36氪获悉，A股三大指数集体低开，沪指低开0.2%，深成指低开0.35%，创业板指低开0.55%；摩托车、通信设备、贵金属板块跌幅居前，德科立跌超3%，新日股份跌超2%，西部黄金跌超1%；能源设备、林木、油气板块领涨，贝肯能源涨超5%，平潭发展涨3%，和顺石油涨超1%。

36氪获悉，恒指开盘跌0.16%，恒生科技指数跌0.49%；半导体、有色金属板块领涨，澜起科技涨超3%，中国铝业涨超2%；零售、煤炭板块跌幅居前，阿里巴巴跌超1%，中国神华跌近1%。

36氪获悉，4月2日，人民币对美元中间价调升145个基点，报6.8880，上一交易日中间价6.9025。

Hi～大家好呀，我是清汤饺子。

先说个我踩过不止一次的坑。

我要加个功能，跟 AI 说"加个用户登录"。AI 热情开干，半小时后给我整了个完整的 Auth0 集成方案——OAuth 2.0、JWT、refresh token，应有尽有。

我只想要一个最简单的本地账号密码登录。

AI 很委屈：你不就说"加个用户登录"吗？我以为……

我：我也以为你能读懂我的心思。

问题出在哪？不是 AI 不够努力，是我们在起点就没有对齐"做什么"。

然后我发现了 Spec Kit——GitHub 官方的 Spec-Driven Development 工具包。

GitHub 说：为什么不反过来试试？让规格说明书变成可执行的，代码来服务规格，而不是规格服务代码。 听起来很简单对吧？但背后的思路很根本。

一、Spec-Driven Development：规格说明书才是老大

传统开发里，代码是老大，规格说明书是跟班。 我们写 PRD、设计文档、技术方案，这些是"脚手架"——搭完就扔。代码往前走，文档跟不上，最后代码就是规格，规格就是代码。 这句话听起来很熟悉对吧？每个团队都经历过"代码改了三版，文档还停在 v0.1"的痛苦。

我们写 PRD、设计文档、技术方案，这些是" scaffolding "——搭完就扔。代码往前走，文档跟不上，最后代码就是规格，规格就是代码。

这是 GitHub 想翻过来的。

Spec-Driven Development（ SDD ） 的核心主张是：规格说明书变成可执行的，代码是规格的输出，而不是规格的指导。

翻译成人话：以前是"我想清楚，然后写代码"；现在是"我想清楚，写规格，AI 从规格生成代码"。

这不是在改进写代码的方式，这是在重新定义谁来当老大。

二、Spec Kit 是什么

GitHub 官方出的，听起来就很靠谱对吧？ 实际上也确实靠谱——GitHub 的工程团队自己就在用这套方法论来开发产品，所以 Spec Kit 不是纸上谈兵，是从自己的真实工作里提炼出来的。

定位：让你聚焦在"产品场景和可预期结果"上，而不是从零开始 vibe coding 每一个细节。

它提供一套结构化的工作流，让 AI 从"你说什么我做什么"变成"你说什么——我来确保做对"。

支持 Claude Code、Codex、Cursor 等主流 AI 编程工具。

三、六步工作流（核心）

整个工作流的设计思路很清晰：先定规矩 → 说清楚做什么 → 给技术方案 → 拆成小任务 → 执行 → 随时检查。每一步都有 slash command 对应，不用记复杂参数，AI 帮你串联全程。

1. Constitution —— 定规矩

/speckit.constitution Create principles focused on code quality, testing standards, user experience consistency, and performance requirements

这一步创建项目的治理原则：代码质量标准、测试要求、UX 一致性规范、性能指标。

这些原则会指导后续所有的开发工作，相当于给 AI 定下了"宪法"。

2. Specify —— 写规格

这是最重要的一步，也是 Spec Kit 和普通 AI 编程最大的区别。你只管说"做什么"，技术细节完全不用操心。 你会发现——当你只说"做什么"的时候，AI 反而能更好地理解你的意图，不会自己脑补一堆"你可能想要"的功能。这大概就是传说中的少即是多吧。

/speckit.specify Build an application that can help me organize my photos in separate photo albums. Albums are grouped by date and can be re-organized by dragging and dropping on the main page. Albums are never in other nested albums. Within each album, photos are previewed in a tile-like interface.

这一步描述你要做什么。聚焦在"做什么"和"为什么"，不要管技术栈。

你会发现——当你只说"做什么"的时候，AI 反而能更好地理解你的意图，不会自己脑补一堆"你可能想要"的功能。

3. Plan —— 给方案

/speckit.plan The application uses Vite with minimal number of libraries. Use vanilla HTML, CSS, and JavaScript as much as possible. Images are not uploaded anywhere and metadata is stored in a local SQLite database.

规格确认后，这一步给出技术方案：选什么框架、用什么数据库、依赖怎么管理。

Plan 是规格和技术决策之间的桥梁——规格说"要一个照片应用"，Plan 说"用 Vite + SQLite + 原生 JS 来实现"。

4. Tasks —— 拆任务

/speckit.tasks

AI 根据 Plan 自动拆解成可执行的任务清单。每个任务精确到文件路径、验收标准，完成一个打一个勾。

5. Implement —— 执行

/speckit.implement

AI 按照任务清单一个个执行。和 OpenSpec 一样，严格按照 Plan 来，不会自己跑偏。

6. Review & Iterate —— 检查和迭代

实现过程中可以随时回到前面的步骤调整。规格改了，Plan 自动更新，Tasks 自动重新生成。

四、和 OpenSpec 的区别

这是大家最常问的问题。

	OpenSpec	Spec Kit
出品方	Fission-AI	GitHub 官方
工作流	propose → apply → archive	constitution → specify → plan → tasks → implement
风格	轻量、迭代友好	正式、有"宪法"概念
团队协作	支持	更好（支持 branch + merge 规格版本管理）
社区扩展	较少	丰富（Jira、Azure DevOps 等集成）

简单说：OpenSpec 更轻量，适合个人开发者快速上手；Spec Kit 更完整，适合团队协作和有正式流程要求的项目。

五、社区扩展生态（这是亮点）

这是我觉得 Spec Kit 最值得期待的地方——生态正在生长，而且很有意思。 截止目前社区已经贡献了十几种扩展，挑几个我，觉得特别有想法的说说：

集成类：

• Jira Integration：把 spec 规格自动同步到 Jira Epics 和 Stories
• Azure DevOps Integration：同步到 Azure DevOps Work Items

代码质量类：

• Checkpoint Extension：实现中途提交，不至于最后只有一个巨大的 commit
• Cleanup Extension：实现完成后自动 review 改动，修小问题，标记中等问题，生成大问题报告

流程类：

• Fleet Orchestrator：全生命周期编排，带 human-in-the-loop 关卡
• Cognitive Squad：多智能体认知系统，理解→内化→应用

文档类：

• Archive Extension：合并后归档到项目记忆
• DocGuard：Canonical-Driven Development 文档校验和评分

这些扩展开箱即用，按需安装。

六、怎么装

# 推荐：用 uv 持久安装（稳定版）
uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git@vX.Y.Z

# 或者一次性运行（不需要安装）
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git@vX.Y.Z specify init <PROJECT_NAME>

⚠️ 前提：需要先安装 uv（一个极快的 Python 包管理器）。如果没装过，执行这一行就行：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

装好后，在项目目录运行 specify init . --ai claude，AI 助手会自动识别并加载 Spec Kit。

七、技术原理

如果你对"它怎么做到的"感兴趣，这节简单说说。不感兴趣可以跳过，不影响你用它。

Spec Kit 的核心架构分四层，理解起来很简单：

• Specify CLI：命令行工具，负责初始化项目、管理扩展、调度 AI Agent。是整个工具的入口。

• Slash Commands（/speckit.*）：用户和 AI 交互的主要方式。每个 command 对应一个工作流阶段，AI 根据当前阶段决定下一步。

• Spec Artifacts：规格说明书的输出格式。包含：

  • SPEC.md——产品需求文档
  • PLAN.md——技术实现方案
  • TASKS.md——任务清单
  • CONSTITUTION.md——项目治理原则

• Extension System：社区扩展的插拔机制。扩展分为五类：

  • docs——读写/校验/生成规格文档
  • code——review/校验/修改代码
  • process——跨阶段工作流编排
  • integration——同步外部平台
  • visibility——项目健康度报告

八、和 Superpowers + ECC 的关系

这是 Claude skills 第四篇了，终于可以凑齐一桌麻将：

工具	出品	解决的问题
Spec Kit	GitHub 官方	规格说明书 → 可执行，需求对齐
OpenSpec	Fission-AI	轻量规格流程，迭代友好
Superpowers	@obra	工程纪律，TDD + task 分解
ECC	@affaan-m	AI 性能和记忆，Token 优化

Spec Kit 和 OpenSpec 解决的是同一类问题（需求对齐），但 Spec Kit 更适合团队、更正式；OpenSpec 更轻量、更迭代。

Superpowers 在下游执行层——规格确认后，怎么按工程规范来做。

ECC 在底层——让 AI 跑得更稳、更快、更聪明。

四者组合，才是完整的 AI 编程工作流。

---

写在最后

用了 Spec Kit 之后，我最大的感受是： Spec Kit 把"我以为 AI 能读懂我"变成了"我明明白白告诉 AI 我要什么"。

这种感觉就像是——以前是让 AI 猜你的心思，现在是跟一个聪明但需要你说清楚的同事合作。累吗？稍微累一点，但返工少多了，信心也多了。

Spec Kit 解决的就是这个问题——在 AI 动笔之前，先把"要什么"定义清楚。

GitHub 官方的背书也意味着它的长期维护有保障，扩展生态会更丰富。

如果你在团队里推动 AI 编程，用 GitHub 官方出品的工具，说服成本会低很多——不用解释这个工具靠不靠谱，直接说"这是 GitHub 官方做的"就够了。

当然，它也有学习成本。六个 command、constitution 怎么写、plan 怎么给，都需要摸索。但这个成本是一次性的，投入产出比很高。

你试过 Spec Kit 吗？或者你更偏向 OpenSpec 的轻量路线？欢迎评论区聊聊。

如果觉得有帮助，点个赞收藏一下，我会有更多动力继续写这个系列。

也欢迎关注我的公众号「清汤饺子」，获取更多技术干货！

36氪获悉，“士泽生物”宣布连续完成五亿元C/C+轮市场化融资，连续六年完成市场化融资。由中国国风投基金及苏产投社保基金共同领投，余姚工投、中银资本、上海闵金投、上海浦东海通基金（海通引领区母基金）、华金投资（珠海科技产业集团旗下）、嘉兴英诺特跟投，老股东峰瑞资本、苏州天使母基金、信熹资本、七晟资本等继续追加投资。此次融资将用于进一步支持士泽生物自主开发的多项“中国首发”或“全球首款”异体通用型iPSC衍生细胞新药推进至关键性确证临床阶段，提升公司“现货型”神经细胞新药的规模化、标准化生产能力及质量管理与控制体系，为士泽生物通用型细胞新药商业化应用的可及性提供保障。

作者丨欧雪

编辑丨袁斯来

硬氪获悉，仿生扑翼飞行机器人公司——深圳鹰瞰智翼科技有限公司（下称“鹰瞰智翼”）近期已完成千万元级别天使轮融资，由启高资本领投，奇绩创坛及上海交大母基金跟投。资金将主要用于产品量产、下一代具身智能飞行机器人研发，以及全球首个机器人流体仿真引擎搭建。

鹰瞰智翼2025年3月成立于深圳，是全球第一家专注于具身智能扑翼机器人的公司。创始人陈昊是上海交通大学直博生，博士期间发表四篇顶刊论文。团队核心成员均为上海交大本硕博，来自机器人、控制与机械等相关背景，全员均为00后。

目前，鹰瞰智翼已形成两条产品线：

一是消费级产品“丹丹（Dante）”：面向全球极客群体，支持二次开发，具备特技飞行能力，是市面上操纵性与灵活性最强的扑翼机之一。该产品已完成功能样机开发，累计飞行超3000小时，预计今年Q2上线Kickstarter众筹。

消费级产品“丹丹（Dante）”（图源/企业）

二是产业级产品：面向科研及专业场景，具备全流程自主飞行能力，同时兼具低噪音与仿生特性，在复杂环境中具备更强的隐蔽性与环境适应能力。

具身智能扑翼机器人（图源/企业）

接下来，公司第二款具身智能扑翼机器人预计今年6月全球首飞，具备更高自由度的仿生结构设计。此外，公司年底前完成流体仿真引擎闭环及强化学习网络部署，预计2027年Q1实现第二代产品上市。

我们对陈昊做了访谈，聊了聊他对技术路线以及商业模式的选择。

以下是访谈部分：

硬氪：扑翼机和传统无人机相比，核心差异在哪里？鹰瞰智翼的技术壁垒是什么？

陈昊：现有飞行器在近人场景中仍存在一些问题：噪音大、安全性差、生物不友好。仿生扑翼机恰好解决了这些痛点——静音、安全、续航长，甚至能吸引真鸟伴飞。我们在测试时，经常有真鸟跟着一起飞，这说明整个生态都接受了它。这才是未来近人场景中飞行器应有的形态。

但扑翼的技术难度远高于旋翼。每一次拍打同时产生升力和推力，两者耦合，传统控制方法难以应对复杂的气流。这也是目前全球做扑翼机器人方向的公司相对较少的原因。

我们的核心壁垒是自研的全球首个机器人流体仿真引擎。旋翼无人机本质上是与流体对抗，扑翼则是驾驭流体。要想让机器鸟飞得好，必须先让它在虚拟世界中理解流体。我们开发的仿真引擎结合强化学习训练，让机器鸟通过无数次“摔跤”自主学习最优飞行姿态。

硬氪：未来，公司的商业化路径怎么走？

陈昊：我们整体分三步走。第一步，消费级产品“丹丹”走极客路线。我们优先选择C端，是基于对市场的判断：全球极客与消费级市场更大、反馈更快，同时具备天然的内容传播能力，有利于我们快速获取用户数据并建立开发者生态。第二步，具身智能扑翼机器人预计今年6月首飞，并在2027年Q1实现产品化，逐步切入科研与行业场景，包括城市巡检、生态监测、高校科研等应用。第三步，流体仿真引擎将对外开放，成为空中机器人领域的底层能力平台。

硬氪：团队全员00后、上海交大背景，如何应对头部企业下场竞争？

陈昊：坦白说，单一专利难以构成长期壁垒。所以我们做社区、做用户生态，把极客群体兜住。我们计划在全球组织线下活动，用户说什么我们马上就迭代——这才是初创公司真正的优势。

第二款产品壁垒更高。别人没有流体仿真引擎，做得再好也飞不好。这个引擎是我们与未来所有飞行机器人公司最大的差异点——头部企业来了也得从零开始，而我们已经跑出来了。

另外，我们团队虽然年轻，但拼劲十足。团队在工程落地与快速迭代方面具备强执行力，这也是我们能够持续推进产品演进的重要基础。小团队的执行力和迭代速度，也是很难复制的。

投资方观点：

启高资本认为：鹰瞰的扑翼具身机器人是真正能利用流体，实现长续航、大负载、仿生（生态友好）、高度灵活的空中具身机器人。从第一性看，候鸟一次进食即可从亚洲飞到大洋洲，最高能飞到万米高空，依赖的是气流以及万亿年进化带来的对流体的感知及利用。鹰瞰扑翼机器人为了实现这一目标，其核心底层是公司强化学习的能力，以及自研的流体仿真引擎，这在全球范围内，都具有独创性和稀缺性。

奇绩创坛认为：我们看鹰瞰智翼，不只是看一台扑翼无人机，而是在看一种新的空中机器人形态有没有机会被真正做出来。扑翼这条路技术难、工程难，但一旦在近人环境、自主控制和复杂气流中站住，价值就不只是单一产品，而可能是下一代空中具身智能的平台能力。陈昊和团队身上有少见的热情、执行力和技术直觉，接下来最关键的，是把首飞、产品化和底层引擎闭环一个个兑现出来。

菡源资产（上海交大母基金）投资团队认为：在低空具身智能浪潮下，仿生扑翼机器人将成为近人低空场景的飞行新范式。鹰瞰智翼以扑翼构型切入，自研神经流体仿真引擎和高自由度仿生本体，用AI重新解构和定义具身飞行新物种。这支全交大系的00后高潜优质团队，兼具领先性工程能力与算法基因，构建了从仿真到硬件的全栈闭环，有望重塑“下一代具身智能飞行平台”。

36氪独家获悉，近期抖音生活服务完成了浦燕子接任后的第二次大的组织架构调整。此次调整根据商户规模重新分为线上部门和线下部门。月GMV5万以上的客户被放到线上部门，分为KA（月GMV10万以上）、自助（月GMV在5-10万）、酒旅三个版块。其中前二者又分别按行业细分为餐饮、到店综合。月GMV5万以下的客户被放到线下部门。线下则按照区域划分为北区、南区、东区。相比此前的区域划分，砍掉了上海大区、中区，增加了东区，中区相关商户被分流到北区、东区。这次调整的核心逻辑是按商户体量分层、按业务场景分工，告别了上一轮“全域区域化”的粗放管理模式，形成了“线上做品牌精耕、线下做地面渗透”的阵营。抓住中小商家，是抖音生活服务接下来的重点发力方向。

文｜李小霞

编辑｜乔芊 杨轩

36氪独家获悉，近期抖音生活服务完成了浦燕子接任后的第二次大的组织架构调整。

此次调整根据商户规模重新分为线上部门和线下部门。

月GMV5万以上的客户被放到线上部门，分为KA（月GMV10万以上）、自助（月GMV在5-10万）、酒旅三个版块。其中前二者又分别按行业细分为餐饮、到店综合。

月GMV5万以下的客户被放到线下部门。线下则按照区域划分为北区、南区、东区。相比此前的区域划分，砍掉了上海大区、中区，增加了东区，中区相关商户被分流到北区、东区。

(36氪制图)

具体人员任命如下：

王雪芹，负责酒旅和KA餐饮，此前为抖音生活服务NKA业务负责人；吴嘉伟负责酒旅，向王雪芹汇报。常青负责KA综合，其来自字节商业化中销-直客部门。

旭恺，负责自助业务（含自助餐饮、自助到店综合），向抖音生活服务自助客户与用户增长负责人焦颖颖汇报。

南部大区负责人郝霞，此前为中部大区负责人；北部大区负责人石文夫，此前为抖音生活服务区域服务商负责人；东部大区负责人为陈鸣，此前为上海大区负责人。

涂晴同时担任内容与营销负责人、直营服务商负责人。

从“行业制转区域制”，到如今的“线上线下分治”，这次调整的核心逻辑是按商户体量分层、按业务场景分工，告别了上一轮“全域区域化”的粗放管理模式，形成了“线上做品牌精耕、线下做地面渗透”的阵营。

“线上团队专业服务大商户，做交易体量；线下团队负责小门店开发和服务，做市场渗透。”一位行业人士告诉36氪。

2021年至2023年，抖音依靠主站超7亿用户、精准算法推荐和大量低价补贴，GMV从110亿元快速攀升至3100亿元，一度令美团恐慌。那是抖音的“奇袭期”。

但2023年下半年开始，局势转变。美团展开积极防御与反击，上线直播带货，通过退返佣金、包销等方式加强商家端把控。

后来价格战打到头，抖音生活服务与美团到店的份额进入相持阶段，双方的市场份额保持着1:2的态势。美团被视为防守成功，而抖音需要新的将帅来打新一轮的仗。

2023年11月，抖音集团商业化负责人浦燕子接手生活服务业务。次年3月，浦燕子完成了上任后的第一次组织调整：将原先按行业划分的到店餐饮、到店综合、酒旅三个平行部门，按地域重组为北、中、南三个大区，以及服务全国连锁大商户的NKA部门。

彼时，抖音生活服务核心任务是快速拓店、扩大供给。2023年底时，抖音生活服务合作门店只有450多万家，不及美团的一半。而拓店期内，销售效率优先于行业专业性，按区域分工的阵营要好于按行业分工的好处。

经过两年发展，抖音生活服务的规模已经十分可观。据36氪了解，2025年抖音生服GMV约为8600亿元，增长近60%，而美团到店2025年GMV不到1.2万亿元。

据媒体，2026年抖音生活服务的目标是超越美团。36氪了解到，抖音生活服务计划实现50%左右的增长，以此计算GMV在1.3万亿左右。

如果说抖音生活服务对美团的第一次奇袭的关键优势是“对手疏忽”——2022年至2023年中，美团面对抖音入局几乎没有有效应对，给了抖音快速扩张的窗口；同时，疫情期间线下门店为求生存，愿意牺牲利润在抖音做低价推广，进一步推动了抖音生服的增长。

那么去年三四季度，美团与阿里掀起的外卖大战，则为抖音生活服务提供了第二次机会。抖音生活服务在第四季度加大了线下餐饮补贴力度，尤其是在轻食方面。

而在最近的财报后电话会上，美团管理层也表示，公司注意到了抖音对于到店业务的投入。据悉，抖音生活服务2025年总补贴超200亿人民币，占总交易额3%以上。

抓住中小商家，是抖音生活服务接下来的重点发力方向。

连锁品牌更易适配抖音运营，且早期抖音生活服务流量资源向头部倾斜，因此抖音与美团在连锁品牌板块重合度较高。

但对于中小商家而言，抖音运营门槛偏高，小店商家难以适配，反而更愿意进入门槛减低的美团，这为后者建立起了稳固且丰富的中小商家生态，而这些中小商家是美团一直觉得自己很难被动摇的基本盘。

而中小商家的缺乏，一度让抖音生活服务只能依靠推荐算法引起用户冲动屯劵，这也导致其核销率一直低于美团，后者一般都是有明确的消费之后，主动搜索团购券。

对于抖音来说，只有开拓更多的小商家到抖音上来，才可能吸引更多的用户到抖音上进行计划性消费，进而提升用户粘性，提高核销率等。

而过去一年，抖音生活服务也一直在这方面努力。

比如向中小商家提供各种流量工具，减免中小商家佣金等。去年9月份，抖音生活服务还专门上线了“烟火小店扶持计划”。现今，在新的组织架构下，线下聚焦中小微商户，按区域深度渗透，有助于继续补齐供给短板。

值得一提的是，此次调整中将酒旅单独拉出，与KA、自助并立，而非纳入KA或自助的行业细分中，酒旅重要程度可见一斑。

从行业数据来看，酒旅品类客单价高，如果未来做好的话，有可能成为抖音生服实现盈利的支撑之一。

但无补贴前提下，抖音生活服务的酒旅业务，在酒旅、餐饮、到店综合三大板块中毛利最低，交易��贡献也最小。36氪独家获悉，去年，抖音生活服务酒旅GMV接近2000亿元，交易额占比约23%；核销率虽已提升至31%左右，但仍显著低于餐饮与到综板块的57%，同时落后于美团酒旅的核销水平。

酒旅属于异地或计划性消费，客单价偏高、消费频次低，涉及预约、核销、退改等全链路服务，且对供应链（如酒店库存、景区票务）的依赖度极高，与餐饮、到店综合的运营模式、服务需求差异较大，单独并立或可避免被其他品类稀释资源，实现针对性运营。

一份行业调研显示，2025年抖音生活服务营收超500亿元，广告收入300多亿，佣金收入200亿左右，轻微亏损。

据36氪了解，进入2026年，除了在交易额上超越美团，实现盈利也是抖音生活服务的重要目标。

（36氪作者任彩茹对本文亦有贡献）

36氪获悉，国家烟草专卖局发布关于公开征求《国家烟草专卖局关于修改部分电子烟监管政策文件的通知（征求意见稿）》意见的通知。修改后的内容提到，为实现电子烟市场供需平衡，对电子烟相关生产企业进行总量管理，依法依规核定产能和生产规模。国务院烟草专卖行政主管部门综合考虑烟草控制、核定产能、市场需求、企业订单、合法合规等因素，分类核定年度生产规模，作为自然年度相应产品属类生产交易量的上限进行控制。

36氪获悉，截至4月1日，上交所融资余额报13164.47亿元，较前一交易日减少1.67亿元；深交所融资余额报12665.98亿元，较前一交易日增加8.74亿元；两市合计25830.45亿元，较前一交易日增加7.07亿元。

36氪获悉，脑动极光在港交所公告，集团已于近期正式成为北京前沿脑机接口研究院的战略合作单位。3月27日，公司子公司浙江脑动极光医疗科技有限公司与北京前沿脑机接口研究院现场签署战略合作协议。双方同意，围绕脑机接口领域，联合推进关键产品的研发与临床验证。集团将与研究院及其他战略合作企业共同推进多模态神经疾病数据库、神经电生理大模型及闭环神经调控类脑机接口产品等关键方向的联合研发，构建医工交叉、产学融合的创新生态。

36氪获悉，有投资者在互动平台向中矿资源提问：网传中矿资源已经获得津巴布韦锂精矿出口配额，请问是否属实？对此，中矿资源回复：公司高度关注津巴布韦相关政策，正与当地保持常态化沟通。

36氪获悉，中信证券研报认为，AI颠覆美股互联网叙事短期过度演绎，消费场景下AI体验增量有限、AI替代存在成本约束、模型公司本身有能力边界，因此AI与现有互联网平台更可能是合作而非替代关系，部分优质公司被明显错杀。中信证券建议聚焦具备物理世界链接、强网络效应、数据与算法积累以及优质内容IP等AI时代竞争壁垒的公司，同时寻找需求随AI渗透而扩张的方向。

3月31日，一个普通工作日的下午，在位于上海浦东新区张杨路与德平路交界处的上海浦东新区房地产交易中心内，记者看到，自助查询机前、缴税窗口前、过户受理柜台前人头攒动。“最近人就没少过，周末更是如此。”交易中心三楼综合受理区维持秩序的保安对记者说。3月的最后一天，随着1037套成交的锁定，上海3月二手房成交量（指网签，含住宅、商业、车位等）达3.1万套，创下上海近五年来二手房月度成交新高（2021年4月以来首次超3万套）。（中证报）

36氪获悉，中信证券研报表示，国内创新药BD（商务拓展）热潮带动下游需求回暖，企业资金来源中股权融资占比大幅下降，BD交易占比提升至近40%，2026年一季度BD出海总额超600亿美元，达2025年全年近一半。分板块来看，小分子CDMO凭中国供应链全球优势份额提升，叠加中东冲突下国内供应稳定，或迎更多订单。临床前及临床CRO随融资改善、早研需求传导，有望量价齐升。科研服务及上游板块虽2025年四季度短期业绩受汇率波动，但2026年早研需求预期持续，头部企业收入有望增长20%以上，当前估值合理。建议关注：CXO龙头；临床前及临床CRO环节重点公司；科研服务及上游领域估值相对合理。

2025年，在公募基金费率改革深化与市场交易回暖的双重背景下，券商分仓佣金格局迎来了新一轮的剧烈洗牌。Wind数据显示，证券行业2025年分仓佣金总收入为110.14亿元，与2024年基本持平，结束了此前连续下滑的态势。然而，总量企稳的格局下，头部券商因合并重组与战略调整重新排位，而一批中小券商则凭借差异化战略，正以惊人增速成为市场焦点。在业内人士看来，在佣金率下滑的背景下，投资研究越来越回归价值本源，也对券商综合服务能力提出更高的要求，头部券商有望通过研究品牌强化市场话语权，中小型券商则有望凭借研究专长实现差异化发展。（中证报）

36氪获悉，横店东磁近日在业绩电话会议上表示，现公司2382mmx1134mm的TOPCon组件功率可达650W+，且已批量生产，预计2026年年中可完成高功率组件的全面推广。对于更高功率，公司将审慎评估，待技术经济性明确后再做决策。

雷蛇推出人体工学键盘 Pro Type Ergo、微软承诺会为 Windows 11 的 Linux 子系统提速等。查看全文

截至3月31日，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行等六大国有银行2025年年报已全部披露完毕。作为服务实体经济压舱石，六大行经营业绩实现稳健增长，并延续“加大科技投入、深化AI应用、服务实体经济”主线，金融科技投入规模合计超过1300亿元。在AI（人工智能）技术布局方面，国有大行致力于加强AI基础设施建设、构建AI生态体系、推进AI大规模场景应用等，进而驱动业务提质增效，构建核心竞争力。（证券日报）