Building a pair of AI glasses isn’t actually that hard as long as you’re in China.

In the Pearl River Delta, as long as there’s an order, AI glasses can be prototyped in three days and go into production in seven days.

In the Yangtze River Delta, the world’s most advanced optical waveguide and Micro LED display technologies are all gathered here—even Silicon Valley giants can’t help but praise it as “truly impressive.”

A report from Bank of America Securities (BoFA) reveals even more astonishing data:

Over 80% of companies in the global AI glasses supply chain are based in China.

AI glasses, a smart device regarded by Silicon Valley as the next-generation computing gateway, are now firmly in the hands of Chinese factories.

China’s mastery over AI glasses is comprehensive. In key areas such as camera modules, optical coating, structural components, and full device assembly, Chinese companies are both leaders and trendsetters. Meng Xiangfeng, CEO of Zhige Technology—one of the core component companies—once emphasized:

“You don’t even need to leave the Yangtze River Delta to source and test all the core components for AI glasses.”

An AI glasses device consists of numerous components, but the two most critical and technically challenging parts are the chips and the optical modules (which include the optical engine, waveguide, and display). China’s dominance in the global AI glasses industry is largely due to breakthroughs and market advantages in these areas.

The chip is essentially the "brain" of AI glasses, responsible for processing and computation;

The optical module serves as the "eyes" of AI glasses, responsible for the optical display of the lenses;

These are also the most "expensive" components. The optical module accounts for over 40% of the total cost of AI glasses, while the chip makes up more than 30%. Together, they consume more than 70% of the total cost, making them the core value drivers of the industry.

In the field of optical modules, "waveguide technology" is the core technical barrier—and in this area, China has already achieved global leadership.

In Huzhou, the capital of southeastern China's Zhejiang province, startup Zige Technology, which originated from the Department of Precision Instruments at Tsinghua University, has not only overcome the "rainbow effect" issue that has plagued the global AI glasses industry, but has also managed to make diffractive waveguide lenses weighing less than 4 grams—about the weight of a spoonful of salt.

Meanwhile, JBD (Shanghai Jade Bird Display) has developed a Micro LED optical engine for AI glasses with a volume of just 0.15 cubic centimeters and power consumption 40% lower than the industry average.

Beyond the optical battlefield, Chinese companies are also excelling in the chip sector.

Zhuhai Hengxuan Technology’s AI glasses chip has become one of the core suppliers for Meta Ray-Ban; Fuzhou Rockchip’s AI glasses chip provides the "computing brain" with 10 TOPS for the Xiaomi AI Glasses, which sold out immediately upon launch. Companies like Allwinner Technology and Xincheng Technology are stirring up a storm of cost-effectiveness in the mid- and low-end markets.

The strength of China’s industry is also reflected in the completeness of the supply chain and the depth of vertical integration.

Beyond components, in the precision manufacturing sector, giants such as Goertek, Luxshare Precision, and Lens Technology have brought all their lean manufacturing experience from the smartphone era into the AI glasses industry.

For example, Lens Technology has reduced the weight of AI glasses to 49 grams and controlled assembly tolerances to the point where they are almost invisible to the naked eye—on the production line, more than 20 processes are precisely linked, power consumption curves are repeatedly calibrated, and even the nose pads have gone through more than 10 iterations.

According to data from the Huaqiangbei market in Shenzhen, in 2025, Huaqiangbei alone sold AI glasses to more than 50 countries and regions worldwide, with average monthly sales exceeding 100,000 units and an export ratio of nearly 40%, and its global market share continues to rise.

Today, the world’s leading AI glasses brand, Meta, once had its product dismantled by foreign media, only to find that its packaging prominently displayed the “GTK” label—originating from GoerTek, a Chinese company.

“Meta has no choice but to work with them (Chinese factories), because they are the most stable and reliable suppliers of key components,”  according to Financial Times.

Google, the first to propose the concept of smart glasses, recently announced a partnership with Chinese company XREAL to jointly develop the next generation of AR glasses, relying heavily on “Made in China”.

From OEM to Innovation

In a media interview, XREAL founder Xu Chi once said: “There’s a consensus in the AI glasses industry: if you want to bring costs down, you ultimately have to manufacture in Asia, and China is definitely the best choice.”

The reason China is the best choice is not just low cost, but more importantly, its rapid technological innovation and leading manufacturing capabilities.

After more than a decade of development, China’s AI glasses industry chain has transformed “from OEM to innovation, from following to leading.”

China was not the first mover in the AI glasses race. As early as 2012, Google launched the once-famous Google Glass, which could take photos, make video calls, and reply to emails. Priced at a staggering $1,500, it was the epitome of “future technology.” Two years later, in 2014, Mark Zuckerberg spent $2 billion to acquire Oculus, instantly igniting the VR glasses craze. For several years, the world was abuzz with talk of VR. Microsoft chose a B2B path. In 2015, Microsoft’s first-generation HoloLens AR glasses debuted at a hefty $3,000, targeting enterprise customers—sold to KFC for training fry cooks, to NASA for astronaut training, and to Mercedes-Benz for remote machinery repairs, and so on.

By the way, here’s a quick explanation of the differences between VR, AR, and AI glasses.

The defining feature of VR headsets is their enclosed optical system, which isolates users from reality and immerses them in a fully virtual world (Virtual Reality). When you put on a VR headset—whether you're riding a virtual roller coaster, watching a horror movie, or attending a concert—the core experience is all about being "right there in the moment," delivering the highest level of immersion. However, the trade-off with VR is that it cuts you off from the real world, which limits its practical applications.

AR glasses stand for Augmented Reality, which essentially adds a "digital filter" to the real world in front of your eyes. Using technologies like waveguides and Micro LED, AR glasses overlay virtual information onto real-life scenes. For example, as mentioned earlier, when a technician wears Microsoft’s AR glasses during training, the screen in front of them displays the names of parts and installation steps, guiding them through each process.

AI glasses are a product of the recent boom in AI large models. Their display principles are similar to AR glasses, but with the added power of artificial intelligence models, AI glasses can handle a wide range of high-demand scenarios such as real-time translation, real-time navigation, and instant conversations with AI assistants, truly making AI glasses "useful and user-friendly" in everyday life.

But all of this came later. In the early days of industry development from 2012 to 2015, Silicon Valley giants were burning cash to find their way, while Chinese factories could only scrape by, earning less than 5% in contract manufacturing fees and having virtually no say in the industry.

But Chinese factories never "accept their fate." In 2015, the "Made in China 2025" initiative was launched, ushering in a wave of policy support for hard tech.

Established companies like Goertek, Crystal-Optech, and Sunny Optical started to "learn by doing," gradually getting involved in product design and even proactively proposing optimization solutions.

At the same time, Chinese companies began expanding globally.

In 2016, Crystal-Optech acquired Israeli AR company Lumus to boost its R&D capabilities; in 2017, Goertek invested in US micro-display technology company Kopin, laying the groundwork for its optical strategy…

During this period, a series of US "chokehold" policies only served to "force" a new wave of top-tier Chinese startups to emerge.

For example, in 2015, Shanghai JBD Display Technology (JBD), mentioned above, was established. Its core MicroLED micro-display technology has gradually achieved global leadership in key metrics such as brightness, power consumption, and mass production.

In 2019, Beijing ZG Technology was founded, focusing on AR diffractive waveguides and micro-nano optics. It possesses fully independent and controllable full-stack core technologies in this field, breaking the overseas monopoly on waveguide technology.

From chips to screens, from optical modules to precision manufacturing, one technological high ground after another has been conquered, with the banner of "Created in China" proudly planted.

From contract manufacturing, to following, to innovation, and now leading, the AI glasses industry chain has become another "world-class trump card" for China in emerging industries.

Taking Center Stage

In sync with the industry chain, Chinese AI glasses brands are experiencing explosive growth.

More than 80% of supply chain companies are concentrated in China, and large-scale production has rapidly driven down the prices of core components. AI glasses that once sold for over 10,000 yuan are now priced as low as 1,999 yuan.

At the same time, the clustering effect of the industry chain has accelerated the R&D pace of Chinese companies. Whether in technology iteration or product updates, they are leaving overseas competitors far behind.

This January, the CES tech show in Las Vegas became a stage for Chinese AI glasses.

Backed by TCL, Thunderbird Innovation launched the world’s first consumer-grade AI glasses supporting eSIM functionality, featuring a 43-inch 3D floating giant screen that shattered people’s imaginations.

XREAL unveiled the flagship professional gaming glasses ROG XREAL R1, co-developed with ASUS ROG, becoming the industry’s first Micro-OLED AI glasses with an ultra-high 240Hz refresh rate.

Rokid began exploring the cutting edge with its "screenless" AI smart glasses Style, weighing only 38.5 grams, striking a balance between extreme lightness, an open AI ecosystem, and practical functionality.

There are also Quark, INMO, Shokz, LLVision, and more... Among AI glasses exhibitors from around the world, Chinese companies accounted for nearly half, representing an overwhelming advantage.

▲CES2026 AI glasses brand booth distribution Source: Lang Hanwei@AIWatch.ai

Even earlier, tech giants such as Huawei, Xiaomi, and Baidu (Xiaodu) frequently launched and sold out their AI glasses, while cross-industry players like Li Auto also entered the fray, releasing its Livis AI glasses in December last year, focusing on the integration of in-car and wearable glasses.

Chinese AI glasses have long taken center stage on the international scene.

According to IDC data, in the first half of 2025, global shipments of smart glasses reached 4.065 million units, a year-on-year increase of 64.2%—with Chinese smart glasses manufacturers shipping over one million units.

IDC further predicts that 2026 will mark a turning point for large-scale development in China’s smart glasses market. Over the next five years, the compound annual growth rate in China is expected to reach a staggering 55.6%, ranking first in the world.

The explosive growth of China’s AI glasses industry is driven by the ultimate synergy of the supply chain, continuous breakthroughs in core upstream technologies, the support of China’s comprehensive industrial system, and—above all—the rapid iteration of all these elements. It is the relentless spirit of Chinese factories—never giving up, never backing down—that has conquered one challenge after another, ultimately building a complete system, a strategic advantage, and opening up new horizons, establishing yet another trump card for Chinese technology:

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1月27日，埃夫特（688165.SH）同步抛出两份牵动市场神经的公告。

一边是上市公司披露了业绩惨淡的2025年年度业绩预告，预计全年归母净亏损将进一步扩大至4.5亿至5.5亿元。另一边，埃夫特宣布筹划发行股份及支付现金收购上海盛普流体设备股份有限公司（以下简称 “盛普股份”）。

值得注意的是，盛普股份曾经冲刺创业板未果，并在2024年9月主动撤回IPO申请，如今或借着此次收购完成曲线上市。而对于上市至今尚未盈利的埃夫特来说，虽然收购的标的在业务上看似能够形成协同效应，但从此前盛普股份IPO披露的盈利水平来看，可能并不能撑起越来越大的亏损缺口，如今是否能成为其业绩反转的“解药”不得而知。

欲并购IPO折戟标的

根据收购的公告，埃夫特将以以发行股份及支付现金的方式购买盛普股份股权。此次交易标的盛普股份成立于2007年，其经营范围涵盖智能机器人研发、半导体器件专用设备制造、新能源汽车生产测试设备销售等多个领域。从业务布局来看，盛普股份的业务与埃夫特的智能机器人主业存在一定协同性，但这家公司的IPO之路却充满坎坷。

公开资料显示，盛普股份曾于2022年冲击创业板IPO，当年6月获深交所受理，在经历了两轮的问询后在2023年1月顺利过会，但在过会后的20个月时间内公司却未提交注册，反而于2024年9月主动撤回IPO申请，折戟资本市场。

从财务基本面来看，当时盛普股份的盈利质量似乎出现了问题。财务数据显示，2019年度、2020年度、2021年度和2023年1-6月，盛普股份的营业收入分别为1.26亿元、1.77亿元、2.64亿元和1.24亿元；净利润分别为2347.56万元、3622.96万元、5527.83万元和2397.34万元。

这里就不得不提到2024年4月30日，监管机构提高了IPO企业的门槛，其中针对创业板IPO第一套上市标准中新增“最近一年净利润不低于6000万元”的硬性门槛。再来对比盛普股份当年的净利润水平，外界猜测其撤回IPO的申请大概率也是源自与此。

需要警惕的是，这并非埃夫特第一次尝试通过收购拓展业务版图，并且此前的海外收购项目大都表现并不算好。先是在2015年收购了欧洲地区智能喷涂机器人、智能喷涂系统供应商CMA；2016年收购EVOLUT，增强了抛光打磨系统解决方案能力；2017年9月收购服务全球中高端汽车整车厂商的白车身焊装生产线提供商WFC；并在同年通过参股运动控制器品牌商Robox、控股瑞博思。

但这一系列的动作未带来预期的营收增长和利润贡献，反而成为拖累业绩的包袱。埃夫特在其2024年年报中坦言：“截至2024年12月31日，公司合并报表商誉账面价值为19,102.20万元（已计提商誉减值准备13,083.94万元），占公司合并报表总资产 5.25%，主要系公司2015年以来先后收购了 CMA、EVOLUT、WFC所致。”

虽然业绩或许没达预期，但在埃夫特看来通过海外资产的收购，至少拓宽了公司的业务范围，在2024年年报中埃夫特还指出，通过海外的收购“在全球范围内逐步积累了汽车工业、航空及轨道交通业、汽车零部件及其他通用工业的客户资源”。

如今，在自身尚未摆脱亏损泥潭的情况下，埃夫特再次将目光投向收购IPO折戟标的，市场上质疑的声音似乎更多，不过交易标的的审计、评估工作尚未完成，交易价格尚未确定，后续还需提交公司董事会、股东会审议，并经监管机构批准，能否顺利落地仍存变数。

上市至今未盈利

与收购公告一同发布的业绩预告，揭开了埃夫特2025年经营状况的严峻面纱，也让市场对其持续盈利能力的担忧进一步加剧。

数据业绩预告披露的数据显示，埃夫特预计2025年全年实现营业收入8.9亿至9.5亿元，相较于上年同期的13.73亿元，同比大幅下降30.82%至35.19%。利润端的表现则更为惨淡，公司预计全年的净亏损为4.5亿至5.5亿元，而上年同期净亏损为1.57亿元，亏损同比扩大幅度高达186.34%至249.97%；而扣非净利润的亏损也进一步扩大至5亿至6亿元，同比增幅达到112.31%至154.77%。

对于业绩大幅下滑的原因，埃夫特在公告中给出了详细解释。首当其冲的是海外业务的拖累，比如近年来欧洲汽车行业深陷转型阵痛，电动汽车政策调整、成本压力攀升、区域市场分化等多重因素叠加，导致当地主要汽车厂商利润大幅缩水，固定资产投资延迟、规模缩减成为常态。这直接冲击了埃夫特的境外系统集成业务，不仅收入规模腰斩，部分项目还出现较大负毛利，最终导致该业务板块整体毛利为负。

公司工业机器人业务同样未能扛起盈利大旗。2025年，埃夫特为获取行业头部战略性客户订单，承接了一批低毛利甚至亏损的订单，直接导致工业机器人业务毛利率同比下降6至7 个百分点。与此同时，埃夫特还在加大智能机器人及具身智能领域研发，叠加相关政府补贴的减少，进一步加剧了业绩亏损。

事实上，自公司2020年登陆科创板以来，埃夫特便始终未能摆脱亏损的魔咒。上市首年，公司归母净亏损就达到1.69亿元，此后数年亏损额虽有波动，但始终未能实现盈利。而从 2025年的业绩预告来看，公司的经营状况不仅没有好转，反而陷入亏损幅度持续扩大的困境。

图源：Choice

埃夫特此次在业绩持续低迷的背景下加码收购，似乎是计划通过拓展业务边界寻找新的利润增长点，但此次收购能否达到预期效果尚存不确定性。未来，公司能否通过整合实现协同效应，扭转持续亏损的颓势，仍需时间检验。 ( 文 | 公司观察，作者 | 曹晟源 ，编辑 | 邓皓天 )

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文 | 酒管财经

2026年刚开年，国内高星酒店大宗交易市场就迎来一桩重磅交易——开业仅一年多的深圳宝安京基华邑酒店以6.5亿元易主。

接盘方仅是一位低调的自然人刘丹。

 短短60天内，这位神秘女商人从京基集团手中接连接手两个“烫手山芋”：一是现金流枯竭、濒临退市的*ST阳光，二是已亏损一年多的深圳宝安京基华邑酒店。

 其实能源资本买酒店，早已不是头一回。 

从陕西、内蒙古的“煤老板”横扫北京上海的奢华酒店，到现在做石油生意的“油老板”南下大湾区买高星酒店。

这帮能源大佬们，已成为当下国内酒店大宗交易市场里相当活跃的一股力量。 

据仲量联行预测，2025年中国内地酒店投资交易总额约16亿美元，2026年有望小幅增长至17亿美元，市场正在慢慢回暖。

 随着地产行业持续降温，酒店大宗交易的玩家也悄悄换了一批：随着地产商逐渐退出，能源和实业资本正走上前台。

为何盯上一家亏损酒店？

说来也怪，这酒店账面不咋样：2025年前三季度营收3200万，净亏2000万，现金流才153万。 

按常理，谁会花6.5亿买个“烫手山芋”？但刘丹出手了。

刘丹是谁？她图什么？ 

关于她的公开信息很少，只大概知道她生于1984年，手上有好几家公司，比如广东承希科汇投资控股、广东守仁供应链、广东伯安供应链等，主要做投资和石化贸易。

 她看中的，是深圳宝安京基华邑酒店的位置。 

地铁1号线边上，30分钟到宝安机场，1小时通香港、东莞这些大湾区核心城市。

这家酒店坐拥深圳国际会展中心的巨大人流，是不折不扣的优质运营资产。

据悉，该酒店开业至今共获得20个奖项，如第21届“金橄榄”奖、星耀奖、年度艺术设计酒店、2025CHA中国酒店等多个奖项。

虽然现在亏着，但爬坡期还剩2～3年，每年也能收4500万租金，还能对冲主业受油价波动的风险。 

更关键的是，买家打算把酒店改造成一个能源商务社交平台，配上期货交易大厅、供应链金融服务中心。 

收购方案也安排得明明白白：钱分三期付，首期1.95亿用来还项目贷款，二期3.25亿投入智能化改造，尾款1.3亿作为运营保证金。

既能有效地化解了原业主的债务压力，又为后续的升级预留了充足的资金。

资本布局，可谓步步为营。 

刘丹这步棋，其实不止在酒店本身。她盘算的，很可能有三件事： 

一是高级会员。这酒店才开一年多，攒了12万高净值客户，企业客户占了58%。石油公司正愁找不到精准客户，这批人就是现成的“黄金圈层”。

二是资产变现。据悉，深圳宝安京基华邑酒店正在筹备公募REITs，估值能冲到12亿，几乎是收购价的两倍。要是成了，能源资本不光能赚差价，还能转向轻资产运营。 

三是产业。据悉，新业主未来计划引入石油企业，举办能源主题的会展、培训，把酒店变成能源圈的“会客厅”。想象空间，真不小。

酒店拍卖场，已挤满能源大佬

近年来，以煤炭、石油为代表的能源资本收购高星酒店不是个例，而是一股正在涌动的潮流。 

据不完全统计，近三年国内酒店成交171单，交易总额约580.2亿元，其中能源企业占比显著上升。 

有的能源企业甚至备有百亿专项资金，用于抄底写字楼、仓储园区及高端酒店等成熟资产。 

另据仲量联行分析，2025年深圳非标住宿资产交易量同比激增180%，其中能源、科技企业买家占比达37%。

2025年6月，山西A股上市公司美锦能源母公司美锦集团宣布，将斥资2.6亿元在山西碛口古镇投资四星级酒店。 

早在2021年，美锦集团就在海南设立了全资控股子公司，布局傲途格酒店、福朋喜来登酒店等多个项目。

 2025年9月，175米超高层项目西安文旅中心正式易主，有陕北能源资本背景的陕西三忻集团通过旗下公司斥资2.24亿元拿下80%控股权。 

据媒体披露，该项目未来计划引入文化类、旅游类企业超200家，引进上市公司5家。待引入的企业中，既包括中华老字号餐饮，也包括高品质特色酒店及生态商贸，年产值可达13亿元。 

2025年11月，山东海鹏集团宣布以2.05亿元总价成功购入上海虹桥亚朵酒店。 

此次交易不仅是能源资本进军上海酒店地产的典型个案，更因其“带租约收购” 的特性而备受市场关注。 

收购方山东海鹏集团是一家总部位于山东烟台的多元化企业集团，业务覆盖现代农业、能源、酒店、建筑工程、供热、人力资源等多个领域。 

收购标的虹桥亚朵酒店于2017年底开业，拥有166间客房，总建筑面积达13498.91平方米，成交单价约2.2万元/平方米。 

目前，该物业由亚朵酒店长期租赁运营，租约持续至2032年，年租金约870万元。 

以此计算，该笔交易的年化投资回报率约4.35%，高于许多传统理财产品的收益水平。 

彭润曾发文指出，现在民间资金保值增值的渠道不多，酒店虽然运营复杂，但商业模式简单，收入来源明确，成本结构清晰，盈利模式也直观，不像有些行业还得拼研发、拼技术。 

这些能源大佬跨界买酒店，根本不看短期亏赚。当酒店业内还在算“一间房能赚多少”，他们早把账算在产业链协同、会员转化和多元经营上了。

接盘之后，路在何方？

还记得一名煤老板曾在一场饭局上表示，相比于煤矿，奢华酒店的传承更稳定，且更加容易惠及子孙…… 

他迫切想知道，未来哪里还有买下持有的机会。

如今，石油资本不再满足于单纯的能源贸易，而是通过收购高端酒店布局未来。

颇具“煤老板”色彩的乌兰集团在收购蓝光己庄酒店后借此整合旗下资源，将牛羊肉、乳业等产品一并注入酒店板块。

重新改造后，酒店客房内除了有矿泉水，还有乌兰集团自己的牛奶；餐饮上，有大量来自内蒙古的羊肉、奶制品。

 与煤老板更注重产业协同不同的是，“油老板”们更擅长资本运作。

前文已提到过，目前深圳京基华邑酒店已启动公募REITs筹备，预计估值能达到12亿元，几乎是收购价的一倍。

不过，买酒店只是第一步，真正考验能源资本的是收购后的运营与价值提升。 

石油供应链企业买下深圳宝安京基华邑酒店后，同样会面临煤老板们同样的灵魂拷问：这酒店接下来怎么玩？

 一种可能是继续做酒店。这酒店评分4.9-5.0，有泳池、茶室、停车场，设施齐全。石油公司大概率不会换牌子，毕竟口碑在那。 

另一种是加点新花样，多元业态融合。酒店+月子中心、酒店+SPA，现在高端酒店都爱玩这个。 

况且买家本就计划搞能源社交平台，期货交易大厅一装，供应链金融中心一开，酒店就不是单纯住客的地方了。 

当然，能源企业能做好酒店不是没有先例。 

作为中国最大的奢华酒店业主之一，依靠传统能源起家的绿发集团旗下持有九寨沟丽思卡尔顿隐世、上海艾迪逊、大连四季、三亚山海天大酒店·傲途格精选等酒店，合作品牌涵盖希尔顿、万豪、洲际等国际集团。

还记得李录先生《文明、现代化、价值投资与中国》书中的有这样两句话： 

在一个持续增长、持续变化的经济体中什么都不做，本身就是一种退步。

 真正的问题不是亏钱，而是站在原地。 

过去，财富来自地下的石油；未来，财富来自地上的客流。

“油老板”这步棋，没那么复杂。 

当传统能源生意越来越卷，酒店的烟火气，或许是新赛道的起点。

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文 | 观潮科技Pro，作者 | 高恒

在阿里和字节全面向AI“全栈出击”的局面下，腾讯的AI战略长期被视为“稳健但迟缓”。然而一则新春红包公告，或许正在释放一个信号：腾讯开始将AI当作一场用户增长战来打。

红包背后的意图：不是营销，而是用户迁移引擎

距离微信支付靠春节红包完成“卡位战”，已经过去整整十年。

2015年除夕夜，腾讯首次将“红包”与微信社交深度绑定，短短数日绑定超过2亿张银行卡——这场行动一度被阿里高层称为“奇袭珍珠港”。虽然节目记不清，但“摇红包”成为全民记忆。从支付到用户生态，微信借春节完成了一次产品基础能力的“社会性迁移”。

如今，微信的成功路径正在被“元宝”复用。

根据腾讯最新公告，自2月1日起，“元宝App”将启动10亿元级别的春节红包计划，单个红包最高达万元。同时，腾讯还上线了名为“元宝派”的社交新玩法，用户可以通过派群拉微信、QQ好友进群，群内常驻AI助手（分别来自腾讯会议与元宝）可承担答疑、内容总结等角色。

无论从红包总量，还是从社交机制设计来看，这套组合拳的意图并不复杂：把微信的流量，部分迁移到AI新入口。

在当下AI应用用户争夺战已进入白热化的背景下，腾讯显然不再满足于“基础能力补课”，而是开始以“老手法服务新平台”，推进用户迁移和生态拉通。

三国战局已定，腾讯试图追回“战略节拍差”

2025年被认为是中国AI全面产业化的起点。阿里与字节已经率先完成全链路布局，从基础模型、算力平台到工具生态，形成了“南阿里、北字节”的双极格局。

腾讯长期以来则更强调“工程能力优先”，聚焦在模型训练平台（如Hunyuan混元）与AI应用层（如腾讯会议智能纪要、微信输入法AI增强等），整体路径更为内敛。

这种节奏差距在“语音交互”这一场景上表现尤为明显。早在2023年，字节旗下“豆包”已将语音对话设为默认交互模式，抢先覆盖中老年用户、低文化人群与快节奏移动场景；而元宝此时仍以传统问答为主，错失一轮普适用户扩张红利。

而阿里方面，在去年则启动了“千问+钉钉+夸克”的系统化融合，用工具协同加速C端与B端的双向渗透。

相比之下，腾讯拥有中国最成熟的社交生态，却在“AI产品的社会性打磨”上显得较为谨慎。

对此，马化腾在公司年会上公开回应：“每家企业的基因不同，我们有自己的节奏。”

他同时强调腾讯AI战略定调：稳扎稳打，并表示腾讯的AI核心在于产品的长期竞争力与用户体验。

这一定调，也为“元宝派”“春节红包”等一系列社交型AI产品动作提供了战略解释：通过社交关系网络激活AI服务，以用户体验为牵引完成从技术力到产品力的过渡。

腾讯的补课方法论：以用户耐心换AI时间

值得注意的是，虽然元宝上线初期节奏较慢，但腾讯在AI组织架构和人才配置上的动作并不保守。

去年腾讯AI动作频频，任命原腾讯会议负责人吴祖榕出任元宝挂帅，主抓产品整合与用户体验优化；同时请来年富力强的姚顺雨，负责AI基础设施与大模型研发。这一“前端+底座”双线发力，标志着腾讯正式从“部门级AI应用”向“公司级AI平台”转型。

而在产品落地节奏上，腾讯也有其惯常策略：不是最快做出Demo，而是围绕“耐用性”与“网络效应”进行迭代。

无论是微信的缓慢冷启动，还是腾讯会议从疫情期间爆发到稳定日活，腾讯始终更擅长打“长线战”。

“元宝派”这次被寄予厚望，并非只是“一个派群+两个AI助手”那么简单，更重要的是，它可能成为腾讯社交AI路线的实验场：AI不再是冷冰冰的工具，而是“融入关系链”的服务节点。

这是一种差异化路径，不是用AI颠覆社交，而是用社交沉淀AI。

红包，是最快拉新的方式；派群，是关系迁移的手段；AI助手，是长线留存的武器。但真正的考验，发生在“红包雨”停止之后。

结语：

元宝或许永远无法复制微信的奇迹，但它可以复用腾讯在“构建社会性产品”上的方法论。

而春节这次声势浩大的红包行动，可能只是腾讯AI攻防战的“开场哨”，一个试图重新赢得用户时间的入口。

这场“重走微信之路”，不是为了追逐风口，而是要确保腾讯在AI大局中，仍握有自己的船票。

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2026年1月15日，一纸83亿港元的《认购协议》，让顺丰与极兔敲定战略性互相持股，瞬间在物流圈掀起轩然大波。

有人直言，这根本不是简单的 “抱团取暖”，而是顺丰为全面收购极兔埋下的关键伏笔，一场行业巨无霸的整合大戏已悄然拉开序幕。

对极兔而言，背靠顺丰这座 “大山”，是借巨头资源完成海外突围的升级跳板，还是一步步丧失自主权的 “温柔收编”？

对顺丰来说，纳入极兔的网络与流量，是补齐海外短板、展翅 “大航海” 的强劲翅膀，还是会因模式冲突、管理内耗酿成 “1+1<2” 的尴尬？

答案尚未可知，但这场震动行业的资本联姻，早已释放明确信号：

中国快递业 “价格战内卷、拼量厮杀” 的野蛮时代彻底落幕，取而代之的，是巨头们抢占生态霸权、角逐全球市场的 “大航海” 新纪元。

“反内卷”下的“强整合”

“反对内卷”这句曾被反复提及的行业箴言，如今在2025年顺丰与极兔的战略合作中，终于从口号走向现实。

这场合作的本质，是一场基于“干线+末端”能力互补的深度战略拼图。

其核心逻辑是顺丰出资源，极兔出网络，彼此借力，跳出内卷，共拓全球。

对顺丰而言，入股极兔是一次高效的“借船出海”。

（图源：极兔速递 2025 中期财报）

2025年，极兔在东南亚市场包裹量达到32.26亿件，同比增长57.9%，已在印尼、越南、泰国、马来西亚等地建立起成熟的本地化配送网络。

这些深入大街小巷的末端触点，正是顺丰直营模式难以快速复制的“最后一公里壁垒”。

通过合作，顺丰无需自建团队、重金投入，便能直接接入极兔的本地运营体系，获得高增长市场的“通行证”，大幅降低出海试错成本与时间窗口损耗。

对极兔来说，则是“背靠大树”的关键一步。

长期以来，极兔虽体量庞大，但被牢牢贴上“低价、低质”的标签，在资本市场估值长期承压，在高端客户招标中屡屡受挫。

而此次获得顺丰的战略加持，不仅意味着可共享其航空运力资源，如鄂州花湖机场国际航线，更获得了中国快递业最具含金量的品牌背书。

这将显著提升极兔在供应链服务、跨境物流等高附加值领域的可信度，推动其从“流量搬运工”向“综合物流服务商”跃迁。

更重要的是，这场交叉持股实现了行业稀缺的“减少重复投资”。

当前国内快递市场已进入“增量不增利”的困局，2025年上半年全国快递业务总量为512.3亿件，同比增长11.2%，但单票收入全面下滑。

极兔降幅达12.5%，顺丰也下降12.32%，价格战持续侵蚀利润。与此同时，竞争格局高度固化，CR8超86%，新投资边际效益递减。

与其在红海市场互相消耗，不如划清边界，顺丰聚焦高时效、高价值的干线与跨境业务，守住确定性。

极兔则深耕电商规模件与新兴市场末端，发挥网络密度优势发挥了优势互补。

但问题是自古以来能真正做到强强联合的企业总归是少数，真要想要获得“1+1>2”的效果，还要付出很多。

整合难度有多大？

首先对极兔来说，当前正面临一场在财务压力、市场结构固化与升级天花板三重挤压下的“被迫突围”。

首先是极兔中国区在2025年上半年虽然实现了显著的营收增长，营收总额达到约54.98亿美元，同比增长约13.1%。

（图源：极兔速递 2025 中期财报）

但问题在于极兔在低端市场的过度依赖，使其陷入了“以价换量”的恶性循环。

2025年上半年，极兔中国市场的单票收入仅为0.3美元左右，而单票成本则接近这一水平，利润空间微乎其微。

（图源：极兔速递 2025 中期财报）

这种薄利多销的模式，不仅使得极兔在面对行业价格战时显得力不从心，也限制了其在技术研发、服务质量提升等方面的投入。

更深层的问题在于，极兔的增长模式已进入“内卷锁定”状态。

越是依赖低价揽量，越难投入技术升级；越难提升服务品质，就越无法摆脱对平台流量的依附。

这种路径依赖使得极兔在面对行业规则重构时极为被动。例如，随着国家邮政局对“内卷式”竞争的综合整治，快递行业正逐渐从低价竞争转向服务质量竞争，而极兔在这方面的转型却显得步履维艰。

此时，顺丰的出现为极兔提供了一条“轻资产升级”的路径。

通过共建“丰兔共配网络”，极兔可以接入顺丰的“丰眼”智能调度系统、客户服务SOP与售后响应体系，从而在不大幅增加资本开支的前提下，快速提升末端服务质量与客户体验。

这对于极兔来说无疑是一个巨大的诱惑，因为这意味着它可以在保持规模扩张的同时，逐步摆脱对低价策略的依赖，向高质量发展转型。

然而，这笔交易的代价同样沉重。运营主导权的让渡、定价逻辑的受控、品牌独立性的削弱等问题接踵而至。

例如二者企业市场定位无法兼容的问题，极兔主打低价电商件，单票价格低至3-5元，依赖规模效应和轻资产模式，客户对价格敏感、时效容忍度高。而顺丰聚焦高端商务件（如文件、高价值商品），强调“快、准、安全”，客户愿为服务溢价买单。

联合后若强行整合网络，极易引发极兔的电商客户可能因担心成本上升，顺丰的高端客户可能因服务混杂低价件而质疑品牌价值。

例如假设双方共享分拣中心，极兔的低价件可能挤压顺丰的高端件资源，导致时效下降，而这正是2017年京东物流与达达合作初期的问题后来京东和达达也不得不通过业务隔离解决。

再比如 运营与技术整合风险，极兔依赖加盟制，末端网点加盟率超80%，成本低但管控弱。

而顺丰以直营为主，成本高但标准化强。

如果整合时若强制推行顺丰标准，极兔加盟网点可能因成本上升集体退出，重演2020年百世快递崩盘事件；反之若迁就极兔模式，顺丰服务质量将下滑。总之，横竖都可能是一刀。

说到底，当前快递行业发展，仍然受制于物理网络的”不可能三角“，即快递网络需同时满足成本、时效、覆盖。

但极兔是以成本优先为核心价值和顺丰时效优先为核心观念，而这分别代表了两个极端。

而怎样融合这两个极端，难度可想而知，若双方对“联合目的”的理解缺乏深度理解，合作或将沦为权宜之计。

出海中“1+1”不一定大于2

强强联合能否实现的一大关键在于，能不能在新的增量市场中“相互扶持”。当前快递市场，不管是极兔、中通、是顺丰，都将国际化战略置于企业发展的核心。

这次双方的合作，理论上构建了“顺丰干线 + 极兔末端” 的全球物流互补生态，但在残酷的商业现实与结构性矛盾下，海外市场“1+1”能不能大于2，还需跨过很难关。

首先是价值分配机这道关，从二者当前在海外的发展来看，存在典型的头尾价值不匹配问题。

即在跨境物流链条中，顺丰主导的跨境头程与干线段，约占总成本60-70%，技术门槛高、利润率高。

而极兔负责的末端配送标准化程度低、利润率薄。

例如当前东南亚市场为极兔贡献了超过三分之一的总收入，更是占据了60%以上的总毛利，毛利率是中国业务的4倍，但若与顺丰合作，极兔在东南亚的高毛利业务可能被摊薄。

当前极兔在东南亚、拉美等新兴市场已建立“低价换量”模式，2025年东南亚包裹量76.6亿件，同比增长67.8%都是凭借低价模式。

而顺丰更注重服务溢价，所以当共同服务同一跨境电商客户（如SHEIN、Temu）时，极兔可能主张低价策略扩大份额，顺丰则可能要求提价保障利润，导致客户流失。

其次是双方在市场优先级中的冲突，当前极兔在东南亚已占据32.8%市场份额，但在欧美市场根基薄弱。

顺丰在欧美拥有成熟网络，却在东南亚渗透不足。

而由于顺丰双方地位中相对强势的地位，在如网络整合方向、本地运营策略、加盟商管理等方面有潜在的冲突风险。

此外，极兔与顺丰的组织基因与战略诉求的冲突难以调和，顺丰作为“高端供应链服务商”已实现从“包裹搬运工”向“价值嵌入者”的升级，强调合规、稳健与长期价值。

而极兔仍处于“野蛮生长”阶段，在海外市场依赖激进扩张与价格战，二者在决策机制、风险偏好与战略目标上存在天然矛盾，顺丰的“工程师文化”与极兔的“狼性文化”在跨国复杂的监管环境下极易引发管理失控。

所以，当前两者在面向海外市场的这场合作，更像是“物理拼接”而非“化学融合”，在缺乏深度的战略重构与利益让渡的前提下，更可能演变为“顺丰借道、极兔借牌”的松散联盟。

但这种客观存在也并非不可克服，关键在于建立清晰的权力平衡机制、利益分配框架、本地化运营体系，并坚持 “互补而非替代、协同而非竞争”。

但实事求是说，要做到这些，也并不是一件简单的事情。

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文 | 光锥智能，作者｜魏琳华，编辑｜王一粟

春晚，再次成了大厂争夺超级入口的舞台，这次的主角是AI。

先是腾讯大手笔砸10亿，让下载了元宝的用户抽红包；百度紧随其后，官宣上百度App用文心助手分5亿元；早在这之前，阿里的千问就冠名了B站的跨年晚会，用户瓜分千万。

撒钱的背后，是各家巨头对AI时代超级入口必须拿下的决心。

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文 | 产联社CLS

1月19日，一份巨额年终奖的消息引发震动，全球内存巨头SK海力士将向全体员工发放人均超1.36亿韩元(约合64万元人民币)的绩效奖金，刷新公司最高记录，也掀起了存储芯片行业巨额利润的面纱。

AI需求大爆发，存储芯片超级周期趁势而起

2025年，全球存储芯片市场经历了从传统周期性复苏向结构性紧缺的根本性转变。这一轮市场变革并非源于消费电子需求的回暖，而是由AI算力革命引发的存储资源争夺战。

TrendForce数据显示，2025年第三季度DRAM（Dynamic Random Access Memory，动态随机存取存储器）价格同比暴涨171.8%，其中DDR5 16Gb颗粒从4.68美元涨至34.08美元，涨幅达627.79%。这种极端涨幅打破了存储行业过往的周期规律，标志着市场进入由AI需求主导的全新阶段。

供需格局的变化导致全球存储产能正加速向AI服务器与HBM（高带宽内存）倾斜。三星、SK海力士、美光三大巨头在2025年Q4普遍暂停DDR5合约报价，市场陷入“极度紧张”状态。原厂将70%以上的DRAM产能优先分配给HBM3E和服务器DRAM，导致消费级DDR4内存出现“前代产品价格反超新一代”的异常现象——DDR4 16Gb价格（75美元）较DDR5 16Gb（34.08美元）高出120%，甚至出现“一盒100根DDR4内存条售价400万元”的极端案例，市场对存储资源极度饥渴。

NAND Flash（NAND型闪存）市场同样呈现结构性短缺。企业级SSD因AI推理场景的高频读写需求，价格涨幅显著高于消费级产品。Wind数据显示，64G NAND产品2025年报价从年初的4.44美元涨至年末的7.113美元，涨幅超60%。TrendForce指出，原厂控管产能叠加服务器强劲拉货，导致普通NAND供给被严重挤压，供需缺口持续扩大。

存储芯片涨价周期带动产业链企业业绩全面爆发，A股存储模组龙头佰维存储2025年业绩预告显示，公司归母净利润达8.5亿-10亿元，同比暴增427.19%-520.22%，营业收入同比增长49.36%-79.23%，印证了行业高景气度。

国产存储厂商迎来历史性突破，长鑫存储2025年DRAM出货量同比增长50%，全球份额从Q1的6%提升至Q4的8%，并实现首次扭亏为盈，预计2025年净利润达20-25亿元；长江存储在QLC、TLC NAND技术上实现突破，推动国产替代加速。

设计与模组企业股价集体翻倍，兆易创新A股股价从2025年初至今涨幅近200%，市值突破2000亿元，并于2026年1月13日完成H股上市，标志着国产存储产业链从技术突破迈向资本化扩张。德明利、江波龙等企业亦受益于价格上涨与国产替代，区间内股价涨幅超过300%。

失控式上涨！超级周期进入加速期

进入2026年，存储芯片价格上涨趋势不仅未现放缓，反而在AI基础设施投资持续加码的背景下加速演进。多家权威机构预测，DRAM、NAND、HBM等核心品类价格同比涨幅将全面突破50%，行业超级周期正从“复苏”迈向“过热”。

花旗银行2026年1月最新报告将DRAM平均售价（ASP）同比涨幅预期从53%上调至88%，远超市场此前预期。这一预测基于AI服务器需求的爆发式增长——单台AI服务器DRAM需求为普通服务器的8-10倍，而全球DRAM位元供应量增幅仅15%-20%，需求增速却高达20%-25%（国金证券数据），供需缺口持续扩大。

NAND Flash企业级需求爆发，价格进入陡峭上涨通道。花旗将2026年NAND Flash ASP同比涨幅预期从44%上调至74%，核心驱动来自企业级SSD对HDD的加速替代及AI温数据存储需求。国金证券预测，2026年NAND位元供应量增幅为13%-18%，需求增速则达18%-23%，供需缺口较DRAM更为显著。TrendForce数据显示，2026年Q1 NAND各类产品合约价将持续上涨33%-38%，原厂控管产能与服务器拉货排挤效应是核心原因。

HBM作为AI GPU的“黄金搭档”，是驱动整个存储市场大涨的核心引擎。OpenAI的Stargate项目已与三星、SK海力士签署协议，锁定每月90万片DRAM晶圆供应，超过当前全球HBM总产能的两倍，进一步加剧供应链紧张。在量价齐升驱动下，HBM市场规模快速放大，机构预估2026年全球HBM市场产值将逼近600亿美元，年增幅接近六成，并在2030年前持续扩张。

存储芯片短缺的持续性远超市场预期，美光CEO Sanjay Mehrotra在2026年Q1财报会上明确表示：“行业总供给将在可预见的未来大幅低于需求”，其Idaho新晶圆厂预计2027-2028年投产，纽约新厂则要到2030年才能贡献产能。三星、SK海力士虽计划扩产HBM，但受限于技术壁垒与设备交付周期，新增产能难以在2026年释放。

需求端，IDC预测全球数据量将从2025年的213.6ZB激增至2029年的527.5ZB，年复合增长率25.4%；中国数据量增速更高达27.3%。AI服务器、大模型训练与推理的需求仍在加速，谷歌、微软、亚马逊等CSP 2026年AI基建投资预计达6000亿美元，进一步拉大供需缺口。

中信建投证券电子首席分析师刘双锋指出："存储芯片供应短缺将在2026年持续并维持更久。"行业分析普遍认为，本轮周期的核心驱动因素是需求错配、资本开支与技术迁移三重因素的叠加，其强度将在2026年全面显现，并可能延续至2026年末甚至2027年。

投资机遇：把握三大主线

存储芯片“失控式上涨”背景下，产业链各环节均迎来历史性投资机遇，核心聚焦于设计与模组、设备与材料、先进封装三大主线。

存储芯片是AI时代的“数字石油”

存储芯片的“失控式上涨”，本质是AI算力革命重构全球数字基础设施的必然结果。从DDR4内存条价格堪比“上海一套房”，到HBM成为AI服务器的“黄金搭档”，存储芯片已从过去的“配角”跃升为数字经济的“核心引擎”。花旗预测的DRAM 88%、NAND 74%、服务器DRAM 144%的同比涨幅，不仅远超50%的“失控阈值”，更标志着存储行业已进入由AI需求主导的“超级周期2.0”。

这一轮周期的持续性，将取决于AI算力需求的韧性与存储产能的释放节奏。当前全球存储产能集中于三星、SK海力士、美光三大IDM厂商，而长鑫、长江存储等国产力量虽加速追赶，但先进制程与良率突破仍需时间。美国政府推动美光在纽约州新建4座晶圆厂并提供超250亿美元补贴，台积电调整产能满足CoWoS封装需求，均表明全球半导体产能正向美台集中，短期内难以形成有效竞争。

在这场存储资源的全球争夺战中，具备技术壁垒、产能优势与国产替代能力的企业将脱颖而出。对于投资者而言，把握存储芯片超级周期的核心逻辑——“AI算力需求→存储资源稀缺→价格持续上涨→企业盈利爆发”，将是穿越产业变革、获取超额收益的关键。存储芯片，正成为AI时代不可替代的“数字石油”，其价值重构才刚刚开始。

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文 | 预见能源

这笔钱，曾是这家昔日“玩具大王”跨界光伏的“燃料”与“信心”。从搭积木到造电池，沐邦高科的故事一度是资本市场上最受追捧的转型剧本。如今，燃料被抽走，光环尽碎，只留下巨额债务、停滞的项目和一地鸡毛。

它并非孤例，而是一面镜子，映照出在这场席卷诸多行业的“光伏大跃进”中，那些缺乏根基的狂热，正如何急速冷却，并显露出残酷的代价。

始于风口的一场豪赌

时间拨回2022年。那时的光伏行业，N型技术革命风头正劲，TOPCon电池被视作通往未来的门票。地方政府招商热情似火，真金白银的扶持政策层出不穷。就在这样的狂热氛围里，靠益智玩具起家的沐邦高科，毅然砸下9.8亿元收购豪安能源，一脚踏入了这个看似遍地黄金的赛场。

它迅速化身“投资能手”。短短一年多，从长江沿岸到中部腹地，五份总投资高达270亿元的产能协议被接连抛出，故事越讲越大。广西梧州的10GW TOPCon电池项目，是其中备受瞩目的“明星项目”。根据当初的协议，当地政府承诺以各种形式支持14亿元，这5.1亿补助款便是其中的核心部分。

用地方资金撬动企业投资，在当时是司空见惯的模式。就像此前江苏某地，也曾以类似条件吸引一家建材企业跨界投资异质结电池项目，最终却因技术落地艰难而陷入停滞。沐邦的玩法并无新意——它赌的是行业持续高景气，赌的是政策支持不断档，更赌自己能以玩具业务带来的微薄现金流，撬动一个需要百亿级资金和技术积淀的庞大产业。

 断血时刻，裸泳者现

光伏行业的规律，从来不给赌徒留情面。技术迭代的速度远超想象，产能过剩的警告在2023年就已鸣响。沐邦勾勒的宏伟蓝图，首先在现实中不断缩水：江西、湖北、安徽的项目相继搁浅，停留于纸面。真正动工的，只剩广西梧州和山西忻州两处。而梧州项目的命脉，恰恰系于那笔5.1亿元的政府款项。

如今，抽贷撤资的“断血时刻”突然到来。对于沐邦而言，这不止是丢了一个项目，更是推倒了第一张多米诺骨牌。翻开其财报，账上资金与巨额短期债务之间本就存在巨大鸿沟，公司及子公司早已因合同纠纷成为“失信被执行人”。这5.1亿元，它很可能还不起。一旦被申请强制执行，将直接引发全面的债务雪崩。

相似的剧情早已上演：另一家跨界光伏的上市公司ST中利，便因地方补助未达预期、自身资金链彻底断裂，导致多地生产基地停产，陷入退市边缘。它们都犯了同一个错误：将企业生存的基石，寄托于外部输血的管道之上。当潮水退去，市场转冷，政策变得审慎，那些没有真正学会游泳的人，便立刻暴露在危险的浅滩上。

 拼技术与现金流的淘汰赛

沐邦的窘境，标志着一个狂热时代的转折点。光伏行业正从“拼规模、拼速度”的草莽时代，进入“拼技术、拼成本、拼现金流”的残酷淘汰赛。技术路线快速演进，TOPCon产能本身已开始面临过剩风险，更先进的技术已在路上。没有深厚技术底蕴和持续研发能力的公司，哪怕生产线建起来，也很快会成为落后的产能。

行业的清醒认识正在回归。龙头企业隆基绿能的管理层早在2023年便公开警示，某些环节的过度投资和重复建设，已经造成了社会资源的严重浪费。这不仅是企业的反思，更是给整个产业链的提醒。

更重要的是，作为重要推手的地方政府，其心态和策略也发生了微妙而深刻的变化。从“捡到篮子里都是菜”的招商引资，转向对项目质量、企业实力和投资实效的严格审视。

梧州市此次果断追回巨额补助，就是一个强烈的信号：政府的钱，不再是为PPT和空头支票买单。光伏产业的游戏规则，已经彻底变了。

 *ST沐邦的跨界追光之旅，几乎可以写进商学院的反面教材。它始于一个充满诱惑的风口，却困于自身能力的局限，最终可能终于现金流的枯竭。它的故事，是一堂关于产业规律、商业常识和风险敬畏的公开课。

光伏行业的未来已经不再欢迎投机者和幻想家，只留下那些尊重产业、深耕技术、并管理好每一分钱现金流的长期主义者。大浪淘沙，才刚刚开始。

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文 | 游戏茶馆

2025年的最后一天，Steam中国区热销榜也出了点状况。

一款韩国游戏《边狱公司》（Limbus Company）力压《CS2》《APEX》《永劫无间》，一直从28位冲到了榜首。

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文 | 财华社

2025年8月，一则股权出售传闻搅动了全球体育产业的神经：德国运动品牌彪马（Puma）的主要股东皮诺家族，正考虑退出。彼时，中国运动品牌安踏（02020.HK）与李宁（02331.HK）均被列入潜在收购方的名单。

时隔五个月，这场备受瞩目的资本博弈终于尘埃落定。1月27日，安踏发布公告，正式宣布与皮诺家族旗下的投资公司Artémis达成购股协议。

消息一出，资本市场反应迅速。德国当地时间1月26日，此前持续低迷的彪马股价迎来强势反弹，单日大涨16.92%，市值显著回升；安踏股价也同步走强，截至发稿涨幅为1.9%，市场对这笔交易的期待不言而喻。

值得一提的是，安踏不久前刚在2025香港财富管理高峰论坛暨第十二届“港股100强”颁奖典礼上，一举斩获“综合实力100强”、“年度最具投资价值奖”及“年度ESG卓越企业”三大奖项。此次海外重磅收购，再次凸显了其作为行业龙头的强势地位与全球化野心。

安踏豪斥百亿成为彪马最大股东

根据公告内容，安踏拟以现金方式收购彪马所属公司PUMA SE 4301.48万股普通股，占其全部已发行股本的29.06%，每股对价为35欧元，交易总金额合计约15.06亿欧元（不含税），折合人民币约122.78亿元。

交易完成后，安踏将成为彪马的单一最大股东，但并非控股股东。安踏在公告中明确表示，目前没有对彪马发起全面要约收购的计划，旨在充分尊重其作为德国上市公司的独立治理架构与管理文化。

从合作模式来看，双方此次布局颇具深意。安踏计划仅在交易完成后向彪马监事会委派代表，致力于与其他成员协作，并保持彪马深厚的品牌基因。这种“战略参股+优势互补”的模式，既规避了全面整合可能带来的文化与运营风险，也为未来的协同效应留足了空间。

值得注意的是，安踏强调此次收购资金全部来源于内部现金储备，这意味着无需额外融资，预计也不会影响公司2025年的派息计划。

按照规划，该交易预计将于2026年底前完成，但仍需获得相关监管部门的批准并满足惯例交割条件。

彪马：百年荣耀与“夹心层”之困

作为拥有近百年历史的运动品牌，彪马的发展轨迹堪称行业缩影。

1924年，达斯勒兄弟创立“达斯勒兄弟鞋厂”，为品牌埋下种子。1948年兄弟分家后，鲁道夫·达斯勒正式创立彪马，以象征速度与力量的美洲狮为标识，迅速在体育界崭露头角。

在其辉煌历程中，彪马创造了诸多传奇：它是首个推出足球钉鞋的品牌，陪伴贝利、马拉多纳等巨星驰骋绿茵；1968年推出的经典鞋款Puma Suede，更是从运动场走向街头，与嘻哈文化深度绑定，成为经久不衰的文化符号。2007年，奢侈品巨头开云集团背后的皮诺家族通过旗下Artémis入主彪马，开启了品牌资本运作的新阶段。

时至今日，彪马在欧洲、拉美等关键市场依然拥有深厚的影响力，在足球、跑步、赛车等领域积累了大量品牌资产与体育资源。

然而近年来，这位老牌劲旅却陷入了尴尬的“夹心层”困境。行业格局正从“头部通吃大众，小众收割高端”演变，而作为“千年老三”的彪马，品牌势能不及耐克（NKE.US）、阿迪达斯，在性价比与本土化上又难敌安踏、李宁等后起之秀，处境颇为被动。

业绩数据直观反映了其经营压力。根据Wind及公司公告数据，彪马业绩自2023年起持续下滑，2025年前三季度销售额同比下降8.5%至59.74亿欧元，并由盈转亏，净亏损达3.09亿欧元，毛利率同步承压。

从区域看，全球市场均出现下滑，其中美洲地区销售额同比下降13.3%，北美成为主要拖累；亚太地区下降8.5%，大中华区批发业务收缩明显。尽管公司推行的“重置计划”旨在优化长期结构，但短期内也不可避免地导致了业绩波动。

安踏要做彪马的伯乐？

从估值角度看，安踏35欧元/股的出价相较于彪马交易前的市价虽有溢价，但拉长时间轴观察，这更象是一次精准的“拐点布局”。过去几年，彪马股价从约110欧元的高位持续下行，市值已大幅缩水。安踏选择的入场时机，恰逢其业绩低谷与估值底部的交汇点。

安踏不惜重金成为彪马第一大股东，意在扮演“伯乐”角色。其在公告中表示，彪马与其现有的“单聚焦、多品牌、全球化”战略布局高度互补。

那么，安踏能否成功激活这匹略显疲惫的“骏马”？虽然没有确定答案，但其过往的运营履历提供了充足的叙事底气。

自2009年收购FILA中国业务并成功将其从亏损打造为年营收超260亿元人民币的明星品牌后，安踏便证明了其多品牌运营模式的可复制性。此后，无论是迪桑特、可隆的专业户外路线，还是对亚玛芬体育（AS.US）及其旗下始祖鸟等品牌的整合，都进一步夯实了安踏的操盘能力。

财报显示，安踏旗下“所有其他品牌”增长迅猛，2025年上半年收入与经营溢利同比分别飙升61.1%及78.8%，已成为集团增长的重要引擎，这无疑为其驾驭彪马增添了信心。

成为彪马的第一大股东后，安踏的供应链管理优势、对中国及亚太市场的理解、以及零售运营经验，或许正是彪马所急需的“良药”。彪马在财报中提到将加强在亚太区的直接面对消费者（DTC）业务，而安踏在这方面的经验或许能提供助力。同时，彪马在足球、跑步等专业运动领域的技术积累和品牌资产，也可能反哺安踏的品牌科技形象。

总结

总体而言，安踏此次约123亿元人民币的交易，是一场战略意义深远但需耐心验证的双向奔赴。安踏期待通过彪马深化其全球化版图，弥补品牌矩阵的短板；彪马则渴望借助安踏的资源与本土化经验，冲破增长困境，重振品牌活力。

然而，挑战同样清晰可见：中德企业文化的磨合、具体战略协同的落地、以及日益白热化的全球市场竞争，都将持续考验双方的管理智慧。安踏能否在彪马身上复刻FILA式的成功？彪马又能否抓住机遇，真正突破“夹心层”魔咒？这一切，都唯有交给时间来回答。

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文 | 空间秘探，作者 | 秦敏慧

开年伊始，千问就接入了阿里全家桶，打通了淘宝、支付宝、飞猪、高德等阿里核心生态，直接改变了C端消费决策路径。5天后，钉钉联手高德、支付宝推出AI差旅服务，从B端切入机酒业务。这一系列动作是否预示着钉钉将大举进军酒旅市场？未来钉钉能否从携程、美团等传统OTA手中分得一杯羹？

差旅报销麻烦，钉钉“精准”搞定

最近，钉钉上线“AI差旅”功能，把订机票、酒店、打车、报销等一系列流程整合在钉钉平台上。钉钉客户只需在最新版钉钉内搜索“AI差旅”、“高德打车”、“机票”、“火车”、“酒店”等相关关键词，就能点击跳转至AI差旅界面。值得一提的是，该服务零门槛、免费开通，无需支付任何服务费用。

酒店机票业务因高需求、高价值、高盈利成为平台争夺焦点。传统OTA中，携程凭供应链与服务体验主导高端酒店市场，同程则以价格和本地化服务聚焦中低端。另一边，新兴平台加速入局：京东以“零佣金”整合供应链吸引酒店商家，抖音凭流量与短视频内容驱动酒旅销售，美团依托本地生态提供场景化预订。

那么，钉钉推出的“AI差旅”服务，又与这些OTA平台有什么不同？

首先是面对目标用户群体不同，专注于差旅场景。阿里集团明确将钉钉定位成为AI To B的入口级产品，通过钉钉推动AI技术在企业场景的应用，打造成企业数字化转型和智能化办公的核心平台，这意味着钉钉拥有庞大的用户基础。截至2025年，钉钉服务超过2600万家企业组织和7亿用户，覆盖中小企业、中大型企业、政府机构、教育机构等多元客群。

发展到如今这个规模，钉钉成为阿里生态中连接企业用户的关键纽带，为阿里的AI平台（如阿里云、通义大模型等）提供丰富的应用场景和数据支持。正是因为有海量的差旅场景数据做支撑，钉钉才能聚焦企业差旅管理需求，尤其针对500人以下的中小企业，解决其差旅成本控制、流程管理等痛点。

而携程、美团、飞猪等OTA平台的用户画像还是以C端个人用户为主，覆盖旅游、出行、住宿等综合场景，虽有企业商旅服务，但非核心业务，企业用户占比相对较小。

其次，服务功能权重不同，通过AI技术整合差旅全程。进入AI差旅界面发现，有差旅助理，支持自然语言交互，员工只需描述出差需求（如时间、地点、目的、酒店等），系统即可自动生成行程方案，包括航班、酒店、交通等安排，复杂的城市路线也能快速规划。似乎只要输入指令准确，便能一句话搞定差旅全程。

更关键的是，在自动生成行程方案的过程中，差旅助理能直连多家酒店集团及机票、火车票资源平台，提供低价预订服务，部分酒店价格低于传统OTA平台和C端平台。目前，钉钉AI差旅已打通锦江、如家、东呈、亚朵、雅斯特等酒店集团系统，酒店预订将更便宜。除此之外，AI比价功能可以自动抓取全网价格，实时对比并推荐最低价选项，帮助企业节省差旅成本，平均可降低15%左右费用。

最后，支付报销一体化，免垫资免贴票。经常出差的打工人都深有体会，最头疼两件事：一是差旅行程中频繁切换APP，钉钉填行程、高德查位置、支付宝付款，还得手动同步信息；二是差旅回来后垫了不少费用，攒一堆发票报销，流程走完可能得等半个月，战线长又耗时。

但此次钉钉AI差旅借助支付宝企业代付功能，让员工出差无需垫资，企业能按需选择支付方式，简化财务流程。出差结束后，系统会自动归集发票、行程单等凭证，与审批单关联，员工一键提交报销，财务无需手动核对票据，效率大幅提升。

与高德合作提供的打车服务，能让员工在钉钉内直接叫车，行程结束后发票和行程单自动同步至审批单，告别手动整理票据的烦琐流程。还支持火车票、机票等多场景，覆盖差旅全过程。

不得不说，与市面上的OTA平台不同，钉钉AI差旅通过AI技术重构差旅管理流程，聚焦成本控制、合规管理、效率提升三大核心痛点，为B端企业用户提供一站式差旅解决方案，特别是降低了中小企业差旅管理的门槛与成本。

钉钉用AI把差旅重新做了一遍

表面上看，钉钉AI差旅是阿里整合资源、打通内部壁垒、切入差旅场景的产品行为。实际上，从企业和当前AI的语境来看，阿里有将烦琐冗长的差旅市场重做一遍的决心。

此话怎讲？还得先认清目前我国的差旅市场所面临的“尴尬处境”。

我国差旅平台主要分为两大类：一是大众所熟知的传统OTA平台，如携程、同程、美团、飞猪等，为差旅提供丰富多样的选择。传统OTA平台虽推出了携程商旅、同程商旅、美团企业版等专用平台，但其模式核心还是以C端旅游预订为主，差旅功能多为附加服务，在费用管控、审批流程、合规管理等企业级深度定制功能上仍需持续优化。

二是专业做差旅政策制定与执行的TMC公司（第三方差旅平台）。这类公司会与航空公司、酒店、租车公司等供应商建立合作联系，整合差旅资源，为企业员工提供机票、酒店、用车等一站式预订服务；还能根据企业差旅政策和员工要求，提供个性化差旅方案，如优先推荐协议酒店、特定航班等，满足企业对成本与员工体验的双重需求。

然而，伴随航空、酒店等上游资源成本波动，以及人力、技术等运营成本的增加，TMC公司可能面临成本上升的压力，一定程度上影响着定制差旅的价格。值得担忧的是，市面上不少TMC平台面向中大型企业，准入门槛不低，小型企业差旅月均额度少，难以获得月结服务，被迫预充值，即使平台垫付也需收取1%的服务费，年化成本达12%。有小企业员工抱怨道，好几家TMC公司，要么收取额外服务费，要么要求企业垫资，启用门槛太高。

至于走TMC公司预订机酒价格是否比C端优惠本身就是个伪命题，这取决于企业规模、协议情况、服务费、差旅政策、市场波动等方方面面，并不会从根本上降低差旅成本。更为关键的是，TMC公司的人工拓客成本高昂，使得各类费用最后会回到企业端，甚至会出现续年的“团购价”折算下来还不如临时下单的“零售价”划算。

这也是为什么企业差旅市场一直在这两方之间摇摆，一边是庞杂又丰富的C端平台，一边是专业却昂贵的TMC公司，前者好订不好管，后者好管但不够轻。

而钉钉则将500人以下的中小企业作为精准客群，主动发现企业差旅中的下沉地带，并主张降本、提效、免垫付等服务，与TMC公司、OTA平台原有定位区隔开，重构了差旅服务的成本结构、效率边界与服务闭环，直指传统服务碎片化的痛点。

对OTA来说，钉钉AI差旅分流了企业差旅的预订需求。简单来说，在企业差旅市场下，钉钉AI差旅服务的出现，一定程度上挤占了OTA的资源优势与交易空间，从钉钉直连一些酒店集团系统便可窥知一二。不过，企业差旅市场仅为OTA的边缘业务（占比通常不足10%），钉钉聚焦企业差旅场景仅分流这部分边缘需求，对其核心业务并无影响。

对TMC公司，特别是中小型TMC公司来说，钉钉AI差旅核心服务很可能触及其核心价值，在成本、效率、资源上会形成优势。一方面，中小TMC公司的核心服务（如差旅管控、行程规划、票据整理、供应链对接等）流程依赖人工，而钉钉AI差旅的智能化功能提升了差旅管理效率与透明度，使中小TMC在数字竞争中处于劣势。

另一方面，中小TMC的付费模式将直接与钉钉的免费模式形成对抗，而钉钉凭借直连酒店集团和全网比价的能力，其价格可能会低于中小TMC，从而对成本敏感的中小企业更具吸引力。

本质上，钉钉入局差旅市场，是阿里用AI与生态协同重构了差旅市场的底层逻辑，曾经靠人工拓展客源，赚取信息差的模式，正在被自动免费的服务所替代。未来，差旅市场的竞争可能不再是资源价格战，而是如何打造更高效的生活闭环。

钉钉成为差旅“私域平台”

不难发现，钉钉AI差旅分流OTA平台的思路已经发生了改变。

过去，处在萌芽时期的OTA平台以携程、艺龙等早期OTA平台为主，主要以酒店和机票预订为核心业务，通过线下地推、电话预订等方式积累用户和资源。在这个阶段，市场处于探索期，用户对在线旅游的认知度较低，平台主要通过并购整合资源，建立初步的供应链体系。

伴随互联网加速普及与移动互联网的兴起，OTA平台用户规模快速成长。行业竞争加剧，携程、去哪儿、同程等平台通过价格战、补贴等方式争夺市场份额，同时不断拓展业务范围，覆盖旅游度假、商旅管理等领域。

发展至今，这些传统OTA平台已经形成了丰富的供应链资源，与全球大量的酒店、航空公司、景区、旅行社等供应商建立了深度合作关系。头部OTA携程已覆盖中国约95%—97%的酒店供给，合作航司超过640家，几乎将资源供给的手伸入中国酒旅版图的每一个毛细血管中。

交银国际2024年GMV显示，携程系（携程+去哪儿）合计拿下近70%的国内在线旅游订单，主品牌携程独占56%，比第二名同程（15%）高出近4倍。值得羡慕的是，酒店预订佣金率在大行业中最高，毛利率常年维持80%左右，而同一指标，奢侈品霸主LVMH集团为68%，泡泡玛特约64%。

2025年上半年，国内居民出游总花费高达3.15万亿元，同比增长15.2%，旅游市场复苏强劲，为在线旅游市场本来不小的底盘注入更多发展的潜能。

因此，近两年新兴内容平台为了拓展商业版图与盈利空间，凭借自身流量与用户粘性优势，纷纷加码旅游市场。

小红书持续深耕旅游内容社区，与民宿管理系统“订单来了”合作，开通民宿预订功能……抖音成立旅行社，将酒旅业务升级为抖音生活服务一级部门，推出日历房功能、酒旅大促IP等，支持用户在平台预订酒店、门票等产品；与OTA平台、酒店、景区等合作，接入供应链资源，扶持商家入驻……快手联合甘肃、湖北等地景区和商家举办“景区种草”活动，通过短视频和直播推广当地旅游资源……

传统OTA解决了信息不对称，让比价与选择更简单；内容平台将旅游转化为社交方式，满足个性化体验需求。如今钉钉AI差旅上线，或将开启在线旅游第三章——旅行服务不再只迎合大众、变现流量，而是聚焦特定人群的垂直场景，如同为B端打造的“私域平台”。

如果说钉钉是阿里切入差旅市场的战略落子，那么用AI串联阿里生态、激活7亿B端用户，才是真正盘活这张牌。钉钉并非像传统OTA那样单线作战，而是依托阿里生态，成为其深耕旅游市场的重要一环。

飞猪的B端入口？

既然隶属于阿里生态中的一环，那钉钉AI差旅背后的资源整合是钉钉团队来做，还是依仗阿里这棵大树？有观点认为，作为同属于阿里生态的一员，钉钉AI差旅是飞猪B端渠道的拓展，只不过是让飞猪多赚了一笔企业差旅的费用。众说纷纭观点下，钉钉AI差旅能否打通企业差旅市场，以下从三个角度来分别探讨。

• 资源能否实现全链条覆盖？

OTA平台的核心价值在于整合上下游资源，连接供应商（酒店、航司等）与消费者，通过双边网络效应实现供需匹配。携程便是通过多年并购和合作，与全球近200万家酒店建立合作关系，其中高星级酒店覆盖率达80%以上，这种资源的深度与广度是新入局者难以复制的。

而钉钉AI差旅即便精准找到了B端客群、用AI比价功能搜寻全网低价，但还是绕不开构建自身供应链护城河这一关，只能以坚实的护城河为盾，才能提高竞争优势，吸引并留住客户，B端的用户同样如此。

目前，阿里生态的酒店供应链以飞猪为代表，其采用“平台化、轻运营”模式，对代理商的管控依赖度较高，导致在供应链末端的服务质量把控仍存在短板。同时，飞猪在国内高端酒店的接入数量相对较少，悦榕庄、安缦等奢华品牌覆盖不足，虽在中低端酒店和民宿资源上有一定规模，但在高端市场竞争力较弱。

即便钉钉AI差旅与飞猪互通有无，但高奢酒店的供应板块仍不够，高净值企业用户的需求难以进一步满足。

• 比价方案能否实现高效整合？

如上文所说，钉钉AI差旅的比价功能会使酒店预订价格更具竞争力，直连多家酒店集团，能自动检索多个平台的实时价格，帮助用户获取最优报价。

在差旅预订中，机票和火车票价格透明度较高。机票方面，航空公司对相同航线舱位实行统一运价，企业可通过差旅平台或官网轻松比价；火车票由铁路部门统一定价，通过12306等官方渠道查询，价格准确透明，无地区或渠道差异。

因此，在机票与火车票价格透明的情况下，比价功能的重点应放在酒店资源整合上。钉钉AI差旅的酒店比价服务渠道本质上是由酒店及第三方供应商提供。

其AI比价界面显示，AI比价及酒店代订服务由多途旅行社提供，而多途旅行社是一家集旅游服务、商务咨询、票务代理等多元化业务于一体的综合性旅行社。同时，虽然通过钉钉平台预订免收服务费，但若企业比价后选择跳转至其他渠道（如美团、去哪儿、支付宝等）完成预订，则需支付5元/单的代订服务费。

• 企业算力能否支撑AI运行？

在使用AI比价过程中，钉钉平台的免费比价次数有上限，若要继续执行，需接入DingTalk Real设备。该设备是钉钉推出的全球首款专为AI Agent打造的企业级AI硬件，是一台独立硬件设备，类似小型服务器或NAS设备，部署在企业本地环境中。

可以说，企业将差旅信息处理工作抛给AI后，还需要解决AI的算力上限问题，若使用钉钉提供的DingTalk Real，必然会产生采购与维护成本。若对数据安全要求极高的行业（金融、医疗、政务等），还需要进行私有化部署，可能需要与钉钉协商定制化解决方案，涉及算力资源规划和配置，尽管钉钉会提供相应的技术支持和指导，但同样是一笔不小的开支。

钉钉以“零服务费+AI比价”切入差旅市场，不仅是模式的创新，更重构了行业的成本逻辑。7亿用户的基数虽厚，但真正的护城河不在于流量，而是阿里生态的协同深度——能否沉下心打造酒店供应链体系。短期看，中小TMC会面临不小压力，OTA平台的B端体验会加速升级；长期看，差旅竞争焦点正从“资源覆盖”转向“AI效率”。钉钉能否凭借7亿用户企业生态，搭配AI跑通差旅市场，我们边走边看。

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文 | DataEye

回顾2025年，微短剧出海市场一片广阔，DataEye 2025年海外微短剧数据报告显示：2025年海外微短剧预估规模已达40亿美元，2026年有望突破50亿美元。

产业规模持续高速增长之下，问题也同样存在：赚钱难。

例如中文在线、掌阅科技等企业日前发布2025年年度业绩预告，纷纷亏损，中文在线预计全年净亏损达5.8-7亿元，掌阅科技预计净亏损1.95亿元。

行业持续增长，企业却纷纷亏损，背后的原因是什么？又该如何解决？

一、短剧出海成本高，如何破局？

2025年年度业绩预告中，中文在线和掌阅科技均将亏损主要原因指向“短剧业务相关投入”。

中文在线称：为扩大海外业务规模，对海外短剧业务加大推广投入，相关业务2025年度处于投入期利润亏损；

掌阅科技表示：短剧等衍生业务已成公司第一大业务板块，国内外双线发展模式带来短期投入的大幅增加，对公司整体盈利能力形成一定拖累。

结合两家公司的相似口径，以及行业普遍看法，DataEye研究院认为海外短剧赚钱难的核心原因在于：微短剧出海成本高、效率低。

市场探索成本、推广成本、制作成本等等，均是拦在中国微短剧出海面前的难题，其中，尤以海外本土剧“制作成本”最高。

近年来，随着海外短剧市场从野蛮生长走向规模化，“海外本土剧”的重要性也日益凸显，多数厂商纷纷加码本土剧抢占市场，随之而来的便是海外拍摄、制作成本大涨，同时由于语言不同、海内外时差、工会制度等原因，导致海内外交流成本、时间成本、海外演员及制作团队的人力成本等等均拉低了企业效率。

2025年海外本土剧成本不断上涨，单剧成本达20万美元，全周期需要数月之久。同时大概有80%-90%的海外本土剧甚至无法回本，进一步限制了出海本土剧的产能。

枫叶互动副总裁、北京公司总经理南亚鹏也曾直言：海外短剧市场最大的瓶颈非需求，而是产能，如何在全球范围内搭建高效、可持续的本土化内容生产体系，将成为决定短剧出海能否从依赖偶然爆款走向持续成功的关键。

DataEye研究院认为，要从根本上解决这一问题，可能只有大势所趋的一条路：海外本土剧在国内拍摄！

二、海外本土剧国内拍摄：三大关键问题待破局

将海外本土剧转向国内拍摄，能够利用国内成熟产业链解决成本高的难题，大幅提升效率，助力微短剧出海企业降本增效，目前已经有一些企业开始尝试。

那么，海外本土剧如何实现在国内拍摄？这或许是2026年微短剧出海产业最需要解决的难题。

DataEye研究院认为，主要需解决三个重点：拍摄基地海外景搭建、城市合作及海外演员库搭建。

（一）拍摄基地海外景搭建

国内拍摄海外本土剧，最核心的一个点便在于海外风格场景的搭建，有了海外场景，才能拍摄出具有海外本土风格的短剧，否则仅仅是在各地取景的过程便大幅增加了时间成本和路程成本。因此，海外本土剧拍摄基地的建设便是重中之重。

以深圳市为例，目前位于坪山区的国际影视文化城、位于光明区的丰垚影视基地等正向海外本土剧拍摄基地转型，前者拥有目前华南地区最大的单体摄影棚（5000㎡），能够满足不同拍摄需求，后者拥有复刻纽约华尔街、欧式风情街、中东特色街等多国异域实景，此外还搭建了诸如医院、法院等特殊场景。在海外内景基础上，可考虑进一步推进适配海外剧拍摄的海外外景基地建设。

依托深圳市微短剧产业基础，若海外本土剧拍摄基地完成建设，相关企业依托该基地场景可大幅降低拍摄成本，并避免了海内外时差、工会制度等影响，大幅提升效率。

另外，国内最大的影视基地“横店影视城”也在积极布局短剧出海。公开资料显示，针对海外场景少等问题，横店已加快构建微短剧出海创作支撑体系，开发建成欧洲小镇、欧美室内景等一批海外场景。2025年1-9月，横店接待新开机竖屏剧剧组数量达2743个。

集中化、专业化、配套完善的拍摄基地，能够帮助企业实现规模化、标准化、低成本生产。

（二）城市合作

城市间的产业合作同样是关键破局之道。这是因为全国微短剧格局，已经逐渐形成创作/制作在陕西、河南、浙江（横店），而发行、流量、出海等却集中于华南、华东等沿海地区。因此，海外本土剧，想要降本增效，首先创作制作端需要依靠华南、华东的基地、场景、外籍演员配套等，其中难点是：物理距离上的隔阂，必须打破。而华南、华东企业的出海发行，则需要提供资金、版权IP剧本等支持，其中难点是长期投入赚“慢钱”的决心。双方突破各自难题，持续合作，才有破局可能。

例如中文在线在珠海打造了中文在线（横琴）国际影视城，地处横琴粤澳深度合作区，接壤澳门可获取海外影视资源、招募外籍演员，降低出海短剧拍摄成本；同时也能联动广东本地影视制作团队，整合珠三角短剧产业资源，并享受当地政策支持，周边许多没有基地的城市便可与珠海展开合作，借助其基地进行拍摄。

这一点上，深圳市微短剧产业协会正在尝试推进。

1月22日，深圳市微短剧产业协会举办了“深圳—郑州微短剧出海交流推介会”，深圳市微短剧产业协会会长单位——DataEye剧查查创始人、CEO汪祥斌提出，将推动两地建立常态化交流机制，组织深圳企业赴郑州考察拍摄基地，助力郑州优质内容对接深圳出海渠道。

另外，深圳市微短剧产业协会1月25号已组织郑州微短剧企业赴珠海横琴国际微短剧影视基地进行调研参观。此举希望助力深圳、郑州、珠海等城市企业展开合作，撮合各地产业资源，实现区域协同。

此次活动便是该协会对海外本土剧转向国内拍摄、解决海外本土剧成本高、效率低问题的一种尝试。

（三）海外演员库搭建

拍摄基地海外景的搭建和城市合作，解决的更多是“场景”问题，另一个需要解决的则是海外本土演员的问题。

对于海外演员而言，来华拍摄往往存在着诸多不便，包括签证办理周期长、出入境手续复杂、在华工作期间生活、社会保障等等。

例如外籍演员来华工作，必须要申请Z字工作签证，流程繁琐耗时，在华工作期间的税务处理、保险、突发情况预案等也需要准备，若处理不当，可能造成海外演员来华拍摄一周，但前期准备却需要20天、甚至拍摄过程中出现其它状况的窘境，这也将大大增加双方的时间成本。

同时，国内企业与海外演员资源的需求对接如何清晰、明确同样需要解决，因此，建立一个统一的海外短剧演员库是一个必要尝试。

演员库能够将海外短剧艺人统一记录备案，便于企业挑选对接，无论企业需要任意风格的主演、群演等，均可在演员库中筛选，甚至在线完成试镜、签约等，大大降低了对接成本。

同时，演员库还能够便于官方梳理行业白名单，从而简化海外演员来华工作签证申请流程等，实现对海外艺人的统一管理。

三、总结

2026，中国微短剧出海，可能已经到了“不破局必僵局”，甚至面临“不破局必死局”的危机。

整个产业“拿成本换收入”的态势不可持续，也难以形成“赚钱效应”，进而打击资方、企业入局的积极性。

面临供不应求的海外市场，DataEye剧查查携手深圳市微短剧产业协会，在此呼吁，希望各方能积极推动“海外本土剧国内拍摄”的行业趋势，携手同行、迎难而上，共同开启中国微短剧出海的可持续发展新局面。

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文｜硅谷101

今年拉斯维加斯国际消费电子展上，人形机器人再次成为焦点——舞狮、打拳击、后空翻、打乒乓球，各种炫技的Demo，将“科技春晚”氛围拉满。但如果你期待的是泛化能力的突破，那么今年的展或许不会给你太多惊艳。

此前我们探讨过许多关于机器人泛化的前沿探索，今天我们调过头来，追问一个更根本的问题：我们真的需要人形机器人吗？

本期嘉宾傅盛认为，人形机器人硬件并不遵循“摩尔定律”，靠堆料实现的性能很难走向商业场景，更谈不上有意义的量产。真正能落地的机器人，往往是从具体的场景中逐步迭代、打磨“生长”出来的，而非一开始就追求通用性和完美形态。

尽管这次CES展会上，机器人“泛化时刻”尚未迎来曙光，但我们看到的是，中国品牌以更成熟、更国际化的姿态占据了全球消费电子舞台的中央。而对于众多探索出海的中国机器人企业来说，美国仍然是那个最理想的市场，所以我们的嘉宾们也用亲身经历给出海者提出了几点建议。

以下是这次对话内容的精选：

热潮反思：我们真的需要人形机器人吗？

泓君：今年CES机器人的展区特别火。具体到人形机器人行业，我注意到一个数据，CES一共的人形机器人参展商是38家，其中中国的参展商有21家。

傅盛：居然还有17家不是中国的？

泓君：有人说这次机器人其实是中、美、韩三国的竞争。有韩国是因为机器人领域很著名的Boston Dynamics被现代集团收购了。他们展位排队要等四十多分钟。Boston Dynamics在行动能力、爬楼梯方面开发较早，有非常深的积累。另外，他们今年在CES上官宣了Atlas，计划2026年开始生产和向首批客户交付，到2028年实现更大规模部署，并形成年产3万台的产能。如果真能量产，这会不会是整个机器人领域最大规模的量产？

Atlas产品宣传片 图片来源：Boston Dynamics

硅谷徐老师：我去看了Boston Dynamics，这些Physical AI、人形机器人都在那边。但都没让我有耳目一新的感觉，我也非常想了解傅盛的想法。

傅盛：其实宣布这个量产意义不大。2021、2022年特斯拉刚做擎天柱时，当时我们内部一个小型投资人会议就在讨论要不要抓人形机器人的机遇？他们说得到明确消息，特斯拉和供应链的减速器厂商说明年要下10万台订单。我当时就说，特斯拉可能没做过机器人，有点轻视了，肯定做不到。

你看它2025年年初说做几千台，最近换了负责人（之前做FSD的），上来就先砍一半。当然，特斯拉这样的大公司生产几千台肯定能生产出来。但问题在于，这是不是真正落地的量产？要么是客户买单，要么是能在实际场景中真正发挥效率，这样的量产才有意义。我对波士顿动力宣布的几年后产3万台非常质疑，甚至觉得不太可能做到。

泓君：他们的一个应用场景是仓库搬货运货。Howie你来讲讲你看到的Demo场景是怎样的？

硅谷徐老师：我没觉得有什么特殊的，现在很多仓库也有机器人在搬东西。它可能更灵活、更多功能一些，但跟过去的技术是不是一个本质的区别？我不清楚。我对Physical AI的向往是希望它能进入家庭，但这看上去还非常遥远。

泓君：1X公司已经打算2026年进家庭了，通过远程遥操，用隐私换机器人的操作。

傅盛：都不是出卖隐私的问题。昨晚刚和一个朋友辩论，到底人形机器人是不是泡沫，能不能落地？我说我们第一代机器人2017年做的时候，也是雄心壮志的，当时没做脚，但是也给机器人加了双臂。有一天我生日，工程师给了我一个惊喜，让机器人引导我到会议室，机器人划了根火柴，给我点了个蜡烛。那是2017年，我们也做过这样的事。后来慢慢懂行后发现，工程师是为了让老板开心偷偷加班，显得有研发实力，但没法泛化。其次，加上手臂后电池消耗变得很大，机器很重，当时一条臂要十来万。

2017年机器人划火柴点蜡烛 图片来源：傅盛

泓君：现在一条手臂大概多少钱？

傅盛：我们最近收购了UFactory，就是因为当时觉得臂太贵，投资了这家公司，让他们好好做六轴、七轴臂，把价格降下来。第一性原理谁都会说，臂不就是铝合金、钢铁，为什么卖那么贵？但做好多年，现在售价能做到四五千美金。现在像谷歌、斯坦福很多都买它的臂，海外市场占七八成，这家公司还盈利了。

但后来通过“臂”这件事我认识到，机器人硬件不像软件有摩尔定律，可以快速大规模重构。硬件比如一个关节、电机、谐波减速器，就得一点点改进，受制于物理结构，很麻烦。所以后来我对机器人的看法是，客户真正用的时候，考虑的就是性价比和投资回报率。

比如刚上市的极智嘉，做仓库搬运，当然它现在只是底盘升降，能搬200公斤。现在他们也在探索底盘上加两个臂。对搬东西而言，加臂有没有用？加腿有没有用？用处很少，成本却高了非常多。工厂在设计的时候基本上轮式都能通达。这就好比用大炮打蚊子，用灭蚊器不是更好吗？

泓君：轮式没有腿，它会便宜很多。

傅盛：今年做人形机器人，至少一半的钱花在腿上，甚至更多。我用一半的价格，实现你95%以上的效率，就没人会选人形。

硅谷徐老师：傅盛其实回答了我之前的疑问。我走出CES就在想，这和我以前看到的有多大区别？说穿了就是两点：一是在固定场景能做什么，二是泛化能力（当然这是一个光谱，不是0和1）。到底要越做越泛化，还是专注固有场景？固有场景的机器人，五年前、十年前，各大工厂已经有很多搬运机器人了，已经做得非常漂亮了。泛化的机器人进去之后能做得多好？我没看出很大的作用。

但如果要让机器人在我们生活中各方面都能用到、感受到，那肯定需要泛化。但泛化这一块，我觉得还很远，至少我没看到。

前两天我看到一家叫Sunday的公司，网上Demo挺不错。它的投资人Sarah Guo是我的好朋友，我问她这是真的还是假的？她说是真的。它搬酒杯、洗碗，包括饭桌上非常微妙的场景，都能处理，我期待的是这样的机器人。

图片来源：Sunday Robotics

泓君：它其实也是一个轮式的，加机械臂，它的机械臂可以把桌子上的酒杯抓起来放到洗碗机里。

傅盛：去年我参观了Figure，我和一个对Figure比较了解的人争论，为什么一定要做人形，我们双方争执不下。他认为一旦做成就可通用，人形能适应各种场合。前两天他给我发信息，他去Sunday看了一下，大受震撼。他突然觉得，对呀，为什么一定要有腿？因为他知道腿花了很多精力。而Sunday，它可以把所有精力都放在手上，一个底盘就很稳定了，所以它能把任务做成这样。他非常震惊，因为他了解的人形机器人公司还没到这一步。

真能干活，我认为一定不是从人形开始，而是从某种特殊形态开始。最早进家庭的机器人是扫地机器人，它也叫机器人。其实“机器人”这个翻译有问题，robot不是特指人形，老外管自动运行的机器都叫robot。所以第一波是扫地，后来割草，越来越多，现在仓储运输、底盘移动，开始有人往上加臂。

我的观点一直是这样，所有好的产品和技术，它是“生长”出来的，不是凭空做一个特别高大上的技术，一下就做出完美通用产品。它一定要跟很多场景打磨。今天讲Physical AI也是个很虚的词，但像Sunday这样，在一个场景下，比如拿杯子，如果它能做到……

泓君：它是真能做到吗？还是视频拍了很多次？

傅盛：不需要拍很多次。但我想说比如拿杯子这件事，99%的准确率你也不会用。如果每天都会有东西碎掉，你还会用吗？

你看这次黄仁勋讲什么生成数据，伊隆·马斯克转了一下，说特斯拉早就在做了。他说难的不是那99%，而是最后那1%。所谓真正落地的机器人，他要和物理空间接触。为什么自动驾驶这么多年没真正实现L4？因为一旦接触，后果很严重。即使很多地方做得好，但corner case（极端案例）很难处理。而且自动驾驶还是二维平面，机器人是3D，还要接触、抓取，难度还是非常高的。

泓君：我把我们刚刚讨论的话题收敛一下，我们核心话题是机器人是不是一定要人形？我看出来了，傅盛你的观点是它不用完全是人形，能干活就行。但如果现在能干活就可以，为什么我们看到特斯拉擎天柱、Figure AI、Boston Dynamics的Atlas……这些业界最顶级厂商都在生产、甚至量产人形机器人？

傅盛：你说顶尖公司都在做人形机器人，其实可能是因为做了人形机器人就显得比较顶尖（笑）。今天这个“热潮”怎么来的？我认为就是伊隆·马斯克带起来的。在他做人形机器人之前，大家都不太看好。Boston Dynamics被卖过，谷歌要卖时软银买了，都没什么人买。而且谷歌这么有技术梦想的公司为什么卖掉它？你想想。

本田的机器人ASIMO我见过，做了30年，两足行走，奥巴马访问时还跟它踢了球，最后宣布停产了。那时业内已经不看好了。

我和Boston Dynamics的CEO在一次会议上连线，他说只要投足够多钱，就一定能做出来。我当时不太认同，我认为只有市场真找到需求才会做起来。

国内是看到马斯克做了，觉得不能落后。如果他真做成百万台，世界就被改变了。所以“宁可错判，不能错过”，但这个热潮搞得太大了。

泓君：所以今年国内机器人创业特别火，对吧？

傅盛：特别火。为什么火？第一，好融资。其实不难，你去深圳花200万搞一个人形机器人，打上自己Logo，找个厂弄出来，走两步，没问题。你搞大语言模型就没这么简单。

泓君：“走两步”供应链上已经实现了？

傅盛：可能是要调一下。我的意思是“走两步”现在也不难了。我拜访加州理工一个做人形机器人非常知名的教授，他说以前波士顿动力用的双足控制算法能耗相当高，为了维持站立平衡，最早的产品要背着油。人维持平衡能耗很低，但那时算法要花很大精力。

我认为人工智能进来后，把这个算法确实简化了。等到伊隆·马斯克可以做，大家一看，觉得这么牛的人都觉得能做了。而且我觉得马斯克也把这事想简单了。最近马斯克有个采访，说现在意识到做人形机器人比做汽车难多了。

你看到的Demo都是厂商能拿出来的最好水平，是调优过的，到实际场景中要大打折扣。你看它的动作，就知道能不能落地，基本都不能，过不了及格线。比以前有没有巨大的进步？有，但那条线高高在上，到那条线要多久，说实话我觉得没人知道。

图片来源：Sharpa 

泓君：这涉及到第二个问题，就是Howie刚才说的，机器人是走垂直领域，还是注重泛化性？我先回答你在提出这个问题前面的一个困惑点，为什么你觉得Demo都不够惊艳？我问过很多机器人领域做技术的人，我说中国有很多机器人大赛，你们能不能根据机器人大赛的表现跟冠军去判断哪家公司技术最好？所有的答案都是——不能。因为比赛场景固定，不能体现真正的泛化能力，只证明你为这个场景花了多少时间，所以仅仅通过Demo很难看出一个机器人真正的泛化能力。

但昨天我在展上看到一些惊艳的瞬间，来自一家叫Sharpa的灵巧手公司。我们上期讲过它。它有四个任务很有趣：一是折纸风车，步骤多达30步，是机器人领域的超长程任务难题，因为它意味着如果每一步成功率99%，30步后总成功率只有70%。二是发扑克牌，也是精细运动。三是拍照。四是接乒乓球，考验反应延迟和瞬间决策能力。它的Demo给我的感觉明显和其他Demo特别不一样，当然它也只是一个固定的场景。

傅盛：我认为灵巧手这条路径上，是有很多值得探索的，而且有很多场景有机会落地。现在供应链把臂的价格降下来了，以前UR一条臂一两万美金，现在可以卖三四千美金。灵巧手也是各个方向都在做，这条路我一直在观察，我觉得是有机会的，落地可能更早。

你讲的四个任务里，折纸比打乒乓球难多了，因为力要掌控好，如果现在折纸是从里面拿纸出来，它要对环境有判断，但我还是高度怀疑它对任务做了大量优化。如果是可以泛化的，纸张随意摆放都可以，就会更好一些。

泓君：对，他们的纸张是给机器人铺好的，还是在一个固定场景，只是步骤长而已。

傅盛：比如几年前ALOHA炒鸡蛋，我们看它的论文，它必须在特定范围内这么一个模型，准确率大概80%，往上提就很难。折纸能做到这样，不知道臂有没有力反馈，确实挺不容易的。但这里面又有问题了，要看看它用什么臂，加了什么传感器，这传感器贵到什么程度？

图片来源：Sharpa

泓君：Sharpa的臂我们上次聊过，是5万美元一只手，业界最贵。

傅盛：符合我的预期，为了这个加了非常多的东西。这个价格还不考虑寿命、故障率等等这些东西。堆料一定可以堆出一些不错的体验。

人形机器人的商业化难题

泓君：这个讨论挺有意思。硅谷101过往关注技术最前沿，关注做得最好的那一家怎么把事做成，完全没关注成本。傅盛你对中国的供应链和机器人产业挺了解的。你觉得在成本优化方面，哪几个方向是大块？比如你怎么用一个小的成本解决一个巨大的场景性的任务？

傅盛：成本最大的是机械结构那块，电机、减速器这些物理的东西，它降价真没那么快。芯片可能过两年降一半，所以芯片、传感器成本反而比较低。

泓君：电机、减速器多少钱？

傅盛：我们对做臂比较清楚，比如七轴臂，我们叫七个谐波减速器，以前都好几千一个。

泓君：七个就上万了。

傅盛：对，我专门考察过怎么把这个成本降下来，发现很难。谐波减速器的专利在70年代被几大公司享有，其他做的都侵权。但是在2010年代，这个专利过期了。我想说的是，专利都过期了，还是这个结构，大家还在这个上面打磨。如果想要发明出新的承载力好、急停、减速、精度高的结构……到今天也没看到。

中国供应链已经非常厉害了，像宇树可以卖到10万，就已经降得非常厉害了，但不会持续地像大家想象的那样再降下去了。

泓君：如果我们去拆分机器人成本，哪几个部分占大头？

傅盛：刚才讲的都是，再加上各种机械关节。比如Figure用谐波减速器，所以它动作挺慢的，不如国产用行星减速器的。谐波减速器的好处是负载高，拿的东西可以很重。但表演不需要拿重物可以就用这个。每个能动的地方都是成本。这个成本就看你要什么了，最近小鹏有个机器人，走路很好看，它成本也很高。

泓君：外形好看，还要付额外的成本。

傅盛：为了自由度多，你就得多加关节。加了之后成本是一方面，而且加多了它容易坏呀，可靠性就降低了。为什么我说人形机器人到今天包括做Demo不错，但是落不了地。你真正落地时就会发现，给你点赞是一回事，掏钱买是另一回事，贵了就很难下决策，还有可靠性又是一回事。

泓君：我听到美国厂商抱怨，他们觉得人形机器人看着好，但真要落地时，比如厨房炒菜的手臂机器人，现在所有手臂都不耐磨，所有硬件厂商提供的物料都不行，没人做耐磨的优化。

傅盛：现在人形机器人使用寿命是非常短的，今天也没有保修标准。我们做轮式机器人出海，质量很重要，一两年至少不能有问题。这事磨了挺久的，它不是一个成熟的产业链，以前我们连一个电机都得从别的小车上找。你看今天有自动驾驶芯片、游戏芯片、大模型训练芯片、推理芯片，但没有机器人芯片。因为它不成产业，所以我们就得从别的地方选。在没有产业链形成的情况下，大家都没有去大批量、高规格生产，它的质量当然就不行，落地时肯定有很多问题。

泓君：芯片谁好用？

傅盛：我们最近蛮诧异的，国产的一些中端芯片，做得非常好用，就中端，不需要那么大算力的。后来想想他们也是跟产业走得比较近。

泓君：芯片算是机器人成本中比较大的一块吗？

傅盛：不算。

泓君：所以成本大的，其实还是在整个的制造和硬件整合环节。

傅盛：对，就今天没有一个所谓的大模型能让机器人用。

泓君：机器人现在其实我们把它分成几端，一端是软件，一端是硬件，你觉得在软件和硬件之间，包括中间的搭建过程中，产业链是完整的吗？现在有很多机器人厂商，有的做硬件强一点，有的做软件强一点，但这个硬件跟软件怎么搭载起来？中间开发平台是什么？感觉都没有。

傅盛：完全没有。

泓君：所以这个行业整体没有统一起来。

硅谷徐老师：傅盛刚才提到没有产业，我觉得是鸡生蛋、蛋生鸡的问题。我感觉大家都在那边说“机器人就是忽悠大家一起来”。我说这个“忽悠”没有任何贬义，因为没有看到真金白银，这需要一定的情怀。

我去看了Boston Dynamics，觉得它的新闻非常小心翼翼，它说“客户试点项目将于2027年启动”。我觉得任何技术都可以这么说，去火星也可以套这句话。

傅盛：而且为什么是2027，不是2026？不是今年？不是明年？这一年会发生什么变化？

硅谷徐老师：对，看了这句话我就心凉了一大截。

泓君：你觉得如果机器人在工厂搬东西，在中国和美国，打平人的成本要多久？在简单一点的场景里。

傅盛：不是人形的已经有很多了。它的问题在于准确率，在很多场合是不能出错的。你可能觉得递送是件很简单的事，但我觉得最难的不是能跑一下，而是要一天递送几百次从来不出错。为了这个不出错，整个行业努力了有三四年。

泓君：递送指什么？

傅盛：餐厅递送、酒店递送，看着简单，但前面真的打磨了三四年。因为做个Demo从这里走过去可以，但在不同餐厅，桌椅来回摆，它就会迷路。比如我们用激光传感器，那KTV有喷雾了，机器人就迷路了。还有的玻璃很特别，纯黑的，反射不回来，你要用视觉去解决。你想今天汽车才差不多到视觉这个阶段。所以有太多corner case（极端案例）。

泓君：我把我的问题再收敛一下，在餐厅做送餐机器人，能打平服务员成本吗？

傅盛：可以的，但就这样接受度也不高。没表现出特别好性价比时，人是不愿意改变流程的。机器人在国内已经做到1万块钱了，也卖不动。

以我们经验看，在欧美用送餐机器人的确会降低成本，但餐厅老板对新事物的接受度有限。我们在全世界卖的最好的，就在意大利有个代理商卖得不错。意大利有个很深的潜水池，后厨离餐厅好远，就让两台机器人来回跑。这么简单一个动作，实际上也花了很长时间才真正解决可靠性。

意大利的餐厅机器人 图片来源：傅盛

泓君：很长时间指多长？

傅盛：至少两三年。最开始经常撞桌子、撞脚，我们就要考虑，要不要加一个向下看的？餐厅机器人为什么做那么便宜？它是用激光去建图的，但我们只能用500块钱的单线雷达，所以在桌子椅子密集时，它就会不知道自己在哪儿，我们叫“定位丢失”。后来几个厂商想出办法，在天花板上贴反光二维码，但是那个二维码你看不到，是用红外看的，三五米贴一个。用很多这种工程化方法才解决了。我们还专门发明杆子，往天花板上贴东西。今天随着算力提升，慢慢很多地方不用贴了。包括压脚问题，也是通过改硬件配型，慢慢让它今天能够稳定可靠地使用。你看酒店送餐，为什么国外没有？

泓君：我听说电梯是一个原因。

傅盛：对，国内找个电梯维修师傅，给他2000块钱，让他在里面装个板子。但是国外不行，日本电梯公司不准你动，要动先给10万块钱，每个月再收你几千。

泓君：是说电梯按钮的问题，还是什么？

傅盛：电梯Wi-Fi。今天递送机器人叫电梯都通过Wi-Fi，这就涉及电梯改造，国外电梯公司不让你做。

泓君：有合规、安全的要求。所以大家想象机器人可以在美国替代一点人力，没想到改变基础设施的费用还挺贵。

傅盛：对。但我觉得美国这些机器人实际上大有机会，这些机器人做一些垂直领域简单动作，比如就是叠纸巾，是有机会的，因为美国就是人力成本高。我们今天送餐一半以上利润来自海外，国内没有利润。

机器人出海与中美文化差异

泓君：挺有意思的是，像割草机器人、泳池机器人，是近一两年才开始大批量销往美国的。中国厂商特别会找机会。每年亚马逊内部数据能看到爆款趋势，我前几年和亚马逊沟通，他们提到美国泳池机器人、智能喂鸟器特别好，很快中国厂商产品就出来打美国市场。这次CES上挺明显的。

傅盛：你看割草机器人快速出来，和机器人轮式导航算法的成熟有关。以送餐为例，这个导航算法磨了很久，本质上是在用户可接受价格内找到解决方案，不是“垒料”。

有投资人问我，你们做机器人导航，是不是自动驾驶团队过来就把你秒杀了？我说不会，一辆车，车载芯片至少上万块，传感器激光雷达大几千。我们要做的是几千到一万多成本，做出整套方案，得用很便宜芯片，基本不超过1000块。用尽可能少传感器，然后用工程算法去把导航磨出来，让它不迷路。魔鬼都在细节里，就这么个小东西，都要磨两三年的时间，回到我们说的人形机器人，那坑真的太多，手、脚的复杂系统可能超出了绝大部分人的想象。

图片来源：Figure

泓君：今天聊天能鲜明感受到，硅谷做前沿研究，中国做应用强，这个优势特别明显。

傅盛：对，但我去年跑了很多美国的机器人初创团队，发现硅谷是很多样化的。很多团队不做人形，像Sunday这种轮子加臂，或者单臂的方案，都在做。我觉得这反而有机会能做出来。它们就是找场景，这种公司第一天就想怎么卖给客户，然后反向去做优化。

泓君：你们也做机器人出海，现在最好的市场是哪里？美国、欧洲、东南亚？

傅盛：肯定是美国。欧洲不好做。日本错失互联网后，软件人才断档了，除非你去做整套方案，如果让他们自己做点二次开发，基本一个东西、一个App能做一年。韩国市场容量比较小。我们的送餐机器人在韩国表现也不错，但容量太小。

正好分享个例子，在美国市场，我们的机械臂最近有个大客户，是拿机械臂给人拍照的。以前拍照有些固定模板，要人手拿着，现在用机械臂，做环绕拍摄等，还是个几百家连锁的客户。但你知道吗，这个东西我们跟他们磨了两年。他们买过去要做适配，做好软件，花了挺长时间。

采用紧凑型设计，可实现精确、重复性相机运动的UFACTORY协作机器人 图片来源：VP-Land

泓君：两年才销售一个大客户。

傅盛：对，海外市场就是这样，不像中国那么快，做什么都挺慢的。

泓君：那为什么大家还觉得美国是个很好的市场呢？

傅盛：需求大，愿意付费，人力成本高，还愿意推进机器人化。

硅谷徐老师：付费意愿肯定在那里，但很多时候要改变流程。如果是个人使用，没什么流程改变；但只要涉及餐饮或其他有流程的环节，在美国是很难的。我记得一个朋友做送餐，他说送过去没问题，但和里面的人打交道很难，因为人家没有和机器人打交道的流程。这不是“最后一公里”，是“最后一米”的问题。只要涉及到改变流程，都不是以天、星期、月为单位，而是要以年为单位的。

泓君：总结很有意思。这次CES我还观察到一个大趋势：中国企业出海。CES 4000家厂商里，中国企业占22%，是全球参展商中占比第二的国家。

硅谷徐老师：只有22%吗？我觉得如果光看现场人数，感觉比例更高。

泓君：我整体感受是，今年中国厂商拿到的展位位置更好，大的、装修豪华的位置很多给了中国厂商。放眼望去觉得很多中国厂商的展。

硅谷徐老师：对，而且怎么定义中国厂商？如果是一个华人，在新加坡甚至特拉华州注册，很难定义。

泓君：我整体感觉大家的品牌做得比以前好太多了。以前CES放眼望去都是日韩消费品牌，最好的展位是他们的。今年改观非常大，比如Insta360赞助了会场袋子。你们觉得这轮中国公司出海，和之前相比有什么大的不同？有哪些进化？

硅谷徐老师：一个很大不同是，你都看不出来这是出海公司，这本身就是很大的变化。

傅盛：对，越来越有国际范儿了。

泓君：你们觉得现在做美国市场最大的挑战是什么？

傅盛：我觉得还是能真正深入到本土，对消费者习惯、文化，还有渠道等等的理解。我们当年出海很早，2011、2012年第一次来美国觉得很新鲜，当时看App，可以不用本土化，直接上App Store就行，所以我们就全力做海外。

我昨天正好总结，我们出海经历了几个阶段：

第一阶段是在信息最透明的行业，像互联网，我们用人海战术。那时在湾区做App，五六个人就算多的了，我可以搞100人做一个工具。所以今天中国App的水平远超美国，那时就开始了。

第二阶段是服务和能力出海，我叫它“吃苦耐劳的出海”。这波在应用能力、研发能力、运营能力上，中国企业已经全面超越了，所以这波出海有点居高临下的感觉。

泓君：我确实有这种感觉，整个品牌感上来了。以前我们说中国公司出海输出的是价格优势，但这波中国公司的定价很高了。

宇树G1机器人展示擂台格斗 图片来源：CES

傅盛：对，因为品牌背后是你的产品不只是价廉，而是质优了，性能比别人好，价格又不是特别贵，所以品牌感起来了。日本当年出海也是，车开始卖得很便宜，慢慢才做出雷克萨斯这样的品牌。

硅谷徐老师：我觉得“吃苦耐劳”不只是价格。比如台积电能做出来，里面有很多是能吃苦耐劳，但这转化出来的不只是价格低，而是有能力大规模做出来，这是“有”和“没有”的区别，我觉得吃苦耐劳还是很大的差异化。

傅盛：对，吃苦耐劳带来的是迭代速度比别人快、你不断去实践。同样一年52周，我迭代52次，你迭代两次，我经验就比你足。吃苦耐劳最后带来模式领先，无论是研发模式还是运营模式。在国内这种环境下打磨出的模式、供应链管理都是领先的。中国内卷这么多年造就的这种……台积电的故事我也听过，迭代快、效率高，最后带动品牌和服务提升。品牌不是生拔出来的，光请几个外国人品牌也不会好。

回到你的问题，这波出海要注意什么？其实就是要对当地市场渠道的理解和尊重，这一点和中国有很大差异。渠道很重要，它和中国那种电商、开发布会不一样。当地公司最强的就是渠道。

硅谷徐老师：比如日本、欧洲都有自己的一套打法。

傅盛：这波AI带来硅谷新的增长模式，比如社群、用户接触方式，都和国内不一样。即使做软件产品，也得尊重和理解硅谷这轮新的增长模式。

泓君：对，硅谷硬件产品进入核心零售渠道如Costco、Target，是个里程碑事件，就是你所说的要尊重渠道。

傅盛：对，还有一个要注意的坑。我们当年遇到过产品被下架的事情，这个事我反思了很久，对我们几乎是毁灭性打击。主观上我们没做错什么。后来我意识到，当年在硅谷我们也雇了不少人，但我花的时间很少，高管花时间也少。没有在这里建立起人脉网络，甚至生态系统，就是公对公。当出现问题时，大家的不信任感是很强的。本质上误会大于事情本身。为什么要尊重渠道？和渠道搞好关系，就变成了共生关系。

比如TikTok，川普第一任的时候说要下架它，他就没下成，主要是因为TikTok在当地有很多网红，已经是一个生态了，你有自己的这种人脉和生态系统帮你的时候，就能处理这些事情。

泓君：说到这个我感受很深。这轮AI，我们就看到整个OpenAI和Sam Altman，他们和英伟达、AMD绑定得很紧，有一种铁索连环共生的感觉。美国人很会玩这一套。中国企业在这里做应用，我觉得还是有点单打独斗，没有联合起来。

硅谷徐老师：不敢把命运放在别人身上。

泓君：对，绑定得还不够深，还是要让一点利出去，让大家在一个地方能利益共享。

傅盛：是的。我记得霍夫曼（Reid Hoffman）当时在北京约我吃早餐，讨论北京和硅谷的异同。他讲了一个不同点特别打动我：他说硅谷有个东西叫“relationship”。我说，哎？关系不是我们中国人很讲究的吗？

硅谷徐老师：他说硅谷的关系非常微妙，非常不一样。都是关系，但内涵不同。

傅盛：对，内涵不一样。我们的关系是一起吃喝玩乐，人家的关系是商业网络关系。硅谷创新为什么多？就是这样，我要创业了，几个人给我一张支票，因为和你有很好的商业的relationship，不是人情世故的relationship。

泓君：我自己其实感受也蛮深的。我自己出来做播客的时候，没有流量，很多听众问我怎么约到那么多大咖嘉宾？但我觉得我在整个硅谷的生态里，所有人都说“你要出来了，那我第一波支持你，我可以上你的节目”。徐老师也是特别早就支持我的。

硅谷徐老师：那是六年前，我们聊GPT，听的人很少。

虽然我们刚才提到CES没有想象中惊艳，但我觉得技术不是一蹴而就的。就像OpenAI一开始也在做一些没让人惊艳的事情，它需要长时间积累“不惊艳”才能够到达这一天。

今天我学到很多机器人里的坑，这和我对人形机器人的直觉还比较远是符合的。但你提到伊隆·马斯克做机器人，我比较赞同他的一点是：他觉得泛化很重要，虽然难，但他宁愿啃这个硬骨头。我觉得他是有一定道理的。

我不是专家，只是从直觉上来讲，我们六年前谈GPT，泓君你记得吗？你问我为什么这是一个里程碑事件。我当时就说，GPT让我第一次看到in context learning（情境学习），能够泛化。这对我们做AI多年的人来说，以前都是特定数据、特定场景训练，一旦有丁点的变化，结果就不一样，这是一件很痛苦的事情。到了2020年我才意识到，真的可以做成一个不需要事先考虑那么多数据和场景，用in context learning能够做出来。虽然当年GPT-3效果和今天差很多，但第一次让我看到泛化的可能。这就是为什么六年前我们就说这是一件意义深远的事情。

对机器人，我还是希望它有泛化功能，今天我没看到任何人做得很好。伊隆·马斯克不需要我支持，但我会支持他做人形机器人。而且即使今年CES没让我惊艳，但这个方向还是很重要，这是我个人看法。

泓君：讲得非常好。我觉得两种方向都对：既要解决最难的通用机器人问题，也要在过程中商业化养活自己，通过垂直场景先实现部分应用。两种思维不一样，但都需要。

硅谷徐老师：因为你想，OpenAI之所以能把大模型这条路走通，现在大家都忘了，但在2018、2019年，花几百万美元训练一个模型，这是一个不可思议的事，有人觉得完全是浪费。另外一个看法是，即使做出来了又怎样？所以它敢于用现有的落地场景去做尝试，我觉得是非常重要的。

泓君：这两条路最终可能会融合。

傅盛：我觉得肯定会融合。刚才我们聊的是我从从业角度做的技术判断，比如我今天会不会去做（通用人形机器人）？我肯定不会。但你问我希不希望它成功？我当然希望。它如果真成了，就意味着机器人的“GPT时刻”到了，那不光人形会大行其道，轮式机器人也会大行其道，因为我加手臂上去还能便宜一半，对行业当然是大好事了。我也盯着像Scale AI这样做机器人大脑的公司，真心希望有一个模型能出来，把很多不同硬件泛化掉，那对我们来说就太好了。行业愿景、可能产生的突破，和我们自己选择的路，不一定要在一条赛道上。

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文 | 预见能源

 2026年初，中国电建与中国能建相继交出前一年的经营成绩单。中国电建2025年全年新签合同金额13332.83亿元，其中能源电力项目贡献了8416.05亿元。

中国能建的新签合同额达到14493.84亿元，其新能源及综合智慧能源业务签约5925.78亿元，同比增长6.70%。

这些数字不仅仅是两家央企的业绩亮点。它们勾勒出一幅能源行业结构性变革的路线图：传统火电业务收缩，风电、储能等新能源业务高速增长，成为驱动业绩的绝对主力。

火电退，风光进

翻开两家企业的业务清单，传统能源与新能源的此消彼长一目了然。中国电建2025年1-9月的经营数据显示，火电业务新签合同额仅为338.29亿元，同比大幅下降46.25%，收缩趋势明显。

与此同时，新能源业务正以惊人的速度填补空缺。中国电建同期风电业务新签合同额1828.74亿元，同比增长54.67%；水电业务（含抽水蓄能）新签1494.38亿元，增长68.82%。

中国能建的数据同样印证了这一趋势。在其全年新签合同中，新能源及综合智慧能源业务占比已超过40%，且增速高于整体业务增长。

“风进光退”成为新的行业现象。中国电建太阳能发电业务合同额1379.18亿元，同比下降33.36%，而风电业务则保持高速增长。这种分化反映出市场对技术成熟度、发电效率和电网友好性的重新评估。

 储能的生意经？不只是存电，更是赚钱

新能源装机快速增长伴生了一个关键问题——如何解决间歇性？储能正成为能源转型的下一个千亿级战场。

中国电建2025年1-9月新签142个新型储能项目，合同金额366.98亿元。仅仅在6月份，公司新签的储能相关项目总规模就超过2.75GW/13GWh。

这些项目正在从“成本包袱”转变为“盈利资产”。内蒙古库布其沙漠腹地的鄂尔多斯万成功储能电站，2025年6月投产，截至8月末已实现利润999万元。

内蒙古探索的“放电量补偿+现货价差”多维收益模式，使运行较好的储能电站综合收益率超过20%。宁夏的华严第一储能电站并网运行21个月，整体系统转化效率达到89.94%，在电力现货市场中收益持续保持区域领先。

技术的突破也在拓宽储能的边界。中国能建在湖北应城建成世界首台（套）300兆瓦级非补燃压缩空气储能电站，储能规模达1500兆瓦时，系统转换效率约70%。这一项目利用废弃盐穴作为储气库，实现了关键核心装备100%国产化。

从越南风电到中东光伏，中国新能源正在“卷”向全球

当中国能源结构转型加速时，两家企业也在将新能源能力系统性地输出到海外市场。2025年1-9月，中国电建境外新签合同额2137.54亿元，同比增长21.45%，增速远超境内市场。

仅2025年9月，中国电建就在境外签署了多个清洁能源项目，包括越南薄辽省东海300MW风电、孟加拉松罗迪普岛300MW风电等，境外清洁能源项目合同总金额达152.15亿元。

这些项目已不再是单纯的工程建设，而是涵盖技术、装备、标准乃至商业模式的整体解决方案输出。中国电建在老挝承建的孟松600兆瓦风电项目，是亚洲首个跨境输电新能源项目，建成后将首次实现新能源电力的跨境输送。

中国能建则在中东市场取得突破，签约阿曼伊布里三期700兆瓦光伏+150兆瓦时储能电站项目。中国电建参建的阿联酋阿布扎比光储一体化项目，包含2.1吉瓦光伏电站和7.6吉瓦时储能系统，是全球规模最大的同类项目之一。

从东南亚的山地风电到中东的沙漠光伏，从欧洲的储能系统到拉美的微电网，中国的新能源方案正在全球范围内找到应用场景。这种输出不仅创造了商业价值，也在重塑全球能源治理的话语权体系。

湖北应城，世界首台300兆瓦压缩空气储能电站正利用地下盐穴储存能量。内蒙古沙漠，成列的储能电池仓通过峰谷价差实现盈利。老挝山区，中国建设的风电机组将为越南输送电力。

这些散布在全球的能源项目，共同讲述着一个转型故事。中国电建与中国能建总计2.8万亿元的新签合同中，新能源相关业务已占据半壁江山。这不仅是两家企业的战略选择，更是整个能源行业的结构性转向。

风电取代光伏成为增长新一极，储能从技术示范走向商业盈利，海外市场成为中国新能源技术的最佳试验场。行业正在经历一场从燃料到技术、从集中到分布、从本土到全球的深刻变革。

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当下的中国企业，在组织设计上都大同小异。组织设计的“技术”基本不存在，效果完全取决于老板对自己生意的理解，或者说取决于他对战略的认知。

在大同小异的组织里，如何激活员工，就要看企业的激励水平了。一般的理解里，激励由两部分组成：一是绩效考核，认定员工的价值产出；二是薪酬发放，以岗位工资、绩效工资、奖金等形式来匹配激励。显然，绩效考核似乎更加重要，或者说更加棘手。

说到绩效考核，这又是中国企业的痛中之痛。

根据穆胜咨询《2025中国企业人力资源效能研究报告》，中国企业的激励真实指数仅为5.01。这意味着，在100分的绩效总分里，仅有5分在浮动，绩效考核几乎处于“平均给分”的状态。不仅是2025年的数据如此惨淡，而是过去5年时间一直如此。

直观来看，如果100分的总分，一般都给60分；如果是SABCD评级，一般都给B级；如果是5分制，一般都给3分；如果是优良中差评级，一般都给“良”……想来，这么重要的组织管理活动沦为摆设，实在让人一声叹息。

以前的绩效考核，被人力资源专业誉为“圣杯”，被看做是人力资源专业最能影响企业经营的一个切入点。这个观点是否严谨暂且不论，但绩效考核被专业重视的程度可见一斑。公平点讲，无数HR也曾在这个方向上积极探索，希望能对部门、员工进行差异化评价，但基本都是不了了之。

这里面，有几个原因：

一是“不患寡，患不均”的思维根深蒂固。要做差异化的绩效考核，一定会有利于部分强者（奋斗者），不利于部分弱者（划水者），对一些能力中庸者，在他们角度看，其实是带来了不确定性。但在企业里，强者是少数，中庸者是大多数，再加上一部分的弱者。于是，势力格局就很明显了，大多数人都会反对绩效考核，刻意将其处理成“走形式”“平均给分”。

二是老板本身的帝王思维。在激励上，理性的操作是，以绩效论英雄，适度保留老板的灰度空间，调整绩效不能公平评价的部分；但大多老板则是希望无限放大灰度空间，以自己的喜好来评价干部。道理很简单，掌握别人命运的感觉，实在是很爽。把他逼急了，抛出一句——“我自己的兵，我还不知道谁行谁不行？”“哪需要那么麻烦，我自己来评价他们！”老板是这样想的，下面的干部也有样学样，绩效考核自然就被架空了。问题是，主观评价没有依据，自然就不敢差异化考核，就又走向了平均主义，无非是给在员工整体绩效水平的高低两端做做奖惩。

三是绩效考核的管理成本太高。科学的绩效考核，一定是从战略解码开始。以部门绩效为例，战略工作加上日常重点工作，才是绩效考核的内容。但事实上，有几个企业会大动干戈，做严谨的层层战略解码？大量企业都是把战略意图当做战略，提几句“数字化战略”“AI战略”“出海战略”……战略都没想清楚，自然也不会向下解码了。其实，不解码对于企业来说也是“自洽的”，因为一旦解码，就会发现这些所谓“战略”根本是虚的，解码不下去。战略解码，本质上就是不断磨脑子的修行，但太多人以“快速行动”为名来回避“思考”，把必要的思考解读为不必要的“管理成本”。

四是HR的绩效考核技术太弱。绩效考核这个人力资源科目并非新生，有无数的工具和案例，大学和职业教育也有很多引导。但让人奇怪的是，我很少见到在这方面“技术很扎实”的HR。要说老板和员工不想做绩效考核，那讨论技术时，HR应该有自己的认知吧？但我接收到的反馈却并非如此，甚至不少HR在这项技术上还有常识性错误，甚至包括很多千亿级营收大厂的HR。这个问题也困扰我很久，直到几年前我才想通——绩效考核是一项高度实践的技术，有点像一门手艺，必须用大量经验来沉淀手感，理论学习只是入门，一旦缺乏实践，技术很快就会被荒废。偏偏大量企业都不给这种场域，HR们自己也很难逆流而上，结果自然就是“都不会了”。

一番挣扎之后，绩效考核就被干废了，但激励的问题还得解决，怎么办？

有的企业想到在有经营属性的业务单元，做经营化激励，也就是类似虚拟股分成；还有的企业想到要用股权激励来激活员工，让公司变成大家的，激发干部员工的自驱力；更有的企业想到要做类似平台型组织的市场化激励，也就是企业内部组建经营单元，合伙分利，共同劣后……

所有的努力都指向一个思路——绕过绩效考核，轻巧实施激励。他们成了吗？当然是没有成，真要有成了的，还不被吹上天了？事实上，但凡有上述“绕路”“吃特效药”想法的企业，基本都不会成功。绩效管理是童子功，是绕不过去的。

举例来说，要做经营化激励，就不能仅仅是激励几个业务单元的负责人，他还是要向下分解绩效，才能让大家同创共享。再举例说，要做股权激励，就涉及到要分配股权、激活股权（限制性股权的形式），这里面，哪个环节不需要有明确的绩效考核作为支撑？谈到我很主张的平台型组织里的市场化激励，当我们组建了由6-7个角色构成经营单元，他们共同创造利润，再按价值贡献分配，价值贡献是不是也得由绩效考核说了算？就算这6-7人要事先谈好分配比例，某人分到了15%，他要激活这15%，也得达成对于团队的绩效承诺吧？这还不是需要绩效考核？

所以，真正坚持在绩效考核这项童子功上投入的企业家，都值得被尊重，他们对于组织管理的认知，一定有独到之处。

穆胜咨询服务的某个企业，老板曾经亲自游学哈佛，学习平衡记分卡。回到企业后，他开始推行这个工具，员工却不理解。一位中层告诉我：“最开始老板推平衡记分卡，我们觉得好麻烦，认为老板都疯了。直到推了三年后，我才明白，不是老板疯了，是我自己的认知不够。”

我相信，一旦企业愿意在绩效考核上去脚踏实地的坚持，他们就必然收获强大的竞争力。但前提是，企业真得脚踏实地，得有苦行僧一样的决心。在绩效考核上，穆胜咨询也辅导了不少客户企业，大家学习的速度有快有慢，但从来就没有一点就通的“天才”，这就是一门需要不断用实践来打磨的技术。

绩效考核难吗？难！就像是打高尔夫。

有朋友说：“这个运动看起来简单，实际上是地狱级难度，教练演示的挥杆看起来很轻松，我曾经以为这个不难，我很快就会成为高手。但事实是，我到现在都还没打明白。”

我问他：“你看了教练打，是不是就觉得自己会了？”

他说：“当时无知呗，以为自己会了，实际上是眼睛会了，但身体根本就没学会，没有变成能轻松调动的肌肉记忆。”

我说：“不仅是身体没学会，脑子也没学会，没有理解这些动作的原理。”

他接话：“不仅是脑子没学会，心也没学会，根本不接受这个运动需要循序渐进、持续投入。以为自己事业做得不错，一个小小的高尔夫，能有多难？”

我感叹：“都觉得自己是天才，都觉得自己早生几年能做职业球员，哈哈哈哈！”

可不是吗？每次给企业辅导绩效考核，都有老板、高管或HR觉得——这个很简单嘛！并非......

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文 | 红餐网，作者 | 卢子言，编辑 | 王秀清 

全球餐饮巨头，打响2026年餐饮涨价第一枪！

红餐网了解到，1月26日起，肯德基中国（下称“肯德基”）对部分外送产品价格进行小幅调整，平均调整金额为0.8元，所有堂食价格均保持不变。

肯德基对此回应称，此次调整是为了更好地应对运营成本的变化，保持稳定健康的经营。其中，深受消费者喜爱的“疯狂星期四”“周末疯狂拼”“OK餐三件套”等优惠套餐并不在此次调价范围之内。

事实上，近一年来，即便餐饮市场价格战打得轰轰烈烈，但涨价现象并不少见，尤其是各个赛道的头部品牌。

肯德基的“老对手”麦当劳中国（下称“麦当劳”）也在2025年12月对部分产品调价0.5元至1元。其小程序显示，巨无霸、麦香鱼、麦乐鸡等经典产品上涨1元，麦旋风、新地等甜品同步涨价0.5元，而备受关注的“随心配1+1”套餐也因搭配不同出现1元的提价。

和肯德基相比，麦当劳的调价频率相对更高，自2023年以来已涨价四次。

2023年1月，“随心配1+1”从12.9元调至13.9元；同年12月，部分汉堡、小食及套餐价格上涨0.5元至2元，平均涨幅约3%；2025年2月，继续上调了多款早餐及开心乐园餐的价格，涨幅为0.5元。麦当劳方面表示，这几次涨价原因均为成本上涨导致。

△图片来源：麦当劳中国官方微博

虽然每次涨价的幅度有限，但还是引发部分消费者对产品分量的质疑。社交平台上，有声音称麦当劳汉堡明显“缩水”，不过也有博主通过实测体积与重量，认为这只是一种“曼德拉效应”，产品规格并没有变化。

除了上文提到的麦肯外，被称为“日本沙县”的萨莉亚在2024年7月首次公开涨价，牛肝菌鸡肉芝士烤饭、金枪鱼沙拉、水果沙拉等多款产品的价格上调1-2元；2025年，萨莉亚再次微调价格，如蒜香鸡肉培根芝士烤饭从18元涨至19元。

虽然整体涨幅不大，但由于萨莉亚主打性价比，其主要客群对价格的敏感度较高，因此，萨莉亚在2024年调价后一度登上微博热搜高位。

然而，涨价亦未能有效提振萨莉亚的业绩情况，特别是作为其在中国最主要布局的北上广地区。财报数据显示，2025财年其在北京、上海、广州的营业利润分别下滑20.3%、23.6%和27.3%。

新茶饮和咖赛道的涨价现象更为普遍。

因开启“9.9元时代”的瑞幸咖啡，如今却难觅9.9元产品。据红餐网观察，在瑞幸咖啡点单小程序，目前瑞幸9.9元优惠券仅适用于茉莉花香拿铁、抹茶丝绒拿铁、小黄油美式等不到10款饮品，其余多数饮品价格集中在10.9元-13.9元不等。即便是在外卖平台，也鲜少能用9.9元的价格买下一杯咖啡。

△图片来源：瑞幸咖啡小程序截图

2025年5月，奈雪的茶上调了广深地区门店的早餐价格，价格从原本的9.9元起上涨至15.9元起，若想要继续享受优惠价格，则需要额外付费开通权益卡；近期，“广德三件套”之一的安徽本土茶饮品牌卡旺卡，也上调了多款热门产品的价格，其中，手剥大橘从18元涨至20元，黑全套奶茶从16元涨至17元等，整体涨幅在1-2元。

此外，喜茶、霸王茶姬、乐乐茶等品牌的新品价格也出现了变化。

从市场角度看，适度调价未必是坏事。当前餐饮市场供给过剩，竞争激烈，品牌想要吸引消费者，就不得不提供更具性价比的选择，这也导致行业内出现一些极度低价的畸形情况，甚至一些高端品牌也不得不持续降价。

而麦当劳、肯德基、萨莉亚等品牌主要将涨价归因于成本上涨，这实际上是一种相对理性、常规的经营调整。特别是在价格战愈演愈烈的背景下，头部品牌的此番调整，也在无形中推动行业逐步走出“低价竞争”的困局，引导市场回归到更健康的经营环境中去。

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文 | 派财经

“90%的Agent会被大模型吃掉。”

这是著名投资人朱啸虎曾炮轰智能体的一句话。是真是假，我们先不给出直接答案。

然而，AI智能体公司Manus被卖身Meta的事却可以说明Agent创业公司其实并不好过。虽然这场收购还没有最终结果，与此同时，智谱、MiniMax等大模型公司扎堆上市，头部科技企业纷纷加码智能体赛道。

这里先做个科普，Agent与大模型不是同一个概念。核心区别在于定位与能力，前者是能自主完成任务的「执行者」，更像手脚，后者是擅长推理以及基于信息处理的「知识库」，偏是大脑。

理清楚两者区别后，回过头来看，一边是一些中小玩家黯然退场，一边是资本与巨头疯狂入局，AI Agent企业在爆发元年开始面临一个问题，

当大模型变现进入深水期，被寄予厚望的智能体究竟是下一个风口，还是会重蹈部分赛道“昙花一现”的覆辙？

01 AI Agent与大模型，走出了不同的2条路

在2026节点增长大会上，360集团创始人周鸿祎指出，当前AI发展已进入下半场，重心正从“模型研发”加速转向“应用落地”。大模型虽然强大，但仅凭“大脑”无法直接干活，必须结合工具、规划与行动能力，进化为“智能体”，才能成为真正的生产力工具。

国内AI Agent的发展历程可划分为两大阶段。第一阶段以对话交互与信息检索为核心，各类AI辅助应用扎堆涌现，市场竞争尚未分出明显胜负。用户规模层面，抖音豆包、腾讯元宝、阿里千问等巨头旗下产品，与DeepSeek、Kimi等创业公司代表形成主力阵营，这一时期的竞争核心，本质是对流量入口的抢占和用户使用习惯的培育。

步入2025年末至2026年初，AI Agent正式迈入第二阶段，行业分化态势愈发清晰。各家企业结合自身战略布局与资源禀赋，锁定了差异化的价值赛道。

其中，豆包聚焦语音交互、图文视频生成等娱乐场景深耕，还与手机厂商达成合作形成协同效应；千问借助阿里生态的资源优势，主打生活服务领域，化身用户身边的“全能管家”；Kimi则瞄准生产力提升方向，通过自主研发的Agent模型，推动AI技术与办公工作流的深度融合。

谷歌此前的相关论断，在豆包、千问与Kimi的发展路径中已得到印证。行业之所以走向差异化竞争，核心是大家逐渐形成共识：AI Agent的最终价值，必须通过解决实际问题的能力来彰显。

但值得注意的是，当AI Agent具备跨应用穿透能力时，终端厂商与希望打造闭环生态的应用厂商之间，难免产生利益博弈。例如阿里巴巴正试图借助千问的AI Agent功能，打通高德地图、淘宝、飞猪等阿里系应用，实现服务串联。

不过有一点值得注意，当前AI Agent的核心价值集中在To B领域，主要原因是其推理过程成本偏高，响应速度也相对较慢，而这些短板在B端场景中更容易被接受。

对企业用户而言，这类“等待成本”完全在可承受范围内：比如花费5分钟生成一份PPT，或10分钟产出一份战略规划，用户可利用这段时间处理其他事务，加之B端用户对AI Agent的付费意愿本就更强。

不过相比智能体企业，2026年的大模型行业，最鲜明的标签莫过于“变现”。

曾经只谈技术参数、融资轮次的行业语境，如今已被营收数据、盈利路径取代，资本的耐心在持续投入后，终于迎来了对回报的刚性要求。

这场变现浪潮的核心标志，是头部企业密集登陆资本市场。月初智谱AI登陆港交所，随后，MiniMax紧随其后上市，首日涨幅超100%，市值突破1000亿港元。

两家企业的上市点燃了整个行业的资本化热情，而在此前的A股市场，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技先后在 A 股、科创板与港股完成上市。与此同时，更多算力与 AI 芯片公司进入上市审批流程。接连几家GPU厂商的连续IPO，释放出一个重要的信号：资本市场开始认可这些AI企业。

在完成前期融资以及业务达到一定商业化水平后，选择登陆资本市场成了共同的选择，很大一部分原因在于钱。坦白来说，大模型训练单次成本高，算力投入占企业支出比例大，而单纯的技术研发无法支撑企业长期生存。在这样的背景下，无论是大厂还是创业公司，都在探索多元化变现路径。

相较于智能体企业，大模型行业似乎更容易被市场接受，如果只是简单看到资本层面的动作，可能无法理解其中的原因，但在技术演化角度，类似Manus这样的企业的确需要考虑，大模型越来越强的时候，会对自己带来什么？

02 AI Agent的困局，大部分被大模型吃掉？

所以，随着大模型企业加速变现，一个尖锐的问题浮出水面：作为大模型的“应用延伸”，AI Agent是否会被强大的大模型厂商“吃掉”？

AI Agent的核心价值，在于弥补大模型的行动短板，大模型如同超级大脑，拥有大部分的专业领域知识覆盖率，却只有不足的实际任务执行能力，它能解答问题、生成方案，却无法直接操作软件、完成跨系统任务。

而AI Agent通过环境感知、任务规划、决策执行等模块，为大模型装上“手脚”，让智能从能说会道进化为“能说会做”。它以大模型为核心，搭配屏幕语义理解技术和RPA机器人，能自动完成商品上架、库存管理等电商运营工作，将原本数小时的流程压缩至几分钟。

新的挑战是，随着大模型能力的飞速发展，模型本身正在变得越来越“Agent化”，随着模型性能的溢出，用户可以直接调用模型来完成任务。

以目前进展更快的AI代码为例，Anthropic的Claude、谷歌的Gemini系列模型，模型本身的编码能力就在随着更新提升，其自研的编码工具（如Claude Code）不仅能够实现自主编程，优化种种产品体验之外，它的Max会员模式还支持用户随意调用自家模型，即使是每百万输出tokens收费75美元的Opus4，单月200美元同样支持不限量使用。

而国内大厂凭借算力、数据优势，快速推出内置Agent功能的产品，挤压了创业公司的生存空间。

换句话说，大模型厂商的入局让AI Agent赛道的竞争愈发激烈。

03 规模化落地后，谁在AI Agent赛道裸泳？

随着技术逐渐成熟、资本持续加码，AI Agent赛道一定会日渐迎来规模化落地的关键节点。但热闹之下，泡沫也在滋生，当行业进入深度洗牌期，只有褪去概念包装、具备核心价值的企业，才能避免被市场淘汰。

瑞银方面认为，智能体规模化的发展演化将是一个分阶段的过程，从在单一App中加入功能，到在生态内打通资源，再到实现跨平台和多智能体协作。智能体的大规模普及不仅面临技术挑战，也涉及用户接受度、产业协同、商业模式和监管框架等问题，从现实情况看，其真正大规模推出和变现仍需要时间。

资本过于火热就不排除AI Agent赛道存在泡沫，主要体现在伪需求与技术同质化上，部分企业为了追逐热点，简单将大模型与RPA结合就宣称推出AI Agent，却缺乏对行业场景的深度理解，导致产品无法解决实际问题。某创业公司推出的办公Agent，号称能自动处理邮件、生成报告，但实际使用中频繁出现指令理解偏差，客户留存率却比较低，这种缺乏核心竞争力的产品，在市场检验中很快就会原形毕露。

加之规模化落地的核心障碍，还在于技术瓶颈与成本控制。反馈机制建立、复杂任务拆解等技术难题尚未完全解决，而训练Agent所需的算力成本、数据标注成本居高不下。

Meta提出的“早期经验”学习范式，让Agent通过自主探索环境积累经验，一定程度上降低了训练成本，但这种技术尚未普及。对于中小企业而言，没有足够的资金支撑技术迭代，很难在规模化竞争中突围。

接下来市场就会开始用脚投票，筛选出真正有价值的玩家。从赛道分布来看，编程助手类Agent商业化程度最高，能够协助开发者完成代码编写、调试等全流程工作，付费转化率也许比较高。

电商、金融、医疗等垂直领域的Agent，凭借对场景的深度适配，也获得了稳定的客户群体。这些企业的共同特点是，不追求“大而全”的通用能力，而是聚焦“小而美”的场景价值，用实际效果赢得付费。

与其他行业一样，泡沫褪去，才知谁在裸泳。AI Agent赛道的规模化会让那些靠概念炒作、缺乏技术壁垒和场景落地能力的企业，终将被市场淘汰；而那些深耕技术、聚焦需求、能够创造实际价值的玩家，将在洗牌中脱颖而出，推动行业走向成熟。

从大模型企业的上市狂欢，到AI Agent赛道的冰火两重天，2026年的AI行业正在经历一场深刻的价值重构。变现压力让行业告别野蛮生长，技术博弈让赛道趋于理性，市场检验让泡沫逐渐消散。

AI Agent不会成为一地鸡毛，因为它解决了大模型“知行不一”的核心痛点，顺应了智能技术落地的产业需求。但它也不会一蹴而就，必然要经历洗牌与沉淀。

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文｜新品略财经，作者｜吴文武

星巴克在广州开了华南首家非遗概念店，把非遗玩出了新花样，很显然，星巴克想不断讲出非遗文化与咖啡相融合的新故事。

洞察背后，在当前咖啡行业快速变化及追求效率极致化的大背景下，星巴克为何要花慢心思去持续开非遗概念店？又意欲何为？

01  星巴克华南首家非遗概念店来了，玩出了新花样

世界咖啡巨头星巴克在中国市场最新玩出了新花样，这次有点不一样。

《新品略财经》关注到，据广州多家媒体报道，星巴克在中国市场的第6家、华南及广东首家非遗概念店，于1月27日在广州荔湾区永庆坊开业，很快就成了社交媒体上的热门网红打卡点。

众所周知，永庆坊是老广州的历史文化代表地点，是广东省级非物质文化遗产的代表街区，集中了广彩、广绣、醒狮、粤剧等多种岭南特色非遗项目，代表着非遗历史文化里的老广州。

星巴克在永庆坊开一家非遗概念店，当然是想因地制宜，打造出一家独具岭南特色的非遗体验店。

整体上看，星巴克永庆坊非遗概念店的亮点和特色不少，可以说星巴克把非遗玩出了新花样。

星巴克永庆坊非遗概念店最大的特色就是把广府粤剧和云南藤编非遗艺术相结合，将两个不同区域的非遗文化进行了恰到好处地融合，打造出一个独特的新“第三空间”。

先看这家星巴克非遗概念店的粤味元素很突出，很具有岭南特色。

据星巴克中国在新闻稿中介绍，该门店以“广府非遗会客厅”为定位，整体以粤剧的戏台为设计灵感，店里摆放的广式八仙桌等处处呈现出了岭南特色。

再看该店内云南藤编非遗艺术工艺展示，为这家非遗概念店新增了历史文化新观感。

比如，在店内入口处，由粤剧服饰纹样与云南藤编工艺手工编织而成的“睇戏”装饰物，而“睇”字彰显地道广府方言（粤语为看的意思）特色，“戏”字呼应空间主题，让消费者一进入门店就仿佛置身非遗粤剧大舞台。

据广州当地媒体报道，该门店二楼楼梯端景墙的非遗醒狮，融合了粤剧戏服面料、竹编工艺与星巴克标志性绿围裙元素，让广府文化的“代言人”融合两种不同的非遗文化元素。

《新品略财经》此前就关注到，在小红书等社交媒体上，星巴克永庆坊非遗概念店在选址落地及装修期间就引发了不少网友们的关注和猜想，如今这家门店已经来了。

一位咖啡行业资深人士表示，广州永庆坊的这家星巴克非遗概念店，的确为当地消费者、来来往往的游客、星巴克的用户及粉丝，以及非遗文化爱好者带来了一个新场景体验。

02 星巴克为何要做非遗概念店？意欲何为？

星巴克的品牌形象在中国市场早已深入人心。1999年1月，星巴克正式进入中国市场，那时候的中国咖啡消费还在速溶时代。

星巴克把现磨咖啡带进中国市场，通过其“第三空间”，吸引了很多白领、中产以及年轻人等人群的青睐，星巴克成了现磨咖啡高端品牌的标杆品牌。

就算是时至今日，“第三空间”依然是星巴克的品牌标志空间，很多人相约朋友喝杯咖啡，或在商务洽谈的时候，首先还是会习惯性约在星巴克碰面。

多年来，星巴克讲出了一个国际咖啡品牌在中国市场的咖啡市场全球化故事，包括品牌全球化、咖啡标准化及品牌标准化。

如今，中国咖啡市场早已进入大众消费时代，人们在快速节奏的生活中能很便捷地喝到一杯快咖啡，得益于咖啡消费互联网化及即时零售发展支持。

咖啡是一种日常饮品，但有时候咖啡又代表着一种文化和生活方式，可以概括为：“咖啡+”。

《新品略财经》关注到，星巴克近几年在中国市场加速新开门店和加速下沉的同时，依然在重点打造“第三空间”，在保持品牌特色的同时，正在加速讲出“第三空间+N”的新故事，其中就包括星巴克近些年来在中国市场持续新开非遗文化概念店。

公开资料显示，星巴克在中国的首家“非遗文化体验店”于2021年11月开业的星巴克臻选北京华贸店，该门店与贵州省黔东南丹寨县的蜡染合作社合作，展示了众多非遗艺术品。

星巴克非遗概念店的核心亮点就是用匠心和创新把非遗之美融入星巴克的“第三空间”，既能让消费者感受到星巴克的“第三空间”，又能感受到非遗文化艺术空间。

此后的四年时间里，星巴克陆续在中国市场新开了4家非遗概念店。

2022年12月，以上海苏绣（旗袍刺绣）+云南鹤庆银器+红河锡器等为特色的星巴克臻选上海慎余里非遗概念店开业。2024年6月，以苏绣+多地域非遗（扎染、马尾绣、蒙古皮雕）等为特色的星巴克臻选苏州仁恒仓街非遗概念店[游园寻梦]开业。

2025年1月，以南京云锦+扎染+织锦+麻编+掐丝珐琅为特色的星巴克臻选南京颐和路非遗概念店开业。当年8月，以世界级非遗“中国蚕丝织技艺”的杭罗织造技艺为特色的星巴克臻选杭州河坊街非遗概念店开业。

再加上星巴克最新开业的广州永庆坊非遗概念店，其目前在中国市场已经共有6家非遗概念店，这些非遗概念店都各有独家特色，都成了网红打卡点。

另一位咖啡行业资深人士向《新品略财经》表示，星巴克打造非遗概念店是想讲出咖啡在中国市场与中国本土历史文化及非遗文化等相结合的新故事，想打造出别样的“第三空间+非遗文化空间”，预计星巴克未来还会陆续新开更多非遗概念门店。

03 咖啡市场竞争激烈，星巴克需要更多不一样

在没有互联网咖啡之前，包括星巴克及其他咖啡品牌大多都是慢咖啡模式，以空间体验为主，咖啡是小众饮品，一杯咖啡售价不便宜，可以说代表着咖啡饮品消费高端化。

十多年前，随着O2O热潮及互联网咖啡模式的出现，中国本土互联网咖啡品牌快速崛起，加速了咖啡饮品大众化，特别是在9.9咖啡价格战的影响下，消费者已经实现咖啡自由。

在近些年的中国咖啡市场品牌发展浪潮中，本土咖啡品牌以小店、柜台模式，通过招商加盟模式疯狂扩张，快速实现品牌标准化、门店数量规模化及品牌连锁化目标。

一家企业第一步是讲出品牌故事，大规模开店，成长为行业头部企业，建立品牌效应，去占领消费者的品牌心智资源等。这一点星巴克在中国市场早就成功了，中国本土头部连锁咖啡品牌也成功了。

虽然目前中国咖啡品牌多元化，消费者也多元化，不同的咖啡品牌有不同的消费者人群，当然也会有消费者重叠，消费者能根据需求去喝一杯咖啡。

但站在消费者视角，虽然不同的咖啡品牌主打产品不同，但咖啡品类很同质化，只是不同咖啡品牌的售价不同而已。

这也正是为何中国本土咖啡品牌不断做营销，做联名产品的原因所在。

《新品略财经》认为，咖啡品牌实现了品牌效应后的第二步就是，激烈的市场竞争和咖啡产品同质化就要求所有咖啡品牌需要不断讲出新故事，这一点对星巴克来说也是如此。

《新品略财经》关注到，多家本土新茶饮、咖啡头部品牌都在寻找新亮点，探索开旗舰店，也是为了营造品牌空间体验，想讲出品牌新故事。

咖啡品牌要想不断吸引消费者，就需要不断讲出品牌故事、产品故事、品牌文化故事等新故事，要保持品牌新鲜感。

很多消费者会发现，星巴克品牌很标准化，但星巴克的门店设计却千变万化，不同地区、不同门店都有给人不同的视觉感受及空间体验。一个全球化的星巴克，但又如同有很多个星巴克，但终究又只是一个星巴克。

星巴克近些年在中国市场不断加速本土化，不断讲出本土化新故事，除了星巴克重点打造非遗概念店外，星巴克去年还和小红书达成合作，旨在进一步拉近和年轻人的心智距离。

在星巴克的非遗概念店，当消费者进店之后既能感受到星巴克很熟悉，又能感受和体验非遗文化空间，不仅购买和喝了一杯咖啡，也加深了自己对非遗文化的了解，参与打卡传播非遗文化的行动，还有别样的价值收获。

如此，星巴克不仅卖出了一杯咖啡，也传播了非遗文化，另一面也在无形之中增加了星巴克在中国市场的品牌文化及价值感。

在《新品略财经》看来，中国咖啡市场未来的竞争只会越来越激烈，虽然星巴克有自身的优势，但压力依然不小，星巴克未来在中国市场需要更多改变和创新，需要更多不一样。

第一，星巴克要进一步讲出更多本土化新故事。比如在更多城市开非遗概念店，打出更多非遗牌。

第二，星巴克应该进一步加速年轻化，营造更年轻化的品牌形象，让更多年轻人知道星巴克也很“年轻”和潮流。

第三，星巴克未来在开发全国性饮料新品的同时，也应该推出更多区域及地方特色的新品。比如，此次星巴克永庆坊非遗概念店就推出了几款该门店独有的岭南风味饮品，能用新鲜感去吸引消费者。

目前，星巴克在中国市场已进入发展新篇章，星巴克全球和博裕资本成立合资公司共同深耕中国市场，星巴克未来在中国市场保持既定发展策略的同时，相信会做出更多变化。

《新品略财经》认为，放大行业及全球视野，星巴克在中国市场打造非遗概念店的品牌文化融合效应的案例，或值得中国品牌深入研究，更值得出海的中国品牌进行全球化发展及当地市场本土化研究。

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文｜唐辰同学

红包能撑开多大的AI入口？

2026年AI圈的年味，在腊八节前后被腾讯和百度拉高。1月25日，腾讯元宝和百度文心先后宣布，要在这个春节分别发出10亿、5亿现金红包，单个红包最高可得10000元。

双方的玩法有着明显差异：腾讯以优势的“社交裂变”为特色，用户除了可以自己领取红包，还可以分享红包到微信、QQ好友和社群。同时，元宝还在灰度测试社交类产品元宝派，腾讯董事会主席马化腾称，这本来是绝密的项目。

百度则联动北京广播电视台春晚，并推出三种核心玩法：看视频领钱、前1000名集齐稀有卡得万元、通过文心助手猜口令。其特征就是和“AI深度绑定”，提升投入产出比。

这种“撒钱抢人”的戏码，在移动互联网时代并不陌生，它们的意图也很明显，希望在春节黄金窗口期实现用户规模与心智的跨越式增长。

但让人唏嘘的是，AI已经进入Agent时代，新一轮超级AI入口的争夺，红包还是那个熟悉的“老演员”，成为各家圈定用户的最佳杠杆。尽管打法各异，所有参与者的核心目标却高度一致。

腾讯的紧迫感

腾讯是春节红包玩法的“鼻祖”。微信支付在2015年凭借春晚“摇一摇”和5亿红包，在移动支付上撕开一道口子，并改写了市场格局。

此后10年间，阿里、百度、快手、字节先后复用这个玩法，和春晚绑定，推广自家的产品。比如，2019年，百度投入19亿元首次加入春晚红包战，以“产品全家桶”模式加入用户争夺战，参与就需要下载百度App。

如今，腾讯又把这套玩法复刻到自家AI应用元宝上，它深知在关键节点，通过高激励、强社交的“行为植入”，可快速完成用户习惯的重塑。

腾讯的最大依仗还是微信这座社交金矿，其试图用最短的路径，把流量从社交场景导流到AI应用上。

这背后是，腾讯对字节豆包、阿里千问先后在AI2C上跑马圈地，并拿下亿级活跃用户的紧迫感：10亿红包，本质上是腾讯为争夺用户心智支付的战略性学费。

元宝也如爱范儿所言，成了腾讯 AI2C的第一战场，更是社交的第三战场。

过去一年，腾讯在原生AI上的步调被外界评价为“慢”，制造出一种相对佛系的感觉。比如基座模型能力一般，ToB 业务也没有太多大动静。腾讯总裁刘炽平将行业对腾讯 AI 的期待，拉到还在“酝酿”中的微信 Agent 上。

尽管2025年初元宝的买量砸的也很猛，但大多也是在腾讯生态内的渠道，外部渠道的投流占少数。腾讯的“温吞”，与字节（火山云、豆包）、阿里（千问、夸克）、DeepSeek、智谱AI等的狂奔形成鲜明对比。

这次春节以10亿元的红包规模砸向C端市场，更像是腾讯一次被逼到墙角后的“急行军”。它需加速打通元宝与微信、QQ、小程序等生态的“毛细血管”。

一个行业共识是，2026 年将是 AI Agent 爆发的一年。这个趋势除了被谷歌预测，阿里千问6.0、百度文心 5.0 都依托 Agent、MCP 等，将办事能力推向用户，作为 AI2C 争夺的核心体验。

腾讯的焦虑在于，它不能输掉AI时代的“默认入口”。虽然作用微信、QQ 两大超级社交 App，但AI Agent或者MCP都有可能凌驾其上，成为新的入口。

如果用户遇到问题习惯先问“豆包”或“千问”，而不是腾讯自家的AI，那么微信的流量护城河就可能被绕过。这也是豆包手机炒热了AI手机后，很快被微信等超级App“拦截”的根本原因。

一定程度上，腾讯发起的红包大战，是对其AI生态整合能力的一次压力测试，并吹响了腾讯AI2C入口争夺的集结号。

因为过去一两年，腾讯在“佛系”的表象之下，对原生AI的布局并不缓慢。

其策略用小龙Allen Zhang的“原子”理论概括很贴切，即以“无感嵌入”的体验，推进业务AI化。同时，其在人才引进、组织架构上也做好了准备。比如去年下半年，姚顺雨等更年轻的 AI 原生技术人才被引入。

1月26日下午，在腾讯年会上，马化腾提及AI应用元宝即将展开的春节分10亿元现金活动，表示希望重现当年微信红包的盛况。他也强调，腾讯要保持定力、专注自身业务节奏。因为“每个企业的基因与体质不同，腾讯的风格就是稳扎稳打。”

这也是对“佛系”传闻的回答。只是，这份盛况能否重现，腾讯能否借此开启AI社交新时代，最终还要看元宝后续的执行能力。

百度的信心回来了

百度的及时跟牌，与腾讯针锋相对的站位还是挺出人意料。

一是百度2019年首次发放春晚红包，尽管投入19亿巨资，但还是因为用户体验不佳等问题被吐槽；二是AI大战开启后，百度也多被揶揄为“起大早，赶晚集”，还有观点称，它在AI时代掉队了。

如果按照百度之前的惯性，它的反应速度不会来得如此敏捷，更大可能是受限于外界风评，畏首畏尾，或者是回应动作变了样。

但这次，百度还是在腾讯之后，第一时间启动2026马年春节红包活动。除了行业性的焦虑，更重要的是看到百度的信心回来了。

近一年多来，包括上周举办的文心Moment大会2026，我明显感觉到百度的一个变化：既深耕技术，也开始积极、自信对外沟通。

其中，这次活动让人记忆深刻的一幕是，现场媒体人与“罗永浩”数字人进行了一场公开辩论，把外界比较关心的几个问题抛给了“罗永浩”。

百度借“罗永浩”的嘴，回应了这些扎心、尖锐的关切，除了需要勇气，也是一种自信：一个能打的百度，又回到AI主桌。它在争议之外，打造出“芯-云-模-体”全栈协同体系，实现从底层芯片到上层应用的全链路自研可控。

2025年百度世界大会上，百度创始人李彦宏宣布全力加码AI，并提出一个概念：内化AI能力。这是一个精神切口，是基于百度AI应用生态能力的精准提炼，说明其已经走完从目标到实现的闭环。

其带来的直观效果就是，百度在AI无人区摸索十多年，构建起与谷歌、微软等巨头媲美的全栈AI闭环能力，也让它在气质上完成蜕变。

如果把百度的信心恢复看着一个阶段性项目，这次春节红包大战就是一个分界点。在此之前，百度还有些怯战，在此之后，百度已经完成脱胎换骨，在 AI 时代调整好了自己的节奏，完成技术闭环，快速抢占AI价值的最高点：

当各家还在烧 token，烧钱，无法确定什么时候能跑通模式时，百度已经开始赚钱了。这也是其打 AI 持久战的底气。

最新的动作是，百度在近期成立个人超级智能事业群组（PSIG），整合网盘、文库等核心AI应用资产，由副总裁王颖挂帅，直接向CEO李彦宏汇报。这部分涉及AI应用资产业务的整合，也是百度对外界关于自身AI能力能不能转化为规模化营收质疑的回应。

当然，百度的焦虑并未完全消散。此次积极应战，也是百度在自证：它依然是中国最懂AI的公司，其技术护城河依旧足够深厚。

“豆包、千问”们会不会跟进

目前，字节豆包、阿里千问、kimi等AI新势力还没有作出针对性的部署，但不代表它们会放弃“春晚黄金时刻”的较量——DeepSeek在去年春节横空出世，将中国AI引领到一条新路上，这也让春节对于AI行业变得意义非凡——相关春节活动势必会陆续上线，集中引爆这轮“春节红包大战”。

比如，火山引擎已成春晚独家AI云合作伙伴，豆包也会参与，将配合上线多种互动玩法。字节虽还没有透露具体的赞助金额，但参照过去赞助春晚的标准，以及其大力出奇迹的风格，这必定不会是一笔小数目，甚至可能是字节或者行业今年最大的一笔AI品牌营销投入。

从去年年底开始，千问围绕阿里生态不断在挖掘AI2C战略纵深，主要以千问6.0、夸克AI眼镜为两翼，软硬通吃。其中，千问6.0全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务，实现点外卖、买东西、订机票等AI购物功能，并向所有用户开放测试。

这也让其成为全球首个能完成真实生活复杂任务的AI助手，引领AI行业从“聊天对话”迈入“办事时代”。

尽管千问还没有确认是否参与红包大战，但可以肯定的是，千问的春节玩法会是一个体系化的“集团军作战”模式，将会和阿里商业生态一起，融入进各个业务，红包等不过是纽带，丝滑的将AI“办事能力”的体验，普及到更多商家和普通消费者。

这才是千问要不要参加、怎么参加春节红包大战的逻辑原点。脱离这个原点，千问即便发再多红包，也只是仓促应战，效果难料。

但对于参战的AI大厂来说，都需要面对一个现实问题：红包能砸出AI的未来吗？ 

短期来看，春节红包带来的“脉冲式流量”，必然带来下载量与日活的短期暴涨。但历史经验也给出过教训：产品力和生态体验才是硬通货。

DeepSeek的崛起证明，技术壁垒和极致体验（低成本、高性能）比单纯撒钱更具穿透力。如果各家无法在体验、场景闭环上占据优势，红包可能沦为“数字烟花”，用户“领完即走”，无法真正完成在自家AI应用上的留存。

无论如何，这场春节红包大战，承接的是字节、腾讯、阿里、百度等巨头对AI时代“超级入口”的集体押注，短时间内很难决出胜负。

但从客观层面来说，它加速了AI的普及，推动AI真正走进寻常百姓家。对普通用户来说，这是一场狂欢，原本对AI无感以及还没有习惯使用AI的群体，都会在这个节点完成一次市场教育。

我也乐见这场红包大战，能更热闹一点。

参考资料：

• 界面新闻，《春节红包战转向AI》
• 唐辰同学，《“罗永浩”又吵了一架，但这次是在百度AI的“主场”》

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文 | 极智GeeTech

15世纪末，达·伽马的船队绕过好望角，哥伦布意外登陆美洲新大陆，人类用帆船与罗盘打破了地理隔绝，开启了重塑世界格局的大航海时代。

如今，在人工智能与汽车工业的交织浪潮中，自动驾驶正复刻着这段探索史——以算法为罗盘、以芯片为帆桨、以数据为洋流，打破传统交通的边界，驶向一个技术重构、商业迭代、生态重塑的全新海域。

2025年以来，随着L3级自动驾驶准入落地、百万级量产突破与全球化布局提速、自动驾驶巴士海外落地，这场波澜壮阔的“智能远征”已正式进入深水区。

从“近海试航”到“远洋装备”的迭代

大航海时代的崛起，始于造船术与航海仪的革命性突破。自动驾驶的普及，同样依赖核心技术从“实验室验证”到“规模化适配”的跨越。

经过十余年的技术攻坚，曾经停留在概念中的自动驾驶，已构建起涵盖感知、决策、执行的完整技术体系，如同当年的卡拉维尔帆船，具备了征服复杂海域的硬实力。

感知层的“千里眼”技术迭代，为自动驾驶扫清了视野障碍。早期自动驾驶依赖多激光雷达方案实现环境感知，高昂成本成为规模化落地的桎梏，如同大航海初期的船只难以承载远洋补给。

如今，技术路线持续收敛，半固态激光雷达成本降至千元以内，禾赛、速腾聚创等企业实现车规级量产，让高阶智驾方案得以普及。近日，轻舟智航推出基于单征程6M平台端到端城市NOA方案，在有限算力中实现复杂路况适配，彰显了技术优化的核心价值。

与此同时，纯视觉方案与激光雷达、毫米波雷达、摄像头的融合感知技术并行发展。蘑菇车联“视觉为主+固态激光雷达融合”的技术路线，显著提升系统的一致性与可靠性，使目标感知距离提升超50%，漏检率/误检率下降70%，接管率降低两个数量级，且大幅降低了研发与硬件成本，为自动驾驶巴士规模化落地奠定了坚实基础。

决策层的“最强大脑”升级，赋予自动驾驶应对复杂场景的能力。如果说早期算法是依赖预设规则的“近海导航”，如今的端到端架构与世界模型，则如同具备洋流预判能力的航海家。2025年以来，端到端已成为行业共识，多家自动驾驶企业推出VLM、VLA与世界模型融合的新架构，依托量产积累的真实路况数据，实现从感知到控制的端到端闭环，大幅提升长尾场景处理能力。

算力支撑同样实现飞跃，英伟达DRIVE Thor X芯片算力突破2000TOPS，华为、地平线等本土企业加速国产替代，为高阶算法提供了充足的动力储备，如同大航海时代蒸汽机对风帆的革新。

执行层与基础软件的完善，筑牢了技术落地的根基。线控制动、线控转向技术实现高精度控制，为无主驾运营提供安全保障；高精地图与北斗定位实现厘米级覆盖，如同当年的星盘与海图，为车辆规划精准路线。百度、高德的高精地图已覆盖全国主要城市，千寻位置的定位服务让自动驾驶在隧道、高楼等复杂环境中仍能保持精准感知，构建起“车-路-云”一体化的技术生态。

量产门槛下的“航线开拓”

大航海时代的真正到来，并非源于单次探险的成功，而是航线的常态化运营与贸易网络的建立。而自动驾驶的“大航海时代”，也以规模化量产为标志，从技术猎奇走向全民普及，完成从“点的突破”到“面的覆盖”的跨越。

量产的核心价值在于构建了数据驱动的技术迭代闭环。自动驾驶的安全性与可靠性，离不开海量真实场景数据的训练，如同航海家需要记录洋流、暗礁位置以优化航线。

这些来自不同气候、路况、驾驶习惯的数据，持续反哺算法迭代，让自动驾驶系统在雨雪天气、施工路段、城中村等复杂场景中不断进化，形成“量产交付-数据积累-算法优化-体验升级”的正向循环。

而这一循环的持续运转，不仅让自动驾驶的技术底座愈发坚实，更推动着行业从单一的技术研发，走向全产业链的协同成熟。

量产带来的规模化效应，更直接推动了核心零部件的成本下探与技术升级。激光雷达、车载计算平台、高精定位模块等曾经的天价核心器件，随着量产需求的激增，实现了技术的小型化、通用化与低成本化。自动驾驶也由此走出实验室与试点场景，从园区、景区、高速路的点状试水，延伸到城市主干道、社区微循环的面状覆盖，真正完成从技术试水到民生普惠的质变。

更重要的是，量产所构建的出行网络，让自动驾驶的价值从单一的替代驾驶，升维为城市智慧交通的重要组成部分。量产车辆所形成的移动感知节点，与城市的路侧设备、交通管控系统、智慧停车网络相连，构成一张实时感知、动态调控的交通神经网络。

每一辆自动驾驶车都是一个移动的数据采集终端，不仅为自身算法迭代提供数据，更能为城市交通规划提供精准的车流、路况、拥堵点数据，助力城市优化信号灯配时、规划公交路线、疏解交通堵点，实现人、车、路、城的深度融合。

量产落地推动行业竞争焦点从“技术炫技”转向“工程能力”。早期自动驾驶行业热衷于自动驾驶技术的极限验证，如今随着L3级自动驾驶准入许可的发放，行业重心转向规模化交付与成本控制。

2025年12月，工信部向长安、北汽等车企发放首批L3级自动驾驶准入许可，北京、重庆等地同步颁发专用号牌，明确系统激活期间由车企承担事故责任，为量产落地扫清了政策障碍。

产业链的协同成熟，为量产爆发提供了底层支撑。上游核心硬件成本持续下降，激光雷达从早期的数万元降至千元级，高算力芯片实现国产化替代，域控制器集成度不断提升，让高阶智驾方案的前装成本大幅降低。

中游形成“技术公司+整车厂+出行平台”的“金三角”协作模式，广汽与文远知行、如祺出行的合作，通用与Cruise、Lyft的绑定，实现资源互补与风险共担，加速技术落地与标准化量产。

下游运营服务体系逐步完善，充电换电、维修保养、专属保险等配套服务快速跟进，为消费者接受自动驾驶提供了保障。

全球格局下的“新大陆争夺”

大航海时代的本质，是对新土地、新市场、新贸易路线的争夺。自动驾驶的商业化进程，同样呈现出全球范围内的市场分割与生态博弈，中美双极引领、区域市场崛起的格局逐渐清晰，各玩家纷纷划定“势力范围”，开启属于自己的“新大陆远征”。

中美双极形成核心竞争阵营，商业化进程领跑全球。美国市场以Waymo、特斯拉为核心力量，Waymo已在全美5座城市部署超2500台无人车，2025年累计完成商业化订单1400万单，其计划将服务扩展至12座城市，通过与Uber、丰田的合作加速市场渗透。

特斯拉则以纯视觉方案押注规模化，在奥斯汀率先取消安全员。根据大摩分析师的预测，特斯拉Robotaxi车队规模将迎来爆发式增长。车队将从2025年的约200辆，快速扩张到2026年的1000辆，到2035年，特斯拉将在全美多座城市部署约100万辆Robotaxi。

中国自动驾驶市场在政策试点与产业链协同下加速落地，百度萝卜快跑全球服务次数超1700万次，通过与Uber、Lyft合作加速出海；小马智行、文远知行在一线城市实现Robotaxi常态化运营，部分平台单城日均订单量突破千单。2026年，小鹏汽车宣布导入Robotaxi业务，哈啰单车与宁德时代联手入局，进一步加剧了市场竞争。

场景拓展成为“新大陆开拓”的核心方向，从乘用车向全领域延伸。如果说乘用车NOA是自动驾驶的“近岸贸易”，RoboBus、无人物流、港口运输等场景则是更广阔的“远洋海域”。

Momenta通过投资加码干线物流，卓驭科技与陕汽合作布局重卡自动驾驶，佑驾创新、轻舟智航等企业进军无人小车领域，形成“乘用车+商用车+特种车”的全场景覆盖格局。

全球化布局成为头部企业的必答题，中国企业加速“出海远征”。随着国内市场竞争加剧，海外市场成为摊薄成本、实现规模效应的重要方向，如同大航海时代的探险家纷纷驶向美洲、非洲。

文远知行自动驾驶小巴Robobus在比利时鲁汶市（Leuven）开启商业运营，文远小巴作为当地公共交通公司De Lijn的16路公交车投入常态化公开运营。

去年10月，蘑菇车联独家中标新加坡官方首个L4级自动驾驶巴士项目，这是中国自动驾驶企业首次成功敲开了全球要求最严苛、标准最高的技术高地，标志着中国自动驾驶技术正式融入海外主流公共交通体系。

中国自动驾驶企业的出海优势显著，技术经过了国内早晚高峰、各类复杂路况、不同城市场景的锤炼，在海外市场基本无需大幅调整即可适配，这种技术泛化能力成为出海的核心竞争力。

远征路上的三重挑战

大航海时代的远征，从来不是一帆风顺的，风暴、暗礁、未知风险始终伴随。而自动驾驶的“大航海”之路，同样面临技术瓶颈、法规滞后、盈利压力的三重考验，这些“暗礁风浪”决定着行业能否实现可持续发展。

技术层面，长尾场景与安全冗余仍是未解难题。尽管自动驾驶在常规路况下已具备较高可靠性，但极端天气、突发施工、异形障碍物等长尾场景，仍如同航海中的风暴，考验着算法的鲁棒性。

端到端架构在L2级场景中表现出色，但在L4级无主驾运营中的可靠性仍需长期验证。同时，安全冗余设计与成本控制存在天然矛盾，如何在保障安全的前提下降低成本，成为规模化盈利的关键。

法规层面，责任界定与标准互认滞后于技术发展。目前，全球尚未形成统一的自动驾驶法规体系，事故责任划分、数据安全规范、路权开放范围等问题仍存在空白。中国通过“政策沙盒”模式试点探索，明确L3级场景下车企的责任主体地位，但全国性法规体系尚待完善；欧盟《人工智能法案》强调伦理审查，英国首创“三重责任主体”制度，将软件开发商纳入责任链，不同地区的法规差异为全球化布局带来阻碍。

盈利层面，规模效应尚未显现，企业面临持续亏损压力。多数自动驾驶企业仍处于“烧钱”阶段。分析显示，Robotaxi的单车经济模型需同时优化订单密度与硬件成本，预计2027年前后才能实现规模化盈利。即使是头部企业，也需在技术研发、车队扩张、运营维护上持续投入，盈利之路道阻且长。

站在2026年的时间节点展望，自动驾驶的“大航海时代”才刚刚拉开序幕。从技术破冰到量产爆发、从国内竞争到全球远征，这场探索之旅既有星辰大海的憧憬，也有暗礁风浪的考验。

正如大航海时代的探险家们以勇气与智慧突破地理边界，自动驾驶行业的参与者们也在以技术创新与商业韧性，开拓属于未来的出行新大陆。当算法足够智能、法规足够完善、成本足够亲民，自动驾驶终将融入日常生活的肌理，成为重塑未来生活方式的重要力量，这就是这场“智能远征”的终极目标。

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