公司历史市场地位 - 公司电池业务曾占据全球市场份额的27% [1] - 公司客户覆盖全球20大汽车品牌中的13家 [1] - 公司在与日本巨头松下的竞争中实现逆袭 [1] 公司当前市场状况 - 公司电池业务目前被中国企业掀翻在地 [1] - 公司从曾经的不可一世发展到如今的全线溃败 [1] - 公司电池业务被描述为被推下神坛 [1]

本文来自微信公众号：造价学长，作者：造价学长，题图来自：AI生成 近几次聚餐，发现一个有意思的现象：领导那桌还没来得及过来"打一圈"、发表令人振奋的讲话，员工 桌的年轻人已经走得差不多了，留下来的，大多是年长一点的工长。 要放在从前，年轻人多半会主动凑过去敬酒、说几句漂亮话，为自己的职业道路铺铺路。能留到最后 的，往往被认为"前途光明"。 但现在不一样了。大家好像只想安安静静吃完自己的饭，不愿在饭桌上多停留一秒。时代真的变了—— 年轻人，越来越不愿意讨好领导了。 我琢磨了一下，原因大概有这几个方面： 你喝了这顿酒，工作就会少一点吗？ 第一，做这件事，真的有好处吗？ 人性本质是趋利避害的。如果不能"趋利"，那至少也得"我乐意"。 你喝了这顿酒，就能升职加薪吗？ 你喝了这顿酒，就能提前休假回家吗？ 都不会。 它只会让你半夜爬起来抱着马桶吐，只会让你第二天昏昏沉沉上工地"打灰"。 所以现在的年轻人，是真的"人间清醒"。 第二，不做这件事，真的有坏处吗？ 除非你这工作好到外面没有匹配的岗位——那叫"有好处"。 可如果你既给不了好处，又制造不了坏处——那人家凭什么讨好你？你算老几？ 第三，如果没有利害关系，那我喜不喜欢 ...

文章核心观点 - AI行业竞争的核心正从模型的基础智能水平转向对现实世界数据的理解深度，即“智能规模效应”（智能效能 = 大模型智能水平 × 现实理解纵深）[5][7][24] - 未来AI应用的胜负手在于谁能无限扩展自身的数据边界，从而获得更深的“现实理解纵深”，这构成了新的护城河[9][18][59] - 这场数据圈地运动将导致比PC和移动互联网时代更激烈的“赢家通吃”效应，竞争更趋向于零和博弈[52][58][67] 历史竞争格局演变 - Chrome浏览器的成功是谷歌在与微软竞争中取得优势的关键，为谷歌建立了自己的端和入口[1][2] - 在AI大模型背景下，竞争角色发生互换，OpenAI扮演了昔日谷歌的角色，而今天的谷歌则类似于昔日的微软[3] 智能规模效应解析 - 大模型的智能水平是AI的“基础智商”或“势能”，由模型架构、训练数据量、参数规模和计算资源决定[13][15][16] - 现实理解纵深是AI的“情境智商”，代表模型能接触和理解的特定、实时、私有数据的深度和广度[23] - 在智能水平达到阈值后，应用成败的关键迅速转向模型所能撬动的现实数据规模[24] 数据圈地运动的表现 - **从云端走向桌面与OS**：OpenAI的ChatGPT Altlas和Anthropic推出桌面端，旨在通过端云一体路线解决体验瓶颈，获取更多个人上下文数据[26][27][28] - **从静态走向实时**：Perplexity AI采用实时检索增强生成架构，解决LLM知识陈旧问题，在2024年初月活跃用户突破1000万[34][35][38] - **从公共走向私有**：Microsoft 365 Copilot通过Microsoft Graph索引企业私有数据，据称使用户在总结会议等任务上速度提升近4倍，平均每周节省1.2小时[40][42][46] - **从数字走向物理**：可穿戴设备和物联网是扩展数据边界的终极形态，旨在通过硬件接入实时物理世界数据[47][49] AI时代竞争本质变化 - PC和移动互联网时代竞争核心是“注意力”，用户迁移成本相对可控[53] - AI时代竞争核心转变为“上下文”或“现实理解纵深”，由于大模型的通用性，竞争强度被放大[55][58] - 深度嵌入工作流的AI应用因其积累的现实理解纵深而形成高粘性护城河，用户更换AI助手的成本极高，相当于知识清零重来[59][65][66] 未来挑战与趋势 - 数据边界无限扩展带来了隐私与信任的核心矛盾，用户对效能的渴望与对隐私的担忧并存[70][72] - 竞赛下半场不仅是关于抓取更多数据，更是关于谁能以更可信、更安全的方式处理数据[73] - AI的未来在于构建深度嵌入现实的专业助手，而非无所不知的数字上帝[75]

AI投放的本质与现状 - AI投放本质是规则集的叠加，而非真正的智能算法 [1] - 算法工程师成本远高于传统买量员，成本效益是关键考量因素 [1] - 平台最具动力开发AI投放系统，因其边际成本低且收益可能翻数倍 [2] - 外部AI投放需持续适应平台算法变化，导致成本控制困难 [2] - 大甲方可自建自动化投放系统提升效率，但运维成本较高 [3] - 小公司可采用批量发布和数据拉取方案，外部采购成本从前几年5-7万/年降至更低价位 [3] 量化交易的发展与特征 - 量化交易1969年出现首支基金，已发展50余年 [4] - 目前投资机构普遍拥有量化系统，散户通过炒股APP即可使用 [5] - 条件单功能类似投放系统中的预算出价规则集，构成基础量化形态 [7] - 量化核心特征包括数据驱动、数学模型、程序化交易和风险控制 [13][14][15][16] - 高级量化运用卫星数据监测天气、停车场数量等指标预测市场走势 [12] 平台与参与者的博弈关系 - 平台是买量市场中的庄家，掌握算法主导权和完整数据 [18][19] - 其他甲乙方均为散户，缺乏平台数据全面性且API接口存在门槛 [20][21][22] - 平台算法变动可使散户量化策略失效，形成不对称竞争 [20] - 大客户出现投放事故可能获得广告金返还，小公司返还比例低或无响应 [30][31] 量化交易的风险与局限 - 量化并非战无不胜，过度杠杆可能导致黑天鹅事件中数日内破产 [23][25] - 人为操作错误输入可能引发巨额亏损，历史上有大量量化公司倒闭 [26][27] - 国内量化环境更为复杂，股市波动率为美国3倍以上，交易频率更高 [51][52] - 国内外市场策略不可简单套用，本土化调整至关重要 [53] AI投放的未来发展路径 - 理想状态是买量员与AI协同，基于多维度数据计算最优投放策略 [41] - 素材方面需AI实时监测市场热点，创意人员基于爆量要素进行输出 [42] - 平台方最有可能实现成熟AI投放，因资金优势可无上限投入资源 [44] - 三方工具在素材分析领域可能具备相对优势，但全AI流程仍遥远 [45] 买量员的职业发展前景 - AI投放成熟后仍需买量员制定策略，且岗位要求将持续提高 [46][47] - 需掌握基础原理、算法博弈、市场趋势、用户喜好及数据分析等综合能力 [47] - 入门级买量员中不持续学习者将被淘汰，优秀者薪资将随能力杠杆放大而提升 [48] - 顶尖人才多流向金融行业，美国顶尖宽客平均年收入达5.7亿美元 [49] - 平台算法优化岗位将吸引更多高端人才加入 [50]

四渡赤水堪称神来之笔，毛泽东用灵活的运动战让蒋介石摸不着头脑，红军如贪吃蛇般走位，国民党屡 屡被晃得团团转。今天这期视频就来聊聊被誉为神来之笔的军事奇迹——四渡赤水。 ...

AI对语文教育的冲击 - 人工智能技术正在冲击几千年来的语文通识教育，首当其冲的是语文教师[1] - AI可能方便了学生，但给语文老师带来困扰和内卷，甚至对传统黑板教学产生不利影响[2] - 冲击本质是教育领域传统范式与新兴生产力之间的必然对话[6] 教师面临的具体挑战 - 语文老师批改作业变成"侦探游戏"，需要甄别AI生成的模块化写作和套路化表达[4] - 批改一篇作文的时间从平均5分钟延长到8-10分钟，增加了筛查AI痕迹的环节[16] - 68.3%的语文老师认为AI"没有减轻工作负担，反而增加了甄别成本"[18] - 面对AI生成的精准"标准答案"，老师难以判断学生真实理解程度，需额外增加课堂提问量导致课时紧张[19] AI在教育中的实际应用效果 - AI系统在字词听写、病句修改、文言文字词解释等基础标准化任务上准确率达90%以上，处理速度是人工的多倍[23] - 传统课堂检查45人生字默写需20分钟，AI系统能实时批改并推送针对性练习[24] - AI能快速统计班级文言文翻译正确率、作文跑题率等数据，帮助老师精准定位教学漏洞[25] - 在师资紧张情况下，AI辅助批改基础题能为老师节省时间，用于更有意义的备课[26] AI技术的局限性 - AI在情感共鸣、批判性思维、个性化表达等维度的准确率仅53.2%，远低于语文老师的89.1%[28] - AI能分析文本技巧但无法理解情感深度，如《背影》中"笨拙中的父爱"或《荷塘月色》的心境描写[29] - 语文教育需要温度、经验和共情，这些都是AI的短板[30] 教育行业转型趋势 - 语文教育正从"知识传递"转向"素养培育"，从"老师主导"转向"AI辅助+老师引导"[31] - 2024年"教师辅助型AI"市场规模同比增长76%，远超"学生作业型AI"的12%[32] - 大模型主要帮助老师设计教案、分析学情、个性化辅导，实现因材施教[32] 教育模式的核心问题 - AI放大了传统语文教育的弊端，当教育简化为"套模板得分"和"找标准答案"时，AI的高效完成会引发焦虑[20] - 本质问题不是"AI抢了老师的活"，而是"语文教育到底要教什么"[21] - 需要警惕教师对AI的过度依赖，避免把辅助教学当作不做教研的借口[33]

本文来自微信公众号：造价学长，作者：造价学长，原文标题：《"我们终于背叛了工地"：一代年轻人 的集体退场，与一个时代的落幕》，题图来自：AI生成 最近一段时间经常上工地，干活儿的全是中年人，只有极少数的机械驾驶员是年轻人。以前我才毕业的 时候，经常能看见年轻的面孔，甚至还有高中都没上完的，但近年来，好像没有了。 所以学长想和大家讨论一个宏大的时代课题：为什么工地上的年轻人，越来越少了？ ——土木工程专业毕业生，转行做新媒体 工地的高薪，是建立在无保障、无福利、不稳定的基础上的。年轻人会算一笔精细的"人生性价比"账： 用全年无休的超强度劳动，换一份看似可观却毫无抗风险能力的收入，这笔买卖，不划算。 这不是个别现象，而是一场静悄悄的"集体退场"。国家统计局数据显示，2022年建筑业农民工平均年龄 已高达48.1岁。当我们谈论未来时，是谁在为我们一砖一瓦地建造未来？ "逃离工地"，是这代年轻人最清醒的选择 曾几何时，工地是无数农村青年进城的第一站，是力气换钱的直接通道。但今天，年轻人用脚投票，做 出了截然不同的选择。 "我不是怕吃苦，是怕苦得没有尊严" "在工地上，你感觉自己是'工具'，不是'人'。" ——前钢筋工 ...

法国社会治安事件 - 卢浮宫发生重大盗窃案，窃贼在7分钟内盗走9件珍贵藏品 [2] - 3至4名窃贼使用电动升降梯和圆盘切割机闯入阿波罗展厅，以近乎明抢的方式劫掠文物 [3] - 被盗物品包括拿破仑三世皇后的后冠，该王冠在窃贼逃跑时掉落并部分损毁，但已被寻回 [4] - 保安在遭遇窃贼后未采取制止行动，反而按其要求疏散了现场参观人员 [5] - 法国官员称事件“没有暴力，非常专业” [6] 法国政治动荡 - 前总理贝鲁于9月8日发起政府信任案投票失败后辞职 [12] - 前国防部长勒科尔尼被任命为总理，但其新内阁名单公布次日便因左右翼政党攻击而辞职，随后又在总统挽留下再度受命组阁 [13][14] - 勒科尔尼在国会政策演说中向社会党做出重大让步，包括暂停养老金改革及向富裕人群加税 [15] - 马克龙总统2023年推行的养老金改革曾引发全国大罢工，是其第二任期的标志性政策 [16] - 法国政治异常分裂，选民在左翼、中间派、右派、极右翼间均衡分布，议会呈现“三分天下”格局 [27] 法国财政与经济结构 - 法国公共债务规模高达GDP的113%，较欧元区均值高出25个百分点 [18] - 政府财政赤字达GDP的5.8%，是欧盟均值的近两倍 [18] - 欧洲经济学家认为法国债务问题严重程度已差于希腊、葡萄牙和西班牙，欧盟面临主权债务危机风险 [19] - 养老金支出已占公共开支接近三成，成为压低劳动者收入的最大负担 [23] - 法国是唯一老年人（65岁及以上）人均收入高于劳动年龄人口（18岁～64岁）的国家，老年人贫困率在发达国家中垫底，而20%未成年人和16%的18-29岁人口生活在贫困线以下 [25] - 老年护理及医疗开支加速上涨，对国防、交通、基建、住房、教育、科研等开支形成挤兑 [24]

产品性能 - 产品iQOO 15在游戏场景下表现持久流畅且发热较低 [1] - 产品iQOO 15具备出色的续航能力 [1] 产品设计 - 产品iQOO 15提供迷彩和“传奇”等多种配色选择 [1] - 内容为一期iQOO 15开箱介绍 [1]

行业宏观背景 - 台球运动于19世纪末传入中国，在改革开放后开始逐步恢复，二次发展已超过40年[15][16] - 台球厅曾与录像厅、游戏厅、滑冰场齐名，被视为"不良场所"，常与棋牌室、网吧等场合绑定出现[14][17] - 在短视频平台影响下，打台球成为县城年轻人日常娱乐中必不可少的环节[19][20] - 随着更新潮的运动普及和娱乐形式增多，台球厅行业呈现没落趋势[29] 行业市场规模与模式演变 - 2020年至2021年间，智能台球馆行业规模一年内增长74%，从23万家增长至41万家[33] - 同期行业年总营业额从2600亿人民币突破至4000亿人民币[33] - 24小时无人自助台球厅模式兴起，主打压低运营成本、拉长营业时间[34] 公司经营策略 - 公司（金杆台球厅）经营超过二十年，选址在地下室，依靠独特经营理念在激烈竞争中存活[10][30][31][32] - 公司未盲目追求大面积、多球台、高级包间等行业流行趋势，坚持自身定位[31] - 公司是行业内首批引入美女助教的台球厅，同时保留大厅低价台费，形成对冲经营理念[38] - 公司经营策略兼顾休闲与商务，通过助教与年轻顾客互动维持粘性，并为有消费能力的中年顾客提供陪练服务[35][36][37] 目标客群与消费行为 - 台球厅主要客群为县城年轻人，消费行为具有"花小钱办大事"的特征，例如组织拼台分摊费用[20][21] - 典型年轻顾客（如乐仔）在组织活动时需承担更高费用（5元或8元），而其他参与者支付3元[21] - 年轻客群消费能力有限，其日常生活甚至涉及小额借贷（如10元）以维持基本开销[25]