格力电器总裁助理、珠海格力电子元器件有限公司总经理冯尹在大湾区化合物半导体生态应用大会上透露，格力电器碳化硅芯片工厂在量产家电用碳化硅芯片后，今年光伏储能用、物流车用碳化硅芯片也将量产。格力���器董事长董明珠几天前接待广汽集团董事长冯兴亚时笑言，未来广汽的汽车芯片中一半由格力产品替代。（第一财经）

36氪获悉，中科电气在互动平台表示，宁德时代是公司锂电负极业务的主要客户，双方有着良好长期的合作。

36氪获悉，现货黄金站上4700美元/盎司，继续创纪录新高。

据路透社1月20日报道，美国总统特朗普称将对法国葡萄酒和香槟征收200%的关税。（新华社）

36氪获悉，纽约期金突破4700美元/盎司，再创历史新高，日内上涨2.3%。

36氪获悉，鱼跃医疗在互动平台表示，公司目前持有重庆蚂蚁消费金融有限公司4.99%股权。

36氪获悉，现货黄金一度涨至4691.57美元/盎司，继续创纪录新高。

36氪获悉，*ST立方公告，公司关注到有关媒体发布了关于《*ST立方回应风险提示：多措并举应对挑战股票20日复牌》、落款为公司董事会的《致立方数科全体股东的公开信》的相关报道，公司就报道内容进行了询证核实，现予以澄清说明：公司、全体董事及董事会对上述报告事项不知情、未参与，上述报告内容非公司董事会对外发布。

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36氪获悉，近日，智能无人机品牌博坦Potensic推出融合AI短片、AI夜景等智能功能、并符合全球法规的轻量化ATOM系列无人机。同时发布以“Atom 2 + PTD-1带屏遥控器”的产品体验方案，将AI融入飞行、操控与创作中，通过稳定的图传、智能辅助功能与更直观的操控界面。目前，博坦覆盖多个国家和地区的本地化运营，产品销往全球100多个国家和地区。

36氪获悉，为积极响应并贯彻落实2026年中国证监会系统工作会议精神，同时为深入推进国家网信办会同中国证监会开展的“涉资本市场网上虚假不实信息专项整治”行动，雪球1月19日起启动专项治理工作。严厉打击过度炒作、诱导跟风交易乃至操纵市场的违规行为；打击非法证券投资咨询及违规导流等。依据专项工作要求，平台对违规账号“杭州新城路”、“轮回666”、“福禄娃爷爷”作出永久封禁处置。

36氪获悉，近日，网易云音乐与环球音乐集团（Universal Music Group）联合宣布，双方已达成数年期全新战略合作。此次续约后，网易云音乐将持续为广大用户提供环球音乐海量正版音乐内容，双方将在音乐产品、服务及艺人宣推等领域展开更深层次的协同合作。

36氪获悉，财政部发布关于实施民间投资专项担保计划的通知。其中提出，增强融担基金资本实力。中央财政向融担基金注资50亿元，实施“国家—省—市”三级政府性融资担保体系股权投资与业务联动，融担基金向省级担保机构注资，用于奖励提高业务规模、降低担保费率、拉动民间投资、促进就业创业、有效防控风险等方面成效较好的政府性融资担保、再担保机构，注重政策支持均衡性，适当向中西部地区倾斜。

36氪获悉，财政部发布关于实施民间投资专项担保计划的通知。其中提出，专项担保计划额度5000亿元，分两年实施。符合条件的中小微企业民间投资贷款可享受本专项担保计划支持，具体包括用于支持购买设备及原材料、技术改造、中小企业数智化改造（含购买硬件设备和软件系统）、改扩建厂房、店面装修、经营周转等生产经营活动，以及用于餐饮住宿、健康、养老、托育、家政、文化娱乐、旅游、体育、绿色、数字、零售等消费领域场景拓展和升级改造的中长期贷款。其中，中小微企业需满足的条件包括：未被列入经营异常名录或失信主体名单；提供的产品或服务不属于国家禁止、限制或淘汰类；近三年未发生重大安全、质量、环境污染等事故以及偷漏税等违法违规行为。

36氪获悉，财政部印发关于优化实施设备更新贷款财政贴息政策的通知，其中提出，扩展支持领域。在支持工业、能源电力、交通运输、物流、文旅、老旧农机具等领域设备更新基础上，增加建筑和市政、用能设备、航空器材、电子信息、安全生产、设施农业、渔船、冷链设施、粮油加工、废弃物循环利用、小水电、消费商业设施、人工智能、养老等领域，加大对高端化、智能化、绿色化、数字化设备更新支持。

作为一个科技媒体人，基本永远在路上。刚刚过去的 2025 年飞了快 10 万公里，平均每周都要出差一次，让我练就了一个「铁屁股」。

这种高强度的差旅让我对打车体验非常敏感，在落地后的「最后一公里」，往往也是焦虑感最强的时刻：

当我拖着 28 寸行李箱站在陌生的机场出口，虽然手机里已经排到了号，但心里却在打鼓：「这次来的车后备箱能不能塞下我的箱子？」、「车里会不会有上一单留下的烟味？」……

我发现打车很像「开盲盒」，虽然很方便，却在某种程度上让渡了对体验的选择权。对于我这样的高频差旅人士而言，比起惊喜，更需要的是「确定性」。

好在，变化终于来了。

最近我在滴滴的打车界面使用AI 助手「小滴」。经过一番实测，我们把平时打车时遇到的各种难题都抛给了它，我发现它并不是那种只会机械回复的 AI 客服，而是一个真正试图把「怎么打车」的选择权交还给用户的「出行管家」。

不仅是叫车，更是「懂车」的 AI 助理

在过去很长一段时间里，我们对打车软件的预期都停留在「效率」二字，用户更像是被动接受。但随着 AI 大模型的接入，原来的关系正在发生改变。

 

AI 要完成的，当然不只是「打到车」这种初级诉求，而是通过对车辆属性的判断，帮用户在海量车源中完成精准筛选，真正实现「选得准」。

打开 AI 叫车的界面，就能看到，小滴已经给出了常见的筛选标签，「空气清新」「SUV」，只需要点击对应的标签，就可以直接形成叫车指令。

在下方对话框也可以直接输入自己的指令——用最普通的口语即可。

以「宽敞」为例，这个标签背后是最核心的过滤需求：车型。小滴能够迅速识别标签，完成剔除，再匹配最近的车辆。

这看似只是加了几个可选项，但背后反映了滴滴对用户需求更加精细化的调度：它不仅需要知道车在哪里（位置坐标），更需要知道这辆车「是什么样」（服务画像）。

从被动派单到主动筛选，这一转变意味着打车正在从「开盲盒」变成一种「可预测」的服务。

在理解了「选得准」指令后，为了测试它的能力边界后，我们又给小滴出了一道典型「既要又要」的难题，看看它在面对复杂条件时，能否依然保持高效。

「既要又要」在实际使用中相当普遍：比如要去机场，行李多、预算有限，但在传统的打车软件里，这往往意味着一连串繁琐的盘算：你得先在车型列表里上下划拉，手动勾选特惠、快车、优享，还要在心里许愿来车之后，后备箱装得下手里 28 寸的行李箱。

为了测试小滴处理这类多维诉求的能力，我尝试输入了一条非常写实的指令：「打车去白云机场，要后备箱大的车，预算上限 100 块。」

在实测中，小滴并没有采取那种死板的、一刀切式的过滤方式。它先是抓住了「大空间」这个核心硬指标，但是在最后呈现方案时，依然体贴地保留了列表模式。

这种处理方式很聪明，AI 看懂了「建议」，而不是试图「替代」人类决策。

匹配的选择列表出来之后，需要在 50 秒内进行选择。

这背后有很多原因，比如滴滴遵循的是就近派单，车况和价格实时变化，犹豫片刻可能车辆就开走了，50 秒算是一个比较合理的时间区间。

当然，如果附近确实没有完美符合要求的车，小滴也会提示有哪些「虽然不完全满足条件但离您很近」的备选司机。

全程在线的「出行管家」，贴心又有趣

如果说精准的车型匹配展示了小滴作为 AI 的「硬实力」，那么接下来的进化则更具人情味，它正在从一个效率优先的叫车工具，转变为一个全程在线的「出行管家」。

基于对话的形式，小滴引入了目的地搜索的功能。接下去，无论是询问是否需要出行，还是直接安排一键打车，都颇有「大管家」的风范。

在下面这个行程里，我先是搜索了有哪些可以看耳鼻喉科的医院，作为最开始的搜索需求，很快，小滴就给出了几个不同的选项。

滑动不同的选项卡，上方的地图会随之变化，可以根据自己的距离选择，每个选项都可以直接一键打车。

「搜索-叫车」的链路，还可以实现预约的功能。比如，我想要趁着午休时间去图书馆——去哪家分馆？能不能按我说的时间出发？这些全部都在和小滴的对话当中，一次性解决。

如果是传统的预约叫车，涉及到很多步骤：先是在二级菜单里找到入口，再在弹出的数字滚轮里，艰难地对准时间，对完日期对时刻。而现在，一切都可以简化成一句话。小滴能够通过自然语言理解，瞬间完成预约，免去了调节时钟的麻烦。

不过，自然语言理解的挑战在于：对模糊语义的判断。

在这里，我的指令是「十分钟后帮我叫辆车去海珠会议文化中心」。这句话可以理解成「十分钟再开始叫车」，也可以理解成「十分钟后出发」。

我的原意是前者，但小滴理解成了后者，直接开始了智能叫车，而因为司机就离得不远，他不可能原地等个十分钟再过来，最后的结果是，十分钟后我就到目的地了。

模糊语义理解可能是所有大模型共同面对的挑战，但无论如何，小滴已经展现出了令人惊喜的服务统筹能力。

更有趣的是，小滴还在尝试扮演出行路上「情绪搭子」的角色。

在行程的十分钟内，我还试着「逗逗小滴」，跟它聊了聊司机对交通状况的吐槽，它会反过来问我的看法，还能聊点儿历史文化，人生哲学。在实际互动中，小滴的回复有时候显得有些「直男」，比较一板一眼，似乎还没完全进化成那种能接住所有梗的搭子。

但是，它真发优惠啊，在聊天的过程中，小滴会时不时触发一些惊喜彩蛋，聊着聊着可能就直接给出一张真金白银的打车券。

在专业的工具属性之外，能提供一点幽默感和实打实的让利，这本身就是一种非常讨喜的加分项。它让原本枯燥的行驶时间，变成了一次低成本的互动游戏，让「打车」这件事多了一份人情味和探索的乐趣。

不炫技的 AI ，让用户不吃亏，让好服务有身价

在体验了几天后，我们发现小滴所展现出的各种 AI 能力，并不是为了向外界展示某种高深莫测的技术肌肉。作为一种体现在出行平台上的 AI 应用，它的逻辑应该非常朴素：像盐溶于水一样，有味却无形。

滴滴做 AI，最值得玩味的一点，是它把背后极度复杂的后台链路和底层服务能力通通「折叠」进了一句句简单的对话里。

对于乘客而言，AI 还是那个 AI，但出行的体感却实现了一种「降维」：你不再需要学习复杂的规则，只需要像和朋友聊天一样提出需求。

更深层的意义在于，这种 AI 驱动的精准匹配，也为庞大的网约车司机群体带来一场正向的红利。

许多优秀的司机，他们的优质服务往往是隐形的。在传统的派单逻辑下，乘客在出发前很难感知到这种差异，导致「好服务」很难直接转化为「高收入」。当实现精准匹配之后，那些长期坚持高标准服务的司机，自然通过 AI 的筛选机制，从海量车源中脱颖而出。

这些，或许才是 AI 作为一个工具，在解决效率之外，所能提供的最高级、最有人情味的价值。

或许现在，小滴还不是一个完美的「满级 AI」，但在满世界都在「卷」大模型的当下，滴滴选择了一条最务实的路，用 AI 解决哪怕最微小的出行痛点。

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