作者丨黎曼

今年5月，金沙江创投主管合伙人朱啸虎的新动向引发关注——当时“宣称不看好人形机器人”的他，在批量退出人形机器人项目后，转身又投了一家水下机器人项目——世航智能（下称世航）。

当时，外界已经解读过朱啸虎的操作。朱啸虎退出人形机器人是因为商业前景不明，并公开宣称人形机器人“客户仅用于研究或展示，未创造持续价值”。而他转身投资的公司则属于“务实投资”，具备深度场景力、能快速商业化。

世航成立于2023年，是国内最早研究，且最先完成水下清洗机器人商业化的企业。其以水下通用机器人为主线，产品“虎鲸”系列构建了水下0-1万米海洋生产力，目前主要应用在洗船领域。

“你们的产品是不是水下面有个人在推着跑？”起初，世航团队也收到了不少质疑，创始班子只能不厌其烦地解释“完全不是”。最近，世航联创兼COO曹颖告诉我：“今年公司开启商业化，收入呈十倍级增长，预计明年盈利。”

曹颖透露，水下场景的研发费用其实会高于其他场景的人形机器人。这放在整个机器人赛道来看，在大量研发烧钱后，能够在一年多时间完成盈利的并不多见。

大家可能不知道，世航快速商业化的背后，和它颇具前沿的商业模式——“AI为结果付费”颇为相关。

具体解释一下就是，它每清洗一艘船，船东就付一次的清洁费。船东愿意为其付费的动力在于，清洗完的大船，不仅能取代无法检验的人工清洗，还能节省油费。“经过我们清洗完的轮船，每天能节省10万元油费。”

这对世航来说有两大好处：一是，产品能够更精准的解决客户需求。二，能够打开收入规模天花板。这颠覆了行业以往卖硬件、SaaS、或者集成方案的收入模式。

其实不止是世航，国内外很多明星企业已经开启了“AI为结果付费”的商业模式时代，且这已经成为了当前全球AI巨头及资本巨擘的共识。

在今年5月闭幕的第三届红杉资本AI峰会的闭门会议上，包括红杉资本合伙人Pat Grady、OpenAI首席执行官Sam Altman、谷歌首席科学家Jeff Dean等在内的全球150位顶尖AI创始人，经过6小时的深入探讨，众多前沿观点和共识浮出水面。其中，Outcome-based Pricing（基于结果定价）,Outcome-as-a-Service（结果即服务）成为最为核心的观点之一，这意味着：“下一轮AI，卖的不是工具，而是收益。”Pat Grady把这称为“万亿美元机会”。

在国内，同频共振的机构也已出现。“我们正在找寻这类商业模式的公司，也会推动一些有潜力的企业朝这个方向转型。”盛景嘉成创投管理合伙人王湘云表示，这一收费模式让一些被投企业实现了收入和利润十倍级的增长。

在“AI泡沫”论断不断警醒着创投界的当下，一条更加明晰的商业化路径出现了。这就像混沌中出现的一道曙光。

因何提出？

在中国，盛景是较早提议该商业模式的机构。

2025年3月，盛景提出AI RaaS（Result-as-a-Service，结果即服务），即极致化结果导向模式，敢于以结果作为定价、收费或盈利的依据，并将其形象地比喻为“AI业主或AI甲方”，主张只有端到端服务并深度嵌入物理世界，才能真正创造价值。

实际上，世航的商业模式便是盛景促成的。在一次商业组织上，世航创始人陈晓博认识了盛景网联董事长、盛景嘉成创投创始合伙人彭志强，彼此观念和价值观一致，刚起步世航就听从了彭志强的建议，以结果付费为商业模式，并由盛景投资其天使轮。

到底是提供设备，还是提供结果，团队进行过财务测算。“最终，我们发现提供结果是最优方案，因为次数可以无限次拉大，最终结果也将无限大。而对于客户来说，10万洗一次船和花上百万买机器，哪一个决策成本高？显然是后者。”曹颖回忆。

这件事发生在2023年，一个无限机遇和资本环境寒冷相叠加的一个年份。当时30岁左右的年轻科学家陈晓博已经在水下机器人世界探索了18年。商业模式得到验证后，才有了今年年初朱啸虎投资的手笔。据悉，朱啸虎的资源和能力帮助世航打开了局面，朱啸虎则上车了中国最具潜力的水下世界机器人项目。

为什么盛景的响应如此快速？

王湘云告诉我，是SaaS模式的瓶颈推动了这一变革。“我们在上一轮SaaS投资周期的过程中发现，美国SaaS行业发展如火如荼，企业拥有很高的估值，而国内的SaaS产业，无论从收入、估值还是退出，整个链条都面临着巨大的压力和挑战。”总之，一句话：“算不过来账了。”

所以团队得出结论：单纯仿照美国模式在中国不一定行得通，应该将软件逻辑放在产业互联网和更长业务链条中考虑。顺着这个逻辑，盛景也成功投资出了一些企业。

时间来到2022年，ChatGPT推出后，进入AI驱动的新一轮产业周期。盛景观察到，随着AI基础模型的迭代，一些“简单套壳”应用的路会越走越窄，所以，简单的套壳项目长期、可持续的资本价值面临挑战，那需要增强何种能力才能不被吃掉？

于是，盛景的思考结果是：要有强大的场景能力，并以结果来收费。通过投资案例发现，以结果为导向的收费模式能让收入和利润有十倍级增长。盛景在此的投资案例除了世航外，还包括凌云智矿——一家AI矿产勘探公司。

为此，盛景研究院还不断发文，推出“AI RaaS全球案例30”系列，系统拆解标杆企业，为本土创业者提供可借鉴的范式。

这一思路已经得到了不少投资人的认同。资深投资人云客也告诉我：SaaS模式，极有可能在AI时代终结，这背后逻辑包括两点：

一是付费逻辑变化了。SaaS的本质是让用户为工具付费，但工具只是手段，解决不了最终结果。但AI可以直接替代劳动力，所以这是一个远比SaaS大得多的市场。

二是AI最优质的模型都是闭源的，掌握在巨头手中，套了壳的新一代SaaS几乎无法构建护城河。

目前，云客也在找寻这类有商业潜力的企业。

有何标准？

或许不少人会困惑，AI agent按照结果付费，这个衡量标准是什么？

以世航为例。曹颖坦言，公司需要通过实际作业效果，如为客户省油来逐步证明价值，教育市场。这个过程具有挑战性。

曹颖总结，最终能够实现“为结果付费”这一商业模式，核心依赖于以下三大能力：

一是，断崖式领先的硬件与系统集成能力；二，持续迭代与构建壁垒的“燃料”，通过清洗“上千条船”，积累了在不同船型（散货船、集装箱船等）、不同海域（北海、东海、南海）、不同水质、不同季节下的作业数据。这是任何只卖设备或不直接面对终端客户的公司无法获得的；三，服务结果可量化、可验证。

目前，世航已经成为国内拥有最多水下场景数据的公司。“后来者很难追上。”不过，曹颖也介绍，公司在跑通商业模式的过程中基本是“在国内卷，在海外赚钱。”

一方面，国内船东对价格非常敏感，更倾向于选择成本最低的方案，即使服务质量参差不齐。如日本、新加坡等海外市场，人工成本更高，且更认可技术的价值，并愿意为此支付更高的价格，海外客单价能达到国内的“三倍以上”，所以公司目前正积极开拓海外市场。

在国际上，RaaS模式正在多个领域得到实践。Clay、Sierra、11X等公司已从传统软件订阅模式，发展到按任务收费或基于任务与结果的混合定价模式。

由OpenAI董事会主席Bret Taylor创办的AI客服独角兽Sierra尤为激进。它不是一个简单的客服系统，而是一个闭环成交的销售Agent平台，帮助品牌从首问到下单全流程完成销售。

它不光接触客户，更负责转化结果，真正走上“你给我一笔预算，我给你带来多少GMV”的路线。

其中有一个细节更直观：当AI智能体独立解决了来电或在线咨询的需求时，Sierra会收取一次费用;如果最后必须转人工，那这次就是免费的。

“我们很喜欢这种模式，我也认为这会成为智能体的标准商业模式。”Bret Taylor如此表示。Sierra成立于2023年，现已化身为百亿美元估值的独角兽。

Ramp则将这一思路推向极致。这是一家在2019年成立于美国纽约的金融科技公司，它从一张企业信用卡起步，旨在用技术手段颠覆传统企业支出管理方式，帮助企业省时省钱。它不卖企业一个财务系统，而是直接承诺节省多少费用。它的AI能自动识别冗余订阅、谈判降价、预测风险，把“用这个工具的收益”变成KPI。

要总结一个更普适的“结果型产品”的衡量指标的话，在红杉的闭门峰会上，红杉给了三大判断标准：是否能跑完一个完整任务流程；是否具备任务执行中的持久性；是否能交付可衡量的业务价值。

在盛景团队看来，这一模式的普及是一个渐进的过程，按智能度可以分为L1-L4四个等级：

L1代表以线上数字应用为主、偏高度重复、流程清晰、标准化程度较高的短流程业务，比如目前在法律、客服等行业会率先实现应用。L2往往是需要复杂推理和工具调用和整合的长运营流程、并且很多时候会需要调用硬件工具参与落地。L3更偏重帮助客户实现产品和服务的销售闭环，并最终实现销售收入的结果分成，这意味着AI服务的外向型链接能力得到质的提升；L4则跃升为“AI业主”，不仅具备AI服务能力，更借助AI优势成为核心资产或公司价值的主要或部分的“所有者”。

王湘云认为，智能等级更高的业务相当时间内需要AI和高专业能力人进行高质量的协作配合，这是一个更为健康的AI产业化模式。未来随着技术成熟，AI占的比例会逐步提高；在整体推进速度上，市场化程度越高的供应链和价值链，AI RaaS的推进速度会越快。

AI蓝海和泡沫可以同时为真

AI agent产生在AI大模型落地应用之际，也置身于“AI泡沫”的大讨论之中。

2025年下半年，AI资本市场创今年4月份以来最差表现，纳斯达克指数单周跌幅超3%，更加引发了关于AI泡沫的更广泛讨论。

主要在于，OpenAI等头部企业面临巨额研发投入与商业化收入之间的鲜明反差：2024年其研发投入超过150亿美元，但商业化收入却不足30亿美元。

即使能够如Altman预期在2025年底的年收入年化率将超过200亿美元，到2030年增长到数千亿美元，也难以形成正向现金流。

与此同时，AI成本问题也日益凸显。大模型成本每年降10倍的预期，并未能挽救众多AI企业的付费订阅模式。

麻省理工学院的一项研究也引发了大面积的讨论，该研究指出：尽管企业在生成式AI上已经投入了300–400亿美元，但95%的组织尚未取得任何业务回报。

不过，云客强调，这里面有一个逻辑不能搞混了：“通用大模型本身和利用大模型能力赚钱是两件事。前者投入巨大，短期内必定是看不到回报的，它们的目的也并非快速盈利，而是抢占下一代技术革命的战略制高点。前者是属于少数国家队和科技巨头才能玩得起的游戏。而后者才是普通创业者去发力的地方。”

他认为，今年被高估的方向是人形机器人。“这个领域还在快速发展，在未来几年可能会看到突破，但如果期待快速大规模落地，我觉得是大大高估了。技术的发展必须经历几个阶段，没法快速跳过。可以看到，特斯拉也在今年下调了对Optimus的生产预期。”

那么，该如何看待当前的泡沫？

我想或许可以引用Sierra联合创始人兼CEO Bret Taylor在一次访谈里给出的一个明确但复杂的答案：

AI将重塑经济、创造巨大价值；同时，泡沫的确存在，也会有人亏很多钱。两者可以同时为真。

他认为当前的AI泡沫像极了互联网泡沫：确实互联网泡沫时期有很多失败案例，但把时间拉长到30年，我们看到Amazon、Google等巨头诞生，也看到Microsoft的云业务成为市值的重��支柱，更能直观看到互联网对全球GDP的深远影响——1999年的“乐观”，很多其实是方向正确。甚至像当年的Webvan（网上生鲜配送），也在智能手机普及、互联网规模成熟后，以Instacart、DoorDash等健康业务的形态“再现”。很多想法并不糟，只是来得太早。

此外，AI agent为结果付费的探索，会慢慢成为AI创收的新趋势。

总的来说，2025年AI Agent已在多个行业告别概念验证，进入价值兑现的阶段。在AI泡沫的讨论声中，RaaS模式的出现，为行业指明了一条务实的发展路径——AI技术必须回归商业本质，为客户创造可衡量的价值。这条路或许不像无限量融资、堆算力追求SOTA那样引人注目，但却可能更持久，更坚实。

本文来自微信公众号“东四十条资本”，作者：黎曼，36氪经授权发布。

中国是盾构机最大的消费市场，也是盾构机最大的生产国。在《金牌新字号》节目中，中铁智能装备盾构机总装车间相关负责人表示，截止到目前，中铁工业的盾构机已经出口到海外34个国家和地区。20多年前1台盾构机价格7亿元，如今中铁工业成功将盾构机的价格打到了原来的三分之一到四分之一。（央视财经）

当地时间12月5日，人工智能可穿戴设备初创公司Limitless宣布，公司已被Meta收购。Limitless制造一种小型AI驱动吊坠，可执行记录对话、生成摘要等任务。（界面）

12月6日，在中国证券业协会第八次会员大会上，证监会主席吴清围绕证券行业高质量发展发表致辞。吴清指出，证券公司要牢牢抓住提升治理有效性这个关键，把公司治理和股权管理的刚性要求真正落到实处，健全关联交易管理等利益冲突防范机制，坚决防范股东违规干预经营，坚决出清不适格的股东。吴清表示，要进一步加强交易管理，增强穿透管理的能力和针对性，提升不同类型投资者交易服务的公平性，维护好中小投资者合法权益，严防非法套利和扰乱交易秩序。要强化重点领域的风险防范，对融资融券、场外衍生品、私募资管等需要重点关注的业务，异地总部子公司等需要重点关注的机构，信用、流动性以及合规性等重点风险，必须“瞪大眼睛”、做到防患未然；对于加密资产等新业态要深入研判、审慎对待，看不清管不住的坚决不展业，违法违规的坚决不做。（证券时报）

12月6日，在中国证券业协会第八次会员大会上，证监会主席吴清围绕证券行业高质量发展发表致辞。吴清指出，对中小券商、外资券商，在分类评价准入方面，探索实施差异化监管，促进特色化发展，首先是保障公平。对少数问题券商要依法从严监管，违法要依法从严惩治。（证券时报）

基于Vue3和Node.js的宠物用品购物系统设计与实现 一、项目描述 随着互联网技术的快速发展和宠物经济的持续升温，宠物用品电商平台已成为宠物主人购买宠物用品的主要渠道。设计并实现了一个基于Vue3

36氪获悉，为规范网络数据安全风险评估活动，保障网络数据安全，促进网络数据依法合理有效利用，国家互联网信息办公室起草了《网络数据安全风险评估办法（征求意见稿）》，现向社会公开征求意见。征求意见稿提出，处理重要数据的网络数据处理者应当每年度对其网络数据处理活动开展风险评估。重要数据安全状态发生重大变化可能对数据安全造成不利影响的，应及时对发生变化及其影响的部分开展风险评估。鼓励处理一般数据的网络数据处理者至少每3年开展一次风险评估。

12月5日，从中国石油天然气集团公司青海油田分公司(下称“青海油田”)获悉，青海油田2025年新能源发电量达10.007亿千瓦时。青海油田生产区域位于柴达木盆地，平均海拔超3000米，是世界上海拔最高的油田，油气勘探开发始于1954年，风光资源丰富，但同时也面临生态保护红线与传统业务转型的双重挑战。（中新网）

12月6日，在中国证券业协会第八次会员大会上，证监会主席吴清围绕证券行业高质量发展发表致辞。吴清指出，证券行业要扛起“看门人”责任，从把好IPO的入口关到全程护航，引导上市公司规范经营，提升价值。要提升价值发现培育能力，强化业务协同，提升IPO、并购重组的专业性和影响力，深入参与企业价值创造，注重加强承销保荐和定价的统一建设，促进一二级市场平衡协调发展。要提升财务管理能力，加快与投资者的利益绑定，加快建成以投资者回报为核心的评价体系，推动经纪业务、综合财富管理的转型发展，对各类中长期资金要做好产品、交易、做市、风险管理等全方位支持，完善长钱长投生态，坚持高水平走出去和高水平引进来。（证券时报）

前言

最近在学习大模型的实现原理，为了更好地理解整个流程，我把学习中的关键概念和实现细节整理成了笔记。一方面帮助自己梳理思路、加深印象，另一方面也作为日后复习和查阅的基础。内容会按照模型的实际处理流程展开，希望能以清晰易懂的方式记录大模型的核心机制。

大模型原理概述

大模型最经典的架构图来自《Attention Is All You Need》，从这张图可以看到 Transformer 的基础结构是由“编码器”和“解码器”两部分组成的。虽然现在的大模型（像 GPT、LLaMA 这种）大多只保留了右侧的解码器结构，但它们整体的工作流程仍然遵循 Transformer 的思路。

整体原理可以简单理解成：

1. 用户输入的文本会先经过 tokenizer 切成 token，再通过 embedding 转成向量。
2. 这些向量会被送入 Transformer 的多层结构中处理。
   每一层都会做自注意力（Mulit-Head Attention，多头自注意力，让模型去关注上下文里的其他词）、前馈网络（Feed-Forward Network）、残差连接（Add）、层归一化（Norm）等操作，层数越多，模型对上下文的理解就越深。
3. 最后一层会把处理后的向量经过线性变换，然后通过 softmax 得到一个概率分布。
   这个概率分布表示：“在所有 token 里，下一步最可能是哪个”。
4. 模型会根据这个概率分布选出下一个 token（可能是选最高概率，也可能按概率采样）。
5. 选出来的这个 token 会被加回当前输入，让模型继续推理下一个。
   模型就是这样不断循环：一步一步预测下一个 token，逐渐拼出完整的句子。
6. 当所有 token 都生成完成后，再通过 tokenizer 解码，就得到了最终的可读文本。

整体来说，大模型的生成过程并不是一次性输出整段文本，而是每次只预测一个 token，然后把它接回去继续算，直到生成结束。

输入预处理

输入预处理虽然在 Transformer 的架构图中只占了一小块，但如果把整个生成流程拆开来看，它其实是整个大模型的第一步，也是后面所有计算的基础。输入处理得好不好，直接影响到模型能不能正确理解你的话。

1. 训练阶段先要把词表准备好

在模型训练之前，会先收集海量的文本数据，然后训练一个 tokenizer。它的作用就是：

• 把人类的自然语言拆成模型可接受的最小单位（叫 token）
• 给每个 token 分配一个唯一的 token id
• 形成一个固定的词表（vocab）

token 不一定是字，也不一定是词，更不是固定长度。现代 tokenizer 通常是“子词模式”，比如：

我 | 今天 | 吃 | 了 | 橙 | 子
happy → hap | py
unbelievable → un | believe | able

也就是说，词表中既可能有完整的词，也可能是词的一部分，这样可以极大减少词表大小，让模型处理能力更灵活。

2. 用户输入时，先把句子拆成 token

当用户输入一句话，比如：

我今天想吃火锅

模型不会直接拿这个句子处理，而是：

• 按照训练好的 tokenizer 规则进行切分
• 得到对应的 token 序列
• 再查词表，把它们转成 token id

得到的结果类似这样的一个数组：

[123, 520, 11, 98, 8801]

也就是数字形式的 token 序列。

3. token id 需要转成向量（Embedding）

模型不能直接理解 token id，因为 token id 只是一个“编号”，不包含任何语义。所以下一步是通过 embedding table，把 token id 转换成对应的向量：

• 每个 token 变成一个高维向量（例如 4096 维）
• 所有 token 向量堆在一起就形成输入矩阵

向量的意义是：

让模型通过数字之间的关系来“理解”语言，比如相似的词向量更接近。

4. 生成位置 embedding 告诉模型位置顺序

Transformer 最大的特点是：

它的注意力机制没有顺序意识。

换句话说，如果没有额外的位置信息，它只知道有哪些 token，不知道谁在前、谁在后。

这会导致严重的问题，比如：

• “我吃了橙子”
• “橙子吃了我”

对模型来说，单看 token 本身完全一样，只是顺序不同，所以必须把位置告诉模型。

因此，模型会为每个 token 生成一个位置 embedding。

早期 Transformer 位置 embedding是正弦余弦序列，现代模型常用更先进的 RoPE（旋转位置编码）。但无论哪种方法，目的都是：

告诉模型“你现在看到的是第 1 个、第 2 个、第 3 个 token…”

5. token embedding 和 position embedding 合并

模型最终接收的是：

token 本身表达的含义（token embedding）
+ 
它在句子中的顺序（position embedding）

早期 Transformer 是直接做向量加法：

final_embedding = token_embedding + position_embedding

现代模型虽然底层机制更复杂（比如 RoPE 会作用到注意力的 Q、K 上），但整体来说：它们都是在让模型同时知道“词的语义”和“词的位置”。

这两个 embedding 合并之后，就是最终送入 Transformer Block 的输入。

6. 最终得到完整的输入矩阵

假设一句话拆成 10 个 token，每个 embedding 是 4096 维，那么模型的实际输入会是一个：

10 × 4096 的矩阵

这就是 Transformer 后面所有自注意力、多头机制和深层计算的起点。

总结一下

输入预处理的整个流程可以总结为：

把文本 → token → token id → token embedding → 加上位置 embedding → 得到最终的输入向量矩阵，送进 Transformer。

它解决了三件关键问题：

1. 文本如何变成模型能算的数字
2. 模型如何知道每个 token 的意思
3. 模型如何知道 token 的顺序

当这三步都准备好了，Transformer 才真正进入“理解和生成”的阶段。

作者丨张雪

一则突如其来的通知，为这家自动驾驶超级独角兽按下了暂停键。

11月22日，毫末智行全体在岗员工突然收到主题为“停工放假通知”的内部邮件：基于公司当前的经营现状，决定自11月24日起，公司及分公司全部在职员工进入停工放假状态，具体复工时间将另行通知。

多名员工在媒体和社交软件证实，该通知内容属实，公司已全面进入停摆状态，账户也被冻结。员工最为关心的具体赔偿方案及后续安排尚未明确。

曾几何时，毫末智行曾被看做是美国明星自动驾驶公司Cruise在国内的翻版，没想到，几年之后两家公司的命运也如写好的一般走向了相同的结局——今年2月，Cruise已经退出了历史舞台，其技术遗产被整合进了通用汽车。

从“亲儿子”到“弃子”

成立于2019年的毫末智行，属于自动驾驶赛道的后来者。成立之时，全球自动驾驶行业正处在从盲目狂热到理性追逐的关键期，第一批创业公司也开始进入到落地量产的大考中。所以，无论是行业水温还是资本投入上，毫末智行来的有点晚。

可这些并未成为毫末智行起步的阻力，它甚至以黑马之姿成为了行业焦点。

当然，这主要还是由于其出生便自带光环。与大多数自动驾驶公司不同，毫末智行脱胎于传统车企长城汽车，其前身为长城汽车技术中心智能驾驶前瞻分部。

据报道，2018年，长城汽车董事长魏建军担心在行业转型中掉队，于是开始进行战略和组织架构的调整，其核心之一就是做减法，剥离零部件业务，成立独立的零部件公司并谋求独立上市。

其中自动驾驶是未来竞争的核心，魏建军希望长城汽车也能做到全栈自研，但人才、资金有限，几番权衡下，决定成立毫末智行。

同时毫末智行的高管阵容也堪称豪华，董事长和CIO分别是长城的嫡系老将张凯与甄龙豹，其中张凯曾任长城汽车技术副总工程师、长城汽车智能驾驶系统开发部部长。此外，其CEO是曾任前百度智能汽车事业部总经理顾维灏，有着16年自动驾驶研发经验。这种人员配置也暗含着长城汽车对毫末智行的期待与厚望。

不止如此，毫末智行成立的第二年，长城就针对其发布了咖啡智驾“331战略”，即用三年时间，实现用户规模行业第一、用户体验评价最好、场景功能覆盖最多三个领先，打造智能时代自动驾驶的领导者。与此同时，长城汽车还宣布，旗下子品牌所有的车型都将搭载毫末智行的智驾产品。

至此，长城汽车成为继特斯拉、小鹏汽车之后，全球第三家正式推出全栈自研领航辅助驾驶系统NOH的车企。

背靠大树好乘凉，在技术研发和量产落地方面，毫末智行也做到了后来者居上，成为了中国智驾赛道最被看好的企业之一。

比如构建了自动驾驶数据智能体系MANA，并发布了自动驾驶认知大模型DriveGPT。再比如其HPilot系统成功落地魏牌、哈弗等超过20款车型，2021年底，毫末智行即实现营收上亿元，也成为了中国短期营收增速最快的自动驾驶公司。截至2024年，毫末智行用户智驾总里程已突破2.5亿公里。

但让人没想到的是，短暂的高光之后，毫末智行开始走向了下坡路：新产品交付延迟、长城汽车寻找“备胎”，一系列的危机接踵而至。

在外界看来，毫末智行跌落的直接原因在于城市NOH的迟迟不能落地。这一功能上，毫末智行算是起大早，赶晚集。在2022年，毫末智行就推出了城市NOH，并宣称首搭车型将会是长城魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版，预计将在当年第四季度上车交付，年底在10个城市落地，2023年使用范围计划扩大到100城。

然而，结果却是魏牌摩卡DHT-PHEV如期上市，但城市NOH功能未如约上线，这也为毫末智行从亲儿子成为弃子埋下了伏笔。

对此，自媒体赛博汽车从接近长城汽车人士处获悉，“毫末给集团保证后，长城汽车一直等着，迟迟无法落地，这让一向要求守信的（长城汽车总裁）穆峰不高兴了，开始对外寻摸，元戎启行主要是穆峰定下来的”。

2024年3月，元戎启行开始为长城汽车提供端到端的智能驾驶方案，并获得了长城汽车的独家投资。不止元戎启行，近两年，长城汽车还与大疆车载（卓驭）展开了深度合作。而随着长城将资源与业务更多向外部供应商倾斜，毫末智行逐渐被边缘化。

高瓴、美团押注，曾计划2025年上市

毫末智行的命运引人唏嘘，回顾其短短的即将满六年的发展历程，也出现了不少投资机构的身影，其背后不仅有长城汽车、美团、高通这样的产业方，还有高瓴、九智、首程控股等财务投资者，以及成都、湖州、张家港这类地方国资。

根据投中嘉川CVsource显示，成立至今，毫末智行共完成了7轮融资，累计融资金额在20亿元左右。其中金额最大的为2021年底官宣的A轮融资，金额为10亿元人民币，投资方为美团、高瓴创投、高通创投、首程控股、九智资本等。这笔融资在当时赚足了眼球，该轮融资后，毫末智行正式迈入独角兽行列，投后估值超10亿美元。

来源：投中嘉川CVSource

同样，这一年也是毫末智行高频率融资的一年，除了A轮融资外，还在2月先后完成了天使轮融资和Pre-A轮融资，其中Pre-A轮融资，由首钢基金领投，美团、高瓴创投等资本跟投。

或许是由于2021年的营收足够亮眼，亦或者，在2021年获得的融资足够多，此后的两年，除了2022年的一次融资外，毫末智行在资本上鲜有动作。

转折发生在2024年，逐步被长城汽车边缘化的毫末智行开始引入外界的资金和订单。2024年初，自动驾驶赛道开年第一笔融资就发生在毫末智行身上，毫末智行官方称这一轮融资为B1轮，总金额过亿元，由成都武发基金投资。两个月后，毫末智行又获得了老股东九智资本和湖州的注资。

可以看到，从B轮开始，毫末智行有意识地在获得地方国资的支持，而这背后与地方的布局与喜好不无关系，更深层的可能是其已经有了IPO时间表。

据公开资料显示，毫末智行最早在2020年就提出了登陆科创板进行IPO的计划，并期望2023年成功IPO，不过碍于科创板上市审核收紧，这一计划未能如愿。2023年，市场又传出毫末智行考虑2024年在香港上市的消息，当时预期募资3亿至4亿美元，不过很快就没有了下文。

2024年10月，有消息指出魏建军在内部叫停了毫末智行赴港IPO的计划，对此，毫末智行董事长张凯予以否认，并明确给出了上市时间表，“应该是2025年”。而最终结果显而易见，毫末智行没等来IPO，也没等来融资的救命钱。

在股权方面，透过层层穿透，毫末智行的实控人，仍为长城汽车股份有限公司董事长魏建军，除了长城系，第二大股东为张家港，持股12.19%，而高瓴创投、美团、高通分别持股约5.28%、3.61%和持股0.90%。

动荡已持续近一年

虽然毫末智行陷入停摆，在外界看来是突然的，但内部动荡早已浮现。

早在去年，就有爆料指出毫末智行启动了裁员计划，那次裁员的规模虽不小，不过没到伤筋动骨的局面，毕竟还按照“N+1”的标准向被裁员工进行补偿，毫末智行也回应称是“公司正进行正常的组织架构调整”。

时间进入2025年，毫末智行开始频现高层出走的戏码。4月，毫末智行技术副总裁艾锐、产品副总裁蔡娜、智行品牌官王佳先后选择离开，不久后甚至传出了董事长张凯也要离职的消息。尽管这一消息很快得到了张凯本人的否认，可这依旧不能安抚人心。

据员工反映，今年十月份公司现金流已十分紧张，高层此前安抚大家所说的“正在融资”迟迟未能兑现。原定于10月25日发放的9月工资，直至10月底仍未到账，且公司未给任何说法。

在业务层面，毫末智行的两大主力业务——乘用车辅助驾驶和末端物流低速无人驾驶，均面临严峻挑战。前者业务上，毫末智行仅有两款车型项目，计划于2025年交付。而后者在2025年销售目标骤降，业务似乎已进入“清库存阶段”。

去年11月29日，在成立五周年之际，毫末高层在内部信中曾预判，行业将进入“你死我活”的竞争期，号召全员保持危机意识，要咬紧牙关。

现在想来，这一预判的确有前瞻性，不久前投中网在《一家企业融到C13轮了》中提到，自动驾驶的投资热度正在回归，不仅一个月内融资金额超100亿，资金流向也更加向巨头收敛，马太效应明显。

不幸的是，即便提前预判到了行业走向，毫末高层也未能将公司救出水火，未来毫末智行是走向更糟的境地，还是像Cruise一样被整车厂收编，现在主动权已经交给了长城汽车。它的遭遇，也为所有依附于单一巨头的“创二代”公司敲响了警钟。

本文来自微信公众号“投中网”，作者：张雪，36氪经授权发布。

当地时间12月5日，美国总统特朗普出席了在美国首都华盛顿举行的2026年美加墨世界杯决赛阶段抽签仪式。特朗普在抽签仪式上表示，应该给美式橄榄球（American football）改名，以免和“真正的足球（football）”相混淆。 在大多数国家，足球都被称为“football”，然而，这项运动在同样广泛使用英语的美国却长期有着“soccer”的名称。（环球网）

前言：你的网页为什么像个吃撑了的胖子？

兄弟们，咱们先看一眼你们项目的 build 产物。 是不是有个 index.js 或者 main.js，体积高达 2MB、3MB 甚至更大？

这就好比你去餐厅吃饭，你只是想点一盘花生米（首屏登录页），结果服务员把后厨里所有的鱼翅燕窝鲍鱼（后台管理系统、富文本编辑器、Echarts 图表库）全部端上了桌，还把门堵住说：“不吃完不许走！”。

用户的 4G 信号在哭泣，手机 CPU 在发烫。 首屏加载时间（FCP）长达 5 秒，用户早就关掉页面去看抖音小姐姐了。

今天，我们要给你的 React 项目做个抽脂手术。我们要用到 Code Splitting（代码分割） 和 Lazy Loading（懒加载），把那个巨大的 JS 文件切成无数个小块，只让用户加载他当前需要的东西。

---

手术刀一：路由级别的“大卸八块”

绝大多数的 React 项目都是 SPA（单页应用）。 默认情况下，打包工具（Webpack/Vite）会把所有页面的代码打包进一个文件。 哪怕用户只访问首页，他也得下载“个人中心”、“设置”、“关于我们”的代码。

这是最大的浪费。

❌ 传统的梭哈写法（All in One）：

import React from 'react';
import { BrowserRouter, Routes, Route } from 'react-router-dom';

// 💀 致命伤：静态引入。
// 只要 App.js 被加载，Dashboard 和 Settings 的代码也就跟着被下载了
import Home from './pages/Home';
import Dashboard from './pages/Dashboard';
import Settings from './pages/Settings';

const App = () => (
  <BrowserRouter>
    <Routes>
      <Route path="/" element={<Home />} />
      <Route path="/dashboard" element={<Dashboard />} />
      <Route path="/settings" element={<Settings />} />
    </Routes>
  </BrowserRouter>
);

✅ 懒加载写法（按需取用）：

我们要用 React.lazy 配合 import() 动态引入，再加个 Suspense 来处理加载过程中的空窗期。

import { BrowserRouter, Routes, Route } from 'react-router-dom';
import LoadingSpinner from './components/LoadingSpinner';

// ✨ 魔法在这里：动态引入
// 只有当路由匹配到 /dashboard 时，浏览器才会去下载 Dashboard.js
const Home = lazy(() => import('./pages/Home'));
const Dashboard = lazy(() => import('./pages/Dashboard'));
const Settings = lazy(() => import('./pages/Settings'));

const App = () => (
  <BrowserRouter>
    {/* ⏳ Suspense 是必须的：在组件下载下来之前，先给用户看个转圈圈 */}
    <Suspense fallback={<LoadingSpinner />}>
      <Routes>
        <Route path="/" element={<Home />} />
        <Route path="/dashboard" element={<Dashboard />} />
        <Route path="/settings" element={<Settings />} />
      </Routes>
    </Suspense>
  </BrowserRouter>
);

就改了这么几行代码，你的 main.js 体积可能瞬间减少 50% 以上。首屏速度直接起飞。

手术刀二：组件级别的“精细微雕”

切完路由就完事了吗？ No No No。有些时候，同一个页面里也有巨大的胖子。

场景：你有一个“数据分析”页面，平时只展示列表。只有当用户点击“查看图表”按钮弹出一个 Modal 时，才需要渲染一个巨大的 ECharts 或者 Recharts 图表。 这玩意儿动不动就几百 KB。

如果用户根本不点那个按钮，这几百 KB 不就白下载了？

❌ 笨重写法：

// 💀 哪怕不渲染，import 进来了就会被打包
import HeavyChart from './components/HeavyChart'; 
import HeavyEditor from './components/HeavyEditor';

const AnalysisPage = () => {
  const [showChart, setShowChart] = useState(false);

  return (
    <div>
      <button onClick={() => setShowChart(true)}>看图</button>
      {/* 虽然条件渲染了，但代码早就下载好了 */}
      {showChart && <HeavyChart />}
    </div>
  );
};

✅ 极致懒人写法：

// ✨ 只有用到我的时候，才来喊我
const HeavyChart = lazy(() => import('./components/HeavyChart'));

const AnalysisPage = () => {
  const [showChart, setShowChart] = useState(false);

  return (
    <div>
      <button onClick={() => setShowChart(true)}>看图</button>
      
      {showChart && (
        <Suspense fallback={<div>图表加载中...</div>}>
          <HeavyChart />
        </Suspense>
      )}
    </div>
  );
};

注意：别切得太碎了（避坑指南）

听到切代码能优化性能，有些兄弟兴奋了，拿起刀就是一顿乱切。 把 Button、Icon、Text 全部懒加载。

千万别！

1. HTTP 请求开销：每个 lazy 组件都会发起一个新的网络请求。如果你把一个 1KB 的按钮切出来，光是 HTTP 握手的时间都比下载它的时间长。
2. 闪屏体验：如果页面全是 Suspense，用户一进来看到满屏的 Loading 转圈，体验比白屏还差。

切割原则：

• 按路由切：这是必须的。
• 按“重型组件”切：富文本编辑器、图表库、3D 模型渲染、地图组件。
• 按“交互后展示”切：弹窗（Modal）、侧边栏（Drawer）、折叠面板（Collapse）。

进阶技巧：预加载（Preload）—— 预判你的预判

懒加载有一个小缺点：用户点击的时候才开始下载，会有几百毫秒的延迟。 如果要在性能和体验之间求极致，我们可以玩预加载。

比如：用户鼠标悬停在“查看图表”按钮上时，我们猜他大概率要点击了，这时候偷偷开始下载。

// 或者写个简单的函数
const prefetchChart = () => {
  const component = import('./components/HeavyChart');
};

<button 
  onMouseEnter={prefetchChart} // 鼠标放上去就开始下
  onClick={() => setShowChart(true)}
>
  看图
</button>

总结

现在的打包工具（Vite/Webpack）已经非常智能了，但它们不懂你的业务。它们不知道哪个页面是核心，哪个组件是冷门。

Code Splitting 就是把你对业务的理解告诉工具： “这个首页要最快速度出来！” “那个富文本编辑器，等用户真要写文章了再去加载！”

把你的应用从“一块大石头”变成“一堆小积木”，按需拿取。这才是现代前端工程化的精髓。

好了，我要去把那个引入了整个 lodash 却只用了一个 debounce 函数的屎山代码给优化了。

---

下期预告：你还在用 console.log 调试代码吗？你还在面对满屏的红字不知所措吗？ 下一篇，我们要聊聊 “React 调试神技” 。带你深入 React DevTools，看看那些你从未点过的按钮，是如何让你像 X 光一样看穿组件的。

12月6日，在中国证券业协会第八次会员大会上，证监会主席吴清围绕证券行业高质量发展发表致辞。吴清指出，在新的经济社会结构变化下，证券公司和投资机构在权益投资、价格发现、风险管理等方面专业优势明显，要对接投资者不同的风险偏好、不同规模、不同期限的多元化需求，提供更加丰富、更加精准、更有利于长期投资、价值投资的产品，与投资者共进共赢。（证券时报）

12月6日，在中国证券业协会第八次会员大会上，证监会主席吴清围绕证券行业高质量发展发表致辞。吴清指出，以人工智能、生物医药、绿色能源等为代表的新一代科技革命加速突破，在此过程中，企业创新主体的地位更加突出，证券公司连接资本市场和实体企业，具有扎实完备的研究体系、专业化的价值评估和风险定价能力，证券公司在发现企业创新潜力、匹配投融资发展需要、支持产业并购整合等方面发挥着不可替代的作用，构成了资本市场价格发展、资源配置和功能发挥的微观基础，服务实体经济和新质生产力是时代赋予证券行业的使命。（证券时报）

自去年12月8日恢复对公众开放以来，法国巴黎圣母院这座著名古迹一年间共迎访客约1100万人次。这一数据相当可观，多于卢浮宫、埃菲尔铁塔等知名景点接待游客人次。（新华社）

从中国证券业协会第八次会员大会了解到，证券行业规模持续扩容，107家证券公司总资产达14.5万亿元、净资产3.3万亿元，4年多来分别增长超50%、40%，客户数量超2.4亿，同比增长26%。（财联社）

12月6日，在中国证券业协会第八次会员大会上，证监会主席吴清围绕证券行业高质量发展发表致辞。吴清指出，要把握“十五五”时期证券行业的使命责任，投资银行、证券公司应该发挥重要作用：一是服务实体经济和新质生产力发展方面强化使命担当；二是更好服务投资者，在服务居民资产优化配置方面强化使命担当；三是在加快建设金融强化方面强化使命担当；四是在促进高水平制度性开放方面强化使命担当。（证券时报）

12月6日，在中国证券业协会第八次会员大会上，证监会主席吴清围绕证券行业高质量发展发表致辞。吴清指出，只有坚持防风险、强监管、促高质量发展的主线，只有始终守正创新，与时俱进，不断提升证券行业的适应性和竞争力，才能在纷繁复杂的环境和变化中平稳致远。吴清指出，对照经济社会高质量发展的内在要求，证券行业的整体实力有待提升，专业水平和创新能力存在短板，合规风控体系有待完善，行业文化建设有待加强，要正视不足，久久为功，奋发有为。（证券时报）