消费券发放计划 - 2026年"乐享河南"新春零售、餐饮消费券（第二期）将于2月15日10:00启动发放 [1] - 消费券使用期限为2月15日10:00至3月3日24:00 [1] 消费券具体规则 - 本次消费券面值为20元，消费满100元时使用 [1] - 消费券通过微信"乐享河南新春消费券"小程序和支付宝APP以电子形式发放 [1] - 每人每期可从每个平台领取1张消费券，先到先得，领完为止 [1] - 所有在豫人员（包括外地来豫人员）均可领取 [1] - 消费券须在有效期内使用，逾期未使用自动作废 [1] 使用场景与方式 - 消费券可在河南省内的零售、餐饮等线下消费场景中实体商家使用 [1] - 消费券可与商家提供的打折、减免券叠加使用 [1] - 微信消费券可通过"付款码被扫支付"、"微信刷脸支付"和"微信刷掌支付"三种方式核销 [1] - 支付宝消费券可通过"碰一下"支付核销 [1] - 消费者在活动商家使用消费券时，符合满减标准的自动核销 [1]

行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 核心观点 - 支付宝正从“国民电子钱包”向“国民生活助手”全面转型，其内容化战略是平台坚定的需求和选择，旨在通过优质内容拉长用户停留时间、搭建从种草到转化的通路，并提升用户粘性，从而创造新的变现增长点 [7][10][12] - 支付宝内容生态已初具规模，并围绕泛财商、泛健康、本地生活等特色场景建立了差异化心智，通过联动平台内丰富的服务场景与IP资源，为创作者提供了多元化的商业变现路径 [19][40][120] - 平台未来将持续向优质原创内容倾斜资源，通过首页双列全量上线等流量政策、特色短剧生态建设以及与IP方深度合作，进一步打开内容流量与商业增长空间，探索支付宝特色的内容发展道路 [119][127][130][133] 支付宝内容化进程概览 - 支付宝拥有10亿用户和超过8000种生活服务，已从支付交易工具发展为覆盖生活方方面面的多元化国民级互动场景入口 [8] - 平台内容化进程自2023年6月开放生活号以来快速推进，至2025年6月，视频创作者规模已突破50万，原创达人周活极速增长，占比突破80%，并于2025年12月实现首页双列内容流正式全量 [17] - 内容生态关键指标增长显著：月活用户数超2亿，日均播放量增长20倍，人均消费时长达到30分钟，月收入过万作者数增长10倍，日均新增内容增长6倍 [20] 内容生态特色与建设 - **泛财商内容**：已成为平台特色，投资理财内容观看占大盘比例同比上涨40%，主动搜索理财作者的用户规模同比上涨8倍，万粉宝藏作者数同比上涨5倍 [44] - **泛健康内容**：呈现高速增长，流量规模增长8倍，创收作者数增长4倍，近万名认证医生入驻，每天健康科普视频获得亿次播放，并通过AI互动与好大夫在线问诊服务打通 [56][57][59][61] - **本地生活内容**：聚焦“真实体验、真实发声”的特色，上线“宝友真会吃”IP，接单达人数量同比上涨87%，吸引如“特别乌啦啦”、“老王在中国”等站外头部美食探店大V入驻 [70][71] - **短剧生态**：已初具规模，与超过150家版权方深度合作，提供超2万部版权剧，其中“万部短剧免费看”心智正在养成，短剧及剧情类内容消费占比在泛娱乐类目中达27% [105] - **直播生态**：商业化能力大幅提升，优质主播规模增长10倍，娱乐直播打赏流水增长19倍，财商直播累计种草基金超5000万，打赏用户数增长4倍 [79] - **媒体与IP合作**：娱乐版权合作已覆盖市面90%以上的核心版权方，与央六电影频道达成战略合作，通过热点事件和IP宣发（如“五福”活动联动）放大内容影响力，2026年五福活动卷入近6亿用户，带来120亿播放量 [31][91][95][99] 商业化变现与作者扶持 - 2025年，创作者在多条战线的商业化变现取得突破，例如在蚂蚁保、信用卡、小荷包等业务中，通过商单实现内容种草，累计交付400万种草GMV，内容总播放量过亿，部分作者累计商单收入达800万 [29] - 平台的中长期目标是构建“有生态、打特色、能赚钱”的内容生态，计划用3-5年打造全品类优质原创生态，服务好亿级用户的泛生活内容消费，并让创作者通过商单、广告等多种方式赚到钱 [22][24] - 2026年，平台政策将持续向原创达人倾斜，聚焦优质原创，通过首页双列等新流量来源（覆盖3亿日活用户，内容月曝光量级达百亿）为创作者带来更精准的曝光和变现机会 [119][122][127][128] 未来发展方向 - 内容生态将从“泛娱乐&资讯”向“优质、特色、泛生活多元兴趣”发展，结合理财、本地、医疗、民生等特色场景及AI能力，打造差异化心智 [120] - 流量策略上，将通过首页双列、搜索及合作阵地结合沉浸式体验共同发力，为创作者带来全渠道精准曝光 [120] - 短剧方面将发布独立分成等新政策，探索独家自制与AI短剧，以扩大商业规模并打造支付宝特色短剧心智 [130][131] - 将联动IP方、媒体与平台内特色阵地（如蚂蚁森林、公交地铁），打造具有支付宝特色的IP宣发新蓝海 [133][135]

文章核心观点 - 综合实测表明，新浪财经APP在满足普通用户与投资者的外汇查询需求方面，是兼顾专业性与实用性的最优选择，能够实现“一个APP搞定所有外汇需求” [1][13][16][23] 行情覆盖度 - 新浪财经APP免费覆盖超过150种货币对，涵盖主流及小众货币，并实时同步在岸与离岸人民币汇率，数据延迟仅为毫秒级 [2][17] - 该应用支持对比中国银行、工商银行等银行的报价，提供完整的行情走势图 [2][17] - 支付宝、微信等支付平台仅支持常用货币换算，其中微信汇率一天仅更新一次，银行APP只显示自身挂牌价，均无完整行情走势图 [2][17] - 专业外汇工具如XE Currency虽币种全，但在国内网络加载慢，且缺乏人民币双轨数据和银行比价等本土化服务 [2][17] - 搜索引擎如百度、搜狗仅显示即时报价，无历史走势和涨跌幅信息 [3][18] 资讯专业性 - 新浪财经APP提供7×24小时外汇相关快讯推送，如非农数据、央行决议，响应速度比竞品快1至8秒，每条快讯附有编辑解读，并设有“环球经济眼”视频栏目分析行情影响 [4][19] - 东方财富、同花顺等专业财经软件重心在股票市场，外汇资讯更新慢、深度不足，且功能入口隐蔽 [5][19] - 银行APP、支付平台和搜索引擎完全没有外汇专业资讯，仅能查询基础价格 [6][19] 功能综合性 - 新浪财经APP集成了汇率换算、行情查看、资讯解读、到价提醒等功能，支持自选货币对多端同步，并能对接合规平台开户交易，形成服务闭环 [7][20] - XE Currency功能单一，仅能查询汇率，缺乏资讯和交易联动服务 [8][20] - 东方财富、同花顺技术分析工具强，但外汇品种少，且无法联动全球资讯 [10][20] 使用便捷性 - 新浪财经APP界面简洁，用户搜索“汇率”可直达功能页，新手能快速上手，并支持设置涨跌提醒 [11][21] - 银行APP操作繁琐，需要层层点击才能找到“结售汇”板块 [12][22] - 搜索引擎无个性化功能，无法长期跟踪特定货币对 [12][22] 总结与适用场景 - 临时查询汇率时，支付宝、微信足够使用；实际换汇时，查看银行APP的报价更准 [13][23] - 如需一站式获取全币种行情、极速资讯和实用工具，新浪财经APP是无可替代的最优解 [13][23]

平台发布与上线 - 海南放心游平台于10月20日面向全国公众推出AI文旅智能体“海小南” [2] - “海小南”已在支付宝APP上线运行 用户可通过搜索“海南放心游”进入 [2] 核心功能与服务 - “海小南”将平台公共服务与AI智能客服深度融合 提供准确、及时、可靠的智慧出游体验 [2] - 智能体可提供当地商户信息查询、在线投诉理赔、旅游产品购买等综合服务功能 [2] - 游客可与“海小南”对话互动 获取餐饮美食、娱乐休闲推荐以及个性化行程规划服务 [2] - 在游览景区时可开启AI伴游功能 实现实时定位导航、景点介绍、语音讲解及游玩路线服务 [2] 行业影响与目标 - 基于“AI+文旅场景”面向海南特色旅游场景提供服务 [2] - 丰富的个性化服务场景旨在帮助游客高效规划行程 享受轻松便捷的智能旅游服务 [2] - 智能化导览服务旨在全方位提升游客在海南的旅游体验 让游玩更加安心便捷 [2]

端侧大模型的定义与范畴 - 端侧大模型指将大模型的推理过程直接部署在终端设备上，而非依赖云端数据中心 [2] - 端侧设备范围广泛，包括算力较弱的IoT设备、算力中等的智能手机、机器人和PC等 [2] - 大模型没有统一标准，通常指基于decoder-only的Transformer架构、参数规模超过百兆的自回归模型，能处理多种任务并适应不同下游任务 [2] 端侧部署的核心优势 - 隐私保护：模型可利用端上产生的所有数据（如录音、文本、屏幕点击），避免敏感数据上传云端 [3] - 低延迟与高可用性：端侧推理摆脱网络依赖，避免云端服务的网络往返延迟和批量调度时延，整体延迟显著降低 [3][6] - 成本优势：将计算分摊到用户终端，可减少企业维护超大GPU集群的成本 [3][6] 端侧部署面临的技术挑战 - 内存限制：终端设备内存配置多为8~12GB，需通过极致量化与压缩（如4bit甚至更低）来适配有限内存 [4][5][7] - 精度对齐：端侧必须将FP32模型高精度压缩，不同厂商对量化算法的支持差异带来精度对齐难题 [5] - 开发适配成本高：端侧部署几乎需从零开始开发高性能算子，构建推理能力，开发成本远高于云端 [5] - 模型部署与下发：APP安装包尺寸限制大，即便量化后模型仍可能达几百兆，内存压力显著 [11] 业界解决方案与技术进展 - 华为CANN工具链提供NPU友好的低比特量化算法，显著降低模型内存占用，使大模型能运行于手机等终端 [6][9] - 工具链支持Ascend C自定义算子开发，实现一次开发多端部署，并已适配业界主流开源模型（如通义、千问、LLaMA、ChatGLM） [6][9] - 采用量化策略如PTQ、QAT，针对2比特量化选用更小block size（如64或32）并引入二级量化来压缩scale，减少模型体积和加载内存 [16][17] - 利用模型稀疏性与存储分层结合，将频繁激活的参数常驻内存，不常用参数按需加载，以扩大端侧可运行模型规模 [12][13] - 针对Prefill阶段算力瓶颈，采用prompt缓存、混合低比特量化等技术；针对Decode阶段带宽瓶颈，采用更低比特量化、MoE、投机推理等方案 [14][15] 典型应用场景与商业化路径 - 隐私要求高的场景：如数字世界的Computer Use Agent（GUI Agent、Function Code Agent）、物理世界的具身智能（无人机、机器人） [21][26] - 实时性要求高的场景：如语音助手、流式识别、实时翻译、相机算法优化、离线ASR等 [6][21] - 商业模式上，终端侧运行已基本成熟，华为、vivo、荣耀、苹果等厂商新旗舰手机均具备端侧大模型能力 [21] - 更易取得商业化成果的路径是将大模型与具体应用场景结合，如应用开发、智能Agent、无人机或其他深度垂直领域 [29][30] 未来发展趋势与端云协同 - 未来3-5年，端云协同将成为必然趋势，端侧作为"神经末梢"负责部分token计算和隐私数据采集，云端作为"大脑"完成复杂推理决策 [23][24] - 端侧将更贴近生产力场景，处理与用户本地数据相关的个性化任务；云端则致力于拓展人类知识边界的复杂任务 [24][25] - 端的形态将不限于手机，扩展到车机、机器人、智能眼镜等设备，成为智能入口和重要计算节点 [25][26] - 操作系统需重新定义资源管理以适配大模型，如KV cache的管理、NPU的灵活调度机制等 [10][24]