言零_yanling

资产交易市场，信息瞬息万变，消息真假难辨，即使买卖双方花费大量的时间、精力，推动成交往往困难重重。为了能够帮助买卖双方更快速链接市场信息和潜在交易对手，避免不必要的投入与浪费，我们特地打造了这样一档栏目。
本文是这个栏目的第183期。如果你对本文提到的相关的交易线索感兴趣，希望接触这些潜在的交易对手，或者如果你手中直接握有希望交易的资金或者资产，欢迎与我们联系。（邮箱：zcjy@36kr.com） 
一、本月新增
1、求购Deepseek老股份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议
资产规模：约5000万人民币
交易方式：直接老股交易，可以接受锚定份额和进入结构
联系方式：zcjy@36kr.com
2、求购长鑫存储老股份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议
资产规模：约5000万人民币
交易方式：直接老股交易，可以接受锚定份额和进入结构
联系方式：zcjy@36kr.com
3、求购昆仑芯老股份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议
资产规模：约5000万人民币
交易方式：直接老股交易，可以接受锚定份额和进入结构
联系方式：zcjy@36kr.com
4、求购长征火箭老股份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议
资产规模：约5000万-1亿人民币
交易方式：直接老股交易，可以接受进入结构
联系方式：zcjy@36kr.com
5、求购乐聚机器人老股份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议
资产规模：约3000万人民币
交易方式：直接老股交易，可以接受锚定份额和进入结构
联系方式：zcjy@36kr.com
6、求购斯思格新能源老股份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议
资产规模：约5000万人民币
交易方式：直接老股交易，可以接受锚定份额和进入结构
联系方式：zcjy@36kr.com
7、转让持有灵心巧手股份的基金LP份额（预期估值面议）
卖家性质：直接卖家 
交易价格：预期估值面议
资产规模：约3000万人民币份额 
交易方式：两层LP份额，有管理费和carry
联系方式：zcjy@36kr.com
8、转让持有月之暗面股份的基金LP份额（预期估值面议）
卖家性质：直接卖家 
交易价格：预期估值面议
资产规模：约1000万美元份额 
交易方式：需要进入结构，有管理费和carry
联系方式：zcjy@36kr.com
9、转让持有天兵科技的基金LP份额（预期估值面议）
卖家性质：直接卖家 
交易价格：预期估值面议
资产规模：约2000万人民币份额 
交易方式：LP份额，有管理费和carry
10、转让持有胜宏科技股份的基金LP份额（预期估值面议）
卖家性质：直接卖家 
交易价格：预期估值面议
资产规模：约5000万港币或同等美元份额
交易方式：LP份额，有管理费和carry
联系方式：zcjy@36kr.com
11、求购小红书老股份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议
资产规模：约5000万-1亿美元
交易方式：直接老股交易
联系方式：zcjy@36kr.com
12、转让持有东方空间股份的基金LP份额（预期估值面议）
卖家性质：直接卖家 
交易价格：预期估值面议
资产规模：约3000万人民币
交易方式：两层LP份额，有管理费和carry
联系方式：zcjy@36kr.com
13、转让持有东方算芯股份的基金LP份额（预期估值126亿）
卖家性质：直接卖家 
交易价格：预期估值面议
资产规模：约5000万人民币份额 
交易方式：LP份额，有管理费和carry
联系方式：zcjy@36kr.com
14、转让持有深开鸿芯股份的基金LP份额（预期估值面议）
卖家性质：直接卖家 
交易价格：预期估值面议
资产规模：约3000万人民币份额 
交易方式：LP份额，有管理费和carry
联系方式：zcjy@36kr.com
15、转让持有群核科技股份的基金LP份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议
资产规模：约3000-5000万美元
交易方式：直接老股交易
联系方式：zcjy@36kr.com
二、资产求购
1、求购SpaceX公司老股份额（预期估值面议）
交易价格：预期估值面议，市场公允价格即可
资产规模：约3000-5

图
上周五上午听的是Longevity Biotech Fellowship（LBF）的运营负责人Eric Magro的分享。这个成立约三年的非营利组织专注一件事：把“解决衰老”当成一个值得立项、拨款、招人的工程问题来做。
Eric开场放了一张死亡率曲线。年轻时，我们的死亡概率几乎贴地飞行，到了某个年龄后会突然指数级拉升。衰老，是全球大多数人的死因本质，但目前没有一个国家或大型机构在系统性地拆解这个问题。LBF的路线图就是想补上这个“战略空白”。
Last Friday morning I sat in on a session by Eric, Head of Operations from Longevity Biotech Fellowship (LBF). Founded roughly three years ago, this nonprofit focuses on one thing: treating "solving aging" as an engineering problem worthy of formal project launch, funding, and hiring.
Eric opened with a mortality curve. When we're young, the probability of death hovers near zero; after a certain age, it spikes exponentially. Aging is essentially the leading cause of death worldwide, yet no country or major institution is systematically dismantling the problem. LBF's roadmap aims to fill this strategic void.
 
[ LBF把解题思路系统性地拆成三条（难度和资金需求依次递减）]
生物工程（Bioengineering）：彻底理解衰老生物学并干预。Eric认为这是最难、最花钱、最遥远的方向，因为人类至今没有公认的衰老理论框架，连因果通路都没完全摸清。
生物停滞（Biostasis）：在衰老被解决前，把人“暂停”。主要是低温保存（cryonics），也包括其他尚未成熟的技术。Eric强调这更像工程问题而非基础科学问题，且目前全球从业者极少、资金严重不足。
替换（Replacement）： 哪里坏了换哪里，从细胞、组织、器官到全身替换。LBF认为这条路径的成本和时间预估远低于生物工程，因此他们最为之兴奋。
[LBF breaks the solution into three paths, ranked by difficulty and capital needs]
Bioengineering — fully understanding and intervening in aging biology. Eric considers this the hardest, most expensive, and most distant route. Humanity still lacks a consensus theoretical framework for aging; we haven't even fully mapped the causal pathways.
Biostasis — putting people "on pause" until aging is solved. Primarily cryonics, plus other immature tech. Eric stresses this is more engineering than basic science, but global practitioners are scarce and funding is severely lacking.
Replacement — swapping out whatever breaks, from cells to tissues to organs to whole bodies. LBF estimates this path demands far less cost and time than bioengineering, which is why they're most excited about it.
 
[一些技术节点性事件

从2022年首创数字人直播带货，到如今服务LVMH、欧莱雅、宝洁等全球集团，集思科技在三年间积累了超60亿GMV的实战成绩。

2023年被称作Agent元年，但2026年才是营销内容Agent真正落地应用的节点，而品牌最核心的资产不是视觉，是上下文——把创始人对品牌的理解沉淀为AI可调用的智力资产。
以下为演讲内容，经36氪整理编辑：

李世尊丨集思科技CEO
大家好，我是集思科技李世尊。简单介绍一下集思科技，以及我们在营销领域做的事——通过从用AI到管AI，实现十倍提效。
集思科技一直专注于AI销售，可以理解为做AI Sales，用Agent的方式帮助B端客户，尤其是品牌零售业的客户去面对他们的消费者。我们率先发明了数字人直播带货，2022年2月28日，三八女人节的第一天，在京东平台首发了38个美妆数字人直播间，当时叫“京小美空降美妆大牌直播间”。到现在，帮助客户累计实现了超过60亿的GMV，短短三年多时间内，服务C端消费者超过三千万次。我们在这个行业里发布了非常多先进的功能和能力，现在很多数字人已经不需要真人出镜，完全用AI捏出来，纯AI生成的数字IP。后面我会用大型品牌的实际案例来具体讲解。
我们是一家 to B to C 的公司，今天是产业大会，在座有很多零售行业潜在的合作伙伴。我们有能力帮助你们去面对你们的C端消费者，在官网、渠道都可以，全渠道帮助品牌做这件事。京东是第一家，我们是京卓越的合作伙伴；淘宝是淘拍档的合作伙伴；Shopee是首批，我们在2024年11月份和Shopee官方一起在台湾率先发布了第一个官方的数字人直播间，服务当时的欧莱雅。我们已经是很多全球领先零售型集团的生成式AI服务商，比如LVMH，我们很长时间是他们全球唯一的生成式AI服务商，目前仍然是唯二的两家。像雅诗兰黛、欧莱雅、宝洁，我们是他们北亚地区的服务商；雀巢、Diageo等，我们是他们全球生成式AI的服务商。我们把中国的技术和场景理解带到全球产业里，服务品类非常多，涉及美妆、服饰、奢品、母婴、个护、食品 、家电及数码。
媒体报道，去年年中开始出海，东南亚将近100个客户，花了不到半年时间，增速非常快。我们带给他们的不单是AI技术，而是通过AI把国内所有的know-how理解并AI化，变成AI化产品带到东南亚，让他们的直播带货水平或销售水平从原来真人只能做到五六十分，直接变成八十分的水平。
接下来是我们为品牌做的AIGC案例。
大家理解的AIGC，就是AI生成的内容，AIGC用在哪些地方？今天主要聚焦在营销内容，由数字员工主要产出这类内容。内容模态无非是文字、图片、视频、直播，直播还带着交互。大家关注的是产出这些东西时视觉IP的一致性怎么样，用途包括TVC、千川投放物料、品宣视频，大型品牌已经开始用AI做明星的广告代言了。
我们做的海外品牌demo。这是北美非常流行的巴拿马风，我们为它做了TVC。所有案例分享在右边的破折号后面都有模态、内容用途。视频TVC，现在已经签约了二三十条，未来三个月内就要服务他们在TK上的所有投放，包括线下屏幕，尤其在佛罗里达，有特别大的线下投放。这是商品主图视频，人物IP，这个女孩叫koko，获得了亦庄政府颁发的第二张数字人身份证，即将拿到中国第一个数字钱包，作为Agent拿到数字钱包。
koko拿到了亦庄颁发的身份证，也是工信部唯二认可的数字人。未来中国所有的数字人背后都会有一个ID，来管控你的内容，我们的koko是有身世的。
有些朋友关注到，五六年前Facebook改名Meta，也就是元宇宙。那时候造出了非常多基于计算机动画生成的IP，比如柳夜熙这样的，需要大量的故事线来扶持出一个IP。但在AIGC的支持下，这个短片里，如果我不告诉大家这是捏出来的人，大家会认为这是真人。现在技术的发展，造就了IP的无限可能性，不需要非常多的包装。本质上人类是非常高级的动物，可以对同种族一见钟情，但对米老鼠我得看30集才能喜欢上这个角色，那是故事线包装出的人格。现在技术造就了无限的IP可能。品牌端打造这些IP，可以作为KOC或者influencer。
koko在现场是不存在的，领导“吕局”是现实存在的，跟koko一起生成了虚实结合的短视频。koko也做了线下活动的展示，我们还成为经开区首位数字普法宣传员，前几天在区内进行普法宣传。
koko可以覆盖多种模态，可以做图，IP保持一致还可以做视频，还可以做直播。本质上，每一个品牌最好的销售、最好的宣传员就是创始人本人。创始人拥有企业的所有上下文，把上下文沉淀了，视觉也沉淀了，来打造一个立体的人物，还可以做所有实时交互。我们用koko这个AI IP，为我们的客户做了展示可能性的短片，这些短片可以实时直播，跟现在做的数字人

硬氪获悉，上海桥田智能设备有限公司（下称“桥田智能”）已完成A+轮亿元级融资，由国家工业母机产业投资基金独家投资。资金将用于高端产能扩建、核心技术研发迭代及全球化市场布局。
桥田智能成立于2016年，专注于汽车主机厂机器人末端及周边设备，产品矩阵涵盖快换盘、磁力换模系统、修磨机、工业连接器等。公司此前已获吉利厚同、哇牛资本、美的资本、浙创投等产业资本投资。
公司创始人兼董事长刘小平拥有20年行业经验，曾任日本沙迪克生产厂长、技术总监，2010年曾创立桥田精密为KUKA机器人提供OEM服务。
公司去年底正式成为北京奔驰国产化快换盘设备供应商，并已主动出海对接德国奔驰及欧洲头部车企。2026年一季度则实现30%-40%增长。

桥田磁力换模美的荆州洗衣机现场案例（图源/企业）
目前，磁力换模已成为公司第二增长曲线。2026年一季度，磁力换模业务订单量已超去年全年总和，客户覆盖吉利汽车、星泰模具、诺博汽车等头部企业。
产能方面，公司现有规模约5-6亿元，扩建后预计达10亿元级别，已在嘉善基地投入大量设备并设立磁力板专用生产研发楼。
面向未来，刘小平表示，2026年最大的任务之一便是为并购整合战略做协同准备，通过并购实现“1+1＞2”的协同效应。
以下为硬氪与刘小平的对话节选：
硬氪：磁力换模市场是否已经迎来拐点？订单爆发的驱动力是什么？
刘小平：磁力换模我一直看好，但它确实需要一个培育周期。它比传统换模贵，但效率高很多。今年一季度订单爆发，超过去年全年总和，说明市场接受度到了临界点。

桥田智能磁力换模全新生产大楼（图源/企业）
背后有几个驱动力。第一，制造业降本增效压力越来越大，磁力换模能显著缩短换模时间，客户算得过账了。第二，自动化换人趋势，很多工厂招不到人做重体力换模。第三，我们头部客户像吉利、星泰模具这些，用完之后产生了明显的复购和背书效应，带动了整个行业跟进。我们现在磁力换模的客户已经从早期的“尝试使用”变成“批量采购”，我认为这个市场才刚刚开始。
硬氪：从单一产品走向多产品矩阵，公司面临的最大挑战是什么？
刘小平：最大的挑战不是市场，而是内部的多品类协同。我们以前卖一两个品类，现在有快换盘、磁力换模、工业连接器、修磨机等多个品类同步推进，物料管理、供应链调度、团队协同、技术复用都是巨大的考验。排产复杂度指数级上升，每个产品的工艺、供应链、客户交付要求都不一样。
所以我们引入了丹纳赫DBS体系，改良成自己的QBS体系，核心就是解决多品类精益管理的问题。我们现在的目标不是盲目扩品类，而是把每个品类的运营效率做到极致。这也是我们未来会考虑并购的原因——不是并过来就完了，而是把我们的管理体系输出给被并购的小微企业，帮他们也上规模。
硬氪：你们计划通过并购整合来扩充产品线，具体怎么操作？
刘小平：这个行业有个典型特点——“大而散”。每个细分单品市场规模从2亿到50亿不等，但头部企业单品份额大多只有2000万到5个亿。大公司不愿意做这些单品，因为体量不够大；小公司做得好但上不了规模，因为大客户对供应商的产能、体系、人才有硬性要求。
我们要做的，就是把这些有技术特色但管理跟不上的小微企业整合进来。不是简单并收入，而是输出我们的QBS管理体系、供应链能力和客户渠道，帮他们跑通从“能做”到“能量产”的过程。这样我们自己的产品线也能快速补齐，形成矩阵化优势。
工业母机基金投资团队表示：
“桥田智能具备自主掌控的核心技术，公司快换盘产品打破海外厂商对高端快换盘的垄断，实现了国产替代，并得了到下游各行业标杆客户的广泛认可。伴随着国内制造业的转型升级，制造企业对柔性反应能力的建设需求不断提升，公司的发展有着充分的机遇和广阔的空间。”
在制造业向自动化、柔性化、智能化持续升级的背景下，工业母机产业投资基金在产业端拥有的先进产业链经验及上下游丰富资源，将助力桥田智能全面参与到全球产业链中。桥田智能将以本轮融资为新的发展起点，围绕客户真实生产场景中的效率瓶颈与可靠性需求，持续深化机器人末端的国产化替代及柔性制造关键装备布局。

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📊 市场数据：BTC $0.00 (+0.00%)
#Crypto #Bitcoin #Binance

图源：公众号「有三思  U  Sense」
做个测试。读一下这段话：
“熊猫是最可爱的动物，它最爱吃竹子，样子最憨态可掬，是世界上最珍贵的宝藏。”
如果你笑了，或者皱了眉，很明显，你的“鉴AI雷达”已经觉醒。 
近期把网友笑到打鸣的“豆包体”里，“最”是高频词汇。大家纷纷晒出自己使用、调教AI，结果内容啼笑皆非的截图。这场围绕AI味写作的调侃就此出圈。 

● 网友@也许像星星发布的AI味吐槽突破 
微博AI味相关话题浏览阅读量不小，小红书相关笔记动辄近万点赞。豆瓣、抖音、微信公众号，都能搜到不少相关内容。能引发社交媒体的集体吐槽，说明“AI味”已经人人皆可感知，大家都不傻。同时这也意味着，在工作中需要写文章的你，暂时不用担心AI会把你完全替代掉了。

● 微博超话AI味相关的讨论 
与AI味相对的是“人味”。如果说AI的造词遣句，是在语料投喂和人工交互反馈下生成的，那人味给人一种随机波动的感觉。比如，使人动容或会心一笑的句子、意料之外的妥帖比喻、未曾熟识的新奇词组搭配、诙谐讽刺的暗喻留白，甚至不合语法或有失偏颇的表达。 
这种对AI味和人味的敏锐捕捉，直接催生了社交媒体上的一场“李逵捉鬼”运动。
 
「鉴AI」，网友比检测软件更认真
2026年，打工人和学生面临着这样的窘境：人类急着证明自己不是机器，而机器正在拼命模仿人类的话语习惯。略显荒诞的是，“AI检测工具”作为裁判，本身也是个半盲。
误伤正每天发生。 
现在的情况是：只要过于结构严谨化的写作，都会让人怀疑有AI参与了写作。这种无妄之灾、相互怀疑、甚至需要“自证没有吃凉粉”的场景增添了写作的成本。一些人莫 名陷入了自证的困境。比如自己手敲了一下午的文案，仅仅因为用了两个破折号，就被评论区追着问 ： “这是AI写的吧？” 

● @levelsio发布的“拉黑”破折号的推文 
社交平台的机器误判案例随处可见。网民唐某某发布了一条关于打工与学车的感悟，结果被平台算法误判为未标注的AI生成内容，遭禁言一天的处罚。
文科生的职场里也展开着相同闹剧。有从事编剧行业的网友说：手敲了一下午的剧本 被以为是AI 。亦有学者谈到： 引用的作者原话竟然被判定为AI。 
到底什么是真，什么是假？为了不过多地食用“AI泔水”，不被判定为AI创作，在小红书等社交平台上，网友们已经自发分享“鉴AI”攻略。 

● 网友发布的“野生”鉴定攻略 

● 网友发布的“野生”鉴定攻略 
不过，即使是AI味，也散发着不同的气质风格。

●  目前市场上最具代表性的主流模型“文风”一览
 
是什么让你的文章有AI味？
AI味可能是一种感觉，当然也可以是一组可以被辨识和描述的语言指纹（linguistic fingerprinting）。
维基百科的编辑团队为了过滤AI生成内容，专门整理了一份AI写作迹象清单，涵盖语气、结构、格式和引用等多个维度。
原文较长，我们简单说一些 常见场景 ： 
过度拔高。 习惯性使用“历史性/关键时刻”、“高光/决定性”等通用表述，夸大平凡事物。案例就是将普通小镇描述为韧性的象征，将次要事件拔高为分水岭时刻。 
否定式煽情句式。 AI写作是这样的：这不仅仅是一双跑鞋，而是对自律生活方式的承诺。但其实原义是：这双跑鞋重210克，鞋底有缓震胶，后跟带反光条。 
虚假范围 (False Ranges)。 惯常句型是“从X到Y”。 而实际上X和Y没有太大关联，或者直接是硬凑合。 比如：从解决问题的工具，到科学发现的艺术表达。 
RLHF是导致AI味浓烈的“元凶”。 这个技术用词指基于人类反馈的强化学习。你可以认为它是一种让AI通过人类打分，来学习正确答案的训练方法。 
大致流程是让人工标注员对AI的不同回答进行打分，AI会学习向高分回答的风格靠拢。那些充满人味的“犹豫、矛盾、没有节奏“的内容，会因风险高、不标准被淘汰。主模型为通过奖励模型，就会一直优化学习，更新自己的回答策略。 如此一来，被认可过的词汇、写作结构会扩散到整个语言模型的运行中。
高频词多，AI味越浓，就更容易被人抓包了。 
 
《去“AI味”不完全手册》
——本攻略涵盖整个生成流程，根据实际自身需求选择步骤即可。
[动作一：注入肉身]
第一步，是给AI投喂偏

图源：公众号「有三思  U  Sense」
做个测试。读一下这段话：
“熊猫是最可爱的动物，它最爱吃竹子，样子最憨态可掬，是世界上最珍贵的宝藏。”
如果你笑了，或者皱了眉，很明显，你的“鉴AI雷达”已经觉醒。 
近期把网友笑到打鸣的“豆包体”里，“最”是高频词汇。大家纷纷晒出自己使用、调教AI，结果内容啼笑皆非的截图。这场围绕AI味写作的调侃就此出圈。 

● 网友@也许像星星发布的AI味吐槽突破 
微博AI味相关话题浏览阅读量不小，小红书相关笔记动辄近万点赞。豆瓣、抖音、微信公众号，都能搜到不少相关内容。能引发社交媒体的集体吐槽，说明“AI味”已经人人皆可感知，大家都不傻。同时这也意味着，在工作中需要写文章的你，暂时不用担心AI会把你完全替代掉了。

● 微博超话AI味相关的讨论 
与AI味相对的是“人味”。如果说AI的造词遣句，是在语料投喂和人工交互反馈下生成的，那人味给人一种随机波动的感觉。比如，使人动容或会心一笑的句子、意料之外的妥帖比喻、未曾熟识的新奇词组搭配、诙谐讽刺的暗喻留白，甚至不合语法或有失偏颇的表达。 
这种对AI味和人味的敏锐捕捉，直接催生了社交媒体上的一场“李逵捉鬼”运动。
 
「鉴AI」，网友比检测软件更认真
2026年，打工人和学生面临着这样的窘境：人类急着证明自己不是机器，而机器正在拼命模仿人类的话语习惯。略显荒诞的是，“AI检测工具”作为裁判，本身也是个半盲。
误伤正每天发生。 
现在的情况是：只要过于结构严谨化的写作，都会让人怀疑有AI参与了写作。这种无妄之灾、相互怀疑、甚至需要“自证没有吃凉粉”的场景增添了写作的成本。一些人莫 名陷入了自证的困境。比如自己手敲了一下午的文案，仅仅因为用了两个破折号，就被评论区追着问 ： “这是AI写的吧？” 

● @levelsio发布的“拉黑”破折号的推文 
社交平台的机器误判案例随处可见。网民唐某某发布了一条关于打工与学车的感悟，结果被平台算法误判为未标注的AI生成内容，遭禁言一天的处罚。
文科生的职场里也展开着相同闹剧。有从事编剧行业的网友说：手敲了一下午的剧本 被以为是AI 。亦有学者谈到： 引用的作者原话竟然被判定为AI。 
到底什么是真，什么是假？为了不过多地食用“AI泔水”，不被判定为AI创作，在小红书等社交平台上，网友们已经自发分享“鉴AI”攻略。 

● 网友发布的“野生”鉴定攻略 

● 网友发布的“野生”鉴定攻略 
不过，即使是AI味，也散发着不同的气质风格。

●  目前市场上最具代表性的主流模型“文风”一览
 
是什么让你的文章有AI味？
AI味可能是一种感觉，当然也可以是一组可以被辨识和描述的语言指纹（linguistic fingerprinting）。
维基百科的编辑团队为了过滤AI生成内容，专门整理了一份AI写作迹象清单，涵盖语气、结构、格式和引用等多个维度。
原文较长，我们简单说一些 常见场景 ： 
过度拔高。 习惯性使用“历史性/关键时刻”、“高光/决定性”等通用表述，夸大平凡事物。案例就是将普通小镇描述为韧性的象征，将次要事件拔高为分水岭时刻。 
否定式煽情句式。 AI写作是这样的：这不仅仅是一双跑鞋，而是对自律生活方式的承诺。但其实原义是：这双跑鞋重210克，鞋底有缓震胶，后跟带反光条。 
虚假范围 (False Ranges)。 惯常句型是“从X到Y”。 而实际上X和Y没有太大关联，或者直接是硬凑合。 比如：从解决问题的工具，到科学发现的艺术表达。 
RLHF是导致AI味浓烈的“元凶”。 这个技术用词指基于人类反馈的强化学习。你可以认为它是一种让AI通过人类打分，来学习正确答案的训练方法。 
大致流程是让人工标注员对AI的不同回答进行打分，AI会学习向高分回答的风格靠拢。那些充满人味的“犹豫、矛盾、没有节奏“的内容，会因风险高、不标准被淘汰。主模型为通过奖励模型，就会一直优化学习，更新自己的回答策略。 如此一来，被认可过的词汇、写作结构会扩散到整个语言模型的运行中。
高频词多，AI味越浓，就更容易被人抓包了。 
 
《去“AI味”不完全手册》
——本攻略涵盖整个生成流程，根据实际自身需求选择步骤即可。
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36氪获悉，近日，番茄小说发布《关于加强低质内容治理公告》。公告显示，5月以来，番茄小说已累计处置低质书籍超15万本，其中拒绝签约低质书籍112706本，处置低质违规书籍40275本。
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日本金融监管机构敦促国内上市公司将更多现金储备用于长期业务投资，而不是通过股票回购和提高股息来回馈股东。将企业和家庭持有的更多国家财富引导出来用于支持未来扩张，是日本首相高市早苗振兴日本经济计划的关键支柱之一。她长期以来一直批评企业资产负债表上积累的大量现金沉淀。
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新产品：
马斯克：Grok基础模型V9-Medium（1.5T）已完成训练
马斯克表示，Grok基础模型V9-Medium（1.5T）已完成训练。评估结果良好。在补充训练中加入了大量Cursor数据，后续还将继续添加。微调工作正在进行中，强化学习将于数日后启动。预计2至3周后正式发布。
投融资：
“天机智能”完成10亿元融资
36氪获悉，据天机机器人官微，近日，广东天机智能系统有限公司正式完成10亿元B轮及B+轮融资，投后估值近百亿，跻身独角兽行列。本轮融资由高瓴创投、美团战投联合领投，腾讯、高榕创投、光合创投、纪源资本等联合跟投，高鹄资本担任独家财务顾问。本轮融资将主要用于技术研发、大规模量产，及全球销售网络建设。
“蓝点触控”完成C++轮数亿元人民币融资
36氪获悉，近日，六维力传感器企业“蓝点触控”宣布完成C++轮数亿元人民币融资，本轮由上汽金控、尚颀资本领投，由中芯聚源、正大机器人以及厚为资本跟投。本轮融资将主要用于新产品研发、生产数智化建设以及全球市场拓展。
“黑格科技”完成超3亿元人民币C轮融资
36氪获悉，“黑格科技”于近期完成超3亿元人民币C轮融资。本轮融资由君联资本、达晨联合领投，歌斐资产、国科投资跟投。本轮资金用途将用于光固化技术研发迭代、全球产业链深化、顶尖人才引进及新一代数字化齿科解决方案、桌面级光固化全彩造物产品的发布。
今日观点：
马斯克称未来星链将承载大部分网络流量，星链就是互联网
 
马斯克周日表示，如果SpaceX的星链卫星网络继续发展，最终可能会承载大部分互联网流量，并描绘了该系统成为在线连接主要骨干网的未来图景。马斯克在X上回应了一篇引用SpaceX文件细节的帖子，该文件显示星链 V3卫星的下行链路容量将大幅提升，从V2的每颗卫星96Gbps提升至1024Gbps。
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新通教育创始人麻亚炜坦诚分享了过去五年的转型历程——从数字化基建到全员AI Must，从AI in All到AI Native新业务。她的实践证明：传统企业拥抱AI，最难的不是技术，而是让战略从董事会走到一线。

麻亚炜将AI转型划分为四个递进阶段：
第一阶段（2021-2022）：数字化基建 完成底层数据与系统架构的夯实，为AI应用奠定坚实基础。
第二阶段（2023-2024）：AI Must 战略落地 通过全员公开课普及认知、孵化标杆小组树立典范、赴哈佛与斯坦福验证产品，将AI从"命令"转化为"共识"。
第三阶段（2025）：AI in All 深度嵌入 将AI融入所有关键业务流程，构建覆盖全链路的"AI全家桶"与数字员工体系，实现效率与体验的双重跃升。
第四阶段（2026）：AI Native 原生创新 以AI原生思维开辟全新业务赛道，完成从"工具赋能"到"基因重塑"的质变。
核心启示： 真正的AI转型，不是技术的堆砌，而是组织共识的构建与战略意志的穿透。
以下为演讲内容，经36氪整理编辑：

麻亚炜丨新通教育集团创始人&董事长
大家下午好，非常高兴受36氪的邀请，在这里跟大家分享我们作为一家教育集团，在传统教育赛道上如何用AI重构增长。
这是我第一次来到36氪的现场，跟过往的分享场景不太一样，今天看到了非常多的创业者。在创业者角色上会有两种非常明显的差别：第一种，你可能结束了商业模式，结束了你的公司，把它变成一笔钱，拿上钱和资源去重新面对AGI挑战，重新开始新的生意或者探索新的赛道。第二种，我们既是企业的创始人，在面对AGI挑战、需要做新的增长的同时，身上依然有比较大的负担——在过去十年、二十年甚至更长的时间里，伴随中国经济增长过程，积累着传统资源、传统产品、传统团队、传统组织。这是大部分创业者或者持续成功的创业者一定会碰到的问题，大概率不会一件事结束后你才开始另一件事。
今天的主题是“用AI重构增长”，希望跟大家分享两个部分的内容：第一，如果你和我一样，有传统业务依然在持续运营中谋求更高效率的增长，我们可以怎样做；第二，我们同时不想放弃在新的增长部分用AI Native的方式去做，或许可以用什么样的探索方式。这是想跟大家分享的两块内容。
36氪聚集了大量高科技、科技企业，新通教育并不是大家非常熟悉的名字。今年是新通教育成立30周年，过去30年我们主要做一件事，围绕中国中高净值人群的国际化成长道路，延伸出升学规划、就业规划、海外国际课程引进等等。2021年开始，面对新的技术浪潮逐步来临，我们是这个行业比较早进入组织数字化转型的，也因此才有机会在36氪的场合跟大家分享我们过去探索的成果。
换一个角度看新通教育集团，我们是相对庞大的组织，目前在全国和全球一共有30多家分子公司，2000多名员工。对于一个组织面对AGI浪潮时，要追求增长，首先的前提并不是就增长讲增长，甚至不是就产品做探索，而是组织文化的变革。我今天的分享也是从这里开始的。开始之前，先说说过去几年探索获得了什么成果。第一，在人数不增加甚至减少的情况下实现了营收和人效的增长；第二，2025年真正实现第二条增长曲线的探索，形成了一定营收规模，也得到了市场验证；第三，2025年我们获得了哈佛商业评论年度卓越企业数字化转型大奖，跟我们比肩的是像商汤、菜鸟这样更科技化的公司，而不是传统赛道上的企业。
今年5月份，我们参加了由教育部组织的2026世界数字教育大会，有三款产品——躺着学雅思、HSK中文出海、来华留学——入选了2026世界数字教育大会的成果展示。这是我们在过去几年获得的成果。如果把这些成果做回头看的归纳，一个相对大型组织的变革是生长的过程，我们把新通教育集团数字化转型以及从去年开始AI+教育部分做出的阶段性成果回溯来看，经历了几个阶段：
一、2021年到2022年，花了两年的时间完成了数字化基建工作；二、2023到2024年，全组织内部推行战略AI Must，必须要有AI，AI必用；三、2025年把AI嵌入所有关键组织流程；到今年开展新业务的时候，不是把AI嵌入到流程当中，而是用AI Native的方式构建新的流程。经历了这四个阶段，2026年赛程还没有过半，还需要用更多时间验证我们在组织战略到最终营收增长方面取得了什么样的结果。
对于大部分传统企业，如果不是科技行业，数字化基建是如何建设的？简单过一下，我们把数字化本身烟囱式、坑坑洼洼的省道变成搭建AGI的高速路，这是最初期的工作。初期工作之后，更重要的工作在2023到2024年完成。今天坐在这里有非常多的创始人，对创始人来说，面向未来的趋势探索，下定一个决心、找到一个方向并没有那么难，难的是如何让你的决策、战略，从董事会落地到一

今年4月，京东开启“扫货式”拿地。
4月20日，京东花6.63亿竞得杭州钱江世纪城沿江商业用地；4月21日，京东在北京亦庄又花了17.57亿，拿下亦庄新城2宗商业金融用地；4月10日、11日，京东还在宿迁接连拿下两个地块，总价约3.69亿，总建筑面积高达57.2万平方米。单月斥资27.89亿元加仓。
就在很多人以为京东还是在玩老一套的时候，5月22日，京东官宣加码商业地产，推出了比京东MALL更高一级的产品：JD SPACE京东天地。

JD SPACE京东天地效果图 图源：京东官微
从官方信息来看，JD SPACE京东天地未来引入的消费业态不止是家电、家装和京东七鲜混合体，它越来越接近于一个真正的购物中心——JD SPACE京东天地集合了京东自营的家居卖场、美妆集合店、京东户外运动集合店、图书之外，还将引入外部的品牌概念店、旗舰店等特色首店，实现“高效而有质感”的都市生活方式。
这是一个非常明显的信号：京东要打传统购物中心的主意了，用线上流量和招商优势打线下。
更让传统商业地产玩家羡慕的是京东的拿地价格：4月21日拿下的北京亦庄地块，建面23.32万㎡，相当于楼面价只有7534元/㎡。前一天的杭州钱江世纪城商业地块，楼面价更低，只有约5603元/㎡。
作为对比，7年前龙湖在亦庄竞得的商业用地，地价约11413元/㎡，比京东的价格高了51%。
可以说，京东做商业，地方上直接给了建科创总部的地价待遇。这样的土地红利，成为京东做线下商场的巨大优势。
 01
近几年房地产市场不行，房企拿地劲头下降，但字节、京东、腾讯、阿里等互联网大厂却纷纷下场买地。
其中，京东是拿地最“杂”的大厂，没有之一。
据不完全统计，2022年以来，京东在北京、杭州、深圳、南京、宿迁五个城市至少8次拿地。此外，去年底，京东还在香港斥资34.73亿港元收购中环建行大厦部分楼层。四年内京东买地、买楼合计花费超130亿元。
京东拿下的地块属性包括了办公、商业、住宅、物流、科研用地等多种。“吃下”各种地块，表明了京东在线下商业方面的野心。
京东线下商业的既有布局包括：京东MALL、京东电器城市旗舰店、七鲜超市与京东折扣超市、京东养车，形成“大型体验式MALL+区域家电旗舰店+社区3C/生鲜店+生活服务网点”四个层次的线下商业体系。
这也构成了一个密集的线下消费网络，包括：
1、27家京东 MALL，覆盖全国核心城市，2025年618整体销售额同比翻倍；
2、110多家京东电器城市旗舰店，下沉到二线及以下城市；
3、4500多家3C数码门店，深入社区毛细血管；
4、4000多家京东养车门店，占领汽车后市场；
5、70家七鲜超市和9家京东折扣超市，布局生鲜和社区零售。
现在京东的线下商业只差最后一块拼图：大型复合商业空间，即真正的购物中心。
从官方信息来看，京东对JD SPACE的落地非常迫切。京东已经预告，首个JD SPACE将会落地在宿迁，之后是北京、深圳、上海。宿迁、北京这两个JD SPACE的项目，是在今年4月刚刚拿到的土地，今年9月起将陆续开业——5个月开发建设、招商开业，比开发商的速度还快。
据说，为了给商业地产布局加速，京东从去年开始就在地产圈开出百万年薪“挖人”，给商业地产业务储备人才。其中，分管宿迁项目的就是有着旭辉、万达、龙湖背景的地产人——王文进。
 02 
京东对JD SPACE的定位是“零售体验+文化体验+社交场景”的综合载体，是体验京东自营生态和品牌生态的线下一站式品质消费空间。
但在首批JD SPACE的选址上，京东的选择是：贴近京东总部和产业园，以京东员工为原点辐射周边社区与城市人群。
比如，北京亦庄JD SPACE，京东已经公布了商场沙盘。其布局在6号园区和7号园区，与京东青年城（公寓）、附近的京东总部连成一片，组成了一个工作、休息、购物的闭环生活圈。宿迁JD SPACE，建在京东智慧城旁边；深圳和上海的门店，也都选址在京东区域总部周边。
这一选址逻辑，直接把京东和附近大厂员工当作种子用户，被网友戏称为：“京东挣钱京东花。可谓是“把算盘打到家里了”。

图源：网络
传统购物中心最大的痛点是客流不确定性。为了吸引客流，开发商要花巨资做营销、搞活动，不断更新入驻品牌。而京东的选址逻辑，直接解决了这个最大的痛点。
以北京亦庄JD SPACE为例。亦庄总部集群有超过10万京东员工，京东青年城有4000套员工公寓，加上周边的奔驰、小米、中芯国际等企业员工，以及附近几十个住宅小区的居民，仅3公里范围内就有超过30万常住人口。这些人大多是25-40岁的年轻白领，消费能力强、逛街时间少，只能就

中国汽车出海，离不开“地图”
当下，中国车企全球化进程正全面提速，出海已经从企业的可选增量，变为行业确定性增长主线。比亚迪、奇瑞等企业海外销量规模持续走高，小鹏、蔚来、理想、小米等新势力车企也纷纷发力海外高端市场。
区别于过往靠性价比、电动化优势打开市场的模式，现阶段中国车企出海的核心壁垒转变为智能化。在海外市场竞争中，智能座舱与高阶辅助驾驶，已经成为中国汽车差异化突围的关键。
智能座舱板块，导航是用户车机使用频次最高、感知最强的功能，直接决定座舱智能化的基础体验。不同于国内统一的道路规则与数据生态，海外各国的交通标识、道路拓扑、驾驶习惯、路况特征差异极大。
想要实现流畅的车道级导航、实时路况更新、新能源充电专属规划、多语言POI检索等基础服务，车企必须依托适配本地规则的地图数据。若无专业海外地图支撑，座舱智能化体验会出现明显短板，难以适配海外用户需求，直接影响产品竞争力。
辅助驾驶层面，地图的价值更是贯穿研发、适配、安全、合规全链条。一方面，车企海外智驾模型的迭代训练，需要海量真实的本地道路场景数据，海外图商覆盖全球的道路数据、交通规则数据、特殊场景数据，是模型快速适配海外路况、缩短本地化调试周期的核心基础。
另一方面，在高楼遮挡、隧道、立交桥等传感器易失效场景，地图可提供超视距定位与路况预判，补足感知短板，提升智驾系统的稳定性与安全性。同时，欧盟等主流海外市场对车载智能系统有明确的地图合规要求，认证地图数据是车型准入的硬性条件。
无论是座舱体验的落地优化，还是高阶智驾的训练迭代、合规落地，中国车企的智能化出海都离不开专业海外图商的技术与数据支撑。
中国订单暴涨10倍，欧洲地图商TomTom发力中国业务
TomTom是一家拥有三十余年发展历史的全球化位置智能与地图技术企业。公司早期以车载导航仪为核心业务，近三四年完成业务转型，从传统导航硬件厂商，转向为智能出行、车载系统、智慧城市提供标准化、可规模化的位置数据与软件解决方案。
在基础数据能力方面，TomTom已形成覆盖全球235个国家和地区的地理数据体系，同时具备静态底图数据与实时动态出行数据的建设、更新与运维能力。与行业多数服务商相比，TomTom的核心差异在于具备自主可控的全球全域地图数据底座，而非仅提供SDK应用接口、分区域采集数据，可支撑跨国、跨区域的标准化项目落地。
在车载业务合作层面，TomTom形成多层级客户体系。核心合作对象包含丰田、大众、本田、Stellantis四家主流整车厂商，同时与宝马、戴姆勒等豪华车企保持长期合作。
近一年多来，公司加速落地中国市场业务，服务国内传统车企与新能源造车企业，提供可规模化的车载地图与智能驾驶配套方案，配套案例覆盖国内新势力与传统主机厂。此外，公司与微软等科技企业、全球四大出行企业达成合作，为终端产品、出行平台提供底层位置能力支持。
技术架构上，TomTom采用分层模块化的位置智能平台模式。底层为基础地理底图，上层叠加3D建筑、ADAS辅助驾驶、新能源服务、实时路况等多层功能，同时支持客户自定义叠加自有数据，适配不同场景的定制化需求。
产品迭代方向上，TomTom正在重点推进导航与ADAS辅助驾驶功能融合，适配车载智能驾驶的行业发展趋势。同时落地AI智能体技术，实现动态路况、道路限速、道路风险、极端天气、充电桩余量等信息的实时推送与主动路径优化，完成智能交互与出行决策辅助。
在落地效率方面，TomTom大中华区团队聚焦中国车企出海需求，具备快速集成与量产落地能力，曾实现合作项目六个月量产落地。其与华为花瓣地图合作研发的红绿灯倒数识别等技术，已在西班牙马德里完成试点，计划于2026年下半年在欧洲规模化落地。
以下是TomTom高管团队与36氪等媒体的对话，不改变原意的基础上，略经编辑：
问：去年中国汽车出口乘用车规模达到了600万台，TomTom在其中的份额有多少？
Mike Schoofs：TomTom去年的成绩单很不错，并且今年一季度，装载TomTom服务的汽车出海量以及功能10万台了。
问：TomTom具备完整地图与服务能力，为何还要与华为花瓣地图、腾讯等国内企业合作？是法规、车企需求还是成本考量？
Mike Schoofs：华为花瓣地图有做软件，并且和很多中国车企有合作关系，所以我们很快就达成合作了，和腾讯的合作则主要是智驾方面，我们的合作方式是共创、共赢的。
问：能不能理解为TomTom就是海外版高德，专为中国车企出海提供核心地图支撑？
Mike Schoofs：可以这样理解。TomTom拥有全栈地图数据，也有软件服务完整能力，并且合作模式高度灵活，可单独售卖地图数据、单独提供服务，也可交付全套一体化解决方案，弹性适配不同车企出海

作者｜任彩茹
编辑｜乔芊
一家富有“少女心”与“童话感”的美妆新锐品牌，找到了自己的阶段性归宿。
5月21日晚，珀莱雅公告称，旗下全资子公司珀莱雅（海南）拟以3.51亿元现金收购深圳花知晓电子商务有限公司12.5479%的股权。交易完成后，珀莱雅对花知晓的持股比例将从38.4521%提升至51%。财务层面，花知晓也将正式纳入珀莱雅的合并报表范围。

珀莱雅关于收购花知晓部分股权的公告
珀莱雅正在推进“A+H”上市，此时控股花知晓，某种意义上也是在向资本市场讲述新故事。“花知晓的利润率在20个点左右，太fancy了。”一位一级市场投资人告诉36氪。
此次交易，花知晓的估值是28.27亿元，结合它2025年2.80亿元的净利润来看，PE倍数大约是10倍，这在当下的资本市场环境中算是合理价格。
珀莱雅对花知晓的青睐并不突然。
早前，珀莱雅已经在2025年9月完成对花知晓的B轮战略投资。当时，珀莱雅花费4.28亿元，买来的是花知晓38.45%的的股份——后者如今的估值已超过去年的2.5倍。花知晓也的确是一份处在快速增长中的“优质资产”，今年第一季度，它的营业收入、净利润已经分别达到了去年全年的40%和55%。
珀莱雅此前已经拥有彩棠。彩棠的定位偏专业化、中式美学、底妆修容和妆前体系，更像一个具有专业彩妆师审美背书的功能型彩妆品牌；而花知晓偏向少女、梦幻、视觉化和情绪消费。两者同属彩妆，但品牌气质、目标人群和消费场景并不完全重叠。
作为中国美妆领域的新一代领军企业，珀莱雅的这笔交易，也踩在了行业大公司的共同焦虑点上：主品牌增长放缓时，第二曲线从哪里来？“上美、贝泰妮、水羊、逸仙电商等公司，都在做相似的动作。”前述投资人告诉36氪。
从路线轨迹上看，美妆集团们似乎越来越像服饰行业里的安踏。每家公司都渴望通过并购和品牌矩阵的布局，从单一的品牌公司变成真正的消费品集团，直至走向全球舞台的中心。但至少到现在，中国美妆界还没有出现一个真正意义上的“安踏”。
01 一个找到归宿的“好标的”
在日化美妆一级市场，花知晓算是公认的好标的——有品牌辨识度、也有得到市场验证的增长成绩。
花知晓成立于2016年，定位“少女心彩妆”，颜值、丰富、繁复美、浪漫、上新极快等特点，构成了这个品牌的独特身位。在2021年36氪的一场论坛中，花知晓联合创始人“包子”谈到，彩妆行业从蓝海到红海是一个非常快速的过程，品牌壁垒很难建立，“对我们来说，最擅长的事情就是输出我们的审美。”

花知晓“草莓丘比特甜心礼盒”
把花知晓的发展历史放进中国新消费投融资周期里看，它是一个相对幸运的样本。公开信息显示，花知晓在2020年获得天图投资千万级人民币Pre-A轮融资，2021年3月获得坤言资本近亿元A轮融资。此后，在新消费投资退潮、美妆品牌估值回落的大环境下，花知晓没有走向激进扩张的危险之路，而是继续强化供应链、品牌内容和海外市场。直至2025年9月，珀莱雅的投资齿轮开始转动。
同样隐藏在这条时间线里的，还有资本市场大起后大落继而回归常识的变化。据36氪了解，2021年的A轮融资后，花知晓估值就已超过10亿元。而四年后，珀莱雅2025年9月对其进行B轮投资时的估值也仅有11.13亿元。对许多身在局中的投资人和品牌而言，中间的几年都有各自的选择与结果。
至少从结果来看，花知晓“渡”过了周期。据珀莱雅在公告中披露的数据，花知晓2025年实现营业收入17.26亿元，净利润约2.80亿元；2026年一季度实现营业收入6.75亿元，净利润1.55亿元。

珀莱雅在公告中披露的“花知晓”相关数据
将这份成绩单放到珀莱雅的全局中来看，花知晓2026年一季度的营收规模占珀莱雅集团的29.28%，接近三成；净利润则达到集团同期净利润的42.15%。按照2025年全年业绩来看，花知晓已经是珀莱雅体系内第二大的品牌，营收规模高于彩棠、Off&Relax等子品牌。
收入规模和利润能力之外，花知晓也是过去几年国货美妆创业公司里少数拥有鲜明辨识度的品牌。凭借这份辨识度，它某种程度上已经是一个拿到初步结果的出海品牌，在全球化方面有着不错表现。
过去一年，花知晓（Flower Knows）在海外市场的动作明显提速。最新标志性事件是，花知晓于2025年12月登陆美国美妆零售商 Ulta Beauty，首批上线62个SKU，覆盖眼影、腮红、唇部产品、镜子及配饰等品类，价格带约为8美元至45美元。此前，花知晓已通过 Urban Outfitters、Amazon、TikTok Shop 等渠道触达美国年轻消费者。
与以功效、成分或性价比切入的品牌不同，花知晓更接近“内容型彩妆品牌”。草莓洛可可、天鹅、天使、童话

走进美国 Sephora、Ulta 或欧洲 Douglas 这样的美妆零售集合店，货架上的景象或许会让你感到意外：占据大量陈列面积的，不只是护肤品，还有护发产品。从基础清洁，到去屑、防脱，再到头皮微生态、蛋白键修护、抗热损伤等护理产品，护发区的复杂程度已经几乎与护肤区无异。
根据市场研究机构 Circana 的数据，2025 年美国高端护发零售市场同比增长 8%，是高端美妆所有品类中增速最快的——超过彩妆（4%）、护肤（3%），仅次于香水（5%）。但比增速更值得关注的是品类的内部结构：基础洗发水与护发素仅实现个位数增长，而修护治疗类（Treatments）与造型类产品——那些主打烫染修护、蛋白键修复、头皮健康的高附加值品类——则以双位数速度扩张。其中头皮护理已连续三年保持双位数增长，新品发布数量同比上升 20% 以上，且绝大多数是修护治疗类产品。
中国市场也出现了相似的结构性分化。据 Joy Group 战略总监 Stefan Huang 引述的行业数据，2025 年上半年中国线上洗护市场整体增速几近停滞，仅为 0.09%；而中高端价格带却逆势扩张了 28%。同期，大众价位段下滑 3%。
行业分析师将这轮价格上探的动因普遍归结于“护肤化护发”（skinification）的流行，即将护肤的成分叙事与功效逻辑移植进护发，以头皮微生态、屏障修护、抗老化等概念为消费者构建新的付费理由。
这一变化也迅速传导至中国本土美妆集团。
2024 年以来，国产美妆公司几乎集体押注功效洗护：2 月，巨子生物推出头皮护理品牌函得仕；5 月，珀莱雅集团上线头皮微生态品牌惊时（Awaken Seeds），上美股份同步推出一叶子头皮敏感护理系列；6 月，福瑞达推出微生态洗护品牌即沐（Soonmu），膜法世家推出“以油养发”品牌膜法；7 月，自然堂集团也推出敏感头皮护理系列。
这是一次密度罕见的行业集体转向。但直到今天，一个问题仍未得到真正验证：功效洗护赛道，是否真的能像当年的功效护肤一样，借助“成分红利”跑出一个 50亿、甚至 100 亿规模的新国货品牌？
要回答这个问题，需要回看过去几年国货美妆最熟悉的两条曲线——完美日记式的彩妆爆款，和润百颜、夸迪式的功效护肤红利。前者靠审美趋势放量，后者靠成分叙事溢价。但两条曲线在三年之后，都没能真正沉淀出品牌资产。今天的功效洗护，恰好同时落在这两条曲线的延长线上。
国产洗护市场最初的增长逻辑，其实更像“彩妆”
国产洗护新品牌的大规模诞生和增长，几乎都起源于疫情前后。最早跑出来的，并不是今天强调“头皮护理”“微生态”“屏障修护”的品牌，而是一批依赖香氛、电商爆款、短视频营销与下沉渠道迅速放量的品牌。
回头看，这轮增长背后的消费者心理，其实也并非“成分觉醒”，而更像一种审美趋势的集体流行：消费者为某种“立刻能看到”的外观改善买单，而不是为长期头皮健康投资。
“高颅顶”成为这轮增长最具代表性的注脚。这一以蓬松饱满头顶轮廓为核心的东亚审美理想，在小红书上积累了450万条笔记内容，让“显脸小”的头顶发量成为与皮肤光泽同等重要的外貌焦虑。它直接推动了控油蓬发类产品的需求，而最精准踩中这一需求的，是 2020 年创立的诗裴丝。
诗裴丝起家于一款海盐洁发膏，2021 年又推出“控油蓬松干发喷雾”，以免洗、即喷、即蓬的极简使用逻辑，在小红书上完成冷启动，后在抖音完成规模化放量。品牌向 36 氪介绍，干发喷雾这一单品至今累计销量超 1 亿瓶，在线上线下均排名第一，在该细分品类上保持“绝对领先”。
诗裴丝的增长逻辑，创始人郑如晶曾向媒体描述为一种“高增长、小品类、低客单价”的开发路径——与其说像传统洗护品牌，更接近过去国货彩妆的打法，即抓住一个具体的外观焦虑；提供即时、可见、低决策成本的解决方案；再通过平台内容与流量机制快速放大——这与完美日记、花西子早期依靠唇妆、眼影爆发的逻辑本质上高度相似，区别只是焦虑从“脸”转移到了“头发”。
事实上，过去几年中国洗护市场增长最快的产品，也大多符合这一特征：香氛洗发水、干发喷雾、蓬松喷雾、免洗护理……它们往往强调的是“即时感知”，而不是长期治疗。
这种“彩妆化”的消费逻辑，也天然决定了它更适合内容平台传播。因为“头发蓬了”“看起来发量更多”“头发更顺”“香味高级”，都是容易在短视频与社交平台上完成视觉表达的效果。相比之下，“头皮微生态改善”“屏障修护”“减少氧化损伤”则天然更抽象，也更难建立即时消费冲动。
因此，这一阶段的国际巨头虽然积极入局，但姿态却往往有所保留。
据 36 氪梳理，欧莱雅、联合利华和宝洁都在 2024 年前后推出过副标签为“蓬松”的产品，但大多避开了以即时功效为主的喷雾产品，以洗发水和精华为主要型态，多属于在

下一个杀手级AI产品，是眼镜、是Agent，还是某个尚未命名的“物理世界入口”？这场圆桌没有标准答案，却达成一个共识：单纯套壳大模型的应用注定短命，只有长期在线、连接物理世界、能完成真实交互闭环的产品，才可能成为下一个百亿级赛道。从AI眼镜到具身智能，入口之争已悄然打响。
硬件先行还是生态为王？C端规模还是B端付费？最终指向同一个逻辑：纯套壳应用、弱交互硬件注定被淘汰，只有“多模态底座+AI原生智能体+可穿戴硬件”三位一体，才能让AI从聊天框真正走进现实。
以下为圆桌对话内容，经36氪整理编辑：

刘子豪丨杭州颜柯教育联合创始人（主持）
赵维奇丨乐奇全球开放生态负责人
路少卿丨商汤科技研究院技术管理负责人、多模态产品负责人
刘子豪：各位上午好，我是来自杭州颜柯的刘子豪，欢迎来到这场杀手级的AI产品赌局。今天不聊虚的，只聊一个事：下一个全民级、百亿级的AI产品到底长什么样，又会诞生在哪个赛道。今天有幸请到两位嘉宾，分别代表了不同的赛道，有请两位老师介绍一下自己。
赵维奇：大家好，我是赵维奇，来自乐奇。我是一个持续创业者，之前一直在做多模态和人工智能软硬件设备，to C看得比较多，目前负责乐奇全球开放生态，从芯片、硬件、OS、API、应用到高校、非营利组织，都可以看有没有合作的机会，推动整个行业。
路少卿：大家好，我来自商汤科技，主要负责多模态交互相关技术研发、产品化及产业落地工作。
刘子豪：感谢两位老师。如果必须押注一个赛道会诞生下一个杀手级的AI产品，您会押哪一个？可以用自家落地的案例证明您的判断。赵老师。
赵维奇：先有一个定义，下一个杀手级AI产品一定是长期在线的，跟物理世界能连接的一个入口。从我的角度，这个品类一定是AI可穿戴。可穿戴在不同时间阶段可能有不同的产品出现，目前来说，AI和AR结合的眼镜是最合适的，相对离人更近，在线时间也更长，能够更容易连接物理世界。
人每天看世界的时间应该比看手机的时间长很多，大部分时间是跟物理世界进行交互。如果是杀手级AI产品，一定是高频、刚需并且能够持续使用的。从这个角度，眼镜是最好的长期在线的部分，手机是你主动打开的，不能做成持续在线。
再说AI Agent。有了AI Agent以后，每个人都搞智能体或者其他的解决方案，都希望你的Agent是长期在线的。什么硬件或者什么产品能够让Agent长期在线，并且能陪伴在我们身边，帮助我们处理跟物理世界之间的任务、关联、记录，这个就是杀手级的AI产品。
总结来说，一定是长期在线的、能够跟物理世界相关联的入口，能够保证持续、高频使用，满足刚需。这也是下一代AI的入口，只要是一个入口，就一定是杀手级的产品。
路少卿：很多正确的判断，最后其实会走到相近的方向上。刚才说的内容，跟我想的是类似的。杀手级的应用还可以再抽象一下。无论是从最开始的模型还是到现在演进的Agent，AI从单点介入，到长期、持续的介入，目前的Agent——无论是ChatGPT还是其他，还都是停留在数字世界对话框里的AI，能用到的，在线时长是有限的。
我预期下一步我们能够延伸出一套从数字世界走到物理世界，真正能在物理世界跟人类协作的智能体系统。当然，这套智能体系统可以基于眼镜接入，也可以基于具身机器人接入，这些都是接入的硬件入口。对整个产品乃至技术的最大挑战，是能够真正实现跟真实世界的持续有效交互。
举个例子，比如我现在是一个AI，刚才主持人和嘉宾都说了一段自己的陈述，对现在大多数的AI来说，它是无法分辨谁在说话，什么时候、什么话题需要它响应的。我刚才说的这一套能够跟真实世界交互的Agent，如果解决了这个问题，那么AI才能真正进入物理世界跟大家协作。
刘子豪：作为一名辩手出身，接下来针对两位老师的分享简单做一下追问。赵维奇老师，AI眼镜分为两种路线，一种没有显示，更像是AI耳机加摄像头；另一种是AI加AR有显示的眼镜。您怎么看这两种路线的区分？
赵维奇：硬件形态可以是多样化的，不管是外形还是功能，包括覆盖的人群。有显示、无显示，属于不同阶段、不同场景的产品形态，场景不一样，选择的时候就不一样，就像手机也有很多种。无显示，更多是蓝牙耳机、摄像头的延展，可穿戴蓝牙耳机和摄像头，会更轻一些，应用场景更轻一些。带显示，原来把AR带到了物理世界识别以后，不管是识别语音还是别的什么，一定会有反馈。如果没有显示，只能通过第三个媒介，比如手机、电脑、语音播出。人类大脑接受信息的带宽是很有限的，而视觉是最快的。300字、500字的文章，用眼一看，两秒钟就知道大概的意思；要读出来，有些同学可能都只有七秒的记忆，读到第五、第六句前面就忘了。显示本身就是增强人类带宽的部分。
为什么会有显示和无显示的区别？有显示更多是把AI处理的

下一个杀手级AI产品，是眼镜、是Agent，还是某个尚未命名的“物理世界入口”？这场圆桌没有标准答案，却达成一个共识：单纯套壳大模型的应用注定短命，只有长期在线、连接物理世界、能完成真实交互闭环的产品，才可能成为下一个百亿级赛道。从AI眼镜到具身智能，入口之争已悄然打响。
硬件先行还是生态为王？C端规模还是B端付费？最终指向同一个逻辑：纯套壳应用、弱交互硬件注定被淘汰，只有“多模态底座+AI原生智能体+可穿戴硬件”三位一体，才能让AI从聊天框真正走进现实。
以下为圆桌对话内容，经36氪整理编辑：

刘子豪丨杭州颜柯教育联合创始人（主持）
赵维奇丨乐奇全球开放生态负责人
路少卿丨商汤科技研究院技术管理负责人、多模态产品负责人
刘子豪：各位上午好，我是来自杭州颜柯的刘子豪，欢迎来到这场杀手级的AI产品赌局。今天不聊虚的，只聊一个事：下一个全民级、百亿级的AI产品到底长什么样，又会诞生在哪个赛道。今天有幸请到两位嘉宾，分别代表了不同的赛道，有请两位老师介绍一下自己。
赵维奇：大家好，我是赵维奇，来自乐奇。我是一个持续创业者，之前一直在做多模态和人工智能软硬件设备，to C看得比较多，目前负责乐奇全球开放生态，从芯片、硬件、OS、API、应用到高校、非营利组织，都可以看有没有合作的机会，推动整个行业。
路少卿：大家好，我来自商汤科技，主要负责多模态交互相关技术研发、产品化及产业落地工作。
刘子豪：感谢两位老师。如果必须押注一个赛道会诞生下一个杀手级的AI产品，您会押哪一个？可以用自家落地的案例证明您的判断。赵老师。
赵维奇：先有一个定义，下一个杀手级AI产品一定是长期在线的，跟物理世界能连接的一个入口。从我的角度，这个品类一定是AI可穿戴。可穿戴在不同时间阶段可能有不同的产品出现，目前来说，AI和AR结合的眼镜是最合适的，相对离人更近，在线时间也更长，能够更容易连接物理世界。
人每天看世界的时间应该比看手机的时间长很多，大部分时间是跟物理世界进行交互。如果是杀手级AI产品，一定是高频、刚需并且能够持续使用的。从这个角度，眼镜是最好的长期在线的部分，手机是你主动打开的，不能做成持续在线。
再说AI Agent。有了AI Agent以后，每个人都搞智能体或者其他的解决方案，都希望你的Agent是长期在线的。什么硬件或者什么产品能够让Agent长期在线，并且能陪伴在我们身边，帮助我们处理跟物理世界之间的任务、关联、记录，这个就是杀手级的AI产品。
总结来说，一定是长期在线的、能够跟物理世界相关联的入口，能够保证持续、高频使用，满足刚需。这也是下一代AI的入口，只要是一个入口，就一定是杀手级的产品。
路少卿：很多正确的判断，最后其实会走到相近的方向上。刚才说的内容，跟我想的是类似的。杀手级的应用还可以再抽象一下。无论是从最开始的模型还是到现在演进的Agent，AI从单点介入，到长期、持续的介入，目前的Agent——无论是ChatGPT还是其他，还都是停留在数字世界对话框里的AI，能用到的，在线时长是有限的。
我预期下一步我们能够延伸出一套从数字世界走到物理世界，真正能在物理世界跟人类协作的智能体系统。当然，这套智能体系统可以基于眼镜接入，也可以基于具身机器人接入，这些都是接入的硬件入口。对整个产品乃至技术的最大挑战，是能够真正实现跟真实世界的持续有效交互。
举个例子，比如我现在是一个AI，刚才主持人和嘉宾都说了一段自己的陈述，对现在大多数的AI来说，它是无法分辨谁在说话，什么时候、什么话题需要它响应的。我刚才说的这一套能够跟真实世界交互的Agent，如果解决了这个问题，那么AI才能真正进入物理世界跟大家协作。
刘子豪：作为一名辩手出身，接下来针对两位老师的分享简单做一下追问。赵维奇老师，AI眼镜分为两种路线，一种没有显示，更像是AI耳机加摄像头；另一种是AI加AR有显示的眼镜。您怎么看这两种路线的区分？
赵维奇：硬件形态可以是多样化的，不管是外形还是功能，包括覆盖的人群。有显示、无显示，属于不同阶段、不同场景的产品形态，场景不一样，选择的时候就不一样，就像手机也有很多种。无显示，更多是蓝牙耳机、摄像头的延展，可穿戴蓝牙耳机和摄像头，会更轻一些，应用场景更轻一些。带显示，原来把AR带到了物理世界识别以后，不管是识别语音还是别的什么，一定会有反馈。如果没有显示，只能通过第三个媒介，比如手机、电脑、语音播出。人类大脑接受信息的带宽是很有限的，而视觉是最快的。300字、500字的文章，用眼一看，两秒钟就知道大概的意思；要读出来，有些同学可能都只有七秒的记忆，读到第五、第六句前面就忘了。显示本身就是增强人类带宽的部分。
为什么会有显示和无显示的区别？有显示更多是把AI处理的

真正AI原生的人，甚至不会来这个现场。但对于那些积极转型的20%，如何找到、培养并留住他们，这里有一本实战手册。
只有1%的企业是AI原生企业，20%积极拥抱变化，80%在苦苦挣扎；人才亦然。圆桌深入探讨了企业“赶时髦招AI人才”的焦虑、通过黑客松内部挖掘AI人才的方法、以及“事业留人、文化留人”的留存策略。
以下为圆桌对话内容，经36氪整理编辑：

帮主丨36氪《AI局内人》主播（主持）
郑鹏宇丨杭州颜柯教育科技有限公司创始人
肖玛峰丨AI招聘平台TTC创始人
帮主：各位下午好，我是这场圆桌的主持人帮主。这场圆桌不聊技术落地的事，聊一个在座很多老板都非常关心的事——AI人才从哪里来，以及能不能自己培养。今天的关键词是“AI原生人才与产业老炮的共生手册”。这边是郑总，我认为是比较原生的AI人才；肖总是在AI+招聘+猎头领域深扎很多年的产业老炮。
两位先简单介绍一下自己和自己做的事跟这个主题有什么关系。郑总先来。
郑鹏宇：谢谢帮主，大家好，我是来自杭州颜柯教育科技有限公司的郑鹏宇。我们做的事情是用辩论赋能表达，用表达赋能创业。
帮主：郑总是36氪的老朋友了，我们之前做过挑战者之夜，当时是你们的团队在现场跟一个机器人进行人类顶尖辩手和机器人的辩论，蛮有意思的。肖总。
肖玛峰：大家好，我是肖玛峰。TTC是一家创业公司，现在在用AI做招聘，同时主要服务国内的企业和AI人才。目前服务1500多家公司，同时也在服务行业里近百万AI人才，帮助他们匹配更多机会，在国内是比较领先的。过去三年多的时间里，我们陆续获得了源码资本、创新工场、九合创投、中关村资本、百度以及厚雪资本的投资。我们既是AI公司，同时也在做AI招聘这件事。
帮主：在座两位嘉宾，一位跟教育沾边，一位跟AI人才挖掘相关。今天整场主线可以按照“AI人才从哪里来、如果想自己培养怎么教才不跑偏、教出来以后该怎么留下”这些老板比较关注的痛点来走。
第一个问题问一下二位，关于AI原生人才的定义，你们认为AI原生人才身上最戳你们的三个标签可能是什么？
郑鹏宇：AI原生人才，第一个标签是会用AI、善用AI、惯用AI，得把AI融入自己日常的工作流。第二个跟大多数人的感知不一样，要在AI之外拥有AI所不能达到的能力。有一个能力在当下很重要——做判断。AI能给大家太多的选择，AI可能是全知、全能的，具体怎么在它给的答案里做出选择，这是很重要的命题。第三个，我们说的AI原生人才有一个特点，更多是讨论怎么落地，动手能力或实践能力强于上一个时代的人才。
帮主：郑总说的这三个标准我自认为也算符合。但开场前肖总给我下了个判断，说帮主你不是AI原生人才。肖总你表达一下。
肖玛峰：AI原生是生来就跟AI在一起的，您前面有十几年没有AI也能活，AI原生人才是没有AI就不活了。我认为AI原生人才的定义就是没了AI就不能活。不只是人才，企业也是一样。我有一个断言，今天的企业里，只有1%是AI时代原生的企业，如鱼得水；20%会积极拥抱变化，也可以实现转型；剩下接近80%的公司都在苦苦挣扎，人才也是一样。
我们公司有一个AI原生的哥们，是OpenClaw全球贡献排行榜第四名，他现在不太喜欢跟人说话，只喜欢跟AI说话，自己有两台mac mini，天天跟AI聊天。今天最AI原生的人，他可能都不会来这个现场。到现场的同学都是对AI有很强的期待，想要改变、积极拥抱的，你们就属于20%积极转型的人。剩下连参加这种活动都懒得来的人，就属于未来也许会被淘汰的一群人。
帮主：肖总在现场下了个比较大的判断，说在这个场里的可能都不属于AI原生范畴。刚才聊天的时候您也介绍到，公司服务了一千多家AI企业，这些企业是不是也有80%可能不属于AI原生企业，他们这些人大概属于哪些分类？
肖玛峰：跟我们合作的企业都是比较先进的，才会跟我们合作。我们服务的AI公司也好，也有一些传统公司他们想要找AI人才，他们都是积极主动拥抱AI或者本身就是AI原生的公司。如果是初创型，我看到有AI原生的公司，他们都很年轻，人也不会那么多，二三十个人就足够了，也融了几千万的钱，才能用得起我们的服务。我去看这些公司的时候，他们怎么找到属于他们优秀的AI原生人才，一会儿可以展开聊。
帮主：私下聊的时候，肖总跟我们说了一些。假如有朋友想换工作，想找跟AI相关的，有一些办法，肖总可以跟我们分享一下。郑总你们属于典型的AI原生团队，正好赶上了GPT3.5大爆发，你们团队内部的人才画像是什么样的，有多少人做开发，多少人做运营？
郑鹏宇：我们公司算是不太典型的OPC团队。到目前为止整个公司全职的人不超过10个人，是蛮小的团队。做开发的人，目前负责开发的就我一个人，涉及到coding和产品都是我一个人在落地

稀缺的，到底是懂AI的人，还是懂业务的人？
一个反直觉的判断——懂AI这件事正在快速贬值，而能在关键低频决策中做出判断的人，才是未来的稀缺品。高频重复的工作最容易被AI替代，但在打造爆品、建立品牌等低频高影响力的决策上，人的判断依然不可替代，企业AI转型的最大卡点也不是技术或数据，而是“想不到应用场景”， 当前AI的利润大头仍在基础设施层，应用端的ROI尚未完全释放，但拐点会比预想来得更快。
以下为圆桌对话内容，经36氪整理编辑：

郑王宇丨36氪基金投资副总裁（主持）
龚毅丨尼尔森IQ 通信及科技业务总经理
罗飞丨华科智能AI研究院院长
林海卓丨卓源亚洲创始合伙人、董事长
郑王宇：各位老师好，我们今天一起讨论“当AI进入产业前线：未来最稀缺的AI人才会是谁”，谁会是行业的新贵。把行业翘楚聚集在这里很难得，请各位嘉宾用一句话亮个相，并带着您的视角参与接下来的讨论。
龚毅：大家好，我是尼尔森IQ的龚毅，我们所处的行业是数据洞察行业，今天我谈论的点从这个行业出发。
罗飞：大家好，我是华科智能的罗飞，是一家港股上市公司，主要做投资。我所在的研究院主要是赋能传统行业的AI转型，做培训、咨询和陪跑。我们有很多传统老板怎么升级的痛点，今天也跟大家分享一下。
林海卓：大家好，我是卓源亚洲的林海卓，我们主要是一家聚焦于人工智能、半导体、机器人的投资机构，聚焦于风险投资市场。主要投了轻舟智能、江行智能、沐曦集成电路、小马智行这些代表性的硬科技项目。
郑王宇：三位专家都是不同的视野。在过去一年里，AI从模型能力的竞赛进入到产业场景落地的环节。我们现在看，无论是消费零售、企业管理、制造、金融、医疗各行各业，包括创业投资，AI的价值不仅取决于模型参数和技术指标，更取决于是否能够进入真实的业务流程。说得大白话一点，现在的AI要进入整个产业的前线，影响决策执行甚至是商业落地的结果。这个过程中，新的问题就变得更加迫切了——当AI工具变得越来越普及，真正稀缺的人才是什么样的？最后一个圆桌，希望从企业竞争和人才角度出发，讨论AI抵达产业前线的战壕后，人与机器、专家与工具、组织与个体之间整体的分工与变化。
先进入第一个问题。在这个过程中，不只是让员工多一个工具，而是开始影响到消费者洞察、产品创新、供应链、渠道运营、客户管理等决策环节。哪些工作在各位的视角看来是最容易被AI重构的？哪些环节适合AI，但实际落地又是最难的？先请林总。
林海卓：我们目前有一个观点，在投资过程中，好的问题提出者依然是有壁垒的。目前来看，知识高度密集型的领域天然有一个特征，知识体系比较容易进行结构化描述，技术结构用代码化去表述，相对会有一个清晰的边界和对与错的判定，在这样一个逻辑下，比较符合现在人工智能解决问题的范式。像会计师、律师、程序员，在当前的情况下是比较容易被新技术替代的。但好的问题提出，还是需要人的引导。我们现在看到的是机器人、各种各样的Agent，包括喂养龙虾，还是需要从0到1推进的那一步，让它更好地做某一个你给它限定范围的事情。各个行业提出问题，或者结合这个人本身在行业中过往的经历，提出交叉学科前沿的想法，引导一个模型朝着这个方向积累，是未来比较容易构建个体壁垒的事情。
大家更容易理解的是，围绕着体验的领域或者是情感领域、感性层面，心理学家、心理咨询师是不是也被AI替代？旅游体验师、旅游导游和具身智能场景相结合，具备丰富个性化、场景化体验的这部分，AI替代还有相当长的距离。从从业角度，AI更好的是赋能，而不会马上进行职业替换。大概这两个维度。
郑王宇：投资人的视角相对宏观和全面，深入到每个行业的细节，罗院长，您在实际观察产业落地过程中，哪些行业容易被AI替代，哪些环节比较困难？
罗飞：现在AI 2.0我们在应用AI大模型的能力。AI大模型本质上是推理引擎，我们认为以前人在推理的地方，都能挖掘到很多应用场景，看推理的过程是不是由AI来做。我们总结三个特征。重复，才有用AI的价值；标准，每次推理、思考、行动的过程有标准可言；熟练，是指这个企业里有熟练的人能把这个工作说清楚，我们需要把熟练的人的经验萃取出来，给AI大模型配好工具，让它来替代这个事情。这是一个维度。
另外一个维度是工作环境。越是在电脑前工作，越容易被替代；越是跟人打交道的工作，越不容易被替代。在电脑前重复地查资料、想方案，不管是写成Word还是PPT、Excel，重复的查、想、写的工作，龙虾发展的能力越来越强，又能够控制电脑去做这个事情，电脑前的工作就会越来越容易被替代。越靠近人的、越靠近市场的，越不容易被替代。我们看见人的能力要往左移，左边是市场、客户，右边是后台流程，人的能力加上AI过后要不断往左移。
郑王宇：意味着沟通、协作、洞察变得更

作者｜梁键强
编辑｜王毓婵
一句话介绍
Moka为AI人力资源软件服务商，早期从智能化招聘管理系统起步，后逐步扩展至更完整的HR管理系统。5月，Moka上线了招聘Eva、人事Eva和BPEva三款AI HR产品。
招聘Eva覆盖招聘全流程，辅助企业完成识人、筛选和面试；人事Eva聚焦报表处理、流程流转和员工咨询等重复事务；BPEva则用于动态更新人才画像，辅助企业进行人才识别和组织决策。
支撑这三款产品的是Moka AI工坊，它相当于底层能力平台，可以让企业用业务语言描述需求，具有快速响应、个性化定制和安全上线等能力。

图片来源：Moka
团队介绍
Moka联合创始人兼CEO李国兴，本科阶段获得上海交大和密歇根大学计算机双学位，后取得斯坦福大学计算机硕士学位。曾任职于Facebook和智能数据监控公司SignalFx。2015年回国创办Moka，并带领公司从招聘管理系统起步，逐步将AI Agent引入招聘、人事和组织管理等HR场景。
融资进展
此前已完成老虎环球基金领投的C轮一亿美元融资。总融资规模近1.5亿美元。
产品及业务
去年，脉脉高聘人才智库发布的《2025年度人才迁徙报告》显示，2025年1月至10月，新经济行业人才供需比升至2.23，意味着平均2.23名求职者竞争1个岗位，求职端竞争进一步加剧。
企业端的用人需求也在回暖。报告显示，自2025年6月起，新经济行业每月新发岗位量均超过去年同期，其中AI岗位量单月增长11倍，出海相关岗位新增16.99%。
一边是人才竞争压力加剧，一边是岗位需求回升，企业面对的人才匹配问题也变得更复杂。对 HR 来说，工作不只是更快找到合适候选人，还包括理解业务战略背后的用人需求，并持续处理员工沟通、人才保留和组织调整等问题。
Moka联合创始人兼CEO李国兴指出，当前HR的工作长期被大量事务性流程占据，真正能投入人才战略、组织设计和员工沟通上的时间并不多。
面对更高频、更复杂的人才流动和管理需求，AI工具有了进入招聘、人事和人才管理场景的空间。
这次发布的招聘Eva、人事Eva和BPEva产品，分别对应招聘、人事和人才管理三个核心场景。李国兴希望通过这三款产品，把一部分重复、琐碎、流程化的工作交给AI，让HR回到更高价值的组织工作中。
招聘Eva主要面向招聘流程。它不仅负责简历筛选、面试纪要这类任务，还贯穿了简历理解、候选人搜索、初筛、约面、面试反馈和Offer推进等环节。

图片来源：Moka
在招聘场景中，Eva的特长在于记忆和校准能力。很多企业的岗位招聘并不是一次性需求，而是长期持续进行。招聘Eva能够在这个过程中不断理解企业的用人偏好、岗位画像和判断标准，并根据候选人初筛、面试结果等反馈动态调整。
比如，当某些候选人在初筛阶段被淘汰，或在面试后被认为不合适，这些信息都可以反过来帮助Eva校准岗位画像，逐渐理解企业、部门甚至个人的偏好。
招聘Eva还具备“面试教练”的功能。在视频面试中，它可以实时读取面试内容，给面试官提供追问建议，并在面试结束后生成面试纪要和面试质量报告。
人事Eva面向更高频、更重复的人事事务，主要处理数据报表、日常事务流程、员工咨询等工作，包括员工入职后的信息录入，假期、考勤、薪资数据校验，排班生成，流程自动化，以及数据巡检等。李国兴称，人事Eva可承接HR 70%-80%的重复性事务工作。
BPEva面向的是人才管理和组织决策。相比招聘Eva和人事Eva，它处理的不是具体流程，而是更善于“理解人的需求”。Moka希望通���BPEva构建动态人才画像，帮助企业识别员工能力、岗位匹配和潜在发展风险。
传统人才管理多依赖季度、半年或年度盘点，周期较长，也容易滞后。BPEva的作用，是在授权前提下读取会议纪要、文档等数据，动态更新员工画像，帮助HR及时发现员工状态变化、岗位匹配和潜在流失风险。
三款Eva的底层能力来自Moka AI工坊。它可以承接不同企业的个性化需求，将业务语言转化为具体能力配置，并通过沙盒预演、存档和回滚等功能，减少上线后的不确定性。
在Moka看来，对企业用户来说，未来使用HR系统的方式可能会发生变化。过去是人在系统里操作流程，之后则可能更多变成在熟悉的办公软件里，直接和Eva对话、派发任务、接收提醒等。
Founder思考

AI接手流程性工作后，HR的价值会更多回到人和组织本身

AI HR的出现，会给HR的工作方式带来直接变化。过去，HR很大一部分时间被招聘推进、入离职流程、员工沟通、人事数据、BP事务等日常工作占据。虽然企业经常讨论人才战略和组织建设，但在实际工作中，HR很难真正把大量时间投入到

作者 | 乔钰杰
编辑 | 袁斯来
硬氪获悉，北京维泛智能科技有限公司（以下简称“维泛智能”）近日完成数亿元种子轮融资，由中关村资本及旗下启航投资联合领投，上海未来产业基金、石溪资本、佰维存储、燕创集团、海益投资、探元创投共同投资。
维泛智能成立于2025年5月，孵化自北京大学类脑芯片实验室（PAICORE Lab），专注于具身智能“大小脑”融合芯片研发，致力于打造全国产化机器人核心计算方案。
联合创始人殷积磊毕业于北京大学，拥有超过20年半导体行业经验，曾任知存科技COO兼研发副总裁，以及IBM、GlobalFoundries芯片研发总监，并曾在MTK、VIA等企业从事芯片研发工作。团队核心成员均来自IBM、华为、腾讯等行业头部企业。
随着具身智能快速发展，机器人“大脑”算法持续演进，对通用芯片平台提出了更高要求。机器人“大脑”芯片不仅需要承载多模态感知与AI推理，还需要兼顾运动控制等核心计算任务，是机器人完成交互、决策与执行的“中枢神经”。
目前，具身智能“大脑”芯片市场高度依赖英伟达Jetson系列，但存在着价格高昂、本地化支持有限，商业化部署门槛较高问题。
另一方面，国产芯片目前尚无成熟产品能够真正满足机器人端侧“大脑”需求。
针对机器人芯片在“算力—能效—成本”之间的平衡难题，维泛智能充分利用团队前期在类脑芯片深耕多年的技术积累，自主研发了类脑启发式GPU架构（Brain-Inpsired GPU，BiGPU)，融合类脑计算与通用GPU计算能力，为具身智能SOTA大模型原生设计。通过引入类脑计算机制降低功耗，同时保留GPU对多种算法框架的通用适配能力，从而兼顾低功耗、高能效与算法灵活性。

（图源/企业）
殷积磊介绍称，神经网络中超过80%的计算量集中于矩阵乘累加（GEMM）操作。为了在保证算力效果的前提下降低数据量与带宽需求，维泛智能通过编码转换，将传统神经网络计算（ANN）转化为脉冲神经网络（SNN）形式的累加计算，在保留功能的同时显著降低功耗与带宽压力。
此前，维泛智能已申请支持ANN与SNN网络结构统一软硬件方法及相关装置专利，实现SNN与ANN指令格式及地址编址的统一。相比传统异构方案需要维护两套系统与工具链，该方案能够共享统一指令集与软件工具链，并深度兼容主流软件生态，从而降低开发复杂度与生态接入成本。
据了解，公司整体研发周期规划为两年，目前项目进度已过半，预计于2027年第二季度实现芯片投产。
本轮融资将主要用于扩大研发团队、完成指令集架构开发，以及推进产品定义与实现方案落地。
以下为硬氪与维泛智能创始人殷积磊访谈节选（略经编辑）：
硬氪：为什么选择用类脑计算路线做机器人大脑芯片？
殷积磊：类脑计算本质上是下一代人工智能的重要方向。我们其实是在用下一代技术解决当下问题，同时为未来算法演进提前预留计算平台。
目前，我们既能够支持Attention Transformer、VLA、世界模型等主流架构，也能够运行类脑神经网络，以及两者融合后的新型模型。从长期来看，类脑计算被认为是通向AGI的重要路径之一，它具备极低功耗和多功能集成潜力。比如人脑的功耗只有20瓦左右，但却能够完成高度复杂的感知与决策任务。我们希望BiGPU不仅服务当前机器人算法，也能够承载未来新的智能计算范式。
硬氪：此前有企业尝试将类脑计算用于机器人大脑芯片设计吗？难点主要在哪？
殷积磊：此前行业内确实有一些类脑计算商业化尝试，但大多采用的是纯SNN计算或者异构方案。所谓异构，是把SNN（脉冲神经网络）计算模块和传统NPU模块拼接在一起，本质上仍然是两套系统。我们的做法是同构融合，相当于把通用GPU计算能力和类脑计算核心融合在同一个架构里。这样最大的好处，是能够共享同一套指令集和软件工具链，并进一步实现主流生态兼容。
真正的难点在于，团队既要理解类脑计算，也要理解通用计算架构，才能在底层完成两种技术路线的融合。
硬氪：公司目前有和机器人厂商展开合作吗？
殷积磊：有，目前我们已经在和一些头部机器人公司进行合作沟通，其中部分项目已经进入实际合作阶段。
投资方观点
中关村资本董事长 孙次锁：多领域技术融合是当下硬科技投资的新特征，中关村资本时刻保持对前沿技术的高度敏感性。维泛智能的类脑芯片是典型的交叉学科应用，通过对任务的深层次拆分高效提升器件层执行能力，这种技术能力离不开北京大学在类脑芯片领域的多年积淀。中关村资本希望结合自己的集成服务能力，与维泛智能团队一同在端侧场景呈现出兼顾性能与功耗的推理AI芯片。
启航投资董事总经理 李磊：启航投资聚焦新一代人工智能、高端核心芯片等国家级战略性硬科技赛道，重点投

大公司：
Jefferies预计7-Eleven日本业务营业利润将达2270亿日元，本财年同店销售增长势头强劲
投行杰富瑞（Jefferies）分析师栗山俊介在最新发布的研究报告中指出，凭借在现做食品领域的拓展及有效的营销策略，日本零售巨头零售集团7&I控股（Seven & i Holdings）旗下的日本7-Eleven便利店本财年同店销售额有望实现稳步增长。报告预测，7&I控股国内便利店业务在本财年的营业利润将达到2270亿日元，且在下一财年有望继续增长4.8%。（新浪财经）
雅诗兰黛与Puig终止合并谈判，组建美妆巨头计划作罢
美国美妆巨头雅诗兰黛已终止与西班牙竞品Puig的合并谈判，这笔交易原本有望打造一家市值近400亿美元的美妆时尚行业巨头。雅诗兰黛周四表示，双方已终止此次并购磋商，Puig也证实谈判宣告结束。（新浪财经）
优步与印度JSW集团达成协议，合作在印度开发及部署电动汽车
5月22日，优步与印度跨国巨头JSW集团签署合作谅解备忘录，双方将共同研发并推广专为印度网约车市场定制的电动汽车解决方案。此次合作旨在通过提供符合当地运营环境、成本效益及性能预期的电动车型，加速优步在印度各出行服务类别中的电动化转型。（界面）
千曙科技与重庆数字交通产业集团达成战略合作
36氪获悉，5月21-24日，中国西部国际投资贸易洽谈会举办期间，千曙科技与重庆数字交通产业集团正式达成战略合作。双方将基于千曙L4级自动驾驶技术与重庆数字交通在成渝区域“智行走廊”和“氢”“电”走廊的公路智能化基础设施，协同开展自动驾驶典型货运示范路线应用。
投融资：
“无尽方舟”完成数千万种子轮融资
36氪获悉，AI驱动的生物科技制药公司“无尽方舟”宣布完成数千万种子轮融资，由Monolith砺思资本领投。无尽方舟科技由牛津博士生赵思邈创立，致力于通过跨物种AI模型研发长寿药物，探索能实现器官功能改善的疗法。
英伟达、AMD、英特尔参投，AI初创公司Hark完成7亿美元融资
Figure创始人Brett Adcock旗下的AI初创公司Hark宣布完成7亿美元A轮融资，估值达60亿美元。本轮融资由Parkway Venture Capital领投，英伟达、AMD Ventures、Intel Capital等参投。资金将用于扩展GPU基础设施，加速未来AI模型的开发，以及设计和构建下一代AI硬件。（财联社）
新产品：
零点有数联合中国人寿推出“真AI宠”宠物保险科技平台
36氪获悉，近日，零点有数正式宣布将公司核心战略全面聚焦于AIKC战略（垂直知识智能），将垂直业务的知识模型、数据模型、流程模型整合形成完整知识体系。同时，零点有数与中国人寿财产保险签署战略合作协议，联合推出“真AI宠”宠物保险科技平台。目前，零点有数AIKC已在新消费、公共服务等领域落地。
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野村证券周五表示，目前预计美联储2026年将维持利率不变，通胀走高且美联储官员降息意愿下降，短期降息可能性随之降低。野村证券在一份报告中指出：“即将上任的美联储主席凯文·沃什可能仍然有意愿放松货币政策，但近期的数据和美联储官员的表态让我们怀疑他能否说服联邦公开市场委员会（FOMC）的大多数成员同意降息。”（新浪财经）
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为推行常住地提供基本公共服务，促进基本公共服务均等化水平明显提升，有力支撑深入实施以人为本的新型城镇化战略，国务院日前印发《关于推行常住地提供基本公共服务的实施意见》（以下简称《意见》）。《意见》强调，由常住地提供基本公共服务，促进未落户常住人口与户籍人口同等享有基本公共服务，有利于满足人民日益增长的美好生活需要，对提升城镇化质量、释放国内需求潜力、构建新发展格局具有重要意

新鲜零食品牌争相竞逐新市场。
36氪获悉，新鲜零食品牌「金粒门」近期密集落地全国布局，正式开启跨区域快速发展阶段。近日，金粒门华南首店、湖北首批合计6家门店已经进场装修。与此同时，金粒门华东首店将于5月29日正式入驻南京新街口IFCX，持续布局长三角核心市场。
金粒门相关负责人表示，金粒门将持续加码门店布局，年内将全力推进拓店计划，让更多消费者体验到新鲜短保零食产品与服务。

金粒门华南首店位于深圳龙岗布吉万象汇负一层
据悉，金粒门早期从板栗、炒货相关业态起步，后转向“现制现售、短保新鲜”的新鲜零食模型。
如今，作为“新鲜零食”热潮里的代表性品牌，金粒门以“短保现制、新鲜健康”为核心定位，形成了以麻辣鲜食（保质期48小时）、现制奶茶、原液鲜果茶等为特色品类的品牌心智。此外，金粒门也依托“基地直采+中央厨房+门店现制”的完善供应链体系，实现从原料采摘到终端销售的全链条控鲜。
华创食饮的一份新鲜零食调研报告显示，调研的金粒门门店约有SKU 139个，覆盖水果、饮品、烘焙等六大品类，且几乎全为自有非标品，其中1-5天的短保高频消费品类占比达46.1%，预计销售额占比超过60%。

金粒门门店
目前，金粒门已拥有超20家直营门店，以湖南为大本营，在各大核心商圈密集布局。金粒门本就诞生于长沙，辣味鲜食、酱板鸭、魔芋丝、鸭锁骨等湖湘口味构成了部分爆品基础。但从湖南走向南京、无锡、深圳、武汉乃至更广泛市场时，这些 SKU 是否仍然具备同样的复购能力，并不确定。区域爆品能否变成全国爆品，是金粒门必须回答的第一道题。

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