AI对软件行业的影响 - 低代码和无代码软件将被AI替代 编辑类和协作类软件需求将减少 用户数可能下降10% [2] - 协同类软件市场虽然会继续存在 但规模将显著缩小 [2] 专业AI应用的价值 - 专业AI垂类应用具有通用大模型无法取代的价值 特别是在医疗健康等刚需领域 [4] - AI医疗健康服务具有走向高频的趋势 极致化发展可解决用户留存问题 [4] - 当前AI更适合作为医生的助手 最佳模式是人机结合 帮助医生提升效率和专注疑难杂症 [4] AI硬件入口机会 - AI眼镜被认为是最有潜力的未来入口 改变了从被动到主动的交互逻辑 [4] - 小米眼镜端呼叫"小爱同学"的频率已达手机端的6到7倍 [4] - 硬件入口机会取决于AI加持下实现的场景黏性 [4] AI应用发展时间表 - 明年AI应用将迎来大爆发 新巨头可能已经成立 [5] - 垂直专业服务领域存在巨大创业探索空间 [5] 中美AI创业差异 - 美国AI创业以B端为主 中国则擅长C端应用 [5] - 中国创业者的优势在于AI之外搭建用户体验差异 [5] 商业化策略 - 医疗健康等领域应优先关注数据质量 专业能力和伦理问题 而非短期商业化 [5] - 清晰的市场路径下无需过度探讨商业化 [5] 硬件出海优势 - 中国在AI硬件出海方面具有供应链成本效率和AI生态优势 [5] - 需要找到真实用户场景提升产品力和用户体验 [5] 创业本质 - 所有AI创业都应回归人性需求 过去三十年不变的需求未来也不会改变 [6] - AI只是提供更好的体验和产品形态 [6]

业务展示与创新成果 - 京东集团围绕"数实共链 智享全球"主题展示零售、科技、物流、健康、工业、产发及国际等业务领域创新产品与解决方案 [1] - 七鲜小厨凭借创新供应链和首创"菜品合伙人"模式入选服贸会服务示范案例 [1] - 基于JoyAI大模型的AI面试Agent使招聘效率提升70% 累计服务超10万求职者 [1][4] - 京东本地业务首次亮相服贸会 包括京东外卖、七鲜小厨、七鲜美食MALL、京东旅行、京东家政等板块 [2] 跨境业务拓展计划 - 京东全球购启动"百亿千品新增长计划" 目标三年内引入1000个海外新品牌并实现累计100亿元销售增长 [2] - 该计划包含"百年品牌"、"国家馆"、"全球好物召集令"三大行动 为海外品牌提供全链路解决方案 [2] 技术能力输出 - 京东云作为服贸会官方技术服务商提供数智化技术支持与运营服务保障 [3] - "京办"智能政务协同办公平台覆盖北京16+1个区及全部114家市级单位 支撑50余万人员在线协作 市级单位平均日活率超80% [3] - 京东数字人应用于展区导览、直播、品牌代言及文旅导览等多重场景 [4] - 搭载JoyInside附身智能平台的机器人及AI玩具同步亮相 包括元萝卜AI下棋机器人、火火兔故事机、Unyban机器人等产品 [4] 金融服务创新 - 新一代AI财富管家京小贝依托京东产业大模型底座 集成投研智慧实现市场热点实时分析和基金多维度诊断 [4] - 京东金融全面展示消费金融、支付、个人理财、保险、企业金融及消费者保护等业务板块 [4] 供应链解决方案 - 京东工业展示太璞数实一体化供应链解决方案 通过数智高速公路助力中国工业企业实现"万亿降本" [5] - 京东物流上半年新增超30个海外仓库 构建一体化供应链物流服务网络覆盖全球23个国家和地区 [6] - 京东产发在亚太、欧美、中东等9个国家布局超50个供应链基础设施 致力于成为"中企出海供应链首选品牌" [6] 健康服务生态 - 京东健康展示"医+检+诊+药"闭环服务模式 实现线上线下服务业态协同 [5] - 基于自研医疗大模型"京医千询"推出"AI京医"、"京东卓医"、"康康"等医疗AI产品 覆盖健康管理全链路数智化场景 [5][6] 企业战略定位 - 公司作为新型实体企业以供应链数智化为基础 服务企业管理及研产销服全链路降本 带动全社会降本超万亿 [1] - 与30多个行业、100多座城市、上百家国央企深度合作 实现产业共同高质量发展 [1] - 公司愿景是成为"全球最值得信赖的企业" 通过供应链优势为全球客户提供产品和服务 [6]

AI对软件行业的影响与入口变革 - 低代码、无代码软件尤其是编辑类和协作类软件将被AI替代 需求降低 用户数减少10%将产生巨大影响 协同类软件市场将缩小[3] - 投资人评估AI产品的核心指标是用户留存 AI产品的用户召回成本可能是移动互联网产品的10倍以上[3] - 专业AI垂类应用具有通用大模型无法取代的价值 例如AI医疗健康通过提供个性化服务和解决问题能力来确保用户留存[3] AI在硬件领域的交互范式与机会 - AI正在将几乎所有硬件"重做一遍" 未来入口机会取决于AI加持下硬件实现的场景是否具备超级黏性 长期看AI眼镜有机会[4] - AI眼镜相比AI手机改变了交互逻辑 从被动变为主动 可能带来交互范式变化 小米眼镜端呼叫"小爱同学"的频率是手机端的6到7倍[5] AI应用创业趋势与商业模式 - AI领域明年应用将迎来大爆发 下一个字节或小红书级别的公司可能已在今年成立 创业者存在大量机会[6] - 中美AI创业存在差异 美国以B端创业为主 中国擅长C端 差异在于AI之外搭建用户体验 这是中国创业者的优势领域[6] - 垂直专业服务领域仍有巨大创业探索空间 例如AI医疗健康在未来一到两年应聚焦高质量数据链、专业能力、抑制幻觉和医疗伦理而非商业化[6] AI硬件出海与产品力构建 - AI硬件出海存在供应链端的成本效率优势以及良好的AI生态优势[6] - 成功关键在于在现有AI生态优势下找到用户真正需要的场景 实现落地 提升用户体验并形成黏性 最终提升产品力[6] AI发展的核心驱动力 - 所有AI创业需回归人性 人的需求不变 AI只是提供了更好的体验和产品形态[7]

本工作核心作者为汤子瑞（上海交通大学）、牛博宇（上海交通大学）。合作者为李帛修、周炜、王健楠、李国良、张心怡、吴帆。通讯作者为上海交通大学计 算机学院博士生导师周煊赫。团队长期从事人工智能与数据交叉研究。 半结构化表格是我们日常工作中常见的 "拦路虎"—— 布局五花八门、结构复杂多变，让自动化数据处理变得异常困难。 | 学校名称: | | | | | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 编号 | 项目名称 | 한 그 | 出特點處 | | 编号 委目名称 | | | 매각 본선관회 | | | | | | | | 学生个人基础信息 | | | | 1 | 时名 | | | 8 | | | | 身份证件更型 | | 2 | 日常 | | | 9 | | | | 或份证件是 | | 3 | 出生日期 | | | 10 | | | | 难震台研究 | | 4 | 用体验 | | | 11 | 改治國說 | | | | | క | | | | | | | | | | లు | R& | | | 13 | | | | | | ...

文心大模型X1.1发布 - 百度发布文心大模型X1.1深度思考模型 在事实性、指令遵循、智能体能力上分别提升34.8%、12.5%、9.6% [2][3][4] - 模型基于文心大模型4.5训练 采用迭代式混合强化学习框架 已上线文心一言官网、文小言APP及百度智能云千帆平台 [4] - 在权威基准评测中整体表现超越DeepSeek R1-0528 与国际顶尖模型GPT-5和Gemini 2.5 Pro效果持平 [4] 飞桨框架与开源生态 - 飞桨框架v3.2发布 预训练MFU达47% 算子内核复用率最高92% 显著提升训练效率并降低部署成本 [7] - 开源ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking思考模型 在内容创作、逻辑推理等任务表现卓越 同步开源超2700个模型计算图的GraphNet数据集 [8] - ERNIEKit开发套件仅需4张GPU即可对ERNIE-4.5-300B-A47B模型高效调优 [9] 性能与部署优化 - FastDeploy部署套件实现ERNIE-4.5-300B-A47B模型在50ms时延下输入57K tokens/秒、输出29K tokens/秒的高吞吐性能 [8] - PaddleCFD和PaddleMaterials科学计算套件提升流体力学与材料科学领域研发效率及任务精度 [8] 开发者生态与应用 - 飞桨文心生态开发者达2333万 服务企业76万家 [10] - 数字人技术实现语言、声音、形象协调一致 支持剧本驱动多模协同的超拟真直播 [10] 文心快码智能升级 - 文心快码升级至3.5S版本 强化多智能体自协同能力 实现"一人即团队"开发模式 [11] - 服务超1000万开发者 百度内部新增代码中45%由AI生成 头部用户AI生成代码占比超75% [11]

大模型在网络安全领域的新范式 - Amazon AWS AI的Q Developer团队提出训练网络安全大模型的两种新方法Cyber-Zero和CTF-Dojo 实现AI在网络安全攻防中的实战应用 [2][3] - 闭源大模型如Google Gemini系列已展现漏洞发现潜力 但训练范式不透明且无法自主改造 存在潜在风险 [8] - 传统训练方式需搭建真实运行环境 成本高、风险大且高质量安全攻防数据稀缺 制约AI白帽黑客发展 [8] Cyber-Zero免运行时训练方法 - 核心思想是通过runtime-free training利用CTF竞赛writeups生成高质量行为轨迹 无需真实环境 [9][11] - 基于不同人格模拟攻防对话 攻击者生成利用路径 防御者进行应对 形成训练轨迹 [11] - 实验显示其训练效果与真实环境轨迹相当 部分指标更优 32B模型性能接近Claude-3.7-Sonnet但推理成本仅1% [13][15] - 关键发现：通用软件工程智能体无法直接迁移至网络安全任务 模型规模与性能正相关 [15] CTF-Dojo实战训练体系 - 构建可运行CTF攻防环境 智能体可直接执行命令并与系统交互 发现利用漏洞 [17] - 使用CTF-Forge工具自动搭建运行时 几分钟部署数百挑战实例 大幅降低人力成本 [17] - 基于pwn.college CTF Archive数据集 筛选658个独立任务实例覆盖六大漏洞类别 [19][21] - 通过推理增强技术收集1000+成功轨迹 最终获得486条高质量验证轨迹 [21] - 训练后模型在En IGM A+基准取得最高11.6%绝对提升 性能随样本增加持续提升 [22][24] 虚拟与实战结合的闭环体系 - Cyber-Zero提供安全可扩展的训练数据 CTF-Dojo提供实战演练环境 形成完整能力培养路径 [26] - 两者结合解决数据成本与能力迁移问题 推动AI网络安全应用落地 [26] 技术前景与挑战 - 应用场景包括企业安全自动扫描、红队演练测试、教育陪练等 有望实现普惠安全 [28] - 双重用途风险突出 免运行时方法降低训练门槛 可能被滥用于进攻目的 [28] - 未来方向包括构建实时更新CTF基准和强化学习交互 需平衡开放与安全 [29]

公司发展历程与战略转型 - 公司成立于2012年 创始人曾为谷歌机器翻译科学家并放弃百万美元年薪回国创业[2] - 2014年明确语音交互硬件载体为智能手表 次年推出首款TicWatch[3][4] - 2017年团队规模从300多人扩张至千人并迈向国际化[5] - 2018年末砍掉智能音箱产品线 2019年停止新硬件项目开发并系统性裁员 聚焦软件创新[5][6] - 2020年提出生成式AI是未来 开发AIGC产品魔音工坊 2021年日收入几万增至2023年每天几十万[6] - 2023年自研AIGC产品贡献超亿元年收入 推出大模型序列猴子并All in大模型[6] - 2024年成为港股AIGC第一股 停止序列猴子迭代 砍掉不赚钱的To B项目 专注AI软硬件结合[6][8] - 2025年8月中报显示接近盈亏平衡[6] 核心产品与技术演进 - TicNote录音背夹面市四个月卖出3万台 亚马逊评分4.8 京东同品类热卖榜第一[2] - 产品定位为随身AI思考伙伴 内置Shadow AI系统支持转录总结、聊天提问、思维导图及深度研究功能[8][19] - 技术路线从语音识别转向大模型驱动 利用大模型脑补能力提升录音转写总结体验[18][19] - 开发AI原生工作流 内部研发效率提升4倍 同一功能开发从5-6人一周缩减至2人快速完成[16][17] 商业模式与运营优化 - 当前模式为70%精力投入软件研发 硬件与合作伙伴共同开发[2] - 通过砍项目降低组织复杂度 淘汰无竞争力项目 提升人效[14][15] - 聚焦AI Agent领域 核心研发围绕纯软件或硬件应用承载商业化[14] - 面向B端和C端提供AIGC解决方案与产品服务[6] 行业竞争与市场定位 - 智能硬件领域面临谷歌、亚马逊、阿里巴巴、百度等巨头竞争[5] - 2024年阿里巴巴钉钉推出同类AI录音硬件DingTalk A1[9] - 公司采取差异化策略 定位垂直人群会议记录与决策指引需求 避免与手机直接竞争[19][20] - 行业处于早期阶段 2023-2024年关注大模型 2025年Coding Agent开始实用化[21] 组织管理与文化特质 - 公司强调理性与创新双关键词 理性取舍业务并持续适应新环境创新[22][24] - 推动AI工作流转型 使用Cursor+飞书协作模式促进超级个体化[16][17] - 历史包袱较轻 保持AI原生企业灵活性 结合十余年行业经验实现快速发展[28][29]

程序员之间的差距，越来越大。 技术圈降薪裁员频频爆发，传统程序员岗位大批缩水！如今行业下行， 为什么有一批 35岁+程序员反而更抢手、薪资 更高？ 别酸，是真的！ "2025年，猎聘网惊现百万年薪岗位！"——某AI公司为大模型开发工程师开出 80-154万 年薪！！ 高薪背后，是AI行业对人才的疯狂渴求： 如今，企业最缺的不是"调参侠"，而是能交付完整项目的全栈人才！ 必须具备RAG、Agent智能体、大模型 微调的能力！ AI浪潮，正在重构程序员的核心竞争力！ | | 普通程序员 | 大模型程序员 | | --- | --- | --- | | 技术栈 | 单一语言 | 开发能力+AI技术全栈 | | 项目经验 | 功能模块开发 | 从AI应用开发到模型部署全流程 | | 薪资上限 | 20-40w | 80w-无上限 | 普通程序员vs大模型程序员 即将开播 仅剩最后 100 名额，立即 免费 预约 技术原理+实战项目+就业指导 5小时 吃透大模型， 抢先享受AI就业红利！ 还有靠谱的 内推机会 + 直聘权益！！ 完课后赠送：大模型应用案例集、 AI 商业落地白皮书 这 门课程直击痛点： ⭐️ 1、"AI ...

市场表现 - 9月11日三大指数集体上涨 算力板块涨幅靠前 中证计算机主题指数上涨1.45% 成分股中指南针上涨超5% 中科曙光与浪潮信息上涨超4% 电科数字上涨近4% [1] - 中证沪港深云计算产业指数上涨3.53% 成分股中科华数据涨停 中际旭创与新易盛上涨超8% 曙光数创上涨超6% 星网锐捷上涨近6% [1] - 计算机ETF(159998)上涨1.1% 成交额3291.88万元 云计算ETF沪港深(517390)上涨3.85% 成交额2857.2万元 实时溢价率0.62% 后者连续3个交易日获资金净流入 [1] 产品结构 - 计算机ETF跟踪中证计算机主题指数 覆盖软件开发 计算机设备 IT服务行业 合计权重93.22% [1] - 云计算ETF沪港深跟踪指数AI算力含量高 覆盖光模块&光器件 算力租赁 数据中心 AI服务器 液冷等热门概念 [2] 行业动态 - OpenAI与甲骨文签署五年期算力采购协议 价值3000亿美元 推动甲骨文股价单日大涨36% 市值单日增长约2500亿美元 [2] - AI人才竞争加剧 MiniMax启动百万美元级别期权激励计划 覆盖模型算法 产品 市场 增长 职能等多岗位 激励额度从几十万至几百万美元不等 [2] 机构观点 - 2024年上半年全球人工智能投融资金额达316亿美元 同比上升84% 人工智能融资占全行业比例从2022年4.5%升至2024年上半年12.1% [3] - 2024年上半年全球前十大融资事件中6笔为大模型企业融资 金额总计135亿美元 [3] - AI被认定为新一轮科技革命与产业变革核心驱动力 技术持续进步与政策支持推动产业链迎来发展机遇 [3]

公司发展历程 - 金沙江创投成立于2004年 前身为2000年筹划的"中国新产业基金" 初期定位硬科技投资[3] - 2005年完成首期基金募资7500万美元 2006年二期基金达2亿美元 同期红杉中国首期2亿美元 启明首期1.5亿美元 赛富首期4.04亿美元[4] - 2016年因投资理念分歧 伍伸俊与潘晓峰分别创立金沙江资本与金沙江联合资本 与金沙江创投无股权关系[8] - 2024年为规避地缘政治风险 美国业务更名"Informed Ventures" 由创始合伙人林仁俊负责[9] 投资策略演变 - 早期聚焦半导体/清洁能源领域 投资案例包括LED企业、美国光伏公司Silevo及新大洋汽车[7] - 2007年朱啸虎加入后转向消费互联网 主导投资百姓网、拉手网(持股38.9%)、饿了么、滴滴、小红书等明星项目[7][9] - 2017年后保持单期基金规模5亿美元以下 2017-2021年连续完成六至八期基金募资[9] - 当前投资逻辑强调快速回报 偏好6个月回本项目 回避2年回本周期及高烧钱领域[10] 行业地位与影响 - 作为首批本土化VC 与硅谷基金Mayfield战略合作 首期基金基石LP来自Mayfield[4] - 2005年被视为中国VC元年 标志性事件为中国机构首次独立面向全球募资[4] - 移动互联网时期投出多个行业头部项目 包括滴滴百亿美元级融资案例[9] - 2021年后未公开新募资 近期聚焦AI领域但持审慎态度 强调开源模型性价比[10] 管理团队特质 - 创始团队含丁健(亚信科技创始人)、伍伸俊(北电网络前高管)、林仁俊(连续创业者)及潘晓峰[3] - 朱啸虎以"快决策"风格著称 典型案例包括72小时决定投资映客[10] - 公司治理呈现"低管控"特征 办公场所无需预约接洽 强调高效直接沟通[12] - 核心团队保持20年稳定运营 2024年20周年合影显示管理层关系缓和[2][9]