谁能让机器人“从没用到有用”、“从有用到好用”，谁就是今天的中国机器人领军企业。 “有用”不是花拳绣腿，而是让机器人在全球范围内工业场景大面积落地。它同时指向三条事关国运的进化： 当它架起一座座“技术与市场”的桥梁，中国机器人产业上下都得以不断进化。 当各式各样的机器人成为智慧工厂的一部分，各产业从自动化向智能化转型过程中必要的“数智基建”才能不断夯实。 中国人工智能产业在这一过程中获得反哺。 这样一家“工业+AI+机器人”企业，既是中国多个产业升级所急需的，也是资本市场苦寻的。 01 胜美半子：从玩具到工具的生死一跃 一场由美国单方面挑起的违背经济规律的“关税豪赌”仍在持续，复杂动荡的国际局势下，中美科技战已出现一条清晰路径—— 当DeepSeek仅用OpenAI训练资金的“零头”就开发出顶尖模型后，人们开始更多关注垂直场景应用和工具型产品。 谁能率先落地更多应用，构建更广阔的AI生态，形成市场、技术的正循环，谁就能在这轮科技战中赢得先机。 中国的工业实力是AI拥有巨大垂直行业场景化应用的重要因素。谁能率先用好工业场景中不断生成的海量真实数据，谁就将率先构建起不可复制的技术护城河。 source：unsplash 2025年3月，“具身智能”被写入中国政府工作报告，其定义是——能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统。人形机器人是人工智能发展的高阶形态，也有可能成为AI的终极形态。 中美在AI超级终端——人形机器人领域的交手，中国已于“落地场景”领先半子。 当马斯克的“擎天柱”还只能靠蹦迪跳舞展示自己的玩具属性，中国部分人形机器人玩家已率先触碰到“从玩具到工具”的拐点。 source：中控技术 人形机器人作为一种商品，最重要的是走向市场。大洋彼岸的人形机器人已于“落地场景”全线落后。 美国行业老兵波士顿动力还在坚持象牙塔烧钱路线。在其独特的“Project to VC”商业模式下，谷歌先以30亿美元被套，硬扛4年后转手软银；软银咬牙坚持3年，以9.21亿美元让现代集团接盘。 三易其主、身价却节节败退的波士顿动力归来仍是“少年”：最新的ATLA将驱动方式从液压转向电驱，但实际作用呢？在波士顿动力2025年3月视频中，最新ATLA表演了和四年前颇为相似的“翻筋斗”。 source：波士顿动力 目前美国“全村”的希望是马斯克的“擎天柱”。 但“擎天柱”2025年落地进展是： 终于踮起脚尖走进车间了——开始在汽车产线部分场景进行搬运工作。 表面看，工厂训练能够积累高质量、大规模的应用数据，打破“擎天柱”数据不足与实用性低下的顽疾。 但在《星船知造》的观察中，“擎天柱”们小范围进入的汽车产线——仍然是“噱头”，连“替代”都谈不上：让造价高昂的擎天柱进行普通人工就能干的分拣工作，不仅仅是“机器人替人”的经济账算不过来，且其本质上干的也仍然是传统工业机器人就能干的活儿。 换言之，美国人形机器人根本就没找到工业场景中的定位。 source：特斯拉 率先触碰到人形机器人“从玩具到工具”拐点的是中国企业。 中控技术的“领航者2号”人形机器人已完成DeepSeek-R1测试，未来，第三代“领航者”人形机器人还将进一步接入DeepSeek的多模态模型Janus Pro，助力机器人实现自然的环境感知和人机交互，2025年将在某大型石化企业实验室的高风险作业场景中实现落地应用。 《星船知造》注意到，与“擎天柱”为“讲故事”而进入的汽车车间不同，中控技术的“领航者”进入的石化化工场景属于流程工业。流程工业具有几个显著特性： 一是流程工业足够“深”。 它拥有海量优质数据。这与流程工业本身的特性有关，我们以“领航者”进入的石化化工场景为例： 连续性：流程工业生产工艺装置大多是365天、24小时不间断长周期运行，且涉及上下游多套工艺装置环环相扣。如炼油的主工艺流程包括原油预处理、常减压蒸馏、二次加工（如催化裂化、加氢裂化、延迟焦化等）以及产品调合等环节，任何一个环节中断，都会影响全厂运行。 复杂性：石化化工涉及复杂的物理和化学过程，需要精确控制温度、压力等参数；且众多参数间相互影响、相互关联，牵一发而动全局。 石化化工场景的上述特性让其数据呈现出时间序列性，数据以时间为主轴，连续不断地流入系统，更为密集、齐全、有效。这些数据对于训练大模型至关重要，因为它们可以捕捉生产过程中的动态变化和复杂关系并进行预测，也意味着，通过这类大模型不断进化的机器人将不仅仅能让“机器人替人”干脏活儿累活儿，更能进行智能预测维护、优化控制等工作。 二是流程工业足够“大”。“大”在两方面： 一方面，流程工业本身市场巨大——以化工、钢铁、电力、水泥为代表的流程工业是国民经济支柱产业，其产值占工业总产值的40%以上。如中国的石化行业在2024年实现营业收入16.28万亿元，占全国规模工业营收比重约12%。 另一方面，其数字化升级潜力巨大——仍以石化场景举例，其特性包括： 高风险性：生产环境中存在大量易燃、易爆、有毒有害物质，稍有不慎就可能引发安全事故，对人员、设备和环境造成严重危害。 高耗能性：生产过程需要消耗大量如电力、蒸汽、燃料等。 这意味着，流程工业的“机器人替人”既是危险环境下“以人为本”的刚需，又是通过数智化实现“降本增效”的刚需。 中美科技战的关键时刻，中控技术的人形机器人“领航者”已率先进入流程工业这一广袤蓝海——完成“从玩具到工具”的生死一跃。 02 不断延展定义边界的机器人企业 产业的兴起、壮大，从不是一蹴而就的。其发展的不同阶段，都需要不同“基因”的核心玩家。 越过“玩具到工具”生死线，只是人形机器人千里之行的又一步。它指向的，是整个产业已进入进化新阶段—— 从齿轮啮合到生态融合。 它同时意味着——从“生产核心零部件”的人形机器人企业、到“制造机器人本体”的企业、再到“完成场景落地”的企业……中国机器人企业的边界和定义仍在不断延展。每接近、突破一个产业前行的关卡，都会同步带动相关核心企业的热度大涨。 谁能先一步发现那些属于未来的核心玩家，谁就将收获未来的奖赏。 source：unsplash 根据中国信通院《人形机器人产业发展研究报告》发展历程看，人形机器人已历四个阶段： 人形机器人发展主要阶段 从2022年至今的“智能化发展阶段”，也已历三波浪潮——每次浪潮中，备受资本青睐和大众瞩目的明星企业又有所不同： 2022年，特斯拉打响人形机器人概念股的首枪。产业链上层层加码的通关游戏开始了。 此时，由于ChatGPT、DeepSeek等开创性的AI大模型尚未出现，同时人形机器人身上每一个关节的技术门槛和成本都很高，不仅要求体积小、精度高、重量轻，还同时要求抗摔耐撞。因此，当人形机器人概念股2022年迎来井喷时，率先引爆硬件中的“机器人老三样”——控制器、伺服电机、精密减速机。 部分相关企业一度热度大涨： 在传感器、轻量化材料上均有投资的相关企业； 生产机器人智能控制器的企业； 生产线性关节的企业； 旋转关节相关企业； 空心杯电机相关企业； 滑动丝杠、行星滚柱丝杠相关企业； 以及伺服电机、谐波减速机企业，均在人形机器人概念的助力下，有不俗表现。 到2023年至2024年，“AI+本体定义”的浪潮开始了。 市场的镁光灯开始更多打向人形机器人的“大脑”（AI）和“身体”（本体）： 这一阶段，包括百度、阿里、科大讯飞等有AI大模型自研的企业，都被带动一波升值。 蚂蚁、小米、腾讯、美团、高瓴等投资方，也投出智谱AI、MiniMax、零一万物、百川智能等AIGC独角兽企业。 机器人本体公司里，优必选在这一期间完成上市，宇树则获得数轮融资。 source：unsplash 2025年，新的产业阶段到来，产业进入“应用场景开拓阶段”。 《星船知造》看来，这一阶段是眼下产业“一头热和一头冷”下的必然。 一头热：DeepSeek等开源模型让市场对AI端侧应用有了更多期待，具身智能也被写入政府工作报告，人形机器人迎来新一轮爆发。本体企业继续高歌猛进，500万元起投的“宇树老股”一股难求，预计估值由C轮80亿元飙升至200亿元。 同时，以车企为首的“工业派”和以互联网、电商为首的“科技派”也继续加码人形机器人赛道： 特斯拉、长安、广汽、比亚迪、小鹏、小米等全球至少15家车企官宣入局；蚂蚁、京东、华为、OpenAI、苹果等国内外大厂，也从以大模型、投资等间接形式赋能，转向直接入局本体制造。 source：giphy 一头冷：如前文所述，大洋彼岸主打“糊弄”——擎天柱们进入汽车车间摆摆pose，仍属于玩具范畴。 国内的2025年第一盆冷水，则来自创投圈。 2025年3月，金沙江创投总经理朱啸虎在接受媒体采访时表示：正批量退出人形机器人公司。退出的原因很简单：“人形机器人就会翻跟头。” 朱啸虎提到，相当多的人形机器人企业客户集中在高校、研究机构的展示需求，而非能持续创造价值的商业化客户。 创投圈的这盆冷水点出了产业热度下所有人都无法忽视的一个问题：当人形机器人暂时走过了硬件成本下降、大模型赋能的第一个关键期，想要继续走下去，就必须找到明确的商业化落地场景。 至此，层层加码的产业链条转动至“场景层”。 我们判断，谁能让机器人真正“落地”，为客户创造价值，谁就是新阶段的核心机器人玩家。 source：pixabay 这一核心玩家，不一定要直接进入“硬件”环节。但必须要有让人形机器人“从没用到有用”的能力。 从这一角度看，中控技术已先行一步。它的机器人业务模式对大众来说相对“隐蔽”—— 比如，中控技术不直接参与机器人硬件制造，而是和产业链相关企业合作，由合作伙伴提供标准零部件、机器人本体等。但中控技术为机器人提供流程工业海量的“落地场景”，并通过让机器人融入流程工业细分场景解决方案为核心，赋予机器人“主观能动性”，真正成为智慧工厂的一部分，最终形成生态。即将进入石化场景的“领航者”是其中一个缩影。 source：pexels. 当机器人从产业链各环节“齿轮啮合”进化到产品、技术、商业化的“生态融合”时，一家能为中国机器人提供广袤落地场景的企业，已然成为新阶段的核心机器人玩家。 而从人形机器人放大到整个中国机器人产业，再从中国机器人产业望向正在转型升级中的中国工业—— 你会看到，中控技术正扛起一场更长远的系统工程。 03 系统工程：天下没有“难用”的机器人 先思考一个问题，中控诞生于1993年，素以深耕流程工业自动化闻名，现正大力转型工业AI公司——它的技术和业务光谱中，怎么就延展出了“机器人”？ 还能一出手就力压行业老兵，“胜美半子”？ source：中控技术 相比美日欧，中国是工业后发国家。但几十年间，中国工业增加值从1952年的120亿元增加到了2024年的40.54万亿元，成为全球工业强国。 后来居上的秘诀之一是——中国在工业、科研等各领域，向来重视“系统作战、战略先行”。 1956年，钱学森主持制定“十二年科学规划”，选出原子能、导弹、电子计算机、半导体、无线电学和自动化技术进行重点突破，使新中国用七八年时间跨入现代科学多个领域的大门。 钱学森也因此被称为“战略科学家”——他的“系统论”格外重视跨领域、跨学科的思维方式。简言之，胜利不靠单打独斗，而靠系统作战。 当下的中国机器人产业，也来到了跨学科、跨领域的关键时刻。只有既懂机器人、又懂各个落地场景行业know-how的企业——才能更好带领产业前行。 上文提到的中控“领航者”，正是中控技术凭借自身对石化行业的积累，针对具体场景定制技术，让人形机器人“从没用到有用”，领先美国半步。 放眼整个机器人产业，中控技术则凭借“系统作战”能力，让形形色色的机器人加速融入智慧工厂，“从有用到好用”。 智能仓储机器人系统 source：中控技术 包括机器人在内的智能装备，正成为连接数智化技术与具体工业场景的战略支点。 但《星船知造》注意到：已在工业领域有广泛应用的各类机器人，还不够“好用”： 在“工业+AI”的大趋势下，大模型与机器人共同进化，理论上机器人除了能有效执行多种任务，还应该有一定的认知能力，融入智慧工厂，成为“决策”的一部分。 但在实际应用中，怎样让机器人与工业现场的具体情况相结合，仍然存在挑战。如部分行业存在的工业数据小样本困境，工艺参数和设备之间的强耦合关系，还有工业现场复杂多变的实际情况和工艺知识——即使机器人落地工业场景，但无法“学习”、“理解”这些信息—— 那么无论机器人硬件如何强大，也最终只能干些搬运之类的苦活，成为单一的“机器人替人”。 如流程工业中的多个领域都有数据采集难度： 化工生产中，高温高压，或腐蚀气体使得传感器安装和数据采集变得困难。 钢铁生产中，产品表面缺陷仍需要专业技术人员进行标注。 电力生产中，发电设备的运行数据会受到温度、湿度等环境因素影响。 另一方面，精密减速机、伺服电机、控制器等核心零部件企业中，绿的谐波、汇川技术等都陆续突破“卡脖子”；本体厂商，如新松、广数、埃斯顿、埃夫特，以及人形机器人领域的宇树、优必选等，也逐渐成长为本体机器人巨头——但产业内不同企业分别打造了“外壳”与“骨架”，却鲜少有能绘制出让机器人大规模落地“整体蓝图”的机器人企业。 也就是说，一家既能找到巨大落地场景、又能让机器人具备场景“理解力”的企业，是当下产业和资本都苦寻的。 source：giphy 《星船知造》在调研中发现，中控技术正凭借“系统作战”能力逐渐解决上述两个问题，让机器人“从有用到好用”。 这种“系统作战”能力，对“外”可以理解为“产业上下的协同作战”： 由中控技术领头，找到最合适的供应链伙伴，如底盘、传感器、机器视觉等，再通过“定制+自研”，生产出符合客户要求和为客户带来价值的机器人。 对“内”可以理解为“机器人与多模块的协同作战”： 中控技术深耕工业自动化，其核心优势在智能工厂。中控技术的机器人能与智能工厂中的“物流模块”、“安全模块”、“设备模块”、“人员管理模块”等进行联动，让工厂从“人盯机器”变成“机器人盯机器”。 用一句套娃句式总结就是：通过产业上下“系统作战”而生的中控机器人，正融入智能工厂继续“系统作战”。 中控技术全球制造中心 source：中控技术 先看对“外”的系统作战。 中控技术实际上已经开始承担机器人产业内“链主龙头”的角色。 软件上：中控技术自主开发核心算法与应用平台，比如工厂操作系统、时间序列大模型TPT、Plantbot机器人解决方案等。 即通过传感器技术、算法技术、智能感知等，将机器人技术和 AI 技术与现场实际场景相结合。 中控技术的创新之处在于：它是整个机器人业内，第一家将5T技术（自动化技术AT、信息技术IT、工艺技术PT、运营技术OT、设备技术ET）与机器人结合起来的企业——让机器人与现场实际生产运营融合。 硬件上：中控技术“不重复造轮子”，而是选择与零部件、本体厂商协同完成。并将部分数据、行业know-how（如中控技术在防爆、防辐射等方面的行业及场景理解能力）传授给产业伙伴，针对不同应用场景进行创新。 这种“聚焦核心难点、不重复造轮子”的布局，也和华为、苹果等“生产性服务业”链头企业的惯用做法不谋而合。 比如华为，并不自己去拧螺丝刀，芯片、手机、汽车，都是寻找代工合作，但最终通过核心技术输出激活产业链协同创新的活力。 中控技术的机器人策略，体现了一家机器人链头企业的智慧与格局：真正的产业革命，并不需要每个环节推倒重来，而是在既有地基上攻克核心难关，浇筑新的可能。 source：giphy 再看对“内”的系统作战能力。 很多移动机器人、协作机器人走的都是“单兵作战”路线。比如，移动到某处搬个东西。站在某处做分拣。但中控机器人走的是“系统作战”路线。能与工厂中的“物流模块”“安全模块”“设备模块”等进行联动，让工厂从“人盯机器”变成“机器人盯机器”。 以中控机器人在某氯碱企业的应用为例—— 氯碱电解槽（有104根盐水循环管、104根循环碱管、104根入槽盐水管、104根入槽碱管、104对垫片，还有近5000根非金属四氟碱液管……）每小时人工巡检一次不仅工作量大，而且不易及时发现隐患。一旦入槽盐水管堵塞及盐水和碱液循环管发生断流，将造成槽电压上升，轻则自动联锁跳闸，重则引发火警。中控巡检机器人通过高光相机、激光雷达等传感器，采用特殊的视觉识别算法对软管断流进行检测，能够识别出断流的水管。预防相关隐患的发生。 这种将机器人融入整个智慧工厂，协同作战的典型就是中控的Plantbot机器人解决方案。大体可以这样理解： Plantbot将人工智能、物联网、大数据等技术与机器人技术融合，使机器人不仅作为单独的应用单元存在，而且能够与各种先进的生产管理系统联动，互相增益，形成一个完整的系统。 Plantbot解决方案应运而生的基础是中控技术打下的“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构地基： 中控技术基于“AI+数据”的概念，开发出的时间序列大模型TPT，今年将发布新版本，将生产运行PA（Process Automated）层面的软件重构，使得工业软件的形态将发生根本性变化，以“AI+工厂操作系统+Agents/APPs”的形式与机器人本体深度融合，为机器人注入“灵魂”。 它们将共同勾连起AI到工业细分场景的“最后一公里”。 目前，中控技术已推出面向20多个细分工业场景的机器人应用解决方案。进入了包括石油、石化、冶金、电力、造纸、医药等流程工业领域。 中控技术也是全球唯一一家同时拥有全球石油巨头、化工巨头等多家行业头部客户的机器人企业。当美国擎天柱还在摆pose，中控机器人已凭借“系统作战”能力前往印度尼西亚、马来西亚、泰国、沙特等“一带一路”国家赚外汇了。 包含了机器人的中控智能工厂解决方案已应用于沙特阿美、日本三菱、泰国PTTGC、马来西亚恒源、巴西SENAI等国际高端客户，以及中石油、中石化等国内外石化化工巨头企业。 我们从几个行业头部案例来看： Aramcobot：力压波士顿动力，斩获沙特巨头订单 沙特阿拉伯国家石油公司（简称“沙特阿美”）是全球最大石油公司之一。2020年，沙特阿美用机器人来确定与量化甲烷的泄漏源，这样更为精确、安全、实时、直观。 中东土豪首先想到了名声响亮、善于宣传的波士顿动力。 波士顿动力立马前往沙特，一番调研、考察……操作猛如虎后，合作成失败了。 从沙特阿美对中控技术股份有限公司总裁助理、机器人业务部负责人石莹的介绍中，我们大致可以拼凑出这样一个“美国机器人”水土不服的故事： 沙特燥热的沙漠风沙下，波士顿动力的工程师无法接住沙特阿美石油工程师抛来的问题—— “这个地方有泄漏甲烷。” “甲烷是什么？” “我想用吸入式传感器进行探测。你认为是否可行？” “吸？什么吸入……” 波士顿动力的尴尬之处在于，作为一家纯做机器人的机器人企业，它无法理解客户现场复杂多变的行业情况。也无法判断客户需求的真伪和优先级。而“有毒有害、易燃易爆、高温高压”这12字的石油化工箴言，则是牢牢刻在每个中控工程师的脑海中——事关安全，不容有误。 只有既懂机器人，又懂炼油行业的企业，才能将沙特阿美的真实需求转化为“机器人语言”。 2022年，沙特阿美机器人的订单，交到了中控技术手中。 中控技术的机器人解决方案最终通过5个传感器来解决现场泄露的问题，并将轮式巡检机器人、四足机器狗等多种机器人产品与技术融合，结合沙特现场特殊的应用场景，构建出了完整的机器人智能巡检解决方案——目前已成为中东明星产品。 source：中控技术 中石化：全球首款“空中巡检机器人” 在中石化镇海炼化，中控技术为危化品罐区打造了天上飞的防爆巡检机器人。不再需要人工爬上高高的罐体。更能24小时守护储存液化气的危险区域。 source：中国石化报 这套中控技术的“飞索机器人+固定检测+无线传感”方案是业内创新：该机器人将先进机器人技术与物联网结合，中控技术以“AI+安全”战略为工业安全升级树立了标杆。 source：中控技术 同样的创新也发生在氯碱行业 中控技术的AI机器狗已进入杭州电化集团（以下简称“杭电化”）液氯厂房。在高温、有毒气体和复杂环境下，机器狗能排查近5000根非金属四氟管是否断流，远超传统人工巡检效率，实现了安全与效能双重跃升。 source：中控技术 从上述案例可以更直观看到，中控技术的机器人战略路径： 为融入解决方案的机器人找到庞大落地场景，只是排兵布阵的必要条件之一； 懂得客户需求、为解决需求对机器人进行“软硬”定制研发，是核心能力； 通过技术积累和创新将机器人融入智能工厂，成为“决策”的一部分，才是真正的核心任务。 当机器人产业内的大多数企业仍在“单点突破”时，中控技术已向“生态赋能”跃迁。 当其他机器人还是精准却僵化的“程序囚徒”，中控技术的Plantbot已经撒下一张“数智化”网，让机器人成为能感知环境、自主学习的“智能行者”。 source：中控技术 从“有用”走向“好用”的关键节点上，机器人不再只是某个生产环节的工具，而是整个智能化工业体系的枢纽角色。 而中控技术，正是那个把这张复杂拼图拼起来的企业。 它不生产机器人“爆款”，而是精准落点，将“定制”后的机器人融入一整套智慧解决方案，在石化、电力、钢铁等高壁垒场景逐个突破。它不需要自己造完每一个零件，而是让流程工业中庞大的数据、知识、经验和系统能力成为新的“工业水电煤”。 问题来了：产业巨变的当口，中控技术凭什么能跃升为链条上那个能够驱动全局、引领方向的“中控大脑”？ 04 站在巨人的肩膀上 工业AI机器人这一赛道上，几乎没人能复制下一个中控。 因为中控站在巨人的肩膀上做“AI+机器人”。这个巨人，姓“工”。 30多年前，中控于杭州以DCS起家。30多年后，这家深耕工业自动化领域的企业，正转型为一家国际化的工业AI企业。 表面看，中控进入大模型和机器人领域像是押注了新赛道。但其实，中控进入新赛道的底气，既是它无法被复制的原因，也是它作为一家和中国工业同步成长的企业——最自然而然的选择。 source：中控技术 三十多年前，中控肩负起突破中国流程工业自动化落后于人的重任。“为国扛事”本身就是中控的基因。 2007年，中控获得中国石化武汉分公司500万吨“油品质量升级炼油改造工程”的项目合同—— 它标志着高端市场核心主装置DCS被跨国公司垄断的时代结束了。 三十多年后，当中国走完了西方几百年的工业道路，并成为第四次工业革命的引领者时，一家曾突破DCS“卡脖子”的中国企业，自然扛起了AI时代的重担——将人工智能、大模型等为代表的科技力量与自己已有的工业know-how家底结合，为我国新型工业化道路助力。 这就是今天中控技术的使命。机器人不过是其新长征中最先被感知到的一个产品。 此外，从技术路径看，自动化本身就是智能工厂运营的基石，机器人也是工业自动化里的一环。中控技术延展出工业AI的机器人业务——无论从企业基因，还是技术积累看，都是非常顺其自然的。 source：中控技术 那么，中控丰厚的工业自动化家底，如何在机器人领域筑起护城河？ 就凭一个字，“懂”。 我们还是以波士顿动力的“又一失败案例”举例。波士顿动力成立后的第一个项目，是基于机器人技术的手术模拟器，产品定位是“成为外科医生的指导老师”。 但与波士顿动力大多产品一样，这款模拟器叫好不叫座——外科医生认为波士顿动力该向他们付费——逻辑很简单：没有外科医生，谁来告诉模拟器有关外科手术的知识呢。 换言之，机器人获得实际落地能力的先决条件是——拥有足够的行业know-how。 source：unsplash 行业know-how长期以来一直存在破圈难题，工业领域尤其如此。 数年前产业互联网兴起时，互联网大厂纷纷携带自家“云计算+AI”大杀器，豪言壮语改造制造业，但工业领域存在数之不尽的小样本困境know-how，让大厂的步伐一度停滞。 工业、AI、机器人，似乎也将构成know-how破圈的不可能三角。 流程工业领域内，中控已凭借30余年积累打破这一藩篱： 控制系统是所有AI实施执行的硬件基础—— 中控技术年报显示，2024 年度，公司核心产品集散控制系统（DCS）在国内的市场占有率达到40.4%，连续十四年蝉联国内 DCS 市场占有率第一名。 其中化工领域DCS的市场占有率达到63.2%； 石化领域 DCS的市场占有率达到 56.2%； 公司在化工、石化、建材、造纸四大行业 DCS 市场占有率均排名第一。 2024年公司核心产品安全仪表系统（SIS）国内市场 占有率31.2%，连续三年蝉联国内 SIS 市场占有率第一名。 真实数据的护城河—— 硬件上，中控技术的仪器仪表业务板块涵盖测量仪表产品、分析仪产品、智能控制阀等多个产品系列。 软件上，覆盖工业信息安全系统、数据资源系统、设备健康系统、产品研发管理及工艺设计系统、自主运行系统、质量提升系统、生产运营系统、安全优先系统、节能低碳系统、供应链管理系统、销售与服务系统、支持与保障系统等等。 依托广泛的用户基础和强大的软硬件产品体系，以及累计运行在控制系统上超过100EB的庞大工业数据量——相当于连续录制约127万年的4K高清影像，中控技术现已成为拥有流程工业各细分领域数据极为丰富的工业实时数据公司。 比如在氯碱电解槽巡检场景中，多年来收集了大量关于电解槽运行状态的数据，涵盖温度、压力、电流、电压等各类参数，为机器人精准识别电解槽异常状况提供丰富样本。 比如在与沙特阿美合作中，积累了海量天然气场站环境数据、甲烷泄漏相关数据等，对优化机器人检测算法、提升检测精度大有助益。 流程行业是“数据密集型”行业，中控积累大量流程工业的宝贵数据与行业know-how，正是以这些为基础，才能率先在“工业+AI+机器人”领域取得突破，中控的工业AI机器人才能卖到多个“一带一路”国家。 可以说，中控三十多年的工业自动化家底正成为其在AI时代的“技术复利”。 因为懂客户，才能打捞出客户的真实需求。并凭借已有的庞大工业领域客户资源，为机器人找到丰富应用场景。 因为懂行业，才能在发现需求后，让融入了机器人的解决方案落地，为客户带来价值。 如上文所说，目前中控机器人走的是“核心自研+供应链集纳”路线。30多年工业家底是保证其核心自研的绝对优势。这一优势也同样体现在供应链层面—— 中控凭借30多年积累了大量行业上下游供应链资源，这让中控更易获得高性价比、高质量的机器人相关配套供应链。 中控技术正成为机器人技术创新的定制者和落地者，并始终保持进化。而当更多融入机器人的智慧工厂解决方案在多个工业场景落地后，中国工业AI企业也将来到新的蓝海。 尾声：更广阔的蓝海 这篇稿件行至尾声时，中控技术的无人配送机器人已深入泰国大型石化企业PTTGC，PTTGC工作人员不再需要每天骑着自行车在配送路上往返8次。 更多的好消息从阿拉伯半岛传来。基于此前和中控技术“轮式巡检机器人、四足机器狗”等机器人的愉快合作，沙特阿美正推进和中控技术“空地一体”机器人的联合开发项目。 沙特阿美相关负责人时不时还会吐槽，“波士顿动力啥也不懂”。 中东土豪的弃暗投明背后，是中美机器人企业截然不同的成长土壤—— 波士顿动力的机器人是实验室的产物，其成长的土壤随着美国产业空心化而日渐贫瘠。 中控机器人则自诞生起就直面市场检验。不仅仅以中国庞大的流程工业为试炼场，更加强各种国际合作，在开放竞争中不断磨练。 中控，始终和中国工业一起成长—— 无论是过去的自动化时代，还是当下的数智化时代，其每一个新业务的诞生、延展，都有中国极具战略纵深的肥沃工业土壤作为保障和练兵场。 最后，我们从流程工业的氯碱行业，简单展望下“工业+AI+机器人”的蓝海有多大。 流程工业中，氯碱行业被称为“化工之母”。氯碱行业的产物广泛应用于国民经济的多个命脉部门，包括石油化工、电力、冶金等。 基于多个下游应用的扩张，中国氯碱行业2024~2029年预计复合增长率将达到9%——但在市场前景的确定性之外，还有另一深层逻辑： 下游的扩张与升级，必然向上游传导出对稳定性、安全性、可控性的极致追求。 杭州电化正通过中控技术打造的智能化解决方案，将传统生产流程推向高效与安全的双轨快车道： 据测算，仅电耗优化一项，每年便可为企业省下上千万元，而智能连锁系统与早期诊断技术的结合，更减少每年上百万元停机损失。 同步开启的还有产业链全球化棋局： 随着氯碱行业下游建材企业征战“一带一路”基建项目，纺织巨头在东南亚建立产业飞地，氯碱产品的出海通道正在拓宽：2024年，中国烧碱出口量创下历史新高。 更隐秘的趋势是“技术输出”——中控技术2024年海外业务收入7.49亿元，同比增长118.27%，AI+机器人的组合进入全球多个“灯塔工厂”，其中也包括氯碱行业的下游应用。 氯碱行业的进化，只是中国工业智能化转型中的一个切片。在这片蓝海中，那些能将AI注入生产线、用机器人重塑工业场景的企业，终将在产业升级的浪潮中取得巨大红利。

摔倒是标配，瘫痪是常态，“掉头”也不稀罕……上周末，在北京亦庄举行全球首个人形机器人半程马拉松，为科技行业贡献了新的热点。但比赛现场的各种意外，也让许多看热闹的吃瓜群众纷纷表态：对人形机器人祛魅。 历史总是惊人的相似。1830年，蒸汽火车诞生之初，在美国巴尔的摩市郊区曾举办过一场蒸汽火车与马车之间的竞赛。当发令枪响后，马车瞬间冲出遥遥领先，而火车则笨拙地在原地冒烟鸣笛。围观的人群中，也满是对火车的嘲讽和不屑。 从蒸汽火车到人形机器人，似乎每当有新技术诞生，总要经历这样的“马车式群嘲”。而当下正遭遇“尴尬期”的机器人产业，果真被高估了吗？ 机器人的全面“入侵” 根据国际机器人联合会（IFR）的分类，机器人可分为工业机器人和服务机器人。其中，服务机器人涵盖了个人/家庭机器人、专业机器人。有别于日常生活中不常见的工业机器人，服务机器人由于是面向大众提供服务，其形态每一次创新，都能引起社会对“机器人取代人工”时代的深深忧虑。 以被打工人自嘲的“保底”岗位——“铁人三项”（外卖、网约车、快递）和“吉祥三保”（保安、保洁、保姆）为例。人们曾一度认为，这些“退路”会被机器人悄然蚕食。 姑且不说去年屡上热搜的无人驾驶出租车“萝卜快跑”，已经让全体网约车和出租车司机瑟瑟发抖。在操作较为复杂的外卖和快递行业中，机器人取代外卖员和快递员的声音也不绝于耳。 图片来源：萝卜快跑宣传片截图 根据美团最新年报，截至2024年底，美团自动配送车和无人机分别累计完成491万单和45万单。近期，美团无人机在迪拜开启商业化运营。2025年3月20日，美团无人机在中国香港完成了首单低空物流配送任务。 顺丰集团官方公众号显示，2024年9月第18届中国（深圳）国际物流与供应链博览会上，顺丰除了展出先进的无人机之外，还展出了楼宇配送机器人“小丰”。该机器人拥有完整的感知和成熟的定位导航及云端智慧调度功能。可实现与电梯、电子门、闸机等智慧物联，覆盖楼宇全场景。 这就意味着，利用无人机或者无人配送车进行中转，再利用楼宇配送机器人进行最后的上门配送，就能在理论上实现无人化配送。 而实际上，在众多酒店中，楼宇配送机器人早已经“上岗”多年，甚至成为服务升级的“标配”。外卖员或者快递小哥只需要物品放置在机器人中，机器人就能自动进入电梯识别楼层和房间，并给房间打电话，提醒客人开门取物，完成配送流程。 “吉祥三保”同样不能幸免。 早在2016年，由国防科大机电工程与自动化学院与湖南万为智能机器人技术有限公司为深圳市公安局定制开发的智能安保服务机器人AnBot，就正式在深圳宝安机场T3航站楼正式上岗，成为国内第一台在机场服役的智能安保机器人。 据媒体报道，机器人AnBot“主要在深圳宝安机场负责执行日常巡逻防控和智能服务任务，通过机器人摄像头的智能监控实现民航安检前置、移动人像识别功能，并将相关图像信息实时回传公安大数据后台进行对比分析、实时预警。具体分为自主巡逻、人像识别、智能服务、突发应对等四大应用功能。” 图片来源：万为智能机器人官网 对于保洁行业而言，除了扫地机器人已经在家用市场得到普及外，面向B端的清洁机器人也已能自主规划路径、充电、倒垃圾。 此外，像饭店的传菜机器人、公园或者家用的割草机器人，统统进入了商用阶段。“润物细无声”的替代，让普通打工人们不禁担心，岗位的竞争从“人卷人”向着“人机混战”转变。 硅基进化卡到了bug 无怪打工人担忧，如今无论是从新闻报道，还是融资热度上看，服务机器人赛道都是一片火热。今年以来，宇树科技在春晚上的“机器人秀”，又把服务机器人的热浪推向了又一个高度。 4月15日，第137届中国进出口商品交易会（广交会）在广州琶洲会展中心开幕。展会首次设立的服务机器人专区成为最吸睛的所在。专区中，有全球首个能完成侧空翻动作的人形机器人；也有具备迎宾、交互、导引等功能，致力于无人化智慧楼宇的服务机器人；还有广泛应用于清洁、防爆、导诊等各类作业场景的机器人…… 在展会和新闻之外，一组组数据或许更能说明问题。 沙利文研究资料显示，全球商用服务机器人市场规模从2021年接近20亿元增长至2023年约30亿元，年复合增长率达到26.1%；预计全球商用服务机器人市场规模将从2024年的约30亿元增长至2030年的超过100亿元，年复合增长率达到20.3%。 企查查数据显示，2024年全年，我国机器人相关企业注册量超19万家，创近十年注册量新高。截至3月19日，2025年我国已注册4.40万家机器人相关企业。企业存量方面，我国现存84.9万家机器人相关企业。 据机器人大讲堂&立德智库不完全统计，2024年中国机器人行业相关领域共发生431起投/融资事件。从融资情况来看，2024年中国机器人行业共发生亿元级融资事件98起，千万级融资事件104起，百万级融资事件12起，融资金额未披露事件217起，涉及已披露总金额约在425亿-563亿元人民币（IPO、定向增发不包含在内）之间。 但高热度和高投资，并没有促使服务机器人行业在商业化应用中产生质的飞跃。 在亦庄的人形机器人半马过后，获得冠军的天工队、北京人形机器人创新中心CTO唐剑在接受采访时表示，天工2.0机器人即将发售，将实现小批量量产和应用。未来随着人形机器人的大规模落地，其价格将与一台入门级的小轿车差不多。 以中国的制造能力来说，量产并不是难题。难题在于，商业化途径是什么？但这一点，唐剑也并没有详细回应。事实上，当下除了像之前的“机器狗”一样将人形机器人作为“电子宠物”推向C端市场，鲜有企业将人形机器人的商业模式跑通。 图片来源：BostonDynamics官网 相反，对人形机器人何时能商业化落地的质疑声，始终不绝于耳。 今年3月前，金沙江创投管理合伙人朱啸虎公开表示“正在批量退出人形机器人公司”。他认为人形机器人企业面临两大难题，一是技术成本高，动辄数十万元的产品，远超实际场景的付费意愿。二是落地场景模糊，缺乏真实的市场基础。 星海图联合创始人虞磊也认为：“人形机器人仍然难以大规模应用到生产制造或商业服务中。”即便是已经投入商业化的其他类型的服务机器人，也在和人力角力的过程中，并不占上风。 一边是超高的行业热度和客观预期，另一边却是在商业逻辑上尚未找到立足之地，人形机器人遭遇的矛盾与纠结，就像是人类的科技树从碳基走向硅基的关键时刻卡到了bug。 让机器人“飞”一会儿 人们对于人形机器人的嘲讽，并不是一种单纯的、恶意的负面情绪，而是由于预期与现实之间的落差造成的一种失落情绪，主要原因是因为人形机器人的发展进程和人们预想的还有“一点点”距离。 早在2018年，国际咨询公司麦肯锡就预测，未来十年80%的物流包裹将实现自动配送。但如今，麦肯锡预测的时间进度条已经加载到了70%，包裹的自动配送仍然只存在于蓝图之中。相反，物流末端对人力的依赖却是有增无减。 根据美团研究院《2023年·美团骑手权益保障社会责任报告》数据，在美团获得收入的骑手人数在2020年时为470万人，到2023年已经增长至745万人。 国家邮政局发布的《2019年快递市场监管报告》亦显示，截至2019年，我国快递业从业人员超300万。2024年，国家邮政局在《求是》杂志上发表的文章中提到：我国快递从业人员总数超400万。 至于10年前就出现的餐饮机器人，目前在国内市场的渗透率仅为1%。 普渡科技创始人张涛在接受媒体采访时曾表示，公司推出的“欢乐送”送餐机器人单日送餐数可达300盘，客流高峰期可达400盘，一个机器人可以顶替1.5名到2名服务员。另外，机器人售价在4万元-6万元，使用寿命可达10年，而许多餐厅一个服务员每年的综合成本至少有5万元-6万元。 但理想的数字就像是实验室里的汽车油耗，几乎很难达到。餐馆里狭窄的通道、不规则的地面、轻微的陡坡，都有可能成为困住“服务员”的“天堑”。而且，送餐机器人在店面较大的高档饭店以及连锁餐饮或许有用武之地，在中小型餐饮门店中，往往因为功能单一，洒汤、无法点餐、需人工干预等问题而沦为“吉祥物”。 在2022年，送餐机器人行业面临了一场普遍性裁员危机。普渡科技从规模峰值的3000多人裁员至500多人；擎朗智能从2022年初至年中大致削减了800人；面向酒店的送物机器人制造商云迹科技也从原先的700人缩减至300人左右。 还有很早就出现的安保机器人，虽然市场上一直存在刚需。但由于产品需要高度定制化，对产品供应链成本控制要求较高，同样在成本和效率上无法替代人力。张涛曾在公司内部邮件中无奈坦诚道：商用机器人行业存在一个亟待解决的灵魂问题，那就是全行业未实现盈利。 种种迹象表明：未来，服务机器人一定是那列奔驰向前的“火车”。只是现在或者是短期内，它还没有能力跑出媲美“马车”的速度。 人们对人形机器人寄予厚望，也对其发展速度表示担忧。但同时，真正关心技术发展的人们心里又清楚地知道：科学的历史发展不是线性的，而是有起有伏的。 对于人类而言，既不必对摔得狼狈不堪的机器人报以嘲讽，也不必为出现某种新型机器人而忧心忡忡。就像对待AI大模型一样，把机器人当成提高生产力的工具，而不是替代者、竞争者，只会让我们用更高效的方式完成工作目标、体现价值。 技术不语，只在某一个关键节点给人们带来惊喜。给机器人设置一个明确的方向和目的地，它终究会抵达，只是当下它还需要一点点时间。

IT之家4月24日消息，科技媒体marktechpost昨日（4月23日）发布博文，报道称英伟达为应对图像和视频中特定区域的详细描述难题，最新推出了Describe Anything3B（DAM-3B）AI模型。 视觉-语言模型（VLMs）在生成整体图像描述时表现出色，但对特定区域的细致描述往往力不从心，尤其在视频中需考虑时间动态，挑战更大。 英伟达推出的Describe Anything3B（DAM-3B）直面这一难题，支持用户通过点、边界框、涂鸦或掩码指定目标区域，生成精准且贴合上下文的描述文本。DAM-3B和DAM-3B-Video分别适用于静态图像和动态视频，模型已在Hugging Face平台公开。 独特架构与高效设计 DAM-3B的核心创新在于“焦点提示”和“局部视觉骨干网络”。 焦点提示技术融合了全图信息与目标区域的高分辨率裁剪，确保细节不失真，同时保留整体背景。 局部视觉骨干网络则通过嵌入图像和掩码输入，运用门控交叉注意力机制，将全局与局部特征巧妙融合，再传输至大语言模型生成描述。 DAM-3B-Video进一步扩展至视频领域，通过逐帧编码区域掩码并整合时间信息，即便面对遮挡或运动也能生成准确描述。 数据与评估双管齐下 为解决训练数据匮乏问题，NVIDIA开发了DLC-SDP半监督数据生成策略，利用分割数据集和未标注的网络图像，构建了包含150万局部描述样本的训练语料库。 通过自训练方法优化描述质量，确保输出文本的高精准度，团队同时推出DLC-Bench 评估基准，以属性级正确性而非僵硬的参考文本对比衡量描述质量。 DAM-3B在包括LVIS、Flickr30k Entities等七项基准测试中领先，平均准确率达 67.3%，超越 GPT-4o和VideoRefer等模型。 DAM-3B不仅填补了局部描述领域的技术空白，其上下文感知架构和高质量数据策略还为无障碍工具、机器人技术及视频内容分析等领域开辟了新可能。

虎嗅独家获悉，“AI大模型六小虎”之一百川智能（下称”百川“）近期正在发生成立后重大的组织架构变化，而其背后的核心原因是百川业务重心的调整。据多位接近公司的独立信源透露，医疗业务总负责人李施政已经开启离职倒计时，即将完成最后一步离职程序。 另有知情人士告诉虎嗅，百川的医疗业务未来将由娱乐业务总负责人高嵩“跨界”接任。就此，虎嗅向百川核实，对方予以否认。有接近百川方面人士告诉虎嗅，“李施政”的后续接任者暂时未定。 值得注意的是，李施政是王小川从搜狗带到百川的老班底，在搜狗时期担任“搜狗医疗副总裁”。在李施政之前，另外两位出身“搜狗老班底”的百川高管已经离职：洪涛，百川CMO、商业副总裁，在搜狗时期担任CMO；陈炜鹏，百川技术负责人，在搜狗时期担任搜索研发总经理。 据虎嗅了解，高嵩并非来自搜狗。目前，百川核心高管之中除了创始人、CEO王小川之外，只剩下一位来自搜狗系即联合创始人茹立云。 4月10日，王小川在百川内部发布两周年全员信（也是百川创立后王小川第一封内部信）。在这封信中，王小川反思道，在过去两年中，“战线拉得过长，不够聚焦。其次，虽然2024年中战略会已经明确了聚焦医疗，但没有足够透传在医疗上的决心和路径要求，没有让每个团队在医疗价值创造中深度思考‘why’和‘how’。进而部分团队工作目标出现了摇摆和偏差。” 未来，王小川在全员信中提到要“减少冗余动作，全力聚焦医疗。” 全员信和近期高管团队的变化所释放的关键信号是：百川将聚焦医疗，但和2024年已经在做医疗的区别除了在”聚焦力度“外，也体现在组织体系、具体策略和动作的变化。 本周，有知情人士告诉虎嗅，公司还将做出一系列涉及战略核心板块的人事调整，这一系列人事变化或将持续至4月底。 实际上，百川的聚焦医疗战略要追溯到更早。几个明确信号是：1）在百川成立之前，创始人兼CEO王小川就曾提到过要“造医生”；2）在过往王小川以个人股东为名义投资的项目中，共有 5 家与生物和医疗的相关项目，分别为北京五季医学科技有限公司、北京春雨天下软件有限公司、广州正安康健医疗科技发展有限公司、北京热心肠生物技术研究院有限公司、北京良医帮科技有限公司（该公司已注销）。 王小川在医疗领域投资的部分项目，来源：天眼查 其中值得注意的是，北京五季医学科技有限公司（下称“五季医学”）是王小川还在搜狗任职期间的创业项目（天眼查显示，五季医学的法人为王小川）。根据天眼查，2021年，王小川先后成立名字中带”五季“、”伍季“两个词的相关公司共 5 家。其中，名字中带前者“五季”的公司普遍与医疗健康相关，名字中带后者“伍季”的公司普遍与信息技术服务相关。另据知情人士透露，在创立百川后，王小川依然会关注五季/伍季系公司的情况。 有多位接近王小川的人士和投资人向虎嗅表示，王小川的医疗野心并非是在百川成立之后；言外之意是，医疗并非是百川的“最后选项”，而是初心。这和圈内2024年所传的”因为业绩，而转投医疗“的说法并不相同。 只不过，在2025年第一季度之前，百川对医疗的聚焦还并没有那么彻底。作为一家创业公司，百川在成立之初做了一个并不难理解的决定，即选择多线同时进行，既没有放弃医疗，同时也选择了大模型最易商业化的金融和教育领域，以及也曾在成立之初耗巨资进行大规模的预训练。 有前百川相关人士告诉虎嗅，多线布局的情况真正发生质变的节点是2025年初。当时DeepSeek引发整个AI行业动荡，一些百川在金融、教育领域触达和在沟通中的潜在客户，开始把兴趣转移到DeepSeek部署。一位知情人士向虎嗅表示，当时百川甚至遇到了上述赛道中”已经准备合作客户“的”反悔“。而这一外因，间接推动了百川提前聚焦医疗，并“All in”。 虎嗅独家获悉，百川内部近期正在进行重要且重大的人事调整，之前的确存在一些资源分配散乱、不集中等问题。未来聚焦之后，公司组织架构会变得更加扁平化，也会减少层级。知情人士向虎嗅表示“调整还在进行当中，未来既有内部的人事变动，也会有人空降过来。具体要等到4月末才能见分晓。” 值得注意的是，在王小川全员信中还提到了百川医疗将涵盖四大业务，分别为百小应、AI全科、AI儿科和精准医疗。虎嗅获悉在接下来的组织调整中，层级划分也将围绕四条主要业务线展开。 不过四大业务中的部分核心业务也需要面临”聚焦医疗“的进一步转型。以百小应为例，截至发稿，虎嗅在百小应上提问，“你是医学增强的大模型吗？”，该应用给出的回答是“我是由百川开发的通用领域大语言模型，不具备医疗资质。”对此，据知情人士透露，关于百小应的调整暂时还未完全结束。 实际上，在DeepSeek这波冲击下，受到影响的绝不只有百川，所有大模型厂商包括大规模投入预训练的云厂商，无一不受到冲击。而在这样外部强敌环伺的环境下，对于公司内部从组织管理到产品再到商业模式，都是一场大考。 如今，留给AI大模型初创公司的试错空间已经不多了。 “All in 医疗”也被外界视为百川的关键一搏。 核心老班底的“离开” 截至目前，2024年下半年以来，百川共有五位核心成员相继离职（或正在走离职程序），他们分别是：商业化负责人洪涛、互联网业务负责人焦可、技术联合创始人陈炜鹏、金融业务负责人邓江、医疗副总裁李施政（离职顺序不分先后）。 上述除焦可、邓江，都是跟随王小川从搜狗过来的”搜狗老兵”，也都是百川的最早期员工。其中，焦可、洪涛均是联创级人物。而如今，在百川，唯一剩下的联合创始人只有茹立云。 作为原搜狗COO，茹立云一直都是王小川的左膀右臂，是一位陪伴王小川从校园走向社会的老战友。2023年，百川成立，茹立云作为联合创始人身份再次回到王小川身边，这是他们第二次并肩作战。不过在这之前，围绕着茹立云的单人叙事线，还有一段小插曲。 2018年，茹立云离开搜狗，开启了自己的事业。当时，茹立云要做的是“AI英语教师”，于是成立“葡萄智学”，一家做教育的人工智能公司。不过茹立云的教育梦到2022年戛然而止。根据工商信息显示，2022年茹立云退出葡萄智学的自然人股东身份，也不再担任该公司法定代表人。 分别四年后，王小川还是选择了这位老战友。如今，百川已成立两年时间，估值达200亿元人民币。而2025年初，受DeepSeek影响，百川做出的重大决定是砍掉金融和教育线，只留下了王小川始终坚持的医疗。 百川真正做医疗的起点是儿科项目。2024年，百川在医疗领域的一个重点项目是打造标杆案例，从儿科入手。2024年8月，百川官宣与北京儿童医院的合作；2025年3月，百川宣布与北京儿童医院、小儿方健康共同发布“福棠·百川”儿科大模型。 在这中间，一个重要且不可忽视的角色就是“小儿方健康”。值得注意的是，小儿方健康也正是百川对外投资的项目之一，持股比例25%。 而在百川与小儿方健康的战略合作推进过程中，除公开披露的合作框架外，公司内部一位核心创始人团队成员深度参与并发挥了关键推动作用。据天眼查工商登记信息显示，小儿方健康董事会出现百川系核心高管身影——百川医疗业务副总裁李施政不仅位列董事席位，更被多位知情人士向虎嗅证实是该合作项目的“实际操盘者”。 但经过虎嗅核实，”实际操盘者“这一说法可能并不精准。 有接近百川方面人士告诉虎嗅，在百川内部管理架构中，分管医疗板块的李施政需直接向CEO王小川汇报工作，而涉及小儿方健康这类重要战略性项目的关键决策，最终仍需由王小川主导决策层拍板。只是，李施政在此次合作中展现出的资源整合能力，对项目的推动有关键作用。 小儿方健康主要人员信息，来源：天眼查 就算不是“实际操盘者”，李施政对于百川医疗业务的重要性不言而喻。深挖李施政的职业图谱不难发现，他是一位国内少有的兼具互联网与医疗产业双重基因的操盘手。在加入百川之前，他还曾任平安科技智慧慢病中心总经理、搜狗医疗副总裁。 按照常理，这样一位有着医疗数字化资深履历的人，本该成为当下百川All in医疗赛道时最适配的战略拼图。但王小川却放弃了这块“拼图”。 有业内人士告诉虎嗅，上述几个百川核心老班底离开的原因可以分为两类，一类是：当百川选择聚焦医疗后，一些在其他赛道有资源优势和职业积淀的人，为了更好发挥自身优势而离开。比如陈炜鹏离职后投入到AI coding项目中，这也是他一直以来想做的；再比如百川原副总裁、金融业务负责人邓江离职后加入到北电数智，担任行业副总裁。据悉，百川与北电数智一直都是合作伙伴，而北电数智方面也是看重邓江在金融领域的行业积累。 另一类原因则是契合度、性格和能力匹配度等因素。有接近百川人士告诉虎嗅，其实这些人的离职并不难理解。“抛去利益层面，大家只是不再志同道合了。”该人士告诉虎嗅。 而另有熟悉王小川的人士告诉虎嗅，王小川做事情会有“动态调整”的风格，根据市场反馈、技术趋势等因素迅速调整公司方向。在该人士看来，这几个百川核心高管的离开，其实是过去半年百川战略转型的体现：从多赛道布局，转而“all in” 医疗，百川用半年时间完成了创业公司罕见的战略急转弯。 回看其商业路径的嬗变：过去12个月间，这家大模型独角兽曾以多线作战策略覆盖全产业链——既重注基础模型研发，又在toC端布局互联网产品，同时在toB市场同步开拓金融、教育、法律等垂直场景。而今据两周年全员信披露，四条战略级业务线已悉数收束至医疗领域。 从过去半年持续升级的组织架构调整中，战略聚焦的意图愈发清晰。当下，百川正在系统性剥离金融、教育、C端等非核心业务线，完成向医疗AI赛道的战略收缩。 值得关注的是，据多位接近公司的独立信源透露，百川目前的现金流储备的确充足。若此次架构调整能实现决策链路扁平化与资源精准投放，也许这场医疗赌局会有更大胜算。 百川押注医疗胜算几何？ “百川放弃金融和C端是明智的。现在智谱、百度、字节等公司都在卷，看不到盈利可能性。而医疗既是百川成立时的初衷，也是能与大厂避开竞争的差异化路线。”一位百川的投资人向虎嗅表示。 该投资人还认为，“百川在医疗业务上的策略应该先tob再toc，tob短期内即有收入，而toc预计至少3年时间。” 值得注意的是，目前百川内部虽然整体思路上理清了聚焦医疗，但在具体业务转型等环节尚处于“全员加速”之中。 以开篇提及的百川”百小应“为例，目前百小应最新定位是“医学增强的大模型”，而在2024年5月百小应发布之初，其定位是一款“AI应用”，根据官方介绍，百小应可以速读文件、整理资料、辅助创作等。在两周年全员信中，百川官方对百小应的描述变成了可以“通过医学推理和循证医学的注入，提供真实、权威的回答和引用，实现‘MDT in One’，成为医院、医生临床与科研的强大助理。” 这种定位转变意味着，曾经通用的聊天机器人百小应，未来将切入到医疗细分场景下，成为医疗领域的AI应用。与此同时，这也意味着百川正在从B端和C端全面进军AI医疗。 实际上，百川对百小应的战略调整并不难理解。从2025年一季度开始，DeepSeek的横空出世，已经迫使大厂在C端应用这片领地加速跑马圈地。就连曾在2024年月活稳居Top 3的kimi，在DeepSeek发布后也大幅跌落。据Xsignal数据，百小应的MAU最高点仅有50万用户，这还是web+app双端数据的总计，而且仅在2024年5月产品发布时出现过一次，随后便一路下滑。 据接近百川方面人士透露，关于百小应的“加速调整”即将到来。 其实，脱胎于移动互联网时代的王小川，一直有一个“超级应用”的梦。而在百川，他想把医疗和超级应用，这两个梦想结合起来。过去两年，他曾多次公开表示，“医疗是百川打造超级应用的最佳场景。” 如今，在百小应的最新调整中，似乎看到了这个超级应用的雏形。只不过，对于医疗领域而言，从选中细分场景，到赢得用户心智，再到找到商业模式，是一个尤为漫长的过程。但在这条赛道上并非没有先例。 就在今年2月，硅谷一家AI营养诊疗平台“Fay”脱颖而出，在完成最新一轮由高盛领投的B轮融资后，估值飙升至5亿美元。目前，这家公司的规模效应和商业模式均已形成。简单来说，Fay通过链接营养师和用户，形成一个社区。在这里面，营养师可以用平台提高工作效率，用户也能获取到免费的营养方案；而Fay并不会向这些注册营养师和用户收取费用，其真正的企业用户是保险公司。 然而，这条路国内走得却没那么容易。 近期华为也传出进军医疗的消息。3月初，华为宣布成立第二十一军团，即医疗卫生军团。在商业模式上，华为与百川表现得却大相径庭。华为进军医疗的方式更多是提供底层硬件、服务器和云服务等，中间的模型层服务则由大模型厂商或医疗AI公司来牵头。 而百川则是通过从医生端和患者端双端做AI应用，一个是为医生提供辅助诊断，一个是为患者提供咨询。或许，这也是百川的机会所在。 但同时挑战也在于，如今大模型商业化路径还处于迷雾之中，百川医疗战略何时能跑通可持续的商业模式仍待解局。有接近华为方面的行业人士向虎嗅透露，在华为与医院等客户链接中还有一层是模型层，但软件这部分的钱并不好赚。 Xsignal创始人刘震认为，大模型与真人医生之间应实现“双医模式”的协作，一个是针对专业人士，一个是针对普通用户。而且AI在医疗的可能应用仅在于4个方面：医学研究、医生培训、诊断和治疗。从目前来看，只有医学研究是有机会的，但难度很大且客户群体少；而其他三种都不具备商业价值，或商业价值较小。 不过，王小川要想做AI医疗领域里的超级应用，或者说百川要想从AI大模型赛道彻底转型到AI医疗上，另一个需要想清楚的问题是，是否要继续烧钱做预训练。 此前，据百川内部人员告诉虎嗅，产研组负责基础研发的技术负责人陈炜鹏已主动离职。另外，根据两周年全员信，有行业人士解读为，“百川未来一定会缩减对预训练的投入，尤其是在“all in”医疗之后。”不过对此，有接近百川方面的人士告诉虎嗅，公司并不会放弃预训练。 但可以确定的是，调整定位后的“百小应”未来不会再执着于一种模型底座。据接近百川方面人士告诉虎嗅，百小应未来不排除会接入DeepSeek、Qwen等等优秀的模型，对于百川来说，没必要自己炼一个底层模型，应该把资源全部聚焦到医疗上。 在两周年全员信中，百川还提到要做医疗增强的通用大模型。对此，百川方面对虎嗅表示，之所以做医疗增强的通用大模型，而非彻底切换成垂直领域的医疗行业大模型，是因为如果做完全垂类的大模型，就会损失通用能力。 针对百川对医疗的聚焦，以及对通用大模型的坚持，有大模型行业人士表示认同，“目前应该以通用大模型为核心，同时建立垂直能力。但不是放弃通用，聚焦垂直”。 从这一点来看，尽管“all in” 医疗，百川也并没有把自己的后路全部堵死。

2024年9月10日，最新款iPhone16在苹果秋季新品发布会上推出，苹果一如既往通过一段现场视频展示iPhone16系列的影像能力。而少有人注意，幕后花絮中，手机与专业影像外设的连接纽带是SmallRig斯莫格推出的通用手机扩展框产品。 它长这样 不仅在主机产品发布会，SmallRig斯莫格的产品还频频亮相于全球流行影视剧的制作之中。人气美剧《公寓里的谋杀案》、好莱坞著名导演诺兰执导的电影《信条》中，都可以见到它的身影。包括TVB《新闻女王》出现的新闻现场拍摄片段，必备的搭档——重型液压云台三脚架，也出自SmallRig斯莫格之手。 在国内，或许少有人知道SmallRig斯莫格这个品牌及其背后的公司。这家创立于2013年的企业，从相机支撑类产品起步，以SmallRig斯莫格这一“生而全球化”的品牌一路发展成为涵盖相机支撑与稳定、智能手机支撑与稳定、灯光与控制系统、影像电源四大产品线的全球细分市场头部品牌。 时至今日，SmallRig斯莫格产品已经远销全球160多个国家和地区，全球核心用户超过400万，被广泛应用于VLOG、短视频、直播、纪录片、好莱坞院线大片等领域，年营收超过10亿，销量与市场份额在全球位居行业前列。 在深圳这座3C电子产品极度成熟与内卷的市场，SmallRig斯莫格如何能从一个小众品类成为全球摄影器材的大玩家？ 这一次，《超级对话—全球化时代》与乐其创新SmallRig创始人兼CEO周阳对谈，以快制造作为法宝，从来自全球的用户需求出发，坚持与用户一起“价值共生”，让每个人都能更好的记录生活。何谓“价值共生”？且听出海OG的摊牌故事。 本文基于周阳对话内容，进行重新整理编辑。 01 用户眼中的孙悟空 Vivi：2013年开始做乐其创新的时候，你怎么选了这个赛道？ 周阳：其实我们应该说是（有）好几次创业。这一次创业我们本来也是通过跨境电商的方式销售汽车电子的显示器，那我们的用户把这个显示器又用在我们拍摄的监视器（上），所以就向我们提出了一些新的需求。所以我们一直跟我们投资者讲，我们就是改装公司，不停地改装、改装，一直改装到现在。用户把我们的产品用在这个行业，然后又告诉我们有这样的需求，有这样的痛点，然后让我们去帮他改。 Vivi：你为什么第一站先选择海外？ 周阳：我自己学电商，然后深圳本来就是一个偏贸易外向型的这种（创业）土壤很好的（城市），所以就进入这个行业。应该说这是一种缘分，进入这个行业不是一种选择，说我要选择海外。那时候其实对商业没有怎么理解，没有那么多选择。 其实我们那时候就是独立站、电商，然后销售是面向全球的，没有说一开始我主要面向哪一个（市场）。但是基本上都是英语站为主。就是一个英语的独立站，然后是任何只要看得懂（英语）的（地区），有买的（消费者）都可以，就没有想说要一开始针对哪一个。我们不是那种自上而下的，（说）我先定一块赛道，然后选一块市场分析调研，不是的。 Vivi：到现在我看（乐其）已经覆盖160多个国家。那有成熟市场，有新兴市场，因为我觉得摄影器材是要做全球化的标准智识吧。 周阳：全球化、标准化跟本地化本身是不冲突的，我们不会把它当成一个冲突的概念。实际上来讲，全球化、标准化是相对的，而且在标准化技术上也是分层化的。那简单来讲，我们就是通过产品矩阵式的规划，有一些产品设计上的模块化。这就是为什么我们跟用户进行Co-design来共创，然后一起来打磨产品。同时我们后来还有DreamRig这种走一些本地化也好、个性化也好、一对一的（产品）。我们也帮你做，而且是免费的。所以你会发现说，其实本地化它也属于全球化当中的一个部分。因为跨境电商它起步，它就是没有说一开始（就规划清晰）。那现在来说，可能创业的时候要思考清楚，我要选择哪个市场，哪个定位。 Vivi：进每个市场，你的衡量标准是什么？ 周阳：可能会让大家失望。特别对于我们这种一点点往上走的，但是也并不是说没有意见。因为现在环境不同了，在目前，可能就是大家普遍认为是竞争各方面比较激烈的情况下，（企业）应该先专注在一个市场。比如别人是传统成熟市场美国，我可能选择一个其他的东南亚或者中东新市场，叉开竞争。因为现在竞争已经很多了，你可能一定要先聚焦，就是产品品类聚焦，或者是赛道聚焦、市场区域聚焦。就是我觉得最终一点（要）去聚焦。 Vivi：SmallRig在用户的眼中，它的品牌标签是怎么样的？ 周阳：可能我有几种表达方式，可以理解成是一个像“百宝箱”，叫“变形金刚”，（或者）就像中国叫“孙悟空”。也就是用户有想法，我们一起想办法。有时候超出他的一些体验、一些想法的（产品），（我们）一方面能帮他实现。就相当于是你看一个用户、摄影师是一个幕后英雄，我们就是幕后英雄身边的一个强有力的伙伴。你需要什么东西，我立马能够让它变出来，或者说我们来实现出来，就这样一种形象。这当然是一个比较拟人化的一种形象。 那具体来讲，我们（有）在产品的这种小、轻、巧的体验，功能的创新，品质的专业可靠度跟用户的友好度，我们的社区跟用户共创的产品，DreamRig，我们一起拍摄的一些内容。（跟用户把）产品一起共创出来了，然后一起把内容传播出去，我们是这么一个状态。 Vivi：那你得有多少个SKU满足不同用户的需求，你怎么去做筛选？ 周阳：所以你看就是商业有商业的（逻辑），但商业我认为并不是绝对是商业的，它有个辩证关系。就是我们有商业的倾听用户需求、意见、收集、整理、管理......整个流程化这些，这其实不是什么我们的独特，任何的商业都这样做的。或者很多商业，好多大公司叫VOC管理。只是说我们的基因就是用户帮我们带来行业，然后又告诉我们需要什么产品，我们一直按照这种方式来做的。那好像我们比较特殊一点，实际上不特殊，所有公司都是这样的，都得用户需求调研，只是说它可能没说出来而已，可能这是它整个创新当中的前面一环。 但实际上来讲，我们恰恰是因为非技术出身，所以一开始就跟用户接触得比较好，所以在这过程当中我们又不断地提炼。我们把自己当成“用户友好型”公司，然后不停地共创，所以我们就提得比较多。那具体上说怎么平衡这些东西，用户需求的收集倾听，它是任何一个产品做的过程当中的第一环。那我们还要进行管理、筛选，然后验证等等这一系列角色定义，到后面的这些生产那些工艺的一块，它实际上只是其中一环。有些产品就商业化了，有些产品实现不了。（但是）有DreamRig，我一对一给你做。DreamRig这个产品，肯定是公司要花钱、花人、花精力的，但是这就是我们的基因，这就是我们的这个很朴实的想法。 Vivi：对很多公司来说，它是有一套商业逻辑，它会算ROI的价格。你既然选择当变形金刚和百宝箱，那你会不会有这个压力？你在推爆品的时候，你好像不是一个大的爆款逻辑，是吗？ 周阳：对，我们公司不是一个大爆品的逻辑。所以你看商业很有意思在于大家不一样。不论缘分也好还是什么也好，我们恰恰做了一些好像跟大家不一样（的事情），然后我们给用户创造了别人可能没有创造的价值，我觉得这就是创业机会。所以你说压力、卷也好，卷是一个说法，最终还是要回到说我们能不能通过卷，提升能力和竞争力。反正压力还是有，但我觉得恰恰也就是这么多年的压力让我们积累了能力。我觉得也挺好，因为（这是）受过验证的，没有压力你就没有积累能力。 Vivi：你的产品的流程是怎么做的？你有SOP和标准吗？ 周阳：当然有标准，我们肯定不管是流程还是标准都会有。其实我觉得就一点，大家要重视（用户）。你看我们不停地在讲用户第一，然后还要（讲）用户场景。我们是先以用户的需求、痛点、场景（为第一），然后再慢慢去考虑商业的东西。所以这个流程下来，你就到了商业这个角度再去判断。 那大部分人没有把这些东西细化，（对于）用户场景移植到商业利益的考量，用户需求这些（没有）做到位，然后决策的时候商业利益考量肯定又太重。可能跟我们（品牌的）性格基因有关，我们的容忍度就比较大一点。商业利益有标准，你投入ROI是5还是3还是多少，（如果）你个个都是10，都是100，就像风险投资一样，个个都想赚100倍，那怎么可能呢。你的决策标准自己制定可能给自己陷太死。 当然说每个人的标准不一样。你的战略可能选择就是我就要投资每一次100倍了，那我们公司可能就是10倍的我也做。 Vivi：所以你的掣肘会少一点，反而产品就变强了。 周阳：所以为什么我们提用户是第一，而不是利益是第一。我们创立这家公司，我就给我们自己说了一句话，不以赚钱为第一目的，更不以赚钱为唯一的目的，所以这一个就给了我很大的荣誉度。就像之前我听过一句话觉得很有道理，人家说好战略的背后、反面也是好战略。就是大家如果说只有一个统一的定义，说这个叫好战略，那这个世界就没有意思。好战略的反面也是好战略，是吧？那我觉得这个时候，不同的公司才有精彩，才能大放异彩。我们可能恰恰选的是大家认为不好的那个战略，我觉得我们反正也活得自在。 02 理解用户，最好的方法就是“笨” Vivi：这个赛道卷不卷？因为中国供应链过强，所以比如抄袭复制、价格战这些会对你有什么影响吗？你是怎么应对的？ 周阳：卷是一个比较泛的一个表达，就是我认为叫竞争吧。竞争一定是有的，但你说卷不卷，其实我也没法定义一个公司、一个行业到底卷到多少程度。至少我们还在不断地创新，在很多品类去引领、倾听用户的需求，不管是在功能的创新，（还是）品类的创新上面（都在进行）。 我觉得回答这个问题，“卷”字这个表象是外在的呈现，本质还是我们对用户需求的洞察，理解重视度够不够，场景化的识别够不够。那其实我在这里再分享一句话，大家与其去想这些卷什么其他的问题，不如好好花精力花时间去洞察用户需求、市场。其实我认为做民营企业、创新性的企业，最难最难的就是对用户需求的理解，（这件事）是永远也达不到100分的。而这个永远也达不到100分也是最本质、最关键、最核心的东西。我们应该把我们大部分的精力，从认知到时间到精力花在这个上面。就卷也好，不卷也好，我觉得这是一个正常的商业竞争，谁也避免不了。那唯一能避免的，就是我怎么样花更多的精力和时间重视用户需求。 所以这样慢慢就让大家越来越理解用户是第一老板。老板不是我，或者说我不是你的第一老板、最大老板，真正的老板就是用户。 Vivi：你在理解用户的这个层面做了什么？ 周阳：其实就像刚才讲用户需求管理收集，VOC，是一个很老生常谈的（方法）。我觉得最好的方法就是笨，就是你真正重视用户，然后去倾听。比如说像我们的Facebook有专门的粉丝群，而且有专门的通过考试筛选、提问各种问题筛选进来的，这种用户叫相对专业的用户群体，（数量）将近1.5w，现在大约两万以内吧。就这么多专业的用户，不管是在微信群，还是其他的社媒，我们从不在里面发折扣券、广告，或者销售产品。我们就是纯粹的产品用户群，讨论产品如何改进，大家一起共创。我觉得这就最笨的方法。 Vivi：在影像器材这个行业我不知道可复制性高不高，大家会不会打价格战？比如你的用户洞察很强，你的产品力很强，但是我们中国的供应链更强。他们会用更低的价格来卷到你吗？你会怎么应对？ 周阳：我们是这样，就是我们把产品会分几个等级。比如说这种有标准化的产品，比如说有我们IP设计的产品，就可以拿它分层分级地去比，不是说我们这个产品只做一个层级。比如说有一些简单功能的（产品），我们就叫标品。然后其他的特殊设计的，更高级功能的就是所谓的豪华版。所以这是一个在档次上（的优势）。 另一个还有技术上（的优势）。比如有一些是IP型的设计，IP型的设计那是我独有的。另一个就是一些技术，你像我们的三脚架，一秒升降这种技术，是我们自己的发明专利来的。所以它有些不能模仿，模仿是模仿那些没有专利的。所以基本上我们是（从）零上起步，并已经发展成为一个品牌厂商。跨境电商这是我们其中的一个销售渠道。你看我们的三脚架，我们会有标准的，一键三开的，一键全开的，那这就形成档次了。再加上还有这种品牌的能力，还有市场能力，这样的话（我们）就形成一个立体的竞争。 基本上，我们的产品都是由自己设计的，有些是外观专利，有些是发明专利，这些可能是我们核心的壁垒。我们产品大部分都是我们自己专利的，就是专利的那个层级不一样。有些产品是我们跟别人联合共创的，那就可能是共有的。 Vivi：提到斯莫格，其实我有一个印象是“快制造”，因为我听到你们21天就可以出一个品。搭这个供应链怎么让它做到这种敏捷程度？ 周阳：首先我们为什么去自己建个打样厂？就是要提高打样的效率。为了前期的设计、各方面的验证，在自己内部循环。不然你跨了另外一个组织，就会沟通效率，来回（麻烦），（考虑）别人的排期，这是第一个。第二个，过去你看所谓的大的爆品都是什么，（它们）都存在一条线，一条拉然后分工那种。但是我们会针对这些产品形成叫小岛式的，一个桌然后有三五个人这种方式。所以你看不同的商业它会要面对不同的生产方式，我们叫柔性生产。就是你（用）各种方式，你把它所有的环节，从用户需求到研发、到生产，每一个环节去思考怎么样变得更快速高效。 03 你愿不愿意为用户去放弃？ Vivi：你做了这么多年的品牌，你觉得品牌和卖货的最大的差异是什么？ 周阳：首先先讲差异，最后讲最大差异。卖货，肯定就是你没有在产品的创新上去下功夫，是同质化产品，这是第一个。第二个你在运营上就是流量逻辑。品牌逻辑肯定是，我们消费电子的产品在功能、技术、设计上面有创新做支撑。对于我们来说，一定是你在专利，设计上有差异化。我认为这是显性出来的最大的差异化，就是在功能价值这一块。 但实际上来讲，品牌还有底层的一个叫虚的价值。我们是一个用户共创这种友好型的品牌，什么叫用户共创，用户友好？还是回到我那句话，就是我们真的是以用户为中心，或者以用户为第一的情况下，考虑商业的方式的情况下，实现可持续的商业成功。很多时候如果你做品牌，只是把商业利益放在第一，有可能这个品牌就不长久。 所以简单来讲，对于我来说，刚才讲的最大的差异，你必须在技术和设计上有支撑，第二个在虚的上你是不是真的用户为中心。或者反过来讲，当有些时候你要牺牲一些商业利益的时候，你愿不愿意为用户去放弃。如果你任何时候不愿意为用户去放弃一些你个人的短期的商业利益的时候，我认为这个品牌是没有情绪和文化上做支撑的。你可能技术也很牛，专利很牛，但是有可能3年、5年、10年、20年，你没有可持续的这种底层的东西在做支撑，你可能一不小心就翻车了。所以你要说最大的就两个，（第一个）技术设计上的支撑，第二个就是是否真正的愿意为用户去放弃一些商业利益。 Vivi：我想听一下你因为用户而放弃商业利益的故事。 周阳：就举例我们的Co-design，跟用户共创。所有的那些产品，你的意见收集被采纳，我的产品免费送给你，而且是最快的物流快递的方式。然后还有DreamRig，DreamRig是哪怕没有商业利益，只有一个我也给你做。比如说我们几年前有一个残疾人摄影师，几乎所有的商家品牌都不会专门为一个残疾人的摄影师去做一个（产品）。他拿到标准的这种器材的时候，用不了，（因为）他两个手在划轮子。所以他找到我们，我们有DreamRig这个项目，免费的。我们前前后后花了半年还是近一年时间，有人专门给他对接，做好了免费送给他。这就是我们愿意以用户为第一，在这个时候不以商业利益为第一。因为我们不为他做，全世界人没办法做，这就是我们当时做DreamRig的初心。 因为我们一开始做Co-design，就是用户（需求）一键收集，然后有些做，有些不做，这是正常的商业嘛。但是几年下来发现有些用户他天天给你提，今天给你提，明天给你提这个需求。我们那时候发现说，为啥这个东西每年这个用户还在提，那也就是说几年没能帮他解决。那我们干脆说我们再成立一个项目叫DreamRig，一个也给你做，而且免费的。我们好多这样的案例，并不是一个这样的案例。 如果这个产品免费给你做了，他肯定就分享（出去），（如果）又有人需要，我也可以商业化。那我们就把它商业化卖了以后，有钱又给你分。首先我因为你的需求会放弃我短期的利益，人力、物力、精力、时间、金钱。那有一些能够商业化其他人也需要的，我就放上来（卖），而且基本上不管卖10个，20个，50个，卖钱给你分一部分。我觉得这就是我认为的真正的品牌，产品到品牌，你是否真的有那个品格。光有品质，有产品，有专利，有技术当然也是代表品牌了，也很厉害了，（这是）纯技术支撑的。但我认为还是要有底层的另外一个层面。 Vivi：那我感觉能透出斯莫格的一个调调，它的温暖。你很鼓励这些热爱摄影的人，无论他身体是怎么样的，他只要有这个需求，你尽量去满足他。 周阳：我们这些产品这么多年下来，都已经是以千为单位的用户。甚至包括说，你看我们用户给我们提的，传统导演车这不好那不好，不轻便。我们去做，做了以后免费给他。然后我们在展会上用我们导演车放上一些展品做展示，有些用户看到这些东西很需要，当场就把它买走，我们很便宜（的价格）卖给他们。甚至有些其他人看了我们做的这些产品以后，就做出一些产品去卖了。（但是）我们觉得这个产品还不够好，不能商业化，我们还在进行更大的创新和设计，（所以）推迟上市，就牺牲短期的利益。 （这也）再一次印证了我们的用户共创的一种理念。就是在所谓的VOC的管理技术上，稍微地做出了我们自己的特色。VOC本质上还是一种传统的、正规的纯商业化逻辑，那我们做了一些非商业化逻辑。所以我认为你这个品牌，你有没有带一点非商业东西在里面。我觉得很有意思（的）就是，我会因为一些别人的意见去创新。 Vivi：你开了更多的厂，去满足更多用户的需求，然后需求很多，品很多，但是并不能直接带来销量的增长，你会有这个压力吗？ 周阳：我觉得还好，对我们来说还好。首先从大的层面，（对于）任何一个商业，“快”首先就是个竞争力。所以我们讲快制造、快创新，原因在这里。那我们现在是要跟着主机上市，比如说像相机、手机、运动相机上市，我们在推进，快速跟上，不然主机上市我们还没上市。我们现在做到的是我们行业里最快的上市的能力。那我先上市，用户就先购买，这本来就是对销量的一种（保障）。 Vivi：你还记得比较感人的用户故事吗？ 周阳：2019年，我们第一次去参加荷兰IBC的时候，有一个应该60多岁的老头，看了我们的一个叫兔笼的显示器，他当时很激动。（他说）“我找了20年这个产品，没有。然后我才找到，竟然你们有”。就是你会有一种感觉，被需要就是成就感。所以你看这就是非爆品，我们的非爆品的小众（产品），（从）个性化的需求来说，我觉得就是很出乎意料的。（所以）会激发你的那个（动力），更加坚信我们有些时候，我们走的这个看起来是一个苦活累活，但是也很有成就感。 Vivi：听起来现在还是在做跟影像相关的这个赛道，你未来会沿着这个方向去拓更多的赛道吗？ 周阳：简单来说呢，我们还是专注聚焦我们影像这个赛道。因为表面上看，影像好像是个垂直的（赛道）。毕竟影像过去是一个电影、电视台这种专业市场，但实际上来讲，我们认为过去的发展，以及未来的趋势，是一个影像全民化普及化的一个时代。我们会认为像现在手机的拍摄，未来很多大家的各种场景，从过去电影、广告、电视到现在VLOG拍摄、街拍、旅拍、野外生态拍摄，不管是各种形态的，个人的还是商业的，还是爱好的，你会发现这个全民化（在发展）。 Vivi：因为我今天坐在这，我就看到灯也是你们的，架子是你们的，然后连我带的这个麦克风也是你们的。所以其实（你们）已经就方方面面在覆盖了。 周阳：对，我们就希望说围绕场景一步一步的去打造这种生态。就像回到刚才，我们是“变形金刚”，是个“百宝箱”，摄影师你需要什么，我就能够给你。 Vivi：你们做RigStudio的初心是什么？本地化营销和差异是什么？ 周阳：我们内部跟用户共创产品叫Co-design，跟我们的用户又一起共创内容叫Co-creation。同时我们又在联合我们国内相关的出海品牌，或者说全世界的品牌做Co-branding。那特别是针对国内的这些也想做品牌出海的人，我们一起做Co-branding的过程当中，就需要拍内容，或者说有些（品牌）它不跟我们做Co-branding，它也想拍内容，那刚好，我们在跟用户共创Co-creation，他也需要这种服务，那么就对接起来。所以中国出海的品牌和企业，有一些有这种需求，但是它对国外又不了解，那我们的用户、这些创作者、拍摄团队都是当地的。 当地的这些创作者，为什么我们跟他Co-creation呢？本质就是当地的人，他还是对当地的文化，这种理解（更精准）。如果说我们不是当地的人，难免国内的人拍一个东西，一个文化点、宗教的点（理解不同）。别人认为红色不好，你搞了个红色。别人认为某一个点是不好的东西，你认为这个点是很好的东西，把它拍摄放大，那不就文化冲突了。那还买你什么产品，你还营什么销，反营销了。（当地人）他会更懂用户，所以拍出来东西会不一样。 Vivi：AI会给咱们这个行业带来什么样的变化吗？ 周阳：我觉得AI（带来的变化)第一个叫赋能吧。比如说有一些商业拍摄，它要分镜头，过去是通过手画的，那现在它可以通过AI工具先弄出来，然后再去拍。画出来的肯定没有通过AI快速，然后再改，改了满意了再去拍，再去创作，我觉得在这些方面有提升，起到赋能的效果。当然包括在一些其他的（层面），比如说产品的智能的拍摄，我们也在探索，就是（AI）怎么样融入到我们产品当中。 有些（人）经常问我，AI会不会替代（这个行业），我认为你要说替代是完全不可能的。比如说，我今天去街拍，citywalk还是旅拍，还是野外生态拍摄，那我就是需要出去拍那个现实的我的体验，这不可能说用AI（生成）。我是需要记录我的这个生活，不是说一个AI拍出来（真实的东西）就不需要了，这方面是替代不了的。 但是我们理解的是什么呢，这些小细节一定会变。但是你想一想，影像它属于从文字到图片，到声音到图像，是一个完整的集合。我认为至少未来很长一段时间，它是最终极的一种形式。人类的活动不断地发展，不管商业的非商业的什么活动，它都需要拍摄。今天采访也是个拍摄，不可能说咱别拍，别采访了，搞个AI模拟一个你，模拟一个我，然后来问问题，回答。AI也不知道我想答什么。但我认为终极来说，只要人类在发展，人类的活动在发展，在变多，那影像一定会变多，这个趋势我认为是不变的。 04 我失败三次，就不能成功一次吗？ Vivi：作为一个创业OG，搞出海的OG，给大家分享分享创业者的一些心声吧。有什么建议给大家？ 周阳：就像我们公司名字一样，苦中作乐，乐在其中。一定你每一个人都是追求乐，追求比如商业成功，追求更多，但是都是有苦的，都是要付出代价的，（所以）还是要苦中作乐。（创业）是一个很好的选择，但也是一个很苦的选择。 Vivi：你依旧鼓励大家。 周阳：当然，鼓励大家（创业），我觉得是个好事。但是我觉得鼓励这个东西有时候也要客观，每一个人不一样，（要）实事求是，每一个人也要量力而行。首先创业确实是一个九死一生的事情，要做好心理准备。万一失败了，也不要有太多的负面情绪。因为我十几年前创业的时候，我就跟我自己说，（这）就是我最后一次创业了。因为我前几次已经失败了，这最后一次如果成功了当然好啊。反正到现在还活着。如果当时比较很快就失败了，那我就不干了，因为我已经创好几次了。我不断在思考，我自己是不是不适合创业，因为创业对人的综合能力要求很高的，而且不断地提高，你越往上要求越高。 Vivi：你走到今天，你的核心的支撑是什么？ 周阳：我其实当时有个初心，就是我就要做一个像很多优秀的企业（一样的企业）。我失败三次，我就不能成功干一个吗？而且我干一个是一个真正的（体现）何为优秀的企业，而不仅仅是一个只能赚钱的企业。我就想去讨一下，探一下这个东西。但到现在我还没实现。我觉得我们的差距还很大，在方方面面的能力离优秀、卓越有很大差距。（我们的）核心能力的提升流程，体系化还有很大提升，团队、文化、组织还有很大提升。我认为真真正正地做一个优秀的企业的认知，能力的不断的提升，（在）很多行业都能干得好。 Vivi：你脑海中那个斯莫格最终会长成什么样子？你理想的样子是什么样？ 周阳：我们的希望是有一句话，叫全球影像场景产业的创新商业系统。这是什么意思，就是你问的所有的问题，背后我们要把我们这些能力沉淀成一个系统，然后向我们整个以全球的影像产业开放。很多的创业者、创新者、主机厂、工业伙伴、用户一起在这个上面形成一个生态社区。我们这个商业系统从用户的意见收集、倾听、整理规划，到产品到供应链一直到交付，整个的一套闭环的系统，有了这个系统，我们就形成了一个影像场景产业的全球影像场景产业的创新商业平台。 Vivi：这是你理想的样子，这很酷。 周阳：对，这就很有意思。这就是我们在我们影像场景这个产业探索出来一个产业模式。而且我认为未来很多产业都可能出现这种模式，只是说我们恰好在影像产业，我们要坚定不移地去在这里不断地打磨。至于这个产业规模不像其他产业那么大，那我的缘分就在这里。我们就是干一行爱一行，把它干好，干到卓越优秀，不断地迭代提升，永不停止。

陈立站在自己经营了十年的纽约港仓库前，看着最后一辆货车驶离。这座曾堆满中国进口玩具和美妆产品的仓库，因特朗普政府对中国商品加征125%的关税，4月份变得空空荡荡。 三个月前，美区的仓库租金居高不下，工厂老板们争相囤货以应对关税窗口期的波动。 但如今，随着关税政策持续高压，进口商们要么清仓退场，要么转向墨西哥、东南亚的替代供应链，“关税成了‘移动靶’，没人敢赌了。”陈立苦笑道。 86年生人的陈立是广州人，在广州和美国本地都拥有着自己的工厂，他曾是这场“关税游击战”的受益者——保税仓允许进口商延迟缴税，甚至分批提货以分摊成本，从eBay到TikTok，巅峰时期他曾经一个星期就卖掉了整个仓库的货。但如今，陈立选择了割肉退仓，“仓库彻底退掉了。” 在东莞的一家玩具厂里，45岁的林振强生产线赶完了最后一批工期后宣布暂停。作为一名福建人，他已经在广东待了20年，拥有3座工厂。去年此时，这里还日夜赶工着发往美国的毛绒玩具，如今订单量锐减30%，临近五一，林振强给20多名工人放了两个星期的长假。美国客户的一句“等等看”，让林振强颇为沮丧。 林振强的自救始于两年前。2022年，他跟随客户建议将部分产能迁往越南，利用当地廉价劳动力和对美出口优势。但2025年4月，特朗普突然对越南加征46%的关税，政策仅一周后又暂缓，如同“过山车”般的变动让他损失了40个集装箱的定金。 转战墨西哥呢？当地中企早已人满为患，同时特朗普2月对墨加征25%关税的行政令，让成本飙升的传言四起。最重要的是，“墨西哥太乱了，转运货物丢失的可能性非常大，不是当地找好委托人就能做的。” 在林振强所在的微信群里，最近最多的消息就是清仓甩货盘，“先做好这两年不赚钱的准备，把厂子维持住就好。” 截至发稿前，美国突然传来白宫考虑大幅削减对华关税的消息，“关税可能被削减一半以上，但绝不会被降为零。” 但物流商们早已决定在4月25日起对美国方向的物流专线调价，“部分物流商的价格表，普通渠道1kg加价了10元，操作费有70多元，精品服装的物流价涨到了157元，”陈立表示，广州的服装受影响不小。 关税下贴满转让工厂广告的广州番禺街头（字母榜拍摄） 这些都将在美东时间5月2日落地航班取消T86清关模式和800美元以下免税后生效，对于林振强们来说，如今能做的只有收拾心情，等待5月2日关税的靴子彻底落下来。 A 2025年4月中旬的一天，林振强蹲在东莞工厂的卸货区，往年工厂的五轴数控机床正加班加点赶工，如今他先给工人们放了个小长假。 正逢广交会举办，往年林振强的不少美国客户都会专程来看看。而今年，他们都只是线上和林振强打了个招呼，三个月前，因美国对华关税飙升至125%，美国客户暂停了380万美元的订单。 林振强唯一庆幸的是及早停工，上一批货都已经到了美区仓库。他的朋友和他一样做美国市场，却因为客户临时取消订单，留下17个未付尾款的集装箱在洛杉矶港漂了两个月，物流公司追讨的滞港费和违约金高达百万元。 林振强仓库里堆积的模具还有不少2022年为越南新厂准备的玩具注塑模。虽然主做美区，但林振强早已尝试过去越南转运的路子。“越南人工便宜，但是原料、模具还都得国内采买了转运过去。”关键的是，从国内到越南组装加工，再转运到美国，就可以成为“Made In 越南”。 林振强早早就为美国关税准备了出路。不过，4 月 15 日，美国海关宣布启用全新的原产地核查系统，商家要提交原材料采购发票，证明原材料的采购来源和成本，“只要原材料供应链在中国，标打上一个Made In越南也没有用处。” 林振强在美国的朋友告诉他，美国海关开出了20万美金年薪的高价招了很多懂中文的海关专员，专门查国内出口到美国的货值。越南的路走不通了。 林振强在过去一个月重点考察了加拿大和墨西哥的工厂，他希望从彼时还没同步涨关税的美区临近国家里找一个转运点。在找转运点的事情上，林振强的美国客户或许更积极。 从林振强手里批量拿货，成本2美元的东西，重新组合贴标可以卖出20美元的价格，对于客户来说，失去林振强的供货，下一步就是公司倒闭。“大不了就买艘船，停在墨西哥的港口，走海运的路子。”林振强的美国客户对他说。 不过，考察了墨西哥市场后，林振强没得到好消息。 “把货物运到墨西哥当地销售和转运，是两条路子。”对林振强们来说，在墨西哥当地销售并不难，只需要在当地找一个信得过的本地人入股分红，但涉及到转运，不仅是仓库价格翻了一倍，还因为墨西哥的混乱，极易导致货品丢失，“可能货今天看还在，明天要运的时候就没了，问仓库守卫就是不知道。” 在墨西哥，监守自盗并不少见，丢货、少货更是常态。对林振强来说，这些都是额外的风险，让人头疼。 在越南、加拿大、墨西哥辗转，林振强如候鸟一般迁徙，但最终所有的努力似乎都成了“竹篮打水一场空”。 本应忙碌的广州工厂空空荡荡(字母榜拍摄) 大西洋另一端的陈立同样在夹缝中挣扎。 陈立在10年前就到了美国，作为美国籍的工厂老板，陈立习惯了“拥抱变化”。 过去几年，他早已从eBay的供应商转向TikTok等新渠道。在TEMU、SHEIN等平台的冲击下，陈立选择了“打不过就加入”，成为了这些平台的本土店铺。过去的积累，让陈立在美中租了一个200平的仓库，他在TikTok上的视频破过百万播放量，在TEMU上曾经一个星期就把仓库里的滞销品全部清空。 不过，在关税冲击下，陈立的订单量一下子少了35%。 陈立的朋友们有的不敢再发货，“先把货囤在仓库看情况再说，实在不行低价在美国本土清掉”，有的干脆停了工，甚至一位做海外仓的朋友，因为货运量减少，平台罚款，“倒赔了700万。”陈立的仓库也成了烫手山芋。 4月，陈立选择了及时止损，他关闭了仓库，决心转做服务商，为关税定后还准备来美国做生意的工厂提供服务，”等关税定后，货品怎么进美国，怎么完成最后一公里配送，都是一个高成本的游戏，少不了有人提供咨询服务。“ B 过去，陈立们也有过自己的“黄金时代”。 2019年圣诞季，林振强的工厂灯火通明。流水线上，工人每45秒组装出一棵2.4米高的人造圣诞树，美国客户预付的30%订金让公司账户始终躺着千万元的现金流。光一个圣诞季，就让林振强赚的盆满钵满。 在广州、福建、广西，林振强都有自己的分包工厂，在订单量多的做不过来的时候，林振强会把原料等全部打包发出，“3年前，广州 一个20人的小工厂，光做我的外包生意，一年都能赚70万元。”林振强告诉字母榜。 广州工厂招工仍然热闹，但不少老板表示招工只限定在五一假期前，五一后的招工市场将如何无人知晓。(字母榜拍摄) 林振强还尝试过内销转型，但潮玩品牌商对代工厂的压价更狠，利润不足出口订单的一半。 美区的生意虽然成本高，囤货租仓库都是一笔不小的费用，但利润更可观，相比起回国和同行卷“脏活、累活”，林振强更喜欢在美国淘金。 陈立过去更是习惯了只做美区生意。 “加拿大、英国这些市场人多，但消费力及不上美国，更不用提东南亚，电商接受度很高，但是稍微贵一点的货都卖不了。” 很长的一段时间内，美国一直是陈立眼中的淘金场，陈立更是10年前就去了美国，拿到了永居身份，光是做eBay的供应商，陈立的年营收就有数百万美元，在美中租起几百平的仓库，“我这种都是小打小闹，租几千平仓库，做耐克这些品牌带货商的，才是真的大玩家。” 甚至就在美国宣布关税到达125%的幅度后，陈立的TikTok店铺迎来了订单疯涨。 此前，陈立每天店铺至少要投入1000美元的投流费，如今陈立的投流费砍了三分之二，但单量却比以前更多了。“美区消费者怕5月2号后涨价，一向不囤货的美国人都开始扫货了。”陈立告诉字母榜。 这波热度，是被美国的关税逼出来的。对陈立来说，由于经销商中端合同，堆在美国本土工厂的货有了销路。 同时，持续保持在7.3以上的中美汇率也让这波热度带来的利润更高了。 陈立算了一笔账，同样是10万美元，汇率7.2和7.3，后者能多出1万元的差额。“这个时间点，只要能卖货就是赚钱。”陈立告诉字母榜，这个时间点，顶风作案反而能赚一票大的，这正是美区市场的魅力。 C 这场风暴中，没有人是真正的幸存者——只有不断迁徙的候鸟，和永远在重建的巢穴。 外贸人们仍在找出路，如今的美区市场，或可称为“八仙过海，各显神通”。 尽管美国已经宣布对东南亚征收对等关税，越南、泰国等东南亚国家部分商品关税飙升至 46%、36%。但如今东南亚仍有90天的豁免期。广东的制衣厂老板张永试图抢占最后一个窗口期，继续从越南转口美国，“走灰清，海运价格几乎没涨。” 只是“灰清”尚属灰色空间，在林振强眼里，是钻海关空子漏报逃税的法子，一旦被查，会面临极高的罚款，甚至要交出过去好几年的利润。 张永笑称自己“光脚的不怕穿鞋的”，单品不过1美元成本的货品，罚款本身就有限，张永决定赌美国海关的窟窿暂时还堵不过来。 陈立也曾经考虑过“分拆报税”。 比如佛山的陶瓷可以把茶具拆成“胚体+釉料+烧制服务”，化整为零，把整件征税改成零件征税，关税能从25%减少至9%，电风扇可以拆成“电机技术+3D打印方案”，玩具车可以拆成“车轮+马达+说明书”，分批发货，美国海关也无从截获。 但仔细研究后，陈立发现，虽然拆分确实能降低征税，只需要把产品当成乐高一样拆开，零部件单独报关就可以避税，但问题正在于，拆分后一个产品至少会变成3-4样的零部件，丢件、少件的概率会大大增加，对于陈立们来说，不仅得多找人手盯货，还要找人在美国本地完成组装，这就让本来简单的流程复杂了好几倍。 “短期内做不了这么复杂的事，反而会增加许多不可控的因素。”陈立补充道。 而经历过过去3年特殊期间天价海运费的事情，扛过来的林振强其实已经为物流部分的涨价做好了准备。因此，即便普通海运的价格普增了10元/kg，各家物流公司的操作费也在50-80元之间，“不管物流成本加多少，分配到每一单，涨价的幅度目前都是可以接受的。” 但和过去3年不同的是，当时由于海关的货柜供不应求导致出现了1.5-2万元一条的货柜价格，虽然看着价格高昂，但影响有限。 如今4月25日起所有的物流商报价都在涨，但“有的货代说他们最近要发的货填不满一个柜子。”林振强表示，谁都不想当小白鼠，所有的工厂老板都还在观望和试探。 但即便如此，林振强还是选择守住美区仓库里的货品，“暂时不给线上下单的用户发货”。抢在4月25日物流涨价前，林振强给美区仓库囤了不少货，库存足够撑到今年秋天。 就连林振强在美国的老客户，也在4月初紧急下单囤货，“在美国的老客户们暂时不会复购了，接下来就得拓展新客户了。”只是，接下来不管是拉新、买流量、测试新品，所有环节的成本也就注定水涨船高了。 对林振强来说，虽然物流的涨价还能接受，但“只要增加1美元的成本，利润就得少1美元。”对林振强们来说，一笔笔小账累积起来的小开销，仍然是小刀割肉，“让人肉疼。” 但无论如何，美区的用户需求一直都在。“不管关税涨不涨，物流价格变不变，美国用户也得穿衣吃饭，也有柴米油盐酱醋茶的要求。”林振强们仍然决定留在美区，毕竟，只要客户有需求，买卖就总有办法能做。 （文中林振强、陈立、张永为化名）

AI重构商业世界的轰鸣声中，挑战正在持续。 日益剧烈的市场竞争，用户注意力碎片化和营销场景精细化，已经提升了生意难度。如今AI掀起时代浪潮，又加深了一重认知难度，商家很难深入理解AI技术并将其应用到自己的生意中，大多数人高估了应用AI的难度，也低估了AI渗透全生意链路的价值。 面对这种技术供给与需求感知的断层，我们有必要去建立一个共识——AI并不是浮躁的“噱头”，让其价值渗透到生意全链路并带来实效增长，才是商家与平台共同的需求与目标。 对于电商行业而言，这一问题显得尤为重要。今年开年，阿里妈妈围绕“AI赢新·高质增长”战略发布“科技向好、品牌向新、经营向优”三大方向，贯穿阿里妈妈年度的技术能力及政策升级，锚定扶优扶新。3月，阿里妈妈首次公布AI全链路经营提效路径。 4月24日，阿里妈妈在上海举办「2025阿里妈妈质赢618·增长策略发布会」，将开年发布的AI战略和三大方向从顶层规划到落地到大促实战中。过去几个月里，阿里妈妈以AI驱动为商家带来了高质增长结果，更重要的是，为商家提供了一份“质赢618”的经营指南。 会上，阿里妈妈商业化运营中心总经理树羊分享了以下几个数据： 在科技向好方面，AI经营提效效果显著。全站推广「AI效果智达」已全量上线，ROI稳定交付且提升16%；今年阿里妈妈的AIGC图生视频能力，已经助力商家实现CTR提升65%；使用过AI小万诊断的商家对比未使用商家拿量提升5%。 在经营向优方面，持续以AI能力助优、政策扶优。年初推出的异常秒退订单返款政策目前已覆盖全量商家；2月阿里妈妈全站推广推出的全站净成交能力，通过AI识别拦截秒退用户，投放计划退款率降低18%，该能力五月即将全量上线；2025年1-3月，阿里妈妈扶优投入共计超10亿。 在品牌向新方面，阿里妈妈助力潜力新品投放打爆率提升2.5倍，趋势商家通过广告引导成交同比提升78%，新品新趋商家都实现全域增长。 在这样的背景下，今年618阿里妈妈全新发布三大红利：AIGX能力交付全面提效、种“搜”一体提升全域品牌力和史无前例的高额投入加码，进一步加大“扶优扶新”的支持力度。无论是优质的货品还是内容，都将获得平台更大的流量倾斜与支持。 阿里妈妈商业化运营中心总经理树羊 01 「AI全链路」交付提效， 助商家质赢618 传统电商运营逻辑中，商家围绕“货”的经营仍面临痛点。 一是“选不准”。面对庞杂货盘，商家习惯于依赖人工经验去筛选主推品，但经验主义难以穿透消费趋势变化。尤其618这类大促节点，缺乏对平台趋势品、潜力品的预判能力，就容易导致货品与流量匹配效率低下，错失增长机会。 二是“投放难”。单商品的运营就已要兼顾ROI、GMV、增量等多重目标，人工调优成本高、效果不可控。更难的是过度聚焦单品运营，还会导致全店资源协同性差，缺乏货盘联动的全局经营视野。 针对这些货品运营痛点，阿里妈妈的核心思路落在了一个关键性的产品上——今年5月，“全站推广”将融合多场景能力，升级为“货品全站推”，助力优质商品付免联动，拿下全域增量。 此次升级，阿里妈妈聚焦三个方向，构建起了“让好货更好卖”更完整的解决方案。 操作进一步极简化。升级后的“货品全站推”，将会通过全店商品一键托管模式来降低运营门槛。对于中小商家来说，系统自动识别高潜力商品并分配预算，自己无需研究复杂投放策略；对头部商家，AI接管日常的调价、选品等程序化、重复性工作，就能释放人力去专注货盘优化。 更能体现AI深入细节去提效的还有“AI选品+AI出价”这个双引擎。 AI选品，其本质是从传统人工经验选品向AI全局扫描货盘的跨越。电商生意竞争激烈，大促节点更是万箭齐发，商家手里即使有好的货品也容易被大促的流量洪峰淹没。这时借助AI就能以更全局视角，围绕货品生命周期做建设，明确锁定优质新品、潜力品、机会爆品这三类制定差异化方案。 具体而言，针对优质新品，AI通过设计专属出价及流量机制，提升拿量速度和成交转化。针对潜力品，则是通过控投产比出价，结合直接成交目标调优，加速潜力商品全域打爆。针对机会爆品，AI则是在保障成交稳定性的基础上，积极探索成交增量，助力商家打造具有市场影响力的“黑马”商品，抢占品类发展红利。 再看AI出价，其核心价值在于交付能力的提升。AI可以确保ROI的稳定交付，为商家的投放“托底”，提供坚实的风险屏障。 人和词方面，定向TA人群及货品追投能力全面升级，帮助商家更精准实现人货破圈。 阿里妈妈通过万相台无界版人群推广场景，从“本店增长-同行竞争-跨域破圈”三维度助力商家挖掘潜力人群。AI则带来了进一步提效——“动态推人”，解析高频营销场景，结合流量特征智能推理，清晰决策优化目标，实现高效人群匹配。 而关键词推广场景中AI动态词包的推出更是进一步提升了商家的经营效率，不仅降低人工选词成本，更重要的是依托AI产出词包，动态更新，助力商家抢占流量先机。 不难看出，在商家经营过程中，阿里妈妈AI的价值并非局限于单一环节的“外包式服务”，而是展现出了全局性、系统化的赋能作用。 02 种“搜”一体激活消费， “品牌新力”科学度量 在全域种草方面，618期间依托星任务积累的海量数据沉淀，阿里妈妈推出“星伴计划”，通过四大核心机制助力商家构建全链路营销闭环：整合全链路数据回传，打通商家从种草到转化全周期运营；创新资源反哺机制，爆文效果与优质流量追加形成正向心智循环；引导用户回淘搜索、购买，持续拓宽品牌人群资产池；打造淘内专属承接场景，实现精准流量高效转化，实现生意经营提效。 此外，现在也是品牌商家发力的绝佳时机，阿里妈妈释放种“搜”一体全域品牌力提升红利，通过Uni Desk全域媒体合作扩容，新增更多出行、阅读、Z世代年轻人等垂直圈层以及重点城市核心商圈交通场和线下户外屏媒体场域，助力品牌商家质赢全域精准拉新。 另外今年开年发布的「品牌新力-WIN IN NEW种“搜”一体度量衡」，从淘外到淘内，通过搜推开屏-特秀-超级品专等产品的深度联动，科学打造AI品牌全域心智增长的实现路径。 过去谈及品牌心智建设，往往停留在感性认知层面——消费者脑海中关于品牌的事实联想与情感共鸣难以量化评估，如同雾里看花缺乏明确标尺。如今阿里妈妈"品牌新力"评估体系正破解这一问题，通过上述运营路径，定义全域触达、互动加深、用户回搜三大科学度量指标，将品牌心智资产转化为可追踪、可运营的数字资产，以AI驱动产品能力为商家提供一站式品牌心智交付能力。 03 「AI驱动」价值渐显： 全局、深入、有效 这也正是阿里妈妈以AI驱动生意增长的独特之处——更全局、更深入、更有效。 此前「深响」在与不少商家交流时，大家会担忧AI技术是否会引发新一轮的“剧院效应”，让所有商家再次陷入无休止的内卷？阿里妈妈的AI实践给出了截然不同的答案。它并非简单的“加速包”，而是能够根据不同商家的人群特征、货品属性以及内容偏好，提供高度个性化的增效方案。这是种“量体裁衣”式的AI服务，会以商家自身情况为出发点，有的放矢地解决营销痛点。 对商家而言，阿里妈妈的AI体系还具备一站式服务的便捷性。商家无需在多个平台间切换，也无需掌握复杂的AI技术知识，即可轻松享受AI带来的营销红利。这种低门槛、高效率的服务模式，有效减轻了商家的心理负担，让更多商家能够勇敢地迈出数字化转型的第一步。 转眼间，2025年已经过去了一小半，618这一上半年的关键节点也到了紧锣密鼓的备战期。 阿里妈妈以AI驱动诸多产品和策略升级的同时，也加大反哺力度，提供专属激励和丰富补贴——阿里妈妈将投入30亿红包补贴，商家可灵活参与不同赛道叠加激励。阿里妈妈面向全量商家推出“质赢618消耗返计划”，单商家累计红包激励最高达到100万；面向品牌商家推出“质赢618品牌扶优计划”，单商家同期投入反哺最高可达50%；全站推广“质赢618货品增长计划”，单商家增量最高叠加返10%。其次，阿里妈妈面向内容营销商家发布了“质赢618内容增量计划”，单商家最高可获超2000万优质流量助推。 平台对商家扶优扶新的决心，在持续升级的AI能力和持续加码的补贴激励中体现。站在商家角度，618大促即将拉开帷幕，谁先理解了AI的价值，并真正落地运用在自己的生意里，自然就能早一步把握平台红利，在激烈市场竞争中占据有利地位。

2025年开年，京东跑步入场外卖行业，让沉闷已久的互联网公司终于又有了一丝「活人感」。 4月21日，社交网络有人晒出了刘强东亲自为其配送外卖的合影，画面颇为诙谐。有网友扒出，刘强东上一次亲自送外卖还是2018年为了力推京东奢侈品快递服务。时隔7年，刘强东再次亲临一线。 当然质疑声也随之而来。人们似乎常常忽略，外卖是一个已经成熟发展十几年的赛道。饿了么诞生于2008年，美团外卖诞生于2013年，但因为商业模式问题，外卖天生就是「Hard模式」，赔本吆喝是行业特性。摩根大通曾估算，美团2024年外卖净利润率仅为2.8%，而日单量仅有美团四分之一的饿了么甚至至今没有盈利。 此前，字节和快手都希望在外卖领域大有作为，但最终还是把业务重心转至到店。 一位从业者告诉《降噪NoNoise》，京东可能期望在618前让外卖达到某一个量级，如果单量能够稳定在大几百万就可以做下去。现在的大额补贴并不知道能持续多久，但撤掉大额补贴后的真实单量，才是验证其可行性的关键，这一结果最快几个月内就能看到。 尽管有日均1000万订单量和一定的配送基础在手，但想要真正深入美团饿了么腹地，这场持久战的消耗也可以想见。有江浙沪区域的本地生活服务商估计，京东目前一天补贴约有2000万元。 面对这样一个结果未卜的低净利市场，京东为何孤注一掷、狂砸百亿补贴？唯一的可能是，外卖之外还有托底之物。 01 外卖只是打头阵 京东正通过这场空前绝后的「补贴战」将外卖战局推至高潮。 百亿补贴后的外卖价格有多夸张？3块9的库迪生椰拿铁已经卖掉了2000万单。蜜雪冰城茉莉绿茶三杯6块8，霸王茶姬5块一杯，有网友分享，作为京东Plus会员，他几乎可以天天喝到1块2的茶百道。 社交媒体上有网友发布的相关截图 面对京东的攻势，美团也不甘示弱。除了正式发布即时零售品牌「美团闪购」，美团外卖宣布，未来三年美团外卖将投入1000亿元用于红包补贴。 有本地生活服务商从系统看到的数据显示，前几天通过美团「神抢手」补贴，一点点、奈雪、蜜雪冰城、星巴克等都有几百万单销量。也有用户发现，9块9的瑞幸、18块5的星巴克同时出现在「限时加倍补」活动当中，充当引流品。 美团外卖上线的「限时加倍补」活动 即便是京东过去强势的3C领域，美团也选择正面硬刚。近期，美团家电数码全部上线国补，在国补基础上，美团还额外提供平台优惠券。在美团闪购页面随处可见满3999减200、满1999减100的手机大额优惠券。 这场战事涉及的不仅有用户补贴、骑手社保、餐饮商家佣金。上述服务商透露，目前京东外卖给到服务商的政策是流水返点1.5%，部分地推与之前做支付宝碰一碰的是同一拨人。据他了解，京东在2024年挖来原美团最高决策机构「S-team」核心成员老K——郭庆统筹达达、京东秒送业务后，郭庆又挖来原美团苏州市场外卖负责人等原美团外卖干将。 也就是说，京东外卖与美团现在是「最熟悉的陌生人」模式。 不管是对服务商的高比例流水返佣，还是挖人的生猛，都可以看出这一次京东拿下外卖市场的决心。 过去三年，包括京东在内的电商平台增速放缓已成事实。 与此同时，美团通过「外卖送万物」的方式切入电商，在医药、3C、日用品等品类对传统电商形成威胁。美团CEO王兴去年表示，从长远来看，即时零售或将占据电商市场10%以上的份额，后续会考虑如何进一步提升即时零售的渗透率。 在行业竞争语境下，京东做外卖被认为是不得不做的「防守」，是围魏救赵——这个「赵」，从业务层面看是电商核心业务。 但这未必是一场战争的全貌。 牵制式的互入腹地，是美团打车上线后出现的滴滴外卖，是程维的「尔要战，便战」，但刘强东不是年轻气盛的创业者。 美团闪购高峰期日均1800万订单的数据，与其说刺激到了京东，倒不如说启发了京东，令其重新审视战略布局、用新的逻辑重估一些业务的战略价值。 有机构预测今年即时零售市场或达7000亿 图源：开源证券 目前来看，即时零售的「框架」有望让之前那个散大的京东，被粘合起来。 比如去年下半年，京东旗下线下商超业务——七鲜就大力推行「击穿价」、「降低运费门槛」、「京东Plus会员免邮服务」，显示出对即时零售的迫切渴求。同时，七鲜也在加快布局，计划在今年6月底前在天津新增20家仓店，北京也在加速扩张。 而据媒体报道，美团小象超市（原美团买菜）近期正在考虑重启线下开店，首批门店或将落地北京、杭州等地，目标5月开出首店。 在竞争对手的陪衬下，京东在即时零售领域的既有投资，有了新的价值。 02 百亿补贴之外 京东还有底牌 京东CEO许冉日前受访时提到，全国有超10万家京东品牌线下店上线京东秒送。 在《降噪NoNoise》看来，即便京东外卖最后高开低走，只要补贴够持久、占住用户心智，仍可以盘活京东之前重金投入却长期不见起色的那些重资产、创新业务。从这个角度来看，外卖百亿补贴花得并不亏。 这些业务布局大多围绕线下零售展开。如果细数各大电商公司的线下零售布局，大概没有几家能比京东更激进。 即时零售的风只是这三年才吹到了美团、饿了么——2022年二季度，美团将即时零售纳入核心本地商业板块，同年5月，饿了么通过全能超市业务将赛道扩展至即时零售，但京东涉足即时零售的时间要早得多。 刘强东的即时零售梦始于十年前。2015年京东上线了O2O平台「京东到家」。为了支持平台业务，京东彼时通过频繁外部投资、战略合作补齐配送能力和商家资源。 在业务资源端，京东首先布局的就是外卖。2015年1月京东成为饿了么E轮投资人，几个月后，市场上一度传出京东洽谈收购饿了么并准备将其整合到「京东到家」。 这大概是京东距离孵化「美团闪购」最近的一次。 在饿了么短暂出现在京东到家外卖频道的同时，京东又火速入股当时的生鲜行业翘楚——永辉超市，斥资近43亿获得后者10%股份。永辉的生鲜供应链是京东和电商同行们的一大短板，永辉的全国门店则为京东到家提供商超类订单的履约职能。 沿此逻辑，京东还投资了北京华冠超市、湖南步步高超市，收购沃尔玛1号店。作为收购1号店的一个随赠品，沃尔玛全国门店上线京东到家。2017年，京东再度出手投资社区生鲜店钱大妈。 生鲜、食品和日化，都是即时零售的主需求品类，也是京东在O2O领域合纵连横的重心。不过从事后发展来看，从非餐品类切即时零售，与从餐饮品类切即时零售，难度不是一个量级。 在即时运力层面，2016年4月，达达与京东到家合并为达达-京东到家，京东以2亿美元获得达达47.4%股份，成为其最大单一股东。因为持续亏损，在很长一段时间里，达达一直被贴上「京东最失败的投资」的标签。只能说，彼时达达的时代还没有到来。 如果从时间线来看，2017年是京东即时零售梦从高举高打到归于冷却的一个转折点。在O2O叙事驱动下，京东到家补齐配送、供应等基础设施，但即时零售的用户消费习惯、需求远未培育起来。 2017年达达-京东到家收入12.2亿元，当年11月，公司日单量峰值刚刚突破800万。而现在，京东外卖从日单100万到500万，仅用了22天。2017年-2019年，京东到家同比收入增速一路下跌。 2017年开始，新零售成为比O2O更性感的一个大方向，京东也是从这一年开始进入疯狂下场开店的阶段。 此时互联网公司的业态拓展有两条主线：一是以盒马鲜生为代表的生鲜超市，实现线上线下流量打通。2018年，京东的首家线下生鲜超市「7FRESH」开业，并喊出5年开店1000家的目标。但在当时语境下，7FRESH被认为是京东对标阿里的跟随性业务，只是「人有我有」的角色。生鲜超市背后的半小时达、极速达有可能对即时零售产生的影响，在当时并未受到重视。 二是在低线市场的便利店改造。京东、阿里不约而同都盯上夫妻老婆店。2017年，阿里开始讲天猫小店的故事，京东则宣布推出百万便利店计划，宣称未来5年将在全国开设超过100万家京东便利店。 但此时，京东布局便利店的目标并不是为了即时零售，而是输出供应链和金融服务。京东便利店和天猫小店都属于雷声大雨点小，此后关店新闻屡有传出。有小店店主提到，加盟京东便利店除了品牌优势，其他优势好像并不多，而自己最关心的线上线下打通的问题，却没有实现。 同样在2017年，京东宣布年内将开设1万家家电专卖店。很明显，这些专卖店无非是京东3C家电业务在线下的延伸，目标是捍卫垂类市场份额。 京东家电专卖店 图源：京东黑板报 2019年开始，阿里、京东都从拼多多带给的危机感中回过神来，开始布局下沉市场。在一次高管闭门会议中，京东明确了将下沉市场作为接下来的投资重点。京喜、淘特都是这时期的战略产物。 相较之下，这一阶段的线下零售投资乏善可陈。业内关注比较多的是斥资近30亿元对五星电器的全资收购。作为在华东地区拥有超220家直营店、近500家乡镇店的五星电器，正好补充了京东家电在低线市场的真空。 整体来看，这个阶段的京东暂时无暇顾及即时零售的旧梦，而美团闪购却在同一时期开始发力。 在这之后，京东还跟进过社区团购、线上买菜等创新业态，但都没有等到一个可以将线下零售业务全盘打通的机会。 突然的疫情加速了消费线上迁移，也让即时零售一下子打开局面。历史的偶然性往往会改变许多事态的进程，远如1453年的拜占庭首都君士坦丁堡被围攻战期间，士兵忘了关城墙上的一道小门，结果导致一个帝国诡异陷落；近如前几年经过抢菜的全民历练，用户对半小时买万物的品类越来越有想象力。 消费习惯培养起来了，京东到家却没有吃到最大红利，反而是要「送万物」的美团，找到了增长新故事。 尽管达达2020年上市时强调，「即时零售，以及零售的本地电商化将是我们最大的历史机遇」，京东小时达、秒送等对应业务布局也在跟进，但美团闪购此时已经壮大。 2021年，代表京东大店业态的京东MALL正式落地。这也意味着京东开始回归和专注自身战略，开始思考其家电3C优势与新业态的融合。此后，京东又陆续开设了京东新百货和京东城市旗舰店。 2021年9月，首家京东MALL落地西安 京东方面去年就曾表示计划在全国布局20家京东Mall、200家城市旗舰店以及超2.5万京东家电专卖店和家居专卖店，实现从一线省会城市到县乡镇村的线下门店全覆盖。 如果说要在存量市场找增量，那么京东线下布局仍然有着不可替代的优势。 03 京东即时零售养兵千日 现在有了大机会 可以预见一旦外卖有所起色，过去京东在线下零售的布局将会被激活。之前分散的线下零售投资将可能通过外卖这张大网牢牢粘合到一起。 从业务层面动作来看，京东2023年前后开始又燃起了即时零售的雄心。先是京东集团新成立了创新零售部，整合了七鲜、京东拼拼、前置仓（京东买菜）等业务成为独立业务单元，使命是深入零售线下业务布局，探索创新模式。 至2023年7月初，京东便利店1500家门店入驻京东到家，为全国消费者提供「小时购」服务；8月，京东便利店被曝重启招商，准备扩大规模。 同样在2023年，之前一直在收缩的七鲜超市，开始进入开店扩张周期，且在并入京东买菜后开启了围绕店仓协同的重新整合。2024年，完成融合后七鲜开始纳入「1店+N仓」即时零售新模式的布局。 零售商超+前置仓的辐射模式，可以说是山姆会员店凭借一己之力，给国内零售商带了路。这一点，山姆配送商达达应该最有体会。 所以沿着京东即时零售布局的起伏来看，高调送外卖只是新一轮进击的开始。而美团更像那个标靶，与其说牵制，倒不如说京东借势继续盘活线下零售渠道，做厚京东零售。 有时候，大公司的许多业务创新看似任性、感性或者跟风，但在长期战略和时机的串联下，那些零散的布局随时有可能发生新的化学反应。 比如美团也不是在所有创新业务中所向披靡，2017年的小象生鲜超市、2020年试水电商方向的团好货、社区团购方向的美团优选、线上自营的美团买菜（现名：小象超市），都遭遇过碰壁、收缩和暂时「关小黑屋」，但现在小象超市已经是美团食杂零售事业群最重要的业务，小象生鲜据传5月也会重启。 小象超市的推广近期频频出现在朋友圈广告 关键是保持定力和进化的能力，留存火种。因为时机有的时候真的太重要了。 对于京东而言也是如此。早年间，京东众多线下投资布局都不被看好，甚至在阿里等电商巨头积极售卖新零售资产的同期，京东仍然没有停止线下狂飙。结果就是，近十年京东已布局数十种线下实体业态。不声不响间，这些业态已完成从大型零售门店到小型社区店的覆盖。 如今回看，在电商改造夫妻老婆店、线上线下数据打通的背景下出现的京东便利店，发展遇阻，但在门店+前置仓的新模式，便利店正在成为即时零售在日用品领域的主要供给方之一。 而高开低走的七鲜，在新零售故事中只落得亏损、关店、规模草草收缩的境地，毕竟拥有500多家门店的盒马也只是刚实现年度盈利。但在京东展开的即时零售版图中，七鲜又回到了重要位置，此时盈亏似乎并不是最重要指标，自营规模才是。 沿着相似的逻辑，京东清仓步步高、永辉超市等商超。因为大型零售商都要自己掌控线上业务和用户数据，建自己的APP，即便入驻第三方平台，他们也不介意多一个渠道，对京东想要的用户黏性和频次来说，导流效果未必好；不如做自营模式，以差异化培养用户或消费人群的下单习惯。 和京东当初构建的物流体系相似，那些庞杂的线下店也开始辐射到地方城市的「毛细血管」，成为民生基础设施的一部分。伴随着即时零售概念的渗透，可能随时产生新的裂变。 不难看出，外卖只是拓宽消费频次，盘活全部场景的流量入口。京东的真正目的，或许是整合线上资源、社区团购、自营店仓等场景，调动全部业务线、外卖骑手，去拓宽零售基本盘的时效和渠道。 只是想要实现这个宏图，眼下京东面临的挑战不小。首先是百亿补贴取消后的流量留存问题。 补贴后的用户留存，会员转化，仍需要进一步的探索和观望。 此外，消费者发现在京东App界面上，外卖商家商品数量，页面设计等，丰富度远不如美团。想去冲击撼动美团的地位，可能还需要相当的耐心。 尽管刘强东对外强调，京东外卖净利率永不超5%，为商家减负，为骑手缴纳社保，用利他形象打破行业困局，但外卖本质还是旧世界的故事。 有关即时零售和线下复苏的新故事，新增长，将会给京东下一阶段发展带来更大价值，这才是京东真正想要的。

过去大半年里，在“扩内需、稳经济”的宏观政策引导下，国补（消费品以旧换新国家补贴政策）作为提振消费的主要抓手之一，已带来看得见的乘数效应。 以家电行业为例，国家统计局数据显示，2024年9月国补政策推出后，家电社零增速持续领跑大盘，去年全年家电社零总额突破万亿，累计同比增速12.3%，这一数据超过2017年的9454亿元峰值，不少家电厂商也将“国补驱动”写在了财报里。 不过，和上一轮大规模的家电下乡不同，在电商普及的今天，国补消费呈现出新的趋势：于消费者而言，线上平台成为主要购买渠道；于依赖线下渠道起家的家电家居、3C数码品牌而言，把握这波政策红利的关键在于线上渠道的深耕细作。 2025年，国补有哪些变化？国补生意怎么做？本文我们试图回答这两个商家最关注的问题。 01 新一轮国补的三个变化 表面来看，国补遵循“国家补贴、消费者领钱下单”的简单逻辑，实际上需要各地政府、电商平台和品牌多方协同，才能放大补贴效果。2025年，新一轮的“国补”有三个明显看得见的变化。 首先，在消费者端，相较于去年对国补政策刚进入视野，2025年，经历了上一轮的国补热，消费者对国补政策的认知度显著提升，市场研究机构GfK的用户调研显示，知晓2025年国补政策的用户已达65%。 同时，消费决策也逐渐趋于理性，用户习惯搜索、浏览国补政策，产品信息，真实反馈等多元内容后再购买。在抖音电商，#手把手教你领手机平板国补、#一条视频告诉你国家补贴怎么用 等国补热点迅速占领种草榜前列，#国补 相关短视频播放次数也已超37亿次。 用户消费心理变化也推动品牌商家转向精细化经营的深层较量。在国补的同题作文下，商家唯有锚定与国补政策适配、与目标客群需求契合的渠道，才能最大化政策杠杆效应，实现流量转化与品牌价值沉淀的双重目标。 因此，有不少品牌商家将抖音电商视为2025年把握国补的新阵地。「财经无忌」了解到，自2024年底上线国补功能，抖音电商截至目前，国补业务已覆盖全国28个省份，累计领取补贴资格超千万人次，涵盖手机、家电、家装等多个重点品类，参与商家近5000家且规模持续扩大。 增长数字背后折射出国补经营风向的新变化——以抖音电商为代表的全域兴趣电商平台已成为商家销售家电、3C数码等耐销品类的核心阵地。 但另一个问题也浮出水面：为何是抖音电商？ 02 国补增长铁三角是什么 在市场的固有认知里，平台对国补的响应速度往往被视为决定增长潜力的关键因素。但国补作为动态政策，制定科学、精准经营策略更为重要。「财经无忌」获悉，抖音电商在深入研究各地国补政策的基础上，还同步搭建了专业团队，为商家提供全方位支持。 抖音电商国补业务高增长在于平台搭建了一个更适配用户国补消费决策链路和商家国补增长需求的“增长铁三角”。拆解商家增长案例后，我们发现，这个“增长铁三角”具体表现为：内容力、体验力、营销力。 1、创意内容，产品种草更有确定性 参与国家补贴政策的产品多为单价较高的耐用消费品，购买这些品类时，消费者倾向于全面收集产品信息经过综合比较后再做出决策。在此过程中，信息获取的完整性和决策辅助的有效性，直接影响着消费者的购买意愿与最终选择。 与传统货架电商相比，抖音电商依托图文、短视频、直播等多元内容载体，在这方面天然具备优势：一是内容呈现形式丰富，品牌通过将产品卖点融入生活场景，在高密度信息传递中快速建立用户认知与信任；二是互动性强，更容易转化，商家可以通过达播、店播等形式，借实时互动增强用户参与感，有效刺激转化。 我们观察到，目前抖音电商涌现出两类极具代表性的“国补内容力”打法：一是差异化内容创新，精准激活潜在消费需求。 小米、TCL、林氏家居、蓝盒子等品牌借势总裁IP，负责人亲自下场为产品“代言”。一面，在短视频场景中，总裁手把手教学“国补怎么买手机更划算”等实用内容，用真诚拉近品牌与用户距离；另一面，总裁勇闯直播间，讲述产品故事和品牌理念，潜移默化中传递产品核心优势。 华为则联动多领域达人针对细分客群定制内容。品牌邀请科技垂类达人硬核测评，以详实数据与深度解析赢得追求极致性能的“参数党”认可；联动生活类达人围绕哪吒、开学季等热门话题进行创意演绎，引发强烈共鸣。 二是借势营销大事件，实现声量销量双爆发。 在行业顶级盛会AWE（中国家电及消费电子博览会）上，抖音电商携手格力、添可、科沃斯、MOVA等众品牌参展，打造线上线下联动营销事件。值得重点关注的是，海尔组织了一支“总裁团”，在央视知名主持人的陪伴下，带领观众沉浸式“云”逛展，通过现场科技体验和专业细致的讲解，点燃用户消费热情，实现销量爆发，带动品牌官方旗舰店成为大家电成交榜TOP1。 2、操作简单，销量转化更高效 国家补贴政策虽为消费者带来利好，但部分消费者却对申领国家补贴采取观望态度。剖析其背后原因，申领流程步骤复杂使得许多消费者望而却步。因此，优化和完善用户国补体验也一直是平台关注的重点。 「财经无忌」实测发现，用户直接在抖音站内搜索“国家补贴”、“国补”等关键词就能一键直达国补专属页面，并借助清晰的步骤指引在实名认证-领券-使用三步内完成补贴资格领取。甚至，平台能够自动精准识别用户所在区域，根据当地政策快速匹配适用的补贴项目，在提升用户申领补贴的便捷性与成功率的同时，带动相关商品销量的高效增长。 同时，抖音电商依托全域优势，覆盖用户“领取补贴-产品选购-完成下单”消费全链路，实现政策补贴与消费转化的无缝衔接，多维度助力商家业绩跃升。例如，参与国补活动的商家可以在标题中增加“国补标识”，增强用户对优惠信息的感知度；商城首页、超值购等核心流量入口进行高频次曝光，广泛触达潜在目标人群；无需繁琐的跳转，即可直接一键下单心仪好物。 3、定制营销IP，拓宽国补生意边界 当然，对品牌来说，想要“承接好国补专项”，更关键的是借势而行，所谓的“势”就是抓住平台为国补定制营销IP，其优势在于整合了平台充沛的流量和营销资源，能集中力量办大事。 「财经无忌」了解到，年初至4月，抖音电商疯狂国补日计划举办超20场活动，覆盖了20个手机、家电、数码、家具等领域的头部品牌。 品牌们拥抱“疯狂国补日”的原因也很简单。一平台与商家形成补贴合力，通过双重让利，商品价格更具优势，直接刺激消费者决策；二是IP自然流量大，品牌能够借此东风，有效拓宽新客规模，将潜在消费者转化为实际用户；三是平台为活动提供达人、搜索、商城等多维度资源矩阵，全方位助力商家做大GMV。 更为关键的是，商家还可以借定制营销IP的全域资源，走出一条差异化的品牌破圈之路。事实上，不少品牌在“疯狂国补日”活动期间通过打造特色化“国补店播”成功破局。 以海信直播间为例，“当红辣子鸡”宇树机器人花式秀才艺，换肤走秀，角色模仿秀、大跳APT热舞，直播间互动率提升20%。活动期间，国补GMV创品牌记录；美的店播打造情景小剧场，达人冉高鸣化身“国补诊仙”，妙语连珠，讲解国补政策与产品亮点，当日直播场观就突破90万；荣耀产品经理组成“GT 天团”在天津极地海洋馆展现产品湿手触控、防水等卖点，引发全网热烈热议。 这些品牌在“疯狂国补日”活动中积累的特色内容与创新打法，不仅实现了品牌声量与销售的双重提升，更为重要的是，通过用户在活动中的真实反馈，进一步优化营销策略，为后续618等重要促销节点的爆发积蓄力量。 03 夯实经营力把握国补红利 新一轮的国补浪潮下，品牌商家需要重点关注两条主线—— 一是敏锐捕捉“国补”机遇。国金证券指出，进入政策实施的后半程，补贴覆盖品类将进一步扩容，由此带来全新的品类增长机遇，同时，补贴门槛的下调将显著提升消费积极性，尤其能够充分激活下沉市场的消费潜力，点燃区域市场的“国补热情”。 品牌商家若想充分把握这两大政策红利，不妨重点布局抖音电商，依托平台全域优势，顺势而为，在竞争中抢占先机，收获看得见的增长。 二是从长远发展来看，将国补作为发展契机，全面夯实抖音电商全域经营能力。紧跟平台节奏，提前做好618等年度大促的筹备工作，为爆发式增长奠定坚实基础。 随着“国补”升级，商家经营转向全域经营能力的竞争，国补是补贴战，也是洗牌战：“可能逐步淘汰掉部分产品和履约跟不上发展的品牌和渠道。”有行业人士向我们解释。 回顾历史，“家电下乡”政策曾加速推动家电市场的格局分化。此轮国补也将涌现出新一批的胜者，谁能抓住这个机会，谁就能成为新的赢家。

4月21日，一场主题为“谈不拢就“刑”——合法权益如何保护”的研讨会在北京泽亨律师事务所举行。 据悉，本次研讨会除多名法学专家、律师外，还有10多家媒体记者受邀参与并进行了深入探讨。 作为主要案例，也是本次研讨会争议最大的是贵州省松桃县民族中学学生食堂和超市的经营权争议。 日前，贵州省松桃县民族中学学生食堂和超市的经营权争议引发舆论关注，包括凤凰网在内多家媒体都给予的转发关注。 据了解，2014年6月，松桃县教育局与松闽公司签订了“学校食堂及超市（含澡堂）BOT协议”约定松闽公司投资2300万元，帮学校建设大食堂和承担小食堂及朝事的工程款，且每年出10万元助学金，从而获得学校大、小食堂及朝事的20年特许经营权。 随后松闽公司出现了资金困境，便提出以大食堂20年经营权抵押给政府，申请1200万救急资金。而松桃县教育局也在此时向县政府提出收回民族中学的小食堂及超市。 实际上，上述“BOT协议”是有明确“禁令”的。2011年11月9日，贵州省教育厅出台了《关于加强全省中小学幼儿园食堂管理工作的意见》明确指出，从2012年春季学期起，食堂一律不得对外承包，已对外承包的必须终止合同。涉及承包商投资修建的食堂和购置的设备，由当地政府组织评估收购。 时间来到2016年1月26日，当地召开了“关于回收松桃民族中学学生食堂和超市有关事宜”的专题会议，由该县教育部门与松闽公司就回收具体事宜签订相关协议。 据当事方在研讨会现场介绍，当时双方口头约定的仅是大食堂（不含小食堂及超市）回收金额是2000万左右，但没签具体协议，1200万只是预付款。期间松闽公司将上述食堂、超市的16年经营权转租给宋某、彭某等三人。2021年7月5日，松桃县教育局要求食堂整改，并清退二级承包商。面对清退二级承包商的高额违约金，松闽公司只好与吴某等十一位第三方达成合作，共同经营剩余的特许经营期限12年。 吴某等人支付了800万元，并将食堂和超市重新装修、购入新设备，又花费数百万元。 事情转折发生在2024年，春节期间松桃县教育等部门与松闽公司老板翁祖文谈判，将1200万尾款砍到300万并收回经营权，但翁祖文不同意。 2024年11月8日，翁祖文因污染环境罪和非法占用农用地罪被判处有期徒刑九个月，并处罚金1万元。 12月16日，在翁祖文被捕入狱的一个月后，松桃县法院对此案出具了《民事调解书》，称双方当事人包括翁祖文自愿达成协议，包括解除“BOT协议”、返还特许经营权并清退相关人员，除1200万预付款外，县教育局不再支付任何费用。 但翁祖文方面否认自愿签署。同时，上述协议的签署时，作为第三人的吴某等人并不知情。 很快，铜仁市另一家餐饮公司进入民族中学食堂进行运营。 2025年2月，因上述协议侵犯了吴某等人的权益，遂吴某等人将县教育局、松闽公司告上法庭，提起第三人撤销之诉，要求撤销上述《民事判决书》。 该案于4月18日在翁祖文服刑的铜仁监狱开庭。据起诉书显示，翁祖文称民事调解协议系受威胁、利诱的情况下无奈签署。 对此，北青网法治研究院副秘书长、资深律师魏景峰指出，松桃县相关部门责任人已涉嫌滥用职权。 魏景峰表示，松桃县明知贵州省教育厅于2011年便出台规定，禁止中小学、幼儿园食堂对外承包，仍然违反规定对外承包。 其二，据介绍，铜仁市另一家餐饮公司最终运营松桃民族中学食堂。如果松闽公司运营违反省厅规定，那么这家公司运营就是合法的吗？ 松闽公司投入了2000多万，只收回了部分款项，损失数百万元。另外，最终与松闽公司合作经营的吴某等人投资1000余万元也“打了水漂”。加起来，损失可能达到两千万元，投资者权益如何得到保障？ 中国社会科学院国家法治指数研究中心客座研究员、北京市京哲律师事务所副主任龚华表示认可魏律师的说法。 龚华认为，不能让民营企业为当地的违规操作埋单。也就是说，当地可以收回经营权，但前提也要保证民营资本的投资权益得到保障。 而当地与松闽公司签订的调解协议，也损害了吴某等人。龚律师认为，第三人即吴某等人的权益还需与翁祖文双方协商。 龚华进一步补充说，翁祖文因“污染环境罪”和“非法占用农用地罪”被捕入狱期间，签订了解除“BOT协议”的调解协议，其真实意愿目前也存疑。另外，“BOT协议”的调解协议是在当地的办案机关推动下完成的，是否合适？ 关于上述“BOT协议”的法律效力问题，北京市泽亨律师事务所副主任隋思金则有不同的意见，他认为“BOT协议”未违反法律或行政法规的强制性规定，合法有效。也不具备法定的可解除情形。且BOT（建设-经营-转让，build-operate-transfer）是私营企业参与基础设施建设，向社会提供公共服务的一种方式。显然，BOT协议与传统意义的承包合同完全不同，是否真正意义上违反了省教育顶出台的《关于加强全省中小学幼儿园食堂管理工作的意见》中禁止对外承包学校食堂等规定有待商榷。 隋思金还指出，翁祖文与松桃县教育局签订的调解协议故意忽视了吴某等十一人投资一千二百余万元的事实，在显示公平的情况下达成调解，种种反常让人不得不怀疑此中有暗箱交易。另外，对当事人双方的诉讼标的，第三人虽然没有独立请求权，但案件处理结果同他有法律上的利害关系的，可以申请参加诉讼，若本案调解结案吴某等十一人必须参与其中，没有吴某等十一人参与的调解在程序上违法，应予撤销。 在法律议题争议之余，有媒体记者指出，利益纷争之下，学生的食品安全和用餐权益又该由谁保证？

编译 | 金碧辉 编辑 | 程茜 智东西4月24日报道，今日凌晨，OpenAI发布图像生成模型gpt-image-1，目前已经面向全部开发者开放API。该模型不仅能够生成高质量图像，而且可以完成一些更为高级定制的功能，比如可以通过设置参数来控制审核敏感度，同时还可以控制质量、生成速度、背景、输出格式等。 与ChatGPT之前的图像生成功能相比，gpt-image-1不仅允许开发者控制生成图像的敏感度、生成效率、背景、输出格式、渲染质量和压缩质量，而且在以下几个技术层面做了升级，对敏感度进行分级控制；使单张图像生成耗时从ChatGPT时期的平均3.2秒缩短至0.8秒，完成生成效率优化；扩展输出格式至静态图、动态图、MP4、PSD等格式，升级到多格式输出支持；将分辨率细化为三档，进行渲染质量分级；开发平衡算法，做到智能降噪。 此外，新模型支持一次性生成多张图像，使用多张图像作为提示词进行合成，实现类似Photoshop的蒙版功能以及更改图片透明度等功能，这些都是之前版本所不具备的。 目前，gpt-image-1已通过API向全球开发者开放使用。在价格方面，其API使用费用为文本输入每100万token 5美元（折合人民币约为36.05元），图像输入每100万token 10美元（折合人民币约为72.1元）。图像输出每100万token 40美元（折合人民币约为288.39元）。按实际使用情况估算，生成低质量1024×1024图像成本约为每张0.02美元（折合人民币约为0.15元），中等质量图像约为每张0.07美元（折合人民币约为0.50元），高质量图像约为每张0.19美元（折合人民币约为1.37元）。Adobe、Figma等众多知名企业已将该模型集成到其产品中。 ▲gpt-image-1模型的API价格 OpenAI联合创始人兼CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）今天早晨在社交平台X上赞扬了该模型，并透露gpt-image-1模型与ChatGPT版本在图像生成速度、背景、格式上有不同之处。 ▲图为萨姆·阿尔特曼今天早晨在社交平台X上的发言 一、三大核心亮点：多图生成、图像编辑、图像变体 据OpenAI介绍，gpt-image-1是OpenAI目前最新且最先进的图像生成模型。 该模型第一个亮点是可以通过设置n参数来进行图像生成端点，并根据文本提示创建图像。 ▲图为gpt-image-1模型生成图像的具体参数 输入具体参数就可以生成一张图像质量高、高保真的图像。同时gpt-image-1能涵盖丰富多样的视觉风格，满足不同的创作需求。 第二个亮点是可以利用用户已经上传的一个或多个参考图像来创建新图像。 ▲图为gpt-image-1模型使用4个输入图像来生成包含参考图像中物品的礼品篮的新图像。 第三个亮点是能利用精确的图像编辑功能对用户上传的图像和蒙版进行“修复”（inpainting）操作，蒙版透明区域将被替换，黑色区域保持不变，且蒙版和要编辑的图像必须格式和大小相同，蒙版图像还必须包含alpha通道。 ▲图为gpt-image-1模型利用图像编辑功能进行“修复”过的新图像。 此外，据OpenAI透露，API返回的是base64编码的图像数据，图像数据默认格式为png，但用户也可以请求生成jpeg或webp格式。如果使用jpeg或webp格式，用户还可以指定output compression参数来控制压缩级别（0-100%）。例如，输入“output compression=50”的指令gpt-image-1模型将把图像压缩50%。 还需要注意的包括，方形图片以标准质量生成的速度最快，默认大小是1024×1024。 ▲图为自定义输出的具体细节。 二、支持高级功能定制，可精细化控制生成效果 基于gpt-image-1，开发者可以通过指定质量、大小、格式、压缩以及是否需要透明背景来自定义输出。例如，默认情况下API返回单个图像，但开发者可以设置“n”参数在单个请求中一次生成多个图像。 目前，图像生成功能仅可通过Image API使用，OpenAI官方表示正积极努力将支持扩展到Responses API。 在价格方面，该模型通过生成专门的图像token来生成图像，延迟和最终成本都与渲染图像所需的token数量成正比，较大的图像尺寸和较高的清晰度设置会消耗更多的token从而产生较高的成本。 ▲图为gpt-image-1模型根据消耗的不同的token数量可能产生不同费用。 Image API提供了三个不同功能的端点：第一个端点“Generations”可根据文本提示从头开始生成图像，第二个端点“Edits”能使用新的提示部分或完全修改现有图像，第三个端点“Variations”则用于生成现有图像的变体。 gpt-image-1具有高质量的图像生成和在图像创作中使用世界知识的能力。据OpenAI介绍，用户也可以将专门的图像生成模型DALL·E 2和DALL·E 3与图像API结合使用。 ▲图为gpt-image-1模型、DALL·E 2和DALL·E 3的端点以及用例。 三、复杂需求处理时间长，多轮生成难以保证一致性 尽管gpt-image-1模型功能强大且用途广泛，但仍存在一些限制。 在内容审核方面，所有的提示和生成的图像都将根据OpenAI官网的内容发布政策进行过滤。在使用gpt-image-1进行图像生成时，开发者可以使用“moderation”参数控制审核的严格程度，该参数支持“auto”（默认，标准过滤，限制创建某些可能不适合年龄的内容类别）和“low”（限制较少的过滤）两个值。 gpt-image-1在其他方面也有一些限制。比如，该模型在处理复杂的提示可能需要长达2分钟的时间，存在消息延迟现象；同时，在文本渲染上，gpt-image-1相比DALL·E系列有显著改进，但在精确的文本放置和清晰度方面仍可能存在问题；在一致性上，gpt-image-1尽管能够生成一致的图像，但在多轮生成中，对于重复出现的角色或品牌元素，可能偶尔难以保持视觉一致性；在构图控制上，尽管gpt-image-1在遵循指令方面有所改进，但在结构化或对布局敏感的构图中，精确放置元素可能仍有困难。 结语：OpenAI新模型API，解锁图像创作更多可能 OpenAI推出的gpt-image-1模型为开发者带来了强大的图像生成工具，其丰富的功能和特性有望在图像创作、设计等多个领域得到广泛应用。 尽管存在一些限制，但随着技术的不断发展和优化，未来其图像生成能力可能会进一步提升和完善，或为用户带来更多的惊喜和可能。

作者｜宋思杭 编辑｜苗正卿 虎嗅独家获悉，“AI大模型六小虎”之一百川智能（下称”百川“）近期正在发生成立后重大的组织架构变化，而其背后的核心原因是百川业务重心的调整。据多位接近公司的独立信源透露，医疗业务总负责人李施政已经开启离职倒计时，即将完成最后一步离职程序。 另有知情人士告诉虎嗅，百川的医疗业务未来将由娱乐业务总负责人高嵩“跨界”接任。就此，虎嗅向百川核实，对方予以否认。有接近百川方面人士告诉虎嗅，“李施政”的后续接任者暂时未定。 值得注意的是，李施政是王小川从搜狗带到百川的老班底，在搜狗时期担任“搜狗医疗副总裁”。在李施政之前，另外两位出身“搜狗老班底”的百川高管已经离职：洪涛，百川CMO、商业副总裁，在搜狗时期担任CMO；陈炜鹏，百川技术负责人，在搜狗时期担任搜索研发总经理。 据虎嗅了解，高嵩并非来自搜狗。目前，百川核心高管之中除了创始人、CEO王小川之外，只剩下一位来自搜狗系即联合创始人茹立云。 4月10日，王小川在百川内部发布两周年全员信（也是百川创立后王小川第一封内部信）。在这封信中，王小川反思道，在过去两年中，“战线拉得过长，不够聚焦。其次，虽然2024年中战略会已经明确了聚焦医疗，但没有足够透传在医疗上的决心和路径要求，没有让每个团队在医疗价值创造中深度思考‘why’和‘how’。进而部分团队工作目标出现了摇摆和偏差。” 未来，王小川在全员信中提到要“减少冗余动作，全力聚焦医疗。” 全员信和近期高管团队的变化所释放的关键信号是：百川将聚焦医疗，但和2024年已经在做医疗的区别除了在”聚焦力度“外，也体现在组织体系、具体策略和动作的变化。 本周，有知情人士告诉虎嗅，公司还将做出一系列涉及战略核心板块的人事调整，这一系列人事变化或将持续至4月底。 实际上，百川的聚焦医疗战略要追溯到更早。几个明确信号是：1）在百川成立之前，创始人兼CEO王小川就曾提到过要“造医生”；2）在过往王小川以个人股东为名义投资的项目中，共有 5 家与生物和医疗的相关项目，分别为北京五季医学科技有限公司、北京春雨天下软件有限公司、广州正安康健医疗科技发展有限公司、北京热心肠生物技术研究院有限公司、北京良医帮科技有限公司（该公司已注销）。 王小川在医疗领域投资的部分项目，来源：天眼查 其中值得注意的是，北京五季医学科技有限公司（下称“五季医学”）是王小川还在搜狗任职期间的创业项目（天眼查显示，五季医学的法人为王小川）。根据天眼查，2021年，王小川先后成立名字中带”五季“、”伍季“两个词的相关公司共 5 家。其中，名字中带前者“五季”的公司普遍与医疗健康相关，名字中带后者“伍季”的公司普遍与信息技术服务相关。另据知情人士透露，在创立百川后，王小川依然会关注五季/伍季系公司的情况。 有多位接近王小川的人士和投资人向虎嗅表示，王小川的医疗野心并非是在百川成立之后；言外之意是，医疗并非是百川的“最后选项”，而是初心。这和圈内2024年所传的”因为业绩，而转投医疗“的说法并不相同。 只不过，在2025年第一季度之前，百川对医疗的聚焦还并没有那么彻底。作为一家创业公司，百川在成立之初做了一个并不难理解的决定，即选择多线同时进行，既没有放弃医疗，同时也选择了大模型最易商业化的金融和教育领域，以及也曾在成立之初耗巨资进行大规模的预训练。 有前百川相关人士告诉虎嗅，多线布局的情况真正发生质变的节点是2025年初。当时DeepSeek引发整个AI行业动荡，一些百川在金融、教育领域触达和在沟通中的潜在客户，开始把兴趣转移到DeepSeek部署。一位知情人士向虎嗅表示，当时百川甚至遇到了上述赛道中”已经准备合作客户“的”反悔“。而这一外因，间接推动了百川提前聚焦医疗，并“All in”。 虎嗅独家获悉，百川内部近期正在进行重要且重大的人事调整，之前的确存在一些资源分配散乱、不集中等问题。未来聚焦之后，公司组织架构会变得更加扁平化，也会减少层级。知情人士向虎嗅表示“调整还在进行当中，未来既有内部的人事变动，也会有人空降过来。具体要等到4月末才能见分晓。” 值得注意的是，在王小川全员信中还提到了百川医疗将涵盖四大业务，分别为百小应、AI全科、AI儿科和精准医疗。虎嗅获悉在接下来的组织调整中，层级划分也将围绕四条主要业务线展开。 不过四大业务中的部分核心业务也需要面临”聚焦医疗“的进一步转型。以百小应为例，截至发稿，虎嗅在百小应上提问，“你是医学增强的大模型吗？”，该应用给出的回答是“我是由百川开发的通用领域大语言模型，不具备医疗资质。”对此，据知情人士透露，关于百小应的调整暂时还未完全结束。 实际上，在DeepSeek这波冲击下，受到影响的绝不只有百川，所有大模型厂商包括大规模投入预训练的云厂商，无一不受到冲击。而在这样外部强敌环伺的环境下，对于公司内部从组织管理到产品再到商业模式，都是一场大考。 如今，留给AI大模型初创公司的试错空间已经不多了。 “All in 医疗”也被外界视为百川的关键一搏。 核心老班底的“离开” 截至目前，2024年下半年以来，百川共有五位核心成员相继离职（或正在走离职程序），他们分别是：商业化负责人洪涛、互联网业务负责人焦可、技术联合创始人陈炜鹏、金融业务负责人邓江、医疗副总裁李施政（离职顺序不分先后）。 上述除焦可、邓江，都是跟随王小川从搜狗过来的”搜狗老兵”，也都是百川的最早期员工。其中，焦可、洪涛均是联创级人物。而如今，在百川，唯一剩下的联合创始人只有茹立云。 作为原搜狗COO，茹立云一直都是王小川的左膀右臂，是一位陪伴王小川从校园走向社会的老战友。2023年，百川成立，茹立云作为联合创始人身份再次回到王小川身边，这是他们第二次并肩作战。不过在这之前，围绕着茹立云的单人叙事线，还有一段小插曲。 2018年，茹立云离开搜狗，开启了自己的事业。当时，茹立云要做的是“AI英语教师”，于是成立“葡萄智学”，一家做教育的人工智能公司。不过茹立云的教育梦到2022年戛然而止。根据工商信息显示，2022年茹立云退出葡萄智学的自然人股东身份，也不再担任该公司法定代表人。 分别四年后，王小川还是选择了这位老战友。如今，百川已成立两年时间，估值达200亿元人民币。而2025年初，受DeepSeek影响，百川做出的重大决定是砍掉金融和教育线，只留下了王小川始终坚持的医疗。 百川真正做医疗的起点是儿科项目。2024年，百川在医疗领域的一个重点项目是打造标杆案例，从儿科入手。2024年8月，百川官宣与北京儿童医院的合作；2025年3月，百川宣布与北京儿童医院、小儿方健康共同发布“福棠·百川”儿科大模型。 在这中间，一个重要且不可忽视的角色就是“小儿方健康”。值得注意的是，小儿方健康也正是百川对外投资的项目之一，持股比例25%。 而在百川与小儿方健康的战略合作推进过程中，除公开披露的合作框架外，公司内部一位核心创始人团队成员深度参与并发挥了关键推动作用。据天眼查工商登记信息显示，小儿方健康董事会出现百川系核心高管身影——百川医疗业务副总裁李施政不仅位列董事席位，更被多位知情人士向虎嗅证实是该合作项目的“实际操盘者”。 但经过虎嗅核实，”实际操盘者“这一说法可能并不精准。 有接近百川方面人士告诉虎嗅，在百川内部管理架构中，分管医疗板块的李施政需直接向CEO王小川汇报工作，而涉及小儿方健康这类重要战略性项目的关键决策，最终仍需由王小川主导决策层拍板。只是，李施政在此次合作中展现出的资源整合能力，对项目的推动有关键作用。 小儿方健康主要人员信息，来源：天眼查 就算不是“实际操盘者”，李施政对于百川医疗业务的重要性不言而喻。深挖李施政的职业图谱不难发现，他是一位国内少有的兼具互联网与医疗产业双重基因的操盘手。在加入百川之前，他还曾任平安科技智慧慢病中心总经理、搜狗医疗副总裁。 按照常理，这样一位有着医疗数字化资深履历的人，本该成为当下百川All in医疗赛道时最适配的战略拼图。但王小川却放弃了这块“拼图”。 有业内人士告诉虎嗅，上述几个百川核心老班底离开的原因可以分为两类，一类是：当百川选择聚焦医疗后，一些在其他赛道有资源优势和职业积淀的人，为了更好发挥自身优势而离开。比如陈炜鹏离职后投入到AI coding项目中，这也是他一直以来想做的；再比如百川原副总裁、金融业务负责人邓江离职后加入到北电数智，担任行业副总裁。据悉，百川与北电数智一直都是合作伙伴，而北电数智方面也是看重邓江在金融领域的行业积累。 另一类原因则是契合度、性格和能力匹配度等因素。有接近百川人士告诉虎嗅，其实这些人的离职并不难理解。“抛去利益层面，大家只是不再志同道合了。”该人士告诉虎嗅。 而另有熟悉王小川的人士告诉虎嗅，王小川做事情会有“动态调整”的风格，根据市场反馈、技术趋势等因素迅速调整公司方向。在该人士看来，这几个百川核心高管的离开，其实是过去半年百川战略转型的体现：从多赛道布局，转而“all in” 医疗，百川用半年时间完成了创业公司罕见的战略急转弯。 回看其商业路径的嬗变：过去12个月间，这家大模型独角兽曾以多线作战策略覆盖全产业链——既重注基础模型研发，又在toC端布局互联网产品，同时在toB市场同步开拓金融、教育、法律等垂直场景。而今据两周年全员信披露，四条战略级业务线已悉数收束至医疗领域。 从过去半年持续升级的组织架构调整中，战略聚焦的意图愈发清晰。当下，百川正在系统性剥离金融、教育、C端等非核心业务线，完成向医疗AI赛道的战略收缩。 值得关注的是，据多位接近公司的独立信源透露，百川目前的现金流储备的确充足。若此次架构调整能实现决策链路扁平化与资源精准投放，也许这场医疗赌局会有更大胜算。 百川押注医疗胜算几何？ “百川放弃金融和C端是明智的。现在智谱、百度、字节等公司都在卷，看不到盈利可能性。而医疗既是百川成立时的初衷，也是能与大厂避开竞争的差异化路线。”一位百川的投资人向虎嗅表示。 该投资人还认为，“百川在医疗业务上的策略应该先tob再toc，tob短期内即有收入，而toc预计至少3年时间。” 值得注意的是，目前百川内部虽然整体思路上理清了聚焦医疗，但在具体业务转型等环节尚处于“全员加速”之中。 以开篇提及的百川”百小应“为例，目前百小应最新定位是“医学增强的大模型”，而在2024年5月百小应发布之初，其定位是一款“AI应用”，根据官方介绍，百小应可以速读文件、整理资料、辅助创作等。在两周年全员信中，百川官方对百小应的描述变成了可以“通过医学推理和循证医学的注入，提供真实、权威的回答和引用，实现‘MDT in One’，成为医院、医生临床与科研的强大助理。” 这种定位转变意味着，曾经通用的聊天机器人百小应，未来将切入到医疗细分场景下，成为医疗领域的AI应用。与此同时，这也意味着百川正在从B端和C端全面进军AI医疗。 实际上，百川对百小应的战略调整并不难理解。从2025年一季度开始，DeepSeek的横空出世，已经迫使大厂在C端应用这片领地加速跑马圈地。就连曾在2024年月活稳居Top 3的kimi，在DeepSeek发布后也大幅跌落。据Xsignal数据，百小应的MAU最高点仅有50万用户，这还是web+app双端数据的总计，而且仅在2024年5月产品发布时出现过一次，随后便一路下滑。 据接近百川方面人士透露，关于百小应的“加速调整”即将到来。 其实，脱胎于移动互联网时代的王小川，一直有一个“超级应用”的梦。而在百川，他想把医疗和超级应用，这两个梦想结合起来。过去两年，他曾多次公开表示，“医疗是百川打造超级应用的最佳场景。” 如今，在百小应的最新调整中，似乎看到了这个超级应用的雏形。只不过，对于医疗领域而言，从选中细分场景，到赢得用户心智，再到找到商业模式，是一个尤为漫长的过程。但在这条赛道上并非没有先例。 就在今年2月，硅谷一家AI营养诊疗平台“Fay”脱颖而出，在完成最新一轮由高盛领投的B轮融资后，估值飙升至5亿美元。目前，这家公司的规模效应和商业模式均已形成。简单来说，Fay通过链接营养师和用户，形成一个社区。在这里面，营养师可以用平台提高工作效率，用户也能获取到免费的营养方案；而Fay并不会向这些注册营养师和用户收取费用，其真正的企业用户是保险公司。 然而，这条路国内走得却没那么容易。 近期华为也传出进军医疗的消息。3月初，华为宣布成立第二十一军团，即医疗卫生军团。在商业模式上，华为与百川表现得却大相径庭。华为进军医疗的方式更多是提供底层硬件、服务器和云服务等，中间的模型层服务则由大模型厂商或医疗AI公司来牵头。 而百川则是通过从医生端和患者端双端做AI应用，一个是为医生提供辅助诊断，一个是为患者提供咨询。或许，这也是百川的机会所在。 但同时挑战也在于，如今大模型商业化路径还处于迷雾之中，百川医疗战略何时能跑通可持续的商业模式仍待解局。有接近华为方面的行业人士向虎嗅透露，在华为与医院等客户链接中还有一层是模型层，但软件这部分的钱并不好赚。 Xsignal创始人刘震认为，大模型与真人医生之间应实现“双医模式”的协作，一个是针对专业人士，一个是针对普通用户。而且AI在医疗的可能应用仅在于4个方面：医学研究、医生培训、诊断和治疗。从目前来看，只有医学研究是有机会的，但难度很大且客户群体少；而其他三种都不具备商业价值，或商业价值较小。 不过，王小川要想做AI医疗领域里的超级应用，或者说百川要想从AI大模型赛道彻底转型到AI医疗上，另一个需要想清楚的问题是，是否要继续烧钱做预训练。 此前，据百川内部人员告诉虎嗅，产研组负责基础研发的技术负责人陈炜鹏已主动离职。另外，根据两周年全员信，有行业人士解读为，“百川未来一定会缩减对预训练的投入，尤其是在“all in”医疗之后。”不过对此，有接近百川方面的人士告诉虎嗅，公司并不会放弃预训练。 但可以确定的是，调整定位后的“百小应”未来不会再执着于一种模型底座。据接近百川方面人士告诉虎嗅，百小应未来不排除会接入DeepSeek、Qwen等等优秀的模型，对于百川来说，没必要自己炼一个底层模型，应该把资源全部聚焦到医疗上。 在两周年全员信中，百川还提到要做医疗增强的通用大模型。对此，百川方面对虎嗅表示，之所以做医疗增强的通用大模型，而非彻底切换成垂直领域的医疗行业大模型，是因为如果做完全垂类的大模型，就会损失通用能力。 针对百川对医疗的聚焦，以及对通用大模型的坚持，有大模型行业人士表示认同，“目前应该以通用大模型为核心，同时建立垂直能力。但不是放弃通用，聚焦垂直”。 从这一点来看，尽管“all in” 医疗，百川也并没有把自己的后路全部堵死。

凤凰网科技讯（作者/于雷）4月24日，据爱企查App显示，帕西尼感知科技（深圳）有限公司完成工商变更，新增比亚迪为股东，标志着这家触觉技术领域的新锐企业再获产业链巨头加持。该公司成立于2021年，法定代表人许晋诚，注册资本约846.6万元，主营业务覆盖电子元器件制造、工业与服务消费机器人研发生产等。 作为国内少数实现触觉传感器自主可控的企业，帕西尼感知科技以高精度多维触觉感知技术为核心，其ITPU触觉传感系统可精准识别物体六维位姿（位置+姿态），打破海外企业对高端传感器市场的垄断。公司产品线从触觉传感器、机器人关节模组延伸至人形机器人整机制造，已在工业质检、医疗康复等场景实现商业化应用。2024年，帕西尼连续完成A轮及A+轮数亿元融资，创下全球触觉技术领域融资规模新高。 技术突破层面，帕西尼推出的第二代类人机器人TORA-ONE搭载近2000颗自研触觉传感器，其灵巧手DexH13可完成端咖啡、拧螺丝等精细化操作，触觉感知灵敏度达国际领先水平。创始人许晋诚师从日本机器人权威菅野重树教授，研发团队核心成员来自早稻田大学机器人实验室。 目前，帕西尼技术已落地深圳地铁智能安检等场景，商业化进程持续加速。

IT之家4月24日消息，科技媒体The Decoder 昨日（4月23日）发布博文，报道称前 OpenAI员工、研究人员及非营利组织联名发表公开信，强烈呼吁监管机构阻止OpenAI提出的公司重组计划。 OpenAI成立于2015年，最初为非营利组织，旨在确保通用人工智能（AGI）开发与公共利益保持一致。公司为筹集资金，于2019年设立营利子公司OpenAI LP，但仍由非营利实体监督。如今，拟议的重组计划将运营控制权转移至新的公共福利公司（PBC），非营利实体仅作为股东，失去治理权。 最新发表的联名公开信指出，这一转变将废除利润限制、独立董事会及 AGI 技术归属非营利实体等关键机制，严重背离OpenAI公司使命。 公开信进一步批评 OpenAI重组缺乏透明度，质疑新公司结构下，未解答AGI技术由谁控制问题，此外还担忧微软（OpenAI的最大投资者）能够访问是否会获得访问权限。 此外，OpenAI公司的“停止并协助”（stop-and-assist）条款（在实现AGI之前，支持其它安全的AGI项目）可能不再具有约束力。作者警告，此重组将以公众利益为代价，惠及股东，影响AGI的开发方式、盈利分配及最终控制权归属。 信中强调，OpenAI的非营利结构并非象征性存在，而是确保使命优先的法律约束机制。签署者敦促加州和特拉华州的总检察长调查此重组计划，保护现有治理保障。 公开信中还反驳了OpenAI关于简化资本结构以保持竞争力的说辞，认为当前结构正是确保公共福祉优先的关键，而非问题所在。 目前包括诺贝尔奖获得者杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton），AI 伦理研究员玛格丽特・米切尔（Margaret Mitchell）和计算机科学家斯图尔特・罗素（Stuart Russell）在内的著名的AI研究人员签署的一封公开信。 IT之家查询公开资料，杰弗里・辛顿被誉为“AI教父”、“深度学习鼻祖”，以其在类神经网络方面的贡献闻名。 辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习教父”。辛顿因在深度学习方面的贡献与约书亚・本希奥、杨立昆共同获得2018年的图灵奖。

过渡 产品 在小红书上搜索「小平板」的关键词， 你能找到 759 万条笔记，这可能是今年讨论度最高的消费电子产品。 华为、iQOO、红魔等厂商，都传出了要打造 8 英寸小平板电脑的计划，还有本就在场的小米、联想等，市场一下子就热闹了起来。 十年前的小平板，使用体验还和大屏手机拉不开太大差距，观看体验也不如更大的屏幕，被吐槽「不上不下」，但随着我们的消费内容和习惯的改变，现在用小平板，似乎「不多不少」刚刚好。 仅抖音一个平台，每个月都能从其 10 亿用户中带走 46 小时，而短剧等内容的崛起，则进一步抢占用户的时间。拿小平板刷小红书，最多能刷到 4 条笔记流，相当高效。 手游市场也变天了。 全球最大的手游厂商腾讯，旗下有 14 款长青游戏，其中绝大多数是手游，每款游戏日均用户数都超过了 500 万，无论是《王者荣耀》 《和平精英》还是《DNF 手游》《三角洲行动》，操作都比十多年前的《水果忍者》要复杂的多。 以米哈游《原神》《崩坏：星穹铁道》等为代表的二次元手游品类，则主打像追番一样的游戏体验，游戏画面表现力一次次刷新上限——特效拉满的画面，确实显得手机屏幕更加局促了。 可以说，以前的「手机」就是机不离手的通讯设备，而现在的手机，更是一块满足用户「看」需求的显示屏。 这样的内容发展趋势不断推动智能手机朝大屏、全面屏的趋势发展，iPhone 16 Pro Max 几乎是 iPhone 4 的两倍之大，但手机屏幕不可能无限扩张。7 英寸就是一个临界点，再大就真的不适合当作「手机」了。 但人类的眼睛和手，是一对冤家。出于握持的需要，大部分手机的比例都围绕 16:9 打造，因而形体偏细长，导致长时间阅读的体验并不友好。 小平板不只是更大，而且要更「阔」，3:2 的比例，更接近 1.4:1 的印刷实体书，能很好提升我们的阅读体验，更符合人眼的结构。 图源：Mashable 虽然都说现在「没人看书」了，但实际上国内的电纸书市场打得正火热，去年的彩色电纸书销量，几乎同比实现翻倍。 2023年-2024年10月彩色电子阅览器/电纸书在主流电商平台上的销售趋势，图源：魔镜分析+ 而高端的电纸书价格也在 3000 元左右，和小平板有所重叠，而全能的后者，更能吸引一部分有所需求的消费者。 很多时候，屏幕也不是越大越好。目前市面上绝大部分主流平板产品尺寸都来到了 11 寸以上，煲剧、看电影确实很爽，但如果要看竖画幅为主的短视频短剧，那体验就非常糟糕了：配件基本都是横向直立，并且为小屏幕创作的短视频画面信息不多，大部分都是近景、特写镜头，在大屏幕上有点别扭。 而现在的手游，更多都是以屏幕两个角落的按钮来进行操作，如果放在 11 寸的大屏幕上，按钮的尺寸会过大，并不方便触控。 更重要的是，11 寸的平板已经相当有分量，用双手握持屏幕下方，也会因为重心问题难以握稳，并且很快也会带来疲劳感。 但如果你上手用过一块 8 英寸左右的平板电脑，就会发现它和手游的惊人契合，不仅长时间手持无压力，按钮也基本在拇指能触及的范围之内，8 英寸的屏幕也已经能很好欣赏画师辛苦做的美术，纸片人老公老婆们也更大了。 手游的一大主力军——青少年儿童，基本上都只有小天才手表而没有手机，网课、冲浪、打游戏一般都用的平板，而一块能更方便带出门玩的「小平板」，是更适合他们的品类。 而现在的市场中，小平板这个品类基本上也和「iPad mini」等同，虽然有三星、联想、酷比魔方这些品牌做小屏 Android 平板，但用户更期待国产头部大厂的出品，能和手头上的手机等硬件生态协同。 别忘了，手游在国内还有「渠道服」的区别。 REDMI 试水过 8.7 英寸的小平板产品，但性能一般，不适合作为「原神起动器」 厂商之前不愿意做小尺寸平板，或许也因为这个品类尴尬的利润率。 毕竟一块小尺寸平板，定价首先不能超过大平板，但由于手游的定位，配置不能太拉垮，这个不常见的屏幕尺寸也没有太多供应链成本优势。而大平板的利润空间更大，用户也更喜欢大屏幕，所以厂商早年还是主要聚焦在常见的 11 英寸品类。 但不少用户发现，比起笨重的大屏幕，还是捧着手机躺着刷要更香，大平板就这样慢慢吃灰，这时候才醒悟过来，好像一块比手机更大，但还能握在手上的屏幕，才是自己真正需要的。 图源：Phone Arena 现在厂商纷纷选择进军小平板，一方面是因为供应链成熟了，元器件成本比以往更低，但更多是因为，原本很小的声量，随着内容消费的转型，和用户更清晰的需求，逐渐演变成很高的呼声，你不做自然有的是人做。 而且这几年的 Android 厂商，说实话大平板也没做出太大起色，Android 平板系统适配的问题难解决，而小平板用手机应用也问题不大，能作为一个新的突破点。 虽然今年的小平板品类有望「百花齐放」，但我还是觉得，这个品类并不是「明日产品」，在未来就要被替代。 在 iPad mini 问世之后，小平板也迎来了一段非常短暂的高光时刻，HTC、三星等厂家都相继推出了相关产品。 十年前，智能手机的屏幕基本都是 4 英寸左右的小屏幕，而 7 英寸以上的小平板，对于想要一块便携大屏的消费者来说颇有吸引力。 图源；iMore 但很快，手机尺寸也开始扩张，逐步来到 6 英寸，能很好为用户呈现当时的主流内容，而如果是看视频，则更需要一块大屏幕，小平板逐渐失去了用武之地。 而时间回到现在，即将要代替小平板的，就是折叠手机。 「比手机大又便携」的需求，也催生了厂商的更多探索。 今年引发热议的华为 Pura X「阔折叠」手机，就是这样一种新形态产品。在我看来，比起手机，Pura X 更像是将一块 7 英寸的小平板折起来，塞进了用户的裤兜。 但不是所有人都能接受折叠屏这样另类的产品，小平板就是一个折中的选择。 只是经过 6 年的发展，折叠手机这个品类已经开始进入成熟阶段，厚度、稳定性、折痕这些劝退不少人的痛点正在逐渐得到解决。作为一家不求先锋，只求成熟的公司，苹果正在开发折叠手机的传闻也印证了这一点。 根据多个信源爆料，折叠 iPhone 展开后的尺寸约为 7.8 英寸，刚刚好就和一台 iPad mini 相当，可能比例上会稍有不同。 在一段时间来说，折叠手机较高的售价，或许是完全替代小平板这个品类的阻力。不过，如果把手机和平板的价格一起计算，那其实和一台折叠屏手机的价格基本持平。 并且，随着供应链进一步成熟，大折叠手机的成本和售价也会进一步降低。 用户素来喜欢更集成的设备，如果手头上的折叠手机能够很好把小平板的活干了，价格也合理，那小平板的春天，兴许就真的要迎来终结了。 文 | 苏伟鸿

一系列主打防护耐用的 A 系列更新过后，OPPO 另一个主打入门的 K 系列也迎来更新。这次推出的是主打大电池长续航，K12 系列的新成员 K12s。 先讲续航，刚更新的 K12s 也迎来了 7000mAh 大电池，支持久充保护和充电上限保护，尽可能降低电池健康消耗。应对寒冷地区，K12s 的极寒模式在低温时能为电池预热，让它支持 -25℃ 环境下正常充电和使用。 充电的部分，手机支持 80W 超级闪充，搭配原装充电头组合的 0-100 充电时间为 57 分钟。手机最高支持 33W 的 PPS 通用快充，0-100 充电耗时 77 分钟，另外还有 80W 官方融合快充、44W 三方融合快充，33W PPS，13.5W PD，13.5W QC，日常补电也不需要带着官方充电组合。 性能方面，K12s 搭载第四代高通骁龙 6 移动平台，搭配 LPDDR4X 运行内存和 UFS 3.1 储存芯片的组合，最高支持 12GB+512GB。日常使用表现还算流畅，经典的最高画质 90 fps《王者荣耀》也可以保持稳定。 机身加入了 5700mm² 的 VC 提升散热效能，游戏时温度会平稳地在后盖散开，除了右下角有一点热之外，其他位置都较为平均。 K12s 的相机采用入门机型标准的「主摄+辅助镜头」组合，主摄是 5000 万像素 OV50D40，搭配 200 万像素的 OV02B1B 辅助镜头。 外观方面，K12s 延续了 K 系列方正 DECO 搭配菱角纹理的设计传统。后盖加入碎片赛博风格纹理，双摄相机整齐排列在左上角，镜头边缘增加了金属环提升质感，后盖边过渡到中框的位置增加了弧面设计，裸机手持时更贴合舒适。 机器有棱镜黑、玫瑰紫，以及我们手上这款星芒白三款可选。星芒白后盖增加了磨砂雾面处理，细腻的触感和哑光磨砂效果提升了外观的高级感。 机身正面搭载了一块 6.67 英寸 120Hz OLED 屏幕，默认最高亮度为 600nits，全局激发的最高亮度为 1200nits。屏幕支持手套触控和湿手操控。 最后看看价格： ·8GB+128GB 1199 元（预售 1099 元，国补后 934.15 元） ·8GB+256GB 1399 元（预售 1299 元） ·12GB+256GB 1599 元（预售 1499 元） ·12GB+512GB 1799 元

作者 | 云鹏 编辑 | 心缘 “悄然之间，AI眼镜已经成为深圳华强北的第四大标准品，仅次于耳机、手表和无人机”，一位常驻深圳的资深分析师这样说道。 行走于华强北线下卖场，80%左右的手表档口都摆上了AI眼镜，甚至已经出现了2-3家专门卖眼镜的档口，铺面在百平米左右，其中绝大部分都是音频眼镜，少部分是带摄像头的。 无论如何，有一件事是肯定的：AI眼镜这个品类，是真的卖起来了。 ▲华强北线下卖场中的各类眼镜产品，来源：第一财经 相比卖场里的初露端倪，卖场外的火爆更引人瞩目，各类AI眼镜新品争先恐后地发布，VR/AR创企、AI创企、互联网巨头、终端大厂，纷纷入局。与此同时，资本市场的融资热也猛猛推了一把。 不少市研机构或智库都认为：2025年，将是中国AI眼镜的元年。 根据XR Vision Pro统计，已经有近70家厂商在做AI眼镜，可以说是“鱼贯而入”，而就在今年，真正的“BOSS”或许即将入场。 小米被曝将在5月发布、6月开售AI眼镜大招已然成为行业关注焦点，网传1499元的潜在售价以及硬件配置拉满的规格，更是有种“不留活路”的节奏。 字节、阿里、腾讯几乎都被曝出在做AI眼镜的消息，阿里甚至被曝将一次掏出两款，双11前就要开售。 留给小厂们的时间，不多了。 “不带显示的AI眼镜，战局将在2年内结束，2年内没站住脚，后面就没机会了。” “未来可能是一个赢家通吃的局面，真正能活下来的品牌可能不会超过5家。” 这是智东西在与业内人士交流时听到的一些声音。 巨头下场，小厂们还能有活路吗？AI眼镜是否会像当年的“智能音箱”一样陷入疯狂价格战怪圈，最终大部分厂商亏损？一场横跨整个科技全圈的AI眼镜大讨论，正在激烈上演着，牵动着每一位入场者、观望者们的心。 一、手机大厂入局，小米先出牌，“1499元”的绝杀不留活路？ 提及大厂入局AI眼镜赛道，当下行业关注的焦点毫无疑问是小米。如果如预期的一样在5月发布、6月开售，小米将成为手机大厂中第一个真正意义上入局AI眼镜的厂商。 加之小米产品长久以来的“性价比”标签，其给中小厂商带来的压力是不言而喻的——曾在无数智能硬件品类中“横扫”的IoT生态王者，要亮出自己的首款真正意义上的AI眼镜了。 从供应链、产品形态、特点到产品价格，小米AI眼镜的大部分信息都已经有些眉目了。 ▲小米AI眼镜关键组件配置及供应商预测，来源：Wellsenn XR 在最核心的芯片部分，小米或采用高通AR1+恒玄2700的双芯组合，跟当前Meta、雷鸟、闪极等厂商采用单一SoC芯片有很大不同。 其优点和难点都很明显：SoC有更强的性能、更强的ISP保证拍摄画质，而蓝牙主控芯片则可以在一些场景中提升续航能力；但另一方面，双芯如何协同，从操作系统到算法层面都有较多挑战和技术空白需要填补。 比如SoC中ISP实际拍摄效果的调优，对于很多小厂来说难度很高，而蓝牙主控芯片运行的RTOS系统和高通AR1所运行的安卓系统如何整合协同，都让很多小厂望而却步，而小米恰好在IoT系统（小米Vela）和手机操作系统（HyperOS）上都轻车熟路。 这也是小米AI眼镜的“野心”所在，很多分析师和从业者都认为，小米一定要做一个能大幅超越Meta的产品，从产品硬件、佩戴体验到系统、软件体验全方位的超越，并且相比小厂要形成明显的“技术壁垒”，不然是没有意义的。 也就是说，小米要给AI眼镜重新立个“标杆”。 根据目前已知的供应链信息，歌尔股份依然是小米AI眼镜代工的首选，预计出货量30万台。苹果、索尼、Meta诸多顶级大厂的旗舰产品都是由歌尔代工，其技术能力不言而喻。此外，还有瑞声科技的扬声器、欧菲光的光学模组、舜宇光学的镜头、索尼的CMOS图像传感器。 可以说，硬件供应商，小米选择的全是“果链”顶级大厂。 根据爆料信息，小米会通过定制摄像头模组的方式实现更小的尺寸，同时其在拍照的HDR、防抖、夜景等方面都会有更好的算法优化。 在款式上，小米AI眼镜会分为普通款和墨镜款，向Meta看齐，而配色上甚至传出可能有“SU7配色”，米系生态的联动可见一斑。 产品固然重要，定价也十分关键。 根据Wellsenn XR报告，小米AI眼镜的硬件成本约为177.5美元，要比Meta RayBan的149美元更高，约合人民币1290元。结合小米硬件综合净利润率不超过5%的“保证”，1499元的定价不无可能。 而不少业内人士认为，如果小米将价格定位1499元，那将会是“绝杀”。 比如原魅族科技副总裁、现怒喵科技CEO李楠就在一个行业微信群中提到，小米定价1499元是最理想的，而这个价格会直接封锁其他采用高通AR1方案厂商的活路。 ▲来源：XR Vision Pro 目前采用单一高通 AR1方案的雷鸟V3，其售价为1799元。 对于AI眼镜产业的中小玩家们来说，从产品力到价格，小米AI眼镜似乎即将成为一座难以逾越的“大山”。 二、从小米华为到阿里字节，大厂手持“硬+软+生态”王牌 除了小米，从终端大厂到互联网巨头，小厂们的强劲对手还有非常多。 根据目前的行业信息，仅在2025年，就会有小米、华为、字节、阿里、百度等多家科技巨头掏出自己的AI眼镜产品。 华为不必多说，其音频眼镜已经迭代多年，与GENTLE MONSTER的合作也十分成熟。 ▲华为智能音频眼镜 OV两家厂商虽然比较低调，但也不可能放弃AI眼镜这块市场。其中vivo已经在2024年组建了AI眼镜团队，相比小米的发布节奏会更慢，OPPO这边并没有更多信息流出。 BAT互联网大厂这边，阿里已经有较多AI眼镜相关信息爆料，比如阿里的AI眼镜可能会有两种款式，一种带显示、一种不带显示。 而阿里可能通过跟智能音箱类似的“天猫精灵”这一品牌来做AI眼镜，根据XR Vision Pro消息，其产品或命名为“哇哦AI智能眼镜”，目标在双11开售。 从配置上来看，阿里的AI眼镜可能会采用高通AR1芯片+恒玄2800的双芯方案，摄像头为索尼1200万像素，整机代工由同样是消费电子头部大厂立讯精密承接，目标出货量甚至达到了40-50万台。 相比AI眼镜赛道的中小玩家，这些巨头的优势是不言而喻的。 最突出的一点就是技术上的优势。在AI眼镜领域，想要在优秀的拍照能力、流畅性能体验的基础上兼顾续航，双芯片方案就是必然选择，而优化双芯片、双系统的能力已经拦下了一大批小公司。 与此同时，即使可以拿到高通AR1，大部分中小厂商只能拿到基础款的公版AR1方案，很难跟同行拉开明显差距，更不要说跟小米这样的大厂进行差异化竞争。 Meta的AI眼镜之所以体验更好，很重要的一个原因就是Meta所使用的AR1是定制版的高通AR1，并非公版。 根据行业信息，国产芯片方案成本可能只有高通AR1的六分之一，但大都针对手表、耳机开发，强行用在AI眼镜上，功耗、拍照效果都得不到保证。直接采用恒玄方案，又会涉及到大量调校开发问题，并非“开箱即用”，对技术实力同样是考验。 相比之下，小米这样的消费电子巨头可以在供应链各个环节进行定制化，去跟消费电子产业链的顶级厂商进行联合研发。 除了技术层面的优势，在硬件、软件生态联动层面，巨头也有其独特性。比如Meta眼镜的海外爆火，很重要的一个原因是其在去年3月打通了Facebook这一关键社交平台，眼镜拍摄的内容可以一键分享到“朋友圈”，这种硬件和内容生态的打通是至关重要的。 回到国内，字节的抖音，腾讯的微信，其潜力不言而喻。 小米作为终端巨头的代表，其AI眼镜跟手机、车机的联动大概率将会成为其重要卖点之一，AI眼镜与米家生态设备的联动也会成为小米的突出“壁垒”。 据媒体报道，小米AI眼镜是由手机团队主导研发的，眼镜和手机的打通，已是必然。 在这方面能与小米有一战之力的仅有华为一家，华为的手机、车机和鸿蒙智家生态同样有机会与AI眼镜进行联动，谁家的生态互联体验做的更好，或许是一个重要关注点。 三、AI眼镜创企求存：理想丰满现实骨感 说到这里，看起来AI眼镜赛道的中小厂商似乎只有等着被“淘汰”的份了，但事实真是如此吗？ 对于涌入AI眼镜赛道的众多玩家们来说，能不能想清楚自己要做什么、定位是什么，可能真是一个“要命”且迫切的问题。 从核心的芯片方案选型、硬件模组定制化、软件算法优化、操作系统层面来看，小厂都很难实现优势，但目前部分厂商选择聚焦于垂直领域，先从细分市场做起，避开大厂锋芒。 比如针对学生党、视频博主或者职场达人不同人群所面对的场景，去做一些针对性的功能和体验。 当然，理想很丰满，现实很骨感。比如针对“骑行”用户群体的AI眼镜就有着叫好不叫座的尴尬。 骑行眼镜通常可以在骑行的过程中显示各类信息，比如速度、距离、时长，还可以进行导航。致敬未知、野科技等公司都发布了类似产品。但实际上骑行的用户群并不关心这些功能，他们更在乎的是如何提升自己的骑行能力、如何“拉爆队友”。 打造差异化产品是中小玩家的重要生存途径之一，但能否真正挖掘出有价值的差异化AI应用场景并非易事。 此外，与巨头一起合作，在解决方案、渠道等方面进行合作也是中小玩家的一条路，比如近来不少AR/VR企业开始跟海信、中国移动这样的行业巨头进行合作，推动产品落地。 其实从技术角度来看，中小企业在芯片方案方面的困局并非没有解，当前AI眼镜的发展仍然处于初期，随着行业的成熟，越来越多的方案必然会持续涌现，更多成本更低、更有性价比的方案会逐渐走向市场，这些都是机会所在。 ▲主流AI眼镜芯片方案情况，来源：XR Vision Pro 潮电智库首席分析师孙燕飚告诉智东西，很多已经做出AI眼镜的公司，也没搞懂下一步产品到底要怎么做。他们考虑的是：什么是当下的低成本主流方案。 实际上，当前行业中一些企业是“走一步看一步”的状态，他们先做方案，找到客户，形成一波收入，在逐渐做整机，类似早年的手机时代，从方案到ODM。 但随着未来市场的逐步发展，格局必然会有很多变数，“谁吃谁”都说不清楚。 四、从百镜大战到群雄割据，是赢家通吃还是百花齐放？ AI眼镜赛道的格局未来会如何演变，尚无定论，但巨头和创企之间必然会产生出新的玩法和博弈。 目前看来，已经发布AI眼镜的玩家普遍观点都较为积极，虽然他们大多认为手机大厂是更有机会做好AI眼镜的，但对于自身的机会点也都比较明确。 比如雷鸟创新创始人兼CEO李宏伟认为，AI眼镜这个方向不太适合“纯新”的创业公司做，这个方向应该适合大厂做，要么是眼镜大厂，要么是手机大厂，或者跟手机强相关的大厂。 相比单纯的AI眼镜，他认为AR整机+生态是有着“颠覆式创新”的赛道，有很大的机会在其中。对于与巨头的竞争，李宏伟说他们会审慎地看待竞争问题，积极应对，对于未来，他们内心深处有很强烈的乐观。 同样认为手机厂商机会更大的还有闪极科技创始人兼CEO张波，他认为手机厂商是最有实力做好这种产品的团队。像苹果、华为这样的公司有着从芯片端完全重构一个产品需求的芯片的能力，同时手机厂商的影像积累也很深厚。 消费类电子厂商难以与手机厂商在芯片端和影像端进行全面的竞争。 但张波同样点明了智能眼镜厂商的机会所在：相比手机厂商做AI眼镜可能是一种防守型产品策略，智能眼镜厂商则是想做独立于手机之外的产品，与手机在体验上形成差异化。 在影目科技联合创始人吕一飞看来，机会是均等的，手机巨头做跨周期性的硬件迭代不一定可以完胜初创公司。虽说机会均等，但未来市场上可能不会容纳所谓的“百镜”，最后可能会收拢到几个主要玩家的手中。 除了行业玩家，各路分析师也给出了不尽相同的看法，总体来看，行业竞争必然会更加激烈，虽然一家独大不太可能，但行业“收束”，告别百镜大战基本已经成为共识。 比如Omdia高级分析师林麟提到，AI/AR眼镜产品虽然现在看起来是“百镜大战”，但未来可能是一个“赢家通吃”的局面，真正可以存活的品牌可能不会超过5家。 孙燕飚认为，即使大厂进来，小厂并非没有机会。很简单的一个例子就是耳机，除了苹果、华为、小米这样的大品牌，还有众多中小耳机品牌，生存空间很大。 客观来说，AI眼镜这个品类先天就需要更丰富多样的产品，因为其作为“眼镜”，有着很强的个性化属性，生活中手机“撞脸”的概率极高，但眼镜撞脸的概率却极低，眼镜的多样性、时尚性、品牌调性都会成为重要决策因素。 一两家公司，很难吃掉整个市场。 结语：AI眼镜硝烟四起，2025或成关键年 虽然巨头和创企之争尚无定论，但AI眼镜赛道的火爆是有目共睹的。当下科技行业技术迭代速度之快令人目不暇接，DeepSeek给AI产业带来的冲击就是很好的案例。 一个不注意，就有可能“掉队”，这是AI眼镜赛道玩家最担心的。 XR Vision Pro报道称，AI眼镜价格战的厮杀或许已经箭在弦上，没有显示功能的AI眼镜，其战局可能会在2年内结束，而没有在这2年时间里立住脚的玩家，可能就没有机会进入到下个阶段了。 与此同时，AI眼镜本身仍然面临一系列技术挑战、市场渗透率非常低，并且AI眼镜目前仍然是手机的“附庸”，而非新的独立入口设备。 AI眼镜是不是真的能火、真的能卖爆，这个事至今仍然存疑。 虽然小米这样的巨头入场，让AI眼镜赛道的玩家们都神经紧绷，但纵观整个AI眼镜的发展，行业仍然处于非常初期的阶段，避免提前出局固然重要，但真正把产品做好、把实际体验做好，共同把市场盘子做大，才是更为关键的。

作者 | 陈骏达 编辑 | 心缘 智东西4月24日报道，今天下午，蚂蚁集团宣布，自支付宝“碰一下”首笔交易诞生321天以来，“碰一下”已布局全国超400个城市，5000多个品牌、千万商家接入，场景也从支付延伸至点餐、开门、骑行、入住等共计300种细分场景。其用户数已破亿，支付使用率月均增长率超70%，有50%的客户是30岁以下年轻人。 为进一步推动“碰一下”生态的发展，支付宝将全面开放“碰一下”积累的技术和产品能力，面向商家推出“商家百亿助力计划”，为商家免费升级收银设备，并发放提振消费专项补贴。 大会现场，上海芯片企业复旦微电子与支付宝共同研发的“碰一下”专属新芯片也正式亮相，预计在今年下半年投入量产，已获得支付宝的超千万颗芯片的订单。 一、不到一年用户量过亿，积累超300种场景方案 蚂蚁集团CEO韩歆毅称，“碰一下”是“余额宝一样的现象级产品”，发布不到1年，用户量已超1亿，“碰一下”解决了诸多服务场景的痛点，入口更浅、流程更短，获得了用户与合作伙伴的认可。 “碰一下”已从支付逐步向其他场景延展。随着丰富的商家和业态的加入，支付宝与合作伙伴共创了“碰一下”点餐、“碰一下”小区开门、“碰一下”开自助货柜、“碰一下”验票等超300种细分的场景方案。 韩歆毅透露，昨日上午杭州市与蚂蚁集团达成合作，将共同推出“小哥码”，为外卖员、快递员群体提供“碰一下”进出小区的体验。 大会现场，“碰一下”的合作伙伴们也展示了诸多新颖的体验。例如，贝壳集团就推出基于“碰一下”技术的房源卡，让看房者“碰一下”就能查看房源信息，业主“碰一下”便能了解由AI生成的看房报告。 亲邻科技则将“碰一下”运用到物业管理中，在门禁、登记、充电、缴费、保修等服务场景提供更便捷的体验。 二、打造专属芯片，加码百亿资源 为推动“碰一下”入口的发展，支付宝推出了三项措施，包括全面开放“碰一下”积累的技术和产品能力、加大核心技术的研发、加大激励政策。 值得一提的是，“碰一下”设备整条产业链现已实现国产创新、自主可控。其中，每个支付宝“碰一下”设备都需要搭载一颗NFC芯片，它就相当于“碰一下”设备的心脏。 复旦微电子正与蚂蚁集团旗下支付宝合作研发“碰一下”专属芯片。复旦微电子安全与识别产品事业部总经理张纲介绍称，该芯片是目前支付宝“碰一下”功能感应速度最快、交互成功率最高的一款产品，兼容市面上所有智能手机。这款芯片的感应速度、交互成功率都有提升，还能在-40℃~85℃的极端环境稳定运行。 该芯片已获得来自支付宝首批超千万的大订单。此外，另一款用于“碰一下”支付以外应用场景的新芯片也已在研发中，预计订单量将突破亿级。芯片订单量的提升意味着未来支付宝“碰一下”的覆盖规模将进一步扩大。 支付宝宣布全面对外开放超300种“碰一下”场景服务能力，目前已在peng.alipay.com上线。同时，在此前推出40亿“服务商激励计划”的基础上，再为商家推出“商家百亿助力计划”。 针对商家普遍关心的设备投入成本，支付宝宣布免费升级商家收银设备。已有的收银枪、收银扫码盒均可免费升级为“碰一下”设备，小微商家可免费申领收钱码牌、“碰一下”点餐码牌等。 支付宝还推出提振消费专项补贴。消费者可享“笔笔优惠活动”，收银员可获“多碰激励”，平台将在城市、街区、门店发放专项消费券。 结语：从支付到服务，“碰一下”生态扩圈 2024年发布的“碰一下”始于支付场景，但目前其覆盖范围已经远超支付本身，切入了更为广阔的服务场景。 本场生态大会上，支付宝将服务作为重点，更与地产、出行、文旅等行业的合作伙伴共同展示解决方案。“碰一下”这一更便捷的交互方式，有望成为支付宝下一代服务入口。

27 岁，没拼爹妈、没靠关系，靠自己搞定了人生第一张和世界首富的合照。 别误会，这可不是偶遇马斯克和黄仁勋，而是借助 GPT-4o，基于一段 Reddit 上爆火的提示词生成的。在这个「万物皆可生成」的时代，合照的门槛早已不是物理距离，而可能是一段能骗过你眼睛的 Prompt。 你或许已经在社交平台见过类似画风：平日里行踪低调的周杰伦，在全国各大地标前拍照打卡；马斯克、黄仁勋、奥特曼甚至爱因斯坦等人，也在国内各地景点「合影留念」。 部分图片源自用户@6369424578 甚至，你还能看到当下外卖大战打得火热的京东 CEO 刘强东和美团 CEO 王兴，纷纷合体「现身」上海外滩、广州塔等地，握手言和、笑容满面。 当生成式 AI 横扫社交平台，「眼见为实」这句话，恐怕也该加个问号了。 当 AI 学会「拍废片」，你还能分辨真假吗？ 无奖竞猜，下图中，一张照片是我上班途中用 iPhone 7 随手拍摄的，另一张则是由 GPT-4o 根据同一段提示词生成的。请你猜猜，哪一张是 AI 生成的作品？ 答案将在评论区揭晓，你猜对了吗？如果没有，也不用介意。如今 AI 图片的逼真程度，确实让人防不胜防，所以也真不怪 OpenAI 嚷嚷着要给 ChatGPT 图片要加水印了。 而这一切的起点，始于一位突发奇想的网友用一段极其「敷衍」的提示词让 GPT-4o 生成图片，结果反而炸出了一组「堪称真实摄影风格教程」的图像。 Prompt：An extremely unremarkable iPhone photo with no clear subject or framing—just a careless snapshot. It includes part of a sidewalk, the corner of a parked car, a hedge in the background or other misc elements. The photo has a touch of motion blur, and mildly overexposed from uneven sunlight. The angle is awkward, the composition nonexistent, and the overall effect is aggressively mediocre—like a photo taken by accident while pulling the phone out of a pocket. （这是一张极其普通、毫无特色的 iPhone 照片，看不出明确的主题或构图——就像是随手一拍的快照。画面中可能包含一段人行道、一辆停着的车的车角、背景里的绿篱，或其他杂乱的元素。照片有些轻微的运动模糊，阳光不均导致曝光略微过度。拍摄角度显得尴尬，几乎没有构图可言，整体效果平平无奇——就像是不小心从口袋里掏手机时误按快门拍下的一张照片。） 刻意的不完美：模糊、过曝、角度尴尬、构图混乱，反而更贴近真实世界的样子，要是你对象给你拍成这样，免不了一顿挨骂，但让 GPT-4o 生成却是刚刚好。 随着这段提示词开始在 Reddit、X 等平台刷屏，脑洞大开的网友也在此基础上不断加料：比如加入人物、特定景点，自拍角度等等，最终形成一套「真实假照片」的制作公式。 请你画一张极其平凡无奇的 iPhone 自拍照，没有明确的主体或构图感--就像是随手一拍的快照。照片略带运动模糊，灯光不均导致轻微曝光过度。角度尴尬、构图混乱，整体呈现出一种刻意的平庸感-就像是从口袋里拿手机时不小心拍到的一张自拍。主角是「人物」，晚上，旁边是「景点」。 附上更多 Reddit 网友的的实测结果： 举个例子，下面这张阳光洒进屋里的照片，木地板的细节稍显破绽，但灰尘、绒毛、阳光洒下的斑驳过曝感，都营造出一种真实的自然氛围。 以至于用网友的调侃来说，「这张照片看起来像是我从我奶奶的老相机里翻出来的。」 除了在模拟物体（如风景、静物、街头场景）方面的效果尤为惊艳，比如生成的图像细节丰富、质感自然，足以以假乱真，这类提示词生成人像的水平也不容小觑。 再看这张女生躺在草地上闭目养神的照片，阳光温柔洒在脸上，闭目养神，神态松弛。如果没有前文的铺垫，你很难不相信这是朋友刚在林间草地上随手拍下的一张照片。 但不好意思，这也是一张由 AI 生成的图片。 甚至在 GPT-4o 的加持下，你只需一句话，就能对图片「后期魔改」。原图上一秒只有一个女人，下一秒就能在她的身旁凭空出现一位穿着印有「我的妻子不知道我在这里」T 恤的丈夫。 当然，这段提示词也不是没有破绽。 模型倾向于生成训练数据中最常见、最「安全」的变体，自然而然就会导致某种程度的视觉同质化。网友发现用这段提示词生成汽车时，不指明品牌的情况下，生成的车几乎都长一个样，一眼看去毫无个性。 生成自拍女性图像时，如果没有设定特定身份、五官、服装，面部五官也常常「撞脸」。 只需这份提示词模板，GPT-4o 也能生成「拍不出来」的故事感？ 细看上面这些照片，不难发现它们几乎拥有一种「修不出来」的故事感。而没有参数加持，也不靠后期修图，CCD 相机同样借此翻红。 前不久，「iPhone 5s 是 CCD 平替」的话题登上了热搜，也让这类审美趋势再次走进了大众视野。那么能否用 GPT-4o 生成更具 CCD 风格的照片？我们做了一些尝试，并总结出几条实用的小技巧： 使用名人形象，模型训练数据更丰富，还原度更高，更有真实感。 素人形象的一致性较弱，属于「像又不像」，细看总有点违和。 调整图片过程中，容易出现面部细节或背景元素的变形。 提示词中加入 CCD 相机型号，能增强图像对应的氛围与复古感。 提示词模板如下： [人物描述]，穿着[服装描述]，[姿势/动作]，[场景位置]，[光线描述]，[背景元素]，使用[CCD 相机型号]拍摄，开启闪光灯，人物[清晰/明亮]，背景[昏暗/模糊]，颗粒感，[色调描述]，[怀旧感/年代感]，[风格类型] 室内风 年轻女孩，长直发自然蓬松，穿浅灰色修身长袖T恤和深蓝色牛仔裤，坐在木质桌前，手持金属杯子用吸管喝饮料，佩戴银色戒指，姿势慵懒自然，眼神直视镜头，表情轻松，背景是简约暖色墙面和木质靠背，墙上有照片装饰，室内昏暗光线，使用 CCD 相机（Sony DSC-W630）拍摄，开启闪光灯，人物明亮，背景微暗，颗粒感，真实自然，生活化，复古随拍风格 夜晚室外风 向左滑动查看更多内容 图片人物，黑色蓬松短发，戴黑框圆眼镜，穿灰色连帽卫衣搭配红白格子衬衫和白色T 恤，背米色黑色拼接双肩包，站在城市街道边，轻松自然微笑，背景是黄昏时分的街道、行驶的车辆和高楼建筑，天空渐变为蓝色，环境偏暗，使用 CCD 相机（佳能 A650 IS）拍摄，闪光灯补光，人物明亮，背景自然昏暗，颗粒感，怀旧生活感，自然抓拍风格 街拍风 向左滑动查看更多内容 图片人物，穿着白色短袖 T 恤和牛仔裤，背着黑色双肩背包，站在城市街道上，身体微微前倾，单手插兜，自然看向镜头，背景是车流和树荫大道，阳光透过树叶洒下，街道干净宽阔，使用佳能 ixus6 相机拍摄，开启闪光灯，人物明亮突出，背景动态模糊，颗粒感，真实自然，阳光少年感，日常街拍风 图片人物，身穿白色 T 恤和牛仔裤，在街头吹泡泡，泡泡在阳光下闪烁出彩虹光，表情专注又自然，街景模糊作为背景，CCD 风格（由 koda z700 拍摄），颗粒感，色调柔和偏暖，自然光 校园风 穿着校服的马斯克站在操场边，阳光斜照在脸上，头发随风微微飘起，CCD 风格（由 koda z700 拍摄），色调偏暖，颗粒感，胶片质感，像是 2005 年拍的校园照片 自然风 图片人物，身穿宽松毛衣站在岸边，背对镜头望向远方，身后是海上刚升起的太阳，整个画面被金色晨光包裹，CCD 风格（由佳能 A650 IS 拍摄），轻微过曝，高对比光影，复古颗粒感，情绪感强烈 图片人物，黄色连衣裙，白色长袜，草地野餐，阳光明媚，夏日氛围，毛绒玩具熊，森林背景，CCD 风格（由 Sony DSC-W630 拍摄），高曝光，自然光感，清新怀旧，复古颗粒感 年轻男孩，黑色短发，穿着深色毛衣，面朝镜头，站在湖边，夕阳西下，金橘色天空，平静水面和远山背景，温暖色调，使用 koda z700 拍摄，开启闪光灯，人物清晰明亮，背景昏暗，颗粒感，怀旧感，清新少年风，真实自然，随性抓拍 图片人物，背景是海滩和海面，停泊着小船，天空多云，户外露台场景，桌上有玻璃杯，傍晚光线昏暗，使用 CCD 相机（佳能 A650 IS）拍摄，开启闪光灯补光，人物明亮，背景自然，颗粒感，怀旧真实风格 素人 图片人物，黑色短发，穿着深色毛衣，面朝镜头，站在湖边，夕阳西下，金橘色天空，平静水面和远山背景，温暖色调，使用 koda z700 拍摄，开启闪光灯，人物清晰明亮，背景昏暗，颗粒感，怀旧感，清新少年风，真实自然，随性抓拍 图片人物，黑色自然凌乱长发，穿浅灰色宽松T恤和深色短裤，坐在室内地板上，手持一瓶酒，神情放松，微微侧头，眼神自然，背景是堆满玩具、书籍、模型和音响的柜子，室内暖色光，使用富士 F710 拍摄，闪光灯直打，人物明亮清晰，背景微暗，颗粒感，自然色调，怀旧生活感，自然抓拍风格 刻意制造「瑕疵」，才能骗过你的眼睛 早在 GPT-4o 用吉卜力风格刷屏那会儿，就有人发现它的另一种能力：生成假发票。 创投人士 Deedy Das 就演示了一套流程：用模型生成账单、发票，再叠加「污渍」「褶皱」等细节，最终生成效果堪比复古做旧工艺。 对普通人来说，这类 AI 图像已经难以一眼识破。 除了相册的参数可以作为真实图片的佐证，作为厂商的 OpenAI 也会为 GPT-4o 所生成的图片自动添加一种名为 C2PA 的元数据标准，虽然嵌入在图像像素层中，不会被肉眼察觉，但可以通过特定算法检测。 即便图像被截图、压缩或改变尺寸，水印依然可以被追踪识别。 诸如 Google、Adobe 也在积极推广数字水印技术，用于标记和验证 AI 生成内容。其目标是通过统一的水印和元数据标准，帮助用户区分 AI 生成内容与非 AI 生成内容。 或许，在未来，我们更该警惕的不是那些看起来「像 AI」的图片，而是那些看起来过于真实的瞬间。 而 GPT-4o 图片的这种「真实」，其实也源自于人类创作本身的「瑕疵」。 OpenAI 等公司在训练图像生成模型时，所依赖的数据大多采集自社交媒体、云相册或网络公开资源。这些图像原本就是我们日常生活的记录，光线、构图、设备参差不齐，失误和瑕疵也自然少不了。 通过学习这些「不完美」的样本，AI 也就掌握了如何模仿真实世界中常见的摄影瑕疵。比如动态模糊模拟了手抖或物体移动，过曝光则还原了常见的翻车名场面。 OpenAI 官方并没有公开 GPT-4o 生图的具体原理，只是淡淡提了一嘴「不同于基于扩散模型的 DALL・E，4o 图像生成是一个嵌入在 ChatGPT 中的自回归模型。」 相比传统「先模糊再去噪」的扩散模型，自回归模型的学习方式就像是「按顺序拼图」：它需要逐步地预测每一个图像片段，也就是一格像素、一块特征地猜接下来该是什么。 这种逐格构建的方式，使它非常依赖于局部上下文之间的合理性。 换句话说，如果模型看到「模糊+角度别 + 光线过曝」，它会自然联想到这可能是一次手抖的抓拍。于是它在接下来的区域里，也会接着模拟出相应的细节。 不是因为它「想画得逼真」，而是因为它学会了这类图通常就长这样。 我们要求 AI 模拟这些「缺陷」时，实际上也是在激活模型最熟悉、数据量最丰富的模式，最终，这种「真实感」就从语言层的描述，一笔一划、逐步落实到像素层的表达。 当然，具体实现的底层细节，还有待 OpenAI 进一步公开。 日本机器人专家森政弘（Masahiro Mori）在 1970 年提出了著名的「恐怖谷」理论： 当人造物（如机器人或 AI 图像）与人类的相似度接近某个临界点时，那些微妙的「不协调」会引发观者的生理不适与心理排斥感——它看起来「差不多像人」，却不够自然，从而让人觉得怪异。 而一旦这种相似度跨越「谷底」，达到几乎无法与真人区分的地步，观者的好感才会再次回升。 AI 图像的典型「破绽」（如奇怪的六根手指、不合逻辑的光影、重复的纹理）往往都是 AI 在生成图像时经常露馅的地方，一旦被看出来，就会让人瞬间出戏。 而反其道而行之，适当引入一些「人类特有的笨拙」，反而避开了早期生成图像常有的过于完美的违和感，也让 AI 图片显得更真实、更亲切。 或许，这也是 GPT-4o 在图像生成方面的一个转折点：它不再执着于技术意义上的「完美」，而是试图回到生活本真的模样，学会用一点点「出戏」，换来一种「入戏」的真实。 而技术越发达，我们也似乎越怀念那些带着瑕疵、却更真实的瞬间。 习惯了手机/相机拍出高清大片，像广告、像模板，但在影像无限趋于清晰的同时，是否那些不那么清楚、不那么完美的瞬间，才更接近生活本来的模样？ 文 | 素人