#王興
里程碑!人形機器人與具身智能標委會成立,王興興彭志輝發言
據中國電子學會微信公眾號消息,12月26日,工業和資訊化部人形機器人與具身智能標準化技術委員會(以下簡稱“標委會”)成立大會在京舉行。工業和資訊化部副部長柯吉欣,全國政協常委、致公黨中央副主席、全國婦聯副主席、中國電子學會理事長徐曉蘭,工業和資訊化部總工程師、標委會主任委員謝少鋒,中國電子學會理事會黨委書記張峰,標委會委員,工業和資訊化部科技司有關負責同志,地方經信部門代表,企業、媒體等100餘人出席會議。成立大會由中國電子學會副理事長兼秘書長、總部黨委書記陳英主持。柯吉欣副部長、徐曉蘭理事長、謝少鋒總工程師、張峰書記為人形機器人與具身智能標委會揭牌柯吉欣副部長在致詞中表示,黨中央高度重視人形機器人與具身智能等未來產業發展。在各界的共同努力下,中國人形機器人與具身智能產業蓬勃發展。當前成立標委會,系統推進人形機器人與具身智能標準化工作,恰逢其時。一是精準把握產業需求,加強高品質標準供給。加強標準制定的系統性和前瞻性,加快完善標準體系。二是充分凝聚各方合力,建構協同發展生態。以標委會為平台,拓寬參與管道,建構分工明確、優勢互補的標準生態。三是前瞻佈局國際標準,提升產業競爭能力。堅持“開門做標準”,主動與國際標準體系協調對接,深化標準合作與交流互鑑,提升國內產業的國際競爭力。徐曉蘭理事長在致詞中表示,人形機器人是人工智慧、晶片、感測器、材料、軟體等諸多技術的集大成者,已成為新質生產力的典型代表。中國電子學會作為標委會秘書處單位將著力做好以下四方面工作,一是建構“敏捷迭代”的標準供給機制,堅持急用先行,穩步推進。二是強化“全鏈條”協同生態,對內打通上下游適用壁壘,對外做好跨領域協同。三是深化“應用為先”的貫標機制,堅持企業主體地位,結合真實場景,建立健全認證評估體系,推動標準落實落地。四是推動建立“主導型”標準體系,深度參與國際國家標準化活動,加強與國內外標準組織的協同聯動。魏巍司長宣讀成立工業和資訊化部人形機器人與具身智能標委會的公告,柯吉欣副部長、徐曉蘭理事長、謝少鋒總工程師、張峰書記共同為標委會揭牌。柯吉欣副部長為謝少鋒總工程師頒發標委會主任委員聘書,標委會主任委員謝少鋒總工程師為標委會副主任委員、秘書長、副秘書長頒發聘書。柯吉欣副部長為謝少鋒總工程師頒發標委會主任委員聘書標委會主任委員謝少鋒總工程師向標委會副主任委員、秘書長、副秘書長頒發聘書隨後,標委會召開了第一屆第一次全體委員會議。首先,工業和資訊化部科技司杜廣達副司長解讀推動人形機器人與具身智能創新發展的有關考慮。會議審議通過了標委會章程、秘書處工作細則、標準制修訂工作程序、下設工作組管理細則、下設工作組組成方案、2026年工作要點等。標委會副主任委員兼秘書長、中國電子學會副秘書長、北京經濟技術開發區管委會副主任(掛職)梁靚主持會議。江磊副主任委員發言熊友軍副主任委員發言王興興副主任委員發言彭志輝副主任委員發言韓震峰委員發言王仲遠委員發言焦繼超委員發言王曉剛委員發言在發言環節,人形機器人(上海)有限公司首席科學家江磊,北京人形機器人創新中心有限公司總經理熊友軍,宇樹科技股份有限公司董事長王興興,智元創新(上海)科技股份有限公司首席技術官彭志輝,應急管理部國家自然災害防治研究院有限空間應急機器人實驗室常務副主任韓震峰,北京智源人工智慧研究院院長王仲遠,深圳市優必選科技股份有限公司副總裁焦繼超,上海商湯智能科技有限公司執行董事、首席技術官王曉剛等標委會委員代表發言,大家一致表示將在標委會履職盡責,引領行業標準規範,建構產業發展基礎。謝少鋒總工程師在總結講話中表示,我們要深刻認識緊抓人形機器人發展機遇的重大意義,提高政治站位,切實加強使命感和責任感。聚焦關鍵領域、集中優勢力量,推進開源、資料、作業系統、模擬平台等實現突破,全面築牢產業發展根基。凝聚各方力量,加快推進產業規模化發展,合理配置各方力量,堅持需求導向,明確技術路線,尋求最優路徑,紮實推進各項工作。加快建構完善標準體系,以高水平標準服務產業高品質發展。加大資金政策支援,並在倫理治理、質量提升、中試驗證等方面做好相關工作,助力人形機器人加速落地。標委會將在工業和資訊化部指導下,夯實組織基礎、聚焦產業需求、加快標準供給、強化實施應用、拓展國內外協同,助力中國人形機器人與具身智能產業在規範、協作、共贏的框架下,開啟高品質發展新篇章。此前,工業和資訊化部在11月24日公示人形機器人標準化技術委員會委員名單。名單顯示,宇樹科技股份有限公司王興興、智元創新(上海)科技股份有限公司彭志輝等為副主任委員。(上海證券報)
王興興,有新身份!
11月24日,中國工業和資訊化部網站發佈了《人形機器人標準化技術委員會委員名單公示》:根據產業發展和行業管理需要,有關單位提出了工業和資訊化部人形機器人標準化技術委員會的組建方案。為進一步聽取社會各界意見,現將有關委員名單予以公示。公示時間:2025年11月25日—2025年12月24日。公示名單顯示,來自宇樹科技股份有限公司的王興興和來自智元創新(上海)科技股份有限公司的彭志輝擬任該委員會副主任委員。王興興出生於1990年,宇樹科技股份有限公司總經理兼首席技術官,2025年10月任董事長。2013年,還在讀本科的王興興動手製作了第一款四足機器人XDog,兩年後,他帶著XDog參加創業大賽,拿下二等獎,賺了8萬元獎金。2016年,王興興因為XDog測試視訊的“出圈”而獲得融資,成立了屬於自己的公司,全新獨立研發了所有系統,在第二年正式對外發佈了首款四足機器人。此後,王興興的四足機器狗產品不斷迭代,逐漸“出圈”。彭志輝,1993年出生,他是B站百大UP主“稚暉君”,也是曾經的“華為天才少年”,更是如今具身智能行業頭部企業智元機器人的創始人。智元機器人如今剛滿2歲而已,然而一路突飛猛進:2023年8月發佈首款人形機器人“遠征A1”;2024年打造上海首座人形機器人量產工廠,今年1月下線突破千台;今年3月10日發佈首個通用具身基座大模型GO-1;3月11日發佈新款人形機器人靈犀X2,能騎車能玩滑板能縫針,還能做到情感互動。據央廣網此前報導,去年9月30日,工業和資訊化部網站公示了人形機器人標準化技術委員會籌建方案(以下簡稱“籌建方案”),包括業務範圍、標準體系、組成人員、成立後工作計畫四方面內容。為進一步聽取社會各界意見,工信部將籌建方案予以公示,截止日期為2024年11月6日。籌建方案明確,人形機器人標準化技術委員會成立後,擬圍繞最佳化完善標準化路線圖、加快關鍵技術標準研製、促進行業標準的制定和實施、促進標準化工作的國際合作交流四方面開展工作。 (科技日報)
王興興最新發聲!這將是具身智能的“ChatGPT時刻”
“未來1至2年,誰能實現這個目標,誰將擁有全球最領先的具身智能AI模型。”11月5日,宇樹科技股份有限公司創始人、董事長王興興在第八屆虹橋國際經濟論壇“人形機器人創新發展合作”分論壇上對具身智能的“ChatGPT時刻”何時到來作出前瞻判斷。在他看來,誰能在未來一兩年內實現“在80%的陌生場景中完成80%任務”的突破,誰就是全球最領先的具身智能。“比如到明年這個時候,隨便一台人形機器人到會場,你跟它交代任務,比如說‘幫我拿一杯水’或者說給某位記者朋友拿一份東西過去,它可以直接過去把這個任務完成。這個場景完全沒有預訓練過,你給的東西它也沒有看到過。”王興興舉例說。他認為,在完全陌生場景下,機器人能達到80%左右成功率,就已經掌握突破性技術了。“目前人形機器人(包括具身智能)最關鍵的還是機器人大模型(具身智能模型)的進展速度,我覺得稍微有點慢了。”王興興表示,相對去年來說,今年深度強化學習的全身運控的進步非常明顯,但在具身大模型,“端到端能幹活“的技術進步稍微慢了一點,但總體而言其對人形機器人的前景較樂觀。王興興稱,“具身機器人目前的發展階段類似於ChatGPT發佈前的1-3年左右,大家已經發現了方向,但還沒有做成可以突破臨界點的事情。為了早日實現“ChatGPT時刻”,更應該研究模型,還是收集更多的資料?王興興表示,目前在模型結構上大家做了很多嘗試,但泛化能力不夠,還需要創新。大家也需要收集更大規模的資料、質量更好的資料。但目前,對資料的採集、對資料質量的評判還非常困難。另外,他提出,模型和資料需要相輔相成,而不是一股腦採集大量資料,或者一股腦把模型做大。目前,具身智能主流模型有VLA(視訊語言動作)+RL(強化學習)模型和基於視訊生成的世界模型。王興興表示,前者可以用模擬環境做訓練,或者用真實場景做訓練,但泛化能力相對來說不是特別夠。因此,他更喜歡基於視訊生成的世界模型。然而,王興興也認為,該模型面臨比較大的挑戰。因為基於視訊生成的世界模型對算力的需求非常大,需要的算力卡比較多,所以中小型人形機器人公司往往“跑不動”,反而是一些大型AI公司、網際網路公司視訊模型的資源更加豐富,做出該模型的機率更大。 (金融時報)
美團王興狂捲大模型!開源561B“全能”龍貓模型,上線首款AI通用助手App
“首個全模態、端到端、大參數量高效推理於一體的開源大模型”。智東西11月3日消息,今天,美團正式開源全模態模型LongCat-Flash-Omni,模型總參數量5600億,啟動參數量270億。美團官方部落格稱,LongCat-Flash-Omni是業界首個實現全模態覆蓋、端到端架構、大參數量高效推理於一體的開源大語言模型。LongCat-Flash-Omni中的“Omni”譯為“全能”,其在全模態基準測試中達到開源SOTA,同時在文字、圖像、視訊理解及語音感知與生成等關鍵單模態任務中均有明顯優勢,實現“全模態不降智”。LongCat-Flash-Omni基於LongCat-Flash建構,後者採用了高性能的Shortcut連接的混合專家(MoE)架構,並實現了零計算專家,LongCat-Flash-Omni整合了高效的多模態感知和語音重建模組,支援128K tokens上下文窗口及超8分鐘音視訊互動。在預訓練階段,研究人員收集了包含超過2.5兆個詞元的大規模、多樣化的多模態語料庫用於預訓練,同時採用漸進式訓練策略,逐步從簡單的序列建模任務過渡到更複雜的序列建模任務。這是9月1日以來,美團正式發佈LongCat-Flash系列後的第三款模型,此前其已開源LongCat-Flash-Chat和LongCat-Flash-Thinking兩大版本。值得一提的是,今天美團LongCat官方App開啟公測,目前支援聯網搜尋,還可以發起語音通話,視訊通話功能後續上線。LongCat-Flash-Omni目前可以在網頁版和App端體驗音訊互動功能。▲LongCat官方App首頁(左)、LongCat官方App音訊通話(右)據LongCat官方交流群中的官方透露,目前LongCat的文字端模型是longcat-flash,當有多模態輸入,比如圖片和PDF內容時,會自動呼叫omni模型。不過智東西體驗時發現,在LongCat中上傳.jpg格式圖片時一直顯示上傳錯誤。今天中午,官方還修復了一波Android端聯網搜尋相關問題,需要Android使用者解除安裝重裝。Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-OmniGitHub:https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni體驗地址:https://longcat.chat/01. 視覺、音訊、文字理解生成拿下多項開源SOTA研究人員將LongCat-Flash-Omni與各種閉源和開放原始碼的多模態模型進行比較,包括視覺理解、音訊理解、文字理解和生成、跨模態理解以及視聽互動。其將LongCat-Flash-Omni與Gemini-2.5-Pro、GPT4o、Seed-1.6和Qwen3-Omni和視覺語言模型Qwen3-VL、Qwen2.5-VL-72B等進行了比較。圖像轉文字方面,總體而言,LongCat-Flash-Omni的性能與Gemini-2.5-Flash相當,並且優於開放原始碼的Qwen3-Omni,其優勢在多圖像任務上尤為顯著。視訊轉文字方面,LongCat-Flash-Omni在視訊轉文字任務上取得了最先進的性能。具體而言,它在短影片理解方面顯著優於所有對比模型,在長視訊任務上,LongCat-Flash-Omni的性能與Gemini-2.5-Pro和Qwen3-VL等模型不相上下。在VideoMME基準測試中,它在全模態模型中取得了最佳性能。音訊能力中,研究人員主要評估了自動語音識別(ASR)、文字轉語音(TTS)和語音延續。基礎模型在預訓練階段的ASR和TTS性能結果顯示,不同階段的基礎模型在上下文語音延續評估中表現良好,文字輸出和語音輸出之間的性能差異可以忽略不計。在語音識別和翻譯、音訊理解、語音轉文字能力中,在所有模型中,LongCat-Flash-Omni的語音識別與翻譯測試集S2TT中表現最好最強;LongCat-Flash-Omni在沒有視覺輸入的情況下,能夠有效地作為原生音訊理解模型運行;在語音轉文字測試集中,LongCat-Flash-Omni在所有基準測試子集中均表現出色,並在多個案例中達到了最先進的水平。此外,LongCat-Flash-Omni還引入了高級跨模態理解和類人語音互動功能,能夠處理跨模態輸入。評估結果顯示,LongCat-Flash-Omni的性能優於Gemini-2.5-Flash-non-thinking,並達到了與 Gemini-2.5-Pro-ThinkingBudget128相當的水平。在強調真實世界音視訊理解的WorldSense和DailyOmni測試中,LongCat-Flash-Omni超越了其他開源全模態模型。在評估跨模態感知和推理能力的UNO-Bench測試中,LongCat-Flash-Omni在開源全模態模型中也表現出色。即時音視訊互動的評估結果顯示,LongCat-Flash-Omni在端到端互動的自然度和流暢度方面得分排名第三。與音視訊互動產品相比,LongCat-Flash-Omni的排名低於豆包和GPT-4o,但優於科大訊飛星火和StepFun。值得注意的是,LongCat-Flash-Omni在開源替代方案中得分比目前最先進的開源模型Qwen3-omni高出0.56分。目前,LongCat支援音訊通話10分鐘,且響應很快,智東西讓其“講一個睡前小故事”,LongCat就即時生成並進行了講述。02. 劍指全模態大模型訓練四大挑戰美團提出四大創新技術思路訓練既具備強大的離線多模態理解能力又具備即時音視訊互動能力的全模態模型的挑戰性在於:跨模態異構性指的是,不同模態之間存在顯著差異,因此需要探索有效的統一表徵和融合策略,以實現跨模態的協同作用,確保任何單一模態的性能都不會低於同等規模的單模態對應模態。統一的離線和串流媒體能力,將離線多模態理解與串流媒體音視訊互動相結合是一項重大挑戰,串流媒體互動場景需要一些離線處理通常不具備的獨特能力,例如感知相對時間、精確同步音視訊資訊以及高效管理多輪互動上下文。實現即時音視訊互動本身就存在諸多難點,包括需要同時支援串流媒體音訊和視訊輸入以及串流媒體語音輸出,嚴格的低延遲要求進一步對計算效率提出了嚴格的限制,從而對模型架構設計和部署基礎設施都提出了很高的要求。訓練效率挑戰,模型和資料的異構性給分佈式策略的設計帶來巨大挑戰。為克服第一個挑戰,研究人員設計了一個多階段大規模預訓練流程。基於早期文字預訓練基礎模型,他們逐步將音訊和視訊資料融入大規模預訓練過程,採用均衡的多模態資料混合和有效的早期融合策略,使得該模型在保持強大單模態性能的同時,實現跨模態的深度融合理解。▲LongCat-Flash-Omni模型架構概覽為了應對平衡離線多模態理解與即時音視訊互動的第二個挑戰,研究人員引入一種人機協同策略來建構高品質的互動資料,並考慮到長期記憶和多輪對話的處理。此外,其從現有的視覺文字語料庫中提取視覺語音問答資料,從而實現自然語音輸出,有助於將強大的離線多模態理解能力遷移到互動場景中。對於第三個挑戰,研究人員採用ScMoE架構,並以LongCat-Flash的零計算專家作為大模型骨幹。為了處理流式輸入,其採用高效的音訊和視訊編碼器進行特徵提取,並引入同步分塊交錯策略以實現即時處理。對於第四個挑戰,研究人員進行了大規模全模態分佈式訓練,其提出一種模態解耦平行(MDP)策略。該方法能夠獨立最佳化大模型、視覺編碼器和音訊編碼器的性能和記憶體使用情況。實驗結果表明了該策略的有效性,其系統能夠保持純文字訓練吞吐量的90%以上。03. 採用五階段漸進式訓練策略借鑑LongCat-Flash訓練基礎設施LongCat-Flash-Omni是一個端到端全模態模型,可以接收多種模態的輸入,包括文字、音訊、圖像、視訊及其任意組合,並能夠直接從大模型主幹網生成語音token。該模型採用視覺編碼器和音訊編碼器作為多模態感知器,大模型處理多模態輸入並生成文字和音訊token,音訊解碼器從大模型生成的語音token中重構波形,從而實現自然的語音互動。其中,音訊編碼器、視覺編碼器和音訊解碼器均為輕量級元件,每個元件的參數量約為6億個。在預訓練階段,資料整理方面,研究人員收集了包含超過2.5兆個詞元的大規模、多樣化的多模態語料庫用於預訓練。該預訓練語料庫由音訊資料、通用圖像-文字資料、視訊資料、OCR、長上下文多模態資料等部分組成。訓練全模態模型最根本的挑戰之一在於不同模態間資料分佈的顯著異質性,面對這一挑戰,研究人員採用了一種漸進式訓練策略,該策略逐步從簡單的序列建模任務過渡到更複雜的序列建模任務。▲訓練策略研究人員首先進行大規模文字預訓練(階段0),在此基礎上引入結構上更接近文字的語音資料,以將聲學表徵與語言模型的特徵空間對齊,並有效地整合副語言資訊(階段1),語音-文字對齊完成後,其引入大規模圖像-描述對和視覺-語言交錯語料庫(階段2),以實現視覺-語言對齊,從而豐富模型的視覺知識。▲預訓練階段1示意圖然後,研究人員會引入最複雜的視訊資料以實現時空推理(階段3),同時整合更高品質、更多樣化的圖像資料集,以增強視覺理解能力。為了進一步支援長上下文推理和多輪互動,其將模型的上下文窗口從8K個詞元擴展到128K個詞元(階段4)。最後,為了減少離散語音詞元表示的音訊輸入的資訊損失,他們引入了一個音訊編碼器對齊階段(階段5),使模型能夠直接處理連續的音訊特徵,從而提高下游語音任務的保真度。在訓練後階段包含兩個組成部分:監督式微調、強化學習。監督微調通過高品質且多樣化的指令資料賦予模型多模態指令遵循、推理和語音互動能力;強化學習通過直接偏好最佳化(DPO)進一步增強模型的行為一致性、連貫性和一致性。在基礎設施方面,LongCat-Flash-Omni的核心設計原則借鑑了LongCat-Flash開發過程中使用的訓練基礎設施,為了保證數值一致性,研究人員強制執行確定性、最小化誤差並保持誤差的可解釋性,從而確保每次訓練運行都具有確定性和可復現性。為了提高效率,他們將大模型、視覺編碼器和音訊編碼器的各個元件解耦,從而可以獨立最佳化它們的性能和記憶體使用情況。實驗結果表明,在多模態環境下,他們的系統能夠保持純文字訓練90%以上的吞吐量。推理與部署時,研究人員提出解耦的多模態推理框架,該框架將特定模態的編碼器/解碼器與層級模型分離,以實現最佳化部署。每個模組都部署在與其計算特性相匹配的專用硬體和加速器上,從而緩解跨模態資源爭用。其還採用非同步流式模型服務管道,每個模組都支援流式輸入的增量推理和自適應批處理策略,從而實現並行調度以降低延遲。04. 結語:未來要探索更豐富的具身智能互動形式大量評估表明,LongCat-Flash-Omni不僅在Omni-Bench和WorldSense等全模態基準測試中取得了最先進的性能,而且在圖像和視訊理解以及音訊理解等關鍵單模態任務中,其性能也與閉源系統持平甚至更優。此外,主觀評估證實了該模型能夠提供自然、低延遲、高品質的互動體驗,凸顯了其作為下一代人機互動介面基礎的巨大潛力。研究人員提到,基於LongCat-Flash-Omni,他們未來的工作將著重於擴展訓練資料的多樣性和規模、整合自適應思維模式、完善流式傳輸和生成能力,並探索更豐富的具身智能和互動智能形式。他們相信,LongCat-Flash-Omni的發佈不僅將加速多模態理解和生成的研究,還將啟發建構以人為本、面向通用人工智慧系統的新應用和新範式。 (智東西)
當巴菲特離場,王興撤退:中國新能源車的真問題
2025年的新能源車市場,像極了一場沒有贏家的馬拉松。價格在跌、技術在卷、資本在退。所有人都還在拚命奔跑,但終點似乎越來越遠。特斯拉剛降價,比亞迪、小鵬、理想接連跟進,百餘款車型集體調價。在消費者看來,這是一次“價格盛宴”;可在產業內部,這更像是一場“去槓桿式自救”——利潤被壓到極限,投資信心動搖,行業估值體系正被重寫。巴菲特清倉比亞迪、橋水減持中概新能源股、王興連續套現理想汽車,資本用腳投票的那一刻,也標誌著這個行業正式從“高速增長”步入“冷靜收縮”。表面是價格戰,本質卻是信心戰。新能源車行業第一次,不得不直面一個冷酷的問題:當技術紅利見頂、資本退潮,誰還能活下去?一、降價潮,不是競爭,是去槓桿2025年的車市降價,不再是行銷戰術,而是一場系統性去槓桿。根據乘聯會資料,今年前兩個月,中國乘用車平均降價幅度高達12.6%,純電動車更是達到17%,部分中高端車型單車優惠超5萬元。但銷量並沒有同步起飛,行業庫存卻不斷攀升——截至4月,全國乘用車庫存量突破350萬輛,消化周期延長至57天。這意味著,過去依賴“以價換量”的增長邏輯,已經失效。究其原因在於三個結構性失衡:產能過剩、需求趨緩、資本收縮。過去五年,新能源車企瘋狂擴產,幾乎每家都在講“智能化+全球化”的故事。可需求端並沒有同步擴張。2025年上半年,新能源車滲透率升至57%,但增速從2023年的47%驟降至個位數。消費者早已進入理性區間——800V快充、城市NOA、自動泊車……這些賣點聽起來新潮,但不再構成購買理由。與此同時,原材料價格下行反而帶來了“結構性虛胖”。磷酸鐵鋰電池成本從2020年的137美元/kWh跌至70美元/kWh,但整車利潤率並未隨之上升。因為節省下來的成本,被智駕演算法、感測器堆料、晶片採購重新吞噬。技術從紅利,變成了負擔。於是,降價成了唯一的現金流工具。廠商必須清庫存、回現金、保營運。這不是競爭,是自救。不是讓利,而是續命。但問題在於,降價並不能解決核心矛盾——它只是延緩衰退曲線。當產業鏈利潤被持續壓縮、管道毛利轉負、融資通道收緊,新能源車行業其實已經進入“結構性退燒”階段。未來的競爭,不在於誰降得快,而在於誰虧得慢。二、技術紅利透支:當創新成為負擔過去五年,新能源車行業幾乎被“技術”這個詞撐起了估值。電池革命、智能座艙、城市NOA……每一輪新概念,都帶來了資本的追捧與銷量的躍升。但到了2025年,技術紅利開始透支。行業不缺新功能,卻缺新利潤。智能駕駛就是典型例子。從L2到L3,算力平台、演算法標註、感測器堆疊——每一次升級,都意味著指數級的研發成本,但消費者的感知卻越來越弱。據德賽西威財報顯示,其智能駕駛業務毛利率從2021年的20.7%跌至2024年的19.9%,原因是功能“卷標配”、體驗趨同、使用者開通率不足五成。一句話:大家都在做智能化,但使用者沒那麼在意。這就是“技術卷不動”的現實。當創新成本高於收益,技術反而成了企業的負擔。再看電池。行業期待的“固態電池革命”還沒到量產,就已經陷入困局。中國汽車技術研究中心首席科學家王芳在今年6月表示:固態電池仍存在四大瓶頸——離子傳導不穩定、量產工藝複雜、安全窗口窄、成本高企。當前單位成本高達1200元/kWh,是液態鋰電的三倍。反倒是“老技術”的進化更接近商業現實。比亞迪發佈的“閃充電池”可實現5分鐘充400公里;極氪、華為數字能源推出1.2MW液冷超充樁——這些不是顛覆,而是“效率型創新”。它們不造夢,但能賺錢。這場技術的幻覺,在2025年終於破裂。廠商意識到,靠“黑科技”拉估值的時代過去了;能把成本算清楚、能把技術做減法的企業,才是新周期的贏家。當創新不再自帶光環,行業開始重算帳本。“技術”從資本敘事的主角,變成財務報表的負債。這就是新能源車行業真正的分水嶺:不再是誰跑得快,而是誰能停下來、算清楚這場技術競賽的代價。三、資本退潮:從估值神話到現金流現實資本的撤退,總是比行業的反應更快。2025年9月,巴菲特徹底清倉比亞迪,累計套現超過600億港元;橋水基金同步減持蔚來、小鵬等中概新能源股,回籠資金約15億美元;王興也在過去兩年間多次減持理想汽車,累計套現超20億港元。這不是孤立事件,而是一場系統性“估值退潮”。過去五年,資本相信故事:“新能源是中國製造業的黃金時代”、“智能駕駛將重塑出行”。可當補貼退出、市場趨飽和、利潤率下滑,投資人突然發現——故事講完了,現金流才是底線。根據Wind資料,2025年上半年,新能源車行業自由現金流為負的企業佔比超過六成,其中不乏頭部玩家。比亞迪單車淨利約7700元,同比下滑三成;理想毛利率降至19.3%,為近三年最低;小鵬更直接,連續兩個季度經營性虧損。資本的提問變了。從“你有多少創新”變成“你能撐幾個季度”。這場看似情緒化的撤退,實際上是理性的回歸。因為新能源車行業,第一次需要靠自身造血。在過去的周期裡,補貼、估值和融資支撐了產業繁榮;現在,這三樣東西幾乎同時退場。2024年中國一級市場新能源募資規模下滑超40%,海外資金則因聯準會高利率政策回流美國,歐洲能源政策收緊。全球資本正進入“防禦模式”。於是,新能源車的戰場也隨之改變:從融資能力的比拚,變成現金流韌性的較量。誰能在現金流轉正之前不死,誰就有資格重啟下一輪增長。正如一位基金經理在投資會議上說的那句冷話:“現在沒人關心你能不能顛覆世界,只關心你下季度虧不虧。”這句話刺痛了很多車企,但也讓行業第一次真正回到現實。估值泡沫被戳破後,剩下的才是產業的真正價值。四、出海困局:最後一張牌也不好打當中國價格戰打到極限,越來越多的車企開始“看向遠方”。出海,成了新能源車最後的增長敘事。2025年,中國新能源車出口總量預計突破200萬輛,同比增速超過40%。表面上看,這是一次成功的“全球化擴張”;但如果看利潤表,故事卻完全不同——行業平均出口利潤率僅3.1%,為近五年最低。換句話說,車是賣出去了,錢沒賺到。美國市場幾乎封死。川普上台後,新能源政策“180度掉頭”——廢除了新能源車補貼,取消最高7500美元的購車稅惠,同時提出對中國車加征100%的關稅。幾乎所有中國品牌在美國的戰略都被迫暫停。而更棘手的是,美國的“限制清單”已經蔓延至電池、逆變器、充電模組等關鍵零部件。出海美國,不只是關稅壁壘,更是系統性封鎖。歐洲也不再溫和。2025年上半年,中國品牌電動車在歐洲市場份額從2.7%升至5.1%,卻遠未達到預期。歐盟對中國車啟動史上最嚴反補貼調查,比亞迪被徵收17%關稅,上汽高達35.3%。再疊加運輸、認證、合規等隱性成本,利潤空間幾乎被徹底吞噬。更現實的障礙來自消費端。歐洲60%的汽車銷量集中在4萬歐元以下區間,而電動車平均售價高達5.5萬歐元。能源價格高企、充電樁覆蓋不足、生活成本上漲,讓歐洲普通家庭開始“電動疲勞”。德國汽車協會VDA的一項調查顯示,63%的歐洲電動車車主在換車時考慮回歸燃油或混動車。所以中國車企在歐洲遇到的不是技術壁壘,而是“消費理性”的瓶頸。市場不是拒絕中國品牌,而是拒絕高價新能源。新興市場成了緩衝帶。東南亞、中東、拉美成為新的主戰場。比亞迪在泰國和巴西分別建廠,長城在印尼落地裝配線,上汽通過埃及和智利擴展非洲與拉美。這些地區政策友好、競爭較低,但也有現實問題——消費力有限、供應鏈薄弱、售後體系缺位。這意味著“出海”更多是銷量增長,而非利潤增長。正如一位業內人士所說:“出海不是出路,只是延長賽道。”全球化看似是新能源車的第二曲線,但實際上,它更像是一次艱難的結構遷移——從中國卷價格,到海外捲成本;從資本驅動的熱潮,走向經營驅動的冷現實。五、拐點已至:從技術神話到產業現實新能源車行業的拐點,不是一夜之間出現的。它是在一次次價格戰、一次次融資放緩、一次次技術透支裡,被一點點逼出來的。過去五年,行業的關鍵詞是“增長”;而2025年之後,關鍵詞變成了“效率”。這一變化,正在改寫整個產業邏輯。從“創新紅利”到“算術邏輯”。2021年的新能源賽道,講的是技術、夢想和估值;2025年開始,所有車企都回到算術題:你的單車毛利是多少?現金流能不能轉正?再聰明的演算法,也抵不過帳本上的紅字。從“資本推動”到“自我造血”。補貼退出、融資退潮後,行業第一次必須靠自身活下去。這也意味著優勝劣汰的開始——不靠融資續命的企業,才能穿越周期。2025年被資本冷落的新能源車行業,其實正迎來真正意義上的“產業成年禮”。從“百車大戰”到“效率寡頭”。過去五年,是“誰都能造車”的年代;接下來三年,將是“誰能活下去”的篩選。未來行業的贏家,或許只剩三類:產業鏈整合者:以比亞迪為代表,用垂直整合換成本優勢。品牌價值輸出者:以華為、小米為代表,用生態和體驗建立溢價。國際化營運者:以上汽、吉利為代表,用全球供應鏈能力抵禦波動。市場不再獎勵“講得漂亮”的企業,而是獎勵“算得清楚”的企業。這場拐點的意義,不是行業的崩塌,而是幻覺的結束。當資本退潮、價格回落、估值歸零,新能源車行業終於從“講故事”走向“做生意”。2025年不會是最熱的一年,但可能是最真實的一年。當企業開始重視現金流,當技術開始服務利潤,當消費者不再被口號左右——新能源車行業,才算真正回到了產業邏輯。 (Linda產業筆記)
宇樹科技再改名,王興興的野心徹底暴露
不鳴則已,一鳴驚人。1. 宇樹科技決定更名宇樹科技傳來大動作。近日,宇樹科技IPO輔導機構中信證券提交了「輔導工作進展報告(第一期)」。報告在談到「目前仍存在的主要問題及解決方案」時透露,輔導工作小組會同宇樹科技管理層結合行業發展趨勢、自身競爭優勢、未來發展規劃,協助公司管理層對計畫募集資金投資項目進行論證分析,確保募集資金投資項目符合公司未來發展戰略。報告同時透露,宇樹科技2025年第五次臨時股東會審議通過了《關於公司更名的議案》,決定公司更名為「宇樹科技股份有限公司」(之前為「杭州宇樹科技股份有限公司」),目前正在辦理相關工商登記變更程序。值得注意的是,宇樹科技從“杭州宇樹科技股份有限公司”更名為“宇樹科技股份有限公司”,去掉了地域標識,這或許是公司發展到一定階段,意圖突破地域限制、建立全國性乃至全球性品牌的重要訊號。回顧宇樹科技的上市籌備歷程,這已經不是第一次改名了。今年5月,根據媒體消息,宇樹科技向合作夥伴發佈通知,宣佈因公司發展需求,將原「杭州宇樹科技有限公司」名稱變更為「杭州宇樹科技股份有限公司」。當時這項變動引發市場猜測,認為公司或正在為啟動上市流程鋪路。隨後,宇樹科技的上市處理程序迎來關鍵節點。7月18日,證監會網站正式揭露《關於杭州宇樹科技股份有限公司首次公開發行股票並上市輔導備案報告》,這標誌著宇樹科技已正式開啟上市輔導工作。圖源:證監會網站根據備案報告顯示,此次上市輔導由中信證券擔任輔導機構,雙方簽署輔導協議的時間為2025年7月7日。同時,報告也公佈了宇樹科技的核心基礎資訊:公司成立於2016年8月26日,最新註冊資本為3.64億元,法定代表人為王興興;產業分類橫跨C39電腦、通訊和其他電子裝置製造業與C34通用裝置製造業兩大領域;股權結構方面,王興興作為公司控股股東、實際控制人,直接持有23.8216%的股權,同時透過上海宇翼企業管理諮詢合夥企業(有限合夥)間接控制公司10.9414%的股權,合計控制比例達到34.7630%,股權控制穩定性明確。而後,今年9月初,宇樹科技在社群媒體上發文稱,預計在2025年10月至12月期間向證券交易所提交上市申請檔案,屆時公司的相關營運資料將正式披露。圖源:財聯社再到如今,宇樹科技再度改名,顯然,宇樹科技的上市輔導工作正在按計畫進行,一旦上市成功,預計將成為A股人形機器人第一股。2. 宇樹科技發表H2仿生機器人宇樹科技的動作,不只更名。在全力推進IPO處理程序的關鍵節點,宇樹科技在近日正式發佈了新一代仿生人形機器人Unitree H2。這款定位為「為安全和友善地服務大家而生」的仿生機器人,精準復刻了成年人的身形比例,身高達到180cm,體重控制在70kg,在視覺呈現與實際應用場景中更具適配性。圖源:微博從官方發佈的宣傳影片可見其卓越的運動表現:無論是基礎的行走動作,還是對協調性要求較高的舞蹈編排,都能流暢完成;即便面對打拳、側踢等需要精準發力與動態平衡控制的高難度動作,也能展現出穩定的執行能力,這背後凸顯的是宇樹科技在運動控制演算法與機械結構協同最佳化上的技術突破。圖源:微博此外,相較於前代產品Unitree H1,H2最引人注目的革新在於首次搭載了仿生人臉系統,透過3D列印技術與柔性材料的融合應用,打破了前代產品「無五官」的設計侷限,不僅讓機器人外觀更貼近人類形態,更為未來情感互動功能的開發奠定了基礎,標誌著其在擬人化道路上邁出了關鍵道路。圖源:微博不過,宇樹科技也保持了客觀審慎的態度,特別作出重要備註:當前全球仿生人形機器人領域仍處於早期探索階段,技術成熟度與應用場景的適配性尚在持續完善中。因此,公司鄭重提示個人使用者,在決定採購前務必充分瞭解產品的現有侷限性,理性評估實際使用需求,這一提示既體現了企業對使用者的負責態度,也反映出行業發展的客觀現狀。總的來說,宇樹科技的發展可以說是如日中天,自2016年成立以來,公司已成功完成10輪融資,投資方陣容十分豪華,估值超100億元,顯然,資本對於宇樹科技上市還是十分看好的,而宇樹科技未來將如何發展,讓我們拭目以待。3. 人形機器人何去何從在科技的日新月異之下,人形機器人正快速發展──現今,全球各國均將人形機器人納入策略產業佈局,中國的《人形機器人創新發展指導意見》更是明確2025年實現關鍵技術突破與大量生產、2027年建構國際競爭力產業生態的階段性目標,同時透過建立產業大模型訓練資料庫、推動雲端與邊緣智慧協同等舉措,加速技術商業化處理程序。此外,資本市場對人形機器人賽道的熱情持續高漲。資料顯示,2025年至今,中國人形機器人領域投融資金額已超364.36億元,遠超過2024年全年總和。優必選、宇樹科技等企業的量產計畫進一步點燃資本信心,其中宇樹科技推進IPO輔導的處理程序,標誌著國產機器人企業資本化加速,有望帶動產業鏈上下游協同發展。除專業投資機構外,美團、京東、寧德時代、華為等產業巨頭透過戰略投資或自主研發局賽道,在能源系統、AI決策、硬體驅動等關鍵領域形成技術合力,推動產業鏈從零散佈局走向協同創新的成熟生態。基於此,隨著技術成熟與成本下探,人形機器人已在工業、服務等領域實現了商業化落地,發展前景大有可為。但值得注意的是,儘管人形機器人賽道前景廣闊,但目前仍面臨高性能零件成本高、高品質資料取得困難、安全倫理規範缺失等現實挑戰。基於此,特斯拉的Optimus機器人量產計畫被曝已經擱淺——10月8日,矽谷知名付費科技媒體The Information發佈文章透露:由於技術問題,特斯拉已放棄了今年生產數千台Optimus機器人的計畫。圖源:微博這項決定源自於工程團隊在機器人手部和前臂設計上遭遇的嚴重技術難題,導致無法實現類人靈活操作。而在先前6月,來自中國供應鏈資訊顯示,特斯拉開始暫停採購Optimus的零件,正在集中調整人形機器人Optimus軟硬體技術細節。可見,人形機器人的發展還有較大的瓶頸。不過,隨著科技的持續迭代與產業鏈的不斷完善,這些瓶頸問題或許可望逐步破解。展望未來,對於企業而言,核心技術研發能力與場景落地效率將成為建構競爭壁壘的關鍵;對於整個產業來說,唯有推進開放協同的生態建設,加強國際間的技術交流與行業標準共建,才能推動人形機器人賽道實現更高品質的發展,共同書寫人形機器人的全新篇章。 (大佬說)
最被低估的福建小城,殺出了“網際網路三劍客”
有這樣一種說法,中國的網際網路有“四座大山”——BAT(百度、阿里、騰訊)和武夷山。字節跳動的張一鳴、美團的王興、雪球的方三文,這三個同時登上《財富》(中文版)2012“中國40位40歲以下的商界精英”榜單的人,都來自武夷山腳下的福建龍岩,也因此被坊間稱為“龍岩三傑”。在移動網際網路時代,“龍岩三傑”的風頭已經壓過曾經的巨頭BAT。而在“龍岩三傑”背後,龍岩還走出了許多網際網路領域的大佬。這個全國唯一一個以“龍”字命名的地級市,藏著什麼秘密?張一鳴 5次創業成就短影片王者1983年,張一鳴出生在福建龍岩的一個事業單位家庭。張一鳴的童年,父母聊得最多的話題,是誰的朋友在國外搞了什麼技術、新產品。愛嘗試新鮮事物的父母給了張一鳴寬鬆的環境,在這個家庭裡對商業的早早觸碰,也讓他在很小就接觸到商業世界與創新之間的某種聯絡。2001年,張一鳴考上南開大學微電子專業,後來因為興趣轉學軟體工程。大學畢業後,張一鳴就一個猛子扎進創業的大海中,開啟了跌宕起伏的創業歷程。● 張一鳴2005年,張一鳴和兩位學長組隊,開發了一款協同辦公系統,不過協同辦公當時在中國還沒有市場,他的第一次創業在幾個月後就宣告失敗。2006年,張一鳴加入酷訊網,成了公司裡第一個工程師。在酷訊工作了2年後,看到了公司管理鬆懈和決策方向不明,張一鳴選擇了離開。這時,正在創業的老鄉王興想拉張一鳴過去。不過張一鳴選擇了微軟中國,半年後,工作太清閒的張一鳴交了辭職信。王興又一次找到他,這次張一鳴沒有拒絕,以技術合夥人身份加入了王興的飯否網和海內部網路團隊。2009年,這兩個項目失敗團隊解散,張一鳴也隨之離開。從飯否網離開後,張一鳴創立了房產搜尋的“九九房”。這次很成功,九九房業務發展迅速,特別是在移動端,6個月就有了150萬使用者,成為房產類應用第一名。此時的張一鳴,已經敏感地察覺到移網際網路時代正洶湧而來,而九九房發展的“天花板”太低,他想要更大的空間。● 張一鳴前4次創業唯一成功的就是九九房搜尋2011年,張一鳴帶著投資人給他的200萬元,開始準備第五次創業。2012年3月,在北京知春路的一間民房裡,張一鳴成立了“字節跳動”。這次張一鳴信心十足。他已經清晰地梳理出,自己這些年創業做的其實都是一件事,那就是資訊蒐集和分發。不同的是,張一鳴已經從技術至上的思路,轉向了模型和資訊架構的搭建,你喜歡看什麼,就讓軟體給你推送什麼。2012年8月,今日頭條上線。上線不到半年日活使用者數量已近200萬。到了2016年使用者已經超過5.5億,日活達6000萬。也就是在這一年,張一鳴打造的另一個國民社交軟體——抖音——面世了。雖然現在沒人能否認今日頭條和抖音的成功,但是這一模式在最初並不被看好。張一鳴曾談到了當年創業的艱辛,“在創立的前一年半,其實整個業界並不看好今日頭條。”當時他一個月見了30多個投資人,因為說話太多以致失聲,而他被投資人問得最多的問題就是,“如果這個事BAT也要干,你怎麼辦?”● 2010年,張一鳴還在發微博“吐槽”蘋果太貴,十年後抖音就已成全球短影片的第一投資者給字節跳動樹立的假想敵,也確實在抖音出現後有過正面交鋒。2018年,微信朋友圈裡的抖音視訊連結,都變成了“僅自己可見”。此後,騰訊與抖音兩家開啟了一場曠日持久的競爭戰。直到2023年4月,抖音與騰訊視訊官宣合作,因為抖音已經成了全球範圍內的短影片王者,再打下去對騰訊毫無意義。● 張一鳴、馬化騰“互懟”從被圍剿到全球化的勝出,字節跳動從被騰訊長期“統治”的社交內容賽道中脫穎而出,最終實現趕超。王興 追逐網際網路興起的每次潮流比老鄉張一鳴大4歲的王興,1979年出生在龍岩一戶富庶人家。王興的父親在當地是個小有名氣的企業家,由於從小家庭條件優渥,王興是龍岩市最早一撥有電腦能上網的人,也正因如此,王興的創業項目幾乎都與網際網路有關。● 王興一家在清華大學合影1997年,王興保送上了清華大學電子工程系無線電專業。畢業時,拿到了美國特拉華大學的全額獎學金,去美國繼續深造。在留學期間,他目睹了全球第一個社交網站的興起,就開始琢磨把這個搬到中國。2003年聖誕節,25歲的王興懷揣創業熱情回到中關村。王興最初做的項目“多多友”,不過很快就慘淡收場。他總結這次失敗的重要原因是使用者太寬泛,於是他瞄準了更細分的市場——在校大學生。當時,美國已經有一個非常成功的樣板FaceBook。2005年,王興和幾個大學生一起,複製Facebook做起了校內部網路,在北大、清華和人大開始試營運。校內部網路雖然很快引爆了校園,但是網站雖然有流量,卻沒有變現賺錢的方法。2006年,沒有資金繼續支撐的王興,只能把校內部網路賣了。2007年Twitter在美國一炮而紅,王興再一次看見了希望,中國版的Twitter“飯否”成了他這次創業的項目,隨後又推出了針對白領的海外網。只是,飯否的使用者增長一直緩慢,海內部網路面對競爭對手開心網的搶車位、偷菜等小遊戲,影響力也日益下滑,王興的創業又一次失敗。● 當時國內跟Twitter類似的中文網站有六七家,飯否是功能最齊全的兩年後,一款名為Groupon的團購網站在美國芝加哥風靡。王興意識到團購很有可能會成為下一個網際網路浪潮,於是2010年初王興正式創立了美團網。在2010年前後的這段時間裡,跟美團同類型的團購網站有將近5000家,由於競爭激烈,很快演變成比著“燒錢”搶客戶資源的“千團大戰”。這時的王興沒有跟風燒錢,反而是在悄悄打磨軟體開發和系統服務升級。美團因為王興的戰略活了下來,還得到了資本的青睞,在2012年成了團購行業的第一。只要是網際網路興起的潮流都躲不過王興的眼睛。2012年,O2O概念在網際網路流行,美團覺得外賣模式已經“時機成熟”。當時餓了麼外賣已經上線3年,百度外賣也在美團外賣推出後幾個月殺入市場,三家開始默契地開始“燒錢”搶奪市場。王興的策略又一次佔了上風。在搶市場的同時,他把外賣的主要目標從服務大學生轉向了白領客戶群,又在廝殺白熱化的一二線城市之外,重點佈局三四線城市。同時花巨資搭建智能派單系統,解決了外賣配送效率的問題,讓美團外賣平台的口碑急劇上升。● 王興、張一鳴和滴滴出行創始人程維在烏鎮網際網路大會,被稱為BAT之後的另一個網際網路小巨頭“TMD”後面的故事,大家已經熟知。2018年,美團登陸港交所掛牌上市。此後,美團在出行、支付、酒店旅行、本地生活等領域四面出擊,構築起了一個龐大的生態帝國。方三文  文科生搞出網際網路財經平台“龍岩三傑”中,雪球網創始人方三文的年齡最大。跟他另外兩個老鄉不同,方三文是個典型的文科生。1992年,方三文頂著福建省文科榜眼的光環去了北京大學中文系。不過,在大學的方三文經常逃課,因為北大對於他而言,只不過是提升了些許自信,中文專業並非他的興趣所在。● 紀錄片《高三》在方三文母校武平一中拍攝,片中王錦春老師也是方三文中學時的語文老師大二那年,他想通了要去當個記者。憑藉一篇稿子,大學畢業的方三文進了當時如日中天的《南方周末》,後來又輾轉到《21世紀經濟報導》和《南方都市報》。1997年,網際網路熱潮開始在中國蔓延。方三文接觸到了網際網路,網上動輒數百萬計的BBS網民,讓方三文感到了自身的侷限性。他覺得只有自己幹網際網路才有意思,並萌生了做一個餐館黃頁網站的想法。自己做網站的事被朋友潑了冷水,不過方三文也因此踏足網際網路,他去了當時風頭正勁的網易,當上了副總編輯。在網易待了5年,方三文發現當時入口網站的競爭內容同質化,跟他期待的模式有些不合拍。● 從傳統媒體走出的方三文,面對網際網路時顯得格外“焦慮”,這也促使他轉進網際網路行業2010年3月,方三文離開網易。不久他和朋友一起創立了雪球。雪球財經起初只是一個單純的內容產出平台,主打美股資訊。不過方三文很快發現財經媒體做資訊的數不勝數,而且當時很多人質疑雪球這個沒有任何金融背景,讓一個學中文的人領導的團隊,怎麼能讓市場和使用者信服。2012年年底,雪球開始轉型,資訊與社區並駕齊驅,內容也從美股擴大到全球資本市場,逐漸成了一家網際網路公司。在使用者生產內容的機制下,雪球開始了自己的滾動,而且越滾越大,“很多人說創新創新,好像創新是一種很美好、很高大上的事情,其實不是,而是只有創新才能做到生意。”方三文說。● 方三文從初期的資訊平台到雪球轉型成為網際網路企業,打造了一個“社區—交流—交易”完整的產業鏈十多年來,方三文就做一件事——摸索著如何最好地滿足使用者的興趣和需求,如何在不同的載體和平台上將內容的價值最大化,讓“群體智慧”戰勝“專業智慧”。為什麼是龍岩?“龍岩三傑”之外,從龍岩走出去的英才在各個行業,特別是網際網路行業中還有很多。網際網路領域,張步鎮創立的藥師幫,2023年交易額960億;最懂AI與醫療結合的微醫集團董事長廖傑遠,平台覆蓋2.8億使用者。此外,十點讀書的林斌煒、同步網路的熊俊、欣欣旅遊網的賴潤星、保障網的張志標、魔格資訊科技的鄭偉傑、易極付的熊新翔、“請他教”的陳遠河……這些在網際網路行業劈波斬浪的人,都是從龍岩走出去的。● 龍岩風光。圖片來源:龍岩市融媒體中心為什麼以“龍岩三傑”為代表的網際網路“龍岩幫”能成功?第一,是客家文化的沁潤。抱團取暖是客家人的傳統,即使是在網際網路時代,這種凝聚力也是能夠迅速聯絡起他們的本能。王興剛開始創業時,最早的投資就來自福建老鄉;字節跳動的演算法團隊,核心成員也多來自龍岩。這種文化基因形成的“商業作業系統”,成就了演算法帝國的全球化裂變,也點燃了美團無邊界擴張的可能性。第二,是敢打敢拚的創業精神。創業打拚是龍岩人祖祖輩輩留下的底色,無論是革命老區年代還是網際網路年代,這樣的精神一直在傳承。“敢賭天命”的冒險精神,帶來的是龍岩人的開放思維和不達目的不罷休的執著。張一鳴敢在BAT的夾擊之下堅定自己的技術架構押注短影片,王興從校內部網路到美團的九死一生,都是這種精神的具體體現。第三,是對教育的重視。網際網路是知識經濟,網際網路的發展也是靠知識去推進的。“龍岩三傑”和龍岩籍的網際網路創業者,幾乎無一例外的都有優秀的教育背景和持續學習的理念。因為地理位置相對偏僻社會資源較少,跨地域求學成為獲取更高階資源的重要途經,所以這裡對教育反而更為重視。雖然龍岩的整體教育水平在福建屬於中游,但是它“精英突圍”的教育模式,更注重頂尖人才的培養。第四,是時代機遇與反向激勵。龍岩發展傳統經濟的本地資源不多,GDP只有福州的四分之一,這樣的經濟落差,反而讓缺乏傳統產業優勢的龍岩的青年們,比經濟發達城市的人有更強烈的創業衝動。這種改變命運的進取心,與網際網路“無邊界”的特質結合,在網際網路的創業浪潮中,才出現了今天“龍岩幫”百舸爭流的景象。網際網路沒有永恆的王者,只有不斷趕超。有知識有拚勁且能洞悉行業發展的方向,來自龍岩的年輕人們,靠著這一撥浪潮的彎道超車,一躍躋身在時代浪潮的最前沿。而他們的邊界,也像大海中生生不息的浪潮一樣開闊。 (最華人)