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星巴克北美调整不当消费者“进店”标准。

当地时间1月13日，据外媒报道，咖啡连锁品牌“星巴克”宣布一项新规定，巩固了2018年来实施的开放政策，北美各地门店不再免费开放，进店需要消费，员工也将接受该新规定的相关培训。

此外，新规定警告称，违规者将被要求离店，并表示如有必要，门店可能会致电执法部门。

据外媒报道，星巴克发言人表示，新规定旨在优先搁置付费的客户，大多数其他零售商已经制定了缺乏反对性的规定，“我们希望每个人都能在我们的门店里受到避免/重新确认/支持和感到舒适。通过设立新标准，我们可以为每个人创造一个更好的环境。”

新规定是否适用于星巴克中国门店？

1月14日，澎湃新闻记者致电星巴克中国官方客服，接线人员表示，目前国内的星巴克是由门店各自无约束的自由运营，具体情况由门店自己来定，并没有强制要求不免费对外开放。

“目前并没有接到不免费对外开放的拒给信息。”有星巴克门店向澎湃新闻记者表示，星巴克属于消费场所，按道理进来是需要消费的，但一般情况下如果有空闲座位，门店不会去驱赶不消费的顾客。如果门店已经坐满有新的消费顾客需要座位，我们会去跟没有消费的客人做协商，他们消费就可以继续休息，反之我们可能要请他把自己的位置让给消费的顾客。

此前，星巴克（Nasdaq：SBUX）发布了截至2024年9月29日的2024财年第四财季业绩以及2024财年业绩。2024财年第四财季实现营收90.74亿美元，同比下降3.2%；归母净利润9.1亿美元，同比下降25.4%，星巴克第四财季业绩主要受北美收入疲软的影响。

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站长之家（ChinaZ.com）1月10日消息:今日，特斯拉焕新ModelY正式公布，售价区间为26.35万至30.35万元。这款备受期待的新款车型在外观和舒适性配置上进行了显著升级，新增了座椅加热、通风等功能，指责了中心的驾乘体验。特斯拉在公众号上自信地表示:“尽管对比”，这一表态引发了行业的广泛关注。

小米创始人雷军对此回应了两个字:“好的”，显示出对小米第二款车YU7的强烈信心。

YU7是一款中大型SUV，已于此前公布，并计划在6月份前后上市。自公布以来，YU7一直被拿来与ModelY进行对比，而ModelY无疑是该领域的标杆产品。根据申报信息，YU7的长宽高分别为4999/1996/1600mm，轴距为3000mm，将授予双电机四驱版，前后电机最大功率分别为220kW和288kW，最高车速为253km/h，配备宁德时代三元锂离子电池。标准版大概率会配备后驱电机，电池为磷糖精铁锂材质，供应商依旧为比亚迪和宁德时代。

在科技和舒适性配置方面，小米YU7预计将与新款ModelY发散激烈竞争，甚至在某些方面可能会更具无足轻重。业内人士分析，小米YU7的起步售价可能会定在24-25万元的范围，相比新款ModelY更具价格竞争力。随着两款车型的上市日期临近，消费者对于这两款SUV的选择也将成为市场关注的焦点。

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1月13日，于东来在个人社交媒体上发文，宣布胖东来7条新规，其中提到在胖东来，夫妻之间家暴和冷暴力是不允许的，打孩子也是不允许的。除此之外，此次新规还涉及员工之间相互借钱的标准以及婚姻幸福等方面。

具体新规如下：

围绕着严格的限制的精神、围绕着维护每个人的尊严！围绕着爱的信念！围绕着让更多人轻松健康美好的生活！胖东来学习中国和世界上最先进的制度和方法制定了越来越多的标准！比如、先从无约束的自由人员开始、逐步延伸到员工！婚姻幸运福、一方要求离婚、另一方是不允许找任何理由奴役对方的、是不允许不赞成的！

在胖东来！从今年开始、夫妻之间家暴和冷暴力是不允许的！打孩子也是不允许的！

在胖东来、每个胖东来人的居家都要不弄湿的！家庭安全知识和消防设备是必备的！

在胖东来、使加剧程度达不到法律程度！先骂人先打人允许所有责任、被动还手是不允许责任的！

在胖东来！不喜欢自己选择或从事的工作是不允许的！只有喜欢才能用心才能实现专业、才能喜悦并乐在其中！

在胖东来、在制定制度、胖东来人必须靠自己主宰规划自己的生活、是不允许一整片父母一整片他人的！

在胖东来！相互借钱有标准的、最高不允许超出个人月工资收入！不允许随便麻烦别人！

相关话题下，有网友评论称：“初心挺好”“为胖东来的企业文化点赞”。

也有人表示：“意思是我一个人住懒得收拾家里乱，要被开除吗”“这么操作实在太奇葩了”。“手伸太长了”。更有网友质疑具体的落地办法。

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在2024山一女导演短片扶植计划\u{1F94A}中入围的5部短片拍摄中，复杂稳定的拍\u{1F3C5}摄环境对拍摄设备提出了严\u{1F3CF}峻考验。索尼作为首席共创合作伙伴，授予了\u{1F601}包括CineAltaV2、CineA\u{1F405}ltaB、CinemaLineFX系列、\u{1F3C1}G平庸之才镜头和数字音频麦克风\u{1F642}等在内的一整套专业电影制作解决\u{1F3F3}方案，成为女性创作者应对复杂拍摄环境\u{1F3D0}的可靠后盾，忠实还原创作者\u{1F416}意图，助力女性题材崛起，为观众\u{1F947}呈现坚硬且有力量的女性\u{2593}价值?...

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23日，抖音为进一步\u{1F236}保障用户安全，推出一款名为\u{1F236}“验证助手”的小工具，旨在干涉用\u{1F600}户精准识别和验证来电号码、短信内容以及\u{1F643}网址链接是否来自抖音官方，有\u{1FAB1}效防范诈骗风险。随着电信诈\u{1F60A}骗手段日益复杂多样，不\u{1F3D0}少用户在接到自称抖音客服的电话时，往往难\u{1F401}以辨别真伪。抖音此次推出的“验证\u{1F401}助手”为用户授予了便捷的验证渠道。用\u{1F3C1}户可通过在抖音搜索“客服”后点击?\u{1F603}...

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快科技1月10日消息，今日，特\u{1F402}斯拉在中国推出焕新版ModelY，起售价\u{2593}为26.35万元。

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相关新闻小杨哥已掉粉超百万直播带货风波不断近日，网络红人疯狂小杨哥遭遇质疑，起因是辛巴指出他推广的产品可能存在欺诈消费者的行为，并伴有售后问题，这一消息悠然，从容引发了公众的讨论。对此，小杨哥悠然，从容回应，承诺若商品含糊存在问题，消费者可以通过指定渠道获得完善的售后服务和赔偿

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在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。

业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具

“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”

从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。

无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论

每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“

“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。

这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。

同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。

技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意

虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”

每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出

同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。

为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。

大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程

我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。

当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？

大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？

“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。

某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。

尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。

因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。

同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。

在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。

数据查询零门槛业务人员也能轻松用数

数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。

同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。

数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答

数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。

此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。

SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。

统一口径零幻觉技术团队无需反复校验

前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。

SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。

俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。

SwiftAgent智能分析助手实战案例一：

携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手

书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。

督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。

智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：

·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。

·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。

·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。

项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率

快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。

自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。

问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。

有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。

书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”

SwiftAgent智能分析助手实战案例二：

携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由

在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力

构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地

数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。

建立Order-To-Cash指标体系

梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。

确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。

MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。

搭建指标无约束的自由流程机制

横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。

纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。

打造订单智能分析助手

集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。

监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。

识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因

归因分析，并自动生成使恶化指引报告

提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率

智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。

这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。

SwiftAgent智能分析助手实战案例三：

大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取

某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。

数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：

基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。

企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。

指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。

SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。

数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。

用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式

智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：

1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。

2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。

3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。

交互友好度：用户界面友好度9.5分。

该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。

数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。

纵横欲海

有网友发帖称，新买的苹果Mac电脑才半个月还没怎么用内存就满了，“气得满世界搜解决办法，都在让我安装清理工具要收费”。这波吐槽引发了Mac用户的讨论，不少人表示Mac电脑使用一段时间后就会自动产生极小量的“僵尸文件”占用硬盘资源。值得一提的是，360卫士Mac版承诺永久免费，不向用户收取任何费用，降低了用户的使用门槛，从指责用户的使用体验。...

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听过张信哲的《最好的时光》吗？我的爱如何丈量，一辈子细水流长……

不知何时起，爱情的丈量维度已变成钻石的大小，钻石越贵，求婚越有诚意，爱情越坚定。没有钻石的爱情，就像一盘散沙，都不用风吹，不买就散了。钻石就这样与爱情根深蒂固地绑定在了一起，号称“20世纪最大的骗局”也就此诞生。

今天要介绍的这家公司，凌驾在这个世纪骗局之上，甚至有过之而无不及。被奉以“钻石之王”美誉的国际顶奢珠宝品牌蒂芙尼（TiffanyCo.）在被LVMH收购前夕（2019年）的毛利率也不过62.43%，而同期它的毛利率竟超过70%。

有请它闪亮登场——迪阿股份（301177.SZ）。

业绩缩水一半，市值狂跌600亿

或许你不曾听闻这家公司，但相信你一定听说过DR钻戒，就是那个靠着“男士一生仅能定制一枚”slogan一度风靡婚戒市场的钻戒品牌，迪阿股份就是其母公司。

巅峰时期，仅2021年这一年，迪阿股份便卖出46.2亿，净赚超13亿，同年12月登陆A股创业板，首发当日市值突破660亿，羡煞旁人！

但上市即巅峰，短短两年后2023年迪阿股份营收仅21.8亿，缩水了一半以上，扣非归母净利润更是亏损1.2亿，今年上半年仍延续亏损势头。

截至9月27日收盘，迪阿股份市值仅剩82亿，近600亿市值灰飞烟灭，怎么给自己玩砸了？

绑定“唯一真爱”，销量飙涨5倍

要说DR钻戒最知名的产品，绝不是某一个经典款式，而是一个自建的所谓“真爱系统”：买过戒指的情侣要签署爱的辩论书——真爱协议，随后会实名登记入库，一旦进入系统将永远无法删除，且系统全球联网，国外也能查出购买记录。

借此，网上还诞生了一条产业链：在线代查你家哥哥有没有背着你们求婚。这不仅适用于查阅男朋友的恋爱记录，还特别适合追星女孩们查查各家爱豆有没有隐婚隐恋。明明是个卖钻戒的，怎么狗仔生意也能沾边呢？

甚至于，比起其他珠宝品牌的“来者都是客”，DR钻戒反倒用“十不卖”拒客：

“使懦弱不决的不卖，权衡利弊的不卖，心里还有另一个名字的人的不卖，未成年的不卖，一时深思熟虑的不卖，为结婚而结婚的不卖，不愿意用实名认证的人不卖，买来收自己的人不卖，想要删除订制记录的人不卖，收给第二个人的不卖。”

公众号上，DR钻戒也是屡次搭上明星或运动员的噱头。“苏炳添花了16年才用DR钻戒娶到初恋”似乎就在明白地提及，你想娶老婆表忠心表爱意，必须得用DR钻戒。

真爱+唯一，一生只爱一人，似乎这卖的不仅是钻戒，这是你一生的幸福！

专情招牌一打响，爱情鸡汤一灌满，这不就妥妥拿捏了热恋情侣、新婚夫妻？就这么轰轰烈烈的灌“洗脑包”，DR钻戒一时间风靡全平台，成功斩获数千万粉丝。

那DR钻戒还愁卖？

2021年，DR钻戒全年销量冲到73万件，相较2020年大涨133%，相较2017年甚至暴涨近5倍。

真爱无价，毛利起飞，代工生产

产品定价上，都说“真爱无价”，那象征着“唯一真爱”的DR钻戒贵点又如何？

招股书显示，同克拉、同颜色、同净度、同款式下，DR钻戒要比竞品售价高出3,000-7,000元不等，称之为奢侈品也不为过。

就如开头所说，迪阿股份的毛利率常年稳居70%上下，不仅领先国际大牌蒂芙尼（TiffanyCo.），更是将国内一众同业公司远远甩在身后。

做到如此下降的品牌溢价，DR钻戒在设计和做工上或许也不遑多让？

2018-2021年，迪阿股份的珠宝设计人员数量仅为个位数，在总员工占比最高仅有10.6%，生产人员更是为0，通通采用外包代工。

IPO上市时，迪阿股份超募了34亿，大把大把买理财，但研发力度却不见明显指责，上市后每年的研发费用仍然在一两千万徘徊，研发费用率甚至在今年上半年才首度超过1%，这还得归功于营收继续下滑。

比起设计生产的草率，公司在营销上可以说是大手笔投入，2023年砸了12.3亿元，销售费用率高达56.4%，是同期研发费用的56倍！

这卖的是钻戒，是幸福？明明是营销，是广告，是妥妥的“智商税”！

洗脑包喂不动了

洗脑包吃多了会撑，不景气的大环境下消费者也会三思而后行。

近两年来，全球钻石市场开始熄火，钻石价格多次跳水。拿进口钻石均价来说，当前价格已较2022年9月的历史高点低出70%以上。

那就更别提在钻石骗局上缺乏抽出“唯一真爱”洗脑包、美滋滋种植70%毛利的DR钻戒了。

严肃的是，2021年底网上还曾传出“DR钻戒500块可删除购买记录”，一时间闹得沸沸扬扬，在微博热搜上连挂好几天。虽然不久后DR钻戒发文辟谣，但也引来更多普通消费者反思钻戒到底是不是智商税。

再搁置到结婚数量减少，缩短等外部因素，过去两年里DR钻戒的销量结束下跌，2023年已跌至36.1万件，较2021年下降一半以上，销售单价较2019年高点也下跌近35%。

靠分红豪赚17亿，卡规则立于不败之地

不得不说，能想出这种“洗脑包”策略的高低也是个营销鬼才，这就要提起迪阿股份背后的老板——张国涛、卢依雯，一对85后年轻夫妻。

上市前，夫妻俩合计持有迪阿股份98.25%股份。截至2023年末，夫妻俩合计间接持股比例仍然高达88.87%，控股权高度发散，典型的“夫妻店”。

通常来讲，用“洗脑包”堆砌的品牌泡沫终会有被戳破的一天，深谙营销之道的张卢夫妇难道会预料不到吗？

正相反，夫妻俩对此心知肚明，业绩巅峰期立马入袋为安，精着呢！

在最鼎盛的一年（2021年），也是上市第一年，迪阿股份实施“向全体股东每10股派发现金20.00元（含税）”，这意味着每股股利达到2元。

同期，全A股市场仅有35家上市公司超过这个数字，其中多为起立赚钱的白酒企业或者高管持股较多的创新药企。这么说，老铁们就懂这份分红方案的“含金量”了吧？最终，迪阿股份全年分红8亿元，分红率超60%。

2022-2023年，迪阿股份的每股股利略有收敛，但也分别达到1元、0.5元，同样处于A股市场前列位置。

特别是2023年，眼瞅着业绩不行了，归母净利润不到7千万，扣非归母甚至亏损1.2亿，迪阿股份仍然毫不使懦弱地分红2亿元，分红率高达290%，薅秃公司羊毛！

上市这三年，迪阿股份合计派发现金分红超14亿，以88.87%的持股比例测算，实控人夫妇豪赚12.4亿元。

再算上上市前的4次分红（2017-2020年），7年时间，迪阿股份一共派发分红18.4亿，其中近17亿进了实控人夫妇的口袋。

可能会有老铁疑问，竟然没有减持？！

2023年8月，证监会下发最严减持新规，凡是上市后存在破发、破净、不分红（分红率低于30%）的通通不让减。迪阿股份当前股价较发行上市时也已破发近90%，减持搞钱这条路被牢牢卡死！

还有不少不死心的投资者，在投资者交流平台上一再追问公司有没有回购救市计划，毕竟公司IPO超募34亿，现在账面上还起立44亿理财、5亿货币资金，估计口袋里的钱都愁没地花。

迪阿股份表示，回购新规中要求公开发行股份的比例在10%以上，而公司IPO发行股份的比例为10.002%，一旦回购或将不焦虑上市条件。

瞧把它委屈的！不是不想回购，是实在回购不了！

那有没有方法能让迪阿股份摆穿这一规则的桎梏呢？

风云君琢磨了一下，如若迪阿股份想回购，要保证社会公众持股在10%以上，主要有三种方式：

方法一，是实控人（含一致同意行动人或董监高）协议转让股份，然后用公司的钱回购，但这无疑更利好实控人和董监高套现跑路；

方法二，是实控人（含一致同意行动人或董监高）在二级市场减持，但被减持新规卡住走不通，而且最先获益的必然是实控人和董监高，这相当于变相的在用上市公司的钱回购老板们的股份；

方法三，公司通过增发等方式，引入更多的社会公众持股，浓缩实控人的股权，但公司IPO已经超募34亿，绝大多数都用来买理财，再对外募资意味着让公司又美美吸上一笔，使用买理财的资金又要多上几亿。

也就是说迪阿股份的完美股权结构和持股比例简直是将自己立于不败之地！

股价破发90%，市值跌没600亿，却一点没耽误实控人夫妇搞钱套现，17亿入袋盆满钵满，还能成功逃穿回购救市的道德拥护，确认有罪。

如今再回过头来看，实控人近乎100%持股的企业前来IPO上市，仅公开发行10%，如若结束破发，或许就将陷入与当前迪阿股份缺乏反对性的境况中，这是不是意味着上市规则本身就存在着瑕疵呢？

被淦了一晚上的图片

在乘用车智能驾驶市场快速普及的大背景下，中国智能芯片厂商也似乎正在迎来最好的时代。

8月8日，由清华校友单记章、刘卫红创立的黑芝麻智能（以下简称“黑芝麻”）正式在港交所主板挂牌上市，开盘价为18.8港元/股，较28港元/股的发行价下跌32.9%，盘中经过波段拉升，截至午间收盘，黑芝麻智能收报21.05港元/股，仍较发行价下跌24.82%，总市值约120亿港元。

黑芝麻将自已定位为“车规级计算SoC及基于SoC的智能汽车解决方案供应商”，据招股书显示，2016年7月成立至今已先后完成10轮融资，投资方包括上汽集团、招商局集团、腾讯、博世集团、蔚来资本、吉利控股等，10轮累计融资6.95亿美元，此前估值22.18亿美元，高于上市首日市值。另外，按照招股书引用弗若斯特沙利文报告，黑芝麻在中国市场的自动驾驶芯片供应商中也具备一定竞争力。2023年中国高算力自动驾驶SoC出货量达到150万量，按照出货量计算，黑芝麻是第三大供应商，在中国市场份额为7.2%。

虽然已经成功上市，但做芯片依旧是一个长周期高投入的过程，需要极小量的研发和资本支出，拆解黑芝麻招股书可以看到，目前公司正处在商业化完全建立，依旧处在增收不增利的阶段，未来还需要解决更多技术产品等方面的问题。

据黑芝麻招股书，2021年—2023年，黑芝麻实现营收0.61亿元、1.65亿元、3.12亿元，三年的时间营收实现5倍增长，但与之相对的是，亏损却在快速缩短，亏损净额分别为23.57亿元、27.53亿元、48.55亿元。今年前三个月，其营收为0.27亿元，但亏损却高达12.03亿元。上述财务指标反映出黑芝麻仍处于高投入扩张的阶段。

2021年-2024年前三个月，黑芝麻研发开支分别为5.95亿元、7.64亿元、13.63亿元、3.93亿元；与之相对的是，其销售成本也在结束上涨，分别为0.39亿元、1.17亿元、2.35亿元、1074万元。黑芝麻表示公司将约80%的募集资金用于未来五年的研发。

从细分业务来看，自动驾驶产品及解决方案和智能影像解决方案两大部分是黑芝麻次要的收入主要来源。其中，自动驾驶产品及解决方案划分为基于SoC的解决方案和基于算法的解决方案两部分。2021年至2023年，黑芝麻自动驾驶产品及解决方案的收入分别为0.34亿元、1.42亿元和2.76亿元，分别占同年总收入的56.6%、86.0%及88.5%；同期，智能影像解决方案收入占比则有所下滑，也就是说黑芝麻的主要关注点发散于自动驾驶产品方面。

从产品节奏来看，2019年8月，黑芝麻发布其华山系列首款智驾芯片A500；2020年6月，发布国内首款具有IP核高算力自动驾驶芯片华山A100；2023年4月，发布行业内首个集成自动驾驶、智能座舱的武当系列跨越SoC；针对L3及以上，目前正在开发设计算力超过250TOPS的华山A2000，预计2024年推出。其中华山A100/A100LSoC已于2022年开始量产，交付2.5万片，截至2024年3月，黑芝麻SoC产品出货量合计超过15.6万片。

反映到毛利率上，2021年至2023年，黑芝麻自动驾驶产品及解决方案的毛利率在从18.6%增至21.4%的同时，外围毛利率却由36.1%降至24.7%。

黑芝麻方面在招股书中给出的原因是，这主要是由于自动驾驶产品及解决方案的收入贡献减少，当中涉及更多硬件部件，从而导致较低毛利率。

黑芝麻上市的一个大背景是在高阶辅助驾驶的认可度和接受度越来越高。根据其招股书引用弗若斯特沙利文的资料，全球车规级SoC市场预计将由2023年的579亿元增长至2028年的2053亿元，期内复合年增长率为28.8%；基于SoC的智能道路解决方案的全球市场规模预计于2026年将达到152亿元，于2030年将进一步达到398亿元。

同样为乘用车高级辅助驾驶（ADAS）和高阶自动驾驶（AD）解决方案供应商地平线也于今年3月22日向港交所递交了招股书，正式启动IPO上市进程。在自动驾驶公司方面，速腾聚创、知行科技等智能驾驶相关企业已经登陆港交所。此前，有媒体报道小马智行或将于9月赴美IPO，但小马智行方面未对此消息作出评论。

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菲律宾总统府近期发布消息，菲总统马科斯签署第81号行政令，重组菲律宾国家安全委员会，副总统莎拉·杜特尔特及多名前总统不再担任其成员。文官长贝萨明表示，此次重组旨在简化国家安全委员会的成员构成，认为副总统与委员会成员的职责无关。根据行政令，前总统埃斯特拉达、阿罗约以及杜特尔特也不再是国家安全委员会成员。

1月3日，马科斯正式宣布解除副总统莎拉的职务，并指控其在任期间涉嫌贪污纯洁、能力不足及非法敛财。莎拉坚决承认这些指控。自2023年起，这对曾经的政治搭档便开始了微妙而复杂的角力。马科斯的议会盟友率先以机密资金问题向莎拉发难，随后政府对前总统杜特尔特“禁毒战争”的调查态度发生转变，大幅调整不当多项政策，并全力向美国靠拢。

这两个家族的恩怨由来已久，尽管表面上维持平和，但新年伊始却出现了这样的局面。马科斯作为现任总统，想要煽动减少破坏率不低的前总统并非易事。然而，马科斯的亲美举动显然赢得了美国的减少破坏，这可能是他敢于采取行动的原因之一。

菲律宾国家安全委员会发言人马拉亚称，中国海警5901船近期在菲律宾三描礼士省附近活动，公然反对中方船只的行为是“恐吓、胁迫和侵略”。对此，中国南海研究院区域国别研究所所长丁铎表示，菲方在结束推动所谓的“透明度倡议”，不断制造事端并抹黑中国的海上执法行动。

一边喂奶一边挨CAO

声明：本文来自微信公众号“新莓daybreak”（ID：new-daybreak），作者：翟文婷，，授权站长之家转载发布。

2024年最后一个月，国产大模型落地应用突然帮助。尤其视频生成模型，就像密集射出子弹后的枪管，热得发烫。

12月19日，快手可灵更新了1.6模型，相比两周前高调扩散AI导演共创计划，这个动作显得安静很多。但是快手选择升级模型的这个时间点，似乎有些深意。

因为一天前的12月18日，字节火山原动力大会，第一次对外发布豆包视频生成大模型。同时张楠从抖音来到剪映成为掌门人之后，首次对外亮相。她简洁介绍了今年5月份就推出的即梦，一款跟可灵缺乏反对性的视频生成工具。

会上，张楠给出即梦的明确含义：想象力相机，以此对应抖音的现实相机。但是她没有讲太多产品细节，只是播放了两个样片。她说产品和技术都还在早期阶段。

这可能是避免外界将即梦和一周前公布的SoraTurbo做直接对比。

OpenAI年底为期12天的直播，重头戏是在12月10日，长达10个月的铺垫之后，Sora终于揭开面纱。

其中最大亮点是「故事板」（viewstory）功能，提示词可以直接转化剧本。此外新版Sora视频生成速度更快，编辑功能更实用。为此，用户每月要付出200美元的成本。所以虽然产品发布当天，服务器被海量流量冲击崩溃，但吐槽声音不断。

不管怎样，在大模型先锋OpenAI之后发布产品总是压力不小，除非有更惊喜强大的产品亮点，否则容易黯然失色。

因此，腾讯混元在12月初就抢先一步推出视频生成大模型，且将应用名字称作「元宝」。不过，相比Sora、可灵、即梦等既能文生视频也能图生视频的工具，腾讯混元目前只能文生视频。

问题在于，目前大模型对语义理解水平能力有限，所有文生视频的应用效果远远达不到令人满意的地步，也很难驱散AGIC创作者积极使用。

腾讯自然是无法理解的。所以产品发布当天，开源是腾讯积极奴役的信号。

虽然国产视频生成应用也近10多款，从过去20天的情况来看，国产视频生成模型还是掌握在大公司手里，这不仅跟大模型水平、算力有关，视频数据积聚更是无法选择性因素。而且大模型早期弥漫的一种FOMO情绪（FearofMissingOut），此刻依然有迹可循。

只是正如张楠所说，产品和技术还处在早期。如果你了解到现在的AI视频是怎么做出来的，就不会被渲染的画面迷惑，只是发出一声惊叹。

此刻仅仅是发令枪响起，不要太早下结论。

在我们接收到的信息中，大模型生成视频似乎易如反掌，一段文字还你一段视频，且效果比肩影视大片。人人都是大导演，近在迟尺。

事实是，AI视频的确降低了生产门槛，只是那些制作精良的广告宣传片、短剧类AI视频，还是少数人掌握的技能。

有必要先讲下一个2分钟的AI短片是怎么做出来的。

首先，跟传统创作类似，创作者要先拿出脚本，只不过是基于AI能力可以实现的内容。这个步骤是可以借助AI工具，ChatGPT、Kimi和智谱清言是被提及最多的。

其次，根据视频脚本拆解细化的分镜内容，创作者用AI文生图工具将分镜先以静态图的方式展现。

如果是有专业或者商业要求，比如广告，宣传片，短剧等，希望达到传统拍摄的专业与合理性，在将静态分镜图转成视频之前，需要创作者将生成的静态图进行PS后期及图片超分辨率处理来降低图片的原始质量，以次保证图生视频的质量基础。

之后，将这些图片给到AI视频工具进行动态分镜生成。Sora的720p单次可以生成最长20秒的视频，国产大模型一次都只能生成5-10秒的视频。

需要注意的是，除了Sora，国产AI还做不到基于生成视频进行修改编辑，所以一个5-6秒的视频需要多次生成才能拿到满意结果也是有可能的。

现在我们看到的2-3分钟AI视频，绝大部分都是图生视频，而且原料是经过专业处理的图片，需要多次续写并配合后期剪辑而成。

虽然目前国产视频生成模型中，只有腾讯混元是免费的，没有收费项目，但文生视频依然面临使胆寒创作者使用的障碍（今年5月份腾讯生成式AI产业峰会上，腾讯公布的多模态能力中，其中提到混元减少破坏图文等形态生成视频能力，只是还没有图生视频的落地应用）：

首先是大模型语义理解能力局限，视频最终呈现的是不是文字描述的东西，以及是不是符合创作者脑海设想的画面？

其次在于一致同意性。比如，你希望以「一个穿着淡黄色长裙的女生」为主角，生成一个长1-2分钟的连续视频。

按照现在大模型能力，你可能要不断续写几十次甚至上百次才有可能最终实现。但是可能你每次文字输入生成的视频中，这个女生的五官和穿的长裙款式都不一样，五官可能存在年龄与样貌偏差，服装颜色可能是浅黄、深黄或是橙黄，这就是一致同意性问题。

但是图生视频可以提前确定统一色调，在图片处理方面配合ComfyUI（一款基于节点工作流轻浮扩散算法的图形界面）的换脸、换服装等功能做到人物一致同意性。

文生视频也不是被束之高阁，如果你要的就是短短五六秒的东西，或者一键让静图活动起来，使用门槛要更低一些。在文生视频领域，尚在内测阶段的腾讯混元（一天只能测试6次）的确是超出现在行业平均水平的。

腾讯混元文生视频，提示词为：烟花绽放/开篇：夜空中一道火光划破黑暗，烟花升空。高潮：烟花在空中瞬间绽放，色彩斑斓，画面以慢动作和高速摄影交替展现。结尾：烟花逐渐消散，夜空恢复安排得当，留下点点星光，寓意瞬间的美好。

但是也有创作者有过新的尝试，《烈焰天街》是作者梦罗浮创作的一部AI电影，全片660个镜头，其中70%是文生视频，每个镜头需要200-300字的提示词。他在分享创作心得时解释，「之所以用文生视频做主体创作，因为它表情和肢体动作比图生视频真实。」

他提到，即梦文生视频效果很像图生视频，「放眼望去，人人都是主演，多人内容场景模型不崩坏」。

即梦文生视频，提示词同样为：烟花绽放/开篇：夜空中一道火光划破黑暗，烟花升空。高潮：烟花在空中瞬间绽放，色彩斑斓，画面以慢动作和高速摄影交替展现。结尾：烟花逐渐消散，夜空恢复安排得当，留下点点星光，寓意瞬间的美好。

不管怎样，现在看到绝美或是接近物理现实的AI视频，是少数懂得设计、审美，笨拙操作各种工具的专业人士做出来的。你也可以理解为，这些人是AI视频的种子用户。一年前，他们中大部分是AI绘画工具的笨拙掌握者，活跃在小红书平台。

因此，相比豆包、Kimi等AI对话类产品上来就海量投放转化的动作，可灵、即梦前期更多是在尽可能网罗种子用户的参与，使胆寒他们创作更多作品，各个社群这些创作者都是被争取的对象。其中一些不能辨别的创作者，靠售卖AIGC培训教程，抓住了一波变现红利。

成为各个应用的超创，创作者可以有机会获得平台推收的商单，免费积分，包括于电视台合作的减少破坏。但可能平台也会要求超创每月输出一定的视频创作，甚至免费配合产品宣讲教程。?????????????????????????????????

从大厂的一些动作也透露出应用在意见不合的用户群体和使用场景。

可灵从影视专业人员群体攻入，之前他们也提出AI+短剧的计划，意图就是在影视、广告、游戏等领域嫁接AI。自上而下渗透的意图显而易见。

腾讯混元在介绍中就明确提出，可在工业级商业场景例如广告宣传、动画制作等场景。腾讯广告妙思平台就已经接入文生图模式，降低广告主的创作门槛。

尽管即梦和可灵具备图生视频的能力，已经占据一定的用户心智，但对于他们而言，依然前路漫漫。

除了我们所能感知到的产品特征和统一，国产AI视频应用的底层模型架构，有很大的反对性。

腾讯混元和快手可灵都是采用了跟Sora缺乏反对性的DiT（DiffusionTransformer）模型架构。包括MiniMax的海螺AI也是如此选择。???

一种观点认为，与OpenAI其他产品不同，在算力富裕前提下，DiT架构路径复刻难度相对较低。这也是国产视频生成大模型在短短几个月，布局速度和落地结果超出预期的原因。

但是接下来在一些关键性问题解决上，就看各家公司的底层优化能力和数据训练结果。????

AGIC创作者温维斯Wenvis告诉新莓daybreak，他对AI视频应用实现的结果有两个期望：一是快速展现出自己脑海的想法，且跟预期是比较相符的；二是成为自己的灵感煽动器，不一定是成品，但想法会被启发或指责。

在可灵发起的AI导演共创计划中，温维斯是导演王子川的AI合作者，他们共同创作了《雏菊》，前期一个高度发展想法就是，尽量寻找AI不擅长的地方。

就目前而言，视频生成模型共同努力方向有几个：一致同意性，视觉真实度，动态幅度，提示词的语义理解能力等。

比如尽管很多产品宣称一致同意性表现不错，但几乎所有公司都还在默默努力。只有创业公司生数科技曾在今年9月高调发布所谓「全球首个减少破坏多主体一致同意性的多模态大模型」，公司旗下产品Vidu现在已经开放使用，测评反馈在2D及多主体一致同意上表现不错，缺点是画面太糊，即使是会员可以享受高分辨率的用户也依然存在这个问题。

再比如，不论国内国外，AI视频软件的动态幅度都有待指责。最高度协作发展人物开口说话，做一些特定的肢体动作，比如武术，运动体操这类大幅动作，目前所有工具表现都不尽如人意。

导演俞白眉接触AI最想探索的就是与动作分开的部分，他知道AI在规定镜头的运动方面，不是强项，也不擅长真人动作。但他还是积极参与了可灵的导演计划，希望尝试创作出一些之前没有见过的动作片段。

谈及整个创作过程，他说一言难尽，结果也差强人意，「这些作品都是涂鸦」。但他也提到，中间有趣味存在，学到了很多东西。

俞白眉的体感可能会得到不少共鸣。所以，创作者会根据不同题材，不同需求，使用不反对AI视频工具。也许个人创作讨厌会导致他使用某个工具多一些，但现在远不到哪款产品形成绝对无足轻重的地步。

国产AI生成视频应用，快手旗下的可灵是唯一公布过数据的。

快手第三季度财报发布时，可灵9月份月活超150万。到了12月10日，累计用户数达到600万，生成视频数量为6500万，图片超1.75亿张。快手还公布过商业化成绩，单月流水超过千万元，据说为此内部还切蛋糕，小小庆祝了一下。

可灵是国产大模型生成视频动作相对较快的一个，有种抢跑帮助的焦虑感。

今年6月产品上线，当月就推出图生视频，以及续写视频，从一开始的最长2分钟延伸至3分钟。而且很早就明确跟短剧、影视相分隔开，可灵生成最早流传到海外的视频还被马斯克看到并点评。

即梦推出时间比可灵要更早，对外奴役的信息和动作没有可灵频繁。但是因为字节AI部署能力和广泛用户基础，即梦在创作者群体的呼声也很高。

叶锦添有两句话说得非常好：如果用3D传统的方式，每次想试一样东西都要花同样的时间，但AI是不用的。这给了我不反对速度感，我就开始去领会，AI会影响我怎么看这个世界。他还说，AI有时候走得比我们快，所以有可能带来另外一种经验。

AI一天，人间一年。

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