天猫精灵前总裁彭超 前阿里巴巴集团副总裁、天猫精灵总裁彭超再次出发。新公司名为云玦科技，首款产品将聚焦"运动可 穿戴硬件设备 + Agent智能体"的融合形态。 彭超是中国智能硬件领域的老兵，拥有超过14年的产品经验。2021年加入阿里巴巴后，他主导将达摩院 大模型引入天猫精灵，并牵头组建集团一级业务公司智能互联事业群，让AI真正走向家庭与终端用 户。在此之前，他曾先后担任华为荣耀终端有限公司高管、华为消费者业务印度地区部总裁。在负责荣 耀手机全球电商业务期间，他带领团队实现了全球线上份额第一；而在印度任职期间，他组建了华为海 外唯一一个集"产品定义—研发—制造—销售"于一体的国家级区域公司，探索了完整的出海商业闭环。 与彭超联合创业的，是来自人工智能学术界的代表人物齐炜祯。他曾任中关村人工智能研究院大模型博 士培养方向导师，拥有微软与中国科学技术大学联合培养博士背景。研究方向聚焦自然语言生成与预训 练模型，在NLP顶会发表论文十余篇，总引用次数超过2300次。他主导研发的ProphetNet及BANG模型 已成功部署于必应广告推荐系统多个国家市场，显著提升了广告营收，并被京东研究院、三星研究院等 采用。 早 ...

在吴泳铭"AI驱动"的核心战略下，阿里正进一步将顶尖人才向AI基础模型研发的核心战场集结，而多模态交互则被视为下一阶段AI突破的关键隘口。 作者 | 小 猫 编辑 | 硬 AI 正值全球科技巨头在人工智能领域展开激烈军备竞赛之际，阿里巴巴内部的排兵布阵再次出现关键变动。 硬AI获悉，近期备受瞩目的AI顶尖科学家、阿里集团副总裁许主洪（Steven Hoi）已从智能信息事业群首席科学家的职位上，转岗至阿里集团的核心AI研发机构 ——通义实验室。 阿里方面向硬AI证实了这一消息，并表示许主洪将负责多模态交互模型方向的研究，后续向通义实验室负责人、阿里云CTO周靖人汇报。 这一内部调动释放出重要信号：在吴泳铭"AI驱动"的核心战略下，阿里正进一步将顶尖人才向AI基础模型研发的核心战场集结，而多模态交互则被视为下一阶段AI 突破的关键隘口。 对于许主洪而言，这次转岗意味着他将从更贴近C端应用的"前线阵地"转向更为核心和 底层的"研发心脏"。 时间拉回至今年2月，这位在学术界和工业界均享有盛誉的AI大牛（IEEE Fellow、斯坦福大学评选的"全球前1%的AI科学家"）正式加盟阿里，在当时引发了业内不 小的轰动。他最 ...

人才变动 - 全球顶尖AI科学家许主洪加盟阿里通义 转向通义大模型研发工作[2] - 许主洪拥有超20年AI产业和学术经验 发表300多篇顶级学术论文 被引用超过5万次 曾被评为全球顶尖1% AI科学家[2] - 许主洪曾担任Salesforce副总裁 从零构建亚洲AI研究生态系统 2023年创立多模态AI创企HyperAGI[2] 职务安排 - 2025年2月许主洪加入阿里 担任集团副总裁兼智能信息事业群首席科学家 负责AI To C业务多模态基础模型及智能体研究[4] - 原核心任务包括组建顶级AI算法团队 整合通义/夸克/天猫精灵等内部资源 促进多模态交互产品迭代[4] - 加入7个多月后转向通义实验室团队 可能从AI To C商业化研发转向更基础前沿的大模型研发[7] 战略布局 - 阿里通义大模型处于"拼迭代速度"和"多模态发展"关键阶段 需要顶尖产学研多栖AI人才[7] - 阿里云CTO周靖人透露 通义家族持续与全球AI领先者竞争 比拼模型迭代效率 多模态演进是必然趋势[7] - 公司期待在多模态方面进一步创新突破 许主洪被视作最适牵头人选[7] 技术方向 - 许主洪认为用统一框架做理解和生成是多模态大模型演进趋势 但该领域尚处初级阶段需实践验证[7] - 统一多模态模型面临全模态交互挑战 支持音/视/图/文全模态交互的公开单模型非常少见[10] - 图像和语意理解生成统一模型鲜有出现 理解与生成效果难以平衡[10] - 多模态Agent AI时代刚起步 需解决基础能力/智能体功能模块/数据世界连接/物理世界交互等技术难题[10]

AI工具在职场中的普及程度 - 高达78.2%的职场人每周使用AI工具开展工作 较二季度大幅提升[1] - 通用型AI工具占据主流地位 占比达47.4%[1] - 垂直领域AI应用加速渗透 职场专用AI助手占比28.1% 智能语音助手占比27.5% 图像/视频/音频生成工具占比24%[1] AI工具对工作效能的提升 - 71.7%的职场人认可AI工具带来的工作效能提升[2] - AI自动化处理文档校对 数据录入 基础报表生成等重复性工作[2] - AI实时检索和多源信息整合能力解决信息分散和筛选低效痛点[2] 人机协作模式演进 - 33.6%职场人学会与AI协作 包括优化指令和调整输出[2] - 人机协作从被动接受转向主动主导的高阶共创阶段[2] - 64.9%职场人能在AI辅助下完成原本需要真人同事协助的工作[2] 职场人对AI的信任与验证 - 63.3%职场人在AI意见与人类不一致时选择综合比较后自主判断[3] - 38.2%职场人经常验证AI输出的准确性与可靠性[3] - 33.7%职场人偶尔存疑但整体信任度较高 仅13.3%对AI信任度很高[3] 企业AI培训区域差异 - 一线城市企业开展AI相关培训比例达31.7%[3] - 二三线城市在AI战略规划 资源投入与组织能力建设方面滞后[3] - 区域差距揭示数字经济发展不均衡问题[3] AI服务市场潜力 - 56.1%职场人愿意为AI服务付费[2] - 23.4%职场人已实现付费转化[2] - AI产品显示出显著的市场潜力[2]

市场表现与现状 - 2024年中国智能音箱市场销量为1570万台，同比下降25.6%，销售额为42亿元，同比下降29.4% [1] - 市场销量自2021年起已连续4年下滑，降幅持续在20%左右 [1] - 市场头部化严重，小米、百度（小度）、天猫精灵三大品牌合计市场份额在2025年第一季度高达96.5% [2] 历史发展与问题根源 - 市场曾于2019年高速增长，销量同比增幅达125%，主要通过补贴和价格战催熟，例如百度曾将产品价格直接下降1000元 [1] - 早期激进策略导致市场过早饱和、产品同质化严重，百元级基础产品充斥市场，功能体验难有突破 [1] - 产品面临可替代性挑战，智能手机、平板等设备的普及削弱了其优势，同时存在隐私泄露问题引发消费者担忧 [1][2] 转型尝试与技术融合 - AI大模型被厂商视为突破方向，2025年第一季度支持AI大模型的设备市场渗透率已超过20% [2] - 主流厂商均已布局：小米为小爱同学推送大模型能力，小度依托文心大模型，天猫精灵借助通义大模型 [2] - AI大模型使智能家居控制更智能，但未能解决智能家居生态碎片化的核心问题，不同品牌设备难以协同操作 [2] 行业挑战与未来展望 - 智能家居生态碎片化问题突出，各大巨头构建独立生态圈，导致消费者需使用多个App，操作繁琐 [2] - 设备高度依赖云端服务，若厂商服务器故障或停止服务，设备功能将受损 [3] - 行业复苏需突破技术融合、打破生态碎片化困局并提升内容服务质量 [3]

AI对中层管理岗位的冲击 - 物流巨头UPS在2025年初宣布裁员两万人 为该公司百年历史上最大规模裁员 原因为AI优化业务流程[1] - Meta公司预计到2026年 一半的开发工作将由AI完成 且该比例将持续上升[1] - 富士康在2016年用机器人替换6万名装配线工人 目前进一步采用AI计算机视觉和预测维护技术减少人工质检和设备巡检需求[2] - 亚马逊广泛应用算法进行仓储调度和物流路径优化 并上线无人商店和智能补货系统 实现高周转效率[2] - 思科在2024年宣布裁员5600人 占比7% 裁员关键词为AI自动网络管理系统[3] - 英国莫里森超市直接裁撤1500名门店中层经理 以增加一线员工投入[3] 企业组织架构调整与角色重塑 - 安永进行结构重组 拆除多个中层管理层级以推动决策下沉[3] - 星巴克裁减总部管理人员以消除信息壁垒并加快门店响应速度[3] - 企业将中层管理者角色由控制者转变为翻译者和协调者 新职责包括辅导员工学习新技能和推动技术采纳[4] - 中层管理者需在战略与执行之间充当桥梁 将高层战略转化为可行行动 并将数据洞见反馈给高层决策[4] - 亚马逊案例显示AI压缩中层决策权 但保留的中层管理者转而承担员工激励、文化建设和人际协调等人文关怀角色[5] - AI推动中层管理者从传统经理人向数智赋能型领导跃迁 需要持续学习新知识和更新观念[5] 行业具体应用案例 - 半导体行业使用AI平台进行辅助投资分析 快速收集信息、筛选信息、解读信息、评估风险和了解行业趋势[7] - 医药行业人力资源部门使用AI对文案进行描述润色 或对简历进行初步筛选[8] - 互联网B端咨询公司推出业务360项目 使CEO可直接通过手机查看各个门店实时信息 替代传统月度汇报流程[9] - 金融科技公司使用AI工具使编程效率显著提升 原本需要五天完成的编程工作现在仅需两三天[16] - 阿里巴巴推出天猫精灵AI助手 京东应用智能仓储和无人配送技术 盒马鲜生采用数据驱动选品[2] AI应用的局限性 - 仅1%的高管认为其公司已实现AI成熟应用[2] - AI无法处理一线员工的情绪、士气和突发人际问题[5] - 在人力资源领域 AI无法替代人类在人情、法和理中寻求平衡的沟通工作[13] - 编程工作中AI生成的代码需要人类审查和修改以确保质量与安全性[10] - AI难以理解特定行业或公司内部隐藏在语言中的上下文和隐含信息[11] - 招聘领域中AI面试更适合基础制造业大量筛选服务员或装配工的场景 但难以完成高端人才争夺中的深度评估[17] 效率提升与组织结构变化 - AI工具使半导体行业团队从2025年初开始精简 带来组织结构和人才需求转变[7] - AI在财务领域可一键导出上市公司或可比公司数据 替代传统人工收集工作[12] - 互联网B端咨询公司表示AI工具可扩大中层管理者的管理幅度[9] - 金融科技公司确认AI显著提升编程效率 但尚未出现中层职位增多、基层职位减少的现象[16] - 全球知名会计师事务所在AI技术兴起时迅速投入资源搭建工具 有效节约资源[12] 未来发展趋势 - AI不会完全取代管理者 但掌握AI的管理者将取代不愿改变的管理者[6] - 人力资源领域认为AI未来可能在员工培训、绩效管理、薪酬设计等方面发挥更大作用[13] - 半导体行业认为AI对传统基层人员和仅从事简单收集整理工作的人员替代可能性较大[12] - 中层管理者需要提升情商和洞察人性的能力 关注团队士气、企业文化和客户体验等AI难以量化的要素[4] - 企业需提供培训资源、轮岗锻炼和宽容试错环境以支持中层管理者转型升级[5]

行业背景与市场机遇 - 全球AI To C市场规模预计2030年达1.3万亿美元 年均增长率超35% [1] - 中国AI To C市场竞争激烈 字节跳动豆包与抖音流量协同 腾讯元宝登顶应用商店下载榜 [1] 公司战略动机 - 阿里巴巴电商业务增速趋稳 需通过AI To C业务开辟新增长曲线 [2] - 2024年底组织架构调整：通义产品团队划入智能信息事业群 天猫精灵与夸克团队融合 [2] 业务布局与技术方向 - 招聘覆盖大语言模型、多模态识别、智能体应用、AI硬件四大前沿领域 [3] - 部分岗位需医疗等垂直领域背景 强化学习与垂类场景结合 [3] - 夸克招聘涉及学习、健康、创作等场景 构建技术与场景深度融合的生态 [3] 人才战略与团队建设 - 引进前Salesforce集团副总裁许主洪任集团副总裁 负责多模态基础模型与Agents研究 [4] - 大规模招聘旨在围绕核心专家搭建团队 加速科研成果向应用解决方案转化 [4] 实施挑战与竞争环境 - 新人才需适应企业文化与协作节奏 跨背景团队协同存在难度 [4] - 产品需在激烈市场竞争中快速获得用户认可 技术迭代需持续投入资金与资源 [4]

行业背景与市场前景 - 百度和小米等互联网大厂入局AI眼镜行业 带动"百镜大战"氛围 与智能音箱发展初期相似[2] - 预计到2029年智能眼镜市场规模达1067.78亿元 年复合增长率18.56%[3] - 2023年全球AI眼镜销量234万台 其中Ray-Ban Meta独占224万台 占比超95%[3] 市场竞争格局 - 中国已有至少50家公司推进智能眼镜项目 分为三类玩家:初创公司(蜂巢科技/Even Realities) AR眼镜厂商(雷鸟创新/影目科技/Rokid)和互联网大厂(华为/百度/小米/字节)[4] - 2025年CES展会亮相超40款AI眼镜产品 各厂商计划今年至少发布50款新机型[5] - 小米生态链企业推出界环AI音频眼镜 星纪魅族StarV Air2上线AI功能 Rokid为政府会议新品带货[4] 技术挑战与产品瓶颈 - AI眼镜面临重量/续航/功能的"不可能三角"挑战 当前产品重量普遍超普通眼镜20-30克标准[9][10] - Meta Ray-Ban重量49克 雷鸟V3降至39克 但配镜片后仍增重10克以上 长时间佩戴不适[10] - 续航能力不足:Meta Ray-Ban持续拍摄维持4小时 雷鸟V3标称7小时 与日常使用需求存在差距[10] 历史经验借鉴 - 智能音箱2024年销量同比双位数下降 全年降幅超20% 第四季度降幅仍超10%[7] - 智能音箱衰落因核心功能未突破 语音识别/语义理解存在缺陷 使用频率大幅降低[7] - 语音识别技术从"能用"到"好用"的壕沟仍未填满 影响智能硬件发展[8] 大模型带来的机遇 - 天猫精灵和小度音箱接入大模型后 语音识别/自然语言理解/对话能力显著提升[11][12] - DeepSeek开源特性允许深度定制 API价格低廉 利好端侧AI普及[15][16] - AI眼镜平台作为新消费电子品类 更容易成为AI应用率先落地场景[16] 未来发展潜力 - 行业需在未来3-5年实现全彩显示/性能提升/重量减轻/价格降低/大模型能力升级等目标[11] - AI眼镜结合AR/眼动等前沿技术 具备替代智能手机潜力 可能成为下一代通用计算平台[17][18][19] - 扎克伯格认为智能眼镜将类似移动手机 是下一个计算平台的始终在线版本[18]

战略合作 - 联邦家私与天猫精灵全屋智能于2025年6月8日开设全屋智能全案旗舰店，标志着双方战略合作的深度落地 [1] - 合作核心是“全案定制+全屋智能”一站式智慧生活解决方案，共筑“有温度的未来智慧家” [1] - 联邦家私作为核心生态伙伴，于2025年5月29日参与启动天猫精灵“全屋智能生态联盟” [3] 合作价值与互补性 - 联邦家私深耕家居行业40余载，提供“全案定制”（成品家具+门墙柜一体化定制+软装配套）能力，构建完整家居生态 [5] - 天猫精灵依托通义千问大模型，以“1+3+N”架构（1个智慧大脑GenieOS+、3大交互入口、N个子系统）重新定义空间智能 [5] - 合作是“空间解决方案”与“智能神经中枢”的完美互补，联邦家私解决家的“形”与“韵”，天猫精灵注入家的“魂”与“思” [6] - 联邦家私为天猫精灵的技术骨架注入“有温度”的血肉，实现物理空间与数字智能的深度交融 [12] 技术架构与AI驱动 - 技术核心是以通义千问AI大模型为引擎的“1+3+N”空间智能架构 [7] - 1个智慧大脑（GenieOS+）作为“中枢神经”，集成设备管理、场景编排与数据分析，并具备理解和学习能力 [7] - 最新发布的“空间智能Agent”能深度理解用户偏好、户型结构、设备状态，实现自然交互 [7] - 3大交互入口涵盖精灵未来家APP、智能中控屏、智能语音面板，提供多模态无缝操控体验 [10] - 依托53亿可连接设备、12亿+直连芯片的庞大生态，覆盖全场景智能子系统 [10] 旗舰店体验与落地 - 广州旗舰店作为全国最大的天猫精灵全屋智能店，定位为“更有温度的全屋智能家” [16] - 店内实现技术特性包括极速配网（<200ms）、秒级组控（<100ms）、场景批量同步（10秒完成） [16] - 分布式主机设计确保2000+设备稳定连接，达到999%可用性 [16] - 体验场景包括语音指令触发电影模式（灯光渐暗、窗帘闭合、影音启动）及旋钮切换办公与阅读模式 [13] 设计整合与服务能力 - 联邦家私的设计美学让智能设备“隐身”，智能面板如墙面艺术品，定制护墙板整合传感器与中控屏 [19] - 设计师规划动线、储物、照明时纳入人体感应、语音交互的无感触发 [19] - 联邦家私为天猫精灵线下网络注入全案设计和交付服务能力，通过城市运营中心保障“最后一公里”服务 [22] - 提供从空间规划、家具定制到智能系统设计、安装调试及终身售后的全流程服务 [22] 行业影响与未来展望 - 合作打破单品智能孤岛，构建以人为中心、AI驱动的空间智能共同体，标志家居产业迈入“空间智能化”新阶段 [24] - 家具正从静态功能体进化为感知用户状态、联动环境设备的智能节点 [22] - 技术（AI大模型、混合组网、多模态交互）与空间（全案设计、场景化定制、人文关怀）深度融合 [24] - 联邦家私参与天猫精灵“百城灯塔计划”，推动“全案定制 智慧家”承诺进入千家万户 [25]

智能音箱市场发展 - 智能音箱在2017年爆发，阿里、小米、百度三家主导市场，天猫精灵以99元低价3天销量破百万，亏损数亿抢占市场份额[4] - 2021年起智能音箱出货量持续下滑，至2024年市场规模较峰值缩水50%[4] - 小米智能音箱虽市占第一，但产品音质和智能化体验有限，核心价值在于带动IoT生态[6] 小米IoT业务战略 - 2024年小米IoT业务收入达1041亿，相当于手机业务的55%、汽车业务的3倍，规模接近格力整体营收[6] - 智能音箱集成Mesh网关功能，成为智能家居入口，解决设备间协议互通问题[8][10] - 小米将IoT模组价格从2014年60元降至2018年9.99元，推动接入设备量从1.5亿增至2024年9亿[12] 线下渠道突破 - 2016年小米手机因过度依赖线上渠道导致销量下滑36%，线下销售占比不足40%[16] - 通过高周转的IoT产品（如充电宝、电吹风）提升经销商资金回报率，门店连带率达2-3.2件[19] - 2021年小米门店突破1万家，2024年达1.6万家，IoT产品周转次数是手机的3倍以上[20] 产品策略转型 - 2022年后小米IoT转向非刚需品类（如洗车机、脉冲水枪），利用线下场景激发"发现式消费"[22][24] - 差异化商品组合弥补大家电渠道劣势，大家电线上化率提升带动增长[24] - 依托手机等高客单价产品支撑渠道，实现低利润率定价，2024年Q1 IoT收入同比增50%[28]