节目

中国汽车行业的大洗牌，正在以前所未有的速度重塑竞争格局。对于所有身处其中的玩家来说，命运的分野已经清晰：要么坐上餐桌，要么被写入菜单。 麦肯锡在2026年5月发布的《2026中国汽车消费者洞察》中给出了一个清晰的判断：价格战正在反噬消费者信心。在过去一年内购车的车主中，对价格战持消极态度的比例达到22.2%，首次超过持积极态度的16.5%，净负面感受达5.7%。 与之形成鲜明对比的是，由技术迭代和配置升级带来的净积极影响高达20.7%，较上年的10.8%接近翻倍。正如麦肯锡全球董事合伙人方寅亮所言：“消费者正用行为投票——驱动他们决策的，是更高的价值，而非更低的价格。” 与此同时，技术兑现能力正在重塑品牌格局。69%的受访者已将城市NOA视为购车标配，84%期待主动式车载智能伙伴。以智能化为核心的研发突破，已经从车企的“选答题”变成了“必答题”。 换句话说，靠降价吸引消费者的路，越走越窄。靠技术做出产品差异化的路，越走越宽。在这个节骨眼上，理想汽车用一种不多见的方式亮出了自己的底牌：一手以业内罕见的大规模回购向市场传递信心，一手以高强度研发投入构筑技术壁垒。 两件事同时做，且都做到了相当的量级，这本身就是一种战略宣言。 回购力度业内罕见，信心不靠说靠做 回到2026年3月24日，理想汽车宣布启动一项最高10亿美元的股份回购计划，有效期至2027年3月31日。公告中的措辞简洁而直接：“股份购回计划表明本公司对其战略路线图及未来价值创造充满强烈信心”。 真正让市场侧目的，是执行速度。 截至6月30日，理想汽车6月单月累计回购超过4380万股普通股，回购金额达22.7亿港币。自3月宣布回购计划以来的三个月内，累计回购金额已达4.62亿美元（约36.2亿港币），完成率超过46%，推进速度远超市场预期。回购金额多日位列港股公司前三名。 股份回购这件事，放在全球资本市场里，向来是头部科技企业表达信心的常见动作。苹果做过、腾讯做过、英伟达也做过。而理想，则是中国造车新势力中首家以如此力度系统化执行回购的企业。 一家企业愿意花真金白银从公开市场买回自己的股票，首先说明它手里有钱，现金流健康；其次，它说明管理层认为当前的股价低于企业的内在价值；最后，大规模回购往往发生在一家企业对未来增长有确定性判断的时候，看不清前路的企业，不会轻易做这件事。 理想汽车的财务状况，确实撑得起这个动作。截至2026年一季度，理想汽车现金储备达943亿元，净现金（现金储备减去有息负债）达833亿元。即便按10亿美元回购计划全额执行，对现金储备的消耗也仅约8%。资产负债率51.2%，流动比率1.88倍——在一个同行资产负债率动辄超过70%、甚至逼近90%的行业里，这个财务底盘意味着什么，不言自明。 更能说明问题的是，回购和研发在同时发生。2026年全年研发预算约120亿元，其中AI相关投入超过一半，连续第四年保持百亿级研发强度。回购花的钱，不是从研发预算里挤出来的，而是企业经营健康带来的盈余。一边烧钱做研发，一边拿钱做回购，说明回购花的不是“救命钱”，而是企业经营健康产生的“富余血液”。 大规模回购从来不是“穷人的游戏”。敢于在行业洗牌期拿出真金白银买回自己的股票，本身就说明管理层对于技术投入即将转化为营收和利润的信心。 大规模回购信心基石之“相信AI的力量” 回购的信心不是凭空产生的。它的根基，在理想汽车过去数年在AI领域的持续投入和系统性布局。 2026年6月15日，理想汽车举办了首届“Livis Day”发布会，主题是软件与具身智能。会上发布了一系列技术成果，从自研芯片到基座大模型，从操作系统到智能座舱，覆盖面相当完整。但整场发布会最值得关注的，其实是理想对“具身智能汽车”的定义。 理想心目中的具身智能汽车，是“四位一体”：一辆电动车、一位职业司机、一台AI计算机、一位生活助手。这个定义的核心，是把汽车从一个功能集合体，重新定义为一个智能体。 功能集合体需要用户去学习它，而智能体应该去理解用户。背后是三个硬性标准：保护人类安全、独立完成任务、比人类更高效。 定义的变化，背后是技术架构的全面重构。 先说芯片。理想自研的马赫M100，走了一条和主流芯片完全不同的技术路线。主流AI芯片大多基于冯·诺依曼架构，指令调度是核心逻辑。而马赫M100采用的是数据流架构，让数据流动直接驱动计算，而不是先靠中央指令来调度，在大规模AI推理任务上效率更高。 数据也很直观——在同等功耗和相近芯片面积的条件下，马赫M100在行业通用的UniAD智驾基准测试中，帧率约为主流方案的3.8倍。单颗芯片算力1280TOPS，采用5nm车规工艺。这篇芯片架构论文已经被国际计算机体系结构顶级会议ISCA 2026收录，也是汽车行业历史上第一篇入选该会议工业赛道论文。 再说模型。理想已经全面切换到了“马赫VLA”架构。把三维空间理解、交通场景语义推理和驾驶动作生成，统一到了同一个模型框架里。跟此前的技术路线相比，最大的区别在于“理解”。以前的智驾系统更多是在识别和响应——看到障碍物就刹车，看到车道线就保持。而VLA开始“看懂”场景了。 有了VLA架构，系统可以像人类驾驶员一样，自主完成倒车腾挪、在窄路上礼让会车、连续绕行施工区、识别交警手势，而且比人类更为精准。系统从发现危险到做出反应的时间是0.28秒，普通人平均需要0.45秒。在120公里时速下，这多出来的0.17秒意味着提前将近6米完成制动，在分毫之间，筑起生命的保护塔。 更值得注意的是2026年下半年的OTA规划——7月智驾效率提升约30%；9月系统学会全面倒车、窄路会车等“像人一样操作”的能力；12月目标为安全与效率超越人类。2026年第四季度，理想智驾模型将对齐特斯拉FSD V14。 支撑这张路线图的，是理想从2021年起就坚持全栈自研、从未中断的技术积累。从高精地图NOA到BEV/OCC感知大模型，从E2E+VLM双系统到VLA司机大模型——五年的技术演进，终于在今年进入了集中兑现期。 大规模回购信心基石之“相信产品的力量” 技术最终要落地到产品上，才能验证硬实力。 2026年5月至6月，理想汽车连续发布两款旗舰车型——全新理想L9与全新理想L8。这两款车的意义，不仅在于产品力的升级，更在于AI技术底座之上，理想汽车在新产品端体现出强劲的“技术引领销量突破”逻辑。 全新理想L9，是理想汽车面向具身智能时代的开山之作。它搭载两颗自研马赫M100芯片，总算力达2560TOPS。配合马赫VLA大模型与星环OS操作系统，整车从底层架构上实现了“感知-决策-执行”的全链路智能化。全球首发的“完全体”线控底盘将转向和制动全部升级为电信号控制，让底盘具备了通过OTA持续进化的能力；800V主动悬架则首次在大型SUV上同时解决了“舒适”与“操控”这对长期矛盾。 全新理想L8则体现了另一层逻辑——核心自研技术的规模化复用。 与老款六座布局不同，全新L8是专为五座家庭用户重新设计的五座旗舰SUV。二排标准腿部空间970毫米，零重力展开后达1300毫米。理想耗时三年自研“五连杆魔毯座垫”，让L8成为行业唯一标配四把零重力座椅的五座SUV。 新的不仅有外在，更有内核：全新L8全系标配马赫M100芯片与线控转向、后轮转向，转弯半径仅5.1米；Livis版更进一步，搭载800V主动悬架与“完全体”线控底盘。将旗舰技术向下普惠，意味着理想汽车的产品矩阵正在形成“技术复用-成本优化-规模效应”的正向循环。 东吴证券预计，理想汽车2027年营业收入有望达到1737亿元，归母净利润28亿元。与此同时，理想正在把核心管理层的长期激励调整为跟市值挂钩。管理层只有在股价上涨、市值目标达成的情况下才能获得激励。利益绑定，本身就是一种信心的表态。

一个规划投资数百亿美元、原本有望成为全球最大数据中心园区的项目，最终不是死于资金，也不是死于技术，而是死于一场程序诉讼。 2026年7月2日，黑石集团旗下数据中心运营商QTS宣布，终止弗吉尼亚州威廉王子郡的“Digital Gateway”数据中心项目，并撤回全部规划文件。 这个项目原本的规模令人震撼：占地约850公顷（2100英亩），规划37座数据中心建筑、总面积超过2200万平方英尺，配套14座场内变电站。按照最初的设想，这里将成为全球最大的数据中心园区。但现在，它或许将永远停留在图纸上。 消息一出，市场迅速分裂。一派惊呼“AI泡沫要破了”——连全球最大的另类资产管理公司都在撤退。另一派则认为，一个项目而已，不代表黑石不做AI了，更不代表AI泡沫破了。 两派都有道理，但都只看到了事情的一面。 真正的问题不是“黑石退出了吗”，而是“为什么一个已经获批的百亿级项目，黑石不选择再熬一熬？”这个问题的答案，远比“泡沫见顶”或“事情没那么糟”要复杂得多。 项目是怎么“死”的？ 项目的命运转折，始于一个看似微不足道的程序瑕疵。 2023年12月，该数据中心所在地——威廉王子郡监事会在长达27小时的马拉松听证会后，以微弱优势批准了该项目的土地重新分区。但反对者——橡树谷业主协会和美国战场信托基金——抓住了两个致命漏洞： 一是听证会前两次登报公示的间隔未达到弗吉尼亚州法定的六天最低时限；二是项目紧邻马纳萨斯国家战场公园，地块此前属于限制开发的保护用地。 2024年8月，巡回法院裁定监事会的分区审批无效；2026年3月，弗吉尼亚州上诉法院一致维持原判。 此后事态急转直下。威廉王子郡首先放弃上诉。联合开发商于4月退出，总裁承认“接连不断的司法纠纷、层层叠加的监管壁垒，已经彻底堵死了可行的推进路径”。QTS成为唯一仍在坚持的开发商。 此后就是7月2日，QTS正式通知弗吉尼亚州最高法院撤回上诉。项目彻底停滞。 表面上看，这是一个程序违规导致的失败。但更深层的问题是：为什么一个项目会陷入这样的困境？ AI开始撞墙：基础设施进入“社会约束阶段” 过去几年，AI行业讨论的核心一直是：GPU够不够？HBM够不够？电够不够？但现在多了一个问题：居民愿不愿意让你建？ 盖洛普2026年3月的民调显示：71%的美国人反对在自己所在区域建设AI数据中心，其中48%表示强烈反对。这一比例甚至超过了反对在家附近建造核电站的比例（53%）。数据中心反对者中，半数将“对资源的影响”列为主要顾虑——尤其担忧过度的水资源和能源消耗。 这种反对正在转化为实实在在的政策障碍。据外媒，全美已有超过300个地方政府出台数据中心新建禁令或暂停审批，仅2026年就新增275项以上。过去两年，总计有640亿美元的项目被阻挡或延迟，其中180亿美元的项目被完全停止。仅2026年第一季度，全美就有约75个数据中心项目被阻挡或延迟。 过去大家讨论AI基础设施，关注的链条是：GPU→HBM→数据中心。现在需要加上的新环节是：GPU→HBM→数据中心→电力→社会许可。AI建设正在从工程问题变成社会问题。 国际能源署预测，全球数据中心年耗电量将从2025年的485TWh翻一番，达到2030年的950TWh。当一项技术需要消耗全球3%的电力时，它就不再是硅谷工程师的专属领域，而是市政厅、环保组织、电网调度员和社区居民共同参与的战场。 这不是什么新鲜事。美国任何大型基础设施——高压输电线路、风电场、核电站、天然气管道——都经历过同样的过程。刚开始都是“技术问题”，到大规模建设阶段就变成了“选址问题”和“社会接受度问题”。 AI数据中心，只是最新一个撞上这堵墙的行业。 这堵墙的名字叫NIMBY（Not In My Back Yard，不要在我家后院）。其实这个逻辑很容易理解：AI带来的便利每个人希望，但前提是“三不”——不要耗我家的水、不要涨我家的电价、不要建在我家旁边。 这几乎是公共基础设施都逃不开的问题，从早年的基站，到现如今的数据中心，但凡触发居民的抵制情绪，随之而来的漫长扯皮几乎是必然，更何况，数据中心在“三不”方面的历史似乎不太光彩。 黑石的逻辑：不是撤退，是重新配置 理解了“NIMBY”这个背景，再看黑石的决策就清晰多了。 要理解黑石为什么放弃，先要理解黑石是什么。截至2026年第一季度，黑石管理资产规模突破1.3万亿美元，是全球最大的另类资产管理公司，同时是全球最大的数据中心投资者，持有约1500亿美元的数据中心资产，另有约1600亿美元的开发管线。 这样的体量决定了它的决策逻辑和散户完全不同。它不是炒股票的，它是配置资产的。 回顾黑石的历史，这种“放弃一个项目但加码整个赛道”的操作反复出现。 酒店地产是一个典型案例。2020年疫情冲击酒店业，但黑石没有“退出酒店”。2021年3月，黑石以60亿美元收购美国长住酒店。而这家酒店，黑石2004年以31亿美元收购、2007年以80亿美元卖出，2010年又买入破产重组后的同一资产。同一资产二十年三进三出——这是周期操作，不是看空赛道。 办公楼的案例则展示了另一种逻辑。2023年，黑石旗下一笔5.62亿美元的CMBS贷款违约，市场惊呼“黑石崩了”。但黑石没有拼命“救项目”——它选择接受违约。当风险收益比恶化，宁可放弃单个项目，也不会死守。 能源基础设施的布局则说明了“换地方”的策略。2025年，黑石在宾夕法尼亚和西弗吉尼亚州投资天然气发电设施，专门为数据中心供电。它没有在弗吉尼亚、加州这些监管严格、社区抵触强烈的州硬碰硬，而是换了一个监管环境更友好、能源基础设施更成熟的州。 回到数据中心赛道，黑石2026年同时在做的三件事，比“退出”更能说明问题： 第一，退出一个。QTS Digital Gateway项目终止。 第二，出售一批。2026年6月，Digital Realty以78亿美元估值收购黑石持有的三个北弗吉尼亚数据中心的多数股权，合计提供288兆瓦IT容量，已全部出租且租约长达15年。黑石获得35亿美元现金加股票。 第三，最重要的来了，近期黑石正在加码多个AI赛道。 与谷歌成立50亿美元TPU云计算合资公司，预计2027年上线500兆瓦容量。 旗下黑石数字基础设施信托完成IPO，融资17.5亿美元。 宣布未来3至5年在日本AI数据中心投资300亿美元。 逻辑已经很清楚了：黑石的一个项目退出+一批资产出售+多个新项目加码，这更可能是资产组合优化，而非简单的赛道否定。 判断一家机构的策略，做永远比说重要：如果黑石真的认为：AI数据中心见顶，那么它最近几个月可能根本不会继续加码。 苏世民曾将公司数据中心业务形容为“极其保守”。继续打一场可能还要持续数年的官司，不如把几十亿美元投入到另一个已经具备土地、电力、社区支持的新项目。 对于数据中心运营商而言：机会成本远远大于沉没成本。这不是撤退，而是资本重新寻找阻力更小的地方。 理解了这个逻辑，最后一个问题也就自然浮现：Digital Gateway的流产，到底意味着什么？ 如果AI需求真的见顶，你应该看到的是：微软、Meta削减资本开支，GPU订单大量取消，云计算租赁价格下降。但现实恰恰相反。2026年，微软、谷歌、亚马逊、Meta四家超大规模企业合计资本开支预计达7250亿美元，较2025年的约4100亿美元增长77%。 当一个产业的需求依然旺盛，但大规模建设却处处受阻时，它不是在衰落，而是在经历一场成人礼——从“想建哪就建哪”的数字游戏，变成必须面对土地、电力、社区、法院、地方政治的现实重工业。开发商需要将社区情绪纳入选址阶段的工程约束，而不是等动工后再做公关灭火。

录制时点（2026 年 7 月 7 日），黄金现货约 4,150 美元/盎司，WTI 原油约 68.8美元/桶，一盎司黄金可兑换约 60 桶原油。对比 1946 年以来约 17 桶的长期平均，处于 80年数据的最极端区间：明确高于当前水平的时段，只有 2026 年 1-2 月（约 79 桶）与 2020 年 4 月（约102 桶，即 WTI 跌至负值的当周）。 核心判断： 比值 60 不是「金太贵」或「油太便宜」的单边陈述，而是市场同时定价了两个互相矛盾的世界——给石油定价的是「和平＋过剩＋偏冷」的世界，给黄金定价的是「乱世＋贬值＋囤金」的世界。两者中间隔着同一个美元。若美元购买力未发生剧变，两套定价至少有一套是错的。历史上此类极值的回归主引擎几乎都是石油端的供给反应，而非黄金端崩盘；但本轮欧佩克+处于增产而非减产周期，与 1986年反例的相似度，是这个判断最大的脆弱点。 两套矛盾的世界观 · 战争给出的检验 同一个录制时点，三个视角在讲三件不同的事： 关键事实： — 金价历史高点 5,589 美元/盎司，创于 2026 年 1 月 28 日；录制时点约 4,150 美元，回落约 26%。 — 2026-02-28 美以空袭伊朗；03-04 霍尔木兹海峡关闭，布伦特由约 72 美元升至近 120美元（+55%）；04-17 宣布重开当日跌逾 10%。 — 6 月底布伦特 73.21 美元，仅比开战前（71.94 美元，2-27）高约 1.8%。 — 欧佩克+核心七国 4-7 月配额累计上调近 80 万桶/日，8 月再加 18.8 万桶/日；2023 年 165万桶/日减产接近全部回收。 — 美联储主席沃什 2026-07-01 公开表示「物价太高了」；6 月点阵图 18 位委员中 9 位预期年内加息；市场定价 9 月加息概率约 50-70% 区间。 一个资产在拿到它能拿到的最大利好（战争、断供、避险）时未能创出新高，而另一个资产把已经发生的战争几乎从价格中完全抹去——这组镜像是本期最重要的行为证据。 Follow the Money：钱在怎么走 历史七次极端分化，每次是怎么回去的 规律（个人归纳，非事实）：七次极值，六次的回归主引擎是石油端供给反应（减产、战争、需求恢复），黄金端往往只是停涨；唯一在高位滞留三年的 1986年，恰是供给端最大玩家主动增产夺份额的年份——与当前欧佩克+的行为最相似。 判断可能错的地方： 互动问题： 你觉得这次会像 2016 年，一年之内回去？还是像 1986 年，在高位挂三年？评论区聊聊你的理由。 ------ 了解更多： Jason X | NDV X | NDV 官网 | 公众号：NextGen Digital Venture ------ 声明：本节⽬内容仅供信息分享与学术探讨，不构成任何形式的投资建议。所有分析、观点及案例均不指向推荐任何具体投资标的或操作。投资决策须由您基于个⼈独⽴研究作出，并⾃⾏承担全部⻛险。市场有⻛险，投资需谨慎。 ------ 【收听延伸与交流】 欢迎加入我们的听友群，一起探讨你的“非共识”。 世界没有标准答案，我们欢迎一切有价值的思考碰撞。 添加「非共识的20分钟-课代表」，即可入群交流。 另外，为了给购买过付费节目的听友提供更聚焦、更高质量的交流空间，我们新建了「资深交流群」，面向已购买《非共识的 20 分钟》任意付费集的听友开放。已购买付费节目的听友，可添加「非共识的20分钟-课代表」了解详情。需提供购买记录截图，核验后入群。 *社群内所有讨论仅为听友间的观点交流与学术探讨，不构成任何投资建议。

梁巍，Movieflow创始人，前电影出品人、制片人，出版发行过200多部电影，现在做AI视频工具，是 AIdeo 概念的提出者。 曾经的电影公司一号位，电影跨界AI转型的第一人，从梁巍的观点里，我们了解到AI不是对传统影视的打击，而是给行业带来降本增效的新机会，Movieflow也在帮助多个剧组落地AI降本增效，包括筷子兄弟最新歌曲《逍遥仙》就是梁巍老师团队协作完成，感兴趣的大家可以关注视频号：电影人梁巍聊AI ⟡⟡⟡ 主持人 ⟡⟡⟡ Demi，Founder@AI人才社区Entire Lab，前字节招聘负责人（即刻：DemiHou） 明皓Arya，AI 应用创业者，前飞书、TikTok产品经理（即刻：明皓Arya） ⟡⟡⟡ Show notes ⟡⟡⟡ 00:39 | 过去在传统的电影行业，营销过五六十部电影，主投全版权漫画200多部，动画5-6部 01:40 | 电影出品人的角色就是电影公司一号位，一部电影项目最长参与者 04:42 | "一桌子硬盘"的故事：投8100万只回来100万，16年近10亿的投资换来一桌子硬盘 08:49 | 提出AIdeo概念：AI+Video=AIdeo，时代的变化，类比胶片→电影、手机→抖音 11:57 | 从犹豫到 All In，花了6-7个月研究，DeepSeek的出现再次推动了公众认知 18:45 | 电影人做AI视频的独特视角：从业近20年的电影公司一号位All In做AI视频，看到是内容前瞻不是技术 22:27 | "不能只给锤子，要帮他们把房子盖起来"——最终目标是IDEO时代的Netflix 24:39 | 三大用户群：①传统影视降本30-50% ②AIdeo创作者(3人组Studio) ③企业视频需求 29:03 | 版权是根基：“没有合规，AI视频就没有消费价值，就是灰产" 40:05 | 全球用户150万：巴西 、印度、印尼、越南、美国等国家用户占多数，中国仅3.96% 46:06 | 竞争壁垒：行业know-how，加一句"严格遵循越轴规则"就对了，非影视人看不出问题在哪 56:31 | 创作回归创作本身，传统导演90%时间在消耗，AIdeo时代最珍贵的是脑子 59:06 | 演员在AI时代的命运：AIdeo形象线上接戏，本人线下挣握手费 01:09 | Movieflow ARR约100万美金，没做过投流，token消耗和日收入已接近打平 01:31 | AI是目力可及唯一一次跨越阶级的机会。“00后、05后是天选之人。" ⟡⟡⟡ 关于赛博岛屿 ⟡⟡⟡ ☀️ 赛博岛屿关注AI、出海和创业，预计每两周更新一期 🎧 播出平台：小宇宙 / 苹果播客 / 豆瓣播客 / QQ音乐/腾讯新闻 🦀 欢迎加入播客听友群，请添加微信（ID: Entirelab2024）入群

奶茶、拿铁、燕麦奶、厚乳、基底乳、高蛋白奶……今天的饮品世界，早已进入一个“万物皆可加奶”的时代。但我们喝进去的，真的都是牛奶吗？为什么奶茶越来越强调“真奶真茶”，植脂末却依然没有消失？为什么很多人觉得自己乳糖不耐，却照样每天喝奶茶？而燕麦奶，又到底是不是“奶”？我和大食话的月月、来到了贝望录串台： 从一杯奶茶出发，完整梳理中国茶饮行业四十年的演变：从校园门口的奶精粉冲泡奶茶，到鲜奶时代，再到今天供应链高度工业化的基底乳、高蛋白乳和功能型乳制品。你会发现，了解奶茶的发展史，其实也是了解中国乳业、供应链、消费升级和品牌竞争的一部缩影。节目中嘉宾也拆解了台式奶茶、港式奶茶、轻乳茶、植物奶的底层原料逻辑，戳破营销话术，教大家看懂预包装配料表、线下门店点单避坑，还聊到了环保话题、动物福利、乳糖不耐等热门争议。喝奶茶没有问题，但真正值得大家了解的是：你喝到的到底是什么，它为什么会变成今天这个样子。当我们知道一杯饮品背后的配方、工艺和商业逻辑之后，下次点单时，也许就能做出更适合自己的选择。 【嘉宾】 月莞柔 「大食话」主理人，食品行业从业者 Eric 全产业链乳企从业者，「牛奶大脑袋」主播 小红书：农场主又在拉肚 【主持】 李倩玲 Bessie Lee 广告营销行业资深从业者，商业观察者 【录制地点】 彼屯✖️播客公社～ 【本期内容提要】 [00:15]继果汁之后，「贝望录」与「大食话」再次联手，这一次，我们聊聊每天都会喝到，却很少真正了解的奶 [03:35]为什么今天的年轻人，越来越少直接喝牛奶？ [05:56]为什么咖啡、奶茶都要加奶？奶到底提供了什么？ [09:42]中国奶茶的第一代：奶精粉时代是怎么来的？ [13:48]2004年后常温牛奶普及，但奶茶为什么还是离不开植脂末？ [17:14]喜茶、奈雪等新茶饮兴起，“真奶真茶”时代开始了吗？ [18:05]为什么咖啡店和奶茶店使用的牛奶，和家里喝的牛奶并不一样？ [20:45]奶茶店菜单里的“拿铁”，是区分植脂奶茶与鲜奶基底饮品的关键 [21:59]奶盖、基底乳是如何诞生的？供应链如何改变一家奶茶店？ [24:14]茶饮连锁依靠标准化供应链快速扩张，真正的竞争开始发生在供应链 [26:10]植脂末没有消失，只是藏进了消费者看不见的地方 [28:10]为什么很多乳糖不耐的人，喝奶茶却没有明显反应？ [31:45]轻乳茶、港式奶茶、台式奶茶，背后的乳制品逻辑完全不同 [34:10]第五代奶茶来了：星巴克 6.0 高蛋白零乳糖基底乳登场 [39:48]星巴克、瑞幸为什么开始重新定义“奶”？ 要依靠差异化乳制品打造产品壁垒 [41:58]植物奶为什么会流行？它到底是在替代牛奶，还是创造新的消费需求？ [46:48]燕麦奶、豆奶、厚椰乳本质是乳化植物饮料，但多数会添加植物油、稳定剂 [50:40]乳糖不耐人群饮用植物奶也会踩坑，因为部分燕麦奶会混入奶粉 [54:20]预包装饮品选购技巧：配料表按含量降序排列，看懂调制乳、含乳饮料区分 [56:50]植物奶真的比牛奶更健康吗？别忽略碳水、热量和营销故事 [57:50]植物奶“更环保”的营销故事可信吗？国内规模化牧场实现粪污循环，碳足迹差距有限 [01:00:42]牛放屁怎么办？乳业的碳排放、环保与循环农业到底是怎么回事？ [01:04:25]植物奶真的更环保吗？碳足迹、动物福利和可持续，哪些是事实，哪些是营销？ [01:05:05]牛奶本来是给小牛喝的，人到底适不适合喝牛奶？ [01:08:10]为什么今天的乳制品越来越细分？新疆奶、娟姗奶、A2、高蛋白奶背后都是供应链升级 [01:11:20]从霸王茶姬到新茶饮，「真茶、真奶、真果」为什么会成为这一代品牌的共同语言？ [01:13:05]食品工业为什么总能把饮料做得更好喝？水果茶背后同样有一整套标准化体系 [01:14:22]如果让消费者做笔记：不同需求下，到底应该怎么点一杯奶茶或咖啡？ [01:16:00]想减脂、补蛋白、控制热量、避免乳糖不耐，不同人群分别应该怎么选？ [01:18:33]烧仙草、龟苓膏、人参茶饮……功能性小料真的能让奶茶变养生吗？ [01:20:40]配料表越短越好吗？如何正确理解配料表和复合原料标签 [01:24:45]面对越来越复杂的饮品市场，消费者要懂得真正应该关注什么，不要被营销牵着走 [01:28:14]期待下一期「贝望录×大食话」再聊些好玩又有用的话题 【后期制作】 Jean&LIBING 🍼买奶链接🛒🛒🛒🛒🛒🛒🛒🛒🍼 🍠 九峰牧场

宇廷老师在2026年6月22日谈过如何通过“见有高下，修自低起”来正确理解“一切有为法，如梦幻泡影”https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6a3908802e335a35a8076731 今天这一集，他将更加深入得从多个角度进行解析，愿对诸位听者会有所帮助，尽量多做利益他人的事情。 联系我们： # 公众号：觉性科学&央金歌舞 # 视频号“宇廷觉学”，小红书“宇廷觉学” #相关书籍：《念完哈佛念阿弥陀佛》（作者：陈宇廷） → 视频号“宇廷觉学”橱窗

想知道AI如何变得更聪明、更高效吗？本期我们就来看几篇脑洞大开的最新论文。我们将一起探索，AI如何拉着“老模型”一起“团购”评测来省钱，又如何通过一个圈子的“开放性”来揪出网络水军。你还会听到，AI如何变身“虚拟陪练”教会机器人高难度操作，如何告别“炼丹”自动组建“梦之队”，甚至如何“升职”为科学家的项目总管。这些看似不相关的研究，背后都指向了同一个趋势：AI正在从单纯的工具，进化为解决问题的“系统设计师”。 00:00:37 AI评测的“省钱攻略”，如何拉着“老模型”一起“团购”？ 00:07:13 抓出网络里的“坏人”，关键看谁的“圈子”不够开放 00:12:07 虚拟世界里的“陪练”，如何教会现实中的机器人？ 00:18:28 告别“炼丹”，AI高手的新玩法 00:23:39 给科学家升职，AI当起了“总管” 本期介绍的几篇论文： [LG] CollabEval: Statistically Efficient Collaborative Model Evaluation via Matrix Completion [Google DeepMind] https://arxiv.org/abs/2607.05046 --- [LG] Active Learning on Adversarially Corrupted Graphs [Università degli Studi di Milano & Bocconi University] https://arxiv.org/abs/2607.04869 --- [RO] SILO: Simulation-in-the-Loop Sim-to-Real Transfer for Multi-Stage Cable Routing [NVIDIA] https://arxiv.org/abs/2607.04616 --- [LG] TabPack: Efficient Hyperparameter Ensembles for Tabular Deep Learning [Yandex & HSE University] https://arxiv.org/abs/2607.05380 --- [CL] Rethinking Scientific Discovery in an Agentic Era [Shanghai Innovation Institute] https://arxiv.org/abs/2607.03863