节目

某种程度上，想象西藏，就是在想象远方。 遥远的拉萨，巍峨的布达拉……这些曾存在于幻想中的场景，浮现在眼前的时刻，历史与现实、文本与世界……甚至于一种玄妙的声响就回荡于耳畔。 借由ETHAN在拉萨偶然的奇妙之旅，MOMO与ETHAN重温童年幻梦，也谈论现在，勇敢想象未来： 00:00:46 缘起：莲花 00:08:54 胜境与秘境：亚丁 00:18:50 《尘埃落定》与藏族经验以及想象 00:29:50 回拉萨 00:37:31 布达拉宫双线的镇馆之宝 （夜幕中的布拉达） 00:39:42 磕长头的终点：大昭寺 （大昭寺中漫长的转经筒之路） 00:42:36 大小昭寺与两位公主的秘闻 （大昭寺辩经） （罗布林卡一隅） 本集涉及到的文艺作品： 安妮宝贝：《莲花》 《18X：18岁前不能去的18个地方》 《双城记：从台北到北京》 刘子超：《失落的卫星》《血与蜜之地》 阿来：《尘埃落定》 纪录片《第三极》 下一期，让我们一同走进拉萨更深处，走近妖冶神秘的拉萨河女神……

2026年菲尔兹奖揭晓，北大2007级校友邓煜、王虹双双获奖，实现中国籍数学家历史性突破 同样斩获菲尔兹奖，邓煜与王虹各自解决的百年难题，究竟具备怎样的价值？ 国内能够培育顶尖数学苗子，距离建成世界级数学研究中心还差什么？ AI快速介入数学证明研究，未来人类数学家的核心价值又将如何定义？ 欢迎收听本期播客，聊聊 “菲尔兹双星闪耀，属于中国数学的突破与长远命题” 本音频来自虎嗅音频直播栏目《早点生活》 每个工作日7:30～9:00，预约和锁定【虎嗅APP】的视频号、抖音，保持与时代同频 本期主播：原子 粥粥 运营：康康

平时出门旅游、出差订酒店，你是不是下意识点开携程比价下单？ 最近，携程因通过特牌、全网最低价条款、自动调价工具约束酒店商家，合计被罚没51.79亿元 平台依靠流量优势干预酒店定价，究竟触碰了哪些监管红线？ 低价优势背后挤压商家利润，长期来看会不会损害消费者权益？ 欢迎收听本期播客，聊聊 “携程天价罚单背后，平台与商家的博弈迎来转折点” 本音频来自虎嗅音频直播栏目《早点生活》 每个工作日7:30～9:00，预约和锁定【虎嗅APP】的视频号、抖音，保持与时代同频 本期主播：原子 粥粥 运营：康康

同一个AI板块，有人赚得盆满钵满，有人亏到想要清仓。买的东西都叫“半导体”，结果为什么差这么多？ 这一期，我们从最基础的地方开始——芯片到底是什么样子的？服务器长什么样？数据中心里面到底装了什么东西？我们天天听到的AI的相关词汇，这些词背后的物理现实是什么——它到底是个什么东西，长什么样，在哪里，谁在用它，为什么需要它？ 英伟达、台积电、微软、OpenAI各自在产业链的哪一层？为什么做芯片的涨疯了，做传统软件的却在暴跌？ Gigi的反直觉结论：讲了这么多AI怎么投，但Gigi自己其实不单独买AI主题ETF。 ⏱️ 时间轴 00:13｜AI学东西的过程，跟教狗坐下差不多 00:28｜OpenAI租微软数据中心 = 共享厨房 01:14｜小红书有人血亏，半导体到底怎么回事？ 02:45｜从最基础开始：AI到底是怎么运作的？ 03:33｜教AI=教狗，但数据量是几亿篇文章 04:24｜服务器 = 没有屏幕的电脑，AI训练需要几万台同时工作 05:08｜数据中心 = 装满服务器的大仓库 05:35｜云服务 = 租共享厨房，按用量付费 06:45｜芯片 = 服务器的大脑 07:27｜半导体 = 做芯片的原材料 + 整个芯片行业 08:02｜英伟达（设计）vs 台积电（制造） 09:15｜AI产业链三层：半导体 → 云巨头 → AI应用 10:10｜底层半导体：年初至今涨63%，但波动极大 11:27｜亏钱不是因为板块不好，是timing不对 12:48｜中层云巨头：稳，但涨幅不如芯片 13:40｜上层AI应用：大多数还没上市，散户买不到 15:04｜传统软件（IGV）今年跌16%，被AI挤压 16:02｜腾讯会议、钉钉加AI功能——不加就没人用了 18:19｜IBM单日暴跌25.2%，1978年以来最大跌幅 20:05｜AI是泡沫还是革命？正反两面都说说 22:13｜硅谷：不标榜自己是AI公司，就拿不到融资 23:32｜真实案例：一家公司67%收入来自微软单一客户 24:31｜Gigi为什么没给Rae买AI主题ETF？——大盘指数已经有了 25:42｜如果非要加注AI，ETF怎么选？ 27:22｜费率差0.5%，30年差20万——别小看小数点 28:23｜本期总结：AI产业链三层、传统软件被挤压、局部泡沫 30:49｜送给小红书上“割肉”的朋友：亏损不一定是方向错了 AI产业链三层结构 第一层（底层）：半导体/芯片 * 代表公司：英伟达（设计）、AMD（设计）、台积电（制造） * 今年表现：SMH（半导体ETF）年初至今涨约63% * 特点：AI需要大量芯片，供不应求，是最大受益者 * 风险：波动极大，年内从最低点到最高点相差约85%。5月高点买入，到7月可能亏约16% 第二层（中层）：云巨头 / 数据中心 / 算力租赁 * 代表公司：微软、亚马逊、谷歌 * 他们把数据中心（装满服务器的大仓库）的算力租出去，相当于“共享厨房”——你租他们的炉子，做自己的菜 * OpenAI训练ChatGPT，租的就是微软的数据中心 * 特点：AI涨他们跟着涨，AI跌他们有其他业务兜底，相对稳健，但涨幅不如底层芯片 第三层（上层）：AI应用 / 软件平台 * 代表公司：OpenAI（ChatGPT）、DeepSeek、Claude等 * 现状：大多数顶尖AI应用公司还没有上市，散户目前买不到 泡沫还是革命？ 看空理由： * 五大科技巨头今年砸约7000亿美元建AI数据中心 * 很多AI公司还在大幅亏损，靠借债维持 * 类似2000年互联网泡沫——当时很多公司没收入、纯靠概念 看多理由： * 英伟达的芯片真实供不应求，有真实财报和利润支撑 * 微软、谷歌、亚马逊有真实盈利，AI只是业务的一部分 * 有真实的商业需求，不是吹出来的泡沫 Gigi的判断： * AI是真实的科技革命，不是纯泡沫 * 但局部泡沫确实存在——尤其是一些小公司，或高度依赖单一客户的公司 * 头部芯片公司和云巨头有真实需求支撑，相对安全 判断任何AI公司，不能只看“AI”两个字，要看真实的业务结构和风险。 小白怎么投AI？ 如果你已经持有大盘指数基金（标普500、纳斯达克）： * 已经持有英伟达、微软、谷歌等AI产业链头部公司 * 不需要额外买AI主题ETF——重复持仓，还要多付管理费 如果非要加注AI，怎么选ETF？ 主要有四个常见的AI相关ETF： * SMH：纯半导体ETF，覆盖25家最大的半导体公司。费率0.35%，是纯半导体ETF里最便宜的。集中在芯片，弹性最大。 * ARTY：覆盖AI全产业链，从芯片、硬件到云服务都有。费率0.47%，比SMH更分散，风险更均匀，覆盖全球AI产业链。 * AIQ：AI主题ETF，费率约0.68%，相对更贵。 * BOTZ：机器人/AI主题ETF，费率约0.68%，相对更贵。 费率不是小钱：投10万块，年回报8%，费率差0.5%，30年后费率低的那个多赚将近20万。长期持有，费率越低越好。 本期总结 1. AI不是一家公司，是一整条产业链——底层芯片、中层云服务、上层应用，三层涨跌逻辑完全不同 2. 半导体波动极大——方向没错，但买在阶段性高点照样亏钱。不要追涨，分批买入 3. 传统软件正在被AI“吃掉”预算——硬件正在吃掉软件的蛋糕 4. 大部分顶尖AI应用公司还没上市——你现在能买到的，其实都是“卖铲子”的公司（做芯片、租算力） 5. AI是真实革命+局部泡沫并存——头部公司有真实需求支撑，小公司风险更高 6. 大盘指数已经帮你布局了AI——不需要额外跟风买AI主题ETF，除非你真正想明白要加注 📌 本期提到的ETF清单 * SMH：半导体ETF，费率0.35%，纯芯片 * ARTY：AI产业链ETF，费率0.47%，覆盖芯片→硬件→云服务 * AIQ：AI主题ETF，费率约0.68% * BOTZ：机器人/AI主题ETF，费率约0.68% * IGV：科技软件ETF，今年跌约16%（传统软件板块） * VOO / QQQ：大盘指数基金，已自动包含AI头部公司 📌 真实资金的长期投资实验。不预测涨跌，只提供方法论和真实操作参考。 （节目内容仅为交流分享，不构成投资建议～）

一、本期简介： 很多人知道《洛神赋》，都是因为“翩若惊鸿，婉若游龙”“凌波微步，罗袜生尘”这些千古名句。但如果只是把它当成一篇描写美女的辞赋，就错过了曹植真正想表达的东西。 这一期，我们从曹植的人生讲起，重新走进《洛神赋》。为什么一个天才，会创造出中国文学史上最美的女神？为什么一条普通的河流，会成为一个流传千年的世界？又为什么真正的美，总是在我们慢下来之后，才会被看见？ 或许，《洛神赋》真正描写的，不只是一个女神，而是一个人如何拥有一双发现美、创造美的眼睛。 这一期，我们先一起走进洛水之畔，看见那个让曹植一生难忘的身影。 一、内容时间轴： 00:00｜为什么《洛神赋》写的不只是爱情，而是失去之后的创造 02:55｜真正的天才，不只是有才华，而是能够创造一个世界 06:20｜少年曹植为何注定走向命运的悲剧 10:15｜洛神究竟是真人，还是理想化的化身 12:00｜一次普通的归途，为何成了文学史上最美的相遇 16:00｜为什么真正的美，总会出现在慢下来的时刻 20:00｜审美，不是分辨漂亮，而是拥有心动的能力 22:30｜曹植为什么能写出中国文学史上最美的女神 27:00｜真正高级的美，不是完美，而是恰到好处 31:00｜“凌波微步”背后，藏着中国人的生命美学 33:00｜真正的美，不会让人想占有，而是学会尊重 37:40｜洛神已经出现，但真正的故事才刚刚开始 《洛神赋》曹植 黄初三年，余朝京师，还济洛川。古人有言，斯水之神，名曰宓妃。感宋玉对楚王神女之事，遂作斯赋。其辞曰： 余从京域，言归东藩。背伊阙，越轘辕，经通谷，陵景山。日既西倾，车殆马烦。尔乃税驾乎蘅皋，秣驷乎芝田，容与乎阳林，流眄乎洛川。于是精移神骇，忽焉思散。俯则未察，仰以殊观，睹一丽人，于岩之畔。乃援御者而告之曰：“尔有觌于彼者乎？彼何人斯？若此之艳也！” 御者对曰：“臣闻河洛之神，名曰宓妃。然则君王所见，无乃是乎？其状若何？臣愿闻之。” 余告之曰：其形也，翩若惊鸿，婉若游龙。荣曜秋菊，华茂春松。髣髴兮若轻云之蔽月，飘飖兮若流风之回雪。远而望之，皎若太阳升朝霞；迫而察之，灼若芙蕖出渌波。秾纤得衷，修短合度。肩若削成，腰如约素。延颈秀项，皓质呈露。芳泽无加，铅华弗御。云髻峨峨，修眉联娟。丹唇外朗，皓齿内鲜，明眸善睐，靥辅承权。瑰姿艳逸，仪静体闲。柔情绰态，媚于语言。奇服旷世，骨像应图。披罗衣之璀粲兮，珥瑶碧之华琚。戴金翠之首饰，缀明珠以耀躯。践远游之文履，曳雾绡之轻裾。微幽兰之芳蔼兮，步踟蹰于山隅。 于是忽焉纵体，以遨以嬉。左倚采旄，右荫桂旗。攘皓腕于神浒兮，采湍濑之玄芝。余情悦其淑美兮，心振荡而不怡。无良媒以接欢兮，托微波而通辞。愿诚素之先达兮，解玉佩以要之。嗟佳人之信修兮，羌习礼而明诗。抗琼珶以和予兮，指潜渊而为期。执眷眷之款实兮，惧斯灵之我欺。感交甫之弃言兮，怅犹豫而狐疑。收和颜而静志兮，申礼防以自持。 于是洛灵感焉，徙倚彷徨，神光离合，乍阴乍阳。竦轻躯以鹤立，若将飞而未翔。践椒涂之郁烈，步蘅薄而流芳。超长吟以永慕兮，声哀厉而弥长。 尔乃众灵杂沓，命俦啸侣，或戏清流，或翔神渚，或采明珠，或拾翠羽。从南湘之二妃，携汉滨之游女。叹匏瓜之无匹兮，咏牵牛之独处。扬轻袿之猗靡兮，翳修袖以延伫。体迅飞凫，飘忽若神。凌波微步，罗袜生尘。动无常则，若危若安；进止难期，若往若还。转眄流精，光润玉颜。含辞未吐，气若幽兰。华容婀娜，令我忘餐。 于是屏翳收风，川后静波。冯夷鸣鼓，女娲清歌。腾文鱼以警乘，鸣玉鸾以偕逝。六龙俨其齐首，载云车之容裔，鲸鲵踊而夹毂，水禽翔而为卫。 于是越北沚，过南冈，纡素领，回清阳，动朱唇以徐言，陈交接之大纲。恨人神之道殊兮，怨盛年之莫当。抗罗袂以掩涕兮，泪流襟之浪浪。悼良会之永绝兮，哀一逝而异乡。无微情以效爱兮，献江南之明珰。虽潜处于太阴，长寄心于君王。忽不悟其所舍，怅神宵而蔽光。 于是背下陵高，足往神留，遗情想像，顾望怀愁。冀灵体之复形，御轻舟而上溯。浮长川而忘反，思绵绵而增慕。夜耿耿而不寐，沾繁霜而至曙。命仆夫而就驾，吾将归乎东路。揽騑辔以抗策，怅盘桓而不能去。

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：知名播客 Lenny's Podcast How Anthropic builds products like Claude Code before the AI models are ready | Dianne Penn 原内容更新时间：2026-07-26 本期嘉宾是Anthropic公司AI研究与实验室团队的产品负责人Dianne Penn。她三年多前作为公司第一位技术产品经理加入，当时整个产品团队只有五名工程师，如今她已深度参与了从Claude 2到Fable的每一款模型发布，并帮助孵化了Claude Code、MCP、Skills、computer use等核心产品。 这期节目由知名产品人Lenny Rachitsky主持，两人围绕一个核心问题展开深度对谈：Anthropic如何在模型能力尚未完全成熟时，就提前孵化出前沿产品？Dianne分享了从早期只有一名API工程师的创业状态，到如今模型能力指数级爆发的全过程，以及产品经理这个角色在AI时代正在发生的深刻变化——评估（evals）正在取代产品需求文档（PRD），产品人得像打磨像素一样去琢磨token。 如果你正在思考AI时代的产品策略、组织形态、产品经理角色的进化，或者好奇站在AI研究最前沿的人如何工作和思考，这期节目会提供大量一手经验和高密度判断。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Dianne Penn，Anthropic公司AI研究与实验室团队的产品负责人。她于2023年加入Anthropic，是公司第一位技术产品经理，当时产品团队仅有五名工程师。从Claude 2到Fable，Anthropic的每一款模型发布都有她的深度参与，她还帮助孵化了Claude Code、MCP、Skills、Claude Design，以及computer use、tool use和reasoning等核心能力。在加入Anthropic之前，她曾在亚马逊参与构建Alexa的AI能力，更早之前则在摩根大通担任高收益债券交易员。她是一位深度的产品思考者，也是AI产品管理领域最具实践洞察力的人之一。 ⏱️ 时间戳 Anthropic的早期岁月与关键转折点 01:20 2023年刚加入时，没人把Anthropic和编程联系在一起 04:00 早期Anthropic：只有五名工程师，一名API工程师 05:53 隐藏的转折点：Golden Gate Claude的24小时实验 09:46 Opus 3：在父母家里训练出的信任基础 11:08 意识到编程是核心差异化 模型与产品的共生关系 12:28 Opus 4.5与Claude Code：模型和产品互相成就 14:24 身处指数级增长曲线内部是什么体验 16:47 缩放定律中的涌现能力：模型会突然学会新技能 18:31 每年花10万美元在token上，你过的是2028年的生活 实验室如何孵化非连续的大赌注 21:26 实验室是什么？识别非连续的大赌注 23:14 小团队文化：从零到一实验需要特定性格的人 24:37 研究员的一天：宏大愿景与贴近细节并存 30:19 假设Claude 8出来了，用户行为会怎么变？ 产品经理这个角色正在发生什么变化 35:00 招PM时最看重什么？第一性原理思考 36:28 evals就是新的产品需求文档 37:43 像打磨像素一样去琢磨token 44:19 管理者必须亲自动手，否则做不好决策 如何与AI共存而不被吞噬 46:38 怎么在AI中找到乐趣？实验不是一个人的运动 50:59 用Claude成为更好的管理者和教练 53:07 会担心“脑腐”和过度依赖AI吗？ 55:54 为什么重视对齐和安全反而让Claude更有趣？ 人类大脑的独特价值与未来 01:02:11 人类大脑在哪些方面会持续最有价值？ 01:03:55 你会鼓励孩子学什么？培养内心的声音 01:06:01 如何避免burnout？进入集体心流 01:11:32 我们还需要产品经理吗？更需要了 🌟 精彩内容 💡 “evals就是新的产品需求文档” 在AI产品开发中，传统的PRD正在被评估集取代。因为要交付用户价值，关键不在于写一份漂亮的文档，而在于找到正确的用户反馈，将其转化为可衡量、可复现的评估标准，让研究员能直接据此改进模型。 “我们团队里其实有句话叫evals就是新的产品需求文档。” 💡 “你得像打磨像素一样去琢磨token” 过去做用户研究是看用户流程中的每一个像素，现在做AI产品则需要深入阅读对话记录，理解每一个失败的轨迹，判断是幻觉、过度自信还是工具调用失败。这种颗粒度的细节理解，是做出好产品的唯一路径。 “你得像抠像素一样去抠token。” 💡 模型和产品是共生关系，缺一不可 Opus 4.5的成功不是因为模型本身有多强，而是因为有Claude Code这个出色的产品载体。反过来，没有Opus 4.5的智能水平，Claude Code也不会那么快被广泛采用。前沿模型需要前沿产品才能释放魔力。 “没有Claude Code这样的产品，Opus 4.5就不会有那个高光时刻。而没有Opus 4.5，Claude Code也不会那么快被大家用起来。” 💡 “假设Claude 8出来了，用户的行为会有什么变化？” 在技术指数级进步的时代，做产品必须向前兼容。Dianne经常问团队这个问题，以此倒推今天的产品决策是否能在未来依然成立。野心不只是喊口号，而是要落到具体的推演和描述上。 “假设Claude 8出来了，用户的行为会有什么变化？这对你今天做产品的方式意味着什么？” 💡 为什么重视对齐和安全反而让Claude更有趣？ 为了让AI真正有用，它必须知道什么时候该提出质疑，而不是一味顺从。一个只会附和的AI无法帮你得出更好的结论。Anthropic的对齐研究恰恰赋予了Claude这种“敢于反驳”的特质，这让它成为更好的思考伙伴。 “为了让Claude尽可能聪明、尽可能强大，它必须能在正确的节点提出质疑……思考伙伴不会只是附和你，它应该给你加分。” 💡 管理者必须亲自动手，没有捷径 在AI时代，无论你在公司层级里处于什么位置，如果你不自己动手构建、不真正去跟模型对话、不去交付产品，你就无法建立对“什么算好”的判断力。Dianne自己也会留出时间实际跟一两个工作流，以保持对模型能力的真实认知。 “要想带好团队、做好PM，你自己必须非常亲自动手……你必须花一部分时间真正去交付产品。” 💡 实验不是一个人的运动 面对AI的快速变化，独自摸索容易感到疲惫和孤立。Dianne建议找一个对此兴奋的人搭档，针对一个你关心的用例一起合作。Anthropic内部的“公开实验”文化——全公司在Slack频道里一起测试早期模型——正是集体发现魔力的关键。 “实验不一定总是一个人的事……乐趣的一部分，也来自于看到别人发现新的用例。” 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

很多新品不是死在产品本身，而是死在GTM上市打法太晚——产品做完了才问市场怎么讲，货铺出去了才问渠道怎么推，上线之后才发现用户看不懂、买不动、复购不起。 今天HBG院长麦青老师继续拆解瑞幸大单品战略背后的产品NPD体系——是如何从早期流量思维，转型到产品体系化思维？大单品生椰拿铁背后的用户洞察、品类重构和产品开发逻辑。又是如何落地从产品开发，到GTM上市、内容渗透、渠道承接、和数字化反馈？ 如果你是创始人/联创，或者负责产品、品牌、增长、渠道、内容、GTM的操盘手，也常常在实战中面临如下挑战： * 产品开发和市场打仗脱节 * 产品做完才开始想怎么卖 * 新品上市动作很多，但没有形成GTM动销闭环 * 促销越来越多，用户越来越等低价 * 没有在开发阶段同步考虑产品GTM * 上市后只看销量，没看心智反馈和复购反馈 那么，本期内容或许能帮你答疑解惑。 * 产品NPD到底是什么？为什么它已经变成一条龙管理？ * BM、PM、GTM为什么越来越需要三合一？ * 为什么产品概念一旦确定，上市节奏就要同步规划？ * 瑞幸新品上市的GTM流程大概包括哪些动作？ * 为什么新品上市不是铺货，而是实现动销？ * APP小程序为什么不只是店铺，也是用户洞察系统？ * 瑞幸如何通过数据追踪首单、复购、加购和口碑反馈？ * 早期优惠券为什么会把品牌放进低价心理账户？ * 后期优惠券如何从补贴工具，变成新品首试工具？ * 为什么产品名字、视觉和口味本身就是内容？ * 生椰、厚乳、酱香、椰云这些命名为什么更容易传播？ * 瑞幸和茅台酱香拿铁的跨界，为什么不只是短期联名？ * 门店密度如何承接社交传播带来的流量？ * 为什么瑞幸的爆发不是纯营销爆，而是品效合一的系统爆？ * 创始人如何把GTM前置到产品开发阶段？ 【关于HBG大渗透品牌增长研究院】 ✅最系统的品牌方法论 ✅最专业的品牌创始人圈层 2016年宝洁校友&北大校友成立 中国顶级创始人品牌商学院 回归品牌系统、实战、底层逻辑 覆盖全球500强、国内&跨境企业等 打造品牌体系化、组织体系化、多品牌、跨境全球化、高端化 HBG商学院|HBG校友会| HBG基金 HBG创始人私教课 | HBG企业私教 | HBG品牌操盘手特训营 【关于HBG校友|覆盖不同行业】 HBG校友涵盖美妆、食品饮料、服饰箱包、大健康、医药、母婴、宠物、家电、科技、汽车、新能源、跨境、工厂等各行业等。 包括宝洁、安克、珀莱雅、花西子、元气森林、安踏、霸王茶姬、谷雨、正浩EcoFlow、欧诗漫、京润珍珠、盐津铺子、诺特兰德、东阿阿胶、福瑞达、自由点、燕之屋、小仙炖、Wonderlab、老板电器、华润集团、九阳集团、蓝氏宠物、袋鼠妈妈、方里、章小蕙IP、毕生之研、独特艾琳、尔木萄、尚佰环球、UR、亿帆医药、探鱼等不同行业实战派。 【关于HBG品牌创始人私教课】 ✅面向创始人CEO为主 ✅每年10场小班私教课 覆盖全面系统端对端的品牌私教SOP课 从品牌体系化增长、品牌系统化建设、 到用户洞察、品牌资产、大单品、 产品NPD流程、营销渠道GTM、 品牌大战役、战略组织等等 一整套完整系统性的业务与组织私教课 底层逻辑 X 系统性 X 落地实战SOP 每年10场HBG品牌创始人私教课，每场主题不一样，系统拆解品牌体系化＋组织体系化的底层逻辑到落地SOP，每场走进不同企业游学。 直接添加v（bmccr2023) 发送【私教】关键词，获取【私教干货精华】 点击关注HBG更多干货： 1. 微信公众号 2. 小红书 3. B站 4. 微博 【关于HBG院长麦青老师】 ✅HBG品牌增长研究院创始人 ✅毕业于北大，前宝洁品牌专家 ✅HBG品牌大渗透理论的开创者 辅导宝洁|珀莱雅|花西子|霸王茶姬|安克|华润三九|Wonderlab|诺特兰德|袋鼠妈妈|探鱼|盐津铺子|蓝氏宠物等上百家企业私教导师，覆盖国货+跨境出海不同行业、不同阶段。 著有《品牌大渗透》等经典实战书籍。同时麦青老师也是中国色研究院创始人 直接找老师个人➕v:（bmccr2023）1对1实战探讨➕获取系统实战工具箱SOP12件套 锁定8月场（广州场）HBG私教课名额 ✅HBG品牌创始人私教课，每年10场 ✅每场主题不一样，是完整体系化大系统 ✅本场主题《大单品与产品NPD体系化》 ✅课程当中高效率输出《大单品体系化白皮书》初版《产品NPD体系化流程》初版（节省千万咨询费） ✅同场走进HBG校友企业嫚熙游学 ✅校友来自不同行业、不同阶段，覆盖美妆、食品、大健康、跨境、医美、餐饮、医药、母婴、儿童、宠物、服饰、家电、B2B等。 ✅坦诚纯粹，不做无效社交

你有多久没有真正沉浸在一顿饭、一本书、一首歌，或一个安静的下午里了？ 本期主播们从脱口秀演员王凯峰聊到《人间辩论小会》，谈到表达、思考与感知：那些看似平静的内容，往往需要停下来细品，才能听见其中的“惊雷” 在信息不断涌来的当下，我们是否正在失去独立思考和清晰表达的能力？ 我们是在真正享受生活，还是只是在消费“休息”“成长”和“热爱”的符号？ 欢迎收听本期播客，聊聊“在越来越快的生活里，如何重新学会思考、表达与感受” 本音频来自虎嗅音频直播栏目《早点生活》 每个工作日7:30～9:00，预约和锁定【虎嗅APP】的视频号、抖音，保持与时代同频 本期主播：阳仔 原子 粥粥 运营：康康

主播 / 梵山笑 Stein 文案 / 梵山笑 声音编辑 /梵山笑 翻译一本书的幕后旅程——自由译者的日常与抉择 嘉宾：Stein 自由译者 你会听到以下内容： 一、起点：为什么选择这条路？ 网友普遍好奇：译者是怎么"入坑"的？是热爱还是偶然？ 1. 最初是怎么走上自由译者这条路的？ 2. 在成为自由译者之前，有没有一段"非自由"的过渡期？ 比如一边上班一边翻译，那段日子是什么样的？ 二、生存：收入与生活——"用爱发电"能走多远？ 网友最关心的现实问题：自由译者到底能不能养活自己？ 4. 很多读者好奇译者的收入，但直接问又显得冒昧。如果不谈具体数字，您能描述一下"靠翻译一本书生活"是一种什么样的节奏感吗？ 5. 翻译任务之间，有没有过一段让您印象深刻的"间隙期"？那段时间您是怎么度过的？ 6. 没有公司这层"壳"之后，您是怎么找到属于自己的"稳定感"的？ 三、过程：一本书是怎么"译"出来的？ 网友好奇：翻译一本书到底要经历什么？译者每天都在做什么？ 7. 拿到一本书的翻译任务后，第一步通常是什么？ 是先通读一遍，还是直接开始逐章翻译？ 8. 翻译过程中，最享受的是哪个环节？ 是初读原文时的"探险感"，还是逐字推敲时的"解谜感"，还是交稿后的"解脱感"？ 9. 有没有一个词、一句话，让您卡了很久？ 当时是什么感受，最后怎么解决的？ 四、困境：那些让人"崩溃"的时刻 网友好奇：译者会遇到什么糟心事？怎么应对？ 10. 翻译中有没有一个"卡壳"的时刻，事后想起来觉得挺有意思的？ 11. 和编辑合作的过程中，有没有一次"碰撞"让您对某个词、某句话有了新理解？ 五、AI时代：机器翻译来了，译者怎么办？ 网友热议：AI会取代译者吗？译者怎么看待ChatGPT？ 12. 用过机器翻译辅助工作吗？ 在什么情况下会用，什么情况下坚决不用？ 13. 有没有一个翻译的瞬间，觉得"这个感觉，机器大概很难抓到"？ 六、连接：译者与作者、读者、文字的关系 网友好奇：译者是不是"隐形人"？他们和作者、读者之间是什么关系？ 14. 翻译一本书，和原作者之间会有交流吗？ 还是完全"隔空对话"？ 15. 作为译者很少被读者直接"看见"。您是怎么对待这个情景的？ 16. 如果用一个画面来形容"译者"——不是定义，而是一个场景——您会想到什么？ 七、回望与展望：给后来者的建议 17. 外界对译者这个职业，有没有什么让您觉得"其实不完全是这样"的印象？ 18. 有没有一本是您特别想翻译、但还没机会的？ 浙江松阳县有田村“译者之家”

AI热潮退潮，芯片股大跌，但真问题不在技术，而在落地。当大模型免费成常态，谁在赚钱？Agent喊得响，为何进不了企业工作流？算力基建狂飙后，下半场靠什么撑起万亿市值？ 02:04 AI科技的上半场基本结束，中场休息后会有更精彩的应用和商业模式体现 04:17 国内内容生成市场竞争格局：豆包和快手的垄断地位形成，其他公司面临挑战 08:33 人工智能盈利模式的疑虑与前景展望：人形机器人发展的挑战与可能 12:54 AI时代的喧嚣与寂静：产业发展的规律与铁路公司的命运 17:12 巨量资本开支、技术迭代与商业模式困境：AI大模型公司的挑战与前景 21:30 数据治理的挑战：为什么Ai Agent不能在工作中发挥更大作用？ 25:49 数据治理的关键：企业构建全能业务Agent的挑战 30:08 AI客服的现实与期望：安全与效率的平衡挑战 34:24 AI热潮背后的供应链调整与预期调整：算力产业链的成长价值评估 38:39 AI公司上市前的资本开支浪潮：与互联网泡沫的相似之处 43:02 AI未来的可能性与创新：探索全新的状态和物种 47:21 AI的未来：从大材小用到创新奇迹的探索之旅

过去两年，大模型让AI拥有了理解、推理与对话能力，而如今，行业讨论的重点已经从「AI会不会思考」，转向「AI能不能真正做事」。一条路径，是让AI走进物理世界，驱动机器人完成叠衣服、巡检、配送等真实动作；另一条路径，则是在数字世界构建Agent，通过工作流、工具调用和多Agent协作，让AI真正参与投研、办公、编程等复杂任务。当AI开始从「回答问题」升级为「完成任务」，新的技术挑战、产业机会与人机协作方式也正在加速形成。 本期《泰度Voice》，我们邀请招商局集团首席AI科学家张家兴和Agentic研究者殷超，与华泰证券战略发展部战略研究人员蒋昱晗一起，从具身智能与Agent两条技术路线切入，拆解AI如何进入物理世界与数字世界，探讨世界模型、自学习、多Agent协作等前沿方向，也进一步讨论AI距离真正自主完成任务还有哪些瓶颈，以及当AI越来越会「做事」，未来哪些能力依然属于人类。 聊天的人 张家兴 招商局集团首席AI科学家、狮子山AI实验室主任 殷超 Agentic研究者、华泰证券研究所固收量化及转债研究员 S0570521010002 主持人 蒋昱晗 华泰证券战略发展部战略研究人员 S0570123040133 时间轴 00:52 AI在物理与数字世界的两条「做事」路径正加速演进 05:57 具身机器人探索端到端模型，硬件本体降本增效已成产业共识 09:35 多Agent串联重塑投研工作流，AI可接管中低端脑力劳动 14:35 泛化与自学习机制仍是具身机器人的核心瓶颈 18:23 金融应用极难容忍AI幻觉，高昂试错成本倒逼技术升级 23:45 动作数据匮乏是具身智能向家用陪伴场景普及的核心痛点 28:06 Prompt、工具调用、工作流设计，如何让Agent变得更聪明 30:49 工业级落地VS家用陪伴：不同容错率下机器人的现实应用场景 33:25 展望大模型算力跃升，如何推动金融Agent发生质变 38:02 拥抱超级个体的崛起，工具革命加剧内卷但终将进一步解放人类 40:38 追寻技术前沿，在极致的实践探索中把握范式更迭的机遇 44:20 让AI去试错执行，而人类要做「提出问题」的人 本期提到 Agent / Agentic：具备“自主干活”能力的 AI。传统的聊天 AI 是“你问一句话，它回一句话”；而 Agent 是你给它一个终极目标（比如“帮我准备明天调研公司提纲”），它会自己思考步骤、自己上网找资料、自己总结输出。 莫拉维克悖论（Moravec's Paradox）：AI 领域的一个经典现象——对人类很难的事（如下围棋、做高等数学计算），AI 觉得特别简单；但对人类极简单的事（如叠衣服、穿鞋带、拿杯子），AI 却觉得极难。 具身智能的一大目标就是打破这个悖论。 RAG（检索增强生成）：给 AI 外挂一个“实时查资料的字典”。AI 回答前先去特定的数据库或最新的网页里查阅权威资料，以此减少回答中的错漏。 Vibe Coding：新型的“氛围感编程”。指使用者完全不需要懂底层代码语法，只需用自然语言提出需求，由 AI 自动完成代码编写与网页构建。 “封神榜”开源大模型：张家兴团队早年创建的国内最早一批中文开源大模型体系。该体系致力于打造中文认知智能的基础设施，截至 2022 年底已开源数十个模型，创下中文领域开源纪录。 “姜子牙”大模型：张家兴团队基于开源底座微调出的对话大模型。该模型基于 LLaMA 架构进行深度优化，解决了训练过程中的稳定性问题（如“训飞”现象），并在 SuperCLUE 测评中曾位列开源模型榜首。 Corgi-VLA机器狗：张家兴团队训练的一套四足机器狗 AI 系统。采用混合注意力机制和多模态融合训练，旨在让机器人具备“懂场景、有温度”的交互能力，解决传统机器人泛化性不足的问题。 本节目录制于2026年7月19日，本播客不保证节目播出时援引数据信息的及时、准确、完整。 法律声明 本播客不是华泰证券股份有限公司研究报告（下称”华泰证券”）的发布平台，旨在为公众提供宏观、产业、市场热点解读，不构成华泰证券开展证券投资咨询业务或提供任何的投资建议、投资分析意见。本播客不构成任何合同或承诺的基础，不因任何单纯订阅本播客的行为而将订阅人视为华泰证券客户。任何读者在订阅本播客前，请自行评估接收相关推送内容的适当性，且若使用本播客所载内容，务必寻求专业投资顾问的指导及解读。 本播客内容可能涉及华泰证券分析师对华泰证券已发布研究报告的解读，或转发、摘编华泰证券已发布研究报告的部分内容及观点，完整的分析应以报告发布当日的完整研究报告内容为准。订阅者仅使用本播客内容，可能会因缺乏对完整报告的了解或缺乏相关的解读而产生理解上的歧义。如需了解完整内容，请具体参见华泰证券所发布的完整报告。 就本播客内容涉及的嘉宾言论，华泰证券已事先提醒嘉宾其言论及信息来源应合法合规，不得泄露内幕信息、上市公司重大未公开信息或其他敏感信息，不得侵犯第三方任何合法权益。本播客内容中的嘉宾言论仅代表嘉宾个人意见，不代表华泰证券立场，也不构成对读者的投资建议。 华泰证券对本播客节目文字、音频、图片、链接等形式所载信息的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证。播客内容所述意见、观点和预测仅作为音频录制日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。 在任何情况下，本播客文字、音频、图片、链接等形式所载信息均不构成对任何人的投资建议。订阅者不应单独依靠本播客内容而取代自身独立的判断，应自主做出投资决策并自行承担投资风险。对依据或者使用本播客内容所造成的任何后果，华泰证券及节目嘉宾均不承担任何形式的责任。 本播客所有内容的版权均为华泰证券所有。未经华泰证券书面许可，任何机构和个人不得以任何形式转发、转载或部分转载、发表或引用本播客任何内容。 市场有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。 本节目由华泰证券出品，JustPod制作，小宇宙、苹果播客同步上线。