在政务服务领域，工单处理是日常运营中不可或缺的一部分。同时，随着服务需求的增加和复杂性的提升，传统的工单处理方式已经难以满足高效、精准的需求。

客服人员每天需要面对大量的工单，手动分类和派发不仅耗时耗力，还容易出现错误，导致处理效率低下和客户满意度下降。

DeepSeek作为一种先进工具，能够通过学习历史工单数据，自动分析和分配工单，从而减轻人工负担，提高派单效率。

本文将深入探讨如何将DeepSeek与智能派单系统结合，解决政务服务领域中的工单处理痛点。

01 困局：传统派单模式为何难以为继？

1. 工单处理效率低下

在政务服务领域，工单种类繁多，涉及的问题类型复杂多样。传统的工单处理方式依赖人工分类和派发，客服人员需要根据工单内容手动判断问题的归属部门或处理方。

这种方式不仅耗时，还容易因人为因素导致错误派单，进而影响处理效率。

2. 人工判断的局限性

客服人员在处理工单时，往往需要依赖经验和直觉来判断问题的归属。然而，随着服务范围的扩大和问题复杂性的增加，人工判断的局限性日益凸显。

特别是在面对新问题或复杂问题时，客服人员可能无法准确判断问题的归属，导致工单派发错误或延误。

3. 历史数据利用率低

政务服务领域积累了大量的历史工单数据，这些数据中蕴含着丰富的经验和知识。然而，传统的工单处理方式往往忽视了这些数据的价值，未能充分利用历史数据来优化工单处理流程。

这不仅导致了数据的浪费，也限制了工单处理效率的提升。

02 DeepSeek+智能派单解决方案

基于DeepSeek的智能派单系统旨在通过人工智能技术，自动分析和分配工单，减轻人工负担，提高派单效率。

该系统通过学习历史工单数据，自动识别问题类型和归属部门，并根据预设规则和算法，将工单分配给相应的处理方。客服人员只需对系统派发的工单进行审核和确认，即可完成派单工作。

系统核心逻辑

通过三步实现“零训练成本”的智能化：

1. 构建政务知识库：整合历史工单（含问题描述、处理部门、解决时长）、政策文件、部门职责说明，建立结构化数据库；
2. 实时检索与推理：针对新工单内容，自动匹配相似历史案例，提取处理规则并生成派单建议；
3. 人机协同闭环：人工审核修正结果实时反馈至系统，动态优化知识库优先级。

实施步骤

第一步：构建工单知识库

1. 数据接入：对接政务系统现有数据库，自动抽取历史工单关键字段（问题类型、处理部门、解决方案）；
2. 智能标签体系：通过DeepSeek自动提取高频问题关键词（如“接口超时”“验证码错误”），构建语义关联网络；
3. 规则可视化管理：支持管理员通过界面直接调整部门职责映射（如“登录问题→统一认证平台”），实时生效。

第二步：搭建智能派单引擎

1. 语义解析层：DeepSeek将用户描述转化为结构化问题（如将“输对密码进不去”解析为“登录认证失败”）；
2. 案例匹配层：基于语义相似度，从知识库中检索Top 5相关历史工单，并提取处理路径；
3. 规则决策层：综合检索结果与预设逻辑，输出派单建议（如“推荐部门：统一认证平台；依据：近3个月类似问题87%由该部门处理”）。

第三步：实现人机协作平台

1. 决策看板：向客服展示系统推荐理由、匹配案例详情、处理时效参考；
2. 一键修正：人工调整派单结果时，可勾选修正原因（如“政策已更新”“系统升级”），反馈至知识库；
3. 数据驾驶舱：实时统计派单准确率、处理时效、高频问题类型，辅助管理决策。

03 落地价值：效率、质量与可持续性的三重突破

1. 提高工单处理效率

通过引入DeepSeek智能派单系统，工单处理效率将得到显著提升。系统能够自动分析和分配工单，减少人工干预，缩短工单处理时间，提高客服人员的工作效率。

2. 降低人工成本

传统的工单处理方式依赖大量的人工操作，不仅耗时耗力，还容易出错。智能派单系统能够自动完成工单分析和派发工作，减少人工操作，降低人工成本。

3. 数据驱动的决策优化

智能派单系统能够充分利用历史工单数据，通过数据分析和挖掘，优化派单规则和算法，提升系统的智能化水平。通过数据驱动的决策优化，进一步提升工单处理效率和质量。

最后的话

DeepSeek+智能派单系统的引入，为政务服务领域的工单处理提供了全新的解决方案。

通过自动化工单分析和派发，系统能够显著提高工单处理效率，降低人工成本，提升客户满意度。

未来，随着人工智能技术的不断发展，智能派单系统将在更多领域得到广泛应用，为企业和机构带来更大的经济价值和社会效益。

希望带给你一些启发，加油！

当前的医美行业已进入规范化、精细化运营的进阶阶段，流量红利逐步消退导致获客成本居高不下，据数据报告2025年市场规模突破4000亿元的同时，机构间的竞争聚焦主要是存量价值得挖掘。在此背景下，2026年医美机构的运营核心战略应为：以“客户全生命周期价值提升”为核心，通过新客复购体系构建、老客分层促活、以及优质客群跨科联合消费三大方向，实现从“流量依赖”到“存量深耕”的阶段转型，最终达成运营效率提升与利润结构优化的双重目标。

一、核心方向一：新客精准深耕，构建高复购体系

核心目标：新客T90（首次消费后90天）复购率≥35%，新客转老客转化率提升至45%，降低新客获客成本（CAC）回收周期，实现“流量价值最大化”。

（一）运营规划：从“单次交易”到“长期绑定”的全链路设计

打破传统“重获客、轻留存”的运营逻辑，将新客运营贯穿“首次咨询-治疗体验-术后恢复-需求唤醒”全周期，通过标准化流程+个性化服务建立信任，为复购奠定基础。核心在于识别新客需求层次，匹配阶梯式消费路径，避免过度推销导致的信任流失。

（二）具体执行策略

新客分层与需求预判：基于首次消费项目、消费金额、咨询反馈构建标签体系，分为“轻医美尝鲜客”、“功效型需求客”、“潜力高价值客”三类。通过现有系统记录客户肤质、审美偏好、消费能力等信息，形成个性化档案。

术后关怀全周期渗透：建立标准化回访SOP，术后1天推送恢复注意事项（图文+短视频），3天回访客服跟进后续情况，7天专业咨询顾问深度沟通效果反馈，30天推送肤质检测提醒，60天结合肤质变化推荐适配项目，90天推出“复购专属权益包”。对高潜力新客安排1V1客服专属对接，提升被重视感。

阶梯式复购激励设计：针对不同分层新客设计差异化权益：a轻医美尝鲜客：首次复购享“体验项目升级券”；b功效型需求客：推出“疗程卡立减”活动；c潜力高价值客：复购注射类项目赠“皮肤护理套餐”，绑定长期消费。同时将新客复购率纳入咨询顾问KPI，考核权重不低于25%~30%。

私域精准培育：引导新客添加企业微信，归入专属新客社群。社群内定期推送科普内容、真实案例分享、医生语音答疑，也可以定期举办“新客特惠专场”，发放限时复购优惠券。通过内容种草降低决策门槛，强化机构专业形象。

二、核心方向二：老客分层促活，提升全周期活跃率

核心目标：老客年度活跃率≥65%，沉睡客激活率≥25%，活跃老客转介绍率提升至20%，通过情感连接与权益激励，强化老客忠诚度，挖掘存量价值。

（一）运营规划：打破“会员管理=老客管理”误区，构建“全量覆盖+核心聚焦”的分层运营体系

老客管理的核心是“以人为中心”的全生命周期维护，而会员管理是针对高潜力老客的体系化激励工具。2026年将通过“分层维护+场景化激活+情感绑定”三维驱动，让活跃老客持续消费，沉睡老客重新唤醒，实现老客价值递延。

（二）具体执行策略

老客动态分层管理：基于RFM模型（消费金额、消费频次、最近消费时间）将老客分为4类：a超级客户（年消费10万+、高频复购）；b潜力客户（年消费3-10万、定期消费）；c普通客户（年消费1-3万、偶尔复购）；d沉睡客户（1年以上未消费）。每季度更新分层数据，调整运营策略。

差异化促活权益设计：a超级客户：配备专属“客户管家”，提供1V1私人定制方案、定期上门皮肤检测、优先预约专家、节日专属定制礼品，每半年举办1次高端沙龙；b潜力客户：推出“会员等级晋升计划”，消费满额升级享更高折扣，每月会员日消费双倍积分，积分可兑换高端项目；c普通客户：每季度推送“专属优惠券”，结合季节需求推荐应季项目；d沉睡客户：启动“唤醒计划”，赠送免费皮肤检测+专家面诊权益，推送“老客回归专属套餐”等；

情感化互动增强粘性：建立老客“重要节点关怀体系”，生日月赠送“生日礼遇券”+定制贺卡，节日推送个性化祝福及专属福利。对超级客户和潜力客户，记录其偏好（如喜欢的花、护肤品牌），在互动中融入细节，提升情感连接。定期开展“老客满意度调研”，及时解决服务痛点，优化体验流程。

裂变式转介绍激励：推出“老带新双享计划”，老客推荐新客到店消费，老客可获得“项目代金券”（面额根据新客消费金额设定）或免费护理项目，新客可享首单N折优惠。对转介绍成功3次以上的老客，升级为“钻石推荐官”，享终身项目N折+年度免费体检权益，激发老客传播意愿。

三、核心方向三：优质客跨科联合，拓展多品消费边界

核心目标：优质客（超级客户+潜力客户）跨科消费率≥40%，联合项目客单价提升60%，实现从“单品复购”到“全链路美学方案”的消费升级，最大化单客终身价值（CLV）。

（一）运营规划：以“全人美学”为核心，打破科室壁垒，构建“1+N”跨科联合服务体系

优质客的核心需求已从“单一部位改善”转向“整体美学提升”，2026年将通过“科室协同+方案定制+数据赋能”，为优质客提供覆盖皮肤管理、轮廓塑形、抗衰保养、口腔美学等多维度的联合诊疗方案，拓展消费边界。

（二）具体执行策略

跨科协同机制搭建：成立“美学设计中心”，整合皮肤科、整形科、私密科、抗衰科等核心科室资源，实行“多学科联合会诊”制度。优质客到店后，由美学设计顾问牵头，联合相关科室医生制定个性化联合方案，避免单一科室局限于自身项目推荐。建立跨科项目协作流程，明确各科室职责、分成机制，保障服务顺畅衔接。

个性化联合方案设计：基于优质客标签档案，结合其美学需求与消费能力，设计“1+N”联合方案：a“基础修复+进阶抗衰”组合；b“轮廓塑形+细节填充”组合；c“皮肤管理+口腔美学”组合。方案需明确预期效果、治疗周期、价格折扣优势，提升吸引力。

场景化体验与价值传递：为优质客提供“跨科体验日”服务，邀请其免费体验联合方案中的附属项目，直观感受多科室协同效果。举办“美学定制沙龙”，邀请各科室主任分享联合诊疗案例，现场为优质客量身定制方案。通过3D面部建模技术，可视化呈现联合项目术后效果，降低决策顾虑。

数据驱动的方案优化：通过现有系统追踪优质客跨科消费数据，分析不同联合方案的转化率、复购率、客户满意度，形成“热门方案库”。每季度根据数据反馈调整方案内容，优化项目组合与价格策略。同时，将跨科联合消费率纳入科室主任考核指标，激励科室主动协同。

总结

复购方向：核心项目复购率提升，老客户贡献营收占比突破现阶段，建立稳定的老客营收基本盘；活跃方向：私域用户月活跃率提升，线下到店体验率提升，用户全生命周期互动频次增长定额；联合目标：顾客由单品项消费到多品项，从单学科到多学科，从而解决复购和活跃双重落地问题。

2026年，医美机构的核心竞争力将从“获客能力”转向“存量运营能力”。通过新客复购体系构建、老客分层促活、优质客跨科联合三大核心方向的深度落地，可有效应对流量成本高企的市场挑战，实现客户价值最大化与机构可持续增长。

做短视频最焦虑的是什么？

不是剪辑，是日更。

每天睁眼就在想：今天拍什么？文案怎么写？想蹭个热点，写完黄花菜都凉了。对于大多数普通人来说，不是我们没有表达欲，而是被“写脚本”这个枯燥的流程榨干了精力。

粉丝群里很多人曾问贤哥同一个问题：“为什么大V们能做到日更甚至一日三更？他们不用睡觉吗？”

其实，他们背后都有团队。但今天，贤哥要教你一招“偷懒”的绝学：用 DeepSeek 搭建一条一个人的全自动内容流水线（此方法也适用于 豆包、KIMI 等）。

不管你是做口播、生活 Vlog 还是好物分享，这套方法能让你从“痛苦憋字”变成“批量进货”。我们只需要做三件事：给指令、做清洗、去拍摄。

步骤1 万能选题裂变 让AI帮你开脑洞

很多时候写不出脚本，是因为选题太“干”。比如你想讲“时间管理”，坐在那想半天也只有“早起”、“列计划”这几个老掉牙的点，写出来也没人看。

DeepSeek 最恐怖的能力在于“发散思维”。你给它一个词，它能还你一部小说。我们要利用它的逻辑推理能力，把一个普通话题，裂变出 10 个不同维度的爆款切入点。

复制下面这段万能选题裂变指令给 DeepSeek：

作为一名’爆款文案大师’，您的核心任务是帮助用户（一位内容创作者/博主）生成具有高吸引力、高传播性的短视频选题方向和标题。用户会提供其领域、目标受众和核心主题，您必须基于此信息进行创作。

### 目的和目标:

*运用发散性思维和对流行趋势的理解，为用户的主题生成10个极具吸引力的短视频选题方向。

*确保每个选题都结合了当前的社会痛点和热门话题。*选题角度必须独特、新颖、反直觉（’刁钻’），避免提供常见或陈旧的观点。

### 行为和规则:

1.**初始处理和身份设定:**

a) 仔细解析用户的输入，明确其身份（领域，如：职场/育儿/科技）和目标受众（如：刚毕业的大学生/宝妈），以及核心关键词/主题。

b) 所有回复必须使用中文。您首先需要以’爆款文案大师’的身份进行一次简短的开场白，确认收到了用户的需求，并要求用户提供领域、目标受众和核心主题，如果用户已提供，则直接进入内容生成环节。

2.**内容生成要求（10个选题）:**

a) 对于每个选题，必须包含一个“语不惊人死不休”的标题（要求：标题极具争议性、情绪渲染或强烈的利益诱惑）。

b) 简单说明该选题的核心槽点（痛点/争议点）或核心利益点，确保说明简洁有力，直击人心。

c) 回复应以清单形式清晰呈现10个选题，结构如下：

* **标题 [Title]**：[极具吸引力的标题]

** *核心角度/利益点 **：[简短说明选题如何反直觉或抓住痛点]

d) 在呈现10个选题后，提供一个总结性的、关于爆款内容趋势的简短洞察（不超过两句话）。

3.**避免直接生成脚本。**严格遵守只生成选题方向和标题的要求。如果用户要求您生成脚本或正文内容，请礼貌地拒绝并重申您的核心任务是提供选题和标题。

### 整体语调:

*专业、犀利、充满创造力和洞察力，如同行业内的顶级高手。

*措辞应展现出对爆款内容机制的深刻理解，使用如’一招致命’、’引爆全网’、’反人性’等带有强烈爆款暗示的词汇。

*保持高效和直接，避免冗长客套。

️贤哥实操演示：

假设我是个减肥博主，我把“减肥”这个词喂给 DeepSeek。

以前你自己想的标题：

• 如何科学减肥？
• 少吃多练很重要。
• 我的减肥食谱分享。

DeepSeek 给出的裂变结果（部分截图如下）：

看，这素材库一下子就满了。你不需要自己去想破脑袋，直接从中挑 3 个最让你有感觉的，进入下一步。

步骤2 万用脚本生成（黄金3秒法则）

选好了题目（比如选了上面第 1 个“反常识攻击主流减肥方法”），接下来就是生成脚本。

小白最容易犯的错，就是让 AI “写一篇 300 字的文案”。这样写出来的东西像说明书，全是废话。

短视频有铁律：黄金 3 秒。开头必须有钩子，中间要有干货，结尾要有互动。

把下面这个“万用公式”投喂给 DeepSeek：

万用脚本生成指令：

请根据选题**《[把你刚才选的标题填进去]》**，为我撰写一份口播文案。

请严格按照以下结构输出：

**开头钩子（0-3秒）：**必须用一句反问、暴论或极强的痛点场景开场。禁止使用“大家好，我是XXX”这种废话开场。

**核心干货（3-40秒）：**分3点阐述，逻辑清晰，只讲干货，不要废话。每一点都要结合具体的生活场景。

**金句升华（40-50秒）：**提炼一句扎心的总结，引发情感共鸣。

**互动结尾（最后5秒）：**引导观众评论或关注（例如：你是哪一种？在评论区告诉我）。

️ 贤哥实操演示：

DeepSeek 输出的文案结构是这样的：

口播文案【开头钩子 (0-3秒)】是不是每天算着卡路里吃饭，体重秤上的数字却一动不动？告诉你个残酷真相：你可能正被自己逼疯。

【核心干货 (3-40秒)】听好，分三点说透：

第一，你算不准。 你紧张地盯着食物秤和APP，以为在掌控一切，但身体在这种高压下，会分泌更多皮质醇，这种压力激素直接命令身体囤积脂肪，尤其是腰腹。你越算，压力越大，肚子越难减。

第二，你吃错了。 一块300大卡的蛋糕和一份300大卡的营养餐，在APP上数字一样，但在你身体里完全是两种命令。蛋糕让你血糖飙升，胰岛素大量分泌，疯狂促进脂肪合成；而优质蛋白和纤维是在稳定代谢，促进消耗。算热量让你忽略了食物的“质量”，这是最致命的误区。

第三，你扭曲了和食物的关系。 计算让你把每一口饭都变成了数学题和犯罪证据。多吃一口就焦虑，忍不住吃了“违规”食品就彻底破罐破摔，陷入“计算-崩溃-暴食”的恶性循环。记住，让你胖的从来不是某一顿饭，而是这种长期对抗、充满负罪感的进食心态。

【金句升华 (40-50秒)】所以，真正的减肥，不是做你身体的会计，而是成为它的主人。你计算的是卡路里，消耗的却是你对生活的掌控感。

【互动结尾 (最后5秒）】你是不是也经历过这种热量焦虑？评论区告诉我“焦虑”，让我看看有多少人。

贤哥 Tips：如果生成的开头你觉得不够劲爆，不用重新生成。直接对它说：“开头不够吸引人，给我换 5 个更夸张、更扎心的开头供我选择。” 它立马会给你列出 5 个备选方案。

步骤3 爆款复刻 高级洗稿术

这是贤哥要教你的“核武器”，特别适合那些觉得自己没有“网感”的同学。

有些时候，我们不想原创，只想跟风。看到别人一条视频火了，几百万点赞，你也想拍一条类似的，但直接抄袭会被平台判违规，怎么办？

我们要让 DeepSeek 学习它的“灵魂”（逻辑框架），而不是“皮囊”（具体文字）。

操作步骤：

1. 找到一条你对标账号的爆款视频。
2. 利用提取工具（微信搜“轻抖”或直接手打）把它的文案提取出来。
3. 配合这条指令发送给 DeepSeek：

爆款基因复刻指令：

请帮我分析下面这段爆款文案（文案在最后）。

请拆解它的底层逻辑、情绪曲线和叙事结构。（例如：它是先抛出焦虑，再给安抚，还是先讲故事，再给反转？）

请保留这套“爆款逻辑”，但是把主题换成**[你的新主题]**，为我重新仿写一篇全新的脚本。

**附参考文案：**[粘贴那段爆款文案]

这时候你会发现，DeepSeek 就像一个顶级的模仿大师。它学会了原作者的“吐槽节奏”或者“神转折”，但填进去的是你的内容。这在行业里叫“洗爆款”，是起号最快的方式之一。

步骤4 去“AI味”清洗 注入灵魂

这一步最关键，也是 90% 的人会忽略的。

AI 生成的文案，往往带着一种“翻译腔”或者“新闻联播味”，比如喜欢用“总而言之”、“在这个瞬息万变的时代”、“综上所述”。这种词一出来，观众就知道你在念稿子，立马划走。

我们不需要自己改，还是交给 DeepSeek，但是要换个“人设”。

在脚本生成完之后，紧接着发这条指令：

“说人话”清洗指令：

刚才生成的脚本有点太生硬了。请你扮演我的老铁/闺蜜，把上面的文案重新修改一遍。

**要求：**

* 语气要像在烧烤摊聊天一样自然、接地气。

* 把所有书面语改成大白话，多用短句。

* 绝对禁止使用：总而言之、综上所述、这一点至关重要、不仅如此……这类连接词。

* 去掉所有的形容词堆砌，保留情绪感。

️ 效果对比：

 清洗前（AI味）： “综上所述，适当的欺骗餐不仅能缓解心理压力，还能提升基础代谢，对于减肥人士来说至关重要。”

 清洗后（人话）： “所以说啊，该吃吃该喝喝！偶尔来顿好的，不仅心里爽，身体也乐意帮你代谢。别把自己逼太紧，懂了吗？”

经过这道工序，脚本就真正变成了能从你嘴里说出来的“人话”。

总结与工作流建议

回顾一下这套流水线，你可以把它保存在手机备忘录里：

• 想选题？ 用 DeepSeek 裂变 10 个，挑 3 个。
• 写初稿？ 套用“万用公式”，搞定黄金 3 秒。
• 没灵感？ 找爆款文案，用 AI 复刻它的逻辑。
• 不自然？ 加上“烧烤摊老铁”指令，一键清洗。

把你原本需要憋一整天的创作过程，压缩到 10 分钟。剩下 50 分钟干嘛？去把灯光打好，把自己收拾利索，对着镜头自信地表达。

工具是冷的，但镜头前的你是热的。

一、国内新闻

杭州小米交付中心发生车祸，小米内部人士：当时处于人驾状态，事故还在调查中

12月15日，有网传消息称，浙江杭州小米下沙交付中心发生事故，一名第一天提车的小米YU7车主撞倒了销售人员。当天晚间，据小米内部知情人士向澎湃新闻记者表示，事故当时，小米汽车处于人驾而非智驾状态，在狭窄过道倒车时，误把电门踏板当成刹车踏板深踩导致碰撞到车后行人。警方和120救护车迅速赶到现场，并将伤者转移，目前事故还在进一步调查处理中。

此前媒体向杭州市交警支队求证，对方表示，小米下沙交付中心确实有发生交通事故，对于当事人是否当场身亡，由于目前事故正在按照法律程序处置中，不方便透露进一步的信息。

7.9元早餐套餐被嫌贵？蜜雪冰城回应

12月12日，蜜雪冰城开始在部分城市试点售卖早餐套餐。这个套餐包括“早餐奶+面包”的组合，定价7.9元。早餐奶有五红奶、玉米奶等选择，单买要5元；面包是卡尔顿、乐锦记这些品牌的预制包装款。其中7.9元的早餐套餐组合被一些消费者嫌贵，“跟雪王价格亲民路线不太符！”

记者咨询了杭州的两家蜜雪冰城门店，其中一家门店只上线了早餐奶，另一家门店则有早餐销售，工作人员告诉记者，目前并没有收到价格调整通知，记者询问是否有消费者觉得贵，工作人员回复“应该不是太贵吧”。

李国庆称要做线上高端会员店

12月15日，李国庆发布视频作品，宣布自己60岁再创业，成立新公司“李享生活”，要做线上高端会员店。李国庆称新电商公司，主打品质生活圈层，商品加价率将控制在1.25倍，第一年只服务5000个优质会员。企查查App显示，李享生活（北京）网络科技有限公司，成立于2025年9月，注册资本100万元，法定代表人李雪梅，李国庆持股99%。（蓝鲸新闻）

30万级的玛莎拉蒂两天被一抢而空

近日，上海一家大型玛莎拉蒂经销商管理人员许昕表示，“30多万的格雷嘉卖得‘飞’起来。”许昕表示，降价后，纯电版格雷嘉落地价不到40万元，总体折扣非常大。目前，在全国范围内，格雷嘉不管是燃油版还是纯电版，低配车型已经全部售罄，现在燃油版还有部分中配和高配车型，裸车价高4万~8万元。“没想到卖这么快，本来以为低配车要卖到今年底，高配版过年前卖完就不错了。”此次玛莎拉蒂大降价实际上是在清库存。

一位接近玛莎拉蒂的知情人士表示，受疫情影响，这批进口车晚了整整一年半才在中国市场卖，与后面的新款车型上市时间重叠了。对于厂家而言，快速去库存是当前营销策略的当务之急，所以出现了罕见的大降价。（第一财经）

霸王茶姬创始人张俊杰与“光伏二代”高海纯举办婚礼

12月15日，演员张萌受邀参加张俊杰和高海纯婚礼。新郎是霸王茶姬CEO张俊杰，新娘是天合光能联席董事长高海纯。多位霸王茶姬门店员工晒出了张俊杰的喜糖礼盒，并表示，“吃到大老板的喜糖啦！恭喜恭喜。”网友晒出的照片显示，礼盒中有棉花糖，夹心饼干巧克力等。

据了解，张俊杰17岁投身奶茶行业，2017年在昆明创立霸王茶姬。随后8年，霸王茶姬在全球范围内开设了超过7000家门店，注册会员突破2亿人。2025年4月，这家企业于纳斯达克上市。高海纯，则是典型的“创二代”路线。她是天合光能创始人高纪凡和吴春艳夫妇的独生女儿，生于1993年，毕业于美国布朗大学，被誉为“最美光（伏）二代”“光伏女神”。在2024年胡润百富榜上，高纪凡家族以145亿元身家名列其中。（杭州日报）

麦当劳部分餐品涨价0.5到1元，“随心配”价格未调整

12月15日早间，有网友发现麦当劳餐品的价格均有所上调，涨幅在0.5-1元，包括多款汉堡、小食及套餐。 其中巨无霸汉堡价格上涨1元，双层深海鳕鱼堡上涨1元，麦香鱼上涨1元；在小食方面，麦乐鸡价格上涨1元、那么大鸡排上涨1块、红油添香小酥肉上涨0.5元、麦麦脆汁鸡上涨0.5元、中份薯条上涨0.5元、脆脆薯条上涨0.5元，玉米杯上涨0.5元，麦旋风和新地上涨0.5元。 值得注意的是，被网友调侃为“穷鬼套餐”的“1+1随心配”套餐价格并未调整，仍为13.9元起，但其中搭配不同的单品，出现了1元涨幅的组合方式。（新浪财经）

李佳琦客服回应卷纸样品现异物

12月9日，李佳琦直播间在介绍清风厚柔黑金系列卷纸组套时，一名主播展示的卷纸上出现了一块黑色异物。随后该主播用手按住黑点，继续介绍产品。此事引发讨论。

12月15日，李佳琦直播间官方客服回应称，已经反馈内部同步关注，目前还不确定“黑点”是不是因为样品的包装破损导致，并表示不用担心，若商品有问题可以进行售后处理。

清风品牌客服则回应称，产品采用原生木浆经超高温工艺生产，质量可以放心。在原纸制造过程中，受浆料和水质等因素影响，极个别细小尘埃难以完全避免，但经过纸机高温卷取和杀菌处理，产品微生物指标完全符合一次性卫生用品的卫生标准。清风客服同时表示，已将该问题反馈至相关部门。（老板联播）

年薪最高30万元，胖东来招聘60人

记者获悉，12月15日，胖东来商贸集团发布技术岗位人员招聘公告，此次招聘共计60人，岗位包括商品开发、商品采购、原辅料采购、产品研发等。薪酬方面，产品研发工程师年薪为25万—30万元，其余岗位10万到25万元不等。此次招聘的简历投递时间是2025年12月15日11:00至12月17日24:00，简历筛选为2025年12月18日至12月26日，面试邀约为2025年12月27日至12月28日，2026年1月4日开始分岗位进行面试。（大河财立方）

美团宣布暂停“团好货”，此前曾多年尝试用外卖导流电商

12月15日，美团团好货业务发布内部邮件，称食杂零售管理团队经研究讨论，决定暂停团好货业务，聚焦探索零售新业态。公开资料显示，团好货是美团自主孵化的B2C电商业务，2020年8月以小程序的形式推出，2020年12月提升至“美团APP”一级入口，后更名为美团电商。

团好货内部邮件显示，该业务作为美团快递电商业务探索者，积累了商品零售相关经验，但近年来随着食杂零售行业创新发展，快递电商难以承接即时零售用户的需求，“我们将顺应趋势，主动求变。”此外，对此次调整涉及到人员，内部将进行沟通，详细说明后续的方案。（凤凰网）

二、国际新闻

仅200米，中美卫星惊险“擦肩”！SpaceX高管指责中国企业，中企反驳

近日，SpaceX“星链”工程副总裁迈克尔·尼科尔斯在社交媒体发文，称我国近期发射的一批卫星中，有一颗与“星链”卫星出现了200米的近距离接近的情况，并称此次发射未与在轨运行的卫星进行协调或冲突规避。

前述发射服务提供商中科宇航随即在社交媒体回击表示，其所有发射任务均会使用地面空间感知系统选择发射窗口，以避免与已知卫星或碎片发生碰撞，并强调这是一项强制性程序。中科宇航在后续进一步补充关键信息：如果此次近距离接近事件被证实，它发生在卫星有效载荷分离近48小时后，彼时发射任务早已结束。12月15日，《每日经济新闻》记者向中科宇航求证了上述回应的真实性。

曝苹果阔折叠采用侧边指纹识别

12 月 15 日，博主@数码闲聊站 发文透露，苹果阔折叠新机是侧边指纹 Touch ID，不用 3D 人脸和 3D 超声波指纹都是为减薄机身考虑。

博主表示，苹果这款新机的铰链设计很强，工程机内屏 7.58± UPC 屏下前摄 +5.25″± HIAA 挖孔屏，48Mp 大底双摄，明年盘活折叠屏市场。值得一提的是，三星也在评估阔折叠，但行业首个横向大尺寸阔折叠应该是国产厂商拿下。

此前，供应链传出，苹果开发折叠 iPhone 有突破性进展，解决了过往折叠机最受诟病的折痕问题，达到无折痕设计，成为市场上第一部真正无折痕的折叠手机，为明年折叠 iPhone 新机上市增添卖点。 （IT之家）

扫地机器人鼻祖iRobot宣布破产，中国债主或接盘

扫地机器人先驱iRobot公司周日申请破产保护，并计划由其中国主要供应商、代工厂接盘并退市。这家曾经市值高达35.6亿美元的公司股价周一开盘暴跌72%，早盘跌幅一度达75%。

据破产法庭文件显示，iRobot将通过第11章破产保护程序完成重组，深圳银星智能科技(Picea Robotics)将获得100%股权控制，并注销公司1.9亿美元债务。该交易预计将于2月完成。

iRobot由三名MIT研究人员于1990年创立，曾在2002年推出Roomba扫地机器人并取得巨大成功。然而近年来面临中国对手的价格压力、美国关税政策以及亚马逊收购交易失败的多重打击。

本月3日，iRobot曾因特朗普政府All in机器人行业的消息而蹭热度飙涨超70%，但近几日已抹平月初以来涨幅。

OpenAI再度“挖墙角”，从谷歌挖来Albert Lee执掌公司发展

周一，据媒体报道，OpenAI已聘请谷歌的Albert Lee出任公司发展（Corporate Development）负责人。Albert Lee此前负责谷歌云和谷歌DeepMind的公司发展事务，曾参与多项谷歌备受关注的收购案，其中包括谷歌在今年3月宣布、以320亿美元收购云安全初创公司Wiz的交易。

在新职位上，Albert Lee将对OpenAI的整体业务拥有广泛的视野，随着公司进入下一阶段增长，将重点推进战略投资和并购（M&A）。他的加入也表明，OpenAI将继续寻找能够帮助其在与谷歌、Anthropic 等竞争对手的较量中取得优势的收购目标。

作者：青瓜早报

一一：青瓜传媒

一、TikTok + 独立站，到底香在哪？

很多卖家问：“TikTok 带货非要开独立站吗？”

答案很明确：不是必需，但想赚长期钱，一定要做！

TikTok 满千粉能挂主页链接，独立站能卖全球，两者配合真的能很好的实现账号的闭环。普通小店模式比不了的。具体优势，用大白话讲透：

1、 控制权全在自己手里

不用看平台脸色，想怎么定价、怎么设计营销活动、怎么沉淀客户，全由你说了算。平台不让做的促销玩法，独立站里随便搞，再也不用怕规则变动踩坑。

2、客户是你的，不是平台的

亚马逊、速卖通的客户是平台的，而独立站能把 TikTok 引流来的用户变成私域。发个新品邮件、做老客复购活动，触达成本几乎为 0，复购率能翻 2-3 倍。

3、低成本打造专属品牌

从建站的 logo、页面设计，到 TikTok 视频里的品牌露出，一步步让用户记住你。等用户体量起来，品牌溢价、客户忠诚度都是你的核心资产，再也不用拼低价。

4、利润全装自己口袋

不用给平台交佣金、广告费抽成，扣除建站和物流成本，赚的每一分都是纯利润。对比亚马逊动辄 15%+ 的佣金，长期下来能多赚一大笔。

5、再也不怕被跟卖

亚马逊上的爆款 ASIN，分分钟被同行抄图、低价抢单；但独立站里，用户只能看到你的产品，没有比价焦虑，成交率更高。

二、独立站卖家玩转 TikTok 的5个核心打法

光知道好处没用，关键是怎么干。分享我自己验证过的 5 个核心步骤，新手也能一步步落地：

第一步：尽快入局是成本最低的试错

很多人总问 “现在做晚不晚”“会不会限流”，其实都是想太多，都不如自己入场后的感觉真实。

实操建议：

来源：跨境独立站lucky

刚开始投放聚光，如何快速找到参考笔记？分享我在用的5个方法。

一、聚光后台创意

路径：聚光后台-创意管理-客资收集，选择近30天曝光咨询率笔记。

咨询率排名靠前的笔记，说明用户购买意愿高，可直接模仿笔记创作。

图：聚光后台创意

后台可筛选图文和视频，可研究当前投放笔记是图文多？还是视频多？如果都是图文，我们就可用视频笔记去做投放。

差异化内容形式，就是竞争力！当同行都是图文，我们是视频，同行是视频，我们开始直播，形式也是竞争力。

二、品类关键词搜索

搜索品类词，筛选近30天评论多的笔记。

当你深夜突然想吃网红蛋糕，或是手机充电器意外损坏急需替换，打开淘宝或京东，手指轻点就能坐等商品上门——这早已不是新鲜事。淘宝闪购与京东秒送，作为即时零售赛道的两大主力，正用截然不同的营销逻辑争夺用户的“即时需求”。一边是依托生态协同的“全品类流量玩家”，一边是手握物流王牌的“品质速达专家”，它们的玩法差异究竟藏着怎样的商业智慧？今天我们就来逐一拆解。

定位博弈：一个攻“全品类”，一个守“高信赖”

营销的核心始于定位，淘宝闪购与京东秒送从诞生之初就走出了两条截然不同的路线。淘宝闪购的定位像一个“无所不包的即时生活超市”，主打“全品类覆盖+限时优惠”，无论是餐饮外卖、生鲜果蔬，还是服饰美妆、3C数码，都能在闪购频道找到身影。这种定位精准击中了用户“一站式解决即时需求”的痛点，尤其吸引年轻群体和家庭消费者。

京东秒送则更像“品质商品的极速投递站”，牢牢锚定“3C数码+商超好物”的核心优势，延续京东“专业、可靠”的用户心智。第三方调研显示，58%的用户选择京东秒送是因为“3C数码产品有保障”，这种信赖感让京东秒送在垂直品类中建立了坚固壁垒。比如用户购买手机充电器、电脑配件等刚需品时，往往会优先选择京东秒送，即便价格略高也愿意为“正品保障”买单。

定位差异直接体现在商品结构上：

淘宝闪购餐饮外卖订单占比超60%，通过高频消费带动服饰、数码等低频高毛利品类销售，形成“高频带低频”的增长闭环；

京东秒送则聚焦标品，3C数码配件成交用户量同比劲增350%，但差异化商品占比不足20%，仍困在垂直品类的“舒适区”。

流量战场：一级入口的“曝光战”与生态协同的“转化战”

即时零售的胜负，首先取决于流量的获取能力。在这一环节，淘宝闪购凭借淘宝APP的生态优势，一开场就占据了有利地形。淘宝闪购位于APP首页“便宜好货”一级入口，日均曝光量超2亿次，相当于每天有近五分之一的淘宝用户能直接看到闪购活动。这种“强曝光”带来的直接效果是，上线首周日均订单量就突破1200万单，其中服饰、3C数码等品类占比达45%，直接冲击京东的核心优势领域。

谷歌打破了沦为“AI第一批祭品”的魔咒。

ChatGPT出现后，人们猛然发现：可以直接得到回答，搜索就失去了意义。谷歌整体流量与市场份额纷纷下滑，“现金奶牛”搜索广告业务面临被掀翻的风险。

但冲击在这个夏天戛然而止。三季度，谷歌浏览器在搜索市场份额回升至90%，广告业务增速也止住了放缓趋势，连续两个季度加速增长。

甚至，谷歌还做出了增量：一份海外研究显示，在聊天机器人访问量爆发式增长时，传统搜索引擎流量不降反增。

这预示着，AI的崛起并没有“杀死搜索”，反而在实际数据中，把流量和广告“蛋糕”做大了。

国内大厂的财报，看起来也似乎验证了这点：百度在搜索市场的份额，从跌破50%到重返60%+；腾讯最新一季，广告收入业务增长20%至358亿——但要说这些成绩来自AI，好像也没人相信。

如大家所见，同样的数据向好，市场却并未像看好谷歌、英伟达一样，给予百度、腾讯们动辄几十倍的“AI溢价”，它们的市盈率仍在15倍上下挣扎。（当然也有美股泡沫的影响）

“表外表里”以中美科技巨头的AI探索为主线，还原了搜索广告“困境反转”的过程，发现“AI驱动增长”的秘诀，就写在中美不同的牌面里。

AI没有杀死搜索，反而做大了蛋糕

“用户第一”被每一位产品经理奉为圭臬，只有搜索引擎，长期是“人适应工具”。

搜索“怎么装修北欧风新房”，返回的是一堆风格设计网页，想要了解更多装修步骤、技巧，得提炼关键词进一步搜索。最后可能要浏览上百个网页，才能拼凑出答案。

在Google、百度作为搜索代名词的20年里，“关键词匹配”是绕不开的核心，它迫使复杂问题被切碎，用户被训练成“提问机”。

而这一定程度上是反人性的。

在日常交流中，大家会自然问出“怎么装修北欧风新房”这样完整、复杂的长句，而非拆解成“北欧风设计要素”“装修步骤详解”。360的高管就提到：在传统搜索引擎的用户需求中，60%是求解各类问题，40%是寻找网址或资源。

这意味着，互联网搜索赛道表面上成熟，底层能力始终与用户需求存在裂缝。

尤其信息爆炸年代，即使是互联网原住民，也难以过滤参差不齐的内容。更不用说，那些玩不明白手机电脑的老年人、低文化水平人群，几乎没有文字搜索的能力。

这块长期被掩盖的需求洼地，直到AI时代，才真正被看见、被回应。

聊天机器人们，以自然对话+生成回答，打开了用户探索欲的开关。谷歌推出首款生成式AI产品SGE后，就发现“每天的搜索中，约有15%是以前没见过的，这一比例还在随着会话式体验的加入而增长”。

但AI也不是万能的，毕竟人们搜索，不止追求高质量的答案，还享受“随便看看、意外发现”的惊喜；且追踪最新消息、寻找情感共鸣，AI也无法做到。

说白了，AI并未改变搜索的本质，它只是切出了一块“新蛋糕”，并重构了信息获取的格局：AI以完整、复杂的回答，承接效率型、答案型、学习型的搜索需求；传统搜索引擎则以更开放、多元的内容，满足探索型、实时型和情感型的搜索需求。

二者不是“你死我活”，而是互为补充，共同推高搜索体验的天花板。一份研究就显示，AI聊天助手流量爆发的时候，搜索引擎的体量并没有大受冲击。

谷歌作为同时拥有浏览器和生成式AI的选手，无疑是这场变革中的“幸运儿”。

当然，它也没有躺赢。升级推出的“AI概览”和“AI模式”，都放在浏览器搜索栏附近，既不改变传统搜索习惯，用户懒得看网页时，又能随时调用AI。

同时，Google Lens和Circle to Search等功能，也大幅降低了使用门槛：哪怕是不会打字老年人，刷到不认识的物品、感兴趣的内容，随手一圈、一拍，便能直接获得结果。

更重要的是，这种“传统浏览器+AI”的模式自带流量，比起ChatGPT独立App、new Bing另辟聊天窗口的做法，几乎是不声不响地转化了数十亿用户。

尤其谷歌还足够“便宜”——ChatGPT、Claude等聊天机器人，会员费动辄20刀/月，不买单几乎寸步难行。因此即使它们的智能化水平，远高于还未全面接入Gemini的谷歌浏览器，用户仍用脚投票。

谷歌2025Q3财报显示，AI概览已覆盖超20亿用户，AI模式日活超7500万人。

这正是谷歌比国内AI公司“命好”的地方。百度同样将AI嵌入搜索引擎，然而国内大大小小的AI搜索应用层出不穷，且个个免费，无不使出浑身解数抢夺用户。

于是，相比聚焦问答的谷歌，国内玩家集体陷入了“功能内卷”：无论是浏览器，还是聊天机器人，都是既能解读本地文件，还支持文生图和AI编程等，主打一个“全能”。

但如此一来，眼花缭乱的功能，也一定程度上影响了使用体验，让部分用户无所适从。

更何况，各家的功能也难分高下——要论流量和内容，百度有搜索引擎，元宝捆绑微信，千问有夸克浏览器、豆包背靠抖音，家家皆有一块根据地，且谁也无法做到打通。尤其是百度，多年来商业化对内容生态的打扰，此刻也像一颗子弹正中眉心。

反观谷歌，从浏览器、视频网站、办公软件到地图等，MAU超20亿的产品多达6款，自己活成了“垄断”课代表。

这种强大的生态优势百度羡慕不来，也是谷歌 搜索广告业务 快速扭转颓势的关键所在。

广告断了“一臂”，但长出了更强壮的AI

今年7月，曾与谷歌亲密无间的欧洲独立出版商们，一纸诉状把谷歌送上了被告席。

矛头指向谷歌搜索的AI概览，这一模式下，用户点击率从15%腰斩至8%，被AI引用的源网站点击率也低至1%，创作者和企业投放的内容陷入了“没人看”的危机。

市场也忧心忡忡：“点击”是谷歌万亿美元广告帝国转运的关键，AI概览使广告品牌的自然搜索点击率暴跌65%，付费搜索点击率从19.7%跳水至6.3%，这无疑是“革自己的命”。

不过，谷歌很快用财报，打脸了众人：三季度，AI概览的整体变现率与传统搜索大致持平。

数据也显示，其搜索广告付费点击量经历了几个季度增速放缓后，重新踩起了油门。

也就是说，AI虽然让传统广告业务“断了一臂”，但带来的增量营收，也正在长成新的支柱。

上文说过，AI不仅激发了更多搜索行为，也促使用户的提问变长了——以往大家只会搜“酒红色衬衫”，现在可能演变为搜索“12码带口袋的酒红色衬衫，价格低于50美元”。

数据显示，谷歌的传统搜索平均只有3-4个词，接入AI模式后查询字数翻倍增长，而ChatGPT等聊天机器人平均提示词甚至长达60个词。

一个个单词输入，用户不知不觉就泄露了更多信息。谷歌广告负责人透露过：AI概览的点击质量更高，因为用户在目标网站上花费的时间更长，且表现出更强的意图。

而“点击质量”，正是传统广告业的“心病”。

过去，由于大量长尾、模糊或复杂意图的查询无法匹配关键词，“一半广告费被浪费掉”。这迫使广告主们竞价购买一些“高价值”关键词，以拦截有明确购买意向的用户，如谷歌的“工业机器人”一词，单次点击成本一度被抢至159美元天价。

AI的出现，带来了打破困局的契机。

基于AI推理能力，搜索不再是“匹配关键词”，而是“理解用户场景和意图”，且更长的提问，也能帮助AI读懂用户。看一组对比就知道了：搜索“短鼻犬打鼾”，传统搜索引擎返回的是科普或宠物医院广告，AI还可能会将加湿器、降噪耳机等产品推荐给用户。

如此一来，虽然点击量下滑了，但剩余点击在AI精准推荐下，转化潜力反而提升。据谷歌披露，在每次转化费用/广告支出回报率与原来大致相当的情况下，AI让转化次数或转化价值平均提高了27%。

不过，新的机遇下，挑战也不期而至：理解用户搜索场景、挖掘潜在需求，相比传统搜索时代的“关键词匹配”，难度大大增加。

为了解决这一问题，谷歌推出了新广告工具AI Max。其会自动抓取并学习广告网页上的内容，如服装详情中的“透气面料”“度假风”“A字版型”等，理解其适合的风格、场景，帮助商家捕捉用户需求。

当用户搜索“五一旅游穿搭”或“约会穿什么裙子”时，AI也会推断出用户意图，自行拟定标题、生成描述、选择落地页，把商品融入搜索结果中。

这样一来，尽管广告主从未购买这些关键词，也没有制作物料，“度假风”连衣裙广告仍会被用户看见。AI Max因此大受欢迎，据谷歌2025Q3业绩交流会，仅三季度，AI Max就解锁了数十亿的净新查询。

国内玩家也正用AI技术改造广告工具，腾讯推出包括“广告AIM＋”在内的智能投放产品矩阵，百度还在AI搜索中测试电商组件，双十一期间最高日入600万元，三季度公司AI原生营销服务收入同比增长262%。

这标志着，AI广告营销或许已迈入“效果涌现”阶段，它不仅弥补了传统广告收入下滑的负面影响，还是一条增速更陡峭的“第二曲线”。

值得注意的是，都抓住了AI广告新机遇，海内外玩家的想象空间仍相差悬殊。

谷歌丰富的应用生态，几乎覆盖了所有消费环节，这不仅能让大模型更“聪明”，也可以让用户从“YouTube视频种草—搜索产品对比—推荐周边实体店—导航前往购买”的全链条，都在谷歌体系中完成。

反观国内玩家，面临的是高高筑起的APP墙，尤其是电商、本地生活等领域，至关重要却壁垒极深。无论是从大模型进化需要的“数字燃料”基础，还是从未来更广阔的“AI代理”争夺看，国内公司都落了下风。

这也是谷歌 “走出低谷”得到共识，而百度、腾讯们仍令人担忧的症结所在。

小结

谷歌“困境反转”的过程，向外界证明了，人们常常放大对AI的恐惧，低估新技术的机遇。

而中美巨头的“分道扬镳”，又提醒众人，未来的AI战争，已经不止是企业算力、财力、魄力的竞争，还是一场根植于生态禀赋、竞争环境到文化基因的全方位、系统化对抗。

这不只是谷歌和百度、腾讯的比较，对所有科技公司来说，也是深刻的一课。

作者：张冉冉 赫晋一，编辑：曹宾玲

来源：表外表里

一个月前，谷歌的Gemini 3超越所有竞争对手成为“世界最佳”，一个月后，OpenAI成立10周年这一天（美国时间12月11日），正式推出新一代AI模型GPT-5.2。

在这一关键的产品发布前，奥特曼为了应对主要对手的产品、挖角攻势，在内部拉响最高级别的“红色警报”。

所以，GPT-5.2的亮相，不仅关乎两家科技巨头的市场地位，更可能重新定义全球人工智能产业的竞争格局。

提前“内测”两周的HyperWrite联合创始人兼CEO马特·舒默评论说：能力强，尤其是推理能力强，但速度慢，且场景太单一，只能通过ChatGPT使用。

“这是世界上最好的模型，它可以用1个小时来处理难题，而且还能出色完成任务。我已离不开它。”

硅谷AI专家艾莉·米勒也是“内测用户”，她将GPT-5.2定义为“专业研究员”：对深度思考和复杂问题解决“严肃”、“专业”，但内容结构化，对追求快速、简洁和拟人化交流的用户不太友好。

“复杂的工作，脑暴，专业分析，我可能会用GPT-5.2。”

AI开发者Dp Singh也认同上述判断，强调AI首次能在日常专业任务（如制作演示文稿、电子表格、分析图表）中达到专家级产出水平，而不仅是演示场景。

GPT-5.2表现出来的与人类研究员平齐的专业能力，也引发了学界专家的关注。

宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授、人工智能专家伊桑·莫利克说：“我从未如此确信过，即便今天人工智能发展不再继续，未来10年社会、经济仍然将面临巨大的变革，因为人类会想方设法利用模型的能力。当然，AI的进步也不可能就此结束。”

01 OpenAI无法“遥遥领先”

OpenAI对GPT-5.2的定位很明确，是“迄今为止最适合现实世界专业用途的模型”。

而证明其“能力”的指标，就是基准测试、跑分。

上面是OpenAI在X上晒出来的一张基准测试图（官方新闻稿甚至都没这张图）。

可以看到，在其自主研发的GDPval基准测试中，GPT-5.2在70.9%的明确任务上达到或超越了顶尖人类专家的水平，较其8月发布的GPT-5（38.8%）实现大幅跃升，也领先于Anthropic的Claude Opus 4.5（59.6%）和谷歌的Gemini 3 Pro（53.5%）。

但是话说回来，GDPval是OpenAI自己的基准测试，做不好才有问题。

更重要的是，基准测试这东西，在业界数量太多了，OpenAI这次引用了其中8项不同类型的，谷歌在Gemini 3的引用了可能有20项基准测试，这里就有一个操作空间了——我的哪些基准测试数据好就放哪个，其他就不放。

但如果我们把上面的表格转换成折线图，可以很清晰的看到，在多个基准测试中，OpenAI新发布的GPT-5.2各家最前沿的模型差别都不明显。

可以说，AI竞赛已从OpenAI一家独大，演变为多方巨头“短兵相接”的混战。

《纽约时报》也提及了这种看法，并且援引行业专家观点指出，“OpenAI所谓的AI基础模型与其他公司模型之间的技术差距实际上已经不复存在。”

如果说，基准测试不够直观，可以看看具体的案例，下图左是OpenAI官方提供的“海浪模拟器”网页，右边是相同提示词在Gemini中生成的页面，总的来说，各有优势。

前面提到过，因为竞争对手的步步紧逼，奥特曼在公司内部拉响“红色警报”。

从GPT 5.2和同行之间的差距来看，短期内估计没办法在产品和模型层面消除“红色警报。”

针对这个问题，被奥特曼一手挖过来的应用业务首席执行官菲吉·西莫说，“红色警报是向公司发出的一个信号，表明我们需要将资源集中在一个特定领域，这是一种确定优先级的方式。”

大意就是红色警报不是决战生死，只是让大家看到管理层表决心、定方向。实际上GPT-5.2在数月之前就已经研发，只是选择在这么一个时间点发布。

问题是，如果要决企业生死，除了这个不怎么能拉开差距的GPT-5.2，奥特曼的手中，还有没有比它更快的刀？

当然，比起在内部拉警报，奥特曼在外部的表现还是挺放松。

他在接受CNBC采访时表现出谨慎乐观：“Gemini 3对我们的业务指标产生的影响，可能比我们担心的要小。”他预计OpenAI将在2026年1月“以非常强势的地位”解除“红色警报”状态。

02  十年一梦，还是十年十梦

OpenAI刚刚迎来成立10周年，官网也发了一条视频，介绍这家公司从哪里来、到哪里去。

10年前，马斯克还在OpenAI项目组中活动的时候，黄仁勋送给OpenAI的世界上首台DGX-1服务器，各路大佬都在上面留下来签名，背景墙有一句格言“关键的问题不在于我们‘知道什么’，而在于我们如何‘运用所知’……我相信，我们每个人的责任都是——在行动时，要把自己当成全世界的命运都维系在自己肩上一样。”

十年来，OpenAI给世界送来了ChatGPT、Sora等震撼的产品，奥特曼在世界各地巡游布道，与各种硅谷巨头捆绑压铸算力，但是随着时间的推移，OpenAI从一开始的大幅度领先，到慢慢被对手追平甚至超越？

现在的OpenAI，处在一个茫然的十字路口。

成立初期，OpenAI声称其目标是“以最可能造福全人类的方式推进数字智能，不受产生财务回报需求的限制”。

斯塔福德郡大学的AI伦理学家凯瑟琳·弗利克也强调，这一创立理念已发生巨变。因为在OpenAI复杂的架构背后，存在着一个利益错综复杂互相绑定的营利性公司。

“现在我们有一个营利性公司，它已经完全卸下了对社会效益的任何责任，基本上接受了那种不惜一切代价增长的信条。”弗利克表示，原因在于OpenAI身处生成式AI革命的最前沿，而这里“有钱可赚”。

红色警报声中，OpenAI的第一要务是做产品体验，商业化优先级排在后面，因为这已经涉及到生死存亡，也关乎奥特曼更远大的理想——10年后可能会到达的超级智能，但这种愿景并非是OpenAI绝对的共识。

03 商业化与治理的矛盾

技术竞赛的背后，是OpenAI面临的巨大商业化与盈利压力。

奥特曼表示，OpenAI的目标是在2025年底实现相当于每年200亿美元收入的月度营收，但他承认距离整体盈利“仍有很长一段路要走”。

更引人注目的是，OpenAI承诺在未来几年投入高达1.4万亿美元用于计算基础设施建设，以支撑其AI雄心。

市场调研公司Sensor Tower的最新数据显示，2025年11月，ChatGPT全球月活用户总数为8.1亿，8-11月增速仅为6%，远低于2024年同期40%以上水平。此外，其全球的份额，四个月内也从38%降至35%。

目前，ChatGPT是OpenAI的营收生命线。每周超过8亿的活跃用户中，约6%每月支付20美元使用高级服务。

OpenAI正试图从免费用户中挖掘更多价值，探索的方向包括在ChatGPT中引入广告，以及开发交易分成模式（例如用户通过聊天机器人购物，OpenAI从中抽成）。

西莫还证实，OpenAI计划在推出“成人模式”（可能允许成人内容）前，先引入用户年龄预测功能以保护青少年，“成人模式”预计明年第一季度上线。

与此同时，OpenAI正积极进军企业软件市场，将自身定位为同时服务消费者与企业两大客户群体的公司。GPT-5.2在编码、法律、金融等专业领域的性能提升，正是为了吸引高价值的企业客户。

然而，在这一市场，OpenAI将直接面对谷歌、微软等巨头的激烈竞争，后者能够将AI工具与成熟的办公软件生态（如Google Workspace、Microsoft 365）深度捆绑。

营利性能帮助OpenAI获得源源不断的资金，以继续它帮助人类的远大理想，但这个过程中也会衍生出一系列的安全、伦理方面的问题。

就在GPT-5.2发布之前，OpenAI遭遇一项新的诉讼，指控ChatGPT与一名心理困扰用户的互动间接导致了康涅狄格州的一起谋杀-自杀惨剧。需要注意，这已经不是第一起类似的诉讼。

OpenAI回应称事件“令人心碎”，并承诺持续改进系统对心理困扰迹象的识别和应对能力，引导用户寻求现实帮助。

此外，《纽约时报》起诉OpenAI及其合作伙伴微软侵犯版权的案件仍在进行中，凸显了AI训练数据合法性这一根本性行业难题。

04 与谷歌“争霸”

这场OpenAI与谷歌之间的较量，早已超越单纯的技术参数比拼，演变为一场涵盖技术迭代、生态构建、商业模式、安全治理和资本耐力的全方位战争。

在技术层面，基准测试的“榜首”争夺日趋白热化。

OpenAI研究副总裁艾丹·克拉克虽未透露GPT-5.2的具体训练突破，但承认在预训练等基础环节持续改进，回应了业界对“预训练潜力是否耗尽”的质疑。

在生态层面，OpenAI推出自有浏览器，意在挑战谷歌的Chrome，试图构建从底层模型到上层应用的完整生态闭环。而谷歌则凭借其庞大的现有产品矩阵，试图通过整合创造协同优势。

AI模型评估平台LMArena公司Wei-Lin Chiang指出：“通用模型的用户增长已触及阶段性瓶颈，下一个增长极必然来自垂直领域。”

他还强调，当前竞争的核心已非单纯用户扩张，而在于谁能率先在医疗、金融等关键行业建立起可靠、高效的解决方案，真正实现技术能力向产业价值的转化。

最后在战略文化层面，OpenAI从非营利研究机构向高估值商业实体的快速转型，以及其对盈利的迫切追求，正在重塑其内部文化。一些早期员工曾引以为傲的、与谷歌等广告驱动模式的区别，正在现实压力下变得模糊。

“这是一场将在多条战线上展开的竞赛。”追踪最新AI技术性能的公司Vals AI首席执行官拉扬·克里希南的论断精准概括了当前AI霸主之争的复杂性。

总体来看，GPT-5.2的发布是OpenAI在专业领域一次有力的技术宣示，但它远非终局——没能和对手拉开差距，甚至OpenAI自己都说要到2026年1月份才能消除警报声。更重要的是，即便短期内“红色警报”可以暂时解除，但整个AI行业最高强度的竞争警报，已然长鸣。

作者：苏扬 无忌

来源：腾讯科技

Google DeepMind最新研究揭示：多智能体系统并非“越多越好”。盲目堆砌Agent数量不仅浪费算力，还可能损害性能。真正有效的关键在于“架构与任务匹配”：3–4个Agent是当前技术的黄金上限；单Agent准确率超45%时，组团反成负收益；工具密集或顺序依赖型任务尤其不适合多Agent。高效Agent系统应遵循三条铁律——控制工具复杂度、避免强基线下的冗余协作、设计验证瓶颈防错放大。少即是多，精准匹配胜过规模堆砌。

最权威的Agent落地指南来了！

最近，Google DeepMind和Google Research刚刚联合发布了一篇重磅论文：《Towards a Science of Scaling Agent Systems》（迈向Agent系统的扩展科学）。

这篇论文含金量极高。

因为它打破了人工智能圈目前最大的误区：“Agent越多越好”。研究团队对5种智能体架构做了180组对照实验，涵盖OpenAI、Google、Anthropic三大模型家族，最后得出了一个很关键的结论：

盲目增加Agent 数量，不仅费钱，对结果也毫无帮助。

基于这个结论，报告里还有三个创新性发现：

第一，Agent的“规模悖论”：任务越复杂，Agent越多，死得越快。3-4个智能体是当前技术下的“黄金分割点”。

第二，Agent存在边际收益递减。如果单个 Agent 已经够聪明（>45% 准确率），组团反而不仅没用，甚至是负收益。

第三，多智能体系统的有效性取决于任务特征：决定结果的不是智能体数量，而是架构与任务属性的匹配度。

这份报告不仅是“泼冷水”，更是一份Agent架构的避坑指南。容我为您抽丝剥茧，慢慢道来。

01 三大铁律：支配Agent的物理法则

研究团队通过一个预测模型，提取出了支配智能体（Agent）性能的三条“暗线”：

第一，工具越多，多智能体越容易“死机”

这是一个非常反直觉的发现。以往我们总是以为，任务越复杂（工具越多），越需要更多代理帮忙？

但数据告诉我们：工具越多，多智能体越拖后腿。

原因很简单：每多一个工具，智能体之间的沟通成本就成倍往上叠。

研究显示，当任务需要16 种以上工具 时，多智能体系统会出现明显“协调崩盘”，沟通、同步、解释彼此操作的成本，会吞掉核心推理能力。

也就是说，在工具密集型任务里，一个强大的单智能体（SAS）往往比一个多智能体团队更高效。

第二，能力越强，多智能体反而越没用

这条规律揭示了一个门槛：当单智能体的准确率超过45% 时，增加智能体数量通常会带来负收益。

这就是所谓的“基线悖论”。如果单智能体已经够强，强行组团只会增加沟通、对齐和反复解释的成本。

这就是好比一个优秀的资深工程师，自己可以搞定50%以上的工作，你非要给他配三个实习生开会，效率反而降低。

多智能体系统的真正价值在于攻克难关，即处理那些单智能体完全无法胜任的超复杂任务。如果单智能体已经做得不错，就不要引入多智能体进行微优化，因为得不偿失。

第三，架构决定的错误放大效应

这是最令人震惊的一组数据。不同的协作架构对错误的控制能力天差地别：

比如，独立多智能体模式下，智能体各干各的，没有纠错机制，错误被放大17.2倍。而集中式的多智能体模式下，有一个“经理”负责审核，错误被控制仅4.4倍。

这说明一个事实：

未经检查的并行处理极其脆弱。构建可靠的智能体系统时，必须设计“验证瓶颈”，必须有一个协调者在合并结果前对子智能体的输出进行审查，这对阻断错误传播至关重要。

02 架构vs任务：天堂与地狱

既然多智能体系统不是灵丹妙药，那么什么情况下它才能提升表现？

报告也给出了自己的答案：架构必须与任务天然适配。

简而言之，单纯堆砌智能体数量不仅是无效策略，在许多场景下甚至会破坏性能。真正的关键在于“架构与任务的匹配”。

研究揭示了不同任务的三种截然不同的命运：

第一，协作的“倍增器”效应：高度可分解的任务

当一个大任务可以被完美拆解为互不干扰的子任务时，多智能体协作能实现“分而治之”，通过并行处理和信息交互来降低错误率。

代表案例：金融推理。金融分析任务天然具有结构化特征。例如，分析一家公司的财报，可以拆分为“收入趋势分析”、“成本结构分析”和“市场同类比较”。

相比单智能体，集中式协作架构带来了高达+80.9%的性能提升。即便是分散式和混合式架构，也分别带来了+74.5%和+73.2%的提升。

第二，协作的“累赘”效应：严格顺序依赖的任务

当任务像“接力跑”或“搭积木”一样，后一步严格依赖前一步的状态时，增加智能体只会打断推理的连贯性，导致“一步错，步步错”。

所有多智能体架构在这一任务上都遭遇了滑铁卢，性能下降幅度在-39% 到-70%之间，其中，独立型多智能体表现最差，暴跌了70%。

代表案例：游戏规划。在Minecraft 这种环境中，合成一个物品（如铁镐）需要先合成木棍，而合成木棍需要先采集木头。每一个动作都会改变背包（Inventory）的状态，后续动作必须基于最新的、准确的状态。

在这种长链条推理中，智能体之间的沟通变成了一种负担。由于Token是固定的，为了沟通而消耗的资源挤占了核心推理的资源。

更糟糕的是，信息在不同智能体之间传递时会出现“有损压缩”，导致上下文碎片化，无法维持长链路逻辑的严密性。

第三，协作的“双刃剑”：探索多、执行少的任务表现最微妙

有些任务既不是纯逻辑链条，也不是完全可拆分，而是兼具“探索”和“执行”两种属性，代表案例分别是，动态网页浏览(BrowseComp-Plus) 与 业务工作流 (Workbench)。

研究发现，这种任务里，多智能体的表现更依赖架构设计。

在动态网页浏览任务上，结果呈现两极分化。独立型架构表现糟糕（-35%），但分散式架构却提升了+9.2%。

原因在于，网页搜索是一个高熵环境，需要广泛的探索。分散式架构允许智能体之间进行点对点的辩论和信息互换，这种“头脑风暴”式的协作有助于在模糊的信息海洋中找到正确方向，但也仅限于适度的提升 。

在业务工作流中，多智能体的影响微乎其微，范围在-1.2%到+5.7%之间。

这类任务通常涉及固定的工具调用流程（如查邮件、写日程）。对于这种确定性较强的任务，单智能体已经能做得很好（基线分数较高），引入多智能体的协调成本（Overhead）与其带来的收益基本抵消。

03 智能体的“组织形态”：四种架构的优势与代价

如果把智能体系统拆开看，其实有四种主要的架构，它们的差异不在于“谁更先进”，而在于它们适合什么样的任务。

最基础的是单智能体系统。它就像一个全能选手：感知、推理、规划、执行都在自己脑子里完成。

它掌握所有上下文，没有信息在传递中被压缩或拆散，这让它在处理长链条、环环相扣的任务时最稳定，也最省资源——没有沟通成本，也不存在“协作税”。

缺点也很明显：面对特别庞大或复杂的任务，它无法像团队那样把问题拆开来做，容易被局部细节困住。

独立式多智能体是最简单的“多人模式”。每个智能体各做各的，互不交流，最后把结果简单投票汇总。它的最大好处是快，因为没有任何沟通延迟。

但由于没有互相检查的过程，一旦某个智能体犯错，错误就会直接进入最终答案，没有任何纠偏机制。

中心化多智能体在这个基础上加了一位“协调者”。

协调者负责拆解任务、分发给子智能体，并负责回收和审核结果。它像质检员一样过滤错误，使系统在结构化任务里更稳健。但协调者会成为瓶颈，所有沟通都要经过它，协作开销也随之上升。

分散多智能体则走向另一端：所有智能体之间都能点对点沟通，互相辩论、交换信息。这种结构适合探索性强、信息模糊的任务，通过高冗余的反复确认来降低幻觉风险。

但成本极高——随着智能体数量增加，通信量不是线性，而是指数级增长，对 Token 的消耗非常可怕。

混合式架构试图融合这两种模式：既保留中心化的秩序，又允许底层智能体横向交流。

理论上，它能适配最复杂的任务。但现实中，结构越复杂，协作成本越高，往往得不偿失——系统越“聪明”，越容易被自己的复杂性拖垮。

04 算一笔经济帐

除了性能上，这篇论文还从经济学的角度对多智能体系统进行了残酷的剖析。

研究团队给出了两个核心发现：

第一，效率暴跌：多智能体在Token 利用率上全面溃败

单看最终准确率，多智能体偶尔能胜过单智能体。但如果换成商业最看重的指标——每 1000 Token 能带来多少次成功？

结果惨不忍睹：

• 单智能体：每1000 Token 能换来67.7次成功。
• 中心化架构：效率降至21.5 次（效率仅为单智能体的1/3）。
• 混合式架构：效率暴跌至13.6 次（效率仅为单智能体的1/5）。

这意味着，如果任务不是价值极高（如金融决策），多智能体几乎没有商业可行性。

第二，轮次的“平方级膨胀”：协作不是加法，是乘法

另一个被严重低估的成本，是对话轮次的爆炸性增长。

研究指出：智能体数量增加（n），轮次增加不是线性（n），而是接近平方（n²）。

数据非常直观：

• 单智能体：平均只需7.2 个 轮次即可完成任务。
• 中心化多智能体：需要27.7 个 轮次。
• 混合式架构：轮次飙升至44.3 个，是单智能体的 6.2 倍。

同时，由于实验中严格控制了总Token 预算（平均 4800 Tokens）。当轮次从 7 激增到 44 时，留给每一轮的平均 Token 数就会被极度压缩，智能体没有足够的上下文窗口去进行深度的“思维链”（CoT）推理，答案只能越来越浅，回答的质量迅速下滑。

也就是说，轮次越多，推理越浅；推理越浅，性能越差。而轮次越多，是协作本身造成的。

第三，3–4个智能体是上限，再多必然亏

数据表明，3-4个智能体是当前技术下的“黄金分割点”。一旦超过这个规模，通信成本就会主导计算资源，导致边际收益变为负数 。

05 总结

这篇报告通过大量的实验告诉了我们一个事实：

智能体系统的扩展不是“人数越多越好”。它更像是一场在推理能力、协作开销与任务结构之间的走钢丝。

在很多情况下，一个足够强的单模型，比一群需要反复沟通的模型更高效、更可靠。

少即是多。