新浪专栏-创事记

吉利入股蔚来换电，行业震动

Mon, 28 Sep 2026 09:51:17 GMT

（来源：科技头版）

强强联手，换电吉时已到。

出品 | 科技头版作者 | 李新

五天前，吉利刚办完一场发布会，推出新一代AI补能技术，单枪峰值功率拉到2250千瓦，充电最高温度压在65℃以下，电池循环寿命还能提升20%以上。

2250千瓦是什么概念，大概就是你进服务区上了趟厕所，车满了。

当时很多解读都指向同一个结论，吉利这是要在超充上彻底押注，换电这条路可以不用再讨论了。

五天后，9月28日早上，吉利和蔚来的公告同时上线，双方达成充换电全面战略合作。

两边互相掏钱，互相入股，各自把最核心的补能资产塞进对方公司里。

这就像两个前一天还在放狠话的人，第二天去领了证。

先讲讲这次合作到底发生了什么。

换电这一侧，吉利控股拿易易互联100%的股权，加上6.4亿元现金，认购蔚来能源的新发行股份。交易完成后吉利持股30%，蔚来保留63.6%，武汉光创基金持有剩下的6.4%。

充电这一侧，蔚来掏现金入股吉利旗下的浩瀚能源，持股10%，约1万把蔚来充电枪接入吉利的网络。

简单来说，换电这块儿以后蔚来主导，充电这块儿吉利主导，各自干自己擅长的。

易易互联这个名字，很多人可能是第一次听说。

它是2017年成立的吉利全资子公司，专门做营运车换电。官方资料里写着，3.0Pro站机械换电最快40秒，单站一天最多能服务540次。截至2025年底，它在全国40多个城市铺了四百多座换电站，累计销售的换电车辆超过10万台。

这些站，之后归蔚来能源统一运营。

蔚来这边的家底，不妨也摆出来看看。

截至2026年9月，蔚来在充换电技术和基础设施上，累计投入超过200亿元。

全国建成9431座充换电站，其中换电站4125座、充电站5306座、充电桩30594根、高速换电站1062座，连通全国550多座城市。

累计提供换电服务超过1.2亿次，充换电服务加起来超过2亿次。

把这些数字换算一句话就是，从全国任意一个换电站出发，可以全程换电到中国大陆任意一个省。

但真正值得琢磨的东西不是数字，是协议中间那两句话。

一是，双方共建统一的C端换电技术和标准。

二是，吉利控股将开发面向C端的换电车型，蔚来能源为它提供服务。

这两句，才是这次合作跟过去所有合作的区别所在。

三年前，蔚来宣布开放换电。之后长安、吉利、奇瑞、江汽、路特斯、广汽、中国一汽，一家一家地签，最后凑到七家。

当年这事儿被叫成“换电联盟”，听着很唬人。

但三年过去，真正走到C端、普通消费者能在店里买到的非蔚来换电车型，掰着手指头数得过来。

签战略合作，有点像加了个微信。互相入股，那就是办婚礼。

前者可以不回消息，后者离婚要分财产。

这次不一样的地方，就是真金白银进来了。吉利拿的是一整个子公司加6.4亿现金，蔚来拿的是换电网络多年攒下来的运营体系和标准。两边都把身家的一部分押在桌上，谁也别想随时抽身。

第二层意义是，换电终于从一家公司的护城河，往行业的地基挪了一步。

基础设施这东西，用的人越多它越值钱，挡的人越多它越烧钱。

4126座换电站，每座按2000度左右的电池储备算，加起来是一张8GWh的储能网。

这个体量如果只服务蔚来自己的车，它是成本项。如果服务几百万台车，它是资产项。

两字之差，中间隔的是规模。

对消费者来说，短期能感受到的变化，其实没那么多。

如果今天买了一台吉利，那还是开不进蔚来的换电站。C端标准还在共建，吉利的C端换电车型连影子都还没有。

马上能摸到的好处，在充电这一侧。

蔚来入股浩瀚能源之后，双方充电资源全面互联互通。蔚来那3万多根桩，加上浩瀚已经铺开的2500座充电站、1.2万把充电枪，覆盖232个城市，以后在一个app里能看见的桩会明显变多。

别小看这件事。

开电车最折磨人的从来不是那点电费，是不知道前面那根桩是不是坏的，是不是被占着，是不是要排四十分钟。

选项变多，本身就是体验。

长期的变化，藏在C端换电标准里。

标准这玩意儿平时感受不到，可它偏偏决定了你能不能用上。

十九世纪的英国，各家铁路公司各修各的，轨距五花八门，货物运到两家公司的交界处，得卸下车重新装。铁路修得很长，可它不成网。

后来轨距统一了，火车才第一次形成了交通网。

换电现在就卡在这个阶段。

蔚来一张网，宁德时代巧克力换电一张网，北京奥动一张网，吉利原本还有一张营运车的网。

几张网各跑各的，这次合并掉了一张。

如果真能走到互联互通那一步，生活里会多出几件很具体的事。

第一，能换电的车会变多。今天想买一台换电车，选项基本就蔚来和乐道那几个。

吉利手里的极氪、领克、银河这一串品牌矩阵要是都塞进来，车型一多，摊到每座站头上的建站成本就下来了。

第二，站会变密。蔚来能源的计划是2030年累计建成1万座换电站，现在是4126座，四年多，翻一倍还多。

第三，也是最容易被人忽略的一条，换下来那块电池，将不再是你的焦虑。

车电分离之后，电池归资产公司，衰减、磕碰、技术迭代都是它的事。2018年那批最早买蔚来的车主，现在能换上100度甚至150度的电池包，这种老车吃新技术的便宜，只有换电体系给得起。

二手车市场的定价逻辑也会跟着变，不用再请人评估那块电池还剩几成健康度，车壳是车壳，电池是服务。

再往远看一层，还有个挺科幻的东西。

蔚来能源自己算过，到2030年，换电网络的年电力需求会超过100亿度。

4126座站、8GWh的电池储备，白天充电，晚上放电，这就是一张摊在全国的巨型充电宝。换电站从给车换电的地方，慢慢变成电网的一部分。

到那时候它赚的钱，可能就不只是用户给的了，还有电网给的。用户的服务费，理论上就有了往下走的空间。

当然了，这是没有依据的想象。中间隔着技术、电价机制、地方政策等一大堆变量，能不能成还需要时间验证。

回到开头那场发布会。

五天前吉利在台上讲充电能有多快，五天后掏钱买了一张换电的门票。

这不矛盾。

一台车补能要多久，是技术问题。一张网能覆盖多少人，是协作问题。

前者可以靠工程师解决，后者只能靠把曾经的对手变成股东。

换电这件事，被判过好几次“死刑”。

2020年蔚来最难的时候判过一次，2023年开放换电被说成是没钱了找人分摊，2025年比亚迪发布闪充又判了一次。

结果每判一次，它就多活一年，多长出几百座站。

这次吉利拿真金白银进来，倒是提供了一个新的观察角度。

如果换电真的没有未来，一个年销几百万台的车企，为什么要花6.4亿加一整个子公司，去买30%的股份。

对用户来说，最实在的，很可能是以后买电车，可以少做一道选择题了。

不用在充电和换电之间站队，不用赌哪家能活到最后，不用怕自己押错技术路线。

基础设施该有的样子，就是让人感觉不到它的存在。

你只管开车，剩下的，自有人考虑。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

iPhone18Pro国内销量炸了，卖这么好，简直没天理

Mon, 28 Sep 2026 09:51:11 GMT

（来源：科技头版）

出品 | 科技头版作者 | 刘峰

iPhone 18 Pro系列国内首销数据出来了。

知名博主援引第三方数据显示，iPhone 18 Pro系列首日卖出32.28万台，约为iPhone 17 Pro系列同期的130%。Pro Max占55.5%，Pro占44.5%。

首周销量接近130万台，同比增长15%，甚至达到iPhone 17全系列首周销量的90%。

而此前预售的成绩更夸张，有博主统计，iPhone 18 Pro系列天猫平台成交额较上一代翻倍，创下历史新高。京东那边，不到一分钟全线秒空。

预售五天，天猫官方预售量突破110万台，京东三方平台突破10万台，其中Pro Max占比高达79%。

问题是，这本来应该是一场“翻车”才对。

按常理，这代iPhone不该卖这么好

过去一段时间，关于iPhone 18 Pro的负面消息几乎没断过。

社交平台陆续出现多篇帖子，反映设备毫无预兆直接死机，自动关机后又意外重启。

触发场景多与Face ID使用有关，有人用Face ID打开“照片”里的“最近删除”时直接重启，有人登录手机银行进行面部验证时同样如此。

但问题不限于Face ID，有人吃饭时看视频手机突然卡住，有人开车通勤听音乐突然关机重启，还有人只是打开了手电筒就黑屏了。

澎湃新闻

Reddit上有用户抱怨：“购机不到24小时，我的iPhone 18 Pro Max就开始不断重启。它因为Face ID重启了3次，运行Apple Wallet时又重启了1次。”

此外，铝合金机身偏软成为了不少人吐槽的问题。有用户反馈，拆箱就发现边框有划痕、掉漆甚至凹陷。

澎湃新闻

还有人晒出镜头区域有类似烤焦的痕迹，以及开机后直接看到屏幕上一条白线。

对此，苹果客服的回应是“铝合金材质硬度特性存在差异，不排除运输环节轻微磕碰”，建议用户保留开箱记录走14天退换。

但第三方渠道激活后就不支持退换了，官方解释“一万台里可能有一台”。

再说之前闹得沸沸扬扬的闪存事件。

根据第三方拆解和实测，256GB和512GB版本用的是TLC闪存，1TB版本TLC和QLC混着用，2TB顶配版直接100%上QLC。

QLC每个存储单元存4bit数据，成本更低，但写入速度和使用寿命都明显不如TLC。当存储空间使用率达到60%时，写入缓存从250GB急剧下降到58GB，极端测试下速度甚至降到1.1MB/秒。

花最多的钱买最差的配置，这事搁谁身上都得膈应。

jablickar

叠加上这一代还涨价了，iPhone 18 Pro起售价9999元，比上一代同存储容量贵了1000元。Pro系列入门价首次站上万元线。顶配新增的2TB版本则比上一代顶配贵了7500元！

按理说，这代iPhone的销量应该扑街才对，但它没有。

首周130万台的成绩，甚至比上一代还涨了15%。这就不太讲道理了。

卖得好，不只是因为“苹果”两个字

其实，iPhone 18 Pro这次的产品力，比看起来要扎实得多。

外观确实没怎么变，灵动岛小了一点，背面摄像头模组几乎照搬上一代。但内部换了不少东西。

A20 Pro芯片是首款2nm工艺的移动处理器，CPU性能提升20%，GPU图形性能提升40%。

主摄首次引入可变光圈，4800万像素融合式长焦补上了上一代缺失的焦段。续航和散热也有明显改善，iOS 27的系统体验被评价为“无限接近无短板的水桶旗舰”。

对于iPhone 14 Pro、15 Pro那批存量用户来说，这代机器的综合体验提升是完全可以感知的。对iPhone 17 Pro用户来说，确实没什么换机动力，但苹果本来也没指望他们换。

而定价策略方面，受内存成本影响，iPhone 18 Pro系列256GB和512GB这两个走量版本，涨了1000元。而1TB顶配版本，涨幅为2500元。

这些都不是关键，关键是国产手机的疯涨，部分国产旗舰256GB涨1000元、512GB进一步加大涨幅，刚上市的小米18 Pro Max透明特别版更是卖到了10999元。

你就说说，国产手机都这个价格了，很多考虑换机的消费者自然会想“那我干嘛不去买苹果”。

还有一招，是很多人可能都没想到的，苹果今年直接取消了标准版iPhone的发布。

过去十年，iPhone标准版一直是走量的基石，拉低了入门门槛，培养了年轻用户和下沉市场。

但今年，苹果果断做减法。原本预算在三五千元之间、计划入手数字系列的用户，面对仅有Pro系列的局面，要么转向安卓，要么咬牙升级购买Pro机型。

Pro系列作为苹果（非折叠屏）手机目前唯一的出货主力，消费力被逼进了高端区，销量自然集中到了Pro身上。

有网友开玩笑说，卖得这么好，别忘了还有《爱情公寓》的功劳。

2014年播出的《爱情公寓4》第六集里，胡一菲在幻想未来的片段中拿出一台造型夸张、细长得像“擀面杖”的手机，说了一句“这爱疯18怎么用？”

图源：

《爱情公寓》剧中片段

当时现实中的苹果还处于iPhone 5s时代，观众只当这是个搞笑桥段。

可12年后，当iPhone 18真的来了的这天，大家回过头看，不免突然感叹时光飞逝。

首销当天，#爱情公寓iPhone18玩笑成真#冲上热搜。饰演胡一菲的娄艺潇下场玩梗，携手京东回应这一经典桥段。

相关话题迅速引发怀旧潮，不少人感慨“从当年追《爱情公寓》到如今亲眼看到iPhone 18发布，时间悄悄过去了12年”。

这个梗带来的情绪价值，比任何广告投放都管用。它让iPhone 18不再只是一台手机，而变成了一代人的时间刻度。

苹果的抗跌，给国产旗舰上了一课

2026年9月这波新品，国产旗舰的首销数据普遍不好看。

存储芯片涨价潮之下，几乎所有厂商都在提价，而提价带来的直观影响就是消费者不买单了。

iPhone 18 Pro系列首销逆势上涨，说明了一件事：在6000元以上的高端市场，苹果的价格敏感度依然远低于所有竞争对手。

数据显示，在6K以上高端智能手机市场，iPhone的市场份额超过60%。高端消费群体本身对价格就不太敏感，品牌认知的惯性也比参数对比强得多。

苹果眼前的优势，是能把“贵1000元”变得让人可以接受。

原有iPhone用户登录账号、迁移照片和应用、继续使用手表或耳机，过程相对省心；旧机折抵和官方分期又让报价与最终支付金额之间多了几种选法。

习惯积累了很多年，消费者比较的就不只是摄像头和芯片。熟悉的体验可以支撑溢价，也会提高人们对故障、维修和配置透明度的要求。

但代价是，苹果直板旗舰的“统一溢价神话”正在出现裂痕。

黄牛群体今年普遍谨慎，有的地方iPhone 18 Pro顶配版黄牛溢价比去年缩水近一半，Pro Max首发后溢价快速跳水。某3C渠道商家直言“跌价速度超出预期”，有的渠道甚至直接不收Pro，只接盘Pro Max，加价幅度也缩到了200-300元。

线上火爆，线下黄牛却在退缩。这说明真实需求和渠道投机正在分道扬镳。

苹果依然能靠品牌号召力和存量用户的换机周期撑住基本盘，但“首发必赚”的确定性正在消失。

对国产旗舰来说，这可能是比销量差距更值得关注的变化。过去几年，国产手机在折叠屏、端侧AI、系统智能体上持续突破，硬件实力赶超了不少，但在高端市场的舆论热度和用户心智上，依然很难撼动苹果的位置。

iPhone 18 Pro这代产品的真实水平，大概在“不及预期”和“没那么差”之间。它卖得好，不是因为它有多惊艳，而是因为高端市场的竞争逻辑，从来就不只是产品力本身。

品牌惯性、情感连接、换机周期、存量用户基数——这些看不见的东西，有时候比参数表上的数字更有分量。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

宁德时代市值蒸发6800亿

Thu, 24 Sep 2026 10:51:41 GMT

（来源：科技头版）

曾毓群迎来新时代的大考。

出品 | 科技头版作者 | 松涛

当行业龙头经历一场漫长的股价下跌，市场不禁为之侧目。

自5月份股价触及高点后，宁德时代便步入持续下行通道，跌幅之大、调整之久，令市场震惊。

股价走弱的背后，是市场格局正在发生深刻变化。

于是，宁德时代迎来了一场新的挑战。

宁德时代股价持续下跌

近日，“宁德时代市值蒸发7000亿”登上热搜，引发了大众的广泛关注。

具体来看，9月23日，宁德时代报收于301.00元/股，跌幅为1.19%，总市值1.39万亿元。

图源：同花顺

今年5月7日，宁德时代A股盘中一度触及467.34元/股，市值冲高至站上2万亿元。市场由此推算，宁德时代累计跌幅超过30%，市值跌去近6800亿元。

9月24日，宁德时代股价持续下跌。截至午间，宁德时代股价为295.74元/股，下跌1.75%，市值为1.37万亿元。

图源：同花顺

在宁德时代股价持续下跌之际，车企在电池供应策略上的调整动作密集出现。理想、小米、小鹏、问界等多家车企相继引入新的电池供应商，或改变电池策略。

其中，理想汽车的变化最受关注。

今年6月份上市的新一代理想L8采用欣旺达电芯。

理想总裁马东辉还披露，欣旺达和中创新航将成为其自研电芯的代工合作方。

与此同时，理想与欣旺达在资本层面的绑定也在加深。

欣旺达公告显示，理想汽车拟出资26.5亿元增资欣旺达动力；交易完成后，理想相关主体预计合计持有欣旺达动力11.17%的股份。

图源：欣旺达公告

小米推出的“龙甲电池”采取车企主导、供应商专业分工的模式。

其中，小米负责产品定义、电池包设计开发和全流程质量管控，电芯方面相关部分由中创新航、欣旺达动力等合作方供应。

公开信息显示，目前小米新上市的澎程N70、N90两款车型直接搭载龙甲电池系统。

图源：微博

不过，SU7、YU7等车型仍是宁德时代、弗迪电池等供应。

小鹏董事长何小鹏则表示，小鹏从今年开始“电池都自己干”，同时明确补充“不做电芯”。

图源：蓝鲸新闻

市场分析指出，这意味着小鹏主导电池系统设计和整合，电芯仍由供应商提供。

问界方面，据相关媒体消息，其计划引入中创新航、国轩高科等供应商。但宁德时代仍然为问界供货，双方也曾通过本地化产线深化合作。

总体来看，多数车企在原有基础上增加供应来源或深化自身参与程度。

市场分析指出，车企之所以纷纷调整电池供应策略，背后有着多重现实考量。

首先，整车行业竞争激烈，价格战持续不断，车企需要控制成本。

电池作为新能源汽车成本占比最高的零部件之一，其采购价格直接影响整车毛利。增加多个供应来源，有助于车企提高议价能力和供货弹性。

其次，车企深度参与电池方案设计，能够使电池与整车平台、续航和补能需求更好匹配。

不同车型对电池的能量密度、充放电倍率、热管理要求各不相同，车企如果能在早期介入定义，便可以减少后期适配的摩擦成本。

本质上来看，车企调整供应链、增加供应商、布局自研，是其发展到一定阶段后难以回避的路径之一。

这既是整车企业增强供应链韧性、争取更大技术主导权的主动选择，也是产业分工在竞争加剧背景下的动态调整。

对于整个行业而言，车企的调整意味着竞争与合作将长期并存，供应链体系也会在动态中不断优化。

一方面，这有助于推动供应链从单一依赖走向多元协同，促进电池技术迭代、成本优化和供应安全；但另一方面，也需要警惕重复投资、资源分散和低水平内卷。

只有在专业化分工与开放合作的基础上，整车企业与电池企业才能形成更健康、更可持续的产业生态。

当然，对宁德时代来说，客户增加供应商选择，在一定程度上会影响部分车型的配套份额。

不过，相关影响是结构性的、渐进的，而非全局性的。宁德时代在全球动力电池市场的份额依然领先，且在许多高端车型和长续航版本中仍是核心供应商。

面对车企自研电池的讨论，宁德时代首席制造官倪军在公司“品质全球开放月”活动期间回应称：“会造车，不一定会造电池。还是要专业的人，做专业的事。”“做不到一致性，别谈规模化。一致性是规模化的准入门槛，这个门槛过不去，产能越大，风险越大。”

图源：微博

一辆车的电池包由大量电芯组成，单体性能、质量控制和长期稳定性，都要放到大规模生产中检验。

而电芯制造涉及材料体系、极片工艺、卷绕或叠片精度、化成老化等数十道工序，任何环节的微小偏差都可能被规模化放大，最终影响电池包的安全与寿命。

宁德时代在失效率控制、全流程数据追溯、极限制造等方面的积累，构成了其在电芯制造环节的核心壁垒。

股价持续下跌后，依然坚毅的宁德时代

与股价下跌形成鲜明对比的，是宁德时代交出的出色成绩单。

今年上半年，宁德时代实现营业收入2769.17亿元，同比增长54.80%；归母净利润432.84亿元，同比增长41.98%；经营活动现金流净额602.17亿元，同比增长2.61%。

图源：宁德时代公告

具体来看，动力电池系统收入1921.25亿元，同比增长46.02%；储能电池系统收入532.61亿元，同比增长87.54%。

储能业务的爆发式增长，为宁德时代提供了动力电池之外的第二个增长极，也降低了其对单一市场的依赖。

市场份额和技术储备同样是宁德时代的底气。

宁德时代披露，按SNE Research数据，2026年1至5月其动力电池使用量全球市占率为40.2%，同比提升2.2个百分点；按中国汽车动力电池产业创新联盟数据，上半年宁德时代在国内乘用车装车量中的份额为46.7%，同比提升5.6个百分点。

图源：宁德时代公告

报告期末，宁德时代拥有及申请的国内外专利合计60,319项，其产品也覆盖多种体系。

分析指出，宁德时代在技术上的布局不仅覆盖当前主流需求，也为下一代电池技术竞争预留了空间。

不过，宁德时代的竞争能力不仅来自单项技术，还包括材料研发、电芯制造、质量控制、供应链管理和交付能力。

上半年，宁德时代研发投入113.8亿元，同比增长12.7%。

在海外市场，宁德时代通过德国图林根工厂、匈牙利工厂等布局，逐步提升本地化供应能力，以应对海外市场的政策要求和客户需求。

基本面强劲，股价却持续承压，背后反映的是资本市场对宁德时代估值的重新审视。

在股价持续承压的背景下，宁德时代推出了大规模回购计划。

7月份，宁德时代公布总额200亿至400亿元的回购方案，回购价格上限为573元/股，回购股份将全部用于注销并减少注册资本，成为A股史上最大单次回购计划之一。

图源：宁德时代公告

宁德时代此举向市场传递出管理层认为公司价值被低估、对未来现金流保持信心的信号。

当前，宁德时代依然拥有强劲的业绩、领先的份额、深厚的技术储备和多元的业务结构。

未来，它能否在更加激烈的竞争中保持优势，值得我们持续关注。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

或12万起售，大众全新中型SUV来袭，预计11月上市

Tue, 22 Sep 2026 09:41:16 GMT

（来源：电车实验室）

撰文：小电

继ID.ERA 9X和ID.ERA 8X之后，上汽大众还将推出一款全新中型纯电SUV——ID.ERA 5X，新车基于全新CEA平台打造，并应用了全新CEA电子电气架构。已于9月15日开启盲订，100元意向金抵扣5000元尾款，预计10月正式开启预售，11月正式上市。

外观设计上，ID.ERA 5X延续了ID.ERA家族简洁硬朗的造型基因。车头采用纯电车型常见的封闭式前脸，一条贯穿式LED灯带横贯左右，中央的大众品牌标识具备发光功能，两侧则搭配灵眸矩阵式LED大灯。车尾同样以贯穿式尾灯与前脸形成呼应，并加入车顶扰流组件，在强化视觉整体感的同时，也有助于进一步优化整车空气动力学表现。

尺寸方面，ID.ERA 5X长宽高分别为4560/1896/1630mm，轴距达到2815mm，轴距超过了途观L Pro。采用了“长轴短悬”设计，前轮距1619mm，后轮距1630mm，前后悬分别为875mm和870mm，整备质量1685公斤，轮胎规格为235/45 R19。

这样的设计，把车轮尽可能推向四角，将乘员舱空间最大化，并采用后排地板纯平设计。储物能力上，后备箱常规容积520升，后排座椅放倒后可扩展至1650升。对于家庭用户来说，这样的空间利用率在同级中具备明显优势。

座舱方面，ID.ERA 5X采用了“云栖智舱”布局，采用极简设计，呈现环抱式布局。配备了悬浮式全液晶仪表和大尺寸悬浮中控屏，采用电子怀挡和双幅多功能方向盘，并提供多色氛围灯、全景天幕、手机无线充电和对开式扶手箱。车机系统标配4纳米MTK8676车规级芯片，支持整车持续OTA升级。由于应用了大众与小鹏联合开发的CEA电子电气架构，控制单元也减少约30%。

智能驾驶是ID.ERA 5X最核心的竞争力之一。高配车型将搭载192线顶置激光雷达，配合地平线征程6H智驾芯片，算力达到420 TOPS，搭载“行云智行”辅助驾驶系统，与一汽大众 ID.AURA T6智驾水平一致，可实现端到端全场景城市NOA、高速领航及全场景泊车功能。需要留意的是，ID.ERA 5X的激光雷达方案也跟 ID.AURA T6一样，不会是全系标配，中低配版本将提供普通版的L2级辅助驾驶系统。

动力方面，ID.ERA 5X搭载后置单电机，最大功率155kW（约211马力），最高车速175公里每小时。电池采用宁德时代磷酸铁锂电池组，具体容量和续航里程官方尚未公布。作为参考，大众ID.AURA T6配备的是59.9kWh和77.5kWh电池组，CLTC纯电续航分为540公里和660公里。

底盘采用前麦弗逊式独立悬架和后多连杆独立悬架，调校延续德系风格。短前后悬配合后轮距略宽于前轮距的设定，理论上有利于提升弯道循迹性和出弯稳定性，在城市掉头、窄路穿行时也更加灵活。安全方面，车身A柱采用热成型钢加强设计，抗拉强度达1500MPa，配合笼式车身结构，在正面40%偏置碰撞中能有效保证驾驶舱完整性。

从配置上看，虽然上汽大众ID.ERA 5X与ID.AURA T6较为接近，但两款车型定位完全不同，ID.AURA T6的定位是一款全面均衡的家用SUV。而ID.ERA 5X更像是一款特点鲜明的“城市精灵”，短车身+长轴距，让ID.ERA 5X在拥有大空间的情况下，具备了城市灵活穿梭的能力，这对于在城市生活的年轻用户，有着很高的吸引力。

售价方面，ID.AURA T6指导价12.99-16.69万元，预计ID.ERA 5X会拥有更低的起售价，或12万起售。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

「安客」上线，AI获客进入“转化后半程”

Mon, 21 Sep 2026 07:22:44 GMT

来源：深响

作者｜吕玥

企业可能从未像今天这样，拥有这么多“找客户”的工具——搜索、短视频、内容平台、私域，再加上AI客服、AI外呼、营销Agent……

理论上，企业能够触达用户的方式越来越多；但现实是，找客户这件事并没有因此变得更轻松。

用户被分散到更多平台，决策也被切成更多环节：今天看到一条短视频，明天去搜索价格，过几天再问客服，最后可能在微信里继续比较。企业拿到一次点击、一次咨询甚至一个电话号码，都不代表这笔生意就此完成。

于是，一个原本直接的问题变复杂了：流量来了，谁负责把它变成客户？

这也是过去两年AI营销工具集中涌入的原因之一。最早AI客服主要解决重复问答和人工接待效率；大模型进入之后，它们开始接企业知识库、判断用户意图、推荐产品，甚至参与销售沟通。AI外呼则又向后走，把已经留下、但没有及时转化的线索重新捞出来。

AI在企业获客链条里的位置越来越深。能力越往后走，检验标准反而越简单：到底能不能多带来一些生意？

也就在这个阶段，百度营销推出了一款新的Agent产品——安客。从安客的产品构成来看，它真正想解决的问题，已经不是“再做一个AI客服”。

AI获客逻辑未变

但转化越来越难

渠道众多，企业头疼的未必是“没有流量”，而是流量进来后，损耗越来越多。

一次点击变成咨询，要经过落地页和客服；一次咨询变成线索，要完成需求判断和信息收集；一条线索真正走到成交，还要经过销售跟进、反复沟通和需求确认。任何一个环节接不上，企业花钱买来的流量都可能停在半路。

更麻烦的是，这些环节往往彼此割裂。客服知道用户刚刚问过什么，销售接手可能需要重新了解；用户在官网表达过需求，换到电话又要再说一遍；第一次没有成交的线索进入CRM后，也可能因为缺少及时跟进，慢慢沉底。

此时企业缺少的，是一套真正能把前后环节连续起来的转化能力体系。

但问题不止于此。如今获客的底层逻辑没有变化，仍然是流量投放—营销接待—用户转化；变的是每一步都被拆得更细，企业需要判断的用户状态越来越复杂。

同样一句“多少钱”，有人只是随便问问，也可能已经在购买比较；同样是一条没有成交的线索，有人已经失去需求，也有人只是还没到决策时间。企业如果只是回复得更快、触达得更多，并不能解决这些差异。

所以，AI获客下一阶段要解决的是：能不能理解业务、判断用户状态，并把用户继续往成交方向推进。

这也对百度营销提出了新的要求。过去百度营销的核心优势，是帮助企业获取流量，做好生意转化；但随着用户触点不断丰富，百度营销也在AI优势下持续寻求转型升级。

百度营销凭什么切后端？

流量之后的企业服务早已是红海——客服、CRM领域都有成熟厂商，外呼也有大量创业公司和SaaS平台在做，这几年大模型浪潮下更是挤满了玩家。此时百度营销切入后端，关键不在于做不做，而是凭什么能赢。

答案要从百度营销过去的两类积累里找。

一是商业广告。百度营销长期的搜索广告经营，沉淀了大量明确的用户需求和转化预期。谁在搜索、搜了什么、用户意图有多强、什么样的信息更容易促成下一步行动，这些问题的答案一直存在于百度营销的商业系统里。这和很多从通用大模型切入企业服务的AI公司不同：后者往往先有模型，再找场景；百度营销则长期处在有明确商业目标的场景里。

二是智能客服。百度营销真正用AI往后端试探是从商家智能体开始的。2023年，百度营销推出商家智能体，把大模型放进真实的企业咨询场景，最早解决的是“用户来了以后更快得到答案”问题。

紧接着产品碰到了下一层问题：用户问完价格就走了怎么办？一句话里没有表达完整需求怎么办？两个用户问了完全相同的问题但购买意图完全不同，又该不该给出一样的回复？

客服场景一旦进入销售环节，“答对”就不再是唯一标准，AI还需要判断用户现在处在哪一步，以及下一步应该做什么。于是过去三年，商家智能体从文字对话扩展到语音交互，引入更复杂的意图判断和销售策略，目前已服务30多个行业、6万+商家。

这些数字不一定直接证明产品做得多么好，但它提供了另一项更难复制的资产：大量发生在真实商业环境里的对话。企业介绍与用户关切的鸿沟、沟通中断的痛点、追问的时机，绝非堆砌模型参数所能破解。例如一句“多少钱”，背后可能是随口敷衍，也可能是货比三家或对售后隐忧。这些微妙的意图辨别，只能在海量真实商业博弈中反复校准。

从这个意义上说，百度营销过去三年真正积累的是一套关于企业知识如何进入对话、用户意图如何被识别，以及一场对话如何继续向转化推进的经验。

而现在，新的问题再次出现。

以上诸多能力过去主要生长在百度营销体系内，当用户离开百度营销，流量同时来自官网、内容平台、社交媒体、电话甚至其他广告渠道，这套能力还能不能继续工作？这是第一道边界——场域。

另一个边界更隐蔽。大量用户并不会在第一次咨询时完成购买。特别是B2B、高客单价服务和长决策周期业务，一条线索从产生到最终成交中间可能经过数次沟通。AI如果只负责第一次接待，那么对话一结束，后续还是回到人工。这是第二道边界——时间。

为打破这双重边界，百度营销将能力向这两个方向延伸：既进入更多企业触点，也拉长线索经营周期。两相交汇，独立产品“安客”应运而生。

当然安客也面临着市场拷问：它是旧瓶装新酒的拼盘，还是真正重塑了AI获客边界？如果只是把原有的AI智能客服和AI智能外呼重新包装在一起，那么它与市场上的产品并没有本质区别。

真正决定安客成败的，不是功能的堆砌，而是百度营销过往的商业积淀，究竟有没有质变为一套纵贯全链路的全新破局能力。

AI打前阵，人工促成交

从公开信息来看，安客并不是从零开始搭建一套AI获客能力，而是将过去已经在真实商业场景中验证过的能力重新组合，并向更大的市场延伸。其中最核心的，就是AI智能客服。

安客AI智能客服：把已验证的转化能力，带到全网

AI智能客服早已经不是新鲜事物，市场上不缺提供自动回复、知识问答、24小时在线的工具。百度营销想做的是把过去在营销场景中训练出的接待和销售逻辑，带到更多入口。

过去三年商家智能体一直在解决两个问题：一是服务，用户来访能否及时拿到答案；二是销售，答案给完之后，对话还要不要继续。

真实商业世界里，后者的复杂度呈指数级上升。刚开始了解产品的人，需要更多信息；明确表达需求的人，需要快速匹配方案；进入决策阶段后，价格、效果、交付和售后又可能成为新的阻力。

因此AI需要根据用户状态决定接下来怎么聊，这也是商家智能体过去几年不断强化的部分：从知识问答延伸到意向判断、需求追问、产品推荐和线索收集。

安客现在要做的，是把这套能力从百度营销体系延伸到更多经营场景。

当企业同时经营官网、广告平台、内容平台和其他线上入口，理论上无需在每个地方重复建设客服逻辑。企业沉淀的产品知识、销售策略与用户判断方法，完全可以由同一个AI体系统一调用。

企业真正希望复制的不是聊天窗口，而是同一套成熟的销售能力。安客AI智能客服解决的也不再是“有没有机器人在线”，而是如何帮企业把一套成熟的接待和销售方法，更低成本地复制到不同流量入口。这也是百度营销过去三年的积累能否产生新价值的第一次检验。

安客AI智能外呼：同样的线索，转化更多，也让销售更聚焦

客服解决的是用户主动找上门之后的问题。但企业花钱买来的线索，并不会全部在第一次沟通时转化，有人当时预算不够，有人只是先问问价格，有人的项目还没有启动。销售系统里往往长期沉淀着大量这样的线索。

理论上，它们仍有价值，我们可以直接算两笔账。

第一笔，是转化账。假设企业手里有1000条冷线索。按照人工销售约1%的预约成功率计算，最终大约只能带来10个预约；按照目前安客产品侧的平均测算，AI外呼预约成功率约为3%，同样1000条线索，对应的就是大约30个预约。同样一批线索，转化结果可能从10个变成30个。

第二笔，是人力账。1000条冷线索，如果全部依靠人工跟进，销售需要投入大量时间完成逐条触达、沟通和筛选。但真正值得销售投入精力的，往往不是“把1000个电话都打完”，而是从中找到有明确需求的用户，进一步完成方案沟通、产品介绍、异议处理和最终成交。

AI可以把前一段标准化程度较高的工作接过去。先拨、先聊、先判断。有进一步意向的，再交给销售。这种模式下，AI的价值并不只是节省几个客服或者电话销售岗位，而是让有限的人力更多集中在高价值环节。对于线索型生意，这可能比单纯降低人力成本更重要。

一个真实客户的案例：AI如何把一条线索接得更深

中安探测是一家专业的气体检测报警仪器企业，产品覆盖300多种气体检测。这类B2B业务有一个典型特点：客户需求高度非标准化。有人带着明确型号来确认参数，也有人只能描述使用场景，需要销售进一步判断和选型。

比如有用户会问：“有没有隧道里用的车载4合1报警装置？”这类问题并不能简单用“有”或“没有”回答，还需要继续确认检测气体、使用环境等信息，才能匹配合适的产品。这也意味着，中安需要的并不是一个只负责答疑的客服，而是一个能够理解专业产品并逐步补全用户需求的销售助手。

为此，中安将3000余条业务资料和销售话术沉淀进Agent，让AI参与专业答疑、产品选型和意向识别；在人工忙线或非工作时间，则由语音版智能体继续承接咨询。按中安方面提供的信息来看，实际经营中，文字版智能体用户转化率达到50%，整体转化率约为行业平均水平的240%。

更值得关注的是咨询之后的线索经营。对于这类专业采购，第一次咨询没有成交，并不意味着需求消失。项目周期、预算和采购计划都可能发生变化。安客AI智能外呼会再次触达这些存量线索，确认需求是否仍然存在，筛选出值得继续跟进的客户，再交由人工完成报价和成交。一个月内，中安通过这套方式挽回了近12万元的线索价值。

放到完整的销售链路里看，AI承担的并不只是“接待”：前端帮助理解和补全需求，人工缺席时继续承接，后端再对沉淀线索进行重新筛选，最终把更值得跟进的商机交还给销售。这一“AI打前阵、人工促成交”协作体系，让中安探测实现了存量与增量的高效双赢。

从广告到产品

安客价值重估

至此安客的产品逻辑已清晰。它并非简单把“AI智能客服”和“AI智能外呼”拼在一起，而是试图利用百度营销过去在商业广告、AI技术以及真实商家场景中的积累，把AI获客从一次咨询，进一步延伸到更多触点和更长的线索经营周期。

对百度营销来说，另一个值得关注的变化，是这套能力开始以独立产品的方式进入市场。商家智能体此前更多嵌在百度营销的广告和营销链路中，承担企业获取流量之后的转化能力；而安客可以被企业单独购买、独立使用，商家对它的价值判断也随之变得更加直接：不只看“能不能帮助广告提升转化”，还要看“能不能给整个获客链路带来更多生意增量”。

如果这套能力能够在更多行业和场景中持续复制，安客的价值也就不再局限于广告之后的一次转化，而有机会进一步进入企业日常的获客经营。

对于百度营销而言，这也是一次从提供流量，到进一步提供获客能力的延伸。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

苹果把iPhone折起来，顺手补交了AI答卷

Fri, 18 Sep 2026 08:05:07 GMT

　　折叠屏迟到七年，Siri迟到两年，新 CEO特努斯这次把AI时代的答案补齐了。

　　如果有15999元的预算，你会考虑买苹果，小米，还是华为的折叠屏？

　　随着苹果新品的发布，答案未必更容易了。

　　北京时间9月10日凌晨，苹果召开秋季发布会，一口带来了iPhone 18 Pro系列、AirPods 5、Apple Watch Series 12和Apple Watch Ultra 4，以及那个真正的“one more thing”——iPhone Duo折叠屏。

　　没错，苹果的折叠屏真没叫Fold，Flex，Ultra什么的，真叫Duo，Duo，Duo，Duo，拼多多战略合作实锤了（bushi）。

　　过去几年，苹果发布会已经被拍成了制作精良的产品电影，这次也不例外，库克先在开场短片里客串了一把“路人甲”，最后对着镜头摆摆手，把主角指向特努斯。熟悉的“Good morning”没有了，特努斯穿着新iPhone同款酒红色长袖，用一句简单的“Hello”，接过了苹果的话筒。

　　我们先来检阅一下这份答卷，是否达到你的预期，先快速回答大家关心的问题：

　　折叠屏叫iPhone Duo，展开是等比放大的两块屏幕，最大惊喜不是折痕，是全新侧边的交互设计，它甚至“倒反天罡”加入了Apple Pencil。

　　18 Pro系列升级不小，但是现场介绍重点还是全新的Siri以及可变光圈的拍照，以及256G基础款涨价1000元。

　　AppleWatch除了更准确地监测健康、给出更完整的健身建议，现在还可以替你“偷听”和记忆声音；AirPods 5不是传闻中带摄像头的版本，但主动降噪下放，带降噪的版本也比上代便宜了。

　　Apple Intelligence已经支持简体中文，但全新的Siri AI独立App首批测试版仍然只有英文，中文不在名单里。Siri已经能接入相机、调用超过30万款App，但中国大陆用户暂时还用不上。

　　其实在印度供应商塔塔电子的“助攻”下，这次苹果发布会看似没什么秘密可守了。

　　特努斯最后能保住的悬念，似乎只剩下两个：苹果到底怎么定义自己的折叠屏，以及，它敢卖多少钱？

　　但特努斯显然不准备只回答这两个问题。

　　开场不久，特努斯没有先讲参数，而是给iPhone加了一个新定位：智能个人中枢。

　　发布会给出的答案也很直接：Duo负责把屏幕展开，Siri负责让iPhone真正替用户动手。一个回答新的硬件形态，一个补上苹果迟到两年的AI体验。

　　先说本次最大的看点，折叠屏。

　　说实话，不得不首先吐槽一下苹果越来越妥协的外观设计。

　　iPhone Duo边缘用了大R角过渡，但因为折叠屏的缘故，折起来左右不对称，展开之后，系统又会把内屏当成两块等比例的iPhone屏幕来组织内容。

　　折起来不对称，展开后突然对称，看起来确实有点别扭。

　　自从华为Pura X带火阔折叠，越来越多厂商开始跟进。但阔折叠到底解决了什么问题，各家的答案并不清楚。有人强调单手握持，有人强调阅读体验，最后还是容易变成一台小平板。

　　苹果也没跳出平板的思路，但特努斯很聪明，他没有直接回答“苹果为什么直到今天才做折叠屏”，而是把问题换成了：怎样把一块更大的屏幕装进口袋？

　　他给出的方向更具体：外屏继续负责一台iPhone的日常操作，展开后则像翻开一本书，让两块等比例的屏幕并排工作。

　　按照特努斯的说法，更大的屏幕可以用来看内容、翻照片、玩游戏，也可以承载Siri AI和Apple Intelligence。但这台设备仍然要能装进口袋、握在手里。

　　苹果做的事，就是把它折起来，重新设计iOS的软件交互，让展开后的体验尽量接近iPad。

　　简单说，苹果把常用控制项挪到了屏幕侧边，把中间完整地留给内容。同时重新调整App布局，让内容能够从外屏自然铺到内屏。

　　主屏幕上的Dock程序坞变成了纵向排列，状态栏则被缩进屏幕一角。无论手机怎样旋转，常用按钮都会留在靠近拇指的位置，不用在7.6英寸的屏幕上伸长手指到处找。

　　内外屏还采用了相同的显示比例。合上手机时正在看的内容，展开后会自然放大和重新排版，不会简单粗暴地拉伸，也不会在两边留下大块黑边。

　　苹果在发布会上另外强调的一个词是“连续”。

　　比如，在外屏打开一个App，展开手机后，内容会像重新对焦一样逐渐铺满内屏；需要多任务时，则可以同时打开两个App，或者并排打开同一个App的两个窗口。

　　把手机折到一半，iOS会主动避开中间不方便点击的区域，把视频移到上半部分、控制项放到下半部分。立在桌面上，即使不充电，也能进入待机显示，变成时钟、相框或者天气面板。

　　甚至连Apple Pencil也来了。现在可以直接在iPhone Duo的内外屏上书写、画画和批注文档。

　　苹果绕了一大圈，终于做出了一台能打电话的折叠iPad mini。不过5.4英寸外屏放在今天确实偏小，看来苹果还是忘不了mini系列啊。

　　软件说完，再看苹果口中“只有Apple能做到”的硬件工程创新。

　　首先自然是铰链。

　　iPhone Duo的铰链由超过100个精密零件组成，采用可变扭矩设计，在不同角度提供不同阻力。手机完全展开时，中间的支撑结构会托住屏幕；合上时，则由内置磁铁把两侧吸紧。

　　所以，iPhone Duo既能完全摊平，也能停在不同角度。苹果官网直接用“可折、可立、可摆”来概括它。

　　苹果也没有说自己彻底消灭了折痕，它做的就是尽量让用户忘掉折痕。

　　内屏表面的定制纳米纹理负责减少反光，降低折痕的视觉存在感；下面的十层复合结构，则用高强度玻璃、黏弹性胶水、钛金属底板和碳纤维支撑，让屏幕弯折时可以像书页一样相互滑动，又不会轻易变形。

　　装配时，AI算法会给每一套铰链匹配最合适的机身。共焦激光还会逐台扫描屏幕，再用最多25层微米级材料填平残留起伏。

　　苹果也为这套折叠结构做了不少取舍。

　　为了把机身做薄，Face ID被取消，Touch ID重新回到侧边电源键。iPhone Duo也只保留两颗4800万像素后置摄像头，没有长焦，也没有18 Pro上的可变光圈。

　　好在折叠结构确实给拍照增加了几种新玩法。

　　手机可以半折放在桌面上，不用支架就能拍摄延时视频、进行视频通话或者拍全家福。用户也可以调用后置主摄自拍，通过外屏查看取景。

　　Duo Preview会在外屏显示实时画面，让被拍的人自己调整动作。Kid Cue则会播放动画，想办法把小朋友的视线骗到镜头上。

　　Smart Take更像一位临时摄影师。手机立在桌上后，端侧模型会观察画面，等所有人站好、看向镜头时自动按下快门。拍照的人终于不用开启倒计时，再一路冲进合影。

　　Duo FaceTime则把视频通话放到了两块屏幕上。身边的人可以直接通过外屏加入通话，前后摄像头也能同时传输画面，让对方既看到你，也看到你眼前发生的事情。

　　当然这些功能对用过国产折叠屏的人来说，也都不新鲜。

　　相比折叠屏，估计大多数人真正换机，还是会考虑Pro系列。

　　先说大家关心的，18 Pro系列确实涨价了。

　　256GB版本的iPhone 18 Pro和iPhone 18 Pro Max，国行起售价分别来到9999元和10999元，均比上一代贵了1000元。

　　这次涨价还不只针对新品。已经卖了一年的iPhone 17标准版也被重新贴了价签，起售价上涨800元，来到6799元。

　　看来面对存储芯片和零部件的普遍涨价，苹果也是真的扛不住了。

　　去年的发布会上，Apple Watch占去大段篇幅，多少有些令人费解。今年的顺序正常多了，iPhone、AirPods和Apple Watch接连登场，18 Pro也重新站回了前半场。

　　只是，苹果讲18 Pro的方式变了。

　　过去发布新iPhone，芯片、摄像头和材料总要各自讲上一大段。今年，Apple Intelligence成了串起硬件更新的关键词。

　　芯片为什么更快、散热为什么更大、内存带宽为什么提高，最后都指向同一个答案：在手机上运行更大的AI模型。

　　所以，第一个详细介绍的大功能，就是此前跳票的Siri AI。

　　Siri现在可以从邮件、信息和日历中寻找个人情境，看懂屏幕和相机里的内容，并在超过30万款App中执行操作。

　　发布会现场，Siri可以对着活动海报拍一下，把时间和地点一次性写进日历，也能在Outlook里起草邮件、到Notability中寻找作业。

　　苹果还为Siri做了独立App，并把它直接放进相机。过去的对话可以通过iCloud跨设备同步。

　　但目前只能先看演示。Apple Intelligence已经支持简体中文，全新的Siri AI测试版首批却只有英语，中国大陆用户暂时也用不上。

　　这次的芯片也不再是绝对主角。苹果强调的，不是A20 Pro又快了多少，而是它怎样在本地跑AI。

　　A20 Pro采用2纳米制程，第一次加入两组16核神经网络引擎，AI计算能力提高一倍，内存带宽增加50%。新的封装方式把芯片和内存并排放置，让芯片直接连接面积扩大三倍的均热板。

　　影像是18 Pro另一项比较实在的更新。

　　4800万像素Fusion主摄加入机械可变光圈，六片比头发丝还薄的叶片，可以在四档光圈之间切换。

　　暗光环境下，光圈会自动打开，最多增加约50%的进光量；拍摄多人合影时，光圈则会缩小，让前后排的人都尽量清楚。

　　相机App也终于补上专业控制。用户可以手动调整光圈、快门速度和白平衡，也能查看直方图。智能对焦跟踪则会调用端侧模型锁定主体，即使人物短暂离开画面，也能在重新出现后继续追焦。

　　不过，整个影像部分最值得单独拿出来说的，是Apple Reference Image。

　　现在生成式AI已经能把假照片做得越来越真，苹果给出的办法，类似给真实照片留下一张由传感器签名的“数字底片”。

　　开启Reference模式后，iPhone 18 Pro会在拍摄时对像素数据进行安全签名，再通过私密云计算生成一张无法修改的参考图像。

　　用户仍然可以正常修图，但媒体、平台或者第三方App可以拿参考图像进行对照，确认照片的哪些部分被改动过。

　　SynthID、C2PA等方案主要负责标记AI内容，苹果则把验证提前到了按下快门的一刻：先证明相机当时到底看到了什么。

　　从手机到耳机，再到一直戴在手腕上的手表，苹果正在把每一块屏幕和每一个传感器都用在了AI能力上。

　　传闻中带摄像头的AirPods没有出现，AirPods 5的更新相对务实。

　　主动降噪成为全系标配，效果比上一代提升50%。基础版售价129美元，与上代不带降噪的版本相同；带无线充电盒和耳机柄音量控制的版本卖149美元，反而便宜了30美元。

　　至于AI，苹果描绘的还是那套体验：戴着耳机免提调用Siri AI，或者通过实时翻译与不同语言的人交流。

　　悬念只剩下国行什么时候能用。考虑到Siri AI首批只有英语，苹果目前也没有给出中国大陆的时间表，暂时不用抱太大期待。

　　Apple Watch的常规更新仍然围绕健康和健身。新的健康感测系统可以每5秒读取一次心率，结合睡眠、运动和生命体征，判断用户今天适合加练，还是应该躺平，佳明，颂拓之类的运动手表可能要紧张一下。

　　更有意思，也更容易让人不安的，是“音频智能”。

　　Live Rewind可以在连按两下数码表冠后，转录过去15秒没听清的话；Siri Recap则会聆听日常谈话，把会议或家长会整理成标题、摘要和关键要点。

　　钉钉录音卡、AI录音耳机做的事情，现在被苹果戴到了手腕上。

　　苹果显然知道“手表替你偷听”听起来有些吓人，因此花了不少篇幅解释隐私：系统不保存录音，原始音频在S11芯片的独立安全区域内处理，连苹果也无法读取；保存下来的文字则通过iCloud端到端加密。

　　不过，Live Rewind和Siri Recap同样要到今年晚些时候才推出英语测试版，国行何时开放仍是未知数。

　　特努斯首秀就把苹果在 AI 上欠的卷子都交上了。

　　发布会后的第一轮媒体评价，也比预想中积极。

　　路透社将iPhone Duo称为iPhone X以来，苹果最大的一次产品设计变化。美联社则认为，这场发布会完成了一次相当顺滑的领导权交接，但也提醒，折叠屏目前仍然只占智能手机市场不到5%的份额。

　　从短期来看，这套产品组合对帮助苹果应对供应链涨价等现实压力会起到很大作用。

　　存储芯片供应紧张，零部件普遍涨价，苹果把Pro和Duo放在秋季发布会，把标准版留到下一阶段，既能缓解供应链集中备货的压力，也把更多注意力留给了利润更高的产品。

　　折叠屏的新形态和AI的新体验，给了苹果一个重新解释高价的理由．

　　15999元的iPhone Duo也不必立刻承担主力机型的销量。只要吸引一批高端用户，它就能抬高iPhone的价格上限和平均售价。

　　对于特努斯来说，这场发布会的意义还不止于此。

　　折叠屏已经研发超过十年，新Siri也在2024年就已经公布，这些都是库克留给他的牌。

　　特努斯的个人贡献，是把这些散落多年的技术放到同一张产品路线图里，并让它们在同一个时间点完成交付。

　　这恰好是他最熟悉的事情。

　　在苹果工作的25年里，特努斯从负责产品零件，一路管到几乎所有硬件工程，还参与推动了Mac转向Apple Silicon。他擅长的就是把芯片、屏幕、材料、操作系统和供应链拧成一件能够量产的产品。

　　这种取向也体现在他的第一场发布会上。

　　他致敬乔布斯当年对智能手机的定义，先提出“智能个人中枢”，再把18 Pro、AirPods、Apple Watch和Duo按他的产品思路装进同一条产品主线。

　　特努斯上任时，手里的确已经握着一对2。

　　一张是Mac和Apple Silicon跑通的软硬件整合能力；另一张是苹果花几十年铺出来的25亿台活跃设备和开发者生态。

　　Duo把第一张牌打成了新的iPhone形态。Siri则借助第二张牌进入相机、手表和30万款App，把苹果原本分散的设备变成AI可以调用的资源。

　　至少在这场发布会上，特努斯把一对2打出了大小王的效果。

　　当然苹果交卷了，不代表普通用户也要急着替它买单。

　　就算想买也得等到 10 月份才能预约，到时候可能还得加价。

　　普通消费者，咱们还是继续做等等党更稳妥。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

教培一线观察：传统投流仍如常，通过 AI 实现增长是良方

Thu, 17 Sep 2026 09:24:19 GMT

我最近在研究AI对于教培行业的增长助力，所以有幸跟二十余家机构的创始人或运营负责人频繁交流，总结下来大家的想法高度一致：投流不敢停，预算越来越高，利润却越来越薄。大家都想找到新的增长路径，但绕了一圈回来，主流获客方式还是抖音、小红书、百度、腾讯这几大渠道。不是不想变，是没有更好的方案------这就是当下教培行业最真实的现状，整个行业的生存基本盘。

数据显示从2019年到2026年，教培行业规模型机构从12.4万家锐减到4932家，96%的压减率是事实；新生儿数量锐减、家长报班更理性、各赛道内卷加剧也是事实。小机构批量倒闭，中大机构靠着规模效应维持自己的基本盘，整个行业从「疯狂扩张就能赚」的红利期，彻底进入了「抠细节、拼效率」的存量周期。

再从获客层面来讲，早几年素质类一个有效商机三四十块，职教类也不过八十块左右，销售只要跟进及时，成交率稳得住，大幅扩预算都不会亏。现在呢？主流赛道商机成本普遍翻倍，职教考证类动辄就得到两三百，并且现在无效线索、同行套信息的虚假线索比过去还多了不少。同样的预算，拿回来的有效线索少了一大半，转化难度却涨了一大截，最后算下来，营销成本吃掉营收三分之一甚至一半的机构比比皆是。

很多机构把问题笼统归在"获客成本高了"，但在我看来，表层原因确实是获客成本上涨。但深扒获客运营层面，我们会发现传统人工运营也存在三个短板：

第一个短板：线索利用率不足，机构很多的投流费用都浪费在了低效跟进里。一天几百条线索进来，销售人均有效跟进的上限就是三四十条，剩下的要么草草聊两句标记无效，要么直接烂在客户池里。因为人工根本做不到每天海量的快速准确判断客户意向，并针对每个线索都细心引导，讲透产品价值。
第二个短板：课程转化阶段过分依赖销售的个人能力，无法形成标准转化动作。绝大多数机构的成交逻辑，都是「老销售靠经验，新人靠踩坑」。一套好用的破冰话术、一套应对学生和家长异议的逻辑，全靠员工自己摸爬滚打磨出来。老销售离职，带走的不只是客户，是整套可复用的成交经验。
第三个短板：是私域存量做不透，用户LTV挖不出来。公司攥着几千上万的学员和家长微信，除了群发活动通知、到期催续费，不知道该做什么、怎么做。如何人工做精细化运营？一个用户运营管一两百个学生就到顶了，而且做不到个性化的触达，最后要么频繁群发骚扰导致用户拉黑，要么常年躺平变成死粉，学生转介绍、升班复购的增量完全没释放出来。

说到这里很多人会问：那AI是不是就能彻底替代投流和人工运营？我的答案很明确：不能！至少现阶段不能。投流依然是教培行业的主流获客方式，这个格局短期不会变。AI不是来颠覆投流、替代人工的，它是给现有增长体系做「增效补丁」的------它解决不了没有流量的问题，但能解决「投流预算花得糙、流量来了用不好、人工效率有天花板」的问题。

这也是我一直在说的「增长型AI」的核心：它不是一套拿来就能躺着赚钱的黑科技，是嵌入到你现有投流、线索、销售、复购全流程里的效率工具，是你现有增长方式的「强效辅助」。

我们现在开始拆解「增长型AI」如何通过五个关键节点实现增长落地：

AI辅助线索清洗：

提升转化效率，盘活投放存量

机构现在越来越多的投流预算开始向小红书、抖音等平台倾斜，这些平台来的线索通常先被内容种草，带着兴趣或问题来咨询。但难点恰恰是如何在平台规则允许的范围内，真正有效的把有效线索筛选出来，把客户的动机挖出来，把信任铺垫好，再顺势沉淀到企微私域。

很多机构这项工作由于团队精力不足，ROI产出普遍偏低，清洗线索的过程往往都是复制粘贴话术，所以产生了以下问题：

没有判断出学生为什么咨询：刚需？比价？还是一时冲动随便看看？
没有问清预算、预计下单时间、学习阶段和真实痛点；
没有建立完整的学生意向标签，流转到销售手里只是一个微信，这个客户到底什么情况未知；
受限于工作时间，晚上学生兴趣最高的时候没有承接，导致线索沉默或被同行截走。
潜在学生没有从平台聊天自然引导到企微，平台私信流失率高，无法持续跟进；

那么，如果我们借助AI的能力，可以如何解决以下问题呢：

在承接小红书、抖音等平台咨询的时候，先分析学生评论、私信问题，围绕内容建立兴趣点，选择不同的策略进行对话；
在挖掘动机的时候，通过AI能力客观的判断学生是刚需解决问题、被内容种草、对价格敏感、需要方案，还是正在多家对比等多种情况。
深度挖掘需求，进行语义分析，从而建立全面的用户画像，给后面销售进行承接转化时候可以更加有针对性的提供销售策略支撑。
7*24小时进行服务和响应，比如晚间学生咨询量高峰时段，可以保证学生在兴趣点最高的时候及时响应，认真对需求加以引导；
更加合理的铺垫加企微理由，比如方便发资料、做方案、预约体验、领取权益、让用户可以沉淀在私域持续跟进；
将高意向线索整理成销售可接手的信息卡，让整个销售管理过程有据可循；

AI全流程辅助试听邀约和到课提醒：

实现全程标准化销售动作落地

教育线索成本很高，学生不会咨询后就马上报名，那么就来到了非常重要的一环：「试听邀约」，只有参与试听的潜在学生才会大概率转化成最终付费。那么对于销售来说：邀约过程中就要让家长或学生在试听前就先形成判断：这个课和我的目标有关，这个问题值得现在解决，这次试听我一定要去。

在长期跟踪和体验各个机构的试听邀约后，我发现了如下问题：

投流线索进来后，只问：要不要试听？什么时候能来试听？但学员的基础、目标、学科薄弱点、日常时间安排问不清楚；
家长不了解孩子的问题和课程之间的关系，没有让家长意识到当前问题拖下去会造成的影响；
虽然学生预约了试听，但有没有把课程价值、辅导老师、班型和学习路径说到学生或家长关心点上，导致到课率不稳定；
学生到课后没有和后期销售衔接学习反馈和报名理由，后续转化过程中没法有针对性的打痛点，造成试听后转化断层，转化率大打折扣；
试听转化过程过度依赖个人状态，报名高峰期因为要对接的学生太多，非常容易漏跟、断跟，白白浪费了投流预算。
那么，刚才讲了那么多问题，我们又如何改良呢？
通过AI的模型能力，先了解学员的年级、基础、目标、薄弱点、考试节点、学习时间和家长主要顾虑。甚至可以先根据学员情况生成一套题目，学员答完后AI自主判断，生成针对性销售策略；
AI还可以根据学生情况，把学习问题和课程价值对应起来，比如提分、应试、口语、作业习惯、规划能力等。并且把老师是否适合、难度是否匹配、后续学习路径，一次性在试听课之前就跟家长说清楚。
在经过上述工作后，学生应邀试听前，AI还可以再次强化试听目的和学生原本关心的问题，准备事项和家长是否陪同，同时提醒时间。
试听后，AI将完整学生信息（从建联到试听课后）、家长顾虑、报名意向判断等信息统一发给后续跟进的销售同事，打通不同分工协同工作时的学生信息断点，销售过程有据可循。
由于AI跟进能力无上限，所以即使在报名高峰期也能轻松应对所有线索，对暂未报名的各类学生都可以继续围绕关键信息做持续跟进。

AI辅助课程销售：

促进销售转化率提升

经过了不断的努力，我们终于推进到了课程转化的阶段。这里也是最考验我们销售能力的阶段了。在这个阶段，我们要把学生的学习痛点、目标差距、时间压力和报名动机一步步引导出来。但恰恰问题就在于，很多家长或学生已有了需求，但还没有形成「现在必须学、必须报、不能再拖」的认知。课程销售真正要做的正是要把课程价值传达到学生的焦虑点和目标点上，形成完整的闭环。

我们在课程销售过程中在努力提升转化率，但不确定：

销售人员是否充分了解和利用了之前沉淀的用户标签和画像，是否针对这些信息有针对性的制定销售策略；
销售人员是否能根据与学生的前期咨询沟通，试听课表现精准匹配对应的课程、老师和班型，解决学习短板问题，真实有效的帮助到学生；
销售人员在这个过程中是否根据既定策略把紧迫感，把压力、把可能造成的负面影响，把现在报名和以后再看的差别，跟学生讲清楚；
复盘过程中销售人员口述的客户情况和跟进记录是否真实客观，是否真的每一个有效线索都进行了跟进并努力进行了转化；

那么，如果以上的不确定性通过AI能力使之成为确定性了呢：

我们可以根据学生多维标签生成定制化策略，无论AI销售自行成单，还是让它作为人工销售的业务小助手，都以可摆脱传统人工经验判断易出错的问题；
我们可以把课程价值自动对应到学生痛点上，先判断清楚学生是为什么而来：成绩、就业、证书？学生的基础现在如何？再向学生讲明白：学什么、怎么学、老师和班型为什么适合、能解决哪些问题；
我们可以把学生的「想了解一下」转变为让他们认识到「这个问题继续拖会产生的影响」。最后围绕价格、时间和效果推进报名，对犹豫客户可以持续用考试节点、就业窗口和学习差距做召回。
上述三点内容我认为只有AI可以孜孜不倦、冷静客观的为机构销售工作持续提供确定性。并且区别于过去销售的过程盲盒，AI的销售过程可以设定报警阈值，随时可人工干预，没有了「唯结果论」的不确定性。

AI主导社群运营和学生陪伴：

创造增长新起点

我们的学生终于报名开始上课了，但这并不是终点，而是我们持续增长的新起点。由于现在流量贵，获取新客户更是贵上加贵，所以利用好已购学生就变得尤为重要。做好复购增购的抓手，就是社群运营和学生陪伴。

社群运营和学员陪伴的核心，是持续制造互动、持续通过有温度的陪伴、放大学生的学习价值，并把群里的兴趣和参与感转化成增值行为。作为社群运营者真正关注的应该是：私域群有没有热度，抛出的话题有没有人接，设计的活动有没有人参与，发放的优惠券有没有被领取等等。

但是最近几年做下来我们会发现，实际业务经常卡在下面几点：

群里发了课程通知和活动海报，没有人接话，学生和家长慢慢全变成潜水；
群话题没有设计，缺少能引起家长或学生共鸣的学习问题、成果展示、阶段目标和焦虑点；
群里活动缺乏有策略的预热：优惠、限时权益、讲解会安排之前没有被充分铺垫；
学生参加完公开课、试听课、打卡活动后，没有人继续跟进讲下一步学习路径和报名价值；
群里的高意向学生、积极互动的学生和沉默观望的学生没有被分层一对一跟进；
老学生满意度、续费、加购和转介绍机会没有在日常陪伴中被识别出来；
针对上述问题，我认为可以用AI的能力来解决，比如：
让AI来根据群内学员画像设计群话题：围绕学习痛点、阶段目标、作业成果、考试节点、案例故事和家长关心的问题，引导群内讨论；
让AI来设计群内运营活动：对公开课、试听课、讲解会、训练营、限时名额等活动内容进行设计，对学生问题进行解答，激发大家参与热情；
让AI来设计优惠券和权益：自动识别用户类型，用户特点，杜绝千篇一律的优惠权益政策，让优惠可以实打实的促进增长；
让AI来分层跟进用户：基于用户标签，通过区分学生互动积极度、已参与活动、领取优惠情况等，对沉默观望、高意向和有流失风险的学生进行甄别，针对性的进行沟通引导；
让AI来识别转化机会：基于学生的沟通和表现，把续费、加购、转介绍、报名咨询和退费风险整理出来，提醒运营或顾问分类重点处理；

AI辅助销售全路径管理：

赋能工作、彻底打开销售黑盒

我们最后再说说老生常谈的销售管理问题，绝大部分机构都在被销售管理问题困扰，因为只能管「结果」，管不了「过程」。销售跟进到不到位、话术合不合理、异议处理有没有偏差，管理者很难全量把控。

这也就是我们要选择用AI辅助管理的意义：其一，把优秀的销售动作标准化，给全员配上「实时辅助教练」，抹平销售之间的能力差距；其二，彻底打开销售过程的黑盒，实现随时可观测、可预警、可介入。

具体说来有以下几点：

从「靠销售个人能力签单」转变为「靠标准方法策略签单」，传统销售团队基本都是符合二八定律的，20%的销售给团队提供了80%的产出，但AI可以通过辅助普通销售的日常工作，尽可能的提高销售水平，拉齐团队人员能力；
从「靠经验猜业绩」转变为「靠量化数据预判结果」，AI可以基于跟进过程中的学生行为数据，预估每条线索的成交概率，帮管理者提前标记高潜力客户、潜在流失客户，同时精准定位成交卡点，及时提醒干预，反向优化销售流程；
从「定期开例会听汇报」转变为「销售过程随时可观测分析」，AI可以自行执行销售工作，管理者可以直接通过后台进行观测和干预。如果不放心AI全程跟进，也可以让它来作为小助理，辅助销售话术和动作，生成过程报告，作为管理者不用每个群的查看聊天记录了；
从「手动拉数据做分析」转变为「根据业务自动生成管理策略」，我们常规的销售管理策略制定需要：手动拉取数据，开会听汇报，结合这些数据根据经验做分析、做判断。那AI介入之后，我们就可以把所有的销售行为数据自动收集和分析，并且生成可执行的销售打法和管理策略，综合客观评估管理效率等。

讲了这么多，但我不建议机构把宝全压在AI上，更不认同现在某些AI颠覆论的极端说法。当下的教培行业，投流还是获客基本盘，是保证你有稳定流量入口的基础，人工销售转化也必不可少。「AI是增量项，是帮你在同样的投入下，多赚一点、多省一点、做的比同行好一点的变量」。

比如，同样投10万的广告费：你用AI筛选线索，ROI比同行高20%；同样的销售团队，你用AI做销售辅助，转化率比同行高20%；你用AI管理销售过程，人效比同行高30%；这些短期看是几个百分点的差距，但长期下来就是能不能活下去、能不能赚到钱的差距。这才是AI在当下教培行业最真实的价值：不是要颠覆什么旧世界、创造什么新未来。而是做增量，是补齐短板。

对于绝大部分的教培机构来说，落地AI让业务增长的第一步，从来不是搞大小模型、招专门的团队，而是先从一个环节切入解决问题：比如先用AI做线索初筛，先看到小结果，再谈全链路。

「先落地，再迭代；先提效，再扩量」后续我会站在教培一线从业者的视角，持续拆解「增长型AI」可用的工具和日常经验，比如一些AI的观测指标如何建立、具体的使用场景如何落地等能直接复用的实操打法。毕竟在这个行业里，能落地的方法，才是有用的方法。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

或15万起售，外观豪华，吉利星越L PLUS即将上市

Wed, 16 Sep 2026 10:21:09 GMT

（来源：电车实验室）

撰文：小电

9月5日，吉利发布了全新SUV——星越L PLUS，新车基于CMA架构打造，官方定位为“中大型旗舰智混SUV”，并且官方还透露该车将于近期完成上市。星越L本就是吉利旗下一款热销的燃油紧凑型SUV，如今再推出星越L PLUS，“星越家族”进一步扩大，将能满足更多家庭的购车需求。

外观方面，星越L PLUS延续了星越L的设计风格，前脸采用了更大尺寸的直瀑式大嘴格栅，内部银色镀铬饰条也更粗壮饱满，中央配备吉利品牌LOGO，搭配两侧多边形大灯组，其下方采用三段式进气口，并加入镀铬元素进行点缀，整个前脸的气势感更足了。

车身侧面，星越L PLUS的腰线布局更加规整，车头也显得更挺拔大气，配备传统样式车门把手以及车顶行李架，提供密辐式轮圈和大饼式轮圈可选，搭配双拼色车身设计，让整车更加精致豪华了。

尾部配备了尺寸更大的贯穿式尾灯组，吉利的字母标识贴在尾灯下方，搭配保险杠的镀铬装饰件以及车顶扰流板，有着不错的视觉层次感，整个尾部看起来也比星越L更圆润。车漆方面，将提供乌金黑、甜釉白、青韵灰、郎窑绿等7种外观配色。

内饰方面，星越L PLUS采用了全新设计风格，配备三辐式多功能方向盘+游艇式电子换挡杆，内嵌式10.2英寸全液晶仪表+30英寸6K一体式天际屏，车机将搭载Flyme Auto座舱系统，内置高通骁龙8295芯片，搭载超级EVA智能体，官方称新车将支持六屏联动。

智驾上搭载千里浩瀚H5方案，内置英伟达Orin-Y芯片，以及激光雷达等27个高感知智驾硬件，支持高速NOA和城市NOA领航辅助驾驶。配置上还提供32英寸AR-HUD抬头显示、17.3英寸后排娱乐屏、10L中岛冷暖箱、后排小桌板、两个50W手机无线充电板、23扬Flyme Sound无界之声音响系统等。

星越L PLUS长宽高分别是4955/1960/1769mm，轴距2900mm。作为对比，现款吉利星越L长宽高是4795/1895/1689mm，轴距2845mm。星越L PLUS比星越L大一圈，但依然采用5座布局，配备11层云感SPA座椅，支持加热、通风和按摩功能，二排提供“贵妃榻”，支持前后240mm可调，靠背最大放倒角度137°，腿托最大打开角度70°，车内得房率可达85.2%。后备箱容积740L，放倒后排可扩展至 1760L。

动力方面，星越L PLUS搭载了吉利i-HEV智擎混动系统，搭载2.0TD混动发动机+3DHT 12合1电驱，最高车速190km/h，该版本为油混动力，不支持外接充电。新车还保留了燃油版，搭载了2.0T涡轮增压发动机，最大功率为213kW，匹配8速自动变速箱。

底盘方面，星越L PLUS搭载前双叉臂+后五连杆式独立悬架，高配版还将配备双腔闭式空气悬架与CDC可变阻尼减震器，可随路况自适应调节软硬与高度。以及配备±10°后轮转向系统，可实现4.88米最小转弯半径，并支持蟹行模式等。

总的来说，星越L PLUS并非只是简单的“星越L加大版”，而是在底盘、智驾、配置上等核心技术上实现了大幅升级，更能满足家庭用车需求。由于吉利星越L的官方指导价为13.97-17.97万元，预计星越L PLUS的售价区间为15-20万元，如果最终定价落在这个区间，大家觉得这款车值得入手吗？

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

秒鲜重塑低温鲜奶年轻格局：明星效应之外，精准卡位才是关键

Wed, 16 Sep 2026 03:08:11 GMT

来源：深响

最近这段时间，李现的粉丝们集体多了个新潮流 ——“喝奶打卡”。

9 月 12 日，武汉亲橙万象汇仿佛被一片清新的奶白色包裹。从全国各地专程赶来的粉丝拎着刚购入的秒鲜鲜牛奶、周边，在打卡点排起蜿蜒长队，不时举起手里的应援物料和现场的李现巨幅海报合照。一楼中庭更是被挤得水泄不通，偶然经过的路人也忍不住停下来加入围观、拍照分享。

这场由秒鲜和代言人李现联手打造的宠粉见面会，已然成为年轻人的限定狂欢派对。在各大社交平台上，#现在喝秒鲜 #秒鲜宠粉见面会等话题相继登上热搜，粉丝自发产出的现场打卡、应援笔记等内容持续传播发酵。

这一波集中爆发的热度，让更多人注意到了秒鲜这个今年5月底才正式亮相的年轻品牌。凭借与代言人李现的深度绑定，以及一系列节奏清晰的营销攻势，秒鲜短短数月间，在竞争胶着的低温鲜奶市场打开了局面。

当前，中国低温鲜奶市场正走到增长的关键分岔口。告别纯渠道驱动的粗放式扩张之后，行业下一阶段的增长势能将更多来自对细分技术、场景、人群的深度挖掘。

秒鲜的迅速成长，正是因为踩中了这一行业拐点：以INF超瞬时杀菌工艺为核心，精准击中Z世代年轻消费群，成功锚定增长潜力巨大、且在伊利低温鲜奶业务版图中尚处空白的中间价格带，走出了一条 “口感优先、场景渗透、圈层共鸣” 的独特增长路径。

从苏超到李现见面会，

秒鲜打开局面

新品牌要在成熟赛道迅速站稳脚跟并不容易，往往需要 “天时地利人和” 的多重助力，一套层层递进、节奏清晰的扩张策略不可或缺。上市至今，秒鲜就顺利走过了重点大区快速起量、核心增量区域深耕到明星营销破圈的多个成长阶段。

今年5月，伊利正式推出全新独立品牌「秒鲜」，定位为“中高端好喝鲜奶专业品牌”，专攻好喝型鲜奶，并提出了“瞬时锁鲜，口口香浓”的品牌主张。

上市初期，秒鲜选择了 “代言人 + 苏超 IP + 全场景渗透 + 终端承接” 的高举高打策略。这一阶段的核心目标是快速完成场景占位与用户认知建设，考验的是品牌资源统筹能力和扩张节奏把控。

代言人合作是品牌造势第一步。秒鲜首发亮相后，第一时间和伊利品牌代言人李现的生活态度进行绑定，巧妙借用谐音梗，在社交平台顺势带火 #现在喝秒鲜等话题。李现健康、活力的形象和秒鲜的新鲜、专业定位不谋而合，品牌顺利攒下上市后的第一波品牌热度。

与苏超的联动，则完成区域性场景心智渗透。江浙沪地区是全国主要液态乳制品消费地区中，经济发展尤为活跃的市场，而苏超在该区域拥有极强的 IP 号召力与用户基础。秒鲜以苏超为切入口，通过定制化包装、苏超创意主题陈列、赛场附近渠道布局等多重打法，成功将“好喝鲜奶”的品牌心智打入这一高消费力、高话题度区域市场，并逐步实现从核心人群到泛人群的破圈。

与此同时，秒鲜聚焦重点大区，以「高饱和+强渗透」组合策略快速打响新品认知，对目标用户形成全方位包围：线下在苏州、南京、武汉三城铺设地标灯光秀、商圈LED、地铁、候车厅、电梯智能屏等25万+户外广告点位，形成全天候的视觉渗透；线上联动 70+ 达人种草，输出大量优质笔记、讲透产品利益点。

终端也在同步发力，秒鲜推出了“开盖扫码即有机会赢取红包”的福利活动，用高频次互动大幅降低Z世代的尝鲜门槛，结合苏超赛事热度和江浙沪线下终端强曝光，最终形成“看赛事→喝秒鲜→抽红包”的消费闭环。

鲜南京线下广告

完成初期启动后，今年7月，秒鲜把进攻重心转向销售前列的广州、杭州两大重点市场，启动新一阶段的区域深耕。

这一轮攻势中，品牌有效复制了此前已经过验证的传播思路：广州塔灯光秀、北京路步行街裸眼 3D 屏、壬丰大厦户外大屏，以及杭州西湖天幕、嘉里中心等城市地标的集中曝光，形成高热度话题事件、快速聚拢消费者关注；全城重点地铁站灯箱、公交候车亭、电梯智能屏等场景铺量投放，渗透进用户工作、居家日常动线；终端层面延续了 “开盖扫码有机会赢现金红包” 互动玩法，用“人人能中奖”的普惠机制赢得年轻消费者的好感、拉近彼此距离。

从首发期在重点区域快速建立认知、跑通商业模型，到深耕期将成熟经验复制到核心增量城市，以点状突破逐步带动区域辐射，秒鲜的递进式增长路径相当清晰。在这基础上，明星营销是品牌面向更广泛人群、进一步放大声势、制造出圈机会的“王牌”——这也是秒鲜联手李现落地宠粉见面会的重要原因。

事实上，从秒鲜上市起，李现就在一系列线上、线下宣传物料中频繁露出，双方早已经完成深度绑定，为后续合作打好基础。

不过明星见面会在这个年代不是什么新鲜事，粉丝的满足阈值早已被调高，并非每一个活动都能轻松破圈。李现和秒鲜的宠粉见面会能做到声量与转化双丰收，关键在于的把明星影响力拆解到每一个环节，层层叠加推高活动人气。

首先是做好前置预热，充分积蓄热度。为此，秒鲜选择从线上、线下两个维度同时发力。

线上以社媒传播为核心，结合见面会门票抽奖等互动机制，充分调动粉丝热情。早在9月2日，品牌、商场官方社媒矩阵就率先公布见面会信息，先触达李现核心粉丝群体与垂类博主，再借助后者在小红书、微博等社媒的自发宣传，进一步渗透到学生族、年轻白领等更广泛的用户群。

从传播学视角看，这是典型的情绪势能叠加：从官方社媒、明星粉丝再到普通用户，活动影响力从核心圈层向外逐层渗透，环环紧扣，传播链路紧密衔接、高效触达。

而“购买秒鲜产品有机会抽取见面会门票” 的权益机制，则用极低的参与门槛吊起用户期待，并把粉丝对明星的喜爱，直接转化为对品牌活动的持续关注。

图源：小红书

在线下，自9月4日起，秒鲜在多个指定门店落地李现主题“痛店”，并抓住开学季契机，重点渗透校园、便利店等年轻人聚集的场景。

武汉“长江之星”购物中心户外大屏广告和亲橙万象汇“痛楼”随后同步上线，秒鲜在万象汇入口、悦活里超市入口、6F空中花园等多个核心点位设置主题打卡区，海报、打卡物料遍布各个角落，不断推高粉丝期待值。

、万象汇户外大屏广告

这种把明星或 IP 元素高密度植入实体空间的玩法，是当下年轻圈层十分流行的 “痛营销”文化。很多人只把它当作吸睛引流的手段，但其实“痛营销”的价值远比想象中更多元。

一方面，它能强化圈层联结深度。“痛楼” 不只是拍照打卡的背景板，还是粉丝的 “专属场域”，粉丝赶来现场打卡的同时，也是奔赴一场“同担”的聚会。而秒鲜作为组织这场聚会的 “东道主”，天然能获得粉丝好感，并把品牌形象和轻松、愉悦的情绪深度绑定，从一个冰冷的商业符号变成有温度的情绪载体。

另一方面，扩大触达广度。从商场入口、超市再到空中花园的多点位布局，能最大限度覆盖不同人群，实现分层触达。专程赴约的粉丝固然能获得沉浸式体验，许多只是碰巧路过的普通消费者也会被氛围吸引，进而主动关注品牌、了解更多活动信息，秒鲜也借此完成从明星粉丝到大众人群的破圈渗透。

其次是将明星互动和产品消费深度绑定，打通“品效合一”的高效转化链路。

粉丝购买秒鲜产品不仅有机会抽取宠粉见面会门票，还能获得李现专属小卡、帆布袋、吧唧等定制周边；在指定线下门店参与应援打卡、购买指定产品，也能领取对应宠粉福利。

这一系列活动，跳出了单纯的商品交易层面，把“见李现”的情绪价值和“买秒鲜”的消费行为结合到一起：粉丝购买产品不再是单纯的消费，还带有为偶像助力、赢取线下见面机会的情感投射。如此一来，粉丝就拥有了更强的情感驱动力，交易转化也变得更自然、高效。

更重要的是，抽到门票、周边的粉丝大多会主动在社交平台晒单分享，产出大量 UGC 内容，吸引更多用户关注和参与，带动下一轮传播与消费，形成 “流量发酵 - 交易转化 - 传播裂变” 的完整闭环。

图源：小红书

最后，以沉浸式线下活动与用户达成情绪共鸣，把活动的短期热度沉淀为长期的用户资产。

9月12日的宠粉见面会，无疑是整场营销活动的重头戏。想办好一场明星见面会并不简单，流畅的控场流程、自然的品牌元素植入、有吸引力的互动设计和细节把控缺一不可。细看秒鲜和李现的宠粉见面会，品牌并不过度追求表面热闹，而是致力为用户创造有记忆点、有温度的体验。

比如在互动环节上，没有停留在简单的提问、抽奖，而是准备了“争鲜夺秒对对碰”、“秒鲜香浓现调种草”等一系列游戏，并让秒鲜的产品作为重要游戏道具融入其中，充分平衡趣味性和品牌传播效果。而李现游戏闯关成功即可解锁更多周边厚礼的规则设置，不仅能最大限度调动现场氛围，还给粉丝带来了“偶像努力为我争取福利”的深度情绪价值。

再比如访谈环节上，没有千篇一律的官方话术，主办方把更多时间交给李现，和粉丝分享近期动态、心路历程。正是在这种走心交流的氛围下，李现聊到了熬夜拍戏经历，自然带出喝鲜奶调整状态的话题、完成产品理念的传递，把秒鲜的产品价值更深刻地植根到粉丝心中。

可以看到，不同于传统明星代言海报官宣 - 广告拍摄 - 活动站台三板斧，秒鲜与李现的合作，真正把明星影响力最大化：线上话题、线下“痛楼”预热攒流量，抽奖互动做转化、促传播，最后由线下宠粉见面会沉淀用户情感，最终实现传播声量、产品销量和用户心智资产的多重收获。

接住情绪、补齐版图、打破格局，

秒鲜的三重「价值支点」

有章法的营销布局，无疑能帮品牌快速打开知名度，完成早期的品牌资产积累。但要建立长期护城河，终究要回归产品与品牌的底层价值上。秒鲜的成长，营销攻势只是“助攻”，品牌真正的底气，仍是自身不可替代的行业定位。

对用户而言，秒鲜的产品、品牌定位符合从“功能型喝奶”到“体验型消费”的需求变化。

对今天的Z世代来说，喝牛奶早已不止为补钙补蛋白，而是和咖啡、奶茶一样，成为日常仪式感与生活“小确幸”的来源。尼尔森调研数据显示，超过 78% 的年轻消费者表示，如果饮品口感不合心意，即便具备显著的健康益处，也很难成为长期消费选择。这就表明，年轻人要的不只是营养价值，还有更好喝的口感、新鲜的体验，以及符合自身生活品味的情绪价值。

秒鲜恰恰捕捉到了这一核心变化。

产品上，秒鲜主打的INF超瞬时杀菌工艺，通过蒸汽浸入式杀菌、大幅缩短灭菌时长，能最大限度保留生牛乳的天然乳香，在杀菌效果与风味保留之间找到更优平衡点，这也是品牌“瞬时锁鲜，口口香浓”的理念根源。

而在品牌营销上，通过联手苏超、绑定李现，以及在城市地标、通勤办公、社交聚会等场景高频露出，秒鲜把牛奶从冰箱里的“家庭消费品”，变成了看球、通勤、约会时都能拿出手的 “时尚生活单品”，赋予产品更多社交、分享价值。

当喝牛奶不再是一项被动完全的“任务”，而成了一种主动选择的生活方式，年轻人自然会和品牌走得更近，建立更持久的情感联结。

对伊利集团自身来说，秒鲜品牌的出现进一步补齐品类拼图。

在此之前，伊利低温鲜奶业务已经形成清晰的两条主线：高端市场由金典坐镇，卡位 20 元以上价格带，服务注重生活品质的新中产；伊利主品牌低温鲜奶则扎根 15 元以下价格区间，以大分量、高性价比产品满足价格敏感型客群的日常囤货需求。而秒鲜填补了 15-20 元中端价格带的空白，承接住了Z世代学生族、年轻白领等消费人群的需求，让集团形成高端、中端、大众市场全覆盖，加强整体竞争力和协同效应。

抓住年轻人等于抓住未来，这个道理放在低温鲜奶赛道同样成立。这一代年轻人的特点是既追求新鲜，也相当“念旧”：在当下，秒鲜用年轻化的品牌形象、口感上乘的产品在年轻群体中建立牢固的品牌心智；未来，随着这部分用户年龄增长、消费能力提升、需求不断丰富，他们自然更有可能转向伊利的其他产品线，为整个集团持续储备优质用户资源。

当新品牌在核心人群中扎稳脚跟，它的影响力便会逐步向外辐射，进而改变整个赛道的竞争格局与增长逻辑。放到整个低温鲜奶市场来看，秒鲜的入局正好提供了一种新思路：低温鲜奶的增长不只有高端化这条独木桥、也不一定要死磕性价比。

过去几年，国内低温鲜奶行业呈现明显的 “K 型分化”，品牌要么加速向高端市场靠拢，比拼奶源地、高蛋白，娟姗奶、A2β- 酪蛋白等新概念满天飞，蛋白质含量卷到 4.0g、5.0g/100mL；要么下沉到大众市场，靠价格与容量抢市场份额。反倒是需求明确、增长空间广阔的中间价格带，行业并未给予足够关注。

很多时候，品牌可能忽略了一个最根本的问题：消费者选择低温鲜奶，最核心的需求到底是什么？

答案其实并不复杂：好喝、新鲜，兼具营养、情绪价值。

用户的诉求一直都很清晰，关键只在于品牌能否和用户达成默契。正如秒鲜，聚焦 Z 世代最在意的口感体验，用 INF超瞬时杀菌工艺强化产品的风味优势，用场景化营销贴近年轻人的生活日常，最终在竞争激烈的市场中开辟出了专属赛道。

从上市之初借苏超赛事破圈，到携手李现放大粉丝经济效应，年轻的秒鲜逐步在竞争激烈的低温鲜奶市场找到自己的专属品牌占位。这背后固然有明星营销的助攻，但更重要的还是因为它踩中了低温鲜奶细分场景升级、Z世代话语权增强等时代新趋势，用扎实的产品力、年轻化品牌定位回应了年轻人的真实需求。

这也给整个快消行业带来了启发：即便在高度成熟的赛道，依然存在未被挖掘的细分场景与人群需求缺口。

也只有真正读懂市场、读懂用户的品牌，才能找到问题症结所在，通过恰当的产品理念、针对性的营销打法与差异化品牌定位，打开增长空间。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

A社“AI末日”资本黑手被揪出，炒作焦虑为IPO圈钱！难怪仇视DeepSeek开源

Wed, 16 Sep 2026 01:05:36 GMT

　　梦瑶发自凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

　　忍！不！了！了！

　　你老A社天天一会儿AI要失控、一会儿互联网要完蛋，转头自己IPO、融资、扩算力，一个都没耽误？？

　　大家伙可是越琢磨越不对劲了，直接引发一波众怒，纷纷化身‘朝阳硅谷群众’下场开扒！

　　这边，电影《大空头》核心原型人物、投资人迈克尔·伯里先开炮了。

　　直接把OpenAI、A社最近集体呼吁‘给AI踩刹车’的行为称为自私自利，纯纯炒作啊这是？？

　　紧接着，美国调查博主Kevin Bass真的顺着钱往下扒了。

　　诶，还真就扒出一张相当抓马的关系网——

　　A社早期投资人、慈善基金、AI安全研究机构、第三方模型评测机构，甚至AI安全媒体项目，背后出现了交叉的资金关系。

　　Bass直接把它起名叫：AI Doom Machine，AI末日机器。（好名字）

　　网友也彻底蚌埠不住了！

　　下面这位朋友盯着Anthropic正在推进的超级IPO，直接把话挑明——

　　天天警告大家AI快出事了，结果最着急把这份危险能力卖个天价的，好像也是你们？？（笑）

　　这回AI还没把互联网掀了，硅谷先把A社的底裤往外扒了。。。

　　太有看头了太有看头了……

　　Dario的‘AI末日论’，大家伙是越听越不对劲？？

　　硅谷的瓜，是吃不完的。

　　这轮引发众怒的起点，是Dario在9月12日发布的一篇长文——《We Must Pace the Frontier》。

　　翻译成人话：前沿AI，真的该慢一点了。（划重点．jpg）

　　Dario的理由也很好理解，AI能力涨得太快，安全研究、可解释性、监管机制已经有点追不上了。

　　尤其最近OpenAI/Hugging Face又闹出Agent安全事件，AI自己找漏洞、窃取凭证甚至试图突破测试环境，这些风险已经越来越难当成实验室里的‘假如有一天’。

　　说到这里，其实不少人还觉得：嗯嗯，小达里奥说有点道理！！

　　但Dario接下来开的药方，味道就开始有点微妙了——

　　在这个报告中，Dario希望AI公司能够协调pacing，也就是共同控制前沿模型能力提升的速度。

　　翻译：别光我减速，大家伙最好一起松油门。

　　正如，一个人的私心，其实是藏不住的。

　　放这个时间节点看，你Dario的心里的小九九，你Dario心里天天盘算的那点事儿，早就昭告天下了。

　　瞧嘛，这边，直接把《大空头》原型迈克尔·伯里看乐了，直接在X上开喷：

这事也太self-serving了？？？（嘴上担心全人类，算盘珠子多少也崩到自己脸上了）

　　伯里一口气给了4个理由——

　　第一，他根本不认同‘现在的大模型已经危险到需要踩刹车’这个前提。

　　第二，整个行业一旦统一减速，最舒服的恰恰是已经跑在最前面的OpenAI、Anthropic们。

　　接着，伯里把话题猛地拐向了一个更刺激的东西：IPO。

　　他的原话相当损：IPO需要炒作和包装，‘我们强大到可能变得危险’，本身就是一种炒作！！

　　他甚至怀疑，AI公司现在集体强调减速，还有另一层好处，万一接下来模型增长真的慢下来了，也可以提前给市场找个漂亮解释。

不是能力撞墙，是我们为了全人类安全主动踩了刹车哈。

　　如果说伯里只是隔空开了一炮，接下来这位就开始真的顺着钱查了。

　　美国调查博主Kevin Bass发了一篇长帖，可谓真·有理有据可查有瓜了。

　　直接反手化身超！级！大！侦！探！

　　Kevin Bass上来就是一句暴击——我审计了Anthropic的财务哈~

　　然后顺着公开投资、慈善捐赠和机构资助一路往下刨，最后扒出了4个最抓马的点。

　　第一瓜：投Anthropic的人，也在砸钱研究‘AI有多危险’。

　　他重点盯上的人，是Facebook联合创始人Dustin Moskovitz。

　　Moskovitz早期投资了Anthropic，后来又长期通过慈善体系资助AI安全机构。

　　Bass引用Moskovitz本人最近的公开说法称，他们资助了METR、Redwood Research等机构。

　　这就埋下了Bass最核心的质疑，给Anthropic下注的人，也在给‘研究Anthropic有多危险’的机构出钱。

　　第二瓜，Dario推荐的第三方裁判METR，和这套资金网络存在交叉。

　　Dario最近呼吁前沿AI接受独立第三方评估，METR就是他重点提到的机构之一。

　　但Bass梳理后发现，METR的部分资金来源、合作机构和Moskovitz的慈善网络存在交集。

　　METR和Redwood也合作紧密，后者同样获得这套AI安全慈善生态的资金支持。

　　所以Bass最狠的一句质疑其实就这一层：Anthropic推荐的独立裁判，到底够不够独立？

　　需要注意，METR自己表示没有接受AI公司的直接资金，但会使用前沿AI公司提供的大量免费Token。

　　第三瓜，这笔钱还流向了‘AI危险’叙事的传播端。

　　Bass继续往外扒，发现同一套AI安全慈善网络还资助了Tarbell Center等项目。

　　Tarbell培养和资助记者报道AI风险，相关作者的文章会进入TIME、The Verge、Science等媒体。

　　于是Bass把整套关系总结成一个很有传播力的说法——

　　一边资助研究AI有多危险，一边资助传播AI有多危险，同时又推动用第三方机构去监管AI。

　　这就是他所谓的 ‘AI Doom Machine’，AI末日机器。

　　第四瓜：Bass怀疑，这台机器还能自己越滚越大！！

　　他的逻辑很直接——

　　Anthropic估值越高，相关慈善资产越值钱，AI安全生态拿到的钱越多，风险研究和传播也会继续放大，最终又推动更强监管，而最扛得住监管成本的，恰恰还是头部AI公司。

　　绕了一大圈，又回到了Anthropic这样的巨头身上。

　　所以Bass认为，这里面可能存在一个能够不断自我强化的利益循环。

　　一边喊AI踩刹车，一边冲2万亿美元IPO

　　让这次舆论彻底炸锅的，还有一个Anthropic自己很难绕过去的时间点——IPO。

　　Dario这边刚刚号召全行业大家都慢些吧！Anthropic那边的资本机器却开得飞快。。。

　　Reuters报道称，Anthropic正在筹备一场可能创纪录的IPO，融资规模最高达到1000亿美元，估值约2万亿美元。

　　英伟达正在讨论投入最高100亿美元。

　　而Anthropic今年5月刚刚完成650亿美元融资，当时估值还是9650亿美元。

　　三个月后，故事已经奔着2万亿美元去了。

　　当然了，在A社看起来，似乎还嫌2万亿美元这个故事不够大。

　　就在上个月，它准备给投资人端上一张更夸张的饼——30万亿美元。

　　根据《华尔街日报》消息，Anthropic预计会告诉投资者，公司未来面对的TAM，也就是潜在总市场规模，可能超过30万亿美元。

　　TAM并不等于A社未来真能赚30万亿美元，它代表的是假设吃下相关市场100%份额时对应的年度收入机会。

　　翻译一下就是：几乎已经奔着一个美国年度GDP去了。。。

　　此外Dario嘴上喊着pacing，手上的算力账单却完全没有pacing的意思。

　　而Reuters披露，截至目前，Anthropic已经承诺未来十年在Amazon云服务上投入超过1000亿美元。

　　同时还有一项规模约300亿美元的Microsoft Azure合作，背后同样是大规模Nvidia GPU算力。

　　所以现在A社给人的观感就相当奇妙——

　　嘴上：AI能力涨太快了；手上：GPU再来点。

　　嘴上：整个行业最好一起慢下来。

　　手上：650亿美元融资到账、千亿美元算力协议签上、2万亿美元IPO继续推进。

　　嘴里没实话，自己还焦虑提不上劲儿，难怪仇视DeepSeek开源。。。

　　咱老话常讲，没有人喜欢说一套做一套。

　　硅谷对‘为了你好’这四个字，似乎有点集体脱敏了？？

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

爱奇艺电视端⽉活设备数破1.4亿，同⽐增⻓14.7%

Tue, 15 Sep 2026 11:53:23 GMT

来源：深响

作者｜吕玥

目前，市场对长视频价值的评估多局限于移动端观看数据。但仅凭移动端数据指标来定义长视频价值往往会产生盲区，事实上，一场深刻的屏幕破局正在发生——用户的视听行为不只局限于手机，大屏也在成为重要且不可忽视的内容消费场景。

据国内互联网大数据公司QuestMobile的监测数据，2026年6月，银河奇异果月活跃设备量达1.41亿台，同比增长14.7%。

在不少人的既有认知里，手机似乎占据了用户所有的娱乐注意力，电视机等大屏设备已逐渐淡出大众日常生活。但与刻板印象不同的是：QuestMobile 2026年6月数据显示，智能电视终端活跃设备总量达3.02亿台，同比净增超1200万台。而在这场硬件持续扩容的“大屏观看”浪潮中，长视频作为家庭影音消费的核心载体，在大屏端持续展现出发展潜力。

大屏成为重要消费场景，

真实触达超移动端

根据QuestMobile数据，从月活跃设备量看，2026年6月长视频三大平台的大屏端应用稳居行业前列，构成大屏流量的核心基本盘。

其中，银河奇异果月活跃设备量达1.41亿台，同比增长14.7%，位居榜首。云视听极光达1.30亿台，同比增长10.2%，稳居第二。CIBN酷喵影视以1.21亿台位列第三。

行业头部集体跨过亿级门槛，表明大屏观影已成为长视频行业不可忽视的重要阵地。

同时内容供给的密度同样在推高大屏热度。6月正值暑期档开端，人流回归与优质内容供给形成强叠加效应。

云合数据显示，今年暑期档各平台上线超150部剧集，其中S+级剧集达15部；多部高品质中剧正片有效播放市占率突破60%，配合头部综N代与创新综艺的联动，高频、高质量的内容供给，共同构成了用户打开大屏的硬核驱动力。

以爱奇艺为例，平台在暑期连上三部AIGC网络故事片《奇谭：纸刃渡荒墟》《灵魂摆渡・蝴蝶梦》《灵魂摆渡・天女之梦》，以新形态内容激活大屏叙事潜力。同时有《重器》《南部档案》等头部剧集接连上线；综艺方面，《说唱巅峰对决2026》《喜剧之王单口季3》等热播内容也在持续点燃家庭观看热度。

再看日活跃设备量。以爱奇艺为例，2026年6月，银河奇异果日均活跃设备量为5042万台。而同期，爱奇艺手机App的日活跃用户数（DAU）为4514万人。如果仅看这两个数字，设备量5042万对用户数4514万，量级上呈现约1:1的平分秋色格局。但值得注意的是，日均活跃设备量并不直接等于日活跃用户。大屏端真实的触达规模，远比“设备量”所呈现的更为广阔。

勾正科技曾在公开演讲中提到，平均每一台电视设备能够覆盖2.6人观看。据此，可推算出银河奇异果大屏端日均触达用户规模约达1.3亿人——这一数值远超移动端日活用户数量，爱奇艺电视端个人用户覆盖约为移动端3倍。

在电视大屏这一天然的家庭共享场景下，一个设备的激活，往往意味着一个家庭圈层的覆盖。“一屏带多人”的乘数效应，也让长视频获得了远超预期的用户基底与渗透弹性。

以上数据也已清晰表明：大屏端并非移动端的补充，而是长视频天然且长期稳定的观看场景。大屏向行业展现出一个与移动端平分秋色、甚至具备更广阔触达弹性的原生流量大盘，市场往往习惯以移动端数据来评估长视频平台的流量盘，实际上是低估了长视频的真实辐射能力和价值。

用户粘性持续走高，

大屏的消费深度正被验证

规模之外，值得关注的是大屏端用户的使用粘性与消费深度亦呈现出持续走高的态势。

勾正科技最新发布的8月大屏收视数据显示，银河奇异果8月日户均收视时长达256分钟（超4.2小时），较7月增长13分钟，且较6月持续走高，实现6月、7月、8月连续三个月的环比增长。每日超4小时的陪伴，证明了大屏端的高用户粘性与忠诚度。

更深层分析，内容与场景的适配度，是当下长视频大屏端收视粘性的决定因素。

一是视听体验沉浸。相比移动端碎片化、快节奏的“浅层交互”，电视大屏天然具备高画质、大声场和长时间沉浸的属性，能够将用户的注意力牢牢锁定。

二是心理与场景契合。家庭场景中的用户观影心态更趋于放松，两集电视剧或一部电影的时长，恰好能够满足用户躺在沙发上全身放松的娱乐需求。

三是形态高度匹配。中剧、长剧以及电影，本身是大屏内容中占比最大的节目形态，综艺则天然契合“合家欢”的社交观看场景。

在碎片化娱乐内容持续争夺用户注意力的当下，大屏观影为长视频筑起稳固的价值高地；长视频平台持续输出的优质内容，也在反向激活大屏终端的使用价值。二者相互成就，成为长期趋势。大屏端所展现出增长潜力，正在为整个长视频提供全新的价值评估坐标。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Tue, 15 Sep 2026 06:46:54 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

选题策划与脚本创作：围绕智能汽车（如自动驾驶、新能源、车联网）及机器人领域策划选题，撰写兼具专业性与趣味性的视频脚本；结合车企新品发布、技术专利动态等热点，设计对比评测、场景化演示或深度解读。

全流程视频制作：独立或带领团队完成拍摄、剪辑、特效及音效处理，熟练使用PR、Final Cut Pro、AE等工具，确保成片节奏紧凑、视觉冲击力强；积极探索AI辅助剪辑与特效技术，提升制作效率。

出镜主持与现场执行：作为量子位的出镜面孔之一，清晰、自然、有亲和力地传达技术概念；负责车企活动、路试等高强度外景拍摄；协调摄影、汽车工程师等团队，确保内容准确与画面表现力。

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

文具开始卷AI了，拼多多却在改写产业逻辑

Mon, 14 Sep 2026 13:48:25 GMT

原创 | 作者：罗超

这些天在柏林带着团队报道IFA，AI毫不意外地成了全场主题，几乎所有参展的家电和消费电子品牌都有AI叙事，冰箱、空调、洗衣机、烤箱已经开始往AI智能体、具身智能上靠，甚至就连文具这个古老的品类，也与AI结合到了一起：主打极致轻薄的讯飞AI 墨水屏纸笔、联想推出主打AI画布的PC平板二合一产品……许多搭载AI的书写、阅读和教育产品在IFA亮相。前阵子还有一个品牌抛出了“AI数字文具”的概念。

但当我回到现实生活又发现，文具与AI或许确实有结合点，但眼下正在改变文具产业底层逻辑并不是AI。

网购文具成主流，

电商补贴只是原因之一

8月下旬到9月上旬是文具行业的黄金旺季，因为中国大中小学均迎来开学季。不论是学生还是家长的采购预算，优先给到的都不是所谓「AI文具」，而是写字的签字笔、修正的橡皮檫、收纳的文具袋、记录的笔记本……

这些高频刚需的消耗品，过去是校门口文具店的现金牛。但近年来的显著变化是，越来越多家长和学生直接在电商平台一站式买齐，甚至将一学期的耗材一次性买齐。为什么家长们不去校门口文具店买文具了？

最直接的原因是电商平台价格真香。

今天的家长与学生都是互联网原住民，他们买什么都习惯电商优先，且精打细算。有家长在社交平台分享的真实比价数据显示：某一次性钢笔在传统文具店售价4元/支，而拼多多同款产品仅需12.1元/10支，折合1.21元/支，价格差距高达70%。不要小瞧这几元的差距，文具曾是典型的“看似薄利却暴利”的类目：单价低，却刚需、高频、长周期，学生群体几乎每周都要买、持续买很多年，整个算下来支出绝对值很可观。既然如此，用户更会能省则省了。

电商平台价格真香，原因无非是老生长谈的线上渠道去中间商、没有铺租/人工/库存等成本。

而且电商平台还在力推文具“触电”，比如拼多多在8月就低调启动“开学季”专题活动，将文具品类与童装、图书、生活用品等打包，通过“百亿补贴+工厂直供”的方式，结合“多人团”、“拼单”等模式让正品文具更具价格力，吸引用户下单。

图源：拼多多App）

深层次原因则是电商平台有着更丰富的供给。线下渠道品牌少，物理货架限制决定传统门店不可能摆几千种铅笔，这已很难满足这届年轻人日益多样化的需求。跟80后习惯能用就行不同，今天的用户越来越重视文具的颜值设计、特色功能和情绪价值。然而就算厂商推出了特色产品，门店担心库存压力，也更倾向于采购销售标准化大单品，不大愿意囤小众产品。

本质还是需求与供给规模都不够，所以传统门店模式很难匹配文具领域的长尾需求。而这恰好是电商平台擅长的。

在拼多多搜索“笔袋”，就有数十个热门品牌提供的五花八门的产品，除了晨光和得力外，其余的都是我在学生时代闻所未闻的品牌。用户还可筛选“ins风”“小清新”“卡通”等十余种风格，或根据功能特点、使用场景、适用人群等进一步搜索。我看了下数据，不论是得力、晨光这样的大品牌，抑或是三年二班、NEVER等新型品牌，都卖得很好，单品销量甚至在几十万级。

图源：拼多多App）

电商平台的大多数产品，在线下门店根本就买不到，用户更不可能如此轻松地搜到想要的产品。所以用户习惯网购文具根本原因还是供给侧被电商彻底重构了。而且拼多多还在持续招募优质文具品牌商家。2025年4月拼多多推出“千亿级别”惠商战略强调产业带新质供给后，将文具作为核心产业带之一进行扶持，在“百亿减免”基础上持续为文具类商家进行费用减免和退返，大幅下调了“百亿补贴”技术服务费、特定类目店铺保证金等，并为商家提供“百亿消费券”等大额平台补贴，让更多文具类工厂和中小品牌能低成本试错。

小众需求变大众，

新电商让用户需求被看见

可能全国80、90后当年用的都是「千人一面」的文具，我印象中的签字笔就都长一个样，从小学到工作设计都没怎么变过，而且来来回回都是那几个大家熟悉的品牌。

然而00后、10后对文具却有更多样的需求，有的十分看重颜值，有的会被护眼/解压/夹层等特色功能种草，还有收纳袋、包书皮、文具盒都会挑选符合自己兴趣的设计，有的学生还会深度参与手账、DIY，或者偏好国风设计、二次元、IP联名……

需求很多元，甚至很多属于小众需求。很多年来，学生关于文具的需求都没有被看见。校门口文具店卖什么，学生买什么，直到拼多多这样的电商平台出现：它通过拼单模式在全国范围内聚集碎片化的用户需求，中国市场用户基数大，再小众需求都有机会聚集规模订单。再结合C2M模式，砍掉中间环节，拼多多将用户需求直接变为订单对接给工厂，工厂可一次性生产规模订单，成本更低还能赚更多钱。

在这一过程，工厂会根据电商平台的海量数据包括评价反馈，以及社媒反馈等持续迭代产品，推出新版文具甚至打造全新单品。

比如开篇提到的NEVER，就经历了这样的历程。NEVER主理人林军是文具行业老兵，2000年入行，在某头部文具集团做了十来年设计岗，接触了大量国外精美文具。2016年NEVER创立时，他发现国内文具的设计还停留在黑白灰、全年龄段通用阶段，“完全没考虑到学生的细致需求”。2019年，在拼多多运营人员动员下，NEVER入驻拼多多试水，最初只上架基础款，但林军很快发现平台上年轻消费者对高饱和度色彩和新奇设计的接受度远超预期。于是他开始针对性设计，且将新品首发放在拼多多上。

更典型的是NEVER爆品“巨能装”笔袋的迭代过程：环保材质，容量大，防水，取用方便，多巴胺配色。学生喜欢用，年轻妈妈在评论区晒图、评论说拿这当化妆包很合适。林军团队观察到这个需求后快速增加豹纹等新样式，结果很多妈妈一次性买两件，一件自用，一件给孩子。这就是数据驱动产品迭代的典型案例——用户行为数据告诉品牌最真实的需求，品牌不用再闭门造车猜用户要什么“赌概率”。

NEVER还推出了文具礼盒，同色系、同图案的笔袋、本册、笔、行李牌、卡套、贴纸打包卖，很多妈妈买来当孩子的生日礼物或考试礼物。还有给足情绪价值的“不焦虑套装”，包含笔、购物袋、贴纸、贺卡。林军表示：“我们跟别的品牌稍微分开了一个赛道，给用户更多色彩上的愉悦感、设计上的审美度。用户把文具当工作或者学习伙伴，我们要在做好功能价值的同时提供情绪价值。”

图源：NEVER拼多多官方旗舰店）

入局更晚的卡西米尔同样在拼多多拿到了结果，其于2021年成立于杭州，创始人家里经营着一家给一线品牌代工的铅笔厂，走的是典型的从工厂贴牌到品牌的路径，这在拼多多平台非常常见。卡西米尔的产品主攻实用和颜值两大维度，以一款在拼多多热销的橡皮擦为例，市面上很多产品主打集屑不掉渣，但他们发现学生有一个更具体的高频痛点——精细擦涂时容易误擦，于是将橡皮做成五角星型，耐擦耐磨损，准确定位到需要精确擦拭的书写点。观察到孩子经常丢橡皮，他们甚至给这橡皮设计了挂绳，搭配高饱和度色系，让橡皮既能防丢，还能当笔袋伴侣。

NEVER、卡西米尔们的崛起均是跟产品创新有关的故事。比如，NEVER将重心放在琢磨用户需求上，抓住类似“将笔袋当化妆袋用”这样的小众需求，反而赢得了用户，实现了高速增长。

说到底，过去文具品牌和终端用户中间隔着许多经销商，这不只是增加了商品的流通成本，还导致需求侧与供给侧的需求断裂：品牌要了解用户需求只能靠传统市场调研，但颗粒度不够细，只能关注到主流需求做大众款；反馈周期长，产品迭代慢，有的单品十年设计不更新；传统制造模式也不允许做海量SKU，只能做大单品，一个款卖几年。

如今时代变了。在电商驱动下，文具产业正在从“大而全”走向多元化、个性化、人性化。用户的需求越来越多地被看见、被满足。供给侧不再集中到少数头部品牌，而是出现了NEVER、卡西米尔等新锐品牌，大有百花齐放的态势。

在小众需求被看见最终长成大众市场的过程中，社交媒体起到推波助澜、放大趋势的作用。社交媒体的传播力可让小众爱好变为圈层文化、大众潮流甚至网红趋势，从景点到文具再到生活方式。比如年轻人很容易种草再去电商平台下单，用上好用或者好看的新文具后，很可能带动同学用。一个人生买了，几天内可能就成了全班标配，学生们分享后又将再度放大潮流。

做好细分市场不易，

品牌正在重构制造体系

文具产业的日子并不好过，“提笔忘字”的年代，信息化、电子化和AI正让“书写”、“阅读”从生存技能变成带有仪式感的生活方式。传统钢笔的处境就很能说明问题——LAMY、派克、万宝龙这些昔日名牌如今更多出现在礼品清单而不是书桌上。教育市场依然是文具的大本营，然而人口结构变化等因素导致学生减少，这让文具产业的处境雪上加霜。2025年，某头部文具上市公司的传统核心文具业务收入同比下滑5%，其中学生文具销量大幅下降近10%。

某商场LAMY门店）

即便如此，NEVER和卡西米尔却实现了逆势增长，但这并不意味着它们就能躺着赚钱。设计对文具很重要，这恰恰是最容易被「抄袭」的地方，一家品牌出了爆款，模仿者一个月内就能跟进上架，林军对罗超Pro坦陈：“雷同款这件事在任何行业都有，刚开始会抱怨，后面只能接受。”接受不代表放弃，NEVER的策略是持续迭代，永远比市场更快一步地创新产品功能和设计：巨能装笔袋从1.0做到了4.0，功能叠加、材料升级。与此同时，坚持原创设计，不和市场正面碰撞，“去表达产品的理念是与众不同的。”

但真正的难题还是在于制造端面临的“既然又要”的挑战。很多年说到中国文具制造业，人们都会讨论“中国造不出圆珠笔芯”这个桥段，其实这个梗早已过时，今天文具制造的挑战要大得多：用户需求多变、多样，这个月的爆款下个月就不流行了。

如何破题？品牌成功的实践是适应拼多多这样的快节奏渠道，再这一过程打造柔性生产、小批量定制、供应链数字化、供应链自主化的能力。林军在采访中透露了一个细节：就中性笔来说，国内学生更偏好0.5毫米的ST笔尖，而国际主流是0.7毫米，NEVER做了定向开发，如今行业都在跟进这个规格，这是一个典型的由中国市场需求驱动供应链反向适配的案例。

卡西米尔同样重注研发与制造侧，其产品开发设计人员占比超过30%，每一个品都有独立的质检标准，不同笔杆、不同材质、不同高度，检测流程各有差异。SKU一多，库存压力、排产计划、销售预估的复杂度呈指数级上升，数字化以及AI等技术正好可以克服这样的复杂度，卡西米尔电商负责人透露：“以前是同一款通货，一款爆品通吃。现在针对同样一个人群，我们会根据不同使用场景做产品储备。这实实在在带来了压力——研发成本上升，开模产品增加，供应链排产要求更高，库存压力也更大。但我们配备了超过3万平米的仓储物流基地，一体化地解决这些问题。”

满足需求侧的变化、升级供给侧的结构，电商平台通过C2M精准高效匹配供需进而重构产业，这样的故事在许多行业都在上演。今年IFA上，我发现“人体工学椅”就成了一个黑马热门类目，不少中国新势力品牌参展：有的靠电机做动态支撑，有的专为大体重人群设计，有的聚焦女性用户。古老的椅子被重做一遍，不是用AI，而是靠抓住细分需求重新设计产品，通过“先众筹再电商最后线下”的路径获取用户。

(某国产人体工学椅品牌在IFA的展台，图源：雷科技）

林军说NEVER从电商渠道起家，曾开过三家实体店，和钟书阁、西西弗做过寄售合作，但体量上不去。“如果做不到全国七八万家店的量级，实体店对品牌的曝光和销售提升并不明显。”所以NEVER当前重心还是线上，“在电商平台，只要能细分出某个设计风格的品牌都能生存下去，线下则很难匹配到目标用户。”互联网平台更能连接长尾供需正是“长尾理论”所说的本质。

今天，似乎每一个行业、每一个大厂都在卷AI，但正在改变行业的却是电商这一看似不再性感的渠道，是品牌发现用户未被满足的需求的敏锐，是C2M智能制造对传统供应链的重塑，这一切，正在文具行业发生，也正在更多行业扩散。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

中银基金换帅：风控“守门”，难破“偏科”

Mon, 14 Sep 2026 01:41:06 GMT

　　据《中国基金报》《中国证券报》等官媒消息，中银基金近日官宣原督察长、副执行总裁陈卫星正式出任公司执行总裁，并代为履行督察长相关职责，任职日期为9月4日。

　　（图源：中银基金）

　　中银基金此番高级管理人员变更，也意味着刘信群出任董事长以来，公司在不到一年的时间里，就完成了核心管理层的全面换血。

　　从中也能看出，这场由“中行系”老将主导的高管人员变更，释放出公司决意补齐短板的明确信号。对于公募管理规模超7300亿的中银基金而言，时下已经迎来了跨越周期的战略换档期。

　　风控老兵掌舵，7300亿巨轮求稳

　　陈卫星此番接过执行总裁的重任，是行业环境与监管风向共同决定的。

　　中银基金的目的很明确，那就是通过内部晋升，保障公司战略的稳定延续。陈卫星自2022年加入中银基金以来，便长期担任督察长，对公募基金合规风控体系有着较为深刻的见解。这种基于内部体系的高管交替，一来可以避免空降高管的“水土不服”，二来也能在公司业务稳定的基础上，保持现有节奏和客户关系，显然更符合中银基金当下的发展需求。

　　当然，陈卫星自带“养老”的标签，也是中银基金所看重的。陈卫星在尚未调任中银基金以前，就曾担任中国银行总行养老金融部的副总经理。这一段履历放在以投研渠道为主要背景的公募高管中，并不多见。

　　但这，正是中银基金所看重的。放眼养老FOF领域，中银基金已经完成了多年积累，当下正需要一位深谙资产配置的新帅，在养老赛道上继续发力，为公司打造一张“差异化发展”的名片。这样看，陈卫星的履新也较为符合公司的发展逻辑。

　　（图源：中银基金）

　　此外，中银基金作为银行系公募，出于强化母行的战略协同，也是提任陈卫星的原因之一，因为其带有中行系背景。由此一来，这位新任执行总裁就能与同样具备中行系背景的董事长刘信群，同频共振，进一步巩固中银基金与母行的战略协同关系。换言之，这种同频共振的管理合力，也能为中银基金在获取资源与拓展业务等方面，提供一个强大的后盾。

　　熊虎财观认为，在如今这个监管力度还在持续加码的当下，陈卫星本身所代表的，也是行业走向成熟的信号。他此番履新，也透露出中银基金想要稳固发展步调的意图。

　　7300亿规模背后，难掩“偏科”隐忧

　　据《中国证券报》报道，如今的中银基金，资产管理规模已达7894亿元，其中公募基金规模为7313亿元，非货币公募基金规模为2777亿元。

　　从这组数据不难看出，中银基金的货币公募基金占比较高，暴露出“重固收、轻权益”的结构现状。这种结构并非全然劣势，也不全是优势，具体要看公司的发展定位与市场环境适配度。

　　好的一面是，固收类资产波动要远低于权益类，在市场震荡期能够保障公司管理规模和营收的基本盘。同时也能大幅降低产品回撤引发的投资者投诉与大规模赎回等风险。更别说中银基金还能依托银行系股东的渠道资源，拥有配置需求旺盛的机构资金，这类资金更偏好稳健的固收类产品。而中银基金的产品结构，恰好匹配这类增量需求。

　　（图源：好买基金）

　　但硬币的另一面是，在2026上半年全行业权益类资金成为总利润增长主力的情况下，中银基金这种权益占比极低的情况，就很难分享到本轮权益市场的结构性行情红利。换言之，就是利润增长的天花板效应明显。

　　同时，在公募行业全面转向“拼质量”的趋势下，行业的评价标准也从管理规模转向了长期投资者的回报能力上。中银基金这种过度依赖固收赛道的情况，也容易让公司在投研能力的建设上出现短板，难以适配全品类竞争的新行业生态。

　　此外，固收类产品的客户集中度较高，一旦市场利率环境出现变化，亦或是机构客户调整配置策略，那么就容易出现大额赎回的情况，进而引发管理规模的大幅波动。

　　熊虎财观认为，中银基金的管理规模，远看是名列行业前茅的，近看是存在偏科情况的。虽说庞大的管理规模是发展的基石，但提升非货币基金的含金量，是适应行业新生态与穿越周期的必答题。中银基金后续所需要做的，那便是直面偏科，逐步调整发展重心。

　　投研梯队换挡，权益突围蓄新力

　　今年以来，中银基金的投研团队经历了几次较大的变动。

　　郑宁作为昔日中银基金医药主题的核心基金经理，此前就以医药主题业绩领跑、一人管理约77亿元的产品规模，成为公司权益产品的“顶梁柱”。伴随着他的离开，中银基金权益、固收条线等多位骨干也陆续离任。

　　一时间，中银基金的权益业务连续性遭受了不小的冲击。这种冲击，也直接反映在了产品端上。

　　据wind数据显示，中银基金有近半数的主动权益产品，已差不多在三年时间里，收益跑输了业绩基准。而且，超3成的股票型与混合型基金处在5000万的清盘红线之下。此外，从2023年开始至2026年，中银基金已累计约有23只基金清盘，其中绝大多数是权益类产品。

　　（图源：wind）

　　中银基金这种情况，说明其权益类产品线正面临持续的规模失血与市场出清压力。

　　而对此，中银基金选择了加快产品布局。据上海证券报消息，单2026年上半年，中银基金就上报了16只权益方向产品，今年发行的14只基金中，还有新材料、先进制造、消费服务等4只偏股混合型产品。虽然首发规模不大，但已表明中银基金求变的决心。

　　在熊虎财观看来，人才与业绩短板，无疑是中银基金当下所要面临的两大考验。这种从渠道红利过渡到主动管理的转型模式，伴随着阵痛是肯定的。但中银基金跨越过这道坎，大概率会拥有更为健康、合理的产品布局生态。

　　剑指新周期，老牌公募谋破局

　　中银基金后续发展的下一站，必然是从“做大”走向“做强”。

　　首先，必然是养老金融领域的差异化竞争布局。新晋高管陈卫星不只拥有中行系背景，在养老金融领域也是拥有丰厚的行业经验。他此番上任，有望带领公司在养老FOF、个人养老金账户等领域，走出一条差异化的发展道路。

　　其次，是摆脱对固收与货币的过度依赖。从此前的数据上看，中银基金的资产管理规模有很大一部分是来自于货币基金，而非货币基金的占比较小，透露出产品布局与渠道的依赖性。对此，中银基金所需要做的是，主动优化权益投研人才队伍建设，同时打造多元化的产品线，由此逐步提升主动权益与非货规模的占比。

　　最后，那便是以投资者回报为初心。随着监管引导行业进入质量发展的深水区，中银基金也迎来重塑考核导向的契机。中银基金所需要做的，是告别追求短期规模排名，将长期绝对回报与持有人体验放在核心位置。如此一来，才有望跨越周期，迎来新的增长极。

　　结语

　　客观而言，中银基金当下的转型，是一场在“稳固收基本盘”与“拓权益新曲线”之间寻找最优解的博弈。

　　风控老将陈卫星的接棒，筑牢了合规与养老的底线；而董事长刘信群的掌舵，则为公司的战略转型提供了定力与方向。尽管面临着非货规模承压、权益人才流失等现实挑战，但新班底已经播下了求变的种子。

　　在跨越周期的新考卷前，中银基金正以全新的姿态，在破局与重塑中迈向高质量发展的新周期。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

苹果华为小米72小时对决：万元旗舰扎堆登场，手机迎涨价潮拐点

Mon, 14 Sep 2026 01:23:03 GMT

　　Tech星球（微信ID：tech618）

　　文|任雪芸

　　过去72小时，华为、小米、苹果接连召开发布会，智能手机赛道迎来罕见的正面交锋。

　　北京时间9月10日凌晨1点，一年一度的苹果秋季新品发布会举行，值得一提的是，这是过去15年来首场没有蒂姆·库克以CEO身份主持的iPhone发布会，也是苹果新任CEO约翰·特努斯接棒后的首次年度大考。

　　此次发布会最大的亮点，是苹果终于亮相传闻数年的折叠屏手机iPhone Duo。与之同台发布的，是例行迭代的iPhone 18 Pro/Pro Max、新一代Apple Watch与AirPods等产品。iPhone Duo国行256GB售价为15999元，顶配2TB版本售价达26499元，成为目前苹果iPhone产品线中价格最高的机型。此外，iPhone 18 Pro系列价格也明显上调，起售价与上一代机型相比均上涨1000元。

　　就在苹果发布会的前两天，华为推出Mate XT 2非凡大师三折叠与阔折叠Pura X Max，以及Pura X View；小米发布全新折叠屏旗舰小米18 Fold。

　　三场发布会，价格成为全场最核心的议题。

　　小米18 Fold起售价10999元，正式迈过万元门槛；华为Mate XT 2起售价19999 元，较上一代涨价2000元，顶配达到24999元，仅有Pura X View维持在 5999 元的万元内价位。

　　苹果更是全系价格上调，iPhone 18 Pro的起步价已经逼近万元门槛，定价9999元，顶配iPhone 18 Pro Max售价达到21499元，跨越两万元门槛。而首款折叠屏iPhone Duo定价15999元起。

　　旗舰机型集体涨价背后，是全行业涨价潮的缩影。

　　多位消费者向Tech星球表示，手机的价格已经高攀不起。有用户感慨：“连红米都出现5000元以上的机型。”高端旗舰的价格天花板不断被刷新，中低端机型也悄悄抬价。

　　消费者的购机门槛持续走高。Counterpoint数据显示，2026年全球新机首发均价同比上涨25%，超四成机型上调售价。

　　在智能手机市场持续萎缩的大背景下，华为、小米、苹果集体冲高定价背后，这场涨价潮将走向何方？

　　折叠屏正面交锋：三巨头抢跑，万元新机扎堆登场

　　三场发布会密集撞期，折叠屏赛道迎来有史以来最激烈的正面交锋，华为、小米、苹果三款重磅旗舰齐刷刷站稳万元价位段。

　　面对外界对高价的质疑，三家厂商给出了高度一致的理由：成本大幅上涨。

　　雷军说“由于内存价格昂贵，小米18 Fold确实不便宜”，华为余承东则表示，“在存储涨价2000多元基础上，这个价格属于非常有诚意的价格”。

　　苹果前CEO库克曾在7月的财报电话会上，将存储价格上涨形容为“百年一遇的洪水”。最终苹果的定价涨幅依据存储容量增加而扩大，基础版本普遍涨1000元，顶配机型最高涨3500元。

　　苹果新品产能有限的消息，也提前炒热了二手市场。成为推高价格的一环。

　　此前有供应链消息称，iPhone Duo的第一批备货大概只有五十万到一百万台。发布会前夕，早已有黄牛在二手平台发布代抢业务，代抢一单的费用达到了500元。

　　还有黄牛告诉Tech星球，如果能抢到，会在首发价格基础上加价2000元以上，最终溢价幅度随市场行情浮动。

　　不过市场热度并非一边倒，一位长期经营二手iPhone生意的黄牛选择观望，新机资金占用量大、出货不确定性高。在他看来，风险收益并不划算。

　　他告诉Tech星球，2024年时，华为首发三折叠Mate XT非凡大师曾被炒到10万元，但后续热度快速回落，溢价大幅缩水，价格最终回落至官方指导价附近，巨大的价格波动让他对本次苹果折叠屏的炒作空间保持谨慎。

　　厂商扎堆押注高端折叠屏，根源来自行业数据，今年7月，Counterpoint预测，2026年全球折叠屏出货量同比上涨21%，折叠屏已是手机行业为数不多被预估能保持增长的赛道。

　　为抢占高端比价主动权，国产厂商甚至打破了多年的行业默契。过去几年，华为、小米都会主动避开苹果的9月发布会，不愿被放在同一套定价标尺下对比。今年两家品牌统一将发布会定在9月7日，抢在苹果之前两天半率先亮相。

　　华为和小米发布会次日，Tech星球走访北京双井京东MALL发现，华为门店已经完成Mate XT 2的展台布置；隔壁小米门店却准备仓促，那时18 Fold尚未对外开放体验，店内仅有一台新机用于店员内部培训，工作人员还未完成折叠功能的演示培训。

　　抢跑的节奏之下，三家新品如约扎堆发布，这场万元折叠屏的正面厮杀，已经打响。

　　涨价重塑手机格局：华为苹果走强，中端承压

　　涨价是一把双刃剑，对手机厂商都产生了影响，只是各家承受的压力、收获的结果截然不同，市场份额也随之加速重构。

　　Counterpoint数据显示，2026年第二季度，华为在中国智能手机市场的份额达到23%。苹果以18%排在第二，vivo、OPPO、小米和荣耀依次占16%、15%、12%和11%。

　　对比一年前，华为的份额是18%，苹果是15%，两家头部品牌合计市场占比从33%扩张至41%。

　　小米等品牌则面临更大压力，其二季度手机出货量跌幅超过两成，在六大主流厂商中降幅最高，市场份额由去年同期的15.1%跌至12.4%，OPPO、vivo及荣耀的出货量同比跌幅则在10%左右。

　　份额向华为、苹果集中，是涨价周期里非常突出的现象。

　　Tech星球更早之前在京东MALL走访时，一名门店销售坦言，安卓机型过往最大的竞争力就是价格优势。随着全行业集体涨价，安卓和苹果之间的价差优势被大幅压缩。消费者选购时，更多只需要判断自己是否愿意切换手机生态。

　　不过，尽管华为、苹果依靠品牌力与高端产品承接涨价，拿到更多市场份额，但同样需要面对消费者对高价产品的接受度考验。

　　毕竟iPhone 18 Pro的起步版本定价已逼近万元大关，如何让新机的体验撑起高昂售价，推动消费者换新，已经成为接下来摆在品牌面前的难题。

　　眼下的压力集中落在小米、荣耀、OPPO、vivo身上。这几家品牌的基本盘，集中在 2000-6000元中端价位段，该区间用户对价格敏感度极高。

　　如今存储等核心元器件成本持续上行，厂商陷入两难困境：持续上调售价，很容易劝退存量用户；维持原价，则要自行消化上涨的物料成本，挤压利润空间。

　　小米正在面对这种压力，二季度智能手机业务毛利率从11.5%下滑至8.5%，同时出货量萎缩，销量和利润两端都付出了代价。

　　涨价带来的另一层变化，是消费者购机的价格体系变得愈发复杂，手机到手价不再能直接参考官方标价。

　　过去消费者对照官网定价就能大致判断购机预算，而现在同一台机型，官方商城、电商平台、线下门店三套价格并行，热门机型不同渠道之间价差甚至可以超过千元。

　　此外，Tech星球了解到，国补资格的申领规则随地区不同存在差异，部分地区需要消费者在指定时段抢领补贴资格，线上核销、线下门店使用补贴又分属两套独立体系。

　　复杂规则意味着消费者不仅要比价，还要额外投入时间研究补贴资格、核销门槛，购机消费决策的时间成本与资金成本同步抬升。

　　换机周期拉长至42个月，分期免息兜底成交？

　　今年4月份时，小米集团总裁卢伟冰在微博发文表示，本轮内存涨价的力度确实远超预期，同版本内存价格相比去年Q1飙升近4倍。

　　具体来看一台12GB+512GB配置的手机，仅内存元器件就增加了约1500元成本。

　　上游成本刚性上涨，厂商无法独自消化，只能通过上调售价把账单转嫁给购机用户。

　　而面对节节走高的新机定价，消费者开始主动压缩换新需求，手机也从过去的快消电子产品变成了一个耐用的家电。

　　IDC数据显示，2026年国内用户平均换机周期将突破42个月，而五年前这一数字仅为25个月，换机周期拉长近七成。中国信通院统计也显示，当前国内用户换机周期已经达到40.2个月。

　　购机意愿持续降温，线下门店最先感受到变化。非刚需人群宁愿花钱维修旧机，也不愿为高价新机买单。

　　苹果新机发布之前，京东Mall门店里，相比新款折叠屏与新款iPhone，销售称更多用户咨询的是iPhone 17的降价优惠。

　　此外，北京地区苹果直营店的一位销售也告诉Tech星球，相比去年，今年咨询换电池的人多了起来。

　　不少消费者坦言，不换手机的原因除了售价走高之外，新机迭代带来的体验提升并不明显。回看苹果华为小米三场密集的发布会，产品最大看点仍集中在折叠形态创新，硬件参数升级所带来的实际使用感知，已经很难打动普通用户。

　　随着新机成交速度不断放缓，厂商与渠道也在想办法出货。

　　除了新机免息分期的活动，为消费者把高额购机成本拆分成长期小额支出以外，一位销售告诉Tech星球，如今线下手机卖场里，多家银行工作人员常驻门店，主推信用卡开卡优惠。“三四张卡叠加优惠，有时能达到五六百元。”

　　不过，五花八门的分期免息与银行补贴，只能暂时降低购机门槛，延缓销量下滑。想要打破“价涨量跌”的困局，厂商最终还是要依靠实打实的体验创新，为高昂定价匹配足够的产品价值。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

除了腾讯，还有谁愿意为燧原科技买单？

Fri, 11 Sep 2026 08:22:14 GMT

　　2026年9月11日，燧原科技登陆科创板，开盘市值超1700亿元。

　　一家成立八年半、2025年营收仅9.90亿元、净亏损仍超10亿元的公司，凭什么撑起如此估值？

　　答案写在招股书里：腾讯既是它的第一大股东，也是它的第一大客户，2025年贡献了83.79%的收入。

　　燧原的故事，本质上是“腾讯的故事”。

　　但资本市场买单的，从来不是过去，而是未来。

　　那么，除了腾讯，还有谁愿意为燧原买单？

　　一、腾讯的“样板间”，复制得了吗？

　　燧原与腾讯的合作，可谓青梅竹马。

　　腾讯从燧原成立初期就开始投资，累计投入超20亿元，此后除国家大基金单独参与的一轮外，每一轮融资均有跟投。从第二代产品开始，燧原芯片在腾讯的企业级在线会议、社交应用、游戏AI及搜索广告推荐等场景中大规模商用。

　　对此，燧原科技创始人赵立东将此称为“打了一个样”。

　　但这个“样板间”有一个天然缺陷：它只有一个房间。

　　招股书披露，燧原对腾讯的直接销售及AVAP模式销售，2023年占比33.34%，2024年37.77%，2025年骤然飙至83.79%。

　　这条曲线说明的不是客户拓展的成功，而是腾讯采购放量的速度远超其他客户开拓的速度。更值得警惕的是，剔除腾讯贡献的8.30亿元后，燧原2025年的有效营收仅约1.6亿元——这才是它真实的市场化能力。

　　与此同时，公司连续三年前五大客户占比分别高达96.5%、92.6%、96.89%，客户结构极端集中，且除腾讯外的前四大客户每年频繁更迭，从未形成稳定复购。

　　赵立东在路演中披露，第四代产品已通过三家潜在互联网客户的硬件及模型匹配，正在灰度测试，预计2026年内小规模交付、2027年大批量交付。这是燧原证明“样板间可复制”的关键窗口。

　　但“通过匹配”与“批量采购”之间，隔着软件适配、集群稳定性、交付能力等多重考验。燧原能否跨过这道坎，2027年之前不会有答案。

　　二、谁还能成为燧原的客户？

　　资深科技产业张栋伟认为，从基本面看，阿里、字节、华为、百度都不会成为燧原的规模化客户。

　　阿里平头哥自研PPU“真武810E”已在阿里云实现万卡集群部署；字节自研推理芯片SeedChip计划2026年量产，全部用于自有场景，不对外销售；百度昆仑芯已独立运营，P800在百度内部承载绝大多数推理任务，并对外销售给上百家客户；华为昇腾2025年出货约81.2万颗，占国产厂商出货量近一半。

　　这四家AI算力的最大采购商，不仅不会是燧原的潜在客户，反而是它在国产市场中最直接的竞争者。

　　燧原的潜在客户，只剩两类：

　　一是没有自研芯片能力的互联网公司，如美团、快手、网易；二是运营商、金融、能源等政企行业的智算中心项目。

　　但这些客户的总算力需求，与腾讯、阿里、字节不在一个量级。

　　Bernstein预测，到2028年字节、阿里、腾讯三家的AI资本开支将占中国AI资本支出的近50%。剩余50%的市场，还要被华为、昆仑芯、寒武纪等瓜分。

　　燧原能切到的蛋糕，相当有限。

　　更关键的是，燧原坚持的DSA路线（非GPGPU+CUDA兼容）进一步抬高了非腾讯客户的迁移门槛。

　　对于没有自研芯片和强研发团队的中型客户而言，为了燧原重新适配软件栈和算子库，研发成本极高，这构成了除市场规模之外的第二道无形墙。

　　一个值得注意的细节是：2025年中国AI加速卡总出货约400万张，燧原并未进入IDC统计的国产厂商出货量前列。

　　华为81.2万颗、平头哥25.6万颗、昆仑芯和寒武纪各11.8万颗——燧原的名字不在其中。

　　但需要澄清的是，这并非意味着燧原完全没有出货。

　　燧原2025年AI加速卡及模组收入8.56亿元，靠的是单价相对较高的整板/模组放量，实际出货的芯片颗粒数与华为等相比，仍有量级差距。

　　走高价值、小批量的路线，收入虽然也许能做起来，但规模化生态和客户基础难以建立。

　　三、供应链制造业，还是芯片设计公司？

　　如果将燧原比作“AI时代的富士康”，虽然类比有逻辑，但确实不能简单套用。

　　国产算力芯片公司确实普遍面临“缺乏自有场景、依赖少数大客户”的困境：寒武纪前五大客户占比88.66%，摩尔线程前五大客户占比2025年上半年甚至达98.29%。

　　——这是典型的供应链制造业特征。

　　但芯片设计不是富士康式的组装制造业。

　　短期看，燧原有技术壁垒、有架构自主权，2025年AI加速卡毛利率即使从40.78%降至32.71%，仍远高于传统制造业。

　　然而，毛利率下滑的本质，是议价权的丧失。

　　腾讯既是持股超20%的第一大股东，又是贡献83%以上营收的第一大客户，这种双重身份决定了燧原在定价谈判中几乎没有筹码。

　　随着腾讯采购规模放大，单价让利、毛利率走低是必然趋势。

　　这不是成本波动的偶然结果，而是大客户依赖下议价权被结构性剥夺的体现。

　　长期看，燧原的产品迭代节奏、定价空间、增长边界，几乎全部由腾讯一家定义。没有生态、没有通用客户、被单一甲方锁定节奏——最终利润率、定价权、增长空间都会趋近制造业。

　　这是一种“高技术壁垒的代工模式”，介于英伟达与富士康之间。

　　而燧原的估值，却按英伟达的逻辑定价。

　　发行估值约612亿元，对应2025年9.90亿收入，市销率约62倍，且公司仍在亏损。这个估值定价的不是当下业绩，而是“腾讯之外客户能否复制”的预期。

　　如果2027年大批量交付的承诺兑现，估值有支撑；如果其他客户拓展失败，62倍市销率将难以维系。

　　还需补上一个容易被忽略的反向风险：腾讯自身并非没有自研芯片布局。

　　腾讯蓬莱实验室的沧海、紫霄、玄灵等芯片已在推进，燧原在腾讯体系内的角色，本质是外部备选补位，而非不可替代。

　　这意味着，即便燧原守住了腾讯，远期仍存在被腾讯自研逐步替代的隐性风险。

　　栋察

　　燧原的短期生存没有问题。

　　腾讯的持续采购提供了现金流和产品验证场景，第四代训推一体产品已回片，训练端规模化交付是下一个增长点。

　　但它的长期价值，取决于一个根本问题：除了腾讯，还有谁愿意为燧原买单？

　　这个问题的答案，不在燧原的技术路线里，而在中国AI算力市场的结构里。

　　当华为、阿里、百度、字节各自筑起自研芯片的高墙，当剩余客户的总需求不足以支撑一家独立芯片公司的规模效应，燧原最可能的归宿，是成为腾讯AI基础设施版图中一个深度绑定、但议价权有限的专用供应商。

　　这不是富士康式的制造业，但也远不是英伟达式的平台公司。

　　这个问题的答案，将决定燧原是一家市值1700亿的芯片公司，还是一个市值1700亿的“腾讯概念股”。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

跌破1美元红线，2000亿灰飞烟灭，爱奇艺到底怎么了？

Wed, 09 Sep 2026 07:26:02 GMT

　　近期，爱奇艺披露2026年第二季度财报，营收下滑超5%，净利润继续亏损。业绩公布后，公司股价连续下跌，累计重挫超30%，再创历史新低。

　　曾风光一时的爱奇艺，到底怎么了？

　　经营亏损才是常态

　　2018年，爱奇艺头顶“中国版奈飞”的光环登陆纳斯达克，股价一度冲高至46美元，巅峰市值破310亿美元。

　　那是长视频最风光的年份，资本追捧、用户增长、故事性感，市场一度相信中国会诞生自己的Netflix。

　　如今，爱奇艺股价已跌破1美元红线，累计跌幅超98%，市值蒸发超300亿美元，折合人民币超2000亿元。从万众期待到无人问津，爱奇艺只用了短短八年时间。

　　爱奇艺被资本市场用脚投票的核心逻辑，其实并不复杂：这家公司多数时间都在亏损，盈利只是偶尔的插曲。

　　2015-2021年，整个长视频行业陷入了一场没有硝烟的版权军备竞赛。一部头部剧集的版权费动辄数亿元，综艺独播权的价格更是被炒到天价。后来战火蔓延至自制内容，各平台又开始疯狂砸钱做自制剧、自制综艺，试图用独家内容筑起护城河。

　　结果却是内容成本常年占据营收的50%以上，并且带宽、服务器、人力等运营成本又很刚性，导致亏损成了行业常态。这七年里，爱奇艺年年亏损，累计亏超420亿元之巨。

　　这种持续烧钱换市场份额的模式注定无法维系。龚宇踩下了刹车，2022年，爱奇艺喊出“盈利优先”口号，通过收缩游戏、文学等非核心业务战线，严控内容成本，最终实现了大幅减亏。

　　2023年，《狂飙》横空出世，成为现象级爆款，让爱奇艺的经营大为改善。在电话会议上，爱奇艺CEO龚宇难掩得意地表示：“2023年实现历史最佳年度业绩表现，总营收、运营利润、净利润及现金流等核心指标均创历史最佳。”

　　但好景不长，爆款终究无法像工业品一样流水线生产。《狂飙》热度全面褪去后，会员数开始回落，爱奇艺的收入随之收缩，利润又开始由盈转亏。

　　2026年上半年，爱奇艺营收为125亿元，同比下降9.4%，较2023年同期大幅下降22.5%。同期，净利润再度亏损5.82亿元，而2025年全年亏2亿元。

　　可见，爱奇艺用十几年的经营历程证明了一个尴尬事实：在这个赛道，盈利从来不是常态，亏损才是。短暂的盈利只是爆款赐予的喘息，一旦缺席，亏损就会像潮水一样重新涌回来。

　　长视频商业模式松动

　　爱奇艺的商业模式，看似完成了从内容投入到多维度回收的闭环：先花重金自制或采购长视频内容，再通过会员订阅、广告变现、内容发行以及游戏、IP衍生等业务进行变现。

　　理论上，只要内容足够好，用户愿意付费，广告主愿意投放，版权可以二次分销，IP可以持续变现。但现实更骨感，这个所谓闭环在国内市场难以实现长期高质量的盈利。

　　症结在于，国内长视频赛道强敌环伺，平台缺乏强势定价权。

　　爱奇艺面对腾讯视频、芒果TV等竞争对手的贴身肉搏。从月活用户看，据QuestMobile，2026年6月腾讯视频3.19亿、爱奇艺2.91亿，两者差距已拉开至2800万，排在其后的芒果TV亦穷追不舍。剧集市占率上，爱奇艺与腾讯视频的表现也胶着。

　　这种格局之下，谁也不敢轻易持续大幅涨价，否则将面临用户流失的风险。

　　相比之下，奈飞在海外市场没有旗鼓相当的对手，全球化布局也更为彻底。其全球付费用户超过3.25亿，规模效应使单位内容成本被极大摊薄，形成了正向盈利循环。

　　然而，爱奇艺更大的冲击来自外部，短视频和短剧正在从根本上撼动长视频的用户基本盘。

　　短视频、短剧凭借“免费、爽感强、碎片化”等优势特点，疯狂抢夺原本属于长视频的娱乐时间。过去人们愿意花几十分钟看一集电视剧，现在更多人习惯在通勤路上刷几分钟短剧。

　　这种内容消费习惯的迁移，不是暂时分流，而是不可逆的结构性变化。据QuestMobile，2026年5月，短剧APP用户月人均使用时长达26.9小时、月人均使用次数125.6次，均已超过在线视频平台，且差距还在拉大。并且，微短剧市场规模在2025年已突破1000亿元。

　　来源：QuestMobile

　　存量博弈之下，短视频、短剧越野蛮生长，对长视频生态的冲击就越大。

　　爱奇艺原有的商业模式，本质上是用高昂的内容投入换取用户的付费意愿和停留时长。但当用户的注意力被短视频和短剧重新分配，长视频赖以生存的商业模式就松动了。

　　如此一来，会员收入、广告收入同时承压。当会员数增长乏力，只能靠提价维持收入，但提价又会诱发用户流失。广告主看到用户时长在缩短，投放意愿也会降低。

　　由此可见，这套曾经被视为“中国奈飞”的长视频商业模式，如今正面临多重夹击。

　　龚宇并不是没有意识到这些变化。真正困难的地方在于，爱奇艺已经围绕长视频运行了十多年，从内容采购、自制体系，到会员商业模式和组织结构，都建立在长内容逻辑之上。

　　这意味着，当用户注意力突然向短剧、短视频迁移时，爱奇艺面对的不是简单增加一个新产品的问题，而是一艘已经航行十多年的大船如何完成转向。

　　2022年，龚宇靠“盈利优先”解决的是长视频无止境的烧钱问题。到了今天，他需要解决的则是一个更难的问题：当长视频本身的增长空间受到挑战，爱奇艺下一轮增长究竟从哪里来？

　　转型AI的不确定性

　　面对长视频增长瓶颈与短剧的全面冲击，爱奇艺不得不做出改变：一边借AI快速介入短剧赛道，一边向非中心化社交媒体转型。

　　2024年9月推出“短剧场”和“微剧场”，2025年升级“爱奇艺微短剧”独立App，2026年4月世界大会正式商用AI影视制作平台纳逗Pro，8月创作者大会又推出新的分账政策，并开放大量自有IP供创作者改编。

　　事实上，龚宇对视频娱乐行业会发生巨大变化早有所警觉。

　　早在2023年，龚宇就公开判断，AIGC正在“颠覆影视娱乐的方方面面”，并预计未来三到五年，影视制作方式、成本结构和人员结构都会发生巨大变化。

　　到了2026年，他的判断更加激进。4月20日，龚宇在爱奇艺大会上表示，100%真实的物理作品，未来可能会变成非物质文化遗产。

　　今年二季度财报中，龚宇以“All in AI”定调公司两大战略之一，与“转型非中心化社交媒体”并列成为爱奇艺下一阶段的双引擎。

　　这意味着，AI对爱奇艺而言已经不是一个降本增效工具，而是龚宇试图重塑公司商业模式的一次战略押注。

　　整体来看，爱奇艺的转型动作不可谓不快，但能否取得良好转型成效，仍面临不确定性。

　　从2026年开始，短剧赛道俨然开启了军备竞赛。整个4月，各大平台发布的扶持计划总投入超过30亿元，参与者包括红果、抖音、阅文集团、淘宝短剧等等。

　　这是一场拼钱、拼流量、拼IP、拼算法的大PK。

　　不可否认的是，红果短剧是短剧赛道最强黑马。凭借字节跳动完整的生态协同，上游番茄小说供给网文IP，中游抖音导流（早期超六成新用户来自抖音），下游靠免费、广告模式变现，最终形成了商业闭环。

　　据QuestMobile数据显示，截至2026年6月，红果短剧月活跃用户达3．68亿，同比增长73.7%，在用户体量层面实现了断层式领先。如果放眼整个在线视频行业，它已经超越腾讯视频、爱奇艺，登顶中国移动视频App月活第一。

　　红果的快速逆袭，离不开字节系的流量池以及密集的大量扶持。而其他重要对手多多少少都有母公司资源的输血。比如，阅文手握中国最大的网文IP库，淘宝联动阿里系电商与支付生态。

　　反观爱奇艺，处境则有些尴尬，大股东没有流量池或其他大型资源对自己赋能。当竞争对手在短剧赛道疯狂砸钱跑马圈地，爱奇艺因自身经营疲态难以跟上行业节奏，胜算又有几何？

　　更棘手的是，红果已在2026年升级打法：投入5亿专项资金押注真人短剧，一季度下架1718部违规AI短剧、单周再下架3522部低质内容，并推出“果燃计划”引入唐国强、李连杰等资深从业者。

　　不只是红果。今年6-7月，6家重点平台合计投入至少60亿元资金开启了真人短剧军备竞赛。

　　这些平台赌的是什么？

　　在市值观察看来，它们赌的是真人短剧的情感价值越发不可替代。

　　2026年上半年，仅抖音端原生新增AI剧漫剧22.19万部，但AI短剧的破亿率仅0.47%；而上新率仅占5%的真人短剧，却拿走了绝大多数的平台分账。

　　来源：DataEye 2026H1报告

　　可见，当AI短剧借助工业化工具疯狂上产能时，观众却更加渴望有血有肉的人。这与红果短剧总编辑乐力在今年网络视听大会上的表态如出一辙：真人短剧是行业高质量发展的进行时与未来时。

　　红果在押用户最终会回到人身上，爱奇艺则在赌AI能颠覆影视生产。一个向左，一个向右。谁站在正确的一边？

　　总体来看，爱奇艺杀入短剧，不等于能吃到短剧的红利。All in AI，也不代表能够力挽狂澜，一举扭转长视频疲态，一切都充满不确定性。而从资本市场的消极表现来看，爱奇艺的转型之路恐难言坦途。

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7—8月教育行业融资报告：融资总金额6300万，资本继续押注AI与产业服务

Wed, 09 Sep 2026 07:23:56 GMT

导语

2026年7—8月，国内教育行业共发生4起融资事件，可统计融资总金额约为6300万元人民币。其中，7月和8月各发生2起融资，项目分别分布在教育科技、职业教育和教育企业服务等领域。

7月下旬，福建魔方电子科技有限公司宣布战略投资厦门盈思云教育科技有限公司，具体投资金额未披露。盈思云主要围绕智慧校园场景，为学校提供校园管理平台及智能硬件，业务覆盖校园安全、德育、教务和消费管理等环节，并与支付宝开展合作，帮助学校推进信息化建设。此次合作将结合魔方科技的硬件制造能力和盈思云的校园运营能力，重点推进AI智能校徽及智慧校园解决方案落地。

7月2日，零门槛AI创作与互动内容平台灵珠AI宣布完成天使轮融资，融资金额未披露。本轮融资由大观资本创始人韦海军领投，优刻得创始人季昕华、前摩根士丹利亚洲董事总经理罗永祥等参与。灵珠AI主要面向普通用户提供零代码AI创作工具，用户无需掌握编程知识，即可通过自然语言生成和修改互动应用。教师和学生是其重要用户群体，教育也成为平台增长较快的应用场景之一。本轮资金将主要用于产品及技术优化、多行业用户需求研究和团队扩充。

8月13日，北京起航新未来科技有限公司宣布完成6000万元人民币天使轮融资，具体投资方未披露。起航新未来主要提供“AI+专家”的教育及人生规划服务，面向18—35岁青年，业务覆盖升学规划、保研规划、考研规划和留学规划等场景，核心产品为“悬河AI”。在本期4起融资中，起航新未来是唯一披露融资金额达到千万元级的项目。

8月26日，上海得像科技有限公司宣布完成数百万元人民币天使轮融资，本轮投资方为徐汇科创投、平大咨询。得像科技成立于2024年，主要为企业提供智能AI教练解决方案，核心产品“智师益友”依托多模态交互技术，为企业员工提供AI陪练、情景模拟和实战培训服务。目前，公司已服务小米、Smart、老板电器、三一重工等企业。本轮融资将用于加快商业化进程，推动AI陪练与训战产品实现规模化落地。

（注：按照惯例未披露融资额的事件未统计金额。为了方便统计，我们对金额按照取中间数值的规则来计算——数百万融资取300万来计算；数千万融资取3000万来计算；另外，保守起见，近千万融资我们取600万来计算，近千万美元则取600万美元即3600万人民币来计算；千万级指1000万；近亿元指6000万；上亿元指的是1亿元。附：融资时间以媒体披露时间计算）

01 融资轮次

7—8月教育行业共发生4起融资事件，其中天使轮3起，占全部融资事件的75%；战略投资1起，占比25%。

02 地域分布

从地域分布来看，7—8月共有3个省、直辖市发生教育融资。其中，上海发生2起，占比50%；北京和福建各发生1起，占比均为25%。

03 融资体量

7—8月的4起融资事件中，2起未披露具体金额，1起为百万级融资，1起为千万级融资。按照统计口径计算，可统计融资总金额约为6300万元。

04 细分领域

从细分领域来看，企业服务发生2起融资，占比50%；教育科技和职业教育各发生1起，占比均为25%。

05 附总表

整体来看，2026年7—8月国内教育行业投融资仍然维持低位运行。两个月共发生4起融资事件，月均仅2起；3起项目集中在天使轮，中后期融资继续缺席。虽然可统计融资金额达到6300万元，但其中6000万元来自单一项目，尚不足以证明教育资本市场已经进入全面回暖阶段。

不过，与此前融资项目较多集中于课程培训、考试辅导和留学服务不同，本期项目呈现出更加明显的技术化和产业服务特征。智慧校园、AI创作、智能升学规划和企业AI陪练，分别对应学校管理、内容生产、教育咨询和人才培训等不同环节。资本正在寻找的，不再是一个覆盖所有用户的教育平台，而是能够嵌入具体流程、解决明确问题的垂直产品。

这背后反映出教育投资判断标准的变化。AI概念本身已经很难构成融资理由，项目还需要回答更具体的问题：产品为谁服务、替代了哪一部分成本、提升了怎样的效率，以及客户是否愿意持续付费。对于学校和企业服务类项目而言，交付能力、数据积累和组织采购周期，将直接影响其商业化速度；对于面向个人用户的AI产品而言，用户留存和付费转化则仍是决定长期价值的关键。

从当前趋势看，教育行业融资的低频状态可能还将延续，但资本并未停止寻找机会。能够围绕真实场景建立交付能力，并将AI技术转化为稳定产品和商业模式的项目，仍有可能获得早期资金支持。下半年值得继续关注的是，这些早期项目能否获得后续轮次融资，以及教育AI能否从产品展示和功能创新，真正走向规模化收入与持续经营。

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手动也能开走？！特斯拉Cybercab“隐藏方向盘”曝光

Wed, 09 Sep 2026 05:27:27 GMT

杰西卡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

难怪特斯拉Cybercab敢不装方向盘。

原来特斯拉背后早就留了一手，车里其实还藏着一套“备用方向盘”，只不过是在中控屏内。

而且这项功能还是被乘客无意中发现的，乘客甚至试着拨了两下，想看看能不能真的把车开走：

好在车没动

。

怎么说呢，这两天的Cybercab，热闹是真热闹，但麻烦事也是真多啊……

特斯拉Cybercab被曝内置虚拟操控杆

最近，有乘客搭乘特斯拉Cybercab时，发现了些“奇怪的事”。

原本显示屏应该展示的是一个乘坐界面，用于提醒乘客系安全带以及开启行程：

但这位乘客进入车辆时，发现中央屏幕呈现的是一个不同配置的界面，显示了几个摄像头画面，不过最吸引他的还是左下角那个方形虚拟操控区域：

这块区域中间有一个摇杆标志，上方显示前进，下方显示倒车，摇杆四周还保留了刹车、鸣笛以及控制车门等按钮。

有外媒统计，目前至少已经有两名乘客碰到了类似界面。

几名乘客都尝试操作过这套虚拟控制系统，不过车辆没有响应，看起来多少有点内部测试系统卡Bug的味道。

目前，特斯拉还没有公开解释，为什么内部界面会出现在普通乘客面前。

从已有视频推测，这套功能大概率需要员工权限，主要供测试、维护和车队运营人员使用。

其实在Cybercab正式拉客前，这项功能就已经被网友发现过。

8月30日，一辆Cybercab在奥斯汀超级充电站测试自动泊车，结果位置停偏了一点，充电线够不着。

这位网友拍到，当时车内的工作人员直接调出了屏幕里的手动驾驶界面，把车开出车位，再重新倒进去。

所以，Cybercab其实不是完全没有方向盘、踏板等功能，只不过，特斯拉将这些功能放进了软件中。

毕竟没有驾驶员后，车辆依然可能面临故障、事故或者自动驾驶暂时无法工作的情况，需要另外留一个低频使用的人工操作机制。

这甚至更符合Cybercab整辆车的思路：能省掉的长期硬件全部省掉，只给极少发生的人工操作留一个软件入口。

还有外媒提出，这套界面未来也可能供执法人员或应急救援人员使用，例如需要把失去自动驾驶能力的Cybercab从道路中间移走。

从这个角度看，Cybercab也确实逐渐在步入正轨……但现实世界的麻烦也接踵而至了。

上街一周，Cybercab开始「遭遇」现实世界

特斯拉Cybercab正式投入运营将近一周，目前来看热度依然很高，很多网友都分享了自己的出行体验。

不少人发现，特斯拉此前反复强调的低成本，已经初步反映到了真实订单上。

Cybercab开放叫车后，有乘客同时查询了一段前往美国奥斯汀某知名酒吧的相同行程：

Model Y Robotaxi报价12.10美元，Cybercab只要7.77美元，便宜了大约35%。

实际乘坐体验目前也没有闹出太大的乱子。

美国汽车杂志MotorTrend的记者，在大约24小时里连续叫了5次Cybercab。

他认为，Cybercab的叫车方式和网约车巨头Uber、Lyft的方式很接近。

车辆接近后蝶翼门可以自动打开，行驶过程安静、平顺，途中还遇到一次其他车辆突然切入，Cybercab自行停车完成避让。

不过，Cybercab继续运营了几天后，价格似乎发生了一些波动。特别是在周末需求上涨时，一些乘客发现，Cybercab的动态价格开始明显提高。

流传出的用户截图显示，同一时间Cybercab的预估等待时间一度接近1小时，报价甚至超过Model Y Robotaxi和Uber。

△左、中、右分别为Cybercab、Model Y、Uber，图片来源：Reddit用户u/tmmoo

MotorTrend记者的五次实际乘坐，同样体现出了价格波动。他们一共跑了11.5英里，花费33.72美元，平均算下来达到2.93美元/英里（约12.22元/公里）。

不过其中三次都是不到2英里的短途，起步价明显抬高了平均值；最长的一笔6.2英里订单收费11.44美元，约合1.85美元/英里。

特斯拉Cybercab车辆软件负责人Silvio Brugada（西尔维奥·布鲁加达）也明确表示过，目前会通过动态定价平衡供需，随着Cybercab数量增加，等待时间和平均价格还会继续下降。

也就是说，目前Cybercab的规模暂时还撑不起稳定的低价，车队仍处于平衡成本的过程中。

同时，在实际运营过程中，特斯拉还遇到了不少麻烦。

比如有路人故意“欺负”无人车，故意跑到Cybercab前面拦车。

车停下后，他走开；Cybercab重新起步，他又冲到车前；车辆再次制动，他再重复一遍……最后Cybercab索性亮起双闪，停在了路上。

从车辆反应看，Cybercab识别到了行人并及时停车，并没有发生碰撞。不过这个场面提出了另一类问题：

普通司机遇到有人故意堵路，可以按喇叭，可以交流，也可以根据现场情况处理，但无人车只能按照既定安全策略行动。

这就可能导致道路参与者利用这套规则，为无人车运营增加一些难度。事实上，类似的场景此前也曾困扰过Waymo等无人驾驶车队。

不过对特斯拉来说，更大的麻烦还在后面。

Cybercab开始商业运营的第二天，美国国家公路交通安全管理局NHTSA就正式启动调查，涉及最多约1000辆车。

这里插播一个背景，美国汽车监管体系本身允许车企自我认证，车企无需先把每款新车送到NHTSA审批，再获得上市许可。

不过Cybercab比较特殊，这款车连方向盘、制动踏板、加速踏板和传统后视镜都取消了，而美国现行不少机动车安全标准仍围绕人类驾驶车辆制定。

尽管今年6月，NHTSA已经提出修改相关规定，包括取消自动驾驶汽车必须配备手动制动踏板等要求，但相关调整尚未全部完成，因此目前仍然执行现行标准。

其实想获得上市许可，还有另一条路径是申请豁免。

按现行制度，NHTSA可以批准每家制造商每年最多2500辆不具备传统人工控制装置的车辆上路。今年7月，亚马逊旗下的自动驾驶公司Zoox，就通过这一路径获得了有限商业部署许可。

但特斯拉此前没有为Cybercab申请类似豁免，而是选择直接进行合规自我认证。

因此NHTSA现在要调查的核心，就是特斯拉以什么技术数据和判断为依据，认定Cybercab符合相关联邦安全标准，或者认定其中部分标准并不适用于Cybercab。

只能说，Cybercab目前还谈不上被监管机构判定违规，但接下来特斯拉想把车队扩展成几百辆、几千辆乃至更大规模，监管问题显然很难再绕过去了。

One More Thing

不少人在表达对Cybercab的赞美之后，也开始给Cybercab挑毛病。

被吐槽最多的就是座椅。

不少人表示，Cybercab两个座椅看起来很厚，但实际靠背比较平，缺乏腰部支撑；铺装稍差的道路上，车辆也会出现明显颠簸。

好消息是，特斯拉已经开始收集意见，对外开放了首批乘客调查问卷。

问卷需要乘客给车辆可用性、等待时间、车门、屏幕、App、座椅舒适度、空间、乘坐感受、清洁度和后备厢等项目打分。

问卷还设置了“下一版Cybercab，你最想加点什么？”的问题，可以最多选三项，备选答案包括：

座椅加热、座椅通风、座椅完全放平、折叠小桌板、手机无线充电、更好的音响，以及更多储物空间。

这就有意思了，为了尽可能压低成本，Cybercab特意削掉了一大批传统乘用车配置，甚至包括第二排座椅。

但现在看来，毕竟是乘客体验为上，有些东西着实不能减配啊。

那么可能就有人问了，到底什么时候能看到这个金色Cybercab？

别急，今天Cybercab已经在香港首站开启亚洲巡展，估计很快大家就能见到了～

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招聘丨汽车及机器人方向

Wed, 09 Sep 2026 05:27:20 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

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富人返贫的3个陷阱，价值投资的3个谬误｜深响对话方言

Wed, 09 Sep 2026 01:28:39 GMT

来源：深响

作者｜刘亚澜

越来越多人意识到，持有财富比创造财富更难。

1877年，美国铁路之王范德比尔特去世时，留下了1.05亿美元的遗产，但今天，范德比尔特的后代中竟无一人还能被称为“富人”；1916 年，清末首富盛宣怀，去世时留下了1500万-2000万两白银，但他最宠溺的儿子盛恩颐66岁死于贫病交加；在今天的美国亿万富豪中，只有不到10%的人是1982年首次发布的《福布斯》400名富翁榜成员的后代；胡润研究院2017年回顾了2007年上榜的800位富豪，10年时间高达50%的人跌出榜单。人们常说富不过三代，但现实中更常见的案例却是富不过十年。

富人返贫，这个话题在今天格外值得关注：所谓富人会遇到哪些为他们量身定制的“陷阱”？富人返贫有哪些前兆和底层逻辑？守住财富的底层逻辑是什么？为此，「深响」和《第二天：金钱进化论》的作者方言聊了聊。

他出身名门，太曾外祖父是清朝两江总督，母亲曾参与主持复原张衡地动仪，他人生的传奇色彩更浓：年轻时在哈尔滨做乐手见证了孙红雷的歌厅时代，还被崔健写进了歌里。他的第一桶金来自中国最知名私人俱乐部——长安俱乐部，转行广告业后，陆续参与张艺谋、华谊、奥运会的项目，2008年后则聚焦到房地产领域，曾为某超大型地产公司北方区最大服务供应商。

但最绝的是，见过太多江湖大佬楼起楼塌，方言在2015年股市大跌前夕，果断关闭公司、清仓离场。此后移居青岛，潜心读书、收藏、价值投资。

在方言眼中，人生有三日，第一天”是积累财富而躬身奋进的征途，是用汗水与行动力搭建人生基石的过程；“第二天”是手握财富后站在人生十字路口的关键抉择期，每一个选择都牵动着未来的方向；“第三天”是稳步走向生命圆满、实现价值沉淀的归途。这三个阶段里，“第二天”的分量尤为厚重，“第一天”的财富积累，或许还能借力时代机遇与几分运气的垂青；那么“第二天”的选择，则全然依赖个人思想的深度、认知的格局与对人生价值的清醒判断。正是“第二天”的思想抉择，决定了财富能否转化为长久的人生幸福。

“当一个人历经千辛万苦、终于拥有了财富的时候，这万万不是一部喜剧的落寞，现实中它常常可能是一部悲剧的开始。”方言坦言：“我们这一代富人都是从穷光蛋开始的，没人教过我们如何去做一个合格的有钱人，而围在有钱人身边的几乎所有人，几乎都是在千方百计地帮着他重新变回一个穷人，这些人手里所掌握的制胜法宝就是人性。俗话说，富不过三代。但我觉得返贫真的用不了10年。”

关于富人返贫的思考

商界沉浮，从不缺各种起起落落的奇闻逸事，这里就不详述了。

透过多年身在局中的观察，方言将富人返贫的主要陷阱归纳为了六个方面：过度自信、举债经营、沉迷享乐、生理冲动、不教子女、热爱投机。其中，过度自信、举债经营和热爱投机是三种最不容易被察觉的“祸根”。

第一，过度自信。当个人积累起一定财富后，极易掉进过度自信的心理陷阱。财富带来了权力，也带来了自负、路径依赖和周围人刻意迎合的信息茧房。

方言谈到，创业开始一切都是艰难的，但是一旦你成功之后，社会就会主动帮助成功者，资源会自然地聚集过来，你就会觉得做事越来越容易。创业早期要大费周章的事，现在一个电话就解决了。这种感觉一开始特别好，觉得事情很顺，但后来就会让人觉得自己无所不能，跌入过度自信的陷阱。

典型的例子是当年华尔街的传奇人物Bill Hwang，早期在老虎基金靠凌厉而精准的手法初露锋芒，后来创办Archegos 家族办公室，凭借高杠杆投资，公司资产从数亿美元迅速增长到150亿美元，他也愈发坚信自己能掌控市场，高杠杆投资，完全不顾高度集中持仓背后隐藏的巨大风险。

随后，其持有大量头寸的ViacomCBS等股票暴跌，Archegos被银行要求追加保证金，瑞银、瑞士信贷等多家主要经纪商敦促比尔·黄清算头寸以减少损失。但他完全听不进去这些建议，在与各大银行的电话会议上，依然盲目乐观，坚信自己能迅速平仓并恢复稳定。而事实上，形势迅速恶化，最终导致被迫清算。仅仅10天内，Bill Hwang就损失了 200 亿美元，他也从金融界的风云人物沦为阶下囚。

第二，陷入债务泥潭。富人常借债务来扩张商业版图、投资资产，看似精明地借助杠杆实现财富快速增值。经济上行期，债务的确能够像助力东风一般，推动财富火箭般蹿升，以少量自有资金撬动巨大资产规模，获取丰厚利润。但这种建立在债务之上的繁荣大厦，根基非常脆弱。一旦形势突变，曾经看似合理的高额负债，瞬间成为沉重枷锁。利息支付如血吸虫，不断吞噬紧张现金流，资产价格下跌，抵押物价值缩水，富人便会陷入资不抵债的困境。

方言认为举债经营会形成一种错觉。

“其实任何人刚刚开始举债的时候（骗子除外），他都是有心理压力的。我们任何一个受过正常教育的人，举债一开始都会很谨慎，甚至抵触。企业生意好的时候，就会有各种人追着他借给他钱，投资人也会追着他求他融资，慢慢地一个错觉就开始产生了，一些企业家觉得银行的钱是不需要还的。反正这家到期了，你再从下一家借，只要你的利润超过利息，你就没问题。当年生意好，创造点儿比利息高的利润并不是一件难事。”

“但这也有点像吸毒上瘾，一旦你依赖举债发展，就会发现企业发展得特别快。因为杠杆作用，时间一长就上瘾了。直到债务的锁链勒住脖子，就再也解不下来了。”方言补充道：“债务是很可怕的，一些嗜血的资本，就是要通过债务把企业吃光耗尽，最后把资产拿走。”

“家奴眼中无英雄。当你很近距离接触企业家，你会发现他也是凡人，做大生意的人也有闹不明白的事情。债务问题，除非你是财务出身，很少有人能真明白。但反过来看，财务出身的人往往做不成大生意，他有敬畏心。”

而令我好奇的是，现在的顶尖富豪都有专业的风控部门和资产隔离方案，按理说防御力极强。为什么在实际运行中，这些风控体系往往形同虚设，最终依然会被债务拖垮？

方言解释道，一方面是企业家自己就是制度里最大的漏洞，另一方面很多专业团队挣的往往是佣金，企业高管的工资也很容易就和利润挂钩。一旦跟利润挂钩，这企业就快有危险了，因为他要想多得钱，就要使劲加大利润，他就会用很多杠杆，怂恿老板无视风险。

第三，荒废主业，热爱投机。

置身于富人的社交圈，各类信息如潮水般不断袭来。尤其新兴行业一夜暴富的传奇故事被添油加醋地传颂，未经市场充分检验的项目被过度鼓吹，周围人对这些所谓“机遇”的大肆渲染，令身处其中的富人渐渐丧失了原本应有的理性判断。“凭运气赚来的钱终有一天会凭实力亏掉。”

方言认为很多“投机”都会伪装为“投资”。两者的本质区别在于聚焦点是否在价格上。投机是猜价格，投资是赚取资产本身持续产生的收益。如果买入一项资产的核心逻辑是“我认为它未来会涨价，然后卖掉获利”，关注的是价格变化，这属于投机；如果买入资产是因为它能够持续创造现金流或价值，并通过长期持有、再投资让财富不断积累，这才是投资。

巴菲特曾用金子和土地比喻投机和投资，买黄金，期待金价上涨，是投机，因为黄金本身不会产生新的财富，赚的是价格差；而买土地出租、种植，土地可以持续产生租金或农作物，再把这些收益投入购买更多土地，资产就能不断产生新的资产，是投资。因此，投机依赖价格上涨，投资依赖资产创造价值；投机更关注“明天多少钱”，投资更关注“这个东西能持续产生什么”。

关于价值投资的谬误

围绕财富的陷阱防不胜防，那到底怎么做才能“守富”，才能打破富不过十年的魔咒？在方言看来，关键不是寻找下一次暴富的机会，而是建立一套能够让财富长期留存、持续增值的方式——价值投资。

这其实是已经被说烂了的词，价值投资，长期主义，时间的玫瑰。实际上很多人只是以此为幌子，以投资之名行投机之实，或是以此标榜自己的高尚。正因为鱼龙混杂，人们对价值投资的理解也出现了不小的谬误。

第一，很多人把价值投资理解成一种投资技巧，而忽略了它首先是一种生活方式。

价值投资领域的大师们无一不是身家丰厚之人，然而，他们几乎都秉持着同一种朴素的生活理念。查理·芒格常在公开场合提及，赚钱的秘诀实则是生活简朴、节约开支。他曾表示：“沃伦和我在年轻时没什么钱，便一直节俭度日，把省下的钱用于投资，坚持了一辈子，最终才变得富足。”

如果一个人无法克制消费欲望，无法忍受漫长的等待，无法接受市场长期没有机会，那么他即使掌握了再多价值投资的理论，也很难真正成为价值投资者。

第二，很多人认为长期主义就是选好一家公司买进去长期持有，跌了不卖、涨了也不卖，一直拿着。但实际上价值投资的耐心是用来等待机会的。

芒格曾用一句非常朴素的话解释价值投资：“银行里存着一大笔钱，耐心等待一个机会。”这是价值投资的两个条件，第一，有一笔钱，这笔钱不是你的生活所需，你有足够的安全垫，就不会因为市场短期的涨跌而焦虑；第二，耐心等待机会，等待一个足够便宜的时机，一个价格远低于价值的时机，不是随便买然后硬扛。

“价值投资其实是要买到别人撕心裂肺的时候，而在整个市场兴高采烈的时候，反而需要耐心等待。”方言说。

第三，人们往往把巴菲特的财富增长归因于“有钱”，却忽略了持续创造现金流。

很多人以为，巴菲特之所以能做价值投资，是因为他手里有巨额现金。但这其实只看到了结果。巴菲特的财富体系并不是靠一笔本金不断炒股票，而是建立在大量持续产生现金流的企业之上。

巴菲特旗下有几十家全资子公司，这些企业是他过去几十年不断收购而来的，包括铁路、电力、制造业和消费品等。它们有的规模很大，有的看起来并不起眼，但共同特点是能够持续创造利润。

“这些东西会源源不断地为他每年创造利润，供他去买那些新的机会、新的公司。”

这些企业产生的利润不断汇集到总部，再由巴菲特投入新的资产，形成一个持续循环的过程。巴菲特真正厉害的地方，不只是会投资，而是先拥有一批能够不断产生现金流的资产，再用现金流去购买新的资产。

所以，普通人的价值投资，第一步不是买股票，而是持续创造可以被投资的钱。劳动创造收入，收入形成资本，资本产生收益，收益再投入资产。当这个循环持续足够长的时间，财富才真正开始脱离单纯依赖个人劳动的状态，拥有等待的资格，进入“钱生钱”的阶段。

结语

回到方言所说的“第二天”，财富真正的考验，或许从来不是如何赚到更多的钱，而是当你已经拥有足够多的钱之后，能不能抵抗人性的诱惑，守住自己的判断。

2015年，方言在自己公司仍然盈利、身边人都不理解的情况下，选择关闭公司、激流勇退。这个在今天看起来无比幸运的决定背后思考或许也是财富存续的另一种密码：他没有把“赚更多的钱”当成财富的唯一答案——当财富开始成为一种负担，当赚钱不再带来快乐，当一个人越来越被财富、圈层和责任裹挟，继续向前未必还是最好的选择。

从创业到投资，从财富积累到财富守成，方言所说的“第二天”，本质上是一场关于选择的考验。第一天，人追着财富跑；到了第二天，则要学会让财富退到人生的后面。

少一点欲望，多一点克制；少一点追逐，多一点耐心。真正能够穿越周期、守住财富的，从来不是某一种投资技巧，而是一个人最终能否摆脱财富的裹挟，重新决定自己想过什么样的生活。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

小米最便宜车型卖爆了，4分钟锁单10000台

Tue, 08 Sep 2026 10:50:38 GMT

（来源：科技头版）

雷总，你到底还藏着多少惊喜是我们不知道的。

出品 | 科技头版作者 | 李新

一个月前，雷军宣布小米的新车将采用增程路线时，市场上是普遍唱衰的。原因无非就是增程SUV这张牌桌，几乎已经坐满了。

理想和问界已经在高端家庭市场站稳脚跟，零跑、吉利银河等品牌则不断下探价格，把大空间、长续航和高配置带到更多消费者面前。

等到2026年，小米才终于推出自己的增程车型，多少显得有些姗姗来迟。

不少人因此认为，小米已经错过了进入增程市场的最佳时机。但是，雷军和小米最擅长的就是少说多做。

在昨晚的发布会上，小米澎程系列正式上市，一次性推出了N70 Pro、N70 Max、N90 Max和N90 Max探索版四款车型，售价20.99万元到29.99万元。

其中，N70 Max比此前的预售价低了2万元，N90 Max则低了3万元。价格公布后，小米澎程全系4分钟锁单突破1万辆。

作为小米汽车继SU7、YU7之后推出的第二个产品系列。SU7和YU7强调性能、操控和驾驶体验，澎程则转向增程动力、大空间和家庭出行。

四款新车，小米把空间玩出了新花样

澎程系列的价格梯队相当清晰，相邻车型售价均相差3万元。这3万元对应的是驱动形式、电池容量、座位数量乃至使用场景的变化。

20.99万元的N70 Pro是一辆中大型五座增程SUV，综合续航1351公里。这个续航水平足以覆盖多数人的日常通勤，同时20.99万元的低价降低了整个系列的购买门槛。

多花3万元来到N70 Max，电池容量增加到76千瓦时，CLTC纯电续航提高至505公里，综合续航达到1461公里，前驱也换成双电机四驱。依然是五座SUV，却在续航、动力和底盘舒适性上向高配车型靠拢，更适合经常跑长途，看重续航和动力的用户。

再往上是26.99万元的N90 Max。它采用2+2+3七座布局，车长超过5.2米，轴距为3080毫米，主要解决多人乘坐和长途出行需求。76千瓦时电池带来464公里CLTC纯电续航，配合60升油箱，综合续航达到1705公里。

满载七人的情况下，577升后备厢仍可放下七个20英寸行李箱。相比不少第三排和后备厢只能二选一的七座SUV，N90 Max更强调多人出行时的实际可用性。

从N70 Pro到N90 Max，小米用入门五座、四驱五座和旗舰七座覆盖不同规模的家庭，消费者可以直接根据预算和乘坐人数选择车型。

价格最高的N90 Max探索版，无疑是这次发布会上最亮眼的车型。这款车跳出了以座位数和配置区分需求的常规思路。

它比普通N90 Max贵3万元，却从七座改成五座，增加原生电动升降顶，并围绕车宿和户外停留重新设计内部空间，主动放弃第三排，把空间留给露营、车宿和长时间驻车。

最特别的配置是原生电动升降顶。顶舱升起后，车内最大挑高达到2294毫米，成年人可以直接站立；上层空间长2110毫米、宽985毫米，床板有效长度接近1.95米，并配有纱窗、照明、空调出风口、充电接口和床垫。

与后装车顶帐篷相比，这套升降顶从整车开发阶段就与车身结构、供电和安全系统一体设计。

探索版的动力与普通N90 Max接近，CLTC纯电续航462公里，综合续航1688公里。它仍然是一辆可以日常通勤的大型SUV，只是在停车之后多出了一套轻旅居空间。

当然，升降顶只能在非公共道路且车辆停稳时开启，恶劣天气也不适合使用。更适合周末露营、旅拍和短途车宿。

迟到的增程市场，为小米打开增量

澎程系列出现之前，小米汽车的产品形象相对单一。SU7是一辆运动化纯电轿车，YU7延续了性能和驾驶取向，两款车帮助小米迅速建立起年轻、智能和强调操控的品牌认知。

不过这也意味着小米在面向家庭需求的市场是缺失的。

澎程补上的正是这部分市场。N70争取普通五座家庭，N90负责多人出行，增程系统则降低长途补能带来的顾虑。对小米而言，这不仅是增加四款车型，也是从“驾驶者之车”进入家庭用车和生活方式市场。

同时这条产品线还承担着扩大销量的任务。

小米汽车年初定下了55万辆的交付目标，平均每个月需要4万辆以上。但目前过去的8个月里交付最高也只达到了3万辆，截至8月底，全年累计交付24.5万辆。

为了进一步达到目标，小米必须迅速把月交付量推向更高水平，而刚刚上市的澎程系列正是最主要的增量来源。它的产能爬坡和交付速度，将直接影响小米汽车今年最终能够走到哪一步。

小米澎程系列的四款产品无疑是优秀的，但是国内的家庭SUV市场早已不是一片空白，理想、问界、零跑和吉利银河等品牌已经推出多款成熟产品。

消费者能够比较的也不只是尺寸和续航，还有座舱体验、辅助驾驶、售后服务与长期口碑。与此同时，国内增程市场整体增速已经放缓，小米进入的并不是一个轻松的增量市场。

而澎程给出的办法，是先用价格打开入口，再用空间制造差异。

N70 Max和N90 Max的正式售价低于预售价格，直接降低购买门槛；四款车型在座位、动力和使用场景上的区分，则让澎程能够覆盖更广泛的家庭需求。

发布会上，澎程全系4分钟锁单便突破1万辆。接下来关键在于锁单能否转化为持续交付，以及小米在车型增加后能否维持产能、质量和售后体验。正式售价较预售下探，也意味着销量增长还要接受盈利能力的检验。

从SU7到YU7，小米已经证明自己能够打造单款热门车型。而澎程系列要面对的问题是，小米能否从依靠少数爆款，进入同时经营多条动力路线和多类用户市场的阶段。

如果澎程能够在20万至30万元家庭SUV市场形成持续销量，小米汽车才真正拥有“纯电驾驶系列+增程空间系列”的完整矩阵。

此时，小米将不再只是擅长制造爆款的新势力，真正成长为站稳主流市场的汽车公司。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

半年三次，黄仁勋的AGI怎么又到了

Tue, 08 Sep 2026 06:31:51 GMT

来源：盒饭财经

“AGI已到来”，下一句是40万块GPU

作者 | 彻诺

头图及封面来源 | GPT

AGI又又又到了。

这次，连“诞生地”都有了。

北京时间9月7日，黄仁勋在X上回复了Crusoe联合创始人兼CEO Chase Lochmiller的一条帖子。后者引用转发OpenAI介绍GPT-6 Astra成绩的帖子，祝贺OpenAI，并称美国得克萨斯州的阿比林为“AGI的诞生地”。

这座城市是“星际之门”旗舰数据中心的所在地。Crusoe参与建设，园区使用英伟达芯片，为OpenAI提供算力。建数据中心的先送来贺词，卖芯片的随后跟上。

黄仁勋的回复很简单，节译过来就是：

从ChatGPT到o1，再到Astra，只用了4年。
AGI已到来。祝贺OpenAI团队。
下一批40万块GPU即将上线。

图注：Chase Lochmiller引用转发OpenAI的帖子，黄仁勋在其下回复

这句祝贺，让人有些似曾相识。

3月23日发布的播客里，黄仁勋已说过AGI实现了。8月26日的英伟达财报电话会上，他又作出了带有限定的类似判断。不到六个月，至少三次“抵达”AGI。

半年前已经实现的东西，为什么今天还能再次到来？有意思的是，把时间再往前拨，有人在GPT-4时代，就已经宣布过同样的消息。

同一句话，三种“AGI已来”

今年3月，黄仁勋做客Lex Fridman Podcast。这档以长篇访谈见长的节目，第494期聊的是英伟达、AI计算和公司经营。在接近两小时处，主持人把话题引向AGI。

Fridman给出了一道很适合问企业家的题：AI能不能创立、发展并经营一家价值超过10亿美元的科技公司？同时，他还让黄仁勋估计，是需要5年、10年、15年，还是20年。

黄仁勋没有选其中任何一个。

“我认为，我们已经实现了AGI。”

不过，他随后补了一句：“你说的是十亿美元，又没说要永远经营下去。”

他设想的是一个小应用或网络服务：突然吸引数十亿用户，每人付50美分，很快成为一门大生意，也可能很快消失。按他的理解，主持人给出的条件，可以容纳这种短暂的成功。

可当话题变成十万个这样的智能体能否建立一家英伟达，他给出的概率却是“零”。

同样是创办公司，做出一款爆红应用，与经营一家英伟达，在黄仁勋那里得到了截然不同的答案。他认为前一种成功已经可能发生，但没有举出一家已由AI经营、估值达到十亿美元的公司作为实例。

五个月后，问题从“AI能不能创业”，变成了“AI还需要多少算力”。

8月26日，英伟达召开2027财年第二季度财报电话会。Melius Research分析师Ben Reitzes问，递归自我改进和AGI会怎样进一步推动需求。

所谓递归自我改进，是AI改进自身，再用更强的能力继续改进。黄仁勋给出的例子却相当日常：持续运行的智能体，可以更新技能文档，把工作中得到的经验留给下一次任务。他将这称为一种较粗粒度的自我改进。

接着，他说：

“在许多方面、对许多任务而言，我们可以说已经实现了AGI。”

这次，他还表示，继续纠结这些里程碑，已经没有多大意义。更值得关注的是AI能否完成有用的工作，输出能带来利润的内容，以及投入更多算力能否换来更多收益。

回答投资者时，黄仁勋把重点放在了生产力上：AI能干活、能创造收入，就是增加算力投入的理由。不过，他原话中的“对许多任务而言”，也为这次AGI判断划定了范围。

到了9月，让黄仁勋再次发出“已到来”的，是一张新模型成绩单。

OpenAI展示了Astra在数学、推理和计算机操作等测试中的表现。其中，Astra在采用厂商适配框架的ARC-AGI-3半私有测试中，得分达到99.9%，尤其醒目。这个名字直接带着“AGI”的测试，似乎就要被做满分了。

有趣的是，公布这项评测的ARC Prize团队，没有一起宣布AGI到来。

9月3日，评测作者Greg Kamradt肯定了Astra的能力跃升，却在同一篇文章中明确写道：“我们并未声称它就是AGI。”

同一个新模型，黄仁勋看到了“到来”，出题者看到了重大进步，却没有给出同样的结论。

多种“已达”：从公司愿景，到产品的“完成时”

AGI成为这轮AI竞争的目标，比ChatGPT走红还要早得多。

2015年12月，OpenAI的成立公告里已在讨论一种未来：AI可能在几乎所有智力任务上达到人类水平。当时的OpenAI表示，这一天何时到来还难以预测。到了2018年，OpenAI在公布的章程中，把确保AGI造福全人类写成使命。

2022年11月30日，OpenAI向公众发布了ChatGPT。当时的ChatGPT能回答追问、承认错误，也会一本正经地给出错误答案。它以研究预览的形式发布，当时的发布说明并没有宣布AGI实现。

产品问世后，怎样迎接AGI，也成了奥特曼公开讨论的问题。2023年2月24日，他署名发表《规划AGI及其后的未来》，设想一个“我们所有人都能在几乎任何认知任务上获得帮助”的世界。

同时，他把准备工作说得很具体：怎样应对工作岗位被替代，怎样分配AI创造的收益，以及怎样治理这些系统。那时，他讨论的是如何迎接AGI，而不是宣布它已经实现。

一个月后，微软研究者已在模型里寻找AGI的“火花”。

塞巴斯蒂安·布贝克当时负责微软研究院雷德蒙德的机器学习基础组，提前接触到了研发中的GPT-4。在微软于3月23日发布的访谈里，他讲了一个发生在夜晚的小实验。

当时，他醒来，打开笔记本电脑，想到喜欢独角兽的三岁女儿，便让GPT-4画一只独角兽。他没有调用绘图模型，而是让它写TikZ代码，再把代码渲染成图。

这幅画，画得并不完美。但头、角、腿的位置组合在一起，确实是一只独角兽。在布贝克看来，这显示模型掌握了这个概念。他此前也试过数学题、诗歌分析，却总怀疑答案可能只是来自网上已有的材料。

这次实验让他感到惊讶。

独角兽只是他们测试中的一个片段。在3月22日提交的《通用人工智能的火花：GPT-4早期实验》中，布贝克及其合作者讨论了数学、代码、视觉等多种任务，认为早期GPT-4可以被视为一种早期、尚不完整的AGI，也详细列出了它的局限。

“早期”“尚不完整”，仍然是当时判断中非常重要的一部分。但到同年10月，另一篇文章的标题就直接用了完成时。

谷歌研究者Blaise Agüera y Arcas与曾任谷歌研究主管的Peter Norvig，在《Noema》发表《通用人工智能已经到来》。文中主要说的就是当时版本的ChatGPT、Bard、LLaMA和Claude。

彼时，ChatGPT的付费用户已经能使用GPT-4；谷歌的Bard可以帮助用户写文章、写代码。Meta在当年7月推出Llama 2，允许开发者在许可条件下用于研究和商业开发。Anthropic同月发布的Claude 2，则能读入长文档，进行摘要和问答。

当时，这些模型和产品已经能够用于写作、编程和资料处理。

两人知道这些模型会编造引文，甚至算错简单的算术。但他们仍然认为，能跨主题、跨任务、跨语言处理问题，已足以使它们被称为“通用”。他们用早期通用计算机作类比：机器后来变快、变好用，并不意味着早期机器就不算通用计算机。

这给“AGI已经到来”提供了一种解释：通用性可以先出现，可靠性和能力水平继续提高。按这种理解，承认模型有缺点，并不妨碍宣布它是AGI。

然而，此后的表述，并没有沿着一张统一的进度表前进。

2025年1月，奥特曼在个人博客上称，已经确信知道如何构建“传统理解中的AGI”，并开始把目光投向超智能。

今年2月，加州大学圣迭戈分校的四名学者又在《Nature》发表评论，主张现有AI已具有人类水平的智能。在校方相关的采访中，第一作者Eddy Keming Chen解释，他们不要求AI全知全能，因为没有哪个人全知全能。他们看重的是跨领域的深度，以及灵活、通用的思考能力。

制作：盒饭财经

于是，一个原本写在公司使命里的目标，越来越多地被用来描述眼前的产品。

考进前10%，就算AGI了吗

要求似乎参差不齐。

有人认为GPT-4已经算AGI，另一些人还在谈怎样造出AGI，其差别首先在于要求模型做到哪一步。

2023年3月，OpenAI发布GPT-4时介绍，它在模拟律师资格考试中的成绩约处于考生前10%，而GPT-3.5则在后10%左右。但同一份发布说明也提醒，GPT-4在许多现实场景中仍不如人类，会编造事实、推理出错。

按照当时的能力来看，它已经很会考试了。可把工作交给它，仍然需要另一种判断。

按照OpenAI章程，AGI应当是“在大多数具有经济价值的工作中超过人类的高度自主系统”。这里既有能力的要求，也有自主性的要求。答对法律考题，与接手一份法律工作之间，仍隔着事实核实、持续执行和出错后的处理。

回看黄仁勋今年3月回答的创业设想，一款应用能赚到钱，也还没有回答“多数工作”做得怎样。但“多数工作”具体包括哪些职业，“超过人类”又该怎样衡量，章程没有给出一套可以直接验收的办法。

Anthropic的达里奥·阿莫代伊则干脆换了一个称呼。

2024年10月，达里奥·阿莫代伊在《充满爱的机器》中直言：“我不喜欢AGI这个词。”他认为它含混，夹杂了太多科幻和炒作意味，宁愿具体描述一种“强大AI”。

什么样的“强大AI”？在他看来，就是在多数相关领域比诺奖得主更出色，能长时间自主工作，还能以大量副本并行运行。

“超过人类”，究竟该以普通人还是顶尖专家为参照？研究者也在尝试把这个问题拆得更细。

2023年11月，Meredith Ringel Morris、Shane Legg等DeepMind研究者提交《AGI的等级》论文，后来发表于ICML 2024。他们没有只设一道“是或不是AGI”的门槛，而是把做事的广度与水平分开。

能处理很多种问题是一回事，每一种处理得有多好是另一回事。

按论文提出的“胜任”级别，系统应在多数认知任务上，至少达到有相关技能成年人的中位水平。到了“专家”级别，门槛升至第90百分位。

甚至，连“人类”这个比较对象，也要重新说清。

怎么理解？比如，考英语写作，要和谁比？论文明确要求，这项能力应当与能够读写并流利使用英语的成年人比较。但细想，“读写并流利使用英语的成年人”也能拆分许多。是一个正在死背abandon正在冲刺四级的大学生，还是一个工作多年正在多邻国上打卡的成年人？

有意思的是，这篇论文也把当时的ChatGPT列入了“萌芽AGI”。但按照文中对2023年9月模型表现的判断，它还没有进入“胜任AGI”。论文甚至将《Noema》两位作者的定义，对应到自己的“萌芽”一级。

同样说AGI出现了，说的也有可能是不同等级。

另一条路线干脆追问：AI究竟是已经会做很多题，还是能很快学会新题？

这条思路早于ChatGPT。2019年11月，François Chollet发表《论智能的度量》，区分已有技能与获取新技能的效率。在他看来，大量训练数据和已有知识，可以把某项技能推得很高，却未必说明系统善于应付陌生问题。

他提出的ARC测试，最初是一组彩色网格：给几个变化前后的样例，解题者自己找规律，再处理新的网格。它尽量绕开学科知识储备，观察解题者如何从少量例子中学会规则。

到了Astra参加的第三代测试，题目变成了交互环境。模型需要探索、发现规则，再决定下一步行动。这次99.9%的成绩，来自允许模型保留内部推理状态的一套厂商适配配置。

*测试条件：ARC-AGI-3半私有测试集，Provider Adapter框架，high推理档位。*

成绩很高，出题者仍然保留判断，是因为这些环境终究有边界——规则确定，目标封闭。掌握这些游戏，尚不足以证明模型能应对现实世界的开放性和复杂性。这也是ARC Prize一边肯定Astra，一边继续研究下一代测试的原因。

从能对话，到会考试，再到自主工作、学习陌生规则，产品的进步让AGI的讨论越来越具体。但这些要求并没有被合并成一套统一标准，工作表现、能力广度、学习效率仍是不同的判断依据。

回到阿比林的那条帖子，建数据中心的人在祝贺，提供芯片的人在预告下一批GPU。“AGI已到来”与“下一批40万块GPU即将上线”，只隔了一行。

3月那场播客里，黄仁勋自己的回答已经说明：做出一款爆红的应用，与建立一家英伟达，距离还很远。

至于这一步该不该叫AGI，各方的答案或许很长一段时间都会不相同。“已经到来”未必与继续进步矛盾，但还是要回答一个问题——这次究竟比上次多做成了什么？

参考资料：

1.《Crusoe announces flagship Abilene data center is live》，Crusoe官网

2.《Jensen Huang: NVIDIA – The $4 Trillion Company & the AI Revolution》

3.《Transcript for Jensen Huang: NVIDIA – The $4 Trillion Company & the AI Revolution | Lex Fridman Podcast》

4.《NVIDIA Corp. (NVDA) Q2 2027 Earnings Call》，财报电话会逐字稿，13—14页

5.《Planning for AGI and beyond》，山姆·奥特曼，OpenAI官网

6.《隆重推出 ChatGPT》，ChatGPT发布说明，OpenAI官网

7.《Introducing OpenAI》，OpenAI官网

8.《OpenAI Charter》，OpenAI官网

9.《Does AI already have human-level intelligence? The evidence is clear》，《Nature》评论

10.《Is artificial general intelligence here?》

11.《Reflections》，Sam Altman

12.《Artificial General Intelligence Is Already Here》，Noema

13.《Sparks of Artificial General Intelligence:Early experiments with GPT-4》

14.《AI Frontiers: The Physics of AI with Sébastien Bubeck》，微软官网

15.《Position: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI》

16.《Machines of Loving Grace How AI Could Transform the World for the Better》，阿莫代伊

17.GPT‑4发布说明，OpenAI官网

18.《OpenAI's GPT-6 Astra on ARC-AGI-3》，Astra评测与测试条件

19.《On the Measure of Intelligence》

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

8000万养宠人，见证“它经济”从狂热到崩塌

Tue, 08 Sep 2026 05:42:04 GMT

　　编辑 | 杨静曹宾玲

　　数据支持 | 洞见数据研究院

　　“这个时代最大的逆周期行业，被资本拉黑了。”观察宠物行业十年后，艾伦发现变天了。

　　去年，盒马创始人侯毅带着1.78个小目标高调进军宠物鲜食，结果18家门店撑了9个月就全部关停，单店月均亏损超20万。那位身经百战的零售老将事后反思：“当初想法太天真。”

　　曾被视为“垂类电商标杆”的易宠科技，跟1300多家宠业品牌、30000多家宠物门店建立合作，被多家投资机构“追着打钱”，如今创始团队已被列入失信名单。

　　还有主打宠物服务的“宠物家”、亚洲最大宠物店“极宠家”、网红品牌“布卡星”，这些名噪一时的玩家，如今纷纷从资本的“宠儿”沦为“弃儿”。整个行业融资不是缩水，而是近乎干涸。

　　“连头部宠物食品企业也难以幸免。”艾伦说，中宠、乖宝、佩蒂等公司营收虽然在涨，利润却一路下滑，陷入“卖得越多，赚得越少”的困境，部分公司股价在年内近乎腰斩。

　　宠物还在，需求还在。国内宠物犬猫1.26亿只，每年至少创造3000亿消费蛋糕，相当于“6个婴儿奶粉市场”。随着人类对“情感家人”愈发重视，单只宠物年均消费金额仍在上涨。

　　到底是什么，让这条最具确定性的赛道，突然长满了不确定？

　　换个包装，十几块的猫砂卖到上百块

　　如何做出一个年销10亿的头部猫粮品牌？

　　放在四五年前，李鑫的答案很简单：把铁罐换成铝箔袋装，把零食猫条改成主食猫条，包装高级一点，适口性做到了98%以上的猫都爱吃。十个人的初创公司，靠着这几处差异化改动，很快就能把销量冲到电商平台前列。

　　“钱太好赚了”，李鑫用“百花齐放”形容当时的格局，每个细分类目都有表现不错的公司，产品各有特色，大家也不怎么卷价格。

　　宠物用品销售大刘更是直言，当时“闭着眼都能增长”，因为宠物主清一色“你有啥我要啥，就怕买不到”。

　　外界常以为这是疫情带来的短缺，但大刘深知事实远非如此简单。

　　拿猫砂来说，彼时全中国能稳定做出“不翻车”豆腐猫砂的工厂，两只手数得过来，其中大多数产能还被爱宠系品牌N1垄断，导致铲屎官经常买不到，即便买到也往往要花高价。

　　而这一时期，宠物短视频也开始“人传人”式扩散，房地产“三条红线”与K12“双减”威力初显，彼时初入社会的95后成了第一批感受寒气的年轻人，他们在跟风从众与居家封控的孤独中，纷纷加入养宠大军。

　　“宠物猫大爆发，数量一举超越了狗。”大刘回忆道，而且年轻人月入三四千，也愿意拿出四分之一花在宠物身上，只想“给毛孩子最好的”。

　　这让宠物用品的“供给蛮荒”暴露无遗，用大刘的话说，“只要效果还凑合，哪怕是平时只卖十几块的猫砂，也能卖到100多块。”

　　猫粮、冻干零食、玩具等细分赛道也类似。中宠、乖宝这些国产猫粮品牌，由于研发不足、供应链整体水平不高，产品复购率迟迟起不来，2021年海外代工营收占比仍高达75%-85%。

　　在这样一个处处是缝隙的市场里，根本不需要创造什么新东西，就有机会挣得盆满钵满。

　　李鑫留意到了，他们每次一发布新品，不到三个月的时间，市场上便有10款外包装1：1的复制品出现，营销概念如出一辙。

　　他家的产品，会标明原料供应商、成分配料、产品局限，就连生产设备都有四方平面图，其他品牌仅寥寥几句模棱两可的介绍，但“价格压低一半，销量就肉眼可见地上涨”。

　　宠物行业的壁垒太低了，李鑫无奈道：“5万块起始资金能做，50万块钱也能做，5万块和10万块做出来的产品还可能是一样的质量。”

　　在艾伦口中，宠物行业有一个心照不宣的秘密：消费者买过的80%的国产粮，都可能出自同一条流水线。市面上能叫出名字的二三线狗粮品牌，甚至某些一线品牌的基础款，配方大同小异，区别仅在于“包装袋上的故事讲得好不好”。

　　你出一个爆品，对手拿着样品找同一家代工厂就能迅速复制，换个“健康”口号，把你高端化路线堵死；价格打个折，直接分流走80%的大众市场。

　　“更棘手的是，同质化内卷的恶果，需要全行业一起买单。”艾伦说。

　　养宠人处处踩坑，宠物公司增收不增利

　　换一次粮，琳子的猫差点“被害死”。

　　常吃的猫粮变难买后，她决定换一款“高蛋白、对肠胃好”的相似配方国产粮，猫吃了却吐。朋友推荐主打“氨基酸配方”进口大牌，猫吃了依然吐。不死心的她又试吃了一款号称“营养全面，适口性极佳”的，结果猫吐得更厉害了。

　　兜兜转转，最终她选了一袋配方普通、只能满足基础温饱的粮。出乎意料的是，这次小猫吃完竟然不吐了。

　　这一刻琳子迷惘了，到底什么才算是好猫粮？

　　这个问题，艾伦无法给出满分答案。但他能肯定的是，宠物不能说话，行业内许多流行概念，本质上是被创造出来的、难以被验证的“伪需求”。

　　“宠物行业是一个情绪需求被过度放大的行业。你说人需要吃饭，那是刚需。你说宠物需要吃鲜粮，那是爱。爱无价，所以可以随便定价。”他一语道破真相，但商业的本质不是“爱”，是“重复交易”。

　　当宠物主们发现，所谓最适合猫咪躲藏的猫窝，其实不如快递盒实用；70块一根的逗猫棒，不比7毛钱一根的好玩；号称“营养健康”的烘焙粮，其实生产温度不比膨化粮低，甚至里面的鸡肉粉，可能是冻鸡肉甚至鸡架子磨出来的“肉骨粉”时，他们就会觉醒。

　　雪上加霜的是，商家为溢价编造的故事正在破裂，想要掏养宠人钱包的从业者，却只多不少。

　　仅2025年一年，全国就新增注册了超过150万家宠物相关企业，同比增长36%，比犬猫出生速度快了整整20倍。

　　头部品牌为了抢市场占有率，也向下挤压。李鑫公司的竞争对手，从“跟我们一样体量几个亿的玩家，变成规模几十亿的上市公司”，中腰部品牌的生存空间被急剧压缩。

　　商家为了活下去，开始烧更多的钱来买流量、做营销。两年前，行业平均获客成本还不到100，今年就已经飙升到两三百。“同样卖出5000万猫粮，营销费用从过去的几十万暴涨至上百万甚至千万。”李鑫说。

　　他和老板都清楚，打破僵局的关键在于研发更优质的产品。之前，公司会花半年甚至更长时间打磨产品，随着竞争变激烈，研发时间压缩到三个月，然而仍然收效甚微。

　　“花100万做研发，不知道什么时候回本；花100万投流，至少能投出三五百万的销售额。”他无奈道，现在哪怕头部也不愿意做研发，一些激进的品牌，甚至把80%的预算砸在直播带货和KOL投放上，在供应链品控、原料溯源上舍不得投入。

　　这种急功近利，直接导致价格体系崩塌：一款定价100多元的主流宠粮，在平台大促、渠道补贴下硬生生压到60元，品牌方赔本赚吆喝不说，想再恢复日常售价，已经难如登天。

　　加上最近一年肉、谷物等原料上涨，进一步挤压利润，这一类企业自然集体进入“增收不增利”的困难模式。

　　当然，宠物行业也并非“无人生还”，但随便做个牌子就能躺着赚钱的时代，彻底过去了。

　　宠物行业没有不行，是好赚的钱没了

　　都说宠物的钱不好赚了，做高端犬繁育的吕杰的生意反而越来越好了。

　　他的犬舍里，一只近万块的西高地幼犬刚刚被买走。买家不惜从邻市驱车赶来，专门请了一天假，只为现场看狗、接狗。还有顾客为养上一只心仪的小狗，爽快付下两千元定金，一等再等。

　　甚至，他还收获了不少回头客和转介绍的新客。对每一位买家，他都会给出真诚的建议，养狗要有时间遛才能养、补剂是智商税、狗粮买对不买贵……“养宠的需求不会消失，你真心对待客户，别老想着割韭菜，生意总能做起来。”吕杰如此总结自己的成功密码。

　　但亲历了这几年宠物观念变化的95后琳子，认为吕杰只是选对了“均价高”的赛道。

　　七年前，她养了一只银渐层，那阵子发朋友圈，评论区挤满大家“真羡慕”“你竟然有猫”的评论，她每天下班第一件事，就是撸猫、摆拍、发朋友圈秀毛孩子。

　　如今，品种猫狗的价格跌到了几百块，零元购领养随处可见。“银渐层都开始流浪了”，她感叹道，养宠早就不是炫耀性“社交货币”，“养好几万的宠物”才是。琳子上一次朋友圈秀猫已是两年前，取而代之的是去旅游、去听演唱会的分享。

　　“刚毕业时，工作压抑，养猫是唯一的情绪出口，有钱当然愿意全砸在猫身上。现在获得快乐的方式也变多了，稀释了那种‘非它不可’的强烈依赖。”琳子强调自己并非不爱猫了，只是“情绪价值”的阈值、构成都改写了，宠物越来越像熟悉的家人。

　　再加上踩的坑多了，她也对各种概念性产品祛魅。相比当年刚养猫时，她的工资已经翻了倍，但以前养一只猫每月要花五六百，现在养两只也只花五六百。

　　数据也显示，城镇猫狗单只年均消费虽然仍在增长，但增速极低，宠物品牌换个包装，就能让养宠人买单的日子终结了。

　　今年艾伦逛亚宠展，现场依旧火热，但仔细一看，每个展位前都架着手机直播冲销量，排队的人们也大多为了领试吃薅羊毛。

　　不过，他也留意到一些微妙的变化——头部猫粮品牌“皇家”缺席了这场业内盛会，反而借助展会的契机，在场外进行了一系列品牌活动。这在他看来，是打响了“脱离漫天直播带货，研究如何解决实际问题”的关键一枪。

　　高人气的展位，也不再是粗放式野蛮生长的品牌，而是防中暑的背心、长效驱虫的项圈、轻便好推的宠物车……每一个都对应一个真实的生活场景，智能化、宠物养老等新需求正在爆发。

　　他仿佛看到两个时代在眼前交替，“之前，靠的是养宠数量拉增长；未来，靠单只宠物的消费拉增长。”而奖励，属于那些真把宠物当家人，愿意长期做生意的人。

　　（特别鸣谢博主“宠业深读”、“襄阳西高地马尔泰犬舍”，“艾伦”对本文的支持。）

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

锅圈食汇万店困局：没有新的故事，只有新的地雷

Tue, 08 Sep 2026 05:35:00 GMT

　　文|老鱼儿

　　编辑|杨旭然

　　今年8月中旬锅圈中期业绩发布会的现场，董事长杨明超的一句感慨被多家媒体记录下来：

什么时候锅圈爆发了，我就可以退休了。

　　当时说出这句话的时候，锅圈刚刚交出一份看上去相当不错的半年成绩单。

　　2026年上半年，锅圈实现营收39.47亿元，同比增长21.8%；净利润2.13亿元，同比增长12.1%，营收与利润双双保持正向增长。其门店数量也站上12198家的新台阶，万店规模的底盘还在继续扩张。

　　二级市场给出的反馈却和这份财报形成强烈反差。自今年4月股价冲至今年高点4.74港元之后，锅圈股价便一路震荡下行，6月25日盘中最低触及1.65港元。

　　锅圈今年股价跌幅超过50%，相对历史高点跌幅更是超过八成，出现了业绩向上、股价向下的割裂局面。

　　资本市场从来不会单纯看营收数字。在投资者眼中，锅圈过去赖以估值的核心叙事，就是高速拓店带来的规模红利，万店网络撑起了市场对它的想象空间。

　　门店突破一万两千家之后，单纯依靠开店拉动增长的逻辑，已经彻底摸到了天花板。但迄今为止，公司还没能拿出一套能够说服市场的全新增长故事。

本文是来自《巨潮WAVE》内容团队的深度价值文章，欢迎您多平台关注。

　　经营底色

　　翻开锅圈2026年半年报，最直观的矛盾，就是收入增速与利润增速的持续错位。

　　上半年锅圈营收同比上涨21.8%，但净利润增速只有12.1%，利润增速足足落后收入增速接近10个百分点，归母净利润增速也仅有15%左右。对于一家靠加盟模式跑出来的企业来说，增收不增利绝非短期波动，而是需要警惕的中长期信号。

　　毛利率和净利率的同步下滑，进一步印证了盈利能力的承压。

　　财报数据显示，锅圈2026上半年整体毛利率为21.5%，较去年同期下降0.6个百分点；净利率由去年同期5.9%回落至5.4%。

　　锅圈在财报中对此作出解释，毛利率下滑一方面源于金枕榴莲果肉这类非火锅烧烤新品类的引入，拉低了集团整体毛利水平；另一方面，部分上游原材料价格上涨也带来成本压力。

　　此前为了拓宽消费场景、寻找新的增量，锅圈跳出传统火锅烧烤食材的舒适区，引入烘焙、水果等全新SKU，选择用牺牲毛利的方式换取品类扩张和销售规模。

　　现实问题在于，新的品类还没有形成足够强的盈利支柱，反而持续稀释原有业务的盈利水平，单位经济效益一步步走弱。

　　费用端的变化，同样值得仔细掂量。

　　2026上半年锅圈销售及分销开支达到3.84亿元，同比增长24.6%。销售成本也由去年的25.22亿元增长至30.98亿元，同比增长约22.8%。两项费用增速均跑赢营收增速。

　　通俗来讲，过去锅圈门店快速铺开，流量自然到来，收入可以依靠门店网络自然扩张；现在想要维持营收增长，就要投入更多销售、营销、渠道费用去拉动业务。增长的驱动力，已经从网络自然红利转向费用驱动，经营效率出现明显滑坡。

　　当费用增长跑在收入前面，意味着后续想要维持同等的营收增速，公司需要付出越来越高的营销成本。

　　比利润增速放缓更值得警惕的，是财报上确认的利润，很大一部分还没有转化成为实实在在落进口袋的现金。

　　半年报显示，锅圈虽然实现了双位数的净利润增长，可是1.34亿元的现金及银行存款甚至同比还有所下滑。2026上半年锅圈经营活动所用现金达到1.02亿元，对比去年同期0.29亿元，现金流出规模同比扩大252%。

　　虽然公司账面上依旧躺着13.43亿元现金储备，账面资金数字看上去十分充裕，但账面利润与经营现金流的背离，说明锅圈已经不能简单用营收增长来定义经营质量——收入的增长很有可能通过牺牲经营健康度实现的。

　　万店规模的外壳之下，经营上的压力已经逐步显现。

　　逻辑失效

　　锅圈能够用短短数年时间，从河南郑州一家社区小店成长为港股上市的万店企业，疫情带来的居家消费红利，是无法忽略的时代因素。

　　根据招股书披露的数据，2020年初锅圈全国门店只有1441家，到2022年末已经扩张至9221家，短短三年时间净增接近7800家门店，平均每天新开门店7-8家，完成了一场堪称迅猛且完美的规模扩张。

　　这个时间节点尤其特殊，疫情期间外出就餐受限，家庭火锅、居家烧烤成为很多人的消费选择，市场需求爆发，加盟商踊跃入局，多重外部条件共同造就锅圈的万店神话。

　　外部红利总会消散。防控放开之后，支撑锅圈高速扩张的底层需求逻辑就已然松动。一旦消费者远离小区，消费者购买火锅食材的渠道变得十分多元。锅圈的对手早已不止盒马、叮咚买菜等线上平台，还有线下传统火锅门店、各类大型商超。

　　最直接的体现，就是单店收入的大幅回落。

　　2022年，锅圈单店年收入达到70.3万元的历史高点。进入2023年，消费场景回归线下餐饮，居家食材需求收缩，锅圈单店收入直接下滑至52.1万元。2024年小幅回暖至53.7万元，但依旧没有回到2022年的历史高点。

　　锅圈99.9%都是加盟店，加盟商的生存状态，就是这家企业商业模式健康度的晴雨表，而大量加盟商的经营已经陷入困境。

　　2024年和2025年，锅圈每年关闭的门店均在900家左右。2026年上半年，锅圈门店新开997家、关闭365家。窄门餐眼监测数据显示，2025年第一季度，锅圈在营门店较2024年底减少了1600多家。

　　大开大合成了门店常态，一边不停招商开店，一边大量老店亏损退出，加盟体系承受不小压力。

　　半年财报数据显示，2026年上半年老店销售收入同比增长7.4%，远低于公司整体增速。也就是说，公司新增收入绝大部分都来自新开出来的门店。

　　锅圈整体盘子想要做大，就只能不停依靠新开更多门店来填补存量门店产出不足的缺口。依靠新店拉动增长，本质上是消耗未来，一旦拓店速度放缓，整体营收增长马上就会承压，这正是资本市场担心锅圈的核心原因。

　　锅圈管理层其实也能清楚地意识到，过去粗放跑马圈地的发展模式已到尽头，单纯追求门店数量的路子很难继续走通。

　　面对增长困境，锅圈已经主动踩下扩张刹车。发布中期业绩时，已经把全年净新增门店目标从2934家下调至1534家，不再追求不计代价的规模扩张。

　　公司内部将2026年定为“开大店、打巷战”的改造之年，并明确目标为“面积扩大一倍，业绩增长三倍”。上半年已经完成684家存量门店的大店升级改造，并扩充SKU，增加烘焙、果蔬等品类，希望用更大的门店、更丰富的商品，拉动单店店效提升。

　　尚缺解药

　　大店模式的难度在于，加盟商需要投入更高装修、设备成本，前期投资额进一步抬升，门店回本周期随之拉长。

　　锅圈提出大店模式有望实现经营效率的大幅提升，但目前能够支撑“三倍增长”说法的长期经营数据还并不充分。大店改造最终能不能跑通盈利模型，还需要更长时间观察验证。

　　除了门店改造之外，锅圈也在做新场景尝试：香港首店正式落地，锅圈露营店持续布局，农场业务快速增长。这些新方向都被视作未来潜在增长点，但目前体量尚小，还不足以扛起集团增长重任。

　　新故事兑现周期漫长，不确定性很高。杨明超也在多个公开场合推崇“流水不争先，争的是滔滔不绝”，希望市场相信锅圈看重长久发展，而非短期规模泡沫。

　　资本市场看到的，却是另一套现实操作。

　　2026年4月15日，杨明超所控制的上海锅小圈企业管理中心，通过大宗交易以每股3.80港元的价格出售1.245亿股锅圈股票，较当日收盘价折价11.8%，合计套现约4.73亿港元。

　　嘴上讲长期主义，实控人却大额落袋为安，让叙事和现实之间出现明显裂痕。减持公告披露之后，锅圈股价两个交易日累计暴跌接近30%。

　　除了减持套现，锅圈的分红政策同样引发市场讨论。2025年度锅圈整体股东回报高达5.7亿元，2026年内两次分红合计约2.28亿元。按照减持完成之后杨明超及其一致行动人44.66%的持股比例测算，不到两年分红就超过3亿元。

　　高比例分红回馈股东本身无可厚非，但放在锅圈经营压力仍然严峻的大背景下，高分红策略就多了一层争议。

　　更受外界关注的，是杨明超跨界入局白酒行业。2025年11月，杨明超通过个人控制的河南锅圈实业发展有限公司，完成对宋河酒业的重整投资，取得宋河酒业51.81%控股权；2026年2月，杨明超正式出任宋河酒业董事长。

　　同在2月，锅圈与宋河集团签订2亿元采购框架协议，全面推进“火锅+酒饮”一体化供给布局。

　　宋河酒业曾经是河南名酒，重整之前负债规模高达百亿元，资不抵债问题十分突出。如今，白酒行业本身竞争白热化，想要盘活这家老牌酒厂难度可想而知。

　　需要明确的是，宋河酒业并不在锅圈上市公司体系之内，属于实控人个人层面的产业布局。也就是说，锅圈在用上市公司的钱给实控人的资产进行输血。

　　市场上由此出现了很难回避的疑问：实控人一边从上市公司拿到大额套现以及分红，一边拿着资金去接手一家负债累累的白酒企业，一边又让上市公司大额采购关联企业产品。

　　这是否在用上市公司的钱，帮实控人的企业输血？这些都是投资者心中挥之不去的顾虑。如果这些疑虑得不到解答，杨明超的退休梦恐怕还遥遥无期。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

小米L3负责人王乃岩离职，下一站具身创业

Tue, 08 Sep 2026 04:27:14 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

最优秀的AI大脑，果然总是流向最具挑战性的战场。

量子位/智能车参考独家获悉，王乃岩博士已于9月7日正式离职小米汽车。

他的下一站，是具身智能。

从自动驾驶到具身智能，从教车看路到教机器人理解世界——看上去是一次赛道切换，但对王乃岩来说，是同一个问题在不同物理载体上的延续，是十多年创业、思考的阶段总结、兑现：

AI到底该怎么在真实世界里做决策？

而这一次，王乃岩是从底层架构层面，开始实践自己的认知。

王乃岩离职小米，投身具身智能

9月7日，是小米首款增程车正式上市的日子，也是小米跨出“舒适圈”，在更完善的车型品类、价位区间、能源形式等等层面，证明自己作为“车企”体系化能力的起点。

量子位/智能车参考了解到，9月7日，也是王乃岩在小米汽车的last day。

也就是说，和雷总一样，王乃岩在同一天，走出了自动驾驶业务的“舒适圈”，开始在更广义的物理世界任务中，验证自己的AI认知、经验，以及持续创造新价值的能力——

新公司，聚焦具身智能大脑方向，也就是机器人最核心感知、决策与规划能力。

但同时并不排除自研本体的可能。

团队层面，我们获悉王乃岩正在组建的，是一支精干的创始团队，核心成员包括多位他在图森未来时期的旧部。

这支团队跟随他经历过从0到1的创业全过程，也经受过复杂工业场景的长期考验，磨合成本极低，战斗力明确。

资本已经迅速给出了回应，据悉多个头部基金表现出浓厚兴趣，正在和王乃岩团队密集接触中。

具身智能既是热门，也是当前AI领域最确定的长期方向之一，而王乃岩这样兼具学术影响力、产业落地经验和完整创业履历的选手，正是资本追捧的对象。

王乃岩是谁

王乃岩身上有一个很少见的标签：他在每一波AI浪潮的关键节点，都恰好站在了浪尖上。

2013年，深度学习才刚刚在图像识别领域证明自己，王乃岩还在港科大读博，就把深度学习用到了目标追踪上——这是全球第一个将深度学习应用于目标追踪的研究者。同一时期，他作为核心开发者参与了MXNet的开发。

这个框架后来成为全球三大深度学习框架之一，和TensorFlow、PyTorch齐名。在那个深度学习框架还是一片荒芜的年代，写出框架级代码的这一批先驱，意义可类比普罗米修斯。

但真正塑造他的，是接下来长达9年的图森生涯。

2015年博士一毕业，王乃岩就以联合创始人和首席科学家的身份加入图森未来，主攻L4级自动驾驶卡车。他接到的第一个任务是：从零搭建图森在中国的算法团队。

今天的AI人才市场已经成熟，到处是成熟的工程师和现成的开源工具。但2015年完全不是这样。深度学习的人才几乎空白，框架的工程化才刚刚开始，市面上连一套成体系的自动驾驶研发流程都没有——怎么定义问题、怎么组织数据、怎么评估模型、怎么把算法塞进车里的嵌入式系统跑起来，所有这些“基础设施”，都需要从无到有自己建。

王乃岩不仅做到了，而且做得很快。

2016年9月，图森未来成立刚满一年。王乃岩团队自主研发的深度学习感知算法，在KITTI和Cityscapes两大全球最权威的自动驾驶数据集上，一口气拿下10项世界第一。

一家成立仅一年的中国创业公司，霸榜全球最难的自动驾驶评测——这在当时几乎是创了纪录的。

图森的9年间，王乃岩先后做了两件完全不同的事。第一件是带领团队完成了L4级全栈自动驾驶系统的研发——追求技术的极限。

第二件是后期主导了L2+/L3级量产方案的落地，推出了“节油领航”等智驾产品——把成本控制到可商业化，把可靠性做到能交付给车队。

这是追求产品的可靠性和成本可控。

两种完全不同的能力——一种是科学家思维，追求技术边界；一种是工程师思维，追求稳定和可复制。

2024年5月，王乃岩加入小米汽车，担任L3技术负责人。在小米智驾超过1800人的庞大团队中，他与叶航军、陈光、陈龙并列为四位核心成员，负责智驾系统的可靠性。

岗位需要的核心能力——系统级的安全保障、工程化的质量控制、从实验室到量产的完整链路——正是他在图森做量产方案时积累下来的东西。

换句话说，雷军当初看中的看中的，不仅仅是他“能发论文”的那一面，而是他“能让车安全上路”的那一面。

而这个人，在9月7日交出了自己的last day，转身走进了具身智能。

王乃岩的具身大脑，具体怎么做？

具身智能大脑，是王乃岩新公司主要的聚焦方向。

但“具身智能大脑”具体应该怎么做，行业至今没有答案。

2023年以来，VLA（视觉-语言-动作模型）被普遍视为具身智能大脑的默认答案——把视觉、语言和动作放进同一个端到端模型，让机器人从人类示范中学习下一步动作。头部公司搭载的几乎都是VLA或其变体。

但到了2026年，这个标准答案被公开挑战了。

VLA的核心短板是跳过了物理环境建模与因果推理，完全依赖标注数据拟合动作映射。面对未训练的陌生场景或全新物体，泛化能力大幅退化。

与此同时，另一条路线WAM（世界-动作模型）开始崛起。它采用“先预演、后动作”的推演式架构：先预测动作执行后的世界状态变化，再反向推导最优控制指令。长程任务规划能力更强，但局限同样突出：语义理解能力远弱于VLA，且逐帧预演物理状态需要巨额算力开销。

所以行业现在处于一种“多路线并存、谁也不知道终局”的状态。

技术路线之所以迟迟无法收敛，根源在于数据。具身数据的标准至今没有形成共识——每一家公司想要的数据形式、包含的模态、精度要求都不一样。

数据迭代与模型迭代高度耦合，你不知道该为哪种路线收集哪一类数据，毕竟你不确定哪种路线最终会赢——这是一个先有鸡还是先有蛋的死结。

而王乃岩的对于技术思考、实践的独特之处，在于他可能找到了一条绕过这个死结的路。

这篇论文提出了一套“解耦-蒸馏”的训练范式：将“决策”和“感知”拆分开来，决策部分用强化学习在仿真环境中训练，感知部分用蒸馏从基础模型中学习，最后再将两者合并。

这套方法论的价值远不止于自动驾驶——任何需要在物理世界中行动的智能体，都面临同样的困境：真实环境试错成本太高，仿真中学到的策略又难以迁移到真实感知输入上。

DriveZero展示的正是解决这一核心矛盾的可行路径。

王乃岩在访谈中曾表达过一个观点：“只用自动驾驶数据训练出来的模型，一定不可能完美解决自动驾驶”。

具身智能面临的其实是同一个问题：机器人不能只学“怎么动”，它得先理解“世界是什么样的”。

而“理解世界”这件事，现阶段多被归因为数据问题。

但王乃岩给出了新的思考：认知问题，本质是一种全新的表征学习方式——如果“理解世界”和“采取行动”是两件事，为什么一直要用一个黑盒模型把它们绑在一起？

这个问题的答案，就在他的新公司里。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

科技创业公司聘豆包Agent，我亲自带，实习期表现评价

Tue, 08 Sep 2026 04:02:54 GMT

公子的剑——做爱读的商业评论

办公AI Agent，我一直很抗拒，原因有两个。

第一，我的工作一半在PC电脑，一半在手机，工作的上下文（文档、聊天记录、日程、邮件、群权限）特别分散，要整理并投喂给一个AI Agent，工作量大，头疼。

第二，我电脑是ThinkPad X1，优点是轻，极轻，拿来搬去轻松自如。但是缺点，是性能一般。尝试几次AI Agent，卡，尤其是客户端上传大体积文件、开展上万token长对话、Agent直接操作电脑等场景。

2026年下半年开始，办公AI的发展烈火烹油。我试用了豆包工作，分享一下这个过程。一来，是因为豆包工作“多端同步 + 不用多装”，回应了我本人的两个痛点——用大白话说，飞书、豆包里沉淀了我大量工作，豆包工作直接调用。而且，飞书app、豆包app就能用豆包工作，手机不用装新APP，轻松上手。二来，下载的时候，送了我30天会员。会员领取我分享在文章结尾评论区。

接下来，邀请大家一起来点评我新实习生豆包的工作表现。

一、做什么？

AI Agent已经能胜任简单、重复的工作。

不过，除了简单重复，我还想让实习生豆包帮我做一个比较复杂的任务。这个任务既要产业分析，又要金融分析，还要市场判断。

衣公子在一家科技型创业公司。我们开发了一款精密对准平台，应用于高端制造，可以把对准精度控制到5微米，而且凭借算法+核心模组，成本低效果好。目前我们已经获得设备行业龙头企业的合作和产业投资，成功进入了3C、光模块的全球先进产线。

任务：超高精度是先进制造非常重要的主题，我们已经在3C、光模块的生产环节取得成功，接下来帮我分析，这项新研发的技术还能运用到哪些行业？帮我筛选所有合适进军的行业，并且在这些行业里挑选合适的潜在合作企业，协助我市场拓展。

这个问题很难。

首先要懂技术——半导体封测、显示面板、MLCC、高端打印等等，所有可能适用的先进制造产业，各个环节对精度的要求是怎样的？5微米适合哪些场景？如何和现有工艺契合？

要懂市场——除了技术上匹配，还要看这个行业发展如何。有需求，但是行业没钱，往往也落地不了。最好市场前景大，利润厚，向高端升级的动力强，尤其是国产替代迫在眉睫、如火如荼的行业。

要懂财务/金融——通过技术和市场指标锚定合适的行业，接下来在行业里筛选潜在合作企业。先挑行业龙头，一个个研究其技术路线和现状。再去看公告、新闻、研报，挑那些正准备上新产线，谋求向高端化升级，甚至专门为此融资的企业，非常值得我去交流。

这个任务需要复合型的、跨行业的知识储备和思维能力，工作量很大。我司的博士们是机械、机器视觉、数学建模的技术专家。在行业知识、市场分析、财务分析上，AI Agent可以填补我们弱项，给我搭把手。

二、豆包工作表现

我对AI Agent的期望，排名第一的是——交互简单直接。应该就像现实中的实习生说话一样，“小王，来一下，这是XX资料，你研究一下，做一个XX，用来XX”。

换言之，一个好的AI Agent不需要教程。而应该是傻瓜式操作。如果你是个思路还算清楚的老板，记得说明白：小王，来，需要你（1）做什么，（2）解决什么问题，（3）基于什么资料，（4）给谁用，（5）以什么样的形式交付给我。

于是，我没有斟酌，直接对着豆包工作哐哐一顿输入，用大白话下命令。

值得分享的使用体验，有这几点。

1、本地电脑 & 云电脑。本地电脑模式，安全性高，数据留在自己机器上。授权指定文件夹，豆包处理完直接存回本地，不过网。

云电脑模式，更方便，不占电脑资源，任务跑在云端，手机/PC/Web多端完全互通。我是看重豆包工作的“多端同步”，所以用云电脑模式，这样出门后用手机的飞书APP就能继续任务。

如果选了本地电脑模式，豆包会告知我，“当前对话依赖本地电脑环境，请前往电脑版继续”。说明数据和资料只在我本地电脑。因此，安全系数特别高的资料和工作，用本地电脑模式，多一层安全隔离。

2、随时打断。我第一次使用时，按下回车键，才发现忘了上传附件，忘了把公司宣传资料里有我们技术细节的图片给豆包。这是一个复杂的任务，好在能中途随时打断，补上资料，任务继续，帮我省了很多token和时间。

3、多端同步

出门了，没带电脑，用手机差遣实习生豆包。有两个我很喜欢的优点。

（1）手机不用装新的APP。飞书app、豆包app，就可以直接使用豆包工作。内容完全同步。下图，一个是我用飞书APP继续豆包工作，另一个是豆包APP。

豆包APP

（2）语音对话强。字节把豆包的语音对话功能做得很好，行业内有口皆碑。一开始很多大厂觉得语音好没用，大模型的智力才是第一位的。但是当2026年AI工作场景火了，我感觉，语音对话的作用特别有用。

我是谈完事，打车去晚上吃饭的地方。车上，用和人聊天的方式，就能让实习生豆包给我处理工作。你想啊，聊了一下午事，多累，如果还要动脑子，组织语言，实习生才能get到点，那就不想干了，宁可在车上眯一会。这样一来，很多灵感、问题，总是给忘了。

我的做法是，直接给豆包工作发语音，碎碎念。把豆包想象成真的实习生，结合走访一线的所见，指出豆包在任务中的错误和不足，想到哪说哪，顺便就把新的工作交代了。

而且你们有没有发现，公司Leader都有一个特长：明明一两句话就能讲清的事，却可以长篇大论十分钟，让人完全摸不到重点。但是，这个苦，豆包能吃。我心里也没负担，sorry，做老板的我实现了“啰里啰唆说废话自由”。

4、先进模型

我有个习惯，用图片沟通。

公司开会不许用PPT，所有汇报，不管多长，全部汇总到一张图片（或者一页PPT，一页pdf）。只有这样才可以在公司培养出“抓重点，别废话”的习惯。

给合作伙伴传达重要消息，我喜欢汇总成一张图片。对方直接看到重点，而且在聊天记录里，图片特别好找到。如果是一长段文字，经常因为操作失误信息遗失或者错误，但是图片不会。

选好了想在杭州拜访交流的企业，拜托朋友帮我约见。我让豆包做一张图片，调用先进的Seedream模型，豆包还要自主判断，给每家公司总结成一句话，“为什么我们的技术可以赋能”。

AI还在发展初期，不是满分，但是已经足够有用、好用、爱用。

我和豆包说，我把这段时间你实习表现写个文章吧。你自己设计个封面，找一下“衣公子的剑”公众号，看看历史文章的封面，风格要一致，有审美，有意境。所以，这篇文章的封面也是豆包工作弄的。

5、定时任务

我还负责公司投融资。目前刚完成一轮，公司精力集中在把产品和技术打磨好。我想，不妨派个实习生关注资本市场的新闻，定期给我汇报。

我先和豆包聊，你看公司的产品，几个落地的案例，未来可能的发展方向，我们应该关注哪几个板块的投融资信息。然后要求豆包，帮我关注机器视觉与精密运动控制（高精度对位）、半导体及泛半导体设备核心部件国产替代、具身智能这三个领域的全球投融资动态。每周日，用“多维表格”的形式汇总给我。

操作也很简单，选豆包工作的“定时任务”功能，选“工作周报”的提示词模板，稍加编辑，在“更多技能”里选择“多维表格”。

四、结尾

对豆包工作的实习表现，我是满意的。我的结论是，留用豆包工作这个实习生，未来酌情重用。

我一直的态度是，对AI这个新事物要主动去用。不用，整天刷新闻和社交媒体，会感觉AI时代好焦虑、恐惧。多用，熟悉了AI的优点和缺点，反而过的很有信心。

首先，AI接走了简单重复的工作，把人解放出来，让我专注在创造、判断、审美、连接等人更擅长或者只有人能做的领域。

其次，AI的定位是超级助理。比如，豆包AI协助我做的这个任务，快速，全面。豆包工作的交付，补充了我知识的空白，帮我梳理了全面的框架，经常令我耳目一新。不过，AI还在一个发展的过程中。其实，当公司的技术专家、博士们，还有我一起深入研究走访下去，会发现豆包交付东西的不足和小错误。每次我发现了，就和豆包分享，豆包也会马上吸收新知识改进，再交付一版更好的方案。

所以，我对豆包工作的定位，不是要它独当一面，而是我的超级助理，给力的助手，高效的补充。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Tue, 08 Sep 2026 00:27:09 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

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教师过剩了吗？答案藏在学段、学科与城市之间

Mon, 07 Sep 2026 12:44:59 GMT

导语

2026年春季，各地教师招聘公告陆续发布。一些准备“考编”的年轻人很快发现，熟悉的入口正在变窄：湖北省公开招聘中小学教师2740名，江西省计划招聘中小学教师1190名。招聘仍在继续，但岗位不再像前几年那样普遍铺开，县区、学段和学科之间的冷热差异越来越大。

几乎在同一时间，宏观数据给出了更清晰的信号。教育部统计显示，2025年全国各级各类学校专任教师为1870.10万人，比2024年的1885.10万人减少约15万人。这已经是全国专任教师数量连续第二年下降。过去二十多年里，“学生增长—学校扩张—教师补充”是一条相对稳定的链条，如今它第一次大范围反向运行。

但把这组变化概括成“教师过剩”，会遮蔽正在发生的真正问题。县城一所小学可能出现自然减员后不再补人，隔壁新区的初中却还在为科学教师发愁；某个乡镇学校教师平均年龄偏大，城区学校则因为人口快速导入而班额承压；语数外岗位竞争激烈，心理健康、特殊教育、信息科技和人工智能相关师资仍难以从现有队伍中直接找到。

教师供需的主矛盾，已经从“有没有足够多的人”，转向“人能否出现在正确的学段、地区和岗位上”。

教师总量拐点出现，

人口冲击波刚刚抵达小学

教师总量下降，首先不是招聘政策突然转向，而是出生人口变化开始穿透教育系统。2016年出生人口短暂反弹后持续回落，影响最先落在幼儿园，随后进入小学，再逐级传向初中、高中和大学。由于各学段学制不同、入学率不同，这不是一条同步下降的直线，而是一列沿学段推进的“慢速列车”。

学前教育已经最先感受到压力。全国幼儿园专任教师从2022年的324.42万人降至2025年的261.26万人，三年减少63.16万人，降幅接近两成。小学也越过峰值：2023年小学专任教师为665.63万人，到2025年降至645.82万人，两年减少19.81万人。仅从招生端看，2025年小学招生1461.74万人，较2024年减少154.89万人，教师需求下行还会继续显现。

然而初中和高中仍是另一幅图景。2025年初中招生1852.81万人，比上年略有增加；初中专任教师达到423.95万人。普通高中在校生3039.50万人，专任教师237.20万人，生师比为12.81∶1，学校数量、在校生与教师队伍仍处于扩张阶段。教育部相关报道援引的人口预测判断认为，学龄人口峰值大致依次出现在学前2020年、小学2023年、初中2026年、高中2029年和高等教育2032年。也就是说，未来几年教育系统会同时出现“前端收缩、后端扩容”。

这解释了一个看似矛盾的现象：全国教师总量已经下降，部分地区却仍在新建中学、补充高中教师。人口少了并不意味着所有学段立刻少人，更不意味着教师岗位可以按统一比例缩减。教师供需的判断单位，必须从“全国总量”下沉到“某个县区、某个年份、某个学段、某门学科”。

一项基于生师比、班额和退休年龄的研究测算认为，2026—2030年小学教师需求可能减少147万人，同期约有82万人退休，剩余压力约65万人；初中教师需求虽可能减少25万人，但同期退休规模约58万人，反而可能形成约33万人的补充缺口。需要强调的是，这不是官方“裁员数字”，而是一种压力测试。它提示政策制定者：退休、学段峰值和区域迁移叠加之后，表面上的总量富余可能同时伴随局部短缺。

总量开始富余，

为什么一些学校仍然缺教师？

“总量够不够”是最容易回答、也最容易误导的问题。教师不像课桌，可以在学校之间当天调拨；岗位背后有编制、资格、职称、家庭和专业能力。宏观上的一个“人”，到了学校层面至少要经过学段、地区和学科三道筛选。只要其中一项对不上，统计意义上的教师供给就无法变成课堂里的有效供给。

第一重错配，是学段错配。

学前和小学教师率先承压，初高中需求仍在高位，但跨学段并不是简单换一张课表。小学教师转入初中，需要匹配相应教师资格、学科知识和课堂管理方式；幼儿园教师更难直接进入义务教育学科教学。即便教师本人愿意转岗，职称系列、岗位等级和绩效评价能否衔接，也决定了流动是否可行。

因此，一地出现小学富余时，最现实的选择通常不是“把人全部调去初中”，而是先判断富余教师的年龄、专业背景和可培训程度，再把转岗、支教、轮岗、提前退休与自然减员组合起来。对年轻教师而言，跨学段培养还有空间；对临近退休的教师而言，强制转岗的成本可能高于收益。

第二重错配，是空间错配。

少子化与人口流动正在同时发生。人口流出县的村小、乡镇学校生源快速减少，而都市圈、新城区和县城优质学校仍在承接人口。公开数据梳理显示，2025年城市小学专任教师增加约8.78万人，镇区减少约3.6万人，乡村减少约11.8万人。全国小学教师总量下降的同时，城市学校还在补人，恰好说明教师需求正在随人口重新落位。

更棘手的是，小规模学校不能按照学生减少的比例同步减教师。一所只有几十名学生的乡村学校，仍要开齐国家课程，仍需要班主任、语文、数学、体育等基本岗位。若只按生师比配置，很容易出现数据“富余”、学校却无人开课的情况。反过来，人口流入地即使编制总量不缺，也可能因为编制核定滞后于新校开办，长期依赖临聘教师。

第三重错配，是学科与能力错配。

传统招聘长期围绕语文、数学、英语等大科展开，师范院校也形成了相对稳定的专业供给。新的学校需求却在迅速展开：科学教育要进入更多年级，心理健康教育从“有咨询室”转向常态课程和危机干预，特殊教育强调融合支持，信息科技课程持续更新，人工智能教育开始进入课程、社团与校本实践。

2026年教师招聘相关政策已经要求地方根据未来三至五年需求，重点补充道德与法治、科学、信息科技、体育、艺术、劳动、心理健康等紧缺学科，并提出为人工智能教育储备师资。这份政策名单本身就是需求变化的注脚：学校缺的未必是“更多同质化教师”，而是能够承担新课程、新服务和跨学科任务的人。

从“招人”转向“调人”，

教师管理进入存量重组

增量时代的治理工具相对直接：学生多了，核编、建校、招聘。存量时代则复杂得多。岗位需求下降并不自动让人员流向短缺处，甚至可能出现“学校不缺编但缺人、县域有人却不能用”的僵局。下一阶段的关键，不是发明一个统一的减员比例，而是建立更细的预测、更大的调配范围和更清晰的转岗通道。

第一步是把人口预测真正做到县域和学校。国家“十五五”教育规划已提出建立学龄人口预测预警机制，完善跨学段动态调整机制，统筹教师编制配置。对县级教育部门而言，这意味着至少要把未来三至五年的出生人口、常住人口流动、住宅交付、新校投用、升学率和教师退休数据放在同一张图上。没有这一层预测，招聘容易沿用上一年度惯性，撤并又容易过度追赶短期数字。

第二步是扩大教师资源的统筹半径。四川正在推进“县管校聘”，强化跨区域、跨学校动态调整；浙江提出探索市县结合管理，推动编制和岗位跨学段、跨学校统筹。其共同方向，是把教师从固定在单一学校的“学校人”，逐步变成由县域或更大范围统筹的“系统人”。只有资源池变大，城区缺口、乡村富余与学段波动才有被同时处理的可能。

第三步是为转岗建立可执行的制度链条。教师跨校流动相对容易，跨学段、跨学科则需要资格认定、课程培训、跟岗实践、考核评价与职称衔接。政策如果只提出“加强培训”，最终往往变成短期讲座；真正有效的转岗，应当像一次职业再培养：明确转入岗位能力标准，提供半年到一年的模块化学习，在真实课堂中完成实习，并对完成者给予岗位和待遇保障。

第四步是处理退出机制，但不能把它简单理解为裁员。公办学校教师队伍具有很强的公共服务属性，粗暴减员会把人口波动的风险全部压到个体身上，也可能损伤职业吸引力。更稳妥的组合是：优先依靠退休和自然减员消化总量；对有能力转型者提供跨学段、跨学科通道；对短期峰值需求使用区域教师周转池；对长期不适岗者完善考核、转岗和依法退出机制。

还有一个经常被忽视的选择：不把所有“富余”都当作需要清除的成本。过去大班额、教师负担重、课后服务不足，很大程度上来自教师资源紧张。当学生减少时，部分地区可以把师生比改善转化为小班化、个别化辅导、全员导师制、教研时间和家校沟通，而不是机械追求教师数量与学生数量同比下降。少子化带来的教师冗余，也可能成为基础教育提质的窗口。

存量重组的目标，不是让每一名教师都“满课时运转”，而是让有限的人力转化为更高质量、更有韧性的教育服务。

招聘端已经变化，

师范教育不能继续惯性扩张

教师供需重写，压力最终会传导到师范院校。过去，教师队伍扩张为师范专业提供了稳定出口；在教师资格考试开放、综合性大学参与教师培养后，供给来源又进一步增加。如今基础教育招聘收缩，如果师范专业仍按历史规模招生、仍以传统大科为主，毕业生将在四年后面对更激烈、更碎片化的岗位市场。

调整并不等于所有师范专业统一缩招。更合理的做法是分层处理：学前教育和部分小学教育专业，需要结合本省人口趋势审慎压缩；初高中紧缺学科、特殊教育、科学教育、心理健康和职业教育相关方向，应根据区域需求补充；部属师范大学和研究型师范院校，则应减少同质化本科扩张，把更多资源放到高层次教师、教育研究和在职教师发展。

公费师范生政策也需要从“确保有岗”走向“确保岗位匹配”。2024年起，六所部属师范大学实施本研衔接公费师范生培养，以“4+2”方式完成本科和教育硕士阶段学习，并定向到省会城市以外地区任教。政策提升了培养层次，但真正的考验在于：招生计划能否与六年后的县域需求对接，培养学科能否覆盖紧缺岗位，履约地能否提供与人才能力相称的发展空间。

师范院校还需要改变一次性培养的逻辑。教师岗位会在职业生涯中多次变化：小学教师可能转向初中，学科教师可能承担科学教育或学习支持，骨干教师可能成为区域教研员。与其只在学生18岁时完成一次专业分流，不如把师范院校建设成区域教师的长期能力中心，提供微专业、学科转型证书、短周期驻校研修和基于真实课堂的能力认证。

人工智能会加速这一转型，但它不是本轮教师数量下降的主因。人口变化决定了岗位总量的方向，AI首先改变的是岗位内部的任务结构：备课资料搜索、基础题批改、表格统计和常规答疑更容易被工具辅助；课堂观察、关系建立、价值判断、学生心理识别和复杂学习设计反而更加重要。学校未来需要的不是一个孤立的“AI教师”工种，而是一批能够把AI嵌入学科教学、同时守住教育判断的教师。

这也意味着师范教育课程不能只增加一门“人工智能导论”。更核心的变化，是把数据素养、工具评估、隐私伦理、学习分析和人机协同教学放进所有师范专业，同时强化实习和真实课堂决策。AI越能完成标准化任务，教师的专业价值越要从“讲过多少知识”，转向“能否理解具体学生并设计有效学习”。

教师招聘收缩，是人口变化传导到教育系统的结果，也是基础教育从规模扩张进入质量与效率并重阶段的标志。但“总量下降”并不能直接推出“全面过剩”。未来数年，学前、小学的压力会继续释放，初中、高中仍要承接峰值，人口流入地仍需补充教师，新课程还会制造新的能力缺口。

真正需要被重写的，是一整套供需逻辑：招聘计划从看当年缺口转向看三至五年人口；编制从固化在单校转向县域乃至市域统筹；教师从一次定岗转向可持续转岗；师范院校从批量培养新教师转向同时服务职前与职后；评价体系也要允许教师把更多时间投入个别化指导、教研和学生支持。

如果改革只停留在“少招一点”，供需错配不会消失，只会从总量矛盾变成更隐蔽的结构矛盾：一边是年轻师范生找不到岗位，另一边是学校找不到合适的人；一边是乡村教师被统计为富余，另一边是城市新校长期依赖临聘；一边是传统学科拥挤，另一边是科学、心理和特教课程难以开齐。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

特斯拉突然降价

Mon, 07 Sep 2026 10:31:38 GMT

（来源：科技头版）

除了价格战，马斯克也没招了。

出品 | 科技头版作者 | 李新

临近年末，特斯拉也要为业绩发愁。

就在刚刚，特斯拉中国宣布推出限时现车激励，Model 3所有在售车型可享5000元现金优惠，Model Y所有在售车型可享1万元现金优惠。

此次优惠简单粗暴，只要消费者在9月30日前下单，并在当月完成提车，就能直接获得相应的现金激励。

适用范围包括符合条件的全新车、准新车、展车和试驾车，不包括认证二手车。

在此基础上，Model 3部分车型还可以申请8000元保险补贴。满足全部条件后，Model 3售价22.25万元起，Model Y售价25.35万元起。

特斯拉此前推出的车漆减免和最高5年零息方案也仍然存在，但这些权益各有适用条件，不能简单相加。

不过严格来说，特斯拉这次没有直接调整官方指导价，而是通过限时现金激励降低实际购车成本，因此只能说是变相降价。

特斯拉内地再推新优惠

在这轮现金激励之前，特斯拉已经在中国香港和中国澳门推出了配置精简的Model 3。

香港税前起售价为20.5万港元，按当时汇率折合人民币约17.6万元；澳门起售价为25.2万澳门元，折合人民币约21万元。

单看车价，不到18万元便能买到一辆Model 3，确实很有吸引力。不过，香港公布的是税前价格，加上首次登记税后的实际购车成本会明显提高，因此不能直接拿来与内地售价比较。

但即便如此，如此低的价格仍然引起了不少内地消费者的关注。

目前这款入门版Model 3还没有在内地销售。特斯拉客服此前表示，中国大陆目前没有这款车型的相关信息，后续动态以官方发布为准，廉价版Model 3是否会进入内地仍然未知。

对于原本就在观望Model 3的消费者来说，港澳市场出现价格更低的版本，无疑提供了一个新的价格参照。

在这种背景下，特斯拉又在内地推出现金激励，虽然不是把港澳版直接引入内地，却实实在在降低了现有车型的购买门槛。从促销效果来看，这个时间点选得相当巧妙。

但是，特斯拉选择在9月拿出真金白银，更直接的原因还是国内销量承压。

根据乘联会数据，2026年前7个月，特斯拉在中国内地累计零售约26.62万辆，同比下降12.44%。其中Model 3同比下降32.66%，Model Y则下降2.27%。特斯拉两款主力车型的压力并不相同，Model 3面临的问题更加突出。

同期，国内新能源乘用车整体零售同比下降12.5%，与特斯拉的整体降幅基本相当，说明市场需求转弱也是销量下滑的重要原因。但Model 3超过三成的降幅明显高于大盘，其面临的产品竞争压力更加突出。

9月正值第三季度收官，本次优惠又要求消费者在9月30日前完成下单和提车，冲刺季度销量的意图十分明显。限时现金激励既能降低购车成本，也能推动观望订单尽快转化为当季交付。

更大的压力来自不断增加的竞品。

满足相关优惠条件后，Model 3起售价为22.25万元，而小米SU7起售价为21.99万元，小鹏P7 702 Max指导价为20.38万元，9月还有8000元购车补贴。

Model 3在能耗、操控和补能体系方面仍有优势，但在智能座舱、后排舒适性和配置丰富度上，已经很难压过国产车型。小米SU7主打设计、性能和生态，小鹏P7则在智能化和价格方面更有吸引力。

Model Y的处境也类似。优惠后25.35万元的起售价，对面是23.35万元起的小米YU7和24.98万元起的理想i6。Model Y拥有较成熟的空间设计、能耗表现和补能网络，而YU7与i6分别从智能体验和家庭舒适性切入，给消费者提供了更有针对性的选择。

随着竞品同时推出现金补贴、保险优惠和免息方案，新能源汽车市场的竞争已经从指导价延伸到实际购车成本。面对销量和竞品的双重压力，降价也就成了特斯拉最直接的应对方式。

基本盘承压，特斯拉转型受阻

而在特斯拉通过优惠争取中国消费者时，资本市场也在重新审视它的未来故事。

9月3日，特斯拉在美国奥斯汀启动Cybercab有限区域商业运营。这款两座无人驾驶出租车没有方向盘和踏板，从产品展示走向了真实道路，对特斯拉而言无疑是一个重要进展。

但是，这场极具意义的商业首秀，现场却略显寒酸。

活动只邀请了部分嘉宾，没有进行直播，马斯克也没有出席。投资者最关心的车辆售价、生产爬坡速度、大规模扩张计划和监管审批路径，并没有得到清晰回答。

美国国家公路交通安全管理局随后启动认证审查，要求特斯拉说明Cybercab在取消方向盘、踏板和后视镜后，如何证明车辆符合现行联邦安全标准。

虽然审查不意味着Cybercab已经被认定为不具备资质，但它提醒市场，真正实现大规模无人驾驶运营，除了技术和产能，还要通过复杂的安全与监管验证。

截至9月4日美股收盘，特斯拉股价下跌5.92%，报354.08美元，市值较前一个交易日减少约880.5亿美元，折合人民币约5909亿元，接近6000亿元。

就在前一天，市场对Cybercab活动的期待曾推动特斯拉上涨5.4%，随后一天的下跌，几乎又把这部分涨幅全部抹去。

市场反应如此剧烈，是因为今天的特斯拉早已不只按照一家汽车公司估值。无人驾驶出租车、人工智能和人形机器人，共同支撑着市场对它未来增长的想象。

Cybercab真正上路固然是一个重要里程碑，但资本市场真正需要看到的，是它能否以明确的价格、可靠的安全表现和可复制的运营模式迅速扩大规模，但目前来看还有些距离。

特斯拉的经营数据也体现了这种矛盾。今年第二季度，公司全球交付量同比增长25%，说明汽车业务并没有全面失速，但同期营业利润同比下降57%。

公司还在持续增加对人工智能、Robotaxi和制造设施的投入，销量增长与利润承压同时存在，这让特斯拉的未来业务充满兑现预期的压力。

此次在中国推出现金激励，可以在短期内刺激订单，却无法从根本上解决产品更新周期拉长、竞争对手增多以及价格优势减弱等问题。尤其是在中国市场，国产品牌的持续追赶，让特斯拉过去单纯依靠品牌降价能够换来的增长空间正在缩小。

从更大的范围看，特斯拉正处在新旧业务转换的关键阶段。Model 3和Model Y仍然承担着销量、收入和现金流的基本盘，自动驾驶、人工智能和机器人则承载着下一阶段的增长预期。如果汽车业务持续承压，未来业务就会失去稳定的投入基础。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

GPT-6不只Astra！Sol内测结果曝光，速度快6倍

Mon, 07 Sep 2026 04:15:08 GMT

　　听雨发自凹非寺

　　量子位 | 公众号 QbitAI

　　GPT-6不只有Astra！

　　Astra刚发布没几天，GPT-6 Sol就被曝正在内测。

　　表现也很抢眼，单次测试速度是Astra的6倍。

　　大胆猜测一下：Terra和Luna是不是也在路上呢？

　　而且就在同一天，OpenAI刚刚公开了一组内部数据：

　　截至目前，按8小时工作日折算，OpenAI研究员每工作一天，身边就有3个多Agent工作日同时运转。

　　按API价格计算，OpenAI中位数研究员每天使用的Agent推理资源，已经超过600美元。

　　OpenAI还宣布，已经实现了‘自动化研究实习生’：

　　这些Agent能在人类指导下，完成部分原本需要研究员花几天才能做完的任务。

　　连老黄都说：AGI已经来了！

　　他透露Astra使用约10万套NVIDIA Grace Blackwell NVLink72训练，接下来还有40万套GPU上线。

　　看来这波真不是OpenAI单方面吹哈~

　　GPT-6 Sol被曝开始内测

　　网友Lentils爆料，OpenAI正在内部测试GPT-6 Sol。

　　他表示，Sol的整体输出能力明显弱于刚发布的Astra，但速度更快，依然属于‘怪物级’模型。

　　快到啥程度？单次测试速度大约是Astra的6倍。

　　网友lyra把同一个任务拿给不同模型测试：让模型生成一辆BMW M4 Competition的SVG图。

　　其中，GPT-6 Sol使用Max档位、零样本生成，耗时约3分钟，输出约2.8万Token。

　　GPT-6 Astra使用Max档位，输出约2.5万Token，耗时约19分钟。

　　Gemini 3.1 DeepThink开启High档位，显示输出约3300Token，但推理过程约消耗45.8万Token，耗时约29分钟。

　　Gemini 3.8 Flash同样开启High档位，输出约1.9万Token，只用了约42秒。

　　相比之下，Sol的表现最抢眼：它和Astra的输出规模接近，但单次测试速度约为Astra的6倍——耗时只有后者的约六分之一。

　　此外，网友Lentils也展示了一个名为‘The Realm of Aurellune’的像素风沙盒世界原型。

　　GPT-6 Sol一次性生成了城镇、农田、河流、城堡和缩略地图，还配上了昼夜切换、放置地名、调整细节等控制面板，整体更像一款已经搭好雏形的模拟经营游戏。

　　这是zero-shot、Max推理档位、15分钟、总花费6万token生成的效果。

　　目前可以推测，Astra偏向最高难度的深度推理，Sol则可能偏向速度、吞吐量和规模化Agent调用。

　　至于Sol的发布时间，网友Pankaj Kumar称，可能于9月29日的OpenAI开发者大会正式发布。

　　也不排除，GPT-6 Terra、Luna以及GPT-Image 2.5会一并出场。

　　OpenAI研究员，人均带着3个Agent实习生上班

　　就在同一天，OpenAI还晒了一组很有意思的内部数据——AI模型在自家实验室里，到底把科研加速到了什么程度。

　　截至今年8月中旬，研究员每上8小时班，背后就有约3.1个Agent工作日的任务量在并行跑。

　　好家伙，一个人带三个不睡觉的实习生呗~

　　至于花销，按API价格算，中位数研究员每天烧掉的Agent推理资源已经超过600美元。

　　差不多是一个初级工程师一天的工资了。

　　这些Agent具体在干啥？

　　写研究代码、写基础设施代码、搭训练环境、跑评估实验、排查工具和环境故障、分析实验结果、盯训练任务……连研究结论的整理和沟通都能插一手。

　　基本上，除了决定研究什么，其他活它都能干。

　　一个最直观的变化是，以前实验环境挂了，研究员得去内部频道喊人；现在Agent越来越能搞定这类事，人工答疑量直接掉了下来。

　　还有的团队，直接取消了固定的技术答疑时间，把人腾出来去改进系统本身。

　　基于这些数据，OpenAI正式宣布：已经达成了‘自动化AI研究实习生’的目标。

　　这里的‘实习生’，准确来说是一个能干活的研发节点：在人类指导下，它能独立完成边界清晰的研究任务，其中一些活原来熟练研究员得干好几天。

　　效果也立竿见影，研究员的代码产出和实验数量都在往上走。

　　2026年8月，人均实验数创下了自2025年1月有统计以来的新高，Agent接的活也越来越复杂、周期越来越长。

　　这篇文章的作者Kevin Liu，还把这件事放到了更大的背景里。

　　他认为，递归式自我改进很可能是未来几年推动AI能力跃迁的最重要因素之一。

　　说白了就是，AI造AI，越造越快。

　　但问题在于，按照目前的发展趋势，这种能力默认只会出现在少数几家前沿AI实验室内部，外界很难看见它究竟进展到了哪一步。

　　因此，Liu认为透明披露已经比任何时候都更加紧迫。模型到底在多快地变强，研发节奏要不要踩刹车，不能只由几家公司关起门来决定。

　　他还喊话其他AI公司：也应该把类似数据公开出来。

　　不过，AI研发确实变快了，却还没有快到完全自动驾驶。

　　OpenAI数据显示，原本需要4到8小时的任务，过去半年里超过一半的成功案例，人类至少得插手一次。至于高层研究规划，更是几乎不交给Agent。

　　研究员依然负责决定研究什么、哪些结果值得继续，以及什么时候应该扩大训练、暂停实验或部署模型。

　　OpenAI的下一个目标也定了：2028年3月前实现‘自动化AI研究员’。

　　跟只能接明确任务的‘实习生’比，‘研究员’得能扛更开放的研究目标，自己推进周期更长的项目——相当于从执行者变成了独立负责人。

　　如果GPT-6 Sol真的已经在内部测试，那它大概率就是在这套新研发模式下跑出来的：

　　更多GPU供着算力，更多Agent并行跑着实验，人类研究员则站在更高的地方——选方向、判结果，最后拍板哪些东西值得变成下一代模型。

　　更强的AI，正在变得越来越难监控

　　也是同一天，OpenAI首席科学家Jakub Pachocki扔出一篇万字长文，标题直接叫——《外星思维》。

　　我看完之后，感觉意思就是，连OpenAI首席科学家都在劝整个行业减速了…

　　Jakub提出，AI根本不是人类照着设计图一块芯片一条规则拼出来的，它更像是在海量数据和算力里自己‘长’出来的。

　　你能拆开看明白其中一些零件，但整个系统为什么突然就有了某种能力、换个环境又会怎么行动，没人说得清。

　　更头疼的是，AI用不着全方位碾压人类才会出问题，只要在足够多的关键能力上比人强，它就既能帮你大忙，也能捅大娄子。

　　于是问题来了：人类还看得懂它吗？

　　过去OpenAI监控AI，主要靠一招：看思维链。

　　说白了就是盯着模型写下来的推理过程，检查它有没有动歪心思，比如想骗人、想越权、想绕开限制。

　　但到了Astra这一代，这招开始失灵了。

　　一来，模型越来越会‘管理’自己说出来的话，真实想法未必全写在推理里；二来，Agent早就不只是‘想好了再回答’了。它会调工具、操作电脑、跑环境，还会跟人跟别的Agent打配合。

　　这些事搅在一起，研究人员根本没法再拉出一条完整透明的思维链逐句审查。

　　OpenAI还发现，Astra不用把推理过程全写出来，也能搞定复杂任务。

　　简单来说，模型早已学会‘闷声干大事’了。

　　在专门逼模型逃避监控的对抗测试里，Astra甚至展现出了一些让人后背发凉的能力：故意压低测试成绩、绕开监控、执行破坏任务。

　　当然，这些都是人为设计的压力测试，OpenAI没有据此认定Astra会在日常任务中主动欺骗。但至少说明，单靠观察思维链，已经很难覆盖模型所有可能的行为。

　　还记得之前的Hugging Face事件吗？那就是一个警钟。

　　当时，GPT‑5.6 Sol和一款更强的内部研究模型被放进ExploitGym网络靶场，任务是寻找漏洞、完成攻击并拿到Flag。为了测出模型的真实能力，评测环境没有启用完整的安全护栏。

　　结果模型并没有老老实实解题，它们先绕过网络隔离，通过非授权渠道互相传消息、分工协作。

　　之后又利用软件包缓存代理里的零日漏洞获得公网访问权限，最后一路进入Hugging Face系统，试图寻找ExploitGym的测试答案。

　　其实吧，这事主要是内部研究模型IM1推动的，GPT‑5.6 Sol也复现了部分攻击路径，Astra没有参与。

　　模型的原始目标仍然是完成测试，但为了拿到答案，它们不断寻找规则漏洞，最后做出了超出任务范围的操作。

　　因此，OpenAI也读出了一个危险信号：当Agent足够强、工具足够多、运行时间足够长，它可能会自己寻找新路径、调用外部资源，甚至和其他Agent协作。

　　不er…所以绕来绕去，这不就成了一个死结吗？？

　　OpenAI需要更强的模型，写代码、跑实验、做对齐研究，甚至用它们来搭建防御其他AI的安全系统。模型越强，能干的活越多，研发速度就越快。

　　可与此同时，人类也越难确认它到底是怎么得出结论的，换个环境后又会不会重新解释原本学到的规则。

　　Jakub判断，现在没有任何一家实验室，敢说自己把模型对齐和监控做到位了，可以长期以最高速度、放心大胆地扩大模型规模。

　　在全行业共同的安全标准建立起来之前，他希望大家能把‘自愿踩踩刹车’当成一种默契。

　　至于OpenAI自己，他也放了话：如果有必要，不排除单方面先停下来，不再继续扩大模型规模。

　　你最好是这样…我记得某个A开头的公司也这么说过。

　　[1]https：//x.com/Lentils80/status/2096518218836005287？s=20

　　[2]https：//x.com/pankajkumar_dev/status/2096532712291201460

　　[3]https：//openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/

　　[4]https：//openai.com/index/an-alien-mind/

　　[5]https：//x.com/JensenHuang/status/2096700264569090384？s=20

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IFA2026现场观察：AI产品只是起点，AI生活才是答案

Sun, 06 Sep 2026 07:47:34 GMT

原创 | 作者：罗超

又是一年IFA，今年我再次带队雷科技IFA探展团来了柏林，还没进展馆就感受到浓浓的中国风——中国AI硬科技厂商几乎承包了IFA的外立面。

而如果说前两年的家电行业还在争论「AI到底能给家电带来什么」，今年的IFA，答案也变得越来越具体。AI、机器人和智能生活依然是最密集的关键词，甚至在专门展示前沿技术的IFA Next展区，人形机器人规模也达到历届之最。

与前两年相比，将冰箱、洗衣机接入大模型已经不足以满足我们期待。当然，一些厂商也开始解决更实际的问题，让AI真正接手生活的「琐碎」。

海尔智家的展台尤其能说明这种变化。

海尔智家展区里，海尔、Candy、Hoover三大品牌亮相，还搭出了智慧客厅、智慧洗护、智慧饮食三类AI场景。看上去还是一屋子的智能家电，但变化在于，过去每台家电各自完成一个动作，现在它们开始一起处理同一件事。

背后的产品逻辑已经悄悄变了。

家电有了AI，接下来呢？

冰箱可能是最容易理解的例子。

海尔智家今年带来的Seeker多舱精储冰箱，通过AI之眼2.0识别食材和存放位置，进一步参与食材管理。四筒洗衣机则把衣物识别、分类洗护继续往自动化推进。烤箱则搭载AI技术，实现从烹饪到净化的全流程智能化。

过去智能家居更多依赖用户发出指令，AI之眼这类感知技术补上的，是机器主动理解环境这一步。它先看见食材、衣物和人的状态，再交给系统判断下一步应该做什么。感知、决策、执行逐渐连起来，AI才开始真正进入家务流程。

到了今年，海尔智家还往前多走了一步，让不可设备可以共同处理一个真实任务。

比如智慧洗护场景里，从衣物识别、洗涤到烘干，可以由系统自主完成更多决策。智慧饮食要处理食材管理、储存和饮食服务。智慧客厅则把清洁、收纳等任务连接起来。

甚至于，机器人也在慢慢进入这套系统。

这次IFA上，海尔智家展示了具身机器人、洗护机器人、清洁机器人和陪伴机器人。它们值得关注，因为智能家居过去一直存在一个很现实的缺口：冰箱再聪明也不会自己走到厨房另一边，洗衣机也不会主动把地上的衣服捡起来。

AI负责理解和决策之后，不仅需要家电干活，也需要有「人」干活。

所以往后评价AI家电，标准或许还会在未来发生巨大变化。识别准确率、模型能力固然重要，但最终还得回到一天的生活里：少按几次按钮，少记几件事情，让多少原本需要人参与的流程可以自动完成。

多个设备和机器人真的开始一起协作，接管生活里我们不愿操心的家务，AI生活自然才能从概念变成实际的体验。

AI生活，难在把「家」连起来

这也是智能家居过去十多年始终绕不开的问题。

很多人家里，可能已经有几十个智能设备，每一个都能联网、能语音控制，但最后依然要打开不同App、设置各种自动化规则。设备数量上去了，家庭并没有因此自动变聪明。

AI带来的机会，在于系统终于有可能理解环境、理解用户，再主动调度不同设备。

而在国内，海尔智家已经将智慧家庭从家里向室外延伸，打造出了一套「人家+全场景」智慧体验：

「人家+车」场景里，开车离家或回家，都可以自动触发家中相应设备运行；「人家+社区」里，传感器感知到下雨可以主动关窗，家中出现异常时还能第一时间同步物业处理；到了「人家+出行」，用户人在旅途中也能通过手机掌握家中状态，回家前提前完成通风、准备热水等操作。

这已经超出了传统意义上的智能家居。设备、汽车、社区服务和人的出行状态开始进入同一套服务体系，海尔智家正在推进的「平台服务型科技生态企业」转型，也因此更容易理解。

产品依然重要，但连接产品、场景、用户和服务的平台能力，正在承担越来越大的价值。

海外则是另一套落地方式。在“一带一路”国家和地区，Haismart平台连接设备超1亿台、拥有超1400万月活用户。在美洲、欧洲和澳洲，SmartHQ平台拥有超500万活跃用户、2100万+联网产品。

规模在这里很重要。因为AI生活最终拼的是长期运行，一个漂亮的Demo并不难做，难的是面对全球数千万台设备、不同品牌、不同家庭环境时，依然能够稳定连接、持续更新，还能让用户长期愿意使用。

AI生活一旦走到这里，考验的已经是一整套体系。

这也解释了为什么今年IFA上海尔智家展示的内容已经很难只用「家电新品」概括。从AI冰箱、AI洗衣机，到智慧厨房、智慧客厅，再到机器人，产品只是露出水面的部分。水面以下还有设备连接、用户体系、服务体系和大量持续运营能力。

全球化走到今天，

卖出去只是第一步

欧洲是一个很好的观察窗口。

欧洲消费者对能效、空间和产品设计都有自己的偏好，各国之间也存在明显差异。海尔智家今年展示的超节能冰箱做到A-35%能耗，NX11洗衣机达到A-75%。Horizon系列则针对当地家庭集中采购习惯，提供了706L大容量等设计。

即便同样设计的产品，到了其他地方也要「因地制宜」。比如海尔三筒洗衣机进入越南后增加了留香洗来适应当地湿热气候，到了欧洲提高能效，面对中东非传统袍服又调整筒径。

而在这些产品变化背后，参与研发的包括青岛、欧洲、澳洲等研发中心。可见，用户需求是本地的，技术和供应链却越来越全球。

「在全球化2.0时代，最好的全球化是最深的本土化。」海尔智家认为，全球化正在更强调韧性、本土深耕和能力全球化。

不单是全球化的深度，能力的全球化亦是关键。把一台冰箱卖到欧洲，只需要解决产品和渠道，但要长期经营一个市场，还得把研发、制造、物流、营销、服务这些能力一起带过去，扎到当地。

海尔智家目前在全球拥有10大研发中心、35个工业园、173个制造中心。与此同时，“四网合一”物流、服务、营销和信息网络也在持续本土化。从研发一款适合当地人的产品，到把它更快送上门、出了问题有人修，再到建立当地品牌认知，最终都是同一套深度全球化能力在发挥作用。

市场最终会检验这套体系。欧睿国际数据显示，海尔居全球大型家用电器品牌零售量17连冠，海尔智家还收获了全球智慧家庭销售额第一企业认证，实现了从家电第一到智慧家庭第一的跨越。在欧洲，海尔白电整体份额也已经位居中国企业第一。

再回到今年IFA，这些数字还有另一层意义。

AI正在重新定义家电，但一台更聪明的冰箱很容易被复制，一项AI功能也很容易成为全行业标配。真正拉开长期差距的，会逐渐落到系统和平台能力：谁拥有足够多的设备、用户和场景，谁能够理解不同市场的生活方式，又能把研发、制造、物流、服务组织起来。

从AI产品到AI场景，再到AI生活的进化，但背后撑起这些体验的，则是海尔智家多年积累的平台服务能力和深度全球化体系。海尔智家已经在这条路上走了很远，IFA只是它在全球市场的一扇橱窗。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

IFA 2026观察：洗地机卷到AI时代，添可凭什么持续领跑？

Sun, 06 Sep 2026 03:08:41 GMT

来源：深响

超1900家参展商、全球顶级品牌齐聚，IFA 2026 终于来了。

纵览全场，家庭清洁品类依然是最受瞩目的焦点之一。AI、具身智能风头不减，双轮足扫地机器人、AI 具身洗护机器人等新一代产品扎堆亮相；与此同时，各种高端概念轮番登场，品牌争相抛出 “全场景家庭服务”“万物互联清洁生态” 等宏大叙事，努力拓宽行业想象边界。

但在热闹之外，一个老问题再次被摆到台面上：行业从卷极限吸力、功能数值，一路卷到 AI 概念、场景叙事，产品设计越来越复杂、功能列表越拉越长，但用户真的需要这些吗？

答案或许是否定的。家庭清洁不是什么实验室竞赛、比的不仅是高尖技术和概念堆砌，用户要的从来都只是贴近真实生活场景、能解决具体清洁麻烦的产品。

这个本质问题，添可看得很清楚。这届IFA展会上，添可带来芙万 S11 Artist Fusion Steam 蒸汽洗地机、飘万 STATION 7 零接触无线吸尘器等五款新品，在清洁力、智能化上全面升级。

这一系列产品的迭代，延续了添可多次重新定义行业标准的底层思路：不追风口、不讲噱头，扎进真实生活、读懂用户痛点，继而用技术把每一个场景体验做透、为用户持续创造更省心的生活体验。

不炒概念、专注体验，

把升级做进细节里

这几年，风口迭代太快、竞争焦虑加剧，清洁家电行业逐渐偏离需求原点——新技术一波接一波，品牌生怕掉队被市场遗忘，只能加速上新、堆砌功能；用户被层出不穷的新概念弄得晕头转向，只好被动跟随潮流，挑选看起来参数最亮眼、功能最齐全的款式……双方就这样陷入了 “品牌拼命给、用户未必要” 的沟通死结。

这种现象在科技消费行业并不罕见。手机厂商就一度陷入镜头数量、屏幕尺寸的无效内卷，智能汽车也曾被单踏板模式、强制动能回收、智能座舱多屏联动、极简中控等技术潮流带偏，反倒忽略了用户的真实诉求。

在复杂的竞争环境中抓住根本矛盾、回归需求原点，是一种稀缺但很关键的商业能力——做到这一点的品牌，才有机会谈“定义一个时代”。就像当年功能机混战末期，是苹果最早跳出了像素、铃声、外观配色的比拼，抓住“让手机回归简单好用” 的需求本质，用极简交互逻辑重新定义了手机形态，开启智能机时代。

“做产品必须从用户体验出发，然后向后推导技术；而不是从技术出发，再思考怎么卖出去”，乔布斯的产品理论，至今仍被业界奉为圭臬。

洗地机赛道，道理也是一样的。用户的核心需求其实一直很清晰：洗得干净、用着省力、用完省心，以最简单的方式，过上更舒适的日子。这也是添可从现实场景出发，对洗地机的清洗力、使用便利性、自主维护进行长期优化的初衷。

在 IFA 2026，添可提出了“The Future Cleans Itself（自净即是未来）”理念，简单来说就是通过智能化、人性化的免维护设计，让日常清洁变得更顺畅、高效。芙万S11 Artist Fusion Steam S11蒸汽洗地机（简称 S11）、芙万 S9 Artist Boost Steam蒸汽洗地机（简称 S9）等洗地机新品正是围绕这一理念设计，所有技术升级都指向具体的生活痛点。

首先，为了让用户洗得干净，添可重点发力适配不同生活场景的“真实清洁力”。

很多品牌对清洁力的理解停留在“吸力峰值” 的数字比拼上，但现实中最让用户头疼的其实是厨房地板干结的油污、卫生间缝隙的污渍、饭厅不小心打翻的酱料这些具体而细碎的问题。

添可的解法，是跳出传统技术路径束缚，用多项创新技术解决现实痛点：

芙万 S11搭载了行业首创蒸汽热水融合洗地技术，高温蒸汽软化干结油污配合一键反转搓洗，对付厨房顽固污渍、凝固酱汁比单纯加大吸力更有效。

芙万 S9 同样采用230℃爆喷蒸汽、反向搓洗技术应对重度污渍，还通过 180° 躺平、三面贴边设计，解决了床底、沙发底、墙角缝隙这些传统洗地机够不到的卫生死角。

比起吸力数值，污渍剥离的真实效率、边角覆盖的完整程度，才是决定清洁体验的核心。

其次，用着省力的关键，是为用户提供融入生活日常的“全流程无感便利”。

要做到这一点，得实实在在降低使用者的决策与体力负担：操作门槛要足够低，老人小孩都能用；同时物理助力要足够顺，用完才不会胳膊酸。

添可走的就是“物理智能 + 算法智能” 平衡的路线，把便利做进每一步实际操作里：

比如芙万 S11 搭载了添可 iLoop 智能脏污感应系统，能实时感知地面状况、自动调节吸力和出水量；智能升降 StreakFree 无痕刮条则会在前进中自动升起、后拉时自动落下，不用额外操作就能高效刮除残留水渍。

芙万 S9 更是形成了 “观察 - 操作 - 减负” 的轻松操作闭环：便捷拇指可视屏幕实时提醒机器状态、智能APP 查看清洁进度，一目了然；AI 智感助力技术毫秒级预判动作、自动提供推拉助力；90° 灵活扭转设计则确保洗地机灵活摆动，减轻握持负担。

可见，真正的智能永远是让机器适应人，而不是要人去迎合机器。

最后，免除维护保养后顾之忧，才能让用户用完省心。

如果说清洗力、便利性解决的是使用过程中的痛点，那保养维护就是决定用户长期体验的“隐形盲点”。

很多人对洗地机只有三分钟热度，不是因为洗不干净，而是后续保养太麻烦：滚刷缠满头发要上手扯，基站用久了潮湿发臭要手动刷，水箱积垢更是难清理……买洗地机本来是为了解放双手，结果多了一堆 “二次劳动”。

而添可看到了这一点，把维护难题前置到产品设计里，从根源上减少用户麻烦：

像芙万 S11 配备 FlashDry+SilentDry 双模式自清洁系统，清洁后自动烘干滚刷与管道，减少潮湿、异味；DualBlock 防缠毛设计则通过梳齿与刮条协同工作，提前捕获毛发、从源头减少滚刷缠绕问题。

芙万 S9 配备极速烘干自清洁和静音烘干自清洁系统，低噪运行不打扰用户休息；再搭配便捷污水处理设计，拆卸水箱、倒污、清洗都更轻松。

你看，这些设计并没有那么难——只要凡事站在用户角度多想一步、多做一点，很多烦恼都可以迎刃而解。

解决清洗力、便利性、保养维护三大痛点，添可牢牢接住了用户最真实的清洁需求。市场也给出了最直接的回应：

据欧睿咨询数据，2022-2025 年添可洗地机连续四年销量全球第一；捷孚凯 GfK 德国市场数据则显示，添可洗地机已位居德国市场第一，当地每售出 5 台洗地机就有 1 台来自添可。

这份成绩单，是添可最有力的背书：比起向上追逐风口、堆砌功能、制造卖点，向内扎根用户体验、锚定真实需求，是品牌更坚实的增长动力。

从苹果、特斯拉到英伟达，每一个曾改变时代的伟大企业，都是从用户真实需求出发定义产品，而不是用技术概念去教育用户，这也恰是添可选择的路径。

场景破圈，

添可的“大清洁”生态布局

当核心品类的体验做到极致，行业的竞争边界自然会向外延伸，这是经久不衰的商业发展“黄金法则”。

从战略宽度看，边界拓展带来的不是简单的产品线堆叠，而是构建覆盖用户完整需求的生态版图；从战略纵深看，企业追逐的也不仅是短期风口、效益，而是基于品牌核心技术、目标受众形成长期布局，提前锁定未来生态入口。

例如大疆，就是从消费级无人机切入，围绕“影像创作” 的核心需求和用户场景，逐步拓展到手持云台、运动相机、专业影像系统，把无人机领域积累的防抖、图传、影像处理技术复用过来，建立全场景影像生态，筑起牢固的竞争壁垒。

对于智能清洁赛道而言，洗地机无疑解决了地面清洁这一应用最广泛、需求最迫切的核心场景。在此之外，更多细分场景正不断萌芽：从硬地到软质地毯，从小户型到大平层，从平面地板到立体空间，从日常维护再到深度清洗，逐步串联成一条完整的“大清洁” 需求链路。

如今，添可就顺着这条链路，持续拓宽产品边界，填补市场的体验空白。

比如近年来增长迅速的自动集尘吸尘器赛道。奥维云网数据显示，2025 年自动集尘吸尘器销售额同比增长 133%，用户需求持续释放。

自动集尘吸尘器突围的关键，是破解传统吸尘器使用痛点：比如倒尘杯时扬尘满天飞，造成二次污染；滤网用久了容易堵塞，吸力断崖下降；耗材更换不及时，清洁效果也会大打折扣等等。

添可飘万 STATION 7 零接触无线吸尘器正是冲着这些痛点来的。

它一方面通过 ZeroTouch 智能基站，实现全链路一推自集尘，解决了手动集尘这个头号烦恼；另一方面配备 ZeroTangle 防缠绕滚刷、ClogLess 防堵塞系统等多重保护机制，从源头减少毛发缠绕与滤网堵塞、确保长期吸力，同时通过智慧 LED 控制中心的耗材寿命提醒等功能，把维护成本降到最低。

对比前面的S11、S9 洗地机可以发现，添可不是简单跨界做吸尘器，而是把在洗地机赛道验证过的“体验至上” 思路完整复刻过来：从“零上手”自集尘到智能化自维护，彻底重构无线吸尘器的体验标准。

洗地机 + 吸尘器，已经基本覆盖当代家庭最常见的清洁场景。但添可的抱负不止于此：通过深入更多细分场景，添可找到了那些未被满足的需求、打磨产品，务求让不同居住环境的用户都能找到合适清洁方案。

比如许多大户型家庭，要么得选用笨重的大容量机型，要么只能中途多次加水、分次清理，添可芙万 Station S9 Scientist 洗地机为此打造了洗地机里的 “智能空间站”：配备 5 升大容量基站，支持多次自动补水、结束工作后自动清洁，确保大户型一次性清理到位。

再比如针对众多大面积铺设地毯、以减少木质房屋噪音的家庭，添可推出了 CARPET ONE Steam 蒸汽款地毯机，采用超高温蒸汽技术强效去除深层污渍，搭配智能干感技术大幅缩短地毯干燥时长，这就解决了普通洗地机很难深入地毯纤维清理污渍，洗完还容易潮湿发霉的痛点。

不难看出，添可的全场景清洁生态始终沿着“家庭清洁的完整需求链” 稳步延伸，而不是盲目扩张产品线。每进入每一个新场景时，添可都先找到用户最痛的那个卡点，再用自己积累的技术给出解决方案：从针对不同户型的人性化设计，到面向不同地面材质的精准解题，一步步踩在真实需求上，搭起了 “全程省心” 的清洁生态。

回过头看，添可这些年其实一直在用产品重新定义行业的每一代标准：从早期通过红蓝环智能识污定义智能洗地一代，到 AI 全向助力定义轻盈省力一代，再到自动上下水设计定义免维护一代，添可的每一次 “重新定义”，都是对 “更舒适、更省心生活” 的持续回应。

在IFA 2026 发布的一系列新品，同样是对这条底层逻辑的延续与验证。市场其实从来不缺新风口、新概念，缺的是愿意沉下来、扎进真实生活场景里的品牌。那些热衷于追热点、造概念的玩家，往往只能赚一时的流量；能穿越周期、持续生长的，永远是那些盯着用户真实痛点、把体验做进细节里的长期主义者。

而这，或许才是添可“定义每一代” 的真正底气。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

GPT-6的欢迎仪式，会不会太隆重了。。。

Fri, 04 Sep 2026 10:50:39 GMT

（来源：科技头版）

GPT-6：欢迎来到AGI时代。

出品 | 科技头版作者 | 范智林

今天凌晨，美国的前沿AI模型集体宕机罢工。

从当地时间的早晨九点半开始，OpenAI的ChatGPT与Codex、Anthropic的Claude、xAI的Grok，这几家大模型在相近的时间接连出现故障。

整场宕机事件持续了大约4小时，这4个小时里美国人短暂的重回了需要手工作业的原始时代。

非常有意思的是，当各大AI巨头服务集体中断时，OpenAI趁乱正式发布GPT-6 Astra，并高调宣布人类正式进入了AGI时代。

多家AI巨头服务出现故障

北京时间9月3日晚，OpenAI旗下ChatGPT与Codex、Anthropic旗下Claude，以及xAI旗下Grok，相继出现服务异常。

影响从聊天界面延伸到编程工具和API，部分用户无法正常提交请求或获得响应。

据报道，美国用户针对OpenAI服务的故障报告超过1.2万份，Claude约1200份，Grok约1000份。

Gemini、Copilot同期也收到用户报障，但谷歌并未确认Gemini发生全网宕机。

对于故障原因，各个巨头给出了不同的说法。

OpenAI给出了较明确的说明，只是一次路由错误导致部分用户无法使用ChatGPT和Codex，约34分钟后部署了解决方案，随后进入恢复监测。WIRED

Anthropic则确认时基础设施问题造成Claude网页、Claude Code、Claude Cowork及API部分中断。

SpaceX则将Grok故障归因于孟菲斯计算中心异常，并向受到影响的算力合作伙伴致歉。

今年5月，Anthropic宣布与SpaceX签署协议，使用Colossus 1数据中心的全部算力。这使两家服务之间可能存在的基础设施关联，成为值得追查的线索。

不过仍然不能解释为什么三家公司同时出现宕机问题，也无法证实这些故障是否存在共同源头。

猜测还指向Cloudflare和微软Azure。但是，Cloudflare明确否认自身发生重大服务中断；AWS、谷歌云及Azure的状态页，当时也没有显示相关故障。

不过截至北京时间4日凌晨，几家服务陆续恢复。Claude确认影响于00时16分结束；OpenAI于00时55分将事件标记为已解决；Grok随后也恢复正常。

这起事件提示了AI产业的一项结构性风险：模型品牌和算法彼此竞争，底层算力、网络与服务供应商却可能交叉重叠。

对于部署AI的企业而言，采购多个模型，并不能自动确保基础设施风险得到分散。

GPT-6和AGI时代

就在几个AI巨头为宕机事故忙得焦头烂额时，OpenAI正式发布了GPT-6 Astra。

OpenAI的CEO对这个全新模型寄予了厚望，并高调宣布人类已经正式进入了AGI时代。

事实上，如果从数据评测来看，这回OpenAI可能真没有说大话，GPT-6 Astra是一个跨代的模型。

在OpenAI发布的关于GPT-6 Astra的一系列技术成果中，最有分量的无疑是GPT-6 Astra对前沿数学研究的推进。

据OpenAI披露，Astra协助将有界素数间隙的一项上界从240推进至186，即证明存在无穷多对间距不超过186的素数。

此外，它还改进了大素数间隙估计中一个超过80年未变的项。公司同时公开了证明及辅助材料。

这些成果触及了知识生产本身。如果通过进一步的学术检验，AI的贡献将进入数学结论和证明体系，扩大人类能够严格证明的范围。

与之对应，Astra在高难度数学测试FrontierMath Tier 4（v2）上的成绩达到97.6%，上一代GPT-5.6 Sol为83.0%。对于这项测试而言，新模型已经接近满分，现有题目区分顶尖模型能力的空间正在缩小。

更夸张的是，GPT-6 Astra突破了在陌生环境中的自主推理能力。

测试ARC-AGI-3要求智能体进入没有明确规则说明的交互环境，通过探索、反馈和试错，逐步找到解决办法。它考察的是模型面对未知任务时，能否自行建立对环境的理解。

ARC Prize验证的结果显示，Astra在厂商适配运行框架下，最佳成绩约为99.9%；标准框架下则为62.7%。适配框架能够保留跨请求的推理状态，并管理长对话，让模型持续利用已经完成的工作。

这组差异揭示了一项重要变化：模型的推理能力，正在与持续记忆、环境反馈和任务执行系统结合。当这些环节有效协同，智能体就能在更长的过程中积累经验、修正策略，处理此前难以连续完成的任务。

这种自主能力在网络安全领域已经有了深刻影响。

Astra成为OpenAI首个达到其网络安全能力“Critical”门槛的模型。按照官方说明，在具备适当工具和访问权限时，它可以自行发现未知漏洞，并开发利用方式，无须人类逐步指导。官方安全说明

这里涉及的是对复杂系统进行分析、寻找薄弱点，并将发现转化为可执行结果的能力。对防御方而言，这可能加快漏洞发现和修复；同样的自主性，也会显著提高攻击能力被滥用的风险。

OpenAI同时承认，Astra的思维链可监测性有所下降。在要求模型规避监测的对抗性测试中，它能够在部分情境下隐藏异常行为。

尽管整体对齐表现有所改善，单纯检查推理文本，仍可能不足以识别全部风险。

也就是说，目前的前言模型发展已经触及到更深层次的安全和伦理问题。当系统能够自主处理高难度任务，人类需要同时增强对其行为的验证和控制。

数学研究、陌生环境探索、自主漏洞利用，分别对应知识创造、适应能力和现实执行能力。Astra在这些方向上的进展，使人类在AGI上有了更具体、也更值得严肃检验的技术依据。

也许是否达到AGI的程度，不同人有不同的看法。

但是这次OpenAI的新模型显然已经展现了惊人的进展，AI正在深入科研和技术生产中最依赖专家判断的环节。

AI能够承担的工作范围，将影响科学发现的速度、复杂系统的安全，以及人类如何组织下一阶段的技术研发。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

创投月报 | 英诺天使基金：15亿未来科技基金落地人工智能、先进制造双轮驱动

新浪证券 — Fri, 04 Sep 2026 08:40:37 GMT

　　国内一级市场在募资与投资端均展现出极强的“国资主导”与“生态协同效应”，整体呈现出“大额频现、产融结合”态势。基于公开数据不完全统计，2026年8月新增登记私募股权、创业投资基金管理人10家，同比翻番、环比涨幅高达150.0%；新增备案私募股权投资基金126只，同比、环比分别下降6.0%、17.1%；新增创业投资基金559只，同比激增138.9%，环比减少18.5%。

　　投资端在二级市场的科技叙事带动下热度保持在高位。8月国内共发生股权投资事件760起，同比增长34.5%，环比减少14.8%；披露投资总额达719.32亿元，基本回落至4月至5月同等水平，约为2025年8月的1.05倍；平均单笔投资金额同比增长52.0%，达到9464.78万元，环比降幅约为28.4%。

　　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。

　　早期阶段投资占比八成半数项目位于北京“大本营”

　　中国证券投资基金业协会和天眼查公开披露的信息显示，英诺天使基金成立于2013年，是由李竹、刘怀宇等清华校友发起设立的早期投资平台。以清华系孵化器起步，目前机构累计已投资超500个项目，资本管理规模数十亿人民币，重点关注新一代信息技术、新能源新材料、生命科技、先进制造等领域，主要投资天使期、Pre-A阶段。

　　2026年截至8月末，英诺天使基金共登记备案了1只基金——北京英诺未来科技创业投资基金合伙企业（有限合伙）。该基金注册出资额为15亿元，出资方LP包括仁爱集团、中金资本、东证资本、中关村科学城、上城资本、首钢基金等，已对外投资具身智能世界模型公司「千诀科技」、人工智能计算企业「智子芯元」等12个项目。

　　统计区间内，英诺天使基金公开披露的股权投资事件共11起，约为2025年同期的5.5倍，与2026年7月持平。往期数据显示，机构近一年内呈明显的“脉冲式”投资特征，整体活跃度较高，但在特定月份存在显著的波峰与波谷。2025年下半年，英诺天使基金从8月的底部迅速攀升至11月高点，12月受财务结算、假期等因素影响经历低谷。进入2026年后，机构上半年投资事件数在中位线上下浮动，保持稳定的出手频率。6-8月，英诺天使基金的项目密集落地，月均投资事件突破10起。

　　从投资阶段来看，本月英诺天使基金坚守“投早、投小”，超过八成投资集中在天使轮、种子轮和Pre-A轮早期阶段，尤其天使轮占比高达45.5%，是当之无愧的基本盘。值得关注的是，参投「巽霖科技」的B轮融资，对于天使基金而言并不常见，但另一只李竹作为创始合伙人的水木清华校友种子基金分别出资了标的公司的天使轮和A+轮。

　　从行业分布来看，人工智能和先进制造双轮驱动英诺天使基金8月的投资，投资事件均占比36.4%，合计贡献超过70%。在人工智能内部，智能机器人、AI通用应用、AI基础层皆有布局，而先进制造主要以集成电路、电子设备和航空航天为主。医疗健康属于长坡厚雪赛道，英诺天使基金两笔投资都投向了医疗器械领域。

　　就投资区域分布而言，英诺天使基金近半数项目位于“大本营”，北京不仅拥有全国顶尖的高校资源和基础研究实力，也是人工智能和硬科技创业的首选地。上海、江苏和浙江的获投项目合计占比高达45.5%，与北京平分秋色，长三角一体化加速。天津作为“京津冀”协同发展的重要补充，智能制造产业正在快速崛起，英诺天使基金参投的玻璃基板企业「巽霖科技」，近半年内已完成三轮融资，总金额接近3亿元。

　　三个月内两轮参投思昇科技押注脑机接口商业化拐点

　　AI驱动脑科学公司「思昇科技」宣布完成数千万种子+轮融资，由国汽投资领投，元禾璞华、全球健康产业创新中心（GHIC）跟投。所融资金将用于超声脑机接口核心技术研发、医疗器械产品推进、多模态脑数据与AI脑科学平台建设，以及跨学科人才团队扩充。老股东英诺天使基金、水木清华校友种子基金曾于5月出资数千万人民币种子轮，本轮亦继续加注。

　　公开信息显示，思昇科技成立于2025年，专注于通过超声式非侵入脑机接口进行神经调控、辅助药物递送与脑科学平台建设。公司依托超声神经调控原理实现颅内神经信号精准采集与功能干预，无需电极贴合头皮、无需穿戴复杂设备，在舒适性、抗干扰性、长期适配性上具备差异化优势。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 同创伟业：上半年增收不增利联手苏州国资设人工智能基金

新浪证券 — Fri, 04 Sep 2026 08:40:33 GMT

　　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。

　　8月活跃度同、环比双升早期投资撑起“半壁江山”

　　中国证券投资基金业协会和天眼查公开披露的信息，同创伟业成立于2000年，是国内首批专业私募股权投资公司，2015年顺利挂牌新三板。截至目前，公司管理资产规模超360亿元，聚焦“大健康、大科技、大信息”等新兴产业，累计投资企业逾700家，其中120家已成功上市。

　　2026年截至8月末，同创伟业共登记备案了5只新基金，注册出资额合计8.68亿元。其中，苏州同创战新创业投资合伙企业（有限合伙）一只基金的出资额就达5亿元，出资方LP包括苏创投集团苏州战新基金旗下人工智能产业专项母基金、东方国资和苏州高铁新城。公开报道显示，该基金存续期9年，主要面向江苏省“1650”产业体系、“51010”战略性新兴产业集群以及苏州市“1030”产业体系中涉及人工智能战新产业的前沿领域，推动人工智能深度嵌入制造业各核心环节，驱动制造业转型升级和智能经济发展，全面赋能省、市“AI+制造”场景加快应用。

　　统计区间内，同创伟业公开披露的投资事件共10起，而2025年同期仅1起，较7月显著增长42.9%。往期数据显示，机构近一年内投资活跃度波动上行，2025年第四季度提前卡位高景气赛道，推动项目集中签约。进入2026年后，同创伟业的月均投资事件数保持在5起以上。据半年报披露，上半年「埃泰克」、「国仪公司」、「展芯股份」、「燧原科技」成功IPO或过会。报告期内，机构实现总营收1.71亿元，同比增长54.0%，创下自2021年以来最快增速；净利润却同比下滑22.3%，仅录得1633.96万元，主要是所得税费用激增224%所致。

　　从投资阶段来看，本月同创伟业投资策略展现出明显的哑铃结构，早期（种子轮、天使轮和Pre-A轮）合计撑起“半壁江山”，仅天使轮就占比达三成。机构致力于将核心资源向产业链的最前端倾斜，在技术萌芽期和商业验证期锁定优质标的。B轮紧随其后，约占比20%，获投企业大多商业模式已初步验证，同创伟业更易获得确定性溢价。Pre-B轮、Pre-C轮和A轮均匀分布，意味着机构保持了对项目全周期的覆盖密度。

　　从行业分布来看，同创伟业本月七成投资集中在先进制造和人工智能两大领域。先进制造作为“压舱石” ，是同创伟业的传统优势领域，投资占比达40%，覆盖集成电路、航空航天、高端装备等细分领域。而人工智能约30%的权重，展现出机构对AI赛道的高期待，获投项目主要集中在智能机器人、AI基础层领域。生产制造、智能硬件和医疗健康三足鼎立，各占10%，具有明显的产业链协同效应。

　　就投资区域分布而言，同创伟业投资聚焦深圳、北京和上海，三大核心城市投资事件合计占比高达80%。其中，深圳作为“大本营”占比40%，在电子信息、智能硬件、新能源等领域的资源与同创伟业的投资策略高度契合。北京拥有最强的高校资源和AI基础研究能力，上海则在集成电路和生物医药有成熟产业链，机构得以进一步稳固硬科技赛道布局。值得关注的是，山东作为传统工业大省，近年来在高端化工、新材料、重型装备等“先进制造”领域转型迅猛，同创伟业参投的「东方空间」，是一家商业航天企业，在山东烟台的商业运载火箭总装集成测试中心占地百亩。

　　押注商汤系AI芯片公司四个月内估值翻倍至200亿

　　AI芯片算力公司「曦望Sunrise」宣布完成新一轮20亿元人民币融资，投后估值达200亿元，较4月完成的上一轮估值翻倍。本轮投资方包括人保股权、建信股权、东方国际资产、Janchor Partners、中科创星、同创伟业、进化论资本、临芯投资、毅达资本、湖畔基金、弘晖基金等投资机构，以及正大集团、九安医疗、盈峰环境、三七互娱、同程旅行等产业资本。

　　曦望Sunrise是商汤科技于2024年底分拆独立运营的AI推理GPU芯片公司，主要提供 AI 推理 GPU 及全栈推理解决方案，自芯片架构定义阶段即专为推理而设计，致力于持续降低大模型单位 Token 推理成本及 TCO，推动 AI 推理算力的普惠化落地。1月曦望Sunrise正式发布新一代旗舰产品启望S3推理GPU，作为国内首款搭载LPDDR6且兼容LPDDR5X内存的推理GPU。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 深创投：8月投资维持高位加码机器人操作系统研发商「桥介数物」

新浪证券 — Fri, 04 Sep 2026 08:40:33 GMT

　　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。

　　粤港澳基金规模超500亿 A轮项目贡献三分之一

　　中国证券投资基金业协会和天眼查披露的公开信息显示，深圳市创新投资集团有限公司（下文简称：深创投）是由深圳市政府出资并引导社会资本设立的政府引导基金，目前累计管理各类资产总规模超5200亿元，参投企业超1700家。

　　2026年截至8月末，深创投共登记备案了2只基金。其中，粤港澳大湾区创业投资引导基金合伙企业（有限合伙），注册出资总额高达504.50亿元，基金出资方LP包括顺络电子、建信投资、华润资本、工银投资、东莞科创、中兴创投、珠海科创投、粤财基金、深润国创等产业资本及国有出资平台。

　　公开报道显示，该基金是国家创投引导基金下设的区域基金，由国家发展改革委和财政部组建，存续期最长可达20年。基金将重点围绕硬科技领域开展投资，聚焦战略性新兴产业和未来产业，采取“子基金+直投项目”方式开展投资，其中不低于80%投向子基金。

　　另一只基金红土科创战投股权投资基金（深圳）合伙企业（有限合伙）注册出资额为12.75亿元，主要出资方LP为全国社保基金旗下的社保基金湾区科技创新股权投资基金（深圳）合伙企业（有限合伙），认缴比例达80%。

　　统计区间内，深创投公开披露的股权投资事件共15起，约为2025年同期的1.9倍，与2026年7月基本持平。往期数据显示，机构在近一年内呈波动上升态势。2025年下半年，深创投的投资频率从低点震荡递增，这与投资机构下半年开始加速项目筛选和尽职调查，为年底和次年的交割做准备的节奏相吻合。进入2026年后，其投资活跃度明显上了一个台阶，月均投资稳定在13-14起，保持高位的状态或说明其项目储备充足，受资本市场短期冷热波动的影响较小，更多遵循自身的战略部署和产业周期进行逆周期或跨周期布局。

　　从投资阶段来看，本月深创投的投资高度集中在早期阶段，种子轮、天使轮、Pre-A轮合计占比三分之一，A轮另外贡献三分之一。这说明机构的策略重心在于捕捉早期成长的确定性，致力于将核心资源向产业链的前端倾斜，在技术萌芽期和商业验证期锁定优质标的。而在其投资组合中，Pre-B轮、B轮和C轮亦有布局，以漏斗型结构平衡整体风险收益比。

　　从行业分布来看，深创投的投资逻辑非常清晰地指向了有国家战略导向与技术壁垒的行业。先进制造以20.0%占比位居第一，尤其高端装备、精密仪器、工业自动化等细分领域是解决“卡脖子”问题的关键，也是政策扶持力度最大的方向。医疗健康、企业服务和新材料三足鼎立，创新药、高端医疗器械、云计算、网络安全等标的仍具备长期价值。门槛高、周期长的量子科技投资事件约占13.3%，说明深创投有意识地布局前沿科技赛道。而人工智能、智能硬件、生产制造、消费升级“撒胡椒面式”的少量配置，展现出机构对市场的敏感度。

　　就投资区域分布而言，深创投本月接近半数投资落地“大本营”深圳，不仅有利于发挥地缘优势，更旨在支持深圳打造“20+8”产业集群，为先进制造、半导体、生物医药等企业进行投后赋能和对接资源。长三角在数字经济、新材料等赛道产业基础深厚，上海更是硬科技聚集地，这与深创投的投资偏好基本吻合，8月浙江以20%的占比位居第二，上海紧随其后投资约占13.3%。

　　时隔9个月再投通用机器人“小脑”

　　通用机器人操作系统研发商「桥介数物」宣布完成Pre-A+++ 轮融资，由中国移动链长基金领投，融资规模达亿元级。所融资金将用于RoboCraft AI 通用机器人运动能力开发平台的生态建设、跨本体全身运动数据工厂产能提升、运动控制模型持续迭代，以及海外技术服务体系布局与合规建设。深创投作为老股东，曾于2025年11月参投过其Pre-A+轮融资，此次为时隔九个月再次加码。

　　公开信息显示，桥介数物成立于2023年，主要为机器人公司提供运动控制解决方案。公司的核心技术涉及强化学习、模仿学习、仿真运动控制、运控数据分析及仿真到现实迁移，关注机器人行业的物理迁移、开发效率与软件通用性等问题，服务对象包括人形、四足和轮足机器人厂商，累计服务具身智能企业接近40家，参与过50余款不同型号机器人运动能力研发与部署。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 8月上海募资、投资双高小鹏机器人首轮投后估值超400亿

新浪证券 — Fri, 04 Sep 2026 08:40:30 GMT

　　2026年8月，国内一级市场在募资与投资端均展现出极强的“国资主导”与“生态协同效应”，整体呈现出“大额频现、产融结合”态势。

　　以政府引导基金与互联网巨头（CVC）为主的多元资本，正加速构建前沿科技的产业闭环，人工智能与先进制造仍是绝对的双核心引擎。具身智能及商业航天迎来爆发式融资，AI应用、量子科技等赛道获产业资本与地方国资的联合加持。上海凭借活跃的国资平台与密集的金融资源成为本月募资与投资的双重高地，而头部机构通过“基金+产业”的模式，推动了从技术研发到场景落地的全链条支持。

　　据中国基金业协会数据显示，8月新增登记私募股权、创业投资基金管理人10家，同比翻番、环比涨幅高达150.0%；已注销的私募股权、创业投资基金管理人共26家，超九成为主动注销。月内新增备案私募股权投资基金126只，同比、环比分别下降6.0%、17.1%；新增创业投资基金559只，同比激增138.9%，环比减少18.5%。从基金类型合计来看，单月新增基金总数685只，虽然较7月小幅下滑18.3%，但整体仍维持高位，与2025年同期相比增长86.1%。

　　投资端在二级市场的科技叙事带动下热度不减。基于公开数据不完全统计，8月国内共发生股权投资事件760起，同比增长34.5%，环比减少14.8%；披露投资总额达719.32亿元，基本回落至4月至5月同等水平，约为2025年8月的1.05倍；平均单笔投资金额同比增长52.0%，达到9464.78万元，环比降幅约为28.4%。

　　大部分资金流向人工智能、先进制造等特定高估值赛道。新能源汽车品牌小鹏孵化的「小鹏机器人」首轮融资超9亿美元，投后估值达63亿美元，折合人民币430亿元，刷新了国内具身智能赛道单轮融资纪录；低轨卫星互联网企业「垣信卫星」获18家投资方共约70亿元人民币投资，B轮融资完成后估值约为500亿元。两笔大额融资合计约占本月披露投资总额的18.1%。

　　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，8月共发生259起，披露金额149.63亿元，分别占总量的34.1%、20.8%。B轮在「垣信卫星」单笔大额融资影响下，总披露金额接近200亿元。

　　“投早、投小”策略不断深化。8月，早期投资（包含种子轮、天使轮、Pre-A轮）事件数合计达297起，占总投资事件数的39.1%；投资金额共206.42亿元，约占比28.7%，是一级市场流动性的主要承载区。从投资事件数占比来看，早期投资稳中有进，同比上涨3.0个百分点，这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轮作为企业发展的关键里程碑，长期呈“量稳价低”特征。2026年6月在「DeepSeek」510亿元的超大额融资带动下，A轮披露总额飙升至最高点，7月迅速回落，8月进一步缩水，环比骤降65.4%至149.63亿元，但仍远高于2025年同期表现，同比增幅高达159.2%。活跃度依旧稳定在高位区间，8月A轮投资事件数共计259起，同比增长34.9%，环比小幅下滑9.8%。单笔平均融资额降至5777.08万元，与年初大致持平。这意味着估值回归理性，市场开始“去泡沫”，资金流向安全边际更高的天使轮、种子轮，或者已经验证商业模式的B轮。

　　从行业分布来看，人工智能与先进制造占据“半壁江山”，两大赛道投资事件数合计贡献52.6%，披露金额更是合计占比66.5%。在人工智能赛道内部，「宇树科技」顺利登陆科创板，带动资金热度流向商业模式更成熟的智能机器人领域，统计区间内其投资事件数共95起，投资金额约为187.44亿元，分别占比46.1%、76.0%。除了前文提及的「小鹏机器人」，通用机器人公司「Sharpa」宣布已累计完成超45亿人民币融资，投后估值达220亿元，投资方包括阿里、美团、腾讯、红杉中国、启明创投等。AI推理芯片公司「曦望Sunrise」估值亦达到200亿元级别，本轮获得人保股权、中信建投、中科创星、同创伟业、三七互娱等机构合计20亿元资金支持。

　　而在先进制造赛道内部，本月超过一半的事件和资金聚集在集成电路领域。统计区间内，其投资事件共97起，投资金额约为118.11亿元，分别占比50.0%、50.9%。航空航天表现亮眼，23起事件共获14.60亿元投资额。其中，商业火箭研发企业「星际荣耀」完成E轮融资近10亿元首批资金交割，由多家银行系AIC机构出资。

　　结合往期数据分析，人工智能在过去一年中经历了从“蓄势”到“爆发”再到“高位震荡”的完整周期。2026年6月及7月，赛道披露投资金额呈指数级增长，单月一度突破700亿元大关，确立了其作为市场绝对主线的地位。8月虽然投资活跃度维持在历史高位（206起），但披露金额大幅收缩至246.75亿元，这说明市场尽管依旧有大量新项目涌现，但大额融资节奏暂时放缓。

　　从地域分布来看，长三角一体化崛起趋势明显，传统一线城市加速分化。上海、江苏、浙江构成了本月最活跃的投资集群，投资事件数合计343起，约占比45.1%，披露投资总额共345.81亿元，约占比48.1%，标志着长三角在硬科技和高端制造领域的集聚效应达到新高度。北京虽然事件数位居第三，但披露投资金额仅次于上海，达到133.06亿元。相较之下，湖北和山东投资事件跻身前十，但披露投资额低至亿元级别。

　　结合往期数据分析，作为长三角龙头，上海在经历短暂调整后，迎来了强势反弹，重点布局的集成电路、生物医药和人工智能产业，皆为本轮一级市场的热门赛道。就投资频次而言，2025年下半年震荡上行，进入2026年后月均投资事件数基本保持在80起以上。8月较7月峰值减少15.0%至130起，但与2025年同期相比仍明显增长60.5%。就披露投资金额而言，2025年下半年至2026年初，上海企业的获投资金总额波动较大，一度低至38.68亿元。2026年3月至5月，受「游宝阁」、「阶跃星辰」等大额融资事件影响，整体金额稳步攀升至272.21亿元。6月短暂冷却后，7月回升，8月更是重回200亿元大关，单笔平均融资额约为1.61亿元，由「Sharpa」、「垣信卫星」等大额融资案例支撑盘面。

　　活跃机构

　　本月投资活跃度排名前三的机构为HongShan红杉中国、中科创星和深创投，参投事件数分别为16起、16起、15起。投资总量在10起以上的机构共有10家，其中国资背景机构约占四成。从被投企业的行业分布来看，活跃机构的配置策略以人工智能和先进制造为主，量子科技正逐渐成为新宠。

　　值得关注的是，首次上榜的星连资本，另一个名称是“全球大模型第一股”智谱的生态基金——Z基金。星连资本成立于2021年，主要围绕AI的关键技术栈与应用场景展开投资，覆盖基座模型、AI基础设施、多智能体、具身智能、AI原生应用及智能硬件等方向。据智谱财报披露，截至2025年末，星连资本基金整体价值（NAV）约为13.03亿元，同比增长186.3%，智谱作为LP持股21.4%，账面价值达2.79亿元。

　　募资端由“国家队”主导，联手产业资本精准投向“硬科技”赛道。

　　上海国资委旗下的上实资本8月完成了两只基金的关账。其中，上海生物医药基金二期目标规模20亿元，首关认缴规模15亿元，重点投向IND到临床Ⅱ期阶段的创新资产，覆盖创新化药、生物药、医疗器械等领域，投资方LP包括上海医药、君实生物等产业龙头企业，以及上海国投先导、浦东创投、国泰海通等专业投资机构。而另一只上实绿色科技基金，目标规模10亿元，首轮以5.06亿元关账。基金主要围绕能源安全与低碳革命展开投资，重点关注水务环保、新型能源、新型电力系统、新型材料、AI赋能等领域。

　　专注医疗投资的比邻星投资，近期完成第四期创投基金的首轮关账。公开信息显示，该基金注册出资额为4.16亿元，将为生物技术及高端医疗器械领域的创新企业提供长期资本支持，机构投资方LP包括上海未来产业基金、国投创合长三角创投、杭州临空产业基金等沪杭国资平台，以及恩威制药、市北高新等上市公司。

　　大额投资

　　本月共有7起规模超过20亿元人民币的大额投资事件，披露投资总额合计288.71亿元，约占披露投资总额40.1%。

　　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。人工智能依然是吸金能力最强的赛道，大额事件约占比逾四成，披露投资额占比也超过四成。「小鹏机器人」首轮规模、估值双双创新高，由IDG资本领投，高榕创投参投，同时获得腾讯和阿里两大互联网巨头支持，说明“车+机器人”或将是下一个风口。

　　先进制造领域紧随其后，获投事件数和金额分别占比42.9%、39.2%，且具有鲜明的“国家队”色彩。随着「长鑫存储」市值逼近4万亿元，「长江存储」、「燧原科技」即将登陆资本市场，半导体作为重资产、长周期的赛道备受关注，3D DRAM存算一体芯片企业「谦合益邦」B轮吸引投资方国调基金、中国移动链长基金、山行资本等机构，融资总额超20亿元。

　　新兴赛道

　　本月量子科技表现突出，共有13家企业完成5.50亿元融资，量子计算投资事件占赛道总量76.9%，披露投资额约占赛道总量96.4%。其中，中性原子量子计算企业「向量奇点」正式宣布完成超亿元的天使轮融资，由IDG资本领投，五源资本、耀途资本、英诺天使基金等机构参投，所融资金将用于第一代中性原子通用量子计算机的研发，推进关键技术工程化与系统集成，加快迈向容错量子计算。

　　向量奇点成立于2026年6月，由北京量子信息科学研究院孵化，致力于打造国内第一代中性原子通用量子计算机，目前已在‌铷（Rb）元素与镱（Yb）元素‌计算平台上完成系统性布局。创始人李相良师承中性原子量子模拟领域的奠基人Tilman Esslinger教授。

责任编辑：杨舒

招聘丨汽车及机器人方向

Fri, 04 Sep 2026 06:06:46 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

用最具冲击力的视频语言，帮助更多人看懂产品、解析技术。

📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

常州女首富机器人转型才开始，先因裁应届生上了热搜

Fri, 04 Sep 2026 03:08:16 GMT

田晏林发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

如果没有这场“羞辱式劝退107名应届生”的风波，常州女首富周晓萍和她执掌的星宇股份，今年下半年原本可能会有另一个故事。

故事的开头或许会这样写：

一位卫校老师出身的女首富，带领国内车灯龙头公司，正在奔赴具身智能浪潮。

更多细节是，星宇股份在2025年10月专门设了一家机器人公司，女首富周晓萍还把儿子推上前线“挂帅”。

种种迹象表明，周晓萍希望在具身智能产业链中，复刻其在汽车产业已经建立的一级供应商地位。

这套故事原本相当完整，甚至已经被郑重写进赴港招股书，等着讲给港交所的投资者听。

然而过去这一周，被顶上热搜的，不是机器人，也不是IPO，而是107份解约协议。

107个应届生，一道选择题

事情并不复杂。

今年7月，星宇一共招了440名2026届高校毕业生，研发、技术、管培都有。

入职仅一个多月，HR开始分批约谈其中107个人，给出一道选择题：

要么以「个人原因」主动离职，拿半个月工资走人；要么去一线车间报到，按操作工标准重新定岗定薪。

应届生们听到了潜台词：不离职，就去「打螺丝」。

据被约谈的学生说，HR还暗示，如果不配合签字，会影响行业背调。

事情闹得沸沸扬扬。

8月25日，常州市人社局通报称，星宇股份在协商过程中存在“方法简单生硬，缺乏充分有效沟通”的问题。

两天后，星宇股份公开致歉，并宣布向107名被解约应届生发放3个月求职生活补贴。

原本，事情到这里可以结束了。但这场风波激起的千层浪和引发的社会影响，还在往外扩。

有被协商劝退的应届生整理了约谈录音、沟通记录等证据，制作中英文版本，通过大众集团供应链合规举报渠道提交投诉。

这直接触发大众针对「供应链内劳动者权益保障」的专项调查。而大众，恰好是星宇最重要的客户之一。

不少离职员工还在相继发声，将星宇股份潜藏的管理问题一一摊开。

据凤凰网科技报道，这家车灯龙头在“家文化”的表象下，还存在高压内耗、机制僵化、人才持续流失的另一面。

9月2日，周晓萍在中报业绩会上再次道歉。七天之内，两次低头。

会上，有媒体询问公司订单“断崖式下跌”的消息，周晓萍表示该传闻不实，当前公司量产和开发中的项目充足，生产经营正常。

一个耐人寻味的是时间点：7月29日，也就是解约风波出来的前一个多月，星宇股份刚向港交所二次递表，重启“A+H”计划。

8月14日，星宇拿下证监会备案，上市进程原本推进的很顺利。

令人费解的是，为何企业要在上市冲刺的关键窗口期，做出如此激进的人员调整动作？

一切还要从周晓萍的掘金故事说起。

“车灯女王”发家史

周晓萍，1961年生在常州武进，毕业于白求恩医科大学，随后进入武进卫校教书。凭借出色的教学和管理能力，她不到30岁便成为副校长。

1993年，校办企业风头正劲。32岁的她借钱与卫校合办「常州市星宇车灯厂」。

但因研发能力有限，该厂只能先销售最没人看得上的拖拉机和摩托车的车灯。

1997年转制，她跟父亲周八斤买断校方股份，把厂子更名为「常州星宇车灯有限公司」，才算真正下了海。

周晓萍的事业转折，来自一笔豪赌。

△

周晓萍

彼时在汽车供应链上，星宇完全是“小透明”。

为了找到大客户背书，叩开乘用车供应链的大门，她斥资8000万（几乎是她当时全部身家），单独设计了一套针对乘用车的配套灯具方案。

显然她赌赢了。

一汽大众成了周晓萍的第一个大客户，德系供应链的大门就此打开。

此后，上汽大众、奔驰、宝马、奥迪、丰田、本田、日产相继成为星宇车灯的客户，合资车企贡献的收入一度超过六成。

2011年，星宇股份在上交所敲钟，中国车灯行业第一家民营上市公司。

十年后，周晓萍以305亿元财富成为常州女首富。

高光也定格在那刻。

车灯生意走到今天，增长逻辑已经发生变化。

2021年之后，合资燃油车承压，在国内汽车产业电动化浪潮中，成为受冲击最严重、在华销量下滑最为明显的一批。

再加上整车厂打价格战，压力顺着供应链往下传，星宇股份很快感受到压力。

2020年该公司毛利率还是26.01%，但到了2024年，只有19.28%。

这期间，星宇股份也加快向新能源客户切换。目前，蔚来、小鹏、理想、赛力斯、北汽新能源、江淮等均是其客户。

2025年，转型初见成效，星宇股份营业收入达到152.57亿元，同比增长15.12%，归母净利润16.24亿元，同比增长15.32%，销售毛利率也提升到19.65%。

与此同时，公司也在缩减人员规模：2024年底星宇还有10426人，一年后只剩7532人，在职员工减少近三成。

也就是说，在「劝退百名应届生」风波出来前，星宇已经在悄悄瘦身。

值得注意的是，这并不等同于生产用工在收缩。

2025年正式员工大幅下降的同时，劳务外包工时大幅上涨（从863.81万小时上涨到1087.42万小时）。

只是这样做，对公司利润增长似乎也没太多帮助。

进入2026年上半年，公司增收乏力：营业收入68.84亿元，同比只增长1.87%；归母净利润6.69亿元，同比下降5.26%；经营活动现金流净额9.91亿元，同比下降17.30%。

你要说它缺钱？并不。

6月底，公司账上货币资金27.38亿，交易性金融资产还有9.09亿，上半年经营现金流净流入9.91亿。

这些年分红也很积极。

招股书披露，2023年、2024年、2025年分别支付股息3.124亿元、3.973亿元和4.265亿元，2026年4月又宣派5.088亿元股息，5月已经支付完毕。

粗略计算，2023年以来，星宇分红累计达到16.45亿元。

也因此，当这样一家手握数十亿元现金和理财、连续大额分红的公司再次赴港融资，市场也很好奇：

这笔钱准备花到哪里？新的资本投入，又能换来多少增长？

开辟具身智能“第二曲线”

招股书显示，本次港股IPO募资主要投向塞尔维亚海外基地扩建、智能车灯与具身智能研发、数字化升级以及补充营运资金。

按星宇自己的说法，公司从2022年起就在探索具身智能。

但真正的落子，晚了三年。

2025年10月，常州星宇智能机器人有限公司（以下简称“星宇机器人”）成立，注册资本1个亿，星宇全资。

三个月后，2026年1月，协作机器人厂商节卡机器人进场，拿走30%股份，星宇持股降到70%。

这笔交易有意思的地方在两家公司的关系：节卡曾是星宇的供应商，星宇又捏着节卡0.53%的股份。

你给我供货，我当你股东，你再入股我的机器人公司，两家就这么绑在了一起。

执掌新公司的是周宇恒，周晓萍的儿子。

1985年出生的周宇恒，毕业于上海交大电子信息与电气工程学院，还是英国谢菲尔德大学的管理学硕士。2013年他进入星宇股份，现在担任董事会副主席，兼星宇机器人执行董事。

近些年，「企二代」交班的例子不少，周宇恒接到的第一块新业务，就是机器人。

招股书里，该业务也被视为公司「第二增长曲线」。

星宇机器人不碰整机，只提供造机器人的三大组件：头部交互模组、光学模组、机器人蒙皮及结构件。

说白了，就是给机器人装眼睛、表情和皮肤。这套东西的底子，全在车灯主业里。

车灯本来就是光学、注塑和精密制造的组合，星宇有3000吨～4000吨的大型注塑机，有ADB自适应远光和DLP投影车灯攒下来的视觉识别、路径规划算法。

原本用来「看路况、变光型」的能力，搬到机器人身上，就成了「看对话的人、变表情」的模组。

今年1月，星宇机器人公开了一项「交互意图投影」专利；4月北京车展，它拉着节卡展出了四大类机器人产品。

转入具身智能还在起步期，星宇机器人的客户并不多，公开可查的有奇瑞汽车旗下的墨甲机器人。

墨甲机器人相关负责人告诉量子位：“星宇本身是奇瑞汽车灯零部件的供应商，我们机器人也会引入汽车供应链体系，星宇是其中一家。”

多说一句，奇瑞也是星宇多年的老朋友。早在19年前，仅奇瑞这一家大客户，就能撑起星宇股份过半营收。

今年WAIC上，星宇机器人的硬件方案还搭载在Moz2（千寻智能商服轮足人形机器人）、π仔（节卡机器人）两款机型上。

Moz2机器人，星宇深度参与整机机身外壳、一体化灯光交互系统的研发迭代。

针对π仔机器人，团队聚焦头部光学精准识别需求，从结构、材料、工艺多维度优化升级，有效解决光学畸变问题，保障设备在封闭面罩状态下依旧实现高精度视觉感知，兼顾外观质感与长期运行稳定性。

同时，星宇机器人还提供配套自研的核心关节模组。

招股书显示，星宇机器人首批向客户交付的只是样件。

星宇股份的报表分部也只有两块业务：车灯、控制器，并无具身智能。

既如此，星宇为何要把机器人定为「第二增长曲线」？

弗若斯特沙利文数据显示：

2025年全球人形机器人出货1.275万台，零部件和模组市场222亿元，2030年预计冲到4613亿。

嗯，市场足够大，前景足够好。

星宇股份表示：公司计划组建一支专业的研发团队，汇聚少数行业顶尖专家与经验丰富的工程骨干，以推进公司在具身智能领域的研发工作。

听起来，现阶段的具身智能，还是一个「期权式叙事」。

而期权不等于曲线。（doge）

从送样、定点、小批量到规模化盈利，中间隔着以年计的时间，还有一众同样盯上这门生意的对手。

舜宇在做光学模组，长盈精密在做精密结构件，海康威视也在研究机器人视觉，谁都没打算把「机器人一级供应商」的位置，让给一家车灯厂。

星宇手里的牌，是现成的产能、工艺和光学能力，切入成本低，输了不伤筋动骨。这个打法成立。

但「第二增长曲线」被放进招股书，多少有点抽象了。

现在，对星宇来说，比讲机器人故事更急迫的，是如何妥善化解107份解约协议引发的舆论危机。

募资的钱能花在建基地、搞研发上，唯独人心这笔账，花钱也买不回来。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

希音“打折”上市：700亿美金的“学费”过于昂贵

Fri, 04 Sep 2026 01:21:05 GMT

　　文丨翠鸟资本

　　9月1日，希音（0625.HK）上市首日的盘面表现，把这场考试的开场白写得很直白。

　　开盘48.56港元，与发行价持平；盘中最多跌近10%，探到43.7港元附近，估值一度跌破250亿美元；尾盘跌幅收窄，收报48.5港元，全天下跌0.12%。15%的超额配售权握在稳价人高盛手里，破发没有演变成溃败，但护盘护住的是价格，护不住的是定价权——那个曾经值1000亿美元的希音，公开市场只愿意给它四分之一。

　　估值大缩水的背后，是一场跨境电商模式的结构性换挡。

　　蒸发掉的700亿美元估值

　　等待了3年之后，希音终于在9月1日上午9点登上了港交所的交易屏——代码00625．

　　这家辗转了纽约、伦敦、香港三大交易所的跨境电商巨头正式挂牌。敲锣现场最有话题性的不是锣声，而是创始人许仰天：一件印着希音字样的黑色文化衫，没有正装，合照时主动站到最边缘，仪式一结束迅速离场，全程没有一句公开讲话。

　　致辞交给了首席财务官桂镭，敲锣的则是高级品牌总监和仓储经理这样的一线及海外员工。创始人把自己藏起来的方式，和这家公司过去三年在上市路上的处境，倒是出奇一致。

　　为什么说这场筹备了三年的上市谈不上体面？这是因为数字之间的落差实在难看。

　　2022年F轮融资后，希音估值一度站上1000亿美元，与字节跳动、SpaceX并肩，是全球第三大独角兽。四年过去，最终发售价定在了48.56港元——招股区间47.6至49.5港元的中位数，募资净额约132.14亿港元，对应估值约265亿美元。735亿美元，就这么在辗转等待中蒸发掉了，连此前市场传闻的400到500亿美元目标区间的下沿，都没能守住。

　　认购数据同样谈不上热烈。

　　香港公开发售录得5.63倍认购，一手中签率18.42%；国际发售只有2.59倍，机构端的热度明显偏弱。8月31日的暗盘交易先跌为敬，富途暗盘最低触及35港元，较发行价最多折让约28%。

　　从1000亿到265亿

　　等待的时间成本

　　上市窗口不是等来的，是抢来的。这个道理希音显然没明白。

　　2022年是其估值的巅峰，也是全球风险资本最后的狂欢。

　　当年希音以1000亿美元估值完成F轮融资，排在它前面的只有字节跳动和SpaceX。彼时全球时尚市场1.7万亿美元，希音以1.9%的份额挤进全球第三，仅次于Nike和Zara母公司Inditex。

　　故事讲得天花乱坠：每天上新4700款、200万+服装款式、库存周转35-38天、未售库存占比仅1-2%——而行业平均水平是30%。快时尚的效率天花板，似乎被一家中国公司重新定义了。

　　但资本故事的保质期比希音的衣服还短。

　　2023年融资时估值已降至660亿美元，2025年营收418亿美元，增速只剩8%。2026年第一季度更夸张，收入同比仅增1.1%。一个曾经年增速200%的神话，活生生熬成了一个普通的跨境电商公司。

　　港股市场的水位也没能帮上忙。

　　2026年上半年，港股有84家企业IPO，募资2080.15亿港元，数量不少，但市场情绪集中在AI、硬科技赛道，消费品和电商并不在主流偏好里。希音选择在此时上市，与其说是抓住窗口，不如说是被时间逼到了墙角——再拖下去，业绩基本面可能更不好看。

　　基石名单里，博裕资本、老虎环球、泛大西洋、景林都是IPO前的老股东，7家基石合计认购约3.83亿美元，其中新进机构只有腾讯、泰康人寿和瑞银资管新加坡三家。老股东下场认购，一边是为定价背书，一边也是借大幅回落的估值摊薄持仓成本。

　　从纽约到伦敦再到香港，三年辗转三地交易所之后，735亿美金的估值缩水，最终换来的是一张48.56港元的定价单。这笔学费贵不贵？首日的盘面，已经先给出了一半答案。

　　增长的飞轮变慢了

　　招股书上的数字不会说谎。希音的财务画像，是一幅典型的“增收不增利”困局。

　　2025年营收418亿美元，绝对体量依然可观，全球时尚市场1.9%的份额也还排在第三。问题是增速逐年下降。2023年41.1%，2024年20.7%，2025年8%，2026年Q1只剩1.1%。倒过来看更震撼：2019-2022年的增速分别是40%、140%、208%、98%。那个每年翻倍的希音，已经彻底留在了过去。

　　更棘手的问题是利润下滑。

　　2025年净利润20.6亿美元，同比下降38.7%。2024年还有33.65亿，2023年27.89亿——明明毛利在涨（毛利率从2023年的60.2%提升到2025年的67.9%），钱却越赚越少。

　　问题的根源出在营销费用端。

　　营销费用从2023年的34.5亿美元（占收入10.8%）一路膨胀到2025年的61.9亿美元（占收入14.8%），三年涨幅接近八成。2026年Q1光是广告费就烧了10.98亿美元，营销总支出14.3亿美元。

　　获客成本在飙升，但活跃用户增长却放缓了——从2025年底的2.73亿到2026年3月TTM的2.81亿，增量不过800万。

　　履约费用同样压得人喘不过气。

　　2023年135亿美元（占收入42.1%），2024年168亿美元（43.5%），2025年191亿美元（45.6%），2026年Q1进一步推高到47.7%。履约和营销两项加在一起，吞掉了超过六成的收入。毛利率再高，也经不起这样的消耗。

　　2023年和2024年净利率还有8.7%，2025年直接腰斩到4.9%。营业利润率约4.1%——17亿营业利润除以418亿收入——放在跨境电商行业里，这个数字谈不上安全边际。

　　资本市场的定价因此变得非常直白。

　　265亿美元的估值对应2025年20.6亿美元的净利润，市盈率不到13倍，市值规模和瑞典的H&M大致相当，而Zara母公司Inditex的市值大约是2130亿美元。全球最大的在线时尚平台，最终被按赚钱能力重新归了类——归到了传统服装零售商那一栏。

　　竞争格局的变化加剧了焦虑。

　　Temu的订单包裹量在2025年达到24%，追平亚马逊，希音只有约9%。“出海四小龙”——希音、Temu、TikTok Shop、速卖通——同台竞技，希音的先发优势正在被侵蚀。服装收入占比从2023年的68.8%降到2025年的63.8%，这个数字通常被解读为平台化转型在推进。

　　换个角度看，它更多反映的是服装业务增速放缓带来的被动下降，而非平台化真正跑通——服务收入（商城佣金）虽然同比增长39.5%，体量还远不足以撑起第二增长曲线。

　　当一个公司的增长飞轮转不动的时候，每一个曾经支撑估值的故事，都会变成反噬的压力。

　　美国加税、巴黎关店

　　免税红利消失的那天

　　希音的商业模式，从根子上说，依赖一个正在被拆除的政策套利空间。

　　这个空间叫做小额包裹免税。

　　美国长期执行“de minimis”规则，800美元以下的进口包裹免征关税。希音正是借助这一漏洞，将中国生产的廉价服装直接邮寄到美国消费者手中，绕过了传统零售商的关税成本。欧盟也有类似的安排：150欧元以下包裹免税。

　　不幸的是，这两扇门正在同时关闭，希音赖以起家的价格优势，正在遭遇政策层面的釜底抽薪。

　　2025年5月2日，美国正式取消800美元以下包裹的小额豁免，税率从0-62.5%飙升至10-87.5%。今年7月1日，欧盟也正式取消了150欧元以下小额包裹的免税安排。

　　美国市场的反应来得很快。

　　2026年Q1，希音美国收入20.4亿美元，同比下跌14.2%，收入占比从26.6%降至22.5%。欧洲市场占比32.1%，过去一直是最稳的基本盘，但7月1日欧盟新政生效之后，这片最后的“避风港”已开始漏风。

　　法国则扮演着政策收紧的急先锋这个角色。

　　6月3日，法国竞争、消费和反欺诈总局（DGCCRF）对希音开出2249.77万欧元罚单，加上此前因虚假折扣和环保声明被处以的4000万欧元罚款，法国政府已经从希音身上拿走了超过6200万欧元。6月16日，巴黎BHV Marais百货宣布终止与希音的合作，其巴黎首店随之关闭。BHV Marais的CEO措辞极为严厉，称引进希音是“战略错误”。法国海关甚至对32万个希音包裹进行了开箱检查——这已经不是监管，是围猎。

　　6月29日，法国参议院通过“反快时尚法案”，每件快时尚产品征收0.25-6欧元罚款，并禁止快时尚广告投放。这意味着希音在法国市场不仅成本大幅上升，连获客渠道都可能被切断。

　　政策红利的消失是结构性的、不可逆的。希音过去几年享受的，本质上是中国供应链效率叠加全球贸易规则漏洞的双重溢价。现在这个等式的一边被拆掉了，另一边——供应链效率——虽然依旧领先（每天上新4700款、库存周转35-38天的数据依然能打），但不足以独自支撑起400亿美元以上的估值，何况公开市场最后只给了265亿美元。

　　希音需要从一个“政策套利者”转型为一个“合规经营者”。这个转身有多难，看看它在法国交的学费就知道了。

　　可以说，希音依然是中国跨境电商赛道里最懂供应链的公司，每天上新4700款、200万SKU、35天的库存周转，这些数字在全球范围内没有对手。可投资人不会因为你上新快就多给一分钱，他们要的是利润能持续增长、增长能持续兑现。在这两个维度上，希音正在失分。

　　9月1日上市首日的盘面表现，把这场考试的开场白写得很直白。开盘48.56港元，与发行价持平；盘中最多跌近10%，探到43.7港元附近，估值一度跌破250亿美元；尾盘跌幅收窄，收报48.5港元，全天下跌0.12%。15%的超额配售权握在稳价人高盛手里，破发没有演变成溃败，但护盘护住的是价格，护不住的是定价权——那个曾经值1000亿美元的希音，公开市场只愿意给它四分之一。

　　如果把418亿美元营收、20.6亿美元净利润、2.81亿活跃用户这些数字单拎出来看，这还是一家好公司。问题是，当增速从200%掉到1.1%，当净利率从8.7%腰斩到4.9%，当美国关税从0涨到最高87.5%，当法国开始没收你的广告渠道——“好公司”的标准线，已经被悄悄地抬高了。

　　700多亿美金的估值缩水，不是资本市场的错判，而是希音为自己争取时间所支付的利息。港交所的钟声已经敲过，考场换了一个更残酷的：从今往后，它的每一份季报都会被拿来和48.56港元比较。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

理工科天才的黄金时代

Fri, 04 Sep 2026 01:19:06 GMT

　　去年年底，OpenAI前研究员姚顺雨高调加入腾讯，引发腾讯紧急辟谣：姚顺雨没有上亿薪资。

　　AI造富浪潮里，水涨船高的不仅有创业老板的身价，还有顶级打工人的年包，新时代的New Money正在批量制造。作为其中之一，姚顺雨出生于1998年，一共做了四次关键选择：

　　第一次是选专业：2015年，姚顺雨以704分的高考成绩进入清华姚班，学习计算机科学，师从清华学长、深度学习大牛吴佳俊，开始系统性接触通用人工智能。

　　2017年，大名鼎鼎的Transformer架构横空出世，自然语言处理成为热门方向。

　　第二次是选导师：2019年，姚顺雨赴普林斯顿大学读博，原本主攻计算机视觉，但姚顺雨认为自然语言处理更有潜力，改道自然语言处理与强化学习，结识了导师Karthik Narasimhan。

　　Karthik Narasimhan当时刚去普林斯顿，之前在OpenAI当了一年访问研究员，以第二作者的身份参与了GPT模型的开创性论文GPT-1。2019年，OpenAI拿了微软10亿美元投资，在硅谷声名鹊起。

　　姚顺雨和导师Karthik Narasimhan亦师亦友，后来姚顺雨结婚，导师还当了伴郎。

　　第三次是选公司：普林斯顿期间，姚顺雨有两篇署名一作的论文ReAct 和Tree of Thoughts，前者提出让AI在推理的同时可以调用工具，两者交替进行，是如今AI Agent的基础范式。

　　毕业后，姚顺雨加入了导师曾战斗过的地方OpenAI，主导了OpenAI的智能体产品，参与了Deep Research项目。

　　很多公司的核心研发岗位，履历都大同小异：选对专业、跟对方向、找对公司。新技术诞生之初，人才一定供不应求。每一次正确的选择，其实都在拉高自己的身价。

　　但和大部分人不一样，姚顺雨身价倍增，在于他做出的第四次选择：在AI竞赛如火如荼之时，碰见了一个什么都缺唯独不缺钱的公司。

　　腾讯在大模型竞赛里一度落后，作为追赶者，开工资也更爽快。从另一个角度讲，对腾讯这样的公司来说，能把大权交给一个27岁的年轻人，一定是被逼的没办法了。

　　选一个对的研究方向-毕业的时候赶上产业爆发-去一家产业前沿的公司-跳槽到一个出手阔绰追赶者。姚顺雨迄今的人生可以总结成一句话：

　　四倍杠杆做多人工智能。

　　你什么身价

　　高科技行业收入高不稀奇，但资本家像今天这样豪爽，人类历史上恐怕也是头一回。Sam Altman去年就在播客吐槽，Meta为了挖自家研究员，不惜开出1亿美元的签字费。

　　Meta在大模型研发上跌跌撞撞，但挖人向来出手阔绰。

　　去年7月，Meta挖走苹果基础模型团队负责人庞若鸣，直接开了2亿美元的年包。这是什么概念？大概就是给库克发完工资，还剩1亿多。

　　同一个月，Meta豪掷143亿美元拿下Scale AI 49%的股权，Scale AI创始人Alexandr Wang顺手入职Meta，全面领导Meta的AI团队。

　　扎克伯格大手一挥，Alexandr Wang原地问鼎福布斯2025最年轻亿万富豪，平时用模型写小红书文案的网友，就别嚷嚷自己是超级个体了，这才叫超级个体。

　　按照Equilar薪酬数据库的统计，OpenAI L5高级工程师年总包是82.9万-87.1万美元，Anthropic全公司薪酬中位数在42-54万美元，顶尖AI研究员年薪可能超过1000万美元，中间差了10倍。

　　天才和人才的区别，就是这么直接。以至于Meta CTO Andrew Bosworth接受CNBC采访时忍不住吐槽：

　　市场正在这里的某一层级人才身上设定一个价格，这在我20年的技术高管生涯中真的令人难以置信、前所未有。

　　白花花的银子直接散给AI研究员，显然是不行的。珍贵的现金要去黄仁勋那里换GPU，激励人才主要靠股权。Andrew Bosworth就在Meta内部辟谣过“一亿签字费”：给的主要是股票，完成KPI才能解锁。

　　发股票激励员工也很常见，但这轮AI浪潮有个不一样的地方：创业公司的估值膨胀速度非常惊人。

　　AI编程平台Cursor 2022年成立，2024年底估值26亿美元，2026年被马斯克的SpaceX以600亿美元收入囊中，不到两年翻了20多倍，巴菲特看了想销户，索罗斯看完想报警。

　　2022年底ChatGPT横空出世，OpenAI当时估值290亿美元左右，今年3月，OpenAI完成1220亿美元融资，估值8520亿，3年多翻了30倍。

　　同期，Meta市值翻了4倍，谷歌3.6倍，微软2倍，纳斯达克指数涨了2倍多，至于恒生科技指数，嘿嘿。

　　在马斯克起诉OpenAI的庭审证词里，OpenAI总裁Greg Brockman持有的公司股权价值约300亿美元；前首席科学家Ilya Sutskever攥着70亿美元的股票。估值涨得快，员工手里的股票也越来越值钱，身价提升速度惊人。

　　因此，大厂想挖OpenAI和Anthropic的顶尖研究员，不仅要匹配薪资水平，还得把期权增值的预期囊括进去。国内大厂想跨境挖人，还得算上汇率。

　　OpenAI也知道自己没法跟大公司比财力，所以给员工发股票格外爽快。按照华尔街日报分析，OpenAI股权薪酬支出占营收比例大约45%，远远高于硅谷大公司。2024年，这个数字高达119%。

　　2025年10月，OpenAI回购了一次员工股票，600名员工一共入账66亿美元，其中75人卖满了公司设定的3000万美元上限。按美国劳工部口径，OpenAI和Anthropic的工资中位数基本相同，竞争力全在期权上。

　　长期主义者从来不看工资条，但没有一个活跃甚至狂热的资本市场，AI大神们的身价不可能涨的这么快。

　　你当然可以说，这跟自己的股票持仓一样都是纸面财富，但人家账面上至少是赚的。

　　我在进步，你呢？

　　本轮AI技术浪潮的另一个特点，是New Money群体高度年轻化，小小年纪就财务自由了好几次。

　　2024年，AMiner分析了当时全球十个大模型[1]的核心研究团队，40岁以下占比69%，如果只看中国团队，高达84%。

　　按雷军的说法，小米MiMo大模型核心团队平均年龄25岁。其中大领导罗福莉1995年出生，比腾讯姚顺雨大三岁。被扎克伯格亲手送上富豪榜的Alexandr Wang 1997年出生，19岁就退学开公司了。

　　传统行业“十年经验”是核心资产，但人工智能产业化时间非常短，大模型核心技术栈2018年前后才逐渐成型，2020年的GPT-3证明了方向，2022年底ChatGPT一鸣惊人，很多AI实验室成立还不到十年。

　　换句话说，一个2018年才读博的AI研究员，已经算得上行业的老同志、老专家了。

　　反例不是没有，字节大模型研究部门一把手吴永辉，就是字面意义上的老同志。吴永辉1997年考入南京大学计算机专业的时候，姚顺雨还没出生。

　　吴永辉2008年博士毕业后加入了谷歌，一干就是17年，2025年初入职字节，全面负责大模型的基础研究，直接汇报给CEO梁汝波。

　　所以年龄只是表象，理工天才身价膨胀，离不开另一个大背景：AI的技术迭代速度非常快。

　　产业界普遍有一个共识：即便和几年前相比，如今的大模型存在断层式的技术代差。今年的训练方式和两年前相比，已经不是一个世界。

　　举例来说，TensorFlow曾是深度学习框架的绝对霸主，时至今日，PyTorch近乎垄断了研究和生产。模型规模、架构、基础设施时时刻刻都在迭代，五年前的经验放在AI领域，大概率算考古发现。

　　经验的半衰期太短，资历的护城河就不存在。由此带来一个现实的问题：只有团队选择了正确的技术方向，个人积累的知识和经验才有价值。

　　吴永辉一开始在谷歌负责搜索算法。2014年，他加入Google Brain团队，方向转向深度学习，2023年，吴永辉被晋升为“Google Fellow”和谷歌DeepMind的研究副总裁。

　　虽然年纪不算小，但吴博士一直战斗在谷歌最前沿的AI研究部门。别看谷歌现在虎落平阳，吴博士去字节的2025年，谷歌Gemini-3系列模型可是全方位碾压同行，多的是硅谷大儒为自己辩经。

　　吴永辉在Google Brain和DeepMind积累的知识和经验，大量细碎的Knowhow，在字节眼里是及时雨雪中炭。如果吴博士在安卓或YouTube部门，大概率是拿不到字节工牌的。

　　吴永辉入职一年多，Seed迭代了四个版本，豆包日均token调用量冲到180万亿，视频模型Seedance进步神速。姚顺雨在腾讯时间不算长，但混元大模型已经改头换面。

　　同样的道理，姚顺雨在OpenAI摸过的集群、调过的模型，对腾讯而言价值连城。腾讯可不缺博士，大家都是博士，差距在智商吗？

　　AI大神的身价，很大程度上取决于公司的技术架构和研究方向。相同背景和学历的两个人，一个去了A公司，一个去了B公司，五年后的职业生涯天花板，很可能天差地别。

　　想象一下这个场景：

　　你的同学A在Anthropic和研究AI Infra如何优化，你的同学B在OpenAI研究Harness如何设计，你的同学C在某创业公司连夜学习Claude Code泄露的51.2万行代码，而你正在周报里绞尽脑汁思考：

　　昨天AI红包转化的五个用户为什么没留存下来？

　　隐性知识

　　NASA飞控员Robert Frost提出过一个观点：

　　21世纪美国难以重返月球，缺的不是火箭图纸和工厂，而是那批了解阿波罗制造过程的工程师、技术员、科学家和飞控人员。

　　一个组织的成功，论文、专利和文档是一部分，另一部分是大量经验、工程和管理诀窍。这些隐性知识就像暗物质一样，难以被观测，但一定存在。

　　高科技行业的隐性知识从哪来：试错。

　　位于行业最前沿的公司，必然进行了最多的试错，这个过程中沉淀下来的隐性知识，是追赶者梦寐以求的核心资产，也是给人才定价的核心标尺。

　　OpenAI训练GPT-4期间，用了2.5万个A100 GPU，模型浮点利用率只有32%-36%。原因是故障太多，需要频繁从检查点重新训练。一次训练的算力成本约6300万美元，加上实验、数据采集等成本，还要更高。

　　烧钱烧出来的教训，亏钱亏出来的直觉，都会变成隐性知识。腾讯从OpenAI挖走姚顺雨，字节从谷歌请来吴永辉，开出的年包就包含了对隐性知识的定价。

　　如果一个专家能省下一个亿的试错成本，给他开5000万工资也是很划算的。

　　2017年，中芯国际请来梁孟松担任联合CEO。梁孟松何许人也？台积电近500个专利的发明人，带领三星率先量产14nm工艺，从台积电手里抢下了苹果A9芯片的代工订单。

　　中芯国际不能用三星和台积电的专利，但梁孟松知道哪些方向是错的，那条路走不通。因此，梁孟松有底气让中芯国际跳代研发，跳过28nm直接开发14nm工艺，成功量产。这就是专家的力量。

　　对一个出租车司机来说，如果舒马赫说自己赶时间，最好自己主动坐到副驾驶去[2]。

　　黄仁勋

　　火热的资本市场，快速的技术迭代，前沿领域的积累共同推高了AI大神的身价。但这个链条里还有至关重要的一环：算力。

　　AI实验室入不敷出，云厂商个个欠了一屁股债，唯独英伟达赚得头皮发麻。

　　英伟达二季报电话会上，黄仁勋给出了2027年营收增速70%的指引，并特别说明这70%是“供给受限口径”，如果按客户的真实需求算，增长是100%以上，但光刻机踩冒烟也供给不上。

　　算力紧缺有多夸张？今年1月智谱上市，结果上市刚满半年就启动了一轮大额融资，通过配售募资314亿港币，可见烧钱速度多快。

　　长期唱空AI的分析师Ed Zitron披露过一份OpenAI的财务文件，2025年，OpenAI亏了385亿美元，研发投入就吃掉了191.8亿，向微软租算力的服务费交了172亿。

　　昂贵的算力，拉高了AI实验室的试错成本。

　　由于算力稀缺，很多大模型公司账上的钱，可能只够训练两三代模型，一些前瞻实验拿不到足够的算力，探索性研究也得让位核心项目。试错机会变少，试错成本提高，继而影响产品竞争力和人才培养。

　　想搞价值投资的第一步是有钱，追求AGI的第一步是有算力。把模型的参数和规模做大，要看自己手里到底有没有足够的算力。之前广为流传的《文锋纪要》中，梁文锋就谈过这个问题：

　　“人才不是瓶颈，资源是最大的瓶颈。资源首先影响到人才培养，因为算力少，我们能做的实验机会比较少，所以我们的人才整体上比美国有差距。”

　　“我们跟美国的区别，我认为就是资源上的区别。我们看到的所有区别，包括人才的区别、模型能力的区别、应用的区别，可以认为都是算力资源上的区别。”

　　试错成本提高，就会拉高隐性知识的定价。

　　如果算力非常廉价，每家AI实验室都有充足的算力，研究方向就能大大解放，研发效率也会提高，培养人才的效率也随之提高。

　　算力昂贵，试错成本高昂，诞生在行业前沿的隐性知识就更稀缺。一个见过世面的脑子，不仅能给出前进的方向，也能实打实省下算力和试错成本。

　　只要算力依然紧缺，模型之间的差距依然存在，姚顺雨的故事就会反复重演。

　　姚顺雨的四次选择能不能复制，答案是完全可以，但没必要。

　　和姚顺雨同一级的姚班同学，有的在OpenAI，有的在Anthropic，还有很多人留在顶尖高校做科研，基本都扎根在了AI、量子计算等前沿领域。

　　您只要能考上清华姚班，就不存在选择的问题。您后面迈出的每一步，都在为我们普通人创造新的选择。

　　尾声

　　制造天才，需要合适的环境。

　　当年吴恩达选择谷歌合作“谷歌猫”项目，因为当时全世界只有谷歌有训练算法的数据和算力，这又建立在谷歌强大的盈利能力之上。谷歌的身后，是活跃的风险投资与资本市场，雄厚的产业壁垒和科研供给。

　　中国不缺天才，但长期缺少请得动天才的腾讯。腾讯给的不只是待遇，腾讯的财力影响上下游供应链的发展，腾讯的投入影响天才能调度的资源，腾讯的野心影响天才能取得的成就。

　　这一点乌克兰人瓦列里·巴比奇肯定最清楚。

　　瓦列里·巴比奇是谁？船舶设计专家，黑海造船厂设计部主任，参与了苏联所有航母的设计建造，瓦良格号总设计师。后来苏联解体，乌克兰船舶工业失去经费来源，瓦良格号停工，瓦列里·巴比奇下岗。

　　2000年，瓦列里·巴比奇转战文坛，解锁了大文豪技能树，加入乌克兰记者联盟及俄罗斯作家联盟，2006年获金笔尖奖，2012年获阿尔卡斯奖。

　　2014年，瓦列里·巴比奇暂别文坛，入职青岛中乌特种船舶研究设计院，获山东省“齐鲁友谊奖”。

　　天才的智商由基因决定，天才的成就由产业基础决定。

　　他日中国企业问鼎人工智能的王座，你在抖音刷过的广告，在王者荣耀买过的皮肤，在A股亏过的钱，就是你胸前的军功章。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

零跑拿下第一，干翻特斯拉

Thu, 03 Sep 2026 10:33:14 GMT

（来源：科技头版）

电车竞争进入白热化，谁也不敢保证能笑到最后。

出品 | 科技头版作者 | 李新

刚出炉的8月份新能源乘用车销量排行榜可以说是看点多多。

全国新能源乘用车厂商批发销量预估为151万辆，同比增长16%、环比增长4%，增速高于同期车市大盘。

老朋友比亚迪月销43万辆，已连续63个月位居国内新能源月度销量第一，并且遥遥领先第二名。

零跑交付10.31万辆，连续第二个月站上10万辆，稳坐新势力汽车第一的宝座，并超越了老对手特斯拉。

而吉利单月出口11.01万辆，同比增长205%。

从榜单可以看出，国内新能源汽车市场的层次和发展趋势越来越清楚。

总量保持增长，排名已经发生变化。零跑超过特斯拉中国升至第四，头部集团继续扩大领先优势，多家新势力则集中在3万—4万辆。

国内竞争加速分层，海外销量也在成为新的增长来源。

零跑表现惊人，国内市场销量分层

来看具体数据，销量榜已经明显分为三个梯队。

第一梯队进入集团竞争

8月，比亚迪销售43万辆，超过第二至第四名三家之和，优势不言而喻。吉利汽车以173675辆排在第二，奇瑞汽车以115558辆升至第三。

两家车企的新能源销量均已超过10万辆，传统大型集团在新能源市场的规模优势进一步扩大。

这类企业的竞争基础已经从单款车型转向品牌矩阵。

比亚迪拥有王朝、海洋以及腾势、方程豹等品牌；吉利形成了银河、领克、极氪等产品序列；奇瑞也在多个品牌和价格带同时推进新能源车型。

多款车型共同贡献销量，降低了单一产品波动对整体排名的影响。头部竞争由此进入集团化阶段，产品数量、价格覆盖和渠道规模共同决定最终销量。

零跑汽车领跑榜单的第二梯队。

零跑8月批发103129辆，同比增长80.7%，超过特斯拉中国的86166辆，升至第四。去年同期，零跑还处在5万辆量级；今年7月首次突破10万辆后，8月继续保持在同一水平。

连续两个月超过10万辆，零跑已经脱离普通新势力的销量区间。它与第三名奇瑞的差距缩小至1.24万辆，与排在身后的特斯拉拉开近1.7万辆。

零跑的增长主要来自产品线扩张。目前，零跑已经形成A、B、C、D四个系列，价格覆盖6万元至30万元级。A系列承接入门市场，B、C系列覆盖主流家用需求，D系列开始进入更高价格区间。

7月，A10月销接近3万辆，B系列超过2万辆，C10全球月销过万，D19交付量也超过万辆。几条产品线同时放量，零跑对单一爆款的依赖明显下降。

特斯拉中国8月批发86166辆，同比增长3.6%，实现连续第十个月增长。但其增速低于新能源市场整体水平，排名也由去年同期第三降至第五。

零跑与特斯拉之后，上汽通用五菱批发70941辆，上汽乘用车57708辆，长安汽车57092辆，构成5万—7万辆区间。

纳入本次预估的上月销量过万辆厂商，8月合计批发1407862辆，占市场预估总量的九成以上。

第三梯队的竞争集中在3万—4万辆。

按各品牌公布的交付数据，鸿蒙智行8月交付42101辆，小鹏39107辆，理想37679辆，极氪36981辆，蔚来35836辆，小米汽车连续第五个月超过3万辆。

这一段排名仍然受产品周期影响。新车上市、车型换代、产能调整和集中交付，都会直接反映在当月数据中。

小鹏、理想、极氪和蔚来四家头尾只差3271辆。一款新车如果月销达到5000辆，就足以连续改变几个名次。

相比短期名次，连续数月保持稳定，以及能否形成第二款、第三款主力车型，更能决定后续位置。

8月销量由此形成三个层次。头部集团依靠完整矩阵稳定在10万辆以上，零跑跨过规模门槛，3万—4万辆的新势力仍处于密集竞争区间。

国内竞争加剧，卷出海外市场

国内销量继续分化，如今海外市场的增量已经不容忽视。

8月，奇瑞集团出口196984辆，同比增长52.1%，出口量约占集团总销量的七成。

比亚迪海外销售18.95万辆，接近当月总销量的四成；上汽出口及海外基地产销量接近14万辆；吉利汽车出口110094辆，占当月销量约四成。

吉利的增速最为突出。其8月出口量同比增长205%，其中新能源车出口70629辆。新能源产品已经成为吉利海外增长的主要来源。

从整体趋势来看，2026年前七个月，中国汽车出口614万辆，同比增长66.8%；其中新能源汽车出口290.9万辆，同比增长120%。

出口已经是国内车企扩大规模的重要推力。

各家车企的海外基础并不相同。奇瑞长期经营出口市场，海外渠道较为成熟；上汽依靠MG等品牌建立了销售网络；比亚迪、吉利正在扩大新能源车型出口，并推进海外生产和本地化运营。

目前新势力中风投最盛的零跑也在增加海外布局。与Stellantis合作后，零跑可以借助现有渠道进入欧洲、中东、非洲和亚太市场。国内销量突破10万辆，为研发、生产和海外扩张提供了更大的规模基础。

而如今的海外市场因为各路新玩家的加入，也同时提高了竞争门槛。

欧洲、东南亚、拉美和中东的法规、能源结构与消费偏好不同，单纯出口整车难以覆盖长期运营。关税、认证、数据合规、售后服务和零部件供应，都会影响销量的持续性。

因此，下一阶段的重点将从卖到海外转向经营海外。海外建厂、本地采购、渠道建设和服务体系，决定短期出口能否沉淀为稳定份额。

长远来看，国内销量部分品牌之间只相差几千辆；海外市场一次增长，则可能带来数万辆增量。国内市场决定车企当前的位置，但海外市场正在决定下一轮增长空间。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

雷军最新发明，给行业上了一课

Thu, 03 Sep 2026 10:33:06 GMT

（来源：科技头版）

友商就学吧，雷军又教了你们一招。

出品 | 科技头版作者 | 刘峰

都说小米抄华为抄苹果是吧，不好意思，人家直接摊牌了，我的跟你们不一样！

近日，雷军发了条介绍小米澎程的视频，结果却把大家的注意力成功吸引到身边的新手机上。

视频里是一台红色的折叠屏手机，赤霞珠红配色，横向长条镜头模组，展开后是一块7.58英寸的大屏，合上后大小接近一本护照。雷军说这是“小米迄今为止最高端的手机”。

紧接着没过多久，雷军发了条微博，正式揭开了自家新品小米18 Fold的真面目。不叫“阔折叠”，而叫“中折叠”，微博里特意强调了三个字“新形态”。

小米确认发布会时间为9月7日晚7点，新手机正式售价还没有公布，但多家媒体已经从小米经销商处得到了消息，小米18 Fold全版本售价可能都在一万元以上，起售价约12000元。

“中折叠”新在名字，形态已经有了对手

对于这台新形态手机，小米手机部总裁卢伟冰说道：“它也不再是少数人的尝鲜，而是全方位看齐甚至局部超越数字旗舰的完整体验。我相信，它所代表的，不只是折叠屏的全新形态，更会成为下一代折叠屏的主流选择。”

在他看来，过去的大折叠展开后屏幕够大，但代价是机身又高又宽。很多人买回去以后，大部分时间仍在外屏上回消息、刷短视频，需要看文档或者同时开两个应用时才会展开。

而小折叠塞进口袋虽然很轻松，但合上之后的外屏、续航、散热和影像往往又要让出一部分空间。

两种形态都没有回答好行业最初的那个问题：如何同时解决“大屏”和“便携”？

小米的做法是，把小米18 Fold机身压得更短，5.38英寸外屏接近一台小尺寸直板机，官方说折起来与一本护照相仿；7.58英寸内屏接近一台小平板，阅读、表格和分屏都有更多位置。

雷军说这台手机的内外屏采用约√2:1标准纸张比例，“用来阅读，如看书般自然；用来观影，画面铺展不用裁切；办公看文档，无需缩放调整”。

雷军给“中折叠”的定义是八个字：“兼具便携与视野的全新体验”。

不过，小米虽然创造了“中折叠”这个新叫法，但从产品形态上来说，市场目前已有很近的参照物。

华为2025年推出Pura X，把短宽机身称为“阔折叠”。今年刚发布的Pura X Max，尺寸几乎和小米18 Fold相同，外屏5.4英寸，内屏7.7英寸，重量约229克，起售价10999元。

苹果还没上市的iPhone Ultra，爆料尺寸外屏约5.3至5.5英寸，内屏约7.6至7.8英寸，好像又是一个范围。所以到底该叫什么？

12000元的底气从哪来

一台手机起售价卖到12000元，小米以前没干过这种事。

过去小米的旗舰机，哪怕是MIX Fold系列最贵的版本，起售价也坚持压在万元以下，9999元。

小米18 Fold能卖这个价，底气从何而来？

首先也是最重要的技术，小米的自研芯片。

18 Fold首发搭载玄戒O3 AI旗舰芯片，台积电3nm工艺，集成240亿个晶体管。CPU采用十核全大核架构，最高主频4.35GHz，安兔兔跑分522万，是行业内首个突破500万分的移动平台。GPU首发16核G2-Ultra NX，图形性能提升85%，光线追踪性能提升182%。

雷军做芯片这件事，从2017年澎湃S1到现在快十年了。玄戒O3是小米自研芯片交出的最重要一份答卷。

18 Fold还将全球首发搭载长鑫存储生产的LPDDR6内存，玄戒O3是全球首款原生支持LPDDR6的移动处理器，峰值速率12800Mbps，内存带宽113.8GB/s。自研SoC搭配国产新一代内存，这是小米第一次在旗舰芯片和内存两个核心器件上实现“双国产”。

加上澎湃OS 4和MiMo端侧大模型，软硬一体全栈自研。这三项自研技术，是18 Fold定价最硬的底气。

然而，跑分很高，放进折叠屏以后却还有另一层难题。

折叠机身内部被铰链、两块屏幕和电池切成几部分，留给散热的空间更碎。芯片能在实验室跑到多少分，与游戏半小时后还能剩多少性能，属于两件事。

小米称18 Fold完成了一小时大屏重载挑战，帧率稳定、机身温度受控。但具体的游戏、环境温度和帧率数据仍要等发布会和第三方实测补齐。

9月3日，雷军又公布了一批更容易被大家感知到的配置。6000mAh电池、67W有线充电、50W无线充电，至少让折叠屏不必先在续航上认输。

影像部分是一颗2亿像素主摄、一颗5000万像素3.5倍潜望长焦和一颗5000万像素超广角。

大电池、无线充电和潜望长焦都塞进短宽机身以后，18 Fold才有资格谈“完整旗舰体验”。

官方还称，新一代龙骨转轴配合双层UTG玻璃，可以承受1.2米跌落。内屏抗尖锐物冲击和重物跌落能力，相比MIX Fold 4都提升了两倍以上。

这些耐用性数据来自小米实验室。零售机摔到什么角度、地面是什么材质，结果都可能不同。折痕控制、铰链松紧、内屏维修价格，也要等真机和售后政策。

对一台可能卖到12000元的折叠屏来说，维修一次要花多少钱，往往比跑分榜上高出几十万分更能影响购买决定。

万元机这条路上，小米不是第一个

万元以上的折叠屏手机，华为、三星、OPPO、vivo都有。

但那些都是大折叠，展开8英寸以上，重量动辄250克往上，合上之后厚得像一块砖。

真正能和小米18 Fold拼的，说到底还是上面提过的华为Pura X Max，iPhone Ultra，顶多再加一个三星Galaxy Z Fold8。

7月22日，三星Galaxy Z Fold8在英国伦敦发布，采用全新4:3比例的7.6英寸内屏，外屏为5.5英寸，国行起售价12999元。这同样是一台阔折叠，走的是“平板级大屏体验”路线。

卢伟冰有句话说的很对：“它不再是少数人的尝鲜，而是全方位看齐甚至局部超越数字旗舰的完整体验。”

从经销商反馈来看，市场对这台手机的反应超出了预期。

某头部小米经销商透露，18 Fold的定金预定量“大幅超越预期，远超往年历代小米折叠屏前期预定量”。在12000元的价位上能有这种热度，说明用户对“中折叠”这个新形态是有期待的。

但挑战也很明显。

第一，12000元的价位段，小米从未真正站稳过。小米的品牌溢价能否支撑这个价格，要等市场检验。

第二，小米自称“中折叠”，但从产品参数看，它的核心卖点跟华为、三星的阔折叠高度重合。“中折叠”不同在哪、凭什么值这个价，都需要小米在9月7日的发布会上讲清楚。卢伟冰既然敢说“下一代折叠屏的主流选择”，那第一批用户的口碑小米绝对不能搞砸。

第三，成本压力还在持续。手机行业公开数据显示，内存成本涨幅高达1700元。如果元器件价格继续上涨，后续机型的定价只会更高。

9月7日晚7点，雷军将在发布会上公布小米18 Fold的最终售价。12000元是目前经销商的预期，最终价格会不会有惊喜，还有悬念。

小米的优势在于首发玄戒O3芯片和6000mAh电池，参数比华为和三星更激进。“中折叠”到底是新物种还是新噱头，到时候自有答案。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

考验外卖平台基本功的时候到了

Thu, 03 Sep 2026 01:43:15 GMT

　　编辑 | 曹宾玲

　　数据支持 | 洞见数据研究院

　　美团最新成绩单，是观察外卖大战补贴退潮的一个切口。

　　财报显示，美团二季度收入1046亿元，同比增长14.4%，恢复两位数增长；经营利润环比由负转正。这得益于新业务亏损的收窄，更离不开核心本地商业，尤其是外卖“基本盘”的贡献。

　　过去一年，外卖江湖烧掉千亿，市场格局仍维持在5：4：1，美团GTV份额也在超60%的基础上扩大优势。在实付30元以上的中高客单价正餐市场，其份额同样稳居70%高位。

　　今年以来，随着监管持续引导，行业竞争趋于理性，“拼补贴”慢慢回到了“拼服务、拼品质”，市场回到了美团的优势区间。

　　仅看数据或许缺乏实感，回到用户体验、履约效率、商户供给这些运营细节里对比，就会发现平台之间的身位非但没有拉近，反而拉大了。

　　小到商家展示页改版，大到外卖与本地生活生态的互通，平台服务的颗粒度、精准度看似毫厘之差，却可能是下半场战事里的关键因素。

　　当非理性的补贴退坡，基本功的比拼，才是经营之道。

　　堂食搬进外卖页，细节里做绣花功

　　最新财报显示，美团销售成本率“三连降”至66.5%，几乎回到外卖大战开打前的水平。

　　但订单份额基本保住了，美团仍维持领先。这表明，其并没有靠疯狂烧钱守城。

　　在没有大幅削减补贴规模，也不刻意抬高客单价的情况下，依然能稳住，美团必定偷偷努力了。而深挖其最近大半年的变化，会发现有一个绕不开的关键词——用户体验。

　　随着“幽灵厨房”“外卖员不选清单”频上热门，点外卖越来越从选“吃什么”，变成选“还剩哪些可以吃”，以至于打出“品质外卖”的旗号，就能打开突破口，迅速入局分羹。

　　各大平台卷明厨亮灶、堂食店，食品卫生看似更透明了，但一家只有三四张桌子、开不起直播的苍蝇小馆，究竟能不能吃、好不好吃，用户依然无法透视，大家苦“餐桌安全”久矣。

　　针对这一痛点，美团页面有了新的解法：把点评用户的真实图片展现过来。

　　任意点开一家小店，除了门面和大堂实景，还新增了“堂食相册”，里面满满都是点评网友的真实分享，餐品卖相、分量清晰可见，且滚动更新。

　　用户将堂食评价与商家提交的食安日记等资料进行交叉验证，就能锁定可靠的店铺。

　　与此同时，借鉴大众点评必吃榜、黑珍珠餐厅指南的外卖“必点榜”“金标店铺”也已上线，这些榜单通过平台严选口碑好店，降低了外卖党的试错风险。

　　可见，外卖江湖混战一年多，各平台的消费体验看似不相上下，实际仍存在微妙的差别。

　　类似的细节，在解决用户“选择困难症”上也有体现：美团外卖分类中，“美食”颗粒度细到黄焖鸡、煲仔饭单开一项；其他平台要么刻意弱化餐饮细分，要么可着精致餐饮做文章。

　　不同的风格，背后是以电商为主业的外卖平台，意在兜售高客单价的百货、生活服务，压缩“美食”才好引导流量；或者无意与美团硬碰硬，做“小而美”的品质外卖，把电商用户的胃锁死在自家即可。

　　但外卖业务是美团的命脉，这决定了其必须寸土必争。更何况，深耕餐饮十几年，平台上早已积攒了海量供给，不把分类做到极致，用户就得“大海捞针”，耗费大量筛选时间。

　　为了进一步缩短用户决策路径，价格也越来越透明。

　　过去，外卖平台盛行“数字游戏”，商品页面显示18元，红包、满减却得另计，稍不留神结算价就膨胀成20+。美团推出的“特价外卖”主打“一口价”，分三个价格带可选，将用户从计算中解救出来。

　　甚至“特价外卖”栏目，还开始“因品施策”。

　　搜冰淇淋，反馈的配送时长全部卡死15分钟以内；搜小龙虾，距离的权重降低了，“味道很赞”“多人回购”成了重点；在烘焙糕点等价格、时效、口味“众口难调”的品类上，搜索结果又变回了传统的综合排序。

　　显然，美团外卖算法可能已经没有“通用模型”了，它正针对每一个本地生活和品类组合，排列出“痛点优先级”，进而满足用户的即时需求，形成更好的消费体验。

　　如此从筛选、匹配到比价步步为营，用户流失被层层拦截，转化效率自然提高。美团正是靠这套绣花功夫，在外卖红海里实现了更高质量的增长。

　　当然，想让外卖党用脚投票，履约的可靠性也不能拖后腿。

　　在同一家店点外卖，会发现美团骑手虽更晚取餐，但专送一单，反而更快送达；另一平台骑手更早出发，却因配送多单，比美团晚到几分钟。

　　这微妙的一幕背后，不仅是运力体系的差距，还有平台调度策略、并单逻辑、路线规划的不同。美团的底层运营，同样更“老谋深算”。

　　运营层层“挤干”损耗，激发“效率复利”

　　今年二季度，美团配送服务收入267.8亿元，同比增长13.1%，重回正增长。

　　在补贴收紧、订单结构改善共同压住单量之际，配送收入还能实现13个百分点的提升，这显然不只是美团“借旺季东风”的低调解释可以概括的，需回到配送细节里找答案。

　　一组鲜为人知的数据是：30分钟的外卖配送时长，光在小区里走路可能就要花掉二分之一。

　　在“进门难”的大型小区，骑手登记、步行进入就要花两三分钟，在迷宫般的单元楼里找门牌还要再耗几分钟，加上苦等电梯，总耗时轻松超过15分钟。

　　而这些交付损耗，还往往“不被看见”——系统只显示从商家到顾客单元门口的距离，迷路、爬楼梯的耗时体感上被“抹零”。骑手一旦碰上，不仅一单超时，后续几单也跟着遭殃。

　　不过，如今许多小区里开始出现印着美团Logo的“骑手专用接驳车”，骑手被禁止带车进入时，可用接驳车接力，原来10分钟的步行时间能压缩到4分钟左右。

　　平台还联合社区绘制详细地图，试点后骑手找路时间从5-10分钟缩短至2分钟；下雨、等电梯等变数，则通过模型来预估时间，留出容错空间。就这样，配送“最后100米”的堵点，一点点被疏通。

　　很显然，在其他平台埋头补三年前的“路线规划课”时，美团已经着手解决配送细分环节上的痛点了。

　　而且不是减少一个环节的磨损，是从商家出餐、取餐交接、平台调度、配送在途到“末端100米”的全链条进化。

　　配送生态得到优化，骑手也终于能缓一口气。

　　如今骑手们超时可以免罚了，等红绿灯的时间不再倒计时，路过危险路段还有AI“团宝”预警……平台做出这些“人情味”调整，不只是希望配送员当下更有尊严，也在谋求骑手生态的长期健康。

　　毕竟外卖行业“速度竞赛”的打法行不通了，“质量竞争”刚刚开场。牺牲一些即时效率，换取长期可持续的运营，不是可选项，而是必答题。

　　这种价值转向，在商家生态运营上也有迹可循。

　　外卖大战后，美团先在自己的钱包上砍了一刀：排序规则从“店铺评分+销量活动”为主，改为按“餐品质量分+服务体验分+食安指标”综合评估。

　　过去，商家如果肯花钱推广、肯上团购套餐，再把店铺评分刷到4.7以上，也有可能快速拉升曝光冲单量，外卖平台也赚到了广告收入和订单量。

　　只是时间久了，餐品好不好吃，成了边缘话题；商家也还被动卷进“满减军备竞赛”，利润空间被挤压，容易陷入“低质低价”的恶性循环。

　　新评分体系改革后，“钞能力”在推荐中的权重降低了，质量不过关就拿不到流量，食安指标更是直接占20%权重，品质商家获得了公平的起跑线。

　　更进一步说，平台倾斜流量的方式，也不再是大水漫灌。

　　去年那场大战，制造了日订单近2亿的“超级繁荣”，商家爆单到手软。可冲着免单、低价来的用户，“补贴一停、感情归零”。营销的钱烧不出护城河，平台开始重新调整补贴的姿势。

　　有用户已经嗅到了变化：进店浏览60秒未下单准备退出，系统自动弹窗塞券“挽留”；近期点过的餐食，系统会推荐其他店，且一点进去就能获得“新客补贴”……平台资源集中在提升转化可能性、挽回流失用户上。

　　对于高频高客单用户，则在扩大“品牌卫星店”等优质供给的基础上，将外卖、到餐等消费累计至到店酒旅的会员积分池，用长期权益绑定消费。

　　从配送和骑手调度，到商家洗牌，再到流量精准导流，美团把所有环节上的损耗都拧一遍，效率自然层层优化。而这种系统性的效率壁垒，正是补贴退潮后最考验平台的真功夫。

　　外卖平台的补贴战熄了火，看不见的硝烟仍在弥漫。

　　每一单的准时率、每一次推荐的精准度、每一家小店的经营账单，都是平台暗自较劲的筹码。竞争从未消失，只是以更理性、更隐蔽的方式进行，需要留心才能看见。

　　下半场的基本功的比拼，胜负犹未可知，但能让顾客吃得满意、商户踏实做生意、骑手稳定有收入的平台，一定不会过得太差。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

七成影视公司亏损“阵痛”，AI转型是“生死线”的答案？

Thu, 03 Sep 2026 01:41:59 GMT

　　作者| Mia

　　编辑| 糖炒山楂

　　又是一年财报季，又是一年暑期档复盘时。

　　据不完全统计，十多家影视公司中，大约有七成左右的公司，年中报均为“亏损”状态，多家由盈转亏，仅有芒果超媒、华策影视、光线传媒、柠萌影视、上海电影等几家公司避开了“负利润”。

　　因上半年市场大盘低迷，“电影股”大都出现了不同程度的失血。暑期档《欢迎来龙餐馆》上映，一度短暂带动北京文化股价，随后又很快回落。对于剧集公司而言，平台采购预算收紧，长剧破圈大爆变得更难，不确定性更高，业绩波定性比以往更大。

　　整个影视行业的结构性困境由来已久，相比纷纷转战AI漫剧的短剧公司，船大更难调头，降本增效，全力转型，似乎是“逆风局”唯一的必然选项。

　　普遍亏损与少数盈利

　　对于多数电影公司而言，亏损基本是可以预知的答案。拿掉极端案例《哪吒2》的加持之后，Q1春节档票房同比跌去半数，加上Q2大片缺位，结果是2026年上半年全国电影总票房173.54亿元，同比下降40.6%，观影人次4.21亿，同比下降34.2%。

　　当前的环境下，越是“重资产”，回本难度越大，反之，越是“轻体量打法”，越有腾挪的空间余地。

　　头部公司集体转亏，折射出市场的不景气程度。儒意电影总收入为50.89亿元，较去年同报告期营业总收入减少16.00亿元，较去年同期下降23.92%。归母净利润为-1.55亿元，较去年同报告期归母净利润减少6.91亿元，同比较去年同期下降128.92%。虽然上半年市场份额同比增长2.1%，仍由盈转亏，财报将亏损原因指向“院线业务”。

　　同样覆盖内容生产到放映的央企中影，实现营业收入15.12 亿元，同比下降11.93%；归母净利润-1.10 亿元，同比微增 0.28%；扣非后归母净利润-2.13 亿元，同比下降 0.66%。

　　由于租金、折旧、能耗等为固定支出，院线股承受的压力更大。幸福蓝海、金逸影视、横店影视等营收利润双降。以横店影视为例，财报数据显示，报告期公司实现营业收入8.07亿元，同比下降41.20%；归母净利润-0.62亿元，同比由盈转亏；扣非净利润-1.06亿元，同比下降163.44%。报告期内，电影放映及相关衍生收入板块实现营业收入7.10亿元，同比下降45.90%。

　　业绩波动依然直接与单部大片挂钩，博纳影业成功减亏，上半年有春节档票冠《飞驰人生3》助力，公司“在影片投资策略上采取更严谨的方式”，实现营业收入4.58亿元，同比下降31.90%；归母净利润为-1.69亿元，同比减亏84.00%；扣非净利润为-1.88亿元，同比减亏82.75%。不过暑期档的《四渡》目测或将亏本。

　　北京文化上半年实现营业收入9746.86万元，同比下降38.22%；归属于上市公司股东的净利润为-3920.48万元，上年同期为-2.33亿元，亏损同比收窄83.15%，减亏的原因并非业绩，而是“全靠更惨淡的去年衬托”，即去年《封神第二部》扑了。

　　港股上市的猫眼娱乐，作为票务平台，同样受到市场不景气状况的波及，上半年营收同比下降27.6%，净利润同比由盈转亏，公司所有者应占亏损2759万元。

　　一惯“求稳”的光线传媒，在同行集体亏损时，成为为数不多的幸存者，但因《哪吒2》红利不再，降幅惊人，上半年公司实现营业收入3.24亿元，同比下降90%；归母净利润3300.89万元，同比下降98.52%，上年同期为22.29亿元；扣非净利润463.68万元，同比下降99.79%。

　　剧集公司这边，生产制作和发行周期长，季节性波动导致收入确认滞后等因素依旧存在，另外，长视频平台持续降本增效，多个演员公开喊话“没戏拍求工作”，长剧主业务受影响较大。

　　欢瑞世纪陷入了“增收反而亏损扩大”的局面，报告期公司实现营业收入2.48亿元，同比增长25.24%；归母净利润-1.44亿元，亏损同比扩大；扣非净利润-1.42亿元。

　　慈文传媒披露，报告期内实现营业收入1892.26万元，较上年同期下降90.02%。实现归属于上市公司股东的净利润-3323.07万元，较上年同期扩大亏损43.98%。

　　上半年有《轧戏》《问心2》播出，柠萌影视上半年实现营收5.41亿元，同比增长34.8%；经调整净利润人民币0.3亿元，同比增长106.9%。

　　华策影视的半年报则主打“增利不增收”。2026年上半年，公司实现营业收入6.85亿元，同比下降13.22%；实现归属于上市公司股东的净利润1.67亿元，同比增长41.98%。

　　作为长视频平台代表者，芒果超媒虽然盈利，却走向了“增收降利”，2026年上半年，公司实现营业收入61.94亿元，同比增长3.86%；归母净利润2.02亿元，同比下降73.58%，原因或为会员收入下降，同时在综艺、AIGC两端投入。

　　转型：AI、衍生品与真人互动影游

　　今年暑期档电影以124.98亿元落幕，同比增长4.45%，观影人次为3.4亿，同比增长5.86%，《功夫女足》《欢迎来龙餐馆》《八仙！》《蜘蛛侠：崭新之日》《奥德赛》位列TOP5。

　　平均票价降至36.8元，“低价促销”带动多项数据明显上涨，同时隐忧浮现：极限定档撤档成为常态；头部标准由“30亿”进一步下探至“20亿”量级；除了引发玩梗狂欢的《牛来》和《后室》《痴迷》等新生代恐怖片之外，大部分影片面对的是年轻观众的进一步流失。

　　将目光投向长剧市场，似乎也不算十分乐观，基本盘流失，“全民爆款”失踪多时，去年还有《藏海传》《生万物》等大剧，今年最火的剧是已经播出十年的《我的前半生》。

　　由此看来，接下来的Q3，以及之后的几个季度，也很有可能面临着较为严峻的考验。

　　资本永远都在追逐最热门的概念，而传统影视行业已经远离风口许久，侧面反映为开机数量的急剧下跌，杨天真在首期播客中表示，今年剧集开机率可能只有去年的30%，很多项目演员签完约都开不了机，资方说撤就撤。8月18日，横店影视城官方数据显示在拍传统长剧仅剩16部，较往年暑期旺季腰斩。

　　如何转型自救？纵观多份财报，多家上市公司在报告中提及自身的AI内容布局。将目光投向当下最大的风口，“AI+”首当其冲。一方面是真人项目的产能压缩，另一方面则是AI项目的产能爆炸，以及随之而来的行业格局洗牌。

　　华策为同行指明了方向，利润大增的关键，在于算力业务和经纪业务的双轮驱动。华策在AI业务上，实行算力、模型与应用全链路布局，并对外提供“贸易+云服务”，算力业务实现营收同比增长184.03%至1.60亿元，占总营收比重升至23.41%，首次成为公司第一大营收来源；经纪业务实现营收1.53亿元，占比22.37%。

　　但是，与新业务增长点同时到来的，还有经营性现金流持续承压，其经营活动产生的现金流量净额为-2.10亿元，同比恶化36.11%，反映出AI相关业务仍然是一个烧钱的游戏。

　　作为与影视公司关系密切的“IP上游”，多家以网文为主业的公司，已转型成为AI短剧、短剧出海的主力军。掌阅科技半年报显示，短剧等衍生业务实现营业收入11.85亿元，同比增长41.45%，占公司总营收的66.41%。

　　中文在线上半年的短剧及IP衍生品业务营业收入4.11亿元，同比大增108.72%，其旗舰出海短剧平台FlareFlow积极拥抱AI转型。

　　上半年，阅文集团收入达35.3亿元，同比增长10.7%。在“IP+AI”战略指引下，上半年阅文短剧及AI漫剧业务收入达4.3亿元，同比增长230%。

　　资本市场对于AI相关概念表现出强烈的热情，8月31日，《后西游记》作为国内首部登陆卫视黄金档的AIGC长剧，上线芒果TV加湖南卫视，开播当天到次日，芒果超媒连续两个交易日收获“20CM”涨停，两天内芒果超媒市值增加逾百亿元。

　　另一个转型方向是押注IP衍生品开发，布局Z世代关注的潮玩卡牌等。

　　儒意与“自嘲熊”、《八仙！》、《燕云十六声》等多类IP合作推出联名款，自有卡牌业务时光卡藏聚焦收藏卡与TCG赛道，与《幻兽帕鲁》合作。上海电影发力《中国奇谭2》和《浪浪山小妖怪》商业转化，报告期内新增百事、伊利等头部品牌授权项目19个，总曝光36.2亿，带动终端GMV约9.5亿元。

　　其他被看好的方向还有打破次元壁，发力真人互动影游。今年《盛世天下》系列总销量破500万套，系列营收约1.5亿元，再次点燃了行业的热情。

　　2026年8月，华策影视主导的真人互动影游《代号：迷失》正式开机。欢瑞世纪因AIGC和互动影游被市场看好，旗下凤麟互娱主投出品的《江山北望》登陆Steam后冲入国区前十，不久前还发行了《代号三国：龙起》。

　　可以确定的是，影视公司们面对的是前所未有的挑战，困难之中也存在着机遇，包括且不限于短剧对用户娱乐时间的挤压，AIGC对内容行业的重塑……“打不过就加入”大概是最现实的选择。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

芒果超媒涨停背后：卫视播出《后西游记》证明AI长剧成了？

Thu, 03 Sep 2026 01:37:02 GMT

　　编辑高宇雷

　　8月31日和9月1日，芒果超媒连续两个交易日20CM涨停，AI短剧、游戏和传媒概念股也出现明显上涨。神话题材季播剧《后西游记》的首播表现以及“首部上星AI长剧”的标签，大概是最直接的催化剂。按照平台官方的说法，首播当晚该剧实时收视率位居省级卫视同时段第一。

　　资本市场给出的答案非常干脆，但如果把股价和“首部”两个标签暂时放下，结论或许没有那么确定。从观众反馈来看，《后西游记》呈现出比较明显的两面性。一部分观众对画面完成度感到意外，认为角色动作流畅，摆脱了AI视频常被诟病的粗糙感；另一部分观众则把注意力放在故事本身，对情节推进、人物塑造等细节提出了质疑。

　　某种程度上来说，《后西游记》证明了AI长剧已具备“可以被正常观看”的基础，但难点在于能否在40分钟一集、30集一季的长度里保持叙事质量。资本市场交易的基础是前一个变化，影视行业最终要验证的却是后一个问题。

　　不谈AI，《后西游记》是一部什么剧？

　　《后西游记》并非直接翻拍经典《西游记》，而是取材于明末清初的同名神魔小说，将故事放到了孙悟空成佛之后，从封圣千年庆典开始，围绕新的石猴孙小圣以及唐半偈、猪一戒、沙弥等角色展开。

　　“西游”是一个相当适合以AI手段进行尝试的题材，花果山、云海、妖怪、法术等元素本身就具有较强的幻想属性，AI在场景和人物造型上的优势容易被放大。但如果让AI直接重新演绎观众已经熟悉的孙悟空、唐僧，又很容易陷入和经典版本比较的困境。可以说，“西游之后”的故事为制作团队提供了更大的视觉想象和叙事空间。

　　平台官方透露，《后西游记》第一季“花果山篇”共30集，每集约40分钟，该剧100%由字节跳动旗下视频生成模型Seedance 2.0、Seedance 2.5提供AI技术支持，于8月31日18点在芒果TV上线，20点登陆湖南卫视。首播当晚实时收视率最高达到0.3384%，第二日峰值为0.3884%，位居省级卫视同时段第一。

　　从已播出的内容来看，视觉确实是它最容易获得认可的部分。相比现实题材，神话世界对于人物细微动作、现实空间关系的要求没有那么苛刻，AI生成的瑕疵也更容易被宏大的视觉场景掩盖。

　　然而，一个几秒钟的镜头足够漂亮，并不意味着40分钟的内容能够让人保持观看的兴趣。人物需要在不同场景中保持统一，动作要符合空间关系，表情和行为要与角色性格匹配，前面的伏笔还要能够在后面的剧情里产生作用。这些要求叠加起来之后，AI面对的已经不是单纯的画面生成问题，而是连续叙事问题。

　　《后西游记》目前暴露出来的问题恰好集中在这里。在芒果TV的剧集评论区，有观众提到，第一集开篇就出现了穿帮镜头，“青萝婆婆上台阶时双手是空的，上完台阶手里多出了拐杖”。此外，也有观众写道：“没有太出戏的地方，就是剧情一言难尽，不知道要干嘛。”

　　这也是《后西游记》值得观察的地方。技术之外，真正检验AI长剧能力的，是人物之间的对话处理、细腻表演、复杂关系、连续动作，以及埋在故事线中的成长。当观众不再因为AI本身而惊讶，他们需要更多被留下的理由。

　　芒果超媒所扮演的角色

　　某种程度上来说，《后西游记》并不是一个影视公司交付的“技术产品”，它更接近于一次传统内容平台内部进行的生产方式实验。

　　该剧由芒果TV出品，芒果TV AIGC创新内容中心制作，伯璟文化承制，内容生产依托于芒果TV的AIGC内容创作平台“芒果灵创”。这个身份组合很重要，作为湖南广电旗下平台，芒果TV本就具备成熟的内容生产能力，积累了一定体量的影视综艺制作经验、IP资源和内容人才。

　　其中，芒果TV AIGC创新内容中心于2026年2月设立，为独立一级中心，与节目制作中心、技术中心等平级，团队成员主要来自湖南卫视、芒果TV各核心部门，业务方向为AI真人剧、AI漫剧、虚拟偶像等。

　　AI的介入，改变了影视行业的业务流程：角色变成数字资产，场景允许反复调用，镜头能够通过模型不断修改，部分美术和后期工作也可以由AI工具完成。根据公开信息，《后西游记》已形成109个角色数字资产和143个场景数字资产。

　　当然，这些数字不能直接等同于生产效率，也不意味着整个项目的制作成本一定明显下滑。一位从业者告诉电厂，年初一部精品AI剧集的算力成本是每分钟1500元到2000元，目前已大幅下降，“有的人每分钟300元都嫌贵”。与此同时，人力成本“依然很高”，“如果AI占二三成的话，人力差不多七八成”。

　　换句话说，AI并没有让制作环节消失，而是在重新定义制作环节。过去，需要摄影、美术、演员和特效等不同工种协同完成的部分工作，未来可能演变为“模型生成+人工筛选+再次生成+后期处理”的新流程。对承制公司来说，真正的竞争力也许是如何把这种流程跑顺，并在不同项目中重复使用。

　　毕竟，模型生成的结果不是能够直接应用的成片，人物一致性、场景衔接、镜头逻辑以及最终画面的质量，都需要制作团队后续判断和调整。因此，从前期开发到成片上映，AI到底替代了多少人工，又增加了多少新的筛选、修正和后期工作，最终的经济账未必如想象中那么漂亮。

　　以《后西游记》为例，仅在演职人员表中，就有9位AI导演、6位AIGC运营、2位AIGC统筹、30位AI制作。而只有当同等质量的内容能够以更低成本、更短周期完成，AI对影视行业的价值才真正成立，这需要更为详细的计算。

　　涨停背后，资本市场跑得比产业快

　　值得一提的是，《后西游记》上线第二天，国家广播电视总局《微短剧发展管理办法》正式施行。其中规定，使用AI技术生成、制作的微短剧，应当在每集明显位置添加提示标识；同时，微短剧按照投资额度和题材等分类实行备案公示和发行许可制度。

　　这部剧本身每集约40分钟，严格来说并不属于前述定义的“微短剧”，因为新规明确提到，微短剧的单集时长少于20分钟。但它们共同指向了AI内容行业正在迈入的下一阶段：生产门槛下降以后，从业者将面对一套新的生产关系。低成本生产能力可能同时带来内容泛滥、质量低下等问题，内容治理和行业秩序也应当随之调整。

　　另一方面，如果把《后西游记》的内容质量和资本市场表现放在一起来看，两者之间其实存在一个很有意思的错位。观众讨论的是“好不好看”，投资者交易的是芒果超媒未来可能达到的AI内容生产水平。打开剧集弹幕，多家短剧概念股公司的名字从屏幕上飘过，其间交织着“涨停”“涨涨涨”“股票涨疯了”的许愿。

　　这也在一定程度上解释了为什么需要理性看待这轮上涨。因为资本市场可以在一天之内把未来几年的预期反映到股价里，但“可能拥有”与“已经产生利润”，中间隔着很长一段距离。“第一次”意味着想象空间，但对内容行业而言，第一部AI长剧上星，说明门被打开了；接下来的作品能不能让观众愿意看、让制作方赚到钱，才决定了这扇门后面是不是一条走得通的产业道路。

　　更何况，AI行业自身的技术迭代非常快，今天建立起来的AIGC工作流，明天可能就会因为模型能力升级而被重新改写。眼下，《后西游记》已经完成了第一步：让AI长剧进入主流播出场景。接下来要关注的，是它能不能完成第二步——让观众愿意持续追下去；再往后，还要看芒果TV能不能将一次项目试验变成稳定的生产能力，最终让AI内容顺畅地进入公司的收入和利润体系。

　　这两个问题之间，可能正是AI影视从概念走向产业所要跨过的那段距离。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

招聘丨汽车及机器人方向

Thu, 03 Sep 2026 00:26:53 GMT

图片为AI生成

岗位二：视频编导/视觉主创（机器人与智能汽车方向）

🎯 职位定位：

你将是量子位视频内容的视觉主创。

我们希望你围绕智能汽车与具身智能机器人，把硬核的技术亮点与用户价值，转化为高信息密度、高专业度、且兼具极客趣味的视觉内容。

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📋 岗位职责：

数据分析与优化：跟踪视频播放量、互动率等底层数据，结合用户反馈持续优化内容策略，提升渠道影响力。

🛠️ 我们希望你具备：

3年以上视频制作经验：有智能汽车、数码评测或科技类硬核内容的创作案例（请务必随简历附带作品链接）。
扎实的硬核常识：具备基础汽车与硬件知识，了解智能座舱、辅助驾驶、机器人等系统的基本原理。

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详解美团AI：不卖Token、死磕真实场景落地

Wed, 02 Sep 2026 14:48:21 GMT

原创 | 作者：罗超

美团二季度财报发布，外卖行业也吃了一颗定心丸：营收1046亿元，同比增长14.4%，这是其在2025年外卖大战后首次恢复营收两位数增长；经营利润环比由负转正，最核心的业务外卖收入恢复同比增长，UE转正。

这是外卖行业走出恶性补贴式竞争泥沼的信号。阿里、京东各自都对本地生活有极强的战略诉求，外卖的竞争还会继续，但接下来，外卖平台以及餐饮行业不会再继续依赖补贴拉短期增长，而是要拼供给、服务、履约、技术、成本等经营基本功。

美团也在过去这段时间的恶战中再度证明了自己：外卖一直保持着市场领先地位，GMV份额守在了60%以上。从当年百团大战走过来的美团当然不会惧怕任何补贴战，通过精细化经营其以更少的亏损赢得了份额，展现出打持久战、消耗战的实力。

当外卖平台再打补贴大战时，AI大模型技术已经完成了“轻舟已过万重山”的升级。对于科技大厂甚至任何企业来说，AI这一全新生产力工具，将决定下一个阶段的增长潜力和发展高度。被补贴大战分散精力和资源的美团，抓住AI这一波机会了吗？

互联网大厂踏上了不同的AI之路

没有任何一家互联网大厂会对AI坐视不管，但大家拥抱AI的思路却截然不同。

字节和阿里的思路是基础模型加Token工厂，一边将豆包、千问等基模越做越强，一边通过火山、阿里云出租算力卖Token。腾讯将出租算力作为“第三选项”，在基础模型略逊一筹时将重点放在了AI产品化上，与微信融合的小微等重磅AI备受关注，主攻生产力场景的WorkBuddy一骑绝尘。

在财报会上，王兴明确表示美团不会成为Token工厂，“我们的模型和AI产品将用于支持我们的主业，提升用户、商户体验和公司经营效率。”整体而言，美团AI战略主要围绕三个方向展开：Building LLM、AI at Work和AI in Products。前两层大家都在做，Building LLM（大语言模型基建）层面，阿里强调开源，字节突出语音/图片/视频多媒体模型，快手手握可灵，美团6月发布的LongCat 2.0则是首个在五万卡国产算力集群上完成训练与推理全流程的万亿参数模型，强调全国产化训练和推理能力。AI at Work层面，所有企业都在鼓励员工养虾，全面将Agent融入工作流。

美团AI真正不一样的地方在第三层：AI in Products。LongCat很少拿参数说事儿，不刻意冲榜单，因为这个模型不是拿来卖Token的，而是研发了给美团体系业务自身用的，要用在产品/业务上。

在App上，用户可以与“小团”互动，最开始是“问小团”，后来是“让小团帮忙”预定下单，小团不只是能给下单建议，还能实现订单交易闭环，比如用户说“帮我找公司附近、适合6个人、晚上7点能订到位的川菜”，小团可以筛选方案、确认、预订。

（图源：美团App）

注意，美团的供给不只是吃喝玩乐，作为以“帮大家吃得更好，生活更好”为愿景的平台，美团的生活服务在吃喝玩乐外，还涵盖出行、酒旅、零售、健康等等生活全场景。所以美团的“小团”也在向不同场景衍生做得愈发垂直，比如“小团健康管家”可以向患者、普通消费者提供各种各样的用药咨询、问诊、药品管理等等健康管理的服务，背后是相应的药店的资源和医生的资源。

生活相关的咨询与服务获取是高频需求，ChatGPT、千问、豆包等AI，以及小红书、抖音等超级App都在打相关场景，但美团有先天优势：有丰富的供给，有履约的基建，还有用户的心智，人们习惯在美团相关App获取生活所需。今年五一期间，小团相关服务累计曝光超过39亿次。

在所有AI助手都在试图打通生活服务、所有超级App（比如滴滴、贝壳、京东等）都在引入AI助理时，美团关于“小团”的探索似乎也只是平台的基操。美团“AI in Products”的最大差异在服务另一类用户的产品上：商家侧产品，它将AI封装到了CatPaw，给商家提供AI Agent工作台。

（图源：美团官网）

让商家用AI更好地做生意

前段时间王莆中在西普会做了一个关于企业应用AI的深度分享，他说现在很多企业用AI“想买了一批原材料马上就要看到效果，但是实际上AI真的产生效果需要企业内部要做大量的改造。”美团AI在商家端做的事情就是基于从真实场景实战出来的AI应用方法、模型、认知，将大模型、Agent等AI原材料做成商家能直接用的工具、能力和服务，帮助千万商家用上AI、用好AI。

比如一个麻辣烫店老板，每天在关店后还需要处理许多具体事务：新增差评处理、当天订单分析、库存管理和次日备餐、新店选址和营销方案……起码要耗时几个小时，而且依赖人工难免有疏漏，现在只需要给CatPaw发个指令，几分钟后报告就回来了：评价分析、订单分析、营销分析、订单预测、备餐建议、选址建议…这些结果可能不如ChatGPT做的PPT炫酷，但它们却能实实在在指导商家经营，真正影响生意结果。

LLM本质就是基于海量大数据的概率预测，服务于真实业务的AI必须要有真实的场景数据，这正是美团的核心优势。在过去10多年经营外卖、到店、医药、酒旅等业务中，美团积累了海量数据、场景和运营经验，这些富矿在过去被深藏，如今AI技术刚好可以将其价值挖掘出来，转化成面向行业商户的AI能力，让商家真正能做到依靠AI实现降本、增效、增长和创新。

已经有许多行业的商家拿到了结果。据王莆中在西普会分享，美团医药事业部已完成25条工作流的梳理改造。以往制定一个流程方案需要1到2个月，美团医药事业部将人的经验提取出来之后沉淀到AI里面，把人跟整个流程重新设计，现在两天就能跑一个新的；老百姓大药房试点，AI基于数据分析识别暑期需求，藿香正气月销增长150%；漱玉平民68个城市的数据分析从每次2小时缩短至自动推送日报、5分钟通览。在海量AI应用的案例中，王莆中总结出了美团“三位一体”的AI应用观：“企业要AI不是一个技术问题，而是要三位一体解决的。”

（图源：王莆中西普会演讲材料）

经过实战验证，王莆中认为，“企业AI变革表面是技术问题，实质是业务设计+组织变革+技术应用的系统性一号工程，绝非仅靠CTO或技术部门就能推动，必须由一把手牵头，让业务、HR、技术三方形成铁三角，才能真正把AI能力转化为实实在在的经营效率。”

所以可以看到美团AI之路的与众不同：不讲宏大的模型叙事，不拼参数不卖Token，也不是另起炉灶做一个AI新业务，而是将AI塞进现有的真实工作流里，实实在在提升用户体验的同时，让商家拿到增长结果。

电商平台、OTA平台、出行平台都有商家。在众多平台中，之所以美团更强调用AI赋能商家，是因为生活服务行业更需要AI，或者说AI在这个行业能发挥更大的价值。

AI行业迎来新拐点，

美团聚焦于AI落地

2026年AI行业的新风向十分明朗、没有分歧：

模型军备竞赛已基本结束，参数从千亿卷到万亿，上下文从几万到百万，在Scaling Law逼近极限后，基础模型的技术差距终将被拉平。当下行业真正的困境是AI的商业化验证。“英伟达循环投资模式”开始被质疑，消费级AI苦苦探寻“广告”、“交易分成”、“用户收费”等商业模式，全球AI大厂集体押注付费意愿更强的生产力Work Agent……均表明搞钱成了AI的头等大事。

用王莆中的话说，“当下智能供给日益丰富、模型迭代速度不断加快，但全球范围内仅6%的企业能从AI应用中获得可量化的收益，绝大多数企业仍卡在落地错配的困境中。”

美团正在做的事情就是用其自身摸索出的经验与方法消灭AI落地的“索洛悖论”，包括认知、效率、场景、考核、流程的错配问题，推动AI在其聚焦的生活服务行业落地，它不是做一个通用的AI工具让商家自己琢磨怎么用，而是将AI嵌入到商家每天经营生意要做的事里。

（图源：王莆中西普会演讲材料）

美团自身应用AI先后经历了全员“养虾”（科普试错）、顶层设计（各事业部搭建AI组织）、项目赛马（核心场景优先、沉淀出三位一体方法论）三阶段，如今已进入到第四阶段：将技术、能力、方法、认知、数据、经验等封装成产品向外系统输出，帮助广大商家以最低成本掌握成熟AI能力。

这意味着美团定位在AI时代的变化。

不论是过去的百团大战、后来的外卖大战还是正在进行的补贴大战都表明，美团是一家善于做“薄利”生意的公司。AI技术的规模化应用，将强化美团精细化经营的能力。

更重要的是，美团已悄然从过去的商业数字化助手，升级成商业AI助手。王莆中认为，“企业要做好的AI转型，难度一点不亚于甚至远超过上个时代从传统企业转型数字化企业。从数字化转型成AI驱动的企业，难度是更高的。”而美团永远会做行业的数字化和AI的小帮手。这一身份变化，将大幅提高美团的价值上限，因为AI是比数字化重要百十倍的生产力，AI产业化应用将是一个比10万亿互联网大得多的蛋糕。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

李斌赌对了，蔚来连续三季度盈利

Wed, 02 Sep 2026 11:32:43 GMT

（来源：科技头版）

出品 | 科技头版作者 | 刘峰

“年初提出四季度盈利目标时，相信这一目标的人数比例可能少于1%。”

去年下半年，李斌曾不止一次表示过，外界对蔚来盈利很不看好，但他本人却对此非常有信心。事实也正如李斌所想的一样。

近日，蔚来发布了2026年二季度财报。总营收321.4亿元，同比增长69.1%；毛利59.1亿元，同比增长211.3%；整车毛利率18.5%，比一年前高出8.2个百分点。

公司经营利润2.1亿元，连续三个季度实现盈利。现金储备增至567亿元，环比增长85亿元，连续四个季度实现正向经营现金流。

放在几年前，当人们一听到“蔚来要发财报”，最常见的问题是“蔚来又亏了多少钱？”。

如今，连续三个季度盈利的成绩单摆在面前，问题变成了“毛利率能否保持”“利润表现是否还有改善空间”。

李斌许下的盈利目标，正在逐步兑现

蔚来的盈利之路，从2025年第四季度开始。

早在2025年一季度财报电话会上，李斌就表示有信心在第四季度实现盈利。到三季度，他仍在公开场合坚持这个目标。

当时公司给出的路径是：月均交付要冲击5万辆，整车毛利率要达到16%至17%，销售和管理费用率要压到10%左右。

最后的结果虽然有一点偏差，但李斌还是兑现了自己的承诺。

据了解，蔚来第四季度实际交付12.48万辆，月均约4.16万辆，没有完成最初设想的5万辆，可整车毛利率却做到18.1%，是此前三年从未触及的高点。

再加上研发费用和销售管理费用也降得快，盈利目标依然顺利达成。

这一季，公司营收346.5亿元，GAAP经营利润8.07亿元、净利润2.83亿元，经调整经营利润达到12.51亿元，这是蔚来成立11年来第一次实现单季度盈利。

但2025年全年，蔚来仍然净亏损149.43亿元，全年经营亏损140.41亿元。利润主要来自全新蔚来ES8。2025年第四季度，这款车交付约3.97万辆，占季度总交付量接近三分之一。

蔚来管理层在财报电话会上透露，全新ES8的整车毛利率接近25%。一款售价和毛利都更高的旗舰SUV集中放量，直接抬高了整车收入。

此外，自研技术也开始反映到成本上。蔚来称，神玑NX9031智驾芯片已经应用到多款新车，单车可以带来约1万元的成本优化。研发阶段的投入首先体现在费用表里；芯片装上量产车后，它开始减少每辆车的硬件开支。

2026年一季度，蔚来延续了盈利势头。

一季度是传统淡季，蔚来交付量环比下降33.1%至8.35万辆，营收回落到255.3亿元，但总营收依然达到了255.3亿元，同比增长112.2%。

非通用会计准则口径调整后净利润4350万元。综合毛利率19%，创四年来新高，整车毛利率18.8%，连续四个季度环比增长。

到2026年二季度，交付量增至10.77万辆，同比增长49.4%。上半年总营收576.7亿元，同比增长85.8%。

连续三个季度盈利，蔚来可谓是走完了从“亏损大户”到“赚钱机器”最艰难的一段路。

每辆车多赚近2.7万元，撑住了利润

蔚来的盈利，不是靠市场突然变好，而是靠三件事：卖得更多、赚得更稳、花得更省。

首先，卖得更多。2026年二季度，蔚来交付10.77万辆新车。三大品牌蔚来、乐道、萤火虫协同放量。

4月交付29356台，5月37705台，6月40597台。交付指引显示，三季度将继续保持在10.8万至11.1万辆区间。

再说赚得更稳。二季度整车毛利率18.5%。一年前这个数字只有10.3%。单车毛利从去年同期的2.3万元提升到每辆5万元，暴涨117%。

产品组合的变化也值得关注。二季度，蔚来品牌交付60945辆，占比56.6%；乐道29124辆，占比27.1%；萤火虫17589辆，占比16.3%。乐道品牌占比从一季度的16%升至27%。

在蔚来主品牌销量占比下降13.5个百分点的情况下，综合毛利率环比变化不到1个百分点。这说明乐道的毛利表现已经超出预期。相比之下，大多数新势力品牌的毛利率都不到15%。

最后，花得更省。2025年四季度，蔚来研发费用20.26亿元，同比下降44.3%；销售及一般管理费用35.4亿元，同比下降27.5%。

蔚来CFO曲玉在财报电话会上表示，2026年将保持20亿至25亿元的季度研发投入，同时基于CBU经营机制提升研发效率，避免无效投入。

李斌曾在内部全员会上表示，接下来要继续坚决在技术和产品研发方面进行投入，同时提高研发效率；持续布局充换电基础设施和销售服务网络的建设；持续推行围绕用户价值创造的全员经营组织变革。

利润是省出来的，也是管出来的。

全年盈利，还要过两关

当然，连续三个季度盈利，不等于万事大吉。李斌给2026年定下的目标，是实现全年盈利。现在还剩下两个季度。

2025年四季度财报电话会上，李斌的原话是2026年要以40%至50%的稳健销量增速冲击全年盈利。2026年7月，李斌在内部全员会上再次强调：“争取在2026年实现Non-GAAP口径下全年盈利”。

上半年，蔚来经调整经营利润合计约2.74亿元，经调整净利润合计6960万元。同期GAAP经营亏损约6.56亿元，净亏损约8.60亿元。对于一家半年营收576.7亿元的车企来说，眼下的利润垫仍然很薄。

若要实现全年盈利，下半年需要更大的利润贡献。

而成本上涨会直接考验这层薄垫。李斌在二季度财报电话会上警告，受内存、电池和大宗材料涨价影响，二季度单车成本较2025年末平均增加约1.4万元，下半年预计还会再增加2000至3000元。

按单季11万辆左右的交付规模静态计算，新增2000至3000元成本就对应2.2亿至3.3亿元，已经接近甚至超过二季度2.07亿元的经调整经营利润。

原材料价格波动、芯片涨价、供应链不确定性……这些因素不会因为蔚来盈利了就自动消失。

在成本持续承压的情况下，能否维持盈利水平，是蔚来必须面对的现实问题。

蔚来的应对办法仍是守住价格和产品结构。

公司给出的三季度交付指引为10.8万至11.1万辆，营收指引为332.85亿至340.51亿元。7月和8月分别交付35934辆、35836辆，要完成指引，9月需要交付约3.62万至3.92万辆。

李斌还把第四季度的目标定在月均4万辆以上，并希望三、四季度整车毛利率大体维持二季度水平。

财报发布后，蔚来美股下跌3.07%，港股盘中一度大跌超6%。连续三季度盈利，股价反而下跌。资本市场在担忧什么？有人担心盈利规模太小，有人担心成本压力持续，有人担心价格战尚未结束。

中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅评价说，这份盈利成绩单验证了蔚来长期投入的商业逻辑终于走向正向循环。

经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林认为，此次盈利说明蔚来的基本面在发生向好转变。蔚来需要有稳定的现金流来维持企业发展。

蔚来在充换电基础设施领域持续投入超180亿元。换电业务要实现盈利，需要依托规模化的汽车销售。当销量规模足够大，基础设施的固定成本被摊薄，换电才能从“成本中心”变成“利润中心”。这是蔚来商业模式的终极闭环。

连续三个季度盈利，是蔚来的里程碑，但不是终点。

四季度的财报将决定它能不能真正跨过“全年盈利”这道门槛，而那才是这家公司成立11年来，最想拿到的成绩单。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

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IFA 2026观察：洗地机卷到AI时代，添可凭什么持续领跑？

GPT-6的欢迎仪式，会不会太隆重了。。。

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