苹果即将入局折叠屏手机市场 - 苹果首款折叠屏手机已明确立项，根据最新爆料，其产品形态为“小折叠”（翻盖式），尺寸比例接近正方形，与华为Pura X的设计非常相似[5][8] - 苹果折叠屏项目（折叠iPhone）研发历史漫长，相关专利最早可追溯至2011年，但产品因技术难题（尤其是折痕问题）而多次推迟发布[9][11][18] - 最新信息显示，折叠iPhone的结构、材料、工艺均由苹果秘密研发五年，产品有望在库克退休前的最后一场发布会上亮相[18] 折叠屏技术演进与苹果的贡献 - 消除屏幕折痕是折叠屏技术的核心挑战，苹果早在2011年提交的首份相关专利就聚焦于此，该专利引入了多达4种类型的铰链以模拟更自然的弯曲曲线[11][12] - 苹果在折痕问题上的技术探索分为两大方向：一是“不断做加法”，例如为屏幕增加弹性材料、预设专门折叠区域、内置加热元件等[13]；二是“以拼代折”，例如用可伸缩挡板遮挡缝隙或将两块独立屏幕在通信上合为一体[17] - 苹果的早期专利为行业提供了重要思路，截至2021年，其2011年的折叠屏专利已被三星、LG等公司引用合计达372次[12] 小折叠手机市场面临的困境 - 小折叠手机市场实际规模有限，在中国这个全球最大的折叠屏市场，2024年小折叠出货量也不到大折叠的一半，属于小众中的小众[21] - 小折叠手机面临两大根本问题：功能上无法与直板手机形成差异化体验；经营上难以给厂商带来更高利润率[22] - 功能上，小折叠本质是“可以折叠的直板机”，但为容纳铰链牺牲了至少10%的内部空间，导致电池续航、镜头模组（多为双摄）和处理器性能普遍弱于同代直板旗舰[23][25][26] - 经营上，小折叠的定价存在隐形天花板，即不能超过同代直板旗舰的价格，这限制了其利润空间[31][32] - 小折叠的制造成本显著高于直板机，例如OPPO Find N3 Flip的铰链组件成本就超过100美元，而iPhone的屏幕成本不到90美元，在定价受限的情况下，厂商只能通过缩减其他零部件成本来维持利润，进一步损害产品体验[33][34] 主要厂商的市场策略与动态 - 部分厂商已调整或退出小折叠市场：郭明錤报告曾指出OPPO、vivo暂停小折叠开发，尽管OPPO否认，但两家公司此后均未更新小折叠产品线，转而持续更新大折叠产品[38][39] - OPPO在2022年发布的中国区小折叠“销冠”N2 Flip，实际激活数量不到20万台，在其全年出货量中占比不到0.2%[39] - 华为对小折叠的定位经历了变化：早期Pocket系列偏向时尚设计，但后续被“阔折叠”Pura X取代，后者通过调整长宽比，使展开态更接近mini iPad，旨在通过增大显示面积来提升功能性[40][43][45] - 三星是少数持续更新小折叠产品线的厂商，其他如小米、荣耀属于入场较晚但仍在坚持的玩家[39] 苹果面临的挑战与潜在策略 - 苹果需要解决小折叠手机“叫好不叫座”的核心问题，这并非单纯的技术（折痕）问题，而是涉及产品功能定义与盈利模式[19][35] - 苹果的折叠屏产品思路与调整后的华为有相似之处，即通过扩大屏幕尺寸，在便携性与功能性之间寻找平衡[46] - 定价是苹果的传统优势，市场普遍预期其能突破小折叠的定价上限，但iPhone Air（为追求超薄而严重牺牲性能）的市场失败表明，苹果可能高估了外观设计的溢价能力，该机型销售远低于预期且贬值率最高[46][49] - 折叠iPhone设计已基本定型，苹果的可操作空间主要在于定价策略与供应链成本控制（毛利空间）[49]

文章核心观点 - 商汤科技通过其“大装置-大模型-应用”三位一体战略，全面拥抱国产化，致力于构建和优化国产AI算力生态，推动中国AI产业从依赖进口算力走向自主可控，并已在多模态模型适配、工程化效率提升及商业化落地方面取得关键突破，走出一条长期主义发展道路 [2][4][7][16][27] 市场信心与战略融资 - 商汤科技于12月18日完成由不少于六家机构积极认购的B类股份配售，配售款项将主要用于扩大AIDC“大装置”规模及提高国产化比例，反映了市场对其长期价值的坚定信心 [3] 国产AI产业的关键节点 - 寒武纪于12月15日宣布完成对商汤“日日新”Seko系列多模态模型的“Day 0”级别同步支持，标志着国产算力在高带宽、高并发的多模态场景中实现关键跨越 [3] - 中国AI行业重心已从云端转向算力层的自主可控，AI产业下半场不再是参数规模竞逐，而是回归物理现实与系统级协同 [4][5] - 原生AI企业正成为国产芯片成熟化的“加速器” [4] 国产化挑战与商汤的路径 - AI国产化面临硬件架构不统一导致的“孤岛”与高迁移成本问题 [6] - 商汤科技选择全面拥抱国产化，致力于解决生态“可战性”问题，而非仅死磕芯片制程工艺 [7][9][10] 大装置：国产芯片的练兵场与生态构建者 - 商汤大装置（SenseCore）是一个巨大的异构调度与适配平台，充当国产芯片的“练兵场”和“试飞中心” [8][11] - 其在千亿参数级、超大规模并发的真实业务场景中激发国产芯片潜能，并通过抽象统一软件介质，实现跨异构加速卡的统一训练，为开发者提供标准化接口 [13] - 与国产芯片厂商合作进入深度耦合阶段，构建“多维共生”的算力生态 [14] - 与寒武纪：构建“阶梯式产品创新体系”，实现软硬协同 [14] - 与摩尔线程：形成互补的“技术共生”，满足AIGC视频生成的复合算力需求 [14] - 与沐曦：确立“算力集群+行业拓展”合作，通过大装置提供场景验证，沐曦提供高性价比算力以降低建设成本 [14] - 在国内市场首次完成基于384卡超大规模集群的华为昇腾910C超节点全面适配，通过了工业级标准的严苛考验，意味着国产算力从“可用”走向“好用” [15] 工程化创新与效率提升 - 商汤展示的工程化能力表明，在计算方式和架构创新下，国产算力集群未来有望实现效率反超，获得成本优势 [18][19] - 与记忆张量合作，通过PD（Prefill-Decoding）分离技术的大规模商用落地，使国产GPU的推理性价比提升150% [19] - 在视频生成领域，开源LightX2V推理框架，下载量已突破350万次，该框架支持昇腾910B、海光DCU等主流国产芯片，并通过硬件友好机制将推理性能提升3倍以上 [19] - 商汤Seko系列模型作为行业首个多剧集生成智能体，在视频一致性上取得突破，依托自研技术底座与国产算力的长期磨合 [21] - 通过开源生态将复杂的硬件适配工作封装在底层，使上层应用开发者无需关心芯片差异 [22] 应用落地与商业化验证 - 商汤的产品矩阵涵盖从大装置、日日新多模态模型到端侧应用的全栈生态 [25] - 端侧应用如AI办公应用“小浣熊”和AI数字人生成平台“如影”均已完成国产芯片适配，并实现高效运行，打破了“国产算力难以在终端普及”的认知 [26] - 在城市管理、金融、医疗等对数据主权敏感的领域，商汤提供全栈国产化私有化部署方案，解决了高性能、便捷性、自主可控的“不可能三角”问题，并已实现全面适配与正式交付 [27] - 基于国产算力和国产大模型的解决方案已从技术验证走向真正的商业化 [27]

文章核心观点 - 谷歌发布Gemini 3 Flash模型，其核心策略是以显著低于前代及竞品的价格，提供接近旗舰模型的性能，旨在通过“又快又便宜”的优势抢占市场，并对OpenAI和Anthropic构成直接竞争压力 [4][5][6][10] - 该模型试图打破“质量-成本-速度”难以兼顾的传统认知，通过工程优化成为“六边形战士”，并已全面集成至谷歌的消费级与企业级产品中，利用其庞大的用户基础推广AI服务 [17][41][47][48] 产品发布与市场定位 - Gemini 3 Flash正式发布，官方宣称其速度比Gemini 2.5 Pro快3倍，价格仅为Gemini 3 Pro的四分之一 [5][19] - 谷歌产品线现提供三种模型：Gemini 3 Flash (Fast) 主打快速响应；Gemini 3 Flash (Thinking) 具备轻量化推理能力；Gemini 3 Pro 仍是处理高难度任务的首选 [12][13][14] - 发布时机紧随Gemini 3 Pro与Deep Think之后，旨在不给竞争对手喘息机会，加剧行业竞争 [10][11] 性能表现与基准测试 - 在多项基准测试中，Gemini 3 Flash表现接近甚至超越前代旗舰及部分竞品：在GPQA Diamond博士级推理测试中得分为90.4%，在Humanity's Last Exam测试中得分为33.7% [15] - 在MMMU Pro多模态理解与推理测试中，Gemini 3 Flash得分81.2%，与自家Gemini 3 Pro的81.0%相当，达到业界先进水平 [16] - 在SWE-bench Verified编码测试中得分为78.0%，不仅高于Gemini 2.5系列，甚至略超Gemini 3 Pro的76.2% [17][24] - 该模型具备自适应推理能力，能根据任务复杂度灵活调整“思考”时间，即使在最低“思考等级”下，其表现也常超过前代模型的“高思考等级” [21] 定价策略与成本优势 - 定价极具竞争力：输入成本为每百万Token 0.5美元，输出成本为每百万Token 3美元 [17][44] - 相比前代Gemini 2.5 Pro，其Token消耗减少30%，速度快3倍，价格大幅降低 [19] - 若使用上下文缓存，重复Token的成本可再节省90%；使用Batch API异步处理可再节省50%，并提升调用上限 [45] 技术特点与应用场景 - 该模型为推理型模型，强调多模态能力，能快速处理视觉、音频等输入，将“看见、听见、理解”串联，适合需要即时反馈的交互场景 [24] - 官方展示的应用场景包括：实时辅助游戏解谜、生成UI加载动画并进行A/B测试、结合上下文为图片生成交互式注释等，共同特点是强调实时性与迭代效率 [26][27][29] - 具备代码执行能力，使其不仅能理解图片内容，还能在工具链支持下对图片进行处理与操作 [24] 实际体验与性能局限 - 实际体验中，其响应速度极快，但在处理复杂任务时，生成效果（如视觉细节、交互精致度）明显逊于Gemini 3 Pro [9][31] - 在复刻macOS界面任务中，出现底部Dock栏图标缺失，交互细节精致度不足 [33] - 在设计“复古拟物风相机应用”和“星球信号”网页时，视觉呈现与预期目标有较大差距，整体效果略显粗糙 [34][36] - 在复杂推理、长链路任务及对稳定性要求高的场景中，其短板会更为明显 [46] 生态整合与战略布局 - 谷歌将Gemini 3 Flash集成至其“全家桶”产品中，包括Gemini应用、搜索AI模式、Vertex AI、Google AI Studio等，作为默认底座 [41] - 该模型已被塞进搜索的AI模式（逐步全球开放），能更好理解复杂问题细节，抓取实时信息，输出视觉清晰、有条理的综合答案 [38][39] - 全球用户可免费体验，企业用户可通过Vertex AI和Gemini Enterprise调用 [42] - 谷歌凭借搜索、YouTube、Gmail、Google Maps等每日数十亿用户的产品，将AI能力无感嵌入高频应用，构建用户依赖，这是其区别于纯API公司的核心优势 [47][48][50]

文章核心观点 - AI算力（AIDC）的爆发式增长引发了严重的电力供应焦虑和电网稳定性问题 为解决此瓶颈 以英伟达为代表的科技巨头提出将长时储能作为AIDC的核心标配 这正在推动储能行业从短时辅助角色向长时核心基础设施跃迁 并开启一个全新的万亿级市场赛道 [1][4][5][6][8][23] AI算力扩张与电力瓶颈 - AI数据中心（AIDC）能耗增长已超出全球大部分地区电网基础设施的承载能力 被称为巨大的“电老虎” [4] - 美国多地因AIDC高负荷用电已出现居民区停电、电网设备过载甚至火灾等事故 例如西雅图部分区域在上月发生了三次大范围停电 [2][3] - 算力芯片进化周期（年/月）与电力基建周期（5-10年）严重不匹配 形成了“算力等电力”的产业瓶颈 微软CEO纳德拉指出供电能力已成为算力产业扩张的新“卡点” [10][11] 长时储能成为AIDC核心解药 - 英伟达在2025年10月的OCP峰会上提出AIDC应标配储能以平抑负荷波动 该方案具有风向标意义 明确了长时储能系统是下一代AIDC设计的核心 [5][6] - 储能是化解算力增长带来的负载波动、绿电适配、成本高企、供电稳定等电力供给侧矛盾的核心基础设施 能大幅压缩电力设施建设周期 [13][14] - AIDC场景对电力有特殊刚性需求：负载在几十毫秒内波动幅度可达70% 形成“冲击型负荷”；要求电源零中断 毫秒级断电可能导致数百万甚至上千万元损失 [18] - 常见的2-4小时短时储能无法满足AIDC需求 长时储能（放电时长≥4小时）成为刚需 它解决的不仅是“断电问题” 更是“AIDC的生存问题” [18][19] - 当AIDC的绿电接入达到一定比例 长时储能将成为解决绿电间歇性与供电稳定性矛盾、降低碳排放的必需 [18] 长时储能的市场前景与趋势 - AIDC的爆发是长时储能的典型场景之一 其增长将长时储能技术的核心价值展现得淋漓尽致 [24] - 在新能源时代 长时储能是实现能源供需平衡的“关键基础设施” 当新能源发电占比超过20%时 4小时以上长时储能成为刚需；占比突破50%后 8小时以上长时储能必不可少 [25][26] - 市场数据印证趋势：2025年1-9月国内储能中标项目中 4小时及以上时长项目占比已达56%；据预测 到2050年全球长时储能储电量将占全部储能储电量的95% [34] - 全球长时储能市场空间巨大 若新能源发电加储能的综合成本低于传统能源 全球新增储能需求将达到150TWh 累计产值预计超过百万亿 [40] 技术路线与产业竞争格局 - 在锂电、液流电池、抽水蓄能等多种长时储能技术路线中 锂电长时储能凭借性能、成本、技术成熟度和全场景适配四大核心竞争力 已成为最优解 [35] - 8小时储能是当前锂电长时储能在经济性、安全性、系统适配性等多个维度上的“更优解” 2024年全球长时储能采招中 4小时及以上项目达15.11GW/62.59GWh 8小时正成为主流技术方向 [36] - 大容量电芯的迭代与规模化应用是锂电长时储能脱颖而出的核心根基 超厚电极技术提升能量密度 半固态电池技术强化安全性并延长循环寿命 [37] - 行业竞争格局将因从短时到长时的进程而被重构 各路厂商正积极布局AIDC储能及相关技术以争夺未来主导权 [7][27] 海辰储能的战略布局与产品成果 - 公司是全球第二大储能电池供应商 在长时储能领域布局早 2022年行业尚未形成共识时便已启动千安时级大容量电池研发 [21][37][44] - 2023年公司发布全球首款千安时级长时储能电池及系统 并于2025年实现了1175Ah电芯（适配4小时及以上场景）的全球超大规模商业交付 [28] - 在2025年12月的第三届生态日上 公司发布三大长时储能成果：原生8小时长时储能系统∞Power 8（6.9MW/55.2MWh）、8小时专用电芯∞Cell 1300Ah 8h 以及面向AIDC的“锂钠协同”全时长储能方案 [28][30] - 其“锂钠协同”AIDC解决方案中 高倍率钠电系统可在20毫秒内平滑高达70%的负载波动 锂电后备系统在4小时备电场景中整体成本较柴油机方案节省20%以上 [30] - 该方案还可在源头接入8小时长时储能 与可再生能源耦合 将绿电从“靠天吃饭”变为“可计划调度” 并通过峰谷价差创造收益 [31] - 公司是业内首个明确提出“原生8小时储能”概念的企业 其方案基于第一性原理进行全栈重构 构建了材料、工艺、系统、服务四个维度的系统性创新壁垒 [38] - 公司深度参与长时储能、钠离子电池等领域的国家及行业标准编制 掌握了核心技术话语权 [39] - 公司计划在未来5年内 推动储能度电存储成本（LCOS）进入“1毛钱时代” 以实现储能“与风光同价” [40][42]

AI视频生成技术成为行业焦点 - 2025年下半年AI视频生成成为全球AI行业最受关注的方向之一，热度以“病毒式”速率扩散[5] - 技术进步是核心驱动力，过去两年视频生成技术在画面质量、时序建模与可用性上持续进步，全球AI视频能力迭代节奏显著加快[5] - 当生成效果跨过“能看”门槛，开始接近“可用”、“好用”时，AI视频真正进入大众视野并成为极具想象空间的赛道[6] 视频行业面临结构性生产难题 - 视频是全球增长最快、资本最密集、创新最活跃的领域之一，已成为信息、娱乐与商业的核心表达形态[7] - 行业竞争加剧将内容生产推向极限，短剧、电商与广告进入“更快、更细、更大量”阶段，内容更新周期被压缩到小时级甚至分钟级[7] - 传统制作链路依赖的人力规模与制作周期，与新的内容生产节奏形成明显错位，压力在不同领域显现[7] AI视频正在重塑内容产业生态 - 创作门槛被显著拉低，个人创作者与小团队开始具备接近工业化的视频生产能力[9] - 围绕视频生成的新中间层正在出现，包括创作工具、工作流平台及面向广告、电商、短剧的垂直解决方案[9] - 视频生产从一次性创作转向可规模化运行的系统工程，内容成为可反复生成、快速验证、持续优化的过程性资产[10] - 国内外涌现大量AI视频产业链创业公司，技术突破与国内规模化需求汇合，AI视频生成被视为下一代内容基础设施的重要组成部分[10] 不同公司的技术路径与战略侧重 - OpenAI的Sora策略偏向通用能力展示，通过高质量视频生成推动AI视频进入大众文化与社交传播场景[12] - Google的Veo强调模型在长时序理解与复杂场景中的表达能力，体现为技术能力的前沿探索[12] - 国内公司更多从平台生态出发，将视频生成能力与内容分发、创作者体系结合，或赋能视频生产全流程以提升效率[12] - 市场存在C端（娱乐表达）与B端（商业生产）需求的分野，B端场景要求镜头、人物与风格长期保持一致，内容可控、可复用，并能稳定高频输出[13] - 阿里选择将AI视频生成做成行业级基础设施，其通义万相2.6模型试图回应行业从能生成走向可生产、从尝鲜迈向规模化落地的趋势[13] 通义万相2.6的核心技术能力突破 - 将多镜头叙事能力提升为模型核心能力，强调在生成过程中对时间轴与镜头语言的整体建模，支持自然语言分镜指令[15] - 将参考对象从图片升级为视频，支持输入约5秒参考视频，复刻主体外观、动作模式、表情变化与音色特征，实现声画一致生成[18] - 将可控生成时长稳定在约15秒，并支持1080P输出与声画同步，满足广告、电商、短剧等商业场景对“刚好可用”内容长度的需求[21] - 文生图能力同步升级，引入对叙事结构的理解，支持图文混排输入，从简单提示中自动拆解故事并生成分镜画面[21] - 在中文语境与中式美学上持续投入，使模型在人物气质、风格表达与文化细节上更贴近本土创作需求[23] AI视频带来的生产效率革命 - AI视频生成介入创作前端，将编剧、导演、剪辑、美工等跨岗位协作工作压缩进同一界面，显著降低岗位交接成本[27] - 内容生产从线性流程转向以模型为核心的并行与即时生成，效率提升最先影响短剧、漫剧、电商内容、出海创作工具等对成本和周期高度敏感的场景[29] - 在广告和电商领域，AI将创意验证环节前置，显著压缩从想法到可视化内容的距离，用于内部讨论、客户提案或A/B测试[31] - 稳定、可规模化的视频生成能力催生新的工具平台、创作社区与内容服务，形成不断自我扩展的AI创作生态[31] 行业实践案例展示生产力提升 - AI漫剧与短剧工具平台巨日禄通过调用通义万相模型，将图片与视频生成能力嵌入创作工具链，大幅降低使用门槛[32] - 通义万相2.6在主体一致性、指令遵循等方面的稳定性，使巨日禄可以全天候、规模化使用，其智能体效率提升5-8倍[32] - 出海社交与内容公司乐我无限利用万相的多模态生成能力，支持海外创作者快速生成高质量AI视频，提升社区内容密度与创作质量，并助力冷启动[32] - 稳定型AI视频基础设施正在显著降低小团队乃至个体创作者的创作门槛，使有限人力条件下仍能维持稳定叙事质量并持续输出体系化内容[33] 从“好玩”到“好用”的关键在于稳定与集成 - 企业和创作者关心的核心是生成结果是否可控、稳定，能否减少反复抽卡和人工返工成本，稳定性是进入生产流程的前提[36] - 通义万相依托阿里云大模型服务与应用开发平台百炼，可被嵌入企业既有内容生产与业务流程，并非孤立工具[37] - 阿里云作为全球领先的全栈人工智能服务商，在算力供给、数据治理、模型服务及大规模并发调度等方面的工程能力，保障了视频生成模型在真实生产环境中的稳定持续运行[37] - 阿里对人工智能的系统性投入可追溯至十多年前，长期技术积累使其能够构建从模型训练、部署到服务化调用的完整链路[39] AI视频生成降低门槛并重新定义创作 - 当镜头语言、叙事节奏、美术风格等专业能力被编码进模型，创作者所需掌握的技能正从具体技法转向判断、创意与取舍本身[39] - 这种变化类似于从专业级影像软件走向大众化创作工具的历史拐点，AI视频生成正在把一整套专业制作能力压缩为可被普通人调用的基础设施[40] - 在降低门槛的同时，创作本身将具备更大的规模与更长的生命力[41] - 视频生成的终点并非替代创作者，而是让创作者将精力更多投入到真正有价值的部分——创意、叙事与判断本身[42]

文章核心观点 - 文章核心观点：文章深入探讨了互联网大厂中普遍存在但鲜少被公开讨论的“嫡系文化”现象 该文化通过构建以管理者为中心的“自己人”圈层 在信息 项目资源和绩效评估上制造系统性不公 导致非嫡系员工被边缘化 沦为“耗材” 而嫡系员工则获得优待 这种基于关系而非能力的站队游戏 异化了职场竞争 破坏了健康的组织生态 [3][28][29] 嫡系文化的表现与影响 - 信息与资源垄断：重要信息如内部年度目标 区域划分和核心业务仅在嫡系圈子内“口头通知”或“优先派活” 非嫡系员工连会议纪要都看不到 好区域 好客户和好预算被提前瓜分 非嫡系团队只能接手剩下的“硬骨头”项目 [3] - 绩效评估不公：考核不再以结果和数据为准 嫡系成员即使犯下大错（如连续写出大bug 导致客户罚款）年底依然能获得最高绩效 而非嫡系员工即便工作零差错 也会被“鸡蛋里挑骨头”打低分 导致奖金和晋升双双落空 [3][12] - 工作分配边缘化：非嫡系员工被指派“永远用不着汇报的破烂活儿”或“边角料”工作 难以做出成绩 在组织结构调整或业务收缩时 领导会优先保护嫡系 非嫡系员工则被“晾着不给活” 被迫自行离职 [3][6][11] - 错误容忍度差异：同样的错误 非嫡系员工可能被打低绩效或写入年度评定 而嫡系员工可能仅在周会上被轻描淡写地提一句或被打趣几句便翻篇 [12][16] 嫡系员工的特征与形成 - 行为特征：嫡系员工通常“特别会说话 特别能来事儿” 善于迎合领导 不让领导的话掉在地上 扮演“职场氛围组”的角色 这使得社恐或内向者成为嫡系的可能性很小 [8] - 形成因素：除了会来事 长得好看也可能成为被领导偏爱并跻身嫡系的因素 嫡系关系的建立也可能源于历史归属关系 例如员工因原领导被优化而调入新组后 便可能被新组的嫡系圈子排挤 [9][11] - 关系的不稳定性：嫡系身份高度依赖与特定领导的关系 一旦发生人事变动 原嫡系员工可能瞬间成为“弃子” 被合并到其他组并面临能否成为新领导嫡系的未知数 [19][20] 非嫡系员工的处境与应对 - 职场人设与困境：许多非嫡系员工选择成为“淡人” 即不冒尖也不拖后腿 努力完成所有分配的工作 但仍因被排除在核心圈外而无法获得好项目与公平的绩效评价 最终在职业发展上受阻 [6] - 普遍的沉默与恐惧：多数经历过嫡系排挤的员工选择沉默或婉拒分享 因害怕被同事认出后会遭遇更多麻烦 这反映了该问题的敏感性与职场威慑力 [5] - 无奈的认知：部分非嫡系员工认识到 若最初不是嫡系 后期很难通过努力改变这一身份 这类似于“出生的时候如果没有法拉利 后期努力也很难买得上” 但另一方面 网络上充斥着大量教人“如何成为嫡系”的攻略 反映了部分边缘员工“质疑嫡系 理解嫡系 渴望成为嫡系”的心态转变 [19][23][29] 嫡系文化的本质与深层影响 - 管理逻辑与异化：支持者认为嫡系文化有助于管理者在业务和团队扩张时缩小管理半径 带来掌控感和安全感 但其本质是将职场变为“熟人俱乐部” 将能力竞争异化为站队游戏 [26][28] - 资源圈层垄断：该文化在组织内设定了一个“自己人”圈层 将优质资源 可观收入和明确的晋升通道垄断在圈层内部 制造了结构性的不公 [28] - 破坏劳动者同盟：嫡系文化最坏的影响在于让员工被迫以竞争视角看待彼此 当一个人获得好项目 另一个人会觉得机会被夺走 同事间从潜在的劳动者同盟沦为纯粹的竞争关系 这加剧了职场孤立与恐惧文化 [28][29] - 对行业文化的反思：有观点尖锐批评 在科技与信息爆炸的时代 职场意识却倒退至依赖人身攀附的生存方式 是“劣币驱逐良币 人情代替事情”的离谱现象 [33]

罗永浩职场观点 - 罗永浩在播客中回应“骂俞敏洪是忘恩负义”的说法，表示完全不能认同，并认为当今社会年轻人骂老板和职场是主流，自己因此被指责很奇怪 [2] - 罗永浩阐述其理解的“知遇之恩”是领导在众人否定时坚持认可并支持员工，而非单纯提供工作平台 [2] 文博与艺术品市场 - 南京博物院回应明代仇英《江南春》画作出现在拍卖市场，称该画作曾于1961年和1964年被专家组鉴定为伪作，并于上世纪90年代依规处置，目前正涉及赠与合同纠纷审理 [4] - 报道称，庞莱臣后人曾向南京博物院捐赠137件（套）珍贵书画，而此次拍卖出现的《江南春》估价达8800万元人民币 [4] 货币基金市场动态 - 截至12月16日，Wind数据显示941只货币基金七日年化收益率中位数为1.24%，其中102只跌破1%，300余只在1%至1.2%之间 [4] - 天弘余额宝基金七日年化收益率为1.014%，此前一度跌至1.001%，但始终保持在1%以上 [4] - 截至10月底，货币基金总份额为15.05万亿份，较9月底增长逾3800万份 [4] 科技公司人事与组织变动 - 腾讯新成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，姚顺雨（Vinces Yao）出任首席AI科学家，向总裁刘炽平汇报，并兼任AI Infra部、大语言模型部负责人 [5] - 姚顺雨毕业于清华和普林斯顿大学，曾任OpenAI研究员，是Operator与Deep Research产品的核心贡献者 [5] - 宗馥莉卸任杭州娃哈哈食品有限公司法定代表人、经理、董事职务，均由许思敏接任，该公司注册资本2.4亿余元人民币 [6] 新股与资本市场表现 - 12月17日，国产GPU公司沐曦股份登陆科创板，竞价高开568%，股价报700元人民币，总市值达2800亿元人民币，单签盈利近30万元人民币 [6] - 沐曦股份成为A股全面注册制以来最赚钱新股，超越摩尔线程 [6] 消费品牌与市场拓展 - 蜜雪冰城美国首店在洛杉矶好莱坞试运营，推出预售套餐定价3.99美元含两杯饮品及冰淇淋，新用户最低仅需1.17美元，糖度选项最高可达200% [9][10] - 高端运动品牌迪桑特于北京华贸中心举办品牌大秀并启幕全球旗舰店，向中国国家高山滑雪队交接2026米兰冬奥会队服 [7][8] 人工智能与模型发布 - 小鹏汽车董事长何小鹏称当前没有AI泡沫，认为人形机器人未来将是巨头间的竞争，而专用机器人领域存在大量机会 [10] - 小米正式发布并开源最新MoE大模型MiMo-V2-Flash，该模型在世界评估榜单中位列全球开源模型TOP2，在成本低于DeepSeek-V3.2的情况下推理速度是其3倍 [22][23] - 字节跳动Seed团队发布新一代音视频创作模型Seedance 1.5 pro，支持音视频联合生成及图像引导生成等任务 [23] - 谷歌正式发布Gemini 3 Flash模型，Gemini 3家族产品线至此完整 [23] 半导体与科技产业链 - 苹果正与印度芯片制造商进行初步商谈，计划在印度封装iPhone芯片，意味着其在印度的布局可能从终端组装向上游半导体封装延伸 [11] - 科技媒体爆料称苹果iPhone 18 Pro系列计划彻底摒弃“灵动岛”药丸形挖孔，采用左上角单打孔前置镜头与屏下FaceID技术 [18] 新能源汽车与行业动态 - 马斯克回应福特收缩电动汽车战略，认为传统汽车行业已走向衰落，并比喻非自主内燃机汽车像“骑马使用翻盖手机” [11][12] - 烟台公安打掉一个炒作新能源汽车负面信息的团伙，抓获12人，查扣资金100余万元人民币，关停账号8000余个，该团伙曾针对小米、华为鸿蒙智行、理想汽车等品牌进行炒作 [16][17] 公司财务与债务重组 - 融创中国公告预计其境外债重组生效日期为2025年12月23日前后，届时约96亿美元的现有债务将获全面解除及免除 [20] - 万科对已到期的20亿元人民币中期票据推出新展期方案，将本金兑付时间展期12个月至2026年12月15日，到期应付利息6000万元人民币在宽限期内支付 [13][14] 互联网平台监管 - 北京市多部门联合约谈抖音、小红书、贝壳、58同城、闲鱼、链家等互联网平台，要求其自查并下架唱衰楼市、虚假房源等违规信息，建立常态化内容审核机制 [12] - 市场监管总局表示，平台要求商家提供“全网最低价”可能构成滥用市场支配地位或垄断协议行为 [17] 消费市场与零售 - 随着海运智利车厘子到港，市场价格预计将再度下探，开柜后市场降价幅度预计达20%~30%，部分车厘子每斤售价已跌破20元人民币 [13] - 知名连锁品牌万宁宣布因业务战略调整，将关闭中国内地所有门店，线下门店于2026年1月15日后停止运营，线上平台将于2025年12月底陆续停止销售 [18][19] 股权投资变动 - 阿里创投通过大宗交易减持华谊兄弟2952.68万股，其与一致行动人马云合计持股比例由6.064215%降至4.999996%，不再是公司持股5%以上股东 [12] 咖啡行业并购传闻 - 知情人士透露，瑞幸咖啡正在考虑竞购雀巢旗下高端咖啡连锁品牌蓝瓶咖啡，旨在提升品牌形象并拓展高端市场，同时也在评估其他收购目标 [20] 公司上市进展 - 北京智谱华章科技股份有限公司（智谱）于12月17日通过港交所上市聆讯 [20] - 兆易创新科技集团股份有限公司更新港交所聆讯后资料集，意味着其港交所IPO通过聆讯 [20] - 美格智能收到中国证监会出具的境外发行上市备案通知书，正申请发行H股并在港交所主板上市 [21] 美股市场收盘 - 12月17日美股收盘，三大指数集体下跌，道指跌0.47%，纳指跌1.81%，标普500指数跌1.16% [19] - 大型科技股多数走弱，特斯拉跌超4%，英伟达、谷歌跌超3%，苹果、Meta跌超1% [19]

公司融资与基本信息 - 公司于2024年6月在深圳市宝安区成立，并于近期完成近亿元人民币天使轮融资，投资方包括御海资本、兰璞创投和步长家办 [5][7] - 融资资金将用于已发布的重载和轻载机器人的量产，并计划在明年推出一款面向C端的消费级机器人 [7] 核心技术亮点 - 公司核心技术为全栈自研，包括轴向磁通电机、一体化关节模组和图传遥控系统 [7] - 轴向磁通电机结构使电机更扁平、体积更小，在单位体积/重量下能输出更高扭矩，其峰值扭矩达596N.m，扭矩密度达240N.m/kg，性能全行业领先 [7][21] - 公司是市面上第一家将自研轴向磁通电机应用到机器人本体上的公司，并已解决该电机工艺复杂、不良率和成本高的问题，实现了自动化生产和良好的成本控制 [4][21] 产品性能与市场应用 - 公司产品已与电网电厂、消防应急、石油化工等行业头部客户合作，例如与南方电网联合打造了“吠云·泰坦”电力巡检四轮足机器人 [13] - 该电力巡检机器人极限站立负重可达200kg，工作负重可达80kg，续航在8小时以上，可攀爬最大单级落差100cm，打破了行业轮足机器人的持续运行负载和续航纪录 [18] - 产品已进入量产，预计12月开始逐步交付 [13] 市场前景与行业分析 - 四足机器人商业化进程加速，2024年整体市场规模已超10亿元人民币，在巡检、安防、特种、应急救援、负载运输等领域成为优选解决方案 [9] - 四足机器人的全球市场潜力未来有望达到千亿级别，但当前市场渗透率仍然很低，高性能产品供给不足，伴随技术成熟与成本下探，市场正在开启 [9] - 行业已到拐点，客户从评估到认可，商业逻辑已经成立，但现有产品尚未完全满足需求，行业有巨大上升空间 [23] 团队背景与竞争优势 - 公司创始人欧迪曾是大疆核心产品线Inspire悟系列的负责人，该产品线技术最全面、复杂，十余年保持全球领先，其亦曾担任大疆全平台预研及在产产品线审核评判组组长 [15] - 团队拥有从产品研发、系统定义到量产管控的全栈系统级协同整合和工程优化能力，以及大型复杂产品线的大规模量产经验，这是公司的重要竞争优势 [17][22] - 公司基于客户需求与具体场景应用开展研发优化，而非简单拼装，注重产品的安全性、稳定性、负载情况及返修率 [18] 公司发展战略 - 公司将持续迭代现有产品，在性能、成本、稳定性三角约束中持续优化，以提供更有竞争力的产品，并覆盖更多应用场景和行业 [24] - 公司底层能力是拥有从核心部件到复杂系统的全栈研发能力，叠加供应链管理与工程优化实力及大规模量产经验，具备跨产品与跨场景的迁移能力，后续将启动C端产品线 [24] - 公司自研核心零部件和重载机器人已开始量产，中型负载机器人也将于近期推出并很快进入量产，未来的量产速度会因模块化设计而加速 [22]

文章核心观点 - 俄罗斯对华免签政策落地后，首批中国自由行游客的实际体验与预期存在巨大落差，揭示了在西方制裁、战时经济及内循环效应影响下，俄罗斯旅游市场存在通信障碍、支付不便、物价高企、服务不佳及设施老化等一系列问题，赴俄旅游并非日本等成熟目的地的“平替”，而是一种充满不确定性和“硬核”设定的独特体验 [4][6][27][33][75][76] 通信与数字化障碍 - 新入境俄罗斯的外国手机卡有长达24小时的网络静默期，导致游客落地后无法使用移动网络 [9][12] - 首都莫斯科区域的GPS信号受到严重干扰，定位飘忽不定，导航基本失灵 [18][19] - 微信、支付宝、Visa和Mastercard等国际主流支付方式在俄罗斯无法使用，游客被迫依赖现金，面临数字化荒漠的困境 [21][22] 旅游成本与物价 - 受国际制裁影响，希尔顿、万豪等国际酒店品牌已撤离俄罗斯，本土住宿选项价格昂贵，普通民宿敢要五星级酒店的价格 [17] - 俄罗斯境内航班价格高昂，例如莫斯科飞往摩尔曼斯克的单程含行李机票价格在1500元以上，携程显示部分航班价格达1841元至2413元 [24][25] - 高端旅游消费价格畸高，索契的高端雪场酒店一晚需好几千元，价格甚至超过法国同类酒店 [43] - 物价高企源于制裁导致的“内循环效应”，俄罗斯国内精英阶层的巨额消费需求无法流向国外，推高了本土高端消费市场的价格，形成局部通胀 [44][47][48][49] 旅游设施与服务 - 旅游基础设施维护衰退，如索契雪场的欧洲进口缆车因零部件断供而维护艰难，经常停运检修，游客支付高价却享受老化设施 [52][54][55] - 服务业呈现典型的“卖方市场”心态，由于高端旅游资源稀缺、客源充足，服务人员态度冷淡、缺乏耐心，服务质量低下 [60][62][63][64] - 中国游客因语言不通、支付麻烦等因素，在当地服务业中处于不利地位 [66] 市场认知与游客预期 - 许多中国游客因日本航班取消而将免签的俄罗斯视为替代选项，潜意识里完成了“商业置换”，但两国旅游体验截然不同 [68][70][71][76] - 俄罗斯旅游代表的是粗犷、宏大、充满不确定性的野生旅游环境，试图用其“平替”日本精致、高服务的旅游体验是错误的对标 [75][77][78] - 首批免签游客实质是在用自身体验测试巨大的信息差，支付了昂贵的学费 [84] - 若能接受其“硬核”设定和高成本，俄罗斯旅行可提供一种在精致现代文明中已消失的、粗砺而野性的独特体验 [81][82][83]

玛氏收购Kellanova交易概述 - 玛氏公司以约359亿美元（约合2534亿元人民币）的总价完成对Kellanova的收购，成为今年全球食品业最大收购案[4] - 交易于去年8月宣布，以每股83.50美元现金收购，并于今年12月获得监管部门批准，交易完成后Kellanova从纽交所退市[9] - 此次收购是玛氏公司史上最大手笔的并购案，远超其过往以230亿美元收购箭牌口香糖的交易[16] 交易双方背景与品牌 - 买方玛氏公司是拥有德芙、士力架、M&M's、箭牌等品牌的全球最大私人家族企业之一，年销售额超过550亿美元，员工超过15万名[5][13][14] - 卖方Kellanova旗下最知名的品牌包括品客薯片和家乐氏麦片，其历史可追溯至1894年[5][11] - 品客薯片诞生于1968年，是世界上首款罐装薯片品牌，曾因网红怪味薯片风靡社交媒体，2012年Kellanova以26.95亿美元（约188亿元人民币）从宝洁收购了该品牌[7][10][11] 交易影响与行业格局 - 合并后，玛氏的休闲食品业务年营收预计可达360亿美元，并拥有9个年销售额超过10亿美元的超级品牌[16] - 通过此次收购，玛氏在零食行业的市场份额跃居全球第三位，仅次于百事公司与亿滋国际[16] - 玛氏公司首席执行官表示，此次合并是历史性的，旨在塑造休闲食品未来，公司计划通过有机增长和收购，在10年内将集团销售额翻一番至900亿美元[11][14] 全球及中国消费行业并购趋势 - 全球大并购火热，玛氏收购案是其中标志性事件[7] - 中国消费市场并购同样活跃，近期案例包括：天图投资以8.14亿元出售优诺中国45.22%股权，IDG资本关联方以约18亿元收购其100%股权[19][20]；星巴克以40亿美元总价出售其中国业务60%控股权予博裕资本[21]；CPE源峰与汉堡王品牌达成战略合作[21]；通用磨坊筹划以约5亿至8亿美元出售哈根达斯中国业务[21] - 消费行业因具备刚性、抗周期属性，在经济波动时期更受资本欢迎，食品饮料行业因市场规模庞大且不受周期影响，其并购机会尤其被看好[22][23]