01
核心本地商业：
整体稳健，新产品表现亮眼
美团「核心本地商业」收入同比增长百分比｜截图来源：美团财报
02
新业务：减亏明显，
出海谨慎投入
分部经营利润/（亏损）及经营利润率｜截图来自：美团财报
分类： 科技
WPeMatico Campaign中添加的类别
米哈游创始人：普通游戏开发者应转行；阿里三年「整改」完成；《黑神话》全年销量或超 100 亿
消息称特斯拉计划在加州华纳兄弟工作室发布 Robotaxi 无人驾驶出租车
8 月 31 日消息，据彭博社报道，知情人士称，特斯拉计划在华纳兄弟探索公司位于洛杉矶地区的电影制片厂举办活动，展示备受期待的 Robotaxi 无人驾驶出租车。
这些不具名知情人士表示，特斯拉计划于 10 月 10 日在加利福尼亚州伯班克的华纳兄弟制片厂公布这款专门打造的无人出租车。该制片厂占地 110 英亩，拥有 29 个摄影棚，曾制作过包括电影《蝙蝠侠》和电视剧《老友记》在内的知名作品。
2016 年，马斯克也曾利用好莱坞的制片厂空间，在《绝望主妇》片场演示了特斯拉的太阳能屋顶产品。（来源：IT 之家）
市场监管总局督导阿里巴巴集团完成三年整改
8 月 30 日消息，自 2021 年 4 月起，市场监管总局依法对阿里巴巴集团控股有限公司在中国境内网络零售平台服务市场实施「二选一」垄断行为作出行政处罚开展行政指导，责令其停止违法行为、全面自查整改，连续三年向市场监管总局提交自查合规报告。
三年来，市场监管总局加强对阿里巴巴集团合规整改的督导，对整改落实情况开展深入核查，并委托第三方机构开展执法效果评估。从核查和评估情况看，阿里巴巴集团按照《行政处罚决定书》《行政指导书》要求，全面停止「二选一」垄断行为，严格规范自身经营行为，认真落实平台主体责任。（来源：央视新闻）
米哈游创始人蔡浩宇：普通游戏开发者应该考虑转行
8 月 30 日上午消息，米哈游创始人蔡浩宇在社交媒体发文称，AlGC 已经彻底颠覆了游戏开发，这种现象完全展开只是时间问题。
在未来，只有两类人在创造游戏方面逻辑上才有意义：一种是前 0.0001% 的人，一群最有洞察力的天才组成的精英团队，创造出前所未有的东西。另一种是 99% 的业余爱好者，可以仅仅为了满足自己的想法而随心所欲去创造游戏。其他普通到专业级的开发者，不妨考虑转行。（来源：新浪科技）
网易等游戏大厂考虑缩减在日本工作室投资？公司回应
8 月 30 日消息，据媒体近日报道，腾讯和网易正在考虑或缩减在日本工作室的投资，因为投资多年「几乎没有」带来热门游戏。有消息人士称，网易已裁减东京樱花工作室所有员工，仅保留少数职位。
记者以投资者身份致电网易投资者热线，相关工作人员表示，公司海外市场布局会根据当地实时动态进行调整，这在整个业务运作中非常正常。网易对日本市场的重视程度还是跟以往一样，很多工作室的作品也正在稳步研发中。（来源：21 世纪经济报道）
谷歌大手笔挖走创始人后，Character.AI 上演裁员风波
8 月 30 日消息，据 The Information 报道，与谷歌达成重大交易不久后，美国人工智能创业公司 Character.AI 在当地时间 8 月 29 日进行了至少 5% 的裁员，主要涉及营销和招聘岗位。在裁员前，Character.AI 拥有约 120 名员工。
针对裁员，Character.AI 回应称，「我们正在重新调整公司方向，以确保所有岗位都符合我们打造个性化 AI 产品的新战略。因此，我们对员工人数进行了小幅调整。这是一个艰难的决定，但我们相信这将有助于实现公司的增长目标，提升公司专注度，并更好地使公司成为 To C AI 领域的领导者。」
Character.AI 声称，其目前月活跃用户数已达 2000 万。去年，该公司完成了 1.5 亿美元融资，估值达 10 亿美元。（来源：科创板日报）
亚马逊新版 Alexa 据悉将主要由 Anthropic 的 AI 模型提供支持
8 月 30 日消息，知情人士称，亚马逊新版 Alexa 将主要由 Anthropic 的人工智能模型提供支持，而非亚马逊自家的 AI 模型。新版 Alexa 预计将于 10 月发布。
亚马逊发言人对此表示：「我们使用许多不同的技术为 Alexa 提供动力。」（来源：路透）
英特尔正探索应对历史性衰退的方案
8 月 30 日消息，据知情人士透露，英特尔正在讨论各种方案，以度过创立 56 年来最困难时期。方案包括产品设计和制造业务的分拆，以及哪些工厂项目可能被取消。摩根士丹利和高盛一直在就这些可能性提供建议，其中可能还包括潜在的并购。知情人士表示，各种选择预计将于 9 月份的董事会会议上提出。（来源：彭博）
比亚迪全新MPV定名「夏」：朝代之首，最能代表MPV
8 月 30 日消息，今日，2024 成都车展开幕，比亚迪王朝网销售事业部总经理路天宣布，王朝网发布第六大 IP「夏」。与此同时，比亚迪全新 MPV 也在车展亮相，命名为「夏」，定价为 30 万元级，是一款全球车型。
此前信息显示，车内采用全液晶仪表盘+悬浮式中控多媒体显示屏+副驾显示屏的三屏设计。智能化方面，夏配备 DiPilot 智能驾驶辅助系统，以及 DiLink 150 智能座舱，搭载高性能芯片。动力上，基于第五代 DM 技术打造，注重燃油经济性，新车会是王朝网首款第五代 DM 技术中大型 MPV。
根据比亚迪官方消息，比亚迪全新 MPV 夏，将于年内上市。（来源：快科技）
罗技推出 AI 客制化无线机械键盘，集成多个中国主流大模型
8 月 30 日消息，外设品牌罗技推出首款 AI 客制化无线机械键盘——罗技琥珀系列 K98M，用户可以通过其中的 Actions Keys 功能，直达内置的 AI 平台。这一 AI 调度台（AI Portal），是罗技专为中国生态开发的 AI 应用中心，集成中国市场上的主流 AI 大模型，可以快速完成解读论文、数据报告、文本生成等多项任务。（来源：36 氪）
国内机构预测《黑神话》首月销量能突破 2000 万份
8 月 30 日消息，《黑神话：悟空》发售后吸引许多玩家加入，游戏发售三天，其销量就超过 1000 万份。近日国内知名券商泰证券预测，《黑神话》首月销量有望突破 2000 万份。
华泰证券表示：「我们预期该游戏首月销量有望突破 2000 万份 (海外流水占比约 20%)，全年销量有望达 3000-4000 万份 (对应流水 100 亿-140 亿)，次年更新资料片的售价预期高于 100 元 (对应流水 10-30 亿)。我们测算，保守、基础、乐观情形下国产 3A 游戏市场规模分别为 79 亿、216 亿、286 亿元。」
此前据国外分析公司 VG Insights 最新数据显示，《黑神话：悟空》Steam 全球销量已超过 1600 万份。(来源：3DMGame）
游戏与实体业态共振，iQOO 在「宇宙电竞中心」打了个样
线上游戏和实体世界，正在进行前所未有的紧密结合，电竞赛事、线下游戏展等「盛会经济」，正在驱动新的文旅产业形势。越来越多城市，希望抢占这一风口。
但目前，电竞产业的主力依然是端游。相比之下，玩家基数、市场份额占比更大的手游电竞，还处于相对的起步阶段，也不是游戏参展的主力军。
可以说，手游玩家在线下活动的参与度上，还有巨大市场空间等待开拓。如何充分挖掘这部分市场潜力，也成了上下游企业，以及文体相关指导单位，最想解决的问题。
8 月 24-25 日，iQOO 在上海举办「2024 iQOO 杯全国总决赛暨 iQOO 电竞游戏嘉年华」，成功打造了全国规模最大、人数最多的王者荣耀非职业品牌赛事。并通过将「非职」电竞赛事与游戏展会结合的方式，吸引大量普通游戏爱好者参展打卡，为「电竞与实体业态同频共振」提供了一个成功的样板，向前迈出了重要一步。
01 属于「玩家」的电竞盛会
想要将手游电竞与线下实体业态进行结合，并非易事。
过去主流的端游电竞，和竞技体育类似，职业的门槛极高，玩家和选手存在明确的分野。对手游来说，很难建立一套类似的体系。因为手游从玩法机制和设计上，天然门槛更低，迭代周期也更短，难以像端游 IP 一样，建立起长周期的职业体系。这是过去手游电竞项目热度相对低于端游的核心原因。
想要调动起手游玩家的热情，举办一场成功的线下活动，就必须让更多玩家亲身参与其中。所以 iQOO 选择了将「电竞比赛」和「游戏展会」相结合的方式，来举办这一届「2024 iQOO 杯全国总决赛暨 iQOO 电竞游戏嘉年华」。
iQOO 杯电竞赛事，从创办之初就将自己定位为「非职业」的、面向更广阔普通玩家的赛事。今年的 iQOO 杯，吸引了超过 4 万名选手参赛，这些选手就是生活中的普通人，是我们每个人身边都有的「游戏高手」。
从 8 月 24 到 25 日，两天时间里，大量玩家和游戏爱好者来到静安体育中心，观看了紧张激烈的比赛，观众的热情充满了整个场馆，最终见证了战队「重庆落义」夺得 2024 iQOO 杯全国总冠军。
场馆内 8 支队伍激烈角逐冠军的同时，场馆之外同步进行的，还有一场「电竞游戏嘉年华」。包括永劫无间手游、高能英雄、萤火突击、蛋仔派对、开心消消乐、明日之后在内的十多个热门手游都在这里设立了展位，供玩家体验各种不同的游戏，赢取周边奖品，吸引了全国众多游戏爱好者参与打卡。即便天气炎热，也没能阻挡玩家们的热情。
通过「比赛+展会」的模式，「2024 iQOO 杯全国总决赛暨 iQOO 电竞游戏嘉年华」取得了巨大成功。成功背后，既要归功于策划方式的推陈出新，也离不开成熟的场地、设施支持。同时也离不开中国音数协电竞工委和上海静安区文旅局的大力支持，三方怀揣着推动数字与电竞行业发展的共同愿景，实现了数字经济和地方文旅资源、线下实体业态的结合共振。
过去几年，上海一直致力于文旅娱乐产业发展，营造良好、浓厚的产业氛围，将自己打造为「全球电竞之都」。静安区则围绕「静安体育中心」这一核心场馆，基于过去承办 LPL、KPL 等头部职业电竞比赛的经验，将这里打造成了次世代的「宇宙电竞中心」。通过此次活动，也进一步验证、强化了静安区承办电竞相关赛事的强大吸引力。
02 用电竞品牌「粘合」玩家
此次 iQOO 杯电竞比赛成功举办，还有一个不可忽视的关键因素是「选拔机制」。
任何竞技赛事，都需要建立起有效的「海选机制」。对传统竞技体育项目来说，海选是在学校，特别是体校进行的。端游时代则是靠各种网吧联赛，大学校园联赛带动。
对手游来说，想要实现高效的赛事选拔，只有手机厂商的线下门店，具备相应的规模、条件，和足够的能量。这次 iQOO 杯电竞比赛，就是通过全国 1100 多家 iQOO、vivo 门店和电竞馆，完成了从下至上的玩家调动。从门店海选，iQOO 吸引了超过 40000 名选手参赛，经过省冠赛、大区赛两轮淘汰，最终只有 8 支冠军队伍来到上海角逐总冠军，充分体现出比赛的质量和含金量。这样的玩家号召力，其他任何厂商都难以轻松复制。
不只是门店，iQOO 从品牌创立之初，就已经明确要深耕游戏电竞场景。在原本泛化的手机品类中，iQOO 创立了一个垂直的子品牌，通过针对性的功能和设计优化，精准吸引到对游戏竞技更感兴趣的玩家人群。
就拿 iQOO 电竞游戏嘉年华展示产品 iQOO Neo9S Pro+ 来说，它不仅搭载了骁龙 8 Gen 3 这一旗舰芯片，同时对手机的厚度、散热、电池容量、屏幕亮度都进行了针对优化。在跑分、亮度、性能释放和散热表现上，都实现了领先的表现，不输于很多顶级安卓旗舰。而且最重要的是，通过 Q1 独显芯片，iQOO Neo9S Pro+ 还额外具备了超分辨率、超帧数的能力，是目前市面上完成度最高的画质增强方案之一。
手机产品开发过程中，iQOO 和游戏开发商的合作优化，也进一步加强了游戏体验。
从 2019 年开始，iQOO 就是 KPL 比赛官方用机。五年时间，iQOO 将电竞游戏的概念深刻根植在玩家的认知里。通过这种方式，为之后举办「非职业」电竞杯赛，以及游戏嘉年华展会，打下了基础。不难想象，很多注重手机性能的「民间大神玩家」，通过 iQOO 的线下门店，参与到电竞比赛的选拔中。
过去 5 年，是智能手机市场竞争进入白热化的 5 年。而这个过程中，iQOO 通过垂直切入游戏电竞的品牌战略，不仅成为市场份额最高的「大厂子品牌」，远远领先于其他同类子品牌，也通过这一优势，帮助 vivo 母品牌在国内市场坐稳了「份额第一」的位置。
而现在，iQOO 正在逐渐超越单纯的「手机品牌」，进一步通过软件、服务，以及与其他 IP 的联名，活动举办，打造更丰富的电竞游戏生态，做到粘合用户和玩家。
03 多方协力，开拓「虚实结合」经济的未来
过去几年，曾经被视为「虚拟经济」代表的游戏、动漫等文娱产业，越来越多地开始出现在线下，与实体经济结合。
从各种电竞赛事、游戏展会带动的「盛会经济」，到《黑神话：悟空》等游戏 IP 带动的「圣地巡礼」主题文旅，再到周边潮玩产品，即「谷子」，盘活了很多传统商场……过去游戏玩家、次文化爱好者都是「家里蹲」的刻板印象，正在被颠覆。
过程中，上海瞄准了电竞这一关键产业，自 2017 年就打造「全球电竞之都」，不断加强在游戏电竞领域的布局。
官方数据显示，2023 年，全国有超过四分之一的线下电竞赛事在上海举办，上海全市电子竞技产业市场规模达 236 亿元，赛事收入逾 60 亿元，全国占比超过 50%，产业聚集效应已经充分体现。其中，静安区的电竞氛围最为浓厚，「宇宙电竞中心」的名号已经在玩家群体中打响。
值得强调的是，「虚实结合」，恰好是手机厂商发挥优势能力的一次机遇。
手机一方面是今天绝大多数人获取虚拟内容的主要入口，同时又是一个关键的实体商品，有大量的线下门店，可以作为场景进行依托。
无论是围绕门店举办电竞活动，联名 IP 进行周边售卖，打造主题快闪店，以及更多丰富的上下游合作……存在着多种创新可能。
通过举办这样一场「电竞比赛+游戏嘉年华」，iQOO 为手机厂商如何连接虚实两端，打了一个样。
以游戏为代表的新文娱方式，不只是单纯的娱乐，更是艺术的表达形式和叙事载体，而在商品经济已经非常发达的今天，实体经济发展已经不完全由朴素的基本需求所驱动。特别是年轻人，更多时候追求的是自我表达和实现。
与此同时，「虚实结合」是一个链接和共振的过程，不仅仅需要企业的投入策划，也需要地方文旅主管部门的合作支持。
不只是电竞和游戏，近年来，静安区以网络化、数字化、智能化为发展方向，从「影视」、「电竞」、「AI」、「艺术」等多个角度切入，打造出了一套文体商旅相互融合的全新业态，为市民和来自全国全世界的游客，提供了全新的「虚实结合」的体验。
而在整个虚实经济的长链条上，还有巨大空间等待着企业与城市管理者去探索。建成「全球电竞之都」和「宇宙电竞中心」，让上海拥有了坚实的设施基础，良好的产业环境。基于这一点，通过多方协力开拓，「虚实结合」的经济形态，还有巨大的潜力等待挖掘。
专访宇树科技王兴兴：在人形机器人的巨变前夜，做一个敏锐的谨慎派
文 | 黎诗韵
编辑 | 靖宇
在目前大热的人形机器人、具身智能赛道，宇树科技是最受关注的公司之一。这家公司最大的标签是硬件实力强——一方面是性能，去年其首款通用人形机器人 H1 能奔跑、原地空翻、踹不到，拥有全球几乎规格最高的动力性能；一方面是成本控制，今年其第二款人形机器人 G1 价格仅 9.9 万元，而同行普遍在数十万、乃至百万元。
这背后建立在积累多年的四足机器狗技术上。四足机器狗和双足机器人的底层技术相通，宇树只用 3 个员工、不到 6 个月时间，就做出了上述人形机器人产品。谈及硬件实力强的原因，宇树科技创始人王兴兴对极客公园表示，主要是做了十几年、在软硬件上积累了大量的认知和经验。
2013 年，还在读研的王兴兴，自己设计电机、控制算法等，用不到两万块研发出了第一台四足机器狗 XDog，这几乎是全球首个四足机器狗的技术方案；2016 年，当 XDog 在海外展现出市场需求，王兴兴离职创立宇树科技，不久后极客公园旗下的变量资本，注意到了王兴兴，并于次年领投了其天使轮融资。
目前，宇树的机器人本体（硬件）被全球各大科研机构、科技公司购买，用作研究。而其四足机器狗目前在全球出货量第一，包括万元的消费级机器狗 Go2 及最其新轮足版本 Go2-W，用于工业级场景的 B2、B2-W。年初，宇树披露了最新一轮近 10 亿元的 B2 轮融资，这也让它成为目前机器人赛道估值较高的公司之一。
不过，AI 为机器人这个赛道带来了新的变量。
在王兴兴看来，AI、而不是硬件，才是目前人形机器人行业最大的掣肘。两年前 ChatGPT 的出现，让人形机器人有机会进化出真正智能的大脑，变成有自主感知、决策、执行能力的智能体。它将在工业、家庭等场景形成通用服务能力，从而作为全新的生产力供给，带来万亿规模的市场机会。
在王兴兴看来，硬件未来或许会处于从属地位，比如当一个超级强大的机器人 AI 模型出现、哪怕用垃圾堆里捡的一堆机器人零件也能干活。不过，他并不打算改变公司的目标和重心，宇树的目标仍然是「做好产品」，AI 只是少量投入、且是为了更好地服务客户。
宇树代表了目前人形机器人公司的一种谨慎、务实选择。在王兴兴看来，目前人形机器人 AI 的进程还非常早期、甚至不到「GPT-1」水平，表现为机器人没有很好的通用性和泛化性，商业价值不大。而技术进化的路线又没有明确、数据也非常缺乏，因此全球各大公司对人形机器人的投入还远远不够，包括特斯拉、英伟达。
他说，技术的推进将由「全球共创」，并且很快就会有突破——因为，AI 技术呈现出阶跃性突变的特点，进步总是突然发生。而对于宇树来说，重要的事情是保持学习、跟进新技术，这能让公司存活下来、甚至继续领先。
以下是极客公园与王兴兴的对话，与现场分享进行了融合后整理：
AI 技术不成熟，工业场景的落地还未到时候
极客公园：最近不少人形机器人公司都在提工业场景的落地商业化，包括前不久 OpenAI合作的 Figure 02 也宣布进入宝马工厂。你怎么看今年人形机器人行业的变化？工业场景的落地是否在加速？
王兴兴：我个人感觉其实没有太明显的变化，只是说会有进步，以及会有一些尝试性落地。但目前大家基本上还是处于试点阶段，觉得工业方向有价值，先尝试下落地部署。
极客公园：有人说今年会是 POC（Proof of Concept，概念验证）之年，你怎么看？
王兴兴：只能说在一些相对容易落地的小场景、工业的局部环节能做点事情。但大部分还是针对特定环节进行定向训练，成功率也未必特别高，离通用场景还比较远。
极客公园：关于应用场景，似乎你们之前说会看重介于工厂和家庭之间的能源场景？
王兴兴：我们公司还是偏工业一点，目前大量工厂对劳动力的需求是比较大的。但能源行业大部分全是自动化设备，它对人力的需求我感觉没有那么多。
极客公园：你们现在在工业领域有哪些落地？
王兴兴：比如我们过去几个月有跟蔚来的汽车工厂合作，现场部署了我们的人形机器人做搬运，有激光雷达定位、机器人操作、AI 识别等，整个过程是全自主的。
虽然我们也在推进落地，但可能推进的速度和效率没有那么快。我们公司还是比较有耐心的，不是说一定要今年或者说明年在工厂里部署多少台，其实没有把自己逼迫那么紧。因为我觉得目前技术发展水平还不够，没有达到真正商业闭环，比如让机器人能达到一个工人的价值。
所以我们还是尊重整个市场的反应，等到技术和产品成熟到一定程度了、已经有一些更好的商业推广的势头了，我们再大规模地推广。
极客公园：大家都在提人形机器人进入汽车总装场景，你觉得什么时候能实现？
王兴兴：汽车总装很难，因为汽车总装最大的一个问题是汽车的零部件太大了，一般小的人形机器根本搬不动。而且车辆又特别复杂，要把机器人伸进去装，难度太大。目前进入汽车厂商的上游供应商可能还更容易一些。极客公园：上游供应商指的是？
王兴兴：生产一些仪表、线缆或者什么，这可能简单一点。总装厂的难度其实有点大，个别总装厂里部分工序还是能做的。
极客公园：在机器人底层AI技术还没有真正突破时，怎么看大家钻到细分场景去做落地的意义？现在针对细分场景打补丁，会不会难以跟上底层 AI 的技术进展？
王兴兴：其实每个行业肯定要先尝鲜、先推进一些事情，不可能等所有的技术或所有的条件都满足了，再去做一些商业化或者落地的事情。如果有能做的，大家可能都会开始尝试，这是毋庸置疑的趋势。
极客公园：你之前提到，明年年底前全球至少会有一家人形机器人公司实现工业场景的商业闭环，这个判断是怎么做出的？
王兴兴：原因也比较简单，目前全球整个的机器人 AI 技术的进步还是非常快的。技术一旦变得更好，那有些简单工业场景的落地就可以做了，一旦比如一个工厂的一台人形机器人设备，能够产生正向商业价值，其实很多的工厂都会买，这是不可阻挡的一件事情。
我觉得到明年底和后年，人形机器人真的可以大规模地在工厂里铺起来。这个是非常快的，所以当务之急还是要把 AI 做得更好一点。
宇树机器狗被用于工业场景 | 图片来源：宇树科技
人形机器人 AI 不到 GPT-1 水平，原因是数据和技术路线不清晰
极客公园：如果把现在具身智能的智能水平跟大语言模型做对比，你觉得现在是相当于 GPT 几的阶段？
王兴兴：我觉得还没到 GPT-1 的水平。具身智能整个的模型进展是有点慢的，还没有突破一个临界点。现在就有点像 ChatGPT 出来前一两年，机器人 AI 还是有点笨拙，只能做一些非常简单的工序、而且执行的成功率有点低。极客公园：这是不是悲观了点？
王兴兴：没有，这基本上是事实。我觉得目前至少公开的、大家看到的技术，还没有到。极客公园：你觉得达到 GPT-1 的标准会是什么？
王兴兴：一定的通用性和一定的使用价值。现在很多场景都是固定工位、工序的训练，能做点事情，但泛化比较差，你训练了什么就只能做什么。
你可以看到前些天，特斯拉才刚开始招数据采集的人。你说数据都没有到位，这个模型怎么出来呢？所以就 GPT-1 都没有。极客公园：之前看到特斯拉有通过摇操的方式获取数据？
王兴兴：已经做了一点点，但是很小的、固定的一部分功能，比如把一个电池从这里拿到这里。这当然是可以的，但它跟我们想象中的通用机器人模型完全两码事，跟通用的基层模型还差挺远。极客公园：所以AI技术没突破主要是数据的问题？
王兴兴：数据是一方面。现在很多机器人数据都很杂、不太干净，甚至也不是给机器人专用的，就不是真正能干活那种级别的数据。所以只能做些简单的事情，成功率不是特别高。极客公园：应该怎么解决数据问题？特斯拉、谷歌比较强调遥操、英伟达强调仿真，你怎么看？
王兴兴：遥操、仿真都有需要的，各有优缺点。
比如虚拟数据能大概让机器人知道要往前走、或者拿个什么东西，但是真正要达到非常精密的操作，误差会比较大。你可以用虚拟数据做机器人的训练，但最后要让操作准确度达到 100%，还是需要真实的数据。我觉得如果有实力的公司，像特斯拉，多弄点人搞真实数据会比较好。
不过我个人感觉，机器人的数据量没有大家想得那么夸张。现在最大的问题是。现在每家搭的模型都不太一样，每家的想法也不一样，没人知道哪个模型是好的、也没人知道哪个什么技术路线是真正最后能跑出来，都比较模糊。
机器人仿真数据 | 图片来源：宇树科技
极客公园：行业主要分为怎样的技术路线？
王兴兴：目前市面上比较常见的有两种。一种是把大语言多模态模型直接给机器人用，然后再加一部分机器人底层的操作运动集等，让大语言模型去调用一下、完成一些事情，这是目前最常用的一个架构。
有些公司可能希望更端到端一点，像特斯拉目前要搞的就是这个方向。它直接用模仿学习，让人采集大量的动作数据去训练机器人。它确实堆数据是有效果的，比如今天干这个活堆一部分数据，干一个活堆另外一部分数据，最后这两个活都能干，但更大的验证不太确定。
极客公园：为什么技术路线还没有形成共识？
王兴兴：主要是模型和最终结果都没有看起来说，哪个技术路线特别特别好。
光硬件都没有办法形成共识，比如一个摄像头具体应该装什么位置、装几个，传感器数据应该怎么采、要不要触觉传感器，有的不想要灵巧手、有的需要很多手指……每个人的想法都不太一样。这就导致了其实很难评价哪种正确、哪种错误。
其实在 ChatGPT 之前大语言模型也有非常多的架构，只是后来发现这种架构更有价值，就把其他架构淘汰了。现在人形机器人有点像 ChatGPT 出来的前一两年，实际上没有哪家敢保票，说自己的方向是绝对正确的。
极客公园：那你自己更相信哪一种路线？
王兴兴：我感觉可能跟他们想法都不太一样。我们其实目前不是特别急，一方面是看能不能做一些新的模型，另一方面这些常用的我们也会用。我们就玩玩吧。
极客公园：大家说智能汽车是机器人的一个子集，现在很多车企在入局人形机器人行业，车企从自动驾驶的端到端来做机器人会更有优势吗？
王兴兴：因为马斯克在搞人形机器人，所以车企对这块肯定是比较关注的。大家希望在机器人上用到像 FSD 一样端到端的自动导航技术，但很多传统的自动驾驶还是偏传统的技术，比如机器狗在一些园区做巡逻的这种技术。
把 FSD 自动驾驶用在人形机器人上面，大家做得不够好。包括特斯拉，因为特斯拉大量的人力都放在 FSD 去了，人形机器人相对投入没那么多。当然也有一些创业公司在做，但目前还是不多。
极客公园：你认为机器人AI什么时候能实现 GPT-1 的水平？
王兴兴：明年年底差不多，全球至少有一家公司应该可以搞出来。可能比这个时间还更快。极客公园：虽然技术路线还不清晰，但为什么相信能这么快实现？
王兴兴：比较简单，AI 技术都是阶跃性的。现在有点处于一个平台期的感觉，但技术进步本身非常快，可能今天没做出来，突然明天就做出来了，它就是突变性的。
比如我们在研发的时候，经常发现非常惊喜的事情：有同事调了（机器狗）很多天都调不好，它完全地上打滚啥都干不了。但突然一个晚上，你给它训练一个新的模型放上去，第二天早上效果就非常好。这种情况在 AI 里面很常见，一开始可能真的是很烂，突然间变得非常智能。
另外，这个行业越来越热了，有更多的聪明人、更多的钱在关注这个行业，那整个速度就会变快。如果还是按过去那种机器人 AI 研发的进度，可能等个十几年或二十年都等不到。所以目前，我还是比较乐观。
全球人形机器人公司对 AI 的投入都很少，处在观望、共创阶段
极客公园：目前你们在AI 上的投入怎么样？
王兴兴：说实在的，我们在国内在机器 AI 里投入算是比较少的，跟别家比起来。极客公园：但你之前说希望能更相信、更投入 AI？
王兴兴：对，但是毕竟财力和精力有限嘛。AI 太烧钱了，光 GPU 算力都烧不起。如果投入太大，容易盈亏不平衡。所以我们还是克制一点。
极客公园：从这个角度上来说，有更多资金的大公司会比创业公司更有优势吗？
王兴兴：我觉得还好。核心原因是，在目前技术路线不是特别清晰的情况下，你哪怕有很多钱和资源，也使不上太多劲。在这个阶段，你可以看到虽然大公司都挺关注的，但投入其实不多，其实都很保守。
特斯拉的人稍微多一点，至少有几百人，别的公司大概可能有几十人。投入远远不算大。国内其实大家投入也都挺克制，没有说哪家疯狂投入啊。
说实在的，它不是说一家公司有多少钱、有多少人就能一定能把它做出来。因为在这种前沿的、全球都没有人做出来的情况下，某种程度上你可以认为看运气、或者看某个天才人物，把这个事情推动了。
极客公园：这看起来很反差，外界都觉得人形机器人行业很热，但实际上大家投入不多。
王兴兴：这跟大语言模型比起来真的是九牛一毛。
因为大语言模型的技术路线相对确定了，如果你去看一下 OpenAI 的早期发展经历，它做的事情其实很杂，包括机器人、AI 模型等等。后来它们是发现 GPT 的方向比较正确，通过投入算力和资源、可以大力出奇迹，才重注这个方向。它们并不是在路线还不太清楚的时候乱投入。
极客公园：那人形机器人相比自动驾驶，哪个更远？
王兴兴：FSD 更快，基本上特斯拉在这个技术路线上就跑通了，商业价值目前都完全看得到。所以它们现在投了大量的资金和人力去做 FSD。
我觉得这也是为什么它们人形机器人的 AI 进展没有那么快，因为目前的技术路线没有特别清晰，所以投入跟 FSD 比起来真的是少很多。极客公园：一方面是技术随时会有突破，另一方面大家又不敢投入，那怎么跟上技术进程？
王兴兴：这个不太好估计吧，就看具体的技术进展。如果突然觉得技术好了，你就多投点钱。如果技术不太好，那就少投点钱。这其实是很动态的一件事。
极客公园：技术突破主要是靠学术界还是科技公司？
王兴兴：目前还是全球共创的阶段，很难说是某个实验室、某家大公司。就像 OpenAI 能做出 GPT，也用到了谷歌的 Transformer 技术和其他公司的一些成果。
很难说某家大公司是技术最领先或者产品最领先的，国内国外都有可能，大公司或许机会更大一点，但都不好说。AI 这个领域就是这样，今天你领先，过了没几天别人更领先了、你原本老的东西都不能用了，它的变动性和风险系数还挺高的。
我们公司还是希望全球共创、和大家一起努力，之后再根据整个产业的动向做相应的调整。
极客公园：为什么你之前说，这次技术的突破大概率是由别的公司完成？
王兴兴：这其实是完全不可预计的一件事。不过我觉得美国的概率会更大一点，因为它们 AI 人才更多一点、算力也更多。
宇树的人形机器人 G1 具有超越常人的灵活性 | 图片来源：宇树科技
目前的大语言模型无法通往 AGI，但具身智能可以
极客公园：你提到相比于大语言模型，具身智能是实现 AGI 的最有效途径。这种物理世界的 AGI 和虚拟世界的 AGI 是一样的吗？
王兴兴：我觉得是统一的。我认为真正的 AGI 需要有物理肉体，纯虚拟环境的 AI 可能没办法诞生 AGI，最后它一定要和身体做整合。
我之前提到过大语言模型有「幻觉」问题，「幻觉」就是虚拟环境导致的。就像大脑在做梦，你没办法判断这个虚拟环境的真实性，就会迷失。就像把你的大脑被连接到互联网上，看到各种图片、视频，没准过一段时间你就已经完全没办法区分什么是真的、什么是假的。所以要实现 AGI，还是要结合具身智能和机器人。
极客公园：像 Sora 这种模拟真实世界的物理模型，能解决这个问题吗？
王兴兴：我觉得这是个很好的技术方向。它目前已经能做一部分事情了，比如生成一个跳舞的小人，但离质的飞跃还有点难度。
极客公园：具身大模型跟大语言模型，最终会形成一个怎样的关系？
王兴兴：语言模型未必是给具身模型的必选项，它只是其中一部分。举个最直观的例子，比如在工厂里做事的一个机器人，他完全可以不说话，比如说我给它一个任务，给它看一张照片、或者给它敲一个数字进去，他只要能干活就行了。具身模型最核心的是干活。
极客公园：从具身智能来看，实现 AGI 的标志是什么？
王兴兴：我觉得还是机器人能真正达到自我学习、自我干活，或者至少大部分活都能自己干。比如你随便找一个场景，家里、工厂，只要把人形机器人拉过来，直接跟它说要做什么事情，它一下就能学会做，至少要达到这种级别。
极客公园：最终就是开箱即用？
王兴兴：差不多。甚至如果再高级一点，需要机器人能持续性地自我学习。
因为现在的 AI 都是靠人产生的数据驱动的，但未来是不是可以不要人为数据、让它自己生产数据，自我驱动、自我学习和进化。甚至你啥都不用管了，它连芯片都能自己造。
极客公园：当真正的 AGI 时刻来临，它会带来怎样颠覆性的影响？
王兴兴：我觉得整个社会的变化会非常非常大。普通人可能不需要上班，生产力将由机器人承担。我觉得这会真正解放人类，让每个人都可以吃喝玩乐，每个人都很快乐，每个人都有大的房子住，每个人想去哪里玩去哪玩，每个人都很自由。
而且我觉得这个过程挺快的，5 年内有可能实现，最多不会超过 10 年。AGI 的未来其实并不遥远。
消费级机器狗 Go2 及最其新轮足版本 Go2-W | 图片来源：宇树科技
宇树的目标还是做好产品，并学习和跟进新技术
极客公园：外界都知道宇树的硬件做得好，国内外的高校、科研机构都买你们的机器人本体做研究，为什么你们能做好这件事？
王兴兴：对我们公司来说，最大的一个优势就是，我们在这个行业做了很多年了。我自己差不多从 2010 年就开始做小的人形机器人，2013 年就正式开始做电驱动的四足组机器人，已经有十几年了。
所以，我和团队，在机器人硬件和软件方面积累了大量的认知和经验。无论是硬件的生产制造、降低成本、提高可靠性，还是销售渠道，还是技术的研发等等。目前我们整个公司规模在全球来说也是比较大的，这些多方面的因素让我们相对很多别的机器人公司有更多优势。
我一直坚信一点，其实世界上的聪明人很多，但你真正要把这个行业做得很好，其实主要还是保持足够长时间的学习与进步。只有这样，才能真正把这个行业做好。
极客公园：坚持研究机器人十几年，这背后是源自什么？
王兴兴：我确实比较喜欢机器人，但其实我从小对所有的科技都比较喜欢，就从几岁的时候开始，科学、物理、化学、生物这些学科我都很喜欢。
09 年读本科的时候，机器人变成了我的一个职业倾向。无论是机械结构设计、电器电机控制、包括 AI 算法等等，我都比较喜欢。如果有些人觉得一个方向做久了有点厌，对我来说可能反而还好。比如说今天可能玩玩机械玩腻了，明天换一换玩 AI，再玩腻了就回头玩玩电路板。
所以我的兴趣点还是非常非常多的，而且随着每次有新的创新出现，对我来说是非常非常满足的一件事情。
极客公园：你说现在AI 才是整个机器人行业最重要的变量，这会带来哪些机遇和挑战？
王兴兴：我一直认为机器人行业现阶段最大的限制，还是 AI 不太够——AI 模型、AI 的训练数据集、AI 的场景的落地部署，都完全远远不够。当然硬件目前也不够，但是它没有理论上的门槛，只是工程上的问题，比如把成本做得更低，性能做得更好、外观做得更加极致、功能更加丰富等，时间是可以预估的。
随着 AI 技术越来越成熟，大家对硬件的需求会越来越低，包括硬件的自由度、数量、外观灵活度等等。甚至我一直感觉，当未来人形机器人的 AI 真正突破之后，你从垃圾堆里找几个关节电机，把它像个人那样搭出来，它就自己能走路甚至能干点活，这都是非常有可能的事情。
我们的立身之本肯定是机器人本体，不过我们在 AI 方面也做了不少的事情，但比不上纯粹的 AI 公司。我们之所以要做 AI，也是为了让客户知道我们机器人的 AI 效果怎么样，你需要一个初始的软件系统。我们的核心还是希望有更多客户来用我的机器人，他哪怕买了硬件把软件（AI）全给删了，这也没问题。
所以我们现在也积极地跟各种大模型公司合作，我们非常愿意直接在我们产品上标配它的大模型。可以这么说，如果哪一天有人把 AI 机器人的模型做出来，我可以保证年底之前直接给他做 10 万个人形机器人。
极客公园：你怎么定义公司的目标？如果说OpenAI目标是成为最顶尖的技术公司，但这似乎不是你们的目标。
王兴兴：还是希望把产品做得更好一点吧，比如硬件成本、外观性能、客户友好性、包括功能等等。我们还是希望大家能接受我们的产品，最终让产品在工厂、服务业、家用等场景真正产生价值。其实无论客户对我们的印象是硬件还是软件，我觉得都无所谓。我们会投入 AI，但我们不会是搞专门搞基础 AI 的公司。
极客公园：现在有越来越多人形机器人公司出现，有一些也拿到了不错的融资，你怎么看待竞争？
王兴兴：我觉得因为行业确实非常热，所以很多人进来，这是不可避免的一件事情。但是对于我们公司来，包括对我自己来说，我们一直坚信就是我们要超越的，主要还是我们自己。
因为我们目前无论是技术层面、包括公司规模，都比市面上大部分公司都还是要好很多。所以如果我们盯着对方，其实也没有太大帮助。我自己，包括我们公司，主要是希望每天、每个月、每年有更好的产品技术，或者在商业化策略上有更好的进步。保持进步是最主要的一件事情。
极客公园：你自己花多少精力在探索新的东西上？
王兴兴：时间不太好说，不是特别确定和固定。
极客公园：身处AI大变革的时代，一方面技术还看不真切、但另一方面技术又会随时涌现，这是一种怎样的心情？
王兴兴：我觉得还是非常激动人心的，你只能保持探索的、学习的状态。比如说有什么新东西了，要尽早发现苗头，尽早把握机会。这一点，我们可能比大公司更有优势，因为大公司内部的流程体系有一些限制、团队会面临更激烈的资源竞争等等。
中小公司更能保持足够的前沿技术的敏感度，你得看到未来，你得足够灵活。如果你能预估未来 1 年、2 年、甚至是 5 年以后的整个技术路线，包括整个产品格局，整个世界格局是怎样的，你提前做布局去做，你肯定死不了。你能不能做第一不太清楚，但至少做到前几名，还是非常有可能的。
AI 生产力工具竞速，进入产品力比拼阶段
作者 | Li Yuan
编辑 | 郑玄
AI 狂飙已经进入了 2024 年。
不同于 2023 年，用户对每个场景的 AI 产品都眼前一亮，具有新鲜感。进入 2024 年后，AI 产品在哪些场景切实可用，已经逐渐浮现。
对于普通用户而言，AI 搜索、AI 文档视频总结、AI 生成 PPT 等成为高频使用的 AI 能力。而 AI 文生图、AI 情感陪伴等则成为较多使用的娱乐功能。
随着使用 AI 成为常态，AI 产品进入比拼产品力的新阶段。在办公、学习等场景中，用户使用的产品会逐渐收缩至几个以内。而决定性因素，或许将不再是大模型参数，而是谁的产品用着最方便，体验最好，用户就会选谁。
如何在用户需要的场景中，做出最好的交付？
夸克近期推出了 PC 端，通过「系统级全场景 AI」能力，以快捷键、截屏、划线等方式缩短了交付路径，或许做出了一个很好的模式。
从智能搜索走向 AI 生产力工具
去年 11 月发布了千亿级参数的自研夸克大模型后，夸克一直在使用 AI 能力创新产品体验。
7 月中旬夸克 App 升级「超级搜索框」，2 天前夸克又发布全新 PC 端，基于大模型能力增强，能够给用户提供速度更快、结果更准的 AI 搜索等服务。
电脑是办公、学习场景中，最关键的工具之一。
夸克通过 AI 搜索积累了一批忠实用户。很明显，此次推出 PC 端，夸克将 AI 能力融入用户需求最多的场景中：AI 搜索、AI 写作创作、AI PPT 、AI 文件文件总结，用一个夸克在多端的不同场景中，满足用户对信息服务的需求。
笔者在 Mac 平台上尝试了夸克 PC 端。进入夸克，最明显的不同，就是左上角集成了三个标签页。其一是首页（AI 搜索），其二则是工具，其三则是网盘。
夸克将许多年轻用户最常用的功能，都集成到了 PC 端中，大屏的体验势必优于移动端。
比如夸克最擅长的 AI 搜索。大屏环境不仅让长篇回答的阅读更为流畅，还使搜索结果变得更加丰富。
笔者亲身体验了「西瓜怎么挑」这一搜索。夸克不仅响应迅速，还提供了图文并茂的详细解答，包括判断西瓜成熟度的图示说明。呈现方式让信息获取变得直观而高效。
笔者还试用了夸克的 AI 写作功能。
和通用型助手不同的是，夸克的写作功能，提前为用户针对性地优化好了多个体裁，都是用户最常使用的——实习报告、开题报告、调查问卷、思想汇报。
用户可以自定义主题和字数。笔者尝试写了一个研究用户如何使用 AI 的调查问卷，16 个问题不到半分钟生成出来了，有选择题有开放题，且生成完成后还能做针对性的调整，令人惊喜。
AI 生产力工具获得用户认可
进入 2024 年，用户对 AI 的需求已经明显走向两类。从七麦数据发布的《2024 年第二季度 iOS 实力 AI 产品排行榜》就能看出一丝端倪。
用户需求中，一类更偏向于 AI 生产力工具，最常用的功能包括 AI 搜索、AI 文档总结、AI 生成 PPT 等。这样的需求分散在多个 App 中，既包括夸克、豆包这样偏综合的 AI 应用，也包括 WPS、钉钉这样的场景性应用。
而另一类则是更偏向 AIGC 支持的娱乐向的需求。最典型的就是提供虚拟陪伴的星野，和曾经靠粘土滤镜出圈的 Remini。
不过，用户对于 AI 生产力工具的需求显然更多，受众范围也更加广泛。前十五名的 AI 应用中，此类产品最多。
这与目前 AI 验证过的能力有关。从去年开始，AI 生产力工具已经浮出水面。
在获取信息方面，AI 搜索已经能够成为很好的辅助。微软、Google、Perplexity 等公司纷纷在搜索中加入 AI 辅助，不少人也开始习惯和 AI 助手聊天来获取信息。
而文件总结、翻译、邮件撰写、PPT 生成等功能，也已经进入从学生到打工人的工作流中，产生了明确的效率提升的效果。
七麦数据发布的榜单中，占据榜单前五名的，绝大部分都能提升用户工作、学习的效率的综合应用。
如何在这么多效率工具中脱颖而出？
从目前来看，关键点在于对于用户的需求，有更细腻的洞察。
例如此次在榜单上登顶的夸克，其登顶的主要原因，就是抓住了对于年轻用户群体的需求。
夸克用户中，50% 以上都是 25 岁以下年轻用户。今年 6 月高考季，针对高考填报志愿的痛点，夸克率先推出了高考 AI 搜索，考生、家长可以用更加自然的语言，询问各类与高考志愿相关的问题并得到精准回答。
这一基于用户洞察的产品设计，直接将夸克带入了 AI 应用榜的榜首。七麦数据显示，在 6 月高考季，「夸克高考」AI 搜索的使用量超过 1 亿次。
在新推出的夸克 PC 端中，也能看出来这样的特点。除了专门上架了 AI 简历这样的年轻用户十分需要的效率工具，夸克还将更多的用户洞察，融入到产品细节的点滴中。
像此次夸克推出的截屏搜索功能，就体现得非常明显。在文档、网页场景中，通过截屏搜索，用户可以利用夸克已经建立好的题库搜题，或直接进行 AI 搜索。
用户到底需要几个助手？
在夸克推出的在众多新功能中，笔者认为快捷键，或是夸克的一个最重要的秘密武器。
只要安装夸克 PC 端，在 Windows 电脑按下 Alt+Space 或苹果电脑的 Option+Space，可以在任何界面，调起夸克的 AI 回答、AI 写作、翻译、AI 文件总结等功能。
AI 生产力工具落地初期，不少公司选择使用浏览器插件的方式来提升用户的使用效率。笔者就曾经使用过多个类似的工具，有的用来总结网页，有的用来翻译，而有的用来生成文字。在 AI 功能出现的早期，每个功能都能让用户惊叹的时候，浏览器插件尝试成本低，是一个不错的选择。
通过快捷键，夸克 PC 端能够将自己的 AI 功能扩展到超越浏览器的更多场景中，在这些场景中，都能成为用户使用 AI 的最短路径，完成更简单的交付，更好的交付。
效率类场景，作为 AI 应用最成熟，也是最为广泛接受的功能，已经被越来越多的厂商看到。从协同工具到办公软件，再到文档工具，各类应用都在积极整合 AI 功能以提升用户体验。
但从用户的角度看，同一个场景下，用户的需求最终是固定的。在同质化严重的产品中，用户使用一定会向产品体验更好，交付路径更短的产品集中。
正如移动互联网曾经展示过的一样，初期用户们都喜欢下载多个 App 尝鲜，但进入移动互联网后期，人们的使用习惯逐渐固定在几个超级 App 中一样。当移动互联网的新鲜感褪去，用户更愿意在一个熟悉的 App，如微信中，完成绝大部分的操作。微信更让人熟悉，更顺手，离用户更近。
AI 时代，这种趋势也已开始显现。
随着 AI 技术的普及和同质化，单纯依靠技术优势已经难以在市场中脱颖而出，比拼的是谁整体的产品更完整，体验更丝滑，对用户需求的洞察更细腻，谁更能在出现在用户手边。
在 AI 生产力工具竞争加速的时代，AI 产品进入了产品力比拼的阶段。