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科技圈大小事
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- 上纬启元开机器人线下店咯，全球首店在上海淮海中路的龙凤PRSCO，预计装修到2026年 9 月底开业。深圳、西安等城市的门店也在同步规划中。
就在今年，具身智能机器人品牌们将广泛布局沉浸式体验了，技术发展的真快啊...
上纬启元有一个爆款产品，2025年12月31日推出的全球首款小尺寸全身力控人形机器人Q1，主要面向极客开发、科技潮玩、家庭陪伴等场景。
重点就在于这个小，非常迎合市场。
启元Q1技术亮点在攻破了高性能人形机器人关节微型化的难题，核心QDD关节仅鸡蛋大小，使得整机体积缩小到原来的1/8，可以折叠收纳进书包里，还提供了3D打印外壳的模板，能够畅快扮演雷神、西部牛仔等DIY角色。
就说现在杭州、上海的一些中小学吧，已经开设机器人兴趣课了，有的还将它纳入常规教学体系里，开办特色社团。
以杭州市保俶塔实验学校为例，开设了乐高机器人、RoboCup足球机器人、Pepper机器人以及四足机器人创新实践等多个校本课程。学生不仅能学习编程和操控，还能让机器人执行智能小球竞技、工程挑战等任务，成立了“蚂蚁机器人社团”。
这台启元Q1基本上就是量身定做了，能背进学校的高性能机器人。
欸，这代小学生跟咱们学习的起点真是太不一样了！
11 11 - 腾讯的AI，悄悄跑到了阿里和字节前面
最近，花旗的一份研报让腾讯WorkBuddy的数据第一次被摆到了台面上。2000万月活，1300万日活，DAU/MAU稳定在65%到75%之间。上线三个月，WorkBuddy的用户黏性已经踩到了Slack的地盘上，内部甚至有人管它叫“继QQ、微信之后的第三款现象级产品”。
三个月从0到2000万月活，这个速度放在任何一个品类里都算得上惊人，但我更感兴趣的是为什么是腾讯，以及它到底改变了什么？
我认为WorkBuddy做对的第一件事，是它把“能聊天的AI”变成了“能干活的AI”。WorkBuddy的产品定位里写得很清楚，“从对话工具升级为具备实际操作能力的数字劳动力”。换句话说，它不给你建议，而是直接替你干活。你说“把上周销售数据做成PPT发给参会同事”，它自己去调数据、生成文件并发送给对应的人。这个区别是整个AI办公赛道的分水岭，前者是问答系统，后者是执行系统。问答系统解决的是信息不对称，执行系统解决的是劳动本身。
但产品定位只是第一层，WorkBuddy真正让对手难以追上的地方是背后的那套生态。它直接打通了腾讯文档、腾讯会议、企业微信、腾讯网盘和TAPD，还可以通过MCP协议对接飞书、金山、企查查等30多个外部工具。SkillHub技能库已经扩展到3.5万个以上，一个指令可以跨多个工具完成一条完整的任务链，中间不需要你手动切换任何一个应用。
这就是Agent时代和ChatBot时代的根本区别，ChatBot时代AI是一个插件，你打开它问问题，然后自己去别的工具里干活。Agent时代AI是一个枢纽，它帮你把不同的工具串起来完成一整件事。腾讯的生态在ChatBot时代是“被动防守”，对手做社交、支付和云计算，腾讯靠微信守住基本盘。但到了Agent时代，这套工具链反而变成了主动进攻的武器，因为对手很难有这么全的办公工具矩阵可以打通。
WorkBuddy还做对的一件事有很多人都没注意到，它把部署门槛降到了几乎为零。此前市面上大部分Agent产品部署需要命令行、需要配置API、需要懂技术，而WorkBuddy下载就能用，你不需要懂技术也能让AI替你干活。正是这个看似不起眼的产品决策，在三个月内撬动了2000万月活。
这是一个经典的产品逻辑，让80分的产品覆盖100分的人群远比让100分的产品覆盖20分的人群要大得多。OpenClaw的技术理念很先进，但它永远长不出2000万用户，因为普通用户连安装都搞不定，而WorkBuddy这类产品成功把AI Agent从“极客玩具”变成了“普通人的工具”。
更值得关注的是，WorkBuddy正在从“个人工具”走向“组织平台”。6月5日，腾讯发布了WorkBuddy企业版，推出7×24专家数字员工、企业级管理后台，还把腾讯文档、腾讯网盘、腾讯乐享原生嵌入。其定位已经不是帮助个人提效的工具了，更像是一个组织协同系统。而个人效能和组织效率是两个完全不同的市场，前者是工具，后者是基础设施。
与此同时，微信的AI助手“小微”和企业微信的AI助手“小圆”都已经在内测中。腾讯正在构建一个“PC端执行中枢+移动端交互入口”的双核布局，拥有12亿用户的微信将成为全球最大的AI入口之一。
中国企业级AI智能体市场2025年已达212亿元，预计2026年将增至449亿元。这块的盘子足够大，但竞争也异常激烈。钉钉推出了悟空，飞书升级了Aily，企业微信内置了原生AI套件，阿里整合了QoderWork，国内协同办公市场已经形成钉钉、飞书、企业微信三足鼎立的格局。
但WorkBuddy面临的真正考验，不在三个月。企业级和消费级产品有一个根本的区别是后者看日活，前者看续费。一个员工可以因为新鲜感用三天WorkBuddy，但要让一个组织愿意为它付三年钱是另一回事。在未来它能不能从“员工自发在用”变成“公司统一采购”，从“个人工具”变成“组织基础设施”，从“试用期”走进“续费周期”，这些都需要时间验证，也是WorkBuddy接下来必须回答的问题。
腾讯AI“船漏水”的叙事已经翻篇了，但WorkBuddy真正的意义不在于帮腾讯找到了新增长，而是重新定义了国内AI办公赛道的竞争维度。其核心不仅是“谁的模型更强”，更要看“谁能把AI无缝嵌入真实的工作流里”。
钉钉做了十年企业服务，飞书做了七年协同办公，WPS做了三十多年文档工具。WorkBuddy只用了三个月，就把它们全部卷进了同一个战场。
接下来的戏，应该会很好看。40 3813 - Reddit 上爆火的两个 AI Coding 提示词。
刚在 Reddit 的 Claude AI 频道刷到一个很火的帖子。
帖主说他每次在 Claude Code 里结束一轮对话的时候，都会追问两个问题。
第一个问题，你现在最没把握的是什么？
挺有意思。问完之后，模型通常会列出来六七条，比如哪些地方自己没有充分调查，哪些地方只是大概预估，或者哪些判断依赖了未经验证的前提。
按照帖主的经验，AI 列出来的六七条里，总有一两条是非常关键、但之前完全没注意到的问题。
有的时候他甚至会惊讶，AI 居然在还没搞清楚某件事的情况下，就已经很自信地给出了方案。
所以当 AI 列出这些没把握的地方之后，他会继续追问，让 AI 顺着每一个问题继续研究，直到他自己心里有底。
第二个问题是：就当前情况下，你觉得我最大的盲区是什么？
据说这个问题来自 Sam Altman 的一个提问习惯。
刚才的第一个提示词，是让 AI 去反思自己有哪些盲区、哪些疏忽的地方。
而这个提示词则反过来让 AI 去检查人的判断。因为很多时候我们和 AI 交互，是直接表达自己的逻辑和想法，AI 就顺着往下执行了。
这个提示词可以让 AI 从一个局外人的视角，坦诚地指出来我们自己忽略了什么。
这两个问题配合起来效果很好。一个负责补充 AI 的盲区，一个负责补充人的盲区。
其实我感觉这两个提示词的本质都是让 AI 反思。
之前看过 OpenAI 和 Anthropic 研究员的访谈，他们多次听到类似的说法：让 AI 反思，是一个很重要的 AI 使用技巧。
比如让它写完一篇文章之后，不要马上接受，而是追问它，这篇文章里哪些表达可能不准确？哪些判断证据不足？哪些地方看起来顺，但其实逻辑不够严密？
为什么反思很重要？因为 LLM 的基本机制，就是根据上下文预测下一个词。
它很擅长顺着某个逻辑一路把话说圆，但这些话并不一定会经过严格的验证。
反思的作用，就是在模型输出之后，再回头挑自己的错。
尤其是在 AI Coding 里，这个流程非常实用。
因为 AI Coding 的基本链路大概是这样：我们提出需求，AI 开始执行，最后返回结果，我们接受结果，然后继续推进下一步。
比如刚才在 Codex 完成了一个小模块的功能开发。
这个模块基本上都是 AI 自己规划、自己思考、最后自己写代码完成的，我参与的不多，只是把需求给了它。
这种情况下我就可以问第一个问题。
AI 会列出来一些，有些一看就比较简单，不会有什么隐患，但还有一些我自己也搞不清楚，就继续追问下去。
还有一种情况是，我直接给完需求，告诉它我的实现思路是怎样的，然后让 AI 负责写代码。
因为执行思路是我自己的，所以在完成之后，我就让 AI 帮我检查一下，有没有什么盲区，有没有哪些边界条件没考虑到。这时候第二个提示词就很有用。
我感觉也没有说每轮对话结束都用这两个提示词，会根据情况来问。
总的来说，第一个问题是用来验收 AI 刚才的交付，第二个问题是用来复盘我自己对这件事的理解是否有疏忽。
87 337 - 啊？？苏宁居然也搞中转站了？？
群友发现的，苏宁集团破产后居然开了个中转站智新token🫡
网站指向的是苏宁的子公司苏宁科技（碧英科技）
这个站好啊，还有 Claude 和 Gemini 呢（
这个是魔改的 new-api，说实话真丑啊🤣
链接：ai.suning.com
27 1513 - 突发：Deepseek开始造芯片了！
据路透社独家报道，中国AI初创公司 DeepSeek 正在开发自己的AI芯片，此举可能降低其对 Nvidia 和 华为 芯片的依赖。
该芯片是为推理（inference）场景设计的——即模型生成响应给用户的阶段，而非用于训练新模型。
如果成功，这将标志着 DeepSeek 作为"中国AI旗手"的一次重大战略转型，也可能给华为带来更大挑战。
消息传出后，Nvidia 股价盘前下跌约2%。
该项目仍处于早期阶段，DeepSeek 已在与芯片设计、代工厂、内存等外部合作方接触洽谈，项目大约始于一年前。
公司（总部位于杭州）近几个月来加大了芯片设计工程师的招聘力度，但招聘均为私下进行，未在公开招聘平台发布职位。
三位信源均因信息未公开而要求匿名，DeepSeek 未回应置评请求。
目前中国国内AI芯片市场规模约500亿美元，华为凭借美国出口管制“渔翁得利”占据约一半份额，但阿里巴巴、百度等也在自研芯片抢占市场。
全球范围内，OpenAI 上月发布了首款自研推理芯片 Jalapeno（与 Broadcom 合作），Anthropic 此前（路透4月报道）也在考虑自研芯片，DeepSeek 若跟进将是这一趋势的延续。
DeepSeek 此前 R1 模型基础模型使用 Nvidia H800 训练，4月发布的 V4 模型已适配华为昇腾（Ascend）芯片。
这次芯片自研消息恰逢 DeepSeek 首次接受外部融资——路透6月曾报道其计划募资 70亿美元，估值区间 520亿–590亿美元，一改此前多年拒绝外部投资的策略。
但通常来说设计有竞争力的AI芯片通常需要数年时间和大量资本，并且美国已经禁止中国芯片设计公司使用最先进的海外代工厂（例如台积电）。
同时美国对高带宽内存（HBM）的出口管制也限制了中国获取AI推理芯片的关键部件。
道阻且长，加油小鲸鱼🐳！
20 33 - 2014年我邀请马斯克首次到中国，在极客公园的大会上第一次分享他的Vision。那时候Tesla还是个“非共识”，SpaceX的火箭回收还没有真正成功。但那一年他和张一鸣在极客公园舞台上同台，因为我们相信他们都是代表未来的“变量”。
会后晚宴上我们聊了不少话题，现在还有三个记忆深刻。（极简总结版）
1，为什么资源充沛的NASA做不到的火箭回收，你坚信能做到？
马斯克：NASA做不到就是因为它资源太多了。
2，为什么当年你自己都说觉得 Tesla 很有可能失败，但是你却还要坚持做？
马斯克：我曾经期待传统汽车行业内能生长出电动车的新潮流，但是我发现他们其实做不到。反正总要有人推动用新的思维架构去思考问题，我只是希望他们走上正确的路径。
3，你想过去从政吗？万一你成了总统不是更能推进你太空探索的理想？
马斯克：我不认为我做了总统能解决这个问题，我做个工程师更合适些。（事实证明当年他这个自我认知是对的，他掺乎政治果然不太行。哈哈哈哈）
很高兴有机会参与见证了一段精彩的历史，不在于SpaceX今天的2万亿市值，而在于你希望成功的人又向前走了一大步。
还有些历史记忆在这里：
www.geekpark.net
384 1925 - 那一年，大家用的都还是 iphone5s
那一年，钉钉 2.0 发布会（爆发时刻）
那一年，鬼脚七离开阿里后以媒体人身份参加
那一年，我 68.7 公斤
那一年，无招站在台上，括弧（陈航）
那一年，10:57 所有人手机同一时间来电
那一年，审美开始扁平化
那一年，钉钉图标开始成为牛马们的噩梦
那一年，五湖四海各行各业的人聚在一起
那一天，是 2015 年 5 月 26 日
而今年，2026 年 3 月 17 日钉钉 AI2.0
而今天，2026 年 6 月 11 日陈航卸任
这不是他第一次离开钉钉，但，也许这已成为他最后一次离开钉钉。
这一次，钉钉带着沉重的枷锁拥抱 AI，在支离破碎之际，钉钉能否涅槃重生？
未知……
11 10 - 虽然被Meta砸盘，但英伟达的反应还是很快的，也很有商业头脑，利用自己账上现金富可敌国的优势，主动和一些小型云厂商签订保底合约：
这些云厂商的财力相对有限，在采购GPU方面不太敢加杠杆，而英伟达要求它们「应买尽买」，同时给出的待遇是，如果买了之后存在GPU剩余，也就是没有租出去的，那么英伟达会按市场价回租这些GPU。
这相当于英伟达是在打造一个「算力央行」的角色，给信用评级不高的GPU买家发债，数据中心可以激进举债融资，因为后面有英伟达提供旱涝保收的支持，这年头算力依然是稀缺的，你卖不出去，英伟达依然可以自产自销，当然一切的前提都是必须绑定英伟达的GPU生态。
英伟达对「自己人」是很够意思的，CoreWeave去年也被质疑算力开销过大、恐怕面临过剩的危机，股价受影响开始下跌，紧接着英伟达就出面公开表示，截止到2032年，但凡CoreWeave有滞销的算力，英伟达都会全价买下来，确保CoreWeave的数据中心不会存在任何空转问题，随即CoreWeave的股价应声大涨30%⋯⋯
只能说那次力挺的结果应该给了英伟达很大的启发啊。73 718
