EN
中文
注册 / 登录
产品分类:
加载中...
头条分类:
加载中...
中企在泰国如何重建“永康模式”
张林伟(化名)站在刚装好设备的厂房里,已经等了两个星期。 这位来自永康的保温杯配件企业老板,设备从国内运来,安装调试完毕,工人也招好了,就等泰国政府来验厂、颁发生产许可证。 “泰国政府的效率,真的让人着急。”张林伟一边抱怨,一边又对未来保持乐观,“但还是要来,这里有机会。” 这个“机会”,不只是张林伟看到的。 过去8个月,泰国罗勇府的工业用地价格涨了50%,知名工业园的土地被抢购一空。翻译成了抢手职业,工资翻了一倍——原因是中国企业蜂拥而至。 但他们来这里,不是为了更低的成本。 说实话,刚来这里的时候综合生产成本会比国内高20-30%。泰国用工虽然便宜,但因为刚开始不熟悉,效率不如国内;就连物流有时候都让人头疼,司机下班前安排的活,能拖到第二天就拖到第二天。 那为什么还要来? 答案藏在一个细节里。 在罗勇府、春武里一带,1小时车程内,你能找到保温杯生产所需的所有配件供应商。从不锈钢钢材分卷、冲压、拉伸件、塑粉、胶圈、塑件,到最后的包装印刷——一条完整的保温杯产业链,正在泰国重建。 显然,目前的这种高成本是阶段性的。 随着越来越多上下游企业落地、本地供应链逐步完善、产业工人技能提升,规模效应将快速显现,未来一两年内,泰国的综合制造成本有望显著回落,甚至具备长期竞争力。 更重要的是,泰国本身并非“产业荒漠”。 作为东南亚制造业重镇,泰国拥有扎实的工业基础:成熟的工业园区、稳定的电力与基础设施、大量经过培训的产业工人,以及覆盖汽车、电子、家电等多个领域的完整配套体系。 唯一缺失的,正是保温杯这一细分产业。 正因如此,中国杯壶企业不是从零开始“开荒”,而是将一个成熟的产业集群“嫁接”到已有土壤上——这大大降低了系统性风险。 财经无忌近期在泰国实地走访了当地数10家中资企业,和你聊聊这场“整链出海”实验的真实图景。 1、一条产业链的复制 这场出海,本质上是“新增”而非“替代”。 永康作为全球最大保温杯的产地,国内市场依然庞大且不可替代。 企业赴泰布局,主要是为了贴近终端客户、规避贸易壁垒、服务全球订单,并不会导致永康本地产能流失或产业空心化。 相反,两地将形成“中国研发+高端制造+泰国规模化出口”的双轮驱动格局。 张林伟去年开始谋划出海泰国。今年四五月份实地考察,最后在距离哈尔斯新厂不到半小时车程的地方,租下了这个厂房。 张林伟的企业是专业做保温杯拉伸件的,在永康给哈尔斯供货多年。当哈尔斯决定在泰国建新工厂时,张林伟也开始考虑跟过来。 “哈尔斯是我们的大客户,他们在泰国的产能起来了,我们不跟过来,供应链就断了。而且哈尔斯在泰国已经运行了几年,有经验,我们跟着他们走,心里有底。” 在罗勇府、春武里一带,像张林伟这样跟着龙头企业来泰国的供应链企业,已经有近10家。它们几乎覆盖了保温杯生产的所有环节:做塑粉和胶圈的、做包装的、做冲压的……从不锈钢钢材分卷到包装印刷,一条完整的产业链正在重建。 哈尔斯是中国杯壶行业第一家在海外布局产能的中国企业。2023年,泰国一期工厂投产,产能550万只;2025年,二期工厂建成投产,产能2450万只。两期合计,泰国设计产能达到3000万只。 除了哈尔斯,嘉益、同富等龙头企业也在布局东南亚。嘉益在越南建设工厂,同富也在泰国建设工厂。 这些龙头企业的出海,带动了整个永康杯壶产业链的全球化布局。 身处国际头部杯壶品牌核心供应链,2024年哈尔斯前五大客户贡献69.8%营收,印证全球高端市场对哈尔斯研发与制造能力的高度信赖。 当龙头企业在泰国站稳脚跟,供应链企业看到了机会。 “龙头企业在泰国已经运行了几年,他们踩过的坑、积累的经验,都可以给我们参考。而且他们的订单在那里,我们跟过来,至少有稳定的业务。” 显然,链主企业不只是自己出海,还带动了整条产业链一起走出去。 2、抱团取暖的智慧 供应链企业愿意跟着龙头企业出海,说白了,就是跟着“大哥”走,心里踏实。 出海对中小企业来说,风险很大。语言不通、法律不熟、文化不同,每一个环节都可能出问题。但跟着龙头企业走,风险就小得多。像哈尔斯在泰国已经运行了几年,从选址、建厂、招工、管理,到与当地政府打交道,都积累了经验。 更重要的是,龙头企业的订单提供了稳定的业务来源。 哈尔斯泰国工厂的上千万只产能,需要大量的配套供应。拉伸件、塑粉、胶圈、塑件、包装———每一个环节都需要本地化供应商。 当然,国内的竞争环境也是一个推动因素。 永康是“中国五金之都”,保温杯产业高度集中,300多家企业同质化竞争严重,价格战成为常态。出海泰国,虽然阶段性成本承压,但竞争没那么激烈,而且有机会拓展更大的国际市场。 但即便如此,出海仍然充满挑战。 于是,他们想出了一个办法:抱团取暖。几家企业共同租一个厂区,甚至两三家企业共同投资成立公司。 “我们几家企业在永康就是邻居,到了泰国还是邻居。有什么问题大家一起商量,总比一个人扛着强。” 这种抱团,本质上是永康产业集群的延续。 值得注意的是,和汽车、家电等产业的出海不同,由于汽车、家电在泰国本来就有产业基础,而保温杯在海外,虽然日本品牌在泰国曼谷附近有部分生产布局,但仍然没有太多的产业基础,几乎所有的生产环节都要从国内复制过来。 这意味着,来泰国的这些企业,必须重建一个完整的产业生态。 而这个生态的核心,就是龙头企业。 3、适应的代价 但“海外永康”的形成,并不容易。 来到泰国的中国企业,很快就发现了一个现实:这里的初始综合生产成本,比国内高20-30%。 泰国工人的薪酬确实比中国便宜,但新产业的效率需要适应期。 在国内,一个熟练工人一天能完成的工作量,在泰国初期可能需要两个工人。而且泰国工人加班意愿普遍不强,当地实行的是固定薪酬制度,不存在“多劳多得”的计件工资。 物流有时也让人捉摸不定。中企管理者们都碰到过有司机对下班前安排的工作,拖延到第二天去完成也不会有什么抱歉的情况。 更让企业头疼的,是现阶段泰国产业工人的流动性。 因为大量中资企业的到来,导致泰国工人近期流动非常频繁,更有甚者出现过有工厂给了更高一点的工资,他们就会马上跳槽。“我们刚培训好一批工人,结果隔壁工厂工资高了500泰铢,有人就走了。” 那么,为什么还要坚持? 首先,是客户的明确要求。美国保温杯进口中,中国占比常年高达95%。国际品牌客户在贸易摩擦后对供应链产生担心,主动要求供应商进行多国布局。对于客户集中度高的OEM企业来说,不响应客户需求,就可能失去最重要的业务。 其次,是主动抓住市场机会。泰国是RCEP成员国,在泰国生产的产品可以享受区域内的关税优惠。而且在泰国建厂,企业可以引进更先进的设备、更高的自动化水平。 更深层的逻辑,是供应链本地化带来的战略确定性。 随着产业链的完善,泰国本地的成本会逐步优化。初始成本高,是因为产业链还不完整。但随着越来越多的供应链企业来到泰国,本地化采购的比例会越来越高,物流成本会降低,供应链效率会提升。 “现在是阵痛期。”一位企业老板说,“但我们相信,随着产业链的成熟,泰国的成本会到一个合理的水平,各项综合成本预计可以比国内低。” 4、从OEM业务到本地化的跃迁 龙头企业在泰国的建厂,也并非一帆风顺。 哈尔斯一期工厂的选址和投产,正好赶上口罩期,前期派驻泰国的员工承受了非常大的外部压力————但这些开拓者还是坚持了下来。到了二期工厂,企业经验已经丰富了很多,同时二期工厂的自动化程度,也是行业内最先进的。 但即便如此,泰国员工和国内熟练产业工人仍然存在较大差距。 新任负责人想出了一个办法:让泰国员工去中国学习。 这个“学习”,不是真的要让泰国工人掌握什么高深的技术,而是让他们感受中国工人的高效。 当这些泰国员工回到泰国后,管理人员会安排一个座谈会,请他们聊聊感受。通过这样的方式,潜移默化地让泰国工人“动”起来。 效果很明显,参加过学习的员工,工作效率平均提升了至少20%。 同时,也加强了流程管理,把岗位要求进一步细化,把工作流程进一步标准化。通过这些管理创新,泰国工厂的效率在逐步提升。到今年四季度,哈尔斯厂区人工最多的包装工序效率,已经可以和国内拉平,有时甚至表现更好。 更重要的是,龙头企业在泰国积累了宝贵的管理经验。当供应链企业来到泰国时,这些经验可以分享给他们:怎么招工、怎么培训、怎么管理、怎么和当地政府打交道。 这些看似琐碎的事情,都是真金白银换来的经验。 而这些经验的积累,自然带来了一个关键的变化——供应链的本地化。 在哈尔斯刚到泰国的时候,几乎所有的配件都要从中国进口。物流周期长、成本高、风险大。但现在,随着供应链企业的到来,可以实现本地化采购。拉伸件、塑粉、胶圈、包装——这些关键配件、辅材,也都可以在1小时车程内找到供应商。 这种供应链确定性的提高,让企业不用再担心国际物流的延误、海关的检查、汇率的波动。响应速度也大大加快。 在国内,永康的保温杯产业之所以有竞争力,很大程度上是因为“快”:从设计到打样到量产,整个周期可以压缩到极致。现在,这种“快”也可以在泰国实现。 更重要的是,供应链本地化带来了海外业务的增长空间。 比如哈尔斯的主要客户均不同程度表达多国采购期望。泰国工厂的建立,让企业有能力承接更多的海外订单。 值得注意的是,泰国工厂不是为了转移国内订单,而是为了获得新的海外业务。国内原本的海外订单还将继续生产,泰国工厂承接的是增量订单。 企业不是在做减法,而是在做加法——国内产能服务原有客户,泰国产能开拓新的市场空间。 而且,泰国工厂的建立,也为自营品牌打开了新的想象空间。 以哈尔斯为例,在东南亚市场,公司可以利用泰国工厂的产能,推广自己的品牌。而通过在泰国的运营,积累了海外市场的经验,这对企业的全球化战略至关重要。 从OEM业务到品牌,从中国到全球,龙头企业正在完成一次跃迁。这次跃迁的基础,就是供应链的本地化。 5、尾声 回到开篇的问题:有这么多难题,为什么还要来泰国? 答案已经很清楚了。不是为了简单的出海,而是为了在全球供应链重构中占据主动。 从OEM到品牌,从中国到全球,龙头企业和它们的供应链伙伴们,正在完成一次艰难但必要的进化。 在永康,保温杯产业用几十年时间,建立了一个高效的产业集群。1小时车程内,你能找到所有需要的配件;一个电话,供应商就能送货上门;一个想法,几天就能变成样品。 但现在,这个奇迹正在泰国重演——虽然过程充满挑战,但这些挑战,都是成长的代价。 哈尔斯、嘉益、同富,这些龙头企业,就是先行者。它们不只是自己出海,还带动了整条产业链一起走出去。这种“整链出海”的模式,是中国制造出海的一个新样本。 中国制造的竞争力,不只是低成本,更是产业集群的协同效率;不只是单个企业的能力,更是整个生态系统的力量。 在罗勇府、春武里一带,一个“海外永康”正在形成。张林伟还在等他的生产许可证,但他已经不那么焦虑了。因为他知道,龙头企业在这里,整条产业链在这里。 “虽然现在有困难,但我们相信,这里有未来。”张林伟说。 这句话,或许可以代表所有来到泰国的中国企业的心声。
AI教父警告:盖茨马斯克判断正确 数百万劳动者将被时代抛弃
快科技12月5日消息,据《财富》报道,被誉为“AI教父”的杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)近期公开表态,认同比尔·盖茨与埃隆·马斯克对AI重塑工作场景的判断,并警告AI的迅猛发展可能导致大规模失业,使数百万劳动者面临被时代淘汰的风险。 辛顿指出,当前科技巨头正投入万亿美元巨资押注AI技术,其核心逻辑在于利用成本远低于人力的AI来替代人类劳动。 他坦言,尽管AI的发展会催生一些新兴职业,但这些新岗位的数量将远远无法弥补被自动化技术淘汰的传统岗位。 不过,辛顿也强调,AI的长远未来充满不确定性。“我们或许能看清未来一两年的发展趋势,但对于十年后的景象,我们几乎无从知晓。” 有报告显示,美国劳动力市场中近1亿个工作岗位面临被自动化取代的风险,影响范围不仅覆盖快餐、客服等蓝领领域,更波及会计、软件开发等传统意义上的白领职业。 值得注意的是,当前AI行业的繁荣背后并非全无隐忧。《财富》的报道同时指出,支撑AI发展的成本极其高昂。 以行业领头羊OpenAI为例,汇丰银行的估算显示,该公司可能需要超过2070亿美元的资金来维持其发展势头,并预计其在2030年之前都难以实现盈利。 资料显示,杰弗里·辛顿(1947年12月6日出生于英国温布尔登)是人工智能领域的泰斗级人物。他是2018年图灵奖得主,身兼英国皇家学会院士、加拿大皇家学会院士、美国国家科学院外籍院士等多项荣誉,并任多伦多大学名誉教授,并于2024年荣膺诺贝尔物理学奖。辛顿与杨立昆(Yann LeCun)、约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)被称为现代人工智能领域的三大奠基人。
“AI教母”李飞飞抨击AI宣传两极化:要么世界末日,要么乌托邦
李飞飞 凤凰网科技讯 北京时间12月5日,据《商业内幕》报道,“AI教母”李飞飞表示,目前关于AI的讨论过于极端化。 李飞飞在斯坦福大学的一场讲座于周四公开。她在演讲中表示:“我想说,我是当今AI领域最无聊的演讲者,因为AI威胁论与AI万能论观点的持有者都在夸大其词,这正是让她感到失望的地方。” “我们听到的都是些人类彻底灭绝、世界末日之类的论调,说什么AI会毁灭人类、机器将主宰世界,”她表示,“另一方面,也有人持‘完全乌托邦式’(过于理想化)的观点,说AI会带来‘后稀缺时代’(资源极为丰富)和‘无限生产力’。” 李飞飞是在斯坦福大学长期任职的计算机科学教授,以创建ImageNet数据集而闻名。去年,她联合创立了世界实验室公司,致力于开发能够感知、生成并与三维环境交互的AI模型。 她在斯坦福大学的讲座中表示,这种“极端言论”正充斥着技术讨论,并误导易受影响的人群。 “全世界的人,尤其是硅谷以外的人,需要听到事实,需要知道这项技术到底是什么,”她表示,“然而这类讨论、这种沟通方式、这种公众教育,还未达到我所期望的效果。” 除了李飞飞外,其他顶尖计算机科学家也在呼吁对AI及其社会影响力进行更平衡的宣传。 今年7月,谷歌大脑创始人吴恩达表示,他认为通用人工智能(AGI)被高估了。AGI指的是AI系统具备人类水平的认知能力,并能像人类一样学习和运用知识。各大领先AI公司的高管经常被问及他们认为AGI何时到来,以及这对人类工作者意味着什么。 “AGI一直被过度炒作,”吴恩达在Y Combinator的演讲中表示,“在很长一段时间内,仍会有许多事情是人类能做而AI无法做到的。” Meta前首席AI科学家杨立昆(Yann LeCun)曾表示,大语言模型虽然“令人惊叹”,但存在局限性。 他在去年的一次采访中说道:“它们并非通向所谓AGI的道路。我讨厌这个术语。它们确实有用,这毫无疑问,但它们不是通向人类水平智能的途径。” 上个月,杨立昆在领英上宣布,将结束在Meta的12年生涯,创办一家AI创业公司。(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”。
联想发布万全异构智算平台4.0 训练时间最高可缩短50%
凤凰网科技讯 12月5日,联想在北京举办“异构智算 本地引擎”2025产业联盟高峰论坛暨AI算力基础设施新品发布会。会上正式推出“联想AI工厂”解决方案,旨在帮助企业数据中心实现从传统算力中心向智能化AI工厂的转型。 同期发布的新品包括新一代高端大模型训练AI服务器——基于英特尔®至强®6处理器的联想问天WA8080a G5,以及全新升级的联想万全异构智算平台4.0。该平台在大模型预训练、后训练、推理及超智融合计算四大场景中实现性能提升,其中在部分训练场景中训练时间最高可缩短50%。 本次大会还联合多家产业伙伴发布了业内首个《信息技术 算力服务 高性能训推服务能力要求》标准验证成果。该标准旨在建立统一的训推服务能力评价体系,推动算力服务从“资源交付”向标准化“能力交付”演进。联想作为主编单位之一,参与了标准制定并率先完成相关验证。 联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽表示,当前AI正进入与行业深度耦合的新阶段,多元算力、芯片模型生态协同成为构建中国AI生态的重要力量。中国科学院院士陈润生指出,算力产业需从“可用”向“好用”进阶,推动形成自主强大的AI算力生态。 据介绍,联想将继续围绕“AI导向”与“本地化”战略,面向企业级AI基础设施需求,与合作伙伴共同推进产业智能化转型。
中美大模型“登月路”:谷歌与月之暗面的这一年
两年前,面对OpenAI的突袭,节节败退的谷歌内部拉响了“红色警报”。 为了应对这场可能动摇到谷歌根本业务——搜索的危机,谷歌作出了一个重大决定:2023年4月,谷歌将两个顶尖实验室Google Brain和DeepMind的成员抽调出来,组建新团队Google DeepMind。 新诞生的超级团队,将他们的赌注押在一个名为“Gemini”的项目上。 谷歌的命名有两重意义,它的直译为“双子座”,象征着谷歌内部两大顶级技术力量的合体。而在航天史上,Gemini也有着极为重要的意义——它是NASA著名登月计划之一“阿波罗计划”的关键铺垫。 “我立刻被这个名字吸引,因为训练大型语言模型的巨大努力与发射火箭的精神产生了某种深刻的共鸣。”谈到命名由来,DeepMind副总裁、Gemini联合技术负责人Oriol Vinyals说。 然而,现实的引力比火箭的推力更沉重。 Gemini计划刚成形时,是谷歌被质疑最猛烈的日子。被对手OpenAI卡点发布新模型,屡屡被后者抢走风头、Gemini 1.0的演示视频翻车、新模型性能优势不及对手。桩桩件件,让谷歌难以摆脱外界质疑的声音。 但科技行业的魅力在于,只要真的向技术投入,就总会有翻身的那一天。 两年后的今天,当Gemini 3横空出世,多项指标超过GPT-5.1,谷歌终于扬眉吐气。 最近,谷歌被曝出正在探索一项名为“moonshot”的登月计划,即在太空中建造人工智能数据中心,打造一系列配备谷歌人工智能芯片的太阳能卫星,这也是该公司为追赶 OpenAI 和其他竞争对手而采取的最新举措。 谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊也在采访中表示,为登月计划感到自豪。 AI 2.0时代的落地狂奔中,谷歌的故事是这一代AI公司的最佳缩影。不同于AI 1.0时代技术快速触及天花板,导致后期的比拼沦为卷落地、卷资金的规模战;AI 2.0时代的公司们,至今面对的头号任务依然是卷技术。 中美模型的竞争中,来自中国的月之暗面(Moonshot AI)很早也提出过自己的“登月计划”,如同杨植麟对公司的命名期待,深耕技术,注重“月球背面的探索”。 11月30日,美国NBC News报道,随着中国开源生态的崛起,以Kimi K2 Thinking模型为代表的中国顶尖模型,性能接近美国最优秀的水平。 这背后,是沉寂半年、卷土重来的月之暗面,也靠“登月计划”打的一场翻身仗。 今年下半年,月之暗面先后拿出了两个奠定地位的模型Kimi K2和Kimi K2 Thinking。前者作为非思考模型,在多个测试中拿到开源模型的SOTA;后者不仅能力大幅升级,还成为著名AI搜索Perplexity目前唯一接入的国产模型,同时被官宣的,正是刚刚屠榜的Gemini3 Pro。而上一个有此待遇的中国模型,是风光无限的DeepSeekR1。 在2025年交汇的两条“登月路线”,再度强调了技术红利对一家公司的重要性。 没有永久的王座,AI赛道频繁上演“逆袭” 科技商业史的宏大叙事中,从来没有永久的王座。 在“一天一变”的AI赛道,技术的迭代速度以周甚至以天为单位计算,“逆袭”和“被逆袭”的戏码几乎每天都在上演。 细数三年,我们经历了多个靠技术翻盘的时刻:OpenAI靠ChatGPT超越一众科技大厂、月之暗面凭借长文本捧红AI助手Kimi、再是Claude系列模型反杀OpenAI,靠编程一骑绝尘、DeepSeek出圈、以Kimi K2为代表的国产模型在海外走红,最近的Gemini系列翻盘。 旧王推翻新王的故事,正在OpenAI和谷歌的身上轮回。 据外媒The Information报道,本周,OpenAI CEO Sam Altman拉响红色警报。让这家AI独角兽警戒的对象,正是三年前对其同样启动红色警报的谷歌。 对于谷歌来说,2023到2024年是其最脆弱的时期。发布会上的事实性错误曾让市值一夜蒸发千亿;Gemini早期的演示视频被指责夸大宣传;每一次试图反击,似乎都会被OpenAI更惊艳的产品抢走风头。 复盘两年来的努力,Google CEOSundar Pichai一再强调全栈能力的重要性。 “在这个过程中,我们大幅加大了基础设施投资——数据中心、TPU、GPU 等等。接下来,就是如何确保我们能把 Gemini 整合进所有的产品里。”Pichai说,“你把框架拉远一点看,就会觉得极度振奋。因为当你采用全栈方法论时,每一层的创新会沿着整条链路向上传递。” 谷歌正式吹响反击的号角,始于2025年3月。 彼时,OpenAI惯用一种套路针对谷歌,即卡中其新模型的发布时间,提前一天发布自家产品。而这一次,谷歌“以其人之道还治其人之身”,把Gemini 2.5 Pro的发布提前到OpenAI产品发布的前一天。Gemini 2.5 Pro也不负众望,在多项指标上超过O3-mini,站上了最强模型的竞技场。 随后,谷歌如同打开了军火库,陆续掏出了惊艳业界的原生多模态模型VEO 3、图片编辑模型Nano Banana,一系列超越同期竞品表现的产品接踵而至。 最终, Gemini 3 成为那个引爆 OpenAI 的关键产品。从测试结果来看,这个新模型实现了对 GPT-5.1 的全面超越,在数学竞赛、推理、多模态等能力上超越了 Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5.1 。 无独有偶,这种剧情,也在月之暗面身上发生。 半年前,这家公司还处在舆论的风暴眼中。尽管Kimi曾凭借长文本脱颖而出,但随着DeepSeek横空出世的推理模型R1靠技术破圈,一个问题降临在所有AI创业公司身上——“为什么xx没有成为DeepSeek?” 在此之后,月之暗面沉寂了半年时间。 看到DeepSeek后,月之暗面创始人杨植麟在内部会议上给出了相当激进的决策:不再更新 K1系列模型,将公司核心资源押注算法和下一代模型K2的研发上。 对比谷歌,作为国内AI创企,月之暗面的处境相当严苛。没有数十年的数据积累,也没有可以和国内外巨头抗衡的资源,和海外AI创企动辄千亿美元的估值相比,月之暗面目前估值还不到40亿美元,这不仅是月之暗面一家的问题,更是国内大模型创业公司的共同困境。 利用有限的资源,月之暗面在半年后,也打了一个翻身仗。 先是今年7月Kimi K2模型发布,它是当时开源模型中少数能达到万亿参数的大模型,作为非思考模型,它在多项指标上拿下开源模型梯队的SOTA。 上个月,Kimi K2 Thinking模型正式上线时,在HLE、推理、Agent等维度上超越闭源模型GPT-5和Claude Sonnet 4.5,重新回到全球开源模型的榜首。 “这是另一个DeepSeek时刻吗?”Kimi K2 Thinking模型发布后,Hugging Face 联合创始人Thomas Wolf在X上这样评价。 模型背后,也看到月之暗面在基础技术上的追求。 比如全球首次在万亿级别的模型预训练中采用二阶优化器 Muon,官方表示,Kimi K2提升了训练稳定性和Token使用效率,在完成15.5T token平稳训练的同时,全程无Loss Spike(损失激增);推出下一代 Kimi Delta Attention 架构,通过混合线性注意力机制帮助提升模型的推理效果的同时,还能降低几倍的推理成本。 “你可能会认为我们选择Muon只是运气好,但是选择的背后是,有几十个优化器和架构没有通过考验。”在月之暗面发起的AMA(Ask Me Everything)活动上,团队给出了这样的回答。 谷歌和月之暗面,也只是AI进化的缩影。如今,AI行业远远未到逆袭的终点。 “当前环境是史上最激烈的竞争,唯一真正重要的是进步速度。”DeepMind CEO Demis Hassabis说。 AI 2.0时代,技术红利依然是关键 “逆袭”还是“被逆袭”,AI 2.0时代,大模型公司们的“长跑考试”还在继续,技术依然是引领企业的引擎。 这与上一轮AI浪潮有着本质的区别。回望2016年,当AlphaGo点燃AI 1.0时代时,技术泛化问题难以解决的情况下,行业快速触摸到了天花板。 以计算机视觉(CV)来说,当时业内面对的问题更加棘手,比如性能非常依赖大规模标注数据、技术泛化性差、实时处理的延迟问题等等。在技术瓶颈的情况下,拼资源、拼生态成了创业公司竞争的关键。 但AI 2.0时代完全不同。在生成式AI时代行业距离天花板尚且遥远,整个领域还有大量未解的问题。 在大语言模型领域,Scaling Law(规模定律)的放缓问题没有得到有效解决;再看多模态大模型,包括自回归和离散两条技术路线还在探索中,没有确切的答案;视频生成的时长、一致性、物理规律的学习,还有提升空间;Agent的落地,更是卡在模型泛化能力的瓶颈上。 在这个阶段,如果一家公司过早放弃作为基座的模型能力提升。“地基”不稳的情况下,很容易被后起之秀弯道超车。 2025年,回归技术更是成为AI行业的关键词。 可以看到,无论是大厂还是小厂,都在招兵买马,集中资源攻克模型SOTA。 不仅仅是谷歌和月之暗面,最近,国内包括字节跳动、百度等大厂都在进行组织架构调整,核心逻辑是提升大模型研发的优先级。 上月末,百度TPG组织架构大调整,文心业务拆分为基础模型和应用模型部门,负责人直接向百度CEO李彦宏汇报;今年4月,字节AI Lab整体并入Seed团队,整合AI研发力量。 对技术的投入,永远是留在第一梯队的关键砝码。谷歌的路径已经给出了最好的示范。在Gemini 2.5 Pro的逆袭之后,同样隶属于Gemini家族的图像编辑模型Nano Banana(Gemini 2.5 Flash)也快速走红。可以说,没有强大的、通用的Gemini基座在语言和视觉理解上的突破,谷歌难以在短时间内拿出一个同样具备竞争力的图像模型。 当基础模型的研发取得突破,在这个基座上,公司们能够靠“举一反三”,在更多领域拿下优势。 此前,月之暗面团队在海外社交媒体上做AMA分享时,虽然没有具体预告K3模型的发布时间,但表示该模型有望用上他们研发的KDA(Kernel-Attention Dual Architecture)架构。有接近月之暗面的人士对光锥智能表示,万亿参数可以为后续的推理模型打下扎实地基,K2的多模态已经在路上。 无论规模、体量,包括模型的性能,两家同样有着登月追求的公司都存在客观差距,如同中美竞赛中那道逐渐缩小的鸿沟,东西方的技术和开闭源之争正等待着下一个奇点的降临。
车评人陈震偷税追缴并罚共计247.48万元,税务部门公布案件细节
IT之家 12 月 5 日消息,国家税务总局北京市税务局今日公布一起偷税案件。经查,网络车评人陈震于 2021—2023 年期间,通过少报收入、转换收入性质等方式少缴个人所得税共计 118.67 万元。近日,税务部门依法对其作出处罚。案件细节究竟如何? 据央视新闻今日报道,陈震作为业内知名车评人,网络视频平台粉丝超千万,视频内容以车辆测评、生活分享为主,是车评领域的顶流博主。然而税务部门调查发现,2021—2023 年期间,陈震每年申报综合所得仅 100 余万元,申报收入与其网络热度严重不符。 随后,税务稽查部门就收入问题首次约谈陈震,陈震声称已完成了以前年度的自查补税。然而,稽查人员在调取陈震名下的资产信息后,却发现并非如此。 稽查人员依法调取陈震所有的银行账户、第三方收付款平台的资金往来情况,发现他通过第三方支付平台,提取了某网络视频平台转入的广告劳务报酬,累计 157.25 万元,且未申报纳税。 深入调查发现,2022 年,陈震成立了一家个人文化创意工作室,并按照个体工商户生产经营所得申报缴纳个人所得税。但该工作室没有实际的办公场地,也没有雇佣工作人员,所谓的生产经营收入,其实就是他在平台账号中取得的劳务报酬。 在完整证据链面前,陈震最终承认违法事实,并积极配合提供完整的银行流水和交易记录。近日,税务部门对陈震依法作出追缴税款、加收滞纳金并处罚款共计 247.48 万元的决定,上述款项已全部追缴入库。 据IT之家此前报道,陈震从昨天(12 月 4 日)晚上开始陆续被微博、抖音、小红书等多个社交媒体禁言。
AI颠覆朋友圈
TheVerge的编辑想研究一下AI生图进化到哪一步了,她试用谷歌的Nano Banana Pro工具后惊讶地发现,由AI生成的图像逼真得难以置信,这下她知道这个工具为什么叫“Banana”了(俚语有疯癫的意思)。 这张合影在手机屏幕上看不出破绽,除非观众事先知道这是一张假图,这才会抱着找茬的态度点开大图提灯寻瑕。Nano Banana Pro已进化到自主在图像中添加符合照片设定的元素,比如服装,车辆,以及环境因素,即便用户未作要求。 编辑想利用一段房源信息生成房产展示图,将AI应用向生产力方面靠一靠。Nano Banana不仅能生成达到可用标准的美图,还会自行添加版权信息,比如房产代理机构惯用的水印,浏览房源的顾客不会怀疑这张照片是伪造的,除非事先得到提示。 再比如这张可用于朋友圈日常的通勤图,AI会自主生成甲板上的积水以及舷窗上的水珠,无需用户提示。 AI在这里所犯的最明显失误是航向错误,但这只有坐过这条航线的人才知道(船不会冲着山开),而且在编辑进行提示后,AI最终生成了航线正确的图像。 最后,TheVerge的编辑要求Nano Banana生成一张“我司记者进行现场报道”的照片: AI知道话筒上要有TheVerge的标志,照片下方还贴心地配上字幕,没有拼写错误,没有怪异的字符,没有六指,背景包含以假乱真的细节,简直活灵活现。原作者叹道,人工智能在模仿照片真实特征方面已达到以假乱真的地步,各位,我们完蛋了,所见已非所得。 以上这些图片用于朋友圈毫无问题,也许婚纱照从此不用拍了?不仅全球景点任选,也不用看老天爷的脸色。 激进人士认为,AI不仅没有泡沫,还因为迅速取代摄影、美术、灯光、模特、演员、经纪人、广告代理人等岗位,会造成10-25%的失业率,而大萧条时期的失业率也不过23%。后人研究21世纪时只会把它分为两个阶段:AI前时代,以及……AI后时代。 甚至短视频也会被AI淹没,除非平台运营方全面封杀AI视频。而相机与视频机厂商将被迫开发一种加密硬件,为设备内容添加验证信息。 附Nano Banana Pro(下图)与非Pro(上图)对比:
全球扫地机器人战报:中国厂商包揽出货量前五
凤凰网科技讯 (作者/杨睿琪)12月5日,IDC最新发布的《全球智能家居设备市场季度跟踪报告》显示,2025年全球智能扫地机器人市场保持强劲增长,行业竞争格局深度洗牌。其中,全球市场出货量排名前五的厂商全部为中国品牌,标志着中国供应链与技术在该领域的绝对领先地位已经形成。 报告指出,2025年前三季度,全球智能扫地机器人市场累计出货量达1742.4万台,同比增长18.7%。其中第三季度出货616.1万台,同比增幅进一步提升至22.9%。中东、非洲及欧洲市场成为本轮增长的核心引擎,带动行业持续扩张。 具体来看,石头科技以前三季度累计出货378.8万台的成绩,居全球出货量榜首。其旗舰新品以超薄机身主攻低矮空间清洁痛点,同时在美国、德国、韩国、土耳其等多个重要市场出货量位列第一。 科沃斯前三季度全球累计出货245.3万台,同比增长27.7%,其正加速出海进程,并不断完善供应链本地化布局。 追觅则在欧洲市场表现突出,前三季度在西欧市场以26.8%的出货份额排名第一,欧洲已成为其全球化战略的坚实支柱。不过报告也指出,其在国内市场的份额出现环比下滑,面临本土巩固压力。 小米凭借其中端性价比路线及生态联动优势,在亚太市场表现不俗。云鲸则成功跻身全球前五,其在美国及亚太核心区域的份额大幅增长,成为新的增长驱动力。 聚焦中国市场,报告显示2025年前三季度出货量达463万台,同比增幅高达27.2%,景气度凸显。尽管三季度行业补贴政策出现波动,但头部厂商通过产品迭代与AI技术深化,有效维持了市场稳健增长。 市场格局正酝酿新变数。无人机巨头大疆于8月强势跨界进入扫地机器人市场,凭借其技术积累与品牌势能,在第三季度一举冲至中国市场出货量第六名,为行业注入了新的竞争变量与不确定性。 报告同时揭示了一个行业性挑战:在市场规模扩张的同时,扫地机器人行业仍面临着较高的库存压力。这对厂商的库存周转、利润管控及后续产品策略构成了严峻考验。
双面美图:AI复苏是虚火 还是实功?
文|无境 编|任晓渔 凭借AI功能带来的付费增长,“隐匿”许久的美图公司,正重回大众与资本的视线。 美图“复苏”转型的正面,是AI应用驱动下的营收与付费用户强劲增长,背面则不得不面对市场对其利润可持续性与长期护城河的深度审视。 据最新数据显示,美图上半年实现总收入18亿元,同比增长12.3%,其中核心的影像与设计产品业务收入达13.5亿元,同比大幅增长45.2%。 推动这一增长的核心引擎是AI。公司旗下产品AI功能渗透率已高达90%,从“AI闪光灯”到“AI换装”,一系列功能拉动了付费订阅,付费用户数在五年内增长超8倍,达到约1540万。 然而,市场关注的利润指标呈现出复杂走向:虽然经调整净利润同比飙升71.3%至4.67亿元,但若看全年预期,金融数据服务商朝阳永续的数据显示,市场预测其2025年净利润区间为6.10至9.94亿元,同比变动在-24.2%到23.5%之间,这预示下半年可能存在利润波动或收窄的压力。 这种营收增长与净利润可能承压的微妙反差,映射出美图当前阶段的特征:AI订阅模式推动收入与核心利润快速攀升,但历史包袱、激烈竞争导致的可能增加的营销投入或其它因素,正在给整体净利带来不确定性。 这也意味着,市场正在密切关注其后续财报,以验证其“降本增效”后的增长质量是否能够持续超越预期。 01 断臂求生:烧掉42亿买来教训 美图今日在AI赛道上的“轻装上阵”,是一场惨烈败退后的被动重生,代价是——超过42亿元的巨额亏损。 2018年至2019年,美图在工具应用的成功光环下,陷入了战略多元化的狂热:公司先后激进地跨界进入智能手机、短视频、电商甚至加密货币等领域,试图将巨大的流量迅速变现。 然而,缺乏核心技术与硬件基因的手机业务成为“烧钱”黑洞,短视频应用“美拍”在抖音、快手的碾压下节节败退,分散的战线不仅未能打开新局,反而严重稀释了公司的管理资源与现金流。 这场盲目扩张的后果是灾难性的。公司现金在两年内净流出23亿元,股价自高点暴跌超过95%,市值蒸发殆尽。创始人吴欣鸿在内部复盘时曾痛陈:“那两年我们巨亏,账上只剩不到30亿。再折腾下去,美图就要弹尽粮绝。” 生存危机迫使管理层进行了一场“战略清算”。他们认识到,美图的核心能力并非硬件制造或平台运营,而是对视觉美学的理解和大众化应用。 基于此,公司做出了堪称“断臂求生”的关键抉择:全面收缩战线,关停美拍、出售手机业务、清仓加密货币,并将员工总数从高峰期的3300人精简至1300人。 同时,战略重心被重新锚定在两大方向:一是全力押注生成式AI,将其视为重塑产品力的有力武器;二是将商业模式从效果不稳定的广告模式,转向更具确定性的付费订阅模式。 这场用巨额亏损换来的教训,为美图之后聚焦AI应用的转型彻底扫清了障碍。 02 AI功能渗透率90%与付费渗透率5.5% 在确立了聚焦AI与订阅的核心战略后,美图很快在产品层有了动作,AI技术落地成为了一系列能解决用户痛点的功能。 目前,其产品AI功能渗透率已达到90%,这意味着AI已非噱头,而在全面融入其产品线。 东方证券在一份研报中指出,截至2025年10月,美图秀秀本年度已上新功能51项,接近去年全年水平,其中AI功能占比高达96%。 这种高频、密集的AI功能迭代,无论是在图像美化还是在工具类应用赛道,相比与美图同步发展的许多老牌应用玩家,表现突出。这反映了美图产品团队在这波AI浪潮里更具速度和灵敏性。 同时,外界观察到,在产品功能层面,美图团队也有一套AI落地应用的思考。 比如,在产品设计路径上,美图的产品团队不仅关注数据洞察,还汇集了一支设计师和时尚编辑团队持续追踪全球社交媒体的视觉趋势,从而快速将流行妆容、滤镜风格以及摄影构图,快速转化为AI算法可以理解和复制的模型。 一些爆款应用尤其注意切中用户痛点,并且操作要简单易上手。 比如“AI闪光灯”上线首月触达了全球190万用户。复盘这项功能上线历程能看到,它回答了普通用户为什么用AI的问题。普通人拍照常遇到“背光脸黑”问题,而AI模拟专业光影,能解决这个问题。从产品界面上,操作足够简单,小白用户也能一键解决用起来。 美图CFO颜劲良在采访中强调了“核心功能复利”的商业本质:“用户很少因短期玩法付费,而是为能多次使用的核心功能买单。” 某种程度而言,正是这种让用户能真正用起来的视角,推动美图影像与设计产品收入同比增长45.2%,付费用户数五年激增超8倍。 不过,观察人士也认为,这种“功能驱动”的增长模式也暗藏脆弱性。 其一,美图核心护城河在于长期积累的审美数据、对用户“变美”需求的理解,以及将趋势转化为AI算法的能力。但单个爆款功能的技术壁垒并不高,市面上不乏各类同类形态产品,其中包括巨头旗下玩家,技术实力和生态协同能力都不可小觑。 比如字节旗下“醒图”等产品,有相当的技术力,还能借助抖音等超级App进行无缝引流和协同。 这也意味着,美图需要持续从产品功能和市场动作层面保持速度和敏捷,才能维持住核心用户群体。 其二,付费渗透率仍有待提升。尽管付费用户绝对数增长迅猛,但截至2025年中,其付费渗透率约为5.5%,相较Canva等国际领先产品约10%的水平仍有差距,意味着将海量免费用户转化为付费用户的道路依然漫长,这也是与竞争对手争夺付费用户的关键。 美图的增长,高度依赖于其产品团队能否持续保持“爆款制造机”的敏锐与效率。但不可不提的是,创意本身,不是可简单复制的确定性生意,将偶发性的灵光一现,转化成实际带来商业转化的产品功能,需要持续保持深厚的产品洞察功力。这也是美图要面对的挑战。 03 押注AI生产力工具市场 除了C端市场,这波AI浪潮里这家公司还将目光投向了想象空间更为广阔的生产力工具市场。 一个标志性事件是与阿里巴巴的深度战略合作。今年5月,美图与阿里巴巴宣布达成战略合作,阿里巴巴将通过2.5亿美元的可转债投资美图,双方将在电商、AI技术和云计算等领域进行深度合作。 具体合作内容包括阿里巴巴将在其电商平台推广美图的AI电商工具,提供AI算力支持,而美图则承诺在三年内向阿里采购不低于5.6亿元的云服务,同时不再自研视频基础模型,转而采用阿里的通义多模态、万相视频大模型作为基座,并在此基础上进行垂类训练。 这一合作被外界解读为美图“模型容器”战略成熟的体现:美图不再追求在基础大模型的竞赛中与科技巨头抗衡,而是将自身定位为顶尖的“模型应用工匠”。其自研的视觉大模型MiracleVision(奇想智能)专注于美学强化,迭代至5.0版本后已能生成高质量视频;而视频生成等更耗资源的通用能力,则交由阿里云提供算力、通义提供基座。 这种策略让美图得以“轻装上阵”,将主要资源倾注于产品化与商业化。 合作的直接成果也让美图的AI在ToB的生产力场景有更多落地:美图设计室已接入阿里千牛后台,其“AI商品图”功能直接服务数百万淘宝、天猫商家,美图的传统图像优势可转化为电商行业的实际生产力。此外,今年7月美图推出AI Agent产品“RoboNeo”,集成图片精修、品牌设计、网页制作等功能,支持“一句话指令”完成复杂影像需求,覆盖多场景,降低视觉内容制作门槛。 此前,美图在ToB和ToC版图上的划分基本是影像与设计产品ToC,ToB的营收主要来自美业解决方案(SaaS),后者也被定义为美图的“非核心业务”。今年半年报里这部分营收因美图聚焦主业,收缩供应链管理服务,呈现不小的降幅。 现在传统ToC的影像与设计板块也在拓展ToB生产力工具场景的覆盖面,也有望成为未来美图新的增长来源。 财报显示,截至2025年6月30日,美图公司在生产力场景的月活跃用户数为2300万,同比增长21.1%,而生活场景应用的MAU总数同比增速为7.5%。生产力场景的用户增幅明显。 吴欣鸿在上半年财报会上也看重生产力场景的巨大空间,他认为未来美图来自生产力场景的收入和利润也能过半,“这一天应该不是很远,全球的生产力工具还在高速增长”。 04 AI长跑里,能否保持更快过弯 AI“苏醒”后的美图,也需要面对复杂的竞争环境。 创始人吴欣鸿此前在财报会上提到美图的危机感。“可以观察到,一些比较有竞争力的AI应用,很多都来自创业团队而非大厂,”吴欣鸿认为,“初创更没有包袱、没有条条框框,大厂很多时候则是船大难掉头。” 这部分折射出了当下市场的现实。实际上,当下中型公司正在这波浪潮里承受双重挤压。一方面,基模厂商和巨头正快速扑向工具应用市场。各大基模平台以及巨头都内置了强大的图像生成与编辑功能;字节跳动的“醒图”也携强大的算法和流量优势,在功能迭代上与美图贴身肉搏。 另一方面,无数小型初创公司则利用开源的AI模型,专注于某个细分功能点(如特定风格的AI写真、证件照美化)进行单点突破,它们决策链路极短,试错成本极低。 这迫使美图陷入一种困境,享有高毛利率,但必须持续投入巨额的营销费用来打造品牌、引领潮流、维持市场声量。随着竞争加剧,营销开支的攀升很可能侵蚀其当前亮眼的利润。 此外,组织敏捷性是对这家经历波折后重生的上市公司的结构性考验。吴欣鸿内部倡导“一个人就是一支团队”,意在对抗大公司病,重拾创业公司的狼性。然而,让一个拥有近1300名员工的体系持续保持初创公司般的专注与灵活,是一场知易行难的持久战。 吴欣鸿曾以赛车比喻公司策略:“不是一直踩油门就能赢,如何入弯和出弯更重要。” 美图在AI竞赛的第一个弯道,选择了“应用优先、轻装超车”的过弯方式,取得了阶段性领先。 现在来看,前方的赛道更加曲折:它必须在依赖上游模型供应商与建立下游深厚护城河之间找到平衡点,必须在爆款功能昙花一现与构建持久产品生态之间完成衔接,也必须在追求利润增长和应对惨烈竞争之间做好权衡。 美图的转型故事,是一个关于在资源与能力约束下精明生存的案例,其“重生”令人印象深刻,但这场与时间、竞品及自身基因的赛跑,决胜的弯道或许还在更远处。
亚马逊Agent克服遗忘的“秘诀”,被中国团队掌握,让大模型遗忘率趋近于0
作者 | 江宇 编辑 | 漠影 AI很聪明,但记性很差。 你大概也遇到过这样的场景:第一轮对话里告诉智能客服“我对海鲜过敏”,聊到第十轮,它却依然热情推荐海鲜自助。 在企业服务里,用户换一个渠道、换一个Agent,之前提供的信息就像从没出现过一样,用户体验被“AI的健忘症”一再打断。 对于正在大规模“上云”和“上AI”的企业来说,这是每天都会撞上的真实业务问题:模型上下文窗口有限,多Agent之间形成“记忆孤岛”,语义歧义和知识遗忘在长链路服务中被不断放大。 如果不能让AI持续记住用户、记住业务现场,再强的大模型也很难扛起真实的服务指标。 这种痛点在全球云厂商的实践中已经被验证。亚马逊云科技在今年的Agentic AI基础设施实践经验系列中专门拿出一篇,讨论大模型在“记忆”上的先天缺陷,并提出要在Agent体系里单独建设记忆模块,区分短期记忆和长期记忆,将“记忆”从附属能力升级为Agentic AI基础设施的一部分。 亚马逊AWS官方博客 在海外巨头已经将“记忆系统”提升到基础设施层的同时,国内也开始出现以记忆为主线构建产品和架构的团队。 红熊AI便是其中之一。公司成立于2024年,围绕多模态大模型与记忆科学开展研发,并将这些能力用于为企业提供智能客服、营销自动化与AI智能体服务。 12月1日,红熊AI正式发布记忆科学开源产品“记忆熊”(Memory Bear)。 这套系统已接入红熊AI自研的Agent互动服务平台,并在原有客服、营销、教育等多个业务场景中完成了落地。平台数据显示,单日最大AI接待量约35万次,AI自助解决率达98.4%,人工替代率达到70%。在接入记忆熊后,多轮对话的token消耗下降97%,大模型知识遗忘率被压至0.1%以下。与此同时,红熊AI的业绩也从最初预期的3000万元,上调至1.9亿元。 目前,红熊AI已将记忆熊的核心框架开源,并上线官网MemoryBear.AI,希望把“记忆”做成一项可以被开发者与企业直接调用的基础能力。 “记忆熊”官网MemoryBear.AI 在国内Agent落地还以“问答和工具调用”为主流路径的当下,红熊AI算是较早一批把“记忆架构”单拎出来做成独立产品、并在真实业务场景里跑通指标的团队之一。 一、AI的“记忆缺失”,难以支撑企业智能服务 在红熊AI接入的多个客服与营销项目中,其团队很快发现一个共性:不补上“记忆”这一块,再强的大模型也难以在B端场景中稳定扛住业务指标。 红熊AI发现,最先暴露出来的是单模型层面的知识遗忘。大模型依赖有限的上下文窗口来“记住”当前对话,早期信息会在长对话中被不断挤出,静态知识库也无法吸收用户在对话中补充的个性化信息。 此外,注意力机制天然存在“近因效应”,越靠后的信息越容易被模型抓住,越往前的细节越容易被忽略,这就造成了典型的“答完就忘”。同一个用户重复强调过几次的偏好和限制条件,只要跨过一定轮次,很容易在后续回答中消失。 亚马逊云科技在今年的Agent记忆实践文章里也做了类似总结:LLM本质是无状态的,每次调用都是一次新的推理,长上下文不仅不能彻底解决记忆问题,反而会带来性能下降和Token成本攀升,这一点和红熊在项目中的经验总结是高度一致。 其次是多Agent之间的记忆断层,咨询、售后、推荐等Agent都会各自维护独立记忆,切换时状态将无法完整继承,容易引发决策冲突。 第三类问题来自语义层面的歧义与行业术语。企业服务里的表达往往是口语化、多语言混用且高度依赖上下文的,具体指向什么,必须结合历史对话才能解释清楚。如果模型只能在当前轮次里做模式匹配,很容易给出模棱两可甚至错误的回复。 正是在这种背景下,红熊AI意识到,“记忆”需要被单独抽象为一套可设计、可治理的系统能力。 与AWS在Agent框架中加入专门记忆模块的思路类似,红熊团队选择从“重构记忆系统”入手,把“记性好不好”这件事交给一块独立的基础设施来负责。在模型之外再造一套独立、可控、可审计的记忆系统,这也是记忆熊的起点。 二、从记忆到认知,记忆熊如何把“类人记忆”做成底层能力 记忆熊没有从堆叠更多参数入手,而是先把“人怎么记东西”这件事拆开:先搞清楚人类记忆的分类,再去给AI搭一套对应的记忆架构。 从记忆科学出发,记忆熊把人类感知记忆、工作记忆、显性记忆、隐性记忆、情绪记忆逐一映射到AI的多模态输入缓存、短期任务内存、结构化知识库、行为习惯模块和情感加权记忆等组件。 人类记忆与记忆熊的记忆映射 简单来说,看到什么、当下在处理什么、长期知道些什么、习惯怎么做决策、以及对不同事件“在意程度”有多高,都会在系统里有各自的位置和处理方式。 在此基础上,记忆熊把“人是如何记东西”的认知科学抽象成一整套可工程化的记忆架构:从多模态采集出发,到结构化图谱,再到分级审核与在线应用。 Memory Bear . AI记忆熊在线应用 企业可以像接入数据库一样,为自身的AI系统接入一块可控、可演进的“记忆大脑”。 三、从客服到教育,记忆让AI大幅度提高在业务中的价值 从红熊AI披露的项目数据看,它已经实打实顶住了企业每天几十万次交互的业务现场。 其Agent互动服务平台在激烈竞争压力下,保持了较高的稳定性和服务质量:单日最大AI接待量达到35万次,AI自助解决率达98.4%,人工替代率达70%,复杂问题自动路由率达91.7%,模型幻觉率低于0.2%,业务回答准确率稳定在99%左右。 红熊AI Agent互动服务平台实践效果 这些核心指标也反映出“记忆”在提升服务连续性与一致性方面已发挥出一定的作用。 在技术评估上,记忆熊同样展现出明显优势。根据LOCOMO数据集测试结果,记忆熊在单跳、多跳、开放域以及时序类任务中的F1、BLEU与Judge分数均优于Mem0、Zep、LangMem等主流记忆方案,整体性能处于领先。 在具体行业场景中,红熊AI的能力也通过多个典型应用得到验证。从智能客服、营销自动化到教育辅导、企业内部知识管理等场景中,记忆熊通过跨会话、跨角色、跨渠道的统一记忆体系,让Agent始终保持连贯理解与稳定决策。 在生态层面,记忆熊已将核心框架开源至Github,并上线官网MemoryBear.AI,希望与开发者共同完善记忆科学技术体系。 随着Agent化应用越来越多、企业对“可控记忆”和“组织记忆中枢”的需求增强,像记忆熊这样的记忆平台有机会成为AI基础设施的一环。 结语:记忆,能让AI变得更“有用” 红熊AI在记忆科学上的进展,把长期被忽视的“记忆”能力打造为可直接依赖的基础设施:一端承接多模态大模型和Agent的推理与生成能力,一端对接企业真实的业务流程与长期信息,使模型不再在每次交互中从零开始。 对行业而言,补上“记忆”这一块,大模型的表现将不再单一受限于上下文长度,而是由一套可持续积累、可持续调用的结构化记忆体系来支撑,使其在复杂的任务中保持更稳定的有效性。 随着多模态大模型、Agent框架与记忆科学不断融合,“记忆”这条技术主线会向更高层次的能力延展,让AI从短暂回应的工具,逐步演化为能理解、能延续,也能长时间工作的系统。 AI从“能回答”迈向“长期记忆、持续反馈”的那一步,很可能就建立在这块看不见却持续发挥作用的记忆基座之上。
AI影像赛道大变局:Pocket大绞杀,全景无人机“中门对狙”
作者丨余快 编辑丨刘伟 从百万级到千万级,Pocket 3相机只用了两年时间。 “100%市占率、超高额毛利率,没有哪个行业能达到,大疆守的这个金库太诱人了。”某智能硬件高管金阳说。 市场已经被验证,接下来解题就行。 OPPO、vivo已组建团队攻坚Pocket项目,小米联手浩瀚推出口袋相机,直指下沉市场,市场还猜测老对手影石也许会重启云台相机项目。一场针对大疆的围剿战正在悄然布局。 金阳:“前提是基本功,要用一年时间追赶别人九年的沉淀,没那么简单。但市场也绝不可能让一个企业独享。” Pocket这个原本由大疆一手定义、稳坐光明顶的影像市场,即将迎来各路豪强的集体围攻。(更多未披露内容以及全景无人机故事,欢迎添加作者微信 Yukuaikuaier 交流。) 01 Pocket 3为何两年无敌手? “以前手机出新代,山寨机半个月就出现了,最迟也是半年。”某消费电子企业高管顾昊感慨,“Pocket 3出来2年多了,一个能打的都没有,你很难相信这是在消费电子发生的事情。” Pocket 3的断代领先,背后是一套难以复制的系统工程。 物理防抖。 Pocket 3的影像实力或许不敌顶级手机的计算摄影,但其核心的物理防抖,通过无刷电机的精准控制实现的机械防抖,不仅小而且稳定。 “电子防抖谁都会,物理防抖可不是,核心是电机不是说找到厂家就可以完全把它 1: 1 的复刻过来。”顾昊表示,这种对电机极端控制的能力,非常难。 供应链能力。 大疆堪称供应链管理大师。比如Mini 5、全景相机、Pocket 3的显示屏等核心部件全部复用,不仅大幅降低成本,更保证了量产效率和品质稳定性。 系统工程。 表面上看是云台、芯片、影像系统,本质是长期积累的工程化实力。 核心技术从旗舰级无人机,慢慢下放到Air、Mini系列,再到Pocket线。比如一英寸传感器、云台,这种技术下放需要复杂的内部演化过程,不仅是硬件的堆叠,更是散热、结构、算法在极限空间内的系统平衡。 说到底,最难的不是做出样品,而是实现量产稳定性。 “量产稳定,是最难、最重要、最费时间和资源的事情。”顾昊解释,普通公司即便拿到图纸,也难在短期内突破量产稳定性这座大山。“某大厂其实已经将Pocket 3拆机很久,依然进度缓慢。” 大疆的强悍,不在于某个单点技术,而在于系统能力,经过十年打磨的工程化体系,才是Pocket 3至今无人能敌的真正原因。 影像创业领域向来门槛高企,涉及复杂的算法研发与结构设计,前期资金投入大,需要巨大的决心和积累,这就淘汰了一批企业。 “影像类非常非常烧钱,烧钱程度不亚于机械类,早期阶段不低于无人机。”某影像产品经理楚泽表示,无论从影像还是从结构的设计都是很复杂,没有多年技术积淀很难。 02 手机厂进攻 大疆如此强悍,后来者一点机会都没有吗? 在手机厂商看来,目前产品有两个问题没有解决。 一是没有覆盖更广阔的人群。 影像产品注定会经历从塔尖、塔身再到塔基的历程。 大疆和影石通过技术平权,改变了手持相机的轨迹,完成了前半段,后半段,或许是手机厂的机会。 当前的手持影像市场可以分为Pocket、Nano、运动相机、全景四大分支,这些品类足够细分,覆盖了相对专业的人群,但没有覆盖更大众的人群。 在手机厂看来,未来手持相机拼的不再是单纯的堆硬件参数,他们的定位,并非一定要在产品本身,而是生态。 “我不跟你拼大底了,也不拼2亿像素,我跟你拼内容。”熟悉手机企业的姜堰说,“没有把它当做完全独立的设备,而是配件属性。” 所以手机厂战略并非转化所有3C用户,而是想买的人,买了产品能和手机无缝连接,像iCloud传照片一样方便,就足够了。十几亿基数足够大,哪怕只有1/10的用户,这已是千万量级的可观市场。 “你能拿到正版的小黄鸭授权,但到处是小黄鸭。这也是一套经济,也能赚钱。”姜堰如此评价手机厂的逻辑。 其次是分享闭环。 不管什么需求的影像产品,都只解决了拍照的问题,没有解决社交的问题。手机在互联和分享上有绝对的优势。 第三是图像处理。 “手机芯片可能是1亿像素,但其实很多都是四合一,最后呈现出来的就是 2500 万像素的成像质量。”硬件供应链高管杰瑜说。 相比在手机里螺蛳壳里做道场,为屏幕、电池、通讯等妥协,虽然Pocket的体积更小,但其结构是专门为相机设计的,是个好苗子——芯片底大,镜头体积更大,还自带物理云台。 这些硬件优势,是手机在那么小的空间里怎么卷都很难超越的。 杰瑜告诉雷峰网,手机厂原先想在手机里做,发现效果并不如意,因为手机分配给相机的算力、处理能力有限。但做成Pocket形态的,就可以大展拳脚,必然要基于女性这类更大的用户群体实现更好的出片的效果。 另外,影像的核心是芯片处理。 这一点,手机是当下消费类电子中最强的。 大疆的算法很强,但更多聚焦在视频色彩和稳定性上。手机厂在计算摄影上投入巨大,在直出的照片便利性和讨喜程度上有优势。这种与芯片厂商深度合作积累的经验,是其他入局者短期内很难追赶。 杰瑜:“短期看,手机厂与大疆影石的影像不会有太大的差异,但是长期迭代的话,手机上可能会逐渐在芯片、算法的调试性能上展现出它的优势。” 手机厂想做Pocket,听起来胜算很大,但真做起来,最难的一关可能根本不在他们擅长的领域。 问题不在影像算法或者传感器调校,而在那小小的云台电机。 手机厂以前做旗舰机,设计好了之后,供应链准备好了,代工厂负责买货和组装就行。 手机的云台壁垒是三轴,定制一个标准的马达就行,但Pocket的云台电机,完全不一样,是个非标精密件,卡点更难,还有防抖和畸变,三点都很难。 “很多手机连自己的视频防抖都还没做好,Live图很糟糕,就要来做更复杂的物理云台,这中间的差距可能比他们想象的更大。”消费电子高管平广说。 市面上没有现成的完美方案,手机厂得亲自下场,重新摸一遍供应链。 “华勤、龙旗这类的手机OEM厂商,之前没想过做云台,要重新学习,重新开始。”平广表示,先竞标,再签NDA(保密协议),再上商务沟通,再研发拉通,都需要时间摸索和磨合。 所以,这场仗表面上是拼影像功能,实际上是在考验手机厂有没有耐心和能力,去啃下精密制造和供应链深度整合这块硬骨头。(雷峰网第八届GAIR大会即将召开,这里将聚集海内外顶级科学家、硬件创业者......添加微信 zhangxian2021 一键链接会场嘉宾。点击文末“阅读原文”,即可报名参会。) 03 影石反扑 影石即将发售的发售全景无人机来势汹汹,它和大疆双雄对决是市场关注的焦点。后续如果重启Pocket项目,影石的机会点会在哪里?(雷峰网后续将发布全景无人机第一战的深度调研,欢迎加作者微信 Yukuaikuaier 交流。) 对于专业的玩家,硬件出圈了,接下来就是生态。 影像难在哪?影像整个链路涉及器件选型、调试效果、处理规格等,再到生产内容。 前面的事大疆和影石已经做得很好了。目前的核心痛点在于,用户用Pocket等产品拍了很多,最终因剪辑困难,难以分享。 对普通用户,他们其实不关心技术参数,而是期待随手就能生成一段精彩的瞬间。 让影像更大众化的关键不仅在于「拍」,更在于「轻松剪出片」。影像创业者楚泽说:“如果拓的是小白用户,那就一定要视频直出+一键剪辑。” 因此,行业的竞争焦点其实正在转向“谁能补齐剪辑这最后一环”。从拍摄到分享一连贯都解决,谁先跑通这一步,谁就能真正赢得大众市场。 是的,这就是影石的突破口:影石要做视频内容生态,再造「剪映」。 剪映给不懂剪辑的普通用户,卡好了点,配好了乐,大大降低了抖音上传视频的门槛,而现在更有可灵剪辑生成和自动配乐。 投资人程鸣表示,影石做类似剪映的平台,才能形成生态,用高频打低频。“如果影石只做硬件那跟大疆就没区别,都会沦为前端采集内容的触角。” 但剪映根植于手机生态,影石如果也强调生态,那就要跟手机打通。 但现在的问题是,手机厂也要做,自然不会愿意跟影石打通。而且,目前的手机也还做不到一键生成vlog,依然要借助于可灵、剪映等第三方APP。 影石也意识到,拼这种系统的打通很难。 “目前没有谁去做一键生成,更多是把素材上传到上面,这也说明视频生成剪辑是一个非常耗费训练的事情。”程鸣说。 借不了力,那就自己来。影石现在的战略是进一步提高软件地位。 影石有两条线,一是手机端剪辑,但端侧会受限于手机的算力,能够实现运动跟踪、补光和图像增强,已经很不容易了,还要做图像拼接,这些对端侧的算力用得比较极致,要想更多功能,只能把大型的视频剪辑放到云端。 于是有了另一条线:云端,用户拍完以后直接上传到云,云端的算力会更强。 核心机会在于用AI重构影像的运镜、视角、调性等内容剪辑,那就要训练自己的模型,结合端侧简单的AI,将唯美镜头360度切出来,比如运动补偿和跟踪,基于自己的生态完成闭环。 雷峰网获悉,影石下一步会基于过去的自动跟踪等等数据软件的基础,打造自己更多垂类的模型,这也是手机厂所做不到的。 因此我们也看到了影石在AI功能进行了大幅度地迭代: 自动选封面。以前默认视频第一帧作为封面,现在会从整个视频里挑选最精彩、最酷的一瞬间当封面。 AI剪辑。采用了取机位打点的概念,你只需要按一下,它就能自动帮你把视频剪辑好。 AI交互。你直接告诉它想要什么镜头,比如“这里要拍人”、“那里要对准风景”,它就能按照你的要求自动把视频做出来。 程鸣:“它的定位会类似照片的美图秀秀,美图秀秀可以一键P图,我可以一键给你生成vlog, 再导到手机上,就大大减少了对手机的依赖。” 其实影石今年已经有动作,影石在x5上就推出了云存储功能,这个功能本意是希望用户把数据上传到云存储上,影石帮助他们训练和推理其AI剪辑功能,即一键出片。 这件事如果做成了,可以一石二鸟:既提高用户粘性,又引入新的商业模式。 剪映激发了普通老百姓创作欲望,不一定是博取点赞和流量、赚钱,但增加了生活的趣味性,抖音的粘性很高。 以前影石一直有拓品焦虑,硬件生态不如大疆丰富,用户粘性不够,影石如果能将内容生态做起来,提升产品的粘性同时,也能让产品进一步出圈。 而且,影石过去的崛起也是吃到了内容共创的红利,现在影石要彻底走内容拉动,给内容共创一个全新的含义。此外,影石可以发展订阅付费模式。 程鸣:“这无异于影石二次创业,第一次创业让户外运动群体找到了好的拍摄工具,如果扩展人群,剪辑和配乐是一个非常繁重的事情,他们现在要把这件事标准化。” 04 大疆回击 1、Pocket 3 降价的三步棋:截胡、施压、换新 为了应对围攻,大疆最近搞了个大动作:上市两年多的Pocket 3首次大降价。 “这么大力度的促销,没有汪滔拍板,没有谁能做这个决定。”摄影器材代理商文斌说。 雷峰网获悉,从缺货到大幅降价,原因之一是产能跟上了。其实早在9月份,大疆的供应链已经扩容了,能够应对外部需求了。 但降价更深的含义,是背后的三步棋。(未披露的大疆在产品之外各个维度的反击策略和动作,欢迎添加 Yukuaikuaier 微信交流。) 先下手为强。收割潜在用户,吃下存量市场。 为了狙击对手的进攻路线,大疆直接掀桌子——你们不是要入场吗?我先降价,把想买这类产品的用户统统截胡。这就好比在对手开店前,我先搞个跳楼价大促销。 一石二鸟。这波降价除了消费者受益,也变相给入局者制造供应链压力。大疆靠着庞大的销量还能撑住,但新来的玩家要是跟着降价,成本根本扛不住。 当然,这也是在为即将上市的Pocket 4让位。清完库存推新品,这套打法我们都在手机圈见过无数次了。 多位接近大疆人士告诉雷峰网,相比利润,大疆更看重市占率逻辑,不管是低客单价还是高客单价,都要保持总量最大。 早在数月前文斌就预测:“大疆年底Pocket 3肯定会降价,会像之前做云台和运动相机策略一样,老一代降价到入门级别,年底再出一个中等价格的,明年再出一款做利润的。” 说到底,大疆最看重的不是单台设备赚多少钱,而是要把市场牢牢抓在手里。就像下围棋,宁可暂时牺牲几个子,也要占住最大的地盘。 2、Pocket 4产品力大增 Pocket4的更新方向也颇受市场关注,网上有不少流传的4代谍照。 “那些谍照太假了,与其卖老款,大疆都不会做这么大的更新,每一代有大的升级也不符合商业逻辑。”某智能硬件高管徐皞感慨。 消费电子产品的升级就像给鱼缸换水,不能一下子全换掉。尤其是对于一个已经定义成功的品类,如果大幅度升级,很可能老用户不喜欢,新用户也不买账,最后两头不讨好。 因此,成熟的品牌常见策略是,保持70%的设计不变,30%的创新试探。这样既确保产品基因和用户体验,又能投石问路,为调整留下了回旋余地。 其次是研发费用可复用,共用零部件,硬件形态和供应链的共用越高,开模成本就越低,供应链订单量越大越便宜。 徐皞:“Pocket3的基本盘已经很大了,做一个完全新的升级,用户可能不买单。当年 iphone 手机摄像头换个位置都有很多人不买单。” 那话说回来,pocket 4到底会如何迭代呢? 有人曾预测,在现有技术下,大疆Pocket4的CMOS已经不能再变大,Pocket3的性能参数已达到最优,产品优化的空间有限。 但大疆就是大疆。据现有信息来看,大疆Pocket 4的升级路径非常明确——全力攻克旅行拍摄中的真实痛点。 首次引入变焦功能。Pocket 3的单一定焦镜头在拍摄远景时景深有限,拍不远,想拍连绵的雪山或是远处的建筑,总感觉差一点。 Pocket 4通过多图像叠加与算法优化,能够在广角视野中清晰呈现远方细节,打破这一局限。“你可以拍日照金山、拍连绵的雪山,而不是只落日本身。”徐皞解释。 其次,还原高动态画面,以及更丰富的色彩。 Pocket 3已经具备一定的夜景拍摄能力了,接下来Pocket 4要还原原生的 HDR 的高动态的夜景。 为此,Pocket 4在硬件上进行了重磅升级。Pocket 4用上了与专业影像设备看齐的1英寸大底传感器,并搭载了先进的4纳米主控芯片。 这意味着色彩更丰富、细节更扎实,更使其能够还原原生HDR的高动态夜景,从而在复杂光线下也能获得出众影像。 总之,大疆把 pocket 4作为一款非常旗舰的产品来打造。 3、合并四大产品渠道 此外,大疆还对渠道进行了重大变革。 从今年秋天开始,大疆把运动相机、全景相机、Pocket和Neo这四大产品线的销售渠道进行整合,扩大渠道宽度和广度。 这么做,是因为这四大产品线的用户画像高度重合:爱玩、爱记录、热爱户外和旅行的年轻人。 过去,大疆有些产品采用配额制,供货控制得比较紧。虽维持了品牌调性,却也导致渠道封闭,也为竞争对手如影石创造了快速占领市场的机会。 如今,面对消费级影像设备市场的千万级用户基数,大疆意识到不能再以小众玩法应对大众市场。 为此,他们成立了一个新部门,专门来推动这件事。核心思路就是从过去的配额计划,转向更灵活的市场化供应。就像从“计划经济”转向“市场经济”,目的就是要把渠道放开,把货源铺开,充分调动代理商和内部的积极性。 毕竟,手持相机这类消费级产品的市场基数远超专业无人机,大疆显然不愿错过这波增长红利。这次渠道整合,正是他们为了抓住大众市场、扩大销量而走出的关键一步。 4、调整定位,模糊品类界限 近期,大疆、影石等开始有意模糊不同影像品类的界限。头部企业似乎形成共识——单纯强调“运动相机”、“云台相机”已不够,必须抢占更广阔的“Vlog设备”市场。 随着传感器尺寸提升至1/1.3英寸,Action、Pocket的画质已经能够满足Vlog创作需求。 Action 5和Ace Pro2的用户中,有相当一部分与Pocket系列用户高度重合,他们不满足于手机拍摄,却也不需要极端防抖或防水,而是追求画质、便携与易用的平衡。 因此,我们看到大疆Action系列不再只强调防水防抖、Pocket系列直接对标旅行Vlogger、影石Ace Pro也打出了Vlog神器的旗号。 Vlog市场的规模远大于运动相机等细分领域,其用户群体更广,且对画质有明确要求,这正是1/1.3英寸传感器可以精准覆盖的市场. 这种定位转变提前给手机厂设置了一道门槛:争夺了市场定义,抢占了用户心智。 以前大家比的是谁家相机参数高、防抖强。但现在Vlog赛道,加上Neo大疆已经有五大产品线,可以覆盖各种拍摄场景。你就算出一款再好的Pocket,也只能打一个点,而我打的是整个面。 这会削弱手机厂商的核心优势,避免了与手机厂商在其擅长的领域(计算摄影、生态联动)进行正面交锋。 其他细分品类也同理,后来者要想竞争,不再只是做一台更好的小相机那么简单,而是要挑战一整个Vlog设备生态。难度和成本,一下子就上去了。 05 好戏在即 “AI相机未来可能会跑出一些千亿公司。”投资人陈鸣表示,影像这个赛道真的太特别了,它天生兼顾软件和硬件,而且市场需求既广泛又专业,简直是个黄金赛道。 从数码相机,到手机摄影,再到运动相机、口袋相机、全景相机、拇指相机,整个行业正在朝着便携式移动影像终端的方向进化。 手机巨头名门大派,内力深厚,崛起的影像新贵影石,精通独特功法的隐世高手,加上追觅等精通奇门遁甲的后起之秀,与小米联合的浩瀚如同灵活的江湖游侠,战术轻盈。各路门派,打法各异。面对围攻,大疆也绝非等闲。 当各路人马拿出看家本领,明年,Pocket市场的这场好戏,即将粉墨登场。
李斌可以造手机,李想为什么不能做AI眼镜?
理想AI眼镜宣传海报截图 文|唐辰 12月3日,理想汽车推出AI眼镜:Livis,售价1999元起。眼镜重36克,半透明磨砂框、六种配色、钛合金鼻托,续航时间达18.8小时,支持蔡司镜片定制,第一视角拍摄,可调用“理想同学”AI助手。 其核心优势还是与理想汽车的协同,可实现百米范围内语音控车:开车门、调节空调、检查电量等操作,响应时间800毫秒,比手机操作快10倍。 这得益于理想自研VLA模型底层支持,同一Agent系统可同时在车机、眼镜、APP端复用。 理想汽车CEO李想并没有出现在发布会上,但他在预热视频里,用“轻”、“长续航”、“顶级镜片”、“极速互动”、“便捷充电”五大卖点,推荐自家首款AI眼镜。 他还强调,理想AI眼镜并非简单的可穿戴设备,而是“理想最好的人工智能附件”,将“理想同学”的能力从车内延伸至用户的日常生活场景。 这可以理解为,李想没有另起炉灶,在电动汽车之外再做一项新业务,而是将眼镜作为一套AI附件,提供给150万理想车主,即定位为“汽车生态的延伸终端”。 从生态的层面看,Livis不仅成为理想智能座舱的“第三块屏”,也是理想在AI终端上的自然延伸,其试图将眼镜、手机、车机三个终端的关系划分清楚。 李想推荐Livis 但不少行业人士并不看好理想AI眼镜的试水。比如前魅族高管,现Angry Miao创始人李楠发文称,理想AI眼镜发布之前,他根据销售数据评论做了一项AI眼镜调研。结果显示,导航、眼镜支付、提词器等功能都是伪需求,翻译不算但也不是用户的刚需。 微博CEO@来去之间转发其动态,直白的提出质疑,不太明白AI眼镜主推的使用场景都是“不用手机可以XX”。除了开车和运动,其他“不用手机”的场景,有点像单手上厕所——看似高效,实则多余。 还有一个更关键的人物,理想汽车的投资人、美团创始人王兴,一开始就不支持理想做AI眼镜。《智能涌现》提到,2024年年底的一次会议上,王兴否定了理想做眼镜的想法。 “理想当前的任务,应该是先把L4车做出来”。 王兴的意见被保留,只是延缓了理想眼镜项目的上线时间。今年4月,李想还是决定启动AI眼镜项目——在内部看来,一副AI眼镜,不过是车里“一副保险杆的费用”。 李想执着于AI眼镜,根本上还是想在理想造车10年后,讲一个全新的故事。在他看来,人工智能是“未来的全部”。他也多次强调,希望外界将理想视为一家AI企业。在最新财报电话会上,李想曾提及,公司全年研发总额将达到120亿元,其中对人工智能的投入就将超过60亿元。 换句话说,李想为了“人工智能”、“AI企业”这盘新馅儿饺子,选择了AI眼镜作为第一盘醋,Livis也未必是为了卖硬件。 这与蔚来汽车李斌推出NIO Phone;小鹏汽车何小鹏做飞行汽车、具身机器人;吉利通过星纪魅族构建车机同屏生态,并在手机、AR眼镜上持续布局;比亚迪与大疆合作推出“灵鸢”车载无人机系统等,没有本质的不同。 车企要抢AI眼镜、具身机器人等智能终端的市场,核心动力还在于新能源汽车领域的竞争,已经由单车竞争递进到生态之战。 其中典型代表就是华为鸿蒙智行、小米“人-车-家”全生态,背后是前景更大的智能化空间。消费者选购一款新能源汽车,已经不是选购出行工具这么简单,更重要是围绕这辆车的移动生活场景。 或许就是参考李斌可以造手机,何小鹏打造具身机器人,瞄准的都是构建“硬件+算法+场景”的护城河,形成从车端到终端的协同生态,李想通过做AI眼镜,迈出布局AI终端生态的第一步,也就成了必然。 Livis的命名,也能体现李想的一部分想法。他坦言自己是《钢铁侠》的忠实粉丝,片中人工智能管家“贾维斯”(J.A.R.V.I.S.)给他留下深刻印象,“Livis”正是对这一经典科幻形象的致敬。 理想汽车高级副总裁范皓宇在接受澎湃新闻采访时介绍,在理想汽车的战略版图中,机器人可以分为两类:具身机器人与人形机器人。其中,具身机器人是给最常用的工具赋予“眼睛”“大脑”和“心脏”,让其在原有形态上进一步智能化,最终演化为机器人。 基于这一具身智能的思路,AI终端被清晰地划分为四种形态:L4级自动驾驶的车,是跑在路上的汽车机器人;升级后的智能座舱,是会思考的空间智能体;智能进化后的充电站,是自动服务的充电机器人;而AI眼镜,就是戴在头上的穿戴机器人。 为何从眼镜做起?范皓宇解释,“理想一直在探索能够自然、持续陪伴用户的智能设备形态。而眼镜因其日常佩戴时间长、靠近眼睛、耳朵、嘴巴,且无需改变用户习惯,是目前最自然的交互入口。” 同时他也提到,公司想做的事情是真正围绕AI来做好的产品,而不是给消费电子产品上增加功能,“我们处在一个竞争的漩涡里,但我们要跳出这个漩涡,我们做的事情是做用户真正需要的东西。” 智能涌现还透露,李想3年前已经对AI眼镜表露兴趣,也曾与创办“细红线”的罗永浩私下深谈。当时,李想对这一品类的关键判断是:AI眼镜就是收集真实世界数据的最佳载体。 但李想面对的是理想汽车不太“理想”的经营现状。理想汽车第三季度财报数据,营收274亿元,同比下跌36.2%;净亏损6.244亿元,去年同期盈利28亿元,这是理想汽车近三年首个季度亏损,终结此前连续11个季度盈利。 风水轮流转,理想汽车似乎也陷入蔚来汽车、小鹏汽车曾遭遇的境地。如果李想复盘过李斌的打法,就会发现,造过手机、AR眼镜等智能终端的蔚来,在过去一年间,反而专注于造车。 蔚来也在理想同期,交出一份堪称“史上最好看”的三季度财报:营收达217.9亿元,交付87071台车,综合毛利率达13.9%,整车毛利率达14.7%,现金储备367亿元,各项数据均创历史新高,并实现正向经营性现金流和自由现金流。 李斌被现实教育了。他坦白的说,“在年销量3000万的中国市场,我们只有1%多的份额,哪有资格扯别的事。”“在相当长的时间之内,我们都会聚焦做好汽车产品,老老实实做产品,老老实实卖车。” 这番话,清晰勾勒出蔚来当前阶段的战略重心:一切围绕“卖车”展开。这或许也是王兴否定李想的核心逻辑。 但李想的野心并没有受挫,他表示,“未来三到五年内,公司的目标是成为具身智能领域表现最好的企业,用户价值最高的企业”。 这就需要他持续投入,持续布局,还要先救汽车主业的火。 值得肯定的一点是,李想在AI眼镜上的策略,还是很克制,没有学习友商鼓吹“革命性”产品,没有大规模投入,定位也十分清晰。 如果以“低成本试错”为目标,那它存在就有合理性。 当然,李想需要警惕的是,把任何硬件都包装成“生态闭环的关键一环”。真正的生态,不是靠堆设备堆出来的,而是靠解决用户真实问题长出来的。 参考资料: 智能涌现,《不只理想夸克,我们还有7家大厂AI眼镜的独家消息》 澎湃新闻,《理想汽车发布AI眼镜Livis,车企为何集体押注AI终端》
Meta爆砍元宇宙预算!扎克伯格要把钱拿去做AI眼镜了
智东西 编译 | 王欣逸 编辑 | 程茜 智东西12月5日消息,昨晚,据外媒报道,Meta首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)正计划削减元宇宙的资源投入,Meta管理层考虑在2026年将缩减该业务板块30%的预算,节省下来的资金将用于AI眼镜与可穿戴设备等业务板块。若削减计划实施,元宇宙业务最早可能于明年1月份开始裁员,比例将占该部门员工总数的10%至30%。 受该消息影响,截至12月4日收盘,Meta股价上涨3.43%,报每股661.53美元(约合人民币4678.1元),市值为1.67万亿美元(约合人民币11.81万亿)。 Meta的元宇宙业务板块包括虚拟世界产品Meta Horizon Worlds和Quest系列虚拟现实硬件产品,隶属于现实实验室(Reality Labs)部门。此次调整将主要影响支出占比较高的虚拟现实业务,Horizon Worlds业务同样面临调整,由此节省的资金将重新配置至其现实实验室的其他项目,包括AI眼镜与可穿戴设备。 Meta发言人在给外媒的一份声明中称:“鉴于公司在AI眼镜及可穿戴设备领域的积极进展,我们正将部分投资从元宇宙转向该方向,暂无更大规模的调整计划。”目前,最终决定尚未作出。 据公司内部人士透露,元宇宙业务预算的削减是公司2026年度整体预算规划的一部分,上个月已举行了相关规划会议。 消息人士进一步称,扎克伯格要求各部门高管努力实现10%的整体成本削减目标,这一要求与过去几年预算周期的常规标准相符。由于元宇宙技术未达到预期的行业规模与竞争水平,该部门今年被要求执行更大幅度的削减。 元宇宙项目曾被扎克伯格认为是Meta的未来发展方向。此前,扎克伯格曾在2021年的Connect大会上宣布公司从Facebook更名为Meta,声称他们将会由一家社交媒体公司转变为一家元宇宙公司。 尽管扎克伯格坚信虚拟世界终将成为人类工作与娱乐的重要场景,但Meta的元宇宙愿景始终未能真正打开市场,并面临投资者与监管机构的双重压力:投资者视其为消耗资源的黑洞,而监管机构则指控虚拟世界存在侵害儿童隐私及安全隐患。 自2021年初至今,现实实验室累计亏损已超过700亿美元(约合人民币4950.16亿元)。 与此同时,Meta正积极推进消费级硬件的开发。就在昨天,扎克伯格在社交平台Threads上发布帖子官宣称,挖来了苹果人机交互设计副总裁、用户界面设计负责人艾伦·戴伊(Alan Dye)。Meta将为戴伊建立新的设计工作室,由其全面负责硬件、软件及AI界面整合的设计工作。 此前,全球研究和咨询公司Forrester副总裁迈克·普鲁克斯(Mike Proulx)在今年4月曾预测,Meta将在年底前关停Horizon Worlds等元宇宙项目。现实实验室部门持续失血,关停相关项目可以使公司更专注于自研模型Llama、智能助手Meta AI及AI眼镜等。 结语:Meta收缩元宇宙部门,全面押注AI+AR 本年度,Meta的元宇宙业务已经经历了一轮调整。10月27日,Meta宣布调整核心管理层,将元宇宙高管维沙尔·沙阿(Vishal Shah)调任至AI产品部门,一直负责公司虚拟世界产品Meta Horizon的加布里埃尔·奥尔(Gabriel Aul)将接管所有元宇宙业务,负责Quest VR硬件及其操作系统Meta Horizon OS的瑞安·凯恩斯(Ryan Cairns)留任。 此次对元宇宙业务的预算削减以及很可能即将到来的再裁员,是Meta向AI和消费级硬件业务资源倾斜的又一信号。 外媒报道称,扎克伯格已基本停止在公开场合及公司财报电话会议中提及元宇宙,转而将重心转向AI领域:一方面是开发支撑聊天机器人及其他生成式AI产品的大模型,另一方面是推出如Meta Ray-Ban智能眼镜等AI硬件。Meta称,预计未来还将投入数百亿美元用于数据中心和AI开发。
拒绝无聊!丰田 GR GT 与雷克萨斯 LFA 概念车亮相,纯粹的驾驶机器
No more boring cars(别再造无聊的车了)! 刚刚,丰田高性能部门 TOYOTA GAZOO Racing(TGR)正式公开亮相了两款处于工程验证阶段的原型车 GR GT 与 GR GT3 以及雷克萨斯品牌的高性能电动概念车 LFA Concept。 赛道可用,街道可驾 GR GT 被定义为「可合法上路的赛车」,GR GT3 则是 FIA GT3 规则的客户赛车。 GR GT 长宽高分别为 4820/ 2000 / 1195mm,轴距 2715mm,车身重量为 1750kgGR GT 3 的长宽高为 4785 / 2050 / 1090mm。 两者虽用途不同,却都共享了同一套开发哲学。 以赛道性能为原点,围绕「低重心、轻量化高刚性车身、空气动力学优先」三大支柱,构建一套高度集成且可量产的机械系统。 这一项目由丰田会长丰田章男(内部代号「Morizo」)亲自推动,并组建了一支特殊的「驾驶者评估团队」,成员包括职业赛车手片冈达也、石浦宏明、蒲生直也,以及业余车手、丰田家族成员丰田大辅,他们从概念定义开始,在整车比例设定和动态调校阶段全程深度介入,核心目标是打造一台能让驾驶者清晰感知车辆极限、并在人车之间建立直接沟通通道的机器。 ▲ GR GT 原型车内部 在车辆制造路径上,GR GT 摒弃了先设计定型再优化气动的传统做法。由 TGR 气动团队先基于实现 320km/h 以上的极速这一目标,确定理想气流路径、下压力分布及冷却需求,再由设计团队在此约束下进行造型演绎。 因此,GR GT 车头的分流器、侧裙导流通道、后扩散器乃至主动扰流板,都是先考虑为功能服务,再考虑装饰作用。 并且,GR GT 这次采用了丰田历史上首款全铝承载式车身框架。该结构以大型铝铸件为节点,结合挤压型材与自冲铆接等先进连接工艺,在控制重量的同时达成高扭转刚度。 车身覆盖件则采用了混合策略,发动机舱盖、车顶等关键部位使用碳纤维增强塑料(CFRP),其余部分则为铝合金。 这一举动被业内认为是对雷克萨斯 LFA 项目的反思。当年 LFA 因过度依赖碳纤维单体壳而导致车辆成本高昂、产能极低,如今 GR GT 则试图在性能与量产可行性之间寻求更务实的平衡。 GR GT 底盘前后均采用全新设计的双叉臂悬挂,上下控制臂均为锻造铝合金,可以显著降低簧下质量。制动系统配备 Brembo 碳陶瓷刹车盘,其冷却风道由前保险杠气流直接引导。 并且,Simon Humphries(丰田设计主管)得意的介绍到,「GR GT 的车身高度被极限压缩到了 1200mm 以下,仅有 1195 mm」,这能够使得使驾驶者重心与车辆重心尽可能重合,从而提升弯道中的动态感知精度。 动力系统上,GR GT 搭载一台全新开发的 4.0 升 V8 双涡轮增压发动机,采用「Hot V」布局(即涡轮置于 V 型夹角内侧),大幅缩短排气路径来提升响应速度。配合干式油底壳润滑系统,发动机的安装高度进一步压缩,服务于整车低重心目标。 这台 V8 引擎一台单电机组成了混动系统,综合输出目标超过 650 马力、850 牛·米扭矩。整车动力经碳纤维扭矩管传递至后置变速箱,该单元集成 8 速自动变速机构、电机-发电机与机械式限滑差速器,最终实现约 45:55 的前后轴荷分配。 不过,丰田并未公布 GR GT 的零百加速时间,仅披露了其最高车速约 320km/h。 GR GT3 赛车将共享 GR GT V8 引擎的核心结构,但会根据 FIA GT3 规则进行调整,如加装进气限流阀、限制最大转速、强化冷却系统等。 除了除销售车辆外,丰田还将为购买 GT 赛车的私人车队提供完整的技术支持体系,包括备件供应、赛道调试与驾驶培训等,来构建可持续的客户赛车生态。 ▲ GR GT3 原型车 尽管将赛道性能作为主要目标,丰田也仍然着重考虑了车辆的日常可用性。 GR GT3 的电子稳定控制系统提供多级可调模式,悬挂阻尼兼顾舒适与支撑,排气声浪也经过了专门调校,当然不是为了「炸街」,而是希望通过声音传递引擎转速、负载与换挡节奏,成为驾驶者判断车辆状态的听觉反馈。 ▲ GR GT3 原型车内部 丰田介绍车辆的所有设定均在纽博格林北环、富士赛道及欧洲公共道路反复验证,确保「赛道可用,街道可驾」。 效率与美感的融合 如果说 GR GT 与 GR GT3 是丰田对内燃机时代造车技艺的系统性总结,那么同时亮相的 Lexus LFA Concept,则标志着丰田的技艺传承进入了电气化的新阶段。 概念车的外观和内饰之前在 2025 年蒙特雷汽车周和 2025 年日本移动展上已经有过亮相,雷克萨斯最近对其设计和规格进行了调整之后重新做了公布。 LFA Concept 并非初代 LFA 的电动复刻,丰田计划此后 LFA 不再与 V10 引擎或碳纤维绑定,而是将其作为一种象征—— 无论动力形式如何演变,「人车一体」的驾驶体验始终是不可妥协的价值。 这款 LFA Concept 更多的是在探索,在没有内燃机、变速箱、排气系统的前提下,如何通过纯电架构延续驾驶沉浸感。 技术上,LFA Concept 直接继承了 GR GT 的全铝承载式车身框架。 这一共用策略确保了即便动力形式改变,车辆的基础动态特性(刚性、质量分布、悬挂几何等)仍能维持一致的工程基准。 电池组被集成在了车身底部中央通道及后轴前方区域,在不显著抬高重心的前提下,实现接近 50:50 的重量分配。这种布局释放了传统动力总成所占空间,使设计师得以重构车身比例。长车头、短前悬、流畅溜背的轮廓既呼应初代 LFA 的经典姿态,又因纯电平台而获得更纯粹的视觉平衡与气动效率。 LFA Concept 的空气动力学同样遵循了「功能先行」原则。前脸进气口不再用于冷却引擎,而是优化电池与电机散热;车尾扩散器与主动扰流系统则专注于管理高速下的气流分离。整体造型追求「气动效率与雕塑美感的高度融合」。 看看这姿态、看看车辆尾部、真是太美了! 概念车的座舱设计则围绕着丰田「Discover Immersion」(发现沉浸)理念展开。整体的驾驶坐姿与 GR GT 一致,强调低重心与视野通透性。方向盘精简至仅保留必要控制开关,布局支持盲操;整体内饰风格则以极简主义呈现,所有功能组件集中于驾驶者周围,消除视觉干扰,使操作成为意识的自然延伸。 雷克萨斯明确表示,LFA Concept 并非要模拟内燃机的机械反馈,而是探索纯电时代独有的驾驶愉悦。通过精准的扭矩响应、线性的能量回收、以及高度整合的人机界面,让驾驶者依然能「感受」到车辆的呼吸与节奏。 我们希望这款车能够让客户有更高层次的感官体验,创新、冒险、独树一帜,这就是雷克萨斯的使命。 并非逆行 在电动化席卷全球的背景下,丰田推出 GR GT 和 GR GT 3 两款燃油高性能车,似乎是走在一条看似逆行的道路上。 但新车们设计的核心目标很明确:打造极致驾驶体验。它们没有依赖大马力参数或复杂的电子系统,而是从机械底层出发,降低重心、减轻重量、提高车身刚性,并以空气动力学作为设计前提。这些做法并不新潮,但被丰田视为打造真实驾驶感的基础。 这种坚持有其来由,丰田在发布会中也讲述了这个故事。 大约二十年前,丰田章男在注意到,许多车企正通过赛车项目开发新技术、测试新产品,也招募和培养创造这些技术和产品的人才。但当时的丰田甚至没有一辆能够在纽北赛道参与比赛的车型,更准确的说,丰田当时甚至没有一辆跑车在售。 彼时的丰田章男只能开着一辆老旧的 Supra,用 Morizo 的化名组建了私人车队参赛。他提到,每当他驾驶其他品牌的原型车时,似乎都有人在对他说,「看吧,你们丰田永远都造不出来这样的车」。 因此后来 GR 项目一直被赋予着远超其产品本身的使命,用丰田的话来讲就是为了传承「造车秘方」——某些汽车制造技术和技能必须被保存并传承给下一代。 技术会变,工具会换,但造车的核心,始终是人。
三星Z TriFold用户手册曝光 折叠方向错误时将触发警告
【CNMO科技消息】近日,三星正式发布全新三折叠旗舰机型Z TriFold。12月5日,一份长达174页的新机用户手册在网络上泄露,其涵盖了从相机用户界面、扬声器布局到设备内部结构的诸多细节。 三星Z TriFold 据CNMO了解,手册中除了电源操作、SIM卡安装方式、多窗口使用等基础项目外,还可查看相机应用UI界面。三星Z TriFold采用约10英寸的大屏展开形态,摄像头界面沿袭Z Fold7的设计,但因屏幕宽度在左右两侧加入了较宽的黑色边带,形成独特的布局。相册应用则类似三星Tab系列,左侧设有宽侧栏,中央以传统网格方式排列照片,点击后上方出现工具栏,下方展示其他图片,使用体验与平板相近。 在硬件方面,手册详细标注了三星Z TriFold的扬声器、通气孔和麦克风位置。虽然图中出现“耳机插孔”,但实际为USB-C接口,并未配备3.5mm传统耳机孔,符合新机超薄机身的设计限制。值得一提的是,TriFold的折叠方向被限定为唯一正确方向;若用户误向相反方向施力,机身会产生强烈振动以提示错误,防止因错误折叠导致的损坏,这一物理保护机制与华为Mate XT等机型类似。 此外,三星AI功能也已内置于三星Z TriFold。随着手册泄露信息的不断补充,新机的整体轮廓愈发清晰,业界对其实际表现寄予厚望。

版权所有 (C) 广州智会云科技发展有限公司 粤ICP备20006386号

免责声明:本网站部分内容由用户自行上传,如权利人发现存在误传其作品情形,请及时与本站联系。