考了人工智能大模型的结果。

另辟蹊径

气象大模型并不是随着去年底生成式AI的火爆才出现的，一直以来利用强大算力、巨量数据和各种深度学习架构来预测天气的大模型就有很多，在国外比较有名的有英伟达FourCastNet，DeepMind和谷歌的GraphCast以及微软的ClimaX，国内最近出圈的则是华为盘古大模型和上海风乌大模型，后者来自上海人工智能实验室。

盘古和风乌都使用了欧洲气象中心名为ERA5的气象再分析数据集，它提供了过往60余年，覆盖地表37个等压面的各种气象数据共2000TB。

这些数据给大模型提供了发挥的空间——不再使用精准对应的数值计算，而是让AI更灵活地去挖掘数据之间的各种复杂关系。

盘古构建了一个3D transformer 结构，让海洋、大气和陆地的复杂交互物理过程融为一体，而过往的气候大模型，比如英伟达的FourCastNet则都采用的2D结构——每个等压面为一层，显然，2D平面没有办法更好反应气象变化的过程。

根据品玩看到的材料，华为在这个3D 结构中使用了绝对位置编码，由此明显加速了模型的收敛，此外，华为训练了四个基础模型分别对应1小时、3小时、6小时和24小时的预测，通过时域融合的方法显著减少了过往模型中由于小步长、多次迭代造成的误差。

对于预测老大难台风，盘古使用了平均海平面气压作为预测基准，其结果比欧洲气象局更好。

风乌大模型的思路则是用6个独立的编码器对不同的气象参数（湿度、风、温度等）进行编码解码，不同变量之间用独立的transformer网络进行学习。

同华为时域融合减少误差的方式不同，风乌设计了一个缓存空间用来储存和回放训练过程中的结果，以让神经网络适应其误差，从而实现了更好的预测效果。

这些新的气象大模型预测的效果，尽管目前的成果还很初步，公布的成绩也是在一些具体指标上好于传统数值预测方法，尚需全面的测试和优化，但毋庸置疑它们代表了一种迥然不同于传统气象预测的新范式。

目前，华为的盘古大模型已经在欧洲中期天气预报中心实现了初步业务运行，而风乌则宣称是目前最精准的全球高分辨率AI气象预报模型，提前24小时对杜苏芮预测的误差值为38.7公里，精确度优于欧洲中期气象预报中心的54.11公里。

漫漫前路

变革即将来临。气象大模型在许多方面都很有可能颠覆气象预报模式，比如说速度。风乌用一张GPU在1分钟内就能生成未来14天全球所有地区37个层级高精度高分辨率气象预报结果，而盘古的7天天气预报生成时间只需要9.8秒。

为数值计算所建立的实时天气数据传输系统和通用算力基础设施将会因此改变。根据品玩了解到的气象局内部人士观点认为，尽管短期内还仅仅作为一种预报参考，但中长期看，气象大模型潜力无疑十分巨大。

现在，这些气象大模型主要面对的问题或许有两个方面，首先是调优。极端气候等数据如何在大模型中被正确标注是一个问题，AI模型的拟合能力很强，因此在长期预报中有可能出现错误，这或许可以称之为气象大模型的“幻觉”。

另外，目前的大模型还没有更深的行业 know how 储备，模型的构建都由计算机科学家，而不是气象专家完成，也就是说这些垂直大模型还缺乏“人类反馈”调优。

另一个问题则是老生常谈的算力，虽然我国在超级计算机发展方面位居世界前列，但大模型所使用的并不是传统超级计算机的通用算力，深度网络的运行需要大规模的并行计算，也就是高性能GPU，在这方面我们仍处于卡脖子状态。

所幸气象大模型所直接涉及的算力成本并不高，根据品玩了解到的情况，几十张英伟达显卡（甚至不需要最先进型号）就可以在几周，至多2个月的时间内完成模型的训练。这也成为它相较于传统数值预测模式的一个优势。

在气象大模型加持下，“天有不测风云”这句话或许很快将成为一个伪命题，而有一天，或许我们真的可以同时预测那扇动的蝴蝶与狂暴的飓风究竟来自何处，又要去往何方。

2023年8月10日晚，阿里巴巴公布了2023年第二季度（即2024财年第一季度）的业绩报告。集团总收入为2341.56 亿元，同比增长14%；非公认会计准则净利润为449.22亿元，同比大增48%。营收与利润双超市场预期，拉动股价一度涨超7%。

外界对阿里巴巴本次财报高度关注。

阿里集团的财报长期以来被认为是中国整体消费复苏的晴雨表之一，而本次财报更是其今年 “1+6+N”变革落地后的第一份成绩单。人们希望透过这次财报可以一瞥这家全球最大的商业零售体变革后更多新的业务动态和发展趋势。

从业务增长来看，淘天在“松绑”后扛起了集团发展的大旗。二季度财报中，“淘天”的增量规模达到了集团总增量的43.4%，堪称阿里这艘科技航母营收增长的“核动力引擎”。

从资本市场角度来说，淘天的收入、利润等核心指标均全面超出市场预期。二季度，息税前利润（EBITA）同比增长9%，中国零售商业板块营收增速达到13%。CRM（客户管理收入）不仅重新实现了正增长，增速还历史性达到了两位数，拉动业务体量接近800亿元人民币。

用户方面，6月淘宝APP日活跃用户同比增长6.5%，日均DAU达4.02亿，MAU达8.87亿。这意味着淘宝也成为唯一的日活突破4亿的平台，活跃用户数的领先优势进一步扩大。

如淘天集团CEO戴珊在财报会中所言，本次财报意味着：

“淘宝App用户规模的增长通道已经打开。”

淘天此次的业绩成为了阿里巴巴鼓舞二级市场的关键。如果仔细看这次财报，淘天给外界传递出的成绩单堪称没有短板的“全A”。

首先，淘天的投入效率超预期的高。

在618前夕，戴珊在淘宝商家大会的表态中强调，淘宝要“持续”“大力度”的投入。当时有不少人将这种表态看做淘宝将大规模“烧钱”换市场的信号，一些淘宝内部人士也将之看做“新一轮的投入周期”开启。

但作为覆盖了618的二季度财报中，淘天的经营利润率并没有受到太多的影响。淘天的经调整利润率仅从去年的44.1%小幅下滑到本季度的42.9%，但同时实现在净利润和营收都分别实现了9%、12%的较高幅度的增长。

其次，平台两端的用户和商户数据实现了同步增长。

除了日活成功突破4亿外，淘天在618大促期间的活跃用户总数达到了9.15亿，几乎相当于对中国具有购买力人群的一次全覆盖。

除了用户保持增长外，阿里生态中商家“入淘”和“回淘”显著提速。据淘宝官方数据，过去一年中，全年新增商家超过500万。其中本季度，天猫新入驻商家增长75%，日均活跃广告付费商家数的同比增长均超20%，增速均超过了去年同期水平。

最后，平台内部的高购买力用户与用户总量实现了同步增长。

用戴珊的话来说，阿里总体实现了“用户量和购买力的双轮驱动”。

今年一季度公布年报时，阿里透露其平台内有超过1.24亿年购买超过1万元的“高购买力群体”。而二季度时，淘天内部高购买力人群依然保持了不错的增速水平。

据淘天官方公布的数据显示，其核心用户群体88VIP在618期间消费额实现了两位数增长，二季度的VIP人数规模同时创下了历史新高。而根据戴珊的分享，在618的GMV增长双因素中，消费者的支付单量和每单平均消费额的增速出奇地相同——两者的“贡献度高度均衡”。

“均衡增长”的背后，其实是淘宝在内卷的红海中走出了一条漂亮的向上“正循环”的曲线。

用户与商家规模的双头增长，意味着平台内部生态的持续繁荣；用户购买力与数量的同时提升，意味着消费韧性强大、平台体验与效率正在共同发展；而利润与营收的双增，则意味着平台投入可持续，利润可以支持进一步的平台生态建设。

不落下一个核心指标，对于一个力求获得增长的国民级超级平台来说是难能可贵的。这一切都基于平台的增长策略非常良性。

戴珊在财报沟通会上将这种增长归功于集团“三大战略”的落地“初见成效”。

所谓的“三大战略”是今年5月份，淘天在618商家大会上公布的三个战略方向，分别是“用户为先”、“生态繁荣”和“科技驱动”。而围绕着这三个方向，淘天做了大量的产品、组织和策略上的变革。

以用户侧为例，效率与体验成为了留住用户的两大抓手。

今年，淘宝首页围绕用户体验进行了大改版，创新性地上线“夜淘宝”模块；在履约方面进一步加速了天猫超市的“半日达服务”，目前已经覆盖全国8座大城市。

在淘宝端内，淘宝的内容战略红利逐渐显现。

今年618期间，每天在淘宝发布短视频的商家数增长了55%，达人增长了200%。而从去年罗永浩等大V引领的“网红入淘潮”以来，从TVB港剧式带货、张国荣纪念音乐会，到梅西球迷见面会、苹果发布会全球首播等，淘内优质主题内容不断推陈出新。

越来越多用户进入淘宝进行内容消费，进一步推动用户活性和黏性的增加。据淘宝官方数据显示，目前短视频的日均观看用户数增长了113%，浏览量和观看时长也相应实现翻倍增长。

用户生态的繁荣，既受惠于B端生态的繁荣，也同样为B端的发展提供了动力。

淘宝坚持对中小卖家加大扶持力度，先后推动了“百万新商计划”、“新生代百店创造营”、“新星入淘计划”来为不同类型的新入场的商家提供扶持。据淘宝官方数据显示，淘宝今年新增的500万新商家中，有超过130万都是00后商家。

越来越多人正在走出了自己“入淘”的第一步。

在平台的扶持下，有200多万淘宝中小商家卖出了他们首次参加618的第一单，6万多个小众需求在淘宝成交增速超过100%。而数据显示，天猫二季度新商数同比增长75%，超去年上半年，45%为产业带品牌，20%为新消费品牌或内容IP、MCN等。

对于商家来说，淘宝淘天的用户规模最优质、配套设施最齐全，属于商家经营全生命周期、用户全生命周期的唯一平台——商家可以在淘宝获得从0到1，从1到100的无限可能。

二季度淘宝宣布推出为期三年的千星计划，将每年从新趋势品类赛道招募1000个成长型高潜力品牌。目标是孵创出1000个成交过千万、100个成交过亿、10个以上成交过十亿的新品牌。

与此同时，科技本身也在不断降低商家的经营门槛。

今年淘天降利用阿里巴巴的AI能力加速赋能商家，除了今年官宣了15款智能化的私域服务工具外，5月天猫发起了“AI生态伙伴计划”，开放了七个经营场景来应用AI落地；7月，阿里妈妈上线了“万相实验室”，帮助商家0成本适配模特、创建高规格商品图。

有人还在淘宝自行展开了AI实验，也打开了未来的新商业想象力。4月，几个年轻人借助AI工具，只用一两周时间，就完全实现了店铺的搭建和货品的上架，就连“卢咪微LumiWink”的店名，也是AI取的。

有人说，我们正处在一个社会发展的十字路口上。进出口大循环的产业格局重塑、AI革命带来的效率革命，兴奋与忧虑的情绪夹杂，让很多人想找寻一个答案。

改革后的淘天给出的答案是重新回到本质。

平台是用户、商家、商品与内容共同组成的场。商家生态的高度繁荣与用户的高频黏性，两大要素互为基础、相互咬合着螺旋向上，才成就了今天这样的万能淘宝。而淘天落地新的三大战略，其核心的逻辑依然是将这两个齿轮重新让生态转动起来——变革的目的是繁荣生态，也只有让生态繁荣了，变革才能够长久持续。

正因为如此，被松绑后淘天决定放手去投入后，ROI并没有因此受到太大的影响，而平台生态的各个参与主体却都能从中获利。

“回归本质”、“撬动循环”，这是淘天的选择，某种程度上也是中国零售生态的共识，而大量商家“回淘”便是其中的一个侧写——消费需要回归到体验、回归购物的愉悦，而不是简单的价格战；商家需要的长期运营发展的潜力，而不是简单粗暴地透支性的销量；平台的发展需要现金流的正向循环，而不是大力出奇迹式的豪赌烧钱。

这就像是一个跷跷板游戏。过于侧重某一方，而忽视了另一个侧面，整个游戏都无法长期进行下去。而一旦我们遵循了某种平衡，游戏又会以正向循环的方式继续下去。

因此如果要用一句话总结淘天的“全A”成绩单，那大概是长期主义胜利的第一步。当外部环境越复杂的时刻，越坚守核心价值，反而可以走得更坚实。

淘天给我们都打了个样。

虽然平时没少看KPL（王者荣耀职业联赛）比赛直播，但直到真正去现场看比赛的那一刻，还是给了我不小的感官冲击。在容纳了1000多名观众的偌大电竞馆里，两支队伍的支持者各自坐在了观众席两边，有人挥旗，有人拉横幅，有人带头喊口号，分工明确。比赛画面通过悬挂在赛场上方的三块巨大屏幕实时转播出来，每到击杀或是团战的激烈之处，观众席就会爆发出一阵喝彩。

这是正在进行的KPL夏季赛中的一场，主角是国内两家电竞俱乐部苏州KSG和佛山DGR，地点则在位于苏州的快手太湖国际电竞馆。这里也被叫做是苏州KSG的主场。

苏州KSG和佛山DGR在KPL比赛现场（品玩摄）

电竞赛事也有“主场”的概念，这大概是出乎很多人意料的事。KPL在2020年开始推行俱乐部的主场落地制，国内十多支电竞俱乐部开始把建设自己的电竞馆提上日程。快手太湖国际电竞馆在今年6月才刚刚开放，位于苏州吴中区太湖边上一片新规划的齐整区域，占地面积超过了8000平方米，周围则分布着不少高新技术公司和能源光电厂。

和很多人对电竞比赛场地只是临时租用了某个摄影棚的想象不同，你几乎可以把电竞馆和一个小型体育馆等同起来——体育馆里有的主赛场、综合演播厅、评论演播厅、选手休息室和采访间等功能区，在这里都能看到；甚至比赛过程中的选手亮相、教练离场、中场休息和解说等等环节设置，都会让你觉得这就是在看一场体育比赛。

电竞何以要有自己的场馆？据腾讯电竞负责人侯淼分析，这源于电竞比赛对于专业设备的需求。就电竞比赛对网络的要求而言，不同于传统体育项目通常只在直转播时需要网络，电竞除了直转播，游戏本身的传输、XR等新技术的接入以及现场观众更频繁的互动分享等等，都对网络提出了更高的要求。“如何让这些网络能够便捷快速地并行运行，而且还互不干扰，这是很复杂的事情。”侯淼解释道。

另一个更细节的例子是，在一些需要在PC进行的电竞赛事中，由于不同选手使用的鼠标宏设置不同，彼此的系统可能就会产生冲突，从而对比赛成绩造成影响。总之，电竞项目中不论是手机，PC，手柄、鼠标之类的外设，还是基础网络等技术设备，都有着自己的一套运转逻辑。

这些事实上已经超出了许多人对电子竞技的理解。就在大多数人对电竞的认识还简单停留在“组织一群年轻小孩玩游戏打比赛”时，它正在通过建立自己的专属场馆、完善赛事规则流程等等，不断增强着专业性，扩大着影响力。

据说亚运会对电竞场馆的要求还要更加复杂。

电子竞技在今年第一次以正式比赛项目的身份进入杭州亚运会，共有包括《英雄联盟》、《王者荣耀（亚运版本）》、《和平精英（亚运版本）》、《刀塔2》、《梦三国2》、《街霸5》和《FIFA Online 4》在内的7个竞赛项目入选，将决出7块金牌。不过和很多人想象中只是把KPL、LPL（英雄联盟职业联赛）等国内职业电竞赛事的经验照搬到亚运会电竞项目不同，因为涉及到了不同国家和不同背景的选手，亚运会电竞比赛需要面临更多实际的调整。

林雨新是杭州亚运会电竞项目备战联席工作小组的专家，据他介绍，杭州亚运会电竞项目在筹备中最先遇到的困难便是网络，“第一次主办这种有很多国家参与的洲际电竞比赛，有些国家我们之前可能不是特别了解他们的情况，像中亚的一些国家，我们去测了之后发现他们的网络条件是比较糟糕的，ping值非常高，导致几乎不太可能打比赛。”针对这一状况，备战小组花了一年时间对40个国家进行了实测，在对亚洲各国的网络情况及游戏服务器分布有了清晰的了解之后，才对亚运会电竞项目的网络进行了相应的改变和调整。

对于亚运会这样国际性的大型赛事来说，最基本的要求便是要保证整个流程的顺利，保证比赛公平，减少执赛意外。尤其是第一次成为正式比赛项目的电子竞技，面对的考验自然也越多。

除了网络必须通畅，还要保证比赛中的每台设备不出问题，每个代表队使用的手机、PC品牌不同，内置的系统和安装的游戏客户端也存在差异，这时就会特别考验主办方对每台设备的批量更新和处理能力，在赛前遇到突发情况时可以对设备进行快速的迭代和覆盖；公平竞赛方面，因为不同国家选手游戏习惯和比赛习惯不同，对比赛规则的理解也可能不同，面对比赛中可能存在的争议性判罚，也需要有更专业的执裁工具，来去帮助裁判进行判断，减少因个人经验导致的判断失误。

“当我们自己做比赛的时候，可能有自己的一套规矩和流程，但是当你和亚运会这种更正规的国际性体育赛事结合的时候，会发现它又有另一套规则和流程。”深入参与了亚运会电竞项目筹办工作的腾讯电竞产品业务负责人张雅缇如此谈到，“在亚运会的大背景下，整个赛事落地与执行的标准越来越高了。”

2018年雅加达亚运会，中国电子竞技代表团曾取得2金1银的成绩

电子竞技曾在2018年作为雅加达亚运会的表演赛项目第一次登上亚运会的舞台，但在那时，电竞的各方关注度和整体办赛条件并不完美，有亲历者甚至会用“简陋”来形容当时的状况。而当电竞在今年正式成为亚运会比赛项目，当电竞项目的奖牌即将正式计入到各个国家的奖牌榜，从业者们看待电竞的眼光，似乎已经不再是一个单纯的游戏比赛，而是“在一个更大的国际舞台上得到展示的新的体育项目”。

电竞成为亚运会正式比赛项目也意味着，主办方除了要保障比赛本身顺利进行，赛场之外，小到选手的餐食供应，大到完善整个洲际电竞赛事体系，各种配套措施也必须跟上。

来自40多个国家，文化语境、宗教信仰和风俗都不尽相同的选手，对后勤的标准和细腻化程度是不小的挑战。据林雨新介绍，杭州亚运会就将特别为穆斯林选手设置祷告房，同时会在餐饮方面对其进行专项跟进。“亚运会电竞比赛在管理上和一般的电竞比赛完全不一样，这些也是在做亚运会这样的洲际比赛（而不是一般的商业比赛）首先要考虑的。”林雨新说。

本届亚运会电竞项目也尤其重视反兴奋剂的相关工作。“反兴奋剂是一个系统的工程，是需要我们持续去关注的。”侯淼认为，他同时透露，中国电子竞技国家队队员的选拔标准，包括了技战术能力、政治面貌、精神面貌、主观意愿和个人言行等等维度。据了解，今年征战亚运会的中国电子竞技国家队队员平均年龄只有20岁左右，“通过亚运会这样一个集中的赛事环境，我们希望让这些年轻选手去学习相关（体育）知识，在适应大型比赛节奏的同时，去做礼仪、风貌方面的训练，”侯淼说，“因为年轻选手刚刚走进大型赛事，对情绪控制和行为管理可能不太有经验，帮他们提升很重要。”

2023年全球电竞运动峰会现场，杭州亚运会电子竞技项目国家集训队部分成员亮相

除此之外，定位为亚运会电竞项目热身赛、覆盖全亚洲的电竞赛事“亚运征途”也伴随亚运会的临近，在2022年正式启动了首届赛程。你可以把它理解为是国际田联黄金联赛和奥运会田径比赛的关系，而亚运征途是亚洲首个与洲际运动会紧密结合的官方国家队电子体育专项赛事，也是亚洲国家队赛事体系标准建设的开端，代表了目前亚洲电子体育的最高水平。据林雨新称，亚运征途不论是参赛国家报名的踊跃度还是收视率，均超出了组委会预期，而即便是在一些电竞产业并不发达的国家，收视率也能达到很高的水平。

“在这些角度上，亚运会给我们带来了一个更迫切的目标：在国际比赛的需求下，要怎么快速把各种问题进行优化。”张雅缇说道。亚运会给电子竞技提出了标准化和规范化发展的要求，对于许多从业者来说，无论是赛事系统的保障，还是整体的运作体系、项目开发等等，“我们都需要沿着更高的目标去要求自己”。

所有这些其实都体现出，电子竞技越来越像是一个正规的体育比赛了，不像很多人想象的那样草莽了。成为亚运会正式比赛项目，或许也将成为电竞发展史上的一个里程碑，它让电竞有机会走到更广泛的大众面前，标志着其影响力进一步扩大的开始。

亚运会等于冲破了过去电竞比赛只是俱乐部间对抗的状况，让电竞第一次真正成为国与国之间的较量。“我觉得亚运会对电竞来说是一个强背书，过去很多人都认为电竞被游戏包括，但它其实是单一的产业，亚运会是官方用正式金牌的形式对电竞给予认可，让电竞真正和游戏区分开来，”林雨新分析道，“我们以前再怎么讲电竞是数字体育也好、不是游戏也好，总有人不认可，但它现在成为了一个体育项目，而且是有正式奖牌、能为国争光的体育项目，你可以不重视，但它是一个大类，有7块金牌，以后还可能有更多的项目参与进来，我觉得这个价值就在这里。”

据了解，电竞项目备战小组也在主动采取措施，帮助大众去更好地了解电竞。就像很多体育项目都需要一个认知建设的过程，在如何让更多人看懂电竞比赛的问题上，备战小组一方面通过更通俗的解说和更多的信息呈现，让大众理解电竞的玩法和规则变得更简单；另一方面，也在和传统的体育直转播团队学习如何去降低观众理解门槛的经验，比如通过XR等技术带来新的看点，制作更多更吸引眼球的内容，来降低观众对电竞的陌生感。

不久前，亚奥理事会刚刚进行了新一轮的选举，宣布下一届的爱知·名古屋亚运会正式比赛依然有电竞项目。这释放出的信号是，电竞将可能长期持续地作为亚运会的正式比赛项目存在。“你去理解一个行业的时候，按照短期目标建设和长期目标建设所投入的精力、能力以及建设的方向，都是有很大区别的。”侯淼说。

他在最近和同行的交流中得知，一些奥委会的赞助商也开始关注电竞了，这让他感到非常欣喜，“电竞的很多受众是年轻人，正是因为赞助商的负责人越来越年轻了，所以他们也会去关注，这意味着电竞会逐渐成为全球年轻人的共同语言。”

苏州KSG和佛山DGR的比赛开始前，和往常相同，在快手太湖国际电竞馆外排队进场的队伍中，年轻女性依然占据了绝对主力。这天恰好是两家队伍结成深度合作四周年的日子，场外被布置成了喜庆的婚礼主题。一个10岁左右的小男孩突然出现在了流动的队伍里，似乎和整个场景有些违和，可当他转过身来和身后的母亲讨论起接下来的比赛，飞扬的神情让人仿佛看到了电竞未来的样子。

如果你知道Sonos这个品牌，那么你一定已经对智能无线音箱有所了解：不同于传统音箱复杂的接线和玄学，智能音箱通过无线技术连接，减少了布线的麻烦，同时还能保证优异的回放和更加强大的玩法，而Sonos就是其中的佼佼者。

即使你当下才第一次听说Sonos，其实可能早就在时常去的餐厅书吧咖啡馆里感受过它的声音，只是它的设计太简洁、太低调，融入到了店铺整体设计之中，所以你才不容易发现。

" alt="在M Stand 咖啡馆西安大都荟店，白色的Sonos One如同空调助手一样低调。图源：M Stand
" width='623' height='364' />在M Stand 咖啡馆西安大都荟店，白色的Sonos One如同空调助手一样低调。图源：M Stand

如果说Bang & Olufsen是买家具送音箱，Sony是充值信仰送音箱，那么Sonos就是买电脑送音箱：和那些耳熟能详的传统音箱厂商不太一样，Sonos的内核是智能和连接，每一个音箱拆解到底都是一台电脑，这也是Sonos产品可以“乐高积木化”组合的基础，也是它不同于其他产品，拥有超高可玩性的前提。

当然，Sonos产品的声学也不输给任何音箱制造商，21年来，Sonos对于无线音频的探索一直在最前沿。在相当长的一段时间，无论是一直以来的私有协议SonosNet还是2018年中开始支持的Airplay 2，都是基于Wi-Fi实现的音频传输。

在这些产品其中，人气最高的产品莫过于Play 1和One，2013年推出的Play 1是Sonos第一款单体单声道产品，2017年推出的One是Sonos第一款加入智能语音助手的产品，这两款音箱价格合适，声音表现超出预期，完美诠释了Sonos在声学研究、美学设计和技术进步上的底蕴，十年间成为Sonos公司史上前两大畅销产品。

像我之前对Sub Mini的评测里说的，Sonos是非常佛系的公司，这样的人气入门级音箱在十年内仅仅大更新过两款，完全不像上市公司的作风，而刚刚发售的Era 100音箱更是睽违六年的新作。

值得欣慰的是，Era 100较之前作One，几乎在每个象限都得到了升级，具体有哪些提升之处呢？本人在Era 100在国内上市之前在海外买到了这款产品带回国使用了近两个月，让我们逐个展开来说。

（注：Sonos的工作人员告知，海外版与国内发售版本完全相同）

设计：我圆了，也环保了

Era 100的外观依然沿用过去的极简风格，尺寸比One稍大，但绝不会产生“这是一个大块头音箱”的错觉。不过Era 100放弃了过去Play 1和One采用的圆角矩形外形，用了更圆弧的腔体，视觉差异性还是很大。

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" width='1319' height='1979' />加上桌面支架，和小巧的Roam也差不了多少。摄影：Luxuan

前两年，Sonos作出ESG（Environmental, social, and corporate governance，环境、社会和公司治理）方面承诺，如今也在Era系列里兑现，Era 100有53处过去习惯性用胶水粘连的部件换成了螺丝紧固，让用户更容易修理和替换备件，而机身也有一大部份采用了再生塑料制作，更加环保。

另外值得一说的是，Era 100的闲时待机功率也做到仅仅1.86瓦，是One系列的将近一半，是所有Sonos产品里闲时功耗最低的之一。

总体而言，Era 100的外观比One更洗练，更一体，尤其是Sonos擅长的白色这次也有微微调整，不是高亮白而是偏暖的白色，更有质感。如果你对过去Sonos的设计比较中意，那么Era 100应该可以轻松俘获你的心。

控制：我按键多了，也更好使了

在Sonos的历史上，硬件操作界面主要更新过两次，Zone/Play字头时期按键式的静音/暂停播放、音量加、音量减组合，和单词命名时期触摸式音量减、暂停播放、音量加，基本上还是以简洁为主。

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" width='1320' height='584' />Sonos的1、2、3代控制。 图源：Sonos

而Era系列则在触摸的基础上增加了控制，多了一条音量控制槽，用划动的方式控制音量大小，而暂停播放的两边则变成了上一首和下一首。音量控制槽的用法稍微需要学习，但还好可以通过在槽的两端点击进行精细化的调节。

此外，Era 100继承了One的语音功能，在音箱顶部控制区有控制麦克风开闭的触摸控制。当然，由于语音助手在国内还无法使用，加上一些人对个人隐私的偏好，Sonos这次在音箱背面还设置了一个“一键变SL（Sonos所有的带麦克风产品都有对应的无麦克风的“无语”SpeechLess版）”的功能，可以完全关闭麦克风，变成实际意义上的Era 100 SL版。

连接：我USB-C了，也蓝牙了

这次Era 100 首次砍掉了以太网接口，也去掉了对SonosNet的支持，这些在过去的Sonos设备里都是标配。不过还好，Era采用了Wi-Fi 6模块，让连接更加稳定，兼容性更佳，总体来说有失，也有得。

原先以太网的位置变成了一个USB-C接口，Sonos为这个接口提供了两款额外产品──199元的USB-C转3.5mm Line-in，和399元的USB-C转3.5mm Line-in+以太网接口。这也成为Sonos第一款提供Line-in（作为额外付费选项）的入门音箱。

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" width='1320' height='880' />摄影：Luxuan

在实际使用中，我发现Era 100还无法实现从USB-C到USB-C的直接连接，即便是有USB-C接口的电脑也需要转接头通过3.5mm耳机孔输出。

另外需要注意的是，市面上大多数USB-C转3.5mm接头都是DAC（数字转模拟），而Era 100需要的却是ADC（模拟转数字），也就是说在网上闭眼买或者以前买手机送的转接头，100%无法使用。目前市面上只有Sonos提供ADC产品，随着Era系列销量增长，应该也会出现一些副厂产品，不着急的用户可以先等等看。

此外，这也是Sonos第一次把蓝牙播放引入他们的固定音箱产品线，过去几年，Sonos收购了蓝牙音频公司T2 Software，获得了下一代蓝牙音频LE Audio的编解码器的主动权，也推出了两款便携式音箱Move和Roam，一扫以往“Sonos与蓝牙不共戴天”的刻版印象。

Era 100机身背后拥有专门的蓝牙连接按键，只要长按便可以启动配对。和Roam一样，Era 100支持Wi-Fi+蓝牙双模，可以把蓝牙音频透过Era 100同时传给多个Sonos Wi-Fi音箱播放。目前，Era 100的蓝牙是5.0规格，但硬件支持到5.2，这意味着未来Era 100还可以通过固件更新的方式支持蓝牙 LE Audio，实现最新蓝牙技术的低功耗、低延迟和多并发功能。

音质：我高音亮了，低音也劲了

Era 100另一项重磅升级莫过于支持单体立体声，现在的组合变成了2 个斜置高音单元和1个中低音单元，比旧款多出一个高音单元，同时中低音单元更大，这意味着比One更好的立体声分离度、高频响应和更强劲的低音输出。

在实际收听时，100的表现都清晰、细密且浓郁，层次感较强，其中印象比较深的的比如林生祥《佇夜之前》、Daft Punk《Touch》、罗大佑《爱河人间》（均为Sonos通过Tidal平台串流的16bit 44.1KHz无损），人声与和声、器乐的空间感很明显，没有单声道可能发生的各种音轨混杂在一起的混沌感。个人认为相较于One，Era 100的提升很大。

这次因为只入手了一台音箱没办法进行更多测试，但Era 100也可以像其他Sonos产品一样由两个相同音箱组成为声场更广的立体声对，可以说是最适合做书架音箱的Sonos产品。

在Era 100推出之前，如果硬要用Sonos做电脑音箱，只有Five和Ray可选。但Five的尺寸对于不少人来说有些不友好。而Ray因为是回音壁，摆放又有限制。一个小巧的、支持多种连接的音箱刚好由Era 100来补缺，这一点也利好桌面支架的制造商。

此外，一对Era 100还可以作为Sonos家庭影院的后环绕，而单只Era 100也可以和一台Sub或Sub mini组对，获得更强劲的低音输出，解放Era 100的中频表现。

另外值得一提的是，Era 100首次实现了固定音箱的自动Trueplay调音功能，此前被用户诟病的安卓机调音缺失算是有一定的补偿。只要开启设备背后的麦克风开关，就可以进行Trueplay快速调音，使用 Era 100 的内置麦克风来自动测量房间的声学效果并优化声音。整个过程几乎无感。

过去举着苹果手机在屋子里边走边挥舞的调音现在变成高级调音依然保留，效果会比快速调音更好，但依然是限定苹果设备。

图源：王博源结论摄影：Luxuan

Era 100是在每个象限上超越One的产品：声音更好，连接方式更多样，性能更佳，功耗更低，也更漂亮，如果你是长期Sonos用户，或认同Sonos的玩法，我建议你毫不犹豫地为自己的系统里添置一台（或一对）。

但是──

若是作为“年轻人的第一只智能音箱”，2499元的建议零售价在和价格2299的HomePod 2代竞争中确实略显尴尬，毕竟当年和第一代HomePod对抗的，是一对One。

图源：Sonos

在过去，千元价位的Play 1和One SL，还有百元级的宜家联名款希姆弗斯让更多大众开始熟悉Sonos产品，并培养成Sonos的深度忠实用户。最新的Sonos财报透露，平均每个Sonos家庭（household）拥有的设备数是4台，也就是说只要入手了第一台Sonos，后面每个用户都会给家里添置至少三台设备。在这种情况下，入门款的角色就尤为重要。

而现在，Sonos在国内的入门门槛又从800、1000提升到2500元等级。怎么说呢，加油吧。

GPU Utils 发布了一份关于英伟达GPU——主要是H100的研究报告，试图梳理有关GPU供应和需求的相关问题。在这篇主要针对美国市场的报告中，我们看到了目前阻碍大模型和人工智能发展的关键瓶颈GPU短缺是如何形成和发展的。

总的来说，GPU瓶颈的出现原因是多方面的，环环相扣的复杂工艺制造流程，半导体周期，对稀缺资源的抢占与恐慌乃至未曾预料到的人工智能的突然爆发，都让GPU算力变得无比紧张。

乐观地看，2024年这一瓶颈或许会有所缓解。

H100 GPU

1、数十万张缺口，一百五十亿需求

每个想要在人工智能爆发中分一杯羹的人都需要GPU。准确地说，是英伟达的A100和H100，它们在训练和推理大模型中扮演关键角色。如果要想要从头训练大模型，至少需要上千张A100或H100，而推理和微调大模型也至少需要储存100张。

具体到每家的数量上，报告汇总了一些数据：GPT4在1万到2.5万块A100上训练，Meta有2.1万块A100，特斯拉有7000块，Stability AI有5000块，谷歌云大概有2.5万块H100，微软Azure 有1万到4万块，甲骨文可能也有同样多的H100。值得一提的是，Azure的GPU基本都用来供应OpenAI的训练了。

而根据马斯克的说法，GPT5的训练可能会用到3万到5万张H100，因此对未来的估计上，报告指出OpenAI可能需要5万张H100，Meta至少需要2.5万张（也有人说实际上需要10万乃至更多），所有的云服务厂商，微软、谷歌云和亚马逊云以及甲骨文各需要3万张，私有云服务商，比如刚刚融资的CoreWeave等总需求是10万张，而像Claude的开发者Anthropic这样的初创公司也都至少需要1万张GPU。

另外，一些金融公司比如JP Morgan等也在部署A100或H100，因此总体上看，对H100的需求超过了43万张。

这还是不算中国市场的情况，由于制裁原因，字节跳动、百度、腾讯和阿里巴巴只能大量购买A100和H100的替代产品A800与H800，这一部分的需求没有列入其中，根据《金融时报》的说法，其总额高达50亿美金。

如果将这些数字相加，这就是目前英伟达面对的，总计规模高达200亿美元的GPU需求。

H100家族，从单个GPU到组合扩展而成的工作站和服务器。黄仁勋没有骗我，买的越多，省得越多

作为A100的更新版，H100拥有着更好的性能，尽管它的价格更昂贵，单张约为3.5万美元。

根据产量需求和成本，大部分企业都把A100和H100混用以节省成本。具体来说，在大模型训练环节往往会使用3.2Tb/s 无限带宽（IB）的H100
GPU，在模型推理环节，则往往也可以使用A100。

相比A100，H100的升级主要体现在具有更低的缓存延迟和FP8计算能力，这两者都显著提升了显卡处理模型的效率。另外，H100还具有更好的拓展性，方便实现大规模部署。

总的来说，H100的16位训练速度快了2.3倍，推理速度快了3.5倍，而它的成本——根据报告所说，仅是A100的1.5倍到2倍。

这正是黄仁勋在不同场合都反复强调的，the more you buy, the more you save. 买的越多，省得越多。

关于H100芯片的组合形式有多种，包括英伟达自己设计的DGX
H100 ，但市场上大部分公司都选择购买8个GPU版本的HGX H100 服务器，它是由英伟达的合作伙伴们生产的，价格大致在36万到38万美元之间。

HGX也有两种版本，配备SXM接口或者PCIe接口，报告指出市场上70%到80%的需求都是SXM H100，因为这种接口可以实现最大的吞吐量并且不需要连接电源。

市场对H100的趋之若鹜，与竞争对手形成了鲜明的对比。

英伟达官方给出的关于训练GPT3时A100和H100的不同表现对比没有对手

根据英伟达的更新节奏，直到2024年底或2025年，H100的升级版才会到来，在此之前它将继续统领大模型市场。

竞争对手并没有坐以待毙，比如AMD刚刚推出了名为MI300系列的芯片，英特尔也有名为Gaudi2的加速计算芯片，它们至少在理论上都是英伟达的竞争对手。

然而在实际上，他们面对着比英伟达更大的问题。

报告中主要指出AMD的问题。首先重新配置AMD的设备——就算它可以完美适用大模型训练任务，也需要开发和调试的时间，这意味着在时间上会落后于竞争对手。

其次，一个模型的训练成本接近3亿美元，对芯片的需求往往会超过1万张，没有人会冒风险大规模使用除了英伟达以外的芯片。

最后，限制英伟达GPU的瓶颈——复杂的生产工艺，同样也在限制着AMD的产量——MI250同样难以获得。

至于另一个竞争对手Gaudi2，由于英特尔自己拥有工厂因此它或许在产量上有比较优势，但Gaudi2是一款几乎全新的芯片，针对它的研究和测试还非常少，事实上英特尔自己还在对其进行各种配套开发和优化，预计到今年下半年晚些时候才能调试完毕，而这时H100已经上市一年多了。

因此总结下来，目前为止H100就是是训练大模型最佳的GPU，没有之一。

H100 NVL GPU瓶颈到底在哪里？

目前，H100的供应已经相当短缺，有传言说微软Azure和谷歌云的容量实际上已经快用完了，亚马逊云也面对同样的情况，传言目前下单需要等数月乃至半年。

导致稀缺的原因是多方面的，最根本的是，GPU是一项极端复杂的技术，需要世界上最先进的生产工艺，而掌握这项工艺的工厂——台积电，它的产能是有限的。

目前H100都由台积电代工，使用4N工艺，也就是增强型5纳米制程（相比之下A100使用的是N7），这几乎是目前最复杂的芯片制作工艺，从开始生产到出售给客户，H100中间经历的生产、包装和测试环节一共需要6个月左右，这就意味着对H100的生产需要英伟达和台积电进行提前的布局，这在半导体行业来说是经常的事，但这一次英伟达和台积电显然都对H100需求出现了错误的判断。

这很好理解，因为ChatGPT爆发是去年底的事，那时关于今年的生产计划（至少是上半年的计划）已经规划好了，台积电总体的生产能力是有限的，还需要在不同的大客户之间分配，而产能爬坡也需要一个很长的过程——不要忘记生产H100这种GPU包含着全世界最复杂的工艺流程。

报告中特别指出生其中之一的瓶颈在于所谓CoWoS封装（Chip
on wafer on Substrate 芯片、晶圆、基板封装），它目前的月产量是8000片，今年底有望提升至 11,000 片， 2024 年底则达到每月 14,500 至 16,600 片左右的水平，也就是说，想要提升一倍的产量，几乎需要一年半的时间，这当然也是由于生产工艺异常复杂导致。

这直接影响了H100的生产，更何况并不是只有一家在使用CoWoS封装工艺，英伟达的竞争对手AMD以及博通、思科和赛灵思等都同样在使用这种工艺制作芯片，又一次，台积电的产能瓶颈限制了GPU的供应。

另外，H100所使用的HBM3系列内存也是一个生产难点。报告指出英伟达主要在使用SK海力士的内存，后者是这一领域的领军者，特别是在HBM内存的研发上。HBM技术直接把内存堆栈放在GPU芯片上，实现了更高的带宽和更低的功耗。今年4月20日，SK海力士宣布在全球率先研发出12层堆叠的HBM3内存，单颗容量达到24GB。内存容量越大，意味着GPU可以装载下更大的模型，然而HBM3内存的生产过程也十分复杂，产量提升同样困难重重，实际上另外几家芯片大厂，比如三星和美光，都很难提升HBM内存的产量，据说SK海力士正在根据英伟达的要求增产，在刚刚过去的SIGGRAPH 2023 上，黄仁勋发布了GH200超级芯片的更新版， 采用了增强的HBM3E内存，这可以看作是英伟达在内存领域同供应商密切协作的一个例子。

装有8个H100 的 HGX 服务器稀缺性螺旋、配货机制与GPU金融化

通过和台积电以及上下游供应链的积极协调，H100的产量会逐渐提升——英伟达在财报电话会上谈到了这一点，尽管没有对具体数字做任何承诺。

然而当我们理解GPU瓶颈的时候，并不能简单把它等同于产能瓶颈，这是报告中没有明确指出，但又十分显而易见的一点——这种稀缺同时还由各种市场和非市场因素造成。

当然，首要的还是英伟达本身对产品的分配。GPU本就稀缺，因此在服务客户的角度上，英伟达推行了一套和奢侈品配货制度颇为类似的机制——由英伟达来挑选自己的客户。

报告中指出，哪些客户能拿到多少GPU有赖于英伟达的规划，而英伟达更倾向于为那些没有开发竞品芯片的企业优先分配GPU——谷歌云、亚马逊云和Meta都在开发自己的芯片，因此英伟达似乎更愿意和甲骨文合作，DGX云基础架构的第一个合作对象就是甲骨文。

其次，英伟达希望了解最终的客户是谁，它更倾向于为大企业和强大的初创公司提供算力，比如说英伟达投资的AI公司 Inflection 就拥有一个巨大的H100集群，而小型云服务商CoreWeave则拥有比谷歌云更多的H100。

CoreWeave完全使用英伟达的GPU，同时也不打算自己做芯片，因此更得英伟达青睐，英伟达甚至还参与了它的B轮融资。

CoreWeave的GPU资源有多富？它使用基于H100的云服务训练GPT3大模型只用了11分钟，相比之下OpenAI用一万张A100训练了14.8天。

CoreWeave提供的价格列表，HGX H100 每小时价格为4.76美元。

基于这种配货的机制，市场上的GPU流动更不平衡，GPU变得不是一个只要有钱就能买到的东西，这助长了另一种稀缺性——囤积居奇。

大模型的算法和数据的技术难度相对比较透明，相比之下，算力是一道扎实的无法逾越的护城河，有多少GPU直接决定了AI公司的能力强弱，因此GPU囤积变成了许多公司的一种下意识行为——宁可备而不用，不可用而不备，这当然加剧了GPU的稀缺。

迟迟不见提升的产量和坊间各种传闻（比如上面所谓的配货机制，它从来没得到过官方的证实——就像爱马仕从来也不承认有所谓配货机制一样）则造成了一种稀缺的预期，就像对通货膨胀的预期会真的导致通货膨胀一样，对缺货的预期进一步加剧了缺货。

这甚至某种程度上导致了GPU变成了一种战略资源，进而成为一种金融衍生品。CoreWeave 在八月初刚刚进行了一笔价值23亿美元的债务融资，抵押物正是手中的H100，如果这笔钱纯粹是基于对H100的市场均价（这里取37万美元）估出来的话，意味着CoreWeave手中有超过6000台HGX H100，也就是近5万张显卡。

在去年的GTC上，黄仁勋介绍H100结语

GPU的缺货严重影响了AI的发展，OpenAI  首席执行官Sam Altman说过，使用我们产品的人越少对我们反而越好。

当然你可以说Sam Altman在得了便宜卖乖（事实上也确实是），但某种程度上，这也是他的真心话，算力瓶颈在限制着所有人，这足以说明人类对AI突破的到来多么缺乏准备。

生成式AI和transformer架构都不是最新的发现，它们的理论在很早就在学界广为流传，业界也不乏大举投入其中的公司（当然，OpenAI是最坚决的那个），然而直到ChatGPT和Stable Diffusion出现之前，它们不过是人们认知中通往人工智能的某种方向而已，类似的方向还有很多，而并没有人真的确定哪条道路是正确的。

由此我们可以看出英伟达的布局是多么具有前瞻性，把原本用于让计算机显示图形的并行计算应用于神经网络，这让英伟达比其它任何人都更早地积累了一系列相关技术、算法以及硬件设备，并由此创造了CUDA生态，现在它们共同支撑起了英伟达万亿市值，成为一道短期内很难攻破的企业护城河。

正如GPU的产能短期内恐怕得不到解决一样，AI产业短期内依然要被英伟达的资源所左右，英伟达正在决定生成式AI的未来。

参考资料： 《Nvidia H100 GPUs: Supply and Demand》  [https:]

如果你关注硅谷科技圈，最近可能会时不时地看到一个新词——“e/acc”。

特别是在AI的创业和投资领域，“e/acc”仿佛就像是一股来势汹汹的新思潮，不仅成为人们茶余饭后的谈资，更是引得一众圈内大佬都为它摇旗呐喊。

比如，A16Z的创始人Marc Andreessen和YC孵化器的CEO Garry Tan就率先把自己社交账号的名字的后缀加上了“e/acc”。在Reddit、Spaces等社区里，大家都讨论得热火朝天，在Twitter（现在的X）等社交平台上随手搜一下“e/acc”，会发现有很多人都已经在自己的名字后边加上了这几个字母。

那么，到底什么是“e/acc”？这个概念跟AI有什么关系，为什么突然火起来了呢？

AI热潮下“有效加速”的崛起

首先，“e/acc”这个奇奇怪怪的字母组合代表了什么？

E/acc是“有效加速” ( Effective Accelerationism)的缩写，是一种将生物、物理、经济和社会理论整合在一起的哲学思想，强调将适应性、进化、智能和加速作为宇宙中普遍存在的原则。

听上去一头雾水？实际上你只需要记住，“有效加速”目前最大的特点就是强调技术创新对社会的推动和变革。

“有效加速”并不算是一个经过严密论证的概念，目前普遍认为其理论雏形主要源自英国保守派哲学家尼克·兰德在2018年所提出的理论，但当时对于加速的定义还比较抽象。大约在去年5月，几个Twitter用户开始共同撰写关于“有效加速”的内涵和规则，并在Spaces和Substack社区里进行了发布。

他们认为，技术正在以一种无法阻止的力量在加速发展，而“有效加速”的基本思想是：在技术时代，人们应该最大限度地利用创新和技术的力量来推动社会变化。

值得注意的是，在e/acc诞生时ChatGPT还并没有被推出，人工智能还仍然处在“寒冬期”。但几个理论推动者却很有预见性的强调了人工智能技术对于“有效加速”的重要性，认为以人工智能为代表的技术进步是促进社会加速发展的最有效方式的之一。

就在e/acc被提出的几个月后，生成式AI突然爆火，于是越来越多的人开始注意到了这个概念，并逐渐赋予了它更具体和更现实的意义。

一定程度上来说，“有效加速”是一个技术乌托邦式的设想。

在e/acc 追随者眼中，任何提供假设价值的创新型想法都不应被否定，即使现在看起来太荒谬、太离谱或者太遥远。他们认为，所有声称能够造福于人类的、富有象力的技术都需要被支持、都有可能实现。

在e/acc的定义中曾这样写道：“技术可以引领下一次进化，创造出不可思议的下一代生命形式和基于硅的意识。“而这也恰恰解释了为什么e/acc能够在当下突然火起来，因为生成式AI就是他们所追寻的这样一种具有颠覆性的技术。

再进一步聚焦到人工智能技术上，“e/acc”则可以被认为是对加速通用人工智能到来的绝对支持。它主要有以下几个关键观点：

第一，人工智能技术向前发展的趋势是不可阻挡的，与其想办法减缓它的发展速度，不如人们共同团结起来发挥人工智能更多正向的影响，尽力减少负面影响。

第二，人工智能技术应该具有普惠性质，不能被掌握在少数人或公司手中，因此让越多人参与到技术发展中越好。

第三，人工智能可以给社会创新、生产力进化、全球安全稳定和经济繁荣带来巨大飞跃和变革，尽管人工智能有一定的潜在危险，但尽快追求通用人工智能是人类社会向前发展的必然要求。

在人工智能威胁论被大量讨论的当下，“e/acc”对于推动人工智能技术发展的坚定立场和社会畅想也得到了一众大佬的响应。比如，硅谷著名风投A16Z创始人Marc Andreessen的Twitter主页介绍的第一条，就明确表示他是一个“有效加速支持者”。

YC掌门人Garry Tan最近也连续多次发文阐释了他为什么支持e/acc理论思潮。

Garry Tan表示，让技术掌握在少数人手中太危险，需要让更多人使用和加入这个技术浪潮，因此技术开源和加速才是正解。

Garry Tan写道，“e/acc 并不是意味着要用机器人取代人类，e/acc意味着更多的科技将带来更人类化的东西、更多的繁荣以及更多的人工智能。”

目前，旧金山被认为是e/acc思潮的集中地，同时支持者们也认为e/acc也将改变旧金山。

比如有网友表示，现在最“e/acc”的事情就是用它来修复旧金山，它将帮助创造一个新思想的滋生地，旧金山将迎来历史上从未见过的黄金时代。具体的路径将从在旧金山为AI研究人员和创始人开设人工智能实验室开始，为更多的业务、伟大的思想提供空间，从而让更多东西在旧金山被建造起来。

而该网友的这个说法也得到了马斯克的认可，他在该推文下回复道“True”。

从“有效利他”到“有效加速”，思潮阵地从Web3转向AI

实际上，在“有效加速”之前，还有一个与之交叉、更古早的概念叫“有效的利他”（Effective Altruism）。

“有效利他”在2000年左右就被提出，是一种强调以科学和理性的方式解决全球最紧迫问题的哲学和社会运动。这一理念主张人们应该用最有效的方式使用所拥有的资源，以产生最大的社会积极影响。简单来说，就是用自己的时间、金钱、职能去尽可能去为全人类谋福祉，一些主要议题包括预防大流行病和核扩散、减轻地球环境污染、将人类送往外星等。

此前科技届有很多知名人士都是有效利他的拥护者，包括Facebook 联合创始人Dustin Moskovitz、全球第二大独角兽Stripe的CEO Patrick Collison等等，他们曾为这个理念捐款数亿美元，包括马斯克所做的很多项目也都被认为带有明显的“有效利他”的色彩。

本来呢，“有效利他”是一个明显带有积极色彩的概念，但在最近两年，却因为FTX交易所的创始人Sam Bankman-Fried的倒台而开始受到了质疑。

SBF的近年来最高调和最著名的拥护者之一，他在遭受审查之前曾表示计划在未来10-20年内将自己的绝大部分财富都捐给有效利他事业，在Web3社区之中“有效利他”原则也一度风靡，吸引了很多年轻的追随者和“信仰者”。

但随着SBF的倒台，大家也开始质疑“有效利他”原则其实很片面。比如SBF其实是在偷窃和牺牲一部分人的利益，来满足他所构想的社会性目标，而很多Web3中追随者也是如此。说白了就是割别人的韭菜再拿部分来做社会公益，自己的腰包也鼓着。

总体来看，“有效利他”的概念比较宏大，“利他”的说法又带有过于明显的公益色彩让其具有争议性。而相比之下，如今的“有效加速”则更为具体和聚焦。

跟“有效利他”一样，“有效加速“都是从全人类的福祉出发，但在实现路径上却更强调技术创新的作用。同时，“有效加速“并不是鼓励大家直接捐钱、捐时间来做慈善，而是让大家以各种形式来促进和加入技术进步。

e/acc的理念是如今很多人工智能技术发烧友们所支持的。于是近几个月来，越来越多的AI爱好者们聚集了起来，用“e/acc”表明自己对加速通用人工智能的态度，并将其作为对抗“人工智能威胁论”的理论大旗。

不过，不给技术设定规则，任其野蛮生长真的会带来一个更美好、更公平的人类未来吗？你是否认同e/acc呢？欢迎在评论区留言讨论！

*参考资料：

1 [https:]

2 [https:]

十年前的8月，世界四大投行之一的摩根士丹利首次提出了“脆弱五国”（Fragile Five）的概念，特指那些在经济增长方面过度依赖外资、在应对风险时表现脆弱的新兴市场国家，彼时印度尼西亚赫然在列。

没人能想到十年后的今天，在全球经济增速放缓和美联储加息的双重打击下，印尼反而成为了不确定性大环境中相对稳定的存在：乌克兰冲突大幅拉动了印尼棕榈油和煤炭的出口价格，使得印尼盾成为去年表现最好的亚洲货币之一；作为“镍”的最大生产国，印尼也正在成为全球新能源汽车争相落地建厂的海外市场。

更重要的是，随着东南亚移动互联网渐趋完善，这个新兴市场已步入由短视频/直播驱动的内容电商时代，印尼市场开始出现许多凭借TikTok平台展露头脚的品牌，而中国出海企业的身影遍布其中。

在过去一年多里，印尼母婴赛道就杀出了一个黑马品牌——MAKUKU，这个品牌自创办起便迅速切入中高端母婴市场，在美国和日本企业强势垄断的行业里闯出了一番新天地，其推出的产品也屡次获得印尼本土消费大奖，并登顶TikTok Shop大促活动母婴赛道冠军。

母婴品牌MAKUKU是如何短时间内于印尼市场崛起的？又是如何乘着印尼内容电商的风口实现自身的高速增长？它的发展过程对于其他出海的消费品牌又有怎样的借鉴价值？

带着这些问题，品玩近期对话了MAKUKU的核心管理团队，本文将揭秘这个印尼母婴赛道黑马品牌的破圈之路。

印尼母婴市场杀出一个中国出海的黑马品牌

成立于2021年12月的母婴品牌MAKUKU背后，是一群在印尼本土扎根多年的中国出海人。

Jason是MAKUKU的首席执行官（CEO），外人很难想象他做母婴品牌之前，曾在印尼手机行业摸爬滚打了多年。

而这正是MAKUKU品牌的独特性之一。MAKUKU所隶属的沙滩集团（Sands Group）孵化了物流公司J&T Express，并把手机品牌OPPO在印尼从0到1做到市场份额最大，近年来该集团还创办了美妆品牌Hebe Beauty、咖啡品牌Tomoro Coffee，以及电商代运营公司Jet Commerce。

MAKUKU CEO Jason/受访者供图

多年来的本土创业经历让Jason和团队熟知印尼市场的发展脉络，也让他们看到了当地母婴赛道的巨大潜力：

一方面，政治和经济较为稳定的宗教大国使得印尼每年的新生儿数量稳定在400-450万之间，这为母婴市场创造了极佳的消费环境；另一方面，印尼母婴市场的发展还处于早期阶段，如果说中国的母婴产品已经是“智能机”，那么印尼的母婴产品还处于“功能机”阶段，但印尼的人均消费水平却在逐年增长，且纸尿裤的市场渗透率不到70%。

这种潜藏巨大机遇的味道，让Jason和他团队里奋战多年的出海人，再次热血沸腾起来，他们决定乘着印尼消费升级的东风在母婴赛道大展身手。

在这群一线出海人的推动下，MAKUKU在印尼的初期落地非常迅速。

借助过去十余年的经验，MAKUKU先是迅捷地组建起自身团队，并快速理清了哪些市场要率先拿下、哪些可以放缓脚步；而后基于MAKUKU在销售和配送上的资源优势，Jason和团队很快将线下渠道搭建完毕，招商环节也在紧锣密鼓中顺利完成。

在敏锐洞察印尼母婴市场的需求、高效打通品牌落地全链路之外，MAKUKU也将更多精力和成本投注于提高产品力上。

成立不到一年的时间里，MAKUKU先后推出了Slim、Comfort，以及Pro Care在内的三个系列产品，分别定位于印尼纸尿裤中高端赛道的不同细分人群。

“Slim是我们最先推出的系列，也是最早帮MAKUKU建立品牌形象、为我们赢得最多消费者口碑的产品。性价比较高的Comfort系列，毫无疑问是用来抢量的，印尼纸尿裤的均价是0.8元/片，Comfort的定价在0.8元到1元之间。而我们最后推出的Pro Care系列目前是印尼最高端的纸尿裤产品之一，甚至打败了日本王子集团旗下同等定位的纸尿裤。”Jason在访谈中介绍道。

Jason还告诉品玩，MAKUKU在印尼母婴赛道的另一大优势是借鉴了中国目前已处于世界领先水平的纸尿裤产品技术，拿Pro Care用到的SAP技术而言，其在国内市场已经非常成熟、几乎应用于所有纸尿裤产品，“这是目前行业公认的对婴儿最舒服最健康的一种产品技术，但在印尼除了我们之外还没有人使用”。

究其原因，这是印尼和中国两个处于不同发展阶段的消费市场之间，所固有的信息差。而对于国内出海品牌而言，这无异是它们天然所具有的基因优势。

当然，SAP等纸尿裤先进技术也一定程度上拉高了母婴产品的价格，但对于国内出海企业而言，他们背靠着中国市场更完善的制造业供应链体系，这使其相比印尼本土品牌、甚至是欧美日韩出海印尼的品牌而言，有着更强的成本控制能力。

虽然MAKUKU诞生起就以令人艳羡的速度奔跑着，但它在前期也不可避免地踩过一些坑。

据MAKUKU品牌总监Lucky透露，MAKUKU最初也曾尝试过DTC的线下直营店模式，以类似名创优品这种品牌集合店的方式试水多款母婴赛道的产品，然而在开了二十多家门店之后发现ROI很难打平，这种重资产模式大幅增加了运营成本，对初创品牌而言并不友好；此外，线下门店生意也受到全球疫情的影响，MAKUKU核心团队多翻考量之下决定整体改为分销模式，并短期专注于纸尿裤这一垂直品类。

这种战略上的及时调整，效果是非常显著的。

Lucky表示，MAKUKU在保持其他优势的前提下，由直营模式转为分销模式后，很快就在第一年实现了印尼母婴赛道5%市占率的小目标。

借助TikTok平台，MAKUKU实现爆发式增长

取得初步胜利后，MAKUKU意识到要想将印尼母婴产品的分销模式做大，在做好线下渠道的同时，也要借助互联网的流量大力开拓线上渠道。

而TikTok是能帮助其实现目标的最佳平台。

事实上，印尼早在2017年左右就迎来了第一波电商热潮，Lazada和Shopee等东南亚电商平台也借此发展壮大，MAKUKU在拓展线上渠道时自然也入驻了这些电商平台。然而对于初创品牌而言，传统货架电商固然可以增加线上销售量，但在打响品牌知名度、塑造用户心智等方面始终差强人意。

就在此时，在印尼发展得如火如荼的TikTok开始引起MAKUKU的注意。进入印尼市场短短几年时间，TikTok在当地的用户体量以爆发式的速度急剧增长，并于2021年开始试水印尼电商业务，直接带动了当地直播电商模式的发展。

即便如此，那些习惯了以往传统销售模式的印尼母婴品牌，对于是否布局TikTok仍充满顾虑。

竞争对手在TikTok运营战略上的犹豫，让MAKUKU更加坚定要快速加码TikTok平台。在Jason和团队看来，在同行迟疑时集中兵力抢占先机，是初创企业挑战固有竞争格局的机遇之一。

于是在2022年下半年，MAKUKU将市场部拆解为品牌与电商两个部门，分别由品牌总监Lucky和电商总监Joseph负责，并加大对TikTok平台的运营和投放力度。

“能看到中国母婴的主战场已经转到线上了，我们判断印尼市场也会向着这个方向发展，所以我们调整了市场营销策略。”MAKUKU CEO Jason向品玩表示。

2022年10月，就在MAKUKU推出Pro Care系列新品的同期，Lucky主导的品牌团队也在TikTok上发起了以#MAKUKUBestGiftOfLove为主题的品牌挑战赛。

MAKUKU的品牌挑战赛在TikTok上观看量超过100亿

据Lucky介绍，这是MAKUKU第一次重磅投入的线上内容营销活动，在内部核心管理层的全力支持下，这次活动使用了包括TopView在内的最优流量曝光产品。

此外，MAKUKU还邀请到了三位印尼顶流明星、以及众多母婴垂直领域的KOL参与活动，这些明星和头部创作者以全民挑战赛选取的Best和Love两个关键词为出发点，从产品价值和情绪价值的双重角度，调动了TikTok平台更广大UGC的参与热情和分享欲。

母婴垂直领域KOL带动了平台用户的参与互动

Lucky告诉品玩，这场TikTok全民挑战赛成功为MAKUKU新增了近十万粉丝，同时也拉动了MAKUKU的产品销售，在2022年10月到2023年1月之间，MAKUKU在TikTok的销售GMV更是实现了500%的巨幅增长。

“TikTok线上曝光对我们线下销售的溢出也很大，我们后期有做过相关调研，超过20%的线下门店消费者是从TikTok平台了解到我们的。”Lucky表示也是从这时开始，MAKUKU借助TikTok平台开始建设自己的社群，进行品牌资产的深度运营与积累。

在Lucky借助TikTok进行品牌内容营销的同时，MAKUKU电商负责人Joseph也在大踏步地进行着TikTok直播电商的实践。

Joseph原本是MAKUKU线下销售的负责人，在2022年下半年MAKUKU的内部组织架构调整中，CEO Jason鼓励他转岗过来负责MAKUKU的电商销售。

刚开始尝试TikTok直播带货时，对电商缺乏经验的Joseph采取的是勤能补拙策略，那时很多印尼主播抱着试试看的心态半个小时就结束直播，Joseph却直接将MAKUKU的直播时长拉到6个小时，而遇到大促的时间节点，直播时长甚至达到每天20小时。

MAKUKU在TikTok的直播间/受访者供图

在Joseph眼中，TikTok是个潜力无限的“新型销售平台”，在摸清TikTok电商的运营路径后，Joseph开始从今年年初大范围尝试TSP (TikTok Shop Partner）的赛马模式。

简单来说，MAKUKU不仅通过自己的品牌直播间进行带货，还大量地铺设TikTok平台的服务商和KOL达人进行直播带货合作，“这其实和线下分销的思路有些像，最终目的都是销售产品，而最直接的考核指标是GMV”。

据Joseph介绍，印尼直播带货行业经过几年的发展也孵化出了自己的“李佳琦”，一名叫Louis的TikTok KOL曾实现了100万美金/场的带货数据，而这个数据又在近期被刷新，突破了1200万人民币/场。

印尼直播带货行业的“李佳琦”，在TikTok拥有680万粉丝

此外，由国内直播电商创造的达人矩阵、直播间矩阵等玩法，也在印尼逐渐兴起，但在具体的消费链路上印尼用户更喜欢简单直接的玩法，类似国内的积分和购物券等机制在印尼市场较难推广。

两个月前的6.6年中大促当天，MAKUKU也启动了店播加达人矩阵直播的方式，辅以TikTok TopView的商业化流量加持，当日实现了8300万的曝光，总销量翻了近3倍，在母婴品类中位列第一。

而在近期的TikTok Brand of Month活动中，借助平台给优质直播间的引流和达人曝光，MAKUKU四天内的销量更是翻了10倍。

在Joseph和Lucky于销售端和品牌端的同步推动下，MAKUKU在TikTok平台的增速一路飙升。截至8月，运营TikTok平台不到一年的MAKUKU已聚集起约150万粉丝，且该数据仍在持续增长中。

MAKUKU成功的启示

MAKUKU品牌在印尼TikTok的走红，揭示了一个愈加清晰的趋势：以TikTok为代表的内容平台，正在加速推动、甚至参与塑造印尼新消费市场的形成与发展。

与传统消费不同，新消费多借助互联网在信息分发、营销、电商，以及用户社群营造上的创新模式，实现自身品牌的快速落地和发展。有行业人士认为，目前东南亚的新消费囿于本土电商不够高的渗透率，还没能形成像前些年国内集中出现元气森林、钟薛高、完美日记等新消费品牌的必要条件。

但正如东南亚几乎跳过了PC时代直接步入移动互联网般，TikTok引领的社群电商以其强大的品牌塑造能力，很大程度上弥补了印尼本土电商渗透率的短板。

首先TikTok在信息分发和营销环节上，有着远超线下渠道和传统货架电商的效率。

据Lucky和其团队的日常观察和统计，在印尼一众社交媒体和内容平台中，品牌在TikTok平台的曝光成本是最低的。

“（在TikTok）相当于我们用同样的钱，做到了在其他平台五倍甚至十倍的曝光度。”Lucky表示如此高的信息分发和营销效率，对于初创期和高速增长期的消费品牌而言是至关重要的。

不仅如此，以直播带货为主的电商模式近年来在印尼的火爆程度肉眼可见，从MCN机构携手出海东南亚、大半TSP选择在印尼注册，以及无数跨境卖家涌入TikTok平台等现象中，便可窥见一二。

这种由社群电商带动的火热，虽然对拉高印尼整体电商渗透率的作用依然有限，但不可否认的是，社群电商通过达人和用户带动的口碑营销，极大提升了消费品牌的线上转化率。换言之，那些在TikTok直播间屡屡创下的GMV奇迹，要比传统货架电商的转化率高出数倍。

更重要的是，作为全球头部内容平台，TikTok本身就是品牌进行消费者洞察、获得产品反馈信息，并进行深度社群运营的主阵地。

以MAKUKU为例，该团队表示通过TikTok的热度排行榜可以了解消费者的热议话题，以此为方向进行的产品设计和营销，往往能实现很好的本地化效果。另一方面，TikTok用户的评论也给了MAKUKU及时的消费者反馈，这种流动的信息使之可以有的放矢地调整产品及营销策略。

“也有宝妈用户主动在TikTok上发布测评视频，这让我们可以开启深度社群运营，精准地触达更核心的目标人群。”MAKUKU表示，让消费者用自己的语言和方式表达他们对产品的使用感受，是品牌最成功的本地化。

消费者主动在TikTok发视频分享MAKUKU的产品使用体验

总结MAKUKU在印尼市场的崛起和高速增长，会发现虽然其自身并非完全诞生于互联网，但在初创期和成长期中，MAKUKU不同程度地借助TikTok等内容平台实现了量级跃升，并通过线上流量将其线下资源的势能无限放大。

也因此，MAKUKU CEO Jason坚定地告诉品玩“印尼新消费的崛起是大势所趋”。

对国内出海的消费品牌而言，如果可以将自身在人才、技术、供应链上的优势，与TikTok等内容平台的玩法相结合，便有机会在印尼新消费兴起的浪潮中取得一定的成绩。

“高精尖的消费品暂且不谈，只就基础消费而言，中国制造的产品放到很多国家都可以成为中高端、甚至是奢侈品，加上中国供应链能力，让出海品牌的成本控制比全球其他国家要好得多，所以消费出海当下欠缺的是品牌自信和玩法。”Jason说他希望看到更多的国内消费企业走出来，并认真在海外市场的品牌塑造上做投入。

与此同时，MAKUKU也在马不停蹄地拓展自身的全球化业务。

Jason表示继印尼之后，MAKUKU会进一步开拓东南亚其他市场，在他和团队看来这种典型的发展中国家的新兴市场，更能让其发挥自身所积累的优势资源和经验，中东和拉美在也MAKUKU的考虑之中，“我们的定位是全球化品牌，但要稳步前进”。

自中国消费品出海发展了几十个年头后，终于有越来越多像MAKUKU一样的消费品牌在海外市场涌现，这番景象似乎让那个无数出海人心中“成为全球品牌孵化器”的梦想，开始照进了现实。

2022 年底，内容创作者平台 Unity 宣布与应用商业化平台 ironSource 合并，实现了 Unity 愿景的重要一环 —— 一站式完成实时 2D、3D 内容的创作、发行、运营和增长，在整个产品周期助力开发者业务成功。

从 2004 年 David Helgason、Nicholas Francis、Joachim Ante 三个年轻小伙子在丹麦哥本哈根的地下室写下第一行代码开始，Unity 就以简单方便的流程获得各类游戏开发者的欢迎，这种利落的风格也奠定了 Unity 未来统治移动游戏市场的基础。目前，通过 Unity 制作的 Apps 每月全球下载量超过 40 亿，包括《王者荣耀》、《原神》、《永劫无间》等爆款；去年全球榜单排名前 1000 的手游中，超过 70% 是使用 Unity 制作的。

将移动广告圈的重磅玩家 ironSource 并入后，Unity 进一步加码了增长业务。而对中国的移动出海开发者而言，在这样一个竞争激烈、快速变化的市场环境中，如何达成可观又可持续的规模化获客和商业化变现？

2023 ChinaJoy 大会前夕，品玩专访 Unity Grow 中国区总经理祁凯，以下为对谈实录——

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" width='1280' height='853' />Unity Grow 中国区总经理祁凯。图源：Unity
“2022 年全球下载量前 100 的游戏里，93% 都是 Unity Grow 的用户”

品玩：去年底 Unity 与 ironSource 合并的初衷是怎样的？合并的背景和原因是什么？

答：ironSource 作为一个综合性的应用商业化平台，过去十几年一直致力于应用业务的增长，帮助开发者将优秀的产品转化为成功的业务。Unity 在游戏行业更是家喻户晓，一个数据就可以说明 —— 2022年，通过 Unity 制作的应用单月下载量就超过了 40 亿次。

合并的前提，首先是两家公司在产品和业务层面的互补性 —— 内购和广告是大多数手游开发者选择的盈利方式。游戏玩家是投入度非常高的一批用户，但只有一小部分人（不到2%）在他们玩的游戏中进行内购。现阶段很多玩家和开发者慢慢接受了广告或以广告作为商业模式。所以我们对于这部分手游开发者来说优势尤其明显。

其次，能够真正促成合并的原因是我们的理念和共同愿景是基本一致的。我们都致力于通过产品和技术来消除创作者和开发者所面临的障碍，我们在游戏领域都有多年的经验，这些经验放在游戏之外的其他垂直领域也很宝贵。

所以这是一个自然而然、水到渠成的阶段，也是一个变革性的合并。对于我们来说，就是为开发者创造更多的价值。无论他们处于开发周期的哪个阶段，创作-运营-增长，他们所需的所有产品都可以在 Unity 这里一站式完成。

品玩：Unity Grow 目前都提供哪些产品或解决方案，特别是针对用户增长、游戏变现等方面能提供什么样的支持？

答：Unity Grow提供一个端到端的解决方案，覆盖了游戏/应用的整个增长周期：从最开始提供吸量测试，帮助他们产品发行，到发行之后的广告变现、用户获取，并在每个阶段提供实时数据和深度分析。具体的比如：

1. 广告聚合平台：Unity LevelPlay，开发者商业化变现的首选平台之一，囊括了几乎全球所有头部广告平台
2. SDK广告网络：Unity Ads + ironSource Ads + Tapjoy
3. 手游发行平台：Supersonic，2022 年全球下载量最高的超休闲游戏发行商（Data.ai）
4. 应用营销平台：Luna，帮助游戏/应用在Apple Search Ads等30+渠道提升广告投放效果
5. 移动设备广告解决方案：Aura，已接入超过 14 亿台设备

我们做过统计，2022年 Data.ai 全球下载量前 100 的游戏中，93% 都是 Unity Grow 的客户。同时，我们的产品和服务也在中国市场深耕了近 10 年，国内大量出海开发者都和 Unity Grow 有合作。

品玩：即使我的应用没有用到 Unity 引擎开发，也依然可以使用 Unity Grow 的服务对吗？

答：对，我们是面向所有移动端开发者，也不局限于游戏或非游戏。

品玩：不同规模的游戏开发者，他们可以选择不同的方案，灵活性是比较高的吗？

答：是的，我们并不是绑定必须要使用所有服务。我们面向不同领域、不同规模的所有开发者，针对他们的需求提供相对应的解决方案。

比如中小独立开发者，前期资源或人手不够，只是想好好做一个产品，但是没有资源和经验发行，我们的 Supersonic 就可以提供测试和发行。

面向产品和资源方面相对成熟的厂商，我们可以提供商业化、规模化获客、应用营销、游戏设计等服务。比如很多头部开发者都非常重视用户体验，起初会对应用内广告有顾虑，不希望为了广告收入造成用户流失，因小失大。那我们也会介绍Unity LevelPlay 聚合平台的Ad Quality工具，可以监控并预警不良广告素材，确保品牌安全和用户体验，开发者可以兼顾收入与口碑。围绕合作伙伴的各种顾虑和需求，我们都会不断投入创新研发。

“SLG、RPG 是红海品类，出海不必执着于 T1 市场”

品玩：面对国内外市场的竞争，一个成功的出海开发团队都有哪些共同特质？一个成功的出海产品需要具备哪些要素？

答：现阶段游戏出海从营收层面看还是比较成功的。基于过去我自己接触到的一些团队，有几个维度可以讨论。

第一点：出海，需要国际视野。首先得有一个国际的视角去了解当地的用户习惯、特定地区的流行趋势、法规、风俗文化等。

第二点：要有更多的创造性。比如如何通过一些玩法的结合，符合当地流行趋势，符合全球流行趋势，去打造一个更新颖的玩法。

第三点：联动用户增长和商业化变现团队之间的协作，不再各自为营。产品要看长期留存、看回收、看增长，两个团队的紧密配合是根基。

第四点：积极灵活应对变化。当广告生态或市场趋势产生变化时能够积极改变。

成功的产品也有几个维度：

第一，产品要符合发行市场的流行趋势，贴合用户属性和喜好，了解 Google Play，iOS 等在当地的政策；

第二，借助合作伙伴的力量，通过较为成熟的商业化平台，以减少前期人员和成本投入的方式快速打开海外市场；

第三，如果有一定人力和资源储备，可以多测试，为产品进行数据积累，在瞬息万变的市场环境中占据主动。

品玩：目前哪个类型的游戏出海比较多，发展比较好？

答：按收入来说，中国出海游戏开发者很大一部分都是做SLG的。中国厂商在特定市场、特定品类的竞争已呈白热化，所以我们建议尝试一些新的品类，可能会帮助大家减轻前期的负担，提高产品成功几率。

品玩：国内游戏行业与国外游戏行业存在哪些异同？未来的方向在哪里？

答：通过过往接触过的不同类型的开发者，包括游戏或非游戏开发者，首先感觉到现阶段国内外游戏行业差异正在逐渐缩小。但在一些方面，还是有些不同可以探讨研究，例如：

在创作层面，国内开发者在游戏品类上还比较集中，SLG、RPG 等是激烈的红海，可以尝试突破更多品类；

在商业化层面，国内开发者对商业化模式的选择相对保守，而海外一些重内购的游戏都在积极探索更多有效的、符合产品属性的多元化商业化方式，来进一步提升收入；

在出海市场层面，美国、欧洲、日韩等Tier-1市场饱和度高、前期投入会更难。国内开发者可以积极探索多元的新兴市场，在前期积累一定的数据和资本。

“手游玩家增长仍在继续，寻找更高效的商业化和获客方法也迫在眉睫”

品玩：你们怎么看待当前的游戏市场和游戏广告业务的发展态势？行业是否正在下行？

答：行业总是处在不断的发展和变化之中。宏观经济趋势，广告市场的疲软，都会对行业产生一定影响。特别是游戏行业是一个竞争激烈、快速变化的市场，且头部效应越来越明显，所以行业共识也认同出海是开发者转型或长期发展的大方向。

在我看来，还是对整体发展保持乐观的。首先，移动端游戏比其他平台提供了更多的潜在用户。根据我们今年的 《Unity 2023 游戏行业报告》，2022 年几乎所有规模的工作室都加紧了移动端的游戏制作，将大创意带到小屏幕上。

此外，IAA（应用内广告） 和 IAP （应用内购买）已经渐渐成为主流。游戏全球日活跃用户中位数增长了 8%，而付费活跃用户的比例自 2021 年以来下降了 2%。表明越来越多的人在玩移动端游戏，模式上相对于收费和订阅，更偏好内购和广告。可以看到，将内购和广告结合起来，也就是“混合变现”，是有效提升收益的商业化策略。

手游玩家的增长仍在继续，但更严峻的宏观经济环境意味着开发者需要更加了解如何从不同用户群体中获利。因此找到更高效、更可靠、兼顾收益与口碑的商业化和获客方法，对出海和所有开发者来说都至关重要。

品玩：提到 Unity，大家第一时间还是会想到这是一个和游戏强绑定的品牌，您希望“出圈”吗？

答：虽然 Unity 是在游戏行业中成长起来的，但其实我们在为各行各业的内容创作者提供解决方案。以 Unity Grow 为例，我们在帮助很多知名品牌推动用户和收入增长，比如社交类应用 Bumble 和全球餐饮巨头麦当劳；Unity Create 也是如此，已经在汽车、文旅、城市基建、工业制造等非游戏领域被广泛采用，不仅赋能了香港机场、上海地铁17号线、北京冬奥会冰球场馆等大型数字孪生项目，也助力了包括梅赛德斯奔驰、蔚来、小鹏、理想等众多国内外汽车厂商打造汽车智能座舱。

品玩：随着中国市场的快速发展，Unity Grow 业务会面临哪些机遇和挑战？

答：首先，我们希望赋能所有的内容创作者实现愿景，这一点在近十年的发展后我们在游戏领域已经很成熟，在非游戏领域也很看好未来更大的突破和发展。

然后还是希望通过我们的行业经验和全球化视野，以及本土非常专业的支持团队，帮助国内开发者更深入准确地解读政策，调整策略，实现更好地增长和长期发展。将国际的顶尖技术和深入的本地化客户运营充分结合起来，这也是我个人看到的潜力所在。

AIGC可以为互联网广告带来怎样的变革？

作为全球广告营收仅次于谷歌的科技巨头，Meta绝对有资格回答这个问题。

除了研发自己的大模型之外，Meta在过去几个月中投入大量的资金，试图进一步将机器学习和AI技术应用于自身的广告系统。今年5月份Meta就推出了一款面向广告主的生成式AI工具——“AI Sandbox”，目前已上线了多样文本创作、背景图片生成，以及自动图像裁剪在内的核心功能，并于7月份逐渐面向广告商开放了使用权限。

显而易见，Meta此举的背后是希望能通过AIGC来弥补其因苹果隐私政策产生的近100亿美元损失、并克服这个限制将在未来造成的不可估算的影响。

在过去几个月中，Meta在AIGC技术的基础上形成了怎样的广告体系？这套体系在跨境营销领域中发挥了怎样的作用和影响？对中国出海企业而言又有怎样的价值？

就这些问题，品玩近期对谈了Meta大中华区应用游戏行业总经理朱仲荣。朱仲荣负责Meta的应用程序和游戏广告营销业务，在加入Meta之前，他曾在谷歌就职，负责YouTube大中华区的核心广告业务。

经历了几年全球疫情的洗礼和宏观经济增速下滑，朱仲荣坦言无论是应用出海还是游戏出海，都遭受了不同程度的冲击。

但即便如此，朱仲荣从互联网广告一线的视角仍看到了很多新的机遇。

“游戏行业出海的需求依然非常强劲，尤其是特定细分品类，比如休闲、MMORPG，而SLG和RPG这两个品类是广告投入最大的赛道，前者投放的重点是北美和欧洲市场，后者更重视港澳台、日韩以及东南亚等新兴市场。”朱仲荣说。

根据Appsflyer发布的《2023手游营销现状报告》，仅2022年，全球手游广告支出便达到267亿美元、折合人民币约1837亿元。虽然全球游戏行业都在经历着一定程度的衰退，但为了维持自身产品的正常运营，多数厂商反而选择增加营销成本。

同时，App应用出海也步入后疫情时代，全球用户花在应用上的时间增长了42%，“过去一年我们观察到包括金融科技、社交、网文阅读等领域实现了稳定增长，并具有很强的变现能力”。

也是因为看到了全球互联网广告市场仍未开发殆尽的潜力，Meta在今年由ChatGPT引爆的AGI热潮中加大了对AI广告的投资，并整合了旗下所有自动化广告产品，迭代升级出一个Meta赋能型广告体系（Meta Advantage)。

据朱仲荣介绍，这套体系目前已覆盖了互联网广告投放的全部流程。

从制作环节，广告主可以通过AI Sandbox从定位、竞价、和创意等方面端到端地自动生成广告内容；而在投放环节中，Meta Advantage会根据广告主的需求在Facebook和Instagram等矩阵平台中自动选择最匹配、效果最好的版位进行广告展示。

在这些基础AI广告功能之上，Meta Advantage还利用AI技术推出了动态目录广告的创意型功能，广告主在使用该功能时，Meta系统会智能识别目标受众对其产品和业务展示出的兴趣，并自动向其进一步投放个性化广告。

“我们（Meta）旗下的产品目前在全球已拥有38亿用户，如此庞大的用户群一定可以帮助企业接触到他们的目标受众，而AI技术会极大提高这一过程的效率。”

朱仲荣告诉品玩，Meta Advantage对于广告主来说使用体验非常友好，“只需要提供一些简单的素材，照片或者是视频，告诉我们的系统他目标的国家市场和受众后，AI就会自动开始学习”，而这套体系与Meta新推出的生成式AI Sandbox工具一起，正在将全球互联网广告进一步推向AI时代。

一些乐于尝试新技术的广告主已借助Meta Advantage实现了不错的营销效果。

时尚品牌ChicMe在其以往Facebook广告策略之上叠加AI购物营销功能（Advantage+ Shopping Ca mpaigns），实现了5%的增量销售，其广告支出回报率与之前相比高出27%，整体销售转化率提高了23%。

同样地，游戏公司Hutch在使用了AI广告营销之后，其产品的安装量提升了20%、单次安装成本降低20%，广告花费回报率提升了30%。

金融科技公司WeLab也因AI广告获益，这家线上银行在使用AI广告营销功能后获得了67%的新增贷款申请，相比之前的互联网广告投放，AI广告让其每增加一次转化所需要的费用降低了44%。

就AI技术对互联网广告带来的巨大变化，朱仲荣认为游戏是受益较大的行业之一。

就朱仲荣日常观察，当前国内游戏出海厂商在广告投放上的痛点主要有两个：一方面是对目标市场用户不够了解；另一方面是海外互联网广告竞争越来越激烈，素材创意成为了各厂商投放时的重大挑战。

“对于游戏行业的广告主来说，很多时候广告素材决定了投放效果，所以他们一般会花很多精力在制作素材上，一张图片不同的颜色、不同的背景，都会产生不同的广告效果。”朱仲荣表示这种具有明确投放目标的广告生成和大量素材的投放测试，其实可以交给AI来进行，“这将极大地提升广告主的投放效率”。

过去几年中，对于国内出海游戏厂商而言，不断上升的买量成本变成了悬在头上的达摩克利斯之剑。而在高居不下的买量成本中，竞价和素材是占比最大的两部分。可以看到的趋势是，由Meta引领打造的AIGC广告营销，也在从这两方面极力试图降低广告主的成本。

目前来看，Meta Advantage体系的确提高了互联网广告的投放效率。

全球营销机构iProspect的副总监门萨称，这个工具未来的前景十分可观，他表示其客户每在该系统投放1美元，就会产生7美元的回报，而这几乎回到了Apple隐私政策更改之前的水平。据悉，Meta正在AI广告功能上投入更多资金。

不过也有少数广告主认为随着AI时代的到来，像Meta Advantage这样高度智能化的AI产品，可能会让营销人员丧失内容创作的主动权。这也再度回到了AI如何与人类协同发挥最大价值的讨论。

“我觉得AI跟人可以是个很好的搭档，是很好的一个partner。因为最后我们给受众测试也是由人来做，用户也是一个人，如果用户不能告诉你什么能吸引他的话，AI也无法进一步学习。”

朱仲荣认为AIGC并无法代替人类进行内容创意的工具，它只是让互联网营销更加回归广告的本质，“用最短时间在对的位置找到对的受众，并传达一个对的信息”。

事实上，随着AIGC技术的极速发展，不止是最后的营销环节，它正在浸入游戏生产链路的各个环节，循序渐进地发动着一场行业生产力革命。

当各个环节的工业化程度在AI加持下不断加深之时，如何保留甚至放大人类在其中的作用和价值，可能是下阶段人们需要思考的一个重要问题。

大概一年前，高速NOA（按导航辅助行驶）功能刚开始有火起来的苗头，很多新势力的智能辅助驾驶功能开始上车。当时有很多NOA的支线功能，比如AEB（自动紧急刹车系统）也引起了探讨。我们也正在忙活着和很多同行做相关的对比测试。

我们记得当时，就有很好玩的一个现象：新势力在AEB等功能上很激进，几乎是每周迭代更新，上新版本，每个版本都在技术上做宣讲，把AEB这个功能传得很神。大家也都很好奇实际使用的情况，于是我们就准备把很多车型拉到一起测试。选来选去，最后选择了三家新势力和一家传统豪华车企的产品。

测试环境很苛刻，甚至超出了它们几家设定的标准：有突然鬼探头闪现的假人，前方落石紧急变线的汽车，模拟大雨天、大雾天和极黑夜等场景，来测试AEB自动刹车反应的距离。

有意思的是：在不同的测试环境中，比如雨天、雾天和突然变向的车况中，在技术舆论上最汹涌的三家新势力虽然都有自己擅长的一部分，但是长时间的测试下总会出现一些不太稳定的情况：比如上次没刹住，这次刹住了；上次表现几乎满分，这次直接把假人撞碎撞飞……反馈厂家之后，工程师大多都会说，这是一个corner case（极端案例），我们会继续ota调整。

不过在每次AEB测试中，那家最没有热烈宣传的传统豪华车企都是稳稳刹停，给人以很强的信任感。

这个品牌，就是奔驰。在那天过后，我们为测试加入了一个新的得分指标——信任感，就是考量测试过程中车辆反应带给大家的刺激程度。如果这一品牌让你觉得它虽然刹住了，但是整个过程还是紧张惊悚（比如刹得太晚、太急，以至于你的心脏都跟着不舒服），那么信任感得分就很低；如果它每次都稳稳刹住，并且能够让你足够信任，充满信心，那么信任感得分就很高。

在最后整个综合得分中，奔驰得到了信任感最高的分数，大家也认为这将是评价汽车品牌的一个新的逻辑维度。

电动车新功能花哨，但信任感很差

提出信任感这个词，是因为最近很多有着时髦名字的功能，已经很难让我们感受到信任感。

比如某品牌产品所谓的零重力座椅，通常打开这个功能，需要自动检测前后是否有乘客，我们在前排的体验也很好，但当某个体重较轻的小朋友在后排不小心误触了开关后，竟然被椅子夹了。恕我很难认为这是一个符合安全标准的功能。

比如全景超大天幕，不知道什么时候成了各家车企的标配，但尽管各家都宣称自己玻璃的隔热率/隔紫外线指数，大草帽还是成了整个夏天全景天幕最好的附属品。

从8K真彩显示屏到驱动电耗，背后其实都是新能源汽车的起名哲学。而类似的场景/功能还有很多......

某些在营销中无限美好的东西，当被放到特定场景下，会让你甚至觉得这不是一个正常人设计出来的。

人们常常调侃，这背后是：日益增长的营销造词需求，和消费者对于普适靠谱的理解和追求之间的矛盾。

对于厂家和消费者来说，什么是“好”，可能已经没有一个统一的衡量标准，更像是买家秀和买家秀的关系了。

前段时间，相信很多关注汽车的朋友的都关注到了一场大型的夏测。一些参与这场测试的朋友惊讶地告诉我们：在测试过程中，很多产品连最基本的行驶都已经难以完成，这让人不得不怀疑，现在很多产品的测试标准到底是什么水平。

现阶段，选择一个产品，其实更多就是表达对一个品牌在设计、功能和标准方面的理解和认同，这种信任感，就是一种全方位的认同。

电动化时代，不该改变标准

人们对于第一辆汽车的信任感，可以说来自于奔驰。

1885年10月，世界上第一辆汽车是由德国人卡尔·奔驰研制成功，并于1886年1月29日获得专利，一举奠定了汽车设计基调。往后上百年，直到现在，内燃机时代汽车设计也没能跳出这个框框。

如果你有机会参观奔驰博物馆，会发现很多展览的产品前面的定语都是“全国第一辆”。

很多人说，奔驰是一部汽车技术史；其实，奔驰也是一部汽车标准史。不仅仅在汽车动力技术、设计上，奔驰在方方面面都一直引领着造车的标准。

奔驰博物馆

电动时代，汽车不再需要发动机和变速箱，传统车企也被认为失去了长久以来在这两项技术方面积累的优势。于是，很多人认为传统车企已经落后。其实是一种有失公允的表达。

对于奔驰来说，更重要的是，在电动化和智能化完全来临之际，如何再次确立自己的标准，找出方向，重新引领行业。

比如前文提到的信任感，是奔驰很早在智能驾驶领域提出的一个非常新鲜的理念——“人车互信”。

品驾也和很多国内外做自动驾驶的公司聊到过这个话题，他们在试驾过全世界几乎所有的自动驾驶汽车后，认为最终让人们可以完全放开双手的一个标准是“人车足够互信”，只有你真正的信任这个车之后，你才不会想着要随时干预它，最终达到自动驾驶。

这个理念就和奔驰确立的理念不谋而合。

一定程度上，这仍然是奔驰的判断，也是对绝对安全的承诺：在没有实现绝对的人车互信之前，还是不能放开握住方向盘的手。

在电动化上，奔驰也面向一个终极的目标：能效。

这也让我想到了如今人们谈论电动车的一个新趋势：续航不是主要指标，能效才是最关心的。一定程度上，能效彰显了车厂对于内外部汽车设计和汽车核心三电技术的掌握程度。而“能效就是硬通货”，也是奔驰在开始电动化研究时就喊出的口号。

奔驰VISION EQXX概念车

去年，奔驰VISION EQXX概念车完成了从德国辛德芬根到法国卡西斯1次充电续航1008公里的能效之旅，平均百公里耗电量8.7千瓦时；在后续从德国斯图加特到英国银石赛道长达1202公里的真实交通中，VISION EQXX概念车以平均百公里8.3千瓦时的超低能耗，再次刷新自我能效纪录的同时，也再次奠定了“老大哥”的地位。

讲人车互信和不断刷新能效，是为了什么？

在我们看来，遵循百年汽车制造的安全可靠的客观规律，把新时代的方向清晰地细化成一个目标，面向终局思维，就是奔驰的做事标准。

最近，品驾也去参与了全新EQE纯电SUV媒体体验之旅。奔驰竟然高调调侃地回应了“买奔驰就是买标”这个话题，这一场新车的品质体验之旅就从买“标”开始说起，展现出一条毫不妥协的奔驰通往豪华电动未来的标准之道。

而整个活动就是在回应一句话：选车就是选品牌，选品牌就是选标——标准。

奔驰摊牌了：买标，就是买标准

扑面的海风，摇曳的海浪，在夜幕的星海湾大桥上关闭全新EQE纯电SUV的车窗，你大概会理解奔驰的品牌宣扬：

选择奔驰，就是选择的那种豪华背后不易表达的感性认知。

选择奔驰，也是在选择奔驰的标准。

全新EQE纯电SUV

在全新EQE纯电SUV上，那些深藏在车身上的设计试图向人们展示出了其豪华、安全、能效、驾驭的特性。奔驰认为，这些见微知著的细节，还是当今衡量是否是一款电动豪华汽车的标准。

作为一辆电动车，奔驰认为，它仍然需要有标准，需要可靠耐用，奔驰在研发和制造的本质都是为了打造一台车。客户选择奔驰是因为奔驰的标准值得信赖，那么奔驰就更要为提供带来安全和可靠，这是奔驰的底层逻辑。

全新EQE纯电SUV

首先是安全。在梅赛德斯-奔驰看来，汽车世界里的豪华、科技、驾控等等都是数字“0”，而安全是所有“0”前面的数字“1”，没有安全，一切都将归零。因此，奔驰百年如一日地坚持用高于行业要求的安全标准来打造汽车。

除去更坚固的车身的被动安全之外，印象比较深刻的是奔驰自主研发，且已经有20年技术累积的Pre-safe预防性安全系统：当车辆传感器提前检测到事故时，可以在几毫秒内将相关信息发送到电子控制单元。从而控制车辆——自动收紧安全带，关闭天窗及车窗，调直座椅靠背，防止驾乘人员被甩出车外或者向前移动，保证他们固定在应对撞击的最优位置。

全新EQE纯电SUV

其中，由于防撞缓冲区有限，侧向碰撞对于人身安全有极大伤害。为了降低侧碰伤害，奔驰还推出了PRE-SAFE预防性安全系统的“座椅侧碰保护功能”。一旦系统监测到侧面碰撞即将发生，座椅靠背侧面的气室会在0.2秒内完成充气，给驾乘人员一个侧向力，使他们远离危险区域，并向车辆中心移动最多50毫米。人体心脏距离体表的距离约为50毫米，这样一招“如来神掌”能给身体和心脏提供另一层外部保护，可以说每一毫米都对生命至关重要。

而结合真实事故调研、自然界灵感以及人耳构造研究，奔驰在2016年推出了PRE-SAFE Sound听力保护功能，在事故发生前，通过车辆扬声器发出粉红噪音，激发人类的自然防御反射机制，促动镫骨肌肉收缩，强化对外部噪音的抵抗力，从而保护耳膜。

能把安全做到这种程度，自然也就不会出现前文提到的“座椅夹人”的问题。甚至，奔驰在天窗这么微小的细节上，也考虑到小朋友。4毫米，这是一个小朋友最纤细手指的厚度——也是奔驰天窗防夹手功能最小的感应缝隙。这是对于汽车这个产品工程最深刻地了解。

尽管有全景天窗，但依然配备了物理遮阳帘，而且预留了足够的头部空间。设置物理遮阳帘至少要占用5厘米的空间，得益于奔驰EVA纯电平台的优势，优异的头部空间在设计之初就已被考虑在内。此外，诸多豪华属性在全新EQE纯电SUV上成为了标配，包括全景滑动天窗、无钥匙舒适进入、前排座椅加热、多向电动座椅、皮革方向盘、L2级别辅助驾驶等舒适、智能化配置。

全景天窗

可以看到，奔驰的很多科技，其实是以人为本出发的，并且有更多汽车工程上的智能思维。这和只把目光瞄准在智舱和智驾的一些厂商的理念不太相同。

比如比较熟知的是全新EQE纯电SUV的高能效来自于弓型车身的设计，但通过针对全身空气动力学优化部件的定制化——包括前轮扰流板、行车侧板和尾部扰流板，充分考虑了气动声学和车身表面水流的管理，才实现了最优的能效续航。

在内部能效优化上，全新EQE纯电SUV在前轴配备智能的DCU控制单元，可以作为四驱和后驱的DCU耦合与解耦，切换速度非常迅速，完全由车辆自主完成。在四驱变两驱的情况下，车辆能效得以进一步提升，续航里程提升可以达到6%。

在整车驾驭上，全新EQE纯电SUV还瞄准了电动车驾驶经常遇到的眩晕的情况。从电机“起转即高扭矩”的输出特性，底盘调校表现和声音表现来入手，分析和解决大脑综合处理多个感知器官的不一致信息而晕车的情况。

全新EQE纯电SUV

两天试驾下来，对于全新EQE纯电SUV豪华的氛围感也颇有感悟：理性分析这种感性认知——当内饰用料更好，木纹的纹理和按键的触感更好，座椅更舒适，氛围灯颜色恰到好处，整个视觉、听觉和触觉融合成一个氛围，更符合这种豪华氛围带来的感性。

如果你还是认为这是奔驰旧时代的豪华，其实仔细想想，这是一脉相承的。奔驰已经在这辆完全焕新的全新EQE纯电SUV上赋予了它电动豪华的新特性。

2023年8月2日，小红书成立整整10年了。

不知道有多少人记得它当初的样子：7个制作精良的购物攻略PDF文档，一个简单甚至单薄的旅游和购物攻略笔记社区。然而健忘的大多数人更熟悉它的现在：每天服务超过1亿的用户；越来越多的女人、男人、老人、成人、少年、职场精英、家庭主妇、高校学生、教授学者、明星和运动员等，已经习惯把它当成大千世界的搜索入口——他们当中的一些人也是符合各自领域专场的小红书内容创作者，在这里上传和精心地维护自己创作的视频和图文内容；品牌和广告主在期待它更多的机会开放；而巨头们——无论淘宝、天猫，还是抖音和微信，则纷纷把它放在竞争的靶心。

“小红书”正在变成“大红书”，似乎是一个共识。

在“人口红利”和“流量红利”早已见底，大多数中国互联网平台失去了看得见摸得着的增长引擎的当下，小红书在变大、变强的轨道上继续增长。

这是一个增长乏力周期的增长故事，也是通过自我节制获得新生命力的社区实践。

小红书今天的一切，都与中国移动互联网过去10年的起伏跌宕和涨落逻辑形成了鲜明的反差：在别人都大而全的时候它小而美；各家平台都高速增长的时候它默默无闻；在大家陷入增长乏力的境地，“标签感”越来越强烈的时候，它居然变得多元和丰富了起来……

小红书是一个“反常识”的存在，反的是中国互联网基本增长逻辑的“常识”。

8月2日，小红书CEO毛文超在公司内部做了10周年分享演讲。40分钟的时间里，“流量”、“网红”、“日活用户”和“增长”等等互联网公司CEO最擅长讲的术语和概念，一次也没有出现。

反之，他用了一半时间讲述小红书这家公司的来历和去处，另一半时间在讨论人文精神和科学技术的关系。

当然你可以说，任何一家互联网公司的CEO都喜欢在一些特殊的庄严场合跳出具体业务讲这些“形而上”的东西，修饰自身的业务不足甚至道德困境，为公司找到业务和价值观上的合法性和合理性。但是，一个人讲出来的关于初心、价值观和人文关怀的东西是为了“上价值”而上价值的牵强附会，还是自己长期以往有迹可循的思考和实践，人们的感受是不同的，得到的反应也是不同的。

有理由相信，小红书CEO毛文超讲的是自己相信的话。

有很长时间，我们已经习惯了从互联网公司的CEO和高管那里听到新的“打法”和创造的新概念新名词、关于竞争和增长的被高度浓缩的方法论、“黑话”和密码，以及“几个关键决定”之类的东西，似乎一切的增长、成功和进步，都源自几个无比前瞻且正确的决策，一套见招拆招无往而不胜的组合拳，一张从0到1绘到底的蓝图，以及那些被总结成互联网公司组织建设“法宝”的金科玉律……

但是你很少听到一个CEO跟你说：进步是在彷徨中取得的；增长都是“熬”出来的；很多尝试和努力在一开始的时候并不成功，到了某一个时间点却以意想不到且无可控制的方式得到了验证；以及在科技与人文、审美和效率、个性与规模、社区氛围与商业化之间的“天人交战”，是几位关键决策者10年以来日复一日的自我拉扯……

毛文超讲的就是这些。

听很少公开发表演讲的毛文超说话，你会发现他非常执迷于复原这10年经历的一些刻骨铭心的细节、团队里每一个人的情感和情绪、以及“小红书应该是一个什么样的社区”的场景化而非概念化的描述。在这些叙事的背后，与其说是理想主义的彰显，倒不如说是一个人、一个团队、一个组织对一个美好愿景的努力复现，无论它有没有结果。

那些没有答案的关键瞬间

2020年中，小红书开了一场战略共创会。

据描述，会上不少人一度失声痛哭。前一年的小红书刚刚经历了最困难的一年：公共舆论对小红书上时而呈现出的物质主义和拜金主义氛围进行了批评，一些用户也表达了厌烦和不耐，社区生态等严峻问题，让小红书必须做出改变。

“我们反思了对生态的漠视，反思了对用户和创作者的傲慢，反思了对外部巨大环境变化的视而不见，也反思了内部团队的目标和动作的割裂。”毛文超说。

他感慨这些三年前的事情让他感觉恍如隔世。“这是小红书的成人礼，”毛文超说。

小红书似乎在坚持原则的同时丢掉了一些原则。而在那之前，毛文超是个连和合伙人瞿芳第一次决定要创业时，都先讨论“原则”的创业者。

2013年时，毛文超和瞿芳决定一起创业。但他们一开始就没有讨论商业模式或市场规划等，却先是互相提出一个问题：如果一起共事，你有哪些原则是必须要坚持的。

毛文超说。“当时我提的是：未来小红书里的任何岗位，都要留给最胜任的人。我和木兰永远不能让自己的能力成为公司的天花板。木兰提的是要把耳朵打开，倾听彼此；关上门我们可以尽情地表达不同的观点，但打开门，我们就是一个声音一个决策。”

木兰是瞿芳在小红书的“薯名”（来自对小红书谐音“小红薯”的化用），而毛文超的“薯名”是星矢。

于是，小红书成立。

小红书的第一间“办公室”, 上海复兴中路

之后的故事如外界所熟知：小红书的第一款产品是七个制作精良、内容丰富的PDF文档，主要是中国香港等地的购物攻略。“我们当时就是一个小型编辑部”，毛文超说。

这倒给我们呈现了一个此前被人们无意忽略的事实：小红书在诞生的初始，并不是一家典型意义的互联网公司和科技公司，而是一家纯粹的内容公司，准确地说，更像是本世纪早期流行的“孤独星球”或是“iLook”的电子版。在那个随便一个团队都能开发一款移动APP的时代，在那个洋码头、蜜淘和蜜芽等一批最早期的“跨境电商”APP方兴未艾，轻易就能获得超额融资的时期，一个团队在一开始用几个PDF，而不是一款APP进行跨境购物推介，足见这个团队不是冲着“趋势”，而是按照自己的审美、原则和对事物的理解，去做一些事的。

它肯定不能体现这个团队在当时的产业趋势前瞻性——小红书在很长时间之内没能成为一家真正意义上的电商公司也不是没有道理的，但这并不妨碍小红书很快有了自己的APP，也开启了跨境电商，仓储布局也陆续展开，在那个移动互联网每天都在往外喷薄新应用、新场景的年代，学会这些并不是一件特别难的事。

小红书的第一次技术“自觉”是在2015年，这一年小红书有了自己的算法工程师。

但这是一个在当时的小红书很“鸡肋”的岗位——每天新增几百篇的内容，10分钟大概就能刷完，这样的数据量用“算法”推荐，效果肯定不如编辑推荐好，“杀鸡用宰牛刀”如果不是为了赶时髦，肯定得有点别的理由。

更何况，当时算法推荐也谈不上时髦，靠算法推荐一张蓝图绘出来的今日头条正在被各种传统的坚持编辑推荐的新闻客户端围剿和质疑，抖音离真正意义上的诞生尚有两年的时间。“算法有没有价值观”也成了被放在桌面上讨论的问题。大多数从事内容社区的人们在当时更相信编辑推荐的力量，也相信运营出来的效果，但没多少人真的愿意靠算法打天下。

“小红书首先是一家科技公司”，这是毛文超在那个时期的首要判断。两年前，别人都在做跨境电商APP的时候，小红书坚持埋头编辑导购攻略的PDF文档。两年后，大多数当年做APP的同行对“算法”且疑且惧的时候，小红书抢先一步拥抱了算法，不能不说是一次小红书团队在认知上一次的巨大革新。但“超前”的认知并不一定带来更好的结果，这也是常识。

更何况，今日头条当时已日活近亿，每天滚动着数千万条新鲜的资讯，每天几百条新增笔记的小红书“何德何能”靠算法定义自己？

当时的小红书没有答案。

“在审美与效率、个体与规模、人文与科技的拉扯之中，我们好像不能放弃任何一边，但我们那时候好像也没有找到一个方法让他们很好地融合在一起，” 毛文超如是描述。

毛文超说，他在那个阶段看了非常多的书，关于科技、艺术、社会学、心理学、哲学，以及“科技史上为数不多能够做到既伟大又美好的公司”年轻时候的成长故事。

这些书看似庞杂，但其实都在复现事物发展的终极规律，而不是短期的方法论。这些书里不会告诉你“流量密码”，也没有什么“增长黑客”的神话故事。“科技与人文的十字路口”这句话在当时就有些滥了。很多人觉得在一个开机画面里藏一点摇滚乐的元素，在一场演讲的PPT里插上几张波普肖像就是“人文精神”，世界上哪儿有那么简单的事。

思考的多了，动作就一定会慢。小红书就是那时候被打上的“慢公司”标签。

思考的多了，人就一定会迷茫和痛苦，也就会自我拉扯。到最后，还不得不逼得自己做出一个多少有些倾向性的选择。

“聚焦生活方式必须用好推荐，才有机会为每一位用户度身定制一本最适合他的小红书，带他看大千世界的美好和身旁的精彩”，毛文超如是阐述小红书早在2015年就拥抱了算法推荐的原因。

这也意味着，算法推荐被用在了当时看起来并不该用到的地方上。

众所周知，算法推荐最无所不能的使用场景是在海量的内容信息中调动每一个消费这些内容的人们内心最隐秘的欲望，卷起千堆雪，让人欲罢不能。比起“热闹”和“焦虑”，“美好”并不是算法推荐最擅长的用武之地。

但“美好”同样是一种价值观，当它被定义为算法推荐的使命的时候，这种“算法”本身也就有了价值观。

“我不知道如今的黑客是否会流芳百世，但我们可以看到如同艺术家一样，这些数字时代的手工艺人正在改变世界。”，这是小红书的第一位工程师路飞当时写在办公室一层的一块黑板上的话。

在“黑客增长”与“手工艺人”之间，当时的小红书已经做出了某种若隐若现的选择。当时行业里有太多“方法”被标榜，太多“打法”被神化，甚至被印证能带来立竿见影的增长，做与不做，只是一个选择的问题。

小红书从第一天就在拒绝成为某种更容易成为的物种。即便在找到了“算法”的武器之后也不例外。毛文超称，在那时他确定了一件事，就是要拥抱算法为代表的新科技，因为他们是时代给予的神奇画笔，“如果我们有幸掌握了这支神奇画笔，不同的人，不同的公司，会画出不一样的画”，但画出的是什么，他和团队一直都没有答案。

没有答案，也就意味着得一直摸着石头过河，即便是在问题和危机暴露的时候。回到2020年初的那场“战略共创会”——内容生态出了问题，对创作者和用户的傲慢心态逐渐抬头等迫在眉睫的新问题新挑战被摆在桌面上。而这些关于小红书当时面临的“生死考验”，又何尝不是在“没有答案”的摸索中获得了成长，进而积聚产生的新问题？

如果不是算法推荐起了作用，如果不是创作者生态繁荣了起来，如果不是“大千世界”过于精彩了，又哪儿来的这些问题？小红书要还是那个日更几百篇的迷你社区，又哪儿来的生态问题，物质主义又能泛滥到哪儿去？

面对这些新的问题，小红书有解决的方法，但仍没有唯一的答案。

它最开始的时候，两名创始人只知道要按照自己的原则，做一个分享生活美好的产品，它应该就是几个PDF，还是一个社区，一个内容平台？没有答案。

两年之后，小红书决定拥抱算法推荐，但算法用来推荐什么？怎么推荐？机器学习该怎么兼具人文精神？让用户得以刷新和分享的是美好的事物而不是单纯的欲望和焦虑，没有答案。

又过了四五年，小红书第一次遭遇成长的烦恼，有了自己的青春残酷物语，它该如何完成一场爱与痛交杂的成人礼？它有了觉醒，但那不是答案。

承认“没有答案”，任由答案在时空中飘荡，也是需要勇气的。

答案在“不做什么”

在2020年的阵痛和彷徨中，小红书首先探讨如何制定新的《社区公约》。

《社区公约》是任何一家具有社交属性的互联网平台的标配，本无稀奇之处。在大多数互联网平台，它是约束用户基本行为的一个“底线原则”，比如禁止发布违反法律法规的内容、禁止辱骂和网暴等。

大多数平台在执行《社区公约》的时候小心翼翼地维持着“不触及底线”和“制造流量繁荣”的平衡。

相较之下，小红书的《社区公约》对明确创作者和用户“不做什么”，枪口压得更低。

在2020年开始的用户深度调研中，小红书意识到，以前“有用”的消费心智，逐渐被虚假的种草所影响，用户认为一些内容变得虚荣、浮夸和不真诚，从而心生倦意。基于此，在2021年4月公布的小红书《社区公约》中，明确提出了“真诚分享、友好互动”的社区行为规范，要求甚至是强制社区创作者在分享内容时，应遵守申明利益相关、抵制炫富、反对伪科学、避免过度修饰等分享原则。

它肯定会抑制那些在社交网络上最活跃而邪恶的因子自由飘荡，损失一部分流量和用户，甚至失去一些把增长快速运营出来的时间窗口。不过反正，小红书在历史上就从来不以擅长抓住每一个增长的“风口”而著称，很多东西就是给了小红书，它也不一定抓得住。

接下来它还做了更“绝”的事：对一些明显带有负面情绪和隐藏的攻击性的评论内容，尽管没有触及《社区公约》的底线，小红书的运营团队会主动地降低这些评论的权重，不被更多的用户看到。

在接下来的产品设计上，小红书对“不做什么”，也形成了越来越明确的原则。

比如，它坚持不用满屏信息进行轮番轰炸，也不搞 “五四三二一”的抢购倒数，它尽可能给用户最大限度自由地浏览界面……更重要的，是对不同粉丝量级用户的原创内容的有意识平衡，让任何人的原创内容通过算法推荐机制，尽可能地被更多人看到。这一系列“坚决不做”的事所竭力避免的，是小红书作为强势的平台一方，对用户随时可能带来的 “侵略性”。

在商业化方面，小红书也是把“不做什么”的红线划在前面的。

2020年的反思之后，作为“成人礼”的一项标志，就是小红书开始认真探索商业化的问题。

常识和直觉都告诉人们：小红书最容易实现商业化。

有哪个平台比小红书更适合讨论“买买买”的话题么？有哪个平台比小红书更有消费的气质么？可是人们发现，小红书在商业化这件事上的动作太“慢”了——直到今天，你在小红书的信息流里刷出的带有导购链接的内容，都远比其它的信息流内容平台要少得多。

在小红书的商业化实践中，不难发现它在极其审慎地克制着物质主义的欲望。克制“物欲”对一个人的挑战，并不比一个互联网平台克制恣意生长的欲望要轻松。对小红书这么一个一度弥散着物质主义气息的互联网社区来说，它需要用克制物欲泛滥的审慎规制无序增长的欲望，自然是一件很不容易的事。

让我们回到一开始的小红书——那7个购物攻略的PDF开始。那时的小红书没有产品经理、工程师、运营和商务，就是一个单纯的编辑部。毛文超和瞿芳相信精品和优质的内容才能真正地打动人，包括击穿人们的兴趣和欲望。一个极度追求内容品质的编辑部在10年的时间里嬗变成一个最大的生活方式内容社区，抵御商业化进程对社区氛围的破坏和“侵略”，就变成了小红书的本能。我们经常说一家优秀的媒体，通常都建立起了内容编辑和商业广告之间的“防火墙”，现在看来，“编辑部”起家的小红书，居然在一个生活方式分享社区的内容和商业之间，也建起了一堵类似的防火墙。

这并不是一场单向度的抵抗。当一家公司必须要商业化的时候，当几乎所有同行都五四三二一上链接的时候，当在大多数平台都刷五条视频出来三条带货广告的时候，压力势必更多来自内部而非外部，社区氛围与商业化的平衡一定是越来越脆弱而非越来越坚固的。

在一个最不缺速成“打法”的中国互联网业，小红书内部用尽各种方式避免自己的思路变成为增长而作增长，避免天天把流量挂在嘴边，杜绝为了阶段性的增长而牺牲长期目标，这总要真的相信点什么才能做到吧。

而当今天外部环境骤然变化，整个行业都不得不告别日渐失效的快速逐利法则的时候，小红书从来不去追逐的这些东西和它形成的习惯，反倒成了它的优势和禀赋。

因为平台真的决心不做一些事儿的时候，用户是感觉得到的。

2020年开始，小红书的内容从美妆开始破圈，到冰雪运动、露营等户外生活，进而蔓延至数码科技、读书、健身等各个领域的多元化内容，今年还一不小心成了世界前沿人工智能知识学习的大本营。小红书有意为这个变化做了一些事么？当然做了，但做完了他们自己都觉得有点沮丧：想推的门类没推起来，效果看上去并不好。但是过了一段时间，在一个“没有答案”的时间点，这些内容爆发了，或者其它某一个意想不到的门类爆发了。

这也是小红书自有的“成长逻辑”。瞿芳形容小红书像是在播种，一切在此生发，但不是当下就要产出果实，而小红书在做的就是松松土浇浇水。在经历了曲折的成长后，它浇水松土的手法也在进步。

它铺垫了小红书未来的答案：当它真正做一些商业化的探索时，可能破坏社区氛围的“物欲属性”已经极大的降低了，多元内容属性凸显了，社区氛围友善了，生活的多棱镜被点亮了。昔日的克制、放弃甚至迷惘，给“干净”的商业化环境铺好了路。

有品牌方形容今天小红书发展出来的商业化与其他平台的差别： “在小红书，大家很爱讨论买买买，一些品类在小红书上的搜索量可能是电商平台的两倍；而在其它一些平台，讨论 ‘买’这件事其实对于用户是一种打扰。”

今天的小红书已经确定了自己的商业化路径，蒲公英和聚光等商业产品作为“骨骼”已经成型，为参与者提供了商业上的确定性。这个生态里，品牌、KOL、普通人、KOC，各个方向都有了自己的驱动力去做分享，具有小红书特色的商业化路径，也就这样自然地长了起来。

在10周年的分享演讲中，毛文超说现在的小红书是一个“有少年气的成年人”。所谓成年人，是它现在已经走上了增长和商业化的正轨，而所谓的“少年气”，则意味着更多。

“少年气”意味着既要论利弊，也要论对错；意味着无论别人相信不相信未来，它相信未来。更重要的，就是有“不做什么”的坚持和笃定，这是一种不被定义的，不刻意寻找唯一答案的，有选择权的自由。

广阔与温暖

2019年，小红书的几位核心管理团队成员“展望”了一下五年后的小红书。在筹备10周年的内部活动之前，毛文超翻出了瞿芳当年写下的一段话，在当天的演讲中，念了出来：

“（五年后的小红书）在用户价值侧有高的壁垒，是生活方式的心智入口，并在接下来的五年内无法取代。初步完成了商业价值的探索，成为国内生活方式相关最重要的平台之一。

从用户使用习惯来看，遇到生活方方面面的需求时一定会来小红书搜一下，平时碎片化的时间里会浏览大量小红书的内容。

商业价值上，让创新有价值。不管是用户创造的UGC内容，还是结合“故事+设计+制造”的品牌，从本质上都是创新驱动。打破过去十年主要以效率提升为商业模式的形式，它更像是一种liberal arts（自由艺术），能让art的部分创造出不一样的精神体验，继而创造巨大的商业价值，社会价值，让世界因为我们变得好一点点。“

这几乎变成了一段“预言”。

是的，小红书正在成为国民级的搜索入口之一，人们来这里不仅仅是找美妆，也来找旅游体验、烹饪技巧、健身心得、签证经验、升学秘笈，甚至各类科技和人文知识。

是的，小红书已经从“物欲横流”的繁华世界变成了多元且包容的精神世界。当人们想认真地分享和感受一些美好的事物的时候，小红书成了很多人的首选。毕竟，能让人忍着不生气不吵架的互联网社区不多了。

是的，大多数互联网公司在“效率提升”这件事上已经走到头了，“不靠效率还能靠什么”的答案他们没有。小红书过去也没有这个答案，现在好像有了：靠一个苦心孤诣、历时十年形成的“美好生活”氛围。

只有拥有一些不改变的部分，才能让时间的长度发挥作用，才能有温度和广度。

2023年7月，小红书内部又开了一次务虚会，希望聊聊十年之后的小红书——比上一次的问题，时间跨度又增加了。

最终得出了三句话：

“发展第一，以人为本，小即是大。”

在内部的思考之外，小红书继续用关注具体的人的方式做着用户调研，他们与大量用户细致的聊天。一名小红书用户把小红书比喻成灵魂伴侣，能让他获得安慰。一个用户甚至形容，小红书像是一个温柔而什么都懂的朋友，ta也因此注定有很多其他朋友，甚至会让他“吃醋”。

这些发散的语句都被毛文超记了下来，在分享中一字一句念出来，它们都让毛文超又开始思考那个2015年留给自己的问题。

“读到这里我突然有一点感动，我眼前浮现出一幅理想社区的画面，在这样一个线上世界中，幅员辽阔、人丁兴旺，社会文化经济活动都非常发达，人们在大小空间或高谈阔论，或低声细语。”他说。

在此前一次与品玩的交流中，小红书联合创始人瞿芳也曾提到这样的场景：尊重多样性，一切都有向上的动力，各个空间的边界清晰而彼此之间也有着良性的交互，就好像一个“当代的清明上河图”。

毛文超最终把这种理想的城市般的画面归结于两个短语，“广阔的大世界”和“温暖的小社区”。

两句略显文艺的描述之间，是互联网历史上各类社区属性产品的夙愿。它们往往都有一个造城的梦想，却一直难以解决这个城里不同人群和不同属性的街区之间的界限与交互的最佳方式。

城市的管理者很容易或是出于一种自以为的上帝视角，或是难以抗拒的短期利益而侵入这些有机会自然生长的体系，追逐效率高过维护多样性，而在拒绝了诸多诱惑后的小红书，使用的更像是一种人们已经淡忘了的“附近”的逻辑，在不断泛化的过程里，用户用附近来确立边界感，维持住不同圈层无论大小的存在自由，然后也用附近来提供彼此交流的通路，让用户自己组建自己需要的“附近”，并和有交集的人们互相看到对方。过程中的关键其实是平台让渡出自己的一些执念，比如对效率的追求。

有了这样的思路，算法也可以走出第二条路。

过往人们被那种吃进一切数据反馈然后制造出天眼一般的信息漏斗，为你决定一切信息消费的逻辑所笼罩，所吸引，所征服，而忘掉了算法本身是一种可以带来进步的技术，或者，像毛文超所说，是一种画笔，当它不是一种全能上帝的角色时，它是可以对人们发出的具体信号进行更好的理解，更细致的维持多样性，最终避免而不是增强一个全能者的角色。过程中的关键同样也是平台让渡出自己的一些执念，比如操控一切的诱惑。

前者连接更广阔的世界。后者带来温暖。

在一切浮躁的东西被不得不放弃的时候，它们显得更加清晰。

“讲到这里我仿佛回答了五年前那个问题。”毛文超说。

“小红书在这个时代存在的意义是什么，就是以科技为笔，以人文精神为墨，勾画人间烟火气，最抚凡人心。”

在这里，“科技”是算法推荐的机制，人文精神是人与人之间包容、多元、广阔和温暖的关系，人间烟火气是人们每日在社区里的日常，而你我皆凡人。

眼瞅着七夕就要到了，想必很多朋友对这个节日一定是又爱又恨，爱的是终于可以趁着这个节日和男神、女神表白，万一终成眷属了呢；而恨的是万一送的礼物不对路，钱没少花，对象也没追到，双重打击。

其实不管是小到几元钱的单束鲜花，大到几千元的手机，这些物质礼物只是一方面，情感方面的依托要远高于物质礼物本身的价值，所以这篇文章，我就来教大家如何通过物质礼物撩到心仪的对象。

这里需要分两种情况，第一种是刚加上微信不久，准备线下见面的，这种情况最好办，而且男女通用，我建议直接选择本地最贵自助餐，这样不仅能够说上话，也不会担心对方喜好问题；如果双方不想吃饭，我建议可以选择本地游乐园，这和自助餐有异曲同工地方，可以根据自身状况来进行游玩。

初次线下见面，就约自助餐或者游乐园

另外一种情况是已经交往一段时间，想进一步发展。如果处在这一关键时期，除了要关注到礼物选品外，还要注意到送礼物之后的“售后服务”，简而言之，就是通过礼物来快速让对方感知到诚意，毕竟直接甩一个像手机这样的产品很容易被挂到咸鱼。

送女生礼物：颜值和易用性是重点

如果预算有限，我建议直接送香水是非常稳妥的做法，不过这里要注意，最好选择大家都知道的香水品牌的经典款，这样永远不会踩雷，像什么小众的沙龙香水就算了，产品贵不说，调香师的水平参差不齐，味道并不容易被大众接受。

话梅HARMAY的香水和香水小样建议一起购买送妹子

各位男性同胞们如果觉得网上的香水挑花眼，线下商场专柜香水又太贵，可以去话梅HARMAY，这是一家主营美妆香水的商店，比如香奈儿这样极为经典的香水经常打折，当然直接购买香水送女友是常规做法，诚意是有，但不够。

我建议可以问问服务员具体的前调、中调、后调，之后再搭配一些包装精美的香水小样，这样既能让女朋友感受到周到，还能有足够诚意，一箭双雕了。

这样的香水小样并不贵 图源：品玩lzh摄

如果预算非常充足，我建议还是选择送手机这样的电子产品，首先是每天能够随时戴在身上，能时刻想到你，其次是手机要比香水服饰这样的产品更有易用性，比如这次参加三星Z Fold5系列折叠屏品鉴会，不如说这就是一个：

“送女朋友手机甄选大会”。

三星Galaxy Z Flip5内置主题质量普遍非常高

比如三星Galaxy Z Flip5就能让妹子“大开眼界”，比如正面这块尺寸高达3.4英寸的外屏，虽然并不是目前尺寸最大的外屏，但覆盖了绝大多数常用功能，比如自拍、接电话、查看实时天气、打电话，这些操作通过捏合双指即可快速切换，同时还兼容抖音、网易云音乐这样的第三方APP，不过我发现需要在设置中开启，略显不便。

三星Galaxy Z Flip5

当相对于Galaxy Z Flip5颜值来讲，这都不叫事儿。从机身做工、精致度以及紧凑程度来讲，这就是目前颜值最高的竖向折叠屏，另外搭载高通骁龙8 Gen 2三星定制版处理器也能大大提升手机的使用寿命。

三星Galaxy Z Flip5

说完了能够送女生的礼物，我就以实际经历告诉大家不用送什么。

首先是不要送鲜花，不仅难打理而且很容易枯萎，如果遇到女生花粉过敏就比较难为情了。

其次不要在女生未知情况下送包，真的很容易踩雷；最后不要送各种水晶球，我亲眼见到过女方和男方吵架，直接抄起水晶球互扔的，非常危险。

送男朋友礼物一定要找到他的爱好

如果说送女朋友的礼物要偏重颜值和易用性这样的广度，送男朋友的礼物就要更有“深度”，这里指的是要发现男友的爱好，比如有的男生喜欢运动，那么送给他一款能够清晰记录运动过程的产品，大疆运动相机Action 4就是一个非常好的选择。

比如有的男生喜欢折腾变形金刚这类手办，不如直接送一套帅气的three第三方雕像作为礼物，绝对能够让他大吃一惊。

图源：网络图源：品玩lzh摄

对于男生来讲，手机绝对能够让他开心很长时间，尤其是像折叠屏这样的新形态产品，对于市面上折叠屏来讲，如果男朋友是个工作狂，需要在户外完成一些比较繁琐的工作，比如紧急文章的审阅以及批注修改，那么我建议还是直接选择三星Galaxy Z Fold5，原因在于：

三星Galaxy Z Fold5 图源：网络

其一、三星折叠屏系统One UI界面要比目前专属优化过的国产品牌操作界面设置选项更多，很适合喜欢折腾数码的玩家，具有高自由度的自定义功能。

图源：品玩lzh摄

其二、新加入的类似Windows的底部任务栏、以及最多三个应用同屏显示、双手拖放；确实有别于目前其他折叠屏单纯的两个应用界面拼凑，另外任务栏图标虽然常驻在底部，但因为本身很小，所以并不影响正面显示，并通过S Pen还能进行精准定位操作。

其三、支持在距离水面1.5-30米处连续30分钟都不会影响性能的IPX8级防水。

当然以下礼物绝对会踩雷，大家轻易不要试。

各种数字游戏兑换券，这是导致分手的一大诱因，男人玩上游戏可就没你什么事儿了。

图源：网络

任何乐高玩具，可能拼乐高时间都比陪你时间长。

图源：网络

最后预祝各位兄弟姐妹都能在七夕勇敢表白，找到心仪对象。

如果大家还有一些能够获得对象芳心的产品，或者踩雷的亲身故事，欢迎在下方留言，和我们一同交流。

编者按：

与我们隔海相邻的日本是中国SaaS企业出海重要的目的地。今天的文章来自一个新生的出海AI/SAAS的社区——Linkloud。今年以来，Linkloud 带领多位中国创业者们对日本进行了实地走访，研究日本市场的SaaS供需情况、进入市场的最佳策略、以及中国SaaS企业本地化发展的宝贵经验。

本文由Linkloud的联合创始人Ada执笔，品玩Global做了少量编辑，希望对您了解和进入日本市场提供有价值的一手信息参考。

01 写在前面

当前全球经济环境风云变幻，地缘政治的复杂性和不确定性日益增加，越来越多的中国SaaS企业积极应对，深入探索海外市场机遇，挖掘海外市场的巨大潜力。

Linkloud作为新生的出海AI/SaaS的社区，在与创业者们一起海外探索的过程中，发现日本正成为大家愈来愈重视的海外市场，其拥有巨大市场潜力和良好的营商环境，不少出海先行者的业务数据也验证了日本市场逐渐成长为其海外第一大市场。

日本为何成为不少Global SAAS首选的海外市场？其软件市场、资本市场、人才市场等处在什么样的一个情况？是否有海外SAAS取得一定成绩？什么样的产品合适落地日本？PLG or SLG ? 中国企业在日本生意是否有隐形的壁垒等等？如何有效地进入和运营日本市场？如何应对法律、市场、技术和文化等方面的挑战？…..

在过去六个月，我们带着这些问题，和近二十位SaaS企业的CEO/海外负责人一起，两次走访日本实地研究，与在日的几十家不同背景的软件企业、投资机构、咨询机构、集成商、渠道代理商、行业协会、人财税法专业机构进行深度交流，对海外企业进入日本市场形成了一个初步的认识和理解。

谨以此文做些梳理，观点存在主观性和局限性，望为对海外市场，特别是日本市场有兴趣的读者，略提供一些有价值的参考和启发。

以下为正文部分目录，文章虽长，但干货很多，值得大家收藏之后反复回看，感谢您的时间。

02 日本的 SaaS 行业一线数据和观察
03 拓展日本市场的策略
04 出海案例 highlight
05 日本人才供给概览和软件人才情况
06 政府对创业的支持政策

02 日本的 SaaS 行业一线数据和观察

—— 日本市场空间有多大？

• 市场规模大：2022年，日本的GDP总值超过5.42万亿美元，是世界第三大经济体；人口约1.3亿，420万家企业，99.7%属于中小型企业（SMB）。

• 市场特点鲜明：日本对新趋势的态度相对保守、大手企业的进入周期漫长、对产品和服务的要求极致。然而，在国家极力推动的DX(digital transformation)和 AI 浪潮的影响下，日本近年对新技术的接受、新事物的推动力在显著加快。

• 软件市场规模稳定增长：SaaS市场规模预计在2023年达到约1.3万亿日元，2025年市值将达到1.5万亿日元（约130亿美元）。这一增长趋势主要受益于企业对于提高效率、降低成本、创新能力提升等方面的迫切需求。

来自FlashIntel

• 行业分布：根据Uzabase SPEEDA的数据，头部SaaS的ARR（Annual Recurring Revenue，年度经常性收入）有200亿日元，增速为40-60%。在已经上市的日本 SaaS TOP 30 公司里，大多是泛行业SaaS，垂直领域的 SaaS 占少数。

• 头部企业共性：ARR 超过100亿元（约5.5亿元人民币）的公司，从2021年的4家，增加到了2022年的7家。他们的共性是起步为通用性强、市场空间大的产品（SanSan）；有强大的合作伙伴生态，比如（Cybozu）；或者通过自研和并购形成产品矩阵（Rakus）；提供某个领域的事实标准功能（informart）。

• 垂直行业 SaaS 开始出现小巨头：2022年制造业领域的垂直SaaS公司增加很多，该领域增长明显。建筑项目管理企业Andpad（估值6.3亿美元，由日本政策投资银行、DNX Ventures、Globis Capital Partners等机构投资）、医疗数字化企业Kakehashi（估值2.8亿美元，由DNX Ventures、Aflac Ventures LLC等机构投资）等垂直行业明星SaaS企业逆市飘红，在2022年获得大额融资。现阶段，垂直行业 SaaS 公司多集中于医疗福利、餐饮住宿等行业。

• 市场态度：日本企业对SaaS的接受程度越来越高，“导入率”从2018年的58%迅速提升至2022年的72%；

数据来源：总务省 统计调查数据 信息使用趋势调查

—— 资本市场还投SaaS企业吗？

过去一年SaaS领域投融资金额持续增长，但投融资企业数量减少，资金向少数头部企业集中。在SaaS遇冷的情况下，LegalOn Technologies（原LegalForce）、Andpad等企业2022年仍然融资超过100亿日元（约5.5亿元人民币）。

头部SaaS公司估值在2021年达到高点25倍左右，22年跟随全球环境估值下调，目前平均估值/营收倍数在 4.5 倍左右。 Money Forward、Rakus等少数保持高增速和高利润率的公司受到市场认可，保持10倍左右的估值。

投资者从关心增长率，转变为更加关心ARR获取效率和利润率。我们交流过的投资机构反馈看好SaaS的整体空间，依旧积极布局行业投资。

2022年日本SaaS行业并购市场活跃，IPO以外的成长路径/退出手段在增加。 典型案例有凯雷旗下基金The Shaper斥资556亿日元（约31亿元人民币）收购日本第六大SaaS公司-经济信息平台Uzabase。头部SaaS企业MoneyForward、Chatwork等也设立CVC，开始向有战略协同性的初创公司进行战略投资的探索。

以Money Forward为代表，SaaS企业正积极利用并购和商业联盟作为扩大自身业务版图的手段：

日本传统行业公司多为代代相传，较少出现并购。而根据去年的调研结果，科技行业的新公司并购意愿刚超过IPO。过半数被并购的公司成立时间为5-10年，和founder的心态变化有关系。

并购的估值大约为净利润的2-7倍+净资产，亏损企业除非收入体量特别大，否则有可能按PS（Price-to-Sales，市销率）估值。

—— 客户土壤优质吗？

通过跟各方交流，日本客户的画像/快照（Snapshots）较有明显共性：（其中部分数据为业务感知，仅供参考）

• 付费意愿高，对质量、服务、稳定性要求极高，对bug的容忍很低；
• 老龄化严重，全社会DX（ digital transformation)，利好软件项目；
• IT基础相对不发达，对云产品、协同办公等不熟悉，电脑设备老旧，做产品需要考虑到老的硬件设备；
• 做事认真谨慎，循规蹈矩；需要十分细致的教程，不喜欢更新；
• 内敛严肃，不善表达，跟客户沟通时需注意不要生搬硬套美国SAAS的“方法论”；
• 时刻注意文化差异，尊重代理商文化；
• 对云产品的认知都相对偏弱，从品牌角度更倾向于美国和本土品牌；
• 工作场景高度依赖 Email，用来存证和同步信息；
• 传统IT的渗透率很高，新产品进入大公司的难度大；
• 从全球看，日本对IT产品的付费意向处于中等水平（新加坡4.2分，美国4.1，日本2.3，中国0.16），从绝对值看，客单价大约是中国的3倍；
• 从行业看，IT支出最多的是金融行业，其次是IT行业，再是大消费，第四是医疗行业（有资质要求）。金融行业的典型客户是房贷服务公司和证券交易公司（数字化程度高），而非传统银行或者保险；
• 从客户大小看 平均日本中小型企业客户的IT年支出为0.8-1亿日元，占年收入0.56%（对比之下，中国成长型企业是0.4%），其中ERP系统占60%以上（主要是财会系统）；人均软件年费约1万-1.2万元（20万-25万日元），日本企业平均人效135万元，中国企业约35万元。

03 拓展日本市场的策略

—— 什么样的产品（团队）适合日本市场？

这是我们经常被问到的问题，也是创业者往海外走，必须想清楚第一件事。我们的观察是：它的工作流是需要全球一致的，并且尽量的不干扰原有的工作流和决策流程，这样才能降低在新市场上的引入难度。

进入日本市场，考验创始团队的是否有足够快速学习和理解新市场的能力，判断和找到业务匹配度或者切入口，对资金安排、团队精力、业务开发资源等进行优先级调配。

—— PLG or SLG？

热词的潮流退去，大家也更理性的明白，SaaS企业的发展壮大路径是个交替的混合态。从跟在日本account base和in-bound sale的两类公司深度交流后，我们发现他们在理念和实践上都有很多共同之处。

合规: 对于需要enterprise sale的产品，除了产品外需要尽早开始投入时间精力和资金在合规、资质、credibility 等方面的建设，自身和三方的力量都需要使用起来。一号位需要认识到这是一件长期投入且优先级高的事宜，而不是一个可以一劳永逸的动作。

文化融入: 有显性的，也有隐形的，体现在产品、团队的管理方式、跟客户的沟通、品牌的呈现等等。团队native speaker占大比例是共识。每个岗位都应该去想自己的工作部分如何做localization ，如何融入当地文化，如何触达文化底层的共鸣，让客户/用户看到后，会心一笑。如何用巧思将对日本文化的深入理解和产品特质融合在一起。

耐心: 我们交流好几个来自不同国家，有些不同打法，服务不同行业的SaaS项目，都殊途同归的都提到“五年の時間”，着实令人感叹。大家都用了5年的时间才在日本开始有一些成果出现。耐心不仅是是个态度名词，背后更是团队的耐力和意志，目标的取舍和迭代，资源的优先级和平衡。

价值观：创新来自于价值观的竞争。不做现有产品的优化，而是从其他纬度，做不一样的产品，给用户更优解。

极致的time to value，让用户最快的解决问题：比如产品的loading时间，不打扰但可以随时唤起，这里面需要“死命的下功夫”，背后需要很多技术积累。

守好边界，服务好核心用户群：这个听着容易，但实操中产品总是被要求堆砌和满足更多功能。“克制”“做减法”永远是一个伟大的产品的精神外化。定义好有付费能力的核心用户是个key issue，然后定价方案如何随之调整是后面功夫和修为。

—— 有什么经验，又踩过哪些坑？

best fit >best practice：国内SaaS产品具备技术和落地经验方面的领先性，但完全不能生搬硬套。需要思考如何去融入日本市场，很多时候客户并不需要最新的或者是最佳的方案，思考如何让产品符合客户的诉求，而不是堆砌功能，是很多团队均提到的点。

产品功能、性能本土化非常重要：充分考虑当地的网络基础设施、云服务或者其他设备等都不一样情况。客户支持非常重要（团队占比至少15%，和销售差不多）。在日本市场，美国软件是主流，其他海外软件进入日本时可在产品本土化、价格优势、服务上发力。

客户很看重厂商是否有决心在日投资：大客户谨慎保守，集体决策，没有标杆就很难打入。非常需要有说服力的证明，比如集团内合作过的记录、跟其他日本企业的合作案例。

合作契约精神极强：麻烦放在前头谈，一旦谈妥，不轻易更换伙伴或者改条款。日本商业社会的代理文化深入骨髓，渠道公司无处不在，生命力极其旺盛。

没有足够的耐心、能力和资金，同时做国内和海外市场基本不可行。

—— 有哪些常见的落地方式？

经过调研走访，我们总结了以下4种进入日本市场的方式：

①直接建立自己的公司：这种方式对企业的要求比较高，需要创始团队里本身有十分熟悉日本市场的人，或者一开始就在日本找到很合适的业务负责人；

②通过代理商/合作伙伴进入：是常见的方式，日本有成熟完整的代理商文化；

③跟当地公司共建品牌或者合资（joint venture）：是进入大企业市场较快的方式。一般而言，从 marketing、sales到客户成功的前端所有环节由日方负责，中方主要支持产品端技术。双方共同拥有这个新品牌，以最快速度寻找行业头部客户去打磨产品；

④通过收购日本公司进入市场。

这几种方式均能帮助中方公司快速地去理解日本的行业情况，更快地去萃取其产品在日本某个行业中的最佳实践。也很考验合作中双方的沟通耐心和技巧。此外，未来产品趋于成熟的时候，需要中方具备能力就关于直销、非排他、branding等领域的问题进行重新商洽。

代理渠道/合作伙伴非常重要，以下是典型合作伙伴代表：

• 咨询公司：德勤托马斯咨询、埃森哲、安永战略与咨询、普华永道咨询、船井综研、野村综研

• 销售公司/IT商社：大塚商会、光通信、内田洋之、DTS、大和纺织信息系统

• 系统集成：伊藤忠技术解决方案、SCSK、NTT数据、日本IBM、富士通、NEC，CTC

• 通信运营商：NTT、KDDI

• 办公用机器的销售公司：理光

在销售、实施和服务过程的各个阶段，不同角色的生态伙伴的分工：

04 出海案例 highlight

• 资深应用层软件A

品牌：

出海的第一站是日本市场，公司与日本本土集成商合作创建新品牌，在品牌和架构上进行独立运作。跟第一个客户仍保持合作关系，客户留存好；

强调日本客户的付费能力和契约精神；

定价上强调定价策略的简洁性，有针对性的套餐设计，以及清晰的产品特性。日本SaaS市场保守，对AI产品接受度还不高；

产品：

在日本市场上是替换现有产品的策略，并对定制需求有极高要求；

在本地化方面，不仅注重语言，还关注风格和表达方式，重新设计了UI/UX；

客户对bug的容忍度非常低；

在合规方面，公司投入大量资源，要求所有环节都被合规审核覆盖，高频做漏洞检测，定期向客户公开；

销售：

在日本市场启动初期，公司重点寻找种子客户，然后利用首年标杆找到更多大客户；

销售周期日本比国内长；

建议尽早尝试直营，授权多家厂商销售，采取混合模式；

团队：

在团队组成方面，公司将国内和本地团队优势结合，进行适度的管理者放权，并强调了选用合适的Country Manager做好地区管理的重要性。

• 初创基础层软件B

品牌：

日本客户对项目方的持续投入意愿看的很重要，企业需要有持久的投入意愿才能赢得信任；

进入时间不长，高度重视品牌和信任度建设，充分利用线上社媒做品牌和声量，充分利用销售线索和流量投放进行线下活动招募，潜在客户和大客户被吸引并参与；

本地化：

日本团队80%成员通过本地招聘，过半数为日本本地，并且为了确保100%本地化，准备了全套的日语产品手册、培训课程、认证体系和各类型研讨会；

激励用户分享使用或测试的过程，提供周边奖励和代金券；

与日本媒体打交道，注意尊重其监督性质，采用避免短期快速的手段，避免“表下”的操作；

针对可能担心中国公司和数据安全问题的客户，公司要保证数据的基本安全，更可能选择偏向创新的行业进行合作，如互联网、游戏、零售等，而避免与政府类企业合作；

直销 or 代理?

日本客户非常重视信任并长期合作。建议直销以大客户为主，通过小客户和代理进行关系磨合，逐步提升销售额。找到感兴趣的渠道，所以先从产品层面进行接触和沟通。

05 日本人才供给概览和软件人才情况

—— 人才情况和招聘要点

一句话总结日本人才市场现状：员工不跳槽，企业难招人；

日本总劳动人口6,000万，其中正式社员3500万，其余包括零工、派遣以及个体户；

美国、法国、德国的平均工作年数分别为4年、11年和10年，而日本则高达12年。日本市场的转职率很低（峰值7.6%，男女都不高），转职者数量（300万）在过去20年里几乎没有变化；

2014年以来，日本招聘倍率（HC/求职者）一直高于1，并持续上升：

• 2022年，招聘人数达成目标的企业不足40%，相对小公司更难（32%-45%区间）；

• 趋势上招人达标企业比例越来越少，不足一半（唯一的特例是2020年疫情）；

85%的企业选择发布招聘广告，88%的企业不止用一种渠道：公司主页非常重要，也是一个非常好的招聘渠道。Recruit官网的招聘页本身就是天花板的案例，非常值得学习参考。

对于海外企业初进入日本市场，推荐先进行业务委托，相当于兼职的咨询顾问。

—— 中日两国产研团队对比

十年前，由于日本研发太贵，当时很多对日外包，现在两边的成本差距在缩小；

中国团队产出效率更高，但是协作能力相对不足，不太好管理；日本的产品经理在项目管理能力上（尤其是大规模项目）显著优于国内；日本团队虽然产出效率稍低，不过非常守规则，比如会严格按照标准写工作注释，减少了人员工作交接时的困难。

员工的雇佣也是日本比较特别的地方，我们为大家简单总结了这几个点：

关于解雇：不能以能力不足为由解雇员工，只能提前告知其违反约定，并且先给时间调整。如果企业经营不善，解雇就无法和招聘同期进行。解决人才只进不出的方法，可以是招募派遣员工（contractor），工资比正式高30-50%，合同期为半年到一年。很多不打算长期在日生活的员工会倾向使用派遣方式。

员工类型：正社员（无期雇佣）之外，还有实习生、契约社员（有期限，通常只有大公司才有公信力）、业务委托（非雇佣关系）、派遣社员（第三方劳务公司，适合某些单纯劳动，比如IT运维这种）这几种雇佣状态。

招聘周期：以销售岗为例，好的销售需要3-6个月的周期招聘，之后才是入职流程（onboarding），低底薪+高激励的方案很难招到人，除非雇主对品牌大力投入。

—— 需注意劳动用工合规

解雇的严格规定：若欠缺客观合理理由，在社会一般观念上难被认可的，则无法解雇员工；

反骚扰的意识较高：防止职权骚扰法的施行（2022年4月起也适用于中小企业）；

未支付加班费诉讼的增加：日本对加班费考核严格，加班上限是每月45小时，每三个月的90天，需要员工加班的情况下，企业必须支付加班费；

争议解决手段：可以通过调解、劳动审判、诉讼解决劳动争议。由于可以免费向劳动局申请调解，存在滥用申请的风险。劳动审判程序简短（1个月左右），对公司而言准备时间紧迫；

06 政府对创业的支持政策

创业支持贷款：日本政府通过日本政策金融公库和各地的信用保证协会提供创业支持贷款。这些贷款的利率较低，甚至有些贷款的前几年没有利息；

创业支持补助金：日本政府为创业者提供各种补助金，包括创业活动支持补助金、创业家培训补助金等；

创业支持税收优惠：日本政府为创业者提供各种税收优惠，包括所得税减免、消费税减免等；

创业支持服务：日本政府设有各种创业支持机构，如创业支持中心、创业家培训中心等，为创业者提供各种服务，包括创业咨询、创业培训、创业指导等；

创业支持政策：日本政府还有各种创业支持政策，如创业家优先政策、创业家优惠政策等；

更详尽的日本政府对创业的支持政策细则，大家可以在JETRO的官网上进行查询。

07 写在最后

日本市场是一个需要耐心，具有巨大的机遇和挑战的市场。半年以来，随着一些项目落地，经历了实际的问题，大家对困难有更具象、更清晰的认识，对解决困难的方法和资源也更多元更完整。

随着跟日本市场的持续学习交流，我们在日的合作伙伴网络逐步搭建起来，新项目以不同的方式落地和探索，Linkloud社区也积累了更全面的认知和信心，希望能和全球的合作伙伴一起，陪伴SaaS企业在Global市场，走得稳，走得远。

近期有不少对中国SaaS企业的讨论，不论观点如何，有幸看到各抒己见，有幸看到坚持和离场，没有对错，只有取舍。个人也有幸以不同的角色，数十年在这代码的世界穿梭和观察，期待更多优秀的中国企业，在自己选择的市场，有底气耐心耕耘，有一朝花开结果。

有兴趣与Linkloud建联、探讨SaaS出海日本可能的企业和朋友，可留意“品玩Global”文章末尾图片，添加品玩小助手，获取对接方式。

七年前，AlphaGo与人类冠军棋手的一场围棋战斗举世瞩目。

那时候，人们还只惊讶于人类巨大算力的棋类运动的极限竟然被这样一个“人工智能程序”所击溃。七年后，人工智能已经走进了人们的生活，浏览新闻已经植入了大数据，广告算法按照你的猜想推送，工厂里的勘察摄像头也带着智慧思考和检测，AI已经成为人类的重要助手。

这是当我们看到商汤“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版时的感叹。

与世界冠军的交手仿佛还在昨日。现在，它已经来到了我们的现实生活，摆在了我们面前——只不过坐在它面前的不再是那位闻名于世，捂着额头做焦虑状的世界冠军，而是一名在试玩的、乐在其中的小学生。

2023年6月，商汤科技隆重推出专为学习围棋的青少年而设计的“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版。作为“元萝卜”家族的新成员，该产品融合了商汤领先的AI和机械臂技术，可在真实棋盘上实现围棋练习和对弈，不仅内置大量专业的AI习题，还拥有丰富的人机对弈及线上人人对弈功能，给孩子带来视觉、听觉、触觉三位一体的互动体验，激发兴趣，保护视力，打造孩子的一对一智能陪练。

“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版由奥运冠军郭晶晶首席体验代言，并得到中国围棋协会副主席、棋圣聂卫平的好评及体验，其专业版零售价3999元、预售价3799元，大师版零售价4999元。

我们也在产品发布后收到了这个产品。值得一提的是，作者本人并不是一名围棋高手，但对围棋的“制衡理念”感触颇深，小学学绘画期间跟随美术老师学过一两年围棋，它的出现也让年近中年的我唤起了我不少青春记忆。

体验元萝卜围棋机器人

去年商汤推出AI象棋机器人的时候，它的外形就引起了不少同事们的注意。本次AI围棋机器人，看起来更像是在象棋机器人的基础上，进行了精细化的更新。不过虽然推出时间已接近一年，它身上科技+工程+AI技术的属性还是能引起不少人的兴趣。

外形上，依然采用“宇航员”的风格。我们简单对比了一下，主要区别应该在机械臂的“手”上。

象棋版一次可以抓取一个棋子，而围棋版棋子更小，商汤升级了独特的旋转式取子结构设计，以一个透明紫色棋碗一次抓取5枚棋子。

商汤相关技术人员称，针对这个机械臂结构进行了升级和调整，抓取的时候提高了抓取精度，同时应用了相关的视觉技术。

在棋盘上，“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版配备了两种，除了标准的19路棋盘，还配备了软质的9路+13路棋盘，更适合初学者。此外，两侧操作按钮并没有太大的改变，只不过执黑子下棋时，要把黑子固定在右侧。

整个组装也非常简便，通过简单的线路连接，开机设置app账户就可以开始下棋了。

从模式上，“元萝卜 SenseRobot”AI 下棋机器人围棋版针对初学者、入门棋手以及进阶棋手都有设定一些场景。比如它拥有AI习题精练、棋力闯关（人机对弈）和星球联盟（在线实战）等不同的模式。

人机对弈分为不同级别进阶，在线实战满足跟全世界各类在线平台的高手对弈。所以这里主要简单体验下AI习题精练的场景。

不得不说，小朋友面对一个这样大的机器人时，更多是好奇，随后是尝鲜，从尝鲜到常用，其实是一个更重要的过程，很多教育机器人类产品在这个过程中没有留住小朋友用户，几乎沦为了一个数码摆设。

但显然，“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人想得更多。整个过程体验下来，“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版没那么“死板”，还特意增添了一点趣味性。

比如AI习题库里囊括了复杂围棋世界里最基础的死活、吃子、对杀等练习 ，从零基础覆盖不同级别的学员。从我们的观察来看，这个过程很多小朋友在这里会经常看不懂，学不明白，但他们开始乱摆，“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版就会介入，通过语音和画面标识，以及机械臂的实际操作演示。

“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版的机械臂很灵活，能够快速的发现问题，并加以矫正。上手实操，对比传统的电脑屏幕围棋游戏，这种临场般的真实感对于用户来说，似乎显得更为重要。

商汤表示，“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版通过“画面引导+语音激励+机械臂演示”三位一体的互动体验，可以带来视觉、听觉、触觉多种感官融合的立体化围棋学习方式，激发了不少大小朋友的兴趣，提升学棋效率，获得空间认知、判断及预测等多种感知能力提升，让孩子了解围棋、爱上围棋。

当制衡计算之术——AI围棋走进校园

基于实体棋盘和棋子的真实感交互，让孩子从电子屏幕回归实体棋盘，带来执子下棋的沉浸式体验，感受实际围棋对弈过程中的节奏与状态，免于广告、游戏等干扰，提升专注力，保护视力不伤眼。这也是很多家长过去更看重“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人象棋版的一点。

而此次升级，从象棋到围棋，则代表了智力竞技运动的不同方向。

在技术上，商汤创新工程院院长沈徽也向我们介绍了几个更新。比如因为围棋棋子更小，其实取放精度要求更高，这就意味着，从机械臂抓取到识别棋盘，再到最后落子，对于精度的要求都更高了。可以看到，不同棋碗中取子或放子，这是个三维环境，而且棋子摆放也是十分随机的。

而围棋的每步棋将导致更多地变化，不光是棋盘上——需要吃子，一次吃掉更多的子，全部需要拿下棋盘。同时，整个博弈识别的过程，也是更需要全盘考虑——围棋本身是巨大算力的运动，而涉及到产品，就是机械臂的机械电子设计以及手眼协调和背后的AI算法。

2016年AlphaGo已经用AI的办法去突破解决了围棋怎么下棋的问题，但他们没有做到一个突破是如何把这个能力带到千家万户去。沈徽认为，“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版就是把一个很大算力要求的游戏塞到一个很小实体里面去。

把实验室原型化的技术搬到千家万户，沈徽认为“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版也是站在巨人的肩膀上再往前一步——围棋的引擎经过一段时间的迭代和优化，它的效能和对算力的需求已经有了很大的改善。其次，商汤不仅有一个下棋的引擎，其实里面有三类不同的引擎，包括相对低段位一点的引擎，针对的是一些初学者或者低段位玩家，把它优化，然后体现在前端的嵌入式芯片里面，去调用不同引擎级别的资源。

从这方面看，“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版其实是半导体、AI技术和产品工程的一大集合，在此基础上，赋予围棋场景体验以趣味性，这是这个产品最大的亮点。

此外在玩法上，对比象棋，围棋的精髓也不在于进攻，而是战略。这也是从小我的美术老师教我围棋时影响我最深的一句话，这让我对竞技类游戏的获胜有了更深的认识。

沈辉也认为，进攻或者是防守，这是围棋比较丰富的地方。围棋最终的目标是围更大的空，当然可以有多种手段获得，可以通过吃掉对方的子；也可以通过让我的子被对方吃掉，在这个过程当中建立起一堵墙，在这个墙后面有更大的空间；或者我和你和平共处，但是每个地方都占你点小便宜，最后集小胜为大胜等等，这些在算法上都会体现为下一步到底怎么走，价值最大。

所以行棋的时候看到不同的特色或者动机，下面是有相对稳定的优化目标和相应的优化方式去支持。

“在技术架构上同理”——对于AI的引擎或者算法模型，最重要的是要有明确的目标函数。从这个角度，商汤要从目标函数推演出目标函数上评测的方式。可能是通过数空或者数子的方式去评判，这是跟象棋不一样的。当然这是最顶层的目标函数和它的分解，再往下可以做一级一级的分解，到最后围棋的引擎就会是一组跟围棋相关的算法和模型的组合，所以它跟象棋在这点上会不一样。

不过沈辉也认为，“象棋赢棋也是多种战术的综合，虽然我们觉得象棋到最后是把老将吃掉，这好像是进攻性的行为。”但是在进攻过程中，它也是一个进攻防守、长期利益和短期利益、局部利益和整体利益的不断平衡和计算的过程。从这个点，棋力上他们有相通的地方，这是棋类运动的魅力。

以ChatGPT和Claude为代表的面向普通用户的生成式AI都面临一个类似的问题：它足够智能，但仍然不好用。

这个问题直白，却是一个相当终极的问题。大模型在一次次整体性的预训练中瞬间被灌入新的知识，但每两次预训练之间，限于训练成本等因素，总有一段不短的时间间隔。在这段时间里，新知识就变旧了。

于是虽然这些出色的大语言模型有极强的知识结构化能力，但对于更即时性的问题，以及大量的长尾知识，它们仍然一筹莫展。

持续进行预训练是大模型未来的一个进化方向，一个更大参数量级的模型在想象中可以更有效率的触及到长尾知识。但这两者似乎天然存在着成本与规模之间的矛盾。

不考虑成本，硅谷的工程师们已经在讨论怎么把1000万颗GPU联在一块做模型架构了。但这在目前仍然不是一条现实道路。

当下GPT-4的训练规模是2万颗，而要凑足1000万颗GPU，英伟达需要心无旁骛的苦干10年。

王小川在6月中旬Baichuan-7B发布的隔日去了美国，得知了“1000万颗GPU相连“的畅想，可能也更明确了百川智能在国内的前景。

大模型中的长尾知识与即时性，现阶段反而是看起来已经陈旧的传统搜索的机会。

重新出山的王小川一直在努力定义自己做大模型的正当性。他频繁强调自己和百川的搜索基因，并且在不同场合多次提到同一个故事：

“很多人说我特别适合做大模型，（但）我做了20年搜索，从来没一个人说过我特别适合做搜索。”

在王小川看来，搜索裹挟在移动互联网的大背景下，一刻慢处处慢，何况是和百度之间4年的差距。但来到大模型的战场，突然间过往皆为序章。搜索与大语言模型在技术有不少重叠处，但相比搜索，大模型更吸引人，也处处是新的。

从7月发布Baichuan-13B-Chat，短短一个月时间Baichuan-13B-Chat在Hugging Face上已经有了超过百万的下载量。而从4月公司名字官宣，到两款开源大模型的发布，四个月内百川智能已经在一些场合与智谱AI、MiniMax这些在大模型领域积累了超过两年的公司同样受人瞩目。

“现在103人了”，王小川透露，“差不多一天招一个人的速度。”

这是百川智能现在的规模。

在百川智能目前超过百人的团队里，有超过30%的人来自搜狗，这个王小川的旧事业。这个团队中最新加入的是洪涛，这位原来搜狗的首席营销官在未来将会负责百川智能的商业化业务。他在自己的朋友圈公布了这个消息，也预示百川智能的商业化即将开始。

百川智能在8月8日发布的第三个大模型似乎也在印证这一点。在7B和13B两个开源大模型后，百川智能发布Baichuan-53B，后者在参数量上相比之前大了数倍，并且这次的Baichuan-53B是一个闭源大模型。

在技术迭代上，Baichuan-53B开始“回归”搜索。

这里的“搜索”或许用“检索增强”来定义更加准确，简单来说就是给大模型外接一个通往互联网世界的路径，在接收到超出预训练范围内的提问时，模型会接入搜索引擎或知识库来进行具体的搜索，寻找答案。

2023年年初Google在AI顶级会议ICML2023发表的论文《Large Language Models Struggle to Learn Long-Tail Knowledge》曾对检索增强大语言模型有过系统的论述。

研究证明了大语言模型回答问题的能力与预训练期间看到的与该问题相关的文档数量之间有很强的依赖性。当模型变大或者见到相关问题越多的情况下，模型回答问题的能力越强。但当一个问题如果只在预训练阶段出现过10次以内，大语言模型回答正确的概率趋近于零——这点无论在Bloom或者GPT-3身上表现都相似。

但改进方法中，增加收集数据的规模或丰富程度对结果的影响微弱，而如果要扩大模型参数，Google团队的预测是一个千万亿参数级别的Bloom模型才能达到人类大脑对于长尾问题的准确率。相对来说，增加一个辅助检索模块是更有前景的方式。

最新鲜的例子就是ChatGPT Plugins。但由于OpenAI本身跟微软是两个独立的实体，搜索对于OpenAI来说“相当于一个黑盒”。

王小川表示相比其他大模型的检索增强，“（Baichuan-53B中）搜索跟模型的结合从非常底层的地方就开始去融合了 ”。他给百川智能的检索增强下了一个“搜索增强”的定义。

图源：百川智能

Baichuan-53B中的搜索增强系统融合了包括指令意图理解、智能搜索和结果增强等关键组件的多个模块。

在指令意图理解阶段， 首先指令任务被细化为16个独立类别，分别以Prompt增强技术——即通过构造特定的输入提示来引导模型生成期望的输出——进行了个性化的设计和优化；而对于超参数的设定对模型在训练和生成过程中的性能影响，动态超参数调整技术，baichuan-53B采用了动态超参数调整技术来根据任务类型的特性自动调整和优化超参数。

在搜索结果环节，Baichuan-53B中包含一个搜索结果相关性模型，该模型会对从搜索内容和知识库中获取的信息进行相关性评分。 该相关性模型也可以作为奖励模型，用于在强化学习训练阶段进一步优化意图理解模型，提高其对人类指令的对齐度，并更高效地调用搜索引擎；RLHF技术也将用于搜索结果的训练和优化，使得回答结果更准确并且人性化。

但在核心的“如何辨别这个问题是否需要调用搜索引擎或知识库”的决策上，百川智能称其“采用了一种灵活的策略”来生成精确响应，并未透露太多技术细节。对于接入的是哪一家搜索引擎，王小川表示目前还不便公开。

王小川表示，模型尺寸变大导致部署成本增加，是Baichuan-53B决定转向闭源的原因。但这个闭源的时间点仍然显得敏感。

此前Baichuan-7B以及Baichuan-13B曾经被质疑有C-eval测试集泄漏的问题，而有开发者表示Baichuan系列大模型的架构与Llama极度相似。等到开源的Llama 2在7月下旬推出，时间点在Baichuan-13B之后。相比LLaMA，花了四个月迭代出的LLaMA 2在预训练模型架构上几乎没有变化。

LLaMA在模型架构本身的优化上看起来开始停滞，这是否是形态可能也十分接近LLaMA的Baichuan-53B不再需要开源的原因？

对于这个问题，王小川表示LLaMA2比LLaMA1所新增的9个技术创新点基本都在Transformer框架层面，其中有6个在在百川自己研发的模型里已经做到了。“剩下两个没想到，有一个试完觉得不太行”。

而对于模型架构靠近LLaMA，王小川表示是出于生态兼容的考虑。

“开源之后，生态会围绕LLaMA去构建，在国外有很多开源项目是跟着LLaMA去推动的，（这也是）我们的结构为什么跟LLaMA更加接近。”

对于王小川和百川智能来说，搜索与大模型的融合将成为未来百川系列大模型稳定的亮点，Baichuan-53B的API也会在下个月开放。而按照设想，在这个50B的大模型发布后，百川智能将在Q4发布一个175B的的千亿大模型。除此之外，王小川透露，百川智能面向C端的“超级应用”也已经开始部署，并且不只一款。

一切都在紧凑的推进。而首先，“年底做出中国最好的大模型”这句话的兑现时刻已在眼前。

黄仁勋在 SIGGRAPH 2023 的主题演讲上透露了英伟达为降低生成式AI使用门槛所做的最新努力。

生成式AI是这次大会毋庸置疑的绝对主角，黄仁勋会上透露的在软件和硬件以及生态方面的更新，归结起来就是尽力降低生成式AI的使用门槛——促进大模型的真正落地。

“买的越多，省的越多”2.0 

硬件方面，英伟达推出了GH200超级芯片的更新版，或者可以叫它HBM3E增强版。它是世界第一款HBM3e 处理器。

通过英伟达NVLink技术，彼此互联的Grace Hopper超级芯片平台能够提供1.2TB的快速内存，由于HBM3e 内存比当前 HBM3 快 50%，平台总共能提供 10TB/秒的组合带宽。也就是说，其内存容量增加3.5倍，带宽增加了3倍，平台包括了一台具有144 个 Arm Neoverse 核心、8 petaflops 的 AI 性能和 282GB 最新 HBM3e 内存技术的服务器。它同时与早先在台北电脑展上公布的英伟达MGX服务器规范完全兼容。

数据中心的硬件正在快速向加速计算转变，这是黄仁勋一直在强调的一个趋势。相比CPU，GPU在能效上有很大的优势，黄仁勋演讲中举的例子是同样1亿美元成本，相比x86架构CPU，GH200将能提供超过20倍能效提升。

于是我们又听到了黄仁勋那句名言：the more you buy, the more you save. 买的越多，省的越多。

可以说也是不忘初心了。

黄仁勋现场展示的PPT显示，2500张GH200组成的数据中心相比CPU有20倍能效优势。

除了数据中心外，黄仁勋还发布了两套硬件，它们同样针对大模型而来。

一款是桌面级的RTX工作站，包括最多四个RTX 6000 Ada GPU，单个桌面工作站可提供高达5,828 tflops的AI性能和192GB GPU内存。

另一款是 OVX服务器，其中包括了8个英伟达L40S GPU，每个 GPU 配备 48GB 内存，可提供超过 1.45 petaflops 的张量处理能力。

作为对比，新的RTX工作站运行8.6亿个token的GPT3-40B需要15个小时，OVX服务器则只需要7小时。实际上，OVX服务器相比A100，推理性能提高了1.2倍，训练性能上提高1.7倍。其单精度浮点 (FP32) 性能是 A100 的近 5 倍。

英伟达L40S GPU

这些硬件的更新是有梯度的，黄仁勋演讲中也点的很明白：for everyone，英伟达在每个价格阶段上都为潜在客户准备了对应产品。

因此除了服务器和工作站之外，英伟达还同时发布了三款专业显卡——RTX 5000, RTX 4500 and RTX 4000，它们采用了Ada Lovelace 架构，在显存方面都有提升（RTX 4000有 20GB GDDR6显存；RTX 4500 为24GB；RTX 5000 最高为32GB ），这是英伟达显卡过去曾一度削弱的部分，而现在显存对于大模型来说无比重要。另外它们还使用了第四代Tensor Core，AI 训练性能比上一代快了两倍，并扩展了对 FP8 数据格式的支持。

这些硬件最终组成了一个矩阵，囊括了从企业级客户到个人用户。但在黄仁勋看来，想要触达每一个人，英伟达还需要一些“软工具”。

软硬兼施

距离黄仁勋推出 DGX Cloud 才短短几个月，英伟达在降低用户和开发者使用大模型门槛方面又有新的动作。

其中一项是非常好猜的，那就是和 Hugging Face 的合作。在此之前，Hugging Face 已经和包括 AMD 亚马逊云等在内的诸多巨头紧密合作，大家都看中了它集成开放模型的优势，英伟达也不例外。

“点击一下鼠标即可实现英伟达AI计算。”黄仁勋说，几个月前发布的DGX Cloud 和Hugging Face 平台集成到了一起。用户可以先在自己的电脑上启动项目，然后扩展到工作站和数据中心。

另一项名叫英伟达AI Workbench，开发人员可以直接在PC和工作站上创建、测试和定制预训大模型。这非常像国内的大模型预训练平台，把模型、框架和软件开发套件与库集合到了一个统一的开发人员工具包中，要说区别那就是AI Workbench能直接调用英伟达的算力资源，并且更好的支持英伟达的硬件——前面发布的那些工作站和服务器不用说都支持AI Workbench的本地测试和微调。

开发者原本需要分散在各处的大模型开发工具与流程，现在由英伟达AI Workbench整合了起来。

它的界面就是一个网站。截图可以看到，本地计算机使用的是消费级 4090 移动版显卡。

这极大简化了大模型的操作流程，实际上你只需要一台电脑就够了。

“每个人都可以做到这一点。”黄仁勋说道，某种意义上讲，这像是大模型的民主化。

另外一个旨在降低生成式AI部署门槛的服务是名为AI Enterprise 4.0的企业软件平台，主要针对企业客户。AI Enterprise 4.0包括了名为NeMo的大模型云原生框架和集群管理软件，帮助企业客户管理从云到数据中心再到边缘设备的所有AI解决方案，它会被集成到谷歌云和微软的Azure。

场景在哪里

大模型最近一个颇为引人争论的话题是，它的场景到底在哪里？

这对善于从第一性原理出发的老黄来说恐怕完全不是问题，一方面有硬件技术，一方面有软实力。英伟达的层次显然更高一点——不是找寻场景，而是打造生态。因为在英伟达看来，恐怕没有什么所谓“垂直场景”，一切都可以被生成式AI介入，承载它的是Omniverse。

元宇宙在黄仁勋这里不是一个过气的名词，而是连接虚拟与物理世界，并且极大开发生成式AI潜力的工具。在虚拟与现实的转换中，英伟达看中了名为Universal Scene Description，通用场景描述（简称OpenUSD）的潜力。

黄仁勋把OpenUSD对虚拟世界的重要性与HTML之于2D互联网的重要性相提并论。简单来说，你可以把OpenUSD理解成一套通用的描述3D场景的语言——这在过去往往需要非常复杂的流程和不同的工具才能实现。

有了这种通用语言，不同的人能基于同样的背景建构3D世界——也就是元宇宙的世界。

通过OpenUSD构建共同的3D场景——尽管来自不同的工具和平台。

显而易见，OpenUSD在英伟达的元宇宙愿景中占有重要地位，为此，Omniverse进行了多重升级。

一方面，黄仁勋推出了四个Omniverse Cloud API，方便开发人员无缝地实施和部署 OpenUSD 应用。

最吸引人的是一个名为ChatUSD的功能，顾名思义，它能通过问答形式帮助开发者生成3D模型，现场演示的例子中，你提出要求，ChatUSD可以直接给你提供Python-USD 代码脚本——直接使用它们就可以了！

另外使用了生成式AI技术的API名为DeepSearch，它是一个大语言代理（LLM agent），可以快速搜索无标记数据库的内容。

另一方面，Omniverse本身进行了大升级以更好支持OpenUSD，比如用少量的编码就能快速开发本机 OpenUSD 应用以及允许用户组建基于OpenUSD的大规模场景。

在英伟达看来，Omniverse 将因为OpenUSD而增强，它可以跨3D工具和应用进行对世界的虚拟，这意味着一种生态的搭建：既然大家都是用OpenUSD进行3D世界的建构，那么显然，数字孪生所需要的互联、互相操作可以以此为基础实现。

由此，英伟达的元宇宙生态——它被生成式AI和OpenUSD所加持——变得初具规模，Adobe Firefly可以作为 Omniverse 中的 API 提供给开发者，而许多业界知名的元宇宙和虚拟人开发者，Convai、Inworld AI和Wonder Dynamics都能够借助OpenUSD的通用标准与Omniverse实现连接。

英伟达对元宇宙的未来充满自信。波士顿动力正在使用Omniverse来模拟机器人交互，更多的工业自动化案例，包括沃尔沃、奔驰和宝马都是Omniverse的客户——在实际投入巨资建设一个昂贵的工厂之前，它们在Omniverse的虚拟世界里检查和测试物理世界的方方面面。

步入融合

生成式AI热度不退，英伟达当然更有理由为其添一把柴，老黄是个尽职尽责的商人，发布会上他说的最后一句话还是 the more you buy, the more you save.  足见其不忘初心的商人本色。

而想要让自己的硬件卖的更好，股价再创新高，英伟达一面需要不断迭代产品，提升性能，打造更丰富的生成式AI产品矩阵，另外一方面还要进一步降低大模型的使用门槛——后者甚至只有英伟达才能做到，它踩中了一个绝佳的点位，图形。

为了让机器生成图像，人类花了几十年时间，最终英伟达开发出了显示卡，而现在的事实证明，适用于图形显示的并行计算恰好也适用于生成式AI，而虚拟世界也需要更强大的图形技术和人工智能的帮助。

黄仁勋在演讲刚开始的时候就举了个例子：来自全球最大广告公司WPP的艺术家通过Omniverse运用多种支持OpenUSD的工具创建了比亚迪汽车的数字孪生版本——全球100多个地区的营销活动基于这些生成内容。

五年前的SIGGRAPH大会，英伟达发布了支持光线追踪的GPU，那时恐怕没有人会想到，人工智能，虚拟世界，加速计算，云，它们会以如此迅猛的速度逐渐融合为一体。

在刚刚结束的成都大运会闭幕式上，几个特殊的表演嘉宾让这场演出增加了浓重的科技感。

在第三篇章《梦想·致未来》中，优必选大型人形机器人Walker X骑着平衡车来到舞台中央，进行快速行进、急速转圈、高速动作等展示，并与演员一起表演机械舞，之后，Walker X骑车绕场，触发了展现昔日巴蜀风貌的《蜀川胜概图》；随后，4台熊猫机器人优悠登场，它们不仅与乐队及50多名舞蹈演员共舞，还从小男孩演员手中接过代表未来的风车，手拿自拍杆将闭幕式盛况直播给全世界。

熊猫机器人优悠从小男孩手中接过代表未来的风车

尽管“机器人”元素在近年来的大型晚会上已不罕见，但世界性综合运动会在闭幕式采用大型人形机器人，本届大运会还是首次。

人形机器人是近年来机器人赛道的“C位”，技术复杂度极高，集机电、材料、计算机、传感器、伺服控制、运动控制以及仿真技术于一体，因此被视为国家高科技实力和发展水平的重要标志。与此同时，由于人形机器人在智能制造、教育、商用服务等多个领域拥有广阔的前景，它也吸引了全球科技巨头、技术人才和资本的倾力投入。

作为国内最早开始研发人形机器人的公司，优必选大型人形机器人在本次大运会闭幕式的亮相传递出了一个强有力的信号——中国已经在人形机器人领域具备一定的技术实力与产业基础。而AI与人形机器人的技术融合，也将进一步开启人们超越现实生活的美好想象。

极致表演效果背后的技术难题

近4分钟的闭幕式表演，背后是优必选数月的技术调试与筹备。

优必选大型人形机器人Walker X骑平衡车与《蜀川胜概图》互动

本次大运会举办时间正值盛夏，闭幕式所在会场又是成都露天音乐公园，气温炎热、环境复杂，而5台人形机器人要在如此复杂的环境中与多名演员进行互动，并自主控制自拍杆、平衡车等设备，对于导航精确性、人机交互、平衡控制、路径规划等多项核心技术的要求极高。

基于上面这些难点，在接收到导演组邀约后，优必选团队就针对本次表演进行了定制化的技术研发。

首先，和以往参加其他大型活动不同的是，在成都大运会闭幕式演出上，优必选的人形机器人需要更多进行与真人的互动。这是本次表演的一个亮点，也是最大的技术难点。优必选团队专门设计了拟人化程度更高的机器人动作，人形机器人的头部、腰部、手臂动作更加丰富自然，通过零力模式这一特殊的力控方法，由人去引导人形机器人做舞蹈动作，人形机器人记录学习并在此之后，做到稳定复现。

同时，本次大运会闭幕式表演需要对多台机器人进行触发控制，每一名人形机器人动作各不相同，并且需要随音乐节拍及时间做动作调整，如果让机器人按照提前内置的动作程序进行运动，每一次程序变动都会带来极大的工作量，优必选团队开发了时码自动触发技术，通过分析和解码输入的模拟时码自动激发机器人，不仅节省人力，也保证了多台机器人动作的一致性。

优必选大型人形机器人Walker X骑平衡车亮相大运会闭幕式

此外，在本次表演上，优必选Walker X展现了大型人形机器人在世界性综合运动会上首次骑平衡车的技术。为了实现这一表演设计，优必选团队同样做足了准备。他们扩宽了人形机器人的运动模态，提高了人形机器人在较平坦地面上的移动速度。不同于人们依靠重心来掌握平衡车的行进过程，Walker X对平衡车的控制依赖于机器人系统中各模块的协同控制，尤其是运动控制算法上的多项关键技术，包括基于传感系统的状态估计、机器人稳定性控制、机器人平衡控制，及机器人柔顺控制等，最终实现了不逊色于人类操控平衡车的效果。

在不到20天的时间里，优必选团队完成三套平衡车方案的设计和多个平衡车控制算法的开发测试，通过设计平衡控制器的输入输出，最终确保Walker X对平衡车的稳定控制，并在平衡车上完成快速行进、急速转圈、高速动作展示等复杂动作展示。

每一次在公众场合的亮相，都可以被视作是人形机器人走进各行各业、千家万户的一次预演。要想实现这一点，在更复杂的场景实现更多元的互动表现，是包括优必选在内的人形机器人企业在技术上必须不断突破的难点。

11年深耕，优必选的创新底盘

近年来，投入机器人研发者不计其数，但真正在人形机器人产业建立核心技术壁垒、并有效推进商业化应用，成功走进大众视野的企业，寥寥无几。

优必选是其中走得最远的公司之一。

经过近11年的深耕，优必选布局了行业领先的机器人技术（机器人运动规划和控制技术、伺服驱动器）、人工智能技术（计算机视觉和语音交互）、机器人与人工智能融合技术（SLAM 及自主技术、视觉伺服操作和人机交互），以及机器人操作系统应用框架（ROSA），成为全球极少数具备人形机器人全栈式技术能力的公司。

Walker X在智慧工厂与无人搬运机器人AGV联动工作

这背后是长期投入构筑的技术壁垒——截至2022年12月31日，优必选全栈式技术申请专利超过3100项，拥有授权专利超过1600项，其中发明专利占比近50%。

但技术难关只是人形机器人产业闯过的其中一道“窄门”，商业化是另一个长久的拷问。

和其他停留在“概念”层面的研发者不同，优必选除了前瞻性研究，也同样重视应用型研发和商业化落地。在11年的发展过程中，优必选逐步开拓了如人工智能教育、智慧物流、智慧康养等行业层面，以及消费级机器人层面的产品落地场景，服务了全球50多个国家的超过900家企业级客户。

Walker X在迪拜世博会中国馆提供服务

例如，优必选人形机器人优悠曾经在迪拜世博会中国馆进行了长达6个月的服务，创下了人类史上首个大型人形机器人真正商业化落地的纪录；针对康养产业，优必选推出了全场景智慧康养解决，并与美邸、招商观颐、光大养老、乐成养老、国药康养、安康通、交科院等超过20家康养企业和机构合作，以AI与机器人技术赋能康养产业。

在中国，看到人形机器人的未来

在今年的科技行业中，ChatGPT的出现引爆了AI大模型概念，为人形机器人变革迎来关键契机。通过这场大运会闭幕式的人形机器人表演，我们更能感受到科技对于生活方式的变革之激烈，而这背后是一次未来科技之争。

正如英伟达创始人黄仁勋所说，下一波人工智能浪潮就是“具身人工智能”，即能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统。人形机器人的升级与迭代，既是“具身智能”的试验场，也有望成为人工智能技术巅峰的载体平台。

更简单点理解，利用深度学习、自然语言处理和智能决策等方法，以AI大模型为代表的通用人工智能，可以为人形机器人提供更接近人类的表现，优化提升机器人与人类的交互体验。

在前沿技术的助推下，人形机器人产业也得到了前所未有的重视。目前，美国、日本、英国等发达国家都已经将发展机器人产业上升为国家战略。今年，国内多个一线城市也提出了人形机器人产业的扶持政策。

例如，今年5月31日出台的《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》提到，加快组建广东省人形机器人制造业创新中心。6月，优必选成功入选深圳市第一批具有带动效应和示范意义的智能机器人应用示范典型案例，此前已获批牵头筹建广东省人形机器人制造业创新中心。

资本更加看好这一朝阳产业。据Markets and Markets 预计，人形机器人的市场容量预计在2027年将达到173亿美金，复合增长率为63.5%。招商证券研报认为，人形机器人有望持续印证“AI软切硬”逻辑，成为“AI+”终极应用，在智能制造、智能服务、人机协作等方面都将有广阔的应用场景。

人形机器人相关的研发和专利正在呈现出前所未有的增长之势。未来，随着人形机器人与大数据、人工智能等前沿科技产业的融合愈加紧密，“机器人走进日常生活”的想象将逐步转变为现实。

Walker X在智慧工厂场景中进行老化测试

优必选已经拿到了通往下一个科技时代的“船票”——成熟的技术、可控的成本、已被验证的商业化方案。在过去几年里，优必选的机器人产品解决方案已经覆盖了人工智能教育、智慧物流、智慧康养等领域，并在消费级市场落地。

通过这次大运会的展示窗口，优必选让世界看到了中国人形机器人的发展水平、技术实力和产业能力。中国在机器人产业上已基本形成了从零部件到整机再到集成应用的全产业链体系，这种优势将成为发展人形机器人的显著优势，并在产业发展升级的过程中日益完善。

在闭幕式表演结束后，大运会会旗被交接到下一届东道主德国的手中，德国向来被誉为“世界制造业的标杆”，如今，由中国制造的人形机器人开启“德国时间”，意味着中国公司在这个高精尖领域持续突破和迭代、甚至引领全球的决心。

优必选科技作为中国人形机器人企业的代表，正在书写中国人形机器人的全新历史。

编者按：本文首发于 PingWest 英文站官网，原文为“AI-powered smart cat life: where are we now?”，作者Ward Zhou。中文版本有所修改，点击左下角可跳转阅读英文原文。

虽然对于优秀的铲屎官来说，每天都是爱猫日，但今天，8月8日“国际爱猫日”是专属于这群毛孩子的特殊节日。

科技控的爱猫人士们都有一个共同的梦想，那就是在一个万物互联和智能的世界里，借助科技产品，减轻铲屎官的养宠负担和“抚养焦虑”，科学养猫，更好地享受小猫咪们健康、长时间、和优质的陪伴。

随着最近AI技术的突破，我们观察到，智能养宠设备的发展，正在从最基础的互联（IoT），向集成更先进的技术、开发更智能化的功能的方向演进。智能养宠用品不断升级，养宠人的幸福感是否有所提升？

为了得到答案，我们与全球化 IoT 开发者平台涂鸦智能（Tuya Smart）、数字科技公司两氢一氧（HHO），以及 Bilibili 宠物区Up主“花花与三猫”（B站粉丝量340.3万）分别进行了对话。

智能养宠：“互联”已经普及，但 AI 化刚刚开启

首先，铲屎官的梦想很美好，但是现实中，AI + 养宠用品的应用仍然相对早期。涂鸦智能家居家电解决方案负责人余伟竟表示：“目前，我们还处于互联网连接阶段。至于 AI 能力的普及，目前可用的产品不多，大多数产品更多地关注功能导向的硬件。”

以场景举例，“多猫辨识”是自动喂食器、智能猫砂盆的常用技术。现在阶段，产品可能会通过猫的重量来区分并记录下不同猫的行为。虽然没有强大的 AI 功能应用，但我们依然可以将这项技术理解成“半AI”。

通过摄像头进行多猫辨识，记录下宠物的行为，甚至还能进行抓拍和远程喂食，是相关产品的下一个阶段，但技术的研发和推出还需要团队更长时间的投入。

出镜猫咪：作者之猫 @品玩WardAI 如何被整合进养猫场景中？

HHO 的研发人员在设计这类产品时，提出了基于三个维度的理论框架：可控、可见、可共享。

可控性的维度，已经能够通过智能连接设备、允许数据数字化和远程控制来实现。在 HHO 看来，猫猫被主人视为重要家庭成员，从它们出生到离世的十年或更长时间里，它们生活中的每一个时刻都值得记录，因此只完成“可控”这一步远远不够的。

对养猫人而言，宠物的每个瞬间都值得记录。出镜猫咪：煤球@品玩安伲

要做到记录的可见性，产品首先升级了摄像头。从硬件到软件，HHO 开始了 O Sitter 智能猫伴侣和喂食器的技术堆栈：摄像头应该有更大的视野和视角，所以团队开发了一个帮助追踪猫咪的动向的云台。而实现监控喂食器的状态，则需要特殊的镜头和算法支持。

此外，AI可以帮助产品对宠物的瞬间进行抓拍和自动总结，这也是 HHO 正在做出的尝试，抓拍后可以在应用中按类别排序、展示精彩瞬间，并每天生成一个可供主人查看和分享的短视频片段。

智能养猫工具产品的开发，还需要准确把握猫的生物学特性，包括了解它们的日常习惯和行为。以喂食器为例，品种、性别、年龄、运动情况都是制定健康的喂食计划必要的信息前提，而采用具体的喂食方案后，也必须收集猫的反馈数据，完成优化迭代。但技术若想更加精准，在收集行为数据之外，也要实现对猫的面部识别和情绪检测，这将需要大量的算法模型和训练。

HHO 的研发人员也关注到了这一点。针对 AI 宠物识别准确性等问题，他们有一个庞大的模型库，大约包含数千万到数亿数量级的与宠物相关的数据，而品牌的第一代产品正是基于宠物数据库开发的。在一年多的时间里，研发团队不断调整模型，迭代了九个主要版本，确保宠物识别在家庭、各种墙壁、电视、毛绒玩具、衣物的各种周围环境下的准确性。

HHO 的大猫房，图源：HHO

此外，HHO 的办公室还建了一个设备全天候运行的大猫房，这个猫空间的数据也是产品的重要数据源。为了获取更贴近养宠人需求的数据，团队还与国内外约100位猫主人建立了“共创”合作关系，以获得更准确的早期测试结果、提升算法的能力。经过这些数据的训练实例，HHO 的产品和算法已经能够在喂食器中检测剩余的食物，并识别猫的行为。

养宠市场需求，正推动产品能力提升

眼下，“数字化养宠”成为新一轮宠物市场竞争点。

与其他宠物用品品类相比，目前宠物智能设备在市场需求和成交量方面增速最快，这也是资本看好宠物智能赛道的一个重要原因。在一级市场，宠物赛道投融资情况也在过去十年持续升温。资本的注入也为国内宠物赛道孕育了不少宠物品牌，国内宠物品牌的市场竞争力也正逐渐提升。

智能化成为当下宠物市场角逐的大方向后，也吸引了越来越多的企业和资本涌入。除了传统宠物行业中的企业外，不少跨行公司纷纷将宠物系列用品作为业务补充，甚至在宠物赛道中诞生了一批专注海外的出海企业。

我们发现，养宠人士非常乐意使用更高度智能化、定制化的智能产品。他们对能记录猫咪特定进食模式、制定喂食计划的 AI 宠物喂食器感兴趣，也设想过会有自带 AI 检测功能的猫砂盆，让“铲屎官”的工作流程大大简化。

使用 Enobot 宠物陪伴机器人远程记录下的瞬间，出镜猫咪：七千@品玩Lilian

“花花与三猫CatLive”在 Bilibili 上拥有340万粉丝，Up主花花也同样表达了对集成 AI 的智能养宠产品的关注和期待。

花花试用了一款大小接近监控摄像机的产品，这个机器人不但可以做到智能陪伴、通过应用程序记录互动，还包括激发猫咪游戏兴趣的激光指示器。不过，她在宠物博览会上见识过更新一代的智能猫玩具，也意识到这款两年前开发的产品能力上略显粗糙了。

Up主花花的五只猫，图源：花花与三猫CatLive

为了避免精力过分旺盛的猫猫们在家里打架、拆家，“坐拥”五只小猫的花花每天都需要分别和猫玩上半个小时，五只猫就意味着每天需要花上2.5小时甚至更长时间，而智能猫玩具可以减轻自己的工作量。

大多数情况下，猫并不会对智能玩具感到厌倦，但产品需要考虑它们对机器（尤其是会移动的机器）的天生恐惧。对于更多的智能养宠品牌，这也许会成为产品设计的优化方向。

余伟竟观察到在整个市场，养宠人的需求正在变得多元和精细。智能猫砂盆的数量激增之余，自动喂食器、自动饮水机也受到宠物主人的喜爱，形成了当前智能宠物用品的三大主要类别。涂鸦的智能猫窝解决方案中，结合了温度与湿度的调控功能，下一步的智能化方向，可能会是猫咪睡眠质量的判断。

从专注智能养宠的品牌，到家电制造商，更多结合了视觉技术、AI能力的宠物智能品类正在诞生。

AI 会取代人类与猫建立联系吗？

虽然大多数人对 AI 智能宠物用品期待更多，但如果智能自动化养宠满足了养宠人所有的心血来潮，养宠的本质会不会发生变化？

花花认为，养猫提供的情感陪伴是机器无法复刻的。养宠一切的情感满足仍然来自于带给人乐趣的毛孩子，而智能产品只是提供便利的工具。

HHO 的研发人员也给出了相似的答案：AI 养宠的存在，是为了让猫主人更轻松地管理他们的宠物，从而增加高质量的陪伴时间。HHO 的用户跟品牌分享过他们的开心时刻，那是使用他们的产品记录下宠物们每天早上5点蹲在门口等着主人起床的瞬间 —— 这些时刻在主人心中意义非凡，但你可能很难发现，直到有合适的AI产品的出现，让铲屎官们也看见了“毛孩子”们对自己爱与陪伴的悄无声息的回应。

看到最后的你，养猫了吗？祝猫主子们和主人们，爱猫日快乐！

在2022年10月末，欧洲理事会批准了欧洲议会的通用充电器新规，并要求在2024年底，Type-C接口将在欧盟成为手机、平板、耳机等电子设备的强制要求。而正是这一项规则，让苹果决定在iPhone 15系列上改变了万年不变Lightning接口。

图源：源于网络

2022年11月1日，欧盟制定的一份旨在规范大型互联网公司运营的《数字市场法》正式生效，为了防止某些“既当裁判又当选手”的守门员利用其在数据共享、软件安装、平台选择、广告推广等优势地位来获取高额垄断利润或限制市场竞争。

在这一回合，苹果再次躺枪。此前彭博社报道称苹果已经在让工程师准备一个新项目，对iPhone上的App Store策略进行重大调整。

图源：来自网络

最近，欧洲理事会又通过了一项法案，这项法案就是相传许久的《欧盟电池与废电池法规》（以下称为《新电池法》），《新电池法》对便携式电子设备（指密封的、质量小于或等于5kg的、非设计专攻工业用途的产品）提出了新的指示，要求便携式电子设备的电池都应该采用可拆卸的电池设计。

接下来我们分两部分来聊聊《新电池法》到底说了什么，对手机行业又会有什么影响？

《新电池法》到底讲了什么？

从实际结果来看，《新电池法》的诞生可谓是万众瞩目，甚至说是众望所归。在投票当天，欧洲议会就以587票赞成、9票反对、20票弃权的结果，高票通过了这项电池管理相关规定。

一直以来，欧盟都是绿色低碳发展的推动者之一，甚至早在2006年欧盟就推出了针对电池的指导性文件《电池指南》，2017年欧盟委员会成立了欧洲电池联盟，随后2020年欧盟提出《新电池法》的拟定方案，经过缝缝补补，才是我们如今看到的《新电池法》。

图源：欧盟官网

所以，欧盟对电池方面的专注，还真就不是这两年才想起来的。

不过与所有人想的不一样的是，这项《新电池法》将会对所有在欧盟出售的电池进行全生命周期监管，从上游的矿产、材料到生产、回收及再利用环节，涉及到便携式电池、工业电池、电动汽车动力电池、两轮电动车电池。

在这份《新电池法》中，管理方向大致分为两个部分，一类是动力电池，一类则是便携类电池。其中动力电池包括质量超过5kg的工业电池、EV电池、LMT电池、SLI电池，而便携类电池则是指密封的、质量小于或等于5kg的、非设计专供工业用途的电池。

图源：《欧盟电池与废电池法规》

在管理内容方面：

第一：欧盟《新电池法》更注重废旧电池收集、电池材料回收再利用。

《新电池法》要求厂商有一定的回收目标，比如动力电池要求2028年回收率51%，2031年达到61%。而便携式电池在2023年回收率要达到45%，2027年达到63%，2030年要达到73%。

第二、生产制造商要提供电池碳足迹声明和标签，以及电池护照。

《新电池法》要求容量超过2kWh的可充电工业电池和动力电池必须提供碳足迹声明和标签，企业要收集并计算每一个生命周期的碳排放数据、包括上游原材料、产品生产、运输、报废和回收。除此之外，《新电池法》还要求在2026年，动力电池必须拥有电池护照（记录有电池容量、性能、用途、化学成分、可回收材料等新信息），才能在欧洲地区销售。

特斯拉装载的LG电池电子护照

第三、所有便携式电池都应该采用可拆卸电池设计。

在《新电池法》中，要求自2027年起，所有便携式电池都要采用可拆卸的电池设计，消费者不需要特殊的工具或培训，就能自行打开设备，并取出和更换电池。

图源：欧盟官网新闻稿

在这三类规定中，相较于面向产业端的动力电池碳排放和回收，与消费者关系最大的肯定是便携式电池的可拆卸式设计。那么一个问题来了，电池可拆卸是早年间被手机厂商所淘汰的技术，随着《新电池法》的推出，难道手机市场就要倒退十几年，回到早年拆卸电池的年代吗？

别急，听我慢慢道来。

未来手机真的会需要回归“万能充”吗？

早在去年年末和今年年初，在欧盟《新电池法》还没彻底通过表决的时候，就有不少媒体报道过这一事件，但从内容来看，这件事的舆论有点跑偏了。

首先，消费者不喜欢一体式电池是事实。

随着这两年手机技术的发展，为了做到更好的防水、更精密的机身内部设计，手机厂商都采用了一体式电池设计。但这样引起的弊端就是补能过慢，需要长时间的充电，手机才能再度回到满电的状态，这也是手机提高充电功率的主要原因。这一问题如果采用可拆卸式电池设计，则可以在不到一分钟的时间内让手机回到满电状态。

图源：来自网络

除此之外，各大手机厂商均采用私有充电协议，这也变相的增加了消费者的充电成本，如果手机变成可拆卸式电池，也算得上是“众望所归”。

但欧盟的规定也并非消费者所想的一样。

在其他媒体的报道中，表示未来手机都会采用可拆卸电池的设计，回归“万能充”充电的时代。可根据欧盟《新电池法》的规定来看，新规的“可拆卸电池”指的并不是“万能充”时代，更多的是指电池可以通过常见工具进行拆卸，比如螺丝刀、翘片等日常工具。像目前拆卸需要电烙铁、热风枪、溶胶剂等等这种工具，则不被允许。

图源：来自网络

所以，如果基于这几条说明，未来手机可能更多的是加入拆卸能力，而不是随手拆卸能力，这两者之间有着很大的区别。此外，这一条例很可能还会导致手机失去防水、厚度增大等负面问题。

所以，这是我们首先需要明确的一点，那就是“万能充”回归是不可能的。

其次，据国外媒体报道，在欧盟《新电池法》中还有着两条“豁免条款”。

第一、如果手机使用高质量电池：既500次充电循环后仍可提供83%原始容量，或1000次充电循环后仍具备80%的原始容量，则手机可继续使用封闭式设计。

第二，如果手机具备防水功能，或达到一定防水等级，包括直板机与折叠屏手机，则手机仍旧可以使用封闭式设计。

图源：三星官网

关于第一条，早在前两年小米通过电流算法以及加厚石墨片，就能够做到800次循环电池容量80%以上了，2022年OPPO Find X5也能够做到循环充放电1600次剩余有效容量80%。

除此之外，此前的荣耀X50所搭载的长寿命电池，在1000次充放电后电池健康度也能保持大于80%。这一法规将在2027年生效，对于手机厂商来说，随着技术迭代，2027年这些可能都不是太大问题。

图源：荣耀官网

至于防水，目前折叠屏手机虽然没有全部支持防水，但三星和华为已经发布了具备防水性能的折叠屏手机，旗舰级直板机更是大多数都支持防水功能。

所以，基于这两条豁免条款，国内手机出口欧洲并没有太大的约束空间，相较于旗舰级市场，面临考验更多的可能是中低端市场。因此，《新电池法》的出现大概率不会对手机现状做出改变，顶多是会倒逼手机厂商在电池性能和防水认证上多做工作。

事实上，欧盟最近所推出的这些条规定，从消费者角度来说都有一定利好。从我个人角度来说我比较支持欧盟出台更多的法律法规的，国内手机厂商经过多年的发展已经形成一定定式，缺乏新的监管来改变这个市场，避免消费者使用产品会面临的一些问题。这次欧盟《新电池法》就给了我们一个很好的例子，可以有效避免中低端产品电池性能拉胯，也能让厂商在折叠屏防水和电池性能上做出突破。

至于未来如何，就让我们拭目以待吧。

尽管业内已有预期，但菜鸟的速度依旧令人惊讶。

在宣布推出自营快递业务菜鸟速递后，补上最后一块拼图的菜鸟成了完全体形态，接下来就是快速的攻城掠地。据公开报道，全球四大快消巨头雀巢、宝洁、联合利华和百威，正在与菜鸟供应链做深度合作。菜鸟为联合利华的端到端履约能力不断提供新的技术产品；百威在菜鸟的仓库里做着直播带货；雀巢在与菜鸟合作建成首个DTC履约中心后，供应链合作不断升级，7月又迎来首个BC一体前置仓启用。

在物流行业，这些快消品牌举足轻重。根据Gartner的全球供应链榜单，联合利华和宝洁位列大师级，雀巢和百威是Top25的常客，它们是这个世界上对供应链要求最高的公司。而据知情人士透露，这几大巨头与菜鸟的合作规模已经超过京东。这相当于在后者优势的领域撕开了一个口子。

这是物流领域有日子没出现过的景象了。

它无疑代表了新的一波竞争的开始。 一些有意思的表述也被抛了出来，比如“菜鸟京东化”或“京东菜鸟化”，这些描述事实上都指向一种对市场竞争的简单刻画：所有行业走来走去最后总要回到内卷这一条路。

然而事实上这只不过是一种缺乏想象力以及不愿了解更具体的行业逻辑的偷懒表现。两者表面上看起来都师法于亚马逊的仓库和配送一体模式，但实际却有着明显的差异定位和独特路径。它并非简单的“内卷”的故事——这种竞争是过往两者在供应链思路和打法上竞争的延续，它们正在一起把物流行业的竞争标准进一步拉高。

系统之争

这种xx化的思路首先会让人错误以为竞争彻底进入一个重新来的阶段。然而，仔细观察两家的动作，会发现过往的轻与重的争夺和它带来的影响并没有因菜鸟做自营而消失，这些不同思路会带来不同的资产，形成竞争的底气，并延续到新的竞争阶段里去。

在今天，它衍生出的最明显的体现是对成本的不同理解和控制思路。

业内不少对京东物流过往的“重资产路线”的评价，就是坚持持续巨大投入铺设基础设施来建设供应链能力，它并非一种十分精益的模式。这种大开大合让京东过往形成自己掌控品质的物流服务并获得高口碑，也在京东物流的成本结构控制上带来了履约成本较高的问题。其中像是2009年开始筹划，2014年首座在上海开始运行的“亚洲一号”仓库，就是这种思路的集大成者，极富野心的力推无人车，无人机和无人仓的做法，让上海一号仓成为一个现象级仓库，但这种重投入的做法不是为了实现更大规模的复用，在整个体系里也给出不同定位，包括更多的普通园区。

图源：凤凰网

同样在无人驾驶技术的使用上，菜鸟的做法是技术的潜力必须要服务具体的场景，不做高大上的炫技，只解决具体问题。

此前阿里巴巴达摩院无人车团队合并入菜鸟，进一步让无人驾驶在菜鸟规模化，形成全球最大的无人车车队。同时，菜鸟在做的一系列技术创新都有这种风格，比如在仓内推广的lemo，其实就是自研的一把小小的巴枪，但它成为了许多仓内最需要的设备，因为它实现升级之后，去掉了很多但没用的按键，更简单更容易上手，降低人为操作可能带来的失误，又降低了成本。它出现在从毛细血管的驿站到像宝洁这样的大仓里。

思路不同背后延续的是那个重与轻的系统之争，京东在追求一个自己全面掌控的自循环系统，因此有时有能力忽视可复制性，像做实验一样先达到极致，树立一个标杆。而菜鸟在做的事情一直是在已有格局里尽可能建立一个开放系统，对具体细节的优化来自于对整个系统的理解。它需要从内外部合作构成的系统链路角度思考，找到有共性的关键点，在意成本，更加务实主义，用最精准的方式解决问题。

这种“重与轻”的思路带来刚性与柔性的区别。前者追求严丝合缝的一体化，是一种追求把传统供应链环节做到极致的刚性供应链，而后者通过建立更多开放标准，以及在电商大促节点里不停打磨的数字化和计算能力的软硬件弹性能力，形成一种更灵活的协同效应。

这同样带来业务模式上的不同特点。

京东多年建立起来的优势集中在合同物流，也就是提供基于对各环节高度控制的一体化的定制化服务。这可以带来好的服务体验，但越是定制规模化难度就越大。行业人士认为，供应链合同物流大赛道的毛利在整体走低，竞争激烈。在最近的截止2023年3月31日的季报里，京东一体化供应链客户（京东定义为使用过其仓储及存货管理服务的客户）收入同比增速3%，而其他客户（可以简单理解为其快递业务）收入增长93%。后者增速远大过前者。

如果把供应链服务方式分成三个段位：入门级是合同物流，中级是行业解决方案，开发出行业通用套路，最高级可能就是标准化产品，封装一个产品通吃多个行业。

在合同物流之外，菜鸟的思路先瞄准行业解决方案，与快消巨头的合作背后是快消行业的解决方案，同时菜鸟还推出了三层供应链产品，希望按不同需求封装自己的能力。

优选仓配希望通过自营高质量仓储和自营配送的组合模式，加上科技能力绿色能力，形成优选仓配，主打的是半日达：中午12点钟下单可以晚上送达，晚上下单明天中午12点之前可以收到，同时承诺送货上门，不上门必赔。而1212的承诺明显冲着京东211而去。

其次是智选仓配，菜鸟表示会提供经济的价格和极致体验，“形成用经济型快递依然可以做到次日达”。

最后，经济仓配则面向广大的产业带的商家、广大的制造业的商家提供极致性价比的经济仓配。

这些多层次，彼此差异不小的产品封装能力，本质上就是根据不同需求弹性的灵活调整供应链链路的能力。随着菜鸟IPO推进，这些柔性供应链产品化带来的效果会随着更多的业务数据披露而被看到。

正如同福特发明了流水线，让汽车进入到大工业时代，造车速度更快，造车成本更低。新的物流企业们也正试图打造一条供应链的流水线，让流水线上每一件商品跑得更快，履约成本更低，而且可以根据需要弹性变化。

谁更懂电商

类似这样“XX化”的说法总会让人忽视真正的变化的发生，这在一个人们已经习以为常的隐藏在背后的基础设施领域，其实是一种惯性。

但如上面所说，这场竞争并不是同质化的，而是依然延续着一些早期的设计而来，并在未来依旧充满变革空间。这个过程中电商带来的影响是深入肌理的，也依然是重要变量。

今天一切先进的物流在某种程度上都是电商竞争的延续。而电商更激进的那一面对竞争里的优劣决定性更高，高过那些更接近传统的特性部分。

比如已经是老生常谈的双十一与618之类的大促，但它本质上是电商业态“不顾”所谓的供应链传统思路而做出的激进变革，最终逼迫突破了天花板。

京东在近年的电商竞争里，出于种种原因有一个明显的特点，就是强调其传统零售属性，而在其他电商平台争的火热的模式创新，新型电商上表现的不太感兴趣。这有助于集中精力，也一度让它在过去几年收获了稳定性，服务品质，供应链的可控都带来帮助。

但若从上述电商给供应链带来改变的本质逻辑来看，它有些错过被新业态“倒逼”的一次机会。太过单一的场景和完美的闭环，会在一个阶段带来稳定性，也会在另一个阶段带来灵活性不足的考验。一个有意思的现象是，京东在新的业态上的缓慢，京东物流靠和抖音快手的服务补回来了一些，其快递业务的增长也部分来自于此。

而回看菜鸟的整个历程，这是一个从做“快递公司做不了的事情”开始，一步步建立起来一个开放系统，并在此基础上把已经成熟的自营能力开放出来，继续补足当前快递行业做不太好的事情的故事。而之所以要做快递公司做不了的事情，正来自电商业务提出的挑战。

电商是个系统链路工程，解决它提出的新需求，需要为整个系统里不同资源提供基建，完成社会化资源整合，从而减少社会资源消耗，真正提高整体效率。

它也需要技术和新的底座，要足够的开放度和融合能力。从构建时就在考虑对整个行业各链条的开放度的系统，会和出发点是把自身环路最优化的系统，在设计和建造时很不同。

在今年618之前，菜鸟供应链和申通的合作充分体现了这个特点：

菜鸟基于长期形成的数智化能力，提供一体化连接作业的技术基础，而申通专门启用分拨中心次日达绿色通道，即到即分；搭建专门的干线通道，定时发车，同时借助单量规模均摊成本，提升服务品质同时避免造成成本的显著上升。

这样的资源协同能力和开放底座的支持，使得长三角和珠三角地区有了继“包邮”后的又一标杆“次日达”。

新的电商业态的出现，比如直播带货等，对供应链提出了更高的应对瞬时爆发的要求，某种程度上是这个时期的又一次双11，菜鸟已经是个把客户直播开到自己仓库的公司，物流业的能力再次被电商“考试”。

对这些挑战的应对自以及趋势的判断，也让菜鸟开始把提供一体化多渠道全平台的服务列为目标，而非局限在某一个场景或者平台上。全球四大快消巨头与菜鸟的加深合作，可以看出这种全渠道跨平台覆盖能力对他们的吸引，不管是他们自有的线下渠道，还是线上渠道，都在由一个大仓覆盖由一家公司履约。通过集约效应，将效率和成本做到极致。

对于一个存在较久且已经演变成某种“理所当然”存在的基础设施行业，人们往往会对它的未来演变失去想象力，忽视正在出现的对物流业务模式，基建方式，资源合作以及未来样貌的不同理解，这反而是一个基础设施属性的行业发展中非常需要的，这样的差异竞争最终会推动整个中国物流升级的进程。

8月7日，元象XVERSE公司宣布开源其百亿参数的高性能通用大模型XVERSE-13B。

XVERSE-13基于标准Transformer结构，在1.4万亿高质量、多样化tokens的训练数据上，从零训练（train from scatch）了130亿参数大模型，支持40多种语言，上下文窗口大小为8192。具有文本生成、自动化写作、数据分析、知识问答、多语言翻译、个性化交互、人物角色扮演、专业小助手等多方面能力。

展开来说，XVERSE-13B在训练预料方面构建了一个高达1.4万亿高质量、多样化tokens的训练数据集，同时优化采样策略和数据组织方式，让模型支持中、英、俄、西等40多种语言，并且多语言任务处理的性能与效果俱佳。

XVERSE-13B支持8192的上下文窗口，是同尺寸模型中最长的，从而能出色应对复杂场景，比如更长的多轮对话、知识问答与摘要等，应用范围更广泛。

模型使用标准Transforme网络结构，从零开始训练，还自主研发多项关键技术，包括高效算子、显存优化、并行调度策略、数据-计算-通信重叠、平台和框架协同等，让训练效率更高，模型稳定性强，在千卡集群上的峰值算力利用率可达到 58.5%，位居业界前列。

元象XVERSE方面表示，XVERSE-13B在多项权威的标准中文和英文测评中表现优异，是目前同尺寸中效果最好的多语言大模型。

图源：元象XVERSE

为验证模型各项能力，XVERSE-13B通过C-Eval、AGIEval和GAOKAO-Bench等三个最具影响力的中文测评基准的综合评估，表现优异，超越了同参数规模主流模型，如Baichuan-13B、Llama-2-13B、Ziya-LLaMA-13B等。 ​

在中文 C-Eval 的测评中（图三），XVERSE-13B 综合评分达到了 54.7 分，超越了同参数规模的主流模型。

C-EVAL测评基准由上海交通大学、清华大学以及爱丁堡大学联合创建，是面向中文语言模型的综合考试测试集，覆盖了 52 个来自不同行业领域的学科。

" alt="C-Eval 中文测评结果  图源：元象XVERSE
" width='654' height='400' />C-Eval 中文测评结果  图源：元象XVERSE

在AGIEval测评里，XVERSE-13B综合评分达到41.4分，超越了同参数规模主流模型。

AGIEval测评基准由微软研究院发起，旨在全面评估基础模型在人类认知和问题解决相关任务上的能力，包含了中国的高考、司法考试，以及美国的 SAT、LSAT、GRE和GMAT等20个公开且严谨的官方入学和职业资格考试。

在GAOKAO-Bench测评中，XVERSE-13B综合评分达到了53.9分，显著领先于同参数规模的主流模型。

GAOKAO-Bench 测评基准是复旦大学研究团队创建的测评框架，以中国高考题目作为数据集，用于测评大模型在中文语言理解和逻辑推理能力方面的表现。

图源：元象XVERSE英文测评表现领先 Llama-2-13B

XVERSE-13B英文表现同样出色，在英文最权威评测MMLU中，其综合评分高达55.1分，几乎在所有维度超越了同参数规模的主流模型，包括Llama-2-13B、Baichuan-13B等。

MMLU 英文测评结果  图源：元象XVERSE

MMLU由加州大学伯克利分校等知名高校共同打造，集合了科学、工程、数学、人文、社会科学等领域的57个科目，主要目标是对模型的英文跨学科专业能力进行深入测评。其内容广泛，从初级水平一直涵盖到高级专业水平。

需要强调的是，测评只反映了大模型底座的核心能力，元象将持续迭代优化，全面提升模型能力。

而XVERSE-13B所体现出的高性能、全开源、可商用等诸多优势，能大大降低高校和企业部署使用大模型的成本，不仅实现了国产可替代，也是中文应用更好的选择。

XVERSE-13B有望在医疗、教育、文旅、金融和娱乐等多个行业具有广阔应用前景，也将为元象自身的元宇宙应用提供强大技术支持。

免费可商用 哈工大率先使用助力研究

秉持开源精神，XVERSE-13B代码采用Apache-2.0协议，向学术研究完全开源，企业只需简单登记，即可免费商用。

哈尔滨工业大学（下称“哈工大”）作为我国最早从事自然语言处理研究的顶级科研团队，已经率先使用XVERSE-13B大模型推进相关研究工作。哈工大计算机科学与技术学院张伟男教授表示，“开源是互联网时代主流模式，不仅能贡献社区，推动技术持续创新，还能利用协同解决算法透明性、稳定性、公众信任度等共性问题。”

元象XVERSE于2021年初在深圳成立，是国内领先的AI与元宇宙技术服务公司，致力于打造AI驱动的3D 内容生产与消费一站式平台，愿景为“定义你的世界”。

2022年3月，公司完成A与A+轮融资1.2亿美元，投资机构包括腾讯、高榕资本、五源资本、高瓴创投、红杉中国、淡马锡和CPE源峰等。元象创始人姚星是前腾讯副总裁、前腾讯AI Lab创始人、国家科技部新一代人工智能战略咨询委员会成员。

元象XVERSE创始人姚星表示：“真实世界的感知智能（3D），与真实世界的认知智能（AI），是探索通用人工智能（AGI）的必由之路，也是元象持续探索3D与AI前沿技术的动力。XVERSE-13B是我们在国产技术自立自强上迈出的一小步，而开源开放将激发大模型生态活力，让AI的未来发展迈出一大步，为实体经济、数字经济的发展注入强劲动力。我们期待与众多企业与开发者携手，开创大模型商用新纪元。”

开源信息：

Hugging Face� [https:]

Github� [https:]

品玩曾在今年初报道过一款叫做Rewind的产品。

简单理解这款产品想做的事情就是，它想像《黑镜》第一季《你的全部历史》那集那样，只要在人体植入一块记忆芯片，就能完整地记录下人的全部记忆，并在日后随时读取。

听起来相当科幻。

当然Rewind不是一块芯片，而是一款在MacBook提供服务的App。

往具体说，它目前的使用场景包括了去帮用户回忆在某个网页看到或在某个时刻说过的某句话，记住开会时候的某个点子，以及找到忘记曾在哪看到过的图片和视频等等。

总之使用Rewind，你可以找到任何你曾经看到的、说过的或听到的。

这家公司多少有点“背景”在身上，产品刚推出就拿到了a16z领投的1000万美元种子轮融资，估值达到7500万美元，迄今融资额已经有3300万美元，其他投资者则包括了First Round Capital、NEA，以及那个ChatGPT背后的男人，Sam Altman。

就在最近，Rewind正式推出了iPhone版，品玩也在第一时间上手体验了这一新版本。

Rewind目前在App Store的中国区商店也能下载到，进入App后，它首先会提示你需要开放iPhone的照片访问权限和Safari浏览记录的访问权限。

这两者至少需要选择一种开放，因为关系到后面的使用。

接下来无需注册登录，就进入到了应用的主界面。整个操作界面非常简洁，中间大部分区域显示了过去的截屏记录和Safari的浏览记录，最下方则是一条可以左右滑动的时间轴，向右拖动就可以直观地看到之前的记录。

在选择开放手机照片访问权限的情况下，初次进入主界面向前滑动时间轴，默认是能看到这台手机从前所有的截屏记录的。

Safari的浏览记录则在应用启用后开始被计入时间轴。

下面重点是这款App的两大功能，“Search”和“Ask Rewind”。

点击左下角的搜索图标，首先会跳出一个搜索框，输入你想查找的关键词，便可以在OCR（光学字符识别）技术的辅助下定位到任何曾出现过这个关键词的网页或截图。

比如输入“iPhone”，它甚至定位到了我以前看过的某场直播的截图，因为画面里有iPhone抽奖的字样，这属实也是没有想到。

如果你想找的关键词在一个网页里，它还提供了“Open in Safari”的选项，点击就可以在浏览器直接打开（不过虽然是Open in Safari，触发的实际是默认浏览器，比如我最后就是在Chrome打开的）。

“Ask Rewind”的功能则整合了GPT-4，你可以输入问题，它便能基于之前的截图或网页浏览记录给出一段答案，答案中甚至还标明了某句话的出处。

这一功能支持中文提问，不过从实测来看，它对英文的反应速度要比中文快不少。

当然能得到回答前提是，你的问题在之前是有相关记录来为其提供素材的。从官方介绍来看，你也可以用它来起草邮件，或是总结信息等等，用途也不少。

这大体就是iPhone版Rewind的全部功能。

不少网友当得知Rewind上线iPhone之后感到非常兴奋。比如这位有两个办公室的老板，他本来考虑着要给两个办公室贵贵的电脑升级芯片来适应Rewind，直到他看到Rewind推出了iPhone版的消息：

手机明显更符合现在人的使用习惯，Rewind的创始人兼CEO Dan Siroker自己也说，他平均每天拿起手机的次数有107次，也就是每9分钟就会看一次手机。

这让iPhone版Rewind的推出显得非常合理。

尽管想法很浪漫，目标也很远大（Rewind之前在官网的简介是“你的人生搜索引擎”），但从它目前在iPhone端的功能表现来看，还是存在非常多不完美的地方。

就像上述介绍的，目前Rewind在iPhone端仅支持对屏幕截图和Safari浏览记录的回溯，这比起Mac端几乎能记录并回溯用户所有的屏幕活动、甚至是麦克风录音的功能差得不是一星半点。

而且不是所有用户都有截屏或是使用Safari的习惯。

Rewind在iPhone上相当于是Safari的一款扩展程序，初次使用时也会要求用户允许将Rewind加入Safari的扩展。这让Rewind就像是为Safari而生的，Chrome等非Apple原生浏览器在iPhone则不能拥有接入Rewind的“待遇”。

有用户就在推特留言表达了自己的疑问：

对于这些用户来说，就目前Rewind提供的应用场景，在单个的应用里查找历史记录比用Rewind查询效率可能更高——

现在的浏览器都有搜索历史记录的功能；至于屏幕截图，iPhone的相册现在也已经进化到了能够搜索带有某些字词的照片，甚至输入地点和某些特征（比如搜动物、食物等）也能成功找到照片，用起来感觉比Rewind智能多了，更关键的是，照片搜索范围还比只能搜截图的Rewind广。

除此之外，iPhone版Rewind在使用体验上也不全都尽如人意。

虽然Rewind此前称可以实现高达3750倍的压缩率，能把一个10.5GB的未压缩录屏压缩到只有2.8MB，但我们实测发现，在iPhone使用Rewind不到半天就制造了将近10GB的数据（App本身大小只有36.4MB）。

而尤其考虑到很多用户如果想用Rewind就只能截屏，本就不富裕的手机存储空间更是雪上加霜。

Rewind似乎也对一些版本更低的iPhone不那么友好。

尽管在回答网友疑问时，Siroker晒出了一张图称自己使用Rewind 24小时只耗了4%的手机电量，但有分析认为，如果是老款iPhone，这一耗电表现可能又会不同。

另外当我们用iPhone 13来体验Rewind时，还频频出现了闪退的问题。

所以当得知Rewind还要收费多少也是有点肉疼的。

目前Rewind为用户提供50次免费体验的机会，打开App来回滚动浏览历史记录算一次，搜索算一次，让GPT-4回答问题也算一次。此外则是12美元/月的基础版（每月10次体验，约合86元人民币）和36美元/月的专业版本（不限体验次数，约合258元人民币）。

这次借iPhone版上线的契机我们也注意到，比起年初刚上线时在官网首页写着“你的人生搜索引擎”等等有些抽象且画饼式的宣传定位，Rewind现在会更侧重对其“办公助手”功能的强调，着重在首页介绍了会议、备份和AI助手三大使用场景。

其宣传语也从“你的人生搜索引擎”变成了“一个真正个性化的AI”，“你的同事会想知道你是怎么做的”。

从好的理解来说，Rewind正在用一种更切实的方式来慢慢实现其“人生搜索引擎”的终极目标。

或许也是注意到了之前Mac版在推出时被很多人质疑可能会泄露隐私的问题（毕竟浏览、照片乃至录音都是非常私人的行为），这次推出iPhone版时，Rewind也再三向用户保证不会泄露隐私。

首先在初次打开Rewind时，就把数据隐私说明放在了显眼位置，并且在照片访问权限设置的部分明确提到“不会访问除屏幕截图以外的任何照片”。

官网上《隐私政策》的第一句就写道：

“Rewind承诺会保护您的个人信息和您的隐私权。对我们来说，您的信任和隐私比任何事情都要重要。这也是为什么我们永远不会买卖您的数据或利用其做广告。”

iPhone版上线时Siroker也在推特再度重申：

“Safari上的私人浏览记录不会被捕捉；使用GPT-4是可选项，并且只有与回答您问题相关的必要文本会被使用；您的数据不会被用于训练AI；所有的记录都在本地存储，且只有您有权访问它们。”

尽管如此，依然有网友表示担忧，“我导入了一张涉及敏感财务信息的屏幕截图到Rewind，但当我删掉了手机里的这张截图时，发现它仍保留在Rewind的历史记录里。”

“谁能保证我们的数据不会被黑客入侵呢？”

Rewind引发的隐私顾虑也再次提醒开发者，随着技术的不断演进，尤其是AI时代的到来，任何的产品创新都必须更严肃地对待隐私和道德。开发者必须在开发阶段就将这些问题的潜在后果考虑在内，而不是等到问题出现才亡羊补牢。

随着HDC2023开发者大会的开幕，HarmonyOS 4.0也随之浮出水面。

HarmonyOS作为华为生态体系下最重要的一环，每一次大的版本更新，都会为消费者带来新的能力特性，同时也向用户展示了华为移动终端未来的侧重方向，HarmonyOS 4.0也不例外。

在HarmonyOS 4.0正式发布之前，我已经作为开发者使用了Beta版大概2周左右。相信我，当你升级了HarmonyOS 4.0后的第一个感受也一定和我一样，那就是：流畅。

HarmonyOS 4.0在外观中的变化，是非常年轻化的。4.0重新设计了锁屏界面，现在用户可以通过AI抠图来识别照片主体，比如人物、宠物等等，结合更多元的背景图像，为用户带来不同的观感体验。

图源：华为官网

除了照片， HarmonyOS 4.0可以通过全新的Emoji表情组合排列，变成壁纸和熄屏界面，通过更流畅的过渡动画实现无缝解锁。另外， HarmonyOS 4.0还配有全景天气壁纸，用户只需要看壁纸上显示的天气，即可实时感知天气的变化。

图源：华为官网

此外，HarmonyOS 4.0在系统的细节上也做出了不少优化，比如音乐控制中心、折叠屏开屏动画等等。

不过相较于UI上的调整，HarmonyOS 4.0在功能上的改变，才是这场发布会的重头戏。

在HarmonyOS 4.0中，四个关键词可以概括主要更新方向：信息视觉化、增强信息流转、AI大模型，以及全新的风险控制。

信息视觉化

对于手机设备来说，如何更高效、更智能的获取信息，是每个手机厂商都在思考的终极问题。而HarmonyOS 4.0用“实况窗”提供了新的解题思路。

每一项新功能的诞生都伴随着华为对于此类功能的思考和看法，也正是如此，华为将“实况窗”放在了设备的左上角的一个角落当中，这个新功能集成了iOS灵动岛于vivo原子通知的所有优点，并且不会受到手机屏幕硬件布局的限制。

通过胶囊和卡片两种形态给用户带来完整、连续的高效体验，如对于外卖应用，可实时展示“出餐、取餐、送达”等状态，避免了通知刷屏，让用户能高效、直观地获取信息。

图源：华为官网

在智能手表端，结合手表形态设计的弦月窗，可将值机柜台、外卖进程、出行车牌号等信息通过强提醒的方式环绕在表盘右上端，让用户抬手便可获得重要信息。

图源：品玩 LU摄图源：品玩 LU

我们用已经升级最新版HarmonyOS 4.0.0.108的华为Mate 40 Pro+为例，当用户选择录音并将其挂起至后台时，在屏幕上方靠左的位置就会出现一个“胶囊”来现实正在录音的状态和时常，而点击该胶囊后，则会放大成一个可供操作的交互界面。

但由于本身Mate 40 Pro系列的顶部就采用了“药丸”的挖孔设计，所以实况窗的位置受到了一定的挤压，相信在类似P60 Pro这类居中挖孔的设备上，该功能会有更完美的呈现效果。

信息流转

对于华为来说，信息流转的核心在于：注意力在哪，服务就在哪。

所以，HarmonyOS的流转功能不管如何迭代，永远都不会离开这一中心方向。在发布会刚开场的时候，余总就宣布了一套全新的近距离无线连接技术——星闪（NearLink）。

图源：华为官网

星闪（NearLink）用一套标准集合蓝牙和 Wi-Fi等传统无线技术的优势，适用于消费电子、智能家居、新能源汽车、工业智造等多种场景，为用户打造更低时延、更低功耗、更广覆盖、更安全的联接技术，带来鸿蒙生态的革新体验。

图源：华为官网

超级中转站功能在HarmonyOS 3.0上一经推出就收到了非常多用户的喜爱，而在HarmonyOS 4.0上，它新增文件预览、剪贴板历史内容查询等实用功能，更好地帮助用户收集碎片化信息。不仅是手机，超级中转站还支持了平板电脑和PC，让跨设备的分享也变得更加方便。

图源：品玩 LU摄

基于HamonyOS强大的分布式能力，鸿蒙智能座舱的内容流转也有了更为出色的体验：多屏同享让车内前后排乘客可同步观影；将手机上的游戏流转至车机，即可用车内大屏畅玩手游；操作无人机时，还可借助超级桌面将座舱屏幕作为显示大屏，坐在车中通过座舱屏幕便可以轻松操控无人机。

图源：华为官网AI大模型加持的小艺助手

作为目前最火热的AI落地项目，HarmonyOS 4.0是首个将其内置在手机助手当中的厂商，华为给新版小艺的三个关键词是：更聪明、更能干、更贴心。

用户可以基于自己的说话习惯和直觉，用更口语化的表达形式与小艺交流。不仅如此，小艺还看懂图片内容并进行处理，如识别海报上的地址并一键导航，查看名片上的信息一键存储等。

图源：华为官网

不仅如此，依托多模态大模型技术，小艺还可以实现“图片趣玩”功能，对已有图像进行个性化和风格化等二次创作处理。小艺也是更懂用户的智慧助手，能帮助用户记录灵感或重要事件并提供查找、提醒功能。小艺建议升级了场景组合卡片功能，能够感知用户更多高频场景，主动生成不同的小艺建议卡片。

P.S.基于大模型的小艺助手将于8月下半月开放测试，感兴趣的小伙伴不妨持续关注。

风险控制能力

一直以来，华为对于隐私的重视程度是和苹果公司不相上下的。HarmonyOS 4.0通过全新的应用管控中心、应用跟踪管理等一系列安全功能，让风险提醒更加可视，风险应用更加可控。

图源：华为官网

在HarmonyOS 4.0上，华为还专门针对儿童带来了包括纯净无打扰、游戏防沉迷、支付行为管控、应用内容分级等安全防护，为孩子打造健康的用机环境。并且家长还可以通过远程守护功能，帮助孩子更合理地使用电子产品。

HarmonyOS 4.0尝鲜测试

目前，华为已经开放了部分机型的HarmonyOS 4.0尝鲜测试功能，有共计35款产品成为了首批更新升级的对象。

图源：品玩 LU摄

除此之外，华为还将于2023年下半年陆续展开对华为智能表、智慧屏、路由等多款产品的HarmonyOS 4.0适配更新。

图源：华为官网

值得注意的是，本次华为HarmonyOS 4.0首批支持的设备中，类似Nova这种系列的机型最早支持到了Nova6代，但在列表中我们没有看到任何一款老荣耀机型，不知道新荣耀那边会不会将老用户的的升级权限迁移过去，让老用户能够用上最新的MagicOS操作系统。

在上周微软、谷歌、Meta都交出了还算不错的季度成绩单之后，这周，压力来到了苹果和亚马逊身上。

在过去几个月的“AI大战”之中，苹果和亚马逊都显得相对更加冷静和谨慎。AI更多的被用作对原有产品的提升和业务的拓展，但两家的重心似乎仍然放在原有的支柱业务上。

从大环境来看，疫情的影响逐渐消退，供应链已不再是困扰消费类巨头复苏的主要问题，高通胀取而代之成为了当前要面对的挑战。从本次财报季的表现来看，大部分消费类公司都遭受了不同程度的影响。

那么这次，亚马逊和苹果顶住了压力？两家公司又是如何考虑不可避免的AI浪潮的？

苹果营收连续下滑三个季度，业绩预期持续低迷

在财报表现一直比较稳定的苹果，这次却和微软一起在一众科技巨头中垫底。苹果作为市值三万亿美元的全球最大上市公司以及全球消费电子风向标，其表现一定程度上反应了当前全球消费经济的现状和走势。

但无论是上一个季度的表现还是对接下来一个季度的预期，苹果给出的答案都并不是那么积极。

本季度，苹果录得营收818亿美元，略高于预期的816亿美元，同比下降1%。净利润接近200亿美元，同比增超2%，每股收益为1.26美元，略高于市场预期的1.19美元。值得注意的是，这已经是苹果连续第三个季度收入同比下滑，为自2016年之后首次三连降，也是自2016年以来第三季度收入的最大降幅。

苹果公司的季度收入变化，图片来自CNBC

从分项业务看，几乎所有的主要产品销售收入都出现了下降，其中iPad的下降幅度更是刷新了近年来的记录。

市场最看重的iPhone 收入本季度录得396 .7亿美元收入，略低于市场399.1亿美元的预估，同比下降 2.5%。智能手机占总收入的比例从上季度的54%降至48.5%，一定程度上也反应了当前智能手机消费市场的低迷。

此外，iPad平板电脑销售额仅为57.9亿美元，同比骤降20%，远远超出市场同比下跌11%的预期。Mac电脑销售收入68.4亿美元，同比下跌7.3%，好于市场预期。包括无线耳机、智能手表可穿戴设备等其他硬件产品收入为82.8亿美元，虽然同比增2.5%，但仍然略低于市场预期3%的增速。

硬件类产品几乎“全军覆没”，但好在包括App Store、Apple TV+、Apple Pay等在内的服务收入仍然保持了稳健的增长态势。本季度苹果的服务业务录得收入212.1亿美元，超过市场预期的207亿美元，同比增长8.2%。在刷新历史新高的同时，其占总营收比重也上升至26%。在服务业务的支撑下，苹果本季度仍然保持了44.5%毛利率，高于市场预期的44.2%。

苹果硬件产品和服务收入的占比变化，图片来自CNBC

从销售地区来看，此次大中华区表现亮眼，创下了157.6亿美元的收入，同比增长7.9%，是所有地区中增长最明显的地区。此外，除了欧洲市场增长4.8%之外，其他所有地区都出现了较大幅度的下降。

其中，美洲市场的收入为353.9亿美元，同比下降5.6%，远远低于380亿美元以及同比增长1.4%的预期。此外，其他亚太地区下跌8.5%，日本地区更是下跌超过11%。虽然除大中华区区之外各地区都表现不佳，但在之后的电话会上，苹果专门强调当季印度市场的iPhone销售收入创下历史新高。

从支出来看，苹果本季度的运营费用为134.2亿美元，并没有大幅增加，季末拥有1665亿美元现金。值得注意的是，苹果此次也仍然没有过多的提及AI，仅仅只是在电话会上回答提问时表示苹果将人工智能和视为基本核心技术，多年来一直进行生成式人工智能和其他模型的研发，将嵌入到旗下的所有产品中。

总体来看，除了服务板块和印度市场的亮眼表现之外，苹果此次交出的成绩单并不算好看。

虽然苹果并没有给出下个季度具体的业绩指引，但从其在电话会上透露出的信息来看预仍然不太乐观。苹果CFO表示，下个季度的业绩将与第三财季类似，释放出苹果收入或将同比下跌的不佳信号。虽然他表示智能手机业务将出现回升，但iPad和Mac两大板块都可能出现两位数的同比降幅。

在略显悲观的业绩预期之下，苹果盘后股价也一度准跌超过3%。按照目前的状况和预期预期，市场预计苹果今年的全年营收将同比下降2.4%至3849.9亿美元。

亚马逊一扫颓势，业绩预期双双“炸场”

相较于“愁云密布”的苹果，亚马逊此次的表现则可以用“惊艳”来形容。不仅几乎所有关键指标和业务表现都大大超出市场预期，对于下个季度的指引也是相当霸气，表示营收将继续保持两位数的增长。

财报显示，二季度亚马逊净营收同比增长11%至1343.8亿美元，远远高于市场预期的1316.3亿美元；经营利润为76.8亿美元，高于市场预期的47.2亿美元的几乎一倍，是亚马逊子2020 年第四季度报告以来最大的盈利增长，当季经营利润率达5.7%，远高于市场平均预期3.46%；每股收益为 65 美分，预期为 35 美分。

从关键财务指标来看，亚马逊此次不能仅仅用“好”字来形容，可以说是给了市场一个大大的惊喜。

亚马逊营业利润，图片截自于亚马逊财报

本季度，亚马逊旗下业务几乎全线上涨，并全部高出市场预期。其中，线上商铺营收同比增长4.2%至529.7亿美元；实体店业务营收同比增长6.4%至50.2亿美元，；第三方卖家服务业务营收323.3亿美元，同比大幅增长18%，；订阅服务业务营收同比增长14%至98.9亿美元。

亚马逊表示，来自独立商家的产品占该网站所有销售额的60%，刷新有史以来最高记录。广业务同比增长 22%，达到 107 亿美元，同时北美和国际市场的收入也都双双回归两位数的增长。

此次，在所有业务中，唯一有点令人担忧的是亚马逊的“现金奶牛”——云服务业务。本季度AWS营收221.4亿美元，同比增长12%，AWS占亚马逊营业利润的比例70%。这一数字虽然也高出了218亿美元的市场预期，但其增速较前几个季度进一步下降，是自 2015 年亚马逊开始公布云收入以来的最慢增长速度。

在电话会上，亚马逊CEO Andy Jassy表示，过去几个季度亚马逊的成本削减努力已开始取得成果，在去年开启持续的大规模裁员计划之后，截至季度末亚马逊全球员工人数同比下降 4% 至 146 万人。

在销售强势复苏和成本控制的双重作用下，亚马逊此次也给出了相当“逆天”的下季度业绩指引。亚马逊预计三季度营收将在1380亿至1430亿美元，这意味着同比涨幅在9%至13%之间，将继续延续两位数的增长势头。同时，预计三季度运营利润为55亿至85亿美元，而去年同期的利润只有25亿美元。这也意味着，亚马逊已经几乎彻底走出了长达两年的经营利润衰减区间，开始重新进入新的增长曲线上。

受到业绩和预期的推动，亚马逊盘后股价直线飙升，涨幅一度突破了10%。

此次，AI依然也没有对亚马逊此次的业绩产生什么明显的推动作用，云业务的持续低迷也让人对于亚马逊的增长动力持有观望的态度，认为在AI上亚马逊已经落后微软和谷歌一个身位。但亚马逊在电话会上也明确表示，生成式AI的竞赛才刚刚拉开帷幕，亚马逊已经在做相关的准备，并将持续发力。

在上周刚刚落幕的亚马逊云科技纽约峰会上，亚马逊刚刚更新了一系列的生成式AI服务功能和工具。有分析人士认为，接下来几个季度，亚马逊或许需要向外界更多展示其在AI浪潮中的竞争力，才能真正持续支撑业绩和股价的持续增长。

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。

看来开源的力量势不可挡。

8月3日，通义千问70亿参数通用模型和对话模型（简称Qwen-7B和Qwen-7B-Chat）出现在AI模型社区魔搭ModelScope上，两款模型均开源、免费、可商用。

由此，阿里云成为国内大厂中第一个开源大模型的企业。

Qwen-7B是支持中、英等多种语言的基座模型，Qwen-7B-Chat是基于基座模型的中英文对话模型，在许多测基准，比如MMLU、C-Eval 中，Qwen-7B在70亿参数规模领域上都取得了良好的表现，阿里云表示其部分能力甚至可以赶超一些120亿参数大模型。

用户目前已经可以从魔搭社区直接下载模型，也可通过阿里云灵积平台访问和调用这些模型，而通过开源代码，用户可以很方便地在消费级显卡上部署和运行模型。阿里云基于大模型的服务，包括训练、推理、部署和精调都可以应用在上述两个模型上。

这不是国内第一个免费、可商用的大模型。就在半个月前，智谱 AI 宣布 ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 允许免费商业使用，百川智能的Baichuan 13B模型在发布的同时就开源允许免费商用。

但通义千问是成为了第一个科技大厂的开源大模型，它的开源将被视为国内“百模大战”进入新阶段的一个标志——现在无论中美，也无论巨头还是中小初创公司，有关大模型开源的看法正在趋近于一致。

在Meta宣布开源LLaMA 2 的时候，Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun就宣称，大模型行业的竞争格局将会改变。这是因为闭源依靠大力出奇迹的方式证明了大模型路线的可性能和极限，而开源则会通过繁荣的生态，让大模型变得真正可用、易用。

换而言之，大模型本身的神秘光环正在逐渐消褪。当技术不再难以逾越，繁荣的开源生态以及由此带来的群策群力的技术迭代和突破就成为了新的护城河。在7月举办的世界人工智能大会上，阿里云将促进中国大模型生态的繁荣作为自己的首要目标。

为此，阿里云打出了一套组合拳。

比如阿里云的灵积模型服务平台，它提供了一系列自动化的模型上云工具链路，让模型不仅能通过推理API被集成，也能通过训练微调API实现模型定制化。另外，去年推出的AI模型社区魔搭，已经聚集了20多家顶尖人工智能机构贡献的1000多款开源模型。它们彼此的部署链路是打通的，也就是说来自社区的模型可以通过灵积实现服务化——这看上去就像是个起步阶段的模型自由市场，它能够实现，当然是开源的功劳。

而任何市场都需要充分的竞争，归根结底，阿里云想要通过降低门槛来让开源大模型生态繁荣起来，就需要提供足够丰富、足够高质量的开源大模型参与其中。

通义千问的开源势在必行。

由此，千帆竞渡的百模大战，现在已经进入到了真刀真枪贴身肉搏环节——模型究竟好不好，不是靠吹出来的，开源到社区里，群众自会检验。

欢迎来到自由的大模型开放世界。

2014年9月，新加坡总理李显龙来到深圳，考察了腾讯，马化腾陪同。

两人留了一张照片，马化腾用自己的手机为李显龙介绍微信，后者认真听。李显龙上一次来到深圳是1991年，那一年的深圳宝安机场刚刚落成，高新技术产品产值只占这座城市工业总产值不到10%。两次造访之间，这座从渔村展开的城市天翻地覆，眼前这个社交软件形象鲜明的印证了这一点。

又经过一个10年，微信早已进了新加坡。

现在微信小程序里可以调用Grab，微信支付的二维码贴在几乎每一张7-Eleven的收银台上。今年4月，新加坡旅游局局长陈建隆与微信支付国际业务总裁李培库同框，微信开始视新加坡作新的战略要地。

远不止微信，越来越多中国背景的商业故事开始试图在新加坡建立一个镜像版本，然后向外辐射。

这个税收全球最低，同时汇集了亚太区最密集数据网络的国家本身并没有巨大的市场可探，但它紧靠新兴的东南亚，又是整个东南亚唯一的发达国家，这样的复杂性让新加坡成为产品与商业模式在海外最合适的验证地，也理所当然的成为中国企业望向全球的第一扇窗。

微信走向海外的同时也为腾讯云业务全球化的故事提起了笔。

2013年，腾讯在香港、多伦多等地的数据中心陆续开服，为微信出海提供海外云服务。2016年，新加坡的数据中心正式开服，这也是腾讯云国际化业务展开的开始。

为产品提供服务——这个最初的动机对腾讯云在出海姿态的塑造影响延续至今。一朵带着强烈产品视角的云，正是那些试图席卷东南亚以及全球其他市场的新奇念头所需要的。

一个被验证过的合作者

东南亚并没有对“超级APP”的偏执，Grab是特殊的一个。

新加坡西南边，亚逸拉惹高速公路两侧分别是Grab和Shopee的总部。当Grab从一个叫车软件转向聚合电商的生活消费平台后，两者逐渐有了更多的竞争关系。

2022年Grab以旗下交付业务部门“GrabFood”上的食物类产品开始试水直播，帮助Grab探入Shopee腹地的直播解决方案提供商是新加坡本地企业BeLive。

BeLive在2017年之前一直用AWS的云服务，但从2019年开始，直播、短视频方案开始采用腾讯云。

也在这短短几年里，东南亚的直播电商迅速兴起。

图源：Your Singapore Guide

2019年，Lazada推出直播平台LazLive，Shopee推出Shopee Live。TikTok Shop在2021年年初首次上线印尼市场。泰国在线支付网关Omise数据显示，2021年东南亚直播电商GMV年增长率达306%，订单量一年增长了 115%。Omise预测今年整个东南亚直播电商将会有190亿美元的市场规模。

这个数字已经接近国内直播电商在2018年的市场规模，但时至今日新加坡仍然是一个会为一个直播间涌进几百甚至几十人而兴奋的市场。对于将要承接Grab直播业务的BeLive来说，它需要一个被验证过的合作者。

“（在视频、直播方面）当然其他的伙伴也说自己是可以的，但他们没有use case。因为国外其实是没有大型直播的场景的，但这在中国已经非常多了，这也给我们很大的安全感。”BeLive创始人Ken表示。

如果从2015年左右的“千播大战”开始算起，直播场景在国内的出现已经接近10年。在YY和陌陌的直播团队中经历了这一切的梁宇灏，从国内直播行业的内卷中抽身前往马来西亚。

他现在是小象直播的产品和运营总监，这家2018年开始上线的直播平台，选择了马来西亚这样一个东南亚的中间地带。相比基础设施完善的新加坡，马来西亚仍然是一个5G没有普及，甚至4G信号还不稳定的地区。但相比泰国、菲律宾，马来西亚的用户对社交和娱乐明显有着更多的需求。

小象直播选择了腾讯云。对于梁宇灏和很多来到新兴市场的直播产品团队来说，他们需要一个能够在CDN流量分发以及音视频能力等多个方面能同时稳定提供服务，并且在产品功能迭代上有过成熟经验的技术合作方。

比如相比于CDN来说，调用RTC能力在技术层面要复杂得多。梁宇灏表示，产品迭代的过程如果完全靠团队自己来做可能需要一个月，如果借助技术方，这个周期可以缩短一半。

这样的需求又反过来要求腾讯云进一步将音视频的能力做产品化输出。

从“照搬”到产品国际化

“后疫情时代，越来越多的客户在腾讯云上调用服务时，其实有三个需求是并存的，既要有高并发、大带宽的CDN流量分发，也需要高质量、低延时的实时音视频互动，同时还要具备即时的IM通信服务。”

这是2021年之后腾讯云副总裁李郁韬所察觉到的变化。基于此，腾讯云在2021年发布了音视频RT-ONE全球网络，融合了实时通信网络（TRTC）、即时通信网络（IM）和流媒体分发网络（CDN），并开始以云（API）+端（SDK）的组合形式为客户提供一站式解决方案。

半年后，腾讯云进一步推出边缘安全加速平台Tencent Cloud EdgeOne，这是腾讯云从产品化角度做的第二次整合。

李郁韬回忆，团队最开始计划用CDN或边缘加速产品去规模化切入海外市场，但是CDN本身利润很薄，在剧烈的竞争中难以形成差异化竞争。2021年中，腾讯云国际业务团队重新做了一次市场分析和产品调研，结论是在海外纯做CDN这个事情跑不通，“海外市场已经被几家大的CDN和云厂商基本上占据住了，他们的先发和规模优势奠定非常好的成本基础。”

李郁韬和团队决定在PaaS层和SaaS层寻找优势，最终确定了边缘+安全一体化的产品方向。经过了两年产品底层的改造和铺垫，EdgeOne在2022年7月份上线，这是一个指向全球市场的产品。

图源：腾讯云

产品化的过程本身也是腾讯云对海外市场认知变化的反映。从前云服务出海沿袭着国内市场软件产品所惯用的逻辑，用专门的销售和架构师团队，贴身服务，照搬国内模式。“但后来发现海外客户不一样，他们需要标准品和标准文档”，邱跃鹏说。

产品的国际化也进一步带动了团队本身的变化。统领腾讯云国际业务的杨宝树在过去三年几乎都在海外。腾讯云的产研人员也更频繁地被派遣到一线的海外市场去了解客户需求。

“一万个销售，没有产品，这个生意也没法做。在本地去理解和拓展客户，这件事背后的核心仍然是产品本身国际化的升级。”邱跃鹏表示。

“大家得一起成功”

新加坡东部，原来的一座微软硬件工厂几经流转，现在是CMI（中国移动国际有限公司）在亚太地区的一座四层架构的数据中心。

腾讯云租下了整个第四层，在高冗余设计的数据中心基础设施上，部署腾讯自研服务器，打造了腾讯云在新加坡的其中一个可用区。

图源：品玩

出于规模和回报收益的考虑，腾讯云在海外的数据中心，不会像国内的大型数据中心一样从拿地、土建开始做，而是采用托管(Colocation)租赁模式，整合海外各区域优质机房资源，搭建起自己的数据中心集群。该可用区有一个独立的运维团队在做支持，这样的配置在新加坡有四组，新加坡境内四个可用区的部署规模几乎占到腾讯云在整个东南亚可用区数量的一半。

很难用一句话简单描述新加坡的云市场。

这里有着全球最高的87%的智能手机普及率，以及整个东南亚地区最稳定的网络和电力供应。大量全球化背景的互联网公司将这里视作一个向东南亚市场进军之前的训练场。产品选择在这里上线测试，在拿下新加坡市场后，再去马来西亚、印尼、越南等增量市场推出更本地化的版本，成为Grab们的基本思路。

对于全球所有不安现状的云厂商来说，新加坡都是绕不开的。在一份由IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布的《2022-2023全球计算力指数评估报告》中，新加坡排名第五。极高的服务器采购规模也让新加坡在通用算力和CPU利用率等方面甚至已经到达前三甚至全球首位。

无数的数据中心落在这里。AWS在这里有6个不同分工的可用区，Azure的新加坡数据中心早在2010年就已开服。阿里云从2015年开始进入这里，到现在在当地的可用区也累积到3个。

“AWS的视线更偏向互联网公司，对互联网公司的的支持非常庞大；Azure的客户网络中，像商超这样的传统业务比重很大；而Google cloud有着让人难以理解的排他性客户模式。”Ken对本地几朵强势的云有更具体的感知。

东南亚10国目前公有云的市场规模总计只有中国的五分之一。这其中AWS、Azure以及Google Cloud占去超过80%，腾讯云与阿里云、华为云等新的云服务商分掉剩下的20%。

图源：腾讯云

在这个接近7亿人的用户市场里处于边缘位置是所有后发的中国云厂商都面临的相似处境，过于单薄的市场份额使得国内价格战的打法在东南亚效果并不明显，通过生态为自己的产品在新的市场里创造一条流通沟渠，成为腾讯云在海外市场中参与竞争的方式。

杨宝树透露，与本地合作伙伴合作越来越成为腾讯云在一个新市场中扎根的主要路径。

“我们无法在全球每个国家都把这样一个完整的组织体系放进去，用好的产品去和国际化的合作伙伴一起形成更好的合作其实是更合理的方式。”

杨宝树透露，腾讯云全球的合作伙伴已经超过10000家。整个2023年上半年，腾讯云国际业务保持了两位数的增长，其中合作伙伴驱动的收入同比增长66%。出海的一张生态网络已经颇具规模。

这种合作关系本身又为合作双方带来新的机会。

BeLive将一些本地的广播客户介绍给了腾讯云，相对的，从2019年开始合作之后，腾讯云陆续为BeLive介绍了来自东南亚以及日本的至少4个大客户。

在Ken看来，这种合作伙伴之间的互惠是非常重要的。“AWS和Azure有一个自己的合作伙伴共享机制。比如Azure的合作伙伴中比较受瞩目的一些，也会被推荐去欧美的AWS市场那里”。

“大家得一起成功”。在这方面，出海的中国云厂商之间的合作，在未来或许也会有更多讨论空间。

参考资料*

《李显龙访华，他曾两次来深圳，连说三个“很高兴”》

《跳出内卷，华为云、阿里云再战东南亚》

《2022-2023全球计算力指数评估报告》

最近成都大运会这个话题可太火了，有个梗儿更是火出圈，全世界的体育生都出现在成都，这么多俊男靓女体育生同时出现的机会并不常见，这可让我感觉荷尔蒙都不够分泌了，赶紧打开抖音找找有没有近距离展示身材，哦不是，竞争激烈的拼搏画面。

可打开抖音后我就失望了，毕竟这是一场专业正规的运动会，想要近距离欣赏体育生们的英发雄姿，要不通过电视转播，要不直接买票带上长枪短炮相机拍照，或者干脆买头等VIP才能看得清楚。

而就在我刷抖音时候，旁边信息流中展示了另外一种运动视角：主视角，可以看到戴着运动相机踢球训练的运动员，把相机固定在车把或反光镜前边的骑行画面，以及各种惊险的第一视角画面。

最关键一点，运动相机经过几代发展，对于内部硬件结构的改进提升以及算法的增强，不止能拍得稳，同时借助高像素，还能来个近距离特写。

某音这类主视角运动视频播放量并不低

比如我司每周都会进行的篮球赛，如果使用常规手机想拍清楚同事们飒爽英姿、身手敏捷、雄壮矫健打篮球的动作其实并不容易，使用长焦拍摄画面来回抖动不说，在拍摄抢篮板这样的画面时候，大家一起争抢的正面画面并不能拍摄到，只能拍个寂寞。

P.S.看视频建议大家一定要打开声音

对于我这样经验丰富的相机玩家，运动相机是大众玩家能够拍出有沉浸感场景的唯一解，首先是因为它非常小巧，可以固定在身体的任何位置。其次现在运动相机都支持超广角摄录，能容得下更多画面。最后则是运动相机在稳定性上也有保证。

接下来问题就来了，在拍摄前分辨率如何设置最清楚？帧率如何选？稳定性放在哪个档位？是广角还是超广角？还有最关键的，如何固定？

以这次使用的运动相机为例，帧率设定要比画质和稳定性更重要。

比如在设置为120帧数时，会因为地面反光出现频闪问题，这时运动相机会提醒设置在100帧数，这样虽然可以避免频闪，但并不能开启超广角画质。像篮球这样竞争较为激烈的运动，超广角镜头更有视觉冲击力，因此我最终我把运动相机帧数放在50，既能避免频闪又能拍摄超广角，此外如果要追求视觉冲击力。而在防抖设置方面，我直接开启超强增稳RS，这样既保证一定视觉冲击感，画面又不会过抖。

我强烈推荐大疆这套骑行套件，玩法多样~

最后一个问题，如何固定？如果使用360°腕带，虽然足够沉浸，但会影响到佩戴者抢篮板和运球，画面切换过快会产生眩晕感。

自拍杆和头盔固定设备都方便，但不适合第一视角的运动场景。反而是能够解放双手、固定“机位”的骑行套装更适合这样的运动场景，穿脱方便，固定还稳。

大疆这套骑行套件拆卸极其方便主视角投篮毫无压力甚至球场“打架”也能如此有沉浸感，接下来的画面太恐怖就不给大家展示了（开玩笑）

白天场景下，大疆Osmo Action 4从画面稳定性、边缘清晰度来看似乎和其他运动相机并不能拉开明显差距。

而这样一款延续上代设计，丝毫没有做出任何改变的产品，对于不断“追新”的玩家来讲，减少了一定吸引力。在之前评测大疆Osmo Action 2时，通过模块化设计就能带来不同玩法的“乐高”形态，足以让人眼前一亮。

不过话说回来，多数运动相机在白天可以提供稳定清晰的画面，但一到夜晚就糊成一片，画面黯淡不说，细节全无，此外靠计算摄影后期“补偿”依旧有不小的涂抹感。

所以这次大疆Osmo Action 4就针对如何在夜景下拍得亮、拍得清，从内到外对软件算法，硬件芯片和镜头进行了升级。

相较于上代AC3，AC4有两大硬件提升。其一是传感器从1/1.7提升至1/1.3英寸，这样能在运动场景、低光场景下输出更加纯净的画质，在大光比场景下的高动态范围拍摄能力也得到了增强。其二，重新设计了泛焦广角镜头，这样就能获得类似超焦距体验，不会出现虚焦的情况，这对于vlog爱好者来讲简直是“福音”。

比如夜晚过山车进入和驶出隧道的瞬间，借助大底传感器和新加入的算法，AC4能够把《飞跃侏罗纪》场景拍清楚，而且从夜间拍摄的画面来看，即使在高速前进时，也没有出现模糊一片的场景，把过山车的悬挂脚架、地面的水泥地、甚至是环球远处的风景都能拍清楚，没有出现过曝情况。

如果想让拍摄角度更灵活，我建议佩戴360°腕带，这可比挂在胸前要方便多了，就像是手里拿了扫描仪，指哪儿拍哪儿，灵活自如。

拍不那么刺激过山车可以用360°腕带

如果你想让朋友知道你乘坐这个项目多刺激，你多勇敢，我建议除了在机内设置4K/60帧超广角外（超广角最高只支持到60帧，不受分辨率影响），开启超强增稳，注意不要设置为地平线矫正，因为这会让这样的过山车看起来索然无味。当然如果要乘坐翻滚过山车，为了能够拍摄出沉浸翻滚过程，我建议依旧开启超强增稳，之后可以用新增开放陀螺仪数据的导出功能，通过Gyroflow后期增稳软件进行后期增稳。

另外在拍摄后，很多用户都想立马上传视频分享，但如果从存储卡导入笔记本，再剪辑费时费力，这里再为大家介绍个玩法，如果手机存储容量比较富余，可以在大疆APP内预览视频，之后选择中意的保存到本地，最后使用“一键剪辑”就能自动生成一套影片，此外如果想进阶进行画质调整，直接打开D-Log M 色彩模式，它会提供10-bit色深，这样能提高画面拍摄的动态范围，便于更灵活地调整。

我建议还是直接在大疆APP中进行调色剪辑，这样即拍即剪，能提升效率

小结：

运动相机最早就是被国外的一批极限运动爱好者给带火的，所以直到现在在普罗大众的印象里，运动相机和极限运动之间总是有着密不可分的联系。

不过在这里我想先泼一盆冷水，由于极限运动的难度和危险性等种种“门槛”，相信看到这篇文章的朋友中，从来都没有并且也不打算轻易的尝试极限运动，因此对于大多数人来说，一款运动相机如何更好地服务于大众化运动、娱乐项目的使用群体，让普通人得以实现“记录美好生活”的目标，则显得更有必要和意义。

而运动相机则是帮助每个人普通人展现自己最为靓丽、最有激情、最“自我”的具象化展现手段，就比如运动或娱乐时，相机可以把瞬时想要记录下来的场景，通过高规格镜头，清晰、完整、稳定的“拉长保留”，是我们延续自己兴趣爱好，并得以延续发展的力量。

从这款产品上足以看出大疆在运动相机市场所具备的“野心”，大疆Osmo Action 4不仅可以完全满足专业运动场景下的需求，其几乎无门槛的操作逻辑和轻松上手的属性，足够为这款产品打开更广阔的市场，进入到普罗大众的视野中。

但在使用过程中我发现，在长时间使用后，机身依旧出现了明显发热现象，这也是在提升硬件表现以及优化画质算法后不可避免的问题，但瑕不掩瑜。

我认为大众消费者或者某项领域的骨灰爱好者，使用一款运动相机，拍摄记录下“稍纵即逝”这种容易被忽视的画面，对于大众用户来讲这就是这款产品对于绝大多数使用者的价值。

随着《芭比》电影全球上映，芭比粉已经占领世界。

2022年，《芭比》公布主演玛格特·罗比身穿粉色西部牛仔套装的剧照，全网芭比粉的英文"Barbiecore"的搜索量也随之上升。

时间来到今年7月上旬，电影上映前夕，博主们迫不及待地分享Barbiecore穿搭，为粉丝提供观影穿搭指南。芭比粉设计从高端的华伦天奴Pink PP系列到TEMU上均价1美刀的服饰，应有尽有。

视频源：TikTok @michaelduvallxo

除了冲击年度记录的票房，《芭比》也成为全球热度最高的话题，是当之无愧的流量霸主。当你搜索“Barbie”，Google都会变成芭比粉。

图源：Google截图

从6月27日到7月27日，“Barbie”在全球的相关查询搜索量呈现令人咋舌的涨幅。细心的读者不难发现，这些查询不光和电影相关，快时尚品牌ZARA和快餐品牌汉堡王也在其中，搜索量涨幅亮眼。

制图：品玩Global

和《芭比》做联名营销的品牌很聪明，绝对是双赢。与此同时，跨境电商卖家也开启了爽蹭流量模式，亚马逊、eBay等平台和《芭比》相关的搜索查询飙升，商家疯狂出单。

殊不知，正版联名和盗版蹭流量之间有着云泥之别，爽蹭流量背后也有隐忧。

芭比是美泰的芭比

《芭比》风靡全球，最大赢家是影片资方美泰。正如影片所描述的，这家玩具公司是芭比的拥有者。

图源：由美泰（Mattel）网站截图拼接

“You Can Be Anything”，曾推出多种不同职业芭比的美泰，这次上架了“Barbie The Movie”系列。除了影片中出现过的角色玩偶，美泰准备了限量版芭比，印着“I am kenough”的卫衣等一系列产品。

可以说，《芭比》这部电影就是芭比衍生品的一条大型宣传片。歌手Lizzo为影片演唱的Pink一歌的开头是“从粉色的世界醒来”，美泰推出的新品、和其他品牌的联名合作，正在让这句歌词变为现实：电影上映前的几天，洞洞鞋品牌Crocs推出芭比联名系列，稳稳地接住了这波流量。以舒适著称的Crocs总被诟病不够美观，粉色外观搭配芭比主题的鞋花，妥妥地成了时尚单品。

图源：Crocs

芭比手机形状的化妆镜、让普通人变芭比电眼的假睫毛、芭比粉唇釉、芭比粉腮红、亮眼的眼线笔，想要成为真人芭比？NYX推出的芭比联名系列美妆产品帮你实现。

图源：NYX

汉堡王的做法更是奇特，在巴西推出“芭比套餐”。当人们习惯了汉堡夹层中颜色难看的酱料，突然看到粉色酱料，可以说是非常诱人了。

图源：Burger King Brazil

狂推三丽鸥衍生品的名创优品，这次没有放过芭比这个大IP。其海外社交媒体晒出的图片显示，门店变成了芭比粉的海洋。

图源：Instagram @miniso_official

当然，以上是玩具公司美泰卖IP赚钱到手软的A面，B面是容不下商标未经允许被商用的法务“大魔王”。

当心侵权风险

美国知识产权法律严格，美泰的法务部也是不输于迪士尼的地表数一数二。

90年代末，北欧乐队Aqua推出了一首名为Barbie Girl的电子舞曲，风靡全球。

这首歌发行刚半年，美泰起诉了Aqua的北美唱片公司，指控原因包括歌名侵害其商标“Barbie”，歌曲把芭比称作“blond bimbo girl”有害商标的声誉。最终，该起诉讼被下级法院驳回，后来美泰将这起案件上诉至最高法院，也被驳回。

这首歌的MV在YouTube累计播放12亿次 图源：YouTube

直到2009年，由于这首歌的全球传唱度太高，美泰终于“真香”，把Aqua的Barbie Girl的歌词改编，用于宣传视频中。

这次的《芭比》电影，美泰没有使用Aqua的原曲，而是用了新曲Barbie World，由两位饶舌歌手Nicki Minaj、Ice Spice演唱，编曲中包含对Aqua原曲的采样，因此Aqua也出现在了这首歌的署名里。

图源：网络

有意思的是，这首歌的演唱者Nicki Minaj也曾卷入美泰与一家零食公司的风波中。彼时，食品公司Rap Snacks邀请Nicki Minaj成为一款薯片的代言人，薯片的名字Barbie-Que与barbecue（烧烤）相似，因此撞上了美泰的枪口。

从服装到食品，从歌曲到成人网站，只要是未经授权的、有损商标声誉的行为都不被美泰容许，律师函和法院传唤就会像雪片一样飞往被告。

2023年被美泰起诉的商标，经法院审理对“芭比堂”商标不予注册 图源：北京知识产权法院

前几年，跨境电商卖家没意识到版权律所的厉害，遭遇TRO临时禁令侵权起诉时叫苦不迭：“我就是个卖玩具的，怎么还成了被告？”事实上，爆款玩具很容易侵权，芭比是美泰的芭比，正版联名和耍小聪明蹭流量相去甚远。

往期文章中，品玩Global曾介绍过跨境电视卖家遭遇美国律所侵权诉讼的情况。

GBC、Keith、EPS等美国律所受版权方委托，诉讼效率高、索赔金额大，不仅有一套丝滑的流水线操作标准，还习惯发起批量起诉，一个案件号往往涉及上百个卖家。

2021年某次侵权诉讼案例  案件号 21-cv-1506  图源：SellerDefense

根据网络公开信息，在过去几年中，每年都有美泰委托律所对中国卖家发起的TRO侵权诉讼。位于纽约的律所EPS（Epstein Drangel LLP）几乎包揽了美泰的侵权诉讼委托，每次发起侵权诉讼都会波及大批卖家。

2018年底，针对不同平台卖家，美泰委托EPS发起侵权诉讼，几十个eBay账号和Wish账号遭到波及，速卖通和阿里国际站受影响账号超200。
2020年，某亚马逊卖家在平台上传侵权图片，美泰委托律所提交侵权申诉，并申请冻结该卖家10余个PayPal账户资金的临时禁令，最终账户中有超过500万美金遭到冻结。
2021年2月的一桩侵权案件中（案件号为21-cv-1506），原告售卖的娃娃与美泰的芭比高度相似，因此收到来自EPS的律师函。

PayPal本就因容易冻结资金而被中国商家控诉 图源：网络

在TRO侵权诉讼的机制下，商家PayPal账户中的金额将首先被冻结。跨境电商卖家在此类诉讼中处于弱势地位，如缺席开庭或不采取积极行动，或导致资金冻结无法追回，甚至失去店铺。有不少卖家并非刻意侵权，而是选品时缺乏相应风险管理意识。

事实上，商标Barbie不仅覆盖玩具，还涉及其他品类。美泰注册了一大堆商标，包括You Can Be Anything、Barbie Collector等等。因此，在商品描述或Listing中不可以出现Barbie，未经授权的商品不可以印有Barbie，商品形象也不可以和美泰公司的产品过于相似。

当下，将Barbie印在商品上毫无疑问可以让商品卖爆，这么做之前请想想是否获得了美泰公司的授权，抱有侥幸心理的后果难以承受。

图源：TEMU图源：TEMU

TEMU上不乏“一眼侵权”商品，尽管描述没有出现Barbie字样，商品依然侵害了商标。卖家倘若不幸被美泰聘请的律所起诉，平台想必不会共同负担后果。

比起直接做芭比商品，做粉红色非侵权商品想必是更安全的选择。蹭流量虽好，切莫拣了芝麻丢了西瓜。

题图来源：网络

生成式AI技术无疑是当前最大的时代想象力之一。

资本、创业者、普通人都在涌入生成式AI里去一探究竟：“百模大战”连夜打响，融资规模连创新高，各种消费类产品概念不断涌现……根据Bloomberg Intelligence 的报告，2022年生成式AI 市场规模仅为400 亿美元，预计到2032年这一数字将突破1.3 万亿美元，未来10 年的年均复合增速高达42%。

然而，表面上看着热闹非凡，但生成式AI技术的普及和转化真的有我们想象的那么高吗？

在经历了爆发式增长之后，6月以来，生成式AI聊天产品访问量几乎都出现了不同程度的下降。最新用户调查显示，有80%-90%以上的受访者表示未来六个月都完全不会使用ChatGPT、Bard等聊天工具。从消费端看，大家目前似乎更多地把生成式AI产品当成了一种追赶时尚潮流的玩具，而非持续使用的工具。

而在企业端，这样的现象就更为明显。一旦人们切换到工作模式时，生成式AI工具便很少出现在大家的工作流程中，甚至还被很多大型公司等明令禁止或限制性使用。

图片来自于摩根史坦利调查报告

对于一个比较成熟技术的商业转化来说，6个多月的时间并不算短。但目前，关于生成式AI的狂想焦点似乎仍然还停留在大模型和产品概念上，人们预期所想看到的繁荣生态和对经济社会所产生的变革性影响还尚未到来。

那么，究竟是什么桎梏着它的发展？

生成式AI的落地之困：如何打破基础模型和开发者之间的“墙”？

所有人都不想错过生成式AI浪潮。但当前生成式AI的超高进入门槛，把大部分玩家挡在了门外。

过去这些年来，通过“深度学习+大算力”进行模型训练是实现人工智能最主流的技术途径。但大模型的商业化落地，必须得先回到成本核算上。

首先，大模型对算力的需求极大，是一个巨型“吞金兽”。GPT-3.5模型的训练一次的成本约在300万到460万美元之间，一些更大的语言模型训练成本甚至高达1200 万美元。自研大模型是一个“无底洞”，不具备雄厚资金实力的创业公司根本无法承担。

此外，通用模型并不能解决所有问题，能帮企业完成的事情非常有限。大模型的训练都是基于互联网上的公开数据完成，很多产品也相对孤立没有形成一个连贯的、整体的工作流，不具备定制化能力。意味着开发人员需要结合私有数据做大量个性化调试，开发训练门槛极高。

而由于前期的巨额投入，就算大模型开始商业化之后，要实现盈利也往往需要长时间的积累。因此，要想生成式AI技术真正落地到各行各业中发挥效力，当前急需一种可负担、高效率、低门槛的解决方案，让更多人参与到生成式AI的开发中来。

那么，如何才能弥合从基础模型到终端应用之间的鸿沟？目前来看，提供一站式AI专业托管服务的云平台或许是当前的最佳解决路径。

云平台拥有充足、灵活的算力资源，中小型企业不必自行购买和维护昂贵的硬件设备，即可满足个性化的开发需求。用户可以通过 API和SDK，便捷地调用云平台上的第三方资源和大包服务，将他们的应用和服务与云平台无缝衔接，最大化简化开发流程。

此外，云平台还能够帮助解决数据的隐私安全问题。过去几个月来，包括苹果、三星、台积电、美国银行等很多大型企业都相继出台相关政策明令禁止员工使用ChatGP，纷纷开始自研大模型。而对于那些不具备自研实力的中小型企业来说，选择能够提供包括数据加密、身份验证、合规性工具等安全措施的云平台则是一个很好的低成本选项。

大量公司禁止在工作中使用聊天机器人等产品，图片截自于雅虎财经

针对当前的生成式AI浪潮，云平台是否已经具备大模型开发的相当能力，能够提供生成式AI的全流程服务呢？

在刚刚落幕的亚马逊云科技纽约峰会上，我们看到了一份基于云的生成式AI完整解决方案。

 亚马逊云科技，创建生成式AI普惠新范式

此次，亚马逊云科技延续了过去一贯的“务实”风格，瞄准当前生成式AI应用转化所面临的痛点问题，上新了一系列全新的功能和服务。从硬件到软件，从开发端到应用端，试图打造一个功能最全、能力最强的生成式AI服务平台。

• Amazon Bedrock服务：搭建生成式AI开发的“快速通道”

针对开发层面基础模型训练成本昂贵、环境部署复杂的问题，今年4月，亚马逊云科技首次宣布推出Amazon Bedrock服务，允许用户通过可扩展、可靠且安全的亚马逊云科技托管服务，用API来便捷地访问来自不同供应商的基础模型，并利用它们来构建生成式AI应用程序。

当时，除了自家的Titan大模型之外，首发第三方合作商及基础模型还包括AI21 Labs的Jurassic-2，Anthropic的Claude，以及Stability AI的Stable Diffusion。在这次的纽约峰会上，亚马逊宣布再次增加前生成式AI领域的最大独角兽之一的Cohere作为供应商，也新增了包括Anthropic最新的语言模型 Claude 2，和Stability AI最新版文生图模型套件 Stable Diffusion XL 1.0等基础模型。

亚马逊云科技认为，未来一定不会是一个模型统管一切，Amazon Bedrock通过不断集成业界最领先的基础模型，用户将可以根据自身需求来便捷地调用最合适的模型。

Amazon Bedrock支持模型，图片来自亚马逊云科技纽约峰会

但基础模型有了之后，还有一个棘手的问题没有解决——如何使用这些模型进行个性化的应用开发？云平台还要进一步解决私有数据学习、系统集成和调试以及任务自动执行的问题。

举一个我们在日常生活中经常会遇到的电商退换货的例子。你在电商平台买了双鞋子不太满意想要找客服换一个颜色，如果此时客服是ChatGPT等通用聊天机器人，他会怎么回答你？——“抱歉，我的训练数据截止日期是2021年9月，没有这双鞋的相关信息。”

要想让大模型真正发挥作用，首先要做的就是提前把公司内部跟这双鞋所有有关的信息都“喂”给模型，包括鞋的型号颜色、平台的退换货政策、库存信息等等，模型才能准确地给出反馈。在给出信息的同时，还需要AI一边聊天一边能在后台有序、安全地执行有关换货的所有操作。

在过去这对于开发者来说是一个庞大的工程，但现在，亚马逊新推出了一项名为Amazon Bedrock Agents服务，让这一切变得触手可及。

最新的Amazon Bedrock Agents服务能够在基础模型的基础上，把对话的定义、模型外部信息获取和解析、API调用、任务执行等打包成为一个全托管式的服务，从而能够及时、有针对性的输出结果。

如此一来，开发者不必重巨资从头开发自己的基础模型，也不要花费大量的时间和人力去进行模型的个性化部署和调试，从而能让开发者把更多的精力放在AI应用的构建和运营上，让不具备雄厚资金和技术实力的中小型开发者都可以加入到生成式AI浪潮中来。

• “向量数据+硬件算力”双护航，铸造应用开发的最强大脑+最强底座

进行模型的定制开发，除了需要如Amazon Bedrock这样的专业托管服务，也需要计算、存储、安全等其他相关能力，来保证模型的持续可用、和迭代升级。

毋庸置疑，数据是人工智能出现和发展的基底。生成式AI为了学习和理解人类语言的复杂性，需要大量的训练数据，而这些训练数据通常是以“向量”的形式存在，也就是把自然语言转化为计算机可以理解和处理的数字。

那么，什么是向量数据，为什么它对生成式AI的发展至关重要呢？

假设你正在使用一个音乐推荐软件，我们可以把每首歌分别按照节奏、歌词、旋律等三个特征进行量化标记，比如第一首歌是（120，60，80），第二首歌是（100，80，70），当你告诉系统你喜欢第一首歌的节奏时，系统便会找到这首歌的节奏向量数据“120”，在数据库中查找与这个向量相似的其他向量，接着再把有相似特征的歌曲推荐给你。

当然，不止是三维，一个数据还可以被标注成更多纬度。在自然语言处理中，使用词嵌入技术表示的“词向量”通常是几百维的，而在图像处理中，使用像素值表示的图像向量可能有数千到数百万的维度。被“向量化”之后的数据将被存储在向量数据库之中，在高维空间中去高效地检索和生成最相关或最相似的数据。

然而，要将数据进行向量化处理和储存并不是一件容易的事，往往要耗费大量的人力和时间。针对这一问题，亚马逊云科技此次推出了适用于 Amazon OpenSearch Serverless 的向量引擎，该向量引擎能够支持简单的 API 调用，可用于存储和查询数十亿个 Embeddings（将高维度的数据映射到低维度空间的过程）。亚马逊云科技还表示，未来所有亚马逊云科技的数据库都将具有向量功能，在AI数据层面成为开发者的“最强大脑”。

图片来自亚马逊云科技纽约峰会

除了向量引擎的支持，在算力层面，亚马逊云科技也一直致力于构建低成本、低延迟的云上基础设施。

亚马逊云科技和英伟达合作已超过12年，为人工智能、机器学习、图形、游戏和高性能计算等各种应用提供了大规模、低成本的 GPU 解决方案，在交付基于 GPU 的实例方面拥有无比丰富的经验。此次，亚马逊云科技展示了最新基于英伟达 H100 Tensor Core GPU 提供支持的P5实例，能够实现更低的延迟和高效的横向扩展性能。

P5 实例将是第一个利用亚马逊云科技第二代 Amazon Elastic Fabric Adapter（EFA）网络技术的 GPU 实例。与上一代相比，P5实例的训练时间最多可缩短6倍，从几天缩短到几小时，这一性能提升将帮助客户降低高达40%的训练成本。借助第二代 Amazon EFA，用户能够将其 P5 实例扩展到超过 2 万个英伟达 H100 GPU，为包括初创公司、大企业在内的所有规模客户提供所需的超级计算能力。

• 降低生成式AI门槛，用产品最大化赋能用户

除了面向生成式AI开发的工具和平台之外，在企业的日常运营之中需要一些能够拿来即用的生成式AI产品，来帮助提升工作和管理效率。关于这一点，亚马逊云科技也陆续推出了一些在工作场景中直接可以使用的产品，这些产品既覆盖底层开发人员也关注到了企业中大量的非技术人员。

比如在代码开发领域，自从亚马逊云科技在去年6月首次推出AI编程助手Amazon CodeWhisperer之后，现在该功能已经成为了很多开发者日常必备工具之一。

Amazon CodeWhisperer基于几十亿行开源代码训练，可以根据代码注释和现有代码实时生成代码建议，另外还能进行安全漏洞扫描。目前支持包括 Python、Java 和 JavaScript 15 种编程语言和包括 VS Code、IntelliJ IDEA、JupyterLab 和 Amazon SageMaker Studio等集成开发环境。

为了进一步提高开发效率，在纽约峰会上，亚马逊云科技正式宣布 Amazon Glue Studio Notebooks 也能支持 Amazon CodeWhisperer。通过 Amazon Glue Studio Notebooks，开发人员可以用自然语言编写特定任务，接着Amazon CodeWhisperer 可以直接在 Notebooks 中推荐一个或多个可完成此任务的代码片段，供开发人员直接使用和编辑。

Amazon CodeWhisperer支持语言和环境，图片来自亚马逊云科技官网

而对于非开发类工作场景，通过将 Amazon Bedrock的大语言模型能力与支持自然语言问答的 Amazon QuickSight Q 相结合，为用户提供了基于生成式AI的商业智能新服务。

比如你是一个财务分析师，你可以像跟ChatGPT聊天一样用自然语言下达命令，在几秒钟内Amazon QuickSight Q就能完成搜索关键财务信息或创建公司财务可视化图表的操作，同时还能帮你总结出趋势特点并提出建议。

类似拿来即用的产品还有帮助企业打破内部信息孤岛、加快数据驱动决策的Amazon Entity Resolution，以及能够帮助医疗软件供应商便捷地构建基于生成式AI的临床应用程序的Amazon HealthScribe等等，在各行各业扩大着生成式AI产品的使用场景。

释放AI时代的“云力量”

生成式AI的发展需要云，更需要大量基于云的工具和服务。

大模型之后，下一阶段生成式AI技术一定会朝着多样性和个性化方向发展，我们既可以看到比较通用的生产力工具，也会看到各种瞄准特定场景的AI产品。而在这个过程中，云平台会起到越来越关键的作用。

一方面，云平台会大大降低AI应用开发的门槛。在平台的算力和基础模型支持下，开发者们基本无需关心硬件和基础设施的问题，从而把更多的时间和精力放在业务和运营上。另一方面，云平台能够持续加快AI应用的开发和运营效率。用户可以通过直接调用API的方式进行应用的开发和管理，并安全、便捷地在团队或组织之间共享。

在云平台的助力之下，未来的生成式AI将不再只是一场巨头才能玩的“烧钱游戏”，更多普通人也将可以坐上牌桌。

作为云服务领域的行业领导者之一，亚马逊云科技提供了200多种服务，涵盖了计算、存储、数据库、网络、开发者工具、安全、分析、物联网、企业应用等广泛领域，云基础设施覆盖全球。同时，亚马逊云科技还是人工智能和机器学习领域的领先者，多年来持续提供和更新着一系列端到端的AI相关服务，让开发者可以灵活、便捷、低成本的开发和部署生成式AI应用。

此次，亚马逊云科技发布生成式AI工具“全家桶”，其核心目的就是要进一步降低生成式AI开发的门槛，让更多不懂大模型、不懂人工智能的普通人也能快速加入生成式AI的开发和应用之中。

生成式AI的重要性不在于模型有多大能力有多强，更重要的还是如何能够从基础模型演变成各个领域中的具体应用，从而赋能整个经济社会的发展。

现在，亚马逊云科技正在成为那个桥梁。

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。

作为一名从毕业就扎在科技数码媒体中的过来人，从最开始的公司出差住两人一间的招待所。到W酒店独享一星期城景房，大大小小“阅店无数”，而心情状态也由和同住小伙伴畅聊到天亮，到现在的倒头便睡。

一方面是岁数大了，很难再熬夜，而另一方面，住得多了确实很难再提起兴趣，尤其对于城市酒店而言，大同小异，想找出一间有特色的酒店，在500-1500预算内，算是矮子里拔将军，如今出差所住的酒店，就和现在的智能手机市场一样，食之无味，但又不能像吃的一样抛弃，因为如果“丢弃”就只能睡大街了。

不过虽说我现在已经对出差住酒店这件事儿提不起兴趣，但依旧保持了如果发现住得舒适，就留下房卡纪念的习惯，为此我还准备了一本名片夹，专门用来收集。

这些酒店不过千元，但体验可比“顶奢”酒店体验好多了 图源：品玩lzh摄

而最近两次住酒店经历，同样给我留下了深刻印象，一次是沾家人过生日的光，住了1万元1晚的雁柏山庄度假村，一次是紧接着出差下榻的仅500一晚的老牌酒店。

这两次的住店经历，让我对价格相差20倍的酒店有了全新认识。

少就是贵

这次我们在雁柏山庄入住的是9988元1晚的栖雁局双床房，不管是官网还是在线平台，订房价格顶多有个百元价差，此外我也注意到，这家酒店在线上平台APP上的留言数不到50条，因此想要“窥探”评价，只能亲自去住。

那么问题来了，9988元一晚的山庄度假酒店和500一晚的老牌酒店，究竟差在哪里?

其一，地段风景是关键。

将近1万1晚的雁栢山庄位于雁西湖，从市中心开40公里高速，下高速后还需要行进16公里，盘一段山路才能到，而且这段山路并没有公共交通工具，要想到山庄只能开车进入。随即到达大门口后，还需要经由工作人员确认才能进入到山庄，还以为进入到了秘密研究基地。

还没进山庄就给你拦下来，要确认，感觉和进入生化实验室一样。图源：品玩lzh摄进大门后还得前行500米

而从庄园大门岗亭到入住主楼，需要再前行500米，之后就会深处燕山南麓的2.7万平方米的园林中，四面环林。此外要想去不远处的红螺寺，依旧有小10公里车程，最近的购物商场也有20公里。

图源：品玩lzh摄图源：品玩lzh摄

不过还好山庄本身就是一座公园，有很多小景点和观景台可以参观游玩。与周围动辄10公里开外形成鲜明距离对比的是近在咫尺的湖畔美景，不过虽说就在眼前，但仍然需要刷卡通过类似长廊的过道才能进入，如果想去看湖景，必须先出主房间楼，走一段室外，下楼梯刷卡进入到封闭长廊后再出来才能到露台，私密性很好

而我在写这篇文章时候出差下榻的圣廷苑酒店，位于深圳市市中心，出门就是华强北，外卖可以直接送到楼下。我算了算，从房间出来步行10步就是电梯，下到四楼就能游泳，方便至极。但这样也到来一定劣势，比如半夜三更仍然能听见楼下吵架的声音，以及不明所以的电器杂音。

其二，设计大师手笔。

雁柏山庄的建筑，以走廊中的介绍来看，是以王希孟《千里江山图》为灵感之源，从青绿山水中，作为王澍代表性的“瓦爿墙”工艺，雁柏山庄的屋顶以色彩亮丽的古旧琉璃瓦片为主材。大堂6米高的瓦爿墙将建筑立面延伸至室内，将场地上的废弃石头和瓷砖重新利用。而室内设计中，又提取了源自古画中浓烈的蓝绿与赭金色，展开了对砖、木、竹、水等元素的重新想象。

图源：品玩lzh摄这是我们住的房型，实际买家秀 图片：来自网络

整体建筑风格和室内装潢确实有“新中式”风格，而且整个房间的颜色也和办理入住的主楼设计相仿，并没有明显突兀感。

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但是，配套的一些硬件设备就不那么“中式”了。电视用的三星、洗漱用品用的是意大利Marvis。一次性淋浴用品是意大利宝格丽、吹风机用的是戴森，虽然都够高级，但和整体房间风格还是有些不搭，不中不西。

牙膏单买99元 图源：品玩lzh摄宝格丽一次性淋浴液一套299 图源：品玩lzh摄顶奢酒店也离不开胶囊咖啡 图源：品玩lzh摄

其三，不预约不行。

除了地方隐蔽、大师手笔外，不管是吃饭还是锻炼甚至是参观，都需要预约。

比如在入住当晚，酒店服务人员就详细地询问我们是否吃早餐，因为整个餐厅实行预约制，只有人数够了早餐才是自助，如果人不够，只能单点吃份儿饭。

自助什么水平？也就是普通酒店5星级标准，而且种类和如家可选数量相当，一个“顶奢”酒店早上给做凤爪，还不管够就非常离谱。

图源：品玩lzh摄图源：品玩lzh摄

500元一晚的圣廷苑酒店在我入住期间，除了有我们参加科技活动的一行30多人外，还有一个百人医学论坛研讨会，加起来一共有将近200人。虽然酒店房间也仅有297间，但因为本身就定位商务，加之服务人员众多，所以在“人工服务”上，要做得比雁栢山庄响应更快，起码能保证即使自助餐厅坐满都可以保证自助菜品数量和质量，还不用预约。

糟糕的数字化设备

如果说雁柏山庄是通过极佳的地理位置、设计大师的建筑风格、预约制来提高溢价这无可厚非。但多数人在房间时间还是会多些，所以在房间内的体验才是衡量一间酒店能否值回票价的关键因素。

从我个人角度来讲，万元雁柏山庄内除了用了宝格丽这样的单买299一套的淋浴液套装，多了一件蚕丝睡衣以及免费小酒吧外，在空间大小、床铺体验、以及整体舒适度方面，与普通酒店并无两样。

而在数字智能化方面，甚至还没有2012年开业的圣廷苑酒店“方便”，同样有两点原因造成了这样较为“糟糕”的体验。

一方面原因是雁柏山庄为了让房间照明最大化照明，在本就不大的房间内的灯具数量超过10处，打开总开关后，确实让屋里够透亮。但问题也浮现出来，这些灯具开关并不是独立的，而是按照区域划分，并仅有2个开关，一个开关控制沙发和迷你酒吧区域，一个开关控制休息区，开关少就意味着控制灯的数量多，想晚上关闭迷你酒吧灯只留阅读灯就不能实现，必须要同时开启才行。此外这些开关还设置了多档亮度，初衷是好为了提升细节体验。

我陪睡就睡在画圆圈这里，夜里盖棉被听雨确实别有一番风景，但床板太硬第二天起来浑身疼。湖景实现了喜极而泣，就是第二天代价是后背疼

但白天不需要开灯，晚上如果在昏暗灯光下看电脑看书反而毁眼睛，再加上当天老人夜里起床关灯就需要按好几下才能关上，增加了不必要负担。

而另一方面，是复杂繁冗的室内空调设计。

在我们住的这间房内，有两个空调开关，分别位于双人床旁边以及迷你吧台处，能够理解比普通酒店多一个开关能够让室内温度调节更灵活。但问题也来了，空调调节按钮是由液晶显示屏和围绕在周围的四个按钮组成，液晶屏字小不说，旁边的按钮也仅有简单的图案，并没有文字提示，一切操作靠猜。

此外，在双人床附近的空调，打开后直接吹脑袋，这样的“直吹”设计，是为了给洗完头后直接睡觉的客人准备的吗？

打开双人床空调，吹脑袋；如果关上开关，只靠外厅空调，盖着酒店提供的羊毛被又太热，进退两难。

工作出差后入住的圣廷苑酒店总控就在手边 图源：品玩lzh摄圣廷苑酒店房间随处可见的独立灯具开关 图源：品玩lzh摄

而圣廷苑酒店别看开业时间非常早，但却在灯具控制以及空调调节方面，要比雁栢山庄更合理。首先是房屋内桌面阅读灯、沙发落地灯、床头灯3处灯具都有独立开关且位置设计更符合客人习惯，不会出现躺床上还得坐起来伸手关的情况，其次空调在左侧床头柜上有独立开关，并可以根据文字直接选择强度，这对于岁数比较大的入住客人来讲就很方便。

不过对于“智能化”这个对酒店来讲时髦的关键词来讲，不管是动辄万元的雁柏山庄还是圣廷苑酒店，体现都为“0”，并没有连快捷酒店都可以用语音控制空调、灯具、电视的现代化设计。

雁柏山庄风景非常好，屋内硬件并不值这个价 图源：品玩lzh摄

或许对于这样的万元酒店来讲，一个电话就能够随叫随到的“私人管家”才是核心体验，而对于圣廷苑这样本身就定位商务而非度假的酒店，大动干戈加装智能化设备也并不实际。

后记：

这次度假和开始工作后的住店体验结果，和我预想的大相径庭。万元顶奢酒店虽然地处佳境，但房间硬件设计一言难尽。开业20年的老牌五星酒店，虽然硬件已经有年头，但经历了时代考验，让我这样的年轻人也能住得踏实睡得踏实。

从市场调研数据来看，2016-2019年中国星级酒店行业营收规模较为稳定，2020年受环境影响，酒店市场大幅收缩，2022年行业营收恢复增长，但是目前整体经营压力仍然较大。

对于星级酒店来讲，随着物联网、云计算、AI智能日渐成熟，信息化、数字化、智能化已经成为未来发展趋势，目前市面上已经有很多酒店把智能入住、智能交互作为卖点，这对于老牌传统酒店必然造成冲击。

而与正在“内卷”竞争的星级酒店不同，在近几年的奢华酒店发展中，度假酒店成为主流，原因是城市开发已经渐进尾声，城市酒店供应也趋于饱和。奢华酒店在城市中溢价能力较弱，反观度假酒店能有更强的溢价能力，同时也有较强的背景实力，就以这次入住的雁柏山庄为例，它的业主是北控，自然在选址、建筑设计、服务上，具有先天优势。

但较为刻板的管理方式，很难让决策者站在住客角度来思考更细节化的服务，比如我之前借由出差机会下榻到希尔顿酒店，他们就早已实现房卡电子化，直接使用手机就可以刷卡开门，这样就能规避一些不必要的来回取卡时间。都说国内的高端酒店市场和国际市场有一些区别。

是否在富丽堂皇的外表之下，对于住客需求更为细节化的思考，才是造成这些区别的根本原因？

在南美经营鞋服生意的乔依去年才刚刚开启独立站，目前已经做到了连续3季度盈利。持续稳定的流量让乔依信心很足，她把2023年的销售额目标定在了2000万元。今年刚过一半，独立站的初夏特选商品就帮她实现了爆品冲单，现在离完成这个目标也不远了。

身为最早的跨境创业者之一，凭借在鞋服行业的十多年经验，乔依逐步在南美开设了十几家门店，建立了一套完善的货源、物流和售后保障体系，并成功地树立了品牌形象。

近几年疫情让线下消费场景普遍遭受考验，门店销量下滑，乔依在南美几个国家的市场份额也开始萎缩。加上巴西、智利、墨西哥等目标市场的语言体系和文化背景各不相同，乔依的线下渠道各自之间大都独立运营，天花板很低，很难形成规模化的品牌效应。

几年前乔依就关注到了独立站，而更早之前她其实也经营过电商平台店铺。由于缺乏持续的投入和管理，乔依的旗舰店没能在电商平台红利期做大做强。

电商平台长久以来都只能贡献一点微不足道的收入，这让乔依对是否继续加大投入资源缺乏信心。如果不是新冠疫情对线下消费造成冲击，她可能不会下狠心奔赴独立站。

和乔依不同的是，经营宠物用品的沈放在积累了一些平台电商经验后，开始对独立站产生浓厚兴趣。当下这种出海环境里，电商平台的流量竞争趋于白热化，这时候再去投入资金参与内卷，可能砸下大资源也不见得有什么水花。

沈放对转型想得非常清楚，如果要做DTC（直面消费者）渠道，就要争取打出品牌，要提高定价和毛利。

原先沈放在进驻电商平台的时候，看重的是全托管模式的便利。但随着时间的推移，沈放发现，商家的自主性也在受到侵蚀。“我们在平台更像是一个供货商的角色，最核心的点在于，定价权没有了，完全是被边缘化了”，沈放说。

“品牌升级的趋势下，我们更加关心如何构建自己的流量池”，沈放坦言，“这行的竞争压力不小，如果不能在产品和营销上走在别人前面，很难在消费者心中形成识别度”。

这次新品发售主推的猫砂盆是沈放专门为北美市场年轻客群定制的新产品，从设计、定价上架，再到购买推广，沈放和他们的广告代理商一遍遍打磨执行细节。“独立站现在就像自己的孩子，有一种一步步抚养他长大的成就感”沈放说。

越来越多的跨境商家转向DTC，即直连消费者的运营模式。但DTC模式也并非是0门槛，和低价抢占市场的白牌模式相比，独立站需要商家能摆脱标准化束缚，以数据科学为依据，动态迭代市场战略，产出差异化、高附加值的产品。

市场洞察、营销策略、产品创新、技术支持等关键环节处处不能掉链子，只有具备更高的综合运营能力，才能在现在这个阶段持续稳定地赚钱。跨境电商已经跨过了野蛮生长阶段，步入精细化比拼的成熟期。

图源：pixabay幕后操盘手，代理商的加速“引擎”

高绵绵第一次接触到沈放，是通过一次未经谋面的电话。当时沈放刚结束在电商平台的夏季促销活动，却对销售结果并不满意。

过去在部署店铺运营策略的时候，商家可以在引流款之外规划利润款，以此平衡引流的亏损。但现在平台给商家的弹性空间越来越小了，甚至还要面对平台压价以换取流量支持。

除了盈利空间被压缩，数据管理也是沈放不得不考虑的方面。和自运营的独立站相比，商家很难从平台那里拿到用户转化过程的完整数据链路，没有系统的指标来指导品牌长期经营。

一番权衡之下，沈放决定大胆尝试新渠道，学会用另一条腿走路。看到谷歌的广告，他随即留下了自己的联系方式，2天之后，高绵绵打来电话。

高绵绵是谷歌官方代理商“成功易”的销售总监，在跨境出海领域打拼了13年，对沈放这样的客户非常能够共情。中小型卖家对成本和效率非常敏感，像是沈放这样的情况，“他肯定是非常着急的，最好今天完成建站，明天就能跑通销售”，高绵绵笑着说。

独立站建站需要多久，是很多中小卖家十分纠结的问题，但是实际操作起来，可能比想象要简单很多。因为本来就有线上店铺，高绵绵通过谷歌代理商专用的“一键搬家”工具，只花了10天，就帮沈放完成了所有SKU（商品信息）的迁移以及独立站店铺的优化。

1个月的起量测试一经完成，高绵绵便对沈放的网站数据做了梳理。她发现，年轻消费者对宠物用品从加购到支付所用时间更短，因此极力推荐沈放用新品首发的策略，试水YouTube视频广告。

“宠物用品毛利率很高，有足够的利润点可以支撑新的尝试。”高绵绵说。沈放对此非常认同，他早就想推出一款面向细分市场的新品，最好有一些设计感，能在宠物爱好者社区中刷屏。

经过长达2个多月的市场调研和仔细摸索，改进设计的新款猫砂盆终于在独立站上架了，反复打磨的YouTube创意视频广告也同步上线。通过反复的 A/B 测试调优，沈放的视频广告收效不错，整体广告投资回报率也达到了稳定的2.5。

相较于沈放的深思熟虑，经营传统鞋服生意的乔依对怎样做好独立站，最初并没有什么想法。为了弥补经验上的不足，她也把目光投向了出海代理商，期望在流量思维上获得一些新的启发。

去年10月，乔依在“谷歌出海计划”问卷中分享了自己的转型困惑，并因此结识了劳拉。劳拉是谷歌官方代理商“米多多”的商务总监，曾经为许多快消品类的出海卖家提供服务。尽管以往没有涉足南美市场这个新兴市场，但基于对海外鞋服品类的驾轻就熟，劳拉对于服务这位新客户充满信心，“我们可以帮助鞋服商家打通线上销售模式，这也是为米多多未来的横向复制积累经验。”

南美国家普遍信仰天主教，圣诞节是重要的节日营销节点，乔依找到米多多的时候，已经是购物季促销的预热期了，时间非常吃紧，已经来不及准备大型促销方案。

但是乔依主攻的阵地巴西是著名的足球大国，2022年的购物季连着世界杯，劳拉觉得这个热点当中也许藏着爆款的可能，必须得蹭。于是紧急策划了一期世界杯限定夏装，利用搜索加购物广告（Search + Shopping），帮助独立站跑通了起量环节。

现在，随着合作进入第3个季度，乔依广告账户的ROI稳步上升。劳拉将客户的热卖产品整合到了一个单独的广告系列中，乔依的品牌搜索词在热卖产品的推动下进一步走高。

图源：pixabay聚焦中小卖家，再造出海黄金时代

对代理商来说，帮助卖家建站起量，只是服务的一个起点，网站运营和持续推广任重而道远。高绵绵希望让客户看到投放过程中每个步骤的实际产出，也希望成功易能成为陪伴他们一路开疆辟土的坚实伙伴。

成立于2002年的成功易，其实是国内最早的一批互联网广告公司。在它成立的那年，国内搜索引擎刚开始推出广告竞价排名服务，搜索引擎关键词投放走入大众视野。成功易国内三大门户网站合作，经营互联网广告业务。在2006年谷歌进入中国市场时，成功易成为谷歌招募第一批中国代理商。2010年谷歌结束在国内的业务时，成功易服务内容也顺势转向了外贸出海。

谷歌是出海商家开启海外广告投放的第一站。从业13年的高绵绵对此深有感悟，“在海外，谷歌几乎没有竞争对手，企业一踏出国门，除了谷歌推广没有第二个选项。”

相比于早期做国内的搜索引擎推广，高绵绵表示，谷歌搜索的关键词投放规则很不一样，“有一个黄金账户的概念，就是谷歌认可的广告排名并不是出价最高的账户，而是需要将账户架构像盖房子一样搭建好，使广告符合谷歌的标准”，这就意味着流量并不会向着最烧钱的头部账户汇聚，“在预算较低的情况下，借助广告优化技术同样可以获得足够的曝光”，高绵绵说。

得益于中国的制造业大国背景，成功易一开始的营收主要来自于B2B（采购模式）出海企业。早期从事产品外销的公司以工厂型企业为主，外贸出口主要依靠代工产品拉动，在产品端或销售端长期投入并不多。成功易帮助他们通过搜索引擎推送留资表单获取询盘。

随着但国内供应链完善和电子商务不断发展，越来越多的垂直产业开始尝试探索海外市场。想要开辟出海业务的商家不再局限于规模企业，中小企业的出海需求正逐渐显露。

成功易察觉到，这部分中小出海卖家都是刚刚从国内市场转向海外的初级玩家，“他们不知道独立站是什么，觉得搭建一个网站要投入极大的技术和资本，但其实不是，我们可以把建站成本做到很低”，高绵绵说。

中小企业的SKU很难和规模型企业匹敌，相对单一的产品结构，往往只能对应特定的客户群体，这就要求企业的获客方式更加灵活。当前环境下，智能算法和数据要素对转化价值的贡献度越来越高，仅仅依靠搜索关键词引流显然不够。

针对这些“0起点”卖家，成功易打造了智能工具“丝路赞”，提供全链路服务——整合一系列谷歌开源插件，基于历史数据对网站进行AI诊断，给出专业的优化建议。“我们在广告投放过程中，很注重给客户即时的数据反馈”，高绵绵说，“周报月报会准时送到客户案头”。

受限于传统采购销货模式的闭塞，加上线上渠道覆盖愈加广泛、数据运营颗粒度愈加纵深，2B中小企业的数字化升级需求显得既急切又窘迫。

高绵绵曾经服务过一家主营阀门产品的生产型小微企业，该企业之前一直通过线下展会从国内市场获客。“这位客户连公司的官网都没有搭建，更别说有询盘功能的独立站了”，高绵绵说，“行业竞争压力把客户推向了转型，独立站引流对他们来说机会非常大”。

发力线上渠道，商家能全盘掌控动态数据，这是传统模式无法企及的。但与此同时，数据分析给询盘转化带来的提升并不是立竿见影，而是通过数据量的积累和算法模型的自我学习走出来。

起步阶段，高绵绵建议客户日均预算不要低于300块，主投搜索广告（Search Ads），辅之以发现广告（Discovery Ads）。根据数据模型测算，这样的广告组合在1个月内可以为客户带去平均每周3封左右的询盘。

“谷歌搜索里的流量是公域部分，这只能帮助客户先站起来，为了让他们继续跑起来，我们要思考私域流量”，高绵绵说。

公域流量做转化，私域流量做品牌，带着这样的思路，高绵绵为阀门客户在YouTube开设了企业频道。最终，阀门企业不仅顺利迈出了数字化升级的关键一步，还向前多走了一程，在社交媒体上首次打出了自己的品牌声量。

没有人会否认跨境电商长期向好，2022年中国外贸出口增长7.7%，跨境电商同比增长11.7%，电商模式对推动出口的贡献值可见一斑。在跨境电商整个生态体系中，更具想象力空间的还要属以C端零售为代表的品牌出海。

品牌出海某种程度上承担着“中国制造”向“中国创造”转变的历史任务，创造品牌出海的B2C（零售模式）群体也更加广泛。与成功易共享同一条赛道的米多多就把自己的业务重心放在了服务零售品牌上。

在成为谷歌代理商之前，米多多是一家2B外贸服务商。察觉到2C赛道商机，米多多在8年前转型成为谷歌代理商。日渐成熟的谷歌投放技术和稳固广阔的外贸客户资源，让米多多顺利完成蜕变，逐渐站稳脚跟，在业内崭露头角。

除了服务大客户，米多多也在关注中小企业出海。过去行业普遍认为独立站是大厂品牌的专属领域，但近年来，越来越多的中小企业意识到独立站是不可或缺的销售渠道，纷纷加入到赛道。

米多多是劳拉在出海行业的首份工作。她回忆道，最初的工作内容相对简单，主要负责代理客户的广告投放。“如今的合作方式更加灵活，我们不会拒绝客户自行投放广告”，劳拉说，“我们会根据具体情况为他们提供优化建议。”

早前劳拉接触到一家经营E-bike（电动自行车）产品的商家，该卖家已经拥有了自己的营销团队，并实现了电商平台和独立站的双轨发展，但短期ROI并不理想。由于对代理商的信任不高，卖家没有让米多多做代投，“他们选择在我们的指导下做自投”，劳拉说。

合作期间，劳拉提供了多项网站部署和广告策略的优化建议，帮助卖家实现ROI翻倍。“一个季度过后，我们建议客户考虑代投，但因为客户内部组织架构的调整，最终他们还是坚持了原来的保守方式”，说起这段前程往事，劳拉不免有些遗憾。

现阶段，出海势能逐渐从头部商家向中小卖家聚拢，但这些卖家往往从零起步，融资能力有限，尽管具备强烈的品牌意识，但却缺乏大客户的资源优势。因此，生存成了首要问题，低成本高效率建站几乎是刚需。针对这些0-1阶段的客户，米多多凭借强大的团队技术实力，提出了“7天低成本建站”的服务目标。

“0-1阶段的客户不确定产品是否能在独立站上售出，投入的周期和成本是多少”，劳拉说，米多多用收取定额服务费的合作方式打消客户的顾虑，“先用最短的时间，和最低的成本，帮助客户把业务模式跑通”。

米多多推出了一套系统的解决方案，帮助出海卖家明确测算投入产出比，并给出一个具体参考数值。缺乏独立站营销知识技巧的客户，米多多还提供免费的知识赋能项目，比如线上培训课程，协助他们快速进入独立站赛道。

仅仅把独立站搭建起来只是第一步，如何通过独立站构筑起长期销售模式，是代理商不得不为客户殚精竭虑的巨大挑战。

这几年，围绕年轻网购群体消费升级，不少商家开始以“好玩”、“潮酷”为价值诉求点，打造了一批新消费品牌。这些消费品牌把在国内的营销玩法移植到了海外，同样取得了不错的成效。比如蜜雪冰城，截止2022年底在海外已有超过1000家门店。国潮花西子海外官网销售的傣族印象限定版口红在2021年“黑五”热销断货。

劳拉认为，海内外市场消费者的价值诉求往往是共通的，这些贴近年轻人“不走寻常路”的品牌营造思路值得中小卖家借鉴。

以乔依的鞋服品类独立站为例，劳拉建议将目标消费者细化锁定在25-40岁的女性群体，同时，在线上采用快时尚模式来提高独立站店铺的新品更新速度，而在线下店铺则主要用于清理库存产品，通过“双线”开花，提高货物周转速度，降低库存压力。

面对乔依制定的2000万元的年销售额目标，劳拉信心满满，“我们已经规划了全年的营销活动，采用促销策略抢占先机，同时配套了老用户召回方案。”

“我们希望帮助客户建立长远发展的思维模式，做一些赢得消费者信任、助力品牌长期发展的事”，劳拉说，“尤其是在中小品牌出海潮流下，品牌崛起背后其实蕴藏着无限商机。”

市场预期回暖，跨境战场未尽终局

据海关总署数据，2022年我国跨境电商出口总额2.11万元，同比增长9.8%，稳住了基本增速。亿邦智库对外发布的《2022跨境电商金融服务报告》指出，数字技术深入产业端的业务场景，将带动服务贸易“出海”。据市场测算，预计到2025年独立站的市场规模将上升至5.5万亿元，这对跨境卖家，尤其是正在快速成长的的中小卖家，意味着巨大机遇。

过去的教训也警示出海玩家们，跨境市场中的“铺货”模式已经难以为继，摆脱固有思维，走向“精品”战略是必然的趋势。和品牌出海相向而行的独立站模式，正是因为相对低成本、高回报而快速兴起。

对于广大中小卖家而言，探索新路的挑战不仅是“决定走哪条路”，更重要的是如何走好这条路。在独立站已成为共识的背景下，增强营销主导性、突破平台流量壁垒，依然是当前摆在中小卖家面前最为艰巨的难题。

助力中小卖家0门槛启航独立站，“谷歌出海计划”联合官方代理商推出独立站专属方案。无论您是需要建站咨询，还是已建站需要优化建议，提交您的需求即可获取1对1专属定制服务。

点此开启独立站获客

2023年注定是不平凡的AI元年。ChatGPT 让业界认识到了通用大模型的巨大能量，便有了如今 " 百模大战 " 的商界奇观。在资本市场，据不完全统计，2023年上半年107家大模型领域的企业先后获得投资。优质的AGI项目，在较短的周期里连获多轮融资，且融资金额普遍在千万级。

然而，百舸争流的大模型们只是开始，如何让AI实现落地，解决现实问题，才是真正具有深远影响且事关所有人的问题。

一直以来，品玩始终密切关注AI技术和产品的新进展，组织了各类社群和沙龙的行业交流。2023年5月底，我们在北京举办了第一场规模盛大的“模型思辨”大模型主题论坛，汇集在京地区大模型产业链各环节的头部公司，共同探讨产业生态的建立。这一次，我们将驶向上海站。

8月23日，品玩将在上海举办“模型思辨：沸腾的资本，踏浪的AGI ” 大模型产业主题论坛。

本次论坛江汇聚上海人工智能产业相关的头部公司，更有神秘大咖出席，用一场思辨、一天论坛，通过人工智能产业明星公司与顶级资本的激烈碰撞，聊尽2023AI产业创业和投资现状。

与此同时，本次论坛开启活动报名通道及VIP早鸟票购买通道，购票用户将享受与活动相关的最高权益，其中包括论坛全程文字记录稿件、分享嘉宾PPT（需与嘉宾确认）、参与VIP交流晚宴，与受邀嘉宾面对面交流，建立深度链接与合作契机。

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无损世界

一句话解释室温超导的重要性，那就是它将颠覆现有人类对电的利用方式，这甚至比能源领域的革命更深刻，因为不管什么能源，最终还是以电能的形式输出的。

因此，韩国人宣称的室温超导材料吸引了全世界的目光。一百年多年来，凭借超导拿到诺贝尔奖的人科学家有十位，他们有的发现了超导现象，有的部分解释了背后原理，但室温超导比所有上述这些意义都要重大的多，因为它是历史上第一次，在普通人的日常环境下实现了过去只有在实验室极端苛刻的情况下才能实现的技术——这不是人类第一次在室温下实现超导，但却是第一次在正常大气压力下做到这一点——过往的超导技术往往需要极低的温度或者施加上百万倍的大气压力才能实现。

更何况，论文中介绍的制作方法异常简单，有人戏称在家就能实现，因此这种室温常压超导材料一旦被证明是真，也就意味着人类可以十分便捷地生产，并且在地球的任何环境下自由运用这项技术，整个世界的运作方式都将因此被完全颠覆——一个无损的世界就要来了。

人类目前构建一切能量体系的方式都基于一种理解——能量会有所损耗。这非常符合人的常识与直觉，任何事物，甚至生命，它们的能量其实一直都在持续地损耗，只不过有些迅速，有些缓慢。

换而言之，世界是有磨损的。

因此，远距离电力运输需要通高压，太低的电压，电流还没有传递太远就会被损耗殆尽。精密计算所用的芯片，从手机到量子计算机都需要充分的散热，因为一部分的损耗会以热能形式传递出来。电动车的电池也是如此，再高妙的设计也做不到让电池的续航与寿命实现飞跃式的提升——磨损在每一次充放电过程中产生，最终会让电池完全失能，这几乎已经成为了定律。

超导会改变这一切，前提是它能够实现。

两个条件

所谓能够实现，一方面指它技术上成立，另外一方面则说的是在实际中可以大规模运用。如果只存在于实验室，受限于各种条件的话，这项技术的前景就会大打折扣。

1911年，荷兰科学家昂内斯发现零下269度时液氦冷却汞的电阻消失了，由此开启了人们对超导现象持续百年的探索。同人们印象中不同，目前为止关于超导为什么发生人类并没有完全弄明白，大致的理论框架是，电子会在某些非常特殊的条件下以特殊的方式配对，从而不受干扰地实现在导体内完全自由流动。

在过去，实现超导一定需要极低的温度和极高的压力，因为这样可以尽可能减少金属离子的震动，让电子畅通无阻地通行。尽管后来，有关超导的理论不断发展，实现超导所需要的极低温度也逐渐升高，但室温常压超导甚至缺乏一个公认的解释框架。

也就是说，直到高丽大学的这篇论文出现前，没有人能让超导现象在日常环境中实现。

韩国团队发现的名为LK-99的物质是一种黄铅矿和磷化亚铜的化合物，论文宣称，在127摄氏度以下，LK-99能够作为超导体来使用。在和论文一起公布的视频里，LK-99在常温常压的环境下在磁铁的两级都产生了悬浮效果，这种磁悬浮现象看上去像一种抗磁性，而抗磁性（你也可以叫它迈斯纳效应）正是判断是否为超导体的一个必要不充分条件。

第一篇论文中展示的LK-99第二篇论文展示了LK-99的悬浮

另一个条件是零电阻，即电流可以畅通无阻地通过超导体而不发生任何损耗。

电阻是电学的一个基本概念，几乎所有的物质都有电阻，绝缘材料由于电阻极高，因此“显得”完全不导电，而所有的导体也可以按照电阻大小排列出性能等级，就好像输电线路多用铜，而有些昂贵精密的芯片则使用银和铂金，后者电阻更小，换而言之，能量传递效率更高，而由于根本没有电阻，超导的能量效率是最高的。

迈斯纳效应和零电阻，是判断超导体的两个指标。LK-99的出现，哪怕仅仅是抗磁性，已经足够全世界激动起来。由于制备LK-99的过程看上去非常简单，已经有大量的机构开始复现这一试验。

但它们的结果充满矛盾。

矛盾的结果

东南大学孙悦教授在B站公布了室温超导复现实验的全流程，结论是没有看到任何可能是超导的信号，生产的样品和磁铁没有任何悬浮现象产生。

Bibili 账号科学调查局视频截图

北航则于31日在arXiv上提交了论文，同样宣称没有发现LK-99的超导性，特别是他们对比了韩国团队的X射线衍射图谱，确认其制备出来的同一种东西。印度国家物理实验室也同样没有观察到磁悬浮或电阻为零的现象。

与之相反，华中科技大学的博士们则宣称“首次验证合成了可以磁悬浮的LK-99晶体”，公布的视频中LK-99晶体靠近磁铁时会立起来，虽然不是真正的“悬浮”，但它的角度比原视频中样品的磁悬浮角度更大。另一个成功复现了磁悬浮的是来自知乎的“半导体与物理”账号，他发布的视频中，样品的一端在靠近磁铁时也会出现抬升。

Bilibili账号关山口男子技师视频截图

为什么会出现这种互相矛盾的结果？

首先，需要明确的是，即使出现了磁悬浮现象，也不能够确认LK-99就是超导体，因为它的零电阻性还没有得到证实。

其次，之所以出现矛盾的结果，恐怕和LK-99的制备方法有关。在韩国团队的论文中，相关的制备方法虽然完整，但仍有语焉不详之处，最明显的一点是，将原料放入石英管中时究竟需不需要真空？

出现这种疑问，一方面是因为论文在此处出现了互相矛盾的说法，另外一方面则是有人扒出，早在2017年，韩国团队第一次发现表现出“独特磁性”的物质时，就意识到它的产生其实是由于实验时石英管意外破裂导致的，在此之前，相关实验进行了18年都没有任何进展。

对实验步骤的细节疑问还更很多，一般来说，确定生成的物质到底对不对，需要用到X射线衍射图谱对照确认，但值得注意的是，目前公布的结果中，凡使用了X射线衍射图谱对照确认是相同物质的，都没有观察到任何超导性。

然而，除了复现实验结果外，还有人从理论上支持了LK-99是超导体的可能性。美国劳伦斯伯克利国家实验室的研究院在arXiv发表了一篇论文宣称在LK-99上发现了费米能级的孤立平带——具体原理过于复杂就不解释了，只需要知道他是超导晶体所具有的特性标志就行。

上面所有这些互相矛盾的结果，非但没有平息，反而放大了围绕这篇论文的质疑。

质疑的声音

当然，有质疑是好事，起码证明热度确实高。

所有质疑中最明显的一点是，论文提出的制备路数显得有点太过儿戏了。

过去凝聚态物理界对室温超导的研究很多，他们的成果大多是围绕氢化物材料展开的。比如2018年，科学家在190万个大气压下让十氢化镧实现了室温超导。今年3月，涉嫌数据篡改而被《自然》撤稿过的罗切斯特大学物理学家Ranga Dias在1万个大气压下实现的室温超导的镥氮氢材料，同样还是一种氢化物。

而LK-99是一种掺杂铜的铅磷灰石化合物，这么说起来有点难懂，但简单一点，你可以理解为它就是一种铅磷灰石，换而言之，一块石头。石头不仅导电，而且还超导？要知道，铅原子相对来说比较重，传统上认为它会抑制，而不是促进电子的配对——而电子的配对是发生超导现象的前提。

另外制作LK-99的方法也显得十分，甚至是过于平常了，虽然不至于到有高中物理化学知识就能做的程度，但起码是很容易在实验室复现的，这也正是大家一拥而上去抢着复现的原因，没办法，门槛太低了。这过低的门槛就像是在家里后院土法炼钢结果最终还真做出来了飞机大炮一样，怎么听都觉得有点民科那意思对不？

实际上有不少物理学家就是这么觉得的。在论文刚上热搜时《科学》采访了几位物理学家，他们对这篇文章的印象正是缺乏细节，数据草率（sloppy），乍一看像一个真正的物理爱好者做的——这几乎就是在直接说他们是民科了。

至于在某几个实验中，LK-99表现出来的抗磁性，根据品玩从多个渠道得到的消息来看，也有值得商榷的余地，立起来，而不是稳定悬浮的LK-99，既可以解释为它具有抗磁性，也可以解释成其中存在不均匀的磁性物质，而正是由于分布不均，才会一侧自然翘起——要知道，超导体的磁悬浮具有被称为磁通钉扎的特性，也就是说，悬浮应该是稳定的，而不是一头高一头低。

而美国劳伦斯伯克利国家实验室的那篇论文，在许多业内人士看来，有点类似先射箭后画靶——通过计算模拟来观察特定材料或晶体结构是不是有潜在的超导特性，这是一个被广泛应用的论文思路，但劳伦斯伯克利国家实验室的这篇论文看上去是“顺着结果倒推了原因”，距理论证明尚有很远的距离，充其量只是参与了讨论。

“这个思路是有意义的，但在这个时候被过分放大了。”一位和品玩讨论这一问题的学界人士表示。

上述这些质疑所形成的舆论，最终导向了阴谋论：韩国人是不是在学术造假？

从目前的情况来看，刻意造假的可能应该可以被排除，毕竟确实有人复现了实验结果，论文和视频不可能是完全捏造的，而LK-99即便不是超导体，也有可能是一种在室温常压下的抗磁性材料，这同样是个重要发现，不过相比超导来说意义就小得多了。

更何况，我们并不能因为LK-99看上去路子野、“像民科”就持全盘否定态度。在大部分人并不看好的道路上诞生重大成果这种事在历史上屡见不鲜，不要说别的，材料学上就有经典案例——石墨烯的诞生就是科学家用胶布贴在石墨片上一下下撕出来的。

无损世界会来临吗？

看起来，最终确凿判定LK-99是不是超导体，恐怕还需要一些时间。有人甚至认为这就是韩国团队着急公布这项技术以至于还发生了内讧的原因（同一天先后有两篇基本一样的论文发布了出来，它们的作者并不完全相同，显然是有人想要争取率先发现这一材料的荣誉），因为他们自己可能也在大规模复现这个实验上出现了困难。

这种阴谋论的证据之一是，早在几个月前，LK-99就注册了专利，有鉴于室温超导的巨大价值，如果可以成功批量生产LK-99，恐怕不会有人痛痛快快公布制备的方法，之所以现在公布了出来，显然是制备方法有问题，与其自己解决，不如大家集思广益。

韩国团队论文的作者之一、美国威廉与玛丽学院物理系教授Hyun-Tak Kim曾对媒体表示，LK-99或许在一个月内就会被复制，团队成员会对制作的过程提供指导，因此眼下或许还要静静等待子弹再飞一会。

掀起这么大的波澜，实在是因为超导的前景太过光明，此刻不妨让我们再度回到文章最开始那个无损世界的想象中去。

一旦室温常压超导实现，那么所有的电网都将变得极为简单，只需要用超导材料传输电流即可，不再需要变压器等所有变电设备。芯片不用再顾及发热的问题，手机也可以拥有小型超算的能力，量子计算机也不用在低温环境工作——算力瓶颈从此被突破，数字技术迎来大爆炸。由于没有损耗，超导材料可以制作能量密度比目前任何电池都大得多的储能设备，只需要很小的电池就能支撑电动车跑一个月甚至更多，再夸张一点说，超导线圈可以让无线电传输效率达到100%，未来甚至连充电装置都不需要了，到处将遍布无线充电。交通工具上，磁悬浮列车将成为常态，电磁弹射作为交通工具，可以用比飞机更快地速度在全球穿梭。

人类对能源的利用也将步入新阶段，可控核聚变需要的巨大的相当于地球磁场几十万倍的强磁场环境可以用超导材料来实现，这样其内部几千万乃至上亿摄氏度的等离子体会被成功约束——可控核聚变进程由此将大大提前。

对无损世界的想象看上去丝毫不逊于最奇崛瑰丽的科幻电影，也正因如此，有些人甚至对此充满怀疑——它实在是过于挑战人类的常识了，人类真的能抵达一个毫无磨损与消耗的世界吗？

最近有关超导的讨论中，B站上有人引用了费曼的一句话：我们正在非常精美的水准上取得对自然界的控制。这是费曼《物理学讲义》倒数第二段的一句话。如果室温常压超导真的实现，不知这位物理学巨匠是否依旧认为人类处于对自然界控制的精美水准上？亦或，我们已经向着更高的水准迈出了决定性的、无法回头的一步？

最近登顶各地热搜榜单的台风“杜苏芮”，着实让北方的同学们第一次体验了台风的“刺激”。作为和“泰利”有过正面接触，深刻感受到“杜苏芮”的影响，听闻“卡努”要来紧张得不行的小编，在台风来临之前试图加入气象爱好小组，恶补学相关的知识，比如台风命名究竟有何来头？台风强度为什么都不一样？“卡努”会比“杜苏芮”厉害吗？如果你也有相同的疑问，不妨跟我一起了解一下。

台风究竟是如何命名的？

“杜苏芮”，怎么还有名有姓的？给你看张图你就明白了

在图中的右下角，我标注出了杜苏芮和卡努的位置。没错！台风是有产地的，且名字跟产地相关。

在1997年11月25日中国香港举行的世界气象组织（简称WMO）台风委员会第30次会议上，就已经规范了台风命名方式。比如在西北太平洋和南海的热带气旋，就会使用具有亚洲风格特色的名字。

该表格中总共有140个名字，以产地为标准，循环使用。其中杜苏芮已经被使用了三次，除了正在刮的这个之外，2012年第6号台风和2017年第19号台风都采用了杜苏芮这个名字。而卡努则被使用过四次（我就说我见过你！），前三次分别为2005年第15号台风、2012年第7号热带风暴、2017年第20号强台风。

那么第二个问题来了……

X号台风和名字之间又有什么区别呢？

为什么我们在听到类似“杜苏芮”、“卡努”之外，总听到X号台风（比如香港影视作品中最出名的8号风球），台风不是已经有了命名吗？

这是因为气象部门通常会根据台风生成的时间顺序为其分配一个编号：第1号台风代表该年度生成的第一个台风，第2号台风代表生成的第二个台风，以此类推。

这种编号方式可以帮助人们更清楚地识别和追踪不同的台风，以便进行预警和应对措施。同时，当台风能量减弱导致环流中心不明确后，中央气象台也将会停止该台风的编号。

（超级台风玛利亚 图片来源：网络）

简单来说，台风和热带风暴的区别在于风力和强度，风力高于12级的才可以被称之为台风，才有被编号的“殊荣”，12级以下统称为热带风暴，不配编号。

这次北方的降雨量为什么这么大？

“杜苏芮”引发了北方的瓢泼大雨，核心原因在于台风移动方向的不同，受周围气压影响会决定哪些地方下雨，此外移动速度和消散情况也会决定降雨时间，当然这其中太行山也起到了决定性的作用。

从目前情况来看，“杜苏芮”已经逐渐消散，但是新的台风“卡努”又逼近了。从我们目前了解到的情况来看，“卡努”已连升两级，从台风升级为强台风后，又再度加强成为超强台风，最大风力已经达到16级，和“杜苏芮”最大风力持平。

但从“卡努”最新的预报路径来看，“卡努”进入东海之后的移动路径有较大不确定性，未来登陆沿海内陆、日本、韩国都有可能。

有哪些关注气象和台风的APP？

为了方便，大家可以首选iPhone手机自带的天气App，点开其中空气质量地图，将图层改为降水，可关注到近12个小时的台风和降水情况。

而使用安卓的小伙伴，如果手机自带的天气App中没有此项功能，可以直接使用高德地图搜索台风，即可查看最近的台风动向。

除此之外，大家也可以通过浏览器直接搜索“中央气象台台风网”和“实时台风路径”两个网站，关注近期台风进展。

小结

在截稿前，我在微博上刷到国内气象爱好者与天津交警和相关媒体连线时，也提到了智能天气预测这个话题。简而言之，如果利用现代AI技术提前分析预测出现的极端天气情况，就能通过提前防范，来减少不必要损失。

而现在，在拥有强大算力的背景下，气象大模型的预测效率将得到快速提升，有相关行业人士表示：“以往一些企业想要获得天气预报数据，往往要等好几个小时，而现在几秒钟就能出来，大大增加了预报的时效性。”

比如华为云盘古气象大模型在今年第5号台风“杜苏芮”路径的预报中就得到了应用。这一应用突破了近年来数值天气预报精度提升缓慢的瓶颈。并且华为在7月31日宣布，华为云盘古气象大模型正式上线欧洲中期天气预报中心官网，在网站上，全球天气预报员气象爱好者和普通公众，都可以免费查看盘古对未来 10 天全球天气的预测。

由于气象观测的准确度有限，加上大气系统中物理过程的复杂性，传统的数值方法需要大量的计算资源，全球中期天气预报的有效性每10年只能提高1天。然而通过大模型来预测台风，正在改变这种渐进的发展。大模型能以更低的计算成本，快速实现高精度的预测，这意味着可以更及时地获得准确的天气预报。

此外，在今年4月份，由上海人工实验室联合中国科学技术大学、上海交通大学、南京信息工程大学、中国科学院大气物理研究所及上海中心气象台发布全球中期天气预报大模型“风乌”也准确预测了“杜苏芮”的路径。

中国气象局也联合多个部门对今年首个登陆的台风“泰利”进行了路径预测。预测结果显示，“风乌”提前12小时预测的路径与“泰利”实际路径之间的差距仅为35公里。这项合作利用了人工智能技术和大量的气象数据，通过分析和模拟，更准确地预测台风的路径。

总的来说，不管是华为云盘古气象大模型还是“风乌”，他们的出现，将大幅提升预防灾害的提前处理备险能力。

最后，请收下我们的暴雨自救指南。

提出Transformer的那篇论文《Attention is All You Need》问世已经是六年前的事了。当初的8位论文作者有6人出自谷歌，但到现在大多也已转身寻找新的故事。

Lukasz Kaiser去了OpenAI，他曾经谷歌大脑的同事Noam Shazeer成立了Character AI，估值已经超过10亿美元。另外两位同事Ashish Vaswani和Niki Parmar在创立了AI软件开发公司Adept AI Labs后，把这个同样估值超过10亿的初创公司交给了另一位联合创始人，又开始下一次创业了。

只有Llion Jones，这个从威尔士一个小村庄里走出来的程序员，还留在谷歌。他曾经谈起这个并不够学术的论文标题的由来，是对披头士的那首《All You Need is Love》的简单致敬。

而利用注意力机制来提高模型训练速度的Transformer架构，确实让AI从实验室深处的极寒之地里走出来了。它成为当下这场生成式AI浪潮无可争议的基础。某种程度上，上面提到的所有人，都没有真正离开这篇论文。

Mikolov在2010年提出RNN，这个框架在7年后被Transformer取代。而在Transformer问世后的一个相似时间周期后，其高内存消耗和高推理成本的局限性也开始显现出来。

替代者也跃跃欲试了。

“不可能三角”图源：《Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models》

Transformer的自注意力机制增强了模型并行计算的能力，并且正契合了GPU对大规模数据进行并发处理的设计倾向。但Transformer在面对大型数据集和较长输入序列时，需要的计算量会陡增。

于是并行训练能力、性能和低成本推理，逐渐成为Transformer框架下的“不可能三角”。

近日，微软研究院和清华大学的研究团队提出了一个新的框架RetNet（Retentive Network）来代替Transformer，并表示RetNet可以打破这个“不可能三角”。

“这就像是M1芯片之于笔记本电脑。”一位产品经理在推特上这样形容RetNet。

O(N)困境 

在这个“不可能三角”中，RetNet选择的突破口是推理成本。

由于使用了自注意力机制，Transformer模型展现出较高的训练并行性，同时在机器翻译、语言建模等任务上也取得了很好的表现。但取代了RNN的自注意力机制同样成为一种桎梏。

这集中体现在时间复杂度这个标尺上。在描述算法复杂度时，常用O(n)、O(n^2)、O(logn)等表示某个算法在计算耗时与输入数据量（n）之间的关系表示。

O(n)意味着数据量的增加与算法耗时成正比，O(n^2)意味着像冒泡排序那样，算法耗时是数据量的n^n倍。计算耗时越长，算法越复杂，也就意味着推理成本越高。

图源：博客园

拿文本翻译做个例子，在处理长文本序列时（假设文本长度为N），自注意力机制的时间复杂度为O(N^2)，当N过大时，翻译速度很低。这也是为什么当前的大语言模型，在文本token长度上的进展颇为受人关注。

虽然Transformer可以有效训练并行性，但由于每步的O(N)复杂度以及内存绑定的键值缓存，它们的推理效率低下。 这种低效率使得Transformer模型会消耗大量GPU内存并降低推理速度，因此不适合部署。

从O(N)到O(1)

O(1)无疑是最优的选择，这意味着无论数据输入量n如何变化，算法耗时都是一个常量。

RetNet框架的最大的惊艳之处就在这里，它将O(N)降维到了O(1)。

RetNet引入了一种多尺度保留机制（multi-scale retention mechanism）来取代多头注意力。作为三种计算范式之一的分块循环表示，可在内存和计算方面实现高效的O(1) 推断，从而显著降低部署成本和延迟。

这意味着RetNet的推理成本是固定不变的。在一系列对比RETNet与Transformer及其变体的实验中，对比7B模型和 8k序列长度，RetNet的解码速度比带键值缓存的Transformers快8.4倍，节省70%的内存。RetNet的推理延迟变化对输入数据量的大小变化并不敏感，这也让它能够包容更大的吞吐量（Throughput）。

测试结果表示，在训练期间RetNet比标准Transformer节省了25-50％的内存和7倍的加速。

一些重要的实验结果图源：《Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models》

O(1)为RetNet在GPU内存方面带来的优势是，它完全不随token数增加而变化。

图源：《Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models》

Throughput（神经网络的吞吐量）是一个算法模型在单位时间内（例如，1s）可以处理的最大输入的训练样本数据。RetNet在输入端token数增加的情况下仍然能够维持高吞吐量，而Transformer在这方面的数据则随着token数的增加而逐渐衰减。

图源：《Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models》

Perplexity（困惑度）是语言模型最鲜明的评价标准。它衡量语言模型对单词序列中下一个单词的预测能力。当模型参数量变大时，困惑度往往会降低，即语言模型能够做出更优的预测——这也是为什么我们对万亿参数模型抱有极大期待。

论文中比较了RetNet与Transformer在1.3B、2.7B以及6.7B这三种不同尺寸上的困惑度变化，实验结果RetNet的困惑度下降更快，并且当模型大小超过2B时，RetNet的表现开始优于Transformer。

这一观察结果意义重大，它表明RetNet更适合需要大量计算资源和内存的大型语言模型。

图源：《Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models》

2018年，大模型仍然前景未明的时候，黄仁勋在深度学习的综合性能评价方面提出了PLASTER框架。这是七个测量维度的缩写，其中延迟（Latency）的重要性仅仅被放在可编程性（Programmability）之后（其他五个维度分别是准确率（A）、模型大小（S）、吞吐量（T）、能效（E）以及学习率（R））。

RetNet与Transformer在不同Batch Size（一次训练所选取的样本数）下的延迟表现同样印证了，RetNet的响应速度将在训练规模进一步扩大后展现出优势。

Transformer能解释一切吗

这篇论文中的几位核心作者，在更早时候就已经开始关注GPT在上下文学习中的运行机制。2022年末ChatGPT问世后不久，他们发表了一篇表明Transformer注意力具有双重形式的梯度下降的论文。而这些研究者对于RetNet的野心并不会停留在文本输入上。

论文在最后表示，RetNet将会成为未来训练多模态大语言模型的核心角色。

在这篇论文发表的10天之前，世界人工智能大会上一家投资了智谱AI等多个大模型明星团队的创投公司表示，Transformer在短期内会是多模态的主流网络结构，但并不是人工智能技术的重点，“压缩整个数字世界的通用方法仍未出现”。

Transformer是目前几乎所有主流大模型的基石，这场基于Transformer而起的技术革命，已经快速到达了一个新的摇摆点。外部的压力来自暴涨的算力资源需求，以及人类所有的高质量语料可能在有限的期限内枯竭。

图源：推特

摇摆的地方在于，到底是Transformer还不够好，还是Transformer本身并不是一条正确道路？

至少从RetNet的角度，它仍然是相信Transformer的，RetNet是后者的颠覆版本，但并没有跳出以深度学习为基础，全神贯注在自然语言处理任务上做突破的逻辑框架。

另一种更剧烈的反对声音则直接站在了Transformer的对面，比如再度活跃起来的“卷积神经网络之父”杨立昆。

模型和数据，谁更重要

在几个月前的一次公开演讲中，杨立昆再次批评了GPT大模型。他认为根据概率生成自回归的大模型，根本无法破除幻觉难题。甚至直接断言GPT模型活不过5年。

LeCun的质疑是，基于文本训练的大型语言模型只能理解极片面的真实世界知识，而仅仅靠自回归预测下一个token的单一方式所形成的“智能”缺乏物理直觉。这样的模型能够在真实世界中对物理直觉问题做出对的回答——也可能做出错的回答。因为回答的依据来自将整个真实世界压缩成文本进行训练后所形成的逻辑关系，但这并不是直接面对物理世界本身。

并且由于这样的预测方式本质上缺乏时间尺度，这样的模型也就缺乏真正意义上的规划和决策能力。

矛头在根本上对准Transformer。

言下之意，Transformer统领了一种以预训练规模兑换智能涌现能力——所谓大力出奇迹——的发展道路（并且到目前为止取得了瞩目的成果），但如果真的有一条通往AGI的道路，到底是该以数据驱动模型，还是模型驱动数据？这仍是一个悬而未决的问题。

“刺激—反应”

杨立昆与这条区别于GPT的AGI未来猜想路径，更强调智能体主动发起的与物理世界之间的实时关系，这是强化学习擅长的事。在这一点上，Transformer的继承者RetNet也只是治标不治本。

OpenAI在ChatGPT中以人类反馈强化学习（RLHF）的微调方法补充了这种实时反馈的能力。但大语言模型的所有“常识”——也就是其智能所在——都来自一次次隆重的预训练，即在知道最优数据分布时，依靠巨大的模型、算力以及数据去拟合分布。这是Transformer与GPU在并行计算能力上的契合所带来的便利，而作为Transformer继任者的RetNet，只是在极力优化这整个后续的计算过程。

而强化学习与有监督学习、无监督学习都不一样。它本身并不知道最优分布，而是通过奖励信号的反馈机制不停的寻找相对的“最优”。这种在与环境交互中主动“试错”，并且获取正反馈（收益），进而从自身经验中进一步理解环境的方式，相比自监督学习来说更加接近人类对于物理世界的理解方式，这就像心理学中的“刺激—反应”理论。

图源：www.echenshe.com

很多人对强化学习的第一次感性认识都来自曾颠覆了人类围棋世界的AlphaGO，而到目前为止。全世界可能也没有另一家公司比AlphaGO背后的公司DeepMind更懂强化学习。

与RetNet在Transformer的基础上做调整不同，DeepMind在6月末提出了另一种大模型的迭代思路——AlphaGo+GPT4。

AlphaGo和AlphaZero

人类一败涂地的故事总是瞩目，但AlphaGO曾有一个后辈AlphaGo Zero。

2016年，AlphaGO用树搜索和上万张棋局的预先学习，4:1击败了李世乭。但另一个延续下去的故事是，AlphaGo Zero在一年后以100:0的战绩击溃了AlphaGO。

2017年《自然》上的一篇论文介绍了这项壮举，核心的内容是AlphaGo Zero如何在完全没有先验知识，即不依赖任何人类数据、指导或领域知识的前提下，通过自我学习来获得超越人类水平的专业领域能力。

换言之，AlphaGo Zero就好像带着一个空脑袋，坐在一间屋子里，在只掌握围棋游戏规则信息，眼前只有一副围棋棋盘和棋子的情况下，击败了AlphaGO。

AlphaGo Zero的不同之处在于它采用了一种完全基于强化学习的算法，仅仅将自己作为老师，以此诞生出更高质量的走法选择。与使用人类专家数据进行训练相比，纯粹的强化学习方法只需要多训练几个小时，但渐近性能（算法在接近其理论极限时的性能）要好得多。

AlphaGo Zero的胜利是强化学习的胜利。但它的局限性也很明显，就像杨立昆所推崇的能量模型（Energy-based Models）所具有的问题一样，“采样速度太慢了”，一位强化学习领域的研究者表示。

Gemini

现在这条更侧重强化学习的AGI路径，压在了DeepMind正在研究的一个新的名为Gemini的大模型身上。DeepMind CEO 哈萨比斯表示，对Gemini的研发投入将会超过数千万甚至数亿美金。做个对比，OpenAI用1个亿美金迭代出了GPT-4。

图源：Business Today

“Gemini”本身是双子座的意思。在哈萨比斯的表述中，这个全新的大模型将会是GPT4和AlphaGo的结合体，它仍然是一个大语言模型，但AlphaGo所具备的强化学习和树搜索能力会给Gemini带来更强的决策和规划能力——这个杨立昆认为GPT在AGI道路上早晚会遇到的阿喀琉斯之踵。

Gemini背后的谷歌显然希望能借着Gemini重新在与微软的争锋中占到一个好的位置。在ChatGPT问世之后，谷歌快速站到了OpenAI的对手Anthropic的背后。如果这被看作一种防守姿态的话，Gemini则更像谷歌主动发起的一场新的路线之争，就像曾经在GPT与BERT身上发生过的事情一样。

但无论如何，RetNet或是Gemini，改革或是淘汰Transformer的狂妄本身，已经包含了对这个伟大框架的所有敬意。

我平时非常喜欢看电影，也会尽量在视频剪辑时候，加入一些电影风格语言，不过因为自己设备受限，只能通过上下加黑边以及降低曝光来增加画面质感，这种拙劣的雕虫小技只能粗看，不能细品，不是长久之计。

在我硬盘里，有一张《西部世界》美剧中的电影截图一直舍不得删。

从截图中可以看到，主人公德洛莉丝虽然处在一个复杂的卧室场景中，身后有台灯、衣柜架子，亮度也不低，但人像主体仍然有突出的廓形以及对比较为强烈的面光，整个画面颇有高级感。

《西部世界》美剧截图 图源：网络

这样优雅且极致的画面，一直是我想实现的，但看了看手头的设备，或许是我目前不能企及的高度。

而现在，仅用一部手机，就可以实现这样突出人像主体、有层次的明暗对比面光且精致细腻的画面，或许你会觉得不可思议。

在7月30日召开的vivo影像盛典上，vivo宣布将实现4K电影人像视频功能。在我看来，这不仅能拉近大众消费者和“专业电影级”设备的距离，甚至还能使用搭载这样功能的移动设备“拍创”出更具有想象力的画面。

4K电影人像视频，这可是硬软件的“大BOSS”

通过厚度不及专业摄影机中监视器一半儿的手机，就想实现“电影感”人像画质，这并不是仅依靠单一镜头硬件素质就能达到的。而是需要既有硬件支持，又有软件、算法，甚至是未来“大模型”来辅助的一整套解决方案。

从目前vivo在影像大会上公布的技术来看，这次更像是在回答“如何拍好”，而不是“如何拍”。

对于所有影像系统的核心，下一代手机处理器以及具体的镜头配置，在这次沟通会中并没有透露，因为这是非常好猜测的事情，比如处理器一定会用高通骁龙8 Gen 3或者联发科9系旗舰，主镜头也一定是当时最先进的传感器模组。

但如果只堆砌这些硬件，并不能完全解决用户如功耗、延迟、暗光成像画质等棘手问题。

vivo自研芯片的诞生，就是解决用户遇到的影像体验问题，记得vivo曾在发布vivo X70 Pro+这款首次搭载自研V1芯片机型时就表示：“用户对于影像创作的需求正朝着专业化、规模化的方向发展，对于作品本身的分辨率、渲染效果等也提出了更多要求”。

图源：vivo官网

如果只使用主处理器来处理，那么必然会增加功耗，而V系列芯片就像是一颗“协处理器”那样，可以分担主处理器影像算力，增强服务的对象，不仅能够提升整体表现，还能降低功耗，这是V系列存在意义和逻辑。

在我看来，V系列经过了两次大的变革，一次是V1对于ISP算力的扩充以及50%功耗的降低，不仅实现了需要高算力的可自行调节曝光的实时黑光夜视功能，还在暗光拍摄下能够进行去噪补帧，在视频降噪、极夜摄影、对于色彩动态范围的提升。

一次是V2通过升级为AI-ISP架构，利用更为“聪明”的人工智能技术进行图像处理工作，这样可以让NPU性能效率提升200%，此外还通过近存DLA设计，结合更为高效的架构实现，让8bit/10bit算力密度翻了一翻，这样就能为“计算摄影”提供充足的性能保障，同时也为更强劲的AI计算做准备。

图源：LU摄

而在这次影像盛典上首次亮相的第三代自研芯片V3，如果单从目前展现的提升点来看，不管是多并发AI感知ISP架构还是第二代FIT互联系统，似乎很难从名字上看出如V1到V2的性能提升，但有一点值得关注。

图源：LU摄

通过这两种技术可以实现算法效果，并能够灵活切换算法部署方式，让V3芯片和处理器进行无缝衔接。翻译一下就是在动态摄影这样的场景下，可以带来更为自然的散景效果并实现先拍摄后调整虚化和交点位置。

另外要实现4K画质还能这样“灵活自如”的调整，对芯片性能算力都有着极高要求，可以看到借助架构变化，这次V3能效有30%提升，不过可惜的是功耗表现没有提及，我们还是需要它正是搭载在X100系列上再下判断。

图源：vivo直播截图

除了需要硬件支持外，软件技术算法对于“4K人像录像”的作用同样不能小觑。这次重点升级了vivo原像引擎，从超清画质、真彩还原、算力加速底层技术和算法，并结合人像和夜景全新发布了超感人像和苍穹夜景影像体系，让夜景下人拍得更为自然细腻，夜景也更有层次感。

图源：LU摄图源：LU摄

此外，vivo还宣布将会在下一代X系列旗舰机型中，搭载和蔡司深度联合研发的搭载Multi-ALD技术的T*镀膜，它相较于上代ALC镀膜反射率降低了50%。而全新的双层晶体管像素堆叠技术可以在CMOS面积不变的情况下，通过优化设计提升画质。

另外刚公布的"Vario-Apo-Sonnar"长焦镜头，会增强长焦画质的“解析力”，达到主摄的观感体验，并提供长焦微距功能。

Soc处理器+自研芯片的“未来影像”探索

整场影像盛典看下来，都没有vivo对未来影像的探索来的更让我兴奋。

我在开头介绍V3自研芯片时候就发现，这颗芯片主要升级点之一，就在于AI算力的提升，再结合vivo在重庆建立的3D影像实验室展示的重建AI模型，这不就是“影像大模型”？

图源：LU摄

虽然从目前展示的画面来看仍略显生硬，但结合AIGC生成后的照片已经足以和实拍的照片媲美。

那么问题来了，未来影像移动系统应该是什么样的？

图源：LU摄

在我看来，首先要“0门槛”，借助自研芯片和主处理器的算力，手机已经能提供拍摄复杂场景以及大模型计算的算力，这样在使用摄录功能时，有AI高算力加持下的软硬件就足以实现专业电影机的画面表现，通过结合影像模型就能学习摄影者本身的拍摄习惯，为用户创作出依托于拍摄场景的多种选择，如拍摄跑步场景时，背景的天空会生成飞机或者鸟类迁徙，而画面中的人物也会根据出现的内容做出相应的表情和动作。

这样的“畅想”是否会成为未来vivo X系列旗舰新品中的“One More Thing”?

让我们拭目以待。

六十是今年的毕业生，过去一直在刷各大求职网站。

他给自己的求职预期设计了两个关键字，一个是“科技”相关，一个是“汽车”领域。把这两个关键词一结合，他说他的预期其实是想寻求一个新能源汽车相关的岗位。

和六十一样的年轻人有很多。在他们学校，其实横跨了各种专业，机械、电子、新媒体营销和半导体材料等，但不管是哪种专业，似乎都能和现在的电动智能汽车扯上联系。大学时，他们热爱折腾一系列数码的小玩意儿，近几年他们爱上了浏览电动智能汽车相关的资讯，多数人都是准备在一两年之内给自己添置一辆“人生中的第一辆汽车”。

六十们代表如今大学生们最新的求职趋势——成为“新汽车人”。

新能源汽车产业，正在成为如今不少年轻人期待的入职领域。

进汽车厂以前给人的印象，更多像是“进厂打螺丝”，但是随着汽车正在向智能化、电动化、网联化转型，也涌现出更多的科技元素。现在的年轻人们似乎正在抛弃这种印象，进新能源厂牌——成为了一种时髦趋势。近日比亚迪也公布了最新的招聘信息，比亚迪今年吸引了超过3.18万名应届生——新能源汽车行业成为高校就业新增点。

据不完全统计，比亚迪2023年校招的岗位遍布37个城市，招聘专业覆盖50个类别。包含有机械类、电气类、电子信息类、自动化类、计算机类、力学类、交通运输类、化学类、材料类、工业工程类、物理学类、土木类、仪器类、统计学类、数学类、能源动力类、物流管理与工程类、安全科学与工程类、环境科学与工程类等等专业。

很多人才市场的专业人士们认为，汽车其实是一个“富”产品，产业里也呈现了跨多学科领域的氛围。随着国家相关的政策大力支持新能源产业，不同领域的人才们也开始涌入了这个曾经传统的制造领域。

争抢新型人才

在政策扶持和研发技术的双重背景下，新能源汽车产业扶摇直上。

尤其是新能源汽车产业在由政策驱动转换为市场驱动之后，新能源产业走势依然强势走好，也造就了更多的年轻人希望进入汽车行业。

一方面是政策和市场利好，另外，年轻人对于科技智能的向往，如今似乎也越来越寄托在玩法更多样的电动智能汽车上。

六十从数码产品过渡到智能汽车，他认为这些产品的背后都是一脉相承的。从他信息技术的学科背景来看，他认为这背后是，新技术学科在旧产品上得到发展。这极大地鼓励了他向更深层次的知识钻研。

新能源汽车产业同理。猎聘大数据研究院发布的《新能源汽车就业趋势数据报告》把新能源汽车产业人才和传统汽车产业也做了一个对比：2021年新能源汽车新发职位同比增长186.16%，是传统汽车行业增速的2.08倍。2022年增速虽然有所放缓，新发职位依然同比增长36.18%，是传统汽车的1.84倍。

新能源汽车旺盛的市场需求也拉动了其企业用人需求，对于新汽车人才的增速更远高于传统汽车行业。

而作为初入职场的六十，他希望找到一个初级测试工程师的工作，课余时间之外，他还在报名学习算法工程，这是新能源汽车产业的热门岗位。

猎聘数据报告显示，在传统汽车中，位居前四的热招职能是汽车研发/项目管理、汽车电子/电器工程师、工艺/制程工程师(PE)、汽车质量管理；而新能源汽车新发职位位居前四的职能是汽车电子/电器工程师、智能网联工程师、电池工程师、算法工程师。从对比中也可以发现，传统汽车似乎更侧重技术验证和工艺制造，而新能源汽车则更侧重智能化科技等方向。

分析认为，作为战略新兴的产业，新能源汽车其实产业融合程度更高，更需要不同领域的跨学科人才。而随着越来越多科技企业涌入到电动智能汽车的赛道，也加剧了高质量人才的争夺。

其中，高学历应届生也是企业竞相争取的对象，比如专业领域的硕博研究生。

值得注意的是，比亚迪今年的招聘中，硕士与博士整体比例占61.3%。而属于研发岗位的新人，占据了所有校招人数的80.8%。

猎聘的一项数据也显示，比亚迪成为今年高校毕业生搜索的“热词”，特别是在985/211院校以及海外院校中，搜索频率名列前茅。

为什么是比亚迪？

比亚迪最近很忙。

2022年销量如踩上火箭般的比亚迪，打败了曾蝉联三年全球新能源汽车销冠的特斯拉。当人们一致认为比亚迪将要在顶峰暂缓一缓的时候。今年的上半年，又马不停蹄地继续忙着突破自己的销量极限。

作为一家处于风口上的企业，市面上观察比亚迪更多是以销量的角度，但其实这家公司的内部也呈现着不易察觉的变化。

六十也把“深圳”+“比亚迪”作为首先项之一。对于新能源产业研究甚广的他，脱口而出比亚迪在产业中的优势——垂直整合，覆盖全产业链，是汽车公司中少有的全行业覆盖品牌。

这也在不少应聘新能源汽车产业中的年轻人群中，成为了一项巨大的优势。

成立于1995年2月，总部位于广东省深圳市的比亚迪，其业务已经横跨汽车、轨道交通、新能源和电子四大产业，是在香港和深圳两地上市的世界500强企业。

业务从电池起家，比亚迪开启了一条技术垂直整合之路。从汽车模具到汽车内外饰的零部件，从动力总成再到更尖端的半导体业务。

技术创新是比亚迪的DNA。尤其是现在，比亚迪掌握电池、电机、电控等新能源汽车全产业链核心技术，凭借刀片电池、DM-i超级混动、e平台3.0、CTB电池车身一体化、“易四方”、云辇等颠覆性技术，迎来前所未有的发展机遇，新能源汽车销量持续刷新行业纪录。

企业在发展的过程中，通常会暂时缺失人才的培养，比如由于经验不足、急于求成等原因出现人才引进机制不完善，缺乏人才规划，培训不到位，不利于员工发展稳定性问题。

但比亚迪过往“多栖发展”垂直整合体系，一定程度上打造了更融合的内部成长体系，规避了这些问题。

其中，在多岗位中可选，以及在跨部门的合作中能够得到历练，是很多应届生看重的一项重要因素。

傲人成绩的背后，离不开比亚迪长期以来对研发的投入。截止2022年底，比亚迪已拥有超6.9万名研发工程师，全球累计申请专利超4万项、授权专利超2.8万项，每天专利申请19件、专利授权15件，获得专利金奖4项。今年，新一批研发人员的加入，也将为比亚迪的研发实力注入新动能。

比亚迪，造车的“黄埔军校”？

坐落在深圳坪山区的比亚迪总部，占地230万平方米，已经不再只是一个汽车城。

2022年，比亚迪营收4240.6亿元，同比增长96.2%，实现了技术、产品和市场全面爆发。据了解，截至目前，比亚迪研发投入超过1000亿元，拥有11个研究院，全面支持人才创新和新技术落地。

比亚迪在一路技术垂直整合的过程中，同时吸纳了更多跨领域的人才，在人才培养体系打造上，也拥有一套自己的用人逻辑。

内部一直有一个理念——“造物先造人”。比亚迪致力于打造一个多层次的学习型组织，同时覆盖技术、营销、运营、综合四大岗位领域，建立线上、线下多培训渠道，通过面授、案例研讨、活动拓展、技能比武、项目研讨等多种创新培训与培养方式，持续提升公司的人才竞争力。

在比亚迪，经常会遇到毕业就加入比亚迪，吃住都在坪山，并一路收获人生成长，一直服务至退休的员工。一定程度上也说明了，比亚迪在人才体系、晋升体系和文化体系打造上的魅力。

新能源汽车拥有更复杂的零部件，是一个多功能，涉及多学科的领域，能够培养出多元化和更复合型的人才。

而比亚迪在汽车公司中的特殊性也让自己蜕变成了一座造车公司中的“黄埔军校”。

比如在比亚迪内部，面向应届生就有“明日之星·百日蜕变应届生训练营”，它是一项始自公司创业初期的传统人才培养项目，传承“谦虚、好学、吃苦”的奋斗精神，培养与公司同频共振的新比亚迪人；项目持续25年的大规模、高规格举办，充分彰显了比亚迪对应届生培养与选拔的高度重视，一届又一届的 “新生代”从训练营走出，成长为优秀的业务骨干、管理人才，成为保障集团基业长青的中坚力量。

面向博士后，比亚迪2017年设立博士后创新实践基地，开展博士后人才培养，2022年设立全国首批备案制国家级博士后科研工作站，博士后人才培养迈进规模化，2023年已在深圳、重庆、西安三地形成“三站三基地”博士后培养新格局，培养人数连年攀升。五年来与中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学技术大学、清华大学14个理工学科16个流动站联合培养了三百多个博士后，培养出站的博士后留在比亚迪工作，成为公司科技研发和技术创新的骨干领军人才。培养博后菁英，打造科创先锋，为比亚迪品牌注入高端人才的核心元素和科创动能。

比亚迪坚持人才长期主义。正是这些，让比亚迪成为了如今汽车公司中新晋的“人才收割机”。