IT之家 7月7日消息，越南企业CT Group当地时间6月29日公布了该国首款自主设计的芯片。这一名为CTDA200M的产品是一款ADC模数转换器，分辨率12bit、采样率200MSPS。 IT之家了解到，CT Group的CTDA200M芯片基于CMOS工艺，采用III/V族化合物半导体材料，面向IoT领域，由台积电代工，本月启动制造。 在子公司建设半导体后端工厂的同时，CT Group计划扩大在芯片设计领域的存在，目标构建可满足越南当地需求的ASIC设计能力并构建SoC所需IP库。

近日，TikTok Shop正式登陆日本。通过在现有APP内置电商功能，用户可以通过购物视频和视频发现并购买心仪商品，品牌、商家和创作者也能通过购物视频和直播直接进行销售，覆盖的产品类型包括化妆品、服装、家电等多个领域。 这是TikTok Shop在东南亚、欧美两大主力市场布局20多个站点之外，挖掘潜力市场的标志一站。 据Statista Market Insights数据，2024年日本电商市场规模达到1919亿美元，同比增速8.4%，预计2025年将增长至2068亿美元，同比增速7.7%，是仅次于中美的第三大电商市场，日本一直都是各大电商平台的必争之地。在日本电商市场的版图上，本土电商巨头乐天（Rakuten）1997年就已上线，亚马逊日本、雅虎购物等国际巨头也先后盘踞。而近年来，新兴势力的涌入更让这片战场持续升温——Shein早在2020年末便抢先落子，Temu、阿里巴巴旗下的TAO和速卖通又紧随其后在2023-2024年陆续抢滩，将竞争推向新高度。 如今，当TikTok Shop这位主打"社交电商"的关键选手正式入场，这场原本就火药味十足的市场争夺战，注定要再掀一轮更猛烈的浪潮——从本土传统平台到跨境新势力，从货架电商到兴趣电商，日本消费者的购物车，即将迎来更精彩的较量。 日本电商， 高回报与高门槛的“矛盾体” 日本电商市场是一块尚未完全挖掘的“富矿”。有机构预测2029年日本电商预计达2634亿美元的规模，而当前日本B2C电商渗透率才不到10%，相较于中国接近50%的电商渗透率，增长空间巨大，TikTok Shop和已进入该市场的Shein和Temu，都在押注日本电商市场的爆发前景。 除了亮眼的市场空间，日本消费者高客单价、高度理性的消费特质，正成为跨境卖家的隐形红利——客单价5000日元（约230元人民币）远超东南亚，以及仅5%-10%的电商平均退货率，这样的特性为卖家创造了双重价值：一方面大幅降低了退货处理、商品质检、二次入库/转售等环节的运营成本，直接缓解了资金周转压力；另一方面，低退货率背后是消费者对商品的严格筛选，卖家能通过真实留存的销售数据反向优化选品策略与营销方向，精准触达目标客群，进一步提升转化效率。 然而，日本电商市场也是最难啃的市场之一。 日本的商业环境高度成熟，有着严苛的规则体系。例如，所有日本电商产品需要符合PSE、JIS 等认证标准，标签需用日语清晰标注相关信息，税务方面要遵循 JCT 消费税等规定，年销超48万人民币需注册税号，否则每单扣10%，这些提都提高了卖家通过跨境电商进入日本的门槛。 同时，规矩多、慢热、难讨好，是日本消费者忠诚度和高客单价的一体两面。 日本咨询机构One Step Beyond报告显示，日本企业在品牌管理、用户体验、精益生产、技术研发等方面的深厚积累，间接培养了日本消费者的消费习惯，他们即使在网上购物，也对产品质量、可靠性和细节有着极高期待，偏好有良好口碑和品牌背书的产品。 即便购买商品，且未退货，但他们追求细致的国民性，经常会给出差评，商家的产品就很难在平台上得到推荐和曝光。 因此，TikTok Shop在东南亚擅长的“性价比+流量”的打法并不完全适用于日本，在日本市场需要在产品的质量和品牌建设上，投入需要更多的成本和耐心，在可能长达5-10年的市场培育期内，短期GMV不是核心指标。 除此之外，在电商服务体系方面，也有着不小的挑战。 首先，日本仍然是全球少数现金支付占比较高的发达国家，“现金王国”的特性依然存在。线上购物主要依靠电子支付，除了接入乐天Pay、Line Pay、PayPay等主流电子钱包外，提供信用卡、便利店支付也是非常必要的。 其次，当前日本国内零售商普遍能实现当日达甚至次日达，且日本消费者往往要求提供可定制的配送日期和时间。如何在物流上满足日本消费者对配送速度的高期待是对新进平台的考验。 最后，日本电商平台政策越发严苛。去年开始，日本针对跨境电商和数字服务平台在消费税领域推出了一系列新的政策。 比如，从2025年起，日本电商平台（如亚马逊、乐天等）需为在其平台上销售商品和服务的外国企业代为申报并缴纳消费税。跨境电商和数字服务需按照标准10%的消费税税率进行申报。 对商家来说，税后成本增加，合规压力加大，同时可能促使一些利润率较低的中小型卖家退出日本市场。对平台来说，需要投入大量资源来开发和维护新的税务系统，能够迅速适应和合规的平台将占据竞争优势。 新老竞争对手环伺， TikTok Shop 如何建立区位优势？ 日本电商市场虽大，但竞争也同样激烈，且近两年来呈加剧之势。 Statista数据显示，乐天（Rakuten）、亚马逊日本（Amazon Japan）和雅虎购物（Yahoo! Shopping）三大电商平台长期占据日本超过70%的电商市场份额。其中乐天占据日本近三分之一的市场份额。 基于本土优势，乐天在日本不仅拥有庞大的用户基础和极高的品牌信任度，更构建了一个涵盖金融、旅游、通信、媒体等多元化服务的庞大生态系统，深度渗透进日本消费者日常生活的方方面面。其在日本的影响力远远超出了单纯的线上购物领域。日本乐天集团公司执行董事市场编成部总经理高间真里曾透露，乐天在日本的电商流通额达到约6兆日元（约合3000亿元人民币）。 新势力跨境平台们也在日本市场上各显其能。 较早进入的Shein，通过其独特的按需求供应链模式，上新周期早已超越ZARA、优衣库，并通过在东京开设线下展示店的方式提高品牌知名度，成为日本快时尚领域新宠。据日本调查公司VALUES的数据显示，2024年9月Shein的APP用户为804万人，超过优衣库近650万人的线上用户数，用三年打破了优衣库经营10年的用户数。 而Temu在日本站延续了其低价策略，比如，同款LED彩灯，在亚马逊上价格4139日元，在Temu上只要3349日元。在低价之外，Temu也通过差异化打法寻找新的空间，面对日本亚马逊和Shein，用户购物都设置了400日元～500日元的基础运费，Temu则设置了满1400日元减运费的政策，这帮Temu争取到了相当一部分保持节俭心态的日本消费者。 尼尔森《数字内容观看量月度总体报告》（2024年5月）显示，Temu在日本拥有3100万月活跃用户，在日本电商平台中排名第四。日本成为继美国之后Temu的优势市场之一。 后发的TikTok Shop要想在已群雄格局的日本电商市场上占据一席之地，也需要探索其差异化优势。 充分发挥其社交属性，用视频内容撬动传统电商未能覆盖的年轻用户，是路径之一。据日本社交媒体LINE的调查数据，2023年日本通过社交媒体购物的用户同比增长40%，喜欢社交分享的日本年轻人——2000多万的TikTok 用户，将会是TikTok Shop的基本盘。但是如何让最具消费能力的35+人群能接受TikTok Shop这样一个年轻的平台，是TikTok Shop需要面对的问题。 结语 TikTok Shop进军日本，本质上是跨境电商行业集体分散美区风险，寻找“新增量”的缩影。 当规模化增速触顶（详情可见出海参考研报《高增长按下暂停键，2025成跨境电商分水岭》），欧美市场地缘政策风险加剧、东南亚陷入价格战，跨境电商平台都在寻找新的增量市场。 近两年来，TikTok Shop先后登陆墨西哥、巴西、日本等国家和地区，Shein、Temu、速卖通、京东海外电商同样在这些地区抢滩，可以看出，平台和卖家都在努力降低对单一市场的依赖，试图通过矩阵布局方式来分散风险。 TikTok Shop在日本的表现也许尚待观察，但其行动已预示着跨境电商行业行业的新方向，需要在全球化与本地化之间找到平衡点，用差异化能力打破内卷。未来的赢家，也许未必是规模最大的玩家，而是最懂“如何打区域战”的专家。 （作者｜杨秀娟，编辑｜王璐）

《科创板日报》7月7日讯（编辑 梁又匀），伴随着LABUBU的火爆，盗版问题也愈发严重。 近期，泡泡玛特加大了打假力度。据天眼查近期披露，北京泡泡玛特文化创意有限公司于6月11日曾申请“LAFUFU”商标，国际分类为健身器材（包含玩具、可动人偶、纸牌等细分群组）。该商标7月5日进入受理审查状态，有望通过审查。 显然，泡泡玛特此举在抢注盗版商标，以遏制越来越猖狂的高仿、盗版商家。 盗版商家盯上“LABUBU” 在LABUBU全球畅销的诱惑下，走私高仿LABUBU出海、在二手平台上“鱼目混珠”销售高仿LABUBU十分常见。 以某二手交易平台为例，不少高仿LABUBU往往标注“祖国版”、“高品质”等标签，并且售价远低于原价，可挑选款式。甚至有部分卖家在简介中直言不讳地表示，其LABUBU虽然是假货但手感好，可以作为挂件、摆件装饰。 海外LABUBU的消费和收藏需求不小且售价更高，高仿LABUBU“出海”更为热闹。据海关发布公众号违法走私案例公告显示，北至北京、南至昆明，东至上海、西至新疆阿拉山口，不到一个月内几乎每天，海关都会查出各式各样的盗版ALBUBU走私案例。其中，上海、广东、浙江是违法“出海”的重灾区 据通报，单次走私规模都数十个到上万个不等，走私产品类型涵盖高仿玩偶、盲盒、发夹等，违规申报、私自夹带等手段也层出不穷。就连海关发布公众号都自我调侃，这是海关“大战”LAFUFU。 在截断盗版产品流通路径的同时，打击本地违法生产盗版产品的商家同样重要。此前，亚马逊全球打假团队曾披露，其首次联合泡泡玛特、中国执法机构追踪锁定了一批售假供应商，查获假冒LABUBU产品及原料包材上千件。 义乌当地执法部门也在6月以来开启了多轮严打盗版LABUBU的行动，不少本地商家从生产玩偶转型生产玩偶装饰品、收藏盒等潮玩衍生品。但衡水、义乌等线下集市、流动商贩，线上直播间隐晦带货销售的盗版LABUBU仍然屡禁不止。 在国内外，品质较差、版型丑但价格更低的盗版LABUBU也吸引了不少好奇的买家，但更多的消费者无意买到劣质、价格不低的盗版LABUBU，则是在伤害品牌IP价值。 目前来看，泡泡玛特已经意识到盗版对于LABUBU等火爆IP的危害性。 自6月18日泡泡玛特全网大规模补货后，“LABUBU”的产品的二手市场价格一度大跌，甚至腰斩。《科创板日报》在某二手交易平台上，普通款LABUBU盲盒、挂件二手最低溢价已从6月上旬的150%起，降至7月初的50%左右，仅隐藏款仍然有最低数倍的溢价。随着更多预售LABUBU到货，该溢价情况在慢慢改善。 适当的恢复供需平衡有助于保护IP长期价值 头豹研究院研报认为，泡泡玛特已构建起清晰的“双轮驱动”结构：即联名IP产品与自有IP产品并行发展。其中，自有IP产品不仅具有更高的毛利空间，也为品牌构筑了难以复制的护城河。在设计、故事设定、形象延展性等方面的积累，使其具备更强的生命周期管理能力，成为品牌长线价值的核心资产。 华西证券研报表示，泡泡玛特对Labubu 3.0系列进行补货，发货时间延长至9月底，适当的恢复供需平衡有助于保护IP长期价值。泡泡玛特全直营渠道、柔性供应链体制下，对于价格和供需的调节可以做到更加灵活，聚焦长期运营可以极大程度维护IP价值。 值得一提的是，线下也是泡泡玛特维护LABUBU等IP价值的重要阵地。等提供游客与LABUBU真人扮演玩偶线下互动打卡的北京泡泡玛特城市乐园也迎来暑期入园高峰。去哪儿数据显示， 6月北京泡泡玛特城市乐园的预订量同比激增6倍，订单规模已远超本地老牌景区北京欢乐谷，热度仅次于广州长隆野生动物世界，跻身全国前十大主题乐园。 与此同时，泡泡玛特也在根据不同的区域市场增加线上电商平台的供应，中国的跨境电商平台也成为泡泡玛特的LABUBU成长的重要渠道。 《科创板日报》从Lazada方面获悉，泡泡玛特（POP MART）自2023加入Lazada旗下品牌商城LazMall后，在东南亚市场销售额爆发增长超过5倍，成为Lazada平台上迅速增长的品牌之一。今年海外618期间，在LABUBU等热门IP的带动下，阿里速卖通与泡泡玛特的下载热度持续高涨，牢牢占据了澳洲购物类下载榜的前两名。 2024年泡泡玛特财报数据显示，包含LABUBU在内的THE MONSTERS精灵天团总计为公司贡献营收30.4医院，同比增长726.6%。THE MONSTERS精灵天团也是泡泡玛特旗下IP创收第一名，占公司全年营收的23.3%。 2025年以来，泡泡玛特正持续加大对明星IP的运营力度。泡泡玛特在2025年一季度曾接连注册“LABUBU与朋友们”等相关商标，与LABUBU相关的动画剧集也完成了著作权备案登记阶段。 截至7月7日收盘，泡泡玛特港股股价报收259港元/股（折合人民币237元），总市值3478亿港元（折合人民币3179亿元）。受LABUBU大量放货、打击二手溢价、炒作热情有所下降等因素影响，近期泡泡玛特股价处于震荡调整期。

凤凰网科技讯（作者/坨坨） 7月7日，近期深陷产品质量风波的罗马仕再度引发广泛关注。有网友发现，罗马仕服务号上出现“退款进度”查询入口，不少购买了召回型号及批次产品的消费者纷纷查看退款进展，小红书网友@Lucky 反馈自己已排到17万位，退款之路漫漫。 在电商平台方面，目前淘宝和拼多多上的罗马仕官方旗舰店已关闭。京东平台仅余京东自营店和罗马仕数码配件旗舰店，抖音平台目前能搜索到罗马仕官方旗舰店和罗马仕旗舰店，但相关店铺所售商品也仅以数据线、充电器等配件为主，曾经的明星产品充电宝不见踪影。 而就在7月6日凌晨，罗马仕发布内部通知，宣布自2025年7月7日起，除负责召回相关工作的员工外，其余员工停工停产，停工时长持续6个月。该通知一出，引发员工及外界诸多猜测，不少员工担忧自身权益保障问题。此前，罗马仕因产品质量问题，召回 2023年6月5日至2024年7月31日期间制造的部分型号充电宝。 面对罗马仕当下的困境，不少网友联想到2017年ofo的退款困境。当时，据海口日报报道，海口市民阿正在ofo退款队列中已排到第14460679位。 如今罗马仕的退款现状，让不少人担忧其是否会重蹈ofo覆辙。

IT之家 7 月 7 日消息，据“每日经济新闻”从宇树科技相关投资方获悉，宇树科技后续有计划于科创板 IPO（首次公开募股）。 IT之家注意到，6 月 20 日时，便有消息称宇树科技已于近期完成了 C 轮融资，由中国移动旗下基金、腾讯、锦秋、阿里、蚂蚁和吉利资本共同领投。此轮融资募资规模约 7 亿元人民币，融后宇树科技估值达到约 120 亿元人民币。此次融资或将是宇树 IPO 前最后一轮融资，上市前再融资的可能性较小。 据IT之家所知，王兴兴今年 4 月在问及是否香港上市的计划时表示：“后续有可能，不确定。”他表示，宇树科技一直有开拓全球市场，在香港亦有经营业务，各方面合作机会多。李家超鼓励宇树科技来港拓展业务，并表示香港特区政府亦可提供所需支援。

恐怖也已同质化。 文丨范东成 暑期线下实景娱乐消费升温，密室逃脱尤为明显。 趁周末“组团”从居住地南昌前往长沙的95后小陈即在热潮之中。为体验长沙某知名密室逃脱，小陈与朋友一行8人，很早就开始协调行程。周末密室火爆，场次难以预订，因人数众多又无法与其他玩家拼场，小陈等人最后只“抢”到周六夜里23:30的场次。体验过后，出于对内容的高度评价，小陈和朋友又临时决定再体验同一门店的其他主题。 密室逃脱对年轻群体的文化影响力不容小觑，像小陈这样喜爱密室逃脱的年轻人不在少数。中高考结束后，中学生与大学生结伴“刷密室”已成暑期标志性消费现象，密室既是压力释放出口，亦为社交仪式场域。 据调研机构艾媒咨询对2025年中国大学生爱好情况的调研，密室逃脱与剧本杀活动占比为26.73%，排在第六位，与占比27.86%的游戏、27.16%的直播相近。国信证券等券商发布的研报也多将密室逃脱作为线下沉浸式娱乐活动的代表，认为这是Z世代即1995年至2009年出生用户的重要消费需求。 密室逃脱，简称密室，主要游戏形式是玩家困在封闭空间中，以解谜、探索等行为完成任务、体验情节。与以单纯惊吓为目标的鬼屋相比，密室更注重剧情铺陈与谜题推进，也不止有恐怖一种风格。 据艾媒咨询数据，国内密室行业规模已自2018年的50亿元增长至2021年的101亿元，预计2025年和2026年分别为155.5亿元和175.9亿元。在短视频平台上，密室逃脱是常见热门话题，抖音、快手相关话题播放量目前已分别达274亿和80亿。 凭借“逃脱”带来的刺激感和其较低的游玩门槛，密室逃脱吸引了相当数量的玩家。与剧本杀相似的是，密室同样是线上带动线下，借综艺节目之势走红；不同的是，密室投入更重，更易标准化，催生连锁品牌的同时，也为其商业模式带来了更多可能性。 01 线上带动线下 密室行业的热度已有所回落。 助推国内密室行业发展的关键综艺《密室大逃脱》即可印证。这一由芒果TV推出的真人秀系列第七季已于2025年7月播出，但微博、小红书等社交平台的话题热度明显不如从前。 相关综艺的发展情况曾映照密室行业的发展高峰。 从国内搜索引擎来看，密室逃脱词条的百度指数自2012年开始呈上扬趋势，2018年和2019年达到较高峰值，此后又逐渐下降。2018年的热度与韩国推出的密室逃脱综艺《大逃脱》密切相关。该节目在中韩两国均有极佳口碑，豆瓣评分高达9.5分。2019年，购买了《大逃脱》节目版权的芒果TV推出《密室大逃脱》第一季，这使国内密室行业热度再次上扬。 自2019年至2025年，《密室大逃脱》保持每年一季的播出频率。尽管后续节目曝光量和评价有所波动，其对线下密室行业的影响仍不容小觑。第一至第五季《密室大逃脱》豆瓣评分在6.6分至7.6分不等，而2024年上线的《密室大逃脱》第六季，豆瓣至今未给出评分。即便如此，仍有不少密室门店打出同款旗号，比如重庆某门店的主题“生化危机”就标注为《密室大逃脱》中《绝命病毒所》同款。 需要说明的是，剧本杀的爆发式增长全然基于芒果TV综艺《明星大侦探》，但密室行业在综艺出现以前已有近10年渐进式发展，有更成熟的内容积累。 向前追溯，早在2001年，网页解谜游戏《时间与空间之谜》就使“密室逃脱”成为游戏的一类标签。该游戏需要玩家通过点击页面中的环境来寻找物品，通过物品解开谜题后逃离房间，这也奠定了密室游戏的基本规则。还有2004年引爆网络的Flash游戏《深红色房间》，成为许多玩家的密室逃脱启蒙之作。 密室游戏开发较大型游戏而言简单得多，又踏中互联网高速发展的风口，在全球诞生过不少爆款作品。 以解谜为主的密室游戏The Room系列即颇为典型。这个系列作品出自著名游戏工作室Fireproof Games，以蒸汽朋克美学风格、精巧的机关嵌套设计和有相当难度的谜题著称，手游版本曾获2012年、2013年和2015年的App Store“年度最佳游戏”奖项。官方数据显示，截至2016年5月，The Room系列游戏在PC和手游平台的累计销量既已超过1000万套，收入超过1500万英镑（约合人民币1.5亿元）。 线上游戏的火热使人们有了将密室实体化的想法。美国、日本在2006年前后已经开始有人依照游戏打造线下实体解谜场景供人挑战，中国几年后也出现了密室逃脱线下门店。由于线上与线下游戏的机关设计方式、难度差异巨大，早期线下密室不具备沉浸式布景，只有房间加锁加谜题的简单呈现。 随着行业规模扩大，行业上游的主题机关设计、装修等部分成熟，线下密室游戏内容便有了百花齐放的态势。按照交互方式，密室可分为真人NPC（非玩家角色）与纯机械机关两类，前者侧重交互体验，后者侧重解谜推理；按照内容风格，密室可以大致分为恐怖与非恐怖两种，恐怖密室常见内容主题如盗墓、丧尸、古风冥婚等，非恐怖密室则包含现代、异域、科幻等场景。 综艺也使资本关注到密室行业。 彼时拥有多家密室门店的解谜游戏品牌奥秘之家，2019年7月官宣已获由米哈游领投的4000万元融资；密室头部品牌游娱联盟则于2020年10月官宣完成了4000万元融资。基于密室的游戏互动设计，部分品牌还进行了跨行业合作，如游娱联盟与西安曲江文化集团合作打造唐朝主题互动街区“簋唐楼”，玩家可以通过与超过100名NPC互动来解锁剧情，全方位沉浸式体验“穿越”至唐代的感觉。 02 运营成本居高 密室逃脱的基础商业模式围绕设计、装修、营业展开，主要收入来自对外售票。 一般来说，密室逃脱门店会拥有数个到十数个主题密室，门店收入规模取决于主题价格、参与游戏的玩家人数和场次。依照主题不同，可参与的玩家人数多在1-8人，也有部分大型主题可以容纳十几人甚至更多。主题按照时间段划分场次，较常见的游戏时长为1小时，也有几十分钟的小主题或2-3小时的大型沉浸式主题。 经营较好的门店收入可观。以成都某连锁品牌密室为例，据海克财经了解，该门店共6个主题，每个主题游戏时长60-90分钟不等，单价108-128元；门店工作日接待人数一般为几十人，周末高峰期可翻倍至上百人，开店近3年来平台累计所有主题销量近16万单，以最低的108元单价计算，门店平均年营收近600万元。 为提升经营效率，业内不少门店会采用滚场的方式增加翻台率。所谓滚场，就是在单个密室主题内有多个房间的情况下增加场次，前面的玩家还未结束游戏，后面的新一场玩家已经入场。一般情况下，受房间和机关限制，不同场次玩家不会在密室内碰面。但也有玩家在社交媒体上反馈，因门店场控疏漏，前面玩家解谜过慢或后面玩家解谜过快，会发生“撞场”的尴尬局面。 门店还在降低开团人数上做出了努力。疫情之前，许多密室门店会有4-5人合力才能通关的机关设置，使主题最低开团人数也需要4人。如今常见的则是2人合作即可开场的主题，工作日的冷门时段甚至支持单人购票开场，以填补闲置档期。 相较于剧本杀高度依赖主持人控场，相同剧本在不同主持人处体验可能天差地别，密室逃脱的体验标准化得多——其核心场景、机关均为固定陈设，不同门店可以进行统一装修；玩家的沉浸体验感依赖环境，绝大多数情况下NPC不需要有太多自我发挥，而是要以固定动线来与音乐、光线配合；恐怖主题NPC加上特效妆或面具后也不受长相影响，不同场次的玩家体验一致性极高。 这也是剧本杀少有成规模的连锁品牌，密室却已有柯洛克、屋有岛、MRX、伯爵等众多连锁品牌的原因。如2014年成立的屋有岛，有“胭脂扣”“黑血”等知名原创主题，在北京、上海、杭州、西安、成都、长沙等十余个城市有总计超过20家门店。 密室沉浸式体验源自布景和演绎，这使密室的投入成本也远高于以剧本和主持人为核心的剧本杀。以几十到150平方米的中型场地为例，单个主题的装修投入多在15万-25万元不等，包括较普通的机械机关与声光电系统。如果要追求布景的逼真程度或安装大型机械机关，成本还会更高。这意味着仅拥有3-4个主题的小型密室门店，装修成本也在45万元以上，大型门店装修成本上百万元极为常见。 密室的持续运营投入也较高。如果是纯机械密室，那仅需要1位场控在游戏时与玩家实时沟通；如果是包含NPC的密室，还需要有NPC的演绎来维持密室运营。不同主题间NPC可以相互串场，一般密室门店至少会有2-3个NPC演员，绝大多数带有NPC的密室主题单价高于机械密室主题几十元至上百元不等。 重资产投入与高运营成本使密室运营难度颇高。 除去前期购买主题和装修的一次性投入外，密室所占场地大，租金自然也高，工作人员工资、机关道具维护等也都是持续产生的成本。 以国内知名恐怖主题沉浸式游戏剧场重庆魁魅楼为例，该剧场将本身有恐怖故事流传的建筑魁魅楼改造为密室逃脱与酒店住宿结合的沉浸剧场，单人票价299-999元不等，设置了大量NPC演绎剧情和与玩家互动，相关话题曾一度引爆社交平台。虽然客单价高、客流量不小，魁魅楼依然难以平衡整栋酒店2万平方米空间的租金及数十名NPC演员带来的高昂成本，仅存续不到2年便停止运营。 03 C端痛点颇多 实体密室场景的沉浸感和互动性扩大了相关视频在网络上的声量。 抖音、快手等平台高频出现玩家受惊吓、与NPC互动的短视频，形成了天然话题裂变。许多恐怖密室都会特意将玩家被追逐、受惊吓的监控视频提供给玩家或发布至视频平台。还有众多博主体验、测评密室也能吸引用户眼球——密室逃脱凭借场景转换、机关触发与NPC追逐等强感官冲击，更易产出高传播度的视频。 比如B站拥有31.8万粉丝的UP主“linlin的奇妙冒险”，原本多数内容为vlog作品，如今转而发布了多个密室逃脱第一视角体验视频，其2025年4月发布的一期密室视频播放量达585.1万。 即便博主适度剧透，也不会影响看过视频的玩家进行相关密室体验。比如在B站拥有46.1万粉丝、抖音拥有67.7万粉丝的博主“有种君”，不少视频作品时长超过20分钟。这些视频仅会按照门店要求删去少部分解谜过程和关键情节内容，能够呈现博主通关密室70%以上的流程。即便如此，评论区仍有许多用户被视频“种草”，觉得密室主题内容有趣，想要亲身体验。 网络视频的传播确实能为密室行业引流，但也致使感官刺激大行其道，恐怖密室越来越多，经典解谜反被忽视。这加剧了玩家群体的分化——追求肾上腺素飙升的“坦”，即不害怕的胆大型玩家恨不得越恐怖越好，偏好解谜、剧情的“奶”即易受惊玩家觉得恐怖密室同质化严重、无趣。 资深密室玩家小武便对密室现状颇为不满。 小武对海克财经表示，他“入坑”密室近10年，觉得目前许多密室已经跟鬼屋没有了太大的差别，主题的核心追求是怎样吓人而非精彩的谜题或有趣的剧情；部分二三线城市的密室主题可以用“粗制滥造”来形容，恐怖主题关灯后普通玩家看不出区别，门店连装修成本都能省；有没有剧情也无所谓，用一两个NPC追逐一下就行。 这正是近年来密室行业“黑追电”广为流行的原因。所谓黑追电，是恐怖密室的常见套路，即关灯、追逐、电击，NPC会拿着电击棒噼里啪啦在黑暗中追逐玩家，号称“压迫感拉满”。但总是重复同样的刺激，玩家和观众都会疲劳。《密室大逃脱》第五季、第六季已有相当多用户评论解谜、烧脑越来越少，恐怖成分越来越多，套路化得无聊。 密室从业者致力于扭转玩家将密室等同于鬼屋的认知局限，强调解谜内核的专业价值。然而，解谜设计于玩家而言体验门槛更高，普通消费者缺乏判断依据，行业内部评选诸如EGA（密室逃脱产业联盟）设立的金奖，公信力尚未渗透至大众消费层。EGA的评选标准包括造景、机关、剧情、谜题、创新、特效等多个维度。而EGA创始人米守春就在播客中提及，拉新以扩大流量池和推动行业标准向C端普及仍是亟待突破的瓶颈。 认知割裂加剧了密室行业地域发展失衡。北京、上海、广州等一线城市以及密室行业较为发达的成都、重庆等地区主题类型多，机关精巧程度高。而部分二三线城市的玩家需要“远征”，即跨城体验优质主题，比如本文开头所述密室爱好者小陈和他的朋友们。 恐怖密室的风靡还伴随显著安全隐患，追逐碰撞致玩家受伤事件在公开报道中高频发生。此前2022年文旅部新规强制恐怖主题设置年龄门槛与物理防护，2021年国家应急管理部还曾专项治理密闭空间消防隐患，推进密室行业的规范化进程。 当下消费理性化趋势中，消费者对高价密室体验的支付意愿显著降低，商家若选择降价保客流，则需削减布景与机关投入，导致主题更快过时、复购率持续走低。仅靠NPC营造恐怖氛围的粗放模式已难以为继，唯有转向以多分支谜题为核心的深度多元体验，方能构建行业可持续韧性。 作为新生代娱乐方式，密室逃脱已逐渐形成文化潮流，短期内具有不可替代性，但热度终会过去。从业者需要探寻的是内容与流量的平衡之道，既要拓展情节、解谜、玩法等核心内容呈现方式，又要给予沉浸感、氛围感的感官刺激，这样才能使行业有长远发展。

12年磨一剑，财富自由后，他仍在寻找改变世界的下一站 7月7日，一个消息在互联网圈悄然传开：小红书第四号员工、企业效率负责人陆伟已在上周离职。这位真名“陆伟”、薯名“路飞”的初代程序员，就此告别了他奋战12年的战场。 2013年，一个仅有两年工作经验的前端工程师敲开了上海某小区办公室的门。里面只有三张面孔：毛文超（CEO）、瞿芳（创始人）和邓超（CPO）。这位名叫陆伟的年轻人成为小红书第四名员工——也是第一位程序员。 此刻的小红书还只是一份名为《小红书出境购物攻略》的PDF文档，没有联网功能，无法留存用户。谁也没料到，这个简陋的起点，会成长为用户数亿、市值百亿的超级平台。 北邮基因：通信工程师的创业血液 陆伟2010（或2011）年毕业于北京邮电大学通信工程专业，在校期间还担任了文学社部长。这所中国信息技术的黄埔军校，早在他身上刻下了创业基因。 北邮校园里涌动的创新创业浪潮从未停歇。2015年，该校邀请创业魔法学院创始人陆伟（同名）讲授《从疯狂Idea到伟大公司的进化秘籍》。三年后的创新创业成果展上，北邮学子亮出智能温控快递柜、心跳监测项链、“读懂”手语的感应器等科技含量十足的创新项目。 更有一位名叫张佳鑫的北邮博士，研究5G关键技术却登上创业节目舞台，探索解决农产品滞销的商业模式。这些理工男身上，都流淌着用技术改变世界的热血。 陆伟的早期职业轨迹充满创业气息。毕业不久他就尝试创业，失败后加入上海张江某创业公司，但该公司很快解散。2013年，他带着前端+iOS工程师的双重技能，走进了小红书那个简陋的办公室。 一人扛起技术大旗：从小作坊到亿级平台 “在小红书早期，陆伟做过前端，做过iOS客户端，后来又做后端工程师，历经社区、电商、增长等部门。他一个人扛起了小红书几乎所有的技术。” 初创期的小红书没有明确分工，陆伟成了 “全栈工程师”的活标本。他亲手开发了小红书的社区产品和电商系统，最传奇的一战是临危受命——用7小时搭建起一套秒杀系统，支撑公司度过关键活动。 2013年，他参与开发的首版小红书APP上线，实现了从PDF文档到移动应用的蜕变。这个看似简单的跨越，却是小红书成为内容社区巨头的关键一跃。 当小红书搬到上海高安路第二间办公室时，陆伟在黑板上留下这样一段话：“我不知道如今的黑客是否会流芳百世，但我们可以看到如同艺术家一样，这些数字时代的手工艺人正在改变世界”。这既是对技术的致敬，也是创业者的宣言。 从技术极客到组织建设者 随着公司规模扩大，陆伟的角色也在转变。2016年，他与一名设计师和前端工程师组成了小红书第一个增长团队。这个三人小组成为小红书用户增长引擎的核心研发力量。 此后，陆伟转任企业效率负责人，从技术专家转型为组织效率专家。他的职责从写代码变为优化整个公司的运营体系，支撑小红书从几百人扩张到数千人的组织进化。 十二年间，他见证了小红书从PDF文档蜕变为用户规模数亿、商业潜力强劲、内容质量高的明星APP。这段历程中，有他早期参与种下的“种子”。 财富自由后的下一站 离职消息传出，业内都在猜测这位财务自由的初代程序员去向。是再次创业？加入另一家初创公司？还是转型投资人？ 陆伟的经历折射出中国互联网第一代技术创业者的典型路径：从技术攻坚到组织建设，从零到一参与打造百亿市值平台，最终在实现财务自由后寻找新的人生挑战。 他的北邮校友张佳鑫曾在创业实践中总结：“核心竞争力尚未清晰之前，先找准可以辐射的点和群体，就可以活下去，求共存，不需要完全独一无二。”这种务实而坚韧的创业精神，或许早已融入陆伟的血液。 在当今互联网行业进入存量竞争的时代，陆伟的离职更像是一个新起点。他写在黑板上的那句话，或许早已揭示了他的心之所向——做一个用技术改变世界的“数字时代手工艺人”。 这位北邮走出的工程师，在亲手参与改变一次世界后，又在寻找下一个值得改变的角落。 而小红书的创业传奇仍在继续：从2013年那份PDF文档，到如今影响数亿人生活方式的内容社区。陆伟的故事构成了中国互联网创业史诗中独特的一章——一个技术极客如何用代码参与创造时代。

IT之家 7月7日消息，百度6月30日一次性开源10款文心大模型4.5模型，涵盖从47B激活参数的混合专家（MoE）模型到轻量级0.3B稠密型模型，覆盖文本、多模态等多种任务需求。据中兴通讯今日消息，AiCube智算一体机，在文心4.5开源当天便同步实现全系列模型的适配。 据介绍，AiCube智算一体机同步完成对ERNIE-4.5-300B-A47B等全系列模型的深度适配。这一突破得益于AiCube开放智算基座的灵活架构，可选配昆仑芯P800 AI加速卡，原生支持文心4.5系列模型。同时，AiCube内置一站式模型迁移工具，用户无需修改代码，便可通过可视化界面快速完成模型部署，将传统需要数周的部署周期缩短至小时级。 另外，依托昆仑芯P800超大显存，AiCube实现了文心4.5全系列模型的单机部署。针对多模态任务，AiCube通过软硬件深度集成和优化，确保各组件高效协同；创新的动态资源调度和缓存优化技术，有效缓解I/O瓶颈，大幅提升GPU利用率。多维优化技术让AiCube充分挖掘算力资源潜能，为大模型提供了性能支撑。 IT之家注意到，AiCube一体机不仅深度支持文心系列模型，还全面兼容Qwen3、DeepSeek等主流开源大模型。官方表示，其底层架构采用模块化设计，着眼于未来多模态模型的部署需求，全面适配PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，灵活满足当前及未来多样化的模型场景需求，打造一机多模的“大模型统一底座”，降低了企业拥抱不同AI技术的门槛。 ▲ 图源：中兴官网 | 中兴通讯 AiCube 训推一体机

图源：网络 把美团打得最疼的还是淘宝闪购。 今天（7日）上午，淘宝闪购联合饿了么发布了一组数据：日订单数超8000万；非餐饮订单超1300万；淘宝闪购日活跃用户超过2亿。 “真是太快了！” 这组数据是什么概念？做两个对比，一是和“淘宝闪购x饿了么”自身比：淘宝闪购于5月2日正式上线，5月底日订单超4000万，6月底日订单超6000万。上线两个月，淘宝闪购即突破日订单8000万。 “淘宝”公众号还更新了一张趋势图，可以从中看到其增势的迅猛。官方自我评价都带着震惊：“真是太快了！” 图源：“淘宝”公众号 另外一个是和美团比。美团内网公布信息显示，截至7月5日22时54分，美团即时零售当日订单已经突破了1.2亿单，其中，餐饮订单已超过1亿单，占比超过80%。 值得玩味的是，7月5日被传是淘宝闪购的“冲单日”，加上此前淘宝闪购500亿消费者及商家补贴，美团终于坐不住了，将Q1财报后的低调动作摆在了明处，也在当天发放海量优惠券，尤其是针对奶茶、咖啡等新茶饮的小额高频订单，冲高订单量。 比如7月5日当晚，我就抢到了美团的免单券，包括5张外卖配送免单券和5张到店自取免单券，均为果茶、咖啡等大众饮品，包括茶百道、蜜雪冰城、沪上阿姨、益禾堂等品牌。而且，免单券在当晚23：59到期。 美团这波冲单是有作用的，直接创下1.2亿单即时零售新纪录，并且美团App还史无前例的短暂宕机，还上了热搜。有报道显示，今年6月，美团的即时零售订单量多日维持在9000万单以上。如果仅从订单量维度看，美团的市场份额下滑到60%左右。 图源：美团官方 另外，根据市场机构推演，2024年，饿了么日均订单量预计在2000万至3000万单之间。 也就是说，淘宝闪购全量上线后，充分激发了饿了么的履约潜力，在短短两个月内，直接将联合日订单数拉高了数倍，直追美团峰值数据。 很多人也关注到，“淘宝闪购x饿了么”单列出非餐饮订单超1300万，这与美团“隐晦”的表达非餐饮订单近2000万单，差距已经不是不可逾越。 这个数据很关键，外卖大战的本质是对流量入口的争夺，最终都会引流到各自平台的其他业务上。淘天、京东是电商大消费，美团是酒旅等本地生活业务。 京东外卖也一直虎视眈眈。今年3月以来，刘强东亲自操刀，在外卖业务上使出三板斧：利润红线、骑手保障与品质外卖。 对应到具体业务就是，外卖净利润率永远不能超过5%，平衡商家与平台的关系；为全职骑手全员缴纳五险一金（含个人承担部分），兼职骑手则享受意外险和健康医疗险；做品质外卖，摒弃“幽灵厨房”模式。 京东外卖的成绩也是不可小觑。“618”期间，京东外卖日订单量突破2500万单，品质餐饮门店入驻超过150万家，京东外卖全职骑手规模突破12万人。 6月25日，京东宣布，京东物流推出行业首创的“秒送仓”仓配一体服务。作为全国首个面向全行业开放的即时零售仓配一体化解决方案提供商，其采用“共享前置仓+自营配送”模式，降低商家即时零售入场门槛。 此外，拼多多、抖音等在本地生活板块也在小动作不断，虽然没有表现出更具体的动作，但一旦入局，整个市场又将乱成晋西北。 多重压力之下，美团外卖之王的地位岌岌可危。美团已在Q1财报电话会上发出利润预警，预计今年Q2核心本地商业的收入增速将放缓，经营利润同比将会下降。 王兴也不得不站出来表态，美团将不惜一切代价赢得竞争。这导致后来出现各种解读，动摇市场信心。王兴只得再次解释，“采取一切必要措施”明确指向的是反对低价低质的内卷式竞争。 淘宝闪购已成美团的头号敌人 外卖大战打到现在，业界一个比较明显的感知便是，无论是组织架构调整，协同作战，还是排名布阵，或者业务扩张，淘天（阿里电商）、美团和京东变得越来越像，也有共同的清晰目标，即以外卖为杠杆，撬动即时零售的大盘，在更广阔的大消费市场形成闭环，关键是对入口的争夺。 显然，美团初期低估了对手投入的决心。从小王CEO王莆中与京东做外卖的口水战，到大王CEO在Q1财报电话会上的表态，美团也都似乎忽略掉“淘宝闪购x饿了么”这个变量。 特别是饿了么、飞猪加入阿里中国电商事业群的变阵，将整个局势从外卖、即时零售的攻防战，拉升到对大消费市场的争夺战。 虽然参战各方越来越像，但美团与竞争对手最大的区别在于，其在外卖领域是防守者，而且京东和阿里并不以来外卖业务赚钱，本地生活业务则是美团的核心阵地。 财报数据显示，美团2024年全年经营利润368亿元，除去新业务的亏损，包含外卖、到店酒旅、闪购在内的核心本地商业全年的经营利润为524亿元。根据高盛研报测算，其中外卖贡献了约325亿元利润，占比超过60%。 现阶段，“淘宝闪购x饿了么”组成的阿里即时零售先锋队，已经成为美团的头号敌人。 对淘宝闪购来说，美团组织的“反扑”更加从业务层面印证，蒋凡的策略、执行和投入是合理的。他在Q1财报电话会上表示，阿里看到了远场、近场电商结合的可能性，未来一段时间会积极投入，把更多淘宝的用户转化为即时零售的用户。 淘宝闪购的这种“积极投入”和“用户转化”是值得的： 一方面，以战促进业务融合，培育大消费生态。今年5月，吴泳铭在阿里内网称：“今年集团将以饱和式投入的打法，聚焦几大核心战役。这几个关键战役将由多个业务方参与，发挥各自优势和长项，以全局价值最优来制定各项业务的协同策略”。 阿里会打仗，也善于大兵团作战。一旦锚定方向，就爆发出强悍的战斗力。6月23日，饿了么、飞猪加入阿里中国电商事业群，吴泳铭表示，阿里从电商平台向大消费平台全面战略升级，饿了么业务决策执行上将与中国电商事业群集中目标、统一作战。 从阿里调整的内容和方向不难看出，吴泳铭治下的阿里，正在进一步整合国内电商平台业务，打响“关键战役”，即时零售是其中重要一战。淘天、飞猪、饿了么、1688、闲鱼等业务“会师”，更符合阿里当下“电商、云+AI”的战略指向——电商是阿里集团的核心业务之一，另外一个是云计算。 这不只是在给蒋凡“加担子”，也是握紧拳头，发挥各业务的优势和长项，构建更加完整的大消费商业生态体系。 阿里近些年一直在执行一个战略：面对各种不确定性，淘宝天猫持续完善从交易到消费的链路。即，淘天不仅是高效率的商品交易平台，还要成为消费者的内容消费平台、商家的新品培育平台。从交易到消费，把“流”量生意做成“留”量生意。 图源：AI生成 事实上，即时零售的内核还是过去阿里提倡的新零售概念，本质还是零售业务在线上线下的深度融合。比如，刘强东归来后，京东着力打造的全渠道一体化模式——主要以布局线下自营京东Mall和七鲜美食MALL为载体——试图重塑消费体验。 “淘宝闪购x饿了么”带来的效益，不只是在外卖业务上订单量的激增，还在于用户活跃度、用户规模等多方面，以高频即时零售需求带动淘宝交易转化。 有分析人士认为，“重构业务线结构，是阿里系为产业资源配置更为合理且能共享，以此形成覆盖国内外全产业链的业务集群。” 另外一方面，跑通即时零售与电商的协同模式。短期内看，“淘宝闪购x饿了么”在牌桌上的出色表现，在阿里即时零售业务上起到了化学作用。比如今年天猫618购物节，品牌纷纷加码即时零售，3C数码、服饰、运动户外等行业多个品牌成交创历史新高。 过去十余年，阿里基于淘天，从即时履约服务、品牌货盘、中小商家特色供给、新零售以及电商服务体系方面，都培育出最适合即时零售生长的土壤。 “淘宝闪购x饿了么”相当于是一次“灰度测试”，让淘天看到远场近场电商结合、基于闪购业务升级商业模式的可能性。这也需要阿里重新评估饿了么在阿里生态内的价值，并给予新的定位。 图源：网络 更重要的一点，淘天在更大范围内“反内卷”，加深行业、商家、品牌对其倡导良性商业竞争的认知。 “卷自己不卷商家，补用户也补商家”，这句口号背后的支撑是淘宝闪购的500亿补贴，能够有效保障了商家的合理利润空间，提振商家经营活力。 值得肯定的是，美团为捍卫王座冲单，让新茶饮员工干到崩溃的同时，其今年以来，也开始在用户体验、商家体验方面加大投入。 比如王兴首次旗帜鲜明的反对内卷式竞争，今年内部战报多次提及“用户体验”，并强调“继续为用户创造最佳体验”。同时，美团还大力补贴商家，试水"浣熊食堂"，面向所有商家开放，共同打造“放心外卖”等举措，都一定程度上提升了其应对外卖补贴大战的竞争力。 真正的商战，要达成商家、平台、消费者三赢的局面，不是不可能，就是要平台主动站出来，为商家好，也为“大家好”，这才是补贴大战多赢的关键。 参考资料： 淘宝，《真是太快了》 雪豹财经社，《美团聚拢资源迎战“巨无霸”》 唐辰同学，《阿里握紧拳头，不只是为打美团》

凤凰网科技讯 7月7日晚，腾讯混元正式公布：腾讯混元3D迎来再次升级，此次升级的重大成果是推出了业界首个美术级3D生成大模型。 该模型融合了自研的高压缩率表征BPT技术，凭借这一核心技术，能够生成面数高达上万面的复杂几何模型，并且同时支持三边面和四面。基于这样的技术优势，混元3D生成的资产可以无缝应用于UGC游戏资产生成环节，为游戏美术创作带来极大便利，显著提升美术师的建模效率。 该模型的研发主要是为了攻克3D资产生成过程中面临的布线质量不佳以及复杂物体建模困难等难题。为解决此前3D生成模型与美术制作专业标准存在明显差距的痛点，PolyGen进行了一系列技术创新。 在实现从“可看”到“可用”的3D生成转变上，Hunyuan3D-PolyGen采用了自回归网格生成框架。 在提升可建模面数、实现复杂mesh建模方面，研发团队自研了高压缩率mesh表征 BPT（Blocked and Patchified Tokenization）。 此外，针对mesh自回归生成稳定性低的问题，团队引入强化学习后训练框架。 最终呈现效果对比： 输入图 效果 输入图 效果 输入图 效果 目前，该能力已正式上线腾讯混元3D AI创作引擎。

快科技7月7日消息，据媒体报道，尽管三星晶圆代工部门的2nm和3nm制程良率已突破40%，达到商业化门槛，但其性能表现与主要竞争对手台积电相比仍存在差距，未能满足市场预期。 据悉，三星已与英伟达（NVIDIA）和高通（Qualcomm）就其2nm制程进行了评估。然而，市场消息显示，英伟达在GPU测试中发现三星方案的性能逊于台积电，因此暂未考虑采用。高通虽已下单，但订单规模尚不足以显著改善三星的营收状况。 面对发展瓶颈，三星正将晶圆代工重心转向提升芯片性能，并调整了部分先进制程的量产时间表。原定于2027年导入的1.4nm制程可能推迟至2029年，1nm级量产时间也预计延后约两年。 这一调整与其竞争对手的积极布局形成鲜明对比：台积电计划于2026年下半年量产1.6nm，英特尔近期也传出将优先发展Intel 14A（相当于1.4nm），以争夺苹果、英伟达等大客户。业界担忧三星在先进制程领域的竞争力可能持续下滑。 客户结构差异显著：台积电拥有英伟达、AMD、苹果、高通等顶级科技公司的尖端制程订单；而三星的尖端制程客户，除其自家System LSI部门的处理器订单及少量国内外初创公司订单外，至今缺乏重量级客户。为提升竞争力，三星计划强化其第二代2nm（SF2P）制程，并预计在2026年量产性能提升约20%的第三代2nm（SF2P+）制程。 挑战不仅限于尖端领域。在成熟先进制程（如4nm、5nm、7nm）上，三星的性能也落后于台积电。虽然三星的代工报价通常比台积电低约30%，且其4nm良率据称已超70%，但台积电在7nm以下制程的整体优势依然显著。 此外，三星还面临来自中国代工厂（如中芯国际(SMIC)、华虹半导体）的竞争压力，后者的代工报价据信也低于三星约30%。这迫使三星需要制定更具差异化的竞争策略。

新智元报道 编辑：英智 【新智元导读】亚马逊仓库迎来第100万个机器人！从机械臂到AI驱动的Vulcan，机器人如何让物流效率飙升25%？机器人与人类并肩作战，仓库中科幻大片正在上演。 亚马逊最近又创下一个新纪录：第100万个机器人上岗！ 经过13年在仓库中部署机器人的努力，亚马逊机器人数量快要和「人手」平分秋色了。 这家科技巨头宣布，其全球仓库现已部署了第100万个机器人，最新一个刚被送到了日本的亚马逊物流中心。 走进亚马逊的仓库，你会看到机械臂麻利地从货架上抓商品，轮式小机器人满地跑，运送货物去打包。 其他区域还有自动分拣系统忙着整理商品，机器人则帮忙打包，准备发货。 现在，亚马逊全球75%的配送任务都有机器人参与。 AI自动化不仅让效率蹭蹭上涨，还减轻了仓库高员工流失的压力。 除了机器人军团，亚马逊还推出了一款名为DeepFleet的生成式AI模型，用于优化仓库机器人的路径规划。 DeepFleet能将机器人运行效率提升10%，让物流操作更加高效。 这是用亚马逊的SageMaker云平台打造的，靠自家的仓库和库存数据「喂」出来的。 新型仓库机器人Vulcan 100万个机器人不仅是数量的突破，亚马逊的机器人军团，最近几年突飞猛进。 今年5月，他们推出了新款机器人Vulcan，双臂操作超灵活：一条手臂整理货架，另一条带摄像头和吸盘，能精准抓东西。 最牛的是，Vulcan具有「触觉」功能，能感知所抓物品的特性，从不同货架上精准取货。 Vulcan通过大量的物理数据训练，包括力和触感反馈，已经能处理亚马逊75%的库存商品。 而且，它还能越用越聪明！ 这款机器人已经在华盛顿州的Spokane和德国Hamburg上岗，处理了超过50万个订单，效率惊人。 虽然有人批评他们投资机器人是为了取代人类工人，但亚马逊坚称并非如此。 他们表示，Vulcan这样的机器人只是为了让仓库工作更安全。 亚马逊已经培训了全球70多万名员工去做更高薪的岗位，和机器人协同工作。 Neisha Cruz在康涅狄格州亚马逊仓库干了五年拣货工，原以为会累死累活、走断腿。 后来，她学会了管理机器人系统，在亚利桑那州的办公室盯着电脑，确保全美亚马逊仓库的机器人正常运转。 她的工资比刚入职时翻了2.5倍！ 亚马逊机器人高级科学家Yesh Dattatreya表示：「自动化带来了全新岗位，像机器人维修员。」 他在亚马逊湾区创新实验室带团队研发更智能的AI机器人，让未来的机器人能听从语音指令，比如去卸个货车。 对一些员工来说，自动化意味着告别搬重物、拉货、分拣这些重复的体力活，转型去做管理机器的活。 最近，亚马逊还让机器人跟订单处理系统无缝对接，机器人和员工的配合更顺畅了。 比如，分拣系统把商品送到员工面前，员工挑出订单需要的货；另一台机器人则在员工监督下，抓取货架深处不好拿的商品。 亚马逊机器人CTO Tye Brady表示，公司还是需要很多员工，机器人是为了让大家干活更轻松，不是要炒鱿鱼。 但仓库人力资源中心的Sheheryar Kaoosji主任有点担心。 他认为机器人目前对小型仓库影响不大，但在大型物流中心，亚马逊的长远目标可能是大幅减员。 机器人也在悄悄「抢工作」 机器人也在悄悄抢一些岗位，亚马逊的招聘速度明显慢下来了。 目前公司全球有156万员工，大部分在仓库工作。 《华尔街日报》发现，去年亚马逊每个仓库平均只有670名员工，是过去16年最低的。 从2015年起，每名员工每年自己配送的包裹数从175个涨到3870个，效率提升不要太明显！ 员工与包裹趋势 左图：每个仓库的员工数量逐年下滑。右图：每人处理的包裹数量年年攀升。 亚马逊发言人表示，一些为当日达设计的新仓库员工更少，送货更快。 首席执行官Andy Jassy最近透露，仓库里还引入了AI，优化库存摆放、预测需求、提升机器人效率。 去年10月，亚马逊还公布了「下一代物流中心」计划。 新中心的机器人数量是现在的10倍！ 首个人类与机器人协同作业的中心已经在路易斯安那州Shreveport（靠近德州边界）开张了。 在Shreveport，机械臂让生产效率飙升 Shreveport 300万平方英尺的超级仓库，亚马逊的自动化技术秀得飞起。 70多台机械臂忙着分拣、堆叠、整理数百万件商品。 机器人还负责把包裹车送到卡车装货区、打包客户订单的纸袋、把商品送到打包点。 这个仓库的商品流转速度比其他地方快25%！ Keshia Jenkins在Shreveport中心排查移动机器人故障 2012年，亚马逊花7.75亿美元买下Kiva Systems，此后公司持续推动机器人技术在仓储物流中的应用。 一开始，机器人干的是搬运大堆未打包商品这种体力活，人类干起来费劲。 后来，机器人开始接手更复杂的任务，像打包、分拣、搬重物。 机器人咨询公司Interact Analysis的经理Rueben Scriven表示：「亚马逊离机器人全面整合的目标又近了一步。」 制造商Agility Robotics表示，亚马逊还在测试一款人形机器人，有腿有手臂还有头，已经试着做回收容器的工作。 目前，这款机器人还在研发阶段。 作为美国第二大私营雇主，亚马逊的自动化趋势就像风向标，影响着全美的劳动力市场。 它的「机器人大军」表明，技术进步正在加速，改变工厂作业模式，也在重塑就业市场。 亚马逊大裁员2.7万 亚马逊首席执行官Andy Jassy在接受CNBC主持人采访时表示：「AI将深刻改变亚马逊的劳动力结构，常规工作会被自动化，在高科技领域会创造新的就业机会。」 亚马逊首席执行官 Andy Jassy 他强调了生成式AI对公司运营的颠覆性与变革性影响。 正如每次重大科技变革，总有些岗位被技术「抢饭碗」。 他表示，AI已经员工从枯燥的重复劳动中解放出来，工作变得更有意思，员工能专注于创新和高价值的任务。 比如，亚马逊的AI现在已经能搞定写代码、数据分析和研究工作。 不过，Jassy也没回避AI对员工人数的影响。 他坦白，生成式AI的普及会让一些岗位人数越来越少。 他在内部邮件里写道：「有些工作需要的人数会减少，但其他新类型的工作会需要更多人。具体影响尚不明朗，但未来几年，随着AI在公司大范围应用，整体办公人员规模可能会缩小。」 亚马逊经历了大规模裁员，在过去几年裁掉了超过27,000个工作岗位。 Jassy将这一转型视为机遇，鼓励员工「对AI保持好奇，主动学习，参加培训和研讨会」，尝试用AI工具提高效率，打造更精干的团队。 他还提到，AI将在机器人技术、AI开发以及需要创造力和复杂决策的领域创造新岗位。 Jassy对CNBC表示：「人工智能，尤其是生成式AI，是我们这一代最具变革性的技术。」 这话分量很重，毕竟我们已经经历了互联网时代。 参考资料： https://techcrunch.com/2025/07/01/amazon-deploys-its-1-millionth-robot-releases-generative-ai-model/ https://techcrunch.com/2025/05/07/amazon-debuts-a-warehouse-robot-with-a-sense-of-touch/ https://www.wsj.com/tech/amazon-warehouse-robots-automation-942b814f?mod=tech_trendingnow_article_pos1 https://fortune.com/2025/07/01/amazon-ceo-andy-jassy-ai-fewer-jobs/

划重点： 1、HonestAGI团队发布一项名为“模型指纹”的研究欲证明华为盘古大模型抄袭阿里Qwen，但由于方法过于简单粗暴、团队和参考文献存在造假嫌疑被质疑其真实性。 2、在华为诺亚方舟实验室官方做出回应之后，一位自称内部员工人士发表长文《盘古之殇》揭露华为盘古大模型涉嫌套壳、续训、洗水印，将抄袭风波再次推向高潮。 3、在技术快速迭代的时代，如何建立更加科学、透明的模型评估机制，如何在激烈竞争中保持技术诚信，如何在开源合作与商业利益间找到平衡，这些都是行业必须直面的课题。 作者 林易 编辑 重点君 整整一个周末，围绕着“华为大模型抄袭”的话题持续不断地跃入大众的视野。 事件的主角是华为于6月30日正式开源的盘古大模型（Pangu Pro MoE），起因则是由HonestyAGI在GitHub中发布的一项研究，通过论文式的推理证明盘古大模型抄袭了阿里巴巴的通义千问Qwen-2.5 14B模型。 在这项研究中，HonestAGI提出了通过分析模型注意力参数的标准差模式来识别“模型指纹” （LLM-Fingerprint）的方法，并基于此对华为Pangu Pro MoE模型的来源进行了分析。 研究中的关键发现，便是华为Pangu Pro MoE模型与Qwen-2.5 14B的标准差模式相关性高达0.927，这就表明其可能基于Qwen-2.5“升级改造”而非从头训练。 除此之外，HonestAGI还发现盘古大模型官方在GitCode中发布的代码中，还异常地包含了Qwen 2024的许可证。其意在指出，盘古大模型团队所用到的“transformers”组件的版权归属于Qwen团队、阿里巴巴集团和HuggingFace团队。 这项研究一经发布便引发了不少的争议，有人认为它通过种种证据已经算是实锤了盘古大模型抄袭Qwen；但另一方面，也有人对“指纹”方法的专业性提出了质疑，更是在项目的Issues中产生了对峙之势。 那么这项研究到底够不够靠谱，盘古大模型团队到底有没有抄袭，重点君在整理完全部事件的来龙去脉之后，单从技术角度分析认为，HonestAGI这篇研究确实存在较多的可疑点。现在，我们就带大家一同深入了解。 具体指出了哪些证据？ HonestyAGI提出的模型 “指纹” 是一种用于识别和区分模型的技术，旨在为模型提供独特标识，以解决模型知识产权保护、来源追溯和相似性分析等问题。不同的模型 “指纹” 方法在实现方式和应用场景上各有差异。 团队针对大型语言模型，通过分析各层注意力参数（Q、K、V、O投影矩阵）的标准差（σ）形成 “指纹”。对每个Transformer层提取相关矩阵计算标准差，再跨层归一化生成特征签名，这种方法就可以用来识别模型谱系。其特征包括： ·鲁棒性：能在大量持续训练后保留。 ·内在性：由模型架构自然产生。 ·简单性：仅需对参数矩阵使用torch.std()计算。 QKV偏置分析结果如下图所示： 从结果来看，Pangu与Qwen2.5-14B的Q、K、V投影偏差模式几乎相同，早期层出现特征性峰值后收敛，而这个设计是Qwen 1-2.5代独有的特色，多数开源模型（包括Qwen3）已弃用。 对注意力层的归一化权重进行分析后，进一步印证了它们之间的相似性。盘古和Qwen2.5-14B在各层的表现趋势非常一致，呈现出类似的初始化方式和收敛过程，这也让它们在行为上明显区别于像Qwen2-57B-A14B和Qwen3-30A3B这样的其他模型。 除此之外，团队正在研究每一层的激活值大小。为此，HonestAGI从The Pile测试集中随机抽取了1000个批次的样本（https://pile.eleuther.ai/），并计算了每层的激活范数，同时采用了统一的归一化方法。每个批次包含8条序列，长度为1024。目前初步结果已经公布，显示盘古模型和文心模型的表现依然相似，说明它们在计算方式上有很大的相似之处。 为了验证“模型指纹”是不是存在偶然性，HonestAGI还对Qwen和混元A13B进行了对比，结果发现两者在不同层级的内部表现差异很大，说明它们的架构和学到的知识表示完全不同。显然，HonestAGI提供这组对比数据，是为了证明它的测试方法是可信的。 不过也正如重点君在此前提到的，许多人对HonestAGI团队提出的“模型指纹”方法，在技术层面上提出了质疑。 有人认为这个方法过于简单粗暴，存在cherry picking（选择性挑选数据）的空间，且使用参数标准差来判定模型相似度并不科学。在深度学习领域，模型结构创新更重要，模型参数更多依赖算力和数据，华为有足够算力重新训练大模型，没必要套用Qwen的参数。 并且“模型指纹”存在多处缺陷，如仅公开少量模型对比样本，缺乏大规模基准测试；相同参数量的 MoE 模型可能因架构约束产生相似曲线，不能仅凭相似曲线判定抄袭；论文核心假设缺乏权威文献支撑等。 除此之外，对于“模型指纹”研究团队，网友们也提出了质疑。原论文作者除这篇文章外没有其他科研成果，联名的五个人既没有留邮箱，也无法在Google Scholar上找到任何信息，且作者自称是韩国学生，却使用outlook邮箱，说话有中式英语味道，怀疑作者身份是假的。 更重要的一点是，引用的参考文献中竟然还存在多处不实的参考文献，以至于有人认为全篇文章极有可能是用AI来生成。 对于这次抄袭风波，涉事的“主角”盘古Pro MoE背后的团队也在第一时间站出来发出了声明做回应。强调了他们是全球首个面向昇腾硬件平台设计的同规格混合专家模型，创新性地提出了分组混合专家模型（MoGE）架构；并且部分基础组件的代码实现参考了业界开源实践，涉及其他开源大模型的部分开源代码，是严格遵循开源许可证的要求。 而且若是对比着来看两篇技术报告，虽然他们均采用MoE架构优化计算效率，结合大规模预训练与多阶段微调提升能力，且关注长上下文和多任务泛化；但Pangu Pro MoE是以“硬件-架构协同设计”为核心，而Qwen2则是以“模型通用性与多语言能力”为核心；前者聚焦负载均衡与Ascend硬件适配，后者侧重专家设计与模型规模扩展。 总结来看，重点君认为HonestAGI团队首先在算法上仅将QKVO参数标准差组合在一起向量特征来计算大模型之间的相似，方法过于简单了些，在严谨性和科学性上确有偏颇；其次，从开源标准方面来看，华为也公开回应了其是遵守开源标准来执行，这无可厚非。 目前HonestAGI团队也下架了最初的研究（声称再完善后发布），仅根据这项研究或许并不能实锤华为盘古大模型抄袭了阿里Qwen，但这次的风波却并没有因此而结束。 一篇《盘古之殇》再引热议 就在昨天，一篇名为《盘古之殇：华为诺亚盘古大模型研发历程的心酸与黑暗》的文章在GitHub上走红，仅一天时间便揽获2.5K Star（还在持续增长中）。 仅从标题就不难看出这是一篇华为内部员工的匿名举报信，曝光了盘古大模型背后的“造假”内幕。事情的起因正是华为盘古大模型被曝抄袭阿里Qwen，这让一位自称盘古团队成员的员工再也忍不住了。他决定站出来爆料内部的真实情况，哪怕可能因此丢掉工作。 按照这位员工的说法，华为内部确实存在大规模的“套壳”行为。所谓套壳，就是拿别人家的模型，稍微改改包装，然后说成是自己研发的。比如他们的135B模型，其实就是拿阿里千问110B改的，连代码里的名字都懒得改，还叫"Qwen"。最近争议很大的72B模型，也是用千问的模型训练出来的。 据这位员工描述说，更让人气愤的是工作环境，他们这些真正做技术的人非常辛苦，经常要去苏州出差，一去就是几个月，和家人分离，工作强度巨大。但辛辛苦苦做出来的成果，却经常被其他部门轻松拿走，然后贴上别人的标签。真正干活的人累死累活，抢功劳的人轻轻松松，这种不公让很多优秀的技术人员选择了离职。 当然，这位员工也承认，华为确实做出了一些真正的技术成果，比如在自家芯片上训练出了一些从零开始的模型。但这些真实的努力往往被造假行为掩盖了，让认真做事的工程师感到心寒。他说自己也准备离职了，再也不想在这样的环境里工作，他也希望通过爆料能让华为认识到问题。 相比于HonestAGI的“模型指纹”，这一次网友们的评价并没有出现一边倒的情况。一部分网友认为文章中的一些技术细节描述较为具体，有一定的可信度；但也有用户指出文章可能存在情绪化、片面性等问题，部分观点缺乏足够的证据支持，如“内部分析”等表述过于模糊。 截至发稿，华为诺亚方舟实验室官方并没有对这篇文章做出正面回应。但这场围绕华为盘古大模型的争议，早已超越了单一事件的范畴，折射出AI行业在爆发式发展中的深层矛盾。 从技术层面看，“模型指纹”方法的争议核心在于：当大模型的参数规模突破千亿级，架构创新与参数迭代的边界愈发模糊，如何用科学标准界定“原创”与“借鉴”？在算力与数据壁垒高筑的当下，纯粹的“从零开始”研发是否已成为小概率事件？在AI企业普遍面临“模型迭代速度竞赛”的背景下，如何平衡商业目标与技术诚信，也是在考验着每个团队的价值选择。 结语 华为盘古大模型抄袭争议，本质上反映了AI行业发展中的三重困境：技术评判标准的缺失、商业竞争的激烈化，以及行业诚信体系的待建立。 无论最终真相如何，这场争议都为整个AI行业敲响了警钟。在技术快速迭代的时代，如何建立更加科学、透明的模型评估机制，如何在激烈竞争中保持技术诚信，如何在开源合作与商业利益间找到平衡，这些都是行业必须直面的课题。 更重要的是，这起事件提醒我们：真正的技术创新不应该建立在模糊的边界线上，而应该以扎实的研发实力和清晰的技术路径为基础。只有这样，中国AI行业才能在全球竞争中赢得真正的尊重和话语权。 参考链接： 1、HonestyAGI GitHub：https://github.com/HonestyAGI/LLM-Fingerprint 2、《盘古之殇》原文：https://github.com/HW-whistleblower/True-Story-of-Pangu 3、知乎相关讨论：https://www.zhihu.com/question/1925157415541801408 4、盘古Pro MoE技术报告：https://arxiv.org/abs/2505.21411

2025年，当DeepSeek横空出世之后，医疗机构、医疗科技企业、主管部门、纷纷接入或部署。很快，相似的场景再次上演，随着以Manus为代表的通用AI智能体爆红，医疗智能体也迎来爆发期。 近期，多家医疗机构、医疗健康服务企业围绕具体场景应用，密集上线医疗智能体。这也使得业界从几个月前“言必谈大模型”的状态，悄然迈入“言必谈智能体”的新阶段。 在AI日新月异的风口之下，医疗智能体究竟实现了哪些突破？ 01 从“百模大战”到“千体之争” 文献资料指出，智能体（Agent）源于哲学概念，在人工智能领域，它通常被用来描述一个具备智能行为，且拥有自主性、反应性、主动性及一定交互能力的实体。 大模型与智能体的关系，可以简单概括为“认知”与“行动”的分工协作：大模型专注于自然语言理解、逻辑推理等抽象能力，能精准解析用户意图、生成任务规划逻辑；智能体则可通过传感器、API接口等实现环境信息感知与任务工具调用。二者的结合，如同为智能体装上“大脑”，为大模型赋予“身躯”，形成技术闭环。 智能体具备持续学习、自我训练、自我评估和动态目标调整的特征，在复杂任务调度、协作场景中表现出强大潜力。具体到医疗领域，智能体在提升医疗服务可及性、优化临床流程、推动精准医疗等方面可展现出应用价值。 目前，医疗健康多个场景均已出现智能体的身影。在院内，无论是患者服务、辅助诊疗还是医院管理，都已有医疗机构和企业联合发布相应的智能体；在院外，以互联网医疗、健康管理为主的企业推出了AI家庭医生、AI健管师、AI心理咨询师等智能体；此外，智能体还覆盖科研与教学、药物研发等领域，甚至能作为企业数字员工，在不同企业的职能岗位上发挥作用。 医疗智能体主要应用场景及布局企业，资料来源：公开信息、访谈 （表格为不完全统计，部分企业布局多种应用场景，未重复统计） 据动脉智库《2025医疗大模型研究报告》统计，截至2025年5月1日，市面上已公开的主要医疗大模型有近300个。由于依托同一大模型可开发若干个智能体，因此，针对业内已推出并不断增加的智能体，难以直接获得准确数字。但总体而言，随着医疗AI应用的不断深化，行业正从“百模大战”跨越到“千体之争”。 02 拟人化与专科化的进阶 当智能体走向 “拟人化”，虚拟形象与专属名称成为重要突破口。目前，已经有多家企业从“人的形象”入手打造产品，包括采用虚拟人物形象、医务人员真人形象，甚至为智能体角色起一个朗朗上口的名字。 2024年11月，紫荆智康开发的“紫荆AI医生”系统正式上线，首批来自21个科室的42位AI医生在Agent Hospital亮相。其中，每个科室设置2位AI医生，一位来自国内，一位来自国际，且每位AI医生都拥有专属的虚拟形象和名字。 2025年1月，京东健康依托“京医千询”医疗大模型上线“AI京医”多角色智能体；同年6月升级后，AI医生“大为”、AI营养师“小晶”、AI药师“小方”、AI心理咨询师“小语”等角色均配备了相应的虚拟形象。 此外，腾讯健康与华润三九合作打造了“三舅”健康管家。作为华润三九面向用户沟通的IP，“三舅”是基于腾讯医疗大模型、云计算等新技术搭建的AI智能助手，在为用户提供健康问答服务的同时，拥有一个绿色的卡通形象。 也有智能体采用数字分身的形式，“复制”医生的形象与服务能力。 2024年9月，支付宝面向C端用户上线“AI健康管家”，由医生、医院、机构等智能体入驻并提供服务，其中的医生智能体即为医生的AI分身。在此基础上，2025年6月，蚂蚁集团发布AI健康应用——“AQ”APP，已覆盖近200个名医AI分身。 2025年2月，平安好医生的AI产品“平安芯医”上线。作为医生的数字分身，“平安芯医”通过对真实专家的形象“复刻”，以及专业知识与医学实践经验的训练，可全天候为用户提供线上咨询、线下就医协助、报告与化验单辅助解读、用药提醒等服务。 一个鲜明的形象和动听的名字，能强化智能体与用户之间的情感连接，让其更具“人”的意义。它能增强亲和力、建立信任感，也能清晰直观地传递智能体的功能定位，强化用户的记忆与识别；还能将专业交互转化为使用门槛更低的直接交流，进而提升用户的使用效率。 在智能体大量涌现的背景下，专科诊疗智能体正在迅速崛起。 例如，四川大学华西医院与多家机构合作，联合研发了“睿兵Agent”。产品基于华西医院“华西黉医”医学大模型研发而成，深度融合临床医学专家的实践经验、自然语言处理技术与大数据分析能力，主要聚焦消化领域，可实现健康知识普及、疾病全程管理、科研辅助支持三大功能。 深圳大学华南医院近期上线了腹痛诊疗智能体，针对腹痛症状可自动调用“腹痛”专用知识库，面对复杂多样的腹痛症状，帮助医生参考专家诊疗思路快速完成鉴别诊断与初步分流，降低基层医生的误诊率。 近期推出的部分专科专病智能体，资料来源：公开信息、访谈 中国信通院云大所数字健康部主任冯天宜表示，过去AI在医疗健康领域多为点状应用，未来各个专科、亚专科或专病领域可能会出现能力较强的细分智能体，这些智能体将与医生工作深度结合，作为医生的助手，提高医生的工作效率和能力。 由于各专科具有特定的诊疗路径，这就要求智能体具备定向进化的能力。不同专科面临的临床问题各不相同，通用模型难以满足专科的特定需求；通过专科定制化训练，智能体可突破通用模型的精度瓶颈。在智能体的辅助下，专科诊疗的质量和效率将得到大幅提升。 在此基础上，专科智能体还能更好地沉淀顶级医疗机构或专家的经验，并将其向基层医疗机构复制输出。 03 距离真正的医疗智能体还有差距 不过，当前的医疗智能体主要是应用层的迭代升级，尚未实现底层模型的突破。 浙江大学计算机创新技术研究院智慧医疗研究中心主任相鹏表示，智能体能调用工具（如浏览器、API）、操作软件界面，形成“指令-思考-交互-观察一再思考”的闭环，是一种不仅能思考，还可以采取行动的AI系统。 AI应用等级，资料来源：访谈 在相鹏看来，按照认知与行动的复杂度，智能体相当于L3级的AI应用，相较于L2阶段，AI从被动的“信息处理/推理”走向主动的“与外部世界交互和执行”。“尽管当前业界已有大量‘智能体’，但真正能达到L3水平的极少，大部分仍然处于L1阶段，能达到L2的也不多。” 冯天宜认为，现有的医疗智能体大多在功能和能力方面还有待丰富与提升。以专科专病医生助手型智能体为例，真正的智能体要串联起就诊各环节的逻辑，需经过三轮必不可少的训练：第一轮是预训练，积累各类知识，包括教材、学科知识、院士专家经验、指南等，这是基础的经验能力储备；第二轮是正式训练，培养“慢思考”能力，让智能体能规划行动以配合医生，这需要通过医生的实际使用来积累过程经验；第三轮是续训练，提升高阶推理、自主交互及持续学习能力，让智能体更贴近人类，最终能切实帮助医生处理事务，且风格接近医生本人。“经过正式训练的智能体，在之后续训练中，会逐渐贴合医生的风格与习惯，成为真正的助手。而目前许多智能体还未完成正式训练这一步。” 总的来说，医疗AI应用要成为真正意义上的智能体，还需从多个方面提升。 首先，需要更多专科的临床专家深度参与，推进专科专病智能体的完善。仅靠技术人员基于知识整理和基础开发，所形成的智能体与普通AI解决方案的区别不大，医生的使用效果也不会理想。 其次，促进行业规范，例如明确智能体的功能、范畴及达标要求，避免因概念模糊、能力界定不清引发认知混乱、产品定位不明。 据了解，目前中国信息通信研究院正在推进医疗健康行业智能体领域的标准编制，已与甲状腺癌、炎症性肠病、多发性骨髓瘤等领域的专家合作，启动相应的专病智能体标准研制。这些标准将为智能体的测评数据集、功能要求、智能体能力、易用性和安全性等多个方面提供参考。 最后，大模型底座能力的飞跃，仍是推动智能体从概念真正成为现实的源动力。 冯天宜谈到，智能体对应的“agency”即执行力，代表了AI的主观能动性，这很容易量化感知。若将一项任务的完成目标设定为一周，有的人三四天就能高质量完成，有的却需要两三周，还有人可能半天就放弃，这就是执行力的差异，对AI来说，差异同样存在。 智能体在执行层面表现出色，核心在于具有记忆、规划和行动能力，而这些能力的强弱取决于AGI的底座能力。“如今，正因为通用底座能力已达到一定水平，初期的智能体才得以应用。未来，只有AGI实现能力的跨越式突破，人们畅想的各种细分AI应用场景才能真正落地。” 技术水平的跃升是无数量变与质变的结果，在众多从业者的尝试与托举下，相信真正的智能体会离人类越来越近。 * 参考文献： Xi Z, Chen W, Guo X, et al. The rise and potential of large language model based agents: A survey[J]. arXiv preprint arXiv:2309.07864, 2023. 李鹏飞，吴静依，郑悦闻，张路霞.大语言模型驱动的医疗智能体研究与应用综述［J］.中国卫生信息管理杂志，2025，22（2）：179-186. 浙江省数字经济联合会：大模型＋智能体，AI落地应用的当下和未来 *封面图片来源：123rf

我们至少要了解人工智能 （AI） 的两件事。 首先，人工智能的狂热在过去三年中一直在推动股市走高，即使在此过程中偶尔会出现下跌。 其次，人工智能是一项革命性的技术，它将改变世界，并可能消除许多工作，包括需要培训和技术技能的工作。 这两点都是正确的。但并能因此排除其中的一些陷阱，并保持足够的谨慎与冷静。 AI一直在推动股市创下历史新高，但市场的外观和感觉就像一个超级泡沫。但这不是今天做空主要股指的理由。泡沫的持续时间可能比任何人预期的都要长。 关于第二点，人工智能将使一些工作过时或容易被取代。当然，与任何新技术一样，它将创造需要不同技能的新工作岗位。教师不会过时。他们将从教授数学和阅读的基础知识（人工智能做得很好）转向教授批判性思维和推理（计算机做得很差或根本没有）。 变化将是无处不在的，但它们仍然是变化，而不是混乱。 01 物理边界限制 人工智能是一股强大的力量，但远不如表面上看到的那么简单。 AI可能面临处理能力、训练集和发电方面的材料限制。半导体芯片的速度越来越快，新的芯片正在开发中。但这些芯片会消耗大量能源，尤其是在新AI 数据中心的巨大阵列中安装时。 倡导者正在转向核电站，包括小型模块化反应堆，以满足AI的能源需求。 这种需求是非线性的，这意味着需要指数级更大的能源才能在加工输出方面取得小的进步。 AI 正在迅速接近其实现更高性能能力的实际极限。 这种近乎永不满足的能源需求，意味着AI竞赛实际上是一场能源竞赛。 02 AI 缺乏常识 AI 的另一个不为人知的限制，是搜索中信息守恒定律。 该定律有严格的数学证明支持。它说的是AI找不到任何新信息。它可以更快地找到事物，并且可以建立人类可能几乎不可能建立的联系。这很有价值。但 AI 找不到任何新的东西。 它只能寻找和找到已经存在的信息。新知识以创造力、艺术、写作和原创作品的形式来自人类。计算机无法执行真正的创造性任务。 这应该给人类一些安慰，因为他们永远不会过时。 AI的另一个问题，是训练集的稀释和退化。因为更多的训练集内容由先前处理的 AI 输出组成。 AI 容易出现错误、幻觉（更准确地说是虚构）和没有事实依据的推理。这已经够糟糕了。但是，当该输出进入训练集（基本上是 Internet 中的每个页面）时，训练集的质量会下降，而未来的输出会同步下降。 除了仔细策划之外，没有好的解决方案。如果必须成为主题专家来策划训练集，然后评估输出，这会大大降低 AI 的增值作用。 计算机也缺乏同理心、同情心和常识。他们处理，但他们并不真正像人类那样思考。事实上，AI根本不会思考；这只是数学。 在最近的一项实验中，一台AI计算机与一组3至7岁的孩子进行了比赛。挑战是用手头的工具画一个圆圈。这些工具是一把尺子、一个茶壶和第三个不相关的物体，比如一个炉子。 计算机推断尺子是像指南针一样的绘图工具，并试图用尺子画一个圆。它失败了。孩子们看到茶壶的底部是一个圆圈，就简单地在茶壶上画出完美的圆圈。 AI 系统使用了关联逻辑。孩子们用的是常识。孩子们赢了。这个结果在未来的比赛中不会改变，因为常识（技术上是归纳逻辑）是无法编程的。 雄心勃勃的AI公司很快发现，他们的系统可以被新系统超越，这些系统只是使用大价钱AI输出作为基准训练集。这是以一小部分成本实现高性能的捷径。 像Microsoft和Google这样的老牌AI公司称之为盗窃IP，但这并不比那些使用现有IP而不支付版税的巨头差。 这可能是海盗的一种形式，但很容易做到，而且几乎不可能阻止。 这并不意味着AI的终结。这意味着AI天价利润预测的终结。AI巨头花费的数千亿美元的回报可能微薄。 03 创新者还是推销员？ AI世界中最著名的人物是山姆·奥特曼（ Sam Altman）。 他是OpenAI的负责人，该公司几年前推出了ChatGPT应用程序。 人工智能始于 1950 年代，从 1980 年代的发展角度来看似乎遇到了瓶颈（这一时期被称为人工智能冬天），在 1990 年代和 2000 年代初基本上处于休眠状态，然后在过去十年中突然又恢复了活力。ChatGPT 在最初的几个月里是历史上下载次数最多的应用程序，如今拥有数亿用户。 奥特曼去年被 OpenAI 董事会赶出，因为该公司旨在作为一个非营利实体，为人类的利益开发人工智能。奥特曼希望将其转变为营利性实体，作为数千亿美元IPO的前奏。 当顶级工程师威胁要辞职并跟随奥特曼进行新的冒险时，董事会很快改变了方向，将奥特曼带回了公司，尽管确切的法律结构仍在讨论中。 与此同时，阿尔特曼全速推进了他对超级智能（也称为高级通用智能 （AGI），关键词是“通用”，这意味着系统可以像人类一样思考，只是更好。 理解超级智能的一种方法是比喻人类之于计算机，就像猿类之于人类一样。我们会被认为是聪明的，但不会比我们的机器大师更聪明。 阿尔特曼说，“在某些方面，ChatGPT 已经比任何活着的人都更强大。他还表示，他预计到202 年，人工智能机器将“完成真正的认知工作”，并将在2026 年之前创造“新颖的见解”。 这都是无稽之谈，原因有几个。 首先，如上所述，训练集（大型语言模型研究的材料）正在受到先前 AI 模型输出的污染，因此机器变得越来越笨拙，而不是越来越智能。 第二个是我上面也描述过的搜索中信息守恒定律。该定律（由应用数学支持）表明，计算机可能能够比人类更快地找到信息，但它们无法找到任何尚不存在的信息。 换句话说，当前逻辑下的机器并不是真正的思考，也不是真正的创造力。他们只是比我们更快地连接点。 Apple 的一篇新论文总结道：通过对各种谜题的广泛实验，我们表明，前沿 LRM ‘大型推理模型’在超出某些复杂性的情况下面临着准确性的完全崩溃。此外，他们表现出一个违反直觉的扩展限制：他们的推理努力随着问题的复杂性而增加，直到一定程度，然后尽管有足够的代币预算，他们的推理工作也会下降。这一证据和其他证据表明，AI 达到了蛮力计算能力无法克服的逻辑极限。 最后，从来没有开发人员能够编写归纳逻辑、真正的常识或直觉。 这是人类拥有的最强大的推理工具之一。 简而言之，超级智能（可能）永远不会到来。 奥特曼越来越像一个硅谷推销员，推销下一件大事，背后没有太多支持。

🧠 这并非胡思乱想，而是 AI 和电力行业共同面临的棘手难题。 🔢 简单来说，由于 AI 计算工作的特殊机制，数据中心高达吉瓦 (GW) 级别的负载，可能在不到一秒内，在「全速运转」和「突然清零」之间来回横跳，严重干扰电网稳定。 🤣 为了平衡负载，数据中心用 pytorch_no_powerplant_blowup=1 这样的指令来生成「假负载」(dummy workload)，只为了让电厂「不爆炸」…… ⚡️ 常规民用和工业用电相对稳定，电力系统建模已能够充分应对；而 AI 大算力的任性的波动，速度之快超过了常规交流电网能够承载的水平，对于电网带来极大的不稳定，很容易触发电网级联断电，甚至完全崩溃。 ❓ 而针对 AI 大算力的电网建模，目前仍困扰着 AI 技术发达国家地区的电力机构。 🔋 AI 公司正通过安装储能电池的方式，来保障数据中心运转。但普通个人家庭往往只能依赖常规电网。当前大部分用户还不需要担心断电，但美国德克萨斯州有上百吉瓦的 AI 算力正在排队进入电网，情况不容乐观……

贵在 真实 在流媒体「杀死」电影院的论调甚嚣尘上时，一部以 F1 为名的电影，却成功把观众重新拉回了大银幕前。 好莱坞最具权威性的媒体 Variety 确认，由布拉德·皮特主演的电影《F1：狂飙飞车》（下文简称为《F1》），已正式超越《拿破仑》，加冕成为苹果原创电影有史以来票房最高的作品。 与此同时，在口碑层面，这部电影更是通吃了核心车迷和大众影迷，成为了一个值得探讨的年度电影。 一个有趣的问题是，当好莱坞的赛车电影早已被「速度与激情」系列的肌肉车和「极速车王」的奥斯卡光环反复定义后，《F1》的突破口究竟在哪？ 答案，恰恰在于它的「反好莱坞」特质。 它没有依赖更夸张的 CG 特效，或是更狗血的戏剧冲突，而是选择了一条更难走的路——对「真实」进行近乎偏执的、不计成本的还原。这样的执念，最终物化为一套前所未有的摄影系统，一个充满了圈内梗的剧本，以及整个 F1 围场的集体开绿灯。 可以说，《F1》的成功，在它开拍的时候就已经注定了。 ⚠️ 本文涉及大量剧透，请谨慎阅读 ⚠️ 真实感的代价，是 3 亿美元 作为好莱坞中生代导演中的「实拍狂人」，曾执导《壮志凌云：独行侠》的约瑟夫·科辛斯基，向来对 CG 特效保持着一种审慎的距离。因此在《F1》这个项目中，他再次选择了一条更笨也更昂贵的道路： 用 3 亿美元的巨额投资，去复现物理世界的真实感。 这种真实感，首先建立在影片的核心——那辆虚构的 APX GP 赛车之上。 很多电影里的「赛车」只是一个虚有其表的道具模型，底盘和动力系统与原型毫无关系。但 APX GP 却是一辆拥有真实心脏的 F2 方程式赛车。更关键的是，其背后站着真正的 F1 世界冠军车队——梅赛德斯-AMG。 电影里的 APX GP 车队赛车 这支冠军车队对 F2 赛车进行了深度的底盘与动力改装，并为其设计安装了符合 F1 规格的空气动力学套件。这意味着，当布拉德·皮特在驾驶时，他对抗的是真实的物理惯性，他需要用真实的动作去应对悬挂的每一次压缩和回弹。这让他的表演，拥有了无法在绿幕前伪装的信服力。 （当然，核心车迷还是发现了这辆车略微「出戏」：由于采用 F2 赛车改装，片中经常能看到排气尾管喷火。这的确加强了赛车运动中轮对轮缠斗的刺激感，却也不符合 F1 油电混动+控油策略的现实。） 除了以假乱真的赛车，影片更史无前例地将剧组直接搬进了真实的 F1 围场。 在制片人刘易斯·汉密尔顿（没错就是那个七冠王）和 F1 CEO 斯蒂法诺·多梅尼卡利的共同推动下，制作团队获准在 2023 到 2024 赛季横跨两大洲的 14 个真实大奖赛周末进行实地拍摄。 从银石到蒙扎，从斯帕到拉斯维加斯，电影镜头与真实的赛事无缝衔接，这是以往任何赛车电影都未曾达到的高度。 2023 年英国大奖赛，《F1：狂飙飞车》拍摄现场 当这辆赛车驶离赛道，我们看到的依然不是摄影棚里的布景，摄制团队前所未有地，进入了车队研发中心——片中 APX GP 车队的总部，直接借用了现实中大名鼎鼎的迈凯伦技术中心（MTC），在其 CEO 办公室里，我们甚至能看到那辆经典的红白涂装迈凯伦-本田 MP4/4 的展车。 （这位现实中的迈凯伦 F1 CEO，也正是片中三家车队高管一起接受采访的场景里，坐在中间，给主角 APX GP 车队稍微留点面子的那一位：扎克·布朗。） 而那些关于赛车气动研发、进行风洞测试的关键场景，则直接在另一支传奇车队威廉姆斯的真实风洞中拍摄。有趣的是，为了防止威廉姆斯车队借机为自己的赛车研发获益，作为监管机构的国际汽联（FIA）甚至亲临现场进行监督。 电影中的风洞测试 这种前所未有的开放程度，便是整个 F1 世界对这部电影真实性的集体背书。 如果说硬件是真实感的骨架，那影片对 F1「软件」——即对规则的精准理解，则是其灵魂。导演成功地将「空气动力学」这个听起来颇为硬核的概念，转化为了推动剧情的关键。 比如主角桑尼要求赛车必须擅长在「脏空气」（Dirty Air）中缠斗，这不是耍酷的台词。它指向了 F1 比赛的核心痛点：领跑赛车尾部会形成一股混乱的湍流，在弯道中会严重破坏后车的下压力，让跟车和超车变得极其困难。 同样，导演科辛斯基生动展现了「尾流」（Tow/Slipstream）的战术价值，让观众直观地看到，后车如何像搭便车一样躲入前车的空气隧道中以减少阻力、在直道中提升尾速。这些细节，让这部电影的赛车场面不再是单纯的速度展示，而构成了一场场看得见的技术博弈。 电影对比赛策略的呈现也超越了简单的「进站换胎」。 APX GP 车队在赛道建了维修区，还有专业的换胎工 桑尼在匈牙利站坚持使用圈速更快但衰减也更快的软胎，而与车队工程师发生争执的场景，堪称全片经典。当然了，在现实的比赛里，这种情况通常不会出现。 除了赛车、场景，以及必要的理论，要将这些赛道内外的博弈真实地呈现在银幕上，制作团队还必须攻克一个看似不可能的终极难题：如何让摄影机真正「坐进」方程式赛车的驾驶舱？ 电影中许多赛车画面都来自真实比赛的 POV 视角 导演约瑟夫·科辛斯基的目标，是要让观众的感官与车手完全同步，而不仅仅是作为一个远距离的观察者。 根据索尼官方发布的技术访谈，即便是为《壮志凌云：独行侠》开发的先进摄影系统，对于追求极致轻量化、空间逼仄的 F1 赛车来说，依然太重、太大。换言之，在开拍前，这个世界上甚至不存在能完美实现导演意图的摄影系统。 所以，答案是「发明」它，而非「选择」它。为此，制作团队开启了一场前所未有的混合技术革命。 他们兵分两路：一边是与索尼合作，基于顶级的「威尼斯」（CineAltaV）电影摄影机，开发出一套分体式系统，将感光元件和镜头做成极小的探头，塞入驾驶舱内捕捉演员表情；另一边，则是创造性地将 iPhone 的核心部件拆解重组，用以完美复刻 F1 官方转播中那个标志性的车顶 T-Cam 机位，主攻功能性与后期流程的无缝融入。 iPhone 改造的 T-cam 摄像机. 图片来自：Wired 这场发明之旅并非坦途。据主创团队透露，在初次测试中，赛车产生的剧烈震动直接「震坏了」昂贵的稳定云台，赛道上飞溅的砂石也让镜头备受摧残。但正是这种不计成本的试错与微调，最终达成了一个核心成就—— 让摄影机成为了运动的「参与者」。 正是这种零距离的参与感，最终构建出了影片最宝贵、也最震撼人心的真实感受。 汉密尔顿献给车迷的「私信」 B 站赛车 UP 主 Chester117 提出一个有趣的观点：他认为，影片中大量的关键情节，都与制片人、F1 七冠王刘易斯·汉密尔顿的职业生涯高度重合，仿佛是其「夹带的私货」。 影片对战术的复刻，并非浅尝辄止。从主角桑尼在暖胎圈故意放慢节奏，为对手轮胎「降温」的计算；到车队指令中虚晃一枪、诱骗对手进站；再到主角内斗时，将对方强硬挤向墙边的驾驶风格，都让车迷看到了现实围场的影子。 当剧情走向高潮，影片更开始大胆地「重演」历史，触碰那些让车迷记忆深刻的名场面。其中最令人惊心动魄的，无疑是车手皮尔斯在蒙扎的严重事故。这一幕巧妙地融合了两起真实事件： 它既有 2019 年 F3 车手亚历克斯·佩罗尼在同一弯角，因压上路肩而凌空飞起的骇人轨迹；更有 2020 年罗曼·格罗斯让在巴林大奖赛上，赛车断成两截、燃起熊熊大火后奇迹生还的涅槃时刻。 2019 年蒙扎赛道，F3 车手亚历克斯·佩罗尼（右上角橙色赛车） 2020 年巴林大奖赛，格罗斯让赛车碰撞后起火 影片同样着墨于人性的光辉与阴暗。 当桑尼不顾一切停车救助对手时，我们看到的是对车神埃尔顿·塞纳 1992 年比利时站义举的崇高致敬。而当剧情触及利用故意撞车制造安全车，来为队友谋取利益的时，则又指向了 F1 近代史上最大的丑闻之一——2008 年的新加坡「撞车门」。 然而，以上所有的历史致敬，或许都只是前菜。影片真正的核心，被埋藏在了收官大战的最终结局里。 对于熟悉 F1 的车迷来说，影片的整个最后一幕，都可以被看作是制片人之一的汉密尔顿，对自己职业生涯最大憾事——2021 年阿布扎比大奖赛——的一次重写。 2021 年阿布扎比大奖赛，汉密尔顿被维斯塔潘超越 在现实的 2021 年，一场极具争议的安全车流程让汉密尔顿错失总冠军。而在电影中，导演巧妙地用一次红旗中断了比赛。这不仅是规则上更清晰、在当时不少人看来也更公平的选择，更重要的是，它启动了一条关键规则： 在红旗期间，车队可以修复受损的赛车。这让主角本已无望的比赛，重新燃起了生机。 更关键的「重写」在于轮胎。红旗让主角有机会换上了一套全新的轮胎，与他的对手站在了同一起跑线上。这直接改写了 2021 年汉密尔顿在现实中的绝境——当时他正驾驶着衰退严重的旧轮胎，无助地面对身后换上新胎、势不可挡的维斯塔潘。 电影，最终给予了现实中未能发生的、一场堂堂正正的公平对决。 正是这些密集的彩蛋，让《F1》彻底超越了一部普通体育电影的范畴。它不仅仅是对于一项运动的展示，而是一次来自围场内的、与 F1 真实历史和忠实车迷的对话。 电影中的斯泰纳 对于懂得这一切的观众而言，影片带来的已不仅仅是娱乐，更是一种混杂着遗憾、理解与理想主义的复杂回味。 好莱坞，前所未有地专业 如果说片中的彩蛋，是影片献给忠实车迷的加密私信，那么在叙事层面，《F1》则回归到一个更普世的经典框架，并试图以此与最广泛的观众达成共情。 影片的故事内核，是我们熟悉的「老将复出，指导天才新人」的体育电影叙事模型。而它的高明之处，恰恰在于对这个经典模型的再创造。 影片中，主角桑尼与新人皮尔斯的核心冲突，并非流于表面的嫉妒或个人恩怨，而是一场深刻的、关于「如何赢得比赛」的理念碰撞。 桑尼，是模拟时代前的「直觉派」代表，他依赖身体的本能反馈、轮胎抓地力的细微感受和数十年积累的临场经验。而皮尔斯，则是被海量遥测数据和赛车模拟器「喂养」长大的「数据派」原住民，他依赖科学分析与精确执行，但缺乏自己对赛车的感受和掌控力——在他出场的第一幕戏，和车队技术总监的交流中，就已显现。 两个人物之间的戏剧张力完全来自于赛车运动本身的一个永恒话题——是经验重要还是数据重要？ 当然，在整体的高度真实面前，影片也为大众观众的理解和叙事节奏，做出了一些必要的妥协。比如，片中出现了领跑赛车开启 DRS，以及主角在排位赛后顶替队友出赛等场景，这些在真实的 F1 体育规则中都是不被允许的。 但这些无伤大雅的微小让步，完全可以被理解为创作者为了确保戏剧冲突的流畅，而有意为之的简化，瑕不掩瑜。 当物理层面的极致真实、文化层面的深度共鸣、以及叙事层面的真诚克制这三者合而为一，一部真正伟大的体育电影便由此诞生。它用近乎工匠的精神证明了，在 CG 泛滥的时代，源自物理世界的真实感依然拥有最震撼人心的力量。 不过，现实往往比艺术更加梦幻。 就在昨晚（7 月 6 日）的 F1 英国大奖赛上，索博车队 37 岁的德国老将尼科·霍肯伯格，在历经 239 场大奖赛、等待了整整十五年后，奇迹般地首次登上领奖台。 当他在雨中说出那句「等待这一刻已经很久了」时，全世界的观众，都仿佛看到了电影里桑尼·海耶斯的影子。 文 ｜ 李华

大家喊了很久的「粤车南下」，也就是自驾去香港，终于可以在年内成行了。 依据广东省公安厅和香港特区政府运输及物流局的消息，预计首阶段的「粤车南下」将于 11 月启动。 通过私家车去往香港主要有机场和市区两个目的地。 香港特区在港珠澳香港口岸附近修建了一个 5 层楼的全自动化「转机停车场」， 大湾区内的旅客可以直接自驾经港珠澳大桥来到此处，在泊车之后乘坐接驳巴士从口岸禁区直接前往机场禁区，进入禁区之后可以直接办理登机手续和行李托运，不需要进行任何出入境手续。 在初期这个「转机停车场」约有 1800 个车位，按照机场方面提供的数据，每辆车大约会停 3 至 4 天，即每日处理约 500 辆车。 在口岸附近，香港也正在修建新的「机场城市」——SKYTOPIA。 这个新的区域日后将汇集商业活动、流行文化、艺术交易和娱乐消费于一体，包括经常开演唱会的亚洲国际博览馆也在附近，预计在明年年初也将开放大湾区内游客直接自驾前往。 ▲SKYTOPIA 概念图 去往香港市区则会来的更复杂一些。 由于粤港两地在道路、准驾、交规等方面都有诸多不同，「粤车南下」并不是一下子完全放开，而是一个四步走的渐进计划。 从今年 11 月开始，符合条件的内地车辆可以经由港珠澳大桥进入香港口岸人工岛活动，并从此处转乘公共交通工具前往香港市区，每天配额为 100 辆车。在流程跑通之后，香港将逐步增加每日配额，并允许内地车辆进入大屿山等指定区域。 这两步相当于是对香港交通系统的压力测试，看看在市区本就狭窄、交通压力较大的情况下，「粤车南下」是否会影响到香港市民的正常出行，以及在停车加油等配套服务方面是否能够满足要求，并且两地在交规、准驾等方面都有不少差异，也需要一段时间来磨合。 如果测试发现交通可控，将取消限制区域允许内地车辆进入香港市区，更长期的愿景则是希望「实现大湾区无缝跨境流动」。 在名额和区域限制之外，入境市区的粤车须按香港要求完成牌证申请程序并进行车辆检验，从而获取香港车辆通行许可证。司机也须申请相同车辆类型的香港正式驾驶执照，同时申请使用口岸停车场和入境市区的粤车也均须购买第三者保险。 驾照和保险这两点目前看来都比较容易解决，有效期内的内地驾照可以直接申领香港驾照，特区也在考虑推出针对「粤车南下」特别定制的短期保险。 真正的困难可能在于香港的道路和交规与内地有较大的差异。 众所周知，香港是右舵车，所以在香港行车需要靠左行驶，超车也需要从右侧超车，此外与内地驾驶习惯不同的交规还有： 香港有很多的单行道和小环岛，环岛内的车辆拥有先行权，准备进入环岛的车辆必须停车让行，支路的车辆必须给主要道路的车辆停车让行。 大部分的高速公路限速为 80 公里，某些新建的公路（如西九龙）为 110 公里。 香港的交通信号灯是分导向指示的，绿灯亮时只能左转或直行，禁止右转。 如果在香港出现任何交通事故都会按照香港交规进行处理，特区和内地都能够获取车辆和司机的资料，在香港违反交规的罚款一般是 200 港币起步。 另外在香港停车向来是个头疼又麻烦的事儿，除了停车位难找以外，停车费也在变得越来越贵。 目前香港市区的路边车位普遍为每 15 分钟 2 港币，较为偏僻的地方则为 30 分钟 2 港币，为了避免有人长时间占用这些车位，咪表停车位分为三种颜色，黄色咪表一次可付费停半小时，咖啡色咪表一小时，蓝色咪表两个小时，如果你想在黄色咪表车位停车 6 小时，必须每隔半小时跑回来付费一次，不然就会收到巡警的 320 港币罚款。 ▲香港停车位咪表 写字楼或者住宅区的停车场收费则会更高，大型购物商场约为 20 至 30 港币每小时，热门地点和节假日则会上涨到 40 至 50 港币左右。 哪怕是香港本地人也对高昂的停车费用颇为头痛，香港的月租车位平均价格在 2000 港币到 7000 港币不等，电动两轮车停车位也需要 1000 港币左右。 简单计算一下，港珠澳大桥的单次通行费用为 150 元每次，加上停车费和单次保险费用，单次通行成本可能在 700 元左右，作为对比从广州南到西九龙的高铁票单程为 215 元。 2023 年 7 月 1 日开始实行的「港车北上」政策到现在已经吸引了约 10 万港车参加，今年 5 月港珠澳大桥的双向车流量达到了 45 万次，平均每日 1.5 万次。 相对于「港车北上」来说，「粤车南下」的复杂程度和给香港市区带来的压力显然更大，甚至有网友担忧，每日仅 100 辆的配额可能就会让香港的交通压力再上一层楼。 目前看来，新政策显著提高了去香港机场的便利度，再也不用因为忘带港币现金而和香港出租车司机面面相觑了，至于去市区，我还是乖乖选择公共交通。 资料来源： 1、香港特区运输及物流局公告——「粤车南下」会见传媒谈话内容 2、广东省人民政府网站——「粤车南下」有望今年11月启动 3、人民日报海外版——香港如何破解出行难

苹果App Store 凤凰网科技讯 北京时间7月7日，据彭博社报道，针对欧盟开出的5亿欧元(约合42亿元人民币)罚单，苹果公司已提出上诉，称这一处罚“史无前例”，而且欧盟监管机构对其App Store应用商店提出的整改要求是“非法的”。 今年4月，欧盟委员会根据《数字市场法》宣布了这项罚款，称苹果违反了有关允许开发者引导用户在其应用商店之外进行购买的规定。 苹果周一在一份声明中表示：“我们认为欧盟委员会的决定以及这项史无前例的罚款，远远超出了法律的要求。正如我们的上诉所表明的那样，欧盟委员会正在强制规定我们如何经营应用商店，并强加一些令开发者困惑、对用户不利的商业条款。” 今年6月，苹果调整了其欧盟应用商店的政策，以符合当地法规要求，避免进一步处罚。作为调整的一部分，苹果引入了一个分级佣金结构，分别为5%或13%，外加2%的用户获取费用，具体取决于开发者是否希望其应用出现在应用商店的搜索建议、推广材料中或者是否具备自动更新功能。 苹果表示，欧盟委员会要求公司在欧盟实施新的分级佣金结构，但苹果认为这一做法会让用户和开发者更加困惑。该公司还指出，没有其他应用下载商店受制于类似结构。 现在，苹果也更加宽松地允许开发者推广应用外的数字商品支付方式，从而规避了部分苹果费用。苹果还表示，欧盟委员会非法扩大了“引导”(steering)的定义范围，这意味着开发者可以在更多情况下引导用户前往其他平台进行交易。 苹果的上诉只是该公司应用商店在全球遭到监管的最新进展。今年早些时候，一位加州法官裁定，苹果必须允许美国开发者自由引导用户前往网页完成应用内购买交易，这可能会使苹果每年面临数十亿美元的收入损失风险。 近年来，欧盟已对多家公司开出巨额罚单，包括对谷歌处以超过80亿美元的罚款，以及命令苹果向爱尔兰补缴130亿欧元的税款。(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”。