#主動式AI
獨家 | “死了麼”創始人親述:我們是如何爆紅的
“死了麼”,這個名字有點黑色幽默的APP,僅用約一天半時間,就在中國迅速走紅。它用一次次打卡、一聲聲提醒,來直面獨居青年最隱秘的焦慮——我要突然“消失”了,怎麼辦?最近,鉛筆道獨家專訪其創始人郭先生,揭開“死了麼”背後的爆火秘密:它是如何從一個小想法,快速成為全民關注的現象級APP。下面為創始人口述,由鉛筆道訪談並整理。- 01 - 創業靈感我是“死了麼”創始人郭先生。APP在1天半之內火了,最近有國際外媒訪談我並透露:“死了麼”已經衝進多個國家(和地區)的國際工具榜前三。感謝大家的熱情。很多人好奇,我們為什麼會做這樣一款名字“刺耳”的產品。答案很簡單:和“獨居群體”的安全需求有關。我自己曾是獨居青年,95後,出生在河南。大學畢業後,去了深圳打拚,大概待了5年。當時,我在一家遊戲公司任職,住在阪田區的一個城中村,下班經常很晚。有一段回家的路,現在回想起來,畫面依然很清晰:路燈常是熄滅的,街道很暗,旁邊是一些老舊建築,幾乎沒什麼人。那是一種說不上來的感覺。不是明確的危險,而是一種隨時可能出事、但沒人發現的恐懼。如果出什麼意外,可能很久都不會有人知道。那怕我是男生,也會下意識地加快腳步,盡快把那段路走完。當時,我並不是一個人住,而是和室友合租。他同樣是一名獨居青年。有一次他下班很晚,剛回到家,手想嘗試去扶旁邊的洗手台,卻突然無法控制身體,整個人開始失控、劇烈發抖,幾乎失去意識。我當時正在客廳,立刻衝過去把他扶住,第一時間把他送去醫院。醫生後來診斷,他患上了嚴重的急性胃炎。事後,室友幾乎流淚地向我感謝,說如果當時我不在場,後果不堪設想。那一刻我非常清楚地意識到:這不是某一個人的不幸,而是大城市獨居青年普遍存在的風險。“死了麼”的具體靈感,是從網際網路開始,有一部分來自小紅書。在評論區裡,經常能看到有人討論:“現在這個時代,還缺什麼樣的App?”有一類回答,出現得非常頻繁,而且互動量很高,大意就是:能不能有一個軟體,如果我那天忘記打卡,或者出了意外,能第一時間通知家人,不至於走了很久都沒人發現,甚至沒人幫我料理後事。大家往往用一種半開玩笑、半自嘲的方式說這些話,但我能明顯感覺到:他們是認真的。雖然我不是程式設計師,不會寫程式碼,但結合這些市場需求,我與團隊創立了“死了麼”。- 02 - 爆火過程“死了麼”是怎麼火起來的?傳播速度,我們自己都沒有預料到。它的使用者畫像是:一二線城市的獨居青年,以女性為主,年齡集中在25歲-35歲左右。它在蘋果應用程式商店上線後,一個普通使用者發現了它,然後自發地分享。再接著,從素人到博主,再到三線媒體、二線媒體、一線媒體,不斷地循環起來。即便到現在,熱度還在持續上漲。整個火起來的過程,也就是1天半左右的時間,全部都是自然流量。在創投領域,“死了麼”也格外火。找我們的投資人不是一般的多,各個類型的機構都有。他們跟我電話溝通的時候,可能聊著聊著就想笑,因為這個名字,確實帶著一點娛樂性和黑色幽默。但聊到後面,氣氛往往會發生變化。因為他們會意識到:獨居安全,並不是一個小眾需求,而是一個被長期忽視的大需求。目前,我們第一輪融資,已經走到了中後段。現在,“死了麼”已經在蘋果應用程式商店上線,Android版正在開發中,前期開發成本約1000多元。關於產品的迭代方向,我們的思路是:先把打卡作為基礎功能,然後慢慢地豐富功能。未來,我覺得有一個方向遲早會發展起來,就是主動式AI。它不是等你求助,而是主動感知風險、判斷異常,在真正的危險發生前,就開始介入保護。至於具體實現方式,目前還不方便對外透露。這是我們一次正經的創業。如果把“獨居安全”當成一門正經的生意來做,我們應該是中國第一家系統性去做這件事的公司。我也真心希望,中國能有更多個人開發者、微型團隊,關注這個方向。這是一個長期存在、但被嚴重低估的賽道。資料顯示,截至2024年,中國獨居人口約1.23億(資料來源:貝殼研究院《新獨居時代報告》)。在這些人中,有相當一部分,願意花8元為自己的安全買一份保障,為“死了麼”付費——我們現在已經盈利了。我們公司旗下,並不只有這一款產品。另一款產品叫CareeAI,它有點像軟體版的“小天才”(兒童智能穿戴公司)。通過CareeAI,家長可以進行位置查看、異常提醒等操作,守護孩子安全。總而言之,我們現在的所有應用,都是圍繞安全守護去做的,目前增速也不錯。未來,我們會繼續圍繞獨居人群和家庭場景,把這件事一步一步做下去。 (鉛筆道)
首創雙NPU架構一鳴驚人!聯發科天璣9500重磅加碼主動式AI體驗
一個問題,在當前的智慧型手機中,如果AI需要成為具有自主意識、會主動實現功能的“常駐能力”,而不只是一個需要頻繁被動煥新的“功能模組”,什麼樣的晶片架構才能真正跟得上這樣的改變?聯發科給出的答案是:以更犀利的算力和更友好的能效表現,創造超性能+超能效雙NPU架構,始終讓“AI Always on”。這是一次從技術形態到使用方式的轉變:目的是讓AI不再依賴被動喚醒,而是作為系統能力始終線上、隨時響應,融入使用者的每一次操作。這一趨勢正在形成共識。隨著大模型下沉,端側AI的使用頻率越來越高,從輸入法裡的預測補全,到拍照時的構圖建議,從鎖屏摘要到圖像生成,AI正在從“呼叫一次”變為“時刻可用”。為此,SoC不僅要能跑得快,更要讓AI跑得久、跑得穩,甚至在使用者毫無察覺的情況下完成即時響應。天璣9500圍繞這一目標重構晶片底座:首發雙NPU架構,結合存算一體、硬體壓縮等多項關鍵技術,在ETHZ蘇黎世移動SoC AI榜單中蟬聯榜首,相比上一代跑分翻倍。顯然,聯發科不僅追求生成速度的提升,更意在建構AI在終端常駐運行所需的基礎條件。AI能力Always on天璣9500正在讓手機的AI變得更快、更聰明,也更貼近你的使用節奏。寫文案、整理想法、擴寫內容、總結語音筆記……這類需要組織語言、梳理思路的任務,現在可以更快完成。3B大模型在天璣9500上的輸出性能相比上一代提升100%,內容生成更快、更流暢,連續輸出時思路更連貫。當輸入變長,它也能高效處理。天璣9500支援128K上下文窗口,是上代的4倍,能一次性讀入相當於10小時錄音的數萬字文字。對於會議記錄、採訪稿、對話內容等長文材料,它可以根據要求快速提取重點,顯著減少整理所需時間。在文生圖任務中,天璣9500支援的DiT模型推理性能提升100%,首次實現端側4K超高畫質生圖,僅需10秒即可完成生成。你可以根據一句文字描述,快速獲得高品質圖片,不依賴雲端、不限網路環境,適合隨時創作、分享或作為創意素材打底。圖生圖方面,天璣9500支援個性化風格生成。你可以用已有圖片為基礎,自訂輸出風格,例如將照片轉為手繪、插畫、水彩風,或套用特定藝術濾鏡。在表達創意的同時,也提升了圖像內容的獨特性和辨識度。你可以用它進行素材美化、或嘗試創意改圖,完成社交發佈、內容創作等日常任務。為了讓這些能力真正服務於日常場景,聯發科與手機廠商也在深入合作,共同推動端側AI落地。vivo與聯發科基於天璣9500聯合打造了藍心AI錄音機、分鐘級訓練的定製美顏,以及全場景的藍心大模型端側推理與訓練能力;OPPO則在小布識屏與AI意圖搜尋上,與天璣9500進行異構計算和記憶體最佳化協同,還有更多品牌正與聯發科圍繞天璣9500展開端側AI能力部署探索。不只是生成和理解,天璣9500也具備了一種全新的AI運行方式,讓AI能力在手機中保持持續線上。這意味著,部分AI功能可以常駐系統後台,無需反覆喚醒,也不會影響你的使用節奏。比如在拍照時,它會自動運行,實現幀幀追焦,即使你不停移動,焦點也能始終精準鎖定,畫質清晰穩定,達到單反級水準。“AI Always on”不是某一項功能,而是一種新的運作方式,讓AI真正融入日常使用,在不打擾你的情況下,持續提供幫助。超性能+超能效,首創雙NPU架構要讓端側AI真正進入日常應用,實現“Always on”的常駐智能體驗,必須從硬體架構開始重構運行基礎。天璣9500圍繞這一目標,首次提出“雙NPU”設計,通過超性能核與超能效NPU協同工作,建構了一套真正面向AI常駐場景的系統方案。超性能NPU990面向高強度推理任務,搭載全新深層次AI引擎2.0,核心演算法調度與執行結構全面重構,支援大模型在本地高效運行。在ETHZv6.0.3測試中,其得分達到15015,相比天璣9400提升超過一倍,展現出極強的通用算力與生成能力,繼續實現 AI性能的霸榜。這一性能奠定了AI助手在本地完成摘要、翻譯、命名等複雜任務的能力基礎,也為後續常駐化提供了算力保障。超能效NPU則專注於AI功能的低功耗常駐場景,是支撐“Always on”體驗的關鍵元件。其首次採用存算一體架構,將傳統架構中分離的計算單元與快取單元進行物理融合,避免高頻資料搬移帶來的冗餘能耗。得益於此,天璣9500可顯著改善常駐AI任務下的發熱與續航問題。為了量化能效表現,聯發科引入“能效曲線競爭力”分析體系,實際測得該架構在3~4W功耗區間內,推理效率相比天璣9400提升56%。相比傳統只能在峰值性能中“跑分”的設計,這一架構重心明確落在真實使用條件下的性能釋放,真正支撐起AI的持續線上與多輪互動。與硬體架構革新同步,天璣9500還在系統層面對端側AI落地面臨的三大關鍵問題給出瞭解決路徑。模型載入速度慢,AI助手啟動時延遲高,使用者體驗割裂;模型駐留記憶體時功耗高,裝置易發熱,續航難以保障;端側模型訓練記憶體佔用過大,定製化和個性化能力難以部署;針對這些挑戰,天璣9500引入三項系統級技術方案——在載入階段,首發四通道UFS 4.1,打破傳統頻寬瓶頸,模型載入速度提升40%;在記憶體調度上,結合硬體級壓縮,4B大模型在1.6GB內即可運行,即使在DRAM資源有限的場景中也能穩定部署;在推理階段,1.58bit量化、專用Transformer電路與Eagle推理加速演算法三項技術協同發力,生成速度比天璣9400提升2倍以上,保障多輪互動響應的連貫性與即時性;在訓練端,天璣9500配合vivo自研演算法對端側訓練鏈路進行壓縮與結構最佳化,將記憶體需求降至2GB,首次實現在終端側完成個性化美顏等訓練任務,讓模型能夠隨著使用者使用不斷進化。多項技術疊加上後,圍繞載入慢、功耗高、訓練難這三大典型挑戰,天璣9500已經從硬體到底層演算法形成了一套系統級應對方案,打通了從模型喚醒、持續運行到個性化最佳化的完整鏈路。但架構革新與系統整合的意義遠不止於此。這些技術不僅是對痛點的響應,更是為AI從“可呼叫”走向“默認線上”的狀態提供支撐。在天璣9500上,AI能力不再是某個應用場景中的附加項,而是貫穿圖像、語音、文字、感測器等多模態輸入的系統能力,隨時響應、主動協同。也正因此,天璣9500的雙NPU設計不是一次單純的性能演進,而是一場圍繞端側AI運行機制的深層次重建。AI能力融入原生操作流程為什麼移動AI的演進方向指向“Always on”的端側形態?這並不是一個“端”與“雲”的路線抉擇,而是源於使用者行為習慣與AI使用方式的同步演變。在AI進入移動裝置早期,它的存在往往是顯式的、階段性的——使用者有具體操作,AI才啟動響應,互動模式以“工具使用”為核心。但今天,這種互動邏輯正在改變。越來越多的AI能力開始融入使用者的原生操作流程,成為互動的一部分。這種轉變帶來一個核心前提:響應需要是即時的,不可依賴被動載入或臨時喚醒。換句話說,AI如果想要發揮“主動服務”的價值,就需要常駐於系統之中,成為裝置資源調度的一部分,而非外掛式工具。在這個意義上,Always on不僅是硬體運行狀態,更是面向互動體驗的一種基礎能力。只有AI能力常在,系統才能實現及時響應,才能支撐從人發出指令到AI感知意圖之間的過渡階段。而這種即時性,正是推動“無感互動”成為可能的關鍵條件。當使用者不再需要明確表達請求,系統便已給出恰當響應,AI也就從“輔助功能”逐漸變為“使用默認”。這也意味著,端側AI將不再侷限於某類特定任務,而是開始在系統各層持續參與,推動人機互動朝著更自然、更流暢的方向演進。在這一背景下,聯發科提供了一套具有現實落地能力的技術組合。通過超性能+超能效的雙NPU架構覆蓋高性能與高能效場景,通過系統級整合解決載入、推理、訓練等關鍵瓶頸,天璣9500為AI從“嘗鮮”走向“好用”提供了堅實支撐。AI真正融入日常,不僅取決於模型本身有多強,還取決於底層系統是否準備好為它持續供能。這一代的天璣9500,正在讓這種準備成為現實。 (量子位)