36氪获悉，奥飞数据发布公告，公司拟出资2亿元，与万联天泽、复朴投资、广州上市公司高质量发展基金共同投资设立广州天泽奥融股权投资基金合伙企业（有限合伙）（以下简称“产业投资基金”），公司对产业投资基金的认缴比例为40%。该基金专项投资于公司全资子公司广州奥融科技有限公司（以下简称“奥融科技”）。

4月1日，诺基亚官网刊发新任总裁兼首席执行官致员工信，贾斯汀·霍塔德（Justin Hotard）在致员工信中称，将在上任后的前100天深入倾听客户、员工、投资者及其他关键合作伙伴的意见，同时确保兑现2025年承诺，并为诺基亚的未来制定清晰的愿景与战略。（界面）

从业内独家获悉，北京证券交易所日前在业内下发最新一期发行上市审核动态，从再融资品种均衡、“扶优限劣”、合法规范经营、持续经营能力、前次募资使用情况、本次募资投向、投资者保护措施和预沟通机制八个维度明确了北交所上市公司再融资监管导向。关于再融资品种均衡，北交所表示，支持上市公司通过定向发行可转债融资。（中证报）

文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

交出后DeepSeek R1时代的答卷，对如今的六小虎而言，显得尤为重要。

DeepSeek R1和Manus，已经分别在推理模型和AI Agent领域炸了场。对于后来者而言，跟随是最为保守的路径。比如，百度发布了推理模型文心X1，腾讯上线了混元深度思考模型T1。

在3月31日的OpenDay上，在国内资本市场拿钱到手软的智谱，开年交出的答卷则是R1和Manus的“plus版本”——具有深度思考能力的Agent产品，“AutoGLM 沉思（以下简称‘沉思’）”，已经免费上线。

AutoGLM沉思。

智谱旗下的初代AutoGLM，曾在2024年11月，实现了第一个由AI发出的红包：AI发了人类历史上第一个红包。“沉思”的班味儿则更重些。就像一位人类实习生，它能够基于开放的自然语言问题，理解、分析、搜索信源。

并且比“联网搜索”更进一步，“沉思”能查看如知网、小红书、公众号、京东、巨潮资讯等不对外开放API的信源，同时具有多模态理解能力，能够理解网页上的图文信息。

张鹏展示的一个案例是：用“沉思”运营小红书账号，两周涨粉5000，还接到了商单。

小红书起号的关键，一是更新频率高，二是话题吸引人。只要输入想讨论的热门话题，比如“手冲咖啡全套设备种草攻略”，“沉思”就能从小红书、知乎等平台，根据上百个信源自动做好了总结。

智谱用“沉思”运营的小红书。

DeepSeek App一举创下3000万日活的神话后，AI厂商对产品范式的认知，逐渐有了变化：应用的最终形态，就是模型；所谓的应用，也成了模型能力的秀场。

可以明显感受到，“沉思”的交互界面设计，相较于Manus，更突显了模型本身的思考能力。

在思考过程中，“沉思”展现的是“思考”，从理解问题、拆解问题出发，通过信息检索，再列出解决方案的框架。而Manus着重展现的是“行动”，可视面板显示的是AI调用工具的过程。

“沉思”和Manus的界面对比。上为“沉思”，下为Manus。

“沉思”和Manus的界面对比。上为“沉思”，下为Manus。

比起具有“成为全球首款通用智能体”野心的Manus，“沉思”对于当下智谱的意义，比起可用和落地，在于通过秀出思维链，展现其模型实力。

智谱AutoGLM负责人刘潇也直言，虽然“沉思”能够执行研报整理等简单任务，但当前提供给大众的，只是一个预览版本，还有很多的不足。

一个直观的对比是，Manus通过调用Claude的Computer Use能力，能够实现跨PC、App等多端的操作，并且交付出PPT、网页等拥有具体形态的结果。

比如，输入Prompt“请制作一个jellycat主题的吃豆人网页游戏，素材颜色饱和度不要太高”，Manus能直接交付一个像模像样的游戏网页（虽然执行时间长达45min，且游戏存在bug）。

Manus交付的吃豆人网页游戏。

但当前的“沉思”预览版能交付的，仍然是类似于Deep Research（OpenAI推出的研究智能体）的研究整理，无法开箱即用。

输入上述的Prompt，“沉思”只能输出实现游戏的代码，用户还需要额外复制和运行，对非技术背景的用户并不友好。

“沉思”交付的是游戏代码。

一名智谱员工告诉《智能涌现》，“沉思”仍是一个试验性产品，“‘沉思’还不能跨端操作，如果要实现这点，就必须集成GLM-PC（智谱推出的电脑操作模型）等类似Computer Use的功能。”

在Agent上下了一番功夫，智谱想要展示的到底是怎样的技术实力？

OpenDay上，张鹏解析了实现“沉思”所需的模型组合：基座模型GLM-4-Air-0414，推理模型GLM-Z1-Air，以及沉思模型GLM- Z1——这三款新模型，分别对应Agent所需的语言理解、问题分析，以及反思验证能力。

“沉思”背后的新模型。

值得一提的是，智谱提出了“沉思大模型”的概念，这也代表了智谱对R1下一阶段的探索。在张鹏看来，单纯依赖内部知识推理，让传统AI具有相当大的局限性。

比带有局限性的推理更进一步，“沉思”要求AI能够实时联网搜索、动态工具调用、深度分析和自我验证，进而保证交付成功的可靠性和实用性。

“价格屠夫”DeepSeek的掀桌，同样在逼迫后来者或是开源，或是提供更高性价比的模型。

智谱新发布的三款模型中，推理模型 GLM-Z1-Air的推理速度相比R1提升了8倍，但成本仅有1/30，还能在消费级显卡上运行。与此同时，这三款新模型也将在4月14日悉数开源。

当然，身处“后DeepSeek”时代，思考是否坚持预训练、如何做商业化，是如今六小虎不得不回答的问题。

以下是智谱CEO张鹏在发布会上，关于Agent和模型技术，以及商业化的一些思考，略经《智能涌现》编辑：

• 预训练仍然很重要。预训练虽然现在关注度不那么高，但是RL（强化学习）等各种方法，本质上还是依赖预训练所带来的基座模型天花板。作为基座模型厂商，预训练是我们一定会坚持的事情。
• 未来的新应用形态，尤其是智能体的应用形态，还是会回归到模型上。未来很多的应用会以模型为核心，包上一个很浅的或者很薄的产品化，应用性的壳就会变成一个产品。模型能力一旦提升产品能力就得到提升，这是很典型的新应用范式的变化。
• 中间的所有产品化、工程化的方法，它是权宜之计，是折中式的解决方案。当造出一个像人一样聪明的脑子之后，工程上的事情就比较少，只需要给它装上手和眼睛就像人一样可以完成很多工作，这是AGI的终极目标。
• 不只是大模型推理满足Scaling Law，我们发现，Agent 也存在类似的Scaling Law。通过扩展训练时的inference compute（推理计算），我们观察到Agent展现出了更强的性能。
• 企业或者用户不管是调API，还是买模型，怎么使用好这个模型是大家面临最大的问题。在这样一个前提下，开源不开源，免费不免费，本身已经不是特别关键的问题，落地需要双方的磨合。
• 过去历史的经验，包括像MySQL也好，还有RedHat，其实已经证明了开源并不等于完全免费，还包括后期技术人员的投入、维护的成本，包括探索怎么把DeepSeek做本地化等等，你要找专业的团队。因此服务是开源的商业模式。
• 通用Agent不能有短板。为什么AI的思考能力、文字能力远超你，但还是不如你？因为它的能力参差不齐。明显短板的存在，就会导致应用的成功率急剧下降。
• 为什么现在的Agent会被第三方平台拦截？本质上还是不够聪明。如果真的通过图灵测试，我相信现在的封禁和拦截策略也很难做的到。所以规避拦截本质上是工程技术问题。
• 我们在具身智能上会有相应的布局，但可能还需要一点时间。
• 我不认为我们是To B的公司，我讨厌贴标签。我们只做自己认为有意义的事情，这些事情会在不同的场景或者不同的客户那里，产生不同的应用方式和不同的价值。

欢迎交流！

日产汽车下调2025款Rogue和Pathfinder车型的价格。（财联社）

4月1日，紫光展锐官网显示，紫光展锐的公司全称，已经由“紫光展锐（上海）科技有限公司”变更为“紫光展锐（上海）科技股份有限公司”。紫光展锐相关负责人随后证实，这意味着公司股份制改革已全面完成。近年来，紫光展锐持续推进上市进程，本次股份制改革的完成，标志着紫光展锐向上市迈出了实质性一步，有望对紫光展锐长期发展带来持续助力。（证券日报）

36氪获悉，湖南发展发布公告，公司拟以发行股份及支付现金的方式购买湘投能源持有的铜湾水电90%股权、清水塘水电90%股权、筱溪水电95%股权、高滩水电85%股权。同时公司拟向不超过35名符合条件的特定投资者发行股份募集配套资金。公司股票将于2025年04月02日（星期三）开市时起复牌。

2024年年底至2025年3月，跨国药企吉利德科学分别在西雅图办事处、加州总部进行裁员，并宣布2025年中结束运营其细胞治疗子公司Kite Pharma在费城的工厂。日前，吉利德中国同样流出裁员消息。对此，4月1日，吉利德中国方面回应称，公司持续推进吉利德的长期战略目标，并不断加速临床进展。公司正在进一步调整资源，为即将推出每年给药两次的用于HIV预防的来那帕韦（lenacapavir）以及其它近期上市的产品做准备。不过吉利德中国未透露中国区的裁员规模和涉及部门。（界面）

36氪获悉，中材节能发布2024年年度报告，实现营业收入23.24亿元，同比减少24.21%；归属于上市公司股东的净利润760.24万元，同比减少94.7%。公司拟向全体股东每10股派现金0.05元（含税）。

36氪获悉，据中国一汽官微，2025年1-3月，中国一汽销售整车76.2万辆，同比增长2.5%；生产整车77.6万辆，同比增长4.8%。其中，自主品牌销量22.3万辆，同比增长7.4%；自主新能源销量5.9万辆，同比增长152%；合资品牌销量53.9万辆。

36氪获悉，近日，车车科技发布了2024年第四季度及全年未经审计业绩公告，当季营收同比增长13%。Maxim Group分析师Allen Klee指出，新能源汽车市场的持续扩张、公司为智能网联车提供的分析服务以及各个SaaS产品是公司增长的主要动力，这些业务也拥有相对较高的利润率。中国乘用车需求保持积极增长态势，政府对新能源汽车的激励政策仍在持续，为车险需求提供了良好的宏观环境。

36氪获悉，长春高新发布公告，子公司长春金赛药业有限责任公司收到国家药品监督管理局核准签发的《药物临床试验批准通知书》，GenSci128片的境内生产药品注册临床试验申请获得批准。

36氪获悉，为满足金融机构临时性流动性需求，2025年3月，人民银行对金融机构开展常备借贷便利操作共27.7亿元，其中隔夜期1.7亿元，7天期26亿元。期末常备借贷便利余额为25.4亿元。常备借贷便利利率发挥了利率走廊上限的作用，有利于维护货币市场利率平稳运行。隔夜、7天、1个月常备借贷便利利率分别为2.35%、2.50%、2.85%。

36氪获悉，3月31日，百度百科正式启动“繁星计划·百城行”，首站落地重庆，据了解，整个项目预计将吸引超过30万专业摄影师及300万摄影爱好者参与，征集的作品将覆盖10万条以上文旅相关百科内容，打造国内规模最大、覆盖面最广的城市影像记录工程。

36氪获悉，莱斯信息发布公告，董事长毛永庆因退休原因，申请辞去所担任的公司董事长、董事会战略委员会委员职务。辞职后，毛永庆将不再担任公司任何职务。

前言

今天（2025年4月1日），尤雨溪发布推特，将用Go重写rolldow、Oxc！（不太好分辨是不是 Fake News）

前段时间，TypeScript 官方宣布将使用 Go 重写，速度将快 10x！

近年来，前端工程化面临前所未有的挑战：项目规模呈指数级增长，构建时间从秒级延长到分钟级，开发者体验急剧下降。

所以，前端工具链正从 JavaScript/TypeScript 逐步迁移到系统级语言（Go/Rust）。

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现状 🚀

Go 阵营：

• esbuild：极快的打包速度（Go 的并发设计优势）。
• typescript（将来）：底层支持Go。
• Vite 的 Rolldown（可能）：利用 Go 重写 Rollup 核心。

Rust 阵营：

• SWC：替代 Babel/Terser，Rust 的并行解析优势。
• Oxc：高性能的 JavaScript 工具链（代替 ESLint）。
• Parcel 2：底层使用 Rust 重写。
• Rome 工具链：从 TypeScript 转向 Rust。

为什么 ❓

JavaScript 作为前端的发家语言，虽然语法简单，适合快速开发，生态丰富，但仍弱于原生编译语言。

但其单线程的设计，使其面对打包文件进行大量I/O操作的场景时无法充分发挥多核系统的优势！

且动态语言特性易引入安全漏洞，比如：原型链污染、依赖注入攻击！

而像 Go 的轻量级协程（Goroutine）和 Rust 的无畏并发模型，能更好利用多核 CPU 资源，

同时作为静态语言，编译时捕获大多数错误！

通常 JavaScript 需依赖 TypeScript 弥补静态类型检查，防止出现 Cannot read property 'x' of undefined 的情况！

将来 🔭

可以遇见，底层工具链逐渐会选择高性能的语言代替 JavaScript/TypeScript

而使用 NodeJs 作为中间层，粘合 JavaScript/TypeScript，是势不可挡的大趋势！

总结

前端工具链向系统语言的迁移反映了工程领域对性能的持续追求。Go 和 Rust 各有优势，选择时需结合实际需求和技术储备。

这一趋势预计将持续发展，但本体语言 JavaScript 仍将在配置和插件层保持重要地位！

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出品丨虎嗅汽车组

作者丨李赓

头图丨视觉中国

经历了一整晚的微信聊天记录发酵之后，小米SU7在安徽高速上智驾发生车祸，导致三名花季少女丧生的命案，登上了热榜的头条。

巨大的舆论风波背后，是大众海量的疑问：这次事故究竟是怎样发生的？为什么没有逃生？为什么救援不及时？究竟有没有开不了门？

各种各样的讨论，将小米汽车持续带入创立以来最严峻的信任危机。

但在虎嗅汽车看来，在当前事故的所有细节并未完全披露（尤其是当地警方的调查归因）情况下，进行事故的归因明显时间点过早，绝大部分人也关注错了事故真正重要的“关键点”，也忽视了引发这次事故的真凶——所有参与方（包括车企、消费者、道路、监管）的不够作为。

但有一个观点是可以明确的，就是智驾，是真的真的不能盲目“吹”下去了。

事故本身，远没有最终定论

结合目前微信群传播的事故信息、小米的官方声明和多篇媒体报道，目前可以确定的有：车辆碰撞之前4秒的状态大致明晰；车辆整个碰撞过程基本明晰。

而目前无法确定的有：车辆事故发生之后的人员和车辆状态变化；现场第一时间的救援状况。

先说可以确定的信息，就是车辆碰撞前后的过程。

图片出处：网友“唔染57”，如有侵权敬请告知

从视频中截取的现场情况，应该是顺方向前进拍摄

根据少量的现场图片视频，小米官方公布的信息、可以对事故做以下合理推测：

1. 车辆在NOA提示“请注意前方有障碍”时，车辆距离撞击已经不足两秒，参考116公里每小时减速到97公里每小时的过程，车辆整个行驶过程约为59米；

2. 车辆在平均速度约100公里的情况下，面对路障选择了较为剧烈的向左侧打方向（100公里时速下，方向20度很夸张），车辆因为自身惯性引发了“转向不足（前轮抓地力不足导致）”；

3. 车辆最终未能拐过减速带，导致车正面右侧“小偏置碰撞”，令车辆顺时针旋转向左侧继续运动；

4. 车辆最终在旋转180度之后，向左前侧滑动了约一条车道的距离后停下。

在事故车辆“停下”之后，信息就进入了无法确认的状态。例如车内人员是否有意识，大概率将无法得知（小米车祸后的应急电话录音暂未公布，但Ecall之后20秒就已经尝试找车主，猜测原因是无人应答）；现场碰撞后的状态（例如全程记录）以及第一时间的救援（目前未了解到有现场尝试救援，也有可能是起火速度很快），更是无从得知（假如高速公路在这一段没有监控或者不公布）。

因此在虎嗅汽车看来，这场事故造成三个花季少女逝去的关键，虽然也有事故之后电池安全性、断电开门开关是否知晓等疑问，但真正最关键的还是——为什么人和车会陷入“超过100公里时速高速变道”操作的境况（屏幕前的各位老司机也可以把自己尝试代入到场景中，换位体会一下能否良好应对）？

由此引发的问题甚至超越了人和车，更是把现场的路况牵扯了进来：

• 现场道路究竟有没有清晰的、足够提前的变道指引？

• 现场道路是否有进行合理的、足够提前的限速？

• 车辆本身的智驾系统有无识别到限速标识？

• 车辆是否智驾过于激进导致变道仍维持NOA，造成“最后一刻”退出？

• 驾驶员是否注意到了高速维护变道的情况？

• 驾驶员是否在高速需要变道的情况下，仍主观放任智驾功能驾驶？

• ……

在当地警方对更多车辆数据、更多现场情况和痕迹进行调查，最终给出官方结果之前，本次事故的责任无法进行严格归属，也无法对责任大小的先后顺序进行排序。

唯一可以确定的是，这起事故本身仍与“鼓吹智驾”大环境脱不了干系，从全力吹“XX公里0接管”的车企；到购买“方向盘重力环”、晒“开着智驾去后排看电影”的消费者；再到仍按照人驾逻辑打造的基础设施。每一环的叠加，让智驾在普及的过程中不断出现安全方面的新问题。

正应了那句俗话：雪崩的时候，没有一片雪花是无辜的。

别让自己成为那片“雪花”

很多人或许早已经忘了，距离全球智驾第一次命案发生，已经过去了足足8年。

跟本次事故中被妈妈明确为“小米粉丝”的花季少女一样，当年首个死于特斯拉智驾的用户Joshua Brown，同样是其“骨灰级粉丝”。后者曾主动在外国视频平台“油管”上主动传播其使用特斯拉AutoPilot自动巡航避免车祸的视频，一度获得了170万次观看和Elon Musk本身的转推。

但在一个阳光明媚的周四，Joshua Brown也在智驾状态下遇到了个“障碍物”——一辆横穿马路的白色大货车。他的Tesla Model S把高大的白色货车车体和强阳光下的天空“混为一谈”，最终让其以近似于本次小米SU7碰撞的速度（117公里每小时），钻进了集装箱拖挂车的“肚子”下面。

最终特斯拉整个“腰线”以上被拦腰截断，继续向前冲出了近300米才遇到障碍物才停下。

恰如黑格尔的那句名言：人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。在过去的8年间，自动驾驶的技术能力的确越来越先进，不仅能够适应更多的路况，也能够展现出更类似于真人的驾驶能力，但总有人选择将“安全”排在“技术”和“功能”后面。

最终的结果是，越信赖智驾的消费者越容易遇上小概率的“致命bug”，越标榜智驾的车企注定越容易遇上用户“智驾事故”。

以国内近期另一个智驾事故为例，一位曾登顶的华为智驾大师赛（华为用户智驾季度智驾里程的比赛）第一，总智驾里程超过26000公里的资深用户“秦风”上星期在鸿蒙智行的社区中曝光，自己在NCA的状态下，以120公里的时速撞向了前方缓慢行驶的水泥泵车。

幸运的是，“秦风”最终仅有部分轻微骨折和挫伤，但假如碰撞的过程发生一些变动，他也有可能成为另外一起命案的主角。而陷入智驾命案漩涡的，很可能就会变成现在公认智驾水平最强的鸿蒙。

虽然仍有发生智驾事故的风险，虽然知道智驾仍不足够成熟，但车企端继续加码智驾发展的趋势不会改变。

但如何在技术进步和功能发展的前提下，最大程度照顾到安全的考量，正在成为所有道路交通参与者的“必选题”。其中车企需要更谨慎地对待智驾技术的发展，平衡自身的能力和宣传；消费者应该认真谨慎思考、观望技术成熟度、认真阅读说明书；监管也应该积极思考，如何改变道路规则（例如某些情况应该强制提醒车辆提醒驾驶车退出智驾模式等等）。

智驾，是时候摆脱盲目使劲“吹”了。当然你也可以继续“吹”，但终究会砸自己的“脚”，甚至赔上自己的命。

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前言

前几天介绍了 pinia-colada时，有小伙伴在评论区提到了tanstack query，带着好奇心，我翻阅了相关文档，没想到拔出萝卜带出泥，发现了一个宝藏项目：TanStack

TanStack 它是一套为现代 Web 开发打造的强大、无头且类型安全的库集合。

TanStack 的“无头”设计，把“头”（UI）摘掉，只给你“身体”（功能逻辑），让你自己装上喜欢的“头”。

官网：tanstack.com

Github主页：github.com/TanStack

更多精彩内容请关注我的公众号：萌萌哒草头将军

特性

• 🔒 类型安全：基于 TypeScript 构建，提供强类型检查和自动补全。
• 🎨 无头设计：完全掌控 UI 标记和样式，无预置组件。
• 🔥 框架无关：无缝适配 React、Vue、Solid、Svelte、Angular 等框架。
• ⚡️ 高性能：轻量级，针对复杂工作流优化。
• ⚙️ 社区驱动：活跃的开源社区，广泛采纳。
• 📦 集成支持：与 Netlify、Sentry、Convex 等合作，提升开发体验。

主题

它的核心是几个特别好用的库：

🔍 TanStack Query

用于异步状态管理的强大工具，支持从 REST、GraphQL 或其他数据源获取数据。提供自动缓存、窗口焦点重取、轮询和实时查询功能，帮助开发者轻松管理服务器状态。内置开发工具和变异 API，进一步简化调试和数据更新，适合需要高效数据同步的应用场景。

🎨 TanStack Table

灵活且高性能的表格和数据网格解决方案，采用无头设计，开发者可完全自定义样式和结构。支持过滤、排序、分组、分页等功能，即使面对大规模数据集也能保持流畅。适用于数据密集型应用，如分析工具或企业管理系统。

🧭 TanStack Router

专为 React 设计的类型安全路由库，提供客户端和全栈开发的完整支持。具备嵌套路由、预加载、延迟加载和类型安全的 URL 参数管理等特性。与 React 生态无缝集成，适合构建复杂单页应用或全栈项目。

🚗 TanStack Form

无头表单状态管理和验证工具，不受框架限制，开发者可自由定义 UI。提供类型安全的 API，支持复杂验证逻辑和标准 schema 集成。轻量易用，适合需要高效表单处理的场景，如用户注册或数据录入。

🔧 TanStack Start

基于 TanStack Router 的全栈 React 框架，集成了服务器端渲染（SSR）、流式传输和服务器函数。支持 Vite 构建和文件路由，与 TanStack Query 深度结合，实现快速开发和部署。适用于现代全栈应用，潜力巨大，尽管目前仍处于 Beta 阶段。

❓ 它为什么这么贴心

TanStack 的创始人 Tanner Linsley 是个有故事的人。

他最初在 nozzle.io 工作时，就想着怎么解决自己的开发痛点。后来，他把这些想法变成了开源项目，慢慢长成了今天的 TanStack。它不只是工具，更像是一个理念：简单、灵活、开放。

Tanner 自己全资运营 TanStack LLC，没拿外部投资，就是想让它保持纯粹。这份初心，我觉得挺感动的。

更多精彩内容请关注我的公众号：萌萌哒草头将军

一、前言

《如何在 Unity3D 项目中导入 Spine 动画》，虽然在网上有很多这种文章，直接将问题交给 DeepSeek 也能得到具体的操作流程，但是照着他们提供的方法还是能遇到几个问题，比如：

1. AI 回答没有提到 Unity 无法识别.altas，要修改动画文件后缀部分；
2. 导入到游戏场景中，动画总是被 Canvas 的背景图或元素挡住，层级低；

所以针对这几点问题和操作流程，再带上 Spine 的基本操作，我整理成文章，那么，下面先参照一下我的工具版本开始。

二、工具

• Unity3D 2020.3
• Spine 3.8.75
• spine-unity-3.8-2021-11-10
• 2D 场景游戏

 

三、Spine 操作

因为练习时，多数动画文件是直接下载的别人制作好的 json 导出文件（非工程）。所以如果要在游戏场景前看效果，可以先导进 Spine 工具中查看一下。

json 导出文件目录

fileName.altas // 图集描述文件
fileName.json  // 骨骼动画数据
fileName.png   // 纹理图集

导入文件

1. 导入数据 > 选择 “JSON 或二进制文件”> 文件选 “json” 格式文件 > 导入

2. 保存更改 > 浏览 > 自定义名称的 “spine” 格式文件

展示纹理

1. 纹理解包器 > 图集文件选择 “.atlas” 格式文件 > 输出文件夹随便指定即可 > 解开

2.Hierarchy > 图片 > 图片文件 > 路径，找到纹理解包后的输出文件夹

其他

通常一个 json 导出文件里可以包含很多个动画，可以看到预览右边的列表，每一个选项就是一个动画，选中可以预览，左边的工程窗的设置可以进入 K 帧窗。

更多的比如骨骼绑定，蒙皮刷权重，K 帧，我后面再出一个单独的文章说明，下面就进入正题到 Unity 的导入了。

四、导入 Unity3D

要在 Unity3D 导入前需要先下载 Spine Unity 运行库，可以网上找 Spine 官方下载页；第二个是前面提到的 Unity 不识别.atlas 文件，将动画放到 Unity 项目的资源文件夹下需要将.atlas 改成.txt 后缀的文件。

Spine Unity 运行库安装

在 Unity 中，点击菜单栏 Assets > Import Package > Custom Package，选择下载的.unitypackage文件，导入全部内容。

最后在工具栏的 GameObject 下，查看是否有 Spine 选项，就可以验证安装成功与否。

Spine 数据资源生成

前面提到的 Spine 动画的三个文件，再放入游戏资产文件夹中修改了图片描述文件格式后，打开项目后，Unity 会自动生成一个.meta 和两个.asset 文件。

_Atlas.asset             与之前的atlas对应的图集描述文件
_Material.mat            与之前的png对应的素材纹理
_SkeletonData.asset      与之前的json对应的骨骼数据文件

创建动画对象

因为游戏是 2D 的，我主体场景用的是 Canvas，开头也提到过的导入后总是显示在 Canvas 背景图的下层，所以第一步就从设置画面开始。

1. 选中 Canvas 后，Render Mode 选择 “Screen Space-Camera”，Hierachy 中的 Main Camera 拖入 Render Camera 中。

2. 在场景中创建空对象（如右键 Hierarchy > Create Empty），命名为 SpineCharacter

3. 添加组件：点击 Add Component，搜索并添加 Skeleton Animation

4. 配置组件：

• Skeleton Data Asset：拖入前面 “Spine 数据资源” 生成的_SkeletonData.asset文件。
• Animation Name：输入默认播放的动画名称（如idle）。
• Loop：勾选以循环播放。
• Scale：调整 Rect Transform 的 Scale，大小自行尝试。

5.Shader 设置 UI/Default，默认的 Spine Skeleton 素材拼接得有点锯齿，详细的可以自行选择尝试。

脚本控制动画

创建 C# 脚本（如SpineController.cs）并附加到角色对象

using Spine.Unity;
public class SpineController : MonoBehaviour {
    public SkeletonAnimation skeletonAnim;
    public string runAnimation = "run";
    
    void Start() {
        skeletonAnim.AnimationState.SetAnimation(0, runAnimation, true);
    }
    
    // 切换动画
    public void PlayAnimation(string animName) {
        skeletonAnim.AnimationState.SetAnimation(0, animName, true);
    }
}

写在后面

为什么我做小游戏从 CocosCreator 切到了 Unity3D，原因是这次尝试的是抖音直播小玩法，也就是弹幕小游戏。

前期为了跑通流程，所以我要避开所有要用到服务端的产品开发，从而采用指令直推方式，但官网只有 Unity SDK 的案例，最后有了这篇文章，当然后续还有更多。

当然 CocosCreator 制作普通单机小游戏我也会继续，不过当前以 2D 为主，毕竟现在用 AI 抽卡来生成游戏资产太方便了，等图生 3D 模型较完善的时候，以后再用 AI 制作 3D 小游戏。