腾讯混元发布 Hy4，跻身最强开源模型之列
腾讯混元Hy4上线 12:53
腾讯混元发布最新一代大语言模型 Hy4
[推广] 我用 WorkBuddy + Lexmount 整理了三个岗位，聊聊网页读取之后的核对
代同事分享一篇 WorkBuddy 查招聘信息的使用记录，以下是原文。
三个名字里都带着“AI”的岗位，放到一起看，做的事却差得挺远：一个偏海外增长，一个做企业里的 Agent 平台，一个做游戏中的 AI 模块。
这次我用 WorkBuddy 搭配 Lexmount 云浏览器，把腾讯招聘官网的三个深圳岗位整理成了一张对照表。除了工作内容和要求，表里还留了来源链接和读取日期，方便比较，也方便回查原文。
下面是 2026 年 11 月 3 日重新核对后的结果节选，完整条件另有文件保留。
图 1：11 月 3 日的真实界面，按审校后的内容另行简排。“9s”仅是这一轮排版用时，网页读取和审校另计。
我想试的是，让 WorkBuddy 把到官网找资料这一步也接过去：搜索岗位，打开详情，读完之后再整理。这样交给它的就可以是一个网页任务，不用先把几个页面的内容逐段搬进对话框。
Lexmount 提供的就是其中的网页操作能力。它把浏览器放在云端，让 WorkBuddy 这样的 Agent 调用，完成打开页面、搜索、点击和读取内容等操作。它和 WorkBuddy 各有分工：一个负责操作网页，一个负责安排任务、理解内容和整理结果。产品接入说明
要找到它，可以从 WorkBuddy 的技能广场入手。按官网给出的路径，进入“专家·技能·连接器”，选择“技能”，切到 SkillHub，搜索 lexmount，就能找到“lexmount 云浏览器”这个 Skill。第一次使用还需要按提示完成安装和 Lexmount 官网授权。官方接入说明
我选择这个组合，主要看中两点：能在 WorkBuddy 里通过现成的 Skill 调用；也能实际操作页面，把正文和截图留下来。查招聘资料需要在列表和详情页之间来回查看，正好用得上这些功能，所以先拿三个岗位试。
给 WorkBuddy 的要求，我也拆得很具体：列出岗位名称、地点、主要工作和要求，把优先或加分条件单独放一列。页面没写的信息，就标成“未披露”，不要补猜。
这三个岗位在 10 月 22—23 日整理过一次。11 月 3 日，我又让它先到官网搜索“AI 产品”，再沿着原来的三个链接逐一核对，看看页面有没有变化。
这轮由 WorkBuddy 调用 Lexmount，完成搜索、打开详情和读取正文。执行界面里能看到它调用云浏览器、打开官网的过程。
图 2：11 月 3 日，WorkBuddy 调用 Lexmount 的实际执行界面。
官网的搜索结果里，既有深圳岗位，也有广州等其他城市的岗位。这次还是沿着之前保存的三个深圳岗位链接往下查，范围没有扩大到整份搜索列表。
图 3：11 月 3 日，官网“AI 产品”的搜索结果。81 条是不同城市的总结果数；本次复核的是此前保存的三条链接。
列表里能看到岗位名、地点和一小段职责，但具体要什么经历，还得打开详情。读到正文后，先把岗位名、地点和网址对上，再分别整理工作内容、明确要求、优先条件，读取日期也跟着这一条记录留下来。
这样整理，几个岗位才有了能放在一起比较的内容。想核对某个条件，可以回到对应原文，不必只凭表里的一句概括判断。
不过，能把网页读回来，和能把要求分对，还是两回事。
10 月首次整理时，我另外用 Codex 对照原文审校。它发现，首版表格把一些“优先”条件放进了必需条件。问题反馈给 WorkBuddy 后，表格才改过来。
《三角洲行动》的 AI 产品运营岗，有一句就很容易分错：
有 AI 产品经历，具有游戏 AI 产品实践经验者优先；
“有 AI 产品经历”是要求，游戏 AI 产品实践则是优先条件。整句放进“必需”那一列，读表的人就可能以为，没有游戏 AI 项目经历便不符合要求。
页面顶部还有“两年以上工作经验”的标签，也不能和这句话拼成“两年以上游戏 AI 经验”。原文没有这样写。
图 4：11 月 3 日重新打开的岗位原页。这部分关键要求与 10 月 23 日记录一致。
所以我会把原文留在结果旁边。表格把信息缩短了，有些词却不能顺手省掉。少了一个“优先”，条件就变严了；没写学历，也不能替招聘方写成“学历不限”。这三个岗位的薪资都没有披露，表里就照实保留“未披露”。
来源和日期也用上了。对照 10 月保存的岗位表，原先那条“AI 产品运营”的链接，11 月 3 日打开时，已经变成了“增长产品经理（AI/Agent 方向）”。页面标注更新于 10 月 30 日。
变化也不只是名字。旧要求写的是“3 年以上全球化产品运营、增长经验”，新页面改成了“3 年以上产品经理经验”，并明确提出要具备 Agent／AI 产品设计或策划经验。看工作经历是否匹配时，这个差别不能省略。
图 5：11 月 3 日读取的岗位原页，页面标注更新于 10 月 30 日。上面的变化来自它与 10 月留存记录的对照。
这让我觉得，表格里留一个网址还不够，也得知道内容是什么时候读到的。之后再拿这份资料做判断，就能沿着原链接重新确认，不至于一直用旧要求看新岗位。
最后留下的文件有 CSV 表格和 Markdown 文档。前者可以放进表格软件继续比较，后者方便逐条读完整内容。想仔细看某个岗位，就沿着链接回官网。这次没有登录或投递，岗位是否仍能申请，还需要另外确认。
这套组合也有需要留心的地方。浏览器调用过程中出现过导航报错；WorkBuddy 里也遇到了模型繁忙，重试后才继续完成整理。最后的摘要还有几处要按原文修正。这次仍需要跟进重试、检查结果，暂时还不能把任务交出去就不管。
这次用下来，Lexmount 完成了这几个页面的访问和操作，能和 WorkBuddy 配合，把网页资料带到后面的整理里。对需要在网站里搜索、点开详情、留下原文和截图的任务，这种用法值得继续试。至于省了多少时间、换更多网站是否一样顺利，这次还下不了结论。
只偶尔看两三条岗位，手动打开官网也很合理。如果经常需要把几个网页的内容整理到一起，我会先用这样的小任务试试，并把要求写清楚：
逐条读取这些岗位页面，保留岗位名、来源链接和读取日期。工作内容、岗位要求、优先或加分条件分开整理；即使没有单独的“加分项”标题，也检查正文里的“优先”表述。没写的信息标成“未披露”，不要补猜。整理后对照原文检查，拿不准的地方单独列出来。
新一批岗位还没试过。下次再用，我仍会先核对几条，确认表里的说法对得上原文，再继续往下整理。
“我画地为牢，厉娜”火了：友情为何成了能被逐帧审判的综艺品类？
（本文作者为 镜像娱乐，钛媒体经授权发布）
文 | 镜象娱乐，作者丨桨声
“我画地为牢啊，厉娜”火了。
许飞在近日热播友综《后会友期》“悬崖对谈”环节对厉娜哽咽说出这句话，表达自己十五年困在这段友情遗憾里走不出来。这一幕被豆瓣热评前十形容为“情感浓度过高”，并被称为“十年综艺最佳片段”。
《后会友期》是芒果TV“友情治愈纪实类真人秀”，《再见爱人》的友情版，它让四组走散的旧友通过旅行直面心结。节目强调“友情没有标准答案”，有渐行渐远的别离，也有坦然回望的伤痛。
收官时，厉娜和许飞都没有下车，四组里只有她们是双方都选了不原谅的一对，导演组哭了，弹幕里有人求她们和好，也有人松了一口气。
这档“友情治愈”类节目，最终交出的答案是“拒绝被修复”。这件事本身，比任何和解都更适合作为观察这个赛道的入口。问题的核心不在于两个具体的人为什么走散，而在于，友情为什么在2026年成了一门可以招商、可以量产、可以被观众逐帧审判的综艺品类？
观众情绪的“重”心转向：婚恋太“重”了，友情被“重”新定价
友情综艺的爆发，首先是一次精确的赛道计算，而非情感发现。
2026年1至7月，根据《CVB 2026年网络综艺数据观察》，在芒果TV、爱奇艺、腾讯视频、优酷、哔哩哔哩五大主流视频平台各自播放量前十的新网综中，社会生活及情感类题材占26%，与户外探访类（32%）合计吃掉了近六成市场份额。
但这条赛道的内部结构已经倾斜。婚恋综艺从《心动的信号》到《怦然心动20岁》，模式翻新了数轮，观众的审美疲劳却来得比节目迭代更快。
优酷发布的《社会情绪及影视文娱启示研究》指出，年轻人正在主动转向“低压力的多元情感关系模式”，对友情、陌生人社交等非婚恋联结的关注度持续上升，题材偏好的迭代周期，已经从以年为单位缩短到季度级。
婚恋太“重”了，它承载着催婚焦虑、性别议价和家庭期待；友情则被感知为更轻、更安全、更少包袱的情感出口。
芒果TV看到了这个缺口。
2025年10月，《后会友期》以《再见朋友》的名义在招商大会上官宣并列入片单。今年10月上线后，首日正片有效播放市占率达34.9%，刷新当年芒果新综开播纪录；上线两天累计播放量破亿，后续市占率一度攀升至74%以上。
广告主很快跟了上来：999感冒灵等赞助商被网友热评“吃到真实情绪流量”，同款毛毯、鸭舌、水饺在社交平台被自发带货。
在行业整体“提质减量”、AI正在把非核心环节的制作成本压到极低的背景下，一档靠“真人把话聊开”的节目，反而成了算法和虚拟制作难以替代的“护城河”。
友情综艺的兴起，并非观众忽然比几年前更珍惜朋友，而是情感类节目这条增长见顶的赛道，在婚恋叙事审美疲劳、社会情绪转向之后，找到了下一座可以规模化开采的情绪矿脉。
“找狼游戏”式的生产逻辑：治愈是包装，审判是内核
然而，一旦“关系”被确认为资产，节目对它的使用方式就会服从资产增值的逻辑，而非关系本身的逻辑。
《后会友期》的首播传播数据揭露了这种错位。真正推动热搜和讨论的段落，没有一段来自“被治愈”的时刻。
厉娜指控许飞当年泄露她的跳槽规划，许飞否认“背刺”，两人没有和解。视频弹幕里两拨人迅速完成了定性，“许飞在装”，“厉娜在演”。
有媒体将这套机制命名为“找狼游戏”：观众像进入一局狼人杀，节目提供素材，社交平台提供场地，剪辑和切片把复杂的人性压成一张可以投票的牌，观众沉迷的不是友情本身，而是审判的快感。
造成一段友情断裂的原因，本可以包含公司制度、资源分配、多年沉默造成的误解等多重结构因素，但在切片和热搜的引导下，这些因素被压缩成一道简单的道德判断题。
这不是一档节目的孤立问题，而是一条已经跑通多年的生产线。
从《花儿与少年 第二季》的“花学”，到《再见爱人 第四季》嘉宾麦琳被贴上“NPD”标签、节目结束后很长时间难以回归正常生活，再到《乘风2026》嘉宾质问节目组把工作分歧剪成“吵架”假象，操作逻辑高度趋同：先找到一个可以被怀疑的人，再用剪辑把怀疑固化成证据，最后让观众在站队中完成流量闭环。
而友情综艺的特殊之处在于，它所处理的素材，比如信任、背叛、边界、占有，比婚恋更日常，也没有更典型的“剧本”来兜底。
恋综至少还有一个“是否心动”的公共脚本可以参照；友情的断裂往往连当事人都说不清因果，而节目却必须在有限的篇幅内，为它生产出一个可传播的“罪人”。于是，“治愈”变成了审判的前置程序，“不和解”则成了这个品类最稳定的爆款素材。
国外的友情综艺提供了不同的模式参照，但“关系被工具化”的底色同样清晰。
日本Prime Video的《奖金1亿日元的人脉与人气之争，你能拉上100个朋友吗》以1亿日元奖金为悬赏。第一季让艺人在不告知规则的情况下打电话把朋友叫到现场，以谁留下的人最多判定胜负；第二季升级为三队对抗，规则改为多轮游戏累积积分，用“朋友的能力”来决定胜败。
它把友情直接转化为一种可量化、可竞技的资本，比如你有多少朋友愿意为你付出时间，你的朋友有多少“利用价值”。
美国哥伦比亚广播公司（CBS）的《哥儿们游戏》（Buddy Games）则把多年老友组成队伍，放进成人夏令营式的体能和智力竞技中，宣称要“证明哪些纽带足以承受竞争”。
韩国《我独自生活》虽不以“友情修复”为卖点，但“彩虹会员”之间长期形成的化学反应和私下联络，恰恰说明另一种可能，友情不需要被审判或竞赛，它可以在低冲突的日常陪伴中自然生长。
国内早期的《我们是真正的朋友》走的也是这条路。原生朋友一起旅行，没有“找狼”，没有定罪，微博话题阅读量仍达到数十亿。
模式的分野不在于有没有“剧本”，而在于节目究竟把友情当作需要被观看的“过程”，还是需要被裁决的“结果”。
“零密友时代”的情感代偿：被观看的友情，被回避的现实
友情综艺之所以有市场，还有一个更沉默的前提：现实中可供观看和体验的深度友情，正在现实生活中变得稀缺。
中国青年报社社会调查中心联合问卷网的一项调查显示，95.2%的受访青年在需要倾诉或帮助时，可联络的人选在6个及以内。
Soul旗下Just So Soul研究院的《2025 Z世代孤独指数报告》显示，26.9%的年轻人每周与朋友的深度交流次数为零，25.6%的人坦言没有可以倾诉心事的知心好友。
Soul更早的《2024年社交趋势洞察报告》则显示，年轻人平均每周与朋友相处约8.25小时，北京、上海、广州、深圳降至7.94小时。
在今天的日常生活中，深度友情的密度持续下降，一档让疏远的老友重新坐下来对话的节目，提供的恰恰是一种代偿性体验。观众在别人的断裂和犹豫中，辨认自己没能说出口的话、没能留住的人。
但代偿的逻辑存在一个自我抵消的循环。
节目越是将友情呈现为“可审判的冲突”，观众就越习惯用“谁对谁错”的框架去理解关系。这种框架反过来可能又抬高了现实中修复友情的心理成本。
如果一次误解就足以被定性为“背刺”，如果一段友情必须以公开的“定罪”或“和解”收场，那么沉默的疏远反而成了更安全的选择。
友情综艺挖到了孤独的矿，却在开采的过程中，把矿脉本身越挖越薄。
更隐蔽的问题在于，一旦“不和解”被验证为一种有效的内容传播策略，它就会从真实的伦理选择，滑向可复制的产品设计。
厉娜的不原谅之所以有力量，是因为它来自一个具体的人对一段具体伤害的拒绝。这种拒绝被热搜、切片和“意难平”的叙事反复征用，两个人的痛苦，也在被包装、被定价。
观众被邀请去感受“真实”，但感受的方式已经被剪辑和热搜预先编排好了。
友情和爱情不同，它没有婚姻制度、家庭期待和社会时钟来兜底，它的脆弱恰恰在于永远无法被完全制度化，也永远无法被彻底裁决。
好的友情节目，让观众看见了关系如何在沉默中变形、在误解中磨损、在时间里不可逆地改变。也许未来，友综真正的天花板，不是观众还愿不愿看吵架，而是能否找到一种不把关系变成法庭的叙事。
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字节的AI战略收拢：Coze企业版下架
（本文作者为 Tech商业，钛媒体经授权发布）
文 | Tech商业
10月29日，字节跳动旗下的AI应用开发平台“扣子”（Coze）正式发布《扣子企业版下线公告》。公告宣布，企业标准版与企业旗舰版将于2026年11月30日起停止接受新客户购买，存量套餐最晚于2027年12月31日全面下线，超期未使用部分将自动退款。
消息一出，业内哗然。在2025年的市场统计中，扣子还曾以19.3%的市场份额稳居中国智能体开发平台公有云市场第一。但在庞大的字节帝国里，市占率第一的光环，并不能保证一个产品线的独立生存权。
扣子企业版的退场，并非一场突如其来的意外，而是一场自上而下的战略裁决。它标志着字节跳动的AI战略正在全面走向“收拢”，也向外界展示了字节内部资源调配的底层逻辑：在“粗主干”战略面前，任何未能形成爆发式商业闭环、且与主干业务重叠的边缘产品，都随时可能面临被降级、整合甚至关停的命运。
组织架构的先兆
扣子企业版的命运，在2026年夏天就已经写好。
将时间线拉回2026年7月底，字节跳动进行了一轮极其低调但影响深远的组织架构调整。飞书产品团队与豆包产品团队正式整合，由豆包负责人统一负责；同时，飞书GTM（Go-to-Market）团队划归火山引擎。紧接着的8月24日，TRAE和扣子团队被整体并入豆包体系，办公相关能力与豆包深度融合，TRAE IDE和CLI转为豆包品牌下的编程产品线。紧接着，字节于8月25日正式推出独立的AI办公产品“豆包工作”。
这一系列密集的动作，是字节AI战略收拢的前奏。在随后的内部全员会上，字节跳动CEO梁汝波明确提出了“高度优先，粗主干，优化长期”的业务原则，并希望豆包能成为如同抖音一般的主干业务。
在“粗主干”的逻辑下，字节的资源正在向极少数的核心目标倾斜。过去，字节擅长“赛马机制”，允许各个团队在细分赛道自由探索，跑出来的获得全量资源。但在AI时代，底层大模型的训练成本、算力消耗以及企业级服务的交付成本极其高昂。当AI竞赛进入深水区，大厂必须集中优势兵力打歼灭战，再也无法承受多条战线同时进行高昂的试错。
扣子自2024年上线以来，凭借零代码搭建Bot和一键发布到飞书、微信、抖音等生态的优势，积累了海量开发者。2025年下半年，扣子试图切入企业办公提效，推出了企业标准版和旗舰版。
但这恰恰触碰了字节当下的战略红线。字节高层的判断非常清晰：办公Agent的仗，必须由“豆包工作”这个主干品牌和火山引擎的私有化底座去打。扣子作为一个独立的办公企业SaaS套餐，不仅与“豆包工作”的功能边界日益模糊，甚至形成了内部同质化竞争。在字节的版图中，办公场景的未来属于豆包，底层算力与企业级交付的未来属于火山引擎。而夹在中间的扣子企业版，失去了独立存在的组织土壤。
第一名的商业困境
让扣子企业版失去独立存在资格的，不仅是组织的意志，还有冰冷的商业数据。
虽然扣子在2025年拿下了中国智能体开发平台公有云市场19.3%的份额，位列第一。但同一份测算显示，该年智能体开发平台公有云市场全年规模仅约2.5亿元。按此测算，扣子的平台产品收入约0.48亿元，不足五千万元（该数字为基于市场规模的估算，不含模型调用与云资源，并非字节官方财务数据）。
这是一个极其刺眼的数据。在互联网大厂的评价体系里，一个全年营收不足五千万、且需要持续投入大量研发和算力资源的平台产品，一旦失去独立增长的爆发力，就会迅速从“战略级资产”降级为“边缘耗材”。
2025年下半年，企业级AI Agent市场迎来了激烈的抢滩战。腾讯WorkBuddy凭借企业微信这一国内渗透率最高的B端组织连接器，打通了身份、通讯录、聊天和文档，迅速覆盖了半数中国500强企业；阿里则依托钉钉生态持续施压，并在此后整合千问办公能力，在B端阵地步步紧逼。
在这样的大厂ToB肉搏战中，扣子企业版并没有发挥出足够的火力。它既缺乏像企业微信那样具有绝对统治力的B端连接器作为护城河，在私有化部署、数据合规与企业级治理的硬核能力上，又不如火山引擎的底座扎实。对于字节而言，用一个独立的企业SaaS套餐去和腾讯、阿里打消耗战，投入产出比极不划算。
于是，字节选择了最符合自身利益的解法：不再让扣子以独立的SaaS套餐形式去试错，而是将其能力拆解。办公属性融入“豆包工作”，开发属性回归纯粹的开发者与垂直场景平台。集中优势兵力，用主干产品去打大厂间的正面战争。
分兵作战与主力会战
扣子企业版的下架，是字节AI整体战略从“分兵作战”转向“主力会战”的缩影。
梳理字节在AI领域的布局，可以清晰地看到三条主线：面向C端的豆包App，面向B端办公的飞书及即将推出的“豆包工作”，以及面向底层基础设施与ToB交付的火山引擎。而扣子，原本被寄予厚望成为连接开发者、企业与字节生态的“万能胶水”。
但“万能”往往意味着“不精”。在AI发展的早期，行业需要低门槛的构建平台来教育和繁荣生态。但当行业进入商业化落地阶段，企业客户需要的不再是一个可以随便拼凑插件的简单平台，而是深度嵌入业务流、具备极高安全性和可观测性的数字员工。
这正是“豆包工作”与火山引擎的组合可以提供的。飞书团队多年的B端产品经验、豆包在模型能力上的持续迭代，加上火山引擎在云原生与私有化部署上的基础设施，构成了字节ToB战略的完整拼图。
在这个新拼图里，扣子企业版的位置变得十分尴尬。如果继续保留其独立的SaaS套餐，不仅会造成内部资源重复投入，还会给客户带来认知混乱——客户到底是该买扣子企业版，还是等“豆包工作”？对于以“大力出奇迹”和“极致效率”著称的字节来说，这种内部的摩擦与内耗是不可接受的。
因此，扣子企业版的退场，本质上是一次内部的资源重组。字节通过组织手段，强行理顺了产品线，确保所有力量汇聚于“豆包”和“火山引擎”这两个最核心的支点上。
大厂产品的“耗材论”
扣子企业版的命运，也是大厂内部赛马机制的典型终局。
在科技圈，有一个越来越明显的趋势：大厂AI产品的存续周期，甚至比创业公司的产品还要短。仅2025年，全球范围内就有大量AI工具停止服务；OpenAI自身也有多个AI工具在不足一年内停止独立服务，例如ChatGPT Atlas浏览器和可视化Agent搭建工具Agent Builder均在上线后不久即宣布下线。
这背后的本质不是大厂做不好AI，而是大厂对待AI产品的逻辑变了：产品不再仅仅是用来赚钱的独立实体，更是验证战略方向的“耗材”。
大厂产品的短周期，往往是“功能被吸收”。无论是扣子企业版的办公能力被整合进“豆包工作”，还是OpenAI的各类小工具被拆进ChatGPT主端。从产品品牌的视角看，它们退场了；但从能力的视角看，它们换了一个更强大、更核心的容器继续存在。对大厂而言，这是资源再配置的必要代价，也是保持组织战斗力的必然选择。
在大厂的机器里，没有哪个具体的产品是不可替代的，只有公司的战略目标不容动摇。当一个产品无法独立支撑起百亿级的想象空间，或者当它的存在影响了主干业务的推进时，被收编、被下线就是它必然的宿命。字节对扣子企业版的果断切割，展现了这家巨头在战略聚焦上的冷酷与高效。
创业公司的生态位
扣子企业版的退场，给整个AI Agent赛道留下了深刻的启示。
对于大厂内部的产品团队而言，判断一个产品能否长久独立存活，不仅要看外部用户的增长，更要看它是否处在公司的“主干”上。一旦与核心战略产生重叠或冲突，再高的市占率也可能在一夜之间被收回。
而对于创业公司和中小厂商来说，大厂的战略收拢恰恰是一个巨大的机会。大厂战略收拢，意味着它们放弃了那些“又苦又累”、需要极度贴合特定行业流程、且无法形成平台级垄断的细分市场。
例如开源AI平台Dify，它于2026年完成3000万美元融资，并选择了一条大厂不愿意走的重活路线：把控制权交给客户，赚取企业为“数据不出门”和“系统可治理”买单的订阅费。Dify不去争夺海量的个人开发者，而是直接切入对数据安全极度敏感的中大型企业，让客户把系统装进自己的机房里。
避开大厂的“主干”航道，去做那些大厂不愿意做的重活、脏活，去服务那些大厂标准化产品无法覆盖的长尾需求，反而能建立起大厂无法轻易拔除的护城河。在大厂追求“粗主干”的时代，垂直与定制，就是创业公司最好的壁垒。
Agent赛道还远未到终局。当AI Agent的计价方式从“软件订阅”转向“任务交付”，千亿级别的市场空间才刚刚打开。
字节的收拢与扣子企业版的退场，只是这场漫长马拉松中的第一个路标。它提醒所有从业者：在巨头的版图里，产品永远服务于战略，随时可能被按下停止键；而在独立闭环里，产品必须服务于客户，只有解决具体的痛点，才能掌握自己的存续权。在AI这场残酷的淘汰赛中，认清自己的生态位，比盲目追求大而全更重要。
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AI被“催收”的财报季，腾讯、阿里开启智力产能重估
（本文作者为 港股研究社，钛媒体经授权发布）
文 | 港股研究社
AI第一次被催着交出收入成绩。
因为市场对全球科技巨头的AI资本开支计划产生了担忧情绪。
10月底，谷歌交出三季报，单季自由现金流转负90亿美元，股价一天跌去近13%，创下上市以来最大跌幅。微软、亚马逊的资本开支还在加码，Meta启动350亿美元股权融资。
高盛预计，明年美国科技公司发债规模将达到4200亿美元。这让投资者愈发担心“七姐妹”的现金流。
事实上，在财报季之前，中国科技巨头已经率先开始了新一轮“找钱”行动。
字节从近30家银行拿下296亿美元无抵押银团贷款；阿里在香港配售新股募集800亿港元，全部投给AI；腾讯发行了期限长达30年的债券。
融资挤出效应，一度让恒生科技指数近两月下跌超15%，最近几天，美股科技板块也因此下跌。
AI的资本狂热退烧。但有意思的是，随着AI资本开支扩张担忧被消化，港股先一步出现了利好催化的估值修复迹象。
10月29日，腾讯公布WorkBuddy上线七个月累计完成90亿次任务请求；三天后，千问办公走进李佳琦直播间，半小时卖出约10万份会员月卡。
财报季期间，AI产业可能迎来又一个产业与资本的拐点，投资逻辑随之换挡。
AI二次创业，巨头重新变回融资方
找钱的巨头，已经逐渐偏离大家熟悉的“科技资本”“生态打法”标签。
互联网时代，中美科技巨头已经成长为行业内最大的产业资本。但到了AI这时代，这些公司重新变回资金的需求方。
过去两年，资本市场默认AI的每一笔投入都能兑现成未来的收入。芯片、云服务、数据中心连成一条庞大的资本开支链条，市场愿意为这条链条提前买单，而且不问回报。
但是现在市场发现资本饥渴超出想象，而回报却仍是一张期票。
在美国，微软自研模型，把AI装进Office和Azure；谷歌用自研芯片撑起全家桶；Meta重金组建超级智能实验室，2026年资本开支预计最高1450亿美元；OpenAI的星际之门，直接绑上了甲骨文的资产负债表。
在中国，字节打Token消耗战，豆包大模型日均调用量超过180万亿；阿里把千问开源，用云和自研芯片迎接需求；腾讯重建混元，同时坚持多模型开放，把选择权交给用户。
科技巨头最初的共同方向是，用巨额资本堆基础设施，靠订阅和API收费。不过，市场很快发现这笔支出很难收回。
晚点LatePost曾报道，豆包月活超过2亿，日收入却不足百万元。美国这边，也有分析估算OpenAI到2028年累计亏损将超过1670亿美元，叠加Anthropic财报不及预期，市场转向消极态度。
投资者的关注点被动转移，从模型的参数和榜单，移向任务的完成量和消耗的量。
顺着这个逻辑看，腾讯和阿里为什么会被重估，一个把Agent做进办公和企业服务，一个直播间向大众卖Token，还把AI装进苹果手机。
智能体（Agent）消耗是远超对话框的，如果腾讯和阿里能够跑通“完成任务”的办公市场，那么AI商业化进度条可能被大大拉动。
AI办公，是一门按“任务完成”收费的生意
企业级Agent崛起后，AI商业化正在更换计价单位。
AI卖能力：API按调用次数计费，软件按人头收订阅，这个模式跑通了开发者市场，规模始终有限。
今年以来，一种新的收费方式开始规模化：按用量、按任务收费。
客户不为模型付钱，为消耗掉的Token和完成的任务付钱。
办公是率先验证这个逻辑的场景：需求高频，效果可量化，付费方是企业。
90亿次任务请求背后，腾讯在加速构建办公与企服生态。
10月29日的全球数字生态大会上，腾讯发布打通文档、会议等底座的Buddy One，WorkBuddy企业版同步升级：落地50多个行业，中国企业500强里有一半在用，开放平台上聚集了5万多家伙伴和开发者，上架的Skills超过20万个。
AI产业的新度量衡诞生了，任务请求的次数、Token消耗的量。
模型能力依然重要，但对拥有成熟软件体系的平台来说，协同能力可能比单纯的参数领先更具商业意义。AI的价值单位，正在从“能力”变成“用量”。
紧随其后，阿里干了一件真正破圈的事，直播间卖Token。
双11前夕，千问办公会员登陆李佳琦直播间。原价28元的月卡以0.01元上架，半小时售出约10万份，对应约2万亿Token。
“3、2、1，上Token！”和支付宝当年在春晚集五福异曲同工，借一个国民级场景，把新技术送进普通人的视野。
Token本来只是大模型的计量单位，普通消费者不关心，但当Token变成直播间里可以下单的商品、变成会员权益里看得见的额度，AI的商业化被大众看见。
类似的渗透，互联网软件已经证明了路径可行性。办公软件走进职场，移动支付走进菜市场，都是巨头一步步推出来的。
AI正在走同样的路：腾讯把Agent做进企业微信，阿里把Token挂上货架。人们第一次能在日常和工作中，直接感受到这轮技术变化。
AI驱动的生产力飞跃，更可能利好每一个人。
过去两年，市场谈AI对就业的冲击，谈的是哪些岗位会被替代，牛马会不会更加牛马。
千问办公CEO陈宇森在直播间说：“AI取代不了李佳琦。我更希望帮粉丝用AI解决琐事——到点下班、陪伴猫狗、照顾家人。”
这句话，说出了科技巨头的普惠野心，真正的商业化循环，离不开每个人更高的消费需求。
科技进步，终局要回到人。《流浪地球2》里有句台词：没有人的文明，毫无意义。
从产业视角看，如果从办公到日常的Agent需求能够打开，算力正在从折旧负担变成生产性资产，AI产业化进程可能呈现向上的增长斜率。
阿里的管理层算过账：按当前AI产品的毛利水平，算力投入三年左右回本，早年采购的A100、V100至今满负荷运行。
腾讯的管理层也算过类似的账：几个月前下单的算力，现在转手可以获得超过30%的利润。
B端按任务，C端按Token，底层都是用量。用量可以计量，计量可以收费，收费可以持续。
科技巨头试图向市场证明，AI每个人相关，能够缔造国民级需求。
重估港股AI，智力像电力一样创造产能
用户规模乘以变现率。流量是资产，时长是收入。
这一股估值逻辑撑起了移动互联网的整个黄金时代，一直到现在“字节时间”还引发讨论。
但步入AI时代，用量正在取代时长，成为新的估值锚。
云厂商的财务模型越来越像电力公司：装机容量决定收入上限，利用率决定利润水平，电价决定天花板。
阿里的目标，是到2032年建成20GW的数据中心。按行业机构的测算，这大致相当于全球数据中心容量的十分之一。瑞银预计，这些产能到2032年可能转化为约1700亿美元的外部收入。
腾讯其实也殊途同归。WorkBuddy表面上是办公软件，背后是Agent Runtime、存储、安全服务，一整朵云的消耗在跟着每一次任务执行走。产品价值不在订阅费，在底层算力的持续调用。
流量变现，正在让位给产能变现。
这门产能生意的想象空间，到底有多大？
简单算一下，全球知识工作者一年的劳动报酬在30万亿到40万亿美元量级，AI能替掉一成，市场就是几万亿。这是存量计算。
阿里给出了另一种算法。
吴泳铭在云栖大会上披露，今天机器的思考总量大约只有人类的3%，未来可能达到人类的1000倍以上。
两个数字之间，是3万倍的增量空间，是生产力飞跃的体现。
历史上，类似的科技变革都证明了增量远远超出计算。
蒸汽机最早只是替人抽水，“马力”这个词就是这么来的。但机器动力真正改变世界，是造出了火车、飞机和火箭，干了再多的人和马也干不了的事。
阿里把今天的AI比作电气时代的电灯：电灯很重要，但电网铺开之后长出来的空调、冰箱和计算机，才是电气时代真正的大生意。AI也是如此。
这也是市场认知差所在。
按工资表算，AI是存量替代，天花板看得见；按机器思考量算，AI是增量创造，天花板还看不见。
AI相关收入能否连续增长，云业务的利润率能否改善，Agent的付费客户能否扩大，资本开支何时开始转化为经营现金流。
投资者不仅要关注这些传统“收入认知”下的变量，还应该关注WorkBuddy、千问办公、豆包工作，有没有让更多人拥有更多可支配时间，释放出更大的社会效率。
腾讯、阿里乃至百度、美团、快手、京东等公司拥有庞大用户入口和消费平台，都可能成为AI生产力飞跃，解放每个用户的受益者。
从这一点出发，AI价值链正在出现新的分配变化。
在基础设施建设阶段，芯片、服务器、数据中心和能源设备是主要受益环节。
进入模型服务阶段，云平台和模型公司开始通过API、Token和企业服务获得收入。
随着Agent真正进入企业和个人工作流，办公软件、行业应用和拥有用户入口的平台，则有机会获得新的价值。
AI价值的大头不一定在模型公司手中，谁掌握高频应用场景，能够连接用户需求与模型能力，将AI嵌入企业核心流程，就有机会在产业链中获得更稳定的商业价值。
港股科技股将围绕这个逻辑重估。
结语
从美股科技股对融资和资本回报的担忧看，这个财报季后，大基建叙事的狂热或许转向理性。
腾讯WorkBuddy完成90亿次任务，再阿里千问办公进入直播间销售Token，AI产业下一阶段焦点，是一家科技公司能否推动技术普惠，又有多少可以承接价值再分配红利的场景。
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“太空AI第一股”来了，80后造出百亿独角兽
（本文作者为 新质动能，钛媒体经授权发布）
文 | 新质动能
国星宇航通过港交所上市聆讯。
“太空AI第一股”要来了！
近日，港交所更新文件显示，成都国星宇航正式通过主板上市聆讯，预计将于11月中下旬挂牌上市，冲刺港股“太空AI第一股”。
这家成立8年的商业航天公司，最新估值已超过115亿元，身后站着红杉中国、深创投等知名投资机构。
掌舵这家百亿独角兽的，是43岁的博士陆川。从高校学者到商业航天创业者，他带领团队把AI大模型送上太空，也让国星宇航成为国内累计发射AI卫星数量最多的民营商业航天公司。
但国星宇航并未实现盈利。招股书显示，截至2026年10月，公司手握34.75亿元订单，但近三年累计亏损已达5.72亿元。
手握巨额订单的国星宇航，为何依然深陷亏损泥潭？
手握35亿订单，三年却亏掉近6亿
国星宇航的上市之路并不顺利。2025年1月和8月，国星宇航曾两次向港交所递交招股书，都因有效期届满而失效；直到2026年5月第三次递表，才终于在近半年后通过聆讯。
不过，国星宇航在一级市场很受资本追捧。
2018年5月，公司成立不到半年，就拿到了深创投、星河产业集团等机构的2500万元天使轮投资。此后融资不断，企查查数据显示，国星宇航累计融资已达32轮。
2026年4月，国星宇航一口气拿下35.5亿元Pre-IPO轮融资，投后估值从早期的9500万元飙升至115.54亿元，8年间涨了超120倍。
国星宇航的股东，同样星光熠熠。招股书显示，洪泰基金是IPO前第一大外部股东，持股8.80%；星河产业集团、深创投、红杉中国等机构均在其中，名创优品董事会主席叶国富等产业资本也参与了投资。
订单更是拿到手软。2026年5月第三次递表时，国星宇航手里待交付的AI卫星订单还是37颗、合约总值12.31亿元；到了10月20日，订单已增至114颗，合约总值高达34.75亿元，5个月内翻了近三倍。
但丰厚的订单储备，尚未转化为实打实的净利润。2022年至2025年，国星宇航营收从1.77亿元一路涨到7.03亿元；2026年上半年营收2.26亿元，同比小幅下滑6.3%。
伴随营收扩张的，是逐年扩大的亏损窟窿。2023年至2025年，国星宇航净亏损分别为1.39亿元、1.77亿元和2.56亿元，三年累计亏损5.72亿元；2026年上半年又亏了1.51亿元。
毛利率也在剧烈波动。2023至2026上半年，公司整体毛利率分别为14.0%、38.0%、20.4%和39.3%。尤其在2025年，主打的AI智算卫星毛利率一度低至7.6%。
国星宇航解释称，这主要是因为首颗采用平板式配置的试验项目定价偏低。到了2026年上半年，随着技术成熟、售价提升和批量采购降本，这项业务的毛利率回升至55.4%。
但产品开始赚钱，不代表公司整体就能扭亏。
造卫星本身就是一件烧钱的事。过去3年间，国星宇航研发累计投入超过3.4亿元；2026年上半年研发开支又达到1.09亿元，相当于同期收入的48%。同期管理费用也常年超过1.3亿元。
公司在招股书中明确提示，受折旧摊销、外包研发和上市开支影响，预计2026年全年净亏损还将进一步增加。
那么，如此烧钱的卫星生意，究竟凭什么让一众顶级资本甘愿买单？
43岁学者下海，把大模型搬上太空
支撑起国星宇航百亿估值的，是公司的商业模式。创始人陆川带队完成了一场业务转型：从在地面卖遥感数据，转向在太空建设算力中心。
陆川出生于1983年，本硕就读于电子科技大学，后拿下广东工业大学博士学位。 在创办国星宇航前，陆川已在电子科大任教近15年，长期从事AI、航天和通信工程研究，还联合学校发起成立了国内首个AI卫星科研机构。
在他的号召下，一支深谙航天工程、商业运营的核心团队迅速成型：王磊博士拥有超过15年航天投资管理经验，担任公司CEO；卫星供应链首席科学家赵瑞峰则在卫星研发领域深耕20余年，曾任职于银河航天。
2018年，国星宇航成立之初，撑起收入的并不是卫星，而是地面上的“星基解决方案”。简单来说，就是利用公司自研的“灵境引擎”技术，将卫星拍摄的二维影像转化为三维模型，提供给政府和企业，用于城市治理、文旅和游戏等场景。
2023年，这块业务贡献了4.60亿元营收，占比90.7%；而卫星及相关服务收入只有322.1万元，占比仅0.6%。
不过，陆川并不满足于做一个卫星数据服务商。传统卫星拍摄的海量数据需要传回地面处理，既受通信带宽限制，也容易把云层遮挡等无效数据一并传回来。业内统计，绝大多数对地观测卫星的数据利用率连5%都不到。
怎么解决这个问题？陆川的想法是，与其把数据传回地面算，不如把算力直接搬上太空，让卫星在天上自己把数据处理好。
由此，国星宇航开始布局AI智算卫星。2018年，公司发射首颗AI应用卫星；2024年，又发射首颗AI大模型智算卫星。
2025年5月，公司与之江实验室合作，通过“一箭十二星”将12颗AI智算卫星送入轨道，把数据处理周期从天级缩短到秒级。
此后，国星宇航继续把大模型和智能体搬上太空。2025年11月，千问Qwen3大模型被部署到在轨卫星；2026年3月，公司又联合上海交大实验室，通过自然语言指令调用太空算力，远程操控地面人形机器人。
这直接吸引了腾讯云、商汤科技在2026年与公司签署合作协议，商汤还定制了两颗AI智算卫星。10月14日，国星宇航又发射第二组8颗算力卫星。
截至10月20日，国星宇航已完成15次太空任务，发射了30颗AI卫星及6个AI载荷。在国内民营商业航天企业中，国星宇航累计发射AI卫星数量排名第一。
随着算力卫星热销，国星宇航营收主力彻底反转。卫星及相关服务收入占比从2023年的0.6%，一路飙升到2026年上半年的57.7%，正式取代星基解决方案成为第一大收入来源。
按照陆川的“星算计划”，国星宇航计划在太空部署2800颗AI卫星，并已获得超过3100颗卫星的频轨核准，目标是在2028年前先部署100颗。
从卖地面软件，到造太空算力中心，陆川把蓝图画到了大气层外。
15家企业扎堆IPO，上市不等于“上岸”
把视线拉回到整个行业，国星宇航三闯港交所的背后，是一场国内外商业航天企业的上市竞速赛，但拿到IPO“船票”，并不意味着从此高枕无忧。
2026年是商业航天的资本大年。今年6月，马斯克的SpaceX登陆纳斯达克，募资750亿美元，创下全球最大IPO纪录，首日市值冲上2.1万亿美元。
国内政策也紧随其后，2025年底，上交所出台指引，支持商业火箭企业适用科创板第五套上市标准；2026年政府工作报告更是首次将航空航天列为“新兴支柱产业”。
政策和资本双重推动下，一级市场迅速升温。投中数据显示，2026年上半年，国内商业航天领域融资总额达到127.9亿元，同比增长273%。星际荣耀、长光卫星、垣信卫星等相关企业，相继获得数十亿元级别融资。
排队上市的队伍越来越长。截至2026年10月，国内已有约15家商业航天企业推进IPO。
火箭阵营里，蓝箭航天、中科宇航已进入科创板“已问询”阶段，天兵科技、星河动力等紧随其后；卫星阵营里，微纳星空于2026年5月获科创板受理，华大北斗、福信富通则与国星宇航一起扎堆赴港。
业内人士直言，2026年是商业航天IPO的“生死窗口期”。早期投资机构逐渐进入退出周期，企业需要通过上市获得新的资金，支撑后续研发和扩产。
与此同时，中国星网和千帆星座规划的卫星数量合计近2.8万颗，低轨卫星组网进入密集建设期。谁能尽快拿到资金、扩大产能，谁就更有机会争取后续订单。
但上市不等于“上岸”，高投入、高亏损、回款难，是商业航天行业共同的痛点。蓝箭航天三年累亏近38亿元，中科宇航累亏约25亿元，同行微纳星空三年也亏了近11亿元。
具体到国星宇航身上，客户集中、回款慢、发射风险和合规问题，都是眼下绕不开的难题。
从客户结构来看，国星宇航对大客户的依赖比较明显。2026年上半年，公司前五大客户贡献了91.1%的收入，最大单一客户占比达到35.9%。
客户集中是一方面，回款慢又是另一个问题。由于买单的主要是国企和政府项目，审批、验收和付款往往需要较长时间。
截至2026年6月末，公司应收账款及票据中，73.1%来自国企客户，账龄超过一年的金额达到3.05亿元。仅2025年，公司就计提了约9500万元的坏账准备。
卫星发射环节也有风险。国内卫星制造和发射成本仍然偏高，卫星造好了，还得等火箭排期；即便顺利发射，也不代表一定能成功入轨。
2026年1月，搭载国星宇航两颗实验卫星的第三方火箭发射失败，因无法购买保险，国星宇航只能自行承担约840万元的卫星损失，还要额外花费240万元为客户重新研制卫星。
业务扩张之外，国星宇航还需要处理此前留下的合规问题。招股书显示，公司2023年底前研制的5颗卫星未及时取得国家发改委核准，存在最高30万元的潜在罚款风险。
闯过港交所聆讯，帮陆川筹到了继续造星的粮草；但如何把35亿元的纸面订单安全送上天、再变成落袋为安的真金白银？这场商业大考，才刚刚开始。
参考资料：
《百亿独角兽，冲刺“太空AI第一股”》，科创板日报；
《80后博士创业 7年估值涨70倍 国星宇航冲刺AI卫星第一股》，21世纪经济报道；
《商业航天IPO生死局，谁能突围？》，中国新闻网；
《知名商业航天公司，完成近70亿元增资》，中国基金报；
《力箭二号首担组网大任，千帆在轨规模升至274颗》，21世纪经济报道；
《融资大涨 IPO提速 商业航天企业竞逐行业第一股》，中国证券报；
《蓝箭航天，IPO新情况》，上海证券报；
《一箭十星，成功发射》，财联社。
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这届双十一，成也AI败也AI？
（本文作者为 TMT星球，钛媒体经授权发布）
文 | TMT星球，作者｜黄燕华
没有倒计时，没有滚动刷新的成交大屏，也没有“全网最低价”的嘶吼，如果只翻朋友圈，很难让人感受到今年的双十一进程已过半。
百度指数的数据显示，“双十一”的搜索热度五年间缩水超7成。
不过，安静不等于冷清。星图数据最新发布的阶段性统计数据显示，截至10月31日，综合电商累计销售额已达10263亿元，天猫、京东、抖音分列前三，家用电器以15.7%的份额成为第一大品类。
相较往年，今年最大的变量是AI。从天猫、京东到抖音、小红书，AI正成为电商运营与用户购物的基础设施。
规则也在做减法，跨店满减、复杂凑单被官方立减、现货直降、一件直降取代，平台试图把消费者的决策成本降下来。
但简化不等于没有“坑”。逆向涨价、大数据杀熟、定金加尾款不如单买便宜等老问题仍在，中消协等也发布消费提示，警惕商家套路。此外，AI生成图片、明星AI带货还带来货不对版风险。
双十一不再考“算术题”
今年双十一，最早起跑的是快手，其于10月7日宣布开启预售，10月14日是现货期，直至11月15日，整个活动持续40天。
小红书紧随其后，宣布在10月10日正式开场，全程约一个月，没有预售环节，主打现货开卖。
京东、苏宁易购均选择在10月12日晚8点开启双十一活动，同样砍掉了预售环节，直接以现货开卖，主打不让用户等待。
三天后的10月15日，天猫、抖音分别宣布在当天开启双十一活动。前者设置了预售环节，用户付完定金后，10月20日晚8点现货全面开卖；后者采用现货销售模式，不设置预售环节。
此后，随着拼多多、唯品会、得物等平台也先后开启双十一活动，国内主流电商平台均开启了双十一相关活动。
纵观天猫、京东、抖音等各大电商平台在今年双十一期间推出的优惠政策，摒弃了此前复杂的玩法，主打一个简单明了。
天猫取消了沿用多年的跨店满减，改为官方立减，消费者不用再为凑300减50加一双袜子；京东采用现货直降的方式，让消费者看得见优惠；抖音则延续“一件直降、立减折扣”；小红书也主打官方立减、官方直降，买一件也能享受优惠。
尽管各大平台的路径不同，但指向一致，即把消费者的决策成本降下来，将买的放心、买的实惠重新放回双十一购物消费的中心。
不过，值得注意的是，虽然各大平台简化了优惠政策，但实际购物中并非没有“坑”。
有媒体调查发现，随着双十一来临，多款商品大促价格反而高于平日，“逆向涨价”也引发了多起投诉。此外，大数据杀熟、网络卡顿、定金+尾款不如单买便宜等老问题今年依旧存在。
「TMT星球」在社交平台上以“双十一 涨价”为关键词进行搜索发现，不少用户吐槽其在双十一期间发现购买的商品比平时贵，“早上还在160（元），下午变成170（元）”。
还有消费者付款后发现降价，比购买时降价了400元，且不能退差价，“只好退了重买”。
图 / 小红书
在双十一开启后，10月26日，中消协发布“双十一”消费提示，提醒消费者在参与促销活动时把“看清楚”放在“抢得快”前面，把“用得上”放在“看起来便宜”前面。
此前，广西消委会联合青海、内蒙古等多个省（自治区、直辖市）共同发布“双十一”网络购物消费提示，再次提醒消费者甄别促销套路，警惕各类消费陷阱。
AI能选品能比价，但无法给出全网最优解
此前的双十一，AI更多是可有可无的辅助插件，今年双十一期间，AI已然成为双十一购物必不可少的工具，贯穿了大促的全链路，为消费者购物带来全新体验。
在消费端，淘宝上线千问购物Agent“千问Go！”，打通数十亿级商品库，用户用自然语言提出需求，系统自动筛选、比价、叠加优惠券，并跟进价保售后。
京东将基于JoyAI大模型的购物智能体“东东”推到台前，打通选品、比价、凑单、售后全流程。
抖音的豆包“帮你选”对接商城与直播间，用户在对话中即可完成下单。
在商家端，AI的角色则更为务实，帮助商家提高运营效率的同时，进一步促成购买。
比如，抖音宣布飞鸽智能客服在大促期间限时免费，罗盘AI问数让中小商家用对话查询经营指标；
快手把AI拆成随叫随到的经营工具；
淘宝和抖音的AI经营智能体开始反向优化商品详情页和尺码标注，针对服饰品类高达四成的退货率做精准匹配。
尽管如此，消费者在社交平台上的真实体验，远比平台宣传的更加复杂。
有媒体在报道中指出，不少AI大模型只能读取关联平台的价格信息，无法真正跨平台比价；平台做AI的动力是把交易留在自己锅里，而消费者要的是全网最优解，二者之间存在结构性错位。
「TMT星球」实测了多款电商平台内置的AI购物助手发现，多数AI购物助手推荐产品的逻辑通常来源于消费者过往消费、浏览记录，如果想准确找到想要的某款商品，需要进行多次交互，但最后给出的结果并不一定是想要或合适的。
而通过向千问、豆包、元宝等市面上主流的AI大模型输入需求，再从给出的结果来选择想要购买的商品，整个过程耗费的时间不比自己在电商APP内搜索花费的时间少。
「TMT星球」对不同的AI大模型输入同样的需求，从结果来看，千问通过解析需求，给出了买洗地机需要关注的重点，同时根据这些重点推荐了相关产品，还进一步询问用户的具体需求，进行更加精准的商品推送，并附上购买链接。
图 / 千问
同样的需求喂给豆包后，其给出了三款不同侧重点的洗地机产品，同时分析对比了每款产品的亮点，并给出购买链接。此外，豆包还推荐了抖音相关商家的直播链接，可直接点击跳转进行购买。
图 / 豆包
元宝则推荐了3款洗地机产品，并推测用户的使用偏好进行详细介绍，以及如何根据用户自己的需求选择合适的产品。此外，推荐产品的末尾，元宝同时提示用户使用过程中的一些需要注意的事项。
图 / 元宝
从结果来看，以上三款AI大模型给出的答案均可作为购买产品时的参考，但具体还需要用户进行比对，再根据自己的需求进行选择。
此外，不同AI大模型推荐产品的优先级非常明显，均优先展示关联电商平台价格信息，无法进行全网比价。
比如，千问推荐的是天猫平台的产品，豆包是抖音的链接，元宝则是京东的购买链接，这意味着用户想要全平台比价，还需自己动手。
值得注意的是，随着商家熟练运用AI技术，在降本增效的同时，一个新问题也随之而来。
网经社发文指出，不少商家展示的“精美实拍图、真人模特视频”多为AI生成，当消费者拿到产品后，和商家图片进行对比，出现严重的货不对版，此时的AI变成了欺骗消费者的利器，购物变成“开盲盒”。
不仅如此，一些不法商家利用AI深度合成技术复刻明星面容与声音，批量制作“明星推荐”“明星代言”的带货视频进行循环直播，消费者冲着公信力下单，收到的却是与宣传毫无关系的劣质商品。这种情况不仅损害消费者的购物体验，也可能触及法律红线。
第18个双十一，入口已发生迁移
从2009年的第一届到如今，双十一购物节走过了18个年头，消费者购买的路径也发生了肉眼可见的变化。
过去是“有需求、搜关键词、翻列表、比价、下单”现在更常见的是“刷到、被打动、点进商品卡、顺手下单”，甚至“根本没想买，看完就买了”。
这条路短、快、情绪浓度高，它不属于货架，属于内容，抖音、快手是其中的代表。
根据艾瑞咨询测算，2025年中国短视频电商（内容电商核心交易形态）市场规模已突破1.2万亿元，预计2026年全年交易规模将突破1.8万亿元，年复合增长率保持在24.3%，显著高于同期线上零售大盘增速。
对淘天、京东、拼多多等电商平台来说，内容电商带来的冲击是真实的，抖音、快手已经凭借内容优势，成为电商赛道的重要玩家。
不过，尽管抖音、快手等玩家规模增长迅速，但目前也面临流量见顶，GMV 增速下滑的挑战。
以抖音为例，公开数据显示，2025年抖音电商GMV约为4.3万亿元，但同比增速却从2022年的约220%一路降到2025年约30%，今年上半年降至20%左右。
与此同时，商家也开始算细账到底值不值。
据相关媒体报道，当头部达人佣金从40%抬到60%，叠加投流和约35%的退货率，几乎赔本赚吆喝，对比来看，品牌自播的退货率只有8%左右。
于是，“抖音拉新、货架沉淀利润”成了不少品牌的保命策略，有化妆品品牌把自播占比提到近七成。
传统平台的反击，是把大促做成“确定性的生意”。
天猫用新品首发和88VIP锁住品牌与高价值用户，再把即时零售接进来，有效带动了产品销量的提升。据环球网等媒体报道，截至10月25日，天猫酒水闪购成交同比增长265%，开卖一小时就有1145个酒水品牌超过去年全天。
京东把服务做成商品，根据其发布的双11首周成绩单，截至10月19日，家政、搬家、家电清洗等服务类订单同比增长超130%，用“送得快、装得上、修得好”守住家电3C阵地。
根据星图统计的数据，截至10月31日，双十一综合电商销售额10263亿元，其中，天猫第一、京东第二、抖音第三。
从这个角度看，随着内容红利见顶，以及传统平台的发力，内容电商平台想要连续超越行业“前辈”短期内难度不小。
结语
第18个双十一，平台不再用复杂算术题制造信息差，而是给予消费者看得懂的优惠。
在入口方面，从搜索框到短视频，再到AI对话框，谁离“决定买什么”更近，谁就握着下一轮门票。
对普通消费者来说，今年最实用的建议是，把AI当草稿，但别当结论，因为它擅长挑货、读规则、砍伪需求，却不擅长跨平台比价和精确凑单，“预计省多少”只是参考。
如果把“不买”也当成选项，在所有优惠里，这是折扣最大的一个。
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实时翻译覆盖信息、电话和 FaceTime，其中电话与 FaceTime 限一对一通话。AirPods 翻译需适配耳机更新至最新固件，并与启用 Apple 智能的 iPhone 配对。
首批功能适用于 iPhone 15 Pro 系列、iPhone 16 全系列及后续机型，以及 iPhone Air、iPhone Duo，Siri 和设备语言须设为简体中文或英语。
值得注意的是，此次国行更新提供的是首批 Apple 智能功能，WWDC 2026 预告的新版 Siri AI 未包含在内。
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“IT早报”时间，大家好，现在是 2026 年 11 月 4 日星期三，今天的重要科技资讯有：
1. 国行「Apple 智能与 Siri」如约而至，iPhone 15 Pro 及更新机型升级 iOS 27.3 开发者预览版可用
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3. 全球首款甲醇电混家轿吉利银河星耀 6 EF 发布：CLTC 综合续航最高 1880km，上市限时焕新价 7.68-9.68 万元
在 11 月 3 日晚的吉利新一代甲醇电混技术发布暨吉利银河星耀 6EF 上市发布会上，吉利银河星耀 6 EF 甲醇电混家轿正式发布，上市限时焕新价 7.68-9.68 万元。该车可醇、可电、可油，纯电续航达 230km、满醇满电综合续航 1250km、满油满电综合续航 1880km。>> 查看详情
4. 全国放心消费平台正式上线：可扫码查看附近放心消费商家，百度地图、美团外卖、淘宝闪购、京东外卖已接入
平台将为商家生成“一店一码”的放心消费码和全国统一的放心消费标识，供商家在经营场所广泛宣传，以更优承诺带动更多消费。>> 查看详情
5. 价格不低！消息称华为子品牌星芒新品配置对标旗舰产线
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开售仅一周，iPhone Duo 因铰链门和软件适配问题热度不及预期，行情迅速回落。杭州商户透露，资深黄牛普遍亏十几万甚至二十多万，不亏钱的反而成了异类。信息差被抹平，靠囤货赌溢价的生意模式走不通了。>> 查看详情
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14. 不输充电宝：曝国产厂商 14000mAh 级电池新机试模中，重量低于 250g 且“厚度不会很夸张”
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据多名玩家反馈，腾讯《王者荣耀》手游终于开放了苹果 iPhone Duo 机型的 120 帧游玩模式，但内屏游玩时的“大黑边”问题仍未解决。另外，还有一款机型至今仍未适配《王者荣耀》的 120 帧模式 —— iPhone Air。>> 查看详情
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经徐汇区检察院提起公诉，徐汇区法院以非法获取计算机信息系统数据罪，判处宗某某有期徒刑三年，缓刑三年，并处罚金人民币四万元。>> 查看详情
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在最新财报电话会议上，苹果首席执行官约翰 · 特努斯（John Ternus）当前内存价格上涨“前所未有”，且预计 12 月季度成本还会更高，后续采购价格恐将继续上升。>> 查看详情
25. 苹果 CEO 特努斯：Siri 每日处理超过 25 亿次请求，部分高级 AI 功能将收费
科技媒体 AppleInsider 11 月 3 日发布博文，报道称在最新财报电话会议上，苹果首席执行官约翰 · 特努斯（John Ternus）重申 Siri 每天处理超过 25 亿次请求。>> 查看详情
今天就先聊到这里，IT早报，咱们明天见。
微信灰度测试「声音清晰度增强」选项：目前支持苹果 iOS 和安卓版，华为鸿蒙版仍在开发中
IT之家 11 月 4 日消息，近日有多个用户反馈，微信正在灰度测试“声音清晰度增强”功能，例如 iOS 客户端在“我-设置-更多”中新增独立入口，用户开启后可在听语音消息、音视频通话等场景获得更清晰的声音。
腾讯客服回应IT之家表示，这是微信为提升语音沟通体验推出的智能功能。当用户听不清对方说话时，系统会根据听力情况自动匹配合适的清晰度。
有测试权限的用户可以通过“我-设置-更多-声音清晰度增强-开始”找到对应入口。不过，该入口目前仅支持 iOS 和 Android 客户端灰度测试，鸿蒙客户端仍在开发中。
值得一提的是，该功能原本位于关怀模式中，只有开启关怀模式才能使用。现在微信为其设置专门入口，即使未开启关怀模式，也可单独开启。
在开启这一功能之前，用户还需进行声音听清测试。用户需要听几段音频，并选择是否可以全部听清，系统会据此匹配合适的声音清晰度，用户确认后即可使用。
腾讯混元 Hy4 正式版发布，号称首次跻身最强开源模型之列、为真实生产力而生
IT之家 11 月 4 日消息，腾讯混元今天（4 日）发布最新一代大语言模型 Hy4 正式版。官方表示，随着模型能力的再次全面跃升，Hy 首次跻身最强开源模型之列。Hy4 将于近期开源模型权重，发布模型系统卡片，并积极推进更负责任的开源，重点关注网络和生物安全等风险。
相比于 Hy4 preview，Hy4 显著扩展了预训练和后训练规模，首次引入了视觉能力，并大幅提升了指令遵循、长文理解、长程任务、深度研究等各项综合能力。
Hy4 首次引入视觉能力，可以结合感知、推理和工具调用，进行细粒度图像处理、复杂图表分析和数学视觉推理等任务。Hy4 也首次支持电脑操作，可以灵活地结合使用命令行和图形界面。腾讯还针对 Blender、CAD 等专业软件和跨应用长程任务开展了专项训练，持续优化专业任务的规划与执行力。
根据介绍，该模型可用于视觉与电脑任务、前端与游戏开发、金融与办公场景、科研与模型研发、长期个人助理等多种场景，为真实生产力而生。
据IT之家此前报道，8 月 28 日，腾讯发布 Hy4 preview，总参数 770 B，激活参数 49 B，上下文长度 1M。
官方当时曾表示，Hy4 preview 在模型尺寸、上下文长度、数据规模上都进行了显著的扩展，预训练和后训练的共同进步带来了智能水平的又一次巨大提升。
目前，Hy4 已在腾讯云和 OpenRouter 上线，并可在 CodeBuddy / WorkBuddy、元宝、ima 等产品上体验，性能显著超过 Hy4 preview 的同时维持相同 API 价格。
官方计划开源模型权重，并已联合 vLLM/SGLang 社区以及 Inferact Inc. 提供开源生态支持。模型系统卡片也计划届时发布，包括更全面的安全评估等细节。
尽管 Hy4 已经是目前最强的开源模型之一，其与顶尖闭源模型仍然存在较大差距，尤其在内部构建的前沿数学、长程开发、模型迭代、视觉问答等领域的高难度测试集上。腾讯混元方面表示，将持续稳健地扩展预训练和后训练规模，努力缩小和顶尖闭源模型的差距。
Hy4 flash 也计划近期发布，将显著提升模型性价比和推理速度，并更加高频地和产品协同迭代，不断提高实用性。
[程序员] Claude 确保 IP 纯净+网络隔离的一个方法
Claude 封号的原因很多，但是 IP 应该主要问题，大多数人都是购买三方代理，所以很难保证 IP 纯净。
说一下我目前的方法，在腾讯云硅谷机房租一个服务器，拥有独立公网 IP ，然后在上面自建🪜，本地用 Clash Verge 开 TUN 模式连接。
要保证网络彻底隔离，那就不要本地直连 Claude ，可以在服务器上运行 Claude code ，然后本地再通过 SSH 方式连接上去使用，如果需要浏览器页面用，则可以部署一个 WebUI
这种方式的缺点是需要额外做本地和云端的文件同步
[问与答] 云服务商的云盾程序你们会保留吗？
感觉对安全、隐患发现是有作用的，但是留了这个又觉得毫无隐私。
Agent在金融机构走出「试用期」后，价值账怎么算？
“去年我讲的内容有一半是云，今年基本上已经没有了，都在讲AI。”
10月28日，雷峰网在腾讯全球数字生态大会的一场金融行业群访中了解到，腾讯云副总裁胡利明用“天翻地覆”形容金融团队近一年的变化。销售团队去金融客户现场聊什么，往往最直接地反映客户正在关心什么：过去是云和基础设施，如今几乎全部转向了AI。
更明显的变化发生在近半年。随着Agent从回答问题走向执行任务，金融机构对它的态度也从小范围试用转向扩大采购。坐席数量和Token消耗快速增长，Agent开始进入更多员工的日常工作。
但规模扩大之后，新的问题也随之出现：Agent究竟创造了多少价值？大量Token花在了哪里？它又该如何从个人工具进入真正的业务流程？
从扩大采购到开始计算投入产出，近半年，金融机构使用Agent已经进入了一个新的阶段。
金融机构开始扩大采购Agent
金融机构态度的变化，首先来自Agent能力的变化。
胡利明回忆，去年及更早的企业Agent，主要形态还是Chatbot叠加固定工作流。它可以回答问题，也能按照预设步骤完成一些简单任务；一旦任务变得复杂，固定工作流就很难应对。
今年，随着基础模型的长程任务和自主规划能力提升，Agent开始从“回答问题”转向“具体干活”。它不再只生成一段文字，而是能够拆解任务、调用工具，连续处理更复杂的工作。
能力变化很快传导到了采购侧。
腾讯云WorkBuddy于今年3月发布，企业版于6月上线。胡利明称，目前WorkBuddy已经进入约250家金融机构，头部金融机构基本从小范围试用转向扩大采购。
中金公司的经历提供了一个更具体的样本。
上半年，中金公司开始陆续接触和试用了多款桌面智能体。推广初期，为了调动员工的积极性，中金还在内部举办了一场AI创新大赛，鼓励员工根据自己的业务需求开发智能体应用。
中金信息技术部负责人谢碧松观察到，员工接受Agent的速度，比公司原先预想得更快。在多款产品中，WorkBuddy上线两三个月后，逐渐成为员工使用较多的一款。员工不再只是偶尔向大模型提问，而是开始把它当作一个日常工作入口，让Agent调用知识、处理文件，甚至协助完成一段相对完整的任务。
目前，中金每天消耗的Token已经达到70亿至100亿，预计明年可能达到200亿。Agent在中金的角色，也开始从少数创新团队的试验工具，转向大规模员工使用的生产力工具。
用起来之后，如何算清这笔账
Agent走进金融机构，并不意味着金融机构已经完成了AI化。
当坐席数量和Token消耗快速增长，一些在试用阶段并不明显的问题开始浮出水面。谢碧松讲起，公司也在开始关注：每天消耗这么多Token，员工的提质增效达到什么程度？有没有浪费？浪费发生在哪里？
这几个问题，是金融机构使用Agent进入新阶段的一个缩影。Agent正在走出试用期，金融机构也开始认真审视这笔投入。
面对公司关于提质增效的追问，谢碧松坦言，现阶段很难把AI的投入与产出精确对应起来。如果只看短期财务回报，这笔账很可能算不过来。但在他看来，AI目前仍属于战略投入，不能只用眼前节省了多少人力、降低了多少成本来衡量。
真正需要关注的是，员工有没有因此形成新的工作方式，以及Agent能否逐渐进入公司的核心业务流程。中金正在调整衡量AI价值的方法。Token消耗依然重要，但它不再只是一个越高越好的推广指标。公司开始关注Token被谁使用、用在什么场景、产生了什么结果，以及其中是否存在无效调用和资源浪费。
这也是Agent从推广阶段进入运营阶段的标志。不过，要让Agent真正成为金融机构的生产力工具，仅靠员工自发使用还不够。
胡利明把Agent在企业内部的落地分为“点、线、面”三个层次。
“点”是单个员工的效率提升。例如，员工可以利用Agent搜索资料、总结文件、生成初稿。这类场景最容易落地，也是目前使用最广泛的部分。
“线”是对一段业务流程的改造。Agent不再只是回答一个问题，而是需要调用多个工具和系统，连续完成资料获取、分析、审核与输出等环节。到了这一步，AI开始从个人助手走进具体业务。
“面”则意味着整个组织的协作方式发生变化。不同部门、系统和业务流程中的Agent能够相互衔接，最终形成一套新的生产体系。
目前，大多数金融机构仍处在从“点”向“线”推进的阶段。员工已经开始使用Agent，但要让它深入业务流程，还需要解决知识、数据和系统连接的问题。
金融机构内部往往积累了大量文档、制度和业务数据，但这些信息分散在不同系统中，权限边界也十分复杂。Agent能否找到正确的知识，能否在合适的权限下调用数据，直接决定了回答是否准确，也决定了它能否被用于真实业务。
另外，金融行业对安全与合规的要求，又进一步提高了落地门槛。哪些数据可以被Agent读取，哪些内容可以被模型处理，调用过程如何留痕，生成结果由谁负责，都需要在扩大使用规模之前建立明确规则。
因此，腾讯云在WorkBuddy之外，还需要帮助金融机构连接内部知识库、业务系统和工具，并处理权限管理、数据隔离与安全审计等问题。金融机构购买的不再只是一个可以对话的AI入口，而是一套能够接入现有组织和业务流程的Agent系统。
从鼓励员工多用Token，到开始追问Token花在了哪里，金融机构使用Agent的逻辑正在改变。
在雷峰网看来，这并不意味着它们对AI变得谨慎，恰恰说明Agent已经从试验走向了更大范围的使用。只有当越来越多的人真正用起来，投入产出、组织协同、安全合规这些问题，才会集中浮出水面。
对金融机构来说，接下来的挑战已经不是要不要使用Agent，而是如何把一场由员工自发参与的尝试，变成一套真正可衡量、可管理，也可以规模化复制的组织能力。
何小鹏：如果你想证明自己的智驾强，那你就应该出国；奇瑞高管回应智界独立；DeepSeek最新融资细节曝光！vivo、美团等位列投资者名单
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今日头条何小鹏：如果你想证明自己的智驾强，那你就应该出国
10月31日消息，小鹏汽车掌门人何小鹏近日公开发声，给行业内智能驾驶能力的比拼标准下了全新定义：如果一家车企想证明自家的智驾技术真正过硬，最直接的验证方式就是把产品开到海外市场，接受全球不同路况、不同交规场景的实际考验。
何小鹏坦言，小鹏从品牌创立之初，就把智能驾驶刻进了自身的核心基因里，不过这么多年在国内市场，始终不乏针对小鹏智驾能力的质疑声音，相关的行业争论从来没有停止过。这次巴黎车展，欧洲本地车企与媒体一开始也怀疑，直到亲身体验之后才表示认同，愿意开启合作。
何小鹏在现场直接表态，之前就有人跟他说过，想证明自己的智驾真的足够强，那就应该走出国门去接受全球市场的检验，而小鹏现在已经实打实做到了。到明年，小鹏的全场景智能驾驶技术就会正式从中国走向全球市场，在更多国家完成本地化适配落地。（快科技）
国内资讯39岁宇树前高管出走创业，遭投资人嫌年龄大备注老登！融资如零下40度
11月1日消息，据媒体报道，宇树科技前副总经理陈永刚，现在已经转身成为具身智能初创公司北京光粒跃迁的创始人。今年8月末，在宇树科技完成IPO仅一周之后，陈永刚正式递交辞呈，一头扎进创业浪潮。
近期，陈永刚正奔波在北京、深圳两地密集对接投资人，他一共约见了近20位投资机构，收获的反馈十分冰冷：不少投资人直接表态，已经不再看具身智能赛道。“具身智能创业融资，不是降温，是已经零下40度了。” 这是陈永刚对当下行业资本环境的概括。
据了解，今年39岁的陈永刚，并非985高校出身，在一众年少成名的AI天才面前，年龄反而成了短板。他整理的投资人拜访清单里，记下了一条扎心评价：有投资人直言他是“老登”，仅仅因为年纪偏大，就直接否决了这笔投资。而39岁的年龄，已经被市场划入行业老兵行列。
不过年龄之外，陈永刚先后任职小米、美团、长城汽车，即便拥有头部机器人企业高管履历、成熟的商业化经验，2026年10月的这一轮融资，依旧步履维艰。绝大多数投资方，都已经关上了具身智能项目的大门。（快科技、21世纪经济报道）
奇瑞高管回应智界独立：要更像新势力，而非“大一号”传统车企
11月1日消息，在三季度媒体沟通交流会上，奇瑞汽车股份有限公司执行副总裁戚士龙回应智界独立时表示，希望智界团队更像新势力企业，而不是简单做成“大一号”的传统车企。他表示，将从组织规模化、产品高端化及品牌逐步优化等方面，提升智界独立运营能力。据悉，智界明年还会有新产品导入，而海外业务仍由奇瑞集团独立运营。（界面新闻）
重磅！美团公告：两位80后晋升副总裁
11月1日消息，美团近日通过组织公告邮件宣布2026年人才发展及晋升名单。邮件显示，核心本地商业医药健康事业部负责人李晓辉、商业增值部负责人望金蓉晋升为公司副总裁。
李晓辉，2011年3月加入公司，曾任原到综事业部丽人及医美业务部负责人，现任核心本地商业/医药健康事业部负责人。望金蓉，2015年6月加入公司，曾任原外卖事业部商业增值部和原到家事业群商业增值部负责人，现任核心本地商业/商业增值部负责人。
公开报道显示，美团领导梯队此前晋升的多位管理者均为80后及85后，而本次晋升的李晓辉、望金蓉同样为80后。（快科技）
DeepSeek融资1055亿细节曝光！vivo、美团、小红书等位列投资者名单
11月1日消息，据外媒近日报道，DeepSeek第二轮融资的具体细节曝光。本轮融资已筹集1055亿元人民币（约合158亿美元），吸引近30家投资者参与，其中国资出资占比约27%，较首轮融资的2%大幅提升。
从投资方来看，腾讯控股、宁德时代仍是两大主要投资方。腾讯在两轮融资中均出资100亿元，宁德时代及其董事长曾毓群两轮分别出资50亿元和100亿元。其他产业投资者还包括长鑫存储、中芯国际、vivo、美团-WR、吉利汽车、美的集团、立讯精密、携程和小红书等，部分企业单家投资金额在10亿至30亿元之间。
从两轮融资累计金额来看，科技企业贡献约42%，国有投资者占比约19%，风险投资和私募股权机构位列其后。对于融资规模扩大，外媒称，英伟达高端芯片价格持续上涨，以及对AI产业泡沫的担忧，是DeepSeek中途将募资规模扩大一倍的原因。（中新经纬）
Meta 与中国企业傅利叶打造人形机器人原型，号称 Muse 模型的物理化身
11 月 1 日消息，据外媒报道，Meta 最近与中国企业傅利叶（Fourier）合作，打造一款名为 Max 的人形机器人原型。
据介绍，这款机器人研发用时三个月，其身高接近 5 英尺（约 1.5 米），体重约 106 磅（约 48.1 千克），搭载英伟达 Thor 芯片。Meta 首席执行官马克 · 扎克伯格将这款人形机器人，视为 Muse 人工智能模型的“物理化身”，认为它能够承担日常家务。
报道称，两家公司已在今年 9 月启动 Max 2 原型产品的研发工作。新机器人预计将重新设计躯干部分，并进行其他常规升级。Meta 与傅利叶暂未确定该产品推出时间，也无计划销售原型机。（IT之家）
阿里巴巴透露国行Apple智能细节：Siri直接调用千问，用户可自主选择开通
11月1日消息，日前，苹果正式官宣国行Apple智能，将于11月4日起随最新的iOS开发者Beta版开放测试，并将于12月iOS 27.3正式发布时面向中国用户推出。
阿里巴巴也官宣与Apple达成合作，将千问集成至Apple智能，中国用户可以在Siri、写作工具及视觉智能中，直接调用千问的文本与图像理解、内容生成等能力。官方透露，Siri可以直接调用千问的广博知识，并在Siri中直接回复用户问答。通过Siri，用户还能用自己选择的文档和照片，直接向千问提问。阿里巴巴强调，在任何问题、文档和图片发送给千问之前，都会先征得用户同意。
据悉，用户可以自主选择是否开通千问集成功能。启用后，用户可通过Apple登录或使用自己的千问App账户登录，在Siri、写作工具和视觉智能中使用千问。用户可以自主决定何时使用千问，以及分享哪些信息。用户请求及生成的回复均不会被阿里巴巴用于模型训练，以保护用户隐私。（快科技）
前三季度净利润1320亿！长鑫科技：已与多家头部客户协商长期供货协议
11月1日消息，日前，长鑫科技发布公告称，2026年前三季度实现营业收入2690.24亿元，同比增长738.51%；归属于上市公司股东的净利润1320.4亿元，同比扭亏为盈。第三季度实现营业收入1187.14亿元，同比增长613.18%；归属于上市公司股东的净利润544.35亿元，同比扭亏为盈。
长鑫科技表示，业绩变动主要系全球DRAM产品供不应求，公司产品销售数量和销售价格大幅上涨，叠加单位成本下降，产品毛利大幅上升所致。此外，在业绩会上，长鑫科技管理层表示，目前公司已与多家头部客户协商长期供货协议，以锁定中长期确定性需求，预计公司四季度营收继续保持增长趋势。
长鑫科技还透露，报告期内在新产品推出方面取得突破性进展，基于第六代技术平台开发的DRAM产品已完成工程样片验证。（快科技）
山姆开心果全国限购惹争议！会员30天只能买一件，黄牛趁机加价倒卖
11月1日消息，近期，山姆Member's Mark盐焗开心果（1.13千克/袋）持续刷屏
产业资本继续押注具身：斯坦福双子星创办的黑马公司 RoboScience 机器科学，宣布完成 A2 轮融资
具身智能的资本筛选标准，正在从"讲得动人"转向"兑现得动"。 作者丨齐铖湧
编辑丨岑 峰
AI 科技评论获悉，11 月 2 日，RoboScience 机器科学完成 A2 轮融资。
据悉，本轮由琥珀资本、鸿瑞达投资、上海半导体产投 联合领投，360 战投、爽资本、国联民生资本、金鼎资本及多家上市公司平台跟投，融资金额达到了数亿元。
这意味着，这家 2025 年 3 月才正式开始运营的具身公司，先后已完成五轮融资。
据 AI 科技评论了解，近期具身行业融资市场并不乐观。过去一年，这个赛道的融资叙事换了好几轮：最早讲世界模型就能拿到钱；后来光讲技术不够了，得讲落地，讲进工厂的 ROI ；再后来，得有"具身 RSI "（递归自我改进）的想象空间。
故事通胀的背后，是大多数团队的底子撑不起叙事的升级，每次风口转向，就得重新攒一套说辞。资本也随之变得挑剔，同样的 BP，去年能融到，今年连会都约不上。（雷峰网）
但 RoboScience 机器科学的节奏完全不同，逆势不断受到资本青睐，也因此成为具身领域里一个值得研究的样本公司。
回看机器科学过去五轮融资的时间点，几乎每一轮前后，都有可验证的产品技术落地：ICRA 最佳论文、仿真平台 RoboMirage、通用具身大模型 Visics、与腾讯云共创的云端具身智能服务 EaaS、首款轮式仿人形通用机器人 REX G1 以及真实的项目落地。
某种意义上，这意味着，具身市场的融资，不该是技术跟着融资的故事走，反过来，融资应该跟着技术的兑现走。
在 AI 科技评论看来，这是本轮融资最值得关注的信号：具身智能的资本筛选标准，正在从"讲得动人"转向"兑现得动"。
一家公司的融资节奏如果能与技术节奏对齐，说明它手里握着可以持续拿出来的东西。在 AI 科技评论看来，这跟创始人团队有着分不开的关系。
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斯坦福双子星，
如何撑起一家中国具身头部公司
在中国具身行业，从占据头部公司的创始人学术履历已经能看出几条清晰的派系：清华系、伯克利圈、斯坦福圈等等。