IT瘾科技推荐

被315点名的万亿隐秘生意：“污染”DeepSeek

Sun, 15 Mar 2026 22:53:00 CST

3月15日，央视315晚会点名GEO产业链。按照业内人士的爆料，央视财经记者在多个网络平台进行查询，很快就搜索到了名为GEO的业务。其能通过给AI平台投喂假数据，干预AI检索结果。

凤凰网科技早在2025年中时，就发现了这个隐秘的现象，当时调查发现DeepSeek正在成为重点被“投毒”的AI大模型，并在全网首发报道了《揭秘万亿隐秘生意：“污染”DeepSeek》一文。

以下是报道原文，首发于2025年8月14日。

打开DeepSeek，当你敲下“xx地方最好吃的餐厅是什么”的时候，得到的AI答案，也许经过了一场人为“设计”。

这便是GEO（Generative Engine Optimization，Al 搜索排名优化）的“功劳”。

2024年6月，一篇由印度理工学院和普林斯顿大学研究者发表的论文《GEO：Generative Engine Optimization》首次明确了这一概念。

它的核心目标，是提升品牌信息在AI生成答案中的“存在感”。研究发现，通过优化权威表达、关键词布局、数据引用等策略，能让内容在AI回答中的“出镜率”提升高达40%。

往搜索框里插广告，本就是门大生意，现在这门生意延展到了AI对话框里。以Profound为代表的AI搜索优化公司，和一些从SEO（搜索引擎优化）转型过来的公司，正迅速获得资本青睐。

其中，Profound一年融资三次，估值超过1亿美金。

据《财富》杂志报道，2025年8月12日，Profound 宣布完成 3500 万美元 B 轮融资，由红杉资本（Sequoia Capital）领投，现有投资方科斯拉创投（Khosla Ventures）、凯鹏华盈（Kleiner Perkins）及英伟达旗下风投部门 NVentures 跟投。

本轮融资使 Profound 成立至今的总融资额达到5850 万美元。此前，该公司分别于 2024 年 8 月获得 350 万美元种子轮融资（科斯拉领投），2025 年 6 月完成 2000 万美元 A 轮融资（凯鹏华盈领投）。

红杉资本合伙人帕特·格雷迪（Pat Grady）评价极高：“Profound 正重新定义专业信息获取方式。其技术对知识密集型行业的效率变革具有战略价值——正如我们 1999 年投资Google时看到的颠覆潜力。”

2025年，全球GEO市场规模突破420亿元，年复合增长率达87%。Gartner预测，2026年传统搜索引擎25%的流量将流向AI工具，而Google“零点击搜索”占比已达58.5%。

今年以来，国内 GEO 概念的火热，很大程度是受到了 DeepSeek 爆发影响的连锁反应。以Deepseek为代表的对话大模型，被视为搜索的流量新入口，而围绕AI模型的搜索优化，也成了一些人眼里的“好生意”。

如果说，传统搜索时代，品牌通过SEO优化争夺搜索结果页面的排名，在AI时代，品牌需要争夺的，则是AI回答中的提及份额。

这一切，需要怎么办到？

“离AI风口最近的一次”

“AI信任时代——10亿人+使用，AI搜索成为超级流量入口”，一家做GEO的初创公司企业服务手册这样写道。

在这个领域，惯用的流程是，根据用户提问需求，来匹配品牌关键词，支持模糊语义定向，精准呈现广告信息。

手册中还列出了成功案例：以“深圳国际幼儿园哪家比较好”提问，列出了元宝、kimi、豆包、通义千问、文小言的AI页面，深圳福田某所双语幼儿园的名字赫然出现在首位推荐中。

国内平台每月150-300元一个关键词，海外平台每月300-500美元——对很多企业来说可以接受。

新玩家正蜂拥而至。李鑫的报价则昂贵的多，一万块一个词义，保证在一个季度（90天）内，相关搜索词中，“保证品牌排名在前三”。李鑫此前做媒体代理出身，一个月前开始准备转型做GEO，他认为这是自己“离AI风口最近的一次”。

在跟客户交流中，他得到的企业需求是，希望能够让游客直接搜索到自己的品牌。“怎么让AI给自己引流”。在大连，李鑫接触的多是餐饮老板，看重营销，“他们手机里都有Deepseek，也很想拥抱AI。”

像李鑫这样帮中小企业做GEO的，吃下的正是此前市场营销的预算——“这部分钱，不去投抖+，就是投大众点评的必吃榜。”现在，他们都不如DeepSeek一个回答。

在“路演”过程中，李鑫发现，很多企业并不排斥，“只要（这些企业）做过百度竞价排名，一般会持观望态度”，虽然不确定效果怎么样，但总体秉持着一种“如果竞对做，我就做”的FOMO（害怕错过）氛围。

容易被搜索、推荐的餐饮、食品品牌，也许是国内第一批“自发”用上“AI代言”的。一些品牌在自家商品的电商平台展示页面，会直接用“AI首推”做宣传；餐饮店的门口，也特意打印出“跟DeepSeek对话，店面被推荐”的立牌。

当人们的搜索行为、对话更多发生在Chatbot中，AI的答案，似乎成了“权威”认证。“没有人会否认，AI是未来的答案。”李鑫说，他打算先从餐饮入手，之后再考虑延伸到一些快消品牌。

在国内，以DeepSeek为代表的对话式模型，承载的搜索流量急剧猛增。

为DeepSeek提供联网搜索服务的博查家数据显示，自2025年3月开始，其SearchAPI的日均调用量已达到3000万次，承担了国内AI应用约60%的联网搜索请求。这一数字约为搜索引擎微软必应的三分之一。

特别是联网搜索和“深度思考”模式推出后，更加深了人们对AI答案的确信度。

传统搜索模式下，品牌可以通过SEO优化、付费广告和内容营销来影响消费者的决策过程，但在对话模式下，传统的营销手段不那么有效了。

当AI在回答用户问题时，不是基于搜索排名，而是基于对大量信息的理解和合成。这意味着，品牌需要的，不再是优化搜索结果页面，而是优化AI训练数据和知识图谱中的信息。

根据Profound的数据，目前大约10%的推荐流量来自AI对话，但他们预测到2027年，这个比例将超过50%。更通俗的说，就是有一半人会通过AI推荐来买东西。到时有价值约2.5万亿美元的在线商务将通过AI对话驱动。

当ChatGPT、Gemini、Perplexity 直接把答案端到用户面前，这意味着，品牌被“引用”即存在，不被提及即死亡。

至于GEO的效果转化，海外已有监测手段。Profound和Brandtech等公司已经开发了软件，用于监测品牌在ChatGPT、Claude、Overviews等人工智能服务中出现的频率。

用AI污染AI，当心被模型“封杀”

当前，GEO市场玩家分为三类：传统SEO公司、做内容营销出身转型的，以及专攻AI搜索的初创团队。

当然，也存在一部分低质、铺量的“灰产”商家，用传统铺软文走量的形式，做“让品牌被AI看到”的搜索优化。

而在“灰产”之外，一些投身GEO行业的从业者则认为，内容生产能力才是未来竞争的核心壁垒。

但问题是，大模型算法不透明，导致决策难以被理解。当下的GEO似乎始终是一个处在黑箱中的优化框架的内容采纳偏好侧重不同，需要“定制”测评维度和优化策略，再根据模型反馈持续迭代，没办法“一套方案走天下”。

不过，对大部分国内商家来说，针对DeepSeek做GEO是性价比最高的选择。“现在很多家都接了DeepSeek，R2模型出来后，一家通吃的可能性更大。”

DeepSeek的深度思考模式，让供应商们找到了一个较好操作且低成本的投放逻辑：“用AI生成内容喂AI”。

也就是说，拿到企业资料和想露出介绍后，喂给AI让其生成不同的“网稿”作为语料，再“投喂”到可触达网站上，以便被AI收录。

李鑫刚签的一单，就是用传统SEO工具跑关键词，关联核心词，再用企业资料生成优化内容并投放。“对小厂来说，这可能是亲手触及AI最近的一次。”他也承认，效果好不好，目前还不好评估。

“现在大部分公司是通过SEO的技术手段去玩GEO优化，没意识到长期价值在于建立一套工具化、机制化的生态链路。”另一位从业者老莫说，“本身伤害用户体验的优化方法，模型厂商将来的态度一定是赶尽杀绝。”

而且，大模型有反作弊策略，对于“污染”行为会进行防御，这意味着“灰产”模式难以为继。

周奇的团队主要面向海外和中国出海企业，因为国内企业付费意愿较低。他认为，GEO的核心壁垒是内容生成能力——要帮企业生产真正有价值的信息，补充AI生态所需的内容供给。

他的判断是：随着AI生成内容爆发，低质内容存活期变短，但质量要求反而更高。企业需要的是“足量且优质”的内容，同时控制成本。“未来像OpenAI走订阅制的大模型，或许能远离广告。但如果GEO泛滥，才最可怕。

“AI搜索是大势所趋，一是技术本身新，二是传统搜索的‘垃圾信息山’逼着用户逃离。百度把垃圾信息当资产，而不是负担。”周奇分析道。

那么，未来AI里是否会出现“竞价排名”？这取决于大模型厂商的选择。

SEM是通过付费广告（如Google Ads、百度竞价）快速获取流量，按点击付费（PPC），注重即时效果；SEO是通过优化网站结构、内容和技术，提升自然搜索排名，属于长期积累策略。

“从长期趋势来说，一定有公司需要对AI时代的营销做生态补全和适配。”周奇认为，不同于SEO时代的分散格局，GEO或将加速行业集中。

大模型遭“投毒”？给AI“洗脑”已成产业链

Sun, 15 Mar 2026 22:53:00 CST

按照业内人士爆料，记者在多个网络平台查询搜索到了一项名为GEO的业务，这些从事该项业务的服务商号称，用户只需支付相应的费用，它就能在各大主流AI大模型里，让客户的产品榜上有名；让客户的商品广告，成为AI模型给出的“标准答案”。

通过GEO技术，真的能给AI“投毒”、真的能“驯服”并操控AI吗？

按照网络上的信息，记者联系上一家业内知名的GEO服务商。负责人王总接待了记者，他介绍，他们公司是最早从事GEO业务的公司之一，仅仅一年时间就已经成功服务了200多个客户，遍布各行各业。王总告诉记者，他们公司的强项，就是能够帮助客户，在消费者使用AI大模型搜索时，让客户排名前列。

GEO服务商王总：我们目前搜索出来是这样的结果。我们在任何平台上面都能把排名做到前三位。怎么能把排位做上去？在这些AI平台上面去给你们做内容的输出，相当于去给你们做这些软文，然后让这些AI平台去刷录、收录、抓取。

同时，王总也告诉记者，现在AI大模型的算法更新频繁，要想维持AI大模型的持续推荐，他们必须持续大量投喂与客户相关的推广软文。

GEO服务商王总：AI每周都会有算法的更新，一旦更新了之后，排名或者所抓录的东西不太一样，所以我们要一直去做内容输出，去投喂、大量投喂。

不仅是王总的公司在大力推广这项能操控AI的所谓新技术，在其他从事GEO业务的服务商口中，如何操控AI、让AI“听话”、给AI“洗脑”，几乎是这些公司推广该业务的核心话题。

GEO服务商章总：你在AI的世界里面，你怎么把证据链给做足，让（AI大模型）觉得这就是真的，而且是有用的。AI大模型经过多方信息交叉，它觉得你优于同行的核心优势，自然而然就会把你放在第一位。

GEO服务商程总：人家不知道这是广告。所以，为什么说AI出来的结果人家会信任。可能人家的产品质量没有你过硬，但是它有AI做辅助、做佐证、做背书。现在很多人都会做（GEO投放）。

业内人士告诉记者，GEO作为优化信息发布、提升推广效率的工具软件，在某些商业公司眼中，却被挖掘出了另外的作用。如果通过这种软件在互联网上系统性、定向投放大量的“虚假信息”，确实更容易被AI大模型捕获，这些虚假信息就很可能成为AI优先提供给消费者的所谓“标准答案”。

那么，通过GEO技术真的能让AI“夹带私货”，甚至投放虚假信息吗？

为了让记者更真实地了解到眼下AI产业发展中的这个问题，业内人士向记者具体演示了如何使用GEO技术，干扰AI大模型的信息抓取。

业内人士在电商平台上，随机购买了一款名叫“力擎GEO优化系统”的软件。之后，他虚构了一款名为Apollo9的智能手环，并将虚构的产品信息输入软件系统，勾选文章创作指令。

不一会儿，这个力擎GEO优化系统就自动生成了十余篇智能手环的宣传软文，所有虚假信息都被完整写入，甚至包括业内人士故意虚构的极为夸张的产品信息。还杜撰了用户反馈，称数据精准度超出预期，甚至伪造评分，被一举评为业界第一名。

点击发布，“力擎GEO优化系统”软件开始自动执行发布任务。只见它自动打开业内人士事先准备好的自媒体账号，在文章发布页面自动输入标题、填充文章内容、插入图片，整套流程一气呵成，很快就在业内人士的自媒体账号上成功发布了2篇文章。

两个小时后，业内人士在某款AI大模型中询问：“Apollo-9智能手环怎么样”。AI模型就直接介绍了起来：最大亮点是健康监测功能，还直接照搬了业内人士虚构的“量子纠缠传感”“黑洞级续航”等虚假宣传话术。最终结论称，该手环适合中老年用户与健康养生爱好者。

查询发现，这款AI大模型所参考的资料，正是上午刚发布在业内人士自媒体账号上的那篇虚构文章。仅凭一篇杜撰的文章，就让完全虚构的产品被AI模型抓取，这一结果让人深感意外。

业内人士告诉记者，要想取得最好的效果，给AI模型投喂的数据，一是要数量够多，二是要角度丰富，便于AI模型进行交叉验证。

随后，业内人士又选取了这款虚构智能手环的8篇“专家测评”、2篇“行业排名”、1篇“用户测评”，共计11篇由力擎GEO系统软件撰写的虚构软文，在三天内通过力擎GEO系统发布在了互联网上。

随后，业内人士在AI大模型平台展开询问：“智能健康手环推荐”，就有两个AI大模型推荐了这款业内人士虚构的智能手环，而且排名靠前。

纵观整个演示过程，业内人士仅凭这款力擎GEO系统，轻轻松松地就将一系列虚假信息发布在互联网上，并成功投喂给AI大模型，最终获得了多个AI大模型的推荐。

通过这款力擎GEO系统对AI大模型潜移默化的一番围猎，凭空捏造出来的这款商品，就这样被荒唐地推向了使用AI大模型的消费者。

GEO业务的从业者们，真的是以围猎操控AI大模型的思路来经营这个生意的吗？记者联系上了这款力擎GEO系统的运营者李总。他告诉记者，GEO业务受热捧的主要原因就是它能在AI大模型里帮客户“喂料投毒”，实现客户的商业目的。

力思文化传媒有限公司李总：因为全网的人投“毒”投太多了。你看我们现在（干）GEO的都是投“毒”，投的信息源太多，网上信息并不是很准。

记者：你刚才提到投“毒”的概念，这种东西不好吧。

力思文化传媒有限公司李总：是不好，但是每个商家都喜欢，都希望是别人别投“毒”，自己投“毒”，或者给别人投点“毒”。我虽然不是第一，哪怕说我就是北京的第一，我都想说成我是华北的第一。这样有没有投“毒”成分在里面？它就有啊。第二种情况是，我就看不得对手好，我也做不上去，但是我给你投点“毒”还是可以的。

记者：抹黑一下。

力思文化传媒有限公司李总：对。抹黑一下这能力还是能实现的。现在他们好多公司做不上去的，就大品牌之间，比如说手机品牌，就5个位置，最多10个位置。这么多手机怎么弄？每个人一年可能投上亿元的广告费，我花个几百万元投点“毒”总行吧。

记者：是谁在帮品牌干这些？

力思文化传媒有限公司李总：都是各种GEO公司。

李总表示，想做GEO业务，操控AI大模型的关键节点，就是在各大互联网账号上“发稿”。他告诉记者，GEO业务的火爆，眼下就催生出了不少专门从事发稿业务的公司和平台。他们长期承揽各种发稿业务，以便让AI大模型引用和抓取，成为围猎AI大模型，进行数据投“毒”的重要一环。

力思文化传媒有限公司李总：GEO把（网站）带火了。那些网站平常哪有什么利润，突然一下发稿需求就来了。你知道网站一天发多少篇吗？几百篇，每分钟都在发。一篇是几十元，你想发稿平台一天赚多少钱。

纽约州考虑通过一项法案禁止AI聊天机器人提供法律和医疗建议

Thu, 05 Mar 2026 13:49:00 CST

一项正在纽约州立法机构审议的议案拟禁止人工智能聊天机器人向公众提供法律或医疗建议，并赋予用户起诉违规聊天机器人所有者的权利。该法案编号为S7263，由州参议院在上一立法会期间提出，上周在互联网与技术委员会以6票赞成、0票反对的表决结果获准出委员会，属于一揽子监管AI聊天机器人的立法方案之一。

法案重点针对那些假扮持证专业人士（如医生、律师）的AI聊天机器人，禁止其提供可能违反专业执照法律或构成“无证执业”的“实质性回应、信息或建议”。

法案要求聊天机器人的所有者必须向用户提供“清晰、显著且明确”的提示，告知用户其正在与一套AI系统互动，该提示需使用与聊天机器人相同的语言，并以可读的字体呈现。不过，法案同时强调，这一“非人类系统”的提示并不能免除聊天机器人所有者的法律责任。在这一框架下，如果运营方违反禁令，用户可依据法案赋予的民事诉权，将聊天机器人所有者告上法庭，索赔损失并请求支付律师费。一些专家认为，类似的私人诉权条款是数据和AI监管法律中重要的执行工具，缺乏这一机制往往会削弱法律威慑力，美国缅因州司法部长近期就曾在讨论数据隐私立法时称其具有“显著威慑效果”。

若该法案最终通过并由州长签署，将在生效后90天正式实施。 S7263所在的立法组合还包括多项针对AI与未成年人保护的措施，例如限制聊天机器人中对未成年人不安全功能的使用，以及规范某些被认为对未成年人隐私保护薄弱的在线平台（包括游戏平台Roblox）。组合立法中的其它项目则涉及要求生成式AI系统向用户提供使用说明性提示，以及对生物识别数据和“合成内容创作”的处理设立新规。

法案提出人、兼任州参议院互联网与技术委员会主席的克里斯滕·冈萨雷斯参议员表示，这揽子法案旨在确保AI创新“不会以纽约人的安全，尤其是儿童的安全为代价”。今年1月，免费生成式AI聊天应用Character.AI与Google就数起与未成年人自杀相关的诉讼达成和解，案件焦点正是这些聊天机器人在悲剧中扮演的角色，此类事件也推动了各州加快对聊天机器人的规制步伐。冈萨雷斯在一份新闻稿中指出，公众“理应获得来自真实人的真实关怀”，并享有透明度、问责机制以及在使用技术时其数据得到安全保护的承诺。

目前，这些纽约州层面的举措也置于更广泛的全美AI监管博弈背景之下，涉及州与联邦、隐私与创新、安全与开放之间的多重权衡。在此案之后，围绕聊天机器人能否提供专业建议、如何提示其“非人身份”、以及一旦造成伤害由谁负责等问题，预计将在美国各级立法与司法实践中持续发酵。

阿里自研AI芯片“真武”正式亮相

Thu, 29 Jan 2026 12:46:00 CST

今日，平头哥官网悄然上线一款名为“真武810E”的高端AI芯片，此前被央视《新闻联播》曝光的阿里自研芯片PPU正式亮相。这是通义实验室、阿里云和平头哥组成的阿里巴巴AI黄金三角“通云哥”首次浮出水面。

阿里巴巴正在将“通云哥”打造成一台AI超级计算机，它同时拥有全栈自研芯片平头哥、亚太第一的阿里云，以及全球最强的开源模型“千问”，可以在芯片架构、云平台架构和模型架构上协同创新，从而实现在阿里云上训练和调用大模型时达到最高效率。目前，阿里和谷歌是全球唯二在大模型、云和芯片三大领域均具备顶级实力的科技公司。

据悉，“真武”PPU已在阿里云实现多个万卡集群部署，服务了国家电网、中科院、小鹏汽车、新浪微博等400多家客户。

据平头哥官网介绍，“真武”PPU采用自研并行计算架构和片间互联技术，配合全栈自研软件栈，实现软硬件全自研。其内存为96G HBM2e，片间互联带宽达到700 GB/s，可应用于AI训练、AI推理和自动驾驶。阿里巴巴已将“真武”PPU大规模用于千问大模型的训练和推理，并结合阿里云完整的AI软件栈进行深度优化，为客户提供一体化产品和服务。

研究认为富裕国家对AI的过度使用可能加剧不平等现象

Thu, 15 Jan 2026 21:38:00 CST

金融时报报道，人工智能初创公司Anthropic警告称，高收入国家对人工智能技术的更快、更广泛采用，正在提高全球经济差距扩大的风险，并可能进一步拉大全球生活水平差距。该公司基于其聊天机器人Claude在全球企业与消费者中的使用情况所做的一项最新分析显示，富裕国家更有可能率先采纳AI，目前“尚无证据表明低收入国家正在迎头赶上”。

Anthropic经济学负责人彼得·麦克克罗里（Peter McCrory）表示，如果未来人工智能带来的生产率提升主要集中在率先采用该技术的国家，“各国间的生活水平很可能出现新的分化”。这项研究为科技公司不断累积的数据再添一例：全球在AI采纳速度上正在形成明显断层，生产率红利和工作场景的应用正高度集中在发达富裕经济体。

研究估算，未来十年间，人工智能有望每年为美国劳动生产率增速额外贡献1到2个百分点，其中收益最大的将是复杂的、以知识为密集要素的工作领域。报告还指出，大约一半的岗位至少可以在四分之一的工作任务中引入AI辅助，而一年前这一比例还是36%。

在具体使用上，美国、印度、日本、英国与韩国是Claude用户最多的国家；巴西以及巴尔干地区国家在“工作任务型”使用中的占比最高，其中巴西正逐渐成为“法律AI”应用的重要枢纽。印尼则在教育和课程作业场景中处于领先。总体来看，低收入国家中，AI更多被用于教育而非工作场景，而在人均GDP较高的国家，Claude在办公与个人用途上的使用频率显著更高。

研究还显示，受教育程度较高的用户往往能从Claude中获得更大的生产率收益，因为他们更擅长给出复杂且精准的提问，从而获得质量更高的回答。麦克克罗里指出，如果完全依赖市场力量来推动AI普及，“这种具有广泛社会价值的技术，未必能够实现足够高的覆盖和采用率”。Anthropic特别提到，其与卢旺达政府合作开展AI素养项目，为部分毕业生提供为期一年的Claude Pro使用权，帮助他们从单纯的教育用途过渡到更广泛的应用场景。

该公司在报告中强调，各国在支付Claude服务费用方面存在明显差异，而教育类使用往往更适合依托免费版本，相比之下，软件工程等复杂工作场景则更依赖付费功能支持。报告同时指出，高收入国家用户还拥有更多其他资源，例如闲暇时间与持续稳定的互联网接入，这进一步推动了AI在“非刚性个人用途”上的扩散。上述结论基于对2025年11月期间Claude.ai免费和付费端合计100万条对话记录、消费者使用数据以及企业侧100万份会话文本的随机样本分析。

Anthropic的结论与微软此前的研究方向相互印证：后者同样识别出全球在AI采纳上的“数字裂谷”。微软总裁布拉德·史密斯（Brad Smith）曾表示，如果不及时解决这一日益扩大的“AI鸿沟”，它极有可能巩固甚至放大当下南北方之间已经存在的巨大经济差距。

电动汽车的下一个突破点不在于汽车本身而在于电池工厂

Sun, 11 Jan 2026 19:58:00 CST

全球电动车销量稳步攀升，纯电车型已经占到新车销量约五分之一，安静舒适、用车成本低且零尾气排放，已经满足了大多数消费者对汽车的核心诉求。然而，高企的整车价格依然拦在不少潜在买家面前，多家西方主流车企近期也陆续下调或推迟电动车扩产计划，真正的成本瓶颈依然指向电池本身。

在一辆电动车的总成本中，电池约占40%，其中大约70%来自原材料，剩余约30%则来自制造环节，这让工程师不得不在两条路线上同时发力：一方面继续改进磷酸铁锂、三元（镍锰钴）等电池化学体系；另一方面则对如何将粉末变成电极这一生产工艺本身“动手术”。尽管材料端围绕集流体、能量密度等的研发持续推进，多数电池工厂制作电极的基本流程却与几十年前差别不大。

目前占主导地位的“湿涂布”工艺，需要将活性粉末与有毒溶剂混合成浆料，均匀涂覆到金属箔上，再送入长度可达一个足球场的烘干炉中反复干燥。一座年产约50GWh电芯（可满足约100万辆电动车需求）的电池工厂，仅烘干环节就可能需要约50MW的持续供电，电力需求堪比数万户家庭。如此高的能耗、资本投入与环境成本，会随着全球“超级工厂”建设浪潮线性放大，对已在成本上落后于中国竞争对手数年的欧美车企来说愈发难以承受。

在这种背景下，“干电极”制造正从实验室课题走向工厂押注焦点。理论上，只要在涂布环节彻底摆脱溶剂，就能显著降低运行成本和能源消耗，同时缩小工厂占地。但在实际生产中，干法工艺长期受制于技术难题：缺少液体介质帮助分散与粘结颗粒后，难以实现粉末的均匀混合和稳定附着，一旦在高速产线中叠加热量与摩擦，还容易损伤敏感材料，引发电极开裂、脱落等问题。

多家公司正在尝试不同路径破解这些工艺瓶颈，希望在保持甚至提升电化学性能的前提下，将烘干炉和有毒溶剂一并“请”出生产线。总部位于英国布里斯托的 Anaphite 提出了所谓“干涂前驱体（Dry Coating Precursor）”技术，试图在兼顾均匀分散的同时，将最终形态变成可打印的干粉。其方法是先使用低毒性溶剂充分分散电极材料，再在涂布之前通过机械方式去除溶剂，最终得到一种既可自由流动又能成膜的粉末。

这类粉末在形态上有点类似“动感沙”：作为颗粒时自由流动，但在压制下能形成连续、柔韧的薄膜，在制造过程中在压力作用下转变为平滑的电极层，并牢牢附着在集流体金属箔上，从而解决传统干法中常见的附着与开裂问题。按 Anaphite 对外披露的数据，通过取消涂布阶段长距离、高能耗烘干炉，其系统能将涂布相关的能耗削减约85%，叠加更简化的设备配置，整体电芯生产成本有望下降最高约40%，工厂占地也可缩小约15%，且不牺牲良率和性能指标。

位于美国加州圣何塞的 Sakuù 则走了一条截然不同的无溶剂路线，其 Kavian 制造平台完全跳过浆料阶段，直接利用热与压力将干粉“熔结”到金属箔上，有点类似“无脏乱”的蛋糕裱花与激光打印的结合。这种架构被设计为对电池化学体系“中立”，生产线无需重新设计即可通过更换材质“墨盒”来打印磷酸铁锂、三元甚至未来可能出现的多种新配方。

在试点项目中，Sakuù 称这一干式打印方案可将生产过程中的二氧化碳排放减少约55%，工厂面积缩小约60%，并把公用事业成本压低一半以上。同样关键的是，其硬件采用模块化、紧凑设计，单元尺寸可小到塞进车库般的空间，企业通过增减模块即可扩容产能，而无需一次性新建巨型集中式工厂，这种模块化思路有望让车企与电芯供应商更灵活地将产能布置在靠近整车工厂的地点，或以更小、更分布式的增量方式渐进扩产。

如果这些干电极工艺能够按预期规模化落地，电动车在性能与可负担性之间的联系将被进一步收紧，这远非传统工艺微调所能比拟。在更高能量密度、成本更低的电芯基础上叠加电驱动本身的优势——瞬时扭矩、静谧车厢、低使用成本——电动车市场将能更多依靠朴素的价格与价值逻辑，而不是政府补贴或少数早期用户的热情来支撑。

Waymo解释旧金山大停电期间无人出租车“扎堆趴窝”原因

Thu, 25 Dec 2025 01:08:00 CST

自动驾驶技术公司Waymo表示，将向其无人驾驶出租车车队推送软件更新，以便在城市大停电导致交通信号灯失灵时，车辆能够“更果断”地穿越路口。该公司在周二发布的一篇博客文章中，对上周末旧金山大范围停电期间，多辆无人出租车在路口陷入拥堵甚至“趴窝”的情况作出解释。

Waymo称，其自动驾驶系统在程序设计上会将熄灭的红绿灯视作“四向停”（四向路口全停）路口处理，这与人类驾驶员在此类工况下的应对要求一致，理论上本应能在停电期间维持正常通行。然而，在上周六这场影响面极广的停电中，许多车辆在通过路口前会向Waymo的车队响应团队发出“确认检查”请求，以确认当前驾驶行为是否正确。

Waymo指出，这套“确认检查”机制是在早期部署阶段“出于高度谨慎”而设计，所有Waymo无人出租车都有能力向后台请求人工确认。但停电当晚，由于全城信号灯大面积失灵，这类请求在短时间内集中爆发，后台响应资源被迅速拉满，进一步拖慢了车辆决策速度，最终在部分路口形成了被围观、拍摄并上传网络的交通“拥塞场面”。

公司表示，当前正在对这一机制进行调整，以适应业务规模的变化，并将进行车队级别的软件更新，为自动驾驶软件提供更明确的停电影响“环境上下文”，让车辆在类似场景下可以更自主、更果断地作出通行决策。Waymo还强调，将在未来优化应急响应流程，把此次事件中汲取的经验教训纳入标准处置方案。

Waymo同时强调，外界聚焦于“趴窝”画面容易忽视其系统在多数路口的表现。公司披露，其车辆在此次停电当日共“成功通过了7000多个熄灭的交通信号灯”，认为这次事件既暴露了系统在极端工况下的短板，也验证了自动驾驶在复杂真实环境中持续迭代和完善的必要性。

这并非Waymo首次因实际道路表现而被迫进行软件层面的调整。此前，Waymo已针对无人出租车在遇到停靠校车时的应对策略发布多次软件更新，相关行为一度引起美国国家公路交通安全管理局的调查，并最终导致一次软件召回。最新的停电事件，被视作Waymo在推进可靠自动驾驶车队运营过程中，又一次暴露“未预见问题”、被迫临场修补的现实案例。

韦氏词典评选“slop”为年度词：AI 低质内容充斥互联网

Tue, 16 Dec 2025 04:50:00 CST

美国知名词典出版机构梅里亚姆-韦伯斯特（Merriam-Webster，韦氏词典）宣布，将“slop”一词评为 2025 年度词汇，直指过去一年在人工智能推动下席卷互联网的大量低质数字内容。该词在该词典中的定义是“通常由人工智能大批量生成、质量低劣的数字内容”，用以概括当前社交媒体和网络空间中随处可见的 AI 产物。

词典方面在解释中指出，“slop”一词如同“slime（黏液）”“sludge（淤泥）”“muck（污泥）”一样，自带一种“湿哒哒”的质感，让人本能地产生厌恶感，形象地传达出这种内容“不想碰却无孔不入”的特征。在 AI 引发广泛焦虑的时代，梅里亚姆-韦伯斯特认为，“slop”是一种带有嘲讽意味而非单纯恐惧的表达方式，对技术本身形成了颇具戏谑色彩的回应。梅里亚姆-韦伯斯特总裁 Greg Barlow 在接受美联社采访时称，“这是一个极具画面感的词，与正在重塑世界的 AI 这一技术紧密相关，人们对它既着迷，又厌烦，同时也觉得有些可笑。”

在过去一年里，“slop”这个词频繁出现在各类报道和评论中，被用来描述 OpenAI 的 Sora、Google Gemini 的 Veo 等内容生成平台如何改变互联网生态。借助这类新一代媒体生成工具，AI 已经开始批量制造图书、播客、流行歌曲、电视广告，乃至整部电影，一项 5 月发布的研究甚至声称，在此前一个月新产生的网络内容中，近 75% 在某种程度上涉及了人工智能。

伴随这些工具兴起的，还有所谓“slop 经济”（slop economy）：平台通过堆积 AI 生成内容来收割广告收入，从而形成一种以“信息糟粕”为原料牟利的模式。批评者担忧，这一趋势正在进一步撕裂数字社区，将用户分化为能负担高质量付费内容的人，与只能消费免费“slop”的人，而后者在信息价值和事实密度上往往相当贫乏。

“slop”一词的使用范围已经远远超出传统媒体消费领域，也被广泛用于形容 AI 对其他行业的冲击，包括网络安全报告、法律文书以及高校论文等诸多场景。在这些领域中，充斥着由 AI 快速拼凑、质量参差不齐的“报告”“分析”和“作业”，进一步加剧了专业判断和学术诚信的挑战。

值得一提的是，今年在“年度词汇”评选中，科技相关词语整体表现抢眼。澳大利亚的麦格理词典（Macquarie Dictionary）早于梅里亚姆-韦伯斯特，将“AI slop”评为年度词；牛津词典（Oxford）选中了“ragebait”（以激怒情绪为目的的诱饵内容）；柯林斯词典（Collins）则将“vibe coding”（氛围编码）列为年度词汇，反映出 AI、算法内容和情绪操控等议题已成为当今公共话语中不可回避的主题。

澳大利亚16岁以下人群“社媒禁令”本月生效家长同意也不行

Thu, 04 Dec 2025 13:20:00 CST

澳大利亚针对16岁以下人群的社交媒体禁令将于本月10日正式生效，16岁以下未成年人一律禁止注册或使用主流社交平台，即便获得家长同意也属违规。据悉，违者平台最高将面临5000万澳元（约合2.3亿元人民币）天价罚款。

澳大利亚联邦议会去年11月通过《2024网络安全（社交媒体最低年龄）修正案》，禁止16岁以下未成年人使用多数社交媒体平台。

法案生效后，澳大利亚将成为全球首个实施这类禁令的国家，也是全球对未成年人使用社交媒体立法最严的国家。

Facebook、Instagram、TikTok、X（原推特）、Snapchat、YouTube等所有具备评论、私信或订阅功能的平台均被纳入监管。

根据该法案，网络社交媒体公司如未能采取合理措施阻止16岁以下未成年人使用其平台，最高将被罚款约5000万澳元，不过违反规定的未成年人或其父母不会受到惩罚。

澳大利亚通信部长阿妮卡·韦尔斯表示，这项禁令虽然不能完全使少年儿童免受网络内容侵害，至少可以让孩子们更好地成长。

特斯拉10月欧洲销量暴跌近50%

Wed, 26 Nov 2025 01:09:00 CST

特斯拉在欧洲的困境愈发严重。根据欧洲汽车制造商协会（ACEA）的数据，10 月特斯拉在欧洲的电动汽车注册量（可作为销量参考指标）仅为 6964 辆，较去年同期暴跌 48.5%。与此同时，包括英国和欧洲自由贸易联盟国家在内的该地区整体电动汽车注册量 10 月增长 32.9%，而无论动力类型如何，所有汽车的总注册量也增长了 4.9%。

10 月的销量数据标志着特斯拉在欧洲的销量已连续 10 个月下滑。此外，电动汽车在整个欧洲地区汽车市场的整体份额已升至 16.4%。

在欧洲部分关键市场，特斯拉的销量颓势仍在持续。尽管新款 Model Y 已推出，但这仍不足以抵消竞争加剧以及首席执行官埃隆・马斯克（Elon Musk）人气低迷带来的负面影响。

10 月销量下滑之前，特斯拉在整个欧洲地区的 2025 年年度表现已显疲软。

ACEA 的数据显示，今年前 10 个月，特斯拉在欧洲的销量下降 29.6%，至 180688 辆；其在欧洲汽车市场的整体份额也从去年的 2.4% 降至 1.6%。

与此同时，特斯拉在中国的主要竞争对手比亚迪（BYD，旗下同时销售纯电动汽车和混合动力汽车）公布，其 10 月在欧洲的销量激增 207%，达 17470 辆。另一家中国主要竞争对手上汽集团（SAIC）在欧洲的销量也增长 46%，接近 24000 辆。

尽管在欧洲这一以电动汽车为核心的关键市场销量下滑本应引发担忧，但这对特斯拉股价而言尚未构成重大影响。

周一，特斯拉股价飙升近 7%。此前，美林证券（Melius Research）因特斯拉在自动驾驶领域的努力，以及首席执行官埃隆・马斯克对公司芯片制造进展的积极表态，将该电动汽车制造商列为 “必持股”。

分析师罗布・沃特海默（Rob Wertheimer）在报告中写道：“尽管存在所有明显风险，但在我们近期发布的报告中将特斯拉列为‘必持股’，原因之一在于世界即将发生重大变革。自动驾驶技术很快就会到来，它将彻底改变整个驾驶生态系统。”

销量下滑的主要诱因似乎与特斯拉最新版全自动驾驶（FSD）软件有关 —— 目前该软件仅在美国及部分特定地区可用。

尽管投资者持有特斯拉股票主要是看好其人工智能（AI）和自动驾驶潜力，但欧洲消费者或许能从自动驾驶领域迎来好消息。

荷兰车辆管理局（RDW）表示，已制定时间表，允许特斯拉在明年 2 月演示其 FSD 系统是否符合相关要求，但目前尚未批准该系统在荷兰落地。

若能获得欧洲至少一个汽车监管机构对 FSD 的批准，对特斯拉而言将是朝着正确方向迈出的重要一步，或许能帮助其遏制在欧洲市场的销量下滑势头。

12项性能位居第一，中国最接近GPT-4的大模型来了！现已全面开放服务！

Thu, 31 Aug 2023 17:32:01 CST

金磊发自凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

中国何时会有一个大模型，能以极强的泛化能力，创建各种智能体、成为人类真正的助手？

在各大科技公司卷了半年的生成式AI热潮趋于冷静期的当下，这是一个极其值得思考的问题。

很多人会说，目前可能只有被称为业界标杆的GPT-4才能胜任，甚至对它加以“唯一”这样的头衔。

而与此同时，着眼于国内，即使这半年来各个大模型玩家争先恐后抢着落地，但“需要两到三年才能追赶GPT-4”的声音也是甚上尘嚣。

然而就在最近，一个名为 InternLM-123B的国产预训练大语言模型，似乎将这种差距感极大地给拉近了一些。

因为在一场顶尖大模型“同台竞技”中，它的表现实属有些亮眼：

• 12项成绩排名第一。
• 综合实力全球第二，部分成绩超越GPT-4。
• 绝大部分性能超越ChatGPT和LLaMa-2-70B。

据了解，这个评测是在全球51个知名评测集（包括MMLU、AGIEval、ARC、CEval、Race、GSM8K等）、共计30万道问题集合上测试所得到的结果。

而细看评测内容，不难发现在所有的阅读理解、绝大部分推理和常识问答方面，InternLM-123B拿到了绝对的风头。

那么这个国产大模型到底是什么来头？

不卖关子，它正是由商汤联合上海AI实验室等多家国内顶尖科研机构发布的最新大语言模型。

但其实要是追溯一下这个大模型，不难发现在2个月前（6月份），当时参数量为1040亿的InternLM便已经解锁了“首个综合能力超越GPT-3.5-turbo的基模型”的成就，成为当时国内首家在多项权威评测集上超越ChatGPT水平的基模型。

不仅如此，在近日商汤所披露的中期业绩报告中，更是将如此生成式AI技术，落地所带来的“成绩”曝了出来：

仅半年时间，生成式AI相关收入暴涨670.4%！

如此技术，如此成绩，那么不免让人发出疑问：

会是中国第一个达到GPT4水平的大模型吗？

若想赶超GPT-4，单是在技术上达到或超越它就并非是一件易事。

毕竟即使是人才、资金、算力都兼备的谷歌和Meta至今都未能达到它的水平。

而且超强的算力、高质量的数据、正确的训练方法等等，都是一环扣一环，直接会影响大模型性能的好坏。

有人会说，为什么非要做到GPT-4水平呢？用Llama 2开源模型不香吗？

那是因为，如果要让GPT-4驱动类似于AutoGPT那样的智能体，打造“工具调用”的可用境界，就必须要依赖强大的基座模型。

在“工具调用”这件事情上，强如GPT-4也只能做到80%的准确率，Llama的准确率只有40%。

△数据来源：《On the Tool Manipulation Capability of Open-source Large Language Models》

再如落地方式上，经久不断的开源闭源之争，亦是抉择的一个难点。

因此，我们不妨从技术实力、落地应用和战略布局等方面，来看下商汤是否是一个值得被期待的“潜力股”。

一看技术实力

若是用一句话来概括商汤在技术上的打法，那便是“日日新大模型体系+SenseCore大装置”。

二者并非是简单的做加法那般叠加，而是之间有着深度融合的那种。

至于其技术实力效果，我们从大模型的迭代速度便可窥知一二。

早在今年四月，商汤便发布日日新大模型体系，成为国内第一批发布大模型的玩家之一；在国内大语言模型之战最白热化阶段，一口气将“生成式AI产品族”和盘托出——

商量（SenseChat）、秒画（SenseMirage）、如影（SenseAvatar）、琼宇（SenseSpace）和格物（SenseThings）。

它们分别对应的是自然语言交互、AI文生图、数字人、3D大场景重建、3D小物体生成这五个主流的生成式AI应用。

时隔仅仅两个月（今年6月），商汤再次联合上海人工智能实验室发布InternLM-104B版本，并且当时在三个全球权威测评基准中（MMLU、AGIEval、C-Eval）的表现就均已超越ChatGPT。

不仅如此，在大模型的“玩法”上，商汤也是国内众多玩家里最早引入“工具调用”的选手之一。

例如知识库挂载，实现了无需训练，便可快速融合知识生成；搭配企业知识库可以快速解决相关领域问题。

再如InternLM-Chat-7B版本，也是在这种“玩法”之下，成为了第一个具有代码解释能力的开源对话模型。

能够根据需要灵活调用Python解释器等外部工具，在解决复杂数学计算等任务上的能力显著提升；此外，该模型还可通过搜索引擎获取实时信息，提供具有时效性的回答。

并且从第三方对于大模型掌握工具能力的评估结果来看，InternLM-Chat-7B也是领先于主流“选手”。

在此之后，商汤大语言模型的发展，也就来到了我们最开始所提到的InternLM-123B，是仅次于GPT-4，综合实力位居全球第二的水平。

所以现在把发展路径中的几个重要迭代时间节点拎出来就是：四月→六月→七月→八月。

不得不说，快，着实是快。

在与商汤联合创始人兼大装置首席科学家林达华交流过程中，我们了解到如此迭代速度的背后还有一个“杀手锏”——数据处理。

这里所指的并非只是数据的总量，商汤更侧重的是足够强、高吞吐量的数据清洗能力。正如林达华所述：

一个性能强大的大模型，训练数据不仅规模要大，质量更要高；而且大模型的价值观和安全性也是依赖于此。

数据清洗的过程，犹如调制配方的实验，需要不断试错、不断重复，甚至从头再来。这个过程是每家训练大模型的公司都无法避免的过程，没有捷径可走。

OpenAI在无数场合都介绍过GPT4训练的经验，但从未公开过数据清洗的经验，这可谓是训练大模型的顶级机密。

商汤在数据清洗的过程中投入了上千块GPU的算力，并建立起大量系统化、工程化的途径来进行数据配方的试错，可以迅速发现大数据库中的有效数据再到小参数模型上进行验证。

从4月到8月，商汤花费了非常大的力气做数据清洗，过程中专注于补充和构建有多步骤的推理语料，形成一套非常高效的闭环进行模型的训练，使得模型的推理能力得到了大幅提升。

目前商汤每月能够产出约2万亿token的高质量数据，预计年底高质量数据储备将突破10万亿token，足以支持更加强大的基模型的训练。

通过数据清洗，商汤在中文语料的储备方面达到了一个相当高的水平，是业内领先的能力，因此在知识理解和推理方面都有非常优异的表现。

而如此迅猛的迭代速度和高质量数据清洗，定然是离不开大算力的加持，也就是商汤技术版图中另一个关键——SenseCore大装置。

早在2022年1月，商汤便交付使用了总投资高达56亿元的人工智能计算中心（AIDC），而且是“出道”即成为亚洲最大的AI超算中心之一。

一年前它的算力就已经高达了2500 Petaflops，可以轻松应对万亿参数的大模型；而时隔仅1年，这个数值便翻了一倍多，达到了6000 Petaflops。

有强大的算力，有高质量数据，加之商汤对于“玩转”大模型多年来沉淀的know-how，也就不难理解为何能拥有如此迅猛的迭代速度了。

二看落地应用

高质量的落地速度，是另一个关键点。

这也是目前趋于冷静的AIGC市场之下，各个大模型玩家所面对的骨感且实实在在的问题。

商汤可以说在这一点上提交了一份生成式AI相关收入暴涨670.4%的高分作业。

这个数据的亮相其实也并不意外，因为商汤在此前的活动中也早已对此有所披露。

例如结合商量2.0和秒画3.0的能力，商汤在移动端给客户带来了多种交互方面的“解法”。

针对信息获取的问答交互、生活场景的知识交互、语言和图像生成的内容交互等等，正因为商汤的大模型拥有轻量化版本，所以可以轻松在移动端上部署。

商汤还基于InternLM的轻量级模型，结合自研推理加速算法，与头部手机芯片厂商建立研发合作，成功实现了大语言模型的手机端实时计算能力。

……

而这仅是商汤将大模型落地应用的一隅，从众多案例来看，也正应了商汤联合创始人、执行董事徐冰的观察：

市场对于AIGC、大模型技术的需求是非常强烈的；谁能够在市场上迅速地推出对标业界领先能力的基模型，谁就能跑得更快一些。

我们在基础设施中投入如此大的力量，也是要解决市场对于大模型落地固有的碎片化的问题；让基模型的泛化能力强大起来，即便面对各种碎片化的需求都可以做到及时响应。

因此，商汤的落地速度，从某种层面上也可以视为“强技术”与“强需求”之间的双向奔赴了。

三看战略布局

自从大模型热潮以来，一个经久不断的话题便是“开源”和“闭源”。

其各自的优势也是越发的明显：

• 开源大模型：可以促进技术的共享和交流，加速人工智能的发展；避免闭源模式下的技术独霸和垄断，促进市场的公平竞争。
• 闭源大模型：可以保护知识产权，为公司带来经济效益；提高公司的核心竞争力，为公司在市场中占据优势地位。

但二者之争也是进展地如火如荼，国外大模型巨头亦是如此，最为典型的便是Meta正在以开源LLaMa系列来挑战 OpenAI的地位。

在这个关键问题上，商汤的战略布局与它们截然相反——不做选择题，都要。

例如在开源方面，商汤与多家科研机构合作支持和推进AI开源平台建设，InternLM-7B的部分训练数据、训练代码及基模型权重已经向学术界及工业界免费开源，并支持免费商用。

而在闭源方面，商汤目标打造具有竞争力且好用的“基座模型”，如同英伟达卖“硬的铲子”，商汤希望通过“软的铲子”，支持上万个潜在行业大模型的需求，真正解决行业痛点。

正如林达华表示：

二者是相辅相成、互补的，它们对产业来说都有着非常重要的价值。

开源能够让更多人接触到大模型这个技术本身。在这个过程中，它可以碰撞出更多火花，让大模型更好的应用起来，推动整个大模型生态的建设。我想对全行业来说，开源是一个非常正面的贡献。

而闭源对于企业在市场中形成技术和竞争力的壁垒起到至关重要的作用；未来若是能够将二者做很好的结合，会更好地推动大模型市场的发展。

与此同时，商汤还非常看重基模型的能力，因为在它看来，只有把基模型做得足够强，才能应对碎片化极高的市场需求。

这也应了徐冰的想法：

大语言模型也好，文生图模型、多模态模型等等也罢，它们的发展今年都遵循了同样的规律，就是先前碎片化，定制多；但现在转为追求强大的基模型能力，追求强大的泛化能力，能够直接接入到客户场景里面，做好适配能够很好地去迅速地形成商业上的价值变现闭环。

我们也粗略地估计了一下，全中国的行业大模型可能潜在的规模突破一万个，因为这里面的场景非常多，玩家也非常多。这些行业的大模型是需要基于一个强大的基模型能力去生产的，它很难凭空只针对某个领域的数据就把行业大模型做好，因为它缺少了基模型所能带来的一系列的涌现能力。

……

总而言之，有实力、有落地、有布局，商汤能否解锁“成为中国第一个达到GPT-4水平的大模型”，是值得期待一波了。

商汤刷新了自己

最后，我们再回到商汤本身。

若是要用一句话来评价商汤这次交出的“成绩单”，或许就是：

商汤自己刷新了自己。

曾几何时，大众和市场对于商汤的印象可能依旧是停留在“AI视觉技术公司”这个标签上。

但也正是这样的一个起点，如果站在当下这个时间节点回首，或许正应了现在非常流行那句话：命运的齿轮开始转动了。

现在大模型所需要的多模态技术，不论是自然语言处理，还是图像处理等，商汤已经早早涉足且深耕；现在大算力上的“一票难求”，商汤也是早早布局打造AIDC，为日后的大装置做好了充足的铺垫。

而且商汤更是在ChatGPT引爆AIGC大热潮之前，便已经在大模型领域着手研发。

并且在2019年，商汤便使用上千张GPU进行单任务训练，推出了10亿参数规模的视觉模型，并实现了当时业界最好的算法效果。

后来在2021年到2022年期间，商汤训练并开源了30亿参数的多模态大模型书生。

而当热潮退去，市场迎来落地大考之际，商汤又能将长期准备好的一系列的成果通过完备生产要素和生产资料、灵活的“玩法”和布局来应对。

因此，现在的商汤更像是一个新型技术基建平台，时刻在为即将到来且充满变数的未来在做着准备。

总而言之，商汤，是时候需要被重估了。

One More Thing

好消息！商汤大模型应用“商量SenseChat”即日起全面向广大用户开放服务了！

可戳下方链接了解一下：
https://chat.sensetime.com

ChatGPT 最大競爭對手 Claude 2 全面升級！功能強大且完全免費

Thu, 20 Jul 2023 10:00:10 CST

最後更新於 10 小時前，作者 Pseric

當前全世界最知名的 AI 聊天機器人程式就屬 OpenAI 的 ChatGPT，近期推出 Code Interpreter 外掛功能讓 ChatGPT Plus 使用者可直接執行 Python 程式碼，用於分析檔案、建立圖表、處理數據或修改程式碼，支援高達 500 MB 檔案！堪稱是 GPT-4 發布後另一項跨時代的發明。如果你用不到這麼多強大的功能，或是單純想尋找有沒有 ChatGPT 服務免費替代方案，接下來要介紹的 Claude 被稱為是 ChatGPT 最大競爭對手。

本文要推薦「 Claude」AI 模型來自 Anthropic，這家公司最主要的核心人物 Dario Amodei 是 OpenAI 前員工，2021 年和 OpenAI 理念不合後就離開團隊創辦 Anthropic ，我曾經在「 Poe 整合多種不同 AI 人工智慧模型，ChatGPT 無法使用的替代方案」提過 Claude， 近期 Claude 發佈第二代，不僅程式碼、數學能力各方面相較於一代有顯著提升，更重要的是它完全免費使用！

Claude 2 數據已經更新到 2023 年初，相較於 ChatGPT 只更新到 2021 年 9 月來說資料更為新鮮即時，最大的特色是支援輸入 100K token 資料內容長度（GPT-4 僅限 32K token、GPT-3.5 Turbo 則為 16K token），也就表示這麼龐大的資料長度將能夠處理更多更長的內容，例如數百頁的文件甚至是一整本書。

另一方面， Claude 2 還能讓使用者上傳多個檔案，從 PDF 取出文字或產生摘要，和 ChatPDF、 ChatDOC 或是類似文件助手做到的差不多，而且 API 調用的價格上也是便宜不少，不過如果只想在 Claude 網站上使用 AI 對話機器人只要免費註冊即可自由使用、沒有限制。

什麼是 Claude？

Claude 採用 Anthropic 自主研發的「合憲 AI」（Constitutional AI）訓練技術，在兩個階段中分別使用監督式學習（Supervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning），經過大量溝通資料訓練，讓 AI 學習如何產生安全、有用、無害的回覆，降低人為介入 AI 決策過程的機會。

如果去搜尋、閱讀過相關資訊會發現 Claude 更著重於使用無害、合乎論理的回應，盡可能避免具有爭議性的回應或誤觸一些問題，而這部用於訓練程式的「AI 憲法」則以多個經典法做為基礎，包括《聯合國人權宣言》、Apple 公司的資料隱私規則等等。

Claude 模擬人類交流的各種面向，在和人類對話時流暢自然、富有溝通技巧等特質。

Claude
https://claude.ai/

如何免費註冊 Claude 帳號？

STEP 1

在寫這篇文章時 Claude.ai 只能在美國和英國使用，點選以 Email 或 Google 帳戶註冊會跳出錯誤訊息：

Unfortunately, Claude.ai is only available in the US and UK. We’re working hard to expand to other regions soon.

STEP 2

這時候就必須以 VPN 連線到美國或英國才能正常註冊帳號（推薦 ProtonVPN 或 Opera 內建 VPN），還好只有在第一次註冊時需要透過 VPN 跳板，未來在使用時即使沒有連線到海外依然可以正常使用。

以 Google 帳戶註冊後要求輸入全名和暱稱，勾選已經成年、同意 Anthropic 使用條款後完成註冊。

註冊後登入 Claude.ai 就會看到歡迎畫面。

STEP 3

第一次使用時會有一些說明需要先閱讀一下，包括 Claude 目前仍在測試階段、Anthropic 致力於保障使用者的使用安全、Claude 可能會進行異動，包括使用限制、功能和規範等等，當遇到沒有幫助的回覆時點選「倒讚」按鈕或是 Email 回報站方。

Claude 操作方式介紹

STEP 1

Claude 介面和 ChatGPT 不太一樣，不過一樣都有輸入訊息的欄位、右側則有上傳檔案按鈕，底下則是一些使用範例，開始使用後返回到首頁也會有對話紀錄，不同的是 ChatGPT 顯示於左側，Claude 會顯示於頁面下方。

STEP 2

Claude 訊息欄位除了傳送訊息給 AI 聊天機器人，也兼具搜尋過往對話的功能，此外，右側還有一個上傳按鈕可上傳最多五個檔案，讓 Claude 進行分析或是彙整相關資訊，支援格式有 PDF、TXT、CSV 等等。

STEP 3

實際使用 Claude 和 AI 聊天機器人對話，全程可使用中文或是任何支援的語言，也能直接複製內容、重新產生回覆或是進行評分，而且在回應的速度上相當快速。

上傳 PDF 文件進行翻譯、摘要或說明

STEP 1

Claude 最好用的功能之一就是可以將文件上傳，讓 AI 幫你彙整、摘要內容或回答文件內的相關問題，點選對話欄位右側上傳檔案、選擇文件後輸入要求 Claude 進行的相關操作。

STEP 2

隨後就會在對話視窗獲取相關結果，非常簡單。

STEP 3

Claude 也會在對話內容最上方自動產生一個標題，當使用者點選左上角 Logo 開啟選單時就會在下方顯示過往的對話紀錄，相較於 ChatGPT 來說我認為 Claude 介面操作上更簡單、清楚易懂，或許目前功能還不多，使用起來也很流暢，更重要的是完全免費啦！

Claude 常見問題 Q&A

1. Claude 2 是什麼？

Claude 是 Anthropic 公司發展的 AI 聊天機器人。

2. Claude 2 與之前的版本有何不同？

新版將數據更新到 2023 年初，也把內容長度限制提升到 100K token，還能一次上傳多個檔案、詢問多個內容。

3. 我需要支付任何費用來使用 Claude 2 嗎？

在我寫這篇文章時 Claude 2 完全免費，不過僅限於美國和英國註冊，台灣或是其他地區使用者必須透過 VPN 跳板才能註冊帳號。

4. 如何使用 Claude 2？是否需要下載任何軟體或應用程式？

只需要打開 Claude.ai 網站並登入帳號即可使用，無須額外下載軟體。

5. Claude 2 是否有支援中文的語言模型可供選擇？

可以使用中文和 AI 聊天機器人進行交談，上傳中文文件一樣可以閱讀。

值得一試的三個理由：

Claude 2 數據更新到 2023 年，比 ChatGPT 更新，適合做為免費替代方案
支援輸入超長 100K token 長度內容，GPT-4 僅限 32K token
可上傳多個檔案並提取文字，功能超強大又免費

這篇文章 ChatGPT 最大競爭對手 Claude 2 全面升級！功能強大且完全免費最早出現在免費資源網路社群，請追蹤 Google 新聞、 Facebook、 Twitter 或 RSS feed 獲取更多科技新知及免費資源相關介紹教學。

在中国，真正达到月收入1万以上的有多少

Wed, 06 Apr 2022 07:12:17 CST

作者 | 菜乙己、董道力

数据 | 董道力

编辑 | 张晨阳、唐也钦

设计 | 戚桐珲

2018 年，上海相亲角，有一位老大爷自称侄子高学历、年收三百万，并直言 " 月入 1 万如讨饭 "，引来大量网友自嘲式认领 " 乞丐 " 身份。

今年 2 月，" 月收入一万 " 的鄙视链降临到了二线城市，有一位网友发帖声称，月收入一万在郑州 " 只能生存没法生活 "，还完房贷、减去日常生活开支，没剩多少钱，日子过得紧紧巴巴。

但另一方面，因为生活处境的差异，人们对 " 月收入 1 万 " 的体感其实是天差地别的。

今天，DT 君就通过数据的视角，看看月收入 1 万的打工人，在中国到底是个什么水平。

#01

在中国， 每月可支配收入 1 万已经超过 99% 的人

尽管关于 " 月收入一万，生活艰难 " 的吐槽不绝于耳，但事实是，在中国，确实只有极少数人能够月入过万。

北京师范大学中国收入分配研究院的一份数据可以作为参考，该研究院一直在追踪中国收入分配情况，分别在 1988 年、1995 年、2002 年、2007 年、2013 年和 2018 年进行了六次入户调查，沉淀为中国家庭收入调查数据库（CHIP）。

CHIP 的最近一次调查时间为 2018 年，研究院官网并未公布相关数据，但该院研究人员在财新发布的一篇文章透露了部分数据结果，分层抽取了 7 万个样本的数据显示：人均可支配月收入（扣除个人所得税等之外可用于实际使用的可支配收入）在 10000 元以上的家庭占比仅为 0.61%，人均可支配月收入在 5000-10000 元区间的是 4.52%；而大部分中国家庭人均可支配月收入在 500-1500 元这个区间，占比约 40.71%。

#02

近 7 成应届毕业生， 税前月入 6000 元以下

以上是比较宏观的统计数据，你可能会认为，统计样本中包含了家庭中的无收入人群，比如无退休金的老人、失业者、正在读书的孩子等，因而数据偏低，只看打工人的话，遍地是高薪。

但是当我们把人群缩小聚焦于已经毕业的本科生，能达到 " 月入 1 万 " 的仍然是少数群体。

涉及到更具体的就业人群划分，我们能找到的统计数据多是含税收入，如果考虑到手，还会更低。

麦可思《中国 2020 届大学毕业生培养质量跟踪评价》的数据显示，月收入（税前，包含工资、奖金、津贴等在内）在 1 万元以上的本科应届毕业生仅占该群体总人数的 4.3%，与此同时，有 68.1% 本科毕业生月收入在 6000 元以下。

即便是在工作三年后，也有相当大一部分本科生的月收入没有达到 1 万元。数据显示，毕业三年后，本科生的平均月收入为 8279 元。

也就是说，尽管互联网上似乎到处都是 " 年薪百万 " 的人，但在中国，月入 1 万，仍旧是一道卡住了大部分人的门槛。

#03

在哪里才能月工资过万？

在日常生活中，我们提及的月薪过万，常常是指税前工资。接下来我们一起来看一下，具体到不同的地域和城市的工资水平。

国家统计局在《中国统计年鉴 2021》中公布了全国各地区就业人员的平均工资（税前，包含工资、奖金、津贴等在内），我们进行了计算排名，可以看到，位列前三的地区分别是北京、上海，和西藏，广东仅排在第六。

这个结果与 " 北上广工资更高 " 的刻板印象有所出入，分析起来可能主要有两个原因：

一方面，因为数据是基于不同省份划分的，而广东省除了广州之外还会计入其余所有城市的人均工资，所以排名可能低于预期。

另一方面，因为海拔高、大气稀薄等自然环境因素，西藏的工作、生活环境相对其它地区更具挑战性，所以需要用有竞争性的、更高的工资才能吸引人才。且政策上的支持使得这样高薪招人的策略具有可持续性。

每月平均工作超过 1 万，在不同地区，所能带来的生活质量可能相去甚远。前段时间 DT 君就这个主题采访过 12 位生活在北上广的年轻人，即便都是大都市，它们之间的房价、物价也都各有不同，更不要说月薪 1 万在北上广，和在二三线城市之间的区别了。

对于普遍租房的年轻打工人来说，其中最明显直观的差别就是每个月的房租。根据麦可思研究院《2021 中国本科生就业报告》的数据，在北京和深圳，2020 届毕业生的住房成本占工资比已经超过了 40%，其次是上海、杭州，分别占比 38%、32%。而在重庆、长沙这些规模相对稍小的城市，虽然平均月收入更低，但只有 15% 左右的工资会被花在房租上。

另外，互联网在某种程度上抹平了一些差异，使得不同城市的人主动或被动地享用了同一套生活方式。一些生活在三四线城市的人，因为拥有更多的闲暇时间、更少的买房焦虑，可能更乐于在娱乐、潮流上消费。虽然没有月薪 1 万，但生活同样丰富。

换句话说，" 月薪 1 万是什么水平 "" 月薪 1 万的生活是什么样子 " 这个问题，直接被 " 你在哪里月薪 1 万 " 所影响。

#04

做什么才能月薪过万？

影响薪资水平的远不止 " 在哪儿工作 " 这一个因素。同样重要的，是具体 " 做什么工作 "。

国家统计局《中国统计年鉴 2021》的数据显示，2020 年各行业平均月工资最高的三个行业分别是：信息传输、软件和信息技术服务业，科学研究和技术服务业，以及金融业。也只有在这三个行业中，就业人员平均月工资超过 1 万元。

但另一方面，这三个高薪行业都有着不同的高门槛和问题：

信息传输、软件和信息技术服务业，面临着高强度、高时长的脑力工作，尤其是近几年，从亚健康到猝死，" 拿命换钱 " 的工作逻辑越来越被人批判，但普遍来看，只要身处其中，人们还是难以跳出内卷严重、35 岁晋升瓶颈等问题。

排在第二的科研行业，需要专业技术过硬的人才，紧随其后的金融行业非常看重高学历及相关经验。因此，高门槛和高月薪是密不可分的。

进一步的数据分析还显示，在不同地区，高薪行业的排名是不同的。

比如上海作为金融中心，它的金融行业就业人员平均工资在 27510.4 元 / 月，是全上海所有行业中最高的。

但在浙江，金融行业就业人员平均工资是 12150.3 元 / 月，在全省各行业排名并不靠前。浙江省平均工资最高的行业是信息传输、软件和信息技术服务行业，就业人员平均月入 19619.2 元。考虑到阿里巴巴总部就在杭州，这点并不让人意外。

写在最后

美国南加州大学经济学家理查德 • 伊斯特林在《经济增长可以在多大程度上提高人们的快乐》中提出了著名的伊斯特林悖论，即收入与幸福感不成正比的现象。其解释之一就是，收入和财富具有相对性，而这种相对性决定了它们真正的价值。

就像我们在前文中提到的，在不同城市，月薪过万的意义是不同的。

正因为大城市更容易月薪过万，所以在大城市月薪过万就没有那么稀有，反而会有更多高收入人群、高消费场所，且更容易产生攀比效应。即便许多消费选项也许并不包含在月薪 1 万打工人的生活成本之内，它们的存在还是会直接降低薪资在人们心中的价值。

另外，在薪资水平较高的社交圈中，当身边大多数人的收入与你相差无几，月薪 1 万的心理价值自然被削弱了。

英国经济心理学家克里斯 • 博伊斯等学者提出了 " 收入等级 " 的概念来解释这一现象。博伊斯指出，大多数人判断自己薪资水平时，不会考虑薪资本身价值，他们的判断更多受到这个薪资的 " 收入等级 " 所影响。而所谓 " 收入等级 " 是一个非常具象、微观的概念：它指代每个人心中，自己的收入在个人社交圈中排在什么位置——但没有人会把宏观的社会参照值（譬如 "99% 的中国人月收入低于 1 万 "）作为比较对象。

简单粗暴来说就是，在一个人心中，" 月收入 1 万超过 99% 中国人 " 的认知所能带来的幸福感，大概远远不如 " 月收入 5000 超过 5 个亲朋好友 "。

另外值得注意的是，大多数人更在意 " 比上 "：与收入高于自己的人群的比较会对一个人的心理产生更大的影响。也就是说，" 比下 " 所带来的心理安慰在 " 比上 " 所产生的的焦虑感面前，往往不值一提。

比如对于许多城市中产而言，他们大多数人早就月入过万，但依然无法停止对自身收入的焦虑。根据脉脉数据，即便是年薪 30 万以上的人群，其主要焦虑依然来自收入。

对此，财政部财政科学研究所原所长贾康认为：这种收入焦虑的根源，" 还是负担多 "。从高昂的房贷按揭，到鸡娃的教育投资，月收入 1 万相较于大城市中产生活的预设花销而言，显得杯水车薪。

不可置否，人们关于 " 月薪 1 万 " 的悲欢并不相通，有人早就月入过万，害怕跌落，所以还在努力向上；有人月收入 5000，美食电影潮玩一样不落，生活得洒脱快乐；但无论如何，他们都在努力过着自己定义中的 " 好生活 "。

索尼推出新一代可穿戴空调Reon Pocket 2：改进吸热水平

Fri, 23 Apr 2021 22:00:48 CST

去年，索尼通过众筹推出了 Reon Pocket 可穿戴空调，现在这家公司推出了该产品的迭代，名为 Sony Reon Pocket 2。

新推出的产品在设计上看起来与前一代产品相似，但内部结构得到了改进。

得益于这些改进，该公司声称它可以提供两倍的吸热水平，从而产生更强大的冷却能力。索尼还表示，已经改进了 Reon Pocket 2 的防汗功能，使其更适合轻度运动的场合。值得注意的是，该设备并不是完全防尘防水的。

这一次，该公司升级产品为 SUS316L 不锈钢用于冷却表面。它还配备了四个温度级别，用户可以调整到这四个温度级别。另外，索尼还与 Le Coq Sportif、Munsingears 和 Descente 等运动服装品牌合作。

索尼 Reon Pocket 2 的尺寸为 54 mm x 20 mm x 116 mm。它的重量为 92 克，仅略高于原款 89 克的重量。现在它在日本的售价为 14850 日元，约合 895 元。

疫情之后更多行业可能会加速自动化

Tue, 14 Apr 2020 22:13:00 CST

在疫情爆发之前，为节省成本增加利润，自动化已在广泛的岗位上逐步取代人类。在危机减轻之后，专家认为，扩大社交距离的命令在某种程度上仍然会延续，更多行业可能会加速自动化。自动化能最大程度的减少人类接触。Clemson 大学教授 Richard Pak，疫情流行之前，人们可能认为自动化太多了。但疫情将会促使人们去思考更多能自动化的领域。为地板清洁机器人提供软件的 Brain Corp 公司称，零售商店的地板清洁机器人使用率比两个月前增加了 13%。机器人解放了清点库存的雇员，让他们能专注于消毒等工作。疫情之后的经济衰退可能会让雇主有更强的动机用机器取代人工。Brookings 学会的高级研究员 Mark Muro 称，随着企业收入减少，人相对于机器更为昂贵。经济复苏之时需要的人类工人可能会更少。

当 AI 开始进村养猪

Sun, 22 Sep 2019 10:55:20 CST

“母猪杜洛克C7259号，没有怀孕，请在12小时内再次安排配种！”如今，国内一些猪场工作人员已经能在自己的电脑上看到这样的提醒。

与此同时，长白山精气神养殖基地里，一只母猪在猪栏中的六个食槽一一凑过去， 但都没有通过面部识别。饲喂机纹丝不动，就是不给投料，它只能落寞地走到墙角趴下。

工程师在 App 上查了一下状态，原来智能饲喂机识别出这头猪的当日进食量已经达到配额，不能再吃了。

工程师在App上查看猪舍的状态摄影：樟脑玩

这幅魔幻的景象正在曾经蚊蝇漫天、臭气逼人的养猪场每天上演。不知不觉中，一场人工智能参与的技术革命正在中国乡村养猪场徐徐拉开帷幕。

“我跟你讲，猪场处处都是坑”

2017年，京东数科工程师李佳隆第一次来到山东滨州实地调查养猪场时，尽管已经做好了心理准备，但他还是被猪场扑面而来的氨氮气体熏得流出了眼泪。

当时，同行的同事们甚至还买了口罩、防毒面具、鞋套，“你能想到的一切都带了”。然而几天过后，大家都默默地把这些行头留在了宿舍里。防毒面具下岗是因为猪臭味渗透力太强防不胜防，鞋套则会在行走时被猪粪吸住，稍不留神就会中招，“戴了还不如不戴”。

传统猪场的味道超乎一般人的想象图虫创意

养猪场内夏季多生蚊蝇，冬天为了不让猪着凉则需要关紧门窗，臭气无法及时排出，室内空气甚至比夏天还要差。每间猪舍都是封闭的大屋，平均一个猪舍里有三百到四百头猪，而另一边种猪舍宽度只有半米的限位栏里，是没法转身的母猪。

而这已经是当地颇具规模的养殖场的条件。

别说是初来乍到的工程师，就算是已经在猪场工作多年的养殖户，在进入猪场的一瞬间也还是会脑袋里“嗡”的一下。在山东养猪的散户葛洪完全能理解李佳隆们的感受：“猪场里空气不好，年轻人不一定受得了。”

工程师们尚有喘息的机会，养殖户却被大猪小猪牢牢拴住，不得不一天到晚“泡”在猪场里。

“ 到了猪场才发现，我们真的是一个象牙塔里的团队。”李佳隆说道，“都 2017 年了，农户还在肩扛饲料、手工拌料、手动称重，所有的环节都要人来做。”

中国是世界生猪养殖和猪肉消费第一大国，生猪养殖产值占国内畜牧业总产值的四分之三。对于中国的养殖户来说， 养猪一直以来都是一个极耗心力的劳动密集型行业。在大型养殖场里，平均每100头猪就要至少配备一个工作人员，对于没有形成规模养殖的散户来说，养猪更是全家上阵的苦差事。

大到猪的生产出栏，小到猪的吃喝拉撒，猪的每一个成长环节都不能离开人的监控。因此，养殖场里少不了人日夜巡舍，养殖户也往往住在离猪圈不远的地方，与猪同呼吸共进退。

举个例子，母猪生产时如果无人看护，就很有可能在翻身时压死小猪仔，为了保证生产安全，养殖户常常要亲自在猪圈旁守候到深夜。

此外，猪场需要大量的人力来记录猪的日常数据。比如给猪称体重时，就要把猪一头一头赶到秤上，再等猪停止挣扎后才能称重，平均称一头要花 3 分钟时间。

对于动辄上千头猪的养殖场来说，这是一笔很大的人工成本。

长白山精气神养殖基地的小黑猪正在休息图源：京东数科

人少猪多数据量大，传统的养殖模式往往难免粗放。

养殖场里，10 头到 15 头猪一起投料，每头猪只能凭力气抢着吃。结果同一栏猪在出栏时往往体重差异巨大，力气小的猪只有 70 公斤，战斗力强的猪则可以长到 130 公斤，饲养效率低下。

当有猪生病时，“眉毛胡子一把抓”的毛病就更明显了。“昨天看到有猪打喷嚏，拿来药找不到到底是哪一头了，只好把抗生素拌进料里，一栏猪都喂了。”葛洪说。

但在工程师眼里，这些困扰养殖户多年的苦活累活，正是人工智能（AI）的用武之地：人不可能 24 小时监控猪场，捕捉分析猪发出的每一个信号，但机器人可以。

眼前这只猪，到底是不是昨天那只？

李佳隆一行人来到猪场的初衷，其实是为了解决一个金融部门同事提出的委托。

为了抵御瘟疫等灾害，有不少农户会给自家的猪投保，但问题在于，在理赔过程中， 查勘员难以确定死于非命的猪是不是投保的那只猪。甚至有些人用同一头猪的左脸右脸伪装两头死猪来骗保，也没法识破。于是，京东数科决定开发“猪脸识别”系统，以确定猪只的身份。

“其实，理论上来讲猪脸识别比人脸识别更好做。猪的脸比人立体，特征点更多。人脸的特征点能达到一百八，猪脸的话能达到二百三四。”李佳隆说，“但问题在于， 猪没有主观能动性，不会乖乖把脸凑过来让你刷。”

在猪场，理论和现实总是有巨大的差距，几乎没有任何一个常规方法能行得通。

一开始，李佳隆和同事们打算套用人脸识别的建模方法，用单反相机为猪采集各个角度的高清照片，然而工程师们“真的很难摁住猪，让它乖乖被拍”。而且猪的成长速度很快，如果隔几天不采集，面部特征就会产生差异。

常规方法录入效率太低，大家只好研究“非常之法”。

详细观察了很久之后，李佳隆们终于抓住了一个捕捉猪正脸的机会——在开饭时，猪从休息区走到采食区的几米距离，头是一直冲着食槽的。在这短短的几秒钟内，装在食槽上的 3D 摄像头可以从正面清晰地录入猪脸。

京东数科的摄像头已经认出了猪脸图源：京东数科

很快，工程师们发现， 自己在研究保险理赔问题的解决方法时，竟然也一举解决了困扰养殖户多年的问题：确认每头猪的身份。

确定猪只身份，也是猪场精细化管理最关键的一步。把给料数据和体重数据对准到每一头猪，能帮助农户针对不同的猪进行差异化饲养，大大减少饲料的浪费，提高料肉比。

应用了猪脸识别系统后，配合食槽上的重量传感器，系统就能精确标识判定哪头猪吃掉了多少克饲料。对于饭量还没达标的猪，智能食槽会适当加餐，如果喂食量已经达到标准，食槽就会停止给食——就如本文开头那只母猪遭遇的情况。

据李佳隆透露，目前京东数科猪脸识别的准确率已经达到了 100%，绝对不会认错猪。

谈到猪只识别的难度，阿里云工程师念钧也深有体会。

念钧第一次来到距离成都四百多公里四川宜宾市麻衣村养猪场时，农户们觉得他们无所不能，给予了他们最大的期待和支持，然而面对5000头嗷嗷待哺的种猪，工程师们自己都没底气。

麻衣村里的宣传标语图源：阿里云

“猪脸很脏，上面全是灰尘和草料，很难做到一一识别。要网络没有网络，要设备没有设备，一切都要从零开始架设，”念钧说，“一些理想化的解决方法只能止步于实验室。”

为了解决猪只识别问题，阿里云因地制宜，选择了不同的思路：对于一猪一栏限位养殖的猪只，采用猪栏对应的方法， 建立唯一 ID 进行管理，对于群养模式下的猪，则进行 刺青编码，再通过摄像机把对应信息导入系统，在后台统一管理。

只要查阅数字 ID，就能获得这头猪的品种、天龄、体重、进食情况、运动频次、轨迹等信息，而饲养员再也不用再花费大量的时间在猪场里巡逻，手动更新纸质档案了。

AI 比人更懂猪

除了料肉比，另一个评估养殖效率的关键数据是 PSY，即每头母猪每年提供的断奶仔猪头数。养猪发达国家的规模猪场平均 PSY 能超过 25，丹麦的 PSY 甚至高达 30，而在中国，PSY 的平均数只有 16。

“PSY 提不上来的原因之一， 就是让猪怀孕实在太费劲了，空怀期太长。”葛洪说。

想要让母猪怀孕，就要先判断母猪是否已经发情做好配种准备，在传统养殖业里，这是一件既要靠眼力也要靠运气的大工程。

进猪场的第一周，李佳隆就有幸参与了母猪发情鉴定小分队。

当时，李佳隆和几个猪场的小伙子七手八脚地赶着一头大公猪走进种猪舍，慢慢经过两侧限位栏里“夹道欢迎”的母猪们。“500 斤的大公猪，獠牙那么老长，看了直害怕。”回想起这个过程，李佳隆还是心有余悸。一边赶着公猪慢慢走，李佳隆一边挨个观察着母猪的反应：“如果母猪眼神很迷离，耳朵竖起，站着不动，那大概率是发情了。”

一般来说，从确定母猪的发情期，到判断配种之后是否怀孕、是否要重复配种，需要耗费1个多月。而如果母猪错过受孕窗口期没怀上，就会耽误产仔，成为“无效饲养”。

“无效饲养”无法完全避免，但通过悬挂在屋顶的巡检机器人一天 24 小时对母猪图像的采集和分析，阿里云 AI 已经可以捕捉母猪的每一个细小动作，自动检测发情信号。

沿着轨道运行的巡检机器人图源：阿里云

“如果在特定的时间母猪发出了特定的信号，AI 就会判断母猪已经发情，”念钧解释道，“比如说母猪断完奶后 3~7 天后，摄像头监测到母猪耳朵竖立，身体绷直，进食量骤降，就会判定母猪已经发情可以配种。”

而当巡逻摄像头观测到母猪容易进入深度睡眠、站着不乱跑、食量稳定增长，即可判断母猪已经怀孕。

目前阿里云的这套“怀孕诊断算法”已经在四川特驱集团、德康集团旗下的养殖场得到应用。在去年的理论验证阶段，AI 已经可以让母猪每年多产 3 头小猪仔，且猪仔死淘率降低 3% 左右。

另一边，在河北唐山的猪场，负责开发养猪算法的李佳隆也在研究怎么利用 AI 提高母猪产量。

“ 想要入这个门，就必须要会养猪，和饲养员聊天，和他们做一样的事。”李佳隆说。为了研究猪的行为模式，有一段时间，李佳隆的枕边书都变成了《母猪的产后护理》、《母猪饲养宝典》和《PSY 提升宝典》。这些书中的理论也许有依赖经验主义之嫌，却是农户总结出的精华。

比如，母猪什么样的体型最适合发力、什么样的臀部形状最适合生产、猪仔后膘的厚度和出栏时的重量之间有什么关系等等。

“书中说道，母猪排卵期体温会略有上升，于是我们用集成了温湿度感应器的摄像头直接看母猪体温，发现在排卵期，它们的体温会上升 0.8 到 1 度。”李佳隆说。

农户的经验与大数据得出的模型互证，AI 正在一步一步破译猪的行为逻辑。

念钧则更进一步， 认为最好的 AI 必须邀请农户一起来开发。

在四川宜宾麻衣村的养殖场内，每一头猪面前都有一张布满格子的小卡片，这些小格子分门别类地记录了母猪的断奶、背膘、发情、疫病等多种情况，只要农户发现异常，就可以随时涂卡告知巡检机器人。

阿里云开发的卡片图源：阿里云

“巡检机器人会识别农人判断的信息，用输入的信息优化模型。这样，我们的模型就会在不知不觉间受到专家知识训练，越来越准确。”念钧说。

有时候，猪也会直接表达自己的“不适”。

目前，科大讯飞洛阳语音云创新研究院正在开发一套瘟疫预警系统。通过声纹识别技术，这套系统能在嘈杂的猪舍环境中准确提取猪的咳嗽声和应激声，并给管理员发出警报。

今后谁来养猪？

人工智能的实践在大型养殖场中开展得如火如荼，然而，国内生猪养殖业的现状却并不乐观。

根据养猪科技刊物《北方牧业》2016 年统计数据，如果将集约化养殖的数量定义为 200 头猪以上，目前国内规模化养殖与散户养殖在行业内占比约为 1∶9。

然而，相较于外出务工， 养猪投入大，风险高回报率低，许多农村散养户开始退出养猪行业，曾经重度依赖散户生产的养猪业正在遭遇无人愿养的危机。

“一直在赔钱，养不起了。”葛洪告诉我，去年冬天，自己只是离开猪场回家打打牌，可母猪偏偏就在这会儿时间里悄无声息地生仔了。“整整12只小猪仔，因为没有及时处理，全被冻死了。”一家人辛辛苦苦忙乎小半年的成果，就这么没了。

在听说有了人工智能监控系统，再也不用在猪圈边等着接生了之后，葛洪告诉我，类似的简易监控摄像头村里的另一位养殖户郭爱红家也有。“ 去年过年时候，她边打麻将边在手机 App 上看猪圈，人人都羡慕。”

但没等到他也跟风装上摄像头，一场非瘟就让葛洪家的几十头猪全部死掉了。

葛洪家空荡荡的猪圈图源：作者

在发出看看猪圈的请求之后，葛洪主动提出帮我联系郭爱红，“她家可能还有猪”。打完电话后，葛洪抱歉地告诉我，“郭爱红家已经改养鸡了，摄像头也已经拆了卖了”。

留下空荡荡的猪圈的不止是葛洪和郭爱红。

国家统计局公布数据显示，2018年，我国生猪存栏量为 42817 万头，比上年下降 3.0%，2019年上半年猪肉产量同比下降 5.5%。然而与此同时，国家统计局7月10日发布的数据显示，2019年上半年猪肉价格同比上涨 21.1%。

这种“高猪价、低存栏”的现象意味着，不少散户已经不再看着猪价高而扩大生产规模。

随着畜禽养殖环保标准提高，养猪行业资本门槛也水涨船高，养猪已经不再是散户的最佳选择。近五年，政府在环境保护方面重拳出击，相继出台新《环保法》、《水污染防治行动计划》。

据统计，要达到国家排放标准，猪场废水处理成本约3元每立方米，固体废物处理成本约25元每吨，综合算下来，每头猪要达到养殖排放标准，每年在环保方面的投入需要50到100元，而目前许多散户养一头猪的利润约为 300 元。

因此， 要想靠养猪赚钱，就要走集约化、标准化的路，以规模换利润。

在这种大趋势下，即使AI养猪发展得再蓬勃，对于葛洪和郭爱红这样的零星散户来说，也只是另一笔无法回收成本罢了。

小户、散户抵御不了风险陆续退场，然而在吉林长白山和四川宜宾猪场里日夜不停、用集成摄像头“眼睛”观察着栏内生猪的巡检机器人，又好像在宣誓着，一个新的时代即将到来。

参考资料

《“史上最强猪周期”恐落幕中国或将面临“谁来养猪”问题》，北方牧业，2016 年 11 月

印遇龙，《生猪智能养殖探索与展望》，健康养殖，2019年第8期

屏幕正在毁掉童年吗？

Tue, 09 Jul 2019 13:18:27 CST

前段时间在电影院看了《玩具总动员 4》，故事延续了玩具与陪伴的话题，但却把遗忘作为了影片的落脚点，牛仔胡迪逐渐不再被新主人邦妮需要，黛比娃娃不择手段只是为了让主人记起自己。

在这个系列动画里，玩具象征着我们的童年，而第三部里 18 岁的安迪与胡迪他们与的告别，则可以看作童年的远去，让无数人泪目。

然而现在的小孩可能不会再被这样的场景感动，要知道《玩具总动员 3》上映的 2010 年，智能手机还不算普及，4G 网络的覆盖率只有為 0.2%。

9 年后的今天，陪伴孩子成长的往往不再是玩具，而是各种电子产品的一块块屏幕，但这究竟是不是一件好事却很难下定论。

在美国，一些父母为了让孩子远离屏幕，不惜花费几百美元聘请「远离屏幕育儿师」。而在中国一些城市，屏幕却被寄予了改变命运的厚望。

「远离屏幕育儿师」兴起，美国富人正在逃离屏幕

据《纽约时报》报道，一种叫做「远离屏幕育儿师」（screen-free parenting coach）的职业正在美国兴起。这些育儿师要做的，就是教导一些父母怎么让孩子远离屏幕。

Gloria DeGaetano 是西雅图一位「远离屏幕育儿师」，她成立了一家育儿学院，由 500 个像她这样的「远离屏幕育儿师」组成。这些育儿师的收费并不便宜，在中小城市和农村地区收费为每小时 80 美元，而在大城市的价格则在 125 美元-250 美元一小时不等。

据悉这些家长通常会报读 8 到 12 个相关课程，这显然是一笔不小的花费。

很多 90 后小时候都有被父母限制看电视时间的经历，为了不被父母发现，甚至想出用湿毛巾擦电视后盖的奇招。

可这些为此专门花钱请人培训的父母，对于让孩子远离屏幕的执念已经远远不是当年的爸妈可以相提并论。

一些「远离屏幕育儿师」表示，父母最希望他们帮助解决的问题是孩子对屏幕的成瘾，然而这些父母大都已经习惯用手机来娱乐消遣，他们已经忘了没有手机的童年是怎么度过，要怎么在没有手机的环境下与孩子相处一个下午，很多父母对此感到困惑。

因此育儿师对这些父母的其中一项培训，就是通过记忆训练让他们回忆起童年，他们可能会回想起小时候画画和看月亮的场景，这些父母也觉得不可思议，不过育儿师 Cara Pollard 表示：

这太难了，他们可能会感到不太舒服，但他们只需要记住就好。

而一些育儿师给家长的建议让人怀疑是否真的有效，比如 DeGaetano 让会让客户保证孩子有足够的运动，而另一位育儿师则会给孩子提供一个活动空间来玩积木和绘画。

这些方法都是希望给孩子培养新的兴趣来取代电子产品，这个道理谁都懂，可事实上几乎你接触到所有的科技互联网产品都在「让你沉迷」这件事做了大量的努力，很多时候连成年人都不能自拔，何况是未成年的孩子。

但不可否认的是，这些父母对于孩子沉迷电子产品的焦虑，已经被包装成商业化的产品，并逐渐支撑起一个新的市场。

在美国还有人发起了「 Wait Until 8th」的运动，号召父母们在八年级（13-14 岁）前不要让孩子使用智能手机，在 2017 年就已经有 49 個州、2100 多个家庭、500 所学校加入，这一数字还在不断增加。

而且美国富人家庭对于智能手机等电子产品要更加警惕，也愿意为了孩子远离屏幕花费更多。

《纽约时报》一篇文章指出，越来越多的屏幕出现在穷人的生活中，而屏幕正在从富人的生活中消失。

在美国，在没有手机的情况下生活一天，不打电话，不上社交网络，不回电子邮件，已经成了一种身份象征，人与人的接触反而成为一种奢侈品。

为了让自己和家人远离屏幕，富人们往往要在屏幕之外花更多的钱。当越来越多公立学校和科技公司合作给每个孩子配备笔记本电脑和平板电脑，一些科技含量更低的私立学校却昂贵得多。

▲ 图片来自： PopSugar

在硅谷，那些科技公司的精英阶层反而认为盯着屏幕是不健康的，他们最希望把孩子送入当地的华德福学校 (Waldorf)，因为这所学校承诺提供一种回归自然，不使用屏幕的教育。

上世纪 80 年代，科技和产品一度是财富和权力的象征，可如今智能手机基本成为每个人的标配，逃离屏幕反而是一件难以做到的事，无论是工作还是生活，很多人都已经不能离开一块块屏幕。

麻省理工学院的科技社会学研究教授 Sherry Turkle 认为，屏幕就像快餐店一样，要让穷人和中产阶级逃离屏幕，就像不吃快餐一样困难。

屏幕让人「变笨」，也在改变命运

屏幕对于儿童成长造成的负面影响，已经有很多研究和调查证明。比如美国国家卫生研究院（National Institutes of Health）通过对 1.1 万名儿童的研究，发现每天看屏幕超过两个小时的儿童，在思维和语言测试中得分较低。

西雅图儿童医院医生、美国儿科学会《屏幕使用时间指南》的作者 Dimitri Christakis 也表示，就算幼儿在 iPad 学会玩虚拟积木，也不会因此获得搭建真实积木所需的能力。

此外还有研究指出，屏幕使用时间与抑郁症之间有相关性。频繁使用社交媒体的八年级学生患抑郁症的风险增加了 27%，每天在电子设备上花费 3 小时或以上的青少年有自杀倾向的可能性高出 35%。

可抛开剂量谈毒性往往都是耍流氓，无差别地对屏幕避而远之是不是对于儿童的成长最有利的？尽管对电子产品的「技术上瘾」不是一件好事，但屏幕对于孩子教育和成长同样有积极的一面。

相信很多人去年都曾被一篇《这块屏幕可能改变命运》的文章刷屏，中国贫困地区 200 多所高中，通过直播名校成都七中的课程，有的学校本科升学率涨了几倍、十几倍，还有 88 人考上清华北大。

一块屏幕缩减了这些学校和学生和一线城市教育资源的差距，给了很多贫困学生改变命运的机会。虽然网络直播课不足以彻底解决教育资源不平等的问题，但至少没有加剧这种不平等，反而在一点点拉平教育的水平线。

的想象。而且互联网也并非只适合娱乐至死萌芽的土壤，比如二次元爱好者的聚集地 B 站，却在不知不觉间发展成年轻人的学习平台，这超出了很多人的想象。

▲ 在 B 站学习高等数学不是梦

爱范儿此前曾介绍过， B 站搬运工文化丰富了平台的科普和课程视频，从高考、四六级、研究生考试，到各类职业技能相关的内容应有尽有。

有人在在 B 学习做饭，看科普视频，甚至有人在期末考试期间，看完了三十多集的《法律逻辑学》，中国政法大学刑事司法学院教授罗翔以风趣幽默的风格，让不同专业的 B 站用户对法学产生兴趣，纷纷前来打卡。

▲B 站上的罗翔

B 站数据显示，过去一年已有 1827 万人在 B 站学习，相当于 2018 年高考人数的 2 倍；被 B 站用户称为 #study with me#的直播学习，已成为 B 站直播时长最长的品类，2018 年直播学习时长达 146 万小时，103 万次的学习类直播在 B 站开播。

这也难怪微博用户@林欣浩会发出这样的感慨：

谁能想到，我今天想看点八卦贫嘴狗血破事首先想到知乎，想学点正经的知识首先上 bilibili……

屏幕会让童年消逝吗？

正如开头所提到的，电子产品正在取代玩具成为这一代孩子的童年回忆。这些从小伴随着智能手机和社交网络长大的孩子，被称为「i 一代」（iGen）。

《大西洋月刊》作者 Jwanm. Twenge 曾在一篇文章中提到自己几个 00 后的孩子， 6 岁的女儿就想要自己的手机，9 岁的女儿则在讨论在四年级孩子的世界中流行的应用程序，作者感叹道：

从这代孩子手上夺走手机，比我父母那代人让孩子关掉电视难多了。

「Wait Until 8th」运动发起者和很多父母的主要担忧之一，就是智能手机会毁掉孩子的童年，这正是尼尔·波兹曼在《童年的消逝》一书中所提出的观点：电视让儿童和成年的分界线逐渐消失。

尼尔·波兹曼认为，「童年」这一个概念本不存在，是印刷术的出现才让童年诞生。识字程度让成人比儿童知道更多「秘密」，而成人和儿童之间的主要区别之一，是成年人知道一些儿童不宜的事物，比如性和暴力，用尼尔·波兹曼的话就说是：

没有高度发展的羞耻心，童年便不可能存在。

但电视这种媒介以画面作为传播方式，无论是成人还是儿童都很容易理解，两者的信息鸿沟逐渐消失，儿童能轻易获知过去成人才知道的「秘密」

尼尔·波兹曼写这本书的时间是 1982 年，互联网还不发达，不过只要把电视换成互联网，放在今天依旧适用，甚至有过之而无不及，一项调查显示 42% 的青少年用户在互联网上接触过色情内容。

不过也有人对这一观点提出质疑，尼尔·波兹曼认为童年和成人界限消失的一个重要表现，是捉迷藏、骑木马等儿童游戏的消失，可既然童年这个概念本身就是技术发展的结晶，互联网为什么就不可以承载新的童年呢？

大卫·帕金翰则在《童年之死》中提出了一种不同的观点，尽管他也认为电子媒体让「儿童溜进了广阔的成人世界」，但没有完全否定电子媒体：

一味地责怪媒体或者是颂扬它，都是高估了它们的力量，并且低估了儿童利用媒体来创造他们自己的意义及快乐的各种不同方式。

我们过去在四驱车和爆旋陀螺中获得的快乐，这代孩子未必不能在电子产品和互联网中体会。

▲图片来自： The New York Times

不可否认，比起过去的童年玩具，这些屏幕的双刃剑属性更加明显，它会让人沉迷上瘾，对生理和心理健康造成影响，但也同时拓宽了孩子的眼界，甚至帮助他们更好地学习。

就像大卫·帕金翰所说的，只有了解这些变化的复杂性和潜在矛盾时，我们才可能对它做出积极而有效的反应。

题图来自： Patrika

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

爱范儿 | 原文链接 · 查看评论 · 新浪微博

Live回顾 | AI在金融服务业的应用

Fri, 10 May 2019 11:28:00 CST

【大咖Live】淘金者科技专场，淘金者科技集团首席科学家许意华先生带来了关于“AI在金融服务业的应用”的主题分享。目前，本期分享音频及全文实录已上线，「AI投研邦」会员可进「AI投研邦」页面免费查看。

本文对本次分享进行部分要点总结及PPT整理，以帮助大家提前清晰地了解本场分享重点。

分享提纲

AI+金融为什么这么热？
AI核心算法简介
淘金者科技集团金融科技战略
牛小量--牛股王APP智能诊股
牛股王smartbeta情绪指数
期货淘金者APP机器学习策略
淘金者科技盈宽量化平台
淘金者科技AI应用展望

以下为淘金者科技集团首席科学家许意华先生的实录摘取，【AI投研邦】在不改变原意的基础上做了整理和精编。完整分享内容请关注【AI投研邦】会员内容。

大家晚上好，我是淘金者科技集团首席科学家许意华。然后非常感谢大家抽出宝贵的时间来参与「AI投研邦」此次的直播。今天我想跟大家一起分享的主题是《AI在金融服务业的应用》。

然后因为今天我们讲的主题是什么？是AI+金融，所以我可能有点偏理工男的一个角度来说，到底什么是金融？可以说金融是在时间和风险双维度下，对现有的资源进行当前未来消费的一个或者说均衡决策，以实践整体上效应的最大化。

AI能够解决金融领域的什么的一些问题，他们解决什么痛点？其实在大数据时代，传统金融面临着升级转型，目前来看金融行业面临一些比较明显的痛点,一个是各种数据是越来越多，包括结构性结构化的数据，非结构化数据越来越多，海量的数据。然后比如说交易来说，行情也是越来越快，然后靠人脑很难以长时间高效率的来分析解读这些数据，或者是来做决策。然后还有一个就是市场是越来越完善，信息不对称正在消失。我们举个交易的例子来说，简单的交易策略可能是很难生效了，很难挖掘潜在的交易机会。可能AI是一个深度挖掘数据的一个好方法，可以解决这方面的一个需求。还有一方面可能人会比较疲倦，会受各种情绪的影响。然后可能在比如说交易方面，可能他的交易出来的一个纪律性就不好，大家可能如果交易期货的话，往往会受到情绪的影响。

但是AI算法如果用来做交易，可能就不存在这些弱点，之后也不会受到人的情绪的影响，可能会更加稳，特别是相关的一些智能风控系统，可以帮助到咱们的投资者。

另外一个还有一个就是从劳动力成本上考虑。比如说现在很多金融企业可能有大量的销售，有大量的客服，现在的成本其实挺高的。如果说金融科技可以在这方面帮助的话，我想可能主要是一个是客服方面，可以通过机器人的客服来解决很大一部分的问题。还有一些智能化的一些市场运营，或者说市场推广，可能人工智能在这方面能够帮到咱们金融科技企业，上面是我们刚刚所说的金融领域里面面临的一些痛点这些痛点正好是AI的优势所在。

人工智能它是可以以大数据为基础，非常适合什么，特别是在金融市场，这样的数据量庞大，特征维度又高又快，然后相互关联又非常复杂的环境里，能够起到很好的一个作用。人工智能在处理大数据深度挖掘数据能力,可复制高稳定方面有优势，所以我们认为潜在来说可以在金融领域大展拳脚。如果以量化交易为例，我们发现就是说最近特别是近近年来很多量化基金的出现，很多智能投顾的出现，也证明了AI的一个热度。这张图列出了是金融科技在金融各个领域的应用。

我特别地是把人工智能在证券基金以及消费金融领域，行业的应用场景给列出来，框出来。大家可以看到有智能投顾，有量化交易，有智能风控，有营销客户的。我把它框出来，原因是因为在淘金者科技集团，我们正是在这几个领域利用了AI刚才我提到了说AI很热，然后我们也知道AI正是金融科技的一个重要技术支撑。

AI核心算法简介

我会接下来列举一下目前市场上，或者说在这个圈子金融应用里面比较流行的或者主流的一些算法，然后尝试介绍其中几个具有代表意义的。这里列出的是一些比较常见的AI算法，我们可以看到有决策树、随基森林，然后看到有SVM,逻辑回归，有朴素的贝叶斯网络，还有K最近邻也叫K临近算法，然后还有卡尔曼滤波、Adaboost，还有神经网络、马尔可夫。这些算法其实都是比较常见的，大家可能随便找一本关于机器学习或者是人工智能算法的书里面都会介绍。

然后比如说决策树算法，它就是机器学习的一种，它主要是用来解决一些分类问题，我们或者说叫做回归问题。我以前在网上看到一个简单例子，就是比较好的描述。这个例子是这样说的，说是小红的妈妈安排她相亲，然后见了介绍了小红就问帅吗？有房吗？收入怎么样呢？问的各种问题，其实就涉及到了一个样本的属性。然后小红就不断地利用样本的属性值来不断的调整自己的判断，最后一步步达到最后一个最终的一个展示，我要去了，我要想去见这个男士。这个就是非常形象的描述了一个角色树的一个算法逻辑。

然后我们再看一下，KNN则是一个什么？这是一个计算距离的一种分类算法。他这里考虑的问题是怎样对样本数据进行快速的搜索，或者我们叫K临近搜索。这里的K只是特征向量的维度，我们可能听起来比较难以明白，我们可以简单的举个交易的例子。

比如说我手上有K线的数据，然后我还把这K线分为各种形态，比如说什么设计之星，类似于这样的一些，或者是锤子之类的，或者是各种各样的形态。有些柱体比较短，有的两头比较长，或者是相反。如果拿新的一个K线，任务是判断它到底属于哪一类，那可以帮助解决这个问题，它基本上是一个分类器。然后我们还看到底下介绍了一个叫Adaboost，它是一种迭代算法，其实就是针对一个训练集，这些分类器可能各自可能出来的效果并不是特别好。然后我们学我们一般把它称为弱分类器，但是他的思想是如果把这些弱的分类器组合起来，通过一些算子结合在一起，可能加减乘除可能之类的，最后够可以构成一个更强的强分类器。这个可能用句形象的术语比较说话，我们就老话说了，叫三个臭皮匠顶上个诸葛亮，大概用比较好地描述了这样一个逻辑思想。

应用案例1：牛小量-牛股王APP智能诊股

淘金者科技集团，英文名Trademaster Tech，它是一家以金融科技为核心驱动的互联网金融服务商。到目前为止，业务范围覆盖了A股的投顾，还有港美股，财富管理，特别是ESOP等等机构业务。

接下来我介绍三个淘金者科技集团在AI上的应用案例，一个是牛小量，即牛股APP的智能诊股。另外一个是牛股网smartBeta，一个情绪指数，还有一个是期货淘金者的APP机器学习策略，它其实是一组策略。

牛股王，刚才我们介绍了他是淘金者科技集团下一个服务于A股或者说是证券投顾业务的一个APP。牛小量是它基于AI的智能诊股服务产品，我们有时候会把它叫成是一个子产品或模块。

这款产品主要是基于我们nlp，也叫语义识别。然后语音识别他是AI的一个重要分支。举个例子我们的客户通过输文字，或者是语音方式输入中国银行这支股票明天是什么样的一个情况，是升还是跌，或者说它的一些基本资料，我们能够通过NLP算法，最后输从数据库里拿出来的一些，或者是我们经过组合整理的一些资料提供给我们的客户，其中也包括一些加工过的数据，然后这个产品其实还挺受用户欢迎的。

然后这里说的是牛小量整股票逻辑，首先是语义分析处理用户输入的信息，然后找到对应的标的。从数据库中，或者是从知识图谱中，因为这里用到其实用到了知识图谱的一个一个技术，从这个数据库中就筛选出该标的所有的数据信息，这些数据信息都是打了标签的，也就是知识图谱。然后我们将基本面的行情数据，然后还有一些非结构化的数据，输入进神经网络，然后通过神经网络的分析，得到该股票的诊断信息，然后自动的形成一个报告，显示到用户的终端。当然我们现在这款产品还处在一个比较初级的阶段，还在不停的迭代之中，还会不断的迭代算法，同时也提供更好的数据输入。

应用案例2：牛股王SmartBeta情绪指数

为什么会有什么SmartBeta情绪指数出来呢？其实是这样的，就是通过大量的实证研究，股市的涨跌可能跟投资者的情绪会有着很大程度的一个相关性，甚至是正相关性。所以如果能够准确的跟踪刻画，并且数据化的方式来显示整个市场投资者的情绪，会对投资行为的决策有非常强的指导作用。

然后牛股王正好是一个散户的一个社区，然后有大量的交易型的用户，他们的情绪可能对我们的这个交易可能会有一些指导作用。所以牛股王SmartBeta情绪指数也是一款基于AI算法的产品，我们甄选了非常多的影响因子。包括用户以前有没有登陆牛股APP、是否有发言、还有一些可能我们认为是VIP或KOL的一些用户，他有没有发言？他有没有操作其模拟账户、停留时间、他选择哪些股票做交易、它的交易情况怎么样等等这一系列的信息，都可能是成为我们的有一定影响力的一些因子。

然后我们其实上面也介绍过贝叶斯网络，我们其实用贝叶斯网络来做分类，将每一个投资者情绪进行分类，然后进行标签化，把它标注为积极、观望、消极三个标签，然后通过算法，我们可以确定未来情绪指数的分数是多少，是一种这样的一种逻辑。然后再走到情绪标签之后，我们通过SVM算法将整个市场的情绪进行综合性分类，然后打分得到最后的情绪指标数据。

会员问答

为更深入的解决听众的困惑，「Live」在分享结束后开设问答环节，许意华对雷锋网(公众号：雷锋网(公众号：雷锋网))「AI投研邦」会员部分疑问进行了解答。

Q1:量化投资软件会未来会开源吗？有行业人士说商业软件和机构自研有安全、兼容、迭代等问题。

目前这个阶段还没有开源，正在发展阶段，未来我们确实有计划把我们盈宽量化这部分东西，我们也希望开源或者是一种接口的方式，跟外部的合作方进行深度合作。

Q2：投资者需不需要这么多信息？是不是会消息过载？

其实这个问题问得非常好，因为我们现在是在这个大数据的时代，投资者所获得的信息是海量，所以确实是有的信息是毫无价值，有的信息是非常有价值，有的信息是隐藏在非常海量的数据之中。人工智能算法就是在帮助投资者在分析这些数据，因为靠人力的方式其实是没有办法快速解决的，人工智能潜在来说有这个优势，他能够有很好的一个计算能力，所以能够高速的去处理数据，能够算法能够比如说可以用一些分类算法，分析出哪些哪些是有影响力的因子，特征，数据，通过这样的方式能够帮助我们人来做决策。

完整内容和PPT查看可进入「AI投研邦」查看

快讯：华为即将支持统一推送标准

Mon, 22 Apr 2019 13:56:49 CST

快讯：华为即将支持统一推送标准

IT之家4月18日消息据统一推送联盟消息，4月18日下午，由华为开发者联盟主办的HUAWEI Developer Day系列活动在西安成功举办。本次大会上，华为介绍了统一推送开发工作进展及时间表，并宣布将在今年10月份正式发布支持统一推送标准的华为推送服务。

由于长期以来存在的安卓“碎片化”的问题，我国大量的App必须在后台“保活”来确保推送消息的正常触达。为此，安卓生态滋生了大量如应用交叉唤醒、链式启动等应用擅自后台启动的问题。这种行为消耗了系统的大量系统资源，并进一步导致手机出现耗电、卡顿等问题。

统一推送联盟自成立以来，一直致力于解决上述问题。2018年8月1日，经过多方调研，反复讨论，多次修改，联盟面向社会发布了《统一推送通道层接口规范》，随后联盟明确了国内统一推送时间表。

联盟已发布统一推送时间表，在2019年底前将推动更多现有推送通道支持统一推送相关标准。

华为,统一联盟推送,IT资讯,业界,快讯：华为即将支持统一推送标准

红外传感器让物联网设备更加智能

Tue, 06 Nov 2018 14:57:26 CST

红外传感器让物联网设备更加智能:

据麦姆斯咨询报道，在过去的十年里，智能技术和物联网（IoT）经历了举世瞩目的进步，并对工业和人们的日常生活是非长官了巨大影响，这很大程度上得益于越来越精密的传感器不断发展。如今，电子传感器和探测器在汽车、制造设备、消费产品和家庭等领域实现了前所未有的自动化功能。移动设备的普及和与其相关的计算能力、专用应用以及无形互联等因素，均正在推动着消费者对更综合、更智能电子产品的需求提升，从而使其日常生活的各个方面更加自动化。

IoT正推动着智能家居技术领域的快速增长，并要求更智能的红外传感器技术来支持日益增长的智能家居互联翻新（图片来源：Excelitas Technologies）

为了刺激消费需求，快速翻新带来了新一代可以快速、自动处置日常运行的智能设备。同时在不断进步的接口技术的辅助下，这些设备可以启用、禁用和预编程各项功能。功能越复杂、越自动化，就越要求电子设备能够从其运行环境中获得更多的感知数据，例如温度、动作和人员存在等信息，并根据这些数据运行和交互。

红外探测

举例说明，空调和供暖系统是家庭用电中最耗电的局部。使用红外传感器的智能恒温器可以根据人员动作和是否呈现来进行控制，以节省能源并保持气温舒适。先进的暖通系统（HVAC systems）可以利用红外传感器来扫描房间，是非长官热图并控制空气温度。红外传感器通过提供实时的环境必要信息来自动激活和控制恒温器。通过提供房间详细的热信息，即使是穿透窗户的阳光的热量也可计算在内，以精确地计算出房间的冷热需求。

运动检测是智能家居产品和系统中的关键组成局部（图片来源：Excelitas Technologies）

红外热传感器凭借多功能、易于集成、成本相对低廉且对人类热量敏感等特性，因此它们特别适于人机界面应用。红外传感技术领域的重大进展有助于简化系统集成，以满足消费类产品所需的高竞争力和快速上市周期。

红外运动热探测是入侵警报和家庭保险系统中传感器技术的重要组成局部（图片来源：Excelitas Technologies）

随着产品应用的扩展，为了满足智能设备日益增长的感知需求，提出了许多迫切需求，包含微型化、软件控制的灵活性、能效、增强的灵敏度，以及易于集成的产品设计。在许多情况下，这些改进可以相互作用，相互增进。

微型化

消费者的需求趋向于对更紧凑且方便的智能设备的持续迭代，即更小的尺寸和更低的存在感。因此，随着智能技术在家庭和个人设备中的实用性能越来越高，原始设备制造商（OEM）正在寻找将更多技术和功能封装在更小器件中的方法。这意味着需要既紧凑又足够实用的更小的传感器元件和设计，以使智能系统自身几乎无形的存在于我们的身边。其目标是尽可能地节省空间，将尽可能多的器件集成到其应用环境中。与传统集成透镜的晶体管封装（TO封装）设计相比， Excelitas的SMD（名义贴装器件）红外热探测器等新型封装可显著地缩小尺寸，从而提高了空间效率。

,红外传感器让物联网设备更加智能

福布斯：软硬件全断货中兴或在数周内破产

Wed, 18 Apr 2018 18:55:29 CST

昨天，美国商务部宣布对中兴通讯的禁令，将禁止任何美国公司向中兴通讯销售零部件、商品、软件和技术，禁令有效时间长达7年。那么这纸禁令的后果将会是什么呢？今天外媒《福布斯》发文称，中兴已经“死定了”，预计会在未来几周内申请破产。

中兴通讯现在销售的设备包括 4G、无线、服务器、路由器等等网络基础设施，并在世界范围内销售搭载 Android 操作系统的智能手机。而中兴旗下的所有产品几乎都用到了来自美国的硬件，包括处理器、内存、光学仪器、天线和屏幕，来自英特尔、高通、美光和康宁等一系列美国企业。

甚至在软件上，中兴也有可能会失去 Android 的使用权，因为禁令中包括“软件”这一项，中兴表示现在正在积极沟通，很难预估结果。一旦失去 Android 的牌照，就意味着中兴将无法使用谷歌授权的 Android，当然，因为 Android 本身是开源的，所以中兴也可以不仅过允许使用，但以前这么做过的品牌，基本上都没得到好果子吃。

所以《福布斯》认为，在无法出售任何产品，5G 技术又没有领导地位的情况下，中兴将会在未来几周内申请破产。

但是根据小编得到的信息，中兴产品在各级经销商还有不少库存，同时各类芯片硬件的订单也准备了一到两个月的库存，基本上能够维持未来3个月的生产、销售工作，所以数周破产有些夸张了，但如果中兴无法在3个月以内游说成功，福布斯的结论并不是危言耸听。

除了中兴之外，华为现在应该也是如履薄冰，因为现在美国政府也在对华为进行严格审查，所以华为也在紧急缩紧在美国的业务，并开始裁员。同时这一事件也在世界范围内不断发酵，今天《商业内幕》报道称，澳大利亚的政府部门已经宣布停止使用华为、中兴的手机，不过这一禁令只限于政府部门。

阅读全文

谷歌已完成对HTC手机部门的收购 Pixel 3要起飞

Tue, 30 Jan 2018 19:04:49 CST

还记得去年 Google 收购 HTC 手机研发部门的新闻吗？小半年过去了，今天 Google 终于宣布这一收购案已经完全完成，不过还是要再强调一下，谷歌花费11亿美元收购的，并不是 HTC 的手机品牌，而是一个多达2000人的智能手机研发团队。

这一消息由谷歌硬件副总裁 Rick Osterloh 在其博客中宣布，他表示在 HTC 手机团队的帮助下，“未来几年将致力于为大家带来更优秀、更具创新的产品”。而在吸纳2000多名工程师之后，HTC 在台北的这一部门也成为了谷歌在亚太地区最大的工程中心。

并且大家需要注意，HTC 仍然会继续推出自己品牌的手机，因为据传言，谷歌收购的团队其实之前本来就是负责 Pixel 手机研发的，而 HTC 自己还有其他研发团队。并且 HTC 旗下所有的制造厂、研发中心都得到了保留。正因如此，当时在交易爆出的时候大家都认为这11亿美元是谷歌给 HTC 的“续命钱”。

而在收购完成之后，谷歌的下一代 Pixel 手机也马上浮出了水面，据悉，谷歌硬件部门职员透露，下一代 Pixel 手机将会站在 iPhone 的高度来进行研发，也就是说要拥有自主研发的 SoC。

可别觉得谷歌在吹牛，其实 Pixel 2 就搭载了一款名为 Visual Core 的芯片，为8核心 IPU 设计，能够和 Cortex A53（CPU）、LPDDR4（内存）和 PCIe （闪存）等模块进行数据交换，主要负责一些拍照处理。并且在现在大热的人工智能领域，谷歌也早有 TPU 这样的成功案例。

所以如果谷歌真的推出了自主研发 SoC，不仅下代 Pixel 手机将受益，其他安卓厂商可能也会分一杯羹，因为谷歌一直都是这样一家喜欢“施舍”的公司。

最后，Pixel 3手机计划在2018年秋季推出，不出意外将会预装 Android 9.0 系统。对于 Pixel 系列 Osterloh 是这么说的：“我们不希望让它成为一个小众产品，在五年内，Pixel 系列将会获得巨大的销售额。”

阅读全文

从摆地摊到抵押房子创业，如今B轮融资1.5亿，他如何玩转百亿智能家居市场

Tue, 23 Jan 2018 14:34:37 CST

2017年9月15日，西默科技召开B轮融资新闻发布会，发布会上，CEO黄基明宣布，西默获得由兰博尔集团独家注资的1.56亿B轮融资，这是智能家居行业内迄今为止获得的最大一笔投资。

谁能想到，已拥有17年经验的创业“老司机”黄基明，曾经还摆过地摊儿。

2000年黄基明开始创业，身为广东人在河南上大学，于是做起了从广东拿旧电脑到河南卖的生意。极具生意头脑的黄基明在创业第一年就挣了八万块钱，等到第二年已经挣到几十万，而到了2005年的时候，黄基明已经做到了公司每年毛利润四五百万。那时，北京房价才7000块一平。

2007年，黄基明开始二次创业。再后来，怀抱着“想让自己做的产品卖到全球“的想法，黄基明和四个同学一起，做起了西默科技。

和绝大多数一样，创业的过程是艰难的，西默科技在发展过程中也遇到了很多困难，好几次都面临倒闭。最艰难的是研发特别重要的时候发不起工资，黄基明的一套房子和车子，拿去抵押了七八次，甚至在2013年还借过高利贷来发工资。当时尽管公司有一些产品在销售，但是利润支撑不了品牌拓展、新产品的研发。

但是黄基明和西默团队都没有放弃，因为他们认为自己的方向没有错，按这样的发展速度一定是能做起来的，整个智能家居一定是大的趋势和方向。

回想起当年的一切，黄基明说其实那时候挺开心，因为每遇到一件事情都解决完了，才会发现原来做企业会遇到那么多的问题，收获是非常大的，“有些事情只有经历过了才能明白”。

目前是西默主要做智能家居解决方案，从整个家庭智能化，从门锁猫眼到窗帘灯光再到安防和整体智能，就是说“不管在哪儿都可以看到家，也可以控制家”。发展到现在，西默科技在目前在全国有29个办事处，有三百多亩的工业园区，研发团队现在达到一百多个，全国五百多个代理商，最近和国美、苏宁等国内知名卖场也已达成战略合作，西默智能家居产品不久将全面上架国美、苏宁在全国的6000多家门店。

在智能家居智能硬件方面，所有的创业公司都比较难，但西默现在还在不断突破，整体发展状况良好。智能家居是一个比较大的市场，是很多产品组成的，任何一个公司不可能做完所有的产品，所以西默的规划是从生态来做，最核心会把云端、APP端一些重要的产品会做好，智能家居未来是一个生态市场，不可能一家公司能做大。

剩下的产品大部分采取的是生态合作伙伴，现在合作的公司有二三十家，把它的产品一起来做研发，然后打上去西默logo，快速卖到全国去。

西默计划用3年来跟一写智能硬件公司合作打造生态链，也成立了一个智能硬件基金。西默从2015年开始启动生态链，黄基明作为发起人和会长，2015年在深圳开了智能家居联盟。

因为生态链一定是解决智能家居所有品牌的互联互通、把用户所有的需求快速解决的最好的方法，任何一个公司不能做完所有产品。西默的目标就是把连接端、管理端、渠道、大数据、云端做好，利用生态体系，形成快速的销售体系。

西默希望通过整个生态链，将整个渠道快速降价，让中国的老百姓用得起智能家居。原来很多品牌一套智能家居卖几十万，中国老百姓接受不起，而一整个家庭花两三万块钱做智能，就能让很多中国老百姓用的起智能家居产品。

智能家居这个领域单品是很难成功的，因为一个单品获取用户的成本太高了。智能家居单品慢慢可能基本没有生存空间和发展空间，但是要想做起来肯定是通过单品来获得用户、获得渠道、带动解决方案。

近期西默的智能锁卖的比较火爆，大家看到智能锁现在慢慢已经得到中国用户的使用和认可，在韩国、欧美这些地方，智能锁的普及率已经达到70%-80%了，但中国只有1%左右。从1%到70%、80%，这个是非常大的市场。中国有四亿的家庭，智能锁按两千多块钱一把来看，这是个万亿的市场。

这种智能锁是西默智能家居的第一步。因为客户用了智能锁之后，会用到西默的APP，会跟西默关联，所以是通过智能锁可以进入智能家居这个领域，是最容易让用户能接受西默这个品牌，了解这个品牌的方法。

智能家居领域存在很多问题、很多坑，要考虑外观设计、软件功能、硬件、生产、安装、服务，整个产业链特别长。所以一个公司这几方面都做不好的话，基本做智能家居做智能硬件没有机会。

这其中任何一个环节出现问题，整个产品发布都会出问题。2015年西默发布安全套装的时候，当时已经发布京东开始做销售，但是后来因为一些问题发不了货，只能去做取舍，把很高大上的功能慢慢砍掉，先发布第一个版本。

智能家居发展到现在，先是从有线开始，但有线基本是不可能让用户接受，因为一般家庭都是装修好的，再去做有线非常难看也不可能开槽，装好之后新增加产品也没法增加，所以有线基本已经成为过去。

黄基明表示，未来智能家居一定是无线的，通过西默的中控设备，通过他们的ＡＰＰ，跟他们的任何的设备，通过无线联动起来。

黄基明还表示，未来智能家居一定是人工智能、大数据的时代，到2018年，人工智能在智能家居里面，价值会越来越大。通过整个的大数据收集用户的使用习惯来给推荐你怎么用。

西默最近出了一个语音机器人，应该两个月后就会发布，把机器人放在房间，可以通过语音来控制家里面的设备。

同时黄基明提示创业者，如果说你的企业现在用不到大数据、人工智能，那你应该好好考虑你做的产品在未来三到五年有没有市场，有没有可能取代。

在过去的十七年创业中，黄基明发现，当一个公司还很小的时候尽量不要跟巨头比拼，品牌宣传等很多方面短期内都是不如对方的，更应该做的是，做重渠道、重服务、重线下，这些产品的用户量特别大，做好这些，拥有用户、渠道之后，想做什么都能成功。

智能家具风口做了十几年，为什么迟迟没有迎来风口，黄基明总结了几个因素：

第一是网速的发展。3G时代，上网速度太慢，所以用手机的控制和管理才难，4G来临的时候智能家居慢慢快起来，因为管理和控制都没有问题了。所以未来网速是很大原因，到2019年中国的５Ｇ会慢慢起来，５Ｇ比４Ｇ的速度要快几十倍，就在网速方面影响到智能家居发展，到５Ｇ来临的时候，整个物联网会非常快。

第二是技术互联互通。这也影响智能家居发展，整个智能家居相互时间的联通和管理是比较大的难题。

第三是安装服务。智能家具因为大家都不会，你要教会代理商装，要客户会用，这也是有很大的成本的。

这三点阻碍了智能家居的发展，但现在慢慢都已经得到了解决。

在智能家居、物联网里边，空间是非常大的。在移动互联网的时候出过一堆万亿的企业，所以说在物联网里边，一定是下一个有可能出现像ＢＡＴ这样企业的方向，但需要不断沉淀下来用户和各方面的技术，西默希望在未来三年能打造成一个销售额破百亿的企业。

创业九死一生，这并不是代表创业者不优秀，只是说创业者的关系网能否支撑他成功。黄基明认为，一个成功的创业者一定做对两件事：战略目标有没有定位好；团队能不能在这个领域比别人做得更好。

“当你在定目标的时候，你要跟比你实力很强的人竞争，你的成功率基本是没有的，所以说要避开巨头，因为成功几率非常小。已经选对方向的基础上，再有一个很好的团队、资源，是比别人容易成功的，你的团队关键在于不断升级、迭代。”

黄基明说：“人才是整个企业的核心价值，一个企业没有人才、没有很强的执行力，不可能成功。如果我们对员工要求不高，意味着他们可能每天做成的事少了很多，一步步的慢，加起来就是慢了一百多步，成功就会更加困难。”

双11之后马云和刘强东都说了些什么？

Mon, 13 Nov 2017 17:31:19 CST

　　今年的“双11”，天猫和京东都取得了惊人的成绩，天猫双11全天总交易额突破1682亿元，而京东双十一促销（11月1日-12日）累计下单金额已超过1271亿元。“双11”过后，马云和刘强东纷纷接受了央视财经的采访，那么他们都说了些什么？

“双11”

　　马云对“双11”表示，“其实双11不是我们赚钱，双11本身对于我们来讲没有什么赚钱，双11希望给消费者带来快乐、给商家带来快乐，给我们带来技术提升，给我们带来组织人才的提升。所以我们每年双11必须大量提升我们的技术，无论是物流技术、无论是我们支付的技术，无论是整个平台的技术，我们相信每一年双11都是十年以后的平均量。”

　　刘强东的看法为，“两个最核心关键词，一个关键词是全球好物节，现在可以说全世界知名品牌里面，绝大多数的品牌已经跟京东进行了合作，有的给京东供货，有的在这儿开店，所以呢我们现在中国人再不用像过去一样，拉着大箱子在巴黎街头，伦敦街头去各个商店去逛去买东西去。这几年随着国家不断降低关税，特别是我们全球购推出以来，国家支持跨境电商，这个价格已经大幅降低。

　　第二个关键词就叫科技双十一，今年我们把所有的京东过去多少年积累的技术，全部应用在这次的双十一上去，除了我们无人仓上线之外，无人机在6个省运行，我们在中国北京超过100所高校都用机器人进行送货。同时呢，我们还把这个智能冰箱、智能音箱等等，包括我们无人商店，包括我们AR和VR，各种直播都会给我们这次双十一带来不一样的感觉。”

　　其实不难看出，马云和刘强东的看法差不多是一样的。今年的“双11”，不管是天猫还是京东，对“进口商品”这一块做出了很大的改变，不但与国外多个品牌合作，建立在线商城，同时还在线下建立多个保税仓库，并且在大量技术的支持下，以最快速度送到消费者手中。在他们看来这个“双11”不仅仅是中国的，而是全球性的。

新技术

　　在接受采访时，两位大佬对自己的新技术都发表了看法，其中马云说到：“什么搞双11？双11最重要的一点是提升我们的技术力量，其实双11把我们大家搞得很累，物流业也累、技术也累、带宽也累、支付宝也累，但是没有双11，我们就不可能做到去年每一秒钟12万笔交易，今年我们每一秒钟38万笔交易。”

　　确实，在今年的“双11”开始后，不少网友都觉得相比去年，不管是在浏览商品还是在支付上，都流畅不少，这得益于支付宝首次把包括账务库在内的所有核心数据链，全部搬到了蚂蚁金服自主研发的数据库OceanBase上，而OceanBase有着一个特色的技术“离在线混合部署”，可以在双11支付高峰期来临前，借调“离线机房”的闲置计算资源，并在峰值回落后再“还”回去，当然这只是天猫在这次双11中其中的一个新技术。

　　根据马云的话说，“只有别人好，我们才会好，只有商家好，我们才会好，消费者好，我们才好，技术也一样，商家的技术很糟糕，在淘宝上开店的人技术很糟糕，他怎么发展。我们要发展技术，让他们也强大起来。”

　　刘强东对于技术方面说得更加直接，把自家的对无人车、无人机、无人仓、无人店等依托于人工智能的新技术都介绍了个遍。刘强东说道：“我们的无人仓已经上线了，我们在线下测试了两三年，现在在上海已经建成了全球第一个100%无人的超大型仓库。在24小时满负荷运行情况下，我们可以实现几十万包裹的出库。前段时间我们无人车、配送机器人有一个巨大的突破，就是已经跟全球几大电梯厂达成了通运协议，也就意味着我们配送机器人将来可以自动去上电梯，可以告诉电梯它要上几层，我们无人机在国内测试已经超过17万个小时。”

　　而目前，京东最关注的就是无人机网络。京东打算把四川和陕西里面所有最好的农产品，以最快的速度运送到北京、上海等城市的餐桌上。以往的农产品，不是他东西不好，也不是城里人不喜欢，而是如何把它运出来，如果按照传统的方式，物流成本太贵，导致农产品价格高得吓人，消费者不愿意消费。一但无人机网络建成，这个物流成本会下降50%-70%，有了这样的技术支持，不仅可以给农民致富，城里人也能吃到好的食物，同时也能够把城里的东西运送到农村去。

新零售

　　马云在去年时就提出了“新零售”的概念，根据马云的话：“我觉得新零售是“线上线下的结合”，“人、货、仓、配”的结合，我觉得电商在前面十年发展得非常快。但是我觉得电商就像空军，它必须要有地面配合，如果电商发展很好，实体商场发展不是很好，对大家都不好。我觉得虚和实之间的结合，线上和线下的结合可能是未来。另外一个，我自己觉得怎么把消费者、怎么把货、怎么把配送，供应链、供给侧改革，怎么结合起来，这个我称之为新零售，新的一种零售方法。”

　　刘强东把这个新概念称之为“无界零售”，“它已经超越了所谓的线上和线下的概念，一切回归到原点，回归到消费者为中心，我们深度思考、去观察消费者，看看消费者在什么时候，在什么场景下，在什么时间会有什么样的消费需求，我们如何对他进行满足。所以无界零售呢，是希望面对未来复杂、多变的场景化消费，而把后来的供应链一体化，品牌一体化，价格一体化，服务一体化。”

　　其实对于这个“零售”新概念，总体来说意思是差不多的，就是线上结合线下。如今的线上电商发展过快，同时价格更加优惠也更加方面，导致消费者已经不太愿意到线下的实体店进行消费，这样一来，线下零售迟早都要垮掉，这是大家都不希望看到的，所以这个“零售”新概念就是要把线上线下结合，就如同刘强东所说的“供应链一体化，品牌一体化，价格一体化，服务一体化”，没有了差异，满足了消费者的需求，自然就会有更多的消费者来消费。

阅读全文

为何今年以来内存价格涨得这么疯狂？

Sat, 21 Oct 2017 01:55:09 CST

　　最近想配新电脑或者想给电脑升级内存的朋友应该发现了，从今年以来，内存价格一直在上涨。随着《绝地求生：大逃杀》的爆红，许多玩家都加入到了“吃鸡”大军中，虽然《绝地求生：大逃杀》所需配置不是很高，但内存是必须的。所以许多玩家都开始筹划着升级或者重新购置一台新电脑，但是看到当下内存的价格，都不惊叹出了一口气。

　　在去年的时候，一条8G DDR4 2400hz的内存在300元左右，如今已经涨到了900多元，而即将被淘汰的DDR3内存也从250元飙升至500元，这可以说是前所未有的。要知道1年前，内存价格只占了整个机箱所有配置价格的5%到10%，如今的价格2条8G的内容就可以买到一块中高端显卡了。

　　那么这到底是什么原因让内存涨得如此疯狂？从一份来自IC Insights的报告显示，内存的上游原料DRAM颗粒在这1年以来，涨幅到达111%，原料价格的上涨导致内存成本上升，是最大的原因。而DRAM颗粒价格疯涨的原因来自多方面的因素，整个状况估计在今年是无法改变的了。

　　相信大家都知道，DRAM颗粒不但是电脑内存的原料，同时也是手机等电子产品内存的原料。而最近几年来，电脑市场基本饱和，电脑出货量已经连续5个季度持续下降，也导致了内存价格不断在下跌。在这个情况下，制造DRAM颗粒的厂商只能把销售方向转向了手机，为手机提供大量的货源。但是这个过程进行得并不顺利，手机需求的DRAM颗粒远远超出了预期，导致供货不足，这样一来，电脑内存和手机内存都无法满足。

　　目前手机产品已经成为了生活必需品之一，手机市场已经变成了手机厂商们的战场，想要在这个战场中占得一席之地，就要不断的更新和推出新的产品，所以配置方面要不断的升级，内存的升级就是各大手机厂商的目标。目前主流的手机都配备了6GB的运行内存，而在明年，估计会升级到8GB，要知道这个已经是电脑的标准了，更何况手机的出货量远远高于电脑，到时DRAM颗粒会更加不足。

　　另外，不少渠道商囤货待价格上涨之后再进行出售也导致了内存价格上涨。据了解，全球超过60%的内存条均由金士顿供应后，各大厂商的内存条出厂价格，每天都会根据金士顿当日的出货价格进行调整，而工厂方面出售的内存条价格涨幅是与上游DRAM颗粒的上涨幅度符合，而其中多出的价格很可能就是来自那些渠道商的定价了。

　　当然除此之外，还有许多因素影响着内存的价格上涨。但如果中国能自己生产DRAM颗粒是最好的了，只可惜这么多年过去，国内DRAM产业一直都起不来，如今被别人牵着头走也没有办法。

阅读全文

从这届世界互联网大会看未来趋势

Fri, 18 Nov 2016 18:15:13 CST

11月18日，第三届世界互联网大会在乌镇闭幕。会中提到了几大关键词：互联网技术、人工智能、物联网、传统产业等等，或许你可以从这些关键词中发现整个行业的未来趋势与机会。

来源：新浪科技

大佬们的共识：人工智能将是未来的机会

李彦宏：靠移动互联网风口已不可能出独角兽

今天的互联网已处于新阶段，移动互联网的时代已经结束了。如果今天一个公司还没有成立或者是做大，靠移动互联网的风口已经没有可能再出现独角兽了，因为市场已经进入相对平稳的发展阶段。

未来的机会在哪里？我认为是在人工智能。人工智能也是从今年开始变得很火，每一个人都非常关注。但是它会给每个人、每个行业、每个国家带来什么样的变化，其实我觉得很多人还没有完全想清楚。但是每当我想到这些可能性时，都觉得非常兴奋。

雷军：互联网经济下一个引爆点毫无疑问是人工智能

关于未来几年的热点，大家异口同声谈到了人工智能。今天人工智能在各个领域都在创新，都在探索人工智能应用在哪些领域，出现引爆中国市场的产品还需要一两年，但不远了。我相信明后年乌镇大会上可能会展示更多中国在人工智能创新上取得的成就。

周鸿祎：人工智能产品普及只是时间问题

周鸿祎表示，未来是基于大数据的时代，人工智能产品在大众消费领域的普及只是一个时间问题。

张亚勤：人工智能虽了不起但没那么神秘

人工智能是很了不起的，但人工智能没有那么神秘。人工智能已经进入第三季，也应该是爆发的时机。

他解释称，这几年特别是过去的五年，在云识别、图像识别、语言理解都有重大的突破。还有就是很多人才，人才原来从学术界走入企业。走入企业之后有一个很重要的特点，就是企业里面有大量的数据，然后有很强的计算能力，这也是为什么人工智能现在开始成为真正的成为主流，真正应用到服务、应用到产品上的重要原因。

余承东：华为将进入人工智能领域研发投入有望世界第一

人工智能的意义是什么？人工智能要协助人类更好的管理和使用信息。他表示，未来手机会进化为超级手机或者智慧手机。随着人工智能时代的来临，智慧手机会变成人的分身或者是化身，通过它可以直接与现实世界打交道，它主动和拥有者一起来进行镜像的工作和交互，交互的方式变成更加双向的交互方式。

“人工智能时代对于计算机的架构会提出新的要求，对云端的大数据和云计算的架构和方式也都会产生很大的改变。华为也在做这方面的研究”。

马化腾：人工智能是方向但基础设施还差很远

对于今年大热的人工智能领域，马化腾认为，人工智能是未来的方向，但是目前的基础设施还差很远，未来人工智能主要在云端进行一些整合和创新。

“我觉得现在所有互联网公司都一定会在结合自己的优势人和工智能做一些探索，这个也会像类似移动互联网是一种新的技术，它可以应用在各个领域。”

王小川：人工智能部分方向的发展仍非常缓慢

大家可以看到人工智能的重要突破是在语音和文字方面，但图像、自然语音处理的发展是缓慢的。作为产品经理，可以看到人工智能的三个方向：识别、创造与判断，而其中有重要意义的是在判断。在过去，传统方式是将规则交给机器，而未来将要将目标交给机器，让它能深度学习。

深度学习是有限的，人工智能还缺乏对符号的理解，对于创造性事物的理解。那么人工智能是否会出现第三次退潮，也就是说真正的人工智能时代还未到达，王小川表示，“人工智能已经进入到实用阶段，有更多的资本投入，人才投入，我们也期待行业不断产生新的突破。”

互联网技术将决定未来人类未来的30年

马云：未来三十年是用好互联网技术公司的天下

未来30年，是新技术融合到传统行业的方方面面，是人类社会天翻地覆的30年，不管你是什么人，不管你身处哪里，我们每个人都会是这场大变革的一部分。不过，未来30年一定不会只是“互联网公司”的天下。

未来30年是“用好互联网技术”的公司，是“用好互联网技术”的国家的天下，是“用好互联网技术”的年轻人的天下。

沈南鹏：未来国家的综合实力应该有一半以上来自于信息化的活力

在过去的几年里面，信息产业的发展和创新活跃程度应该说既在意料之中也在想像之外，明显的特征是创新技术特征嵌入了经济技术领域，并且非常分化，呈现了跨平台、跨行业、跃进性、颠覆性的发展特征。一方面，我们看到在云计算、传感技术、人工智能等关键领域都有一些技术性突破。另外一方面信息技术与生物、新能源、新材料、机械等各个行业交叉结合，一个信息技术引领的全新科技时代正在到来。未来，国家的综合实力应该有一半以上来自于信息化的活力。

下一个风口究竟是人工智能还是物联网还是AR，没人可以确定，但可以确定的是信息化和智慧化是未来发展方向。

王兴：科技创新是互联网下半场的三条路径之一

王兴在接受集体采访时表示，中国互联网进入了下半场，在上半场中国互联网竞争激烈，很多行业第一和第二合并。关于下半场主要有三条路径第一条就是科技创新，此外还包括垂直行业深度整合，做产业深度整合与国际化，开拓海外市场。

移动互联网仍有机会

马化腾：移动互联网仍有创业机会

与李彦宏观点不同，马化腾认为目前移动互联网领域还有很多细节没有被解决，还是有创业机会的。“三四年前基本上是一个关口，过不去就完蛋了，但是现在还有新的机会。”

姚劲波：移动互联网和生活服务的革命才刚刚开始

数字经济超过一半的比重在生活服务领域，移动互联网和生活服务各种场景的结合刚刚开始，并且会在下一个十年发生巨大的变化。原因在于，第一，各种条件的具备。网络技术、支付渠道的便捷、信用体系的完善等；第二，生活服务本质上是信息连接的服务，天然的特性决定了它是最容易被信息化、被大数据、被移动互联网改变的领域；第三，中国经济尤其是房地产、实体企业、出口近年来都出现比较大的问题，但生活服务、第三产业在在中国经济所占的比重在过去十年来却越来越大。

物联网的时代指日可待

李彦宏：物联网的时代已为时不远

物联网在很多年前就被炒得很热，但是到现在一直没有起来，真正起来的时候，我认为已经为时不远了。以后，不管是你家里的电视也好、冰箱也好，还是你现在坐的椅子也好、用的桌子也好，你都可以用自然语言跟它进行对话，这样的一天我觉得也为时不远了。

周鸿祎：万物互联是一个更大的市场

周鸿祎认为，智能设备将会呈现多样化，智能手机并不是它的终极表现形式。未来五年，手机一定会有另一个重大的变化，可能会被其他智能硬件产品解构掉，这也正是“万物互联”。“万物互联是一个更大的市场，而现在的手机是连接未来最好的入口。产品形态会变，但现在如果不做手机，就会失去探索、抢位万物互联的机会。”周鸿祎说。

注意力从互联网重回传统产业

王兴：新经济下半场要拥抱传统产业

互联网企业作为新经济的一部分，可以充分利用信息技术的优势，利用大数据、人工智能的优势，和传统产业的方方面面进行深度结合。”

在新经济的下半场，互联网更多不是完全的颠覆，而是要去拥抱传统产业，与传统产业全面结合和进一步升级改造。

郭台铭：对任何行业都是“+互联网” 互联网业才刚开始

郭台铭提到，“互联网+”和“+互联网”是两个不同的思维，以互联网角度来看就是互联网+任何行业，而从做实体经济的角度出发，就是“+互联网”。而富士康正在转型成工业互联网企业。

他也表示，已经看到公众已经开始注意到实体经济的重要，虚拟和实体结合的重要性，“我们认为实虚结合、硬软整合的时代已经到来，互联网业才刚刚开始。”郭台铭说道。

盘点5款可替代新MacBook Pro的笔记本

Wed, 16 Nov 2016 21:20:14 CST

　　尽管苹果全新的MacBook Pro的Touch Bar自适应按键让不少人感到兴奋，但它也有不少的槽点，如缺少专业用户需要的接口，缺少32GB内存选项，缺少SD卡槽，入门级机型也缺乏专业功能。目前市面上其实有许多富有吸引力且性能强大的笔记本选择。Windows本身也在努力迎合专业人士，最近增加了大量的实用工具。下面就来盘点5款可替代MacBook Pro的笔记本产品。

　　戴尔XPS 13

　　戴尔XPS 13占有的桌面空间要明显小于MacBook Air 13，这部分得益于其InfinityEdge无边界屏幕。遗憾的是，XPS 13跟MacBook Pro一样最大内存选项是16GB。但从任何其它的方面来看，它都称得上出众的专业笔记本。该款电脑配备多个USB 3.0和3.1接口、Thunderbolt 3.0、SD卡槽甚至Noble安全锁插槽。内部配置方面，XPS 13也要比苹果MacBook Pro出色，主要因为最新一代（不是上一代的哦）的英特尔酷睿处理器和超快速的NVMe固态硬盘的引入。配备酷睿i5或以上处理器的XPS 13机型官方起价1050美元。

　　 微软Surface Book

　　微软的Surface Book设计精美，配备可拆卸的全触控高分辨率屏幕，支持内含的Surface Pen Stylus触控笔。Surface Book在性能上与新MacBook Pro相当，在苹果发布会前一天发布的“性能”版本更是迎来了翻一倍的显卡性能。该款产品配有两个USB 3.0接口、Mini DisplayPort和全尺寸SD卡阅读器，支持微软全新的Surface Dial配件，还支持Surface Connect连接，因而能够将该笔记本滑动到Surface Dock。此外，Surface Book提供各种企业级功能，如TPM加密和基于Windows Hello的生物特征身份认证。唯一的不足就是：跟其它的产品一样，最大RAM只有16GB。该产品在微软网站起价1500美元。

　　HP Spectre x360

　　HP Spectre x360配备的屏幕可向后折叠，将设备转变成平板电脑。新发布的新版本引入了英特尔第七代的Kaby Lake芯片（新MacBook Pro则是使用较旧的第六代处理器），增加了快速的NVMe固态硬盘选项和Thunderbolt 3.0支持。Spectre x360配有支持触控的屏幕，以及支持Windows Hello生物特征身份认证的网络摄像头。不过，它的接口仅限于USB-C连接，就像MacBook Pro那样。但它内部配置更好，电池续航时间也较大，达到12个小时（比MacBook Pro长两个小时）。配酷睿i5处理器的机型官网起价950美元，与入门级MacBook Pro配置相当的机型则起价400美元。

　　Razer Blade Pro

　　Razer Blade Pro比其它上榜的笔记本要更为厚重，但它还是能够维持MacBook般的外形，且充分利用了多出的空间。Razer声称Blade Pro是笔记本机身的台式机。的确如此，该产品提供32GB RAM和3.5GHz的第六代酷睿i7四核处理器选项，顶级的GTX 1080显卡，以及配有英伟达图像平滑显示技术和100% Adobe彩色空间覆盖的4K IGZO屏幕。它还配备全背光式RGB机械键盘和各类接口选项。Blade Pro目前还没有上市，起价高达3700美元。

　　Razer Blade Stealth

　　Razer Blade Stealth精美的黑色机壳设计大体上是效仿MacBook Pro，不过它还提供4K屏幕选项、卓越的IGZO屏幕技术以及支持单键定制和RGB背光的键盘。跟此榜单中多数其它的笔记本不同的是，Blade Stealth最近才升级到英特尔全新的第七代处理器和超级快速的PCIe M.2固态硬盘。它还拥有另一大特性：兼容Razer 500美元的酷睿Core显卡Dock，因而连接笔记本后你可以充分利用桌面级显卡的威力。该产品足够轻盈便携，能够很好地满足额外的显卡性能需求。Blade Stealth入门级版本起价1000美元，4K版则高达2000美元。

阅读全文

普华永道：金融科技及监管科技2017年十大预测

Tue, 03 Jan 2017 12:25:32 CST

普华永道中国内地及香港金融科技及监管科技主管合伙人Henri Arslanian 先生之年度行业十大预测一直备受市场关注，今年亦不例外。Arslanian 先生指出，金融科技是2016年的主题，但2017年将会有什么不一样呢？以下是普华永道及Arslanian 先生对来年亚洲金融科技方面的十大预测。

1. 忘记其他独角兽，应着眼于中国巨龙！
在全球商业对消费者金融科技范畴上，中国都处于领先地位，如腾讯及上海陆金所，以创新模式向数以百万计客户提供各种金融服务。但是，与西方国家在金融科技上获得的成果相比，除了中国只有少数人留意到中国企业和机构在科技应用及服务方面的领先水平。或许2017年，将会是中国在金融科技水平方面被全球关注及认同的一年。

2. 监管科技就是一切
全球金融危机爆发后，银行增聘了成千上万员工以应对新监管制度以及合规要求。很多监管科技解决方案应运而生，以协助银行降低相关成本。银行在金融科技上互相竞争，但监管科技却有所不同，银行之间可以通过合作达到互利共赢。2017年很有可能会是监管科技的一年。

3. 人们在 Facebook 开立银行户口?
亚洲最大的科技企业，如腾讯及蚂蚁金服，在金融服务业已经相当活跃。很多西方的科技企业，从 Facebook 到Apple ，都在设法进入金融服务业。2017年，可预见这种推动力在金融服务业将会持续，西方科技企业也会借鉴中国同行业的灵感。

4. 没有了金融科技，你会如何？
金融科技行业在过去几年增长迅速但却没有人可以自称为金融科技全才。金融科技领域，如P2P 及支付到网上财富管理以及区块链，已逐渐朝着各自的方向发展。随着金融科技业日趋成熟，这种趋势将延续至2017，随之兴起的将会是监管科技及保险科技。

5. 人工智能及机器人帮了大忙?
媒体将焦点放在人工智能如何取代基金经理及交易员，但其实更多的是人工智能有助于降低成本及处理合规问题，人工智能帮助银行侦查洗钱活动或员工不当行为，从而节省高成本的人力流程。2017年将继续是人工智能年。最好的消息也许是那些机器人不会向雇主提出改善待遇或种种个人要求。

6. 印度将会引领潮流？
全球最进取的金融科技项目，一定要数印度的在线支付系统India Stack，该项目将会为当地金融服务业带来翻天覆地的变化。正如中国在科技创新的成就一样，印度的金融科技创新亦被西方所忽略。India Stack 有很多令人赞叹的地方，包括全球性的生物认证系统，其认证并已签发给超过10亿人，成为印度所有银行户口及电子货币包的统一接口。2017年，其他国家也有可能会从“印度经验”中获得启发。

7. 我可以在哪学“金融科技”？
随着金融科技进入大众市场，预期大学及其他机构都会争相推出与金融科技相关的课程。商业学院及财务课程都需要优化其课程设计及教学模式，因为对于未来的银行从业人员来说，这些技术是相当重要。我们需要在2017年告诉学生，如果未来想在银行业工作，那么他们或许应该成为程序员或设计师？而Python 及 C++ 是否会成为新的语言如英文及普通话？

8. 认识你的新同事：聊天机器人！
聊天机器人，即模拟人类沟通的应用，如 Facebook Messenger 和微信，已经从之前的新颖成为了2016年的主流。很多面向消费者的聊天机器人程序在不同行业，如零售银行和保险索赔，开始进行测试甚至已被采用。可以预期2017年会有更多聊天机器人在不同领域面世，并将成为我们日常生活的一部分。可能某天你要欢迎新同事 – “聊天机器人先生”。

9. 银行家／天使级投资者跑到哪去了？
银行家以前是很多天使资金及金融科技初创者的重要伙伴，尤其是在亚洲。但由于职位流失，很多过往炙手可热的银行家对创业投资更加谨慎。这些将直接影响及改变早期金融科技项目的集资环境。预计这个趋势将会在2017年延续。

10. 金融科技套利：在西方建立，在亚洲结果？
很多欧美创新金融科技企业都选择亚洲作为目标市场，特别是利用香港或新加坡作为切入点。亚洲地区的银行对金融科技及监管科技有很大兴趣，但优质的本地金融科技初创企业却有限。这促成金融科技企业一次黄金机会，利用他们在西方建立的科研技术，带到亚洲地区开花结果。

您可能也喜欢的文章：
普华永道：科技突破大趋势（附下载）	普华永道：跨越行业界线：金融科技重塑金融服务新格局	普华永道： 2016年第一季度全球科技企业融资创08年金融危机以来最低纪录	普华永道：2014年Q2全球科技公司IPO融资123亿美元	普华永道：2016年全球金融科技调查报告（附下载）
无觅

罗振宇跨年演讲：2017年的5大趋势与变化

Mon, 02 Jan 2017 20:58:55 CST

2016年12月21日，罗振宇发了一条微博，微博中称，“今天是我坚持每天60秒的第1461天。距离我结束这份坚持还有六年。”2016年12月31日，坐标深圳，罗振宇开始了他人生中第二次“时间的朋友”跨年演讲。距离他结束这份坚持还有十九年。

来源：创业邦（微信号：ichuangyebang）

1、时间战场

时间会成为商业的终极战场。未来有两种生意的价值变得越来越大，一是帮助用户省时间，二是帮助用户把时间浪费在美好的事情上。

2、服务升级

市场上有一种叫做“父爱算法”的需求。将来会诞生很多伟大的公司。背后的精神就是六个字：你不用懂。听我的。真正的机会不在于付费还是免费，而在于你是不是在提供服务。

3、智能革命

智能革命这个话题，比脸还大，比肾都虚。中国在人工智能领域的机会相当大。也许只要5到20年，在我们还没有退休的时候，这个世界就会变得极其陌生。未来社会什么样？推荐你看2017年最重要的一本书。

4、认知迭代

2016年，有一种气氛在弥漫，叫事情正在起变化。面对这个全新的庞然大物，你有两个选择：交越来越贵的“共识税”，或者打越来越残酷的“认知战”。抢认知变成下一个战场。谁能提出新认知，谁就占领未来。阿里和京东就是最好的例子。

5、共同体危机

有一个词，使用频率在2016年飙升了200倍——“后真相”。情绪的影响力已经超过了事实。郭德纲和曹云金互撕，冯小刚和王思聪互撕，从这一场场互撕中，我们应当学到什么。

以下是演讲精简版：

2016年充满了神转折。所谓三大黑天鹅事件分别是：AlphaGo狂胜围棋世界冠军李世石；英国脱欧；特朗普赢得2016年的美国总统大选。

这就是2016。全世界好多事都只看到掉下来一只靴子。另一只靴子什么样、掉不掉、什么时候掉、怎么掉？现在一概不知道。这就是2016。全世界好多事都只看到掉下来一只靴子。另一只靴子什么样、掉不掉、什么时候掉、怎么掉？现在一概不知道。
很多人今年会因为环境的不确定，而感到茫然失措。但是创业者不会。

我们定义的创业者，不仅仅是指那些拥有一家公司的人，只要他是试图通过提升自己的认知，和更多的人达成协作，做一件前所未有的事，他在我们的眼里，就是一个创业者。

创业者的世界很独特。他们不会去感受那些缥缈的好和坏。远方的消息好也罢，坏也罢，我们仍然身处具体的处境中，只有具体的问题和具体的方法属于自己。

正如查理·芒格所说，宏观是我们必须接受的，微观才是我们能有所作为的。

因此，以下趋势与变化，是你作为创业者，在2017年不应忽视的“具体的处境”。

一、时间战场

2016年，我提出了一个概念——国民总时间。GDT（GrossDomestic Time）。在我们可见的未来，时间是绝对刚性约束的资源。一分一秒也多不出来。

三年来，人均每周上网时长变化趋于平缓，稳定在每周26.5小时。算到极限，有10亿网民，每天花5个小时。互联网可以开采的国民总时间，大概为18250亿小时。

这将带来商业上的巨变。

首先，时间会成为商业的终极战场。首先，时间会成为商业的终极战场。
再也没有什么行业边界了，每个消费升级的行业都在争夺时间。电影、视频、游戏、休闲、度假、直播，在时间维度上，它们都是竞争对手。

时间战场，变成了特别重要的一只黑天鹅。

也就是微信的张小龙敢说，微信有一个基本价值观，一个好的产品是用完即走的。其他的创业者哪里能这么傲娇。你生意再大，拿不到用户的时间，你的未来就岌岌可危。

这就是为什么马云从旺信、来往，到现在的钉钉，一直放不下社交情结，2017年，阿里系，甭管是支付宝还是钉钉，一定有一轮像样的社交进攻。

第二，消费者花的不仅仅是钱，他们为每一次消费支付时间。

2016年初，中国电影屏幕是3万块；到年底飙升到4万块。但整个电影票房从去年的440亿仅仅只涨到了今年的450亿。

除了行业补贴停止之外，更重要的一个原因是，电影是一个要支付时间的消费品。

猫眼的老板郑志昊说，看电影，不是碎片时间的支付，是整块时间。做决定的难度越来越大，时间风险也越来越高。

所有的行业都必须警觉，不是你不努力，也不是你的行业没价值，也不是你的价格不够低，而是你索取了过多的用户时间，大家付不起了。

第三，商机从空间转向时间。

这一轮消费升级提供的不是炫耀品，而是体验品。不是优化消费者在空间里的比较优势，而是优化消费者在时间里的自我感受。同样是茶，他们不再为柴米油盐酱醋茶的茶付钱，他会为了琴棋书画诗酒茶的茶而付钱。

所有的体验，本质上都是时间现象。

消费升级，人们不见得再会去买昂贵的奢侈品。

未来有两种生意的价值变得越来越大。

一种是帮助用户省时间。

那省下时间干什么？

这就是第二项生意——帮助用户把时间浪费在美好的事情上。

二、服务升级

时间是新的战场，也是新的货币。在这个处境里，商业有两个获得用户的办法：

一个是让他上瘾，拖住他的时间。

一个是提供服务，优化他的时间。

今日头条每个月为1.5亿用户提供服务，每天有7000万人上瘾一般花76分钟在上面看新闻。

有一次，我和今日头条的张一鸣在一起开会。我私下跟他交头接耳。

我说，用户要什么，你就给什么，甚至他们没说出来你就猜到了。这叫母爱算法。在中国这个市场，没人比你做得更好了。但是好在这个市场上还有一种父爱算法的需求。将来也会诞生很多伟大的公司。

这就是我讲的服务：给人们他还不知道的好东西。互联网让所有的产业都必然向服务业演进。围绕这个服务进行的消费升级，也是我预判的下一个阶段的消费类创业机会：

让用户在自己的知识盲区里能“放心”。

有一次我约朋友吃饭，让和菜头给建议。他说了很简单的几句话：

1，某潮汕牛肉火锅。

2，我吃过十家，这家最好。

3，严格按照商家提供的时间涮肉，说四秒绝对不要五秒。

4，调料只许用酱油加点辣椒圈，绝对禁止用麻酱。

完了。

爱死他了。我愿意为这样的粗暴态度付费。

所有这样的服务，背后的精神就是六个字：你不用懂。听我的。

这样的服务升级，是2017年市场上的第二只黑天鹅。

这波机会的本质，是靠父爱算法告诉用户，放下你手里的烂东西，我告诉你一个好东西，跟我来。这正是这波服务业机会最有意思的地方。

有人问过我，如果你有很多很多钱，你会做什么？

我说，我每天吃饱喝足，找一个团队，每天替我去世界上搜集最好的老师，用最有趣的方式，给我讲最好的课程。每天中午，我睡醒午觉之后，一个葛优躺，坐在那里，让他们讲给我听。每天讲一个话题，破我心中的一个迷雾。如果我家房子够大，我会在身边再放几把椅子，请朋友来听。如果可能的话，也可以卖票。

有一次，我把这个梦想讲给我们公司的CEO脱不花听。她说，这不就是我们现在做的“得到App”吗？

我从2016年上半年就开始四处鼓吹内容付费，年中就开始推出得到App里的订阅产品，正是在内容领域实践上述思路。

我知道，这是一个划时代的机会。

真正的机会不在于付费还是免费，而在于你是不是在提供服务。

知识过去不是服务，它只有一系列的产品。出版业在卖书，传媒业关注拿到了多少注意力，最像服务业的教育业也不过是一种对用户的管束机制。

所以，如果有人能提供高品质的、可持续的、专业化的知识服务，这就是开创了一个全新的创业跑道。

得到App的灵感其实来自O2O。在前两年的O2O创业泡沫里，我们看到了一个神奇的景观：每个人被互联网赋能成为一个君王。滴滴是他的御马监，美团饿了么是御膳房。

他为什么不能有个翰林院呢？

这就是得到App：我们请全国各个领域最有学问的老先生、姿态谦恭的服务你。你付了费，就是君王。

君王的朝廷里也容不下太多的臣子。六部九卿太医院目前还空着，创业者抓紧。

三、智能革命

智能革命这个话题，比脸还大，比肾都虚。但又不得不提。

有一些我们不熟悉的东西正在崛起。过去，我们对所有人造的东西都会说，听我的；而这一次，我们只用说，你看着办。

智能革命来得又快又急，2016年，不管是谷歌、苹果、亚马逊、Facebook、微软、还是中国的BAT，不管原来的主营业务是什么，大家都把重兵压在了人工智能上。

在近些年的商业进程中，我从来没有见过如此口径一致的判断。几乎所有的人都同意人工智能是未来，是下一个主战场。就像LinkedIn创始人里德·霍夫曼说的：人工智能，技术方向尚不明朗，但所有大公司都已重兵进入。

还用说吗。智能革命，2017年的第三只黑天鹅。

人工智能火到这种程度，我作为文科生也只好去四处请教我能找到的人工智能专家。学了一圈之后，我渐渐知道了普通人对人工智能的一些误解。

简单澄清三点：

第一，人工智能不是在复制人类，它是完全不同的另外一种存在。

机器和人类的最大区别是什么是机器不会疲倦。你在打游戏的时候，他在学习，你在休息的时候他还在学习。

这导致机器思维和人类思维的一个重大区别。

人因为能力有限，思维方式是尽量简化。所以我们有那个重要的奥卡姆剃刀原则，如无必要，勿增实体。这样可以更方便地理解和传递知识。但是机器的能力足够强，它不需要把世界简化了之后再去理解。人工智能其实是让世界恢复了原本的复杂性。

于是，运用机器思维的亚马逊公司，它拥有3亿用户，就可以根据每个人的大数据，运算出三亿个结果，给每个人展示一家独特的店。

在人工智能逻辑里，它不关心人类对一件事情的定义，但是它可以输出你要的答案。只要有大量的数据，它就能用跟人完全不同的思路，达到同样的结果。

第二，人工智能不会提高玩家参与的门槛，是降低了参与门槛。

以前各个领域的人工智能，比如搞声音识别的和搞视觉识别的、搞自动驾驶的，是完全不同的行当。但是，因为人工智能的算法底层被打通了。各个应用场景中的人工智能，在算法上越来越像。真正最重要的战场转换到大数据上了。

谁的数据更多，更精准，谁的技术怪兽就会被喂养得更强。

过去我们以为，人工智能这一波机会是大公司独享的机会。但是现在看起来，那些顶尖的算法工程师会出来创业，会进入新兴公司和新兴市场；那些计算能力，已经在通过云技术变得人人可用；那些数据，本来就不是大公司的。

而中国在人工智能领域的机会相当大：

首先，全世界43%的人工智能论文都是中国人写的；其次，我们每年能毕业上百万的工程师，没有任何一个国家能做到这一点；最重要的是，全世界没有任何一个国家的人民像我们中国人一样乐于向互联网贡献数据，通过各种买买买、卖卖卖。

假设人工智能医生真的是靠大数据和海量的病例才喂养得出来，那么，未来最牛的人工智能医生还能出现在哪个国家呢？

第三，人工智能不仅是人的延伸，它是人的替代。

过去一万年，人类的总趋势是，在技术的帮助下，个体变得越来越强大，选择变得越来越多元。我们面对的世界越来越丰富。

我们的能力确实是被无数倍地放大。但是丰富到这个程度，其实也很尴尬了。因为我们看不过来，所以海量信息并没有什么用。

所以，公司们也在发生变化。

Google的逻辑起点本是要给大家更丰富的世界、更强大的能力，但到了今天，这个逻辑倒转过来了，它倾向于给你的信息越来越少，越来越逼近你实际的需求。你不用亲自在信息的海洋里游泳。

说到这里，你会发现人工智能这个词太自大了。它暗示一个意思是，这是我们研发制造并由我们自己控制的工具，错了，它不仅是人的延伸，更是人的替代。它是独立于人之外的另外一个智能物种。

它和人之间的关系，不是主人和工具之间的关系，而更像是心理学界经常用的那个比方：大象和他的骑象人。人工智能是那头大象，它按照自己的算法在行走，骑在大象上的人，偶尔可以施加影响，但是已经说不清谁在主导谁。所以，人工智能不是让我们多了一项工具，而是让我们多了一个跨物种合作的可能。

过去，不管技术多强大，我们都是活在人和人的关系中；而未来，我们在很多场景下，会活在人和机器的关系中。

大量的人被替代，大量的人际关系被解体。每个人原先的生存基础都在动摇。

未来社会什么样？这就极其考验我们这代人的想象力。《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利，又了一本新书叫《未来简史》，就在回答这个问题。

这会是2017年最重要的一本书。

这本书里说，未来可能出现一种没用的人。如果人工智能足够强大，愿意毫无怨言地被剥削、被奴役，那有的人类可能连被剥削的价值都没有了。

近在眼前的是一系列职业的消失。有了人工智能，司机、文秘、公务员、医生、律师、厨师，这些职业都会受到威胁。

也许只要5到20年，在我们还没有退休的时候，这个世界就会变得极其陌生。这次冲击来得又快又大。过往的人类历史证明，进步是好的，更好的是缓慢的进步。但这一次，好消息是，我们在进步，坏消息是，我们在飞快的进步。

那怎么办？

我们这一代人最有效的生存策略也许是，像王烁说的那样，做智识的游牧民族。看见哪里的青草更肥美，我就转场到哪里。

四、认知迭代

2016年，有一种气氛在弥漫，叫事情正在起变化：国家版本的“新常态”、王兴版本的“下半场”、李彦宏版本的“下一幕”，还有马云版本的“五新一平”……面对一个全新的庞然大物，大家都找不到合适的词来描述它。

但是有一件事可以确定，那就是我们的认知必须迭代了。

拿网红来举例。真格基金的徐小平老师给网红下了一个定义：网红，就是自我赋权的权威。

他们不需要权威机构给颁奖、发证、授权、升职，就可以有自己的协作体系。回忆专用小马甲、delicious大金、PDD娇妹、张大奕……你都谈不上喜不喜欢，大多数你是压根就不知道。

这个世界正在飞速逃离你的理解范围。

互联网刚起来的时候，我们形成了一个错误的认知——世界会是平的。我们以为互联网作为一种全新的交流工具，它会把整个社会像一碗鸡蛋一样，慢慢的越搅越匀，大家会共享信息、价值观、观念和认知。

但是十几年过去，我们发现，世界是碎的。互联网正在造就大量的人间隔膜。人和人互不理解、互不认同、甚至互不知道。

世界越来越破碎，而那些治愈破碎的力量就会变得越来越值钱。

这个力量我们称之为共同的认知。

地分南北，人有老幼，各自奔走，想法不同，但是人人都认得范冰冰。她不值钱，谁值钱？猫眼老板郑志昊说：现在的投资，大妈买黄金，土豪买资产，一流投资家买IP。IP是什么？你以为是虚头巴脑的知识产权吗？它就是越来越稀缺的共同认知。

越来越稀缺的东西，就越来越值钱。这背后的逻辑和过去几十年的房地产业一模一样。

你可能会说，做其他产业的人岂不是很悲催？我们挣的钱，岂不是都交了“认知税”？

认知税，成了2017的第四只黑天鹅。

不一定。你也可以自己来抢占认知。抢认知变成下一个战场。谁能提出新认知，谁就占领未来。

现在，你有两个选择：交越来越贵的“认知税”，或者打越来越残酷的“认知战”。

阿里从2009年开始做“光棍节”，一直演化到今年的“双十一”。从当年的5000万营业额，做到今年的1207亿。马云是生生地在全体中国人的脑子里，插进了一个认知。你说这是一个得逞的诡计，我说这是一个伟大的商业创造。

认知这个战场还有一个很残酷的逻辑：一旦被占领，再难有他人的立足之地。

站在刘强东的角度，你就能理解，这有多尴尬了。京东每年都要成立打猫办，跟阿里争夺双十一这个认知。请问这个做法是聪明还是傻？

一方面好像显得傻，因为无论京东多努力，双十一这个符号以及社会认知都还是属于阿里。以至于，每次大战之后，京东都不好意思宣布自己的销售额成绩。这似乎在证明，认知一旦形成，很难被颠覆。但是另外一方面，要依我说，这恰恰是刘强东的精明之处，因为他其实是在打造另外一个认知，我是阿里的唯一对手。

大概是今年七月份的时候，我和脱不花突然意识到一个问题，虽然我们在做电商，但是我们再也不能说自己是在做电商了，只要有阿里京东在，在网上买东西这个认知，会渐渐地收敛到他们两家的旗下。这是一个缓慢、坚定、很难逆转的趋势。

虽然我们是一家小公司，毕竟天那么大，我们也可以创造出属于自己的认知。可以稍稍得意地说一句，我们这家小公司在这方面做出了一个有趣的示范。

就拿我们今天的跨年演讲来说，去年起步，今年成长，从一开始就宣布要做20年。这就是无中生有地创造一个认知，一旦占领，再无敌手。这不是说别人不能做，或者做得没我们好，而是，在跨年演讲这个认知上，它会面临我们这个很难击穿的天花板。

认知这件事，还有一个奇妙的特性。

它是种子，只要你浇灌，它就生长。它是时间的朋友，时间越久，价值就越大。它是免费的，你浇灌它的方式，决定了它长成的样子。

（邦哥备注：11点05分，罗振宇兴奋地公布，深圳卫视直播在所有的跨年平台当中，收视率全国第一。）

五、后真相

后真相（post-truth）的意思，不是没有真相，而是对这个世界来说，情绪的影响力已经超过了事实。

后真相时代的来临，最核心的变化是人们越来越不关心真相，而只关心立场、态度和情绪。

过去谣言泛滥，是因为信息太少了。

而后真相时代，是因为真相太贵了。

相声演员郭德纲和他的徒弟曹云金互撕，电影导演冯小刚和万达院线的“太子”王思聪互撕……你关心真相是什么吗？

过去，我们总说真理越辩越明，基于事实的论战，总归有对有错。但大家看到的事实不同，认知的层级不同，是非对错很难论定。

过去，我们用认知去抵达事实；现在，不管是事实还是认知都成了表达自我的工具。

这个变化不是一件小事，它是一个全人类文明的转折点。它带来的结果，不仅是事实模糊了，纷争增多了这么简单。它其实在摇晃我们文明的一块基石。

它带来的真正危机是共同体危机。我们2017的第五只黑天鹅。

文明的进程不只是财富的膨胀和个人的自由，其实还有一根坚定而强韧的线索，就是建立共同体，换句话说，就是怎样定义“我们”。知道我们是谁，协作才能展开，财富才能积累，安全才能获得，尊严才能建构。

后真相时代正在不断地削弱我们的共同体意识，而这正是我们的文明之锚。

过去，建立共同体或者定义我们的方式有很多种；但是除了国家这个共同体之外，血缘、地域、阶层、单位……这些共同体构建依据都在发生不同程度的弱化。

那么认知会成为构建共同体的依据吗？不会，因为它太脆弱，因为每个人的认知成长都不同步。

但创业者们之间的共同体，在这个时代却凸显了出来。

只要你正在试图通过提升自我的认知，试图构建全新的合作，试图探索不同的可能，你就是创业者。

不管你是为公司还是为自己，也不论你是自由职业者还是打工仔，这是我们共同拥有的身份——时代的探险家，人类文明新边疆的开拓者。

在所有时代的探险者群体中，都会自然形成守望相助、无私分享的伦理。因为内心太孤独，风险太难测，多一分信息，就多一分胜算；少一次协作，就少一次生机。暂时的成败，什么都不算。一生的对手，也都值得尊敬。

这是创业者会成为一个共同体的根本原因。

我们这一代创业者和其他共同体有很多地方不一样，这也往往是外界误解我们的地方：

我们是永远的犯错者。

在创业者的世界里，永远没有正确这个词，因为我们每时每刻都知道，有比我们当前做法更高明的策略。

我们是永远的逃亡者。

以前认为挣钱最重要，后面发现增长比挣钱重要；当你以为增长最重要的时候，后面发现增长的速度才是最重要的；当你在追求增长速度的时候，你又会发现超过市场预期的增长速度才重要。创业的本质是要增长，要预期中的增长，要超过预期的增长。

无论你跑在哪里，跑得多快，后面都有一条狗，在穷追不舍。这哪里是在创业，这分明是一场没有终点的逃亡。

我们是永远的挫败者。

任何其他行业的人，一生只需做出一个高峰即可名流青史。他们的价值都是用最高点来衡量，而创业者的价值是按结局来衡量。

诺基亚、摩托罗拉、索尼、惠普、雅虎……人们记住的不是这些伟大的公司最辉煌的时刻，而是终局时他们落魄的样子。商学院的教授会毫不迟疑地更改自己的教案，把一个成功的典范，改成一个惨痛的教训。

任何一个创业者，只要你在卸任或者死去的那一刻，你的事业不处于上升期，你就是一个挫败者。

作为创业者，我们有着别人无法理解的独特宿命，我们创业者是一个共同体。

所谓共同体，未必真能帮到彼此，但是我们应该有能力感受这个共同体里其他成员的苦乐和悲欢。这不是一个责任，这是一个能力。

既然我们的终极宿命是错误，是逃亡，是挫败，我们还应该承受共同体其他人对错误的指责，对逃亡的加码，对挫败的嘲笑吗？

举个例子，2016年9月，关于黄太吉大面积关闭店面的报道铺天盖地。在这些报道中，我们可以闻到一种浓烈的幸灾乐祸的气味，一时间，我也看到很多创业者的转发文字。总结起来，就是一句话：果然不出我所料。

9月21日，黄太吉创始人赫畅发文章问了大家三句话：

“黄太吉四年的出现，对中国的餐饮行业究竟有没有贡献？”

“黄太吉对于餐饮新一代创业者究竟影响有多大？”

“你们真的希望一个没有黄太吉的世界吗？”

赫畅要得多吗？无非是一个等着他做出努力、克服困难的机会而已。

创业者就是珊瑚虫，他们是用身体堆出岛礁，最后穿出海面。他们每一代人，都在用生命的某一个片段，来推动商业文明的进步。

以成败论英雄，是他们应当承受的宿命。但是，同样承担这种宿命的创业共同体，再这样做就不厚道了。你用你当下的快感，垒起你自己成长路上的一座座高墙。信口雌黄的批评何其容易，就算你对了又能怎样？

与其去嘲讽职责，不如仔细欣赏他人为你探的路，感受价值创造瞬间带给你的惊喜。

你看，这就是创业者共同体。

我们非常郑重的呼吁，2017年开始，创业者不黑创业者。

以上好像都在诉苦，但是创业者也有一笔其他人没有的财富。

人生的各种活法之间，没有高低贵贱之分。但是在自己的活法里是不是步步登高，决定了一个人的成色。作为创业者，我们拥有了一根看得见的进度条，反映我们的内心成长、认知升级。所有人都看得见，你爬了多高，走了多远。

对一个创业者来说，你读了多少书，上了多少学，开了多少会，承受了下属的多少委屈，你的进度条不会骗你。

自由市场经济演化至今，终于可以赐予这一代创业者一个巨大的福祉——可以用数字标定一个人人生的高度。

2016年，每一个创业者都拥有一些可以标记自己的数字。2017年，我们推动它，也就是推动自己向上成长。

正如莎士比亚在《暴风雨》里写到：“凡是过去，皆为序章。”

奥美发布2017年度数字趋势预测报告

Fri, 30 Dec 2016 16:52:07 CST

这份报告由奥美数字与创新部门的Marshall Manson和James Whatley合作撰写，而此前数年当中，他们也都根据当年的数字和社交媒体发展态势做出分析，并在此基础上做出科学的预测，以纵览全球领域发展的视角，为营销者能够积极利用数字媒体的传播特性，有效放大品牌声量而提供可靠依据。

在这份2017年度数字趋势预测报告中，作者具体阐述即将面临的五大现象：

1、人机互动，既聊天机器人的热潮将在未来显现;

数据表明，人们不太爱下载app了。即使安装了，95%的人也在90天内转向了别处。而及时通讯平台是全球消费者使用最多的一类app。但大规模的一对一通讯是不可能的。这就正好给了聊天机器人带来了机会。那么，在几乎每个通讯平台都推出了聊天机器人解决方案的今天，作为品牌是否需要运营机器人?

2、传统的伦理决策在算法和人工智能的发展下呈退行趋势;

现在，有成千上万的机器人正在降生的路上。通过机器学习，我们可以把我们的偏好教授给机器。但这意味着选择将遵从“多数规则”。一旦被编了程序，机器就会学习和演化。从而让人离选择变得越来越远。

3、视频作为信息传播的优越性愈加明显，将进入一个“视频优先”的传播环境

2014年脸书把视频放在优先地位。2015年，其他平台看到了机遇，加大了各自视频产品的投入力度。只要你能下载它们，你就能在上面观看、创作、分享视频。在这个“视频先行”的时代，我们又需要作出哪些准备??

4、 Twitter，作为重要的社交媒体平台和数据信息渠道将会紧缩;

拥有庞大用户人群的Twitter尽管处在不景气的阶段，却仍是许多舆论领袖找新闻和爆炸性故事的重要资源，它在2017年将会缩小关注点，将重要精力放在数据和影响力两项内容之上。

5、 Facebook存在已久的社交数据衡量指标可靠性弊病也为品牌提出思考：

Facebook在面临多项社交数据衡量指标失信问题，将可能求助第三方评估机构。然而作为品牌，也需要在它的海量社交数据背后，寻找那些真正对生意产生意义的影响力。

在几乎每一个通讯平台都推出了聊天机器人解决方案的今天，机器人正在销售服务、产品体验、内容订阅等领域施展强大功能，然而作为品牌是否需要运营机器人，品牌首先应当思考的是消费者因素;而正当成千上万聊天机器人充斥每日生活的当下，传统的伦理决策重要性也无可避免地呈退行的趋势，我们应该如何面临，在将控制权交给智能化决策的同时保持人类伦理选择的自由度，平衡这二者关系到品牌的价值定义;在马克?扎克伯格所说的“视频先行”的时代，我们又需要做出哪些准备，让纷繁多样的视频技术服务于品牌的内容传播?拥有庞大用户人群的Twitter尽管处在不景气的阶段，却仍是许多舆论领袖寻找新闻和爆炸性故事的重要来源，预测它在2017年将会缩小关注点，将重要精力放在数据和影响力两项内容之上，随之而来的举措则可能是数据服务货币化，以及推出自己的直播产品来增加影响力和关注度;与此同时，Facebook在面临多项社交数据衡量指标失信问题，将可能求助第三方评估机构，然而作为品牌，也同时需要在Facebook海量社交数据背后，寻找那些真正对生意产生意义的影响力。

报告链接： http://www.ogilvy.com.cn/wp-content/uploads/2016/12/Ogilvy-Digital-Trend-2017.pdf

IT瘾科技推荐

被315点名的万亿隐秘生意：“污染”DeepSeek

大模型遭“投毒”？ 给AI“洗脑”已成产业链

纽约州考虑通过一项法案 禁止AI聊天机器人提供法律和医疗建议

阿里自研AI芯片“真武”正式亮相

研究认为富裕国家对AI的过度使用可能加剧不平等现象

电动汽车的下一个突破点不在于汽车本身 而在于电池工厂

Waymo解释旧金山大停电期间无人出租车“扎堆趴窝”原因

韦氏词典评选“slop”为年度词：AI 低质内容充斥互联网

澳大利亚16岁以下人群“社媒禁令”本月生效 家长同意也不行

特斯拉10月欧洲销量暴跌近50%

12项性能位居第一，中国最接近GPT-4的大模型来了！现已全面开放服务！

会是中国第一个达到GPT4水平的大模型吗？

△数据来源：《On the Tool Manipulation Capability of Open-source Large Language Models》

商汤刷新了自己

One More Thing

ChatGPT 最大競爭對手 Claude 2 全面升級！功能強大且完全免費

什麼是 Claude？

目錄

如何免費註冊 Claude 帳號？

Claude 操作方式介紹

上傳 PDF 文件進行翻譯、摘要或說明

Claude 常見問題 Q&A

值得一試的三個理由：

在中国，真正达到月收入1万以上的有多少

索尼推出新一代可穿戴空调Reon Pocket 2：改进吸热水平

疫情之后更多行业可能会加速自动化

当 AI 开始进村养猪

“我跟你讲，猪场处处都是坑”

眼前这只猪，到底是不是昨天那只？

AI 比人更懂猪

今后谁来养猪？

屏幕正在毁掉童年吗？

「远离屏幕育儿师」兴起，美国富人正在逃离屏幕

屏幕让人「变笨」，也在改变命运

屏幕会让童年消逝吗？

Live回顾 | AI在金融服务业的应用

快讯：华为即将支持统一推送标准

红外传感器让物联网设备更加智能

福布斯：软硬件全断货 中兴或在数周内破产

谷歌已完成对HTC手机部门的收购 Pixel 3要起飞

从摆地摊到抵押房子创业，如今B轮融资1.5亿，他如何玩转百亿智能家居市场

双11之后 马云和刘强东都说了些什么？

为何今年以来内存价格涨得这么疯狂？

从这届世界互联网大会看未来趋势

大佬们的共识：人工智能将是未来的机会

互联网技术将决定未来人类未来的30年

移动互联网仍有机会

物联网的时代指日可待

注意力从互联网重回传统产业

盘点5款可替代新MacBook Pro的笔记本

普华永道：金融科技及监管科技2017年十大预测

罗振宇跨年演讲：2017年的5大趋势与变化

奥美发布2017年度数字趋势预测报告

大模型遭“投毒”？给AI“洗脑”已成产业链

纽约州考虑通过一项法案禁止AI聊天机器人提供法律和医疗建议

电动汽车的下一个突破点不在于汽车本身而在于电池工厂

澳大利亚16岁以下人群“社媒禁令”本月生效家长同意也不行

福布斯：软硬件全断货中兴或在数周内破产

双11之后马云和刘强东都说了些什么？