作者|Li Yuan 编辑|郑玄 2026 年 9 月 1 日,梅卡曼德登陆港交所。一个过去很少被大众看见的机器人公司,终于被公开市场标出了价格,首日收盘总市值约 124 亿港元。 上市之前,一级市场和基石投资者已经先给出了自己的判断。梅卡曼德此次引入包括苏格兰百年资管巨头 Baillie Gifford 在内的 9 家基石投资者,合计认购 1.86 亿美元。 成立于 2016 年,梅卡曼德和宇树一样,都是上一轮机器人创业潮里走出来的公司。 但从第一天起,梅卡曼德就没有把重点放在造一台机器人上。公司名 Mech-Mind 里的「Mind」,指向的是另一件事:给机器人做感知、识别和运动规划。 2017 年,梅卡曼德推出第一代 Mech-Eye、Mech-Vision 和 Mech-Viz:相机负责获取 3D 点云和图像,视觉软件识别物体的位置与姿态,规划软件计算机械臂怎么抓、怎么走、怎么避障。到了今天,具身智能、物理 AI 和世界模型讨论的很多问题,仍然绕不开这些环节。 梅卡曼德卖出去的不是一台完整机器人,而是一套可以接到不同机械臂和产线里的智能组件。十年下来,这套东西被送进近 50 个…
今年的WAIC和WRC,具身智能展台的风向变了:不再执着于炫技,转向务实。 去年的画风还是十八般武艺,同台竞技——机器人跳街舞、格斗秀、走猫步等;而今年则是走进真实场景:机器人开始被放进物流、工业、家庭等具体任务里。 过去一个多月,雷峰网一线走访了灵初智能、艾欧智能等具身智能公司,也看了各厂商在展台上的演示,一个感受越来越强烈:真实场景里的任务,远比Demo脚本复杂得多。 在走访和交流中,雷峰网也与多位云专家进行了交流。当被问及机器人落地、商业化时,一位云专家表示,具身智能存在明显的“长尾效应”:前60%、70%、80%的进展可能很快,但最后20%却需要花非常多的时间填补。 而这最后20%,藏在真实场景里,也藏在云基础设施要解决的难题里。 从展示能力到完成任务,两者之间隔着一整套复杂的系统。这套系统要面对的,是真实世界的各种“意外”。比如,网络可能不稳定,机器人可能遇到没见过的情况;每天产生的数据需要回传、处理和训练;当机器人无法自主完成任务时,还需要人工远程接管。 机器人一旦开始真正“干活”,需要的就不只是一副好“躯体”。背后一整套支撑连接、数据、算力、模型乃至Agent的云基础设施…
2026年9月2日,由灵心巧手与星源智共同发起,联合奥比中光、法奥机器人、福莱新材、禾赛科技、华威科、览沃科技、朗毅机器人、灵猴机器人、珞石机器人、迈尔微视、钕娲创造、泉智博、森云智能、速腾聚创、他山、无问智科、讯飞机器人超脑平台、鑫精诚、移远通信、知行具身、纵贯线等20余家产业链核心企业组成的“中国具身智能Tier1产业联盟”正式成立。 联盟成员完整覆盖具身大脑、灵巧手、语音交互、视觉感知、激光雷达、机械臂、移动底盘、无线通信、热管理、传感器等关键环节。作为联盟创始成员,灵心巧手将与联盟企业,围绕跨硬件适配、跨本体部署、场景验证三大主轴,推动具身智能从“单点领先”迈向“系统领先”。 产业浪潮已至,中国具身智能Tier1产业联盟应势而生 具身智能正加速走出实验室,步入工业制造、物流仓储、商业服务等千行百业的真实场景。然而,产业的规模化落地从来不是某一项单点技术的胜利,而是感知、决策、执行等软硬件链条的全栈协同。 雷峰网观察到,当前行业正面临一系列共性挑战:灵巧手、视觉模组、激光雷达、机械臂、移动底盘等关键部件来自不同厂商,硬件接口不统一,集成适配成本居高不下;真机操作数据、视觉感知数据…

2026年9月4日至8日,全球领先的具身智能公司魔法原子(MagicLab)将亮相IFA2026,完整呈现其"本体硬件、物理AI大脑、场景交付"三层全链路闭环能力,同时面向欧洲企业级市场战略聚焦柔性搬运与物流分拣两大高价值工业场景,展示其作为“端到端工业级具身智能解决方案提供商”的全球化竞争力。 在现场,专业观众与行业买家将有机会近距离观摩MagicBot D1与HyperBot的多机协同调度,并亲身体验Magic-VLA K02大模型的零样本泛化与抗干扰能力。此外,现场还将设置商务洽谈专区,供全球合作伙伴深入了解魔法原子的渠道政策与本地化售后支持体系。 新品亮相——三款新品登陆欧洲,本体矩阵覆盖全场景作业 魔法原子此次将带来三款2026年全新发布的机器人产品,构成覆盖“技术摸高—工业主力—轻量部署”的完整硬件梯队。 MagicBot X1作为旗舰级高动态全尺寸人形机器人,负责技术摸高、代表本体能力上限。相较于魔法原子上一代全尺寸通用人形机器人MagicBot Gen1,X1自研关节模组全线升级,膝关节峰值扭矩350N·m以上、极限扭矩最高450N·m,关键关节运动范围提升超50%;钛…

端侧大模型推理35–40W、流畅控制需200W+,电池越重越费电,人形机器人卡死在"能用-重量-散热"的物理内环。工厂平面工位,可拆掉双足;换个环境,腿无可替代。


“左移”和 DevOps 对我们从构思到生产环境实施变更的方式产生了巨大的影响,但代价是认知负荷加重,而且在测试、安全和维护等方面出现了重复性工作。如果一个组织成立已经数十年,考虑到原本就已经造成了摩擦的技术债务和文化壁垒,这项工作的难度很容易就会增加一个数量级。 本文基于 KubeCon EU 2026 大会(在阿姆斯特丹举行)上发表的一篇文章:平台规模多大才算恰到好处"。该文从帮助确定开发平台的合理规模以及为使用该平台的工程团队寻找文化契合点方面,深入探讨了所面临的现实挑战,旨在减轻认知负荷并加快变更交付速度。 平台之始 在 Wehkamp,我们开发并运行着大量涉及物流、数据科学和电子商务领域的软件。作为荷兰规模最大、历史最悠久的在线百货公司之一,我们既有的业务流程与技术体系参差不齐,这自然导致了部门之间的相互隔绝,以及工程工作的重复。由于工作交接的特殊性,没有任何一个团队能够超越自身职责范围进行改进或优化,大多数努力最终都导致了相互冲突的标准。 大约十年前,管理层设定了一个明确的目标——每周发布而非每季度发布,以便更快地交付功能,至此我们才实现了突破。我们成立了一个新部门,最终整…


OVHcloud 将于今年秋季对其产品目录中的绝大多数服务进行涨价,本次调价的核心诱因并非来自进行价格调整的产品本身。自 2025 年年中以来,内存与存储组件的成本出现了大幅攀升,公司创始人 Octave Klaba 将这一现象归因于 AI 算力建设热潮挤占了普通服务器核心组件的晶圆制造产能。 Klaba 在 X 平台上的一篇帖子"中详细阐述了这一传导机制:全球三大主流内存供应商已经将旗下工厂的产能转向面向 GPU 的、利润率更高的高带宽内存(HBM),直接挤压了标准 DDR4、DDR5 内存的产能供给。他的帖子是用法语发布的,这里用的内容来自平台的自动翻译。 这些数据来自 OVHcloud 公司的采购记录。以 2025 年 6 月为基准,到 2026 年 6 月,内存价格达到 604,SSD 达到 323,硬盘达到 148。Klaba 的预测更进一步: 本月,即 2026 年 6 月,我们为内存支付的价格是 2025 年 6 月的 6 倍。我们已经知道,到 2026 年 9 月,这一价格将达到 9 倍,而 2027 年初的预测甚至高达 12 倍!? 组件价格涨幅,以 2025 年 6…

中国机器人出口激增,但海外客户要的不再是单台设备,而是整套可落地的解决方案。乐聚、月泉、中科开创等企业正通过本地化合作、生态出海、全链条协同等模式破解服务与适配难题。本文剖析三大出海模式,为机器人企业提供战略参考。 广州的一家工业机器人企业的老板,今年第一次感到迷茫。产品技术不差,出口额也在涨,但海外客户越来越难伺候。“我要的不是一台机器,是能落地的整套方案。售后、二次开发、场景适配你们管不管?的谈判语句出现的越来越频繁” 这不是一家企业的困境。2026世界机器人大会上,英国“48家”集团主席Jack Perry发布欧洲机器人采购需求时提了一个建议,“先试后买”。让欧洲企业先把机器人放进真实场景验证效果,再决定是否采购更多。证明了海外客户要的不是一台机器,是一套能直接用的生产方案。 佩里带来了欧洲市场的明确采购需求:物流仓储领域应用成熟、需求迫切;酒店餐饮与零售服务业因劳动力成本高企潜力可观;农业领域被他视为最具变革性的市场。但他也直言,目前的机器人在欧洲的销售量并不大。潜在需求不意味着可以自动转化为订单,中国企业光把产品运过去已经远远不够。 类似的讨论不止于欧洲,甚至已经蔓延到东南亚…

前不久,2026年世界机器人大会在北京亦庄举行。373家企业带着3000余件展品集中亮相,五天会期累计吸引观众55.7万人次。 大会展馆内,机器人分拣快递、烹煮面食、搬运货物、封装打包。一个个精心设计的应用场景,把具身智能再次推至聚光灯下。 摩根士丹利研报勾勒出的全球图景显示,2026年上半年,全球机器人出货量中约有65%流向娱乐展示、前台接待、教育研发及数据采集等领域。 在世界机器人大会的展馆中稍加留意便会发现,多数机器人依然依附于简单、封闭且高度垂直的场景,部分演示过程中还需要人工介入。整体泛化能力不足、距离真正意义上的“通用”仍然遥远,是展馆内外已经形成的共识。 科沃斯董事长钱东奇在会上说得更为直接:“泛化没有解决之前,眼下所有的Demo都只是特定场景的炫技。” 一、场景泛化太难,开发成本太高 市场所期待的机器人叙事,实际上正卡在两个基础问题上:一个是场景泛化能力差,另一个是开发制造成本高。 当下多数机器人采用的是“一场景一机型”的开发模式:针对具体场景采集数据、定向训练,形成一套固定的能力。演示视频里的流畅动作,大多是这种模式的产物。问题在于,机器人一旦走出预设环境,能力便迅速…

世界人工智能开源大赛(GOAI)初赛作品覆盖企业级智能体、行业应用、AI科学研究与具身智能等领域。四大赛道方向不同,却呈现出一条共同主线:参赛团队不再只关注模型“会不会”,而是开始回答系统能否真实运行、完成任务、处理失败,并用证据证明结果。 从2999份初赛作品中,我们不仅能看到一批高质量的AI创新项目,也能观察到智能体技术、产品形态与开源生态正在发生的变化。 初赛作品呈现了哪些创新方向? 赛道一「新智基座」:多智能体走向企业系统 新智基座赛道覆盖软件研发、Agent基础设施与SRE治理、金融风控、工业制造、科研及企业运营等方向。从初赛作品可以看到,参赛团队正在告别通用问答和简单Demo,转向解决真实企业场景中的复杂任务。作品主要采用分层多Agent协作、动态编排、独立验证、人工门禁、Skill与工具接入、异常恢复和版本治理等技术路径。 这些作品试图解决企业复杂任务中的信息分散、AI结果难以直接信任、高风险动作缺少控制和组织经验难以复用等问题。相比单一智能体,团队更关心多个Agent如何分工、工具如何调用、过程如何审计、结果如何验证。 赛道二「无界应用」:AI进入真实工作流程 无界应用…

一张显卡,开始被越来越多创作者当成生产资料重新算账。 过去,要把AI视频真正搬到本地,首先卡在模型。效果更好的视频模型大多通过云端服务提供,能够下载到本地的开源模型,距离稳定生产往往还有一段距离。 但今年夏天发生了变化。在MiniMax开放新一代视频模型H3权重的同一天,英特尔宣布锐炫Pro B70完成H3的Day 0适配。这张几个月前才发布的32GB专业显卡,由此有了一个更加具体的本地视频生成负载。 当模型能下载,显卡也能跑,本地AI视频的创作和生成也迎来新的挑战。日前,英特尔联合MiniMax、数字折叠举办AIGC创作研讨会。现场的讨论并没有局限于显存和峰值算力,而是更关注一套贴近实际生产的本地算力:它究竟能完成多少工作、如何支持多人共享,以及新模型出来后能否及时跟进等。 英特尔想抓住的,正是这个变化。 多卡开工,本地AI有了「生产线」 AI视频工具正在变成创作者的常用助手。 Adobe针对384名美国视频内容创作者的调查显示,71%的受访者已经使用过AI视频生成或编辑工具,其中41%的使用者每周都会使用。 使用频率上升,也让云端模式原本不明显的成本被放大。 一条视频往往不是生成一…
从“出片”到“出海”,无界动力即将奔赴下一个考场。 作者丨郭 思 编辑丨董子博 没有刻意的社交氛围,一人静坐或几个好友相聚,手捧一杯咖啡,在音乐与咖啡的交汇中,暂时剥离工作与生活的琐碎,获得片刻放松与灵感回响。这是平日里我们对于休闲时刻美好画面的印象,也是2026世界机器人大会现场最反差的一幕。 与去年以及今年上半年以来出现争奇斗艳、跳舞翻跟头的喧闹不同,今年WRC,记者探展一圈发现,展会上出现了很多垂直场景的机器人,有专门针对人的心脑血管做手术的医疗机器人,也有分拣物品进行归类的各种家庭机器人,还有一些特别关注手关节折纸动作的机器人……在其中,无界动力与韩国HOLLYS 联手打造的人机共生沉浸式机器人咖啡空间,则是一块与众不同的“闲暇之地”。 整体空间被绿植围绕,北欧风的白色小栅栏打开,客人可以坐下来点单自由选择自己爱喝的拿铁或者美式,也可以点一杯大师级别的手冲。 接收订单后,咖啡师在吧台后制作大师级咖啡或其他饮品,递放至出餐区,机器人则负责端送到桌,并顺手收走隔壁桌的垃圾、推回座椅。大象无形,大音希声,给人一种不会打扰你,但是在你有需要的时候随时出现的陪伴感与交互感。 "机器人当服…

今日(9月1日)上午,全球在线时尚和生活方式公司希音(股份代号:00625)正式在香港联合交易所主板挂牌上市。本次上市落地,使之成为2026年港股规模最大的时尚品牌IPO,来自全球多地的合作伙伴与员工代表共同见证了本次敲钟上市的重要时刻。 按2025年的零售销售额计算,希音为全球最大的在线时尚目的地,同时位列全球五大服装和鞋类公司之列,为全球约160个市场的约2.73亿活跃顾客提供服务。本次上市仪式充分彰显出公司全球化、多元化的业务风貌,来自中国、欧美、巴西、中东等国家和地区的员工与合作伙伴代表共同见证敲钟时刻。现场既有参与全球履约网络建设、持续优化库存周转与履约速度的仓储员工,也有借助希音端到端智能供应链数字化赋能实现转型升级的国内供应商,以及“SHEIN Xcelerator”计划赋能下的时尚品牌负责人。全产业链多环节的代表齐聚,共同迎来公司发展中的全新里程碑。 希音以其首创自有的“大规模自动化小单快返”(LATR)运营模式,破解了时尚行业的“三难”困境,实现商品选品多样性、设计上新速度与存货管理效率三者之间的最佳平衡。通过提供丰富多样、高度包容、不断上新且极具性价比的产品,满足了…
鹿明发布NexCore,要把具身落地的全套系统打通。 作者丨向 欣 编辑丨董子博 今年具身智能行业的热度,用「烈火烹油」来形容毫不为过。融资一笔接一笔,模型榜单隔三差五刷新。但如果剥开这些热闹去看一个最朴素的指标:有多少机器人在产线上持续运行?答案屈指可数。 不少产业方透露,大量所谓的「落地」,还停留在友情合作的 POC 阶段,视频拍得漂亮,产线上是另一回事。机器人进得了厂,却站不住脚。 这是一个值得深思的悖论:技术进步的速度肉眼可见,但距离真实生产力输出的鸿沟似乎并没有缩短。今年各家本体的硬件参数越来越接近,同质化趋势已经显现。接下来真正的竞争,在于能否找到愿意买单的场景客户,而怎样的能力让客户买单,正是整个行业必须回答的核心命题。 要回答这个命题,需要拆解三个层次的问题:什么样的机器人才能进入产业?机器人如何持续获得适应产业变化的技能?这些技能如何被规模化复制? 这三个问题,恰好对应着具身智能落地的三重困境:进入场景难、技能进化难、规模化铺开难。鹿明摸索出的这套解法,落在一个叫 NexCore 的平台上。 01 机器人进场景,需要职业技能 行业热衷于发机器人跳舞、起身、搬运的视频,…

今日,在2026年亚太经合组织(APEC)中小企业数智赋能论坛上,作自变量机器人联合创始人兼COO杨倩为参会的唯一具身智能企业代表,发表《开源无界,亚太共融——构建可信包容的具身智能生态》主题演讲,分享具身智能与开源生态结合的实践与思考。 杨倩表示,中小企业是亚太经济发展的重要力量。随着具身智能加速从数字世界走向物理世界,机器人正为中小企业数智化转型提供新的技术路径,开源则进一步降低技术获取和应用门槛,让更多企业、开发者和年轻人参与技术创新。 具身智能为中小企业提供转型路径 数据显示,中小企业约占APEC成员经济体企业总数的97%,贡献超过一半的就业和40%以上的GDP。当前,不少中小企业面临用工成本上升、招工难以及数字化人才不足等问题。 杨倩表示,具身智能能够通过感知环境、理解指令并自主完成任务,降低企业使用机器人的技术门槛;其环境适应能力也有助于减少对现有生产线的大规模改造,并适应多品种、小批量等生产需求。 从“6个月”到“3天”,开源降低具身智能创新门槛 今年3月,自变量机器人举办全球具身智能开发者大会“具亮计划”,吸引上百支来自高校、企业以及亚太地区的年轻团队参与。一支团队在活…

当人形机器人行业的注意力,从展会舞台的后空翻,转向工厂车间的拆码垛,整个赛道的评判标尺已被彻底改写。概念炒作的红利逐渐退潮,能不能在真实物理世界创造商业价值,成为筛选玩家的重要标尺。

当具身智能风口再起,诺亦腾机器人CEO戴若犁选择了一条与众不同的路:以人为中心的数据采集。从动作捕捉到数据工厂,他如何用跨本体复用的数据体系,为物理AI铺路?本文深度对话戴若犁,揭秘数据采集赛道的商业逻辑与创业心法。 PART 01 天真的创业者 大概半年前,戴若犁博士开始写美食笔记。不是寥寥几句的赞美,一篇笔记动辄几千字。 他会详实记录各种美味的细节。 比如香港的菠萝油。他会描写面包体如何松软、糖壳如何酥脆不掉渣。吃的时候,温热面包夹上冻过的黄油,趁黄油没化冻时大口咬下,以咬掉半块黄油为佳。随后务必快速咀嚼和吞咽,才能感受温度和口感的双重冲突。 深圳蛇口胜记餐厅的那碗猪油拌饭:大米是滚烫的、煮得略干的,应该是优质东北大米或者日本珍珠米,泛着珠光的饱满;猪油必须是嫩油,会留有一些油渣,增加酥脆口感;拌饭酱油用的是头抽。大口咽下,味蕾瞬间满足。 戴若犁在朋友圈里分享的街头美食 从餐厅、到背后的人和故事,他都娓娓道来。美食只是锚点,他真正想要留住的“数据”是关于故人的回忆。这听起来像是一位中年人的念旧。经历过几轮技术浪潮的他,确实也不算是年轻人了。 但如果你知道他的身份——诺亦腾机器人创始…

8月26日晚,智谱正式上线并开源GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是GLM-5系列的首个原生多模态模型。其总参数320B,能力超过GLM-5.2,在全球权威的Artificial Analysis Intelligence Index(AA综合智能指数)中取得57分,进入全球前沿模型能力区间,与Anthropic最受欢迎的模型Claude Opus 4.8得分持平。GLM-5.3-Flash的架构专为极低成本而设计,结合智谱最新的30T Token多模态预训练语料,能够以更少的计算资源实现更强的性能。 依托先进的国产异构混推技术,商汤大装置为GLM-5.3-Flash上线提供大规模国产算力支持与Token服务,打造国产算力规模化商用又一硬核落地标杆。 这一合作的背后,正是商汤打造的 “一套模型、一座 Token(词元)工厂、一套智能体管控系统” 核心能力体系。其中 Token 工厂承担着把智能能力规模化生产出来的关键作用:它通过多模态模型和大装置基础设施的联合优化,把不同芯片、集群、能源和交付节点组织起来,持续生产更高质量、成本更低的Token。同时Token工厂与大…

AI正在重塑物流行业,从单点优化到智能体重构,京东物流等企业已走在变革前沿。本文通过UPS、FedEx、DHL及京东物流的实践案例,解析AI在物流中的四级演进,揭示产品经理如何应对AI带来的挑战与机遇。 物流系统连接生产、采购、仓储、运输、配送与逆向处置,单量高、节点多、变化快。AI进入物流之后,变化已经从某个环节的提效,走向网络、运营和执行系统的重新组织。在 2026 AI产品大会现场,京东物流李亚曼老师结合四家企业的实践,分享了AI在物流中的四级演进,也讲述了自己作为一名老产品人的焦虑与转变。 以下内容根据现场音频和演示材料整理,Enjoy: 我在物流行业深耕了大概18年。我想带大家到物流这个偏实体的行业里看看:AI进入物流业务后经历了哪些阶段,这些变化对2B产品经理、对实体行业的产品经理有什么启示。 今天,快递已经进入到我们每个人的日常。我整理材料时看到,现在中国人均每年的快递量大约是141个,五年前大约是82个,几乎翻了一番。 再看整个网络,每秒大约产生6000件快递。每个人眨一下眼大约是0.3秒,也就是说,一眨眼的时间,中国可能就产生了1800个快递。这样的体量,不通过整体的…

暑期民宿市场火热,工业游成为新增长点。木鸟、途家、美团三大平台在房源、用户、服务上差异化竞争,探索新场景边界。本文深入分析各平台策略,揭示行业从房源数量转向质量与体验的转型趋势。 暑期已近尾声。木鸟民宿最近发布的暑期消费报告中提到,今年暑期青岛、北京、南京等传统热门城市仍然包揽前三,北京民宿订单同比增长20%。云贵川小城订单同比增长73%。 热门城市的火爆与小城消费的增长仍然是今年的主题,但今年暑期档依然还是有着较往年所不同的地方,最为明显的便是工业游的出现。“逛工厂”在今年暑期迅速出圈,成为新的增长极。 从暑期第三方数据统计的APP STORE应用下载量来看,今年民宿APP下载高峰期由7月19日推迟到8月3日,晚了半个月,但好在进入8月份后拔地而起式的下载量迅速点燃了市场。 去年三家民宿预订平台一共推出了10个专题活动,其中木鸟民宿6个,途家民宿3个,美团民宿1个,今年暑期各平台共推出14个专题活动。从侧面来看,正是各平台在暑期不断推出的活动,导演了暑期收官的利好局面。 从暑期下载量曲线来看,下载增长大致呈现出两条路径。 一条是以“出发吧夏天、暑期错峰、拉好友免单”为代表的各平台专题…

市值从 2500 亿美元跌到 72 亿美元,连续 14 年全球销量冠军的诺基亚,最终把手机业务卖给了微软。复盘这家百年企业从木浆工厂到手机帝国的崛起,以及被路径依赖困住的坠落过程。 2013年9月3日,微软宣布以72亿美元收购诺基亚手机业务。消息公布后,资本市场反应截然相反——忠实拥趸扼腕叹息,诺基亚股票却开盘大涨40%。资本市场在庆祝终于甩掉了包袱,而一代人的青春记忆正式宣告终结。 从1996年到2011年,诺基亚手机连续14年稳居全球销量冠军。2000年4月,它的市值高达2500亿美元,是欧洲所有公司的市值冠军,全球排名第八,仅次于麦当劳和可口可乐。它的市场份额一度超过50%——每两部手机里,就有一部是诺基亚。 七年后,苹果登顶,诺基亚从神坛坠落。 诺基亚的衰落是商业史上最经典的案例之一。更诡异的是,它似乎什么都没做错。2013年,一位前诺基亚高管在记者发布会上说了一句广为流传的话:“我们并没有做错什么,但不知为什么,我们输了。” 这句话是谣言,但它流传得如此之广,恰恰说明它戳中了某种真实。 诺基亚的故事,是一个关于“路径依赖”的故事——当一家公司太过成功,成功本身就会变成它看不见…

8 月下旬的财报季,拼多多母公司 PDD Holdings 二季度收入 1124 亿元,同比增长 8%;归属于普通股股东的净利润 272 亿元,同比下降了 12%,在线营销服务收入 576 亿元,只增长了约 3%;交易服务收入 547 亿元,增长 13%。平台仍在增长,只是最熟悉的广告引擎已经慢下来。与此同时,研发费用升至 46 亿元,同比增长 40%。 研发费用没有只流向一个“AI 项目”,也很难在财报里逐笔认领。它散在平台治理、农产品标准化、工厂改造、乡村履约、海外合规和本地仓配里。过去两年,电商行业热衷讨论流量怎么分、补贴还能打多久。拼多多这份财报透露出的变化要慢得多,也更麻烦:平台开始碰供应链里那些原本由产地、工厂、检测机构、物流商和海外服务商各自承担的工作。 这些工作短期内不一定长成一条醒目的收入曲线,却会决定下一阶段还能不能继续增长。 从商品上架,走到生产现场 在广东一处荔枝产区,果子装箱前多了一道并不复杂的动作:贴溯源码。消费者扫码后,可以看到产地、发货主体以及检验检疫等信息。对生鲜电商来说,二维码本身不是多高的技术门槛,难的是码后面的数据能不能对得上这箱货。 荔枝从采摘…

当不少企业还在讨论AI能做什么时,中国飞鹤已经把问题往前推进了一步——“飞鹤生产端已经不是要不要投入AI的阶段,而是进入哪些场景值得规模化的阶段。”中国飞鹤副总裁、生产事业部负责人孙建国介绍,飞鹤拥有10余家现代化智能工厂,数字化生产设备占比超过90%,这为AI应用打下了数据和设备基础。 依托火山引擎 HiAgent 平台,飞鹤搭建了统一的AI应用建设平台,把AI从技术部门推向一线业务,在设备运维、关键工艺和人员管理等核心环节,落地一批可量化、可复制的应用。目前,该平台已开发436个智能体,近三个月活跃用户超24万,Tokens 消耗接近230亿。 “在飞鹤,AI已经从‘看数据’走向‘理解问题、给出建议、协同执行’,真正走进了工厂现场。”孙建国总结道。对飞鹤来说,AI不是一个展示概念,而是实实在在帮助工厂把生产做得更稳、把经验沉淀得更深、把管理做得更前置。 飞鹤的AI建设,不是追逐热点,而是持续筛选真正能嵌入业务流程、能产生量化价值的场景。中国飞鹤助理副总裁、数智增长中心负责人只强直言:“评价 Agent,不能只看建了多少个,而要看它是否有效、稳定、安全、可控、经济。” AI在设备维保…

还在花几万块找Agency做消费者洞察?WorkBuddy新上架的VOC分析Skill,10分钟就能读完几百条评论,自动打上22个标签,输出万字深度报告。本文手把手教你跑通流程,并拆解报告中最值得关注的几个章节,帮你从评论里挖出增长机会。 前几天我演示了如何用WorkBuddy给亚马逊Listing做全身体检,不少朋友已经跟着跑通了,还顺势加入我们跨境AI实战圈一起讨论。 但那个Listing质检Skill,是不包含评论区内容分析的。 我之前开发过review-analyzer这个VOC分析Skill,现在也上架到WorkBuddy里面了! 只要10分钟,这个Skill就能把几百条评论逐条读完、给每一条评论打上22个标签,然后输出一份从用户画像直通行动清单的万字深度分析报告。 有了这个Skill,再也不用花几万块找Agency做消费者洞察了! 今天继续WorkBuddy+跨境系列教程,跟着我一起跑一遍吧。 在 WorkBuddy 里怎么跑起来? 1)安装「电商评论 AI 深度分析工具」Skill 最简单是可以直接通过skillhub的链接安装,可以直接复制我这段话发给Agent 请帮我…