报告核心观点 - 中期市场宽幅震荡格局未结束，投资者应耐心等待更优布局时机，关注恒生指数21,000点、上证综指3,200点附近机会；短期市场或延续下跌，若回调至关键支撑位有望探底回升，回调充分的科技板块反弹潜力强 [4][5][12] 市场表现 全球市场 - 市场风险偏好受以色列 - 伊朗冲突压制，美股周一上涨后回落，港股恒生指数本周下跌1.5%、恒生科技指数下跌2.0%，A股上证综指下跌0.5%、创业板指跌1.7%、科创50再跌1.6% [1][8] 科技板块 - 科技板块流动性此前被创新药和新消费分流，本周这两个板块回撤，资金部分回流科技板块，但港股科技表现低迷，A股科技除海外算力等中报业绩预期较强方向外，多数细分领域处于底部震荡整理状态，难形成大级别行情 [1][8] 港股市场 - 新消费和创新药行情持续性依赖港元流动性宽松和南向资金买入力度，当前创新药回调、AH溢价反弹，港股新上市海天味业盘中破发，创新药与新消费资金撤离，显示港股流动性趋紧；已发行大型IPO及后续拟上市项目将分流市场流动性；美元兑港元徘徊在7.85附近，金管局回收流动性，HIBOR或受影响 [2][9] 南向资金 - 本周净流入163亿港元，后三个交易日市场下跌期间仅流入42亿港元；个股层面，大幅抛售泡泡玛特18亿港元，阿里流出压力缓解，腾讯和小米流出幅度收窄；6月12 - 18日，主要流入银行、生物医药和消费服务板块，通信服务净流出；创新药仅部分个股流出，未形成行业大规模流出 [3][10] A股市场 - 白酒指数连续下跌后本周反弹2.7%，但未扭转下行趋势；银行板块本周涨幅2.6%，带动大盘权重股抗跌，上证50仅小幅下跌0.1%；微盘股本周下跌2.2%，跌幅高于大盘，但仍处于高位 [3][11] 影响因素 关税谈判 - 7月9日90天关税宽限期临近，特朗普关税谈判无实质进展，可能在最后阶段施压，本周特朗普政府要求日本增加国防支出、拟对台积电等在中国大陆工厂采取行动 [4][12] 经济数据 - 此前中美经济数据有韧性，但近期有趋弱迹象，未来数据或承压，拖累市场风险偏好 [4][12] 行业配置建议 - 科技板块回调充分后反弹潜力强，关注端侧AI与应用软件方向，受益于AI Agent应用落地和AI眼镜等终端产品发布；海外算力链中报业绩确定性高，随着公司披露中报预告，关注度有望扩散；部分经历深调的大中盘股短期内或更具韧性 [5][13]

AI Agent市场发展 - 2025年AI Agent相关市场规模预计达4800亿元 [3] - AI Agent从被动应答转向主动执行 具备任务感知、自主规划和主动执行能力 [2][3] - 小艺智能体集成超4000个AI应用 覆盖AI抠图、文档扫描等场景 [10] 小艺智能体技术特性 - 基于HMAF框架 实现跨设备无缝协同 覆盖手机、平板、车机等终端 [11][12] - 接入300+鸿蒙应用和元服务 通过意图框架实现服务精准直达 [10][14] - 案例：根据用户偏好主动推荐音乐或按摩服务 结合天气数据提供穿搭建议 [9] 元服务商业价值 - 元服务免安装、轻量化 通过万能卡片、负一屏等入口触达用户 [18] - 东方财富元服务实现10倍用户增长 繁花剧场元服务带来5倍转化 [22] - 覆盖营销节点+鸿蒙有礼权益 成为开发者商业变现新引擎 [19][22][23] AppGallery分发创新 - 每月推出300+应用故事 推荐1400款游戏 日均下载量提升超50% [27][30] - 重构分发逻辑 通过生活场景榜单、城市文化探索等策展提升曝光 [26][30] - 案例：《每日瑜伽》经三轮推荐后下载量增长50%+ [30] 鸿蒙生态进展 - 超3万款鸿蒙应用和元服务在开发 9000+应用接入70多种系统级创新 [38] - 解决"鸡和蛋"难题 形成技术-流量-商业闭环的确定性增长引擎 [36][38] - 融合智能体、元服务、AppGallery 构建"鸿蒙花园"生态 [38]

字节跳动动态 - 张一鸣目前主要base在新加坡 每月召集一次字节核心管理层和AI项目负责人复盘会[1][2] - 张一鸣角色类似回归后的谷歌联合创始人布林 专注AI核心研究团队[2] - 字节AI Lab负责人李航卸任转为顾问 公司回应称其管理范围不变[2] 科技巨头裁员与AI替代 - 微软计划本财年结束后裁减数千销售岗位 5月已裁员6000人[2] - 亚马逊CEO称生成式AI将取代公司部分岗位 未来几年逐步实施[3] - 58同城近期裁员比例达20%-30% 涉及TEG/LBG等多个部门[12] 融资与IPO进展 - 宇树科技完成C轮融资 投前估值超100亿元 由中国移动/腾讯/阿里等领投[4] - 宇树老股交易估值已突破150亿元 注册资本从259万增至3.64亿元[4] - MiniMax筹备赴港IPO 3月获6亿美元A轮融资 投后估值25亿美元[5] AI技术突破 - MiniMax发布开源混合架构推理模型M1 处理百万级Token长文本 训练成本53万美元[5] - MiniMax内部Agent产品使用率超50% 已上线60天[6] - Kimi发布首个Agent产品Kimi-Researcher 性能超Claude 4/Gemini 2.5 Pro[22] 企业战略动向 - 罗永浩证实AR眼镜10年内难商业化 转向AI软硬件结合方案[7][8] - 刘强东称京东外卖将推出与美团完全不同的商业模式[9] - 京东自2019年起无新商业模式推出 刘强东称近五年为"失落五年"[10][11] 行业竞争与人才争夺 - Meta试图收购Ilya新公司SSI遭拒 转而挖角其CEO及GitHub前CEO[13] - OpenAI员工曾拒Meta 1亿美元挖角 offer 双方展开人才争夺战[13][14] - 扎克伯格称AI人才薪酬水平创20年新高[14] 产品发布与升级 - GPT-5预计今年夏季发布 含智能体Deep Research等创新产品[23] - 谷歌Gemini新增视频分析功能 支持2.5 Flash/Pro模型[24] - 百度推出双数字人互动直播间 基于文心大模型4.5T升级[28] 跨界合作 - 比亚迪与字节跳动共建AI+高通量联合实验室 突破电池技术瓶颈[28] - 阿里云在法兰克福上线AI产品线 联合埃森哲/菜鸟推行业解决方案[28] - Adobe将Firefly图像/视频生成功能引入iOS/Android端[28]

苹果股东集体诉讼事件 - 苹果公司因涉嫌在信息披露中低估整合生成式AI进Siri所需时间，被股东集体起诉证券欺诈，案件已由旧金山联邦法院受理，CEO库克、现任及前任CFO均被列为被告 [1] - 美国法律体系中"误导性陈述"指控一旦证据确凿极难翻案，例如英伟达2018年类似案件历经6年上诉最终被最高法院驳回 [1] Siri功能延期与市场反应 - 苹果软件高级副总裁去年WWDC承诺"更智能Siri"将在iOS 18后续版本推出，但截至iOS 26发布仍未实现，官方仅模糊表示部分功能需"未来一年内逐步推出" [2] - WWDC 2025完全未提及Siri，系统通知排序、Genmoji等功能与去年演示差距显著，呈现"半成品"或"跳票"状态 [3] - 第三方调查显示47.6%的iPhone用户将AI视为购机关键因素，但73%体验过Apple Intelligence的用户认为其价值有限 [3] 潜在收购Perplexity AI的动向 - 苹果正考虑收购估值140亿美元的AI初创企业Perplexity AI以增强技术储备，并购负责人已启动内部讨论，若成行将创苹果收购金额纪录 [4] - Perplexity AI的CEO明确表示2024年业务重心为自研Comet浏览器，战略定位直接挑战Google生态，缺乏与苹果深度绑定的动机 [5] 收购的潜在局限性 - Perplexity AI虽能提升Apple Intelligence搜索能力，但用户需求是深度集成至iOS底层的AI Agent，当前合作模式仅限表层功能补充 [6] - 苹果生态一贯排斥第三方模型深度介入，包括OpenAI或Perplexity在内的合作方最多扮演辅助角色 [6]

产品发布 - 合合信息在2025亚马逊云科技中国峰会上发布业内首个AI Agent跨平台云资源智能管理终端Chaterm [1] - 该解决方案通过构建"对话式终端管理工具"为云计算从业人士提供云资源智能化和规模化管理新路径 [1] - 核心代码已全面开源 [1] 技术特点 - Chaterm将AI Agent能力引入云资源管理终端，使管理人员能在对话交互中精准调度云资源 [3] - 产品具备"辅助驾驶"和"自动驾驶"两种工作模式，可大幅提升云资源开发和管理效率 [5] - 在构建GPU集群开发环境场景下，原本需数小时的工作现在可在十几分钟内完成 [5] - 搭载批量管理远程服务器能力，自动"记忆"用户操作习惯，实现"一次配置，多端通用" [5] - 具有跨平台兼容性，支持MAC、WINDOWS、LINUX等操作系统 [5] 行业影响 - 传统终端管理方式存在操作繁琐、效率低下等瓶颈 [3] - Vibe Coding（氛围编程）的出现让"对话式开发体验"成为可能 [3] - 公司表示将继续探索AI技术与产业场景的融合边界，推动行业智能化转型 [6] 数据安全 - 全面开源核心代码，开发者可观察算法底层运行逻辑并进行定制化修改 [6] - 实现云资源管理领域"透明可控，安全可信" [6]

AI Agent行业现状与用户视角 - AI Agent定义需满足三大条件：工具调用能力、自主决策能力、多轮迭代的动态决策过程 [3] - 从合作视角看，Agent应作为端到端承接整条流程的系统，在关键节点主动介入并提供决策建议 [5] - 用户常用Agent分为三类：教练型（调研与深度思考辅助）、秘书型（非沉浸式任务处理）、搭档型（高频交互的专业工作协同） [9][10] - 音频处理类Agent如CreateWise已实现音轨自动剪辑、文案生成和跨平台内容适配等全流程功能 [12] - 通用型Agent产品如Manus和Genspark在旅游规划等场景展现差异化功能，但用户体验存在明显差异 [15][16] 技术挑战与产品设计 - 当前AI模型存在指令遵循不足（如强制添加"未完待续"）、为AI而AI的设计倾向、缺乏人类世界暗信息三大痛点 [18][20][21] - 音频处理领域面临中文识别能力不足、多人播客多轨对齐困难、过度优化信息密度导致人情味缺失等问题 [23][25] - 产品设计需平衡行业经验积累（如网站设计需理解行业运营模式）与用户品位把握（如对"土"的差异化定义） [46][47] - 技术攻坚方向包括自我纠正学习、多Agent协作架构（需AI CEO统筹）、企业级安全治理层开发等 [41][42][45] - 预期管理是关键挑战，需通过垂直场景数据积累使AI从"清华实习生"进阶为成熟工作者 [32][33] 商业模式与竞争策略 - 新兴公司通过AI生成的高质量新数据（如医疗语音转结构化记录）可打破传统SaaS数据壁垒 [53] - 护城河构建路径包括：用户纠正数据形成的"默契"（如PPT主色系偏好）、端到端价值链延伸（从建站到帮助盈利）、工程化调优能力等 [56][57][62] - 垂直领域Agent可通过处理行业脏活累活（如工作流打通、私有数据处理）避免与大模型公司直接竞争 [67] - 盈利逻辑应以结果为导向（对比传统外包成本），企业市场需重视ROI验证与工作流程重构 [49][69] - 中立第三方平台在企业级市场具备优势，可解决客户对单一供应商锁定的顾虑 [65] 行业发展趋势 - 交互模式将从"流程搭建+分步审核"向"价值观对齐+放手执行"演变，需建立新型信任机制 [71][72] - "AI原生"设计（如密集代码文档）将成为竞争优势，类比无障碍设施对城市规划的影响 [75][76] - 人类独特价值体现在增量信息创造（未结构化数据）、真实体验传递、观点碰撞激发等维度 [80] - 管理能力将成为核心竞争力，需从"工具使用"思维转变为"团队领导"思维 [81] - 未来可能面临AI社会结构问题（如Agent间冲突解决机制）和人机混合管理体系等挑战 [86][88]

DataEye研究院发现，日前，字节旗下剪映团队推出了一款全新AI应用——小云雀，该应用定位为"内容创作Agent"，包含了智能成片、AI设计等4大功 能，用户只需输入文字指令，一句话便可以利用AI自动生成短视频、数字人口播、海报等，主打"创作零门槛"。 那么，小云雀能力具体如何？与字节另一款视频AI即梦相比有何不同？字节又为何要推出这款全新AI应用？ 为解答上述问题，DataEye研究院上手体验了小云雀APP，并结合互联网公开资料对上述问题进行分析，以供大家参考。 一、产品体验 此外，除了底部按钮外，在应用中部左右滑动同样可以切换功能选项。 （一）应用界面 DataEye研究院体验发现，小云雀APP界面较为简洁，应用左上角为"个人中心"，右上角为"创作记录"，底部为输入框及四大功能按钮：智能成片、数字 人视频、AI设计和AI换背景。 （二）模型支持 在模型端，小云雀官方列出了其接入的三款大模型，分别为：豆包大模型、豆包文生图模型、求索对话DeepSeekChat。 （三）功能体验 在功能上，小云雀共有4大功能：智能成片、数字人视频、AI设计和AI换背景，且每个功能均遵循"创作想法——理解分析——创意脚本/设 ...

让AI大展拳脚的"脚手架"：从聪明到靠谱 "研发的初心，是做一个智能上限更高的通用Agent，一个能真正帮助人类完成复杂工作的'数字员 工'。"MiniMax透露，"因此我们从一开始就按照'靠谱'的标准来设计和要求它。我们希望它不仅聪明， 更要'靠谱'。" 这种"靠谱"，体现在MiniMax Agent三大核心能力之上：强大的编程能力、领先的多模态能力，以及开 放的MCP（MiniMax Co-pilot for Agent）生态。这三大能力，共同构成了MiniMax Agent的"大脑"、"感 官"和"手脚"，使其能够像一个真正的人类团队一样，理解复杂需求，感知多维信息，并动手完成任 务。 来源：环球网 强大的编程能力：MiniMax Agent不仅能编写包含复杂组件和跳转逻辑的网页、网页游戏，更与众不同 的是，它会像一位资深软件测试工程师一样，通过模拟用户操作进行全面的自动化测试，确保交付的成 果稳定、无bug。同时，它还是一位优秀的设计师，极其注重界面交互的视觉效果和用户体验。 6月19日，国内领先的AI科技公司MiniMax正式揭开其通用智能体产品——MiniMax Agent的神秘面纱。 这款被内部 ...

高考志愿填报服务市场现状 - 高价真人志愿规划服务需求旺盛，网红机构两款12999元和18999元产品售罄[1] - 当前AI志愿填报产品存在推荐结果不一致或准确性不足问题，仍需人工辅助[1] - 2025年深度思考技术有望提升AI志愿推荐准确率，并模拟真人规划师工作流[1] AI高考志愿技术演进路径 - 2024年前主流技术为基于数据库筛选的大数据匹配，提供冲稳保三档推荐[2] - 2024年百度、靠谱AI等少数公司引入大模型技术，但仍依赖第三方通用模型[2] - 2025年深度推理技术突破显著，数学解题能力从50分跃升至145分水平[3][4] 大模型技术优势分析 - 人机对话形式降低使用门槛，支持自然语言交互替代条件筛选[3] - 实时全网检索能力超越传统数据库仅链接院校官方信息的局限[3] - 深度推理算法提升专业相似性挖掘能力，通过图嵌入技术构建关联图谱[5] 深度推理技术应用突破 - 靠谱AI开发新算法分析院校专业关联性，提供替代专业选项[5] - 夸克采用"高考深度搜索"技术，对复杂查询进行需求拆解与定制化响应[6] - 志愿命中概率估算准确性显著改善，纠正过往离谱推荐现象[6] 产品形态创新 - 夸克推出AI Agent驱动的"志愿报告"功能，模拟专家决策流程[6][7] - 工作流包含任务规划-执行-检查-反思全链条，需5-10分钟生成[6][8] - 技术成本高企，某公司算力投入扩大100倍但仍坚持免费策略[8] 市场竞争格局 - AI志愿产品定价几十元或免费，与万元级真人服务形成价差[8] - 头部产品月活过亿，30%用户为留存大学生形成流量转化[8] - 技术短板仍存，无法完全替代真人但可提供有效参考[9] 行业生态发展 - 专家认为AI与人类规划师应为互补关系而非替代[9] - 技术发展有助于消除信息差，推动市场理性化[9] - 所有招生数据本已公开，不存在真正的信息垄断[9]

核心观点 - MiniMax开源其首个推理模型M1，并邀请用户测试通用Agent，试图在AI Agent爆火的2025年抢占先机 [2][4] - M1模型的核心优势在于100万token输入和8万token输出的长上下文能力，以及工具调用能力，但在常规基准测试中表现中等 [6][22][29] - MiniMax的技术创新包括闪电注意力机制和CISPO强化学习算法，显著降低了训练成本至53.47万美金 [51][55][63] - 公司押注长上下文能力以适配Agent需求，但面临多维度竞争挑战 [67][71][78] 模型能力 M1推理模型 - 支持100万token输入和8万token输出，与Google Gemini 2.5 Pro并列业界第一 [52] - 在TAU-bench（Airline）测试中得分最高，长上下文处理能力处于第一梯队 [48][49] - 实际测试显示其代码生成能力完整但推理链过长，例如成功实现钢琴键盘可视化小游戏但耗时较长 [6][16][21] - 可完整翻译33页PDF并还原格式，但翻译任务非其核心优势 [22][23][28] 通用Agent - 测试案例中能完整交付OpenAI发展历程网页项目，包含信息搜集、代码生成和自检流程 [33][34][37] - 创新点在于利用浏览器测试自开发网站，提升交付质量 [37] - 整体表现中规中矩，未显著超越同类产品 [31][32][39] 技术创新 - 采用线性注意力架构的闪电注意力机制，处理100万token输入时延迟仅为传统softmax attention的1/2700 [54][55] - CISPO强化学习算法收敛速度达竞品两倍，训练成本仅53.47万美金（512块H800芯片，三周） [57][59][63] - 生成10万token的算力需求为DeepSeek R1的25%，具备成本优势 [65][66] 行业竞争与战略 - 2025年被业界视为AI Agent爆发年，MiniMax通过长上下文能力切入赛道 [4][70][71] - 公司多模态原生模型基础可支持Agent商业化，但需平衡技术优势与用户体验 [76][78] - 行业竞争焦点包括端到端学习、工具调用、多模态能力和主模型性能 [75][77]