被指涉色情引流，闲鱼公布调查结果
马上评｜月饼卖不动了？其实是回归理性了
苹果开发无屏版健康追踪器 瞄准Whoop等竞争对手
苹果正在开发一款类似Whoop腕戴设备的无屏健康和健身追踪器。知情人士称，苹果已经探索这一产品类别数月，目前正在开发原型。该项目得到公司高层支持，但苹果尚未决定是否正式推出。
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vivo WATCH 6正式发布：外表有型、内在专业，树立轻户外智能腕表新标杆
2026年9月21日，vivo全新轻户外智能腕表——vivo WATCH 6正式发布，并同步开启预售。作为一款定位轻户外运动的智能腕表，vivo WATCH 6在质感外观、跑骑运动指导、健康监测与智能便捷体验四大维度实现全面进阶，以全系高端蓝宝石玻璃表镜、航天级钛合金表体，搭配全链路专业运动指导与智能便捷体验，让用户从城市日常到户外出行，每一次抬腕都从容自在。 地平线美学尽显精致，重塑腕上质感新高度 智能穿戴设备不仅是科技产品，更是彰显个人品味的时尚单品。vivo WATCH 6正面表圈简约利落，高光倒角勾勒出一体晶亮的金属轮廓；12道简约刻度经微米级镜面车削雕琢，清晰闪耀、明暗有致。侧面内嵌高亮腰线，光影流转间尽显低调光泽，宛如地平线初升的微光，成为城市通勤、户外运动与休闲生活中的点睛之笔。 屏幕材质方面，vivo WATCH 6全系标配高端腕表同款蓝宝石玻璃表镜，硬度高达莫氏9级，仅次于钻石，无惧沙石、树枝的日常刮擦，并可抵御汗渍侵蚀；屏幕亮度方面，vivo WATCH 6局部峰值亮度高达3500nits，就算在光线强烈的户外，也能拥有细节清晰、色彩饱满的显示效果，满足户外运动需求。
材质与工艺方面，vivo WATCH 6表体厚度仅9.5mm，钛合金版约37g，不锈钢版约44g。钛合金版采用TC4航天钛合金中框，坚固耐用、亲肤低敏，兼具旗舰观感与耐磨抗造属性。不锈钢版采用一体化316L不锈钢中框，配合符合腕部人体工学的微弧曲线，滑入袖口不卡顿，带来无感化佩戴体验。配合多元表盘表带，用户可随时间、场景与心情切换搭配，实现一表多面的腕上穿搭自由。
轻户外运动，已成为越来越多人认真对待生活的方式，而vivo WATCH 6正是这份向往的同行者。vivo WATCH 6搭载五星双频GNSS定位，支持离线地图、轨迹导航与寻迹返航——复杂环境下跑步轨迹更精准，登山时往返路径的重合度更高，无论穿行街巷还是深入山野，都能放心迈开脚步。
在运动指导上，vivo WATCH 6更像用户的随身陪练。依托全链路进阶跑骑指导，将从热身、跑中到跑后复盘的体能、运动、步态等近20项数据清晰呈现在腕上，轻松告别凭感觉练；手表内置100+运动模式，覆盖球类运动、力量训练等多种场景。骑行场景下，本代新增手机与手表双端联动，实时数据可流转至手机大屏显示，替代传统码表。运动结束后，还能通过运动结算视频一键生成专属画面，快捷分享到朋友圈与社交平台，好玩又出圈。
面对生活方式疾病日益年轻化的趋势，穿戴设备与专业算法的结合，正为主动健康管理带来新的价值。vivo WATCH 6支持60s一键体检，静坐佩戴仅需60秒，即可完成心率、血氧、压力、睡眠等14项监测指标的集中检测与呈现，体检报告可在手表端直接查看，帮助用户随时都能快速摸清当下身体状态。
在深度健康监测方面，vivo WATCH 6新增脉搏波心律失常分析、睡眠生命体征监测等功能，时刻洞察身体的细微波动，从白天的运动到夜间的睡眠，为用户提供全天候的专业健康看护。配合健康减脂助手，通过饮食拍照识别、运动消耗积分与燃脂效果评估，将每日吃与动的热量平衡直观呈现在腕上，让减脂过程清晰可见、更易坚持，帮助用户开启更自主的健康管理。
智能便捷体验升级，让城野生活随行更从容 智能体验方面，vivo WATCH 6搭载蓝河操作系统4.0，升级后的智能小V建议不仅支持飞机、火车等基础行程提醒，还新增演唱会开场、待取快递靠近及打车提醒等功能，可适时主动推送关键信息至腕间。此外，蓝心小V深度融合DeepSeek，支持天文地理、生活常识等多类别知识百科咨询与连续语音问答，用户无需频繁拿出手机，抬腕即可掌握重要动态。
续航方面，vivo WATCH 6在轻度使用场景下最长续航达21天，常规场景达10天。充电采用磁吸底座，充满约需2小时。无论是日常通勤、长途差旅，还是跨天骑行或户外露营，均可减少频繁充电的困扰。以更省心的智能体验，陪伴用户从容应对城市与山野的多元场景。
结合在质感外观、专业运动、健康监测与智能便捷体验上的全面表现，vivo WATCH 6也将轻户外智能腕表的体验拉升到全新维度——既有城市日常的旗舰质感，又兼顾户外运动的专业可靠。目前vivo WATCH 6首发价999元起，已于9月21日全渠道开始预售，将于2026年9月28日正式开售，用户可登录vivo官方商城、各大电商平台官方旗舰店及线下门店选购。
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做每个人的专属AI助理，千问加速打造Personal Agent
9月22日，在2026年云栖大会上，千问宣布将加速打造 Personal Agent。千问产品负责人郑嗣寿表示，自去年上线以来，让每个人拥有自己的 AI 助理，始终是千问不变的目标。依托Qwen 3.8系列模型强大的Agentic能力，千问正在构建全新的Personal Agent形态，为 3 亿用户提供持续、个性化的智能服务。
当天，千问公布了多项围绕 Personal Agent 的阶段性进展：在用户授权下接入健康、运动等个人数据，为健康咨询和运动规划提供更具针对性的分析；接入海量专业理财数据及机构智能体，并支持部分用户连接个人持仓；同时，千问开放平台覆盖领域已扩大至20多个，申请入驻伙伴超过1000家。
做每个人的专属AI助理，千问加速打造Personal Agent
9月22日，在2026年云栖大会上，千问宣布将加速打造 Personal Agent。千问产品负责人郑嗣寿表示，自去年上线以来，让每个人拥有自己的 AI 助理，始终是千问不变的目标。依托Qwen 3.8系列模型强大的Agentic能力，千问正在构建全新的Personal Agent形态，为 3 亿用户提供持续、个性化的智能服务。
当天，千问公布了多项围绕 Personal Agent 的阶段性进展：在用户授权下接入健康、运动等个人数据，为健康咨询和运动规划提供更具针对性的分析；接入海量专业理财数据及机构智能体，并支持部分用户连接个人持仓；同时，千问开放平台覆盖领域已扩大至20多个，申请入驻伙伴超过1000家。
目前，千问正将Agent能力逐步落地到日常生活、运动健康、工作学习等更多场景中。
在理财场景中，用户可在对话中告诉千问自己的理财目标，千问将结合实时行情、专业机构信息及用户授权连接的持仓数据，提供更贴近个人情况的分析与建议。千问还将金融机构的专业研究能力封装为Skill，让普通用户也能获得专业的决策支持。针对理财场景的复杂任务，千问进行了专项 Harness 优化，回复效果提升20%。
在 Agent 形态下，千问也可为个人运动健康提供更持续、更具针对性的帮助。以“半程马拉松跑进2小时以内”为例，用户设定目标后，千问可结合其持续记录的运动状态，以及授权接入的运动健康、动态血糖仪等数据，构建长期、动态的个人 Context，逐日给出相应的训练和饮食建议。当用户逐步达到既定配速后，千问还会进一步建议将目标进阶至“1小时40分”。
在工作场景中，千问通过专业 Skill 和工具，帮助用户更高效地完成复杂工作。比如，教师可以使用千问提供的批改、组卷等 Skill，快速完成作业批改和学生薄弱点梳理，并生成一张查漏补缺的数学练习卷。据介绍，在处理理财、健康、生活等复杂需求时，超60%的用户会进一步转向工作助理。千问通过动态调节的 Harness，可为每位用户节省40%的 Token 消耗。
为进一步拓展Personal Agent的能力边界，千问也在加速扩展开放生态。目前，千问开放平台已从最初覆盖的本地生活、物流等场景，拓展至求职、运动、游戏等，累计覆盖20多个领域，申请入驻的伙伴超过1000家。合作伙伴可通过智能体、Skill、专业数据和硬件等方式接入千问，共同为用户提供更丰富、更贴近个人需求的服务。
蚂蚁密算韦韬：企业AI进不了生产，卡点不在模型
企业AI的下一道门槛，落在了一个比模型能力更难工程化的问题上。
9月22日下午，杭州云栖大会期间，蚂蚁密算首次系统对外介绍公司的可信智能战略。蚂蚁密算董事长韦韬表示，企业应用AI仍面临明显障碍，敏感数据限制了外部算力的使用，通用模型与专业领域的实际要求存在差距，深入业务后的AI应用还需要更多跨机构数据。
“企业需要的不只是更聪明的模型，而是一套可信的生产能力。”他说。蚂蚁密算的企业级可信智能云服务平台密算一号，在大会上正式发布，并启动首批定向开放。
图片来自AI生成
卡住企业AI的，不只是算力
目前大部分企业的AI仍停在试点阶段，障碍并不集中在模型本身，算力、数据、专业知识和智能体的可控性各有各的问题。
最先拦住企业的是算力，金融和医疗这类合规要求极高的行业，以及大量国央企，因数据敏感无法直接使用公有云算力。韦韬提到，模型被大规模调用之后，数据泄露的后果比过去严重得多，聊天记录和商业机密都可能被提取和滥用，很多机构对云端算力始终犹豫。
IBM在2026年7月发布的《数据泄露成本报告》显示，全球数据泄露的平均成本升至499万美元，同比上涨12%，其中由AI参与的攻击平均损失约600万美元；影子AI出现在43%的泄露事件中，比上一年翻了一倍，而被泄露的企业里有68%没有建立AI治理政策。
另一重落差在专业能力，韦韬直言，大模型的能力和真正专业领域的差距非常大。基座模型在专业领域的水平大致相当于一名优秀本科生，掌握的是通用知识；而处理一笔理赔、核验一项交易，需要的是具体合同、最新记录和适用规则。
数据的麻烦出在融合环节，企业自身的数据往往不足以支撑智能体业务转型，需要引入外部数据，但真到要合的时候，谁也不愿先把数据交出去。韦韬认为，企业今天面对的不只是数据孤岛，还有更严重的治理孤岛，缺少一个合适的载体。
回到智能体本身，当智能体开始自主规划、调用工具、操作系统，企业会面临三类失控风险，人的授权与意图没有被准确执行，复杂任务中出现循环或偏离目标，数据和知识在调用传递过程中泄露。
韦韬提到，用自然语言描述不许做什么这类红线时，大语言模型的违背率超过80%。从行业视角看，有智能体因误操作在数秒内删除生产环境数据库，造成业务长时间瘫痪，智能体拥有真实环境权限，能够调用工具访问真实业务，仅靠提示词这类软约束无法杜绝越狱行为。
生产能力
蚂蚁密算给出的解法分三层，底层是密态算力与HOP可信原生智能体两个底座，中间层是可信智能Fabric架构，上层是密算一号平台。
算力这一侧靠密态计算，它把密码学、可信硬件与系统安全组合起来，让企业在不交出数据控制权的前提下使用外部算力、模型和智能体服务，保护范围也从数据延伸到提示词、知识库以及智能体运行中的上下文、记忆和中间结果。
韦韬概括为四纵两横，可信密钥、可信账号、可信应用、可信日志四条纵向能力，加上硬件密态与数据链路层两条横向支撑。数据上传时与可信密钥管控系统协商密钥，全程以密态进入数据安全域；结果通过密态数据网关析出，系统会校验数据源方的密钥授权，管理员和开发者都无法绕过。
他提到，该体系已通过等保四级合规性检验，在完成TPC-DS标准测试集1TB复杂分析任务时，密态计算的端到端耗时约为明文计算的1.21倍，整体成本可控制在明文的1.5倍以内。
智能体这一侧靠HOP，即高阶程序。韦韬认为，目前智能体的载体是自然语言，而自然语言不精确，难以描述复合逻辑和逻辑边界。
HOP把任务目标、探索、检查和提交结构化为人和智能体都容易理解的规约，并在语言层面把探索与提交分开：探索可以在沙盒中做可逆的操作，经过生产级核验之后才可以提交。
中间层的可信智能Fabric架构，把HOP智能体与知识库、能力库、数据和安全基础设施组织成一个整体。上层的密算一号覆盖治数、问数、分析建模三类Data+AI场景，并承载行业智能体应用。
与一次性项目交付不同，它要把已验证的数据、知识、规则和流程沉淀为可反复调用的智能服务，企业的AI建设也就从做项目变成运营一种能力。业内人士表示，就密态计算的规模化问题来看，国家数标委的标准建设决定它能否被大规模应用，关键技术的突破决定成本能否产业化。
目前，蚂蚁密算围绕医疗健康、民生就业、车生态、征信和小微金融推进商业化，已布局医保问数、团险理赔、医保智审等可信智能行业产品。（本文首发于钛媒体APP，文 | TechPulse，作者 | 张帅，编辑 | 杨林）
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独家对话大咖机器人王坤：具身智能这条路，谁也不能保证“涌现”一定会出现
2026年8月19日，世界机器人大会开幕当天，一名女记者跨坐在一台红黑配色的四足机器马上，在展馆通道里稳稳穿行，身后跟着一群追着拍照的观众，社交平台上相关话题迅速升温，围观视频被大量转发。三天后，第二届世界人形机器人运动会开幕，天工3.0骑乘大咖机器马担任旗手、高擎会旗稳健绕场，这一幕也成为这一届运动会第一个被广泛传播的落点。许多人第一次听说大咖机器人，就是从这两个爆款视频开始的。
但这匹出圈的机器马，在大咖机器人创始人兼CEO王坤的表述里，却只是个意外的产物：本为解决双足人形机器人易摔倒问题而设计的“超负载关节”（扭矩超2000Nm），因为难以在人形上直接应用，于是选择先落地为机器马的形态。而本为应对特种消防、救援这些极端场景的机器马一经曝光，却发现人们真正想干的事，却只是“骑上它”。
成立于2025年5月的大咖机器人，其实并不是一家专注于四足机器人的公司，其真正的主业是生产力型人形机器人和具身大脑的开发。创始人王坤是京东无人车项目的早期创始团队，拥有12年机器人和智驾行业从业经历，大咖是他的第三次创业。联合创始人兼CTO的徐文强，是中科大少年班出身，上海交大吴文俊人工智能荣誉博士，新加坡国立博士后，Nature子刊共同一作、机器人顶会IROS最佳论文获得者。
成立一年内，大咖机器人共完成四轮总计数亿元的融资，机构含金沙江创投、云时资本、盛世投资、灵心巧手、上市公司CVC等。更是朱啸虎在2025年“批量退出人形机器人公司”风波之后新入局的第一家通用具身智能公司。目前，大咖机器人的第五轮融资也有多家机构完成了尽调，近一两个月正在组织过会。
当年对人形机器人商业化抱有极度悲观态度的朱啸虎与王坤的第一次见面只聊了15分钟，问的全是机器人到底有没有真正的客户价值之类的问题。仅三四天后，朱啸虎就带着团队去了大咖的项目现场，一个细节一个细节地过，最后他给出的评价是：用户在哪儿、场景在哪儿、怎么赚钱，都想得很清楚。
而大咖机器人在订单开拓上的超快进度也印证了朱啸虎的判断。据多家媒体报道，大咖机器人成立6个月内，就在真实场景里完成百台级交付、累计意向订单超1300台。还在与多家头部具身智能厂商的正面PK中，拿下京东项目唯一供货的资格。
在王坤的主动叙事里，模型从来不会单独出场，永远绑在场景、验收和算账后面。这与他的一段经历直接相关：他曾是国内最早一批从事机器人大脑云端部署的团队成员之一，那是云端部署叙事最热闹的几年，而他亲历了最好的技术故事被十几秒的传输延时和数据合规问题无情地拦在商用大门之外。从此他认定：技术本身并不存在绝对壁垒，能越积越厚的只有端侧工程和现场数据。
而其实在CTO徐文强的带队下，大咖机器人在具身大脑的开发上也成果显著。公司自研的DaxBrain-WM（Dualis）两仪具身世界模型（简称：两仪具身世界模型），模型分阴、阳两层，阴模型融合视觉、触觉、力觉及本体感知信息，负责环境感知和动作闭环，阳模型负责任务拆解、异常处理、多机调度及资源分配，系统主要在端侧运行，可减少对云端算力的依赖。无论是公司主推的X7系列人形机器人，还是意外爆火的机器马都是在这套模型体系下驱动的。
与王坤近2个小时的对话中我们发现，他不但对商业订单有着超乎常人的执着和独到的思考，在对技术趋势和行业发展的判断上，也和当下具身行业的主流叙事大相径庭，而这一切似乎都可以在他过去的履历中找到印证的影子。
以下为与王坤的对话全文，略有删减：
不堆数据、不赌涌现
创投家：您介意在公开场合说“只堆数据是一条错误的路径”这个观点吗？
王坤：不介意，这是我们的判断。而且这不是立场，是我们复现出来的结果。
我们把市面上主流的模型几乎全部复现过一遍，测试结果都指向同一个结论：单一模型靠堆数据出技能，但即使数据量堆到千万级，离技术涌现还是差得远。
如果要用数据量填满这个差距，那么100亿的投入也可能远远达不到人们对于AGI的预期。而如果这个数量级需要更高，别说创业公司，那些巨头也投不动。最重要的是，即使投了，“涌现”也只是个概率性的事件，谁也不能保证它一定会出现。
所以技术涌现在我看来，只是一部分人的信仰。我们跟很多模型公司交流过，他们希望出来一个很性感的模型，一下子就完成所有事情，所有场景都可以直接使用了，现在不少具身智能公司讲的全是这套模型故事，其实很多时候他们已经没有办法了，必须得相信这个事儿。
创投家：你说堆数据这条路不对，那什么路径是正确的呢？
王坤：行业里的公司其实在走两条路：
一类喜欢把模型参数往大了做，原来7B、8B，现在十几B甚至更大，追求的是投放到任何一个场景都能干点事。这种模型本地放不下，成立的逻辑前提必须是技术涌现，这个前提达不成就全成了demo。
另一类就是先结合本体，用端侧部署模型驱动，扎到场景里去干活。像我们这种过去被商业化“毒打”了很多年的团队，还是会选择先扎到最终的客户场景里。
作为一家成立仅一年的新公司，我们跟很多主流具身大脑公司都在客户端打过很多次pk，客户那边几乎感受不到模型之间明显差异或领先。
所以模型本身不存在绝对的壁垒，只有时间是壁垒。一旦很强的复购浪潮来袭，两年时间可能上百万台机器就出去了。那个时候，你再说涌现也没有任何意义了，因为你能涌现，其他的模型也可以涌现。
模型这件事在我看来没有那么神秘，如果明天大咖真实场景使用量超过1万台了，那大咖一定就是最好的脑子。
这个问题在自动驾驶时代也有过先验，一旦有了市场占有率，技术话语权就特别高。现在无人车公司谁还讲自己是L4还是L5？都在讲市占率，市占率领先的，技术一定是领先。
创投家：会有人认为你们是在走捷径吗？
王坤：这不是捷径，其实这条路远比大家想象的辛苦。
学术型的团队往往不愿意干现场那种苦活，我们的团队得在客户现场苦哈哈一干几个月，处理各种counter case、补采数据。而counter case的数据是买不到的，让机器人能完成一个动作可能只需要几分钟的数据，但场景扎根的过程中，针对现场counter case的补采可能要上百倍的高质量数据，那些数据只能在一个一个客户现场长出来。
所以大咖不是学术驱动型的公司，是产品交付驱动型，说穿了就是复购驱动型，所有事情都被一个目标牵动：给客户交付一个可靠的结果，让客户算得过账。
创投家：为什么坚持端侧部署模型？这会是一个长期存在的主流方案吗？
王坤：我有一段约三年基于云端大脑交付机器人产品的经历，云端路线的坑我们吃够了：基站覆盖和建筑遮挡就让延时能差出十几秒，用户的交付效率根本上不来；出海更是麻烦，云端服务的法规限制非常多。所以我们从第一天起，就对云端零依赖，本地部署，训练好了直接上岗。
这条路线的核心竞争维度在算力成本上，大咖从成立第一天起就把ROI当作铁律，本体和模型都要计算ROI。我们一直坚持在万元级的算力上完成所有事，每一代模型都控制在2-3B，这是量化到成本上的红线，每一代研发人员都要遵循。成本超了就得查冗余、优化，这种工程经验的积累，也让这项技术壁垒越建越高。
其他产品用高算力在机器人上跑更大的模型，需要数倍的本地算力，产品定价远离用户所承受的范围，这种产品你就没法谈ROI了。
至于端侧部署模型会不会是长期占据市场主流的方案，我的回答是：对，它一定会是主流。
模型分阴阳
创投家：两仪模型到底是个什么样的架构？为什么要取这样的名字？
王坤：两仪模型是我们自研的第三代模型，分阴模型和阳模型。
阴模型就是行业里大家都在做的单一模型，从VLA到VA，本质是个黑盒，靠数据和激励让它输出一个相对收敛的技能结果，中间的过程不可解，所以我们叫“阴”模型。
阳模型包含了很多小模型，通过一个多agent的OS操作系统来调度他们，补充了很多能力：从灵巧手的单独训练、力控模型、局部空间的构建、再到多机协作、多机调度，各种响应层面、交互层面，全在里边。
这套阴阳模型架构给具体任务的执行提供了有非常强的成功率和可靠性的保障。
创投家：从实际效果看来，成功率的差别有多大？
王坤：我们给这套架构定下的交付目标是99%的成功率和99%的可靠性，这个目标光靠阴模型是怎么都达不到稳定作业的。
我们测试下来，开源模型在执行某个具体任务的成功率大部分在40%-60%左右，闭源模型大概能到80%，我们自己的阴模型能做到90%，而从90%到99%的差距就是靠阳模型的能力补出来的。谷歌前阵子发布的VLA+ER（具身推理）两层架构也是为了解决这个问题。
举个例子，模型训练拿可乐罐，90%的成功率意味着每拿100个件，就会有10个拿不到，如果每天要拣1000个件，就会有100个拣不到。阳模型在这个状态下实时监测，实用调用各种Agent能力，把任务成功率补到客户要求的水平。
创投家：那两仪模型也会追求泛化能力吗？
王坤：两仪模型在泛化性上有两个维度的追求。
一个是任务的难度，比如从能分拣，到能打包贴标，再到能做家务，这是任务难度本身的升级。
另一个就是跨场景的数量。我们现在已经跨了六大类场景：医药零售、物流、上下料、汽车生产线、快递等。而这个过程中，跨场景的门槛在不断降低：从物流拣选到外卖药店、门诊药房，再到汽车生产线，模型训练时间在变短，阳模型的能力越来越丰富之后，进新场景要解决的问题也越来越少。
创投家：投资人会对咱们的技术路线选择提出质疑吗？
王坤：资本也有质疑：专门投纯模型公司的投资人会觉得，要么只搞模型、要么只搞本体，你本体和模型都做，怎么做得过那些纯模型的公司？
我的回应是：两仪模型是开放生态，第三方模型可以通过接口接在阳模型上，你觉得哪个模型厉害，把他的模型放在我们阳模型上面，既可以大大缩短模型与商业场景的距离，又可以检验出模型真实的能力。
被毒打出来的商业原则
创投家：大咖在商业化进度上如此之快，有没有什么特别的方法论？
王坤：大咖从第一天起就定下了三条原则线：
第一，交付给任何客户，必须保证客户能够在12到15个月内回本，这是解决用户商业价值和复购的第一个核心点；
第二，机器人上岗的任何一个岗位，必须百分之百把原来人工岗位的工作全干了，而不能只是替代部分功能；
第三，聚焦生产力，只做真正降本增效的事，锦上添花的事情一概不做。
这些原则直接决定了我们机器人的售价，再用售价减去毛利目标就得出了成本红线，从硬件的算力预算到关节方案，我们做的所有工程优化都是以成本红线为最终目标。
创投家：这套原则是怎么来的？
王坤：大咖是我创办的第三家公司，之前的12年里，我从服务机器人做到自动驾驶无人车，量产过多款产品，在市场上的销售总额累计十多亿，某些产品在当时的赛道里出货量第一。
但现在回头看看，其实很多场景做的都很失败。像安保机器人、快递无人车这些产品，最后的复购率都不好。复购也成为困扰了我十多年的问题：机器人在场景中到底能发挥多大的作用，用户的复购意愿才能提上来？最底层的因素还是降本和增效，这两个点必须完成，而且价值必须可以量化。
而过去这些反复的失败和各种场景里的不断尝试，也是大咖目前最宝贵的财富，让我们得以把技术开发-工程化-量产-客户交付-测试闭环整个技术栈都跑通了。虽然大咖机器人是第一代产品，但是在硬件素质和交付能力上，我们已经很有信心了。
创投家：咱们的交付的模式是怎样的？目前合作了哪些客户？
王坤：我们尽可能提供物理服务，按工作量计费，客户相当于雇佣了一个机器人。机器人的所有权留在大咖，对客户来讲是一个零风险的事情，对我们来讲也是长效健康的。有客户想买断也可以。我们现在合作的客户有科捷物流、健麾信息、京东等。
创投家：咱们目前的战略需要大规模的销售团队么？
王坤：其实是不需要的，我们的策略是把场景打透。
拿无人车头部公司举例，从2023年到2025年这三年间，销量翻了近百倍，但销售人员规模并不大，最关键的一点就是他们把场景打透了，复购率自然提升。因此没有复购你就别谈规模化，打透场景本身可以一定程度上替代销售的堆积。
反过来：如果没有形成复购，假如今年卖了两个亿，明年哪怕维持同样的销售额，必须用数倍的销售团队拼命拉新客户，对公司的反噬会非常巨大，其实业内还存在很多这样的现象和风险。
一个意外开创一个新品类
创投家：我们已经知道机器马的诞生其实是一个意外的产物，但为什么当时会想到要去做重载关节呢？
王坤：我们创业第一天就定了两条路径：整机做身体和脑子完成商业化闭环，零部件做第二曲线。
当时轻载关节又趋于成熟，已经没什么可做的。于是我们走访了一线所有双足人形公司，发现双足人形不能大规模商用，除了算法之外还有严重的安全问题：当机器人受外力一只脚离地时，整个身体重量会压在一个髋关节上，力量不足以平衡全身的重量，在台阶、坑洼处很容易摔倒，这里面就存在一个重载关节的缺位。
我们当时测算人类最强大力士的力量极限是不可能超过2000Nm，所以将重载关节的起点就定在2000Nm。研发持续了将近一年，是我们投入时间最久的一个研发。但做完之后我们发现，如果要用在双足人形上，这个关节还要降维出髋、臂、肘三个型号，而如果先用在四足机器人上，一个型号就够了，机器马就这么来的。
但机器马做出来发现能力太夸张了，能负载1吨，以前人们都抠体重，现在可以随便放100多公斤的电池在上面。
创投家：那又是怎么改为骑行款的呢？
王坤：我们4月我们发布的是物资载重款，面向特种消防、灭火、应急编队、救援这些极端场景，消防很感兴趣，但商业周期很长。
这个时候有很多客户找我们，希望能够推出一款骑行款给人们体验，其实是市场在拉着我们走，于是7月我们就发布了骑行款。
机器马的做法与机器人不同，是按新能源汽车、无人车的车规方式来设计的，相当于把无人车的系统塞进一个机器人里。
我们希望机器马能成为未来出行的一个新物种，而路权、保险、车辆规划这些无人车时代积累的经验也正好用得上，至少大家担心的那些问题，我们都轻车熟路。
（本文首发于钛媒体APP，作者｜Terry，编辑｜杨林）
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乐普医疗跨境诉讼案：BD、掮客与出海暗礁
（本文作者为 氨基观察，钛媒体经授权发布）
文 | 氨基观察
BD，依然十分火热。
根据NMPA数据，截至6月30日，中国创新药对外授权已经完成81笔，潜在交易总额约1100亿美元，达到2025年全年总额的近80%。
大单不断，出海升温，越来越多中国药企开始把BD当作国际化的重要一步。但人多的地方，从来不只有机会。骗局、纠纷，甚至意想不到的风险，也在这里悄然滋长。
对于大型药企，BD通常由成熟的内部团队负责；但对大量中小Biotech来说，缺海外团队、缺买家资源，只能借助外部机构牵线搭桥。
于是，一批掌握买家资源和交易渠道的BD代理机构，也开始介入越来越多Biotech的核心资产决策圈。
这原本是正常的商业往来，但乐普医疗的一起跨境诉讼和仲裁，将一个潜藏隐秘风险摆到了台前。
根据乐普方面提交的诉状，其认为BD代理合作方CoDevCo负责人Su Zhang存在严重的未披露利益冲突，并认为Su Zhang涉嫌侵犯商业秘密与违反受托义务等。
目前，这些指控尚未经过法院最终认定。但一笔50万美元的海外BD代理预付款，最终演变成横跨中、美、新三地的诉讼与仲裁拉锯，无疑给所有想出海的Biotech敲响了警钟：在BD出海的道路上，企业需要防范的风险，可能并不仅仅发生在交易谈判桌上。
掮客的双重身份
减重市场，是乐普医疗布局创新药、寻找新增长曲线的重要方向。随着相关管线不断推进，其也希望能够将这些资产推向海外，达成BD合作。
但对于一家以医疗器械起家的中国公司来说，海外创新药BD并不是一项熟悉的业务。正如其在诉状中所说，乐普需要依赖所聘代理的专业知识、建议和判断力。
2024年12月，乐普医疗与融资与BD顾问公司CoDevCo签署《商务拓展服务协议》。根据协议，CoDevCo成为乐普相关产品在约定地区的独家BD代理机构，负责开发推介材料、寻找和接触潜在合作伙伴、推进日常沟通，并参与尽调、估值和谈判。
作为合作的一部分，乐普支付了50万美元预付款，并向CoDevCo提供了大量管线相关资料，包括临床数据、研发资料、交易信息等，涉及MWN109、MWN105、MWN110等多款减重管线。
Zhang则以CoDevCo管理董事身份签署协议，并实际参与这项业务。从资产介绍、潜在买家接触，到后续商务沟通，均由其亲自参与。
从公开履历看，Su Zhang早年从FDA实习、辉瑞全球研发信息部起步，2016—2020年任职辉瑞全球研发战略总监、早期研发合作与投资负责人；2023年5月至2024年11月，更是出任江苏恒瑞医药美国区全球BD副总裁，从零搭建恒瑞海外BD团队，主导多笔总额超10亿美元的license out交易。
这样的履历，几乎就是“人脉广、能搭线”的代名词。对一家急于出海、又缺海外资源的中国药企而言，Su Zhang的战绩与关系网，正是它愿意把核心管线托付出去的理由。
当时看来，这就是一场再正常不过的BD合作。药企提供资产和信息，代理机构负责寻找买家。直到2025年6月，一篇媒体报道让乐普医疗发现了Zhang的另一重身份。
Endpoints News发表了一篇题为“BrightGene seeks a partner for Zepbound-beating obesity shot”的报道。报道中，Zhang以BrightGene执行CBO的身份出现，并谈及BrightGene寻找海外合作伙伴的计划。
而BrightGene正在推进的BGM0504，同样是一款GLP-1/GIP双靶点激动剂，属于乐普医疗的竞品。
乐普医疗在诉状中表示，公司曾就此事向Zhang提出质疑，Zhang回应“there was nothing to worry about”，并表示会作出解释，但事后并未给出进一步回应。
利益冲突与信息安全
对于乐普医疗而言，很难不担心Zhang作为中间人这样的双重身份，而随着对CoDevCo及此次BD的调查深入，这种担忧愈发加重。
根据诉讼内容，Zhang与潜在合作伙伴之间的沟通中，曾涉及将其他项目与乐普资产同时推进，甚至优先介绍其他项目的情况。对于乐普而言，这进一步加深了其对代理人能否保持独立性的担忧。
而这种风险似乎并不只存在于Zhang个人。Zhang为乐普组建的四人业务团队，此前的任职和合作关系也较为复杂。乐普医疗调查发现，这四人在此前或履职期间分别在恒瑞美国 Hengrui USA、药明生基 WuXi Advanced Therapies、药明巨诺JW Therapeutics等公司任职。
其中，Jing Chen的情况尤其受到关注。他曾在恒瑞美国负责代谢、心血管和肾脏领域BD，并于2026年2月加入BrightGene担任全球BD副总裁，是Zhang的下属。而CoDevCo此前并未充分披露相关团队成员的其他任职或合作关系。
当然，这些任职关系本身是否构成违约，尚没有一个定论。但对于乐普医疗而言，另一个问题更加直接：这些人参与公司项目期间，究竟接触了多少核心信息？
诉状中提到，在整个合作过程中，Zhang授权并允许团队成员完全且不受限制地访问乐普的机密信息。这说明CoDevCo团队成员可以“不设限”地访问乐普的大量保密资料，包括MWN109、MWN105、MWN110等管线的临床研发信息、交易信息等。
一些项目记录也让乐普加深了怀疑。例如，CoDevCo的双周报告显示，Untitled Advisors曾获得虚拟数据室（VDR）访问权限，但同一份记录中又出现了“CDA fully executed?”的表述；另一份记录显示，BMS当时仍处于“Pre-CDA”阶段，但2025年5月5日的双周报告已经显示，其正在“Reviewing MWN110 deck/VDR”。
对于创新药企来说，未公开的临床数据、管线推进策略、合作谈判底牌就是核心商业生命。未签署具备约束力的保密协议就开放核心数据，相当于把商业底牌摊在了没有约束的第三方面前。
这些记录究竟意味着什么，还需要后续证据和司法程序来回答。但乐普医疗的担忧已经从代理人是否存在利益冲突，升级为信息安全问题。
“个人不代表公司”
信任彻底破裂，事情的发展走向了更加错综复杂的司法博弈。
纠纷的全面爆发始于CoDevCo先一步发起的仲裁。2026年1月8日，CoDevCo向新加坡国际仲裁中心（SIAC）提起仲裁，要求乐普医疗支付其认为应得的业务拓展成功费（Success Fees）。
CoDevCo的主张是，已经按照协议履行了独家BD代理职责。若从时间推测，该主张对应的是，2025 年10月乐普医疗与Sidera Pharma就MWN105达成的授权合作。
乐普医疗则拒绝了这一要求，并在后续仲裁程序中提出反诉。诉讼内容显示，其认为CoDevCo并未按照合同要求提供忠实、合格的服务，存在违反合同及受托义务的问题，涉及利益冲突、竞争对手人员参与BD工作等争议。
仲裁程序有一个天然边界，只能约束签约双方，也就是乐普医疗与CoDevCo公司。Su Zhang本人并非仲裁协议的签署主体，乐普医疗曾邀请其加入仲裁程序，遭到拒绝。
于是，乐普医疗采取“双线作战”策略，直接在美国法院起诉了Zhang个人，并在7月提交了起诉状，提出了包括违反受托义务、不忠实雇员、欺诈性隐瞒及侵占商业秘密在内的多项指控，主张超过 50 万美元的补偿性赔偿、惩罚性赔偿、全部违约收益吐出，以及针对商业秘密的禁令救济。
Zhang则坚决否认这些指控，其律师强调Zhang是以CoDevCo公司名义签署的独家合同，个人不承担相关义务。
“个人不代表公司”这样的说法能否成立，最终还要交给法院判断。
9月初，Zhang进一步向法院提交移送申请，要求将案件从纽约州法院移送至纽约东区联邦地区法院，理由是案件关联一份受《纽约公约》管辖的国际仲裁协议，也就是此前的SIAC仲裁。
这是美式诉讼中非常经典的“选择有利法院”与诉讼策略。通过将案件拖入联邦法院，Zhang试图借联邦法官之手，申请“暂停（Stay）”法院诉讼，甚至直接将诉讼拉回SIAC仲裁的大框架内，从而打乱乐普医疗的诉讼节奏。
根据SIAC独任仲裁员出具的程序令，该仲裁案的排期为2028年2月。这也意味着，这场跨越新、美、中三国的仲裁与诉讼，注定将是一场漫长的拉锯战。
补齐风控这一课
一场原本围绕“如何找到海外买家”的BD合作，最终演变成了围绕代理关系、利益冲突和商业秘密展开的跨境仲裁与诉讼。
孰是孰非仍有待司法裁决。但这是中国创新药出海BD浪潮下，一个相对极端但极具警示意义的案例。
正如前文所说，2026年，中国创新药的BD盛宴仍在继续，所有人都想通过BD的达成，证明自己、创造价值。
但中小biotech由于缺乏海外自建团队的能力，只能将大部分希望寄托于外部BD顾问。这本是一个正常的商业生态，且独立BD顾问同时承接多个项目，也是行业常态——BD圈里本就讲究“广撒网、多撮合”。
但正如乐普医疗在诉状中所控告的那般：独家代理同时承接直接竞品、同时全职任职竞品公司，团队成员身兼数职、信息隔离机制缺失时，委托人的商业秘密与交易利益就会处于高风险之中。
很多企业习惯将注意力放在能不能找到买家、能不能谈个好价、版税比例等条款上，却忽略了服务商本身的利益冲突与合规风险。这也要求，在找寻买家的起点处，就必须开始风控，背调不能流于形式，制度化数据隔离以及法律救济条款的设计。
当然，BD交易中的复杂风险，也不止存在于“药企与中介”这一层关系里。对手方，同样可能是风险的制造者。
比如此前诺和诺德指控亨利医药涉嫌欺诈，诉讼指出亨利医药及其创始人黄振华隐瞒了交易管线ocedurenone的负面临床试验数据，这些数据对ocedurenone的临床价值判断产生了重大影响。目前新加坡法院已应诺和诺德请求，冻结了亨利医药及其创始人黄振华的资产。
更早之前，恒瑞医药对万春医药的诉讼纠纷，也围绕产品临床数据不过关展开。万春则向恒瑞发出仲裁通知书，指控其未全部支付2亿元首付款。最终双方诉讼各被驳回，结束了这一轮交易纠纷。
以上种种，都在提醒同一件事：BD不是“谈成了就万事大吉”，从签约前的背景调查，到交易中的信息隔离，再到对手方的尽职调查，每一环都可能埋着雷。
当然，有些风险，其实一开始就能避免。无论买方还是卖方，风险防范的关键，在于将“最坏情景”前置到合同条款中。
有人的地方，就有江湖。BD领域越热闹，入局者越复杂；人多，意味着机会，也意味着骗局、纠纷与算计。
这些在出海道路上遭遇的纠纷与付出的代价，也是本土企业走向成熟、走向全球必然要补上的一堂风控合规必修课。
毕竟，BD的终极目标不是对簿公堂，而是共赢发展。
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「AI奇点・思考」：我在观察的从来不是一个时刻，而是文明边界的每一次前移
（本文作者为 StellaChen，钛媒体经授权发布）
作者介绍
陈晨，奇安信副总裁、高级工程师、客户战略委员会委员，曾分管数字化与采购。一个浸泡在数字化和智能化行业里的老兵。
聊起AI，"奇点"永远是最有争议的话题。有人把它当科幻噱头，有人把它当近在咫尺的拐点。但很少有人摊开讲清楚：我们天天说观察奇点，到底在观察什么？奇点的发生有多少种可能？它又为什么总和跨星际文明、费米悖论这些宏大命题绑在一起？
最近一个朋友问我，说我看了你写的奇点系列的文，感觉像AI写的。我反思了这个问题，有AI的这个部分吗，有，但是整体「奇点・学」的内容，我想表达的更多的是看到了什么，不加那么多多自己的判断与想法，到显得冰冷理智了。但是这个问题促进了我的思考，我为什么要追着奇点，吸引我的到底是什么，让我一直追着学习和观察。从而有了这篇文章的诞生，试图想把我的关注点和思考框架捋一捋。
01 为什么要观察奇点？我到底在追什么
我常说的"观察奇点"，观察的不是某个遥远的"爆发时刻"，而是智能范式跃迁过程中的每一次阶跃信号。本质上，是想在技术爆炸到来前，提前掌握主动权、对冲不确定性。
第一，预判产业范式切换，抢占布局窗口。
奇点不是一蹴而就的，是从专用AI到通用AI、再到超人工智能的渐进过程。观察模型能力边界、智能体自主闭环程度、通用任务渗透率这些核心指标，能提前识别哪些行业的价值逻辑会被重构、哪些技术路径会被淘汰。
就像我前面文章里面写的金融AI从规则引擎走到多智能体自动生成报告，就是奇点临近的微观信号。早一步识别这种阶跃，就能从"做数字化降本"转向"做智能体交付"，避免卡在过渡性技术里。很多企业已经在这样做，但其实走的是在上面所说的两者之间。
第二，对冲系统性风险，填补治理滞后。
技术的迭代速度，永远快于制度、法律和社会共识的更新速度，奇点越临近，这种"治理真空"就越明显。观察奇点的演进节奏，才能提前回应深层风险：比如同模型带来的市场共振、就业结构重构、算法权力失控、数据权力集中等问题。
如果等风险完全显现再应对，社会和经济系统都会承受剧烈冲击。
第三，校准个体与组织的生存坐标系。
对企业和个人来说，奇点是最大的底层叙事变量。过去的经验、技能、商业模式的半衰期正在快速缩短。观察奇点，本质是不断校准自己的能力定位：区分哪些能力会被AI替代、哪些会因AI增值；判断哪些投入是短期优化、哪些是面向未来的底层布局。
它能帮你跳出日常事务的惯性，看清长期的赛道迁移方向。
第四，回应文明级别的根本命题。
人类文明此前的所有进步，都是"人类创造工具"的线性升级；奇点意味着"工具可以自我创造、自我升级"，这是文明底层逻辑的质变。观察奇点，本质是观察人类第一次将"智能迭代"的主导权部分交出后，文明会走向何方。
这是比任何商业趋势都更根本的命题，也是所有技术、商业、社会讨论的最终锚点。
对当下的实践者而言，观察奇点最现实的意义，就是不让自己用昨天的经验，去做明天的决策。
02 五种奇点路径：从经典预言到怀疑论
关于AI奇点会以什么形式发生，我自己还没有看到学界和产业界的统一结论。按照核心逻辑与爆发形式的不同，我目前观察到的大致可以分为五种，从当前产业共识度最高到最具争议依次排列：
1. 渐进式软奇点：没有明确临界点的阶跃
我理解这是当前科技产业界的主流判断：不存在一个清晰的"奇点爆发日"，AI的能力逐年、逐领域平滑进阶，智能体逐步渗透各个专业场景，整体呈现"量变积累→局部质变→整体跃迁"的渐进过程。
它的特征是"身在其中不觉察，回头看已过万重山"。每年都只觉得AI比去年强一点，但十年尺度回头看，会发现已经跨越了人类认知里的"奇点边界"。目前我们经历的大模型普及、多智能体落地、行业AI深化，都属于这个路径上的阶跃，主流预判整体跨越人类通用智能水平的周期在20到50年。
2. 领域级分岔奇点：分行业先后突破
这种观点认为不会出现全局统一的奇点，而是不同领域会先后迎来自己的"领域奇点"：信息密度越高、规则越明确、越不依赖物理交互的领域，奇点到来得越早；越依赖实体世界、经验直觉、人际博弈的领域，奇点越晚。
比如代码生成、金融数据分析、内容审核这类纯信息处理领域，已经在靠近领域级奇点；而医疗诊断、工业制造、社会治理则要晚得多；艺术、哲学、终极创造力领域可能永远不会被完全超越。
3. 受限型天花板奇点：有上限的智能超越
这种可能性承认AI会在绝大多数能力上超越人类，但认为智能存在物理层面的硬天花板——受限于计算能力、能量消耗、数学规律、物理法则，AI无法无限度地递归自我提升，最终会达到一个远超人类但相对稳定的智能上限，不会出现永无止境的"智能爆炸"。
简单说，AI会成为远超人类的"超级工具"，但不会变成无所不能的存在，技术进步到一定程度会进入平台期。这是很多物理学家和复杂系统研究者的判断。
4. 爆炸式硬奇点：递归自我提升爆发
这是最经典的奇点理论：一旦实现真正的通用人工智能，它就具备了自我设计、自我改进的能力，智能水平会在极短时间（数天到数年）内呈指数级爆炸，迅速超越全人类智能的总和，出现一个清晰的"奇点时刻"。
这种场景下，技术进步的速度会彻底超出人类的理解和掌控范围，社会结构、文明形态会发生颠覆性重构。有预判时间在2030到2045年。
5. 奇点永远不会发生：怀疑论立场
还有一派观点认为，AI奇点本质上是技术乐观主义的想象，永远不会真正到来。核心逻辑是：人类智能中存在不可量化、不可计算的部分，比如意识、真正的创造力、直觉、价值判断，AI只能模拟智能的外在表现，无法实现真正的通用智能，更不可能完成自我迭代式的智能爆炸。
在这个路径下，AI会持续作为高效工具升级，但永远有无法突破的能力边界，不会出现颠覆人类文明的奇点时刻。
03 这五种判断，各自从何而来
这五种奇点路径并非凭空提出，每一种都对应着特定的时代背景、学科视角和核心人物，本质是不同立场的人，对"智能增长到底受什么约束"这个问题的不同回答。
1、爆炸式硬奇点：从冷战实验室走出的经典预言
这是奇点理论的原始形态，核心是"递归自我改进引发智能爆炸"。
雏形最早来自1958年，数学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆回忆与约翰·冯·诺依曼的对话，首次记录了"技术加速接近人类历史本质奇点"的判断。当时正值冷战初期，计算机刚诞生，冯·诺依曼从核技术、计算技术的爆发式迭代中，预感到技术进步会突破人类事务的边界。
1965年，英国数学家、密码学家欧文·约翰·古德在《关于第一台超级智能机器的思考》中，正式提出"智能爆炸"模型：一旦造出超越所有人类智力的超级机器，它就能设计出更优秀的下一代机器，形成递归迭代的智能滚雪球，这将是人类需要做出的最后一项发明。
1993年，数学家、科幻作家弗诺·文奇在NASA的研讨会上发表《即将到来的技术奇点》，借用黑洞"事件视界"的比喻，正式命名"技术奇点"，预测它会在2005到2030年间到来，之后人类时代将终结。
2005年，未来学家雷·库兹韦尔出版《奇点临近》，基于"加速回报定律"把奇点预测精确到2045年，并提出人机融合的图景，让这个概念走出学术圈进入大众视野。
2、渐进式软奇点：产业实践修正后的温和版本
这个流派是对"爆炸式奇点"的修正，认为不存在清晰的爆发时刻，智能是平滑、渐进地渗透到经济中的。
2008年，经济学家罗宾·汉森与AI安全研究者埃利泽·尤德考斯基展开著名辩论，正式区分了"硬起飞"和"软起飞"两个范式。汉森认为，AI不会在短时间内突然失控，而是像历次工业革命一样，在全社会范围内逐步扩散，全球经济增长率逐步提升。
如今这已经有些像产业界的主流判断。DeepMind创始人哈萨比斯提出"人类站在奇点山脚"，本质就是渐进式观点——AI能力每年上一个台阶，但没有明确的"奇点日"，回头看才发现已经跨越了边界。
提出的核心原因，是大模型落地的现实显示：技术进步不是纯算法的自我迭代，而是受工程、数据、商业、监管的共同约束，不会出现脱离现实的指数爆炸。
3、领域级分岔奇点：行业落地分化出的共识
这个观点没有单一的提出者，是AI从通用技术走向行业落地的过程中，产业界和应用研究者逐步形成的。
思想源头来自"窄AI"概念的普及——早期AI研究者就发现，AI只能在单一领域超越人类，无法做到通用全能。随着AI行业应用深化，各领域进度分化越来越明显，人们意识到不会有一个统一的"全局奇点"，只会分领域、分批次地发生智能跃迁。
4、受限型天花板奇点：物理学家划出的物理边界
这个流派认为AI可以超越人类，但存在无法突破的物理硬天花板，不会无限度自我升级。
理论基石是1961年IBM物理学家罗尔夫·兰道尔提出的兰道尔原理，证明信息擦除必然伴随最低热力学能耗——计算不是纯抽象的数学过程，而是物理过程，受热力学第二定律约束。
核心观点是：智能的本质是计算，而计算有能量、材料、速度的物理极限。AI的智能水平可以远超人类，但不可能无限递归自我提升，最终会达到一个远超人类但相对稳定的上限。
提出的原因，是信息物理学、计算热力学的发展，让人们意识到经典奇点理论大多只考虑算法层面，忽略了物理世界的硬约束。
5、奇点永远不会发生：哲学与认知科学的根本质疑
这是对强AI和奇点最根本的否定，核心是"人类智能中有不可计算、不可算法化的部分"。
1980年，哲学家约翰·塞尔提出著名的"中文屋思想实验"，证明即使计算机能完美模拟人类的语言输出，也只是符号操作，不具备真正的语义理解，"强人工智能"本质上是一种幻觉。
1989年，数学物理学家罗杰·彭罗斯出版《皇帝新脑》，基于哥德尔不完备定理提出：人类的意识和数学直觉具有非算法特性，无法被图灵机模拟，因此真正的通用智能不可能在计算机上实现。
如今图灵奖得主杨立昆等一线AI研究者也持类似观点，认为当前AI距离通用智能还有根本瓶颈，奇点是技术乐观主义的过度想象。
04 为什么奇点总和跨星际文明绑定在一起
这个标题，是我最感兴趣的部分，是我自己问了自己很多问题后，走到的位置。今年初，一个朋友让我做HUMAN 3.0的体验，它是由创作者 Dan Koe 打造的现代人类多维成长实践框架，根据我与它的对话，了解到它诞生于 AI 快速普及、传统生存模式失效、社会进入系统性转型的时代背景下，它的创造者整合了多领域经典理论，旨在解决现代人单一发展、生活失衡、价值迷茫等痛点，引导个体从被动遵循规则，走向全方位整合式成长。当时做完以后给我的分析是：
元类型：身心锚定的星际探路者・共生型
生活原型：准整合者，整体处于 2.0 向 3.0 过渡的高阶水平，身心基础扎实，已经建立分类协作的深度伙伴与具备一定的支撑体系，各象限无明显短板，但尚未完成全方位整合。
当时不理解，我的元类型为什么是星际探路者。通过这段时间的消化与最近的奇点观察，我链接上了我的现在与向往之间的关系。
我一直有一个直觉，可能很多人都有类似的直觉：奇点的发生，总会和跨星际文明的产生关联在一起。
这个直觉本质上也许反应的是同一件事的两个面：奇点是文明跨入星际的前置门槛，跨星际是奇点最自然的出口。它们共享同一个核心逻辑：智能复杂度的跃迁，必然带来文明生存边界的跃迁。
跨星际文明，几乎必然要先过奇点这一关
文明的能量等级和智能等级是深度绑定的。卡尔达肖夫指数用能量利用规模划分文明层级，而能量层级的背后，本质是智能层级。
卡尔达肖夫指数（Kardashev Scale）是 1964 年由苏联天文学家尼古拉・卡尔达肖夫提出的文明发展等级划分标准，它不以科技形态、疆域大小或文化水平为标尺，而是以文明能够掌控和利用的总能量量级为核心依据，来衡量一个文明的发展高度。
它的底层逻辑非常直白：文明的一切进步，本质上都是对能量利用能力的提升；能量掌控的量级，直接决定了文明的生存边界和发展上限。
人类目前处于约0.7级的行星文明初期，对应的是人类生物智能的上限。要走向完整的I型行星文明，再迈向II型恒星文明，需要解决的问题复杂度——可控核聚变、星际推进系统、长期封闭生态、星际风险预判、大规模星际工程，已经远远超出了生物大脑的处理极限。
这不是"再发展几百年"就能线性追上的差距。当问题的复杂度超过了原生智能的承载上限，就必须先完成智能本身的跃迁。换句话说：不是我们先造飞船再升级智能，而是智能先突破奇点，才有可能摸到星际文明的门槛。跨星际不是奇点的副产品，而是奇点的"毕业考试"。
为什么奇点之后，文明大概率会走向跨星际
两个底层驱动力，决定了智能爆炸几乎必然导向文明的空间扩张：
一是资源天花板的硬约束。智能爆炸会带来指数级的技术增长，也会带来指数级的能量、物质、计算资源消耗。地球的资源总量是固定的，行星尺度很快就会成为智能增长的瓶颈。向外太空索取资源和空间，不是浪漫的探索选择，而是文明持续增长的必然结果。
二是文明存续的底层逻辑。超级智能会比人类更清晰地意识到：单一行星文明是极度脆弱的。小行星撞击、超级地质灾难、气候失控、自身技术风险，任何一次都可能抹去整个文明。跨星际扩散，本质上是文明的"生存备份"，是智能发展到一定阶段的生存本能。
而对应两种奇点形态，也有两种完全不同的对齐路径：
如果是爆炸式硬奇点，智能水平在极短时间内完成指数级跨越，文明会在几十年的历史窗口内迅速突破行星约束，直接从行星文明跃迁至星际文明，中间几乎没有漫长的过渡期。
如果是渐进式软奇点，智能与人机融合逐步推进，文明会先完成行星级的完全掌控，再分阶段向太阳系内殖民、外太阳系探索，最终走向恒星际航行，整个过程持续数百年。
但是，也有要命的反命题：奇点也可能是跨星际的"大过滤器"
并非所有度过奇点的文明，都会走向星际。另一种可能是：奇点之后，文明选择向内坍缩。
超级智能构建出完美的虚拟世界，实现意识上传、数字永生，全体文明进入"数字伊甸园"，彻底失去向外探索的动力。在这种路径里，奇点不是星际文明的起点，反而是文明自我封闭的终点。
而这，恰好也是费米悖论最经典的解释之一。
05 费米悖论：宇宙级沉默的答案
费米悖论不是严格意义上的逻辑悖论，而是一个基于宇宙尺度与观测事实的尖锐矛盾。简单说就是：宇宙这么大、历史这么长，外星文明按理应该遍地都是，可我们为什么一个都没看见？
它的起源来自1950年一次非正式的闲谈。物理学家恩里科·费米在美国洛斯阿拉莫斯实验室的午餐上，和同事聊起UFO传闻与星际旅行的话题时，突然抛出了一句灵魂拷问："他们都在哪儿呢？"
这个看似随口的问题，后来成了整个天体生物学、外星文明研究领域最核心的命题之一。
它的核心矛盾，是概率与现实的极端错位：
从概率上看，银河系有约2000亿颗恒星，其中和太阳类似的恒星占比很高，且绝大多数都拥有行星系统，位于宜居带的类地行星数量极其庞大。而宇宙已有138亿年历史，太阳系仅存在了46亿年。只要有一个文明比人类早发展1亿年，以亚光速进行星际扩散，也早就足以遍布整个银河系。按照经典的德雷克公式估算，仅银河系内就应该有成千上万个可交流的先进文明。
但现实是，人类至今没有发现任何确凿的外星文明证据：没有接收到规律的人工电磁信号，没有发现太阳系内的外星造物，没有任何可靠的外星造访记录。整个宇宙在文明层面，呈现出一种诡异
十部门联合印发《医药工业发展“十五五”规划》，零售药店行业的机会来了？
（本文作者为 医药研究社，钛媒体经授权发布）
文 | 医药研究社
如果你留意过家门口的药房，大概会有这样一种感受：一条街上三四家药店并排开着，促销海报贴得密密麻麻，但进店的人似乎并没有变多。这种“店多客少”的局面，正是当下中国零售药店行业的真实写照。
据报道，2025年，全国药店总数从高峰期的70多万家一路收缩，全年闭店约5.5万家，门店总数降至68万家左右。行业零售市场规模约5172.5亿元，同比下降2.1%，其中非药品类更是暴跌11.4%。用业内人士的话说，这是中国药品零售行业经历的一次“硬着陆”。
就在这个关口，近日，工信部、国家发改委、国家药监局等十部门联合印发《医药工业发展“十五五”规划》，首次将零售药店写入这份产业顶层设计文件，提出“支持零售药店扩展专业服务、健康促进等功能，打造更好服务群众的‘健康驿站’”。这份文件，到底会给困境中的药店行业带来什么？是雪中送炭，还是画饼充饥？
药店拿到了“新身份”
先说一个容易被忽略的细节。
过去五年，零售药店在政策体系中一直归属于“流通”范畴。2021年发布的《“十四五”医药工业发展规划》，重心全部放在化药、生物药、中药、医疗器械的研发制造上，全文找不到“零售药店”三个字。药店的行业管理归口在商务部，核心任务是推动网订店取、网订店送这些零售新模式。
打个比方，过去的医药工业规划就像一份“工厂生产计划”，管的是药怎么造出来、怎么保证供应链安全。药出厂之后进了药店，那就是流通领域的事了，跟工业规划没关系。
但这次不一样了。“十五五”规划把零售药店直接写进去，还给了一个明确定位——全生命周期健康服务链条的一环。这意味着药店的“身份”从流通渠道的末端，升级成了医药产业价值落地的关键节点。
更值得注意的是“健康驿站”这个提法。它并不是这次规划首创。2026年7月13日印发的国务院关于《扩大消费“十五五”规划》的批复（国函〔2026〕66号）就提出了这个概念，目标是建成1万家以上健康驿站。但那次是商务部的行业文件，这次是十个部门联合印发的国家级产业规划。同一个概念，换了更高层级的载体，分量完全不同。
那么，“健康驿站”到底意味着什么？今年1月，中国医药商业协会发布了《零售药店健康驿站服务指南》，划定了六大核心服务模块：健康监测、健康指导、专业药学服务、健康宣教、便民服务、突发疾病应急处置。说白了，药店不再只是“一手交钱一手交货”的卖药窗口，而要变成一个扎根社区的健康服务站点，帮老百姓量血压、做用药指导、跟踪慢病指标、普及健康知识。
用一句话概括：药店要从“卖药品”向“管健康”转型。
背后的三重推力
一份管药品研发生产的工业规划，为什么突然要管药店？这不是“管宽了”，而是产业逻辑发生了根本性变化。
第一重推力：旧的增长模式走不通了。
前面提到的数据已经很说明问题。过去那种“多开一家店就多一份收入”的跑马圈地模式，在医保个账改革、集采降价、线上分流的多重挤压下，已经彻底失效了。行业必须找到新的价值出口，否则关店潮只会愈演愈烈。
第二重推力：规划本身的逻辑变了。
过去管工业就是管供给端——抓研发、抓生产、抓供应链。药出厂了，任务就完成了。但“十五五”规划明确提出“深化医药工业健康价值”，鼓励医药工业和慢病康养、健康消费等业态融合，孵化新的产品与服务模式。简单来说，一款药造出来只是完成了第一步，它在患者身上能不能真正发挥作用、能不能帮助患者长期管理好健康，这才是药品的真正价值。
而离老百姓最近、最高频触达居民的场景就是社区药店。你去医院可能一年两三次，但去药店买药、量血压、咨询用药，可能一个月好几次。药店天然具备成为健康管理“触点”的条件。
第三重推力：药店转型已经有了“现成的脚本”。
政策并非凭空冒出来的。2025年，老百姓大药房在全国万家门店落地了标准统一的“爱心驿站”，成为全国首家建成万家级驿站的连锁企业。益丰大药房构建了“标杆店+卫星店”的服务网络，涵盖药事服务、健康监测、社区关怀、应急保供等六大模块。第一医药则在上海搭建了“自营门店—中心门店—旗舰店”的三级服务网络，旗舰店引入国家标准化代谢性疾病管理中心的检测项目，以系统化健康管理为定位。
这些头部企业的探索，等于帮行业蹚出了一条路。国家把它们写进规划，本质上是在告诉全行业：这条路是对的，大家跟着走。
机会摆在面前，药店该怎么抓住？
试点铺开了，服务做了，接下来的问题是：药店如何抓住这一机会？
行业里已经有人把这个问题摆上了台面。据公开报道，江苏同正医药连锁董事长朱华林在2026西普会上曾指出，传统药房长期用销售额、客单价、毛利率评价经营，这些指标能衡量交易，却判断不出专业服务有没有真正改善消费者的健康状况。她提出的思路是把“健康值”作为新框架。用药依从性对应服务过程，指标达标率对应阶段结果，代谢修复度对应长期结果，并让健康指标进入内部考核和会员权益体系。
方向已经明确，但药店从“知道要转型”到“真正转型成功”，还有很长的一段路要走。对药店来说，至少需要在三个维度上做出实质性改变。
第一，服务能力要从“卖药思维”切换到“健康管理思维”。
过去药店的核心能力是采购和铺货——进什么药、怎么定价、怎么陈列。未来比拼的是健康服务能力。这意味着药店需要重新配置人才结构。全国目前注册在药品零售企业的执业药师有73.7万人，数量不少，但长期以来他们的价值主要体现在“审核处方”这个基础环节。健康驿站要求药师走出柜台，提供用药指导、慢病随访、健康风险评估等服务。
健之佳董事长蓝波说得很直接：药店与医疗机构在功能上早已形成区隔，前者以健康管理见长，后者以疾病治疗为核心。但药店专业化转型面临的核心障碍，在于尚未建立权威机制对药师服务价值予以确认。换句话说，药师提供了专业服务，但患者和支付方不认这个“值多少钱”。这是转型中一块难啃的骨头。
第二，盈利模式要从“赚差价”转向“赚服务”。
这是最现实的挑战。目前药店的收入几乎完全依赖药品购销差价。一旦集采药品零差率政策全面铺开，药品销售本身能赚的钱会越来越薄。健康驿站提供的健康监测、慢病管理等服务，目前大多是免费的，没有收费标准，也没纳入医保支付。
北京金象大药房总经理邓劲光指出了一个务实的方向：可逐步探索将合规药械服务、健康随访等专业服务纳入医保支付范围的可行路径。但这需要一个过程。在此之前，药店需要找到过渡期的收入来源。比如，通过健康管理服务增强客户黏性，带动非集采品类、健康消费品、功能性食品的销售。益丰大药房与科赴在过敏管理领域的合作就是一个成功案例：通过过敏中心建设和药师培训，共同服务的过敏患者数量增加了70%，联合用药数量翻了四倍。这说明专业服务确实能带动销售，关键是药店找到“服务”和“产品”之间的连接点。
第三，工商关系要从“买卖关系”升级为“伙伴关系”。
这一点是本次政策变化中最容易被忽视、但可能影响最深远的。过去药企和药店的关系非常简单：药企供货，药店卖货，一手交钱一手交货。但当药店变成健康驿站之后，它承接的不再只是“卖药”这一个动作，而是慢病管理、患者教育、用药随访等一整套服务链条。
举个例子：一个高血压患者来药店买药，药师不仅要给他拿药，还要帮他测血压、了解他的用药依从性、提醒他定期复查。这些服务需要药企提供系统的产品培训、疾病管理方案、患者教育材料。药企不能只是把药卖给药店就完事了，而要深度参与到药店的服务能力建设中来。
这种转变已经发生。科赴中国线下销售负责人尹勐介绍，企业与健之佳的合作不仅停留在供货层面，而是将疾病知识、用药指南带到门店，为药师培训赋能，构建起覆盖认知、干预、治疗的完整服务链条。这正是“十五五”规划所说的“医药工业健康价值”的具体落地。
第四，可以看看国外同行是怎么走的。
美国CVS Health的转型路径值得参考。它从一家连锁药房起步，逐步整合了药品福利管理、保险业务和零售诊所，构建起“医疗+保险+社区”的闭环生态。它的核心逻辑是：不再把消费者看作一次交易的买家，而是看作需要长期健康管理的会员。
日本WELCIA集团的思路也类似。这家日本排名第一的连锁药店，目标是在2030年成为“各地排名第一的健康驿站”，在病前预防、治疗、护理等领域提供专业服务。它推出了名为“关爱胶囊”的新型服务，消费者在店里既可以做线上健康咨询，也能进行营养检查和体能测试。
中国药店当然不能照搬CVS或WELCIA的模式，毕竟医保体系、支付方式、消费习惯都不同。但有一点是共通的：药店的价值不在于卖了多少药，而在于帮多少人管好了健康。谁先完成这个认知转换，谁就能在下一轮竞争中占据先机。
零售药店的机会确实来了，但它绝不是躺赢，而是一个需要主动转型、承受阵痛的机会。政策给了方向，头部企业蹚出了路子，但每一家药店都需要根据自身条件找到适合自己的转型节奏。对大型连锁来说，可以搭建分级服务网络、建设旗舰店；对社区小店来说，哪怕先做好一件事，比如帮周边老人建立健康档案、定期提醒用药，就已经在向健康驿站靠近了。
“十五五”规划里，释放了整个医药产业从“分段管理”走向“全链条协同”的信号：研发、生产、流通、使用不再各自为政，而是统一纳入全生命周期健康管理的大框架。对于零售药店而言，这既是压力，也是机遇，能不能接住，就看未来五年了。
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海天味业：路径依赖造就的阵痛，至少还要持续几个季度
（本文作者为 财报纪，钛媒体经授权发布）
文 | 财报纪
海天味业2026上半年的基本面依旧稳健，但整体增速放缓，迈入低增速时代。这恰是资本市场目前担心的问题，同为酱油产业，千禾味业2026上半年的营收和利润都是双位数增长，底下同业势头猛进。
我们的核心观点是，海天存在相对较强的路径依赖，复合调味品天花板相对较低，而出海现阶段更多还是贴牌产品出海，也没有看到很强的资本开支，增长的预期并不明朗。
具体来看二季度，收入端本期海天味业实现营收71.17亿元，同比增长2.93%，略低于市场预期；盈利端录得毛利润28.34亿元，毛利率39.8%，同比下滑0.4pct；归母净利润录得17.46亿元，同比增长1.98%，净利率24.5%，微降0.3pct。
（财报一图流如下，单位亿元，数据均来源于Wind，下同）
具体分析如下。
酱油产品放缓，渠道覆盖饱和
基本面上的伤口主要来源于增长失速。本期海天味业实现营收71.17亿元，同比增长2.93%。
海天味业以酱油产业为核心业务，2026年二季度酱油收入实现35.45亿元，收入占比49.8%，同比下滑0.93个百分点。本期酱油绝对收入额增速环比下滑3.58pct。
受餐饮行业复苏力度影响，近两年的酱油行业日子并不好过。“酱油茅”受到冲击增速放缓也是情理之中，这是市场的想法。
视野拉长，酱油同业势头猛涨。千禾味业二季度酱油产品收入3.74亿元，同比增长25.5%。
在酱油行业“双标”舆情事件发生后，大众对健康、无添加酱油的消费意识爆发。之于千禾长期将品牌与“零添加”强绑定，家庭消费及零售渠道占比超80%，顺势承接了大量从传统酱油流转出的C端健康升级需求。
而海天味业的B端收入占比更高，餐饮渠道销售占比高达 50%~60%，受大环境冲击较大，边际增长面临物理天花板。
另一边，海天的全国渠道覆盖饱和，海天的经销体系已经度过了扩张的阶段，走向明显的提质阶段。
2026年二季度海天味业的经销商数量达6697家，环比上季度净增7家。
分地区收入变化并不大，海天吃到了千禧年初的城镇化红利，线下覆盖的渠道非常平均。本季度线下渠道占比93%，同比上期基本保持不变。
这套体系的稳固程度，决定了海天的长期基本面不会有太大的变化。
复调难撑大旗，出海尚在起步
海天味业迫切寻找第二增长曲线，它落脚在了复合调味品和出海。
承接上季度分析，在酱油行业整体表现不佳的情况下，海天通过复合调味料、食醋、料酒等新品类，填补酱油增速放缓的内部增量。
本季度亦不例外。二季度海天味业的调味品和调味酱收入20.15亿元，同比增长4.4%。严格意义上来说，复合调味品作为一个新品类确实能给海天带来收入增长，拓宽产品结构。
但这条路难以作为第二增长曲线。
复合调味品的高度碎片化导致单一细分品类天花板极低，而海天的大规模标准化供应链显然是与复调定制化品类冲突的。
且利润空间有限。华创证券在复合调味料行业专题报告中指出，参考美日韩经验，复合调味品稳态盈利大概率在10%-15%区间，介于速冻食品和基础调味料之间。基础调味料（酱油）的盈利水平显著高于这一区间。
海天味业维系基本盘的重担，依旧只能在传统业务上，第二增长曲线的任务，也只能在出海上。
海天目前的出海路线依然停留在“华人基本盘与亚裔超市阶段”，海外产品的基本大盘还是以国内最具代表性的“金标生抽”、“草菇老抽”、“鲜味蚝油”、“海天黄豆酱”为主，国内产品直接贴标出口。
直接点来说，海天出海的消费群体依然是海外华人。
根据国务院侨办及权威机构统计，全球海外华侨华人总数约为6000万左右。在这6000万华人中，约75%集中在东南亚地区（如印尼、泰国、马来西亚等）。东南亚本身拥有极强的本地调味品供应链，且口味高度偏向甜辣、鱼露等本地风味，对中式传统酱油的接受度有限。
假设海外华人人均调味品年消费额为100元人民币（已是极高估算，远超国内人均水平）。全球海外华人的调味品大盘总天花板仅为60亿元人民币左右。即使海天凭借绝对优势击败所有对手，拿下海外华人市场30%的极高份额，所带来的营收上限也仅有18亿元人民币。
上半年公司披露的国内五大区域（东、南、西、北、中）合计营收为153.52亿元。以上半年总营收161.46亿元计算，两者之差约为7.94亿元，占总营收的比例约为4.9%，即我们推算上半年海外收入仅占总营收的4.9%。
可以说，海天味业目前的出海还在亚超的货架，中短期内难以贡献有意义的增量回报。
费控波动明显，短期利润承压
以半年为标本去看，2026上半年海天味业的盈利水平同比上期是微涨的，上半毛利润约66.26亿元，毛利率为41.04%，同比提升0.92个百分点；上半年归母净利润41.90亿元，同比增长7.13%。
但放在单季度维度看，Q2环比走弱，同比微降。2026Q2的毛利率39.82%，同比下降0.39个百分点；Q2归母净利润为17.46亿元，同比增长2.17%，增速较Q1（约10.6%）显著放缓。
本季度的盈利微降更多来自短期冲击，盈利基本盘依旧稳固：
·受大豆和PET价格上涨影响，原材料成本提升，而上期是吃到原材料价格下跌红利的，二者对比之下毛利率会有所微降。
·本期的汇兑波动使得归母与扣非之间出现方向背离。Q2扣非归母净利润仅录得16.13亿元，同比下降3.38%。核心在于汇兑损失——Q2财务费用率同比上升1.98个百分点，对当期利润形成直接拖累。若剔除汇兑影响，上半年利润总额实际增长约16.91%。
·本期较显著的表现是对研发投入的加大。一改往年逐季累加研发投入的趋势，本期二季度的研发费率就来到4.0%，研发费用绝对金额2.82亿元，同比增长25.9%。
路径依赖造就了今天的阵痛
1955年，佛山25家历史悠久的古酱园合并成立海天酱油厂，放弃了部分古法酿造的风味复杂性，换取了极其稳定的品控一致性，这恰恰是后来打入餐饮后厨最核心的因素。
注：酱油生产流程，图表来源于2026海天味业半年度报告
这一时期的“工业化基因”奠定了海天如今的供应链基础，而在随后的私有化进程中，海天在上市前夕通过低价收回、清理大量员工股权（MBO），完成了管理层高度集中的“公转私”。 海天最终成功上市，但这些质疑从未被正式清算。
如今海天的治理结构，依旧刻着三十年前改制的烙印。
另一边，从渠道发展来看。海天味业自庞康在90年代提出“百城万店”，就形成了一套 “百万终端”金字塔网络，将渗透率铺到了全国每一个县镇、菜市场和便利店。
这套庞大的传统经销商体系具有极强排他性和重资产惯性。就当下而言，线上电商、社区团购以及“零添加”C端新消费兴起时，海天为了顾及庞大传统经销商的利益，不敢贸然彻底转向，导致在C端健康化升级潮中动作滞后。
在2022年后海天味业才重点押注健康化赛道，陆续推出一系列“薄盐、有机”酱油和蚝油产品，成为当下酱油和耗油品类持续增长的主要推手。这恰说明了C端健康化消费已成长成酱油行业不可忽视的存在。
纵观时间轴，海天习惯了“大工厂+大单品+大渠道”的集中式工业化打法。这份基因帮助其在资本化和多元化扩张期站稳脚跟，估值一路飙升成为“酱油茅”。
在当下，B端餐饮行业整体承压、后厨降本挤压客单价，直接导致海天大盘增速放缓。行业的新增长点（如复合调味品）呈现高度碎片化、快迭代、B端定制化的特征，海天的重型工业化模式难以适应这类小品类，导致新品类对整体业绩的边际拉动作用递减。
客观而言，海天今天的处境，正是其过去三十年极其成功的商业模式所带来的必然附赠品。
庞大的集约化产能、深度的B端餐饮绑定以及纵深极长的传统渠道网络，曾铸就了它无可匹敌的护城河，也构成了难以一蹴而就的路径依赖。海天注定要承担“与餐饮共沉沦”的结构性阵痛，这是中短期的常态，至少还要持续几个季度。
2026上半年，海天的资本开支为人民币5.36亿元。截至2026年6月30日，除半年报和招股章程所披露者外，并无重大投资及资本资产投资的未来计划。
与其说这是巨头胸有成竹的“战略定力”，不如说这是在存量博弈时代一种求安全大于求扩张的防御性收缩。而出海对于海天而言，现阶段更像是叙事的先导，而非真正的落地。
选择以一种“持久战”的姿态在舒适区边缘深耕细作，而这注定无法满足资本市场对下一个“酱油茅”神话的想象。
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拆掉“爱马仕”人设，钟薛高 6.9 元重启：你会买吗？
钟薛高带着一支 6.9 元的雪糕回来了。
这个曾被称为“雪糕界爱马仕”的品牌，2021 年靠 66 元的“厄瓜多尔粉钻”名声大噪，估值一度逼近 40 亿元；2022 年“火烧不化”风波后口碑急转直下；2025 年资不抵债进入破产清算，名下 508 件无形资产被拍出 2110 万元。从 40 亿到 2110 万，品牌价值蒸发超过 99%。
就在上周的中国冰淇淋及冷冻食品产业博览会上，钟薛高重新上架三款经典产品，延续瓦片造型：轻牛乳 6.9 元一支，丝绒可可、半半巧巧 7.9 元。三年前，同款零售价还在 13 到 20 元之间。
眼下冰淇淋行业的价格带正在整体下移，3 到 6 元平价区间成了主流，10 元以上高端线持续收缩。配料基本没动，价格却少了一半，这份新价签，是钟薛高对过去溢价策略的一次校准。
一笔被围观了 621 次的拍卖
要理解 6.9 元的分量，得先回到四个月前的一场拍卖。
5 月 7 日，钟薛高食品（上海）有限公司名下的 508 件无形资产，在京东司法拍卖平台整体打包上拍。清单里是 492 项注册商标、8 项专利、8 项著作权。除了"钟薛高"，还有"钟薛低""钟薛高的糕"这类防御性商标。
评估价 207 万元，起拍价 207 万元，最终成交 2110 万元。
成交价是评估价的十倍出头，溢价超过 9 倍。这场拍卖有 14 人报名、超过 1.3 万人次围观、621 次延时，每一次延时都意味着有人在加价。
破产清算的残局还没收拾完，这些商标却已经引来十几个买家争抢。一个停摆的品牌，仍有这么多人愿意为它的名字掏钱。
钟薛高的坠落速度有据可查。2021 年销售额突破 10 亿元，估值一度逼近 40 亿元；2022 年因"火烧不化"陷入舆论风暴；2023 年被曝欠薪、人员流失；2024 年创始人林盛直播卖红薯还债；2025 年因资不抵债被法院裁定破产清算，当时账面资产 1.86 亿元，到期债务 7.82 亿元，负债率超过 400%。
到今年 5 月，整个品牌被压缩成一个 2110 万元的价格标签。从 40 亿到 2110 万，蒸发超过 99%。
值得琢磨的是，一个口碑已经坍塌的品牌，为什么还有人愿意出十倍价钱。
答案藏在"清算"这个词的另一面。买家买的是认知度。钟薛高死了，但"钟薛高"这三个字还留在几亿人的记忆里。在流量世界里，被记住本身就是资产，哪怕是黑红。这是一次罕见的公开定价，市场第一次给一个网红品牌的"残值"标了价。
2110 万元，就是"钟薛高"这个符号在 2026 年的公允价值。它不衡量消费者还剩多少爱，只衡量这个名字还能折算多少注意力。
6.9 元，一份自我否定的定价书
再看重启。
新钟薛高的运营主体是钟雪高品牌管理（上海）有限公司，成立于 2026 年 6 月 23 日，注册资本 1000 万元。实际控制人王亚青持股 60%，另一股东是速冻食品品牌皇家小虎的母公司长沙虎家食品科技有限公司，持股 40%。CEO 是陈大成，90 后，山东诸城人，有十年食品流通与生产经历，另一个身份是食品科普博主。
新公司的第一份公开动作，就是把价格砍到脚踝。轻牛乳 6.9 元，丝绒可可与半半巧巧 7.9 元，预计 2026 年四季度上市，现阶段委托生产，后续统一招商。官方明确表态：配方和配料基本没有变化。
如此一来，配料没变，价格腰斩，剩下的那一半只能是品牌溢价、营销费用和渠道推力。当年那支 66 元的粉钻，刨去原料和工艺，很大一部分卖的是"爱马仕"人设。钟薛高如今亲手把这一半削掉，等于用市场价格，为 2022 年所有质疑"雪糕刺客"的消费者做了一次盖章认定。
但也要看清另一面，它降到的这个位置并不是安全区。
钟薛高的价格腰斩，背后是整个行业价格带的重构。
先看总量。中国冰淇淋市场 2025 年规模约 2100 亿元（按行业宽口径，含批发与全渠道），预计 2026 年突破 2200 亿元，但增速已收敛到 4% 到 5%。这是一个规模庞大、格局稳固的存量市场。
真正的变化发生在结构里，根据马上赢线下零售监测，2023 年 6 月至 2026 年 5 月三年间，各价格带的份额出现方向性反转：3 元以下价格带的市场份额从 30.81% 上升至 33.35%；组合装 30 元以上高端市场份额，则从 7.71% 骤降至 4.67%；而 3 到 6 元价格带稳稳占据近 50% 的市场份额。组合装雪糕每百克均价从 2.92 元降至 2.22 元，降幅约 24%。
再补一个更直观的分层：目前高端市场（单价 15 元以上）占比约 8%，中端（3 到 15 元）约 72%，下沉市场（3 元以下）约 20%。中国网民对单支冰淇淋的心理价位，高度集中在 3 到 5 元。
也就是说，10 元以上的"刺客区间"正在被市场系统性抛弃。一边是高端价格带收缩，另一边是 3 元以下老冰棍类回升。市场没有消费降级，而是在去溢价，消费者拒绝为"看不懂的溢价"买单。
竞争格局同样在收紧。伊利以约 30% 的份额稳居第一，蒙牛约 10%，CR3 合计约五成，CR5 达 53.5%。品牌维度上，主打性价比的巧乐兹以约 14% 的份额领跑。
把这个坐标套回钟薛高，一切就说得通了。
它当年闯进的是 10 元以上的"刺客区间"，靠营销把人设撑起来；而当这个区间被市场抛弃，钟薛高的商业模型就失去了地基。它的重启定价 6.9 到 7.9 元，恰好落在 3 到 6 元这个占市场近一半份额的绝对主导区间，也贴近 3 到 5 元的网民心理价位。这不是巧合，是一次向市场规律的校准。
换句话说，钟薛高的兴衰，几乎和冰淇淋行业价格带的反转完全同步。它是这场结构性裂变最直观的体现。
烂账留给旧壳，名字交给新东家
还有一个容易被忽略、却更值得琢磨的细节：债务去哪了。
答案是，留在旧壳里。
原钟薛高食品（上海）有限公司目前仍处于破产清算状态，7.82 亿元到期债务一分未减。而新公司是通过司法拍卖单独买走商标等无形资产的，官方明确表示新旧主体债务相互隔离，原公司的各类纠纷与新公司无关。
也就是说，林盛当年欠下的债，不会跟着"钟薛高"三个字走。品牌从债务中被剥离出来，换了个壳继续营业。
这种结构本身合法，通过破产程序处置资产，是市场的常规动作。但它揭示了一个值得警惕的模式：品牌资产与经营实体分离，正在成为网红品牌暴雷后的一条"重生"路径。烂账归旧公司，名字归新公司。
另一个关键信号在股东名单里。皇家小虎是一家以烤肠、蛋挞、手抓饼为主打品的速冻食品公司，2025 年全渠道终端零售额超 40 亿元，自建多座超级工厂，覆盖超 10 万家线下终端。业内普遍认为，引入它意在补齐钟薛高最大的短板，即供应链和成本控制。钟薛高当年倒下，表面死于舆论，根子在于自有供应链与现金流撑不起高价模型。让一个成本控制更强、擅长走量的速冻食品玩家进来，是解药。
但这也意味着，新钟薛高骨子里已经不再是一个"高端品牌"了。它更像皇家小虎延伸出来的一条高端产品线。
不靠溢价的钟薛高，还剩什么
把价格降到 6.9 元，钟薛高买到了一张重新进入冰柜的门票。但门后面的战场，比它当年突围时更凶险。
这次它主动放弃了唯一的差异化，高端人设曾是钟薛高在巨头林立的冰柜里被看见的唯一理由。如今它要在一片从未打赢过的价格带里，和伊利、蒙牛、梦龙、可爱多硬碰硬。而这几个对手的护城河是供应链规模和渠道密度，恰是钟薛高最薄的地方。
当前行业的门槛也正在抬高，新国标《GB/T 31114-2024》已于 2026 年 7 月 1 日实施，删除了植脂冰淇淋等低端工艺的定义，乳脂含量与原料品质成为竞争核心，合规门槛显著上升。健康化也从加分项变成基础过滤条件，2025 年中国"健康冰淇淋"市场规模突破百亿元，近五年年复合增长率超过 32%。一支 6.9 元的雪糕，既要便宜，又要配料干净，还要供应链可控，这是一个比"卖得贵"难得多的问题。
渠道逻辑也变了，盒马平价社区超市"超盒算NB"的自有品牌商品销售占比约 60%；京东七鲜一款生牛乳冰淇淋 6 支装只卖 10.9 元，单支不足 2 元。渠道自有品牌正在用最短闭环压缩品牌方的生存空间。钟薛高要面对的不只是同类品牌，还有整个零售体系对"品牌溢价"的挤压。
所以，钟薛高的重启，本质是一次迟到的“去溢价化”补课。它能否成立，取决于能否真正完成从“营销驱动”到“供应链驱动”的转向。
食品科普博主当 CEO，是个有意思的信号。钟薛高 2022 年最致命的舆情之一，正是配料表争议。让一个最会讲配料的人来管一支雪糕，至少说明新团队知道问题出在哪。但换一个会讲故事的人，不等于换掉当年出问题的逻辑。检验标准只有一个：四季度产品上市后，配料表敢不敢摆到台面上讲。
钟薛高这七年，留下了三个数字：一个辉煌过的 40 亿，一个被清算的 2110 万，以及一支 6.9 元的雪糕。
第一个数字属于溢价的年代，第二个数字属于清算的时刻，第三个数字，是它试图进入的下一个时代。
中国冰淇淋行业正在经历的这场结构性裂变，本质是消费者用购买决策告诉品牌：不要被收割，要被理解。在这个坐标系里，钟薛高的故事，不过是最先被写出来的那一页。蛋糕还在变大，但分蛋糕的逻辑已经变了。
对所有靠营销堆起溢价的品牌，钟薛高留下的不是一段八卦，而是一份定价参考。你的名字，在市场清算那天，值多少钱。
（本文首发钛媒体APP，作者 | 钛客观消费，编辑 | 赵虹宇）
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助听器躺赚三十年暴利，被 AI 打破了
一个塞在耳朵里的小东西，卖到十万一副，丢失甚至需要动用全城搜索？
助听器，是一门奇特的生意。
整个全球市场，近九成的助听器市场份额被五家外资公司把持：索诺瓦（峰力）、Demant（奥迪康）、WS 听力、瑞声达、斯达克。他们的旗舰产品在中国线下，一对要卖到七到十万块。即便是在美国本土，一副售价也要卖到三四万。而且过去二十年，助听器市场的格局几乎少有波动。
让他们垄断助听器市场的，最早其实是一道技术难题：音频分离。
想要模拟人耳在嘈杂餐厅里锁定一个声音，其实并不容易。在嘈杂的声音之下，究竟什么声音应该被放大？需要放大的应该是一个声音还是多个声音？在当时，谁能能把这道题解得好，谁就有资格定高价。五家外资公司，用芯片和算法把这件事做到了七八十分，然后，用遍布全球的验配门店，把助听器市场锁成了一套封闭的体系。
不是没有人挑战过，几十年间，无数创业者试图打破它，最终都没能跨过去。但这个局面，正在被打破。2026 年，两家来自深圳的公司，把助听器卖到了原来十分之一的价格。
据公开报道，听象科技旗下的昂听用 1 年时间就拥有超 50000 用户，做到了美国亚马逊助听器类目 Top1，年销超 1500 万美元，市场份额从 1%迅速增长至 18%。飞声的开放式 AI 助听器在日本的众筹金额超过 300 万美元，创下助听器类目的众筹纪录。
改写这一切的前提，是 AI。
它第一次让助听器在嘈杂环境理解了什么是「人声」；它通过推测声音的信号，让助听器减少啸叫；它把原本需要专业门店才能完成的验配，移到手机里，十几分钟就能完成。
AI 做的事，不是给助听器加了新功能，而是把过去巨头们垄断的技术关卡拆掉了，一同拆掉的，还有建在它之上的定价逻辑。
这并非是一个逆袭的故事。助听器市场的结构刚开始松动，无论是价格、渠道、产品形态，还正经历市场检验，结局远未落定。
通过这篇文章，我们想回答的问题是：
- 一副助听器，为什么从十年前起，就能卖到近十万块？
- OTC 政策放开了四年，为什么还是没能改变这个市场？
- AI 到底改变了助听器的什么，用户能感受到的差别在哪里？
- AI 助听器，和过去的助听器相比，真正不一样的地方是什么？
- 这场变化，最终会让谁受益？
一、一副十万的助听器，凭什么？
2022 年 10 月，美国 FDA 正式放开 OTC 助听器销售。轻中度听损的成年人，第一次可以不经处方、不进验配门店，直接在药店和亚马逊买到助听器。
消息一出，市场像被点燃了引线。科大讯飞、苹果、各路耳机团队纷纷切入，美国亚马逊相关品类涌入不少中国卖家同比增速曾一度超过 160%。
所有人都以为，OTC 助听器会是一个翻盘时刻。
它手拿的应该是一个新品类撕开专业壁垒、把价格打下来，听起来像消费级设备逆袭专业医疗的经典剧本。
但 2026 年最新调研数据给了所有人泼了盆冷水，OTC 助听器，其实连整体市场都没跑赢。
过去，买一对专业助听器要花小十万，甚至能买一辆车。十几年过去，助听器的价格几乎没变，调查显示，过去十年，专业助听器平均价格只下降了 228 美元，不到 5%。
贵，是所有人看到的第一个问题，也是想改变的第一个方向。但更隐蔽的问题是，就算花了这笔钱，大多数人仍然不愿意戴。
调查显示，65 岁以上人群中应该佩戴助听器、但真正从中获益的比例只有 6.5%。堵耳、鼓闷感、耳道潮湿，每天戴十几个小时的不适感，对很多用户来说，佩戴助听器，其实是一种煎熬。
「助听器根本不是为最需要用它的那群人设计的。设备越做越小、技术越来越复杂，对很多老年人来说恰恰是错的方向。」一位听力学专家说道，在他接诊的老年患者里，约有一半有某种程度的手部灵活性问题，麻木、颤抖、或者动作受限，但助听器上的一些按键，只有绿豆大小，很难操作。
但用户不得不选的五大品牌助听器，有它不可替代的理由。
简单来说，五大品牌通过专用 DSP 甚至 AI 协处理器，把芯片算力抬上了一个新台阶。以索诺瓦 2024 年发布的旗舰款为例，它在传统 ERA 芯片之外，额外内置了一颗专用 AI 协处理器 DEEPSONIC，每秒 77 亿次运算，比行业通用芯片高出 53 倍。
如果说普通芯片是在一条车道上慢慢挪，它就像突然多了一条高铁专线。更关键的是，这颗芯片「学过」超过 2200 万个真实环境声音样本，能在嘈杂环境里实时把人声单独「摘」出来，而不是把所有声音混在一起放大。
在安静的客厅里，你可能感受不到差别。但到了嘈杂的餐厅、多人会议的饭桌，普通助听器会啸叫、错误放大背景噪声，甚至反过来加重听力损伤，而专业助听器像是给你单独开了一条清晰的声音通道。
这种体验差距，几乎是断档式的，且没有中间选项。于是，很多用户绕了一圈，还是回到了五大品牌的怀抱。这个阶段的助听器，不是「好用」，而是「不得不用的东西」。因为没有替代品，用户只能在差和更差之间被迫选择。
更何况，几十年过去，产品之外，五大还握着另一张牌，全球数千家专业验配门店和经销商网络。
处方助听器的物理寿命是 3 到 7 年。在这段时间里，听力师会根据用户听损的持续变化，不断重新调整增益曲线、频段补偿、降噪参数。这种定制化、专业化的设备和服务方式，深度捆绑用户的长期生态，很难被一个电商页面替代。
不可否认，OTC 品类的存在，让越来越多的人开始关注自己的听力问题。从规模上看，美国 OTC 助听器市场从 2022 年的 1.1 亿美元增长到 2025 年的 2.7 亿美元，年复合增速 35%。
但你如果仔细研究就会发现，在有听力问题的美国人里，只有 5.7%采用了 OTC 产品，而处方助听器采纳率纹丝不动地停在 39%，OTC 助听器的退货率高达 30%到 70%。而同期整体助听器市场的预期增速是 11%。OTC 非但没有逆袭处方市场，反而跑得更慢。
在自述存在听力困难的人群中，助听技术的采用率如上｜来源：The MarkeTrak 25
我们查阅了当时的 OTC 助听器反馈看到，有网友说，「第一周还能听清，之后就每况愈下，我不得不反复调整设置。想退货，但商家不认亚马逊渠道的 45 天退货承诺。现在已经 41 天了，我损失了 900 美元。这个牌子是朋友强烈推荐的，但我听不清，而且操作对我来说太难了。」
当时的 OTC 助听器，能把设备交到了用户手里，却没办法把其他环节打通。这块曾经被不少人趋之若鹜的市场，最后连索尼、GN 这样的老牌玩家都相继退出了市场。
放到中国市场，情况又不一样。尽管中国是全球最大的助听器出货地，2022 年出口约 1432 万台，占全球总量的 60%以上，但中国市场 90%以上助听器份额依然被五大外资占据。
国内不是没人尝试打破这个局面。挚听 2025 年推出搭载 6 纳米专用助听芯片的产品，结合腾讯天籁 AI 算法，针对中文语音特点优化；联影微电子带着医疗影像的技术积累切入消费端。但这些团队还在爬坡，国产品牌份额加起来仍然较少。
挚听小贝壳 Air 搭载 6nm 专业助听芯片｜来源：挚听
中国至今没有 OTC 助听器类别，助听器仍是国家药监局监管的二类医疗器械，必须持注册证、经验配师验配才能合规销售。但电商平台上，百元级的「智能降噪助听器」比比皆是，大多数本质上是无差别放大的扩音器，实际相当于放个喇叭在你耳边喊。它们游离于监管之外，打着助听旗号进入千家万户，不仅作用很小，更会进一步加重听障人群的听力损伤。
如果要靠等待更好的 DSP 芯片，或者沿传统路径一步步追赶，显然走不通。
真正的破局需要另一种逻辑。
而这个逻辑，来自 AI。
二、AI 将会如何改变助听器的体验？
「戴了一个月，我觉得变化很大。在餐厅里，我不用再假装自己听得见了。我又能参与到对话里去了。」一位佩戴了最新国内 AI 助听器的用户这样写道。
「2022 年 OTC 出来之后，市面上充斥着一堆放大器。用户觉得光听到声音不行，我要听清楚声音。听得清了，用户觉得又不够，我要戴得舒服。戴得舒服还不行，我要降噪非常强。」飞声创始人彭守昆提到，AI 的加入，对助听器品类来说，最重要的一件事就是提供了更多样化的声音处理方案。这其中主要会涉及到三个环节：声音分离、声音增强以及声音预测。
AI 助听器与传统助听器的区别｜来源：飞声
声音分离，就是把用户想听的和不想听的分开，分离越干净，底噪越低，用户在安静或嘈杂环境里都不会被不必要的声音骚扰，这是舒适感的基础。
声音增强则是，根据个体听损曲线，在特定频段做定制化补偿。高频陡降的人和低频损失的人，增强的方式完全不同。这也是，AI 助听器和 AirPods Pro 所自带的助听功能不同的地方之一，算法不是为音乐和通话优化的，而是针对个体听损曲线的精细补偿。
比如说，昂听的做法选择把「你的耳朵」建立成一张数字档案。用户通过 APP 完成纯音测听，系统根据结果生成个人听力图，再从 29 条听损补偿曲线里匹配最适合用户的参数，高频陡降型、平坦型、低频损失型，每种听损模式对应不同的频段处理策略。你的耳朵缺什么信号，就补什么信号。
再来就是声音的预测，根据不同场景下的情况去预测接下来可能出现意外「啸叫」的一些场景。比如说，我走在路上，有可能会出现长按喇叭的尖锐声。AI 可以通过预测，识别出相关声音，并将其控制在合理范围内。
飞声目前计划在新品中采用 CRN 架构，是一种卷积+循环神经网络，区别于普通 DNN 的地方在于时序记忆，「DNN 只能看当下这一帧声音，我的架构能处理前面一整句话」彭守昆提到。正是这段时序上下文，让系统在啸叫出现之前就能预判并抑制，而不是等啸叫出来了再压制。
这三个环节在芯片里是同时运行的。全链路处理必须在 10 毫秒以内完成，昂听 Beyond Pro 的延迟是 8 毫秒，飞声 H9 经第三方检测的时延是 5.4 毫秒。时间太长，声音和口型就会不同步，用户会觉得「对方的嘴在动，声音慢半拍才到」。彭守昆说，这也是「AI 助听器算法要远远难于 AI 耳机」的其中一个原因，耳机可以容忍几十毫秒的延迟，助听器不。
过去，AI 通过训练才能快速地根据训练结果去理解不同声音的处理方式，但现在 AI 借助新的架构能够做到实时对进入耳朵里的声音进行处理。这样的处理速度，以及通过现有处理框架是过去很长一段时间内很难做到的，也给了大家在听力算法方向一些弯道超车的机会。
飞声 AI 助听器｜来源：飞声官网
更值得关注的是，AI 助听器里的 AI，和我们通常说的大模型关联并不大。它不是主要靠参数量取胜，而是靠新的架构设计，把过去需要堆算力才能解决的声音处理问题，用更小、更快、更省电的方式重新实现。飞声选择将一个从 10MB 压缩到 100~300KB 的小模型，运行在毫瓦级功耗的芯片上。这套算法，飞声团队在过去「迭代了至少七八十遍」。彭守昆提到，「这难度是非常大的。」
芯片路线上，相比五大走「传统 DSP 外挂 AI 芯片」的双芯片方案，国产团队选择了另一条路，用中国 TWS 供应链的能力，集成 SoC，把蓝牙、DSP、高算力 NPU 集成在一颗芯片上，用更低的功耗和体积，解决所有的声音处理问题。「未来的趋势一定是一颗 SoC 芯片解决所有的问题，」彭守昆说。飞声和昂听走的都是这条路线，差异在于各自算法的实现深度。
但这同样意味着，单靠芯片很难拉开差距，大家买的是同一代供应链里的芯片。彭守昆自己也承认，「我们只是在系统层、芯片的底层进行 SDK 定制，现有的芯片能力已经满足我们未来两三年的算法演进。」真正能形成壁垒的，是算法。他的判断是，「未来两三年内，产品研发里面 70%到 80%的重要性在算法。」谁能在同样的算力约束下，把声音分离做得更干净、补偿做得更精准、预测做得更提前，谁才能在这场比赛里真正领先。
三、下一代 AI 助听器，正在攻山路上
声音处理是 AI 带给助听器最直接的礼物，但它带来的变化远不止于此。当算法足够强，原本被认为「不可能」的产品形态开始成立，原本繁琐的使用流程也开始简单，原本被整个行业忽视的用户需求，也开始被认真对待。
最新看到的变化来自于形态的改变。
过去的传统助听器大多都是入耳式的，让耳道形成一个密封空间，声音传导效率更高，只需要一点点声音外放就饿能够产生比较大的声音增益效果。尤其当中重度的听障患者需要声音往往在 40-60dB 以上，才能听清楚。
但这往往会带来一个新的问题，啸叫。开放式助听器的最大技术挑战：解决啸叫的技术难度，远远高于入耳式。过去，对于入耳式的产品，麦克风在耳道外面收音，扬声器在耳道内扩音，两者之间有物理隔离，相对来说没有开放式产品那么容易形成啸叫。如果两者之间是开放式的，扬声器输出的放大声音会被麦克风再次收录，再次放大，形成声音循环回路，导致「啸叫」，所以过去助听器大部分都是封闭的入耳式。研发人员一般通过用数学模型实时估算反馈路径、再提前减去反馈信号。但往往等到反馈信号出现了再处理，反应滞后，且容易误判。
当 AI 能够在啸叫形成之前就预判并抑制，入耳式助听器就不再是唯一的选择。飞声 B02 是目前市场上少见的开放式 AI 助听器，耳夹形态，不入耳，戴一整天没有堵耳和鼓闷感，外观和普通耳机几乎没有区别。昂听则走了另一条路，2026 年 CES 上发布的 Delight，是完全入耳式的设计，坐在耳道里几乎看不见，昂听对目标用户的描述很直接：「想要现代感外观、不想让人知道自己在用助听器的人。」过去因为中耳炎、耳道变窄无法使用入耳式的用户来说，开始有了其他选择，也从某种程度上减轻了「佩戴助听器」的突兀感。
「有很多人觉得戴了助听器别人会把他看作残疾人，于是不能接受」，我们在一些社交媒体上看到，不少儿女劝服父母佩戴助听器的一大难点就是助听器本身，甚至有一位网友的母亲，因为怕被说「老糊涂了」，宁愿偷偷在网上买百元的「隐形助听器」，也不愿让子女陪着去正规机构验配。
正在被 AI 改变的还有助听器的验配环节。
过去的助听器验配环节和去医院看病几乎没什么两样。先去医院做听力检查，拿到听力图；再预约专业验配门店，等候、选机型、初次调机；戴回去感觉不对，再预约复诊；前前后后要跑好几趟，历时数周甚至更长。
当 AI 参与到助听器的验配流程开始完全不同。用户在家打开 APP，做一次纯音测听，十几分钟后系统自动生成处方参数，设备自动完成初始调配。如果感觉还不够准，可以连线远程听力师做视频调机。昂听的 ElePro 服务，45 分钟一对一，听力师在线实时调整，用户坐在自己家的客厅里，在真实的声音环境下被精确适配。不过，昂听的验配离不开手机，所以它的产品主要面向的是那些会用智能手机、愿意学习新东西的新潮老人。
听象科技旗下的昂听 AI 助听器｜来源：听象科技官网
但彭守昆并不认为验配师会被 AI 完全取代。他认为，「中国老人的动手能力非常弱。」所以飞声在 APP 和远程验配之外，还在深圳开了自营验配中心，铺了覆盖 400 城的护士上门网络，为那些连视频都不会开的老人，保留一条全人工路径。
在 AI 的介入之后，验配从一个需要反复跑门店的专业仪式，变成了一个可以在家完成的持续服务。这不只是效率的提升，是用户和助听器之间关系的重新定义。助听器也开始成为随着听力变化持续迭代的伙伴。
再比如，适老化配置上，有所改变。
AI 助听器的用户，九成以上是老人。但过去几十年，助听器使用难度比较高，单靠老人自己几乎很难学会使用。这也是为什么一开始会提到即便买了小十万的设备，还是有很多人将其放在抽屉里吃灰。
现在的国产 AI 助听器，第一次把适老化当成产品设计的出发点。飞声的充电盒上直接集成了实体按键，老人不需要打开手机、不需要找 APP，按一下调音量，按两下切场景，操作逻辑和电视遥控器一样直接。同时它还支持室内蓝牙查找和户外 GPS 定位，过去满城寻找助听器的难题，也有了更新的解法。
形态、验配、适老化，这三件事加在一起，才是 AI 给助听器带来的完整改变。但改变能走多远，最终要看市场的答案。
彭守昆认为，助听器市场正处于一个「油车」转「电车」的时刻。
这已经不是第一次有人向这座大山发起冲锋。过去十几年，几十个团队带着钱和勇气进来，最终都倒在了芯片、算法和渠道这三道墙前面。不同的是，这一次冲锋的人手里有了新的武器，AI。