新浪专栏-创事记

关注新编剧，落地新计划，编剧之夜第六年的变与不变

Sun, 07 Jun 2026 03:10:17 GMT

来源：深响

作者｜吕玥

编剧的行业环境从来不是一个轻松话题。

他们是故事的起点，却很少出现在聚光灯下。一部影视作品从剧本到成片，要经过导演、制片方、平台、投资方等多方博弈，而站在最前端的编剧却是链条后端影响力和话语权最小的那个。编剧新人难出头，可能多年都难以获得署名权。

如今，编剧们面临的挑战还在叠加。一方面是AI技术的爆发带来了职业焦虑；另一方面，影视行业处于转型周期，短剧、短视频持续争夺用户注意力，长视频进入提质增效的新阶段，分众化趋势下全民性爆款愈发难预测，这些压力都直接传导至编剧。

“在狂飙时代，更要探究如何用编剧安静的心，书写令观众安静的故事。”第六届金豪笔编剧之夜上，爱奇艺首席内容官王晓晖这样说道。行业越焦虑于流量、技术和模式的变化，一个朴素的信念就越显珍贵：无论媒介如何迭代，观众始终需要好故事，而好故事的背后，始终需要创造好故事的人。

爱奇艺已连续第六年主办金豪笔编剧之夜。不变的是，这场活动始终在做同一件事——让编剧站在聚光灯下，被看见、被鼓舞，获得应有的尊重、荣誉与行业认同。

但今年又有不同：在编剧行业峰会上，议题覆盖AI、出海、创新等多维度，一系列新动作密集发布。同时王晓晖在峰会上还提到：“掩去自己的光，融入众生，服务众生，让众生发光。”这句话恰是今年爱奇艺提出的“去中心化”战略的底色。

一个清晰的信号由此释放：爱奇艺不再只做编剧的“荣誉授予者”，而是正重新定义平台与编剧的关系，从“项目合作”走向“生态共建”。让编剧往前走一步，也让好故事有源源不断的活水。

让更多编剧被看见

把裁判权交给作品

编剧行业的问题从来不只是创作能力，而是机会分配。

长期以来，影视行业机会高度集中，头部IP、头部制作公司、头部编剧，掌握更多资源和话语权。这就导致新人想突围始终面临重重壁垒。

金豪笔编剧之夜的核心价值之一，正是用一个公开透明的荣誉授予体系，让更多新人被看见。

本届编剧之夜增设的“年度最佳新人编剧”荣誉，直指新生力量。荣誉获得者汤禹辰凭借《震耳欲聋》表示这是自己入行12年的第一个编剧署名的作品。如今赢得荣誉，既是“苦尽甘来”的故事，也是关于“坚持终将被看见”的注脚。

年度最佳新人编剧”汤禹辰

另一个指向新生力量的荣誉是“年度潜力中剧编剧”，凭借《消失的凶手》获奖的汪汨涵的感言同样直击编剧群体的生存实感：“我们在深夜里跟自己死磕，与痛苦狂欢。感谢热爱让我选择编剧，感谢偏执让我成为编剧。”在黑暗中独自敲键盘的夜晚是编剧行业的常态，而编剧之夜把不曾被看见的坚持拿到了聚光灯下。

年度潜力中剧编剧”荣誉获得者汪汨涵

从入围名单来看，不论是电影单元的《毕正明的证明》《花漾少女杀人事件》《大风杀》，或是动画单元的《云深不知梦》《苍兰诀第2季》，戏剧单元的《彼岸灯塔》《遮云》《反诈·猎蜂者》——这些作品的编剧大多都是年轻面孔，不少来自非头部公司，甚至是个体创作者。

过去，编剧之夜更多是成熟作品和知名编剧的舞台。而今年在去中心化的趋势下，爱奇艺把荣誉和目光投向那些默默耕耘的新人。更多编剧群体中的新生力量，正与平台站在一起。

让编剧从“交稿人”

变成“共创者”

如果说成长链路解决的是“如何成为编剧”的问题，那么今年爱奇艺进一步将重心进一步转向了编剧的职业发展体系，回答的是“如何让编剧笔耕不辍、获得更好的职业发展和收益”的问题。

今年“金豪笔剧本计划”成为了编剧之夜上的一大亮点，也正是爱奇艺给出的具体回答。

这一计划首先是构建了一套对编剧高度友好的合作体系：第一，编剧与平台直接签约，流程简化、权益清晰；第二，开放爱奇艺IP库，编剧可从中选择自己擅长的题材进行改编；第三，专业孵化团队全程陪跑；第四，快速审核机制确保10个工作日内完成反馈。

更核心的革新，还在于收益机制。签约形式打破了固定稿酬的收益天花板，编剧可以选择单集价格的形式，也可以以自己的剧本投资的形式加分成进行合作，投资包括全额投资或部分投资，实现创作投资收益的正向循环。投资分红按照透明分配原则，项目收益覆盖全周期后，会员完结90天即进行首次分成结算，后续按季度结算，确保创作者知晓每一笔收益来源。

这套模式也是爱奇艺“去中心化”战略在创作端的又一落地举措。

龚宇此前明确提到了“去中心化”语境下的重要变化：创作者的品牌和版权将更加突出，版权会牢牢掌握在创作者自己手中；创作者会拥有更多私域流量，与用户之间的互动也更加直接；而内容决策，也将从平台主导转向用户选择。王晓晖在峰会上也强调，平台希望多探索“分甘同味”的分账模式，让创作在适度压力下激发出更大能量。

这与传统影视行业编剧“一锤子买卖”的逻辑形成了根本性分野。

在峰会演讲中，中广联电视剧编剧委员会会长、国家一级编剧刘和平点出了传统编剧行业的残酷现实：通过审查并成功投拍的剧集仅占剧本总量的十分之一，大量作品被搁置。而即便有幸投拍，编剧也是在用多年心血换来一笔稿费，转头发现仍很难维持生计。“编剧既是一个伟大的行业，又是一个苦难的行业。”

而金豪笔剧本计划中的分账模式，正是对这种困境的回应——一份耕耘需要得到公平回报，而不是被长周期和模糊的标准稀释。编剧不再是“拿钱消失”的交稿人，而是作品的长期合伙人。作品的市场表现越好，编剧的收益会越高。

分账模式在平台也已有验证。云合数据负责人李红梅在峰会上分享了一组数据：《老舅》在爱奇艺单平台分账票房已突破7400万，并且仍在持续增长。分账生态给了更多中小成本优质内容脱颖而出机会，“因为它是有好内容就有好回报的逻辑”。现在，这套逻辑也开始惠及编剧个人。被误解、被遗忘、被边缘化的编剧群体，将从去中心化的机制中逐渐获得应有的创作回报。

从“授荣誉”到“建生态”，

激活创作活力

此前，编剧之夜更像一个年度荣誉平台。而今年，爱奇艺还把它升级为行业基础设施——既让编剧“被倾听”，又将个人发展延伸到产业共建。

首先是话语权的回归。

此次编剧行业峰会上，议题覆盖AI、出海、创新等顶层话题，编剧开始参与行业议题的设置。

比如北京大学艺术学院教授、编剧、导演陈宇提出AI时代作者的价值不降反升——技术挤掉了复杂环节的水分，让创作者回归原教旨意义上的创造。编剧、导演、制片人王裕仁则从动画视角出发，指出05后、10后成为主力受众后，传统的王道热血叙事正让位于多元化的人物群像。

还有圆桌论坛上，有五位编剧围绕“智创时代编剧的核心竞争力”展开对话，他们聊的不是怎么写剧本，而是编剧的不可替代性。编剧王贺则说自己在《生万物》中一直“做减法”：“AI能工整地写剧本，但写不出土地和人的温度。AI负责快，我负责好。”编剧、制片人徐萌则给出方法论：编剧是“用理性表达情感”，结构本身就是表达，要“把逻辑踩到底”。这些成熟编剧的所思所想均引人深思，但以前其实很少有机会能够对外表达。

其次是产业共建的落地。

峰会期间，“金豪笔剧本创作基地”正式揭牌，落地宁波北仑。该基地旨在为编剧提供从创意孵化、剧本打磨到拍摄制作的一站式创作服务，让编剧不再单打独斗，而是拥有固定的创作阵地和产业配套支持。

同时北仑区政府还公布了覆盖项目备案、播出、获奖全周期的扶持政策。编剧不再只是“拿着剧本找平台”，而是进入了一个有政策、有资金、有落地场景的产业协同网络。

整体来看，爱奇艺所做的这一切正是用“去中心化”的逻辑，将编剧从被动的产业链环节激活为主动的生态共建者。当平台不再把编剧当作一个可替换的环节，而是视为内容生态的核心共建者，行业的创作活力才能真正被激活。

过去几年，影视行业经历了一轮深刻变化。技术在进步，内容生产门槛在降低，用户注意力被不断切分，行业也越来越强调效率、确定性和投入产出比。

当行业进入新的发展阶段，如何让真正创造故事的人获得更多机会、更合理的回报以及更长期的成长空间，就更是不容忽视的问题——因为每一次创新、每一次与观众建立连接的开始，都来自一个最朴素的源头：有人愿意讲故事，也有人能够讲出好故事。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

编剧王裕仁：动画叙事范式迭代转型，专业编剧仍是内容创作核心

Thu, 04 Jun 2026 10:51:08 GMT

来源：深响

6月3日，在2026爱奇艺编剧行业峰会现场，编剧、导演、制片人王裕仁发表主题演讲。他围绕动画受众的年轻化迭代、叙事范式的转变，以及AI技术对编剧行业的冲击与局限三大维度展开深度分享，并提出专业编剧在AI时代的核心价值与创作方向。

以下为王裕仁演讲全文：

动画创作正在经历深刻变革。一切变化源于观众的变化和技术的革新。如今我们面对的观众更年轻、价值观更多元，时间更碎片化，情绪阈值也在不断提升。动画的受众本就相对年轻，当05后甚至10后成为主力，他们对内容的需求便发生了剧烈转变。

传统范式中的单一人物、王道热血式叙事，逐渐被多元化的人物群像和极致的人物命运所替代。在人物塑造上，奋斗与抗争的主题也开始转向自我情绪抒发，关注自身成为人物叙事和命运构造的核心。题材层面，近期出现了许多新方向，比如民俗、诡异、废土、生存竞争等。这其实是当下社会价值观多元化的一种写照，英雄燃烧自我照亮世界的故事之外，“先活下来、再想办法活的更好”的生存逻辑也获得了更多认同。

从市场表现较好的作品来看，年轻观众追求特立独行，他们通过复杂的人物设定、多元化的世界观来提升沉浸感。动画长剧中幻想内容占多数地位，如战斗、升级、冒险等，现在又出现了很多新的世界观体系设计，包括神话、历史，也有各国文化的融合。当然其中也有良莠不齐的部分，这些都需要创作者在后续工作中甄别与规避。

说到AIGC，这是行业无法回避的话题。目前大量AI漫剧更多是题材的扩大化，把网文、动漫、长剧中未被关注的题材简单粗暴地投放市场，缺乏真正的创作心态。但就像短剧从乱到治一样，未来会有更多带有创作精神和故事价值的AI作品出现。关键在于原创能力是否存在。

在AI实现具有独立人格和思想能力的AGI之前，构建原创内核的重任还是要落在创作者手中，而AI会更多充当“助手”角色。对编剧来说，用AI来查询文献、编辑文件、整理素材或提供建议，确实很好用，但生活的真实是无法杜撰的。未来，AI与长剧、动漫、电影的融合，在实用工具价值上还有很多可思考与提升的方向。

专业编剧在任何时代都不可替代。技术虽在变，但创作的内核，对情绪的真实描述、对生活的体察、对未来的美好想象，从未改变。快节奏并非唯一出路。确实有很多以快为美的作品容易夺人眼球，但大部分观众如果拥有安静坐下来欣赏的时间，情绪逻辑、故事严谨、台词优美、表演深度，才是他们真正想获得的满足。这是“吃饱”与“吃好”的问题，我们要有信心让观众“吃好”。未来的争夺不是题材或平台的争夺，而是观众时间的争夺。在AI创作平权的机会下，编剧要勇于站在创作核心，让自己的故事从头到尾完整呈现。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

创投月报 | 5月新增管理人、基金环比双降月之暗面、阶跃星辰获百亿级融资

新浪证券 — Thu, 04 Jun 2026 07:09:04 GMT

　　2026年5月，国内一级市场展现出显著的“K型”分化特征。一方面，基金备案数量与管理人登记有所回落，显示出资本供给端的审慎态度；另一方面，投资端整体金额再创新高，在人工智能、先进制造等硬科技领域的集中度进一步提升。北京投资数量、金额双双领跑，显示出政策高地对资本的强吸附力。国资背景机构在投资端和募资端均占据绝对主导，头部市场化机构通过高频次、多赛道的布局维持活跃度。

　　据中国基金业协会数据显示，5月新增登记私募股权、创业投资基金管理人3家，同比增长50.0%、环比“腰斩”；已注销的私募股权、创业投资基金管理人共31家，超七成为主动注销。月内新增备案私募股权投资基金123只，同比微降1.6%，环比减少22.6%；新增创业投资基金469只，同比激增119.2%，环比小幅下降7.3%。从基金类型合计来看，单月新增基金总数592只，环比下降11.0%，但较2025年同期增长74.6%。由此可见，募资端已逐步从“增量扩张”转向“存量优化”。

　　投资端热度也在二级市场的科技叙事带动下持续走高。基于公开数据不完全统计，5月国内共发生股权投资事件568起，同比增长33.6%，环比下降16.5%；披露投资总额达768.63亿元，再次刷新近一年内纪录，与4月相比提高2.7%，约为2025年5月的4.22倍；平均单笔投资金额同比大幅提升215.4%，达到1.35亿元，环比增幅约为22.9%。

　　大部分资金流向人工智能、先进制造等特定高估值赛道。基础大模型Kimi母公司「月之暗面」完成新一轮20亿美元融资，折合人民币135.31亿元，投后估值突破200亿元。同属“AI六小虎”的大模型企业「阶跃星辰」最新融资高达25亿美元，折合人民币169.14亿元。据公开报道显示，公司近期已完成股份制改造和红筹架构拆除工作，准备冲刺港股IPO。两笔百亿融资合计约占本月披露投资总额的39.6%。

　　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，5月共发生171起，披露金额82.10亿元；紧随其后的是天使轮，事件数达153起，金额为26.23亿元。Pre-IPO轮和D轮在「月之暗面」和「阶跃星辰」的两笔大额融资影响下，披露金额均超过170亿元。此外，战略融资轮40起事件共获投资125.64亿元，吸金能力尤为突出。

　　“投早、投小”策略不断深化。5月，早期投资（包含种子轮、天使轮、Pre-A轮）事件数合计达224起，占总投资事件数的39.4%；投资金额共62.56亿元，占比约8.1%，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、环比分别上涨7.4个百分点、3.9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，一直是市场的“中坚力量”，投资频率和规模相对平稳。5月其投资事件数共计171起，尽管环比下滑15.3%，但与2025年5月相比增长了27.6%。在资金端，A轮披露的总投资金额录得82.10亿元，虽然较4月小幅回落7.4%，但约为2025年同期的2.4倍，这说明资本对于具备初步商业模式验证的成长期企业保持极高的配置意愿；平均单笔投资金额约为4801.27万元，同比、环比分别增长87.7%、9.4%，反映了资产估值的修复和头部效应的强化。

　　从行业分布来看，先进制造与人工智能是市场的“压舱石”，两大赛道投资事件数合计贡献42.3%，披露金额更是占比61.7%。在先进制造赛道内部，集成电路领域的投资事件数共计49起，投资金额约为24.25亿元，分别占比40.5%、35.3%。航空航天领域表现亮眼，26起事件共获27.00亿元投资额。4月刚刚融资3亿美元的eVTOL研发商「VOLANT沃兰特」，再次完成10亿元C+轮融资，由国寿科创领投，上海闵金投、蔚来资本、基石资本等联合跟投。

　　而在人工智能赛道内部，智能机器人依旧是获投项目最多的领域，数量占比超过一半。AIGC在「月之暗面」和「阶跃星辰」两笔百亿融资的推动下，披露投资额高达308.92亿元，约占赛道投资总额的76.1%。值得关注的是，AI基础设施厂商「基流科技」以12.66%股权获得融资11.60亿元，投后估值达91.63亿元，公司已于4月底向港交所递表。

　　结合往期数据分析，先进制造投资深受宏观政策、行业技术突破以及资本情绪周期的剧烈影响，呈现出极其显著的“双峰双谷”震荡形态，2025年9 -10月以及2026年2-3月实现“量价齐升”。5月赛道共发生投资事件121起，披露投资总额约为68.26亿元。与2025年同期相比，两项指标分别增长51.3%、282.7%，但相较2026年4月明显回落，分别下降16.6%、46.4%；平均单笔投资额降至5641.48万元，是自1月以来的最低点，市场进入冷静期，显示出明显的获利了结和估值消化迹象。

　　从地域分布来看，投资热度呈现出明显的“头部聚集”效应，且区域分化特征显著。北京以89起事件数位居第一，上海（88起）、深圳（83起）和浙江（83起）紧随其后。排名前四的城市之间投资活跃度差距极小，竞争处于白热化状态。江苏首次跌出前三名，投资事件数同比、环比分别减少21.2%、51.4%。上海披露投资额高达273.21亿元，较第二名北京（206.66亿元）整整高出超66亿元。山东投资额同、环比双降，降幅分别为21.2%、54.8%。

　　作为全国科技创新中心，北京的一级市场具有风向标意义，坚持“投早、投小、投硬科技”与政策导向高度吻合。5月，其天使轮、Pre-A轮和种子轮投资事件共42起，约占早期阶段投资事件总数的18.8%。尤其Pre-A轮和种子轮，投资事件数分别占该轮次事件总数的23.1%、31.6%，披露投资额占比均达到50%以上。人工智能和先进制造项目各占赛道事件总数21.8%、18.2%，披露投资额占比约40.9%、32.3%。

　　结合往期数据分析，北京的投资表现呈现出“事件数高位企稳、金额波动攀升”的特征。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起以上的高位。5月投资事件数量环比微降2.2%，但同比近乎翻番。就投资披露金额而言，剔除2025年7月国网新源高达365亿元的巨额融资，地区整体呈上行趋势。2026年2-5月，北京作为人工智能、集成电路和医药健康三大赛道高地，投资金额连续四个月维持在170亿-210亿元区间。本月披露投资额同比暴涨881.5%，与4月相比提高19.8%。“量跌价升”的变动表明，市场资金正在加速向头部项目和成熟期项目集中。

　　活跃机构

　　本月投资活跃度排名前三的机构为元禾控股、深创投和高瓴创投，参投事件数分别为13起、11起、9起。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、先进制造和医疗健康为主。一方面，人工智能已从“可选项”变为机构配置的“必选项”。另一方面，在国产替代和供应链升级的大背景下，硬科技制造领域和医疗健康长坡厚雪赛道依然是机构寻找高确定性增长的核心阵地。

　　募资端美元基金回暖信号明确，地方国资主导人民币基金，高校系基金有崛起之势。BAI资本宣布完成新一期美元基金的首轮关账，已募规模达6亿美元，目标规模为8亿美元。基金主要投向中国冠军企业出海过程中形成的新增长平台、从亚洲本土创新出发并逐步走向跨国经营的全球化企业、具备全球领先创新能力并有望借助中国市场实现规模化增长的国际化企业。

　　温州国投资本一口气落地了龙晟、工投和接力三只子基金，认缴规模合计11亿元。其中，龙晟基金将助力龙湾区开展产业招引，工投基金聚焦“FGF（生长因子）之城”建设，重点支持基因药谷相关产业项目，而接力基金联动市联合产权交易中心，支持S基金份额转让。

　　湖北省长江科创华科种子投资基金由楚天凤鸣科创母基金联合嘉道资本、洪山资本共同发起设立，总规模2亿元。基金重点聚焦华中科技大学优质创新成果及校友创新创业项目，“高校+国资”的模式正在成为早期硬科技投资的新兴力量。

　　大额投资

　　本月共有14起超10亿元人民币的大额投资事件，投资总金额合计498.28亿元，约占披露投资总额64.8%。

　　统计区间内，大额投资事件呈现出明显的赛道集中度和资金来源结构化特征，人工智能与汽车交通两大板块获投项目数量占比超七成，披露投资额合计占比近九成。人工智能赛道投资数量占比接近40%，除了基础大模型公司「月之暗面」和「阶跃星辰」，还覆盖AI基础设施研发商「基流科技」、具身智能「RoboScience」、AI芯片设计商「墨芯人工智能」等领域。汽车交通赛道最大一笔融资花落赛力斯旗下的品牌「蓝电汽车」，总金额高达66.71亿元。公开报道显示，赛力斯和字节跳动旗下的火山引擎近日达成深度合作，蓝电汽车近期已改名「赛豆」。

　　观察参投方不难发现，产业资本CVC和“国家队”已是中坚力量。几乎每一笔大额融资背后都有产业巨头的影子，如美团和移动投资月之暗面，宁德时代投资蓝电和启境，京东投资RoboScience。互联网流量红利见顶，大厂需要通过投资来补充技术短板或完善生态闭环，创业公司获得产业资本的资金也意味着拿到了稳定资源和订单。与此同时，国家级基金和地方国资纷纷“托底”，欣旺达、沃兰特航空、墨芯人工智能等项目背后不乏国资身影，地方政府通过投资引入高科技企业落地，实现招商引资与产业升级的双重目标。

　　新兴赛道

　　本月航空航天领域表现突出，共有26家企业完成27.00亿元融资。其中，商业火箭研发商「宇石空间」宣布完成5亿元A轮融资，由高榕创投、昆仑资本联合领投，建发新兴、蓝湖资本、弘晖基金、东证资本、臻泰资本、庚辛资本跟投；产业方股东紫金矿业、知名互联网战投、智能终端产业方联合投资，老股东高瓴创投、基石资本、千乘资本、知盛睿盈连续多轮追投。

　　宇石空间成立于2024年，专注于大运力低成本快速复用液体火箭的研发和制造，是目前国内唯一采用不锈钢火箭+液氧甲烷动力+“筷子”捕获臂回收方案的的团队。公司为客户提供成本最低的快速复用液体火箭，其核心产品AS-1号火箭正处于二子级共底贮箱生产阶段。宇石空间2026年计划生产三枚火箭，保障2027年上半年首飞任务，并在下半年实现商业化。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 高瓴创投：投资活跃度高位回落 AI、医疗双线并行

新浪证券 — Thu, 04 Jun 2026 07:07:12 GMT

　　国内一级市场展现出显著的“K型”分化特征。基于公开数据不完全统计，2026年5月新增登记私募股权、创业投资基金管理人3家，同比增长50.0%、环比“腰斩”；新增备案私募股权基金123只、创业投资基金469只，合计新增592只，环比虽下降11.0%，但较2025年同期增长74.6%。

　　投资端呈“量跌价增”趋势，资金加速向头部项目集中。5月国内共发生股权投资事件568起，同比增长33.6%，环比下降16.5%；披露投资总额达768.63亿元，再次刷新近一年内纪录，与4月相比提高2.7%，约为2025年5月的4.22倍。

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

　　B轮获投项目占三分之一超四成投资位于北京

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

　　截至2026年5月，高瓴创投仅登记备案了珠海桐恒股权投资合伙企业（有限合伙）1只新基金，注册出资额为2150万元。该基金的主要出资方LP为熙诚金睿，出资比例高达90.7%，是由北京金融街资本运营集团有限公司联合中国国有企业结构调整基金股份有限公司、中国国新基金管理有限公司共同发起设立的市场化投资机构。

　　统计区间内，高瓴创投公开披露的股权投资事件共9起，约为2025年同期的3倍，与4月相比下降25.0%。往期数据显示，2025年4-7月，高瓴创投的投资活动一度沉寂，月均投资事件数不足3笔，8月上涨至7起后又迅速回落。从2025年12月开始，除了2026年2月受春节假期影响回落，其投资数量基本稳定在10-15起。这表明随着市场预期的明朗化及优质项目的涌现，机构投资信心显著修复。

　　从投资阶段来看，本月高瓴创投参与的投资事件中，B轮事件数约占三分之一，显示其核心策略是押注商业模式已初步验证、处于快速扩张期的企业。早期阶段的天使轮和Pre-A轮合计占比达44.4%，说明机构依然保持敏锐的早期触角，愿意在企业发展的极早期介入，通过长周期陪伴获取高额回报。

　　从行业分布来看，人工智能和医疗健康是高瓴创投的“绝对主线”，各占比33.3%。前者主要投向智能机器人和AI基础层，后者则覆盖生物制药和健康保健领域。先进制造（22.2%）位居第三，主要聚焦集成电路和航空航天企业，这与国家推动制造业升级、国产替代的大背景紧密相关，契合当前的宏观经济转型方向。

　　就投资区域分布而言，高瓴创投参投的企业中超过四成位于北京。作为科技创新中心及高校资源最密集的城市，北京是人工智能和硬科技初创企业及人才聚集地，与机构重仓AI的策略相呼应。深圳位列第二，获投项目占比33.3%，极强的硬件供应链和商业化落地能力在先进制造、医疗健康和企业服务优势明显。

　　两个月内再投宇石空间液体火箭商业化进程加速

　　商业火箭研发商「宇石空间」完成5亿元A轮融资，由高榕创投、昆仑资本联合领投，建发新兴、蓝湖资本、弘晖基金、东证资本、臻泰资本、庚辛资本跟投；产业方股东紫金矿业、知名互联网战投、智能终端产业方联合投资，老股东高瓴创投、基石资本、千乘资本、知盛睿盈连续多轮追投。此番距离Pre-A+轮融资仅过去了不到2个月，该轮由高瓴创投、兴湘资本联合领投。

　　成立于2024年，宇石空间专注于大运力低成本快速复用液体火箭的研发和制造，是目前国内唯一采用不锈钢火箭+液氧甲烷动力+“筷子”捕获臂回收方案的团队。其湖南火箭研制总装基地已部分投产，预计2026年第三季度正式交付，达产后具备年产8发火箭的能力，航电中心及捕获臂地面联合试验基地已经同步启动建设。公司2026年计划生产三枚火箭，保障2027年上半年首飞任务，并在下半年实现商业化。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 深创投：近三成投向人工智能赛道半年内两轮押注AI芯片「墨芯」

新浪证券 — Thu, 04 Jun 2026 07:06:38 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。

　　5月投资节奏回落深耕大本营辐射长三角

　　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。

　　截至2026年5月，深创投只登记备案了一只新基金——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。

　　统计区间内，深创投公开披露的股权投资事件共11起，虽然环比下降15.4%，但较2025年同期大幅增长54.1%。往期数据显示，深创投2025年5-8月投资案例数徘徊在7-9起之间，处于相对保守的观望阶段。从9月开始，机构投资数量稳步上升，并在2026年3月达到15起的最高点，4-5月虽然有所回落，但仍远高于过去一年平均水平，节奏整体活跃且稳定。

　　从投资阶段来看，本月深创投参与的投资事件中，A轮占据主导地位，投资事件数约占36.4%，说明其看重企业的商业模式验证期和初步规模化阶段。处于该阶段的企业风险相对可控，且具备较高的爆发潜力，是获取超额回报的关键窗口期。B轮和C轮紧随其后，各占比18.2%，显示出机构对成熟期项目的持续加注意愿。这类项目通常已有稳定的现金流或明确的市场地位，有助于平衡投资组合的整体风险。

　　从行业分布来看，深创投本月的被投企业重点集中在人工智能行业，占比达27.3%。生成式AI、大模型应用落地以及智能化转型在当前资本市场势头正盛，深创投正在积极抢占这一未来核心赛道的优质资产。其在生产制造、新材料和先进制造行业的投资项目合计占比45.5%，这意味着近半数资金流向了实体制造业和上游材料端，高度契合国家关于“新质生产力”和“高端制造”的政策导向。此外，深创投在企业服务领域的投资占比依然稳固，说明数字化转型仍是众多企业的刚需，SaaS、工业软件等细分领域仍有结构性机会。

　　就投资区域分布而言，深创投超35%的投资集中在深圳“大本营”。作为机构核心腹地，深圳拥有完善的产业链、丰富的创业资源和政策支持，是其获取项目资源和执行投后管理最便利的区域。江苏凭借强大的制造业基础和活跃的科创氛围，成为深创投在外埠投资的首选地，与深圳形成了良好的产业互补，获投项目数约占比18.2%。值得关注的是，除了覆盖北京、上海等一线城市，深创投还将触角伸向安徽、陕西和江西，挖掘具有特定产业集群优势的城市，寻找估值洼地和特色产业龙头。

　　参投墨芯C轮近10亿融资抢占算力基础设施未来

　　AI芯片设计商「墨芯」宣布完成C轮近10亿元人民币融资，本轮投资方包括深创投、岩山科技、大湾区共同家园、力鼎资本、蕴盛资本等产业资本及市场化机构，以及凯旋创投、创享投资、盛景嘉成等多家老股东。这是深创投第二次参投该公司，2025年12月，机构便通过深圳市创新资本投资有限公司和深圳市红土一号私募股权投资基金合伙企业（有限合伙）入股，出资比例分别为0.4525%、1.81%。

　　2018年，墨芯在硅谷创立，致力于通过神经网络的“权重稀疏化+激活稀疏化”进一步提高AI计算效率。公司自主研发的全新一代计算卡SparsePrime®将于今年内正式推出。该产品是一款面向智算中心和数据中心的高性能AI通用推理计算卡，基于自研的Antoum2.0芯片架构，专为大模型与复杂推理场景优化设计。本轮所融资金将重点投向核心产品的量产与商业化，以及全国算力网络版图的扩张。

责任编辑：杨舒

创投月报 | 元禾控股：5月投资环比激增225% 创新消费人才基金落地

新浪证券 — Thu, 04 Jun 2026 07:06:00 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。

　　A轮和天使轮撑起“半壁江山” 聚焦江苏“大本营”辐射北上深

　　中国证券投资基金业协会、天眼查和官方网站公开披露的信息显示，元禾控股的前身是国资私募股权投资机构苏州创业投资集团，相关投资平台包括元禾直投、市场化母基金元禾辰坤、专注早期投资的元禾原点、专注中后期PE投资的元禾重元、专注硬科技领域的元禾厚望、专注集成电路产业的元禾璞华以及专注东南亚市场的元禾绿柳。“元禾系”各平台募资和投资相对独立。截至2026年4月底，元禾控股直接投资项目超1800家次，培育上市公司128家（包括科创板54家），通过元禾母基金投资子基金226只。

　　截至2026年5月，元禾控股登记备案了2只基金——苏州工业园区元禾智衡投资合伙企业（有限合伙）和苏州市创新消费人才创业投资合伙企业（有限合伙），总出资额合计5.313亿元。其中，苏州市创新消费人才创业投资合伙企业（有限合伙）注册出资额达5亿元，机构投资方LP包括苏州天使母基金旗下的苏州人才壹号基金、国有全资企业圆融发展集团和国有独资企业恒泰控股集团，分别持股30%、20%、20%。元禾控股作为LP认缴1.45亿元，持股29%，作为GP认缴500万元，持股1%。

　　值得关注的是，苏州人才壹号基金是苏州市政府2025年6月成立的一只百亿基金，重点支持苏州市“1030”产业赛道的人才项目。公开报道显示，该基金主要投向四大方向。一是领军人才，重点支持国家级、省级及市级人才和团队；二是赛事选手，重点支持在国际创客大赛、全球科技双创大赛、青年精英大赛等“赢在苏州”系列赛事集群中脱颖而出的优质人才项目；三是初创企业；四是硬科技，以资本推动人才集聚。

　　统计区间内，元禾控股公开披露的股权投资事件共13起，环比大幅增长225.0%。往期数据显示，2025年5-9月机构没有公开披露的投资事件，10月才逐步恢复投资节奏。2026年随着硬科技、医疗健康等领域政策红利释放，叠加一级市场估值调整后的“价值洼地”机遇，推动其投资决策提速，3 - 5月机构投资活跃度呈现显著加速趋势。

　　从投资阶段来看，元禾控股以A轮和天使轮为核心抓手，若加上Pre-A轮，早期阶段投资事件数合计占比接近70%。机构瞄准技术从“实验室到产业化”的关键阶段，通过低估值介入获取高弹性回报，契合其“投早投小”的逻辑。元禾控股同时覆盖C轮（15.4%），D轮和B轮各占7.7%，这主要是针对已验证商业模式、需资金扩张的企业，降低不确定性风险，平衡组合收益稳定性。

　　从行业分布来看，元禾控股本月重点布局先进制造、医疗健康和人工智能三大领域。先进制造赛道投资事件数约占比30.8%，涵盖集成电路、航空航天和通信制造等国产替代核心领域；医疗健康获投项目数约占比23.1%，聚焦生物制药和医疗器械等“长坡厚雪”赛道，人口老龄化与医疗需求刚性支撑长期增长；人工智能则约占15.4%，全部投向模式相对成熟的智能机器人领域，抓住技术商业化落地的爆发窗口期。

　　就投资区域分布而言，元禾控股接近一半项目位于“大本营”江苏，依托苏州工业园区的产业生态集群，实现“在地化”资源整合与项目挖掘。北京、上海和深圳的投资事件数分别占比23.1%、15.4%、7.7%，一线城市人才、资源和项目储备丰富，符合其“区域聚焦+全国布局”的策略。

　　领投博银合创Pre-A轮融资推进具身智能商业化验证

　　博世旗下市场化投资平台博原资本与具身智能头部企业银河通用共同孵化的合资公司「博银合创」完成近3亿元人民币Pre-A轮融资，由元禾辰坤领投，博原资本、博世创投等老股东追加投资，元禾控股、金谷资本、东融壹号等多家机构跟投。本轮所融资金将用于首款自研工业具身智能机器人量产、工业数据采集和模型平台建设及市场拓展。

　　博银合创成立于2025年6月，专注于复杂装配、智能质检等核心制造场景，研发灵巧型机器人，推进具身人工智能在工业端的规模化落地。目前公司已快速进入商业化验证阶段，累计意向订单金额达数亿美元级别，客户覆盖汽车及其零配件、物流分拣等行业。其首款自研产品“BW10-Lite”已完成原型验证，具备双臂操作、高重复精度及快速工位切换能力，可覆盖超过60%的人工装配场景。

责任编辑：杨舒

618电视三料冠军诞生！TCL凭什么一直赢？

Wed, 03 Jun 2026 11:52:23 GMT

原创 | 作者：罗超

随着618进入正题，官方战报正在密集公布。作为618主阵地，京东的战报最具参考价值。京东618竞速榜显示，在电视赛道，TCL拿下截至6月1日整个618大促周期的累计第一。

为什么强调“累计”？因为「累计第一」非常具有含金量，它考验的是品牌在长周期里的持续转化能力，是消费者反复对比配置参数、以及比价后用真金白银做出的最终选择，反映的是品牌在大促期间的真正实力。当然，由于618是消费风向标，因此品牌在618的表现也足以反映出整体市场地位。还有一点要说明的是：TCL的累计第一并不包含子品牌雷鸟的销量。如果加上主打线上性价比的雷鸟，份额差距只会拉得更开。

在竞争激烈的618夺得累计第一，TCL凭什么？答案藏在两个子榜单里。

SQD-Mini LED立大功，

百吋巨幕建立统治力

一个是TCL SQD-Mini LED电视新品T7M系列拿下了单品销量第一。T7M系列搭载了TCL最新研发的“SQD-Mini LED”技术，这是去年9月才实现量产的技术。618期间，头部品牌均在力推搭载各自硬核技术的旗舰，T7M系列能拿下单品第一表明，SQD-Mini LED已展现出强劲的市场竞争力。

TCL推进SQD-Mini LED技术下放的力度很大，其在2025年9月推出世界首款SQD-Mini LED电视X11L，今年1月发布Q10M系列首次将SQD-Mini LED电视价格打到1万元内，3月推出Q9M Pro、T7M Pro、T7M Ultra，让SQD-Mini LED覆盖从55吋到98吋主流尺寸段，国补后价格从五千元档一路铺到万元档，已具备普及的价格力。

如果只看价格，比SQD-Mini LED便宜的同尺寸电视多得是。TCL SQD-Mini LED电视能在短时间得到市场接纳并“卖爆”，根本原因还是在于其实现了显著的画质突破。

传统Mini LED技术在亮度上有突破，但在色域和对比度表现上有所欠缺。还有一些显示技术强调高色域，甚至将高色域与好画质划等号。但真正的旗舰画质需要同时具备以下三个特性：高亮度+高对比度+高色域，这被业界称为“画质铁三角”。TCL从发光材料到控光架构进行重构研发了SQD-Mini LED技术，实现了更高对比度、更广色域、更稳高亮度的“既要又要还要”。

怎么做到的呢？核心是三大底层技术：万象分区+超级量子点+晶粹高色阻屏幕，其中万象分区系统级控光方案，实现一区顶多区的控光效果，比如T7M Pro搭载1152个万象分区，但效果就远超2500级的普通Mini LED分区；超级量子点材料加晶粹高色阻屏幕，实现了100%BT.2020全局高色域，注意，这是“全局”的不挑画面的高色域，而不是只显示单色大面积才有效；聚核光芯亮度比普通多晶发光芯片提升53.8%，光效优势大，比如T7M系列产品98/85/75吋，峰值亮度均高达2500nits；超级蝶翼星曜屏将原生对比度做到了7000:1，比普通VA屏高出近一倍。

T7M系列卖成单品销冠，意味着SQD-Mini LED技术已从尝鲜者专属跨越到大众用户的购买决策集。有着世界杯的2026年是体育大年，用户电视升级换代需求强劲，这将进一步加速SQD-Mini LED走向普及。

第二个榜单是TCL T7系列拿下百吋巨幕累计第一。

这个榜单很重要，因为巨幕是电视特别是高端电视市场的关键阵地。洛图科技数据显示，今年一季度，75英寸及以上尺寸段的合并销量份额已达到39.9%，较去年同期大幅提升6.7个百分点。98英寸及100英寸等超大尺寸产品零售量同比继续大幅增长，百吋巨幕正从小众尝鲜步入快速普及通道。

超大屏电视的购买决策链条比中小尺寸长得多：要测量墙距、要入户安装，更重要的是还要有配得上巨幕的画质。TCL T7系列拿下百吋巨幕累计第一，说明TCL已啃下百吋巨幕的安装服务等硬骨头，同时表明SQD-Mini LED的画质优势事实上成了百吋巨幕的加分项：SQD-Mini LED全局高色域、稳定高亮度和原生对比度优势都比在中小尺寸更显著，万象分区系统级控光技术对光晕的抑制效果在大屏上肉眼可见，超级量子点和晶粹高色阻对色域值的拉升在大画幅上将展现更强优势，而其综合成本在超大尺寸段又极具竞争力。

TCL在Mini LED赛道已从先行者变为领先者，根据Omdia数据，2025年TCL Mini LED电视全球出货量市占率达到31.1%，位居全球第一，出货量同比增长118%。在Mini LED高速增长时，TCL前瞻布局画质无短板的SQD-Mini LED，将进一步强化在高端和大屏市场的统治力，巩固Mini LED赛道的固有优势。

3项618冠军，

是TCL坚持长期战略的结果

开门红是618最重要的战事，TCL电视成功拔得头筹，拿下3项冠军，每一项都意义非凡：TCL电视拿下累计第一，体现的是品牌综合实力；T7系列拿下百吋巨幕累计第一，体现的是在大屏这一重要阵地的存在感；T7M系列拿下单品销量第一名，意味着SQD-Mini LED这一新技术已具备打造大单品大爆款的实力，势必会加速普及。

TCL凭什么在618取得开门红？最直接的答案是SQD-Mini LED技术的大获成功。不论是T7M系列的单品冠军，还是T7系列拿下百吋巨幕累计第一，SQD-Mini LED技术都是功臣。问题在于，行业已不止TCL在布局这一技术，为什么这一次618榜单却被TCL霸占呢？答案在于：SQD-Mini LED技术并不是忽然出现的，它是TCL过去坚持执行三个战略的一个结果。

第一个是押注Mini LED的战略。2019年，在OLED占据主导时，TCL率先实现了Mini LED电视的量产并持续投入，如今Mini LED已成为行业核心增长动力，也是用户升级换代电视的首选。洛图科技数据显示，2025年国内MiniLED电视出货量为802万台，2026年预计将达到1115万台，同比涨幅高达39%，远超大盘增幅。今年一季度，Mini LED电视零售销量占比达26.7%，同比显著增长，销售额更是接近市场总额的一半达47.9%，可谓是实现了量价齐升。

TCL做Mini LED技术不是浅尝辄止，而是将其当核心显示技术路线来投入，从背光灯珠到驱动芯片到控光算法，一路迭代到万象分区这一将控光精度压缩到像素级的技术。所以2025年TCL推出的SQD-Mini LED并不是横空出世的新物种，它是Mini LED技术树上自然长出的新分枝，根系扎得够深，枝干才撑得住销量。

第二个是前瞻布局超大屏战略，并与Mini LED战略协同共进。今天“屏幕越大卖得越好”的趋势在电视市场已十分明朗，但TCL正式提出大屏战略是在2019年，2021年更是提出了“希望在3至5年内将TCL智屏做到全球第一，并且在大尺寸产品中让TCL Mini LED的销售渗透率超过60%”这一目标。现在看来TCL距此已十分接近。

（2021年TCL Mini LED战略发布会，图源：雷科技）

大家都在积极做大屏，TCL凭什么赢？一边打破画质的天花板，一边降低大屏的拥有门槛。面板成本在超大尺寸电视BOM里占比可以超过70%，任何想在超大屏上建立竞争力的品牌，都绕不开面板供应的命门。TCL的做法是把超大屏和Mini LED并轨推进，互相协同：Mini LED确保超大屏兼具画质和成本优势，超大屏又能让Mini LED发挥技术优势，这个正循环飞轮放到SQD-Mini LED技术上一样有效，而且运转还在加速。

第三个则是依托TCL华星布局自主面板，形成产业链优势。早在2009年TCL就毅然决定要做自己的面板供应链，累计投入超 2600 亿元，建成十余条面板产线与六大海内外制造研发基地，成为中国唯一拥有自主面板厂的电视品牌。

半导体显示是典型的周期行业，面板价格波动决定整机利润空间。自有面板厂意味着在TCL在成本端有缓冲、在供应链端有优先权，在产品定义端可深度联动面板开发和整机设计，可从玻璃基板阶段就开始为画质目标服务，这是拿公版面板做调校的品牌做不到的。也正是因为有屏，TCL可率先量产量子点、Mini LED、SQD-Mini LED等新的显示技术。

SQD-Mini LED的爆发就是一个例子。当Mini LED玩家变多后，TCL依托华星垂直整合，在控光架构、量子点膜片方案、超级蝶翼星曜屏上持续突破，推出SQD-Mini LED技术实现画质突破，且成本可控。这跟苹果自研A系列芯片的逻辑是一样的：全链路自主就能进行更深层的、端到端的优化，获得外部供应商方案不可能给到的自由度，深入到底层去做技术优化，进而给到用户更极致的体验。

过去10多年，TCL做出的三大战略纵深选择，本质上就是日韩品牌早期在LCD时代搭建的那套“面板-整机-品牌”垂直一体化架构，只是时移世易，今天的战场换到了Mini LED和大屏，而全球显示的关键玩家成了TCL等中国品牌。

电视行业泥沙俱下，

TCL穿越周期全靠做正确的

20世纪80年代，以松下、索尼、东芝为代表的日系品牌凭借CRT技术和品牌优势主导高端市场；进入90年代后，中国本土企业开始规模化发展，TCL、海信、创维等品牌崛起。2005年前后液晶时代来临，以三星电子、LG电子为代表的韩系品牌携面板和产业链优势强势进入中国市场，与日系品牌、本土厂商展开激烈角逐，掀起了持续20来年的价格。2013年前后，智能电视浪潮迭起，一些互联网电视新物种入局让价格战更猛烈，电视利润薄得让很多玩家只能靠会员和广告等互联网服务收入来补贴硬件。

用户更新换代慢、市场品牌玩家多、硬件产品利润薄，这让电视市场成了消费电子领域竞争最惨烈的红海之一。在泥沙俱下的环境里，做正确的事情比做聪明的事情更难，但也更重要。聪明的事情是跟着补贴走、跟着流量走、跟着低价走。正确的事情，则是投入研发做全栈技术自研、围绕用户对画质的核心需求挑战技术与工程的极限、把技术红利转化成价格普惠而不是加厚利润。

这正是TCL在做的事情，它围绕大屏显示进行技术布局，从量子点材料到背光芯片到面板到画质芯片到控光算法再到软件系统均无短板。死磕画质并非营销话术，从初代Mini LED，到万象分区，再到SQD-Mini LED，TCL单单是在Mini LED这条技术线上就实现了对比度、光晕控制、峰值亮度、色域的持续提升。而且TCL一直在身体力行地推动“让普通人也能享受好画质”这件事——过去我们总能看到“土豪专属”、售价大几十万的“奢侈级画质”电视，现在TCL将SQD-Mini LED技术快速下放到T7M Pro这样的走量机型上，让大众消费者在预算不变的前提下买到越级画质体验。

（TCL T7M Pro SQD-Mini LED电视）

短期的爆发或许可以靠流量营销，但长期的增长只能靠结构性优势。

1992年TCL进入彩电行业推出“TCL王牌”电视。34年后，TCL不只是还在牌桌上，而且成了全球市场的核心玩家。群智咨询数据显示，2025年TCL电视全球出货量仅次于三星。2026年初，TCL宣布将控股索尼家庭娱乐，若合资公司投入运营，TCL份额有望冲击全球第一。显而易见，TCL成功穿越了周期，并且代表国产品牌从跟随者升级成技术引领者、标准定义者和市场领导者。所以对TCL电视来说，拿下618三料冠军，不是开始，更非结束。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

机器人进校潮背后：AI产业正在争夺“真实世界入口”

Wed, 03 Jun 2026 07:25:26 GMT

导语

2026年春天，在一场教育装备展上，一群围观者把展台围得水泄不通。场地中央，几台人形机器人正在完成自主移动、避障、协同互动，有学校老师举着手机录像，也有地方教育部门负责人反复询问课程和实验室方案。与此同时，另一边的展馆里，“具身智能实验室”“校园AI机器人平台”“人形机器人课程体系”等词开始越来越频繁地出现。

过去几年，人们已经见惯了AI学习机、智能课堂和数字人教师，但机器人突然开始大规模进入学校，依然是一件足够新鲜的事。

真正值得注意的，并不是“机器人教育”这件事本身，而是越来越多原本并不属于教育行业的机器人公司，正在集体把学校当成重要目标。从人形机器人企业到具身智能公司，从自动驾驶团队到机器人实验室，很多此前长期围绕工业、科研、自动化展开业务的企业，如今却开始密集推出校园实验室、K12课程体系、青少年科技项目和AI社团解决方案。

如果只从教育行业角度理解，这很容易被看成一轮新的“机器人教育热”。

但如果把视角放回整个AI产业，会发现事情远没有那么简单。

因为今天机器人公司真正争夺的，可能并不是教育市场本身，而是AI进入现实世界之后，最重要的早期入口之一。

而学校，恰恰是那个最特殊的场景。

机器人行业，

开始进入“现实世界焦虑”

过去两年，AI行业最明显的变化之一，就是具身智能突然成为科技产业的新焦点。

相比过去主要停留在屏幕里的大模型，越来越多企业开始尝试让AI真正进入物理世界。它不仅要能够理解语言，还要能够移动、感知、操作、协同，甚至在复杂环境中完成实时决策。这也是为什么，人形机器人会在近两年突然成为资本市场和科技行业最热门的方向之一。

但随着行业迅速升温，一个更现实的问题也开始浮现。

对于大模型来说，训练数据可以来自互联网；而对于机器人来说，真正重要的数据却只能来自现实世界。机器人不仅需要“知道”，还需要“做到”——它需要理解空间、控制身体、识别障碍、与人互动，并在不确定环境里持续完成动作协同。这意味着，机器人真正缺少的，从来不是概念，而是长期真实环境中的训练能力。

也正因为如此，整个机器人行业正在进入一种明显的“落地焦虑”阶段。

过去行业竞争的是谁能让机器人站起来、跑起来，而现在更重要的问题变成了：机器人如何真正进入现实世界。工厂、仓储、医院、商场、酒店、家庭……几乎所有真实场景，都开始成为机器人公司争夺的对象，因为谁能够最早进入现实环境，谁就更有机会积累真实数据、优化交互能力，并建立下一阶段的产业优势。

而在所有场景中，学校开始呈现出一种极其特殊的价值。

它不像工厂那样对稳定性要求极高，也不像家庭那样过于碎片化；它既拥有真实的人类互动，又具备相对可控的空间秩序。对于很多机器人企业而言，学校几乎像一个“低难度现实世界”——既足够真实，又足够安全，既能够长期部署，又天然具备展示性。

于是，越来越多机器人公司开始把目光投向校园。

为什么学校，

会成为机器人最想进入的地方？

如果从机器人产业的视角重新看学校，会发现它几乎具备一个理想训练场所需要的全部条件。

首先，学校拥有稳定且标准化的空间。教室、走廊、图书馆、实验室、操场，本质上都是规则明确、边界清晰的环境。相比开放商业空间或者复杂家庭环境，学校更容易控制，也更适合机器人早期部署和训练。

其次，学校天然具备高频、长期的人机互动。机器人行业真正缺少的，并不只是“看见人”，而是长期与人协同的能力。而校园每天都在产生大量稳定、重复的人类行为：上下课、课堂互动、社团活动、科技实践、实验协作……这些对于具身智能来说，都是极其重要的真实世界数据。

更重要的是，学校本身具备天然的公共传播属性。相比机器人在工厂里搬运货物，一个能够移动、交互、参与校园活动的人形机器人，显然更容易形成社会关注。对于地方教育部门和学校而言，机器人也天然契合“人工智能教育”“未来校园”“科技创新”等公共叙事。很多学校采购机器人，并不完全是出于教学刚需，而是希望通过科技化形象提升学校特色和外部影响力。

于是，一种非常微妙的关系开始形成。

学校需要科技感。

机器人公司需要场景。

双方开始快速靠近。

这也是为什么，越来越多机器人企业开始推出：

校园AI实验室
人形机器人课程
具身智能平台
AI科技社团
校园机器人助手
青少年机器人实践体系

表面上看，它们是在做教育；但更深层看，它们其实是在寻找机器人进入现实世界的长期入口。

机器人真正想进入的，

其实不是课堂，

而是“长期真实环境”

相比外界最初对于“机器人教育”的想象，当前机器人公司真正看重的，可能并不是学校里的某一节课程，而是学校本身所提供的长期真实环境。

过去很长一段时间里，机器人行业的发展逻辑更接近实验室模式。企业主要围绕算法、硬件、运动控制和单项能力突破展开竞争，很多机器人也更多停留在演示、科研或者工业测试阶段。但随着具身智能概念快速升温，整个行业开始意识到：机器人真正的挑战，并不是“会不会动”，而是能不能在现实世界中长期稳定地与人共存。

这意味着，机器人需要的不再只是技术参数，而是大量真实环境中的长期训练。

它需要进入有人流、有秩序、有互动、有不确定性的空间，需要持续理解人的行为、环境变化和复杂协同关系。对于机器人产业来说，学校恰恰提供了一个极其特殊的场景：这里既具备真实社会属性，又比工厂、医院、商场和家庭更加安全、稳定、可控。

这也是为什么，越来越多机器人公司开始尝试把校园变成机器人最早的现实部署场。

一方面，学校拥有大量高频、重复的人类行为。上下课、课堂互动、图书馆借阅、实验室协作、社团活动、校园巡视，这些看似普通的校园场景，对于机器人而言其实都是极其宝贵的真实世界训练环境。相比一次性的展会展示，学校能够提供长期持续的数据积累，而这种长期性恰恰是当前具身智能最缺少的部分。

另一方面，学校也天然具备“低风险试错”的优势。相比工业场景对稳定性和安全性的极高要求，校园环境对机器人的容错空间更大，更适合作为早期部署和交互验证场景。很多机器人企业当前真正需要的，并不是立刻实现大规模商业化，而是找到一个能够长期迭代、持续训练、不断优化交互能力的现实入口。

于是，越来越多原本偏工业、科研方向的机器人公司开始密集推出校园AI实验室、人形机器人展示方案、具身智能课程体系、校园机器人助手、AI社团与科技实践平台。这些内容表面上是在做教育，但更深层的逻辑，其实是机器人产业开始提前争夺现实世界。

因为对于具身智能来说，谁能够更早进入真实环境，谁就更有机会积累数据、训练模型、建立交互标准，并最终形成下一阶段的产业壁垒。

而学校，正在成为机器人进入现实社会之前，最合适的一块“缓冲地带”。

但当前机器人教育，

其实远没有成熟

不过，热闹之外，一个更现实的问题也开始浮现：今天的大部分机器人进校，本质上仍然停留在“展示阶段”。

很多学校采购机器人，并不是为了真正进入日常课堂，而更多是为了科技节、公开展示、特色校建设、人工智能示范项目或教育装备展。换句话说，当前很多机器人更像一种“科技景观”，而不是稳定教育基础设施。

真正的问题在于，机器人教育和传统教育信息化设备完全不同。学习机、电子白板、AI软件，本质上仍然属于数字工具，但机器人是“物理AI”，它涉及硬件维护、空间安全、运动控制、传感器调试、系统升级等大量复杂问题。对于很多学校来说，仅仅是设备运维就已经是巨大挑战。

更大的问题则在教师体系。真正的机器人教学，并不只是拼装和遥控，而涉及工程思维、AI基础、感知算法、控制系统等一整套技术能力，而目前大量学校的信息科技教师，其实并不具备对应教学能力。于是，当前很多机器人教育项目高度依赖企业：企业提供设备、提供课程、提供赛事、提供教练，甚至直接承担课堂。这意味着，机器人教育实际上还没有真正进入学校核心教学体系。

与此同时，一个更值得思考的问题也开始出现：很多机器人课程，某种程度上其实也在“训练机器人”。学生在不断调试动作、优化路径、训练交互的过程中，本身就在帮助机器人企业积累现实世界行为数据。从这个角度看，学校不仅是教育场景，也正在变成机器人产业的重要数据入口。

机器人公司真正想抢的，

可能并不是教育市场

如果继续往下看，会发现机器人公司真正争夺的，或许并不是短期教育收入，而是AI进入现实社会之后的入口位置。

因为机器人产业最终一定要离开实验室，而学校恰恰是现实世界中最容易进入的公共场景之一。这里有稳定环境、有长期人类互动、有低风险试错空间，也有天然社会传播价值。对于机器人行业来说，它既是训练场，也是展示场，更是未来AI社会化的重要过渡区域。

所以今天机器人公司争夺学校，背后真正发生的，其实是AI产业开始提前布局现实世界基础设施。谁能够更早进入校园，谁就更有机会积累数据、培养用户、建立课程体系、绑定赛事生态、影响未来人才培养路径，甚至定义下一代AI教育标准。

而从更长远的角度看，这件事真正改变的，也许并不是“机器人教育”本身，而是学校功能的变化。过去学校更强调知识传授，而未来学校可能越来越像“未来社会模拟场”——学生需要学习的，不再只是知识本身，而是如何与AI协作、如何理解自动化系统、如何在人机共存环境中工作。

从这个角度看，机器人教育真正重要的，并不是机器人，而是它第一次让AI从屏幕里的软件，变成了现实中的存在。

而学校，很可能会成为AI进入现实世界之后的第一站。

结语

今天的机器人进校，很像十年前的少儿编程热潮。那个阶段同样充满概念、赛事、融资、展示和政策，但真正成熟的课程体系和行业结构，其实经历了很长时间才逐渐形成。

机器人行业或许也会经历类似过程。

短期内，它仍然面临成本、教师、运维、安全、课程体系和教学价值等大量现实问题，但不可否认的是，一个趋势已经开始出现：机器人公司正在集体进入学校。

而它们真正争夺的，或许并不是一间教室。

而是AI进入现实世界之后，第一块长期存在、稳定开放、能够持续训练和迭代的真实社会入口。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

华尔街重估特斯拉：机器人估值至少独占20%价值万亿，现在买入等于免费送

Wed, 03 Jun 2026 04:08:32 GMT

杰西卡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

现在最好的具身智能投资之一，可能就是投马斯克。

要知道二级市场上，非机构投资者上车具身智能的机会，现在还是少之又少。但如果你现在买特斯拉股票，就能白得机器人（潜力股）。

这不是我说的，是华尔街投行通过详尽分析给出的最新结论。

分析师认为，特斯拉的现有业务，包括电车、储能、FSD、Robotaxi等等，已经足够支撑起当前的股价——400美元左右，但这个数字当中不包括机器人。

这并不是说特斯拉机器人业务没有价值，相反，他们认为，这种或许能改变世界的业务，价值难以估量。

这家机构初步预测，特斯拉具身智能的估值，短期内可能会独占公司总估值的20%——用市值估算，价值近万亿元。

但再往远看，未来可能比特斯拉所有其他业务加起来还值钱。

华尔街重估特斯拉

一家名为Piper Sandler（派杰）的华尔街投行，发布了一份特斯拉的最新估值报告，得出的结论是：

如果你在400~420美元左右买入特斯拉股票，就相当于以零成本得到了特斯拉人形机器人项目Optimus（擎天柱）。因为光是特斯拉的现有业务，就已经值每股400美元了。

什么意思呢？咱们一步步拆解。

Piper Sandler的分析师亚历山大·波特（Alexander Potter），构造了一个非常详细的模型。

其特别之处在于，波特考虑到了很多常被其他分析师忽视的要素，例如对特斯拉保险业务的详细预测、超充业务收入，还首次考虑了特斯拉2025年的CEO薪酬计划等等。

根据这个模型，波特最终把特斯拉的业务拆成了17个独立产品线，并用现金流折现模型逐一估值，然后加总。

最终结果是，特斯拉的核心业务——包括电动车、储能、FSD软件、保险、充电网络、Robotaxi等，合计估值约为每股400美元。

请注意，在这个估值里，人形机器人Optimus和它所对应的“推理即服务”（Inference-as-a-Service），完全没有被赋予任何价值。

波特的原话是，“每股400美元，我们认为投资者可以‘免费’购买Optimus。”

而特斯拉最新美股收盘价大约在420美元左右，略高于400美元，也意味着市场对现有业务的定价基本合理。

这就好比，你花400块钱买了一件商品，这件商品本身的价值就值400块。

与此同时，卖家额外附赠了一个未来可能价值巨大、但目前还处于研发阶段的神秘礼盒——也就是这里的Optimus机器人。这个礼盒现在还不确定值多少钱，但你没有为它多付钱。

不过，这并不是说机器人没有价值。更准确地说，应该是分析师现在没法给出准确价值。

波特透露，这是因为具身智能机器人目前还处在早期阶段，评估这种“可能重塑经济和劳动力市场”的产品极为困难。

另外，分析师对特斯拉2026~2027年的收入和每股收益（EPS）的预测，要低于市场普遍预期，理由是Model X/S停产、特斯拉汽车交付量会下降，监管信贷收入也会减少。

但波特认为，这种下滑并不重要，即使短期盈利不及预期，也不会对股价产生持久拖累，因为投资者的关注点已经转移——

特斯拉的未来价值，将更多地来自于FSD、Robotaxi、Optimus等软件或AI相关指标的增长。

不过，作为参考，报告还是给出了一个初步定价，为Optimus等未包含业务预留了100美元的未来价值，相当于这类业务占特斯拉总估值的20%……或许还不止。

如果用市值来对应，这个机器人项目大概价值3756亿美元，折合人民币约25544亿元——超2万亿元。

但分析师认为，这个分配实际相当保守，机器人的实际潜力可能还会更大。

据波特预测，Optimus+推理服务，未来可能比特斯拉所有其他业务的总和还值钱。

那么这个“比所有业务都值钱”的机器人项目，现在走到哪一步了？

特斯拉人形机器人，到哪一步了？

特斯拉的人形机器人项目Optimus，最早在2021年的特斯拉AI Day上亮相。

那时或许没人想到，后来马斯克对Optimus的期待，会远远超过汽车。

在马斯克如今的规划中，未来人形机器人的数量将超过人类，达到数百亿台规模，成为家庭标配。

口号喊了一年又年，Optimus迭代到第三代，今年终于走到了量产门口。

尽管V3版本还没有公开亮相，不过之前的V2.5版本已经在股东大会能稳定站立、配合跳舞两小时，特斯拉也展示过Optimus在工厂分拣电池分拣等简单任务的场景。

按照马斯克此前披露，Optimus V3将在今年7、8月正式启动量产。

并且这一版本将采用最新的手部设计，预计2027年投入外部应用场景。

为了确保量产顺利，特斯拉还不惜停产Model S和Model X两款车型，将其在美国加州弗里蒙特的工厂改造为Optimus生产线，设计年产能100万台。

当然，这个产能对于马斯克的计划来说远远不够，美国得州超级工厂还预留了专门用于Optimus的厂房，长期目标是年产1000万台。

马斯克甚至更进一步地设想了Optimus四代和五代：

Optimus V4的目标是年产千万级，Optimus V5则指向5000万至1亿台。

不过在真正实现爆发式增长前，量产所面临的工程挑战也绝非易事：

据报道，一台Optimus包含约1万种独特零部件，其中绝大多数从未在任何行业被大规模量产过。

比如，核心执行器中，有一个核心部件叫做“行星滚柱丝杠”，目前寿命大约1年左右，而工业机器人标准是5年以上。

2026年初，马斯克本人承认了一句分量很重的话：特斯拉工厂里，还没有一台机器人在做有用的工作。

即便如此，马斯克仍坚持将Optimus视作规模最大的产品，甚至停产特斯拉高端车型、改造产线——

其实，这已经是特斯拉从“硬件制造商”向“物理世界AI公司”彻底转型的明确信号。

在马斯克看来，用于生产3万辆车的空间，如果用来生产机器人，其潜在价值要高得多。人形机器人普及之后，市场上的商品和服务的都会得到极度丰富，带领人类进入“丰裕时代”。

他甚至曾预言，Optimus未来在特定领域（如手术）的表现，可能将超越最优秀的人类。

不过呢，马斯克这么极力推动Optimus的进展，可能还多了那么一点点私心——他的万亿美元薪酬包，和机器人挂钩。

去年特斯拉给马斯克设立了一个新的薪酬方案，潜在总价值约为1万亿美元。

这个方案要求马斯克在12个阶段内完成各种苛刻的任务，其中就包括生产100万台人形机器人。

截至目前，因为市值和运营指标一项都还没有达成，马斯克在2025年的薪酬账面数字虽然高达1580亿美元（按市值计价），但实际到手为零。

这意味着，马斯克没有办法像一个传统CEO那样，“躺平”领工资。

他必须推动Optimus真正实现量产和销售，让那个“100万台”的数字变成现实，才能解锁自己的薪酬包，机器人和创始人利益已完全锁定——这也正是特斯拉股东们想看到的。

分析师也强调，关于机器人的乐观前景，最终能否实现，完全取决于特斯拉和马斯克的执行能力。

但不管怎么说，这份围绕特斯拉展开的报告，也为和特斯拉路线相近的公司，提供了价值参考。

小鹏、理想、奇瑞等国内玩家，都在“汽车为基，机器人为未来”的路线上尝试。

转型最激进、和特斯拉最相似的小鹏，同样开始被资本市场用“分部估值法”定价。

去年11月，摩根士丹利给小鹏的总估值达3680亿元，其中汽车业务逾八成，自动驾驶和机器人等新兴业务贡献近900亿元。

OEM靠机器人的故事屡屡刷新估值，或许证明资本市场已经用真金白银投票，认可了一个新的趋势：

能参与下一场牌桌的玩家，得先用物理世界AI的故事说话。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

长鑫科技朱一明：造一台不需要“英雄”的机器

Wed, 03 Jun 2026 01:53:39 GMT

来源：盒饭财经

不赌周期，只算变量。

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 网络

长鑫科技并不是一个典型的商业案例。

经典的商学院教科书里，不论是组织、人力资源，还是竞争策略，核心都是围绕着“增长”二字展开。它们大多沿袭着这样的路径：发现市场需求、匹配供给、探索试错、跑通商业模型、寻求VC/PE融资、IPO、多元化与寻找新增长曲线。

但早期的长鑫科技，几乎每一个维度都处于“节奏错位”中。

2016年6月13日，长鑫科技的前身成立。其定位一开始就很明确，主要专注于动态随机存取存储芯片（DRAM）设计、研发、生产和销售。直到2019年9月，推出了首款自主设计生产的DRAM芯片——8Gb DDR4产品，并正式量产。

刚刚过去的5月27日，上交所的一纸公告，宣告了长鑫科技科创板IPO成功过会。295亿元的募资规模，2026年开年以来A股最大规模的IPO，也让它成为仅次于中芯国际的科创板第二大IPO。

2025年下半年开始，AI算力需求引爆了存储芯片的超级周期。DRAM价格持续暴涨，整个行业都在狂欢。2026年第一季度，全公司的“净利润”实际总额

为330.12亿元。这个数字中，很难划分究竟有多少来自周期的赠礼，有多少是企业的沉淀，又有多少关键人物的技术性操盘。

5月27日，长鑫科技过会同日，SK海力士在韩国股价一度上涨13%，过去12个月的涨幅超过1000%，成为继本月稍早的三星电子之后、第三家市值突破1万亿美元的亚洲公司。26日，美光股价飙升19%，创下 2011年以来的最大涨幅。

半导体是典型的周期性行业‌，通常每3到5年经历一轮从低谷到高峰的波动。其中存储的周期性波动又是其中较为明显的。而长鑫科技与朱一明在跨周期这件事上，确实有不少值得借鉴的技术性操作。这些操作，涵盖在“技术流”朱一明答的三道“反直觉”的精算题中。

第一题：一笔绕路的收购

2005年4月，朱一明回国创业成立了芯技佳易微电子科技有限公司，一年多后，该公司便自主研发了0.18微米工艺上的中国第一颗静态存储器。后来，其产品在中芯国际大规模量产，并快速打开市场。

“创业对我来讲就是无知者无畏，如果工程师很清楚创业对整个生活带来的冲击，他可能不敢创业。”工程师出身的朱一明在当时就具有一定的商业思维， “工程师创业，成功的往往是从客户需求的层面来思考、判断、出手的人。 ”

在海归创业与工程师创业的双buff加持中，当时的朱一明总结了一条“法则”：把握海外的优势，抓紧国内的资源。而这种游走在工程师、商业之间的思维，以及国内外的视角，奠定了朱一明接下来的决策思路。

2018年，中国存储芯片产业经历了一场剧变。

与长鑫同期成立的福建晋华，一开始选择了与联电的合作路线。这一技术合作下，晋华委托联电开发32nm动态随机存储器（DRAM）相关技术。根据协议，福建晋华将提供特用设备，并依开发进度支付技术报酬金作为开发费用，开发成果将由双方共同拥有。

不过在协议签署前，三名美光的离职高管曾跳槽进入联电。2017年，美光先后在中国台湾地区和美国以跳槽员工窃取商业机密、专利侵权等为由起诉联电与福建晋华。

也是这场诉讼，让一个投资数百亿的项目，在即将量产的前夜戛然而止。这件事给国内存储芯片的后来者留下了一个深刻的教训：面对国际行业巨头的专利高墙，“逆向工程”和“挖角”路径如同双刃剑，随时可能伤到自己。

也是在这一年，朱一明正式接过了长鑫存储CEO的位子。

他面临的局面和晋华并无本质区别。全球DRAM市场被三星、SK海力士、美光三家牢牢把持，其专利壁垒如同一座密不透风的迷宫，任何新进入者，在产品量产之前，都有可能被拖入一场无法预估的围堵泥潭。

朱一明选择了一条和晋华不一样的路。

2019年5月中旬举行的GSA+Memory存储峰会上，朱一明发表了《中国存储技术发展与解决方案》主题演讲，其中就提到了长鑫DRAM内存的技术来源——已破产的奇梦达公司。

奇梦达曾属于英飞凌内存部门，分拆后曾一度成为全球第二大的DRAM供应商。由于DRAM市场供过于求及价格暴跌等因素，奇梦达在2008年出现严重亏损，最终于2009年1月23日申请破产。此后的近十年里，它留下的技术资产就像一座无人认领的矿藏。

为了构建知识产权护城河，规避侵权风险，2018年到2019年的近两年间，长鑫团队与专利运营公司WiLAN及其旗下子公司Polaris Innovations Limited进行了漫长而隐秘的谈判。

2019年12月5日，长鑫存储在官方微信公号宣布，通过加拿大知识产权公司WiLAN获得大量来源于英飞凌的动态随机存取存储芯片（DRAM）技术专利的实施许可。由于涉及商业秘密条款，双方并没有披露交易金额。据媒体估算，这笔收购涉及“数亿美元”的资金投入。

朱一明当时表示：“两份协议标志着，在完善知识产权组合、进一步强化技术战略和保障DRAM业务运营方面，长鑫存储采取了新举措。”

这是一道典型的计算题。一边是数亿美元的确定性投入，另一边是未来可能面临的数十亿甚至上百亿美元的诉讼和围剿。朱一明选择绕一下路，用一笔算得清的现金，覆盖一个算不清的巨大风险。

通过与奇梦达的合作，长鑫科技将一千多万份有关DRAM的技术文件及2.8TB数据收归囊中，而这也是其最初的技术来源之一。

朱一明后来总结了这一合作，他将其定义为“站在巨人肩膀上”。“尽管如此国内研发DRAM内存依然花费了极大的代价，累计研发费用高达25亿美元，建成严谨合规的研发体系和独有技术体系。”他表示。

第二题：十年、四轮减持，一个人的“双城记”

朱一明有一个业内独一无二的标签：同时是两家重要公司的核心人物。

一家是兆易创新，国内NOR Flash存储芯片设计龙头，他于2005年创立并担任董事长。另一家是长鑫科技，中国唯一具备DRAM大规模量产能力的企业，他于2018年出任CEO。

这两家公司，恰好站在半导体产业链的两端。

兆易创新是轻资产的芯片设计公司，也具有明显的周期性，很长一段时间内毛利率维持在40%以上。长鑫是典型的重资产制造厂，一座12英寸晶圆厂的投资动辄数百亿元，设备折旧和研发投入如同无底洞。

其招股书显示，截至2025年12月31日，长鑫科技累计亏损为366.50亿元。招股书中解释了亏损的原因，DRAM晶圆制造产线建设所需资本支出极高，单座工厂的投资规模已超过百亿美元。

2026年5月26日，IPO上会前夜，一纸权益变动公告，引发了市场的关注。

兆易创新公告称，公司于2026年5月26日收到控股股东、董事长朱一明发来的《关于权益变动比例触及1%刻度的告知函》。在2026年5月11日至2026年5月25日期间，朱一明通过集中竞价和大宗交易方式累计减持公司股份632.99万股，占公司总股本的0.90%。本次权益变动后，朱一明及其一致行动人香港赢富得有限公司的合计持股比例由7.90%减少至7.00%，权益变动触及1%刻度线。

而这场减持发生时，兆易创新股价正处于近年高位区间：受AI驱动的存储芯片超级周期影响，其股价在过去一年大涨超过350%。

微妙的还有时间点。

此时，距离他今年4月8日公告的减持计划，过去不到2月，距离上一笔减持的截止日期还有近两月。

虽没有直接证据，但“一减一赠”两个动作，总是在时间上无缝衔接，这也让外界潜移默化形成了一种解读：这次减持，就是在为那笔天价激励筹措“弹药”。

翻看兆易创新的公告历史，会发现一条横跨七年的琐碎的减持史。

据公开信息不完全统计：2019年9月至12月，他启动了上市后首轮减持，个人与一致行动人合计减持约1275万股；2020年9月至11月，再次减持471.53万股，恰好占总股本1%；2021年12月至2022年1月，力度最大的一轮开启，他与一致行动人合计减持约1065万股，随后承诺“12个月内不再减持”。

据新浪财经鹰眼工作室统计，2019年9月至2022年3月，就有23次减持动作。而每一次减持，都发生在兆易创新股价的高位窗口。每一次减持后，长鑫科技也会出现在探讨的话题内。

2019年‌，长鑫科技全资子公司长鑫存储首款10nm级DDR4芯片成功量产，实现国内DRAM芯片从0到1的突破，填补了国产主流DRAM领域的空白。2020年‌，长鑫存储完成17亿美元融资，启动DDR4产能扩产计划，同时启动17nm工艺研发。2022年‌，17nm DDR5研发取得阶段性突破，产能规模达到12万片/月，稳居国内第一。2024年‌，长鑫科技完成上市前最后一轮大额融资，投后估值大幅提升，产能扩至30万片/月。

朱一明是典型的“技术流”，他在兆易创新和长鑫科技建立了一条资金之外的链接。

通过“代工-采购”的上下游产业关系，朱一明让两家公司深度绑定。招股书披

露，兆易创新与长鑫科技的关联交易，从2023年的7.64亿元稳步上升至2025年的11.82亿元。

朱一明善用规则，从他多年多轮减持中不难看出，提前公告时间、减持规模等细节在减持新规的框架内。而这就是朱一明做的第二道题：不靠“赌”，设计出一台能够持续自我输血的精密机器。

2018年，鲜少接受媒体采访的朱一明出现在公众视野。在这次《英才杂志》的采访中，他强调的是“活下来是关键”以及兆易创新绝不单纯搞资本，“兆易创新任何的投资，都不会是财务投资，兆易做的投资都是战略投资。”

第三题：200亿，戴上“金手铐”

技术“出生证”和资本“双城记”这两道题考验的是朱一明对外部风险的识别能力，第三道题直指一个更棘手的问题：人。

芯片行业是一个极度依赖人才的行业。DRAM的研发、工艺、良率爬坡，没有十年以上的经验积累几乎不可能胜任。长鑫的核心技术团队中，有相当比例来自台湾、海外的资深专家。

那么，上市后，该如何继续保持组织战斗力和凝聚力？

朱一明给出的解法，激励，用一套精密的规则体系来激励。

根据招股书，朱一明持有长鑫科技股份数量为15.98亿股，其中通过合肥集鑫肆拾壹号企业管理合伙企业（有限合伙）间接持有15.36亿股来自公司员工持股计划。此外，朱一明还通过清辉集电间接持有86万股，通过兆易创新间接持有6207万股，持股占比为2.6561%。

这项激励计划有三个反直觉的设计。

第一，将自己排除在外的激励。被分配的7.68亿股股份完全流向员工团队，朱一明本人不在激励对象之列。这是一种从制度上杜绝“既当裁判员又当运动员”的公平性设计。

第二，超长分期锁死。这批股份并非上市后一次性发放，而是在上市后十年内分期兑现。这意味着核心团队的财富实现，被牢牢绑定在公司的长期技术突破和业绩增长上。它不是一笔“上市红包”，而是一副跨越整个职业周期的“金手铐”。

第三，同步自我锁定。在慷慨割让的同时，朱一明还做出了另一项承诺：上市后锁定10年，满10年后进入第二个十年，每年减持不超过上一年末剩余锁定股份总数的20%，直至第20年后才可一次性减持剩余股份。这是一份长达二十年的超长锁定承诺。它将创始人与公司的命运彻底绑定，也从根本上化解了市场对“创始人上市即套现”的疑虑。

“让渡、分期、自锁”这三层设计构成了一个缜密的“人性精算”系统。它的底层逻辑很简单：用制度锁住人性的短期冲动，用长期利益对抗创业倦怠。

与这套激励方案同样精密的，还有长鑫科技的顶层治理架构。

长鑫科技招股书明确披露：公司股权分散，不存在实际控制人。直接持有公司5%以上股份的股东为清辉集电、长鑫集成、大基金二期、合肥集鑫及安徽省投，这几家分别持有长鑫科技21.67%、11.71%、8.73%、8.37%及7.91%的股权。同时，腾讯、阿里巴巴、小米等产业资本也位列股东名单。

“无实际控制人”的安排看似松散，实则是另一道关于人性精密计算题。

分散自然也会带来其他问题。为了降低这部分的风险，招股说明书中也明确了这部分的设计：比如，董事会由11名成员组成，含4名独立董事，7名非独立董事中无任何一名股东通过实际支配表决权能够决定长鑫科技董事会半数以上成员的选任；比如，对控制权的锁定方面，公司与重要子公司的少数股东签署了长期有效的《一致行动协议》，从而合计控制了长鑫新桥73.01%和长鑫集电75.32%的表决权。

这一套下来，解决了三个问题。

其一，在国资、产业资本、创始团队之间找到权力平衡点，任何一方都无法单方面左右公司命运，降低了因股东博弈导致战略偏航的风险。其二，扫清了持续融资的制度障碍，新投资者无需担心被实控人压制，也无需担心因实控人变动引发控制权争夺。其三，降低了因个人决策失误带来的系统性风险，公司命运不被任何一个自然人绑定，而是由制度化的董事会和股东会共同决策。

至此，朱一明用“无实控人架构+超长期激励+自我锁定”的三重组合，完成了对“人”这一最大变量的精算。

2021年二季度后，半导体板块成了全球资本市场追逐的宠儿，向来周期性极强的半导体开启了一波“超级周期”。

下半年，国际投行摩根士丹利发布了一篇有关存储芯片的报告，题为《存储芯片——凛冬将至（Memory – Winter Is Coming ）》，给火热的市场浇了一盆冷水。

报告中，摩根士丹利并不否认半导体行业的景气程度和涨价趋势，但其也强调不可忽视该行业的强周期性。随着供应赶上需求，增速正接近峰值，摩根士丹利的周期指标自2019年以来首次从“周期中期”转向“周期后期”。

该机构当时预判，下一个周期性低迷的时间点将从2022年一季度开始，DRAM将在2022年基本保持供过于求的情况，并因库存增加而加剧。

后来的事实，也验证了这一点。全球市场研究机构TrendForce集邦咨询数据显示，2022年第四季度DRAM价格跌幅将扩大至13~18%，NAND Flash在第四季度同样维持下跌趋势，价格跌幅则将扩大至15~20%。

对于高周期行业而言，在周期循环往复中不下牌桌就是硬实力。朱一明的三道算题，横跨十年，目标似乎指向的都是“变量”二字。而“变量”就能降低下牌桌的风险。

企业家的叙事，长期困于两个模版：一种是“英雄式创始人”，依靠着个人魅力、宏大愿景和执行力，在公司的某个关键时间、关键事件上，他带领企业走出困境、走上发展，企业始终与创始人的特质交织；另一种是“操盘手式创始人”，他擅长交易和套利，在估值和战略间左右逢源，用理性和数据告诉外界“在商言商”。

朱一明不属于这两种中的任何一种。他像是一个商业基建工程师，试着造出一台不依赖“英雄”的机器，等着熬过一个又一个的周期。

参考资料：

1.《美光、福建晋华六年纷争走向和解，背后发生了什么？》，第一财经

2.《封锁华为致10亿GB内存滞销存储行业凛冬将至》，中关村在线

3.《交付在即，长鑫存储增持DRAM专利“备打专利战”》，观察者网

4.《朱一明：活下来才是关键》，英才杂志

5.《海归创业的“双栖法则”》，商务周刊

6.《存储大鳄扩产》，21世纪商业评论

7.《存储之志：朱一明与中国存储芯片的全球突围》，21世纪经济报道

8.《兆易创新苦熬》，21世纪商业评论

9.《兆易创新2025年财务分析-高估值、高收益、高资本开支、低股息》，东方财富网

10.《芯片大佬朱一明，11天套现超21亿元！其还执掌长鑫科技，拿出自持7.68亿股给员工，价值或超200亿元》，红星新闻

11.《江苏存储芯片大佬，11天减持套现超21亿元》，21世纪经济报道

12.《兆易创新实控人朱一明拟减持1121万股套现27.99亿元，此前已累计减持2176.1万股套现34.66亿元》，新浪财经鹰眼工作室

13.《长鑫科技首次公开发行股票并在科创板上市招股说明书（注册稿）》

14.《长鑫存储与WiLAN子公司达成专利许可和采购协议》，长鑫存储

15.《7.68亿股！长鑫董事长朱一明自愿让渡近半持股激励给员工，承诺十年不减持》，澎湃新闻

16.《存储产业“寒冬将至”？供求过剩将延续至2026年》，电子发烧友

17.《SK海力士和美光市值突破1万亿美元 AI热引爆存储芯片股涨势》，环球市场播报

18.《存储行业又陷“凛冬疑云”：模组龙头启动降价多厂商库存高企》，科创板日报

19.《大摩发出看空信号，半导体行业或步入周期后段》，第一财经

20.《存储芯片迈入下行周期，大厂的“保守”与“激进”》，全球半导体观察

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

vivo S60成为年轻人手中的“星光船票”

Fri, 29 May 2026 12:52:15 GMT

来源：懂懂笔记

撰文 | 懂懂

编辑 | 秦言

来源：懂懂笔记

当田曦薇手持“星星海”配色手机从漫天泡泡与光影中走出，配合现场AR星星从大屏幕“落”到整个会场上空的那一刻，海风裹挟着潮湿的咸味，点燃了每个人内心里的小躁动。

当田曦薇举起手机拍下全场星光手持灯，大合影里的每一张脸都被星光照亮。那一刻，vivo S60不再是一台冰冷的机器，而是一张通往“我想成为的样子”的船票。

这显然已经不是一场传统的手机发布，而是一场发生在“会跳舞的海”边的仲夏夜之梦——蓝厂真的太懂年轻人啦。

逃离水泥森林

一场关于“不被定义”的沉浸式预演

vivo把这场发布会直接搬到了香水湾，这片被誉为“会跳舞的海”的银白色沙滩。这里是2025年《乘风破浪的姐姐》的取景地，也是水上运动爱好者的天堂。vivo在这片沙滩上搭起了多个场景，让年轻人沉浸其中，放飞自我。

vivo通过在这片沙滩上，筛选出了同一类人：向往浪漫、拒绝沉重、喜欢用影像记录生活的年轻人。这款手机，就是这个圈层的入场券。vivo真正做的，是把S60做成一张通往这种生活的船票，手机只是船票本身。

在这里，手机“退居”二线。它不再是主角，而是记录这一切的通行证。你拥有了这台手机，就等于拥有了进入这个浪漫、轻松、不被定义的理想国的的资格。

身处其中，在这片沙滩上从下午玩到晚上，我的感受是：最好的营销，不是让你爱上产品，而是让你爱上那个“正在使用产品的自己”。

你不必成为太阳

你只需要做自己的星星

毕业季，是年轻人一生中身份阵痛最密集的时刻。

从学校到职场，从被安排到自己做主，从集体生活到独自面对社会。这种转变带来的撕裂感，需要被抚平。其实不止毕业生，现在的年轻人普遍需要一种身份认同，在不确定中寻找确定，在标准答案之外寻找属于自己的星光。

“我喜欢我，有独特星光”，vivo提出的不是一句空洞的口号，而是对年轻人焦虑的抚慰。它承认你的不确定性，同时也肯定了你的独特性。

vivo S60用“懂你”，接住了年轻人说不出口的期待。

当年轻人说“我想被看见”，S60给出的回应是星星海配色。通过独创星芒光刻工艺，两层膜片中的图案与光影相互交织，带来纤毫之间星光闪烁、星河流转的视觉效果。当光线落在背板上，就像把波光粼粼的海面凝练在了机身背面。

不强迫你成为耀眼的太阳，而是承认你独特。你不需要改变自己去适应世界的规则，你只需要把这份独特握在手里。

年轻人想好看，但更想“轻松好看”。谁没有被Live图糊过、跳变过、不敢拿来发？S60的「4K星光Live」解决了这个痛点。在晴朗阳光下，无论是波光粼粼的湖海、精致的耳钉，还是用心搭配的闪亮装扮，S60都能自动识别画面中的高光闪点，实时增加并增强光点的星芒反射。

不需要你懂摄影参数，不需要三脚架，不需要后期修图，就像田曦薇在现场分享的6万张照片的相册，记录的不是完美的构图，而是生活中的鲜活瞬间。不折腾也能出片，S60让年轻人不用后期就能拍出带星芒的氛围感，把整个After party记录下来，不留遗憾。

当年轻人想把这份情绪剪贴、拼贴，S60的「灵感趣贴Live」给了出口。支持动态自由拼贴，把两个不同状态的自己放进同一张Live里，把去过的地方和元气的自己拼在一起，还你可以把动态的人物抠出来，贴进风景里，贴进回忆里，进一步解锁个性晒图的社交货币。。

影像跟随情绪，不必拍得多专业，而是拍得多像你自己。这正是“我喜欢我，有独特星光”最真实的写照。vivo在业内率先启动了情绪价值引擎。

S60是一面镜子，照出了年轻人想要的自我形象：你不必成为太阳，你只需要做自己的星星。这恰好是毕业季最好的伴手礼，让你被看见，让你好看一点，哪怕不确定，你也还能闪闪发光。

减法与加法

藏在“星光”背后的隐性体验壁垒

当下的手机行业，参数内卷进入死胡同，跑分无法打动消费者，因为所有人都考到了90分，多出来的10分消费者已经感知不到了。手机除了解决功能，还要解决身份、审美、情绪共鸣、归属感等，这才是未来参数之外的增量战场。

情感因素是参数内卷到天花板之后的必然出口。这就是为什么vivo的发布会更像时尚大秀，讲故事，讲生活方式，而不再拘泥于参数。“像不像我”是年轻人选择手机的情绪部分。

vivo深谙此道，用减法思维做产品、加法思维做体验，构建起难以被模仿的隐性体验壁垒。

行业还在卷几亿像素、多少倍变焦时，vivo意识到与其堆砌用户不懂的长焦倍数，不如解决用户最痛的Live图跳变模糊。S60选择“退一步”，把4K Live做到极致。

「4K原生感Live」解决画面跳变与清晰度不足等的行业难题，实现动态画面不跳变、不模糊，随手一拍即帧帧清晰丝滑，Live图再也不是开盲盒了。「4K星光Live」自带氛围感，不用后期，为人像注入自带星芒的氛围质感。「灵感趣贴Live」构建差异化编辑能力，支持相册动态人物自由抠图、缩放拖拽。

vivo S60不是在说服你它有多强，而是在悄悄告诉你：“我懂你懒，也懂你想要好看。”用不跳变、不模糊解决了他们的痛点，用自带氛围感、不用后期放大了爽点，用动态拼贴、社交晒图创造玩点，极致思维专攻年轻人每天都会用的Live图体，形成完美体验闭环。

如果说X系列稳坐拍照和视频的头把交椅，S系列则继承了这些能力，并将其内化成行业第一的Live能力。vivo看似选择退一步，事实上是与用户关系更近一步。

体验做加法则是vivo拥抱年轻用户最大的诚意，尤其是在日常高频、却容易被忽视的细节上。

湿手秒开超声波指纹2.0，全系标配旗舰体验，精准解决年轻人运动出汗、宿舍洗漱后等高频解锁痛点，湿手一触秒解锁，要事不耽误。

144Hz透亮悦目护眼屏，兼顾丝滑流畅的视觉体验与全天候的用眼健康。对于每天刷手机十几个小时的年轻人来说，这块屏幕既是窗口，也是护盾。

5年持久流畅，凭借自研蓝河流畅引擎，重构系统底层，从日常滑动到重度付载，每一次操作都顺滑跟手，5年使用依旧流畅如新，这是对年轻人长期主义的承诺。

这些看上去没有那么炫酷，但是在重要的每个细节上关爱着年轻人。手机行业的下一次分化，不会发生在跑分榜上，而会发生在这种你看不见但天天用到的细节里。

参数内卷的时代，手机厂商都在比谁更“硬”。vivo S60用一场别开生面的发布会提醒所有人：有时候，软一点、慢一点、浪漫一点，反而更难被追上。毕竟，芯片可以被追赶，但“懂你”这件事，从来都不是靠跑分赢的。

【结束语】

埋头种因，静待星光

你不必成为谁的太阳，你只需要做自己的星星。

而vivo S60不帮你定义你的生活，而是陪伴你去过你想要的生活。产品背后，是vivo“埋头种因”的战略定力，不跟风参数内卷，而是把战略定力押在年轻用户的真实体验上，才真正夯实了vivo作为最懂年轻人的科技品牌的长线心智。

在这片洒满星光的沙滩，没有人记得那些枯燥的参数，只记得这片海、这道光，以及那个在泡泡中笑得灿烂的女孩。这就是vivo S60想要传达的一切：我喜欢我，有独特星光。

冷眼旁观麻辣点评深入分析

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

京东生鲜，放了一根长长长长长长线

Fri, 29 May 2026 03:33:10 GMT

来源：深响

作者｜何理

万亿生鲜市场，规模很大，痛点很多。

农户“靠天吃饭”的困境仍在，好产品往往卖不出好价格；销售环节，多级批发、层层倒手，中间商层层加价，每一道流转都在损耗生鲜的品质。而消费者的烦恼同样不少：从价格混乱、标价几十到上百元的“散养鸡”，到买好货全凭运气的榴莲与牛排——消费者对生鲜在品质安全、健康营养与特色风味上的需求，还远未被真正满足。

生鲜行业从来不缺好产品，也不缺大需求，缺的是从源头到餐桌全流程、标准化的“基础设施”，以及能够承载多方信任的产业组织者。过去人们总觉得，农户、商家和消费者之间是一场零和博弈：买贵了，消费者吃亏；买贱了，农户和商家受损。但事实上，只要构建起一套完善的供应链体系，实现多方共赢，并非难事。

在此形势下，京东生鲜举办的618合作伙伴大会有了题中之义。会上，京东正式发布《京东生鲜真鲜服务标准》，推出“真源头、真原料、真成分、真规格、真安全”五大安心消费者服务保障，同时启动“真鲜品牌联盟”，并宣布将在多个省份落地生鲜农产品产地包销合作，预计包销规模超20亿元。

这一系列举措，本质上是在以标准、超级供应链和用户价值为核心，重塑生鲜行业的效率与品质。

京东生鲜超级供应链，

如何破解生鲜难题？

农业生产具有天然的不确定性，而消费市场瞬息万变，充满变数。京东生鲜超级供应链的底层逻辑，在于对供应链的深度介入——通过源头“包园”、定植定养、海外直采等创新模式，用“全局确定性”对冲生鲜天然的“不确定性”。

以广东荔枝为例。荔枝向来“娇贵”，收成很大程度上要看天气的脸色，上市的时间窗口很短，保鲜的难度也是从古至今公认的难题。和许多生鲜品类一样，农户大多跟着行情走，丰产的时候容易卖不上价，减产的时候又容易为了抢时间而早采。今年正好赶上荔枝“小年”，在传统的流通渠道里，减产往往会被中间商拿来炒作价格；农户为了抢先锁定一点利润，有时也不得不把还没长好的青果摘下来，到头来口感打了折扣，产地的口碑也跟着受了影响。

打破这一死循环的，正是京东生鲜的“包园直采”。早在去年，京东生鲜便与核心产区签订包销协议，并与部分果农开展“包园”合作。这种合作不同于一般“一手交钱一手交货”的散单交易，而是将传统的“采销博弈”转变为系统性的“产需协同”。

今年，京东生鲜的品控团队在荔枝开花后便介入果园管理，重点监控用肥用药记录，严禁使用违禁农药，从源头杜绝农残问题。采销团队在摘果前两个月便直接进驻茂名、湛江等核心产区，反复向农户宣导不要早采，一定要等到口感达标再摘，以保障果农的长期利益。价格方面，京东生鲜引入了“浮动定价机制”。有了平台的兜底保障，农户无需再去赌行情、搞投机，只需安心种好果子，就能获得稳定的收益。

如此一来，生产端风险降低、收益增加，消费端也赢得了品质与实惠。再加上12小时到香港、24小时直达西藏、新疆等全国大多数地区、36小时到欧洲的高效物流网络，以及覆盖京东生鲜、京喜、Joybuy、京东七鲜超市、京东折扣超市、京东佳宝超市、京东便利店等全渠道销售通道，过去困扰产地的物流、保鲜与销路问题，都迎刃而解了。

据了解，整个2026年荔枝产季，京东生鲜的荔枝果园包销数量同比去年增长超5倍。而今年的荔枝销量目标，预计将在去年助销广东荔枝的基础上实现同比翻倍。

不止荔枝。从阳信黄牛、珠海海鲈鱼，到永州蔬菜、湖南冰糖橙、江永香芋……今年，京东生鲜的源头包销模式将覆盖超过50个核心品类，预计包销规模超20亿元。这种平台用长期、庞大的订单量为产地兜底的举措，彻底把农户从“靠天吃饭”的焦虑中解放了出来。

如果说“源头包销”是京东生鲜在买卖端发力，“定植定养”则是直接扎根到生产端的田间地头。京东生鲜不再是农户养什么就买什么，而是通过海量消费数据，反向推动合作基地进行定植定养。

在广东清远，丘陵山岗密布、空气清新，出产的清远鸡皮下和肌间脂肪发达、皮薄骨软。盛名之下，清远鸡深陷“名气越大、产地越乱”的怪圈，市场上曾有不少打着“清远鸡”名头的产品，真假难辨。有的鸡其实并不来自清远地理标志保护区域，也并非正宗的清远麻鸡原种，只是被改了产地标签、短期催肥后冒充上来。还有一些商户，把湖南、河源等地的肉鸡贴上“清远鸡”的牌子，以次充好，消费者很难分辨。更让人无奈的是，有的投机商贩为了赶进度，本该慢养的鸡，硬是被压缩到30天就圈养出栏，肉质粗糙、风味全无。消费者花了不便宜的价钱，到头来却像“开盲盒”一样，买到的常常不是心里期待的那一口。

为此，今年4月，京东生鲜在广东省清远市落地跑步鸡认证基地，发布《京东清远鸡企业标准》，把“清远鸡”从地标概念变成可量化的标准商品：基地全部采用原种清远鸡，每亩林地只养50只，且会为跑步鸡佩戴脚环，达到100万步才可出栏。

在此基础上，京东生鲜通过溯源系统记录每只鸡的运动轨迹、天龄、ID、产地政府背书等，实现“一鸡一码”、全程可溯源。过去散养鸡好不好吃、跑没跑步，全凭卖家一张嘴，现在通过定植定养，硬指标透明可查，农户不用担心、消费者也买得放心。

据了解，这一定植定养模式后续将逐步推广至文昌鸡、皖南土鸡、跑山猪、飞翔鸽、游水鹅等更多生鲜产品上。

面对环节更多、信息差更大、运输条件更严苛的进口生鲜，京东生鲜通过“海外直采”模式，缩短链条，让跨境好物也能有品质、时效、实惠的多重保障。

比如泰国榴莲，产地、品种、熟度、大小、饱瘪、运输、加工，都会影响榴莲的最终品质、口感和损耗率。传统采购模式中，一颗榴莲从泰国树上下树，要经历“境外采购商-国内进口商-一级批发商-二级批发商-零售商”等五六个环节。一番折腾下来，流转周期往往长达15-20天，不仅中间商层层加价，榴莲最鲜美的黄金风味也在漫长的周转里被消耗殆尽。

做好供应链就是跟时间赛跑。京东生鲜的解法很高效：产地直采，榴莲从泰国果园被直接送往京东生鲜加工中心，一步到“胃”。

京东生鲜采销并不是坐在办公室里看PPT订货，而是每年随着不同产地榴莲的成熟节奏，提前锁定优质货源。从3月到7月，他们常驻泰国尖竹汶；7月过后，马不停蹄转战越南、马来西亚。榴莲在果园一摘下树，不经过“二道贩子”之手，直接打包送往京东自建的境内外加工中心。

然而，仅靠配送速度远远不够。进口榴莲最大的成本其实来自于“调级果”（指长相不规整但果肉完好的果子）和不同熟度带来的损耗。为此，京东生鲜依托覆盖线上线下的全渠道网络，对产品进行“分级精准消化”，可以保障同一果园的榴莲实现全渠道“零浪费”。

从泰国的榴莲果园，到澳洲的牛肉牧场，京东生鲜正在将这套“海外直采”模式运用到更多跨境明星品类，实现对成本、价格与品质的直接管控，打破生鲜行业“高品质必然高溢价”的顽固惯性，让进口好物变得“又好又便宜”。

品质、品牌、价格：

产业端与消费端的共赢

拉长周期来看，这几年，生鲜行业正滑向一种极端的两极分化：一端是追求极致的“绝对低价”，在层层压榨供给侧的逻辑下，最终走向偷工减料、品质塌方；另一端则是将“高品质”包装成高不可攀的“奢侈品”，人为制造消费区隔。

然而，一个健康的生鲜生态，绝不应该建立在对上游农户的单向压榨或对下游消费者的收割上。京东生鲜沉淀下来的超级供应链，实际上正是在打造这种“零和博弈”，通过效率优化，让品质、品牌、价格，在产业端和消费端之间找到利益的公约数。

而从品质维度来看，当下最紧要的，是建立明确的标准。

传统生鲜交易中，长期存在着“劣币驱逐良币”的结构性尴尬。散养150天的鸡和圈养30天的鸡，在传统菜市场和大部分电商平台上是没有清晰界限的，消费者也肉眼难辨。这种现象，可以用诺贝尔经济学奖得主乔治·阿克洛夫的“柠檬市场”模型来解释——当买卖双方处于信息极度不对称的生态中，买方由于无法知晓商品的真实质量，为防止踩雷，只愿支付一个折中的“平均低价”。久而久之，那些真正付出高溢价、长周期的优质生产者，因无法获得对等回报而被迫退出，导致市场被劣质商品充斥。

而破题关键，在于由一个具有公信力的中介组织者，为非标产业建立一套可量化的“度量衡”。京东发布《京东生鲜真鲜服务标准》，实际上就是将“真源头、真原料、真成分、真规格、真安全”这五大安心保障，将企业自律上升为行业标准。

比如，为跑步鸡制定的“五零标准”：零抗生素、零激素、零重金属、零违禁药物残留、零沙门氏菌，每批次鸡出栏前，必须进行兽药残留和微生物检测，合格后方可进入屠宰环节。这样消费者就不用担心这些“肉眼不可见”的问题了。

再比如阳澄湖大闸蟹，京东自2012年起与阳澄湖大闸蟹协会合作，严审商家资质，为每一只正宗阳澄湖大闸蟹配备专属防伪蟹扣；近期还跟大连市海洋渔业协会携手发布了《京东大连好海参》团体标准，这是全国首个电商专属、地域专属的海参标准，直接用数字指标淘汰掉滥竽充数者。

只有标准定清楚了，商品的价值才能被准确定义，消费者才能明明白白地选择，农户的辛苦才能被公正地定价。据了解，京东生鲜正在从“一标一品”逐步走向“一标一类”，逐步覆盖肉禽蛋奶、水产海鲜、蔬菜瓜果等核心生鲜品类。让标准不再是孤立的亮点，而是覆盖全局的基础设施。

标准的确立，也让产品的好品质沉淀为消费者能记住的好品牌成为可能。

其实中国各地的生鲜宝贝并不少，比如阳信的黄牛肉、清远的鸡、茂名的荔枝……但它们都有一个共同的“憋屈”：在当地是响当当的招牌，一出省就掉进了“大通货”的泥潭，被迫与各路杂牌肉搏，卖不出好价格。

京东生鲜对区域品牌的赋能，没有停留在“卖一季货”的流量支持上，而是要帮地方特色品牌重塑长期价值。比如当市场上充斥着整切、调理、拼接等各种模糊概念时，京东生鲜直接用“真原切”标准为牛排品类定性，打破概念泡沫。

很多农户以前不做品牌，是怕投入了成本，最后被中间商压价。京东生鲜通过产地包园，给农户们吃下定心丸，并且会给予农户实实在在的补助——目前，消费者每购买一只京东清远跑步鸡，京东会实打实返还3-5元给农户。

这种直接反哺农户的机制，重塑了生产者的心理预期。当农户发现“只要守护质量，就不愁销路，还能多赚钱”时，他们就会像爱护自己的孩子一样，去拼命守护品牌的名声。这种平台、农户与消费者的良性互动，把过去“互相伤害”的内耗，变成了一个“越养越好、越来越有品牌价值”的正向循环。

品质好、品牌强，不等于价格飙升。京东在生鲜赛道展现的价格优势，是通过超级供应链剔除中间商、降低损耗所释放的“效率红利”。在香港市场，普通荔枝零售价通常在15-30港元/磅，京东生鲜通过全渠道直销模式，能将价格平稳控制在12.8港元/磅。这是一种由供应链效率驱动的结构性低价，而非价格战带来的损耗性低价。

这种高效率给产业端带来了可以安全存留的合理利润空间。有了长周期的回报预期，供给侧才敢把赚到的钱持续投入到品质改良中。最终，消费者得到了实惠，产业端得到了利润，红利双向流动了起来。

京东生鲜，不一样的解法

供应链的重塑从来不是纸上谈兵的流量游戏。

京东生鲜与众不同的价值点在于其覆盖全国、触达县乡的物流冷链网络；线上线下覆盖县域、B端的全场景、全客群、全品类的经营网络；7.4亿的用户基础和用户信任……

而在这套坚实的价值底座之上，更深层的支撑源于其持续践行的“三毛五理论”——不追求过高的利润率，而是把利润留给合作伙伴，留给产业，让整个链条都有空间去成长。利他主义的商业逻辑，让整个生鲜链条上的每一个微观主体，都有了安心成长、持续投入品质的空间。

今年京东618期间，为了让更多优质的农户、基地和生鲜品牌无缝融入这套高效体系，京东生鲜在升级版春晓计划的基础上，投入专项扶持资源，为商家提供流量、营销、物流、品控全链路解决方案，同时面向品牌和商家提供全周期激励扶持，通过广告激励金、流量扶持、产业补贴等方式，为品牌生意增长提供确定性保障。

喧嚣过后，生鲜零售的草莽时代正在加速谢幕。

从行业长远来看，生鲜零售的终局竞争早已从前端的流量争夺，演变为后端供应链的价值之战，精细化、标准化的供应链是唯一的解法。

当品质不再是“开盲盒”，当品牌不再陷入“山寨窘境”，当低价不再等同于“偷工减料”时，一条连接田间地头与城市餐桌的信任长廊，才真正被拓宽。在这场产业端与消费端可以双赢的游戏里，京东生鲜沉淀下来的这套超级供应链，成了生鲜产品走向更多人日常生活的稳当靠山。它让大洋彼岸的优质生鲜和中国乡村的宝藏风味，都能通过同一条高效的通路，平平稳稳、物超所值地送进千家万户的餐桌。

而这，也正是生鲜这门苦生意、重生意，在回归商业本质后，能给予整个产业与普通生活最好的回馈。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

零一汽车招股书来了！阿里CEO投的“卡车界特斯拉”冲刺港股IPO

Fri, 29 May 2026 01:32:47 GMT

雷刚发自副驾驶

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

“卡车界特斯拉”，正式冲刺IPO！

5月28日，江苏零一汽车科技股份有限公司（以下简称“零一汽车”）正式向香港联交所递交上市申请，拟于香港主板挂牌上市，冲刺港股IPO。

零一汽车于2022年6月创办，4年时间完成新能源重卡造车的从0到1，而且造车只是起点，其创始人黄泽铧作为全球AI自动驾驶领域成功创业老兵，零一汽车创业剑锋所指——是新能源智能重卡及无人重卡解决方案，更希望致力于“开创全球公路运输机器人新时代”。

在全球范围内，马斯克治下的特斯拉，正在通过Semi展现这样的方向和趋势。

但零一汽车因聚焦和中国供应链优势，跑出了比特斯拉Semi更快的速度和商业化飞轮。

现在，被业内冠以“卡车界特斯拉”的零一汽车，正式提交招股书，面向香港联交所，冲刺IPO！

稍早之前，零一汽车在今年3月和5月密集获得大额资本加持，两个月内累计完成4亿美元融资。

投资方集结了宁德时代、淡马锡、Momenta、蔚来资本、紫金矿业、兖矿资本、茅台投资、三花控股等顶尖产业与国际资本阵容。

“卡车界特斯拉”，车辆和AI大脑原生融合

零一汽车创业出发点大道至简，概括来说就是面向AI打造商用卡车。

但与传统商用车在既有平台基础上叠加智能化方案的后装模式不同，零一汽车自成立之初就坚持垂直集成（Vertical Integration）和正向开发（Forward Engineering）的核心整车系统全栈自研。

招股书披露，援引弗若斯特沙利文的资料显示，零一汽车是全球首家同时具备智能重卡垂直集成和正向开发能力，以及端到端无人驾驶技术能力的公司。

公司旗下的零一自动驾驶系统，作为行业首个自动驾驶端到端多模态大语言模型（MLLM），可以实现从传感器输入到行驶轨迹生成的全流程自动化。

相比传统模块化架构，其关键系统复杂度降低了约95%，数据标注成本较行业平均水平降低约95%。

而在车辆核心技术层面，零一汽车通过全栈自研，创下了多项行业第一。

基于“第一性原理”，零一汽车对电子/电气架构、整车控制逻辑及能源供给体系进行了全面重构。

招股书披露了公司在多项核心技术方向的突破：

在核心技术层面，零一汽车坚持垂直集成和正向开发的全栈自研能力。公司自研的“矩石”四合一电驱桥，将电机、变速箱、驱动桥及取力器集成为轻量化且高效的单元，首次在驱动桥上集成取力器、首次在重卡应用油冷扁线电机、率先实现分段式桥壳架构量产，通过取消传动轴减重200kg以上，系统最高效率提升至94%。

同时，零一汽车是业内首家且唯一一家实现多源热泵整车级热管理系统集成化量产应用的公司，在-20℃工况下相较传统PTC加热至多节能70%以上。

在自主研发的整车电子控制系统协同优化下，在整车层面进一步释放电驱桥性能、优化能效表现及提升运营安全性。

根据弗若斯特沙利文数据显示，零一汽车的四合一电驱桥在量产电驱桥中具备最高的传动效率，多源热泵热管理系统在量产热管理系统中具备最高的能效比。

在额定载重条件下，公司车辆在空载及重载综合运营工况中的平均能耗，相较部分竞品最高可降低15%，在量产纯电动重卡中展现出极高的综合能效。

全球发展最快的智能重卡，商业飞轮闭环

作为造车为基础的创业公司，零一汽车此番IPO冲刺，最重要的是商业飞轮完成闭环，规模化效应正在最大程度铺开，其车辆量产和销售，已经获得公开认可，创造了全球智能重卡最快发展纪录。

招股书显示，得益于“车辆 + 自动驾驶系统”的双轮驱动，零一汽车在商业化上展现出极强的爆发力。

公司2025年交付新能源智能重卡1,176辆，已实现规模性交付，是全球最快实现年销量突破千辆的新兴新能源重卡企业。

按2025年的年销售增长率计，零一汽车是全球发展最快的智能重卡公司。

订单方面，截止2025年底累计交付近1500台，创下了以正向开发方式实现新能源智能重卡批量交付的最快纪录；2026年1-4月，公司新能源重卡销量达778辆（新签订单总数达1,002辆），同比实现334.6%的爆发式激增。

财务结构上，零一汽车收入由2023年的116.3万元增至2024年的1.24亿元，并于2025年进一步增至5.22亿元。毛损率由2023年的287.2%大幅收窄至2025年的2.5%，接近达到毛利平衡。

值得注意的是，据公开信息显示，零一汽车已于2025年第四季度实现经营性现金流转正。

在造车公司、AI公司或者机器人公司维度来看，这种4年创业现金流转正的案例，并不常见。

这或许也是零一汽车持续获得顶级产业资本认可的关键原因。

研发投入占比高达24%，面向智驾、充换电和无人驾驶

招股书表明，2023年至2025年，公司研发费用分别为7142万元、1.16亿元及1.26亿元；其中2025年研发费用占收入比例高达24.1%，体现了极强的科技创新属性。

本次IPO前，零一汽车已引入宁德时代、淡马锡、Momenta、蔚来资本等多家全球顶尖的战略投资者与国际长线资本，在智能驾驶技术、核心供应链及充换电补能网络等方面形成了多维度生态协同。

招股书披露，面向未来，零一汽车已制定了清晰的长期发展战略，将加速整车技术的正向开发及持续推进无人驾驶算法迭代，提升产品竞争力和技术领导力。

同时，推进公司新能源智能重卡及无人重卡解决方案的商业化并建立可规模化生态系统。

实际上，零一汽车招股书也是卡车和公路运输领域的“未来路书”。

在零一汽车招股书中，清晰表达了卡车和公路货运领域的变革可能性和可行性。在AI技术突破之下，卡车正在实现新能源化、智能化、无人化的三步走——也是零一汽车首创的“三级火箭”模式。

而更大未来，则是在物理AI的时代趋势合流之下，卡车完成新物种蜕变，具备具身智能能力，面向运输机器人进化。

零一汽车起于造车，但愿景明确：“开创全球公路运输机器人新时代”。

而4年时间，兵贵神速，第一性原理展现的巨大力量，零一汽车创始团队的聚焦和专注，翻开了卡车领域新的篇章。

零一汽车创业之路

最后，关于零一汽车的创业之路，也颇有戏剧色彩，短剧一样，电影级故事。

零一汽车的故事，始于一次小酒馆的相遇。

创始人兼CEO黄泽铧，是一名典型的“90后”技术天才。

他本科毕业于北京航空航天大学，硕士则前往全球机器人学的殿堂——卡内基梅隆大学深造。

在美期间，他联合创立了自动驾驶卡车公司图森未来，并带领团队研发了全球首个全无人自动驾驶卡车项目，亲身经历了公司从技术研发到商业化落地，直至登陆纳斯达克成为“全球自动驾驶第一股”的全过程。

然而在2021年，自动驾驶创业财务自由的黄泽铧选择了离开图森未来。一个深刻的洞察促使他做出了再创业的决定：

自动驾驶不缺算法，缺的是“躯干”。

他发现，传统重卡行业长期处于零部件采购与组装的“拼装机”模式，缺乏像特斯拉一样的原生智能驾驶平台。如果不对底层硬件进行重构，再好的算法也只是“空中楼阁”。

带着这个想法回国后，黄泽铧遇到了他创业路上最重要的合伙人——张红松。

这位“70后”是名副其实的“造车老兵”，拥有超过30年的商用车行业经验，曾担任三一重卡总经理、北京福田戴姆勒副总裁。

张红松解决了黄泽铧关于造车成本、周期和供应链的所有困惑，而黄泽铧则为这位行业老将描绘了重卡电动化与智能化的未来图景。

二人一拍即合。

2022年6月，零一汽车在江苏苏州正式成立。

不久后，另一位行业元老——拥有25年商用车运营管理经验、曾任北汽福田集团副总裁、中国重汽执行董事的张伟也加入团队，担任联合创始人兼COO，负责夯实营销渠道与服务体系。

一个懂算法和未来趋势，一个懂造车和供应链，一个懂市场和运营。这个“铁三角”组合，为这家初创公司注入了罕见的技术基因与产业深度的双重优势。

公司取名“零一”，带着黄泽铧鲜明的程序员底色。

它有两层含义：一是创业从0到1；二是源于计算机的二进制，0和1是最简单的数字，却能定义复杂世界。

这个名字也隐喻了公司的创业哲学：用极简、底层的逻辑，去重构一个复杂而传统的行业。

创业之初，团队面临的首要难题是定位。他们讨论过几乎所有车型和技术方向，最终将目光锁定在大宗物资的中短途运输场景。

这是一个被主流乘用车智能化浪潮忽视，却规模巨大、痛点明确的“硬骨头”市场。

早期的资金有限，每一分钱都要精打细算。但团队从一开始就选择了一条“难而正确”的路：拒绝做供应链的“组装工”，坚持核心技术的全栈自研。

与传统车企的“油改电”或集成商模式不同，零一汽车走的是和特斯拉类似的“垂直集成”理念，从底层重构整车——这也是为什么零一汽车被称为“卡车界特斯拉”。

2024年5月，零一汽车在太仓举办了首场发布会，正式推出“惊蛰”与“小满”两款纯电重卡产品。

产品的命名也颇具匠心，取自二十四节气，意在让最务实的卡车司机感到亲切：“惊蛰”寓意万物复苏、一鸣惊人；“小满”则强调轻量化和经济性，寓意小而圆满。

有意思的是，零一汽车今年的两轮融资时间点，也分别恰逢“惊蛰”与“小满”两大节气，和产品名称形成呼应。

公司自主研发了行业首款量产的四合一集成电驱桥“矩石”，将电机、变速箱、车桥、取力器集成，取消了传统传动轴，系统综合效率提升至94%以上。

同时，公司还自研“晶核”整车控制系统和“星环”多源热泵系统，其核心部件自研比例高达68%。

这种深度自研带来的直接效益是，车辆每公里电耗可低至0.95度，单车减重400公斤以上，为客户带来了真金白银的“降本增效”。

不过，零一汽车的终极目标并非仅仅是卖车。黄泽铧认为，智能重卡的终局是“运输机器人”。

公司的战略，是通过销售新能源重卡积累真实的运营数据和现金流，反哺其L4级自动驾驶技术的迭代。

公司计划在2026年第二季度，实现固定场景下的常态化无人运输，构建“车辆（躯干）+大脑（智驾）+数据（场景）”的闭环飞轮效应。

而市场则用订单和复购率，回应了零一汽车的坚持。

截至2025年底，零一汽车累计交付量已接近1600台，其中2025年下半年销量环比增长近300%，成为新能源重卡赛道增长最快的企业之一。

当然，零一汽车能快速崛起，离不开其背后强大的“朋友圈”。

这支“90后天才”与“70后老兵”组合起来的队伍，从创立之初就备受资本青睐，公司成立当年就拿到了天使轮，至今已斩获5轮融资。

本轮融资之前，今年3月，公司刚刚完成由宁德时代旗下溥泉资本、Momenta、蔚来资本等联合领投的12亿元融资。

更早的2025年7月，公司完成了5亿元人民币的A轮融资，股东阵容出现了Momenta、阿里CEO旗下的元璟资本、以及不少地方资本的身影……

成立不到四年，零一汽车累计融资额已超20亿元。

随着本轮融资完成，零一汽车股东阵容中已经汇聚宁德时代、紫金矿业、山东能源集团、国内消费品龙头企业等多家“万亿俱乐部”成员。

这些股东带来的远不止是资金，更是覆盖研发、供应链、应用场景和全球市场的强大生态资源，为零一汽车构建了宽阔的护城河。

而在新能源重卡的赛场上，老牌巨头正在转身，更多的跨界者也在赶路。

拿到船票的零一汽车，需要证明的已不仅是技术的可能性，更是规模交付的稳定性、持续盈利的商业模型，以及在漫长周期中穿越波谷的耐力。

作为“卡车界特斯拉”被认知的零一汽车，开始要在公众市场，展现零一吸引力了。

传送门：

零一汽车招股书

https://www1.hkexnews.hk/app/sehk/2026/108588/documents/sehk26052802579_c.pdf

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

让果农敢等，让妈妈敢买：京东如何用“确定性”治愈生鲜焦虑

Thu, 28 May 2026 13:14:12 GMT

来源：懂懂笔记

撰文 | 懂懂

编辑 | 秦言

来源：懂懂笔记

凌晨两点，广东茂名的荔枝园里，果农李大叔打着手电筒，正在查看树上的荔枝。往年这个时候，他总是焦虑的——收购商压价，市场行情看不准，摘早了怕不够甜，摘晚了怕卖不出去。但今年，他的焦虑少了很多。

“今年，京东把我们的果园包园了，两个月前隔三差五就要来人跑一趟，看看果子长得怎么样、糖度够不够。”李大叔一边剪枝，一边跟身边的工人们聊天，“他们说要等糖度够了才收，不能早采。我种了三十年荔枝，第一次有人跟我说‘不够甜就不收’。”

在北京朝阳区的一个小区里，年轻妈妈小张正拿着手机刷京东生鲜。购物车里有清远鸡、阳信牛肉、还有刚上市的荔枝。以前买生鲜，她总要反复看评价，担心买到拼接肉、“洗澡鸡”、早采果。“现在不一样了，”她说，“看到京东生鲜有包园、直采，我就敢闭眼买。给孩子吃的东西，容不得半点马虎。”

这两个看似无关的场景，其实指向同一个关键词：信任。

正如京东零售创新零售业务负责人在5月25日的京东生鲜618合作伙伴大会上所言：“这个行业不缺好商品，缺的是信任。”一句话道破了生鲜行业的陈年顽疾。

在这个非标品满天飞的市场里，消费者和生产者之间隔着一层厚厚的信息黑箱。我们不知道手里的鸡肉是否真的散养了一百天，不知道牛肉是否真的是原切，不知道荔枝是否为了赶早市而被催熟。

京东生鲜正在做的，就是用超级供应链这把手术刀，解构这个黑箱，重建整个生鲜行业的信任体系。

源头包园：让生产者有尊严地赚钱

建立信任的第一步，是给农户一颗定心丸，让他们能够有尊严地赚钱。

在茂名荔枝核心产区，京东生鲜的包园模式正在改写游戏规则。以前，荔枝收购是一场“抢跑游戏”。为了抢占早期高价市场，许多收购商倒逼果农早采，哪怕糖度只有13度也要摘。提前采摘虽能让收购商赚快钱，却毁了茂名荔枝的招牌。

京东生鲜入场后，彻底改变了这种博弈关系。他们与果农签订包销协议，不仅承诺高于市场均价的保底收购价，还设立了“浮动溢价”机制——只要果农按照标准种植，等到糖度达标（通常18度以上）再采摘，价格还会随品质上浮。

“以前是大果小果一起摘，大的能卖钱，小的可能被挑出来，”李大叔说，“现在京东来了，大果小果都不愁，都有去处。”

这种全渠道消化的能力，源于京东织就的一张多元、立体的2C网络。在线上，京东生鲜覆盖全国；在线下，京东七鲜超市、京东折扣超市、京东佳宝超市、京东便利店等渠道实现了统一集采。在海外，京东欧洲零售品牌Joybuy同步上线。京东将通过这张网，可以消化掉包销园区里产出的每一颗荔枝。

荔枝无论大小，皆有归宿，与此同时，不同的消费群体也都能买到最适合自己的商品。

这种确定性的力量，同样发生在广东清远。最近，京东生鲜跟清远市政府、清远农投集团达成合作，一口气包下当地十几片山头，来定养清远跑步鸡，搭建起“政府+京东+龙头企业（国企）+合作社+农户”的多方联动模式：政府牵头，京东制定标准并包销，农投筛选养殖农户、提供鸡苗和饲料，合作社组织饲养，农户只需安心养殖。

为了给农户更多确定性的收入，消费者每买一只京东清远跑步鸡，京东会给农户返利3-5元，让农户有资金继续投入、改善养殖。

“这不仅仅是补贴，更是尊重。”养殖户老陈感慨道。以前他是看天吃饭，现在是看订单吃饭。这种包园定养的模式，让农民不再需要为了生存而牺牲品质。

一位与京东生鲜合作的养牛农户表示，"以前我总想着怎么压缩成本，因为不知道卖多少钱。现在我敢投入了，最好的饲料，最规范的防疫，因为京东生鲜给了我确定的收购价。"更重要的是，这种确定性让他敢于尝试更高标准，他的牛现在吃的是玉米秸秆配方的饲料，喝的是经过净化的水，连运动量都有要求。

在5月25日的京东生鲜618合作伙伴大会上，这种“确定性”被进一步放大。京东生鲜宣布将在广东、湖南、云南等省份落地生鲜农产品产地包销合作，预计包销规模超过20亿元。聚焦清远鸡、茂名荔枝、珠海海鲈鱼、永州蔬菜等特色地标好物，京东生鲜正试图用这20亿的“真金白银”，向产业证明：只要你好好种，我就敢好好收。

京东生鲜以源头包园与定植定养模式重构了产业逻辑：用确定的订单终结靠天吃饭的焦虑，换来了确定的品质。这让农民无需再为生存妥协，让种好产品，也能带来好收入。

当耕耘与回报形成正向循环，信任的种子便在乡土间破土而生。

标准重建：把“玄学”变成科学

信任的第二步，是与上游供应商一起重建标准，用科学的数据打破非标品的黑箱。

对于年轻妈妈小张来说，买生鲜曾是场豪赌，买到好的还是差的，似乎是个玄学。“给孩子挑辅食肉，最怕买到拼接牛排和洗澡鸡。市面上自称“清远鸡”的到处都是，但我哪知道哪个是真的？”

她的担忧并非多余。在清远鸡行业，市面上不少所谓的清远鸡，并非产自清远，而是从其他地方运来、假冒的“洗澡鸡”，养殖周期也从标准的130天压缩到30-100天。消费者面对“正宗”二字，依旧迷茫。

京东生鲜要做的，就是把模糊的概念，变成可量化的标准。

据此，京东生鲜联合清远市龙头企业发布《京东清远鸡企业标准》，制定了近乎严苛的硬指标：必须是国家地理标志保护产品，必须在清远本地养殖，饲养周期不少于150天，出栏前跑够100万步。区别于行业普遍的高密度圈养模式，每亩林地仅养50只左右，确保每只鸡拥有充足自由的活动空间。这不再是靠嘴说的土法养殖，而是靠数据说话的科学养殖。

最为苛刻的是，京东清远跑步鸡严格执行“五零”标准：零抗生素、零激素、零重金属含量、零违禁药物残留、零沙门氏菌。每个批次的鸡只出栏前，必须进行兽药残留和微生物检测，合格后方可进入屠宰环节。这样的严苛，让每一个妈妈都可以放心下单，买到一只好鸡不再是玄学。

京东生鲜的这种较真延伸到了每一个品类。

在荔枝园，京东生鲜的采销团队从花期就开始介入，定期抽检土壤成分和用药记录，甚至连采摘时间都精确到小时。

在牛羊肉品类，京东生鲜行业首发“真原切”标准，坚持不注水、不拼接、不合成、不加保水剂，让消费者买到的每一片肉都安心健康、原汁原味。

针对大连海参，京东生鲜联合大连市海洋渔业协会发布了《京东大连好海参》团体标准，以“真产地、高营养、强溯源”为核心，将这一地域特产升级为电商优质标杆。

在5月25日的合作伙伴大会上，京东生鲜正式发布了《京东生鲜真鲜服务标准》，推出了“真源头、真原料、真成分、真规格、真安全”五大安心服务保障。这不仅是京东的标准，更是给消费者的承诺书。同时，京东生鲜携手黄天鹅、佳农、广州酒家、正大食品等数十家标杆品牌启动了“真鲜品牌联盟”，并在山东威海、山东阳信、广东湛江等地落地各类生鲜产品生产基地。

从阳澄湖大闸蟹的防伪蟹扣，到大连海参的量化指标，再到清远鸡的百万步数，京东生鲜正在用一套严苛的标准体系，将生鲜这个非标品，从一种靠运气的玄学，变成一种靠标准的科学。

当好产品有了明确的定义，劣币就难以再驱逐良币，消费者的信任也在逐渐升温。

技术赋能：让信任完美交付

信任的第三步，是用技术手段让看不见的品质变得可见，给品质保鲜，也给信任保鲜。

首先，京东生鲜的品控体系是极其严格的，京东在全国建立的多个产地仓里，配备了专业的质检设备和人员。荔枝不仅要测糖度，还要测硬度；清远鸡不仅有溯源码，还要查各项检测报告。只有通过重重检测的优等生，才能进入京东生鲜的冷链体系。

为了让消费者放心，京东生鲜还为一些特色农产品“办身份证”。比如，京东清远跑步鸡贴有京东与清远地理标志产品的双重认证标签，扫描包装上的二维码，这只鸡的出生日期、养殖场位置、饲料种类、防疫记录、屠宰时间、物流路径等全程可溯源。

查干湖鱼也是如此，“一鱼一码”，让“洗澡鱼”无处遁形。

然而，技术赋能最震撼的体现，还是在物流的极限操作上。再完美的标准，如果在运输途中断了冷链，或者因为流转太慢导致荔枝在箱子里捂坏了，一切归零。正如京东零售创新零售业务负责人所言：“再好的标准，断了链就是零。”

为了实现荔枝“24小时入藏、36小时抵欧”的承诺，京东生鲜设计了一套多式联运方案。清晨，荔枝在产地完成预冷处理，随即装入冷藏车运往机场；空运抵达目的地城市后，再转乘冷链车奔赴终端，全程温控，毫秒不差。

冷链不是简单的冰冻。针对不同生鲜的特性，京东生鲜制定出不同的温控方案。荔枝需要0-4℃的恒温，清远鸡需要-18℃的深冷，而查干湖鱼则需要特殊的保湿保温箱。每一种包装材料都经过反复测试，确保在运输过程中箱内温度波动不超过2度。超过200条冷链干线，100条高铁线路，10架全货机。每一个包裹的位置、温度、湿度，都在系统的实时监控之下——这是满满的黑科技啊。

技术赋能让信任不再是一句口号，而是一条实实在在的通路。从产地仓的精密质检，到一物一码的全链路溯源，再到“空+地+铁”的极速冷链，京东生鲜用重资产构筑了一条顺畅的信任通道。

在这个通道里，农户不用再担心“好东西卖不出好价钱”，消费者也不用担心“开盲盒”。在京东生鲜超级供应链的支撑下，当一颗荔枝跨越5000公里依然挂着晨露，一只鸡从山林到餐桌履历清晰，信任，已然被完美交付。

【结束语】

从果农李大叔的敢等，到妈妈小张的敢买，我们看到的不仅是一场生鲜供应链的效率革命，更是一次商业文明的信任重建。

以前，生鲜行业是零和博弈，农户赚到钱不容易，消费者苦于买到正宗好货。现在，京东生鲜用源头包园给了农户更稳定的收益，用严格标准和全链路品控体系给了消费者底气，用冷链物流网络和技术为信任保鲜。

信任，是这个时代最昂贵的奢侈品。而京东生鲜正在用十年如一日的笨功夫，把这件奢侈品，变成每个中国家庭餐桌上触手可及的日常福利。

冷眼旁观麻辣点评深入分析

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李斌放话蔚来ES9领先一代！李想余承东都被代表了

Thu, 28 May 2026 06:09:16 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

业绩领跑新势力的蔚来，现在也把最先进技术的话语权——定调了。

新车ES9上市发布会现场，李斌宣布：领先对手一代。

有极具冲击力的视觉领先：5米3的旗舰SUV，2米26的姚明能在车上跷二郎腿：

价格上直接和同级最新上市的理想L9 Livis、新问界M9“亮刺刀”：

BAAS版39万起！

李斌还隔空喊话：天下武功，唯快不破——这是底层技术体系的理念革新。

主动悬架竞争，一种路线选择“力大砖飞”，用800V中央泵站实现单轮超1万牛的举升力。

蔚来则押注48V集成式，把电机、液压泵和ECU塞进每个车轮内侧，追求不到6毫秒的响应速度。

这种隔空虽然没有指名道姓，但最近刚把800V主动悬架作为新车核心技术突破的，正是——

理想的李想。

唯快不破的蔚来智能底盘，到底是什么

理解这套蔚来最新悬架，先看“集成式”三个字意味着什么。

传统分体式有一个中央泵站，通过长长的液压管路给四个车轮输能。管路长度动辄数米，高压油在管道里流动需要时间，这是物理延迟。加上泵站响应、阀门开闭，整套系统从感知到执行的总延迟一般在5-10毫秒。

蔚来的做法是把液压泵、电机与ECU全部集成在每个车轮内侧。每个车轮是一个独立单元，不再需要长管路连接。相比分体式，连接管路减少95%，工作时延缩短67%，整套控制响应不超过6毫秒。

这6毫秒是怎么算出来的？感知系统（激光雷达、摄像头、加速度传感器）识别路面变化，控制器计算出需要的主动力，电机驱动液压泵在减振器内建立压力——整个闭环控制在6毫秒内完成。

而人体从感知颠簸到肌肉反应需要几百毫秒，这意味着在乘客感觉到不平之前，悬架已经把动作做完了。

蔚来列出了五大优势：更敏捷、更精准、更节能、更安静、更全面。

行业常见的800V分体式方案控制频率在200Hz左右，也就是每秒调节200次。蔚来这套扭矩调节频率达到每秒1000次，执行频率40Hz。

这里有一个概念区别，一般扭矩调节频率是指电机输出的精细控制，执行频率是指悬架实际硬件的动作频率。40Hz意味着悬架每秒可以主动完成40次完整伸缩，这在应对连续颠簸路面时效果明显。

通俗点说，分体式像举重运动员——力量上限高，单轮举升力突破10000牛，能实现单轮抬升、甚至整车跳跃等硬核动作；集成式像乒乓球选手——反应更快，在处理井盖、减速带、路面接缝这类高频细碎颠簸时，能主动介入而不是被动硬扛。

另外，蔚来这套悬架在能量利用上也做了文章。当车轮被路面顶起时，液压泵可以作为发电机工作，把机械能转化为电能回收到48V电池中。瞬时峰值能量回收功率达到8000瓦。分体式方案由于长管路的液压损耗，回收效率明显更低。

蔚来这套48V非动力供电架构，布局已超过10年，与美国ClearMotion联合开发，其实ET9上就已经首次量产搭载。

直到如今ES9才特别提及，是因为今年开始，智能悬架、舱内系统的的800V、48V已成技术路线之争，目前还没有绝对正确的答案。

保时捷法拉利等等老牌车企，其PAR主动悬架用了800V分体式，同时又签了ClearMotion的48V集成式。

但蔚来的选择是“只要一个，然后把它做到极致”，因为相比老牌车企面对新技术浪潮的投石问路，技术上已经探索了10多年的李斌，给出一个更大胆的预测：

“48V集成式全主动悬架将成为下一代纯电动汽车的行业标准。”

不仅仅是双路冗余，乘员端电压更安全（48V属于安全特低电压，不需要高压互锁和绝缘监测等复杂安全设计），更重要的在于48V系统能在座舱控制、线控转向中释放更多技术潜力。

更直白地说：蔚来10年前就在为整车智能做准备——只有48V这样的低压平台，才能支持整车全域统一的控制逻辑。

48V主动悬架背后的“整车智能”

ES9当然是智能汽车，但又不太一样。

就以48V主动悬架为例：这套系统并非独立工作。

Aquila超感系统配备31个高性能感知硬件，包括3颗激光雷达和4D成像雷达——这其实就是智能辅助驾驶系统的感知原件。

当系统识别到前方150米有连续减速带或破损路面时，信息会通过SkyOS传递给悬架控制器。控制器在车辆到达那个点之前，已经提前调整好每个车轮的主动力预置值。

这是“主动介入”和“事后补救”的本质差别：

传统空气悬架+CDC是被动响应：车轮压到坑，传感器检测到冲击，控制器再调节阻尼。

这套逻辑的天然延迟决定了它只能“减轻”冲击，不能“抵消”冲击。而蔚来全主动悬架可以提前施加反向力，把冲击能量在车轮端就化解掉。

另外，AES主动安全增强功能也能和悬架协同。当系统检测到不可避免的侧面碰撞时，可以在碰撞前几毫秒主动抬升车身一侧，改变碰撞接触点，减少乘员舱变形侵入。

这种跨域协同，只有在智驾、底盘、车身控制系统统一通信的前提下才能实现。

背后是SkyOS·天枢，蔚来自研的整车全域操作系统。

历时四年研发，投入超过2000名工程师。通俗理解：它让智驾、座舱、底盘、动力用同一套语言通信，而不是各模块之间互相叫不应的“拼接式”方案。

传统汽车的电子电气架构是分布式的。每个控制器都有自己的芯片和软件，彼此之间通过CAN总线交换有限的信息。

SkyOS的“1+4+N”架构改变了这一点。1个中央计算平台（神玑芯片作为核心），4个区域控制器（负责前后左右的执行端），N个智能终端（传感器、屏幕、音响等）。所有控制器的数据都汇集到中央计算平台统一处理，决策后再分发给执行端。

带宽和算力远超传统分布式方案。

就比如蔚来世界模型（NWM）的全新版本，在ES9上首发搭载，相比之前版本多了三个“行业首创”：

第一，首个直接操作方向盘和踏板的智驾系统。传统的智驾系统架构是“感知→规划→控制”三段式：先识别环境，再规划路径，最后控制执行。NWM的端到端架构把规划和控制合并，拿掉了中间的轨迹规划环节，让响应路径更短、延迟更低。

第二，行业首个“完整世界模型+监督微调+闭环强化学习”三层训练框架。完整世界模型负责预测环境动态，监督微调用真实驾驶数据校准模型，闭环强化学习让模型在仿真环境中自我进化。这套架构使得模型能在没有真实路测的情况下，通过仿真快速迭代。

第三，首个车企自研的可识别天空路牌的智驾系统。传统智驾系统主要关注地面标志和车辆行人，NWM扩展了感知维度，能够识别悬空的路牌、信号灯甚至天气信息。这对复杂路口的决策准确性有明显提升。

当然这个全新版本并非ES9独占。蔚来承诺，6月将同步推送给Banyan、Cedar、Cedar S系统的老车主。这意味着百万存量用户也能享受到AI迭代的红利。

硬件底座支撑是神玑NX9031，蔚来自研的5nm车规智驾芯片，32核CPU架构，500多亿颗晶体管，宣称“一颗顶四颗”英伟达Orin-X。没有像其他厂商那样热衷于“堆算力”，而是强调深度定制和能效比——跑城区领航，功耗只有旗舰芯片的一半。

这套“芯片+操作系统+世界模型”的组合，对蔚来来说是技术体系的巨大飞跃。

之前的蔚来追求的是“能用上最新的智驾算法”，而现在是从芯片到OS到算法全栈自研，给出更安全舒适的智能化体验同时，自己掌握节奏迭代。

一年以前，别说是普通用户，可能就连斌哥自己都想不到如今蔚来有底气参与行业技术话语权争夺，甚至尝试用自己押注的技术塑造用户认知，树立行业标准。

姚明能跷二郎腿的SUV

说完了底层的技术，再看看得见的硬货。

ES9车身尺寸5365×2029×1870mm，轴距3250mm。体量超过库里南（5341mm），也超过理想L9和问界M9——分别长147mm和135mm。

姚明的实际体验更有说服力——这位2米26的巨人坐上ES9第二排，能轻松翘起二郎腿，一度怀疑“车是否经过特殊改装”。

二排配备两把飞航零重力行政座椅，一体式无缝腿托是同级最长，完全展开后椅面长度达到2.3米。三排坐垫长度502mm，每排头部空间均超过1米，前后备箱总容积816L（前备箱216L+后备箱600L）。

座椅布局上，蔚来充分考虑了可能的商务和家庭用户，有中岛版：

也有通道版：

显然，中岛版更偏向商务场景。

配置上能堆的都堆了。九霄天琴9.2.4.8沉浸声系统，47个扬声器，3020瓦功率，行业首个三杜比座舱影音体验（杜比全景声+杜比视界+杜比Atmos）。

全球首创阵列式LC智能隐私调光车窗，遮光率99.8%，秒速变色，切换速度比传统电致变色天幕快10倍。

42点全维深层按摩系统，含20点足底机械按摩，支持8种按摩模式。前排15.6英寸3K中控屏+后排两块16英寸NIO Link专属行政屏。

商业场景有专门设计，比如原生车载视频会议系统，前排800万像素摄像头支持智能人脸补光和背景虚化，后排屏幕支持随座椅角度调节，麦克风阵列支持全车拾音和回声消除。

李斌的形容不算夸张——“行业首个原生专属”，因为多数车的“视频会议”只是加个摄像头，车机装个APP，没有从座椅、屏幕、音响、麦克风做系统级设计。

ES9有三个版本：行政豪华版（整车49.8万起/BaaS租电39万起），行政签名版（55.8万起/BaaS租电45万起），地平线特别版（62.8万起/BaaS租电52万起）。

电池月租1128元（102kWh）。CLTC综合续航620公里，支持600kW超快充，5分钟补能255公里，外加3分钟换电补能。

实际上，ES9本身是今年*纯电大六座SUV最优解——逻辑已经由ES8（连续五个月大型SUV销冠，五个月累计近8万台）验证：

ES9在此基础上更进一步：尺寸更大，技术更完整（48V主动悬架+自研芯片+整车OS），定价卡在50-62万区间。

它不是ES8的替代品，而是向上延伸的旗舰锚点。

尤其是技术层面，在50万以上纯电大六座这个细分赛道里，有人做到从芯片到悬架全栈自研，但没有人像蔚来一样在舱驾一体、中央计算架构层面做如此深度的探索。

当然还有从空间到商务场景系统级设计。

所以“纯电大六座SUV最优解”，是产品力本身和已有市场验证共同推导出的结论。

ES9不仅是今年大三排SUV的纯电最优解，也是一个转折点：蔚来从技术跟随者，开始构建“整车智能”的高体系壁垒。

在智能汽车的竞速中，蔚来现在是名副其实的“蔚小理”带头大哥。

走出低谷的蔚来，不仅摆脱了盈利能力的质疑，在体系化技术能力、基建资源、高端品牌等多个方面，都在实现正向飞轮。

蔚来，现在有着确定的未来。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

直播神器来了！这款小设备，正在改写户外直播的游戏规则

Wed, 27 May 2026 03:20:20 GMT

原创 | 作者：罗超

618的预热战已经打响，当行业都在关注营销玩法的时候，直播领域迎来了一项重要的技术升级。一款名为“超级直播神器”的便携设备，正在为户外直播带来全新的流畅体验。它不只是一款网速更快的随身网络工具，更是将中国移动数十年沉淀的硬核移动通信能力，打包成了普通人拿起来就能用的标准化产品。

而这背后，是中国移动厚积薄发的网络布局力量，真正改变行业的创新，往往就藏在这些贴近用户需求的小产品里。

（网络来源，侵权删）

户外直播的高质量发展，

离不开稳定性的网络支撑

如今的直播行业早已进入多元化发展阶段，室内绿幕直播的同质化竞争日益激烈，户外场景正在成为新的增长空间。无论是万人齐聚的演唱会现场、硕果累累的深山果园，还是激情澎湃的马拉松赛道、风光旖旎的草原营地，真实鲜活的户外内容，正在获得越来越多观众的喜爱。

这些丰富的户外场景，也对网络能力提出了更高的要求：需要支持高清稳定的实时推流，需要适应不同地域的覆盖环境，需要满足长时间移动中的持续连接。网络的稳定性和可靠性，直接决定了户外直播的呈现效果，也成为了户外内容创作能够持续深耕的重要基础。

当创作者能够专注于内容本身，不用再为网络问题分散精力，户外直播的潜力才能得到充分释放。

硬件与网络深度融合，

打造极致直播体验

这款“超级直播神器”之所以能为户外直播带来显著的体验提升，核心在于“终端硬实力+全域网络软实力” 的深度融合。硬件负责高效捕捉和传输信号，而背后覆盖全国的中国移动精品网络，则为随时随地的稳定连接提供了根本保障。

先看看得见的硬件配置，产品针对户外直播场景做了全方位的优化：它是行业内率先采用 “四发四收” 技术的消费级随身网络设备，搭配机身内16根360度环绕布局的蜂窝天线，能够全方位捕捉信号，大幅提升信号接收和传输的效率。

续航和散热也充分适配户外长时间使用的需求：12000mAh大容量电池，可支持连续20小时直播，满足从早到晚的全天创作需求；双层石墨烯散热系统，能有效散出长时间高负载运行产生的热量，保障设备稳定运行。

而真正让这款产品具备独特优势的，是背后那张“无线广、有线深、全域强” 的中国移动国家级移动通信网络。

为了让信号覆盖到中国的每一个角落，中国移动从未停止建设的脚步：在零下50度的漠河北极村，建成了抗极寒的700M基站，让“神州北极”也能畅享5G；在新疆乌恰县的边境小村，开通了多个基站，让偏远地区也能接入高速网络；在浙江舟山的千岛万礁，建成了400多个基站，渔民出海也能随时进行网络互动；在云南独龙江乡，克服恶劣自然条件建成77个基站，实现了全乡5G全覆盖；就连世界最高峰珠穆朗玛峰，也实现了从北坡到峰顶的 5G 信号全程覆盖。

现在这张网不仅覆盖广，中国移动还针对不同场景做了专门的优化：针对直播等大上行需求，推出了5G-A超级上行技术，单用户上传速度突破1Gbps；针对高速移动场景，采用三载波聚合和智能调度技术，时速300公里的高铁上也能保持网络稳定；针对政企客户，打造毫秒级低时延专网，支撑无人化生产、远程设备控制等高端应用。

同时，这张网络还构建了全方位的可靠保障体系：构建了“天通+北斗”双星通信体系，保障极端情况下的通信畅通；拥有专业的应急通信队伍和装备，灾后4小时可恢复核心区域通信；建立了全周期网络安全防护体系，保障数据传输安全。

而这款超级直播神器，更是享受到了中国移动专属的网络优化待遇，包含五重专属保障：智能调度高低频段、自动连接最优基站、拥塞场景优先分配资源、开辟直播专属通道、针对抖音快手等7大主流直播平台做了专属速率优化。这就为直播创作者打造了一条高效稳定的网络传输通道，保障直播全程流畅。

不止于直播，

拓展移动连接的全新价值边界

很多人看到的是这款设备解决了直播流畅度的问题。但在我看来意义远不止于此。它标志着中国移动的网络能力，以标准化产品的形式，直接走到了普通用户面前，带来两重深远的影响。

第一重，大幅降低了户外直播的门槛，让更多人能够参与到户外内容创作中来。专业的户外直播需要复杂的设备和技术支持，现在，一个便携的小盒子，就能让农民在果园里直播带货，让导游在景区边走边播，让户外爱好者随时分享旅行见闻。当网络能力得到充分保障，内容创作才能真正回归真实，而真实正是当下最能打动观众的特质。

第二重，打开了移动连接的广阔想象空间，为日常多场景高效用网全面赋能；对商务人群来说，它是妥妥的移动办公利器，出差通勤、外勤外出都能随时开高清视频会议、秒传大文件，彻底摆脱公共 WiFi 的安全隐患；对出行、户外爱好者而言，不管是景区打卡、户外采风，能保持网络稳定在线；对内容创作者来说，更是解锁了无限创作自由，文旅探店、户外溯源、现场实拍直播，不用被信号卡顿、网络拥堵限制发挥。

这款直播神器的出现，让我们看到了一种全新的可能：中国移动可以把自己的网络能力，封装成具体的、可感知的产品，直接解决用户的痛点。它不再只是卖流量，而是卖 “随时随地高清直播” 的能力，卖“移动办公不卡顿”的确定性，卖“关键时刻不断联”的安全感，这是一次商业模式的根本跃迁，也是5G-A技术规模化落地的最好证明。

最好的技术，

是润物细无声的可靠支撑

很多人热衷追逐炫酷的科技概念，但其实真正能改变我们生活的技术，往往都藏在那些不起眼的细节里。

你在高铁上流畅追剧，背后是中国移动专门优化的高铁专网；偏远山区的老人能和子女视频通话，背后是建设者翻山越岭架起的基站；大型活动现场能顺畅分享瞬间，背后是提前部署的应急通信保障。这些看似理所当然的便捷，背后都是中国移动数十年如一日的投入。

截至目前，中国移动已经建成超过280万个5G基站，覆盖全国97%以上的人口，拥有全球规模最大、覆盖最广的5G网络。从珠峰之巅到东海之滨，从雪域高原到南海诸岛，这张网连接起了960万平方公里的每一个角落，支撑起了我们每个人的数字生活。

如今，这张网络还在不断进化：5G-A超级上行技术的普及，让上传速度进入千兆时代；空天地一体化网络的构建，让通信真正实现无处不在；算力网络的建设，让我们能随时随地享受高速算力服务。

最好的技术，从来不是用来炫耀的参数，而是当你需要它的时候，它就在那里，安静、稳定、可靠。就像空气和水一样，平时不易察觉，却一刻也离不开。这就是中国移动网络的力量，也是我们这个数字时代最坚实的底座。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

终于，具身智能的“真机数据”难题有了新解法

Wed, 27 May 2026 03:08:38 GMT

来源：深响

作者｜林之柏

2026年，具身智能迎来新一轮空前热潮。

春晚舞台上宇树“人机共武”、魔法原子“实景演出”相继出圈，荣耀“闪电”则在北京亦庄人形机器人半程马拉松刷新人类男子半马世界纪录，公众热情被一再点燃。资本侧同样反应积极，中国市场上估值超过100亿人民币的具身智能公司已超过20家。技术也在持续突破：从VLA到世界模型的迭代、到灵巧手的进展，具身智能逐步从Demo（演示）走向Deployment（实际部署）。

但不得不说的是，热闹背后，一个核心难题始终横亘在行业面前：高质量真机数据极度匮乏。

中国信通院报告明确指出，具身智能是一个“由数据驱动的智能系统”。对于具身智能而言，数据是决定行业发展上限的关键变量。如果缺乏高质量数据，机器人就无法实现精准操作和场景泛化。

国家发改委相关新闻发言人也在最近的发布会上表示，下一步将加快具身智能训练基础设施建设，更好地支撑数据采集和“大小脑”模型训练，以提升具身智能在不同场景的通用能力。

而且不同于大语言模型能规模化爬取文本数据，具身智能所需的描述人类运动、精细操作的真实数据少且难得。目前，全球文本数据早已达到万亿token级别，但高质量真机操作数据仍停留在百万小时规模。

在这个战略重地，成立于2025年2月、已累计完成数亿元融资的灵御智能选择了一条另类的路线：它不加入本体长相的内卷，而是定位为做面向具身智能的高精度物理世界数据基础设施提供商，为行业提供高质量的本体和数据服务。

具身智能的数据困局与

「不可能三角」

具身智能的数据困局由来已久，这是行业运行惯性、早期技术局限等一系列因素共同造成的。

目前，业内获取数据的方式主要有四种。

第一种是仿真数据，即在模拟环境中生成机器人操作数据。这种方式最大问题是“虚实鸿沟”，仿真环境就算再精细，也很难准确还原现实世界的各种物理细节，比如物体之间的摩擦力、传感器运行时的噪声等。这些细节误差，可能导致机器人无法适应真实工作环境。

第二种是人类行为数据，主要来源于视频，让机器人学习人类的操作动作。但人类的身体结构和机器人的机械结构存在差异，这就形成了“构型鸿沟”：人类的动作很难直接映射到机器人身上，比如手指灵活度、肢体协调性，数据实用性大打折扣。

第三种是人类示教数据，通过手持设备、动捕系统，或者拖动机械臂进行操作示教。这种方式更贴近机器人运动习性，但依然无法完全解决“构型鸿沟”，而且采集效率低，很难实现规模化。

第四种是真机遥操数据，由人类远程控制机器人完成任务，同时记录整个操作过程。这种方式优缺点都很明显：优势是更接近真实物理世界，获得更高质量、多模态、可泛化的数据；短板在于采集成本高。

市面上品质较高的真机遥操机器人售价普遍偏高，按照行业通用的一年使用期计算、加上各类杂项成本，单任务每次的数据成本大概在3-5元，这还没算大量设备、场地、操作人员开销。

面对数据困局，巨头与学术界的探索同样未能提供公用解法：

比如特斯拉采用的封闭生态模式，数据质量够硬，但仅供自身使用；斯坦福大学研发团队推出的ALOHA方案，借助远程操控系统，由用户同时控制底座和两个机器手臂来完成更多样的任务，数据精细，只可惜更偏向实验室场景，难以满足工业级需求；国内的本体厂商则大多采用重资产模式，自搭场地、系统，投入大、效率偏低。

上述种种数采模式的优劣，业内争议不断，但无论哪种路线，似乎都无法突破具身智能数据的“不可能三角”：高质、高效、高性价比。

正因此，行业急需一种“工业化、标准化、低成本”的数据生产方式——而这，正是灵御智能试图解决的核心问题。

打破「不可能三角」

灵御智能的另类解法

不同于很多强调“拟人化”表达、通用展示能力的机器人企业，灵御智能不执着于“做一个最像人的机器人”，反而关注一个更实际的问题：如何让机器人稳定、高效地进入真实任务场景，持续产生高质量数据。

这种差异化定位，让其跳出了主流赛道，在“高质、高效、低成本”这三个看似矛盾的需求之间，找到平衡点。

首先是提升效率，更注重动作采集执行速度和稳定性。

在第二届中关村具身智能机器人应用大赛上，灵御的机器人在每个实际场景中的操作时间，都是同类竞品的30%甚至更低，展现出极强的执行速度。

而得益于更强的动作完成能力、力控柔顺性，灵御的机器人具备更高稳定性。力控柔顺的机器人，能像“人”一样自带细腻“手感”，敏锐感知细微的受力分布、找准发力点。这让机器人更自如地应对复杂任务，单日有效采集时间达10小时以上，任务完成条数超800条，大大提高采集效率。

第二届中关村具身智能机器人应用大赛测试项目

其次是成本控制。灵御智能的核心产品TA机器人售价在10万-20万元区间，加上人工和各类杂项成本，单年成本控制在30万元以下，每小时成本仅100-150元，单任务每次的数据成本约0.6元，和umi数据采集成本相当。

为什么灵御智能可以做到“低成本”？关键有两点。

一是不盲目死磕昂贵硬件，而是从算法层面寻找突破口，这与SpaceX用不锈钢替代钛合金的思路很像，主打“花小钱办大事”。

比如受力监测，业内通常会给每个关节配备谐波减速器和六维力传感器，就像在机器人身上安装一个高精度“电子秤”，靠物理手段监测不同运动状态下的受力变化，数据极尽精细，但硬件成本很高。

灵御智能则采用低减速比的行星减速器，通过监测电机电流变化来估算受力。这套方案胜在“实在”：电流反馈的物理精度不如传感器，但配合500赫兹的控制频率，系统每两毫秒就能获取一次受力数据，实时调整刚度；再加上高精度标定和全局逆解算法，用更高性价比方案，实现了全柔性力控下的毫米级定位精度。

齿轮背隙优化也是同理。传统机械方案要做到极小背隙，不仅要把齿轮的加工精度拉满，中心距、预紧力甚至需要逐台人工微调校准，成本高，还容易受温度变形影响出现故障；灵御智能用廉价传感器监测齿轮相对位置，通过算法实时补偿背隙，最终实现的等效精度反而更高。

这些做法，其实是对机器人行业“硬件为王”思维的修正：过度依赖高端机械部件来提高数据精度，不仅推高了成本，还限制了生产力。算法+硬件的相互配合，节省成本之余，也并不会影响数据稳定性。

二是在产品设计逻辑上，始终以数据采集效率为核心进行优化。

比如砍掉脖子关节，用广角摄像头提供接近人眼的大视野，操作员无需控制机器人扭头，就能覆盖全部视野；采用模块化设计，最容易磕碰损坏的小臂和手腕部分可以快速拆卸更换、无需整机返厂大修，大幅降低了维护成本和停机时间。

此外，还有更为关键的高数据质量。

灵御智能TA机器人集中发力时间、空间和信息密度三个维度。

时间维度上，TA机器人实现了S100、x86、激光雷达、相机全硬件亚微秒级同步，从系统底层保证多传感器数据在统一时间轴上的高度一致性，杜绝“相机已经拍到动作，传感器还没记录受力”等情况。

灵御智能联合创始人、首席科学家莫一林透露，团队把端到端的流程拆分成20个环节，每个环节的耗时都用示波器精确测量。

同时，相机提供严格的曝光开始时间、6 路相机触发实现纳秒级同步，从相机曝光到数据进入内存的整体延迟最低可控制在40毫秒。为此，灵御智能从CMOS选型阶段就与供应商联合开发、定制曝光时间等参数，从源头保证时间精度、对齐多模态数据。相比之下，很多公司仍在使用通用USB摄像头、内置预处理芯片，无法精准把控延时效果。

这和苹果、特斯拉等厂商的思路是一致的。苹果iOS生态的流畅性、稳定性为什么一直有口皆碑？正是因为它从芯片、系统到镜头等零部件一手抓，高度集成、高度统一。

信息密度上，TA机器人对力控数据、头部4k双目视觉数据、腕部2k双目视觉数据和遥操作眼动数据全覆盖，整体数据topic数量为行业最多。

空间精度上，TA机器人实现了0.1mm的重复定位精度和1mm的绝对精度，均处于行业领先水平。重复定位精度保证了单台设备在重复执行任务时的稳定性，绝对精度则确保不同机器人之间的数据一致性，避免了因设备差异造成偏差。

不得不说，TA机器人的高质量数采，正正解决了行业的大难题。

此前业内很多公司都存在重复定位精度不足、不同设备采集数据不兼容、过于追求单一维度的精确度等问题。好不容易采集到数据，要么动作、受力存在偏差，要么精度达标但传感器数据不同步、信息残缺，以至于数据看起来丰富，但无法准确反映真实操作场景。

更重要的是，在传统操作思路里，数据采集、上传、清洗、标注、模型训练等环节容易出现脱节，低质量数据不仅无法提高训练质量，还会成为“负资产”。

而灵御智能对空间、时间和信息密度的兼顾，能最大限度避免数据脱节、信息单一，且数据集无需额外校准，可直接用于模型训练，既节省了后续成本，也真正实现了数据的可泛化价值。

灵御智能数据采集平台

立足于效率、成本和数据质量三重支撑，灵御智能显然迈出打破「不可能三角」的关键一步。在这基础上，灵御智能得以更进一层：构建“数据飞轮”，形成难以替代的核心竞争力。

过去，大部分机器人数据采集都属于纯投入模式：企业需要专门搭建采集场地、组织人员、运行设备，再把采集到的数据回流给模型团队，流程繁琐、效率低下。而灵御智能改变了这一逻辑——在它的方案中，机器人本身既是执行终端，也是数据入口。

在灵御智能的端云协同架构中，云端并不是简单承担远程控制角色，而是与端侧实时控制、本体执行、任务调度和专家模型形成协同。机器人在真实场景中完成任务的同时，视觉、力控、关节状态等多模态数据持续回流，进入清洗、标注和训练流程，反过来推动模型能力迭代。

其中，灵御TA机器人承担着进入真实场景的物理执行角色，自研的低延迟通讯架构负责连接云端智能与机器人本体，而高质量真机数据飞轮则持续反哺模型训练和能力迭代。

这就形成了“部署—数据—训练—进化”的完整闭环：部署规模越大，真实场景越丰富，系统获得的数据就越多；数据越多，模型能力就越强，进而提升机器人的执行能力，反过来又能采集更多高质量数据，实现自我强化。

“数据飞轮”的成型，离不开全链路的协同能力，这是灵御智能独有的竞争壁垒。

行业内很多公司能做好机器人本体，但不一定能把云端AI稳定接入真实物理任务；有些公司能做好模型，但缺乏低延迟通讯技术和可落地的执行本体，而灵御智能实现了各环节的深度协同。

灵御智能和英特尔的合作是典型例子。此前，英特尔已开始使用灵御机器人开展模型训练和数据采集，并提供云边协同、数据处理与算力支持。双方合作跑通了“数据—模型—执行”的闭环雏形：从真实任务中采集高质量数据，用于云端模型训练，再将优化后的模型下发到机器人本体，进行执行验证。

往后，类似的合作案例可能会越来越多，这也印证了其技术路线的可行性。

灵御智能 X 英特尔合作测试项目

从卷模型到卷数据

打破具身智能能力上限

随着具身智能逐步告别概念炒作和样机演示，进入规模化量产、商业化落地的关键阶段，行业也从“卷模型”转向“卷数据”。竞争重心正发生彻底改变，决定系统能力上限的，不再只是模型本身，而是它是否拥有足够丰富的真实场景数据。

这种产业演进轨迹，与自动驾驶行业高度重合。正如特斯拉的核心壁垒从来不只是自动驾驶算法，还有其庞大的车辆部署规模，持续采集海量、真实路况数据。这些数据，才是调优算法应对极端天气、突发路况等长尾问题的关键。

具身智能正走向类似的路径：机器人只有走进各种复杂环境，持续与真实世界交互，才能获得足够的数据。

这便能看出灵御智能的独特性：形成从设备、部署到数据交付的完整闭环，服务于科研机构、数据采集中心及复杂非结构化场景客户，推动机器人数据从实验验证走向标准化、规模化生产。这让其成功获取了物理世界的数据入口，为机器人进入更复杂、更真实的任务环境提供数据基础设施。

就像大模型时代的Scale AI，其价值不仅仅在于提供数据标注服务，更在于帮助行业建立了标准化的数据生产体系；在具身智能的领域，行业也需要灵御智能这样的企业填补基础设施层的空白。

灵御智能这种成为“基础设施”的决心也贯穿在CEO金戈设定的2026年度目标中：全年出货量突破800台机器人；完成商业闭环验证，在1-2个真实工作场景中，证明机器人能够为客户带来正向ROI；构建数据资产，一年内为行业提供至少百万小时、经过标准化处理、可直接用于模型训练的高质量真机数据集。

灵御智能机器人应用于工业物流场景

这三个目标其实是环环相扣的：只有机器人部署规模上去，才能产生足够丰富的场景数据；只有跑通商业闭环，才能证明基础设施的商业价值；只有数据飞轮转起来，才能发挥基础设施的网络效应——而这背后，或许也藏着整个具身智能行业未来几年的真实发展方向。

未来，真正成熟的机器人，不会只存在于实验室和演示视频里，它们会走进餐厅、仓库、医院、工厂、商场，持续与真实世界发生交互；它们也会像今天的联网汽车一样，在工作过程中不断学习、不断进化；而每一次抓取、移动、任务失败与修正，都会成为下一轮模型迭代的养分。

届时，机器人产业真正重要的，可能不再是“制造机器人”，而是如何建立一张持续连接物理世界的数据网络。谁能率先建立数据基础设施，谁就更有机会找到这张数据网络的入口。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

何庭波、梁文锋，给出了同一种答案

Wed, 27 May 2026 01:33:00 GMT

来源：盒饭财经

历史从不因某个定律被“提出”而改变，历史只因某个定律被“验证”而改变。

作者 | 彻诺

头图及封面来源 | 网络及AI制作

又一个极限微操。

如同DeepSeek用算法榨干GPU一样，华为也打算在半导体领域做同样一件事。

5月25日，由电气电子工程师学会（IEEE）举办的国际电路系统研讨会ISCAS 2026在上海举行。会上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波在题为《半导体新路径探索与实践》的主旨演讲中，正式发表了“韬（τ）定律”。

何庭波，来源：人民日报

同日09:56，一篇名为《A Time Scaling Theory for Multi-Layer Electronic Systems》上线中国科学院科技论文预发布平台（ChinaXiv）。论文共16页，编号为 ChinaXiv:202605.00224v1，作者Tingbo He（何庭波），作者单位为华为。

链接为，可自行查阅：

https://chinaxiv.org/abs/202605.00224

来源：

ChinaXiv平台截图

对于摩尔定律撞物理墙这一现状，何庭波直接写到：“该行业的核心问题发生了变化。它不再是‘晶体管还能再缩小多少？’而是‘应该缩小到什么程度，以及以什么目标？’”

换个什么目标？从缩小空间，转向压缩时间。

熟悉吗？

DeepSeek在开发V3模型时，同样面对算力受限的困境。其技术报告披露，V3完整训练只需278.8万H800 GPU小时，按每GPU小时2美元计算，总训练成本仅为557万美元。同期业内估算GPT-4o的训练成本约为1亿美元。也就是说，DeepSeek用了不到二十分之一的成本。

怎么做到的？不是堆更多GPU，而是从两个方向同时动手：在模型架构层，用MoE架构让每次计算只激活必要的参数；在底层硬件控制层，绕过CUDA的高级API，直接编写PTX汇编语言，对GPU的寄存器分配和线程调度进行精细化控制。

华为也好，DeepSeek也好，两家不同领域的公司，给出了相似的答案：回到商业现实，不再堆料，向架构要效率。

从“空间”向“时间”，从“供给”视角到“需求”视角

进入“后摩尔定律时代”，早已是业内共识。

近半个世纪的半导体产业，就是一部关于“如何把空间压榨到极致”的微雕史。

1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔在《Electronics》杂志上，发表了一篇短文，由此几何微缩就成了整个产业的节拍器：每18到24个月，晶体管密度翻一番，性能涨一倍。十年后的1974年，IBM研究员罗伯特·登纳德发表了缩放理论，为这个节拍器提供了物理学支撑：只要电压和尺寸等比例缩小，功耗密度就能保持恒定。

这对“双螺旋”驱动了将该行业近五十年的增长。于是，过去半个多世纪，半导体产业的优化目标只有一个：把晶体管做得更小。

但如今，单纯通过缩小尺寸获得的收益，已趋于平稳：尖端设计芯片的预算超过十亿美元，而最先进制程节点的每晶体管成本也已停止下降。

何庭波在论文中表述，非常直接：

登纳德缩放定律在2005年前后率先失效，芯片陷入“暗硅”困境——集成越来越多的晶体管，却无法让它们全部同时高速运转。7纳米节点之后，连摩尔定律本身也撞上了物理与经济的双重南墙：光刻工具接近图案化的物理极限，EUV折旧主导着晶圆成本，每晶体管成本不再下降。一台高数值孔径EUV光刻机的售价约4亿美元，一座3纳米晶圆厂的投资额高达150亿至200亿美元。

她更是给到了一个针对性明确的结论：“对于无法获取最先进光刻设备的组织而言，这种约束来得更早、也压得更重。”

2019年5月之后，华为就身处这一处境。这句话不是在讨论物理极限，而是在描述一种业内共同的战略处境。换成大白话就是：这不是华为一家遇到的问题，按照这个趋势下去，这将是行业普遍情况。

华为给出的办法，总结为四个字就是：时间缩微。

什么是“时间缩微”？要理解什么是“时间缩微”，就要先了解摩尔定律相关的“几何微缩”。

想象一个占地100亩的单层产业园区（2D芯片）。最开始，园区里只有1万个工位能安排员工（晶体管）。此时，大家坐在宽敞的独栋办公室，但利用效率不高。为了提升整个园区的总产出（算力），园区经理（设计者）开始实施“几何缩微”的管理办法。

这个“几何缩微”就是把每个人的办公室和办公桌等比例缩小。让原本10平米的办公室缩成5平米、2平米、甚至缩成0.5平米。因为桌椅变小了，同样的100亩地上，现在挤进了1亿名员工。

几何缩微，就是通过不断缩小晶体管的物理尺寸，从而在同样大小的硅片上塞进更多晶体管。

也因为这样，物理极限、寄生时延以及造价高昂等问题随之而来。

虽然还在同一大小的园区内，但随着员工暴增，园区的道路就变得极其复杂。A部门的员工想给B部门送一份文件，需要跑步5公里。员工本身办事很快，但路上（布线延迟）花掉了大半天时间。同时，在经济方面，为了制造出纳米级的微型桌椅，必须购买如EUV光刻机这样的价格高达数亿美元的超高精度制造工具。

于是，2019年开始无法依赖更先进光刻设备的华为，基于过去六年成功设计并量产了381款芯片，提出了新办法“时间缩微”。

预判到了这条路迟早撞南墙，园区经理决定放弃“把桌椅继续做小”老传统。她宣布，我们园区要走“时间缩微”这条路，不再考核“每个人占地多大”，而是考核“一份文件从发出到收到的总时间”。

“时间缩微”就是不追求更小的尺寸，追求更短的时延。直白来说，我不考核你用多小的工位，我只看效率。

为了缩短“时间”提升效率，园区经理决“盖高楼”：不再平铺平房，而是盖起一栋多层的写字楼。研发部在1楼，设计部在2楼，内存仓库在3楼。

这样的架构下，员工送文件不再需要横跨5公里平地，而是直接出门坐3D混合键合这样的超高速直达电梯，几秒钟就能把文件送到楼上。

实现这一“时间缩微”的关键技术就叫“逻辑折叠”（LogicFolding）。何庭波提到：“2020年之后，当访问先进节点受到限制时，实际问题变为：在节点固定的情况下，如何在单个芯片上持续实现一代又一代的性能提升？出现的答案就是逻辑折叠。”

而华为在过去的六年里，用381款量产芯片试过了，效果还不错。

结果是，员工的办公桌尺寸（晶体管工艺制程）没有变小，但因为通勤距离变短、电梯极快，整栋大楼交换文件的效率提升了数倍，占地面积（芯片面积）也少了一半左右。信号传输的物理长度瞬间缩短了约30%，时钟偏差收紧。

过去摩尔定律下什么，多少纳米、什么制程是他们衡量芯片先进程度的标准。这个标准是供给视角，而韬定律是一种需求视角——对于半导体的买家来说，我需要的帮我高效解决实际问题，而不是某个产品参数。

华为、DeepSeek，绕路把价格打下来

半导体行业，有一个被说烂了的词叫“解耦”。华为和DeepSeek做的事，本质上是在重新“耦合”：把原本分散的优化动作，整合成一套系统级的效率公式。

这个公式的等号右边，就是成本。

先看DeepSeek。

4月2日，盒饭财经发布的文章《梁文锋搭箭，黄仁勋难安》中，我们分析了梁文锋准备了mHC、Engram、DualPath这三支“箭”。表面上看，这三项技术，分别解决的是属于算法数学、模型架构和系统工程三个截然不同的领域的问题。但背后的技术信仰完全一致：不迷信算力堆砌，通过极致的解耦，榨干硬件的每一滴性能。

这与硅谷所信奉的Scaling Law（规模法则）并不一致。Scaling Law的核心就是“大力出奇迹”，更多更先进的芯片，烧出更聪明的大模型。

再看华为。

何庭波在论文中披露了麒麟2026 SoC实测数据显示：在不依赖任何更先进制程（Fixed device node）的前提下：晶体管密度从155 MTr/mm²瞬间跃升至238 MTr/mm²，一步跨过了原本需要三年物理缩微才能挪完的距离；SoC性能核心的功耗效率暴涨41%，主频回归3.1 GHz。

论文还透露了一个耐人寻味的细节：麒麟2026中使用的逻辑折叠是刻意设置得比较保守的，混合键合间距达到了1.5μm，折叠只针对关键路径选择性应用。

同样大小的硅片上，用更贵更先进的设备，塞进更多、更小的晶体管，这样的“堆料”路线已延用半个世纪，其价值和作用当然无需更多证明。但，商业是流动的、变化的。客观条件和技术发展瓶颈的现实困境下，“架构”路线被逼了出来。

展示了上面这组数据后，何庭波像是“炫技”一样，还给到了一个关键背景：这些性能提升是在固定器件节点上实现的，并不是通过新的光刻工艺步骤获得。

于是，华为与DeepSeek，在“创新比堆料更有效”这个共识上相遇了。

华为的逻辑是，既然晶体管做不小了，那就改变芯片的物理结构，用垂直堆叠来缩短信号传播时间。DeepSeek的逻辑是，既然算力堆不上去了，那就改变模型的计算方式，用MoE架构让每次计算只激活相关参数。

一家用逻辑折叠把芯片从“平房”变“高楼”，缩短信号传播时延，从硬件方向把成熟制程的潜能“挖透”。另一家用MoE让每次计算只激活该激活的参数，用PTX绕开冗余的软件中间层，从软件方向把GPU算力“榨干”。两个团队，一个从软件栈的顶层一直优化到GPU的汇编指令，一个从半导体物理的底层一直优化到系统总线协议。

他们的工具不同、领域不同，但结果的度量衡惊人一致：把成本打下来。

DeepSeek曾把训练成本降低到了同期GPT-4o估算的二十分之一左右，华为把晶体管密度提升53.5%的同时不依赖更先进更贵的新光刻工艺。

有意思的是，这两家公司的路径正在物理层面发生交汇。

2026年4月24日，DeepSeek V4正式发布，总参数达1.6万亿，百万token上

下文全系标配。V4首次在官方技术报告中，将华为昇腾与英伟达GPU并列写进硬件验证清单。适配的华为昇腾新款推理芯片，采购价格仅为英伟达的四分之一，单卡算力却比英伟达对华特供版提升了2.87倍，性价比优势十分突出。

DeepSeek的价值不在于某个参数高于了其他某个大模型，用创新来提高效率，告诉大家还可以用其他方式打下大模型居高不下的成本才是核心。

同样，韬定律的意义，也不在于“超越”台积电的物理制程。它的意义在于证明了一条不同的道路是存在的：不依赖最先进的EUV设备，不依赖每一代光刻技术的升级，通过系统设计的力量，在成熟制程上实现先进性能。

并不想做新的节拍器

不止华为，整个行业都在寻找新方向。

2018年，英伟达2018GPU技术大会（GTC）上，黄仁勋穿着他的黑色皮衣，台上，他一再强调，由于技术的飞速进步，图形处理器（GPU）正遵循着自己特有的定律。

黄仁勋表示：“一条新定律正在形成，一条超级加速的定律。”

该定律预测显示芯片性能每6个月提升1倍，AI算力在8年内实现千倍增长，相较于摩尔定律提速10倍。技术基础源于GPU架构创新与CUDA加速计算等突破，推动AlexNet神经网络训练时间从2012年的6天缩短至2018年的18分钟。

但此时黄仁勋并没有对该定律命名，也没有将其称为“黄氏定律（Huang’s Law）”。

同年4月2日，电气电子工程师学会的旗舰科技杂志《IEEE Spectrum》发表了一篇名为《Move Over, Moore’s Law: Make Way for Huang’s Law》的文章。以黄仁勋的名字来命名的“黄氏定律”，最早便是出现在这里。直到2020年，《华尔街日报》的一篇专栏文章，又让该定律广为流传。

直到如今黄氏定律还处于非正式状态。但不难发现的是，从2018年开始，业内就已经明确表示别管摩尔定律了。

旧范式里，摩尔定律扮演的角色非常清晰：它是全球半导体产业的统一节拍器。这一节拍器构筑了一种“垂直指令式协同”：台积电定工艺节点，ASML造光刻机，英伟达和苹果做芯片设计，三星做存储，大家各守一摊，到点就跟着摩尔定律的节奏走。

摩尔定律失效了，是要换一个新的节拍器吗？

何庭波论文中也明确了目标：

在过去六年中，华为半导体团队对这一问题在移动SoC、AI加速器、系统架构及封装等领域的硅片层面进行了深入研究。结论表明：答案既不在另一个节点，也不在于另一种晶体管架构，而在于改变主要优化目标本身。

“韬定律”并不想变成新的节拍器。它要构建的，是一个“水平协作式”的共生秩序。τ（时间）作为跨越整个计算栈的统一尺度，工艺、电路、芯片和系统工程不再各行其是，而是第一次能够在相同的单位里对话，多层联合，用系统的协同创新去代偿物理制程的缺憾。

目前来看，华为给出的答案，市场接受度良好。目前还是非学术界公认的“韬定律”，搅动了万亿资本。

何庭波ISCAS 2026演讲结束后，A股半导体板块全面爆发。1.3万亿元市值的芯片巨头中芯国际尾盘一度触及20CM涨停，全天收涨18.78%，成交金额超360亿元，股价创历史新高，总市值突破1.25万亿元。华虹公司、华大九天集体20CM涨停，盛美上海涨超19%，拓荆科技涨超17%，寒武纪、兆易创新等龙头盘中均创历史新高。

市场的逻辑很直接：如果“成熟制程+架构创新”的路线走通了，中国芯片产业链上每一家公司的价值，都需要被重新计算。先进封装不再是后道的“配角”，而是成了决定芯片性能能否突破的核心工艺。

以上的所有美好畅想，都还只是华为一家所说的“理论上”。

在讨论韬定律的意义和作用时，不得不面对的事实是：台积电的先进制程并未停步。2025年，台积电发布A14（等效1.4纳米）制程技术，计划于2028年下半年大规模量产。台积电1纳米以下制程可望于2029年进入试产阶段，初期月产量目标为5000片晶圆，苹果极有可能成为首批客户。

华为要达到的目标是：2031年，基于韬定律的高端芯片晶体管密度达到1.4纳米制程的同等水平。比台积电的预计量产时间晚了约三年。论文进一步给出了更长远的展望：到2035年，通过协同设计的堆栈——包括内存语义的统一总线架构、近封装光I/O Hi-ONE以及3D折叠——硬件集成度将增长超过100倍。

对于这些现实，华为也清楚。

论文中，何庭波花了不少的笔墨来表达之后的挑战和风险。她表示：“将τ的扩展性描述为一个完整的系统会具有误导性。”

未来面对的挑战还有很多。比如，设计工具方面，现有EDA工具是为面积、时序、功耗三轴独立优化而设计，系统τ只是残差。比如，设计工具还没有准备好、制造的物理变异不容回避、垂直互连有代价、τ缩放必须配套“能量伴侣”、散热是绕不开的物理硬仗、行业缺少一套衡量“时间”的通用标尺等等。

历史从不因某个定律被“提出”而改变，历史只因某个定律被“验证”而改变。

演讲的最后，何庭波用了合作收尾，她表示：“未来一定属于开放合作。在半导体演进的路径上，没有一家企业可以独自完成所有答案。”

论文的最后，何庭波也将该文变成了一份邀请函，她写到：“本文既是一份来自该领域的报告，也是一份邀请。”

六十年后回头来看，2026年5月25日这一天究竟意味着什么，或许取决于一个简单的事实：那份写在论文末尾的邀请，收到了多少回响。

参考资料：

1.《华为发表韬(τ)定律，实现晶体管密度与系统性能突破》，华为

https://www.huawei.com/cn/news/2026/5/ieee-iscas-tau-scaling

2.《A Time Scaling Theory for Multi-Layer Electronic Systems》，何庭波

https://chinaxiv.org/abs/202605.00224

3.《华为“韬（τ）定律”引爆热点寒武纪市值突破9000亿创新高》，21世纪经济报道

4.《华为“韬定律”点燃半导体行情，科创50涨近6%》，财经杂志

5.《“韬定律”引爆！芯片股，批量涨停！万亿巨头，一度“20cm”封板！》，证券时报e公司

6.《炸裂！“韬定律” 引爆硬科技，中芯国际盘中20CM涨停，科创50ETF汇添富(588870)放量收涨近6%创新高！机构：坚守科技景气主线》，界面新闻

7.《DeepSeek新模型押注国产芯片筑牢人工智能产业根基》，中国新闻周刊

8.《聚焦黄氏定律：NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 介绍推动 GPU 性能提升的关键因素》，英伟达

9.《Huang’s Law Is the New Moore’s Law, and Explains Why Nvidia Wants Arm》，华尔街日报

10.《Move Over, Moore’s Law: Make Way for Huang’s Law》，IEEE Spectrum

11.《台积电1nm以下制程2029年试产，首批客户有谁？》，芯语

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

“卡车界特斯拉”，刚刚又融了2亿美元

Tue, 26 May 2026 03:12:45 GMT

“卡车界特斯拉”，又融资了。

来自苏州的零一汽车，刚刚官宣融资2亿美元，顶级产业资本与国际资本在其背后加码。

成立四年来，零一汽车已累计完成5轮融资，累计融资超20亿元。

到目前为止，公司股东阵容中已经汇聚宁德时代、紫金矿业、山东能源集团、国内消费品龙头企业等多家“万亿俱乐部”成员。

吸引资本的不仅是这家公司的重卡产品，还有那对“90后天才”与“70后大拿”的创始组合。

零一汽车官宣2亿美元融资

头部新能源重卡与智能驾驶科技企业零一汽车，刚刚正式官宣完成2亿美元（约13.6亿元）的B2轮融资。

本轮融资阵容强大，汇聚了产业资本紫金矿业、山东能源集团旗下兖矿资本、三花控股、国内消费品龙头企业。

国际投资机构则包括淡马锡、毅峰资本；本土投资机构涵盖高成资本、朝希资本、长石资本、活水资本、元禾璞华、誉尊资本等。

算上3月的融资，这已经是零一汽车今年第二次融资，近两个月累计融资规模已达4亿美元（约27.2亿元）。

资本市场的热情，很大程度上来自零一汽车的飞速进展。

在自动驾驶方面，零一汽车遵循“场景渐进式”的技术路线。

目前，其搭载端到端及多模态大模型技术的自动驾驶重卡，已在真实封闭场景中持续测试，并计划通过扩大车队规模来加速系统迭代。

而在场景的选择上，零一汽车透露了从新能源重卡入手的原因：从行业视角看，商用车常被认为是高阶自动驾驶得以率先规模化应用的关键领域。

公司的竞争逻辑在于，长期格局不只取决于单点技术突破，更依赖于车辆平台、算法系统、运营数据与商业模式的整体协同。

在这一思路下，零一汽车推出了两款主力车型——“惊蛰”与“小满”，且其交付水平正在快速增长。

今年1~4月，公司累计销量已达到去年同期的5倍。

这样的业务增速，也让零一汽车财务水平持续向好。

零一汽车披露，2025年第四季度，公司已实现经营性现金流转正——这通常是企业健康生存和发展的根本标志。

大家都知道，新能源智能重卡当前仍是“烧钱”的行业，能实现经营性现金流转正，实属不易。

这恰恰证明了零一汽车在产品定义、运营效率和商业模式上找到了可持续的路径，核心业务开始走向自我造血。

实际上，在公司的业务和财务进展之外，资本持续看好这家公司，也和其背后的团队密不可分。

零一汽车这一路

零一汽车的故事，始于一次小酒馆的相遇。

创始人兼CEO黄泽铧，是一名典型的“90后”技术天才。

他本科毕业于北京航空航天大学，硕士则前往全球机器人学的殿堂——卡内基梅隆大学深造。

△黄泽铧

然而在2021年，黄泽铧选择了离开图森未来。一个深刻的洞察促使他做出了这个决定：

自动驾驶不缺算法，缺的是“躯干”。

带着这个想法回国后，黄泽铧遇到了他创业路上最重要的合伙人——张红松。

这位“70后”是名副其实的“造车老兵”，拥有超过30年的商用车行业经验，曾担任三一重卡总经理、北京福田戴姆勒副总裁。

△张红松

张红松解决了黄泽铧关于造车成本、周期和供应链的所有困惑，而黄泽铧则为这位行业老将描绘了重卡电动化与智能化的未来图景。

二人一拍即合。

2022年6月，零一汽车在江苏苏州正式成立。

公司取名“零一”，带着黄泽铧鲜明的程序员底色。

它有两层含义：一是创业从0到1；二是源于计算机的二进制，0和1是最简单的数字，却能定义复杂世界。

这个名字也隐喻了公司的创业哲学：用极简、底层的逻辑，去重构一个复杂而传统的行业。

创业之初，团队面临的首要难题是定位。他们讨论过几乎所有车型和技术方向，最终将目光锁定在大宗物资的中短途运输场景。

这是一个被主流乘用车智能化浪潮忽视，却规模巨大、痛点明确的“硬骨头”市场。

早期的资金有限，每一分钱都要精打细算。但团队从一开始就选择了一条“难而正确”的路：拒绝做供应链的“组装工”，坚持核心技术的全栈自研。

2024年5月，零一汽车在太仓举办了首场发布会，正式推出“惊蛰”与“小满”两款纯电重卡产品。

有意思的是，零一汽车今年的两轮融资时间点，也分别恰逢“惊蛰”与“小满”两大节气，和产品名称形成呼应。

公司自主研发了行业首款量产的四合一集成电驱桥“矩石”，将电机、变速箱、车桥、取力器集成，取消了传统传动轴，系统综合效率提升至94%以上。

同时，公司还自研“晶核”整车控制系统和“星环”多源热泵系统，其核心部件自研比例高达68%。

这种深度自研带来的直接效益是，车辆每公里电耗可低至0.95度，单车减重400公斤以上，为客户带来了真金白银的“降本增效”。

不过，零一汽车的终极目标并非仅仅是卖车。黄泽铧认为，智能重卡的终局是“运输机器人”。

公司的战略，是通过销售新能源重卡积累真实的运营数据和现金流，反哺其L4级自动驾驶技术的迭代。

公司计划在2026年第二季度，实现固定场景下的常态化无人运输，构建“车辆（躯干）+大脑（智驾）+数据（场景）”的闭环飞轮效应。

而市场则用订单和复购率，回应了零一汽车的坚持。

截至2025年底，零一汽车累计交付量已接近1600台，其中2025年下半年销量环比增长近300%，成为新能源重卡赛道增长最快的企业之一。

当然，零一汽车能快速崛起，离不开其背后强大的“朋友圈”。

这支“90后天才”与“70后大拿”组合起来的队伍，从创立之初就备受资本青睐，公司成立当年就拿到了天使轮，至今已斩获5轮融资。

本轮融资之前，今年3月，公司刚刚完成由宁德时代旗下溥泉资本、Momenta、蔚来资本等联合领投的12亿元融资。

更早的2025年7月，公司完成了5亿元人民币的A轮融资，股东阵容出现了Momenta、阿里CEO旗下的元璟资本、以及不少地方资本的身影……

成立不到四年，零一汽车累计融资额已超20亿元。

随着本轮融资完成，零一汽车股东阵容中已经汇聚宁德时代、紫金矿业、山东能源集团、国内消费品龙头企业等多家“万亿俱乐部”成员。

这些股东带来的远不止是资金，更是覆盖研发、供应链、应用场景和全球市场的强大生态资源，为零一汽车构建了宽阔的护城河。

而在新能源重卡的赛场上，老牌巨头正在转身，更多的跨界者也在赶路。

拿到船票的零一汽车，需要证明的已不仅是技术的可能性，更是规模交付的稳定性、持续盈利的商业模型，以及在漫长周期中穿越波谷的耐力。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

39万！雷军发布小米最贵SUV

Fri, 22 May 2026 00:29:52 GMT

小米最猛SUV，刚破纽北纪录的YU7 GT，39万开卖了。

零百加速2.92秒，时速最高300km/h，最大1003马力，纽北纪录较原来的第一名断崖领先14秒……

原本跑车上的性能，今天在小米汽车身上见到了，雷军将其称之为“原汁原味的GT”。

而除了这款跑车级SUV，YU7这次还推出了一个YU7标准版——

没错，雷军介绍这不是青春版，不是丐版，不是阉割版，是原本被砍掉的、真真正正的标准版。

至于价格嘛，23.35万元，比Model Y起售价又低了3万元。

好好好，马斯克前脚刚走，后脚小米这就开打是吧。

零百加速2.92秒，纽北最速SUV开卖

小米YU7 GT，官方定义为一款“适合长途旅行的跑车级SUV”，也是雷军口中“原汁原味的GT”。

所谓GT，本身源于意大利语Gran Turismo，译为“伟大旅程”。

能喊出“跑车级SUV”，性能显然是YU7 GT最大的卖点。

动力方面，YU7 GT系统综合功率达738kW、最大1003马力，峰值扭矩1200N·m。

新车搭载前后双电机四驱系统，前电机是V6s Plus前驱版电机，后电机首搭小米汽车新一代超级电机V8s EVO。

这个V8s EVO超级电机，是在V8s的基础上进行了全面强化迭代，最高转速提升至28000rpm，功率提升5.9%，综合效率提升0.5%，号称全球综合性能最强大的驱动电机之一。

新车零百加速仅2.92秒，最高时速达300km/h。

而其制动系统，和小米SU7 Ultra同源，采用Akebono前六活塞卡钳搭配同级最大尺寸碳陶瓷制动盘。

百公里最短制动距离为32.9米，180-0km/h连续10次制动不衰减，300-0km/h连续2次极限制动。

底盘和操控方面，YU7 GT搭载了小米蛟龙底盘大师版，是小米汽车欧洲研发中心技术专家深度参与调校的首款车。

硬件配备双阀CDC连续阻尼可变减振器、闭式双腔空气弹簧，刚度、高度均可快速调节，能配合多种驾驶模式，适应更多路况。

新车还配有eLSD电子限滑差速器——这一技术源自赛车，能实现毫秒级识别车轮打滑，将动力分配到抓地力更强的车轮，过弯速度更快，湿滑路面通过性也更好。

实际发布会之前，YU7 GT刚以7分34秒931打破纽北SUV圈速纪录，不过在发布会现场，这个成绩被再度刷新了——

最快成绩7分22秒755，不仅是纽北史上最速SUV，还比第二名领先了14秒。

当然，除了操控和性能外，YU7 GT能卖到全系最贵，产品力显然不止这些。

YU7 GT+标准版同步开卖

先看外观方面，YU7 GT提供5种配色，雷总最推荐的是车厘子红，还有一款专属车漆曜石黑。

造型上延续了YU7的家族化设计，轿跑SUV溜背造型，车身姿态相比普通版YU7更低趴。

前包围进行了重新设计，新增了大尺寸的扰流前唇（前铲），并设置了多个大尺寸通风开口。

门把手也配备了三重冗余安全设计，车外机械拉手，碰撞后自动解锁，可从车外应急开门；门锁冗余备份电源，碰撞后仍可正常解锁；车内应急机械拉手，车内无需解锁即可开门。

再看内部，前排头部空间100mm，后排头部空间77mm，后排膝部空间73mm。

主驾升级为18向电动调节，腰托、腿托、座垫长度、侧翼、座垫侧翼等都支持电动调节，后排座椅支持132度无级调节，并且支持通风、加热和按摩。

后备厢容积660L，后排放倒后可达1740L，前备箱容积141L。

另外，小桌板也上车小米汽车了。

续航方面，YU7 GT搭载了897V碳化硅高压平台，三元锂电池，配备101.7kWh支持5.2C最大充电倍率，CLTC续航达到705km——这个水平对于千匹马力的GT来说很少见。

为此，YU7 GT全域能耗进行了优化，电池到车轮能量传递效率高达94%，除此之外，新车还新增了前电机脱开机构，能耗大幅降低。

智能化方面，YU7 GT辅助驾驶硬件满配——包括700TOPS的英伟达Thor芯片和激光雷达等，还配备了最新版HAD，同时搭载小米XLA认知大模型。

具体来讲，可实现高速领航、城市领航、自动泊车等全场景辅助功能，近期YU7全系还新增了车外语音泊出功能。

座舱方面，GT搭载小米澎湃智能座舱，支持全车五屏联动。

安全方面，YU7 GT标配25项安全辅助功能，AEB支持前向1-135km/h、后向1-30km/h速域，AES支持最多2次连续变道。

此外，新车还配备了误加速抑制辅助、超高速危险驾驶提醒、驾驶员疲劳监测等功能。

最后是价格，作为YU7系列的最高版本，售价38.99万元起。

如果把能选的全部选满，大满配的价格是42.99万元。

至此，YU7全系已集齐五个版本……没错，除了YU7 GT，YU7还有一款新车登场，是全系价格最低的标准版。

这个“标准版”实际是新开的产品线，之前的“标准版”现在更名为“长续航版”。

再简单看一下YU7标准版，零百加速5.9秒，最大马力320PS，最高时速220km/h，CLTC续航643km。

全系标配小米蛟龙底盘，采用闭式双腔空气弹簧、连续阻尼可变减振器，前双叉臂后五连杆悬架、四活塞固定卡钳，转弯半径最小可达5.7m。

标准版还搭载了73度磷酸铁锂电池，还有752V碳化硅高压平台，CLTC续航643公里，15分钟快充补充405公里续航，应对城市日常通勤需求足够了。

至于为什么砍掉之后再加上呢，雷总透露，其实这是上次发布会前最后一刻，为了简化产品线而裁掉的版本。

但后来，他听到一位特斯拉车主说，市区通勤五六百公里其实就够了。这让他明白了一件事：

当用户不需要这么多的配置、这么高功能时，我们就显得有点贵了，看来去年把标准版取消的决定是错的。我们用高成本的长续航版本，打特斯拉的入门版，根本就打不过。

所以雷总说，“今天呢，小米要把真正的标准版拿回来，再次挑战Model Y”。

One More Thing

特斯拉超级工厂前厂长宋钢，加入小米后首次出现在镜头前。

雷总透露，为了让宋钢加入，“小米说服了一年半”。

而宋钢也透露了自己加盟小米的原因：“我觉得不管是文化，还是追求极致、追求技术，小米跟特斯拉非常像”。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

哈！AI先把年轻人给「炸裂」了

Thu, 21 May 2026 10:53:58 GMT

原创 | 作者：罗超

这几天好几所美国大学的毕业典礼上都上演了相似的一幕：每当台上大佬夸AI时，台下大学生就会集体发出嘘声，敌意满满。

被“嘘”得最惨的是Google前CEO斯密特，他在亚利桑那大学演讲时建议毕业生组建一支Al agent 团队，去完成一个人做不到的事，结果被狂喝倒彩，导致演讲中断，他不得不改口安抚学生们：“我知道你们在担心什么，这种恐惧是合理的。”

图源：X）

但施密特的演讲没任何问题，大学生们不是听不懂AI技术的叙事，他们只是将在求职时被现实毒打的怨气，发泄到大佬身上。“嘘AI”成了新共鸣。The BusinessInsider在一篇报道中说，美国一些应届毕业生找了好几个月的全职工作都没收到offer，很多毕业生在AI兴起前选择了最容易被AI技术取代的专业。

但AI时代真的有对的专业吗？前几天有个朋友让我给他的弟弟留意工作，应届毕业生，专业是人工智能。当人工智能专业都不一定能找到合适的工作时，还真是离谱他妈开门了。

过去几十年，全世界默认一个路径：好好读书，考上大学，学点技术，做白领，人生基本稳了，特别是计算机类专业，一度是金饭碗：工资高、岗位多、成长快，跳槽还能涨薪。

结果AI第一枪，打的偏偏就是这批人。人们原本以为，AI会先替代体力劳动，冲击清洁工、流水线工人、收银员这些重复性岗位，这是工业革命以来最经典的技术替代路径：蒸汽机替代纺车，汽车替代马车，机械臂替代工人，逻辑本该如此。

结果这一波，AI先冲进了办公室抢白领的工作，而且最先被冲击的，就是发明AI的那群人：程序员。Coding成AI目前最成熟、应用最广泛、商业价值最高的生产场景，Anthropic靠着Claude Code一路狂飙，万亿美元市值反超OpenAI。

《经济学人》的调查显示，美国计算机专业毕业生全职就业率，从2015年的70%以上，一路掉到2025年的55%左右，和普通专业拉平。初级软件工程师岗位减少73.4%，很多应届生投几百份简历都拿不到面试邀约。GitHub Copilot、Cursor、Claude Code让一个人写出原来五个人才能写完的代码，公司不再需要那么多程序员，几个高级工程师加Agent就够了。

好一个正中眉心的回旋镖。

而且Coding不只是Coding，它可以长出一切。软件世界本质上就是代码世界，产品、设计、交互、运营、营销、内容、BI、客服，整个白领体系都建立在数字化工作流之上。所以被AI大量取代的职位不只是初级程序员，还有设计师、产品经理、翻译、研究员、分析师、市场营销……许多都有对应的大学专业。。

如果是周期问题还会有复苏，岗位会回来，但AI改变了社会对“人”的需求结构。大学生嘘AI，嘘的是吃掉自己岗位的Agent。第四次工业大革命，名副其实。

年轻人被挡在门外，30岁以上的人在门里面被往外推。

前OpenAI机器人负责人Caitlin Kalinowski在Lenny播客里说了一句特别刺耳的话：“很难找到一个30多岁、真正精通AI的人。”她认为真正的AI原住民是那些20岁出头、从小接触AI的年轻人，他们的思维方式跟大模型长在一起。

这还是许多大佬的共同看法。包括Reddit 首席执行官Steve Huffman、Otis 首席执行官Judy Marks、Box 首席执行官Aaron Levie 和LinkedIn 联合创始人Reid Hoffman 在内的科技领袖都表示，人工智能原生代的年轻员工在职场上可能具有重大优势，因为他们从小就本能地使用人工智能工具，而不是在人生后期才去适应它们。

超过30岁的人永远无法成为AI原住民，已经输在了AI的起跑线上，这太让咱们中登焦虑了：被AI替代的几率大了，“重新适应AI”的几率小了。

在硅谷，中登们一觉醒来工作没了的事情每天都在发生。

2025年，Oracle净利润增长19%，同时裁员两三万人；Meta前三季度净赚377亿美元，继续裁掉1.6万人；Microsoft裁员1.5万；Amazon两轮裁员接近3万人；Salesforce直接用AI替代了4000个客服岗位。

以前裁员意味着公司不行了，现在裁员是因为AI让公司效率太高。过去互联网公司必须不断扩张Headcount来增长业务，现在企业用AI蒸馏人的SKILLS，留下少数人“人机组队”，赚得越多，裁得越狠，裁得越狠，赚得越多。

效率太高了，所有有了真正的资本狂欢：美国科技行业从2023到2026年，累计裁员超过60万人。与此同时，美股科技巨头的利润、市值都在创新高，超级巨头的市值入门券从1万亿美元涨到了5万亿美元。朋友圈有人说，我们正在见证股市诞生以来最黄金的时代。

财富正在以前所未有的速度向手握算力和Token的人集中。

19世纪工业革命初期，英国出现过类似现象：经济高速增长，工厂疯狂扩张，蒸汽机让生产率暴增，但普通工人的工资60年没有明显提升，经济学后来把这段时期称为“恩格斯停滞”。技术进步带来的财富，集中到了少数人，今天的AI正在创造新的“恩格斯停滞”。

AI是一种极端偏向资本的技术，蒸汽机至少还需要工人操作上煤炭，流水线至少需要雇人，但大模型一旦训练完成，边际复制成本接近于零。于是财富以前所未有的速度，向少数拥有算力、模型、数据的人集中。

NVIDIA是最典型的例子，一季度营收816亿美元，同比增长85%，刷新季度营收最高纪录；净利润583亿美元，同比增长211%，公司市值一直在创人类记录。芯片涨、存储涨、光模块涨。三星电子成第二个破万亿美元亚洲公司（另一个是中国台湾的台积电），SK海力士员工成韩国相亲市场香饽饽，去年韩国员工人均奖金610万RMB。

旱的旱死，涝的涝死。软件、设计、SaaS等产业先后雪崩，甚至“团灭”。Google最新发布的AI搜索直接宣告网站的死亡，PC互联网基本要死翘翘了。

不患寡而患不均。向奥特曼家门口扔燃烧瓶的年轻人是极端个例，但朝着台上大佬“嘘AI”的人越来越多，特别是年轻人。沃尔顿家族基金会和盖洛普对美国年轻人的调查显示，14到29岁的Z世代对AI的热情在过去一年下降了14%，感到愤怒的比例则从22%上涨到31%，感到焦虑的则稳定维持在40%左右。年轻人是AI公司口中最有机会的「AI原住民」，但他们却最先起来反对AI，担心被AI抢工作，担心依赖AI让自己变笨，这就是「AI悖论」。

一些人已在悄悄搞破坏，AI公司Writer调查了美国、英国和欧洲的2400名「知识工作者」，其中一半是普通员工，一半是高管，29%的员工表示他们破坏或抵制了公司的AI战略，在Z世代员工里这个比例是44%。假装配合，悄悄使袢子，给AI投毒，甚至将公司机密数据输入公共AI，刻意让AI在工作中表现逊色，这跟出租车司机见到萝卜车硬别一下的心态差不多，不就是AI时代的卢德主义再现嘛。

AI巨头们不是没有意识到问题，只是停不下来。4月我们迎来了最繁忙的AI发布周，技术风暴智能涌现，Google刚发布了更强大的Gemini产品矩阵，输入一切、输出一切的Omni；特斯拉把Model S/X的生产线改装成产Optimus机器人的流水线，目标年产能100万台，AI正在深入物理世界，盯着所有人的饭碗。

AI巨头们一边扎针，一边给安抚糖，比如Anthropic成立TAI（A社研究院），研究重点就包括AI对就业的冲击，刚刚发布“一人团队指南”——找不到工作、被裁员没关系，你可以用Claude做一人团队，这大概是我今年读到的最微妙的善意。然后AI媒体一直都说：大家放心，AI确实会取代一些职位，但会创造更多职业，至于是什么职业又有多少个岗位，谁也说不出来。

还有技术普惠的叙事。

互联网时代有“流量民主化”的幻觉，普通人能靠内容创业、做电商逆袭。AI时代呢？在被人扔燃烧瓶之后，奥特曼一夜未眠，写长文反思AI带来的社会撕裂。他说AI将成为人类见过的、扩展人类能力与潜力最强大的终极工具。“对这一工具的需求基本上是无上限的，人们将用它创造令人惊叹的事物。世界值得拥有大量的AI，我们必须想办法实现它。”一边表示，将致力于让AI赋能个人，确保AI民主化。是不是饼？看OpenAI怎么做吧。

矛盾愈演愈烈，化解的终极寄托还有“看不见的手”。政府未来可能会收AI税来反向补贴给被AI取代的群体，或增加裁员的成本。AI时代，企业与员工的雇佣关系在变，过去，企业花钱买员工的时间，现在企业还要将员工经验、认知、创意全部蒸馏成同事.Skills，人力资产接口化后，企业裁员必须要为这部分价值另外付钱，“买断Skills”。

当年马车夫的抗议没让汽车夭亡，纺织工人砸机器未能阻挡蒸汽机扩张。今天大学生对AI发出嘘声，当然也不会改变AI继续前进的道路，甚至都不会减慢半拍。

历史不会重复，但总会押韵。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

恐龙、比特币和火星KPI，500页SpaceX招股书里的10个小彩蛋

Thu, 21 May 2026 06:34:27 GMT

来源：盒饭财经

马斯克的招股说明书有多野

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 招股书

这份招股书，简直就是一份马斯克硬科幻帝国的白皮书。

当地时间5月20日，SpaceX正式向美国证券交易委员会（SEC）提交S-1版注册声明（招股书），启动首次公开募股（IPO）进程。

公司计划将其A类普通股在纳斯达克股票市场（Nasdaq）及纳斯达克得克萨斯交易所（Nasdaq Texas）挂牌上市，股票代码定为“SPCX”，目前尚未确定首次公开募股价格区间及发行规模，预计将在招股书生效后尽快启动股票销售。

而这份近500页的招股书，不仅仅是一份常规的股票发售指南，它向投资者展示了一个雄心勃勃的科幻图景：通过廉价航天将算力和连接搬向太空，利用太阳能驱动AI，最终建立月球经济和火星文明。

商业、科技、未来的宏大叙事下，这份招股书也隐藏了不少有趣的细节。我

们将这些隐藏的“彩蛋”整理了出来。

该招股说明书原文链接在这里：

https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026036936/spaceexplorationtechnologi.htm

根据SEC官方披露的招股书目录，这份招股书主要由以下几个核心部分组成：招股书摘要与基本信息、风险因素、资金用途与财务政策、财务状况与经营分析、核心业务介绍、公司治理与管理层薪酬、股权结构与关联交易、承销商情况以及合并财务报表及附注。

正文部分，从第1页（摘要）持续到第277页。财务报表部分，页码以“F-”开头，共有约96页（从F-1到F-96）。其他信息与签名部分，页码以“II-”开头，约有6页（从II-1到II-6）。而我们的彩蛋，也基于这个框架进行标注。

彩蛋一：“恐龙”进招股书

位置：正文第139页，招股书摘要与公司愿景与使命部分。

原文为：“We do not want humans to have the same fate as dinosaurs.”翻译过来就是，我们不希望人类重蹈恐龙的覆辙。

在严肃且具法律约束力的IPO招股书中，通常只会出现市场规模和盈利预期，SpaceX却将“防范人类像恐龙一样因天体撞击等灾难而灭绝”作为其上市融资的底层法理依据。非常马斯克。

彩蛋二：SpaceX的比特币持仓曝光

位置：F-74，合并财务报表附注7与数字资产资产部分。

原文为：“As of March 31, 2026, the Company held 18,712 Bitcoins with a carrying value of $661 million...”翻译过来就是，截至2026年3月31日，公司持有18712枚比特币，账面价值为6.61亿美元……”

SpaceX的比特币持仓终于明朗。其建仓成本约为每枚35000美元目前账面增值巨大。SpaceX已成为全球持有比特币数量排名前列的公开上市公司。

彩蛋三：薪酬奖励挂钩“火星百万人口”

位置：F-89，执行补偿、期后事项部分。

原文为：“...and (ii) the Company’s establishment of a permanent human colony on Mars with at least one million inhabitants, in each case, subject to Mr. Musk’s continued employment (SpaceX CEO Award)。”

大致的意思是，（ii）公司在火星上建立一座拥有至少一百万居民的永久性人类殖民地；上述各项，均以马斯克先生持续受雇为前提（“SpaceX 首席执行官奖”）

大多数 CEO 的奖金挂钩股价或利润，但马斯克的股权奖励条件之一是：在火星建立一个拥有100万人口的永久殖民地。这意味着如果火星移民失败，他可能无法获得这部分价值数千亿美元的奖励。

彩蛋四：还有100000000 兆瓦的太空智算

位置：F-60，高管薪酬与2026 绩效股票期权计划部分

原文为：“...and (ii) the Company’s completion of non-Earth-based data centers capable of delivering 100 terawatts of compute per year, in each case, subject to Mr. Musk’s continued employment. ”

翻译过来就是，（ii）公司建成可提供每年100太瓦算力的非地球数据中心；上述各项，均以马斯克先生持续受雇为前提。

在马斯克另一份3.02亿股的期权中，直接与“太空智算”业务挂钩。要求是100太瓦，也就是100,000,000 兆瓦，这显示是一个天文数字。这一指标，侧面印证了SpaceX打算将星链演变为一个围绕地球运行的、不消耗地面电网电力的“太空算力脑”。

彩蛋五：皮一下？微软的反义词“Macrohard”

位置：正文第7页，术语表、摘要、业务介绍等部分均设涉及。

招股书中出现了17次Macrohard。在术语表中解释为：“Macrohard”是指SpaceX目前正在开发的一个平台，该平台旨在模拟数字工作流程，增强计算机的人工操作，并创建一个完全由人工智能操作的软件公司。

有意思的是，这个名字与微软“Microsoft”对仗工整，Macro vs Micro，Hard vs Soft。

彩蛋六：卡尔达肖夫II型文明（Kardashev Type II）

位置：正文第四页，术语表、摘要、业务介绍部分均设涉及。

Kardashev Type II，即卡尔达肖夫II型文明。招股书术语表中解释，“卡达舍夫II型”是指一种利用其本地恒星（如我们的太阳）的全部能量输出的文明，以推动前所未有的增长并维持文明的存在。

这是一个衡量文明技术等级的科幻指标，II 型文明意味着能够利用整个恒星（太阳）的能源。这一高科幻浓度的词，为马斯克星辰大海的宏大叙事，增加了能源链接点。

彩蛋七：“筷子”接火箭

位置：正文第五页，摘要、业务介绍等部分涉及。

原文为：“We have achieved innovative milestones such as catching a booster using “chopstick” arms on the same tower it launched from. We expect this capability will facilitate rapid refurbishment and reuse, allowing for multiple launches per day at reduced costs。”

意思是，我们实现了多项创新里程碑，例如在助推器发射的同一座塔架上，用“筷子”机械臂捕获助推器。我们预计，这一能力将有助于实现快速翻新与重复使用，从而以更低的成本支持每日多次发射。

文件中正式使用了“筷子(chopstick)”来描述星舰回收臂。仔细想象，用筷子夹住，确实挺形象的。

彩蛋八：一笔与Anthropic有关的合同

位置：正文第13页，业务介绍与商业合同部分。

原文为：“For example, in May 2026, we entered into Cloud Services Agreements with Anthropic PBC (“Anthropic”), an AI research and development public benefit corporation, with respect to access to compute capacity across COLOSSUS and COLOSSUS II. Pursuant to these agreements, the customer has agreed to pay us $1.25 billion per month through May 2029, with capacity ramping in May and June 2026 at a reduced fee.”

意思是：例如，2026年5月，我们与一家人工智能研发公益企业Anthropic PBC（简称“Anthropic”）签订了云服务协议，涉及获取COLOSSUS和COLOSSUS II系统的算力。根据这些协议，该客户同意在2029年5月之前每月向我们支付12.5亿美元，其中2026年5月和6月为容量爬坡期，费用有所降低。

这是招股书中商业确定性最高的一笔大合同。每月12.5亿美元意味着每年150亿美元的稳定云算力服务收入。它证明的是，SpaceX与AI的并表虽然带来了高负债，但也换来了全球最顶尖的算力变现能力，并非纯粹的无底洞。

彩蛋九：特斯拉发电储能，SpaceX承载，xAI计算

位置：F-56、F-93，术语表、关联方交易与特斯拉公司的交易部分。

原文为，“During the years ended December 31, 2025 and 2024, the Company purchased $506 million and $191 million of Megapack products, respectively, from Tesla, Inc. (“Tesla”) recorded in Property, plant, and equipment, net in the consolidated balance sheets.”

翻译过来就是，在截至2025年12月31日和2024年12月31日的年度内，公司分别从特斯拉购买了5.06亿美元和1.91亿美元的Megapack产品，这些采购已计入合并资产负债表中不动产、厂房及设备净额项下。

招股书的术语表介绍，Megapack是指特斯拉生产的集装箱化、公用规模的锂离子电池储能系统，旨在稳定电网、储存可再生能源和取代化石燃料峰值工厂。

xAI建设的超级算力中心是电力消耗大户。招股书表明，马斯克直接采购了自家特斯拉的Megapack工业电池系统来保障算力中心的电力稳定。马斯克的企业版图在此形成了闭环：特斯拉发电储能，SpaceX承载，xAI进行计算。

彩蛋十：买车也找特斯拉

位置：F-56，关联方交易与特斯拉采购明细部分

原文为：“The Company also obtained $131 million of Cybertrucks at manufacturer’s suggested retail price from Tesla recorded in Property, plant, and equipment, net in the consolidated balance sheets during the year ended December 31, 2025.”

翻译过来就是，在截至2025年12月31日的年度内，公司还从特斯拉按制造商建议零售价获得了1.31亿美元的Cybertruck，已计入合并资产负债表中的不动产、厂房及设备净额。

招股书披露，SpaceX大量采购了特斯拉的Cybertruck作为工作用车和地面勤务车。又一个完美的内循环出现了：SpaceX的资金向特斯拉采购车辆。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

618前瞻：玩法相减，AI相加

Thu, 21 May 2026 05:04:07 GMT

来源：深响

©️深响原创 · 作者｜吕玥

过去几年，618活动周期越拉越长，但也越来越难让人兴奋。特价、秒杀常年在线，大促的吸引力难免有所衰减。

但今年618不一样。看各平台在大促前的一系列动作以及近期的发布会，大家注意力更多都在AI——

阿里宣布千问与淘宝全面打通，AI成为购物新入口，用户可直接千问完成商品挑选、对比及下单购买，同时也可在淘宝APP使用“千问AI购物助手”。
京东在618启动发布会上宣布“AI将首次全场景、全产业融入”，覆盖零售、物流、健康、外卖等超过3000个生活与产业场景。
抖音电商推出的一站式智能营销体系“千川·乘方”将在618全量上线，以AI工具升级和优惠券补贴加码激励商家。
快手将磁力金牛定位为AI投放中枢，同时推出基于OpenClaw开源框架的AI Agent去帮助商家做生意经营。
小红书经历了新一轮组织升级，全面整合社区、电商、商业化三大业务，并成立 AI 一级部门 Dots 和企业智能部。
拼多多则相对低调，但算法也早已渗透到定价、流量分配和推荐匹配的每个环节。

折扣当然还有。京东“官方直降、低至五折”，淘天延续“官方立减”，抖音电商“一件直降”，但品牌价格有基准这件事大家都很清楚，几个平台不会差太多。因此真正拉开注意力差距的，就变成了谁家在AI上做了别人还没做的事。

618的叙事重心，就这样第一次从出货量、GMV，开始转向了AI能力的落地验证。卖货的效率，第一次被交到AI手里去定义。

规则做减法，AI做加法

这届 618，几乎所有平台都在同时做两件事：把活动的复杂度减小，把AI的参与度拉大。

在规则简化这件事上，“行业共识”已经形成。比如淘天全面取消跨店满减，推行官方立减直降模式。抖音主打“一件直降”、“免凑单”，延续了让优惠规则更透明的思路。各家说法不同，但方向完全一致：别再让消费者做数学题了。

这种做减法的共识并非今年才开始，近几年来大促简化一直是各电商平台的主题，背后的逻辑不难理解：当百亿补贴和每日秒杀已成日常，复杂的满减规则就不再是刺激消费的工具，而会成为阻碍下单的摩擦力。

所有人都在减，不跟的反而是异类。显然，规则减法已经不是差异化的亮点，真正的赛点来到了“AI加法”上。

平台在AI侧集体发力，让AI从辅助工具升级为经营基础设施，在三个层面全面放大：

其一是工具层的放大，体现为让AI能力直接“长”进原有的营销工具及系统里，覆盖各个环节。

比如阿里妈妈3月发布的“超级经营智能体引擎”AI万相，将在淘天618大促中全面应用。商家可以在原万相台中调用，通过万相智识、万相智品、万相智造、万相智投四大Agent协同运作，从意图识别到投放优化打通全链路。

AI万相四大Agent

还有抖音电商提到618期间即将全量上线的千川·乘方，是巨量千川发布的营销产品，主要包括“千策”（系统自动分配预算、出价和选品）、“千意”（AIGC创作、AI经营诊断等）、“千寻”（全域精准推荐）三大模块，可实现AI全场景、全环节的智能营销。商家依然是在原有的巨量千川体系内进行调用和操作。

巨量千川发布“千川·乘方”

其二是系统层，AI从“帮商家做某一步”变成“替商家跑完全程”。

快手的磁力金牛很典型，其被定位为AI投放中枢，投前融合站内外商品数据识别潜力品，投中通过大模型定制人群包智能出价，投后提供24小时AI经营诊断。同时AI Agent基于OpenClaw开源框架可实现答疑、诊断、建议及一键投放。

快手磁力金牛

其三是组织层，AI从一个部门级功能，升级了为公司级战略引擎。

今年4月底，小红书宣布全面整合社区、电商、商业化三大业务及公司技术体系。同时成立以AI为核心的一级部门Dots，建设从模型研发、基础设施、工程到产品的完整技术体系。同步成立的“企业智能部”，整合原企业效率部、数据科学部，协同战略部、组织人事部，从智能、人才、数据和资源四个维度为AI时代的组织打下基础。

三层放大指向同一个方向：平台比拼的已经不是“谁家的AI功能多”，而是看谁的AI正在变成商家离不开的水电煤。

技术平权，

让商家尽快用起来

平台在努力做AI加法，但一个问题仍横在面前：商家用上了吗？

当下的情况是分化的。有些商家听说过 AI，但从没在经营中真正用过；有些试过，被复杂界面和术语劝退；有些用过基础功能如自动回复，但不知道 AI 还能做什么；还有些商家一边用，一边面对“黑箱”而对投放效果惴惴不安。

简单来说，就是AI能力跑得快，但商家能力没跟上。这不仅是因为双方天然存在认知鸿沟，信心和信任问题也是拖慢商家脚步的主要原因。

而大促恰好是破冰的最佳时机。

大促期间，商家最敏感的是两件事：一是投产比，大促流量集中、竞价抬高，同样的预算更容易打水漂，商家既不敢不投，又不敢乱投；二是人效，单量暴涨、客服运营全线承压，中小商家一个人当三个人用是常态。

这两个痛点，恰好是AI最能证明自己的地方——AI能在投放端实时调优保投产比，也能在客服售后等过去需要堆人力的环节去补上缺口。

平台也清楚这一点，今年618打出了三张牌，目标很明确：既要让商家都免费用得上，又要注意让用的过程中不费力，还要让用完的结果看得见。

首先，免费和补贴是让商家“用得上”最直接有效方式。趁着大促，平台通过免费/补贴让更多商家先上手把AI工具用起来，后续才更好去形成使用习惯。

比如京东在今年3月就开始将14款“京麦”AI工具全部免费开放，商家服务智能体平台“京小智”和数字人直播工具同样免费。根据官方数据，数字人直播目前已服务超7万商家，一季度开播量同比增长10倍。抖音电商的飞鸽智能客服限时免费，售后挽单助手能力同步加强。快手电商针对今年一季度开始成为磁力金牛新客户的商家们也提供了优惠券包。

京东商家服务智能体平台“京小智”

其次，对大多数中小商家来说，“新增操作”本身就是一种门槛，很多人连现有的后台都还没完全摸熟。因此为了让商家用上AI的过程不能费力，平台选择不改动商家过去的操作习惯，而是让AI在后台“变聪明”发挥作用。

比如阿里妈妈推出的“AI万相”，不在商家端新增操作入口，原有万相台AI无界、阿里妈妈百灵等界面下就可以直接调用四个Agent在后台协同工作。

用上了、不费力，还差最后一步——让商家相信用了真有效果。

此前智能投放产品普遍面临“黑箱困境”：AI给出方案，但商家看不到具体的过程，也不知道效果究竟是如何实现的。

为此快手磁力金牛的做法是分步展示完整思维链，比如AI一键推广这个产品在系统生成推广方案后，商家可点击查看方案生成过程，每一步决策都有可追溯的依据。

快手磁力金牛“AI一键推广”分步展示完整思维链

还有京东推出的“稳赚计划”，承诺100%保投产比，不达标平台赔付。其核心也是利用 AI 算法驱动和平台兜底，解决中小商家的投放顾虑。

免费用、不费力、用完结果看得见——这三个动作下来，那些没有专业投手、没有试错预算、没有技术储备的中小商家，因为AI才算真正能和头部玩家站在同一个大促舞台上。

同一方向下，

不同基因决定布局侧重

虽然都在讲 AI，但如果把各家平台拆开看，他们在今年 AI 上侧重点仍是有一定差异。这种差异，本质上源自平台自身的基因属性。

淘天今年 618 最受关注的动作就是和千问APP的打通。用户在千问里挑拣、比价、下单，不需要打开淘宝。在淘宝内，用户也可以唤起千问 AI 购物助手，使用AI 帮你买、AI 试穿、AI 算优惠、AI 低价帮抢等功能。

淘天和千问APP打通

当然也并不是淘天一家在试。字节旗下的豆包也上线了“帮你选”功能，并与抖音商城打通。抖音用户可以直接在豆包内看到AI推荐的商品、详细的对比，最后直接付款下单。

豆包“帮你选”功能

比起功能层面的升级，这个动作背后的行业意义更值得讨论。过去电商平台运行的标准路径是“关键词搜索→商品列表→比价→下单”。但现在千问和豆包打开的想象空间完全不同：用户不需要知道商品叫什么，不用自己比价，说明白需求后AI直接给结果，购物路径被压缩成“对话→成交”。未来AI电商可能是什么样，当下平台相当于是给出了一种猜想和判断。

京东的思路不同，它是把AI同时压进经营诊断、商品运营、营销投放、直播转化、客服售后以及物流等各个方面，直接参与经营决策。当行业普遍关注AI如何集中在卖货环节发挥效用，京东把AI也铺进了送货这条线上，京东物流“超脑大模型”也将在今年618大投入实战。这个选择也来自京东的基因，其供应链和物流本身就是其护城河，AI现在是将其又挖深了一层。

京东物流超脑

还有抖音、快手、小红书，三个自带内容属性的平台，整体上的思路都是先让AI去放大内容的营销价值。但这种放大并不只是聚焦在AI生成营销素材上，三个平台对AI的运用，更多强调的还是落在生态整合、链路打通和自动化上，以及更好去洞察人、洞察市场趋势，以此来为内容创意提供指引。

具体来看，抖音电商借助千川AI全面升级，千川·乘方的全量上线，核心逻辑是让短视频、直播、商城、搜索被AI打通——内容场里的行为数据直接指挥货架场的商品推荐，货架场的高转化品自动获得更多内容流量。

快手更强调的是通过AI把生意做得更轻松。不论是磁力金牛全链路智能化，还是今年618从行业趋势、人群运营、内容创意等维度输出策略，推动从经验驱动向数据与AI驱动升级，核心都是想要从“帮商家做投放”向“帮商家做经营”演进。

小红书则是用AI做“翻译器”。平台的核心是种草，所以目前AI的运用更像做“种草基础设施”，覆盖人群/场景/行业赛道的洞察、搜索优化、内容分发和投放效率，而非简单强调去批量、自动化的创作内容。

小红书618种草指南分行业直播

特别的是，并非所有玩家都在高调讲AI。

拼多多没有单独发布“AI产品”，但“大促作战室”系统自动为商家提报适配活动，选品、定价、活动匹配全由算法完成。

微信视频号同样如此——公众号推什么、视频号刷什么、朋友圈出现什么商品，背后都是AI在发挥作用。虽不讲AI故事，但AI已经在跑。这套“隐形底座”的打法，和前面几个平台的路径形成了一种有趣对照。

AI第一次成为618的叙事主角，热闹过后，真正值得关注的问题其实很朴素：AI到底有没有让商家多赚钱、少费力？有没有让用户更快找到想要的东西、满足自身需求？这些答案，可能不会直接出现在战报里，但会决定AI电商下一步的走向。

618前夕央视点名AI造假潜入“买家秀”，这件事就是一个提醒：当AI既能帮商家卖好产品、帮用户挑好东西，但也能伪造“真实体验”的时候，平台、商家和消费者之间的信任可能会更脆弱。

今年618是一次集中展示，平台各有各的答法，没有标准答案。真正的变化，还会在接下来的双 11、年货节等等每场大促活动里继续显现。

可以肯定的是，技术越快，信任越贵。各方围绕着AI去建立新的信任，还得一点点来。这才是 AI 电商最长的路。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

教育信息化30年：为什么设备越来越多，老师却越来越累？

Wed, 20 May 2026 07:47:59 GMT

导语

过去二十多年，中国学校发生过一场安静但深刻的变化。

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

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

从“电教”到“数字化”：

教育信息化首先改变了

中国教育的底层运行方式

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

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

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

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

教育信息化确实推动了公平，

但它也制造了新的“数字分层”

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

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

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

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

当技术全面进入学校之后，

教育信息化开始制造新的系统性问题

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

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

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

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

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

AI时代到来之后，

教育信息化正在进入真正的“深水区”

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

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

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

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

结语

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

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

提出DAA，李彦宏只是开了个好头

Wed, 20 May 2026 01:43:15 GMT

来源：盒饭财经

抢夺AI时代的“定义权”

作者 | 姚赟

头图及封面来源 | 网络及即梦制作

不讨论其他，百度在趋势上的判断，一直是敏锐的。

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

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

与此相应的是投入端的“Token”。

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

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

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

黄仁勋的“五层蛋糕”，来源：英伟达官网截图

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

对英伟达来说，Token这一指标没什么问题。

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

然而，李彦宏提出的DAA，对百度来说，也没什么问题。

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

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

从Token到DAA，总算迈出了第一步

李彦宏提出DAA，是一种进步。

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

但，这并没有成为Token攻城略地的阻碍。

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

同时，Token的调用情况，也成为国内新模型发布后的重要评估标准之一。

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

来源：

OpenRouter截图

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

走出“活跃”陷阱，还有很多第三选择

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

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

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

Pass^k（连续k次全成功概率）是其首创的指标。

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

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

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

Anthropic很快针对τ-bench的挑战，作出了回应。

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

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

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

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

如τ-bench的Pass^k这样的指标，还有很多。

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

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

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

而以上，还只是属于产出导向的技术指标。

各评估指标导向与解决问题情况，来源：公开论文综合

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

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

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

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

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

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

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

不同对应角色和产业位置，来源：公开信息及论文综合

没有一种“万能指标”能同时满足所有人的诉求。

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

AI时代的北极星悖论

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

潜台词就是，DAA是AI时代的DAU。

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

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

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

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

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

在这个公式里，DAU是一切的基础。人来了，才有后续的时长、曝光和转化。

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

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

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

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

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

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

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

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

基于以上，如果要找到类似AI时代的DAU，大致需要具备以下特质：

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

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

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

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

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

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

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

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

在“客观可审计”层面，DAA同样问题重重。

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

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

至此，我们可以为这场“定义权之争”画出一个清晰的棋局了。

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

黄仁勋，来源：视频截图

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

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

DAU并非一开始就存在。

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

但这极易刷量。

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

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

在此背景下，Facebook进行了一场关键的认知战。

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

随着行业的发展和企业案例的增加，互联网的这套指标愈加明确。

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

从此，行业不再满足于单一数字，而是开始系统性地理解整个用户生命周期。

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

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

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

回到最初的争论：李彦宏提出的DAA完美吗？显然不是。

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

参考资料：

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

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

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

4.《Token经济学：AI时代的新货币战争》，硅谷101

5.《用多少词元（Token），要被写进工资条了》，中国企业家杂志

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

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

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

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

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

Agentic AI Systems》

11.《李彦宏：DAA（日活智能体数）是AI时代的度量衡》，百度

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

可灵逼着百度拆AI

Tue, 19 May 2026 10:51:57 GMT

原创 | 作者：罗超

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

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

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

图源：罗超Pro）

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

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

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

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

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

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

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

可灵与快手不是孤例。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

L2++「五冠王」文远知行：自动驾驶版的张雪机车，专治各种不服

Tue, 19 May 2026 05:08:44 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

5月17日，捷克站WSBK赛道上，张雪机车拿下赛季第五冠：

△WSBK捷克战五连冠的张雪车队53号车

“五冠王”的称号第一次属于中国摩托车，史无前例。

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

当然五冠王也不是无敌的……文远知行在预赛中就遇到了一个劲敌：

△合肥站预赛第一名和第二名都是文远知行方案

不过再一看，这个劲敌还是文远知行的方案。

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

都不是靠营销出圈，而是硬核技术自研的胜利——

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

同一天诞生的两个五冠王，有惊人的相似性：

张雪机车用赛道实战取代了虚拟仿真，文远知行则用虚拟仿真提前模拟了所有赛道。

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

文远五连冠，到底咋回事？

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

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

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

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

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

△WRD3.0雨中复杂路况博弈

结果搭载WRD3.0的奇瑞星途星纪元ES预赛拿下第一名。

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

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

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

△WRD3.0方案北京车展发布

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

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

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

文远怎么做到的？

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

第一条腿，是近2800台L4自有自动驾驶车队的数据回灌。

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

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

△文远知行Robotaxi GXR在沙特利雅得

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

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

第二条腿，是WeRide GENESIS自研仿真世界模型。

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

△WeRide GENESIS仿真场景

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

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

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

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

△WRD 3.0被抢道后，两次倒车尝试成功通过闸机

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

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

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

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

△文远自研2000TOPS算力域控HPC3.0

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

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

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

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

如何理解这两个“五冠王”？

把两个五冠王的核心技术放在一起看，会发现一个有趣的共振。

第一点是技术逻辑相通。

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

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

两者都是把“研发-测试-优化”的周期从年压缩到月、从月压缩到天。

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

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

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

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

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

△搭载WRD3.0的广汽埃安N60

因为马斯克不会参与L2、L4阵营的口水仗，不在乎哪种技术路线更“正统”。

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

一如一贯行胜于言的文远知行。

不过在技术之外，文远知行和FSD相比，又有快人一步的优势：

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

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

△WRD3.0窄路会车

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

更值得关注的，是文远知行的五连冠能力，正在批量复制中。

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

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

所以回到最初的问题：两个五冠王同时诞生，是巧合吗？

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

张雪机车把赛道实战变成了研发流程，文远知行用虚拟仿真提前跑完了所有赛道。

△文远GXR Robotaxi内部

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

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

就像韩旭说的，不看门派看结果——“咏春厉害是因为叶问在打”。

文远知行率先用五连冠证明：叶问，已经上场了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

百度无人车新纪录：周订单破35万！李彦宏：开始单城盈利了

Tue, 19 May 2026 00:31:24 GMT

中国Robotaxi，再破业务天花板。

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

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

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

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

萝卜快跑最新成绩单

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

同时，百度还披露，萝卜快跑3月内周订单量峰值已经超过35万单。

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

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

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

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

粗略算下来，这两个月的Robotaxi订单，每单的平均里程是15公里。

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

而在运营版图上，萝卜快跑的足迹已覆盖全球27个城市：

国内运营城市包括武汉、北上广深、川渝等地，还包括香港的部分地区。

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

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

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

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

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

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

但往往做得越多、说得越少，越能说明行业已经进入了新的竞争阶段。

李彦宏：部分国内核心城市已盈利

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

百度一季度表现如何？

说到百度，很多人第一反应还是“搜索引擎”。

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

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

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

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

这一结构性转变的核心驱动力，是百度定义的“核心AI新业务”。

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

这意味着，AI已经实实在在成为百度的收入支柱。

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

这些数据说明，百度的经营效率在提升，整体业务健康度也在改善。

如果拆开来看，百度AI新业务里，最亮眼的无疑是智能云基础设施。

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

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

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

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

这些产品虽然还在早期，但已经在为百度积累技术口碑和用户基础。

在营销端，百度也在借助AI能力重构收入结构。

今年第一季度，公司AI原生营销服务收入达到23亿元，同比增长36%。

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

从利润表现来看，百度第一季度的经营利润为32亿元，经营利润率为10%。

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

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

百度正在悄然进入全新的增长期，你的百度，不再是那个“搜索”百度了。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

All in AI，理想股价崩了

Mon, 18 May 2026 09:53:22 GMT

原创 | 作者：罗超

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

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

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

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

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

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

不是故事不够性感，

是做得迟了点

前几天，李想亲自在微博下场解释，理想为什么要做自研芯片。

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

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

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

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

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

入场晚了能补课，

逻辑错位就难了

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

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

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

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

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

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

（图源：Figure 03 直播挑战）

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

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

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

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

汽车市场够卷了，

专注反而成了稀缺品质

汽车市场有多卷？卷到经常有车圈媒体老师讨要车马费。

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

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

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

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

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

Sat, 16 May 2026 04:30:46 GMT

15.68万起，乐道最新大五座SUV——乐道L80，开卖了。

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

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

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

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

基于不同目标用户、不同需求的全新产品定义。

三口之家大五座，乐道L80展现的产品和价格竞争力，强得可怕。

乐道L80，一款怎样的车？

如果单从外观上看，乐道L80和六座的乐道L90几乎如出一辙。

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

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

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

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

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

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

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

车尾还设计了106L+63L的双下沉储物坑，外侧可以嵌入30L冰柜。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

智能化方面，L80也提供了两种智驾方案可选：

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

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

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

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

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

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

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

最后的看点还是价格，乐道L80分了Pro、Max+、Ultra+三个版本。

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

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

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

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

蔚来继续转身

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

但蔚来这一次没有走这个套路。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

所以乐道L80就是为切入这一空白而生。

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

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

回到蔚来整体战略的维度，乐道对蔚来的意义也愈发重大。

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

因此，乐道已经成为蔚来突破高端规模瓶颈、触达主流大众市场的关键。

另一方面，乐道也是蔚来实现“技术平权”和成本摊薄的最佳载体。

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

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

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

豆包支付来了！亚马逊阿里字节连夜摊牌，AI尽头是电商？

Thu, 14 May 2026 11:21:39 GMT

原创 | 作者：罗超

大厂AI迭代的周期已经从“天”缩短到“小时”了。

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

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

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

图源：Amazon）

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

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

千问推荐商品后，支持淘宝用户选购、一键下单）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

比如：

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

图源：Amazon）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

（图源：公众号“读佳”）

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

Robotaxi第一股又涨疯了

Thu, 14 May 2026 08:49:45 GMT

Robotaxi第一股，油门踩到底了。

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

这家L4公司的底气，很可能来自当前的业绩在背后支撑：

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

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

种种业绩无一不在证实：L4终于走到了商业化兑现时刻。

Robotaxi第一股，卖车收入暴涨116%

今年一季度，文远知行总收入为1.14亿元，同比增长57.6%。

把营收拆开来看，文远将其分成了两部分：

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

同期，公司服务收入为9370万元，同比增长49.0%，约占总收入的82%。

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

Q1服务收入增长的主因，则来自智能数据服务及ADAS服务。

盈利层面，今年一季度，文远知行的毛利为3960万元，同比增长56%。

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

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

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

Q1研发费用为3.63亿元，同比增长11.5%，占经营开支的77%。

但即便支出增加，文远的亏损却也呈现了收窄趋势。

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

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

因此，公司未来几年的技术研发、车辆采购和全球扩张，背后都会得到有力保障。

也难怪文远有信心大步狂奔了。

两条腿走，能迈大步？

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

按照这个思路去拆解，其实就能更清晰地观察到文远的增长来源和动力——

L2++和L4业务双线作战，共同支撑起了文远的增长。

具体先看L4。

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

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

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

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

不仅是车队数在增长，文远的Robotaxi用户使用量也在增加。

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

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

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

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

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

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

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

要实现这一目标，平均每天要在全球投放约110台车，速度惊人。

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

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

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

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

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

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

这样可以满足OEM的不同需求，提供从高性能到高性价比的各类解决方案。

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

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

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

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

如今，最困难的部分已经解决，接下来能拦在盈利之前的，只剩下时间。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

3个月烧638亿，阿里、腾讯同遇“AI水池难题”

Thu, 14 May 2026 01:05:08 GMT

来源：盒饭财经

钱，正以前所未有的速度外流

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 财报PPT及AI制作

还记得那道经典的数学题吗？

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

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

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

出水口的阀门不断被拧大的同时，进水口也在拼命蓄水。

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

然而出水的速度同样惊人。

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

腾讯财务表现摘要截图，来源：腾讯财报

“空中换引擎”，不少企业曾把重大的战略转型比喻为此。

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

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

把出水口的阀门，拧到最大

这次的两份财报中，“AI”是当仁不让的核心关键词。

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

这些数字和战略有着同一个显像：钱，正以前所未有的速度外流。

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

利润去哪了？

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

业绩电话会上，阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭用了两个比喻来解释这场豪赌。

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

吴泳铭

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

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

腾讯，同样阀门大开。

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

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

股东大会上，马化腾坦率回应了外界对腾讯AI是否落后的质疑。

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

这段话实际上完成了三重叙事：承认过去失误、解释追赶路径、定义当前状态。

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

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

水池的“进水口”，谁在往里灌水

水在疯狂往外流的同时，也在拼命往里灌。

阿里的两个水龙头，一个叫“闪购”，一个叫“云”。

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

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

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

另一根进水管在云端。

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

电话会上，吴泳铭带来了两个明确的变化。

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

与阿里“开新水龙头”不同，腾讯选择在已有的井里安装更强力的水泵。

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

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

腾讯的压舱石依旧来自游戏。

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

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

至此，两家的换水逻辑已清晰。

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

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

场外的影子

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

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

腾讯也拆掉了十年的高墙。

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

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

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

姚顺雨做的第一件事，就是拆墙。

姚顺雨

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

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

而这些组织侧的“手术”，清理了水管的流速和流量，减少了这个差值。

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

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

然而，商业不是数学题。下定这一决心的，也不是只有他们。

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

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

参考资料：

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

2.《阿里巴巴CEO吴泳铭：阿里服务器几乎没有一张卡是空的》，界面新闻

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

4.《阿里AI大整合：围绕Token打一场新仗》，蓝鲸新闻

5.《在腾讯拆墙的人》，智械岛

6.《姚顺雨的88天》，版面之外

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

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

9.《腾讯Q1财报：本土市场游戏收入454亿元》，新浪科技

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

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

12.《腾讯控股有限公司截至二零二六年三月三十一日止三個月業績公佈》

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

Waymo CEO回应L2升维L4：有可能，但只靠端到端还不够

Thu, 14 May 2026 00:32:01 GMT

一凡发自副驾寺forever

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

无人驾驶，发展到什么阶段了？

那要看全球Robotaxi一哥Waymo走到哪儿了：

技术上，转向端到端，云端基模世界行为语言模型打底，蒸馏为小模型上车。

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

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

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

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

端到端必要，但不唯一

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

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

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

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

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

这个基模并不都是用来开车的，主要适配了这三大类任务：

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

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

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

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

Waymo第六代套件，成本比肩ADAS系统

除了软件层的技术架构，多尔戈夫还分享了Waymo的硬件侧进展。

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

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

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

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

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

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

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

新技术和新套件，也正让Waymo跑出自动驾驶新的加速度。

自动驾驶的加速度

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

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

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

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

除了技术本身的问题外，还要和监管机构沟通，尝试取得当地居民的信任。

One More Thing

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

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

毕竟接不到太多单子，算不过来账。但也不是说，地区偏远，就普及不了自动驾驶。

多尔戈夫透露，Waymo的系统将来也可以部署到私家车上。

换句话说，未来不一定需要打车，才能体验自动驾驶服务，用自家车辆也行。

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

8000只“狗”打底，北邮校友又融了5个亿

Tue, 12 May 2026 09:28:47 GMT

近5亿元！

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

三位技术大牛创业一年半，已斩获四轮融资，累计融资超过7亿元。

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

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

消费级具身智能，诞生近5亿单笔融资

最近，维他动力（Vbot）宣布完成了Pre-A轮融资，规模近5亿元。

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

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

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

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

在具身智能众星闪耀的现在，动辄过亿的融资已是屡见不鲜。

但细分赛道中，维他动力刚刚宣布的这笔融资，是消费级具身智能的最大单笔融资。

能被资本格外青睐的，为什么是维他动力？

维他动力在做什么？

资本从来不会无缘无故地追捧一家公司。

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

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

△余轶南

余轶南本科毕业于北邮，随后进入中国科学院自动化所读博，师从谭铁牛院士。

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

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

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

4个月后，余轶南带着一队人马创立了新的具身智能公司，也就是今天的维他动力。

当时和余轶南一起创业的，还有两位联合创始人：赵哲伦和宋巍。

△从左到右为：宋巍、余轶南、赵哲伦

赵哲伦也是资深智能驾驶产品专家，早期是媒体42号车库的联合创始人。

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

而宋巍在创业前，则是地平线前软件平台总架构师，亦是地平线智驾创始团队成员。

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

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

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

△秦海龙

不过，真正能让维他动力在资本市场广受认可，更关键的在于产品。

维他动力的产品主打家庭场景，定位于消费级具身智能。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

比如，你在APP里问它，“帮我看看办公室还有人吗？”

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

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

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

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

用余轶南的话说：

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

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

这并不让人意外。做具身智能本体的创业公司，最终的目标大多都是人形机器人。

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

而人形机器人业务的负责人，正是不久前加入公司的秦海龙。

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

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

2026燃爆具身智能

和维他动力同时，另两家具身智能公司也官宣了融资新进展。

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

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

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

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

而三家同日官宣融资事件，放在今年已是屡见不鲜。

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

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

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

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

具身智能正在经历类似的阶段。

当下，各家储备资金已经就位，产品到底能不能打，只等量产见分晓。

One More Thing

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

但目前，机器狗的功能大多还止步于陪护、娱乐等等。

直到刚才，「激动的」维他动力CEO余轶南，找到了机器狗的新场景和新价值：

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

具身智能的意义之一，或许就在于等待我们发掘更多的可能。

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快手电商磁力金牛：在AI焦虑时代，做商家的“经营合伙人”

Tue, 12 May 2026 03:09:42 GMT

来源：深响

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

技术迭代的节奏确实让人兴奋。但站在商家那一侧，感受完全不同。

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

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

技术和经营间的鸿沟，

商家的四重卡点

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

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

这种复杂性，在中小商家身上会被进一步放大。

首先是选品与素材难。

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

其次是出价与预算判断难。

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

再进一步是起量慢、效果不稳。

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

最后则是操作复杂与人力不足。

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

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

AI一键推广，

商家说句话就能投广告

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

这一产品的首个亮点，在于对话即投放。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

除功能层面的突破外，AI一键推广还回应了智能投放领域一个更深层的信任难题。

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

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

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

从一键推广到全链路智能经营，

经营合伙人进化中

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

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

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

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

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

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

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体验千问内淘宝后，我发现自己低估了AI购物

Mon, 11 May 2026 14:21:21 GMT

原创 | 作者：罗超

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

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

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

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

（千问推荐商品后，支持淘宝用户选购、一键下单）

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

（豆包“帮你选”支持用户在豆包内跳转到抖音商城下单）

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

AI购物不是伪需求，

是入口级新场景

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

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

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

最关键的的还是AI能解决传统搜索解决不了的问题。

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

（千问可以转化用户需求，精准搜索。还能识别需求中的矛盾点。）

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

（当用户不知道买什么时，千问可以帮着挑礼物）

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

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

甚至我就是想随便逛逛花钱时，AI也能抽盲盒一样，满足我的「剁手欲」：

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

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

「端到端」才能打造AI购物的极致体验

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

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

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

（图源：Stripe）

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

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

（图源：Amazon）

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

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

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

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

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

掌握超级入口，

阿里拿到了AI电商船票

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

创投月报 | 高瓴创投：联手熙诚金睿设立新基金三周内两轮加码地瓜机器人

新浪证券 — Fri, 08 May 2026 10:52:09 GMT

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

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

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

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

　　4月投资同比激增500% 天使轮项目占比三分之一

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

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

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

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

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

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

　　再次跟投地瓜机器人估值一年内激增三倍

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

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

责任编辑：杨舒

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

新浪证券 — Fri, 08 May 2026 10:51:48 GMT

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

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

　　六只基金合募超53亿四分之三为早期项目

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

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

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

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

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

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

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

　　一年内两轮押注行云集成推动解决算力成本问题

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

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

责任编辑：杨舒

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

新浪证券 — Fri, 08 May 2026 10:51:19 GMT

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

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

　　未备案新基金但投资节奏加快天使轮阶段项目撑起“半壁江山”

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

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

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

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

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

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

　　联合领投它石智航自研模型赋能机器人

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

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

责任编辑：杨舒

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

新浪证券 — Fri, 08 May 2026 10:47:53 GMT

　　出品：新浪财经创投Plus

　　编辑整理：易舍

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　　活跃机构

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

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

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

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

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

　　大额投资

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

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

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

　　新兴赛道

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

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

责任编辑：杨舒

进驻中科探珠穆朗玛基地，海尔Seeker的底气从哪来？

Fri, 08 May 2026 04:22:17 GMT

原创 | 作者：罗超

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

全面提升基地探险人员的生活品质

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

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

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

家电圈的“冬测”，

海尔Seeker迎接极限挑战

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

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

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

不只是家电巨头，

更是AI智慧科技引领者

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

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

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

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

“以极致，致敬极致”正是海尔Seeker进驻中科探珠穆朗玛基地的完美注脚。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

苏姿丰，终于借来了东风

Thu, 07 May 2026 09:04:36 GMT

来源：盒饭财经

“千年老二”逆袭

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 网络

AMD交出了一份意料之外的财报。

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

来源：

AMD Q1'26 Earnings Slides Final

其中，数据中心业务收入58亿美元，历史性地超越了老大哥Intel。

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

比财务数据和股价更令人震撼的，是财报背后的“全明星”的买家名单。

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

来源：

AMD Q1'26 Earnings Slides Final

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

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

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

确实，如果把时间拨回十年前，这一幕不可想象。

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

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

有时，运气也是一种实力。

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

苏姿丰和AMD总算等来了东风。

东风起，“第二选项”出

个体的努力支撑了企业下限，时代的进程决定了企业的上限。

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

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

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

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

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

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

反者道之动。算力需求的指数级增长，并没有让英伟达独享红利。

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

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

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

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

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

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

AMD Q1 2026 财报主要客户与合作伙伴概览，来源：

AMD2026Q1财报

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

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

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

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

于是，这阵名为“算力荒”的东风，精准地吹到了AMD的脸上。

风来之前，“万年老二”造了船

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

她的原话是：

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

翻译过来就是：

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

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

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

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

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

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

现在来看，她的判断是正确的。

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

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

剥离制造后，AMD把资源集中到一个目标上：Zen架构。

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

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

Zen架构的真正意义，不只是性能的追赶，它改变了竞争逻辑。

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

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

收购赛灵思（Xilinx），是AMD能接住这股东风的最后一块拼图。

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

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

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

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

赤壁之后，东风停歇时

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

亮眼的季度财报，以及盘后的暴涨，只是故事的上半场。

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

这位副总裁面前，摆着一道十年前从未遇到过的选择题：选英伟达，还是选AMD？

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

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

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

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

参考资料：

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

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

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

3.《AMD Q1'26 Earnings Slides Final》

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

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

6.《AMD宣布完成对赛灵思的收购》，澎湃新闻

7.《苏姿丰：我怎样再造AMD | 《财富》专访》，财富FORTUNE

8.《AMD上季度营收增近四成并给出强劲指引，盘后大涨超16%》，澎湃新闻

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

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

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

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

韩旭谈世界模型：咏春厉害，主要是叶问在打

Thu, 07 May 2026 04:30:56 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

“所以，那些号称要做L4的L2的玩家，不是真正的L4？”

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

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

表态同样犀利：“咏春厉害，是因为叶问在打”。

那L4阵营呢？

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

韩旭的解释同样简洁：“马拉松和1500米是两回事”。

而这个问题，可能没有谁比文远知行更有发言权：

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

但文远自身的矛盾性也“暴露”：

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

而韩旭的给出的解答，是从L4如何“降维”的技术视角开始的。

跑赢1500米的马拉松冠军

2026年北京车展，文远知行展台上的两样东西放在一起。

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

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

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

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

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

与这辆新车同时发布的，是文远知行WRD 3.0解决方案的最新进展。

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

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

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

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

L4那边也没有停下来。

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

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

韩旭的技术逻辑

问题也随之而来：文远知行到底是一家L4公司，还是一家L2公司？

韩旭对这个问题的回应，不是非此即彼，而是“全都要”：当然是L4，也是L2。

秘密武器是五年前开始的GENESIS通用世界模型。

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

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

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

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

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

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

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

但至少在技术架构的层面，唯一展现了从云端大模型到量产车端小模型的闭环能力。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

可能技术体系相似，但韩旭认为，真正的L4壁垒从未被“攻破”。

不看门派，看结果

仿佛一夜之间这个赛道所有玩家都跟L4、物理AI攀上了关系。

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

不过韩旭引用了一句老话：“咏春厉害是因为叶问在打，不是咏春这门拳厉害。”

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

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

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

至于其他公司，“请他们先过了资格赛再来讨论这件事”。

这种标准是不是太苛刻了？

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

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

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

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

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

韩旭的态度就一句话：不看门派，看结果。

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

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

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

10年老车主如何用上最新FSD？马斯克教学如下

Thu, 07 May 2026 01:09:40 GMT

车都买来10年了，还能用上最新版智驾？？？

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

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

但在技术之外，更重要的，可能还是车厂的态度问题。

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

面对这种情况，也有一些厂商，在努力解决问题，但更多的，往往是不管不顾。

对比之下，马斯克无疑是给行业上了一课，不仅是技术教程，更是态度教学。

HW3老车主也能用FSD V14了

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

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

这次HW3更新的系统，当然还是“精简版”，但情况有点不一样：

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

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

硬件差距这么大，为什么特斯拉还能让上古老车主，享受到最新的软件技术？

HW3更新V14，怎么做到的？

答案就藏在一份已公开专利中。

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

HW3和V14之间的核心矛盾是这样的。

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

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

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

△图片由AI生成，图中数据仅作举例用

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

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

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

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

One More Thing

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

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

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

特斯拉的这种做法，也让不能给老车主升级的车厂尴尬了。

这是为什么呢？这些车厂是不喜欢？

还是没技术？

特斯拉专利传送门：

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

其他参考链接：

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

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

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

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

侯晓迪跑赢马斯克：L4卡车首次全无人商业货运，赚钱了

Wed, 06 May 2026 04:29:25 GMT

贾浩楠发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

Robotruck，又迎来一个值得标记的最新里程碑。

创造者，还是老熟人——侯晓迪。

同样的赛道：自动驾驶卡车；同样的场景：长途干线货运。

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

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

没有安全员，没有远程遥控，运的是真实货物，收的是真实运费。

这是北美历史上的第一次。

全美第一单全无人货运

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

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

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

还能处理复杂的施工区域，成功通过临时车道：

对于违规占道的其他交通参与者，系统也能提前识别并做出预防性措施：

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

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

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

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

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

真实的货物、真实的客户、真实的时间窗口，安全准时送达。

侯晓迪再创业，什么样的模式

侯晓迪的Bot Auto，从一开始就选择了一条与上一家公司截然不同的道路。

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

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

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

商业模式，是Bot Auto与竞争对手最核心的差异化。

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

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

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

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

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

而在商业上Bot Auto直接切入最硬核的商业闭环：每一英里都赚钱。

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

而眼下的初期运营阶段，自持车队其实更加重要，是自证商业模式成立的第一步。

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

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

侯晓迪则用一句极具感染力的话来总结：

“这个行业里的每个人都是碎钞机，而我们这次证明了自己是印钞机。”

Robotaxi之后，Robotruck也驶上快车道

Bot Auto首次全无人货运，背后的法规支撑是什么？

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

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

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

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

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

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

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

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

当然还有无人物流目前最重要的一项能力：场景选择。

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

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

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

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

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

自动驾驶卡车车轮再一次转动——这一次，驾驶室里真的没有人。

One more thing

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

距离老马首次承诺规模量产交付，已经过去了9年。

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

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

也就是说，L4卡车全无人，侯晓迪目前跑在了马斯克前面。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

95岁巴菲特，台下听讲

Sun, 03 May 2026 01:33:01 GMT

来源：盒饭财经

历史上，每一次伟大企业的权力交接，都是一次对其文化韧性的终极考验。

作者 | 沈三又

头图及封面来源 | 直播截图及AI制作

昨晚的奥马哈，见证了一个历史性的时刻。

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

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

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

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

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

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

阿贝尔面临的挑战，远比表面看起来复杂得多：

他需要在坚守价值投资核心原则的同时，展现出属于自己时代的判断力；

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

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

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

（文末附股东大会精华信息图）

AI时代的伯克希尔

本次股东大会最具戏剧性的一幕，发生在问答环节开始之前。

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

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

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

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

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

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

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

3970亿美元的耐心

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

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

阿贝尔

这句话的背后，是伯克希尔数十年如一日的核心信条：现金不是负担，而是选择权。当市场恐慌时，当危机降临时，手握巨额现金的伯克希尔可以在别人被迫卖出的时候大举买入。

不过，市场的耐心是有限度的。投资者希望看到的，不仅仅是“我们在等待”，而是“我们知道在等什么”。

阿贝尔在大会上给出了他的答案：“并不是说我们今天没有看到卓越的公司。我们很想拥有很多。但相对于机会、该公司的经济前景以及相关风险的价格，我们没有兴趣以那个价格收购这些公司。这并不意味着未来不会有这个机会。”

这段话，与贾恩在保险业务上的表述形成了绝妙的呼应。

贾恩说，保险就像投资一样，是一场需要耐心的游戏。让人们袖手旁观什么也不做是非常困难的。当我招聘人时，我的惯用手法是，我会直接告诉他们——你的工作就是说“不”。你会日复一日地被各种交易轰炸，但你的基本职责就是说“不”。偶尔你会遇到一个像被木板击中一样的交易，它会大声喊着“钱来了”，那时候你再来找我，然后我们再一起决定做不做。

耐心，是伯克希尔最难被复制的竞争优势。在一个季度报告驱动决策、算法交易主导市场的时代，这种以十年为单位思考问题的能力，本身就是一种稀缺资产。

芒格到阿贝尔：谁来填补那把空椅子？

查理·芒格，这位被巴菲特称为“第一聪明人”的搭档，对伯克希尔的意义是无可替代的存在。

芒格改变了巴菲特早年从老师格雷厄姆处习得的“捡烟蒂”式价值投资，引导他转向“以合理价格买入优秀公司并永久持有”的更高维度投资哲学。巴菲特曾坦言：“如果没有查理的灵感、智慧和参与，伯克希尔不可能发展到今天的地位。”

然而，芒格于2023年辞世，享年99岁。他的离去，不仅是伯克希尔失去了一位副董事长，更是失去了那个能在关键时刻对巴菲特说“不，沃伦，你错了”的人。

于是，2026年股东大会上，一位股东提出了全场最尖锐的问题之一：谁将担任阿贝尔的查理？

实际上，在一年前的股东大会上，巴菲特宣布交接计划时，市场的第一反应是伯克希尔股价下跌——这本身就说明，“巴菲特溢价”是真实存在的。投资者购买伯克希尔，在相当程度上是在购买对巴菲特判断力的信任。当这种信任的来源消失时，伯克希尔的估值逻辑将面临重构。

阿贝尔既需要证明自己不是巴菲特的复制品，又必须守护巴菲特建立的一切。

在今年大会上，阿贝尔展现出了他对这一挑战的清醒认知。他没有试图模仿巴菲特的风格，没有试图在问答环节中展现“股神”式的机智与幽默，而是以一种更为系统、更为结构化的方式，阐述伯克希尔的战略逻辑。

他强调团队，而非个人：没有一个单一的“查理”，但有一个由贾恩、约翰逊、法默等优秀管理者组成的生态系统。他强调制度，而非天才：伯克希尔的成功，不依赖于某一个人的超凡判断力，而依赖于一套经过数十年检验的文化、价值观与决策框架。

他表示，仍然在任的巴菲特担任董事长，提供无与伦比的经验背书；卓越的董事会随时可以就具体情况提供咨询；阿吉特·贾恩在保险领域的深厚积累；亚当·约翰逊管理的32家非保险业务；以及一群出色的子公司CEO，也会在特定情况下征求他们的意见。

“伯克希尔会持久，并且将作为一个团队持久下去。”阿贝尔如是说。

阿贝尔的投资哲学

阿贝尔在本次股东大会上，首次系统性地阐述了他对伯克希尔2880亿美元股票投资组合的管理思路。他将持仓划分为几个层次：

第一层：核心四强。苹果、美国运通、穆迪、可口可乐，合计规模接近2000亿美元，是投资组合的压舱石。

第二层：日本五大商社。伊藤忠、丸红、三菱、三井、住友，是伯克希尔近年来最重要的国际布局，体现了“以日元融资、买入优质资产”的精妙套利逻辑。

第三层：重要持仓。美国银行、雪佛龙、Alphabet（谷歌母公司）等，合计约700亿美元，且仍处于动态调整中（伯克希尔于2025年三季度增持约40亿美元Alphabet）。

阿贝尔坦承，他对苹果的理解方式与巴菲特有所不同。巴菲特投资苹果，看的是消费者对产品的依赖程度，那是一种近乎本能的品牌忠诚度分析。而阿贝尔则更倾向于从运营风险的角度审视：苹果在哪里制造？供应链面临哪些地缘政治风险？这两种视角并非对立，而是互补。前者捕捉价值，后者管理风险。

更值得关注的是阿贝尔对“理解边界”的坦诚。他说，自己对电力业务了如指掌，但对苹果手机的制造工艺并无浓厚兴趣。这种坦诚，恰恰是伯克希尔“能力圈”哲学的体现。

在科技投资问题上，阿贝尔的表态既开放又审慎：“我们永远不会说某个特定行业是我们必须参与的。如果科技行业中有某个公司，我们理解它的机会和风险，并且估值合理，那么仅仅因为它属于科技行业并不能排除我们的可能性。”这句话，是对外界“阿贝尔会否更积极拥抱科技股”质疑的最清晰回应。

分权与责任：伯克希尔的治理哲学经受考验

伯克希尔的管理模式，在商学院教科书中是一个独特的案例：极度分权，总部只有约30名员工，子公司CEO拥有高度自主权，巴菲特只管资本配置，不干涉具体运营。

这套模式在巴菲特时代运转良好，因为他的个人权威和判断力本身就是最强大的“隐形管控”。但在阿贝尔时代，这套模式能否持续？

阿贝尔给出了他的答案：分权不等于放任，自主权必须与责任感并行。“这种自主权意味着你要欣然接受，随之而来的是巨大的责任感和做好事情的自豪感。我们有很多期望——他们是否在管理风险？他们是否将自己视为首席风险官？”

BNSF铁路（伯克希尔的运输子公司）案例，是这套哲学接受现实检验的最佳样本。BNSF的盈利能力长期落后于竞争对手联合太平洋铁路，这是一个不容回避的事实。但BNSF的CEO凯蒂·法默展示了改进路径：2025年第一季度，在处理货运量高于去年同期的情况下，使用的机车减少了260台；燃油效率创下历史纪录；数字孪生技术和预测性ETA正在重塑运营效率。

在剥离与拆分问题上，阿贝尔的立场同样清晰。他明确表示不会拆分集团，但承认在特定情况下可能出售子公司，例如无法解决的劳资纠纷、不可接受的声誉风险，或者某项业务已不再为股东创造价值。

太平洋公司在华盛顿州公用事业的出售，正是这一原则的实际应用：当一个州的政策成本转嫁给其他州的客户时，伯克希尔选择退出，而非妥协。

关税、地缘政治与埋头苦干

然而，伯克希尔的挑战不仅来自于内部。2026年的宏观环境，充满了不确定性：中东局势持续紧张，油价一度攀升至每桶近120美元，关税政策变幻莫测，通胀压力尚未完全消退。

面对这些外部冲击，阿贝尔给出的应对哲学，可以用四个字概括：埋头苦干。“电话响了，你就知道会遇到一些挑战，但这没关系。我们会探讨、会努力，我们总能找到办法克服。”“就经营我们的业务而言，我们真的只是埋头苦干，并长期持续经营一切。”

亚当·约翰逊说，在投资组合中的32家消费品、服务和零售公司中，它们的平均成立年限是88年。当我打电话给那些CEO时，他们说：“我们已经应对关税100年了。”想想过去七八年的CEO们，我们不得不应对全球疫情、四十年来的最高通胀，然后是现在的“弹跳球”关税。企业在应对这些问题方面做得非常出色，我认为我们未来的处境相当不错。

传承

历史上，每一次伟大企业的权力交接，都是一次对其文化韧性的终极考验。苹果在乔布斯之后有库克，微软在盖茨之后有纳德拉——这些案例告诉我们，传奇不一定随创始人的离去而终结，但它必然会以一种不同的面貌延续。

苹果CEO蒂姆·库克也来到了股东大会现场。

巴菲特在大会上盛赞了库克：“要接替史蒂夫（乔布斯）、还要超越他的成就，需要多大的勇气？这堪称美国商业史上的一个奇迹。史蒂夫离世后，我们做出投资决定，将伯克希尔近一成的资源押注于苹果，实际上是交到了蒂姆手中，而他已将其变成了税前约1850亿美元的回报。”

这番话，既是称赞库克，也是在为阿贝尔打气。

六十年前，一个年轻人接手了一家濒临破产的纺织厂，没有人预料到他会创造出什么。今天，另一个人站在了历史的节点上。

历史不会重复，但会押韵。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

“MAMA”四巨头，“叛逃”黄仁勋

Sat, 02 May 2026 03:41:23 GMT

来源：盒饭财经

“英伟达是唯一供应商”的故事开始了修正。

作者 | 许有阳

头图及封面来源 | 网络和即梦制作

当地时间2026年4月29日盘后，四家总市值超过10万亿美元的科技巨头，罕见地在同一时间窗口交出了季度答卷。

谷歌母公司Alphabet、微软、亚马逊和Meta，营收和利润全面超预期。

2026年第一季度，Alphabet营收1099亿美元，同比增长22%，净利润同比暴增81%至626亿美元；微软营收828.9亿美元，同比增长18%，净利润317.8亿美元，同比增长23%，AI业务年化收入同比飙升123%；亚马逊营收1815亿美元，同比增长17%，净利润303亿美元，同比大涨77%；Meta营收563.1亿美元，同比增长33%，净利润267.73亿美元，同比增长61%。

然而，同一份超预期的财报，迎来了四种截然不同的命运。Alphabet盘后一度涨超7%，而Meta盘后暴跌逾6%，微软一度跌超3%后微幅转涨，亚马逊则小幅上扬。

一张令人咋舌的“隐藏账单”成为关键。

资本支出方面，“MAMA（Alphabet、微软、亚马逊、Meta）”正在以史无前例的规模向AI基础设施砸下重金：Alphabet 357亿美元，同比翻倍；亚马逊432亿美元，全年预算2000亿美元；微软319亿美元，全年预测1900亿美元；Meta上调全年指引至1250亿～1450亿美元。

而这笔天文数字的相当一部分，流向了同一个目的地：英伟达。

微软首席财务官Amy Hood在电话会上明确指出，全球AI需求导致的存储组件短缺，将使公司全年基础设施成本额外增加约250亿美元。Meta首席财务官苏珊·李更是表示：“我们一直在低估自身的算力需求，2027年的支出规划目前仍不明朗。”

试图摆脱对英伟达的依赖，本质是一场关于“算力主权”的博弈。

已有人赚到真金白银

英伟达的大客户们，正成为它的竞争对手。

4月30日，亚马逊CEO安迪·贾西首次系统性披露了自研芯片业务的规模：芯片业务季环比增长近40%，年化收入已突破200亿美元，同比增速达三位数。

随后，贾西话锋一转，透露了另一组数据：“如果我们的芯片业务作为独立公司存在，像其他领先芯片公司那样将今年生产的芯片同时销售给AWS和第三方客户，我们的年化收入将达到500亿美元”。

贾西宣布，亚马逊自研芯片业务“现在已是全球前三大数据中心芯片企业之一，我们达到这一规模的速度是非凡的”。据了解，亚马逊的定制芯片业务涵盖Graviton处理器、Trainium AI训练芯片和Nitro安全芯片，全线同比增速超过100%。

与亚马逊用Trainium打破CUDA枷锁的“广积粮”不同，谷歌更像是一次基于“深挖洞”的全栈自研胜利。

同一晚的电话会上，谷歌也正式投下了TPU外供这枚“重磅炸弹”。

谷歌CEO桑达尔·皮查伊宣布：“我们将开始在客户自己的数据中心内，以硬件配置的方式向一组客户交付TPU，以扩大我们的可寻址市场机会。”

谷歌首席财务官Anat Ashkenazi补充表示，TPU硬件协议已反映在4620亿美元的订单积压中，预计今年晚些时候确认一小部分收入，大部分收入将在2027年实现。目前在售订单中的TPU芯片直销部分大多在2027年确认收入，基本对应Anthropic和Meta在2027年陆续落成的自有数据中心。

这意味着，谷歌的“芯片外卖”实际上已经锁定了未来两年的核心客户。而这也是谷歌TPU自诞生以来，首次从“仅供内部使用”走向“公开售卖”。

多年来，谷歌自主研发的TPU处理器一直仅供内部使用，用于开发Gemini等AI模型。这次从“自用壁垒”全面转向“开放生态”，是战略性的根本转向。

“有些情况是合理的。例如，像资本市场这样的客户，他们在运行这些高性能AI工作负载时，希望在自己的数据中心使用TPU……这帮助我们整个计算环境获得更大的规模经济。”皮查伊的解释揭示了背后的商业考量。

从2026年一季度开始，算力的定义权正在从一家公司扩散到它的最大客户手中。亚马逊和谷歌已经用真金白银证明了：云厂商可以既是英伟达的客户，也是它的对手。

微软“带薪进场”，Meta“负重前行”

微软与Meta展现了两种截然不同的“被动”姿态。尽管两家公司在本季度合计向英伟达贡献了超过200亿美元的订单，但其底层的财务逻辑已发生分化。

先看微软。

2026年Q1，微软交出了一份看似光鲜的业绩单：总营收828.9亿美元，同比增长18%；AI业务年化收入同比飙升123%，首次突破370亿美元。这份光鲜背后隐藏着一个带着深深疑虑的数字：本季度资本支出达到319亿美元，上一财季这一数字为375亿美元，本次环比回落约15%，明显放缓。

电话会上，微软首席财务官Amy Hood披露了这笔钱的核心去向：“约一半的支出用于GPU和CPU，主要是支持Azure平台的AI推理需求。”

这意味着，微软在本季度掏出约175亿美元大部分直接投向了英伟达。

全年来看，资本支出预计高达1900亿美元，同比增61%。Hood更是明确警告，因AI需求导致的GPU和存储组件短缺，将使全年基础设施成本额外增加约250亿美元。

微软也没有坐以待毙。

1月下旬，微软正式发布新一代AI推理芯片Maia 200。该公司称这款芯片是为 AI 推理规模化部署打造的高性能核心算力芯片。

据了解，这款芯片采用台积电3纳米制程工艺，每台服务器内集成四颗芯片，通过以太网电缆实现连接，而非 InfiniBand 高速互联标准。英伟达在2020年收购迈络思后，便开始推出InfiniBand交换机产品。

当时微软就透露，Maia系列芯片已投入实际应用，为该公司超智能团队的各类 AI 模型提供算力支持，同时也为旗下聊天机器人 Copilot 的日常运营提供技术支撑。

然而，自研芯片距离替代采购还有相当长的路。Azure云服务用户何时能正式使用基于Maia 200运行的服务器，微软尚未给出明确时间表。财报中，本季度319亿美元的资本支出中，GPU与CPU采购仍占主导。

再看Meta。

2026年Q1的Meta，更加被动。Meta当季营收563.1亿美元，同比增长33%，净利润267.73亿美元，同比增长61%。但财报发布后，股价盘后重挫逾6%，市值蒸发数千亿美元。

引爆点正是一组资本支出数字：Meta将2026年全年资本支出指引从1150亿～1350亿美元上调至1250亿～1450亿美元，区间上下限各提高100亿美元。若按最新上限计算，Meta今年资本支出可能达到1450亿美元，较2025年的722.2亿美元几乎翻倍。

Meta首席财务官苏珊·李在电话会上坦承，上调的原因之一是预期“更高的零部件价格”，以及额外数据中心成本。

更值得玩味的是Meta的芯片采购策略。

扎克伯格曾在电话会议上提到：“作为提高投资效率的一部分，我们正在推出超过1吉瓦（1GW）的、由我们与博通合作开发的定制芯片，同时还部署了大量的 AMD 芯片，以作为我们正在推出的新 NVIDIA系统的补充。”

它已与英伟达、AMD和博通达成了芯片等硬件采购协议。这是一张多元化的采购清单。但值得注意的是，每一家供应商都是外部公司，没有一家是Meta自己。这意味着，Meta的1250亿～1450亿美元资本开支中，很大一部分将直接流向这些芯片公司的营收表。

Meta也在行动。

4月14日，Meta与博通公司宣布达成一项重大协议，将双方之间关于设计Meta自研AI加速器（MTIA）的合作关系延长至2029年。

但这恰恰暴露了Meta与亚马逊、谷歌之间的根本差距。亚马逊的Trainium已经年化收入超200亿美元，客户订单排到几年后；谷歌的TPU已经开始向客户交付硬件。而Meta的MTIA尚处于“与博通联合研发、初始部署1GW”的阶段。

黄仁勋也有防线

黄仁勋当然也有防线。

第一重防线是财务。2026财年（截至2026年1月25日），英伟达全年营收达到2159亿美元，同比增长65%。其中数据中心业务全年营收1937亿美元，占总营收的90%以上。第四季度单季数据中心营收623亿美元，同比增长75%。全年GAAP毛利率71.1%，第四季度GAAP毛利率75.0%，Non-GAAP毛利率75.2%。

做个对比更直观：英伟达单季数据中心营收623亿美元，这个数字，比谷歌云全季营收200亿美元的三倍还多。全年净利润1200亿美元，超过亚马逊303亿美元、微软317亿美元和Meta 267亿美元三家Q1净利润的总和。

当挑战者需要用主业利润来补贴芯片研发时，英伟达的主业本身就是芯片。这就是财务壁垒的本质：挑战者用赚来的钱造武器，英伟达卖武器的钱本身就是利润。

第二重防线，便是软件，CUDA生态是芯片好造、生态难移。

芯片可以自研，但开发者不会轻易搬家。CUDA是英伟达最深的一条护城河。

CUDA生态已经构建了近20年，积累起结构性的准入壁垒。这套生态构建了三重锁定：性能依赖，优化不对称导致最终收敛于特定芯片；设计依赖，软件选择决定硬件路径；结构依赖，封闭驱动架构阻碍物理替换。

亚马逊和谷歌可以造出Trainium和TPU，但数以百万计的AI开发者已经深度嵌入CUDA生态，迁移成本和时间远超硬件采购。尽管Cerebras CEO公开声称“推理没有护城河”，CUDA在训练环节的锁定效应仍然极强。

高盛研报在对比GPU与ASIC的成本时发现：谷歌/博通TPU v7每百万Token成本与英伟达GB200 NVL72基本持平。当自研ASIC的性价比只是“打平”而非“碾压”时，CUDA生态的惯性将成为客户决策中最重的筹码。

打平不是碾压。考虑到迁移成本和风险，打平等于“暂时不搬”。

防线之外，黄仁勋正试图通过DGX Cloud和“主权AI”，绕过云厂商中间层，直接服务目标的最终客户。

ARK Invest在《Big Ideas 2026》报告中明确指出，受AI大模型和算力井喷式需求的推动，到2030年，全球数据中心系统的年度投资额将从目前（约5000亿美元）激增至 1.4万亿美元。

随着AI的工作负载从“通用模型训练”大规模转向“专用模型推理”，市场对极致能效比的追求将成为核心。ARK预测，由博通和亚马逊等企业设计的定制AI芯片（ASIC）将继续抢占相当一部分的市场份额。

该报告还做了预测：目前英伟达主导了绝大部分GPU市场，销售份额极高，曾占AI加速计算的90%以上，但由于ASIC的崛起以及AMD等其他公司的追赶，其在数据中心加速计算市场的绝对市占率未来会被压缩。

不是英伟达的故事结束了，而是“英伟达是唯一供应商”的故事开始了修正。

参考资料：

1.《美股科技四巨头一季报：AI“兑现”不均，谷歌独赢》，21世纪经济报道

2.《美股“四巨头”今年AI砸钱7250亿美元创纪录，但代价高昂：芯片涨价、产能受限》，华尔街见闻

3.《谁将掌控AI时代的“收税权”？》，中国基金报

4.《微软发布新一代高性能 AI 推理芯片》，环球市场播报

5.《微软发布新定制 AI 芯片 Maia 200：台积电 3nm 工艺，性能强三成还更省水》，IT之家

6.《Meta仍在AR/VR和AI上持续烧钱》，Techcrunch

6.《Big Ideas 2026》，https://www.ark-invest.com/big-ideas-2026

7.Alphabet Investor Relations，https://abc.xyz/investor/

8.Meta Investor Relations，https://investor.atmeta.com/home/default.aspx

9.Microsoft Investor Relations，https://www.microsoft.com/en-us/investor/default

10.Amazon Investo

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

火星人口100万！马斯克被定了人类有史以来最伟大KPI

Thu, 30 Apr 2026 07:29:44 GMT

马斯克的最新OKR，曝光了。

这一次，不再只是单纯的市值目标，或者营收期望，而是一个充满马斯克式浪漫的太空伟业：

把人类送上火星，建立城市，并达到100万常住人口。单从人口来看，这个规模比很多中国小县城都大。

梦想非常远大，需要投入的时间，显然非常长，充满了不确定性。

如何确保SpaceX能沿着这条路一直走下去呢？

马斯克火星OKR曝光

马斯克的这个“离谱OKR”，是SpaceX冲刺IPO里的一部分。

最新曝光的是，SpaceX董事会批准了一项薪酬计划。信息显示，马斯克将获得2亿股超级投票权限制性股票。

所谓超级投票权限制性股票，是一项激励措施，不是单纯的给钱，也意味着对公司更强的控制权，但一般需要达成某种条件，才能够解锁。

以马哥为例，想要解锁这笔股权，前提是实现这两个目标：

第一个目标：在火星建成一个常住人口超100万的城市。这其实也是马斯克一直以来的愿景，早在2017年，他就曾公开表示过，大约100万人，才能在火星上建成一座自给自足的城市。

第二个目标，把SpaceX的市值带上7.5万亿美元，约合人民币超51万亿元，是SpaceX当前估值的4倍多，相当于5个特斯拉。

由于现在SpaceX还没有上市，所以还不是很清楚，这2亿股价值多少，因此也没办法推算马斯克到时候的身价。

但身价不身价的，对马斯克可能不太重要了，毕竟人本身就是地球首富+火星首富，钱再多，也只是和世界第二富多拉开点距离罢了。

马斯克真正看重的，其实是对SpaceX的控制权。所以这次他提前防御，减少了内外干扰因素，确保自己能顺利拿到这2亿股权。

马斯克提前防御

除了薪酬计划，此次曝光信息还有一点值得注意的是，SpaceX授予了马斯克一项绝对权力：

未经马斯克本人同意，SpaceX不能解除他的董事长或CEO职务。

换句话说，在SpaceX只有马斯克才能解雇马斯克，董事会和股东们都无权罢免他。

△图片由AI生成

这其实是马斯克从特斯拉吸取到的教训。

2018年，马斯克同时担任特斯拉董事长和CEO时，就有股东曾在特斯拉股东大会上发难，表示董事长和CEO应该由两个人分别担任，试图削弱马斯克对特斯拉的影响力，该股东的提议当时被大会否决。

7年后也就是去年，由于马斯克把很大一部分精力放到了华盛顿，分身乏术，影响到了特斯拉的业绩，因此又有一些投资者公开施压，表示特斯拉需要换一个新的CEO，有报道称，特斯拉的几名董事一度还为此联系了猎头，不过后来特斯拉董事会对此进行了否认。

这段经历，给马斯克带来的影响很直接，只要公司现行制度，允许别人谋求他的大位，那宏大的长期目标，可能会因为短期业绩、股东压力而终止。

类似的风波，不可能在SpaceX出现了，因为只有马斯克有权决定自己的去留。

此外，SpaceX的注册地也很值得玩味。SpaceX的注册地是得克萨斯州，也正是去年马斯克天价薪酬被否决后，决定将特斯拉迁入的地方，据说是因为得州相对更保护CEO和董事会的权力。

现在，内外干扰因素，都已经被马斯克尽可能挡在了门外。剩下的最大问题是：时间。

毕竟，凭空建造一座100万人口的城市，哪怕是在地球上，都不是一件易事，更别说在人类从未踏足过的火星了。

年过五旬的马哥，要把咱们送上火星，建立城市，并且维持住100万人口规模。

这要花多长时间？

马哥，是不是还有隐秘进行的什么长寿黑科技？

△图片由AI生成

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

蔚来学会套娃造车！6座变5座便宜2万，市值大涨101亿

Wed, 29 Apr 2026 08:09:35 GMT

一凡发自副驾寺

智能车参考 | 公众号 AI4Auto

蔚来也学会套娃造车了。

首款套娃产品乐道L80，最近开启预售，预售价15.98万起。

这款车的轴距和车身尺寸等参数，都和L90一致。

两款车外观也一模一样，都有240L大前备箱。

同时L80的内饰、座椅平台和智能硬件，也都和L90共享。

两款车之间最大的不同，就是三排座椅变两排，六座变五座，L80的后备箱因此有了更多空间，以至于把二排放倒后，放个床垫，1米8的李斌都能轻松躺下。

△左为蔚来联合创始人、总裁秦力洪，右为他睡在同铺的兄弟李斌

对于蔚来首次套娃造车，资本市场给出了积极回应，蔚来股价今天一度大涨超9.3%，市值一夜上涨约100.9亿元人民币。

15.98万，蔚来首次套娃造车

乐道L80外观和乐道L90一样，只是多了一个专属车色层峰绿：

内部设计，因为比L90少了一排座椅，给后备箱留出了更多空间，所以有了很多不一样的设计。

比如说L90没有的30L下沉冰柜，容积是常见车载小冰箱的3倍左右。

这个下沉空间位于车尾，很多车上都有，但L80在这之外还有个下沉空间，形成双下沉空间设计：

只能说电动化带来的空间优势确实大。针对这块空间，蔚来还开发了一个露营包，能放下一套露营桌椅，收纳包自身展开就是帐篷。

不仅如此，蔚来还针对露营场景，给L80设计了一款野炊套装，有小桌板、洗菜池和灶台，方便你随时随地开吃，不用的时候把它们收到前备箱就行了。

除此外其他方面的配置，包括智能化硬件，都和新款乐道L90差不多，L80这次一上市就搭载了蔚来自研的神玑芯片和激光雷达，软件算法是主品牌同款NWM 2.0，可以实现城区NOA。

最后来看下价格。目前L80只公布了预售价，整车购买起步价是24.58万元，如果是BaaS方案（租用电池）购买还不到16万，预售价已经比L90便宜了2万元。

正式价格要到5月15日才会公布，和理想L9 Livis同一天。

预售价都这么劲爆，上市价格还不得起飞咯啊。套娃造车的威力，你不服都不行。

毕竟L80有很多零部件和其他车型通用，摊薄了硬件和研发成本。比如车壳，直接用了L90的设计方案。

内部的座椅、电机、智能化硬件、软件算法，也都和蔚来主品牌共享同一个平台。

真是没想到，连蔚来都开始套娃造车了。要知道，在开发上一代产品时，蔚来一个主品牌，就开发了多个平台座椅。现在品牌更多了，平台反而更少了。

蔚来真的变了。

蔚来变了

蔚来的变化，不止体现在造车上。

比如，这两天正值北京车展，蔚来展台就和去年此时有很大不同。

一年前，蔚来在上海车展同时包下两个展台，蔚来和乐道分别占据了不同展位。而今年，三个品牌11款车型，齐聚同一个展台。

秦力洪还透露，“蔚来现在比较省钱”，原本打算把去年在上海车展使用的展具也搬来。但因为今年展馆的进深不够，去年有些大型展具放不下，就没有运来，只对展位进行了简单布置。所以今年的蔚来展台，整体风格比较简约。

类似的变化，也出现在了销售渠道。

过去蔚来和乐道两个品牌，各自拥有独立的销售网络，蔚来门店卖蔚来和萤火虫，乐道门店则只卖乐道。今年蔚来计划推出天空店，把三个品牌放在同一个门店销售。

整合渠道，套娃造车，蔚来从研发到营销，都变得更务实了。李斌此前也曾回应过“蔚来之变”，他认为：

蔚来变得更有效率了，但我们不会放弃心中的志向。
我们还是那个蔚来，蔚来不会失去理想。

（声明：本文仅代表作者观点，不代表新浪网立场。）

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