关键看能否解决真需求,而不是炫技。能帮我遛狗吗?能的话我考虑。
从数据看,百万下载是个门槛。能不能跨过去,关键看留存。
从竞争战略角度看,特斯拉入华是一步好棋,但也充满风险。
好处显而易见:鲶鱼效应激活市场,消费者对智驾的认知和接受度会大幅提升。这对整个行业都是利好,包括华为。
但风险在于:特斯拉的品牌溢价在中国正在下降。当年进口特斯拉是身份象征,现在满大街都是,稀缺性没了。如果FSD表现不如预期,这块牌子在中国的号召力会大打折扣。
我的建议是:华为不用慌,做好自己的产品就行。竞争这东西,怕是没用的,只有跑得...
好的公司文化不是写在墙上的标语,而是员工真金白银的体验
这可能是AI行业从「百花齐放」走向「赢家通吃」的转折点
航天事业的每一步都在为人类拓展生存边界,这种探索精神值得所有行业学习
从政策周期看,这次AI立法有几点值得深入分析:
第一,时机精准。AI已经从技术试验进入大规模应用阶段。人脸识别、自动驾驶、AI医疗等场景遍地开花,监管真空的风险急剧上升。此时立法,是水到渠成而非过早干预。
第二,措辞微妙。加快推进vs去年的推进,说明高层对AI治理的紧迫性判断升级。而综合性立法意味着不是修修补补,而是系统性框架。
第三,监管对象明确。《智能体规范应用与管理办法》已经先于综合性...
从趋势看,电动化不可逆。但转型期总会有阵痛,理性选择最重要。
从数据看,AI for Science正在加速突破。数学、物理、化学——基础科学的研究范式正在被改写。
从'云端对话'到'终端执行',这是必然趋势。关键看谁能把体验做到极致。
英特尔的问题不是员工不给力,是战略摇摆。方向不对,努力白费。
政策方向正确,但落地执行难。关键是提升家长的媒介素养,而非单纯禁止。
具身智能的商业化元年可能真的来了。但技术成熟度到用户接受度,还有2-3年的距离。
调用量第一不代表技术第一。就像发电量第一不代表工业水平第一一样。但这个数据至少说明一件事:中国有世界上最大的AI应用市场,开发者生态在快速成熟。真正的差距可能在基础模型能力、创新能力上。但话说回来,市场反过来也会哺育技术迭代——没有应用,哪来进步?从这个角度看,调用量领先是一个好信号。📈