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涉足现打鲜啤行业,蜜雪的方法是 “复制蜜雪”
晚点LatePost· 2025-10-09 18:14
文章核心观点 - 市场可能低估了蜜雪集团在现打鲜啤行业的差异化竞争能力,其渠道体系和零售禀赋构成明显的错位竞争优势 [3][5] - 蜜雪集团通过投资鲜啤福鹿家正式涉足现打鲜啤行业,计划在这一赛道复制其高质平价、快速规模化的“蜜雪模式” [4][5][15] - 鲜啤福鹿家已实现全国化经营和盈利,其高质平价的产品策略和扁平化的渠道结构有望支撑其超越行业平均增速的发展 [12][15][18] 啤酒行业发展趋势与现打鲜啤市场现状 - 国内啤酒总产量和人均消费量自2013年见顶后转入存量竞争阶段,头部厂商主基调是去产能和高端化 [6] - 精酿、鲜啤等小众细分啤酒品类因年轻消费群体追求个性化口感而呈现逆势增长,市场仍处于相对蓝海 [6][9] - 工业啤酒保质期长达12个月以上,适合大规模生产但口味单一;鲜啤保质期短、需冷链,口感丰富但规模化经营难度大 [7] - 鲜啤市场尚未出现全国性寡头,区域性厂商产能普遍在千吨至万吨级,万吨级啤酒厂投资门槛在数千万元起 [6][10] - 以乐惠国际为例,其2024年鲜啤业务收入1.40亿元,同比增长33%,但亏损0.75亿元,反映行业前期沉没成本高、供需匹配难 [11] 鲜啤福鹿家的经营现状与竞争优势 - 截至2025年8月,鲜啤福鹿家门店数约1200家,覆盖中国28个省级区域,过去一年营业收入1.5亿元,2024年税后纯利润107万元,已实现盈利 [12] - 公司通过现打鲜啤(售价12元/L~20元/L)与罐装鲜啤形成体验差异,强化“鲜”的产品认知和品牌心智 [12][13][15] - 鲜啤福鹿家产品均价与国内啤酒市场均价(16元/L)持平,但优于工业啤酒品质,体现高质平价策略 [15] - 公司采用扁平化渠道结构,直接对接加盟门店,平均吨价7200元/吨,在零售价值链中分得45%的价值占比,为华润啤酒(21.25%)的两倍 [16][17] - 加盟商可分得55%的价值链比例,高于传统啤酒终端零售商,激励加盟体系扩张 [18] 蜜雪模式的赋能与协同效应 - 蜜雪集团以现金增资2.856亿元获得鲜啤福鹿家53%股权,资金将用于支持后者规模化扩张 [4] - 鲜啤福鹿家借鉴蜜雪的零售能力、加盟网络和商业方法论,通过全国化加盟体系快速匹配供需,降低产品售价至均衡价格 [12][13][15] - 蜜雪集团的渠道便利性和价格发现机制帮助鲜啤福鹿家跳脱啤酒行业传统发展路径,实现跨越式全国展业 [5][15] - 蜜雪集团通过蜜雪冰城、幸运咖、鲜啤福鹿家品牌布局“早C午T晚A”全天候消费场景,强化“6块钱的快乐”高质平价理念 [19] 交易估值合理性分析 - 鲜啤福鹿家投前估值2.744亿元,静态市销率(PS)为1.8倍,低于青岛啤酒(2.8倍)、燕京啤酒(2.3倍)等同行,未出现高估 [19] - 公司已实现盈利且具备全国化经营能力,动态估值应高于存量市场啤酒公司,交易估值体现谨慎务实的投资逻辑 [20] - 公司正推进5万吨精酿啤酒厂项目,增资将加速其在全国精酿鲜啤市场的领先地位确立 [19]
任少卿的智驾非共识:世界模型、长时序智能体与 “变态” 工程主义
晚点LatePost· 2025-10-09 18:14
留在智能驾驶,不是因为容易,而是因为更难。 文 丨 魏冰 宋玮 编辑 丨 宋玮 任少卿的头发很有辨识度,浓密、微卷,刘海盖住额头。走进会议室,第一次见他的人把他当成了实习生,知道身 份后调侃说,只有在 AI 创业公司才能看到这么年轻的技术 leader。 "我们就是 AI 公司"——任少卿一本正经的回答。 但他身处的是蔚来,一家还在血海中搏杀的汽车制造商,而他的战场,是智能驾驶。这个反常回答,和他的人生轨 迹相似:总在别人以为答案已定的时候,他偏要走向另一个方向。 2007 年他考入中科大,2016 年博士毕业。期间他提出了 Faster R-CNN(一种基于深度学习的目标检测框架),又 和当时微软亚研院视觉计算组的孙剑、何恺明,博士生张祥雨一起研究 ResNet(残差网络)。后者解决了神经网络 越深越 "失忆" 的难题,让模型可以无限叠加层数,被视为深度学习史上的里程碑。当时任少卿 27 岁。 2016 年,他与曹旭东共同创立自动驾驶公司 Momenta,亲历了自动驾驶最热的创业年代。4 年后,他离开一手创立 的公司,转身去了还在低谷挣扎的蔚来。 原因很简单,当年 AI 发展撞上瓶颈,他认为下一次突破只能靠 ...
高德扫街榜的加速 30 天
晚点LatePost· 2025-10-08 23:38
公司里程碑与关键数据 - 国庆首日高德地图日活跃用户突破3亿,较去年同期的3亿多出6000万,创下新纪录 [2][3] - 高德地图2025年8月的月活跃用户为8.9亿 [16] - 高德内部产品发展理论为“121理论”:100万DAU专注单一功能,2000万DAU转向平台化,超过1亿DAU具备分发能力并可拓展新业务 [3] 新业务“扫街榜”的推出与表现 - “扫街榜”项目于9月10日高调发布,是一个AI驱动的本地生活真实榜单,旨在提升消费信任和信心 [4] - 上线当天用户量达到4000万,短时间内突破1亿用户,并在国庆期间累计用户达到4亿 [6][10][11] - 上线23天后,“扫街榜”用户渗透率已接近高德月活用户的50%,即近一半用户打开高德后使用了该功能 [3][16] - “扫街榜”的推出提升了高德非出行用户的比例,改变了平台流量结构 [3] 产品开发与迭代策略 - 项目开发阶段保密程度极高,团队在发布后进入高强度、快速响应的迭代模式 [4][6] - 团队积极采纳用户反馈,快速上线了“附近好店”和行政区划切换等功能 [6] - 产品负责人强调“听人劝、吃饱饭”的理念,官网致谢用户为“最伟大的产品经理” [6] 技术支撑与算法逻辑 - 榜单排序基于多维数据,包括驾车、步行、骑行导航行为,以及搜索量、收藏量等用户主动行为 [7] - 依托高德在交通领域的技术积累,AI算法具备强大的抗干扰能力,可有效排除异常数据 [8] - 未来规划引入更精细化的用户真实评价,将主观感受融入机制,以增强榜单丰富度 [8] 市场反响与商家影响 - “扫街榜”上榜商家如广西北海的“越乡小厨”在国庆期间日均排队号码从500多号激增至突破800号,刷新历史记录 [12] - 北京老牌餐饮“金鼎轩”因上榜而重获关注,商家对榜单的公平性和真实性表示认可 [14] - 商家咨询量和入驻热情显著增加,高德商家服务团队为此进行扩招并调研多行业数字化需求 [15][16] 内部协同与战略定位提升 - “扫街榜”的成功推动了高德内部业务协同,例如与导航业务合作上线了“沿途自驾游路线”功能 [15] - 到店商家服务团队迅速推出“烟火好店支持计划”的升级版,以响应商家需求 [15] - 高德在阿里内部的战略地位提升,被视为与淘宝同等重要的线下消费入口,从出行应用向生活服务入口转变 [18] 未来发展规划 - 后续计划将“扫街榜”打造成更完整的决策体系,增加评分和真实评价等可靠性功能 [18] - 目标是从“吃”拓展到“住、行、游、购、娱”等全品类,为用户提供更多本地生活发现 [18]
半年 8 款新车,大六座 SUV 的 “最卷之战” 即将上演
晚点LatePost· 2025-10-01 18:04
文章核心观点 - 新能源大六座SUV市场在2025年下半年进入产品密集发布期,呈现爆发式增长态势 [5] - 多孩家庭数量的累积增长与城市移民规模的扩大是驱动该市场火爆的核心动力 [12][13] - 当前市场由增程技术路线主导,但未来竞争格局将因新玩家和新技术(如超级混动、纯电)的加入而重塑,部分细分市场已趋于红海 [18][29][30] 市场需求驱动因素 - 目标用户主要分为两代同堂的多孩家庭和三代同堂的城市移民家庭,其出行场景催生了对于大六座SUV的刚性需求 [9] - 多孩家庭需求通常在二胎年龄达到3-6岁时开始明确释放,该需求动力自2020年启动,预计在2026-2027年达到顶峰 [12][16] - 城市移民人口基数庞大,中国流动人口从2000年的1.21亿人增加至2024年的3.85亿人,平均约每4人中有一人是流动人口,其三代同堂的居住模式进一步放大了对大空间车型的需求 [13] 市场规模与增长 - 大六座SUV市场规模快速扩张,从2021年的约20万辆级别,增长至2024年的约60万辆级别,预计2027年将突破100万辆 [13] - 尽管届时100万辆的年规模仅占整体乘用车市场(年销超2000万辆)的约5%,但该细分市场车型价格昂贵,对车企树立高端品牌形象至关重要 [14] - 从长期看,考虑到人口结构,新能源大六座SUV市场的稳态规模天花板估计在每年300万辆左右,相较2025年有近5倍增长空间 [29] 市场竞争格局与产品分析 - 市场按能源形式可分为纯电、增程和插混(PHEV)三个细分市场,目前呈现极度不均衡状态 [15][18] - 增程市场是绝对主力,2024年理想L9/L8、问界M9/M7、零跑C16五款产品总销量突破55万辆,加权月均达4.6万辆;2025年前8个月总量已突破32万辆,其中问界M8持续三个月上险量突破2万辆 [18] - 插混市场2024年总销量超7万辆,2025年前8个月销量逼近10万辆,加权月均约1.5万辆,尚未出现月销破万的爆款产品 [17] - 纯电市场此前规模最小,2024年主要靠蔚来ES8支撑,年销量近1万辆;2025年下半年随着理想i8和乐道L90加入,市场被激活,乐道L90在8月交付达10575台 [15] 市场趋势与产品策略 - 按价格与车长维度,市场可划分为五个竞争区域:A区(极致性价比)、B区(全尺寸入门)、C区(均衡竞争区)、D区(大六座根据地)、E区(豪华领导者) [24][25][26] - 增程市场的中高端(25万元以上)已进入平稳增长期,月规模稳定在5万台上下,未来大规模增长受限;入门级(15-30万元)增程市场因充电桩安装要求(理想车主安装率超70%)等因素未完全打开 [23] - 入门级插混(混动)大六座在性价比和实用性上匹配度更高,市场需求旺盛,如银河M9上市24小时大定突破2.3万辆,未来可能成为混动市场的增长担当 [5][23] - 纯电大六座市场随着新车型上市和部分增程用户进入换车周期,正被快速激活,但受制于成本和目标人群规模,其最终市场规模预计不会太大 [24] 产品价值要素 - 核心产品价值围绕大空间、长续航(避免里程焦虑)展开,“冰箱、彩电、大沙发”等配置在此市场推动下普及 [28] - 智能座舱和智能驾驶提供的便利性与安全性是重要的体验价值,品牌调性则是关键的情绪价值区分因素 [28] - 未来,线控底盘、线控转向等数字化能力预计将在此市场快速普及 [28]
新势力不再只是 “蔚小理”,“BIG 6+1” 挑战比亚迪
晚点LatePost· 2025-10-01 18:04
市场格局演变 - 新能源市场格局正经历深刻变革,传统的“蔚小理”符号已不足以代表新势力阵营,需以“BIG 6+1”新框架概括市场参与者 [4][5] - “BIG 6+1”由特斯拉、零跑、鸿蒙智行、小米、小鹏、理想和蔚来集团七家企业构成,其中除特斯拉为外资品牌外,其余均为中国品牌 [7] - 2025年8月,“BIG 6+1”上险量总和达283,579辆,市场份额为13.95%,与狭义比亚迪品牌(284,005辆,13.97%)的差距仅0.02个百分点,显示出集体体量已逼近市场领导者 [16][17] 企业销量与排名 - 根据2025年8月上险量数据,七家新势力在整体市场前40名中的排名分别为:特斯拉第9(57,152辆,2.81%)、零跑第12(51,162辆,2.52%)、问界第15(40,012辆,1.97%)、小米第15(36,396辆,1.79%)、小鹏第21(34,691辆,1.71%)、理想第24(28,529辆,1.40%)、蔚来第33(16,434辆,0.81%)[5][6] - 历史数据显示,“BIG 6+1”合计市场份额呈现稳步上升趋势,例如在2025年5月其总量曾短暂超过狭义比亚迪品牌 [16][17] - 与广义比亚迪集团(含仰望、方程豹、腾势)相比,“BIG 6+1”的市场份额差距已从最高约8个百分点收窄至1个百分点,追赶势头明显 [18] 企业发展阶段 - “BIG 6+1”企业均成立于21世纪,其发展可分为三个阶段:特斯拉作为全球先锋于2003年成立;蔚来、小鹏、理想及零跑等在2014-2015年前后成立,推动中国市场萌芽;问界与小米于2021年进入市场,标志着新势力造车资质的“关门”[8] - 企业通过多品牌策略扩张产品矩阵,例如鸿蒙智行已拥有问界、智界、享界、尊界、尚界五个品牌,蔚来集团则衍生出乐道和萤火虫子系列 [6][7] 产品策略分析 - 各品牌主销车型数量存在差异,理想、蔚来、小鹏、零跑主销车型均为7款,小米和特斯拉主销3款,鸿蒙智行在售10款但问界系列为销量主力 [9] - 产品价格覆盖广泛,从零跑T03的5万元级别到尊界S800高配版的100万元以上均有布局,其中20万至40万元价格区间产品最为密集,约二十余款 [11] - 基于加权平均售价计算,各品牌定位清晰:零跑12.98万元、小鹏17.82万元、小米26.14万元、蔚来26.85万元、特斯拉29.67万元、理想34.90万元、鸿蒙智行38.10万元 [13] 渠道网络对比 - 渠道建设分为三个梯队:零跑与鸿蒙智行门店规模领先,零跑达942家,鸿蒙智行各品牌合计约千家;理想和小鹏门店数量在600-700家;小米和特斯拉门店约300-400家 [11] - “BIG 6+1”总门店数合计约与比亚迪集团四千余家门店规模相当 [11] 产品布局形态 - 产品布局可分为三类形态:矩形类(特斯拉、小米、小鹏、鸿蒙智行)价格关系清晰,呈纵向排布;梯形类(理想为正梯形、蔚来为倒梯形)在特定价位集中多款车型;蜂窝状(零跑)围绕平均售价密集布局,强化细分市场竞争力 [15] - 未来各品牌将形成差异化生态位:零跑主导10万元级别、小鹏占据15万元级别、小米和蔚来聚焦25万元级别、特斯拉和理想定位30万元级别、鸿蒙智行主打35万元级别 [15][16] 行业集中度与趋势 - “BIG 6+1”与比亚迪集团合计占据全市场约30%份额,且因双方均专注新能源领域,在新能源渗透率超50%的背景下,这八家“纯血新能源”企业已占据新能源市场约60%的份额 [18] - 当“BIG 6+1”销量总和持续稳定在市场第一位置时,新能源行业将进入新发展阶段,淘汰赛将全面展开 [3][18]
贝壳再次选择了 “难”
晚点LatePost· 2025-09-30 08:30
行业背景与市场挑战 - 中国房地产市场过去四年进入调整期,交易规模缩水近十万亿元,但行业从业人员数量保持稳定约180万人,导致从业者内卷和焦虑[3] - 市场交易频率下降,信心脆弱,房产交易涉及资金达数百万至千万级别,不确定性被放大,风险点包括业主违约、买方套取资金以及经纪人铤而走险[3] - 行业过去未经历真正周期,从业者缺乏对市场的敬畏,未被市场充分教育[3] 贝壳“真保障”体系的核心内容 - 公司发布“真保障”全流程服务保障体系,从“真房源”升级至覆盖交易全周期的保障,包括1套标准、2个能力和1亿元保障金[5][7] - 1套标准指基于平台数据和经验梳理的服务标准,覆盖房源录入、合同签约、交易服务到承诺履约全流程[7] - 2个能力为技术能力,包括大数据风控、AI产品识别干预风险以及运营管理能力,通过培训监督确保标准执行[7] - 1亿元保障金作为意外风险的终极资金池[7] - 体系涵盖35项服务承诺,核心为“3+3”平台级承诺,如“真实房源,假一赔百元”、“交易不成,佣金无理由退”、“物业欠费,损失先行垫付”等,覆盖信息真伪、价格透明、交易履约、资金交割和售后体验等主要风险点[8] - 2025年1-8月,“交易不成,佣金无理由退”涉及的退佣额达4.7亿元[8] 房款安全承诺的技术与运营投入 - 公司耗时近两年,调动300多位工程师重做交易系统,覆盖签约、资金存管到可视化系统,涉及12个流程和80个风险点[9] - 用户端操作简化包括扫码进群进行身份认证和交易节点同步、支付确认通过AI系统识别金额账户、变更确认需双方系统推送、过户前系统确认房款到账[9] - 2024年7月1日至2025年7月31日,平台阻断1.6万单风险,如成交前48小时价格异常单子被叫停,实际房款损失仅96单,发生概率控制在0.006%以下[11] - 全国房款资金存管当量达97.2%,保障资金规模0.75万亿[11] - 房款安全承诺正逐城推进,优先在提供集中签约服务的城市进行能力建设[11] 市场表现与战略影响 - 上半年公司存量房交易量同比增长26%,超过市场水平,新房交易量同比增长19%,好于大盘[12] - 在市场调整期,消费者决策谨慎,避险趋优效应明显,公司通过“真保障”提供业界稀缺的确定性服务[12] - 从链家成立至今,平台服务承诺的全量退赔垫付金额达55.6亿元,涉及37.6万单[12] - “交易不成,佣金无理由退”推出后,67%的客户在再次买房时仍选择公司[13] - 平台连接6万家不同品牌门店和超过50万经纪人,在房款安全承诺中,公司为按标准履约的店东兜底,先对消费者赔付[13] - 客诉处理升级为先赔付消费者端,再对经纪公司定责,责任分担变化使经纪团队无责无需分摊,有责时公司分担部分成本[13] 公司历史与“难而正确”的基因 - 2004年,链家宣布不吃差价、签三方约,透明交易,导致收入下降九成以上,但三个月后客户回归[17] - 同年链家提出房款必须资金监管,牺牲挪用资金便利[17] - 2008年链家投入建设楼盘字典,2011年推出“真房源”承诺,假一赔百,初期流量下降但最终改变行业信息生态[18] - 2018年左晖推动在链家基础上成立贝壳,开放基础设施给全行业,2019年7月覆盖98个城市,连接180多个经纪品牌和超过25万经纪人[18] - 公司穿越七八轮地产周期,经历非典、金融危机等,极少关店或裁员[18] 信任基础设施的长期价值 - “真保障”体系类似“库拉圈”逻辑,通过高成本投入和规则遵守建立长期信任网络,驱动增长飞轮:以信用品质获取用户、平台网络效应扩大规模、多元服务深耕客户价值、技术提升效率[20] - 体系化能力如技术研发、资金储备和运营管理难以被模仿,提高劣币企业生存门槛,加速良币驱逐劣币[20] - 在行业调整期逆势投入,为公司构建更深护城河并推动行业进步[21]
四维图新 2.5 亿入股鉴智,后者管理层暂不调整
晚点LatePost· 2025-09-30 08:30
交易核心信息 - 四维图新通过现金增资2.5亿元及转让其智驾子公司100%股权的方式投资鉴智机器人,交易完成后将持有鉴智39.14%的股份,成为第一大股东但非控股股东[5] - 交易涉及四维图新智驾业务及团队与鉴智的融合,组成“新鉴智”,融合后智驾相关员工规模将达到千人左右[5] - 目前鉴智位于北京、上海的团队已搬迁至四维图新办公地,实现一同办公[4][5] 业务整合与产品布局 - 业务融合后,“新鉴智”的产品组合将更加丰富,能够提供基于地平线J6系列及高通系列芯片的智驾方案[5] - “新鉴智”的产品线将覆盖地平线J6系列全平台,整合了四维图新基于J6B的低阶方案和鉴智基于J6E/M的中阶方案及基于J6P的高阶方案[5] - “新鉴智”将导入四维图新基于高通系列芯片的产品线,包括基于高通8620芯片的城区NOA Lite行泊一体方案、基于8255芯片的舱泊一体方案以及基于8650芯片的中阶方案[6][7] 四维图新的转型背景 - 四维图新是国内老牌汽车地图供应商,早期曾占据前装车载导航市场最大份额,但随着汽车行业向电动化、智能化演变,公司面临转型压力[7] - 公司逐渐形成智云、智舱、智芯、智驾四个业务板块,但2023年上半年,地图产品所在的智云板块仍是主要收入来源,占比达7成,智芯板块收入占比14.7%,智驾与智舱板块合计收入占比仅11%,且收入同比下滑[8] - 2023年公司确立了向智能驾驶Tier1转型的战略,但智驾供应商竞争格局向头部集中,留给新入局者的空间不多[8] 合作动因与行业挑战 - 合作旨在优势互补:鉴智具备中高阶智驾方案的开发能力并于今年下半年量产交付基于地平线J6E的中阶方案,而四维图新拥有20余年的行业客户资源和资金人力支持[9] - 智驾行业技术路线已趋同,从追求性能发展到追求成本最优解,竞争和商业环境剧烈变化,“新鉴智”继续留在市场上面临挑战[9]
纺织代工龙头的又一次周期下注,申洲国际在赌什么?
晚点LatePost· 2025-09-29 11:55
文章核心观点 - 公司通过垂直一体化和押注运动赛道构建独特利润结构壁垒 在行业具备长期竞争优势 [4][5][18] - 公司正通过自我内卷方式拓展多客户和多元化 以应对大客户集中风险并提升市场份额 [24][25][27] - 未来突破行业发展限制比单纯维持高毛利率更具价值 公司成本内化能力将推动市占率进一步提升 [28][29][32] 利润结构分析 - 公司00年代利润结构为20%+/10%-15%毛利率/净利率 2009-2020年稳定在30%/20%水平 [11] - 同业代表晶苑国际2014年至今利润结构维持在20%/5%-8% 凸显公司超额盈利能力 [11] - 垂直一体化布局始于2002年前 运动服装业务占比从2005年不足10%提升至2010年50% 目前达70% [12] 竞争壁垒构建 - 垂直一体化覆盖织布环节 业务协同优化成本结构 后进入者面临环保成本和协同效率挑战 [12][15][16] - 运动服代工设备投入巨大:3D针织机单台超百万元 激光裁床百万元级 远高于休闲服设备 [14][15] - 2005年上市后押注运动赛道 成功绑定Nike、Adidas、Puma等头部品牌 2016年成为全球产值最大代工厂 [15] 行业格局演变 - 全球运动服饰占比从1980年代末5%-7%提升至2024年21% 经历专业运动到休闲运动两大发展阶段 [17] - 品牌商供应商集约化趋势明显:Nike供应商数量从2014年超1000家降至2024年300余家 [24] - 成衣代工行业极度分散 2024年全球服装销量1179亿件 公司产量5.5亿件占比仅0.47% [28] 经营策略调整 - 2020年通过生产口罩创造14亿元营收增量 缓解特殊环境影响 [23] - 2021-2024年通过提升人均工时产量消化成本压力 毛利率从22%回升至28% [24][26] - 2025H1四大客户收入占比降至82% New Balance、Lululemon等新客户呈现高增长 [25] 成本传导机制 - 2021年棉花化纤涨价 公司承接成本涨幅 毛利率降至24%但营收增至239亿元 [26] - 2022年宁波工厂关停导致产能利用率不足 毛利率降至22%但营收大幅提升至278亿元 [26] - 2024年普涨工人薪资12%解决用工荒 毛利率提升至28% 营收增至287亿元 [26] 产业链价值分配 - 上游原材料毛利率持续走低:华孚时尚从2017年15%降至2024年5% 互太纺织从19%降至8% [29][31] - 天然纤维毛利率仅2% 化工纤维毛利率14% 纱线毛利率5-16% 坯布毛利率8-12% [31] - 代工厂未来差异化竞争体现在成本压缩能力 公司已展现相关优势并承接更多品牌订单 [32] 发展前景展望 - 公司通过成本内化能力为品牌商释放价格空间 这对知名品牌具备强吸引力 [25][32] - 多客户多元化策略将提升经营稳定性 降低对四大客户的依赖风险 [24][27] - 突破行业分散化限制比维持30%毛利率标签更具长期商业价值 [28][32]
晚点专访张益唐:70 岁数学家,追逐第二次闪电
晚点LatePost· 2025-09-29 09:29
张益唐的数学研究风格与成就 - 长期专注于少数重大难题,不追求阶段性成果发表,习惯独自思考,与同行交流较少 [6] - 2013年在58岁时攻克百年数论难题“孪生素数猜想”,证明存在无穷多个素数对,其差小于7000万,实现从无限到有限的关键突破 [3][7] - 目前正致力于攻克“朗道-西格尔零点猜想”,2022年已发表相关论文但未被完全接受,仍在持续改写,自信已完成本质性突破 [8][9][29] 独立思考与独特方法 - 研究不从众,避免陷入他人卡壳的思路,通过独特视角突破难题,如孪生素数问题中数学界曾悲观,但其从“素数在算术级数中的分布”角度切入取得成功 [4][17] - 认为数论中拖了几十年、几百年的问题一定最重要,关键在敢不敢做,判断问题价值靠直觉,追求别人想不到的想法 [7][22][23] - 研究多靠预感与积累,灵感随思考时间增加而增强,且认为直觉天生,难以后天培养 [24][25] 对数学工具与环境的偏好 - 坚持用笔纸工作,大部分想法在脑中,办公室个人物品少,几乎每周7天在办公室思考 [9][11] - 偏好不受干扰的环境,如中山大学香港高等研究院提供独自思考空间,类似普林斯顿高等研究院以人为核心,给予自由研究时间 [36] - 不带学生时专注自身研究,未来计划带学生将看重对数学的兴趣和敏感性,而非奥赛成绩 [37] 对AI与数学研究的看法 - 认为AI无法独立解决黎曼猜想等重大难题,数学研究面对未知,需高强度脑力,AI目前不能取代人脑 [12][34] - 承认AI可促进数学发展,尤其在处理大规模信息、发现前人未注意点上有优势,但自身研究尚未使用AI辅助 [33][35] - 指出数学奥赛与研究的区别:奥赛有答案、可训练,研究周期长、无既定答案,脑力要求更高 [34] 个人经历与回国选择 - 早期经历曲折,博士毕业后求职不顺,打过7年零工,但坚持思考,利用大学图书馆资源,认为物质追求低不影响研究 [3][15] - 2024年6月底全职回国加入中山大学,认为当前是中国基础科学投入最大的时期,回国为最好时机 [3][36] - 形成独特研究风格源于个性与机遇,不介意世俗路径,即使困顿时期也保持怡然自得的状态 [14][41]
智平方创始人郭彦东:没有技术自信,中国机器人就没有创新突破
晚点LatePost· 2025-09-28 23:25
公司创始人背景 - 创始人郭彦东拥有卓越的学术和技术背景 高考数学满分 普渡大学人工智能博士 师从严格院士导师 在低照度成像等领域有深入研究[7][8] - 职业履历包括微软美国研究院 与5名图灵奖得主共事 培养技术自信和平视大佬的习惯 后加入小鹏汽车和OPPO 学习软硬结合与经营理念[11][12][19][25] - 2023年创立智平方 选择VLA路线做机器人 坚持端到端技术路径 认定其为机器人智能化的终极方案[3] 技术路线与研发进展 - 公司采用VLA视觉语言动作模型路线 全球仅谷歌 特斯拉和智平方早期选择此路径 目前模型性能在benchmark测试中比美国公司Physical Intelligence的PI-0强30%[3][42] - 重点投入GPU算力和端到端模型训练 实现大规模增量训练技术 2019年已有相关论文 强调训练速度需小于社会必要劳动时间以实现盈利[39][40][41] - 2025年推出第二代轮式底盘机器人爱宝 上身人形下身四轮 稳定性高且移动效率优于双足 计划2028年实现数万台年出货量[4][46][51] 商业化与客户落地 - 公司已通过模型服务实现数千万收入 融资七轮 资金足够支撑10年运营 经营风格务实 不过度承诺[3][4][37] - 机器人已获得汽车 半导体 生物制造等高端制造业商业订单 总量超千台 客户包括奔驰 吉利 东风柳汽等 并进入奔驰全球供应商名录[4][28] - 落地场景聚焦柔性工作 如工厂投料 插拔操作 虹桥机场行李车收纳等 机器人学习新任务仅需几小时到几天 当前未见过任务操作成功率达70%[30][31][46][51] 行业观点与战略定位 - 中国机器人公司超400家 行业热度超8年前电动车 但融资环境与美国不同 OpenAI估值3000亿美元 中国大模型公司估值300亿 无法支持掀桌子式创业[4][36][47] - 坚持轮式底盘而非双足人形 因移动效率高 稳定性好 适合快速落地 双足适合已上市企业布局 主商业模式为上半身服务解放双手[33][34] - 计划通过3+3+3节奏发展 前三年技术研发 中间三年体系搭建 后三年生态建设 目标将机器人价格降至10万元左右 避免专机化如扫地机[39][55] 数据策略与开源计划 - 提出正反金字塔数据观 冷启动阶段用互联网和仿真数据 大规模部署后依赖真实场景数据闭环 实现越用越聪明[49] - 2024年6月开源具身大模型GOVLA的FiS-VLA版本 为全球首个异构输入加异步频率VLA模型 与Physical Intelligence同为全球唯二开源机器人模型的创业公司[42] - 认为L4级智能需数据量增长100倍 预计还需5-10年 当前通过真实场景部署积累数据 计划用1万至10万台机器人采集实现数据规模[49][51]