36氪获悉，A股三大指数午间休盘集体上涨，沪指涨1.2%，深成指涨1.98%，创业板指涨2.24%；互联网、软件、文化传媒板块领涨，值得买、拉卡拉涨停，中文在线涨超13%；摩托车、银行、工程机械板块跌幅居前，春风动力跌超3%，杭叉集团跌超2%，重庆银行跌超1%。

36氪获悉，阿里速卖通AliExpress智能插座品类增长超过50%，并接连吸引了BSEED、TNCE等亚马逊头部品牌加入。

国新办1月14日上午10时举行新闻发布会，海关总署副署长王军表示，外贸的“含新量”“含绿量”不断提升。5年来，高技术产品进出口年均增长7.9%，2025年的同比增速进一步加快至11.4%，对整体外贸增长的贡献率接近6成。电动汽车、光伏产品、锂电池等“新三样”产品2025年出口规模接近1.3万亿元，比2020年增长3.5倍。新业态新模式蓬勃发展，据海关初步统计，2025年我国跨境电商进出口2.75万亿元，比2020年增长69.7%。（证券时报）

1月14日，海关总署副署长王军在国新办新闻发布会上表示，一些国家将经贸问题政治化，以各种理由限制高技术产品对华出口，否则我们会进口更多。根据王军介绍，2025年我国进口达到18.48万亿元，规模创历史新高，将连续17年成为全球第二大进口市场。自2025年6月开始，进口连续7个月保持同比增长，12月份增速进一步加快到4.4%。（证券时报）

海关总署1月14日发布数据显示，海南自贸港自2025年12月18日封关以来，截至2026年1月10日，海关监管离岛免税购物人数58.5万人次、金额38.9亿元，同比分别增长32.4%、49.6%，相当于平均每天有2.4万人在海南进行免税购物，日均购物总额达到1.6亿元，均高于封关前。（央视新闻）

近日，智能科技品牌OMOWAY宣布连续完成Pre-A和Pre-A+轮融资，金额达数千万美元，分别由红杉中国与星航资本领投，所有机构股东真格基金、惠友资本以及创始人何涛继续跟投。本轮资金将主要用于核心产品的量产交付、关键智能技术研发以及全球市场布局。

从技术概念到规模化产品

在两轮出行赛道整体趋于成熟的背景下，资本仍选择在此阶段加码OMOWAY，核心在于其已率先完成关键技术“自平衡功能”的量产验证。随着首款旗舰产品OMO X完成产前验证并进入市场交付准备阶段，OMOWAY或将成为全球首个自平衡智能电摩量产交付的品牌。

摩托车自平衡并非新概念，受限于系统复杂度、长期稳定性与成本等因素，该技术一直以来多停留在展示级原型阶段，难以真正进入规模化量产交付。

OMOWAY的突破并不在于自平衡技术的实现，而在于完成了从技术概念到商品的转化——自平衡功能车辆能在复杂的真实道路场景下长期、稳定地运行，并以可接受的成本进入用户的日常通勤。依靠自研可持续运行、成本可控的自平衡系统，OMOWAY首款产品OMO X实现了在低速巡航、拥堵启停等高频场景中“渐进式、无感知”地智能介入，驾驶者无需频繁落脚也能保持车辆稳定，这将有效解决长期存在摩托车用户的痛点。

新物种？两轮车也可能是“MotoRobot”

OMOWAY强调，智能化并非增加使用难度，而是通过系统级设计提升低速稳定性和通勤安全感，实现技术的日常可用性。基于团队在汽车电气化与智能化领域十余年的技术积累，OMOWAY将“主动智能”引入两轮出行，使车辆具备环境感知、风险判断与执行能力。

OMO X从两轮交通工具变为具备自主判断力的智能体（MotoRobot）。在复杂驾驶场景下，系统可识别潜在风险并向骑行者发出避险提示，必要时介入制动；车辆出现异常位移时会自动触发安全预警；在坡道驻车等低速场景下，自平衡系统持续工作以稳定车身。通过将智能系统嵌入车辆安全与控制层，OMOWAY试图重新定义智能电摩的价值边界，使智能成为参与每一次骑行决策的核心能力。

面向全球：东南亚首发，老牌代理商助推

OMO X计划在印尼先行开售。一个月前，OMOWAY已与当地十多家摩托车代理商完成签约。这些合作商大多深耕当地市场数十年，已建立起稳定的用户基础与成熟的渠道网络，为新技术产品在当地市场的落地与验证提供了现实条件。

东南亚摩托车市场被业内估算具备千亿级潜力，作为全球摩托车保有量最高的市场之一，东南亚用户对车辆在复杂路况、高频通勤与耐用性方面有着更高要求。本地成熟代理商的加入，被视为OMOWAY加速市场验证的重要一步。OMOWAY印尼市场负责人陈碧峰表示，“当地老牌经销商最了解市场需要什么。”

长远来看，OMOWAY在成立之初即将全球市场作为产品定义的重要前提，围绕不同国家地区的道路环境对产品进行系统化设计。选择在摩托车使用强度和环境复杂度极高的东南亚市场率先落地，也被视为其主动接受真实市场检验、验证规模化路径的重要一步。

查看更多项目信息，请前往「睿兽分析」。

36氪获悉，现货白银史上首次站上90美元/盎司关口。

36氪获悉，沪深两市成交额突破2万亿，较上一日此时缩量超2000亿。

文｜邱晓芬

编辑｜苏建勋

CES 2026上，一家中国机器人公司的展台外挤满了人。大家围观的，不是CES上司空见惯的人形机器人或四足狗，而是一台双轮足、身躯四四方方、带有显示屏的机器人——只有15公斤重，40厘米高。

它在草皮上时不时抱着皮球行进，稳稳穿越不同状态的地面。看到有观众拍摄它时， 它会停下来与人互动，左右轻轻摇晃，并在屏幕上切换不同表情。仔细看，它上方还加装了全景相机，实时记录下被围观的画面。

这台机器Rovar X3人出自「深庭纪」，主打户外陪伴。

目前，这台机器人尚未正式发售，但「深庭纪」的创始人王弢告诉《智能涌现》，未来的价格会低于5000美金，“可能会击穿很多美国人对机器人品类的价格预期”。

△Rovar X3能踢球还能当摄影支架

这种全新的机器人构型，背后的设计者同样大胆——「深庭纪」的创始人王弢，享受一切不确定性。

这种偏好，体现在他过去每一项关键的职业生涯抉择中。2015年，在斯坦福攻读深度学习和视觉感知博士的他，和导师吴恩达联合创办了专攻L4的自动驾驶公司Drive AI。

在自动驾驶沉浮的岁月里，这一公司最终迎来一个不错的归宿——2019年，这家200人的硅谷明星公司被苹果“招聘式收购”，吸纳进苹果的造车项目“泰坦”。

但王弢没有像其他人一般加入苹果。“不是苹果不好，是我能看到十年后我在哪个位置，对于这种未来，我很抗拒”，王弢直言。

最后，他选择加入了小鹏。在时任自动驾驶副总裁吴新宙麾下，王弢用三年时间，从0到1搭建了小鹏汽车的视觉感知团队。

不管是2015年进入自动驾驶领域，还是2024年离开小鹏投身机器人创业，王弢喜欢在赛道尚未收敛的时候，趟出一条路——不确定性的背后，恰恰藏着“十倍增长”的红利。

△王弢，图源：受访者提供

享受不确定性的背后，王弢性格的另一面是，务实，关注落地。

在行业大讲人形机器人干活的故事时，王弢选择先从户外切入，并向家庭场景蜿蜒进发。他将他们的户外陪伴机器人Rovar X3，称为最有机会进入家庭的物理AI MVP（最小可行性产品）。

在硅谷生活了16年的王弢告诉我们，这种产品思路，源于他对身边人的观察。

在硅谷，当全世界最聪明的一群人聚集在一起时，最大的困扰是无聊，在当地有“湾区三俗”的说法——这群人在周末基本只做三件事：带孩子户外徒步、去野外摘樱桃、看房子。

寻求户外搭子，是这群硅谷人士的真实需求——在此前，大家的选择只有两个，宠物狗，或者售价高达7.5万美元的波士顿动力四足狗。

为此，王弢为Rovar X3设计了三大主要用途：

首先，它能充当“户外搭子”。其视觉系统通过识别主人的生物特征（人脸、步态、身形），紧紧跟随主人。在相对复杂的户外路面下不仅能灵活避障，还能 驮重物，整个过程不需要经过遥控；

其次，它还可以在帮忙照看小孩，和小孩躲猫猫、帮忙捡球、和人类踢球等等；另外，你还可以把手机和全景相机支在上面，让Rovar X3充当拍摄支架。

△2026年CES上，Rovar X3和观众打招呼

在机器人领域创业，王弢坦言，比曾经的自动驾驶领域，多了一份“造物”的兴奋感——现在的机器人，已不是冷冰冰的自动化设备，而是有自主性、有生命感的“物理AI”。

只是，现下“造物”的方向，五花八门。陪伴型机器人的产品形态明显尚未收敛。而王弢对于这个品类的很多判断，也和市面上的大多数人不一样。

在Rovar X3的设计逻辑中，相较于“机器人会不会聊天”，他更强调“有没有一起做过事”。让机器人参与到真实世界的行动中，与人协同完成任务，长久地陪伴才会发生。

这种启发，源于「深庭纪」公司的第九号员工——一只小狗。他观察到，在午休时间，员工们会自发把小狗带到草坪上，扔球、奔跑。现实世界里的互动，让人和小狗建立了深刻的情感链接。

△Rovar X3能捡球

建立链接后，更进一步的思考是：如何让机器人智能体持续变强？

大多数人的选择是，将机器人送进工厂，或者锁定在某一个细分的场景里，让模型进化。

王弢反而认为，这种做法虽然能带来交付，并不利于机器人智能体的提升——以工厂场景为例，特点是高度标准化，容错率低。

这意味着，能帮助模型进化的不确定性因素、信息也随之消失。而参考GPT，却是在复杂多样数据的加持下，才出现涌现时刻。

特斯拉是一个经典案例。马斯克一开始并不是直接去矿山或者封闭园区落地，特斯拉的MVP是直接在高速上跑L2辅助领航。“当时看起来并不是很fancy，但是它最早的使用场景，和最终FSD的场景，都是公共道路。数据的DOMAIN（范围）是比较接近的”。

在王弢看来，户外陪伴场景，正是一个天然更贴近家庭的选项，且两者数据诉求也基本一致。因此，在初步取得用户的信任之后，王弢还希望机器人进一步逐渐走入庭院、家庭，收集用户更多多样化的数据。

而这些数据，也将成为其训练操作模型的专有数据，加深机器人对于世界的理解，逐渐形成“数据飞轮”。

近期，「深庭纪」完成了亿元天使轮融资，由蓝驰创投领投，粒子未来基金跟投。《智能涌现》与王弢聊了聊，关于他鲜少披露的过往、以及他对打造具身智能MVP的理解。

以下是交流实录（略经摘编）

职业选择中，寻找“十倍增长”

《智能涌现》：之前你跟着吴恩达一起创办Drive.ai，这个项目被苹果收购后，你没有加入泰坦那个项目里，反而是加入小鹏。当时做出这种选择的人，多吗？

王弢：我是2009年在斯坦福大学读硕士，做深度学习和视觉感知，后来跟着吴恩达读博士。当时自动驾驶一下子火起来。吴恩达和他的太太、我们几个师兄弟联创一起创办了Drive AI ，做L4 无人驾驶。

我是联创，也是工程与研发总监，负责PNC模块，就是规划与控制模块、系统集成。Drive AI 是2019年被苹果收购。被收购之后没加入苹果的人，说实话不是很多，我当时的选择确实看起来有一点非主流。 

《智能涌现》：不加入苹果，你当时怎么判断的？

王弢：第一点，对我来说，真正有吸引力的不是进入一家已经被证明的公司，而是去做一件还没有标准答案的事。苹果代表的是完成度，而我当时更在意的是创造的过程。

第二点，我当时对L4自动驾驶的判断是，这是一个非常长周期，可能很多年都看不到产品的赛道，作为一家创业公司，比较明智的选择还是要去抱一个口袋很深的“金主爸爸”。

在技术上面，L4需要全局地优化，感知、预测、规划、后台数据闭环、算力平台都是强耦合的。

但是苹果作为一家非常典型也很成功的公司，它的组织方块、组织模式是非常模块化的。我当时看到苹果的每个团队成员是把自己输入、输出的接口定义得很清楚，尽量减少耦合，这个很明显是一个硬件公司的做法。

所以我当时的判断是，在苹果做L4，会可能变成一个很难落地的科研项目。但我自己的风格是，希望把东西做出来，落到实地。

《智能涌现》：所以落地这件事情，对于你来说非常重要。

王弢：是的。

△Rovar X3有不同的表情

《智能涌现》：你刚刚说不希望进入一家已经被市场证明过的公司，为什么后面选择加入小鹏？

王弢：我是吴新宙招进去的。在小鹏的前三年我是从0到1搭建视觉感知团队，负责模型训练、数据采集标注、模型部署、工程化等。其实在小鹏相当于是一次创业的经历。

2023年初，我判断自动驾驶的感知和AI 已经比较收敛了，格局也已经定了。我自己的职业规划经历都是寻找10倍增长，我当时的判断就是，自动驾驶其实已经不是下一个十倍增长了。

《智能涌现》：后来是发生了什么，让你觉得创业的时机真正成熟了？

王弢：2023年，我在鹏行带AI团队。一线的实践当中，我们看到很多这个领域长期存在，但是被低估的很多问题。

比如说，真实世界数据的采集成本、标注成本很高，哪怕到今天还是存在；sim to real有巨大的鸿沟；硬件平台为了追求极致运动性能，存在过度设计的问题。我们当时内部也在非常频繁讨论，走路应该用轮式底盘还是双足？

这些问题会导致系统复杂度指数级上升，拖慢智能化的迭代速度。我就慢慢开始萌生了一个想法：如果我去解决这件问题，我有充足的资源，我会怎么去解决？

这种思考慢慢的指向了一个判断：真正要推动具身智能向前，需要一些全新的产品路径。

创业是一场持续的思考，不是一瞬间的灵感。我推演了一段时间，从鹏行出来是2024年1月，我4月份才成立新公司。我觉得具身肯定是下一个10年、10倍增长的机会。但如果要重新定义一代机器人，机器人应该是有自主性、有生命感、以AI为先的，而不是一个冷冰冰的自动化设备。我当时有一种造物的冲动、兴奋感，

《智能涌现》：推演的三个月，你在做什么？户外这个方向是怎么思考出来的

王弢：机器人我把它分成四个大的板块——移动、操作、智能、导航。

我觉得移动、操作、导航这三块很多可以复用自动驾驶能力。智能这一块，我当时判断它处于比较早的阶段，我当时思考的是，如何让智能体要持续地变强？

我们最终还是希望借鉴特斯拉或者小鹏数据飞轮的方法论。过去的经验是，谁能够把数据飞轮跑起来，谁就能够在具身智能趋势里面成为赢家。

进厂，对智能体训练不是好事

《智能涌现》：关于智能体要怎么去变强，你是怎么推演的？

王弢：第一，需要找到一个MVP，一个真正能够走入终局的场景。拿特斯拉来举例，它一开始并不是去矿山或者封闭园区，它的 MVP 是在车上去跑 L2 辅助领航。

当时这个技术并不是很fancy，只是在高速上做自适应巡航和车道保持。但是它的实际使用的场景，跟最终FSD需要使用的场景，都是公共道路，数据的DOMAIN（范围）是比较接近的。

我的判断就是，如果机器人最终要达到像马斯克说的几亿台甚至十几亿台，那一定是要走入家庭的。

虽然我们不是一开始就走入到家庭，我一定要尽可能贴近家庭，获取家庭用户的信任、获取家庭用户的数据。 第二，我认为机器人使用的场景一定是diverse（多样）的，不是限定几个垂域，不能在垂域里面去采数据。

《智能涌现》：但很多具身智能公司都在疯狂找垂域场景，比如工厂，但是你的MVP是落在家庭和户外。你们怎么看待这种分野？

王弢：我觉得在商业化上，Tob是不错的一个选择。Tob最大的优势是需求很清晰，只要把场景限定好，机器人是有机会做到稳定执行和交付的。

Tob的场景里面，最重要的目标是不出错，为了达成这个目标，产线也会把环境标准化。

这意味着有很多不确定的行为或者因素会在场景里面消失。我觉得这对于智能体的训练来并不是一件好事。GPT是在所有的领域都有数据的情况下才能涌现，不是只在少量的几个垂域训模型。

《智能涌现》：你是怎么发现户外场景有陪伴的需求？

王弢：大家都调侃湾区是高科技大农村，全球最聪明的人聚集一起，但高性价比的放松娱乐活动非常少。工程师、码农们周末最常见的活动就是徒步、摘樱桃还有看房子，我们叫“湾区三俗”。

我自己也是徒步大军中的一员。但走多了你会发现，风景很美、也很无聊。这时候我都在想，如果能有一台自主移动的陪伴机器人随行，它既能承担5公斤的负重，帮忙背包，在露营空地也能陪孩子做游戏，是非常有价值的。

这不是一个完全脱离生活的幻想，而是湾区人们的真实需求，特别是在科技行业的有孩人群。

《智能涌现》：那你们的机器人是怎么从户外场景，一步步进入家庭场景？

王弢：我们虽然是先切入户外的场景，但未来我们一定会走入家庭。

家庭室内的门槛非常高，任何一次失误都会摧毁消费者的互信。户外是一个切入点，它的付费意愿高，试错成本是比较低的。在户外哪怕是土坡上面摔了一下，其实只要自己能站起来，问题就不是很大。

其次，在户外的场景，我们可以复用很多在自动驾驶领域已经相对成熟的方法论。在户外自主移动，是在更加开放的环境中实现自动驾驶系统。在低速场景下和人的交互，又和新能源车舱内的智能座舱智能有一定的相似性。

我和很多土生土长的美国人去聊，美国的主流文化对于最先进的科技，持有一种既好奇又谨慎的态度。比如你看终结者系列，他们对于人形机器人有比较大的疑虑。

我们第一步用Rovar这种双轮足形态，个子也不高，不会像人一样跟你长篇大论的，有比较可爱的表情，更容易切入到家庭中。其次，它的主要使用场景是在户外，用户对它的疑虑也会更小一些，通过这样的一代产品，能够获得用户的信任，未来可以走到室内。 

《智能涌现》：那后面的第二步、第三步，具体怎么走？

王弢：关于第二步、第三步，我们现在有很多的选择。一个是在户外做得更加重度、更硬核，我们会做一个客单价更高的产品。

第二就是从户外慢慢走入庭院，再走入家庭内部。我会鼓励用户利用机器人采集到更多的数据，比如用户在后院清理杂草、清理树叶、丢垃圾的数据。

这些数据我都可以鼓励用户去上传，最后变成我们训练操作模型的专有数据。这是用户真正从场景中得到的，和数据采集工厂里的数据不同。

《智能涌现》：这些数据去反哺到模型之后，能让机器人产生什么新的玩法？

王弢：从最简单的说起，比如说用户指某一个方向说，“你帮我把那个罐子拿过来”时，机器人需要先有对于世界的理解。我们希望未来机器人能够理解用户的指令，自己去执行命令。这是可以通过模型学习的。

《智能涌现》：你们未来这两个方向都会去兼顾？

王弢：我觉得在够长的时间维度里，这些都是可以做的选项。具身智能是一个10年的赛道，很多时候需要通过市场反馈来决定下一个发力点。大疆刚刚一开始在做无人机的时候，他也没有想到会变成飞行相机。

陪伴机器人，不应该只聊天

《智能涌现》：你们刚创业的时候是四足，但现在变成了轮足。为什么有这种改变？

王弢：我觉得现在物理AI最优的构型，远远都没有收敛。虽然大家都做人形机器人，但如果仔细去看，构型都是不一样的。

从四足到双轮足的演进，是因为我们产品定义逐渐清晰，才做了一次系统收敛。双轮足的电机数量首先比四足要少一半，系统复杂度的出错概率会低很多。双轮足的运动方式是靠轮毂、电机，运动的能效比足式要高很多。

《智能涌现》：陪伴，最重要的是什么？很多厂商更侧重语言上的陪伴，但你们好像不是这么想。

王弢：人其实也可以跟我们的机器人说话，通过手势或者语音。不过，我们不希望Rovar变成GPT聊天的工具。它可以输出一些简单的词汇来表达自己的情绪，但是他不会长篇大论。

我觉得陪伴，最重要的是和用户形成情感上的连接。这个连接来自于，在某一个场景中和用户一起去完成一些事情，这是最长效、最牢固的。 关于陪伴粘性的思考，启发自我们公司的9号员工，也是一条小狗。我们养了一个宠物，体验一下小狗跟人之间是怎么样建立连接。

我们发现中午午休的时候，我们的员工非常乐意带着小狗去草地上面去玩球，把球丢出去，小狗会把球叼回来。

现实世界里非常简单的事情，但是大家都乐此不疲。我觉得陪伴产品，应该去做一些力所能及的物理连接。

《智能涌现》：你曾说你们的受众可以归纳为“硅谷老男孩”，这群人有什么共性？

王弢：“硅谷老男孩”是一个统称，更加细化的话，其实是几个类别：

一个是企业主和公司高管，他们时间稀缺，愿意为高质量的产品体验付费；

第二个是创意工作者，比如抖音短视频制作者、好莱坞的人，他们对于新形态的产品、审美有很高的敏感度；

第三个就是医生、律师这类高收入专业人士，他们的共性是，不会问机器人是什么，更关心机器人能不能融入生活。他们中一部分人还是保留着探索的乐趣，有对少年感的向往。

我们做过一些审美取向的调研。“硅谷老男孩”们并不喜欢过度的科幻机甲风，产品必须好看，但又克制不浮夸。

《智能涌现》：你们的产品，具体有什么玩法？

王弢：我们有三个最大的使用场景。

一个是户外的陪伴，你在山上走，它像一个小宠物一样在走在前面，有简单的交互，让我感觉到不那么孤独，也可以帮忙背个水、背个相机。

从心理学的角度去分析，人在户外，特别是美国这种地广人稀的地方，心理上需要去寻找安全港湾。这也是为什么很多人会带着宠物狗出去徒步。

第二个场景是小孩陪护，比如躲猫、追逐、嬉戏。现在很多陪伴类的产品侧重对话式陪伴，但是据我的观察，粘性相对比较低。

为什么大家对于把球踢进门里这样一件简单的事情，会有成瘾，我自己踢球那么多年从来没有腻。我觉得这也是物理世界一部分的魅力。

第三个功能是可以加装各种配件，手机或者是全景相机。Rovar有大量想象空间，用户会找到千奇百怪的玩法，我们希望早期有一个发散的过程。

《智能涌现》：如果从技术的层面去拆解，背后都包含了哪些核心技术，有什么比较难的地方？

王弢：这背后的技术挑战是，如何让机器人做好社交导航，比如在步道上面能够进行避障，美国很多步道都不是铺装路面，而是泥土路或者沙石路。

其次，机器人在户外要能够持续识别到主人，不会被干扰，这首先考验我们的视觉能力。我们用了一个纯视觉的解决方案，没有去使用激光雷达，机器人通过深度特征去感知人类，比如人脸的特征、步态、身形。

在户外场景里，续航、重量、地形通过性其实是一个不可能三角，考验着我们做取舍和平衡的能力。

《智能涌现》：你们提出的端侧 “慢脑 + 快脑”AI架构，但是市面上大家用的是“大脑+小脑”。两者有什么差异？

王弢：“大脑+小脑”架构中，大脑负责思考、小脑负责运动控制。但我认为这种划分方式并不十分全面。

现实情况下，有许多思考过程需要极快的处理速度，大脑的运行速度相对较慢，仅依赖大脑无法完成某些任务。同理，一些运动控制类操作，也并非单纯由小脑就能实现。

所以，我们所提出端侧的“慢脑+快脑”架构——“慢脑”负责把事情想清楚，而“快脑”则负责快速反应。

具体而言，“慢脑”处理那些无需毫秒级或亚秒级反应，但需要深入理解的事务。例如，自动识别当前所处环境是公园、家庭庭院、室内还是公共道路；识别用户及其偏好，如记住小孩和家长的长相。

“快脑”则进行实时响应。比如，当听到用户喊“你快回来”时，立刻停止当前任务并原路返回；当与机器人进行踢球时，在每次与球触碰后，机器人迅速判断下一步与球的接触方式。

快脑与慢脑，二者并行运行、产生交互数据。慢脑会提前向快脑传达大致的任务信息，快脑则在此基础上，负责向控制规划模块传达如何执行当前任务。

《智能涌现》：陪伴机器人这个赛道有同质化的趋势，你觉得这个领域核心的竞争力是什么？

王弢：陪伴这个赛道，产品形态是没有收敛的。我觉得最核心的能力是持续的用户洞察，和领先竞品一代的技术认知。这两个可能听起来稍微抽象，但是要做创新品类，这两点是最重要的。

《智能涌现》：要保持和竞品有一代的差距，行动上要怎么体现？

王弢：我觉得公司除了找PMF（产品和市场匹配度）之外，还需要找到PTF（团队和产品的匹配度）。我们团队在美国生活了很多年，在文化、场景的理解上，天生是有一些优势的，能够站在用户角度去思考产品的功能。

我更多的是从算法研发的角度，在现有的算法中，寻找高潜力的、还没有被使用到产品上的新技术，做出人无我有的体验。

比如说踢球，市面上没有任何一个机器人可以在草地上，像一条小狗一样跟你玩球。

《智能涌现》：这两年陪伴型的机器人密集爆发，背后有什么因素推动？

王弢：更多的就是物理 AI 概念的带动。之前大家说 AI 更多的是GPT，能够跟你对话、帮你解题，停留在虚拟世界当中。但是这一波首先是自动驾驶的AI能力有溢出，自动驾驶是一个物理AI非常初级的形态。

第二是硬件成本持续下降到有望走入家庭了。以前说到北美机器狗，大家想到的都是Boston Dynamics（波士顿动力），售价7.5万美元。

但是我们的产品能做到5000美金以下，会击穿很多美国人对机器人品类的价格预期。

《智能涌现》：陪伴机器人可能在什么时候达成你预期的“十倍增长”？

王弢：在我们的规划当中，26年、27年是我们探索MVP 的阶段，在鸿沟的左侧，去找早期的种子用户，持续寻找killer APP。

未来确切的时间点，我可能没办法很好去判断。你看马斯克在2012年说，还有两年就能实现全自动驾驶，最后证明他的时间判断基本上都是错的。

我自己的方法论就是，不会刻意从时间上面去做判断，但是我会关注实际技术的进展。

如果某一天具身智能的操作领域，大家都用同一个Benchmark（标准），那我判断“Alex moment”到来的时间，可能不会大于两年了。用自动驾驶来比喻的话，现在是在自动驾驶2012、2013年的阶段。

《智能涌现》：你觉得陪伴型机器人的PMF已经找到了吗？

王弢：我觉得初步是找到了，但是如果真的要形成爆款，我觉得可能还需要一定时间的用户洞察。我们在美国其实做了很多用户调研，初步找到一波种子用户。

但是种子用户和大众用户之间的鸿沟怎么跨过去，如何寻找到更精准的PMF，对于新品类来说是比较挑战的。

但是一旦这个鸿沟跨过去，作为新品类的定义者，也能收获到巨大的红利。

封面来源｜受访者提供

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从多方获悉，上线两个月，千问C端月活跃用户数（MAU）已突破1亿，在学生和白领人群中增长迅猛。据多位行业人士透露，几家竞品流量平台此前已对千问App做出限制。据了解，千问本周四将发布重磅产品迭代。（财联社）

本文由体验技术团队Kagol原创。

TinyPro 是一个基于 TinyVue 打造的前后端分离的后台管理系统，支持在线配置菜单、路由、国际化，支持页签模式、多级菜单，支持丰富的模板类型，支持多种构建工具，功能强大、开箱即用！

• 源码：github.com/opentiny/ti…（欢迎 Star ⭐）
• 官网：opentiny.design/vue-pro

我们很高兴地宣布，2026年1月10日，TinyPro 正式发布 v1.4.0 版本，本次发布集中在扩展后端模板、增强移动端体验以及对 NestJS 后端功能的实用增强。

本次 v1.4.0 版本主要有以下重大变更：

• 增加 Spring Boot 后端
• 增强移动端适配
• 增加卡片列表和高级表单页面
• 支持多设备登录
• 支持配置预览模式

你可以更新 <span leaf="">@opentiny/tiny-toolkit-pro@1.4.0</span> 进行体验！

tiny install @opentiny/tiny-toolkit-pro@1.4.0

详细的 Release Notes 请参考：github.com/opentiny/ti…

1 支持 Spring Boot 后端

之前只有 NestJS 后端，有不少开发者提出需要 Java 版本后端，大家的需求必须安排，所以本次版本新增对 Spring Boot 的支持，使得偏 Java / Spring 的团队可以更快速地用熟悉的后端框架搭建 TinyPro 全栈样板。

该支持包括 Docker 化示例、配置覆盖示例（application.yaml 覆写示例）以及针对 deploy 的说明，便于在容器化环境中直接部署或做二次开发。

如果你或团队偏向 Java 技术栈，这次更新显著降低了启动成本与集成难度。

详细使用指南请参考文档：Spring Boot 后端开发指南

2 移动端响应式与布局优化

本次引入移动端适配方案，包含布局调整、样式优化和若干移动交互逻辑改进。配套增加了端到端测试（E2E），保证常见移动场景（小屏导航、侧边栏收起、页签/页面切换）行为稳定。

适配覆盖了常见断点，页面在手机端的易用性和可读性有明显提升，适合需要同时兼顾桌面与移动管理后台的项目。

效果如下：

详细介绍请参考文档：TinyPro 响应式适配指南

3 增加卡片列表页面

之前列表页仅提供单一的查询表格形式，功能相对有限，难以满足日益多样化、复杂化的业务需求。为了提升用户体验、增强系统的灵活性，我们在原有基础上新增了一个卡片列表页面，以更直观、灵活的方式展示数据，满足不同场景下的使用需求。

体验地址：opentiny.design/vue-pro/pag…

效果如下：

4 增加高级表单页面

表单页增加了高级表单，在普通表单基础上增加了表格整行输入功能。

体验地址：opentiny.design/vue-pro/pag…

效果如下：

5 支持多设备登录

之前只能同时一个设备登录，后面登录的用户会“挤”掉前面登录的用户，本次版本为账号登录引入设备限制（Device Limit）策略，可限制单账号并发活跃设备数，有助于减少滥用和提高安全性，适配企业安全合规需求。

可通过 <span leaf="">nestJs/.env</span> 中的 <span leaf="">DEVICE_LIMIT</span> 进行配置。

比如配置最多 2 人登录：

DEVICE_LIMIT=2

如果不想限制登录设备数，可以设置为 -1：

DEVICE_LIMIT=-1

6 演示模式

由于配置了 RejectRequestGuard，默认情况下，所有接口都只能读，不能写，本次版本增加了演示模式（PREVIEW_MODE），要修改 NestJS 后端代码才能改成可写的模式（<span leaf="">nestJs/src/app.module.ts</span>）。

本次版本增加了演示模式的配置，可通过 <span leaf="">nestJs/.env</span> 中的 <span leaf="">PREVIEW_MODE</span> 进行配置。

<span leaf="">PREVIEW_MODE</span> 默认为 true, 会拒绝所有的增加、修改、删除操作，设置为 false，则变成可写模式。

PREVIEW_MODE=false

7 Redis 引入应用安装锁（redis app install lock）

主要用于避免重复安装或初始化时的竞态问题。

默认情况下，第一次运行 NestJS 后端，会生成 Redis 锁，后续重新运行 NestJS 后端，不会再更新 MySQL 数据库的数据。

如果你修改了默认的菜单配置（<span leaf="">nestJs/src/menu/init/menuData.ts</span>）或者国际化词条（<span leaf="">nestJs/locales.json</span>），希望重新初始化数据库，可以在开发机器 Redis 中运行 <span leaf="">FLUSHDB</span> 进行解锁，这样重新运行 NestJS 后端时，会重新初始化 MySQL 数据库的数据。

更多更新，请参考 Release Notes：github.com/opentiny/ti…

8 社区贡献

感谢所有为 v1.4.0 做出贡献的开发者！你们的辛勤付出让 TinyPro 变得更好！

• GaoNeng-wWw
• zhaoxiaofeng876
• WangWant7
• zzl12222
• discreted66

注：排名不分先后，按名字首字母排序。

如果你有任何建议或反馈，欢迎通过 GitHub Issues 与我们联系，也欢迎你一起参与 TinyPro 贡献。

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写代码写了这么多年，我一直觉得编程和生活是两个完全不相干的世界。直到最近读了《模仿欲望》这篇文章，我才恍然大悟：原来我的生活，早就被写进了别人的代码里。

vx公众号：TSing_addiction

01. 我们都在implements一个看不见的接口

做TypeScript开发的人都知道，interface是定义一个对象"应该长什么样"的蓝图。我们常常这样写：

interface IdealLife {
  fancyCar: boolean;
  luxuryWatch: boolean;
  weekendTravel: boolean;
  perfectSkin: boolean;
}

然后我们拼命让自己去"实现"这个接口，买各种东西，去各种地方打卡，仿佛不这样就不是个"合格的对象"。

上周我刷小红书，看到一个和我同龄的博主展示他的"程序员精致生活"：苹果全家桶、最新款机械键盘、咖啡店远程工作照。我的第一反应不是"这很酷"，而是"我怎么没有这些"。那一刻，我突然意识到：我正在试图implements一个从未明确定义、却无处不在的社会接口。

最可怕的是，这个接口不是写在代码里的，而是通过算法悄悄注入到我们脑海中的。就像TypeScript的类型推断，我们甚至没有意识到自己正在被定义。

02. 闭包里的无限循环

在编程中，闭包是指函数记住并访问它的词法作用域，即使这个函数在其作用域外执行。这听起来很技术，但其实我们每天都在经历：

那天晚上，我本来只想刷5分钟抖音，结果两小时后才放下手机。算法给我推荐了第一个露营视频，我点了赞；然后是第二个、第三个...每一个互动都被记住，用来决定下一个推荐什么。我就这样被困在一个闭包里，不断循环，无法跳出。

就像这段代码：

let timeSpent = 0;
function scrollFeed() {
  timeSpent += 15; // 每次刷15分钟
  if (timeSpent < 120) { // 两小时后才意识到
    scrollFeed();
  } else {
    console.log("天啊，已经凌晨1点了！");
  }
}

我们的注意力就这样被算法捕获，形成一个完美的闭包，而我们甚至不知道自己被困住了。

03. "精致穷"就像危险的类型断言

做前端开发的都知道，TypeScript中有一种操作叫类型断言——你告诉编译器："相信我，这个变量就是这个类型"。有时候这很危险，特别是当你断言一个不可能的类型时。

// 明知工资不高，却断言自己能过上博主的生活
const myWallet = { balance: 5000 } as LuxuryLifestyleWallet;

在编译阶段（发朋友圈时），一切看起来完美无缺。但到了运行时（月底交房租时），就会抛出一个残酷的错误：Uncaught BalanceError: Insufficient funds for projected lifestyle。

我有个朋友就是这样。他月薪1万，却买了3万的相机，理由是"博主都用这个"。结果是接下来三个月天天吃泡面。这不就是把BudgetReality强行断言为InfluencerBudget的后果吗？

04. 职场内卷：递归函数没有退出条件

在编程中，递归是很强大的工具，但必须有明确的退出条件，否则会导致栈溢出。现在想想，职场内卷不就是这样一个没有退出条件的递归函数吗？

function workHarder(colleagues) {
  // 看到同事加班
  const maxOvertime = colleagues.reduce((max, c) => 
    Math.max(max, c.overtimeHours), 0);
  
  // 于是你也加更长时间的班
  myOvertimeHours = maxOvertime + 1;
  
  // 但没有人问：为什么要加班？
  return workHarder(updatedColleaguesList); 
  // 没有退出条件，直到精神崩溃
}

我们团队就有这样的情况。一开始只有一两个人晚走，渐渐地，七点下班变成了常态，然后是八点、九点...没有人明确要求这样，但就像递归函数没有base case，我们陷入了无限循环。

最讽刺的是，项目进度并没有因此加快多少。就像算法复杂度，我们的努力是O(n²)，但产出只是O(n)。这种内卷，本质上就是一段写得很烂的代码。

05. 重写人生代码

意识到这些问题后，我开始尝试"重构"自己的生活代码。这不是件容易事，就像重构一个老旧的系统，处处都是隐患。

首先是依赖注入的问题。以前我的消费决策严重依赖外部注入：小红书推荐、博主种草、同事攀比。现在我尝试这样写：

class MyLife {
  private coreValues = ['growth', 'health', 'authenticity'];
  
  decidePurchase(item: any): boolean {
    // 不再依赖外部注入
    return this.coreValues.includes(item.value) && 
           this.budget.allows(item.price);
  }
}

其次是打破那个闭包。我给自己装了个屏幕时间管理app，设置每天刷短视频不超过30分钟。第一次看到自己一天刷了4小时短视频时，我惊呆了。这就像在调试时突然看到一个函数被调用了几百次——你必须找出为什么循环停不下来。

还有很重要的一点：接受自己不是泛型。TypeScript中有泛型，可以适配各种类型。但生活不是代码，我们不必成为"通用模板"。我开始允许自己：

• 用便宜的键盘写代码（只要它好用）
• 周末在家休息而不是去网红地点打卡
• 穿舒适的衣服而不是"程序员该穿"的潮牌

06. 从any到明确类型

TypeScript最强大的功能之一，就是将JavaScript的"any"世界变成明确类型的系统。我们的人生也需要这样的转变——从"别人怎么做我也怎么做"(any)到"这是我真正想要的"(明确类型)。

以前，我的消费决定就像这样：

// 以前的我
let wantToBuy: any = trendingOnXiaohongshu;

现在，我尝试这样：

// 现在的我
let wantToBuy: unknown = trendingOnXiaohongshu;

function isRealNeed(item: unknown): item is GenuineNeed {
  return (
    typeof item === 'object' && 
    'solvesMyActualProblem' in item && 
    item.solvesMyActualProblem
  );
}

if (isRealNeed(wantToBuy)) {
  buy(wantToBuy);
} else {
  ignore(wantToBuy);
}

这种转变并不容易。有时候看到同事换了新手机，我还是会心动；刷到精致生活的内容，依然会感到焦虑。但至少现在，我有了一个"类型守卫"来检查这些欲望是否真实。

最后

作为一个程序员，我习惯了相信代码是理性的、有逻辑的。但我没想到，我们的欲望和行为，也早已被写入了某种看不见的代码中。

这篇文章不是要批判所有消费或所有社交媒体的使用。就像代码本身没有好坏，关键是谁在控制它，以及它服务于什么目的。

当我开始用程序员的眼睛观察生活，我发现自己不再那么容易被算法操控。当我看到小红书推送"必买清单"，我会想："这是callback hell，我不能陷入这个异步循环。"当同事炫耀新买的奢侈品，我会提醒自己："不要进行不安全的类型断言。"

或许，理解这些"代码"就是夺回控制权的第一步。就像我们重构一段混乱的代码，生活也可以被重构成更真实、更符合自己核心价值观的样子。

下次当你想买一个东西、做一个重要决定，或者感到莫名焦虑时，不妨问自己：这真的是我的需求，还是我在implements别人的接口？我的人生代码，到底是谁在编写？

写完这篇文章，我要去关掉手机通知，好好享受一个没有算法干扰的周末。毕竟，最好的代码，是能服务于人，而不是让人服务于它的代码。

据The Information针对苹果与Gemini的合作机制，消息人士表示，Siri新功能将于春季及WWDC期间推出，苹果可对Gemini进行精细化调整，且不包含谷歌品牌标识。（财联社）

谷歌宣布推出新一代开源医疗AI模型MedGemma 1.5，该版本增强了医学影像支持功能。谷歌还同时发布了开源医疗语音转文本模型MedASR。（财联社）

国新办1月14日上午10时举行新闻发布会，海关总署副署长王军表示，在绿色能源领域，2025年锂电池、风力发电机组出口分别增长26.2%、48.7%；在绿色出行领域，电动摩托车及脚踏车出口增长18.1%，铁道电力机车出口增长27.1%；在绿色生产领域，工业气体净化装置出口增长17.3%，电动叉车出口增长5.2%。优质的绿色供给，为全球绿色转型提供了中国方案。（证券时报）

1月14日，国内黄金饰品价格对比显示，多家黄金珠宝品牌公布的境内足金首饰价格延续近期涨势，老凤祥报价1436元/克，老庙黄金报价1435元/克，周生生报价1438元/克，周大福报价1436元/克，六福珠宝报价1434元/克。（界面）

但行好事，莫问前程

前言

最近需要开发看板功能，涉及到给用户展示一些 number 数据的场景。

作为看板页面，我们要 避免突兀的数值变化，让数字的变化更加自然、更有视觉吸引力，提升用户体验。

最后我采用了 数字滚动 动效，并封装为 hooks 方便复用。

效果如下，其中有不少有趣的设计思路值得复盘。

预览：我的后台 -> Editor
源文件：github.com/XIwE1/react…

<NumberScroll value={numberValue} options={{ decimals: 0 }} className="justify-center self-center" />

文中已附上源代码和思路，如果对你有所帮助，还望点赞、收藏、关注三连😽。

方案

整理一下思路，如果要实现 0 -> 100 或者 100 -> 0，会想到什么方法？

• 最简单的是直接更新对应 state，但这样一闪而过十分突兀
• 其次是步进，即value / time = step，例如step = 10，0 -> 10 -> 20 ... -> 100
  • 这样不错，但这种线性的变化还是略显生硬
• 最后我们可以利用缓动函数来控制过程
  • 0 -> ... -> 50 -> 70 -> 80 -> 85 -> ... -> 98 -> 99 -> 100

实现：

1. 迅速完成大部分数值变化，视觉上快速地接近最终值 +
2. 剩余小部分差值平滑变化，平稳、自然减速并抵达终点

变量分为：更新频率 和 更新步幅（数值）

原理是结合变量与场景，使用缓动函数（贝塞尔曲线数学公式）。

程序逻辑：

例：
初始值: 0 → 目标值: 1000，
duration = 3500ms，1 / 3 = 1167ms 时间用于快速的线性变化，剩下时间用于平滑滚动
线性阈值 = 1000 * 2 / 3 = 666.67，滑动值 = 1000 / 3 = 333.33
│
├─ determine(): 在不同节点，判断需要变化的数值A和线性阈值B，设置新的数值变化目标C
│  ├─ 第一阶段：剩余变化量A 1000 > 阈值B 666.67（大数值线性变化）,0 → 目标C 666.67（线性，3500 / 3 = 1167ms）
│  └─ 第二阶段：剩余变化量A 333.33 < 阈值B 666.67（小数值平滑滚动）,666.67 → 目标C 1000（缓动，3500 - 1167 = 2333ms）
│
└─ count() 循环执行：循环改变计数值
   ├─ 第一阶段：
   │  ├─ 线性变化
   │  ├─ 目标数值 = 666.67
   │  ├─ 当前数值 = 0 -> 666.67
   │  ├─ 耗时 = 3500 / 3 = 1167ms
   │  └─ 动画结束，调用 determine() 重新计算
   │
   └─ 第二阶段：
   │  ├─ 平滑滚动
   │  ├─ ...类上
      └─ 动画结束，currentValue = 1000

还有很多场景要考虑，数值为负数，减操作，数字被减为0...

缓动函数

简单来说，是 “通过数学公式来 控制 变化的进度 或者 运动的轨迹”。

它使数据和动画摆脱生硬、呆板的线性变化，它让事物的变化 更加符合视觉常识。

详情可见 贝塞尔曲线：实现更好的动画效果和图形

// utils/index.ts
// 生成对应三次贝塞尔曲线的js代码
export function createBezierFunction(p1x: number, p1y: number, p2x: number, p2y: number) {
  return function (t: number) {
    return 3 * Math.pow(1 - t, 2) * t * p1y + 3 * (1 - t) * Math.pow(t, 2) * p2y + Math.pow(t, 3);
  };
}

实践

我们封装成hooks来重复使用

/src/hooks/useNumberDuration.ts

import { useEffect, useRef, useState, useMemo, useCallback } from "react";

// 缓动函数
const easeOutExpo = (t: number) => (t === 1 ? 1 : 1 - Math.pow(2, -10 * t));
const linear = (t: number) => t;

export interface UseNumberDurationProps {
  value: number;
  duration?: number;
  decimals?: number;
  split?: string;
}

const useNumberScroll = ({
  value,
  duration = 5500,
  decimals = 2,
  split = ",",
}: UseNumberDurationProps) => {
  const rafRef = useRef<number>();
  const currentRef = useRef<number>(0);
  const durationRef = useRef<number>(duration);

  const startTime = useRef<number>();
  const startValue = useRef<number>(0);
  /** 线性变化的值 */
  const EasingThreshold = useMemo(() => {
    const diff = value - startValue.current;
    const threshold = (Math.abs(diff) * 2) / 3;
    return startValue.current + (diff > 0 ? threshold : -threshold);
  }, [value]);

  /** 滑动变化的值 */
  const EasingAmount = useMemo(() => {
    const amount = value - EasingThreshold;
    return amount;
  }, [value, EasingThreshold]);

  // 当前的实际值
  const [currentValue, setCurrentValue] = useState(0);
  // 格式化后用于展示的值
  const _current = useMemo(
    () =>
      currentValue.toFixed(decimals).replace(/\B(?=(\d{3})+(?!\d))/g, split),
    [currentValue, decimals, split]
  );

  // 当前目标的结束值
  const endValue = useRef<number>(value);
  // 最终值
  const finalValue = useRef<number | null>(null);
  const result = useMemo(
    () => value.toFixed(decimals).replace(/\B(?=(\d{3})+(?!\d))/g, split),
    [value, decimals, split]
  );

  // determine - 判断变化采用线性还是缓动，设置最终值final和当前目标结束值end
  const determine = useCallback(() => {
    const end =
      finalValue.current !== null ? finalValue.current : endValue.current;
    const animateAmount = Math.abs(end - startValue.current);

    if (animateAmount > Math.abs(EasingThreshold)) {
      finalValue.current = end;
      endValue.current = end - EasingAmount;
      // 拿出小部分时间用于线性变化
      durationRef.current = duration / 3;
    } else {
      finalValue.current = null;
      endValue.current = end;
      durationRef.current = duration; // 这样动画滑动更明显一点
      // durationRef.current = (duration * 2) / 3;
    }
  }, [duration, EasingThreshold, EasingAmount]);

  const count = useCallback(
    (timestamp: number) => {
      if (!startTime.current) startTime.current = timestamp;
      // 根据时间差计算当前进度
      const elapsed = timestamp - startTime.current;
      const progress = Math.min(elapsed / durationRef.current, 1);
      const eased =
        finalValue.current !== null ? linear(progress) : easeOutExpo(progress);

      const currentValue =
        startValue.current + (endValue.current - startValue.current) * eased;

      currentRef.current = currentValue;
      setCurrentValue(currentValue);

      if (progress < 1) {
        rafRef.current = requestAnimationFrame(count);
      } else {
        startValue.current = currentValue;
        // 最终值不为空 = 还未到最终值 = 剩下的值要平滑增加
        if (finalValue.current !== null) {
          cancelAnimationFrame(rafRef.current!);
          startTime.current = undefined;
          endValue.current = finalValue.current;
          finalValue.current = null;
          determine();
          rafRef.current = requestAnimationFrame(count);
        }
      }
    },
    [determine]
  );

  useEffect(() => {
    if (rafRef.current) cancelAnimationFrame(rafRef.current);

    // 变化时重置状态
    endValue.current = value;
    finalValue.current = null;
    durationRef.current = duration;
    startValue.current = currentRef.current;
    startTime.current = undefined;
    // 判断当前的变化方式,并开始动画循环
    determine();
    rafRef.current = requestAnimationFrame(count);

    return () => {
      if (rafRef.current) cancelAnimationFrame(rafRef.current);
      startTime.current = undefined;
    };
  }, [value, duration]);

  return { current: _current, result };
};

export default useNumberScroll;

数字滚动

上述的hooks已经实现数字增长的效果了，但还有样式上的问题需要解决，

1. 数据变化的过程中，元素占宽也在不断变化
2. 非等宽字体的数字占宽不同

以上因素会导致 数据抖动

我采用的解决方案：

• if 可以使用等宽字体
  • 预先使用 result 渲染真实元素获取所占宽度 estimateWidth
• else
  • result 内的数字替换为占宽最大数字来渲染预估值

最后我们封装一个ui组件进行复用

/src/ui/NumberScroll/index.tsx

import React, { useRef, useLayoutEffect, useState } from "react";
import useNumberScroll, { UseNumberDurationProps } from "../hooks/useNumberScroll";

interface NumberScrollProps {
  value: number;
  options?: Omit<UseNumberDurationProps, 'value'>;
  className?: string;
  suffix?: string;
  style?: React.CSSProperties;
}

const NumberScroll: React.FC<NumberScrollProps> = ({
  value,
  options,
  suffix = "",
  className,
  style,
}) => {
  const { current, result } = useNumberScroll({
    value,
    ...options
  });

  const measureRef = useRef<HTMLSpanElement>(null);
  const [fixedWidth, setFixedWidth] = useState<number | undefined>(undefined);

  useLayoutEffect(() => {
    if (measureRef.current) {
      const { width } = measureRef.current.getBoundingClientRect();
      setFixedWidth(width);
    }
  }, [result]);

  return (
    <>
      {/* estimate width */}
      <span
        className={className}
        ref={measureRef}
        style={{
          position: "absolute",
          visibility: "hidden",
          height: "auto",
          width: "auto",
          whiteSpace: "nowrap",
          ...style,
        }}
      >
        {result}
        {suffix}
      </span>

      <span
        className={className}
        style={{
          display: "inline-block",
          width: fixedWidth,
          ...style,
        }}
      >
        {current}
        {suffix}
      </span>
    </>
  );
};

export default NumberScroll;

总结

我们可以看出数字滚动动画的核心：

1. 分阶段策略

• 大数值快速线性变化：使用 1/3 的时间快速完成 2/3 的数值变化
• 小数值平滑缓动：使用 2/3 的时间平滑完成剩余的 1/3 变化
• 关键参数：线性阈值（2/3）、滑动值（1/3）、时间分配（1/3 vs 2/3）

2. 缓动函数选择

• 第一阶段：使用 linear 线性函数，快速接近目标
• 第二阶段：使用 easeOutExpo 指数缓出函数，自然减速到达

3. 样式优化

• 固定宽度：避免动画过程中的布局抖动
• 等宽字体优先：如果可以使用等宽字体，直接测量最终宽度
• 预估宽度：非等宽字体时，用最宽数字预估宽度

4. 封装复用

• 逻辑层：使用 hooks 处理动画逻辑，返回当前值和最终值
• UI 层：使用组件处理样式和布局，确保视觉稳定

结语

不要光看不实践哦，希望本文能对你有所帮助。

持续更新前端知识，脚踏实地不水文，真的不关注一下吗~

写作不易，如果有收获还望 点赞+收藏 🌹

才疏学浅，如有问题或建议还望指教~

1月14日，海关总署新闻发言人、统计分析司司长吕大良在国新办新闻发布会上表示，据中国海关统计，2025年，我国对美国进出口4.01万亿元，占同期进出口总值的8.8%；据美方统计，2025年前10个月，美国对中国进出口3736.4亿美元，占美国进出口总值的7.8%。中美双方经贸团队经过多轮磋商取得积极成果，中美经贸关系阶段性缓和。根据双方货物贸易统计数据，我国是美国第三大出口目的国、第三大进口来源国。吕大良强调，中美经贸关系的本质是互利共赢，维护中美经贸关系稳定、健康、可持续发展，有利于两国，也有利于世界。中美双方应当共同落实好两国元首共识，通过对话磋商，不断压缩问题清单、拉长合作清单，使中美经贸关系成为中美关系的压舱石和推进器。（证券时报）

作者 | 王汉博

编辑 | 张帆

2025年底，奇富科技拿奖拿到手软。

12月，奇富科技凭借反诈技术获工信部通报表扬，自主研发的AI合规智能体入选“金信通”典型案例；1月，联合高校发布首个信贷多模态评测基准，AI合规智能体又在中国互联网协会主办的赛事上连获三奖，同时，公司团队还在2025黑灰产检测技能大赛上斩获一组别“团队金奖”。

这家起初由360集团内部孵化、前身为360数科的金融科技公司，在技术研发与强势能力上，也带着鲜明的“反诈”标签。

与此同时，自2025年下半年起，港股市场上的奇富科技却走出了一条陡峭的下行曲线——股价从年中高点一路滑落，累计跌超57%。

奇富科技港股股价走势 图源：Wind

股价与技术认可的背离，折射出资本市场的深层疑虑。

当蚂蚁集团清仓印度信贷股权、小米“Mi Credit”停止放贷的消息接连传出，市场终于清晰地意识到：那场始于2019年的中资网贷印度淘金潮，似乎正以全行业溃败中止。

作为当年的出海先锋之一，奇富科技在印度市场或也难免“被坑”的宿命。而由此可能产生的坏账风险也正成为左右其估值逻辑的关键变量。

网贷印度淘金：从蓝海诱惑到坏账泥潭

2019年前后，国内网贷监管收紧与印度市场的“完美数据”形成强烈引力场。

彼时印度14亿人口中，银行金融覆盖率不足50%，信用卡渗透率仅4%，6亿智能手机用户背后存在巨大的信贷缺口。

更关键的是，对于非银机构与数字网贷平台，当地无明确贷款利率上限，这令网贷平台有条件复制“高息放贷+高效催收”模式。据观察者网报道，部分中资平台早期年化利率折算后可高达200%-300%。

对奇富科技等一类中资平台而言，印度堪称“低配版的中国”。国内市场验证的风控算法、成熟的线上放贷流程，似乎能轻松实现降维打击。

巅峰时期，印度每3家在线借贷平台就有1家中资背景：奇富科技通过子公司布局贷款超市业务；小米则将信贷产品“Mi Credit”直接预装在印度市场的手机中；而360集团透过奇虎科技控股的“摩比神奇”，据知情人士在2019年向媒体透露，在印度市场已可做到“日放6万单”借款。

不过行至当下，这场狂欢正演变为灾难。行业数据显示，中资网贷平台在印度的坏账率普遍突破50%，中小平台更是高达80%。据观察者网的报道，行业估算中国资本在印度数字借贷市场的损失规模达数十亿美元。

这一问题的核心症结源于网贷模式与印度本土环境的错配。

首先，征信体系的真空地带是第一道死穴。印度征信机构数据显示，截至2024年3月，仅9%的印度人查询过信用分，农村地区近乎为零——中资平台依赖的“大数据风控”失去根基。而且当地Adhaar身份证系统漏洞百出，假证产业链每分钟催生12起欺诈事件，风控形同虚设。

其次，印度当地的文化背景也令催收逻辑试图引发的“社会性死亡”在当地基本失灵，这加剧了回款困境。印度22种官方语言让催收脚本沦为废纸，借款人亲友不仅不施压，反而追问借款渠道。法律程序拖沓，债务纠纷案件平均耗时3-5年，中文律师函基本失去法律约束力。

同时，反向收割产业链的形成更具毁灭性。曾有熟悉规则的中国用户扮演“撸贷导师”，在社交平台培训印度人伪造身份借贷，贷后按比例分成，甚至主动举报无牌照平台以脱身。中资网贷平台从“收割者”沦为“提款机”。

此外，监管的变化也为网贷出海印度这场征程痛下最后一击。2022年，印度《数字借贷指南》落地，强制要求所有借贷相关数据必须存储于本土服务器；2024年《禁止无监管借贷活动法案》草案出台，明确利率上限、禁止暴力催收，网贷平台依赖的“高息覆盖高坏账”模式就此崩塌。

奇富科技难逃“印度魔咒”

奇富科技似乎也难逃“印度赚钱印度花”的行业宿命。

2019年其通过子公司切入贷款超市赛道，依托流量优势对接借贷需求。后续虽未公开具体放贷规模与坏账数据，但奇富科技的印度业务轨迹与行业溃败曲线基本重合。

从行业共性来看，中资在印度累计亏损超10亿美元，奇富科技作为先锋之一，大概率难以摆脱资金沉淀的困境。

财务数据间接反映其海外业务或形成了拖累。2025年三季报显示，奇富科技投资活动现金流净额为-120.77亿元，较上年同期的-32.40亿元大幅扩大。

同时奇富科技应收贷款拨备为8.38亿元，同比增长75%；或有负债拨备为7.73亿元，相较上年同期的0.64亿元大幅增长超过11倍。这显示其信贷违约风险也在扩大，资产减值损失将进一步影响盈利水平。

尽管奇富科技未披露印度资产减值金额，但结合蚂蚁集团、小米的清仓动作，部分市场观点认为其存在隐性损失。

值得注意的是，奇富科技此前国内业务表现强劲，一定程度上对冲了海外失利。2024年公司营收171.66亿元，净利润62.64亿元，净利同比增长46.18%。不过其2025年第三季度营收52.06亿元，调整后净利润降至15.08亿元，显示印度折戟之后，维持后续增长仍面临较大挑战。

奇富科技的估值困局

结合财务表现来看，港股股价57%的跌幅，或反映着资本市场对奇富科技估值逻辑的重构，进一步下探，深层原因或在于三项预期差距。

一方面，海外扩张能力的信任瓦解或是直接诱因。此前，奇富科技乃至360集团一度在印度市场上成为“急先锋”的一员，但后来的被动撤离暴露了其本地化能力不足——既未建立本地征信合作，也缺乏监管沟通渠道，与国内的成熟策略形成反差。市场担忧其未来海外布局重蹈覆辙，风险溢价有所提升。

另一方面，估值水平的行业性价比劣势愈发凸显。截至目前（2026年1月12日），奇富科技港股市盈率仅为2.7倍，不仅低于同业的零在科技金融的41倍、易鑫集团的16倍，也低于自身历史均值的约5.1倍。

奇富科技近年PE水平 图源：Wind

同时，信贷风险敞口扩大也正引得市场关注。财报显示，近年来，奇富科技30天逾期率和180天逾期率总体呈上升趋势。三季度信贷业务的首日逾期率约为5.5%，去年同期为4.6%；30天回收率为85.7%，同比亦有下降，显示违约风险有所增加。

展望后续，奇富科技在去年三季报中表示，由于宏观环境中的不确定性持续存在，公司拟将风控作为当前第一要务，并在接下来几个季度的业务规划中持审慎态度。因此，于2025年第四季度，公司预计将���生净利润9.2-11.2亿元及非公认会计准则净利润10-12亿元，同比下降39%-49%。

因此，尽管中金公司的研报认为奇富科技“长期增长根基监实”，但眼下的估值困局则显示，投资者仍在短期风险和长期价值之间博弈。

而要实现估值修复，奇富科技或需解答三大命题：一是印度资产的真实减值规模能否透明化；二是业务结构能否持续优化，改善重资产模式依赖，对抗信贷违约风险压力；三是海外战略是否会调整，避免重蹈“重复制、轻本地化”的覆辙。

从行业视角来看，奇富科技折戟印度并非个例，而是中资金融科技出海的集体代价。正如福特退出印度的教训所示，这个市场从不是“下一个中国”，任何忽视本地化的冒险都难以为继。对奇富科技而言，唯有厘清海外包袱、聚焦核心优势，才能让估值回归业绩基本面。

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