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车内摄像头拍摄色情图片?理想汽车法务部回应
凤凰网科技讯 4月15日,理想汽车法务部在微博发文称,近日,理想汽车收到用户举报,称其在微信群看到有人传播所谓理想汽车车内摄像头拍摄的色情图片,理想没有任何一辆车的车内传感器具备远程查看,以及存储图片、音频、视频的能力。对于不法分子通过移花接木的造假手段制造和传播网络谣言,理想汽车已收集相关证据,第一时间向公安机关报案。 以下为声明全文: 近日,理想汽车收到用户举报,称其在微信群看到有人传播所谓理想汽车车内摄像头拍摄的色情图片。 我们在此严正声明:我们已交付的超过70万辆理想汽车,没有任何一辆车的车内传感器具备远程查看,以及存储图片、音频、视频的能力。我们把隐私放在最重要的位置,连行车记录仪都只允许车主本地存储,且不录制声音。理想汽车尊重和保护用户隐私安全,所有的数据处理行为均符合国家法律法规相关要求。 不法分子利用车辆以外的其他设备拍摄色情图片,用移花接木的手段,通过微信群进行传播和抹黑,手段极其肮脏恶劣,情节极其严重,是典型的违法犯罪行为。 对于不法分子通过移花接木的造假手段制造和传播网络谣言,理想汽车已收集相关证据,第一时间向公安机关报案。我们对任何通过违法犯罪手段抹黑企业的行为零容忍,并将采用法律手段追究背后犯罪分子的法律责任,维护理想汽车和用户的合法权益。 请广大公众知悉真相,不信谣、不传谣。
朝令夕改背后,或是盒马对自身定位的摇摆不定
众所周知,自2023年夏季那场轰轰烈烈的“移山价”开始,以往瞄准“中产”、“年轻人”的盒马,似乎在有意撕去过往自己身上那层“贵”的标签。随后在同年10月,其正式宣布启动折扣化变革,希望通过全面调优供应链、精简商品SKU、打造自有品牌等的方式,“让好商品不贵,把最好的商品、高端商品的价格打下来”。 同年12月,盒马方面暂停付费会员服务的开通、续费,并表示,“付费会员的核心权益是会员日8.8折,未来所有商品完成降价之后,就不需要再额外买会员享受低价”。 然而就在这一举措落地还不到半年后,日前盒马方面却发布了相关公告征求意见,称结合消费者反馈、实际运营等情况,拟于2024年4月24日恢复盒马X黄金/钻石会员开卡、续费服务,并对会员体系进行升级,包括自2024年4月24日起所有盒马X会员店VIP将无缝升级为盒马X黄金会员,即刻开启X黄金会员尊享权益和服务。 盒马X会员店VIP是其在暂停X会员服务后新推出、仅适用于仓储式会员店业态X会员店的全新会员服务,与山姆的年卡相似、都是消费者的“入场券”。X会员服务则是盒马方面于2018年在上海率先推出,后续逐步推广至其他区域。上线之初,X会员的价格为218元/年,可提供指定免费蔬菜、全年每周二或周三享全场8.8折,以及每月餐票、每周奶票和指定商品会员专享价等服务。 其实在过去数年间,盒马对于X会员服务进行了多次调整,其中包括价格涨至258元/年、到店领菜需最低消费9.9元等。据公开数据显示,截至2022年年末,盒马的付费会员规模已接近300万。而后在2023年,盒马方面还将X会员进一步细分为钻石会员、黄金会员,其中黄金会员的价格仍为258元/年、钻石会员则需要658元/年。 如今用朝令夕改来形容盒马丢掉又重新捡起付费会员服务,显然颇为恰当。而导致盒马方面如此操作的原因,或许是种种调整所产生的会员用户、订单流失,已经使得其不得不改。据了解,包括暂停会员开通及续费、上调免运费门槛、加收1元包装费在内,自2023年底以来,关于盒马的吐槽和质疑在各大社交平台可谓是比比皆是。 面对消费者选择用脚投票,盒马也就只能选择“听劝”了。君不见,除了拟恢复X会员服务外,日前还有消息源透露,继今年2月盒马方面于北京、南京、长沙等地试点,将线上订单免运费门槛提高至每单满99元、不足则按6元/单收取运费后,其或将重新下调免运费门槛至每单满49元即可。 从盒马方面此前的表态中不难发现,逐步取消付费会员是其折扣化变革的代价之一。那么这次重新捡起会员服务,又是否意味着他们将放弃折扣化呢?毕竟会员营销与非会员营销的逻辑完全不同,后者是面向不特定群体、非持续性的,折扣化战略则更是为了图谋下沉市场,而会员营销则是为了锁定中高端群体的持续消费。 但事实或许并非如此。据南都湾财社方面援引盒马内部人士透露的消息称,恢复会员制意味着暂缓折扣化变革的说法不实,“折扣化是垂直供应链建设,这是盒马一直持续致力要做的事情”。而这似乎也与一手发起盒马折扣化变革的创始人、前CEO侯毅此前的表态相符,用侯毅的话来说,就是“折扣化对盒马来讲是生死之战,打不赢我们就没有未来了”。 同时放眼整个零售行业不难发现,如今不只是电商,折扣化风潮也正在线下场景中快速蔓延。例如永辉超市便已在多家门店内开设“正品折扣店”的店中店,步步高也宣布商品价格下降15%,以顺应零售行业的低价策略。 由此看来,对于会员服务和折扣化改革,盒马或许是想要做到既要又要了。可要如何做到这一点呢?透过盒马此次在重启X会员服务的同时,还将X会员店VIP升级为X黄金会员这一举措,似乎就能发现一些端倪。在此次调整后,用户再次可以用一个会员身份同时进入盒马鲜生和X会员店。 这似乎也就意味着盒马方面或许是想用两种、乃至多种业态,来满足不同消费者的需求。即通过X会员店回归此前聚焦的中高端消费者定位的同时,继续通过盒马鲜生等业态,用折扣化、性价比来吸引更多的用户。甚至从长远来说,先用折扣化吸引用户消费、复购,待与之建立信任,后再将其转化为会员也不无可能。 而且值得一提的是,在仓储式会员店这一赛道,相比名气更大、门店数量更多的山姆和Costco,本土品牌盒马也有自己的优势。那就是作为外来者,山姆和Costco尽管平均单位成本较低,但其所推广的大体量、有限sku模式,其实并不完全符合国人的消费习惯。而盒马在这方面则更加灵活,也更能满足消费者对于商品多样性、小份量的需求。 但问题是如果分开来看,目前零售行业的折扣店和会员店都有很大的发展空间,如果将两者同时纳入目标范围,既想留住有消费能力的高端用户,又想以“低价”来吸引更多以用户,盒马真的能够做到吗? 且不提目前X会员店的数量较少,短时间内难以满足更多用户的需求。仅市场宣传与用户心智建设方面,要如何做到同时应对两类用户群体、并分别对症下药,显然就是个不小的挑战。毕竟目前无论盒马鲜生、还是X会员店,都顶着“盒马”之名。 而更进一步来说,如果说零售行业的服务、体验是“加分项”,那么商品的价格、数量、品质则是最底层和最核心的竞争力。这也就意味着,对于既要又要的盒马来说,就需要建立两套完全不同的供应链体系。 其实回顾盒马自成立以来的历程不难发现,在创始人侯毅的带领下,不到十年时间就经历了诸多轰轰烈烈的变化,更是先后尝试了十余种业态。要论“折腾”,盒马无疑是新零售、乃至整个零售业中都排得上号的存在。可以说从诞生之日起,盒马就一直不断在试错。 随着新CEO的上任,盒马也总归要讲出些新的故事。只是无论出于怎样的考虑,所有的试错终归都有成本,继IPO被叫停、频频传出将被出售传言的情况下,现在留给盒马“折腾”的时间又还有多少呢?
捡漏上位Redmi,雷军的二号“嘴替”合格吗
作者 \ 方块三 田径接力赛中,第三棒往往是最重要的位置。 2021年8月6日,在东京奥运会男子4x100米接力的赛场上,位处“第三棒”的苏炳添宛如一柄圆月弯刀将美国队淘汰出局,最终荣获铜牌,打破了亚洲参加奥运会男子接力赛的最好成绩。而如今属于Redmi的接力赛也传至第三棒“王腾”的手中。 北京时间4月10日晚,仿佛是致敬卢伟冰在去年Redmi Note 12 Turbo新品发布会上说出“你要战,那便战”,接班人王腾在本次 Turbo 3 的发布会上也对着友商喊出了“逢战,必胜”的口号。 作为王腾升任Redmi品牌总经理后的首场手机发布会,雷军和卢伟冰也是一起现身为王腾“助阵”,从现场照片看,雷军和卢伟冰并肩而坐,满脸笑意望向王腾首秀。 今年2月3日,雷军在微博宣布,集团总裁卢伟冰兼任小米品牌总经理,同时成为后续小米手机发布会主讲人;Redmi这边,则是由王腾接下卢伟冰身上原有的Redmi品牌总经理一职。 自诞生以来,Redmi凭借着高销量在小米集团内部扮演着举足轻重的角色:截至2023年年底,小米手机的累计销量为11.76亿台,且根据卢伟冰在去年11月公布的数据,在过去十年间(2013—2023),Redmi手机的全球销量已经超过了10亿台,占小米手机总销量的85%。 而在雷军转身投向造车业务时,早早从Redmi业务负责人的角色升至集团总裁的卢伟冰,终于“媳妇熬成婆”接手了小米手机业务,第一场发布会的小米14 Ultra 也得到了市场的认可。 其实卢伟冰接过小米品牌一定程度上有捡漏的成分,因为小米几个早期联合创始人分别在技术、业务、管理等方面出现纰漏,早早离开了小米,要不然这个位置也不大可能轮到卢。 而在卢伟冰卸下Redmi后,接替他位置的王腾,捡漏的意味就更浓郁了。2016年从OPPO加入Redmi的他,最出名的事还是入职前在微博多次吐槽雷军,小米任职期间还因轮岗被“下放”至地区两年时间,也没有得到太多抛头露面的机会。作为新手,这场 Turbo 3 发布会的首秀,也暴露出了他在能力还是略有些不足,第一场发布会就出现了点波折,还被友商荣耀发文“内涵”。 不过,雷军毕竟也是很会说场面话的,会后仍然表示了力挺:“我们Redmi的旗帜,腾总已经扛住了,我们卢总后继有人。” 友商,我要“迪士尼” 客观地说,Redmi此次发布的 Turbo 3 在今年的手机子品牌中并不突出。 从价格来看, Turbo 3 1999元的起售价格并不占优势,同样瞄准中端市场的 Realme GT Neo6 SE 相同存储配置定价为1899元起。 从手机配置来看,Realme 除了搭载的骁龙 7 gen3 芯片稍落后于 Turbo 3 的骁龙 8s,其他的手机质感、影像功能、护眼功能等甚至还要优于后者。Turbo 3 想要彻底站稳中端市场的压力着实不小,这种情况下,王腾也就只能跟随卢伟冰去年的“意志”,逮着友商一加使劲薅。最直观的表现就是,发布会上的王腾,宛如坐上了成都“迪士尼”打卡点,一遍一遍重复着:一加,一加,我要“迪士尼”。 Turbo 系列并没有从1开始命名,而是直接跳到了3,是由于之前在Note系列上推出过两款 Turbo机型。说来也巧,Turbo 3 撞上了一加刚刚推出的 Ace 3V,恰好成就了一场“3V3”的“冤家”对决。 一方面是芯片的全面升级。一加 Ace 3V 用的是与 Realme GT Neo6 SE 相同的第三代骁龙 7+,而 Turbo 3 的骁龙 8s在性能表现上明显更优。对此,王腾还在发布会上笑称道,卢伟冰一开始有经营压力,想用骁龙 7+,但后来还是多花了2亿元,用上了骁龙 8s。 这里还有一个小插曲,去年一加 Ace2 Pro 发布时采用了骁龙 8 Gen2 芯片,当时一加中国区负责人李杰曾透露,为了芯片一加多花费的资金也是2亿元。等于是一年前一加射向 Redmi 的子弹,如今又被王腾重新射了回去。 此外从 Redmi K70 开始,小米就对友商采用的VC液冷散热持怀疑态度,卢伟冰直言“VC散热面积越大,越说明这家公司没技术”。彼时,李杰曾强势回应:将散热面积与技术能力挂钩,是对行业和科学逻辑的不尊重,是一种无知的论调,与事实完全不符。 因此Redmi在散热系统上也不忘拐着弯“调侃”一加。本次 Redmi Turbo3 采用的是冰封循环冷泵技术,发布会上Redmi直接开始“骚操作”,将一加 Ace 3V 的散热板拆卸并替换为自家产品上的散热板,并证明自己的散热方案优于友商。 而面对 Redmi 的挑战,一加迅速做出了回应。李杰表示,尽管 Redmi Turbo 3 在价格上与一加 Ace 3V 相当,但在一些关键特性上,如后盖材质、电池容量和防水防尘等级,Redmi 的产品并不如一加 Ace 3V:一加Ace 3V采用了玻璃后盖,拥有 5500 毫安时的电池容量和 IP65 的防水防尘等级,而 Redmi Turbo 3则使用的塑料后盖,电池容量仅为 5000 毫安时,防水防尘等级为 IP64。 不过“常在河边走,哪有不湿鞋”,王腾diss友商的目的确实达到了,但在前期准备以及控场方面还是有所欠缺。 例如在芯片对比环节时,王腾放了一张各手机品牌型号的线稿图,原意是想凸显 Turbo 3 用了更好的芯片,结果PPT上荣耀 100Pro 线稿图上标注的芯片型号却是第三代骁龙 7,但实际这款手机用的是骁龙 8 gen2 。 发布会后半段,Redmi也很快发现了问题,王腾直接在发布会现场进行了更正和致歉。其实,本来这种错误及时纠正了也无伤大雅,毕竟大屏幕上并没有写具体厂商的名字,不存在法律问题,只是就在几天前在小米身上才发生过一件类似的事情。 智己汽车在新品发布环节,采用小米的“雷氏对比法”对比小米 SU7。可惜,智己学艺不精,在PPT上标错了小米 SU7 Max前后电机的参数。当时抓到把柄的小米汽车连发三条帖子,怒斥其碰瓷行为,要求其公开道歉。智己为此先后发了三条微博进行道歉,并强调“主观上真的没有蓄意抹黑的意图,无意也更无力挑战小米汽车的泼天流量”。 不同于小米的“得理不饶人”,荣耀手机产品经理韦骁龙对此只是笑称“道歉三次就不必了”。但说到底,荣耀是可以一笑而过,不过事关有损小米颜面,雷军会对王腾包容几何就不得而知了。 王腾接过“冲锋号” 在古代,不少朝代都采用“士农工商”的阶级划分方式,商人的社会地位与其创造的社会价值严重不匹配,有些朝代甚至到了被歧视的地步。 但是在一些经济活跃且发达的朝代,商人的价值也得到过肯定,其中比较突出的一部分商人还被冠以“儒商”的称谓,而对这类商人的推崇,最早可以追溯到春秋时期的子贡。可要想成为一名儒商并不简单,要做到在商不惟商,求利不惟利,一个“儒”字所包括的是仁爱善良的道德观、富国强民的目的观、取财有道的价值观等等。 这两年创始人IP营销的方法论深受追捧,叠加许多大佬的刻意低调,在小米 SU7发布后,不知是主动造势还是被米粉架了上去,突然涌现了一大批“冰冷的40亿”“比爽文还爽”和“可以黑小米但不能黑雷军”的“造神”言论,甚至已经有米粉给雷总冠上了当代第一“儒商”的名号。 能被抬到这个位置,当然跟雷总这些年里展现出的形象和人格魅力脱不了关系,像余承东、李想这几个有“黑历史”的同行估计是很难享受到这个待遇了。但是面对手机行业的激烈竞争,只有一副温文尔雅、谦虚温和的形象显然是不够的,骂不还口反倒不利于团结米粉,将其拧成一股绳。 简而言之,雷总需要一个能够充分领会上级意图的“嘴替”,该做的不能少做,骂架能撸起袖子就上,不该做的不能多做,“雷总是我兄弟”可万万不能说。 这个角色相当考验能力,也不容易“后继有人”,因为他最好要具备敏锐的洞察力和精准的判断力,知道何时该发声,何时该沉默;既要能够读懂暗示,又要将暗示转化成自己的方式公之于众;还需要在雷军的儒雅与小米的狼性之间架起一座桥梁,让外界看到一个既有儒雅随和又不乏战斗精神的小米。 这一点可以参考任正非与余承东之间的关系,后者就很好的扮演了为前者发声的角色。 彼时,放眼小米,能够在资历、成绩、能力等几个维度都媲美余承东的几乎没有,要么营销能力不足,要么就是作为联合创始人的身份无法贯彻自己的想法,否则雷军身边的几位早期联合创始人也不会接连离去,从2010年一路走来,最后让一个外来的卢伟冰接棒了红米,又接过了小米。 也是从接棒红米起,卢伟冰终于领会了雷军给他安排的角色是什么,雷总方便说的话他要说,雷总不方便说的话他更要说。有网友表示,加入小米之后的卢伟冰,就是 “ 嘴臭版的雷军 ” 。光在发布会上怼友商,就有人统计他在某次发布会上一共怼了友商 58 次,就连 “ Redmi碾压荣耀 ” 这种话也从未有过避讳。 当年,小米头号对手是华为和还未独立的荣耀。卢伟冰就曾在某段时间开启了“暴走”模式,比如吐槽华为的“1+8+N”战略是模仿小米的“1+4+X”;抨击当时还没有从华为独立的荣耀 V30 是“同一款产品,换个颜色,换个名字,两周开2次发布会,卖不同价格。”;挤兑荣耀 90 新机的 10W 快充,并荣获“卢十瓦”称号;Redmi K70 发布会上,卢伟冰又当众怼友商 “ 没底线 ”“ 不本分 ” ,阴阳怪气一加是因为怕被 Redmi 按死,才总在 Redmi 之后发布新机。 而卢伟冰的“过火”行为也曾一度惹得荣耀非常不满,荣耀副总裁熊军民曾直接在微博艾特雷军,让他管好自己的人,不要做得太过分。 可以说,作为外来派的卢伟冰在这几年里,用实际行动诠释了什么是“食君之禄,分君之忧”,甘当完美的“嘴替”。这也是雷军投身造车行列后,毫不犹豫将小米寄托给卢伟冰的原因之一。 时至今日,接任的王腾也“继承”了这份难做的工作,也明白自己的定位和作用。发布会开始之前,王腾就一边通过发微博、抖音直播等方式,为 Redmi Turbo 3 宣传造势,一边就与友商隔空互怼,还巧妙地让老东家成为了自己坐稳红米的投名状。 比如 Redmi Turbo 3发布首批性能评测时,一些游戏数据表现上略逊竞品一加Ace 3V,王腾发文,“个别友商耍小聪明,测试过程偷偷降亮度或画质”。 李杰回应,“有个5000mAh的产品,号称续航比 Ace 3V就差一些,那当然,游戏性能调度那么怂,如果一加 Ace 3V采用相同调度策略,那续航表现可以远远超过现在的成绩。如果不玩游戏,日常使用,一加 Ace 3V 可以说完胜,大家可以随便对比测试。” 有意思的是,王腾在2016年入职小米前,也曾在OPPO的产品战略部呆过些许时日,即使是在小米内部时也与OPPO高管有着密切的联系,还曾回应过OPPO副总裁沈义人要买OPPO的机器。可惜,如今王腾却与OPPO旗下的一加在舆论和产品相持不下,将“生意场上无朋友”这句话展现得淋漓尽致。 或许,唯一的瑕疵就是上述文中提到的些许波折。但王腾也毕竟是第一次主持,还处于新手保护期,雷军既然树立起“儒商”的形象,那么这点问题在目前看来无伤大雅,就在4月12日雷军还带王腾前往小米汽车工厂,在天台相谈甚欢,绘成了一幅“君圣臣贤”的画卷。 不过,在雷军、卢伟冰和王腾之间其实还存在着一个明显的Bug。从小米的整体来看,之前雷军跟卢伟冰能和谐相处是因为分工不同,两者状态更倾向于互补的组合。 可是,同样深谙“嘴替”职能的王腾,与此前的卢伟冰都是一个路数,这也就意味着变数与碰撞会越来越多:干的不好,王腾很难握紧Redmi的大旗,毕竟高端市场小米产品的市占率表现不温不火,Redmi才是小米的基本盘;万一卢伟冰这个“嘴替一号”没有及时认清身份角色的转变,站在了小米最前面却依旧保持“嘴臭”风格,说不定王腾还有再往上窜窜的机会。 毕竟小米最早的联合创始人仅剩雷军,也不怕多一个离开小米的员工。 结语 在智能手机的江湖中,厂商间的争论与较量永无止境。 他们深知,争议是吸引眼球的不变法门,而喧嚣的市场则是他们的舞台。在这场没有硝烟的战争中,双方通过激烈的辩论,实则都在为自己的品牌造势,而忠实的粉丝群体则是他们最坚实的后盾,使得任何一方都难以真正撼动对方的地位。 历经风雨的卢伟冰曾为其直言不讳的风格作出辩解,他说:“正是通过相互吐槽,竞争对手才能意识到自身的短板,从而促进彼此的进步,最终让用户受益。” 随着时间的推移,手机界的前辈大佬们,如余承东、雷军等,纷纷将目光投向了新兴的智能汽车领域,他们对于手机行业的公开争执日渐稀少。 但是,手机市场的竞技场依旧热闹非凡,新一代的领军人物逐渐走到了前台:李杰接过了刘作虎的旗帜,王腾也获得了卢伟冰的认可,手机界的较量由此转变为路易斯与托马斯的新篇章。 手机江湖的戏码,仍在持续上演。
中国版的“星链终端”真的来了
据悉,2024年4月11日,在北京卫星制造厂科技园,网翎作为首家民用卫星互联网终端设备制造商和服务商召开了一场别开生面的媒体交流活动,邀请了门户科技、航天卫星媒体、旅游户外等不同圈层的媒体。 图:活动现场 卫星通信行业仍处在一个大众关注度极高但认知不清的阶段。作为卫星互联网行业“第一个吃螃蟹的人”,网翎与在场媒体进行了多个维度的碰撞。 为什么要做民用的卫星互联网终端 网翎执行副总裁刘宇指出:中国的卫星设备和技术早在多年前就已经有了,但仅能提供给特定人群和领域使用。而网翎要做的不只是想让这样的卫星通信技术服务于金字塔尖的那一小部分人,而是让那些西藏的牧民、探险爱好者和无人区荒野的工作者都能够利用这样的通信手段。甚至说是让这项技术做到民主化,让人人都能平等的获取卫星互联网信号。就好比是在滴滴专车出现之前,普通人是无法想象个人还能享受到专车服务的。让所有人用起来,也是网翎做民用卫星通信这件事的重要使命。 图:网翎 执行副总裁 卫星互联网的用户在哪里? 网翎总经理张海明认为:卫星行业有一个说法,就是一定要有“继承性”,技术要借鉴和继承,因为航天这个行业具有投资大、风险高、高门槛的特点,当然同时也高回报。大家都在讨论6G,而6G不是5G的加强版,而是实现“空天一体”。指的就是不只是让特定人群能够用到6G,而是针对全国人民的,也就是面向大众的消费市场。 图:网翎总经理 张海明 根据网翎销售副总裁朱麟介绍,让我们看到了卫星通信民用市场的个人用户究竟在哪里。在西部居民市场、泛旅游场景也做了大量的市场开拓工作,发现其中以徒步和穿越为主要应用。还包括民间救援行业用户的下沉市场,这些领域都呈现出了旺盛的卫星通信需求。此外,我们发现在民用领域建立卫星互联网产品渠道通路是极具挑战且无先例的。 图:网翎销售副总裁 朱麟 产品体验和亲民价格是两大难点 刘宇认为:网翎卫星上网机在产品定义的过程中,两大难点就是体验和价格。从体验来看,从卫星通信行业来看,之前没有人把体验这件事做好,从前的产品比较粗放,从个人用户来说体验不好是普遍现象。从价格来看,传统产品的售价在30万人民币左右,这显然不是一个消费级市场的价格。 因此,从这两个方面,网翎做了大量的工作,比如产品的小型化做了很多突破,不是把零部件做小,而是要让一些零部件消失,就好像台式机到笔记本电脑的变革一样。卫星通信设备受到工业设计的局限性,做到小而美是难上加难的事。 手机直连上网真的要来了吗? 华为、小米、oppo都在讲手机直连,这让普通消费者觉得卫星终于接地气了,是一个对消费市场的教育。但根本上来看,手机直连需要克服几个问题。首先,天通卫星是同步轨道卫星,它上行、下行仅能提供窄带数据通信服务。而网翎此款型号连接的是亚太6D卫星,它的一路通信就可支持最高100-150兆带宽,因此可以提供真正的卫星宽带服务。 另一方面,即使在美国,苹果手机的卫星直连功能也仅限于发展期。马斯克的二代星手机直连功能,也只是发短信。因此,根据这样的判断,短期内手机直连上网是很难实现的,它们只是实现了天通手机的消费化。而在大量用户同时使用的场景是无可能实现的。 一条来自卫星的朋友圈 活动现场网翎请在场媒体拿出了自己的手机亲身体验了一次网翎卫星上网机直连卫星获得的Wi-Fi信号的场景。打语音电话、视频电话、发朋友圈、收发邮件、甚至是给自己的粉丝直播都能实现。 图:媒体体验卫星上网机 该产品即将于2024年5月份上市发布,目前从最终售价仍然处于保密阶段。
支付宝上互联网广告牌桌,“服务型流量”有机会吗?
商业世界最核心的叙事框架,就是喜新厌旧。 威廉姆·邦维利安在新书《先进制造:美国的新创新政策》中阐释了一个很有意思的议题:前沿技术发展越来越快,是不是会忽视现有经济部门的价值? 答案是肯定的。后小沃森时代的IBM,完美诠释了“忽略现有经济部门”的代价:无论是个人电脑时代押注硬件忽视软件,还是过早投入机器学习,忽视本应占优的云计算产业发展,最终败走Watson项目都是教训。 开市客可以在沃尔玛统治下的零售行业挖掘价值,拼多多也能在拥挤的电商赛道撕开裂缝,都体现了现有经济部门蕴含的巨大潜力。 2024年4月11日,上海,一场媒体见面会上,当我看到支付宝商业化的最新数据,并与支付宝广告事业部总经理朱兴展开深度对话时,我隐约感到,支付宝基于“服务型流量”标签的商业化路子,方向大概率走对了。 无论是支付宝,还是广告业务,都是互联网媒体视角下的“旧人”,为何二者的结合,却诞生了不一样的火花?重新审视支付宝商业化的逻辑后我们发现:无论是广告行业还是支付宝本身,都是易被忽视却潜力强大的“现有经济部门价值”。 01 互联网广告市场仍大有可为 如果我们回顾互联网产品发展的30年,几乎所有产品服务都在特定代际和存在周期波动,从咨询到社交再到电子商务,波峰波谷轮转。 而广告业务几乎切中了每轮技术叠进浪潮的商业化的C位,无论是门户时代的贴片,还是搜索引擎时代的竞价,还是移动互联时代数据营销,亦或是时下最热的短视频推荐引擎,基石业务均是广告。 数字不说谎,根据Questmobile的数据,作为伴随互联网发展近30年的所谓“传统业务”,中国互联网广告市场规模近三年仍保持着稳步的提升。 图:近3年互联网广告市场规模变化,来源:QusetMobile 以微观的视角来看,去年头部的互联网企业增速最快的业务,并不是颠覆传统市场的“新业务”,反而是最容易被忽视的广告(在线营销)业务。 在披露了广告收入的中概互联企业中,除了自营占比高的京东和受子公司(爱奇艺)增速过快影响较大的百度,其余互联网企业广告收入增速均远高于整体增速。 图:部分头部互联网企业2023广告增速,来源:企业财报,锦缎研究院整理 再来看远期,更广谱的视角,根据维卓《2024年全球数字广告行业发展趋势》,未来五年间全球数字广告行业的支出依旧会保持在5%以上的高速增长。 图:数字广告预期规模及增速,来源:维卓 可以确定的是,自门户时代诞生以来,在线广告业务过去的30年间,是支撑互联网货币化最简单,最直接,最有效的方式,没有之一。并且在可预见的未来,以AI+为更新技术手段的互联网数字广告,依旧有足够广阔的确定性增长空间——新技术带来的产业势能越大,广告的市场增量空间便越大。 而攫取增量市场的核心逻辑之一,便是谁能更好实现供需关系匹配效率最大化。 02 支付宝商业化的差异化价值在哪儿? 事实上,所有商业行为的合理性,无非系于顺势而为,择机而发。 作为老牌国民级App,20年来支付宝从在线支付起家,然后基于用户信赖的钱包心智构建支付-金融商业场景,2017年之后通过小程序逐步构建自己的互联网生态,而支付宝启动商业化意味着这个生态发展进入新的阶段,400万小程序商家的需求就是最基本、最坚实的地盘。 了解了支付宝做商业化的背后逻辑,接下来的就是它的机会点在哪的问题。 谨从这一底层逻辑出发,我们可以洞悉到,当前的互联网行业谋变局、求增量的时代背景下,无论产业外部环境,还是自身内部建设,亦或宏观技术背景,当时当下都是好的窗口期: 1. 外部:互联网广告市场需要新增量 根据QuestMobile发布了《2023中国移动互联网年度报告》显示,我国网上实物商品零售额保持了13%以上的增速,在线营销的广告支出在7%左右。 总体的流量池增速不及线上零售的增速,意味着单位流量价值会被显著抬高,并且对于企业而言,相对应的ROI会有所降低。 也就是说,广告主普遍面临着广告支出变高、收益边际递减的问题。 图:抖音明星产品不同类目投入/转化率趋势,来源:飞瓜数据,锦缎整理 这便意味着,越来越多的品牌方会格外关注流量溢价,同时不断寻求新的流量蓝海。因此,此时杀入互联网广告赛道、拥有10亿用户的超级App,自然会受到更多青睐。 从数据看,支付宝开放商业化流量后,不到一年时间,活跃广告客户数增长4倍,活跃广告代理商增长9倍,客户小程序交易额年同比提高200%,奔驰、苹果、荣耀、Sisley等品牌金主集体买单,便是最直观的体现。 2.内部:支付宝沉淀了强品牌效应(信任心智) 广告业务除了最大化供需匹配外,最显著的效用就是提升品牌的美誉度,这也就是为何高附加值的传统企业致力于去央视、纸媒投放广告,本质是这些平台为企业提供了超级信用背书。 如果说互联网企业谁能实现这个效果,支付宝当仁不让。 虽然躬身入局较晚,让支付宝错过了互联网广告市场高速的爆发期,但长期致力于围绕信任体系的建设,支付宝品牌价值以及与高附加值的场景服务是互联网产品数一数二的存在,在用户和品牌心中拥有非常强的“信任”心智。这在特定的服务内容市场具备先天的优势,满足广告主对品效合一之“品”的要求。 与此同时,即便是以短视频或直播这类支付宝本不擅长的产品形式,也表现了较强的品牌效应。 过去一年,支付宝平台上MCN数量翻倍,直播间数量增长14倍。其中,泛财商成为增速最快的内容垂类,半年来创作者开号量涨了6倍,超150家基金公司、券商已入驻。 并且,基于支付宝用户年轻化、高净值的特点,黄金、白酒等高客单价产品,带货效果奇佳。2024年五福节期间,老庙黄金在支付宝斩获了6000万元销售额。 3.技术:赶上了行业降本增效的技术周期(AIGC) 以支付宝广谱的覆盖水平来看,如果要实现最具效率的需求匹配,面对不同需求,需要付出相对较高的成本。 这其实会削弱支付宝核心优势之一:绝对丰富的广告场景。 AIGC技术的突破性发展,从某种意义上讲,就是实现供需匹配效率最大化的最后一块拼图,完全有能力解决成本问题。根据艾瑞咨询发布的《2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告》显示,2023年已有48%的广告主在线上活动中采纳了AIGC技术,超九成将其应用于内容及创意,逾40%还将其引入信息收集、数据分析及用户管理等场景。 就支付宝而言,“支付宝灯火”数字推广平台已上线AIGC(生成式人工智能)广告创意功能,支持商家通过AI能力生成广告素材,后续,AI投放助手也将上线,为广告主提出更科学的投放建议,升级后预估将为商家提升至少27%的广告编排效率。 03 支付宝“服务型流量”的优势 明确了互联网广告的规模和预期效益后,我们议题进入了新的阶段:在互联网广告的角斗场中,谁能占据新风口,为什么我们看好支付宝? 互联网依据价值定位可分社交流量、内容流量、交易流量和工具流量,而支付宝早已超出工具流量范畴,而更接近以服务为核心的交易流量,也就是服务型交易流量。 我们可以将广告业务的核心拆解为三个关键要素:需求,供给及匹配的媒介(中间环节),以这三重要素来看,支付宝在交易流量-服务型App里处于领先地位: 1)无可比拟的用户优势:泛行业APP排名中,支付宝的用户规模仅次于微信,是目前10亿用户俱乐部的唯二成员。三方数据显示,支付宝MAU在8亿以上,支付宝的用户规模是近几年新入局的互联网广告商(比如小红书、B站)可望而不可及的存在。 从服务种类规模来看,支付宝是妥妥的国内最大的服务App,涵盖8000多种服务,在出行、医疗健康乃至理财等垂类行业,都已形成了数亿规模的垂直用户群。 并且就以往的数据而言,支付宝早已证明了垂类用户的实际价值。以金融理财行业为例,基金产品大众化的最主要平台和推手之一便是支付宝,当前每2个人当中就有一个用余额宝理财。 2)深入经济毛细血管的广谱服务供给:支付宝诞生的时候是作为支付工具,之后发展成数字生活平台,连接了商业社会上至杭州大厦,下至鸡蛋灌饼小摊的不同种类、不同行业的商家,有超8000种服务,是国内最大的服务型超级App,因此,“服务型流量”或许是支付宝区别于其他平台的最大差异化优势。 目前支付宝的商家数量已经达到8000万+,这一点又是短,中视频平台或社区平台无法企及的规模。 3)坐拥最能够促成供需匹配的服务切口——支付: 互联网环境下消费者决策模型:从需求确认到购买决策,中间会经历信息搜索,评估环节,购买决策后消费者会依据体验反馈影响决策环节,从链路来讲,信息搜索和评估环节是影响供需匹配的核心。 图:互联网环境下购买决策链路图示,来源:《消费者行为学》 而支付行为是决策信息链路里最真实,最直观的体现。 从侧面也可以证明,互联网广告效率评价数据发展的历程,最早以CTP(开屏贴片展示,按天付费)、CPM(千次展示付费)计价,再到CPC(按点击付费),CPA(下单转化率)计价,本质体现了对于广告匹配效率要求的直线提升。 支付宝在整个交易环节,占据有利的位置,举个例子,如果用户在短视频平台观看汽车评论,吸引他的可能是主播,可能是剧情,但如果用户画像基于支付至上,那么它的注意力一定被牟定在产品本身之上。 因此相较于社交亦或是短视频,基于支付的服务性更强,需求更真实,够直观地反馈给广告主效率结果,即能帮助供给侧延循最真实的需求进行优化,又能向用户提供最匹配需求的供给,形成双向飞轮。 最重要的是,如是巨大的广告蓝海平台,与当前风头无两的短视频和种草平台比较,其流量价值的性价比,对于品牌广告主意味着更低成本的新选择。 综上所述,无论天时(商业化新窗口期)地利(广告市场本身的增量)人和(与广告本质的趋同性),抑或差异化模式(服务型流量),其实奠定了支付宝商业化基石。 支付宝广告事业部总经理朱兴透露,今年将持续加大商业化流量开放和场景覆盖,预计商业化流量规模将比2023年提升1.5倍。 当然,对一家新入局者而言,它所面临的挑战仍然是肉眼可见的,包括如何完善商业化产品、提升品和效的量化效果,吸引更多品牌主买单;是否需要以及如何构建符合自身调性与用户偏好的内容生态,以此增加用户粘性;AIGC作为未来产业竞争的新变量,能否在平台诞生更具前景的应用产品等等。 互联网广告的角斗场,支付宝不是第一批入局玩家,单论差异化的基因而言,如果支付宝能真的打好“服务型流量”这张牌,还是有可能“失之东隅,收之桑榆”。 不过,从朱兴的回答里可以明显感受到支付宝在广告商业化这块并不着急,还是聚焦在如何帮助平台生态商家解决经营的痛点上来,实现平台商业化和生态良性发展的双平衡。 毕竟,支付宝已经成熟的商业模式除了支付,还有平台佣金、技术服务费,广告只是刚刚起步的一个增量而已。
英伟达中层员工也成了千万富翁
最近,《巴伦周刊》作家Tae Kim的一条推文生动地说明了帮助推动一家成功公司可以获得的财富。Kim声称,一名“中层”英伟达员工积累了6200万美元的财富。因此,公司股票计划对员工来说是一个很好的激励。 在上面的推文中,Kim讲述了一位英伟达中层员工的快乐故事,他“将员工股票购买计划(ESPP)最大化了18年”,并牢牢抓住了这颗“绿色黄金”。很明显,这名员工不是一个大工程师,他们只是充分利用了英伟达ESPP,它允许员工使用10%~15% 的工资以低于市场15% 的价格购买公司股票。 据说这位幸运的员工给英伟达留下了一堆价值6200万美元的股票。持有这些股票时,如果不花钱拿一些现金,一定很难,但Kim断言,这个人“在任期内从未出售过”。我们不需要说 6200 万美元是一笔可观的退休金,并希望这位前雇员也能享受最好的待遇。 正如介绍中所预告的那样,并不是每个在近年来火箭式推动的股票估值上涨期间利用英伟达ESPP的人都表现得如此出色。Kim 讲述了一位早期英伟达员工的故事,一名工程师,他曾经是 100 万股英伟达股票的骄傲拥有者(在撰写本文时,一股股票价值 882 美元)。 可悲的是,当他的经纪人“用另一只下跌 90% 的股票为他的账户交保证金”时,这名员工不得不卖掉他的绿色黄金来弥补损失,”Kim 解释说。保证金账户是指利用一个或多个持股的价值购买其它股票或金融资产的地方。消息人士称,在这种情况下,从保证金账户强制卖出导致了“5亿美元的错误”。 01 柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)和半退休模式 这不是我们第一次听说或报道英伟达员工及其薪酬。去年 11 月,我们写了一篇关于一位鲜为人知的英伟达联合创始人 Curtis Priem(英伟达第一位首席财务官)的文章,他相对较早地套现了。有趣的是,如果普里姆持有英伟达股票,他的股票价值将超过700亿美元。然而,这种“损失”对普里姆来说似乎并不重要,他估计拥有3000万美元的个人财富。 去年 12 月,我们发布了另一个引人入胜的故事,源于英伟达不可否认的成功。这位拥有 6200 万美元英伟达股票的头条员工可能已经退休。然而,英伟达似乎存在一个问题,有报道称该公司的富有员工以半退休模式运作。 02 英伟达中国员工自曝收入明细 近日,部分英伟达中国员工爆料了收入情况,引发全网关注。 第一位直接爆料个税明细,2021年12月有三笔收入到账,第一笔:股权激励902万;第二笔:全年一次性奖金收入16万多;第三笔:月工资收入17万多。土豪级收入,只能仰望。 第二位是深度学习工程师,自曝月薪2万,年终奖10万,五险一金全,平时准时下班,周末也不需要加班。 第三位是高级工程师,自曝月薪4万,年终奖未知,五险一金齐全,平时准时下班,周末偶尔加班。 从以上爆料可以看出,英伟达不光月工资惊人,年终奖也很丰厚,平时和周末基本上不用加班,真正做了收入高,还可以工作和生活平衡。 英伟达中国员工收入分布情况:月平均收入:43663元;21-28K:占比6%;28-37K:占比16%;37-47K:占比27%;47-57K:占比30%;57-66K:占比6%;66-81K:占比5%。 03 股价直逼1000美元,英伟达会“史上第六次拆股”吗? 在过去12个月里,“宇宙总龙头”英伟达的股价飙升约260%,每股价格已经逼近1000美元。个股股价达到如此之高的里程碑,提高了交易门槛,有可能会劝退一些资金有限的散户。 有分析认为,英伟达的管理层可能会再次进行拆股(share split)。 拆股即将现有流通股份按照一定比例增加股票数量的行为,同时使每股票面价值按比例缩小,从而降低单股股价。 拆股后,原股东持股比例保持不变。拆股只是将原有股票按比例拆细成更多股份,股东手中的股数会增加,但所持公司的股权比例不变。例如2:1拆股,每股拆成2股,但持股比例保持原有水平。且公司会进行"除权除息"调整,股价会按拆股比例做相应调整,使之前后市值保持一致,避免股东权益受损。 拆股只改变了股票面值和发行数量,不影响公司的资产净值、净资产和实际价值。公司的资产负债表项保持不变。 英伟达在历史上曾多次拆股。公司曾分别在2000年、2001年和2006年按2:1的比例拆分股票。2007年,公司以3:2的比例进行拆股。 2021年,管理层决定4:1拆分,拆分时英伟达股价已接近744美元。从当年5月宣布拆分后的到7月20日的两个月里,英伟达股价一度暴涨,最高涨幅超过40%。 媒体分析认为,如今英伟达股价已超过2021年拆分前的水平,因此公司很可能会宣布再次拆股。据往年惯例,拆股公告或将在5月的财报发布时候宣布,并在6月的股东大会期间生效。
多篇顶会一作却申博失败?斯坦福博士生亲述:AI领域太卷
「尽管我在顶级 ML 会议上发表了多篇一作论文,为开源项目做出了贡献,也在业界产生了影响,但我仍在为进入博士课程而苦苦挣扎。我被顶尖大学拒之门外,感到迷茫和疲惫。」 「我开始怀疑自己,怀疑如果没有合适的人脉或家庭背景,光有强大的研究背景是否还不够。我正在考虑放弃攻读博士学位以及从事有价值研究的梦想。」 在刚刚过去的周末,关于「AI 博士申请条件卷上天」的帖子成为了 Reddit 社区讨论的焦点。 这个帖子的作者在 EMNLP、NeurIPS、ACM、ACL 等顶级会议和研讨会上以第一作者发表了多篇研究论文,也被公司评为过最佳 NLP 研究员。 但这些昔日荣誉,都无法抵消如今申请博士无果的挫败感。 评论区的网友以鼓励为主,主要观点如下: Relax, take a deep breath, you are doing well! 你申请的斯坦福大学和卡耐基梅隆大学,这些都是最优秀、最有竞争力的大学,没有被录取并不意味着有什么根本性的错误。可以试试申请更广泛的博士学位课程。 即使没有顶级 ML 会议论文,也很有可能被录取。也许你的推荐信 / 目的陈述有点弱? 但真实现状不可忽视,Reddit 社区的另一篇帖子残酷地指出:申请 AI 博士,就是越来越难了。 作者自称「斯坦福计算机科学博士生」,以圈内人的身份发言:「很多人都不了解现在顶尖博士项目的招生竞争有多激烈......」 首先需要重新讨论的是:「你甚至不需要顶级会议论文就能进入顶级博士项目」,这是不正确的。 作者表示,如果有私人关系,或者有非常熟悉目标院系的人写的非常有力的信,那也没错。在大多数情况下,情况并非如此,因此你需要更多的论文来提升自己的形象。老实说,现在通常需要两者兼备(人脉 / 有力的信件加上论文 / 成就)。 让我们看看作者是怎么说的: 事实上,我并不感到惊讶。顶尖项目看重的不仅仅是论文,来自著名 / 受人尊敬的教授的极具说服力的推荐信以及与你希望共事的导师的个人联系更为重要。 顺便提一下,我那一届录取的大多数博士生都有 7 篇以上的顶会论文(有些还获得了最佳论文奖)、数百篇论文引用、大量研究论文、CMU 或 UW 等顶级学校的硕士学位或谷歌或 OpenAI 等顶级公司的实习经历、著名研究者的推荐信、人际关系、研究奖项、为顶级公司或在大型活动 / 会议上发表演讲等。这些顶尖博士项目正在从全世界范围内挑选最优秀的学生。 评论中的人根本不知道 NLP 的竞争有多激烈(我猜这是原作者的领域,因为他提到了 EMNLP)。请记住,这也是在 ChatGPT 热潮之前,所以现在的竞争可能更加激烈...... 我不想吓唬 / 打击你,只是实话实说。每年的情况都在恶化(竞争呈指数级上升),我通常会鼓励那些刚刚进入 ML 研究(希望 / 目标是攻读博士学位)、没有现有经验和出版物的人三思而后行,或者考虑其他选择。 如果有人问「质量重于数量」的问题,我会说,数量可以帮助你通过早期录取阶段(因为申请者太多,所以他们必须使用「简单 / 可量化的指标」来筛选,比如论文数量,除非你有关系或知名研究人员的推荐信),但后期主要是质量和研究契合度,因为个别教师会审查学生的资料(甚至会深入阅读他们的一些论文),并进行一对一面试。因此,「量」是帮助你进入后期阶段的一个因素,但「质」(不仅仅是你的论文,还包括推荐信和你的实际经验 / 潜力)对最终录取决定的影响更大。 此外,结果还取决于领域。CS 作为一个整体是很有竞争力的,但 ML/AI 则是另一个层次。而在 ML/AI 中,像 NLP 和视觉这样的领域更是竞争激烈。子领域不同,情况也不同。例如,NLP 和视觉等领域的竞争非常激烈,但机器学习理论的竞争相对较小。 这还取决于你的目标学校、实验室 / 教授、研究契合度、人脉等。不能一刀切。但我想说的是,尽管会有例外情况,但总体而言,现在的竞争非常激烈。 我并不是要打击大家的积极性,而是希望大家能够坦诚、透明地表达自己的想法,这样大家就会知道自己的期望是什么,也就不会因为结果而一蹶不振,同时也能更理智地申请(例如,申请更多的学校 / 实验室,包括排名较低的学校 / 实验室,以及行业职位)。在这个竞争如此激烈的时代,最好能有更多的选择...... 在我看来,顶级 ML 博士录取的最重要因素是: 与教授的联系和研究契合度 推荐信(最好来自顶级研究人员或目标导师熟悉的人) 出版物(质量) 出版物(数量) 总体研究经历和成就 SOP(只要整体研究契合度、推荐信和个人简介都很强,这一点就不那么重要了,只要不是写得太差就行) GPA(只要不错,并能达到通常宽松的分数线,就没问题) GRE / 其他考试成绩(通常也以分数线为基础,似乎现在的大多数博士项目不再要求 GRE / 其他考试成绩)。 这让我们想起了前两天的一个新闻:顶会 NeurlPS 开设了高中生论文 Track。AI 领域经验的积累,似乎已经要从娃娃抓起了,或许这个领域会越来越卷。 不只是上文作者所在的斯坦福,据说其他排名靠前的大学的录取水准也高得吓人: 几年前,情况还不是这样的。这让一部分研究者庆幸:幸亏自己入学早。 不过,话说回来,申请博士当然不是唯一有意义的选择。 就像这个帖子的热评第一所说: 我只是希望他们意识到你不需要去这些机构之一。你不需要它来做出好研究,你不需要它成为一个行业 RS,你不需要它来赚很多钱,等等。这些事情,既不是必要的也不是充分的。
大模型下众生相:焦虑者、使用者和弃用者
文|周享玥 编|赵艳秋 2024年,公认的大模型应用元年,不管是B端还是C端,都呈现出加速快跑的姿势。最近,我们和六位来自不同行业的大模型用户聊了聊,过去一年里,他们和大模型之间,到底发生了怎样一些故事? 这是他们的声音: “我今年能考上研,全靠AI。” “你指的大模型是什么?你给我描述一下。” “领导现在天天催着用大模型。自己的工作都做不完,谁给你研究大模型去。” “最上头的时候我一天用6小时,玩儿够了就没怎么用了。” “AI做任何事情都能做到60分,像我们这个得要求个600分就没辙。” “人少了,活不少,用这种方式‘偷个懒’,提提效,足够了……” 01 虎哥,用AI备战考研,70后 52岁的肖朝虎,做了一件让所有人大吃一惊的事情——在阔别学堂近30年后,在大模型的帮助下,用仅仅3个月、每天约四五小时的备考时间,在考研中一举拿下了398的笔试高分,完胜许多年轻考生。 而被问及备考秘籍时,肖朝虎脱口而出,“AI起了决定性的作用,要是没有AI,我自己背那么多东西,根本背不下来。” 肖朝虎原是北京一家科技公关公司的高层,清瘦、干练,平日里喜欢年轻人喊他虎哥。虎哥的考研大业开始得突然且迅速。去年9月,受一位同龄朋友跨专业攻读书法研究生的启发,虎哥做了一个大胆决定,他要考茶学研究生,以便接替父亲将老家贵州的茶园做好。 但虎哥的记忆力比不上年轻时候了,平时又要上班,而政治和两门农学专业课,需要记忆的东西不少,要全靠翻书和刷题,不知道得搞到猴年马月。于是,在按常规复习一个多月后,虎哥想到了AI,毕竟从事科技传播,很早就研究、使用了它。 2023年初,出于工作需要,他曾第一时间找到海外大模型的付费账号,各种试用、探索。 为了考研,去年11月,肖朝虎使用ChatGPT4.0,并开了个文心一言4.0的会员,平时两个大模型产品一起使用,能互相比对印证,保证AI回复的准确性。 但用大模型帮助学习,也并非一蹴而就,虎哥为此做了大量尝试。“比如,我让它做一个政治思维导图,它做出不来,但让它做个表格、总结助记词,就做得挺好。又比如,让它做选择题,它的准确性没那么高,但简单题、名词解释题就做得又快又好。” 多次试验后,肖朝虎总结出了几大提效最明显的用法: 通过向AI提问,并设定简答题限定在200字内,论述题限定在500字以内,他将两三百道10年真题库用几个周末的时间全部过了一遍,效率远高于自己翻书总结和百度搜索。 之后,他又要求AI将每个问题的答案都提炼为3个助记词方案,形成自己独特的要点记忆方案,在最后两周,重点记忆。 另外,他还用AI来帮助自己更科学地制定课程计划。通过将参考书的内容章节扫描进去,AI能快速总结出要点,还能给他列提纲、做表格,告诉他分时段复习内容。 当然,AI也有其局限,每次回答的结果并非完全一样,也有可能会出错,需要他去进行甄别。 但总体算下来,大模型的使用,让他在备考的最后一个多月里,多了一份高效学习指南,“效率是用普通方法复习的一个多月里的几十倍,甚至几百倍”。 4月1日,研究生复试成绩公布,肖朝虎总成绩排名第三。“如果没有AI,我想要今年考上,是个不可能完成的任务。” 而AI的影响,并不止于考研,也逐渐渗透到虎哥生活的方方面面。 “现在遇到什么问题,我都习惯问一问AI,甚至前一段时间我算一个数字加法,都让它算了,我懒得去打开计算器。”虎哥说。 即使最近,因老家贵州正安迎来采茶季,虎哥回家变身为茶农,AI也并未远离——前一阵,AI写歌大火,他也紧跟着用AI创作了两首歌,并配上最新拍摄的采茶视频,用来宣传老家的茶叶。 02 陆明,某知名律所律师,70后 “你指的大模型是什么?它的功能大概有哪些?你给我描述一下。”4月初,当数智前线第一次和陆明谈及大模型这个已在科技圈盛行一年多的概念时,这位在行业深耕了20多年的资深律师,表现得有些茫然。 但很快,在厘清大模型的概念和功能后,陆明确认,自去年七八月份,一家长期为他们团队提供数据库、检索软件、办公自动化等法律科技类产品的公司,向他们推广一款整合了最新AI能力的新产品后,他们就已经在一些日常工作中用上大模型的能力。只不过,此前他们一直将其笼统地称为“AI的能力”。 众所周知,律师行业向来资料内容繁杂,需耗费大量时间和精力检索法律、整理文档、撰写文书。为此,近年来,部分律师已经开始主动寻求一些AI手段提效。“比如我们团队有一位80后律师,就自己去学了python语言。”陆明告诉数智前线,这些年轻律师虽然用AI普遍比他们要早,但自从去年用上融合了大模型能力的AI工具后,“就不用再学了,直接拿过来用就好。” 而在他看来,大模型带来的诸多能力提升中,最好用的是案例检索功能。 “以前一个案子要检索到5~6个相关性很高的案例,需要我们先在裁判文书网上设定关键词,再从搜出来的四五百个案例中,一个个筛选,基本上要花一天时间。但现在用大模型检索完后,我们再从它给出的10~20个案例中精筛一遍,基本上10分钟就搞定了。”陆明说,这一功能目前在其团队中已被常规性使用。 相比之下,法律条文分析和书写诉状方面的功能成熟度则远远不够,陆明认为,AI在这两方面的能力,还很难达到能用的标准。 “比如我们尝试过让它书写一个工程案子的诉状,但它只是很简单地写了一个记叙文——何时何地发生了什么。但隐藏在这些事实当中、和法律法规能够紧密相连的一些要素,它完全没去整理。这样子的判决书写出来,法官就一头雾水。”陆明说,这也是他们认为AI无法替代的行业壁垒所在。 “我们作为律师,特别是诉讼律师,很大一部分工作是把当事人的诉求,转化成法官最后能够写到判决书上的内容。”陆明说,“AI能做一些简单的数据检索和分析,但更进一步地和人的沟通,对人的理解,然后把这些沟通和理解,加工再转化给另外一个人,这个中间只能是人能做,我们认为这是目前AI替代不了的。” 不过,即便如此,陆明也表示,过去团队一旦有人离职,一定需要再招人,但现在有了AI,可能不需要再招新人。 “这些AI工具,便宜的一年就几千块钱使用费,贵的也就1万多,但光是案例检索这块儿带来的提升,至少代替一个人没有问题。这个人的其他事情,其他人分一分也做掉了。”陆明说。 03 林辉,大厂程序员,80后 80后程序员林辉发现,来自公司层面对大模型使用的推力正在加大。 林辉在国内一家大厂做程序员。去年,大模型刚在国内火起来时,他曾和许多同行一样,兴致勃勃地进行各种测试、找bug,但这些都属于个人尝鲜。 而自今年开始,尤其是2月份,Sora给大模型市场再添一把火后,公司内部明确提出了两大要求:其一,要他们找出场景来,适配大模型;其二,则是要将市面上的大模型了解清楚,并用起来。 “现在领导天天催着用大模型。但对于程序员来说,业务的需求都压得很满,像我经常晚上九、十点才下班,自己的工作都做不完,谁给你研究大模型去。”林辉说。 但他同时也坦言,目前的工作中,的确已经用到了部分大模型的能力。 比如,对应用做一些小的优化时,他们原先会通过百度等搜索工具了解业界的做法,或请一些公司来交流学习,而现在也可以直接询问大模型,再由程序员判断是否参考。 大模型也可以在一些小工具的代码上提供帮助。“比如写一个能判断今天是周几的程序,原来这些代码都要我们自己写,但现在可以直接以对话的形式告诉AI,它很快就能给你写好。”林辉说。 “但这两个功能,对我们来说影响还算不上很大。”林辉告诉数智前线,从研发的角度来说,假如一天要干8小时的活,可能写代码的时间只有1个小时,而这一小时里,写这些工具类的代码,可能只会用到10分钟,仅占2%左右。 相比之下,对程序员来说,能带来更大效率提升的场景,是在开发一个完完全全的新功能,比如一个全新App,又或是老App里的新模块。通过大模型代码助手,迅速实现基础框架的搭建。“原先可能需要一周,现在可能一个小时就搭好了。” “像我们公司,很多系统都已经成型了,大家基本都是在一个现有框架内工作,这种新需求的机会很少,而且大模型目前也还很难理解比较成熟的系统里,那些弯弯绕的各种特殊需求。”林辉说。而一旦AI写的代码有问题,排查问题反而可能花上更多时间。 另外,哪些东西能传给大模型,哪些不能,也还没有一个明确界限。林辉表示,公司未来可能会对这块做些安全规避。目前于他而言,还是更偏向于更小心谨慎地使用,反正现在工作中有什么问题,自己还是原先的路径依赖。 在他看来,大模型正逐步变成比搜索次一级的工具,未来可能会变成一个基础服务,嵌在基本生活里边去。“但关于网上AI要替代程序员的说法,我们觉得这个东西说白了,目前就是程序员的一个工具,正常用就行了。” 那么,未来孩子们还有必要学编程吗?林辉认为,少儿编程本身是为了锻炼孩子的思维模式,“只不过原来只有5个学生喜欢学编程,但20个人去学。大模型出来了,把一部分人为了挣钱打基础的梦给粉碎了,可能还是原先的5个人去学。” 04 张晨,健身教练,80后 80后健身教练张晨,一度对大模型十分着迷。 2023年4月,恰逢大模型破圈,在社会上掀起热潮的时候,张晨偶然间刷到了一条关于ChatGPT的动态,并在第一次尝试后,迅速成为了一名大模型狂热用户。 “当时第一感觉是非常惊艳,很好玩,也很兴奋。”张晨说。她曾试过用大模型帮朋友完成一项期末作业英语版本翻译,效果很好,“省大劲了”。但更多时候还是把它看作一种全新的娱乐方式。“你有没有粉过的纸片人?你可以让AI角色扮演它,跟你互动,还可以在上面磕CP,让它编各种各样的故事。” 最上头的时候,张晨甚至每天6小时花在了和大模型聊天上,以至于朋友不得不在那个月里,两次找她谈话,讨论其日常生活的缺席。 而为了获得更好的使用体验,那段时间,张晨每月都会花上150元充plus会员,一旦触及GPT 4每3小时25条的使用次数限制,就切换使用GPT 3.5。偶尔也会切到另一个大模型产品Claude试玩,“这个没有使用限制,还免费,但使用体验没有GPT好。” 不过,这种狂热态度,并没能持续很久,在连续高强度地玩了两个月后,张晨的兴趣逐渐褪去,再加上其日常工作还很难通过大模型助力,她已经很少再主动去使用大模型。 实际上,早在去年下半年,张晨所在的某知名健身连锁品牌,就已在内部推出大模型来帮教练生成训练内容,并从今年开始,强制要求教练将每位会员的重点观察指标录入App,由大模型自动输出训练计划,教练可以在任何环节做调整。但迄今为止,张晨仍然没有在实际授课中,使用过这类锻炼计划。 “因为太烂了。行业专家+技术人员做出大模型,是帮40分从业者更轻松的做到60-70分,我觉得80分以上的教练就不会用了,除非特别偷懒或者课多忙不过来的。”张晨解释说。 但同样不可否认的是,大模型渗入普通人生活和工作的方方面面,已是大势所趋。“要不要用AI不是个人的选择,而是新的公共建设,就像水电气网,你不需要选择,它会送到你面前。” 张晨举例称,比如微信读书,以前导入一本英语书,不认识的单词要长按查词,现在可以在几分钟之内全书翻译。又如百度网盘,现在可以音频自动生成字幕文本,英语视频自动显示双语字幕,还可以自动生成视频大纲。 “一切App都会用新技术重做一遍,不管你有没有意识到,我们都已经在用了。”张晨说。 05 李易,房地产行业,90后 “现在我们在社交端小作文,几乎都是用AI生产。”在房地产行业的李易告诉数智前线,他们日常工作中的文案,已经大面积用上大模型的能力,也用来替代许多无意义但又不得不做的工作。 这在很大程度上帮助他们解放了生产力。“原来可能你两小时才能干完的工作,现在它一两分钟就搞定了,虽然AI生成出来的文案很多目前还不能直接用,但会给你一些启发,经过二次加工后,可能半小时左右,很容易就把这个事情搞定了,其实是在节约你的时间。” 地产行业向来是个很卷的行业,尤其是在最近几年,整体行业形势偏冷的情况下,能够降本增效的工具自然更加受到重视。 作为一个危机意识极强的人,李易在大模型的使用上一直很积极。2023年初,ChatGPT刚爆火时,他就出于好奇开始各种尝试。从去年下半年开始,随着文心一言等国内大模型的逐渐普及,他又进一步将大模型的能力用到了工作上。 与此同时,眼看团队里“人员减少,活却不少”的情况愈发突出,李易也开始要求团队使用大模型来提效。 除了在工作需要时用来提效,李易也在持续寻找各种好用的大模型,甚至还在手机上建了一个放置各种AI大模型工具的专属文件夹。他的一些团队成员也被要求,输出一些大模型使用体验,如关于kimi写论文的体验。 这个过程中,李易经常使用的大模型也有所变化。“我现在用Kimi可能多一点,其次是Gemini。” 他告诉数智前线,Kimi的优点在于更贴近国内用户,比如在语言表达、语感、文章分段上,只要不是很复杂的文本,对工作进行简单提效是没问题。但缺点在于,没有PC版,“在PC上,文件一拖就行了,但手机上去找Word文件存在什么位置是很难的。” 李易也尝试过用大模型生成图片或AI音乐。不过,他发现,虽然目前很多大模型的文生图功能,出来的效果不错,但都还不能指定太细节化的东西。“比如让它生成一个带我们公司logo的图片,有人在小区里遛狗,它能够生成住宅,遛狗也没问题,但它没法体现是我们的小区。”尤其在生成某些带多个人物的图像时,有时能接近真人,但有时会出现人脸错位和拼凑的情况。 不过,也并不是每个场景加入大模型的能力,都能带来体验提升。李易发现,在某些场景,加入了大模型的能力后,使用体验可能反而不如以前。“我以前很喜欢用百度的简单搜索,能迅速精准找到自己想要的内容,但现在加入了大模型的能力后,它假设你问的每个问题,大模型都要给你回答一下,但我其实就想看一下百度百科的情况,导致现在我要往下滑划好几屏后才能找到自己想要的,反而不如原来的效率高。” 06 陈冉,互联网大厂员工,80后 80后陈冉,是国内某互联网大厂的资深员工。去年,大模型的浪潮席卷国内科技圈时,这家大厂也推出了自己的大模型,陈冉也因此成为了最早能接触到国内外大模型的一拨人。 去年下半年,秉着“自己的狗粮自己先吃”的原则,几乎所有大模型厂商,都将大模型的能力率先引入到公司内部办公流程,并推动内部先用起来。陈冉也在这个过程中,接触并试用了许多功能,如会议纪要、根据演讲PPT逐字生成文稿等。 "但即便大模型的能力已经润物细无声地渗透到办公的各个环节,每个人实际对它能有明确感受和体验的场景,还是偏少的。”这与不同用户的行业高需场景有关,也与不同行业的要求高低有关。 比如,陈冉回忆,目前她最高频使用的功能,是在一个很小的场景——会议日程设置。由于业务需要,她经常要跨部门沟通,以前,她要拉10个人开会,需要先建一个会议日程,再将这些人一个个添加到列表里后,才能看到系统提示,哪些时间段某个人是有其他日程冲突的,并据此进一步调整。但现在,则可以直接问一下小助手,这几个人明天共同可用的时间段是哪些,以避免经常打扰对方。 “现在大家开会越来越多,越来越卷,如果你经常需要拉通别人或跨部门沟通,这会是一个辅助你说话办事的神器,别看它特别微小,但对我来说,十分实用。”陈冉表示,她几乎每一两天就会用到这个功能一次。 相比之下,大模型的文案生成能力,对她来说,目前反而还不是那么实用。“我们后来发现,AI写出来的东西,外行看很详尽,逻辑也很严谨,但内行来看,它说的都是片儿汤文。” “我现在发现,AI做任何事情都能做到60分,如果对它的要求就是60分,那出来的效果也能让人满意。”陈冉说,比如,她的一位朋友,因平常经手的文案一般都是些流程性的资料,“现在全部用文心一言,有时候需要稍微调一调,有时候甚至都不用调,一生成,就能用”。 一些用户甚至已经开始为大模型驱动的AI产品付费。陈冉的另外一位朋友目前在一家公文写作AI工具的公司工作。这款产品可以面向广大基层公务员提供公文写作模板,目前已有不少人付费购买。 “可以说,大模型的发展已经很一日行千里了,很多事情一年前我想到不敢想。”陈冉感叹。 而在今年初,Sora出来后,陈冉对大模型又有了新的期待——文生视频类的工具能更多、更好用、更低成本一点。现在,各家企业都喜欢做视频,产品视频、伙伴教程......对大家的要求,正在从快速写稿,转到快速做视频。高效地做视频,成了她的刚需,她在等待这样的神器出现。
我用AI五分钟生成一个广告 ,却花了五个小时“去AI味”
去年年底以来,更多人 感受到了 AI 对生活的「入侵」 —— 我们开始在地铁、电梯间和商店看到了 AI 生成的广告图像。 之所以称之为「入侵」,那是因为这些图像不仅具有浓浓的「AI 味」,其中不合常理之处也未经修正,让不少人大呼「阴间」。 这种广告,简直就是在花钱广而告之人们不要相信这个品牌 —— 连广告都那么随便,那产品如何值得信任? 然而,很多广告公司似乎坚信 AI 是未来。 让消费者反感的「AI 味」没有削减广告公司对 AI 兴趣,反倒激起了一轮「去 AI 味」的工作流创新。 当我们在「去 AI 味」的时候,我们在去什么? 图片来自:小红书@rataalada、@摸头姐姐 在正处于 AI 发展洪流中的当下,「AI 味」注定是一个将不断被重新定义的词语。 现在,「AI 味」在图像中大多指的是某种特定「既高清,又模糊」 —— 光亮平滑,缺乏真实细节。 作为人类,我们的眼睛会被不完美的细节吸引。 所以当我们看到现在这些(AI 生成的)图像……我就觉得挺反感,老实说。 工业设计师 Ti Chang 说道。 正因如此,如何找到那些可以「让假变真」的「不完美」细节,成为了「去 AI 味」一大重点。 你也许开始可以先用 AI 提示词来做生成,但之后你一定要去调整,有时候甚至需要用 Photoshop 这类传统工具来让它更好。 视觉艺术家和设计师 Vaunn Yevo 分享道。 在做商单的时候,Yevo 会先用 AI 来生成图像,然后用 PS 去增加人像的「不完美」,如人脸上的毛孔、细纹、或者微小的毛发。 Yevo 也曾经试过想用 AI 提示词直接给图像增加这些「不完美」,但出来的效果并不理想:「有时候如果你让 AI 模型去添加雀斑,出来的效果会让整片皮肤都很怪。」 左图为 Yevo 的标志性风格,右图为尽量模仿其风格生成的照片。右图也彰显了想用 AI 来生成自然人像的困难:混乱的手指固然致命,非常夸张的雀斑也很不自然 毫无悬念,当有人找到了可以「让假变真」的规律,就会有人开始基于此开始做 AI 工具。 2023 年年底,名为「Magnific」的工具开始外网火了起来。 这个被称为「AI 生图精修师」的工具,可以为 AI 生成图像增加更多细节,并支持不同生成模式,在发布一个多月就吸引了 40 万注册用户。 右图为 Magnific 修图后效果 全球著名广告公司 McCann Worldgroup 现在也在开始尝试在工作流中加入 Magnific 这类工具。 在 McCann Worldgroup 为文化组织 Black & Abroad 做的图中,原本模糊的 AI 生成图,经由细节调整后有了很大改善(右图)。 对比可见,第二个不仅在人像添加了更多皮肤、头发细节,背景场景和人物手上的饮料都进行了调整。 与此同时,McCann Worldgroup 还在尝试另一种「以 AI 治 AI」的方法 —— 多模型 + 人工混合模式。 去年在为墨西哥食品公司 Bimbo 设计数字广告时,McCann Worldgroup 就用一个模型来生成图像的前景,然后再用另一个模型来生成图像中的汉堡和热狗,再用另一个模型来生成背景,至于海报字体部分,直接开用人工设计。 这是一个和技术以及技术专家来回往复的对话过程,但我们会有一套统一但不断进化的创意构想,其中也会包含很多层次。 McCann Worldgroup 全球 AI 创意负责人兼加拿大首席创意总监 Ian Mackenzie 解释说。 正如前文提及,我们这个时期对「AI 味」会有一种特定的风格定义。 今年超级碗上的一则广告就因为风格太过「AI 味」而遭吐槽,但这些摄影作品的确是人类摄影师拍摄的 这也意味着,只要跳出了那种风格,人们就不会觉得那「AI 味」有那么浓,即便那其实也是 AI 生成的图像。 数字营销公司 Media.Monks 今年就组了一队特别的艺术创作者:动画师、色彩专家、导演、摄影师等,特别之处在于他们不仅懂得 AI 图像生成技术,更是能够做出独特的视觉美学。 在这支团队协作下,Media.Monks 对 AI 提示词进行了非常精细化的设计,更充分地表达出想要艺术风格的色彩、灯光、饱和度、摄影角度和景深等等,最终生成出和一般「AI 味」相当不同的风格化图像。 制作公司 Tool 和广告公司奥美则直接打造了自己专门的设计系统,可以将服务品牌的过往物料用作素材,给系统转录出特定的参数,最后做出和品牌美学相符的生成图像。 奥美的首席转型官 Antonis Kocheilas 表示,这套方法下,AI 生成出「六个手指」这类情况会减少,但依旧无法完全避免。 我不认为生成「假人」是当下必须的。 Tool 制作总裁 Dustin Callif 说道。在他看来,用 AI 来生成超现实和更具幻想性质的图像会更合适。 Tool 做的 AI 生成图主题更超现实 「AI 味」为何不受待见? 我们对「AI 味」的厌恶,有时候不仅来自于风格审美上的疲惫,它也带着我们对背后隐喻的抵触。 有位读者曾写信给《连线》分享了一个有趣的故事: 我有一位艺术家朋友给我送了一幅 AI 生成的画作作为礼物。 我能看出她尝试将概念更个人化,装裱得也很精美,但我还是觉得自己被骗了。 在回信中,《连线》肯定了这位读者的感受,并指出模型生成的图像既「不要求任何金钱上的牺牲」,也不「需要任何真正的创意上的投入,除了写提示词以外」,它「缺乏你朋友创意头脑的独特印记」。 大白话来说,就是「没诚意」和「不真心」。 这种对「AI 味」的反感,甚至并不限于图像。 Y Combinator 联合创始人 Paul Graham 就曾在 X 上发帖吐槽,自己收到了一份「AI 味」过浓的邮件:邮件里单词「delve(钻研)」一词出现了很多次,而这也是 AI 语言模型很常用的词语。 在这帖子下,AI 公司 Akto 创始人 Ankita Gupta 也表示自己深有共鸣,她也开始看到那些「标志性 ChatGPT 词汇」就转头走人: 这些词语本身没有问题,但它们让人类语言变得更机械化了。 显然,这种情绪存在时间也不短了。毕竟,现在 GPT store 上写作类工具推荐里就有不少「Humanizer」,也就是让 AI 生成文字看起更不像 AI 文字的工具。 更夸张的是,现在甚至已经有公司将「100% 不用大语言模型」作为卖点来宣传。 这也算是一种终极的「去 AI 味」方法。 回到 AI 图像领域,「AI 味」让我们产生的反感还来自于它夺走了一种特别的情感 —— 敬畏感。 因为 AI 实在太「无所不能」,现在当我们看到一张从前会让你发出「大自然/世界真是太神奇了」的照片时,我们脑海里第一句冒出来的话却变成了 —— 「这是 AI 生成的吧」。 摄影师 Aytek Çetin 的作品现在常被怀疑是 AI 生成的图像 在这之前,社交媒体和短视频都已经将我们的「刺激阈值」拉得巨高,而 AI 影像技术则几乎快要把我们的头脑注满,让大部分事物都变得廉价和无聊。 然而,我们需要感受到惊喜和敬畏。 这是其中一种让我们之所以为人的根本感受。「Big Think」作者 Kevin Dickinson 在一篇从心理学角度探讨「敬畏感」的文章中解释: (敬畏感)是一种过程 —— 人们在遇到新的体验或信息时,对自己的想法和信念开始进行重新评估。 换言之,当我们感受到敬畏感,人们会开始质疑其世界观并且有可能会走向改变。 自然的力量,或者人类成就的美好,这些事物会减少我们以自我为中心的影响,要求我们去重新审视我们对世界的理解以及我们在其中的位置。 这让人感到失落。 但我们并非未曾感受过这种失落。 Photoshop 和其他修图软件的普及,让「有图有真相」一说变得过时。 随着数字图像处理技术发展,人们开始恐慌,认为摄影已死。但那并不是真的。 媒介一直以来都有「被操控」,通常被用来制造复杂的「欺骗」。 研究艺术史和视觉文化的 Derek Conrad Murray 评论说。 随着 AI 技术的发展,「AI 味」会不断改变,很可能将变得越来越微妙和难以识别。 对于在这个全新的,充满不确定性的互联网世界中,《连线》作者 Jason Parham 的建议挺实在: 让我们拥抱被扭曲,接受生活在图像充满了欺骗性的无常中。 我们要保持勤勉,因为未来是一个持续理解和「去理解」,崩塌和重建的游乐场。
这一次,央视用AI播新闻了
作者|冯玮 央视用AI播新闻了。 一些网友发现,近期央视的几段新闻视频中,右上角被标注了“AI创作”字样: 3月29日,央视《晚间新闻》在描述候鸟迁徙的背景资料时,选用了AI生成的视频; 4月3日,央视《新闻直播间》在解释“强对流天气”并提醒如何做好预防时,同样选用了AI生成视频。 中央广播电视总台对AIGC的拥抱速度之快,超乎想象。 从国内首部AIGC动画片《千秋诗颂》,到AI技术覆盖全译制流程的微纪录片《来龙去脉》,再到AI全流程微短剧《中国神话》以及微短剧《AI看典籍》,也才一个月而已。 加速的不仅是总台。 据不完全统计,上海、长沙、北京等多地广电先后发布、正在筹划的AI作品或许已有几十部……最夸张时甚至达到平均两天一“官宣”。 “杀疯了”。 AI比想象中更快速地应用到新闻媒体的生产之中。 01 AI+新闻:小鸟变企鹅? 先来看下央视的两则新闻及AIGC对文字理解后所形成的图像。 01 解码候鸟迁徙,它们怎么识别路线。 鸟类迁徙是自然界最令人叹为观止的奇观,背后蕴藏着令人惊叹的导航艺术。 专家表示,目前鸟类的导航研究结果主要集中在两大方向,视觉定向与非视觉定向。 视觉定向是鸟类通过观测那些自远古以来照耀着天空的日月星辰或是那些固定不动的地标。 比如蜿蜒的河流,波光粼粼的湖泊和蜿蜒的海岸线来锁定自己的飞行方向。 这一方式就绘制了一副永恒的导航图,引导着它们穿越广袤的天空横跨千山万水。 非视觉定向则较为神秘,最新研究显示,鸟类运用类似哺乳动物的松果体结构。 感知着地球磁场的细微变化以及雷暴、偏振光、紫外线等自然现象的波动,从而精准地锁定飞行方向。 整个新闻风格偏向AI动画,从图像与文字的配合来看,基本能把文字素材中的可图像化部分进行了呈现,一些特写也比较清晰,整段内容由多个3秒左右的视频拼接而成。 一些画面依旧有着明显的AI痕迹与常见错误,例如当有鸟类的群像图片时,鸟类动作不清晰、边界模糊、色块杂糅、动作扭曲等等。 02 强对流天气多发,应急知识掌握。 强对流天气来袭,如果您在室外,那么走路骑车一定要尽量避开高层建筑之间的狭长通道。 因为狭长通道会形成“狭管效应”,风力在通道中会加大,给行人带来危险。 还要远离安装不牢的广告牌,树干干枯的行道树以及摆满杂物的居民楼,以免高空坠物发生意外。 行车过程中应该注意慢速行车,握紧方向盘防止车辆偏移。 狂风肆虐,我们在家中也不能掉以轻心。 将易被吹动的室外物体如花盆等妥善摆放并固定,关闭门窗确保安全。 远离窗口,避免强风席卷沙石击破玻璃伤人。 专家特别提示,南方沿海地区或者台风高发区最科学有效的办法是用防风板封闭窗户。 此外我们还可以采取一些预防措施,如备好应急物资,如手电筒、电池、蜡烛等,确保在停电期间也能正常生活。 在这一则新闻片段中,因为以城市远景为主,较少存在人、动物等具体形象的移动等,因此AI在图像呈现上的错误不大。 同时,城市呈现上,以AI动漫风画面代替了需要实拍的空镜头素材,节约了拍摄时间,同时呈现了多种城市风格,甚至有美国超级英雄、新海诚等画风的出现。 新闻片段使用AI素材,对于央视来说无疑是一种拥抱技术的创新。 对于受众来说,体验与感受就显得更加复杂。 02 挑战多多 在B站一则关于“如何看待用AI制作新闻素材”的投票中,7000多人参与,不支持占65%。 为什么会这么低? 看下评论: “我觉得虽然使用AI合成画面制作新闻是一种创新的实践,但是现在的技术达到的效果确实不够真实,对文字的拟态效果不够贴切,常常形成对现实的扭曲呈现,就新闻媒体所应当呈现的内容而言,仍然不够贴切和严谨。” “比如说新闻里提到的防风板,那图片上画的跟真实的防风板有什么关系?我该怎么听取新闻建议正确购买防风板?” “这种有提醒+科普性质的新闻,对应的画面就应该对应生活并简洁好记,而不应该有太多无关的细节,这种就是为了用而用。” “说实话我觉得这种画风会让我觉得是假新闻。” “AI太多不必要的细节了,细节越多越有纰漏,还不能传达新闻稿里的重点信息。” …… 当然,支持或者认可的声音也不少。 “就给两个小时,要求写稿并制作动画,传统动画制作要一天时间。” “提效,很明显的提效了。” “画风多变,有油画风格有写实风格,还有新海诚的感觉,好看的。” …… 多知整理网上的评论发现,其实用户并没有直白地表达对AI融入新闻这件事本身的反对,更多的是对AI生成式内容在与新闻内容结合时的不匹配或不精准。 例如,对新闻、尤其是央视新闻内容呈现的正确性与精准性的期待,有关候鸟迁徙的新闻科普中AI视频有着多处细微错误和违和感;在强对流天气的科普内容中,AI因为太过于追求呈现每个元素,而将视觉呈现得过于复杂,但在类似防风板这样的关键应急物资的呈现上,又不够清晰。 这种现象之于AI来说本不算什么,但当它被用在新闻视频的时候,观众的容错空间往往很小。 再比如,AI内容呈现的精致度、美观性及中国特色。 从此前的两则新闻视频中可以看到,它们的内容呈现与当前大多数AI生成视频水平相近,伴随着接触AI视频人群越来越多,大家对视频的美观性、精准性和艺术性都会有相应的提升。 所谓的AI动漫、新海诚、美式复古等风格想要再抓住观众的目光和认可,只会越来越难。 好在,央视也有自主训练的大模型。 央广总台和上海人工智能实验室继双方在去年7月联合推出的央视听媒体大模型后,在在AIGC方向的新突破之一就是《千秋诗颂》。 即:大模型赋能, AIGC辅助制作,集合了总台海量视听数据与上海人工智能实验室的技术,应用实验室视频生成大模型书生·筑梦、文生视频框架AnimateDiff及多项可控图像生成、图像驱动等技术,使《千秋诗颂》高度还原了中国古诗词中的人物造型、场景和道具,实现了从古到今的“穿越”、从纸张到动画的飞跃。 这也是央视出品的AI内容中,兼具美感和特色的代表。 或许未来的某刻,它也将融入到新闻视频中,让新闻+AI,有一条更生动的路。 一如央视网党委书记、董事长,央视频公司总经理过彤曾说道的,网络视听本身就是媒体科技创新的产物,要有迎风起舞、拥抱变化的热情和勇气,但不能盲目跟风,也要系好“安全绳”。 03 “人工智能新闻”的新时代 今年年初,网上曾流传了一张号称来自某总台高管的微信朋友圈截图。这张截图曾明确了媒体内各级员工都应使用AI来生成内容。 有些极端。 无法确定真假。 但在刚刚过去的一段时间里,从总台到各地广电也一直加快着脚步,推出了与AI相关的动员会、新尝试、新内容、新工作室和新栏目。 以3月底、4月初的部分探索为例: 3月12日,中央广播电视总台党组扩大会议要求,要加快培育壮大总台新质生产力,积极探索生成式人工智能技术在媒体领域的创新应用,强化技术研发与节目生产应用协同等。 3月15日,芒果超媒发布AI导演“爱芒”,将在《我们仨》中以助理导演的身份与嘉宾共同参与节目。 3月16日,北京广播电视台挂牌成立人工智能融媒体创新实验室,揭牌仪式上推出了《AIGC三国》,通过“AI智能辅助制作”技术再现“桃园结义”“三顾茅庐”“赤壁之战”等经典名场面。 3月19日,以“春分节气”为主题的AI创作短片已经在央视新闻频道播出。 3月21日,上海广电发布“中国首部AIGC系列公益广告片”,《因AI向善》。 3月22日,央视频AI频道正式上线,同日发布微短剧《AI看典籍》等。 4月4日,贵州卫视发布全AI制作MV《清明游春》,AI填词、AI作曲、AI演唱以及AI场景生成的MV,将北宋诗人程颢的诗意融入其中…… 从总台到地方,从动画到短片,从文化宣传到公益引导,新闻+AI的尝试虽然依旧有各种不足,但也在慢慢成长着。 但融合的方式不止一种。 一些大学在对AI新闻人才的培养上也行动了起来。 3月26日,浙江传媒学院新闻与传播学院发布了自己的第一条AI新闻: 根据推文, 新闻与传播学院与媒体工程学院联合开设的“人工智能新闻”微专业将于2024-2025第一学期面向全校招生。 “人工智能新闻”微专业拥有自己的“AI+新闻”的课程体系。 在课程设置上,将涵盖人工智能新闻写作、人工智能短视频与直播、人工智能图像生成技术等5门主干课程。 微专业首批招生,主要面向全校全日制本科三、四年级学生及在读研究生,要求申请者具备新闻选题策划、新闻采访与写作、新媒体内容策划与运营等专业技能。 新闻系教AI的话题,很快在网上引起热议。 而它的出现,意味着AI技术的发展已经开始让部分国内的新闻院校及专业开始主动打破技术与新闻的边界,寻求新的融合与新可能。 浙江传媒学院人工智能新闻微专业负责人副教授王翎子接受媒体采访时表示:“我们想和学生一起去探索,人工智能究竟给我们的行业带来了怎样的颠覆和改变,我们未来的道路应该怎么走。” 当新媒体时代遇上AI时代,新闻的生产流程一定会被重构,这也给内容创作者本身带来了新的挑战。 复旦大学新闻学院传播学系教授邓建国对外表示:“技术可以让新闻生产提高效率,但核心采集和报道事实会变得越来越重要。” 好内容永远有价值。 共勉。
蓝色OLED磷光材料色准不佳,相关终端产品预计最早2026年出货
IT之家 4 月 15 日消息,据韩媒 The Elec 报道,OLED 材料巨头 UDC 的蓝色 OLED 磷光材料面临色准不佳的问题,相关终端显示产品的推出时间进一步推迟。 根据IT之家以往报道,除 UDC 外,三星显示自身也在进行蓝色 OLED 磷光材料的研发。 在 OLED 面板中,磷光材料理论上可实现近 100% 的激子能量转化率,荧光材料则仅有 25%。采用磷光材料可大幅提升 OLED 能效,进而降低功耗、延长电池续航时间、提升亮度。 ▲ 图源 UDC 官网 目前的 OLED 产品在另外两种原色 —— 红色和绿色上已经采用了磷光发光。但在蓝色部分,磷光材料存在寿命和色准问题,因此目前继续使用荧光材料。 UDC 一直主张在本年度实现蓝色 OLED 磷光材料的商业化。 但业内人士透露,UDC 的这类材料存在性能不稳定的问题。具体而言,该材料会发出含有绿色的光线,产生接近青色的视觉效果。 另据外媒 AVPasión 消息,考虑到产品的开发周期,即使 UDC 方面能在今年底前实现完善方案,采用纯磷光发光 OLED(PHOLED)的终端产品也需要到 2026 年才能量产。 预计手机和平板将是首批应用 PHOLED 的设备。 而在蓝色 OLED 荧光材料路线上,LG Display 为了提升 OLED 亮度采用了更稳定的氘代材料,在提升最大亮度的同时也延长了使用寿命,已被广泛用于其大型 OLED 面板。
今年春招,遇见AI面试
作者丨博雯 编辑丨海腰 这个春招,遇见AI面试的人越来越多。 当身着正装的虚拟人出现在屏幕上时,每一个正坐的求职者都感受到了某种惶恐。 先是岗位的介绍,然后开始读预先设定好的问题。形象、神态、声音,以及那无论如何仍不够像人的交互,总有一点在提醒,这是一个AI。 最直接的流程是,求职者们点入企业发来的小程序或链接,打开摄像头,与一位机器人面试官进行几十分钟到1个小时不等的机械问答,这场面试就已经结束。 而究其本质,这是一种基于语义、表情、声音等多个领域的识别算法,对面试者表现进行综合评估的系统。 从2019年前后开始萌芽、增长,到大模型时代加速、成熟,AI面试正在越来越频繁地进入无数行业和岗位。 吉利、中兴通讯、万达、顺丰……越来越多的企业开始引入,或为了降本增效,或为了统一招聘标准,或是为了给品牌形象附上一层“高科技感”。 而对于碰上AI面试的求职者们,在见招拆招,分享攻略的同时,甚至还产生了一些“讨好”AI面试官的邪门办法:眼神要直视镜头、不要说倒装句、戴上眼镜或把背景图换成“书架”成功率会更高…… 但对于这些普遍的忧虑,一家从2017年就开始涉足AI面试的团队创始人很干脆地表示: “眼神要直视镜头可能还有点道理——毕竟你老是不看真人面试官对方肯定也不乐意——但其他的就太细节了。这些所谓的影响AI评估的招数,可能大模型时代之前有用吧,但现在的AI不会这么好糊弄。” AI面试,怎么选人? 对于初次听到“AI面试”这个场景的人,最直观的疑问一定是:AI面试官,到底怎么选人? 从公开报道和各大社区求职者们的分享来看,通常是在限时时间内进行机械化的一问一答,回答问题多为通用题型。 如“请分享一段达成挑战性目标的经历”“请分享一个你处理过最复杂的突发事件”“请分享一段曾经做过的市场分析”等等。 随后录制视频,交由后台评估。 至于评估维度,成立于2004年的美国公司HireVue,在2020年的一则报道里提到,他们的产品可以做到从上万个不同的维度,包括肢体语言、语言模式、眼神活动、做题速度、声音大小等,得到关于候选人的50万个数据点。 来自上海的近屿智能团队成立于2017年,背靠哈工大人工智能实验室,在2018年推出了“AI得贤招聘官”,目前已经历了四次大的技术迭代,今年年初刚刚完成了千万级的A轮融资。 公司创始人兼CEO方小雷详细地介绍了当前产品的具体表现形式。 首先,他们会提供电脑端、手机微信小程序、H5网页三端登入方式作为端口,候选人在收到企业通知后点击链接进入,会先看到对应岗位的介绍,然后提问题的虚拟人面试官就会出现。 当前市面上的虚拟人面试官有3D建模感满满的,也有真人形象的。近屿智能目前主要是后者,有一个默认的女性面试官形象,也会有企业选择自己定制化一个面试官形象——只需要提供一段视频就能完成定制。 受访者供图:“AI得贤招聘官”面试场景 在交互阶段,方小雷直言现在已经可以做到“千人千问”。AI面试官会根据每个候选人的基本信息生成不太一样的问题,候选人回答之后,还会立刻生成一个追问问题,目前可以做到三轮追问。甚至在候选人回答得不太好或者很好,AI面试官还会对他们进行安慰或夸奖。 在交互问答进行时,后台算法会实时进行分析处理,基本上在面试结束视频录制好时,评估报告也就一并出来了。 对于很多求职者感到茫然的“AI面试官的评价标准”,主要还是看招聘公司和岗位自己的挑选标准,近屿智能再根据不同要求进行定制,并没有一个通用的评估标准。 不过后台得到的最直观的评估内容就是分数——目前是5分制。 大模型浪潮 在聊到技术实现时,几乎所有受访者就提到了两个关键词——大模型与“AI幻觉”。 方小雷2005年从南京大学毕业,做了10多年的甲方HR,遇到了很多人力难以解决的招聘中的普遍问题,也积累了大量真实候选人参加面试产生的数据。 当大模型浪潮开始,他将这些数据全部投入训练,选取开源的Llama2 70b模型作为基座,最终在2023年4月推出了100亿参数量级的HR行业大模型“近屿超脑”。 方小雷认为,大模型对整个行业的影响,就像是带来了一次从量变到质变的飞跃,让产品从“好”变成了“智能”,也足以让他们的AI面试产品在双盲人机对比实验中胜过人类——这是最直接的价值,也是最核心的价值。 他举了一个具体的案例: “去年10月,我们的一家银行客户一天面试了1万个候选人,涵盖6种职位,每个追问都是在3秒内生成的,而且没有遇到1例幻觉现象。所以,虽然我们没办法让一个大模型在回答任何方向的问题上都不出差错,但在我们需要完成的特定任务上——比如AI面试中生成的追问——可以将其优化到一个非常好的状态。” 但在大模型和AI幻觉之外,求职者们关注的是更具体的技术问题。 “所以AI面试官真的会去读求职者的微表情吗?”当记者这样问时,方小雷的脸上出现了无奈的神情。 “这其实是一个流传很广的伪科学,很多心理学领域的顶会都提到过,微表情的个体差异性是非常大的,受年龄、性别、学历背景、生长地域很多个因素的影响,目前没有任何一种方法能够通过单一的因素分析出个体心理。” 不过,方小雷也补充说,AI面试官确实集成了篇章级语义识别算法、表情识别算法、声音识别算法,会从多个维度去评估候选人——当然,以候选人回答的文字内容为主,表情和声音为辅。 其中表情识别算法针对的是“宏表情”,也就是开心难过、讨厌愤怒这种比较明显的表情,对于这类表情的分析是有理论依据的。 而那些文字内容之外的维度,很多时候也会落到一些有具体要求的岗位上。 比如,如果面试的岗位是服务业或销售,那么频繁展现出焦虑、生气等情绪,评分就肯定会下降;如果是工程师、财务等等对交际能力无硬性要求的岗位,那么表情和声音的评估在最后的评分中占比就不会太大。 根据当前引入了AI面试的企业的招聘信息,以及求职者们的反馈,AI面试似乎是处在“简历初筛”和“真人面试”中间的一个新增流程。 加速增长 据Facts&Factors数据,2021年,全球AI面试市场规模达6.1亿美元,并预计于2028年达到8.9亿美元。 事实上,AI面试确实是一个相对细分、垂直的赛道,但规模却在不断扩大。 海外有全球首个AI面试公司HireVue,也有像是亚马逊这样的巨头。 而国内除了专做AI面试的科技公司之外,也有像是讯飞、智联招聘、猎聘、同花顺之类的老牌公司入局。 其实,如果放眼AI面试的发展史,就能发现几个非常有标志性的时期。 AI面试最早起步于2008年前后,彼时金融危机席卷全球,导致全球范围内的大规模裁员,工作岗位供不应求,企业就需要使用尽量少的人力资源来完成激增的招聘工作,于是,AI面试应运而生。 后来,经济逐渐复苏,加之AI技术也尚未发展成熟,因此AI面试很快便陷入了沉寂。 时间来到2019年,受疫情影响,人与人之间的物理空间的隔绝成为了一种必然,人们急于寻求良好的线上交流手段。 因此,先是腾讯会议等音视频会议软件,然后就是AI面试走到了台前。 而在人们的生活逐渐恢复正常时,人们的交流习惯也并没有从线上返回到线下。 “其实就是习惯被养成了——就像是从功能机到智能机一样。AI面试的效率高,生产力强,人们对它的认可度自然就会快速上升,也就会有越来越多的人尝试接纳这种新工具。”方小雷说。 从国内各个社区的分享,以及受访者们的反馈来看,西门子、三星、新华社、太平保险、中原银行、加多宝、顺丰、沃尔玛、吉利、中兴通讯、万达等多个头部行业公司,都已经引入了AI面试。 其实,不仅是这些叫得上名字的大公司,很多中小型公司也赫然在列。 坊间长年以来有这样一个招聘笑话:招聘现场,求职者们排队递简历,大公司接过简历后会将一部分放左边,一部分放右边,最后随机丢掉一摞,淘汰掉“运气不好的人”。 在方小雷10多年的HR生涯中,并不是没有遇到过类似的事。因此,他认为依靠AI去完成大量重复的筛选工作,反倒是对公平公正的保证——既不用再因为大量看不完的简历而被迫直接淘汰一批人,还能避免很多真人面试官的主观偏见。 此外,引入AI面试也可以倒逼企业对自己的招聘要求进行梳理,将其标准化,在某种程度上也可以提高企业的人才管理。 因此,即使没有大量的初筛需求,部分中小型公司也会为了保证招聘的公正公平,或统一用人标准而选择AI面试。 图源:小红书。创业邦截图 是“异化”还是公平? 无论如何,AI面试正在使打工人们加速进入AI时代。 根据公开报道,猎聘的AI面试系统“多面”可以在24小时内完成4000余人的面试,而海纳的AI面试更是可同时面试数10万候选人。 亚马逊在2021年内测了一种“自动求职者评估”算法,第二年便火速裁撤了数百名HR。 到了2023年,这家电商巨头又开展了大约9000人的第二轮裁员——人力部门和零售部门是被裁的重灾区。 当然,确实也有部分HR省去了大量重复机械的筛选工作,变成了AI工具的微调者、设计师,或是标准的制定者。 但在AI强大的降本增效能力之下,从业者受到影响几乎是一种必然。 而求职者们的观点则更为直接。 “这是机器对人的异化。” 小红书上的一位经历过多次AI面试,现已成功入职的求职者说。 事实上,翻阅各大社交平台,在谈起AI面试时,除了通过攻略和面试套路之外,其余便是大量吐槽。 有人吐槽,与机器人面试官的机械问答,简直让自己也变成了一台冰冷的机器;有人觉得,人类“讨好”AI官实在是太奇怪了;还有人质疑,AI面试的系统是由AI面试厂商和招聘企业深度参与并构建的,相比之下,候选人处在信息盲区,这实在谈不上公平…… 事实上,在欧盟于1个月之前通过的《人工智能法案》里,也把“在就业、工人管理和自雇职业中使用的人工智能系统,特别是用于招聘和选拔人员,用于做出影响工作合同关系晋升和终止的决定”等行为,列为高风险行为。 那么,当AI面试不断发展,更加智能,是否有可能在某一天完全代替人类面试官? 方小雷很坚定地对记者摇了摇头,表示“这不现实”。 作为AI面试服务的提供者,他认为,不管这个AI面试如何影响到传统招聘流程,与具体业务领导的面试也一定会保留。 哪怕AI断定这个候选人是OK的,那领导就不想见一见自己的下属,候选人就不想看一看自己未来的领导吗? “毕竟,你终究还是要与人共事,而不是AI面试官。”
人在B站,要被AI公司们挤爆了
现在,AI大模型公司们有了新的必争高地—— 把流量打出去,普通用户抢过来。 例如现在逛个B站,画风简直就是“五步一AI,十步一AIGC”。 以智谱AI为例,不时会在视频旁边看到这样的露出: 在搜索视频的过程中,也会直接蹦出来AI产品的“立即下载”APP的跳转入口: 而与之相关的使用教程、案例分享、技术应用等内容也是数不胜数,看上去有不少也是AI公司和UP主的合作内容: 最近我们也从AI圈内朋友处打探到,2024年开年,AI公司投放的整体费用有明显增长,也有公司为此扩充了市场营销团队。 以AI潜在用户群体最为集中的B站为例,头部AI厂商及市面常见AI产品几乎已经全部入局,旺盛的需求导致内容“供不应求”,不少科技UP主档期被约满,多次出现品牌抢单的情况。 业内人士保守估计,仅仅在B站,品牌方今年的广告投入就是去年的3 到 4 倍。甚至有AI厂商特意从拼多多挖人负责B站的投放。 嗯,不得不说,AI大模型公司们已经在开展激烈的营销商战了,年轻用户恰是他们的主要目标。 作为年轻人密度最高的B站,必然是这场“战役”的桥头堡,当然,还有更多社交媒体平台,也都在印证着这点。 AI公司们的手,开始伸向普通人 首先一个问题是,卷入这场AI商战的玩家都有谁? 可以说,近乎是当前所有主流的AIGC应用玩家们—— 包括阿里云、字节、百度、钉钉、天工AI、KIMI、夸克、星野等等。 而且就投放平台和投放方式这两点来看,也可谓是五花八门、脑洞大开。 例如在刷抖音的时候,很多人肯定刷到过关于这样的豆包APP视频: 同样是短视频平台,微信的视频号也是各大AI大模型公司投放和推广的阵地之一。 文心一言、Kimi Chat、通义千问……与之相关的内容可以说是数不胜数: 并且随着AIGC应用们频繁的“出镜率”,相关话题在微博热搜上也成了常客,热度之高,可见一斑。 不仅如此,抛去网络上的社交平台,AI大模型公司们甚至连出行场所都没有放过。 例如在机场,你能看到百度智能云硕大的投放: △ 图源:微博用户“任仁雄” 甚至是在电梯间,你也能“偶遇”智谱AI: 嗯,可以说AI大模型公司们正在努力让人处处都能看到它们的身影。我们也可以从中发现,这些广告更多的受众群体都是普通人。 由此也不免令人引发疑问——AI大模型公司们,为什么开始向普通人伸手了? 一言蔽之,大模型已然进入应用阶段。 自从ChatGPT引爆百模大战以来,各个AIGC玩家先是在模型的训练上集中火力,而当时高举的“旗帜”大多是面向产业、To B。 然而当大模型的底座训练完毕,技术的导向便开始向推理阶段倾斜,逐步开始在各个细分领域中“上岗”。 而今年开始,越来越多的AIGC应用呈现出涌现的一种状态,包括越来越强悍的文本生成应用,以及越发逼真的文生图、文生音频、文生视频等应用。 其中,AI应用的生产力特性尤为明显,跟之前应用有着颠覆性不同,甚至有诞生超级新应用的可能。 所以总结来看,应用在百花齐放、技术在下沉、AIGC应用们正是来到了需要场景和用户来检验的时刻。 用户数量和活跃度,自然便加速成为了AI大模型公司的新审视标准——谁家的产品用户数量越多,越会被市场认可。 由此,就不难理解AI大模型公司们为何会如此强力的在各大社交平台以铺天盖地之势做广告的投放了。 而在各个投放平台中,如果说抖音、视频号、小红书等平台更多的是偏向“自来水”形式的植入式广告,那么B站的广告投放就显得有些与众不同了:够技术、够多元、够AI。 这也是AI新浪潮中最值得关注的“卖水现象”之一,B站正在成为必争之地。 为什么是B站? 首先,核心应当依旧是人。 B站用户群体普遍呈现年轻化,也正因如此,他们对于尝试新鲜事物的意愿会比较强烈,尤其是在科学技术领域。 而AIGC应用也是具备“新鲜”的属性,这一点是与用户群体高度匹配的。 据了解,在过去的一年中,在B站观看科技类视频的用户数量便高达2亿之多。 科普内容的播放量数据也是暴增,增长近200%,涵盖科普资讯、AI技术应用、数字人和创意应用等领域。 并且在B站,60%的AI内容消费者为00后,从专业技术到场景应用到科技文化,硬核内容一直是B站年轻人讨论的热点和焦点。 对于AI科技类品牌而言,在用户画像最适配且活跃的社区生态里种草是最有效的。 其次,是B站独有的内容优势。 毫不夸张地说,B站现在已然是科学知识与技术的主阵营,很多年轻人在学习新知识和新技术的道路中,最先pick的方式就是“上B站”。 一方面是因为,B站的深度内容能够更好的承载AI这类本身有较高习得门槛的领域,另一方面,是因为B站的科技“含金量”着实是有点高。 例如在亚马逊资深首席科学家李沐,他便在2021年3月选择入驻B站,开始教授AI相关课程。 时至今日,李沐老师已经发布了175个授课教程视频,坐拥74万粉丝。 甚至AI专业的学生们,都被导师安利去看,就连导师们自己也是粉丝在追更。 再如我们熟知的稚晖君,也是在B站中一举成名。 包括众多科技类的主流媒体,也会选择在B站开辟阵营、传播高质量的科学知识(量子位也是哦~)。 随着科学界大牛的日常分享和年轻人的积极探索,B站逐渐营造出了一种开放的讨论氛围,从而形成了对科学的“祛魅”。 科学议题不再仅限于学术圈,任何感兴趣的年轻人都能在B站找到他们想要的知识。 这也就不难看出为什么专业话题如“室温超导”,B站会成为最被热议、最活跃的平台。 对于普通人来说,这些原本都是极难接触的领域,而现在却成了唾手可得的事物。 因此,B站在内容上的优势,与AI公司们希望产品能够深入普通人,并将品牌形象在用户心中牢牢“立住”的目标,一拍即合。 例如非常直接的AI PC厂商的投放,观众们不仅会被人工智能+城市的超高能创意合成画面吸引,还能从中习得相关的应用技术,并对品牌的前沿技术实力产生直观感知,不少网友高呼过瘾。 再如科技融入生活场景类的广告植入视频,主打就是一个脑洞大开。全片AI应用技术丝滑植入,毫不违和。在满屏“笑出猪叫”的弹幕之后,“我这就去下载”、“现在就去试试”的声音也紧随而至。 还有人文UP主探访三星堆,借助AI工具丝滑搞定出行计划的实用教程。内容上不仅把功能展现地完整,而且主打的就是“可以在你日常生活中帮到你”。 等等等等,不一而足。 AI厂商向来是讲求效率的群体,他们很清楚,“内容为王”始终是广告营销的真理,特别是AI本身具有一定门槛,好的内容+精准的用户群体,才能达到理想的广告效果。这也就不难理解为何AI公司们在商业化的道路上,会纷纷向B站抛出橄榄枝。 归根结底,什么样的人群、什么样的内容,以及什么样的氛围,构成了平台的独特性和不可替代性。很显然,B站所具有的高粘性、年轻化的用户群体,浓厚的社区学习氛围,以及对科技内容的天然消费偏好,都让AI公司们难以忽视。 而这场争夺普通人的“战役”所预示的,正是AI技术从全民话题时代,向实际应用时代的大步挺进。科技大佬们所构想的“所到之处皆是人工智能”,想必不会太久了。
小米说车子电池能用15年?关键得看你怎么用
不久前,小米对于电车寿命的问题,作了一个比较官方的回应: SU7 在正常用车的情况下,可以用15 年或 30 万公里。 此话一出,全网炸裂,大伙儿纷纷表示不信。 在过去甭管三元锂还是磷酸铁锂,咱们印象里都是 8 年之后要换电芯。 大多数车企的电芯质保也都在 8 年,毕竟车企都不傻,一块电池 10 多万,半辆车都搭在里面,谁敢说换就换? 到后来,比亚迪、吉利、广汽等开始搞电芯终身质保,也都是在赌各位车主的换车周期。 因为按照 J.D.Power 的说法,中国私家车主平均 4.5 年换一辆车,平均驾驶里程数在 10 万公里以内,你要是能开 10 年以上,那你就是全国车主中的 1% 。 那么,在换电芯之前,你大概率就已经换车了。 但问题是,小米说自己寿命有 15 年,那你质保为啥还是 8 年 / 16 万公里? 因为啊,这个事情说归说,但用到 15 年的变数还是太多。 按照学界说法,电池容量衰减到 60-80% ,就算 “ 寿终正寝 ” 了。所以咱们在买车的时候,质保也是写电池衰减到 70% 更换电芯。 而让一块电池老化的原因其实有很多,不光是用着会消耗,就算你放着,它也是会自然损耗的。 所以,别以为你一年两箱电,就可以一车传三代。 而大家常说的电池寿命,其实指的是消耗再充电的情况,也就是电池循环,测量它的指标就一个,那就是循环次数。 这是说,一块电池在正常情况,完全充满电、完全放完电,需要多少个循环才能把它榨干。 那为啥循环就会造成衰减呢? 因为电池充放电,本质上是锂离子在正负两极间游走。然鹅,有些锂离子,走着走着就没了。。。 比如说,随着环境变化,有些锂离子选择躺平不干了,在负极被还原成金属锂( 锂枝晶 ),于是在电解液里真正干活的锂离子就少了,能充的电也就更少了,这个过程就被叫做 “ 析锂 ” 。 而且随着时间推移,电极材料也会与电解液反应,形成一道SEI 膜( 固体电解质界面膜 ),这玩意儿阻挡不了锂离子进出,本来并不是什么坏东西,还可以抑制电解液分解,提高寿命。 但 SEI 膜的生成过程也会消耗锂离子,如果生长不受控制,还会破坏电极材料,造成电池老化。 所以,汽车上的一块动力电池到底能用多久,都和电池微观的化学反应有关。 而这个反应主要受两件事影响:电池自己行不行,然后看你怎么用。 先说电池,这里最关键的就是正极材料,因为这就等于是锂离子的家,如果家没了,锂离子还怎么工作? 磷酸铁锂的晶体结构要比三元锂稳定,不容易被破坏。所以磷酸铁锂寿命更长,电池的循环次数更多。 一般来说,三元锂电池的循环次数是500-1500 次,而磷酸铁锂在2000 次左右。 不过你买个电车,基本是可以做到满充满放 1000 次以上,假如你的续航是 600km ,那就是 60 万公里,一年开 3 万公里,也能开 20 年,如果算上损耗,这不就和小米的说法对上了嘛。。。 但,更大的问题就在这个损耗上,得看你怎么用这个电池,这和之前谈的析锂和 SEI 膜都有关系。 我们可以这么理解,随着时间推移,电池总有一天是要寿终正寝的,但一些额外因素会加快这个过程,比如说,温度,过充过放,以及充放电倍率。 这里面温度对电池寿命的影响最强烈。电池适合 15 - 35 ℃的环境, 25 ℃时最佳。温度过高,会加速 SEI 膜的生长,温度过低,会导致锂枝晶的析出,总之都会让电池折寿。 就拿磷酸铁锂来说,环境温度每升高 1 ℃,循环次数就会减少 100 次左右,如果让电池一直在保持 40 ℃工作,那么寿命可能会很快衰减到 1 年。 不过这个过程咱们控制不了,得看车企的电控做的咋样,我们能做的,就是尽量不让电车在户外暴晒。 但就我家那的车位价格。。。我还是选择停树下吧。 其次是过充过放的问题。过充会加速锂枝晶析出,不仅折寿,还可能导致自燃或者爆炸;而过放也会导致负极结构受到破坏,加速电池老化。 就好比咱们的手机,每次用到关机,甚至关机了还要强行打开,就非常容易把电池玩坏。 不过好在,电车是有锁电机制的,一般不会让你彻底充满或者用完。比如早些年荣威就传出锁电 20% 的说法。 这个标准其实因车而异,一般电量低的时候, SOC ( 电池剩余容量 )比较难测算,保 10% 很正常,而在充满之前也会保个 3% 左右。 另外,过充会比过放的损伤更大,除了容易自燃以外,有实验说明,电池 SOC 在 75-100% 时的电池衰减速度要比 0-25% 快一倍。 所以。。。宁可亏电也别充满,你如果长时间不用车,就充一半的电放着最好。 最后就是充放电倍率,也就是我们常说的 4C 、 5C 。从理论上说,咱们要是经常用超快充,的确会提高充电时的电流和温度,从而增加负极 SEI 膜生成,减少电池寿命。 但关键还得看影响的幅度大不大。 根据国外研究,在使用快充后,磷酸铁锂充满时间减小到了 20 分钟,而经过 4500 次循环后,容量仅损失了 17% ,和正常充电损耗基本相当,所以咱们大可不必担心这件事。 说到这,大伙儿也知道问题在哪了吧。 如果保养得好,那动力电池按照它自身的循环次数,用个 15-20 年也是可以的,但这不仅得看车主,也得看电池的管理系统( BMS )。 而小米说的 15 年这事儿到底合不合理,主要还在于电池厂商。 比亚迪的刀片电池和宁德时代的神行电池都是磷酸铁锂电池,本身就具有长寿天赋,但三元锂要做到长寿,就更要考验电池厂的电池管理技术了。 比如,宁德的麒麟电池就是在两块电芯中间加了一层像百叶窗一样的水冷板,看似消耗电池包空间,实则曲线救国,把温度控制下来了。 这样,除了能提升能量密度以外,电池寿命的问题也能解决一大半。所以在理论上,按照 1000 次的循环寿命,买个电车开 15 年根本没啥问题。 其实啊,作为咱们车主来说,不管保几年,真的把一辆电车开到电池报废,可能性是很低的。 但我们还是希望电池寿命越长越好,因为只有降低电池的维护成本,车辆才能做到真正的保值,到时候,新能源才能叫真省钱。 撰文:TC 编辑:面线糊君 & 脖子右拧 封面:萱萱
华为官宣P系列升级为Pura,传特斯拉拟新一轮裁员,蔚来造车资质获批,苹果首批AI功能或运行于设备端,这就是今天的其他大新闻
今天是4月15日 农历三月初七 老马说以后所有汽车 都会实现自动驾驶 坐车就像坐电梯一样 之前他还说 打算八月份推出个 无人驾驶出租车 。。。 下面是今天的其他大新闻 # 华为官宣 P 系列品牌升级为 Pura 据悉,华为官方正式宣布,华为经典 P 系列手机将全面升级,更名为 Pura 系列。天眼查知识产权信息显示,华为技术有限公司已申请注册多个“ Pura ”“ HUAWEI Pura ”商标,目前已有两枚商标成功注册。 记者走访深圳多家华为旗舰店了解到,P70系列手机预计月底前推出,随时可能上架,目前接受盲订。 有工作人员表示,样机可能将于下周到店。有一位门店工作人员向记者表示,P70 价格预计和 Mate60 相近。 :陶瓷版的不得上万啊? # 消息称特斯拉拟进行新一轮数万名裁员 ( IT 之家 )综合 electrek、Business Insider 等外媒消息,几份来自特斯拉员工的报告显示,特斯拉公司将于本周(当地时间周日)进行一轮大规模裁员。其中一些人还透露,这一轮裁员最多会涉及高达 20% 的员工,多达数万人。 有 7 名来自奥斯汀、弗里蒙特等地的特斯拉工程师向 Business Insider 表示,特斯拉办公室已经传出了“ 裁员即将开始 ”的消息,目前尚未向团队发出任何正式通知。 :看来 Model 2 可以再便宜点了。 # 蔚来造车资质已正式获批 近日,有蔚来用户在社交媒体上发布了提车内容,提车图片上显示,蔚来新车的尾标已从“ 江淮汽车 ”变成“ 蔚来 ”字样。 这意味着蔚来造车资质已经获批并完成生产线切换,不再使用江淮生产资质,并已经开始以蔚来的名义交付产品。 记者向蔚来官方求证此信息,截至发稿未获回应。此前蔚来通过收购江淮资产拥有了自己的工厂,现在又拥有了自己的生产资质。 :蔚来车主以后不用抠尾标了。 # 古尔曼:苹果 iOS 18 的首批 AI 功能将完全运行于设备端 4 月 15 日消息,据彭博社记者马克・古尔曼透露,苹果将于 iOS 18 推出的首批全新 AI 功能将完全运行于设备端,而无需依赖云服务器。 据报道,苹果已经与谷歌、OpenAI 和中国百度等公司就潜在的生成式 AI 合作进行了讨论。 据悉,一些苹果供应链分析师,例如郭明錤和 Jeff Pu 表示,由于苹果公司正在积极采购 AI 服务器,因此未来有可能推出一些基于云端的自有生成式 AI 功能。 :国内会变成某个国产 AI 特供吗?
偷卖种子是对境外“提供情报”,为什么这事影响这么大?
听说过国外间谍窃取军事机密,但哥几个可能想不到,有人偷咱们种子往外卖,也被判了个“为境外非法提供情报罪”。 就在昨天,央视新闻发了条微博,说咱的杂交水稻被人偷家了。 原因是国内某家农业科技公司的总经理为了捞钱,跟外国间谍里外打配合,把禁止出口的杂交水稻亲本种子高价卖给间谍搞试种,结果现在被发现了,要吃一年多的牢饭。 深挖下去,发现国内还有不少 “ 老鼠屎 ” ,长期向境外非法出售我国的各种优质种子资源。 反正这事儿一发出来,热搜第一直接安排了。 网友们更是群情激奋,一人一口唾沫都能把那老哥给淹死。 可能有差友想问了,不就是个种子吗,有啥好偷的? 说起来你可能不信,偷偷卖种子在咱们国家算提供情报,是犯法的。 因为《 中华人民共和国种子法 》第十一条明确规定,国家对种质资源享有主权。也就是说,你出口种子或者跟国外机构搞合作,都得上报相关部门审批。 更何况,他偷的不是普通种子,而是亲本种子。 要知道,这可是市面上咱能买到的种子的 “ 爹妈 ” ,往大了说这还事关咱的吃饭问题,所以今天差评君就跟大伙儿好好唠唠这事儿。 先和大家说下,啥是亲本种子。 按照学术上的说法, “ 亲本种子一般是第一代用来杂交实验的种子,其留种不会产生性状分离 ” 。 说人话就是,能稳定遗传良好基因的种子。 具体来看,亲本种子具有被筛选过的高质量种子特性,比如高产、抗病、抗倒伏等等,所以亲本种子,往往会被用来繁育那些生产作物的种子。 而且,亲本种子还可以用来进行多代选择和改良,像市面上能看到的杂交水稻品种汕优 63 ,就是明恢 63 与珍汕 97A 杂交来的,而明恢 63 又是由 IR30 与圭 630 杂交来的。 你可能会问,那我把市面上卖的种子拿去繁育不就行了? 没那么简单。 因为一个亲本种子没法儿拥有所有的优质基因。所以为了培育优质品种,科研人员通常会拿不同优质性状的亲本种子进行杂交。 打个比方,抗倒伏和高产的亲本种子杂交之后,培育出了既高产又抗倒伏的水稻品种。 但因为基因遗传这事儿吧,过于复杂,杂交优势通常只表现在 F1 子一代。 也就是说,这个水稻品种再往后繁育,它的 F2 第二代以及后代可能会出现性状分离,就不一定带有爹妈的优良基因了,可能什么歪瓜裂枣都有。 这也是为啥市面上能买到的杂交水稻种子,一般都是一次性的,第二年还得重新买。 也正是因为这个遗传的不稳定性,如果间谍光是从市场上买种子回去,大概率整不出啥名堂。 所以相比于自己培育,直接偷亲本种子搞试种,省时省钱,还不用担心优质性状被稀释掉。 但科研人员辛辛苦苦整出来的心血就这么被人卖了,你能忍? 要知道,袁老当年在田里发现了一株高产的天然杂交水稻之后,就不断在寻找雄性不育植株。 当时袁老提了个杂交水稻培育 “ 三系法 ” ,包括了恢复系、保持系和不育系,要想真正完成这个闭环,就得找到雄性不育植株。 那个年代没有机器,袁老就和他的团队就用放大镜在田里一株一株硬看,等找到传说中优势杂交稻的第一个母本 “ 野败 ” ,已经过去了 8 年时间。 光是为一个雄性不育株就花了 8 年时间,之后还需要把 “ 野败 ” 的不育基因转移到栽培稻里,跟其他的亲本种子进行杂交,整个培育过程繁琐又漫长。 而这费时费力的一切,实际上关乎着咱们这么多人吃不吃得饱饭、能不能吃得上饭。 虽然这次的事件,不太会对咱们吃饭造成影响,毕竟亲本种子被偷了点,并不影响咱们接着育种。 但这事依然被算作“为境外提供情报”的原因,就是种子这件事摊开了,本质上是国家粮食安全问题。再小的风险,也得狠狠守住。 想象一下,如果不好好守护、开发自家种子,导致一个国家的粮食被 “ 卡了脖子 ” ,大伙儿觉得会有啥后果? 举个例子吧,以前美国有个农业巨头叫孟山都( 现在被另外一个巨头拜耳收购了 ),用咱们送给他们的一粒野生大豆原种整出了转基因大豆种子,结果转头就申请了六十多个专利,搞垄断卖高价。 当年阿根廷债务危机的时候,孟山都假意低价把大豆种子卖给阿根廷,阿根廷以为得了便宜,把自己家 99% 的转基因大豆都 “ 承包 ” 给了孟山都。 但还没两年,孟山就翻脸说要收专利费,要是阿根廷不肯就威胁断供,最后拗不过,阿根廷就只能自认倒霉了。 再近一点,之前印度、俄罗斯还有阿联酋都说要禁止大米出口,一下就把全球米价推到了新高。 虽然咱们国家不至于担心连米饭都吃不上,但在种子资源上跟国外比还是有一定差距的。 直接来看组数据好了,从 2019 年到 2022 年中国种子的进口金额要远高于出口金额,每年要花将近 30 亿从外面买种子。 另外,咱们的种子也主要从美国、智利还有丹麦进口。 换句话说,咱们在种子这一块的进口依赖程度是比较高的。 而且可能很多人都不太了解,像番茄、西兰花、胡萝卜、洋葱还有菠菜的种子,常年霸占着种子进口榜单。 差评君甚至怀疑今晚吃的番茄炒蛋还有胡萝卜炒肉,里面的蔬菜有可能就是国外血统。。。 比如,坂田七寸的胡萝卜种子,日本供应的,这玩意儿一度被炒到了一万三一罐。还有西蓝花种子被炒到一包一万八,某个品种的樱桃番茄种子,一小粒 8 块,一克也得 4000 元。 如果像前面咱提到的,农民每种完一季就要重新买新种子,可能最后种地赚的很大一部分,都要被卖种子的赚了。 更别提像水稻、大豆这些个战略性资源如果被卡脖子,那所谓的 “ 粮食战争 ” 或许就不是开玩笑了。 所以说到底,种子之所以珍贵,就因为它是关乎民生的问题。 不可否认的是,咱们国家的种业起步晚,在研发时间、投入上跟一些发达国家有距离。 但这几年,差评君发现国内在种子这一块慢慢也搞起了国产替代。 比如中科院东北地理所培育的大豆新品种 “ 东生 118” ,就能种在盐碱地里。 据统计,目前全国推广面积排名前 10 位的水稻、小麦、玉米、大豆品种中,有 98% 是自主选育品种。 在种子知识产权的保护上,修订过好几次的《 种子法 》也一直在强调种业知识产权保护,扩大了植物新品种权的保护范围。 说不定很快,咱们的农民伯伯就可以买上价格又低,品质又好的国产种子了,到时候咱们的餐桌上呢,也会摆满各种低价可口的蔬菜水果,这不直接起飞? 撰文:西西 编辑:面线 封面:萱萱

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