12月16日，百度脑图日前发布公告，因产品调整，百度脑图将于2026年3月31日正式停止服务。“我们对由此带来的不便深表歉意。请您务必于停服前及时登录账户，将重要数据导出保存至本地，以免造成损失。” 据了解，百度脑图是百度推出的免费在线思维导图工具，无需安装，多平台适配，适用于笔记整理、项目规划等场景。 该应用支持快捷键与拖拽编辑；提供思维导图、鱼骨图等多种结构，可自定义样式并添加图片、链接；依托百度云实时保存，支持协作分享；兼容 XMind 等格式导入，能导出 PNG、TXT 等文件，兼顾易用性与实用性。

文｜洋紫 编辑｜李小天 12月初，俄罗斯对中国公民免签了，入境目的包括“旅游、参加科学、文化、社会政治、经济和体育活动，还可中途过境”，停留不能超过30天。 近年来，中俄经贸关系稳步前行，逐渐步入黄金时代。电商方面，俄罗斯市场也处于高速增中，据俄媒报道，2025年上半年俄罗斯电商继续保持强劲增长，前五个月线上零售额达4.4万亿卢布（约合4000亿元人民币），同比增长39%。 在俄罗斯，机遇发于地缘政治变动之中。由于俄乌战争的影响，大批欧美、日韩等企业集体撤出俄罗斯市场，俄罗斯商品供应链遭受系统性冲击，造成了俄市场供给与需求之间万亿级市场缺口的鸿沟，而这也就为拥有供应链优势的中国商品新的市场红利。 霞光社也曾在文章《卷起来了，俄罗斯电商》中提及，进入2025，俄罗斯三大电商平台Ozon、Yandex、Wildberry都开始了在中国的招商动作。 据俄罗斯三大电商平台之一的Ozon数据，今年双十一期间，中国卖家在 Ozon Global（公司跨境电商平台）上的商品交易总额（GMV）同比增长超过一倍 ，来自中国的订单量更较去年同期激增超过六倍；刚刚过去的三季度，中国卖家在Ozon Global平台上的GMV同比增长超过四倍，活跃卖家数量也同比翻番。 不过，对更多商家来说，已知机遇的存在，如何抓住市场红利仍是关键问题。本文将从俄罗斯宏观经济、支付方式、物流基建三个层面，探讨俄罗斯市场对于中国跨境电商商家的挑战及应对方式。 首先，宏观经济上看，虽然俄罗斯商品存在供需上的巨大鸿沟，但俄罗斯整体经济情况值得推敲。最新消息，俄罗斯央行开始出售黄金以弥补国家预算所需资金了。据《莫斯科时报》一篇关于俄罗斯央行出售储备实物黄金的报道，从2022年俄乌冲突爆发前到今年的11月1日，俄罗斯国家财富基金的黄金储备已从405.7吨减至173.1吨，出售黄金232.6吨后抛售比例达57%。 这是俄罗斯历史上首次公开将黄金储备用于财政支出。 俄乌冲突带来的资金承压在这一年得到了更实质上的数字展现。今年上半年，俄罗斯财政赤字高达3.69万亿卢布（折合人民币3254.58 亿元），是 2024年同期的5倍以上。《格隆》曾给出一笔计算，包括军费、军事工业补贴在内，整个2025年，俄罗斯的战争投入资金，至少16.55万亿卢布（折合人民币 1.4715 万亿元）。 那么，俄政府财政承压，对外贸人的直接影响是什么？当然是汇率。截至2025年12月，俄乌冲突已进入第四个年头，由于俄外汇储备被大量冻结，导致流动资产受困，俄政府只得印钱，让货币量增长，这就带来了通胀和汇率波动。 12月11日，Ozon于杭州举办第五届年度中国卖家峰会，Ozon Global大中华区总裁黄效（Simon Huang）表示，Ozon 于两年前实现允许中国商家直接用人民币定价，“我们都知道卢布的汇率，其实每年波动幅度有时候高达50%，相对稳健的环境下也会有20%左右的波动，这可能导致商家有部分的损失，比如很多消费者看到汇率下调，他们担心通胀，会拼命地去下单，但是一个月之后汇率又提上来了，消费者就会觉得自己买贵了，就会退货。所以为了减少这方面的这个损耗，我们觉得直接就人民币定价，汇率风险是由平台来做承担。” 平台的信度保证，一定程度上缓解了商家对汇率波动的担忧。 事实上，卢布在2025年的表现堪称全球最佳，年初至今，美元兑卢布汇率一路下探，卢布升值幅度超过40%，汇率水平在近三年都是高位。 但长期来看，地缘政治风险是影响卢布汇率的最关键因素。1991年苏联解体以来，卢布已历经至少五次灾难性贬值。俄乌冲突冲突爆发当日，卢布兑美元跌破80，随后创下120:1的历史最低点。在俄央行的强力干预下，汇率得以回升。此后美国对俄罗斯天然气工业银行实施制裁后，卢布再次暴跌至114:1。 地缘政治风险和制裁措施对卢布汇率的影响剧烈，这可能是一个“新常态”的问题。 回款问题同样是商家关注的核心。受制裁影响，俄罗斯银行与国际金融体系的正常交易受阻，包括 SWIFT 系统支付在内的结算渠道均受波及。部分银行因担心被剔除出 SWIFT 或遭受连带制裁，不敢接收来自俄罗斯的其他渠道资金，导致可直接结算的银行与通道日趋减少。 2024年，曾出现过银行新规影响付款流程、商家账户资金延迟到账的情况。但目前可见一些新的变化，如不少地方银行开始接受来自俄罗斯的付款，lianlian、pingpong等第三方服务商也都做了合规，Ozon推出了最新GEP支付方式，Wildberry还接了俄易汇等，可以看到俄罗斯的跨境交易链条，在新的变动之下仍在不断解决问题。 不过，尽管有上述工具的助力，问题也并不是完全不存在了。今年7月，也有商家提到有收款延迟的问题存在。我们可以这样理解，SWIFT体系的主要功能是帮助全球金融机构安全通信和交换金融报文，让全球交易得以运行，而即使没有SWIFT，一个国家也仍需要在跨境交易链条层面，与众多国家的金融机构找到更稳定的联结方式，这是另一个“新常态”的问题。 另外，在俄乌冲突发生之后，物流层面如何找到更优解也值得探讨。 在欧美对俄罗斯制裁后，全球贸易和物流供应链发生重构。不同于以往的西方路线，更多的贸易交易来源于东方。这也就意味着需要大量资金来更新原有的基础设施，导致费率的提高。国际运输部分，在俄乌冲突爆发后的三年间，货物运输成本增长了69%。 受牵连者不只俄罗斯，而是贸易链条中的多个经济体。比如说，从亚洲运往欧洲的货物更多地选择途经印度、土耳其和阿拉伯半岛国家，但由于俄罗斯与欧洲之间的直飞航班中断，俄罗斯本土物流企业也面临诸多困难。一批从英国运往俄罗斯的货物，需要途经9个中转点。 Simon也坦言，电商的发展规律是爆发性、指数型的增长，而物流基础建设的搭建需要周期，从货物的揽收、分拣、运输、清关、末端配送，包括合规查验等各个环节缺一不可。 本次Ozon第五届年度中国卖家峰会上提及，Ozon目前已经在包括包括珲春、东莞、黑河等在内的中国10 个城市设有履约中心，持续升级针对跨境卖家的供应链时效优化、售后服务、用户体验。从2025年年底开始，针对发往哈萨克斯坦和白俄罗斯的订单，中国卖家可通过平台五大核心物流合作伙伴享受专项优惠费率，预计配送时效将大幅提升，整体物流成本可降低约40%。这将有助于中国商家在物流服务上更进一步。目前， 除俄罗斯主站点外，Ozon的多个国家站点也已经向中国卖家开放：包括哈萨克斯坦、白俄罗斯、亚美尼亚、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、阿塞拜疆和格鲁吉亚。 此外，Ozon还表示将优化退货政策，只要俄罗斯买家退回的商品状态完好，中国卖家仅需一键操作，即可将商品从本地仓库重新上架销售。相比此前卖家只能承担额外费用将商品运回中国，或选择就地处理，这一退货政策的优化不再带来成本难题，将为商家有效降低运营成本。 最后，值得一提的是，在俄罗斯市场做品牌营销，也许会面对本土化程度最高的市场。 俄乌战争爆发后，俄罗斯对外网平台的控制迅速收紧。Twitter（现 X）、Facebook、Instagram 很快被封禁，这使得普通用户无法在本地网络环境下访问这些服务，只能通过 VPN 这类工具绕过封锁。 尽管此前多名内容创作者以Ins平台作为主要阵地，但由于封锁带来的不便利性，俄罗斯用户选择寻找更适合的平台。比如VK（全称VKontakte）月活跃用户近1亿，90% 的俄罗斯网民几乎每天都会刷刷VK ，其主力用户为18—34岁的年轻人。值得一提的是，超50%的用户会通过VK发现新品牌，是电商消费的主力军。从地域看，用户主要来自俄语区国家，俄罗斯用户占比超一半，在哈萨克斯坦、白俄罗斯、乌克兰等东欧邻国也拥有大量用户。 此外，Telegram在俄罗斯的月活用户已接近7000–8000万量级，覆盖绝大多数一二线城市用户，且在18–45岁人群中几乎是“必装应用”，也是目前在俄营销的主要阵地。 事实上，由于俄乌冲突，一些国家的舆论环境直接影响俄罗斯红人的传播扩散速度，以及一些西方广告主在品牌投放上避险，普遍降低与俄籍创作者合作的意愿。外加俄语本身就是地域色彩重的语言，俄罗斯红人营销几乎形成了本土化程度极高的“内向传播”特征。 Ozon表示，将重点为中国品牌开拓社交电商新阵地。2026年，Ozon Global将推出“Ozon联盟计划”，整合俄罗斯主流社媒平台VK平台上超过100万的KOL创作者、博主，为中国的卖家实现站外引流。VK平台月活跃用户超过9000万，覆盖俄语互联网最大用户群体之一。此外，中国卖家还可以通过Ozon Blogger平台连接众多Telegram上的博主，在博主个人社交渠道推广产品，借助他们的影响力持续获取高质量、高忠诚度的潜在客户。 综合来看，俄罗斯电商市场已经进入了结构重塑后的新阶段。物流端，路线重构、成本抬升与基础设施周期性建设，决定了效率提升只能依赖平台级协同；营销端，全球社媒的退出与俄语互联网的内循环，使品牌传播不可避免地向本土平台集中。对于中国卖家而言，谁能更早适应这套新的运行规则，谁就更有可能在这个看似封闭、实则仍在生长的市场中，率先跑通下一阶段的增长曲线。

文｜刘俊宏 编｜王一粟 在AI大模型走向应用的时代，AI“卖铲人”英伟达又带来了最新的“参考答案”。 12月15日，英伟达正式发布了Nemotron 3系列开放AI模型。该模型系列包含Nano、Super和Ultra三种规模，模型主打效率和领先的精度，适用于AI Agent的应用开发。 对于这套模型，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋总结说：“开放创新是AI进步的基础。通过Nemotron，我们将先进AI转化成开放平台，为开发者提供构建大规模代理式系统所需的透明度与效率。” 本次发布的三个规模的模型，英伟达的设计目标非常明确，直指AI应用中的高效和节能。 Nemotron 3 Nano模型目前已经上线。该模型参数总量为300亿，由于模型采用了独特的异构MoE架构，这使得每次运行时只需激活30亿参数。模型能按需使用，非常省电。相比上一代模型，Nemotron 3 Nano速度快4倍，成本低60%，非常适合写代码、总结文档、当智能助手等日常任务。此外，模型还支持100万token的上下文记忆能力。这相当于记住几本书的内容，保证模型在使用中不会轻易忘事。 Nemotron 3 Super模型，预计于2026上半年推出，主打多智能体协作完成任务。该模型参数总量约1000亿，每个token最多激活100亿参数，也是兼具了节能和高效。 Nemotron 3 Ultra模型，同样预计于2026上半年推出。主要面对高级推理引擎，服务于需要深度研究和策略规划的AI工作流，是Nemotron 3系列的“最强大脑”。该模型参数约5000亿，每个token最多激活500亿参数，适用于复杂的AI应用。 值得注意的是，Nemotron 3 Super与Ultra采用基于NVIDIA Blackwell架构的4位NVFP4训练格式，可显著降低显存需求并加速训练进程。这种效率使更大规模模型能在现有基础设施上进行训练，不会因更高精度格式而牺牲准确性。 简单来说，是就是之前训练一个大模型需要最新、最好的GPU集群才能兼顾准确性和效率。现在开发者可以在现有硬件上训练，不需要担心低精度会让AI“变傻”的问题。 英伟达推出Nemotron 3系列模型的想法，是想让开发者能根据特定工作负载选择更合适自己的开放模型。AI任务能在数十至数百个智能体间灵活扩展，同时在复杂工作流中获得更快速、精准的长时推理能力。 简单来说，就是英伟达为AI开发者提供了一套AI“积木”。应对一项“大工程”，开发者可以按需选择有小砖（Nano快）、中砖（Super稳）和大砖（Ultra强）。或者同时招募几十上百个“工人”（智能体）一起干活。 为了更方便开发者使用，本次英伟达在开源了模型之余，还开放了训练数据集和前沿强化学习库。 为了给开发者示范高性能特定领域智能体如何创建推理、编码及多步骤的工作流，英伟达本次公开了3 万亿token规模的全新Nemotron预训练、后训练及强化学习数据集。Nemotron Agentic Safety Dataset工具提供真实场景的遥测数据，帮助团队评估并提升复杂智能体系统的安全性。 为了加速AI开发进程，英伟达发布了NeMo Gym与NeMo RL开源库。这能为Nemotron 模型提供训练环境及后训练基础。在验证模型安全性和性能环节，英伟达还推出了NeMo Evaluator。目前这些工具，都已经在GitHub和Hugging Face平台上线。 开发工具层面，Nemotron 3 已获得LM Studio 、llama.cpp、SGLang 和vLLM支持。Prime Intellect与Unsloth正将NeMo Gym的即用型训练环境直接集成至其工作流，使团队能够更加快速、便捷地获得强大的强化学习训练能力。 为了方便Nemotron 3模型落地，AI云厂商们也做好了相应的准备。 目前，Nemotron 3 Nano已上线于Hugging Face平台，提供推理服务的厂商有Baseten、Deepinfra、Fireworks、FriendliAI、OpenRouter、Together AI等公司。Nemotron还上线了多个企业级 AI 与数据基础设施平台，包括Couchbase、DataRobot、H2O.ai、JFrog、Lambda 及 UiPath。此外，Nemotron 3 Nano将通过Amazon Bedrock（无服务器模式）在亚马逊云科技平台上提供给使用公有云的客户，并且也即将支持Google Cloud、Coreweave、Crusoe、Microsoft Foundry、Nebius、Nscale 及 Yotta。Nemotron 3 Nano 同时还可以用 NVIDIA NIM 形式提供，开发者可在英伟达自己的平台上选用。 总体来看，Nemotron 3 是英伟达想让AI被更多人使用的一次努力。作为算力供应商的英伟达，依然是为开发者降低AI门槛，做开源生态的姿态。毕竟，只有AI开发者能一起赚钱，英伟达的GPU才能卖得更多。

凤凰网科技讯 12月16日，胡润研究院在深圳福田发布《2025胡润全球高质量企业TOP1000》。得益于人工智能芯片和数据中心计算需求的激增，英伟达超越微软和苹果，成为全球价值最高的公司，价值32.8万亿元人民币，增长49%。苹果以28.6万亿元人民币的价值稳居第二，增长23%。去年排名第一的微软以26.9万亿元人民币的价值跌至第三，但价值增长13%，反映了其云业务和企业业务的稳定发展势头。而中国价值最高的三家公司分别是台积电、腾讯、字节跳动。 Alphabet和亚马逊位居前五，Alphabet价值增加了7.7万亿元人民币，增长48%，达到23.9万亿元人民币；亚马逊价值增加了3.7万亿元人民币，增长26%，达到18万亿元人民币。 博通和特斯拉跻身前十。博通上升四位至第七位，价值上升118%至11.5万亿元人民币；特斯拉上升三位至第十位，价值上升115%至9.5万亿元人民币。 美国以410家公司上榜排名第一，中国以158家排名第二，日本以63家排名第三。

正浩移动电源 凤凰网科技讯 北京时间12月16日，据彭博社报道，知情人士称，移动电源制造商正浩创新科技正考虑在美国进行首次公开招股(IPO)。正浩创新获得了红杉中国的投资，这等规模的公司很少选择在美国上市。 据知情人士透露，正浩创新正在与投行顾问合作，可能会通过发行股票筹集至少3亿美元。正浩创新的IPO时机取决于该公司何时获得中国证券监管机构的批准。今年，中国公司在美国的IPO大多是规模较小，而且是通过特殊目的收购公司(SPAC)完成的。 知情人士称，正浩创新的IPO规模等细节目前仍是初步信息，未来可能会发生变化。 截至发稿，正浩创新尚未就此置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 12 月 16 日消息，据腾讯科技今日报道，昆仑芯即将完成股改，加速推进冲刺上市的步伐。 昆仑芯（北京）科技有限公司前身为百度智能芯片及架构部，于 2021 年 4 月完成独立融资，首轮估值约 130 亿元，专注打造通用人工智能芯片。 据IT之家此前报道，在今年 11 月的百度世界大会上，昆仑芯多款新品亮相，其中包括计划于 2026 年上市的 M100 芯片、计划于 2027 年上市的 M300 芯片。 本月早些时候，路透社报道称，百度拟分拆非全资附属公司昆仑芯（北京）科技有限公司并筹备上市，计划最早于 2026 年一季度向港交所递交上市申请，目标是在 2027 年初完成 IPO。百度集团发布公告澄清：公司目前正就拟议分拆及上市进行评估。若进行分拆及上市，将须经相关监管审批程序，而公司并不保证分拆及上市将会进行。 腾讯科技报道还提到，昆仑芯 2025 年营收远超 2024 年的 20 亿元，一位接近昆仑芯的知情人士透露“体量排在国产前三应该不是问题”。

凤凰网科技讯 12月16日，抖音发布《抖音社区财经行业公约（试行）》，明确禁止未经认证账号发布财经专业内容或推荐相关服务。 对此，抖音集团副总裁李亮发文回应：推出这个公约，是希望重点打击那些不具备专业资质讲解金融市场等专业性内容，推荐金融产品的现象。有账号甚至仿冒、把自己包装成专家、金融机构员工，发布误导性很强的财经内容，产生了很坏的影响。希望通过更严格的资质限制把这类账号清理出去。 李亮表示，大家日常分享客观、合规的财经类经验是完全OK的。不过，有资质也不代表就可以随便说。这几年公司针对医疗健康、法律、财经等专业门槛高、有较强影响效应的内容垂类，都单独设立社区的内容规范，分别建设了专门的内容审核能力，招聘了具有专业能力的同事来把控内容严谨性。最终是希望能够给用户提供更专业、更优质的内容。

凤凰网科技讯 12月16日，字节跳动发布新一代音视频生成模型Seedance 1.5 pro。该模型支持从文本或图像生成带有同步音频的视频，实现了音视频的联合生成。 据介绍，Seedance 1.5 pro在音画同步方面进行了优化，旨在提升生成内容中口型、语调与表演节奏的一致性。模型支持包括中文、英文、日文在内的多语种，并可模拟四川话、粤语等方言的语音特征。在视频层面，该模型声称具备一定的自主运镜调度能力，可生成如长镜头跟随、希区柯克式变焦等效果，以增强画面的动态张力与叙事感。 技术层面，该模型采用了基于MMDiT架构的音视频联合生成框架，并通过多阶段数据链路与强化学习方式进行优化。团队表示，其已在影视创作、广告制作、短剧及游戏内容等场景中进行测试，生成内容在指令遵循、音质表现等方面有所提升，但在复杂运动的物理稳定性、多角色对话等方面仍有改进空间。

12 月 16 日，国内第三大射频前端芯片设计企业昂瑞微正式登陆上交所科创板，开盘即迎来资本市场热烈回应。其全球发售 2488.2922 万股，发行价 83.06 元 / 股，网上发行最终中签率约 0.0345%，略低于摩尔线程的 0.036%，足见市场关注度。开盘价飙升至 240 元 / 股，涨幅达 188.95%，截至 9 点 46 分，股价报 229 元 / 股，总市值定格在 227.93 亿元，远超同行业的唯捷创芯（162.23 亿元）与慧智微（50.05 亿元）。 这家注册于北京海淀的企业成立于 2012 年，前身为钱永学与杨清华联合创办的中科汉天下。两位创始人皆具深厚学术背景，钱永学为中国科学院微电子研究所硕士，杨清华则是清华本科、中科院博士。2019 年公司完成管理层调整，钱永学接任董事长并更名昂瑞微，杨清华因专注苏州汉天下业务完全退出，双方通过协议明确在 SAW 滤波器领域的 “互补性竞争” 关系。当前钱永学作为实际控制人，合计控制 62.43% 表决权，其一致行动人包括董事孟浩与欧阳毅。股权结构中，小米基金与华为旗下哈勃投资各持股 4.16%，成为重要战略股东。 经营数据层面，昂瑞微近年成长轨迹清晰。2022 年至 2025 年上半年，营收分别达 9.23 亿元、16.95 亿元、21.01 亿元、8.44 亿元，近三年复合增长率 50.88%，三年半累计营收超 55 亿元。同期研发投入持续加码，分别为 2.7 亿元、3.96 亿元、3.14 亿元、1.38 亿元，占比维持在 14.94% 至 29.25% 之间，虽低于行业平均水平，但招股书解释主要因营收规模差异所致。不过公司尚未实现盈利，同期净利润分别为 - 2.9 亿元、-4.5 亿元、-0.65 亿元、-0.43 亿元，存货压力同样值得关注，报告期内存货余额最高达 9.2 亿元，跌价损失累计超 2.69 亿元，政府补助则从 2022 年的 1.8 亿元逐年降至 2025 年上半年的 0.1 亿元。 技术与产品布局是昂瑞微的核心竞争力。作为国家级专精特新重点 “小巨人” 企业，其核心产品涵盖 5G/4G 全系列射频前端芯片及物联网射频 SoC 芯片，前者营收占比连续三年半超 80%。在射频前端领域，公司已突破 L-PAMiD 等高端模组技术，2023 年实现主流旗舰机型规模出货，打破国际垄断，产品覆盖荣耀、三星、vivo 等知名终端品牌，其中荣耀连续三年半稳居前五大客户之列，营收占比保持在 5% 以上。射频 SoC 芯片则导入阿里、比亚迪、惠普等客户体系。技术积累方面，公司拥有 125 项专利权，441 名员工中研发人员占比 46.26%，核心技术团队均具备十年以上行业经验，且在多地设有研发机构，形成完善研发体系。 行业格局下，昂瑞微的上市恰逢国产射频芯片替代加速期。全球射频前端市场长期由博通、高通等五大巨头掌控，合计占据超 70% 份额，国内厂商整体市占率不足 20%，5G 高端模组领域更是低于 10%。2024 年昂瑞微以 21.01 亿元营收位列国产发射端厂商前三，仅次于飞骧科技（24.58 亿元）与唯捷创芯（21.03 亿元），而慧智微同期营收 5.24 亿元，2025 年三季度仍录得 - 1.22 亿元净利润。此次 IPO 募集的 20.67 亿元资金中，11 亿元将投入 5G 射频前端研发，4.1 亿元用于射频 SoC 升级，5.6 亿元建设研发中心，有望进一步缩小与国际巨头的差距。 值得注意的是，昂瑞微采用 Fabless 模式，依赖稳懋、长电科技等第三方完成生产，前五大供应商采购占比超 60%，同时前五大客户收入占比曾高达 75.84%，供应链与客户集中度偏高。但随着 5G 渗透率提升与物联网发展，射频芯片需求持续扩大，国内企业在政策支持下正加速突破。昂瑞微的上市不仅是自身发展的里程碑，更成为国产射频芯片从技术追赶向市场突围的缩影。

文｜刘俊宏 编｜王一粟 AI眼镜的玩家快要把行业“挤爆了”。 在过去的11月里，就有小度、夸克、Rokid等多家公司发布了AI眼镜新品。整个行业在大厂的扎堆涌入下，打得难舍难分。2026年，追觅也将加入战场。 就连造车的理想，也按捺不住进来分一杯羹。 12月3日，理想AI眼镜Livis正式发布，起售价为1999元，当晚就被抢购一空。不少消费者抱怨称，“标准版以上的版本，根本抢不到货”。 理想Livis是一款整合了理想自家MindGPT大模型和用于自家车控的智能音频类眼镜。比起一个“替代”手机的智能终端，理想对AI眼镜的看法更像是智能汽车的周边产品。以买一个驾驶场景的墨镜看待理想Livis，价格还算合理，毕竟线下配一个蔡司镜片的墨镜也要上千。 理想AI眼镜的出现，意味着，AI眼镜行业出现了一个定位更明确的玩家。 回顾2025这一年的AI眼镜新品，不难发现寻找定位是各大AI眼镜厂商推出新品的一大主题。 在AI、续航、硬件参数、软件落地、显示等AI眼镜的基础能力下，我们看到了夸克想要聚焦拍摄、雷鸟主打显示效果、Rokid擅长软件迭代的特征。厂商的能力和偏好，为AI眼镜行业注入了更多差异化。但也为消费者选购AI眼镜，带来了一定的困难。 市面上到底有哪些AI眼镜？不同类型AI眼镜功能聚焦哪个方向？AI眼镜到底哪里智能？应该怎么选AI眼镜？怀揣着诸多问题，光锥智能拣选了市面上重要厂商共计十几款AI眼镜来一探究竟。 从大类上来说，我们根据眼镜的显示角度出发，将AI眼镜分为AI音频、虚拟显示、AR沉浸，共计三类，并将AI眼镜的佩戴舒适度、AI能力、娱乐、可持续使用性作为重点考察目标。 智能音频眼镜 主打便宜AI? 智能音频眼镜，这一类眼镜没有显示功能，也是最接近普通眼镜的AI眼镜。 理想Livis眼镜佩戴效果几乎跟普通眼镜相同 这一类AI眼镜主打的是音频交互，基本可以理解为眼镜+耳机+运动相机的结合。这类产品主要提供AI的方式是与手机AI助手协同，对标的也是常见手机AI助手的能力，例如长文本对话、识物、翻译等功能。 拍摄效果层面，众所周知像素数量并不是决定画面最重要的因素。AI眼镜本来空间就非常有限，想在这个基础上集成“大底”、物理防抖、物理光圈，还是难度有点太高了。所以AI眼镜的拍摄水平，整体弱于手机。此外，AI眼镜的拍摄还有一个比较明显的缺点，那就是不能连续录制时间太长。这是小空间导致AI眼镜存在的散热和续航上的缺点。 其他层面，各家重量都在40g左右，换上近视镜片的话，基本上也跟正常近视镜（大概30g左右）差不多，属于体验能无缝切换的水平。续航部分，除了理想眼镜“超长”续航外，各家眼镜还是做不到12h，这基本上不能支持一整天连续使用，需要中途换眼镜或者充电。 横向对比看，这些AI眼镜的区别来自于厂商擅长能力的差异。例如理想眼镜能直接调用自家AI大模型和控制汽车、小度的AI能提供文心大模型擅长的专业领域知识、夸克对阿里生态APP原生支持、小米能支持与米家互联。但目前AI眼镜软件支持的缺点也客观存在，例如小米眼镜的识物功能需要到手机端配合操作。这下原本只需要掏出一个设备的操作，变成需要操作两个设备了。 最后是价格层面。大致上AI眼镜是常规眼镜的五倍。以笔者自身为例，拿着验光数据在线上配一套完整、带镜片变色的近视镜，实际开支在500元。不过，也有消费者告诉光锥智能，“在线下配一套蔡司变色镜片的眼镜同样价格不菲”。 最后，光锥智能特意找了一款白牌AI音频眼镜作为“华强北”产品参照物。 某白牌AI眼镜 白牌AI眼镜最大的特点就是便宜。AI能力、续航都比其他眼镜产品弱一些，但拍摄、重量这些基础参数都还不错。关于价格，白牌眼镜（不带镜片）大概是大牌厂商的五分之一。不过，也有商家告诉光锥智能，这种AI眼镜还能更便宜，“蓝牙音频的几十块，带摄像头的四、五百就有”。 或许，价格便宜是当前AI音频眼镜能成为市场份额最大产品的原因。根据IDC统计数据显示，AI眼镜真实销量的大头就是AI音频类。而且，短期未来的趋势也不太会发生变化。 整体来看，AI音频类眼镜的产品定位更多是智能终端功能整合。相比使用手机操作，AI眼镜能实现比手机“快几秒”的操作流程。眼镜的智能化部分，基本上是基于各家的AI助手。对于消费者来说，如果刚需AI随时对话、能接受溢价，那可以考虑购买。 虚拟显示类AI眼镜 比较“全能”的选择？ 虚拟显示类AI眼镜，这一类AI眼镜的特点是加了可提供显示功能的光机。其功能重心在于为真实视野提供简单叠加的信息显示。整体与使用者之间的关系更偏向于协同，类似汽车HUD显示而非沉浸式体验。借用IDC的分类标准，这类眼镜对标“ER类”（Extended Reality扩展现实眼镜）。 关于显示技术层面，目前大多数虚拟显示类眼镜采用的是光波导方案。其基本原理可以认为是光机向镜片一块特定反射区发射光线，这部分光线可以被人眼看到。其他小部分（如Birdbath）方案，就不再细致分类。毕竟消费品的重心还是应该聚焦效果和价值。 夸克AI眼镜 S1 虚拟显示类眼镜的功能比较全能，能够提供音频、拍摄、简单显示的综合体验。由于功能相对智能音频眼镜更加完善，所以不少科技厂商将虚拟显示类眼镜当作近眼显示的“第二终端”看待。 从硬件基本属性上说，虚拟显示眼镜比智能音频眼镜多了光机的重量。大部分厂商的整机重量来到50g左右，加上镜片重量会来到60g以上，佩戴不适感开始出现，消费者需要一定的适应。从光锥智能实际佩戴体验来说，例如Rokid等品牌的产品对大脸和矮鼻梁不太友好，能稍微感觉有点“夹头”和显示位置偏低。消费者在选购之前，非常有必要线下体验测试。 芯片层面，高通的AR1芯片是这一代虚拟显示眼镜的旗舰芯片，主要是提供一定的端侧计算能力，AI和应用的响应速度会快一些。部分厂商有时候会在眼镜内搭配国产芯片，其中恒玄芯片主要是处理蓝牙音频，紫光展锐的芯片是主打低功耗。目前市面上也有一些高通+紫光的“双芯片方案”，相当于是根据使用场景切换芯片。 续航方面，目前这部分类型眼镜都不太长，6h是一个相对平均的标准。行业目前有效的解决方案不多，相对还不错的是影目INMO GO3和夸克AI眼镜 S1的支持“换电”设计。通过连续更换电池的方式，改善眼镜整体续航时间。此外，Rokid给眼镜做了插在镜腿上的“充电宝”，虽然佩戴更重了，但也算是能提供无缝续航。 INMO GO3的换电设计 显示能力，是虚拟显示类眼镜的重中之重。目前市面上大部分厂商采用的是“单绿”显示，少数厂商选择提供全彩显示效果。不过，全彩显示目前的效果只能算是聊胜于无，毕竟分辨率非常有限。支持全彩显示类型的眼镜，价格也相对不菲。以国内厂商雷鸟 X3 Pro为例，其产品发售价为8999元起，这已经不太有参考意义了。 图片：谷东Star 1s显示效果 来源：AR圈 聚焦“单绿”显示效果，亮度是影响显示最重要的参数。以Rokid Glasses为例，该产品支持1500nit亮度显示，在室内充足光照的条件下，看清是没有问题的。更高的亮度，能够保证消费者户外（或环境亮度更高）条件下的使用体验更好。 不过，所有的虚拟显示类眼镜的视觉效果都存在一个通病，那就是光波导区域对真实视野的影响。由于光波导区域在镜片的固定位置，所以会导致显示“有点偏”。从体验上说，夸克眼镜的显示区域有些偏上，Rokid有点偏下。另一个通病问题，是光波导区域会干扰外部光源。在室内环境下，透过该区域的视野都看起来偏黄。在灯光照射下，光波导区域还会产生炫光波纹，看起来十分不舒服。 在摄影方面，目前大部分虚拟显示类的效果其实跟智能音频类差不多，主打一个能拍就行。消费者不太能期望拍摄效果能跟手机对标。目前表现比较不错的是夸克AI眼镜 S1，夸克在拍摄部分添加了AI云台功能（强化防抖效果），其他大部分产品的录制效果还是比较抖。 AI眼镜录像效果演示 聚焦应用层面，目前虚拟显示类AI眼镜支持的功能不太尽人意，功能存在同质化特征。例如2023年时，AR导航功能就已经在一些产品上落地，但直到今天，该功能仍是不少厂商着重宣传的卖点。其他功能，例如AI支付、看一看翻译等基本上靠眼镜厂商与APP合作实现，软件功能毫无“独家特色”可言。当一项功能在一款眼镜上成功适配，下个月可能这一类眼镜都落地了。 操作层面，目前绝大多数眼镜交互是语音为主，手机APP控制和实体按键为辅。也有厂商会推出需要额外购买的操作硬件。外置控制器能够提供更好的交互体验，但对于穿戴智能硬件来说，也算是“额外的负担”。 其他软件功能层面，有些眼镜厂商会做有巧思的功能。例如INMO GO3的识人功能，该功能可以帮用户记住一些面孔，并在眼镜中列出备注资料，对“脸盲患者”非常友好。Rokid则是软件更新速度非常快。在2025款BOLON合作的Rokid Glasses发布之前，AI支付功能还需要“乐奇，扫描支付”，现在流程缩短到只需要说一句“支付”。 AI能力上，目前自家有全栈AI大模型能力的厂商（Meta、夸克）表现比较好，也比较容易针对自家产品做出优化，但其他的厂商基本上还是跟手机AI助手类似。提词器功能是厂商们普遍做得比较好的，大部分AI眼镜都会根据口播自动翻页。另一个比较有用的功能是实时翻译，“看到哪翻译到哪”的体验，这是手机AI助手做不到的便利。其他AI功能层面，与智能音频类眼镜相比，区别只是虚拟显示类眼镜不需要用户到手机屏幕上查看信息。 目前虚拟显示类眼镜也存在一些行业乱象，最明显的就是重量标注不清。消费者想知道一款眼镜到底多重，查到的要么是不含镜片的“整机”重量，要么厂商标注“不含鼻托”。加上镜片之后，AI眼镜到底多重，消费者只能到专柜或线下合作店体验。虽然产品大类的重量已经趋同，但对于行业竞争来说，轻一点也算是赢得“参数胜利”。 最后是价格层面。虚拟显示类AI眼镜的价格基本上是2999元（不含后配镜片）起步，价格相当于中等价位手机。需要注意的是，由于眼镜的续航限制，这需要近视的消费者随身携带内含普通眼镜的眼镜盒。这对于日常出行来说，算是不小的负担。 整体来看，虚拟显示类眼镜已经展现出初步完善的产品力。从某种角度上说，虚拟显示类眼镜与智能音频类眼镜形成了“上位替代”关系。 在大多数情况下，虚拟显示类眼镜都能实现替代手机常用功能的角色。厂商之间的具体细微差别主要体现在续航、应用适配和特色功能上。目前来看，刚需提词器、实时翻译、道路导航的用户比较适合。 AR沉浸类AI眼镜 重在观影？ 沉浸类AI眼镜与虚拟显示类AI眼镜最大的区别，是前者更关注显示效果。 从显示层面说，沉浸类AI眼镜是光波导和Birdbath（可以理解为有一个光源反射器，并非光波导直接显像）方案都有。与虚拟显示类AI眼镜相比，AR沉浸类AI眼镜的光源会采用更高端的Micro-OLED，整体更像是一块“近眼显示屏”。部分厂商会“拿掉”AI和摄像功能。这类眼镜的外观与普通眼镜的差异非常明显，整体产品的设计思路更侧重娱乐体验。 产品设计的倾向，雷鸟创新创始人兼CEO李宏伟在2024年10月曾分享了一份数据指出，“91%的分体式AR眼镜用户主要使用眼镜来观影和游戏。” 从硬件配置来说，沉浸类眼镜通常需要与主机互联实现内容串流，也可以直接从移动设备或游戏机“接线”使用。聚焦到主机层面，各家厂商的功能略有不同。其中，Rokid和雷鸟不提供屏幕显示，主机外表可以当触摸板用，也可以当“激光遥控器”。配合主机，眼镜可以安装一些APP，也可以玩一些简单的空间计算游戏。但同样受限于主机性能（高通6Gen1），可玩的应用非常有限。 体验效果层面，沉浸类眼镜的使用体验类似于“投屏”，1080p以上的分辨率是行业的“底线”。消费者可以透过眼镜直接看“大屏”，也可以搭配遮光罩纯粹观影。沉浸类眼镜由于显示亮度普遍不算高（基本都在1000nit以下），所以使用场景相对有限，基本只能在室内使用。 聚焦影像素质层面，目前行业还不能做到非常精细。目前雷鸟的产品支持HDR 10和98%DCI-P3色域，这已经是专业级显示器的水平。这一点，目前其他厂商暂时很难追上，毕竟雷鸟背后的TCL是世界级的显示面板厂商。但考虑到简单观影和游戏需求的话，沉浸类眼镜的体验都还算是不错。 佩戴体验层面，目前沉浸类眼镜都能明显感觉到分量。在大部分情况下，近视或散光的消费者都需要额外适配一套带镜框的镜片。初次佩戴沉浸类眼镜时，需要习惯镜框上方的光机部分。这部分会轻微遮挡视野，并且会给视野一种偏下的不适感。光锥智能在尝试了几款产品后，认为这类产品最适合的佩戴场景可能还是靠在沙发或半躺着，这样重量压力能小不少。 AI能力层面，目前沉浸类眼镜基本不支持AI。眼镜厂商宣传的空间应用部分，适用场景都不算明显。其中比较有用的，有画面悬停（显示画面固定在某个位置）和PC设备画面扩展（相当于双屏工作）。 价格层面，雷鸟的产品虽然各种配件都要钱，但总价可能是当前最便宜的。其他产品套装合计下来，基本都要4000以上。对于消费者选购来说，沉浸类眼镜的娱乐体验是三类AI眼镜中最好的。如果喜欢大屏看电影、躺着玩游戏，是一个不错的外设选择。 抛弃大而全 AI眼镜开始聚焦和分化 综合三类AI眼镜看到，AI眼镜厂商的产品理念还是有比较明确的设计目标。大部分厂商还是想追求比较完美体验的同时，做尽可能多的功能体验。但这些“大而全”的追求也同样让产品出现很多“照顾不到”的不足。 结合今年最新一季AI眼镜的发布看，当下AI眼镜的厂商正在推动AI眼镜产品变得分化。厂商们想让AI眼镜在特定场景发挥不可替代的作用。 夸克AI眼镜 S1最大的特色就是拍摄效果和阿里系APP的整合能力。这背后或许与阿里巴巴集团CEO吴咏铭聚焦AI战略和夸克作为阿里系相对独立的创新业务单元，更容易综合支付宝、高德、淘宝等生态资源有关。 在阿里体系的推动下，夸克AI眼镜的推进速度非常快。从2025年7月在世界人工智能大会首次亮相，到11月发布，仅用时四个月。这种推进速度在阿里以往任何的硬件项目中，实属少见。而且，最难得的是夸克AI眼镜的完成度非常高。前后平衡的配重、模块化设计、芯片配合、软件算法整合等方面都交出了目前市面上较为优秀的答卷。 作为跨界厂商，理想AI眼镜则更聚焦服务自家的“百万车主”，将AI眼镜做得更接近于汽车智能配件。不需要显示功能、价格基本能对标线下配蔡司墨镜、接入自家MindGPT大模型、打通语音车控，总之，理想Livis眼镜产品更接近一个驾驶墨镜。 对于专业眼镜厂商来说，Rokid也在主动抓住自身“小公司、快迭代”的优势。Rokid非常清楚自身难以与科技巨头比拼AI大模型能力，也非常清楚AI眼镜当下的软件功能难以做出差异化。但正如Rokid创始人祝铭明所言，“大公司会背着自己的包袱”。Rokid走的是一条生态开放+快速功能迭代的路线。 Rokid Glasses AI模型上，Rokid Glasses几乎支持接入国内所有AI大语言模型。在功能迭代速度上，Rokid大约每两周就推送一次功能更新。从9月到现在，AI眼镜上已经有超过300多项的更新。此外，Rokid还在AI眼镜系统中专门设置了提交产品反馈的模块。大多数用户提交反馈第二天，就能收到“接下来会进行考虑”或“下一版会增加这个功能”的回复。 在梳理完各类产品之后看到，2025年爆发的AI眼镜行业还有相当长的路要走。当下讨论AI眼镜是否能延续热度，成为继耳机、手表，甚至替代手机成为下一代智能终端还为时尚早。AI眼镜的故事才刚刚开始。

它们都有全栈能力、充足的资金储备，信奉 “大力出奇迹” 和饱和攻击。 文丨祝颖丽 2025 年 12 月 15 日，蚂蚁集团将其 AI 健康产品 “AQ” 正式升级为 “蚂蚁阿福”。新版应用以健康陪伴为重点，产品定位从医疗延伸至大健康。 这并不令人意外——自今年 6 月上线以来，“蚂蚁阿福” 仅用半年时间，月活就突破 1500 万，跻身国内前五大 AI 应用，增长远超内部预期。 而在稍早前，蚂蚁另一款基于百灵大模型的 AI 应用 “灵光” 也悄然上线，用户规模 6 天破 200 万。加上此前金融领域的 “蚂小财”，蚂蚁集团已手握三个 C 端 AI 产品。 蚂蚁自 2020 年上市失败后，曾经历了一段时间的 “沉寂”。蚂蚁集团资深副总裁、CMO 陈亮并不避讳那段时间的边缘感，甚至自嘲 “站在了灯光照射不到的角落。” 但近期这一系列密集的动作和亮眼的数据，意味着 AI 时代它正从聚光灯外重回赛场。 若将视角放大至整个阿里系，这几乎是一次在 AI 领域全面的、饱和进攻。 财报显示，过去四个季度，阿里在 AI 与云基础设施上的资本开支高达 1200 亿元。那个未来三年投入 3800 亿的计划，在内部甚至被认为 “（金额）说少了”。 几乎与 “灵光” 同步，阿里集团也高调推出 “千问 App”，兄弟集团都迈入了 To C 应用的战场。 陈亮用饱和式攻击来形容这种决心，对于阿里和蚂蚁这样的公司来说，战局未到分胜负之时，策略就是用压倒性的投入，换取更大的确定性。 蚂蚁加入战局，阿里系牌面变大 时间回拨到今年初：DeepSeek 的出现让很多大厂 “面如死灰” 的同时，也让另一群人看到了新的机会。 蚂蚁集团就是其中深受震动的一员，因为 DeepSeek 证明了一件事：模型能力未到上限，这是这场战争最重要的砝码。这让很多公司站到了同一条起跑线上：只要能力够强，即便没有初始流量，也能做出好产品。应用入口的争夺，远未收敛。 2025 年春节刚过，蚂蚁技术团队开始加大对模型的研发投入；同时，内部一支团队开始做 ToC 产品，这便是 “灵光” 的起点。内测两个月后，内部惊喜地发现这个产品 “眉清目秀”：它用数学能力解决了美学问题，能直接生成结构化卡片，只需简单指令就能生成一个应用，用户的使用门槛直接降低。 如果说 “灵光” 是技术积淀后的自然 “涌现”，那么 “阿福” 则代表了另一条路：进入高壁垒的专业领域。至此，蚂蚁形成通用加专业的应用布局。 陈亮用 “有钱花、有命花” 来形容蚂蚁在 AI 专业应用上的策略：支付宝和蚂小财解决前者，“阿福” 承接后者。 在老龄化、长寿化的中国，专业健康服务的供给不足，成了一个不可回避的问题；与此同时，普通人的健康意识不断提升。“蚂蚁阿福” 的出现恰逢其时，也让蚂蚁发挥出了过去在医疗行业 11 年积累的优势——8 亿电子医保码用户、5000 家合作医院、30 万好大夫资源。 随着蚂蚁加入战局，阿里系 AI 战略的整体牌面在变大： 基建层：阿里云市场占有率第一； 模型层：通义千问与蚂蚁百灵模型共同向智能上限冲刺； 应用层：从夸克、钉钉，到千问、灵光、阿福，应用矩阵开始全面发力。 外界看来，通义千问与灵光同属通用 AI，难免重合。但一位蚂蚁集团高层称，这种 “赛马” 本质是因为 AI 竞争还在上半场，没有任何一家公司想太早收敛 AI 应用的可能性。 如今，蚂蚁和阿里在 AI 赛场上呈现出一种微妙的关系：既是都要争冠军的选手，又是互相掩护的 “队友”。 从国内整个 AI 的战局来看，局势也比较清晰。 创业公司（如 Kimi、MiniMax 等）虽然起步早，但在 “饱和战争” 中面临资源瓶颈。大厂不会孤注一掷，可以为了确定性投入双倍资源多战线开战，而创业公司往往需要在有限资源下做出取舍。 其他大厂也各有挑战：百度依然在摇摆。虽然起步最早，文心一言在 B 端尚有市场，但在 C 端应用上，产品体验始终未能突破 “搜索思维” 的桎梏。腾讯则显得过于从容甚至保守，坐拥微信底座，却在底层原创和新应用推出上显得犹豫。 根据媒体报道及券商推算，2025 年，百度在 AI 上的资本开支计划在 300 至 500 亿；腾讯则在 700 至 1000 亿，都低于阿里。 真正能让阿里系感到压力的，是字节跳动。 字节跳动的数据表现强势：豆包用户规模庞大，日均 Token 消耗量极高；火山引擎在公有云市场也占据重要份额。更关键的是，字节拥有一套成熟的 “App 工厂” 方法论。无论是豆包、猫箱，还是即梦 AI、Trae，字节在产品上能够快速复制、迭代。 一位阿里高管称，“除了阿里以外，字节是最全面的，有模型能力，有推 App 的成熟经验，还有巨大的流量基础。” 中国的 AI 战局，很大程度上演变成了 “阿里系” 与 “字节系” 的竞争。 两种路线 阿里和字节变成最大对手，究其根本，还因为他们是 AI 这个赛场上唯二 “全栈能力” 都很强的巨头。不同于腾讯的犹豫、百度的单薄，阿里和字节在底层算力、自研模型到超级应用上都用力甚猛。 它们也都拥有充足的资金储备，信奉 “大力出奇迹” 和饱和攻击。除了阿里集团在 2025 年的 1200 多亿，蚂蚁集团也投入了近 300 亿；而据外媒报道以及券商的调研，字节在 2025 年在 AI 上的投资约为 1600 亿。 然而，在高度相似的野心之下，阿里和字节也在走两条不一样的路。 阿里重视基建，1200 亿资本开支大部分变成了数据中心的服务器和 GPU。他们重金投入底层，意在建立技术壁垒和生态影响力。截至 2025 年 11 月，通义千问系列开源大模型的全球累计下载量已突破 6 亿次，位居全球开源大模型首位。 阿里和蚂蚁的高层有一个共识：大模型是 “最粗的腿”，是下一代的操作系统。这种信仰延伸到了 C 端策略——应用是模型能力的外化，千问和灵光都基于此而推出。 字节系也在意模型上限，但他们的做法不是参数第一，而是 “用量第一”。豆包大模型 30 万亿的 Token 调用量，策略是在实际应用中打磨模型。 字节是用 “产品驱动基建”，它先用 C 端应用吸引用户，产生数据，再反哺模型训练和体验优化，以此构建 “飞轮效应”。QuestMobile 数据显示，截至 2025 年 11 月，豆包日活用户达 5670 万，已是中国用户活跃最高的 AI 应用。 在寻找用户场景时，两者也是不一样的思路。 阿里系的 AI 应用，主要从生活场景切入：通义 App 更名为 “千问”，计划接入地图、外卖、订票、办公、购物；“阿福” 致力于解决专业健康服务供给不足的问题，蚂小财致力于降低金融专业服务门槛——都是类似的出发点：通过解决现实问题，提供价值。 字节的应用更聚焦在内容生成和情感陪伴，通过豆包（对话）、猫箱（社交陪伴）、星绘（AI 相机）等几十款产品全方位渗透用户时间，将 “App 工厂” 模式复制到了 AI 时代。 如果说阿里是想帮用户 “省时间”，那么字节就是在帮用户 “杀时间”。阿里和字节总体也代表了对 AI 的两种期待：超级助手（工具属性）和超级伴侣（伙伴属性）。 不过，随着双方要争夺 “AI 时代的超级入口”，这两种属性也并非不可逾越。 “蚂蚁阿福” 最近的升级，正试图从工具上升到陪伴；而字节的豆包，除了聊天，也集成了拍照解题、生成海报等功能。 长期竞争 哪条路更正确，走得更快，现在下结论还为时过早。 如果我们将时间轴拉得足够长，两种路线可能都是必要的探索。因为 AI 是一场还看不到终点线的游戏。 哪怕大模型在数学竞赛中远超人类，哪怕视频生成真假难辨，但站在产业周期的维度，一切依然处在混沌的初期。现在的 AI 应用就像互联网早期的 “电子邮箱”——确实改变了信息的传递方式，但真正的杀手级产品长什么样，没人知道。 对于阿里和字节这样的大厂，当下唯一的策略就是：饱和投入，哪怕其中不可避免有一些浪费。 但挑战依然巨大。当 AI 试图扎根具体行业，行业发展的天花板甚至不在技术。 蚂蚁健康事业群总裁张俊杰说，在医疗健康行业，AI 的标准、数据孤岛的打通、人机互动的边界等等，都需要建立行业基准，其复杂度不亚于重构一套体系。 而在字节系擅长的感性领域，隐私、伦理与心理的挑战同样棘手。当数万年轻人习惯向 AI 倾诉，甚至与之建立深度亲密关系时，真实的社交何去何从？ 这些都已经超出了商业竞争的范畴，需要全社会共同探索。 这场 AI 竞赛中，一切才刚刚开始。对于置身其中的巨头而言，在一切不确定性面前，最朴素的生存法则只有一个：始终留在牌桌上。

凤凰网科技讯 12月16日，商汤科技正式发布AI办公智能体“小浣熊3.0”。该产品定位为从“工具”转向“智能体”，旨在通过任务理解与执行，直接交付可用成果，例如一键生成包含大纲、版式、图表与插图的高质量PPT。 据官方介绍，新版本重点提升了复杂任务的理解与执行能力，支持对百万量级数据进行关联分析，并可将模糊指令拆解为分步计划。同时，产品正式上线移动端应用，支持任务在跨设备间流转。 商汤科技表示，“小浣熊”系列已拥有超过300万注册用户，服务于个人及企业用户。此次发布的小浣熊3.0采用了基于“日日新”大模型的智能体强化学习技术。在发布活动中，商汤宣布向浙江大学图书馆捐赠该产品的教育版本。

凤凰网科技讯 12月16日，NVIDIA于昨日宣布推出NVIDIA Nemotron™ 3系列开放模型、数据和库，为各个行业透明、高效的专业代理式AI开发提供助力。 Nemotron 3模型提供Nano、Super和Ultra三种规模，采用异构潜在混合专家(MoE)架构，帮助开发者大规模开发并部署可靠的多智能体系统。 英伟达称，其中Nemotron 3 Nano的吞吐量较前代Nemotron 2 Nano提升4倍，并在大规模多智能体系统中实现较高的每秒token生成能力。 该系列模型通过强化学习技术与并行多环境后训练以提高准确性。英伟达表示，随着企业从单一对话模型转向多智能体系统，开发过程中常面临通信开销、上下文漂移及推理成本等挑战，Nemotron 3旨在为此类专业化代理AI的构建提供更高透明度与效率。 英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在发布中表示，开放创新是人工智能进步的基础，Nemotron系列旨在将先进AI转化为开放平台，为开发者构建大规模代理系统提供支持。

快科技12月16日消息，今日，世界旅游经济论坛·黑龙江2025在松北香格里拉大酒店盛大启幕。 宇树科技创始人、CEO、CTO王兴兴在论坛上发表了《智能体机器人的文旅应用新征程》的主题演讲，探讨机器人应用前景。 当他阐述公司长期愿景时表示，“我们一直是希望跟当年的手机和电脑一样，真正的推广到全世界。” “甚至极端一点，我觉得人形机器人可以把中国的传统文化全部重新做一遍，重新定义一遍，”王兴兴表示，“这也是未来很值得尝试的方向。”

凤凰网科技讯 12月16日，阿里巴巴旗下通义万相团队发布了新一代万相2.6系列模型。该版本被定义为国内首个支持角色扮演功能的视频生成模型，同时集成了音画同步、多镜头生成及声音驱动等能力。 据悉，万相2.6在技术层面通过多模态联合建模，可对输入视频的时序信息、主体特征及声学要素进行学习，旨在实现生成视频在画面与声音上的整体一致性。其分镜控制功能可依据语义理解，将原始素材构建为包含多镜头切换的专业叙事段落。 此次升级重点提升了画质、音效与指令遵循能力，单次生成视频时长最高支持15秒。新增的角色扮演功能允许用户上传个人视频并结合提示词，模型可自动完成分镜设计、角色演绎与配音，生成具备电影感运镜的短片。该能力主要面向广告设计、短剧制作等专业场景。 目前，万相模型家族已具备文生图、图像编辑、文生视频等十余种视觉创作能力。即日起，用户可通过官网体验万相2.6，企业用户也可通过阿里云百炼平台调用模型API。

IT之家 12 月 16 日消息，据韩联社昨天报道，业内人士透露，京东方科技集团董事长陈炎顺最近现身韩国水原市，与三星电子高管展开会面。 ▲ 图源：京东方官网 消息人士透露，陈炎顺在行程中与三星视觉显示（VD）事业部负责人龙锡宇（Yong Seok-woo）会谈，讨论京东方是否有可能向三星扩大供应 LCD 面板。 结合IT之家上月报道，三星在不久前与京东方在显示领域知识产权方面达成和解，并将尽快撤销美国 337 调查及其他关联案件。 据韩联社此前披露，此前双方曾围绕许可费金额展开谈判，三星显示最初提出 2 万亿韩元，京东方则提议 5000 亿韩元，最终双方在 1 万亿韩元（IT之家注：现汇率约合 48.54 亿元人民币）左右达成一致。三星显示相关人士对此表示：“与京东方的具体和解内容不便对外公开。”

从一个切面，窥见硬件创新和出海生意的变化规律。 作者｜苏子华 编辑｜靖宇 iQibla——你可能没听说过这个品牌，但他们的智能宗教戒指 4 年间在中东卖出了 400 万只。创始团队来自深圳。 怎么衡量它的成绩和商业价值？ 作为参照，创立于 2013 年的健康监测智能戒指 Oura，12 年间出货量达到 550 万只，刚刚在 10 月份完成超 9 亿美元的 E 轮融资，估值已经冲到了 110 亿美元，成为超级独角兽。与之相伴的，智能戒指赛道最近成了新的创投「风口」。 但 iQibla 并不是「风口」下的产物。 iQibla 品牌智能戒指的部分使用场景｜图片来源：iQibla 官网 iQibla 智能宗教戒指的功能与市面上常见的智能戒指产品有很大不同，它击中用户的需求主要靠两个核心功能： 中东宗教人士每天需要祷告和赞念，于是，它的戒指上有一个按钮，可以按压来记录赞念次数； 中东宗教人士去麦加朝圣时，通常几十人一组。每年都有上千人因炎热、劳累或走失死亡， iQibla 此时会变成健康报警器，用户身体不适或需要帮助时，长按戒指按键，周围同组人的戒指会震动并显示「XX 需要帮助」 这几年，深圳涌现出了一小批科技硬件明星，例如：大疆、影石、安克、拓竹、韶音...... 他们已经享誉全球。 但这并不足以完整概括正在转型中的「深圳硬件江湖」。 那些在主流视野之外，众多从代工尝试转型做原创科技品牌，甚至已经靠好产品成为垂直品类里的「隐形冠军」的企业，更是理解深圳或全球硬件市场剧变的另一极。 iQibla 就是这里面最有代表性的一个。 iQibla 是深圳优美创新公司旗下品牌，其创始人邵国光的故事可谓「传奇」。1993 年，他大学毕业，进入了南方证券公司上班，他告诉极客公园，当时公司搞装修时，有个小包工头，最多小学毕业，烟灰缸里剩的半截烟都要捡起来抽。结果半年后，他突然打电话说：「你们下来坐坐我的新车，皇冠 3.0。」 要知道，那是在 1993 年，丰田生产的皇冠 3.0 指导价在 45 万元左右，而当时城镇居民每年的平均收入在 2000 元左右。原来，装修工转型为了包工头，当时深圳到处是工地，装修项目接到手软。 「90 年代深圳机会特别多，每个人都在想着创业。」他回忆道。 于是，上班两年后，邵国光毅然离职「下海」，转行药品代理。那时候做什么都容易赚钱，果然，没过两年，钱赚到了，奖励了自己一辆皇冠 3.0，年少有成。 接着，雄心壮志，大举扩张，赚来的钱也迅速亏光了。 「钱亏光了怎么办？还得再来。但没本钱了，就先做贸易。」他将目光投向了日益增长的电子产品。 此后的故事依旧大起大落：向海外销售大哥大电池，大赚一笔，然后开工厂，自己投钱研发新品类，亏钱了，再靠新产品赚回来，继续研发新产品，做代工，卖给其他品牌。 你所知道的风靡一时的电子产品，他可能都做过，比如：功能手机，全球首款安卓手表，儿童定位手表电话，再到全球首款翻译机等等。可以说，他提前踩到了每次风口，但又没有完全踩住——这个过程中，既有孵化出的新品类被谷歌收购、或一时间占领了海外市场；也有布局时间点过于超前，导致后期资金紧张；也有「出海」遭遇被骗，跌宕起伏，拍一部电视剧，也是绰绰有余。 直到 2021 年，他开始决定做自己的品牌 iQibla 之后，一切都不同了。 「以前是大起大落，做品牌后虽有波动，但是有一条主线，一直向上。」 现在，他每天都能收到来自用户的感谢信，譬如「很开心使用这个戒指，让我内心得到平静，让我很开心，感谢你」等等，图文并茂。他已经习惯了被夸和来自远方的感谢。 iQibla 的智能宗教戒指 Zikr Ring｜图片来源：iQibla 官网 「年轻的时候不知道天高地厚，觉得没有能力边界，什么都想试试。现在我的状态是，创业能赚多少钱已经看得比较淡了，只要公司能盈利，员工多分到钱就好。」 他说，现在就想做一些喜欢的事，比如研发产品、打造好的用户体验，看看用户的反馈和建议，享受这个过程。 「人生不就是这样一个过程嘛，Born to Die，什么也带不走，就是这样。」 看似佛系，但邵国光其实始终走在浪潮前沿。前段时间，我们和他复盘了过去这 30 年的创业旅途，试图回答： 深圳硬件产业浪潮的演变和迭代规律 出海生意的新趋势和新变化是什么？ 如何将新技术转化为科技产品，且拿捏好时机？ 如何在每一次创业谷底，实现了触底反弹，度过危机？ 当下，为何做品牌，几乎成了硬件创业者的必选出路？ 如何从「代工厂」成功转型为全球化智能科技品牌？ 以下内容基于访谈整理而成，以第一人称视角呈现，经极客公园编辑整理： 01 一个「传奇」的起点： 从药品代理跨行到电子产业 我是学企业管理的，1993 年毕业。毕业就进了深圳南方证券的二级投资咨询公司上班。我们那时候见过很多人一夜暴富，各种传奇的发迹故事实实在在的发生在我们的身边。 公司搞装修时，有个装修工总来办公室聊天。他是广东电白人，最多小学毕业，我们烟灰缸里剩的半截烟他都捡起来抽。结果半年后，他突然打电话说：「你们下来坐坐我的新车，皇冠 3.0。」 他本来做装修，后来转做房地产。当时深圳到处是工地，装修项目接不完，只要勤奋点、不笨，就能赚大钱。 那时候深圳机会很多，遍地是黄金都不夸张。身边总有人前一天还普普通通，第二天就开奔驰宝马了，自己能不急吗？赶紧创业。 1995 年我开了公司，最早做药品代理。当时很多药厂想开拓广东市场，机缘巧合下，我认识了西安一家药厂的总经理，要把广东总部从深圳搬到广州，深圳的业务没人管。我跟他说「我成立公司，帮你做代理」，然后从南方证券辞职，接了他的业务。 1990 年代，豪华车代表皇冠牌汽车的车型之一｜图片来源：wiki pedia 做了两三年，代理了好几个品牌。之前我们公司老板就是开皇冠 3.0，所以我一赚钱就买了一辆，奖励自己。 但是那时候年轻，加上运气好，赚了点钱就觉得自己能力强，开始大规模投入，以为投得越多赚得越多。后来代理了一个某品牌的保健品，大规模投资，设了很多分公司，管很多人、很多货，还投了大量广告。结果市场没起来，整个崩盘了，一败涂地。用现在的话说就是靠运气挣得钱靠实力亏掉。 那之后我想，不做药品了，深圳电子产品发达，就从此进入了这个产业。 02 最早的出海者：那感觉真爽 当时「大哥大」刚出现，特别耗电，几个小时就没电了，每个人包里都要放几块电池，我就开了个工厂做这个。 我有个土耳其客户，原来是在餐馆打工的，他说土耳其的大哥大电池好卖、利润高，从我这进货后，说想在那边开店，机会多。 我说「我支持你供货」，后来我们从土耳其拓展到迪拜，又在旧金山，迪拜，沙特设点，之后还在迈阿密设了仓库，卖手机配件、充电器，这才开始做电子和通讯相关的业务。 其实我们可以算是最早的一批「出海」企业。我们做手机电池时，因为在土耳其有业务，知道海外市场好。后来有人跟我们说阿里巴巴，2000 年我们就在上面打了个「豆腐块」广告，吸引了很多海外客户。 于是，觉得该主动出击，当时身边有人说中东迪拜市场好，我就报名参加了迪拜的展会。那时候我英语不行，大学学过但好几年没碰，就带个词典，准备了两个月，复习英语、听磁带，然后去参展——好在主要靠产品说话。 产品确实对路，样品很快卖完了。卖完后我留下来拜访客户。当时迪拜市场的电子产品很少，中国商家多是卖汽车配件、纺织品的。我发现很多卖手机配件的商家都藏在汽车配件公司里（因为当时汽车配件最多，大哥大配件刚起步）。 我到他们店里，虽然英语不行，但胆子大，阿拉伯人和中东人英语也不太行，都比较简单，能交流。我说：「我是中国的电池工厂，你们有需求吗？」那时候不是互联网时代，他们看到中国人就知道是工厂来的，而且当时在那边的中国人很少。 我去了之后几乎十拿九稳。只要把报价单给他们（比如爱立信 388 电池多少毫安、多少钱），基本上百发百中。老板马上写单，我打电话让公司做发票发传真过去。我在那里待了三天，拜访了七八个店，接了 5 张大单，回来时所有订单的定金都到了。然后我们开足马力生产发货，后来收到了大笔货款。那感觉真爽。就这样逐渐拓展到其他国家。 也正是因为那时候常跑中东，跟阿拉伯人打交道，必须了解他们的想法——不是天天吃饭，而是了解他们的文化、宗教，这样才能抓到根本——才为我后来做 iQibla，打下了根基。 03 出海遭遇被骗和黑帮 但总做配件觉得不够，就想做手机。那时候比较早，还没有什么知名品牌。 硅谷新出来一帮人做芯片，我们就用他们的芯片做手机。那是个小小的直板机，成本都到了 1000 多，结果做了 2 万台，都不能打电话，把做电池赚的钱全亏光了，又清零了，哈哈。 钱亏光了怎么办？还得再来。但没本钱了，就先做贸易。中间有一年，我去意大利，和意大利人在深圳地王大厦成立了一家合资贸易公司，我负责国内采购，他在意大利开拓渠道。做了一年，把欠的债还清了，手上又赚了点小钱。 到了 2006 年，也就是我做贸易公司的尾声，那时遇到一个澳大利亚人叫 Gavin，他特别喜欢买名表，跟我说想一起做手表电话。 我之前做手机亏了钱，想重新做起来，就和他一起推进。当时了解到联发科推出了一款集成度比较高的芯片，我就跟 Gavin 说：「我们现在有机会把电话做到手表里了。」 于是，我们在 2006 年就推出了全世界第一款带蓝牙的手表电话，定价 350 美金，本来应该很轰动，但 Gavin 有问题。 我们约定他负责销售，我负责研发产品给他供货，结果他拿着样品出去忽悠，收了很多钱——有人投资，有人直接下单。结果，他突然不见了。 之后小半年，好多土耳其客户、投资方来找我。那时我才知道，他拿了很多投资款没告诉我，转移到了澳大利亚，不少国家的土豪也被他骗了。 中间有人来找我，说我跟他一起骗钱。好在我只是供货商，没有注册合资公司，不然就成合伙诈骗了。我跟他们说：「货做好了，他不提货，我也是受害者。」 其中有个土耳其人找了一帮黑社会从外地过来，说要绑架我，我说：「你们要是能证明我跟 Gavin 一起骗钱，我今天就跟你们走；证明不了，我现在就报警。」 他们看我理直气壮，有点怕了。出去商量半天后回来，说：「我们这次来是有点草率了，看来确实跟你没关系。我们弟兄几个来一趟不容易，要不你给几百块钱，算报销路费？」哈哈，挺搞笑的。 我那时候做国际贸易，在投资、建立国际分销网络和品牌方面没什么经验。如果当时有现在的认知，肯定会不一样。 后来也没有找到 Gavin，他一直没出现过。 04 在硬件浪潮里沉浮 Gavin 这事之后，我重新把以前做电池的渠道建起来，没再做手表电话，而是做手机，慢慢把销售渠道了做起来。 业绩也重新回到正轨，我们尝试了不少新品类。 因为太早做手机失败过，但我当时还是一直有要做手机的执念，还得做手机。那时候英飞凌和联发科芯片已经成熟，而且之前卖电池积累了很多客户渠道，我就做英飞凌和联发科芯片的手机，拜访客户时说「我帮你们 OEM」。他们很开心，原来卖电池觉得拥有自己的手机品牌几乎不可能，现在突然能有自己的手机品牌，都跃跃欲试。那时候出国跑了一趟总能接不少订单，我们于是从最早买主板做集成开始自己做方案，自己设计主板，乃至自己的手机工厂。 那几年手机业务做得还不错，但是智能机到来之后，还是决定转型了。 因为在我看来第一，功能机肯定会被智能机替代；第二，智能机长远来看会同质化，要么做到头部，要么被淘汰，这一点我们看得很准。另外，当时谷歌的 GMS 认证对中国企业控制很严，只有华为、中兴、富士康等能拿到，我们拿不到，很多海外运营商和优质客户不认可我们。我们又不做山寨机（不像华强北做高仿苹果、诺基亚），所以就 all in IoT，结果又给自己挖了个坑。 2008 年我们做了当时很轰动的卡片式手机，还在 2013 年就推出了世界第一款安卓智能手表，成为了爆款。2017 年我们又做了世界第一款翻译机，全球出货量第一，在日本市场占了超过 90% 的份额。 有朋友说我们做功能机、老人机、智能手表、翻译机，每次都踩中节点。 外人只看到表面，中间的辛酸苦辣不知道。 看准方向不代表能成功，掌握时间点很重要。比如 2015 年从手机业务转 IoT，回头看就有点草率，当时有点像「瞎折腾」。 那时觉得这个方向好，就 all in 进去，结果 all in 得太早，很多条件不成熟，硬烧了两三年钱，快撑不下去了。后来反思，做企业战略，需要在正确的时间，精细地部署产品或团队，调整如何推进。 幸运的是，最困难的时候，我去找了我的好朋友，也是生意上的合作伙伴，「我现在很穷，快没钱了，给我投点钱吧。」 2015 年是我们转型 IoT 最困难的时候，我们公司那时候规模有八十多个员工，也有很好的产品开发能力，按正常融资估值是不低的，但当时公司已经快扛不住了。朋友很讲义气，通过可转债的方式，让资金赶快到帐，我拿出一部分股份做质押，拿到了 100 万美金救命。那真是雪中送炭。 05 在中东爆火背后：品牌之心的诞生 最早立项做 iQibla 时，不少朋友来我这里参观，还不理解这是什么。但现在这款戒指已经卖了将近 400 万只。 我们下决心转型做这个自主品牌，中间其实有个过渡阶段。 比如 2022 年，谷歌发布的儿童智能手表，那款手表是谷歌收购了香港一家叫 Doki Watch 的智能手表公司，而这家公司背后其实是我们——当时我和合作伙伴 Casper 在香港成立了一家公司，将 Doki Watch 孵化成熟后卖给了他们。 因此，我们的路径是：从纯粹的 OEM/ODM，到带互联网后台的 OEM，到孵化品牌（连软件带品牌一起卖掉），到现在完全做自主品牌。 转折点是 2021 年，我觉得之前的模式难以沉淀——以前靠创新产品孵化品牌再卖掉，像把小鸡养到可以下蛋了就卖掉，不如好好养一只下金蛋的鸡，于是决定专注做自有品牌。 我们在翻译机、儿童定位手表领域技术沉淀很多，但不能在这些领域做自有品牌，否则会和依赖我们的老客户竞争（他们和我们是共生关系，没必要互相抢市场）。 当时就想到做中东宗教科技，虽然我不是他们的宗教信仰，但了解他们的文化。2021 年立项时，最早想做蓝牙手表：中东宗教人士每天五次礼拜，需要朝向麦加方向，旅行时找方向麻烦，我想在手表里加指南针和礼拜提醒，这是个空白市场。 Qibla 的意思是「朝向」，那边宗教的专用词，特指朝向麦加的礼拜方向。第一款手表开发了十个月，做了几千个，但体验不好——当时蓝牙芯片速度慢，指南针不顺畅、易受干扰，不准的东西不能给用户，最后只好当电子垃圾处理了。但那时品牌规划和后台 APP 已经建好了，于是想到了戒指——中东宗教人士有每天赞念的习惯，用戒指计数正合适。 智能宗教戒指的使用场景之一｜图片来源：iQibla 他们每天赞念，我们用戒指加按键帮他们计数，像微信运动记录步数一样，量化后还能形成积分和社交——用户在 APP 里交流，比如 5000 万次集体赞念活动，大家互动频繁，社区就形成了。 除了戒指，我们还拓展了经书手表、中东宗教儿童手表（带定位和宗教学习功能），又扩展到智能音箱——音箱每天播放经书提醒，还打通蓝牙网关连接智能家居，甚至在用户念经时自动调暗灯光。 新增产品都在同一个根系平台和品牌下，用户积累很快，品牌护城河也越来越宽。 当用户完成了集体赞念活动，iQibla 品牌会赞助他们公益事业，比如我们赞助也门的学校，提供衣服和书包，所以用户参与很积极。这就上升到了文化层面。品牌打造中，产品功能最容易被突破，品牌次之（砸钱可能追上），但一旦我们通过文化获得认可，护城河就很难被打破。 另外，宗教人士去麦加朝圣时，通常几十人一组。每年都有上千人因炎热、劳累或走失死亡，这个数字很惊人。 这时，我们的戒指就变成健康报警器：用户身体不适或需要帮助时，长按戒指按键，周围同组人的戒指会震动并显示「XX 需要帮助」。 选 iQibla 品牌深耕中东市场，回头看也是因缘际会。2021 年立项，2022 年产品引爆市场，我们一分钱广告费没投，就参加了一次展会，给经销商发了样品和视频，他们就互相传播起来了。 06 必须做品牌的时代， 内卷是没有出路的 以前我们靠产品创新，公司做了很多新品类。有创新产品时，因为没建立自己的渠道和品牌，只能靠产品创新和 OEM 发展；一旦没有成功创新产品，公司就面临危机，有成功新产品业绩就起来。 做品牌之后，有了稳固的渠道、好口碑，还有 C 端用户，发展虽然也有波动，但和以前不一样：以前是大起大落，现在是有一条向上的主线，在主线上下波动，那完全是不同的。 我们现在几乎每天都能收到感谢信，而且发自内心地写「开心使用这个戒指，让我内心得到平静，让我很开心」等等。太多了。 有的还写得很长，甚至有图文并茂。我很开心，很兴奋，后来也慢慢习惯了。这也坚定了我们团队，让我们知道我们做的事情是有意义的。 同时，也让我们坚定了做品牌。 坦白说，AI 时代和智能硬件时代一样，很难形成护城河，因为大家的能力都依赖背后的 AI 大模型，自己的优势很容易被颠覆。你只能做品牌，针对细分场景，赋予品牌关爱、情怀，让大家认可品牌。 比如劳力士和飞亚达手表，谁好谁差？里面机芯都很成熟，时间都准，但劳力士卖 10 万块，飞亚达卖 1000 块，劳力士提供了情绪价值和身份标签属性。 而且，以前做外贸，只要肯行动就能赚钱。很多文化程度不高的人，去海外比如迪拜批发市场开个店，从中国进货过去卖，就能挣大钱。但现在那边的店很难挣钱了，主要做库存和服务。因为现在通过互联网，他们很容易直接联系到工厂，店里无非就是展示和服务，靠差价赚不到大钱了。 同时，硬件产业的同质化太严重了，深圳这边还是硬件思维主导，大家卷低价格。 卷低价是没有出路的。 另外，陷入焦虑不只是中国企业。 我和当地的阿拉伯商人们交流，作为大型家族批发企业接班人，父辈扛着箱子从广州进货，客户拿着现金排队送钱的时代过去了。 信息平权的时代，大大小小批发商都跑广州，深圳，义乌。 无论是对于外国人，还是中国人，上一辈人赚快钱的方式都不存在了。 可以说，中国企业代工生产的模式也走到尽头，越来越多中国企业开始建设国际品牌。敏锐的新一代阿拉伯商人们在判断谁会是下一个明日之星，随时准备 All in。 07 Born to Die 年轻的时候不知道天高地厚，觉得没有能力边界，什么都想试试。 现在我的状态是，创业能赚多少钱已经看得比较淡了，只要公司能平稳盈利就行。我们公司员工持股比例达 70%，只要每年年底大家能多分点钱，就很好。能把公司和品牌带出什么结果，我们没办法决定，都是我们做的所有事情的结果。 我现在就想做一些喜欢的事，比如研发产品、打造好的用户体验，看看用户的反馈和建议，享受这个过程。 以前做硬件竞争，无非比快、比成本低、比质量好、比拼抢客户的能力。但现在做品牌，为用户服务，往深度挖，是无止境的，慢慢打磨同一个东西。 原来是比数量：同时开 20 个项目，每个项目卖给一两个客户，项目越多客户越多，横向铺大饼增加增量。 现在我们做垂直市场，针对特定人群做一个产品，越做越好，口碑越来越好，不停迭代——一代戒指、二代戒指、三代戒指，针对同一人群，从计数功能，到加健康监测，再加冥想引导，再加宝石元素提升精神价值，越做越深，价值也越来越高。一开始客单价可能 15 美金，后来 35 美金，再后来 199 美金，今年年底要推 399 美金的。 不应该单纯地卷产品、卷价格，应该朝更合适的方向走。专注当下，把该做的事做好。 人生不就是这样一个过程嘛。我在迪拜的一个老朋友总说「B to D」，不论你们做 B2B、B2C，其实我们都是在做「B to D」——「Born to Die」（向死而生）。 这是每个人的归宿。什么也带不走，带走的只有这生的过程，就是这样。

文｜徐鑫 编｜任晓渔 浙江桐庐的海康威视制造基地的车间里，1500台移动机器人在厂房内穿梭不停，精准地把物料从各级仓储货架配送到线头。全自动无人化生产线上，AI及智能感知技术让智能摄像机生产自动完成物料供给、装配测试包装、成品入库工作。 你可能对无人化产线和移动机器人集群已经见怪不怪了。但不同于传统的大批量生产模式——单个订单就能生产成千上万件。海康工厂特殊之处在于，每天上万个订单需求，关乎几十万种物料的调度，涉及三万个产品型号，最小的订单可能只有几件产品，是典型的“多品种、小批量、大规模定制”生产。 要让整个智能工厂在这样复杂的生产条件下，始终保持井井有条、高效协同的运转，并不是一件容易的事。质量、效率、成本都是潜在的挑战。 而海康智能工厂却能柔性、高效和敏捷地完成上述任务。背后是个系统工程，智能工厂在生产建设之初就考虑到了柔性，既能匹配多种产品型号的工艺要求，做到生产节拍、设备利用率和物流配送等综合最优，实现从订单到交付全流程智能化运作。 T型叉车物料精准配送。 工厂像一个智能生命体，“AI大脑”能思考和决策复杂的生产计划节奏安排；移动机器人集群和各类智能装备像“灵活手脚”，一方面能准确的时间把几十万种各不相同的物料精准地送到指定工位，并能稳定地执行生产作业操作；而超越人类感知能力的“眼、耳、鼻、舌”等“智能感官系统”，则实时感知人、机、料、法、环状态，提取数据帮助大脑决策、手脚行动。 这套为解决自身“多品种、小批量、大规模定制”的制造难题而打造的技术体系，日前还得到了国家级认可，“物联感知产品大规模个性化定制智能工厂”成功入选全国首批领航级智能工厂培育名单。这表明了海康在智能制造领域具备标杆实力，而这种“柔性、高效、敏捷”制造模式也在中国制造转型升级浪潮里具备引领价值。 那么海康是如何打造出这套智能工厂技术体系的，海康智能工厂靠什么走向领航？ 01 如何破解柔性制造难题 海康桐庐工厂的电装工厂SMT贴片产线，这里每天平均换线25次，最高需换线40次，有时候十分钟内涉及到两种型号的产品生产，而不同型号的产品就涉及到不同的物料准备和生产工艺安排。 很多人并不理解产线换线到底意味着什么。它并不是按一个开关，产线就自动完成了调整，而是一场牵一发动全身的微型生产系统重组。 产品的差异度越大，换线所涉及到的调整就越多。 海康的硬件产品型号高达30000多种，以生产摄像机产品为例，就存在镜头规格、外观尺寸、设备精度等诸多差异，还需根据使用场景，搭载如防爆、耐腐蚀、耐高温或低温等不同的定制化功能，组合起来产品种类非常多。每切换一种型号的产品，它的工艺制造方法、零部件组成到生产流程可能都出现了极大的调整。 PCBA自动化生产车间。 而每一次换线，还会带来额外的成本和工作。设备需要短暂停止生产，新的原料要就绪，机器设备的温度、速度参数也要调整，人员的配备也可能有变化。生产的连续性会被打断，工厂产能就无法满负荷运转，产生空转和浪费。另外换线还会给质量把控带来挑战。 正是在这么复杂的变动下，海康的排程系统需要综合考虑各种物料齐套、工艺安排、设备产能和人员安排等各种因素，寻找平衡生产的最优解。 为什么要频繁换线？这与海康所在的智能物联领域高度碎片化的市场需求相关。 过去二十多年时间里，海康经历快速发展，从研发视频压缩板卡起步，一步步突破“视频监控”、“综合安防”的业务边界，进入智能物联领域，现在这家公司的产品与服务已经覆盖100多个子行业，涉及到数百个具体场景。2024年海康年产2.56亿台智能物联产品，但它分散到每个订单平均只有约40台，订单定配置比例高达75%。 这种“小批量、多品种、大规模定制”的制造模式，与工业革命以来的制造业以机器大生产和规模化制造的模式大相径庭。 传统大批量生产最大特点是规模。福特创造的流水线生产通过分工，把整个生产线切成一个一个的小单元，每个环节处理同样的工作，整条产线依靠分工合作，实现了生产效率的提升。 但如果一条产线或者设备要时刻准备生产不同的物品，每个订单规模极小，依靠规模摊薄的成本以及效率优势就很容易荡然无存。 如何解决这样的小批量、多品种、大规模定制难题呢？ 早在2010年到2015年之间，海康管理层就已经察觉到了挑战的来临。上市几年间，这家公司的营收规模就从最初的36亿左右一路倍数级攀升。到2015年营收规模到了252亿左右，产品线已经拓展到了板卡、DVR和模拟摄像机等多个领域，小批量多品种的业务特性初现端倪。 从这时开始，海康集结了一支精悍的队伍，开启了长达十余年的生产制造端的数智变革。 2015年到2020年，是这个智能制造技术体系的数字筑基阶段。这一时期，海康构建了制造执行系统MES、工艺管理系统MPM等一系列业务系统，来实现生产过程管理，确保生产一致性，保障产品质量。同时自动化设备和移动机器人无人配送都已开始探索，为后续物联感知、人工智能和大数据等前沿技术落地海康制造现场奠定了数字底座。 2020年开始，海康工厂开始探索智能化应用，生产制造场景里，海康自研的AI技术和智能应用逐渐落地，比如产线上基于MES实现智能排产排程，基于MPM系统智能生成工艺路线，都实现了规模化应用。 2024年以来，大模型技术与工业制造的结合如火如荼，海康也将大模型技术引入了工艺设计、生产日常管理等多个场景，实现了更大规模的智能化。 海康观澜工业大模型产线场景方案。 这十余年里，海康的产品种类拓展到三万多种，营收规模突破924.96亿元，对生产端的高效、敏捷和柔性要求也步步提升，海康的智能工厂体系也适应这些需求，逐渐成长为了一个具备智能感知体系、AI决策大脑和灵活手脚的超级智能体。 02 长在自有技术基座上 相比许多国内企业的智能制造体系，海康智能工厂很大的一个特点是，大量的技术能力都与海康自身布局和发展的方向有关。 可以说，这个智能工厂是在海康自身的技术沃土上成长出来的。 以智能感官体系为例，目前海康智能工厂中有大量的工业相机、产线相机、热成像相机、X光智能缺陷检测设备、声振温监测系统等物联感知设备，以及大模型技术也用来实时感知工厂中人、机、料、法、环的运行状态，形成了超越人类感知能力的“眼、耳、鼻、舌”等“智能感官系统”，这套体系也是整个智能工厂数字孪生建设、智能化升级的基石。 这里面涉及到了大量的物联感知设备、AI以及大数据技术。而海康经过多年布局，物联感知、人工智能、大数据已经成为海康技术体系里的三大核心技术，积累深厚。海康的智能工厂成为了这些自研技术最佳的实践和应用场之一。 海康睿影X-ray智能缺陷检测设备。 比如，目前海康的产品阵营里覆盖毫米波、红外、激光、X 光、紫外等电磁波谱系，并融合声波、振动、温湿度、压力、磁力等传感技术，开发了超30000种丰富多样的智能物联产品。2017年产线开始部署视觉感知能力时，海康的制造团队自然地就将自研的工业相机等视觉产品部署到了生产场景。 AI技术也是同样，海康从2006年起组建了智能算法团队开始探索智能化技术，聚焦于视觉感知技术。深度学习技术兴起以后，海康在业内率先推出了基于深度学习的前后端嵌入式产品。2018年海康又推出AI开放平台，行业用户与生态伙伴可以很便捷基于这个平台来应用和落地AI。 大模型浪潮来临，海康又自研了观澜大模型体系，构建了物联感知大模型、语言大模型和多模态大模型等多种模型，能服务从感知到认知的技术链条。 这些AI的积累为海康智能工厂里的各类AI应用奠定了技术支撑。 比如，2017年，这个智能工厂就基于自研视觉能力在一些产品生产测试环节探索质量检测类应用。而2020年之后，配件组装时漏放、错放等人员行为检测的AI应用也已逐步落地。 观澜大模型推出后，工厂产线上实现了让“大模型质检员”通过实时识别拿取配件的手部动作，智能判断配件是否拿齐。这省去了传统物料齐套管理环节，提升质量一致性又缩短了作业周期。 智能工厂要运转还离不开大量的基于生产的高质量数据。海康自身技术体系里也具备了这部分支撑能力。基于在AI、大数据等技术领域的深厚积累，海康构建了“云边融合、物信融合、数智融合”的能力架构，能实现数据的高效处理与分析，为智慧工厂的技术体系建设提供了强大的数据底座。 同样的场景在智能工厂的智能化手脚能力部分也在上演。 移动机器人。 目前海康的工厂里配备了大量的移动机器人集群，整个工厂的内物流都由移动机器人挑大梁。物料能随着工厂生产节奏的变化，被精密地调度到了操作员工位，成为柔性、高效、敏捷生产的一部分。这个庞大机器人集群得以建成，就与其子公司海康机器人专注于智能制造和智慧物流场景的能力直接关联。 可以说，海康自身围绕着智能物联硬件设备、AI和大数据技术等的长期积累，给海康的生产制造体系提供了源源不断的技术支持。 正是这个肥沃的内生技术土壤，让“物联感知产品大规模个性化定制智能工厂”得以在十余年里一步步长成。 03 “订单变散”的趋势下，何以领航 三个月前，苹果CEO库克用一句熟悉的“Good Morning”给大众带来了四款新机：iPhone 17、iPhone 17 Air、iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max。算上颜色差异，存储容量差异，产品的型号超过了几十种。相比而言，2007年6月29日摆到商品货架上的第一代iPhone在外观、尺寸、功能上完全统一，只有存储容量4GB和8GB两种可选。 这一组数字对比能看到，即使是全球最畅销的消费电子品牌，产品型号过去近二十年在飞速膨胀。消费市场的细分、多元趋势下，以大规模生产著称的行业里，需求也在变得更强调个性化。 这个案例所反映的趋势也意味着，“多品种小批量大规模定制”的生产模式，可能并不是海康独有的挑战。 这个趋势过去二十多年，在服装行业里表现得登峰造极。快时尚品牌H&M和Zara们盛行一时靠的就是小订单超多款式快速测款，到Shein横扫全球时，市场观察人士指出它一天可能上线几千个款。 每个款式首次生产订单量很小，根据市场实时销售数据，对爆款在极短时间内多次返单补货。这也是行业里“小单快反”这个词的由来。 这一运营模式背后，是市场供给高度丰富，消费者们需求的分层。整齐划一的大路货已经很难吸引消费者们的眼光，更个性化、更贴近独特的圈层审美的产品才有可能杀出重围。 于是企业改变了从前最少500～1000件的生产制造模式，而是以低至50件甚至30件的小订单，快速把产品推向市场，降低库存风险，提升销量转化效率。 汽配行业也是同样。随着各种汽车品牌的涌现，许多汽配企业也需要面对和适应多品种、小批量的规模化生产。 某种程度而言，海康所在的智能物联行业所面临的“多品种、小批量、大规模定制”的制造模式，正由于行业差异、客户差异、应用场景差异等多种因素影响，成为制造业的一种普遍趋势，碎片化、品种增多、单批变小。 这些领域里，供应链和生产制造体系都需要从大规模生产适应这种订单变散的趋势，走向敏捷、柔性和高效。 这也让海康智能工厂体系有了广泛的复制推广价值，而这也许是海康的“物联感知产品大规模个性化定制智能工厂”入选全国首批领航级智能工厂培育名单的题中应有之义。 实际上，海康智能工厂中沉淀的成熟智能制造经验及解决方案已经向产业链上下游输出。 早在2017年它就承担了国家智能制造新模式应用项目，2020年被成功认定为浙江省首届“未来工厂”。目前已经实现了2000余家供应商、80万家渠道商的数字化协同，带动了一批产业链上下游伙伴产值提升与模式变革。 而这套技术体系还在包括石化煤炭、钢铁有色、机械装备、电子电器、汽车制造等诸多领域和行业在内落地，助力一批企业的制造数字化和智能化升级。 海康智能制造人士介绍，领航级智能工厂建设是新的起点，未来将充分发挥自身在智能物联领域的优势，推动物联感知、AI、大数据等前沿技术，在智能工厂全业务环节的深度应用，为加速中国制造升级提供更多可复制、可推广的优秀实践。 而海康智能制造走出的这条“技术自研-工厂验证-行业输出”路径，也为探索未来制造新形态提供了更多的可能性。

编译 | 万贵霞 编辑 | 李水青 智东西12月16日消息，《福布斯》在12月10日正式发布2025年全球最具影响力女性百人榜。本次榜单共收录来自25个国家的100位女性，她们共同掌控超过4.9万亿美元营收，其影响力覆盖全球GDP一半以上的国家和地区。 榜单聚焦于全球产业格局的顶层领袖，揭示了涵盖政治、商业、文化、科技等多个领域女性的崛起。值得注意的是，今年榜单中科技与商业领域女性表现尤为抢眼，这两大领域汇聚了超过四成的上榜者，尤其在人工智能、半导体、金融、制造、企业数字化等前沿方向，多位女性成为推动全球技术演进的核心力量。 本次报道将一一介绍在本次榜单中脱颖而出的、来自科技行业与商业领域的20位杰出女性，她们分别在其核心领域取得了定义性的成就。 1、通用汽车｜玛丽·巴拉 综合排名第7位。通用汽车的CEO，美国三大车企首位女性CEO，自2014年执掌通用，推动公司向电动化与自动驾驶转型。2025年宣布40亿美元本土投资，同时在需求调整下进行结构性裁员。 2、 AMD｜苏姿丰（华裔） 综合排名第10位。AMD的CEO，2014年至今带领公司营收增长370%，在AI芯片领域正面挑战英伟达。出生于中国台湾，麻省理工学院博士，半导体行业标志性人物。 3、 Alphabet｜露丝·波拉特 综合排名第12位。Alphabet总裁兼首席信息官，曾任CFO近十年，以严格成本控制重塑谷歌财务纪律。此前在摩根士丹利任职27年，同时是黑石集团董事。 4、 微软｜艾米·胡德 综合排名第16位。微软首席财务官（CFO），主导2025年高达800亿美元的AI数据中心投资，深度参与公司AI时代的资本布局。她也是微软历史上首位女性CFO。 5、SpaceX｜格温·肖特威尔 综合排名第20位。SpaceX总裁兼首席运营官（COO），第11位员工，被视为公司实际运营核心。推动SpaceX成长为估值约3500亿美元的商业航天巨头。 6、通用动力｜菲比·诺瓦科维奇 综合排名第27位。通用动力董事长兼CEO，是美国军工领域少见的女性掌门人。曾任职中情局，主导98亿美元收购CSRA，强化防务与IT布局。 7、京东｜许冉（中国） 综合排名第32位。京东首位女性CEO，2023年上任，此前担任CFO三年。带领京东2024年营收达1588亿美元，具备深厚财务与治理背景。 8、 英伟达｜科莱特·克雷斯 综合排名第37位。英伟达CFO，见证并推动公司在AI浪潮中营收翻倍，2025财年达1305亿美元。曾任职思科、微软，是英伟达核心管理层成员。 9、诺斯罗普·格鲁曼公司｜凯西·沃登 综合排名第38位。美国军工巨头诺斯罗普·格鲁曼董事长兼CEO，长期深耕防务体系。曾在多家军工与咨询机构担任高管。 10、Meta｜李苏珊（华裔） 综合排名第41位。Meta最年轻的CFO之一，36岁上任，2008年加入Facebook并一路晋升。以数据与执行力著称，是公司内部培养的核心高管。 11、 字节跳动｜高准（中国） 综合排名第47位。字节跳动CFO，前世达律所合伙人、顶级IPO律师。加入字节后主导财务纪律与治理体系建设，服务公司全球化扩张。 12、沃达丰｜玛格丽特·德拉布莱 综合排名第49位。沃达丰CEO，英国百强上市公司中少数女性CEO之一。2025年主导与英国Three的140亿美元合并，打造英国最大移动运营商。 13、 OpenAI｜萨拉・弗莱尔 综合排名第50位。OpenAI的CFO，负责估值超5000亿美元AI公司的规模化运营。曾带领Nextdoor上市，并任沃尔玛、斯坦福大学董事。 14、 立讯精密｜王来春（中国） 综合排名第51位。立讯精密联合创始人、董事长，曾在富士康工作10年，公司是苹果核心供应商；2004年与弟弟共同创业，拥有清华MBA学位。 15、 Epic Systems｜朱迪・福克纳 综合排名第54位。医疗软件巨头Epic Systems创始人兼CEO，1979年创业至今未融资。其系统覆盖约2.5亿患者医疗数据。 16、 Anthropic｜丹妮拉·阿莫迪 综合排名第73位。AI公司Anthropic联合创始人、总裁，2025年公司估值达615亿美元。曾任职OpenAI、Stripe，是新一代AI创业代表。 17、 HCL科技｜罗什尼・纳达尔・马尔霍特拉 综合排名第76位。印度IT巨头HCLTech董事长，接棒家族企业核心决策权。负责年营收超140亿美元的全球科技服务集团。 18、 索夫特克｜布兰卡・雷特斯维尼奥 综合排名第86位。墨西哥IT公司Softtek联合创始人、CEO，开创“近岸外包”模式。公司拥有约1.5万名员工，服务全球客户。 19、Naver｜崔秀妍 综合排名第91位。韩国互联网巨头Naver最年轻非创始人CEO，也是第二位女性CEO。以问题解决能力和全球化视野获得董事会认可。 20、Canva｜梅勒妮·珀金斯 综合排名第93位。设计软件Canva联合创始人兼CEO，2025年公司估值达420亿美元。通过AI工具大幅降低设计门槛，月活用户达2.4亿。 结语：女性，正在重塑科技权力结构 从本次《福布斯》榜单可以清晰看到，科技与商业权力的核心版图正在发生结构性变化。女性不再只是少数领域中的“例外样本”，而是以CEO、CFO、创始人、运营核心等多重身份，系统性地嵌入半导体、人工智能、数字平台、制造与全球资本运作的关键节点之中。 尤其值得注意的是，包括AMD的苏姿丰、京东的徐冉、Meta的李苏珊、字节跳动的高朱莉、立讯精密的王来春在内的多位来自中国，或具备华裔背景的女性高管，已在全球科技产业链中承担起“定义增长路径”的角色——她们不仅参与决策，更直接影响技术方向、资本配置与组织效率。 未来科技竞争的分水岭，不只取决于算力、模型或市场规模，也取决于决策结构是否足够多元、治理是否足够稳健。当越来越多女性走向权力中枢，科技世界的运行逻辑，正在从单一效率导向，迈向更具长期主义与系统韧性的演进阶段。