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Maker Tool出海：百亿赛道的增长与暗礁
about 5 hours ago
近日，在PingPong主办的国内首届Maker Tool行业联盟会上，PingPong中国区电商业务负责人郑志坤抛出了一个对比：目前，扫地机器人的全球家庭渗透率大约在9%，而Maker Tool未来的家庭渗透率，会比这个数字更高。支撑这一判断的是市场数据——多份国际调研报???显示，2025年全球DIY创客工具市场规模已达189亿美元，预计2033年将飙升至362亿美元。但与百亿体量形成反差的是，这条赛道长期被视作“极客的玩具”，而认知的滞后恰恰意味着机会的窗口。四条赛道，四种境遇目前，Maker Tool赛道比较热门的有四大品类——3D打印机、激光雕刻机、CNC和UV打印机。其中，3D打印机一马当先。据供应链人士透露，头部品牌拓竹已经将今年的销售额目标调高至240亿元。拓竹的崛起几乎重新定义了赛道标准——从需要用户自行调试到开箱即用，打印速度从60mm/s提到300mm/s，效率直接提升五六倍。通过产品力创新，短短几年时间内，拓竹的年销售额就实现了从0到百亿规模的跨越，同时带动3D打印机实现了从专业maker到普通消费者的破圈。如今，行业正在迎来新的增长拐点——多色打印。作为行业领头羊的拓竹也开始面临竞争压力。去年，快造的四喷头产品U1众筹突破千万美金，一战成名。众多真实测评渠道验证U1的打印效率处于行业顶级水平，尤其受到小B用户青睐，不少用户直接几百、上千台批量购入。一位行业人士分析：“这说明U1的稳定性和成熟度已经达到了大规模商业交付的标准，不是实验室产品。”快造的产品得到阶段性验证后，其他竞争对手也开始纷纷跟进。激光雕刻机市场目前呈现出Xtool一家独大的竞争格局。一位资深一级市场投资人分析，激光雕刻机市场之所以没有出现新的挑战者，核心原因在于，激光雕刻机的市场空间不像3D打印机那么大。“3D打印能承载数百万台的出货量，新玩家切个5%的市占率，就能有个十几、二十万台的体量。而激光雕刻领域，国内头部企业已经拥有60%的市占率，再投入很多资源去硬打这个市场，ROI不高。除非未来能在产品技术或AI结合上做出革命性的差异化产品，新玩家才有机会。”尽管还没有强有力的对手杀出，不过水面之下已经有不少玩家正在蠢蠢欲动。据知情人士透露，拓竹内部已经在秘密进行激光雕刻机的研发。日前，拓竹被曝出投资了第三代激光器厂商亿能智光，此举也被视为拓竹入局激光雕刻赛道的铺垫。“拓竹内部做过二氧化碳激光雕刻机，但看到Xtool做了一款同样路线的整机出来，拓竹内部直接砍掉了这个项目。拓竹有在尝试多种激光方案，包括二氧化碳和红光。”该知情人士透露。拓竹为何做了激光雕刻机中途又砍掉？业内人士分析，这一方面是因为3D打印机市场空间比激光雕刻机更大，对于拓竹来说，守好并进一步开拓3D打印市场的优先级更高；另一方面是因为Xtool的产品力已经很强，拓竹想要从其手中抢夺市场就必须拿出非常有竞争力的产品，但这并不容易做到。桌面CNC是今年Maker Tool赛道投融资热度最高的细分品类。业界普遍认为，桌面CNC有可能成长为一个像3D打印一样空间广阔的市场，同时目前市场上尚未跑出头部玩家，新进者依旧还有机会。TwoTrees联合创始人黄荣鹏介绍，桌面CNC赛道处于高速增长阶段，公司业绩正翻倍增长。CNC能够解决3D打印不能加工高强度材料的痛点，同时契合欧美用户对于环保的要求。黄荣鹏判断，未来会有部分3D打印用户切换到CNC，带动行业快速增长。不过关于桌面CNC产品的市场前景，行业也有许多疑虑：一是使用环境，粉尘、噪音、体积对家庭环境要求高。CNC是减材加工，能加工黄铜、铝、木等材质，做出比3D打印塑料更精细、质感更好的物件，但必须解决罩子、吸尘问题，不能开放式操作，成本自然高于3D打印。二是易用性，桌面CNC远比3D打印复杂。3D打印是给一个模型就能直接输出，但CNC除了加工本身复杂，材料感知和刀头损耗都会直接影响加工精度。另外还有门槛高企的CAM编程、装夹、后处理、清理、表面处理等步骤，整体流程更长，上手难度也更高。三是应用场景，桌面CNC尚未形成基本盘场景，而是分散应用于机器人、家居摆件、珠宝定制、摩托车和自行车改装、渔具等长尾领域。许多人认为，减材加工天然不如增材加工有吸引力，上述特性天然决定了它当下属于更小众、更高端的品类，距离真正的大众化普及仍有距离。UV打印机市场需求明确，但核心技术有待突破。去年，安克旗下打印机品牌eufyMake，在众筹平台上线了第一款UV打印机——eufyMake E1，仅12小时众筹金额破千万美金，充分验证了市场需求。但在产品交付环节，eufyMake却遇到了挑战。据了解，eufyMake E1交付延期的核心原因在于UV墨水与喷头兼容性失效导致的喷头堵塞问题。简单来说，堵墨的核心原理是墨水通过喷头喷出，不用时墨水会留在喷头里，与空气接触凝固堵住喷头。行业目前的解决方式是通过定期自动喷墨保持流动，但这样会产生持续成本，而且并没有从根源上解决问题。三道坎，关关难过四条赛道虽然境遇不同，但增长瓶颈却存在共性。未来行业要取得进一步的增长，依赖于几个变化：一是上游技术的低成本化。目前Maker Tool的部分核心零部件——比如UV打印机的喷嘴和激光雕刻机的光源芯片等，仍依赖于海外供应链，导致整机价格偏高。以激光雕刻机为例，国内头部企业去年所有产品定价都在1000美金以上。“入门级都要7000块，我作为投资人都买不起”，一名投资人调侃道。产品定价高导致激光雕刻机难以进入大众消费，限制了其使用场景，进而导致产品更难推广，这几乎是一个死循环。该投资人认为，激光雕刻机通往普及必须做到单品海外售价在500美金以下，国内售价在两三千左右，做不到这个价格就没法推广。而这有赖于核心零部件国产替代带来的低成本化。目前虽然有不少国内厂商在自研核心零部件，但受制于早期规模较小，国产替代早期成本甚至高于海外采购。“小批量时国产做得更贵，所以要跟供应商一起成长，3-5年后才能国产替代。成本会先经历上升再下降，这个过程挺痛苦的。” PingPong中国区电商业务负责人郑志坤说道，二是AI技术成熟带来的使用门槛下降。目前，3D建模对普通用户来说依旧是一件门槛很高的事情。拓竹3D打印机之所以能够破圈，一方面是得益于打印机硬件性能的提升，但更重要的还是因为拓竹通过makerworld社区解决了用户模型获取的难题。当下很多maker tool厂商都在打造自己的用户社区，通过模型共享带来更好的用户体验。“以前用3D打印机还挺难的，我买过CNC也挺难的，现在容易多了。软件易用性的提升，会让更多没用过的用户加入进来。”一名投资过3D打印机厂商的资深投资人表示。三是生态能力的构建。一位资深投资人告诉雷峰网，FDM 3D打印看似红海，实则才刚开始。目前3D打印出货量级在数百万台，激光雕刻数十万台，CNC更小，仅数万到十万台，远远没到千万台的天花板。他认为，这个赛道远期不会是纯卖硬件的模式——创作类工具本身就是软件加硬件的结合，生态的权重会越来越高。他以Peloton为例，这家做动感单车的公司，65%收入来自订阅，只有35%来自卖硬件；终极情况可能是硬件免费送，靠耗材和订阅把用户生命周期价值提起来。“三五年???硬件同质化时，真正拼的是软件能力和生态构建能力。眼下各家还在卷性能、卷差异化功能，很多材质还没被很好加工，软件订阅模式也尚未真正跑通。这个赛道未来仍有非常大的机会。”真正的暗礁：现金流市场前景广阔，技术迭代加速，品牌梯队成型——从表面看，Maker Tool正走在一条确定性的增长曲线上。但水面之下，一道更隐蔽也更致命的坎，正在卡住越来越多品牌的咽喉。这道坎不是技术，不是渠道，而是现金流。相较于普通消费电子，Maker...
追觅洗地机登顶澳大利亚，全球第一版图持续扩张
about 4 hours ago
近日，据GFK最新市场监测数据显示，追觅洗地机2026年6月在澳大利亚市场份额超过25%，跃居当地洗地机市场第一。继波兰、瑞士等近多个海外市场取得领先后，追觅洗地机的全球市占第一版图，再添澳大利亚这一重要市场。在澳大利亚，戴森、必胜、???客等国际品牌长期占据消费者心智，市场竞争相对成熟，消费者对清洁效率、使用便利性和多场景适配能力也有着更高要求。与此同时，澳洲家庭的居住环境又有鲜明特点：大户型住宅较为常见，养宠家庭众多，硬地板与地毯混合铺设也十分普遍。这意味着一次家庭清洁往往需要应对更大的面积、更多的毛发以及不同材质的地面。因此，除了基础清洁能力，续航能否覆盖全屋、宠物毛发是否容易处理、不同地面能否灵活适配，以及使用后的维护是否省心，都成为影响当地消费者选择的重要因素。围绕这些具有鲜明本地特点的清洁需求，追觅洗地机持续进行针对性的产品适配和功能研发，并逐步建立起覆盖不同需求层级的产品矩阵。以H16 Pro Steam、T16 Pro TriForce等旗舰产品为核心，产品价格从549澳元延伸至1499澳元，覆盖从日常清洁维护到复杂场景深度清洁的不同需求。例如，针对大面积清洁场景强化续航能力，减少中途充电带来的体验中断，追觅T16 Pro TriForce拥有70分钟的最长续航时间，彻底解决了以往澳洲大户型用户清洁途中续航不足的核心痛点；针对澳洲消费者最为高频的后期维护困扰，追觅洗地机则通过95℃的高温全链路自清洁以及热风烘干技术，实现滚刷彻底清洁的同时，进一步减少滚刷手洗和晾晒等后续维护步骤。另一方面，澳洲市场家庭养宠比例超过60%，使得宠物毛发清洁成为高频难题。为此，追觅洗地机通过行业领先的30000Pa超强吸力和防缠毛滚刷设计提升毛发清洁效率，一举解决宠物毛发缠绕难题。产品之外，追觅近年来也在逐步完善澳大利亚市场的渠道和品牌布局。通过进入Harvey Norman、JB Hi-Fi、The Good Guys等核心零售体系，并将演示道具铺设至300多家线下门店，让吸力、防缠毛、自清洁等原本抽象的技术参数，变成消费者可以现场感知的体验；另一方面，通过7News等当地头部媒体，以及持续的KOL、KOC内容沟通，将产品能力放进宠物毛发、大户型清洁等真实场景中解释，降低消费者理解新品类和新品牌的门槛。从当地用户需求出发，把生活方式的差异转化为产品定义，再通过渠道和内容完成价值落地，这是追觅洗地机在澳大利亚市占登顶的核心逻辑。背后体现的，不止某一个市场的成功，更是追觅所拥有的一套成熟的全球化增长能力。对追觅而言，全球化的下一阶段，是在更多国家读懂当地生活。用真正适合当地家庭的技术和产品，减少清洁负担、提升生活效率，让技术进步最终落到每一个具体家庭的日常体验里。雷峰网 雷峰网
追觅个护亮相哥本哈根时装周，以专业造型科技闪耀国际时尚舞台
about 4 hours ago
近日，哥本哈根时装周SS27春夏系列活动圆满落幕，全球高端科技品牌追觅科技作为时装周官方合作伙伴重磅亮相，追觅个护为本届时装周开幕大秀 —— 丹麦新锐可持续设计品牌OpéraSPORT专场提供后台造型支持，还于时装周重点展区内打造 Dreame Air Atelier专属品牌体验空间。立足专业个护科技实力，拥抱全球时尚前沿，追觅个护持续夯实 “科技 + 时尚” 的高端定位，推动品牌从硬核科技标杆向时尚生活美学品牌的进一步进阶。作为北欧规模最大的的时装周，丹麦哥本哈根时装周不仅是国际时尚趋势的重要发布平台，还凭借极具辨识度的北欧美学表达和对行业创新议题的持续探索，跻身全球时尚产业的重要窗口，常被业界视作继纽约、伦敦、米兰与巴黎之外的全球“第五大时装周”。此次亮相，是追觅个护进一步深耕国际时尚专业场景的重要一步，借国际秀场的严苛专业标准检验产品实力，赋予了 “科技 +...
Qwen3.8首日可用，助力存量算力长期有用：智源FlagOS开源开放生态共享
about 4 hours ago
阿里巴巴开源超大规模Mo E模型Qwen3.8-2.4T-A95B,众智Flag OS社区同步完成Day0多芯片适配。Qwen3.8-2.4T-A95B已在平头哥、英伟达、摩尔线程、华为昇腾、沐曦、昆仑芯、海光、清微智能、隧原等9家AI芯片上完成基于Flag OS统一开源技术栈的多芯适配、精度对齐与部署验证,针对不同芯片情况提供包括BF16FP8INT8等多种精度的版本,开发者可直接获取对应芯片的开箱即用方案。从今年2月首次开展MiniCPM4.5-o模型的多芯片Day0适配,到今天实现Qwen3.8-2.4T模型在9款芯片上的Day0适配,Flag OS已累计完成来自7大头部模型团队、12款主流开源模型、覆盖多达10款芯片的跨芯Day0适配,向AI芯片与大模型产业验证了:基于统一、开放的系统软件栈,实现前沿模型"—次开发、多芯快速适配"已具备规模化落地能力。本次发布的Qwen3.8-2.4T-A95B是阿里巴巴开源模型系列中规模最大、能力最强的一代,首次将Qwen-Max级别的模型开放出来。主要特性:超大规模Mo E架构,总参数2.4T,激活参数95B,纯文本模型编程、专业工作、科研、长程智能体任务能力显著提升;支持reasoning_effort调节推理深度，preserve_thinking保留历史推理原生262,144 tokens,可扩展至1,010,000;提供BF16/FP8权重,兼容vLLM、SGLang、Token Speed在Coding Agent相关基准测试中,Qwen3.8-Max相比Qwen3.7-Max有明显提升:Terminal Bench 2.1从74.5升至86.6,SWE-bench Pro从60.6升至67.7,接近Opus...
给黑盒导航机器人「使绊子」：AdvNav 如何揭示具身智能系统潜在安全风险 | GAIR Paper 117
about 4 hours ago
AdvNav 首次在黑盒条件下，对导航智能体完成系统性安全验证。 作者丨李晨阳 编辑丨陈淑瑜 近两年，能自己走路、自己带路的机器人正从实验室走向真实场景：医院的配送机器人按医嘱送药，仓库里的搬运机器人找货架，家里的扫拖机器人按指令去某个房间。它们靠的不是提前存好的地图，而是“看懂画面 + 听懂指令 + 自己决定下一步往哪走”——这正是视觉语言导航（VLN）要解决的问题。这类系统藏着一个少被提起的前提：它完全相信自己的“眼睛”。摄像头拍到什么，它就当成事实去决策。▎于是真正的痛点浮现了：视觉是它最脆弱的入口。 机器人的所有判断都建立在像素之上，可真实世界的光照变化、物体遮挡、甚至镜头上一点污渍，都可能让“同一段路”在它眼里变得不一样。越聪明，越怕“看不见的偏差”。 大模型加持的导航机器人推理更强，却也更依赖视觉输入；一旦输入被轻微扰动，小错会一步步放大成“走错整个楼层”。更难的是“验伤”。 真实部署的机器人是封闭产品，你拿不到它的内部参数和梯度，传统那种“拆开看脑子”的评测方式根本用不上——而我们恰恰最该知道：它在受干扰时到底有多不靠谱？过去的研究大多盯着“怎么让机器人在干净环境里走得更准”，却很少有人问“它在被扰动时会不会崩”。...
中国大厂消失在赞助商名单，却在不莱梅重构 AI 的灵魂丨IJCAI 2026
about 4 hours ago
2026 年 8 月 15 日至 21 日，第 35 届国际人工智能联合会议（IJCAI 2026）即将在德国“航天之都”不莱梅（Bremen）举行。作为 AI...
小马智行第四代无人重卡量产，未来三年实现「千辆运营」目标
about 9 hours ago
2018年下半年，小马智行内部成立自动驾驶卡车部门，几个人拉了一个小团队，跑去重卡4S店买了一辆东风重卡。那时，小马智行已经在广州南沙启动自动驾驶车队试运营，Robotaxi是公司更熟悉的产品，自动驾驶卡车则几乎从零开始。市面上没有成熟的线控重卡，团队只能自己动手，改装油门、刹车、方向盘。经过半年多的调试，两辆自动驾驶重卡终于能上路行驶，完成Demo，并在2019年的世界人工智能大会上第一次公开展示。八年后的2026年，小马智行在广州展示了第四代自动驾驶重卡，并计划未来两到三年，运营500到1000辆智驾重卡。很长一段时间里，外界听到更多的是小马智行Robotaxi故事，自动驾驶卡车业务鲜有动态，今年为什么突然又开始密集提到自动驾驶卡车？“我并不认为这是一个转变。”小马智行副总裁、卡车事业部负责人贺星说。他表示，小马智行只是在等待自动驾驶能力再成熟一点，等自动驾驶系统车辆能前装量产，也等公司真正知道如何大规模运营车队。在这些事情没有搞清楚以前，过早投入自动驾驶卡车业务，会造成资源浪费和重复开发。2026年，小马智行认为时间窗口开始出现，不仅是产品打磨足够成熟公开运营，更关乎已经明晰成本账、落地场景和商业模式。Robotaxi技术经验，复用到自动驾驶卡车近日的小马智行媒体沟通会上，贺星回顾了自动驾驶卡车业务的诞生与发展过程。他介绍，从开启自动驾驶卡车业务起，小马智???就尝试让不同产品共享一套自动驾驶底座，将更成熟Robotaxi业务作为其它业务的样板。原因在于，Robotaxi车队从几十辆扩张至上千辆，要解决车辆量产、安全冗余、全天运营、牌照获取、监管以及供应链管理等问题，其中相当一部分经验可以复用到自动驾驶卡车业务。贺星表示，小马智行自动驾驶卡车产品中，轻卡较为接近Robotaxi应用环境，两者测试路线相似，同样在城市道路运营，自动驾驶轻卡只需增加装货、卸货等物流环节。而自动驾驶重卡在高速干线和物流专线行驶，运营难度则陡然增加。不同于城市中密集的充电基础设施，自动驾驶重卡在长途运输过程中，会遇到充换电站、收费站、服务区和高速公路等完全不同的基础设施，更何况跨城市运输，基础设施也可能大相径庭。贺星表示，仅看技术，自动驾驶轻卡和Robotaxi的共享比例超过95%，把技术、规模化运营、政策和产业生态放在一起计算，轻卡与Robotaxi的综合复用度超过90%。差异更大的自动驾驶重卡，代码层面的复用度仍然超过80%，硬件层面超过90%，综合复用度超过80%。目前，小马智行自动驾驶重卡的应用场景主要包括干线物流、西北大宗商品专线和港口水平运输。其中，在小马智行看来，港口运输并不意味着无人驾驶技术能轻易落地。小马智行在实际项目中发现，全自动化港口占比并不高，大量码头仍然同时存在管理车辆、大巴、外集卡和内集卡，无人车需要与有人车辆混行。因此，他们把Robotaxi在城市道路积累的博弈、行驶和控制能力带进港口，在一个大型港口集团的多家产品对比测试中，单圈作业效率领先其他参与方案30%以上。于是，小马智行积累近十年的Robotaxi运营经验，被应用在另一种形态的车型，以及更多的作业环境。干线大于专线，再大于港口技术不再是无人重卡的核心问题，小马智行要实现长期稳定的自动驾驶卡车运营，还要解决物流行业的成本与效率问题。贺星表示，卡车作为一件生产工具，货主和物流公司不会只计算购车成本，还会计算车辆在整个持有周期里，运输一公里一吨货的总成本(吨公里成本)。在西北的大宗商品运输场景，司机短缺本身就是成本。贺星举例，内蒙古等地区运输环境恶劣，冬季低温、线路偏远，司机往往需要长期住在车上；到了运力旺季，招不到司机会直接推高货主调配运力的成本。小马智行因此把西北大宗物流列为自动驾驶卡车优先进入的场景之一。而港口运输，则需要围绕船期7×24小时作业，一辆车如果全天连轴转，需要配置三班司机，但后半夜又经常面临司机不足。小马希望通过硬件投入和无人驾驶，把这部分平均劳动力成本降下来。针对长途干线运输，贺星以北京到广州举例，这类单程一两千公里的运输，如果连续运行大约需要20个小时，人类司机无法在不休息的情况下完成全程。按照每名司机每天驾驶时间不超过8小时计算，一趟运输需要多人接力。正因为如此，小马智行判断，无人驾驶潜在应用空间是干线大于专线，再大于港口。目前，小马智行的自动驾驶卡车业务提供两种商业模式。第一种是ADaaS模式，小马智行与主机厂共同开发自动驾驶车辆，把自动驾驶能力交给愿意持有车辆资产、负责运营的合作伙伴。小马智行提供“虚拟驾驶员”，车辆和运输业务则可以由物流公司、车队以及其他资产合作伙伴承担。第二种是TaaS模式，小马智行或者合作伙伴直接管理自动驾驶车队，再向物流公司、供应链企业提供运输服务。事实上，这两种商业模式或许不是小马智行的长期规划，当前自动驾驶还未完全成熟，迫使小马智行进入更多环节，再通过真实运输验证技术能否降低成本。贺星强调，小马智行的定位仍是一家技术公司。随着技术成熟，小马希望逐渐从复杂的运输链路中退出，最终收敛成自动驾驶技术解决方案供应商，把车辆资产和具体运营更多交给合作伙伴。小马智行的Robotaxi业务，已经通过两城盈利证明商业模式，接下来三年，则要证明自动驾驶卡车也能批量应用，最终成为一门可行的运输生意。雷峰网雷峰网雷峰网
雷士照明与星网天合达成战略合作，共建智慧空间一体化解决方案
about 8 hours ago
8月13日，国内照明行业头部品牌雷士照明与全球知名ICT+AIoT智慧空间解决方案提供商星网天合正式签署战略合作协议。双方将围绕智慧家居与智慧商用两大板块，以健康好光、AI与IoT能力的融合，推动智慧空间从单点设备联动走向一体化交付，从“连接空间”走向“理解人”，打造主动服务的智慧生活体验。星网天合是星网锐捷（A股上市，股票代码：002396）的控股子公司。此次合作也是雷士照明健康光源共享计划在智慧空间领域的延续——星网天合提供家庭小脑及感知、连接与系统平台方案，雷士照明以健康好光的底层技术为支撑，双方能力由此形成互补：不是简单把照明接入一个系统，而是共同构建从需求理解、方案规划到系统协同与落地服务的完整闭环。互补与衔接：当健康好光遇上智慧空间星网天合深耕智慧家庭、社区、园区等领域，与超100家知名房企达成合作，智慧社区批量前装市场份额稳居前三。雷士照明拥有源自中国航天照明科技实验室的伴生适然光技术，2026年4月启动健康光源共享计划，将核心健康光技术向全行业开放共享。雷士照明总裁张杨表示：“健康光源共享计划的初衷，是让健康好光的底层技术走出单一品牌，成为各行业可以共享的技术底座。”星网天合方面则认为：“雷士照明在健康好光领域的深厚积累，为我们的智慧空间方案补上了关键一环。” 从设备联动到主动服务，智慧空间迈向“体验闭环”当越来越多设备被接入空间，智能化的衡量标准也在发生变化。真正的智慧，不在于用户掌握了多少操作入口，而在于空间能否感知人的到来、理解当下所需，并让照明、环境与服务自然协同。智慧的价值，也由“执行指令”进一步走向主动判断、提前响应与持续适配。基于这一共识，双方将以人的体验为中心，打破设备、系统与场景之间的边界，让客户获得的不再是彼此割裂的单项产品，而是一套可在不同空间复制、组合和延展的一体化智慧空间能力。光也不再只是被动执行开关命令，而将成为空间理解人、回应人、关怀人的重要媒介。想象这样一个景：深夜，车辆驶入小区。无需反复打开App，也无需逐项下达指令，入口识别完成后，灯光便沿归家动线依次响应：从小区入口、地下车库，到单元大堂、电梯厅，再到入户玄关，光环境随着人的位置自然衔接；与通行和环境相关的服务也同步进入准备状态。人只是向家走去，空间已经提前一步完成了迎接。这条看似寻常的归家动线，呈现的正是双方希望构建的体验闭环——让技术隐于空间，让服务先于指令。相同的能力还可延展至智慧工业、智慧酒店、体育场馆等多元业态：在工业空间中保障安全生产、实现节能降碳，在酒店空间中衔接抵达、停留与服务体验，在体育场馆中适配训练、赛事与运营需求，让不同空间都能以更自然的方式理解人、服务人。 从全链条协同到生态共建，打开智慧空间新边界当前，智慧空间建设正从连接了多少设备转向能否更好地回应人的感受。光直接影响人的健康、效率与情绪，其角色也从被动照明执行，走向随场景变化、可被灵活调用的核心环节。雷士照明的健康好光技术融入星网天合的智慧空间系统，让体验闭环真正落地。未来，双方将在解决方案共建、研发协作、供应链协同、市场推广与客户互荐等领域持续推进合作，以智慧社区和智慧园区为首批共建方向，并面向智慧工业、智慧酒店、体育场馆等更多空间拓展应用边界。通过智能连接与生态协同，双方将围绕人居健康与节能减排两大核心价值，共同推动智慧空间从设备集成走向体验集成，让每一个空间都能在恰当的时间，提供恰当的光与服务。
十年后，影石重新发明了全景相机
about 8 hours ago
2026年8月1日，刘靖康在一场闭门会上说，最理想的相机，是让用户忘记相机。这句话听起来有些矛盾。毕竟过去十年，他所做的事情，正是把全景相机卖给越来越多的人。距离影石新品发布还有十一天。35岁的刘靖康坐在台上，笑着播放自己与女儿相处的片段。他的表达依然直接，却明显多了几分克制。“最理想的相机应该是无感的。”他说，“接下来，我们会重新定义全景相机。”8月12日，影石Insta360发布新一代旗舰全景相机X6，不出意外再次成为热议话题——除了硬件层面接近天花板的更新，影石在一台产品上集结了全景相机、云台相机、第一人称头追等场景，并首创零剪辑和3D时光舱两大新功能。X6正好诞生在影石做出第一台全景相机Nano的第十年。沿着它的技术脉络向前回望，也能看到一个曾经无人问津的小众品类，如何被一家中国企业逐步做成全球市场。但10年后，影石面对的，已经是另一道题。当参数逼近极限、竞争愈加激烈、硬件接近天花板，影石需要证明的，不再是能卖多少台相机，而是全景相机的下一个十年，又在哪里？(公众号：雷峰网)01初心为什么要做一台全景相机？故事开始于一段澳洲上空的360度全景影像视频。十年前，还在读大四的刘靖康偶然看到一段海外摄影爱好者拍摄的360度全景视频，那种360度无死角的沉浸式画面让他感到震撼，于是，做一台全景相机的想法出现了。当时的主流传统方案都是Wi-Fi方案，拍10分钟的内容需要10分钟传输再花10分钟拼接，体验非常糟糕。2016年，很多公司都看到了这个小众赛道，却没有人注意到这一需求。直到影石在第一代产品Nano上放了一个可以直接插入iPhone的物理接口，首款实现手机直连的消费级全景相机诞生。Nano重量仅70克，瞬间吸引了全球科技媒体和VR爱好者的目光，成为现象级的明星产品，Insta360由此出圈。25岁的刘靖康带着这群技术爱好者，成为了消费级全景影像浪潮中最重要的参与者。此时，全景相机还是一个小众赛道，一是技术不成熟，二是市场不成熟，没有人知道什么时候需要一台全景相机，更没人知道该把它卖给谁。这也导致Nano一炮而红后没多久，销量就断崖式下跌。巧合的是，在Nano的用户群里，一位用户分享了用相机拍下的炫酷视频，几乎清一色是运动场景——速驾、滑雪、骑行。这让团队非常疑惑，Nano既不防水，也不支持基础???电池插换，在硬件层面显然不适合许多户外运动。深入沟通后才发现，全景相机先拍摄后取景的特性，很大程度上解放了这些场景下人在相机上的注意力。于是，运动场景被发掘出来。2018年，Insta360 ONE诞生，针对极限运动中实时构图困难、画面抖动的痛点，ONE首创“先拍摄、后取景”的技术路径，彻底改变了运动拍摄的逻辑。一方面，ONE搭载了FlowState™防抖科技，这一突破性算法让创作者无需云台也能拍摄平稳流畅的画面；另一方面支持高达120fps的高速录制，结合专用配件能轻松拍出“子弹时间”特效，定格稍纵即逝的瞬间；此外最有科技感的就是隐形自拍杆功能，能轻松收获低空跟拍的第三人称视角。随后第二年推出的X系列ONE X，将全景运动相机的概念推向高潮——子弹时间、隐形自拍杆和各类APP玩法，让ONE X成为“封神之作”。这一年，凭借ONE X，影石登顶全球全景相机出货量第一。此后，Insta360 EVO、Insta360 ONE R逐年发布，X系列也在不断迭代，分辨率从5.7K到8K，传感器从1/2.3英寸到1/1.28英寸，防抖从算法到AI三芯片，续航从80分钟到200分钟以上......一代又一代技术更新，让Insta360 X系列从运动场景逐渐拓展到日常生活。而Insta360 X6——这款被影石称作“十年之作”的产品，也是一代代突破与试错的沉淀。02临界点继承：硬件迭代+功能“三合一”X6首先展现出的是一种极致的“集成哲学”。全景相机长期以来最大的痛点，是画质天花板太低。此次X6与索尼联合定制了1/1.1英寸方形传感器，实现了1英寸全景影像，传感器面积相对X5提升了33%，在8K分辨率下，单像素尺寸达到2.44μm，进光量提升了3倍。全景相机第一次在画质上逼近了主流运动相机的水平。芯片架构上，X5首创的AI三芯设计在X6上得到延续：一颗4纳米高通芯片提供5倍算力，两颗定制专业影像芯片分别服务于降噪和画质调校。这套架构使X6支持8K 50fps全景视频录制和1.2亿像素全景拍照，联合杜比行业首创的全景原生杜比视界，全档位支持10bit色深，人像调优后直出就是质感大片。如果说影像规格决定一台相机能拍到什么，那么续航、屏幕、存储与镜头保护，决定它能不能在关键时刻真正拍下来。其中在续航与散热方面，X6搭载2600毫安时可拆卸电池，在8K 30fps模式下可实现140分钟续航，比X5提升51%；屏幕与交互方面，X6搭载2.32英寸OLED全面屏，峰值亮度1200尼特，解决了前代产品在强光下屏幕看不清的问题；存储方面，X6内置47GB可用存储空间，即使忘记携带存储卡也能完成拍摄；甚至在镜头保护方面，X5首次搭载的加硬可拆换镜片也在X6上升级到2.0版本。值得一提的是，X6几乎整合了影石在十年间对相机产品形态的每一次探索，将全景相机、云台相机与第一人称头追模块“三合一”化。这三种形态的组合，将X6的使用场景从运动记录进一步拓展到日常记录。某种程度上，第一人称头追等功能，也是X6试图让记录变得“无感”——按下按钮，然后忘记相机的存在。开拓：AI导演+3D时光舱硬件升级是X6延续全景相机的“上限”，而AI导演和3D时光舱，则重新定义它的“边界”。AI导演功能，是这款产品最让人兴奋的功能。全景相机最大的痛点从来不是拍不到，而是拍完还得剪，一段几十分钟的全景素材，要在App里一点点选角度、调运镜、配音乐，对普通人来说门槛太高。想象一个场景：白天拍一天视频，晚上回到酒店，把X6插上充电线——然后去睡觉。机内的AI导演会自动工作，挑片、剪辑、配乐，第二天早上醒来，成片已经躺在手机里了。影石的外测用户将这个体验描述为“自己在睡觉，别人在干活”。X6搭载了影石自研的PanoMind全景AI大模型，这个模型基于旅行、骑行、潜水、滑雪等30多个场景，能自动识别高光片段、规划虚拟运镜轨迹，甚至为每一段素材的“可剪辑性”打分——这是业界唯一能够“看懂全景、会拍全景、创作全景”的AI模型。App里的一键成片2.0让用户挑几段素材，AI自动完成运镜、转场和配乐；云时刻则作为一种agent式的自动剪辑，与阿里千问大模型合作，允许用户输入时长、主题、人物、场景等更多意图，生成更“懂你”的成片；主题模板则让用户直接套用热门模板拍出同款。全景相机的下限由硬件决定，上限由软件决定。过去只有专业剪辑师才能做到的运镜和叙事，如今有了更省力解决办法。另一个功能——3D时光舱，标志着X6从全景相机走向空间相机。传统的全景视频看到的是只能改变“视角”，即拍摄者选择某个角度和瞬间把画面记录下来，观看者只能跟随这一视角，看拍摄者“想让你看的”，而3D空间重建则让观看者有了选择权，他们可以选择自己的“视点”，去到任何位置，这也让画面的呈现有了空间属性，相当于重返现场。这一功能基于3D高斯泼溅（3D...
具身智能本体的重要性和技术差距，可能被大大低估了
about 8 hours ago
一台冠军级、全开放、经过真实场景检验的本体，会是多数模型团队的优先选项。 作者丨高景辉 编辑丨董子博 “具身智能落地，到底卡在了哪一步？”这个话题讨论到今天，几乎已经形成了固定的叙事框架：卡点要么是模型不够聪明，要么是数据不够用。翻翻各家公司的融资故事，十条里有八条围绕这两个关键词展开。但有一个问题很少有人正面回答：本体呢？似乎大家默认，机器人硬件早已不是问题，毕竟demo视频里的机器人已经能跑能跳能翻跟头，电机、减速器、结构件也有成熟供应链。可尴尬的是，当模型团队真的要把算法搬上真机时，抱怨最多的恰恰是这个"早已解决"的环节：延迟压不下去、精度稳不住、连续作业两小时就开始漂移、接口文档看完还是不知道怎么把模型的输出接进去……难道说，本体才是那个一直被我们忽视的盲点？正当我思考这件事时，一则消息引起了我的注意：在刚结束不久的"申智杯"具身智能比赛上，灵御智能凭借高性能本体拿下了冠军，夺冠后他们发布的灵御TA2机器人二次开发版，也马上被多个模型开发团队预订，行业对于优质本体的需求肉眼可见。这也验证了一个判断：具身智能本体的重要性，被大大低估了。01机器人都"能跑能跳"了，为什么还要死磕本体？在大众认知里，如今的机器人早已过了 “动作僵硬” 的阶段。双足机器人能完成跑跳动作，机械臂可以实现精细抓取，本体硬件似乎已经足够成熟，剩下的只是算法层面的优化。但真实的开发场景远非如此，本体能力的短板，正在从多个维度制约着行业的落地速度。第一是模型维度。 模型能力再强，最终都要通过本体兑换成物理世界的动作。本体性能不足，就像给F1赛车手配了一辆底盘松散的家用车，脑子够快，身体跟不上。操作类任务尤其如此：抓取窗口稍纵即逝，末端抖动一毫米，毫米级公差的装配就失败。简而言之，本体不决定模型有多聪明，却决定模型能力能否稳定落到物理世界。第二是数据维度。虽然第一人称视频扩大了可利用的人类行为数据规模，但在真机控制和动作学习阶段，与具体机器人观测和动作空间对齐的真机数据仍然难以替代。而如果本体无法长时间稳定连续作业，数据采集就只能碎片化进行，导致质量和效率低下。还有数据同步的问题，一套完整的具身数据需要同时包含视觉画面、关节状态、力控信息等多维度内容，一旦不同传感器的时间戳存在偏差，数据的可用性就会大幅下降，后期对齐的工作量甚至会超过采集本身。第三是生态维度。 这一点更容易被忽略。具身智能的历史性突破，需要大量模型团队、科研团队进来试错。但如果每个团队都要先花半年搭底层、做适配，生态的起量速度可想而知。一台开箱即用、接口全开放的好本体，本质上是行业的公共基础设施，它决定了有多少"技术大神"愿意把时间花在算法上，而不是耗在驱动调试上。所以"死磕本体"不是路径保守，而是补一块行业最短的板。问题是，这块板要补到什么程度才算合格？02一个不拖模型后腿的本体，大概长什么样？要回答上面这个问题，灵御TA的出现恰好提供了一份可以拆解的参考答案。我们不妨从三个层面来看。▎其一，高性能，而且是被实战检验过的高性能。性能参数谁都会写，赛场见真章。今年7月WAIC期间的首届"申智杯"，具身智能与机器人赛道十支队伍晋级决赛，赛题全部取自工业现场的真实作业。例如“动态分拣”比的就是反应速度与准确度，机器人要像产线上的工人一样，分拣时要把包装袋印有二维码的一面朝上摆放，按有效数量完成计分。其他命题也是类似的逻辑，零件装配拼毫米级精度，物料搬运考连续执行的稳定性，规则也是15分钟限时连续作业、计件比拼。灵御TA2在三个赛项全部拿到第一。值得展开的是成绩单背后的两个细节。一个是领先幅度。按赛事规则，远程控制方式的作业成绩乘以0.5计入总分，自主方式按系数1计分。灵御以远程控制方式参赛，等于规则上先被打了五折，可即便如此，其折算后的总分仍然大幅领先，仅动态分拣一个赛项就甩开第二名200余分。折半计分还能赢，靠的是数倍于对手的实际作业量，说是“碾压”也不为过。另一个是作业的绝对水平。动态分拣15分钟完成213件，平均4秒一次抓取，全程无停顿；零件装配15分钟121件，左右手协同，平均7秒一件，对位精度到毫米级；物料搬运15分钟29箱，全向底盘与升降系统配合，平均半分钟一趟完整搬运。这几组数字的意义不在于"赢了一场比赛"，而在于它们共同验证了TA2在本体结构、运动控制、远程控制链路与操作系统层面的综合执行能力——速度、精度、稳定性、持续作业能力，正是衡量一台本体是否"拖后腿"的全部核心指标。换句话说，这场比赛标出的不是名次，而是这台机器的作业天花板。▎其二，好落地，能在真实场景里站住。目前，灵御智能的机器人已经在太原京东七鲜超市实现常态化运营，这也是行业内少有的、在开放式零售场景中规模化落地的案例。和封闭的仓储环境不同，开放商超内人流密集、顾客动线随机，货架商品的摆放状态也随时变化，对机器人的环境适应性、作业稳定性提出了更高的要求。雷峰网向相关人士了解到，这两家的合作并非一蹴而就，而是经过了 5 轮以上严格的 POC 验证，才最终进入常态化落地阶段。那么为什么...
迷失秦岭后，00后毛榉做了个不一样的外骨骼
about 10 hours ago
极壳肯綮珠玉在前，无待动力试图弯道超车，后发先至。作者丨陈玘凡编辑丨吴优 董子博毛榉差点没从秦岭走回来。2024年，他徒步秦岭鳌太线终点的一段下撤线。下撤时有一段很长的陡坡，路也难走，毛榉随着反复屈膝，左膝侧面逐渐发烫疼痛，不一会儿腿已经开始瘸了。原定15小时的路程走了30个小时，不得不在山里暴露过夜，直面失温风险。（图片：毛榉迷失在秦岭）之前他知道过度疲劳的危害，但这次的经历让毛榉深刻认识到它所带来的问题有多严重。回来复盘这段经历，毛榉有了自己的观察：对徒步者而言，上坡的疲劳是相对可控的，很多时候甚至是登顶成就感的一部分；但下坡的疲劳完全负面，既容易破坏行程体验，也暗藏运动损伤甚至安全风险，是徒步场景里突出且未解决的基础痛点。下坡并不是唯一需要助力的场景。上坡时的疲劳，同样会让用户无暇欣赏沿途风景、影响同伴交流，折损徒步体验。因此产品同样会覆盖上坡助力需求。毛榉也有些意外，他表示没想到方向收敛到最后，还是要做外骨骼。到2026年下半年，消费级外骨骼赛道的热度与压力正在同步升级。玩家越来越多，所有人都在卷重量、卷续航、卷电机数量，参数表越来越好看，但很少有人追问最基础的问题：外骨骼到底???装在哪个关节上？又该用什么逻辑真正读懂人的运动意图？当极壳们用销量证明了消费级外骨骼的市场存在，毛榉和他的wudaX hik 1，悄悄开始了一场关于外骨骼新技术路线的探索。01“走”出来的外骨骼：下山远比上山难毛榉曾在中国矿业大学就读，大三休学创业，作为联合创始人做过电动露营车项目，期间在重庆大学卓越工程师学院进修了一年机器人相关课程。后来觉得项目方向和自身规划不符，他便回校完成学业，毕业后进入科创学院。毛本身是深度徒步玩家，最开始把问题收敛到徒步疲劳上，但始终没说服自己做外骨骼。当时市面上已经有不少玩家，他找不到自己入场的理由。团队一起摸索了很长时间，一直没能敲定最终方向，人心渐渐散了，最后团队分道扬镳。转折发生在低谷期。毛自己找渠道重金租了市面上主流的髋关节外骨骼，穿着去走了几次徒步路线，亲测下来发现问题比预想的更突出：不只是下坡基本没帮助，连上坡的实际助力效果也很有限。市面上已有产品解决不了爬山这个场景的问题。毛榉认为，从结构出发选择膝关节外骨骼是一个机会。于是这位00后创始人成立了无待动力，主要面向户外和徒步人群。亲身试用让毛开始认真思考：都说外骨骼能助力，为什么真到了徒步爬山的场景里，感觉就不对了？答案指向了一个更根本的问题：助力的关节选择与逻辑差异。市面上主流的消费级外骨骼，助力基本都集中在髋关节。髋关节助力的逻辑很直观：通过电机辅助用户抬腿，在上坡与平路场景中减轻主动发力的负担。从工程角度看，单电机即可实现髋关节助力，结构简单，更容易控制重量，研发复杂度和成本都相对可控；从商业角度看，抬腿省力的体感直观，拍出来的视频冲击力强，无论是融资宣讲还是用户种草，都很容易快速建立认知。这条路径已经跑通了商业化路径：极壳、肯綮等头部玩家普遍选择这条路线，极壳已经把产品卖到了全球 70 多个国家，累计出货数万台，用销量验证了消费级外骨骼的市场基本盘；肯綮也凭借景区租赁模式破圈，成为大众认知里的 “登山神器”。（雷峰网·鲸犀后续将推出外骨骼行业观察系列稿件，欢迎持续关注，也可添加作者微信 IvarQFC 互通有无。）但这条路线的也存在着天然局限：它只能解决上坡抬腿这一需求。毛榉表示，髋关节外骨骼即使是上坡，助力效果也有限，它只能辅助把腿抬起，没法在向上蹬地的伸膝阶段提供助力；再加上模式切换的迟滞、卡顿，人和机器常常 “较劲”，进一步抵消了助力效果。不止一位行业人士告诉雷峰网·鲸犀，主流髋关节外骨骼存在 “上山容易下山难” 的问题...
为什么智能硬件出海龙头，集体押注这家AI原生达人营销平台？
about 10 hours ago
在Hakko AI团队的飞书群里，一个机器人主动弹出了几张卡片：一张汇总了当天的海外达人营销数据，一张更新了最新触达达人的报价，还有一张提醒团队审核达人刚刚提交的脚本和视频。Hakko AI团队给这个机器人取了一个颇具亲切感的名字——“铁墩儿”。作为AhaCreator飞书端的机器人，“铁墩儿”就像一位靠谱的同事，在关键节点主动推动工作进度。过去需要一个市场团队在邮件、表格、达人平台和内部协作工具之间反复切换的流程，如今被压缩成了“四次点头”：创建Campaign、挑选达人名单、审核交付内容、查看数据结果。更重要的是，这四次决策不需要品牌专门登录一个陌生后台。达人报价、脚本、视频和项目进度会以卡片形式被直接嵌入到团队每天高频使用的飞书协作流中。这一深度能力，恰好击中了智能硬件品牌的核心痛点。智能硬件的达人营销往往跨越企业内外——品牌要面对分散在不同国家、平台和垂直领域的达人，外部沟通极其繁杂；但每一次达人选择、报价确认和内容审核，又必须回到企业内部完成决策。AhaCreator做的，是用AI在外部推进达人合作，再通过飞书将真正需要品牌拍板的节点送回内部协作流程。近日，AhaCreator宣布完成与飞书的深度集成，其飞书端新版本已经在飞书应用中心正式上线。作为飞书首个海外达人营销AI Agent合作伙伴，AhaCreator将复杂的海外达人营销网络，无缝连接到企业内部的办公协同网络中。正是基于这种高效的交付力和深度匹配度，AhaCreator正在迅速渗透智能硬件出海赛道。鲸犀了解到，目前AhaCreator的客户已覆盖智能机器人与无人机、智能穿戴、智能家居、智能影像、智能车载设备，以及智能教育与办公硬件等多个细分赛道的头部玩家。除了服务各细分品类的龙头企业外，AhaCreator还帮助麦瑞克Merach、博坦Potensic、路之音Ottocast、噜咔博士Dr.LookAi等多家业内知名品牌成功拓展海外达人营销。那么，究竟是什么原因，让智能硬件品牌集体选择了AhaCreator？01打破“散对散”困局，构建平台数据飞轮对于一个智能硬件出海品牌来说，找到一份包含科技、数码达人的名单并不难。在YouTube、TikTok和Instagram上搜索关键词，市面上的达人数据库很快就能拉出一份表格。但达人是否愿意接单、报价是否合理、能否理解产品、收到样品后会不会按时交付、提交的内容是否符合Brief——每启动一笔合作，品牌几乎都要重新回答一遍这些问题。不同于主要依靠外观或生活场景完成种草的快消品，无人机、智能影像、AI育儿硬件等产品天然带有极强的功能属性、参数门槛与安装使用要求。品牌需要的不仅是有流量的达人，而是能够理解产品、准确演示功能，并将复杂卖点转化为用户语言的创作者。此外，同一款产品还可能需要多种达人共同完成营销任务。头部达人负责新品首发和品牌声量，中腰部达人负责深度评测与功能讲解，长尾达人则通过开箱和日常教程完成更大范围的搜索占位和长期铺量。这使智能硬件品牌与海外达人长期处于一种典型的“散对散”状态。过去，Agency模式成本高昂且难以应对大规模定制需求；传统SaaS模式则仅仅提供数据库，仍需品牌投入大量人力做筛选、沟通和议价的累活；AI平台进一步向前推进，将匹配、触达和项目管理流程自动化。作为AI原生平台，AhaCreator并不是简单替代人工发送邮件，而是更像AI达人营销版的AppLovin或TikTok广告平台，通过AI连接品牌需求和达人供给两端。Agent负责前台寻找达人、建立沟通、推进项目，平台则在后台沉淀品牌需求、达人画像、报价信息、履约表现和内容效果。每一次真实合作产生的数据，都会成为下一次匹配和判断的依据。这形成了一个持续增长的数据飞轮。在达人供给侧，AhaCreator采用了一条区别于传统平台的路径——“带单找人”。其没有先通过大规模补贴吸引达人注册，再等待品牌进入，而是先基于真实品牌Campaign主动寻找合适创作者。达人因为一笔具体订单进入合作流程，在完成报价、沟通、内容交付和结算的同时，也沉淀为平台长期合作资源。目前，AhaCreator已覆盖140多个国家和地区，平台上入驻且接过单的达人超过14万名，通过算法与产品体系筛选出的全网可触达达人则超过500万名。更???品牌进入平台，带来更多真实Campaign；更多Campaign触达并沉淀新的达人；更多达人合作，又产生报价、成交、履约和内容效果数据。这些数据不断反哺下一轮匹配、定价和风险判断，进而提高交易成功率。这种逻辑也体现在AhaCreator近期推出的报价参考指引上。达人营销长期缺少统一价格坐标。尤其当智能硬件品牌需要同时合作数十甚至数百名达人时，逐个询价、还价和内部审批，会消耗大量时间。AhaCreator将平台内真实发生过的初始报价、成交价格、内容形式等放在一起，形成更接近市场实际情况的参考区间。价格越透明，双方反复试探和议价的成本越低；交易越顺畅，平台又能获得更多真实价格数据。这让报价参考不只是一个孤立功能，而成为平台数据飞轮中的一环。供给之外，需求侧也在同步增长。目前AhaCreator平台用户已包含国内外400多个全球化品牌，覆盖AI工具、大厂、硬件与3C、DTC消费品等类型。深耕智能汽车领域的路之音Ottocast便是其中之一。在使用AhaCreator之前，团队已经拥有多年达人营销经验，对行业生态、达人报价和合作流程较为熟悉。此前，团队主要依靠传统达人营销SaaS进行管理，但新品推广阶段，达人筛选和沟通依然需要投入大量时间。由于路之音的产品对达人车型有硬性要求——并非所有汽车博主都适合合作。在以往，这意味着团队不仅要关注粉丝规模，还要手工筛选成百上千个达人资料，逐一核对其车型信息、专业内容能力以及产品契合度，再挨个发邮件确认。仅达人筛选这一环节，通常就要消耗近两周时间。通过AhaCreator，路之音可以在Campaign中设置达人筛选条件，包括地区、内容方向以及产品相关要求。即便是面对达人车型的严格匹配要求，也能借助Aha Picks智能筛选能力轻松达成，让原本需要3-4周完成的达人筛选和确认流程，被缩短至1-2周。其中，一位来自英国的汽车垂类YouTube达人给团队留下深刻印象。该达人长期制作汽车相关深度内容，专业匹配度较高，同时报价低于品牌预期预算，团队很快推进了合作。除了筛选效率，报价参考也是路之音认可AhaCreator的重要原因。路之音团队深耕海外达人营销多年，对汽车垂类达人的市场价格了如指掌，其团队坦言：“我们对预算把控比较苛刻，在其他品牌看来报价OK的，我们觉得还能再看一下。”在团队0.8到1的ROI预期下，AhaCreator推荐的达人大部分报价已在其合理预期内，少数超出预期的，团队只需使用平台的砍价功能直接输入目标金额并等待达人确认，完全不需要来回多封邮件拉锯。团队直言，这是“用起来很丝滑的点”。AhaCreator的背后，是创始人Kay长期参与全球化产品增长的经历。作为一位连续创业者，2021年起，她深度参与出海PLG产品增长；2023年初ChatGPT爆发后，她负责Dora AI的海外增长，仅用3个月推动产品从0增长至50万用户，超过Pika Labs、Google Bard，获得Product Hunt Golden Kitty Awards年度最佳AI产品奖项。她也是华人SaaS与AI圈最早系统性实践全球化达人营销的增长负责人之一。鲸犀了解到，AhaCreator已与蓝色光标、明略科技达成战略合作，并被Influencer...