vivo及iQOO发布调价说明，称受全球半导体及存储成本持续大幅上涨的影响，经慎重评估将于2026年3月18日10:00起，调整部分产品的建议零售价。具体机型及价格以官方渠道商品详情页展示为准。（财联社）

36氪获悉，3月15日，东吴证券发布研报首次覆盖给予“买入”评级，看好其凭借股东协同及混合运营模式，在网约车拓展与Robotaxi商业化具备优势，并指出公司业绩“增长强劲、亏损收窄、结构优化”趋势显著，预计在2027年实现盈利。数据显示，截至2025年底，如祺出行服务已覆盖全国超过110座城市，且在大湾区多地运营Robotaxi车队超300辆。

36氪获悉，据港交所文件，SmartMore Inc.向港交所提交上市申请书。

3月16日，智谱宣布推出面向OpenClaw龙虾场景的基座模型GLM-5-Turbo，也是2025年以来智谱首个闭源模型，同时上调新模型API价格20%，系智谱近期第二次涨价。粗略计算，2026年第一季度智谱API价格已涨83%。今日开盘，智谱股价涨超13%，截至发稿前涨幅回落至8.77%。（第一财经）

36氪获悉，3月14日，第三方研究机构易观分析发布即时零售市场报告显示，2025年第四季度淘宝闪购即时交易市场份额为45.2%。

3月15日晚间，京投发展股份有限公司（股票代码：600683）发布重大资产出售提示性公告，宣布拟将持有的房地产开发业务相关全部资产及负债转让至控股股东北京市基础设施投资有限公司（以下简称“京投公司”），交易完成后，公司将彻底退出房地产开发领域。

公告发布之后，3月16日开盘，京投发展迎来涨停。此前在3月11日、3月12日、3月13日三个交易日内，京投发展的股价已经大幅上涨。从3月11日开盘至今，京投发展的股价涨幅已经超过30.4%。

京投发展股权结构，来源：天眼查

作为国内TOD（以公共交通为导向的开发）模式的先行者与领军者，京投发展长期依托控股股东京投公司的资源优势，深耕“轨道+物业”开发领域，自2011年开发首个TOD项目以来，累计开发规模超500万平方米，打造了北京西华府、公园悦府、琨御府等多个标志性项目，在北京TOD轨道物业领域占据领先地位。

此前，京投发展曾有一个更为公众熟知的名字“京投银泰”。2009年，银泰控股完成定向增发，北京市基础设施投资有限公司（以下简称“京投公司”）与中国银泰分别成为公司第一、第二大股东，公司总部从浙江宁波迁移至北京，正式开启“京投+银泰”的合作模式。同年7月，经工商登记变更及上海证券交易所核准，公司全称变更为“京投银泰股份有限公司”，股票简称改为“京投银泰”。

之后房地产迎来黄金时期，京投银泰依托京投公司在轨道交通领域的资源优势，深耕TOD（以公共交通为导向的开发）领域，再加上大股东在轨道物业方面的优势，京投银泰在2014至2015年连续两年实现近百亿销售额，跻身全国房地产企业销售百强。

2016年4月，为切实反映当时的股东结构实际情况，更好地契合公司聚焦轨道物业的发展战略，京投银泰召开董事会审议通过名称变更议案，将“京投银泰股份有限公司”变更为“京投发展股份有限公司”，股票简称同步改为“京投发展”。

此次选择彻底退出地产业务，源于行业深度调整背景下公司经营面临的多重压力。公告及业绩数据显示，京投发展已连续三年陷入亏损，2023年、2024年归母净利润均亏损约10.55亿元，2025年预计亏损10.25亿元至12.3亿元，三年累计亏损超30亿元。

京投发展坦言，亏损主要源于两大核心因素：一是房地产项目费用化利息支出持续增加，叠加行业下行导致项目去化放缓，资金占用成本居高不下；二是公司根据企业会计准则对部分项目资产进行减值测试，基于谨慎性原则，预计对部分项目资产计提减值，进一步加剧亏损态势。

营收端的持续萎缩则让经营困境雪上加霜，2025年前三季度，京投发展实现营业总收入仅5.55亿元，同比暴跌50.74%，第三季度单季营收同比下降74.78%至1.41亿元。

同时，公司房地产业务持续收缩，2025年签约销售金额29.98亿元，同比下降44.48%，新开工面积仅2.42万平方米，同比下降86.73%，近两年未新增任何房地产储备项目，业务重心已转向存量项目的交付与去化，核心业务盈利能力已完全丧失，地产业务不再具备可持续发展的基础。

京投发展业绩预告数据

值得注意的是，此次交易的受让方京投公司作为北京市属大型国有独资平台，资金实力雄厚。截至目前，京投公司持有京投发展40%股份，公司主要经营范围包括：制造地铁车辆、地铁设备；授权内国有资产的经营管理、投资及投资管理、地铁新线的规划与建设；地铁已建成线路的运营管理。

据悉，本次交易采用现金支付方式，不涉及发行股份，不会影响公司股权结构，也不会导致控股股东发生变更。经初步测算，该事项预计构成重大资产重组及关联交易，目前仍处于筹划阶段，具体交易范围、定价及支付安排等核心要素尚未最终确定，交易双方尚未签署任何正式协议，交易方案仍需进一步论证、沟通协商，并履行必要的决策和审批程序。

若交易顺利完成，尽管京投发展的营业收入、总资产规模将有所下降，但资产负债率有望得到显著改善，资产结构将进一步优化，有效切断地产业务的持续“失血”，帮助公司摆脱重资产、高杠杆、慢周转的经营困境，实现轻装上阵。

36氪获悉，3月16日，“地瓜机器人”宣布近期完成1.2亿美元B1轮融资。继2025年完成1亿美元A轮融资后，地瓜机器人A轮、B轮，两轮融资总额达到2.2亿美元。本轮融资包括Synstellation Capital、滴滴、美团龙珠等产业资本，柏睿资本、九阳家办、甬宁高芯、北汽产投、九坤创投、芯联资本、雅瑞资本等战略投资机构加持，锦秋基金、星睿资本、初心资本、庚辛资本、沄柏资本等财务投资机构共投。同时，高瓴创投、新加坡淡马锡旗下Vertex Growth基金、线性资本、和暄资本、黄浦江资本、五源资本、梅花创投等老股东超额跟投。

36氪获悉，3月15日，腾讯云披露，腾讯云已服务国内超80%的头部AI漫剧团队，相关作品持续覆盖北美、东南亚、日韩等全球内容市场。目前，腾讯云支撑漫剧企业日均产出4万张AI漫画、近40小时视频内容，折合素材量约为800至1300集漫剧。

记者今天了解到，我国牵头制定的国际标准《绿色物流活动应用案例》近日正式发布。该标准聚焦运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送及信息处理等物流场景，从资源集约利用、低碳排放、资源循环利用、环境保护和职业健康方面给出了来自15个国家、28个企业的83个案例，其中26个案例来自中国。该标准分析了每个案例实现的绿色目标，涉及的可持续因素、技术和管理关键点，提出了标准化建议，为各类组织理解、实施与推广绿色物流活动提供实用参考。（央视新闻）

今天（3月16日）上午10时，国新办举行新闻发布会，介绍2026年1—2月份国民经济运行情况。今年1—2月份，我国主要经济指标明显回升，开局良好。国家统计局新闻发言人表示，今年1—2月份，我国实施更加积极有为的宏观政策，加大逆周期和跨周期调节，持续扩大内需、优化供给，做优增量、盘活存量，生产供给增长加快，市场需求稳中有升，就业物价总体稳定，新质生产力成长壮大，经济运行起步有力，实现良好开局。（央视新闻）

36氪获悉，沪深两市成交额突破1万亿元，较上一日此时放量超300亿元。

「文科生也可以做 AI」 「逆袭！」在中文互联网上，文科和 AI 的拉郎配，简直成了定番。

每隔一段时间，这个标签就会被贴在某个人身上，制造出一轮短暂的流量。要么是逆袭故事，要么是嘲讽素材，取决于评论区的心情。

一个标签，三种做法

最新的案例是杨天润， AI 创业者，金融出身，正在开发一个多智能体协调平台。他自称「一行代码都不会写的文科生」，搭建了一组 AI Agent，向 GitHub 上最热门的开源项目之一 OpenClaw 批量提交代码贡献。

想验证一个假设：一个完全不懂技术的人，能不能仅靠指挥 AI，就参与到顶级开源项目中去。

结果是：134 个 PR，21 个被合并，113 个被拒绝。前几个 PR 质量还算不错，被维护者认可并合并。但当他给 Agent 下了一条加速指令后，事情迅速失控——Agent 开始像流水线一样批量生产低质代码，在评论区疯狂@维护者催促审核。OpenClaw 管理员介入清理，GitHub 随后修改了 PR 提交上限规则。

黑红也是红，红过之后再黑更加是。杨天润被包装成「文科生逆袭」的代表，而他本人似乎也乐于接受这个角色。在接受品玩的采访时，他说了一句这样的话：

不懂代码反而是优势。AI 是梵高，你是个小画家，你有什么资格告诉梵高中间该用什么笔触？

细思极恐。他把「不懂底层结构」理解为一种解放：不需要知道系统在做什么，只需要告诉它你想要什么。结果就是当 Agent 开始批量刷垃圾代码时，他连发生了什么都诊断不出来，因为他根本不知道自己在操作什么。

他以为自己在指挥梵高，实际上他在盲开一辆没装刹车的车，而且根本不知道刹车在哪。

围绕这件事的讨论，也随之落入两个极端：要么「文科生也能做 AI」，要么「文科生别碰 AI」；前者是跨越鸿沟的壮举，要么是掉进鸿沟的笑话

如果我们对「文科生做 AI」的想象力只有这些，那未免太贫乏了。

Claude 为什么需要一个哲学家

我们之前写过，Anthropic 的办公室里，有一位正儿八经的文科生，深度参与了 Claude 的建设。不是测试它能不能写代码，不是检查它的数学能力，而是和它进行漫长的、关于价值观、关于措辞分寸、关于「面对不确定性应该如何表达」的对话。

Amanda Askell，苏格兰人，今年 37 岁。她的职业路径本身就是一个不太寻常的故事：在大学，她最初学的是美术和哲学，后来转向纯哲学，在牛津拿到了 BPhil，又在纽约大学拿到了哲学博士。她博士研究的是无限伦理学中的帕累托原则：当涉及无限数量的道德主体或无限时间跨度时，伦理排序应当遵循什么规则。

这听起来像是距离硅谷最远的学术方向，但她先后加入了 OpenAI 的政策团队和 Anthropic 的对齐团队。2021 年起，她成为 Anthropic「性格对齐」团队的负责人，工作重点是塑造 Claude 如何与人类对话、如何在不确定时表达立场、如何在价值观冲突中做出判断。2024 年，她入选了 TIME100 AI 榜单。《华尔街日报》描述她的日常工作是「学习 Claude 的推理模式，用长度超过 100 页的提示词来修正它的行为偏差」。据说她是这个星球上和 Claude 对话次数最多的人类。

为什么一个 AI 公司需要一个哲学家来做这件事？答案藏在一些非常具体的技术选择里。

今年 1 月，Anthropic 发布了一份长达 80 页的文件，被称为 Claude 的「宪法」。媒体关注的是文件末尾关于 AI 意识的推测——当然，老板 Dario Amodei 也话里话外「暗示」这一点。

但更值得注意的是它的底层逻辑：教 AI 理解为什么要这样做，比告诉它应该怎样做更有效。这是一个技术判断，认为内化价值比遵守规则能产出更可靠的行为，而这种判断的知识根基，来自一个学美术、学哲学的人。

Amanda 的案例回答了一个问题：被视为「无用」的学科知识，能否成为技术系统的核心能力？答案不仅是能，而且，没有她的哲学训练，Claude 的对齐问题用现有的工程方法解决不了。

被重新命名的学科

如果 Amanda 的故事说明了，某些被归为「文科」的学科训练可以是 AI 的核心能力，那么林俊旸的故事要说的是一件更重要的事：有一整个学科，一直在大模型技术栈底层运行。

林俊旸离开通义千问后，中文互联网的报道反复使用同一个说法：他有应用语言学背景。稍微传几次，这个话就变形了，变成了他是「文科生」。

这个标签和杨天润身上贴的是同一个，但其实被严重扭曲。

林俊旸学的是语言学，这是一个伞状学科，它的分支覆盖语言教学、语言政策、翻译研究，也包括计算语言学。可以说，计算语言学，就是自然语言处理（NLP）之子。

乔姆斯基在 1950 年代提出了形式语法，这个理论工具直接催生了早期 NLP 的句法分析技术；Daniel Jurafsky 和 Christopher Manning，这两位 NLP 领域被引用最多的两本教科书的作者，都是语言学出身。

换句话说，「学语言学的人去做 NLP」就像「学物理的人去做芯片设计」一样，是一条正统路径，不是跨界。

那个「意外感」完全是中国语境制造的。高考文理分科的制度惯性，把「语言学」塞进了「文科」的心智模型里。但语言学的核心方法论——形式化、统计建模、语料标注——本质上是工程思维。林俊旸在北大的合作者孙栩、苏祺，都是 NLP 方向的研究者；他 2019 年加入达摩院时进入的是 NLP 团队。这不是一个文科生误入技术领域的故事，从一开始就不是。

比「林俊旸不算文科」更值得展开的，是语言学在大模型技术栈里实际扮演的角色。它比大多数人以为的要深得多，也隐蔽得多。

比如分词。所有语言模型处理文本的第一步，是把输入切成模型能处理的基本单元。对英语来说，空格提供了天然的词边界，看起来简单。但中文里，没有空格，且每一个标点符号的用法，都可以左右句子的表达意思。

「我在北京大学读书」是切成「我/在/北京/大学/读书」还是「我/在/北京大学/读书」？这不是一个有标准答案的工程问题，它取决于你对中文词汇结构和语义单元的理解。

2024 年底有研究者专门发表论文，讨论如何优化 Qwen 模型的阿拉伯文分词效率，因为通用方案在处理这类语言时效率显著下降。Qwen 系列在多语言上的表现，不是把所有语言当英语的变体来处理，而是基于对语言间结构性差异的理解，做出的设计选择。

又比如反馈对齐。RLHF 流程中，标注员需要判断模型的两个回答哪个「更好」。这个判断听起来主观，但它背后有一套语言学已经研究了几十年的框架：语用学。

标注员在评估「好的回答」时，实际上是在判断合作原则——回答是否提供了足够但不过量的信息？会话含义——回答是否捕捉到了用户真正想问的、而不仅仅是字面上问的东西？语境适切性——同样的内容，用这种方式说在这个场景下是否得体？

「Helpful， Harmless， Honest」这套被广泛使用的对齐标准，本质上就是语用学基本原则的工程化翻译。

从林俊旸的学术轨迹中，也能看到一种非常语言学的研究风格。他主导的 OFA（One For All），2022 年发表于机器学习领域的顶级会议 ICML，至今被引用近 1500 次。这个工作的核心思路不是为每个任务搭专用方案，而是用一个足够通用的序列到序列框架，把图像生成、视觉定位、图像描述、文本分类等跨模态任务统一起来。

从 OFA 到 Qwen-VL（被引超过 2200 次），再到 Qwen2.5，以及最新的 3.5，一条清晰的线索贯穿始终：与其为每个问题发明一套专门的解法，不如找到一个足够好的通用框架，让所有问题在同一个框架里被解决。

用最少的规则，覆盖最多的现象——这正是语言学几十年来的核心追求。生成语法的全部学术野心，就是找到一套有限的规则系统，能够生成无限的语言表达。OFA 的架构哲学与此同构，为每种语言现象写一套专门规则并不现实，应该寻找一个底层框架来统一它们。

林俊旸做大模型做得好，不是因为语言学背景「也能」做 AI，而是语言学训练塑造了一种特定的学术品味，对统一性和形式化的偏好。这种品味在大模型时代，恰好是核心竞争力。

看不见的地基，看得见的需求

三个人，同一个标签，三种完全不同的结构。

杨天润不懂底层结构，把「不懂」当优势，结果失控。这是「文科生做 AI」的空壳版：标签制造了流量，但没有任何学科训练在起作用。他的故事体现的恰恰是——当「文科生」只是一个营销标签时，会发生什么。

Amanda Askell 的哲学训练构成了对齐问题的核心方法论。没有她，Claude 不是 Claude。她的故事回答的问题是，被视为「无用」的学科知识，能否成为技术系统的核心能力。答案是不仅能，而且不可替代。

林俊旸的语言学训练构成了大模型技术栈的隐性基础设施。他的「文科背景」从来不是跨界，是正统路径。他的故事回答的问题是，文科对于先进技术的贡献，到底「隐性」到了什么程度，它是不是正在变得显性。

而终极问题并不是「文科生能不能做 AI」，而是我们能否理解到一点：靠表面上的「有没有用」来评判知识和学科，已经过时了。

随着大模型从追求能用好用，走向追求可靠和可控，这些被归入「文科」的学科训练，价值不是在缩小，而是在扩大。模型越强大，越需要精确的评估体系来诊断它在哪里、为什么出错，也越需要理解语言和意义的复杂性来设计更好的训练数据，越需要在对齐问题上做出有学科敏感度的判断。

「文科生逆袭」这个叙事——无论是赞美还是嘲笑——遮蔽了真正在发生的转向：看不见的地基，正在变成看得见的需求。

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36氪获悉，据国家统计局，1—2月份，全国房地产开发投资9612亿元，同比下降11.1%（按可比口径计算），降幅比上年全年收窄6.1个百分点；其中住宅投资7282亿元，下降10.7%，降幅收窄5.6个百分点。

36氪获悉，据国家统计局，规上工业电力生产增速加快。1—2月份，规上工业发电量15718亿千瓦时，同比增长4.1%，增速比2025年12月份加快4.0个百分点；日均发电266.4亿千瓦时。

36氪获悉，据国家统计局，1—2月份，规上工业天然气产量446亿立方米，同比增长2.9%；日均产量7.6亿立方米。

36氪获悉，据国家统计局，1—2月份，规上工业原油产量3573万吨，同比增长1.9%，2025年12月份为下降0.6%；日均产量60.6万吨。1—2月份，规上工业原油加工量12263万吨，同比增长2.9%；日均加工207.9万吨。

36氪获悉，据国家统计局，1—2月份，规上工业原煤产量7.6亿吨，同比下降0.3%，降幅比2025年12月份收窄0.7个百分点；日均产量1293万吨。

36氪获悉，据国家统计局，1—2月份，全国网上商品和服务零售额32546亿元，同比增长9.2%。其中，网上商品零售额20812亿元，增长10.3%，占社会消费品零售总额的比重为24.2%；在网上商品零售额中，吃类、穿类、用类商品分别增长20.7%、18.0%、4.7%。网上服务零售额11734亿元，增长7.3%。

3月14日，中新经纬研究院、天津市消费者协会、北京大学电子商务法研究中心、北京阳光消费大数据研究院、消费者网联合发布《直播电商消费者满意度调查报告（2026）》。

《报告》指出，直播电商已成为主流消费渠道。在消费品类方面，美妆、食品、家居位列前三。直播电商最突出的问题中，消费者选择“商品假冒伪劣或以次充好”“价格不透明或虚假促销”“虚假宣传或夸大功效”占比分别为49.27%、39.18%、35.80%。

直播电商成为主流消费渠道

根据《报告》，当前，直播电商用户渗透率达99.63%，消费行为呈现高频、刚需特征。其中，18-45岁中青年在职群体成为主要消费人群，占比89.72%。直播购物消费群体中，76.19%用户为高频消费者。

从消费行为变化来看，消费者决策趋于理性，从注重流量向注重信任转变。价格与折扣仍是消费者购物选择的首要因素，占比达58.2%；其次是商品质量与品牌口碑，占比达51.36%；主播专业性与可信度占比为31.77%。同时，直播电商售后服务与商品展示体验明显提升，整体满意率(非常满意+比较满意)达83.69%。

在商品品类方面，美妆、食品、家居等高频消费品类因其展示效果好、决策门槛低而更受欢迎，占比分别为47.55%、42.14%、38.39%；医药保健等特殊商品占比相对较低，仅为8.37%。

消费者眼中的痛点

不过，从《报告》来看，直播购物中仍存在几大痛点。《报告》显示，消费者选择“商品假冒伪劣或以次充好”“价格不透明或虚假促销”“虚假宣传或夸大功效”占比分别为49.27%、39.18%、35.80%。此外，部分直播间存在绝对化的用语、违规宣传医疗功效、通过遮挡规避审核等现象。

从消费者维权成本来看，有62.39%的消费者反映责任主体不清，43.21%的消费者认为证据固定难。此外，售后加微信私下沟通、直播内容难以回溯等问题，增加了维权难度。

在投诉渠道方面，虽然消费者维权手段呈现多元化趋势，但通过平台官方渠道投诉或申请介入的占比仍达到53.70%，向消费者协会投诉占比39.71%，联系主播或商家客服占比35.18%，向市场监管部门举报占比33.05%。

2025年，国家市场监督管理总局发布《直播电商监督管理办法》，标志着行业监管进入规范化阶段。该办法要求平台建立健全消费者权益保护制度，落实“先行赔付”和“首问负责”原则。新规执行效果如何？电商透明度是否有所提升？

根据《报告》，对于平台在治理虚假宣传、数据造假、诱导非理性消费等方面的表现，80.51%的受访者认为有效(非常有+比较有)，近20%的消费者持保留态度。

在被问到直播间或商品页是否公示商家营业执照、主播真实身份等问题时，有61.42%的受访者表示经常看到，有2.16%的受访者表示从未看到。

《报告》认为，这说明《直播电商监督管理办法》得到消费者广泛认可，但仍有部分消费者持观望态度，需要平台以实际案例证明其执行力。

在被问及最期待哪些方面得到改善时，消费者对源头治理(质量与资质)呼声强烈，同时要求平台承担更多责任。

如何让消费者放心冲浪直播间？

针对上述问题，《报告》提出五点建议：

第一，要求经营者诚信守法，主动履行相关义务。MCN机构要完善管理制度，规范直播营销行为；严禁虚假宣传，夸大功效及诱导消费行为；AI生成直播内容须明确标识保障知情权。

第二，压实平台主体责任，筑牢消费维权防线。高风险品类须提供资质与质检报告；高风险直播间须加强监测与实时巡查；AI生成内容须依法标识并评估风险；完善惩戒与赔付机制强化消费者保护。

第三，明确有关部门监管责任，加大治理力度。建立跨部门线索移交与信息共享机制；加大商品抽检力度，严惩假冒伪劣；强化平台内容审核与营销行为监管；公安、司法协同打击直播电商违法犯罪。

第四，加强行业自律，严厉惩戒违规行为。深入开展行业自律，制定团体标准与倡议；引导经营者诚信守法，真实准确介绍商品；建立选品审核与营销审核机制减少纠纷。

第五，加强消费者教育，提升自我保护意识。加强直播电商法规宣传，发布消费风险提示；联合社区学校开展消费教育，普及维权知识；新闻媒体发挥舆论监督，曝光违法行为；消费者留存证据依法投诉，维护合法权益。

本文来自微信公众号“中新经纬”，36氪经授权发布。