6月24日，豆包發佈基於最新豆包2.1系列大模型的豆包專業版，提供接入豆包2.1 Pro模型的辦公任務模式，可執行Agent任務，包括操作本地電腦、使用瀏覽器、呼叫Skills技能和定時任務等能力，內建Office辦公套件，支援專業圖片視訊設計和生成分享應用網站。 專業版採用三級階梯定價方案：標準套餐連續包月68元，專家模式、辦公任務模式等功能的額度為免費版的5倍以上；加強套餐連續包月200元，額度為標準套餐的4倍；高級套餐連續包月500元，額度為標準套餐的10倍，連續包年5088元。同時豆包也將持續為免費版使用者提供新模型。 此外，豆包還表示，對於大部分使用者的日常生活場景，豆包現有的功能和額度已經可以滿足使用。 (21世紀經濟報導)

這幾天，“Token”，也就是“詞元”火了。資料顯示，從今年2月下旬開始，“Token”這個詞的搜尋量明顯攀升，最高一天達到7.7萬次，比去年日均搜尋量高出1850%。詞元呼叫量爆發，加大了對背後算力支撐的需求，也直接拉動了算力相關服務的價格。3月，國內三大雲廠商接連提高AI算力產品價格，十天之內漲價30%左右。全民熱議“Token”專業技術名詞走進大眾視野從全民熱議，到官方定名，Token為何在短時間內被廣泛關注？詞典應用後台資料顯示，從今年2月下旬開始，“Token”這個詞的搜尋量明顯攀升，最高一天達到7.7萬次，比去年日均搜尋量高出1850%。社交平台上，3月1日至3月20日，有將近60萬人參與了關於Token的討論。這個原本更多在技術圈流通的詞，為什麼突然闖進了大眾視野？有的人把它看成一種貨幣。也有人覺得，它更像一種會被消耗掉的“燃料”或者“食物”，還有人更注重它的功能性。大家對它的理解五花八門。那從專業角度看，Token又該怎麼解釋？騰訊研究院教授級工程師 王鵬：未來Token會成為某種意義上的基本計量單位，尤其是衡量智力、衡量工作量的單位。我今年這一個月消耗的（Token）可能比我去年一年消耗的還要多很多。在業內，大家知道這個是我們的日常，已經成為像水電一樣正常的事了。網易有道詞典市場負責人 郭靚：看到後台這麼大使用者量對於“Token”這個詞的查詢，其實意味著大家真正開始去瞭解AI到底是什麼，以及AI真正的能力。人們討論Token的中文名字，其實都在做同一件事：試著用生活的語言，去理解一個新技術詞。而官方定義“詞元”，也像征著這個過程走到了一個新階段：一個技術名詞，從專業圈層走向大眾理解，最終進入正式表達。也許有一天，聊起AI時，你會自然地脫口而出“詞元”——就像今天我們說“流量”“掃碼”一樣。智能體催熱詞元經濟引發算力漲價潮當下，圍繞詞元的呼叫、分發與結算，一套新的價值體系正在加速演進形成，並成為人工智慧產業商業化的重要路徑。詞元經濟為何突然“出圈”？又釋放了那些訊號？國家資料局發佈的資料顯示：2024年初，中國日均詞元Token呼叫量為1000億；至2025年底，躍升至100兆；今年3月，已突破140兆，兩年增長超千倍。詞元呼叫量爆發，加大了對背後算力支撐的需求，也直接拉動了算力相關服務的價格。3月，騰訊雲、阿里雲和百度智能雲，國內三大雲廠商接連提高AI算力產品價格，十天之內漲價30%左右。同濟大學經濟與管理學院教授 阮青松：從產業鏈來看，漲價最先受益的是上游的晶片、伺服器這些硬體廠商，而下游使用AI的應用和終端成本壓力加大，價格也會傳導到使用者，這也倒逼企業要麼最佳化效率，要麼用國產算力替代、減少成本，所以這輪漲價可能會加速國產算力的替代處理程序，推動整個行業在技術創新上更進一步。需求一下子爆發了，但供給卻沒能跟上，這是本輪算力漲價最直接的原因。專家認為，算力正從企業的“成本項”變成決定競爭力的“戰略資源”。漲價只是表象，真正的變化在於行業開始重新定義算力的價值。同濟大學經濟與管理學院教授 阮青松：要緩解這種供需失衡，短期內價格漲了，自然會吸引更多企業加入供給；長期還是要讓國產算力卡多起來，同時把模型效率提上去，用更少的Token（詞元）干最多的活。只有當供給跑得比需求快，算力才能真正從“緊俏貨”變成像水電一樣隨取隨用的基礎設施。 (澎湃新聞)

2000多個大學專業點集體被撤！這背後資訊量太大了，你一定要讀懂前幾天的兩會上，中國傳媒大學黨委書記透露了一個消息，驚到很多媒體。他說——去年，中傳一口氣砍掉了16個本科專業。老牌專業翻譯、攝影等等全砍了。攝影、翻譯，這都是中傳的招牌專業，培養過很多業內知名人才。但是居然說砍就給砍了。什麼原因？簡單說就是四個字——形勢所迫。現在科技太厲害了。很多過去需要學幾年才能掌握的技能，現在普通人幾分鐘就會用了。技術門檻已經被踏平。大學生花四年時間吭哧吭哧學這些，畢業後跟別人水平都差不多，也很難找到對口工作。這書就等於白念了。所以這些專業不如砍掉。不只中傳，事實上，這兩年各大高校都在不停砍專業。去年教育部一共停招了2220個專業點，是歷年來最多的一次。設計類、語言類、管理類……都是被淘汰的重災區。很多被砍專業，當年都非常體面、熱門。甚至有些家長至今都覺得很好。但事實上，這些專業早已今非昔比。它們被撤的核心原因基本都是一個：學生畢業沒人要。而再往深了說。就是社會需求變少。因為那些技能都被科技替代了。雖然工作可能還在，但幹活的基本都是AI或者機器人了。基礎的設計、翻譯、分析資料、處理客戶問題……這些AI都能搞定，而且速度快、成本低。公司當然就沒必要養員工來幹了。這些被砍的專業，其實給我們普通人釋放出了巨大的訊號——社會在急劇變革，很多老技能都已經被淘汰，或者正在被淘汰。我們自己也很可能身處其中。也應該看到這些變化，並思考自己應該在這變化裡何去何從。咱們先拿中傳的攝影專業來舉例。它非常典型。從有到無，經歷了一個完整的時代周期——世界上本來沒有攝影這門學問。但100多年前，照相機發明了。當時這是高精尖的神秘科技產品。沒幾個人會用。但社會上有很多人想拍照片。所以一些學校就開了攝影專業，培養一批攝影師，來滿足社會需求。這些學生畢業以後，有很多工作可以做——早期是去照相館，後來是做影樓攝影師、報社攝影記者、商業廣告攝影師……一度都是好飯碗。但是。當時間來到2026年，幾乎人人都能拿自己的手機拍照了。人們想拍個家庭聚會、生活點滴，自己隨手就咔嚓了，完全不需要花錢找攝影師。單位也一樣。過去我在報社做記者，採訪時如果需要拍照片，那必須得喊上攝影記者一起去。因為我沒相機，也拍不好。而現在，文字記者個個都有手機，手機拍照的功能還都很強大，光圈、演算法、防抖樣樣都行。如果對片子的要求不是太高，文字記者完全可以捎帶著把攝影記者的活兒幹了。就連這次兩會，我都看到很多記者舉個手機到處拍。過去那種扛著“長槍短炮”的攝影記者，正在變少。這也就意味著，攝影記者的崗位正在慢慢消失。更雪上加霜的是，AI的出現，又大大減少了攝影這個職業的社會需求。過去電商賣家想要一張產品圖。比如項鏈廠家想要一張美女佩戴圖。那你需要請攝影師和模特。擺角度、調燈光、換背景，忙活半天出幾張圖。而現在，你只需要打開AI，把你的項鏈圖片發給它。它嗖嗖地給你整出來了。而且你還可以隨便提想法，中國人、外國人、長髮的、短髮的、明媚的、冷豔的……你就儘管琢磨吧，AI都能來。如果你的口令到位，以現在AI的水平，幾乎能以假亂真。那麼很多小廠家就不必花錢請攝影師來拍片了。所以這幾年，攝影專業的學生畢業後，找工作越來越難。學生花四年寶貴時間上了回大學，學的專業卻成了“絕學”。企業不認，家長吐槽，學校發愁，社會增負。簡直是滿盤皆輸。可怕的是，像這樣不適應社會的“落伍專業”，現在還有很多。這也正是我今天特別想說的——社會發展實在太快了。不少專業，前幾年還是香餑餑，但現在已經基本涼涼了。只是很多人還不知道，還在興致勃勃地往裡沖。比如——翻譯，AI同傳比活人更快、更準、更方便、更便宜，普通翻譯崗位驟減。傳統新聞，AI寫稿秒出，而且現在是全民自媒體，官媒的基層記者崗位越來越少。視覺傳達、產品設計、動畫，本來高校就遍地開設，市場嚴重飽和，現在又被AI替代，畢業生轉行率非常高。物流管理、市場行銷，基礎崗位也都大量被AI和自動化替代。軟體工程（初級），AI寫程式碼比人快，基礎崗位也是驟減。……這些專業，不能說絕對沒出路。但就業是真的很難。咱們普通人一定要瞭解這些變化。在自己的職業選擇，或者孩子的人生規劃上，看清大勢。別在汽車已經普及的時候，還傾家蕩產去買馬車。別硬把孩子帶進夕陽行業裡，耗盡青春。也別非讓自己停留在沒落賽道上，透支中年。職業方向是人生大事，一旦選錯，試錯成本太高了。尤其普通人沒背景、沒資源。要是再一頭紮進沒落的行業裡，那真是前路渺茫了。當然，咱也不必悲觀。這個時代，有行業沒落，也有行業高歌。有專業被撤，也有專業新設。這兩年，很多高校也在開設一批新專業。人工智慧教育、航空運動、時空資訊工程、虛擬空間藝術……一看名字，科技味撲面而來。中傳這回撤掉了一批老專業，其實也增設了一批新專業。多是智能開頭的。智能影像藝術、智能視聽工程、智能工程與創意設計……當然，學校調整專業肯定不是為了讓名字更高級、更唬人。而是讓新專業的核心，跟上這個時代的發展。把蠟燭進化成電燈。把馬車進化成汽車。比如中傳就有很多新舉措——讓AI工具進課堂，讓項目代替試卷。把前沿實戰的課，讓懂行的年輕導師、技術大拿來上。讓學影像的學生，不只懂光圈和構圖，還得會用AI搞創意、玩創新。不過高校也面臨兩個大麻煩。一是很多專業太新了，根本找不到懂行的老師來教。比如AI創意，這是地球上剛剛出現的新技術。大學裡沒有一個老師是專家，甚至連教材都沒有。學校把專業開起來，初衷是很好，但不一定真能培養出人才。前兩年還有大學想找我去講新媒體專業的課。因為他們的老師都不熟悉新媒體，也沒有成功的實戰經驗。想培養好學生，也是心有餘而力不足。二是社會發展太快了，可能今年開設的嶄新專業，四年後就過氣了。學生大一時學嶄新的豆包，但到畢業時社會可能已經在用年糕了。這也是有點麻煩。所以家長在給孩子選專業的時候，也不能完全求新。還得綜合判斷這個新專業的技能和前景，是不是能長期在社會上站住腳。去年有一個新聞，我印象深刻：2024年，騰訊有11萬名員工，人均年薪102萬元。其中有一位高管，年薪高達10.7億人民幣，平均一天賺293萬。如果一天工作10小時的話，那他一個小時就差不多賺30萬。打工打到這個份上，是不是還挺讓人豔羨的。很多網友就說了——人家一個人賺的錢，差不多等於2萬多個普通人的收入。你說這上那兒說理去。確實。當然必須得承認，人家能賺這個錢，能力肯定是出類拔萃的。但是他能力再強，能不能強到一個頂兩萬個，這也真是不好說。或者咱換個角度。如果這位高管不是身在科技這個璀璨的行業。而是乾的園藝、雜誌、檢驗檢疫。那累死他也不可能一年賺10億。除非他是神仙。是神仙也夠嗆。然後咱們再看一個資料對比：現在中國人工智慧行業人才缺口超過500萬，供求比例達1∶10，本科畢業平均收入在2萬左右。而工商管理、財務管理、會計這些專業，供需比都要反過來，大約是8:1，本科畢業平均收入是4千多。這就是差距。有的專業是一個畢業生在10個崗位裡面挑。有的專業是8個畢業生，被一個工作崗位挑。你說那個更好找工作？何況收入還會差好幾倍。所以現在這個時代，選對行業真的無比重要。選對了日入斗金，選錯了淚滿衣襟。同樣985畢業，有人三年年薪百萬，有人十年還在原地打轉。差別可能不在努力，而在賽道。因為行業的狀況，很大程度決定著你的生存狀況。行業的天花板，很大程度決定著你的個人天花板。雜誌編輯再才華橫溢，擋不住紙媒萎縮，整個行業收入下滑。英語翻譯再苦練內功，扛不住AI懂五十種語言，訂單被機器搶走。房產中介再口吐蓮花，攔不住樓市衰退，量價齊跌。努力肯定有用。但當行業趨勢不在你這邊，你的努力可能就很不值錢。所以還是說，我們活在這個時代，一定要看清大勢，並且儘量順勢而為。千萬別只顧著悶頭幹活，對社會的發展一無所知。一邊抱怨錢難賺，一邊固守著老主見。要知道，拿著舊地圖，永遠找不到新大陸。有一些舊船票，是真的登不上新時代的客船了。那麼現在到底什麼是好的職業方向？我們應該怎麼調整自己的職業？這是我們每個成年人都應該關注和思考的事。我覺得核心是兩點：一是跟著國家的戰略方向走。二是跟著時代的發展趨勢走。當然，這兩點有時候是重合的，那就更是行業之星了。咱先說國家戰略方向。前幾天，國家發改委主任鄭柵潔明確說，中國要重點打造六大新興支柱產業、六大未來產業。這個新聞可能很多人都沒注意到。但其實裡面的資訊非常重要。它特別清晰地告訴我們，未來幾年那些行業會是這個社會的寵兒。我簡單給大家捋了一下。鄭主任說的六大新興支柱產業（也就是今日之星）是這些——一，積體電路。就是造晶片的。現在從設計到製造全鏈條缺人，國家砸錢最多，是“新興支柱產業之首”。二，航空航天。不只是造飛機，還包括衛星網際網路、商業航天。大飛機、北斗導航都在這個賽道。三，生物醫藥。研發創新藥、基因治療、高端醫療器械。咱們國家現在人口老齡化，這塊是剛需。四，低空經濟。無人機送貨、空中計程車、飛行汽車，都歸它管。是我們解決地面擁堵、提升物流效率的剛需。五，新型儲能。就是超大號“行動電源”。把風電、太陽能發的電存起來，等沒風沒太陽的時候用。六，智慧型手機器人。分兩種。一種是長得像人的（服務機器人），重點為人服務。一種是長得完全不像人的（工業機械臂），專門在工廠裡幹活。然後，國家重點打造的六大未來產業（明日之星）是這些——一，量子科技。包括量子計算、量子通訊。算力比現在的電腦快很多倍，通訊還能絕對保密。二，生物製造。用微生物或者細胞“工廠”，生產材料、燃料、化學品。如果這事兒做好了，以後就不用非得靠石油了。三，綠色氫能和核聚變能。氫能是清潔能源，核聚變是“人造太陽”。一旦商用，能源問題徹底解決。當然，這倆事兒都挺難的，尤其是核聚變。四，腦機介面。用腦子直接控制機器。現在主要用在醫療康復（比如讓癱瘓的人動起來）。以後能“意念操作”，光靠想，就能控制裝置。五，具身智能。就是有身體的AI。它不只像豆包元寶一樣只會聊天，還能像人一樣感知世界、動手幹活。六，6G。比5G快100倍，而且天地一體聯網，讓沙漠、深山、飛機上都能高速上網。有了它，遠端手術、自動駕駛就更穩妥了。除了這些高科技產業，國家重點發展的領域還有很多——現代農業、養老服務、智慧城市、海洋開發、現代物流，等等。你可千萬別把這些都當成是新聞裡的官方口號。事實上，它們可能是一個個金飯碗，是我們更好的活路。國家砸錢，崗位暴增，機會最多。其實這些年來，有一個定律基本沒變：國家往那走，機會就在那。政策支援誰，誰就能賺錢。所以咱們如果想賺錢，想有好的職業發展。最好認真看看國家戰略方向。官方定方向，咱們找縫隙。那怕咱不會搞研發、做產業。也可以琢磨琢磨能不能配合上這些方向，去做銷售，做服務，做培訓，做維修。只要沾上邊，就可能喝到湯。你甚至不需要搞懂什麼“頂層設計”，也不用打探什麼小道消息。就看公開報導，瞭解國家發展的方向、政府砸錢的方向。然後自己好好琢磨琢磨，或者去問問AI，你能在這裡面幹點啥。可能一條好路子就來了。當然，我倒也不覺得人人都非要去追風口。只是建議大家一定要多關注，多思考，多開拓思路。尤其是對自己眼下的行業和收入不滿意的。社會發展日新月異。真是每一天都有新變化，新進展。咱們一定要睜開眼睛看世界。別把趨勢當故事。這個時代，有時趨勢就是錢，資訊就是錢，認知就是錢。再說第二個好職業的方向——緊跟時代發展趨勢的。周所周知，AI時代來了。很多崗位都將被AI替代——做最基礎工作的普通文員、會計、客服、翻譯、小編、設計、程式設計師、銀行櫃員、電話銷售……都飯碗不保。因為AI最容易取代的，就是那些重複、套路、不用動腦子，或者可以被標準化、流程化、自動化的工作。那什麼工作不容易被AI取代呢？簡單說，就是需要動手、動感情、動腦子、搞關係、扛責任的工作。需要動手操作的職業，比如理髮師、化妝師、水管工、護理，這些AI幹不了，要讓機器人學會這些活，那還遙遙無期。需要懂感情的職業，比如幼兒園老師、心理諮詢師，AI不能識別人的細微感情，也不能真正與人共情，孩子哭了它一般哄不好。（當然，新生人口減少，幼兒園老師也在丟工作，這就是另一個話題了）需要深度動腦子的職業，做戰略規劃的、做談判的、做深度創意的，AI辦不了那麼複雜高深的活。需要搞關係的職業，跟客戶喝酒，幫客戶辦私事，跟領導打點關係，給各部門協調工作，這些AI都無能為力。需要扛責任的職業，工地安全員、企業負責人、法官、決策者、審批人等等，有些事情如果出錯，需要有具體的人為此負責，這些行業AI取代不了，因為你不能把AI抓進監獄。所以你就大體知道了——AI時代真正有用的技能，不是你掌握多少知識、熟練操作什麼軟體。而是你能創意、有審美、懂感情、會社交、能動手操作。這些才是人區別於AI的核心能力。也是在AI時代，我們作為人類應該重點考慮的職業方向。而對於普通行業的從業者來說，我們要謹記三點。第一，要拓展自己的技能，填補AI的盲點。比如以前學會計，主要學做帳、報稅、填表格。現在AI一分鐘就能搞定一個月的帳。那會計就應該主攻稅務籌劃、風險管控、財務決策。這樣AI就代替不了你。再比如設計專業，以前學PS、排版、構圖。現在AI一分鐘出10張海報。那設計人員就應該去學品牌策略、使用者體驗、情感共鳴。情感和判斷，AI肯定不是咱的對手。前兩天中傳的書記也說，其實除了砍掉16個老牌專業，他們剩下的專業也基本全更新了一遍，“如果不改革，後果不堪設想”。我們普通人也一樣。要“自我改革”，保持自我能力的更新，不斷開拓新的技能。才可能不被AI取代。第二，除了更新，還可以精進。很多工作，你只要做得足夠牛，AI就奈何不了你。比如做律師。AI只能給出基本的法律分析。但法庭上的臨場應變、人情拿捏、心理博弈、微妙措辭，AI 永遠學不會。所以AI只能取代最底層的律師。真正高明的律師，日子照樣好過。或者寫文章。AI只能寫出個60分的粗糙稿子。而一篇好文章應該有的分寸、留白、張力、精妙邏輯……它整不了。所以AI 淘汰的，主要還是水平不行的底層寫手。真正高明的寫作者，無可替代。類似的行業還有醫生、教師、設計師、工程師，等等。這些從業者想不被AI搶飯碗，大體都有一條明路可走——精進業務。我們個人的努力，可能抵抗不了行業沒落的洪流。但很有可能扛住AI搶飯碗的衝擊。第三，發揮自己的興趣和擅長，永遠重要。現在很多行業都是又專又深。如果想穩穩紮下根去，前提最好還是有興趣和天賦。你真能學得下去，才能在高手如林的賽道里不崩潰、不掉隊。經得住專業的迭代，端得住手裡的飯碗。所以走自己喜歡的路，也很重要。穿一雙合腳的鞋子，才能走過人生的山高水長。我最近想明白了一件事：科技的發展，必然是讓人從勞動中解脫出來。而這就必然會使社會的工作崗位越來越少，很多人失業。所以隨著科技飛速發展，會出現一個讓人喜憂參半的大趨勢——生活越來越好，但崗位越來越少。事實上確實有很多公司，都是一邊紅紅火火發展，一邊不斷裁掉員工。比如一個廣告公司，過去有100個員工。但現在30個就夠用了。於是公司裁掉了70個人，但效益還跟之前一樣。那麼留下的30個員工，就賺著之前100個人的錢。而另外70個人，就沒了收入。這其實就造成了人的兩極分化。一小部分人創造著大部分的社會價值，賺著大部分的錢。一大部分人……不知去幹點啥好。放大到整個社會，也是一樣——隨著AI、機器人等等科技的發展，社會肯定不再需要那麼多人工作。馬斯克也說，到2040年，人形機器人的數量會突破100億，超過人類的總和，大量的體力活和腦力活都會被機器人替代。我們國家現在有8億多勞動人口。如果以後有2億人工作就夠了，那麼另外6億人幹什麼？這是個大問題，而且迫在眉睫。當然國家會努力調節，加上以後物質極大豐富，我們不工作應該也能吃飽穿暖。但人類已經在千萬年的進化裡形成了根深蒂固的本能——我們需要價值感，需要被尊重，需要實現自我，甚至需要“我比別人過得好”。這就導致讓你躺平你也躺不平。雖然很多人對工作深惡痛絕。但如果真的沒有工作，他們又很可能會焦慮。這就是人本性的擰巴之處。——我們的天然設定裡，就註定了沒法安心快樂地躺平。要麼幹活受累，然後心安理得。要麼躺平放縱，同時焦慮叢生。所以“以後幹點啥”，這將是一個全民的問題。當然我覺得隨著舊工作被取代，一定會有新工作被創造出來。除了跟新科技相關的，還有更多滿足人類深層需求的。比如給狗做心理諮詢，給女人做仿生睫毛，帶老人意念歐洲遊……反正人的需求是無限的。總開發就總有。只是具體到我們每個人，就很可能會在這種更替裡，經歷“舊工作沒了，新工作沒來”的迷茫。所以你要關注時代變化。保持開放，保持好奇，保持警惕。不管現在你是那行那業，都要時不時問問自己——我的工作會被取代嗎？如果被取代，我能做什麼？同時，還有一件事要明白。這個社會發展太快了，科技不斷地重構各個行業。我們這輩子換幾份工作、甚至換幾個職業方向，都在常理之中。這就需要我們保持靈活機動的思維，日常做好準備。——不是一直盲目亂換工作，而是保持擁抱變化的心態。要像個老獵人一樣，敏銳、沉穩，多多關注新的風向。也要像一汪水一樣，包容、柔韌，隨時準備改變形狀。雖然大家都喜歡安穩的確定性。但咱們身處的時代，可能真不允許你固守不動。如果你想活得好一點，就是要不斷地調整心態，提升認知。不讓自己的人生，困在時代的塵埃裡。更不讓孩子的未來，毀在我們的固步自封裡。最後還想再說一句——AI的發展，真是快得讓人害怕。很難說這些現代科技會帶著人類最終走向何方。這麼狂奔下去，在前面等我們的到底是幸福，災難，還是滅亡？沒有人知道。但是作為普通人。在此時此刻。我們除了跟上，別無選擇。因為不管人類的未來如何，我們首先還是要保住眼下的飯碗，過好今天的生活。 (INSIGHT視界)

今年的巴塞隆納 MWC 展會，正在成為智慧型手機影像發展史上的一個重要分水嶺。如果說過去幾年是“計算攝影”與 AI 演算法狂飆突進的時代，那麼種種跡象表明，2026 年已然正式開啟了手機廠商集體進軍“類相機”硬體形態的元年。台北時間 3 月 2 日下午，vivo 產品副總裁韓伯嘯在微博上突然發聲，正式官宣了超大杯旗艦 vivo X300 Ultra ，並直白地指出該產品在影像硬體形態上的巨大突破。圖源：微博在一片“All in AI”的喧囂中， vivo X300 Ultra 顯得有些“固執”。當友商們忙著用大模型講述如何讓手機更懂你、如何用一鍵消除和擴圖重構照片時，vivo 卻選擇讓手機先看懂這個真實世界——用一種更硬核、更物理的方式。演算法“糖衣”下的影像焦慮與物理覺醒過去幾年，手機攝影的進步幾乎等同於“計算攝影”的勝利。從多幀合成到如今的 AI 場景增強，我們確實收穫了夜景如白晝的震撼。但正如近期行業熱議的那樣，這種進步背後隱藏著巨大的“真實性危機”。當一張照片不再是記錄感測器捕捉到的光線，而是經過 AI 識別後“腦補”甚至“重構”出的細節時，攝影的本質開始動搖。為了應對社交媒體傳播的內卷，廠商們過度依賴演算法，導致畫面掉入了計算攝影的“恐怖谷”：髮絲被塗抹成油畫，皮膚紋理被磨皮成塑料，月亮被強行加上不存在的隕石坑。使用者開始懷念那種“咔嚓”一聲後，真實光影被定格的信噪感。另一方面，硬體的物理瓶頸愈發凸顯。手機內部寸土寸金，鏡組高度受限於機身輕薄，多攝協同更是災難：主攝、廣角、長焦各自為政，色彩科學不統一，給後期調色帶來了噩夢般的體驗；靜態樣張雖然美如畫，但一旦切換到視訊錄製，發熱、掉幀、畫質崩壞就成了常態。在這樣的背景下，行業共識開始覺醒：單純的像素軍備競賽和演算法“猜色”已經觸及天花板。手機影像需要的一場回歸光學本質、系統化解決視訊痛點的“硬核革命”。 這正是 2026 年成為“類相機”元年的底層邏輯，也是 vivo X300 Ultra 試圖給出的破局答案。光學“巨炮”主義：打破物理邊界的另類解法vivo X300 Ultra 的第一個“王炸”，並非那顆全球首發的 2 億像素索尼 LYT-901 感測器，而是那枚造型頗為誇張的“巨炮”400mm 蔡司增距鏡。圖源：網路vivo 在 MWC 現場展示了一套全新的專業攝影套裝，包含了一枚高達 400mm 的蔡司增距鏡，安裝後可以將手機的光學焦段拓展至一個匪夷所思的地步，配合感測器的無損裁切，這套組合的可用焦段足以覆蓋 3000mm 的超遠距離拍攝（此前X200 Ultra 的 200mm 增距鏡最高可擴展到 5400mm，但在 1600mm 後畫面劣化嚴重）。面對物理極限，vivo 不再糾結於如何在機身內部塞下更複雜的伸縮鏡頭，而是坦然接受手機的形態限制，並通過建構外接光學生態來打破這種限制。圖源：網路.這種思路在專業相機領域雖然早已成熟，但在手機上，vivo 無疑是激進的先行者。如果說之前的超大杯讓 vivo 成為了“演唱會神器”，那麼這一代 X300 Ultra 配合外接增距鏡的目標，顯然是想包攬更極端的體育賽事或生態攝影。與此同時，X300 Ultra 取消了獨立的物理拍照按鍵。圖源：網路這恰恰證明了 vivo 推進“類相機”生態的決心——既然要上專業的拓展手把和“兔籠”，機身上那顆受限於握持姿勢的冗餘按鍵自然沒有存在的必要。取捨之間，體現的是對專業工作流形態的徹底重塑。圖源：網路“三主攝”與視訊專業化的終極試金石如果說增距鏡解決的是“拍得遠”的問題，那麼 X300 Ultra 此次在核心硬體和視訊領域的發力，瞄準的則是“拍得好”和“剪得順”。畢竟，視訊才是檢驗一台裝置是否能被稱為“相機”的終極試金石。韓伯嘯在公佈消息時透露，X300 Ultra 將實現全焦段 4K 120fps 10bit Log 錄製。在過去，大部分Android旗艦隻有主攝能拍出高品質視訊，一旦切換鏡頭，畫質和色彩就像換了台手機。而 X300 Ultra 依託“雙 2 億像素”的豪華配置——2 億像素 35mm 主攝、2 億像素潛望長焦，再配合一枚底大一級壓死人的 5000 萬像素超廣角，從物理層面暴力保證了“三主攝”畫質的絕對一致性。在這個堅實的硬體底座上，10bit Log 格式的引入，是對專業視訊工作流的最高致敬。Log 格式能保留極高的動態範圍，為後期調色提供巨大的空間。配合全新的專業錄影模式 Pro，創作者可以在監看時直接載入自訂的 3D LUT，即時預覽成片的電影感色調，同時錄製下來的又是灰平的原始素材。這意味著，一個獨立導演拿著 X300 Ultra，完全可以拍出在色彩深度上不輸專業攝影機的素材，並無縫接入後期流程。這套由斯莫格（SmallRig）深度定製的金屬“兔籠”讓 vivo X300 Ultra 可以掛載散熱背夾、專業拾音麥克風、補光燈，甚至是外接 SSD 的拓展潛力，這些本該出現在電影片場的裝備，如今被系統性地整合到了一台手機周圍。圖源：網路vivo 試圖告訴整個行業：短影片時代的下半場，比的不再是誰的美顏演算法更自然，而是誰能真正沉澱為內容創作者的生產力工具。回歸物理，方能定義未來放在整個 2026 年初的旗艦大盤裡來看，vivo X300 Ultra 走了一條和行業主流大相逕庭的路。當 AI 正在無限模糊真實與虛構的邊界，當一張照片究竟是“拍”的還是“算”的引發全民討論時，vivo 卻選擇用紮實的光學硬體、統一的大底感測器矩陣，以及向專業工業標準看齊的拓展生態，把“記錄權”重新交還給創作者。圖源：網路這並非是對端側 AI 的排斥，而是一種底層邏輯的重設。X300 Ultra 的哲學在於：先用最頂尖的物理光學捕捉最真實、最豐富的光線資訊，再讓 AI 算力去服務於後期的降噪、調色與處理效率，而不是讓 AI 去越俎代庖、無中生有。靜態照片的參數戰爭已經結束，在 2026 年這個“類相機”時代，視訊專業化和全鏈路光學的新考題才剛剛髮捲。伴隨著韓伯嘯的那條微博，vivo X300 Ultra 顯然是第一個提交了硬核答卷的考生。接下來，壓力給到了牌桌上的其他人。 (不客觀實驗室)

你們有沒有發現，最近刷短影片、看朋友圈，總能看到一些"媽呀，這個視訊也太專業了"的作品？原來都是用即夢 Seedance 2.0 做的！但問題來了——為什麼別人用它做出來的視訊就像好萊塢大片，你用它生成的視訊就像... 嗯，"非常努力的AI"呢？😅秘密就一個字：專業術語！不過別怕，我不是要讓你去電影學院讀3年書。今天我就把這些影視"黑話"全部翻譯成"人話"，讓你5分鐘搞懂核心邏輯，之後用 Seedance 2.0 出片直接起飛！廢話不多說，咱們開始～第一部分：鏡頭基礎課（2分鐘速成）1️⃣ 鏡頭運動都有啥？你有沒有想過，為什麼有的視訊看起來很"生動"，有的就很"死板"？秘訣就在鏡頭怎麼動！（1）平移鏡頭= 攝影機左右移動（想像你轉身看風景）效果：寬闊感、展示全景適合：展示場景、環境介紹（2）推拉鏡頭= 攝影機前後移動（想像你向某個東西走去或走開）效果：代入感、戲劇張力適合：製造懸念、聚焦重點對象（3）跟拍鏡頭= 攝影機跟著主體移動（想像你在跟著一個人走路）效果：動感、代入感超強適合：運動場景、人物跟蹤提示：用 Seedance 2.0 描述時，直接說"運鏡向左""推鏡靠近"就行，AI會理解！2️⃣ 分鏡與景別（為何別人視訊看起來專業？）這就像拍照時的"遠中近"組合！小貼士：好的視訊會在這三個景別之間切換，就像在講故事一樣——先告訴你"在那兒"，再展示"在幹啥"，最後強調"有多重要"。在 Seedance 2.0 里，你可以這樣寫："開場全景，遠景展示壯闊的山景" "切到主人公的中景，做出驚訝的表情" "特寫他眼睛裡的淚光"看，這樣一描述，是不是自動有電影既視感？✨3️⃣ 光影與色調（氛圍大師）這是最"神奇"的部分——同一個場景，光影和色調能把它從"溫馨"變成"詭異"。（1）暖色調= 橙色、黃色、紅色系感覺：溫暖、親切、充滿希望適合：日出、聚餐、溫情場景（2）冷色調= 藍色、紫色、綠色系感覺：神秘、冷靜、有距離感適合：夜景、科幻、懸疑場景（3）高光影= 明暗對比強烈感覺：戲劇化、有張力適合：懸念、對比、衝突場景（4）柔和光= 光線很均勻感覺：舒適、夢幻、溫柔適合：愛情、治癒、日常場景秘籍：想讓視訊看起來"大片范兒"？在 Seedance 2.0 提示詞裡加上色調要求就行： "暖色調日出，金色光線灑在主人公臉上" "冷色調夜景，藍紫色調，高對比光影"第二部分：Seedance 2.0 獨家玩法（核心乾貨）4️⃣ 音畫同步秘訣（這是Seedance的絕活！）為什麼 Seedance 2.0 這麼火？因為它能把音樂和畫面完美同步！這不是什麼新鮮概念，但它做得特別好。想像一下：音樂高潮時，畫面裡的人物做出爆發的動作音樂轉折時，鏡頭切換到另一個場景鼓聲落點時，演員的動作精準hit這就叫"音畫同步"，也是為什麼用 Seedance 做的視訊看起來那麼"專業"的原因！怎麼用？選好配樂= 挑一首你喜歡的歌或背景音樂標記節奏點= 想像在那裡要有"視覺衝擊"在提示詞裡體現= "隨著鼓聲，鏡頭快速推進""音樂柔和時，緩緩推拉鏡頭"實戰例子："BGM是《Unstoppable》，整個視訊跟著音樂的節奏，低音處鏡頭穩定緩行，高潮處做快速運鏡和轉場，音樂落點時演員做出決定性的動作"你看，這樣一描述，Seedance 2.0 就能理解你想要的"節奏感"了！5️⃣ 多模態參考大法（這是秘密武器！）什麼叫"多模態參考"？就是你可以給 AI 看圖片、視訊、音訊來示範你想要的效果。三種參考方式：📸圖片參考= 給 AI 看參考截圖 "這是我的參考畫風：[上傳電影截圖]"用處：統一視覺風格、色調、光影🎬視訊參考= 給 AI 看參考視訊片段 "我想要這種運鏡方式：[上傳參考視訊]"用處：展示鏡頭運動、節奏感、轉場手法🎵音訊參考= 給 AI 聽參考音樂 "用這首歌的節奏感：[上傳音樂]"用處：確保音樂風格和節奏匹配一致性控制：@引用機制= 在提示詞中引用之前生成的視訊 "@上一個視訊的第3秒開始的鏡頭"用處：保持系列視訊的連貫性和一致性一致性控制= 讓多個鏡頭裡的人物、場景保持統一 "用之前生成的主角形象，確保衣服、表情風格一致"用處：製作系列視訊、連貫敘事小秘密：這個功能是 Seedance 2.0 最強大的地方！你用得越細緻，出來的視訊就越"量身定製"。6️⃣ 提示詞黃金公式（這是我的獨家套路）好提示詞 = 專業出片的一半！動作類視訊怎麼描述：場景交代 + 人物動作 + 鏡頭運動 + 節奏感例：在健身房，主人公做伏地挺身，鏡頭跟拍側面，隨著勁爆背景音樂的節奏加快速度，最後特寫他堅定的表情場景類視訊怎麼描述：地點設定 + 光影氛圍 + 鏡頭移動 + 細節描寫例：古鎮石板街，夕陽西下灑金色光線，攝影機緩緩推進，展示路邊的紅燈籠、古建築、行人剪影情感類視訊怎麼描述：角色情緒 + 環境氣氛 + 視覺表現 + 轉場方式例：女孩看到驚喜禮物，眼眶泛淚，冷色調的室內突然切到暖色調的燭光晚餐，音樂從悲傷轉為歡快通用範本（我最常用）： "[時間/地點設定]，[人物/主體]在[做什麼]，[鏡頭怎麼運動]，[光影色調]，[背景音樂或音效]，[情感基調]，[轉場方式]"舉栗子： "清晨的咖啡館，少女坐在靠窗位置整理筆記，攝影機做緩慢的圓形運鏡，暖色調晨光透過玻璃灑下，背景是舒緩的鋼琴樂，整體溫柔治癒，最後切到咖啡倒入杯子的特寫"是不是超具體？Seedance 2.0 就吃這套！第三部分：從入門到"大片"（進階技巧）7️⃣ 高級創作技巧（這是我的真傳家寶）一鏡到底的魔法"一鏡到底"就是整個視訊看起來像一個長鏡頭拍攝下來的，沒有剪輯感。怎麼做？ 畫面中的人物/物體要連貫運動 鏡頭轉向、推拉、平移都要"自然接力" 背景音樂要持續，沒有硬切在 Seedance 2.0 里的秘訣："整個視訊要有一鏡到底的感覺，演員在房間裡走動，攝影機跟隨，經過門、走廊、樓梯，最後推進到窗邊，鏡頭始終流暢，沒有卡頓感"多鏡頭敘事的魅力如果說"一鏡到底"是馬拉松，"多鏡頭敘事"就是跑步接力賽——你可以在不同場景、不同角度間快速切換，營造節奏感！好處： 製造懸念（切到反應鏡頭） 加快節奏（快速剪輯） 展示細節（特寫 → 全景 → 特寫）範本："開場全景展示豪宅，切到主人公走進房間的中景，再切到他發現禮物時的特寫臉部表情，最後遠景展示整個驚喜派對現場"特效與轉場的組合技轉場不只是"黑屏切換"，還可以這樣玩：淡出/淡入= 畫面慢慢消失/出現（溫柔感）推拉轉場= 新畫面推開舊畫面（節奏感）閃白轉場= 閃一下白屏（衝擊感）對象遮擋轉場= 人物擋住鏡頭，背後切換場景（電影感）栗子："第一幕的演員揮手，他的手臂遮住鏡頭，轉場後露出他在完全不同的場景中，手勢保持連貫"這招叫"匹配切割"，超專業！8️⃣ 我踩過的坑 & 解決方案（避坑指南）坑1：音畫不同步❌錯誤做法："加個背景音樂吧" → 結果音樂和視訊時長不搭✅正確做法：先確定音樂時長和BPM（節拍），再在提示詞中明確標註節奏點坑2：人物忽胖忽瘦❌錯誤做法：多次生成不同部分，結果同一個人物風格變了✅正確做法：用"一致性控制"功能，@引用之前的人物生成，或在提示詞裡詳細描述人物特徵坑3：色調突變❌錯誤做法：暖色調場景突然切到冷色調，顯得很生硬✅正確做法：要麼保持統一色調，要麼在"轉場前"留個"色調過渡鏡頭"（比如燈滅了，然後切到新場景）坑4：鏡頭運動過快/過慢❌錯誤做法："攝影機運動"太含糊✅正確做法：具體描述，比如"緩緩推進（3秒內推進1米左右）""快速推鏡（1秒內靠近主體）"坑5：提示詞太長導致AI 遺忘關鍵資訊❌錯誤做法：寫成一整段文章，重點不突出✅正確做法：用換行、重點加粗，讓AI好理解：場景：早晨的辦公室 人物：職場女性，深藍色OL服動作：整理檔案、喝咖啡、看電腦 鏡頭：推拉+跟拍結合色調：冷色調，大量冷光 節奏：隨著背景音樂加快結尾彩蛋 🎉好了各位，我的 Seedance 2.0 "黑話翻譯大全"就到這兒了！✨現在你已經掌握了：✅ 鏡頭運動的邏輯（為何別人的視訊動起來就是好看）✅ 景別搭配的秘訣（全景→中景→特寫的故事感）✅ 光影色調的"氣氛營造法"✅ Seedance 2.0 的音畫同步原理✅ 多模態參考怎麼用（這是最強武器！）✅ 提示詞的黃金公式✅ 一鏡到底、多鏡頭敘事、轉場技巧✅ 我踩過的8個大坑和避坑方案 (xiao阿娜的妙妙屋)

2022年8月的那一場風波，直到今天想起來都讓人覺得脊背發涼——美國聯邦調查局（FBI）竟然出動大批特工，突襲了前總統川普的私人住所海湖莊園。當時這件事鬧得滿城風雨，所有人都在猜測背後到底藏著什麼貓膩。而隨著一批內部郵件的解密，真相的冰山一角終於被揭開：FBI內部早就明確表示“缺乏合理理由”，因為情報來源單一、過時還未經證實，強烈反對用突襲這種極端方式搜查海湖莊園。可讓人沒想到的是，在拜登政府司法部的持續施壓下，這場爭議滿滿的搜查行動，還是被強行推上了軌道。更讓人震驚的是，時任司法部助理部長的一句表態，直接把輿論炸了鍋——“我根本不在乎搜查的觀感”。這那裡是正常的司法調查，分明就是一場不顧程序正義、無視內部反對聲音的強硬推進。01 風波緣起FBI內部的強烈反對與調查窘境時間撥回到2022年夏季，距離那場震驚全美的突襲還有好幾個月，FBI和司法部之間的激烈爭論就已經拉開了序幕。從解密的內部通訊裡，我們能清晰看到當時FBI內部的焦慮和反對。一位助理特工主管在寫給同事安東尼·裡德林格的郵件裡，毫不避諱地吐槽了當時的調查窘境：“關於誰可能對檔案處理不當負有責任，目前進展甚微……華盛頓外勤辦事處（WFO）一直在起草搜查令宣誓書，但擔心資訊來源單一、未經證實，而且可能已經過時。”在他看來，就算真的要推進搜查程序，也絕對不能上來就搞突襲，最起碼應該先和川普的律師團隊進行“合理的對話”，用一種更溫和、更合規的方式解決問題。另一封內部郵件的措辭則更加直白，字裡行間滿是無奈和不滿：“我們沒有發現任何新事實，卻不斷收到一稿又一稿的草稿。如果沒有新的事實支援合理懷疑，這會耗費團隊大量時間，而且毫無成效。”這句話道破了當時的尷尬處境——調查根本沒有實質性進展，所謂的“搜查依據”站不住腳，可司法部那邊卻一直在催著推進。更具說服力的是，華盛頓外勤辦事處甚至正式向司法部刑事司提交了明確的反對意見：“我們不認為已經確立了搜查海湖莊園機密記錄的合理理由。”要知道，FBI作為執行搜查行動的主體，最清楚這次行動的風險和漏洞。他們的反對，不是出於政治立場，而是基於專業的判斷和對程序正義的堅守。可遺憾的是，FBI的苦口婆心和專業建議，在司法部的強硬態度面前，完全成了耳旁風。02 強硬推進司法部施壓下的“一意孤行”儘管FBI內部反覆強調“突襲會適得其反”，還貼心地給出了替代方案——採取“侵入性更小、可能更快的解決方案”，比如通過和律師協商的方式取回相關檔案。但司法部那邊卻像是鐵了心一樣，非要一條路走到黑。最終，這場爭議行動的“臨門一腳”，由美國前司法部長梅裡克·加蘭親自完成——他直接簽署了搜查令，授權FBI擴大搜查範圍，不僅包括川普在海湖莊園的住所，連辦公室和儲物空間都沒放過。而最讓輿論炸鍋的，是突襲前幾天的一封內部郵件。一名FBI特工在郵件裡記錄了一件讓所有一線人員心寒的事：“托斯卡斯先生（時任副助理司法部長）昨天在電話中坦白說，他‘根本不在乎搜查的觀感’……如果我們考慮警員安全、搜查觀感和希望以專業低調方式進行，或許還能獲得一些合作。”這句話簡直是赤裸裸的漠視——漠視程序正義，漠視公眾觀感，更漠視執行任務的FBI一線人員的安危。這名特工的潛台詞再明顯不過：執行搜查的是FBI的人，可最後要面對各方指責、承擔政治風險和安全風險的，還是我們這些一線員工。司法部只想著推進自己的目標，卻把下面的人推到了風口浪尖。03 雷霆行動堪比針對重犯的突襲現場2022年8月8日，那一天成了海湖莊園歷史上最灰暗的一天。數十名FBI特工身穿無標記服裝，手裡拿著標準配發的武器，還帶著手銬和斷線鉗，浩浩蕩蕩地闖進了這座私人莊園。更讓人不寒而慄的是，行動授權檔案裡竟然明確包含“使用致命武力”條款。這那裡是搜查，簡直就像是對待窮凶極惡的罪犯。川普陣營隨後的指控，更是讓這場行動的程序問題暴露無遺：FBI在搜查過程中，查獲了大量可能受律師-客戶特權和行政特權保護的檔案，卻全程不允許川普的律師在場監督。明眼人都看得出來，這已經不是程序瑕疵了，而是嚴重違規。誰也不知道，在沒有第三方監督的情況下，那些衝進莊園的特工會不會在裡面“加料”？會不會為了坐實罪名而刻意製造“證據”？這種毫無制約的搜查，本身就是對司法公正的踐踏。04 風波後續指控撤銷與政治操弄的質疑這場突襲事件，從一開始就充滿了濃厚的政治色彩。川普本人多次怒斥，稱這是“拜登政府授權使用致命武力針對政治對手的史無前例行動”。在2024年大選期間，他更是把這件事當成了重要的發聲點，反覆向支持者強調：“他們闖進我家，翻箱倒櫃，只因為我拒絕沉默。”而後續的發展，更是讓越來越多的人相信這場調查就是一場政治操弄。2024年大選川普獲勝後，負責調查此案的特別檢察官傑克·史密斯，突然宣佈撤銷了對川普的全部37項重罪指控——這些指控包括故意扣留國防資訊、串謀妨礙司法、作偽證等。指控來得快，撤得更快，這很難不讓人懷疑，當初這些指控的目的到底是什麼？更勁爆的是，傑克·史密斯在撤銷指控後不久就宣佈辭職。而如今，國會已經正式啟動對他的調查，調查內容顯示，除了針對川普的那些指控外，傑克·史密斯還在拜登政府的授意下，暗中監控共和黨議員。這一件件事串聯起來，真相已經昭然若揭。本次解密的內部檔案，更是進一步佐證了一個讓人不寒而慄的事實：FBI內部對搜查海湖莊園的合法性存在嚴重分歧，這場行動根本不是基於證據驅動，而是更多受政治驅動。05 輿論分歧與追責呼聲司法系統的照妖鏡保守派評論員直言，這就是“深層政府”對前總統進行報復的鐵證；而民主黨人士則試圖淡化這件事，稱檔案只顯示了正常調查過程中的內部辯論，還強調搜查最終獲得了法院批准，程序是合法的。可明眼人都看得出來，法院的批准，是建立在司法部提供的“材料”之上的。如果當初司法部能如實向法院披露FBI的反對意見，披露情報來源的缺陷，這場搜查還能獲得批准嗎？如今，多名共和黨議員已經紛紛發聲，呼籲立即展開國會調查，追責司法部與FBI高層在海湖莊園事件中的決策責任。眾議院司法委員會主席更是義正詞嚴地表示：“美國人民有權知道，為什麼在FBI自己都認為缺乏合理理由的情況下，拜登政府的司法部長仍堅持突襲一位前總統的家。”海湖莊園突襲事件，早已不是簡單的司法調查，它更像是一面照妖鏡，照出了美國司法系統背後的政治操弄，照出了權力凌駕於程序正義之上的醜陋現實。而這場風波的餘波，顯然還遠遠沒有結束。 (外事匯)

計算機專業，居然不香了。曾經，“學電腦，進大廠，拿高薪”，是無數家庭堅信的鐵律。可是近幾年，事情發生了微妙的變化。智聯招聘報告顯示，過去三年裡，電腦專業畢業生的平均月薪從8192元降至7639元，薪資排名也從第二到跌出前十。類似的變化，也出現在軟體工程專業。甚至在河北省公佈的就業狀況相對較差的專業名單中，軟體工程赫然在列——該專業的初次去向落實率、失業率、待業率總體處在全省落後水平。更令人警醒的是，不少大學也開始調整學科佈局。據軟科統計，在2024年，大連海事大學、華南師範大學、西安理工大學等7所高校接連撤銷電腦科學與工程、軟體工程的碩士、博士學位點，近五年來全國累計撤銷26個軟體工程一級學科授權點——這一數字，高居全國各類學科之首。在社會更加重視理工科的當下，電腦這個曾被視為“宇宙盡頭”的黃金專業，為什麼出現前所未有的退潮？電腦，會不會成為下一個土木工程？你知道，去年中國有多少電腦類專業畢業的學生嗎？前瞻經濟學人給出了一個資料——近70萬，而2024年中國高校畢業生人數為1179萬，相當於每16個畢業生中，就有一名是電腦類專業出身。根據陽光高考網站資料，截至2025年10月13日，全國開設電腦科學與技術專業院校數量已經達到995所，數量第一，遙遙領先。軟體工程專業院校數量則為661所，數量同樣驚人。全國只有“電腦科學與技術”專業和“英語”專業的開設院校，數量超過了900所。更關鍵的是，2024年，電腦類專業的招生規模仍在擴大。全國電腦類專業招生計畫共計43.5萬人，比2023年增加了超4萬人。但問題在於，這波擴招的主力並非985、211，而是大量的“其他高校”。易度排名顯示，“其他高校”電腦類專業人數龐大，擴招幅度也高達13.04%。這意味著什麼？大量辦學資源不足、師資偏弱的地方院校，反而更熱衷於招收、擴招電腦專業的學生。典型案例比比皆是。比如太原理工大學的軟體工程專業，2024年實際錄取數為1871人，幾乎佔了總招生的四分之一。而2022年、2023年的實際錄取人數都不超1600人。值得注意的是，太原理工大學雖然是211，但因為地處山西，存在感較低，甚至被部分網友調侃為“末流211”。在經費方面，太原理工2024年的預算為29.27億，遠遠低於其他211高校，2023年預算甚至只有18.39億元，還低於同省的山西大學（19.56億元）。其他高校的情況也類似：河南師範大學作為一所省屬師範大學，屬於非師範專業的軟體工程在去年招生人數達到了1980人，師生比高達200：1；山西的中北大學，其軟體工程專業今年招生1600人；鄭州輕工業大學，軟體工程、電腦科學與技術、網路工程等專業共計畫招生1830人；......從高校的角度來說，熱衷於電腦專業擴招，當然是有原因的。答案很現實，一是收入，二是需求。電腦類專業的學費普遍較高，能夠增加高校的收入。像太原理工大學，軟體工程專業一年學費為1.6萬，是其他專業的3倍多，屬於獨一檔。圖說：太原理工大學收費標準又如鄭州輕工業大學，電腦類專業一年學費為1.2萬，也不便宜。對很多經費緊張的地方高校而言，這是相當可觀的收入來源，而家長和學生奔著“熱門專業”，也願意買單。問題是，這些批次生產的“基礎程式設計師”，一年一年地畢業後，會發生什麼？可想而知，競爭將越來越激烈。有人用一句話形容電腦專業的就業現狀，非常形象——上限無頂，下限無底。根據麥可思研究，2023屆中有三成以上的電腦畢業生無法“學以致用”，其中，22%的人是因為能力達不到相關崗位要求，這一比例要遠遠高於工科專業平均水平（13%）。對於很多普通院校的學生來說，最大的困境甚至不是如何跟頂尖高校的學生競爭，而是：怎樣才能把專業課的知識看懂。要知道，電腦行業變化日新月異。相關戰略領域需要的是能力極強，技術過硬的一批人。而高校電腦專業課程以程式語言、演算法設計為主，課程內容更新周期長達3-5年，遠遠落後於技術迭代的速度。在這種“時差”下，畢業生如果無法滿足新興領域對複合型人才的要求，恐怕就業也會遇到困難。當前，移動網際網路的黃金時代高峰已過，各大平台逐步進入存量階段。加上AI飛速發展，編碼助手幾乎成為標配，低程式碼、無程式碼工具不斷成熟，傳統軟體開發崗位首當其衝。大洋彼岸的微軟，今年五月宣佈在全球範圍內裁員約6000人，預計人工智慧程式碼佔比將從20%提高到30%。供給端洶湧澎湃，需求端卻逐漸萎縮，問題就在眼前。正因如此，近幾年，各地教育部門也開始出手調控了。2023年7月，福建省教育廳辦公室發佈年度普通高等學校本科專業設定工作通知，其中要求專業布點數超過全省本科高校數50%的本科專業不再增設，電腦科學與技術、軟體工程、物聯網工程、資料科學與巨量資料技術這四個電腦類專業赫然在列，佔了四分之一。2024年，河南省公佈控制限制新增本科專業目錄清單，電腦科學與技術、軟體工程、物聯網工程和資料科學與巨量資料技術在省內均超40個布點，其中電腦科學與技術布點數達48個，是全省最多布點的專業之一。黑龍江同樣將電腦科學與技術、資料科學與巨量資料技術和軟體工程列入過剩本科專業預警清單，不支援增設的原因是布點過多。在高職層面，電腦應用技術、電腦網路技術、軟體技術、巨量資料技術等電腦類專業，也出現在福建、吉林、山西、山東教育廳發文明確“限制增設”名單中。種種跡象，都釋放出一個強烈訊號：電腦專業已經邁入“嚴控規模”階段。當年的“基建狂魔”成就了土木工程的輝煌，但今天土木工程卻成為“提桶跑路”的代名詞。如今的電腦，會不會走上相似的道路？有人調侃，感覺現在學什麼都像是在泰坦尼克號上選座位。回到當下，人工智慧、量子計算、元宇宙……新的技術浪潮仍在醞釀，未來未必沒有機會。選擇專業的本質，或許只是當個敲門磚。結合個人志趣特長，進入一個有前途的行業，遠比學什麼具體的專業更重要。當潮水褪去，終將看見誰在裸泳。 (智谷趨勢Trend)

近日，《金融時報》記者注意到券商分析師數量一度超過6100人，創下新高。根據中國證券業協會最新公佈的資料，截至9月24日，協會登記券商分析師數量達5972人。此前的9月19日，協會登記證券公司分析師數量一度超過6100人。回顧此前，2019年券商分析師數量首次突破3000人，此後3年分析師數量一直平穩保持波動，直至2023年才突破4000人大關，此後分析師數量在2024年突破5000人，近期又突破6000人，創下歷史新高。資料顯示，截至9月24日，共有3家券商分析師數量超過300人。分別是中金公司、國泰海通、中信證券，分析師數量分別為345人、302人、302人，3家券商相較其他券商斷層領先100餘人。此外，還有興業證券、華泰證券、中信建投、長江證券、廣發證券、浙商證券、國金證券、招商證券的分析師人數超過150人。對於分析師數量增長的原因，業內人士表示，可能是此前券商研究所擴招的新入職研究員在近期陸續註冊成為分析師。“由於申請註冊證券分析師原則上需要有從事證券業務2年以上的經歷，我們認為證券公司分析師數量突破6000人與前期券商研究所建設專業人才隊伍有關。”浙商證券宏觀聯席首席廖博對《金融時報》記者表示。此外，也有券商研究所人士對記者表示，人員變動主要是受到各家券商的業務發展需求影響。據《金融時報》記者不完全梳理，近期頭部券商研究所分析師變更記錄顯示多為該機構內部培養，而中小券商分析師的外部流入佔比較多。可以看出，頭部券商研究所以內生培養為主，中小機構則更注重外部引進。值得注意的是，儘管分析師數量創下新高，但受公募基金費率改革影響，交易單元席位租賃淨收入相對承壓，券商研究所的行業環境正在出現明顯變化。Wind資料顯示，2025年上半年，券商分倉佣金收入為44.58億元，同比減少超過30%，券商分倉佣金收入規模下滑明顯。而近期也有不少券商分析師加入買方機構，或轉型至上市公司任職，甚至轉行教育培訓行業、考公等的新聞也不斷出現。目前，券商研究所正加快探索業務轉型路徑，專業化、數位化、國際化等成為新的業務佈局方向。其中，通過外引內培“組合拳”持續壯大研究團隊陣容，積極吸引高素質人才，成為賦能研究業務發展的關鍵。從近四年的存量盤整結果看，證券行業正從“量能釋放”向“效率升級”的人才戰略轉型。隨著金融供給側結構性改革的縱深發展，未來券商的競爭日趨激烈，研究人員隊伍向經驗化演進。廖博表示，可以看到，多家券商研究所都十分重視優質人才引入，但研究產品和服務差異化程度不足，具備買方思維的高品質的特色化投研服務仍顯稀缺，研究所業務轉型迫在眉睫。在廖博看來，未來券商行業將主要呈現顯著馬太化和精品化兩大特徵，研究所的功能定位表現為品牌效應與賦能槓桿雙輪驅動。“比如說，研究所發佈的每一份有影響力的研究報告、媒體公佈的每一次最佳分析師評選，對券商而言都是無形資產。再比如說賦能槓桿，券商各條業務線要做強做大，研究所對各條業務線的賦能作用，將成為未來券商轉型發展的核心競爭力。”廖博表示。 (金融時報)