IT之家 7月26日消息，极氪今天凌晨发布了“你问我答（20250725）”，回答了极氪首款混动车型极氪9X的产品规划、上市时间等问题。 极氪官方透露，极氪9X目前还未敲定价格，价格确定后会及时与大家沟通。极氪产品以中大型车为主，中大型聚焦纯电，大型聚焦超级电混。 极氪9X目前没有做纯电版本的规划，但公司具备开发纯电的技术积累，未来会根据市场及用户需求推出。官方还透露，极氪 9X 会有光辉版本，请大家耐心等待。此外，极氪9X已经确定将在8月底成都车展正式开启预售，关于具体的上市时间还未透露。 根据此前官方公布的信息，新车搭载浩瀚超级电混系统，可实现纯电、增程、混动均为“最强”，首发70度6C混动电池和混动领域首个三电机兆瓦电驱、2.0T超级电混专用发动机。 新车全系实现3秒级零百加速，峰值功率可达1030kW，最大马力1400匹，动力媲美3台W12发动机。官方宣称，新车满电与馈电零百加速仅差0.2秒，极速可达240km/h。 该车搭载的发动机峰值功率205kW，综合热效率超过46%，较1.5T混动发动机油耗低 5%~10%。电池上，新车纯电续航380km，支持最大6C充电倍率，20%充到80%仅需9分钟。

Neuralink 凤凰网科技讯 北京时间7月26日，据彭博社报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下脑机接口公司Neuralink正在与加州和西班牙的研究人员合作，开展一项研究视觉假体的临床试验。视觉假体是一种植入式医疗电子设备，其功能是在一定程度上恢复重度失明患者的视觉。 Neuralink参与该临床试验的消息于7月下旬在“临床试验网”(ClinicalTrials.gov)上公布，该网是一个披露医学研究项目的政府网站。该研究由加州大学圣巴巴拉分校资助。 根据临床试验网的介绍，该研究的目标是“解决一些基础性问题，以推动智能仿生眼的研发”。研究人员表示，这种设备将利用AI技术，帮助盲人识别人脸、在户外导航、阅读等。 Neuralink参与视觉假体临床试验 目前尚不清楚Neuralink将在该试验中扮演什么角色。研究说明中提到，一旦有合适的Neuralink患者可参与，研究人员就会使用他们进行试验。根据该网站的信息，这一试验目前正通过邀请的方式招募患者。 Neuralink正在开发一种名为“Blindsight”(盲视)的脑芯片，旨在帮助盲人恢复视觉，甚至赋予超越常人的视觉能力。该技术已在猴子身上进行了测试，但尚未有已知的人类患者参与试验。 据彭博社报道，Neuralink计划在2030年推出Blindsight芯片，并希望到2031年通过至少三种不同类型的脑植入设备实现每年10亿美元的收入。 截至发稿，Neuralink和加州大学圣巴巴拉分校尚未回应置评请求。(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”。

　　 　71岁陈佩斯导、编、演的电影《戏台》今天将正式公映 　　今天，电影《戏台》将正式公映，71岁的陈佩斯重返大银幕，担任导演、编剧并领衔主演。历经十年打磨、三百余场舞台淬炼，这部改编自高口碑同名话剧的作品成色如何？ 　　“《戏台》是难得一见的喜剧电影之花！”看完点映，电影人方义华心情激动，一口气写下近2000字的影评。这位曾写出过《焦裕禄》等优秀作品的知名编剧，称赞陈佩斯从“小品之王”蜕变为“喜剧之王”的跨越。但也有网友吐槽：“《戏台》表达太过话剧，不太像部电影。” 　　从话剧到电影，叙事与表现手法有何转变 　　电影《戏台》讲述了战乱时期，五庆班班主侯喜亭带着戏班进京演出。而包子铺伙计大嗓儿被洪大帅误认成名角金啸天，被要求演出经典戏曲《霸王别姬》。各方势力卷入其中，一场啼笑皆非的大戏就此上演。　　 　　硝烟弥漫、战火纷飞的军阀混战场面，一上来便将电影强大的视觉表现力发挥出来，给观众带来极具震撼力的冲击。从话剧到电影，《戏台》的叙事与表现手法有何转变？ 　　上海师范大学影视传媒学院教授龚艳告诉记者，电影对舞台空间的拓展是质变性的。“原作话剧受限于单一场景，冲突依赖演员肢体与台词密度。”她举例，假霸王登台唱错这一情节，在话剧中主要通过后台陈佩斯的表演来展现从忧转喜的情绪转变，而电影镜头却能同时切割台前幕后——黄渤饰演的包子铺伙计大嗓儿在台上荒腔走板，镜头聚焦他脸上的油彩与冷汗，台下姜武饰演的洪大帅的叫好与后台戏班的战栗绝望被平行剪辑，错位张力喷薄而出。 　　龚艳认为，从舞台到银幕最重要的是空间的转变、表演的调整。她直言，《戏台》在电影化过程中，部分舞台表演的精妙之处难以精准落地。比如，真假霸王首次碰面的场景，电影采用了对切镜头，虽然展示了台上台下的反应，却一定程度上削弱了两人表演的戏剧性和肢体感。“这一场表现的是一种镜像关系，更适合完整的舞台。” 　　年轻观众会想看71岁老头当主演的银幕之作吗 　　“台上霸王声声唱，台下荒唐众生相。”在方义华看来，影片最狠辣处在于用喜剧包裹社会悲剧——军阀洪大帅枪指戏班强令篡改《霸王别姬》结局，要求霸王“东山再起”而非自刎乌江。当陈佩斯饰演的班主侯喜亭面对“祖师爷”含泪哀叹“我这是为了活命呀”。这种“笑中带泪”的撕裂感是对“喜剧内核即悲剧”理论的实践。 　　许多高赞评价，还指向了影片着力呈现的小人物的“蝼蚁之韧”。当炮火轰塌戏楼，五庆班全员在瓦砾间唱《霸王别姬》。余少群饰演的男旦凤小桐，从被迫妥协到嘶喊“那还是戏吗”；尹正饰演的金啸天烟瘾缠身仍坚持“戏比天大”，主动上台一字不改唱完《霸王别姬》；陈佩斯则借侯班主之口喊出“不改就对了”。 　　幕布之上，戏班沦为权力修罗场；幕布之外，博弈暗潮汹涌。陈佩斯团队遭遇投资方五度撤资。他在首映礼上感慨：“资方不相信年轻观众想看一个71岁老头当主演的电影！”而《戏台》的点映获得了超6700万元的票房，甚至超过一些商业大片。这一成绩印证了龚艳的观点：“内容好，制作严谨、尊重艺术规律的作品依然是可以占有市场份额的。” 　　“观众对陈佩斯的支持，实为对优质内容的期盼，对严肃创作的尊重。”龚艳分析，陈佩斯多年来在喜剧领域深耕，为观众带来了无数经典的作品，也正因这份积淀与口碑，才有了拍摄时的“一呼百应”。姜武谈起电影眼神发亮：“陈佩斯导戏，我不来都亏！”尹正直言：“他指哪儿我就打哪儿，准没错。”余少群则将角色凤小桐的坚持与陈佩斯的创作态度相联系：“搞艺术就得有这份坚守，凤小桐护着自己的戏，就像佩斯老师始终守护着喜剧的魂。”在此前的路演中，面对观众“欠陈佩斯一张电影票”的声浪，这位艺术坚守者拱手笑答：“该还债的是我，32年没拍电影，这次就是补给大家了。” 　　暑期档上映，《戏台》不可避免地面临商业大片的围剿。对此，龚艳表示：“《戏台》或许不是票房黑马，却为舞台剧改编电影探出新路”。在被算法与流量裹挟的时代，容得下一方纯粹的戏台吗？电影片尾，当陈丽君唱起《桂枝香·金陵怀古》时，答案或许早就写在观众红了的眼眶中：这些为侯班主落泪的人，回想的正是自己坚持的那份初心。（臧韵杰）

　　2025中国羽毛球公开赛24日进行了各单项八分之一决赛，其中包括三场国羽队内较量，最终胜利归属世界排名更高、经验也更为丰富的陈雨菲、韩悦、梁伟铿/王昶。 　　女单八分之一决赛，韩悦与韩千禧、陈雨菲和高昉洁的比赛前后脚进行。韩悦和陈雨菲都是在先输一局的情况下逆转取胜。 　　“我们确实对彼此很熟悉，但比赛和训练还是不一样，受风向等各方面因素的影响，最重要的还是看各自当下的发挥。”赛后陈雨菲说。下一场她将与头号种子、韩国名将安洗莹碰面。 　　王祉怡独守下半区，直落两局淘汰日本选手郡司莉子，同样晋级四分之一决赛。 　　男单方面，国羽三人全部取胜。3号种子石宇奇以21:15、21:8战胜爱尔兰选手阮日，李诗沣以21:17、21:9击败中国香港队的伍家朗。四分之一决赛两人将捉对较量。 　　小将王正行又打了场硬仗。前一日他苦战逆转日本名将奈良冈功大，当日再经69分钟鏖战，以21:12、25:27、23:21险胜中国台北队李佳豪。赛后王正行肯定自己近期训练比较扎实，技术和体能都有了一定储备，“不过毕竟刚开始参加高级别比赛，心态还是不够稳定”。 　　三对国羽女双也全部奏凯，均以2:0取胜。下一轮头号种子刘圣书/谭宁将对阵5号种子李怡婧/罗徐敏。 　　男双5号种子梁伟铿/王昶以21:15、21:12速胜队友黄荻/刘阳，将作为国羽男双“独苗”继续前进。 　　混双赛场，中国队的冯彦哲/黄东萍、蒋振邦/魏雅欣、郭新娃/陈芳卉分别战胜各自对手晋级，高家炫/吴梦莹止步。（记者丁文娴、王恒志）

位于新疆的东方电气木垒100万千瓦风电场，100余台风力发电机组源源不断地将风能转化为绿电。蔡增乐摄（人民视觉） 　　7月份，在北京电力交易中心的支持和帮助下，国网上海市电力公司依托省间电力市场密集联络外省开展省间小时级绿电交易。截至目前，该公司共开展省间小时级绿电交易30余次，交易时段覆盖全天24小时，成交电量约9800万千瓦时。 　　小时级绿电交易机制的建立，依托于今年初步形成的全国统一电力市场体系和我国规模庞大的电力基础设施体系，可更好利用输电通道剩余空间，更深挖掘各省电力外送能力，实现各省电力资源的时间互补、空间互济。这种更为灵活的交易机制也成为向购电企业提供24小时全时段绿电资源的新方式。 　　据了解，在发电侧，我国西北、华北地区光伏资源丰富，光伏企业在日间时段（8时至17时）外送意愿强烈，成为上海企业消费光伏电力的主要来源；东北、西北地区风电资源丰富，风电企业在夜间低谷时段（22时至次日7时）外送意愿强烈，成为上海企业消费风电的主要来源；陕西、青海、新疆因与上海相比日落时间更晚，成为上海晚高峰（18时至21时）绿色电力的主要来源。这三大来源成为上海开展全时段绿电交易的基础。 　　在用电侧，得益于北京电力交易中心分小时段的灵活交易机制和华东区域D-3日绿电的连续开市，上海的购电企业可以自由选择需要消费绿色电力的单个时点或时段，精准满足企业生产用能过程中的绿色电力消费需求，实现绿色电力的小时级精准匹配。（记者 季觉苏）

大家猜猜我手上这些长得像大号麦乐鸡的是什么？ 它的俗称，叫黄饼。这可不是能吃的那种饼，而是核工业中的一种重要原料 —— 重铀酸钠。 经过一系列的加工，它就能做成燃料棒，最后再转换成我们平时用的电。 今天我们来看看，核燃料最初的起点 —— 铀矿，到底长啥样。 铀矿从哪儿来？长啥样？ 铀从哪儿来？ 铀，原子序数 92，诞生于超新星爆炸和中子星碰撞。 46 亿年前，它随着太阳系的原始物质一起被吸积到地球，与氧、氟等元素形成铀的化合物，这些矿物在后来的地质演化中形成铀矿。 铀其实比我们想象的要多一点， 它在地壳中的平均丰度约为 2.7ppm，也就是每吨地壳物质中有 2.7 克铀，跟钴镍铅这些金属差不多，而金在地壳中的平均丰度只有 0.004ppm。 但在传统开采方式下的铀，一般工业品位是 0.05%，每吨矿石 500 克铀，也就是比平均丰度要高出 185 倍才有开采的价值。所以它看着多，实际太分散，不容易开采。 铀也是化学性质比较活泼的元素，地下几乎不存在 “ 纯铀 ” 这种东西，都是以化合物的形式存在。 常见的组合有沥青铀矿，晶质铀矿，铀石，铀云母等等。 我国从南到北都有铀的分布，湖南、广东、 江西主要是花岗岩型和火山岩型铀矿，新疆和内蒙古主要是砂岩型铀矿，而东北甚至云贵川地区也都发现过铀矿资源。 我们这次来看的铀矿，在我国草原最多的地方，也是铀资源最多的地方 —— 内蒙古。 铀矿长啥样？ 我现在在内蒙古鄂尔多斯市达拉特旗恩格贝镇纳岭沟铀矿床，这是我国规模最大的天然铀产能项目 —— 中核集团 “ 国铀一号 ” 示范工程，大家前面看到的黄饼就来自于这片草原。 但如果我不告诉你这里正在采矿，你肯定看不出来，因为这里的矿和我们想象中完全不一样，既看不到矿井，也看不到矿工，唯一能看到的，只有许多黄绿蓝三色的箱子被放置在草原上。 我们一起来看看，“ 国铀一号 ” 是怎么把铀从地底下挖上来的。 这些黄绿蓝的箱子，其实就是 “ 国铀一号 ” 的矿井。 绿色的箱子代表注孔，负责将浸出液注入到砂岩型铀矿层； 而蓝色的箱子代表抽孔，负责把溶解出铀元素的液体给抽上来； 而黄色的箱子则是负责监测地下水环境的情况。 它们以六注一抽蜂窝状排布，也就是六个注孔 + 一个抽孔，井间距大概 30 米。 每个采区都有一个集控室，负责开关和监测抽注液的流量。外围还有两个蒸发池，处理后的少数多余水分会在这里被蒸发到大气层。 而不远处，还能看到热火朝天的钻井机正在新的采区打井。 这就是采用了 “ 二氧化碳 + 氧气 ” 地浸工艺的 “ 国铀一号 ”，它和传统矿山的开采模式完全不一样，是采矿不见矿。 刚才咱们说的，就是在地表能看到的开采工作。接下来我们看看，在地下我们看不到的地方，铀都经历了什么 —— 地浸采铀是如何采矿不见矿？ 把铀变成黄饼总共分几步？ 首先矿井会深入地下四百米左右到达铀矿层，这里不仅有砂岩，还有大量的地下水。 注液井会把融入水中的二氧化碳（ CO? ）和氧气（ O? ）作为浸出剂注入地下。 二氧化碳在地下水中溶解后会形成一种弱酸，可以降低地下水的 pH值，增强铀矿物的溶解性。 而氧气会促进铀的氧化作用，将砂岩型铀矿中低氧化态四价铀（ U?? ）转化为高氧化态的六价铀（ U?? ）。 这时候铀离子会逐渐溶解到浸出液中，之后再通过抽液井抽出，通过集控室汇总到集液罐，顺着管道来到水冶厂。 在这里，铀溶液会经过吸附塔，含铀离子被吸附塔中的树脂吸附；含铀树脂再转移到淋洗塔经淋洗剂洗脱，得到合格液。 这些合格液会加入盐酸、去除不利离子，再到搅拌罐加入氢氧化钠，氢氧化钠提供了氢氧根(OH-)，与铀酰离子反应，就形成了重铀酸钠沉淀。 由于这些沉淀一般是黄色的固体，再经过压制后，就像一块块饼，所以大家才叫它黄饼。 而在核工业内部，它的真正代号是 “ 111 ”，这便是矿区产出的最终成品。 现在天然铀（ U3O8 ）的国际价格大概是每磅 70 美元，折合成人民币是每吨一百万元。 重铀酸钠的铀含量大约在 70% 左右，既然是铀那它肯定也有辐射，不过天然铀的辐射量微乎其微。一斤重的天然铀矿石每天释放出 0.02 毫希（ mSv ），跟戴一块夜光手表差不多。 我刚开始也担心会有辐射，矿区的工程师告诉我，只要不真当它是麦乐鸡给吃下去，摸完之后认真洗手，基本上不会有什么影响。 如何把铀变成电？ 接下来，这些黄饼会被送到纯化转化厂。从重铀酸钠转化成六氟化铀（ UF? ）。 再到铀浓缩厂和元件厂，制成核反应堆中使用的核燃料棒。 这些燃料棒被装入核反应堆中，通过引发裂变反应，释放出大量的热能。加热后的水转变为蒸汽，蒸汽再推动汽轮机，从而驱动发电机产生电能。 最后，输送到我们家里，就是我们日常使用的电了。 这一切的起源都来自那块黄饼，所以它也被叫做核工业的粮食。 在 7 月 12 日，我国这个规模最大的天然铀产能项目，“ 国铀一号 ” 示范工程就成功产出第一桶铀。 农田牧场和谐共处 “ 国铀一号 ”这套地浸采铀技术还有一个明显的优势就是环保。 你可以看到，它不会像传统采矿一样开山劈石，掘地三尺，而是在地下就完成了铀矿的提取。 采矿区都是向牧民和农民们租借的土地，完全不会影响正常的放牧和耕种。 刚才大家看到矿井周围一排排的农作物，就是春天种植的玉米，这会儿才刚刚冒头，等到它们长大，连这些矿井都会被遮蔽。 在我们快要离开矿区的时候，正巧碰到牧民们放羊，羊群就在矿井周围的牧场上悠闲地吃草。 如果不是亲眼看见，很难相信农业、牧业与采矿竟然能在同一片土地上共存。 千里之外，一键采铀 —— 呼和浩特远程控制中心 刚才我们看到的所有采铀过程，其实都能在千里之外的呼和浩特远程控制中心，一键操控。 如果说分散在内蒙古各处的矿区是采铀的手臂，那这里就是中枢神经。 在这个房间里，操作员只需要点几下鼠标，就能看到数百公里外的铀矿生产现场。也包括启动铀矿的开采设备，控制注液井的操作，查看矿井的实时数据等等。 自动化和智能化控制技术已经可以做到非常精准的调控。这种方式不仅提高了效率，还减少了传统矿山作业中的人工操作。 因为矿区一般地处偏远，工作环境也相对恶劣，所以招人难，留人更难。愿意到一线矿区工作的年轻人已经越来越少了。 一位在中核集团待了二十多年的工程师告诉我，他亲身经历过技术落后的年代，看到传统开采给矿工带来了沉重的负担，有许多家庭都面临着分居两地的情况。 而在自动化和远程控制技术实现后，现场作业人员就不需要那么多了，很多曾经需要现场干的活儿，也都可以远程操控了。 这种革命性变化，打破了以往几十年人跟矿走，风餐露宿的生产模式，大家的生活质量和工作效率都火箭般的上升，也让采铀一线真正留得住人。 铀对我们这么重要？ 截止到 2024 年底，我国大陆并网运行的核电机组共 58 台，在运、在建和核准待建核电机组共有 102 台，总装机容量 1.13 亿千瓦，规模已经是世界第一。 根据国家核电发展计划，到 2035 年，我国核电装机将达到 1.5 亿千瓦，我国将成为铀资源需求大国。 铀就像石油一样，也属于战略资源。不仅关乎能源供应，也与国家安全密切相关。 相比于哈萨克斯坦、澳大利亚、加拿大等铀资源大国，我国的铀资源禀赋条件复杂，规模小，品位低，分布不均，开采难度很大。 所以任何一处铀矿资源对我们来说都是非常宝贵的。 位于内蒙古自治区通辽的钱家店铀矿，曾经在发现的时候请了乌兹别克斯坦的专家来看，外国专家做了 3 年的调研，最终判定钱家店铀矿的地质条件太差，不可能开采，相当于给这个铀矿判了死刑。 乌兹别克斯坦是产铀大国，有着丰富的技术理论和实践经验。这位专家的意见，当时来说是很有权威性的。 但中核集团的工程师们不愿意放弃任何一个机会。 在被技术封锁的条件下，他们自主研制出了以 “ 二氧化碳 + 氧气 ” 地浸工艺为标志的第三代采铀技术，盘活了大量的低品位砂岩型铀资源，让一个个 “ 呆矿 ” 起死回生。 总得来说 地浸采铀可能对许多人来说是一个相对陌生的术语，其实，这项技术对国家、对生态环境以及对核工业的从业者来说，都意义重大。 对国家来说，“ 国铀一号 ” 的建设标志着我国先进的铀矿采冶工业体系取得新的突破，关键的核心技术实现了自主可控。 对于从业者来说，这项技术也让他们能够在更安全、更舒适的环境中工作。 当我们谈论核电时，常常只关注零碳排放的优点，很少知道背后支撑这一切的铀矿。 作为一种低调的技术，地浸采铀的意义远不止于技术本身的革新，背后蕴含的是对人类未来可持续发展的一种追求。 它用原位提取替代了之前传统的开采方式，更好地保护了辽阔的草原和农田。 未来，“ 国铀一号 ” 的核心技术也将会全面应用到北方的铀资源开发中，到 2030 年将支撑建成新一批铀矿大基地。 中国核能的未来，正在向绿生长。 责任编辑：落木

凤凰网科技讯 7月26日，在WAIC世界人工智能大会期间，百度公司对外展示了其在数字人领域的最新研发成果——新一代数字人技术NOVA。该技术依托百度慧播星平台发布，旨在显著提升数字人在直播场景下的综合表现力与互动能力。 NOVA技术核心优势体现在三个方面。首先，该技术基于文心大模型4.5构建的大师级剧本模式，能够自动生成高质量直播脚本，通过多模态技术协同实现数字人在直播环境中的形态、神情、声音和容貌的精准统一。 在智能交互层面，NOVA配备的AI决策系统能够实时分析直播数据流，通过多智能体调度机制完成观众问答互动，同时结合实时热点生成具有个性化风格的直播内容。 技术复刻效率成为该方案的突出亮点。根据百度介绍，NOVA仅需采集10分钟的真人样本数据，即可完成对目标对象声音特征、动作习惯以及表达氛围的全面复刻，实现高度还原的数字人形象。 该技术此前已在商业场景中得到验证。罗永浩数字人直播间运用该技术创造了5500万元的商品交易总额，展现了数字人直播的商业潜力。 百度方面透露，NOVA技术计划于今年10月面向全行业开放使用。届时，普通商家和个人用户将能够获得专业级的数字人直播能力。目前，该技术已启动邀请测试阶段，率先在教育培训、健康医疗等十余个垂直行业的内容创作者和商家中进行应用试点。

IT之家 7 月 26 日消息，昨晚，北京大学元培学院在其学生学术学会公众号上发布了 2025-2026 学年元培学院新生讨论班简介的文章。 IT之家发现，在开设的课程中，有两门课程分别为《原神启动：至冬之国的历史原型》《原神启动：提瓦特大陆的政治哲学》，所属方向为政治学。目前尚不清楚该课程的具体内容。 据官方介绍，元培学院的新生讨论课是面向大一新生开设的必修课程，采用小班讨论的形式，每周 2 学时，目的在于从通识教育出发，让新生了解特定学科的研究议题和思维方法，接触不同专业的学术经典与前沿，重视文本经典的阅读，为今后的学业选择和本科科研打下基础。 与新生第一学期将接触的基础性专业课不同，新生讨论班的每门课程不求覆盖整个学科，通常将集中在一到两个主题，较为完整地展现相关学科研究的过程与方法。同时，作为元培新生讨论班的一大亮点，部分课程将理论讲授与实践相结合，在思想与行动之中提高大家的综合素养。

贝佐斯 凤凰网科技讯 北京时间7月26日，据彭博社报道，亚马逊公司创始人杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)完成了一轮大规模亚马逊股票抛售活动，累计套现近57亿美元(约合407亿元人民币)。 贝佐斯的这轮抛售根据他在今年早些时候制定的10b5-1预设交易计划进行，该计划允许他最多出售2500万股亚马逊股票。10b5-1预设交易计划通常由公司高管使用，以避免触犯内幕交易法律。 这轮股票抛售始于贝佐斯6月底在威尼斯举行婚礼时，当时他抛售了价值7.37亿美元的股票。美国证券交易委员会(SEC)周五的文件显示，他在本周三和周四完成了剩余股票出售，共抛售约420万股，套现9.54亿美元，至此完成了所有2500万股股票的出售计划。 贝佐斯是世界第三大富豪 贝佐斯的这轮股票抛售的时机恰到好处，因为亚马逊股价自4月下旬的近期低点以来已上涨38%。亚马逊将在下周公布财报，投资者关注其在AI领域的巨额投入是否会带来回报。 贝佐斯经常减持股票，去年曾抛售7500万股亚马逊股票，套现136亿美元。他通常将收益用于资助旗下其他业务，例如太空公司蓝色起源。据彭博汇编的数据，自2002年以来，贝佐斯已累计出售超过500亿美元的亚马逊股票。 身为亚马逊董事长，贝佐斯目前仍持有约8.84亿股亚马逊股票，占公司股份比例超过8%。根据彭博亿万富豪指数，他以2523亿美元的净资产位居全球第三富豪，其中大部分财富来自亚马逊持股。 截至发稿，亚马逊和贝佐斯尚未就此置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

最近，海关发布了2025年上半年相关的进出口贸易情况，其中特别提到了芯片。 数据显示，上半年我们进口芯片2818.8亿个，价值1.38万亿元，同比增长了8.3%，而出口芯片1677.7亿个，出口金额6502.6亿元，同比增长20.3%。 很明显，芯片出口增幅远大于芯片进口增幅，一定程度上而言，意味着中国芯片产业，其实开始慢慢卷向海外市场了。 为此，很多人欢呼，表示中国芯片崛起了，后续随着中国芯片产能增加，持续向海外出口，说不定要卷翻全球，毕竟中国制造的优势很大。 不过，在高兴之余，我还是要给大家泼一点冷水，那就是实际算起来，中国芯片逆差其实又扩大了，那就是中国进口与出口之间的差距，相比于上一年，又增大了。 同样按照海关的数据，2024年上半年，我们向海外出口了集成电路5427.4亿元，增长25.6%。而我们从海外进口的集成电路是1.27万亿元，增长14.4%。 算下来，2024年上半年的芯片贸易逆差是7272.6亿元。 而按照同样的算法，2025年上半年，我们的芯片贸易逆差是1.38万亿减去6502.6亿元，实际是7297.4亿元，比去年这7272.6亿元，还是多了25亿元左右。 虽然数字看起来不大一样，但也代表着贸易逆差实际上是在扩大的，这个意义就不一般了，如果考虑到去年和今年的汇率变化，这个逆差实际是比25亿元更大的。 另外还有一个数字，大家也是可以看到，2025年，我们进口的芯片个数2818.8亿个，价值1.38万亿元，算下来均价是4.9元。而出口的芯片1677.7亿个，金额6502.6亿元，均价3.9元。 从这也能够看出来，我们出口的芯片金额比进口的低了20%以上，这说明我们出口的芯片是低端、进口的是高端，我们在高端芯片上，还依赖国外。 可见，虽然中国芯片产业这几年发展迅速，但依然是非常严峻的，逆差并没有缩小，每年进口的芯片规模依然庞大，同时进口的以先进芯片为主，出口的以低端芯片为，差距还是很大，我们还有非常大的提升空间，大家且慢兴奋。

万亿出行市场的方向盘，正悄然交到“无人驾驶”手中。 7月以来，Robotaxi玩家动作频频。曹操出行联手时空道宇布局卫星通信赋能自动驾驶车队；如祺出行发布“Robotaxi+”战略，面向地方监管机构、自动驾驶技术公司及其他生态合作方提供一揽子解决方案；百度旗下萝卜快跑、小马智行、文远知行等头部玩家纷纷牵手Uber，加速布局全球Robotaxi服务。 就在7月23日，特斯拉CEO马斯克更在财报会议上放出豪言，年底要让半数美国人体验Robotaxi。 毫无疑问，一场横跨中美、席卷车企、科技巨头与出行平台的科技竞赛已经开始。那么，Robotaxi的“电动车时刻”是否已经到来？ 墙内稳扎营盘，墙外跃马扬鞭 从当前的市场格局看，Robotaxi领域玩家众多，但大体可归为三类。 第一是拥有核心算法、与车企结盟的技术公司，如萝卜快跑、Waymo、小马智行；第二是具备“车+技”一体化优势的车企，如特斯拉；第三类是手握庞大用户和运营经验的平台，如Uber、滴滴、曹操出行、如祺出行。 在行业初期，各方之间并不泾渭分明，反而正在加速生态合作，共同做大市场。 引人注目的是，在这样开拓市场的初期阶段，中国玩家的商业化路径就呈现“国内国外双轨并行”特征，与过往科技公司发展先在国内打磨成熟商业模式的路径大相径庭。 在国内市场，Robotaxi企业们都遵循着“稳字当头，小步探路”的发展节奏。 比如，广汽集团旗下的如祺出行深耕粤港澳大湾区，吉利控股集团旗下的曹操出行聚焦苏杭等区域试点，策略上都倾向于依托母公司的产业资源和地方支持，进行“小步快跑”。 细究这背后的原因，主要是Robotaxi面临已然饱和的传统网约车存量市场，以及公众接受度、激烈竞争等现实挑战。在国内高度成熟且竞争固化的出行生态中，Robotaxi需要先打磨出可验证、可持续的区域运营模型，证明其可靠性和商业潜力，而非盲目追求速度。 这不仅是技术落地，更是对市场规则、用户习惯的渐进式改造。 Robotaxi在国内的渗透注定是一场持久战，反而在海外，国内企业以生态合作的形式，加速跑马圈地。 这主要是因为中东、东南亚等地区因共享出行产业本身并不发达，没有历史包袱，对自动驾驶技术持开放态度，出台了诸多支持政策，有助于Robotaxi场景落地。比如，阿联酋发放全球首个全域牌照，沙特“2030愿景”提供高额补贴等。这些区域正在成为中国Robotaxi企业加速商业化的“热土”。 值得关注的是，在出海方式上，头部企业不约而同地选择了“牵手Uber”。比如，百度萝卜快跑进军迪拜、阿布扎比并与Uber结盟；小马智行、文远知行同样选择与Uber展开战略合作。 对此，我们认为，这背后的逻辑有三点： 首先是加速推动技术验证。Uber等平台拥有现成的全球用户基础和订单分发能力，技术公司无需从零搭建运营体系，极大缩短商业化路径。 其次是分摊成本与风险。海外运营初期投入巨大，与平台方合作能有效分摊车辆投放、运维等重资产压力。 最为关键的一点则是抢占全球身位。在Robotaxi全球格局未定之际，率先在关键市场落地服务，积累运营数据和品牌认知，为未来竞争奠定基础。 总体上看，“墙外开花”并非简单的市场拓展，更是中国企业在全球Robotaxi价值链中寻求核心定位、规避本土激烈竞争、加速验证商业模式的关键一步。而在这场商业化竞赛中，想要成为具有全球竞争力的“中国版无人驾驶Uber”，企业还要跨过三道门槛。 跨越Robotaxi规模化落地的“三座大山” 随着Robotaxi企业加速商业化落地，攻破横亘在它们面前的“三座大山”，就变得迫在眉睫。 第一座山叫“技术可靠性”。 公众和市场对Robotaxi的首要关切，永远是安全。无保护左转、施工区域等复杂的城市路况，都考验着企业算法鲁棒性和系统冗余能力。除了以上常规问题，能否稳定处理暴雨、大雾等极端天气，乃至罕见但致命的“长尾场景”，也是区分玩家硬实力的关键标尺。 针对这些问题，Robotaxi企业开始尝试更多生态合作和技术融合，用更高的“科技含量”来突破瓶颈。比如，7月22日，曹操出行宣布与国内领先的商业航天公司时空道宇达成战略合作，依托30颗在轨卫星的“吉利星座”卫星服务，探索将全球卫星通信与高精定位技术应用于自动驾驶车队的管理与运营。 这揭示了一个趋势，在单一传感器或算法的突破基础上，Robotaxi有望通过融合通信、定位等跨界技术构建更全面的“安全网”。决胜“智能车”的方式，正在变得“天地一体”。 除了安全问题，从商业角度来看，经济性也是当前所有玩家面临的“一座大山”。 在资本市场，Robotaxi长期被诟病“烧钱”。Robotaxi的商业模式与传统网约车平台的轻资产完全不同，Robotaxi运营商需要购置车辆、保养充电、维护车队，天然有更高的行业门槛和资金压力。 如祺出行近期发布“Robotaxi+”战略，就提到Robotaxi赛道已经进入比拼落地能力阶段，能否实现规模化商业落地，决定玩家们是否有资格在这个赛道走下去。对此，如祺出行打算通过扩大“Robotaxi朋友圈”，未来5年加速落地Robotaxi。平台希望覆盖至100个核心城市，形成可支撑每年10万辆Robotaxi线下运维的综合能力。 此外，海外规模化落地也可能反哺国内模式的成熟，成为中国企业迈向盈利的关键。在出租车司机短缺或成本高企的地区，Robotaxi的性价比优势更容易显现，这也部分解释了为何中国企业出海如此积极。 然而，不管是国内还是海外，Robotaxi商业化都不可避免地面临最后一个关键问题：政策合规。 数据安全合规、交通事故责任认定、智慧交通系统接入权等话题，一直都伴随着自动驾驶行业。如祺出行CEO蒋华表示，当Robotaxi进入大规模商业化落地阶段，公共交通治理也必然面临新的挑战，能否实现可靠监管下的高效落地将决定行业能否在良性轨道上发展。 为了解决问题，企业要与监管机构建立更紧密的对话与合作机制，共同塑造适应未来的交通治理新范式。 目前，中美两国对于Robotaxi的态度都是比较积极的。去年12月，美国交通部国家公路交通安全管理局提出自愿性的国家框架，对于无人驾驶部署，无需安全驾驶员随车，且无事故责任问题的统一立法。而中国国家及地方政府也在密集出台支持政策。 想要各国政策上进一步开放支持，也需要Robotaxi企业在技术和运营测试中持续突破。本质上，这三座大山环环相扣，可靠的技术是运营的基础，经济的运营是规模化的前提，而明晰的政策则是整个生态健康发展的保障。 从今年下半年一众Robotaxi企业的进展来看，政策红利、成本下降与用户习惯培育正在形成合力，翻越难关只是时间问题，Robotaxi正在驶入商业化的快车道。 重构万亿出行市场：科技革命是一场马拉松 Robotaxi的兴起，远不止是交通工具的迭代，它本质上是平台经济从“C2C”向“AI2C”的一次深刻跃迁。 这场变革的核心在于将出行运力带入“有人”与“无人”并行的新阶段。据高盛2025年5月研究报告预测，中国Robotaxi市场将经历爆发式增长，至2035年市场规模将达到470亿美元，相比2025年增长近700倍，超过25%的共享出行运力将由Robotaxi贡献。 供给侧的变化必然引发产业价值的重新分配，简单讲就是，平台赚钱效益增强了。据高盛预测，2035年Robotaxi单日收入可达69美元，远超传统网约车28-56美元的水平。 因此，正如如祺出行CEO蒋华所说，“出行服务的未来必然是Robotaxi。”无论打造“Robotaxi朋友圈”的Uber、如祺出行、曹操出行等出行平台，还是特斯拉、百度等科技公司，都在力争站在下个出行时代的产业价值链制高点。这种转变已成大势所趋，在未来几年里会加速全球城市交通运力的重构。 当我们将视角从单一赛道扩展至整个产业生态，出行产业的进化，也是整个社会的缩影。 在新一轮科技革命下，各种新技术加速渗透普通人衣食住行。比如，曹操出行引入卫星高精定位构建自动化运维系统，如祺出行用混合派单打破人车服务边界。这些创新背后，是航天技术、人工智能、物联网在交通场景的深度融合。 与过去二十年互联网时代大数据、云计算、5G等技术引发的产业转型具有相似特征，这场以“AI+机器人”为标志的技术变革，也在颠覆越来越多领域。 值得关注的是，科技进步必然伴随生产力提升，而效率提升带来的发展红利，始终伴随着生产关系的适应性调整。 网约车行业曾是重要就业蓄水池，但自动驾驶普及也将进一步降低司机技能价值。此前网约车已冲击出租车行业，司机从高价值岗位逐渐变为“基础技能”。这就要求技术发展必须统筹考虑就业结构转型，政府、企业与社会需共同应对科技变革带来的结构性挑战。 总之，生产力的替代是渐进过程。正如瑞银证券预测，具身机器人的“电动汽车时刻”可能在未来五年内难以出现，甚至要等到2030年后才会到来。 一场万亿级产业进化正在车轮上展开，但Robotaxi的发展也需要长期积累，不会一蹴而就。从业者和投资者不仅需要想象力，也要有穿越周期的耐心与远见。

当赛道变得拥挤，每一份利益都额外重要。 作者 | 兰杰 编辑 | 乔芊 出海短剧平台间的热战已然打响。 7月25日，点众科技在官方公众号上发布声明表示，Crazy Maple Studio,Inc.（以下简称“枫叶互动”）旗下的短剧平台ReelShort未经许可擅自发布、传播多部与点众科技享有著作权及相关授权作品基本相同的侵权剧集，包括但不限于：《出走后，两个竹马悔疯了》、《女王》、《尊老爱幼》、《游子归家》等。 点众科技CEO陈瑞卿朋友圈 点众科技CEO陈瑞卿在朋友圈里连发了三条相关动态，并表示，“无论海外维权路多长，代价多大，都要坚定维权到底。”“这是劣币驱除良币。” 接近点众科技人士告诉36氪，“原本沟通侵权下架的有8部，最后ReelShort下架的只有3部。”“两边老板都见面谈过，但是没用。” 发布声明和表明态度的不只是点众科技一家，听花岛、麦芽短剧等国内头部短剧厂牌也先后发布了相关声明，指责ReelShort的抄袭行为。 麦芽短剧海外负责人王利还在朋友圈分享称：ReelShort的法务总监曾从双方的沟通群中突然退群消失，ReelShort的创始人曾亲自签署不会侵犯麦芽知识产权的《承诺函》但又随意推翻，“被逼无奈通过朋友圈发声。” 对此，36氪向枫叶互动询问相关情况，截至发稿，对方未予回复。 麦芽短剧海外负责人王利朋友圈 狂奔的ReelShort，紧追的DramaBox ReelShort是短剧出海平台中当之无愧的头部，且已经保持了近两年的领先优势。2025年3月至4月，ReelShort还曾连续位列美区娱乐应用免费榜榜首30余天。 某种程度上，ReelShort领先的原因在于出海时间足够早，以及一开始就采取了本土化的策略。 2023年下半年，ReelShort就已经凭借登顶美国iOS娱乐榜单的成绩，引起国内外媒体的广泛关注，并让行业意识到海外短剧市场仍是一片蓝海。 彼时的ReelShort针对本土市场推出了“狼人”、“复仇”等当地喜闻乐见的题材，且采用本土演员和摄制团队进行拍摄。相较于现在占据约50%市场份额的译制剧来讲，更受当地观众喜欢，同时也更加适配付费观看的商业模式。 36氪获悉，2024年，ReelShort的收入大概达到了3亿美元左右，约等于21亿元人民币。 只是本土化策略的另一面是难以提升的供给。 在ReelShort App的用户评价中，一个被广泛提及的问题就是更新太慢，相较于在AI技术加持下可以实现月均上百部更新的译制剧来讲，本土短剧的更新数量每月不过十余部到数十部不等。 欧美地区高昂的用人成本和场地费用，使得本土剧的拍摄成本已经拉升到了15万-20万美元/部，甚至更高。与之相对应，行业的爆款率却并不高，不过5%左右，一些成功以小搏大的案例更是稀有。 因此，相较于原创剧本或者收购IP进行翻拍，直接照抄已经在国内市场验证过成功经验的内容，是一条高效且风险更低的路径。如ReelShort被指控抄袭的《冷面小叔宠嫂无度》，在红果短剧App上有3632万的热度，可以算是行业内中腰部的爆款作品。 有过在美国拍摄短剧经验的导演阿叶表示，抄袭在海内外短剧行业中是极其普遍的现象，将海外爆款的短剧翻译下来让国内编剧照抄，或者反过来的情况都存在。以至于现在行业内衍生出了一种风气——有些短剧演员进了组才知道剧本是什么样的，“保密到这种程度。” 与ReelShort不同，DramaBox依靠数量庞大且成本低的译制剧和高频大手笔的投放手段，迅速打开了局面。此前36氪曾报道过，DramaBox的收入同样超过20亿元。此外，DramaBox在应用商店中的下载量已经达到了1亿+，是ReelShort两倍。 双雄争霸下，海外短剧市场头部效应明显。36氪获悉，在海外短剧市场中，上述两大平台的市场份额占比分别可以达到近30%，且断层领先其他平台。 如今，头部平台乃至行业之间的竞争在变得更加激烈。 更加激烈的竞争下，每一份利益都重要 正有越来越多的短剧公司涌入海外市场。据DataEye数据显示，截至3月，海外市场上的中国短剧App已增至237款，同比去年增长近4倍。包括麦芽传媒的NetShort，中文在线也推出了Sereal+、UniReel等短剧APP。 另据短剧自习室相关数据，2024年Q3至2025年Q2，海外短剧季度收入平均增速达47.1%，但2025Q2增速显著回落，增速下降68%，其中主要原因是用户增长遇到了瓶颈。 加入赛道的选手在变得越来越多，但愿意看短剧的用户却没有同样的增长速度。于是，更快占据更多的市场份额成为更加迫切的事情。 今年以来，ReelShort加大投放力度推新剧，素材投放量持续攀升。SenSorTower数据显示，2025年第一季度，其内购收入达到1.3亿美元，接近去年收入的一半，成为海外短剧应用收入榜和增长榜冠军。DramaBox则凭借1.2亿美元的成绩紧随其后，且一直保持着位居各大出海短剧平台前列的投放力度。 某种程度上，DramaBox和ReelShort所要走的路线也在变得越来越像。 本土化能力决定长期竞争力，因此，靠翻译剧起家的DramaBox走过了跑马圈地的时代，也开始瞄向拥有更高的变现能力和更强的用户粘性的本土剧，如今已经可以做到每月十几部的产量，但整体还未能有ReelShort的声量。 即便短剧出海的全球化趋势显著，有更多的短剧公司选择东南亚作为主攻市场，但这并不能降低DramaBox和ReelShort竞争的激烈程度——根据点点数据，2023年8月至2024年6月，北美地区的RPD（平均单次下载收入）为4.7美元，欧洲地区的RPD约2.3美元，远高于海外短剧行业2.0的平均水平，更高于东南亚地区的RPD为0.7美元。 如今，主打本土精品短剧的ReelShort深陷抄袭风波，背后的原因是难以保证的爆款率，和并不顺畅的商业化进程——有行业人士向36氪表示，相较于已经能为国内业务输血的DramaBox，ReelShort的盈利情况并不乐观。 而包括点众科技在内短剧公司选择群起而攻之，除了对于自身版权的维护，或许也包含了对于更加激烈的竞争的焦虑——当赛道变得拥挤，每一份利益都额外重要。

短剧观众吃得越来越好了，连常出现在春晚舞台、逗得观众捧腹大笑的喜剧演员潘长江也来演短剧了。 7月8日，潘长江在快手发布了自己参演的首部短剧《进击的潘叔》，这部短剧由美团团购冠名，共20集，截至目前已更新了17集，在快手的播放量超过了2亿次。 据介绍，这部短剧融合了中老年创业、健身房套路、替身文学等多种元素，潘长江还在剧中和《甄嬛传》中端妃的扮演者李宜娟谈起了一见钟情的黄昏恋。 那么，潘长江的首部短剧究竟表现如何？Let’s进入剧情。 故事发生在一家健身房，潘长江摇身一变成为了这家健身房的保洁大叔潘四喜，人称“潘叔”。 潘四喜为人一身正气，就爱说“大实话”，拆穿健身教练吴大志的卖课套路，会在擦器材干活的间隙告诉顾客“不用着急买课，健身房有3节体验课试试再说”，也会在顾客要办卡的时候提醒他们“下个月店里有促销，再等等”，看得人乳腺通畅。 但吴大志非常不爽，准备挥拳收拾潘四喜，结果突然被人一脚踹翻倒地，躺在地上大喊：“谁打我！” 潘四喜连忙撇清关系，顺便调侃起了自己的身高：“不是我，不是我，我能够着你屁股吗？”喜剧效果拉满。 其实出手的人是豪门阔太“李翠花”，她看不惯吴大志欺负一位老年人，但自己又不小心被吴大志推倒，潘四喜顺势拉她，两人在一段浪漫的BGM下，上演了一出“豪门阔太爱上做60岁做保洁的我”的戏码。 吴大志不服，告状告到了老板面前，没想到李翠花竟是老板亲妈，但老板也看不惯李翠花护着潘四喜一个陌生人，再加上潘四喜总是扰乱吴大志卖课，一气之下将潘四喜开除。 李翠花反倒是霸气对潘四喜放话：“老潘，以后我养你！” 后来，在李翠花的帮助下，潘四喜在农村开了一家“无套路、老少皆宜”的“欢喜健身房”，用行动展示了什么叫“60岁正是闯的年纪”。 不过，在农村开一家健身房的想法固然十分新颖，但在具体经营上却并不容易，他们既要想办法吸引当地人前来办卡消费，又要智斗从上海归来的“老文青”、村霸，保卫健身房。 一起经营欢喜健身房的朝夕相处中，潘四喜和李翠花的感情也在不断升温，最终修成正果。 总体来看，潘长江的首部短剧表现还不错，多个桥段在他的演绎下充满喜感，他经常调侃自己的身高，称自己是“宝藏小陀螺”；与同是60岁的“老文青”去电竞房打游戏决斗，两人累到黑眼圈能掉地上。 在题材上，这部短剧聚焦中老年创业，像是一部银发族追梦的热血番。筹备开健身房，潘长江拿出自己仅有的20万养老钱投入健身房，算是人到老年放手一搏，把“棺材本”都搭上了，能够与部分中老年用户产生共鸣。 而且，潘长江在剧中扮演的不只是一个60岁的传统老人，而是一个有网感的时尚大爷，比如他在装修健身房时掏出平板，让AI生成装修好的效果图；为了吸引顾客，举办竞走版狼人杀等。 与此同时 ，潘长江和“端妃”李宜娟的黄昏恋也被网友评价“磕到了”，中间两人还发生了一段误会，在第11集中，潘四喜意外看到李翠花和前夫的合影，发现自己和她的前夫长得一模一样，怀疑自己或许只是李翠花前夫的“替身”。 没想到，这年头都能看到潘长江演上“替身文学”了。 再加上潘长江和李翠花的感情线本质是 “霸总爱上做保洁的我”，这也属于短剧的热门题材，此前便制作出过《保洁老妈无极归来》《闪婚老伴是豪门》等热门短剧。 只不过，《进击的潘叔》将男女定位反转，潘长江的身份变成了保洁，而李翠花则是“豪门阔太”，这也比较符合现在观众爱看的女强设定。 在《进击的潘叔》评论区，网友们也热烈讨论起了潘长江的表现，有人留言“潘叔的剧就像一剂良药，不管多烦的心情看一集就好了，太治愈了”、“潘叔真是紧跟时代”，还有人催更“怎么一天才一集，能不能全放出来”。 作为一位国民级喜剧演员，潘长江在号召力和演技方面的确是得心应手，美中不足的是植入过多，剧中时常出现去美团下单团购券的情节，略有些生硬。 例如在第3集的一段争吵剧情中，画面忽然有一位探店博主出现对着手机说：“家人们现在跟我探一个店，用美团团购抢购火锅，五折就能抢到。” 潘长江扮演的角色顺势开口“没有什么矛盾是一顿火锅解决不了”，随即在美团下单火锅团购券。 当然，剧中也有一些偏搞笑巧妙的广告植入，比如在第9集，坐在轮椅上的“老文青”查理大爷，为了“薅羊毛”抢烧烤店五折的团购券竟然站了起来，上演“医学奇迹”，于是查理假装摔断腿的戏码被潘长江拍下来拆穿：“查理老师矫健的身姿，比美团团购的活动还利索。” 潘长江并不是第一位勇闯短剧圈的老喜剧演员。 今年1月，朱时茂便与舍得酒业拍摄了首部短剧《诗酒风云之谁是真正的大师》，讲述了公司董事长朱时茂为揪出商业内鬼易容潜伏，与意外穿越到现代的唐代诗人陈子昂联手，通过诗词才华化解职场危机并推广“品味大师晏”白酒的故事。 朱时茂还在剧中融入了经典作品《牧马人》的金句：“小陈，要折扣不要，只要你开金口，我把价格给你打下来。” 《诗酒风云之谁是真正的大师》共6集，在朱时茂和“舍得官方旗舰店”的抖音账号上线，单集最高点赞量为1.7万，朱时茂首部短剧的噱头，也为《诗酒风云之谁是真正的大师》带来了一定的传播度。 在之后的春节档，“喜人短剧”更是扎堆上线。 比如今年春节期间，安慕希和美团就分别与《喜人奇妙夜》中的热门演员酷酷的滕、天放、少爷和我等合作，均推出了3部品牌定制短剧。其中，美团的3部短剧在抖音的播放量均超过了1亿次。 一时间，喜剧演员似乎成为了品牌短剧的“香饽饽”，既能收获讨论度，又能让喜剧人发挥搞笑本色，尽量降低广告植入的生硬感。 更深层来看，喜剧演员也为品牌定制短剧注入了更多的新生力量。此前韩束与姜十七合作的情感短剧虽曾引发关注，但长期聚焦单一叙事风格难免让观众产生审美疲劳。 “喜人+短剧”的模式恰好击中内容传播的痛点——喜剧天然具备的“情绪减压阀”属性，能让观众在碎片化时间里快速获得愉悦感，这种轻松的观看体验显著降低了内容消费的心理门槛。 再加上喜剧演员们自带幽默感，剧中一些搞笑桥段、金句台词被剪辑成视频切片后，不仅能在社交平台形成二次传播，还能为品牌带来更多的露出。 值得关注的是，这种合作正在向更广阔的内容场景延伸。比如近期美团闪购赞助了《脱口秀和Ta的朋友们第2季》等喜剧综艺，深度绑定喜剧内容生态。 当喜剧演员从综艺舞台走入定制短剧，品牌得以在更具象的剧情中完成场景化种草，观众为笑点停留的每一秒，都能成为品牌与用户建立情感连接的契机。 接下来，“喜人+短剧”的形式还能发生哪些奇妙的化学反应和传播效果，仍需拭目以待。 作者 | 晓雅 编辑 | 张洁

阿里巴巴通义团队用四连发的重磅出击，横扫Github开源榜单。 本周从7月22日到25日，阿里接连推出Qwen3-235B非思考版本、Qwen3-Coder编程模型、Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507推理模型，以及WebSailor AI Agent框架，四款产品横扫基础模型、编程模型、推理模型和智能体领域的开源榜单。 权威机构Artificial Analysis更是直接评价： 通义千问3是全球最智能的非思考基础模型。 非思考模型也能性能“爆表” 据硬AI，周二凌晨阿里巴巴通义千问团队推出非思考模式（Non-thinking）最新模型，命名为Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8。 这款非思考模型在多项关键基准测试中表现出色。不仅全面超越了Kimi-K2等顶级开源模型，甚至领先Claude-Opus4-Non-thinking等顶级闭源模型。 值得一提的是，本次更新的Qwen3模型在Agent能力尤其亮眼：在BFCL（Agent能力）测评中表现卓越。这意味着模型在理解复杂指令、自主规划、调用工具以完成任务的能力上，达到了一个新的高度。“主打Agent”，将是未来AI应用的核心竞争力。 编程模型引发社区沸腾 7月23日发布的Qwen3-Coder更是在全球开发者社区引发轰动。 华尔街见闻此前提及，这款基于MoE架构的编程模型拥有480B总参数，35B激活参数，原生支持256K上下文，可扩展至1M。 在开发者最关注的SWE-bench Verified基准测试中，Qwen3-Coder取得了开源模型最佳表现。 模型在7.5万亿token规模上训练，其中包含70%代码数据，并通过长时程强化学习和2万个虚拟环境的大规模实战训练，在真实世界的多轮交互任务中展现出色能力。 阿里还推出了配套的命令行工具Qwen Code，为开发者提供了完整的编程解决方案。 科技界领袖纷纷为Qwen3-Coder点赞，例如Perplexity CEO Aravind Srinivas盛赞Qwen3-coder的实力： 成果令人惊叹，开源正在获胜。 推特创始人Jack Dorsey更是强调Qwen3和Goose——其Block公司开发的AI Agent框架，搭配使用的话非常棒： goose配合Qwen3-Coder等于哇哦 AI Agent框架挑战闭源垄断 阿里通义实验室同期开源的WebSailor AI Agent框架，直接对标OpenAI的Deep Research产品。 这款框架在BrowseComp-en/zh测试中性能显著优于所有开源智能体，可媲美专属闭源模型。 WebSailor采用复杂任务生成和强化学习模块的双重技术架构。通过构建复杂知识图谱和动态采样策略，系统能够在海量信息中进行高效检索和推理。 除了在复杂任务上的卓越表现，WebSailor在简单任务上也表现出色。例如，在SimpleQA基准测试中，WebSailor的性能超过了所有其他模型产品。 该项目在GitHub已获得超过5000颗星，并曾拿下每日增长趋势第一名。 WebSailor的核心技术主要围绕复杂任务生成和强化学习模块展开，这两个模块相互配合，共同推动了开源智能体在复杂信息检索任务中的性能提升。 该框架的开源意义重大，打破了闭源系统在信息检索领域的垄断地位，为全球开发者提供了媲美Deep Research的开源解决方案。 推理模型登顶全球开源冠军 7月25日发布的Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507成为本周最重磅的产品。 AIME25（数学）达到92.3分。 LiveCodeBench v6（编程）获得74.1分。 WritingBench（写作）达到88.3分。 PolyMATH（多语言数学）获得60.1分。 更详细的榜单表现来看，Qwen3推理模型相较于其他模型来看也毫不逊色（除了 R1，其他都是顶尖闭源模型）。 该模型采用MoE架构，总参数235B，激活参数22B，拥有94层结构和128个专家系统，原生支持262,144 tokens上下文长度。模型专为思考模式构建，默认聊天模板自动包含思考标签，为深度推理提供了强大支撑。 OpenRouter数据显示，阿里千问的API调用量在过去几天暴涨，已超过1000亿tokens，包揽最热门调用模型前三名。这一数据直接反映了市场对阿里开源模型的认可度。 全球网友也是被通义的最强推理模型给惊呆了。有网友直接表示： 中国的开源o4-mini。 AI Thinkers更是评论道： 中国刚刚发布了一款怪物级的AI模型。

电视遥控器，是个很神奇的存在。 几十年来，电视从黑白进化到了彩色，从传统电视进化到智能电视，但遥控器一直没变—— 它总能在你需要时，要么原地消失，要么按键失灵。 但你可能想不到，就在你翻沙发找遥控器的那 10 分钟里，有人已经利用它赚了 1000 美元。 半年前，数据分析平台 Appfigures 创始人发了一条推特，字里行间透露着：这钱太好赚了，你们怎么还不做？ 他贴了一张图：一个名为 TV Remote （电视遥控器）的 App，在 2024 年 12 月挣了 87 万刀。 换成人民币大概 600 万/月。 如果你觉得这是昙花一现，那就错了。 世超查了最新数据，这个 App 在今年 6 月依然保持着 89 万美元的月收入，稳得一批。 更夸张的是，这还不是个例。 在 Appfigures 今年发布的“ Boring but BIG ”（没创新但超赚钱）报告中，21 款电视遥控器 App 的年收入都超过了 100 万美元。 最顶的那个，17 个月赚了 1600 万美元。 世超从山顶洞人开始干，也赚不到这个钱吧？ 所以，到底是哪些人给这些遥控器 App 买单？ 世超查了 iPhone 销量最高的几个国家（ 中美日英印 ）App Store 工具类排行榜： 国区有 2 款电视遥控器上榜了 TOP50，日区 0，英区有 3 个，印区有 1 个。 而在大洋彼岸的美国，有 6 款遥控器进了 TOP50，下载量遥遥领先。 为啥这些平平无奇的 App，能让美服兄弟这么心甘情愿掏钱？ 答案要从美国独特的电视文化说起。 美国人对电视的依赖程度，可能超出你的想象。 根据美国市场研究公司 Hub Entertainment Research 去年的报告，美国 1.3 亿的家庭，平均每家有近 3 台电视机。 这还是平均下来的，肯定还有不少家里有 4、5 台的。。。 但真正的转折点，是美国近年来流行起来的剪线族。 剪线族就是告别传统有线电视、加入 CTV 联网电视（智能电视+用流媒体盒子的电视）。 市调研究公司尼尔森就报告过，2023 年 7 月传统电视( 广播电视+有线电视 )收视率首次跌破 50%，剪线族开始成为主流。 CTV 的热潮，给这些遥控器 App 提供了一个完美的风口。 你想想，一个美国老铁准备在家开 party，哥们都来了，啤酒准备好了，零食摆满桌，就等着看球赛了。 结果遥控器失踪了，焦头烂额都找不到，电视下的物理按钮也早被厂商阉割了。。。 这时他会怎么办？ 他会直接打开 App Store，搜“ TV Remote ”（电视遥控器）或者加个 Universal（万能）。 他为什么不去找品牌官方 App？ 因为美国 CTV 市场极度碎片化，有流媒体盒子品牌、有智能电视品牌——Roku、三星、亚马逊 Fire TV、Apple TV 等品牌混战，一个人家里能有好几个牌子的电视、盒子以及它们各自的遥控器。 那下一个通用的，肯定是最省事的。 而此时那些第三方遥控器 App，早就用 Universal TV Remote （ 万能遥控器 ）这个金字招牌，在搜索结果里严阵以待了。 虽说这些 App 名称高度同质化，也都配着一个酷似实体遥控器的图标。 但这些名字和设计，给美国铁铁们传递出一种朴实、可靠的信号： Yo bro，我就是那个 remote Universal 万能，从不会 choke 你家所有电视，我都能 poke 下我准没错，no joke！ 你别说，在那个慌张的当下，这种 logo 和名称绝对有吸引力。 于是，很多人点击了下载。 然而，真正的套路才刚刚开始。 没错，软件确实没问题，世超试了几个，都是可以成功识别到电视机并且连接。 但问题来了，你点击任何一个按钮，它都需要付费。。。 哪怕仅仅开关机、调音量、换频道，这些在一个实体遥控器上最基础的功能，在 App 里都属于 VIP 服务。 而当你看到价格时，才明白什么叫趁火打劫。 一周会员：5 美元 永久会员：40 美元 说实话，这比奈飞都贵的月费，谁看到都会纠结下。 毕竟，它只是一个挂着几个按钮的 App 啊。。。 但开发者深谙人性——他们知道你很急，也知道你会犹豫。 所以，App 还贴心地提供了一个免费试用 3 天的选项。。。 反正免费试试呗，先解决燃眉之急。 这，就是遥控器 App 商业模式的核心—— 免费使用 3 天，之后自动续订年费 40 美元。 一定有很多人没注意这句话，就算当时看到了，没两天就已经忘记了。 等到他们的，是 3 天后，邮箱里收到的 40 刀扣费提醒。。。 算一笔账，美国 1.3 亿家庭，哪怕只有千分之一踩到这个陷阱，遥控器 App 们都能有 500 万美元的进账，你就再算到全球呢？ 其实这种套路不新鲜了，它们有一个专门的名字：Fleeceware 薅羊毛软件。 薅用户的羊毛。 这些 App 往往都会提供非常简单的功能，比如手电筒，内存清理。软件一般没有什么恶意代码，恶心的地方在于商业模式： 提供一个极短的免费试用期（ 比如 3 天 ），然后开始收取一笔定价贼高、自动续订的订阅费。 世超可以打包票，这些遥控器 App 开发者有 99% 都不是想解决需求，而是在玩 Fleeceware 的套路。 就像这位网友说的，这些 App 就是利用你在没遥控器用时十万火急的心情。 这些开发者们知道: 你会在紧急情况下先订阅，你会忘记取消续订，你会很久之后才发现被扣费（ 毕竟美国人订阅非常多 ），哪怕申请退款，也不一定会成功。 所以整件事，还是一个闷声发大财的老套路。 家里电视多、订阅疲劳、急用时失智，最终导致美国人被遥控器 App 精准收割。 但这事，并非跟咱们就没关系了。 黑猫投诉平台上，你同样能看到大量关于遥控器 App 的投诉，核心问题都指向一个词：扣款。 说实话，这些 App 确实很难被彻底制裁。 因为它们游走在规则的灰色地带，既没有窃取数据，也没有植入病毒，只是定价过高，它们完全可以说：你嫌贵 ，就不订阅呗。。。 对于这件事，世超还是建议大家自己要小心点。 特别是那种功能简单、价格离谱、评价还整齐的 App，我只能说，水分一定很大。 给这些一肚子坏水的人赚到钱，哥们真的很气。 撰文：刺猬 编辑：莽山烙铁头 美编：焕妍 图片、资料来源： “找不到电视遥控”的美国人，撑起月入千万的垂类赛道，白鲸出海 「剪線族」成主流 美傳統電視收視率首次跌破50% https://x.com/arielmichaeli/status/1878648100006527149 This Week in Apps - Boring but Big，AppFigures Smart TV Report: TVs are Growing More Complex, Central to Consumer Lives, telecompetitor Is there a TV remote app that doesn't cost as much as my Netflix subscription? : r/IPhoneApps

明天是闪购大战的第4个周末，预计还是没有铺天盖地的0元购，但战争从来没有停止，这背后遭遇“中年危机”，被迫卷入闪购大战的的阿里巴巴更不想让战争结束。 近年来，人到中年的阿里巴巴眼睁睁看着抖音、拼多多快速从小透明成为最强竞争对手。蒋凡，这个没有花名的阿里异类，在经历了低谷之后，在40岁的不惑之年第二次站上了阿里的权利巅峰，豪掷600亿想要打赢淘宝闪购之战。当这位黑框眼镜、络腮胡的中年蒋凡成为中年阿里的执剑人，中年危机还是中年转机还未可知。 三件不响的事 让淘天重回快车道 蒋凡是一个被命运眷顾的人。从谷歌到友盟到阿里一直顺风顺水，直到2020年跌入谷底，被安排至极具挑战的国际业务历练，最终创造了业务的增长奇迹。在国际期间，被动躲过了抖音、拼多多的偷家，以及“1+6+n”分拆的动荡。从某种意义上说，阿里蛰伏4年的动荡，以及承压下频出的昏招都和蒋凡无关，反而成了“幸存者优势”，成就了蒋凡“阿里最能打仗的人”的身份。曾国藩说：“少年不得顺境，中年不得闲境，老年不得逆境！”恐怕是对蒋凡最好的注解。 在蒋凡回归淘天前，阿里已经为其扫清了障碍，从战略上聚焦AI，该卖的业务也都卖掉了，重新聚焦电商主营业务；从组织上，将阿里最会做产品的处端召回淘宝，从旗手上，马老师回归让员工向心力重新凝聚。 蒋凡权利集中，成了阿里巴巴的执剑人，一人掌控集团六成营收。在剑出鞘前，他做了三件足以改变淘天和稳住电商格局的事，这些事尽管不响，但却是水面下最重要的部分。 第一是守住少数基石业务，淘天被抖音和拼多多偷家，商家和用户不断被鲸吞，淘天全盘已经失守，船到处都在漏水，蒋凡选择守住淘天服饰、美妆等几个核心行业，让核心业务的主阵地重新回到淘宝，守住核心的品。蒋凡释放更多的利润给商家，通过JBP降低商家佣金，通过天合计划、开放更多流量提升商家效率，改善运营工具，让淘天重新成为商家复购的主阵地。仅店铺惊喜券这一个工具,在第二季度整个店铺的转化率提升了近30%。确实稳住了基本盘，淘天的复购心智又回来了，商家也把在淘宝做复购提到了更高的优先级。 第二是回归用户，回归经营，回归零售。零售的本质就是好产品、好价格。蒋凡通过平台补贴、商家协同让淘天再度成为品牌上新的第一阵地，淘天和抖音对于上新的争夺以淘天略微占优而处于平衡状态。在核心品类上，淘天的价格优势又回来了，特别是依靠88vip会员发券，价格优势超过了抖音。因此，投资人黄海说：“最近参加了一些阿里电商的行业活动，感觉蒋凡接手以来，阿里国内电商整体情况正在朝好的方向发展。” 第三是用钱砸开流量大门。淘天不像抖音，拥有自循环的流量机制，淘宝对流量的渴求就像一个无底洞。蒋凡打开了新的流量口子，给想要放弃电商的小红书一记重手，亲自主导了和小红书“红猫计划”，这个计划在蒋凡回归前推了三四年一直没有推动，但蒋凡亲自出马谈妥了，那就让天猫的头部商家实现小红书从种草到转化的全链路打通，这对头部商家吸引力更大了，而且红猫计划也成了淘宝扶优的重要手段，成了吸引抖音商家来到淘天经营的一个筹码。 三个措施让淘天的业务持续向好。阿里巴巴集团总裁、天猫总裁刘博（花名：家洛）曾对《晚点latepost》透露，今年 618全周期天猫剔除退款后的 GMV 同比增长10%，达到了三年以来最大增幅，且平台购买用户数实现双位数增长。阿里又重新回到了高速增长的快车道，以至于当某些商家在竞对保持个位数增长的时候，在淘天已经有了20%的高速增长。 淘宝闪购 执剑人蒋凡的必胜之战 淘宝闪购是蒋凡重回淘天后严格意义上的第一战，也是马老师的练兵场。蒋凡内部的资源整合能力可见一斑，前天有一份淘宝闪购员工的专家访谈，里面提到说淘宝闪购的500亿补贴，100亿是阿里的补贴，120亿是饿了么的补贴，剩下280亿是蒋凡通过内部算账腾挪出来的。效果也很显著，淘宝闪购靠补贴稳住了8000万的日订单，逼平了竞对10年的成绩。 稳住订单对淘天的意义重大，让组织有了继续投入资源到战场的理由。一方面是同城零售其实没有提到这么高的优先级，毕竟盘子就那么点。芩辉在公众号《独托邦》预测，2030年闪购宽口径的规模可能只有2万亿，闪购这点量相对于淘天2024年的8亿gmv占比还不高。 闪购很重要，但还没有到现在就要打这一仗。如果不是京东闪购的百亿补贴喊让闪购关注迅速提升，蒋凡也不会现在入局。京东闪购偷的不是本地生活，偷的就是同城零售的份额，也就是淘天的电商份额。前车之鉴，拼多多和抖音在淘天的眼皮子底下把gmv从0快速做到了2024年的5万亿和3万亿（第三方报道），阿里不可能允许这样的事情再次发生。 因此，从某种意义上说，淘天才是被迫卷入的那一个，在行业格局从721变成4：2.5：1.5：2的时候，淘天的领先优势已经是岌岌可危，本想猥琐发育，偷偷电商补课，奈何对手偷家，更不用说阿里分析师评估2030年闪购是一个拥有3万亿规模的大市场。 另一方面，淘宝闪购承担了阿里月活10亿（此前是8亿，高峰值是8.5亿）的终极目标。马老师回归后疯狂的下指标，要闲鱼1亿日活，要淘天10亿月活，淘天电商要达到这个目标，没法依靠社区和内容，更靠不了电商，只能依靠新业务，闪购正好在困觉的时候送来了枕头。 而且，闪购所在的同城零售本身也是淘天的基因之一。早在2015年，逍遥子就看到了同城零售的价值，他在2015年提出了新零售，推出了天猫超市，投资了银泰等产品，2020年提出了即时零售的概念，真正的把电商和同城零售结合到了一起，优衣库、海澜之家已经实现淘宝下单同城门店发货的高效协同之·。但是可惜，逍遥子的同城零售没有等来刘强东，反而成了逍遥子不会战略的清算。 所以，蒋凡在阿里财报会上说，“闪购对于淘宝来说是一个高频次的场景，用户的活跃度和规模都会有更好的体现，淘宝和近场电商会有更多融合的可能性。” 对于蒋凡来说，这也是不能失败之战，这是马老师退休之后重回一线的首次督导之战，也是淘天蛰伏4年后的首次对外宣战，更是整合阿里全生态的一场全公司之战。 饿了么团队进入阿里园区协同作战，淘宝、支付宝这两个月活加起来13亿的超级APP全力出击，支付宝一度把首页最醒目的默认位置给淘宝闪购导流，高德、闲鱼、优酷等阿里资源疯狂的推广，淘宝闪购成了阿里124320人的首场大练兵，这场练兵有多夸张呢？为了推广淘宝闪购，赞助苏超的淘宝、支付宝、花呗、蚂蚁财富等产品对外甚至包装为“散装阿里”，但谁都知道阿里从来都是一个整体。 从组织来看，阿里需要一场战役让所有员工回到战争状态，激发员工的创造力和进攻性，这对于每一个经历过“连呼吸都是错的时代”的老阿里人来说，他们迫切需要一场胜利，以挽回人才被抖音虹吸的现状。你可以说这是以赛代练，通过战斗让组织看到差距，暴露问题。马老师曾对干嘉伟说要借假修真，意思就是通过制订目标去锻炼团队，最重要的不是结果有没有实现，而是通过这个过程，带出一支能打硬仗的队伍。干嘉伟曾经用这个理念奠定了本地生活当下的格局。 对于闪购的战斗者来说，战争机器一旦运转起来，往往就很难依某些个人意愿结束，因为战争都是双方或多方舍命搏杀，不是一方想停就停，任何一方想单方面停战，那就只能投降，那还要看另外一方接不接受你的投降。 市场监管总局的约谈让闪购大战从水面以上变成水面以下，粗放的全民补贴不再能使用，战争也不再那么针锋相对，但已经入局的三方都知道，这是把闪电战变成了持久战，逼迫行业更良性的发展。淘天作为挑战者很清楚进攻可以小范围骚扰，防守就得全面跟进，所以闪购的战争必须要不断的发起小规模战役，才是挑战者最有力的策略，而这也符合马老师对闪购定下的打一个波峰做一波留存的战略，只不过现在是不能再打全国补贴来造波峰，但特定人群的波峰未必不能打。 但有一个事实是，饿了么用10年失败证明无效，那就是小规模的二三线城市的补贴骚扰，少数城市的攻防战毛用没有，一点城市补贴马上被竞对在区域市场全线碾压，还并不能让竞对全局跟进，到最后只有死路一条。饿了么10年的失败经验证明，闪购的价格战一定是把竞对的全国资源都卷进来，让竞对陷入不得不全面补贴的消耗战，而这样的消耗战比拼的是谁血条更厚，谁的运营更高效。在血条厚度上阿里的利润是竞对的3.6倍，足足多了900亿，在运营效率上，阿里的运营是出了名的强大。 闪购大战是蒋凡必须升级的一战，阿里给闪购大战的内部代号是“淮海战役”，也说明对闪购大战必赢的姿态，如果此战历史不胜，那战争就会变成消耗战，两党也有可能会划江而治。这完全是不可能接受的。 蒋凡要做的是，重塑闪购行业格局，让行业721的格局变成541格局，让商家有自主选择平台的机会，这就会加速外卖的商家供给流动，相应的也就避免了竞对在闪购市场切掉淘天的份额。721格局是竞对最喜欢的格局，凭借行业的绝对份额，竞对完全不用理会所谓的小规模战争，因为这完全动摇不了它的商业底座，这也是饿了么一直突破不了的困局，但蒋凡给了闪购在淘宝的固定入口，一下子让饿了么的订单从2000万涨到了8000万，如果能守住这个订单量，饿了么就有了更多的商家资源，更稳住了外卖员的物流体系，饿了么的本地生活体系就可以良性运转起来，就可以腾出手来取做更多的业务创新和淘天协同。 中年阿里遇上中年蒋凡 阿里26岁，遇到了中年危机，阿里完全陷入了创新断代。最近10年阿里几乎没有推出过划时代的产品，夸克是9年前推出，闲鱼11年前推出，阿里云16岁高龄。阿里也失去了各个行业的断档领先优势，电商业务被抖音、拼多多切鲸吞掉了大半个身体，云业务被华为和腾讯切，企业办公被飞书切，市值和行业美誉度就更不谈了解，过去4年阿里经历了艰难的蛰伏期，现在正在慢慢走出低谷。 人到中年的阿里也面临大公司病，各种黑话、各种组织臃肿、各种利益至上，阿里迫切需要一个假想敌来作为一个靶子，带动全体成员共同打仗，在战争中练兵、替换，重新让大公司病解题，毕竟只有业务发展才能打破一切藩篱，只有一个假想敌才能让战场变成练兵场。 当别人的40岁还在摸爬滚打时，经历过2020年事件的蒋凡已经第二次站到巅峰，但和黄峥的战争，和王慧文的战争没打就结束了，完全是王不见王，现在85年的蒋凡需要和84年的王莆中，以及80年的陈磊对垒，在国内电商变化最激烈变化的几年离开，40岁的蒋凡还能比35岁的蒋凡更有战斗力吗？这是中年蒋凡需要给出的答案。 每个人的35到45岁都会有中年的变化，经历过波峰低谷的蒋凡有了更大的全局视野，也有了更多的韧性，心力也到了新的阶段。很多时候中年危机和中年转机就是一步之隔。做的好就是转机，做不好就是危机，人和企业都是这样，某搜索公司的中年危机就有些过于长了，以至于现在都还没有度过。 蒋凡的优势在于新产品研发，此前在淘宝被微信封杀链接时，蒋凡主导了淘宝直播的上线，彼时整个直播还是秀场和游戏直播为主，蒋凡把直播网红变成了一个个超级导购，让淘宝直播摆脱了部分流量依赖，也诞生了李佳琦和薇娅的第一代直播达人。这个既懂产品，又懂技术，又懂经营和管理的职业经理人是目前阿里最能打的人。他和蔡崇信、吴泳铭凑在一起，撑起了业务的铁三角，蔡崇信管钱，吴泳铭管技术，蒋凡管产品和运营。创业邦曾报道了蒋凡对产品的执着，他发现用户逛淘宝时更喜欢滑动，不喜欢点击，因此有了淘宝商品展示瀑布流；蒋凡还想过在商品购买详情页加上天气提醒，以便双十一的冬装销售，蒋凡阿里公认的营销鬼才。 吴泳铭在年报中明示：“未来十年，最大变量是AI驱动的变革”。从某种意义上说，蒋凡完全是AI世代最妙的执剑人，作为谷歌帮的蒋凡本身就是技术大拿，他也是产品力、技术力的代表，甚至有媒体认为他是阿里最懂产品的3个人（其他2个人处端和无招），是少数懂技术、懂管理、懂战略的人，也是目前阿里最强之刃。 中年危机和中年转机就是一步之隔，蒋凡或许就是阿里巴巴的胜负手。在互联网红利消失的当下，商家会更加迫切去做用户复购，去留下老用户的资产，抖音商家也迫切的需要去反内卷，这完全是淘天的蜜糖之地，巨大的发展空间。也让淘天有了可以喘息的空间。 这一仗的胜负，将决定阿里是成为诺基亚式的“陨落巨头”，还是IBM式的“翻越周期者”。在蒋凡刚入职阿里的时候，并没有打算在阿里待多久，张勇用一句话留住了想跑路的蒋凡“想不想咱们一起折腾点事情，以后你可以讲故事给孙子听。”蒋凡的儿子才12岁，女儿才7岁，闪购的故事两个孩子应该能听懂了，电商的故事他们也将以用户的身份参战。 但蒋凡的对手从来不是王莆中，而是陈磊和梁汝波，阿里的竞争对手也只有拼多多和抖音，电商才是阿里的主战场。拼多多也正在悄悄进入闪购市场，这才是蒋凡最耗心力的一场战役，只不过在此之前需要打扫战场，需要厉兵秣马，淘天耗不起全线开战，在淘天这个需要防守的现场，淘天的落后让人揪心，蒋凡要做的是慢慢修屋顶，保证暴雨来临的时候淘天的房子足够结实，当涌入足够做生意的商家时，淘天能够撑得住。 这也是为什么飞猪在短期内并不会有什么大动作，飞猪的地基都发霉了，要做的是修炼内功，开始弄脏双手，到田里去看看庄稼到底怎么长大的。 40岁的蒋凡和26岁的阿里，都站在中年的转折点。当61岁的马云坐在BROMPTON自行车上，深情的目光望着过去，满眼都是自己35岁的影子。

作者 | 陈骏达 编辑 | 心缘 智东西7月26日报道，今天，商汤科技董事长兼CEO徐立在2025世界人工智能大会（WAIC）开幕式上，发表了以《人工智能的十年演进》为题的主旨演讲。 徐立认为，过去十年，人工智能经历了三次跳跃：先是从深度学习驱动的感知智能，由CNN、ResNet等算法和ImageNet的1400万张标注图片，开启了垂直领域的视觉应用。 接着2017-2018年，Transformer的出现带来生成式智能。这些模型采用海量高密度文本信息进行学习，模型泛化能力、通用性不断提升。再到今天多模态大模型、智能体、具身智能与世界模型依次登场，普罗大众对AI技术的认知也来到高峰。 在AI不同阶段的发展过程中，数据始终是智能的来源：感知时代靠人工标注，“把一个人10年的知识传给了AI”；生成式阶段依赖自然语言，但互联网上的自然语言数据总有用尽的一天。未来，AI技术需要转向“真实世界互动数据”，因为只有主动与环境交互才能快速进化。 为跨越虚拟世界与现实世界之间的差距，商汤已经打造了“开悟”世界模型，并于今天推出举一反千的“开悟”平台。这一平台可生成符合3D真实情况、物理规律的多视角视频，可在自动驾驶等场景中实现AI的自举与自学。 徐立总结道，人工智能正沿着“感知世界—理解世界—生成世界”的路径前行，最终将与现实硬件交互，改变我们的世界。 以下是徐立在WAIC开幕式上的完整演讲： 一、AI技术三次跳跃，智能从哪里来？ 各位朋友大家好，很高兴有机会在这里分享一下这个我们关于人工智能演进的一些思考。 题目上我们加了一个人工智能的十年演进，原因是过往的十年，也是我们见证人工智能认知变化最快的十年，另外的原因也是因为我们公司做了十年，如果是各位领导站在这里，那可能可以谈人工智能的50年，而我们从过往的十年开始谈起。 我们来看过往十年，谷歌的搜索引擎关于人工智能的热度，你们很容易看见它有三个很明显的跳跃，也就是在那个时间点上，这个普罗大众的认知发生了一些规模化的变化。 最开始从感知智能，也就是从深度学习进入到视觉，然后再有各种算法的迭代，CNN、ResNet的发展推动了第一波人工智能行业的发展。到2017-2018年的时候，从Transformer到自然语言的模型发展，我们又进入到生成式智能的阶段。 这两个阶段一直推动到现在行业的发展和普罗大众的认知形成了高峰，从ChatGPT，以至于后ChatGPT的智能体，多模态大模型，甚至是对现实世界改变的具身智能以及世界模型的变化。 很有意思的是，我们一直在思考一个问题，在这个三个不同的阶段当中，智能本身从哪里来？当然算法的迭代以及生产力的爆发，包括说GPU的迭代是一个很重要的要素，但是本质上还有一个要素就是AI，机器学习到底学的是什么？ 从感知时代开始，其实我们得益于互联网上大量的数据，对现实世界的拷贝，已经存在了，包括图片、视频。所以感知时代，我们是从标注当中去获取智能，也就是AI其实是从人的标注当中获取，通过大量的标注之后训出一个一个模型。我们当时推出的商汤方舟，蕴含一万多个模型，可以做很多不同垂直领域的任务。 在那个时代，机器的智能来自于学习这些东西，大概是什么样的一个数量级。在2012年，Hinton带领团队第一次在ImageNet上取得冠军的时候，大概是1400万张图片。 如果按一个人的标注来讲，这个人的工作大概是10年左右的时间，也就是我们把一个人10年的知识传给了AI。这个数据看上去好像很大，但实际上想一想，如果只是单人10年的数据，其实做很多的泛化还是受限制。所以在那个阶段，人工智能的工具属性非常明显，基本上是垂直领域的感知，也就是在很多垂直的方向上面，我们需要做专属的模型。 二、高密度语言数据催生智能，多模态融合成大趋势 到了生成式人工智能，或者更加通用的人工智能有什么区别？我觉得一个很有意思的区别，就是通用人工智能是从自然语言开始的，但互联网上的文本大家想一想，本身就是蕴含知识的，它不需要后加工。 虽然我们看到互联网上图片和视频数量远大于文本的数量，但是文本的知识密度可能更高。所以如果我们以GPT-3处理7500亿token来说，假设这是一个人认认真真作为自然语言创作者来开始写的话，他大概要写十万年。也就是从十年到十万年一万倍的数据量差。 自然语言的数据密度非常高，从而使得说我们的模型泛化能力、通用性起来了。这才是推动现在通用人工智能发展的一个基石，有一个很好的底座。那当然，很容易我们就看到说，这些数据都会被用尽，图片数据标注是需要人来处理的，其实这也是一个人工的工作。 而自然语言，据说在2027~2028年，整个互联网上的自然语言的数据都会被用尽。实际上，是语言生成的速度远没有算力的生长的速度来得快，那这样显然形成了一种模型的倒挂差。那能不能从原始的无序的图像视频当中获取更多的知识呢？是有可能的，但是这过程当中需要非常多的工作。 我们也是在这过程当中走一个很自然的路，就是融合我们感知的能力和我们自然语言的能力，形成一种原生的多模态，也就是说我们构造图和文的连接，把图和文生成一种更长的思维链。然后用这个思维链再去不停地去激发模型的能力。 大家知道智能本身应该是激发出来的，很难说在完全没有基础设施上面，就能够长出这个智能。当然现在，刚才大家听到可以做说递归的自学习等等，可以基于现有的模型往前推进。 但是本质意义上我们需要构造一条模型演化的道路。随着我们加入了很多图文演示，甚至是更高阶的思维链的时候，我们发现一个很有意思的现象。这张图是我们要推出的日日新V6.5，最左边这张图特别有意思，我们同一个模型能够做好音频的交互能力，多模态的推理能力。但是加入了足够多、足够长的多模态的思维链之后，我们的文本、纯文本的推理能力也有一个很大的提升。 这就是说，其实还有很多的路线，其实能够把互联网上其他的模态的数据的知识抽离出来，融合到文本当中，使得文本的对空间的理解，对于物理世界的理解能够进一步地提升，从而说这样的一个文本模型也能够更好地控制生成，甚至是控制图像和视频生成。 三、AI技术面临“数据墙”，如何走进物理世界？ 当然了，人类还是会面临这样一个缺失的问题，也就是说当穷尽书本和互联网的知识的时候，更多的智能从哪里来？第一代是标注来，第二代自然语言已经来了，第三代接下来怎么来？ 那我们来看看人是怎么来学习的，对不对？人从出生开始，就是跟现实世界来进行各种各样的探索，他不是先从学语言开始，也不是先从学认识东西开始，他跟世界的交互和探索已经形成了很大的这个智能的增长。这也就是说，大家很自然地想到，在图像标注互联网文本之外，大家去采集大量的跟真实世界互动的数据。 为什么我说要大量的呢？是因为你需要探索不同的物理空间，就是比如说你需要有各种各样的姿势，各种各样的角度，所以你的采集量会非常的大。现在很多机器人、具身，我觉得最大的瓶颈还是在素材上面会有很大的需求。 当然，这个也是非常显然的。1963年有一篇很有意思的文章叫主动猫和被动猫，就是他们做了一个很有意思的实验，就是一只猫和另外一只猫通过一个轴所相连。然后一只猫是可以动的，另外一只猫不能动，但是它们两个看到的东西都是一样的。 也就说同样的视觉输入，一只猫是可以跟现实世界互动，另外一只猫不行的情况下，那只会互动的猫显然成长的速度会非常的快。所以这也是具身的来源，为什么要去做具身智能，就是因为跟现实世界的探索。 但还会面临问题，因为如果真正通过机械去跟现实世界做互动，很显然它的探索空间需要模拟的世界太大，有时候还会有一个模拟到现实的这个差距叫Sim-to-Real Gap。那有没有可能通过现在的这种所谓的，对于现实世界的理解来做生成，理解生成统一的世界模型。是有的，但是也会面临挑战。 比如说用世界模型去生成数据，这是现在用世界模型做了很多的叫自动驾驶方面的领域的生成，也是最开始我们做这个模型的生成。生成的质量很高，但是很显然它会违背物理的法则。譬如说十字路口车辆的互相穿越，有一种幽灵车的感觉，还有一些随机失控很难调整。而且大家知道生成视频再好的模型，它生成视频的响应速度会比较慢。 所以如果你需要来去对生成视频进行实时交互的话，往往要等，而且可能还需要抽卡，抽出来一个视频也不知道是什么。比如说抽出一个大象跟小松鼠在玩跷跷板，那这个就很随机。 所以那怎么办？那就是需要有个很好的对现实世界理解的模型，加上对3D理解的模型，来指导这个部分的能力。那么我们推出我们自己的“开悟”世界模型，用我们的日日新V6.5去赋能。“开悟”世界模型也是个视频生成模型，但是它考虑了时间、空间的一致性。 我们举一个简单的例子。自动驾驶里面有一个叫7路摄像头视角的车的数据采集，很显然需要花大量的力气来采集，但是我们生成的，就是可以用自然语言去生成右边的7个摄像头生成的数据，我们来看一下细节。 首先来看，这个车从一个角度开到另外一个角度的时候，在不同的摄像头里的位置，甚至都可以模拟出摄像头的形变，空间一致性表现非常好，只有一个完全对3DGS有充分理解之后才能表达的，所以这也是这个模型本身很强的一个能力，否则没有办法用来做下一个阶段的训练提升。 当然还有一种是对空间的一致性，比如这个车一会在前，一会在后，不同的摄像头拍到这个车的不同时刻，比如车牌应该都要一样。如果我们有很好的视频生成引擎，左边生成一个，然后方向盘一转，右边一看那棵树就飞走了，可能AI也搞糊涂了，这车也不会开，很显然时空的一致性要达到各种各样的可控。 我来举一个很有意思的例子，自动驾驶里的一个Corner Case——加塞儿（Cut-in），在自动驾驶里非常普遍。大家都觉得这可能是个难题，对于人类驾驶来讲也是个难题。新司机不敢加塞，躲在后面半天不能走，老司机加塞，但事故率有多少？22%的事故来自于加塞，所以自动驾驶得学习加塞。 怎么做呢？如果太保守，开不动；太激进，可能得撞。比如这个Waymo的车很有意思，两辆车都想加塞，两个都卡，又要加塞又都卡了，形成一种博弈，然后就循环了。所以在这种过程中，它需要大量的数据去训练这种场景。但是如果真的到路上去采这个数据，非常难采大量的数据，加塞的数据在里面占的比例比较少，那怎么办？ 那么世界模型能不能去生成7个摄像头的加塞视频？我们来看一看，这个是一个大型车辆的加塞，描述了我们的方向、时间、角度。一起看下，这个大巴士从右边加塞进来，保证了一致性，那可以大生成大量的这个视频，而且关键是要可控稳定。 什么叫可控稳定？我们可以调节各种各样生成的可能性，譬如生成各种不同光照的比如白天、黑夜，就不用再去开了；各种天气的比如晴天、阴天、雨天；各种道路结构的，弯道、直道，甚至可以开到F1赛道上都没有问题。 F1 赛道加塞也是个常态。各种各样的道路状况，还有开车的速度，开进来速度快、速度慢都要去做调整。还有车型包括小的、大的，当然还有各种各样的可能性。 所以既然我们能生成这样加塞的视频，我们就可以走到一个探索世界的可能性，这是我们最早做无人驾驶的时候，做一个模拟器，大家都听过机器人有这样的一个模拟平台，所以机器人可以在模拟平台上做什么？ 强化学习，之后再运用到现实世界，但往往这样的一个过程会有个Sim to Real的Gap。所以我们在这种模拟仿真，甚至是高精度的3D模拟仿真中做的这个算法、探索，这个探索的好处是它可以跟真实世界互动，有强化学习来进行这样的探索，但是它用到现实世界中会有很大的差距。 今天随着我们基模型的能力越来越强，对世界的理解越来越深刻，理解跟生成的统一性就使得我们可以有这样交互的可能性，这个视频非常的特别，也是我们今天会发的一款产品，可以看到它的输入是什么？方向盘、刹车以及油门这三个输入，控制了现在的这个视频生成。 这是一个看上去非常真实的场景，七个摄像头的视角，你就可以手把着方向盘来控制它的方向，在现实的街景场景中去开，然后边上有各种各样的光照条件、车辆条件，每个摄像头有不同的视角，并且一致化的统一，我觉得这就是在真实的世界上开极品飞车。 但有了这样的功能之后，是不是可以辅助到很多行业的进步，对真实世界的探索有更大的可能性，我们就可以叫AI自举，用部分数据生成更多数据，然后再往前走，就是Self Learning，有那么一点可能。 所以我们就在今天推出举一反千“开悟”平台，这个平台现在谁都可以使用，用自然语言的模式描述场景，描述你想要的视频段，它可以生成非常多不同视角符合3D真实情况的模型。我们要求的不是视频的质量达到电影级别，而是它符合物理的规则、物理的定律，并且能够真正意义切进用户的使用场景，让你在真实的世界中开极品飞车。 最后我们来看AI发展的三个阶段，感知世界，更好地理解世界才能做生成世界，最后可能和现实的硬件交互来改变我们的世界。

人类在信息检索过程中受到认知能力的限制，例如，有限的记忆、易分散的注意力以及无法同时探索多条路径。随着互联网的普及，信息量呈爆炸式增长，人类在海量信息中寻找答案的能力逐渐显得力不从心。 虽然OpenAI发布的Deep Research等产品可以有效解决这个难题，不过是闭源的不利于该技术发展。 所以，阿里巴巴的通义实验室开源了创新AI Agent框架WebSailor。根据测试数据显示，WebSailor在多个基准测试中表现非常出色。例如，在BrowseComp-en/zh测试中，WebSailor性能显著优于所有开源智能体，可媲美专属闭源模型。 除了在复杂任务上的卓越表现，WebSailor在简单任务上也表现出色。例如，在SimpleQA基准测试中，WebSailor的性能超过了所有其他方法。 开源地址：https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent WebSailor的核心技术主要围绕复杂任务生成和强化学习模块展开，这两个模块相互配合，共同推动了开源智能体在复杂信息检索任务中的性能提升。 复杂任务生成是WebSailor技术体系中的关键一环。研究团队通过构建复杂的知识图谱来模拟真实世界中的信息环境。这些知识图谱并非简单的线性结构，而是通过随机游走的方式生成，具有高度的非线性和复杂性。 这种复杂性体现在图谱中节点和边的多样化组合上，每个节点代表一个实体，而边则代表实体之间的关系。这种结构为生成高不确定性的任务提供了基础，因为模型需要在这些复杂的图谱中探索和推理，才能找到问题的答案。 为了进一步增加任务的难度，研究团队采用了子图采样和信息模糊化技术。子图采样是从知识图谱中提取具有不同拓扑结构的子图，每个子图都代表了一组独特的实体和关系组合。基于这些子图，研究团队构建了问答对。 但仅仅这样还不够。为了增加任务的初始不确定性，团队还引入了信息模糊化技术。例如，将精确的日期替换为模糊的时间段，将具体的名字替换为部分隐藏的描述，或者将定量的属性描述为定性的特征。这种模糊化处理使得问题变得更加复杂，模型不能简单地通过查找来解决问题，而是需要进行复杂的推理和信息合成。 强化学习模块则是WebSailor技术体系中的另一个关键部分。强化学习的目标是通过与环境的交互来优化模型的行为策略，使其能够在复杂任务中找到最优的解决方案。WebSailor采用了两阶段的训练方法：首先是基于拒绝采样的微调（RFT）冷启动阶段，然后是强化学习（RL）阶段。 在RFT冷启动阶段，研究团队通过筛选高质量的轨迹，为模型提供了基本的工具使用能力和推理框架。这个阶段的目的是让模型在复杂的任务环境中能够稳定地进行推理和工具调用。通过拒绝采样，团队只保留那些最终答案正确的轨迹，从而确保了监督信号的质量。 同时，为了适应模型的能力，团队还对轨迹的长度进行了限制，只保留那些长度适中的轨迹。此外，为了确保任务的复杂性，团队还筛选出了那些需要多个工具调用的轨迹，因为这些轨迹通常涉及到更复杂的推理和决策过程。 在强化学习阶段，WebSailor采用了动态采样策略优化训练过程。这个阶段的目标是进一步提升模型的推理能力和样本效率。研究团队提出了DUPO算法，该算法通过在训练前后进行动态采样，提高了训练的效率和效果。 DUPO算法的核心思想是在训练过程中动态调整采样策略，使得模型能够更有效地探索和利用环境中的信息。通过这种方式，DUPO算法不仅提高了模型的推理能力，还显著提升了样本效率，使得模型能够在更少的样本上达到更好的性能。 在强化学习过程中，WebSailor还采用了基于规则的奖励机制。这种奖励机制结合了格式验证和答案验证，确保了模型生成的轨迹既符合要求又准确。格式验证主要检查模型生成的轨迹是否符合预定义的格式，例如是否正确地使用了工具调用和答案标签。 答案验证则使用另一个语言模型作为评估器，来判断模型生成的答案是否正确。通过这种奖励机制，WebSailor能够有效地引导模型在复杂的任务环境中进行优化从而提高其性能。 目前，WebSailor在Github已经超过5000颗星，并且还拿下过每日增长趋势第一名的好成绩。 本文素材来源阿里巴巴，如有侵权请联系删除 END

作者 | 江宇 编辑 | 漠影 智东西AI前瞻7月26日报道，近日，AI设计Agent Lovart正式版全球上线，核心功能ChatCanvas同步开放。 这款由中国团队打造的产品，由Liblib在海外独立运营。其创始人陈冕曾任字节跳动剪映全球商业化负责人，此次带队推出Lovart，定位为“世界首个设计Agent”，旨在通过对话生成、画布批注、样式变体、3D建模等能力，将AI深度嵌入设计工作的每一个环节。 作为此前引发80万人排队求码的热门产品，Lovart此次正式开放注册，并释放出更明确的信号：AI设计Agent正从“生成助手”迈向“创作伙伴”。 在社区中也不乏认可声音，有网友评价，ChatCanvas是扩展了创作可能性的一次产品发布。 ▲图源：X平台 一、不止是能对话的AI，更是“共创型智能画布” 在体验展开之前，先快速梳理一下Lovart正式版的功能全貌。 Lovart整体定位为“你的新设计伙伴”，不仅能理解用户的设计意图，还能完成从创意构思到交付3D资产的全过程，生成形式覆盖图像、视频与3D模型。 本次核心更新是“ChatCanvas”智能画布。用户可在画布任意区域圈选并输入“Comment”，用于表达修改意见或设计需求，系统会自动识别目标对象、理解具体意图，并支持批量执行调整操作。这一处理机制支持一次性对二十个区域提出修改意见，系统能够统一理解、统一更新，极大降低设计沟通成本。 为了确保用户始终能清楚AI的设计逻辑，Lovart会在每一步关键决策前主动与用户沟通确认，不仅是“做出来”，更是“说清楚为什么这样做”。整个使用过程信息链条清晰，用户不会被“黑箱操作”蒙蔽，而是像在和一位有逻辑的设计师协作。 Lovart整合了目前主流的SOTA模型：在图像生成方面，调用了OpenAI的GPT-Image-1、Recraft V3与Flux；视频生成接入了Veo 3、Kling和Runway Gen-4；3D模型生成则集成了Tripo等方案，用户可选Auto模式，无需关心模型选择，系统会自动按任务匹配最合适的模型。 不仅如此，Lovart还支持“多线程任务并行”的Chat Frame机制，用户在一个项目中可自由切换多个创意分支，不同任务互不干扰，始终保持上下文独立、逻辑清晰。 整套系统不仅仅是“听指令”，更会主动给出建议。比如用户输入一个模糊的修改意图时，它会自动提供结构化的提示词推荐，并通过Tab键补全，引导用户高效表达想法。 正如Lovart初始成员、核心工程师Takumi在官方视频中所描述的那样：“Just like working with the real designer you point at images to visualize feedback.（就像与真正的设计师合作那样一样，您可以通过查看图像来直观感受反馈。）” ChatCanvas让用户可以像和真实设计师一样，对画面进行操作，给意见、看修改、再细化，整个交互过程简洁而直观。 ▲Takumi （Lovart初始成员、核心工程师） 就像之前报道AI产品一样，智东西AI前瞻也必须第一时间体验一番。 二、从一句Prompt开始，潮玩IP雏形上线 注册完成后，系统赠送了300积分，用于后续与AI交互。智东西抛出的第一个Prompt是：“设计一组潮玩，可以参考流体熊、玲娜贝儿、哪吒和LABUBU等IP的突出元素，风格为像素风。” 系统先花了一小段时间收集素材，自动检索这些IP的代表性图像，并展示在界面中供用户挑选喜欢的风格，以供参考。 选定图像后，系统开始逐张解析其风格特征，包括造型结构、配色逻辑与角色气质，并查找图片将输入的“像素风”进行具体学习。 随后进入正题，Lovart给出一套详尽的设计规划。方案包括创意定位、角色设定、视觉语言、配件玩法、包装策略乃至营销思路等内容，甚至起好了名字——“嘴霸机械兔”。 此外，Lovart还附上了一份适用于3D像素建模工具（如Blender与MagicVoxel）的Prompt参考，以及开发时间线与成本预估。从内容密度来看，这已经不只是“设计初稿”，而更像是“开箱即用”的产品方案书。 三、调整配色，体验“指哪打哪”的智能回应 收到初步设计稿后，Lovart主动询问用户是否需要进一步定制，比如是否希望提供角色三视图、设计姿态与表情，或生成多个配色方案。 选择“换配色”后，它立刻生成四组差异明显的变体。 如果用户对其中一组颜色不满意，可直接在画布上圈选中目标。智东西则选定了一幅设计并评论：“这个配色太丑”。 ChatCanvas就展现出高度协同力：系统识别出具体区域后，按下Tab还可直接调用预设优化表达；修改前，它还会多次次确认理解是否准确，引导用户给出清晰且明确的指令；确认无误后，用户点击“Run All”，批量执行全部修改指令，一次性更新图像。 新版本颜色更加柔和清新，生成速度和准确度都在可接受范围内，关键是改动过程完全无需跳出画布，无需重新指令，真正实现了“所见即所得”。 四、生成3D模型，再加点营销灵感 继续推进，下一步智东西请求Lovart为角色生成3D像素模型。 系统则自动创建了基础形态的展示图，同时还给出了一套产品化建议：8+1款盲盒结构（基础款+隐藏款）、12处可动关节设计、AR互动（扫码后可替换不同皮肤滤镜）等。 这些建议贴合了当下潮玩行业的常见打法，也是基于角色特征综合生成的方案。 为了让IP顺利“出道”，智东西又输入了“为角色生成时装杂志封面”的指令，Lovart立刻生成了四种不同风格的拟真封面图。 当智东西再次输出“创建宣传视频”的指令时，系统又生成一段动态短片作为营销物料补充。 整个过程中，无需手动切换场景或重新描述上下文，AI始终保持“记得住之前你说过什么”，体验很像和一位风格稳定、逻辑清晰的设计师共事。 至此，距离注册不到30分钟，智东西已经完成了从IP创意到3D展示再到营销物料的完整路径，而当初赠送的300积分也刚好耗尽。 在正式体验之外，也有不少用户已在社区中玩出了新的花样。比如，有人用Lovart设计了一组品牌广告视频：特斯拉的汽车从散开的包装盒中“开箱而出”。 还有网友尝试通过Lovart生成了一组塔罗牌，每张牌面释义都与画面对应。 结语：不只是会设计，而是会共创 此次Lovart正式版的体验带来一个明确感受：它不仅是一个“能生成”的AI系统，更像是一位具备设计Know-How的智能协作者。 尤其是ChatCanvas所代表的交互形式的转变——从“一步一指令”转向“持续上下文”，让设计不再是任务堆叠，而变成一场结构清晰、有记忆的创意对话。 它没有取代创意，而是放大创意。这可能也是Lovart从排队神器走向设计Agent“顶流”的原因。