AI 时代，钉钉终于等来一次改变全球工作方式的机会。 文 丨 管艺雯 一年前的冬天，离开钉钉创业 4 年的陈航（花名：无招）突然意识到 —— 他人生中可能是唯一一次 改变全球工作方式的机会，正伴随着 AI 浪潮轰鸣而至。 "以前我的人生是没有这个机会的。" 他对《晚点 LatePost》回忆那个时刻。 过去几十年，办公软件的进化更像是沿着一条既定轨道的缓慢爬坡：从单机到联网，从文档到协同， 每一次都有进步，但不管是效率、成本、创新，都没有达到一个革命性的级别。但 AI 的技术革命让 他看到了可能，"哇，这个机会来了。" 陈航从 2024 年底开始想，AI 时代再做一次钉钉是什么样？当时他已经有了一些思路和想法，但没有 细节，比如消息的处理、信息知识的获取、表格的存取，这些都不应该是由人来处理。 在 AI 时代，是等着别人革命掉钉钉，还是自己革命自己？这个问题在无招回归之前就已经想得很清 楚，答案是后者，钉钉必须要变。 但更重要也是更根本的问题是 —— 当 AI 成为工作的主体，人类作为决策者时，支持他们工作的钉钉 应该是什么模样？ 旧钉钉，新钉钉 回归钉钉的第一件事，陈航花了大量时间沟通：首先和客户聊，尤其是 ...

火山引擎与豆包合作春晚事件 - 火山引擎将成为2026年央视春晚独家AI云合作伙伴，字节跳动旗下智能助手豆包也将配合上线多种互动玩法 [2][3] - 抖音曾于2019年与2021年两次成为春晚独家互动平台 [3] 春晚作为互联网增长渠道的价值 - 春晚逐渐成为中国仅剩的“全民级”晚会平台，是互联网产品所剩不多的新用户增长渠道 [3] - 2015年微信借助春晚带动微信支付短期内新增约2亿张银行卡绑定，微信“摇一摇”当晚被摇了110亿次 [3] - 2016年起，支付宝、淘宝、京东、抖音、拼多多、快手、小红书、bilibili等知名互联网产品均与春晚有过深度合作 [3] AI行业对春晚机会的争夺 - 随着AI行业近三年快速发展，相关企业看中春晚机会，包括智元和宇树在内的具身智能企业也在力争春晚赞助机会 [4] AI助手产品竞争格局与增长态势 - AI智能助手类产品有可能成为下一个超级入口，ChatGPT上线约两个月后达到1亿月活跃用户，如今每周有8亿用户活跃其中 [6] - 字节跳动豆包于2023年8月问世，据QuestMobile数据，其日活跃用户数已超过5000万 [6] - 腾讯元宝于2024年5月底发布，比豆包晚了近一年，在2025年1月接入DeepSeek-R1模型后开启激进推广，投放力度超过豆包和Kimi，其日活跃用户数只用一周时间便增长了十倍，一度冲上iOS免费榜第一名 [6] - 阿里最初将AI超级入口希望寄托在夸克浏览器，经过一年尝试于今年11月将重点转向千问app，目前以天为单位进行功能更新，几百名工程师封闭开发，加速接入淘宝、高德等应用，预计春节前会有一次大迭代 [7] - 与传统互联网产品相比，AI产品至今未出现明显的规模效应，各智能助手平台当前的买量曲线与增长曲线基本一致 [7] 模型能力对产品发展的决定性作用 - 模型能力将决定产品能走多远，例如没有多模态能力、没有营销和投放的DeepSeek在2025年春节期间登上各大应用商店榜首，日活跃用户数至今稳定在千万级别高位 [8] - 当Google在2025年11月发布Gemini 3并在多项榜单表现强势后，OpenAI及ChatGPT迅速感受到威胁 [8] - 腾讯总裁刘炽平称，并不认为国内有哪一个模型具有决定性优势，每家公司实际上都处于非常接近的竞赛中 [8]

文章核心观点 - AI行业的竞争已从单一模型能力比拼，演进为涵盖算力、芯片、框架、模型、应用和入口的全栈系统工程能力与基础创新的综合博弈[4][7][21] - 技术进步正解决AI商业化的两大核心障碍：对物理世界的理解与执行能力不足，以及过高的推理成本[7] - 下一代“超级入口”正从汇聚流量的App转向多模态智能助手，各大科技公司依托自身生态展开激烈竞争[22][23] - 具备“算力-系统-模型-入口-资源-行动能力”闭环能力的“AI六边形战士”型公司，被认为将在长期竞争中占据优势[24] AI技术发展趋势：从文本到原生多模态 - 大模型在单一文本维度的性能提升已进入“收益平台期”，缩放路径无法满足智能继续进化的目标[8] - 业界共识认为，大模型要理解世界需要视觉、听觉、语言等多种感官信息的融合，即发展原生多模态能力[8] - 原生多模态模型能从训练阶段就端到端理解图片、视频、语音等信息，但训练和推理复杂度呈指数级增加[9] - 2025年成为原生多模态发展的关键年份，国内外主要模型厂商均发布了相关模型[9] - 百度文心大模型5.0是参数量达2.4万亿的原生全模态大模型，在国内全模态模型中参数量最大[12] - 原生多模态能力让AI能够感知现实，为切入具身智能、智能座舱等万亿美金级赛道提供了可能[16] AI商业化关键：降低推理成本 - 行业从“快思考”转向“慢思考”模式，导致单次问题消耗的token数量激增[17] - 2025年，模型专用于推理类任务的调用量占token消耗总额的超50%[17] - 降低推理成本成为AI走向商业化的关键拐点[17] - DeepSeek凭借MLA架构和精细化MoE设计，在语言模型领域成为“效率标杆”[17] - 但原生多模态模型的训练算力需求是纯文本模型的5到10倍，推理更复杂，例如GPT-4o训练投入超1000 PFlop/s-day[18] - 实现多模态模型降本不能仅靠算法创新，需要芯片、框架、模型和应用四个层面的协同优化[20] - 百度文心5.0依托飞桨框架进行大规模MoE训练，模型预训练性能较基线提速230%，激活参数量比低至3%[20] - 推理成本降低将驱动模型能力从“云端”向“端侧”下沉，融入AI眼镜、智能座舱等设备[20] 主要参与者的全栈能力布局 - 国内具备芯片、框架、模型和应用闭环能力的公司目前只有百度和华为[20] - 百度布局：昆仑芯（芯片）、飞桨（框架）、百度智能云（云）、文心系列（模型）、搜索/地图/小度等（入口）[19] - 字节跳动布局：据传有自研芯片计划、定制框架、火山云、豆包大模型、抖音/TikTok/豆包App等入口[19] - 腾讯布局：自研紫霄芯片、定制框架、腾讯云、混元大模型、微信/QQ/腾讯元宝等入口[19] - 阿里巴巴布局：平头哥含光芯片、定制框架、阿里云、Qwen系列大模型、钉钉/淘宝/千问App等入口[19] - 华为布局：昇腾芯片、昇思框架、华为云、盘古大模型系列、鸿蒙原生应用与硬件生态[19] - Google被认为已形成“算力-模型-数据-应用”的系统级飞轮[24] - 百度被部分行业人士视为中国最接近“AI六边形战士”形态的公司之一，具备长期演进的系统飞轮能力[24] 下一代“超级入口”的竞争格局 - AI技术让“超级入口”的逻辑从“汇聚流量的app”转向“多模态的智能助手”[22] - 字节跳动发布与中兴努比亚合作的豆包手机助手，试图通过语音交互让AI直接接管用户屏幕，重塑人机交互逻辑[22] - 阿里巴巴成立千问C端事业群，将通义千问APP改名“千问APP”并快速迭代，已接入高德地图，未来计划整合夸克、UC、天猫精灵等功能[23] - 百度上线文心助手，升级搜索的AIGC创作能力，并依托文心5.0、萝卜快跑（自动驾驶）、小度等实现从虚拟空间向真实空间的渗透[23] - Google将Gemini 3嵌入核心搜索业务，通过跨应用数据调取实时生成交互式UI页面[23] - 腾讯在组织架构和人才上持续加码，新成立AI Infra部、AI Data部等，并以加倍薪资挖角AI人才[26]

公司估值与市场地位 - 智谱最新估值达243.77亿元，是中国大模型公司中首个公开确切估值金额的公司[2] - 按2024年收入计算，智谱是中国企业LLM领域最大的独立大模型厂商及第二大模型厂商，市占率为6.6%，超越了阿里巴巴和商汤科技[4] 商业化收入与增长 - 公司收入从2022年的0.6亿元增长至2024年的3.1亿元，年复合增长率达130%[5] - 2025年上半年收入为1.9亿元，较2024年同期的0.4亿元同比增长超300%[5] - 近85%的收入来自本地化部署业务，客户分布于互联网科技、公共服务、电信、传统企业等多个垂直行业[5] - 2025年上半年海外收入占比快速提升至近12%，主要来自马来西亚和新加坡市场，实现了中国大模型技术出海的突破[5] 商业模式与客户拓展 - 商业化收入由本地化部署和云端部署构成，公司推行“纵横策略”[5] - 纵向通过MaaS平台降价引流，再向高毛利的本地化部署业务转化，初步构建商业循环[5] - 横向凭借MaaS平台高度灵活可扩展的特点，交付通用模型能力，实现token调用量的快速规模化[5][6] - 2025年上半年，本地化部署和云端部署的机构客户分别为95家和3061家，而2024年全年分别为123家和5457家[5] - 截至2025年第三季度，公司拥有超过1.2万名机构客户，较上半年大幅增加，模型赋能逾8000万台终端用户设备及超4500万名开发者[5] 产品能力与市场表现 - 公司坚持“模型即产品”的逻辑，最新发布的GLM 4.5/4.6基座模型原生融合推理、编码、智能体能力[9] - GLM模型在Code Arena上与Anthropic、OpenAI的模型并列第一，发布后MaaS平台调用量呈指数级增长[9] - MaaS平台拥有超过290万企业及应用开发者，是中国最活跃的大模型API平台之一，中国前10大互联网公司有9家使用其GLM大模型[10] - GLM Coding套餐上线2个月付费开发者超过15万，年度经常性收入快速破亿[10] - 2025年11月，公司日均token消耗量达4.2万亿，而2022年仅为5亿，增长显著[5] 研发投入与财务表现 - 公司经调整净亏损持续扩大，2022年至2024年分别为0.97亿元、6.21亿元、24.66亿元，2025年上半年为17.52亿元[11] - 研发费用是亏损主因，同期分别为0.8亿元、5.3亿元、22.0亿元及15.9亿元[11] - 研发费用中算力服务费用占比从最初的17%快速升至超70%，与MaaS平台调用量增长同步[11] - 公司认为高研发投入是保持模型领先优势、维持头部阵营地位的战略选择[11] 毛利率与战略取舍 - 公司毛利率从2022年的54.6%波动至2025年上半年的50.0%[5] - 毛利率下降主要源于MaaS平台业务为争夺市场份额而进行的策略性降价[5][6] - 公司愿意牺牲短期毛利率，通过云端业务降价引流并扩大规模，预计未来本地化与云端业务收入将各占一半[6] 技术实力与行业定位 - 公司脱胎于清华大学，从基座模型底层架构起步，率先推出国内多个“首个模型”[15] - 根据行业评估，GLM-4.5在全球排名第三、在中国跃居第一、在全球开源模型中位居榜首[18] - 在检索增强生成领域的LLM幻觉排行榜中，GLM-4.5的幻觉率为全球第二低及中国最低[18] - 公司在OpenRouter上的token消耗量持续居于全球前十及中国前三，其付费API收入超过所有国产模型之和[18] - 公司近期连续开源多模态和智能体系列模型，在Hugging Face Trending榜单前10名中占据5席[16] 融资历程与行业背景 - 公司成立近6年，累计完成超8轮融资，融资规模超83亿元[21] - 作为“百模大战”中首家冲刺资本市场的公司，其上市表现将为中国独立大模型公司乃至整个产业定价提供参考[21][22] - 行业共识认为，在AI发展的关键阶段，维持投入、不下牌桌比短期盈利更重要[14]

千行百业都在加速拥抱鸿蒙生态。 文 丨 周启明 12 月 20 日晚，《鸿蒙星光盛典》正式播出。 "能用" 是及格线，有 "性格" 是护城河 过去几年，业内对鸿蒙的审视从未停止。如今鸿蒙生态设备已超过 10 亿台，背后是 10 亿个沉甸甸的 物理连接点，它们彼此还能进行互联。 在应用生态层面，鸿蒙生态的应用和元服务已突破 30 万个，覆盖了办公、社交、娱乐等 18 大垂域。 绝大部分日常应用不仅正常可用，且可以保证很高的流畅性。 这场受瞩目的中国科技文化盛事，由中央广播电视总台与广东省人民政府联合主办，深圳市人民政 府、央视频、总台广东总站共同承办。盛典现场 "在一起，就可以" 的标语格外醒目，同时也与鸿蒙生 态伙伴拓展的战略阶段形成了一种映照。 "鸿蒙"，这个几年前还在生死线上突围的名字，成为了本次盛典的核心。于鸿蒙自身而言，这场盛典 更像是鸿蒙的 "成年礼"：从冷冰冰的技术突破新闻，转变为融入千行百业、像水和电一样的基础设 施。鸿蒙不再需要反复为生存自证，而是进入了一个由多方参与、共同生长的阶段。在央视搭建的舞 台上，用户、开发者、生态伙伴与明星同台，共同见证了这一次跨行业的科技成果展示。 搭载全新鸿蒙6 ...

2. 京东能否用自己擅长的方式解决这些痛点？ 3. 在这个过程中，京东能不能获取长期、合理的价值？ "如果某个行业问题一大堆，商家不满、消费者不满，那对我们就是巨大的机会。" 刘强东当时 说，"如果行业已经很完美，你还要进去，就只能跟人死拼，忍受很低的利润，也创造不了什么价 值。" 这三个问题成了京东过去两年拓展业务的指南。今年年初，京东开始送外卖，推出合营模式的餐饮店 七鲜小厨和餐饮美食街七鲜美食 MALL；年中，它避开外卖价格战，上线了酒旅；最近，它又宣布要 卖咖啡、要上线评分系统和榜单。外界的第一反应是：京东是不是 "什么都要做"？它能做好吗？ 避开平台价格战，京东试图回归产业本身。 文 丨 陈然 京东集团创始人、董事局主席刘强东每周都会出现在零售业务的周会上，材料提前发给参会的成员。 所有人坐下，直接进入主题。"第一个问题需要决策什么？" 刘强东问。 大家快速开始讨论，表决，高 效决策。 精简会议内容，是刘强东自 2022 年坐镇公司一线管理后带来的变化之一。更重要的是，2023 年他又 一次在内部业务管理者培训中明确提出 "战略三问" 的思考方式，要求所有业务负责人在决定进入一个 新行业前必须回答： ...

文章核心观点 - 中国新能源汽车市场代表“蔚小理”（蔚来、小鹏、理想）在2025年底均面临增长瓶颈，但各自的隐忧与挑战各不相同，三家公司正通过聚焦产品、AI技术和经营效率来寻求破局 [3][6][27][34] 市场销量与增长瓶颈 - **整体市场与“蔚小理”表现**：2025年11月全国新能源乘用车零售135.4万辆，同比增长7%，环比增长6% [4] - 同期，理想交付33,181辆，小鹏交付36,728辆（含海外），蔚来交付36,275辆（含蔚来品牌18,393辆、乐道11,794辆、萤火虫6,088辆） [4] - 三家公司月交付量均在3万余辆，但相比零跑汽车单月超7万、同比增长75%的表现显得暗淡 [5] - **小鹏汽车增长停滞**：2025年11月销量31,671辆，终结了自5月以来的连续单月增长，销量回到3、4月水平 [7] - 尽管在6月和8月发布了G7和全新P7两款新车，但带来的增量已被消耗，市场占有率从近一年最高的2%降至1.4% [7][8] - **理想汽车增长乏力**：销量从曾经月超5万辆的高峰回落，目前徘徊在3万辆上下，市占率在突破2%后持续掉入1.5%以下空间 [8][10] - **蔚来汽车规模瓶颈**：市占率从低于1%缓慢向2%冲击，但尽管在2025年发布了ET9、萤火虫、L90和ES8等多款新车型及改款，总体销量规模未发生绝对质变，2024年凭借L60单月即可冲上3万辆，2025年多品牌多车型运作后增长不明显 [10][11] 各公司销量结构与隐忧 - **小鹏汽车：过度依赖单一车型与“新车效应”** - **车型结构失衡**：2025年11月，MONA M03销量14,846辆，占其总销量46.88%，是公司最便宜的车型，其他车型占比均低于16% [12] - **严重依赖“新车效应”**：除M03外，多数产品上市前三个月销量快速拉升后大幅下滑 [15] - 例如：全新P7上市后第三个月销量从顶峰约8,000辆降至3,000辆以下；G7上市第三个月销量腰斩 [16] - P7+在2024年11月上市后快速破万，但目前维持在月销5,000辆左右 [16] - **蔚来汽车：车型过多与销量可持续性存疑** - **在售车型最多**：达11款（理想和小鹏均为7款） [19] - **销量分布不均**：2025年11月，有5款产品月销不足千辆，其中3款在三位数徘徊 [19] - **新车效应明显，后续支撑存疑**：ES8在11月以10,689辆成为销量最高车型，领先第二名ET5T近7,000辆，但其销量可能受新车效应推动，后续可持续性面临挑战 [19] - 萤火虫是2025年新产品中唯一保持相对稳定市场表现的车型 [17] - **理想汽车：增长陷阱与盈利结构变化** - **销量结构相对均衡**：七款车型中，近三个月销量占比最高的L6不超过40%，有两款车型占比在20%左右，仅MEGA占比略低（2.05%） [19] - **陷入“增长陷阱”**：发布i8和i6两款全新纯电产品后，对总销量提升贡献不大，意味着其原有增程大车市场基盘在下滑 [20] - 2025年10月至11月，总销量增长不到2,000辆，但i6和i8的增量就超过2,000辆，表明增程产品仍在失血 [20] - **盈利结构式微**：销量担当转变为25万级的L6和i6，而曾经作为利润担当的L7、L8、L9系列风光不再，这将对公司下一阶段的财务数据产生影响 [21] 第二增长曲线的探索与现状 - **探索路径**： - **理想**：2024年3月发布首款纯电MEGA，销量未达预期导致纯电i系列延迟一年，至2025年才完成增程+纯电产品拼图 [22][23] - **小鹏**：2024年8月发布MONA系列首款产品M03，将智驾能力下放到15万元以下市场，以车系形式在原有渠道销售，实现了“智能平权” [23] - **蔚来**：2024年9月发布乐道品牌L60，作为独立品牌运营，后最大程度融合了乐道、萤火虫与蔚来体系，走得更多元和彻底 [23] - **当前现状（2025年11月）**： - 将各公司业务拆分为第一曲线（主航道）与第二曲线（新增长点）对比 [26] - **小鹏**：第一曲线（除MONA外产品）销量18,186辆；第二曲线（MONA）销量17,670辆 - **理想**：第一曲线（增程产品）销量16,825辆；第二曲线（纯电产品）销量14,197辆 - **蔚来**：第一曲线（蔚来品牌）销量18,993辆；第二曲线（乐道+萤火虫）销量14,846辆 - 结论：三家公司在其主航道的销量上近乎打平，在第二增长曲线上也未分出明显胜负 [26] 2026年破局策略：“产品牌”、“AI牌”与“经营牌” - **产品牌**： - **小鹏**：实施“双能化”战略，一款产品配备纯电和增程两种能源类型；将推出新的MONA系列SUV产品，继续冲击15万以下市场；至少两款大车已在规划中，以补上“大六座”市场空缺 [27] - **蔚来**：聚焦“大大大”纯电大车，在L系列和ES系列构建优势；需考虑精简在售车型，聚焦关键车型 [27] - **理想**：需回归第一曲线，解决L增程系列产品老旧问题，在增程市场开展“尊严之战” [28] - **AI牌**： - **理想**：致力于打造具身智能产品，构建由底层操作系统、AI模型及智能终端（如Livis AI眼镜）组成的AI产品矩阵；2026年将量产交付自研的M100芯片，以掌握算力算法 [28][29] - **小鹏**：已交付自研图灵芯片；在科技日展示了第二代VLA、Robotaxi、人形机器人IRON和飞行汽车等规划；调整了自动驾驶团队，加速第二代VLA在量产车上的落地 [29][30] - **蔚来**：已在ET9上使用全球首颗5nm车规级智驾芯片“神玑NX9031”；拥有智能驾驶世界模型NWM、操作系统SkyOS·天枢及NOMI GPT等AI成果；公司表态将更聚焦汽车产品本身，暂不下场做机器人 [30][31] - **经营牌**： - **理想**：决定摒弃职业经理人管理模式，回归以创始人李想为主导的“创业公司”管理体系，以提升战略聚焦和决策效率 [32] - **小鹏**：经过近两年对标华为IPD流程，已全面铺开改造后的XPD、XPMS等流程管理体系；在出海战略上执行坚决，已逐步建立全球营销与质量运营体系 [32] - **蔚来**：在内部推行CBU（基本经营单元）变革，特别是在供应链和研发方面加强成本管理、提高零部件通用化；通过强化蔚来、乐道、萤火虫三块业务联动降低管理成本，目标是2026年全面盈利 [33] - **盈利压力**：理想连续11个季度盈利的记录在2025年Q3被打破；小鹏承诺的2025年Q4盈利目标面临兑现压力；蔚来表达了对2026年全面盈利的信心，但如何确保盈利是共同难题 [31] 行业竞争环境 - 2026年市场环境依旧严峻，面临新能源购置税减免政策减半、国补地补政策不明朗、传统车企加速转型，以及华为、小米等跨行业巨头的步步紧逼等多重挑战 [34]

公司战略与目标调整 - 火山引擎主动上调了2021年设定的千亿元年营收目标，在原定2029-2031年实现周期不变的基础上，目标金额上调了数百亿元 [2] - 公司对2024年的营收目标为翻倍增长至200多亿元，并已超额完成该目标 [32] - 公司认为在AI云领域的竞争中，加速度（即增长率的提升速度）比当前的速度或差距更为重要 [5][32] 业务表现与关键数据 - 豆包大模型日均Token处理量在2024年12月超过50万亿，半年内增长超过200% [2] - 火山引擎平台上累计使用上万亿Token的外部客户超过100家，数量是全球云计算巨头AWS的两倍 [2] - 公司MaaS（模型即服务）收入和豆包大模型能力提升均超出预期 [2] - 在Gartner发布的AI应用开发平台魔力象限报告中，火山引擎位列国内第一 [29] 产品与技术进展 - 豆包基础大模型升级至1.8版本，强化了多轮指令遵循与OS Agent能力，可理解长达1.5小时的视频（5秒1帧） [3] - 能力更强的豆包大模型2.0版本正在训练中，即将上线 [3][6] - 视频生成模型Seedance升级至1.5 pro版本，重点提升音画同步、多人多语言对话能力及电影级画面质感，并能处理包括四川话、陕西话在内的多种方言 [3][7] - 公司对视频、图像生成模型有信心做到国际领先，而基础语言模型的短期目标是进入第一梯队 [7] 定价策略与商业模式创新 - 公司推出整体的“节省计划”定价模式，覆盖豆包系列大模型、DeepSeek等开源模型及向量数据库等周边产品，旨在让客户用得越多，节省越多 [4][8][9] - 该模式是MaaS（模型即服务）层面的行业首创，源于公司拥有大量客户使用基础 [11] - 公司此前已通过两次技术优化实现降价：2024年5月通过Prefill-Decode分离和KV Cache技术降低单Token成本；2025年6月通过优化Context区间定价 [9] 产品体系与降低创新门槛 - 公司搭建了从MaaS到Agent开发、运营的全栈产品体系 [4] - 推出“豆包助手API”，将豆包App中的复杂Agent能力（如对话、搜索、思考）封装成高层级API，供客户直接调用，大幅降低创新门槛 [12][14][17] - 推出全栈的AgentKit产品，覆盖Agent的权限管理、身份认证、Memory、安全、可观测性等，简化复杂Agent的开发 [15] - 提供推理代工服务，允许客户将自有或开源模型托管在方舟平台上，享受全托管服务 [15] 市场认知与竞争优势 - 公司认为其ToC和ToB业务的协同具有巨大优势，不仅是品牌，更在于过程中积累的实践经验（know-how） [5][21] - 公司内部有50多个业务线在不断尝试AI应用，包括豆包、即梦等大型Agent，这为其产品开发提供了深刻的洞察和验证 [21] - 作为后发者，公司认为包袱大小不是关键，关键在于如何设计策略并打好手中的牌 [28] 客户与行业应用 - 深度使用大模型的客户主要集中在ToC行业，互联网公司是大头，同时智能制造、消费电子及汽车行业用量也不少 [25] - 影视创作领域应用大模型的进程超出预期，短剧、漫剧及广告素材制作是主要场景 [23] - 公司与全球出货前10的手机厂中的9家有合作，并在汽车座舱领域进行深度合作，提供AI解决方案 [25] 组织与激励策略 - 公司给予销售团队的业绩考核指标中，销售MaaS产品排在第一位，销售同等价格的MaaS获得的回报高于传统云服务，该策略明年将继续延续 [26] - 公司强调组织上下坦诚清晰的沟通（Context, not Control）以及灵活调整的能力是其重要的组织能力 [27] - 公司在国内成立了行业线，旨在推动制造业、能源等传统行业的AI创新 [31] 市场竞争与行业展望 - 公司欢迎更多同行（如阿里云）将MaaS作为业务长期成功的首要指标，认为这有助于共同做大中国MaaS行业规模 [4][30] - 中国MaaS市场目前规模小于全球市场，部分原因在于国内SaaS生态较弱，但这可能也是弯道超车的机会 [29] - 公司认为MaaS业务本身市场潜力巨大，其增长也能附带撬动传统云业务的增长，但目前这一趋势尚不明显 [31]

中国美妆出海进入新阶段 - 中国美妆出海已超越单纯商品输出，进入“系统化与长期主义”新阶段，开始向全球市场输出独特品牌美学，争夺审美话语权[4] - 全球美容与个护市场规模巨大，预计2024年达6772亿美元，2030年将突破7991亿美元[4] - 中国化妆品出口额在2024年首次突破500亿元人民币，创近五年新高[4][5] 花知晓的出海路径与策略 - 品牌选择日本作为出海首站，利用二次元文化与自身“童话美学”的“文化共振区”降低审美教育成本，通过代理商和亚马逊日本站线上线下协同验证产品[6][8] - 进入欧美市场时，将品牌主张“少女心”转译为“Live Your Fairytales”，凭借鲜明产品设计在Instagram和TikTok等社媒引爆Coquette等亚文化圈层热度[9] - 选择亚马逊作为承接社媒流量的关键商业阵地，利用其高效物流履约和信任背书完成从“种草”到“交易转化”的闭环[10] - 在亚马逊上，品牌2024年销售额近600万美元，总访客量近700万人次，老客占比高达45%[10] 亚马逊作为战略伙伴的核心价值 - 亚马逊提供“系统化公域流量池”，帮助品牌实现“人群破圈”，触达带有“美妆购物”和“礼物购买”标签的泛消费人群[13] - 上线一年，亚马逊贡献了花知晓美国市场约20%的GMV，且比例持续攀升[14] - 亚马逊的实时销售数据、热搜词报告和用户评论成为宝贵的市场雷达，指导品牌进行产品本土化调整，如开发高显色度的“海外色”腮红以适应欧美肤色[14] - 亚马逊承载多元消费场景，其“礼物”场景与品牌包装高度契合，在Prime Day等大促期间成为高效拉新和场景扩容的关键节点[16][17] 渠道战略的演进与长期主义 - 出海品牌渠道战略从“独立站还是亚马逊”的非此即彼选择题，转变为“左右手互补”的必选题[18] - 独立站作为品牌美学“大本营”和核心粉丝沉淀地，亚马逊则成为触达大众、建立信任和实现规模化增长的“重要航道”[18] - 以亚马逊为代表的全球化电商角色从“交易场”演进为“战略合伙人”，提供合规信任共建、本土数据收集及全生命周期优化等系统化支持[18] - 中国美妆全球化正从“红利”转向“品牌复利”，进入更讲究策略、耐心与精细化运营的阶段[19]

文章核心观点 - 具身智能成为当前风险投资追逐的新风口，吸引了大量资本和拥有智能驾驶背景的创业者涌入，但行业同时存在明显的噪音、泡沫以及技术与商业化落地的巨大挑战[4][5][12] 行业投资热潮与资本动态 - 2024年具身智能领域投资活跃，中国活跃在AI和具身智能领域的投资机构至少有上百家，早期投资资金总和超过百亿美元[5] - 投资机构对创业团队背景的偏好从海外名校背景，转向更广泛接纳拥有规模产品化经验的智能驾驶产业高管[6][7] - 一级市场数百万美元级别的小额投资常见，但单笔超过2000万美元的大额投资并不多见，后者是决定创业公司能否长期发展的关键[13][14] 创业者背景变迁与典型案例 - 新涌入的创业者大多拥有华为、理想、小鹏、地平线等公司的智能驾驶产业背景[4][7] - 智能驾驶背景的团队被认为具备调用海量算力进行大模型训练和调动庞大资源的经验，这是纯学院派团队难以企及的[7] - 多家由智驾背景高管创立的公司在短时间内获得大额融资，例如：它石智航融资超10亿元人民币，至简动力获得约5000万美元天使轮投资，无界动力完成首轮3亿元天使融资[7][8] 技术路径与经验迁移 - 智能驾驶的技术发展路径（从规则工程转向Transformer架构、端到端训练）被认为可以迁移到具身智能领域[9] - 智能驾驶领域积累了庞大的算力资源，例如特斯拉用于FSD训练的计算集群规模等效于约11万张英伟达H100显卡，国内头部车企或供应商各自拥有数千至上万张高性能GPU，头部车企每年用于自动驾驶模型训练的支出保守估计超过10亿元[8] - 具身智能主流技术路线是VLA模型，但创业团队的训练算力有限[9] 行业面临的挑战与瓶颈 - 高质量的真实交互数据极度匮乏，技术路径在现实中缺乏验证[11] - 成本是现实问题，例如某公司研发的用于汽车总装的机器人目前售价约60万元/台，预计2027年量产后能降至35万至40万元，与两名工人18个月的薪酬及社保支出相当，但未计入使用寿命和故障损耗成本[11] - 核心部件如灵巧手使用寿命短，以特斯拉Optimus为例，其灵巧手使用寿命不超过2个月，规模量产难以接受这种损耗[11] - 算法路线尚未成熟，基于规则的小模型泛化能力差，主流的VLA模型效果相对不可控[11] - 量产问题是行业普遍忽视但存在的关键挑战，敢在现场稳定演示核心功能的团队屈指可数[10] 市场情绪与政策风向 - 二级市场已流露出悲观情绪，有观点认为具身智能最好的行情已经结束[12] - 国家发改委指出国内人形机器人企业已超过150家，并首次对具身智能产业发出风险提示，强调需防范产品高度重复扎堆上市、研发空间被挤压等风险，需平衡“速度”与“泡沫”[12] - 全球领头玩家如美国Figure AI公司在2024年9月以390亿美元估值完成超10亿美元C轮融资，成为全球最贵的具身智能公司[12] 人才市场竞争 - 针对智能驾驶背景的工程师，各家公司开出的薪资涨幅普遍在50%左右[10] - 有公司创业初期未设产品经理岗，但今年已急招具有产品思维的人才[10] 投资逻辑与产业共识 - 投资机构的投资逻辑高度相似，优先关注具身智能大脑、小脑、机器人本体，然后是触觉传感器、机械臂/灵巧手等[13] - 投资人坦言95%的时间都在投共识，拿着相似度95%甚至100%的产业图谱去寻找项目[13]