新浪专栏-创事记

教育信息化30年：为什么设备越来越多，老师却越来越累？

Wed, 20 May 2026 07:47:59 GMT

导语

过去二十多年，中国学校发生过一场安静但深刻的变化。

最早是教室里多了一台电视机，后来变成投影仪、电子白板、多媒体教室，再后来是“校校通”“班班通”“三通两平台”、智慧校园、在线课堂、区域教育云、AI学习终端……今天，一所学校如果完全脱离数字系统，几乎已经无法正常运转。课堂教学依赖平台，教师备课依赖资源库，作业通过系统提交，家校沟通依赖APP，区域教育治理开始建立在数据平台之上。教育信息化已经不再只是一个技术概念，而是逐渐成为中国教育系统运行的一部分。

但另一种声音也越来越明显。越来越多的教师开始抱怨平台太多、系统太杂；一些学校建设了大量智慧教室，却并没有真正改变课堂；不同区域、不同学校之间，新的数字鸿沟依然存在；而当AI开始全面进入教育之后，关于教育信息化的争议反而变得更复杂。过去很长时间，人们习惯把教育信息化视为一种天然正确的方向，它被赋予“促进公平”“提升效率”“推动教育现代化”等多重期待。但当教育信息化真正进入深水区之后，一个更现实的问题开始浮现：教育信息化到底解决了什么？又制造了什么？

从“电教”到“数字化”：

教育信息化首先改变了

中国教育的底层运行方式

中国教育信息化的起点，比很多人想象得更早。1993年，《中国教育改革和发展纲要》首次明确提出，要“积极发展广播电视教育和学校电化教学，推广运用现代化教学手段”，这被视为中国教育信息化正式启动的重要标志。随后，“校校通”“农村中小学现代远程教育工程”“教育信息化十年发展规划”“教育信息化2.0行动计划”等一系列政策不断推进，中国教育信息化逐渐从“电教时代”走向“数字化时代”。相关政策研究显示，我国教育信息化政策经历了起步萌芽、奠基普及、应用提升和深入发展四个阶段，政策重心也从基础设施建设逐渐转向智慧教育、数字治理与人工智能融合。

从结果来看，教育信息化首先解决的，其实是中国教育系统长期存在的一批基础性问题。最核心的问题，是教育资源长期无法流动的问题。很长一段时间里，中国优质教育资源高度集中在大城市、重点学校和头部教师群体之中。尤其在农村地区和欠发达地区，师资薄弱、课程匮乏、教研能力不足，是长期存在的现实。教育信息化第一次让优质资源具备了大规模跨区域流动的能力。从早期的远程课堂、光盘教学，到后来的在线课程、直播课堂、国家智慧教育平台，再到今天的区域教研体系和云端资源平台，教育资源开始突破地域限制。很多乡镇学校第一次能够同步接触重点学校课程，一些边远地区教师也第一次能够稳定参与跨区域教研与培训。相关研究明确指出，教育信息化一直被视为促进教育公平的重要路径，它通过信息技术整合优质资源，在一定程度上缓解了教育资源配置不均的问题。

与此同时，教育信息化也改变了教学与管理的运行效率。过去的课堂高度依赖教师口头讲授与纸质教材，而信息化让教学资源的呈现方式开始多样化。视频、动画、虚拟仿真、在线资源、数字教材进入课堂后，一些抽象知识第一次可以被动态展示。职业教育领域对此感受尤其明显，虚拟实训、数字化车间、线上实验平台，让许多原本受设备和场地限制的教学场景开始具备更强的可复制性。更深层的变化，则发生在教育治理层面。过去，学校管理大量依赖人工经验和纸质记录，而信息化让学生学习轨迹、课堂数据、作业情况、教学评价开始被系统化沉淀，教育系统第一次拥有了大规模数据化运行能力。

从这个角度看，教育信息化最重要的意义，其实不是“让课堂有了屏幕”，而是它让中国教育系统第一次具备了跨区域连接、资源共享和数字治理的能力。

教育信息化确实推动了公平，

但它也制造了新的“数字分层”

教育信息化从诞生开始，就被赋予一个重要使命：促进教育公平。事实上，它也确实在一定程度上做到了这一点。特别是在农村教育场景中，远程课堂、同步课堂、国家平台资源、在线教师培训等方式，让许多乡镇学校第一次真正连接到了优质教育体系。研究表明，教育信息化对农村学生学业成绩具有显著正向影响，尤其对学业基础较弱群体存在明显“补差”效应。截至2023年，我国各级各类学校互联网接入率已达到100%，超过四分之三学校实现无线网络覆盖，99.5%的学校拥有多媒体教室。这意味着，至少在“有没有设备、能不能联网”这个层面，中国教育信息化已经完成了基础普及。

但问题在于，教育信息化并不会自动消除教育差距，它只是改变了差距形成的方式。过去的不公平，更多是“接入差距”，谁有电脑、谁能联网、谁能接触优质资源，决定了教育机会。而今天的新不公平，越来越变成“能力差距”。同样一套平台、同样一个AI工具，不同学校、不同教师、不同家庭之间的使用效果可能完全不同。一些优质学校已经开始利用数据分析、AI辅助教学、智能化资源系统重构教学流程，而部分基层学校的信息化仍停留在播放PPT、上传作业的阶段。

很多研究都提到，教育信息化存在明显的区域差异与应用差异。东部地区、中西部地区，城市学校与农村学校之间，在资源质量、教师能力、平台建设与应用深度方面依然存在较大差距。更值得关注的是，新的数字鸿沟开始从“设备鸿沟”转向“素养鸿沟”。谁更懂技术、谁更懂数据、谁拥有更强的数字素养，开始决定教育信息化真正的收益。一些家庭教育能力更强、数字能力更高的群体，往往更容易利用信息化资源实现“培优”；而教育基础原本薄弱的家庭，则可能进一步被拉开差距。

换句话说，教育信息化解决了“能不能接入”的问题，但“会不会使用、能不能真正受益”正在成为新的教育分层逻辑。

当技术全面进入学校之后，

教育信息化开始制造新的系统性问题

教育信息化发展到今天，最复杂的问题已经不再是技术是否进入学校，而是技术进入学校之后，到底改变了什么。一个越来越普遍的现实是：学校越来越数字化，但教师却未必更轻松。很多教师并不反感技术本身，他们真正疲惫的，是越来越复杂的平台体系。教学平台、作业系统、教研系统、家校平台、资源平台、评价平台、行政填报系统不断叠加，信息化没有减少教师劳动，反而制造出大量新的数字劳动。

尤其在一些学校中，不同部门采购不同系统、不同平台之间互不兼容的问题非常突出。相关研究提到，高校和学校层面普遍存在“信息孤岛”、系统兼容性差、重复建设、多头管理等问题。很多教师不得不在多个系统之间重复录入数据，甚至成为不同平台之间的“人工接口”。教育信息化原本是为了提升效率，但在一些场景下，它反而制造了新的低效。

与此同时，“重建设、轻应用”也成为教育信息化长期存在的问题。过去很长时间里，教育信息化的发展逻辑偏向于硬件建设。智慧教室、电子白板、教育平板、数字校园快速铺开，但真正进入课堂、改变教学方式的应用却相对有限。一些学校的信息化建设，更像是“展示工程”。设备上线了，平台建成了，但课堂逻辑并没有真正改变。许多智慧课堂最终只是把传统板书变成电子课件，把纸质刷题变成电子刷题。

职业教育信息化研究中也明确提到，当前仍存在建设成效不明显、教学应用不足、“双师型”教师数字能力薄弱等问题。更深层的问题，则是教育信息化正在形成新的数据孤岛。随着平台越来越多，区域之间、学校之间、企业之间的数据互通问题变得越来越突出。不同平台标准不统一、数据格式不兼容、系统之间无法联通，使得大量教育数据实际上处于割裂状态。教育信息化标准研究已经明确指出，未来行业核心竞争不再只是“谁有平台”，而是谁能实现标准统一、数据互通与生态协同。

这意味着，教育信息化正在从“基础建设时代”，进入“系统协同时代”。而这个阶段，比单纯铺设备更难，因为它真正涉及的是教育治理体系、平台生态、数据规则以及教育逻辑本身。

AI时代到来之后，

教育信息化正在进入真正的“深水区”

AI的出现，并不是教育信息化的新起点，而是教育信息化长期积累之后的一次集中爆发。过去很多教育信息化难以解决的问题——个性化教学成本太高、教师精力有限、资源更新速度慢、学情分析能力不足——AI第一次提供了技术层面的可能性。今天，AI已经开始进入课堂教学、作业批改、学情分析、个性化推荐、智能答疑、资源生成、数字人教师等多个场景，它正在把教育信息化从“资源数字化”推进到“学习过程智能化”。

这也是为什么，教育信息化政策正在从“平台建设”逐渐转向“教育数字化”和“人工智能教育”。但问题也同样明显，AI并不会自动解决教育信息化长期存在的结构性问题。如果底层数据依然割裂，AI最终也只是新的信息孤岛；如果教师缺少数字能力，AI很可能沦为新的形式主义工具；如果评价体系依旧围绕应试展开，AI最终也可能被用于更高效地刷题。

更重要的是，AI可能重新制造新的教育分层。未来真正重要的，或许已经不是“有没有AI”，而是谁更懂得如何使用AI、组织AI、驾驭AI。一些优质学校、头部地区正在迅速积累AI教学能力，而大量普通学校还停留在信息化基础应用阶段。教育信息化正在进入一个新的时代：过去比拼的是设备覆盖率，未来比拼的将是数据能力、AI能力和教育重构能力。

这意味着，教育信息化真正的下半场已经开始。它不再只是“技术进校”的问题，而是技术是否真正开始重新定义教育。

结语

中国教育信息化用了三十多年时间，完成了一场规模巨大的系统升级。它解决了中国教育长期存在的资源连接、信息流通、教学效率与治理能力问题，也让优质教育资源第一次具备了大规模流动的能力。但与此同时，它也制造了新的数字鸿沟、系统负担、数据孤岛与技术形式主义。

教育信息化走到今天，一个越来越清晰的现实正在出现：技术本身并不会自动带来教育进步。如果教育逻辑没有改变，再先进的平台，也可能只是电子化的旧课堂；再强大的AI，也可能只是更高效的刷题工具。

教育信息化真正的挑战，从来都不是“让学校变得更数字化”，而是如何让技术重新回到教育本身。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

提出DAA，李彦宏只是开了个好头

Wed, 20 May 2026 01:43:15 GMT

来源：盒饭财经

抢夺AI时代的“定义权”

作者 | 姚赟

头图及封面来源 | 网络及即梦制作

不讨论其他，百度在趋势上的判断，一直是敏锐的。

5月13日，Create2026百度AI开发者大会召开。大会的开幕式上，李彦宏抛出了一个颇具“非共识”意味的判断：AI时代的度量衡——Daily Active Agents，“日活智能体数”，简称DAA。

在李彦宏看来，Token只是代表成本并不代表收益，衡量的是投入而非产出；而DAA对应移动互联网时代通用度量衡日活用户数（DAU）。“衡量一个平台和生态的繁荣，更应该关注DAA这个指标，关注有多少Agent在给人类干活，并交付结果。”李彦宏表示。

与此相应的是投入端的“Token”。

2025年末，奥地利开发者Peter Steinberger的“周末项目”Clawdbot（后改名OpenClaw）悄然上线。没人预料到，到了2026年3月，其星标数突破25万，成为GitHub有史以来获星最多的开源项目。更没想到的是，这只“龙虾”无心插柳间，为一直拿着锤子找钉子的AGI探索出了一条新路。

OpenClaw将过去ChatGPT代表的“你问我答”，升级为了“你说我做”。于是，Token调用量就会指数级增加。

黄仁勋敏锐地捕捉到了变化，率先提出了“Token工厂”的概念。北京时间3月17日凌晨，2026年英伟达GTC大会上，黄仁勋强调，在这个全新的AI时代，Token就是新的基础货币。他还补充表示：生成Token的成本与效率直接决定了科技企业的营收与生死。

黄仁勋的“五层蛋糕”，来源：英伟达官网截图

这套叙事逻辑严丝合缝：Token是AI时代的“电力”，卖铲子的人理应用“用了多少电”来衡量生态的规模。

对英伟达来说，Token这一指标没什么问题。

作为全球T0级别的芯片供应商，英伟达的Token叙事，完全符合其行业位置。站在芯片和算力基础设施层，Token消耗越多，GPU卖得越多。Token，确实是完美的收入度量衡。

然而，李彦宏提出的DAA，对百度来说，也没什么问题。

百度的DAA，则是站在应用和生态层。对应用层的企业而言，Token是成本，只有交付结果才算价值。于是，李彦宏提出DAA这样的产出侧的度量衡，非常合理。

起点不等于终点。DAA的提出，打破了原有Token叙事的固定框架，引发了更深层的追问和思考。比如，Token不行，那它是一个完美指标吗？Token叙事与DAA叙事各自的逻辑与盲区又是什么？除了这俩，还有哪些评估框架和指标？AI时代的“北极星指标”，究竟该长什么样？

从Token到DAA，总算迈出了第一步

李彦宏提出DAA，是一种进步。

1月19日，Gartner发布了一份名为《Token Consumption Is a Misleading Indicator of AI Market Leadership》的报告。报告中明确指出，虽然Token消耗量常被 AI 厂商用于展示规模和市场地位，但它存在严重的局限性。这些局限性包括，缺乏业务价值关联、结构性误导等。

但，这并没有成为Token攻城略地的阻碍。

当Token被注意到后，其用量就迅速成为衡量企业在AI上变革程度的行业共识。3月，阿里成立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的Alibaba Token Hub事业群。58同城的姚劲波曾在接受采访时表示：现在公司每天消耗接近2000亿Token，很快会突破3000亿。他明确告诉团队：Token用得越多越好，哪怕压力大，58同城也会不计成本。

同时，Token的调用情况，也成为国内新模型发布后的重要评估标准之一。

3月11日，Hunter Alpha悄然上线OpenRouter，标注为“stealth provider”（隐身提供者），没有任何厂商标识。其后，Hunter Alpha连续数日登顶，引来外界的关注和猜想。19日，小米认领了Hunter Alpha，证实其为旗舰模型MiMo-V2-Pro的内部测试版本。

来源：

OpenRouter截图

而后，阿里也加入了这种新的发布形式。4月上旬，一款名为HappyHorse1.0的匿名AI视频生成模型引发关注。第三方评测平台Artificial Analysis的Video Arena榜单上，超越字节跳动Seedance 2.0、Google Veo 3 Fast等视频模型，登顶文生视频、图生视频双赛道榜首。

不久，该模型被阿里ATH旗下创新事业部“认领”。有不少观点认为：HappyHorse的诞生，补足了阿里在视频生成模型上的空白，同时也是阿里云百炼平台撬动企业客户的战略入口，带动平台上的Token消耗。

甚至，Token的使用量，成为一种很新的炫富方式。比如，每天消耗多少Token、你能同时调度多少个agent运行、你的token throughput（吞吐量）有多高，已成为工作和社交中的话题。

而李彦宏最核心的反驳点就是把叙事拉入到产出视角：Token衡量的是“成本与投入”，而不是“收益与产出”。

Token本质上类似于电力时代的“耗电量”或流量时代的“耗流量”，它反映的是AI系统消耗了多少底层算力资源。单纯炫耀Token消耗量，等于在炫耀“我烧了多少钱、花了多少算力”，这只能体现厂商的成本投入，却无法体现AI真正为用户创造了多少实际收益。

大模型爆发初期，AI的应用还处于Chatbot阶段（聊天机器人），聊得越多自然Token消耗越大。但Agent时代，当AI的角色变成了一个“数字员工”，那考核的点，则变成了它完成了多少事，任务完成度如何等等。

“数字员工”，也是员工。考核员工用耗电量，确实不合适，但所有Agent不分简易和完成质量，都抽象为“1”，也不合理。

比如，有两个Agent：一个Agent的作用是，每天定时帮你查一下天气、或者发一条早安问候的；另一个则能够接入企业ERP系统，全自动分析库存、独立向供应商下订单并跟进物流。

在DAA的统计口径下，这两者贡献的日活都是“1”，这显然掩盖了两者在算力消耗、技术壁垒和商业价值上巨大的鸿沟。

同时，李彦宏提出DAA的初衷是强调“结果交付”，但DAA这个指标本身只衡量了“活跃度”。

比如，如果一个Agent每天被唤醒，但一直在产生AI幻觉、输出垃圾信息，或者在执行任务时陷入了死循环。从指标上看，它可能消耗了大量 Token，也贡献了一个完美的DAA，但对用户来说，它不仅没有交付结果，反而帮了倒忙。

李彦宏提出的 DAA解决了“出勤率”的问题，也有效地把大家的注意力从“卷模型参数、卷Token消耗”的军备竞赛中拉了出来，转而关注应用与落地。但对真正要付账单的企业来说，光是出勤是不够的。

走出“活跃”陷阱，还有很多第三选择

当英伟达说“万物皆Token”，百度说“万物须交付”时，还有一群指标不在这场商业叙事争夺战中。

2024年6月17日，Sierra Research与普林斯顿大学联合团队在arXiv上投下了一颗深水炸弹——τ-bench（Tau-bench）基准测试。

τ-bench与主观的人类打分不同，它通过对比对话结束后的数据库最终状态与预期的目标状态来客观判定任务是否成功。在测试中，它不再只关心一个AI智能体某一次任务成功了没有，而是通过连续追问，检验“连续k次任务，它能不能一次都不搞砸？” 。

Pass^k（连续k次全成功概率）是其首创的指标。

这个指标的严格程度，来自一道简单的数学题。比如，一个单次成功率90%的智能体，乍听起来相当不错。但如果让它连续独立完成8次任务，要求全部成功？答案：0.9^8 ≈ 43%。连续20次呢？约12%。

它反映的是，智能体在面对对话随机性时的可靠性与一致性。对企业应用而言，偶尔的满分远不如持续的稳健表现重要。

而其的测试环境也是真实的商业场景：航空票务系统和零售客服。结果显示，即使当时最先进的GPT-4o，在航空领域的单次成功率也不足50%。

Anthropic很快针对τ-bench的挑战，作出了回应。

2025年3月前后，Anthropic在相关的技术文章中，明确讨论了如何通过引入自主思考环节来解决 Agent 在处理复杂、多步骤任务时的可靠性问题。

同时，为在τ-bench的Pass^k指标上取得突破，Anthropic在Claude模型中引入了“自我反思（Self-reflection/Self-correction）”和“扩展思维链（Extended Chain-of-Thought）”机制，以提升连续成功的稳定性。

这表明，Pass^k已从一个“事后评估”的指标，演变为一个“事前驱动”的研发目标。

对于Token叙事和DAA叙事来说，τ-bench都是一个有力的修正：它告诉英伟达，Token消耗再多、跑得再快，不等于跑得稳；它也告诉百度，DAA再多、交付次数再高，不等于交付质量可靠。单次可用不是本事，连续可靠才是门槛。

如τ-bench的Pass^k这样的指标，还有很多。

比如，同为衡量任务交付与绝对可靠性评估的指标。Pass^k外，还有TGC/GCR（任务目标完成率）、MTR（多步任务韧性）。

普林斯顿等论文《τ-bench》提出Pass^k，指出 Pass@k，即试N次对1次就行，是自欺欺人，真实世界要求极高的稳定性。

白皮书《Towards Outcome-Oriented, Task-Agnostic Evaluation of AI Agents》中提出了GCR和MTR，则强调无论Agent中间怎么思考，必须扛住多步骤干扰，交付最终结果。

而以上，还只是属于产出导向的技术指标。

各评估指标导向与解决问题情况，来源：公开论文综合

当Agent进入企业生产环境，不能不计代价地追求“成功率”，必须在多个维度之间做出妥协和平衡。

如果你是某企业的采购，现在需要采购某AI相关的产品。“聪明度”可能是其中一个重要指标，但更看重的是综合性价比。比如，一个为了写对一段代码而消耗10美金算力、运行5分钟的Agent，对比起来就不具有什么优势。

于是，论文《Beyond Accuracy: A Multi-Dimensional Framework for Evaluating Enterprise Agentic AI Systems》中，给出了一个核心论点：如果仅死磕“准确率（Efficacy）”，就会导致算力成本高出4.4倍到10.8倍。CLEAR框架能更好地预测真实环境中的部署成功率。

CLEAR框架内，包含了Cost成本、Latency延迟、Efficacy效能、 Assurance保障、Reliability可靠性等综合多维指标。

未来，连中层管理都是AI，可能还要考核多智能体网络之间的团队协作，考核他们怎么开会。于是，Collaboration Score（协作评分）、AIx（自主性指数）也已在讨论中。

当然，最终商业的事，还是要回归到商业，所有的产品都将面临一个终极灵魂拷问：这玩意儿到底能不能帮公司省钱或者赚钱？alpha-value（Alpha经济价值指标）、ROAI（AI 投资回报率）、BIE（商业影响效率）就会在这个维度出现。

再看上述度量衡，不难发现，从黄仁勋的Token到李彦宏的DAA，或者τ-bench的Pass^k以及ROAI，都在讲述一件事——不同角色正在给出不同的度量衡和解释。

不同对应角色和产业位置，来源：公开信息及论文综合

没有一种“万能指标”能同时满足所有人的诉求。

AI价值的衡量，正在从一个“单点问题”演变为一个需要多维度协同的“评估网络”。Token和DAA分别抓住了输入与输出这两个角。而真正的“北极星”，或许得在AI这张地图展开过大半，才能隐约清晰。

AI时代的北极星悖论

演讲中，李彦宏将DAA与DAU（日活用户数）进行了捆绑理解，“DAA对应移动互联网时代通用度量衡日活用户数（DAU）。”

潜台词就是，DAA是AI时代的DAU。

确实，互联网的成功，很大程度上归功于它找到了一个完美的北极星指标：DAU。它是注意力的代理人，是广告变现的分母，更是网络效应的重力中心。

但在 AI 时代，这个刻度失灵了。今年3月，盒饭财经在《DAU信徒的黄昏》一文中就DAU与AI时代的不适配进行了分析。

互联网黄金时代，DAU几乎是商业价值的同义词。而这建立在几个非常稳固的假设之上：

第一，它是商业变现的底座。在互联网的商业模式里，几乎所有的收入公式都长这样：

广告收入 ≈ DAU × 人均使用时长 × 广告加载率 × 千次曝光单价
电商收入 ≈ DAU × 转化率 × 客单价
游戏收入 ≈ DAU × 付费率 × ARPU值

在这个公式里，DAU是一切的基础。人来了，才有后续的时长、曝光和转化。

也就是说，互联网的商业模式建立在“流量-广告/增值”上，用户活跃是价值源头。互联网时代，公式是：总价值 ≈ DAU（分母）× ARPU（人均产出值）。这个公式清晰、可审计，DAU是商业换算的基准。

而李彦宏设想的是“每个智能体交付 = 一个交付单位的价值”，从而推算产业规模。它的隐含公式是：产业总价值 ≈ DAA × 单位交付价值。这是想为AI时代创造一个类似“ARPU”的计算基石。

第二，能体现用的粘性与习惯，直观体现用户对你有多上瘾。DAU 里的“D（Daily）”是最致命的，它衡量的是习惯。如果一个App的 MAU（月活）很高，但DAU很低，说明用户只是偶尔想起你，如个税App、订票 App；如果DAU很高，说明用户“长”在了你的产品里。

这种“日频”的依赖，构成了极高的竞争壁垒，让对手极难挖走用户。这也是互联网后期，为什么大家一直在说“高频打低频”是一种竞争壁垒。

第三，它是最简单的“共识”。这是“北极星”最核心的作用：让公司上下力出一孔。对产品团队来说，DAU是衡量功能成败的最终标尺。你做的改动，是把人引来了，还是把人赶走了？对技术团队来说，高DAU意味着高并发、高负载，稳定性就是生命线。技术优化的直接目标就是支撑更大的DAU。

无论是程序员、产品经理、CEO 还是投资人，不需要任何复杂的解释，都能直接明白“今天有多少人用了我们产品”的价值。

第四，它定义清晰，不易造假。移动互联网时代，DAU之所以被奉为神谕，是因为它抓住了一个不可逾越的物理现实：人类的时间是有限的。全球80亿人口，每人每天只有24小时，DAU衡量的是对这种稀缺“注意力资源”的占有率。

“一个独立用户今天是否活跃”，是可以通过设备ID、账号等手段客观、精确统计的。它简单、唯一，且由于绑定了真实身份，极难被大规模注水。

基于以上，如果要找到类似AI时代的DAU，大致需要具备以下特质：

1.产出导向，而非投入导向。这与Gartner报告所强调的核心原则一致——指标必须衡量“实现了什么”，而非“消耗了什么”。北极星指标必须站在价值创造的一端，而非资源消耗的一端。

2.与商业变现直接挂钩。广告收入 ≈ DAU × 人均使用时长 × 广告加载率 × 单价。DAU的增长直接意味着商业价值的增长。在这个公式里，DAU是分母，也是底座。

3.全员可对齐。产品优化提升DAU、技术保障支撑DAU、市场拉新贡献DAU，全公司上下的努力都能汇聚到同一个数字上。它通过提供一个统一的标准，解决了部门之间目标不一致的问题。

4.抗作弊的博弈性。客观可审计，定义清晰不易被操纵，它必须让“刷量”的成本高于“创造价值”的收益。

5.价值可加总。一个DAU就是一个DAU。无论是北京的用户还是上海的用户，无论是早上登录还是晚上登录，在计数上都是“1”，单位统一，可以放心地加总、比较、排名。

当我们用DAA、Token或者上述学术论文中提到的指标，来套用这套逻辑时，悖论出现了。

首先，DAA 缺乏“生理红线”。一个人只能是一个DAU，但一个开发者可以轻而易举地生成一万个智能体，并让它们在后台互相“活跃”。如果 DAA成为唯一的北极星，我们很快就会迎来一场数字世界的“通货膨胀”。

同时，DAA在“价值可加总”这一条上遭遇了致命的挑战。同一个Agent被打开和它在用户的真实工作中持续交付结果，两者创造的价值差很多。

在“客观可审计”层面，DAA同样问题重重。

什么是“一个成功交付”？什么是“一次任务闭环”？如果定义权握在每个企业自己的手里，DAA就不可能成为像DAU那样可以跨公司、跨行业比较的公允标准。这样的背景下，谁定义了“交付”，谁就定义了“价值”。

其次，前沿论文中，如alpha-value或CLEAR这样的硬核指标虽然精准，却输在了“共识成本”上。它们像是“体检报告”，而不是“考试分数”。一个优秀的北极星指标必须具备极低的理解门槛。企业落地需要的是一个简单、粗暴、能直接印在财报上的数字，而不是一套复杂的、需要专业实验室才能测算出来的成功率模型。

至此，我们可以为这场“定义权之争”画出一个清晰的棋局了。

黄仁勋的Token叙事满足了谁？满足了英伟达和芯片产业链，Token消耗越多，GPU卖得越多。但Gartner已经宣判：Token对衡量AI市场领导力有误导性。

黄仁勋，来源：视频截图

李彦宏的DAA叙事满足了谁？满足了应用平台和生态商，DAA越多，生态越繁荣。但价值可加总的缺失，使DAA更像一个“方向性旗帜”而非“可操作的会计准则”。

学术界的Pass^k、协作评分、ROAI满足了谁？满足了工程师、架构师和CFO各自的需求。但它们各自只覆盖了北极星多项条件中的一两项。

DAU并非一开始就存在。

互联网初期，衡量网站价值的标准非常简单粗暴，主要关注“曝光”和“内容消费量”。比如，最早的Hits（点击量），一个页面包含10张图片，用户打开一次就产生11个Hits（10个图片+1个页面）。

但这极易刷量。

随后，诞生了稍微科学一些的PV（页面浏览量）。门户时代，更多的PV意味着可以展示更多广告位。当时的核心逻辑是“得流量者得天下”，衡量的是内容被“看”了多少次，而非用户的意愿。

21世纪初，互联网从门户时代迈向社交时代。这迫使大家重新思考什么才是产品价值的核心。以MySpace为代表的Web 2.0公司，核心指标是注册用户数，认为“注册的人越多，平台越成功”，这导致平台上充斥着大量无人使用的“僵尸账户”。

在此背景下，Facebook进行了一场关键的认知战。

2004年成立之初，Facebook将核心指标从“注册”转向了活跃，内部最关注的不是新增注册量，而是MAU（月活跃用户数），即有多少人真正回来使用了。最终，Facebook凭借这个正确的“北极星指标”，完成了对MySpace的华丽逆转。

随着行业的发展和企业案例的增加，互联网的这套指标愈加明确。

2007年，500 Startups创始人Dave McClure提出了增长模型“AARRR模型”，清晰地展示了从用户获取到最终变现的过程。2010年初，“增长黑客之父”Sean Ellis提出了“北极星指标”的概念。他强调，企业必须找到唯一一个能捕捉产品核心价值的指标，指引全公司朝同一方向努力。

从此，行业不再满足于单一数字，而是开始系统性地理解整个用户生命周期。

直到2012年后，移动互联网时代彻底爆发，核心指标开始在不同场景下裂变。DAU、MAU成为通用标尺，时长、GMV等指标在业务的分化中出现。同时，如抖音这样的短视频、内容App的核心指标演变为用户使用时长；如美团、淘宝这样的电商、生活服务App则更看重订单交易额（GMV）或支付笔数。

在人类管理学也好，互联网的发展史也好，从来没有一个指标是天生完美的。DAU曾因注水被质疑，KPI也因僵化一直被诟病，但它们都在特定的历史阶段，为混沌的商业世界提供了极其宝贵的“确定性”。

那么，AI时代，真的需要一个类似DAU的指标吗？不论是增长黑客、北极星指标，还是“AARRR模型”，都是基于互联网的实践总结得出。基于互联网的经验，去寻找AI时代的衡量单位，是否也是一种刻舟求剑？

回到最初的争论：李彦宏提出的DAA完美吗？显然不是。

正如我们在论文和底层逻辑中探讨的那样，它依然带着流量时代的痕迹，面临着虚假繁荣与量化不均的挑战。但在 AI 产业的漫长演进中，“完美的标准”往往出现在终局，而“正确的方向”需要有人在迷雾中率先划下第一根火柴。

参考资料：

1.《Token Consumption Is a Misleading Indicator of AI Market Leadership》，https://www.gartner.com/en/documents/7346930

2.《盲测“屠榜”、实测祛魅：Happy Horse口碑分化 AI视频三强“杀疯了”》，每日经济新闻

3.《Gartner：Token消耗是衡量AI市场领导力的误导性指标》，产业家

4.《Token经济学：AI时代的新货币战争》，硅谷101

5.《用多少词元（Token），要被写进工资条了》，中国企业家杂志

6.https://github.com/sierra-research/tau-bench

7.《τ-bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains》

8.《Towards Outcome-Oriented, Task-Agnostic Evaluation of AI Agents》

9.《Towards a Standard, Enterprise-Relevant Agentic AI Benchmark》

10.《Beyond Accuracy: A Multi-Dimensional Framework for Evaluating Enterprise

Agentic AI Systems》

11.《李彦宏：DAA（日活智能体数）是AI时代的度量衡》，百度

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

可灵逼着百度拆AI

Tue, 19 May 2026 10:51:57 GMT

原创 | 作者：罗超

快手最新市值270亿美元，但前几天可灵单拆消息的估值是200亿美元。快手官方回应：董事会正在评估拟议重组可灵AI相关资产及业务的方案，其中或涉及引入外部融资，等于默认了——我这几天确实在琢磨这件事。

200亿美元什么概念？可灵一个业务线的估值，接近快手整体的70%。横向对比更有意思：可灵估值超过了卖了几十年电脑的联想、造车10年+的苦哈哈新势力们以及成立10年的智驾芯片与方案王者地平线。

甚至差不多到了百度、京东们的一半体量：百度475亿美元、京东439亿美元。老登们折腾了二十多年，一下被面世不到两年的AI视频模型追平了。这还不是最离谱的：已经登陆港股的智谱、MiniMax这两家“营收微薄、利润暂无”的纯AI新贵，市值更是高的吓人，其中智谱最新市值折合约586亿美元，甩开百度一大截成为中国第九大AI科技股。余下的几家：已上市的MiniMax297亿美元，DeepSeek首轮融资估值450到500亿美元，Kimi投后估值200亿美元。

图源：罗超Pro）

手握期权的大厂员工愤愤不平，经常会聊到同一个话题：AI新贵们凭什么这么值钱？是AI的泡沫太大，还是互联网老登真没前途了？如果说答案是后者，为什么AI做得有声有色的百度、阿里们依然没有得到「正确」的估值？

答案可能藏在两套完全不同的估值体系里：二级市场长期是“称重机”，一级市场是“下注器”。

可灵这200亿美元，是一级市场的融资估值，看未来，看赛道地位，看想象空间，看下一轮有没有人接盘，唯独不看当前利润、营收。如果分拆独立、可能上市（说白了就是接盘者变多、退出几率和回报倍增），估值就会飙升。拆分前，大摩对可灵的估值只有60亿美元；拆分后按传闻的200亿美元目标估值，同样的资产、同样的营收、同样的团队，仅仅换了一张报表，估值一夜差了三倍多。

一级市场的游戏规则很简单：少数人达成共识，认定某个资产未来会长成庞然大物，就会给一个脱离当前财务现实的价格。OpenAI与Anthropic已经是万亿美元公司了，DeepSeek、可灵、Kimi们几百亿丝毫不贵，甚至有些「白菜价」，所以，这不是数学问题，是情绪问题。

二级市场是另一套算法。上市公司每天的股价都是市场用海量资金投票投出来的，看的是确定性业绩、现金流的稳定性和长期增长的可见度，共识来自所有买方、卖方的博弈。这里的例外是尚未到解禁期、流动性不足的新股或次新股，它们的市值短期内依然会部分传承一级市场的逻辑。

但即便过了新手保护期，智谱、MiniMax们依然有不同待遇。因为市场给纯AI公司的估值倍数远高于给一个短视频平台的。所以可灵真有一天登陆二级市场，大概率不会折价，反而有机会得到更高溢价：因为AI。可灵2026年1月年化收入已超3亿美元，ARR还在翻倍，而Sora关停之后，AI视频生成赛道剩下的头部玩家一只手数得过来，单单是“内容产业AI基础设施”这个标签就够值钱了。所以可灵能被标价200亿美元，SeeDance如果哪天拆开单算，估值只会更吓人。

快手市值270亿美元，如果简单减去可灵的200亿美元只剩70亿美元。好歹是短视频直播赛道老二，真这么廉价吗？是的。因为市场在给它估值时默认它是“成熟短视频平台”——广告、电商、直播都是流量变现的老剧本，竞争格局已定，用户见顶、增长空间有限、PE只配给10倍，这是成熟互联网公司的估值宿命，曾经的黄金时代PE在40+才是正常水平，现在老登们不再受待见。

可灵与快手不是孤例。

百度475亿美元，昆仑芯、智能云、萝卜快跑、小度、度小满，每一块业务单拆的价值，跟百度的整体市值就完全没什么关系，所以百度也在努力试着拆业务单独上市。

今年初昆仑芯正式向港交所递交上市申请，杰富瑞在多份报告中指出，昆仑芯以100%持股计算的整体估值介于160亿至230亿美元‌之间，当然这有许多假设，比如国内AI芯片市场快速增长，国产替代加速，昆仑芯要足够能打，海通国际直接用沐曦市值作为参照测算认为，昆仑芯可为百度贡献487亿美元市值，摩根大通在最新研报中给了它400亿—490亿美元独立估值，比百度母体还高……

萝卜快跑还没拆，但用文远知行、小马智行在二级市场的市值，以及Waymo在一级市场的估值对标，结合车队规模、行驶里程的倍数来看，它的估值同样会很吸引人。

如果再将文心、百度智能云等等资产逐一拆开独立融资或上市，单个对标智谱等纯血AI公司的估值逻辑来看，百度市值远比现在高得多，去年大摩在研报就给出了796亿美元的整体估值，一年后AI市场水涨船高，百度最新的「整体估值」估计会让Robin开心得睡不着。

但市场又从来不是简单的加法式算账。当一个集团的AI业务被装在大厂体内，它背负的是整个母公司的估值惯性——老业务的增长天花板、组织效率的折价、大船掉头难的转型包袱，全部会稀释估值倍数。资本市场会认为大公司业务互相拖累、创新速度下降，最终给出一个“集团折价”。

所以，百度、快手以及阿里们的被低估，暴露出的是互联网大厂共同面临的估值困境：拆出来单干的AI资产每一项都可享受高溢价，但合在一起就中不溜，一定会被整体低估。

在古代海上贸易中，商船往往会装载香料、丝绸和茶叶等等不同货物，其价值存在显著差异。然而，在实际交易或官方统计中，为简化核算，常采用‌综合折价率‌对整船货物统一打折。用今天的话说，就是本应单独对价的商品，混在一起可能会被“论斤卖”，价值低估是必然。

不想“论斤卖”就拆，阿里曾折腾过一阵子“一拆N”：淘宝、天猫、菜鸟、大文娱、本地生活和阿里云都想单独上市，最后没有如愿。问题在哪？拆出来的业务不是都能获得比母公司更高的溢价，比如大文娱在资本市场就不受待见（看看奈飞、爱奇艺们的股价表现就知道了）。如果只拆AI相关的业务呢？恐怕是另一个故事。阿里云很值钱，但混在阿里集团价值就会被埋没。

如果拆不开，大厂只能通过种种方法改变外界认知，进而获得新的估值逻辑。比如阿里25年一直对外强调自己是AI公司，马云打call，吴泳铭言必谈AI……也曾立竿见影，阿里股价一度领涨中概。

26年，市场态度更坚决了：更喜欢“纯血AI”，厌恶“大厂AI”。同样创造10亿元收入，给一家短视频平台3到5倍PS，给一家AI公司却可能20到50倍PS。因为市场相信AI的利润率天花板高得多、行业集中度会更高、全球化空间更大——一旦市场认定某个AI资产有机会成为头部平台，估值体系瞬间切换，市盈率/市销率这些都靠边站，而是看模型壁垒、GPU资源、数据闭环、场景深度、开发者生态和长期垄断可能性。

所以，百度们的处境只是老登大厂在AI时代“不公待遇”的一个缩影：它做了二十年的AI，比OpenAI成立早、投入时间长，积累的全栈能力拆开来算每一项都能对标数百亿市值，但二级市场给它的标签却是“移动互联网时代那个做搜索的”。Robin显然看懂了这套游戏规则——昆仑芯在加速推进A+H双通道布局。萝卜快跑、百度智能云们分家当然也有机会被提上日程，AI依然在黄金鼎盛期，百度们将AI业务拆得越早，定价越足；拆得越慢、折价越吃亏。

独立，才是最大的价值释放。26年，大厂拆AI可能会成为一个新的风景线，等着瞧吧~

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

L2++「五冠王」文远知行：自动驾驶版的张雪机车，专治各种不服

Tue, 19 May 2026 05:08:44 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

5月17日，捷克站WSBK赛道上，张雪机车拿下赛季第五冠：

△WSBK捷克战五连冠的张雪车队53号车

“五冠王”的称号第一次属于中国摩托车，史无前例。

同一天，合肥，第二届中国智驾大赛·合肥站决赛现场，搭载文远知行WRD 3.0方案的奇瑞星途星纪元ES以102.81分再夺冠军。这是文远知行在该赛事的第五个连续冠军。

当然五冠王也不是无敌的……文远知行在预赛中就遇到了一个劲敌：

△合肥站预赛第一名和第二名都是文远知行方案

不过再一看，这个劲敌还是文远知行的方案。

两条非传统赛道，同一个五连冠。一个在2轮赛道上改写世界顶级赛事格局，一个在4轮智驾赛道上刷新中国智驾纪录。

都不是靠营销出圈，而是硬核技术自研的胜利——

张雪的MTC1000电控系统、双向位平衡轴与可变气门技术等等绕开日系厂商专利壁垒；文远知行WRD3.0背后，是WeRide GENESIS仿真世界模型的千锤百炼以及近2,800台L4车队的数据回灌，第一次真正把L4 Robotaxi能力在L2量产车上下放。

同一天诞生的两个五冠王，有惊人的相似性：

张雪机车用赛道实战取代了虚拟仿真，文远知行则用虚拟仿真提前模拟了所有赛道。

两个五冠王都是用最务实的自我打磨、最短的反馈周期、最高的测试密度、最彻底的自主可控，把过去需要十年积累的技术壁垒压缩到两三年内集中突破。文远知行创始人兼CEO韩旭由此在朋友圈发文，引用《三国演义》典故讲述两个公司一路走来的不易，以及“以少胜多”的伟壮。

文远五连冠，到底咋回事？

这个中国智驾大赛，由第一电动主持，参赛阵容包括如今你能叫得上名字的所有自动驾驶头部玩家：

△自研阵容的蔚小理，方案商阵营的Momenta、地平线、元戎启行、轻舟智航等都有参赛

赛道设置覆盖城市快速路、复杂路口、无保护左转、人车混行——基本就是中国普通车主每天都要面对的路况。

文远知行从浙江台州站开始，一路经温州、金华、芜湖，最后到合肥，连续五站冠军，创造了这项赛事的连胜纪录。

尤其是合肥站预赛，搭载WRD 3.0的广汽埃安N60第一次参赛，用的还是单颗高通骁龙SA8650P——算力远低于行业常见的双Orin-X方案：

△WRD3.0雨中复杂路况博弈

结果搭载WRD3.0的奇瑞星途星纪元ES预赛拿下第一名。

而第一次参赛的埃安N60则勇夺第二名，以最大24.95分的分差，完胜巨头明星玩家的车型方案。如果不是赛制限制每个玩家只能晋级一辆车，文远知行在决赛中有望包揽冠亚军，有点把世乒赛打成全运会的意思了。

广汽埃安N60和奇瑞星途星纪元ES（OS2.8.0升级到最新一段式端到端方案），搭载了同一套文远知行WRD3.0算法，在双Orin-X和单高通8650P两个完全不同的算力平台上，跑出了同样水准的冠亚军表现。

不是“为某一颗芯片特调”的定制方案，而是真正软硬件解耦、可跨平台复制的量产级智驾系统。

△WRD3.0方案北京车展发布

巧合的是，张雪机车的五冠同样建立在跨平台能力之上——820RR-RS赛用车与即将量产的820RR-R在发动机和电控系统上同源，赛道验证的技术可以无缝下放。

一个在两轮赛道，一个在四轮智驾，两家都在证明同一件事：真正的硬核技术，不会因为平台换掉就掉链子。

如果说张雪机车打破了欧美日对顶级赛道的长期垄断，那么文远知行WRD 3.0就是在中国智驾赛道上，用五连冠把“巨头、明星一定更强”的惯性认知也一并打破了。

文远怎么做到的？

五连冠不是玄学。文远知行的技术底座，可以用“两条腿走路”来概括——一条腿拉高下限，一条腿突破上限。

第一条腿，是近2800台L4自有自动驾驶车队的数据回灌。

自动驾驶赛道可能对此更熟悉，也就是L4玩家很多年前就在喊的“降维打击”，只不过这么多年过去，只有文远知行真正做到。

文远知行在全球运营着近1300辆Robotaxi，加上小巴、环卫车等全谱系L4车辆，总数接近2800台。这些车在12个国家40多个城市里日复一日地跑，积累的全是真刀真枪的真实路况——尤其是那些普通路测根本遇不到几次的“长尾场景”。

△文远知行Robotaxi GXR在沙特利雅得

然后，这些数据直接“回灌”到文远知行自研的WeRide One通用自动驾驶技术平台上，经训练后的算法应用到WRD 3.0的L2++方案里。

结果是，WRD 3.0一出生就不是一张白纸，而是一个已经在L4场景里跑过数千万公里的“老司机”。这就是所谓的“天生下限高”——起步就站在别人摸爬滚打好几年才能达到的位置上。

第二条腿，是WeRide GENESIS自研仿真世界模型。

它能在虚拟世界里用数万倍于真实道路的密度，生成各种极端场景：临车突然侵入、无保护左转、行人鬼探头、骑手逆行、甚至自然灾害等等。

△WeRide GENESIS仿真场景

GENESIS构建了一个“场景生成→训练→评估→诊断”的完整闭环，算法在上路之前，就已经在仿真环境里把这些极端情况练了无数遍。

这就是“无限突破上限”——现实中可能数年、数万公里才碰到一次的险情，在WeRide GENESIS里可以反复训练，甚至可以举一反三，改变边界条件进行“加练”。

对搭载在用户能买到、天天在使用的WRD 3.0方案的车型来说，低下限意味着AI司机不会在普通场景里犯低级错误，尤其是避免端到端黑盒方案下学习人类司机错误驾驶行为。

高上限意味着它遇到真正的“地狱场景”时，不会手忙脚乱，能够比人类司机更合理、更平稳通过复杂路段：

△WRD 3.0被抢道后，两次倒车尝试成功通过闸机

文远知行创始人兼CEO韩旭说了句话挺有意思：“咏春厉害是因为叶问在打，不是咏春这门拳厉害。”

意思是，世界模型技术范式火爆，几乎所有L4、L2玩家都在跟进，理论上，有实力的玩家都可以做到Robotaxi、量产L2的“一通百通”。

但事实并非如此，真正把L4车队积累的数千万公里真实数据灌进L2方案，并且用自研仿真系统把极端场景跑通跑透的，目前只有文远知行一家。

这背后是其他玩家没有付出过的努力和汗水——从L4到L2+的“瘦身”过程，就像一个马拉松选手为1500米比赛专门做爆发力训练，不是简单地把长跑耐力砍掉一截就能解决的。

△文远自研2000TOPS算力域控HPC3.0

对应到技术层面，除了基础的知识蒸馏之外，还涉及更多细致到代码级的know how，比如蒸馏前的混合精度量化 (Mixed-Precision)、模型减枝、动态推理优化、MoE架构优化等等……

这些技术积累，从另一个角度看，也是L2出发的“升维”玩家，为何不能称之为真正L4的原因。

张雪机车那边也在说类似的话。他们自研的MTC1000电控系统、轻量化车架、一体化空气动力学设计，每一项都不是“拿来主义”，而是自己在赛道上一圈一圈跑出来的。

两家的共同点在于：把研发的主导权死死攥在自己手里，用最笨的办法——也就是最实的办法——把技术壁垒一点一点凿穿。

如何理解这两个“五冠王”？

把两个五冠王的核心技术放在一起看，会发现一个有趣的共振。

第一点是技术逻辑相通。

张雪机车的X3发动机和MTC1000电控系统，与文远知行的WeRide GENESIS仿真世界模型和L4数据回灌，本质上都是在做一个“闭环”——把实际运行中产生的数据，快速反馈到研发端，然后以极高的频率迭代。

张雪机车在赛道上跑一圈，数据马上回传，24小时内就能改出一个新版本；文远知行在仿真环境里跑几万个极端场景，算法模型连夜更新。

两者都是把“研发-测试-优化”的周期从年压缩到月、从月压缩到天。

第二是打破垄断的共同目标。张雪机车硬刚的是杜卡迪、雅马哈、本田这些日欧巨头，在WSBK赛场上把他们从领奖台上请了下来。

文远知行WRD 3.0在中国智驾大赛上，正面击败普通用户认知中几乎是“天花板”级别的存在。

五连冠的意义不在于奖杯本身，而在于证明：中国自研的L2++方案——尤其是L4玩家的量产方案，完全有能力在真实的用户通勤出行场景上，碾压一线大厂水平。

这也引出一个更现实的判断：特斯拉FSD正在加速入华的脚步，最近也被曝出了国内智驾岗位招聘信息。

而目前在技术体系和商业模式上最能和FSD真正匹配的中国对手，恐怕只有文远知行。

△搭载WRD3.0的广汽埃安N60

因为马斯克不会参与L2、L4阵营的口水仗，不在乎哪种技术路线更“正统”。

所以，传统L4阵营比拼的开城数量、运营范围，特斯拉这里没有对应可类比的指标；而L2玩家如果晒出方案定点数量、百公里一次的接管率……老马也全然不在乎，因为自动驾驶第一性原理驱动下，特斯拉永远以全场景、全时段、全地域为目标推进技术研发——

一如一贯行胜于言的文远知行。

不过在技术之外，文远知行和FSD相比，又有快人一步的优势：

相对的优势，是文远知行已经积累了大量国内真实场景数据，先于FSD走完了“必经之路”。

绝对的优势，是文远已经成功把WRD 3.0装到了起售价10.68万元的埃安N60上，随车标配，成本/利润包含在车价中，而FSD的一次性买断价格是6.4万元。

△WRD3.0窄路会车

当高阶智驾不再是“选装奢侈品”而是“全系标配”，这场竞争的规则就已经被改写了。

更值得关注的，是文远知行的五连冠能力，正在批量复制中。

文远知行已经拿下了近30个车型定点，覆盖广汽集团三大品牌（埃安、昊铂、传祺）和奇瑞集团五大品牌（星途、Tiggo、Lepas、Omoda、JAECOO），市场版图从中国延伸到欧洲、东南亚、中东。

其中，文远知行与广汽集团首款落地车型——埃安N60今年4月上市，预售两周订单就超过8300台，截至5月初已破9000台。这台车在广州城中村、晚高峰等“地狱场景”中表现惊人，被B站车评人称为“智驾纽北”的唯一0接管车型——而它的对手是那些20万甚至30万级的智驾车型。

所以回到最初的问题：两个五冠王同时诞生，是巧合吗？

是，也不是。巧合的是同一天，必然的是背后那条共同的逻辑——用最短的反馈周期、最高的测试密度、最彻底的自主可控，把过去需要十年积累的技术壁垒压缩到两三年内突破。

张雪机车把赛道实战变成了研发流程，文远知行用虚拟仿真提前跑完了所有赛道。

△文远GXR Robotaxi内部

当多模态大模型+数据驱动路线成为自动驾驶赛道共识时，所谓的“L4、L2路线之争”已经没有意义。

真正重要的指标只剩下一个：谁能在不同城市、不同路况、不同车型上，让AI司机跑出同样高水平的表现。

就像韩旭说的，不看门派看结果——“咏春厉害是因为叶问在打”。

文远知行率先用五连冠证明：叶问，已经上场了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

百度无人车新纪录：周订单破35万！李彦宏：开始单城盈利了

Tue, 19 May 2026 00:31:24 GMT

中国Robotaxi，再破业务天花板。

百度财报出炉，萝卜快跑最新数据一同披露：Robotaxi周订单峰值破35万，日均最高能达到5万单。

2个月时间，其Robotaxi累计出行次数增加200万次，累计全无人驾驶里程多出3000万公里。

全球27座城市，都能见到萝卜快跑的身影；部分国内核心城市，也已实现单车盈亏平衡。

在车队数增加、运营范围扩大的趋势下，不久的将来，或许就能看到无人车开到你家门口。

萝卜快跑最新成绩单

今年一季度，萝卜快跑完成了320万次全无人驾驶出行服务，同比增长约129%。

同时，百度还披露，萝卜快跑3月内周订单量峰值已经超过35万单。

什么概念呢？订单达到峰值时，萝卜每天最多能完成5万单Robotaxi服务，光每分钟就能完成34单。

截至今年4月，萝卜快跑面向公众的累计自动驾驶出行服务订单，已超过2200万单。

其自动驾驶总里程，累计已超3.3亿公里，其中有2.2亿公里是全无人驾驶里程。

和上一季度披露财报时（今年2月）的最新数据相比，2个月时间内，萝卜快跑累计出行次数增加了200万次，累计全无人驾驶里程多出3000万公里。

粗略算下来，这两个月的Robotaxi订单，每单的平均里程是15公里。

对于日常出行而言，15公里属于中短途出行，也侧面印证了萝卜快跑的服务，实际可能更聚焦于通勤、跨区出行、机场和火车站接送这样的需求。

而在运营版图上，萝卜快跑的足迹已覆盖全球27个城市：

国内运营城市包括武汉、北上广深、川渝等地，还包括香港的部分地区。

海外市场，萝卜已进军中东阿布扎比、迪拜、韩国首尔等地区，最近正在瑞士推进展开公开道路测试。

其中，萝卜快跑在中东地区的布局成果最为显著，今年3月在迪拜推出的APP正式上线，萝卜也成了为当地首家、同时也是目前唯一拥有独立专属出行客户端的自动驾驶出行服务平台。

另外，据李彦宏透露，英国伦敦的首批无人车目前已经运抵，不久后，萝卜快跑会在伦敦与出行平台Uber、Lyft一同展开测试。

而大洋彼岸的另一顶尖Robotaxi玩家Waymo，最近也在母公司谷歌的财报中披露了最新进展：

Waymo无人车正在全球11个城市运营，每周全自动驾驶出行服务已突破50万单。

不过两家公司都没有公开披露最新的车队数，外界能感知的，只有不断攀升的订单数和不断扩大的开城范围。

但往往做得越多、说得越少，越能说明行业已经进入了新的竞争阶段。

李彦宏：部分国内核心城市已盈利

在头部玩家商业化落地竞速的当下，“盈利”成为外界越来越关心的话题，但这并不是萝卜快跑当下的核心目标。

李彦宏透露，萝卜快跑在国内市场积累的实地运营数据，已形成一套趋向成熟的自动驾驶算法与运营体系。

在此基础上，萝卜快跑已经在国内最大运营城市中实现单车盈亏平衡，并且是在相对较低的定价环境下达成盈利。

而且这套体系还具备可复制性，能支持更大范围的市场拓展。例如萝卜快跑从香港至伦敦的右舵市场延伸，就是基于此前积累的运营经验。

同时，海外市场通常拥有更宽松的定价环境，盈利空间更大，随着业务规模扩大，公司预计海外盈利表现可能超过国内市场。

不过，李彦宏也表示，由于自动驾驶出行行业仍处于早期阶段，商业模式实际还没有完全定型。

所以，萝卜快跑现阶段战略重心仍集中于扩大运营规模、深耕核心技术、巩固运营优势。

除了常规的Robotaxi出行服务，萝卜快跑还在探索新的落地应用场景，以拓宽无人车商业化变现的渠道。

李彦宏透露，萝卜快跑正和神州租车携手，共同推出自动驾驶车辆租赁服务，无人车被直接部署在海南海口机场的到达层区，方便乘客出站使用。

他认为，萝卜快跑如今处于业务规模化运营阶段，其发展重心，是推动自动驾驶出行服务深度融入城市公共交通体系、城市日常运转体系以及民众日常生活当中。

百度一季度表现如何？

说到百度，很多人第一反应还是“搜索引擎”。

但从刚刚发布的2026年第一季度财报来看，这家公司正在悄悄完成一场重要的转型。

先看整体盘子。百度在今年第一季度实现总收入321亿元人民币，虽然比去年第四季度微降了2%，但整体保持平稳。

其中，长期以来作为主要收入来源的在线营销服务，本季度收入为126亿元，同比下降22%，环比下降17%，在百度一般性业务总收入中的占比，也从去年同期的63%下降至48%。

与此同时，以智能云和人工智能服务为主的其他收入，这一季度达到了134亿元，同比增长42%，环比增长23%，占比相应从37%提升至52%，首次超过在线营销服务。

这一结构性转变的核心驱动力，是百度定义的“核心AI新业务”。

在百度核心业务中，AI相关的新业务收入达到了136亿元，同比增长49%，并且首次占到百度一般性业务收入的一半以上，达到52%。

这意味着，AI已经实实在在成为百度的收入支柱。

百度CFO何海建在财报中提到，百度一般性业务总收入同比增长了2%，重新回到正增长轨道。同时，一般性业务的非通用会计准则经营利润环比增长了39%，达到40亿元，而经营现金流也保持了27亿元的正值。

这些数据说明，百度的经营效率在提升，整体业务健康度也在改善。

如果拆开来看，百度AI新业务里，最亮眼的无疑是智能云基础设施。

这部分收入在第一季度达到了88亿元，同比猛增79%，其中GPU云的收入更是增长了184%。

这也反映了企业对AI算力的需求正在快速释放，而百度在基础设施层面的布局正在收获成果。

相比之下，AI应用收入为25亿元，同比基本持平。虽然增速不如云业务亮眼，但百度在应用层面也在持续推进。

比如今年3月推出的通用型智能体DuMate，能自动完成跨应用和文件的复杂操作；还有无代码编程平台“秒3.0”和自我进化智能体Agent2.0，后者在机器学习工程测试中刷新了行业最好成绩。

这些产品虽然还在早期，但已经在为百度积累技术口碑和用户基础。

在营销端，百度也在借助AI能力重构收入结构。

今年第一季度，公司AI原生营销服务收入达到23亿元，同比增长36%。

虽然百度整体的在线营销服务收入同比下降了22%，但AI营销的增长正在逐步弥补传统广告业务的缺口。百度App的月活跃用户也稳定在6.55亿，保持了庞大的用户基础。

从利润表现来看，百度第一季度的经营利润为32亿元，经营利润率为10%。

公司同期的净利润为34亿元，非通用会计准则下的净利润则为43亿元，相比去年同期有所下降，但整体仍处于健康区间。

整体来看，百度收入增长的动力来源，在今年一季度已经完成了切换，传统业务在稳健调整，AI新业务正在加速接棒。

百度正在悄然进入全新的增长期，你的百度，不再是那个“搜索”百度了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

All in AI，理想股价崩了

Mon, 18 May 2026 09:53:22 GMT

原创 | 作者：罗超

5月18日，理想汽车港股收盘下跌14%，领跌中国电动汽车制造商板块。一周前，全新一代L9 Livis版刚以50.98万元的定价高调上市。理想市值相较于2024年2月历史高点跌去约2/3，并接近一年以及历史最低——唯一的安慰是它依然是蔚小理中市值最高的玩家，造车三兄弟不知不觉成了“难兄难弟”。

今天的暴跌原因，华尔街分析师们通常归结为新款 L9 Livis 版定价过高以及公司基本面持续承压：2025 年净利润同比暴跌85.8%，主力车型销量连续下滑，“曾经的高毛利、高确定性增长逻辑被打破，叠加行业价格战、成本上涨带来的盈利挤压，以及市场对其纯电转型进度不及预期的担忧，最终引发了资金的恐慌性抛售，带动股价大幅下挫。”

巴菲特说，短期内市场是投票机，长期是称重机，今天投资者在投票，但为什么理想在二级市场的“称重”一直不“理想”？

李想在年初开全员会，不谈汽车谈AI，强调“2026年是所有想要成为AI头部公司上车的最后一年”，最晚2028年L4一定落地，同时明确一定会做人形机器人。他给投资人画了一张15年的路线图：上半场自动驾驶，下半场人形机器人，最终2040年抵达AGI。

不是PPT画饼：在全新L9 Livis发布会现场，李想说理想准备了十年就等这一刻，汽车只是具身智能的起步形态。为此，理想在过去四年几乎重构了整车底盘系统，自研5纳米马赫M100芯片双芯组合算力达2560TOPS。

这套逻辑本身没什么毛病，特斯拉已经走出很远，并且得到了市场的认可——不论是历史区间还是52周区间，特斯拉股价均在高位，市值1.59万亿美元。

不是故事不够性感，

是做得迟了点

前几天，李想亲自在微博下场解释，理想为什么要做自研芯片。

他拿苹果打比方——苹果凭什么体验最好？不是某一项技术最强，而是芯片、操作系统、硬件、云服务全栈自研，不能有短板，而“理想要给用户像苹果一样的体验”。

其实特斯拉也是这样做的，FSD（智驾算法）、AI系列（智驾芯片）和Dojo（超算）早就铺开。2021年特斯拉就立项并于2022年推出了Optimus（机器人），马斯克甚至直接说未来公司80%的市值来自机器人。但李想不提特斯拉，毕竟特斯拉是友商，苹果则已明确放弃汽车。

中国车企里最像特斯拉的是小鹏。何小鹏2020年收购一家四足机器人公司成立鹏行智能（IRON），团队一号位米良川来自英伟达，同一年还做出另一个大赌注——启动自研芯片项目，彼时年交付量不足3万辆，公司尚未盈利。2024年小鹏将公司定位升级为“面向全球的具身智能公司”，自研图灵AI芯片定点大众，2026年量产车型搭载。从2020年算起，小鹏在智驾、芯片、机器人三条线上埋头干了六年（其外还有飞行机器人等等布局）。

理想属于后知后觉的玩家，不论是智驾还是芯片抑或是机器人。但野心很大：李想说全球同时布局基座模型、芯片、操作系统、具身智能的公司最终不会超过三家，理想“会努力成为其中一家”。

特斯拉的擎天柱机器人在餐厅装爆米花，小鹏IRON在舞台走猫步用“剪裤子”证明“不是人”，友商们已经将产品端上桌了，理想晚了五六年，时间差怎么补？

入场晚了能补课，

逻辑错位就难了

李想在跟罗永浩的第二轮对谈大谈具身智能：“自动驾驶是具身智能的上半场，通用人形机器人是下半场”，他认为汽车积累的感知、模型、芯片、控制能力可以“无缝迁移”到机器人赛道。

恐怕这个逻辑并不成立。自动驾驶跟通用人形机器人略有技术重叠，但绝非传承。宇树、智元们前些年干的事情跟自动驾驶没什么关系，但这不影响它们成为人形机器人的标杆玩家，以及在所谓的下半场坐在牌桌主位。反过来，做得好AI汽车的，也不一定能做好人形机器人。

王传福说“电动化是新能源汽车的上半场，智能化是下半场”是对的，汽车必须也正在全面AI化，进而拥有更强更安全的辅助驾驶、更人性化的座舱交互，但这一切发生在四个轮子、标准化路面和“从A到B”的单一任务约束之内。

人形机器人不是四个轮子的延伸，它是从头开始的一道新题。如果说要做“会走路的汽车”，宇树已经甩出来了GD01载人变形机甲，起步价390万。但人形机器人从来都不是“会走路的汽车”，大黄蜂只是《变形金刚》里的画面，但并非人形机器人的现实形态。

人形机器人面临的不是标准化的路面和单一的工作任务，它要能在现实世界干活，必须有对通用环境、对物理世界、对泛化任务的高维理解，以及强大的行动能力，包括移动、手动、协调等能力。

这几天Figure AI做了场直播，三台Figure 03机器人轮换不间断分拣包裹，连续工作33小时处理了超过4万件包裹。他们做的事情并不复杂：将每个快递标签朝下放到传送带上。仅仅是“标签朝下”——感知、抓取、翻转、放置这四个动作的组合，就被业内视作重大技术突破。

（图源：Figure 03 直播挑战）

特斯拉的Optimus在超级充电站给顾客乘爆米花，看着像件小事，背后是精细手部控制、人机交互安全和多步骤任务规划的综合考验；宇树机器人上春晚转手帕，每一个动作都涉及到复杂的运动控制算法；甚至，何小鹏让Iron机器人在发布会舞台上“走猫步”就能引起全场惊叹……

每一个看似简单的动作，背后是对几十个关节电机、动态平衡算法和多模态感知系统的高难度协同控制。而这些，跟汽车技术栈的重叠度并不高，如果说具身智能技术有十条腿，汽车用到的可能不到三条。

说到底，汽车面对的是结构化环境——有车道线，有交通规则，有GPS；机器人面对的是没有具体规则可言的物理世界。搞定汽车上的感知避障和自动泊车，跟让双足机器人从冰箱里拿出牛奶放到桌上，或者拿出鸡蛋打了煎鸡蛋，根本就不是一回事。两者科技树的重叠主要集中在感知层，但到了决策、规划、控制、泛化、行动能力这几层，做车和做机器人几乎是两个学科。如果自动驾驶做得好就能做好机器人，那最优潜力股应该是大疆。

马斯克的想法可能更贴切，他说以后特斯拉不再是汽车公司了，80%的市值将来自Optimus机器人，而Optimus是独立的机器人产品线，不是在Model S上延展出来的。而且特斯拉同时在跑xAI、FSD、AI芯片、Dojo超算多条线，都拿到了结果。

汽车市场够卷了，

专注反而成了稀缺品质

汽车市场有多卷？卷到经常有车圈媒体老师讨要车马费。

资源容不得慢点浪费了，李斌恐怕会后悔造手机。理想曾是经营高手，在新势力中率先实现盈利，今天做AI、做芯片、做机器人倒没什么方向的问题，但市场已在担忧其“分兵作战”导致的资源不聚焦：2025年研发投入113亿元，AI相关占50%；2026年计划120亿，AI依然占半壁江山，重点砸向芯片、算力等底层基础设施。

但分给AI相关的多了，留给汽车的就少了。对比之下，赛力斯2025年研发投入125.1亿，核心投向汽车相关赛道，营收1650.5亿元，净利59.6亿元；比亚迪2025年营收8039.65亿元‌，‌归母净利润326.19亿元‌，研发投入为634亿元。理想的营收体量和盈利能力不及赛力斯、比亚迪，研发投入总额还被赛力斯、比亚迪压了一头，但它的钱要同时养汽车、芯片、基座模型、人形机器人。

截至2025年底，理想汽车手里攥着‌1012亿元现金‌，在新势力车企里排第一，叠加未来的经营现金流流入，要在未来十五年间同时把L4自动驾驶和L4级泛化能力的机器人做完，这不是不可能，但存在挑战。如何打消投资者的焦虑？用产品说话。

理想暂时还没有任何实物展示，只立项了两款机器人产品：一款轮式定位工厂和商业场景，一款人形专攻硬件控制精度与耐久性。注意，是立项。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

15.68万乐道L80开卖，厨房搬进前备厢，李斌：纯电大五座SUV的“拐点”

Sat, 16 May 2026 04:30:46 GMT

15.68万起，乐道最新大五座SUV——乐道L80，开卖了。

这是李斌口中“装载空间最大的中国大五座SUV”，也是那个即将改变市场的“大五座SUV的纯电拐点”。

乍看之下，这款车和乐道L90几乎难以区分——相同的车身尺寸，相同的家族化前脸，相同的轴距平台。

唯独座椅布局完全不同。五座，大五座，大到前备厢超过两百升，大到放倒后排能当双人床。

乐道内部对L80的定位也非常明确：它不是L90的简化版，而是另一种形态的旗舰。

基于不同目标用户、不同需求的全新产品定义。

三口之家大五座，乐道L80展现的产品和价格竞争力，强得可怕。

乐道L80，一款怎样的车？

如果单从外观上看，乐道L80和六座的乐道L90几乎如出一辙。

造型都是平直舱盖、大立面前脸、分体式灯组，车顶还有一颗瞭望塔式激光雷达，乍一看几乎难以区分。

L80的长宽高分别为5145/1998/1786mm，轴距3110mm，和L90尺寸几乎一致，只是高度略有不同。

不过拉开车门，差异一目了然——L80砍掉了第三排，设计为五座布局，把空间资源集中优化到了前两排乘坐和储物上。

这样设计的结果就是，座舱空间利用率提升到81.5%，后排腿部空间达到1121mm，头部空间有1074mm。

电动前备厢240L——据称是中国量产车中容积最大，开口830mm，高度有600mm，可以支持6种方式开启。

乐道专门在前备厢准备了一个三段式餐厨套件，包括电磁炉、洗菜池、切菜板等等全套厨具，展开就能直接用，不用的时候收进去也不费事。

后备厢容积达到1200L，二排放倒能拓展成2600L的纯平空间，变成纵深2.2米的三段式随形贴合大床，平躺两个人不成问题。

车尾还设计了106L+63L的双下沉储物坑，外侧可以嵌入30L冰柜。

后备厢内两侧预留了四组接口，接上金属横杆，可以放上磁吸储物盒收纳；乐道也为露营专门配备了一个蛋卷桌，拓展开就能当一个置物台。

这样算下来，全车储物空间达到2840L，也难怪李斌称之为中国市场装载空间最大的大五座SUV。

在技术配置上，L80和L90共享了同一平台和新技术，基于NT3.0平台打造。

新车支持全域900V高压架构，全系标配轻量化的85千瓦时电池包，动力方案包括后驱和四驱两种。

由于车身也进行了轻量化设计，并搭载私域融合的中央计算平台，电驱的体积和重量也进行了优化，乐道L80整备质量是2250kg，比同级别车型轻了约300kg。

这种轻量化，在百公里加速、电耗、续航、关键结构件耐久寿命等等方面言，都能明显提高一截。

乐道L80的后驱版单电机功率340kW，零百加速5.7秒；四驱版功率440kW，零百加速4.5秒。

CLTC工况下，四驱版续航达570km；后驱版续航615km，百公里电耗降到了14.3千瓦时。

在补能方面，乐道L80可以接入蔚来全国超过8865座充换电站、3800座换电站网络，最快3分钟就能完成补能，也能兼容600kW超充，5分钟补能250km。

智能化方面，L80也提供了两种智驾方案可选：

一款是激光雷达版，搭配Coconut+智能系统，蔚来自研5nm神玑NX9031芯片、蔚来世界模型NWM、整车全域操作系统“SkyOS·天枢”一同上车。

李斌介绍，神玑NX9031是“行业推理性能第一、内存带宽第一、图像等多模感知信息处理最强的智驾芯片，没有之一”。

同时从去年3月底上车至今，神玑NX9031累计出货量超25万，“也是交付量最多、最成熟的最新一代高性能智驾芯片”。

在蔚来世界模型（NWM）和SkyOS·天枢整车全域操作系统的加持下，Coconut+在城区领航、车位到车位、复杂小路通过性、博弈能力等方面的表现变得更出色了。

另一款智驾方案是纯视觉版，采用的是英伟达Orin-X芯片，配备Coconut系统。

今年7月，所有乐道车型都会迎来Coconut 3.0大版本OTA，在智驾端到端模型、AI座舱、智能底盘等全方位进行优化。

新车座舱统一配备高通骁龙8295P芯片，屏幕包括17.2英寸3K中控屏、35英寸AR-HUD、17.3英寸3K吸顶娱乐屏，以及8英寸后排功能屏。

最后的看点还是价格，乐道L80分了Pro、Max+、Ultra+三个版本。

Pro版采用的是Orin-X纯视觉版智驾方案，整车售价24.28万元起，如果选用电池租用方式购买，价格是15.68万元起，比预售便宜了3000元。

Max+版在Pro版的基础上，标配了神玑NX9031、激光雷达，还有17.3英寸吸顶屏幕等配置，整车购买价是25.98万起，电池租用方式是17.38万元起。

最后是Ultra+版，进一步标配了四驱黄金动力组合和展翼电动踏板等，整车购买27.98万元起，电池租用方式购买是19.38万元起。

你可能也好奇，同一尺寸、同一平台，比乐道L90便宜2万多，乐道L80为啥不叫“乐道L90五座版”？

蔚来继续转身

在汽车行业，同平台、同尺寸的两款车，市场上大多数做法是以“同款不同版本”的形式推出——比如一款车的五座版和六七座版同步上市，共用一套宣发资源。

但蔚来这一次没有走这个套路。

蔚来为乐道L80新开了一个独立的产品系列，投入了一整套从预售到发布的完整营销资源，并且在乐道品牌两周年这天，推出了这一品牌的第三款车。

在李斌反复强调“该省省、该花花”、公司上下力行降本增效的当下，这种投入看起来似乎“不够经济”，但也恰恰印证了乐道L80的特殊分量。

现在的蔚来，经历了长达十一年的亏损“长跑”，去年四季度刚实现单季盈利，背后是销量重回高速增长、内部极致的成本控制在共同作用。

然而盈利光环之下，蔚来2026年的挑战依然严峻。今年第一季度，蔚来交付了83465辆新车，同比增长98.3%，创下历史新高。

但能否将这股势头保持到年底，决定了蔚来能否实现全年40%～50%的销量增长目标——也就是全年交付量要达到46万～50万台。

这意味着平均下来，蔚来三大品牌每个月要卖出大约4万辆车，作为对比，蔚来在2025年全年交付量为32.6万辆，今年的目标不可谓不高。

所以，蔚来需要从过去不计成本投入技术研发和基础设施建设的“创业期”，进入兼顾规模、效率与盈利平衡的“成年期”。

在这个阶段，每一款新产品的推出，都必须能直接、高效地服务于公司的核心经营目标——扩大规模、提升毛利、优化现金流。

乐道L80就是这个被寄予厚望的破局之作，也是李斌设想中，“推动纯电大五座SUV市场迈入纯电时代的拐点车型”。

所以，L80不是一款简单减去一排座椅的简配L90。在乐道的产品布局中，L90瞄准的是多成员家庭的大六座市场，而L80则切入了另一个赛道。

李斌透露过，2026年3月，大三排SUV市场中纯电车型的占比已经攀升至37.4%，但在大五座SUV市场，纯电的渗透率只有6.4%，于电车而言仍然是一个蓝海市场。

所以乐道L80就是为切入这一空白而生。

刚结婚的小两口、有娃的三口之家、有宠物的家庭、孩子上大学后有时间出行的夫妻……这些家庭未必需要六个座位，但他们需要宽敞的空间、实用的储物能力和可靠的技术配置。

L80把L90的平台优势和空间优势保留下来，砍掉使用频率较低的第三排，将空间全部释放给前两排和后备厢，正好契合了这个群体的需求。

回到蔚来整体战略的维度，乐道对蔚来的意义也愈发重大。

2025年，蔚来集团总交付量达32.6万辆，其中定位20～30万元主流市场的乐道品牌贡献了约10.8万辆，占比超过三分之一。

因此，乐道已经成为蔚来突破高端规模瓶颈、触达主流大众市场的关键。

另一方面，乐道也是蔚来实现“技术平权”和成本摊薄的最佳载体。

通过乐道的走量，进一步摊薄蔚来在自研芯片、换电网络等领域的巨额前期投入，把蔚来技术红利的受益面，以更亲民的价格带给更广泛的车主。

乐道共享蔚来充换电设施，也让这个能源网络的成本得到更多分摊，销量规模与网络效率形成正向循环。

L90已经证明了这套逻辑在三排座市场的可行性，而L80的任务，就是在更大的五座市场中复制。

可以这样说：在蔚来从“烧钱”走向“挣钱”的路上，乐道扮演的角色，越来越核心了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

豆包支付来了！亚马逊阿里字节连夜摊牌，AI尽头是电商？

Thu, 14 May 2026 11:21:39 GMT

原创 | 作者：罗超

大厂AI迭代的周期已经从“天”缩短到“小时”了。

5月11日，千问与淘宝正式互通，用户可在千问里买淘宝，也能在淘宝里用千问AI购物助手。当很多读者在我文章的评论区质疑“AI购物是不是伪需求”时，全球电商霸主Amazon整了个大活儿。

5月13日，亚马逊宣布关停Rufus聊天机器人，推出整合Alexa+能力的“Alexa for Shopping”，即Alexa购物版，用户可在智能搜索、商品详情页、Echo硬件等场景使用它。它的功能介绍，我直接把官网看到的搬到这里吧：

直接在亚马逊主搜索栏提问；
比较搜索结果中的产品；
在搜索结果和产品详情页获取AI 概览；
查看长达一年的产品价格历史记录；
Alexa购物界面功能展示；
设置定期购物计划；
在亚马逊商城和全球其他零售商处选购商品；
轻松将商品添加到购物车；
个性化您的体验；
了解新的产品类别和商品。

图源：Amazon）

除了支持智能搜索、降价提醒、商品对比、自动复购外，Alexa购物版还支持智能代买（Buy for Me）功能，甚至能帮用户在其他网站选购商品，用时髦的话说这是“购物龙虾”了。

和千问淘宝互通做的事情大差不差，晚了48个小时。Amazon、阿里两位全球电商巨头想到一块，你追我赶。

千问推荐商品后，支持淘宝用户选购、一键下单）

其实亚马逊探索AI购物已经快两年了，但重点是Amazon App内的Rufus。这款Amazon另起炉灶的AI助手在2025年累计服务了超过3亿用户，使用Rufus的消费者比不使用的完成购买可能性高60%，一共带动了120亿美元的增量销售额。这些数据说明一件事：用AI助手辅助购物不是伪需求，它可以给电商平台贡献规模化GMV。

问题是，Amazon之前有两个AI助手：一个是从智能音箱中长出来的Alexa（你可以理解成是天猫精灵），一个是只能在Amazon App中用的Rufus。

5月11日我在解读中指出体验千问内淘宝后，我发现自己低估了AI购物：阿里和Amazon的思路不一样，阿里AI购物统一收口到千问，AI内购物、电商内AI都支持，但Amazon却单押后者：

“Amazon梭哈了电商AI化，Alexa以及Echo智能音箱曾是深度学习时代的AI翘楚，但大模型时代Amazon并没有将重点放在C端消费级应用上。OpenAI、Anthropic、Google牢牢把持硅谷AI御三家地位，Amazon籍籍无名，它将AI的重心放在通过AWS卖Token上，同时在Amazon App内力推Rufus AI购物助手。”

现在，Amazon关停Rufus，将品牌统一到Alexa，它为什么这样做？我先贴一下AI的分析：为了整合。

Alexa是亚马逊从2014年起就通过Echo音箱、EchoShow（带屏音箱）等设备服务用户的消费级AI，已经积累了成熟的用户心智。Rufus用户量不小，但两个AI同时存在对用户并不友好，对平台来说资源分散，所以现在要合二为一。

亚马逊分管Alexa与Echo业务的副总裁丹尼尔·劳施在接受TheVerge采访时称，Alexa购物版融合了原版Alexa与Rufus的能力，核心优势在于整合更深入、功能更强大、全场景可用。用户可在亚马逊全系平台及Alexa智能设备上使用该助手，实现跨设备服务接续，这跟千问与淘宝互通强调“售前、售中、售后”全链路打通的理念是一致的。

整合外，Amazon由此还开辟了AI电商的新战线——Rufus原来只能在AmazonApp内用，相当于只有“淘宝内的千问”，没有“千问内的淘宝”。现在，用户可在Echo Show等智能设备里使用Alexa购物版（正在陆续OTA），相较于此前有限的AI购物而言，新的Alexa允许用户在带屏智能音箱上使用语音指令 + 触屏操作双模式浏览整个Amazon商城。

截至2026 年初，Amazon Echo 系列设备的全球累计出货量已超过 6 亿台，且每年以 3,700 万至 4,000 万台的速度增长中，牢牢占据智能音箱份额第一的宝座。Amazon官方列举的关于Alexa购物版case几乎全都是基于Echo的Alexa。

比如：

“你在亚马逊App上为你的大学生孩子选购一台新笔记本电脑，找到了一款配置合适的，但价格超出了你目前的预算。你让Alexa帮你设置价格提醒。几天后，你的Echo设备通知你，这台笔记本电脑的价格已经降到了你的目标价格，于是你让Alexa立即下单购买。”

图源：Amazon）

亚马逊在2014年奔着AI购物的目标推出Echo并开辟了智能音箱品类，贝佐斯的构想就是让用户对着AI说一句话就能完成购物，现在Alexa终于实现了这一点。

国内很多用户对“AI助手内购物”心存疑虑，但如果将AI替换成AI硬件，这个答案会清晰很多：在AI眼镜、AI手机、AI汽车甚至AI冰箱等AI硬件上（也可以说是硬件版的AI助理），使用语音与AI交互让其购物，是比传统浏览更友好甚至是唯一可用的方式。

而且基于硬件还会出现一些购物新场景，比如冰箱检测到没牛奶了，直接下单盒马配送，AI眼镜看到好看的穿搭直接下单同款……未来的许多时候，我们不再需要手机作为“中转站”。阿里在硬件维度有不少布局，除了天猫精灵这条对标Echo、瞄准「家」这一场景的线路外，还有千问AI眼镜以及即将推出的一系列AI硬件。

有意思的是，Amazon这位高管还diss了一波第三方AI的购物功能，他认为：相比市面上第三方AI购物工具而言，Alexa购物版要强得多，因为可调取用户真实评价、海量商品库等独家核心数据，还能精准告知用户商品库存状态及预计配送时效：

“亲身使用后才明白，为何其他AI 产品在购物赛道举步维艰—— 购物并非简单抓取网络信息、套入对话模板就能实现。”

此前，OpenAI等非电商公司均推出了AI购物功能，Google甚至还拉拢Shopify、沃尔玛、Target、Visa和Stripe等搞一个AI电商的安卓，Amazon根本看不上这些玩家，它坚持屏蔽大量外部机器人访问自家网站，且拒绝与竞品AI 平台合作。

但对第三方消费级AI助手来说，购物已是绕不过的场景：因为电商距离钱最近。Sora关停、豆包酝酿推出收费版……消费级AI到了一定规模后都得想法设法搞钱填补Token成本。如果不直接收用户的钱，最可能的商业化途径是“羊毛出在猪身上”即广告，但AI结果只有一条，不像搜索一样有大量的广告位。如果AI结果本身就是广告，体验将直接下降，用户无法接受。

但“搜索结果就是广告且不伤害用户体验”的商业模式一直都在电商平台存在。很多人未曾留意，从广告收入规模来看，淘宝才是中国最大的搜索引擎。电商搜索是互联网最好的商业模式之一：用户搜到自己想要的，商家获得了客户，平台得到了收入，Win-Win-Win。

电商搜索结果可能就是广告，或者说商家付了流量钱，但你没什么感知。2026年第一季度，阿里中国电商事业集团收入1222.2亿元，CMR（客户管理收入）增长8%，相当部分来自搜索。

所以电商成了消费级AI的全村希望，「AI搜索+百度」的商业化模型跑不通，「AI搜索+电商」已被证明，且未来会出现全新形态的广告模式。Amazon并不忌讳AI购物的商业化，这次明确表示Alexa 购物助手会在合适场景植入相关广告，且广告需以提升购物体验为前提，不会刻意缩减搜索结果范围。

真的是你追我赶。5月14日，有消息称豆包即将推出「扫一扫」支付，这是要将用户搜索「扫一扫」的习惯嫁接到支付上。结合此前推出的「帮你选」功能来看，电商已是豆包在「收费版」外的另一个大事。

（图源：公众号“读佳”）

跟OpenAI、Google、百度、DeepSeek这样的纯AI公司不同，字节还有抖音电商的基建。比阿里、京东的要弱一点，但供应链、物流、本地、金融都在一步步地追赶。豆包电商，至少会成为抖音电商的流量与场景补充，而且极有可能比直播短视频的规模更大一些。

但对于DeepSeek、ChatGPT等缺乏电商根基的玩家来说，AI电商化又是另一个故事了。显而易见的是：AI电商化，比电商AI化要更难一些。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

Robotaxi第一股又涨疯了

Thu, 14 May 2026 08:49:45 GMT

Robotaxi第一股，油门踩到底了。

文远知行最近宣布，要在5年内部署20万台Robotaxi——在各玩家的Robotaxi公开部署计划中，这是目前数量最庞大的一个。

这家L4公司的底气，很可能来自当前的业绩在背后支撑：

Q1总营收增长58%，产品收入暴涨116%；经营亏损收窄，现金储备充裕；毛利率高达35%，持续领跑行业。

从业务角度讲，文远的节奏同样紧凑：Q1国内的Robotaxi注册用户为去年2倍、单车日均订单峰期已达28单；出海进入全球12国40城，早已有市场出现单车盈亏平衡的拐点……

种种业绩无一不在证实：L4终于走到了商业化兑现时刻。

Robotaxi第一股，卖车收入暴涨116%

今年一季度，文远知行总收入为1.14亿元，同比增长57.6%。

把营收拆开来看，文远将其分成了两部分：

代表硬件销售业务的产品收入为2050万元，同比暴涨115.8%，增长主要是由于Robotaxi和其他L4级车辆的销售收入增加。

同期，公司服务收入为9370万元，同比增长49.0%，约占总收入的82%。

这部分业务代表的是文远通过自营车队提供载客服务，或向合作伙伴提供运营维护、技术支持等。

Q1服务收入增长的主因，则来自智能数据服务及ADAS服务。

盈利层面，今年一季度，文远知行的毛利为3960万元，同比增长56%。

同期毛利率为34.7%，和去年同期基本持平——在自动驾驶行业里属于较高水平。

能稳定在这一水平，和文远的商业模式有关，同时也说明，这家公司没有靠低价换市场，产品和服务已经具备一定的溢价能力。

支出层面，文远Q1的经营支出为4.69亿元，同比增长1.2%，其中大头的研发开支依然在持续增加。

Q1研发费用为3.63亿元，同比增长11.5%，占经营开支的77%。

但即便支出增加，文远的亏损却也呈现了收窄趋势。

公司一季度经营亏损为4.3亿元，同比减少1.2%；同期净亏损为3.89亿元，与去年同期基本持平。

另外在现金层面，截至一季度末，文远现金及流动性储备总计为62.25亿元，“弹药”相当充足。

因此，公司未来几年的技术研发、车辆采购和全球扩张，背后都会得到有力保障。

也难怪文远有信心大步狂奔了。

两条腿走，能迈大步？

在自动驾驶行业，文远知行称得上是产业布局最广的公司之一，业务覆盖乘用车和商用车，产品涵盖Robotaxi、Robobus、Robovan、无人环卫车，还有ADAS方案等矩阵。

按照这个思路去拆解，其实就能更清晰地观察到文远的增长来源和动力——

L2++和L4业务双线作战，共同支撑起了文远的增长。

具体先看L4。

在文远着重布局的Robotaxi业务上，这家公司今年以来的商业化正在明显加速。这个“加速”既包括规模，也包括范围。

规模上，截止今年4月30日，文远全球的自动驾驶车队数约达2800台，较上次财报发布日（今年3月23日）增长约700台车。

其中，Robotaxi数量约为1300台，约1000台Robotaxi部署在中国；相比上次财报，Robotaxi车队数也增长了近300台，大致相当于每天投放约8台车。

如果按照这个速度，文远今年计划的年末全球Robotaxi车队规模达到2600辆，应该问题不大。

不仅是车队数在增长，文远的Robotaxi用户使用量也在增加。

今年一季度，文远中国用户注册量达到了去年的2倍；Q1国内单车日均订单超过了17单，高峰期甚至能达到28单。

范围上，目前文远已进入全球12个国家、超40个城市。公司还计划今年进入国内一座新的一线城市，大家不妨猜猜是哪座城市。

海外进展尤其值得关注，特别是在中东地区，文远已经成功在迪拜、阿布扎比等地落地纯无人运营。其在阿布扎比的服务已覆盖全市约70%的核心区域，已实现单位经济盈亏平衡。

在自动驾驶行业里，这是目前少有的、在海外市场跑通盈利模型的案例之一，也意味着，出海赚钱的可能性得到了验证，技术开始转化为真金白银。

对文远而言，这表明公司已越过重要拐点。而商业化闭环能力得到验证的下一步，就是进入规模化复制的扩张阶段。

已官宣的合作中，前有文远和吉利远程（吉利的商用车平台）3月签署合作，计划今年年内交付2000台前装量产Robotaxi GXR。

后有最近的文远和联想合作升级，双方计划未来五年内，要部署20万台Robotaxi等自动驾驶车辆。

要实现这一目标，平均每天要在全球投放约110台车，速度惊人。

文远L4商业化跑通的同时，L2++业务今年也已开始提速，成为公司技术变现的第二曲线。

其核心产品WRD 3.0（一段式端到端ADAS方案），直接受益于其L4大规模运营所积累的海量场景数据与算法迭代能力，形成了“L4反哺L2”的技术闭环。

基于统一的软件架构，WRD 3.0支持跨车型、跨算力平台的灵活部署，能显著降低OEM的开发复杂度与整体成本，并缩短量产周期。

背后的技术底座，是基于自研的WeRide GENESIS通用仿真世界模型，融合了L4级真实运营中积累的算法能力与安全标准。

由此，在面向复杂场景时，WRD 3.0得以具备更稳定的决策，以及更强的系统容错能力。

此外，WRD 3.0还实现了与多种主流车载计算平台的适配，包括英伟达、高通、芯擎科技等产品，能覆盖不同算力与成本区间。

这样可以满足OEM的不同需求，提供从高性能到高性价比的各类解决方案。

商业落地方面，L2++的节奏更快。今年第一季度，WRD 3.0已获得广汽、奇瑞等OEM的近30个车型定点。

文远与广汽埃安合作的首款量产乘用车——埃安N60，搭载WRD 3.0，实现了城市、高速、泊车、主被动安全在内的全场景高阶辅助驾驶，上个月已经正式上市。

除了国内定点，WRD 3.0还计划联手Tiggo、Lepas、Omoda及JAECOO等企业，进一步向国际市场扩张。

财务数据和运营数据其实都在表明，文远已跨越技术验证门槛，两条路径商业化都已跑通，公司进入到了商业化兑现的阶段。

如今，最困难的部分已经解决，接下来能拦在盈利之前的，只剩下时间。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

3个月烧638亿，阿里、腾讯同遇“AI水池难题”

Thu, 14 May 2026 01:05:08 GMT

来源：盒饭财经

钱，正以前所未有的速度外流

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 财报PPT及AI制作

还记得那道经典的数学题吗？

一个水池，一边开着进水管，一边开着出水管，问多长时间能把水池灌满、放空或者更替。那时，是否一边做题一边内心吐槽：谁这么无聊，一边接水一边放水？

2026年5月13日，中国最大的两家互联网公司同日发布财报，让这道题有了商业现实版。

阿里巴巴截至2026年3月31日的第四财季，资本性支出达268.87亿元，全年自由现金流净流出466.09亿元，主要用于即时零售投入和云基础设施支出。腾讯同一天披露，2026年一季度资本开支付款370亿元，主要用于支持AI相关投入。两家公司一个季度合计烧掉了638.87亿元。

出水口的阀门不断被拧大的同时，进水口也在拼命蓄水。

阿里这边，云智能集团季度收入416.26亿元，同比增长38%，AI相关产品收入已连续第十一个季度保持三位数增长。腾讯那边，营销服务收入同比增长20%至382亿元，财报明确将增长归因于“AI驱动推荐模型升级”，企业服务收入同比增长20%。

然而出水的速度同样惊人。

阿里当季经调整净利润仅剩8600万元，去年同期为298.47亿元，跌幅接近100%。腾讯若剔除新AI产品（Hy、元宝、CodeBuddy、WorkBuddy及QClaw）的相关投入，非国际财务报告准则经营盈利同比增幅将从9%扩大至17%。也就是说，AI新产品在本季度造成的利润拖累接近88亿元。

腾讯财务表现摘要截图，来源：腾讯财报

“空中换引擎”，不少企业曾把重大的战略转型比喻为此。

面对AI的来势汹汹，对于任何具备一定规模的企业来说，注定是一场无法原地停下更换引擎的空战。就像一边加水一边放水的水池，目的是更替。

5月13日的腾讯股东大会上，对于腾讯AI是否落后的问题，马化腾直白表示，“原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点”。

把出水口的阀门，拧到最大

这次的两份财报中，“AI”是当仁不让的核心关键词。

阿里宣布AI投入已进入“正向商业回报周期”，而腾讯则为了AI基础设施砸下巨额资本开支，并在智能体（Agent）生态上狂飙突进。

这些数字和战略有着同一个显像：钱，正以前所未有的速度外流。

阿里巴巴财报显示：当季（截至3月31日的第四财季）经营亏损8.48亿元，而去年同期还是经营利润284.65亿元。经调整EBITA同比暴跌84%，仅剩51.02亿元；经调整净利润更是只剩8600万元，跌幅接近100%。

利润去哪了？

财报中的答案是：对科技业务、即时零售以及用户体验的投入，吞掉了账面利润的大半。当季经营活动现金流量净额同比下降66%，自由现金流净流出173亿元；资本性开支达268.87亿元，全年资本性支出高达1260.63亿元。

业绩电话会上，阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭用了两个比喻来解释这场豪赌。

他先把AI比作工厂：“目前AI发展的趋势更像制造业，要获得更多收入必须去建两个核心工厂——AI的训练工厂和AI的推理工厂，背后都是AI数据中心的建设。”

吴泳铭

紧接着，他用一个画面感极强的细节来描述需求的旺盛：“现在阿里的服务器内几乎没有一张卡是空的，客户的需求无法完全满足，排队得还很多。”

关于自由现金流为负，他的解释干脆利落：“源于过去一年在AI方面的投入，未来两年的投入仍会坚定持续，因为这对于阿里是关键的窗口期。”

腾讯，同样阀门大开。

财报显示，一季度资本开支付款370亿元，“主要用于支持我们AI相关的投入”；研发投入同比猛增19%至225.4亿元。

值得关注的是，一组藏在财报附注里的对比：若剔除Hy、元宝、CodeBuddy、WorkBuddy及QClaw等新AI产品的所有影响，Non-IFRS经营利润同比增幅将从9%扩至17%，达到844亿元。也就是说，新AI产品在一个季度内造成的利润拖累，接近88亿元。

股东大会上，马化腾坦率回应了外界对腾讯AI是否落后的质疑。

也是在这里，他那句“原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去”的比喻迅速传遍市场。更完整的版本是：“腾讯早期在AI领域的基础能力并非突出，近年通过人才建设、团队管理与内部培训持续补全短板，如今正逐步驶入发展轨道。”

这段话实际上完成了三重叙事：承认过去失误、解释追赶路径、定义当前状态。

竞争方面，马化腾画了一条边界：“不能看着别人在那边做就随便跨过去，抢别人的地盘，过去我们也抢过但后来基本失败了。”这条竞争基准下，腾讯的AI战略大概率是聚焦于自身社交、内容、游戏的生态闭环。

关于投入持续性，腾讯总裁刘炽平早在3月的业绩会上已表态：2025年腾讯在AI新产品上投入180亿元，2026年计划至少翻倍。

水池的“进水口”，谁在往里灌水

水在疯狂往外流的同时，也在拼命往里灌。

阿里的两个水龙头，一个叫“闪购”，一个叫“云”。

业绩电话会上，还未提问，阿里主动提起了“淘宝闪购”。自然，大家也对这个“日均订单1.2亿单的业务”的十分感兴趣——2025年几家即时零售大战，烧出来的是一团虚火，还是一个具有潜力的现金牛？

财报中的数字给出了初步回答：本季度，即时零售业务季度收入199.88亿元，同比增长57%，财报注明“主要受淘宝闪购订单增长带动”。

闪购之于阿里，不只是一个新的收入口，更像一把钥匙。这把钥匙打开了数亿存量电商用户更高频次的使用场景，有可能把“逛淘宝”变成和“点外卖”一样日常的动作。

另一根进水管在云端。

财报显示：云智能集团收入为人民币416.26亿元(60.35亿美元)，同比增长38%，特别是外部商业化收入同比增长加速至40%。这一增长势头主要由公共云业务收入增长所驱动，其中包括AI相关产品采用量的提升。本季度AI相关产品收入保持强劲势头，达89.71亿元人民币，实现连续第十一个季度的三位数同比增长。

电话会上，吴泳铭带来了两个明确的变化。

第一个是结构性的，“AI正在驱动阿里云全业务升级，增长动力从传统的计算存储，全面转向模型、算力与Agent服务”。第二个是商业化的，他明确预测，包含百炼MaaS平台在内的AI模型与应用服务年化经常性收入（ARR），将在6月份季度突破100亿元，年底突破300亿元。

与阿里“开新水龙头”不同，腾讯选择在已有的井里安装更强力的水泵。

最大的增压效应来自广告。腾讯财报显示，本季营销服务收入382亿元，同比增长20%，增速较上季度的17%进一步加快。财报明确指出，增长源于“AI驱动推荐模型升级及微信生态闭环营销能力扩展”，升级后的广告推荐模型“带动广告表现提升及广告单价增长”。互联网服务、电子商务及游戏行业的广告主投放增幅最为显著。

换句话说，AI在腾讯的第一个赚钱场景，不是聊天机器人收费，而是让广告更值钱了。

腾讯的压舱石依旧来自游戏。

财报显示：游戏业绩方面，本土市场游戏收入为人民币454亿元，同比增长6%，收入增速滞后于本土市场游戏流水增速，是由于2026年春节假期晚于2025年，导致更多收入递延至本季之后确认。本季多款长青游戏流水创下新高，包括《王者荣耀》《和平精英》和《三角洲行动》。3月底上线的新品《洛克王国：世界》也大受欢迎，表现亮眼。国际市场游戏收入为人民币188亿元，同比增长13%。

财报中表示：2025年金融科技及企业服务业务收入同比增长8%至人民币2294亿元。金融科技服务收入同比以高个位数百分比增长，由于理财服务、消费贷款服务及商业支付活动的收入增加。企业服务收入同比增长接近20%，得益于国内及海外对云服务的需求（包括对AI相关服务的需求）增加，以及由于微信小店交易额上升而带动的商家技术服务费收入增长。

至此，两家的换水逻辑已清晰。

阿里的水来自“增量”：闪购撬动了3亿月活用户，云AI开辟了年化358亿元的ARR。硬币的另一面是，每一滴水都是新的，但也意味着更高的不确定性。

腾讯的水来自“存量升级”：广告被AI重新定价，游戏流水稳步爬坡，微信生态不断加厚。另一面是，水量可控，但想象力取决于AI能将原有天花板顶高多少。

场外的影子

现实的商业，并不是理论上的一进一出，组织、竞争、市场等变量如同场外的影子，叠加其中。

3月16日，阿里巴巴内部宣布成立 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由阿里巴巴CEO吴泳铭直接负责。新事业群整合了通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部以及AI创新事业部，并提出一个核心目标：围绕 “创造Token、输送Token、应用Token”，重新搭建阿里的AI业务体系。

腾讯也拆掉了十年的高墙。

3月20日，腾讯发布内部通知，正式撤销成立十年的AI Lab。部分人员调整至大语言模型部，加入混元团队，向首席AI科学家姚顺雨汇报。

AI Lab曾是腾讯AI基础研究的核心载体，覆盖视觉、语言等多个领域，深度参与过混元大模型研发。有媒体形容，腾讯的AI体系里，模型和产品之间有墙，训模型的人不懂业务场景，做产品的人等不起迭代周期。研发和工程之间有墙，研究归研究，落地归落地，两套体系各跑各的。

马化腾在年会上说腾讯慢了“9个月到1年”，刘炽平补了一刀，说过去的混元是“高中生背题，成绩单好看，上了考场就露馅”。

姚顺雨做的第一件事，就是拆墙。

姚顺雨

他先拆了数据墙：过去混元的SFT数据没有去重，重复、冗余数据能到上千万条，他拉起一个20多人的预训练数据团队，几个月把冗余控制在一万多条。然后是Infra墙：他主导重建强化学习管线，让万卡集群稳定跑起来。最终，成立十年的AI Lab被撤销，核心人员并入混元统一汇报。

回到开头那道小学数学题：一个水池，一边进水，一边放水，问多长时间能换好池子里的水。这道题之所以让人抓耳挠腮，是因为答案从来不取决于某一边的流速，而取决于水与出水之间的那个差值。

而这些组织侧的“手术”，清理了水管的流速和流量，减少了这个差值。

电话会上，吴泳铭给出了时间坐标：ARR突破300亿元的年底节点，将是阿里AI“商业化飞轮”第一次被完全验证的时刻。彼时，AI收入占比将从30%向50%逼近，百炼平台客户数量同比增长8倍的数据。

马化腾的时间坐标则藏在产品里。一季度WorkBuddy已是中国日活最高的AI效率智能体，Hy3 preview在OpenRouter平台连续三周登顶调用量榜首，响应速度提升54%、任务成功率维持在99.99%。

然而，商业不是数学题。下定这一决心的，也不是只有他们。

5月9日，《南华早报》援引知情人士消息称，TikTok 母公司字节跳动今年已将AI基础设施计划支出提高25%，达到2000亿元人民币。内存芯片成本上涨之际，字节跳动正在进一步加大AI投入。

多元化的土壤中长出了不同的现金牛，同时也意味着多线竞争。AI这片战场之外，电商、零售、游戏，都还有不少以此为核心业务的玩家虎视眈眈。

参考资料：

1.《马化腾回应腾讯AI是否落后：现在感觉站上船但还坐不下去希望船速能快一点》，科创板日报

2.《阿里巴巴CEO吴泳铭：阿里服务器几乎没有一张卡是空的》，界面新闻

3.《马化腾：一年前以为上了AI的船，结果发现漏水了；腾讯坚持走正确的道路，不能随便跨过去抢别人的地盘》，每日经济新闻

4.《阿里AI大整合：围绕Token打一场新仗》，蓝鲸新闻

5.《在腾讯拆墙的人》，智械岛

6.《姚顺雨的88天》，版面之外

7.《消息称字节跳动增加25% AI基础设施支出，规模达2000亿元》，it之家

8.《阿里巴巴：截至2026年3月31日，本季度云智能集团收入为416.26亿元》，新京报

9.《腾讯Q1财报：本土市场游戏收入454亿元》，新浪科技

10.《阿里吴泳铭：AI收入占比预计未来一年突破50% 成阿里云增长主要引擎》，上海证券报

11.《阿里巴巴集團控股有限公司2026 年三月底止季度業績及2026 財務年度業績公告》

12.《腾讯控股有限公司截至二零二六年三月三十一日止三個月業績公佈》

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

Waymo CEO回应L2升维L4：有可能，但只靠端到端还不够

Thu, 14 May 2026 00:32:01 GMT

一凡发自副驾寺forever

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

无人驾驶，发展到什么阶段了？

那要看全球Robotaxi一哥Waymo走到哪儿了：

技术上，转向端到端，云端基模世界行为语言模型打底，蒸馏为小模型上车。

商业化上，每周50万单，在美国落地11城，出海英国伦敦和日本东京，开启「Robotaxi全球化元年」。

这都是Waymo联席CEO德米特里·多尔戈夫（Dmitri Dolgov）最近访谈时，披露的最新进展。

多尔戈夫是行业的元老级人物，工程师出身，亲历了21年间，无人车从沙漠挑战赛走向全球的全过程。

他在访谈中，谈及了21年里自动驾驶的技术演进，同时也展望了，当自动驾驶普及，人类社会的变化。

端到端必要，但不唯一

多尔戈夫透露，Waymo现在也转向了端到端，但是这并不意味着彻底抛弃过去的技术范式。多尔戈夫认为这是“错误的二分法”。

因为在Waymo看来，纯粹的端到端，像是一个黑盒，传感器输入图像，系统利用图像像素，直接输出车辆轨迹，这就给仿真训练，带来了困难。

因为这迫使仿真系统去生成一个完整的像素世界，多尔戈夫觉得生成一切本来就很困难，即便做到了，训练和评估过程也很低效。

Waymo的解决办法是，以端到端为基础，再加上一些来自真实世界的结构化概念，比如这里有一条路、一个交通标志或者限速信息。

在这一思路的指导下，Waymo在云端打造了一个基座模型，多尔戈夫把它叫做多模态世界行为语言模型（Multimodal World Action Language Model），看上去还是世界模型的架构。这里的语言维度，主要是通过VLM，引入通用世界知识和语义理解。

这个基模并不都是用来开车的，主要适配了这三大类任务：

开车：云端教师模型学习如何驾驶，后续蒸馏到车端的学生模型
仿真：生成逼真的虚拟环境，训练自动驾驶系统
评估：评价驾驶决策，教Driver怎么开

在多尔戈夫看来，如果只做辅助驾驶，只用Driver司机模型就够了，可以解决自动驾驶系统90%的问题。

但如果想要跃过L4的鸿沟，就需要用到Simulator仿真器和Critic价值判断器。

从这也能看出，其实多尔戈夫承认，L2玩家有可能进入L4阵营。但是他不认为L2跟L4之间是线性升维关系，因为双方解决的技术问题，有本质不同，L2到L4是质变，不是一回事儿。

Waymo第六代套件，成本比肩ADAS系统

除了软件层的技术架构，多尔戈夫还分享了Waymo的硬件侧进展。

他表示，Waymo第六代自动驾驶套件，仍然采用了多传感器冗余感知方案，激光雷达、毫米波雷达和摄像头都上，对三者做了统一和简化。

多尔戈夫认为，激光雷达仍然有纯视觉不具备的优越性。他举了个例子，有一次Waymo无人车准备起步，前方一辆公交车驶过，挡住了无人车的视线，Waymo检测到公交另一侧，底部有一个微弱信号，这个微弱信号，其实是行人在走路。

就凭借激光雷达捕捉到的一点微弱信号，自动驾驶系统判断这里有行人，并预判行人会从公交车后方走过来，所以提前减速，并且往侧方多打了一下方向盘，留出距离，避让开了行人。

虽然还是使用了多传感器，但据多尔戈夫透露，其实第六代套件的成本并不高，可以和智能辅助驾驶套件的成本相比了。

这就匪夷所思了。国内套件成本低，包括激光雷达能做到“千元机”水平，都是因为有成熟的智能车产业链，有规模效应的助力。

而在美国，因为特斯拉坚定走纯视觉路线，激光雷达产量并不高，Waymo竟然把成本下探到现在的水平。

回到传感器，多尔戈夫透露，目前还有一些独特的问题需要解决，天冷时还需要解决传感器的清洁、加热和湿滑路面控制等一系列问题。

新技术和新套件，也正让Waymo跑出自动驾驶新的加速度。

自动驾驶的加速度

多尔戈夫在访谈中披露了一系列数据，他表示目前Waymo累计订单已经突破了2000万单，其中有一半都来自过去的7个月。

而且目前还在以50万单/周的速度增长，同时车队规模已达到了3000辆，每周无人驾驶里程达到了640万公里。

这个速度今年还会继续加快，多尔戈夫称Waymo已经在美国落地了11座城市，今年还计划在英国伦敦和日本东京部署。这意味着2026年将成为「Robotaxi全球化元年」。

不过多尔戈夫也坦承，Robotaxi直接在海外部署比较困难，尽管模型现在的泛化性越来越强，但到新的城市，还是需要特调，收集本地数据，做针对性的优化，同时进行验证。

除了技术本身的问题外，还要和监管机构沟通，尝试取得当地居民的信任。

One More Thing

在谈到商业化进展时，多尔戈夫还提及了无人驾驶商业化的「Corner Case」。

多尔戈夫表示，有的偏远地方，没什么人打车，在这种地方部署Robotaxi，不太合理。

毕竟接不到太多单子，算不过来账。但也不是说，地区偏远，就普及不了自动驾驶。

多尔戈夫透露，Waymo的系统将来也可以部署到私家车上。

换句话说，未来不一定需要打车，才能体验自动驾驶服务，用自家车辆也行。

当L2升维，推出Robotaxi叫车服务之际，Robotaxi一哥，考虑进军私家车了。

从这个角度来看，端到端技术架构之后，L2和L4的商业模式，也正在走向同一条河流。

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8000只“狗”打底，北邮校友又融了5个亿

Tue, 12 May 2026 09:28:47 GMT

近5亿元！

国内消费级具身智能赛道，最大单笔融资诞生，花落地平线和理想前高管联手打造的具身智能公司——维他动力。

三位技术大牛创业一年半，已斩获四轮融资，累计融资超过7亿元。

资金就位，产品并行。当初一经售卖就火上热搜的超能机器狗，如今订单已经超过8000台。

而最新进展也同步曝光：你的机器狗“大头BoBo”，最近已正式开启交付，马上就能寄到你家门口了。

消费级具身智能，诞生近5亿单笔融资

最近，维他动力（Vbot）宣布完成了Pre-A轮融资，规模近5亿元。

本轮融资由东方嘉富、华泰紫金、复星锐正联合领投，上汽集团旗下尚颀资本、明荟致远共同参与投资，还有凯辉基金、今日资本、高瓴创投、渶策资本、BV百度风投、柏睿资本等老股东持续加注。

据维他动力披露，这些资金将用于大规模量产、销售网络建设，以及新一代人形机器人的研发。

自2024年12月公司成立以来，算上之前的种子轮、种子+轮和天使轮，这已经是维他动力完成的第四轮融资，累计融资已超过7亿元。

往期投资方阵容同样豪华，地平线、高瓴在去年1月就领投了种子轮融资，联想创投、百度风投、阿里CEO旗下的元璟资本也都早早加入股东阵营。

在具身智能众星闪耀的现在，动辄过亿的融资已是屡见不鲜。

但细分赛道中，维他动力刚刚宣布的这笔融资，是消费级具身智能的最大单笔融资。

能被资本格外青睐的，为什么是维他动力？

维他动力在做什么？

资本从来不会无缘无故地追捧一家公司。

早在维他动力成立刚两个月，公司就收获了首轮融资，当时市场看好的因素只有一个，就是硬核的团队。

维他动力的创始人兼CEO，我们已经很熟悉，是前地平线副总裁、软件平台产品线总裁，地平线005号员工——余轶南。

△余轶南

余轶南本科毕业于北邮，随后进入中国科学院自动化所读博，师从谭铁牛院士。

博士毕业后，余轶南选择加入百度深度学习研究院(百度IDL)，并在那里遇到了当时的百度IDL常务副院长，也是他后来的东家和投资人——余凯。

跟随余凯创业后，余轶南作为地平线智驾一号位，带队主导了征程系列智能驾驶产品的研发；之后的多个量产项目，包括长安UNI-V、理想ONE在内，也是由他推进实现大规模交付。

后来，地平线进行了业务调整。重组智驾团队后，余轶南被赋予新的使命，就是带队具身智能机器人。

4个月后，余轶南带着一队人马创立了新的具身智能公司，也就是今天的维他动力。

当时和余轶南一起创业的，还有两位联合创始人：赵哲伦和宋巍。

△从左到右为：宋巍、余轶南、赵哲伦

赵哲伦也是资深智能驾驶产品专家，早期是媒体42号车库的联合创始人。

后来赵哲伦加入理想，负责理想ONE和L系列智驾产品的定义和交付，离职前曾出任理想第一产品线营销负责人，负责L9与MEGA的营销。

而宋巍在创业前，则是地平线前软件平台总架构师，亦是地平线智驾创始团队成员。

这个组合的特点很明显：既有芯片和软件底层能力，又有大规模量产交付经验，还懂场景和产品。

今年3月左右，还有一位技术大牛，也被曝加入维他动力任研发副总裁，他就是前千里智驾首席科学家秦海龙。

此前，秦海龙还曾担任过长安汽车副总工程师、元戎启行规控总监、蔚来自动驾驶高级总监。

△秦海龙

不过，真正能让维他动力在资本市场广受认可，更关键的在于产品。

维他动力的产品主打家庭场景，定位于消费级具身智能。

公司首款产品我们之前介绍过，是一台四足机器狗，名叫“大头BoBo”，定价12988元，创始权益价9988元。

这是全球首款无需遥控的智能机器狗，搭载360°激光雷达、360° UWB超宽带定位、空间四麦克风阵列，以及双目深度感知摄像头。

Vbot超能机器狗内置地瓜S100P芯片，整体算力达128TOPS，是迄今消费级量产机器人的最高算力。

续航方面，电量达到近600Wh，较行业上限提升了37.5%，能续航3-5小时，不至于“牵着出来抱着回去”。

在功能上，运动、承重、跟随等对Vbot超能机器狗而言都不在话下，特别的是，它还能进行肢体互动，并且在基础的语音助手能力之外，能够理解、执行复杂任务。

去年12月23日，Vbot超能机器狗正式发布开卖，52分钟就订出1000台，相关话题直接冲上了热搜：

到今年1月12日，大头BoBo的首销预订已达6540台，平均下来每天超300份预订。

今年2月，正当AI智能体“龙虾”爆火之时，Vbot超能机器狗还接入了OpenClaw，成为首个可购买的活体“龙虾”具身智能机器人。

它能够理解自然语言中的任务意图，既能根据条件触发行动，也可以拆解复杂目标，并在执行过程中不断判断与调整。

比如，你在APP里问它，“帮我看看办公室还有人吗？”

Vbot超能机器狗就会理解这是一个关于空间判断的任务，然后主动转头、移动，调整视角去观察周围环境，通过摄像头识别人形目标，确认空间内是否还有人，再根据看到的真实情况反馈。

而当前最新进展是，这样一款无需遥控、可互动的机器狗，已经在5月8日正式开始发货交付了，首批500台产品已经下线。

据36氪报道，赵哲伦透露，Vbot超能机器狗的订单总量已超过8000台，公司已经与华勤合作共建了专属产线，目前还处于产能爬坡阶段。

预计5月，维他动力将交付1500台，6月产能将爬升至2500台/月，在产线满产状态下，其月产能可达4000台以上，预计在6月底前能完成所有预订订单的交付。

用余轶南的话说：

Vbot是第一个把具身智能大规模量产化的公司，我们今天的交付，不只是一款产品，而是一个真正意义上的具身智能平台。

在此基础上，维他动力也对下一步计划提前做了预告，没错，就是前面提到的人形机器人。

这并不让人意外。做具身智能本体的创业公司，最终的目标大多都是人形机器人。

维他动力透露，公司接下来核心将聚焦全尺寸人形机器人的本体、手足一体的世界模型，还有Agentic OS架构的具身智能操作系统。

而人形机器人业务的负责人，正是不久前加入公司的秦海龙。

余轶南还透露，本次大规模量产交付只是一个开始，公司还要面临更多的挑战，把更多的机器人真正带入真实生活空间：

“只有当机器人持续进入用户生活、参与真实场景，才能形成真正有效的数据闭环，获得丰富多样，无限的数据，才有机会实现真正的物理AI。”

2026燃爆具身智能

和维他动力同时，另两家具身智能公司也官宣了融资新进展。

一家是已有多款机器人产品的鹿明机器人，公司已同时完成数亿元的A1及A2轮融资，领投方均是三菱电机。

这家公司的团队同样硬核，创始人兼CEO喻超，毕业于清华大学，自2016年起深耕机器人学习算法领域，曾主导追觅科技人形机器人业务，参与开发小米CyberDog等多款消费级机器人产品。

CTO曹俊亮是上海交通大学机械工程博士，拥有十年具身智能硬件研发经验；联席CTO丁琰，是纽约州立大学人工智能博士，曾任上海AI Lab明星研究员。

另一家公司叫做Uncharted Dynamics，专注于具身智能底层基础设施的科技公司，总部位于北美。

而三家同日官宣融资事件，放在今年已是屡见不鲜。

毕竟从去年到现在，具身智能持续升温，备受资本市场追捧，光今年一季度，国内就有超50起融资披露，累计金额超200~300亿元。

其中，单笔金额达10亿元以上超过14起，融资规模已普遍以“数千万”起步，堪称“资本核爆”。

在这样遍地热钱的背景下，具身智能创业公司如何能脱颖而出，看的无非就是团队、产品和量产能力。

回顾自动驾驶的发展史，2016~2018年也是资本狂热期，大量创业公司拿着PPT融资，但最后真正活下来并走向上市的，只有少数几家具备工程化能力和量产交付经验的玩家。

具身智能正在经历类似的阶段。

当下，各家储备资金已经就位，产品到底能不能打，只等量产见分晓。

One More Thing

好多朋友对机器狗的具体应用场景充满想象，什么救援、探索、测绘、巡逻……总结起来就是“为人所不能，为人所不欲”。

但目前，机器狗的功能大多还止步于陪护、娱乐等等。

直到刚才，「激动的」维他动力CEO余轶南，找到了机器狗的新场景和新价值：

一位盲人用户，在维他动力首家线下体验店——上海长宁店体验过后，表示带走路完全没有问题，下单了一只机器狗做自己的领航导盲犬。

具身智能的意义之一，或许就在于等待我们发掘更多的可能。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

快手电商磁力金牛：在AI焦虑时代，做商家的“经营合伙人”

Tue, 12 May 2026 03:09:42 GMT

来源：深响

近几年，AI热点加速轮转，AI在营销领域的应用也走过了一条清晰的演进路线：最早是AIGC生成素材，接着是Agent智能投放，而后"养龙虾"热度席卷，又把行业认知往前推了一步。

技术迭代的节奏确实让人兴奋。但站在商家那一侧，感受完全不同。

原本很多中小微企业、个体户商家，就因为没有专业电商广告投放团队和经验，而存在不会投、不敢投的问题。现在AI工具更多，很多AI技术直接融入过去的投放体系，商家不仅得会广告投放还得懂AI技术，难度更是叠加。

对商家而言，当下真正关键的问题，不是真的了解“这个AI工具有多强”，而是AI能否真正替自己完成投放，并稳定产出结果。快手电商的广告投放平台磁力金牛，正是在试图回答这个问题。

技术和经营间的鸿沟，

商家的四重卡点

只看供给端，AI广告营销产品一直在密集释放，几乎营销每个环节都能被AI重构一遍。但倘若把视角切换到商家，则是另一番景象。大家每天焦虑的是更现实的经营问题：今天该推哪个品、预算设多少才不会亏、什么素材才能真正带来转化。技术供给与经营需求间横亘着一条鸿沟：很多AI产品只是在解决生成效率，却没能真正穿透到经营的实质难题。

而问题的关键还在于，广告投放本身是一套高度复杂的动态经营系统。素材、人群、预算、出价、节奏、转化效率彼此联动，任何一个环节失衡，都可能直接影响最终ROI。宏观看，广告投放链路极长；微观看，具体问题又异常琐碎。

这种复杂性，在中小商家身上会被进一步放大。

首先是选品与素材难。

对大量经营几十个SKU的中小商家来说，没有成熟的数据分析能力，选品往往只能依赖经验和直觉。素材同样如此，内容生产高度依赖热点与感觉，试错成本不断累积，却很难明确问题到底出在哪里。

其次是出价与预算判断难。

这本是专业投手最核心的能力之一，但现实里大量中小商家只能自己摸索。预算设少了，计划跑不起来；预算设高了，又担心迅速烧穿。更复杂的是，广告投放并不是“设完价格等待结果”这么简单，出价、预算、人群定向、素材匹配之间始终处于动态联动状态，仅凭经验很难持续找到平衡点。

再进一步是起量慢、效果不稳。

很多商家都会陷入类似困境：计划搭建完成了，但始终起量困难、转化波动明显，反复调整依然没有起色。大多数人并不知道问题究竟出在哪，也缺少明确优化方向，于是逐渐陷入“投了调、调了失望”的循环，消耗的不只是预算，还有持续经营的信心。

最后则是操作复杂与人力不足。

对于没有专业投手团队的中小商家而言，广告投放本身就是一项高负担工作。创建计划、拆解营销目标、搭建层级、设置关键词与竞价，每一步都需要时间与精力。而在直播、电商、客服、发货等日常经营压力之外，投放复杂度本身，就已经成为很多商家的现实门槛。

这四层卡点叠加在一起，结果就是行业在高速释放AI能力，但中小商家离AI的真实落地始终停滞不前。

AI一键推广，

商家说句话就能投广告

面对上述痛点，快手电商磁力金牛以「AI一键推广」给出了极简答案——把复杂留给系统，把简单还给商家。

这一产品的首个亮点，在于对话即投放。

传统的广告投放路径，是商家需要先有明确的投放意图，然后去建计划、设参数、调策略；AI技术融入后，多数产品也只是在这个流程中进行辅助优化。对不知道怎么投、该投什么的中小商家来说，有无AI其实门槛并未降低多少，因为整个链路的第一推动力，仍然是“你得先知道你要什么”。

而「AI一键推广」改变了这一预设。它用自然语言交互取代了指令式操作——商家只需说一句“帮我创建推广方案”，系统即可理解意图并给出响应，不需要分解营销意图，不需要层层搭建计划。即便是不懂广告投放的人，也能迈出第一步。

更关键的变化在于逻辑的倒转。传统投放是商家手动触发、系统被动响应，人推一下，系统动一步。现在「AI一键推广」会主动完成计划设置并开启投放，无需商家对每一步怎么做给出明确指令，AI完全接替了过去那些复杂繁琐的设置工作。商家可以通过对话随时调整ROI目标、每日预算等策略，系统即时响应，做到“所想即所得”。

再具体来看，四个核心环节的智能化功能实现了从选品到出价的全链路覆盖，精准击穿商家在投放中的每一个卡点。

选品方面，AI一键推广可以智能优选商品，系统整合站内外多维度数据，自动识别商家店铺里的潜力商品，让“选什么”不再依赖经验直觉。

一个真实的案例是，在快手某女装商家上架商品多但缺少选品方向，不知如何挑选跑量商品。在使用AI一键推广后，系统自动优选商品、识别潜力品，精准捕捉爆款商机，最终消耗提升1.8倍，GMV提升2.3倍。

选素材方面，AI一键推广可智能优选素材，系统基于商品特征与行业爆款素材洞察，自动匹配优质素材，帮助商家摆脱同质化困境。

食品饮料行业商家“舍得茗茶”是一个典型样本：商家的经营品类多，但素材长期以产品实拍和文化故事为主，难以在同类商家中脱颖而出。接入AI一键推广后，系统自动选择并匹配优质素材，告别同质化，ROI提升1.02倍，推广提效1.25倍。

选人方面，AI一键推广可精准找人，会结合全域DMP（数据管理平台）标签，挖掘商品潜在意向人群，精准定向。

还有智能出价，用AI一键推广可基于历史跑量数据预估调价趋势，科学测算合理出价区间，智能设置预算，让“不敢投”变成“放心投”。

家具百货行业商家“悦乐优选”同时印证了这两项能力：由于经营活页收纳包等适用场景多样的商品，商家的目标人群广泛、推广效率低；且同类产品竞争激烈、价格透明，所以商家难以兼顾跑量与ROI。使用AI一键推广后，系统基于人群模型智能匹配素材，精准触达高意向客群，智能设置ROI出价，不用反复测试，最终计划ARPU提升3倍，推广提效1.2倍。

以上这些数字的意义也不只是在讲“AI很厉害”，而在于它们是在商家不需要额外操作的前提下跑出来的。不需要学技术、不需要调参数、不需要测试几十组计划去碰运气，一键之后，系统自动跑完全程。

除功能层面的突破外，AI一键推广还回应了智能投放领域一个更深层的信任难题。

长期以来，智能投放产品普遍面临“黑箱困境”：AI给出方案，但商家不知道逻辑是什么，看不到推理过程就难以完全信任。

而AI一键推广的做法是“分步展示完整思维链”，系统生成推广方案后，商家可点击查看方案生成过程，每一步决策都有可追溯的依据。这种将AI推理过程“可视化”的设计，把推广从“盲盒式决策”变成了可理解、可追问、可调整的智能协作。

当投放这件事从“需要经验、需要人手、需要时间”，变成“有想法就能投，说出来就能跑”，中小商家第一次真正拥有了“投放自由”。这不止是效率的跃升，更是AI技术普惠和赋能中小商家经营的具体表现。

从一键推广到全链路智能经营，

经营合伙人进化中

如果磁力金牛只做了「AI一键推广」，它只是新增了一个“好工具”，事实上整体来看其战略不止如此。

此前AI运用在营销领域，多数能力被封装在"单点优化"的场景里——A工具做素材生成，B工具做智能出价，C工具做人群分析，相当分散。但商家真实经营是链条状的，环环相扣。AI一键推广选择在产品层面做减法，但其底层磁力金牛是在系统性构建完整AI能力体系。

去年磁力大会，快手明确提出“AI生成新商业”的核心方向，磁力金牛由此开始从底层系统到投放环节，持续构建AI Agent能力。AI一键推广并非凭空出现，而是在这一战略路径上持续积累、逐步整合的产物。其背后是一套正在形成的完整能力矩阵——从投前的选品、洞察、素材分析，到投中的自动投放与策略优化，再到投后的数据分析和经营诊断，一条贯穿“投前—投中—投后”的AI经营闭环已初具轮廓。商家获得的，不再只是投放的工具，而是一个可迭代、会进化的经营系统。

这条进化路径还有更长的延伸。基于OpenClaw开源生态打造的“磁力金牛Claw Skill”，后续将进一步覆盖推广咨询、投放诊断、实时数据分析、选品与素材洞察等全经营链路。如此一来，磁力金牛是从“智能投放工具”进化成了“AI经营操作系统”——不只是帮商家完成一次投放动作，而是逐渐参与到持续经营决策中。

如今，市场上早就不缺AI营销工具了，AI营销正经历一次关键切换——从“功能竞争”进入“结果竞争”，让AI真正落进生意场景，把AI变成可验证、可落地、可赚钱的经营能力，会成为AI营销真正的分水岭。

从AI一键推广解决中小商家的投放卡点，到磁力金牛构建全链路智能经营闭环，其价值指向始终清晰：为商家经营做减法。当黑箱被打开、门槛被拉低、结果可追溯，AI便不再只是大品牌才能驾驭的工具，而是以“技术普惠”的方式进入千万中小商家的真实经营流程。这条路上，磁力金牛的角色也将向着“经营合伙人”持续进化。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

体验千问内淘宝后，我发现自己低估了AI购物

Mon, 11 May 2026 14:21:21 GMT

原创 | 作者：罗超

5月11日，路透社「路透」消息1天后，千问与淘宝全面打通，没有灰度，全量上线。

今年1月起千问陆陆续续打通淘宝闪购（外卖）、打车、买电影票、订酒店等等服务，但千问与淘宝迟迟没有深度融合。我当时曾分析其中原因：千问与淘宝打通这一步太重要了，阿里不可能端个半成品上桌。

今天阿里终于推出了真正意义上的AI购物：用户可在千问App获得产品推荐、一键支付购物、获得售后服务，同时也可在淘宝App内使用“千问AI购物助手”。

我第一时间体验了一下千问内的淘宝购物，感觉阿里在尝试一种前所未有的AI购物形态：AI一站式购物。售前商品推荐、科普，售中商品比价、颜色型号筛选、一键支付和物流状态查询，售后服务全被整合在一个会话框内，整个体验很流畅，产品完成度很高。

（千问推荐商品后，支持淘宝用户选购、一键下单）

千问+淘宝是全球AI助手第一次真正打通购物全链路。此前豆包“帮你选”、ChatGPT只是推荐商品链接，并允许用户跳转到「小程序」支付，但用户付款后订单与AI不再有关系。

（豆包“帮你选”支持用户在豆包内跳转到抖音商城下单）

（左：豆包对话框不会有购买记录，也不支持查询订单状态；右：千问可查询订单物流。）

AI购物不是伪需求，

是入口级新场景

有种判断认为“AI购物”是伪需求，我的社群里就有人说：用户不可能把消费决策委托给黑箱里的算法。但搜索和推荐引擎底层同样是黑箱算法，它们给出来的信息、服务和商品最后会被用户依赖，还是因为省心省力。体验好了，剩下的问题就是建立信任了。

现在，AI已经成为高频入口，用户习惯在对话框里获得一切。QuestMobile数据显示，2026年3月AI原生App月活用户已达4.4亿，豆包、千问、DeepSeek合计月活超过6.38亿，单季度新增1.3亿用户。高盛在2026年Shoptalk峰会上给了一个判断：消费者购物起点正发生结构性迁移，AI平台正取代搜索引擎成为电商流量的新入口。

而且，人们会跟着人类主播买东西，为什么会拒绝AI？我说一句可能得罪人的暴论：AI比人类主播更可信。直播带货佣金普遍在20%以上，头部主播甚至更高，这意味着你买到的东西里有一大块是给主播交的“信任税”。AI不会为了坑位费把烂货推给你，翻车概率当然更低，董宇辉们讲故事卖情怀，AI拼算法、拼效率，千人千导购，赢面更大。

最关键的的还是AI能解决传统搜索解决不了的问题。

传统货架电商的搜索逻辑是“关键词匹配”，但很多购物需求根本无法用关键词描述，而且电商平台供给太丰富了，SKU爆炸，用户筛选成本越来越高，AI能反向收敛，把人话转化成筛选条件，甚至能理解“颜色鲜艳”这样的抽象需求，直接给出推荐。

（千问可以转化用户需求，精准搜索。还能识别需求中的矛盾点。）

你没法让ChatGPT陪你逛沃尔玛，但在千问你可以说“帮我推荐一下520送给女朋友的礼物，要求预算3000~5000内，最好有「科技」属性，因为我喜欢数码产品”，它能像导购一样跟你多轮对话，摸清需求再推荐，其实是AI导购的逻辑。

（当用户不知道买什么时，千问可以帮着挑礼物）

用户很多时候需求模糊：知道自己要买什么东西，却说不清具体款式或参数。面对“给小外甥买挖宝礼物”、“黄仁勋皮夹克同款”、“俞浩推荐的无叶风扇”这样的抽象需求，传统电商无能为力，我要么自己花时间四处搜寻，要么直接就放弃不买了，AI可以将我的需求翻译清楚。

有时候，我根本不知道自己具体要买什么，比如去露营要买装备，想科学减肥，甚至就是想让皮肤变白一点……这时候，AI不仅能科普，还能推荐合适的商品。

甚至我就是想随便逛逛花钱时，AI也能抽盲盒一样，满足我的「剁手欲」：

至于图片搜索买同款，对AI来说就是“基操”了。千问不只是可以看包装就知道我需要什么，而且还会给到淘宝、1688、闲鱼的不同商家给我挑，品牌、二手、批发……体现出淘系供应链的优势：

体验了千问内淘宝，我感觉淘宝和千问的AI购物助手，就是盯着「买买买」中的诸多问题而来的。如果你认为AI购物是「伪需求」，我建议你先用用再说。

「端到端」才能打造AI购物的极致体验

很多人把千问与淘宝这次整合解读为“狙击豆包”或者“征战618”，视角还是太小了，阿里瞄准的是未来十年甚至二十年的购物入口，千问与淘宝互通，也是全球超大规模电商平台与顶级大模型应用的首次深度融合，这对AI电商来说很重要。

因为「端到端」才是AI电商的最优解。AI与电商基建彻底整合，不只是账号体系，还有底层数据、业务流程甚至是组织架构。只有「端到端」的AI电商，才能提供真正的售前、售中、售后的一致性体验。

其实OpenAI去年9月就在探索AI电商了，但采取的是「缝合」而非「自建供应链」的模式。当时ChatGPT信心满满推出即时结账功能，由Stripe提供支付支持。作为其首批合作伙伴之一，手工艺品电商平台Etsy股价首日跳涨16%。但六个月后这个项目就凉了，沃尔玛披露的数据显示，ChatGPT对话内直接完成交易的商品转化率只有跳转到网站购买的约三分之一。Etsy方面则向零售媒体Modern Retail表示，即时结账功能确实帮助潜在买家接触Etsy商品，且带来了一定的引流效果，但最终「销售转化量并不理想」。

（图源：Stripe）

说白了，ChatGPT有营销价值，但暂时还不能贡献规模化的GMV，但这并不是说AI不能带货——关键要看这个AI是谁的。

亚马逊AI购物助手Rufus就取得了成功：2024年2月上线，到2025年被2.5亿人用过，月活同比增长140%，交互量增长210%。最关键的一个数据是：使用Rufus的顾客完成购买的可能性比未使用者高出60%，Rufus在2025年带动了120亿美元的增量销售额，「AI聊天窗」是真的能贡献规模化GMV的。

（图源：Amazon）

Rufus为什么能跑通？因为亚马逊先有了供应链、物流、支付、售后这些电商基建，AI反而可以放大基建的价值，所以AI对电商平台来说不是颠覆者，而是加分项。用户信任亚马逊能按时送到、能退换货、能用Prime，所以让Rufus帮忙下单时心理门槛极低。

相反，如果ChatGPT给第三方零售商分流量，用户就会对「结果是否靠谱」忧心忡忡：AI会不会优先推荐「广告」商品？ChatGPT可以表态说商品结果没有任何商业化，但要用户一直相信这一点很难。

今年1月谷歌、Shopify、沃尔玛、Target、Visa和Stripe却联手推出了Universal Commerce Protocol，一个让AI代理能自主跨平台比价、领券、下单的开放标准。亚马逊不在其中，它的CEO安迪·贾西说：“很多客户会选择使用零售商推出的购物智能体，因为消费者真正看重的是丰富、低价、配送，以及值得信赖的服务”。潜台词就是——就算用户要用AI购物，也得用我自家的，这句话在OpenAI电商化的失败和他家Rufus的巨大成功里同时得到了验证。

AI推荐商品和用户授权扣款之前的gap是电商平台的信任背书，信任心智才是AI电商基石，这正是DeepSeek、ChatGPT等AI新手们所缺的，而且不是烧钱就能大力出奇迹的：基础设施构建与信任心智建立需要日积月累。

未来，就算deepseek们跟电商平台合作，流程也无法实现真正的「端到端」，这也是百度、Google们当初“挟流量入口以令电商”没走通的根本原因。

掌握超级入口，

阿里拿到了AI电商船票

与ChatGPT合作受挫后，Etsy并未放弃AI购物的探索。5月8日，它在ChatGPT上线了自家的购物应用以让购物流程更加顺畅。用户与AI聊天@Etsy输入需求即可获取商品推荐，还能智能筛选。Etsy CTO雷夫·科尔伯恩(Rafe Colburn)表示，这是Etsy探索AI购物未来的关键一步，「我们正通过真实数据，构建属于自己的对话式购物体验」。

不只是Etsy，AI电商已成全球电商的必答题，但不同玩家的应对思路截然不同。

在豆包推出“帮你选”的第二天，4月25日京东推出面向55至64岁“银发青年”群体的“东东”App，内置JoyAI超级助手“万能博士”，整合京东健康、京东外卖、京东零售，用户一句话能完成点外卖、购物、寻医问诊。但把AI购物限定在银发群体这个赛道里，格局还是小了。今天AI购物一定是全年龄层的需求——从几岁的幼儿到几十岁的中年再到银发族，全部都在用AI助手，而且用户之间会自发安利。此外，京东还有一个面向年轻用户的JoyAI，支持语音点外卖、购物、AI创作等，所做的事情并非我们所讨论的AI购物。

在阿里、京东外，美团、拼多多、抖音等中国电商平台在AI上都有或多或少的动作。但阿里则是电商平台中最激进的玩家，甚至超过亚马逊。

Amazon梭哈了电商AI化，Alexa以及Echo智能音箱曾是深度学习时代的AI翘楚，但大模型时代Amazon并没有将重点放在C端消费级应用上。OpenAI、Anthropic、Google牢牢把持硅谷AI御三家地位，Amazon籍籍无名，它将AI的重心放在通过AWS卖Token上，同时在Amazon App内力推Rufus AI购物助手。

阿里在淘宝内强化千问AI购物助手的存在，同时还力推千问这一超级AI入口，用流行的话说，这是抢到了AI电商的船票。

截至2026年3月，豆包、千问、DeepSeek月活用户规模分别为3.45亿、1.66亿和1.27亿。千问位居第二，但鉴于它比豆包上线晚了整整27个月，我们确实可以将它评为逆袭型选手，而且不是靠「疯狂买量」——在投流的不只是阿里。千问这么快能上桌，除了做阿里云攒下的AI家底外，得益于阿里集团层面的战略重视，以及真金白银的投资。

大模型算法，开源的千问在世界AI榜单上占了好位置；算力手握阿里云的阿里更不缺，沙利文数据显示，2025年下半年企业级大模型日均消耗前三名为阿里、豆包和DeepSeek，占比分别为32.1%、21.3%和18.4%，三家合计超过七成——阿里是唯一有电商基础设施的。马老师多次出场给AI站台，3月吴泳铭挂帅成立ATH事业群，2025年阿里宣布未来三年投入超3800亿元买卡、建数据中心、造GPU，一切都表明阿里在梭哈AI。

千问是阿里战略重注AI结出的一颗果子，它还有技术外的独特竞争力：阿里20余年攒下的电商基础设施。

淘系在SKU数量上的绝对优势，大消费战略下，淘宝闪购、飞猪、淘票票、优酷、大麦、高德等覆盖用户吃喝玩乐住行用娱全场景；菜鸟从快递到即时配送已形成立体配送网络；支付宝、花呗分期、88VIP等提供支付、金融、会员等延伸服务；盒马、淘宝闪购覆盖线下即时消费场景……供应链、履约、金融、场景，零售最核心的要素阿里都足够强，更隐蔽的资源还有海量消费行为数据，千问AI购物助手在推荐精度上有显著优势。

现在，淘宝与外卖、出行、电影票、旅游等服务汇聚千问，阿里终于成功地将大消费平台背后的超级服务生态全部搬到了AI，让用户可以在对话框一句话获得一切商品与服务。放眼全球范围，不论是Amazon这样的超级电商，抑或是ChatGPT代表的顶级AI，短期内都很难在超级AI应用内实现「端到端」的AI购物体验。

曾经人们担心AI会冲击阿里，现在看来阿里一直在等待AI这一波浪潮，因为AI终于让阿里电商基建与技术基建的价值显性化了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

创投月报 | 高瓴创投：联手熙诚金睿设立新基金三周内两轮加码地瓜机器人

新浪证券 — Fri, 08 May 2026 10:52:09 GMT

　　创投月报 | 4月基金业协会注销近180家机构 AI赛道融资额“四连跳”破300亿大关

　　基于公开数据不完全统计，2026年4月新增私募股权、创业投资基金管理人6家，同比“腰斩”、环比翻番；新增备案私募股权基金159只、创业投资基金506只，合计新增665只，环比虽微降2.2%，但较2025年同期增长59.5%。

　　投资端活跃度同样走高。4月国内共发生股权投资事件680起，同比提高31.3%，环比回落14.8%；披露投资总额达748.60亿元，再次刷新近一年内纪录，与3月相比增加7.8%，约为2025年4月的3.22倍。

　　创投Plus本月聚焦市场活跃度较高的3家机构，围绕其投资节奏、阶段、行业偏好以及被投项目等方面展开解读。

　　4月投资同比激增500% 天使轮项目占比三分之一

　　结合中国证券投资基金业协会和天眼查公开披露的信息显示，高瓴创投是高瓴资本旗下专注投资早期创业公司的机构，聚焦生物医药及医疗器械、软件服务和原发科技创新、消费互联网及科技、新兴消费品牌及服务四大领域。截至目前，机构管理资本规模超100亿元，以美元和人民币双币种模式运营。

　　截至2026年4月，高瓴创投仅登记备案了珠海桐恒股权投资合伙企业（有限合伙）1只新基金，注册出资额为2150万元。该基金的主要出资方LP为熙诚金睿，持股比例高达90.7%，是由北京金融街资本运营集团有限公司联合中国国有企业结构调整基金股份有限公司、中国国新基金管理有限公司共同发起设立的市场化投资机构。

　　统计区间内，高瓴创投公开披露的股权投资事件共12起，约为2025年同期的六倍，与3月相比下降20.0%。往期数据显示，2025年4-7月，高瓴创投的投资活动一度沉寂，月均投资事件数不足3笔，8月上涨至7起后又迅速回落。然而，其投资步伐自2025年11月起明显加快，并于年底至2026年初达到顶峰。

　　从投资阶段来看，本月高瓴创投参与的投资事件中，早期阶段的天使轮和Pre-A轮合计占比达50.0%，其中天使轮约占三分之一，显示出机构对前沿技术和颠覆性创新的高度敏感，愿意在企业发展的最早期阶段介入，以获取更高的潜在回报。处于A轮和B轮的获投企业分别占25.0%，这表明高瓴创投同时注重对已验证商业模式、具备初步规模化能力的成长期企业进行加码。

　　从行业分布来看，人工智能是高瓴创投本月投资的绝对主导，占比达50.0%，无一例外均投向智能机器人细分领域；企业服务、新能源、智能硬件、生产制造和先进制造完善了机构的投资布局，体现出其对“硬科技”和“实体经济”的高度重视。在当前全球产业链重构和“双碳”目标的大背景下，这些领域是技术创新和产业升级的主战场。

　　就投资区域分布而言，高瓴创投参投的企业中一半位于上海。作为中国乃至全球的金融与科创中心，上海拥有顶尖的人才、资本和产业生态，是机构布局未来产业的战略高地。深圳紧随其后，项目数量约占16.7%。若加上广东其他地区的8.3%，高瓴创投约四分之一获投项目位于大湾区，巩固其在硬件创新、电子信息、智能制造等领域的优势。

　　再次跟投地瓜机器人估值一年内激增三倍

　　具身智能软硬件通用底座提供商「地瓜机器人」完成1.5亿美元B2轮融资，距离上一轮1.2亿美元的B1轮融资仅过去了短短三周。本轮由Prosperity7风投基金、远景科技集团、慕华科创、云锋基金等机构联合参投，老股东高瓴创投、和暄资本、线性资本等持续跟投。公司投后估值达15亿美元，与2025年5月首轮融资估值相比翻了3倍。

　　地瓜机器人成立于2024年，前身为智能驾驶计算方案提供商「地平线」的机器人部门。其自研的具身智能机器人大算力开发平台RDK S600、具身智能小脑基座模型HoloMotion和具身智能大脑基座模型HoloBrain可赋予机器人“像人一样行动”的灵活控制和拟人的空间感知与细腻操作能力，适配不同形态、不同场景的产品应用需求。2025年，公司出货量同比大幅增长180%，客户数量同比增长200%，全球开发者数量突破10万，同比增长100%，遍布亚太、欧洲、北美等20多个国家和地区。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 天空工场创投基金：4月投资事件数同环比双升一半项目聚焦追觅“大本营”江苏

新浪证券 — Fri, 08 May 2026 10:51:48 GMT

　　创投月报 | 4月基金业协会注销近180家机构 AI赛道融资额“四连跳”破300亿大关

　　创投Plus本月聚焦市场活跃度较高的3家机构，围绕其投资节奏、阶段、行业偏好以及被投项目等方面展开解读。

　　六只基金合募超53亿四分之三为早期项目

　　结合中国证券投资基金业协会和天眼查披露的公开信息显示，天空工场创投基金（简称：天空工场）成立于2023年，前身是消费电子及智能制造公司追觅科技旗下的企业风险投资（CVC）追创创投，重点围绕AI及泛机器人上下游产业链进行投资布局。

　　2025年4月，天空工场完成绍兴百亿基金——绍兴市追觅生态股权投资合伙企业（有限合伙）的首期募集，注册出资额为30亿元，由追觅科技持股54%，绍兴金控以及盛世投资代管的绍兴市滨海新区和越城区出资实体合计持股45%。

　　2026开年以来，天空工场共登记备案了6只基金，注册出资额合计53.33亿元。其中，3月备案的潜江天空工场创业投资合伙企业（有限合伙），总规模为10亿元，主要LP为湖北省潜江市国资委，三个出资实体共持股80.0%。另一只同月登记的基金为宁波追创兴仑创业投资合伙企业（有限合伙），总规模高达15亿元，出资方LP燕创资本占比近八成。公开信息显示，燕创资本是在北京大学科技开发部的倡导支持下，由从事创业投资和高校技术成果转化的北大校友共同发起成立的高新技术企业投资和资本运作平台。‌‌

　　统计区间内，天空工场创投基金公开披露的股权投资事件共12起，同比、环比分别增长1100.0%、20.0%。往期数据显示，天空工场在2025年9月之前投资活动相对低频且平缓，每月投资案例数在1-3起之间波动。而随着新基金陆续完成募集，10月其投资活跃度急剧攀升，2026年初更是延续了积极的投资策略，自2月以来保持在10个项目以上的高位，通过密集出手抢占优质赛道和项目。

　　从投资阶段来看，本月天空工场创投基金参与的投资事件中，早期阶段的天使轮和Pre-A轮合计占比达75.0%。尤其天使轮占比达41.7%，表明其致力于发掘和培育具有高成长潜力的初创企业，是典型的早期风险投资机构阶段分布策略。A轮投资占比为16.7%，说明机构也对部分已进入初步商业化阶段的成长型企业保持关注。

　　从行业分布来看，天空工场创投基金本月明显偏向科技驱动型行业。人工智能以33.3%的占比成为当月最受青睐的领域，显示出基金对AI技术及其应用场景的高度看好。硬科技和消费升级项目各占16.7%，先进制造和生产制造合计占比16.6%，进一步印证了其对实体经济和制造业升级的关注。

　　就投资区域分布而言，天空工场创投基金的投资版图聚焦在追觅“大本营”江苏。得益于与当地完善的产业链、活跃的创新生态以及地方政府的政策支持，本月位于江苏的项目占据了“半壁江山”；北京以25.0%的占比位居第二，显示出其作为人工智能、量子科技等前沿技术创新中心的持续吸引力。

　　一年内两轮押注行云集成推动解决算力成本问题

　　大模型芯片研发商「行云集成」连续完成Pre-A轮和Pre-A+轮融资，总金额合计超4亿元，耗时接近一年。本轮由五源资本、赛富投资基金、春华资本联合领投，金沙江创投、天空工场创投基金以及佰维存储、创维资本等产业资本跟投。

　　成立于2023年，行云集成致力于研发下一代针对大模型推理场景的高效能GPU芯片。公司目标通过异构计算和白盒硬件形态革命性地重塑大模型计算系统，推动大模型走向更高质量和更低成本，从而解决大模型产业中面临的算力成本和供应问题，推动产业链价值重塑，为AI应用时代提供底层支持。

责任编辑：杨舒

创投月报 | HongShan红杉中国：AI赛道项目占比超53% 领投它石智航刷新融资纪录

新浪证券 — Fri, 08 May 2026 10:51:19 GMT

　　创投月报 | 4月基金业协会注销近180家机构 AI赛道融资额“四连跳”破300亿大关

　　创投Plus本月聚焦市场活跃度较高的3家机构，围绕其投资节奏、阶段、行业偏好以及被投项目等方面展开解读。

　　未备案新基金但投资节奏加快天使轮阶段项目撑起“半壁江山”

　　结合中国证券投资基金业协会、美国证券交易委员会（SEC）和天眼查公开披露的信息显示，红杉中国成立于2005年，专注于投资科技、医疗健康和消费三大领域。2023年，红杉中国启用新品牌“HongShan”独立运营，随后完成90亿美元募资，包括一支种子基金、一支风险投资基金、一支成长期基金和一支扩张基金。截至目前，其管理资产规模超过550亿美元，累计参投超1500家企业，旗下被投上市公司已超过160家，独角兽企业超过140家。

　　截至2026年4月，红杉中国未在国内登记备案任何基金。回顾2025年，机构全年仅备案了珠海横琴红杉见远创业投资基金合伙企业（有限合伙）1只基金，注册出资额为12.35亿元。基金主要出资方LP为美国卫浴品牌科勒的CVC科勒投资和腾讯投资，前者通过两个平台合计持股81.1%，后者约持股1.13%。

　　统计区间内，红杉中国公开披露的股权投资事件共13起，同比增长85.7%，与3月相比约下降18.8%。往期数据显示，红杉中国2025年月均投资事件数基本在3-7起波动区间，11月虽出现明显峰值，但也很快回落，整体节奏相对平稳。进入2026年后，随着宏观经济环境改善、AI等新兴领域投资机会涌现，机构的投资频率明显加快，显示出对当前市场机会的积极把握。

　　从投资阶段来看，本月红杉中国参与的投资事件中，早期阶段的天使轮和Pre-A轮合计占比达70.0%，其中天使轮支撑起“半壁江山”，说明机构正积极挖掘和培育最具潜力的初创团队和前沿技术，从源头布局未来；处于A轮和B轮的获投企业合计约占40%，强化了其对成长期企业的关注，旨在伴随企业度过关键的成长阶段，分享其高速发展的红利。

　　从行业分布来看，红杉中国本月的被投企业重点集中在人工智能行业，占比达53.8%，涵盖智能机器人、AI基础层、AIGC等多个领域。医疗健康紧随其后，获投事件数约占15.4%，延续了机构在生物科技、数字医疗领域的长期布局。先进制造、电商零售、量子科技、体育运动各占7.7%，显示红杉中国对硬科技及消费升级的均衡配置。

　　就投资区域分布而言，红杉中国约30.8%的资金投向北京，上海和浙江获投项目占比各占23.1%，位于深圳的被投企业约占15.4%。这反映出红杉中国对区域经济优势的精准把握：北京的政策与人才、长三角地区的数字经济与金融资源、深圳的硬件创新，共同构成其投资版图的核心。

　　联合领投它石智航自研模型赋能机器人

　　具身智能公司「它石智航」完成4.55亿美元Pre-A轮融资，同时刷新具身智能最高单轮融资纪录和最高Pre-A轮融资纪录。本轮由红杉中国和高瓴创投领投，美团龙珠、中金资本、凯联资本、东方富海和钧山投资等共同跟投，启明创投、线性资本、蓝驰创投、洪泰基金等老股东加码，TCL创投、首程控股、恒旭资本等产业投资方以及北京机器人产业发展投资基金、上海国投先导等国资背景机构参投。

　　它石智航成立于2025年2月，成立仅14个月累计融资总额已接近7亿美元。公司同时具备具身智能大模型能力、本体研发能力和软硬一体产品量产能力。2026年3月，公司发布了全球首个能干活的通用具身大模型 AWE3.0，其包括视触觉世界模型OmniVTA，进一步赋予了机器人对物理世界的深度感知和理解能力。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 4月基金业协会注销近180家机构 AI赛道融资额“四连跳”破300亿大关

新浪证券 — Fri, 08 May 2026 10:47:53 GMT

　　出品：新浪财经创投Plus

　　编辑整理：易舍

　　据中国基金业协会数据显示，2026年4月新增私募股权、创业投资基金管理人6家，同比“腰斩”、环比翻番；已注销的私募股权、创业投资基金管理人高达200家，近九成由协会注销，监管趋严下行业“减量提质”趋势延续。

　　月内新增备案私募股权基金159只，同比增长11.2%，环比小幅下降3.6%；新增创业投资基金506只，同比显著增长84.7%，环比同样小幅下降2.1%。从基金类型合计来看，单月新增基金总数665只，环比微降2.2%，但较2025年同期增长59.5%，募资整体活跃度提升。

　　投资端活跃度同样走高。基于公开数据不完全统计，4月国内共发生股权投资事件680起，同比提高31.3%，环比回落14.8%；披露投资总额达748.60亿元，再次刷新近一年内纪录，与3月相比增加7.8%，约为2025年4月的3.22倍；平均单笔投资金额同比大幅增长145.5%，突破亿元级别，环比增幅约为26.5%。

　　“量减价增”的背后，资本进一步向头部项目集中。游戏交易平台「游宝阁」获得由Steam、Meta和微软联合领投的超10亿美元战略融资，折合人民币68.19亿元。本轮所融资金将用于优化智能风控系统与资产匹配效率，探索虚拟资产相关的确权服务，并借助合作方资源推进全球化布局，致力于构建更完善的游戏资产流通网络。该笔大额融资约占本月披露投资总额的9.1%。

　　从阶段分布来看，A轮作为连接早期孵化与成长期扩张的关键环节，投资事件数继续占据首位，4月共发生202起，披露金额88.66亿元；紧随其后的是天使轮，事件数达144起，金额为54.93亿元。B轮的融资表现尤为突出，不仅事件数达113起，披露金额更是高达188.98亿元，成为当月吸金能力最强的轮次。

　　“投早投小”策略继续深化。4月，早期投资（包含种子轮、天使轮、Pre-A轮）事件数合计达241起，占当月总投资事件数的35.4%；投资金额共88.66亿元，约占19.2%。从同比和环比数据来看，早期投资占比略有波动，同比占比上涨5.3个百分点，环比基本持平，表明在当前的市场环境下，投资机构依然倾向于在产业链上游和初创期进行布局，挖掘高成长潜力的“独角兽”。

　　结合往期数据分析，A轮一直是市场的“中坚力量”，投资频率和规模相对平稳。4月其投资事件数共计202起，尽管环比下滑12.2%，但与2025年4月相比增长了3.6%。在资金端，A轮披露的总投资金额虽较年初峰值有所回落，但仍维持在88亿元以上高位，这说明资本对于具备初步商业模式验证的成长期企业依旧有极高的配置意愿。平均单笔投资金额约为4389.18万元，同比、环比分别增长94.3%、14.2%，反映了资产估值的修复和头部效应的强化。

　　从行业分布来看，人工智能与先进制造是市场的“压舱石”。在人工智能赛道内部，智能机器人获投项目数占比49.0%、投资金额占比达70.8%，以绝对优势领跑；AI通用应用以47起投资事件和23.44亿元融资额排名第二，反映具身智能、大模型落地场景备受追捧；AIGC与AI基础层投资事件分别占11.8%、8.5%，显示底层技术研发仍处投入期。值得关注的是，AIGC在通⽤世界模型「⽣数科技」20亿元的B轮融资带动下，披露投资额达56.79亿元，为赛道资金总额贡献近20%。企业最新投后估值已达到120亿元，距离2月上一轮融资估值增长率1.5倍。

　　而在先进制造赛道内部，集成电路表现亮眼，投资事件数量贡献超一半，披露投资金额达80.92亿元，占赛道资金权重逾六成。与此同时，航空航天（30起，39.02亿元）和电子设备（16起，6.10亿元）等高端制造细分赛道也获得了资本的重点倾斜，显示出在当前市场环境下，具备核心技术壁垒和国产替代潜力的硬科技赛道，依然是投资机构配置资产的首选方向。

　　结合往期数据分析，人工智能走势呈现出极其陡峭的上升曲线，尤其投资额自1月以来连续突破150亿、200亿、300亿大关，与2025年4月相比累计增长近10倍。4月赛道共发生投资事件153起，披露的投资总额高达304.19亿元，同比分别激增118.6%、827.3%；环比投资事件数虽缩水18.2%，但投资额稳定攀升45.5%；平均单笔投资额达1.99亿元，明显高于整体市场的1.10亿元。加速上涨的态势，验证了生成式AI、大模型应用等技术突破正在转化为商业价值。人工智能已是一级市场资金配置的核心资产，吸金能力远超其他传统赛道。

　　从地域分布来看，投资热度呈现出明显的“头部聚集”效应。江苏以138起事件数居首，但披露金额未进前三；上海事件数89起（第三），总金额却达245.22亿元遥遥领先，呈现“量少质优”特征。

　　作为制造业大省，江苏拥有深厚的产业底蕴，尤其在“专精特新”企业的培育上走在全国前列。4月江苏的A轮事件占该轮次事件总数约20.3%，早期阶段投资事件合计约占17.8%。新材料和汽车交通投资事件占该赛道事件总数30%以上，先进制造、医疗健康、新能源等赛道超四分之一项目为江苏企业。

　　本月广东（除深圳）和安徽“量价齐增”，投资事件数与披露金额均同、环比双增。广东地区作为制造业腹地，在承接深圳产业外溢方面发挥着重要作用。而安徽依托合肥的“风投城市”模式，在新能源、新型显示等产业上持续发力。这表明一级市场的热点正在从资本、人才、产业生态高度集中的一线城市，逐步向具有特色产业优势的中西部省会城市扩散。

　　结合往期数据分析，江苏的投资表现长期保持高活跃度，但单笔投资额普遍低于市场均值。2025年除了2月和12月披露投资额较高，其余月份基本保持在10-50亿之间，与事件数量走势同步性较强。

　　本月江苏共发生投资事件138起，同比增长26.6%，环比回调15.3%；披露的投资金额重回50亿元区间，环比减少41.6%，同比大涨338.2%。伴随项目数量和金额的波动，江苏市场的平均单笔投资金额约3637.94万元，环比虽下降31.0%，但与2025年同期相比涨幅达246.1%。得益于江苏在先进制造、新能源等硬科技领域的深厚产业积淀，该区域目前是资本在“硬科技”浪潮中的首选落脚点之一。

　　活跃机构

　　本月红杉中国、天空工场创投基金、高瓴创投三家机构投资活跃度位列前茅，参投事件数分别为13起、12起、12起。深创投、IDG资本和顺为资本紧随其后，单月投资数量都在10起以上。

　　从被投企业的赛道分布来看，活跃机构的投资策略高度聚焦人工智能、先进制造和医疗健康。一方面，人工智能已从“可选项”变为机构配置的“必选项”。另一方面，在国产替代和供应链升级的大背景下，硬科技制造领域和医疗健康长坡厚雪赛道依然是机构寻找高确定性增长的核心阵地。

　　募资端呈“美元基金聚焦前沿科技、人民币基金绑定产业资源”的分化格局。美元资金活跃度显著提升，光合创投第六期早期美元基金（4.6亿美元）与第三期人民币基金（20亿元）双双关账，两只基金总规模折合人民币超50亿元。前者LP包括国家主权基金、大学捐赠基金、慈善基金等，地域覆盖美国、欧洲、亚洲和中东。后者LP覆盖科创引导基金、产业投资机构、市场化母基金等，从启动募资到首关仅耗时半年。

　　蓝驰创投同样完成第四期双币种基金募集，总规模达5.6亿美元，折合人民币39亿元，基金将继续聚焦AI、具身智能、大模型等前沿科技领域，延续其在非共识阶段重仓优质标的的投资逻辑，进一步完善全产业链布局。基金LP覆盖主权基金、保险机构、国家级基金、政府产业基金等。

　　上汽集团旗下的尚颀资本新一期旗舰基金则完成首轮关账，规模达25亿元，整体目标规模约40亿元。本轮募资中，母公司上汽集团的产业金融投资平台上汽金控作为基石投资人，出资比例高达40%；上海国投先导集成电路母基金、上海国资母基金等本地国资纷纷入局，湖南金芙蓉产业基金、浙江专精特新母基金、国君浦东引领区基金等金融机构及产业母基金相继加持。

　　大额投资

　　本月共有9起超20亿元人民币的大额投资事件，投资总金额合计269.01亿元，约占披露投资总额35.9%。

　　统计区间内，大额投资事件呈现出明显的赛道集中度和资金来源结构化特征，人工智能与汽车交通两大板块获投项目数量占比超七成。其中，具身智能公司「sudo苏度科技」Pre-A轮融资额达5亿美元，投资方包括高瓴创投、IDG资本、蓝驰创投等头部机构以及宁德时代、阿里巴巴、腾讯投资、蚂蚁集团等产业投资方。这打破了以往早期阶段“小步快跑”的融资节奏，反映出在AI变革期，资本对于颠覆性技术的抢夺已进入“白热化”阶段。

　　自动驾驶企业「Momenta」和「DeepWay」均处于成熟的Pre-IPO阶段。公开报道显示，Momenta完成本轮约5亿美元融资后已秘密向港交所递表，DeepWay则获得3.1亿美元“输血”，也在为上市做最后的估值冲刺和资金储备。值得一提的是，两家企业的投资方中都出现了阿联酋磊石资本（Stone Venture）。该机构2025年内在华投资超过40亿美元，知名项目包括具身智能企业「众擎机器人」、L4级无人驾驶商用车研发商「新石器」、人形机器人公司「逐际动力」等。

　　新兴赛道

　　本月航空航天领域表现突出，共有30家企业完成39.02亿元融资。其中，「VOLANT沃兰特航空」宣布完成3亿美金C轮融资，由阿联酋磊石资本（Stone Venture）领投，HongShan红杉中国、上海国资孚腾资本跟投，老股东明势创投、君联资本超额跟投。这既是国内载人eVTOL领域最大单笔融资，也创下低空赛道的最大融资纪录。

　　VOLANT沃兰特航空成立于2021年，致力于研发客运电动垂直起降飞行器。2025年，其首款型号产品VE25-100完成首次飞行员机上操纵试飞，预计2026年将完成中国民航局适航取证并进入批量交付阶段。目前，公司已累计获得近2000架意向订单和约30架确定订单。

责任编辑：杨舒

进驻中科探珠穆朗玛基地，海尔Seeker的底气从哪来？

Fri, 08 May 2026 04:22:17 GMT

原创 | 作者：罗超

家电圈近日热闹非凡，追觅在硅谷发新品，泡泡玛特限量冰箱冲上热搜……而海尔做了一件更硬核的事，将全球首套L4级智能体家电Seeker套系，拉到海拔4276米的中国科学探险协会珠穆朗玛基地（以下简称“中科探珠穆朗玛基地”），双方共建“智慧科考站生活舱”。这不是在模拟实验室里跑分，也不是拍品牌故事，而是在低氧、低压、温差极大的极限环境里证明实力与价值主张。

全面提升基地探险人员的生活品质

中科探珠穆朗玛基地坐落在西藏定日县珠峰北坡，气压常年处于60kPa左右、气温跨度达-30°C至25°C ，早晚温差40度。针对基地探险人员生活中的挑战，海尔Seeker套系凭借原创科技AI之眼2.0给出了针对性的解法，Seeker冰箱搭载AI之眼2.0，自动匹配保鲜模式，结合7门9舱12区精细分区，确保食材新鲜；全球首创一机四筒Seeker洗衣机，搭载AI之眼2.0，可分开清洗多种衣物，自动监测调节、预警问题，带来健康洁净体验；Seeker燃气灶搭载AI四驱增氧舱，主动补氧，确保高原低氧下燃烧充分稳定。

海尔Seeker套系能解基地探险人员燃眉之急，靠的是硬核科技。一方面产品要适配极限环境；另一方面，还有通过AI技术重塑家电能力，比如Seeker空调可在-35℃至70℃宽温下稳定运行；Seeker洗擦一体机双刷洗地1遍相当于2遍；Seeker电视能感知人员离开即停、归来续播……AI不是“花架子”，而是提升基地探险人员的生活品质，让他们专注科考无后顾之忧。

你是否也有这样的疑问，大多数人并不生活在极端环境里，海尔Seeker套系这样做的意义何在？答案是极限场景验证，极限场景就是天然实验室，它能暴露出的技术问题，远超市面上任何评测。

家电圈的“冬测”，

海尔Seeker迎接极限挑战

汽车圈每年冬天跑漠河，不是因为用户经常在-40℃开车。但如果一辆车能在这样的环境里正常运转，则意味着它的三电系统、热管理、底盘可靠性等在日常使用中几乎不会出问题。

海尔早就将“冬测”和“夏测”搬到了家电圈。在之前的冬不“冻”摇极寒挑战中，它就将洗干集成机搬到东北去挑战洗羽绒服还能快速烘干。不只是测测看，海尔还试着用极限场景来倒逼产品与技术。Seeker进驻中科探珠穆朗玛基地前，就在实验室进行了高原环境模拟，对洗衣机等产品的稳定性进行了充分的前期验证测试。

所以，家电极限挑战对于消费者的意义很直接，它拉高了产品能力上限。当一套家电能在中科探珠穆朗玛基地能安全、稳定、智能运转，那它在用户家里遇到的所有“极端情况”，不过是日常。

不只是家电巨头，

更是AI智慧科技引领者

海尔这一动作的分量，还不只是一次成功的极限测试。这需要结合另一个动作一起看：在进驻之前，海尔已与中国科学探险协会联合编制了《智慧科考站生活舱标准体系建设指南》和《智慧科考站生活舱家用和类似电器选品指南》，其中选品指南由海尔牵头制定。

凭什么都是海尔？直接原因是产品在极端环境的稳定表现，深层逻辑源自海尔在家电智慧科技领域的引领性。

依据中家院的认证，Seeker套系是目前行业唯一达到L4级智能等级认证的智能家电套系。它搭载的AI之眼听得懂人话、看得懂场景，比如烟灶AI健康炖煮、微蒸烤AI智慧眼、空调感人送风、洗衣机专衣专洗等，底层都是一套AI在驱动。而权威认证背后，是海尔硬核科技支撑，仅家电单品，便搭载行业首创788项硬核科技，其中行业首创AI科技专利106项。

以前大众对海尔智家的认知，大多是皮实、耐用、质量好。现在，其已经从家电全球第一到智慧家庭全球第一，再获全球智慧家庭销售额第一企业，并持续推动智慧家庭战略落地。当专业探险人员在无止境探索时，海尔也在勇攀品牌新高峰。面对不同的挑战，将他们连在一起的是同一件事：不设限的极致追求。

“以极致，致敬极致”正是海尔Seeker进驻中科探珠穆朗玛基地的完美注脚。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

苏姿丰，终于借来了东风

Thu, 07 May 2026 09:04:36 GMT

来源：盒饭财经

“千年老二”逆袭

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 网络

AMD交出了一份意料之外的财报。

当地时间5月5日，美国芯片巨头AMD公布了截至2026年3月31日的第一季度业绩，报告期间公司营收达到102.53亿美元，同比增长38%，高于市场预期的98.9亿美元；非美国通用会计准则（Non-GAAP）下净利润为22.65亿美元，上年同期为15.66亿美元，同比增长45%；Non-GAAP下每股摊薄收益1.37美元，高于市场预期的1.29美元。

来源：

AMD Q1'26 Earnings Slides Final

其中，数据中心业务收入58亿美元，历史性地超越了老大哥Intel。

截至5月6日收盘，AMD股价为‌421.39美元，较前一日上涨‌18.61%‌。随着股价暴涨，公司最新市值也达到6870亿美元，紧随海力士、美光，位居全球第18位。

比财务数据和股价更令人震撼的，是财报背后的“全明星”的买家名单。

微软、亚马逊、谷歌、腾讯云等主流云厂商，同时扩大对AMD的EPYC CPU和Instinct GPU的采购。Meta砸下了一份豪华订单，计划部署高达6 GW的AMD数据中心算力，并首发包揽了AMD下一代定制AI GPU和服务器CPU。

来源：

AMD Q1'26 Earnings Slides Final

全球最顶级的AI玩家和云巨头们，在同一个季度里，用真金白银对一家公司投出的集体信任票。

财报发布后的电话会上，AMD董事会主席及首席执行官苏姿丰（Lisa Su）说了一句意味深长的话：“These results mark a clear inflection point in our growth trajectory and a structural shift in our business.”

翻译过来就是：这些结果标志着我们增长轨迹的明显拐点，以及我们业务的结构性转变。

确实，如果把时间拨回十年前，这一幕不可想象。

2014年，苏姿丰接手AMD的CEO之职时，AMD股价徘徊在2美元附近，市场份额可以忽略不计。那时的AMD，靠低端PC芯片和游戏机定制订单勉强糊口，在盈亏平衡线上反复挣扎。很长一段时间，“捡漏者”“廉价平替”“万年老二”是AMD撕不掉的标签。

此后十年，她做出了三个改变命运的决定：摆脱旧协议包袱拥抱台积电，押注Zen架构，收购赛灵思。

有时，运气也是一种实力。

2026年年初，AI大模型和Agent应用炸开了一个深不见底的算力黑洞。而英伟达的长期霸榜，或许让科技巨头们意识到了“健康供应链”的必要性，于是“第二选项”成为默契。此时，台积电的制程代差，让AMD第一次同时拥有了“顶级性能”和“可规模交付”这两张牌。

苏姿丰和AMD总算等来了东风。

东风起，“第二选项”出

个体的努力支撑了企业下限，时代的进程决定了企业的上限。

如果仔细拆解AMD单季狂揽58亿美元数据中心营收的奇迹，不难产生一个魔幻的念头：如今的AMD，像是整个硅谷被逼急了之后，硬生生“催熟”的一个算力巨头。

2025年底2026年初，一个名为OpenClaw的AI Agent横空出世。

它的迅速破圈，让行业意识到了过去的视线盲区：一次Agent对话消耗的算力，是传统搜索的十倍量级。而当数百万用户同时使用Agent时，后台服务器的负载曲线不再是AI训练的“批次波动”，可能是永远不回落的高位直线。于是，“Token”成为这个时期的关键词，黄仁勋提出了“Token工厂”的概念，不少企业也在kpi中加入了“Token”。

突然冒出的新需求，产生了“结构性断裂”：全世界的算力基础设施，突然不够用了。

AI大模型从GPT-3的1750亿参数，膨胀到下一代旗舰的数十万亿参数。一次完整的千亿级模型训练，需要数万颗GPU运行数月。而在训练完成之后，还有更恐怖的部署：全球数亿用户的实时推理请求，将在云端不间断地燃烧算力。

“天时”加成下，一个以万亿为单位的增量市场，在两年内突然打开。算力，从一个“成本项”，变成了这个时代最稀缺的“战略储备”。

反者道之动。算力需求的指数级增长，并没有让英伟达独享红利。

AMD最新2026年第一季度财报及电话会议中，官方主动高调“秀肌肉”，密集披露了多位全球顶尖的科技巨头大客户。

AMD最新披露的季度财报显示，其主要客户和战略合作伙伴集中在云计算、人工智能基础设施及嵌入式系统等领域。财报中提到的最核心大客户主要有5家，分别是Meta、Microsoft Azure、Google Cloud、Amazon AWS和腾讯。

Meta作为AMD当前最大的铁杆盟友与超级买家，也是AMD着墨最多的绝对大客户。

Meta计划部署高达6 GW的AMD Instinct GPU数据中心算力；定制化芯片MI450，这6 GW算力中的首个1 GW，将由基于AMD最新架构定制的 Instinct MI450 AI加速器来驱动；首发拿下最新CPU，Meta还被确认将成为AMD即将发布的第六代 EPYC（霄龙）服务器CPU的首发核心客户。

微软作为目前AI商业化的领头羊，为了平衡算力成本，其算力基础设施继续与AMD深度绑定。财报指出，微软Azure云不仅持续加码AMD的AI加速器，还宣布了全新且扩容的基于第五代EPYC处理器的云实例（Cloud Instances）。

这些算力被广泛部署于微软Azure的通用计算、内存优化以及计算密集型工作负载中。

AMD Q1 2026 财报主要客户与合作伙伴概览，来源：

AMD2026Q1财报

为了应对内部庞大的AI运算及对外云服务需求，谷歌同样在加深与AMD的合作。谷歌云宣布推出并扩展了搭载第五代 EPYC 处理器的全新云实例。财报中特别点名了Google Cloud H4D虚拟机，主要用于HPC（高性能计算）领域，这也证明了AMD的CPU在应对极高负载计算时的行业认可度。

作为全球最大的云厂商，亚马逊AWS自然没有缺席。财报提及，AWS同样参与了部署全新和扩容的第五代 EPYC 服务器CPU云实例，以丰富其云端算力租赁的多样性及性价比。

在财报的亮点梳理中，AMD特别提到了腾讯。腾讯与微软、谷歌、亚马逊并列，宣布部署和扩展基于第五代EPYC处理器的云实例，这也是AMD在亚太地区及中国云服务市场稳固基本盘的重要标志。

没有任何一家科技巨头愿意将命门，交到一个处于绝对垄断地位的供应商手里。当英伟达的CUDA生态成为AI开发的唯一事实标准、当H100/B200的等待周期拉长到6到12个月、当GPU定价权掌握在一家公司手中时，就会催生出足够强大的“第二选项”。

于是，这阵名为“算力荒”的东风，精准地吹到了AMD的脸上。

风来之前，“万年老二”造了船

AMD的Q1 2026财报电话会议上，苏姿丰的英文原话中极其高频地使用了“Structural”（结构性）一词。

她的原话是：

“Based on the demand signals we are seeing today, and the structural increase in CPU compute requirements driven by agentic AI, we now expect the server CPU TAM to grow at greater than 35% annually, ...”

翻译过来就是：

基于我们今天看到的客户需求信号，以及由智能体AI驱动的CPU计算需求的结构性增长，我们现在预计服务器CPU的总潜在市场年增长率将超过35%……

结构性增长来源于结构性需求。而承接住结构性的算力订单，不是谁愿意接就能接：首先，需要一颗能在“同等量级”上对标的产品；其次，需要能够大规模稳定交付的制造能力。

早年的AMD和英特尔一样，坚持自己设计、自己造芯片的IDM模式，这导致其长期被沉重的晶圆厂资产拖入巨亏泥潭。

2008年10月，AMD宣布剥离制造部门并成立格罗方德（GlobalFoundries）。直到2012年，AMD已经彻底抛售了在格罗方德的最后剩余股份。苏姿丰上任AMD的CEO时，AMD已是一家“无晶圆厂”公司。

苏姿丰在制造端真正做出的改变命运的决定，并不是剥离工厂，而是摆脱旧协议包袱，拥抱台积电。

2018年，格罗方德宣布放弃7nm制程研发，苏姿丰果断带队修改与格罗方德的《晶圆供应协议》（WSA），将Zen 2及后续先进制程的生产全面转单给台积电（TSMC）。

现在来看，她的判断是正确的。

英特尔在14nm到10nm的过渡上卡了近五年。而AMD轻装上阵，从台积电7nm开始，将Zen架构与全球最先进的制程深度绑定。到2026年，Zen 6 EPYC已经用上了台积电N2制程。

如果把做AI加速卡比作一场烧钱的“核动力研发”，那么传统服务器CPU就是为其供血的“运钞车”。如果没有自身优秀的造血能力，后续的所有战略都是一场空谈。

剥离制造后，AMD把资源集中到一个目标上：Zen架构。

这不是一次普通的架构更新，一场孤注一掷的豪赌。当时AMD的CPU性能远远落后于英特尔，市场份额被压缩到个位数。如果Zen不成功，意味着AMD可能没有下一次机会。

2017年，第一代Zen架构问世。此后，Zen 2、Zen 3、Zen 4等每一代都踩在台积电的最新制程上，到2026年Q1，AMD的EPYC服务器CPU收入连续第四个季度创历史新高，同比增幅超50%。

Zen架构的真正意义，不只是性能的追赶，它改变了竞争逻辑。

过去英特尔靠“整体性能”压制，AMD只能在价格上做文章。现在AMD靠Chiplet小芯片设计，可以在同一代产品中灵活组合核心数、缓存和I/O，用更高的能效比和更低的总拥有成本（TCO）直接碾压。

当云厂商计算TCO时，AMD不再是“便宜但差一点”的备选，而是“性能更强且更省电”的首选。

收购赛灵思（Xilinx），是AMD能接住这股东风的最后一块拼图。

2022年，苏姿丰完成了职业生涯中最大的一笔交易：近500亿美元收购赛灵思。

赛灵思的主业是FPGA。这是一种可以“重新编程”的万能芯片。在AI推理的某些特定负载中，FPGA比GPU更高效。更重要的是，FPGA和赛灵思已有的自适应SoC产品矩阵，补齐了AMD在边缘计算和嵌入式AI领域的版图。

这笔收购让AMD真正成为了一家“全栈”公司。CPU做通用计算和AI数据调度，GPU做大规模并行训练，FPGA做特定负载加速。

这意味着，此时AMD三张牌同时在手，也是英伟达之外，鲜少能同时打这三张牌的公司。

赤壁之后，东风停歇时

多年的发展中，“风来了，猪也能飞”的商业论断已生出了下半句——风停之后，如何不裸泳。

亮眼的季度财报，以及盘后的暴涨，只是故事的上半场。

想象这样一个场景：一两年后，某家大型科技公司的AI基础设施副总裁，正在评估下一轮GPU采购方案。英伟达的新一代芯片供应充足，交付周期缩短到了两个月。AMD的下一代Instinct GPU同样在性能上紧追，价格仍然更低。

这位副总裁面前，摆着一道十年前从未遇到过的选择题：选英伟达，还是选AMD？

十年前，这不是一个问题：没人会把核心AI负载交给AMD。五年前，这也不是一个问题：算力短缺时期，谁有现货就买谁的。但到了此时，供应不再紧张、排队不再存在、选择权完全回到买方手中时，这道题突然变得异常现实。

当下的AMD确实吃到了AI Agent爆发带来的算力溢出红利，但这股“东风”本质上带有强烈的“缺货红利”和“反垄断溢价”色彩。对AMD来说，考验的并不在于这个季度赚了多少钱，而在于当未来两到三年，AI算力从“极端短缺”回归理性常态时，AMD还能否留在牌桌的中心。

这道题里，藏着AMD需要回答的两个问题：一是，客户选择你，出于价格还是依赖；二是，生态的临界点何时到。

公元208年，赤壁之战。东南风起，火光照亮了长江。孙权与刘备的联军，借一阵突如其来的东风，烧毁了曹操一统天下的企图。但赤壁之后呢？刘备借完东风，又借荆州，终其一生都在为“自己的根基”而辗转。那这股名为AI的东风停歇之后，它的荆州又在哪里？

参考资料：

1.《Earnings call transcript: AMD’s Q1 2026 earnings surpass expectations, stock rises》

2.《AMD Reports First Quarter 2026 Financial Results》，

https://ir.amd.com/news-events/press-releases/detail/1284/amd-reports-first-quarter-2026-financial-results

3.《AMD Q1'26 Earnings Slides Final》

4.《Q1 2026 GAAP and Non-GAAP Earnings Tables》

5.《AMD电话会：服务器CPU市场增速将超35%，CPU比例推向1:1，预计下半年出货Meta芯片》，华尔街见闻

6.《AMD宣布完成对赛灵思的收购》，澎湃新闻

7.《苏姿丰：我怎样再造AMD | 《财富》专访》，财富FORTUNE

8.《AMD上季度营收增近四成并给出强劲指引，盘后大涨超16%》，澎湃新闻

9.《AMD股价暴涨19%！华尔街密集上调目标价代理式AI引爆CPU需求》，科创板日报

10.《AMD tapes out Zen 6 “Venice” CPU CCDs using TSMC N2 tech》

https://overclock3d.net/news/cpu_mainboard/amd-tapes-out-zen-6-venice-cpu-ccds-using-tsmc-n2-tech/

11.《AMD teases its first 2nm chip, EPYC 'Venice' fabbed on TSMC N2 node — also announces USA production of current-gen chips》

https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amds-first-2nm-chip-is-out-of-the-fab-epyc-venice-fabbed-on-tsmc-n2-node

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

韩旭谈世界模型：咏春厉害，主要是叶问在打

Thu, 07 May 2026 04:30:56 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

“所以，那些号称要做L4的L2的玩家，不是真正的L4？”

“100%不是！” ——韩旭，文远知行CEO、全球Robotaxi第一股掌舵人，给今年空前乐观的自动驾驶圈泼下第一瓢冷水。

在他看来，就算有世界模型，端侧多加几个传感器，甚至跑通数据闭环，都远远达不到“谈论L4的资格”。

表态同样犀利：“咏春厉害，是因为叶问在打”。

那L4阵营呢？

一个无法回避的事实是，今年现身车展的L4玩家多少有些尴尬，宣讲多年的“L4降维打击L2”并未实现，而且在产品、商业上与汽车工业渐行渐远：自动驾驶、Robotaxi普及之后，个人用户购置汽车的必要性，还有多少？

韩旭的解释同样简洁：“马拉松和1500米是两回事”。

而这个问题，可能没有谁比文远知行更有发言权：

在L2++角度来看，文远是唯一一个真正L4同源同架构量产L2的玩家；而在L4阵营，文远知行又是唯一一个持续、规模化在量产智能辅助驾驶上取得进展的玩家——韩旭自己说的“搏二兔”。

但文远自身的矛盾性也“暴露”：

强调L4生态位，认为L4价值的完全释放，会“消灭”L2这条赛道，但眼下的文远依然不肯放弃L2市场。

而韩旭的给出的解答，是从L4如何“降维”的技术视角开始的。

跑赢1500米的马拉松冠军

2026年北京车展，文远知行展台上的两样东西放在一起。

一边是已经在广州、北京等城市跑了好几年的L4级无人驾驶出租车，另一边是一辆刚开启预售的广汽埃安N60——车身上贴着文远知行L2++辅助驾驶方案的标签。

同一家公司，同时展示着“最有新引力的未来”和“马上就能买到的东西”，这种组合在车展上并不多见。

韩旭将这种现象比喻成：一个马拉松冠军（L4），苦练之后又跑赢了1500米（L2++），自动驾驶诞生10多年前所未见的案例。

广汽埃安N60是文远知行今年最受关注的量产车型，首次在高通骁龙平台上量产了一段式端到端技术——文远官方给出的数据是200 TOPS算力，达到了相当于2000 TOPS的效果。

城市道路、高速公路、自动泊车、主被动安全，全场景覆盖，一个方案全部包揽。对于一家以L4 Robotaxi起家的公司来说，这意味着它的技术终于以可量产、可销售的形式进入普通消费者的视野。

与这辆新车同时发布的，是文远知行WRD 3.0解决方案的最新进展。

这套一段式端到端方案已经实现了多芯片平台适配——NVIDIA DRIVE、高通骁龙、芯擎科技的“星辰一号”（AD1000）都在支持列表里。

其中，与芯擎科技的战略合作被单独拿出来强调：双方将围绕“芯片+算法”深度协同，芯擎的智驾芯片已于2025年量产，单芯NPU算力512TOPS，多芯方案最高可达2048TOPS。

从高端到入门，从国际化方案到国产方案，文远知行已经证明同一套软件架构可以跑在不同的算力底座上。

据公司披露，WRD 3.0已经拿下了近30个车型定点，广汽、奇瑞都在合作名单中。

L4那边也没有停下来。

文远知行的Robotaxi仍然在中国多个城市公开运营，纯无人、无安全员的车队规模在持续扩大。对这家公司来说，L2++和L4不是“二选一”的取舍，而是两条同时推进的战线。

只不过在2026年的北京车展上，那条L2++的战线显得格外活跃——新车、新方案、新合作伙伴，密集的发布让外界重新审视这家公司的定位。

韩旭的技术逻辑

问题也随之而来：文远知行到底是一家L4公司，还是一家L2公司？

韩旭对这个问题的回应，不是非此即彼，而是“全都要”：当然是L4，也是L2。

秘密武器是五年前开始的GENESIS通用世界模型。

对应不同产品，WeRide GENESIS既可以模拟量产一段式端到端的L2+车辆，也能模拟Robotaxi，当然还有各种无人小巴、清扫车等等。

不关心材质、纹理细节，也不需要“光追”级别的计算资源，更加关心的首先是场景环境的物理法则，包括光照、重力、雨雾、碰撞力学等等。第二点，则是事物、事件之间的因果关系，生成的环境场景连续、低时延、可解释，仿真测试中的任何bad case或good case，都能反映真实情况，而且能够根据WeRide GENESIS的反馈数据迅速归因。

文远知行能成功融合特斯拉路线和Waymo路线，全球唯一实现L4级无人驾驶和L2+级辅助驾驶规模商业应用——创始人、CEO韩旭所说的“搏二兔”——WeRide GENESIS既是评价文远知行研发能力现状最好的指标，也是理解“Robotaxi第一股”的一个最直接切入点。

实际上，韩旭透露“世界模型”这个概念流行之前就已经开始相关研究，5年前文远知行就已经发现很多长尾场景数据收集不到，也不知道该怎么评估。

所以构建了Genesis，只不过当时被称为“仿真测试”而非“世界模型”。韩旭将其类比为深度学习——一个从“人工神经网络”到“Deep Learning”再到“AI”的命名演变过程。

从技术演进来看，文远知行确实走出了一条区别于多数同行的路径：在L4领域积累了多年的仿真与世界模型能力后，再将这套体系“蒸馏”下沉到算力有限的量产平台上。

这种做法是否真的比直接从L2做起更有效，仍需更多量产车型的实际用户反馈来验证。

但至少在技术架构的层面，唯一展现了从云端大模型到量产车端小模型的闭环能力。

但话说回来，世界模型+蒸馏为主，再辅以强化学习手段，如今被称为广义数据驱动技术体系，包括文远在内的L4玩家，已经是标配。

甚至L2阵营大浪淘沙后留存的实力玩家，也已经完成了这种广义数据驱动体系的迭代。

所以理论上，任何L4玩家都有条件实现“降维打击”，而任何L2玩家，也能快速跑通L4。

但事实并非如此。韩旭把L4比作马拉松——42.195公里，考验耐力、系统能力和对长尾场景的覆盖。把L2++比作1500米中长跑——需要爆发力、量产能力和成本控制。

一个从来没跑过马拉松的1500米选手，说自己要去争马拉松冠军，这是很多车厂宣布做Robotaxi的现状。反过来，一个真正的马拉松选手去跑1500米，同样要面对完全不同的挑战——距离变了，节奏变了，训练方法也要跟着变。

所以深耕“马拉松”的文远知行，和其他L4相比，技术、理论其实站在同一起跑线，在降维这件事上拉开差距的，是坚持。

韩旭提及其他L4玩家，比如百度Apollo在极越项目的尝试，最终退出……只有文远知行在过去三年多的时间里，日日夜夜地磨量产、适配不同芯片、满足主机厂的种种要求，一路坚持下来。

在他看来，从L4到L2+的“瘦身”过程，就像一个马拉松选手为1500米比赛专门做爆发力训练，不是简单地把长跑耐力砍掉一截就能解决的。

这些技术积累，从另一个角度看，也是L2出发的“升维”玩家，为何不能称之为真正L4的原因。

AI汽车的话题热得发烫，尤其今年物理AI、具身智能、L4架构、世界模型……几乎每家厂商都在创造自己的名词。不少原本只做L2++的公司，也开始宣称“用L4的方法做L2”。

可能技术体系相似，但韩旭认为，真正的L4壁垒从未被“攻破”。

不看门派，看结果

仿佛一夜之间这个赛道所有玩家都跟L4、物理AI攀上了关系。

毕竟，如今的自动驾驶不是再两条路，是一条路的两段，L4、L2++都在做一件事：多模态大模型、数据驱动为基础，在汽车上率先落地物理AI。

不过韩旭引用了一句老话：“咏春厉害是因为叶问在打，不是咏春这门拳厉害。”

在他看来，行业里“过多的陷入了招式之争、门派之争、路线之争”。今天你讲VLA，明天我讲世界模型，后天他又讲具身智能——名词越堆越多，真正能拿出来的实在东西，几乎一模一样。

对于那些连一辆纯无人车都没有、却张口闭口“L4架构”的L2++公司，韩旭给出了一个相当硬核的回应：L4资格赛。标准很具体——100辆车、纯无人、公开运营半年、无重大事故。

按这个标准，中国目前真正算得上L4玩家的只有文远、百度、小马。滴滴正在过努力资格赛，有纯无人公开运营，但有没有100辆车、能不能撑过半年，还要再看。

至于其他公司，“请他们先过了资格赛再来讨论这件事”。

这种标准是不是太苛刻了？

说到底，新的浪潮趋势下，传统L4玩家可能不太容易在技术范式、体系上构建起和L2泾渭分明的壁垒。

但换个角度看，如果L4真的只是一个可以随便贴的标签，那它跟营销词汇有什么区别？

所以文远知行的L4不是概念，是可验证的运营事实，而这个事实背后的技术积累，是文远眼下在L2攻城掠地，赢得车企信任押注的核心、

关于终局，韩旭的判断很明确。如果有一天L4政策完全放开、技术真正成熟，L2++这条赛道会被消灭：“就像智能机消灭了功能机。”

而L4玩家，比如文远知行，已经证明自己在1500米赛道上能赢，但更重要的是仍然在L4的“珠峰”上前进，且已经在冲顶前的训练营里，而大多数L2++玩家还在山脚下。

韩旭的态度就一句话：不看门派，看结果。

他提出了一个可以验证的L4资格赛标准，公布了文远在智驾大赛中的连续排名，展示了WRD 3.0在多芯片平台上的量产进度。

这些信息是否足以证明文远知行就是那个“跑赢1500米的马拉松冠军”，业内可以继续争论。但至少这套“用公开数据说话”的叙事方式，在概念满天飞的自动驾驶行业里，提供了一种稀缺的参照。

至于L4真的会像智能机消灭功能机一样成为主流，以及文远知行能否在“iPhone 1.0到3.0”的跃迁中保持节奏，这些问题没有现成答案。

就像韩旭自己说的：比赛之前的宣传声量，对比赛结果其实没什么影响。最终决定行业走向的，从来不是谁的口号更响，而是那些真正在路上跑的车。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

10年老车主如何用上最新FSD？马斯克教学如下

Thu, 07 May 2026 01:09:40 GMT

车都买来10年了，还能用上最新版智驾？？？

听上去有点不可思议，但这却是特斯拉正在推进的工作。特斯拉最近表示，会给特斯拉HW3老车主，分批OTA FSD V14。

这项工作，最终落地，肯定非常不容易，毕竟HW3和V14的发布时间，相隔近7年，需要技术人员，做很多工程优化，解决兼容问题。

但在技术之外，更重要的，可能还是车厂的态度问题。

近年车厂密集上新，让广大智能车车主，苦背刺久矣。有些车主刚买新车1年，智能化功能就落后了，运气不好的，还会撞上“1年换3代”。

面对这种情况，也有一些厂商，在努力解决问题，但更多的，往往是不管不顾。

对比之下，马斯克无疑是给行业上了一课，不仅是技术教程，更是态度教学。

HW3老车主也能用FSD V14了

HW3老车主们的FSD，其实也一年多没更新了，上一次OTA还是在2025年2月。当时他们和HW4车主同时收到的推送。只不过双方OTA的版本不同，HW4车主更新到了FSD V13.2，而老车主的版本号则停留在了V12.6。

V12.6的软件架构也是端到端，更新之后也具备一部分V13.2的功能，所以外界一直将V12.6称作V13.2的精简版。

这次HW3更新的系统，当然还是“精简版”，但情况有点不一样：

特斯拉把HW3系统的版本号，直接从V12提到V14，大版本号保持一致，但HW3的系统，命名为V14 Lite版，预计将在今年6月先向美国车主推送，后续再扩展到亚洲和欧洲市场，当然具体落地时间，还要看当地的审批进度。

特斯拉此举，让老车主们惊喜，让从业者惊叹。毕竟搭载HW3的产品，最早在2019年就下线了，这个版本的FSD芯片算力只有144TOPS，据说只有HW4版的1/5-1/3，内存带宽更是只有1/8。

硬件差距这么大，为什么特斯拉还能让上古老车主，享受到最新的软件技术？

HW3更新V14，怎么做到的？

答案就藏在一份已公开专利中。

今年年初，特斯拉公开了一项名为“位增强算术卷积”（Bit-Augmented Arithmetic Convolution）的专利，被外界视为，解决HW3兼容V14的关键方法。

HW3和V14之间的核心矛盾是这样的。

HW3的主要计算单元，只能计算8位宽的数据，用8个2进制数字表示。而V14模型，使用的是16位数据，用16个2进制数字表示。这会造成什么问题呢？

我们假设一个原始数据是0.013743，如果为了适配HW3，把它直接压成8位数据，可能会被近似成0.014。中间差值看似很小，但神经网络是一层接一层计算的，这个误差会不断传递，最终结果的误差，可能会被放大。最终输出结果一旦偏离，再映射为车辆轨迹，来驱动高速行驶的车辆，就很可能造成风险。

所以要想让HW3使用V14，直接把16位数据硬压缩成8位，肯定不行，得想办法解决双方的精度差距。特斯拉给出的办法很直接——把16位数据“掰成两瓣”，官方说法叫“分面”（deplaning），16位数据被拆成高8位和低8位，这两部分分别送入HW3的8位计算单元，分别完成计算后，再按照原来的对应关系重新组合，尽量恢复为接近16位计算的结果。

△图片由AI生成，图中数据仅作举例用

这种方法减少了精度损失，但坏处也显而易见，毕竟多了一些计算步骤，速度自然就会慢一些，换句话说，这是典型的“以时间换空间”：不用扩充资源，而是用更多计算步骤、更长处理时间，换取旧芯片继续运行新模型的可能性。

此外，前面提到，HW3不仅计算能力和HW4有差距，内存带宽也低得多，这就好像吃饭，不光顾客自己（计算单元）吃得慢，上菜速度（数据传输）也慢，整体吃饭（处理数据）速度差距就比较大了。

所以，通过这项专利，特斯拉只是让HW3能够接近实现V14的效果，但肯定和满血版V14会有差距，这也是为什么会叫Lite版。

用新技术榨取旧硬件的算力，给到老车主新体验，这件事值得讨论的不只是技术方案本身，还有特斯拉对老车主的态度。

One More Thing

HW3在2019年才下线，距今才7年，但为什么说特斯拉让10年老车主用上了最新版FSD？

因为此前，特斯拉曾给购买FSD的HW2/HW2.5车主，免费升级了HW3硬件。

而最早一批搭载HW2的车辆，在2016年10月就量产下线了。从2016年到2026年，整整10年过去了，特斯拉仍然没有忘记这批老车主，先后通过硬件和软件OTA，让他们能享受到最新版FSD。

特斯拉的这种做法，也让不能给老车主升级的车厂尴尬了。

这是为什么呢？这些车厂是不喜欢？

还是没技术？

特斯拉专利传送门：

https://patents.google.com/patent/US20260017503A1/en

其他参考链接：

https://www.tesla.com/support/ai-computer

https://www.notateslaapp.com/software-updates/version/2024.45.32.20/release-notes

https://www.teslarati.com/tesla-gives-hw3-owners-another-massive-update/

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侯晓迪跑赢马斯克：L4卡车首次全无人商业货运，赚钱了

Wed, 06 May 2026 04:29:25 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

Robotruck，又迎来一个值得标记的最新里程碑。

创造者，还是老熟人——侯晓迪。

同样的赛道：自动驾驶卡车；同样的场景：长途干线货运。

上一次，他曾创下自动驾驶卡车从公开路测到行业落地的速度纪录——从起步到完成上路验证，用了3年。

而这一次，从再创业到跑通全美第一单全无人、商业化货运订单，他只用了24个月。

没有安全员，没有远程遥控，运的是真实货物，收的是真实运费。

这是北美历史上的第一次。

全美第一单全无人货运

2026年4月29日凌晨，一辆印有Bot Auto标志的自动驾驶卡车，从东北休斯顿的Riggy‘s Truck Parking出发，沿I-45号州际公路向北行驶230英里。

凌晨4点57分，车辆准时抵达达拉斯以南哈钦斯的Safe Stop配送站，全程耗时3小时41分钟。

这个过程中，Bot Auto成功应对了一系列挑战，比如自动识别路边停放的车辆并变换车道：

还能处理复杂的施工区域，成功通过临时车道：

对于违规占道的其他交通参与者，系统也能提前识别并做出预防性措施：

凌晨运输，不是一个随机选择的时间窗口——侯晓迪在采访中详细解释了背后的逻辑：托运方要求该线路提供夜间运输服务，这恰恰是传统运力最难覆盖的场景。

大多数人类司机偏好白天驾驶，夜间运输资源极其稀缺。而自动驾驶卡车不受疲劳限制和强制性休息时长约束，能够完美承接这类“传统运力难以保障”的订单。

而这里的“无人”，侯晓迪强调是没有安全员、没有后排监控员、没有低延迟远程人类后备。

如果车辆真的遇到超出操作边界的状况，会进入风险缓解状态：减速、创造空间、将自己带到可控的安全状态。不会在无法确定时赌一把，而是会选择保守行动，等车辆已经安全到位后再由人工介入。

因为全无人能力，使得Bot Auto的这一趟230英里的运营，实际上是盈利的，当然这是不算前期研发、车辆购置成本的情况下。

真实的货物、真实的客户、真实的时间窗口，安全准时送达。

侯晓迪再创业，什么样的模式

侯晓迪的Bot Auto，从一开始就选择了一条与上一家公司截然不同的道路。

首先是技术上，采用了基础多模态大模型+后端数据闭环的范式，这也是目前自动驾驶L2、L4共同认可的技术体系。

基础多模态大模型将摄像头、激光雷达、毫米波雷达、高精地图等多源数据统一在一个Transformer架构下进行联合推理，不再依赖传统规则堆叠或模块化流水线，大模型直接输出驾驶决策。这使得车辆在面对未预先标注的异形障碍物时，拥有远超规则系统的泛化能力。

后端数据闭环则是核心竞争力所在。每一趟真实运营产生的数据——尤其是接管预警、边缘场景——都会自动回传云端，经过自动标注、场景挖掘、模型蒸馏，再通过OTA下发回车队。

商业模式，是Bot Auto与竞争对手最核心的差异化。

Bot Auto目前运营一支十多辆福莱纳重卡（Freightliner）组成的车队——自持，“运输即服务”（TaaS, Transportation as a Service）。

自己拥有并运营车队，作为承运人与货运经纪商、货主签订运输合同，赚取实实在在的运费差价。

这一模式的精髓在于不造车——与主机厂合作在量产卡车底盘上进行集成，不自建工厂；不卖车——不向物流公司销售自动驾驶卡车硬件；不收License fee——不以软件授权订阅的方式向合作方收费。

侯晓迪将其称为“回归运输业本质”——做一家技术驱动、但财务报表上属于运输公司的企业。

技术上，自持车队每跑一英里，理论上数据的有效性和闭环速度，会比仅做算法授权的竞争对手更快。

而在商业上Bot Auto直接切入最硬核的商业闭环：每一英里都赚钱。

当然自持车队会有巨大的硬性成本，不过到了真正规模化上量的后期，可以通过合作共建车队、成立运营子公司等等方法，把“重资产”从Bot Auto的财务报表里剥离。

而眼下的初期运营阶段，自持车队其实更加重要，是自证商业模式成立的第一步。

成本层面，此次休斯顿至达拉斯无人驾驶货运的成本为每英里不到2美元。作为参照，北美货运基准人驾卡车的运营成本为每英里3.78美元。

也就是说，无人卡车的单英里成本大概是人驾卡车的一半：3.78美元的行业基准包含了司机工资、保险、燃油、车辆折旧、维护等综合成本，而Bot Auto成本减半，是纯无人模式下已经跑通的实际数字。

侯晓迪则用一句极具感染力的话来总结：

“这个行业里的每个人都是碎钞机，而我们这次证明了自己是印钞机。”

Robotaxi之后，Robotruck也驶上快车道

Bot Auto首次全无人货运，背后的法规支撑是什么？

得州2025年的2807号法案（Senate Bill 2807），已于2025年9月1日生效，随后进入了关键的规则制定和执行阶段。

今年4月21日，得州机动车辆管理局（TxDMV）正式开放商业自动驾驶车辆运营授权申请通道，为无人驾驶货运提供法律基础：

自动驾驶车辆被允许在无人类驾驶员在场的情况下运行，只要符合州和联邦法律法规。

可以说，Bot Auto选择了精准的政策窗口期，在SB 2807法案全面执法日（5月28日）到来之前，率先完成了合规授权并落地首单商业运营，仅从4月21日TxDMV开放申请到4月29日完成首单，中间仅仅隔了8天。

为什么是Bot Auto率先跑通？Aurora、Kodiak、Gatik等公司明明起步更早。

但在“完全无人”这一定义上，Bot Auto迈出了决定性一步：完全去除安全员、后座监控员和低延迟远程人类后备。行业内一些竞争对手仍保留着某种形式的“隐藏人力资源”，远程控制或后台干预，并未真正消除人类的“安全网”。

这其实还是回到了Bot Auto的技术体系，不再死守传统L4规则+地图的范式，而是充分拥抱释放数据驱动的价值。

以及自持车队也有独特优势，在车辆控制、数据采集、调度优化和合规进度上拥有绝对主动权。相比之下，采用“卖授权”或与车队合作模式，每增加一项合规要求都需多方协调，决策链条长。

当然还有无人物流目前最重要的一项能力：场景选择。

Bot Auto优先选择休斯顿-达拉斯货运干线，是全美最繁忙的货运通道之一，意味着大量的潜在货运需求，但难度也从一开始就拉满——车辆需要穿越休斯顿市区，面对复杂的交通信号灯、辅路、主干道等多重挑战。

侯晓迪团队没有被“万能方案”的追求束缚，而是集中于一条特定的货运走廊，用真实的运营来迭代模型。当数据足够丰富、模型足够强健后，这套体系才就能被复制到更多路线。

这一次是全美第一单，下一次就是第一条常态化线路，再下一步就是第一条货运网络……

从第一次创业的“自动驾驶全球第一股”到Bot Auto的“全美第一单”，侯晓迪经历的不仅是技术的迭代，还是一个创业者从资本叙事到实战落地的蜕变。

侯晓迪说“行业一直大谈特谈，实际行动却很少”，而Bot Auto用24个月给出了回应：

自动驾驶卡车车轮再一次转动——这一次，驾驶室里真的没有人。

One more thing

4月29日Bot Auto第一单全无人运营，巧的是4月30日，马斯克的量产版SemiTruck，也正式下线了：

距离老马首次承诺规模量产交付，已经过去了9年。

更重要的是，SemiTruck目前搭载的尽管是最新FSD硬件方案（AI4），但OTA最新软件版本日期不确定。

并且老马也强调，所有基于AI4方案，包括现在的FSD V14.3，其实都是“无监督FSD”的过渡形态。

也就是说，L4卡车全无人，侯晓迪目前跑在了马斯克前面。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

95岁巴菲特，台下听讲

Sun, 03 May 2026 01:33:01 GMT

来源：盒饭财经

历史上，每一次伟大企业的权力交接，都是一次对其文化韧性的终极考验。

作者 | 沈三又

头图及封面来源 | 直播截图及AI制作

昨晚的奥马哈，见证了一个历史性的时刻。

95岁的沃伦·巴菲特没有像过去六十年那样走上主席台，而是在台下的董事席前排落座。这是自1965年以来，首次不是巴菲特主持的伯克希尔·哈撒韦股东大会。

聚光灯的中心，交给了格雷格·阿贝尔。自2025年正式接任伯克希尔CEO以来，这是阿贝尔首次以掌舵人的身份，接受来自全球数万名股东的检阅。

大会开场，一段致敬巴菲特的视频让全场陷入了回忆与感动。随后，一个极具象征意义的仪式将情绪推向高潮：阿贝尔宣布，将印有数字“60”的球衣高悬于场馆椽架之上，与查理·芒格那件印有“45”的球衣并肩而挂。

“60”代表巴菲特执掌伯克希尔的60年。从1965年接手一家濒临破产的纺织厂，到将其锻造为市值逾万亿美元的商业帝国，沃伦·巴菲特用六十年时间，书写了人类商业史上最伟大的传奇之一。

在全场经久不息的掌声中，坐在台下的巴菲特接过麦克风，为他的继任者给出了最坚定的背书：“这是我们做过的最正确的决定，100%成功。他把我做过的一切都做到了，甚至做得更多。他就是那个对的人。”

不过，投资者心中依然有疑虑：当那个能在危机中给予市场绝对信心的传奇人物退居幕后，伯克希尔的“巴菲特溢价”还能否延续？

阿贝尔面临的挑战，远比表面看起来复杂得多：

他需要在坚守价值投资核心原则的同时，展现出属于自己时代的判断力；

当子公司CEO们面临艰难决策时，“打电话给沃伦”的选项正在逐渐消失，阿贝尔能否建立起同等级别的信任与权威？

更现实的问题是，手握创纪录的3970亿美元现金，面对一个已经庞大到难以找到“移动指针”投资机会的商业帝国，该投向何方？

带着这些疑问，这场具有分水岭意义的股东大会，向外界展露了一个步入“后巴菲特时代”的伯克希尔。

（文末附股东大会精华信息图）

AI时代的伯克希尔

本次股东大会最具戏剧性的一幕，发生在问答环节开始之前。

大屏幕上，一位“巴菲特”出现了——西装笔挺，神态自若，开口自我介绍，并向阿贝尔提问：“投资者为何应该长期持有伯克希尔股票？”

随后，阿贝尔揭晓真相：这是一段AI生成的深度伪造视频，巴菲特本人对此毫不知情，也未曾参与。

阿贝尔借此向全场股东发出严肃警示：这是伯克希尔正面临的真实威胁。“这对我们的团队是一次很好的警示。这是贯穿整个伯克希尔、我们每天都在应对的重大风险。”

对于AI领域的投资，阿贝尔的延续了巴菲特一贯的务实风格：“我们不会为了AI而AI。只有看到真实价值才会出手投资。AI必须对我们的业务有实质性的增益。”

然而，伯克希尔并非对AI无动于衷。阿贝尔透露，伯克希尔旗下多个业务板块已应用AI技术，公司正在大规模招聘工程师和技术人员，自主构建AI解决方案。

在公用事业领域，阿贝尔明确指出，数据中心的爆炸式增长正在为电力业务创造巨大机遇。以爱荷华州为例，超大规模数据中心的峰值负荷占比已达8%，未来五年有望在此基础上再增长50%甚至更多。AI的崛起，正在重塑能源需求格局，而伯克希尔的公用事业版图，恰好处于这场变革的核心地带。

在随后的讨论中，负责保险业务的阿吉特·贾恩对AI在保险业的应用给出了冷静的判断：“目前，我们看到AI被用作一种生产力工具，一种降低劳动力成本和执行常规重复性工作的机制。我不认为AI能在定价、理赔等需要权衡的事情上达到可以做决策的程度。那还需要很多年。”

3970亿美元的耐心

本次股东大会最引人瞩目的财务数据，是伯克希尔创历史新高的3970亿美元现金及美国国债储备。

在全球资本市场普遍追逐收益、争相部署资金的当下，伯克希尔选择按兵不动，将近四千亿美元静静躺在账上。外界批评者认为这是“资本效率低下”，但阿贝尔给出了截然不同的诠释：“我们持有现金和美国国债，这有几方面的用途，我们不打算受制于任何人。”

阿贝尔

这句话的背后，是伯克希尔数十年如一日的核心信条：现金不是负担，而是选择权。当市场恐慌时，当危机降临时，手握巨额现金的伯克希尔可以在别人被迫卖出的时候大举买入。

不过，市场的耐心是有限度的。投资者希望看到的，不仅仅是“我们在等待”，而是“我们知道在等什么”。

阿贝尔在大会上给出了他的答案：“并不是说我们今天没有看到卓越的公司。我们很想拥有很多。但相对于机会、该公司的经济前景以及相关风险的价格，我们没有兴趣以那个价格收购这些公司。这并不意味着未来不会有这个机会。”

这段话，与贾恩在保险业务上的表述形成了绝妙的呼应。

贾恩说，保险就像投资一样，是一场需要耐心的游戏。让人们袖手旁观什么也不做是非常困难的。当我招聘人时，我的惯用手法是，我会直接告诉他们——你的工作就是说“不”。你会日复一日地被各种交易轰炸，但你的基本职责就是说“不”。偶尔你会遇到一个像被木板击中一样的交易，它会大声喊着“钱来了”，那时候你再来找我，然后我们再一起决定做不做。

耐心，是伯克希尔最难被复制的竞争优势。在一个季度报告驱动决策、算法交易主导市场的时代，这种以十年为单位思考问题的能力，本身就是一种稀缺资产。

芒格到阿贝尔：谁来填补那把空椅子？

查理·芒格，这位被巴菲特称为“第一聪明人”的搭档，对伯克希尔的意义是无可替代的存在。

芒格改变了巴菲特早年从老师格雷厄姆处习得的“捡烟蒂”式价值投资，引导他转向“以合理价格买入优秀公司并永久持有”的更高维度投资哲学。巴菲特曾坦言：“如果没有查理的灵感、智慧和参与，伯克希尔不可能发展到今天的地位。”

然而，芒格于2023年辞世，享年99岁。他的离去，不仅是伯克希尔失去了一位副董事长，更是失去了那个能在关键时刻对巴菲特说“不，沃伦，你错了”的人。

于是，2026年股东大会上，一位股东提出了全场最尖锐的问题之一：谁将担任阿贝尔的查理？

实际上，在一年前的股东大会上，巴菲特宣布交接计划时，市场的第一反应是伯克希尔股价下跌——这本身就说明，“巴菲特溢价”是真实存在的。投资者购买伯克希尔，在相当程度上是在购买对巴菲特判断力的信任。当这种信任的来源消失时，伯克希尔的估值逻辑将面临重构。

阿贝尔既需要证明自己不是巴菲特的复制品，又必须守护巴菲特建立的一切。

在今年大会上，阿贝尔展现出了他对这一挑战的清醒认知。他没有试图模仿巴菲特的风格，没有试图在问答环节中展现“股神”式的机智与幽默，而是以一种更为系统、更为结构化的方式，阐述伯克希尔的战略逻辑。

他强调团队，而非个人：没有一个单一的“查理”，但有一个由贾恩、约翰逊、法默等优秀管理者组成的生态系统。他强调制度，而非天才：伯克希尔的成功，不依赖于某一个人的超凡判断力，而依赖于一套经过数十年检验的文化、价值观与决策框架。

他表示，仍然在任的巴菲特担任董事长，提供无与伦比的经验背书；卓越的董事会随时可以就具体情况提供咨询；阿吉特·贾恩在保险领域的深厚积累；亚当·约翰逊管理的32家非保险业务；以及一群出色的子公司CEO，也会在特定情况下征求他们的意见。

“伯克希尔会持久，并且将作为一个团队持久下去。”阿贝尔如是说。

阿贝尔的投资哲学

阿贝尔在本次股东大会上，首次系统性地阐述了他对伯克希尔2880亿美元股票投资组合的管理思路。他将持仓划分为几个层次：

第一层：核心四强。苹果、美国运通、穆迪、可口可乐，合计规模接近2000亿美元，是投资组合的压舱石。

第二层：日本五大商社。伊藤忠、丸红、三菱、三井、住友，是伯克希尔近年来最重要的国际布局，体现了“以日元融资、买入优质资产”的精妙套利逻辑。

第三层：重要持仓。美国银行、雪佛龙、Alphabet（谷歌母公司）等，合计约700亿美元，且仍处于动态调整中（伯克希尔于2025年三季度增持约40亿美元Alphabet）。

阿贝尔坦承，他对苹果的理解方式与巴菲特有所不同。巴菲特投资苹果，看的是消费者对产品的依赖程度，那是一种近乎本能的品牌忠诚度分析。而阿贝尔则更倾向于从运营风险的角度审视：苹果在哪里制造？供应链面临哪些地缘政治风险？这两种视角并非对立，而是互补。前者捕捉价值，后者管理风险。

更值得关注的是阿贝尔对“理解边界”的坦诚。他说，自己对电力业务了如指掌，但对苹果手机的制造工艺并无浓厚兴趣。这种坦诚，恰恰是伯克希尔“能力圈”哲学的体现。

在科技投资问题上，阿贝尔的表态既开放又审慎：“我们永远不会说某个特定行业是我们必须参与的。如果科技行业中有某个公司，我们理解它的机会和风险，并且估值合理，那么仅仅因为它属于科技行业并不能排除我们的可能性。”这句话，是对外界“阿贝尔会否更积极拥抱科技股”质疑的最清晰回应。

分权与责任：伯克希尔的治理哲学经受考验

伯克希尔的管理模式，在商学院教科书中是一个独特的案例：极度分权，总部只有约30名员工，子公司CEO拥有高度自主权，巴菲特只管资本配置，不干涉具体运营。

这套模式在巴菲特时代运转良好，因为他的个人权威和判断力本身就是最强大的“隐形管控”。但在阿贝尔时代，这套模式能否持续？

阿贝尔给出了他的答案：分权不等于放任，自主权必须与责任感并行。“这种自主权意味着你要欣然接受，随之而来的是巨大的责任感和做好事情的自豪感。我们有很多期望——他们是否在管理风险？他们是否将自己视为首席风险官？”

BNSF铁路（伯克希尔的运输子公司）案例，是这套哲学接受现实检验的最佳样本。BNSF的盈利能力长期落后于竞争对手联合太平洋铁路，这是一个不容回避的事实。但BNSF的CEO凯蒂·法默展示了改进路径：2025年第一季度，在处理货运量高于去年同期的情况下，使用的机车减少了260台；燃油效率创下历史纪录；数字孪生技术和预测性ETA正在重塑运营效率。

在剥离与拆分问题上，阿贝尔的立场同样清晰。他明确表示不会拆分集团，但承认在特定情况下可能出售子公司，例如无法解决的劳资纠纷、不可接受的声誉风险，或者某项业务已不再为股东创造价值。

太平洋公司在华盛顿州公用事业的出售，正是这一原则的实际应用：当一个州的政策成本转嫁给其他州的客户时，伯克希尔选择退出，而非妥协。

关税、地缘政治与埋头苦干

然而，伯克希尔的挑战不仅来自于内部。2026年的宏观环境，充满了不确定性：中东局势持续紧张，油价一度攀升至每桶近120美元，关税政策变幻莫测，通胀压力尚未完全消退。

面对这些外部冲击，阿贝尔给出的应对哲学，可以用四个字概括：埋头苦干。“电话响了，你就知道会遇到一些挑战，但这没关系。我们会探讨、会努力，我们总能找到办法克服。”“就经营我们的业务而言，我们真的只是埋头苦干，并长期持续经营一切。”

亚当·约翰逊说，在投资组合中的32家消费品、服务和零售公司中，它们的平均成立年限是88年。当我打电话给那些CEO时，他们说：“我们已经应对关税100年了。”想想过去七八年的CEO们，我们不得不应对全球疫情、四十年来的最高通胀，然后是现在的“弹跳球”关税。企业在应对这些问题方面做得非常出色，我认为我们未来的处境相当不错。

传承

历史上，每一次伟大企业的权力交接，都是一次对其文化韧性的终极考验。苹果在乔布斯之后有库克，微软在盖茨之后有纳德拉——这些案例告诉我们，传奇不一定随创始人的离去而终结，但它必然会以一种不同的面貌延续。

苹果CEO蒂姆·库克也来到了股东大会现场。

巴菲特在大会上盛赞了库克：“要接替史蒂夫（乔布斯）、还要超越他的成就，需要多大的勇气？这堪称美国商业史上的一个奇迹。史蒂夫离世后，我们做出投资决定，将伯克希尔近一成的资源押注于苹果，实际上是交到了蒂姆手中，而他已将其变成了税前约1850亿美元的回报。”

这番话，既是称赞库克，也是在为阿贝尔打气。

六十年前，一个年轻人接手了一家濒临破产的纺织厂，没有人预料到他会创造出什么。今天，另一个人站在了历史的节点上。

历史不会重复，但会押韵。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

“MAMA”四巨头，“叛逃”黄仁勋

Sat, 02 May 2026 03:41:23 GMT

来源：盒饭财经

“英伟达是唯一供应商”的故事开始了修正。

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 网络和即梦制作

当地时间2026年4月29日盘后，四家总市值超过10万亿美元的科技巨头，罕见地在同一时间窗口交出了季度答卷。

谷歌母公司Alphabet、微软、亚马逊和Meta，营收和利润全面超预期。

2026年第一季度，Alphabet营收1099亿美元，同比增长22%，净利润同比暴增81%至626亿美元；微软营收828.9亿美元，同比增长18%，净利润317.8亿美元，同比增长23%，AI业务年化收入同比飙升123%；亚马逊营收1815亿美元，同比增长17%，净利润303亿美元，同比大涨77%；Meta营收563.1亿美元，同比增长33%，净利润267.73亿美元，同比增长61%。

然而，同一份超预期的财报，迎来了四种截然不同的命运。Alphabet盘后一度涨超7%，而Meta盘后暴跌逾6%，微软一度跌超3%后微幅转涨，亚马逊则小幅上扬。

一张令人咋舌的“隐藏账单”成为关键。

资本支出方面，“MAMA（Alphabet、微软、亚马逊、Meta）”正在以史无前例的规模向AI基础设施砸下重金：Alphabet 357亿美元，同比翻倍；亚马逊432亿美元，全年预算2000亿美元；微软319亿美元，全年预测1900亿美元；Meta上调全年指引至1250亿～1450亿美元。

而这笔天文数字的相当一部分，流向了同一个目的地：英伟达。

微软首席财务官Amy Hood在电话会上明确指出，全球AI需求导致的存储组件短缺，将使公司全年基础设施成本额外增加约250亿美元。Meta首席财务官苏珊·李更是表示：“我们一直在低估自身的算力需求，2027年的支出规划目前仍不明朗。”

试图摆脱对英伟达的依赖，本质是一场关于“算力主权”的博弈。

已有人赚到真金白银

英伟达的大客户们，正成为它的竞争对手。

4月30日，亚马逊CEO安迪·贾西首次系统性披露了自研芯片业务的规模：芯片业务季环比增长近40%，年化收入已突破200亿美元，同比增速达三位数。

随后，贾西话锋一转，透露了另一组数据：“如果我们的芯片业务作为独立公司存在，像其他领先芯片公司那样将今年生产的芯片同时销售给AWS和第三方客户，我们的年化收入将达到500亿美元”。

贾西宣布，亚马逊自研芯片业务“现在已是全球前三大数据中心芯片企业之一，我们达到这一规模的速度是非凡的”。据了解，亚马逊的定制芯片业务涵盖Graviton处理器、Trainium AI训练芯片和Nitro安全芯片，全线同比增速超过100%。

与亚马逊用Trainium打破CUDA枷锁的“广积粮”不同，谷歌更像是一次基于“深挖洞”的全栈自研胜利。

同一晚的电话会上，谷歌也正式投下了TPU外供这枚“重磅炸弹”。

谷歌CEO桑达尔·皮查伊宣布：“我们将开始在客户自己的数据中心内，以硬件配置的方式向一组客户交付TPU，以扩大我们的可寻址市场机会。”

谷歌首席财务官Anat Ashkenazi补充表示，TPU硬件协议已反映在4620亿美元的订单积压中，预计今年晚些时候确认一小部分收入，大部分收入将在2027年实现。目前在售订单中的TPU芯片直销部分大多在2027年确认收入，基本对应Anthropic和Meta在2027年陆续落成的自有数据中心。

这意味着，谷歌的“芯片外卖”实际上已经锁定了未来两年的核心客户。而这也是谷歌TPU自诞生以来，首次从“仅供内部使用”走向“公开售卖”。

多年来，谷歌自主研发的TPU处理器一直仅供内部使用，用于开发Gemini等AI模型。这次从“自用壁垒”全面转向“开放生态”，是战略性的根本转向。

“有些情况是合理的。例如，像资本市场这样的客户，他们在运行这些高性能AI工作负载时，希望在自己的数据中心使用TPU……这帮助我们整个计算环境获得更大的规模经济。”皮查伊的解释揭示了背后的商业考量。

从2026年一季度开始，算力的定义权正在从一家公司扩散到它的最大客户手中。亚马逊和谷歌已经用真金白银证明了：云厂商可以既是英伟达的客户，也是它的对手。

微软“带薪进场”，Meta“负重前行”

微软与Meta展现了两种截然不同的“被动”姿态。尽管两家公司在本季度合计向英伟达贡献了超过200亿美元的订单，但其底层的财务逻辑已发生分化。

先看微软。

2026年Q1，微软交出了一份看似光鲜的业绩单：总营收828.9亿美元，同比增长18%；AI业务年化收入同比飙升123%，首次突破370亿美元。这份光鲜背后隐藏着一个带着深深疑虑的数字：本季度资本支出达到319亿美元，上一财季这一数字为375亿美元，本次环比回落约15%，明显放缓。

电话会上，微软首席财务官Amy Hood披露了这笔钱的核心去向：“约一半的支出用于GPU和CPU，主要是支持Azure平台的AI推理需求。”

这意味着，微软在本季度掏出约175亿美元大部分直接投向了英伟达。

全年来看，资本支出预计高达1900亿美元，同比增61%。Hood更是明确警告，因AI需求导致的GPU和存储组件短缺，将使全年基础设施成本额外增加约250亿美元。

微软也没有坐以待毙。

1月下旬，微软正式发布新一代AI推理芯片Maia 200。该公司称这款芯片是为 AI 推理规模化部署打造的高性能核心算力芯片。

据了解，这款芯片采用台积电3纳米制程工艺，每台服务器内集成四颗芯片，通过以太网电缆实现连接，而非 InfiniBand 高速互联标准。英伟达在2020年收购迈络思后，便开始推出InfiniBand交换机产品。

当时微软就透露，Maia系列芯片已投入实际应用，为该公司超智能团队的各类 AI 模型提供算力支持，同时也为旗下聊天机器人 Copilot 的日常运营提供技术支撑。

然而，自研芯片距离替代采购还有相当长的路。Azure云服务用户何时能正式使用基于Maia 200运行的服务器，微软尚未给出明确时间表。财报中，本季度319亿美元的资本支出中，GPU与CPU采购仍占主导。

再看Meta。

2026年Q1的Meta，更加被动。Meta当季营收563.1亿美元，同比增长33%，净利润267.73亿美元，同比增长61%。但财报发布后，股价盘后重挫逾6%，市值蒸发数千亿美元。

引爆点正是一组资本支出数字：Meta将2026年全年资本支出指引从1150亿～1350亿美元上调至1250亿～1450亿美元，区间上下限各提高100亿美元。若按最新上限计算，Meta今年资本支出可能达到1450亿美元，较2025年的722.2亿美元几乎翻倍。

Meta首席财务官苏珊·李在电话会上坦承，上调的原因之一是预期“更高的零部件价格”，以及额外数据中心成本。

更值得玩味的是Meta的芯片采购策略。

扎克伯格曾在电话会议上提到：“作为提高投资效率的一部分，我们正在推出超过1吉瓦（1GW）的、由我们与博通合作开发的定制芯片，同时还部署了大量的 AMD 芯片，以作为我们正在推出的新 NVIDIA系统的补充。”

它已与英伟达、AMD和博通达成了芯片等硬件采购协议。这是一张多元化的采购清单。但值得注意的是，每一家供应商都是外部公司，没有一家是Meta自己。这意味着，Meta的1250亿～1450亿美元资本开支中，很大一部分将直接流向这些芯片公司的营收表。

Meta也在行动。

4月14日，Meta与博通公司宣布达成一项重大协议，将双方之间关于设计Meta自研AI加速器（MTIA）的合作关系延长至2029年。

但这恰恰暴露了Meta与亚马逊、谷歌之间的根本差距。亚马逊的Trainium已经年化收入超200亿美元，客户订单排到几年后；谷歌的TPU已经开始向客户交付硬件。而Meta的MTIA尚处于“与博通联合研发、初始部署1GW”的阶段。

黄仁勋也有防线

黄仁勋当然也有防线。

第一重防线是财务。2026财年（截至2026年1月25日），英伟达全年营收达到2159亿美元，同比增长65%。其中数据中心业务全年营收1937亿美元，占总营收的90%以上。第四季度单季数据中心营收623亿美元，同比增长75%。全年GAAP毛利率71.1%，第四季度GAAP毛利率75.0%，Non-GAAP毛利率75.2%。

做个对比更直观：英伟达单季数据中心营收623亿美元，这个数字，比谷歌云全季营收200亿美元的三倍还多。全年净利润1200亿美元，超过亚马逊303亿美元、微软317亿美元和Meta 267亿美元三家Q1净利润的总和。

当挑战者需要用主业利润来补贴芯片研发时，英伟达的主业本身就是芯片。这就是财务壁垒的本质：挑战者用赚来的钱造武器，英伟达卖武器的钱本身就是利润。

第二重防线，便是软件，CUDA生态是芯片好造、生态难移。

芯片可以自研，但开发者不会轻易搬家。CUDA是英伟达最深的一条护城河。

CUDA生态已经构建了近20年，积累起结构性的准入壁垒。这套生态构建了三重锁定：性能依赖，优化不对称导致最终收敛于特定芯片；设计依赖，软件选择决定硬件路径；结构依赖，封闭驱动架构阻碍物理替换。

亚马逊和谷歌可以造出Trainium和TPU，但数以百万计的AI开发者已经深度嵌入CUDA生态，迁移成本和时间远超硬件采购。尽管Cerebras CEO公开声称“推理没有护城河”，CUDA在训练环节的锁定效应仍然极强。

高盛研报在对比GPU与ASIC的成本时发现：谷歌/博通TPU v7每百万Token成本与英伟达GB200 NVL72基本持平。当自研ASIC的性价比只是“打平”而非“碾压”时，CUDA生态的惯性将成为客户决策中最重的筹码。

打平不是碾压。考虑到迁移成本和风险，打平等于“暂时不搬”。

防线之外，黄仁勋正试图通过DGX Cloud和“主权AI”，绕过云厂商中间层，直接服务目标的最终客户。

ARK Invest在《Big Ideas 2026》报告中明确指出，受AI大模型和算力井喷式需求的推动，到2030年，全球数据中心系统的年度投资额将从目前（约5000亿美元）激增至 1.4万亿美元。

随着AI的工作负载从“通用模型训练”大规模转向“专用模型推理”，市场对极致能效比的追求将成为核心。ARK预测，由博通和亚马逊等企业设计的定制AI芯片（ASIC）将继续抢占相当一部分的市场份额。

该报告还做了预测：目前英伟达主导了绝大部分GPU市场，销售份额极高，曾占AI加速计算的90%以上，但由于ASIC的崛起以及AMD等其他公司的追赶，其在数据中心加速计算市场的绝对市占率未来会被压缩。

不是英伟达的故事结束了，而是“英伟达是唯一供应商”的故事开始了修正。

参考资料：

1.《美股科技四巨头一季报：AI“兑现”不均，谷歌独赢》，21世纪经济报道

2.《美股“四巨头”今年AI砸钱7250亿美元创纪录，但代价高昂：芯片涨价、产能受限》，华尔街见闻

3.《谁将掌控AI时代的“收税权”？》，中国基金报

4.《微软发布新一代高性能 AI 推理芯片》，环球市场播报

5.《微软发布新定制 AI 芯片 Maia 200：台积电 3nm 工艺，性能强三成还更省水》，IT之家

6.《Meta仍在AR/VR和AI上持续烧钱》，Techcrunch

6.《Big Ideas 2026》，https://www.ark-invest.com/big-ideas-2026

7.Alphabet Investor Relations，https://abc.xyz/investor/

8.Meta Investor Relations，https://investor.atmeta.com/home/default.aspx

9.Microsoft Investor Relations，https://www.microsoft.com/en-us/investor/default

10.Amazon Investo

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

火星人口100万！马斯克被定了人类有史以来最伟大KPI

Thu, 30 Apr 2026 07:29:44 GMT

马斯克的最新OKR，曝光了。

这一次，不再只是单纯的市值目标，或者营收期望，而是一个充满马斯克式浪漫的太空伟业：

把人类送上火星，建立城市，并达到100万常住人口。单从人口来看，这个规模比很多中国小县城都大。

梦想非常远大，需要投入的时间，显然非常长，充满了不确定性。

如何确保SpaceX能沿着这条路一直走下去呢？

马斯克火星OKR曝光

马斯克的这个“离谱OKR”，是SpaceX冲刺IPO里的一部分。

最新曝光的是，SpaceX董事会批准了一项薪酬计划。信息显示，马斯克将获得2亿股超级投票权限制性股票。

所谓超级投票权限制性股票，是一项激励措施，不是单纯的给钱，也意味着对公司更强的控制权，但一般需要达成某种条件，才能够解锁。

以马哥为例，想要解锁这笔股权，前提是实现这两个目标：

第一个目标：在火星建成一个常住人口超100万的城市。这其实也是马斯克一直以来的愿景，早在2017年，他就曾公开表示过，大约100万人，才能在火星上建成一座自给自足的城市。

第二个目标，把SpaceX的市值带上7.5万亿美元，约合人民币超51万亿元，是SpaceX当前估值的4倍多，相当于5个特斯拉。

由于现在SpaceX还没有上市，所以还不是很清楚，这2亿股价值多少，因此也没办法推算马斯克到时候的身价。

但身价不身价的，对马斯克可能不太重要了，毕竟人本身就是地球首富+火星首富，钱再多，也只是和世界第二富多拉开点距离罢了。

马斯克真正看重的，其实是对SpaceX的控制权。所以这次他提前防御，减少了内外干扰因素，确保自己能顺利拿到这2亿股权。

马斯克提前防御

除了薪酬计划，此次曝光信息还有一点值得注意的是，SpaceX授予了马斯克一项绝对权力：

未经马斯克本人同意，SpaceX不能解除他的董事长或CEO职务。

换句话说，在SpaceX只有马斯克才能解雇马斯克，董事会和股东们都无权罢免他。

△图片由AI生成

这其实是马斯克从特斯拉吸取到的教训。

2018年，马斯克同时担任特斯拉董事长和CEO时，就有股东曾在特斯拉股东大会上发难，表示董事长和CEO应该由两个人分别担任，试图削弱马斯克对特斯拉的影响力，该股东的提议当时被大会否决。

7年后也就是去年，由于马斯克把很大一部分精力放到了华盛顿，分身乏术，影响到了特斯拉的业绩，因此又有一些投资者公开施压，表示特斯拉需要换一个新的CEO，有报道称，特斯拉的几名董事一度还为此联系了猎头，不过后来特斯拉董事会对此进行了否认。

这段经历，给马斯克带来的影响很直接，只要公司现行制度，允许别人谋求他的大位，那宏大的长期目标，可能会因为短期业绩、股东压力而终止。

类似的风波，不可能在SpaceX出现了，因为只有马斯克有权决定自己的去留。

此外，SpaceX的注册地也很值得玩味。SpaceX的注册地是得克萨斯州，也正是去年马斯克天价薪酬被否决后，决定将特斯拉迁入的地方，据说是因为得州相对更保护CEO和董事会的权力。

现在，内外干扰因素，都已经被马斯克尽可能挡在了门外。剩下的最大问题是：时间。

毕竟，凭空建造一座100万人口的城市，哪怕是在地球上，都不是一件易事，更别说在人类从未踏足过的火星了。

年过五旬的马哥，要把咱们送上火星，建立城市，并且维持住100万人口规模。

这要花多长时间？

马哥，是不是还有隐秘进行的什么长寿黑科技？

△图片由AI生成

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

蔚来学会套娃造车！6座变5座便宜2万，市值大涨101亿

Wed, 29 Apr 2026 08:09:35 GMT

一凡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

蔚来也学会套娃造车了。

首款套娃产品乐道L80，最近开启预售，预售价15.98万起。

这款车的轴距和车身尺寸等参数，都和L90一致。

两款车外观也一模一样，都有240L大前备箱。

同时L80的内饰、座椅平台和智能硬件，也都和L90共享。

两款车之间最大的不同，就是三排座椅变两排，六座变五座，L80的后备箱因此有了更多空间，以至于把二排放倒后，放个床垫，1米8的李斌都能轻松躺下。

△左为蔚来联合创始人、总裁秦力洪，右为他睡在同铺的兄弟李斌

对于蔚来首次套娃造车，资本市场给出了积极回应，蔚来股价今天一度大涨超9.3%，市值一夜上涨约100.9亿元人民币。

15.98万，蔚来首次套娃造车

乐道L80外观和乐道L90一样，只是多了一个专属车色层峰绿：

内部设计，因为比L90少了一排座椅，给后备箱留出了更多空间，所以有了很多不一样的设计。

比如说L90没有的30L下沉冰柜，容积是常见车载小冰箱的3倍左右。

这个下沉空间位于车尾，很多车上都有，但L80在这之外还有个下沉空间，形成双下沉空间设计：

只能说电动化带来的空间优势确实大。针对这块空间，蔚来还开发了一个露营包，能放下一套露营桌椅，收纳包自身展开就是帐篷。

不仅如此，蔚来还针对露营场景，给L80设计了一款野炊套装，有小桌板、洗菜池和灶台，方便你随时随地开吃，不用的时候把它们收到前备箱就行了。

除此外其他方面的配置，包括智能化硬件，都和新款乐道L90差不多，L80这次一上市就搭载了蔚来自研的神玑芯片和激光雷达，软件算法是主品牌同款NWM 2.0，可以实现城区NOA。

最后来看下价格。目前L80只公布了预售价，整车购买起步价是24.58万元，如果是BaaS方案（租用电池）购买还不到16万，预售价已经比L90便宜了2万元。

正式价格要到5月15日才会公布，和理想L9 Livis同一天。

预售价都这么劲爆，上市价格还不得起飞咯啊。套娃造车的威力，你不服都不行。

毕竟L80有很多零部件和其他车型通用，摊薄了硬件和研发成本。比如车壳，直接用了L90的设计方案。

内部的座椅、电机、智能化硬件、软件算法，也都和蔚来主品牌共享同一个平台。

真是没想到，连蔚来都开始套娃造车了。要知道，在开发上一代产品时，蔚来一个主品牌，就开发了多个平台座椅。现在品牌更多了，平台反而更少了。

蔚来真的变了。

蔚来变了

蔚来的变化，不止体现在造车上。

比如，这两天正值北京车展，蔚来展台就和去年此时有很大不同。

一年前，蔚来在上海车展同时包下两个展台，蔚来和乐道分别占据了不同展位。而今年，三个品牌11款车型，齐聚同一个展台。

秦力洪还透露，“蔚来现在比较省钱”，原本打算把去年在上海车展使用的展具也搬来。但因为今年展馆的进深不够，去年有些大型展具放不下，就没有运来，只对展位进行了简单布置。所以今年的蔚来展台，整体风格比较简约。

类似的变化，也出现在了销售渠道。

过去蔚来和乐道两个品牌，各自拥有独立的销售网络，蔚来门店卖蔚来和萤火虫，乐道门店则只卖乐道。今年蔚来计划推出天空店，把三个品牌放在同一个门店销售。

整合渠道，套娃造车，蔚来从研发到营销，都变得更务实了。李斌此前也曾回应过“蔚来之变”，他认为：

蔚来变得更有效率了，但我们不会放弃心中的志向。
我们还是那个蔚来，蔚来不会失去理想。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

让心动成为确定选择，「行业决策因子」打开决策黑箱

Tue, 28 Apr 2026 03:54:48 GMT

来源：深响

作者｜吕玥

相信不少品牌都经历过这样一个时刻：新品上线前，团队已经把人群拆得足够细，素材、达人、预算都围绕这群“理想用户”精准配置。可最终下单的人里，总有一部分并不在这套人群包中。复盘时关于“为什么买”或“为什么不买”的问题，也始终没人说得清。

这个现象背后，是一个长期被忽视的核心问题：用户从被触达到下单的这个心智流转过程，始终是模糊的。

而在今天，这个问题正变得前所未有的重要。一方面，消费群体走向分众化，所谓“一人千面”并不危言耸听，人群洞察难度急剧上升。另一方面，市场供给过剩、产品高度趋同，真正影响决策的不再只是功能和价格，而是场景适配、情绪价值、身份认同、社交货币……

许多购买由潜意识和情感驱动，用户自己也难以清晰表述，但恰恰是这些“说不清道不明”的因素决定着最终的转化。这也就意味着——谁能看清消费决策整个链路、识别其中多样的驱动内因，并将其转译为具体营销动作，谁就能用更低的成本撬动更高的转化。

行业决策因子

打开决策黑箱

“为什么买”的长期模糊性，已在营销各环节中显现为不少具体而真实的痛点。投放时依赖泛人群或算法分发，曝光增长但转化存疑；内容创作只能追逐热点，用户觉得“你说的与我无关”；产品迭代靠经验和竞品分析，成功率难保障；品牌层面因不清楚用户是为功能、情绪还是身份买单，调性飘忽，长期心智难积累。

所以，理解“为什么买”不再是锦上添花的洞察补充，而成为品牌从粗放增长迈向精细化经营必须跨越的一道门槛。

过去这个问题一直无解，并非品牌不重视，而是缺乏有效路径。传统工具如用户画像只能回答“谁买了”，兴趣标签不等于动机，效果数据只知结果不知过程；用户决策本身也不是线性漏斗，而是网状、非理性、受碎片化因素触发；平台侧长期停留在行为记录层面，未能系统还原决策前的判断与权衡。

近期深响了解到，小红书发布《2026小红书人群宇宙白皮书》，在尝试用“人群宇宙”去打开决策黑箱。

小红书上，每天都有海量用户在主动搜索、对比、提问、分享自己的购买体验和使用感受，也因此其社区生态承载了大量发生在“决策前—决策中—决策后”的真实内容与行为。有此基础，小红书持续将“人群洞察”作为核心商业能力之一，并推出“人群宇宙”——从基础画像、兴趣标签到生活方式人群，不断进化，完整还原用户下单前的真实心声与深层动机，在多元场景的细分需求中搭建桥梁，让用户的真实需求与品牌核心价值相匹配，完成品牌与用户之间双向奔赴、彼此共鸣的联结。

而今年人群宇宙又往前走了一步，提出新概念：「行业决策因子」。

作为“人群宇宙”体系的核心内核与关键支柱，「行业决策因子」通过“人群 + 场景 + 需求”这一科学分析模型，完整还原了用户真实消费决策全路径的关键影响要素。

它不是凭空造出的概念，而是从真实用户行为中生长出来的。首先，小红书锁定已发生决策的用户（如购买、咨询、留资），回溯其决策前的行为轨迹，提取高频共性关键词，并结合行业经验按品牌、场景、功效等维度拆解，搭建标准化知识图谱；其次，在知识图谱基础上运用大语言模型进行关键词扩展，通过关联检索与多维度排序优化人群召回，经行为测试与效果校验后，最终产出可圈选、可投放、可归因的精准人群标签。

如此形成的「行业决策因子」，第一次把“用户在做出购买决策前经历了什么”这件事，从模糊的经验判断，变成了可被拆解和复用的一系列真实瞬间和潜在动机。对于品牌来说，看到的不再只是某一类人群，而是这些人在具体情境下，会因为什么理由被说服、在哪些因素之间反复权衡。

也正因为如此，行业决策因子并不是对既有人群体系的简单补充拓展，而是使人群宇宙这一体系，完整了从单纯认识人，到理解⼈为什么买的完整进化。当基础画像、兴趣标签与生活方式提供了对象、方向与语境之后，行业决策因子补上了最关键一环，它让品牌能够把这些信息串联起来，理解从认知到选择之间的那段路径。

从洞察到增长

行业决策因子价值落地

目前，小红书在白皮书中还整理出了20多个行业决策因子人群全景图谱，清晰传递出了各行业人群核心特征与消费内在动因。同时，行业决策因子也已经在灵犀与聚光等平台中上线，从方法论沉淀为一套品牌可直接调用的工具。

当品牌真正应用行业决策因子时会就发现，其价值并不只是增加了一个新工具选项，而是改变了品牌做判断时所依赖的信息基础，也正因此它带来的是一整套经营逻辑重构。具体而言体现在人群圈选、趋势洞察、需求洞察、选品决策到精准选博主五个核心价值点上：

其一，是提升人群圈选精度，让品牌告别“广撒网、低转化”困境。

传统投放依赖泛化标签或平台算法分发，曝光量虽大，但大量触达对象并无真实购买动机。而行业决策因子系统性拆解了人群特征、核心需求以及消费场景，还原了用户从认知到决策的完整链路。在人群圈选时，人群的定向粒度进一步收缩至具体决策结构，使人群不再是“看起来相关”，而是真正处在这一消费决策路径中。

比如新锐纸品品牌答菲在推广羽绒服清洁湿巾时，就是基于决策因子识别出“羽绒服清洁”、“衣物去渍”等关键行业决策因子，并据此精准触达了羽绒服去渍、衣清香氛两大核心高潜人群。在此基础上品牌再针对不同人群的核心关注点进行差异化内容表达，如围绕去渍场景强化功能实测，围绕香氛需求强调体验与情绪价值，使内容与用户当下的决策语境形成了更强对齐。最终答菲的新品羽绒服清洁湿巾，仅上新两个月生意就突破了200万+。

其二，实现趋势的细颗粒度追踪，帮品牌抢占市场先机。

行业决策因子并不只反映某一时刻的用户偏好，而是持续记录用户在决策过程中关注点的变化。相比依赖搜索或销量等结果性数据，这种基于行为路径的观察更加前置——它让品牌看到的，不只是“什么已经流行”，而是“什么正在变得重要”。

以德龙为例，品牌搭建了“价位段×机型×决策层级”的策略框架，并圈选出了饮料DIY、咖啡风味偏好、新手入门、参数党等高相似决策因子，由此也明确了家用咖啡机向趣味化、个性化发展的新品趋势。基于这一洞察，品牌通过内容赛马机制，对不同行业决策因子对应的内容方向进行测试与优化，最终实现了种草与转化高效共振。在投放期间，德龙在京东天猫的生意均位列同品类TOP1。

其三，从用户行为中直接读取需求，将分散、隐性的消费动机成为驱动产品与内容创新的明确依据。

行业决策因子将消费行为背后的需求、场景与偏好进行结构化拆解，在这一基础上，产品侧可以据此反向校准功能与属性，挖掘隐性需求或过去被忽略的需求，从而做出更有针对性的选品决策；内容侧则能够围绕不同决策因子构建差异化表达，使沟通不再停留在品牌主观叙事，而是更贴近用户真实的决策语境。

以每日鲜酪为例，在推广希腊酸奶时，品牌并没有沿用常规的功能话术，而是从希腊酸奶赛道竞争和用户痛点出发，圈选出了口感、健康、场景、情绪四大核心行业决策因子，据此重构产品买点与内容表达；随后通过内容精准触达了怕酸党、精致职场人、新品尝鲜党等目标客群，实现需求 - 人群 - 因子的高度匹配，使产品从同质化竞争中跳脱出来。

其四，打破“产品找人”的盲目性，实现双向高效匹配。

传统选品往往以产品为中心，再去寻找适配人群，而行业决策因子改变了这一逻辑。通过将用户决策因子与产品核心卖点进行匹配，品牌可以实现“人找货”与“货找人”的双向校准，使每一款产品都对应清晰的目标人群与使用场景。这不仅提升了选品的成功率，也让产品矩阵的构建更具结构性，从源头减少试错成本。

其五，让达人合作从“选内容”走向“选人群”，提升种草的确定性。

过去品牌选博主主要看粉丝量、互动率、内容调性，而行业决策因子带来全新考量维度，通过拆解博主笔记内容及其粉丝群体的行为特征，能精准评估博主粉丝与品牌核心决策因子的匹配程度。品牌不再是“选一个内容生产者”，而是“选择一群已经被特定决策因子筛选过的用户”。每一次合作都建立在可验证的匹配逻辑之上，从而让种草价值最大化，而非凭感觉押注。

回到开头的那个问题：品牌知道谁买了，却很难回答“为什么买”。这道决策黑箱，曾让无数营销预算在模糊中消耗，让无数创意在猜测中偏离。

但如今，小红书的行业决策因子，第一次将“为什么买”从玄学变成了科学。它不是多了一个人群包，也不是增加了一套标签，而是系统性地拆解了人群特征、核心需求与消费场景，完整还原用户从认知到决策的真实路径。不同行业的品牌也已经验证了这一能力的落地价值——投放更准、内容更对、选品更稳、趋势看得更早。更重要的是，行业决策因子并非一次性项目，而是一套长期可复用、可迭代的经营基础设施。

归根结底，站在品牌对面的始终是人，不是数据，不是订单。不管时代如何变迁，赢得用户的“心智”始终是营销最重要的事，能助力品牌在存量竞争的洪流中站稳脚跟。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

做了10年Robotaxi，小马智行首次入局RoboVan

Tue, 28 Apr 2026 01:31:08 GMT

一凡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

做了10年Robotaxi后，小马这次把舞台C位留给了一辆无人轻卡。

△左为小马智行创始人、CEO彭军，右为小马智行创始人、CTO楼天城

这是小马智行在北京车展上发布的RoboVan，意味着其正式杀入万亿级城配市场。

最近两年，无人城配赛道持续火爆，以此起家的九识、新石器和白犀牛，吸金数十亿。但这些玩家，打造的产品都是无人小车，一般长这样：

△图片由AI生成

这种小车没有驾驶舱，体积不大，1辆车的装货量和咱们常见的面包车差不多。而小马的轻卡，容积更大，官方估计是小车的3倍多。同时可以看到，这款轻卡还保留了驾驶舱。

所以在外界看来，小马入局城配的方式，多少有些特别。

为什么小马智行要选择用轻卡入局城配市场？

又为什么是此时此刻？

小马新十年：Robotaxi成本下探，打通物流闭环

小马发布新业务的前提，是其基本盘有了新突破。

小马透露，其最新版Robotaxi的整车成本，已下探至23万元以内，低于1辆Model 3的售价。

要知道，去年小马七代车投入运营后，就已在广州和深圳，实现了单车盈利转正，如今成本进一步下探，意味着向商业化闭环，又迈了一步。

这也说明，小马Robotaxi的软硬件方案基本成熟，进入可复制阶段，甚至有了进一步向其他场景外溢的可能，比如无人城配。

货运其实也是小马的专长，早就在西北运营了卡车编队，最新四代车实现了“一拖四”——即一个司机，后面跟着4辆无人重卡。

不过该业务，更多地是服务物流网络的大动脉，运输大宗商品。而现在，小马进一步深入到城区的毛细血管中，打通物流闭环。

不过前面提到，小马做城配没有小车，而是基于宁德时代的坤势商用车底盘，用车规级自动驾驶套件，打造了一辆无人轻卡，载货量是18立方米，相当于30台双开门大冰箱的体积，*货运成本是传统货运方式的一半，目前计划落地的场景有商超、冷链和快递。

据小马智行创始人、CTO楼天城表示，小马此时入局城配，既是因为这个赛道的商业化成熟了，同时也是因为技术上做轻卡和重卡，没有本质区别：

Robotruck和Robotaxi的技术，有80%左右共享，轻卡只会更多，一些极端场景，其实都是共享的。

那为什么要用轻卡而不是小车？这其实是市场现状决定的。

楼天城透露，小马此前统计过城配市场不同车型的数量，其中轻卡占据的市场份额最大，所以小马选择以轻卡入局，将自动驾驶技术，引入新的场景。轻卡的软件和运营网络，直接就能复用Robotaxi的能力。

所以说，小马做城配、造轻卡，其实是过去的积累，向另一个场景迁移，技术底座更加通用。这也是最近的行业趋势，一个自动驾驶玩家，不再局限于单个商业化场景，而是迈向了多元化。

在轻卡发布会后，智能车参考等还对话了小马智行创始人、CTO楼天城。

对话楼天城：AI下一阶段发展的两个方向

Q：世界模型有没有一个够用的精度，或者说是不是和真实世界越接近越好？

楼天城：首先是世界模型精度，它最直接的表现就是它训练出来的AI司机表现的好坏，其实就是形容他精度的标准，它的本质确实是跟世界越接近越好。但是这个接近不光是极端场景能够跟真实世界一样，更多的是概率分布，就是一件事情出现的概率要和真实世界很接近，还有大家的交互。开车是一个交互行为，互相之间挤一下车这种行为也要和真实世界很接近，这个我们叫精度高，是一个非常全面的定义。这是为什么人有的时候慢慢对精度到底高不高失去判断力了，这也是今天2.0的核心。

其实2.0的本质是说这个世界模型精度有一些不太好的地方，人有的时候判断不出来，但是AI可以做准确的判断。比如说你的世界模型里其他车变道都太激进了，你应该稍微收一点，它能做出这样的判断，这是2.0日常工作的一部分，就是它自我判断出哪里不好，然后改进。

Q:世界模型2.0有没有什么限制？

楼天城：它的限制其实也很明显，比如说他说我要收集一下这个版本路上的情况，这件事情必须要人来做，因为它自己没有办法拥有这个车，不掌握车钥匙，我拿着车钥匙，我要帮他做好这些测试，包括收集反馈的过程，他自己并没有办法完全完成，他是在人的辅助之下，比如说他会说我要这么做，但是这些工作需要人来完成，我通过这个动作把这件事情做好。这里其实也是一个一开始对我有冲击，但我已经接受很久了，各位可能还会有冲击的一个点，我们很多研发的关键部分是AI驱动的，他给我安排任务。当然这个更多只是在研发上，今天我说什么不是他安排的，都是我自己想的。

因为它需要人的帮助，在人的帮助下能够非常接近的解决各种case，让case跟实际情况完全一样。它的上限至少我还没有完全看到，它的上限是非常高的。

Q：小马世界模型2.0的意图层是怎么实现的？

楼天城：我解释一下意图层这件事情。意图层指的是训练过程当中的意图层，而不是开车过程当中的意图层，开车过程当中有在线强化学习，这也是新的技术，但是这个各家都会用一些，不是我们宣传的主要内容，简单来说是有的，但是亮点不在里。

我们的意图层是一个生成型的意图，因为在某些场景上，有很多其他的车甚至是其他的人，我先强制说这些人、这些车是什么意图，然后开始开。在这个场景当中，我可以穷举所有其他物体的意图组合，让车在所有组合当中一个判断，这个是我们世界模型做意图层的关键。

这个好处有点像多元宇宙，就是人开车的时候我会对人周围每个物体的意图做一个判断。但是其实我们自动驾驶车不是这样开的，而是对所有的意图组合做一个综合评价，然后判断怎么开。他脑子里会做左右的组合，然后看哪些组合是我需要小心的，然后它去开，这也是它开的比人安全的另外一个表示。

但是有一点，这个意图必须要在虚拟世界生成，因为我可以先生成意图，然后反向说这个意图下其他车要怎么开。

Q：这个意图是在训练层，如果说落到车端的执行层，中间会有很大的延迟，这个怎么去解决？

楼天城：车在执行的时候只有车辆模型，它会以在他训练时的方式，估计一个其他车意图的分布，然后它做一个它的判断。因为它在训练的时候也是这样的，因为训练的时候也不会告诉它说是哪一个意图，它也是根据意图分布做一个判断，其实两者是一样的状态。

我们觉得开车中的意图是更核心的层面，人开车是通过意图来决定怎么开的，这个大家都有开车习惯，都会了解这一点。比如说相比语言，语言并不是开车当中很核心的东西。我相信很多年以后再看，如果真能留下一个layer，肯定留下的是意图层而不是语言。因为人开车的时候不会想着语言的，这也是意图的一个点。非常感谢您提到意图层这个点，意图其实是一个多元宇宙的概念。

Q：有一些Robotaxi的用户反馈，比如说在高峰时段，Robotaxi的效率相对低一些。您认为这是一个技术问题还是什么问题？

楼天城：这正是我们过去半年、一年主要提升的方面。在上个季度财报的时候我们也说过，比如说我们在广州、深圳已经达到了单车盈利模型转正，这个最关键的就是能在高峰期、市中心让大家满意我们的车，就愿意打我们的车。其实车的满意度是非常关键的，因为满意度直接影响到单量，大家愿不愿意打这个车，这是我们最近提升的最重要的几个方向。

简单来说，这确实是一个需要技术攻克的点。最终通行效率这件事情不可能说像安全那样比人高很多，只是说大家达到差不多的状态，甚至有的时候稍微差一点的状态，这是因为有一个因素。正常路上的人，对无人车和有人车之间是存在双标的，他更不愿意接受无人车犯错误。这个时候总要稍微谨慎一点，但是这个谨慎可能会影响到你的效率。就是同样这样开，人开可以的，但是自动驾驶他会骂你的。所以会稍微差一点，但是不会差到让大家不满意。这也是大家都说我能做自动驾驶，我有几辆车，我能运营，但是这个差别到商业上就是巨大的差别。

Q：物理AI跟汽车的虚拟模型，或者说他们两个的世界模型同样去做物理世界赋能的时候，有什么关键性的区别和差异？

楼天城：我猜想你问的问题是物理AI和自动驾驶的差别。物理AI就是训练具身的环境。具身今天很多应用还在早期，大家看到很多机器人还在DEMO状态，如果说有一天走到应用的时候，具身也需要一个物理世界模型做训练，也会走到这一天的。你可以认为自动驾驶是一个最早期的具身应用，他更早的走到应用世界模型的状态。但是具身的世界模型需要更多的物理定律。大家知道自动驾驶只要车不撞就可以，我根本不用管太多撞了怎么样。但是具身中的物理接触是更多的，而且它是明显有多维度，这个维度指的是除了视觉之外，还会有听觉以及其他的感觉，所以它需要更长的时间，这也符合现在具身发展的阶段。

Q：英伟达年初开源了一个世界模型，有一些人直接就说没有用，您有什么看法？

楼天城：世界模型也是不同的意思，世界模型也分为以生成为主的，以交互训练为主和物理世界为主的，英伟达是生成为主的世界模型，而我们应用是用于训练，所以我们不会直接买来用，但是有其他用于生成的人还是很有用的，还是因为它有不同的用途，它不是我们这一支的用途。

Q：关于Robotaxi，今年我们看到越来越多了车企，尤其是L2的厂商现在都开始在谈，这个会影响到小马的全球化，你们会不会在量产上加快？是不是会有更多量产车出来？

楼天城：首先我们拥有多款车型也是我们平台的优势，我们同一款方案可以放在多个车型之上，大家知道Robotaxi也有一些本地的特点，比如说本地更想打本地的车，这也有这方面的考虑，是我们主要的点。

关于量这件事情，确实现在有很多玩家开始进入Robotaxi市场，但是另一方面也看到，大家的技术路线，大家都在提基于世界模型的强化学习，相信各位听过很多这样的消息。其实从路径上来说，大家也都走的传统Robotaxi公司相同的路径，换句话说，至少L2很多已有的积累，在他L4上没有提供任何帮助。比如说L2说我有更多真实数据，其实大家都在真正按照L4的发展走这条路，换句话说不做L4的公司也可以走这条路。

另外一个维度，在今天L4当中，车的驾驶能力，AI能力，安全性是真正影响它能不能铺开的关键，造车的能力我不是说它很容易，这个Knowhow相对是一个更广的范围，所以我认为造车本身是可以通过合作来做到的，造车本身并不是影响你车队规模能做多大的关键因素。

Q：那关键因素是什么？

楼天城：车的AI驾驶能力和它的安全性，才能决定有没有能力上很多的车，而提升安全驾驶能力需要走的是L4整个强化学习或者是世界模型这条道路。大家都愿意走，说明这个行业得到了很多关注，另一方面，所有玩家已有的积累帮不到走这条路，所以大家要按照这条路慢慢走下去，这是我们看到的趋势。就是说他没有任何道理比L4从0做到1000少任何一个步骤，任何一家L4公司从0走到1000，要走过的所有步骤，L2公司也都得走一遍。

Q：我有两个小问题想问一下，您怎么看现在小鹏也开始做Robotaxi，以及Robotaxi这个赛道现在小马已经看到了盈亏平衡点，但是我们还没有在这个领域找到很可靠的商业化轨道，您怎么看待这个领域未来的趋势以及什么时候Robotaxi能够走进我们日常？

楼天城：其实这也是Robotaxi最有意义的特点，比如说它跟传统的APP，跟ChatGPT最大的不同，大家的体验需要物理接触体验。我跟你说这个APP很好用，去聊聊天，你打开一个网页就可以看了。但是我说这台车开得怎么样，你需要真正体验一下，这是所有物理世界应用的特性，这个并不会因为自动驾驶而特殊，所有物理世界都有这个特性。

它带来的特点其实您提到了，它占领用户心智需要非常长的时间，不是说一铺开所有人都开使用了，所以我们为什么要一个个城市去铺，一步一步去接触用户，是这个过程。还有一个好处，后来者如果想要去进入也需要这个过程，他没有办法像互联网那样，一夜之间传播到所有人。这是物理AI应用的特色，需要更长的时间，达到更大的规模，优点是它一旦达到了，它的护城河会更强，这其实也是它的一个特点。

我们说的都是Robotaxi，都是指无人的，究竟有没有本事做到几百辆、几千辆，不是说你能不能生产出1000辆车，根本还是说你的车安全性够不够，你放这么多车路上不会出事故，不会被人骂，这才是关键。

Q：我的问题是现在技术路线好像都是向世界模型强化学习去收敛，有很多家车企都表示他们是通过同一个架构由L2进化到L4，在这个阶段您还认为从底层技术来说L2和L4是不同的物种吗？

楼天城：刚刚我的解释是从产品角度来说的，就是L2和L4在产品上有区别，L2做的好了之后会出问题。下面我从技术上来说这两者之间的差别。

技术上，只要关注一点，L2其实技术上大家经常脑子中想的给L4的帮助，进化的说法更多是指数据，就是说我车能采集很多数据来帮助L4。但是其实问题也很明显，L4到后期的数据是靠虚拟数据，靠合成数据。而在这个状态下，过度依赖真实数据甚至是负面的。这导致L2积累的最关键优势帮不到L4真实的进展。如果说你要做L4，也是要按照L4的方式，比如说做世界模型，做强化学习全部走过一遍，这个任何一家公司做并没有明显的差别。

我是从这个角度来说，我不是说L2公司进不到L4，而是说这个路线本身。

Q：小马智行成立业有10年了，您觉得10年间自动驾驶行业最大的认知纠偏是什么？

楼天城：我觉得可能就是世界模型这件事。我们是2020年开始做的世界模型，我们最早对外宣传是到了2024年，因为之前几年大家在疫情中，我们就没有说那么多。应该说在我刚说的时候，很多人会觉得我是一个另类，大家都是用采集真实数据来做模仿的，什么时候不用模仿开始用仿真了，开始用模仿学习，开始用自学的方式了。但是今天已经没有人这么说了，今天所有人都在说世界模型。其实这也是更多行业外的同事愿意接受的过程，这也给了他很大的帮助。

但是这个对人冲击是很大的，你需要接受一个事情，就是你作为一个老师教学生，教着教着学生比你强了，你就不要再下手教了，最好给学生创造环境，创造条件让学生自己变好。这种对人有的时候是有冲击的。但是这个行业很好，大家都接受了这种冲击，意识到人的不足，意识到了人跟AI的配合应该怎么做。

这里我也有点感慨，AI刚刚出现的时候有一个图灵测试很著名，图灵测试是什么意思？就是说我一个人坐在中间，左右两个，一个是AI，一个是人，我能不能区别哪一个是人，哪一个是AI。图灵测试的意识是AI要像人，但是我反问，如果说AI超越人了，图灵测试是应该能够区分AI和人的，因为好的那个是AI，差的是人。这么多年，大家大家并没有接受AI很多方面能超过人，没有想到自动驾驶过去10年，很多人接受了这件事情，这个还是非常感激，大家非常开放的心态。图灵测试今天是失效的，因为好的是AI，差的是人，这个可能可以回答你的问题。

Q：那不是可以进行反向图灵测试？

楼天城：人可以反过来判断，就是说话突然之间会脑抽的是人，一直很有逻辑的是AI。今天大家跟聊天工具聊就会有感受，我问你一个什么问题，还不如问AI工具，这个现象很明显。

Q：了解到像今年很多无人驾驶公司会推出一些无人前装量车的车，今年我们也发布了全车规、全冗余L4级无人驾驶轻卡。咱们是怎么做到这一点的，其中的难点是什么？

楼天城：从根本点来说，我们意识到了轻卡和Robotaxi之间的相同之处。大家知道轻卡是2-5吨的，不是非常小的那个车。它实际运营的场景都是正常道路，从集散地到集散地的道路，这个道路和路上打车是非常接近的，大家走的是一样的路，一样的要求，一样的车，一样下雨，所有的问题都是一样的。应该说这是我们找到的Robotaxi这个技术场景最好的延伸方向。它的难点和关键点和Robotaxi是一样的。

至于说车规和冗余这件事情，是因为我们从Robotaxi的经验知道，这台车既然在路上跑，大家对它的安全要求肯定是很高的，应做的事情都需要做到。所以我们决定一步到位。我们没有说一步一步，先做没有冗余的，先试错。我们就想按照它应有的安全标准设计这款车。所以它是最好的沿袭小马智行已有的优势，做的直接的商业拓展，主要是从这方面考虑。

Q：关于物流车，今天我们发布的轻卡，包括京东也在做24方的无人车，是没有车头的。咱们为什么做这样的设计，咱们准备怎么去做轻卡的无人驾驶？

楼天城：提到无人物流车，我还是从监管说起，今天对物流车现在也有更标准化的监管出来了，最近也出台了对物流车的监管，对什么样的人能上什么样的道路，有了更加明确的规定。你看物流行业，特别是城际的物流，其实能够上一定的快速路是非常重要的，不是通过羊肠小道过不去的，他是一路上40、60、80的时速在跑的，这种情况下，我们要的是一辆能够很好的车，它是一辆正常人能开的车。这说明它在各方面的稳定性、安全验证是通过标准的。

所以我们希望从有车规或者说标准的方式来进入这个市场。而且我们也相信随着监管以后变得越来越严格或者是越来越标准化之后，我们能够开上这样道路的车，在整个运输中应该能够有更大的发挥空间。

Q：为什么没有做更小的车？

楼天城：我们认为轻卡是最大的市场，我们也做过统计不同车型的数量，这个车其实是市场上运载量最大的，而且明显比第二大很多。可能唯一能跟它比的就是卡车和Robotaxi。

Q：我感觉小马一直在强调的是云端的世界模型训练环境，从第一代到第二代，我不知道是不是对你们来讲，车端是什么架构，什么方案没有那么重要？

楼天城：首先我相信车端各家都是已经是端到端的状态了，不是端到端的话，也不好意思说自己是L4了。单从highlevel的不同其实已经不太明显了，所以更多的不同点是在训练范式1.0和开发范式2.0，这是主要的差别，所以我更多把重点放在能体现出差别的地方。

说到车端的问题，刚刚讲到的意图也是车端的一个特色，但是它也是因为训练范式1.0不同给到它的一个优势。回答你的问题，如果说车端的话，单从highlevel，其实大家基本都已经是端到端的状态了。

Q：这个端到端是CNN的还是Transformer的？

楼天城：肯定早就以Transformer为主了。但是它的很多训练的决定是由模型决定的，这个结构很多东西需要人去确认，但是它的很多优化部分是靠模型来做的。这个叫模型训练模型，我先整一个世界模型它来训练，这个里面的很多结构是AI参与决定的，所以并不是人来做的。但是简单来说，肯定不可能是在CNN，而是偏Transformer为主。看得出你关心这个方面，但是这个在L4领域，好几年前就是这个状态了。

Q：但是圈内也有人把车端的模型叫做世界模型，这个怎么理解？

楼天城：我觉得是误解。或者说有一种在线的做法，但是这个做法严格来说那个东西算不算世界模型，你可以硬那么叫，但是里面更是一个Smart Agent的表现。因为世界模型除了Smart Agent交互之外还有评价，但是评价本身很难想象会在车端，这是很奇怪的。

Q：小马推出世界模型构建精度飞轮，目前咱们世界模型的能力边界在哪里？会对咱们未来的路线选择会有什么影响？

楼天城：技术路线本身就是拿一个模型来开发，这件事情已经是接下来的技术路线了，而且这件事情不仅出现在自动驾驶领域，这个叫Agent，现在很多领域用一些Agent去做研发这件事情已经存在了，所以用Agent去做研发就是自动驾驶接下来更常见的技术路线了。

但是能力边界这件事，至少它证明了它超过了由人来研发能达到的上限，但是它自己上限是什么，现在AI还没有办法回答这个问题，我也只能问它。如果说有一天它能做到虚拟世界和真实世界非常接近，它利用所有AI的能力做训练，但是究竟它能超越人类多少这件事情，特别是在复杂场景，比人类高出很多这是一定能做到的，但是上限在那里其实是AI回答的问题。

Q：其实在前一段间卓驭和元戎都说有可能自动驾驶这个行业面临着大模型公司的降维打击，或者说他们可能会杀进来，带来不一样的打法，您怎么看待这个问题？

楼天城：大模型公司如果你指的是OpenAI这种大模型公司的话，这个东西的标准叫法叫基础模型，英文就没有大模型这个词，只有基础模型这个词。其实它们都是自动驾驶公司进步的基础，大家是一个合作关系。但是另外一个维度，真正做到自动驾驶不是说只要有一个模型就够了。首先基础模型本身就是Token之间的成语接龙，基于这个成语接龙的基础模型我们会做很多后面的工作，比如说要做Agent，Agent做出产品，硬件的适配，运营的很多东西，其实是基于他们的工作做了很多的东西，所以大家是合作的关系。

就算你有一个非常完美的基础模型，后面这些工作也都需要做。简单来说，如果说只是一个模型，甚至任何新玩家进入这个市场影响都不是很大，或者说进入门槛一样会很高。但是如果你说基础模型越来越好，确实会帮助到其他公司的进步，这个我们也得到了好处，所以大家更多是合作的关系。自动驾驶不只是一个模型而是一整套的东西。

Q：从AI开车到AI评估开车，你认为下一步会是AI来干什么？

楼天城：两个方向，第一是物理AI，物理AI很多问题还没有被攻克，真正理解物理世界的很多东西，今天我不知道AI能不能在短时间内做成这件事，这个甚至有机会我也愿意contribute，就是通过AI的方式理解物理世界究竟是如何运作的，这是很有挑战的一件事。

还有一个，AI已经从训练模型开始驱动研发了，接下来是不是能够run一个更大的团队或者是run一个公司，由AI来制定策略。再往后它可以做一个社区。从AI发展角度来说，有一个另外一个分级标准，这个Agent是说开始是辅助人类完成工作，到独立完成事情，到能够自主创新，其实今天AI已经有自主创新能力了，下一个就是能不能运行Community的问题，它开始拥有社会性能力，这是AI发挥的趋势。如果说大家会担心人类有一天要学会AI共存这件事情，其实是在那个阶段，人确实需要思考人和AI是什么关系。

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DeepSeek阮翀加盟元戎首秀，详解基座VLA，研发提效10倍

Sun, 26 Apr 2026 04:11:00 GMT

一凡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

前DeepSeek核心成员阮翀，加盟元戎后首次亮相了。

阮翀(chōng），本硕均毕业于北京大学，早年从事NLP研发，2023年加入DeepSeek，参与了DeepSeek VL、V3和R1等工作，是VL2的通讯作者，也是最新发布的V4的作者之一。

△图源：DeepSeek V4论文

如今他以新身份元戎首席科学家，现身北京车展，分享了元戎如何利用40B基座模型，评估模型表现，用模型迭代模型的过程。

这意味着AI不再是被训练出的结果，而是训练系统本身的组成部分。这也是AI领域当前的趋势。

比如，同样是在自动驾驶行业，小马智行最近发布世界模型2.0，就具备自我诊断能力，可以实现自我强化。

再比如，OpenAI今年在发布 GPT-5.3 Codex时透露，该模型的早期版本，加速了其自身的开发进度。

在数字世界和物理世界，AI都初步呈现出自我进化的趋势。而能同时深刻理解这两个领域的人才，非常稀缺，阮翀正是这样一位罕见的人才，从LLM转身自动驾驶，横跨两大领域。

阮翀详解基座模型，元戎研发提效10倍

据阮翀介绍，过去自动驾驶研发，会选择用很多小模型，专门解决不同的问题，这给开发和管理，带来了很多挑战。

所以，行业正在向统一基座模型收敛，用一个大模型，分化出多个不同版本，解决几乎所有问题。

其中元戎的基座模型，是一个40B参数规模的VLA（Vision-Language-Action Model），可以拆分成三个部分来看：

驾驶模型：AI司机，专门负责开车
分析模型：AI分析员，分析和解释AI司机为什么这么开
评估模型：AI教练，评估AI司机开车的表现

基座模型如何落地，加速元戎开发呢？阮翀举了三个例子。

第一个例子是数据表征任务。自动驾驶研发的关键，是实现数据闭环，但阮翀认为过去数据驱动的方式，其实带有滞后性：

你必须先训练出模型，才能发现模型的问题，进而知道哪些数据不够。

数据表征则改变了这个顺序，它可以提前分析数据，并进行归类，这样研发团队在训练前就知道，自己手头什么场景的数据多，又缺什么场景数据，在训练时就可以有所侧重，调整数据配比。

第二个例子是数据质量评估。过去分析数据质量，需要通过间接方式，根据这批数据，训出的模型表现，反推数据质量，迭代周期比较长。

现在基于一个庞大的基座模型，只需要进行简单的微调，就能评估数据质量。

最后，基座模型不仅在数据维度实现了提效，同时也加快了模型评估。过去评估模型能力，主要依赖路测，要先更新模型上车，再找人跟车，实测后回传数据，这种方式费时又费力。

现在利用云端虚拟环境，就能评估模型，判断AI司机开得好不好，并进行修正。

据阮翀估计，以前迭代一版模型可能需要100多个小时，现在加速了10倍，迭代时间缩短到了十几个小时。

在详解技术成果后，阮翀还参与了圆桌讨论，回应了外界最关心的问题：

为什么他会加盟元戎，转向物理AI？

以下是圆桌实录，经编辑

阮翀回应入局物理AI

Q：什么才是物理AI？

阮翀：从狭义的角度讲，物理AI一定要有一个现实载体，比如人能操纵它，然后现实世界会给出反馈，像机械手或者车。

但我认为物理AI最重要的事其实是闭环。

所以从广义的角度讲，比如说AI Coding，写了代码然后编译器会给出反馈，告诉你这个地方写了对不对，然后你再去调试。

只有这样的一个闭环，才是AI真正进入物理世界的最重要手段，能够让它不断提升。

Q：什么情况让你意识到了大模型的能力边界？

阮翀：我认为视觉模型现在最难的问题是空间方位感知，经常前后左右不分，然后导致一些奇奇怪怪的行为，比如分不清车门在左边还是右边，东西在车内和车外。

Q：哪些领域的突破性进展，值得大模型借鉴？

阮翀：我想强调的一个概念还是闭环。我觉得这个问题可以反过来看，就是如何把LLM推广到其他领域，比如用AI去预测化学分子性质，比如它的熔点或溶解度，然后用这项技术，加速药物研发。

Q：我们如何保证AI发展，是对人类有利的？

阮翀：我个人现在非常赞同Harness（约束AI边界的系统工程）的概念。人需要法律和规章制度，保证他成为一个好人。

对AI也是一样的，如果你坚信AI能超越人，那么你也需要一些工具来控制它，而不是期待它性本善。

Q：为什么近期不少LLM公司的多模态负责人，入局物理AI？

阮翀：对我来说，我觉得有两方面的原因：

第一，我自己不太喜欢做边际收益递减的事情。我觉得做LLM很多年了，当然它的能力在不断提升，但和ChatGPT刚出来时，感觉已经完全不一样了，有一种疲倦的感觉。

LLM发展非常好，比其他领域领先，一个模型几乎可以解决你想要的所有事。

但在别的领域，比如多模态或者具身智能，还没有发展到这样的阶段，我自己更愿意参与这样的阶段，而不是进入一个相对成熟的阶段。

第二，我自己性格的原因。我不喜欢跟别人抢着做事，比如LLM很好，那大家都一窝蜂去做，但我更在意某种使命感或者责任感：

一件事情，如果我去做和我不去做，对世界来说都没有差别，那我为什么要做？

所以，我选择换一个领域。

参考链接：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

https://arxiv.org/pdf/2412.10302

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

DeepSeek-V4技术报告暗藏的10个神级彩蛋，“炼丹玄学”也被写进论文

Sat, 25 Apr 2026 10:44:20 GMT

来源：盒饭财经

DeepSeek在“省钱”和“省资源”上达到了变态的程度。

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 网络及即梦制作

DeepSeek-V4总算来了。

4月24日，DeepSeek官方账号发布了一篇名为《DeepSeek-V4 预览版：迈入百万上下文普惠时代》的文章。文章中正式宣布，“全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源。”

同时，还介绍：DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本：

发布后，测评、讨论已非常充分，不再赘述。

盒饭财经关注到，DeepSeek同步发布了一篇关于DeepSeek-V4 技术报告。地址如下：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

这份名为《DeepSeek-V4:Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence》的技术报告，共55页，从架构、通用基础设施、预训练、训练后等6个部分介绍了V4。而这份高度专业的技术报告中，隐藏了10个有意思的小彩蛋。

彩蛋一：“Think Max”模式，绝不允许走捷径的“压榨”指令

位置：第30页，Table 3

原文为：

Reasoning Effort: Absolute maximum with no shortcuts permitted. You MUST be very thorough in your thinking... rigorously stress-testing your logic against all potential paths, edge cases, and adversarial scenarios.

翻译过来，大概的意思就是：

推理投入度：绝对最大化，不容许任何捷径。你的思考必须极其彻底，全面拆解问题以触及根本原因，并针对所有可能的路径、边缘案例及对抗性场景，对你的逻辑进行严苛的压力测试。要明确写出完整的深思过程，记录每一个中间步骤、考虑过的替代方案以及被否决的假设，确保绝对没有任何未经审视的预设。

这段话是模型开启 Think Max（极致思考模式）时，后台偷偷塞给大模型的“系统提示词（System Prompt）”。写得极具压迫感，像是一个严厉的导师在逼学生榨干脑力，不准有任何偷懒。

DeepSeek为其式设定了一套极为严苛的系统提示词。用词极具压迫感，还全部使用了绝对祈使句：“绝对最大化”“不许走捷径”“必须彻底”“严酷地压力测试”“不放过任何一个假设”。它还显式地命令模型“禁止走捷径”，要求记录每一个被拒绝的假设和中间步骤。

通过这种极度严厉的工程化Prompt，榨干大模型在 1M Context（百万上下文）里的算力去验证代码和逻辑错误。这就像是给模型戴上了“逻辑紧箍咒”，确保在处理复杂逻辑或代码时，模型不会因为追求速度而忽略细节。

彩蛋二：给硬件厂商的“公开信”：别瞎忙活带宽了

位置：第16页，Section 3.1

原文为：

Once bandwidth meets this threshold, it ceases to be the bottleneck, and devoting additional silicon area to further bandwidth brings diminishing returns. We encourage future hardware designs to target such balance points rather than scale bandwidth unconditionally.

意思是：

一旦带宽达到该阈值，便不再是瓶颈，此时将更多的芯片面积用于进一步提升带宽，会带来边际收益递减。我们鼓励未来的硬件设计瞄准这样的平衡点，而非一味地无条件扩展带宽。

DeepSeek在报告中反客为主，给英伟达和华为等硬件厂商开出了“方子”。体面表达了他们在硬件方面的观点：盲目提升带宽对现在的AI训练效率提升有限，建议厂商把芯片面积留给更能提高计算通信比的地方。

彩蛋三：极致效率，1M长度下仅需V3.2的10%缓存

位置：摘要，Abstract

原文：

In the one-million-token context setting, DeepSeekV4-Pro requires only 27% of single-token inference FLOPs and 10% of KV cache compared with DeepSeek-V3.2.

意思是：

在百万级token上下文设定下，与DeepSeek-V3.2相比，DeepSeek-V4-Pro仅需其27%的单token推理FLOPs，以及10%的KV缓存。

DeepSeek在“省钱”和“省资源”上达到了变态的程度。

通过 CSA（压缩稀疏注意力）和 HCA（重度压缩注意力）技术，它在处理100万字的长文本时，占用的内存竟然只有前代版本的十分之一。这意味着未来个人电脑甚至手机运行百万超长文本分析将成为可能。

彩蛋四：坦诚的“炼丹玄学”：知其然不知其所以然

位置：第26页，Section 4.2.3

原文为：

Although a comprehensive theoretical understanding of their underlying mechanisms remains an open question for now, we are sharing them openly to foster further exploration by the community.

意思是：尽管目前对其底层机制的全面理论理解仍是一个悬而未决的问题，但我们将其公开分享，以推动社区的进一步探索。

在Mitigating Training Instability 缓解训练不稳定性章节中，DeepSeek团队分享了两个解决万亿参数模型训练崩溃的独门绝技，Anticipatory Routing和SwiGLU Clamping。

技术报告中，他们也非常耿直地承认：这种“虽然我不知道原理是啥，但它跑起来确实有用，大家拿去用吧”的坦诚，可以说是AI炼丹界的真实写照了，非常有开源精神。

彩蛋五：“快指令”（Quick Instruction）特供Token

位置：第33页，Table 5

为了让Chatbot响应更快，DeepSeek在模型内部植入了一系列专用Token“暗号”。

V4之所以能这么快，是因为它直接复用了已经算好的长文本 KV Cache（缓存）。不用像以前那样把几十万字重新喂给另一个小模型去判断，从而彻底消除了“冗余的预填充（redundant prefilling）”，这样用户的等待时间就能大幅缩短。

彩蛋六：Codeforces全球排名第23位

位置：第39页，Section 5.3.2

原文为：On the Codeforces leaderboard, DeepSeek-V4-Pro-Max currently ranks 23rd among human candidates.

这句话的意思是，在 Codeforces 排行榜上，DeepSeek-V4-Pro-Max 当前在人类参赛者中位列第23名。

这个“彩蛋”极具含金量。在纯人类参与的全球顶级编程竞赛Codeforces排名中，DeepSeek-V4的预估分值（3206分）足以排到全球第23名。这意味着它已经超越了绝大多数顶级程序员，进入了人类编程智力的最顶端一小撮。

彩蛋七：内部“员工大调查”，52%的人已离不开它

位置：第44页，Section 5.4.4

原文为：

In a survey asking DeepSeek developers and researchers (𝑁= 85) — all with experience of using DeepSeek-V4-Pro for agentic coding in their daily work— whether DeepSeek-V4-Pro is ready to serve as their default and primary coding model compared to other frontier models, 52% said yes, 39% leaned toward yes, and fewer than 9% said no.

翻译过来是：

在一项面向DeepSeek开发者和研究人员的调查（N=85）中，这些受访者均有在日常工作中使用DeepSeek-V4-Pro进行智能体编码的经验。当被问及与其他前沿模型相比，DeepSeek-V4-Pro是否已准备好成为他们默认且主要的编程模型时，52%给出了肯定回答，39%倾向于肯定，而表示否定的不足9%。

DeepSeek非常罕见地公开了公司内部85名顶尖研究员的真实反馈。超过一半的DeepSeek内部核心人员已经将其作为日常首选编程工具。这种“吃自己的狗粮”的行为比跑分数据更能说明模型在实际生产中的情况。

彩蛋八：内部员工的真实“吐槽”被写进技术报告

位置：第44页，Section 5.4.4

原文：

Respondents find DeepSeek-V4-Pro to deliver satisfactory results across most tasks, but note trivial mistakes, misinterpretation of vague prompts, and occasional over-thinking.

翻译过来就是：

受访者认为DeepSeek-V4-Pro在大多数任务上都能给出令人满意的结果，但也指出它存在一些细小的错误、对模糊提示的理解偏差，以及偶尔的过度思考。

这句话紧挨着上一条“内部员工调查”的彩蛋，DeepSeek选择把内部员工的吐槽也写了进去。

彩蛋九：接地气的“中国特色”评测题

位置：第43页，Figure 13

为了展示模型在复杂长文本白领工作中的能力，DeepSeek放出的示例任务非常接地气。

“写一份某知名奶茶品牌与北京地铁的联名营销策划”“UGC传播与社交裂变设计”，比起国外大模型测写全英文的莎士比亚诗歌，DeepSeek的评测题真的很懂国内打工人的日常PPT需求。

彩蛋十：致谢名单里的神秘测试Dolly Deng

位置：第55页，附录 A.2 致谢部分

附录 A.2 致谢（Acknowledgment）部分，除了全体作者外，团队特别单独点名感谢了一位非作者人士：“We would like to thank Dolly Deng and other testers for their valuable suggestions and feedback...”

翻译过来就是，我们要感谢 Dolly Deng 及其他测试人员，就DeepSeek-V4系列模型的能力所提出的宝贵建议与反馈。

能在这样一份AI基础模型技术报告中被单独拎出来感谢的测试（或外部反馈者），不知道他在V4内测期间提交了怎样关键的Bug或改进建议。

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FSD一季度狂揽18万用户，马斯克公然“嘲笑”Waymo

Thu, 23 Apr 2026 09:29:54 GMT

“FSD才是我们强调的产品，车辆只是交付工具。”

「AI科技公司」特斯拉，在财报电话会中如是透露。

这么说其实也不难理解。在公司今年Q1财报中，最亮眼的数据，就是FSD的技术跃迁让付费用户数开始发生质变。

当前FSD全球付费用户已接近130万，较去年同期数据大涨了51%，主要由订阅增长推动；光第一季度就增长了18万，相当于每天新增2000人下单FSD。

可能有人会说，FSD在今年2月取消买断制，可不就订阅人数多了吗？

但换个角度看，好用、可信的技术才会收获消费者买单。

特斯拉透露，FSD的客户流失率正在下降，使用FSD的驾驶里程同步增加。

一定程度上，已经能说明更多特斯拉车主选择了FSD，或者甚至为了FSD选择了特斯拉。

这种技术质变，也进一步带动了特斯拉商业价值，特斯拉这一季度不仅营收、净利双增，汽车单价也达到11个季度以来的最高水平。

所以，尽管马斯克之前画的饼并没有如期实现，但财报后，市场依然愿意相信他的新故事——特斯拉盘后股价涨超4%。

特斯拉财务指标回暖

今年一季度，特斯拉总产量为40.84万辆，同比增长13%。

其Q1总交付量为35.8万辆，同比增长6%。

其中，Model 3/Y车型销量为34.19万辆，同比增长6%，占总销量的95.5%。

尽管实现了同比增长，但这一季度仍然是2023年至今表现第二差的销量水平。

同一时期，销量增速不及产量增速的一半，进而导致特斯拉本季度末的订单积压量创下两年多来最高纪录。

具体到各大市场销量，特斯拉在欧洲、中东和非洲需求复苏，法国和德国等国家交付量环比都增长了超过150%；美国市场销量也实现了环比微增。

亚洲市场中，特斯拉在韩国和日本交付量也出现增长；中国的上海超级工厂Q1交付了21.3万辆，同比提升23.5%。

整体而言，特斯拉的市场需求确实是在回暖。

进而在财报里，特斯拉的各项核心指标也呈现增长趋势。

先看营收，今年一季度，特斯拉总营收223.87亿美元，同比增长16%。

而在各细分业务中，公司Q1的汽车业务收入为162.34亿美元，同比增长16%，占同期总收入的72.5%。

按照35.8万辆的交付量计算，特斯拉这一季度的汽车单价大约是4.53万美元，折合人民币约30.9万元，创11个季度以来新高。

据财报解释，汽车业务的收入增长，有相当一部分是由FSD的销售和订阅收入增加驱动。

截至今年一季度末，特斯拉FSD的全球活跃订阅用户数已经达到128万，同比增长了51%。

此外，特斯拉Q1服务及其他收入为37.45亿美元，同比也增长了42%。

不过，之前一直表现不错的能源发电与储能业务，这一季度收入却同比下降了12%，实现了24.08亿美元，储能部署量（8.8GWh）同比也下降了15%。

在利润方面，特斯拉Q1毛利为47.2亿美元，同比增长49.7%。

同期，公司综合毛利率为21.1%，同比增长4.8个百分点；汽车毛利率也是21.1%，扣除补贴后为19.2%，同比提高了6.7个百分点。

特斯拉第一季度的净利润为4.77亿美元，同比增长17%，和营收增速几乎同步。

现金层面，截至今年一季度末，特斯拉自由现金流为14.44亿美元，同比增长117%，远超市场预期。

经营活动现金流为39.37亿美元，同比也增长83%。

同时，特斯拉的资本支出，这一季度也增长了67%到24.93亿美元。

据马斯克透露，特斯拉今年会进行大规模投资，资本支出会显著增加，预计全年超过250亿美元（约1708亿元），几乎是去年全年的三倍。

这些资金，将用于投资并改进特斯拉的核心技术，包括电池动力系统、AI软件、AI训练、芯片设计等等，为大幅提高生产能力奠定基础。

因此，马斯克将2026年称为“激动人心的一年”。

从产品维度看，特斯拉今年确实有不少值得期待的看点。

“车是椟，FSD是珠”

特斯拉的重心，正在更多地从车向AI转移。

透过财报电话会内容来看，这种倾向越来越明显。

我们还是先看车。

特斯拉会在今年5月初，完成Model S/X的最后一批生产，目前产线正在逐步拆除，用于生产机器人擎天柱（Optimus）。

而专门用于实现全无人驾驶的CyberCab，定位紧凑型2座车，刚刚已开始生产。

只不过，目前CyberCab还处于产能爬坡较慢的初期阶段，预计今年年底和明年产能会呈指数级暴涨。

马斯克预计，未来特斯拉绝大部分的汽车产能都会属于CyberCab。

特斯拉Semi卡车今年也即将投产，增长曲线将和CyberCab类似。

还有备受关注的跑车——新款Roadster。在公司长期规划中，这将是唯一一款需要人工驾驶的车型。

特斯拉在今年2月为其申请了新商标，被外界视作即将量产的信号，原本马斯克承诺的是今年4月亮相。

不过现在4月即将过完，特斯拉似乎还没完全准备好。马斯克现在又透露，Roadster可能在一个月左右之后推出并进行演示。

关于汽车，特斯拉还回答了一个有关安全性的问题——摄像头阳光眩光。

对坚持纯视觉的特斯拉来说，没有激光雷达等传感器冗余，摄像头的清晰度直接关乎系统安全性和可靠性，NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）近期就对摄像头阳光眩光进行了调查。

特斯拉表示，公司已更换了新摄像头，之后新软件版本也会对摄像头清洁度有更严格的要求——

如果摄像头因残留物堆积等原因，无法清晰成像，车辆将无法使用FSD。

接下来看AI，电话会的大部分时间，实际上都用于介绍这部分业务。

车主们最最关心的还是FSD。特斯拉表示，公司强调FSD是产品而不是单纯的软件，车辆只是交付FSD的工具。

前面提到，FSD全球付费用户在一季度增加了18万。

如果将这个数字和特斯拉整体用户基数进行比较，可能占到15%，但如果缩小范围到美国或北美（FSD集中购买地区），这个比例可能在30%-35%左右。

而特斯拉Q1在北美售出了大约10万辆汽车，所以几乎能认为，新增的FSD用户数量快要接近汽车销量的两倍。

特斯拉透露，FSD订阅用户流失率正在下降，这是产品改进得到更多认可的积极信号，同时客户使用FSD的驾驶里程也在明显增加。

在全球范围内，预计FSD今年还会进一步扩大覆盖范围，或许今年Q3有望在中国获得更广泛的批准。

FSD用户数能实现明显提高，从软件层面来说，主要是因为目前最新的V14.3已成为无人监督版的关键版本。

目前，美国奥斯汀、达拉斯、休斯顿的特斯拉Robotaxi上运行的就是V14.3版本。

而今年年底或明年年初发布的V15，将对软件架构进行彻底重构，安全性更高。

硬件层面来讲，特斯拉终于对HW3车主提供了使用FSD（无监督版）的方案。

特斯拉首先强调，HW4是实现无人监督FSD和加入Robotaxi车队的必要条件。

公司计划之后会给HW4车主升级到AI4.1/AI4+（RAM较AI4从16GB→32GB/SoC），预计明年年中投产。

至于AI5芯片，特斯拉表示目前已提前完成流片，不过主要用于Optimus和数据中心，非汽车必需品；AI6和Dojo3目前都已经启动设计工作。

（BTW，马斯克说AI5能提前流片，是因为自己和团队连续半年周末加班，包括节假日。）

而HW3由于受限于内存带宽，无法实现无人监督的FSD。

对于已购买FSD HW3的车主，特斯拉提供了两个方案：

方案一：提供折扣价，让车主把旧车升级至配备AI4的新车；
方案二：提供车辆升级服务，为车主更换车载电脑和摄像头。

HW3 V14版本，会成为HW4 V14的精简版，预计6月底发布。

马斯克还提到了造芯片的Terafab项目，SpaceX会负责初期建设，公司目前在和英特尔讨论合作细节。

另一个由FSD驱动的重要产品是Robotaxi。特斯拉表示到目前，公司还没发生任何人员伤亡事故，今年Robotaxi计划将进入美国十几个州。

从去年6月喊到现在，特斯拉目前正在三个城市运营，和他之前透露的“到2025年底一半美国人坐上Robotaxi”相去甚远。

特斯拉透露了“徐徐图之”的原因：一个是受限于严格的安全验证，另一个是存在便利性问题——车辆可能会因害怕过铁路等过于谨慎的选择而陷入困境。

马斯克还公然“嘲笑”Waymo来验证自己的安全性：

之前发生过一件挺搞笑的事，在奥斯汀，一辆Waymo无人驾驶车撞上公交车，堵住了左转车道，导致后方排起长队，全都被卡住无法前进。

而在FSD之外，最让马斯克上心的大概就是人形机器人了，这是他口中“最重要的产品”。

目前，Optimus V3的设计工作已经完成，预计在7月下旬或8月左右，开始在美国弗里蒙特工厂生产。德克萨斯州的第二座Optimus工厂也在建设中，预计明年夏季左右投产。

Optimus将集成Grok来处理复杂对话和任务管理，让日常操作无需持续监督。

不过现在，特斯拉并不打算让V3亮相，而是选择接近量产的时候再展示。

公司给出的理由是：避免竞争对手逐帧分析，避免被抄袭。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

学校在减少，教育系统正在发生什么变化？

Wed, 22 Apr 2026 07:31:50 GMT

导语

过去几年，中国教育系统正在经历一轮并不喧哗、却极为深刻的变化。

从宏观数据看，这种变化几乎已经成为共识：学龄人口下降，学校数量持续减少，教育不再处在长期扩张周期之中。如果只从这些指标出发，很多人会自然推断，教育系统的运行压力正在缓解，教师队伍也理应随之“减负”。

但当视角真正落到学校内部，结论往往恰恰相反。

在大量一线学校，无论是教师个体的体感，还是学校管理层的反馈，一个共同判断正在逐渐形成：学生确实变少了，但老师并没有更轻松，甚至在不少环节上，工作强度与责任压力反而更高了。

这并不是个体情绪的简单叠加，而是一个值得被认真拆解的结构性现象。当规模正在收缩，教育系统为什么反而显得更加“紧绷”？这背后，隐藏着教育运行逻辑的一次深度转向。

规模正在退场：

一组被低估的系统性变化

如果回看近五年《全国教育事业发展统计公报》，一个变化趋势其实已经相当清晰，只是并未被充分讨论：教育系统正在告别长期依赖“规模扩张”的运行阶段。

从学校总量看，这种变化首先体现在“数量收缩”上。2020 年，全国各级各类学校约为 53.7 万所；到 2024 年，这一数字下降至约 47 万所，五年间减少超过 6 万所。学校数量的下降，并非集中发生在单一学段，而是伴随着学龄人口结构变化，在学前教育、义务教育等阶段逐步显现。

与学校数量变化相呼应的，是在校生规模的回落。全国各级各类学历教育在校生总数在 2021—2022 年前后达到阶段性高点，随后进入下降通道，2024 年约为 2.86 亿人。这一变化并非突然出现，而是在人口出生率变化的长期背景下，逐步传导至教育系统的结果。

其中，学前教育阶段的变化尤为典型。近几年，幼儿园数量与在园幼儿数连续下降，成为最早、也最直观反映人口结构变化的领域。随着出生人口减少，这一趋势在相当长一段时间内仍将持续，对基础教育体系的影响也将进一步显现。

需要强调的是，这一轮“规模变化”并不意味着教育需求的消失，更不等同于教育事业的衰退。相反，从政策层面看，这是教育发展进入新阶段的必然结果。随着义务教育普及水平不断巩固、教育公平持续推进，教育系统的主要任务已经不再是单纯扩大覆盖面，而是围绕结构优化、资源配置和质量保障展开调整。

从这个意义上说，当前正在发生的，并不是“教育退场”，而是教育从长期扩张周期进入结构调整期。规模不再是唯一、甚至不再是首要目标，取而代之的是如何在既有基础上更合理地配置资源、回应多样化需求。

正是在这一背景下，一个容易被忽视、却极为关键的变化开始发生：教育系统的第一性变化，并不是直接体现在“质量提升”上，而是“规模逻辑的退场”。

当不再以“多建学校、多招学生”为核心目标，教育系统的运行方式必然发生调整。学校布局需要重新评估，资源配置需要更加精细，管理目标也从“满足需求”转向“提升效能”。这种转变并非一蹴而就，而是在不同学段、不同地区逐步展开。

但需要警惕的一点是，规模退场并不意味着系统自动“变轻”。在很多情况下，恰恰相反——当规模扩张不再承担消化压力的功能，系统内部的复杂性反而更容易显现出来。学校数量减少、学生规模回落，并不会自然带来运行成本和管理压力的同步下降。

因此，理解这一轮变化，不能简单停留在“数字减少”的层面，而需要看到其背后更深层的结构含义：当规模不再是主导变量，教育系统必须通过其他方式来维持稳定运行，而这，往往意味着更高的管理要求和更复杂的运行逻辑。

正是在这样的背景下，后续一系列看似“反直觉”的现象，才逐渐浮出水面。

人力没有同步收缩：

教师队伍的“逆趋势选择”

如果将学校数量和学生规模的变化，与教师队伍的变化放在同一时间轴上观察，一个并不显眼、却十分关键的趋势便会浮现出来：在规模回落的同时，教师队伍并没有同步收缩。

根据近五年《全国教育事业发展统计公报》，2020 年，全国专任教师数量约为 1793 万人；到 2024 年，这一数字上升至约 1885 万人。也就是说，在学生规模逐步下降、学校数量持续减少的背景下，教师总量仍保持了稳中有增的态势。

从统计角度看，这一变化直接带来了生师比的改善。无论在义务教育还是其他学段，师资配置更加充足，客观上为提升教育质量、缩小区域差距提供了条件。这一趋势与近年来政策层面持续强调的“优化教师资源配置”“保障教育公平”高度一致。

但在实际运行中，这种“人力加密”并未转化为教师体感上的明显松弛。从不少学校的反馈看，教师并没有因为学生减少而显著减负，反而在工作强度、责任范围和角色复杂度上感受到持续上升的压力。

为什么教育系统没有选择在规模收缩阶段“同步减人”？答案并不复杂。

随着教育发展阶段的变化，系统目标已经从“覆盖更多人”转向“对每一个人负责”。在这一转向过程中，教育质量不再主要依赖规模扩张来实现，而是更多依赖人力投入和专业判断。相应地，系统对教师的依赖程度并未下降，反而有所提升。

在实际工作中，教师的角色早已不再局限于课堂教学的执行者。围绕学生学习全过程，教师需要承担越来越多职责：对学习过程进行持续管理，对个体差异进行及时干预，与家长保持更高频、更具体的沟通协调。这些任务并不一定直接体现为课时增加，却真实地构成了教师工作的重要组成部分。

在这样的背景下，教师数量的“稳中有增”并非效率问题，而是一种对任务复杂化的现实回应。教育系统并不是简单地“保人”，而是在通过相对稳定的人力配置，承接精细化管理和高质量发展的要求。

由此，一个重要的行业事实正在逐步形成：教育系统正在主动选择“用人力换质量”，而不是继续依赖“用规模换效率”的发展路径。在规模红利逐渐消退之后，这种选择并非例外，而是教育运行逻辑转型过程中的必然结果。

为什么学生少了，

老师反而更累？

要理解“学生变少，但老师并没有更轻松”这一现象，首先需要跳出以往习惯使用的判断框架。长期以来，人们往往通过课时多少、班额大小来衡量教师负担，认为学生减少、小班化推进，理应带来工作强度的下降。但在当前阶段，这套逻辑已经难以解释现实变化。

真正发生转变的，并不是教学时长本身，而是教师工作的内部结构。

教学之外的工作，正在占据更多时间

在不少学校，课堂教学早已不再是教师唯一、甚至不再是最耗时的工作内容。围绕学生学习全过程，教师需要投入大量时间进行过程性管理。

一方面，学生学习过程记录成为常态。学习状态、作业完成情况、阶段性表现、能力变化等，都需要被持续观察、整理和反馈，以便为后续教学调整提供依据。另一方面，分层作业和个性化辅导逐渐普及，教师需要针对不同学生的基础和节奏，进行更有针对性的设计与跟进。

与此同时，家校沟通的频率和复杂度明显提升。在强调协同育人的背景下，教师需要就学生学习情况、行为表现、发展建议与家长保持更高频、更具体的沟通。这类工作并不直接体现在课表中，却构成了教师日常工作的重要组成部分。

此外，各类评价、反馈和过程性材料整理也逐步成为教学管理的组成环节。无论是阶段性评价，还是综合素质记录，都对教师提出了更高的规范性和持续性要求。这些变化叠加在一起，使得教师的时间和精力被更多分散到教学之外的多个维度。

小班化并不等于低负荷

从运行逻辑上看，小班化本身并不必然意味着负担降低。班级规模变小，确实在客观条件上为更有针对性的教学提供了可能，但同时也带来了更高的责任要求。

当班级人数减少，每一个学生的问题都更容易被“看见”，也更难被忽略。在这种情况下，教师需要对个体学习结果承担更直接的责任。从系统要求看，教学目标不再只是完成课程内容，而是确保学生在学习过程中得到及时支持。

教师的工作重心，也随之发生转移：从“教完一节课”，转向“跟住一个人”。这意味着，教师不仅要关注课堂表现，还需要持续跟进学生的学习状态变化，并在必要时进行干预和调整。责任从“整体完成度”转向“个体达成度”，工作强度的性质随之发生变化。

精细化本身是一种高成本模式

从更宏观的角度看，这些变化共同指向同一个方向：教育正在进入精细化运行阶段，而精细化本身就是一种高成本模式。

精细化意味着更多的专业判断。教师需要在不同情境下不断做出决策：如何调整教学策略，何时介入干预，如何平衡共性要求与个体差异。与此同时，干预频率的提高也意味着持续投入精力，而非阶段性集中工作。

更重要的是，精细化运行对容错空间提出了更高要求。当学生规模较大时，系统往往能够通过规模效应消化个体差异；而在学生数量减少的背景下，“掉队”反而更难被接受，对个体问题的敏感度显著提升。

因此，学生减少并没有让教育任务变轻，而是推动教育从一种相对粗放的运行状态，走向更加精密、也更依赖专业能力的运转模式。这种转变，并非短期现象，而是教育发展阶段变化下的结构性结果。

从规模型行业到密度型行业：

教育正在换一种存在方式

如果从更宏观的行业视角来审视这轮变化，可以发现，教育正在经历一次并不显眼、却影响深远的转型：它正在从一个以规模扩张为核心的行业，转向一个更加依赖投入密度和专业判断的行业。

在较长一段时间内，教育发展的核心变量相对清晰。办学规模、招生数量、学校布局，构成了评价教育体系运行状态的重要指标。扩大学位供给、提升入学机会，是当时教育体系最重要的任务。在这一逻辑下，“招多少学生”“建多少学校”，直接决定了系统运行的效率和成效。

而随着普及水平的不断提高，这套逻辑正在发生变化。当教育不再以快速扩张为主要目标，资源配置的重心也随之转移。取而代之的，是对单个学生被投入多少资源、单个教师需要承担多少专业判断责任的持续关注。

这种变化，并不意味着规模不再重要，而是意味着规模不再是唯一变量。当总体规模趋于稳定甚至回落，系统能否保持良性运行，越来越取决于内部运行的“密度”：投入是否足够精准，管理是否足够细致，专业能力是否能够支撑更高标准的要求。

这种转向，带来了多方面的连锁反应。

首先，教师能力的分化开始被放大。在密度型运行模式下，教师不再只是完成统一任务的执行者，而是需要在具体情境中不断做出判断。不同教师在教学设计、学生引导、问题识别和应对能力上的差异，会更直接地体现在教学效果和管理结果上。

其次，教研体系、支持系统和专业服务的重要性明显上升。当单个教师需要承担更多判断责任时，系统层面的支持就显得尤为关键。课程设计、教学工具、过程管理机制，开始成为保障教学质量的重要基础。这也解释了为什么近几年，围绕教研能力和系统建设的讨论持续升温。

与此同时，标准化、粗放型教育产品的空间正在被压缩。在规模型逻辑下，标准化有助于快速复制和扩张；而在密度型逻辑下，教育更强调适配性和持续支持，单一模式难以覆盖多样化需求。这种变化并非否定标准化本身，而是对其适用边界提出了更高要求。

从行业整体来看，教育不再是一个单纯依靠规模扩张就能实现增长的领域。它正在转向一个对专业能力、耐心投入和长期建设要求更高的行业形态。这种转型并不意味着教育变得“更难做”，而是意味着其运行方式正在更加成熟。

也正是在这样的背景下，一些看似分散的现象开始呈现出内在一致性：教师并没有因为学生减少而明显轻松，学校管理变得更加复杂，行业内部对专业能力、系统建设和长期投入的讨论不断加强。这些变化，并非偶然叠加，而是同一轮结构转型在不同层面的具体体现。

从规模型行业走向密度型行业，意味着教育正在换一种存在方式。这种转型过程注定是渐进的，也需要时间来消化其带来的挑战与调整，但它所指向的方向，已经越来越清晰。

从数据层面看，中国教育系统正在经历一次典型的“规模收缩但责任加密”的结构调整。学校数量在减少，学生规模在回落，但教育系统并没有选择同步减负，而是走向了一条更精细、更昂贵、也更依赖专业判断的发展路径。

老师没有更轻松，并不是个体努力不足的问题，而是教育从扩张逻辑走向质量逻辑的必然代价。

当教育真正开始对“每一个人”负责时，它注定不会是一件轻松的事。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

6分钟满电续航1500公里！宁王一夜终结加油时代

Wed, 22 Apr 2026 00:09:28 GMT

“满电只需6分钟，充电真比加油快了。”

“航空技术下放到乘用车，续航飙到1500公里不是问题。”

“增混纯电续航破600公里，往后400公里纯电续航只能算及格线。”

……

不愧是“宁王”史上技术密度最高的发布会，产品体系全维度升级，每一项几乎都刷新了天花板。

不仅如此，行业内争议已久的充换电之争，这次也被宁德时代终结了。

“宁王”的选择是，充换电全都要，而且能同时、同地实现。

这这这……要怎么实现？

6分钟满电，续航飙到1500km

本次发布会，宁德时代发布了公司在动力电池、补能生态领域的最新进展。

这是宁德时代针对电动车全场景应用，提出的一套涵盖多种材料体系与技术路线的系统性解决方案。

从各品牌的产品分别来看：

第三代神行超充电池：满电只需6分钟

磷酸铁锂超充产品线上，宁德时代推出了第三代神行超充电池，其核心升级在于充电倍率——

新一代神行超充，能等效10C均值的充电倍率，峰值能达到15C。

对应到日常场景中来理解：

在常温下，从10%充到80%只需3分44秒，完全充满约6分27秒；在-30℃低温环境下，从20%充至98%也仅需9分钟。

这意味着，充电真的已经比加油还快，你下车买杯咖啡的功夫，充的电就已经够跑好几百公里。

宁德时代内部称之为“无感充电”——用10%-80%这一日常出行场景中最常用的充电区间举例，一首歌的时间，说走就走。

但“快”不是唯一关键点，更重要的是充电不伤电池。

宁德时代CTO高焕表示，超充最大的难题不是涓流，而是温升——电池每升高10℃，内部副反应速率增加约2倍，寿命会明显下降。

为解决这个问题，宁德时代从降低产热、加强散热和提高测温精度三个维度进行了系统性工程优化：

降低产热的关键在于降低电芯内阻。

宁德时代将电芯内阻做到0.25毫欧——只有行业平均水平的一半。

加强散热方面，宁德时代在传统底部水冷和“大面积冷却”方案的基础上，新增了“电芯肩部冷却”方案：

针对电芯发热最集中的顶部区域进行精准冷却，将散热效率再提升20%。

提高精度方面，通过电化学-热耦合模型与BMS数据融合，宁德时代将电芯内部温度的采集精度控制在±1℃以内，以为精准控温提供基础。

这样优化的结果是，经过1000次完整循环后，电池容量保持率仍高于90%。

而且宁德时代特意强调：这不是实验室数据，是量产水平。第三代神行电池，将全系标配等效10C超充能力，不挑车型。

第三代麒麟电池：1000公里续航，电池包仅625公斤

针对高端长续航市场，宁德时代推出了第三代麒麟电池。

这是一款三元锂电池，电芯质量能量密度为280Wh/kg，体积能量密度为600Wh/L。

在实现超1000公里续航的同时，电池包重量控制在625公斤——

和同续航级别的磷酸铁锂电池包相比，第三代麒麟电池减重达255公斤。

轻量化换来的直接收益，可缩短零百加速时间、提升麋鹿测试车速、减少车身侧倾并缩短制动距离。

以一台2.6吨的轿车为例，减重255公斤，可使零百加速缩短0.6秒，百公里制动距离缩短约1.44米。

且整车百公里电耗预计也可降低6%，同时底盘、悬架、轮胎等部件的磨损减少，使用寿命可延长30%-40%。

不仅是重量减轻，电池包体积也显著缩小，可以为座舱释放出约112升空间，相当于增加约18毫米的头部空间。

在充电能力方面，第三代麒麟电池同样标配等效10C、峰值15C。

放电能力上，其峰值功率能达到3兆瓦（3000kW），约等于4000多匹马力。

要知道，去年小米SU7 Ultra原型车用第二代麒麟赛道版跑纽北，放电功率是1330kW，如今的第三代已直接翻倍。

安全方面，在2020年推出的“NP无热扩散”技术上，第三代麒麟升级为“热电分离”技术。

其原理是把电芯的高压部分和防爆阀物理区隔，每个电芯有独立密封排气通道。

热失控时，高温烟气走专属通道排出，不接触任何带电部件——从“热隔离”进化为“热隔绝”。

宁德时代认为，能量密度才是定义高端的核心标准。所以，高端纯电车选三元锂电池是最优解：

25万以上的纯电车型如果还用磷酸铁锂，本质上就是变相减配。

麒麟凝聚态电池：航空技术下放乘用车，1500公里续航

宁德时代将应用于航空领域的凝聚态电池技术下放到了乘用车，推出了“麒麟凝聚态电池”。

其电芯能量密度350Wh/kg，体积能量密度760Wh/L；电池包重量控制在650公斤以内，能实现CLTC续航1500公里。

这个续航能力，相当于满电从北京开到南京，全程不用充电。

据披露，该电池采用专用高镍正极、新型低膨胀硅碳负极，能量密度提升50Wh/kg。

且宁德时代首次将航空级钛合金材料用于电池壳体，这种材料相比常规铝壳厚度降低60%、重量减轻30%、单位强度提升3倍。

安全性是麒麟凝聚态电池最大的特点。

传统液态的电解液升级为凝聚态电解质，从源头实现“无液可漏、无液可燃”。

由于后者具有粘塑性”包裹”属性和”不易燃”基因，材料受热后，会产生阻隔氧气的致密保护膜。

同时，电池采用新型复合集流体，在内短路极端情况下，也能快速自熔断。

第二代骁遥超级增·混电池：增混纯电续航破600公里

骁遥是宁德时代针对增程和混动车型的电池品牌。

两年前，第一代产品做到了400公里纯电续航+4C超充，把增混车带入了“大电量时代”。2025年销售的纯电续航超300公里的增混车，95%以上用了骁遥。

而这次推出的第二代骁遥，宁德时代提出了多种解决方案，纯电续航直接拉到600公里：

磷酸铁锂体系：纯电续航达500公里，并标配快充能力。
超混体系：这是本次发布的新方案，将三元和磷酸铁锂材料在微米级别进行融合。其能量密度为230Wh/kg，在电池包重量不变的情况下，比单一铁锂电池提升15%-20%的续航。
三元体系：麒麟电池的三元锂技术被应用于此，第二代骁遥电池的纯电续航突破600公里，综合续航超2000公里。

援引数据分析，将纯电续航提升至600公里后，增程器的使用概率将从15%降至1%以下，车几乎就当成纯电的开。

宁德时代认为，从此之后，纯电续航600公里将成为新赛点，400公里只能算及格线。

而骁遥第二代不止跑得远，还跑得“野”：针对硬派越野场景，第二代骁遥具备持续高功率输出能力。

官方数据显示，在电量仅剩20%的“亏电”状态下，电池仍可持续输出1.2兆瓦（MW）功率；满电时瞬时功率超1.5兆瓦。

安全方面，电池采用了防弹级底部涂层，可承受1500J冲击能量，是国标的10倍（相当于标准步枪弹）；其顶尖的密封防水能力，也能让车在2米深水下连续浸泡200小时不受影响。

钠新电池：量产时间定档今年Q4

宁德时代宣布，其钠离子（“钠新”）电池已解决规模化制造中的核心工程难题，计划今年第四季度正式量产。

行业内，钠电池喊了很多年，规模量产如今终于近在眼前。

关于钠电池的实现难度，宁德时代举了四个例子：

材料和极片易吸水；
硬碳浆料制备过程大量产气；
铝箔与硬碳粘接困难；
钠金属沉积界面一致性难以控制。

宁德时代透露，公司从2016年开始研发，累计投入近百亿元，测试近30万颗电芯，最终逐一攻克。

最终的成绩单是：能量密度最高175Wh/kg，较此前提升50%；纯电续航达到400km以上；零下50℃的极寒环境也能稳定放电。

宁德时代认为，钠锂双星不是技术替代之争，而是市场格局的必然演化。两种路线在资源、成本、温域上高度互补，共同照亮电动化的下一程。

超换一体解决方案：终结”充换之争”

关于充电和换电之争，行业内争议已久。宁德时代给出了一个新的答案：全都要。

宁德时代提出了“超换一体”解决方案，在乘用车”巧克力”换电站与重卡”骐骥”换电站全系标配神行超充桩，实现“可换可充，超换联动”。

超换一体站，即每一座换电站都标配神行超充桩。你既可以选择99秒换电走人，也可以插枪超充几分钟。

这不是简单的“二合一”，而是从能源底层打通：

共享箱变、共享充电模块，设备复用率85%以上；
综合电损率比市场配储超充方案降低13个百分点——电网给100度电，你车上能多13度；
单个车位服务能力是单一充电站的3倍，超充部分固定投资成本仅为五分之一。

更让人惊喜的是，通过智能调度，电池在服务换电、充电之余，还可以参与电网调控，让电池可以帮你赚钱。

宁德时代计划，从今年下半年起，允许“巧克力”换电用户在高电价时段，将满电电池块返售给换电站。

用户能每天轻松赚几十元买菜钱，电池也从消费品变成了能躺赚的“移动能源资产”。

在产品端，宁德时代发布了“巧克力26号电池”，采用800伏高压架构，首发75度电版本，后续还会有更大电量版本，适配B到C级800伏车型。

其“按需配电”模式，允许用户根据场景租用不同大小的电池。

在网络建设上，宁德时代计划到2026年底，累计建成4000座超换一体站，覆盖190个城市及“12纵11横”高速网络。

目前，这一计划已与长安、奇瑞、广汽、赛力斯、上汽通用五菱、北汽等多家车企达成合作，目标是到2028年共同构建超10万座共享补能设施。

宁德时代：以多技术路线回应复杂需求

密集发布的产品和技术，传递出了一个清晰战略：宁德时代正在尽可能全面地布局多技术路线。

宁德时代首席科学家吴凯，透露了这种战略的原因——没有一种材料是完美的。

磷酸铁锂安全、低成本，但能量密度逼近理论极限；三元锂能量密度高，但结构稳定性挑战大；钠电池资源丰富，但工程化难度高。

所以宁德时代认为，多化学体系是必选项。公司选择在多条技术路线上分别做到极致，再匹配不同用车场景。

从此次发布的技术矩阵来看，宁德时代的确已在动力电池领域形成了更细分的覆盖：

磷酸铁锂方向，通过神行超充主打充电速度，钠新电池面向极寒与资源多元化场景；三元锂方向通过麒麟电池和凝聚态电池，分别覆盖1000km和1500km续航需求；骁遥系列则专门针对增混车型的大电量化趋势。

在此背景下，“宁王”选择同时推进超充与换电两条路线，而且通过”超换一体”将两者整合于同一站点。

如今的宁德时代，是目前少数同时在充、换两条赛道进行规模化布局的电池企业。

而发布会的最后，曾毓群只讲了不到20分钟，核心观点就一个：科学精神不是提出新想法，而是证伪的能力。

他说，宁德时代内部有一个500多人的“对抗组”（安全可靠性部门），KPI不是证明产品有多好，而是找出产品可能在什么条件下出问题：

如果一个团队只看到自己对，就会越来越迷信自己相信的东西，离真相越来越远。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

苹果新CEO，擅长“造东西”

Tue, 21 Apr 2026 08:33:24 GMT

来源：盒饭财经

AI时代，苹果依然是一个“做工具”的公司。

作者 | 彻诺

头图及封面来源 | 苹果官网

果然是他。

重大但又平稳，令人期待但不戏剧。苹果近15年来最大的人事调整，依旧非常库克。对于下一任苹果CEO，外界猜测已久。而John Ternus一直是推测的热门人物。

当地时间4月20日，苹果在其官网上放出了重磅人事调整：该公司负责硬件工程的高级副总裁约翰·特努斯（John Ternus）将从9月1日起接替蒂姆·库克（Tim Cook），担任苹果公司首席执行官，库克将转任董事会执行主席。

同时，该公告称，库克将继续担任CEO 直到夏季结束，以便完成与特努斯的顺利过渡。作为董事会执行主席，库克将参与一些公司事务，包括与全球各地的决策者接洽。

官网公告截图

Ternus是一个“只用产品说话”的人。

25年的苹果职业生涯中，Ternus几乎参与或领导了苹果过去20年中所有标志性硬件的诞生：推动iPadOS独立的核心人物，将Mac从Intel芯片转向自研M系列芯片的核心推动者之一，主导了AirPods的全系开发。

从硬件工程一路做上来的Ternus，是一个典型的工程师型掌舵人。2021年4月升任硬件工程高级副总裁至今，他的领英没有正式头像，也没有任何自我介绍。

Ternus领英页面截图

他和乔布斯那种“one more thing”式戏剧性完全不同，甚至比库克更“理工男”。很长一段时间，他的公开露面，基本集中在苹果发布会（keynote），且内容非常“工程导向”：细节方面，性能、架构、散热、材料；逻辑单刀直入，提出问题给到解决方案，分析结果。

乔布斯时代，苹果无疑是一家伟大的公司。乔布斯主导开发的iPod、iPhone等产品推动了个人电脑、数字音乐和移动通讯领域的技术变革，其中iPhone开启了移动互联网时代并重新定义了智能手机的概念。

库克擅长供应链管理，他掌舵以来，苹果逐渐成了一家稳定的大公司。也是在这个阶段，苹果市值从3500亿美元，增长至 4 万亿美元，增幅超1000%；年营收从2011财年的1080 亿美元增长至2025财年的4160亿美元以上，增长近4倍。

而Ternus成为新任CEO，必然也会影响苹果。

据公告显示：在苹果任职期间，Ternus监督了各个类别中各种突破性产品的硬件工程工作。他在推出多个新产品线方面发挥了重要作用，包括iPad和AirPods，以及iPhone、Mac和Apple Watch的多代产品。

50岁的新CEO，近25年在苹果

这个今年刚满50周岁，即将成为苹果50年历史中第8位的CEO，简历十分简单：入职苹果前，和入职苹果后。

1997年，Ternus毕业于宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania），获得机械工程学士学位。在校期间，就展现了对硬件解决实际问题的热情，当时主导开发了一个为四肢瘫痪者设计的机械辅助喂食臂。

入职苹果前，他曾在Virtual Research Systems担任机械工程师，从事VR（虚拟现实）头显和外设的研发工作。这段经历也为后来苹果开发Vision Pro埋下了伏笔。

Ternus领英页面截图

2001年4月，Ternus从Virtual Research Systems离职。3个月后，也就是2001年7月，Ternus加入苹果产品设计团队。一进入团队，Ternus就加入了当时万众期待的Apple Cinema Display项目，参与开发了这个苹果公司推出的系列专业显示器。

加入苹果3年后，他便晋升为管理者。此时，Ternus的管理风格初显。

Ternus在苹果公司的第一任领导，曾在接受《纽约时报》采访时透露，Ternus的风格更偏向与他的团队保持密切关系，而不是专制。当他可以选择独立封闭办公室时，他决定在团队附近工作，以更好地协作和激励。

2005年，Ternus开始负责一个硬件工程团队，主导的是G5系列的iMac。也是在这个期间，Ternus投入了大量时间与亚洲的供应商和装配商合作。

也因此，作为设计师的他，安装了“制造程序”，也理解了从设计到落地的鸿沟。

8年后，Ternus迎来了职业发展的第一次大跨越。2013年，他成为硬件工程副总裁，成为时任硬件工程高级副总裁Dan Riccio的核心副手。此时，Ternus管理半径继续延展，除了Mac团队，还负责管理iPad团队。

2026年3月，彭博社发布了一篇报道，其中提到：Ternus显然是创建iPadOS的驱动力量之一。他认为，iPad没有充分利用硬件的功能，因为iOS无法利用更大的屏幕和更强大的处理器。基于这样的理解，他极力说服时任的软件主管Craig Federighi构建iPad专用的操作系统，该操作系统具有类似桌面的多工处理功能。

也是在这个阶段，作为Mac向苹果芯片过渡的关键领导者，Ternus开始带领团队设计iPhone 12系列的硬件以及M1芯片。

2021年，Ternus在职场的第二次重大机遇出现。

同年1月，苹果宣布了一场硬件方面的高管重组。26日，苹果宣布Dan Riccio转任新职位，专注于未知项目开发。此次调动中，Dan Riccio职务由Ternus接任。该项目后被证实为混合现实头显Vision Pro。

此后，Ternus直接向库克汇报，领导所有硬件工程，包括iPhone、iPad、Mac、AirPods等产品的团队。

公告中，库克的评价也印证了Ternus的上述经历。

库克提到：“John Ternus拥有工程师的头脑，创新者的灵魂，以及正直和领导的心。他是一位有远见的人，25年来他对苹果的贡献已经数不计其数，毫无疑问，他是引领苹果走向未来的合适人选。我对他的能力和性格充满信心，我期待着在这次过渡和担任执行主席的新职位上与他密切合作。”

Forrester首席分析师Dipanjan Chatterjee在一份报告中表示：“Ternus是一名硬件工程师，这表明苹果将在其实体产品中寻求差异化，即使它希望将设备重新定位为智能体验的基质。”

库克选了一个懂乔布斯的接班人

这次的公告中，Ternus也提到了乔布斯和库克。

“我几乎整个职业生涯都在Apple工作，我很幸运能在史蒂夫·乔布斯手下工作，并有蒂姆·库克作为我的导师。”

库克的苹果，供应链犹如精密的钟表般运转，每个齿轮都严丝合缝，也成为服务业务爆发式增长打下了硬件基础。然而，外界始终存在一种声音：后乔布斯时代的苹果，这个本代表了创新的企业，渐渐褪去了不顾一切追求产品极致的魔力。

精密的另一面，是无趣。

库克没有选择同样出身于运营或销售体系的高管，而是选择了John Ternus，这本身就是一种信号。

2001年，25岁左右的Ternus加入苹果。此时，乔布斯回归苹果已4年，正是大刀阔斧重塑产品线的起步阶段。2000年，科技股泡沫，乔布斯又提出将个人计算机设计成“数字中枢”先进理念，并先后开发出iTunes和iPod。

与后来加入的职业经理人不同，Ternus见证了苹果的黄金时代。他完整经历了iPod的诞生、iPhone的横空出世以及iPad的初创。他甚至不需要特意去“学习”苹果的产品文化，因为这些都是他曾经的经历。

2007年，乔布斯在发布会上拿出iPhone那一刻，不用过多介绍，便知道这是重新定义了智能手机。在那个全都是九宫格按键的时代，仅有一个Home键的iPhone横空出世，点燃了新世界的大门。

也是在这场发布会上，乔布斯引用了美国计算机科学家、图灵奖得主Alan Kay曾说过，“People who are really serious about software should make their own hardware.”翻译过来就是，真正在乎软件的人，应该去制造属于自己的硬件。

Ternus恰好是一个懂硬件制造的设计师。

乔布斯一生的执念，就是通过端到端的软硬件与体验控制，实现极致的产品体验‌。而“垂直整合”便是重要路径。

《史蒂夫·乔布斯传》的作者沃尔特·艾萨克森曾表示：“乔布斯对垂直整合的执着源于他对完美主义的偏执，以及对‘用户不知道自己要什么’的坚定信念。”苹果前设计总监乔尼·艾夫也曾发表过类似观点，他提到：“乔布斯相信，真正的创新只能发生在当你能控制整个链条时。”‌

而Ternus主导的Apple Silicon（M系列芯片）转型，完成了乔布斯生前未能实现的目标：通过打通底层芯片算力与macOS/iOS生态，让苹果设备实现了更优质的软硬协同。

在Ternus身上，依稀也能看到一些乔布斯的特质。

2004年，乔布斯在接受《商业周刊》采访时表示，“It comes from saying no to 1000 things to make sure we don't get on the wrong track or try to do too much.”翻译过来就是，只有对一千件事情说不，才能确保我们不会误入歧途或浪费过多的尝试。

2023年前后，Ternus出现在大众视野的频次逐渐升高。期间的言语和观点，侧面展示了Ternus也具备乔布斯式“对1000件事说不”的偏执。

当地时间2026年3月5日，也就是MacBook Neo发布次日。苹果刚刚发布了售价599美元的重磅产品MacBook Neo，这标志着苹果首次大规模进军低端电脑市场。

当记者问及“为什么人们等了这么久才看到苹果推出如此实惠的产品”时，Ternus回答：“Sure. And I think that’s why: the bar is high.We didn’t want to do it until we could do it really, really well, and build a Mac that we were proud of."（当然。我认为这就是原因：我们的门槛很高。在能够做得非常出色、并打造出一款让我们引以为豪的Mac之前，我们并不想这样做。）

他还强调MacBook Neo虽然价格下探，但在做工、耐用性和性能（搭载A18 Pro 芯片）上没有妥协，区别于市面上常见的塑料感廉价笔电。

4月13日，Tom's Guide发布了John Ternus和苹果全球营销高级副总裁Greg Joswiak（简称“Joz”）的采访内容。这次采访被科技圈视为“Ternus的施政纲领”。

Tom's Guide采访视频截图

他直言不讳得提到了竞争对手：“这个价位段的其他产品通常是塑料质感的，你甚至可以感觉到机身的弯曲。那些厂商为了省下一美分或一美元不惜牺牲一切。但我们的逻辑不同，我们绝不想交付‘垃圾’。”

Ternus在访谈中提到，乔布斯曾说Mac是“人类心灵的自行车”。他认为MacBook Neo的使命就是让这辆“自行车”能被更多人骑上，这不仅是商业扩张，更是对苹果初心的回归。

苹果不会变成另一个OpenAI

AI是悬在Ternus和苹果头顶的大问号。

AGI狂潮中，整个硅谷似乎都陷入了一种“军备竞赛”式的躁动：OpenAI忙着迭代更加庞大的参数模型，Google在搜索结果中强推AI摘要。分析师Dan Ives在报告中表示：“库克在库比蒂诺留下了深远的遗产，Ternus将面临巨大的压力，他要在大门外就取得成功，特别是在AI方面。”

2024年“Apple Intelligence”发布至今，Ternus多次在采访、技术发布会、行业评论中谈到他AI的看法。观点可以总结为四个核心维度：隐形化、端侧化、工程化、以及“工具本位”。

采访中，Ternus表示，苹果对AI的态度是“以人为本”。他认为AI应该像一种“隐形的力量”融入产品，让任务更简单，而不是像竞争对手那样为了AI而AI。他表示说：“如果我们的方向是对的，人们甚至不会意识到这是AI，他们只会发现新功能非常好用。”

WWDC2024的开发者访谈中，在讨论iPadOS自动手写优化时提到，他也提到，这是 AI 在幕后发挥作用，让体验更自然。

作为硬件方面负责人，Ternus认为苹果在这场AI竞赛中的核心竞争力不是模型规模，而是软硬一体的神经网络引擎（Neural Engine）。他多次提出Apple Silicon是苹果的“作弊码（Cheat Code）”。他认为只有通过自研芯片，才能在不牺牲电池寿命和机身厚度的前提下，运行庞大的AI模型。

对比其他科技企业，相比便捷、高效，他更在意安全。

Ternus是“端侧 AI（On-device AI）”的坚定拥护者。他认为将数据送往云端处理不仅是延迟问题，更是隐私风险。

2024年5月，在MKBHD (Marques Brownlee) 的专访中，在讨论芯片设计时，Ternus提到隐私安全在硬件架构设计之初就是最高的优先级。一个月后的WWDC特别节目中，Ternus深入探讨了硬件层面如何从物理上隔离AI计算任务，目的就是保护用户隐私。

他的AI策略，依旧延续过去的路线：以芯片为动力，以隐私为边界，以体验为终点。

硅谷正在试图创造一个能够替代人类思考的“神”，而Ternus还在致力于让每个人手中的设备，成为一个更聪明、更私密、也更懂你的“自行车”。Ternus的选择，实际上是在定调：AI时代，苹果依然是一个“做工具”的公司。

附：来自Tim的社区信函

致苹果社区：

过去十五年来，几乎每个清晨我都是以同样的方式开始。打开邮箱，阅读前一天收到的、来自全球各地苹果用户的邮件。

你们与我分享生活中的点滴片段，告诉我苹果曾以怎样的方式触动过你们。说起妈妈被 Apple Watch 挽救生命的那一刻。说起在看似无法登顶的山巅拍下的那张完美自拍。你们感谢 Mac 改变了你们的工作方式，有时也会因为某件在意的东西没能如预期运转而给我一点“颜色”看。

在每一封邮件里，我都能感受到我们共有的人性在热烈跳动。我感受到一份日益加深的责任感，催促我更努力、更进一步。但最重要的是，我感受到一种难以言表的感激——不知怎的，我竟成了坐在这些邮件另一端的那个人，成了一家能够点燃想象、以如此深刻到难以描绘的方式丰富生命的公司的领导者。这是何等的荣幸与殊荣。

今天，我们宣布了我将在苹果开启旅程的下一步。在接下来的几个月里，我将过渡到一个新的角色，于九月卸任 CEO 一职，并出任苹果的执行董事长。将有人接替这个我心中认为是全世界最好的工作。这位领导者便是 John Ternus（约翰·特努斯），一位杰出的工程师与思考者。在过去二十五年里，他倾心打造了用户们深爱的苹果产品，执着于每一个细节，专注于我们让事物更出色、更大胆、更优美、更有意义的每一种可能。他是这份工作的不二人选。

John 深切关心着我们在苹果的身份、我们在苹果的作为、以及我们在苹果所触及的人群，他拥有以非凡正直行事的内心与品格。能称他为苹果下一任 CEO，我无比自豪。在他的领导下，这家公司将抵达令人难以置信的高度，而你们将从未来产品与服务中涌现的每一分喜悦与发现里，感受到他的影响力。我迫不及待想让你们像我一样去认识他。

这不是告别。但在这承前启后的时刻，我想借此机会说一声谢谢。这一次，不是代表公司——尽管在我们围墙之内，对你们的感激之情早已满溢。仅仅代表我个人，Tim。一个在另一个年代、从乡间长大的普通人，却因这些奇妙的机缘，得以成为这家世界上最伟大公司的 CEO。感谢你们给予我的信任与善意。感谢你们在街头、在我们的店里向我问好。感谢你们在我们发布新产品或服务时，与我一同欢呼。最重要的是，感谢你们相信我能领导这家始终将你们置于工作中心的公司。每一天，我们醒来，思考能为你们的生活带来哪些小小的改善。而每一天，你们已然给予了我所能奢求的最好人生。

谢谢你们。

Tim

参考资料：

1.《Tim Cook to become Apple Executive Chairman，John Ternus to become Apple CEO》

https://www.apple.com/newsroom/2026/04/tim-cook-to-become-apple-executive-chairman-john-ternus-to-become-apple-ceo/?utm_source=chatgpt.com

2.《Community Letter from Tim》

https://www.apple.com/community-letter-from-tim/

3.《Apple's new CEO: Who is John Ternus?》

https://appleinsider.com/articles/26/04/20/the-person-who-could-be-apple-ceo-who-is-john-ternus

4.《Who is John Ternus, the incoming CEO of Apple?》

https://kvia.com/news/business-technology/cnn-business-consumer/2026/04/20/who-is-john-ternus-the-incoming-ceo-of-apple/

5.《John Ternus talks Apple CEO speculation, MacBook Neo, and AI philosophy》，ABC News

6.《MacBook Neo is only the beginning: My exclusive interview with Apple's John Ternus and Joz》，Tom's Guide

7.《库克离场，硬件工程师CEO特努斯能否带领苹果突破AI困局？》，观察者网

8.《苹果CEO库克继任者热门人选曝光：专注硬件领域、曾参与可折叠手机的研发探索》，环球市场播报

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

刚刚，DeepWay完成超3.1亿美元Pre-IPO轮融资

Tue, 21 Apr 2026 01:29:22 GMT

允中发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

近日，DeepWay深向Pre-IPO轮再增大额融资，本轮累计募集资金超3.1亿美元，创下重卡自动驾驶行业近五年最大单轮融资纪录。此次融资由阿联酋磊石资本（Stone）领投，澳大利亚知名养老基金NGS Super、厦门国升基金跟投，亚洲影响力私募股权基金ABC Impact、南京融和创投作为老股东持续加注。此次融资资金将重点用于推动DeepWay深向自动驾驶技术研发与无人货运机器人的全球商业化落地。

尤为值得关注的是，此次融资中，三大海外资本的入局不仅是对DeepWay深向自动驾驶技术与无人货运机器人战略的强力背书，更意味着公司将在2026年借力三大国际股东的全球网络资源，全面加速海外市场落地。随着此次融资落地，DeepWay深向的全球化战略进入实质性落地阶段，2026年海外商业化攻势全面提速。

重卡数据飞轮，加速驶向全球

作为全球首家通过正向定义打造智能新能源重卡的自动驾驶科技企业，DeepWay深向已完成全系标配组合辅助驾驶系统上车并实现车辆大规模交付。公司通过数万台车辆销售获得稳定现金流，持续反哺自动驾驶技术研发，实现研发投入与商业回报的正向循环。与此同时，车辆在各类真实运营场景中积累的海量规划与控制数据，更成为自动驾驶模型训练、算法迭代的独家燃料，最终形成车辆与技术的“数据飞轮”效应。

软件、硬件与场景的三位一体独特发展模式，不仅是推动DeepWay深向自动驾驶技术商业化落地的核心引擎，更是实现完全无人化货运机器人目标的坚实基础。围绕这一终极目标，公司确立了清晰的演进路径：第一步，聚焦电动化，构建最优“机器人形态肉身”；第二步，规模化与全球化，以运营数据驱动智能化能力提升；第三步，全面智能化，推动重卡成为全球物流网络的“智能关节”，构建真正意义上的“无人化物流机器人协作网络”。

今年以来，DeepWay深向的自动驾驶商业化进程全面提速。组合辅助驾驶系统付费订阅率持续攀升，在安全性、经济性、舒适性上表现优异，赢得客户的广泛认可。在高阶自动驾驶领域，DeepWay深向的智能编队车型已经量产下线，并且取得了多个地区的自动驾驶测试牌照，开始在内蒙古、新疆等多地区进行带货运营，加速推动商业化试点和规模化落地。同时，公司还正加速推动端到端技术的研发部署，持续进行单车智能无人驾驶系统测试，为最终实现完全无人化货运机器人铺路。

全球化始终是DeepWay深向的核心战略，2026年起将全面进入海外商业化快车道。海外新能源重卡市场正迎来历史性增长机遇——灼识咨询数据显示，随着各国碳中和战略的推进，预计2030年中国新能源重卡出口量将攀升至约9.7万台。与此同时，自动驾驶重卡作为人工智能、新能源与先进制造深度融合的产物，正是中国高端制造业与AI技术出海的标志性代表。DeepWay深向正以无人货运机器人为战略指引，携手三大国际股东，加速构建覆盖中东、欧美、澳洲及亚太市场的全球商业化版图。

三大海外资本共同押注DeepWay深向，既是对公司自动驾驶技术与无人货运机器人战略的高度认可，更将为公司全球化布局打开更丰富的落地场景与本地化通路。三大机构分别覆盖中东及欧美、澳洲及东南亚、亚太核心市场，形成互补的全球战略资源矩阵，将有力支撑DeepWay深向2026年起在海外市场的规模化商业化进程。高鹄资本长期担任首席财务顾问，堂庭公司也为融资提供专业服务支持。

未来，DeepWay深向将持续夯实核心零部件自研自产、智能化、国际化三大战略，加速自动驾驶在全球货运场景中的商业化落地，引领全球公路货运迈向智能、绿色、高效的新时代。

投资人观点

NGS Super首席投资官Ben Squires表示：

我们认可DeepWay深向在零碳排放、绿色能源领域做出的贡献，通过正向定义的电动重卡与自动驾驶技术，DeepWay深向正在从根本上推动公路货运的绿色化、低碳化与智能化转型，其终极愿景—无人化货运机器人——代表了公路货运的未来方向。作为一家耐心资本，我们看好公司的长期投资价值，以及可持续发展的商业闭环能力。同时，NGS Super在澳大利亚和新西兰地区的深厚资源，也将为DeepWay深向的全球化布局提供有力支持。

ABC Impact 首席投资官陈少铭表示：

过去一年，DeepWay深向在自动驾驶商业化方面取得了实质性进展，包括L2组合辅助驾驶系统在卡车上的规模化落地、付费订阅用户的持续增长，以及L4智能编队部署的稳步推进。ABC Impact将凭借其在亚太地区的网络资源，支持DeepWay深向的区域市场拓展。我们期待与DeepWay深向的持续合作。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

对话穿山甲负责人：从流量变现到APP经营，重新理解「增长」这件事

Mon, 20 Apr 2026 09:09:14 GMT

来源：深响

在存量竞争早已是客观现实的当下，让开发者更为焦虑的，其实是增长的复杂性和不确定性。

过去一款APP的成功路径是清晰的：打磨功能、买量获客、广告变现，DAU与ECPM大致都在预期内。但现在同样的素材、预算，上个月还能跑正，这个月就可能转负。产品的成功率难预期，回收周期也不可控。

增长正在从一条可以复用的线性路径，演变为一个变量交织的复杂系统。从“做产品”到“赌爆款”，从“算账”到“看运气”，当不确定性成为常态，开发者最核心的问题在于：确定性，还能从哪里来？

近期，穿山甲举办了年度开发者伙伴交流大会，从大会主题“Align 聚力·共生”中便可感知，这是一个与过往截然不同的叙事。借此机会，「深响」与穿山甲业务负责人Erick、开发者运营负责人Kevin以及产品负责人朱萌展开对话，找寻在充满变数的生态中，开发者如何找回经营主动权这一问题的答案。

从短周期博弈，

转向长周期经营

长期以来，开发者与网盟之间形成了一套高度标准化的协作关系：开发者追求高效买量和广告变现，平台则在中间完成流量与预算的撮合。在流量红利仍在、预算相对充沛的阶段，这是一条曾被行业广泛验证的增长路径。但这套追求短周期回收的增长逻辑，在当下却逐渐失效。

穿山甲业务负责人Erick从开发者视角，直指这一模式的核心困境：短周期、低留存的“赌爆款”模式下，开发者要做多款应用，快速买量和回收，去赌其中部分产品的成功。未达成预期的产品会造成不必要的成本投入，难以形成长期价值，更重要的是，这种模式下的生意毫无稳定性和持续性可言。“今天好、明天坏”的过山车式波动会让开发者被迫不断试错，很难沉淀下任何复利。

从平台侧看，这一问题会被进一步放大。当所有参与者都围绕短期收益展开竞争，网盟之间不可避免地走向压价与分成收缩。短期内，平台利润可能提升，但长期来看，开发者收入被持续压缩，优质流量供给下降，最终反噬整个生态。

与此同时，一种更隐蔽的摩擦也在加剧。为了追求更快回收，部分投放素材存在粗糙、单一等问题；平台则不断收紧规则、强化审核机制。结果是，开发者与平台之间逐渐从协作关系滑向对抗关系，不断试探、博弈，却难以形成正向循环。

以上问题，指向了同一个症结：整个生态长期围绕“流量变现”运转，却忽略了“经营”本身。

也正因此，在这次大会中以及专访中穿山甲团队反复强调一个转变：从简单做“流量变现”，转向做长周期的“APP经营”。

“做长周期没有什么行业或者赛道的限制。”Erick表示，“打磨优质产品体验、服务好用户，是提升用户留存、实现长期价值的核心基础。”在他看来，这条价值曲线很清晰：体验好、留存高的产品，用户规模会随之变大，总收益增长，经营稳定性也大幅增强。开发者不再需要通过大量试错来对冲风险，而是可以集中资源打磨少数核心产品，让增长更稳定可持续。

仅关注用户体验还不够，在更底层，流量的生产逻辑本身也在发生转变。

穿山甲开发者运营负责人Kevin表示，今天大量物理属性和基础娱乐需求已被充分满足，单纯To C做好产品已难以构成核心竞争力。“增量预算在哪里，流量生产的方向就应该在哪里。”Kevin认为，当下开发者要更敏锐判断哪些行业、哪些品类的预算正在快速增长，有针对性地开拓适配的广告场景，甚至直接生产与预算高度匹配的流量形态。换句话说，增长的逻辑正在从“流量来了再变现”，转向“围绕预算去生产流量”。

构建一套“长周期增长方法论”

从“流量变现”走向“APP经营”，方向已经明确，但真正的难点在于：不同开发者的起点、能力与约束条件并不相同。比如工具类APP天然用户停留时间短，内容类则更容易沉淀时长；中小开发者不缺执行力，但缺少试错空间与资源。

如何在差异之中找到可行路径，本质上考验的是平台是否具备方法论输出的能力。

拥有这一能力的前提，是平台自身先完成进化。只有当平台不再把自己当作流量撮合中间商，才能真正站在开发者经营的角度去思考问题。

回顾穿山甲的进化，Erick将其概括为三个阶段：早期穿山甲还是传统网盟，但很快团队意识到这并不触及开发者的本质需求，于是便开始用产品技术能力帮开发者提高变现效率，典型代表便是GroMore。而现在，穿山甲进一步明确自身定位，即做“新一代增长共同体”，从变现到投放，再到产品本身的打磨都能参与其中。

平台定位清晰，真正发挥助力，还需要找到一个着力点——投变一体化。

Kevin告诉「深响」，投变型流量已构成网盟流量的主体，占到非厂商大盘的66%。所谓“投变型”，是指用投放驱动增长，同时以广告变现作为核心收入来源。

过去，开发者的惯性是先做产品满足用户需求，靠自然流量积累、靠付费或线下销售变现，这个反馈链路很长，人为因素多，不确定性很强。而投变一体的优势，在于整个链路是纯数据驱动——投放端和变现端的数据打通，可以用变现数据直接指导投放决策，效率远高于传统模式。

并且在这一逻辑下，长期来看开发者变现能力越强，获量能力就越强；获量之后生意盘子放大，变现规模进一步增长，最终会形成一个持续自我强化的增长飞轮。

当核心逻辑被明确之后，剩下的就是如何把它变成一套可以落地的能力组合。

围绕这一点，穿山甲首先在共性能力上做了系统性建设。

其一是GroMore。这一产品的设计初心是为APP成长创造更多可能，最大化降低开发者的运营成本。Erick也特别强调：“做好GroMore的判断标准只有一个，就是开发者的ARPU有没有提升。”这也是穿山甲与普通网盟最大的区别——不通过压低分成来获取短期利润，而是通过做大开发者的收益来让整个生态扩容。

其二是基于GroMore之上的ROI投放。相比过去依赖关键行为出价的模式，ROI投放强调“以终为始”——开发者只需设定回收目标，系统会围绕这一目标自动优化投放路径，从源头减少中间损耗与不确定性。

其三是主动匹配强势预算。穿山甲背靠巨量引擎，从电商到本地生活，从游戏到短剧，广告主资源覆盖面颇广。穿山甲产品负责人朱萌表示，穿山甲可以给开发者提供一个更整体化的解决方案，除传统广告位填充之外，平台可与开发者针对产品内某个区块合作，让用户产生真实的访问意愿，同时帮开发者拿到电商等强势广告预算。这种“为预算定制流量”的思路，让开发者变成了主动承接高价值预算的合作伙伴。

其四是风险共担机制。从短周期向中长周期过渡，开发者最大顾虑就是回收的不确定性。因此，穿山甲通过早期让利、分阶段扶持等方式，帮助开发者平滑过渡。

在共性能力之上，穿山甲进一步根据不同开发者提供差异化路径。

对于短周期开发者，核心仍是效率与现金流。通过GroMore降低投放门槛、通过结算提速缓解资金压力，再叠加“穿小甲”AI助手提供的全天候诊断与调优能力，即使是中小团队，也能够实现接近头部水平的精细化运营。

对于中周期开发者，平台的角色更接近“过渡期的护航者”。以泛游戏为例，不少团队希望拉长生命周期，但受制于前期回收压力难以落地。穿山甲通过补贴与阶段性扶持，帮助其完成产品打磨，并逐步承接更深层的转化预算，建立长期回收能力。

而对于长周期开发者，尤其是内容型APP，穿山甲也给到了更深度的支持，以一个长期投资人的角色出现在开发者业务中，在扶持政策的考核上不追求短期回收，而是着眼于辅助有增量的行业，生产长期可持续的流量。

整体来看，这套方法论可被概括为三层结构：以平台进化为前提，以投变一体为核心，以共性能力+差异化服务为落地手段。其意义在于让开发者在不同阶段，都能够找到一条可执行、可验证的增长路径，让增长这件事，从“不可控”重新变得“可经营”。

未来的增长空间与新机遇

对于未来机会的判断，穿山甲给出了一条更具前瞻性的线索——预算在变深，赛道在变宽，AI在变强。三者叠加之下，开发者的新增长空间正被打开。

首先从预算侧来看，一个明确的趋势是，广告主的营销目标正在从浅层指标，向更深层的经营结果迁移。

Erick告诉「深响」，过去网盟主要承接的是拉新、拉活这种浅层预算；近两年，穿山甲重点突破的是抖音电商类的单次成交预算，如电商场景中用户看完广告，不需跳转和二次登录即可直接完成交易。而在他看来，未来单次成交预算仍然存在较大的挖掘空间。

同时，更长周期的预算正进入网盟体系，包括本地生活、线下转化以及内容型预算等等。这类预算的特点在于，转化链路更长，对用户停留时长、内容沉浸度以及场景匹配度提出了更高要求，也意味着流量供给侧必须随之升级。

其次从赛道潜力来看，内容型流量是值得关注的方向。特别是漫剧，市场仍有上升空间。

“短剧本质上是PGC，受限于制作方和版权方。而漫剧不同，AI大幅降低了生产成本，使得它从PGC走向UGC，创意供给理论上是无限的。”Erick认为，用户对漫剧的需求在持续提升，而其生产成本持续下降，再加上漫剧与短剧之间是互补关系，比如仙侠、科幻等题材真人短剧很难拍，漫剧却可轻松实现。这三个因素叠加，让漫剧具备了大赛道的潜力。

并且Kevin还提到，短剧漫剧等内容型流量天然具备高时长、高沉浸的特征，与当前电商类预算的匹配度很高。无论是直播带货还是商城转化，都依赖用户在内容中的持续停留，从而完成从兴趣到消费的转化路径。而开发者想要围绕内容型流量快速承接电商预算，入局方式也很灵活，既可以打造独立应用，也可在既有产品中开辟内容模块，甚至通过快应用等轻量方式参与。

在这一过程中，Erick认为穿山甲的角色“更像是投资人”，平台会对赛道做判断，与开发者进行阶段性的共建，这种方式本质上是在用更长期的视角，推动新赛道的成长。

如果把视角再拉开，漫剧其实也只是个缩影。其背后更大的趋势在于，用户需求正在从“功能效率”转向“情感连接”。“很多工具类产品解决的是物理层面的需求，但今天大量产品要满足情绪价值。”Erick提到，这类应用往往具备更高的留存与粘性，同时也拥有更大的创意空间和差异化潜力。并且AI技术的快速发展，也让个人的创意供给被不断激活，新的产品形态与流量形态正在持续涌现。

当然，AI不只是为开发者做产品所用，其本身也成为推动整个网盟广告体系加速运转的关键变量。

广告体验层面，AI正推动广告从“推荐式”走向“生成式”。朱萌告诉「深响」，今天的广告系统本质上是把广告主提供的素材候选推荐给用户，但未来我们可以根据流量的实时特征、所处环境和广告主目标，去动态生成最适合的内容。在不增加广告位、不打扰用户体验的前提下，开发者可以在同样的流量库存上提升变现效率，这是一条“不增加负荷、只增加价值”的增长路线。

流量匹配层面，端智能产品能力能让广告决策更实时与精准。朱萌举例称，当用户进入地铁、网络环境发生变化时，传统依赖云端的决策往往来不及响应；而通过端侧能力，可以在本地完成部分实时判断与策略执行。“用户是快速滑过，还是停下来观看，这些信号都可以即时被捕捉，并影响广告决策。”匹配越贴近用户当下状态，转化效果也随之提升。

开发者服务层面，AI还在放大平台的服务带宽。面对庞大的中小开发者群体，平台很难实现一对一服务。但通过AI Agent，平台可以将过往服务头部开发者的经验沉淀下来，转化为可复用的能力。“穿小甲”正是在这一思路下的产物，既帮助内部团队提效，也为开发者提供7×24小时的诊断与优化支持。

回过头看，穿山甲正承担着一个比传统网盟更“重”的角色，从变现效率到投放能力，从产品打磨到赛道判断，深入每个环节帮开发者把增长这件事变得可经营、可预期。

开发者的焦虑从来不是广告价格低，而是自己的产品还能不能持续做下去。当增长从一个靠运气、靠爆款的游戏，变成一门可计算、可管理的生意，确定性本身，正在成为这个行业最稀缺的资源。穿山甲想做的，正是把这种确定性，尽可能多地交到每一个开发者手中。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

刚刚！因「幽灵外卖」被罚36亿，美团/阿里/京东/抖音/多多冤不冤？

Fri, 17 Apr 2026 09:21:20 GMT

雷科技互联网组 | 编辑：小D | 监制：罗超

4月17日，市场监管总局一纸罚单砸下来，拼多多、美团、京东、淘宝闪购、抖音、淘宝、天猫——七家平台，无一幸免。

罚没款合计35.97亿元。7家平台的法定代表人或食品安全总监，再罚1968.74万元。暂停平台新增蛋糕店铺3到9个月不等。

原因是什么？“幽灵外卖”。

这不是第一次整治，但这是力度最大的一次。

市场监管总局的调查结论很直接：七家平台对入网食品经营者许可证审核把关不严，未依法履行资质审查义务；与转单平台签订合作协议，明知或应知转单行为侵害消费者合法权益，但未采取必要措施。

翻译成人话就是：有的平台知道有人在搞假店、搞转单，但睁一只眼闭一只眼，甚至还配合。

一年前，京东高调进军外卖，打着“品质外卖”的旗号，直指“幽灵外卖”问题。一年后，京东照样被罚。说明什么？说明补贴大战打不出食品安全。

民以食为天，食品安全大于天。这句话说了一百年了，但在今天前，消费者点个外卖还得赌运气。好在今天之后，用户在外卖平台终于能“吃上好的了”。

“幽灵外卖”为什么该死？

什么是幽灵外卖？就是你在外卖平台上看到的店，证照齐全、照片精美，但实际地址是假的、门店是假的、甚至整个店都是假的。

它可能藏在城中村的出租屋里，没有门头、没有堂食、没有营业执照。一个灶台、一个冰箱、几袋速冻料理包，就是一个“店”。

为什么幽灵外卖一定有问题？因为堂食意味着“透明”，意味着“监督”。老板、顾客、路人，都能看见。而无堂食意味着“暗箱”——没有人知道你用的是什么油，你的菜烂没烂，你的肉放了多久。

商人要牟利，无监管难免就会有人无底线，因此幽灵外卖的品控一定有天然缺陷。这跟预制菜被嫌弃是一个道理——“不知道里面到底有什么科技狠活”。

你想啊，一个有堂食的实体店，敢乱来吗？附近居民天天路过，卫生部门随时抽查，顾客的眼睛随时盯着。但幽灵外卖没有这个压力，它天生能逃避监管。

消费者不是傻子。大家宁愿多花钱，也想去实体店吃。但问题是，你在外卖平台上根本分不清哪些是实体店、哪些是幽灵。

这就是为什么2025年底出台的《外卖平台服务管理基本要求》（即“新国标”），明确要求平台对商户进行双重核验，对符合条件的商户标注“堂食”字样，每月抽查比例不能低于5%。

也是为什么“互联网+明厨亮灶”被写入新国标——后厨直播，让消费者“云监工”。

幽灵外卖，与“明厨亮灶”的趋势背道而驰。一个要透明，一个要隐藏。一个要监督，一个要暗箱。因此，幽灵外卖势必被时代淘汰，必须全面下架。甚至我认为有魄力的平台，可以直接全面下架“无堂食餐饮门店”，将专做外卖的商家直接拒之门外。

一年烧了614亿，结果呢？

2025年春节后，京东杀入外卖，掀起一场补贴大战。

战况有多惨烈？2025年三季度，仅美团、阿里、京东三家，销售和市场费用就比前一年多花了614亿元。

614亿是什么概念？够建两座港珠澳大桥。

结果呢？美团三季度核心本地商业经营利润转负，亏损141亿元。阿里三季度经营利润同比降85%。京东新业务三季度亏损157亿元。

三家平台，没有一个赢家，美团CEO王兴在财报会上承认：“过去六个月已证明这种竞争无法为行业创造真实价值，且不可持续。”

问题是，烧了这么多钱，幽灵外卖解决了吗？

没有，这说明补贴可以拉新用户、可以抢市场份额，但不能解决食品安全问题。

幽灵外卖的根，不在价格战里。

平台为什么不彻底清理幽灵外卖？因为幽灵外卖能贡献订单量、能拉高GMV、能让财报好看。一家幽灵外卖店，可能同时开十几个账号，一个账号被下架了，换个马甲重新上。

平台不是不知道，是不好管、也管不好。

用AI能消灭幽灵外卖吗？

要消灭幽灵外卖，靠平台自觉是不够的。

这次被罚之后，七家平台都已下架未经审核的“幽灵店铺”，停止与转单平台的合作。但问题是，明天会不会卷土重来？蛋糕店不做幽灵外卖了，会不会有卤品店、炖汤店、快餐店？

必须用技术手段。现在一些平台在推“一镜到底”验真——商家入驻时，要举着手机从门头拍到后厨，连续不间断，AI自动识别视频真伪，防止用静态图片或AI生成视频蒙混过关。

AI技术还被用于后厨巡检。AI可自动识别厨师是否戴了网帽、操作台是否脏污、有没有鼠患甚至「小强」。淘宝闪购推出了“白泽”大模型，专门用于风控治理，已接入超过100个生产场景，调用量突破10亿级别。

还有骑手“随手拍”——骑手在取餐途中，发现证照异常、环境脏乱，可以随手拍上报。这是最接地气的监管补位，因为骑手是每天进出这些店铺的人。但问题也很明显：骑手有时间拍吗？21世纪经济报道记者在成都春熙路采访了10多位骑手，大部分人不知道有这个功能，知道的也说“送单都来不及，哪有空拍，挡人财路还怕起冲突”。

所以光有技术不够，还要有激励机制。骑手冒险拍一条有效线索，给多少钱？这需要平台的诚意。

此外，部分平台甚至存在“AI门头照”——用AI生成的门店照片来通过审核。淘宝闪购的“白泽”大模型已经能识别这类造假，通过“跨帧一致性分析”判断视频真伪。但其他平台有没有这个能力？不一定。

外卖行业的内卷该结束了！

这次处罚，是一个信号：内卷式竞争，该结束了。

2025年外卖大战，本质上是平台为了争夺即时零售入口，不惜血本烧钱。但结果是，平台亏了，商家累了，消费者也没得到真正的实惠——低价的背后，是商家利润被压缩，是品质的牺牲。

又是“劣币驱逐良币”的老叙事。一个老老实实做堂食的实体店，成本高、价格贵，拼不过幽灵外卖的“9.9元套餐”。长此以往，谁还愿意做实体？

这次处罚，对平台来说是短期利空——罚款金额不小，股价可能承压。但长期是利好。因为只有把幽灵外卖清出去，合规商家才能活得好；只有靠外力将大家从内卷中拉出来，行业才能健康发展。

高质量竞争，其实头部平台已经在行动了。

美团此前宣布全面取消众包骑手超时罚款，改为扣服务分，这是好事。骑手不再被算法逼着闯红灯、赶时间，服务质量才能上去。

京东更进一步，给全职骑手买社保不说，还想法设法对骑手好，甚至免费给骑手更换新骑士服。因为只要对骑手好了，骑手就会更用心地做好服务，守护其“品质外卖”的招牌。

还有即时零售这个全新增量，这是下一个万亿级市场——2025年即时零售市场规模达到9714亿元。但这个赛道，拼的不是谁补贴多，而是谁的服务好、谁的商品“又多又好”、谁能让商家和骑手都赚到钱。

淘宝闪购已在探索与AI深度结合，接入千问后，用户“动动嘴”就能用Agent点外卖，“AI购物”会是未来的一种全新的消费形式，也会给行业带来新的增量。

还是那句老话：高质量发展，才是未来——不只是外卖行业。

消费者又该怎么办？

说完了平台，说回我们自己。

外卖该点还是要点的，方便快捷选择多，习惯了根本戒不掉也不需要戒掉。而且这次处罚之后，“坏商家”会消停一阵子，但幽灵外卖不会绝迹，它会换种方式存在。有堂食的外卖不一定是好的。

作为消费者，我们能做什么？

第一，点外卖时多看一眼。平台已经在给“堂食店”打标签，优先选有标签的。有后厨直播的，点进去看一眼。

第二，发现问题就举报。不要嫌麻烦，你的一次举报，可能让一个幽灵外卖店下线，或者让一个堂食外卖多花点心思和成本做管理，守护你的食品健康安全。

第三，别被低价迷惑。“9.9元套餐”背后，大概率不是良心商家。

市场监管总局这次动了真格，36亿的罚单不是小数目。但罚款只是手段，不是目的。真正的目的是让每个人点外卖时，不再担心“这家店到底存不存在”，不再害怕他家的餐里面有太多“科技猛料”。

民以食为天，食品安全大于天，这句话已不再只是口号。希望下一次点外卖，我们看到的不再是精修的“AI门头照”，我们在外卖平台点餐每一次都能“吃顿好的”。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

刘翔pick的「车载龙虾」，1小时卖了20亿，一手实测在此

Fri, 17 Apr 2026 03:49:46 GMT

一凡发自上海

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

来了来了，家用SUV卷王、「车载龙虾」一只24.98万元起售了。

智己LS8正式上市，价格区间24.98-29.98万元。

这个价格，把舒适性、智能化、驾控都卷爆了。冰箱彩电大沙发，全部配齐。

大五座后排，1米9的刘翔坐着都宽敞。

智驾让刘翔亲测后，都忍不住点赞：

确实像个老司机，很稳。
没想到中国的新能源，已经进化到这个阶段了。

聊智己汽车，为什么一直在提刘翔？也不卖关子了，世界冠军、体坛传奇刘翔，现在有了新身份：智己品牌代言人。

这可是刘翔第一次代言新能源品牌，为什么选择了智己？还亲自开上了智己LS8？

智能车参考带着好奇，抢先实测了一波。

智己「车载龙虾」，勇闯北京晚高峰

智己LS8分为五座和六座两个版本，我们拿到的是五座版。到手当天下午，我们就从北京北四环，原地启动辅助驾驶，直奔西三环丰台，速通了一波北京晚高峰。

一路上像加塞：

掉头：

和环岛这些简单场景，就不多提了，我感觉LS8处理得比较丝滑。

主要说一个让我最难忘的复杂案例：桥洞。

这是一个经典的盲区场景，很考验AI司机的技术，再加上我对这边的路不太熟，所以过桥洞时有点紧张，紧盯着路况，随时准备接管。

整个过程都让我意外，首先我没想到这个桥洞转向拐角这么小，然后转过来后，还遇到了“一串小电驴”，我滴天，幸好智己LS8还是顺利通过了。

LS8的搭载的这套智能辅助驾驶由智己联合Momenta打造，核心算法是一段式端到端大模型，车端硬件配了520线激光雷达和700 TOPS，具备面向下一代系统IM AD ZETA升级的能力，实现AI司机+AI助理。

AI司机很好理解，就是指辅助驾驶能力。那AI助理是什么呢？

举个例子，比如说我下班路上饿了，想到家就直接开吃，但是开车途中，用手机点外卖，又不太安全，这时候我就可以跟直接说“智己智己”，唤醒车机，让它给我点份常吃的外卖。

然后支付下单，全程不需要自己动手，到家美美开吃。

这项能力源自Qwen大模型赋能，这还是Qwen大模型首次上车，据说未来还会打通阿里旗下的其他生态，比如淘宝、飞猪啥的，路上动动嘴就能订票和购物。

此外如果你临时有行程变动，也可以直接告诉车机，它会帮你修改路线，引导智能辅助驾驶去新的目的地，实现舱驾联动。

智己居中打通舱驾，左钳Momenta，右钳Qwen，这让我感觉LS8妥妥的就是「车载龙虾」，哦或者用更时髦的词说，妥妥的「车端Hermes」，我也很期待接下来它会怎么进化，帮我省心又省事儿。

说到省，LS8还有个让我感觉很适合家用的地方。

LS8还有啥黑科技？

那就是省钱。

新能源在这方面的优势，现在越来越突出了，毕竟油价这会儿都奔“9”开头了，要是开着油车接送孩子上下学，或者全家一起出门玩儿，一脚油门得烧掉不少钱。

开新能源呢？拿LS8举例，有天我去北京首都机场接朋友，一来一回60公里，路程覆盖高速和城区，结果下车一看驱动电耗才12.1度。

当时我还挺惊讶，毕竟我跟我朋友都是“重量级选手”，属于三月四月不减肥，五月六月徒伤悲内种。

我俩+这车，还有车上的各种装备，都快三吨重了，结果100公里才用这么点儿电。不过，提醒一下，LS8不是辆纯电车，而是辆增程车，搭载了恒星超级增程系统，配了一块66度大电池，满电能跑430km。工作日通勤，基本够用了。

等节假日出远门玩儿，电池顶不住了，再烧油，一箱油配合电池，CLTC工况下能跑1605km，差不多是上海闵行区到内蒙古草原的距离。

再往底层机械层看，LS8还有“狠活儿”，第一次将线控转向技术下放到了三十万级。

所谓线控转向，是指拿掉了方向盘的机械管柱，改用电子信号控制底盘。转向的响应速度因此变得更快，具体到LS8这款产品，其响应速度达到了传统结构的4倍。

方向盘的转向比（方向盘转角：车轮转角）同时还会根据速度自动调节，这有啥好处？

前面掉头那个场景，不知道你有没有注意到特殊之处。

是的，LS8掉头只需要打半圈方向盘，因为车开得慢，转向比小。再加上还有后轮转向，转弯和掉头就很丝滑。

等车子速度上去了，比如我上了机场高速，变道时就感觉转向手感很不一样，车子明显开得更稳了。

不过，这套线控四轮转向底盘并没有全系标配，需要额外选装，目前选装价格1万元。智己在发布会后透露，1小时大定突破了8000台，其中选装四轮转向的准车主比例达到了60%。

这意味着，智己在同级率先把驾控卷爆的操作，得到了市场认可。这也给行业抛出了一个问题：

今年只卷冰箱彩电大沙发，或者卷智能化，是不是都不够了？

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

创作小队时代，腾讯视频的选择

Thu, 16 Apr 2026 13:59:56 GMT

来源：深响

作者｜林之柏

人类对AI的理解，终究还是保守了。

去年12月的海南岛国际电影节上，腾讯公司副总裁、腾讯在线视频董事长孙忠怀曾预测：“未来12个月将是AI长片涌现的窗口期”。

在当时看来，这个猜想已足够激进。然而仅仅四个月后的中国网络视听大会上，孙忠怀对AI带来的变化有了更强烈感受：“AI对影视创作的渗透速度超出了业内大多数人的预判，行业工作方式发生了根本性变化。”

事实上，影视行业发展到今天，经历了不少的技术浪潮，过去几年，行业里也热衷于讨论“影视工业化”。但这一次，理解AI技术的逻辑发生了根本性的变化——此前的特效优化、自动字幕、云端协同，是“加法”式的改良，提升的是局部生产力；而现在的AI技术浪潮，是“乘法”式的革命，它深入到剧本构思、角色生成、虚拟拍摄等核心环节，改变的不仅仅是某个流程的效率，是整个行业的生产关系。

这意味着，原来的协作方式、权力结构和利益分配逻辑，都要被推倒重来。

正如孙忠怀所言，AI不只是影视创作的「新工具」，更是重构平台与创作者共生关系的「新纽带」。而下一个周期最重要的，就是重建平台与创作者的关系。

新的生产关系

新的内容结构

要读懂AI时代的新生产关系，首先得看清AI到底改变了什么。

孙忠怀认为，AI带来的第一个直观变化，是内容供给爆发式增长。

当AI把技术门槛拆掉，创作不再是少数精英的专利，大量“创作小队”和个体涌入战场。以AI漫剧为例，据DataEye统计，今年1月平均每天上新量超470部。

这种内容数量上的爆发随即也引发了内容结构的变化：头部精品内容的门槛越来越高，需要更强的创意与技术融合能力；而中等规模内容，既要与头部拼完成度和质量，也要与新涌现的创作小队们比灵活性与效率。

这种“量级”的变革，最终必然指向平台与创作者关系的重构——从“供需买卖”转向“协同共生”。

首先，合作方式在变，平台、创作者从关系松散的“合约伙伴”“甲方乙方”变成联系紧密的“共生盟友”。

过去，平台与创作者的合作更像是一次性交易，平台投资、采购，创作方按需交付。而现在，随着AI打破“高投入、高风险”的行业壁垒，创作的成本变得更可控，平台打消了不必要的顾虑，能给予创作者更高的创作自由度，与创作者形成“伴随式”生长的合作模式，实现风险共担、收益共享。

其次，合作标准在变，平台从押注“项目”到投资“团队”。

孙忠怀认为，创作团队是否具备持续创作能力与方向感，将成为真正稳定的变量。平台的投入，也会从单个项目，逐渐转向对一个创作主体的长期判断。

这不难理解，因为在过去的工业体系下，创作力分散在庞杂的组织中，个体的价值被组织淹没了，平台只能“赌项目”。但AI时代，创作力高度向精悍的小团队甚至个人集中，平台也能更清晰地识别出谁是真正的“创意引擎”。

而合作流程也在变，从“单向指令”到“双向共创”。

传统的流程是线性的：对齐需求、提方案、审核、执行、验收。创作者往往在被动执行，平台也难以介入创作深处。

AI介入后，沟通变得即时且“预演化”，平台与创作者可以共同构思创意，借助AI快速试错、迭代优化，双方都能深入参与到每一个制作环节。

Netflix联席CEO Ted Sarandos就曾透露，借助AI技术，去年上线的新片《El Eternauta》（《永航员》）不仅拍出了好莱坞级别的镜头质感，更在制作预算上实现了“质的飞跃”。这背后是平台与一个来自阿根廷的小规模创作团队在AI预视觉、虚拟拍摄、渲染压缩等环节的紧密合作。这让平台从“监工”变成了“战友”，“小团队+大平台”的协同合作模式或许在未来会越来越常见。

图源：豆瓣

很明显，AI的介入非但没有削弱人的价值，反而放大了人类的创意，让平台与创作者实现优势互补。

而这一系列变化的深层意义在于，平台和创作者终于可以卸下“博弈”的包袱，重新评判自己的价值、定位，继而找到一种更自如的相处模式：平台不再是只出钱投资、提供渠道的“甲方”，而是真正和创作者站到一起，共同寻找新的合作规则、建立更顺畅的沟通方式，真正把AI用起来，一起把行业做得更好。

AI时代，

平台究竟如何与创作者共成长？

在明晰了生产关系、供给结构的变化逻辑后，腾讯视频当下的动作与布局就很好理解了。

孙忠怀透露，面对行业变化，腾讯视频专注于“发现”与“放大”两件事：一方面，在创作小队还在摸索方向的阶段，就识别其创作能力和方向感；另一方面，当好内容、有潜能的创作小队出现后，敢于把资源押上去，与创作者共同成长。

具体来看，腾讯视频的思路是渗透到创作者所需的各个流程、维度，提供实打实的支持。

其一，开放工具与技术能力，让创作者更轻松地使用AI。

腾讯视频先后成立了AI影视表达工作室和智能制作部门，将AI技术融入影视制作的前、中、后全流程：前期用AI辅助概念设计、拍摄预演、画面转绘，中期助力虚拟拍摄，后期则通过AI协助剪辑、调音调色，大幅降低创作技术门槛、节省时间成本。

毕竟影视行业大部分从业者还是“文科生”，对于技术的价值、能力范围、具体工作方法都有一个学习接受的过程。还有的从业者非常迫切地想要用好技术，但却不知从何入手，这时候一个具备行业视角的领路人就非常重要。

当然，工具、技术的开放共享，不仅能拉近创作小队与头部团队的技术差距，也让平台借助创作端反馈，持续优化技术，形成“平台支持创作、创作反哺平台”的良性循环。

其二，探索原生AI创作。

原生AI内容的概念并不新鲜，业内已涌现不少案例。为了从零开始打造真正的高质量AI长内容，腾讯视频也成立了专门的制作团队。原生AI内容看似激进，其实是未来发展的必然——当前AI在影视创作中多停留在辅助层面，原生AI内容则能让AI成为创作者最核心的技术工具，进一步释放创意潜力。

其三，变革收益分配逻辑。

目前，腾讯视频正在积极探索更完善的分账机制，核心是让创作小队持续受益，打破“一锤子买卖”的传统收益模式局限。

收益分配逻辑变革，是维持平台、创作者紧密合作的重要保障：当创作者不用再为成本、收益焦虑，便可以卸下包袱、专注创作；平台则能获得持续的优质内容，双方长期互利，也符合“风险共担、收益共享”的理念。

其四，开放IP资源、鼓励共创。

比如在刚结束不久的AI创作大赛「MV季」中，腾讯视频开放了《地球超新鲜》、《心动的信号》等十档综艺IP，供创作者创作契合节目风格的MV作品。

对创作者而言，成熟IP是“敲门砖”，借力IP能降低早期试错成本、积累经验；对平台而言，创作者的创新表达能让原有IP焕发新活力，丰富IP的价值边界。这种IP共创模式，既实现平台、创作者与IP的“三赢”，也进一步拓宽了双方的合作空间。

图源：腾讯视频官方公众号

其五，培育创作者生态，挖掘行业新生力量。

通过搭建灵芽社区、举办各项AI创作大赛、联合高校推动人才培养等方式，腾讯视频正构建全方位的创作者培育体系。今年1月，腾讯视频与北京电影学院达成战略合作，成立“AI影视联合实验室”，从源头培养复合型人才；今年北京国际电影节期间，腾讯视频灵芽社区也将为AIGC电影单元提供专属投稿通道、展示交流平台。

腾讯视频这一系列布局是在解决长视频行业长期存在的痛点。AI不是洪水猛兽，技术负责接管繁琐的“劳作”，人类负责主导核心的“创作”。技术会不断涌现，但对好内容的尊重，是长视频永远的锚点。

而平台所做的，就是努力为创作者提供实用的工具、降低技术门槛，助力释放创作者潜力。就在本届中国网络视听大会期间，腾讯视频发布了首款面向精品漫剧制作的工业级AI平台WorkRally。覆盖剧本解析、分镜生成、内容生产、资产管理与团队协作的完整链路，不仅可以提升漫剧制作效率，也为AI时代漫剧内容生产探索新路径。

说到底，AI只能带来技术平权，帮人类接管概念预设、调色、剪辑等繁琐、枯燥工作；但AI无法“窃取”人类的创意，更不能取代人类对情绪的微妙感知、对社会议题的深切思考、与观众的情感共鸣——这些能力，才是创作者的核心价值。

在平台和创作者紧密合作、结成“命运共同体”的新型关系下，创作者其实完全不用畏惧技术变革、担心被AI取代。相反，只要守住“讲好故事”这个核心，用好AI，总能找到兑现自身价值的途径，让好故事被更多人看见，也让影视行业在AI浪潮中，绽放出更持久的生命力。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

宁王飘了！日赚2.3亿，回应比亚迪“闪充”：跟我学的，构不成挑战

Thu, 16 Apr 2026 08:31:51 GMT

每天净赚超2个小目标，“宁王”业绩又爆了。

剔除一次性收益后，公司主业的利润增速甚至超过了营收增速。

要知道，宁德时代2025年全年净利润722亿，而到2026年仅仅一个季度就干了近207亿——这还是在原材料价格上涨的背景下实现的。

“宁王”的赚钱能力，在汽车上下游确实是独一份。

财报发布后，宁德时代今日股价一度涨超6%，市值一度超过2.09万亿，跻身A股市值前三。

但奇怪的是，明明公司账上躺着超3200亿现金，宁德时代依然选择了大规模融资，筹资现金流暴涨了11倍。

这是……憋了大招？

日赚2.3亿，“宁王”一季度赚爆

今年一季度，宁德时代营业收入为1291.31亿元，同比增长52.45%，已经连续三个季度营收破千亿。

据财报电话会透露，这其中约1/3收入来自海外。

利润层面的表现更突出。宁德时代Q1的归母净利润为207.38亿元，同比增长48.52%，和营收同步实现了高增长。

大致计算一下，平均每天净赚2.3亿元，每分钟能赚16万元。

什么水平呢？拿国内车圈最赚钱的车企比亚迪来参考，宁德时代可能不到5个月就能赚够比亚迪去年全年的利润（326亿元）。

并且，今年一季度宁德时代的扣非净利润为180.93亿元，同比增了52.95%。

这项数据剔除了一次性收益，反映的是公司主营业务的真实盈利能力增长，其增速甚至比营收增速更高。

在成本和费用层面，宁德时代Q1的营业成本为970.86亿元，同比增长51.63%，增速与营收基本同步。

因此，公司的毛利水平也没有出现大的波动，这一季度的毛利为320.4亿元，同比增长55%。

同期综合毛利率为24.8%，同比上涨0.4个百分点，而环比较去年四季度下降3.4个百分点，主要原因是受到季节性因素影响，以及储能出货占比提升导致产品结构变化的影响。

今年碳酸锂及大宗商品持续涨价，给宁德时代带来了一定的成本压力，不过从毛利率同比实现了增长来看，目前影响并不算大。

宁德时代在电话会中透露，公司计划供应链布局优化，通过规模经济、产品设计来对冲成本影响；同时，公司还会实施价格联动机制，把材料波动部分传导到终端价格上。

公司预计，全年的毛利率水平依然能保持平稳。

另外，宁德时代在财报发布同日还发布了一条公告，计划投资300亿设立全资子公司——时代资源集团(厦门)有限公司(暂定名)。

据公告介绍，这家子公司的定位是新能源矿产领域的专业投资运营与管理平台。

宁德时代的目的是希望进一步向上游关键原材料领域延伸，整合现有矿业资产，以保障供应链安全与稳定，构建产业链一体化的竞争优势。

而在费用方面，宁德时代Q1的研发费用为53.14亿元，同比增长10.38%，从绝对值来看，依然保持高额投入。

不过，由于规模效应摊薄了研发强度，研发费用的增速还是远低于营收。

同时，公司这一季度的财务支出为6.23亿元，而去年同期为-22.88亿元（也就是收益），支出同比猛增102.72%。

据财报解释，财务费用变动主要来自外币货币性项目，因受汇率变动影响产生了汇兑损失。

这里其实隐含了一层挑战，“宁王”的海外业务扩大后，还需要面临一定的汇率风险。

但从整体上，公司的财务状况仍保持稳健。

截至一季度末，宁德时代的总资产达到10463.29亿元，首次突破万亿大关，较上年度末增长7.33%。

期末的现金及现金等价物余额为3243.54亿元，资金相当充裕。

公司这一季度的经营活动现金流净额为336.81亿元，同比增长2.47%；筹资活动现金流净额，这一季度为87.62亿元，同比暴增了1149.24%，财报说明是由于“本期发行债券收到现金增加”。

在资金如此充裕的情况下，公司依然选择大规模发行债券融资，不免让人感到疑惑。

其实，从公司的投资动向，就能感知到宁德时代的战略意图。公司Q1投资活动现金流净额为-146.24亿元，主要用于购建固定资产、无形资产等和对外投资。

这个购建固定资产，代表的是公司为了扩产而提前储备的“弹药”。

这个新能源产业链上的龙头，似乎正在憋大招。

钱从哪来？花到哪去？

宁德时代业绩全线上涨，主要来自主营业务的增长。

今年一季度，公司动力与储能电池销售合计超过200GWh，总体销量增长超60%。其中，动力电池的销量约占3/4，储能电池占比提升到占1/4。

据SNE数据，今年1~2月，宁德时代全球动力电池使用量的市占率为40.5%，同比提升了1.8个百分点，龙头地位进一步巩固。

也就是说，全球市场每卖出10块动力电池，就有4块来自宁德时代。

其国内动力电池装机量市占率也提升到了47.7%，同比增加了3.4个百分点。

宁德时代透露，一季度国内外市场旺盛需求，公司订单排产已经饱和，Q1产能利用率已经高达80%~90%。

因此，公司扩产已经迫在眉睫。

实际上，早在2024年下半年开始，宁德时代就在逐步恢复扩产，而2025年~2026年正处于扩张周期当中。

这种提前布局，来自宁德时代对于市场趋势的预判。

公司认为，在动力电池方面，汽车电动化趋势愈发显著。

乘用车电动化渗透率已破50%，单车带电量也在攀升，双重因素带动了电池需求快速增长。

而重卡等商用车的渗透率同样在快速提升，国内重卡2025年的出货量已实现同比翻倍。

而在储能领域，国内政策支持加强，储能的市场定位和容量电价机制愈发清晰，已成为具备稳定收益的资产，带来国内需求爆发。

另外，宁德时代在海外市场也看到了增长空间。

这些因素多重叠加，让宁德时代预判到了明确的增量需求，所以提前推进扩产，抢占市场先机——

公司预计到2030年，全球动力和储能电池市场有望达到4TWh以上。

而海外市场这一新曲线上，很多车企的出口版车型都使用宁德时代的电池，而宁德时代自身也在提速。

其匈牙利工厂已在Q1量产落地，欧洲本地化产能正式形成闭环。

宁德时代透露，当前匈牙利工厂的成本虽较国内稍高，但相比德国工厂有明显优势，目前正在产能爬坡阶段，公司后续会通过设备选型优化、简化电芯品类等方式提高生产效率，降低成本。

所以整体而言，尽管可能存在一些外界因素会对公司造成短期影响，但“宁王”仍能通过能力和体系进行调整，长期来看指引积极。

也不免有人问到了那个大家都好奇的问题：

对于比亚迪发布的第二代刀片电池和闪充技术，宁德时代怎么看？

而“宁王”回应称，关于超充，对于公司而言不是新的挑战。

宁德时代几年前就推出了“神行”超充电池，很高兴看到比亚迪能够「跟进」这条技术路线。

高管坦言，过去宁德时代已在这方面与主机厂达成合作，效果不错，但客观而言普及度并不够，因此没有全面落地。

宁德时代还表示，比亚迪此次技术发布，吸引了行业内的更多关注度，也会带动更多主机厂寻求合作，这对宁德时代而言也是利好的。

因此，可以说比亚迪推动了业内玩家在快充、超充体系上加快布局。

至于宁德时代的布局，很快也会在国内面世——

4月21日，宁德时代会在其超级科技日活动上，发布全新的产品和生态，据称每一项都直击行业最关注的能量密度、快充、低温性能、安全等核心痛点。

高管强调，这将是宁德时代成立以来，“技术密度最高的一次发布会”。

外界猜测可能包括固态电池，也可能包括第三代神行超充电池。

只能说，现在的宁德时代，闪充和换电双线下注，和比亚迪对“电动化”底层标准的话语权争夺，怕是要更激烈了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

当世界被AI“生成”，我们为何仍对体育保持热爱

Wed, 15 Apr 2026 14:51:45 GMT

来源：深响

作者｜何文

AI来了，整个内容行业都笼罩着一股浓烈的危机感。

短剧被“降维打击”，制作成本从万元/集断崖式下跌至百元，生产周期从“月计”变为“日产”；音乐被“算法吞噬”，仅Suno一家，日均生成歌曲已达700万首，摩根士丹利今年的调研显示，60%的年轻人每周会花3小时聆听AI创作的音乐；甚至连处于金字塔顶端的明星也难逃被“复制”的命运，杨紫、龚俊、檀健次、迪丽热巴、易烊千玺等工作室纷纷发表维权声明，谴责AI换脸对“真实性”的践踏。

当故事可以一键生成，音乐可以无限量产，AI “通胀”，内容产业的“稀缺性”正在瓦解。时代在叩问：这个世界上还有什么是“生成的算法”给不了的？我觉得是体育——AI可以模拟一万种精妙的剧本，却无法模拟梅西在第90分钟那一记甚至连他自己都无法预料的弧线；AI可以生成最动听的合成音，却无法制造数万人现场屏息凝神后喷薄而出的那一声嘶吼。

在这个虚实难辨的时代，体育内容非但没有萎缩，反而成了算法浪潮中最坚固的人类情感“硬通货”。

体育，人类最后的「精神图腾」

在AI制造的“内容泡沫”中，体育正展现出一种近乎奢侈的不可替代性。

就拿今年世界杯来说，根据 FIFA 与咨询机构预测，本届美加墨世界杯的全球观众数将冲至60亿大关。这意味着，全球约四分之三的人类，将在同一段周期内、为同一种律动而心跳。在碎片化信息泛滥的今天，这几乎是人类文明中唯一能触发“全球共振”的内容载体。

而这届世界杯的赞助收入还预计突破28亿至30亿美元，顶级赞助商的投入不仅没有减少，反而向这种“确定性的注意力”倾斜，大家都清楚，他们买下的不仅是广告位，更是这个时代最稀缺的“万众瞩目”。

大到奥运会，小到村超，AI可以模拟“精彩”，但无法制造“真实”。就像咪咕视讯副董事长、总经理李黎在今年中国网络视听大会上所言：“体育承载情绪共振与消费，是时代发展中不变的「精神图腾」。”

咪咕视讯副董事长、总经理李黎

这很好理解：

体育赛事有着AI不可预测的“悬念”。2024NBA季后赛最后2分钟，AI胜率预测模型显示湖人胜率超过90%，但当比赛还剩最后 1.1秒，穆雷完成了一个极高难度的漂移后仰，篮球压哨入网，原本指向湖人的 90% 胜率刻度线，瞬间坍塌清零。AI擅长逻辑推演，但体育没有剧本。

体育的真实伤痛、喜怒哀乐，是像素无法模拟的。欧锦赛上，当时39岁的C罗在点球未中后掩面痛哭，这一幕瞬间引爆全球社交媒体，一小时内讨论量突破 2 亿次。那一刻，挫败、倔强与热泪跨越屏幕、喷涌而出。

体育是跨越时空的“精神图腾”。随着2026世界杯扩军至48支球队，更多小国的加入带来了前所未有的民族认同感。德勤数据显示，当国家队首次闯入顶级赛事，该国相关体育内容的消费增长率通常超过 400%。拼搏、坚持、团队、集体认同，体育是基于人类本能的情绪消费。

所以体育从业者大可以放心，体育内容消费永远是人类的刚需，而我们要做的正是去更好地关照浸润在体育内容里那些“不可替代的人类情绪”。

你看现在的咪咕也不再只是转播平台，更是一个社区化的情绪聚合场。这几年我们看到其构建了体育同好人群的社区，让每一个观众在“进球瞬间”找到同类，这种群体的社交属性，是AI生成的孤立内容给不了的。

“一个人看比赛是孤单的，一群人看比赛才是狂欢。”

算法向左，热爱向右，

如何用AI重写体育叙事？

不过，我们必须承认的是，虽然体育内容的核心无法替代，但AI正在底层重构它的消费逻辑。这种重构能量巨大且正在发生。

其一，实现真正的个性化。

过去是导播给什么看什么；现在，AI实现了定制化的体育内容消费——根据球员动作、观众欢呼声和解说语气，在比赛结束后的几秒钟内自动生成针对不同球迷偏好的集锦。

比如已经成了海外顶级联赛标配的WSC Sports系统，它让“千人一面”的转播变成了“千人千面”的精准推送。而在咪咕，AI同样让个性化内容的供给更加丰富。

以解说为例，众所周知咪咕的解说阵容非常强大，既有资深名嘴，也有专业冠军，现在还有专属个性化的AI解说。去年世俱杯，咪咕推出AI解说员功能，通过文本驱动形象，实现自然生动的口型与表情变化，并提供多样化解说风格。每日自动生成《建宏足球速递》《咪咕体育日报》等节目，即时呈现赛事热点与进球集锦，开启体育内容传播新模式。除了观看AI解说足球集锦视频，球迷还可以通过AI 数智人播报玩法，亲自制作足球解说视频。

你看，AI帮我们彻底打开了观赛思路——观众不仅可以定制看谁，还可以定制如何看，更可以边看边“玩”。

其二，观赛维度的智识进阶，从“看热闹”到“看门道”。

在过去，普通观众看球往往只能“凭感觉”，复杂的战术和瞬间的博弈成了观赛的专业门槛。但现在，AI 正在把赛场变得“透明”——球员跑得有多快、射门力量有多大、这一球投进去的概率是多少……AI 就像是给观众装上了一双“透视眼”，还顺便配了一个“教练大脑”。它能实时在屏幕上画出战术线，帮大家一眼看懂复杂的防守漏洞或进攻趋势，观赛门槛瞬间就降了下来。

咪咕的AI-Zone就可以多维度沉浸式地解析比赛，从战术意图的可视化到跑动雷达图的实时看板，让观赛从纯粹的感官刺激转向了深度的专业沉淀。

巴黎奥运会上，咪咕创新推出国内首档AI乒乓球赛事复盘节目《AI乒中国》。通过数据量化，观众惊奇地发现“孙颖莎的上旋球转速竟然快过汽车发动机”，这种有趣且极具冲击力的专业视角，迅速在球迷圈掀起“追更热”，让乒乓球这种国民运动在科技的加持下，焕发出全新的认知魅力。

米兰-科尔蒂纳冬奥会上，咪咕的《冰雪实验室》节目则通过AI生成动画，拆解中国代表团夺冠运动员的高难度动作，将每一个核心动作难点数据可视化、三维化，让顶尖竞技的魅力在科技加持下更显震撼。

AI-Zone增强观赛模式

其三，AI带来了观众互动的全新形态，让“看球”更有参与感。

这种参与感一方面是视觉上更沉浸。

大家可能已经感受到了，通过咪咕的“AI视频增强”技术，赛事画面更清晰了，甚至连运动员在极限瞬间的微表情都能被捕捉。

据了解，咪咕采用了通用AI插帧算法，确保高速球体的稳定连续，同时运用智能调色优化，为观众带来原画级的临场感。

在中国网球公开赛，咪咕就以360°环抱视角让观众可以自由选择心仪的观赛角度，网球轨迹特效可以清晰地展现出攻防转换的战术魅力；而在全运会网球项目中，其还运用了AI球路追踪技术，也极大地提升了观赛的公平感和沉浸感。

另一方面则是交互上更深入。

以前遇到看不懂的判罚只能干着急，现在有了 AI 虚拟助手，你可以随时像问朋友一样问它：“刚才为什么吹哨？”或者“这两个队历史战绩谁更强？”。

在温网，IBM就让球迷能直接与AI助手对话，把单向的“看”变成了有趣的“聊”。而在咪咕，这种交互已经触手可及，AI 智能体在赛中就能实现“即问即答”，帮球迷实时划重点、补知识，就像身边坐着一位全知全能的球评专家。

今年冬奥会，咪咕的AI全能搭子就帮了观众大忙，高山滑雪、花样滑冰、雪橇、冰壶……冰雪项目的复杂规则都不再是问题。它能实时解读规则、分析战术，还会主动提醒关注中国选手的表现和夺牌机会，在比赛过程中随时在线陪你聊赛事，让观众轻松成为“冬奥通”。

智能观赛陪伴

AI智能观赛助手

其四，AI极大地降低了体育内容生产的边际成本和门槛，让内容生产与运营“降本增效”。

比如自动化转播，以前像皮划艇、板式网球或者青少年联赛，很难请得起专业的摄像和导播团队。但现在，像 Pixellot这样的 AI 摄像系统，不需要人工干预，就能通过算法自动追踪球权、捕捉高光并完成导播切镜。

咪咕的AI快剪也同样给体育内容带来了创作爆发的机会，其开放了独家版权内容，创作者可以“边播边剪”，还提供战术画面制作模版，提升内容专业水平。这让许多原本不具备专业剪辑能力的基层运营者，也能一键产出媲美职业联赛的精美短视频。

当每一份平凡的热情都能被精美地记录和传播，体育的生命力才会在社区里真正地持续发酵。

AI创作者工具

另外值得注意的是AI不光在线上提供助力，在线下也同样带来了变化——球迷专属活动、球搭子“陪伴式”观赛、从体育到文旅……线上内容与线下活动的精准匹配，让“我”变成“我们”，塑造出更本地化、更深度的情感纽带。

今年世界杯开赛在即，无论是线上转播、各类内容创作，丰富体验，还是线下社区狂欢，显然这将是AI含量最高的一届。

结语

整体看下来，AI并不是体育行业的“洪水猛兽”，它反而是最懂体育的“超级推手”。

它实际上在做两件大事：一是放大情绪价值。通过各种技术手段，它把体育最迷人的那种激情无限放大，让身处任何角落的人，都能平等地共享那份心跳。二是进一步确立体育内容的不可替代性。通过极致的效率和深度的交互，AI 让观赛从一种被动的“围观”，进化为一种不可替代的、深度的“入场”。

“AI不是末日。当人类回归真实与情感，我们总能找到突破口。体育为我们提供了这样一种可能。它不因算法改变叙事逻辑，也不会因为迭代偏离朴素真理。”李黎强调：“我们希望用AI得方式，重新打开体育，解构体育的x种可能，让参与更广、感知更真实、畅想更丰富。”

诚然，AI划定了技术的边界，但它无法划定热爱的疆域。当短剧、音乐甚至社交都被AI深度同化时，体育这种带有体温、带有悬念、带有肉身博弈的真实内容，反而成了这个时代的奢侈品。而我们要做的，就是利用好技术这双翅膀，去守护并传递那份最原始、最真实的热血与感动。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

大瓜！金立前老板现身印尼创业，美女网红合伙人身份不简单

Wed, 15 Apr 2026 10:50:36 GMT

雷科技互联网组 | 编辑：JAY | 监制：心怡

4月15日消息，消失了整整8年的金立创始人刘立荣，最近居然被人扒出来在印尼搞起了家具生意。

可能很多年轻人没听过金立手机，但80后、90后绝对不陌生。当年能有一部金立手机揣在兜里，走路都带风。

图源：小红书

金立是2002年由刘立荣创立的，他早年在段永平的小霸王任职，后来拉着一帮老部下创业。2008年金立年销量直接破千万台，登顶国产手机销量榜首，成为“国产机一哥”。

可让罗超Pro（ID：luochaotmt）没想到的是，这样一副好牌却被刘立荣打得稀烂。

2018年，有消息称金立创始人刘立荣被曝出赌博输了十几亿，导致资金链断裂。

经审定，截至2018年12月31日，金立的账面资产总额约为85.38亿元，清查后的资产总额约为38.39亿元，债权总额为173.59亿元，负债达到近211亿元。

图源：网络

2021年，金立手机正式宣告破产，曾经的国产一哥就这样倒了。

据企查查APP显示，金立关联公司深圳市金立通信设备有限公司成立于2002年，法定代表人及大股东为刘立荣，成了失信被执行人、被执行人、并被限制高消费。

而刘立荣在丑闻曝光后彻底消失，一躲就是8年。

这8年里，外界对刘立荣的猜测从来没停过。有人说他在国外躲着不敢回国，还有人说他隐姓埋名，过起了普通人的生活。

直到2025年7月，一条印尼的企业开幕新闻，意外曝光了他的踪迹。

2025年7月20日，印尼雅加达的一家名叫Starlead Group的公司举办活动。现场照片里，一位穿着蓝色衬衫的中年男子，站在剪彩仪式的C位。

图源：视频号

眼尖的金立前员工一眼就认出了他：这不就是消失8年的刘立荣吗？

罗超Pro（ID：luochaotmt）看到照片的时候，真的有点不敢相信。当年那个赌输百亿、跑路消失的老板，居然在印尼过得这么滋润，完全看不出一点落魄的样子。

更让人意外的是，刘立荣身边的一位美女合伙人，也被网友扒了出来，而且身份似乎不简单。

这位美女合伙人，名叫何星。光看照片，何星气质出众、颜值在线。后来网友深挖发现，她还是个小红书网红。

图源：小红书

在小红书上，何星给自己的标签是“Starlead & Prospace创始人”，经常分享公司的办公家具产品。

不过令罗超Pro（ID：luochaotmt）疑惑的是，他俩怎么会凑到一起？

原来，何星是刘立荣的老部下。何星早在金立时期，就跟着刘立荣做事，算是刘立荣一手带出来的人。

除此之外，据天眼查数据显示，何星与刘立荣在2023年还共同持股成立了一家公司，两人之间有商业关联。

但何星作为刘立荣的老部下，又是金众电子的法人，她和刘立荣之间，除了商业合作，还有没有其他不为人知的关系？目前仍不得而知。

根据资料显示，Starlead Group成立于2023年9月，主营业务是办公桌椅、客厅套装等现代家具，还有办公空间设计、装修施工、设备配套等一站式服务。

值得一提的是，这家公司还和国内的多家头部企业有合作。例如小米、海尔、宁德时代这些我们耳熟能详的品牌。

图源：Starlead Group

可能有人会有疑问，刘立荣怎么突然跑去卖家具了？

罗超Pro（ID：luochaotmt）分析了一下，有两个原因：一是家具行业现金流稳定，不需要像手机行业那样砸钱去研发和营销；二是近年来很多中资企业纷纷出海印尼建厂，带动了大量的办公空间需求，刘立荣正好抓住了这个风口。

但是话说回来，当年金立破产后，很多员工被拖欠工资，供应商被拖欠货款，至今应该还有很多人没能拿回自己的钱，而刘立荣却在印尼过得风生水起，这对吗？

说到最后，你用过金立手机吗？你觉得刘立荣和何星的关系，真的只是合伙人那么简单吗？欢迎在评论区留言讨论，说说你的看法。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

教育行业的能力重估：为什么教研开始跑赢规模和流量

Wed, 15 Apr 2026 07:29:00 GMT

导语

过去十多年，教育行业谈论“核心竞争力”时，往往围绕几组高度外显的指标展开：规模、流量、渠道与效率。谁能更快获客、谁能更低成本扩张、谁能把增长故事讲得更完整，谁就更容易站到行业舞台中央。

这种逻辑并非没有现实基础。在增量时代，需求持续释放、政策环境相对宽松，教育公司确实可以依靠快速复制与强营销驱动，换取规模与增长。相比之下，教研更多被视为一种“必要配置”——只要内容能交付、课程不出明显问题，它很少成为决定企业命运的关键变量。

但当时间走到 2026 年，这套叙事正在悄然失效。

行业整体进入存量阶段，获客成本高企、用户决策趋于谨慎，增长不再来自外部市场的自然放大；监管框架逐渐稳定，合规边界清晰，教育公司可自由试错的空间被显著压缩；与此同时，AI 等技术工具快速普及，大量基础教学能力被“技术平权”。

在这一背景下，行业开始重新审视一个长期被低估的问题：在速度、规模和工具优势都难以形成长期壁垒的阶段，什么能力仍然能够支撑一家教育公司穿越周期？

答案并不新，却正在被重新认识——教研。

当“快能力”失效，

为什么行业开始重新审视教研

教育行业对教研能力的长期低估，并非偶然，而是高速增长环境塑造的结果。

在很长一段时间里，市场奖励的是“能快速放大的能力”：招生转化、渠道复制、标准化交付、规模管理。这些能力在扩张周期中确实有效，也更容易被量化、被评估、被激励。相比之下，教研的重要性常常被压缩为“保证不出问题”，而非“决定走多远”。

这种结构性低估，在增长顺风期并不会立刻暴露风险。真正的转折，出现在近几年。

首先是政策环境的变化。课程标准更新加快，考试与作业管理趋于精细，过程性评价被反复强调。监管逻辑不再停留在“底线合规”，而是逐步深入教学行为本身。在这样的框架下，仅靠外部包装或交付效率，已经难以长期对冲内容与体系层面的薄弱。

其次是市场端的变化。家长与学生的决策周期被拉长，付费行为从“阶段性尝试”转向“长期判断”。一旦体验无法持续兑现，前期获客优势很快就会被消耗，增长难以形成闭环。

更重要的是技术环境的变化。生成式 AI、智能题库、自动批改等工具迅速普及，大量“表层教学能力”被快速拉平。当“会讲”本身不再稀缺，真正拉开差距的，开始转向更上游的问题：讲什么、怎么讲、为什么这样讲。

当外部环境趋紧、用户更理性、工具高度普及时，过去被反复验证有效的“快能力”开始显露出脆弱性——它们难以沉淀，也缺乏跨周期的稳定性。行业由此意识到，真正具备长期价值的能力，往往不是跑得最快的那一类，而是能在环境变化中持续发挥作用的那一类。

教研，正是在这一语境下，被重新拉回讨论中心。

当教学被“工具化”，

教研为何反而更不可替代

一个看似矛盾的现象正在发生：技术越进步，教研的重要性反而越突出。

在 AI 介入之前，不同教育产品之间的差异，很大程度上体现在执行层面——讲解是否清晰、作业是否及时批改、练习是否足量。这些差异高度依赖人力投入，也因此难以标准化。

而到了 2026 年，基础教学工具的能力正在迅速趋同。标准讲解、错题分析、题目推荐、学习记录追踪，已经成为行业“标配”。从执行效率的角度看，技术显著降低了教学的最低门槛。

但也正是在这一过程中，教学竞争的重心开始上移。

当“怎么讲、怎么练、怎么批改”逐渐被工具接管，真正决定学习效果的，开始集中在那些难以被自动化的环节：学习目标如何设定，知识难度如何递进，不同学习者如何区分路径，反馈在什么节点给出才能真正促成认知变化。

这些问题，并非执行问题，而是判断问题。

技术擅长在既定规则下提升效率，却难以回答规则本身是否合理。路径如何设计、节点如何设置、标准如何制定，这些都依赖长期教学实践与教研沉淀，而非算法自动生成。

这也解释了一个行业现象：在功能高度相似的情况下，不同教育产品在使用持续性和学习效果上却呈现出明显分化。表面上，大家都在“用 AI”；但本质上，一个是在用工具执行教研设计，另一个则是在用工具替代教研思考。

从这个意义上说，技术并没有削弱教研，而更像一剂“显影剂”——它抹平了执行差异，让隐藏在体系背后的教研能力，变得更加清晰。

从“内部成本”到“结构资产”，

教研如何形成护城河

长期以来，教研在教育公司内部更像一项“难以量化的成本”。它不直接产生收入，也难以在短期内放大效果。相比之下，营销、渠道和扩张路径更容易被看见、被奖励。

但当行业进入存量阶段，这种判断开始失效。

增长越来越依赖用户留存与生命周期价值，政策与合规要求不断细化，产品需要更高频的内部调整。在这样的环境中，单纯依靠外部扩张，往往意味着成本上升与风险累积。

此时，教研能力的资产属性开始显现。

一套成熟的教研体系，通常具备三种特征：可复用、可迭代、可迁移。它不依赖某一门课程或某一学段，而是以学习目标和能力结构为核心，能够在不同产品形态中反复使用；它可以随着标准和用户变化不断修正，而非推倒重来；也能够支撑新产品和新场景的延展，保持战略弹性。

正是这种“结构性复利”，使教研逐渐从成本项转变为资产项。它不像营销那样需要不断追加投入，也不像规模那样依赖外部环境放大，而是通过内部沉淀持续释放价值。

从行业观察看，那些教研能力扎实的组织，往往在产品生命周期、用户留存以及政策适应性上表现得更为稳健。这种优势不显山露水，却在周期波动中不断累积，构成真正意义上的“隐形护城河”。

教研被重新定价，

对教育行业意味着什么

当教研能力被重新放回价值坐标系的中心，变化并不会立刻反映在财报或融资新闻中，而是率先渗透进教育行业运行的底层逻辑。

首先发生转向的，是竞争方式本身。

在相当长一段时间里，教育行业的竞争逻辑更接近消费互联网：抢流量、拼规模、压成本、追效率。谁能更快完成用户转化，谁就更容易获得优势；谁能把单位成本摊得更薄，谁就更有生存空间。但随着增长放缓、监管趋稳，这套逻辑开始显露出明显的边际失效。规模不再天然等于安全，扩张反而可能放大合规与交付风险。

教研被重新定价，意味着竞争开始转向一条更慢、也更难的路径——谁能够在不确定环境中持续输出稳定质量。这种竞争不再依赖短期冲刺，而取决于长期积累；不再强调“能不能迅速铺开”，而更关注“能不能反复使用”“能不能不断演化”“能不能在变化中保持一致性”。教育公司的分化标准，也由此从“跑得快与慢”，转向“沉得下与沉不下”。

随之受到冲击的，是产品形态与商业逻辑。

当教研成为核心能力，产品便很难再围绕“一次性交付”来设计。无论是课程、工具还是学习系统，其价值不再主要体现在首单转化上，而更多体现在长期使用过程中——是否能够承载学习路径的延展、用户状态的变化以及内容体系的持续更新。这种变化，本身就显著抬高了进入门槛。

也正因此，在 2026 年，越来越多教育产品在功能层面趋于相似，却在留存、续费和使用深度上拉开明显差距。功能可以快速补齐，但体系无法速成。缺乏教研支撑的产品，短期内往往显得“很全”，却难以支撑长期使用；而教研扎实的产品，初看并不激进，却更容易在时间维度上建立信任。

进一步变化的，是行业评价与判断标准。

过去，行业更容易识别的是外显指标——用户规模、增长速度、市场声量。这些指标清晰、可量化，也更符合资本与舆论的叙事偏好。但教研能力的价值，恰恰不在于“是否显眼”，而在于“是否持续起作用”。它难以被单一指标准确衡量，却会同时体现在多个维度：产品生命周期是否更长、用户留存是否更稳定、对政策变化的适应成本是否更低。

当教研被重新定价，行业分化的逻辑也随之改变。决定一家教育公司位置的，不再只是规模大小，而是体系深浅；不再只是跑过多少节点，而是能否承受周期波动。这种分化未必在短期内拉开悬殊差距，却会在时间中不断累积，最终形成结构性的区隔。

从更长远的视角看，教研的回归，意味着教育行业正在从“效率优先”的阶段，逐步转向“结构优先”的阶段。在这个阶段，真正稀缺的，不是某一次成功的打法，而是一套可以反复使用、持续演化、并能够穿越环境变化的能力体系。

也正是在这一意义上，教研不再只是教育公司“应当具备的基本配置”，而逐渐成为决定其能否跨越周期、保持长期存在感的基础设施。它不制造轰动，却决定稳定；不带来爆发，却支撑生存。对一个正在回归理性与长期主义的行业而言，这种能力的价值，正在被重新认识。

结语

回头看，教育行业并没有在 2025 年发生某种突如其来的颠覆。变化发生得更慢，也更隐蔽——它体现在行业奖励机制的调整之中。

在一个不再鼓励激进扩张的环境里，速度正在失去溢价。规模和流量不再自动转化为确定性，过去那些依赖快节奏放大的路径，开始频繁触及边界。

正是在这样的背景下，行业重新意识到：真正能穿越周期的，从来不是某一次成功的打法，而是一套可持续运转的能力结构。

教研正是其中最具代表性的那一类能力。它不制造轰动，却持续降低不确定性；不带来爆发，却支撑长期存在。

当行业褪去高速增长的外衣，真正决定谁能留下来的，往往不是谁跑得最快，而是谁拥有一套足够耐用的底层结构。

而教研，正在悄然成为这套结构中，最不显眼、却最难替代的那块基石。

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油耗2.22L破纪录！李书福出手，日系混动黄昏

Tue, 14 Apr 2026 10:49:11 GMT

杰西卡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

2.22L——百公里油耗一夜刷新行业最低纪录。

没错，百公里综合油耗2.22L，比全球混动标杆丰田普锐斯低了12%以上。

数据来自吉利第5代帝豪，这个在海南环岛高速实测中跑出来的真实成绩，顺手拿了吉尼斯世界纪录。

背后支撑的是吉利发布的全新混动技术——i-HEV智擎混动。

HEV，意味着不用充电桩，不用找插头，加油就能走，而且油耗直接打到2L级。

对于没有家充、又对纯电有续航焦虑的车主来说，这个方案几乎是把“油车的便利+电车的经济”打包在了一起。

究竟是什么黑科技？

吉利全新混动，油耗2.22L

传统混动，尤其是日系双擎，给人的印象是“省油但肉”，但i-HEV智擎混动颠覆了这种印象。

省油还是省油，但从性能上讲，这套方案的体感几乎已经向电车看齐：

11合1电驱最大功率达230kW，轮端扭矩4920N·m，功率达到了日系主流混动的1.72倍。

0-30km/h加速仅仅1.84秒，动力响应只需10毫秒，还能实现66km/h的纯电模式行驶。

说白了就是油门踩下去那一刻，电机瞬间响应，起步体感接近纯电车。

再说油耗方面，搭载这套方案的第5代帝豪i-HEV，在海南环岛高速实测中，百公里综合油耗2.22L，打破了由丰田普锐斯在2024年创下的吉尼斯世界纪录（2.52L）。

而且尺寸更大的星瑞i-HEV，实测油耗也只有2.58L/100km。

你可能会说，油耗测试嘛，环岛路况好、匀速跑，谁不能刷个漂亮数据？

那就再看省油的根基——发动机。发动机热效率这东西，全世界车企都在盯着。

i-HEV智擎混动给出的数字是48.41%——中汽中心认证的全球量产发动机最高热效率。

在混动领域，发动机热效率每提升1%，背后都代表了材料、工艺、燃烧控制的全维度升级。

几年前，这个指标还被日系品牌（特别是丰田）牢牢封锁在41%左右的高地，甚至被外界视为中国车企难以逾越的鸿沟。

但后来，长安、比亚迪等多家国产品牌不断刷新数值高度，差距一步步缩小……直到现在，中国混动技术被吉利送上了全球量产第一的位置。

这背后是吉利通过“驭风火龙卷“燃烧技术，让油气混合更充分，再配合11项减摩技术（如精磨抛光、类金刚石碳涂层、低粘度机油），把发动机内部摩擦降低了16.3%，让每一滴油的能量都被“榨”得更干净。

而更大的看点还在于AI。吉利给系统装上了“大脑”——星睿AI云动力2.0大模型。

这套系统依托GEEA 3.0电子电气架构，能实时感知车外温度、湿度、海拔、路况，甚至是学习驾驶员的习惯，智慧匹配最优的油电策略，全程智能切换。

也就是说，系统能主动预判，不再是被动响应：

比如，识别到前方有长上坡，系统可以提前储备电能；看到红灯，则会提前介入能量回收；在拥堵路段，就尽可能让电机多干活。

吉利宣称，这套AI管理能让整车综合节能提升10%以上。

而且这套系统后续支持OTA升级，让车越来越懂你怎么开车。

或许有人会问，同样是油混，吉利为什么能冲出日系车的包围？究竟有什么不同？

这其实和这套方案的架构变化有关。

以日系车为代表的传统混动，核心逻辑是“油为主，电为辅”——

发动机是绝对的主角，大部分时间都在干活，电机更多时候是在起步、加速时打个辅助。

这类系统的平顺和节能，都依赖于一套精密的机械耦合机构。丰田THS至今沿用着这套逻辑，发动机依然逃不掉燃油车的底子。

而吉利完全换了一套方法，转向了“电驱主导、油电协同”的新模式，把发动机“解放”了出来。

i-HEV智擎混动采用的是P1+P3双电机架构，且发动机、P1和P3电机三个动力源完全解耦。

发动机不再像传统混动那样整天被拖着跑，而是只在最高效的区间介入工作，大部分工况都由电驱来搞定。

吉利介绍，在WLTC工况下，电驱动占比超过80%，发动机实际运行时长比传统混动减少了27%以上。

另外，在这样的三动力源解耦架构下，任一部件失效，另外两个依然可以独立驱动车辆；油路、电路、水路与排气，也都有独立的专属通道，油电安全、行驶安全都得到了保障。

而且吉利拿出的这套混动方案，不是期货，发布即量产。

最先上车的是星瑞、星越L、第四代博越L、第5代帝豪等车型——这几款都是最走量的“中国星”主销车型。

吉利准备了三套混动专用发动机方案：1.5L、1.5TD和2.0TD，搭配11合1混动电驱，以覆盖从入门到高性能的不同需求。

从十万元级的帝豪，到二十万元级的星越L，吉利的主流产品线将全面进入“2升油耗时代”。

全线铺开，意味着这套技术很快就会进入大众消费者的购车清单。

这是吉利的阳谋。

中国HEV路线回归，日系垄断被打破了

在已经拥有雷神插电混动（PHEV）技术的情况下，吉利重推HEV，或许很多人会略感疑惑。

其实这映射了2026年车圈正在发生的变局。

2026年一季度，吉利拿下了中国自主品牌销冠的头衔；1月和2月，吉利已经连续两个月集团销量超越比亚迪。两家之间的争夺从未像今年这样胶着。

但吉利今年的节奏依然紧凑，2026年定下345万辆的全年销量目标，月均销量需达到28.75万台，比2025年提高了14%。

事实上，吉利2025年的销量增长势头迅猛，但在HEV这一存量市场中，吉利此前缺乏强有力的产品。i-HEV的落地，恰好填补了这一空白。

其搭载车型的选择也颇有深意。“中国星”系列是吉利燃油车市场的销量基石和利润奶牛，是吉利冲击年度销量目标的重要引擎。

所以，i-HEV也是吉利与比亚迪争夺自主品牌头把交椅的杀手锏。

而比亚迪，2025年保持住了460万辆的销量，跻身全球车企销量前五，登顶全球纯电销量冠军。但下滑的月销走势，也在敦促这家公司寻求新的曲线。

在这个背景下，比亚迪和吉利都在提速。

“电”是比亚迪的绝对优势，比亚迪用插混打主流市场，今年3月祭出闪充5分钟级、续航千公里级技术，终结了电动化的上半场。

而吉利当下亮出的i-HEV，则是另一个维度开辟的新战场，在不插电的赛道把油耗做到极致。

从市场逻辑来看，i-HEV瞄准的是那些不具备方便充电条件，渴望低油耗，却又不想被充电桩束缚的车主——这正是日系品牌在中国最后的技术护城河。

日系混动，曾经凭借机械层面的精密、可靠性建立起了技术壁垒。过去二十多年，丰田THS、本田i-MMD代表着混动技术的天花板，“省油可靠”是其金字招牌。

但如今，这种壁垒正在被长期处于奔跑状态的中国品牌瓦解，合资品牌也在混动赛道上逐渐“失语”。

今年2月的插混销量榜中，前十名基本被比亚迪和吉利霸榜。

而合资品牌的插混车型月销，很多已经跌到两位数甚至个位数，曾经风光无限的本田雅阁PHEV、皓影PHEV等，如今月销已沦落到不超三百辆。

国产新能源在智能化、电动化上的领先，已经让日系丢掉了燃油车时代的统治力；而吉利在日系最擅长的HEV领域实现反超，相当于在对方的主场里插了旗。

本土品牌和日系品牌，或许从此攻守易形。

除去这些因素以外，其实还有非常值得琢磨的一点是，吉利为什么在这个时间点重仓HEV。

这背后其实是对全球市场的战略判断。

先说国内。过去国内长期主推插混路线，政策是其中的核心驱动因素。

早在2011年，中国《节能与新能源汽车产业发展规划》就把纯电动和插混划入新能源补贴范围，HEV明确被排除在外。

原因很现实也很无奈——中国汽车工业起步晚，混动技术领域日系早已形成专利壁垒，如果政策大力扶持HEV，很可能造成日系车一家独大的局面。

因此，中国的策略是“弯道超车”，绕开HEV，主攻纯电和插混。

新能源汽车补贴、免征购置税、以及最关键的“绿牌”路权，在很长一段时间内，为插混车型带来相当大的优势。

这一策略在过去十年里取得了巨大成功，培育出了比亚迪、宁德时代等全球领先的新能源产业链。

但代价是，HEV作为一项成熟、高效、不依赖充电的节能技术，在国内长期被边缘化。

直到现在，情况正在发生变化。2026年起，新能源汽车购置税从全免调整为减半征收，PHEV纯电续航门槛提升至100公里以上，插混与增程的政策红利正在收窄。

与此同时，油价持续攀升，HEV无需充电、油耗低的优势反而越发凸显。可以说，HEV在国内市场终于迎来了属于它的“窗口期”。

而放眼全球，游戏规则又截然不同。

在欧美、日本、东南亚等主力汽车市场，HEV是经过数十年验证、消费者认知度最高的节能技术路线，并且这些市场的充电网络远未达到中国的密度——这意味着HEV出海存在巨大的增长空间。

吉利显然看到了这一点。今年一季度，吉利汽车集团出口总量已突破20万辆，同比增长126%。

而i-HEV智擎混动，无需充电桩、油耗更低、成本更优，完美匹配海外市场的现实需求，正是吉利进军海外主流燃油车市场的杀手锏。

其实比亚迪和吉利的“战场”，早就不止于国内市场了。据多处信源获悉：

比亚迪将2026年汽车出口目标上调至150万辆，较今年1月设定的130万辆原定目标高出约15%。

吉利则是最近把全年出口目标上调到了75万辆，比年初设定的64万辆高出17%。

双方都在全球市场加速扩张。从这个角度看，吉利和比亚迪的较劲，已经延伸到了“全球混动话语权”的层面。

但话说回来，历史上吉利的混动技术，一直有争议。

比如最早的三档雷神混动被质疑效率；后面高调宣传发动机热效率No.1，又被比亚迪“打脸”。

最近长城老板魏建军，又不点名回应怒怼了热效率和2L油耗的标定问题……

这次的新技术，是吉利混动扫清质疑自我证明的又一次尝试。

中国用户会买单吗？

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

“为什么我们没有比亚迪？”美国人反思了

Tue, 14 Apr 2026 06:49:34 GMT

一凡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

“我们技术落后”。

“而且落后几十年”。

“为什么我们没有这样的公司？”

“咱们的公司都短视，急功近利”。

这几句话都看着眼熟，像极了当年咱们中国网友，在反思中国汽车落后。但这每一句话其实都是美国网友，这两天在反思美国汽车时，发出的感慨。

一模一样的剧情，如今在海外上演了。

更加离谱的是，美国网友一边反思自身，锐评通用和福特等美国巨头，一边还在猛夸中国公司，一个劲儿地替比亚迪辩经，说比亚迪好，赞比亚迪美，而且分析得头头是道，不知道的以为人这会儿就在深圳。

“为什么美国没有比亚迪？”

美国网友最近开始反思，反思为什么美国传统巨头在电车时代落后了，为什么美国没有出现比亚迪这样的车企？

有网友从源头找答案，认为不是美国车企本身不行，而是“土壤”有问题——美国车企缺少官方政策支持。

就比如福特，人有的产品在中国卖得好好的，怎么一到美国就不行了呢？

这还不都是因为车上很多零部件都是中国制造，所以这锅得美国当局来背，官方没有引导美国车企，在本土建立起产业链，导致很多核心零部件都依赖中国。

也有网友认为，这都是美国传统车企自身的错误。它们的管理层急功近利，只看短期回报，不愿意长期投入，所以电车搞不起来。

还是拿福特举例，有网友认为它也就是象征性地研发电车，投入的资金很少。

没有政策支持，自身还不愿意长期投入，这直接导致福特和通用这样的巨头，一方面电车技术直接落后几十年。

另一方面，双方不仅是技术上有代差，还有了解比亚迪的网友指出，其实传统巨头连生产方式都落后了。

传统车企现在还是“有中间商赚差价”的模式，一款产品要使用好多家公司的零部件，增加了采购成本。

而比亚迪则是垂直整合，自己生产很多零部件，包括占成本大头的电池，这直接能省好多钱。

而这样的垂直整合能力，同样是需要花费数十年时间，投入数十亿美元才能实现的。

所以有网友最后绝望地总结：

1万美元连高尔夫电动版都买不到。咱们永远也看不到便宜的电车了。

为什么美国网友这时候热议起比亚迪了？

歪果仁为什么热议起比亚迪了？

美国网友此时热议比亚迪，是因为中国汽车最近给他们带来的震撼，直接刷新了一波认知。毕竟十多年前，中国汽车还是落后的代名词。

就比如当时马斯克就在采访中公开嘲讽迪子，称不把其当作对手，产品没啥吸引力，技术也不强。

再比如，海外顶流车媒Top Gear评测中国汽车时，也是冷嘲热讽：动力不行、外形靠抄、安全性不高……

节目主持人当时一唱一和，指着一辆国产车说，“你会买它吗？”，“绝对不会”。

十年弹指一挥间，一转眼，中国汽车已经把落后的帽子，甩到了大洋对岸，引发美国网友反思。

他们的反思源自两个层面的震撼，先说技术层面。

比亚迪最近发布了兆瓦闪充2.0，让很多美国网友感到不可思议，称其是「惊人成就」。

这项硬核技术，直接引发了极客们一通讨论。

讨论之余，没忘了又把通用和福特拉出来锐评：看看人家，再看看你。

第二个层面则来自中国汽车的市场表现。有报道称，最近在泰国曼谷车展上，比亚迪收获了17354个订单，力压丰田夺魁。

这一幕太具有风向标意义了。因为泰国是东南亚市场的腹地，而东南亚一度被称作「日系后花园」，如今比亚迪在日系曾占据垄断优势的泰国，正面击溃丰田，开始在海外市场动摇丰田的王座。

同样是在亚洲，比亚迪也正在韩国市场快速增长。韩国汽车进口数据显示，比亚迪3月份在当地卖出1664辆车，在进口品牌中排名第四，而前面三位依次是：特斯拉、宝马和奔驰。

冲出亚洲，远眺南美，同样有中国汽车的足迹和捷报。比亚迪上个月一个周末，就在巴西卖了4300辆车，看着不多，但要知道，去年一年巴西全国市场规模也就268.92万辆，所有车企加一起，平均日销量也就是7000辆出头。

比亚迪在全球市场热销，其实是中国新能源最近出海业绩火爆的缩影。数据显示，3月中国新能源汽车出口69.5万辆，同比狂飙139.9%。

为什么涨这么猛？

中国新能源的神助攻

中国新能源出海销量飙升，自身产品力是基础，此外还要感谢对岸的神助攻。

因为众所周知的中东事件，最近油价涨得很厉害，国内油价一度涨到9块钱/L。幸好，中国新能源这两年进展不错，很多电车车主不care。

而电动化进展比较慢的海外市场，就很难受了。燃油老车主们忍痛开旧车，新车主们则开始用脚投票，开始拥抱中国新能源了。毕竟用电比用油省钱，而没人会和钱过不去。

还是先说巴西，比亚迪巴西销售总监法比奥·拉格透露，巴西人最近就意识到，电车带来的好处，发现用车成本降低很多，一定程度上促成比亚迪在当地热销。

然后再看澳大利亚，据《澳大利亚金融评论》报道，当地现在买一辆电车要排队好几个月，以比亚迪海狮07和ATTO2为例，原来买一辆车只需要等2-3周，现在都得等2-3个月。

历史总是惊人的相似。

半个世纪前，曾经发生过一场石油危机，当时油价高涨，人们的消费心理开始转变，喜欢购买省油经济的日系车，丰田趁势崛起，一路成长为全球第一大厂。

现在，中国新能源比丰田更省油，甚至都不用油，属于中国新能源的机会来了。

所谓风水轮流转，百年汽车工业，从来没有永远的霸主，上一轮王座易主，日系取美系而代之。

这一次，轮到中国新能源了。

这一次，轮到大洋对岸反思了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

XREAL闯关港交所：AR未爆发资本已难眠销量增长乏力、三年累亏近11亿

新浪证券 — Mon, 13 Apr 2026 02:45:24 GMT

　　出品：新浪财经上市公司研究院

　　作者：木予

　　“AR四小龙”近日风头无两。

　　年初雷鸟创新RayNeo完成新一轮超10亿元融资，由中国移动链长基金和中信金石领投，中国联通旗下联创创新基金、三七互娱（维权）创投基金等机构跟投，标志着AR终端正式进入国家通信基础设施领域。短短10天后，影目科技INMO宣布获得C1轮融资，由成都科创投、南山战新投、普丰资本共同参与，投后估值达20亿元，距离上一轮融资仅过去了5个月。Rokid紧随其后，在拿到康耐特光学的1.8亿元融资后顺利完成股改，传闻称其或将最早于4月底赴港上市。

　　而XREAL则已行至港交所门前，由中金公司、花旗集团担任联席保荐人，对“智能眼镜第一股”发起冲击。招股书显示，2023-2025年，公司实现总营收3.90亿元、3.94亿元、5.16亿元，同比增速由1.0%大幅提升至31.0%；净亏损录得8.82亿元、7.09亿元、4.56亿元，亏损规模显著收窄。

　　不过，即便剔除优先股、认股权证及可换股票据的公允价值变动、股份支付开支等非经营性项目，XREAL近三年的经调整净亏损累计也接近11亿元。报告期内，公司毛利率虽然有所改善，从18.8%近乎翻番至35.2%，但销售、行政和研发开支依然是“吞金兽”，2025年三费合计约为毛利润的2.35倍。

　　不惜“流血”也要选择此时上市，究竟是因为消费级AR眼镜临近爆发前夜？还是因为VC/PE机构退出的达摩克利斯之剑高悬？

　　美国市场撑起近四成收入入门级产品销量暴跌87%

　　招商证券近期在“AI+AR 眼镜”行业专题电话会中披露，2025 年全球智能眼镜（含 AI、AR、VR）出货量共计 1451.8 万台，同比增长42.5%；中国市场出货量约为 290.7 万台，同比增速达121%。而据洛图科技（RUNTO）数据统计，2025年AR眼镜的全球出货量约为110万台，同比增长41%；中国市场的销量为45.2万台，同比增长近70%。

　　值得玩味的是，中国市场增速领跑，XREAL却似乎没能从中受益。2023-2025年，公司在中国内地的收入分别为1.35亿元、1.34亿元、1.50亿元，年复合增长率仅为5.4%，对总营收的贡献比例由34.7%降至29.0%。相较之下，XREAL在海外市场的收入从2.55亿元稳步增长至3.66亿元，2025年占总营收的比例已突破70%。其中，美国市场约占海外收入的一半，占总营收的比例稳定在30%-40%上下。

　　区域市场结构相对集中，使得XREAL的业绩对海外市场的消费需求、竞争格局、监管政策等任何风吹草动都更为敏感，存在“一荣俱荣，一损俱损”的风险。一方面，其产品出口极易受地缘政治和贸易摩擦影响。虽然VR/AR设备在2025年关税混战中被部分豁免，但政策本身的不确定性仍是长期隐患。XREAL未来或需要将组装业务转移到越南等第三国或地区，从而导致运营成本走高，侵蚀本不富裕的利润空间。

　　另一方面，海外市场对中国高科技企业的合规要求愈发严苛。美国国际贸易委员会（ITC）就曾因进口贸易中知识产权侵权行为，针对XREAL展开过长达11个月的调查；公司2025年12月刚宣布将所有产品重新归类为“AR眼镜”，便立刻引起欧盟GDPR等相关监管机构的关注和审查。此外，美国政府对华出口管制直接限制了XREAL获取尖端计算芯片的渠道，这可能使其在产品性能上落后于Meta、苹果等本土竞争对手。

　　事实上，XREAL近年来销量已显露疲态。报告期内，公司总销量分别为13.72万台、12.49万台、13.37万台，整体近乎停滞。具体来看，面向C端的入门级产品Air系列“以价换量”效果不佳，平均售价从2151元一路下滑至1656元，也没能拦住销量由13.41万台锐减至1.74万台，累计跌幅高达87.0%，占总销量比例跌至12.7%。

　　反观高端线One系列，2024年12月推出后增势迅猛，平均售价同比增长18.0%至3196元，2025年全年卖出11.14万台，占总销量比例达83.3%。然而，XREAL近期与VITURE卷入多地专利纠纷，诉讼涉及的正是One系列，产品包括XREAL ONE、XREAL ONE PRO和XREAL 1S，一旦败诉或将被迫停售，动摇公司这一新“基本盘”。

　　据招股书披露，Air系列是XREAL首款实现大规模市场商业化的产品，其销量暴跌一定程度上反映了消费级AR眼镜市场需求与产业供给之间的错位。XR Vision监测数据显示，京东、天猫等主流电商平台AR眼镜的平均退货率高达30%，在直播带货为主的抖音渠道，该指标甚至飙升至40%-50%，消费者对AR眼镜满意度不足七成。

　　细究背后的原因，首先是佩戴体验不佳，目前市面上大部分产品的重量在36克-50克之间，而XREAL的Air系列最轻也要72克，One系列更是重达87克，约为普通眼镜的四倍。其次是没有差异化功能，AR眼镜的标配功能包括第一视角拍摄、实时翻译、智能语音助手等，下游应用端仍以游戏和观影为主，XREAL One系列的办公场景也只是画面投影而已。续航时间短也是难以回避的问题，在正常使用的情况下AR眼镜续航时长通常在4-6个小时，频繁的断电、充电提高了消费者的使用门槛。

　　换言之，消费级AR眼镜距离成为大众刚需仍有距离，尚未到达行业所期待的“iPhone时刻”，这也意味着高昂的硬件成本短期内难以通过规模效应摊薄。XREAL因此转向B端寻求增量，2026年公司即将推出与Google合作开发的下一代旗舰产品Project Aura、与华硕ROG联名的游戏向产品ROG XREAL R1，还将为蔚来的座舱娱乐系统开发定制AR眼镜。截至2025年12月31日，XREAL的服务及其他收入仅占总营收7.8%，能否发展为第二增长极仍有待观察。

　　账面资金不足6400万 30+VC/PE机构亟待退出

　　XREAL的产品卖不动，也体现在存货上。

　　2023-2025年，XREAL的存货账面价值分别为1.89亿元、1.66亿元、1.81亿元，其中成品约占59.4%、69.2%、70.8%，呈逐年递增趋势。报告期内，存货占流动资产比例由24.7%提升至44.6%，平均周转天数分别为157天、209天、187天。

　　亏损不止叠加存货规模攀升，XREAL自身造血能力堪忧，流动性捉襟见肘。2023-2025年，公司经营活动产生的现金净流出录得4.72亿元、1.74亿元、2.03亿元。截至2025年12月31日，XREAL的现金及现金等价物低至6363.40万元，而2024年末为2.05亿元，同比骤降68.8%。当期其短期有息负债合计1.47亿元，流动比率和速动比率分别为0.1、0.06，均远低于安全警戒值。XREAL在招股书中坦言，公司需要通过不断融资来缓解流动资金短缺危机。

　　2026年1月23日，XREAL紧急启动了一笔6776.49万美元的D轮融资，参投方包括国资背景机构浦东资本、新微资本、无锡高新区投控集团以及上市公司立讯精密、珠海冠宇等产业投资方。不过，由于XREAL的注册地位于开曼群岛，境内投资方需要先完成境外直接投资（ODI）登记申请，预计该手续将于4月30日完成，融资款届时才能全部到账。

　　在此之前，XREAL五年内共完成了八轮股权融资，包括7883.44万元人民币和2.44亿美元，累计折合人民币17.44亿元。公司投后估值由2017年的4086.29万元人民币水涨船高至2022年的7亿美元，翻了整整117倍。而2026年的D轮融资完成后，XREAL的估值约为8.33亿美元，较上一轮仅小幅增长19.1%。

　　一级市场不再为高估值买账，透露出VC/PE机构的集体退出焦虑。据招股书披露，XREAL上市前的股东列表中不仅集齐了红杉中国、高瓴资本、顺为资本、洪泰基金、华创资本、云锋基金、蔚来资本、中金资本、CPE源峰等头部市场化机构，还有淘宝、快手、爱奇艺、商汤、Gentle Monster、视涯科技等多个国内外公司，绝大多数机构投资方于2021年C轮前入局，陪跑至今已超过五年，本次IPO至少有30家机构投资方亟待实现超额收益。

　　相关赎回条款规定，公司完成上市或并购出售的最后期限是2027年10月12日，递表前改为2028年3月31日，留给XREAL的时间已经不多。

责任编辑：公司观察

阿里不需要“卖货的CTO”

Sat, 11 Apr 2026 05:57:08 GMT

来源：盒饭财经

要在曾经重运营、重供应链的土壤上，植入AI基因。

作者 | 彻诺

来源 | 盒饭财经（ID：daxiongfan）

头图及封面来源 | 网络及即梦制作

阿里这次真是又要拼了。

2026年4月8日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发布内部信，宣布AI相关组织调整。这次调整的主要是两个方面：一是，成立阿里巴巴集团技术委员会，由吴泳铭担任组长，成员包括周靖人、吴泽明（花名“范禹”）、李飞飞（花名“飞刀”）；二是，将通义实验室升级为通义大模型事业部。

意思很明确，就是围绕加速AI建设，要把实验室的技术，落到业务中，以从现在的处境中突围。

这场被外界称为“阿里全面进入AI战斗状态”的排兵布阵中，耐人寻味的一个细微动作，落在了吴泽明的职务变动上。

根据内部信，阿里巴巴在集团层面设立技术委员会，由吴泳铭担任组长，成员包括周靖人、吴泽明、李飞飞。其中，周靖人担任技术委员会首席AI架构师，李飞飞负责阿里云技术以及AI云基础设施建设，吴泽明负责集团业务技术平台以及AI推理平台建设。

围绕加速AI建设的整体目标，阿里还将通义实验室升级为通义大模型事业部，由周靖人负责；李飞飞出任阿里云CTO；吴泽明专注阿里巴巴集团CTO工作，淘宝闪购CEO职务由雷雁群接任。

吴泽明卸任淘宝闪购CEO，可以理解为“专注”，也可以理解为业务身份的剥离和“提纯”。

公开资料显示，吴泽明，2004年加入淘宝，是阿里巴巴从一线技术岗位成长起来的核心成员。他长期主导电商体系技术架构建设，先后担任新零售技术事业群总裁、本地生活业务技术负责人等职。2022年12月起担任阿里巴巴集团首席技术官，2023年4月兼任淘天集团CTO，2024年3月接任饿了么董事长。

单一事件看，这不过是一次“让技术高管回归技术”的常规操作。但将镜头拉远，把它放进阿里过去数年的战略部署中，一条隐约的轮廓开始浮现。

吴泽明角色的“纯化”，并非简单的人事减负。阿里的组织架构调整，向来都保持着自己的节奏：与战略同步，灵活高频。当即时零售大战起时，一个懂技术的CTO成了即时零售大战的指挥官。而现在，“卖货的CTO”身份提纯后，再次回到了“技术”。

阿里对业务、对技术的内部定位，正在改变。

第二次转身

吴泽明像是穿越回来，早早等在了阿里战略的必经之地。

他对外的公开采访不多，“吴泽明”三个字出现在公众视野，也多和组织架构调整、内部信有关。从有限的公开信息和履历中，能拼凑出的也只是一个大致的轮廓。

出生于1980年左右，2004年加入淘宝，是阿里巴巴电商体系技术架构建设的核心成员。2016年他首次担任双11的技术总负责人，次年就升级为阿里合伙人。

此后，吴泽明担任新零售技术事业群总裁，开始整合B2B、淘宝、天猫的技术资源，2021年又开始兼任阿里本地生活CTO。

这一阶段，电商爆发，尤其是每年的“双11”大考，外界看到的是大屏上不断在跳动中突破历史的纪录，内部却更明白这些千亿级别的交易洪峰意味着什么。此时的阿里，需要一个极度稳定的底层技术架构，来支撑指数级增长的电商交易体量。

在当时的“大中台战略”下，吴泽明也逐步成了阿里的“技术大管家”。至此，能看到的是，吴泽明拿的是一个标准的“技术派升咖”剧本。

剧情的“分叉”很快出现。

外部的激烈竞争，以及电商、零售市场的变动，让阿里走到了一个新的路口。2022年12月，在时任阿里董事会主席兼CEO张勇主导的那次年底大调整中，他接替程立，成为阿里巴巴集团CTO，这也是阿里的首位80后CTO。

随后，2023年初，张勇也是用了一封内部信，正式宣布阿里启动“1+6+N”的分拆变革。这次的变革，强调各业务集团独立作战、自负盈亏；同时集团核心管理层全面年轻化，让更懂一线的人带兵打仗。

换句话说，从过去的人、财、事一手抓的“小前台大中台”模式，转向控股模式，加强各业务的自主决策权。阿里从“合”走向了“分”。同年4月，“1+6+N”分拆后，吴泽明兼任淘天集团CTO。

“卖货的CTO”不是一个贬义词，至少在2024年的阿里，它是一种最高级别的褒奖。吴泽明的第一次正式“转身”，便是发生在这一年。

2024年3月，俞永福卸任，吴泽明接任饿了么董事长，正式踏入业务深水区。

2025年年初，京东将即时零售大战放在台面上。本地生活成为阿里与京东、美团贴身肉搏的业务板块。即时零售的本质，是线下履约效率的重构和升级。用技术来破局，意味着需要一个不仅懂代码，更要懂算法调度、懂流量变现的复合型高管。

阿里很快在组织上反应。同年2月11日，吴泽明进一步兼任饿了么CEO，将指挥权与业务权完全收拢。

彼时吴泽明的多重兼职：淘天CTO、饿了么CEO、淘宝闪购CEO。一个集团CTO，被派去带一支地面部队，打一场关于GMV、补贴、地推、履约效率的贴身肉搏战。

第二次转身，也在此时降临。

2026年，大模型的战火从研发转向了“大规模商业化与应用落地”。边际成本递减规律的失灵，每一个问题都将产生费用的成本结构，这些客观条件的制约下，或许让阿里意识到，AI不应该只是个别业务的单打独斗。

放眼全球科技巨头的AI转型，没有现成的答案。

微软的做法是，让DeepMind联合创始人苏莱曼专注模型研发，同时让Snap前高管安德烈欧统一领导Copilot，两人均直接向CEO纳德拉汇报。谷歌的做法是，将Google Brain与DeepMind合并，将Gemini聊天机器人团队、AI Studio团队等统一划归DeepMind，由哈萨比斯领导，构建中央AI引擎。

4月8日，吴泳铭的内部信，提纯了吴泽明的角色：卸任淘宝闪购CEO，由雷雁群接任，专注集团CTO工作，同时负责集团业务技术平台及AI推理平台建设，并担任新成立的集团技术委员会召集人。

提纯，当技术派进入最高决策层

阿里的技术哲学，正发生变化。

2026年3月4日凌晨，当时的通义千问技术负责人林俊旸在社交平台X（原Twitter）上发布了一条简短的推文：“me stepping down. bye my beloved qwen.”（我卸任了。再见了，我深爱的千问。）

这位出生于1993年、阿里最年轻的P10级技术负责人，是Qwen开源模型体系的核心推动者之一。

他的离职在行业激起了广泛的讨论。

原阿里技术副总裁、Lepton AI创始人贾扬清则在X上发长文评论称：“对企业而言，要平衡开源和商业利益确实非常困难。开源愿景和商业优先级之间是否存在摩擦？这纯属猜测，但如果不存在，那反而是例外。”

阿里也迅速作出了回应。

3月5日，CEO吴泳铭在内部邮件中宣布成立“基础模型支持小组”，由他本人、周靖人和范禹共同协调集团资源支持基础模型建设。吴泳铭写道：“技术发展不进则退。发展基础大模型是我们面向未来的关键战略。”

从逐渐浮出水面的林俊旸离职细节中，外界隐约能感知到，水面下，阿里正在酝酿一场组织重构。

一个月后，4月8日，答案浮出水面。

吴泳铭发布内部信，两枚棋子同时落下。第一枚：集团层面设立技术委员会，由吴泳铭亲自挂帅，周靖人、吴泽明、李飞飞三人入阵。第二枚：通义实验室升级为通义大模型事业部，由周靖人负责。

技术委员会的三位成员，构成了一条从模型研发到算力基建再到业务落地的完整指挥链。周靖人担任首席AI架构师，聚焦大模型核心技术；李飞飞负责阿里云技术及AI云基础设施建设；吴泽明负责集团业务技术平台及AI推理平台建设。

三人各司其职，同时向吴泳铭汇报，形成了“一个大脑、三条战线”的顶层设计。它的成立，标志着阿里结束了“云、大模型、业务技术”三条线各自为战的局面，进入统一指挥、统一调度、统一路线的战时攻坚模式。

这恰好能解释为什么吴泽明会从淘宝闪购的前线被“召回”。

更值得玩味的是通义的“升格”。从实验室到事业部，换不止是牌匾。实验室偏探索，可以不直接对商业结果负责；事业部则需要预算、节奏、资源和市场结果。升级后，这个原先承担着研发角色的部门，被推往竞争的前线。对阿里来说，AI不能仅仅是研究学术上的“做得好”，更需要和业务、未来结合。

如果再往回追溯一年，这条线索更加清晰。

2025年8月，阿里官网悄然更新了业务架构。“1+6+N”正式退出历史舞台，取而代之的是四大业务板块：中国电商、国际数字商业、云智能和所有其他。蔡崇信在内部明确表态，阿里未来3～5年的核心战略方向就是“电商”与“云+AI”，并强调AI技术将成为所有业务的核心驱动力。

同年12月，阿里云CTO周靖人正式晋升为阿里巴巴合伙人。彼时阿里合伙人团队刚从26人精简至17人，为上市以来最低。在缩编最剧烈的时刻，阿里却为周靖人开了门。周靖人的晋升，像是一种制度宣誓：技术派进入最高决策层，AI战略从“业务选项”变为“集团意志”。

有意思的是，吴泳铭是阿里巴巴集团18位创始人之一，是阿里集团合伙人，也是阿里第一位程序员。

豪赌，AI不是阿里云

2008年，王坚加入阿里，“去IOE”理念也在那时起步，次年阿里云成立并开始研发“飞天”系统。阿里云便是从淘宝的“去IOE”运动中诞生，本质上是一次算力自给自足的内需驱动。彼时，阿里云的产品被内部业务“吃狗粮”验证，再推向市场。这是典型的“从业务中长出来”的路径。

过去20年，阿里的发展逻辑更像是“业务驱动技术”。阿里云，是被双11海量的并发交易“逼”出来的，为此提出去IOE化的IT架构战略。蚂蚁金服，则是被淘宝的支付信任问题“逼”出来的。

甚至其他头部互联网企业，也多从业务中生长出了不少新的重要板块。

京东的快递，来自现实的客诉和低效，为了提高履约效率和质量，逼出如今的京东快递；美团的小象，原本旨在供应链管理，在应对外部变化和做战略聚焦中，成了目前生鲜行业的头部品牌；飞书，原本只是字节内部的协同工具，如今成了外部商业化产品。

现在，逻辑似乎发生了反转：AI不是附属品，成为凌驾于具体业务之上的“新底座”。

3月16日，阿里正式宣布成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由CEO吴泳铭亲自挂帅，目标是建立一个以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心的统一调度中心。Token，这个AI时代最基本的计量单位，被提升到了集团战略的核心位置，与电商、云智能并列。

目标明确，野心勃勃。阿里并不满足于“AI帮电商多卖1%的货”，它要赌一个未来：未来所有的商业行为都将以Token为计量单位结算。阿里的所有动作指向性明确，深陷“流量去哪儿了”困境数年，现在需要找到一张AI时代或者关乎未来的门票。

但，这也是最大的风险。

阿里云、蚂蚁金服也好，还是京东快递、飞书，他们的出现都是顺理成章，需求爆发、技术溢出变现。现在，阿里试图转型为“一家以AI为底座的科技巨头”。那就需要在曾经重运营、重供应链、重中小企业比例的土壤上，植入AI基因。

过程注定痛苦。

3月19日，阿里巴巴集团发布的2026财年第三季度财报（截至2025年12月31日），集团营收2848.43亿元，同比增2%；若剔除已处置的银泰和高鑫零售业务，实际同比增长9%；调整后净利润167.1亿元，同比大幅下滑67%，自由现金流骤降71%。

吴泳铭曾表示，2025至2027财年，在云和AI的基础设施投入将超过3800亿元人民币，这一投入将超越过去十年总和，并且不排除在原有计划上进行额外投资。

电商为AI输血，但电商自己正在失血。

同一季度，阿里中国电商集团收入1593.5亿元，同比增长 6%。其中，电商业务收入1315.8 亿元，同比仅增 1%；其中客户管理收入（CMR）1026.6 亿元，同比增长 1%。上季度 CMR 增速是10%，再上一季度也是10%。国内电商，这个为全集团输血的“现金牛”，正在失速。

组织是集体意志的具象化、系统化。然而，组织一旦形成，会产生自身的惯性、文化和利益诉求，延展过程中意志也可能被异化或稀释。

林俊旸的离职风波，是这次转型中，内部文化震荡的呈现。阿里显然也意识到了这一点。吴泳铭在内部邮件中紧急成立“基础模型支持小组”，由他本人、周靖人和范禹共同协调集团资源支持基础模型建设。

但，过去的阿里是一个“运营为王”的组织。讲究精细化运营、强KPI、对GMV的极致追求，这些特征让它在电商时代所向披靡。但AI时代需要的是另一种文化：允许试错、容忍不确定性。

更大的问题，是用户需求本身。

QuestMobile数据显示，千问“春节请客计划”活动首日即吸引1475万用户参与，次日参与人数接近2000万，占当日APP活跃用户的26.8%。但效果来也匆匆去也匆匆，红包活动“退潮”后，这条DAU曲线明显下滑。

造AI底座是一个无底洞，可能数年内都看不到财务回报。当AI需要拿着每年几百亿的预算却不产出直接的GMV时，需要和竞争对手拼刺刀的电商团队是否会被要求降本增效？如何在现有业务状态可控的前提下，平稳更换AI底座？

吴泳铭面临的真正挑战，不仅是技术上的攻坚，更是如何让阿里人相信，“我们现在的短期失血，是为了不在这场划时代的范式革命中被淘汰”。

参考资料：

1.《阿里CEO吴泳铭发内部信：组织架构调整》，红星新闻

2.《阿里2022年末调整：一位大总裁退、CEO亲自上》，晚点

3.《阿里组织架构调整，淘宝闪购换CEO》，搜狐科技

4.《饿了么组织调整：董事长吴泽明兼任CEO，韩鎏专注即时物流》，南都

5.《千问核心人物林俊旸自宣离职热议背后：开源与商业利益是否需要平衡》，澎湃新闻

6.《阿里电商 AI 新动向：围绕 Token 重构电商，组织迎来新一轮调整｜独家》，36氪

7.《阿里造“神龙”》，浅黑科技

8.《阿里不需要重估，只需要再造》，第一财经

9.《阿里蒋凡的压力赛：守电商、拼闪购、供AI》，一刻商业

10.《阿里Q3财报利润暴跌67%、现金流骤降71%！守美团，押AI，双线烧钱作战》，网易科技

11.《“双面阿里”，加速与减速》腾讯科技

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

全网都在测的SBTI，其实是MBTI的「梗系」平替？（附链接）

Fri, 10 Apr 2026 07:51:03 GMT

雷科技互联网组 | 编辑：KennyHJ | 监制：心怡

最近这个刷屏全网的 SBTI，明眼人都能看出来，它是精准对标 MBTI 做的梗系版本。

一个是正儿八经的性格测试，一个是网友整活的玩梗大赛，对照图片里的几组分类一看，关系简直不要太明显。

先看人间清醒组，这一组对应的基本都是 MBTI 里偏理性、有主见、行动力强的人格，像 ENTJ、ESTJ、ESTP 这类。

图源：小红书

MBTI 给他们的标签是指挥官、总经理、企业家，听着专业又高大上。

SBTI 就直白多了，直接叫领导者、拿捏者、行者，核心都是说这群人目标明确、做事干脆，不拖泥带水。算是把 MBTI 里理性实干的特质，用最接地气的话总结了一遍。

再就是自带人设组，这组对标 MBTI 里社交属性很强、性格标签特别鲜明的类型，比如 ENFJ、ESFJ、ENTP、INTJ 。

图源：小红书

MBTI 里的主人公、教育家、辩论家、建筑师，听着都很有格调。

SBTI 则直接换成了尤物、妈妈、伪人、孤儿这类网络梗，把每个人格最突出的社交特点点透，相当于把 MBTI 的「精致人设」翻译成了大家一看就懂的「互联网人设」。

然后是戳中无数打工人的躺平组，这组主要对应 MBTI 里偏内敛、低能量、不爱折腾的人格，尤其是 INFP、ISFP。

图源：小红书

SBTI 就不搞这些虚头巴脑的，直接用上吗喽、死者、废物这些自嘲梗，把当代人疲惫、想摆烂、没干劲的状态全说出来了，本质还是对应 MBTI 里温和佛系、不爱争抢的性格内核。

最后是情绪波动组，这一组对准的是 MBTI 里心思细腻、容易想太多的类型，比如 INFJ 和 INFP。

图源：小红书

MBTI 会说他们共情力强、内心丰富，SBTI 则毫不客气地总结成自我攻击者、哦不人，直接戳中这群人爱内耗、容易焦虑、总往坏处想的特点。把 MBTI 里偏感性敏感的心理特质，用最扎心的方式表现了出来。

在罗超Pro（ID：luochaotmt）看来，SBTI 从头到尾都没有脱离 MBTI，更像是 MBTI 的梗系翻译版。

MBTI 用一套相对科学的框架给性格分类，听起来专业正式；SBTI 则照着同样的性格逻辑，换成年轻人最熟悉的网络梗，直白又好玩。

图源：微博

一个负责科学归类，一个负责真实自嘲。看似一个正经一个搞笑，其实都是当代人用来认识自己、找到同类的小工具。

罗超Pro（ID：luochaotmt）认为，不管是 MBTI 还是 SBTI，都只是娱乐而已，没必要被几个标签框住。

SBTI 之所以能火，就是因为它放下了 MBTI 的专业架子，用最轻松的方式说出了大家的真实状态，这也是它能快速刷屏的原因。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

李佳琦“宣布退休”？消失两个月真相曝光，这波全网都被带偏了

Fri, 10 Apr 2026 07:21:46 GMT

雷科技互联网组 | 编辑：Kris | 监制：心怡

4月9日消息，一条关于李佳琦退休的头条冲上了热搜。

图源：微博

罗超Pro（ID：luochaotmt）第一反应是不太信的。

不是说这件事完全不可能，而是像他这种级别的主播，如果真的要退，一定不会用这么轻飘飘的方式说出来。更大的概率，应该是一场专门的直播，而不是一句被截出来的话。

但在互联网里，很多信息一旦被重新包装，就很容易从一个细节，变成一个结论。

事情是这样的：李佳琦在一场演讲中提到了一句，大意是未来不排除离开这个行业。

图源：微博

这句话放在完整语境里，更像是一种对职业发展的开放表达，并不等于马上要离开。但问题在于，互联网不太需要完整语境，它更需要可以快速传播的片段。

于是这句话被单独拎出来，很快被加工成更有冲击力的版本——李佳琦宣布退休。

一开始，很多人是半信半疑的。但接下来发生的一件事让这个说法开始看起来有点像真的。

就是他确实消失了一段时间。

差不多两个月，没有像以前那样保持高频直播。换句话说：信息还没被证实但氛围已经先形成了。

不过很快，李佳琦方面回应：没有退休，演讲属于表达不严谨，可以理解为口误。而那两个月的没出镜，其实是在录综艺。

图源：微博

事情发展到这里其实已经很清楚——没有退休，也没有所谓的行业信号，只是一句被放大的表达，加上一段没有解释的时间。

但更有意思的是，这件事是怎么一步步被拼出来的。

从可能离开，到准备退休，再到行业变化，每一步都不算夸张，但叠在一起，就完全变味了。

这里面其实有个的逻辑。

像李佳琦这样的人本身已经不只是个体，而更像一个行业符号。他的任何变化都会被解读成趋势。很多人关心的其实不是他本人，而是他背后的行业。

但现实往往没有这么戏剧化，更多时候只是一个人调整了节奏，比如去录个综艺，尝试一些新的内容形式。

罗超Pro（ID：luochaotmt）认为：哪怕是头部主播，也不会一直停在同一个位置。

直播带货当然还在，但他也在尝试更多可能：比如综艺、品牌，甚至更偏幕后的一些角色。这不是退出更像是一种横向扩展。

这也很正常。任何一个把一件事做到极致的人都会遇到同一个问题：是继续重复，还是寻找新的可能。

其实这件事对罗超Pro（ID：luochaotmt）这样做内容的人也有一点提醒。一个信息为什么能爆，很多时候不在于它多完整，而在于它像不像一个故事。

李佳琦退休是一个完整叙事，而演讲口误+录综艺，就没那么有传播力。

所以我们看到的往往不是信息本身，而是被优化过后的版本。还有很多网友发表了自己的观点。

有人觉得是“典型标题党”，

“现在不看原话，直接看标题就开始转了。”

也有人更关心行业本身：

“如果连李佳琦都要退，那直播带货是不是到头了？”

还有一类声音则更理性一点：

“其实挺正常的，人家做了这么多年，去录综艺换个节奏而已。”

甚至还有人调侃：

“每隔一段时间就‘被退休’一次，这也算顶流待遇了。”

图源：微博

最后再回到最开始的问题——李佳琦会不会退休？

罗超Pro（ID：luochaotmt）觉得可能性不是没有，但至少不是现在，更不会是以这种被误读的方式发生。

真正的变化，通常不会从一个标题开始，而是慢慢被感知到。

等到那一天真的到来时，我们大概不会先从热搜里知道，而是某一天突然发现，他已经不在原来的位置上了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

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