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（原标题：贾跃亭怒斥国内车圈三大毒瘤上热搜：抄袭、投放、吹牛！你认同吗） 快科技6月14日消息，近日，贾跃亭对国内车圈的炮轰上了热搜，其怒斥的国内车圈三大毒瘤受到了不少网友的点赞。 FF创始人贾跃亭在一次公开演讲中怒斥当前国内车企乱象，直指行业“抄袭、投放、吹牛式营销”三大毒瘤。他表示，车企若想在全球淘汰赛中活下来，必须停止“自嗨式内卷”，回归价值创造。 “别再卷价格，卷原创力！美国市场的成功，才是真正的成功。”贾跃亭说道。 针对国内车企内卷价格一事，之前工信部、《人民日报》等都公开发声，应该停止这样的行为，让企业更大的去卷产品价值等行为，而不是单纯的为了价格战而价格战。 此外，针对国内车圈的乌烟瘴气，专家直言，一大批所谓的“车评人”和“汽车博主”，技术水平参差不齐，部分博主缺乏汽车行业背景，缺乏真正的工程知识，导致解读片面甚至错误。 行业专家也是呼吁今天的中国车企，尤其是在新能源领域，已“卷”出世界领先的竞争力，理应拥有匹配其水平的舆论环境。不能因为一些缺乏职业操守的“车评人”，而损害整个行业的声誉。

IT之家 6 月 14 日消息，安全公司 Trellix 发文，披露有黑客利用 Rust 开发一款名为 Myth Stealer 的恶意木马，相应木马最早在 2023 年 12 月下旬出现，主要伪装成游戏存档或外挂进行传播。 据悉，受害者一旦下载运行相应压缩包中的 exe 文件，电脑界面上便会出现一个伪装的窗口以转移受害者注意力，而后台则通过 XOR 运算或 AES 算法解密并执行黑客事先设计的恶意代码，从而获取受害者电脑中 Chrome、Firefox 两大浏览器保存的密码、Cookies 以及自动填充信息。 安全公司同时提到，他们观察到 Myth Stealer 正不断升级自身，引入各种混淆检测机制来逃避检测，例如使用 Rust 的第三方库 obfstr 对程序字符串进行混淆、并检查电脑的用户名和磁盘中的特定文件来判断是否运行在研究人员的沙盒环境中。此外，黑客还频繁更新代码，以确保在 VirusTotal 等恶意软件检测平台上尽可能“干净”。

6月14日上午10点08分，华为备受瞩目的“鸿蒙旗舰”Pura 80系列新品在美团闪购等多个平台同步首发开售。10点11分，江苏省宿迁市新盛街的一家华为授权体验店在美团闪购售出首单，宿迁市的廖先生下单了一台16GB+512GB釉白色Pura 80 Pro+，等待10分钟，10点21分收到新机。 ▲今年618期间，华为官方授权店铺在美团闪购销量快速增长。（摄影：亦可） 从去年的Mate系列新品开始，华为持续在美团闪购同步首发销售旗舰新品。6月11日华为Pura 80系列新品正式发布后，全国各地大量消费者在美团闪购下单预约。据了解，华为终端与美团闪购的合作始于2023年9月，随着“闪购一下，手机30分钟到家”成为消费者的日常习惯，目前入驻美团闪购的华为官方授权店铺快速增加至近5000家。今年618期间，叠加“国补”和平台大促，大量消费者选择“闪购华为”，公开信息显示，在美团闪购618首周，华为官方授权店铺成交额年同比增长超2倍。Mate系列、Pura系列、智能穿戴、折叠屏，及多款“国补品”均受到消费者欢迎。 针对消费电子品牌商加码即时零售新品首发的趋势，平台持续推出相应促销举措。据悉，美团闪购也将对于多款华为重磅机型展开买手机新品送12个月神券包活动，持续助力品牌销售。

作者：Kyla、王兆洋 CVPR是一个“冷门学术会议”的时代一去不复返了。 2024年，因为大模型以及Sora等的横空出世，全球计算机视觉届三大顶会之一的CVPR涌入了破纪录的1.2万人（可以回顾一下我们去年的现场报道）。而2025年，这种火热继续，虽然关注度没有上一届那么夸张，但我们今年在现场参会的观感，以及与诸多研究者交流的感受是： 它从一个学术交流、计算机科学家聚会、新的研究idea亮相与碰撞的会议，开始转为了工业界与学术界互动、AI公司抢夺注意力和人才、更偏向实际应用及工程化的成果集中展示的AI行业大聚会。 今年的CVPR在美国田纳西州纳什维尔举办。6月11日开幕，6月13日最佳论文等官方的奖项颁奖，之后多日是各种poster展示和各类交流论坛和线下聚会。 今年CVPR上重要和有意思的事情也不少： 最佳论文给到了VGGT，这是一个最近少有的被很多人评价为“实至名归”的成果。 3D似乎正在来到彻底爆发的前夜，成为高质量论文和Demo出现的重要方向。 “世界模型”的名字越来越多的出现在各种论文、poster session和workshop里。 偏向应用和工程的，离产业界更近的研究肉眼可见的多了起来，大厂们逐渐抢夺走CVPR上更多的注意力。 去年第一次没有论文被选中的ResNet架构提出者、AI明星研究员何恺明，回归大会，除了论文和分享讲座，他也是最佳论文委员会成员之一。 而诸多年轻研究员继续在CVPR上完成着自己学术追星的计划，比如与何恺明的各种合影充满了社交媒体… 以下是我们从现场发回的一手直击。 1 最佳论文再次是华人一作，3D和世界模型大热 许多参会者是第一次来纳什维尔。当你走出这座美国中部城市的机场，你立刻就能感觉到，身边背着电脑包、拖着行李箱、戴着大会证件的人特别多，市区的酒店几乎全满，早上打车还得排队。人山人海，明显不是纳什维尔平常的节奏。 6月13日，CVPR颁发最佳论文奖，人们涌入会场，会场大厅里是各种肤色、各种语言的交汇。 根据CVPR官方的介绍，今年共有 14 篇论文入围最佳论文，最终 5 篇论文摘得奖项，包括 1 篇最佳论文、4 篇最佳论文荣誉提名。另外还有学生最佳论文奖。 最终获得最佳论文的，是VGGT的工作——VGGT：Visual Geometry Grounded Transformer。 这是一个可以实现从多个图像数据里推出关键的3D属性的技术，比如从一些二维的图片，来得到相机参数、点云、深度图等用于3D重建的关键信息。在实现上，它用一次Transformer的典型的前馈输入和神经网络的处理操作，可以把3D的数据提取推导全部做完，也就是行业最热议的“端到端”的概念，而且据论文展示，它的速度也比传统的方法快了10多倍，可以在几秒内就完成一次复杂的任务。 它简洁而效果很好，而且，这个研究是典型的对于工业界价值极大的节点性的论文——它证明了一个方向，然后降低了一个行业应用爆发的门槛，同时，给那些有充分计算资源的大厂指明了一条充满诱惑的道路。 去年的CVPR最佳论文之一，第一作者是华人研究员。而今年这篇最佳论文的第一作者也是华人研究员。 王建元是牛津大学视觉几何组（VGG）与 Meta AI 的联合培养博士生，长期研究3D 重建方法，聚焦于端到端几何推理框架的创新。之前，他的许多工作就被行业关注，包括去年CVPR的Highlight论文，VGGSfM（一个能从大量图像中自动重建三维场景结构和相机位姿的系统），以及PoseDiffusion（将相机位姿估计视为一个扩散Diffusion过程，通过学习多视角下条件分布的扩散模型，逐步优化相机参数）。 图源：王建元的X 根据会方统计，今年大会共收到 4 万多名作者提交的 13008 份论文，再破纪录。相比去年投稿数增长 13%，2872 篇论文被接收，最终接收率约22.1%。 有意思的是，在一个研究竞争激烈的领域，VGGT的获奖被不少人形容是实至名归，毫无悬念。“它开创了新的阶段，代替了此前的主流方法。有点类似当初RestNet的意义。”一名研究员说。 CVPR就像是时尚行业每年定义当年流行元素的大会，它的风潮也总在变化。去年，结合语言和视觉的论文增加了两倍，扩散模型和生成模型论文增加了三倍。那些有OpenAI Sora作者参加的workshop，排队排出了明星见面会的效果。 今年Sora早已被人忘掉。但生成式AI继续火热。官方数据显示，今年接收数量最多的依然是图像与视频生成领域。 不过，可能更能体现风向标变化的是接收率。今年接收率最高的是3D相关的研究。 另外，在我们参加的workshop，以及和各路人马的交流中，明显感受到“世界模型”这个词也出现的更多了。 我们在现场和几位researcher的交流，也提到，今年生成式AI、3D视觉、多模态相关的论文和talk热度最高，世界模型和3D Gaussian Splatting反复被提起，不少session满场。 最佳论文候选中，AI大佬Yann LeCun参与的Navigation World Models，提出了一个可控的视频生成模型，用于环境导航的世界模型。 在6月11日备受关注的CVPR自动驾驶的workshop里，世界模型方向也得到很多讨论，其中作为被邀请的唯一汽车厂商，小鹏的相关研究也展示了一个从真实驾驶数据中训练出的高保真世界模型。 3D正在快速进入实际场景，世界模型也得到了类似的关注，似乎真的都开始走向应用。 1 “很多idea都开始面向产业应用”，大厂存在感继续增高 CVPR上的workshop琳琅满目。而其中越来越多的讨论里，会有更多工业界的人参与其中。会场里，像Meta、NVIDIA、Google、Apple等企业logo遍布，很多researcher也挂着这些公司工牌，企业研究人员的占比明显上升。不少技术talk和panel讨论直接围绕“从论文到产品”的话题，工业界和学术界的界限在进一步模糊。 中国公司也十分抢眼。腾讯的企鹅长鹅飘在半空中，字节、阿里都有各自的活动，宇树的展区也在准备接受“围堵”。我们趁着“堵车”前去拍了一些照片。 今年CVPR的现场氛围非常快节奏，走廊里总是有人飞快穿梭、低头看会议手册查下一个workshop在哪儿。很多人在走廊边的椅子上抱着电脑工作，咖啡区永远排着长队。Poster区尤其热闹，几乎每一张海报前都围着一圈人。 研究者们一边讲解，一边被各种提问“这个能不能商用”，“模型开源了吗”。 务实的很。 作为今年很重要研究方向，3D相关的论文和demo很多也是工业界关注的焦点。像3D Gaussian Splatting，很多demo现场直接展示出高质量、实时的3D重建效果，吸引了不少人围观。生成式AI依然是焦点，不少论文探索如何结合3D、物理世界信息提升生成效果，技术演示上也更强调实用性和效率。今年整体感觉是demo和应用性变强了，很多成果已经能直接服务工业界需求。 工业界和学术界进一步融合，是今年CVPR现场很明显的感受。从录用论文来看，偏应用、偏工程、关注实际落地效果的研究变多了，很多论文直接针对工业界需求展开，行业关注度很高。 产业界和学术界共同设置的workshop门口经常排队，比如一场“基于基础模型的开放词汇 3D 场景理解”的workshop，座位要提前20分钟去才有位置，人多到会议室后面的空余的地上都坐满了人。 有去年也参会的研究员对我们说，今年产业界参与感更强，企业研究和学术交流结合更紧密，CVPR“出圈”的趋势更明显了。 1 顶流何恺明们，“应该也被合照合烦了吧” 在会场到处穿梭，就可能遇到一些学术明星。CVPR也是一个学术追星的“重灾区”。 其中，何恺明一直是CVPR的顶流。他是ResNet这个计算机视觉领域的流行架构的提出者，相关论文的引用数量突破20万次，曾经多次获得CVPR最佳论文奖。 因此，当去年CVPR成为历史上最火爆的一次，却同时也是第一次没有何恺明参与的论文入选的一次CVPR时，引发了广泛的讨论。也成了当时CVPR出圈的讨论话题之一。 而今年，何恺明“回归”，他担任了最佳论文评委委员之一，在颁奖前参与了workshop，做了一个演讲。 这也让何恺明显的“无处不在”，在小红书上，有很多与何恺明合影的研究员，以及在各种角落偶遇何恺明的人们。不过对于何恺明的这场讲座，似乎很少有人在分享讲座本身的内容。 “他应该也被合影合烦了吧。”一名研究员说。 其实，除了何恺明，华人研究员在CVPR的存在感也很强，而且今年感觉越来越耀眼。 最佳论文里除了一作，另一位作者Minghao Chen来自牛津大学，同时在Meta GenAI实习。最佳论文提名里，另一个很棒的研究MegaSam，第一作者Zhengqi Li，正是去年CVPR最佳论文之一的第一作者。在最佳学生论文的荣誉提名里，浙大、北大等高校也在列。 另外，华人年轻AI科学家谢赛宁和苏昊也得到了青年学者奖。 贾扬清在2014年参与的论文Going Deeper with Convolutions（由Google的研究组提出的一种高效的卷积神经网络模型，在ImageNet分类任务中取得了优异成绩，核心在于采用了Inception模块来提高网络性能。所以经常被人称为GoogleNet），得到了时间检验奖。 知名的AI学者、Idea研究院创院理事长沈向洋也在当天开幕上做了主旨演讲。 很多研究者跟我们交流中提到，今年不只是中国的研究者，来自中国企业的论文质量也很突出，讨论度很高。产业界的存在感也很强。整体看，中国研究者无论在学术圈还是产业圈，都在CVPR上有越来越重要的影响力。 当然，这样影响力，与今天诡异的大环境相碰撞，也会有很多“时代注脚”般的画面出现。比如在poster区路过一个华为相关研究部门的展示，发现它的poster上，研究机构名字居然是后来用马克笔潦草地手写上去的。 作为一个此刻最火爆的行业，在其中的研究员们肯定不愿错过任何可能的职业机会。大家都很积极在connect，会场外附近的café、餐厅里，随处可见脖子上挂着参会证的人，三五成群讨论项目、交换名片，微信、LinkedIn加好友几乎成了标配。今年CVPR更像是一场技术和产业界紧密结合的大集市，信息流动速度很快，交流氛围也比想象中还要活跃很多。 穿梭在这些poster session和workshop的会议室，走廊里永远有人在打电话、聊项目、或者低头敲键盘。很多人干脆抱着电脑坐在走廊边的椅子上工作，会议室的门一开一合，大家行色匆匆地赶场子，生怕错过什么“爆款”讲座。 站在CVPR的会场，像是被一股看不见的力量拉到了某个舞台的中央。看着这么多人彼此争分夺秒，多少有点兴奋，也有点跟不上节奏。而这已经是常态，每个人都在FOMO中继续前进着。

IT之家 6 月 14 日消息，“上杭融媒”本周一发文称，上杭县福建晶旭半导体科技有限公司二期项目 —— 基于氧化镓压电薄膜新材料的高频滤波器芯片生产项目整体建筑已经基本完成，正处于收尾状态。 项目建设负责人章加表示，晶旭二期项目建设土建部分以及主体的全部的一个封顶工程已经完成了，现在开始做雨污管网和路面的建设，预计在九月份的时候可以完成初步的试产动作。 IT之家查询官方资料获悉，该项目总投资 16.8 亿元，建设 136 亩工业厂区，将建成全球首条超宽禁带半导体高频滤波芯片生产线，建成后将能够填补国内在氧化镓压电薄膜新材料领域的空白。

内容编辑丨特工小天 内容审核丨特工少女 《增长黑客》中定义了一个有趣的名词， 「 产品 蝗 虫」。 指那些并不是因为自身需求来使用你的产品的人，而是带着好奇的观光者、寻找项目的投资人或来做竞品调研的产品经理。 出于个人兴趣和工作原因，发现自己在过去做了两年产品蝗虫，体验了上千款千奇百怪的 AI 产品。 团队知识库 最近在知乎上 刷到了很有意思的提问： 有哪些 AI 产品现在看似很火但很可能撑不过一年？ 这是一个不太好回答且可能会得罪人的问题。 所以，不如来聊聊哪些 AI 产品已经基本死了。 没做任何数据分析，大致感知下来，死的最多的两个赛道是 AI 虚拟陪伴和 AI 创作工具。这俩确实存在真实需求，但因为壁垒薄，所以竞争压力大，倒下的产品多。 国外有个网站叫 Dang!，之前做了一个 AI 产品坟墓榜单挺火，记录了一些挂掉的产品。 我们也整了一个活，项目叫「伪品会」，伪需求产品荟萃，并且记录那些下架或停运的产品，从失败的产品中汲取经验。网站在同步开发中。 比如最近刚刚整理完了 AI 六小龙的，那些撑不过一年，甚至没有撑过三个月的产品： 零一万物 1. Monaland，AI 虚拟陪伴方向，出海产品，已经下线。 2. 万知，AI 效率工具，国内产品。支持生成 PPT、AI 阅读 PDF、AI 搜索等功能，李开复老师在 24 年 5 月左右猛推过一段时间，现已停运。 3. Beago，AI 搜索 App，出海产品，现已在 AppStore、Google Play 下架。 4. Shado，AI 熟人社交产品，出海，现已下架。 5. Bingo.AI，AI 陌生人社交、约会产品，出海，现已下架。 月之暗面 1. Ohai，AI 虚拟陪伴产品，出海，已下架。 2. Noisee AI，AI 制作 MV 产品，出海，已下架。 阶跃星辰 1. 冒泡鸭，AI 虚拟陪伴，国内产品，马上将停运。 智谱 1. AiU，AI 虚拟陪伴产品，国内产品，已下架。 百川智能 1. 蝶境 Dreamland，AI 互动小说产品，产品形态为小程序，现已下架。 MiniMax 1. 万物追踪，AI 信息助手，RSS+AI，曾在某书上颇受关注，现已下架。 如果有心的话，可以去看看很多创始人一年前的发言，会发现他们有的人现在做的事情，和当时是多么大相径庭。 再比如去追踪下奇绩创坛一年多来这几期投资的 AI 项目，会发现相当一部分创业者 pivot 创业方向，做的事情跟申请创业营、路演时的变化很大。还有相当一部分项目基本死掉了，甚至用不到一年，有的火过，有的没有。 FOMO 情绪下催生了太多同质化产品。 GenAI 技术能力的变化发生得太快了，今天看起来领先的产品，明天可能就被新范式取代。很难有人能真正预测一款产品的命运究竟会如何。 其中非常关键的一点是：团队是否具备对趋势的敏锐判断力，是否敢于做出迅速且坚定的决策，是否拥有将想法落地为产品的执行力和韧性。 不过或许正是因为没有标准答案，每这场充满不确定性的竞争，才显得格外精彩。

IT之家 6 月 14 日消息，当地时间周五，谷歌再次反对通过操作系统内置的应用商店来验证用户年龄，批评 Meta 提出的方案“无效”。 目前，如何限制未成年人访问网络上的受限内容正成为欧洲热议议题。法国已开始强制色情网站验证用户年龄，而巴黎方面也正联合多国首都，要求欧盟出台统一法规，禁止 15 岁以下青少年使用社交媒体，原因包括沉迷、网络霸凌和仇恨言论。 谷歌在一篇博文中指出，如果通过应用商店来进行年龄验证，就必须将用户的年龄区间信息共享给数百万开发者 —— 哪怕他们的应用完全无争议，比如手电筒类程序。这一做法可能带来隐私风险。“我们非常担心这种‘解决方案’对儿童构成的威胁。” 谷歌还指出，该方案无法防止未成年人通过台式电脑、家庭共用设备等其他设备访问内容，保护机制存在漏洞。 苹果也对 Meta 的提案提出异议。据IT之家了解，其在今年 2 月发布的文件中指出，应该由真正提供受限内容的网站或应用来负责验证年龄，而不是系统或商店层面去统一执行。 Meta 安全主管安提戈涅・戴维斯则于 2 月向 Euronews 表示：“在系统或应用商店层级实施年龄验证，能够为青少年营造更安全的网络环境。”Meta 已因此发起宣传活动，推动欧洲立法强制执行这项措施。 不过，根据去年生效的《数字服务法》，验证用户年龄的职责在于 Meta 等平台，而不是操作系统或应用商店的提供方。

IT之家 6 月 14 日消息，追觅科技昨日通过“廉洁追觅”公众号发布违规通报称，自去年以来，公司监察部查出了多起恶意诋毁事件。 IT之家汇总官方通报的案例如下： 一、2024 年 4 月，前员工秦某因与其他员工发生口角，为发泄个人私愤，恶意编造不实内容在互联网平台上发布； 二、2024 年 5 月，前员工金某、石某因不服从正常轮岗安排，心生怨恨，在互联网平台上编造关于公司的不实言论，并被恶意扩散； 三、2025 年 3 月，前员工华某为贬低内部存在竞争关系的同事，在互联网平台上编造关于同事和公司的虚假内容，并被恶意扩散。 上述员工的行为已严重违背追觅科技的价值观，并对公司的声誉造成严重损害，根据追觅科技《员工手册》、《员工行为规范》、《公共传播管理规范》，对上述员工处以开除、永不录用处罚，其中部分人员被上传至“阳光诚信联盟”，并被依法追究法律责任。

AI的造富速度，比任何时代都来得惊人。 本周，全球最轰动一笔交易是：Meta斥资约150亿美元（约合人民币1078亿元）投向Scale AI，对应公司估值达到290亿美元（约合人民币2085亿元）。 Scale AI始于2016年，当时两位90后华人少年Alexandr Wang和Lucy Guo双双退学创业。公司业务是“向挖金子的人卖铲子”——为人工智能提供数据标注服务。 随着交易落地，刚刚30岁的Lucy Guo再次爆火。这位早已离职的创始人，凭借持有公司5%的股份，身家暴涨，成为《福布斯》世界上最年轻的白手起家女亿万富豪。 Meta砸下千亿 全球最年轻女富豪诞生 更多交易细节浮出水面。 据《金融时报》报道，Meta斥资约150亿美元入股Scale，取得49%股权。Scale对应估值达到了290亿美元，是去年估值的两倍。 与其说是投资，更像是一次“人才收购”。作为交易的一部分，创始人兼CEO Alexandr Wang将从Scale离职，带领部分员工加入Meta，并领导一个新的AI实验室，同时保留Scale董事会席位。 这笔交易将成为Meta史上第二大交易，此前曾斥资190亿美元收购WhatsApp。不同于常规并购，Meta选择了战略投资——既规避反垄断审查，又快速获取关键资源。 AI界对Scale并不陌生。2016年，两位90后华人少年Alexandr Wang和Lucy Guo双双退学，创办了Scale。主要业务是“向挖金子的人卖铲子”——为人工智能提供数据标注服务。如今公司超过1500人，融资7轮背后集结了20余家投资机构。 为何Meta斥巨资拿下Scale？Meta首席执行官马克·扎克伯格在内部信中写道：“我们将共同构建AI的未来。”他将Alexandr委任为Meta “超级智能”AI实验室负责人，专注研发被视为AI终极形态的通用人工智能（AGI）。 一切早有端倪。 今年4月，据《福布斯》报道，Scale正在进行一笔巨额融资，“只要天不塌下来交易就会进行”。而已离职的创始人Lucy Guo凭借持有5%股份，取代歌手泰勒·斯威夫特（Taylor Swift），成为世界上最年轻的白手起家女亿万富豪。 自此Lucy Guo爆红。“郭姐躺赢，接好运。”成为社交平台新晋锦鲤的她，回应称“身家只是账面数字”。 获得丰厚回报的还有早期风投机构，其中包括老虎环球基金、Accel和Index Ventures等。据知情人士透露，按照Scale的最新估值，老虎环球基金早期投入的2亿美元，如今价值超过10亿美元。 可以说，看起来这是皆大欢喜的结局。 一位90后女生成长史 已做起VC 富豪榜上，泰勒·斯威夫特输给了AI。 1994年，Lucy Guo出生于美国旧金山一个华裔家庭，父母是电子工程师。正如大部分中国式父母那样，认为好好学习才是正道，对她的教育非常严格。 带着一点点叛逆，创业火花在Lucy儿时就开始迸发。从倒卖宝可梦卡牌和彩色铅笔，到自学编程搭建网站赚钱。按Lucy Guo的话来说，互联网是游乐场，也是训练场。她没有等待世界给机会，而是主动抓住机会。 2012年，Lucy进入卡内基梅隆大学学习计算机科学和人机交互。两年后，她因获得泰尔奖学金而退学。该奖学金由亿万富翁彼得·泰尔（Peter Thiel）赞助，旨在鼓励22岁以下的年轻人退学创业或从事创新项目。 第一个创业项目是外卖App，但因为食品安全法规问题被迫关停。之后，Lucy杀回职场，先后在Facebook、Snapchat等公司就职。 巧合的是，在Quora担任产品设计师时，结识了同为华裔的Alexandr Wang。两人一拍即合，于2016年共同创立了Scale AI，专注于为企业用户提供数据标注和AI模型训练。 创业时机可谓完美：当时处于人工智能前沿的自动驾驶公司资金雄厚，需要大量的数据标记。而OpenAI于前一年成立，他们也得用到Scale的技术来训练ChatGPT 。短短两年多时间，公司估值就超过10亿美元，跃升独角兽级别。 遗憾的是，2018年因与Alexandr在公司管理方式上出现重大分歧，Lucy选择离开，但保留了近5%的股份。正是这一决定，帮助她跻身全球前1%富豪之列。 离开Scale后，Lucy先是涉足VC，创立了一家风投机构Backend Capital，专注于早期初创企业投资。该机构最为成功的投资之一是2020年对金融软件公司Ramp的六位数押注——该公司目前估值为130亿美元。 身为投资人的Lucy热衷于支持女性企业家，“同样是刚刚从麻省理工学院毕业的创始人，每个投资人潜意识里认为男性会做得更好，这很糟糕。” 创业之路并未就此止步。2022年，她创办Passes，这是一款类似Patreon和OnlyFans的平台，旨在帮助创作者和名人通过付费聊天和视频等方式，与粉丝建立连接。Passes已与多位名人签约，其中包括体操运动员奥利维亚·邓恩、NBA传奇人物沙奎尔·奥尼尔以及DJ Kygo等。 两年内，Passes进行了三轮融资筹集了约6600万美元，投资者包括Menlo Ventures、Bond Capital等机构。 就在荣登亿万富豪榜之际，Lucy显得云淡风轻。“我毫不怀疑这个头衔会在三到六个月内被夺走。不过没关系，这意味着又有更多的创新出现了——女性正在打破这个纪录。” AI造富潮 AI造富浪潮，比以往任何时代都更加来势汹汹。 纵观福布斯“全球最年轻的白手起家女性亿万富豪”，TOP3中有两位都是靠AI致富。Lucy Guo之外，另一位是亿万富豪丹妮拉·阿莫迪。 2021年底，丹妮拉和她的哥哥达里奥·阿莫迪离开OpenAI后，着手创立Anthropic。三年多来，公司陆续完成10多轮融资，估值飙升至615亿美元（约合人民币4400亿元），是崛起速度最快的AI公司之一。 疯狂一幕出现在今年3月，Anthropic前脚刚完成一笔10亿美元融资。不到10天，公司再次官宣完成35亿美元融资，投资方名单约有十家，可谓挤破了头。 巨无霸式融资在AI界颇为常见，这只是冰山一角—— 就在上周，马斯克的人工智能公司xAI计划启动一项价值3亿美元的股权出售，公司的估值达到1130亿美元（约合8000亿元人民币）。 今年3月，OpenAI以3000亿美元的估值筹集了400亿美元资金，创下科技公司私募融资规模的历史最高纪录。 更早之前，Databricks宣布J轮融资100亿美元，估值约为620亿美元（约4500亿元人民币）。 短短几年时间，AI行业就诞生4家估值超600亿美元的巨型独角兽——OpenAI、Databricks、Anthropic、xAI，这即便在最疯狂的互联网时代都不曾见到。 放眼望去，“90后乃至00后，几个人，估值十亿美元”的案例在AI时代比比皆是。OpenAI首席执行官Sam Altman甚至预测，很快就会看到只有一个员工的AI独角兽公司。 如此盛宴，警钟也悬在人们心头。毕竟大部分财富仍停留在账面上，许多公司可能一夜之间化为乌有，尤其是那些只有“技术幻觉”的公司。 上个月，估值达15亿美元的知名AI独角兽Builder正式申请破产，引发轰动。Builder成立于2016年，创始人来自印度，誓用AI改变编程。背后集结了孙正义的软银集团、微软、卡塔尔投资局等赫赫有名的投资人。 然而没想到，所谓的人工智能无代码编程，背后是印度程序员“扮演AI”手写代码。只有人工，没有智能。 泡沫破碎后，留下一片唏嘘。 在互联网女王Mary Meeker看来，即便是看似赢在先机的头部AI公司，资本市场已属于在疯狂加注。以OpenAI举例，这家估值3000亿美元的公司年收入预计仅为92亿，估值与收入比是33倍。而AI搜索产品Perplexity更夸张，直接冲到75倍。 “历史经验来看，烧钱换时间的策略是有效的。关键在于有没有核心竞争力——不然，烧得越多，死得越快。”Mary Meeker对投资同行的忠告只有一句：别上头All in，投资你愿意损失的资金就好。

快科技6月14日消息，据媒体报道，TP-Link外销主体联洲国际位于上海张江的WiFi芯片部门突然宣布重大裁员计划，这一消息在行业内引发广泛关注。 内部员工透露，此次裁员过程极为迅速，从通知员工到完成离职手续，仅仅用了半天时间。不过，公司给出的补偿方案较为优厚，按照N+3的标准进行赔偿，远高于法定的N+1标准，这在当下裁员潮中算是一股“清流”。 在全员大会上，管理层明确表示，WiFi芯片团队将仅保留少数成员，算法、验证、设计等核心岗位的大批员工受到波及。 业内人士分析指出，此次联洲国际主要是放弃WiFi前端模块（FEM）研发线，并非全面退出WiFi芯片领域。 FEM研发投资的减少，可能与WiFi 7芯片量产进度以及成本控制等因素密切相关。随着WiFi 7技术的不断推进，市场竞争愈发激烈，企业需要在研发方向和成本控制上做出更精准的决策。 资料显示，TP-Link作为全球知名的网络设备制造商，其路由器和交换机等产品在全球市场上占据着举足轻重的地位。 TP-Link的产品凭借高质量和先进技术赢得了广泛的认可，尤其是在路由器市场，TP-Link曾一度占据全球45%的市场份额，甚至超越了全球知名的思科（Cisco），成为全球市场的霸主。

IT之家 6 月 14 日消息，当地时间周四，纽约州议会通过一项旨在防范 AI 灾难的法案，要求 OpenAI、谷歌和 Anthropic 等前沿 AI 模型的开发者，必须避免出现造成百人以上伤亡或超过 10 亿美元损失的风险。 该法案名为 RAISE 法案，标志着 AI 安全阵营的一次胜利，更有杰弗里・辛顿和约书亚・本吉奥等重量级学者为法案背书。若最终成为法律，RAISE 将开创全美首部强制前沿 AI 实验室公开信息的法规。 图源 Pexels RAISE 法案与加州曾被否决的 SB 1047 法案存在相似内容，但纽约州参议员 Andrew Gounardes 表示，RAISE 的设计更谨慎，避免打压初创企业或学术研究者，而这是 SB 1047 饱受批评的一点。“技术发展太快，我们设立防护机制的时间不多了。许多顶尖专家都指出 AI 风险极高…… 这不得不引起警觉。” 法案现已送交纽约州长 Kathy Hochul，等待其签署、修改或否决。 一旦生效，RAISE 法案将要求全球头部 AI 实验室必须披露其前沿模型的安全和保障措施，并在发生异常或被盗事件时及时上报。若企业未按规定执行，纽约州总检察长有权处以最高 3000 万美元（IT之家注：现汇率约合 2.16 亿元人民币）罚款。 RAISE 法案的目标是对超大规模公司设限，无论总部在加州还是中国。法规适用于训练耗资超过 1 亿美元、并向纽约州用户开放模型的企业。 Encode 高管 Nathan Calvin 表示，RAISE 法案更注重回应外界质疑。例如，它不要求设“紧急终止开关”，也不追责后期训练模型的公司。

IT之家 6 月 14 日消息，地震或爆炸发生后的 72 小时被称为“黄金救援时间”，是搜救幸存者的关键窗口。但在信息不明、环境不稳定的情况下迅速展开搜救，也意味着巨大的风险。据外媒 TechXplore 13 日报道，一项由欧盟与日本研究人员合作推进的科技计划，有望让这类救援行动变得更安全、更高效。 研究人员开发出一种结构坚固、内置传感器的小型机器人，能在地震等灾难发生后协助搜救队寻找幸存者。 这项名为 CURSOR 的四年研究计划汇集了来自六个欧盟国家、挪威和英国的团队，日本的东北大学也参与其中。项目的核心设备是一种被命名为 SMURF 的迷你机器人，专为在倒塌建筑和废墟中穿行设计，目标是寻找可能被困的人。 德国联邦技术救援署研究协调员、国际首应者创新促进论坛副主席 Tiina Ristmäe 表示：“我们不是让人进入高危区域，而是让机器人代替他们完成这些工作。” SMURF 体型小巧、重量轻巧，采用双轮驱动设计，能够在瓦砾堆上行进，并跨越一些小型障碍物。其“头部”整合了多种关键技术，包括视频摄像头、热成像镜头、可进行双向通话的麦克风和扬声器，以及名为 SNIFFER 的高灵敏度化学传感器。 IT之家从报道中获悉，这款传感器能够侦测人类自然释放的化学物质，例如二氧化碳和氨，甚至可以区分生者与死者。 据研究人员介绍，在实际测试中，即使在烟雾或降雨等干扰因素存在的环境下，SNIFFER 仍然可以提供稳定、可靠的信息。“现场救援人员反馈说，SNIFFER 提供的数据极具价值，让他们能优先确认存活者的位置并进行及时营救。” 为拓展 SMURF 的应用场景，研究团队还整合了无人机系统，专门用于将机器人运送至地形复杂或危险难及的位置。 除了运输机器人，CURSOR 项目还开发了一整套空中侦察工具，用于灾区整体评估和信息采集。其中一款体型更大的无人机被称为“母舰”，主要负责通信中继任务，将地面机器人与远程指挥系统连接起来。 其他型号的无人机则配备了地质雷达，可以侦测被掩埋的人员；还有一些配备高清相机，用于拍摄重叠影像，并拼接生成三维地图，以辅助搜救人员规划行动路径。 通过这套系统，救援人员可以更快识别目标，还能显著减少在倒塌建筑等高风险区域的停留时间。

IT之家 6 月 14 日消息，在 6 月 10 日的《美国达人秀》节目中，波士顿动力的五台 Spot 四足机器人在节目中伴随皇后乐队的经典金曲《Don't Stop Me Now》跳起精心编排的舞蹈。 在这场表演中，五台 Spot 四足机器人随着《Don't Stop Me Now》整齐起舞，评委们惊叹不已，称这是节目二十季以来从未见过的画面。 表演结束后，全场观众起立鼓掌，评委西蒙・考威尔、梅尔・B、豪伊・曼德尔和索菲娅・维加拉一致投下“通过”票，让这些机器狗顺利晋级下一轮。 尽管其中一台机器狗在表演中途“掉链子”停了下来，其余四台仍坚持完成了全程，整体表现赢得了评委的一致认可。 评委西蒙・考威尔在表演结束时说：“我能实话实说吗？我不是在嘲笑，但说真的，其中一台当场‘阵亡’反而让节目更精彩…… 那让我们意识到这件事其实有多难。” 据IT之家了解，Spot 机器狗已广泛部署于多个行业和场所，但这样以舞蹈表演形式亮相电视舞台尚属首次。波士顿动力的工程师和开发人员为此准备了数周时间。 舞蹈编排使用了公司自研的 Choreographer 软件，并配合动画工具，使五台 Spot 动作流畅，甚至呈现出某种情绪表达。 波士顿动力表示，此次参与《美国达人秀》，是为了让更多公众了解 Spot。现在已有数千台 Spot 被部署，主要应用于工业巡检和公共安全领域，平时难以被大众直接接触。 Spot 能执行设备检测、实验室实验等任务，而登上选秀舞台则让它首次出现在更广泛的观众面前，也展现了机器人技术和人工智能的进步。 此外，波士顿动力表示，希望借此改变外界对机器人的负面印象。通过展现 Spot 的功能及其与人类的互动，他们希望传达出机器人能在协助和扩展人类能力方面的潜力，同时激励年轻一代投身机器人研究。

凤凰网科技讯（作者/于雷）6月16日，近日山东科技大学2025年本科综合评价招生面试中出现的设备限制规定引发行业关注。据网络流传的考生须知文件显示，该校明确规定考生“不得使用红米系列手机参加考试”。 小米集团公关部总经理王化随后发声回应此事，澄清了责任归属问题。他表示，经过与山东科技大学及相关技术服务商沟通确认，考试中禁用红米手机的要求并非学校本身制定，而是来自提供在线考试技术支持的第三方公司。 王化在声明中指出，这一限制反映出部分技术服务商对红米品牌的认知存在滞后。他强调，当前红米产品线已实现全面升级，在硬件配置和系统稳定性方面能够满足各类在线应用需求。 据此前报道，此次招生面试，山东科技大学通过“小艺帮”“小艺帮助手”两款App 进行线上面试，考生需提前分别下载并安装两款APP，并且规定考试终端为两部智能手机，考生仅可使用两部手机完成考试。 媒体询问了山东科技大学本科生招生咨询热线，工作人员回复称：“我们上面明确说明了，不得使用红米系列手机参加考试，否则导致如果软件无法下载的话，责任自负。”而对于限制红米系列手机参加考试的原因，工作人员表示：“我们也不太清楚，我们是今年进行线上操作，您就严格按照这个操作说明进行就行。”

我们曾在上周预告了特斯拉将对 Model S 和 Model X 进行一些小幅度的更新——[又一次「无关痛痒」的更新，Model S 正在走向自然消亡]。 今天，特斯拉官方正式在社交媒体 X 上宣布小幅改款的 Model S 和 Model X 将正式在美国推出。官方确认的更新点有： – 两车均新增了一款接近于天蓝色的车漆。 – Model S 长续航版的续航里程增加到了 410 英里（约合 660 公里），其也成为了续航里程最长的特斯拉车型。 – 座舱更加静谧，风噪与路噪更低，主动降噪效果有所提升。 – 全新的轮毂设计以及改进的空气动力学性能。 – 前保险杠处的摄像头视野提升。 – 全新设计的动态氛围灯，车主进入车辆时将在仪表盘和车门处看到独特的动画效果。 – 全新设计的衬套和悬架，将为车主带来更平顺的驾乘体验。 – 新增自适应的远光灯。 – Model S Plaid 更新了外观设计，并专门优化了高速场景下的稳定性。 – Model X 现在拥有了更大的第三排乘客空间和储物空间。 同时，Model S/X 各个版本售价都上涨了 5000 美元，现在 Model S 全轮驱动和 Plaid 车型的售价分别为＄84990（约合人民币 61 万元） 和＄99990（约合人民币 71.7 万元），Model X 的售价则来到了＄89990（约合人民币 64.6 万元） 和＄104990 元（约合人民币 75.3 万元）。 美国网友对于这次更新普遍的反应是——失望。 这并不是一个大的升级。 没有线控转向。 没有后轮转向。 没有 48V。 没有改进的电池技术。 没有添加豪华功能。 你似乎并不想在高端市场销售它。 特斯拉 Model S 自 2012 年投入生产以来，虽然曾多次更新内饰、动力总成以及电池，但是车辆的造型、动态表现和悬架底盘等部分 13 年来则一直未做调整。 作为特斯拉的旗舰轿车，Model S 在这次更新后依旧没有 800V 架构、超快速充电等较为先进的电子电气配置，曾经引以为傲的悬架和底盘也正在逐渐落后于时代。 ▲特斯拉 Model S 车架 特斯拉 Model S/X 目前在英国、日本和澳大利亚等国家已经不再销售，预定了 Model S/X 消费者会被邀请将订单切换到 Model 3 或者 Model Y，中国官网也在今年 4 月份下架 Model S/X 两款车型的配置工具，这一系列动作都引发了外界对 Model S/X 还能存在多久的担忧。 不过之前曾有消息称特斯拉正在开发一款基于新平台的全新电动汽车，其内部代号为「Redwood」，预计将在 2026 年推出。在在今年早些时候的电话会议上，马斯克也曾证实新一代特斯拉的第一款车将于 2025 年年中在奥斯汀工厂投入生产，这或许有可能是 Model S 的继任者。 不知道逐渐淡出政治事物之后的马斯克，会不会在新一代的 Model S 上多倾注一些心血，从而让我们更早看到它呢？

当智能体开始替代人类完成端到端的业务流程，一个根本性问题浮出水面： AI时代下，行业的运行规则是会被AI彻底重构，还是借助AI，被放大其原有本质？ 过去十年，以ROI为标准的流量算法让品牌建设逐渐走向短视与程式化；而今天，生成式AI带来的不仅是内容生产力的提升，更可能是品牌思维范式的彻底跃迁。 要真正实现AI原生的品牌管理，仅靠引入几个工具远远不够。这背后需要的是底层数据的重构、工作流的改写，以及对品牌本质的重新回答：你的价值是什么？你为谁而存在？你是否具备持续被理解与记住的能力？ 最近，《虎嗅·AI无悖论》节目特别邀请中欧国际工商学院市场营销学教授、副教务长、ESG研究领域主任王雅瑾，以及蓝色光标CEO、中欧EMBA校友潘飞进行了探讨，请他们分享了对于AI与品牌营销的深度思考： AI在重塑内容效率的同时，能否重构品牌营销的本质？ 企业应该如何搭建以AI为底座的品牌数据与认知体系？ 智能体热潮背后，如何避免“工具幻觉”，真正走向AI原生的品牌战略转型？ 本期主持人为资深媒体人、热AInext主理人陈庆春。 以下是交流实录，有删编： AI能否重构品牌营销的本质？ 主持人：目前在AI冲击下，营销行业发生的较大变革是什么？ 潘飞：整体来说，今天生成式AI的爆发本质上是大语言文本类模型的爆发，距离多模态和视频模型的爆发还有一段时间距离。从用户洞察、内容生成、沉浸式的交互，再形成完整闭环的时刻，快的话可能两三年左右就会到来。但今天的营销环节还是要切成碎片，在洞察环节利用生成式AI对于自然语言的理解能力，在内容环节利用文本、多模态、视频能力，且人工调优的比例比较重。 我实践了几年下来的感受是，今天市场高估了AI截止到目前的生成能力，低估了它对自然语言理解的惊人能力。过去如果要想洞察消费者对我的品牌说了什么、有哪些内部视角可以实时交互和反馈，需要平台来提供数据，但今天这些都迎刃而解，就这一点而言，我认为是一个革命式的突破。 二是，随着AI技术的成熟，人才和优质内容将会出现回流。在移动互联网时代，好的内容被ROI化了，反而走向价值弱化。但AI时代，视频的创造越来越像一个超级工厂，当未来所有的内容都AI浓度极高时，直击人心的内容和独特思考的人会更加的稀缺。 王雅瑾：我非常同意。AI时代虽然内容的生产力变高了，但不代表品牌的传播效率变高、转换效率变高。 尽管AI时代下消费者的购买行为和企业品牌建设的方式会发生变化，但人本质的需求和品牌的本质——为用户提供价值，并未改变，今天的用户不仅关注产品的功能性价值，还注重体验感（情绪价值）和社会认同感（社交价值）。因此，AI时代下的品牌建也不外乎这三大维度。 主持人：那品牌该怎么向客户传递自己AI化的信号？比如达美乐等品牌，已经开始做订单的智能体，大家觉得它已经不是一个披萨公司了，而是一个科技公司？ 潘飞：我觉得这是个误区，场景很重要，但“根”更重要。也就是企业的数据和数字化建设。当人机交互之后，企业需要把数据沉淀到自身的私有化里、二次学习，让AI越用越聪明。但现状是在数字化时代做的比较好的企业样本量本身就很少。 从我自己的角度来讲，我觉得AI是所有企业必须去做的一件事，是不是营销这个场景没有那么重要，营销只是其中的一环，只不过恰好营销又是AI应用的重度场景，能够给企业正反馈。 王雅瑾：我之前碰到过一个专投AI项目的投资人，他说你这个BP里如果提到AI这个词的话，需要证明整个商业逻辑没有AI也是成立的。所以我觉得还是要回到人本质的需求，以及企业本质提供的价值是什么？然后再利用AI在垂直细分领域做数据沉淀、把本质价值放大。 换句话说，用户需要知道你是通过AI洞察的吗？今天学术上有个词叫“算法厌恶”，病人虽然理性上可能知道AI的诊断结果掌握的信息更多、更准确，但他最后总是希望有一个专家。 主持人：那品牌应该如何梳理构建AI营销体系这件事儿？是单点的去变，还是说体系化的建立AI品牌，然后去融入AI讲故事？ 潘飞：其实我认为技术并不是企业的灵魂，灵魂还是在于品牌的建设上，品牌要传达给消费者什么样的信息、让他们获得什么样的体验，这个第一性原理是没法丢给AI去创造的。应该把过去传统的50%-70%的经验放掉的同时，留下那些最纯粹的东西，再加上AI技术的加持。 今天AI在高质量的洞察和捕捉人心的能力上，就是懂你的这件事情上，已经做的非常好了。如果加上多模态的内容生成能力、沉浸式的交互能力，让这条工作流形成闭环，同时数据都沉淀在私有化平台上，让AI可以二次学习，变得越来越懂你的时候，整个品牌管理的逻辑、消费者管理的逻辑、CRM的逻辑、售后电商的逻辑都将发生根本性的和颠覆性的改变。 但今天这个时代还没有到来，我们只是在其中的一环或者一个部分，虽然这种可能性的趋势非常明显。 主持人：但私有化部署不光是存储，还有计算能力的集群、云边端的调用，这些能力不是说一下子就能建起来的，而是要逐步建立的，如果等这些基础设施已经建好了以后，再去谈品牌的AI化，会不会已经晚了？ 潘飞：我觉得一定不晚。因为AI解决的是技术和数据平权，技术不是一个障碍，最大的障碍是一把手的认知，这个认知解决了什么时间都不晚。我打个简单的比喻，数据越多，在AI时代不一定就越work，也可能是需要梳理的代价会更高，而从零开始用AI的范式去构建，随着技术的迭代反而可能会更容易。 我们曾经花了很长时间去讨论要不要去构建策略框架的数字沉淀、让它自动的有所谓的策略的推理能力。后来我们放弃了，因为每个客户的要求都不一样，而且出来的结果也只是一个最高五六十分的水平。但是如果我们做了这件事，一个deepseek推理模型的跃进就把我们拍到了沙滩上，因为它的推理足够强大，对我们这个行业足够用了，而且他总结的会非常的好。 主持人：听起来AI时代的营销，还是要回到品牌的“因”上，那企业应该怎么适应这个技术环境，来重新做品牌的叙事？ 潘飞：首先智能体系也许会出现智能体以外的、更新的方式出现，因此不要被技术概念所牵引，而要被企业的方向所牵引。未来有可能会发生巨大变化的趋势我认为有以下几个：一是品牌的信息投给谁看。假设未来每个人都有自己非常沉浸式的智能体，就像现在的手机一样，那品牌营销的信息传递不一定把人作为第一优先级，而是给他的智能体。 二是品牌的叙事逻辑发生变化。未来一定会出现更加沉浸式的实时交互模式，比如今天的chatbot对话模式中，你在和deepseek对话的过程中，它会实时出现你想要的内容，更懂你，更符合你的当下。 三是搜索的逻辑会被颠覆。移动互联网时代的算法推荐、人群标签定位推荐造成的信息茧房会失效，当智能体或者AI对话框成为人们获取知识的主要来源时，全新的搜索引擎模式会带来新的交易行为，品牌的广告逻辑也会随之改变。 王雅瑾：我还是强调内容，在终端产品差异化越来越小的基础上，内容就是创造品牌差异化的机会。所以如果只追技术，没有形成可沉淀的东西，在AI时代的差距会越拉越大。因为过去构建面向C端用户洞察的系统的打造成本较高，但AI的出现让所有企业在用户洞察环节上，站在了新的起跑线上。 AI智能体该怎么用？ 主持人：刚刚说的是站在未来的角度来看这个智能体，但现在很多智能体已经对人类的工作有了很直接的取代作用，智能体经济已经切切实实的发生了，那作为企业来说，哪怕是传统企业，是不是也要面临着智能体的重塑？ 潘飞：是的，因为大模型是AI的基础，在这个基座之上，智能体是一个很好的延伸，延伸到了企业的很多场景。当很多企业没有条件、没有实力去做所谓的AI范式重构时，智能体是一个很好的选择，它很好的解决了业务场景端到端的问题。这也是为什么今天智能体这么的火爆。 从个体的角度来讲，如果企业或者员工不知道怎么拥抱AI的时候，自己创建一个智能体是一个很好的拥抱AI的实践方式、试错的方式，而且试错成本没有很高。 但我觉得每个企业是不是建自己的智能体不是那么重要，智能体它只是一个表现方式。我是建议企业尽早开始按照AI的方式去构建自己的知识库、数据库。有能力的情况下部署私有化，公司模型也好，行业模型也好，或者业务场景也好，然后去重构自己的工作流，再加上现在的智能体的模式，这几种结合在一起才会真正成为所谓的智能体。因为智能体最重要的不是体，是智能。而决定智能的是我说的前面那几个。 蓝标建了100多个智能体，提效是非常明显的，但其实我现在没有特别关注提效，我更关注的是这个智能体准确吗？首先有没有差异化，第二它做的事情和人相比怎么样，第三是端到端的流程里，人工的比例还高不高。因为有很多所谓的伪AI，它还是需要人去链接每一个环节。 主持人：那如果一个企业想部署智能体的话，您有什么建议？是否最好是从底层去部署原生的智能体？ 潘飞：是的，但我更关注是否是垂直的智能体，一定是垂直化的才有比较大的价值。 AI时代实现差异化的前提是能构建起自己垂直场景数据的差异化，有了垂直场景沉淀数据的差异化，才能在AI时代有差异，否则就只是建立在提问方式和对大模型的调用方式不一样，会越来越趋同。 但无论是高级别的构建在自己AI原生工作流上的知识库，还是利用市场上的建立低级别的智能体，都先动起来。 主持人：那智能体所谓的交付结果的调用，能帮企业解决营销的闭环吗？毕竟企业内部经常面临的挑战是，花这么多钱去传播，效果怎么样？ 潘飞：真正的AI营销的闭环不仅仅是智能体的闭环，是我刚刚谈到的源头高质量的对于人的多面的洞察，基于这种洞察实时生成内容，再基于他的内容匹配他想要的内容、商品，当这些闭环完全在一起、不断的调优，同时机器再进行学习，这才是真正的AI原生的营销，而且更高阶，更同频。 智能体只是一个交互的端到端的一个重要载体——智能体包含在AI营销里边，但是AI的智能体不等于AI营销。 主持人：所以您不认为智能体会成为调用流量的入口？ 潘飞：看到了入口的价值，但是不确定它是唯一的入口或者是最重要的入口。我认为今天这个AI时代还没有到说这就是我的入口的时候。就像互联网时代的H5，当时H5很快就消失了。我还是觉得智能体背后的AI第一性原理更重要，就是我上述提到的可沉淀的知识库，可改造的工作流，可端到端的场景…… “入口”我今天依然还是画一个问号，未来的可穿戴设备、虚实交互的设备、智能眼镜，到底往哪个方向去进化，它和手机到底什么关系，我们还是一个问号。 主持人：那AI或者是智能体能不能解决营销的ROI问题？也就是企业花预算时经常说的，要结果？ 王雅瑾：我觉得大家对品牌有深深的误解，品牌不等于品牌广告。建立起一个强品牌，它一定是为公司省钱的。 潘飞：我有一个特别相反的观点，我觉得ROI时代害了营销，它让营销这个行业走向了价值弱化，人才密度弱化。我不能说他是元凶，但是极致的追求ROI就像我们现在追求极致的性价比一样，它让很多东西失去了原有的味道和底色。移动互联网时代所谓的这些ROI模式，今天已经讲不下去了，每一个高ROI背后的平台有几个能解释清楚ROI和背后用户购买行为？ 智能体我只能说看到了有可能解决这个问题。但我认为它太小了，因为回到我说的源头，就是今天AI对营销的重构，它的源头是来自于从消费者的洞察上、从内容生成逻辑上、从实时交互模式上就本质的改变了。而智能体可能是长在洞察或某个环节，只不过今天我们看到了它在端到端上存在巨大的可用、可看、可调用的价值。 企业为何做不好AI？ 主持人：在两位接触企业当中，现在愿意在AI驱动下去调整自己的战略和组织架构的企业多吗？ 潘飞：七成左右的企业有意愿，但更多的还是在工具层面来去做，没触及到垂直场景的构建或改变工作流程；两三成左右的公司把数字化和AI的基建连在一起，但还没有改造流程去做这件事儿。只有非常小部分企业走向了组织变革、并在流程上用AI的方式做了全身的立体改造和AI商业模式上的创新。 主持人：最大的需求点和痛点在哪儿？ 潘飞：痛点在于，战略的选择。转型AI的过程当中，一定伴随资源的浪费、人员的浪费，这是AI发展的阶段性使然。当A和B同样重要、都要付出代价的时候，一把手是否愿意决然而然的相信去付出这个代价？短期的生存利润和长期怎么衡量，最终也决定了战略的问题。 关键在于有没有试错和创新的定力。因为AI转型不是传统数字化企业建设的理念，做完了就能等着智能涌现，那还是工业革命时代或者互联网时代的企业决策模式。AI时代真正好的投入也许就是那些举证式的创新，所以认知很重要。 说到底，一把手很关键。CTO们越焦虑，这个企业越不行。 王雅瑾：今天在AI时代下，大家不会变得越来越有学习能力和知识。相反大部分人的鸿沟在变得更大，学习能力在变得更弱。因为动力没有那么足了，知识太容易获取，认知的鸿沟会越来越大，企业组织的学习能力也一样。所以最难的是先去试错、练肌肉的这个过程。 主持人：那CTO和一把手怎么才能拉齐认知？ 潘飞：我觉得取决于几个样本。第一是整个行业的AI生态的涌现，2023年时美国领先，2024年时我们在整个AI的生态和软环境上已经完全建立起来了。第二是需要行业或者社会涌现头部标杆型的企业，后面才会有企业做跟随。第三是沿着行业原有的技术路径，真的卷不动了。价格战、ROI战也会给营销行业拥抱新范式的可能性。 主持人：站在当下，对未来AI对企业的影响有什么预判？ 潘飞：这一波AI的爆发对大企业天然不友好。因为过去的行之有效的OKR和KPI，是一个组织的核心部分，因此大企业转向AI重构流程的成本会更重。今天一个个体或者一个初创型公司，原生的去用deepseek、Claude，可能变革效率更高。

郭如意 凤凰网科技讯 北京时间6月16日，一笔传了近一周的重磅交易终于落地。上周，马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)旗下Meta正式投资AI数据标注独角兽公司Scale AI，并将Scale联合创始人兼CEO汪滔(Alexandr Wang)招致麾下，让其领导超级智能实验室。 Meta确认投资Scale，但没有披露细节。不过彭博社援引知情人士的消息称，Meta向Scale投资了143亿美元(约合1025亿元人民币)，获得了49%的股份。Scale称，这笔投资对公司的估值超过290亿美元。 这笔交易让Scale投资者赚得钵满盆满，其中最大赢家是硅谷老牌风投公司Accel。将近十年前，Accel就率先投资了Scale，当时Scale CEO汪滔只是个十几岁的少年。知情人士称，Accel预计将因为这笔交易获得超25亿美元的投资收益。 躺赢的华裔女富豪 说起Accel的投资，就不得不提到Scale的另外一位创始人郭如意(Lucy Guo，又称郭露西)。 郭如意是一位美国华裔企业家，从小就开始学习编程。十几岁时，她为Neopets开发机器人程序，并出售游戏内的资产来获利。2016年，21岁的郭如意与汪滔一同创办了Scale，她负责公司的运营和产品设计团队。汪滔则担任CEO。 23岁的郭如意与汪滔 汪滔在2021年的一次采访中谈到了Accel投资Scale的往事。当时，郭如意已是一位获得蒂尔奖学金的创业者，她从卡内基梅隆大学辍学投身科技行业。汪滔那时19岁。两人如朝圣般前往了Accel位于硅谷沙丘路的办公室。 知情人士称，在听完郭如意和汪滔的推介后，Accel领投了Scale的A轮融资，对该公司的估值为1500万美元，并获得25%股份。Accel的股份在Scale后续融资中有所稀释，目前持股约为18.5%，累计投资总额约为3.5亿美元。 2018年，郭如意和汪滔同时登上了福布斯“30位30岁以下创业者”榜单。就在同一年，两人因公司运营方式产生分歧。据科技网站The Information报道，汪滔解雇了郭如意。 “我们之间存在意见分歧，但我为Scale所取得的成就感到自豪。”郭如意在一份声明中称。 在离开Scale后，郭如意明智地保留了自己在该公司的大部分持股，同时继续投身于自己的下一家创业项目。《福布斯》称，她仍持有接近5%的Scale股份，价值近12亿美元。再加上她的其他资产，包括在她第二家创业公司Passes中的持股，她的净资产约为12.5亿美元。在30岁时，她超越美国歌星泰勒·斯威夫特(Taylor Swift)成为世界上最年轻的白手起家的女亿万富翁。 而且，郭如意是全球仅有的六位40岁以下白手起家的女性亿万富豪之一。她也是唯一一位主要财富来自一家多年前就已离开的公司的女性。 穿希音、点外卖 尽管已跻身亿万富翁行列，但郭如意并没有过上挥霍无度、奢华的生活。 “我不喜欢浪费钱。”她在接受《财富》采访时说。 郭如意 当然，有时候郭如意也会稍微犒赏一下自己：比如如果需要忍受16小时的长途飞行，她会选择商务舱。她的衣橱里也确实有几件设计师品牌的礼服，以备不时之需。 “但就日常生活而言，我的助理开着一辆很旧的本田思域送我出行。我一点都不在意，”她说，“我穿的东西不是免费的，就是从希音买的……有些质量可能不怎么样，但总有那么一两件特别合适的，我就天天穿。我现在还真的会在Uber外卖上找买一送一的优惠。” 郭如意目前是创作者社区平台Passes的创始人兼CEO。她说，有一句话能够完美地概括她的处世方式：“装穷，才能一直富有。” 亿万富翁无需炫耀 正是因为自己早早积累了巨额财富，郭如意不再觉得自己需要靠一块百达翡丽手表或一个爱马仕Birkin包来装笔记本电脑，来证明自己的财富。她说，那才是“百万富翁”会做的事。 “你看到那些会花钱买名牌衣服、豪车的人，他们通常其实只是百万富翁，”郭如意解释道，“由于他们身边的朋友都是千万富翁或者亿万富翁，他们会有点不安，所以想通过炫耀来向别人展示：‘看，我也很成功’。” “但我没有向任何人炫耀，对吧？”她表示。 郭如意与盖茨 尽管其他超级富豪也在宣传他们的“低调奢华”生活方式，但在郭如意看来，自己是为数不多真正“抠门”的人。 “我觉得大家都想融入社会。特别是在美国，这里确实存在一种‘我们讨厌亿万富豪’的情绪。所以很多人会想表达：看，我不是你想象中的那种典型亿万富翁，我很节俭。”她解释道。 “但我不是为了告诉别人‘我不像其他亿万富翁’才这么说，”郭如意补充道，“我完全承认，我以前也有过那种不安的时候，会大肆花钱，因为我觉得自己必须表现点什么。” 郭如意指出，那些真的不怎么花钱的富豪不是为了“接地气”，而是像她一样，经历过“炫富期”后最终悟出了一个道理。 “为什么我要把钱浪费在根本不重要的东西上？”她表示。(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”。

宝马在电动汽车时代的策略，总让人有种「智能当道时代的驾控异类」的感觉。 在别家都在研究辅助驾驶、零重力座椅、光毯大灯之类的智能化舒适性配置的时候，宝马的宣传重点却是「纯粹驾驶乐趣」。 BMW iX3试装车全速通过赛道长弯时，车身精准地沿着理想线循迹行进，车尾稳定而灵动，……，在车辆压过湿滑弯道时，根据轮胎摩擦力自动分配前后轴上的动力输出及动能回收，像轨道车般紧咬劈弯路线。 你能从字里行间感受到宝马这帮人的热情，他们确实认可「车是用来开的」理念，也希望能够在纯电车型上带给你一些「驾驶乐趣」。 令人兴奋的是，宝马画的这个「饼」我们很快就能吃到了。 基于 Neue Klasse 平台的新时代 iX3 将在 9 月的慕尼黑车展上亮相，它的国产版本也已经完成了极寒测试，预计将在 26 年年初在沈阳工厂正式投产。 纯电也有宝马魂 让宝马在新时代也有底气坚持「纯粹驾驶乐趣」的是 Neue Klasse 平台。 该平台的概念车曾在上海车展上有过一次小小的出圈——当四电机系统加上高达 18000 牛米的扭矩，让这台车轻松冲上了 54° 的陡坡。 作为量产车型的 iX3 虽然没法做到这么恐怖，但它的双电机四轮驱动版本也将可以输出 402 匹马力和 600 牛米扭矩， 并在不到 5 秒的时间内完成零百加速。 支持这一速度的是宝马的第六代电动传统系统，这一系采用了 800V 的电气架构，在性能和操控方面都有了进步，同时它也为新 iX3 提供了四种驾驶模式：个性、运动、高效和静音。在个性模式下，驾驶者可以自定义车辆的传动系统、转向系统和动能回收设置。 所有的这些系统都有宝马新的中央控制器「Heart of Joy」来管理，在统一管理模式下，各个系统之间的通讯延迟被控制到了毫秒级。 宝马的一位高级工程师解释说，「Heart of Joy」将电动机的强大功率和扭矩、使车辆减速和制动的能力以及可变的动力源有机的结合在了一起，98% 的制动力将由能量回收提供，只有在急停时才需要物理制动。宝马为此提供了一个「B 档」模式，它将提供更加强劲的减速效果，能驾驶者能够实现单踏板驾驶。 也不必担心你会在新的 iX3 遇到国内网约车上「强动能回收」的晕车感受，宝马特意对车辆走走停停时的「拖拽感」做了优化，在一整套高度集成的底盘、动力系统和车身控制算法的配合下，车辆可以在1毫秒内感知驾驶者的意图，不仅能减少能量损耗和刹车件磨损，也能让乘员彻底告别「点头式顿挫」。 同时在高速场景下，新宝马 iX3 能够在前后50:50均匀轴荷比以及「Heart of Joy」的配合下，实现更好的车身控制能力，在车辆经过湿滑弯道等场景下，系统可以根据轮胎摩擦力自动分配前后轴上的动力输出及动能回收，让整个车身维持较强的稳定性和信赖感。 新世代的宝马 iX3 在续航和补能效率上也有了提升，新车采用了 800V 的电气架构，并使用了通过新工艺制造的圆柱电池组，宝马声称新车在 WLTP 工况下的续航里程约为 800 公里，充电速度也提升到了 400kW，在 10 分钟内可增加约 350 公里续航。 宝马也用「天际屏」 新的全景 iDRIVE 人机交互也确认将在 iX3 上首发搭载。 这是一套蕴含了大量人体工程学和人因研究的人机交互解决方案，其核心理念是让合适的信息，以合适的界面，在合适的时间出现，尽量不干扰驾驶。 它包含四个部分： – BMW 全景视域桥 – 中央信息显示屏 – 3D 视域前景显示 – 全新多功能方向盘 用更通俗易懂更容易理解的方式解释就是，「天际屏」「中控大屏」「AR-HUD」和「多功能方向盘」。 其中最显眼的还是那个不规则的「中控大屏」。 宝马之前介绍过这个中央信息显示屏的设计理念： – 以平行四边形形状向驾驶侧靠拢，并进行了不规则的切割。 – 屏幕向驾驶侧倾斜 17.5°，针对驾驶员视线进行了优化，并尽量缩短方向盘到显示屏的距离。 – 中央信息显示屏带矩阵背光，保证了屏幕内容在任何光线下的可见度。 总结一下，宝马主要还是希望能够尽可能少的分散驾驶员的注意力从而保证驾驶安全。 内饰的其他部分目前还没有太多的信息，不过由于新的 iX3 采用了新平台，地板中间不再有隆起，所以新车的内部以及后备厢空间将会比现有的燃油版本来的更大。 3 系车型一直是宝马销量的绝对主力，但是宝马这一代的 X3 在外观造型设计上似乎没那么讨喜，月销量只有 4000 辆左右，远远落后于奔驰 GLC 和奥迪 Q5。 根据一些谍照和爆料，新的 iX3 将舍弃现款 X3 那种巨大个性的垂直「双肾」格栅，恢复到了类似上世纪 BMW 2000 轿车的小格栅设计，其车身侧面则将和现款 X3 相似，拥有较大倾斜度的挡风玻璃、齐平门把手以及标志性的「霍夫迈斯特弯角」。 ▲BMW 2000CS 一辆拥有漂亮外观、极致操控、全新内饰以及超长续航的新 iX3能让宝马甩掉「杂牌电动车」的标签嘛？ 确实值得期待一下。 ▲现款宝马 X3 长轴距版

IT之家 6 月 14 日消息，科技媒体 WinBuzzer 昨日（6 月 13 日）发布博文，报道称微软更新推出 Visual Studio Code 1.101 版本更新，重点集成 Model Context Protocol（MCP）协议，标志着其朝着“AI 编辑器”迈出关键一步。 新版微软 VS Code 通过集成 MCP 协议，GitHub Copilot 不再局限于聊天建议，而是转型为真正的编程智能体，能直接与开发者工具交互，安全访问 GitHub 的 issues、pull requests 和代码文件等实时数据。 这种能力让 Copilot 能像团队成员一样，自主完成任务，彻底改变开发者日常工作方式。GitHub 同步推出的 Remote GitHub MCP Server 进一步降低使用门槛，无需本地安装即可享受自动更新。 IT之家注：MCP 是一种开放标准，由 Anthropic 于 2024 年末首次提出，旨在统一 AI 模型与外部工具的交互方式。类似 Language Server Protocol (LSP) 的设计理念，MCP 被 Anthropic 比喻为“AI 应用的 USB-C 接口”，强调其通用性和互操作性。 VS Code 1.101 原生支持 MCP，开发者可通过兼容服务器将工具接入 AI 聊天功能。官方文档还确认，此次更新支持认证 MCP 服务器，确保 AI 在安全环境下代表用户操作。 借助 MCP 支持，GitHub Copilot 从“编程助手”进化到“编程智能体”。开发者可在编辑器内直接将任务分配给 Copilot，并实时追踪进度。 据 GitHub 功能页面介绍，Copilot 能创建隔离开发环境、克隆代码库、分析代码并提交草案拉取请求。GitHub 首席执行官托马斯・多姆克（Thomas Dohmke）表示：“看着智能体实时完成计划，就像在观察队友工作，只是这位队友从不分心。”