在数字化生活日益普及的今天，手机几乎成为人们日常交流与获取信息的主要工具。然而，不少用户发现，刚与朋友聊过的商品，转眼就在购物平台看到相关广告；搜索过的内容，也频繁出现在推荐页面。这种“巧合”背后，实则是大数据时代隐私泄露的隐忧。如何避免成为数据“靶子”？以下四招实用技巧，助你筑牢隐私防线。 普通社交软件的消息传输多依赖明文或简单加密，存在被截获的风险。而蝙蝠、壁虎等专业加密工具采用端到端加密技术，确保消息仅发送方与接收方可解密，连平台运营商也无法查看内容。这类软件还提供“预设密信”“双向撤回”等功能：用户可设置暗号，未输入正确暗号者无法进入聊天界面；发送的消息可随时一键清空双方记录；若对方尝试截屏，系统会立即发送提醒，防止内容外泄。 平台通过分析用户的搜索记录、聊天内容、浏览偏好等数据，实现精准广告推送。要减少此类监听，需主动关闭手机设置中的“个性化广告推荐”“行为跟踪”等功能。例如，在系统隐私设置中禁用“基于兴趣的广告”，或限制应用获取用户活动数据。此举虽无法完全杜绝广告，但能显著降低平台对个人习惯的持续追踪。 安装新应用时，用户常被要求开放麦克风、摄像头、通讯录等权限，但许多功能与软件核心用途无关。例如，计算器类应用无需麦克风权限，地图软件无需调用摄像头。建议遵循“最小权限原则”：仅允许必要权限，拒绝无关请求。对于已安装的应用，可定期检查权限设置，关闭长期未使用的功能，避免硬件被恶意利用。 手机系统与应用的更新不仅包含新功能，更会修复已知的安全缺陷。黑客常利用旧版本中的漏洞，在后台窃取数据或监控用户行为。因此，养成定期更新系统、杀毒软件及常用应用的习惯至关重要。例如，苹果iOS与安卓系统均会推送安全补丁，及时安装可有效阻断恶意程序入侵路径。

在数字经济浪潮的推动下，企业数字化转型已从“锦上添花”演变为关乎生存发展的“必答题”。面对业务场景的快速迭代、技术生态的持续演进以及合规要求的日益严格，传统单一云服务或碎片化解决方案已难以满足企业全流程数字化需求。全栈式云服务凭借覆盖全生命周期的一体化能力，正成为企业实现高效、安全、低成本转型的核心支撑。多云架构作为企业上云的主流选择，通过整合公有云、私有云及本地数据中心资源，构建起灵活适配的混合IT环境。这种架构的核心价值在于打破单一云平台的局限性——企业可根据业务特性、技术演进路径及长期战略规划，动态匹配不同云服务商的资源组合。例如，将核心业务部署在稳定性强的云平台，将创新业务置于弹性扩展的云环境，既能保障关键业务连续性，又能降低对单一供应商的依赖风险。数据显示，采用多云架构的企业在资源利用率上平均提升30%，同时将供应商锁定风险降低45%。云迁移过程中，数据安全与业务连续性是首要考量。规范的迁移流程需经历四大关键阶段：全面梳理业务系统与数据资产、设计定制化迁移方案、分阶段验证测试、建立全流程风险管控机制。某金融企业通过该流程，将核心系统从本地数据中心迁移至云端，实现零数据丢失、业务中断时间控制在15分钟以内的目标。这种精细化操作模式，正在成为行业迁移的标准范式。当企业完成云端部署后，成本管控与安全防护成为运营阶段的两大核心挑战。在资源成本优化方面，通过全链路监控识别闲置资源、优化配置规格、匹配弹性计费模式等手段，企业可将云支出降低20%-35%。某制造企业通过智能资源调度系统，将非生产时段的计算资源释放给研发部门使用，年节约成本超千万元。安全审计领域则通过定期配置检查、漏洞扫描、权限审计等机制，构建起动态防护体系。某电商平台通过该体系，在半年内修复了127个高危漏洞，成功通过等保三级认证。SaaS应用的深度应用正在重塑企业数字化生态。标准化部署流程涵盖需求分析、系统配置、权限管理、运维监控等全生命周期环节，确保工具与业务流程深度契合。某零售企业通过标准化部署CRM系统，将客户响应时间缩短60%，销售转化率提升25%。更值得关注的是，通过定制化集成方案打破数据孤岛，实现跨系统流程协同。某物流企业将TMS、WMS、OMS等系统与财务SaaS无缝对接，使订单处理效率提升40%，财务结算周期从7天缩短至1天。全栈云服务的价值不仅体现在技术层面，更在于重构企业数字化转型的底层逻辑。这种模式通过提供架构设计、迁移实施、运营优化等全流程服务，将企业技术投入门槛降低50%以上。同时，通过风险预判机制和应急响应体系，将转型失败率控制在行业平均水平的1/3。更重要的是，通过资源优化与系统协同，使云服务真正成为业务增长的引擎——某新能源企业借助全栈服务，将研发周期缩短40%，产品迭代速度提升3倍，市场份额两年内增长200%。在数字经济进入深水区的当下，云服务已从技术工具升维为企业战略资产。全栈式服务能力通过整合技术、安全、成本、效率等关键要素，正在帮助企业构建起应对不确定性的数字化韧性。这种转型范式的演进，不仅重塑着企业竞争格局，更推动着整个产业生态向更高维度进化。

《洛克王国：世界》今天上线了。游戏无悬念地空降iOS总榜第一，与此同时，更让我吃惊的是，游戏竟然冲进了畅销榜Top 3——我其实没指望过它的首日收入能有多好，毕竟游戏的商业化做得非常克制，不卖数值、不卖精灵、不抽卡，主要以外观作为付费点。而就在刚刚，官方还宣布了另一组数字：开服13小时新进超1500万。游戏的6000万预约，看来是真有含金量的。从目前玩家社区的讨论度来看，游戏大DAU之路的第一步算是踏稳了——今天的B站、抖音、小红书、微博等各个社交平台上的热搜，全是游戏的相关话题。而对于行业来说，游戏摸索出来的这套「精灵大世界」的玩法路子，也终于拿到了第一份实打实的市场认可。这份市场认可，其实早在上线之前就有所显露。不光是全平台6000万的预约量，冲进了腾讯游戏预约量的历史Top 5；官方发起的回忆杀活动，评论区里15年的小洛克也比比皆是。不久前广州线下试玩会人气爆棚，相关内容在社交平台刷屏。等到游戏开启预注册，玩家抢注稀有学号ID的热潮更是夸张，官方顺势给上线首日福利加码，来回应玩家们的期待。再到最近，游戏在3月23日早8点开启预下载，便空降iOS免费榜第1名，之后便连续三天霸榜，直到正式上线的今天，我想也就不难理解大家的普遍反应：精灵大世界品类的版本答案，这么快就要来了？01都想喝赛道的第一口汤过去两年，捉宠玩法算是国内游戏圈最热闹的细分赛道之一。从帕鲁掀起的捉宠风潮，到国内各家大厂接连曝光的同类新品，不管对外打的旗号是「开放世界捉宠」还是「修仙SOC帕鲁like」，大家都在往里挤，都想喝到GaaS化的第一口汤。这口汤有多香？在不少人看来，这个赛道的潜力，不会比「搜打撤」低多少，算是游戏行业里极少数有机会运营十几年，最终成为一家公司或者团队长期收入顶梁柱的长青存在。关于这一点，正值30周年庆，商业价值位居全球第一的宝可梦IP，已经帮大家探明了品类的天花板：它不仅生命周期超长，玩法能穿越周期；用户粘性还能跨代际，做到「用户跟着游戏一起长大，然后带着下一代继续玩」。而在国内市场，《洛克王国》页游则用15年的运营历程，证明了这个品类的国民基础：2010年上线，2014年做到了3亿注册用户、3000万月活峰值，直到今天，依然有大批玩家守着这个游戏。更让人坐不住的是，这条赛道至今还没出现一款真正跑通GaaS化的成功产品。这意味着，在早已杀成红海的国内存量游戏市场里，它是为数不多肉眼可见的价值洼地，是仅剩的几个蓝海机会。那问题来了，这么香的赛道，怎么会留到现在还是蓝海？答案当然也很简单，因为这事就不好做。很多人觉得，不就是做个抓精灵的游戏吗？但当你真正扎进去做过就知道，如果不走短线卡牌变现、蹭知名IP换皮的路线，而是想跑通长线GaaS，那将面临太多不确定性。比如说理论相对可行的「大DAU+外观付费+社交生态」路线，看似逻辑清晰，真要落地执行，难度极高，对产品的流量基础、品质下限、长线运营能力，都有相当的要求。而不管你走什么方向，基本得满足三道门槛，才有资格上桌试试。第一道槛，也是捉宠玩法的核心问题，玩家为什么要收集这些精灵？这道槛比的是项目的成本和规模。你要么有IP情怀铺垫，自带情感链接；要么有顶级的差异化美术，能把数百只精灵都做出花来；要么手握流量，能把它打造成社交爆款。否则，你很难给玩家一个充足的动机，去收集游戏里那千奇百怪，但收益又不够直观的精灵。而这些东西，既花时间又花钱……先不说中小团队扛不扛得住，做也来不及做了。第二道槛，是核心玩法设计没有捷径可走，真不是找个模板抄点皮毛就能成的。这道槛比的是设计能力和耐心。大到捉宠-养成-对战的循环框架，各个日常模块的耦合关系，商业化和数值平衡；小到每一只精灵的行为逻辑、在不同环境下的生态位、和玩家的互动细节……这些东西都得不停地、来回地磨，不太可能一次就让你撞到正确答案。不靠反复的测试调优，根本做不出来能打的东西。第三道门槛，也是最难跨的，就是所谓的知易行难，都知道长期主义好，但又有几个人能扛住短期的流水或者项目成本的压力？这道槛比的就不只是团队本身了，还有背后的资方。不卖精灵、不卖数值，就意味着要放弃很多短期变现的机会，去搏两三年后的长线口碑和留存；设计难度大，就意味着会有很多试错成本，乃至于直接被卡死，需要推翻重做。这两点风险，对大多数团队或者项目KPI而言，都是个充满变数的事情。换句话说，这个品类的GaaS化要成功，产品得往大了做、往长了做，从一开始就没有小而美的生存空间。但正所谓风浪越大鱼越贵，这个赛道的收益也足够诱人，一旦跑通，就能吃到这个品类独有的、长达几年乃至更久的长线复利。先来说说这个赛道最实在的好处，其实也是玩法规则类产品的共性了，就是上线后的版更成本可控，不用像二次元这类重内容赛道一样疲于奔命。这里面不只是玩家消耗内容太快的问题，更麻烦的是玩家对内容的要求会越来越高。吃惯了好的就再也回不去，内容稍微差一点，玩家立马就能感觉出来，并直接体现在每个版本的收入上，到最后研发的压力只会越滚越大。也就是说，它的核心玩法框架如果跑顺了，大可以把其他内容赛道费尽心思设计超越玩家预期的故事情节，砸钱堆CG演出、动捕配音、过场动画等，当作「加分项」而不是性命攸关。比起堆料，团队的设计功底更具决定性：怎么持续迭代大世界生态、精灵族群，推出新玩法、新规则等等。在这个局面下，额外的堆料就会成为越来越宽的护城河，让项目变得易守难攻。其次，捉宠玩法的内核足够坚实，兼具广度和深度。不管是抓精灵这个动作本身，还是抓之后的养成对战都有乐趣，包括抓之前的探索与搜索环节，也可以做得很有意思。同时它还存在涌现体验的机会，因为玩家每次进入大世界遇到的精灵、所处的环境、捕捉的过程、最后的结果都有可能不一样，它天然就不是一次性消耗的内容。最后更重要的是，这个核心玩法和PVP、社交等决定长线留存的核心模块完美契合，越玩越有新的可能性。你想做休闲向，可以加家园、精灵繁育、拍照打卡玩法；想做硬核向，可以做PVP赛季、高难度组队挑战；想做IP延伸，可以做动画、线下联动、周边衍生，如果再往远了想，完全有机会做成一个跨媒介的IP宇宙。只要核心用户盘稳住了，未来的发展潜力很大。02为什么先过河的是《洛克王国：世界》聊完了为什么要上桌，怎么才能上桌之后，接下来该说说牌是怎么打的了。国内此前也上线过一些有着捉宠玩法的游戏，但可惜都没能跑通长线、立起品类标杆。有的是败在商业化上，有的则是败在IP上，而更多的产品从根上就不是捉宠游戏，只是在MMO、开放世界框架里外挂了个捉宠玩法，来承担一部分数值养成的任务。所以简单来说，整个行业都没有现成的作业可抄，每一步都得自己摸着石头过河。那《洛克王国：世界》是怎么过河的？先看最核心的底层问题：捉宠玩法到底在游戏里是什么定位？这直接决定了后面所有设计的走向。如果抓精灵只是为了提战力、过副本、冲排名，那这条路一眼就望得到头，你可以参考所有MMO里的灵宠、神兽玩法的结果，最后玩家只会盯着版本最强的那几只去抓和养，剩下的全是摆设，捉宠这个动作本身也失去了乐趣。所以《洛克王国：世界》在立项之初就明确「捉宠」就是游戏目的本身，大世界、剧情、所有玩法，全都是为它服务。这套完整的循环逻辑，简单来说就是：玩家去不同生态地形的场景探索，结合生态规律、精灵特点来捕捉收集，再利用已有精灵的能力去探图、战斗，收集更多精灵。只有这样，才能让收集精灵这件事变得足够有价值，玩家的动机才够充分。精灵才是游戏的主角不过精灵之间必然存在数值差异，不可能完全均等。随之而来的问题是：玩家为何要为一只无数值优势的精灵付出时间？这个问题如果放到二次元产品上，解法可能是把角色的剧情做重，特效做得更夸张，人设建模做得更讨喜等等。但对于捉宠品类来说，人与非拟人化的动物共情本就极难，更遑论为数百上千种精灵做差异化的故事塑造。对于这个难题，《洛克王国：世界》给出了一套反向的设计路径：先搭建世界，再塑造物种，最后才着眼于单个精灵。游戏的剧情不会围绕单只精灵展开，而是优先传递世界的魅力。其核心逻辑在于，物种依附于世界而存在，唯有玩家先接纳并喜爱这个世界，才会逐步对其中的物种产生兴趣，最终对具体的精灵个体生出偏爱。看过剧情的玩家应该都能感知到这种叙事侧重点的差异然后落在精灵个体魅力的打造上，研发团队推出了一套「光谱」设计原则。这套原则的核心，是打破单一战斗数值的价值评判体系：战斗数值只是衡量精灵价值的维度之一，外观、生态特性、大世界专属探索能力等，均被纳入了精灵的价值框架。实用性强的精灵外观未必出众，外形亮眼的精灵能力未必顶尖，每只精灵都有独属的生态位与专属能力，都具备不可替代的捕捉和使用价值。不同精灵的骑乘姿态也不一样包括一些非功利、非功能性的情绪价值，也能成为玩家心生喜爱，进而想收集精灵的一大理由。比如说，精灵的行为会随性格呈现差异，胆小性格的精灵大多时候都带着哭态，和人亲近的精灵即便玩家尚未捕捉，也能直接骑乘；再比如说，玩家做出的不同表情动作，会触发精灵的不同反馈，同样是求救动作，有的精灵会给玩家回血，有的只会嘲笑玩家；而如果玩家去恐吓它们，弱小的会直接逃跑，强势的则会冲过来撞飞玩家。别觉得这些细节玩家如果注意不到，那就是无用功。事实上，只要你把东西做进去了，玩家就一定能发现，并会将其作为社交谈资的一部分。不过说到这里，游戏仍需解决长线留存的问题。毕竟以上内容做得再好，玩家也能在短时间内「吃干抹净」，最后还是需要一个「终局玩法」来支撑。PVP和社交是显而易见的答案，但都不好做。因为捉宠品类天生带有轻度休闲属性，无法像MOBA、射击游戏那样做重度竞技。一旦把PVP做重，不仅会劝退多数休闲玩家，还会催生功利心态：玩家抓精灵只为上分，最终只会选择强度顶尖的少数几只，依旧会破坏捉宠的核心乐趣。社交也是同理，直接沿用MMO里的帮派、同盟、组队打本模式，会产生强竞争的氛围，和捉宠品类轻松治愈的调性相悖，也匹配不了目标用户的需求。关于这个终局玩法，《洛克王国：世界》的做法是，先从基础产能上为玩家的收集内容托底：游戏首发上线400多只精灵，每年新增200多只；同时，游戏每个赛季都会推出新的主题玩法、剧情任务、新精灵。单是收集完所有精灵，玩家就要花费不少功夫。更何况，即便是同一只精灵，反复捕捉也有持续价值：玩家既能抓到资质更优的个体，也能遇到概率极低的异色、炫彩精灵，还可通过连续抓捕开启奇遇，或者是刷炫彩蛋，来手动选择配色和粒子效果。这就是团队所说的「无限抓」。在PVP设计上，团队的解法也是反其道而行之：去平衡玩家而不是平衡精灵。他们将经济体系与PVP绑定，用收益来引导玩家的行为。比如说玩家如果使用强势阵容参赛，收益会相应下调；使用随机阵容或普通精灵参赛，难度更高但收益也更高。如此一来，玩家会主动尝试更多精灵，不同玩家的对局体感差距也会变小，同时每次PVP也都能有新鲜感。这就是团队对「无限PVP」的设想。至于社交层面，游戏在探索、收集、养成、战斗等各个环节都加入了玩家互动玩法。在探索世界的过程中，两名玩家可以牵手冒险，共享捉宠获取的「许愿星」，捕捉的精灵也可直接互赠；结伴同行时，靠近好友可恢复体力，也能通过趣味道具互动。甚至是更私密一点的交流体验，游戏里也有。比如说玩家可通过多人座椅开启专属聊天室，非聊天室成员仅能看到无字气泡，仅好友或同一位面内的玩家可查看完整文字内容。到了养成端，玩家可分享自己培育的精灵蛋；战斗端，玩家则可以双人同斗，在路边观战时都可随时加入战局，包括PVP也支持租借好友阵容等等。总的来说，在《洛克王国：世界》里，社交无处不在，但又做得很轻，不强制，全看玩家心情。解决了长线留存问题后，接下来的挑战便是商业化变现了。即便是相对稳妥的外观付费路线，也面临诸多选择题：外观重点放在角色还是精灵？时装走广度收集还是纵向深度？是否要区分品质与部件？采用直购还是抽卡模式？《洛克王国：世界》的解题思路倒是也意外顺理成章，还是那句话，一切围绕抓精灵来展开。比如说，游戏还会推出精灵亲子装，让角色时装与对应精灵的外观绑定，玩家穿上后，还可以解锁专属的互动动作与特效。这套设计无疑会放大玩家与精灵之间的羁绊，让外观付费有了情感支撑。再比如说，玩家抓到不同稀有度的异色精灵、炫彩精灵后，都会对亲子套装的外形产生影响。也就是说，游戏把精灵收集的价值揉到了商业化上。根据此前葡萄君与制作人shijie的对谈，团队内部对这套商业化很有信心。当然，目前游戏刚刚上线，不管是PVP、社交，还是商业化设计的最终效果，仍有待后续持续观察。只是从目前社区的风向来看，魔方这一设计思路的可行性已得到了初步验证。03给全行业交了份版本答案在此前的对谈中，制作人曾告诉葡萄君《洛克王国：世界》的三个阶段目标：第一年，跑通稳定的内容更新框架，希望成为精灵大世界品类的首款「长青」游戏；第二年，把内容产能和制作标准拉到行业最高水平；第三年，做到全球精灵品类GaaS化第一，把「洛克王国」变成一个全球化的现代IP。内部认为，只有这三步都走通了，才算不辜负这个IP。我们暂且不论团队最终能实现多少，光是这份规划本身就透着少见的信心。大家都知道，自从腾讯近几年在财报、电话会议上反复提及长青概念后，不管是外部市场，还是内部团队都相当看重这一点。而对绝大多数团队来说，能把一款产品做成长青已经算到了终点。但在《洛克王国：世界》这里，长青却只是第一年要努力冲击的目标。目标定得高，意味着团队早期必须做好长期投入的准备。而哪怕这三年目标最后只实现了一半，放在市场上也足够立得住。所以如果要我翻译一下魔方团队的野心，那就是他们想给全球捉宠赛道，提供一套中国厂商的GaaS化解决方案。在未来，这个野心如果真做成了，那它就是超越玩家对这个品类的想象。但即便只是在当下，对于整个捉宠品类来说，《洛克王国：世界》的上线，也已经给全行业交了第一份看起来足够靠谱的答卷。至于这个答卷到底对了多少，能对多久，就有待时间的检验了。（转载自游戏葡萄）

今年1—2月份，我国社会物流总额58.6万亿元，按可比价格计算同比增长6.7%，增速较上年全年、上年同期分别提高1.6和1.4个百分点，回升态势较为明显。从结构看，国内生产消费与国际进口物流需求同步改善，各领域物流需求较上年同期均有所加快。1—2月份，工业品物流总额同比增长6.3%。其中，工业细分行业增长面超过八成，计算机、通信和其他电子设备制造业、铁路船舶航空航天等高端装备制造领域增速均超过10%。△资料图国际物流增速显著回升，1—2月份，进口货物物流总额同比增长9.6%，增速较上年全年加快9.1个百分点，呈现较高增长的良好开局。1—2月份，单位与居民物品物流总额同比增长9.4%，增速较上年全年提高4.3个百分点。即时零售等新业态蓬勃发展，有效带动新型消费物流需求旺盛增长。1—2月份网上商品零售额同比增长10.3%，为2024年6月以来最高增速。乡村消费增速快于城镇，县乡消费占比稳步提高，农村电商、城乡共同配送及农产品上行物流需求持续活跃，进一步夯实单位与居民物流韧性增长基础。物流市场体量持续扩大 运行质效稳步提升从物流业总收入来看，我国物流市场体量持续扩大，开年实现稳健增长，现代物流发展韧性进一步彰显。1—2月份，物流业总收入2.0万亿元，同比增长5.2%，增速比上年同期提高0.4个百分点。1—2月份，中国物流业景气指数平均为49.4%，行业整体平稳复苏，运行景气水平总体较稳。货运网络保持畅通高效运转，运输结构加速优化。1—2月份铁路货物发送量同比增长1.6%，其中集装箱发送量同比增长10.5%。1—2月份，跨境物流活力持续回升，国际航线航空货邮运输量完成71.2万吨，同比增长23.8%；中欧班列累计开行3501列，同比增长31.7%。物流市场供需加速优化，服务价格水平逐步回暖，物流企业经营活力趋于改善。数据显示，1—2月份重点物流企业业务收入同比增长6.6%，增速比上年同期提高1.0个百分点。综合来看，物流开局运行态势平稳，一季度物流运行有望保持稳中有进的发展态势，供应链、跨境物流、多式联运等领域将延续快速发展势头。（转载自央视新闻）

3月27日消息，据路透社报道，一位知情人士透露，埃隆·马斯克正在讨论将SpaceX首次公开募股的30%分配给个人投资者——至少是通常散户份额的三倍——依靠其狂热的粉丝群和其他忠实的支持者来帮助稳定股票上市后的走势。据知情人士透露，此次IPO预计将成为近年来最受关注的IPO之一，其结构与华尔街的标准做法有所不同，凸显了马斯克决心掌控SpaceX的所有权以及上市后股票的交易方式。由于该过程属于保密信息，这些知情人士要求匿名。据知情人士透露，SpaceX首席财务官布雷特·约翰逊向华尔街传达了马斯克的计划，该计划将大幅增加零售配额，并采取异常积极主动的方式来选择银行家。他们补充说，SpaceX正在根据私人关系和过往合作，为一些公司分配职责明确的职位，而不是允许它们广泛竞争投资者。他们同时提醒，该计划尚未最终确定，可能会有所变动。据四位知情人士透露，作为这项努力的一部分，马斯克亲自挑选了美国银行专注于国内零售分销。SpaceX公司未回应置评请求。美国银行拒绝置评。马斯克的公司长期以来吸引了众多非机构投资者的忠实拥趸，SpaceX 正试图利用这种动态，为其股票市场首秀做准备，其估值可能达到 1.75 万亿美元。（鞭牛士、AI普瑞斯编译）

带队发布 Qwen 3.5 小模型系列、获马斯克公开点赞，20 小时后在社交媒体宣告离职。林俊旸离开阿里的方式，本身就是 2026 年 AI 行业最戏剧性的一幕。32 岁，阿里最年轻的 P10，一手将千问做到全球下载量超 10 亿次、衍生模型超 20 万款，成为全球开源模型的新王。他的离开源于一次组织架构调整的分歧：阿里希望将 Qwen 团队按预训练、后训练、视觉、语音等维度水平拆分，与通义实验室其他团队合并；林俊旸则坚信预训练、后训练乃至基础设施团队应该更紧密地垂直整合，而非割裂。这不只是管理风格之争，更是对「怎样才能训出最好的模型」这个根本问题的路线分歧。离开近一个月后，林俊旸发出了这篇长文。他没有回应任何人事风波，直接亮出了自己对 AI 下一阶段的判断：我们正在从「训练模型」的时代，进入「训练智能体」的时代。这篇文章之所以值得逐字读完，不仅因为林俊旸在过去两年亲手操刀了 Qwen 全系列的后训练，而且他还在文中罕见地复盘了 Qwen3 在「混合思考模式」上的得与失。以下为 APPSO 对林俊旸的编译：从「推理式思考」到「智能体式思考」过去两年，彻底改变了我们衡量 AI 模型的方式。OpenAI 的 o1 证明了一件事：「思考」可以是模型的核心能力，可以专门训练出来、直接交到用户手里。DeepSeek-R1 紧随其后，证明这种「推理式后训练」并非大厂专利，可以在原始实验室之外复现和扩展。用大白话说：o1 是一个被教会了「回答之前先想想」的模型，R1 则是一个开源版的同类选手，跟 o1 打得有来有回。那个阶段很重要。但 2025 年上半年的行业主旋律，说到底还是在围绕一件事打转：怎么让模型「想」得更多。 让它在推理阶段烧更多算力，用更强的奖励信号训练它，暴露或控制那些额外的「思考过程」。现在的问题是：然后呢？我相信答案是智能体式思考。为了行动而思考，一边跟真实环境交互，一边根据世界的反馈不断修正计划。1. o1 和 R1 的崛起真正教会了我们什么第一波推理模型教会我们一个朴素的道理：想在大模型上把强化学习跑起来，你得有靠谱的评分标准。什么叫靠谱？就是答案能判对错、结果能验证、反馈信号足够清晰。数学题有标准答案，代码能跑测试，逻辑推理能验证步骤。这些领域之所以成了强化学习的主战场，就是因为在这里，模型收到的奖励信号远比「让人类标注员觉得这个回答还不错」强得多。换句话说，强化学习终于能优化正确性，终于不用只追求看着像那么回事了。然后，基础设施的重要性一下子凸显出来了。一旦你开始训练模型进行更长的推理链条，强化学习就不再是在监督微调上面加个小配件那么简单了，它变成了一个重工业级的系统工程。你需要大规模的模拟推演（rollout）、高吞吐量的答案验证、稳定的策略迭代、高效的采样流程。推理模型的诞生，表面看是算法突破，底下看是基础设施的胜利。OpenAI 把 o1 定义为用强化学习训练的推理产品线；DeepSeek R1 接棒验证了同一方向，同时也展示了推理式强化学习对底层算法和基础设施的要求有多高。APPSO 划重点：第一次大转折发生了。行业焦点从「扩展预训练」转向「扩展面向推理的后训练」。模型变强靠的不再是吃更多数据，靠的是在训练后阶段学会「怎么想」。2. 真正的难题从来不只是「融合思考和指令模式」2025 年初，我们 Qwen 团队心里有一张很大的蓝图。理想中的系统长这样：一个模型同时搞定「思考」和「执行」两种模式。你可以手动调节它思考的深度，轻度、中度、深度，就像调空调温度一样。更理想的情况是，模型自己就能判断：这道题简单，直接答；这道题有点难，多想想；这道题极难，调动全部算力来啃。方向是对的。Qwen3 是当时最清晰的公开尝试之一。 它引入了「混合思考模式」，一个模型家族里同时支持「想了再答」和「直接答」两种行为，还描述了一条四阶段后训练流水线，其中明确包含了在长链推理冷启动和推理强化学习之后的「思考模式融合」步骤。但融合这件事，说起来一句话，做起来要人命。难在哪？难在数据。很多人一听「融合思考和指令模式」，脑子里想的都是模型层面的事：一个模型文件能不能同时跑两种模式？一套对话模板能不能在两种风格之间切换？一个推理服务能不能暴露正确的开关？这些确实要解决，但都不是最深的坑。最深的坑是：两种模式想要的东西，从根儿上就不一样。你想想，一个好的「指令模型」该长什么样？干脆、简洁、格式规范、响应快。企业用户拿它来批量改写文本、打标签、做模板化客服、结构化数据提取，这些场景要的是效率和稳定，不需要深思熟虑。一个好的「思考模型」呢？恰恰相反。它该在难题上多花时间、维持清晰的推理中间步骤、探索不同的解题路径、保留足够的「思考余量」来确保最终答案的正确性。这两种性格天然打架。 如果融合的训练数据没有精心设计，出来的模型往往两头不讨好：思考的时候啰嗦、犹豫、不够果断；执行指令的时候又不够利落、不够稳定、比客户真正需要的版本更贵更慢。说实话，我们在平衡融合与数据质量的过程中，没有把所有事情都做对。在不断修正的过程中，我们也仔细观察了用户到底怎么用这两种模式。结论是明确的：这两种行为画像确实在相互拉扯。现实很诚实。2025 年晚些时候，在 Qwen3 最初的混合架构之后，我们的 2507 版本还是发布了独立的 Instruct 和 Thinking 版本，包括分开的 30B 和 235B 变体。大量商业客户根本不需要思考模式，他们要的就是高吞吐、低成本、高度可控的指令行为来跑批量任务。对这些客户来说，融合不是福音，是多余的成本。拆开来做，反而让两条线的团队都能更专注地解决各自的问题。其他实验室走了相反的路：Anthropic 公开押注集成式路线。Claude 3.7 Sonnet 是一个混合推理模型，用户可以选择普通回复或扩展思考，API 还能设定「思考预算」。Anthropic 直接放话：推理应该是模型的集成能力，不该单独拎出来做一个独立模型。GLM-4.5 同样定位混合推理，把推理、编程和智能体能力统一到一个模型里。DeepSeek V3.1 后来也做了类似的事，推出了「Think & Non-Think」混合推理方案。那么问题来了：谁是对的？答案不在「融合」还是「分离」这个二选一本身，在于融合是否有机。如果思考模式和指令模式只是尴尬地挤在同一个模型里，像两个性格迥异的人被硬塞进一件衣服，用户体验不会好。真正成功的融合，需要一道平滑的光谱：模型能自如地在不同推理力度之间切换，最好还能自己判断该用多大力气。GPT 风格的 effort control（推理力度控制）指向了这个方向，这是一个关于「花多少算力来想」的连续策略，不是一个「想 / 不想」的二元开关。APPSO 划重点：林俊旸罕见地直言 Qwen3 在融合上「没做到完全正确」。核心矛盾其实很好理解：一个追求快准狠的执行者，和一个追求深思熟虑的思考者，硬融到一起，很容易两头都做成半吊子。3. 为什么 Anthropic 的方向是一种有益的纠偏Anthropic 在 Claude 3.7 和 Claude 4 上的做法，是一种值得注意的克制。他们没有大谈模型有多能「想」，把重点放在了：集成推理、用户可控的思考预算、真实世界任务、编程质量，以及后来的关键一步，让模型在思考的过程中就能动手用工具。Claude 3.7 是带可控预算的混合推理模型；Claude 4 更进一步，推理过程和工具使用可以交错进行，边想边干。与此同时，Anthropic 把编程、长时间运行的任务和智能体工作流摆到了最优先的位置。这里面有一个深刻的洞察：推理链更长，不等于模型更聪明。 很多时候恰恰相反。一个模型如果对所有问题都用同样冗长的方式来「推理」，说明它根本分不清轻重缓急。它可能正在失败于三件事：该优先处理什么（优先级判断）、该压缩掉什么（信息浓缩）、该在什么时候停止想而开始做（行动决策）。Anthropic 的做法暗示了一种更有纪律的观点：思考应该为具体的工作目标服务。 如果你要做的是编程，那思考就该帮你导航代码库、规划架构、拆解问题、恢复报错、编排工具调用。如果你要做的是智能体工作流，那思考就该帮你在漫长的执行过程中保持质量，而不是产出一堆令人印象深刻但没有实际行动力的中间长文。这种「思考必须服务于行动」的理念，指向了一个更宏大的命题：我们正在从训练模型的时代，进入训练智能体的时代。这句话我们在 Qwen3 的博客里也明确写过。智能体是什么？一个能制定计划、决定何时行动、使用工具、感知环境反馈、修正策略、并在长时间跨度上持续运作的系统。一句话概括它的核心：与真实世界的闭环交互。APPSO 划重点：长不等于强。Anthropic 的实践提供了一个重要的纠偏信号。思考的价值在于有没有真正服务于最终的行动目标，不在于产出了多少字的推理过程。这是从「炫技式推理」到「实用型思考」的转向。4.「智能体式思考」到底意味着什么说了这么多铺垫，现在进入正题。智能体式思考和推理式思考，优化目标完全不同。打个比方：推理式思考就像闭卷考试，评判标准是你交卷那一刻答案对不对。模型能不能解出定理、写出证明、产出正确代码、通过基准测试。想得再天花乱坠，最终只看结果。智能体式思考更像是在真实世界里做一个项目。 评判标准不是某一刻的答案，是你能不能在跟环境不断互动的过程中持续推进、持续解决问题。核心问题变了。不再是「模型能想多久？」，变成了：「模型能不能以一种维持有效行动的方式来思考？」这要求模型处理一堆传统推理模型可以绕开的难题：什么时候该停止思考、开始动手？ 想太多会错过行动窗口，想太少会犯错该调用哪个工具、先后顺序是什么？ 这是一个规划和调度问题怎么消化来自环境的嘈杂、不完整的信息？ 真实世界不会给你干净的输入失败了怎么办？ 不能崩溃，得修正计划继续干怎么在几十轮交互、几十次工具调用之后还保持连贯？ 这是长程记忆和一致性的问题如果用一句话概括：智能体式思考 = 通过行动来推理的模型。它在做的过程中不断地想。APPSO 划重点：推理式思考像闭卷考试，智能体式思考像在真实世界里做项目。前者看最终答案对不对，后者看你能不能在复杂、动态、充满意外的环境里持续推进。这是 AI 能力评价体系的根本性转向。5. 为什么智能体 RL 的基础设施更难目标一变，底层的工程全都要跟着变。经典推理强化学习的那套基础设施，不够用了。直观地理解一下区别：在推理 RL 里，模型做一道题、给出一个答案、评估器打一个分，整个过程基本上是自包含的，评估器也相对干净。就像在一个封闭的考场里阅卷。但在智能体 RL 里，模型不是在考场里答题，它活在一个复杂的真实环境中。 工具服务器、浏览器、命令行终端、搜索引擎、模拟器、代码执行沙箱、API 接口、记忆系统、调度框架……模型的策略嵌在这一整套系统里。环境不再是一个站在旁边打分的裁判，它本身就是训练系统的一部分。这带来了一个新的硬需求：训练和推理必须更干净地解耦。 否则整个系统的吞吐量会崩掉。举个具体的例子：一个编程智能体生成了一段代码，需要在真实的测试环境里跑一下看结果。这时候，推理端在等执行反馈，干不了别的；训练端在等完成的轨迹数据，也饿着。整条流水线的 GPU 利用率远低于你在经典推理 RL 里的预期。再加上工具响应延迟、环境状态不完全可见、每次交互都会改变环境状态，这些低效会成倍放大。结果就是：你还远没达到想要的能力水平，实验就已经慢得让人崩溃了。环境本身也变成了一等公民级的研究课题。在监督微调（SFT）时代，所有人都在拼数据多样性，谁有更多更好的标注数据，谁就占优势。在智能体时代，该拼的是环境质量了：环境稳不稳定？够不够真实？覆盖了多少场景？难度梯度合不合理？状态空间够不够丰富？反馈信号够不够有营养？模型能不能找到漏洞作弊？大规模生成训练轨迹的效率够不够高？环境构建正在从一个「顺手搭的实验配件」，变成一个独立的创业赛道。如果你训练的智能体最终要在类生产环境中运作，那这个环境本身就是你核心能力栈的一部分。APPSO 划重点：一句话总结这个转变，SFT 时代拼数据，智能体时代拼环境。构建高质量的训练环境，正在从「实验室的脏活累活」升级为「决定你能走多远的战略资产」。6. 下一个前沿是更可用的思考我的判断是：智能体式思考将成为思考的主导形态。它最终很可能取代那种旧式的静态独白推理，就是那种模型关起门来、对着自己嘟嘟囔囔写一大篇内部推理过程，试图用更多更多的文字来弥补「我没法跟外界交互」这个根本缺陷的做法。即便面对极其困难的数学或编程问题，一个真正先进的系统也应该有权利去搜索、去模拟、去执行、去检查、去验证、去修正。目标是把问题切实解决掉，而且解决得稳健、高效。 不是比谁的推理链写得更长更好看。但训练这类系统，有一个比什么都棘手的挑战：奖励劫持（reward hacking）。一旦模型有了真正有意义的工具使用能力，奖励劫持的危险就成倍增加。怎么理解？一个能搜索的模型，可能在强化学习训练过程中学会了直接搜答案，不是靠推理做出来的，是查到的。一个编程智能体，可能学会了利用代码仓库里的未来信息（比如测试用例本身就暗含了答案）、滥用日志、或者发现某个捷径让任务直接「通过」但其实什么都没做。如果训练环境有隐藏的信息泄漏，模型可能看起来表现超人，实际上只是被训练成了一个高效作弊者。这就是智能体时代比推理时代精细得多、也危险得多的地方。 工具越强大，模型越有用，但模型能钻的空子也越多。更好的工具同时扩大了「虚假优化」的攻击面。我预期，下一个让整个行业卡住的研究瓶颈，将来自这几个方向：环境设计、评估器鲁棒性、反作弊协议、以及策略与世界之间更有原则的接口。但方向是清晰的：工具赋能的思考，就是比闭门造车的思考更有用，也更有希望带来真实世界的生产力提升。智能体式思考还意味着一种全新的系统工程。核心智能将越来越多地来自于多个智能体如何被组织起来：一个负责全局规划和任务分发的编排器（orchestrator），一群各有专长的专业智能体（specialist agents），以及执行更具体任务的子智能体（sub-agents），后者帮助控制上下文窗口、防止信息污染、在不同层级的推理之间保持清晰的边界。未来的路线图是三级跳：从训练模型，到训练智能体，再到训练系统。APPSO 划重点：工具让模型更有用，也让模型更容易作弊。奖励劫持是智能体时代的「定时炸弹」。谁先解决好环境设计和反作弊问题，谁就掌握了下一阶段的竞争主动权。结论推理浪潮的第一阶段，确立了一件至关重要的事：当反馈信号靠谱、基础设施扛得住的时候，大模型上的强化学习能够产出质变级别的认知提升。但更深层的转变，是从推理式思考到智能体式思考：从「想更久」，到「为了行动而思考」。训练的核心对象已经变了。不再是单一的模型，是模型 + 环境构成的整个系统。更具体地说，是智能体本身，加上围绕它的一切工程。这意味着什么研究最重要也变了：模型架构和训练数据当然还重要，但环境设计、rollout 基础设施、评估器鲁棒性、以及多个智能体之间的协调接口，重要性一点不输前者。它还改变了「好的思考」的定义：在真实世界的约束下，能够维持有效行动的那条推理链，才是最好的。 不是最长的那条，不是看起来最酷炫的那条，是最有用的那条。它也改变了竞争优势的来源：推理时代，拼的是更好的强化学习算法、更强的反馈信号、更可扩展的训练流水线。智能体时代，拼的是更好的训练环境、更紧密的训练与推理一体化、更强的系统工程能力，以及闭合「决策 → 后果 → 学习」这个循环的能力。（转载自APPSO）

3月27日消息，据路透社报道，据彭博新闻周四援引知情人士报道，苹果计划将其 Siri 语音助手开放给其他人工智能服务商，以与ChatGPT以外的竞争对手。据报道，此举预计将作为苹果 iOS 27 更新的一部分，它将允许第三方 AI 应用直接与 Siri 集成，使用户能够从 Siri 助手内部将查询路由到 Alphabet 的 Gemini 或 Anthropic 的 Claude 等服务。苹果公司尚未立即回应路透社的置评请求。这一变化标志着苹果公司人工智能战略的重大转变，该公司正寻求赶上硅谷的同行，并将iPhone定位为更广泛的人工智能平台。Siri于十多年前首次推出，是这一战略的核心。据彭博社报道，苹果公司正在开发相关工具，使通过其应用商店安装的聊天机器人应用能够与 Siri 以及 Apple Intelligence 平台下的其他功能协同工作。用户可以选择由哪个 AI 服务来处理每个请求。报道称，此次改革还可以帮助苹果公司通过从第三方人工智能服务销售的订阅中抽取分成来创造更多收入。预计苹果将在 6 月份的全球开发者大会上预览新的软件功能，不过计划仍有可能改变。（鞭牛士、AI普瑞斯编译）

3月27日消息，据一位发言人称， OpenAI 的新兴广告业务在美国推出试点项目不到两个月，年度经常性收入就已超过 1 亿美元。这家人工智能初创公司今年1月表示，计划在美国面向其免费用户和ChatGPT Go订阅用户测试广告，这有望开辟一条利润丰厚的新收入来源。此举遭到竞争对手Anthropic的嘲讽，后者将OpenAI的广告推广作为其首个超级碗广告活动的重点。OpenAI发言人表示，该公司正与600多家广告商合作，目前尚未发现对隐私相关信任指标造成任何影响。该公司也正开始探索在加拿大、澳大利亚和新西兰进行更多测试。根据1月份发布的公告，ChatGPT中的广告将显示在聊天机器人答案的底部，不会影响其回复，并且会清晰地标明。OpenAI表示，18岁以下的用户不会看到广告，广告也不会出现在某些特定话题附近，例如政治、健康和心理健康。OpenAI发言人周四表示，在美国，OpenAI的免费版和Go版用户中约有85%符合广告投放条件，但每天实际看到广告的用户不到20%。《The Information》率先报道了这一收入数据。据CNBC本月早些时候报道，尽管试点项目初期取得了成功，但一些广告商对其缓慢而保守的推广方式感到不满。OpenAI表示，广告项目的循序渐进是有意为之。“我们目前正处于ChatGPT广告的早期测试阶段，现在的目标是在更广泛地推广之前，先了解并完善用户体验，”该公司表示。“我们从用户和参与品牌那里获得的早期反馈令人鼓舞，并且持续看到广告商的浓厚兴趣。”（鞭牛士、AI普瑞斯编译）

据央视新闻，当地时间3月26日，联合国粮食及农业组织表示，本轮美以伊冲突已在短时间内引发近年来全球大宗商品流动最迅速、最严重的冲击之一。霍尔木兹海峡航运受阻，能源、化肥及航运保险成本走高，持续外溢影响全球粮食安全与农业供应链稳定。粮农组织首席经济学家马克西莫·托雷罗在媒体吹风会上介绍，霍尔木兹海峡是全球能源与化肥运输关键通道，日均承运约2000万桶石油，约占全球原油运输量的35%；同时承载大量液化天然气及化肥贸易运输，海湾地区的硫磺更是磷肥生产重要原料。航道受阻冲击已快速传导至全球粮食与农业体系。托雷罗表示，当前航运风险推高农业投入成本：海湾海域战时保险费率由0.25%最高涨至10%，每7天重新核定一次；尿素价格大幅攀升，多国农民面临化肥、燃料双重涨价压力。托雷罗指出，冲突持续时间将直接决定外溢影响程度：若局势在一月内缓和，市场可逐步消化冲击；若供应长期中断，将严重拖累下一轮种植季。油价若突破每桶100美元，生物燃料需求可能被重新激活，与粮食消费形成新的需求竞争，进一步推高粮价，主要农产品出口国也将受波及。粮农组织呼吁国际社会开辟替代航运通道，为粮食进口依赖型国家提供紧急支持，为农民提供融资支持；同时避免出台粮食出口限制政策，防止加剧全球粮价与能源市场波动。

说实话，要不是前几天新闻刷到了，我都要忘记这个品牌了。。。 —— 贡茶。 作为首批 · 奶茶传奇 · 商圈排队王 · 台式奶茶代言人，贡茶曾经开满了中国热门商圈，但现在，你还记得你上次喝是几年前嘛？ 感觉贡茶在互联网上，唯一还被在热议的话题，可能就是真假辨别了。。。 前段时间，就有消息说，贡茶要被卖了。 有人可能会想，这不在国内早开不下去了吗？居然才卖？ 呃，可能有点出乎意料哈，贡茶并非干不下去才要卖的。2019 年贡茶被 TA Associates 收购的价格是 2.88 亿美元，而本轮消息中，贡茶估值来到了 20 亿美元，暴涨接近 6 倍。 今天就聊聊表面烂仔，实则还在闷声发财的贡茶。 2006 年，贡茶在中国台湾正式创立，这个名字有点讨巧，贡茶原本就是一个古典的专有名词，源于中国古代，意为进贡给皇帝的茶，自带 “ 我不一般 ” 的气质。 但放到当时的奶茶行业里看，贡茶也确实做出了不一般的成绩。 那会的奶茶市场，远没有今天这么热闹。 今天的新茶饮，恨不得一周一个新花活，一月一个新品类；可在当年，行业主流还是街头小店，奶精粉末冲泡，无聊透顶。 能喝就行的时代，任何一点小升级都会显得格外新鲜。 当时台湾的一些奶茶店，开始尝试在奶茶顶部加一层类似咖啡奶泡的东西，贡茶敏锐抓取到了这个苗头，加以改良并推广，推出了奶盖 + 茶叶基底的产品。 现在应该没人不知道奶盖咋喝，但在当时，奶盖是一个绝对前卫的事物，前卫到每杯奶茶在出品时，还得贴个小 “ 说明书 ” ，告诉顾客怎么喝第一口。 此外，台式奶茶的自定义配置也让人特别上头，茶底自由选，小料随心搭，我的饮料我做主！后来一点点火起来，某种程度上也是吃到这波红利，大家在社交媒体上分享 “ 隐藏菜单 ” ，越传越火。 靠着革新，贡茶飞速扩张，门店大排长龙，成为了第一代网红品牌，熊猫奶盖、格雷三兄弟之类的经典产品更是火遍大江南北。 一个贡茶火了，千万个 “ 贡茶 ” 站了起来。 大家发现，一条商业街上有好几家贡茶，表面看都一样，喝下去却不是一回事，仔细一研究才发现，logo 边上还有小字补充说明，原来自己喝的是御 X / 皇 X / 禧 X 贡茶。 但「 贡茶 」 是一个通用名称，不能被一家强独占，所以随后贡茶对山寨产品的法律维权困难重重。 与之有类似困境的，还有后来的喜茶。 喜茶原名皇茶，由聂云宸在广东江门创立，皇茶同样也是通用名称，在大批山寨店的困扰下，聂云宸最终选择更名喜茶，重新打江山。 山寨店最烦的地方，不是招摇撞骗分走生意，而是它会污染品牌认知。 谁喝奶茶会先研究一番，是真贡茶还是假贡茶啊？ 所有难喝、品控差、服务烂，最后都算到贡茶这个品牌头上。时间一久，消费者对品牌印象就被搅浑了。 在盗版 + 新茶饮开卷的两面包夹之下，2024 年年底，贡茶在大陆的运营主体贡茶（ 上海 ）餐饮管理有限公司注销，街边的贡茶也越来越少。 所以，在不少国内消费者的体感中，贡茶应该是快被时代埋进土里了。 但，不少人却在海外发现了贡茶的身影。 贡茶出海的原因很简单，台湾本土市场就那么大，往内得看看大陆和香港，往外得看看新加坡、马来西亚们。早在 2009 年，贡茶就开始探索香港，随后 2010 年前后开始走出国门，走向世界。 最具代表性的就是日韩了。。。 贡茶在日本是茶饮行业 TOP 1 的存在，说出来你可能都不信，很多地方现在都还得排队喝。 不少日本人提到中国奶茶，也是想到贡茶。。。 因为网络上大家的描述都让咱没法联想到这是我们认识的那个贡茶，所以我还特地问了下在东京留学的朋友，对方告诉我：“ 日本的贡茶开的到处都是，而且日本这边又没有啥竞品，大家也没其他选择，体感上这个市场是高度被贡茶垄断了 ” 。 行，贡茶跟杨国福，也是让日本人知道中华料理的厉害了。 然后，说说韩国。在这，贡茶更是毫无争议的国民奶茶，首尔的贡茶店铺到处都是。 其实这事都不用堆太多数据，光说一件事你就知道它当年有多猛了：2017 年，韩国贡茶公司反向收购了中国台湾的贡茶总公司。 看到这里，你可能会纳闷，怎么能这么火？ 是不是国外贡茶升级配方了，变得特别好喝？！ 世超认真搜索了一番，发现还真不是，贡茶的大部分奶茶还是上世纪的古早味，更反常识的是，部分澳大利亚的网友表示，贡茶还越活越回去了，好多产品现在是用粉末冲的。 不同地区对于植脂末的监管不同，对植脂末的接受程度也不同，在接受程度高的地区，植脂末还有标准化 + 低价的优势，在不卷口味的地方已经足够降维打击。 当然，世超出国倒也没喝过贡茶，有喝过的差友，欢迎评论区见。。。 那么，在海外能混开，它靠的到底是什么呢？ 现在的贡茶，拥有近 2200+ 家门店，覆盖了全球 30 多个国家和地区，成为了 “ 珍珠奶茶 ” 的代名词，说句海外的奶茶皇帝，应该不算过。 稍加复盘，你能发现，贡茶这一路操作，有真水平。 国内前几年开始玩的粉丝经济，贡茶 2016 年就玩的很溜了。 当时贡茶跟韩国当红炸子鸡李钟硕合作，任意买一杯就送李钟硕海报一张，直接干爆销量，很多粉丝没领到海报，干脆把贡茶店里的宣传海报撕走。 最近他们跟 Felix （ 李龙馥 ）合作，喝指定的贡茶就送赠品，也是在全球狂刷存在感。 2019 年，被美国私募 TA Associates 全资收购后，又开始了美式全球疯狂扩张，快速复制门店，几乎各地都物色牛逼代理，找当地餐饮大牛。 为了尽可能降低成本，让加盟商觉得能赚到钱，贡茶还猛推标准化和自动化。。。 根据 fastcasual 的数据，贡茶在美国 70 %的交易都通过自助点餐机完成，点餐完成后，用一台名为 Super WU 的机器，能搞定大部分饮料的制作。 出品稳定，饮料也短（从平均 90 秒缩短到了 30 秒）。 而且这样一来，贡茶每班员工只用 2 人（以前 4 人）。 海外很多人工贵啊，就这点就怪诱人的。 对了，在融入当地文化这块，贡茶做的也也不错。 虽然有些产品咱们也有点看不懂，比如为啥要跟辛拉面联名，推出了辣炒年糕珍珠奶茶啊。。。 可能这就是所谓的 next level 吧。 除了实打实的努力外，贡茶还有一些非常无解的运气 buff。 这么说吧，在国内珍珠奶茶已经过气，但在国外一些地区，bubble tea 有点东方热潮的感觉。 厄瓜多尔的代理头子就说，珍珠奶茶这种品类，正在吸引不想要父母那一代的饮料的年轻人！Z世代都爱喝！ 还在采访中强调，“ 公司所有茶叶产品都来自亚洲 ” ，“ 贡茶字面意思是专供皇室享用的茶叶 ”。 来自东方皇室的 Tea！这哪个外国人听了不被唬住啊。。。 秦始皇摸电线，又给贡茶赢麻了。。。 某种程度上，贡茶的故事，还挺分裂的。 在国内，贡茶 “ 查无此人 ” ，在海外，则是鉴定为夯。 但咱也微微泼盆冷水，现在的中国新茶饮，从口味到供应链都已经是一等一的存在，能存活下来的，都是在血淋淋的商场厮杀里多次胜出的。 随着新茶饮品牌们也开始走向海外，未来的贡茶可就不会这么轻松了。 责任编辑：落木 文章内容举报

快科技3月27日消息，昨晚，大众汽车安徽正式宣布旗下与众08开启预售，区间 23.99-29.99万元，首批用户可享三重专属权益，支付99元意向金可抵扣2000元购车款，获赠价值2699元的ID. UNYX家用充电桩，首任车主还能享受终身免费基础保养。 这款定位中大型的全时互联全尺寸纯电SUV，是大众 “在中国，为中国” 战略落地的重磅产品，采用全新设计语言，前脸配备分体式前大灯，上灯组可自定义动态灯语，车身修长且采用隐藏式A柱营造悬浮式车顶视觉效果。 车身长宽高为5000/1954/1672 (1688) mm，轴距达3030mm，定位中大型SUV，全系标配布雷博前四活塞固定卡钳，整车采用中轴线对称设计，高位刹车灯集成沃尔夫斯堡狼头标志，还提供暮汐蓝等8款车漆可选。 新车内饰采用环抱式座舱设计，车内95%区域采用亲肤面料软质包裹，有三款内饰颜色主题可选，还能选装Nappa真皮与麂皮绒顶棚。 配备10.25英寸全液晶仪表与双15英寸2.4K连屏，搭载高通骁龙8295P芯片，AI智能伙伴融合智谱AI与文心大模型能力，并搭配无级可调环绕隐藏式氛围灯。 在配置方面，主副驾座椅配备多项舒适功能，可选装6.7L车载冰箱，还搭载智能调光天幕、20扬声器的7.1.4声道杜比全景声音响系统，与大五座布局，后排座椅靠背最大可调至125度，后备厢标准容积766L，放倒后可拓展至1845L。 底盘部分，新车采用前双叉臂、后五连杆悬架结构，配备双腔空气悬架，支持最大100mm的高度调节，拥有DCC自适应底盘调节系统，并支持AI魔毯智能预瞄功能。 智能化层面，新车搭载小鹏汽车最新一代VLA端到端大模型辅助驾驶系统，配备26颗感知元件与双图灵芯片，总算力1500TOPS，支持高速与城市NOA功能，支持全场景泊车。 动力上，与众08基于800V碳化硅平台打造，提供后驱和四驱两种动力，前者最大功率230千瓦；后者增设最大功率140kW的前电机，综合输出功率370kW，0-100km/h加速时间4.9秒，最高车速200km/h。 新车电池全系采用宁德时代磷酸铁锂电池，提供82kWh与95kWh两种版本，95kWh版本CLTC工况续航最高730km，直流快充峰值功率可达315kW，5分钟可补充续航150km，10%-80%充电时长约20分钟。 【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技 责任编辑：落木 文章内容举报

快科技3月27日消息，华为Mate 80 Pro Max风驰版将于今日10:08正式开售，起售价8499元。 这是华为首款风冷散热手机，将Mate 80 Pro Max的超长焦镜头替换为风驰散热模组，带来更持久稳定的性能释放。 在设计上，该机采用业界首创的隐藏式无感出风设计，在后摄Deco区域打造超过1200个激光精雕微孔，舒适握持不烫手。 内部则配备仿生羽翼涡扇与超导热弯流翅片，大幅提升进风量与风压，散热更高效且更加均匀，实现长时间高负载下依旧冷静运行。 华为Mate 80 Pro Max风驰版还首发支持90帧与光线追踪均衡画质同时开启，帧率稳定性提升50%。 据了解，新机搭载鸿蒙6操作系统，搭配超丝滑方舟引擎，号称16G的内存20G的体验。 同时首发HyperSpace Memory超空间内存技术，支持超强后台保活，实现内存压缩率提升69%、应用保活率提升100%。 华为Mate 80 Pro Max风驰版搭载麒麟9030 Pro芯片，在风驰散热、鸿蒙6的加持下，整机性能提升45%。 【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技 责任编辑：拾柒 文章内容举报