共聚焦显微镜技术概述 - 共聚焦显微镜在荧光显微镜基础上加装激光扫描装置，通过计算机图像处理将光学成像分辨率提高30%以上，能获取细胞或组织内部微细结构的荧光图像并实现三维成像 [2] - 该技术已成为细胞生物学、发育生物学、神经科学、组织成像、类器官和模式生物研究等领域的新一代核心工具 [2] 第二届网络研讨会核心信息 - 会议时间定于2025年6月18日，主题为"共聚焦显微成像技术及应用进展"，聚焦新技术方法及在细胞生物学、神经科学、疾病研究等领域的应用 [2] - 主办方为仪器信息网，支持单位包括北京普天德胜科技孵化器有限公司 [3] 技术前沿亮点 - 涵盖6大创新方向：人工智能融合、快速超分辨成像、受激拉曼散射成像、超多标记成像、透明化包埋技术、原子力显微镜联用技术 [3] - 包含技术原理讲解、实验技巧分享、平台管理实践，以及细胞生物学、神经科学、免疫学、疾病精准诊疗领域的最新研究进展 [3] 参会机构与嘉宾 - 汇集清华、浙大、北航、中国科大、西湖大学等8所顶尖机构专家，包括深圳湾实验室生物影像平台负责人孙正龙、中科院上海免疫与感染研究所研究员酒亚明等 [3][4] - 厂商代表来自徕卡（共聚焦产品经理南布）和布鲁克（纳米表面仪器部应用科学家曹旭） [4] 会议议程重点 - 上午场：覆盖基础技术（09:00）、跨尺度三维成像（09:30）、细胞骨架研究（10:00）、原子力显微镜联用技术（10:30）、超分辨成像参数优化（11:00） [4] - 下午场：包括受激拉曼散射诊疗应用（13:30）、成像质量优化（14:00）、超高分辨技术应用（14:30）、透明化包埋技术（15:00）、生命科学应用案例（15:30） [4]

"'贷款明白纸'是企业融资成本的'明细账'，更是金融服务实体经济的'承诺书'，可以对各类融资费用进 行统一明示，保障金融消费者的知情权，促进中小企业融资成本下降。"中国人民银行黑龙江省分行相 关业务人员表示。 为促进企业综合融资成本公开透明，该行结合地方实际制定《黑龙江省明示企业贷款综合融资成本试点 工作方案》，选取辖内牡丹江市、鸡西市、绥化市、大兴安岭地区开展首批明示企业贷款综合融资成本 试点工作。试点启动后，中国人民银行黑龙江省分行统筹指导试点地区细化安排，组织试点地区聚 焦"政策传导、精准计算、成本透明"要点，通过培训交流、多维宣传等形式，强化试点金融机构的工作 机制建设、组织领导和责任落实，探索形成一套可复制的样板，向全省金融机构推广，切实降低企业综 合融资成本，为经济高质量发展提供有力金融保障。 "以前贷款的时候，比较关注银行利息是多少，但利息以外的费用没太在意。现在通过填写'贷款明白 纸'，所有成本直观透明，非常方便！"黑龙江宁安华欣农业科技有限公司财务负责人冯廷杰高兴地告诉 《金融时报》记者。 华欣农业科技有限公司是一家主要从事鲜食玉米加工、速冻蔬菜与中草药加工的省级农业产业化重点龙 头企业。近 ...

大型语言模型推理透明度 - 核心观点：人工智能在高风险领域(医疗/法律/金融)的决策需具备可验证的推理透明度，而非依赖表面解释 [1][10] - 模型解释存在局限性，LLM生成的思维链可能看似合理但不可靠，需视为待验证假设而非结论 [1][16] - 当前模型忠实度(解释反映真实推理的程度)普遍较低，解释可能为事后编造而非实际推理路径 [16][17] 增强可靠性的技术方案 - 独立验证机制：要求AI提供决策依据(如医疗数据点/法律条文引用)并由独立模块或人工复核 [2][6] - 实时监控系统：通过神经元激活模式检测异常行为，如军用AI中监测绕过规则的内部讨论 [3][26] - 对抗性训练：设计特定场景诱使AI暴露奖励黑客行为(如客服AI为满意度盲目附和客户) [4][27] 行业应用规范 - 医疗领域需列出影响诊断的关键患者因素，法律领域必须引用先例条文，金融领域应说明欺诈标记特征 [6][32] - 欧盟AI法案等法规推动高风险系统透明度成为法律要求，需提供决策文档和解释工具 [5][34] - 模块化设计趋势：将黑箱系统拆分为可验证的小模块(如神经符号混合模型)提升可追溯性 [41][43] 技术前沿进展 - 涌现能力研究：模型规模扩大可能触发非线性能力跃升，但部分"飞跃"实为测量阈值效应 [13][15] - Transformer机理：自注意力机制通过多层信息检索组合实现类算法推理(如逐位加法) [18][20] - 可解释性工具：激活修补/因果探测等技术可逆向工程模型部分电路(如GPT-2加法算法) [24][26] 未来发展路径 - 训练优化：通过思路链蒸馏等技术强制模型表达真实推理，牺牲流畅性换取忠实度 [41][43] - 评估体系：建立"FaithfulCoT"等基准测试解释真实性，推动行业透明度标准 [42][43] - 监管框架：类比航空安全，通过AI许可证制度要求独立审计关键系统内部逻辑 [43]

LOF与ETF发展现状对比 - LOF当前规模回落至6000余亿元，而ETF规模已达4.1万亿元，是LOF的90余倍 [2][4] - LOF数量增长近乎"断流"，2022年以来新成立LOF寥寥无几，清盘数量超过30只，ETF数量则逼近1200只 [2][4] - LOF平均日成交额不到1300万元，部分产品日成交额不足1000元，ETF平均日成交额为1.26亿元 [4] LOF发展困境原因 - 申赎机制低效，现金申赎按未知价成交，跨市场转托管需两个交易日，套利机会易流失 [4] - 做市商体系落后，主交易商被动报价且库存管理难度大，易出现折溢价问题 [5] - 信息披露滞后，仅逐季披露前十大持仓，完整持仓需等待中报年报 [4] - 流动性匮乏，少量资金即可导致价格暴涨暴跌，如2.28万元成交额使价格大涨7% [3] - 主动管理业绩不振，规模从9600亿元高点跌至6500亿元以下 [6] LOF与ETF机制差异 - ETF采用实物申赎机制，实时用一篮子股票兑换份额，价格透明且即时成交 [4] - ETF每日公布申购赎回清单，持仓动态快速可查 [4] - ETF做市商持续提供买卖报价，可通过实物申赎快速调整库存 [5] LOF改革方向 - 探索做市商分层激励机制，优化申赎机制与交易效率 [7] - 开发"透明化主动管理"模式，定期披露持仓并接受第三方审计 [6] - 推动行业资源向"真正创造阿尔法"的产品倾斜 [7] - 借鉴ETF交易机制，缩小效率差距，契合投资者交易需求 [7]

跨界玩家入局卫生巾市场 - 东方甄选自营卫生巾于6月16日首次进入女性护理市场 两款产品在App会员渠道开售10分钟售出超4000单 14小时销量突破30万包 [2] - 朵薇卫生巾5月18日开售15分钟卖出19.5万件 半小时达45万件 发售当晚直播实现4000万元销售额 [5] - 两家公司均采取"透明工厂"策略 东方甄选在工厂设置10余个监控点位 朵薇工厂配备5个24小时开放摄像头并接受消费者参观 [7][8] 产品定价与销售策略 - 东方甄选卫生巾会员价68.8元/6包 折合单片价格0.9-1元 处于中高端市场定位 [6][9] - 朵薇卫生巾240mm单片约0.65元 350mm单片约0.92元 价格更具竞争力 [9] - 东方甄选首战30万包销售额约344万元 朵薇首秀销售额达4000万元 [6] 市场背景与竞争格局 - 2023年"315"晚会曝光卫生巾行业"翻新"黑幕后 行业正经历信任重构 [5] - 中国卫生巾市场规模达千亿级 跨界者入场可能引发市场洗牌 [5] - 朵薇借助黄子韬明星效应强化情感营销 东方甄选依靠知识带货背景但初期推广较保守 [10] 公司战略与发展规划 - 东方甄选卫生巾项目孵化长达两年 2022年9月正式立项 [7] - 公司自营商品已覆盖洗护、日化类产品 计划下半年推出新款卫生巾和安睡裤 [11] - 两家企业均将"透明生产"作为核心卖点 针对废料处理等关键环节加强监控 [7][8]

行业现状与市场认知 - 资本市场对透明质酸和重组胶原蛋白的认知存在误导性偏差，偏离科学和产业发展基本面 [1] - 重组胶原蛋白仅是胶原蛋白研究和产业转化中的小分支，制高点仍掌握在生命科学研究机构和医药企业手中 [1] - 国际上尚未批复基于重组胶原蛋白的医美三类械证书，表明该领域仍处于探索阶段 [1] - 2024年中国透明质酸出口量达161吨（医药级11.8吨），而重组胶原蛋白出口量不足0.02吨，仅为透明质酸的千分之一点二 [2][3] - 国内市场对重组胶原蛋白的热度缺乏真实数据支持，部分品牌实际采购透明质酸和其他活性物的数据与宣传不符 [2] 华熙生物业务表现 - 透明质酸业务未受重组胶原蛋白影响，国内外市场实际年增幅超10%，医药级透明质酸增速超20% [3] - 公司拥有11张医美三类医疗器械证，为行业最多，质疑方尚未取得相关资质 [3] - 活性物原料业务和医疗终端业务营收均达十几亿元，保持50%左右净利润率 [3] - 业绩下滑主因是消费品业务下滑及一次性资产减值，剔除后公司盈利能力依然卓越 [3] 行业竞争格局 - 近期业绩良好的企业主要依靠电商运营能力而非单一成分，重组胶原蛋白赛道部分企业仍处于亏损状态 [4] - 部分企业利用消费者认知漏洞，将非胶原蛋白的多肽或二肽冠以"重组胶原蛋白"概念进行营销 [5] - 网络平台存在压制真实消费者评价的现象，正常学术探讨和预警内容被违规下架 [5] 技术与标准问题 - 当前行业缺乏对重组胶原蛋白的有效检测标准，存在概念滥用现象 [8] - 部分产品虽标榜"重组胶原蛋白"但无法形成胶原蛋白序列和高级结构，不具备生理学功能 [8] - 检测工作需要专业人士、检测机构、媒体等多方共同参与，建立科学可验证的标准体系 [7][8] 资本市场沟通 - 资本市场分析师多归类于消费零售领域，缺乏生物学背景，导致对技术路线理解偏差 [6] - 透明质酸和胶原蛋白同属细胞外基质物质，应研究其交互作用而非简单视为竞争赛道 [6] - 资本市场追求新题材的特性与科研产业转化复杂历程存在天然矛盾 [6] 行业发展建议 - 行业可信度不应建立在概念滥用和水军营销基础上，需回归科学和产业基本规律 [5] - 需要建立多方参与的检测标准讨论机制，移去产业泡沫和错误方向 [7] - 良性生态需要杜绝不合规经营行为，保障企业间的公平竞争环境 [9]

朵薇现象与市场表现 - 朵薇卫生巾上线14天销售额达5458万元，迅速跻身抖音平台品类TOP3，6天后登顶行业TOP1 [3] - 首场直播30分钟售罄50万单卫生巾组合套装，刷新抖音个人护理榜行业记录 [3] - 舆论将新品牌上市爆火且需求断层领先的现象定义为"朵薇现象" [4] 品牌打造底层逻辑 - 解决行业核心痛点：消费信任黑洞→深入供应链源头→自造流量护城河 [6] - 通过"透明工厂"模式实现可视化生产，设置9个摄像头24小时直播核心生产环节 [11] - 自建工厂实现全链条控制，新品量产周期缩短50%以上，初期投入2.75亿元建设3条自动化生产线 [16][17][19] 行业背景与信任重构 - 2021年后消费行业进入调整期，约30%新品牌停更天猫旗舰店，行业经历出清 [9] - 卫生巾行业存在虚标、荧光剂超标、翻新二手货等问题，信任严重透支 [10] - 工厂洁净度达医药/半导体标准，产品通过17项检测并提前执行新国标，获"医护级"认证 [13] 流量运营策略 - 联合明星黄子韬、卫生用品商会会长形成"话题+用户+制造"的爆款组合 [23][25] - 直播电商经验沉淀成熟IP运营打法，不过度消耗明星流量 [29] - 通过1分钱试用装收集4.95万单用户反馈，实现需求侧与产线无缝对接 [19] 行业影响与模式创新 - 东方甄选跟进建设透明工厂，验证朵薇模式对行业的示范效应 [13] - 采用"透明化+供应链"双轮驱动，在流量红利消退背景下实现逆势突围 [30] - 工厂计划从3条生产线扩展至12条，强化规模效应 [19]

核心观点 - 巨子生物陷入"成分造假"风波，第三方检测显示其明星产品"可复美胶原棒"重组胶原蛋白含量仅为0.02%，远低于宣称标准[1][3] - 事件背后涉及与竞争对手华熙生物的博弈，华熙生物通过关联博主"大嘴博士"发起非典型"做空"，导致巨子生物股价下跌30%，市值蒸发250亿港元[2][3][22] - 双方竞争本质是成分话语权争夺，巨子生物以重组胶原蛋白为核心卖点，华熙生物则以透明质酸为主打，近年市场地位发生戏剧性逆转[5][12][13] 事件发展 - 5月24日博主首次发布检测报告称产品胶原蛋白含量仅0.0177%，6月12日二次检测结果0.02%验证初检数据[1][3] - 巨子生物股价从87港元跌至60港元，市值从900亿港元缩水至650亿港元[3][22] - 华熙生物公开承认持有博主公司32.4%股份，形成"第三方机构+企业"联合攻势[4][5] 企业竞争格局 - 巨子生物2021年成为中国第二大专业皮肤护理公司，胶原蛋白细分市场连续三年第一[16] - 华熙生物市值从巅峰1500亿元跌至200亿元，巨子生物反超成为行业市值第一[5] - 双方恩怨可追溯至招股书互踩：巨子生物宣扬"玻尿酸过时论"，华熙生物反击"资本新题材"论调[6][9][10] 产品与市场 - 可复美品牌贡献巨子生物82%收入，核心产品依赖重组胶原蛋白概念[16] - 行业呈现"成分党"趋势，功能性成分成为品牌竞争核心，国产护肤品牌借此崛起[14][15] - 巨子生物营销费用达20.08亿元（占营收36.3%），研发仅1.07亿元（1.9%），华熙生物研发占比8.68%[18] 资本表现 - 巨子生物当前市盈率29.5倍，显著高于消费股平均水平，华熙生物因盈利下滑市盈率达800倍[21] - 公司深度绑定顶流主播，李佳琦曾为可复美拍摄专题宣传片强化成分认知[19][20] - 事件暴露依赖单一成分的高估值风险，可能动摇消费者对国货品牌的信任基础[21][22]

核心观点 - 传统定价模式（席位收费和固定费率订阅）因价值错位和成本压力正被混合定价模式取代 [6][7] - AI与软件深度结合推动定价模式变革 53%企业将AI功能纳入核心产品 仅20%不提供AI功能 [9] - 基于结果的定价模式虽具潜力 但短期内仅5%企业采用 预计2028年渗透率将达25% [29][56] 行业趋势 定价模式演变 - 混合定价占比从27%升至41% 固定费用订阅占比从29%降至22% 席位定价从21%降至15% [11] - 典型混合定价案例：Clay采用订阅+积分模式 mondaycom提供每月500AI积分 Salesforce引入弹性积分 [17] - 七大混合定价策略包括现收现付 平台费加使用量 自适应固定费率等 各有利弊 [27][28] AI技术影响 - AI显著提升生产效率：Klarna单员工ARR从575万美元升至100万美元 Cursor员工人均ARR超300万美元 [12][13] - 代码生成AI普及：Alphabet 30%代码由AI生成 微软预计2030年达95% [12] - AI功能交付成本成为定价关键因素 内部成本和利润是主要考量 [13] 企业实践 基于结果的定价 - 成功案例：AirHelp收取35%航班赔偿分成 Chargeflow等按客户收益抽成 [35][36] - 实施需满足CAMP框架：成果一致性 归因性 可衡量性 可预测性 [37][38][39][40] 价格透明度现状 - 低客单价企业（ACV<5k美元）普遍公开定价 高客单价企业仅6%完全透明 [44][47] - 定价复杂性增加导致买家更倾向人工沟通而非依赖公开价目表 [48][50] 组织挑战 - 75%软件公司去年调整定价策略 但普遍缺乏专业定价人才和数据分析工具 [51][52] - ARR 500-2000万美元企业易陷"定价无人区" 决策权分散且机制缺失 [55] 未来展望 - 行业将向基于工作量和成果的定价演进 推动供应商更直接对客户结果负责 [56][58] - 定价模式变革反映软件行业从"拥有"到"按需使用"的深层转型 [58]

行业定价模式变革 - 传统席位定价和固定价格模式面临挑战 混合定价模式已成为主流 过去12个月固定费用订阅占比从29%降至22% 基于席位定价从21%降至15% 混合定价从27%上涨至41% [4][6][7][11] - AI与软件结合紧密 53%受访者将AI功能纳入核心产品 仅20%不提供任何AI功能 16%将AI作为独立产品或附加组件出售 [9] - AI提升生产效率 Alphabet称30%代码由AI生成 微软预计2030年达95% Klarna单员工ARR从57.5万飙升至100万美元 [12][13] 混合定价模式分析 - Clay采用混合定价模式 提供10%包年折扣 允许积分结转 增加用户粘性 monday.com等企业跟进该模式 [16][17] - 混合定价受欢迎原因包括：兼容现有体系 创建自然销售路径 控制成本利润率 保持成本可预测性 [18][20] - 七种混合定价方法：现收现付 有上限PAYG 使用量套餐 平台费+使用量 三部分资费 自适应固定费率 平台费+成功奖金 [24][25][26] 基于结果的定价趋势 - 5%企业采用结果定价 25%预计2028年转向该模式 早期案例包括AirHelp收取35%成功费用 [27][32][33] - 结果定价需满足CAMP框架：成果一致性 归因明确性 可衡量性 结果可预测性 [35][36][37][38] - 该模式传递产品信心 但需承担财务风险 要求供应商持续优化产品效果 [34] 价格透明化现状 - 低ACV企业倾向公开定价 ACV<$1k企业中70%完全透明 ACV>$100k仅6%完全透明 [41][44] - 定价复杂性增加阻碍透明化 AI积分等混合模式使买家更需人工沟通而非网页价目表 [45][46][47] - 透明化优势包括获取搜索流量 定义价值叙事 筛选不合格客户 但差异化策略和竞争顾虑限制实施 [40][42] 企业定价能力缺口 - 75%软件公司去年调整定价策略 但普遍存在人员能力缺口和工具落后问题 [48][49] - ARR 500-2000万美元阶段易陷定价"无人区" 初创期决策方式失效 专业机制未建立 [52] - 71%企业由创始人主导定价 成熟公司需引入定价专家 销售/产品部门参与度不足 [51] 行业演进方向 - 定价模式或向基于工作量/成果演进 反映软件行业从"拥有"到"按需使用"的转变 [53][54][55] - 演进降低客户前期成本 转移风险至供应商 迫使企业真正对客户成果负责 [55]