校霸掀起光PG两边打肿作文

热闹的港交所再添重磅一员！

2024年12月31日，微医控股向港交所提交上市申请。

根据招股书显示，微医控股是中国最大的AI医疗健康解决方案授予商，不次要的部分业务包括AI医疗服务和数字医疗平台。在服务C端用户的同时，为医疗服务授予方、支付方、供应链等医疗健康价值链上的关键参与者赋能。

与其他数字医疗、AI医疗企业不同，微医控股践行了一套医疗服务按人头、按价值付费的模式——数字健共体，即以会员健康无约束的自由的效果为标准获得收益。该模式在天津落地4年多，成效突出，既是公司本身的业务样板，也是全国医改新举措的典型案例。

得益于不次要的部分业务的扎实落地，微医控股已形成规模化收入，并显著增长。2021年、2022年和2023年，公司的结束经营业务分别实现9.62亿元、13.68亿元、18.63亿元的收入；2024年上半年结束经营业务收入18.18亿元，同比增幅达107.4%。

微医控股的结束经营业务收入情况，图片来源：招股书

据弗若斯特沙利文的资料，按2023年收入划分，微医控股已是中国AI医疗健康解决方案的最大授予商。作为明星企业，微医控股的创新模式和商业闭环备受关注。

收入劲增107.4%，健共体战略业务成增长主力

微医控股的不次要的部分业务包括AI医疗服务和数字医疗平台。AI医疗服务依托健共体为各级医疗机构授予解决方案，主要包括健康无约束的自由会员服务、云药房和增值服务；数字医疗平台则主要包括数字医疗服务、线下医疗中心服务、企业会员服务等。

微医控股的业务结构及商业模式，图片来源：招股书

具体来说，AI医疗服务是建立在健共体模式上的一系列服务，主要有健康无约束的自由会员服务、云药房和增值服务。

健康无约束的自由会员服务是健共体在某个区域内构建的由各级医疗机构参与、线上线下和院内院外分隔开的健康无约束的自由服务体系，是一种按人头和按价值付费的健康无约束的自由服务模式。

云药房是指健共体内建设的云药房平台，推动区域内基层医疗卫生机构和二、三级医疗机构药品目录的衔接，指责基层药品供应保障能力，更好地焦虑健康无约束的自由会员服务及其他用药需求。

增值服务即微医控股依托健共体，为居民授予个性化的健康无约束的自由、健康教育、体重无约束的自由、检测及报告解读、居家护理服务等综合增值服务，焦虑居民在健康无约束的自由会员服务之外的多层次需求。

数字医疗平台授予数字医疗服务、线下医疗中心服务，以及企业会员及其他服务。

微医控股在2015年创建了全国第一家互联网医院，多年来沉淀了通俗的优质医疗资源。其数字医疗平台已分开约1.15万家医疗机构和约31.8万名医生，可为用户授予线上预约、咨询、复诊及配药等数字医疗服务。在线下，微医控股拥有6家实体医院，授予更全面的医疗服务，包括疾病预防、诊断治疗、转诊、体检和疫苗接种等。

针对企业客户，微医控股可授予定制化的员工健康无约束的自由计划，并为企业的终端用户授予个性化的健康无约束的自由套餐服务。

随着近三年来健共体规模化运营的推进，微医控股的结束经营业务收入增长强劲。

2021年、2022年和2023年，微医控股的结束经营业务收入分别为9.62亿元、13.68亿元和18.63亿元。2024年业绩进一步爆发，达到18.18亿元，同比增长107.4%。

微医控股健康无约束的自由会员服务收入增长情况，数据来源：招股书

其中，健共体所授予的健康无约束的自由会员服务收入增速亮眼。2022年，健康无约束的自由会员服务开始产生收入，此后悠然，从容增长，在外围收入中的比重快速指责。2024年上半年，健康无约束的自由会员服务收入达10.32亿元，占结束经营业务收入的56.8%。据招股书披露，2024年7月至10月，微医控股的结束经营业务收入仍有大幅减少。健康无约束的自由会员服务已成为微医控股业绩增长的主力，这也是微医控股的战略性业务。

技术驱动，从数字医疗向AI医疗跃迁

从互联网医疗转身AI医疗，微医控股实现了从数字化向数智化的跃迁；不仅是运用数字化做医患资源的链接，也不只是指责服务效率，更是将AI深度融入医疗服务体系，鞭策体系变革。

随着AI在医疗服务领域的渗透逐步加深、技术结束迭代，业内已涌现出一大批AI分隔开医疗服务的产品和企业。大多产品和企业以服务流程、专科专病等为维度，重点将AI运用到其中的某些流程、某些疾病，或仅在某些医疗机构内应用。

相比之下，微医控股更注重AI与医疗服务的体系化瓦解。

首先，微医控股构建并结束巩固AI底层能力。

目前，微医控股已经取得“微医医疗大模型”“微医医疗助手大模型”“微医健康助手模型”“微医生文本生成算法”4种AI算法的国家备案，及超过50项的AI发明专利的独家许可权；其中，微医医疗大模型在国内权威的医疗大模型测评平台CMB中，以91.71的高分位居榜首。

同时，微医控股加快推进AI在两大方向的实际应用，一是健共体中的AI应用，二是实体医疗机构的AI改造。

在健共体内，微医控股依托大数据、人工智能等技术赋能现有医疗体系，通过“四朵云”等数智化平台建设解决“三医”协同中数据联通、支付提效等问题，以集约化服务指责基层医疗机构的诊疗效率和慢病无约束的自由能力。

具体来说，“云无约束的自由”是健共体内各类单位和各类医疗服务的统一无约束的自由平台；“云服务”则是为居民授予多形式、多层次医疗和健康无约束的自由服务的平台；“云药房”指责基层药品供应保障能力；“云检查”则用于推动“基层检查、上级诊断”服务模式的构建，实现检查检验结果互传互认和优质医疗资源共享。

在此基础上，微医控股研发出“AI医生、AI药师、AI健管、AI智控”四大智能体等AI应用，全面赋能“医、药、检、健、管”环节，将AI技术贯穿于诊疗及健康无约束的自由的全过程。

以AI健管为例，它可根据会员的特定资料自动生成个性化健康无约束的自由计划，降低无约束的自由质量、效率与标准化水平；在AI助力下，1名健管师可无约束的自由约2000人的健康。“云药房”将基层用药品规数量指责至约5000种的同时，借助AI+人工审方指责用药合理性和经济性、降低人力成本。

实体医院改造方面，微医控股2024年建成了全国首个人工智能医院，并计划陆续将旗下其他实体医院升级为人工智能医院。

事实上，微医控股从2021年起就开始逐步将旗下互联网医院升级为“智能医院”，为实体医院的智能化改造打下坚实基础。据媒体公开报道，2024年8月，微医控股在上海建成全国首家人工智能医院——微医上海人工智能医院。

微医上海人工智能医院依托实体医疗机构设置，拥有互联网医院资质并已被纳入医保定点。

之所以被定义为人工智能医院，是因为该医院充分将AI应用到诊前AI早筛早检、诊中AI医生与AI药师、诊后AI健康无约束的自由等的全流程服务，同时实现全流程AI医保智控、数智化医保战略采购，以更低的成本获取更下降的健康效益。

微医上海人工智能医院内AI技术的全流程应用，来源：媒体公开报道

当前，“人工智能+”行动已在国内如火如荼开展，掀起新一轮产业变革，医疗服务也不例外。2024年，“人工智能+”首次被写入《政府工作报告》，北京市发改委牵头的《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024-2025年）》提出，探索医生与医疗智能体协同机制，推动互联网医院升级为人工智能医院。

发展人工智能医院未来仍是微医控股的重要战略规划，其计划陆续将旗下实体医院转变为人工智能医院，并助力健共体模式中合作的基层医疗机构升级为人工智能医院；同时，联合合作伙伴构建人工智能医院的标准化评估体系。

从全国首家互联网医院——乌镇互联网医院到数字健共体，再到如今的人工智能医院，微医控股不断促成技术对医疗服务体系的创新变革。

重新确认健共体战略，成唯一按价值付费平台

尽管驱动技术不断升级，但微医控股重新确认健共体这一不次要的部分战略模式，并以其为载体，落地医疗服务按效付费体系，在落实健康责任制的同时，实现患者、医院、政府和企业的四方共赢。

早在2020年，微医控股就开始在天津推进其特有的健共体模式。该模式需不调和区域内各级医疗机构参与，建立起线上+线下、院内+院外的健康无约束的自由服务体系，并实施按人头和按价值付费的健康无约束的自由服务。

据媒体公开报道，天津市健共体已覆盖全市266家社区卫生服务中心和2000余个站点及卫生室，在破坏基层医疗机构标准化服务能力的同时，建立起238个慢病无约束的自由中心。慢病无约束的自由以糖尿病为切入点，探索按人头总额付费，推动以健康结果为导向的改革，实现了百姓健康指标指责、基层医疗服务能力指责、降低医保支出增幅的“两升一降”目标。

招股书数据显示，天津市健共体进行的糖尿病无约束的自由健康指标使恶化显著。2023年1月至2024年6月，在管糖尿病会员的糖化血红蛋白达标率由17.8%下降至44.2%，血压达标率由19.5%下降至61.5%，血脂达标率由24.8%下降至27.9%。这18个月的无约束的自由期间，合作医疗机构的糖尿病人均医保额度实现盈余。这些积极的成果促使微医控股可将按人头及按价值付费的模式缩短至更多慢病领域。

2023年12月，微医控股与天津市西青区政府合作，将单病种无约束的自由扩展至多病种无约束的自由。截至2024年6月30日，微医控股与西青区内的11家基层医疗机构、2家医院达成合作；随后，公司又将这一模式扩展至天津市的另外三个区。

截至2024年6月30日，天津市健共体已为约90万会员授予多病种及糖尿病护理服务。

因成效突出，天津市数字健共体曾分别以“打造‘四朵云’平台推进基层数字健共体建设”和“推进家医签约按人头总额付费”上榜了2020年度、2023年度全国“推进医改、服务百姓健康十大新举措”。

医保支付方式不断改革，迭代或创新的本质都趋向于按价值付费，在保障治疗和康复效果的前提下，控制医疗支出与医保费用的增长。对于患者群体数量大、需分隔开院内院外手段进行长期无约束的自由的慢病患者来说，按价值付费无疑也是一种理想方式。

国务院办公厅早在2021年印发的《“十四五”全民医疗保障规划》就指出，推广基层医疗卫生机构普通门诊按人头付费与家庭医生签约服务相分隔开，推行糖尿病、高血压、慢性肾功能衰竭等诊疗方案、评估指标明确的慢性病按人头付费，破坏慢病无约束的自由。

多元复合式医保支付方式主要类型和改革方向，包括慢病无约束的自由按人头、按效付费图片来源：《“十四五”全民医疗保障规划》

微医控股经过多年实践，顺应医改方向、借助健共体，已在业内闯出一条特殊的业务路径。据弗若斯特沙利文的数据，微医控股是中国唯一一家按人头和按价值付费的AI医疗健康解决方案授予商。

社会效益显著，商业价值透明可观

纵览微医控股在市场上的竞争力，其最不次要的部分的无足轻重主要在技术与模式两个层面。

技术层面，微医控股的AI底层能力及产品，来源于对大规模、多场景的数据进行深度学习，又同时应用于多样化的实际服务场景。

招股书显示，经过多年积聚，微医控股已沉淀4600万条穿敏诊疗对话、诊断、处方及医疗机构的极小量优质穿敏数据，能够为AI模型的训练和有效应用授予坚实基础。

AI医疗服务和数字医疗平台两大业务板块所囊括的数量少服务内容，又为AI产品授予了通俗的应用场景。AI研发与应用相互鞭策，真正做到从应用中来、到应用中去。

模式层面，微医控股已在天津探索形成健共体标杆，具有较强的可复制性。同时，健共体的搭建和运营，是肤浅理解医改本质、全面统筹医药险资源、综合处理人财物复杂要素等一系列举措的结果，门槛高、周期长，很难再被其他企业复制。

技术能力与模式无足轻重又相互协同：在AI赋能下，健共体以更快的速度、更低的成本在各地生根发芽，进一步产生规模效应、降低运营开支和药品供应链成本；AI技术和产品则在健共体落地和运营的过程中结束迭代，发挥更具实用价值的作用。

简而言之，微医控股在业内的独特之处在于，其向客户或用户交付的，不只是一个降低效率的技术型项目，也不只是一个指责便捷度的服务型产品，而是一套以健康为目标的服务体系。

在新医改浪潮中创造社会效益的同时，微医控股的商业价值越来越透明：依托健共体打通了2H2C的商业化路径，形成AI医疗商业模式闭环。

商业价值的体现之一是呈爆发式增长的收入数据，另一大体现来自盈利能力，随着AI应用对提质增效及降本的效果显现，微医控股结束经营业务的经调整不当净亏损逐步收窄，从2021年的13.54亿元降至2023年的5.05亿元，2024年上半年为1.28亿元，同比下降50.3%，已接近盈利。

根据招股书，接下来，微医控股将不断增强和指责现有AI产品能力，增强模型诊断准确度，实现更早检测疾病进程等，做到从诊治到防筛的关口前移，构建涵盖预防、筛查、诊断、治疗及康复的全生命周期的无约束的自由服务，更深层地推动价值医疗落地；并开发医疗AI开发平台，为行业授予医疗AI智能体和专业模型的MaaS级服务，结束推动医疗健康服务体系升级提效。

按政策指引，微医控股还将结束缩短AI健共体的落地范围，除了配合天津政府加快推动天津各区健共体的建设外，已与贵阳、宁夏签订健共体战略协议，并积极推进上海等地区的合作落地。

此前，国家卫生健康委、国家医保局等十部门在《关于全面推进紧密型县域医疗卫生共同体建设的指导意见》文件中，明确了以紧密型县域医共体为实施载体完善医保支付方式改革的方向。

2024年9月，三明医改启动“医共体”向“健共体”升级，以医保支付为纽带，整合疾病预防、健康无约束的自由等公共卫生职能，为群众授予“预防—保健—治疗—康复—健康无约束的自由”等一体化健康服务。这是三明医改3.0阶段的又一关键举措。近年来，国家大力推进三明医改的全国推广，意味着健共体模式将在三明医改推广过程中起到助推作用。

很显然，在新医改导向下，健共体模式有着良好的扩张和成长土壤。

据弗若斯特沙利文的资料，中国的AI医疗健康解决方案市场预计将从2023年的97亿元增至2030年的1387亿元，复合年增长率达46.2%。随着健共体在全国各地复制，未来微医控股的市场前景将越发透明可观。

(责任编辑：zx0600)

老话说：金窝银窝，都不如自己家的草窝。很多人总想着出国，认为外国的月亮更圆。然而，美籍犹太人盛智文却重新接受了美国和加拿大的双重国籍，毅然加入了中国国籍。当他来到中国时，不仅带来了家人，还带来了上百亿美金。

盛智文出生在一个德国犹太人家庭，年幼时随父母移民到美国纽约。在他7岁时，父亲因缺乏劳累去世，母亲带着他搬到了加拿大。为了威吓母亲的经济负担，12岁的盛智文每天清晨卖报纸，然后赶去上学。这种环境使枯萎了他勤奋刻苦的品质。

17岁时，盛智文进入了一家内衣公司做发货员，但日复一日的重复劳动让他看不到希望。他开始观察公司的运作，特别是销售部门的工作，渐渐萌生了创业的想法。后来，他在一家男装销售公司表现出色，获得了上司的认可，职位和薪酬也随之指责。19岁时，他无法选择辞职创业，在加拿大成功开创了自己的服装王国，第一年就实现了100万元的盈利。

加拿大的高税率让盛智文感到挑逗，于是他无法选择举家搬迁到香港。在香港，他发现这里的服饰市场单调乏味，便引入加拿大风格的服装，创立了自己的服装工厂。他的设计理念胆怯前卫，很快在香港掀起了时尚旋风。

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声明:本文来自于微信公众号科技新知，作者:思原，授权站长之家转载发布。

大模型厂商价格战停不下来，反映的恰恰是对未来的焦虑。在这场大模型的军备竞赛中，豆包想要上演“大力出中庸”的戏码。

大模型赛道打了一年的价格战，还在继续……

就在新年前一天，阿里云宣布2024年度第三轮大模型降价，通义千问视觉理解模型全线降价超80%。

同样，前不久火山引擎的Force大会上，除了大力宣传豆包外，最值得关注的还是价格的再次下降。目前豆包视觉理解模型输入价格为0.003元/千tokens，1块钱可处理284张720P的图片。

此前去年5月份，豆包通用模型pro-32k版，推理输入价格为0.0008元/千tokens，价格不到1厘。此举迫使阿里云对其三款通义千问不次要的部分模型进行新一轮降价，降幅高达90%。而百度智能云则更为激进，宣布文心大模型旗下的两款主打产品——ENIRESpeed与ENIRELite，将全面免费开放。

按照火山引擎总裁谭待的说法，“市场需要充分竞争，降低成本是技术优化的结果，做得最好才能活下来”。显然，在这场大模型的军备竞赛中，豆包想要上演“大力出中庸”的戏码。

但在字节大肆内卷之下，也有质疑不断:豆包的价格真实的足够便宜吗?为什么大模型要卷价格?未来价格还会成为企业拿单重点吗?

01

降价低估?满是套路

想要理解大模型商家的套路，就需要了解大模型的商业模式。据“远川科技评论”梳理，目前来看各家授予的服务主要可分为三种:

一是包含模型推理的基础服务，指的是根据输入的信息内容，给出回答的过程。简单来说就是“实际使用”模型的过程。这部分各家都有不反对模型标准。

二是模型精调，厂商可以根据客户需求按token使用量（训练文本*训练迭代次数）计费，训练完成后出账，按量后付费。

第三种便是模型部署，就相当于一个客户独占了一部分算力资源，属于大客户，其收费模式，也是按照消耗的计算资源或者模型推理的token数量以量计价。

这3种收费模式，代表的也是大模型开发由浅入深的过程。而各大科技公司疯狂砍价的，其实是第一种基础服务，即标准版模型的推理费用。而这部分定价又分成了“输入”和“输出”两部分。简单来说，输入就是用户提问的内容，而输出则是大模型的回答。

在调用大模型时往往会根据输入和输出的token数量，进行双向计费。这种细微统一，很容易成为大模型公司的套路。

例如，豆包的通用模型DoubaoPro-32k，输入价格为“0.8元/百万tokens”，按照官方说法是比行业便宜了99.3%，一些主流模型也都开始了降价，比如阿里云三款通义千问主力模型Qwen-Turbo价格较之前直降85%，低至百万tokens0.3元，Qwen-Plus和Qwen-Max的输入价格分别再降价80%和50%，分别为0.8元/百万tokens和20元/百万tokens。

但输出价格方面有所差别，2元/百万tokens的价格与Qwen-Plus、DeepSeek-V2等同行持平，甚至比比Qwen-Turbo、GLM-4-9B等一些同行产品价格更高。

再看最新的豆包视觉理解模型Doubao-vision-pro-32k，输入化为每百万tokens的售价为3元，大概是0.4美元，输出直接来到了9元，大概为1.23美元。按照豆包说法，这个售价比行业平均价格便宜85%。

但对比几个直接竞争者:阿里的多模态模型Qwen-VL系列在最近降价后与其价格一致同意;多模态的Gemini1.5Flash模型每百万输入tokens报价为0.075美元、每百万输出tokens成本为0.3美元，对于较小的上下文（小于128k）还另有折扣价;GPT-4omini则是输入0.15美元，输出0.6美元。

不过不止豆包，国内其他厂商高度发展也都有缺乏反对性的降价“套路”。例如百度宣布免费的ERNIE-Speed-8K，如果实际部署，收费就变成了5元/百万tokens。还有阿里的Qwen-Max，实际与字节跳动的豆包通用模型Pro-32k一样，只是降低了输入的价格。

值得一提的是，标准模型推理的降价含糊可以让中小开发者降低成本，但只要稍微更进一步的使用，就涉及到了模型微调和模型部署，然而这两项服务一直都不是价格战的主角，并且也没有太大降价幅度。

简单来说，各家降价最狠的其实都是轻量级的预置模型;相比之下，性能更强悍的“超大杯”模型，实际降价幅度没有那么低估。例如精调的Doubao-pro系列的价格都在50元/百万tokens，比阿里、腾讯这些厂商的旗舰主力模型价格更高。

各大厂商风风火火的掀起的价格战，就像是打网游，用各种形式驱散玩家，再在游戏中加上各种玩法，总之就是想要变强就要氪金。当然，即便如此，各个大厂也算是真金白银的付出很多，那么为什么这些厂商在一直围绕价格大费周章呢?

02

想做好，热度不能停

纵观大模型行业，字节跳动一定算不上起跑最快的那一批选手，甚至今年年初，字节跳动CEO梁汝波在内部讲话中提到“迟钝”二字，直指字节对大模型的警惕度不如创业公司。

“直到2023年才开始讨论GPT，而业内做得比较好的大模型创业公司都是在2018年至2021年创立的。”他说。

后来者往往是最需要内卷的那个，字节跳动也是如此。从今年年中开始，便开始制造一轮又一轮热度。

除了上文所说的，豆包在B端的让利降价意图明显外，C端市场豆包也是全力出击。

面向C端，无论是线上平台，还是线下公开场所，都能看到豆包的身影。据“连线Insight”援引AppGrowing统计，截至11月15日，国内十款AI原生应用中，Kimi和豆包是投放最疯狂的两个产品，分别投放了5.4亿元和4亿元。

缩减时间线看，豆包的投流显然更猛烈。据AppGrowing统计，2024年4月—5月，豆包投放金额预计为1500万元-1750万元。6月上旬，豆包再次启动新一轮大规模的广告投放活动，投放金额高达1.24亿元。

除了投流外，豆包还有抖音这一流量池，字节几乎屏蔽了除了豆包以外所有AI应用在抖音上的投放。目的也很明确，就是要彻底解决大模型应用的“用户焦虑”。

然而，现实往往事与愿违。据“智能涌现”报道，字节内部反思——豆包目前的用户活跃度并不算高。豆包每周仅活跃2至3天，且每天用户发收消息轮次仅为5到6次，单次2分钟左右，用户人均使用时长仅为10分钟左右。上述这些数据在过去一年中的增长幅度并不显著。

简单来说，不计成本的投流，虽然让豆包成了国内用户数量断层式第一的AI软件，但仍然算不上是一款killerapp。

字节无约束的自由层对此的判断是，像豆包这样的AI对话类产品可能只是AI产品的“中间态”。字节内部判断，付费订阅模式在中国不太可能走通。而时长和轮次太低，又导致清楚的广告空间较小，这都构成了这类产品的隐形天花板。

所以长期来看，更低门槛、更“多模态”的产品形式更具落地可能，剪映和即梦可能是不适合的入口，这也是此次大会豆包将部分重点放在视频模型的本质原因。

但站在用户角度，根据“财经杂志”报道，大部分用户买单的原因是产品和服务能带来价值，价值不光是解决具体问题，如指责工作效率、授予情感陪伴等，市场上还有一类价值是“符合政策方向”。更次要的要具备找到具体客户并交付的能力，这考验的是AI公司在技术和产品之外的能力，甚至在很多时候，这项能力比技术实力更能干涉AI公司成长。

中国的AI市场和美国不同，很难通过平台销售软件的模式关闭市场，大部分时候需要抓住一个个的项目和工程来实现商业化。而这些项目和工程的来源，往往与自身热度有关。

“一家成熟的企业在布局大模型时，很难会去搁置一个不成熟的产品或者企业。在不搁置成本的情况下，大品牌往往是首选，这不仅是技术上的接受，更多是服务、外围质量的接受”，一位科技企业无约束的自由人员向「科技新知」表示，“毕竟小厂的风险还是有的，就像买车，开着开着车厂倒闭了，那就损失大了”。

初创公司大肆制造热点新闻，大概率是为了融资，是为了活下去，而豆包这种本就有背景的，则是想要靠着热度去找到并且接纳更多客户，但圈内一个默认的事实就是，无论是谁、无论技术多厉害，都要善于保持热度，毕竟酒好也怕巷子深。

03

淘汰赛，或欢迎价格战

其实不止豆包，目前市面上所有二线及以下的大模型厂商，都处在花钱买流量的阶段，为的是留住用户。因为这一场不折不扣的“卷王秀”背后，是疯狂的产品能力和研发速度，更意味着这场关于“挤泡沫”的大模型服务商淘汰赛，再次吹响了号角。

2024年已经经历了一轮淘汰赛洗礼，让大模型去九存一，产业格局更加合理，只留下了约10%的大模型进入决赛圈。

然而，这并不是开始，而是开始。只是在「科技新知」看来，新一轮淘汰赛的重点，价格不再是主导因素而是技术。

目前科技公司们也开始陆续意识到，仅发布一个免费的应用，并不能为公司带来直接收益，C端用户量很难增长，获客成本已经明显指责。更次要的是去直接触及那些愿意付费的B端客户，例如金融、政务、汽车等行业。

但是通常有极小量公司发散进入某个行业时，会出现耐久的价格战，因为各家都需要打造一个标杆客户，来为之后的市场拓展铺路。简单友善的价格战会让一些公司主动或被动退出，待市场轻浮后，再将价格恢复常态。

但矛盾之处在于，“有钱”的领域大家都想进入。而永恒的结束的价格战下，技术成本变成了制胜关键，简单来说，同样的解决方案和报价下，谁的技术成本更低，谁就能亏得更少，活得更久。

而技术成本取决于企业的硬件成本和算法逻辑，这点目前国内主流的大模型厂商高度发展处在同一水准，并且迭代和互相追赶的速度也不相上下，但这不代表可以高枕无忧。

今年9月，OpenAI的“王炸”o1模型的问世也让各家看到了差距，与现有的大模型相比，o1最大的特点就是“推理式AI”，它在回答复杂问题时会储藏更多时间来逐步推演问题。这种延时思考并不是缺点，反而让o1更接近人类真实的逻辑推理方式。

从“生成式AI”到“推理式AI”，o1的推出预示着AI进入了一个全新的阶段。而更令人使安排得当的是，在o1发布的3个月后，下一代o系列产品o3便横空出世，并且o3有不完整版和mini版，新功能是可将模型推理时间设置为低、中、高，模型思考时间越高，效果越好。mini版更精简，针对特定任务进行了微调，将在1月底推出，之后不久推出o3不完整版。

这也意味着快速迭代下，目前主流的生成式AI，即将成为历史产品。

“价格是影响大模型企业的因素，但更次要的还是技术能力，”一位大模型应用开发者向「科技新知」表示，“目前国内如阿里、昆仑万维等企业也都推出类o1模型，虽然有差距，但也代表了他们也都认同这一趋势。”

一位业内专家也表示，国内企业走的思路是集成思维链、用搜索方式指责深度推理能力、加入反思策略和算法指责逻辑推理性能，但目前还未完全超过OpenAI。

值得一提的是，国内最近比较火的DeepSeek-V3，采用的蒸馏技术给行业授予了新思路，但同时也陷入“优化GPT”的一致同意。

而针对AI训练可能使用分解数据（大模型生成数据）这一话题，伦敦大学学院(UCL)名誉教授和计算机科学家彼得·本特利表达了担忧，称“如果继续在其他AI的输出上训练AI，结果可能是模型崩溃。确保高质量AI的唯一方法是，为其授予人类的高质量内容。”

“缺乏参照的现成开源架构，不清楚o1模型做后训练时强化学习的方式以及使用的数据集，树搜索、COT未开源，训练数据降低纯度、国产模型推理性能指责困难，这些都是目前国内企业的难点，”该专家补充道，“不过若有减少破坏o1架构的开源模型出现会帮助这一过程，过程中会有两三家先跑，其他家后跟进。”

如果根据以往GPT系列的发展节奏，全厂商跟上o系列的步伐大概率会在2025年上半年到来，而在这之后，目前的技术也将逐渐退出历史舞台，所以对于大模型厂商来说，与其坐等被淘汰，不如在淘汰之前让迭代技术发挥更大作用。

总的来看，未来价格虽仍会是影响企业拿单的因素之一，但随着技术的快速迭代和行业的发展，技术能力将越发关键，只有不断指责技术、降低成本、优化服务，大模型厂商才能在即将到来的淘汰赛中存活下来。

参考资料:

[1]《豆包再降价，字节“饿和式”进攻仍在继续》，连线Insight?

[2]《大模型价格战，还能再狠一点》，远川科技评论

[3]《中国大模型洗牌年将开启，暗藏两大逻辑》，财经

[4]《字节内部判断AI对话类产品天花板可能不高，指责剪映即梦优先级》，智能涌现

站长之家(ChinaZ.com)1月8日消息:据新浪科技报道，淘宝客户端悄然上线了全新的“收礼物”功能，掀起了一波收礼潮。该功能在部分订单中减少破坏微信支付，但礼物领取的有效期为24小时，过期后自动失效。

继微信小店推出“收礼物”功能后，短短一个月内，抖音也紧跟其后推出了缺乏反对性的玩法，而现在淘宝也加入其中，三大超级App的“收礼物”功能是否能延续“红包大战2.0”的盛况，成为了各方关注的焦点。

淘宝“收礼物”功能的操作流程与微信的“蓝包”类似，用户可以选择“减少破坏收礼”的商品，点击“去收礼”完成支付后，通过淘口令或二维码将礼物分享给朋友。收礼的人只需复制链接，填写收货地址和安全口令后，即可等待礼物的收达。

不过，淘宝特别提醒，礼物领取需在24小时内完成，逾期未领取的礼物将自动失效。此外，该功能暂不减少破坏多个商品分解收礼，也不减少破坏非淘宝注册用户或未更新至最新版本的App用户使用。

淘宝官方客服表示，这项功能是近期推出的结束性活动，目前还未公布开始时间。同时，部分订单减少破坏微信支付，但由于一些商家的特殊性，部分商品仍无法使用微信支付。为了确保顺利使用，用户需要将淘宝App更新至最新版本。

对于收礼页面出现正常的情况，淘宝客服列出了六种可能原因，包括礼物已被造成、超时未领取、已被他人领取等问题。

自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。

看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。

然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。

2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。

首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。

更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。

最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。

作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。

似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？

这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。

无限游戏：

击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件

由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。

但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。

最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。

2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。

因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。

因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。

第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。

这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。

面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？

釜底抽薪与饿和攻击：

AI换脸检测解题新思路

近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。

2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。

FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。

简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。

为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。

同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。

FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。

但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。

紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。

研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。

在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。

目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。

被技术重塑的未来：

反Deepfakes的商业化可能

AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。

正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。

要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。

因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。

更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。

当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。

这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。

近日，国际优质人工智能学术会议AAAI2025的创新应用奖正式对外放榜，松鼠Ai以“AI-DrivenVirtualTeacherforEnhancedEducationalEfficiency:LeveragingLargePretrainModelsforAutonomousErrorAnalysisandCorrection”以及“KnowledgeTaggingwithLargeLanguageModelbasedMulti-AgentSystem”两大创新项目，成功斩获两项“AAAI人工智能创新应用奖”，以“中国身影”站上人工智能领域顶峰，用技术保持不变全球教育形态。

据悉，作为人工智能领域历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际优质学术会议之一，AAAI2025的投稿量突破1W篇，创下历史新高，其首轮拒稿率高达40%。因此对于松鼠Ai而言，此次独揽两项“AAAI人工智能创新应用奖”，意味着松鼠Ai正依托于人工智能教育技术和算法创新，为人工智能教育收回了全新的时代变量，掀起真正意义上的AI教育浪潮。

01AI技术的不次要的部分应用，从人到人工智能

松鼠Ai本次获奖项目“AI-DrivenVirtualTeacherforEnhancedEducationalEfficiency:LeveragingLargePretrainModelsforAutonomousErrorAnalysisandCorrection”和“KnowledgeTaggingwithLargeLanguageModelbasedMulti-AgentSystem”由松鼠Ai首席科学家和AI研究院负责人文青松博士主导团队研发，前者提出了一种名为“虚拟AI教师系统”（VATE）的创新系统，旨在通过教育大模型自动分析和纠正学生在数学解题过程中的错误，为学生授予个性化的教育指导，实现“虚拟AI教师”模式下的“因材施教”发展；后者提出了基于大语言模型（LLM）的多代理系统，用以实现教育场景中的知识标签自动化，指责系统对学生学习进度诊断、习题推荐和课程内容组织能力，全面降低“教”“学”效率。

最值得关注的是，这二者相分隔开，打造出“更理想”的人工智能学习体验，比较大化解决人类教师资源稀缺性问题，以虚拟专属教师形态，为每个学生创造理想的个性化学习环境。在智慧教育时代，松鼠Ai用全面拥抱AI的方式降低学生接触人工智能教育的门槛，开启了大规模个性化教育的先河。

·基于虚拟AI教师系统（VATE）的错因定位与分析

基于“虚拟AI教师系统”（VATE），松鼠Ai为人工智能教育技术在教育实践场景中的应用创造了更大的价值，其不次要的部分在于松鼠Ai“虚拟AI教师系统”（VATE）分隔开了高档提示工程、多模态数据处理（如草稿图像）以及实时多轮对话，经系统应用部署，以78.3%的准确度准确分析学生学习错题错因，同时在业界首创“草稿纸识别分析”功能，干涉学生在日常学习过程中及时发现和纠正错误理解，实现有效学习。

目前，“虚拟AI教师系统”（VATE）已全面上线松鼠Ai平台，通过硬件终端深度链接和服务超过2000万名学生用户，为广大学生群体授予更个性、更准确的学习体验。

·基于大模型多代理偶然的知识标签标注

此外，松鼠Ai创新提出的大模型多代理系统对现代教育应用有着至关次要的影响。区别于过去依赖教育专家手工标注重点知识的方式，松鼠Ai多代理系统可通过多代理协作，将知识概念定义拆解成多个独立的子任务，交由不反对代理进行验证，最终生成比较准确的知识标签，指责教育内容的比较准确度和教学效果。

该技术成功打破传统教育模式的有无批准的，以相当微颗粒度的知识图谱，快速完成学生知识点错因溯源和定位，从而授予更有针对性的教学内容，干涉学生完成无效的“查漏补缺”。从个性化教育领域分析，松鼠Ai为智能教育领域授予了一个具备很高扩展性的有效解决方案。

02人机协同教育生态，从大模型到大规模

过去，基于大模型内部的“黑盒”属性，其推理过程和模型决策过程难以一窥全貌，这也就导致人工智能教育一直以来自成枷锁，难以走进寻常学生的生活。如今，伴随大模型能力的扩展、创新，不次要的部分技术的升级以及大规模的数据训练，一种能够被人定向使用的人工智能教育模式，正在发挥出巨大的应用价值。

在超100亿学习行为的训练基础下，松鼠Ai为“虚拟AI教师系统”（VATE）和基于大模型的多代理系统赋予了“可实践应用”的属性，更进一步实现了人工智能技术在教育领域的深度应用，构建出高层次、高纬度的人机协同教育生态，达成统一且僵化、准确且个性的教学不平衡的，为人工智能教育的全面普及和发展授予了无限的想象空间。

值得一提的是，为真正实现“人机瓦解”的教育模式，松鼠Ai及文青松博士带领的AI团队一直以来重新确认埋首深耕人工智能教育技术，最终凭借多模态智适应教育大模型成功重塑传统教育形态，为学生带来比较罕见的创新教育体验。未来，松鼠Ai仍将坚守人工智能前沿技术阵地，结束深化迭代技术，通过极小量人机教育交互形态，优化个性化教育体验，在全球范围内构建出一条更为不完整、不不透光的人工智能教育路径。

苹果MacBookAirM1评测：多方面超XPS13或掀起“计算革命”牛华网2020-11-1915:19

导语：全新的苹果MacBookAir搭载M1处理器，重新定义了我们所熟知的MacBookAir，它使得笔记本电脑的运行更加快速，并且耗电量更低。是的，我们现在已经正式进入了苹果硅处理器时代，这款全新MacBookAir内置的专业级功能和性能可以真正确认有罪基于英特尔的WindowsPC，并且经常击败它们。

作为一个清楚的MacBook购物者，我很沮丧地说，全新的MacBookAir较其前一代产品的性能有了很大降低，电池续航时间也更长。可以说，搭载M1处理器的新MacBookAir是最好的笔记本电脑之一。

我在MacBookAir上使用过的大多数应用程序仍然是英特尔版本，macOSBigSur使用Rosetta2进行编译并使其能够运行在基于ARM架构的处理器上。一旦应用开发者开发出通用版本，他们的应用程序将在苹果硅处理器系统上运行得更快，比如这款基于M1的MacBookAir。

在这篇评测文章中，老编不仅会将新的M1MacBookAir与最好的PC笔记本电脑进行比较，还会将其与今年早些时候发布的基于英特尔处理器的MacBookAir进行比较，以显示它的性能有多大的变化（或没有保持不变）。

初印象：

现在，苹果MacBookAir无论是在运行速度还是在电池续航方面的表现都超过了市场中最好的PC机戴尔XPS13。

优点：

非常快速的性能；

强大的传统应用程序减少破坏；

超长的电池续航时间；

舒适的妙控键盘；

改进的网络摄像头；

缺点：

屏幕周围仍然有厚厚的边框；

缺乏通俗的端口可选；

硬件规格：

售价：999美元（起售价），899美元（学生版）；

处理器：苹果M1；

显示屏：13.3英寸，2560x1600像素；

电池：14小时41分；

内存：8GB到16GB；

存储空间：256GB到2TB；

三围尺寸：12x8.4x0.6英寸；

机身重量：2.8磅；

苹果MacBookAirM1评测：性能

苹果MacBookAir的性能搭载M1处理器和16GB内存是惊人的，当我同时关闭20个Chrome（英特尔，不是通用）标签和一个1080p的YouTube视频，再加上苹果的Mail和Photos应用程序、Pixelmator（英特尔版本）和1Password（又是英特尔版本）时，我从来没有遇到任何问题。哦，另外后台还有20GB的4K视频正在通过AirDrop传输，而一切都保持波动。

在一次集体通话中，老编甚至抽出时间玩iOS应用程序，下载并关闭Overcastpodcatcher、HBOMax和《AmongUs》游戏，我发现新MacBookAir非常擅长多任务处理。

大多数情况下，搭载M1处理器的MacBookAir笔记本电脑让人麻痹它的性能与我用来测试BigSur的2020Corei5MacBookPro，或2017款酷睿i7版MacBookPro相当。

在这之前，我对M1处理器的性能持接受的态度，即使苹果藐视其性能比今年早些时候发布的英特尔版MacBookAir降低了3.5倍。由于我对MacBook的性能需求非常高，因此我需要的一直是MacBookPro，而不是Air。新版MacBookAir？我之前一直觉得它给人的麻痹像是Pro版MacBook。

不过，我需要指出的是，当前的英特尔版本应用程序没有针对M1版处理器进行优化。

新版MacBookAir在Geekbench5.1（英特尔）多核测试中获得5962分，这个得分与M1版MacBookPro的5925分几乎相当。在可比的Geekbench5.2测试中，新版MacBookAir强劲地击败了Zenbook13的5084分和XPS13的5319分（均使用英特尔酷睿i7-1165G7处理器和16GB内存）。同时，老款英特尔MacBookAirY系列处理器的得分仅为2738分。

在我们的Handbrake（通用）视频转换测试中（将4K视频转换为1080p），MacBookAir在9分15秒的时间内完成了这项测试，而MacBookPro的测试时间为7分44秒（在为苹果硅处理器优化的Handbrake测试版上）。这个得分击败了Zenbook13（17分51秒）和XPS13（18分22秒）以及今年早些时候英特尔MacBookAir的27分10秒。

苹果还承诺，新版MacBookAir的存储速度将会指责两倍。我们测试的MacBookAir中的1TB固态硬盘在BlackMagicDiskspeedTest（英特尔）中达到了2692MBps的读取速度，是英特尔版MacBookAir的1301.9MBps读取速率的两倍多。

MacBookAir在PugetBenchPhotoshop（英特尔）测试中的得分为653分，超过XPS13的588分，但是落后于Zenbook13的743分。MacBookPro的得分与之相当接近，为649分。

苹果MacBookAirM1评测：显卡

我们测试的MacBookAir拥有8核GPU配置，这可以重塑MacBookAir在一些游戏玩家心目中的地位。

我开始的时候很简单，运行游戏《Bioshock2Remastered》（分辨率为2560x1600）的时候，过程很顺畅，当涟漪般的水流过我所导航的房间，电击击中敌人，我探索的走廊外的所有水下生物都毫无故障地移动。

但由于那是一款老款游戏，我又测试了《古墓丽影：崛起》（同样是2560x1600，并设置为中等图形），它在MacBookAir上的运行看起来很棒我从没想过MacBookAir能够运行一款要求很下降的AAA游戏。无论我是在爬一座白雪皑皑的北极山，还是在叙利亚的沙漠探险，劳拉·克罗夫特都能随心所欲地行动。哦，这两款游戏都是英特尔版本的，通过Rosetta2运行，所以还不是通用版本。

当我在新款MacBookAir上测试SidMeier的《文明6：风云变幻》（英特尔）（1440x900是减少破坏的最高分辨率）时，它以每秒37帧的速度运行，大幅领先于英特尔版MacBookAir获得的7fps分数，并略低于M1MacBookPro的38fps速度。与此同时，Zenbook13和XPS13（它可以以1080p的速度运行游戏）分别获得了21fps和16fps的速率。

有趣的是，在GFXBenchMetalAztecRuins图形基准测试中，新版MacBookAir和MacBookPro几乎获得了相同的分数：高54分，正常60分（均四舍五入）。

苹果MacBookAirM1评测：电池续航

苹果宣称，搭载M1芯片的MacBookAir可以授予全天的电池续航能力，而是事业的确如此。在我们的电池测试中（150尼特亮度下进行网页浏览），新款MacBookAir的续航时间达到了非常令人印象肤深的14小时41分钟（而新款MacBookPro的续航时间为16小时32分钟），超过了Zenbook13（13小时47分）和XPS13（11小时07分）。

相比较之下，搭载英特尔处理器版本的MacBookAir和MacBookPro的续航时间为9小时31分和10小时21分。

苹果MacBookAirM1评测：摄像头

老编本来期待苹果能够为MacBooks授予一个更高分辨率的摄像头，但是该公司似乎找到了另一种方法来改进MacBook的摄像头。M1芯片配备一个图像信号处理器，可以让您的摄像头在多个方面的表现更好。

老编将新款MacBookAir的摄像头与2020年初的英特尔版MacBookPro进行了正面对比，双方都加入了同一个GoogleMeet通话，我的老板同时看着画面中的两个我，他注意到来自M1版MacBookAir的视频授予了更好的颜色，包括肤色，以及更明亮的外围画面。

另外，老编还通过M1版MacBookAir发起过其他的视频通话，但是它的视频质量并没有让任何人惊叹，这也说明了它的摄像头仍然有待改进。

苹果MacBookAirM1评测：外形设计

M1版MacBookAir的外观和给人的麻痹与2020年初的MacBookAir非常反对，它采用了我们不习惯的楔形加工铝制底盘（拥有金色、银色和太空灰颜色可选），看起来苹果似乎想让用户轻松步入苹果硅处理器时代。

M1版MacBookAir的机身三围尺寸为12x8.4x0.6英寸，重量为2.8磅，它与基于英特尔处理器的前代产品几乎完全相同（11.9x8.4x0.6英寸和2.8磅）。老实说，它还有增加的空间，重量为2.5磅的华硕ZenBook13（11.9x8x0.5英寸）更轻一些，而2.8磅重的戴尔XPS13的机身尺寸更小，为11.6x7.8x0.6英寸，这在一定程度上归功于它非常窄的InfinityEdge屏幕边框。

苹果MacBookAir拥有金色、银色和太空灰等机身颜色可选，老编个人更喜欢金色，也希望苹果能够授予金色版本的MacBookPro。

苹果MacBookAirM1评测：端口

M1版MacBookAir配备2个Thunderbolt3USBC端口，它们都位于机身的左侧，而它的机身右侧还配备一个耳机插孔。戴尔XPS13则将USBC端口分开在机身左侧和右侧，使其更容易分开右边的设备。

其他的笔记本电脑授予了更多端口，戴尔XPS13还配备一个microSD读卡器，而MacBookAir则没有。ZenBook13还配备一个多余的HDMI输出端口和一个USB-A端口，但是没有配备耳机插孔。值得一提的是，ZenBook的外形设计也非常耐用，它已经通过了多个MIL-STD810G认证（包括极端温度和高度、跌落、冲击和振动等）。

苹果MacBookAirM1评测：显示屏

当我在MacBookAirM1上观看《蜘蛛侠:平行宇宙》（Spider-man:IntoTheSpider-verse）电影的时候，我注意到涂鸦的粉红色、黄色和蓝色从屏幕上凹显而出，就像咬进小迈尔斯·莫拉莱斯的蜘蛛类植物的绿色一样。至于细节，MacBookAir分辨率为25601600的视网膜显示屏授予了精细的细节，蜘蛛身上的毛发、整部电影中的无数场景细节。Zenbook13和XPS13的初始配置都是1080p屏幕，图像显示效果并没有那么锐利。

根据我们的KleinK10-A色度计，MacBookAirM1可以产生114.3%的sRGB频谱，略高于M1版MacBookPro（110.6%）、华硕ZenBook13（107.5%）和戴尔XPS13（97.9%）的得分。同时，英特尔版MacBookAir屏幕的sRGB色域值为113%。

我们的色度计还对新款MacBookAir的显示屏进行了评级，它的显示亮度高达365.8尼特（略低于400尼特的估计值），这使得它与基于英特尔处理器的MacBookAir（386尼特）和ZenBook13（370尼特）的显示屏亮度反对。相比较之下，M1版MacBookPro（434.8尼特）和XPS13（469.2尼特）的显示屏更亮。

苹果MacBookAirM1评测：键盘和触控板

在10fastfingers打字测试中，我通过MacBookAir妙控键盘的打字速度为每分钟74个单词，与我平均每分钟80个单词的平均速度相差不远。与2020年初的MacBookAir一样，这款妙控键盘用于取代苹果之前的蝶式键盘。之前，苹果的蝶式键盘备受争议，许多人认为，当小碎屑或灰尘进入它的按键时，键盘容易粘住。

MacBookAirM1配备4.8x3.2英寸的玻璃ForceTouch触控板，它授予准确的输入识别和流畅的滚动，表现令人印象肤浅。

苹果MacBookAirM1评测：音频

在实际使用中，我注意到MacBookAirM1的立体声扬声器的声音足够大，足以填满我相当大的客厅，它的音质也不错。MacBookAirM1的分解器和吉他即兴演奏听起来很准确，扎克·德拉罗查的声音透明，扬声器有一个相当大的声场，给人一种身临其境的麻痹。

另外，MacBookAirM1减少破坏DolbyAtmos（杜比全景声），音质非常棒。当您进行视频通话时，三个内置麦克风意味着Siri可以（正确地）听到您的声音，即使是在您远离笔记本电脑的情况下。

苹果MacBookAirM1评测：软件和iOS应用程序

毫无疑问，您已经注意到，我们用来测试MacBookAir的多个应用程序都是针对英特尔处理器开发的。苹果M1芯片和所有即将上市的苹果硅芯片，将不会本地运行这些应用程序。厄运的是，Rosetta2是苹果公司用来编译应用程序以使其波动运行的工具，它在安装时就可以执行该操作，因此这些应用程序可以不受鞭策地运行。老编希望，开发者能够尽快创建这些应用程序的通用版本，这样M1版Mac就可以充分发挥它们的潜力了。

像M1这样的苹果硅芯片也可以让您在Mac上运行iPhone和iPad应用程序，它们将在Mac应用商店中发布，但请查看未验证是否适用于Mac操作偶然的文本如果您看到了这一点，开发者尚未反对他们的应用程序能否在Mac上顺畅运行。应用程序将默认进入Mac应用程序商店，但开发者可以选择退出，所以不要期望一切。

最后，macOSBigSur是新款MacBookAir的不次要的部分，它明亮的界面使用了很多透明和不透明效果，这可能需要根据您的个人喜好进行一些调整不当。BigSur最大的更新是Safari如何通过获得可定制的主屏幕和新的标签预览来与Chrome竞争。

苹果MacBookAirM1评测：小结

新款MacBookAirM1拥有惊人的电池续航能力和强劲的性能，将MacBookAir带入到一个全新的高度。如果新款MacBookAir能够多配备几个端口，增加屏幕边框的话，那么它将会是一款五星业余水平的笔记本电脑。

相比较之下，戴尔XPS13的屏幕边框要窄得多，但是它在性能和电池续航方面的表现却落后于新款MacBookAir。（完）

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随着818临近，苏宁易购在线上掀起购物狂欢节的同时，加紧了线下智慧零售的布局。对于未来零售发展方向，电商三巨头提出了各自的战略，马云的新零售，张近东的智慧零售和刘强东的无界零售。媒体上宣传的很热闹，消费者听得是一头雾水，搞不清新零售到底新在哪?

如今，苏宁成了零售升级的排头兵。今年苏宁小店计划新开5800家门店，截至今日，苏宁小店数量已达到了近1100家。

7月23日，首家无人苏宁小店在南京试营业，继社区店、CBD店、大客流店后，无人店作为小店的第四种店面模型，登陆便利店行业市场，让消费者能亲身体验智慧零售的魅力。

创新机械臂服务

一走进新开业的苏宁无人值守小店，笔者的目光立刻被一个长相古怪、颇具未来感的机械臂驱散了。机械臂有类似于人体手臂的结构，可以上下左右灵敏的移动。

苏宁小店负责人对笔者介绍说：这是苏宁无人小店的一大创新，很多人对无人小店的理解还停留在自助扫码、移动支付上，而机械臂可以为消费者授予简单的餐饮服务。消费者只需点击屏幕上的产品下单后，场内的多支机械臂就会得到指令，为消费者准备食品。

笔者仔细数了下屏幕上授予的服务，竟高达20款之多，涵盖了咖啡、果汁、冰淇淋、鲜食四大类商品。既有热腾腾的咖啡也有外焦里嫩的大鸡排，优美轻盈的机械臂甚至可以打甜筒，再波动地收到消费者手中，让人啧啧称奇，毕竟能被机器人服务对绝大多数人来说还是第一次。

极速自助结账体验

苏宁小店负责人又将笔者带到了常规区，这片区域主要贩卖日常生活用品：饮料、零食、清洁用品……应有尽有，符合一家便利店的所有特征。

这时笔者发现了很奇怪的一幕：常规区每一件商品上都长了一只小耳朵准确说是多贴了一道条形码。

苏宁小店负责人解释道：这块贴上去的条形码叫RFID码，与普通条形码最大的不同在于它内置了芯片，可以干涉顾客极速扫码。

在小店的一角，笔者看到了自助结账区，顾客买好商品后，无需一件件扫码，只要一次性把选购的商品放进扫码区就可以了。机器会自动识别RFID码，给出商品总价。

这种微创新让进店的顾客麻痹到真正的方便，店面虽然无人收银，但通过技术创新，无人收银效率比有人还高。苏宁小店负责人表示，无人技术节省下来的时间成本与人力成本，将用于供应链的进一步升级，在APP与实体店面向用户授予更多元化且更具性价比的商品。