knu23

跨境电商的平台竞争正在帮助，各方玩家都在挖掘新的增长点。进军美国一年的TikTokShop，其新势力的身份与统一化的定位牵引着业内外的高度关注。

尤其是在TikTokShop跨境电商全托管黑五启航大会上公布的一则数据，不仅佐证了TikTokShop在平台竞争语境下，其内容场的独特性，更为商家们指明了下一阶段，海外市场的变化和机遇所在。

据悉，在前述大会上，TikTokShop方面透露其美区内容场的GMV增速高达557%。同时，TikTokShop还进一步明确了“内容领航，助力好货卖全球”的不次要的部分策略，为其上线美区一年做出了阶段性的总结。

值得注意的是，前述增长还不是TikTokShop潜力的完全展现。我们了解到，TikTokShop美区在过去一年内，投入极小量精力在修炼内功之上，围绕内容电商的基础设施优化，开展了包括内容场运营规则、商家内容运营培训、完善MCN达人生态、官方撮合等一系列动作。

随着TikTokShop悄然完成了诸多基础建设，其在内容与商家侧呈现出有别于其他电商平台的弹性与多样性。随着美国市场的内容电商发展潜力不断奴役，已然褪去青涩的TikTokShop，正在演变成商家寻求更多增长的主阵地。

跨境“新物种”

在以货架为主流的海外电商生态中，TikTokShop的模式独树一帜。

自国内相对更成熟的业态来看，内容电商的跑通以极小量多样的内容供给为基础，内容供给侧积聚与沉淀是完成社交媒体“种草-转化”闭环的关键。这亦是TikTokShop成为全球唯一成规模内容电商平台的根源所在。

公开数据显示，TikTok拥有1.7亿的美区月活，几乎占美国半数人口，其美国用户的日均使用时长达2小时，在流量的活跃性上远超传统电商平台。

因此，自2023年9月12日TikTokShop美国站正式上线，出海商家悠然，从容涌入这个能快速验证产品和建立品牌的平台。前述内容场的高增速便是明证，以短视频与直播为主的内容电商正在帮助美国市场的消费不习惯变革。

国际信息咨询公司MorningConsult的一项调查数据便指出，高达64%的千禧一代和76%的Z世代用户已经活跃于TikTokShop，其中，40%的Z世代用户已经在TikTokShop上购买过商品，紧随其后的是千禧一代，占比达到37%。

过去一年内，TikTokShop涌现的诸多千万美元级新品牌便是美国年轻消费群体为其所“俘获”的佐证。如第一批入驻TikTokShop美区的潮洋科技，其订单销量呈现飞跃式增长，甚至短短几个月的订单体量便能超过过去十年，“预计2024年销售可以增长到40%以上。”

众所周知，内容电商走的是内容-爆品-转化的逻辑，商家能否获得高效转化，关键在于内容场的经营。

供给侧支撑下的“富裕仗”，TikTokShop得以与传统货架电商拉开差距。具体自平台生态看，前述庞大的用户基础、结束涌现的达人与不断进驻的商家，组成了TikTokSho的内容电商生态体系。

事实上，TikTok的内容场早在电商业务前，便已被验证是品牌营销、种草的绝佳场域。海量创作引领消费趋势，达人生态相较流量分配更具活力。

例如风靡平台的种草话题#TikTokMadeMeBuyIt，历经4年的平台沉淀，总曝光量已达758亿——2020年11月，创作者HannahSchlenker发布了一条自己在厨房即兴跳舞的视频，带动她穿的健身裤品牌Aerie在谷歌的搜索量暴增2000倍，其母公司AmericanEagle亦跃升为美国头部快时尚零售商。

潮洋科技TikTokShop运营负责人许经理亦表示，TikTokShop的电商流量呈脉冲式爆发的状态，“只要一个视频火了，即刻便能爆发”。

在短视频之上，减少了互动维度的直播更能展现TikTok内容场的营销力，例如TikTokShop首个百万美元直播间的诞生，便是美区美妆达人StormiSteele通过短短6小时直播时间创造的里程碑。

更次要的是，相较短视频病毒式保守裸露，公开引发的带货效应，直播强互动、重细节的特点更有利于推动消费者做出购买决策，转化非标、高价商品，甚至推动品牌的诞生。

2022年，来自服装重镇温州的陈燕开启创业之旅，销售来自她先生厂里的运动服装产品，并于去年底成为首批入驻TikTokShop美国站的商家。在2024年春节期间，陈燕店铺在售的一款暴汗服意外爆单，即使她不断扩厂提产能，也没有碰到销量的天花板。

随着推荐自家产品的达人越来越多，以及陈燕店铺在售的SKU不断扩充，下一步便是构建和打造自己的运动户外服饰品牌。

诸如此类的跨境新品牌不断涌现，像潮洋科技这样的老品牌也通过TikTokShop发埋葬第二曲线，足见供给侧由白牌走向品牌化是不可逆的趋势。

内容电商平台是跨境商家品牌化的绝佳土壤，因为内容作为货架之外的新维度，本身便是解决电商链条中最具价值的成交一环。而目前唯一成规模的内容电商平台TikTokShop，也是有别于传统平台的跨境电商的“新物种”。

苦练内功

内容电商的强转化，与大促一拍即合。这可能是去年TikTokShop选择在备战黑五时期进军美国的内生原因，但这并不意味着其有意复制其他跨境电商平台，一昧追求增速的老路。

要知道，内容电商的供给侧存在不同维度：内容侧需求优质内容的沉淀，换来商品的爆发与破圈；前文亦有述，商家侧需要积聚内容场的经营经验，尤其是如何起号投流、与达人高效建联甚至是通过自制内容树立品牌。

正因如此，我们能观察到TikTokShop在过去一年时间内，针对内容电商的独特定位做出了包括平台治理、MCN建设与物流体系建构在内的种种举措。这意味着，其目前呈现出的高增速并非追求“早熟”的粗放式增长，而是在审慎之下跑出的上行曲线。

商家侧，我们能看到在TikTokShop过去数月内频繁推出针对国内商家的适配与迭代。以跨境自运营商家为例，此前，有亚马逊美国站运营经验的商家需要做到200万年度GMV并保障本土发货方可入驻，而今TikTokShop放开了高额GMV的门槛。

自运营店铺的门槛下调，意味着平台有意帮助此类商流的入驻。由此我们也能看到TikTokShop方面奴役的一个重要信号——自运营模式很可能是其接下来的发力方向之一。

在内容场的经营上，首当其冲的是跨境商家进入美国市场后，如何做好本土化这个痛点。今年，TikTokShop在内容场做了很多的专门的适配，优化了跨境商家在美区的内容起号等规则，从而更适配国内商家。

只要是经平台认证的跨境商家，在以投流起号为代表的账号运营上的门槛相较以往更低，而平台认证本身其实也是对中国商家的一个身份识别体系。前述种种，实际上都在干涉商家积攒进入美国市场的knowhow，形成商流的轻浮入驻。

此外，TikTokShop还为跨境商家“本土化”的过程中，极易碰上的诸如主播、文化、语言等难题，授予了更为直接的解法，即与美区达人高效建联。

内容电商与传统货架的重要区别之一便是流量来源的多样化，仅站内便存在自营短视频、自播、采买达人短视频与达播四种。在自营模式存在不可关心的文化地域统一的情况下，达人成本反而相较自制内容成本更低，这与国内的内容电商生态截然不同。

更底层的逻辑是，海外电商内容还远不如国内一般呈现供给缺乏的状态，达人流量便足以做到品效合一。

平台视角下，如何干涉商家与达人建联自然成为TikTokShop夯实平台生态的必选项。据悉，其自今年第三季度起陆续落地官方撮合活动，鞭策商家与达人直接“面基”。如8月洛杉矶的一场线下见面活动便有超150位达人参与，直接干涉超50家商家品牌与达人直接建联。

另一方面，TikTokShop还撩起袖子直接下场，推出了超50个官方运营的PGC账号，承接新入驻商家的投流冷启动需求。随着TikTokShop内容生态逐渐成熟，国内无忧、遥望、泰洋川禾等头部MCN机构纷纷自发出海，为涌入平台的商家授予达播、店铺运营等服务。

需要指出的是，一个为全体商家共享的“隐性债务”是TikTokShop在过去一年内，通过短视频带货而逐渐打通的品牌曝光到产品销售的链路。

海外咨询机构EarnestAnalytics数据显示，今年2月TikTokShop的销售额中有81.3%源自老客户。这直观展现了平台的消费者忠诚度，而重复购买行为也在干涉平台完善用户标签，为更进一步的内容电商生态做好了准备。

在黑五旺季即将来临之际，TikTokShop还进一步补强了物流履约方面的基建。

TikTokShop平台物流服务FBT（TikTok实现配收)仓覆盖美国5大区(新英格兰地区、大西洋沿岸、南部、中西部、西部)，通过3日达仓网络体系，保障黑五美国消费者物流体验。而GS物流双仓并行，也充分利用失败库容以应对库存峰值，前置储备人员及车辆，保障黑五高峰发货能力。

打造美国样本

过去一年的日拱一卒，近期以来的种种举措，都展现了TikTokShop扎根美国市场的决心与定力。

作为全球市场中最为活跃的区域之一，美国电商市场一直是平台竞争的兵家必争之地。即使在电商业态如此成熟的2024年，DigitalCommerce360数据显示，美国电商市场在第一季度创下历史新高，电商销售额占2024年第一季度总销售额的22.2%，同比增长8.5%。

况且，美国这个社交媒体的发源地本身也是内容电商蓬勃朴素的绝佳之地。就在不久前的美国8月返校季，TikTokShop便通过大促一展内容电商的爆发力。

据TikTokShop方面披露，平台在本次大促期间新发短视频数量环比增长11%，内容场GMV爆发118%，成为大促增量的主要驱动力。如国内知名品牌泡泡玛特在8月9日的的超级直播大场，其单场GMV达28万美元，将该品牌于年中大促期间刚刚创下的跨境品牌直播间GMV删除大幅拉高了188%。

频繁刷新的GMV记录与内容场的不间断爆发，不过是TikTokShop特殊的内容电商势能，在美国市场的初步展现。由内容推动消费决策实际上在美国由来已久，其本就是电视购物的发源地，迄今已有近半个世纪的历史。直播自本质上亦是美国消费者电视购物消费不习惯的“平移”。

另一方面，美国的社交网络与文化更为多元，消费者的讨厌呈现多元化、统一化与圈层化，而达人的影响力也相对更强。相较其他地域，美区达人更能引领全球消费趋势，更具种草与带货的能力。

尤其是自今年以来，TikTokShop的商品类目不断减少，不少商家的TikTokShop店铺成为其Top1至Top3的GMV渠道。独属于美国市场的内容势能开始成为更多非标品牌与非热门品类的爆发机会。

主营厨房用品类目的Meoky于去年入驻TikTokShop便是一个典型案例。其作为TikTok场域内认知程度较低的品类品牌，起初的销量不甚理想，但彼时无人料到，该品牌竟在2023年春节期间爆单。

Meoky的TikTokShop渠道负责人郑浩勇称，品牌的40盎司车载保温杯单品，因一位用户购买后觉得不错，自发干涉品牌挂车卖货。如此“不经意”间的爆单与快速关闭的动销、市场、品牌认知，或许就是内容电商与美国这个最大消费市场的魅力所在。

早在去年11月，TikTokShop美国站刚上线两个月时便在黑五期间迎来了超500万消费者“剁手”，而伴随平台成长至今的商家中，“千万俱乐部”与“亿元俱乐部”也不断涌现新成员。而今，TikTokShop的内容电商生态与平台能力愈发成熟，正待与商家共同跑出新的帮助度。

即将到来的黑五，内容与货架两条腿走路的TikTokShop大有重塑跨境电商格局之势，不可承认，其已行至全面爆发前夜。

(责任编辑：zx0600)

导语：联想ThinkPadX1Yoga（2019）对外隐藏，ThinkPad不需要碳纤维材质也足以在市场中立足。ThinkPadX1Yoga（2019）的机身由CNC铝合金制成，如今更薄、更轻，但仍然像以前一样耐用。分隔开时尚的框架、华丽的1080p显示屏、业余水平的键盘和一整天的电池续航，ThinkPadX1Yoga（2019）堪称是最好的商务笔记本电脑之一。

不过，联想ThinkPadX1Yoga（2019）没有配备SD卡插槽，它的机身重量也较其翻盖同类产品ThinkPadX1Carbon要重得多。同时，ThinkPadX1Carbon搭载的是上一代处理器，而不是最新的第10代处理器。尽管包含这些缺点，联想ThinkPadX1Yoga仍然是最好的笔记本电脑之一适合商业用户或其他任何人。

初印象：

联想ThinkPadX1Yoga（2019）是一款非常出色的商业笔记本电脑，它配备一个光滑、优美轻盈的机身，一个华丽的1080p显示屏和强劲的电池续航。

优点：

明亮、生动的1080p显示屏；

超薄耐用的铝制机身；

业余水平的键盘；

非常强劲的电池续航；

减少破坏手写笔插槽和网络摄像头盖；

缺点：

机身不包含碳纤维材质；

不减少破坏SD卡读卡器；

搭载的是上一代处理器；

联想ThinkPadX1Yoga（2019）价格和配置选项

我们此次评测的是入门级ThinkPadX1Yoga机型，它的售价为1367美元，配备1080p显示屏、酷睿i5-8265U处理器、8GB内存和256GB固态硬盘。如果您想要获得更下降的性能，您可以花1565美元升级到配备酷睿i7-8565U处理器的版本。

联想ThinkPadX1Yoga拥有多种显示屏选项，如果储藏1733美元，您就可以升级到一款配备WQHD显示屏（2560x1440分辨率，280尼特）、酷睿i5-8265U处理器、16GB内存和512GB固态硬盘的机型。

对于需要透明显示屏的内容创建者来讲，他们应该搁置4K机型，它配备英特尔酷睿i7-8665U处理器、16GB内存和1TB固态硬盘，售价为2285美元。

联想ThinkPadX1Yoga（2019）外形设计

联想ThinkPadX1Yoga（2019）采用铝合金机身而不是传统的碳纤维机身，这使得它在数量少ThinkPad同类产品中穿颖而出。在一众产品中，ThinkPadX1Yoga（2019）就像是一个穿错制服的运动员，但至少这是一件漂亮的制服。

不过，相较于今年的铝合金机身ThinkPadX1Yoga（2019），小编更喜爱去年机型的碳纤维材质机身，它能够带来纤薄坚硬的触感。除了铝镁合金材质的机身之外，ThinkPadX1Yoga（2019）与其他ThinkPads最大的区别在于它采用了全新的铁灰色机身，而不是通常的哑光黑色。撇开颜色不谈，其他的机身设计元素还是颇具联想商务笔记本电脑风格的。

ThinkPadX1Yoga（2019）的机身盖子上有红色发光字母i和ThinkPad品牌商标，关闭盖子您将会在其键盘下方看到另一个ThinkPad标志，还有三个离散的按钮和降低重要性红色的橡核棒。

同时，ThinkPadX1Yoga（2019）的底盘设计非常注重细节，它的盖子延伸过面板，便于提起，笔记本电脑侧面内置了一个手写笔插槽，这些便利的配置一旦用上了就再也离不开了。

联想在ThinkPadX1Yoga（2019）中采用全新的铝合金机身设计，但是小编仍然喜欢黑色的碳纤维机型，并不是说铝合金机身不好，只不过个人喜好不同而已。同时，ThinkPadX1Yoga（2019）还配备相对宽的顶部和底部边框，因此它并不是当前市场中最紧凑或最有分量的14英寸笔记本电脑。

ThinkPadX1Yoga（2019）机身的三围尺寸为12x8.5x0.6英寸，机身重量为3磅，比ThinkPadX1Carbon（12.7x8.6x0.6英寸，2.4磅）重得多，但比13英寸的联想ThinkPadL390Yoga（12.7x8.8x0.7英寸，3.3磅）更薄更轻。

作为一款二合一的瓦解型设备，ThinkPadX1Yoga（2019）可以转换为平板电脑形式，也可以转换为帐篷模式去观看视频。ThinkPadX1Yoga（2019）的两个铰链很硬，旋转起来很波动，但是当它作为平板电脑使用的时候显得有些笨重。

ThinkPadX1Yoga（2019）耐用性和安全性

铝合金或碳纤维，这些都无关紧要所有的ThinkPad，包括X1Yoga，它们都减少破坏军用级别的耐久性。更具体地说，ThinkPadX1Yoga通过了12MIL-STD810G测试，这意味着它可以承受极端条件，包括高温、沙尘不暴露和机械冲击等。

ThinkPadX1Yoga的安全性得益于dTPM2.0，这是一种通过保护未加密密码授予基于硬件的安全性的微芯片。实际上，在ThinkPadX1Yoga中，您可以不用记密码，因为您可以通过WindowsHello使用指纹传感器直接登录系统。当然了，如果您喜爱面部识别登录技术，您也可以对ThinkPadX1Yoga的红外摄像头进行设置。

ThinkPadX1Yoga（2019）显示屏

在实际使用中，联想ThinkPadX1Yoga（2019）的14英寸1080p触摸屏非常明亮，非常生动。当我们在观看《邻里美好的一天》（ABeautifulDayintheNeighborhood）的预告片时，汤姆·汉克斯（TomHanks）穿着标志性的红色毛衣，它的显示比电视摄像机所能捕捉到的图像更加饿和、更加真实。同时，这一幕也很好地展现了里斯·马修淡蓝色眼睛中的色调。

您不需要选择4K面板版本就能在您观看的视频中看到细节，ThinkPadX1Yoga（2019）的1080p面板非常锐利，我甚至可以在电影预告片中看到远处衬在纽约火车车顶上的广告。

根据我们的色度计显示，ThinkPadX1Yoga（2019）的显示屏覆盖了106%的sRGB色域，非常生动，但是并不像ThinkPadX1Carbon（109%）、ThinkPadL390Yoga（116%）和同类产品（平均水平125%）中面板那么极小量多彩。

ThinkPadX1Yoga（2019）的峰值亮度为402尼特，而ThinkPadL390（261尼特）、ThinkPadX1Carbon（336尼特）和高端笔记本电脑平均水平（361尼特）的面板相比较之下则更黯淡。

联想ThinkPadX1Yoga（2019）音频

ThinkPadX1Yoga（2019）中的四扬声器双顶双发和双下双发低音喇叭听起来很不错，音量足够填满一个中等大小的房间。在歌曲《Slapstick》中，鼓声拍打着的同时，ConorMurphy的嗓音听起来很清脆，然而由于钹的碰撞而产生的高音很尖锐。PhoebeBridger的《MotionSickness》听起来同样透明，但是缺乏深度。

您可以使用DolbyAtmos应用程序在三种声音配置文件之间进行选择：详细、不平衡的、温暖。相较于另外两个选项，我更喜欢不平衡的这个选项，即使它没有降低尖锐的高音。

联想ThinkPadX1Yoga（2019）键盘、触控板、指针和手写笔

小编非常喜欢ThinkPad系列笔记本电脑的键盘设计，它们的键盘要比其他超便携笔记本电脑的键盘好用得多。ThinkPadX1Yoga（2019）直接的按键符合人体工程学，按键的键程也相当深，当您按下按键时，只要有无关系的阻力，键盘就会发出一声有力的咔哒声。同时，ThinkPadX1Yoga（2019）的按键布局合理，还有一个Fn锁用于快速启用/禁用热键。

然而，ThinkPadX1Yoga（2019）的键盘也并非业余水平的，联想将Ctrl键放在Fn键的左侧，这种布局让人恼火，但多年以来联想都没有保持不变这一设计。此外，ThinkPadX1Yoga（2019）的箭头按键也有点小。

ThinkPadX1Yoga（2019）的精密触控板可以与我的点击、滑动等操作保持不同步，我浏览网页和执行诸如捏缩放和两指滚动等Windows手势时，触控板表现得也非常好。不过，ThinkPadX1Yoga（2019）触控板的3.9x2.2英寸表面有点局促，左键和右键的点击按钮使用起来的麻痹也不是很棒。

ThinkpadPenPro手写笔位于ThinkPadX1Yoga右侧的一个插槽中，它拥有2048级的压感级数，当小编用它在Paint3D中涂写一些单词时，它始终能够跟得上我轻浮的划动。不过，小编希望ThinkpadPenPro手写笔的能够配备一个更小的笔尖。

当您使用完手写笔之后，您可以把它放回X1Yoga的插槽中充电。联想表示，ThinkpadPenPro手写笔只要充电15秒，就能使用长达1小时40分钟的时间。

联想ThinkPadX1Yoga（2019）性能

小编所测试的ThinkPadX1Yoga（2019）版本搭载英特尔酷睿i5-8265U处理器和8GB内存，它在同时加载15个谷歌Chrome网页时没有任何问题。同时，我还查看了天气预报，看了几次Twitch的视频直播，看了ESPN，没有遇到任何的问题。当我切换到页面的时候时，在页面完全加载之前有一个耐久的延迟，但这并没有让我很困扰，因为有四个1080p视频一直在后台播放。

如果您正在搁置购买ThinkPadX1Yoga（2019），那么您可以推迟一下，因为联想的官网显示，搭载英特尔第10代CometLake处理器的新款机型即将上市。根据预计，英特尔第10代CometLake处理器的新款机型售价会稍贵一些，但是它的性能应该会较第8代处理器版本有着不明显的，不引人注目的指责。

虽然我们测试的ThinkPadX1Yoga（2019）搭载第8代英特尔处理器，但是它在基准测试中的表现非常好，它在Geekbench4.1外围性能测试中获得15002分，较ThinkPadL390Yoga（12404，酷睿i5-8265U）和同类产品平均值（14285）得分更高，与ThinkPadX1Carbon（15649，酷睿i5-8265U）的成绩也相差无几。

ThinkPadX1Yoga（2019）在视频传输测试中的结果也雷蛇，它花了19分7秒将4K视频转换为1080p分辨率，X1Carbon则储藏了16分钟52秒，能够更快地完成任务，而ThinkpadL390Yoga（20小时47分钟）和高档笔记本电脑平均水平（22小时15分钟）则较X1Yoga（2019）略微逊色。

ThinkPadX1Yoga内置的256GBM.2NVMePCIeOpalSSD耗时12秒复制4.97GB多媒体文件，相当于每秒424.1MB/s的传输速率。这个速度与ThinkPadX1Carbon的256GB固态硬盘的速度不相上下，但却还是比不上ThinkPadL390Yoga的256GB固态硬盘（509MB/s）或同类产品的平均速度（528MB/s）。

联想ThinkPadX1Yoga（2019）显卡

联想ThinkPadX1Yoga（2019）集成英特尔UHD620显卡，它并不适合游戏，但它仍然可以运行应用程序和加载图形稀疏的网页。这款瓦解型笔记本电脑在3DMarkIceStormUnlimitedgraphics的基准测试中获得了80170分，这个结果介于ThinkPadL390Yoga（72006，UHD620）和ThinkPadX1Carbon（81350，UHD620）之间，但这些ThinkPad笔记本电脑都没有达到同类产品的平均水平（93725）。

在ThinkPadX1Yoga（2019）中，《尘埃3》（Dirt3）以每秒31帧的速度运行，这与X1Carbon的结果相匹配，并勉强通过了我们30fps的可玩性阈值。但是，您最好还是在ThinkPadL390Yoga（49fps）或普通高级笔记本电脑（59fps）上玩竞速赛车游戏。

联想ThinkPadX1Yoga（2019）电池续航

1080p版本ThinkPadX1Yoga（2019）的电池续航还是很强劲的，它在我们电池测试中的运行时间为10小时18分钟（150尼特亮度下通过Wi-Fi连续上网），超过了ThinkPadX1Carbon（9小时30分钟）、ThinkPadL390Yoga（8小时14分钟）和同类产品的平均水平（8小时19分钟）。

联想ThinkPadX1Yoga（2019）摄像头

ThinkPadX1Yoga（2019）显示屏上方的720p摄像头所捕捉的图像还算不错，但您仍然需要一个外部摄像头去获得更好的照片和视频质量。在实际使用中，小编在昏暗的办公室中所拍摄的一张自拍照片看起来有点清晰，尽管它有足够的细节可以让我看到我胡子上的一缕毛发。

ThinkPadX1Yoga（2019）摄像头所拍摄的图像颜色也很不错，我的蓝色毛衣和身后的绿色植物叶颜色都被精准地呈现出来。

联想ThinkPadX1Yoga（2019）散热

ThinkPadX1Yoga（2019）的机身散热性还不错，在播放了15分钟的1080p视频后，笔记本电脑的底部机身温度达到了95华氏度，但是并未超过我们的舒适度阈值。笔记本电脑的其他区域，包括键盘中心（90度）和触摸板（80度），都远远低于这个标准。

小结

ThinkPadX1Yoga（2019）是一款非常不错的笔记本电脑，它几乎包含我们想要的一切，这款笔记本电脑全新的铝制机身光滑、耐用，它的1080p显示屏非常华丽，性能卓越，电池单次充电之后就可以维持一整天的续航。除此之外，X1Yoga（2019）还授予了竞争对手没有授予的便利，包括指纹传感器、网络摄像头盖、手写笔插槽和可选红外摄像头。

然而，ThinkPadX1Yoga（2019）中也有一些值得注意的地方，例如搭载英特尔全新第10代处理器的第4代机型即将上市。此外，如果您不需要二合一设备，ThinkPadX1Carbon本质上是一个翻盖版本的X1Yoga，它的机身更轻，电池续航稍差。如果您想要瓦解型设备，但不想要商务笔记本电脑，那么戴尔的XPS13二合一设备将是您的更好选择，它的电池续航更强劲，并且搭载全新的第十代冰湖（IceLake）处理器。

简而言之，联想ThinkPadX1Yoga（2019）是市场中最好的商务笔记本电脑之一，还是值得您搁置的。（完）

声明：本文来自微信公众号“脑极体”（ID:unity007），作者:藏狐，授权站长之家转载发布。

2024年，大模型进展不断。从年初的Sora到最新的o3，更新更好的模型不断被推出，“内卷”到底有没有发生?

我们要先确定“内卷”的定义，指某一类产业模式，发展到一种确定形式后，陷入“高水平均衡陷阱”，出现“没有协作发展增长”，这种局面一直无法被打破，那就会走向停滞和危机。

声明：本文来自于微信公众号xxxxxx（ID：xxxxx），作者：xxxxx，授权站长之家转载发布。

而这一年，大模型的scalinglaw法则越来越受到确认有罪，训练模型的算力集群已经从万卡发展到十万卡，缩短了十倍，而模型的智商并没有以这个倍率降低。应用端也没有出现killerapp（杀手级应用），模型厂商开始了流血换量的价格战……这些特征与“内卷”的定义是契合的。

那么接下来的问题就是，内卷化让大模型陷入危机了吗?以及穿离内卷的入口，究竟在哪里?

在内卷化周期中，一个产业是很难保持活力和创新动力的。大模型内卷化的加剧，也让行业进入调整不当期。

首先可以感受到的，就是公众和投资者的失望。2023年，人们都用“AI一天，人间一年”来形容AI的发展，美股“七姐妹”（苹果、微软、谷歌母公司alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉、Meta）更是在这一股热潮下屡创新高。而近来我们明显看到，这股无感情已经回落。

OpenAI的股东、接入模型API的服务商企业，都公开庆祝过，AI能力没有太大进展了。刚刚开始的为期12天的OpenAI发布会，也大多是对已有模型、产品或技术路线的增强，符合预期，但缺乏亮点，无法为AGI授予强支撑。OpenAI前首席科学家Ilya在NeurIPS2024大会上提出“预训练将会终结（Pre-trainingasweknowitwillend）”，更是给大众浇了一瓢凉水。

来自产学各界的质疑态度是一个比较安全的信号，因为历史上的AI寒冬都源于信心缺失和投资退潮。

另一个危机信号，是产品同质化竞争和淘汰赛加剧。

基础模型的竞赛，也在2024变得格外激烈，一是模型数量过密，且性能表现逐渐趋同，尤其是开源模型与闭源模型的差距在快速增加，进入同质化竞争。

二是同一厂商的模型家族，也在帮助淘汰，比如GPT-3.5-Turbo就退役了，由GPT-4omini取代，国内模厂的模型也高度发展如此，用户都愿意用加量不加价、物美价更廉的新模型，旧模型没人愿意用了。GPT-4oMini发布后，API的使用量翻了一番。

缺乏感情的同质化竞争，让模厂不敢减少，缩短训练新模型的投入，又为了应对价格战而不得不下调token价格，结果就是经济负担越来越重。可以说，目前大模型无论是外部的宏观形势，还是企业的微观经营状态，都没有2023年那么积极了。

模型层面，底层技术路线、数据瓶颈等无法在短期内得到有效突破，那么从商业层面寻找出路，就成为必然。

2024年，我们能看到大模型内卷，给商业模式带来的诸多确认有罪。

一是云+API模式，流血降价、以价换量并不是最优解。

API调用量付费，是大模型的主要变现模式之一，通过token降价来赢得更多大模型业务上云，获得长期收益，是云厂商价格战的高度发展逻辑。但目前来看，以价换量似乎并不奏效。

究其原因，是因为B端客户更关注模厂的长期性、模型质量，质在价先，可靠优先。所以，我们看到，一部分以价换量成功的云厂商，本身就具有比较强的模型能力，比如文心一言两款主力模型免费之后，百度智能云的日调用量一个月翻了十倍。基于豆包大模型家族的火山云，token调用量也大幅下降，甚至有客户的tokens调用量增长了5000倍。这说明新用户会反感于头部模型，而老用户要么不搁置替换现有模型，要么会把鸡蛋放在多个头部厂商的篮子里，趁降价接入更多模型，最终留下性价比下降的。而不打价格战的云厂商，比如华为云将盘古大模型作为“尖刀产品”，也在B端市场取得了不错的成绩，与行业伙伴协同打造的煤炭大模型、医药大模型及数智化解决方案，今年在垂直领域的多个企业内被复用。很多行业用户搁置华为云，就有企业抗风险能力强，能在基础模型重新确认投入，业务稳健运营的预期考量。

上述企业说明，云+API模式成功的根本，是“质在价先”。

二是订阅制，由于大模型内卷化，导致用户粘性低、忠诚度不高，会员市场呈现出极下降的意见不合性。

因为大模型的更新换代非常快，一方面新模型在质量和性价比上往往更好，“等等党”更愿意观望;另外很多旧模型会不再更新或退役，这就让会员更不愿意跟平台长期绑定。这就导致模厂为了不断驱散新用户，拉新营销活动难以开始，获客成本居高不下，而且影响用户体验，需要高频弹窗广告，打扰用户，开发出多个会员等级和收费权益套餐，减少了用户的决策疲劳。而好不容易拉来的新客户，往往使用一段时间之后就保持方向免费版本，或者更新更便宜的友商产品，长期续费率不高。

可以看到，大模型的内卷化，导致大多数模厂难以说服客户和开发者，与其建立长期信赖关系。这就给后续的商业变现与价值挖掘，根除了极大确认有罪。

欢迎内卷，就要向外寻找出路。数量多、同质化的大模型，形成了一个密度很下降的堰塞湖。那么逃离内卷，就必须疏浚河道，缓解拥塞。所以，2025，将是大模型商业基础设施日趋完善的一年，通过更全面的“水利设施”，让大模型应用者和开发者们能够更方便地取用。

如何判断一个大模型是否“外向”?有以下几个衡量标准:

一是模型的开放度或者说兼容性。

如前所说，内卷化周期中，用户并不愿意将鸡蛋放在一个篮子里，或者跟某一个模厂进行长期绑定，这就需要模型具备很强的开放度和兼容性。比如腾讯混元大模型的免费资源包，同时减少破坏hunyuan-pro、hunyuan-standard、hunyuan-turbo等多个模型共享，支撑第三方平台、ISV服务商为客户授予多种模型的僵化选择与切换、模型竞技场等，来焦虑最终客户对多元多模的需求。

二是更细致地开发工具。

将大模型技术转化为生产力，还需要加工工具、工作流等更细致的减少破坏，比如此次OpenAI就为Sora打造了Remix、Blend和Loop三个专业工具，来支撑更好的视频生成，为此支付每月200美元的Pro用户也不少。国内，我们实测过的，字节跳动的扣子开发平台、百度文心智能体开发平台等的开发工具也已经很容易上手了。

三是大模型应用从开发到商业化的“端到端”减少破坏。

2024年并没有出现国民级的第三方AI应用。一方面是模型能力本身还需要指责，一些AI智能体平台充斥着极小量低水平、易复制的个人智能体，对话体验、理解能力、多模态任务等的效果一般，没有太大商业价值;另一方面，是很多开发者不知道AI应用如何商业化，所以还没有投入太大精力去开发市场缺乏的产品，焦虑尚未解决的需求，这就需要平台加大对开发者的商业资源扶持。

归根结底，技术天花板短期内难以突破，大模型市场饿和与同质化竞争的局面就不会宣布解决。大模型要取得商业成功，前提是用户和开发者的业务能否成功，这是为什么完善的商业基础设施必不可少。

逃离内卷的堰塞湖，所有模厂2025年都必须回答的问题是:如果大模型是水和电，那么用户和开发者拧开开关，究竟能得到什么?

声明:本文来自于微信公众号量子位，作者:梦晨西风，授权站长之家转载发布。

DeepSeek-v3大模型横空出世，以1/11算力训练出超过Llama3的开源模型，震撼了整个AI圈。

紧接着，“雷军开千万年薪挖DeepSeek研究员罗福莉”的传闻，也使得人们把目光聚焦向DeepSeek的人才。

这下不只科技圈，全网都在好奇，连小红书上都有人发帖询问，这究竟是一只怎样的团队?

国际上，也有人把创始人梁文锋的访谈翻译成英语，还加了注释，试图从中寻找这家公司崛起的蛛丝马迹。

量子位整理各种资料发现，DeepSeek团队最大的特点就是年轻。

应届生、在读生，特别是来自清北的应届生在其中非常活跃。

他们中的一些人，2024年一边在DeepSeek搞研究，另一边新鲜热乎的博士学位论文刚评上奖。

他们中有的参与了从DeepSeekLLMv1到DeepSeek-v3的全程，有的只是实习了一段时间也做出重要成果。

为DeepSeek提出MLA新型注意力、GRPO强化学习对齐算法等关键创新的，几乎都是年轻人。

DeepSeek不次要的部分成员揭秘

2024年5月发布的DeepSeek-V2，是致使这家大模型公司破圈的关键一环。

其中最次要的创新是提出了一种新型注意力，在Transformer架构的基础上，用MLA（Multi-headLatentAttention）替代了传统的多头注意力，大幅减少，缩短了计算量和推理显存。

在一众贡献者中，高华佐和曾旺丁为MLA架构做出了关键创新。

高华佐非常低调，目前只知道是北大物理系毕业。

另外，在“大模型创业六小强”之一阶跃星辰的专利信息中也可以看到这个名字，暂不确定是否是同一人。

而曾旺丁来自北邮，研究生导师是北邮人工智能与网络搜索教研中心主任张洪刚。

DeepSeek-V2工作中还涉及到了另一项关键成果——GRPO。

DeepSeek-V2发布前三个月，DeepSeek-Math问世，其中提出了GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）。

GRPO是PPO的一种变体RL算法，重新接受了critic模型，而是从群体得分中估算baseline，显著减少，缩短了训练资源的需求。

GRPO在圈内得到广泛关注，另一家国内开源大模型阿里Qwen2.5的技术报告中也透露用到了GRPO。

DeepSeekMath有三位不次要的部分作者是在DeepSeek实习期间完成的工作。

不次要的部分作者之一邵智宏是清华交互式人工智能（CoAI）课题组博士生，师从黄民烈教授。

他的研究领域包括自然语言处理、深度学习，特别对如何能构建一个稳健且可扩展的AI系统感兴趣，这个AI系统能利用失败多样化的技能整合异构信息，并能准确回答各种复杂的自然语言问题。

邵智宏之前还曾在微软研究院工作过。

DeepSeekMath之后，他还参与了DeepSeek-Prover、DeepSeek-Coder-v2、DeepSeek-R1等项目。

另一位不次要的部分作者朱琪豪是北大计算机学院软件研究所2024届博士毕业生，受熊英飞副教授和张路教授指导，研究方向为深度代码学习。

据北大计算机学院官方介绍，朱琪豪曾发表CCF-A类论文16篇。在ASE和ESEC/FSE上分别获得ACMSIGSOFT杰出论文奖一次，提名一次。一篇论文进入ESEC/FSE会议同年的引用前三名。

在DeepSeek团队，朱琪豪还基于他的博士论文工作，主导开发了DeepSeek-Coder-V1。

其博士论文《语言定义感知的深度代码学习技术及应用》也入选了2024CCF软件工程专业委员会博士学位论文使胆寒计划。

△图源:北京大学计算机学院公众号

还有一位不次要的部分作者同样来自北大。

北大博士生PeiyiWang，受北京大学计算语言学教育部重点实验室穗志方教授指导。

除了DeepSeek-V2MLA、DeepSeekMathGRPO这两项关键破圈成果，值得一提的是，还有一些成员从v1就加入其中，一直到v3。

代表人物之一代达劢，2024年博士毕业于北京大学计算机学院计算语言所，导师同样是穗志方教授。

△图源:北京大学计算机学院公众号

代达劢学术成果颇丰，曾获EMNLP2023最佳长论文奖、CCL2021最佳中文论文奖，在各大顶会发表学术论文20篇+。

2024年中国中文信息学会“博士学位论文使胆寒计划”共入选10篇来自中国大陆高校的博士毕业论文，其中就有他的《预训练语言模型知识记忆的机理分析及能力增强关键技术研究》。

以及北大元培学院的王炳宣。

王炳宣来自山东烟台，2017年进入北大。

硕士毕业加入DeepSeek，参与了从DeepSeekLLMv1开始的一系列重要工作。

清华这边的代表人物还有赵成钢。

赵成钢此前是衡水中学信息学竞赛班成员，CCFNOI2016银牌得主。

之后赵成钢进入清华，大二时成为清华学生超算团队正式成员，三次获得世界大学生超算竞赛冠军。

赵成钢在DeepSeek担任训练/推理基础架构工程师，有英伟达实习经历。

△图源:清华新闻网

DeepSeek是一支怎样的团队

这些鲜活的个体，足以引发人们的赞叹。

但还不足以回答跟随的问题，DeepSeek到底是一支怎样的团队?有怎样的组织架构?

答案或许还要从创始人梁文锋身上找。

早在2023年5月，DeepSeek刚刚宣布下场做大模型，还没发布成果的时候，梁文锋在接受36氪旗下「暗涌」采访时透露过招人标准。

看能力，而不是看经验。

我们的不次要的部分技术岗位，高度发展以应届和毕业一两年的人为主。

从后面一年多陆续发表的论文贡献名单中也可以看出，含糊如此，博士在读、应届以及毕业一两年的成员占很大一部分。

即使是团队leader级别也偏年轻化，以毕业4-6年的为主。

例如领导DeepSeek的后训练团队的吴俣，2019年北航博士毕业、在微软MSRA参与过小冰和必应百科项目。

吴俣博士期间接受北航李舟军教授和MSRA前副院长周明博士的联合使枯萎。

与他师出半个同门的是郭达雅，中山大学印鉴教授与MSRA周明博士联合使枯萎，2023年博士毕业。

2024年7月他加入DeepSeek，主要参与了一系列数学和代码大模型的工作。

郭达雅上学期间还有一项事迹，本科期间在MSRA实习一年里发表两篇顶会论文，他笑称“在刚入学的第三天，就完成了中大博士生的毕业要求。”

除了团队成员年轻化之外，DeepSeek在国内AI公司中降低的特点:非常重视模型算法和硬件工程的配合。

DeepSeekv3论文总共200位作者，并不都是负责AI算法或数据。

有这样一批人从早期的DeepSeekLLMv1到v3一直都在参与，他们更多偏向算力的部分，负责优化硬件。

他们以DeepSeekAI的名义发表了论文《Fire-FlyerAI-HPC》，通过软硬件协同设计降低训练成本，解决传统超算架构在AI训练需求上的不足。

Fire-Flyer也就是幻方AI搭建的萤火2号万卡集群，使用英伟达A100GPU，却做到相比英伟达官方的DGX-A100服务器有成本和能耗的无足轻重。

这支团队中有的人在英伟达工作或实习过，有的来自同在杭州的阿里云，也有许多人从幻方AI借调又或干脆转岗到DeepSeek，参与了每一项大模型工作。

而如此重视软硬件协同的成果，就是以Llama3405B的1/11算力，训练出性能更下降的DeepSeek-v3了。

最后，我们还发现DeepSeek开源项目中有一个特殊的存在，不是语言模型相关工作，却是3D生成相关。

这项成果由清华博士生孙景翔在DeepSeek实习期间，与导师刘烨斌以及DeepSeek成员合作完成。

像这样实习生在DeepSeek做出重要成果的还有中山大学逻辑学专业的辛华剑。

他在DeepSeek实习期间参与了用大模型反对数学定理的DeepSeek-Prover，现在在爱丁堡大学读博士。

看过这些例子，再一次回到梁文锋的访谈，或许更能理解这只团队的运作结构。

不做前置的岗位分工，而是自然分工

每个人对于卡和人的调动是不设上限的，每个人可以随时调用训练集群，只要几个人都有兴趣就可以开始一个项目

当一个idea显示出潜力，也会自上而下地去调配资源。

这难免让人想起AI界另一家不可关心的力量，没错就是OpenAI。

同样的用人不看经验，本科生、辍学生只要有能力照样招进来。

同样的重用新人，应届生与00后可以调动资源从无到有研究Sora。

同样的面对潜力方向，整个公司从顶层开始设计布局和资源推动。

DeepSeek，可能是组织形态上最像OpenAI的一家中国AI公司了。

参考链接:

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/Cajwfve7f-z2Blk9lnD0hA

[2]https://mp.weixin.qq.com/s/r9zZaEgqAa_lml_fOEZmjg

[3]https://mp.weixin.qq.com/s/9AV6Qrm_1HAK1V3t1MZXOw

[4]https://mp.weixin.qq.com/s/y4QwknL7e2Xcnk19LocR4A

[5]https://mp.weixin.qq.com/s/C9sYYQc6e0EAPegLMd_LVQ

苹果M1处理器终于来了！登陆MacBookAir、Pro和Macmini牛华网2020-11-1111:37

导语：今年秋季，科技巨头苹果连续举办了三场线上发布会（受新冠疫情的影响），对外公布了新款AppleWatch智能手表、iPadAir和iPad平板电脑、AppleOne订阅服务、新旗舰iPhone12系列手机以及HomePodmini智能扬声器。

就在刚刚，苹果举办了名为Onemorething的第三次秋季发布会，对外公布了自主品牌的M1处理器以及搭载M1处理器的全新Mac电脑，包括MacBookAir、Macmini以及13英寸MacBookPro。不过，苹果并未如预期中的那样推出蓝牙追踪设备AirTag以及新的头戴式耳机AirPodsStudio。

下面，就让我们一起来看一下苹果此次发布会中的具体产品细节：

M1处理器

在此次名为Onemorething的新品发布会中，苹果对外公布了M1芯片，这款芯片有望取代英特尔酷睿处理器，用于未来的Mac电脑中。

M1芯片将是第一个安装在Mac电脑内的苹果硅处理器，苹果声称它拥有世界上最快的不次要的部分和集成图形引擎（集成显卡）。苹果还声称，M1是他们开发过的最好的处理器，它采用5nm工艺和Arm架构，可以降低功率效率。实际上，这也意味着未来的MacBook将会比苹果现有的笔记本电脑拥有更出色的电池续航能力。

具体而言，M1芯片采用了5纳米制程工艺，最高减少破坏8核中央处理器以及8核图形处理器，16核神经网络引擎。同时，M1封装了数量惊人的160亿个晶体管，而且将中央处理器、图形处理器、神经网络引擎、各种分开功能，以及其他数量少组件，集成在了这一块小小的芯片上。

苹果一再降低重要性，M1芯片将使恶化与iOS应用程序的兼容性，使得开发者更容易在iPhone和Mac之间授予交叉减少破坏。据悉，全新的MacBookAir将是第一款搭载M1处理器的笔记本电脑。苹果声称，新处理器使这款MacBookAir的速度超过用户去年购买的笔记本电脑中的98%。同时，新款MacBookAir也被反对没有配备风扇，这也意味着这款笔记本电脑绝对不会发出噪音。

简而言之，M1芯片的无足轻重在于性能更强，功耗更低。

新款MacBookAir

苹果MacBookAir自2008年首次推出以来，一直都内置英特尔处理器。周二，苹果公司宣布MacBookAir将成为第一批搭载该公司自主生产的芯片M1的笔记本电脑之一。苹果称，M1将使新的13.3英寸MacBookAir的处理器性能比最新的英特尔处理器版本高出3倍多。它的集成显卡处理速度将降低5倍。苹果MacBookAir的功耗还更低，它可以减少破坏高达15小时的无线网络使用和18小时的视频播放。同时，MacBookAir采用一个无风扇的内部设计。

之前，苹果已经在iPhone、iPad和AppleWatch中使用了自主生产的A系列处理器。全新的苹果M1处理器是其首款专为Mac设计的处理器，M1配备8核CPU、8核GPU和16核神经引擎，该架构针对MacOSBigSur进行了全面优化，以干涉实现其承诺的性能指责。

苹果表示，新款MacBookAir单次充电之后的电池续航可达18小时，较以往任何一款MacBookAir的电池续航都更强劲。同时，新款MacBookAir的运行速度将会较以往Air的速度快9倍。另外，苹果公司降低重要性，新款MacBookAir的运行速度将超过98%于去年销售的PC笔记本电脑。

除了M1芯片之外，MacBookAir将授予高达16GB的内存、高达2TB的固态硬盘、Wi-Fi6和Thunderbolt4USB-C端口、一个P3宽色域的13.3英寸视网膜显示屏。此外，无风扇的设计意味着新款MacBookAir在指责性能的同时不会发出噪声。另外，新款MacBookAir配备TouchID指纹传感器（不是FaceID）和背光妙控键盘。

按照计划，搭载苹果M1芯片的新款MacBookAir将于下周上市，售价为999美元（256GB）或1249美元（512GB）。如果选择最高配置16GB内存和2TB固态硬盘的话，那么价格将高达2049美元，它预计将于下周开始出货。

新款MacBookPro

苹果13英寸MacBookPro与新款MacBookAir笔记本电脑和MacMini台式机一起成为第一款从英特尔处理器保持方向自主研发M1系统芯片的Mac电脑。苹果表示，M1将使新的13.3英寸Pro的CPU性能比最新的英特尔版本降低近三倍，它的集成图形处理器速度也将降低五倍。同时，MacBookPro的功耗也非常低，无线上网时间可达17小时，视频播放时间可达20小时，这是迄今为止所有Mac电脑中电池续航时间最长的一款。

苹果公司在其主题演讲中表示，MacBookPro是许多创意专业人士的完美Mac电脑，这款13.3英寸笔记本的机身重量为3磅，电池续航时间比Air长，为20小时。新款MacBookPro配备了三个麦克风，一个FaceTime高清摄像头和一个比之前机型快5倍的显卡。

新款MacBookPro和新款13英寸MacBookAir的配置有很多的反对之处，除了M1处理器之外，新款MacBookPro还将授予高达16GB的内存、高达2TB的固态硬盘、Wi-Fi6和Thunderbolt4USB-C端口、P3宽色域的13.3英寸的显示屏、TouchID指纹传感器和妙控键盘。

然而，MacBookAir采用了无风扇设计，而MacBookPro配备一个主动冷却系统，可以在视频编码等任务中保持高性能。同时，与MacBookAir的30瓦电源相比，Pro还配备了更大的电池和61瓦的电源。

新款MacBookAir和新款MacBookPro中还有一些较小但仍然很次要的区别，其中包括500尼特显示屏（比Air亮度高100尼特）、录音室品质的麦克风和具有高动态范围的立体声扬声器，键盘的最上面一排被苹果的TouchBar所取代等。

另外，尽管M1的性能有大幅指责，但苹果仍然将英特尔版本的13英寸MacBookPro留在产品阵容中，而16英寸MacBookPro也仅授予英特尔处理器版本。

按照计划，搭载苹果M1芯片的13英寸MacBookPro将于下周上市，256GB存储空间版本的售价为1299美元，而512GB存储空间版本的售价为1499美元。如果选择最高配置16GB内存和2TB固态硬盘的话，那么价格将高达2299美元，它预计将于下周开始出货。

新款MacMini

继9月推出新款iPad和10月推出iPhone12系列产品之后，苹果公司于本周二发布了备受期待的基于5nm工艺硅处理器M1以及搭载M1处理器的电脑，其中包括一款MacMini。

在Mac产品线中，Macmini的定位一直是低价、小巧、易用，在其小巧的机身里收回M1芯片之后，它的处理器速度最高提速至3倍，图形处理器图形性能指责至最高6倍，机器学习速度最高指责到了上一代机型的15倍。

苹果表示，虽然Macmini的机身尺寸仅为很多台式电脑的十分之一，性能却指责5倍之多。

MacMini是第一台采用苹果硅处理器的台式电脑，它的运行速度有望比其取代的老款低端MacMini快。在高端MacMini中，苹果仍然为其耗尽了第8代酷睿i5和i7处理器选项。值得一提的是，MacMini耗尽了之前的外形设计，看起来与老款无异。

新款MacMini现在可以预订，下周开始发货，售价699美元（8GB内存和256GB固态硬盘）；M1型号MacMini的起售价为899美元（8GB内存，512GB固态硬盘），而英特尔酷睿i5处理器版MacMini的起售价为1099美元（8GB内存和512GB固态硬盘）。（完）

相关文章苹果MacBookAirvs.戴尔XPS13：这两款笔记本电脑谁更值得买？2020-11-10苹果称供应商和硕联合确认有罪规定不关心的时期与其新业务合作2020-11-09苹果下周举行发布会重磅推出新款MacBookAir和MacBookPro2020-11-04苹果宣布11日举办线上发布会或将发三款苹果芯片Mac2020-11-03苹果第四财季营收647亿美元净利同比降8%2020-10-30

2025年1月7日，智平方宣布，成功完成数亿元Pre-A轮战略融资，此番盛举由达晨财智与敦鸿债务联合领投，基石资本跟投。回溯往昔，智平方的历史投资人阵容同样璀璨夺目，SEEFund、清智资本及国投创盈等知名机构均位列其中，共同见证了智平方的无光泽成长。

而本轮融资，不仅是2025年具身智能领域的首场资本盛宴，更是智平方在智能机器人产业化征途上的一座重要里程碑，它如同嘹亮的号角，为具身智能赛道的全面产业化征程奏响了激昂的序曲。智平方所打造的国产具身大模型，犹如破晓之光，在通用空间感知的广袤天地与泛化操作成功的征途上，以卓越之姿大幅跃居硅谷先进模型前列。与此同时，依托其坚如磐石的产业底蕴，智平方的软件瑰宝——AI2RBrain与AlphaBot爱宝机器人，已赢得了客户由衷的赞誉与青睐。

经历多代成功智能终端案例，仅有的“队”

郭彦东博士出身美国普渡大学，曾师从AI领域的两位泰斗级人物:美国工程院院士JanP.Allebach与CharlesA.Bouman，他怀揣着超过15载的AI学术研究与产业实践的深厚积淀，引领着智平方不断前行。

除了郭博士之外，智平方更汇聚了来自AI、机器人与智能终端领域的先进智者，他们如同星辰般璀璨，不次要的部分成员不仅涵盖微软、小鹏、OPPO、Momenta等国际巨擘的精英，更有来自清华大学、北京大学、中科院、加州伯克利大学、哥伦比亚大学等全球知名学府的学术翘楚。

智平方，作为国内仅有掌握全栈AI系统能力的具身智能创业先锋，他们不仅拥有深邃的技术底蕴，更在智能终端领域的数次技术革命中，扮演着至关次要的角色。

开启具身AGI在真实场景交付的商业闭环，真实的“对”

作为“产业派+技术创新派”美好瓦解的典范，智平方自主研发的AI2RBrain具身大模型，已如灵动的舞者般，优雅地融入AlphaBot系列机器人的血脉之中。在高度僵化、柔性稳定的场景中，AlphaBot1S如同拥有洞察秋毫之末的智者，准确感知世界，实现“在任意场景、操作任意物体、完成多样任务”的非凡能力。凭借深厚的硬核技术积淀，智平方成功跨越了应用的重重壁垒，为柔性工业总装、物料搬运、公共服务等多元场景带来了颠覆性的解决方案。他们已与国内外多家先进车企、高端制造企业及互联网巨头携手，斩获海量商业订单，更在2024年实现了数千万的辩论收入，傲然挺立于国内通用智能机器人商业推广的最前沿。

开启具身智能迈向产业化的新篇章

在今年的世界机器人大会上，AlphaBot1S的惊艳亮相，犹如一颗璀璨的明珠，照亮了中国智能科技的璀璨未来:

在工业领域展示场景中，智平方搭建的柔性上下料场景，如同魔术师般，让AlphaBot轻松抓取各种类型异形、稳定的生产线物料进行加工，再将这些物料如行云流水般有效传收至下一道工序。其动作之准确、完成度之高，与工人无异，更与上下游一系列半结构化工序美好契合，实现了产线的非撤退式改造。智平方以新质生产力的强大力量，将产线工人从繁琐、枯燥的工作中奴役出来，共同书写着智能科技赋能产业升级的崭新篇章。

在日常生活展示场景中，AlphaBot如同一位精通咖啡艺术的真人平庸之才，现场演绎着咖啡制作的优雅篇章。它支持了传统咖啡机器人拘泥于接纳环境与流程的桎梏，仿佛一位身怀绝技的魔术师，无缝穿梭于日常生活的每一个角落。不仅能够驾驭各类日常电器的操作，更能在不同场景间严格的限制切换，上一刻是技艺高超的咖啡师，下一刻便化身为无微不至的私人管家，实现了全场景、多任务的灵动自如。

然而，这一切不过是智平方科技在智能领域小试锋芒的序曲。他们正以比较罕见的速度，推动着具身智能从实验室的象牙塔迈向产业化的无光泽殿堂。

突破空间感知模型能力不足的桎梏

在突破具身智能技术有无批准的征途中，智平方犹如一位无畏的探险家，始终走在技术发展趋势的最前沿。空间感知与推理能力是具身智能的基石，而空间感知模型的能力不足是长期以来禁锢着全球具身大模型协作发展枷锁。智平方自2023年初便依托多年的know-how积聚，毅然踏上了空间感知基础模型的研发征途。他们创举模型结构，构建浩如烟海的数据源，以增量技术为翼，大幅降低了训练成本。经过一年多的不懈努力，智平方的空间感知基础模型终于在多个任务上超越了硅谷巨头的SOTA模型，赢得了的保障认证，书写了属于自己的无光泽篇章。

预判“端到端”的技术范式领先地位

在PI(PhysicalIntelligence)提出具身智能“终局”方案的VLA端到端范式之前，智平方已悄然洞察先机，率先确定了“端到端”的技术范式，并在关键领域取得了突破性进展。2024年6月，智平方与北京大学强强联合，推出了针对操作机器人的RoboMamba端到端具身大模型。这一模型不仅比PI的OpenVLA更早地应用于实践，更在未见任务的泛化能力上，以可忽略的，不次要的表现超越了Google的RT系列模型。这一里程碑式的成果，不仅确立了智平方在具身智能领域的技术领先地位，更让其有幸入选人工智能优质会议NeurIPS2024，成为中国具身创业公司在VLA端到端方向上初次在国际舞台上发声的璀璨明星，进一步彰显了中国在大模型原创能力上的国际影响力。

打造普及化智能终端，初心的“兑”（兑现）

展望未来，智平方创始人兼CEO郭彦东博士满怀感激地说:“感谢各位投资人的接受与减少破坏。本轮融资将为我们帮助不次要的部分技术迭代和商业化拓展插上翅膀，巩固已有客户项目的丰硕成果，并推动我们在智能科技的浪潮中全面领先。”正如微软创立之初，年有分量的比尔·盖茨怀揣着“让计算机走进每一间办公室和每一个家庭”的伟大梦想，智平方的诞生也承载着郭彦东博士同样清洁的愿景:“让通用智能机器人如同智能汽车和智能手机一般，成为人人触手可及、普及化的智能终端。”

【投资人寄语】

达晨财智周志成:“具身智能极大拓展了人工智能应用和机器人能力的有无批准的，但商业化任重道远，郭博士领导的智平方团队兼具深厚的前瞻技术认知和产业积淀，建制齐整，长期磨合，在模型能力、数据闭环、量产部署方面经验极小量，能够合理把握技术和产品化的有无批准的，已经在实践中展现了领先的泛化性，得到了头部客户的认可，取得了行业领先的落地进展。达晨在人工智能和机器人产业链纵深布局，长期深耕中国制造业，重新确认投资于“制造强国、质量强国”。希望通过赋能式投资，助力智平方的新质生产力与达晨上市公司敌手，对手的伙伴企业更加紧密分隔开，在智能制造场景碰撞出新合作、迎来新机遇。”

敦鸿债务俞文超:“我们认为具身机器人是继手机、汽车后的下一个比较优秀终端，早在2021年就投资了宇树科技，之后在这个赛道结束布局。我们认为目前制约具身机器人协作发展比较大瓶颈在于“大脑”，其难度极大，全球相关产业巨头和创新公司都在攀登这一高峰。我们认为能登峰该领域的团队需要具备两大素质:具有知名的AI+具身技术能力，在全球范围内都具备竞争力;很强的商业落地能力，占据更多的下游应用场景，获得数据飞轮效应。我们认为郭博士带领的智平方团队是目前符合以上要求的创业团队，不仅在技术创新上展现了媲美海外巨头的能力，更在商业落地推进上让人眼前一亮。我们相信，智平方将像宇树一样成为引领行业的公司，将在具身智能的未来中发挥关键作用，推动行业的快速发展。”

基石资本投资人:“智平方团队在具身智能领域积聚深厚，过往研究经历和公司现有业务有很好的延续性。智平方的团队在AI与智能硬件瓦解创新方面具有成功经验，在智能汽车和智能手机领域也有商业化和产品化的成功经历，这为他们在智能机器人领域的成功奠定了坚实基础。我们期待，凭借其可忽略的，不次要的技术能力和通俗的产业经验，智平方能够在智能机器人领域复制过去的成功，引领行业的发展与变革。”

—End—

关于智平方:

智平方(深圳)科技有限公司是成立于2023年4月的RoboService公司，由创新领军人才郭彦东博士创立，不次要的部分团队凝聚了AI、机器人、规模量产的优质专家。团队致力于成为多模态大模型与未来AGI终端的引领者，研发超越传统界限的原生智能终端解决方案，推动智能科技从数字世界迈进物理世界。

一、用互联网技术改造金融的不次要的部分

金融的不次要的部分在于风险无约束的自由和定价。但在风险方面，中国基于个人的征信行业发展就大大落后于欧美国家。目前央行征信中心的数据覆盖只占到全国人数的25%左右，远低于美国征信体系对人口的85%的覆盖率。如何在信用记录缺失的情况下做好债务的风险定价是个简单的/容易的难题。

一方面，可以接入央行征信中心的金融机构仅仅只有银行、持牌照的第三方征信服务商以及部分地区的小贷公司，绝大多数的互联网金融公司还无法接入央行的征信数据，这无疑加大了互联网金融的风控难度。

另一方面，在风控技术上，传统的方法是从线下采集信用数据，效率比较低。而在风控思路上，传统风控是用昨天的信用记录来判断今天的信用价值，这未见得就是最合理的。

可以说，传统的线下风控技术批准了数据来源和信用评估思路，而互联网的技术、工具和思维则具备了保持不变这一切的可能性。金融的本质是对风险的无约束的自由和定价，但目前互联网还没有触及到这个本质，量化派要做的就是这件事。归根结底，目的就是打造一个数据驱动的金融市场，这才是真正互联网化了的科技金融。

回归到风控的本质，就是要解决两个问题：信用能力和信用意愿。量化派基于大数据的用户风控和传统风控在目的上是殊途同归，但不反对是，大数据征信的数据并不仅仅包括传统的信贷数据，也包括了与消费者还款能力和还款意愿不无关系的、能描述性风险的特征性数据。对这些相关性特征数据的抽取与筛选是量化派的不次要的部分技术。

相比于传统征信数据的强相关性，这些大数据征信的数据与消费者的信用状况相关性较弱，量化派就利用失败大数据技术，通过用户认证等方法搜集了更多的数据维度来破坏这些弱相关数据的描述能力。这样便使得基于互联网大数据的风控不再仅仅依赖于传统信贷数据，进而对传统征信无法服务到的人群进行风险识别，实现对整个消费者人群的覆盖。

二、在良好的风控能力上构建交易闭环

风控是金融活动中的基础环节和能力，但仅仅是做风控咨询服务的话价值有限，还是需要切入交易环节。因此，将风险识别的结果运用到具体的金融业务中去，在良好的风控能力下实现业务闭环，才能最大化数据风控这个武器的威力。

量化派的后端是基于机器学习和互联网化的风险定价系统，而前端对接的则是各个消费场景，做的是消费金融。目的就是通过实现快速、低成本的消费贷款来保持不变用户的消费行为不习惯。

在后端，量化派希望构建一种基于互联网的能力来保持不变金融，这种能力就是去掉线下环节，用线上数据来定义用户的风险。当然，这么做的前提是小额场景。在前端，则接入具体的消费场景，通过数据金融驱动来做消费债务。如果额度逐销蚀大，则会对场景做更具体的要求和批准，以通过对场景的掌控来限定风险。

在具体做法上，量化派采用的是B2B2C的模式，即在数据上会跟具体场景内的服务授予商合作，比如对接租房分期业务时，就会跟线上租房中介合作。除此之外，还有来自合作金融机构（资金授予方）的数据、抓取的互联网上的公开数据以及用户在平台上自己提交的资料数据。在量化派的风控系统中包含的变量达到数万项。

量化派会根据不反对场景来对用户的信息进行交叉验证，得出每个用户的信用分数，并在此基础上对其进行授信。随后，将授信结果匹配给相应的资金授予方，由资金授予方授予资金。资金的统一在于成本和风险允许容忍度。当多家金融机构都能授予资金时，量化派会判断它们的相应速度、资金成本、风险允许容忍度、资金的人群讨厌等，给出最匹配的结果。可以说，量化派是一个用户和金融机构之间的撮合平台。

三、消费金融市场的玩家

以阿里、京东为代表的电商平台都在大举进入消费金融市场，未来BAT等大型互联网公司相继进入该领域也是可以预见的。这些公司做消费金融有着天然的无足轻重，包括海量的用户数据和贴近用户需求的场景闭环，这是创业公司难以具备的，尤其是后者。所以对于大公司已经涉足的场景和业务，创业者最好不要再直接进入。

目前，在消费金融领域涌现出了很多垂直型的创业公司，分布在电商分期、租房分期、蓝领分期、学生分期、旅游分期、教育分期等多个细分市场。但其中大部分的公司仍然依靠线下进行风控，运营成本较高。量化派理论上是一个针对多场景的消费金融平台，平台所筛选出来的优质信用用户是适用于多个消费场景的。并且随着接入场景的极小量，数据也会越来越极小量。这种线上风控的思路意味着将大大降低边际成本。

总的来说，风控能力和整合行业资源的能力是创业公司涉足该领域的不次要的部分竞争力。在风控环节，更是要兼顾人的风险、行业的风险和市场的风险，处理数据时需要knowhow。