36氪获悉，2月11日，阿里千问、飞猪宣布与全球超40家旅行品牌达成AI合作，为千问App和飞猪的AI用户提供专属补贴和增值权益。据了解，上述品牌将通过飞猪的AI Agent能力提供更简单、智能的旅行服务，实现从咨询、规划到无需跳端一键下单的完整AI购物体验。

据香港电台2月11日报道，香港特区行政长官李家超表示，金管局正积极处理稳定币发行人牌照申请，相信首批牌照将于下月发放。（财联社）

国家外汇管理局资本项目管理司司长肖胜在《中国外汇》2026年第3期上发文表示，重点推进区域金融开放创新试点。支持自贸试验区全面提升战略和上海国际金融中心、粤港澳大湾区、海南自由贸易港、西部陆海新通道等重点区域发展。结合区域特点和发展战略，因地制宜研究推进相应开放政策先行先试，服务区域开放发展。

国家外汇管理局资本项目管理司司长肖胜在《中国外汇》2026年第3期上发文表示，深化跨境投融资外汇管理改革。大力推进外商直接投资改革，大幅简化外汇登记手续，进一步便利外商投资资金支付使用，更好助力外资来华展业兴业。修订出台境内企业境外放款本外币一体化管理办法，便利“走出去”企业资金融通。出台国内外汇贷款资金管理政策，助力企业更好开展跨境贸易活动。制定发布一揽子跨境投融资便利化政策措施，优化汇兑管理，更好支持实体经济发展。

国家外汇管理局资本项目管理司司长肖胜在《中国外汇》2026年第3期上发文表示，2026年，资本项目外汇管理将着力提升资本项目开放的质量，锚定“十五五”更高水平开放目标任务，有序推进直接投资、跨境融资、证券投资等领域资本项目高水平制度型开放，加强跨境投融资便利化政策供给，切实提升服务实体经济发展质效。有序推进金融市场双向开放。研究优化合格境外机构投资者（QFII）跨境资金政策，提升外资投资境内资本市场便利化程度。继续有序发放合格境内机构投资者（QDII）投资额度，满足境内投资者对外证券投资合理需求。配合有关部门推进沪深港通、债券通等互联互通机制建设，不断提升金融市场双向开放水平。

36氪获悉，2月11日，网易有道正式推出桌面级Agent“LobsterAI”（中文名：有道龙虾）。该产品定位为“7×24小时帮你干活的全场景个人助理Agent”，目前已在官网开放内测申请。从官方释出的信息来看，目前在设备支持上，LobsterAI已打通移动端与PC端的连接，用户可通过手机端在钉钉、飞书等软件中进行远程交互。

36氪获悉，恒指午间休盘涨0.43%，恒生科技指数涨1.1%；有色板块领涨，万国黄金集团、紫金黄金国际涨超9%，灵宝黄金涨超7%；AI应用概念走半导体、传媒板块跌幅居前，爱芯元智跌超8%，大麦娱乐跌超5%，猫眼娱乐跌超4%，中芯国际跌超3%；南向资金净买入30.34亿港元。

文 | 张冰冰

编辑 | 阿至

后空翻、跳舞、拳击、一脚踢碎西瓜……过去一年，这些充满视觉冲击力的机器人动作片段不断刷屏。行业为之振奋，资本加速涌入，公众的期待值也升至高点：成熟的机器人产品，似乎已从实验室快步走向现实。

而在被称为机器人“学校”的数据训练中心里，场面却安静得多：数据采集员手持操作设备，引导身边的机器人完成一些看似简单的任务，比如抓起桌上的零件，放入工具箱，再合上盖子，动作缓慢，偶尔停顿。

北京人形机器人数据训练中心

这只是“学习”的第一步。机器人每完成一组动作，就会生成一条结构化的数据。将这些数据投喂给大模型进行训练，且数据量要足够大，才有可能让机器人拥有“大脑”，从而脱离被动的编程控制，迈向主动的理解与决策。用业内人士的话来说，这将是“猴子和人的区别”。

这套“数据+算力+算法”的逻辑我们并不陌生，以ChatGPT、deepseek为代表，席卷全球的大语言模型已经验证了其可行性，并建设了相对成熟的算力资源和算法体系。但机器人面对的挑战在于，这次的智能从数字世界来到了物理世界，数据成为了最高的壁垒。

大语言模型所使用的语言、图像等数据，本质上存在于二维数字世界，易获取、可复制；而机器人面对的三维物理世界，是一个高维、连续、多模态的时空流，包括视觉、声音、力、扭矩、本体姿态等多种传感器信号，处理难度指数级增长。

如果说，互联网多年积累的数据为大语言模型发展提供了充足的弹药，那物理世界的数据采集和积累，几乎需要从零开始。

其中，“真机数据”完整采集了机器人在真实物理环境中的原始运行数据，其稀缺和可贵成为行业共识。过去一年，机器人数据采集中心以“基础设施”的定位遍地开花，文章开头那样枯燥却关键的数据采集场景正在全国上演。

然而，真机训练意味着巨量的时间与资本投入，数据中心建设“开弓没有回头箭”，在热潮之下更需要冷思考：什么样的数据才算“高质量”？训练得到的数据如何高效流转与复用？在填平数据鸿沟之前，行业如何务实推进？

在机器人时代的“新基建”全面启动之前，对这些问题的探索与解答，将决定“具身智能”是一场扎实的产业升级，还是又一个被过度透支的概念。

一、数据采集，精工出细活

在北京人形机器人数据训练中心的集中训练区，隔着透明玻璃，参观者可以直观地看到机器人是如何“学习”的。数据采集员将手套在采集设备上，手部的动作会传导给一旁的机器人，让机器人拿起桌上的钳子、放进工具箱，再把钳子拿出来、放进去，循环往复。

抓、拿、取、放等简单任务，都会在这样的桌面环境下进行小场景训练。再往远处看，视线则会被白色屏风遮挡。为了防止数据污染，每个操作区都做了单独隔间，从物理上隔绝干扰，保证数据干净程度。

另一边的场景训练区，画面就变得复杂起来。无人超市里摆满商品、客厅里散落着图书、卧室和卫生间里堆放着衣服毛巾，高度还原的场景里人可以自由走动，机器人则需要在这样复杂但更接近真实的环境中，完成物品摆放、衣物折叠等操作。

北京人形机器人数据训练中心场景训练区

从单调的初级动作训练，到复杂的真实场景还原，目标只有一个——批量采集高质量的机器人真机数据。

这也是所有数据中心的核心目标。

但当前，机器人行业尚未形成统一的数据标准，不同数据采集中心往往有自己的数据表述方式和格式要求，达成目标的路径，甚至从数据中心建设之初就开始分化。

北京人形机器人数据训练中心的运营方是睿尔曼智能科技（北京）有限公司，作为一家聚焦机械臂研发的机器人企业，睿尔曼对数据评估的各个维度中，对硬件的要求尤为突出。

睿尔曼相关负责人介绍，硬件本体上，数据中心要求每个硬件本体做高精度标定，包括绝对运动精度，以及相机相关的参数等。所有机器人都装备了高精度传感器，可以采集多达57个维度的状态数据。

另一大硬件挑战来自时空对齐。具体来说，数据采集使用的摄像头其采样频率是通常是30Hz，即每秒拍摄30张图像，拍摄每帧图像之间的时间间隔约33毫秒，如果时间不对齐，这33毫秒的差异就会导致关节编码器、相机、力传感器捕捉到“不同时刻”的世界碎片。

而模型训练依赖严格的因果关联，毫秒级的不同步就可能产生严重的错位，失之毫厘谬以千里。据介绍，睿尔曼在数据采集过程中，采用硬件同步对齐策略，在硬件层面保证传感器数据、摄像头数据采集过程中全部按照真正的物理时刻采集，做到1毫秒以内的误差。

在硬件高精度标定和超时空对齐基础上，再通过多样性矩阵系统，实现场景物品的多样性和机器人位置姿态的泛化性，保证不会出现数据拟合而导致模型变差的情况。再经过严格的数据可信度验证，一条高质量的真机数据才算采集完成。

睿尔曼相关负责人表示，真正能走入家庭的机器人，其真实的物理关节要足够稳定可靠，同时要易用，并能以最小的体积发挥出最大的负载能力。在AI层面，数据维度至关重要。“我们认为真机数据是机器人走进家庭的最后一个门槛，所以我们坚定地从终局出发，提供这样的数据资产。”

目前，北京人形机器人数据训练中心已实现规模化产出，每天可生成约6万条数据，覆盖工业智造、智慧家庭、康养服务及5G融合四大领域的16个细分场景。

二、数据缺口与数据异构的鸿沟

技术市场研究机构Interact Analysis数据显示，截至 2025 年年底，中国已经有50个以上国家或省市区级人形机器人数据采集与训练中心处于使用或规划建设状态，其中，50% 以上的数采中心已经在2025 年正式投入使用。

以北京人形机器人数据训练中心为参照，其真机数据的年产能已达千万条级别。以此粗略计算，假设目前所有数据中心全部投入运行，机器人数据年采集量可以达到数十亿条。

这看似庞大的数据供给，在机器人所需要的“智能”面前，仍显得杯水车薪。

据机器人数据服务商幂特科技保守测算，在具身智能大模型足够好且数据质量足够高的前提下，训练机器人学会一个动作，大概需要1000-5000条数据；训练机器人学会一个由多个动作组成的任务，大概需要1万-2万条数据；训练机器人完成某个垂直行业80%的人类工作，至少需要1亿条数据；如果要把具身智能要放大到通用，也就是千行百业，那所需的数据量至少是千亿条的量级，数据缺口是4-5个数量级。

更大的鸿沟在于数据异构。因为不同厂商、不同形态的机器人在硬件设计、传感器配置和软件协议上各不相同，采集到的动作、力觉与视觉数据也就“语言不通”，基于一种机器人的数据成果，换到另一台机器人上就可能失灵。

这意味着，各个数据中心训练的数据成果，甚至很难实现1+1=2的叠加效果。

在行业通用的统一标准出现之前，数据中心也在探索各种不同的解决思路。

一种是“屏蔽差异”，采用市占率较高的机械臂或机器人型号进行数据训练，从硬件根源上规避了兼容性问题，以追求数据的更广泛应用，比如上文提到的北京人形机器人数据训练中心。

另一种思路是“拥抱差异”，主动进行异构训练。在上海张江，国家地方共建人形机器人创新中心（以下简称“国地中心”）具身智能训练场，首创异构人形机器人具身智能数据集构建方法，其目标是要打造最大规模的异构人形机器人具身智能数据集。

在这里，来自不同厂家的机器人被置于同一物理空间内协同运行。国地中心首席科学家江磊在接受媒体采访时曾表示，“把不同厂家的异构机器人放在同一空间运行，就能让AI意识到，它活在一个多元多样的物理世界中，从而建立起客观认知，发育出明辨是非的能力。”

第三条技术路径，是直接“绕过差异”，寻找更广泛和通用的数据。与关节传感器等硬件采集的数据不同，人类视频数据对机器人来说是相对通用的，可以提取视频数据中人体的位姿并映射为机器人的运动轨迹，绕开本体壁垒训练大模型。

北京人形机器人数据训练中心视觉动作捕捉项目

更激进的方案是直接抛开本体，进入仿真世界。在虚拟的数字化环境中，通过物理引擎和程序模拟，可以低成本地生成海量数据，再应用到真机上，实现Sim2Real。然而，物理世界的极端复杂性，从根本上决定了，仿真数据在精准性与泛化性上，难以达到理想水平。

“我们希望能在真实与仿真之间找到一种平衡，兼具两者的好处。”幂特科技CEO介绍了其Real2Sim2Real的数据采集模式：在虚拟环境前面增加“Human Doing Video”作为机器人学习的标本和范式，“我们将来自真实世界的人类操作的2D视频数据做3D重建，通过仿真还原人体的3D位姿，并将3D位姿retargeting到机器人，所以我们叫Real2Sim2Real。”

据介绍，使用这一方式，幂特科技的目标是把单条数据的成本从现在真机数据的几十元降到几分钱，并快速将廉价的采集设备分发到千行百业，获得海量数据。

三、边“干活”边优化

尽管虚实结合等多种技术路径仍在探索，但一个确定的事实是：真机数据无论占比多少，都是机器人与物理世界对齐的“最后一公里”。因此，数据训练中心面临的核心命题不只是追求数据规模，更在于精准生产出匹配当下产业应用刚需的高质量数据。

在无锡，这一逻辑正在被具象化。

由天奇自动化工程股份有限公司牵头建设的“江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心”，一改“样板间”模式，高度还原了汽车整车工业场景、新能源产线应用场景及工业物流搬运场景等7大实训场景。

“汽车整装是我们天奇股份的传统的业务，我们有庞大的客户群体以及对汽车产线场景的深刻行业理解。”天奇股份—首席算法科学家童随兵介绍，其中汽车喷涂环节，就存在大量的机器人替代人工的需求。

江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心

在汽车制造中，整车涂装是核心工艺之一。车体在完成电泳底漆后，需进行面漆喷涂，而漆面的均匀度与完整性直接影响整车品质。传统上，这道工序的质检高度依赖人眼，但喷涂车间充满挥发性化学物质，长期作业对工人健康构成一定风险。让机器人替代人工，在此类环境中进行自动化巡检与瑕疵识别，不仅能将工人从有害暴露中解放出来，也为实现更稳定、可追溯的质量检测提供了可能。

童随兵认为，对于具身智能的机器人而言，更合理的落地方式，不是设计一个通用机器人供所有行业、所有工种使用，而是针对个性化需求设计机器人。

基于此，江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心构建了一个“场景－数据－模型－应用” 的闭环系统，概括说来，就是聚焦既有的业务场景，精准采集该场景机器人数据，再利用所采集的数据训练自研的具身智能大模型，并将训练好的模型部署回对应的实际生产环境中。最终，在真实场景中验证并迭代。

真实场景不仅是数据和大模型效果的“试金石”，也有望成为高质量数据的来源。

2026 CES上，睿尔曼完成了从“北京—拉斯维加斯”的跨洋实时作业演示。通过构建远程劳动力网络，北京的具身训练师可远程控制远在CES展台的RealBOT轮式折叠机器人，执行“递送物品”“传递水果”等真实场景作业。

这不仅是解决特定场景用工需求的方案，更关键的是，让机器人在真实的作业流中直接积累数据。每一次远程操作，都在同步生成包含环境交互、人力决策和任务结果数据，实现了“工作即采集”。这意味着，未来的数据工厂可能无需完全复刻场景，而是可以直接接入全球的生产线和服务终端，让数据在真实的运转中自然沉淀。

四、一场更复杂的耐力赛

同样是“基础设施”的定位，人形机器人数据训练中心，远比单纯的智算中心复杂。不能靠简单的“堆砌”，而是一个以数据驱动、软硬一体、场景闭环的新型基础设施。

在业内专家张晓宇博士看来，评价一个数据中心的未来潜力，核心在于其“异构数据闭环能力” 。这可以拆解为三个关键问题：

第一，能否将工厂、仓库、实验室等真实物理场景，通过标准化接口便捷地接入数据中心，形成持续的“数据脉动”？

第二，能否建立一套从多模态数据采集、云端标注训练、到模型部署回机器人的完整技术管线，并让数据在不同机器人本体间像软件一样复用？

第三，是否拥有一个强大的仿真平台，能基于有限的真实数据，生成海量合成数据进行安全、低成本的“百万次测试”，加速迭代？

以上都是未来各地方区域在数据中心建设中可以探讨的技术方向。

技术之外，张晓宇认为，数据中心还依赖于它所根植的产业土壤，需要明确的主导产业作为需求引擎，催生有价值的数据，“高质量数据集对于模型训练的重要性不言而喻，但从数采场本身的经济性出发，为每一个机器人品牌都单独建一个数采场是不合理的，最合理的方式应该是在一个工业类或高校比较集中的城市只建一个数采场，采集标注并清洗后的高质量数据集可以提供给多个机器人厂家使用，从而实现’一次投入，反复使用’的杠杆效应。”

机器人数据中心的落地堪比大规模的生态建设，政策支持、法规环境、人才培养缺一不可，数据训练之外，还希望实现吸引企业聚集，促进行业模型迭代，加速机器人企业共同发展。

最终，这一切基础设施的意义在于，让高质量的机器人数据，能像电流一样顺畅地输送到每一个需要它的算法与机器人公司手中。

为此，行业已经开始探索多元化数据交易和应用模式：2025年8月，帕西尼具身智能超级数据工厂产品“OmniSharing DB 帕西尼全模态具身智能数据集”，在北京国际大数据交易所正式上架；10月，帕西尼携手腾讯云达成战略合作，将共同打造具身智能 “数据云商城” ；天奇股份也将基于“江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心”构建数据平台，让机器人数据如同今天的云资源一样，成为服务于整体行业的基础资源。

江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心

在理解机器人数据采集与产业落地的沟通中，一个案例被反复提及，作为参照的坐标，那就是智能驾驶。行业内部形成了一种清醒的共识：智能驾驶的赛道相对清晰——遵循既定的公路网络，依赖已高度成熟的汽车和传感器硬件，其核心任务简化为在结构化环境中进行可靠的感知与决策，核心是“避免碰撞”。

即便如此，这项技术历经十余年攀登，商业化落地也仅是近期才触及L3级辅助驾驶的门槛，开始进行有限测试。

相比之下，具身智能机器人的落地难度指数级增加。

数据中心的快速建设，解决的更多是“训练资料”的规模化生产问题，但这本“教材”的完备程度、以及机器人的“大脑”与“身体”能否高效学习并应用，仍是悬而未决的命题。智能驾驶的故事已经表明，一项复杂技术从实验室演示到稳定、可靠、经济的商业产品，其间需要穿越的“死亡谷”远比想象中漫长。

对于机器人而言，这场穿越周期的耐力赛，考验才刚刚开始。

36氪未来产业

「36氪未来产业」持续关注城市发展、产业转型和创新创业项目落地。寻求报道可邮箱联系wangfengzhi@36kr.com或扫码联系。

此外，今年36氪正式推出《36氪企业投资指南内参》，依托在经济圈产业群、区域重点推进规划与招商领域的深厚积累，36氪通过提供深入详细、更为及时、独家专有的全面信息服务，为政府部门提供高效、精准的产业项目内参；助力项目方匹配产业资金、链接关键人脉、快速融入新的产业生态。

   

本文来自微信公众号“36氪未来产业”，作者：张冰冰，阿至，36氪经授权发布。

主力资金早间净流入有色金属、基础化工等板块，净流出通信、传媒等板块。具体到个股来看，北方稀土、博纳影业、欢瑞世纪获净流入21.6亿元、21.01亿元、15.49亿元。净流出方面，中际旭创、新易盛、昆仑万维遭抛售16.89亿元、16.27亿元、7.32亿元。（第一财经）

36氪获悉，2月11日，蚂蚁集团开源发布全模态大模型Ming-flash-omni 2.0。在多项公开基准测试中，该模型在视觉语言理解、语音可控生成、图像生成与编辑等关键能力表现突出，部分指标超越Gemini 2.5 Pro。Ming-flash-omni 2.0也是业界首个全场景音频统一生成模型，可在同一条音轨中同时生成语音、环境音效与音乐。

文｜李小霞 任彩茹

编辑｜乔芊

2025年，消费赛道在经历过一段时长的冰冻后，重回火热。

上市，是热闹之源。消费IP领域，递表者不乏TOPTOY、52TOYS、卡游等公司；餐饮公司，蜜雪、古茗、霸王茶姬、沪上阿姨、绿茶、COMMUNE、比格披萨等成功上市或递表。

其中消费IP最受瞩目。泡泡玛特缔造了属于自己的商业传奇，4000亿市值，点燃行业一把火。名创优品叶国富将孵化自有IP视为重任，并将旗下TOP TOY拆分上市；在一级市场，杰森娱乐、闪魂、tnt、超级元气等获得融资。

热闹之二则是线下零售巨变。以永辉为代表的传统超市投入“胖改”，是过去一年里颇受行业关注的事情。

AI也是绕不开的关键词。珞博智能的“芙崽Fuzozo”在预售阶段“10分钟破千单”，并连续获得金沙江创投、红杉中国等机构的投资。能听、会说、能看、会认的AI在重塑着体验边界，也在验证需求的真伪。

2026开年，港股递表公司里又多了卡牌公司Suplay、社区生鲜公司钱大妈等的身影。拥有2万家的鸣鸣很忙在港上市，市值逼近千亿，成为中国最大的休闲食品饮料零售公司。

人们总是对新年怀有期待，因为可以将过去留给过去，将未来留给“可能”。

36氪向消费赛道中的创业者和投资人们，发出年度之问，借助他们的思考与行动来探测一下行业今年的可能走向、竞争格局变化、关键词等等。

我们将其分为消费IP、线下渠道、消费品牌、以及消费+AI，他们是过去一年最能代表消费起伏的四个细分板块，也是最能感知2026行业震动的切片。

（引语排名不分先后，仅按收集时间顺序排列）

消费IP：

在情绪中继续挖掘原创

2025年，是消费IP梦想成真的一年。

泡泡玛特的市值越过四千亿，像一个被反复讲述却依然令人心动的神话。一夜之间，所有潮玩公司的流水线上，都流淌着毛绒玩具的触感。与此同时，“自有IP”成为回荡在每一个会议室里的关键词，野心清晰可闻。

站在2026年的始点，我们想问：下一个“泡泡玛特”会浮现吗？潮玩的增长故事，又将由怎样的新品类来续写？

1.叶国富，名创优品董事会主席兼CEO

消费市场正经历从物质消费向文化消费的结构性转变。如果说物质消费的功能价值是“大共识”，而文化消费的情绪价值则是“小共识”。市场上众多案例告诉我们：小共识会长大，小圈层会变成大市场，IP就是我们要抓住的小共识！

2.孙元文，TOP TOY创始人兼CEO

2026年会是TOP TOY“从集合到创造”战略转型的关键一年。我们不满足于仅仅作为一个连接海量IP的平台，而是创造出能引发全球共鸣、承载深度情感连接的原创IP（如“糯米儿”），从而与消费者建立更独特、更持久的价值纽带。

3.Raymond，HEYONE黑玩创始人

2026年的IP消费没有模糊空间，共识只有一句话：无原创，不长期；无情绪，不消费。

潮玩行业正经历一场范式转移：从依赖授权与渠道，转向以原创设计为核心驱动力。市场正在逐渐淘汰靠跟风、换皮、抄袭、授权等传统玩法。用户会为优秀的原创设计心动，让他们停留、收藏、反复分享的，是原创设计背后那个“是否与我有关”的故事。

4.陈威，52TOYS董事长兼CEO

情绪需求天生具备极强的主观性，这就决定了个性化、多元化是产品开发的必然趋势。2026年，52TOYS将继续在产品创新、IP合作深化等方面深化布局。此外，随着男性消费意识和消费能力的提升，“他经济”正以惊人的速度崛起。我们的变形机甲、可动玩偶等品类，以硬核的IP和玩法，备受男性玩家追捧。未来，我们将进一步挖掘男性消费市场潜力。

5.林俊，杰森娱乐董事长

过去行业习惯把IP当成“矿”，掘一铲子衍生品就收工；但2026年，单点爆款的时代过去了，未来考验的是生态力。一个IP要能穿梭在内容、产品、场景甚至用户生活里，长出毛绒、手办、卡牌、游戏、短剧，甚至一场沉浸式快闪展览。这才是消费IP真正的生命力：不再是单向输出，而是持续共振。

6.王泽群，tnt CEO

卖一次的终究会被遗忘，能进入生活的才有未来。2026年潮玩关键词：回归生活，回归社交。

线下渠道：新超市和老超市争锋，重建信任的“附近”

2025年的线下渠道，上演的不是挽歌，而是自我革新的进化论。

一面是“瘦身健体”的存量革命，以永辉的“胖改”、大卖场的“鲜风”（郑州一家超市）化转型为代表；另一面是“近场突进”的增量叙事，以盒马NB、美团闪电仓（快乐猴）、鸣鸣很忙、好想来等为代表的近场零售及社区硬折扣为代表。

两者正在重新编织线下零售的网络。线下店作为体验的终点、信任的起点、即时需求的承载者，其不可替代的“现场价值”正被重新评估。

2026年将是检验与分化的关键之年。“胖改”的成效将接受市场严苛的审判，硬折扣的内涵将从初级的“价格战”升维至高级的“价值战”——通过自有品牌和极致供应链效率，在供应商、渠道、消费者之间建立可持续的、互利的新平衡。低价是入场券，但绝非唯一的底牌。

2026年，我们将见证谁能真正成为消费者生活中高效、可信任的“附近”。

1.王守诚，永辉CEO

2026年商超的竞争，将从单点商品力的比拼，升级为全链路运营力的较量，坚持长期主义的企业将会拉开行业差距，并重建行业门槛。

2.章燎原，三只松鼠创始人兼CEO

我判断线下零售最终会形成两种业态在各自领域内的相对单一竞争格局，而三年后两者将迎来交叉竞争。

第一，传统大卖场正在“鲜风”化，向类盒马模式转型，这一转型的本质门槛并不算高，目前不仅是全国性传统零售巨头，众多区域化品牌也已形成集体共识。第二，真正具备高门槛的是社区近场零售，代表业态类似奥乐齐、超盒算。

三年后，社区硬折扣，大概率会成为中国新零售的核心阵地，随着这一业态发展成熟，上述两种不同业态会正式产生交叉竞争。社区近场零售的核心竞争力在于自有品牌、产地直供与冷链密度，其中对新进入者而言，最高的核心门槛便是自有品牌搭建。

3.万晓，启承资本合伙人

去年线下最大的主题是调改，大家一边做折扣化，一边做商品升级。线下零售商调改的时候都有个思路，就是把线上那些供应链能力强的头部细分品牌引进来，毕竟渠道都搭好了，品牌进来也更顺。所以今年对品牌来说，拓线下渠道就是个好机会，自身的全链路供应链能力，既能帮渠道定制开品，还能把产品性价比稳住。

4.匿名，某折扣零售连锁品牌创始人

胖改、硬折扣，是去年线下渠道最火的几个事情。去年变革还是进行时，今年就开始尘埃落定了，胖改到底行不行，一定会见分晓。另外硬折扣，会从大家理解的玩价格战的硬折扣变成自有品牌的硬折扣。线下零售只有低价一张牌肯定不够用，接下来供应商（品牌）、渠道和消费者之间会形成一个新的平衡。

5.晏周，鸣鸣很忙董事长兼CEO

2026年我们的思路很清晰：一方面会持续释放巨大的市场空间，继续拓展业务；另一方面，要做好存量门店的精细化运营，把基础做扎实，更好地承接消费者需求，稳步走好每一步。

一方面，我们希望吸引更多的清华、北大人才涌入食品行业，未来食品国货一定会像国产手机、新能源车一样迎来大爆发。另外我们作为渠道，要帮更多的中国优秀食品品牌走到台前，国货崛起是时代契机、供给丰富、需求升级等多种因素叠加的结果，未来一定会百花齐放。

消费+AI：被期盼的“元年”与“爆发”

2025，作为消费+AI的“元年”，成为行业共识与集体行动的信号。技术成熟度、用户接受度与商业想象力，正在罕见地共振，指向一个可能到来的“爆发点”。

2026年，“AI+消���”的产品形态将持续分化：女性陪伴、儿童探索、游戏沉浸……它们成功的关键在于谁能以AI为内核，打造出更自然、更专注、更具情感链接的真实体验。对具体场景的深刻理解与重塑，也是技术的终极价值。

1.孙兆治，珞博智能创始人

2026年AI陪伴硬件才会真正迎来元年，各类不同的产品形态会涌现出来，随身的、桌面的、地面的、车载的甚至飞行的，百花齐放。核心变量是多模态模型的应用，以及算力的端云结合。珞博下一阶段产品会持续创新，市场方面会走向全球，品牌会持续推出联名，也要讲好自己的IP故事。

2.黄勇，奇朵KidoAI创始人

未来的儿童（2010年以后出生）必然是AI原生一代，智能硬件扮演的就是AI的可控、适龄、安全载体的角色。在理想的“儿童数字生活”图景中，智能硬件应该是聚焦的“单点突破型工具”，而非通用型产品。

在儿童领域，我觉得适合外出探索学习的产品最有可能在2026年爆发。之前，Toniebox和Yoto Player这类家庭场景为主的以音频交互为核心的产品已经火爆全球。外出户外场景则长期存在产品空白，因此，基于传统娱乐类的儿童相机品类（全球年出货约2000万台）升级而来的AI儿童探索相机（或者叫别的名字）正好弥补了这一空白。

3.王金鹏，谦贞数字创始人

有了AI，世界产生信息的速度比以往更快，这直接造就了我们处在一个信息极度溢出的时代。我们需要有容器去承载这些信息，要么是虚拟世界的智能体、要么是现实世界的机器人等。

其中，虚拟世界跑在最前面的就是游戏。在我的视角，AI游戏一定会爆发，2026年会出现真正的“元宇宙”前身。未来像流浪地球里那种数字永生的世界，我觉得不远了。

消费品牌：在分化市场中寻找共识

2026年，消费品牌的竞争继续转入精耕时代——增长不再来自流量覆盖的广度，而取决于品牌在消费者心智中的深度。

产品的“硬创新”成为重要的通行证，消费者不再为营销话术买单，而是为肉眼可见的技术突破和品质溢价付费；渠道的碎片化已成定局，以即时零售、零食集合店、社区超市、调改型超市等为代表的新兴渠道正成为关键增长极，几乎每一个快消品牌内部都在为此巨变，它们必须具备为不同渠道定制产品的能力。

1.舒义，让茶创始人

当前主流渠道的选品逻辑已呈现明显分化，各渠道会围绕自身核心消费场景与精准人群，匹配高度适配的产品，单靠一款常规品通吃所有渠道的模式早已过时，“共创”成为大趋势。我们的货盘会有两种方式来区分—— 一是常规品，二是渠道特供产品。2026年最大的渠道新机会在即时零售和零食系统。

2.卿永，番茄资本创始人

中国餐饮品牌出海已经是大趋势，但其中存在很多“大公司误区”。比如，跟当地资源合作还是自己摸索？这两者没有绝对的对与错，但国内大公司通常还是“甲方思维”，给加盟商的加盟权往往以3年或5年为期限，而美国的加盟商大多是与品牌签10年、甚至20年，因为他们跟物业方签的租约一般就是这么长，如果中途没有了加盟权，换品牌会很麻烦，也会给加盟商带来极大的不安全感。

另外，海外市场的“隐形门槛”其实挺高的。比如美国很讲究“社区贡献”，一个品牌来了以后，需要本地招聘、本地采购，承担本地的社区责任，“价格战”这些词是当地不太认同的。品牌出海需要融入当地生态，而不是以高姿态去做“破坏者”。在海外一旦做成了，你的利润结构会保持得更优，市场机会也是更长期的。

3.吴昆明，高梵创始人

2025年，中国鹅绒服行业全面进入“高端化”，原因包括消费者日益成熟、行业从卷营销逐步转为卷科技研发，以及线下渠道的价值重估。线下高端体验空间成为建立信任最高效的媒介——用户通过亲手触摸面料、试穿产品来感受细节。

4.李励，浴见创始人

如今消费者早已跳出基础功能层面，转而追求更丰富的情绪、文化价值。以浴见为代表的中国新锐品牌，能敏锐捕捉这种需求变化，以更灵活的产品研发来创造更丰富的价值。

但我们也清醒认识到，在供应链深耕、全域资源整合等现实层面，国际巨头仍握有先发优势。中国本土品牌更需要潜心认真做产品，在原料甄选、配方研发、使用场景打磨等方面，以“颠覆性”创新来赢得市场。

文具，这个藏在书桌角落、贯穿学习与办公日常的行业，长期以来都处于大众视野的边缘。

在多数人的固有认知里，文具只是体积小巧、品类繁杂的日常消耗品，远不及电动车、智能手机等品类具备科技感与话题度，甚至被贴上 “低技术、无门槛” 的标签。

“以前一直有说法，「中国人做不出好笔头」，听起来很不可思议，这么大的制造大国，连一支笔的笔头都攻克不了。”得力集团副总裁兼文具事业群总裁王玉静说道。

这种刻板印象背后，是外界对文具行业的认知偏差 ，“事实就是，它的技术门槛确实很高。”

当泡泡玛特引爆情绪消费浪潮，年轻消费者开始愿意为颜值、情怀与精神共鸣买单，消费市场正式迈入功能与情感并重的新时代。

在这场消费升级的变革中，文具行业的边界正在被彻底打破。以得力为例，其正从传统文具制造，向 “能给用户提供完整功能价值、情绪价值的文创科技产业” 转变。

“做带情绪体验的产品，也一定是要建立在好用的功能之上，好用永远是我们最基础的。”王玉静表示。

然而，这场变革远未止步于文具本身。

2015年，得力的视野从书桌延伸至更广阔的数字办公空间。选择进入技术壁垒高耸的打印机行业。

对得力而言，这并非一次简单的品类扩张，而是一次关乎产业使命与用户核心需求的战略跨越。且在打印机领域，得力继续选择了“自主研发”的路线。

谈及为何如此， 得力集团副总裁兼设备事业群总裁张磊坦言，做打印机，最大的困难就是技术层面。“当时做打印机的相关技术专利有几十万条，我们最核心的就是被技术卡脖子。但我们做打印机的逻辑很简单，一是有点情怀，想把耗材成本降下来，当时行业里有个普遍现象，打印机主机卖得便宜，但原装耗材特别贵，消费者常觉得，买两个耗材的钱都能再买一台机器了。二是考虑到我们的政企、党政客户，保证他们信息安全很重要。”

从攻克笔头的微观精密世界，到挑战拥有数十万条专利壁垒的打印核心技术，得力的40余年之路，恰是中国制造在自主创新征程上，一个从微观到宏观、从跟随到引领的切片。

我们最近和得力集团副总裁兼文具事业群总裁王玉静、得力集团副总裁兼设备事业群总裁张磊聊了聊，试图从他们的实践与观察中，窥见这个行业的变革逻辑。

得力集团副总裁兼文具事业群总裁王玉静

文具是一个容易被忽视的行业

36氪：最近中国制造“十四五”成就展，得力是唯一入选的文具办公企业，这对你们有什么特殊的意义吗？

王玉静：我觉得文具是比较容易被忽视的一个行业。但从工作与学习场景解决方案的视角出发，这一领域早已突破了大众对传统 “小文具” 的固有认知。

这个转变的意义，我觉得对整个行业来说都特别大。我们也在从一家传统的文具制造商，慢慢转向能给用户提供完整功能价值、情绪价值的文创科技产业集团。

这样的转型，也能让消费者发现，我们日常用到的这些文具，其实是很有技术含量的，产品一直在持续迭代，功能上也在不断创新、不断突破。而此次入选，也是对得力转型之路的认证。

得力集团亮相国博

36氪：怎么理解文具是一个很容易被大家忽略的行业，因为看起来不起眼吗？

王玉静：首先它客单价比较低，品种又非常多，大家会觉得它可能不像电动车、手机或者是其他一些高科技行业那么有技术含量。

事实上文具背后涉及到的技术领域很广，涵盖工业设计、视觉设计、化学工程、新材料研究与应用、嵌入式软件、机械传动机构、电子电气、AIoT、云平台及算法等软硬件全领域。

所以，文具这个行业，其实是一个“隐形”的技术密集型领域。

36 氪：得力在关键技术突破方面，有什么例子吗？

王玉静：那我举个在制笔上的例子，三球珠笔头技术便是一个代表。

传统单珠笔头因结构所限，常常出现出墨不均、书写阻力大等问题，导致实际使用时“断墨、刮纸”等体验问题，这一痛点正是我们研究多珠结构笔头的初衷。

我们在 2021 年做双球珠的时候，就已经在思考能不能继续往上升级。我们内部一直有个理念，就是开发一代、上市一代、储备一代：一款新技术推向市场的时候，我们同时已在布局、研发下一代的升级技术。

最终，团队历时三年，成功攻克了三颗毫米级球珠同轴排列，以及在书写时球珠高速旋转稳定滚动的技术难题，这一技术的突破，使笔头的顺滑度直接提升了25%，书写顺滑度与出墨均匀性也显著增强。   

尤其对于学生群体来说，日常书写时间长、作业量大，使用顺滑流畅的笔，不仅能减少书写时的疲劳感和手部压力，也能降低因断墨、划纸带来的学习干扰。

得力书写系列产品

36氪：三球珠笔头更多是面向学生书写场景。其实我们在办公场景也有A9 Pro 中性笔，对生产工艺又有哪些要求？

王玉静：不同人群对书写的需求差异明显。所以我们的书写技术研发，一开始就是从人群和场景出发，做不同的产品配置。学生在顺滑之外，还要求字迹精细、卷面干净整洁。而办公人群更追求签字流畅、快速书写。

针对办公场景高标准与多元化，A9 Pro 这款中性笔从笔头精度、墨水配方、整体结构，再到生产工艺，做了一整套系统性的配方匹配，其中，生产工艺上实现毫米级精度控制、墨水配方精准适配及全链路视觉激光检测体系等精益智能制造的模块配合。本来内部设定的目标是顺滑度提升 30% 以上，最终实测达到了超过国标 37% 的水平。

36氪：得力在制笔行业推行全线自主研发，做这件事的契机是什么？

王玉静：做笔的企业，本来就都希望能掌握核心技术，只是笔的核心技术，并没有大家想象中那么简单。以前一直有说法，“中国人做不出好笔头”，听起来很不可思议，这么大的制造大国，连一支笔的笔头都攻克不了。但事实就是，它的技术门槛确实很高。我们也是持续投入研发，内部技术团队也长期深耕这个领域，一步一步把核心技术啃了下来。

我们的技术可以分成两个层面来看。

一层是实验室里的核心技术，比如配方研发、结构设计这些。我们有专业的制笔实验室，深耕这个领域已经快 20 年，有将近百人的团队专门研究墨水和笔头，一直专注于笔头自主生产、墨水自主研发，还有笔头和墨水之间的适配调试。

另一层面，不光是能研发出来，还要能稳定地量产制造。制造环节的精工工艺技术同样关键，毕竟我们的产品出货量非常大。我们一年要生产50 亿支笔，要保证每一支的品质都稳定可靠，就必须依靠过硬的制造技术。比如我们的自动化生产线，还有 AI 视觉检测系统，能够自动识别产品的质量问题，在生产线上就把瑕疵全部解决掉。

得力制笔工厂自动线

文具本身就是文化产品

36氪：你们是怎么了解用户需求的？

王玉静：在行业里，很多消费者都说得力是个很 “听劝” 的品牌。所有创新都来自对用户需求的真实洞察，不解决痛点的创新，都是伪创新。所以我们一直高度关注用户在使用中的痛点。

一方面，我们会从小红书、抖音这些平台，抓取用户的真实评论和反馈；另一方面，我们内部有专门的消费者调研团队，深入学校、走进家庭，重点对接关注孩子文具的家长群体，收集一手需求。很多产品都是靠用户反馈打磨出来的。比如我们的易水洗钢笔，就是因为很多家长反映，孩子用钢笔，墨水沾到手上很难清洗。我们花了好几年时间研发新型墨水，书写性能不输传统墨水，同时用湿巾一擦就能干净，很好地解决了这个问题。还有电动削笔机，我们在小红书上看到用户吐槽噪音大，工程师马上立项研发低噪音版本。我们就是这样，时刻捕捉用户痛点，第一时间去解决，真正做到听劝、落地。

36氪：我看到得力大概从18年的时候就开始和一些IP合作推出联名，你们从文具到整个文化消费这样的转变，有一个关键时间节点吗？

王玉静：我们一直深耕于此，因为文具本身就是文化产品。近几年我们也在加大相关产品的研发与联名力度，以满足消费者对情绪价值类产品的需求。

另外，我们也一直在布局自有IP，目前已较为成熟。比如自主打造的樱花、航天、马年生肖等季节性主题系列，以及从古画、传统美学中提取元素做原创设计的“东方文彩”系列，均源自传统文化提炼。我们的思路始终围绕用户喜好，消费者青睐的方向，我们就持续深耕。

得力马年限定产品

36氪： 情绪消费是不是也抬高了文具行业的天花板？

王玉静：确实会极大拓展行业边界。文具不再局限于传统笔本，而是延伸到生活周边、毛绒玩具等更多品类，产品品类得到大幅丰富。同时，情绪价值的注入让文具从“工具属性”向“情感载体”升级，既满足了用户的个性化表达需求，也为行业创造了更高的价值空间。

而我们打造具备情绪体验的产品，始终建立在实用好用的功能基础之上，好用是我们最基础的底线。产品开发会按不同场景划分方向，例如学生考场用产品更聚焦实用功能，设计简洁实在；即便针对趣味化、新增功能与玩法的产品，功能好用也仍是第一前提，这是我们整体的产品思路。

得力集团副总裁兼设备事业群总裁张磊

从文具到打印机

36氪：你们做打印机为什么不引进技术，而要做自主研发？

张磊：其实做打印机，最大的困难就是技术层面。当时做打印机的相关的技术专利有几十万条，我们最核心的就是被技术卡脖子。但我们做打印机的逻辑很简单，一是有点情怀，想把耗材成本降下来 —— 当时行业里有个普遍现象，打印机主机卖得便宜，但原装耗材特别贵，消费者常觉得，买两个耗材的钱都能再买一台机器了。二是考虑到我们的政企、党政客户，保证他们信息安全很重要。

36氪：喷墨打印头这套研发和生产体系如何搭建的？

张磊：我们的研发是模块化分工的，涵盖微机电、墨水、软件、结构、电子等多个专业模块，每个模块都有专门的团队负责。

真正能保证产品稳定和品质的，是我们完整的测试体系。我们建有专门的可靠性实验室和品质检测实验室，会做高温高湿、高频打印、极端温湿度等多场景模拟测试，对产品进行反复验证。目前我们有八百多项测试用例，每一款产品都要经过充分、长期的认证。

36氪：更经济、更安全、更便捷，这些理念是怎么通过技术创新，落地成实际产品功能的？

张磊：首先是更经济。我们坚持自主研发，核心目的之一就是打破行业里 “机器低价、耗材高价” 的惯性。只有自己掌握核心打印技术和芯片技术，才能在保证打印质量的前提下，有效控制整体成本。这不是单纯的技术问题，更是战略选择。

然后是更安全。在信息安全上，我们采用国产主控芯片，搭配国产操作系统做深度适配，实现核心零部件全国产化，满足政企用户对安全打印的高标准要求。

得力龙芯系列打印机

最后是更便捷。我们立足国人的真实使用习惯，全线采用全中文操作界面，老人、孩子都能轻松上手。同时我们依托武汉云打印研究院，开发了得力e+  APP 和随心印小程序，简化连接和操作步骤，降低使用门槛，不用看说明书也能快速使用。

36氪：你刚才提到会加大云打印和 AI 的布局，这是基于怎样的考量？和我们之前说的成本、安全等出发点有什么关联？

张磊：核心还是基于家庭用户的真实使用场景和需求。现在很多打印机不仅面向企业，也进入普通家庭，主要使用者是宝妈和学生，用来打印作业、制作手工等。

传统打印机操作相对复杂，连线麻烦，内容不好调整，对不擅长数码操作的用户很不友好。我们做云打印和 AI 功能，就是为了解决这些痛点，让使用更简单、更便利。通过得力e+ APP 和随心印小程序，手机和打印机可以快速连接，几步就能完成打印，省去繁琐设置。本质上还是围绕场景，把复杂的技术简化成好用的功能，降低使用门槛。

36氪：得力掌握了激光、喷墨等打印核心技术，你们是怎么做到的？

张磊：我们当时最大的短板就是技术，而攻克技术的第一步，就是靠人才。我们大力引进了很多业内资深专家，组建专业研发团队，还在宁波总部、威海、深圳等地，都设立了打印机研发中心。到现在，我们的打印机研发团队已经有四百多人。从 2015 年进入打印行业，经过十年的持续投入，才慢慢实现了核心技术的突破。

得力激光、喷墨打印机

说到技术难点，我总结了有以下三点：首先是精密制造。比如喷墨打印机的喷头芯片，只有指甲盖大小，上面要做出数百个比头发丝还要细的喷孔，对工艺精度要求极高，几乎相当于微型精雕。

其次是系统协同复杂。打印机不只是单一的芯片电路，还要整合墨水流道、驱动算法，多个系统必须高度配合，才能输出完整、色彩饱满的打印画面。

最后是用户体验。作为彩色喷墨的核心，既要保证色彩还原度达标，也要让每个喷孔喷墨高度一致，同时还要实现数亿次的稳定使用寿命。

36氪：新一年，我们在技术、产品创新方面，有没有可以透露的规划？

张磊：我们会从几个方面入手，第一，加大在云打印、人工智能、AI 等前沿方向的研发投入，持续布局智能化应用。第二，我们会响应政策导向，全力推进基于龙芯主控芯片的全系列产品布局，落实国芯国用。

36氪获悉，A股三大指数午间休盘涨跌不一，沪指涨0.22%，深成指跌0.07%，创业板指跌0.91%；AI应用概念集体下挫，横店影视跌停，华谊兄弟、华策影视跌超10%；光模块概念走弱，源杰科技、东山精密、新易盛跌超5%；玻璃纤维概念大涨，宏和科技、中材科技等多股涨停；有色金属板块走强，章源钨业涨停，中钨高新涨超9%，山东黄金涨超6%。

科幻作家亚瑟·C·克拉克在《未来的轮廓》中，总结了三条定律，其中最著名的一条，当属第三定律：

Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.
任何足够先进的科技，都与魔法无异。

跨越半个世纪，如果你足够敏锐，会发现苹果官方在定义产品名与体验时，极其迷恋一个第三定律中出现过的词——Magic。

通常，这个英文单词代表着两个意思：魔法，或神奇，无论哪种释义，都是一种非常主观且感性的体验，当它用于形容一堆由冰冷的玻璃、金属和无数行代码堆砌起来的工业制品上时，本身会呈现出一种微妙的张力。

这种奇妙的张力，也许就是我们选择苹果的原因——在强烈竞争中，能将生态做到魔术般神奇的，只有苹果。

但这种「Magic」的感知，究竟从何而来？

拆解开来，其实就是三件事。

Magic，源于「不打扰」

如果用一个词来形容苹果的生态体验，我觉得是无感。

这听起来很玄学，但你仔细回想一下 AirPods 的体验，不需要插线，不需要你在蓝牙列表里痛苦地搜索配对，就像是长了眼睛，能预判你的预判；我在 MacBook 上看视频，手机突然响了，我接起电话，耳机里的声音瞬间就切到了手机上；挂断电话，电脑里的视频声音又回来了。

这中间没有任何开关，没有确认弹窗，一切发生得自然而然。

这种「无感」，背后有着严谨的认知负荷考量，心理学研究表明，每一次注意力的切换，大脑都需要消耗能量重新聚焦，而为了帮你节省这些能量，有一整套技术：设备间通过低功耗蓝牙（BLE）持续进行毫秒级的「握手」确认身份，一旦需要传输数据，瞬间切换到高速 Wi-Fi 通道。苹果把这个过程藏在幕后，只为了保护你的「心流」不被打断。

要理解这种交互逻辑的演变，我们需要把时间轴往前拉，苹果软件工程高级副总裁 Craig Federighi 曾在采访中提到过一个很有意思的观点：

在 2008 年 App Store 刚推出时，苹果构建了一个「孤岛」——每一个 App 就是一个独立的世界，信息被封装在里面。

独立个体、便于管理、井井有条，但你想看一眼天气，得点开 app；想看一眼打车进度，得切回 app。我们的注意力就在这一开一合间，被撕扯得粉碎。

于是，你在 iOS 14 里看到了「小组件」，在 iOS 17 里看到了「实时活动」。

一连串功能的更新背后，是苹果对交互逻辑的一次巨大修正：与其让你去找信息，不如让信息来找你。

现在的 iPhone，锁屏界面就能看到外卖送到哪了；灵动岛上，能直接显示车辆距离。

我们曾采访过负责交互设计的副总裁，他告诉我们，苹果的目标是「宁静」(calm)。

这个词选得很妙，修正逻辑后的苹果，更像是一位训练有素的管家，常常站在角落里，只有你需要时，他才会递上一杯水。

「不打扰」的理念，也由此延伸到了物理操作上。

你可以用 AirPods 的点头接听、摇头挂断；你可以戴着 Apple Watch，靠近 Mac 时自动解锁，这些动作，比掏出手机刷脸还要快那么两秒，但这微乎其微的时间节省，极大地提升了设备使用的顺畅度，成为「好用」这个评价指标的扎实基础。

Magic，源于「无界限」

如果说「不打扰」是为了在心理上消除你的认知负担，那么「无界限」则是为了在物理上抹平设备的棱角。

毕竟，当大脑已经进入了使用手机的「心流」，硬件上任何突兀的黑边、割裂的操作，都会破坏这场魔术的沉浸感。

对物理边界的消融，源于苹果内部一个老生常谈的问题：

如果传感器必须存在，那剩余的空间还能干什么？

苹果的交互设计负责人在我们的采访中分享过一个细节，灵动岛的开发集结了显示器、工业设计和人机交互三个团队，他们的目标一致且非常野心勃勃——让你看不出硬件在哪结束，软件从哪开始，以软硬交融的方式，让硬件的存在不打扰你的使用。

于是，我们看到了灵动岛的诞生。

当两个 app 同时进入灵动岛，它会像水珠一样分裂；当你长按它，它会像气球一样带有阻尼感地弹开。这种符合物理直觉的惯性、弹性和重力感欺骗了你的大脑，抹平了软硬件的边界，还顺势将零散的信息统一放置，降低你的查看成本。

这种打破边界的尝试，在「全家桶」上体现得更为淋漓尽致。

这就是我们要说的第二种能力：分身。

当你拥有 iPad 和 Mac 时，你会发现鼠标的光标可以直接从 Mac 屏幕滑到 iPad 上；在 iPhone 上复制一段文字，转手就能直接在 Mac 上粘贴。

更有意思的是「连续互通相机」。打视频会议时，MacBook 的摄像头不够清晰，系统会自动调用旁边 iPhone 的后置镜头。甚至还能利用超广角算法，在不用任何支架的情况下，拍出你桌面的俯视图。

那一刻，iPhone 变成了 Mac 的眼睛，iPad 变成了 Mac 的画布。

多形态、多系统的设备，带着彼此的优势互相交融、有机结合，在不打扰你的情况下，把一个个独立的孤岛，连通成了一整片大陆，也组成苹果生态的护城河。

但这还不是 Magic 的全部，「无界限」打通了机器与机器之间的物理隔阂，接下来，苹果试图打通人与机器之间的生理隔阂。

Magic，源于「所有人」

想要打破生理隔离，最直观的方案，是让设备在你不便的时候，也能方便地使用，从而让设备辅助补足你的生活，这种 Magic 呈现在苹果的设计哲学上，就成为了一个略显冒犯的假设——苹果前置假设用户都是「残障人士」。

举个例子，你手臂骨折了，这是暂时性肢体不便；你两手提满重物，没办法掏手机，这是情境性肢体不便；你坐在摇晃的车里看手机晕车，也是一种感官上的不便。

理解了这个概念，你就能看懂很多功能的良苦用心。

比如 Apple Watch 上的手势交互。

最初，这是为肢体不便的用户设计的辅助功能，取名为 AssistiveTouch。它允许用户通过翻转手腕、握拳等动作来控制光标或确认，但后来设计师发现，普通人在手里拿着咖啡、拎着包的时候，同样需要这种单手交互。

于是，这些功能逐渐走向了大众。Double Tap 让你捏两下手指就能接电话；与之类似的「翻转手腕」，也能让你在不方便触屏时，单手完成翻页或确认。

这两项脱胎于辅助功能的交互，成为了解救双手的神来之笔。

与双击互动同样常用的功能，还有 iOS 18 新出的「车辆运动提示」。

我们在车上玩手机晕车，是因为眼睛看到了静止的屏幕，前庭系统却感受到了车辆的晃动，大脑处理不了这种感官冲突。于是，车辆运动提示会在屏幕边缘加入了几个随车辆惯性移动的小黑点，借助手机内部的陀螺仪将惯性可视化，帮助我们的大脑认知运动，缓解感官冲突带来的不适感。

类似的还有「背部轻敲」。

很多人不知道 iPhone 背后有个隐藏按钮，轻敲两下，可以截图、打开付款码。这也是为了方便那些不方便按实体键的人设计的，结果被大家利用快捷指令和自动化玩出了花。

甚至如果你不想动手，iPhone 也支持眼球追踪，Mac 甚至有个「头控指针」功能——你摇摇头、眨眨眼，就能控制鼠标光标。

这些为少数人设计的功能，最后让大多数人觉得好用的情况，其实在设计哲学里被称为「路缘坡效应」——最初，路缘坡是为了方便轮椅用户设计的，但后来人们发现，推婴儿车的父母、拖行李箱的旅客，都从中受益。

我们在采访中问过苹果，这些复杂又巧妙的设计，出发点是什么？

苹果的回答很纯粹：

为所有人设计。

所谓的同理心，并没有居高临下的施舍感，它本质上是对人类共性的一种平视与理解。

AirPods 会在你开口的瞬间自动压低音量，在你不小心睡着时自动停止音乐或是博客、白噪音会用雨声安抚你的失眠——这些功能填补了生活中那些稍纵即逝的狼狈，察觉由生理或环境带来的细微局限，并温柔地托住，才是人文关怀该有的样子。

从不打扰的体验，到不被察觉的设备壁垒，再到不方便的时候，也能顺利使用手机，种种流畅的体验，夯实了苹果生态的 Magic。

而在这个流程中，复杂的握手协议、深奥的传感器原理、心理学和生理学研究、需要人为介入的流程，统统藏进幕后，工程师与设计师极其强势地替你决定了一切，你不需要懂，也不需要停顿，只管用。

这也是为什么，大家老是调侃苹果总想教用户怎么用手机的原因。

当然，Magic 也是有代价的，无感的另一面是一个精致且封闭的黑箱。一旦出现 AirPods 死活连不上，或者 iCloud 卡在进度条上不动，你除了对着昂贵的设备干瞪眼，几乎束手无策。

但大多数时候，它确实消解了科技的冷硬和距离感。

Craig 在谈到 Vision Pro 时说了一句话，让我印象深刻：

苹果花了几年时间解决视野穿透的问题，让外人能看到佩戴者的双眼，因为苹果坚信人们不应该感到孤立。

这句话道出了苹果生态更深一层的逻辑：科技往前走得越来越远，但不应该成为人与人之间的高墙。

正是基于这种执念，苹果才会在心理上用「不打扰」消除认知负担，在物理上用「无界限」抹平设备隔阂，在生理上用「路缘坡」填补身体局限。

当这一切达成时，Magic 终于完成了它的最后一步，由你手上方寸间的设备，传递到现实世界——

它悄无声息地拆除了横亘在你与生活之间的高墙，科技退场，生活登场。

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36氪获悉，爱企查App显示，近日，台州安瑞光电有限公司成立，法定代表人为朱建明，注册资本为1000万元人民币，经营范围包括智能车载设备制造、照明器具制造、集成电路设计、集成电路制造、半导体照明器件制造等。股东信息显示，该公司由三安光电旗下芜湖安瑞光电有限公司全资持股。

市场监管总局近日向CCC指定认证机构和实验室集中通报2025年度CCC认证指定实施机构“双随机、一公开”检查结果。检查共发现472条问题，涉及51家机构，主要问题包括减少或遗漏认证程序，检测、工厂检查结论不足以支持认证决定，认证评定关键技术信息把关不严，不按规定转换证书，检测能力不满足规定要求，日常检测过程及管理规范性不足等。当前已经依法对上述机构分别作出撤销、暂停部分指定资质，经济处罚，行政告诫以及限期整改的决定。要求各CCC指定认证机构和实验室，要牢固树立风险意识，严格落实主体责任，切实提升专业能力，以全链条监管防范CCC认证各类隐患。（央视新闻）

国务院新闻办公室今天（2月11日）举行新闻发布会，请有关负责人介绍2026“乐购新春”春节特别活动、保障春节市场供应有关情况。近期商务部、财政部、税务总局确定在50个城市开展有奖发票试点，半年实施期内将发放100亿奖补资金，其中春节9天假期的奖金规模将超过10个亿，大家在试点城市购物、就餐、旅游、住宿等取得票面金额在100元以上的发票均可参与抽奖。人民银行、金融监管总局将指导金融机构、支付机构联合商家推出多种形式的“乐购新春”优惠措施，覆盖机场、酒店、美食、餐饮、景点门票等多领域的消费场景。（央视新闻）

本周日将迎来史上最长的新春假期，商务部联合9部门策划“乐购新春”春节特别活动，推出一批含金量高的政策礼包促进节日消费。前不久商务部会同国家发展改革委、财政部拨出了今年国补资金625亿元，目前已经到达各地商务部门。在春节9天假期内，将指导各地加大补贴投放，充分保障消费者按政策要求申领补贴。（央视新闻）

“透视图”是36氪新推出的轻量化数据图文栏目——以数据透视趋势，以图片呈现要点。"Talk is Cheap. Show me the data."

作者丨邱晓芬

GitHub上的开源项目OpenClaw近期迅速走红。在与Y Combinator的访谈中，创始人Peter Steinberger抛出一句话：“未来的操作系统不再需要图标，只需要意图。”他甚至激进地判断，80%的App将因为不再被主动打开而自然消亡。这并非危言耸听，而是三种交互结构正在重塑“入口”。

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01. 调度层重构：OpenClaw的“蜂群”思路

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OpenClaw不依赖单一模型，而是在后台协调多个Agent分工协作。它像一个中控台，让AI从“回答者”变成“执行者”。尽管目前在多步骤规划上成功率仍有衰减，但它证明了：在App之上，已经可以建立一层新的执行结构。

02. 硬件层接管：豆包手机的“视觉暴力”

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字节跳动选择了更直接的路径——不等待接口开放，利用视觉识别让 AI 自己“用App”。这验证了界面层接管的可能性，但在当前30 TOPS的端侧算力瓶颈下，跨应用操作仍面临延迟（约3秒）与成功率（约50%）的现实挑战。方向已验证，但摩尔定律还需要时间。

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03. 系统层洗牌：Apple与Google的攻守易形

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更深层的变化来自金钱流向。过去十年，Google每年向Apple支付约200亿美元保住“默认搜索框”；而据彭博社报道，未来Apple可能反向支付10亿美元以接入Gemini。 这意味着入口的定价权已变： 流量分发不再靠搜索框，而靠系统级AI。

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App不会消失，但角色正在边缘化。当 AI 能直接理解意图并跑通流程，“打开App”将不再是第一步。未来的手机将以意图为起点，而App终将从“交互终点”退化为被 AI 调用的“数字管道”。入口权的迁移，已经开始。