2月28日消息，淘宝闪购正式发布专为餐饮服务与零售门店打造的风控治理垂直领域开源大模型——“白泽”（Ostrakon-VL），并宣布相关技术能力向全行业免费开放。 借助“白泽”大模型，外卖平台、餐饮及零售企业等行业参与方在图像识别、后厨预警等方面，都能通过人工智能技术快速加强对不合规场景的识别和治理能力，大幅提高数字化治理效率。（界面）

36氪获悉，爱企查App显示，近日，南京娃哈哈宏振饮用水有限公司登记状态由存续变更为注销。 该公司成立于2015年1月，法定代表人为盛文龙，注册资本2500万元人民币，经营范围包括食品的生产和销售，食品用塑料包装容器、工具、制品的生产和销售等，由娃哈哈商业股份有限公司全资持股。

近日，北京星河动力航天科技股份有限公司申请公布“火箭舱段的对接装置、对接系统及对接方法”专利。据专利摘要，本申请提供了一种火箭舱段的对接装置、对接系统及对接方法。（界面）

DeepSeek服务今日出现访问异常，大量用户反映其网页端和App提示“服务器繁忙”或无法响应。《科创板日报》实测发现，向DeepSeek App提问后，多次反馈“请检查网络后重试”。（科创板日报）

36氪获悉，据京东黑板报，京东外卖业务上线近一年，市场份额超过15%。随着七鲜小厨加速拓展，京东外卖市场占有率有望进一步提升，公司希望2026年京东外卖的市场份额达到30%。

36氪获悉，2月28日，京东外卖发布数据，称平台已获得超过2.4亿用户下单，外卖市场份额超过15%。此外，每家七鲜小厨开业三个月后日均单量都超过500单。京东表示，随着七鲜小厨加速拓展，希望26年京东外卖的市场份额达到30%。

36氪获悉，京东2月28日表示，将加速拓展七鲜小厨，全面拓展到店自提和团购业务。七鲜小厨今年底将覆盖全国所有一二线城市。到店团购业务接下来也很快会在全国上线，首批覆盖100万品质餐厅。随着七鲜小厨加速拓展，京东外卖市占会进一步提升，希望26年京东外卖的市场份额达到30%。

从知情人士处了解到，魅族旗下AR眼镜品牌StarV正寻求独立融资，也不排除单独出售的可能性，目前已经接洽了部分意向企业，但仍在谈判中。（科创板日报）

企业级 AI 硬件来了，来自汉堡王：这家连锁快餐店，开始尝试在员工耳机里装一个 AI。

它叫 Patty，由 OpenAI 驱动，是汉堡王 BK Assistant 平台的语音助手。员工可以随时问它：枫糖波旁烧烤皇堡放几片培根？奶昔机怎么清洁？它都能答。设备故障或食材缺货时，系统会在 15 分钟内自动同步所有渠道——自助点餐机、得来速、电子菜单板——全部更新，不需要人工干预。

这套系统整合了得来速对话、厨房设备、库存等多个数据源，形成了一个完整的门店运营中台。汉堡王的首席数字官蒂博·鲁克斯在接受 The Verge 采访时，把 Patty 定义为「辅助管理」的工具。

到这里为止，这是一个不错的后厨效率工具。甚至可以说，在快餐业长期面对的高流动率、短培训周期的背景下，让新员工随时查询操作标准、让系统自动处理缺货信息流，是真正在解决痛点。

但 Patty 还有另一个功能：它会监听员工与顾客的对话。

具体来说，汉堡王收集了加盟商和顾客关于「如何衡量服务友好度」的信息，用这些数据训练 AI 识别某些词语和短语——「欢迎光临汉堡王」「请」「谢谢」。系统据此给每家门店的「服务友好度」打分。经理可以随时向 AI 查询自己门店的友好度表现。鲁克斯还补充说，他们正在改进系统，希望更好地捕捉「对话的语气」。

换句话说：你对顾客笑没笑、语气够不够热情，现在由一个算法来判定。

Patty 已经在 500 家门店试点，计划 2026 年底覆盖全美所有餐厅。与此同时，麦当劳刚刚砍掉了和 IBM 合作的 AI 点餐项目，塔可钟的语音 AI 在得来速窗口频繁翻车、被顾客恶搞成了社交媒体段子。汉堡王选了一条不同的路：不用 AI 面对顾客，而是用 AI 面对员工。

这个选择很聪明。面对顾客的 AI 失败了会变成公关事故，面对员工的 AI 失败了，能有什么大事？

当管理变成监控

汉堡王不是第一个走上这条路的公司，甚至不是最激进的。

最著名的案例是亚马逊。它的仓库系统 ADAPT（Associate Development and Performance Tracker）追踪每一个拣货员的扫描速度，精确到秒。员工拿起扫描枪扫描包裹的间隔时间会被记录——如果扫描枪闲置超过一定时长，系统会自动记录为「非生产性时间」。

达不到速率要求的员工会收到系统自动生成的警告，累计六次警告后，系统会自动解雇该员工，全程不需要任何人类经理的参与。亚马逊说人类主管可以覆盖这些决定，但这是一个「事后补救」的设计，而不是「事前判断」的设计。

2024 年初，法国数据保护机构 CNIL 对亚马逊法国物流处以 3200 万欧元罚款，理由是其监控系统「过度侵入」。CNIL 特别指出，精确测量员工扫描枪闲置时间的做法意味着员工需要为每一次哪怕几分钟的休息做出解释——上厕所、喝水、伸个懒腰，都变成了需要被系统记录和审视的「异常」。

一位亚马逊配送站的工会成员在美国劳工部的听证会上说：「你感觉自己像在监狱里。」她说亚马逊定期根据电子追踪工具收集的数据执行纪律处分，这种监控制造的是「恐惧和焦虑，而恐惧和焦虑制造的是危险的工作环境」。

客服行业走的是另一条技术路线，但逻辑一样。越来越多的呼叫中心部署了 AI 情绪检测系统，实时分析通话中的语调、语速、停顿模式，判断客服人员的情绪状态和「共情程度」。技术供应商宣称这些系统能在顾客挂电话前 30-60 秒检测到挫败感，准确率超过 85%。

但实际部署中发生的事情是：坐席们很快学会了用固定的话术模板和语调模式来「喂」给算法——该在什么时候停顿、该用什么关键词表示同理心、该以什么节奏说「我理解您的感受」。一位呼叫中心员工在美国审计总署（GAO）的调查中说：「推销压力和各种监控方式制造了巨大的压力」。

员工不是在提供更好的服务，而是在表演更好的数据。根据 Gartner 的数据，自疫情以来，大型企业监控员工的比例翻了一倍。一些软件会记录键盘敲击次数、定期截取屏幕截图、录制通话和会议，甚至可以打开员工的摄像头。哈佛商业评论的一项研究对比了被监控和未被监控的美国职场人士，发现被监控的员工更容易出现擅自休息、故意磨洋工、损坏公物甚至偷窃等违规行为——监控不是减少了问题行为，而是增加了它。

每一个案例的起点都是一样的：管理层发现了一个真实的管理问题——服务不够好、效率不够高、远程员工可能在摸鱼——然后选择用技术来「解决」它。但技术能测量的永远只是代理指标：扫描间隔、关键词频率、鼠标移动轨迹、语调波动。这些指标和真实的工作质量之间，隔着一条巨大的鸿沟。

测量的陷阱

回到汉堡王的案例上，一个好的门店经理，本来就应该知道员工的服务状态。通过巡店、带教、日常反馈来调整，通过观察一个员工在午餐高峰期的眼神和节奏来判断状态，通过在下班后聊两句来了解谁最近压力大。但这需要经验，需要在场，需要判断力——而这些恰恰是连锁快餐业最稀缺的东西。

快餐业的中层管理长期被挤压。员工流动率高（美国快餐业年均员工流动率超过 100%），培训周期被压缩到最短，门店经理自己的薪酬和职业发展空间有限，留不住有经验的人。结果就是：管理能力的系统性缺失。不是某一家店的经理不行，而是整个行业的结构决定了它很难持续拥有足够好的中层管理。

于是当 AI 出现时，它被当成了一个绕过管理能力的捷径：既然我没有足够好的经理，那就让算法来盯着。既然我没法让每个店长都具备观察力和同理心，那就让系统去数「请」和「谢谢」出现了几次。

问题是，算法盯的是词语，不是人。「请」和「谢谢」可以被计数，但一个员工在高峰期顶着压力依然耐心地帮顾客换餐、一个新手第一次独立处理投诉时虽然紧张但态度诚恳——这种真正的服务质量，关键词识别捕捉不到。

更何况，真正会发生的更可能是，一旦员工知道自己的每一句话都在被评分，行为就会发生扭曲。「友好」从一种自发的态度变成了一种被监控的表演。你会在每句话前面加上「请」，不是因为你真的想要礼貌，而是因为你知道系统在听。你会在递出汉堡的时候说「谢谢您的光临」，不是因为感谢，而是因为不说这句话你的分数会低。

社会科学有一个概念叫古德哈特定律（Goodhart’s Law）：当一个指标变成目标时，它就不再是一个好的指标。「请」和「谢谢」的出现频率原本可以作为服务友好度的一个粗略信号，但一旦它变成员工被考核的 KPI，员工就会优化这个指标本身，而不是优化它背后的东西。

这条路的逻辑链条是清晰的：不会管人 → 用技术替代管理 → 技术只能量化表层指标 → 表层指标变成 KPI → 员工表演指标 → 真实服务质量反而下降。而管理层看到仪表盘上「友好度评分」在上升，以为问题解决了。

鲁克斯说：「这一切都是为了辅助管理。」

AI 介入管理有两种办法：辅助和替代。「辅助」意味着 AI 提供信息，人来做判断。经理看到友好度数据下降，然后去观察、去了解原因——也许是排班不合理，也许是某个员工家里出了状况，也许是某个时段的顾客投诉确实多了。数据是起点，不是终点。

「替代」意味着：AI 的输出就是结论。友好度分低了，系统自动标记，经理直接拿着分数去谈话，或者更直接地——把它接入绩效考核。不需要观察，不需要了解，不需要判断。

亚马逊的 ADAPT 已经走到了「替代」的终点——系统直接开除员工。汉堡王的 Patty 目前还停留在「辅助」的阶段。但问题是，当你给一个本来就缺乏管理能力的系统一个自动化的评分工具，它几乎不可避免地会滑向「替代」。因为「辅助」需要人有能力去使用辅助信息做出判断，而这种能力恰恰是一开始就缺失的那个东西。

不能指望用工具，去填补使用工具的能力。

这就是为什么「AI 辅助管理」在快餐业、仓储物流、呼叫中心这些行业里反复失败：这些行业引入 AI 监控的原因，恰恰就是它们用不好 AI 监控的原因。管理能力不足，所以引入技术；但因为管理能力不足，技术被粗暴地当成了管理本身。

最终，AI 最擅长的，不是让管理变好。它最擅长的，是让不愿意解决根本问题的人，看起来好像在解决问题。

仪表盘亮着，数字在变化，PPT 上写着「AI 驱动的服务质量提升」。而耳机那头的员工，郁闷地练习怎么在正确的时间说出正确的词，好让一个算法认为自己足够友好。

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近日，南京娃哈哈宏振饮用水有限公司登记状态由存续变更为注销。 该公司成立于2015年1月，法定代表人为盛文龙，注册资本2500万人民币，经营范围包括食品的生产和销售，食品用塑料包装容器、工具、制品的生产和销售等，由娃哈哈商业股份有限公司全资持股。（新浪财经）

今天（2月28日），人形机器人与具身智能标准化（HEIS）年会在北京召开。作为工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会（以下简称“标委会”）2025年12月成立后的首届年会，政、企、研、资等多方齐聚，共同探讨产业标准化工作。会上正式发布《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》（以下简称“体系”）。这是我国首个覆盖人形机器人全产业链、全生命周期的标准顶层设计，标志着相关产业进入规范化发展新阶段。（央视新闻）

据媒体报道，近日，不少消费者收到美国知名时尚品牌GUESS的官方通知短信，消息显示因经营模式调整，GUESS全国所有线上、线下店铺将在3月底前正式关闭，未来将以全新模式深耕中国市场。（DoNews）

从挂件到毛绒玩具，甚至喜羊羊、奥特曼，只要贴上AI的标签，就仿佛自带了交流、陪伴、养成的魔力。去年前10个月，线上AI玩具销售额，就涨了快4倍，在某音上的增速，更是达到了惊人的43倍，市场渗透率，从前年年初的0.4%，跃升到3.8%。今天我们来好好聊聊，这个正在狂飙潜力赛道——AI玩具。

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近日，小米汽车科技有限公司申请的“自动驾驶算法评测报告的生成方法及装置”专利获授权。摘要显示，本公开涉及自动驾驶、人工智能技术领域。包括：获取第一自动驾驶算法输出的第一评测数据；根据第一评测数据和/或第一自动驾驶算法的类型，确定目标提示词；将目标提示词及第一评测数据，输入预设的大语言模型，以获取模型输出的第一评测报告。由此，首先基于不同的评测数据和/或算法的类型确定目标提示词，之后再基于目标提示词，利用大语言模型自动生成评测报告，降低了生成评测报告的难度和成本，提高了评测报告的生成效率和报告质量。（新浪财经）

文｜邱晓芬

编辑｜苏建勋

过去的一个月，当千问用“一句话下单”带来2亿订单之后，阿里还希望将这套玩法走出手机屏幕，下放到更多形态的硬件上。

《智能涌现》从阿里内部人士处获悉，阿里旗下个人AI助手“千问”将进入AI硬件领域，其在2026年规划的硬件形态包括AI眼镜、AI耳机、AI指环，将面向全球市场发售。

其中，千问AI眼镜将在即将在2026年世界移动通信大会（MWC）上发布，将在3月2日开启预约。

为了进一步丰富这些终端硬件的使用体验，据《智能涌现》了解，千问APP上的点外卖、打车等功能，都将会无缝迁移到未来众多终端设备中。

有意思的是，不仅仅是阿里千问，近期，全球AI巨头纷纷抢滩消费级AI硬件赛道——

Meta在RayBan Meta AI眼镜打了初步胜仗之后，还在隐秘构建以一套AI眼镜为核心的可穿戴硬件生态圈。据外媒称，Meta隐秘研发的硬件设备包括AI耳机、神经腕带、智能手表等等；

OpenAI近期也被爆出已组建起一支超过2000人的硬件团队，并计划在2026年年末至2027年推出多款消费级硬件设备，产品线涵盖智能眼镜、录音笔、可穿戴胸针等等。

在国内，字节的AI眼镜、AI耳机也正在筹备中。（关于字节的AI硬件秘辛，可见《智能涌现》此前报道：《豆包手机卷土重来：从“被围剿”，到“反围剿”丨智能涌现独家》）

其实，在2025年，阿里在C端硬件已经有所涉猎，夸克团队发布了AI眼镜，钉钉团队则发布了AI录音产品DingTalk A1。不过，接下来，阿里在C端硬件上的动作，显然会更加集中。

这首先体现在组织架构上。2025年12月，阿里将原来智能信息与智能互联事业群合并，成立“千问C端事业群”。这一事业群将统一负责千问App、夸克、AI硬件等C端业务。

除了将各处力量集中到千问之外，阿里在模型方面也做了适配于端侧的调整。2月16日，阿里巴巴开源全新一代大模型千问Qwen3.5-Plus。

从参数上看，新模型不仅仅部署显存占用降低了60%，使得最大推理吞吐量提升至19倍。

成本方面，Qwen3.5-Plus每百万Token占用的API成本低至0.8元，仅为Gemini 3 Pro的1/18。而显存、成本，正是端侧设备最关注的要素。

对于阿里来说，加入C端的AI硬件入口争夺战，意义绝非只是拓展几款新硬件那么简单。

阿里在过去已经储备了大量国民级软件生态，阿里缺少的，恰恰是“千问”这样一个链接起广袤的阿里生态（支付宝、高德、淘宝、盒马、飞猪等）的入口。

这个入口可以是APP，也可以是更多“可能成为入口”的AI硬件，眼镜、耳机、戒指、吊坠这类已经被验证过的通用可穿戴设备，毫无疑问成为优先选项。

数据或许是另外一项考量。

通过能够全天候佩戴的AI硬件，阿里在内的AI巨头能够获取大量第一视角、多模态的真实世界数据，而这些数据未来也有利于反哺千问模型迭代，形成正向的数据飞轮。

其实，要切入AI硬件领域，阿里或许比其他玩家更有优势。

在最关键的基础设施上，拥有“通云哥”的阿里几乎是一项全能选手——阿里不仅拥有最大的开源模型家族通义，还构建了自研AI芯片平头哥“真武810E”，以及全球最大的云计算平台阿里云。

在软件生态方面，阿里也拥有支付、出行、购物等等业态，不同的智能体在未来也有机会结合起来。

正如阿里集团CEO吴泳铭此前曾表示，AI最大的想象力，不在手机屏幕，而在于如何接管数字世界。

end

 

 

 

2月28日，工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会副主任委员，宇树科技股份有限公司创始人、董事长王兴兴在人形机器人与具身智能标准化（HEIS）年会上表示，公司过去几年一直推动机器人在工厂落地，希望人形机器人在公司自己的工厂生产人形机器人。就目前情况来看，机器人执行单任务时，如果训练得好，基本可以达到100%的成功率，但对长任务的规划，成功率还不是特别高。王兴兴表示，机器人的运动是干活的先决必要条件。当机器人的运动足够稳定、丰富度足够高，机器人干活的可复制性和稳定性会更高。在推动建立行业标准方面，王兴兴表示，机器人的效率、稳定性和安全性等方面均需要建立完整的标准体系，公司希望积极参与推动行业标准的规范化，让整个行业更好发展。目前机器人行业处于早期，只有良性的竞争才能让行业做得更好。（新浪财经）

当地时间2月27日，达美航空公司宣布订购34架空客A321 neo飞机，这是该公司在不到六周内的第三笔飞机订单。达美航空表示，最新订购的飞机将于2029年开始交付。（界面）

2月28日，比特币快速下挫1000美元，日内跌2.5%，现报64400美元。（每经网）

当地时间2月27日，亚马逊网络服务公司（AWS）表示，正在与OpenAI联合开发一种“有状态运行时环境”（Stateful Runtime Environment），该环境将允许AI智能体保留上下文语境并访问计算资源等。其预计将在未来几个月内推出。（界面）