背景与价值

在云原生和微服务架构日益普及的今天,可观测性数据(日志、指标、链路追踪)呈爆炸式增长。观测云 OpenAPI 数据查询接口为开发者和运维团队提供了一种编程化、自动化获取这些高价值数据的能力,例如:

  • 自动化数据查询:将观测云数据集成到内部系统或第三方平台;
  • 构建自定义仪表盘:根据业务需求灵活展示监控数据;
  • 实现数据联动:打通观测云与企业内部的数据分析流程;
  • 批量数据处理:高效获取大规模监控数据进行离线分析。

OpenAPI 概览

观测云将 OpenAPI 作为开放能力的关键构成,支持工作空间配置和数据查询,通过请求头中附加的基于角色的 API Key 进行认证鉴权,默认请求频率限制为同一 API Key 每分钟最多请求 20 次、同一工作空间每分钟最多请求 200次。接入点和请求头等请参考官方文档 https://docs.guance.com/open-api/

前置条件

  • 创建 API Key:确保登录用户有所需的操作权限。登录观测云控制台,点击【管理】-【API Keys 管理】-【新建 Key】,填写名称与角色,本实践仅使用数据查询接口,因此使用内置角色 “Read-only”。

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  • 调试 DQL:数据查询接口通过传入 DQL 查询语句进行查询,建议在调用接口之前确认查询语句,完整语法请参考 https://docs.guance.com/dql/ ,可以在观测云界面的查询工具中进行调试,点击快捷方式 -【查询工具】,选择 DQL 查询模式,支持语法校验和自动补全:

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数据查询接口

基本信息

  • 方法:POST
  • 接口:/api/v1/df/query_data_v1

请求参数解析

queries,为 query 对象组成的列表,每个 query 对象中包含独立的 DQL 语句,依次实现单次请求返回多组查询结果,以下是单个 query 对象的关键参数:

序号参数类型是否必填描述
1$.queries[*].qtypeString默认为 dql,可选:dql:DQL 类型查询promql:PromQL 类型查询
2$.queries[*].query.qString查询语句
3$.queries[*].query.timeRangeArray执行查询的时间范围,默认值最近 30 分钟,毫秒时间戳列表:[start_time, end_time]
4$.queries[*].query.intervalInt聚合时间分片间隔,单位秒
5$.queries[*].query.offsetInt分页偏移量,DQL 语句中的子句优先级高于此参数
6$.queries[*].query.limitInt分页大小,DQL 语句中的子句优先级高于此参数
7$.queries[*].query.orderbyArray排序列表,默认按照输出的 time 字段降序排列,DQL 语句中的子句优先级高于此参数
8$.queries[*].query.cursor_timeInt分段查询阈值,第一次分段查询时设置为 timeRange 中的 end_time,此后的分段查询,将 cursor_time 设置为响应中的 next_cursor_time 字段的值,next_cursor_time 为 -1 时表示无新数据,注意,分段查询仅在存储引擎为 GuanceDB 3.0 时生效
9$.queries[*].query.cursor_tokenString在分段查询中,将 cursor_token 设置为响应中的 next_cursor_token 字段的值,以确保相同时间戳的数据不被分段跳过,注意,分段查询仅在存储引擎为 GuanceDB 3.0 时生效
10$.queries[*].query.disable_samplingBool是否禁用采样,默认 false,仅对部分聚合类查询生效
11$.queries[*].query.ignore_cacheBool是否禁用缓存,默认 false
12$.queries[*].query.disableMultipleFieldBool是否禁用单列模式,默认为 true,打开单列模式可有效减少返回数据的体积,为 false 时 $.queries[*].query.funcList 参数将失效

场景解析

数据查询场景和查询方法分类如下,需根据不同的查询类型合理配置查询参数:

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示例一:查询指定 Span 的平均耗时(获取聚合后的数据)

请求体,参数说明见注释:

{
    "queries": [
        {
            "qtype": "dql",
            "query": {
                "q": "R::resource:(AVG(`duration`) AS `avg(duration)`) { `service` = 'demo' AND `resource` = 'GET /health' }",
                "interval": 60, // 查询时间范围内每 60 秒聚合一个值
                "offset": 0,
                "limit": 500,
                "orderby": [
                    {
                        "time": "desc"
                    }
                ],
                "timeRange": [
                    1774144800000, // 2026-03-22 10:00:00
                    1774145100000  // 2026-03-22 10:05:00
                ],
                "disable_sampling": true // 禁止聚合采样
            }
        }
    ]
}

响应体,仅包含重要返回数据及其注释:

{
    "code": 200, // 状态码,与 HTTP 响应码保持一致,无错误时固定为 200
    "content": { // 接口响应数据
        "data": [
            {
                // ...
                "next_cursor_time": -1,  // 下次请求的 cursor_time,因本次查询为聚合查询,返回为 -1
                "next_cursor_token": "", // 下次请求的 cursor_token,因本次查询为聚合查询,返回为空
                // ...
                "sample": 1,             // 采样率,为 1 表示采样率 100%,即未采样
                // ...
                "series": [              // 数据查询结果
                    {
                        "column_names": [
                            "time",
                            "avg(duration)"
                        ],
                        "columns": [
                            "time",
                            "avg(duration)"
                        ],
                        "units": [
                            null,
                            "time,ns"
                        ],
                        "values": [                 // 每间隔一个 interval 秒聚合一个数据点
                            [
                                1774145040000,      // 2026-03-22 10:04:00
                                1462101213.4054055
                            ],
                            [
                                1774144980000,      // 2026-03-22 10:03:00
                                520552891.31707317
                            ],
                            [
                                1774144920000,      // 2026-03-22 10:02:00
                                403010784
                            ],
                            [
                                1774144860000,      // 2026-03-22 10:01:00
                                496579998.11764705
                            ],
                            [
                                1774144800000,      // 2026-03-22 10:00:00
                                608395087.6444445
                            ]
                        ]
                    }
                ],
                "window": 60000
            }
        ],
        // ...
    },
    "errorCode": "",                              // 错误码,空表示无错误
    "message": "",                                // 错误信息
    "success": true,                              // 接口调用状态,为 true 时表示调用成功
    "traceId": "69bfdf42000000001ac3936f1436ac54" // 请求的跟踪 ID
}

示例二:获取指定类型的所有 Span(获取原始数据)

采用分段查询方式,请求体,参数说明见注释:

{
    "queries": [
        {
            "qtype": "dql",
            "query": {
                "q": "R::resource:(`*`) { `service` = 'demo' AND `resource` = 'GET /health' }",
                "limit": 1,                   // 分段大小为 1
                "cursor_time": 1774145100000, // 初始请求取 timeRange 中的结束时间,后续请求取响应中的 next_cursor_time 的值
                "cursor_token": "",           // 初始请求取空值,后续请求取响应中的 next_cursor_token 的值
                "orderby": [
                    {
                        "time": "desc"
                    }
                ],
                "timeRange": [
                    1774144800000, // 2026-03-22 10:00:00
                    1774145100000  // 2026-03-22 10:05:00
                ]
            }
        }
    ]
}

响应体,仅包含重要返回数据及其注释:

{
    "code": 200, // 状态码,与 HTTP 响应码保持一致,无错误时固定为 200
    "content": { // 接口响应数据
        "data": [
            {
                // ...
                "next_cursor_time": 1774145099284000, // 将值作为下次请求的 cursor_time
                "next_cursor_token": "1774145099284000000-R_1774145099284_d6vksl01so5nqftmhv20", // 将值作为下次请求的 cursor_token
                // ...
                "series": [ // 数据查询结果
                    {       // 将以单列的方式输出一条原始数据的所有字段,示例响应仅保留了 __block_id 字段,禁用单列模式时,列名、列值等分别作为一个单独的数组
                        "column_names": [
                            "time",
                            "__block_id"
                        ],
                        "columns": [
                            "time",
                            "__block_id"
                        ],
                        "units": [
                            null,
                            null
                        ],
                        "values": [
                            [
                                1774145099284,
                                2135893696351448600
                            ]
                        ]
                    },
                    // ...
                ],
                // ...
            }
        ],
        // ...
    },
    "errorCode": "",                              // 错误码,空表示无错误
    "message": "",                                // 错误信息
    "success": true,                              // 接口调用状态,为 true 时表示调用成功
    "traceId": "69bfec720000000042c950e749998eff" // 请求的跟踪 ID
}

最佳实践

  • 权限最小化:为不同的应用场景(如报表系统、告警机器人)创建独立的 API Key,并赋予最小必要权限;
  • 避免触发 API 限流:一次请求中包含多条查询语句,尽量在应用层增加历史数据缓存;
  • 错误处理:必须对 API 返回的错误进行处理,例如实现指数回退重试机制;
  • 监控请求 OpenAPI 的服务:确保相关业务健康运行;
  • 在接口参数中设置聚合间隔和排序字段,而非在 DQL 中设置:DQL 支持以时间子句设置聚合间隔,但是 API 返回的点数受到优先级规则限制,只有 interval 参数和时间子句中的间隔保持一致时才能获得符合预期的结果,因此,建议使用 API 参数设置聚合间隔和排序方式,在其他场景中,如果 API 参数与 DQL 子句功能重复,仍然建议优先使用 API 参数而非 DQL 子句,利于编码且语义统一;
  • 获取原始数据时关闭单列模式,以减小响应体的体积:请求时设置 disableMultipleField=false 即可关闭单列模式,注意,此时用于聚合查询的 funcList 参数将失效。

总结

本文档围绕观测云 OpenAPI 数据查询接口展开,介绍了其在云原生可观测场景下的应用价值,说明了接口认证、限流规则及创建 API Key、调试 DQL 语句等前置准备,详细解析了 /api/v1/df/query_data_v1 接口的请求参数,并通过聚合数据查询、原始数据分段查询两个典型示例展示使用方法,最后给出权限、限流、错误处理等方面的最佳实践,可帮助开发者快速接入并规范使用该接口实现监控数据的程序化获取与应用。

GitHub 暂停 Copilot 新用户注册并收紧限制:“长时间运行、并行执行的工作流……已经对我们的基础设施和定价结构构成挑战”。

 

GitHub 宣布将暂停 Copilot 个人订阅计划的新注册,同时对现有用户施加更严格的使用限制。这一调整意味着,这款全球使用最广泛的 AI 编程工具之一,正在承受越来越大的系统压力。

 

这家隶属于 Microsoft 的公司,已经从原本基于请求次数的限制体系,转向对“会话”和“每周 token 使用量”分别进行独立限制。GitHub 同时建议用户,在处理简单任务时选择“倍率更低”的模型,并尽量分散请求时间,以减轻系统压力。

 

在本周发布的一篇博客中,产品副总裁 Joe Binder 表示:“随着开发者逐渐意识到 agent 和 sub-agent 在解决复杂编程问题中的价值,我们看到所有用户的使用强度都在上升。”

 

他同时承认:“这些长时间运行、并行执行的工作流确实能带来巨大价值,但也对我们的基础设施和定价结构提出了挑战。”

 

从“无限用”到“全面限”

 

GitHub 此次面临的问题,并不只是“用户变多”,更关键的是“使用方式发生了变化”。GitHub 在 2021 年推出 Copilot 时,它还只是编辑器里的代码补全工具。如今,它早已不只是“补全”,而是逐步变成 agent 化的编程助手。随着 Copilot CLI 等能力上线,开发者开始把调试、重构甚至完整功能开发直接交给它执行。

 

而且新一代模型支持更大的上下文窗口,这意味着开发者可以提交更长的提示,触发更复杂的处理流程,对算力的消耗也随之显著增加。例如,Anthropic 的 Opus 4.6 和 4.7 支持高达 100 万 token 的上下文窗口,而 Opus 4.5 仅为 20 万。

 

针对 GitHub 的新政策,安全解决方案架构师 Nathan McNulty 在 X 上评论道:“大家都在要更大的上下文窗口,但现实是,一次高级请求就可能耗掉一整周的 Opus 4.6 配额,这种模式根本不可持续。”

 

而他转发的,则是 Ed Zitron 的一条爆料。后者称:微软正在收紧 GitHub Copilot 的使用限额,将 Opus 模型从每月 10 美元的订阅中移除,并计划在 2026 年晚些时候转向基于 token/API 的计费模式。这也说明,微软已经在寻找降低 AI 服务成本的办法。

 

甚至还有开发者直接感叹:“Copilot 的时代结束了。我试了下用 Sonnet 按 API 计费,2 分钟就花了 49 美元。”

 

Copilot 开始限人、限量、限模型

 

随着 Copilot 的 agentic 能力快速扩展,智能体承担的工作越来越多,也有越来越多用户开始触及原本用于保障服务稳定性的使用上限。 Binder 表示,如果不做调整,整体服务质量就会下降。

 

接下来,GitHub 的这一决策将影响多个付费层级,包括 Copilot Pro、Pro+ 以及学生计划,这些套餐的新订阅将暂时关闭。现有用户仍可在不同套餐之间升级,而 Copilot Free 仍然对新用户开放,这也意味着 GitHub 仍在保留未来付费用户的入口。

 

与此同时,平台还引入了更严格的使用上限,对不同模型和功能在各个套餐中的分配方式进行了调整。Pro+ 套餐现在提供的使用额度超过标准 Pro 的五倍,但 GitHub 并未披露具体数值,也没有明确说明与此前相比收紧了多少。用户如果需要更高额度,可以升级到 Pro+。

 

过去,付费套餐往往意味着接近“无限制”的使用;现在,GitHub 正在更依赖使用控制机制,通过追踪请求量,在达到一定阈值后进行限制。换句话说,Copilot 正在向“按使用量约束”的服务形态靠拢,尽管计费方式本身尚未改变。

 

VS Code 和 Copilot CLI 也从本周开始,都会直接显示剩余可用额度。GitHub 的说法是,这样可以帮助用户避免“意外触达资源限制”。

 

VS Code 中的使用限制

 

Copilot CLI 的使用限制

 

在模型访问方面也发生了变化。Opus 模型已不再提供给 Pro 用户,新发布的 Opus 4.7 仅限 Pro+ 使用。同时,GitHub 也确认,旧版本的 Opus 4.5 和 4.6 也将从 Pro+ 中移除。

 

规则一改再改,门槛一提再提

 

事实上,GitHub 在 2026 年 4 月 10 日就已经引入了一系列“服务可靠性限制”和“模型级使用限制”,用于应对“高并发和高强度使用”。那次调整,GitHub 暂停了所有 Copilot Pro 的免费试用,理由是存在滥用行为。

 

这期间,不少用户还遇到了意外的限流。

 

用户 John Clary 表示:“我只是个业余开发者,但每个月在额外额度上也要花几百英镑。最近我经常遇到短时间的限流,中断请求,而且没有明确倒计时,只提示‘X 秒后重试’,通常不到 30 秒。但如果你真的这么做,很容易在 AI 正在处理关键任务时再次被打断,所以我一般会等 15 分钟再继续。”

 

Clary 表示,这种情况还能勉强应对。但随后他很快就触发了一个长达 44 小时的“每周限流”。

起初他以为是 bug,等了一阵,但一个小时后发现限流并不会自动解除,于是他提交了工单,并无奈切换到了 Auto 模式,让 Copilot 自动选择模型。这种模式很可能会优先选择推理成本更低的模型,因为 Clary 表示,性能明显变差了。

 

“从那之后,我的项目几乎没什么进展。Auto 模式选的模型质量很差,经常偷偷走捷径又不说明,我还得花时间让它改回来。”

 

类似的抱怨,也开始在 GitHub Copilot 社区中大量出现,一些关于限流的讨论帖,在这半个月里就新增了数十条投诉。不少用户形容这些限制“离谱地长”,有人甚至被告知需要等待几天才能再次使用服务。

 

当限流变成常态,这就不再是简单的容量问题了。越来越多开发者开始意识到,问题可能出在更底层:Copilot 的定价模式,本身已经跟不上现在的使用方式。

 

开发者 Roman Kir 指出,问题的转折点出现在 2026 年 3 月。彼时,GitHub 发现其限流系统存在一个 bug:一直在低估新一代模型(如 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4)的 token 使用量。这些模型单次请求消耗的基础设施资源远高于上一代,但这个 bug 让它们看起来成本很低。

 

当 GitHub 修复该问题后,限额立即恢复到原本配置的水平。对于正常使用的用户来说,这些限制瞬间变得过于严苛——几十个小时的封锁,coding agent 在任务中途被终止,也没有恢复路径,除了 Pro+ 之外,没有其他升级方案。

 

Roman Kir 进一步指出:“这一点之所以重要,是因为这个执行层的问题只在 agent 使用场景下才会出现。单次 API 请求在限流时还能‘降级运行’,但多步骤的 agent 任务不行。一旦在执行过程中触发限流,任务就会被打断,进入一个无法恢复的状态。这意味着,同样是算力受限,不同使用方式会导致完全不同的失败结果,而当前的订阅体系并没有区分这种差异。”

 

这背后更深层的原因是:GitHub 的定价架构,是基于一个旧模型成本结构设计的。过去,“一次高级请求”大致意味着相近的基础设施成本;但在前沿模型时代,这一假设已经不成立。GitHub 一方面以订阅形式出售前沿模型能力,另一方面要承担这些模型对应的真实基础设施成本,这两者已经不再对等了。

 

其他网友在限速讨论中也做出了类似的推测:“GitHub 的补贴水平似乎已经达到了难以为继的地步。因此,这与其说是一个漏洞,不如说是一项商业决策……”

 

GitHub 的举措并非孤例

 

GitHub 的这一调整,也延续了整个行业近期的一系列“紧急刹车”动作。例如,Anthropic 在 3 月收紧了 Claude 的会话限制,以“应对不断增长的需求”;而 OpenAI 也对 Codex 引入了新的使用上限。

 

开源项目 OpenClaw 等第三方智能体编排工具的兴起,也在进一步放大对 AI 工具的需求。这类工具可以让智能体几乎 7×24 小时自动调用模型,持续消耗 token。因此,Anthropic 还在本月早些时候限制了其订阅在第三方工具(如 OpenClaw)中的使用,这类调用不再包含在订阅内,而是单独计费。

 

Anthropic 的 Claude Code 负责人 Boris Cherny 在 X 上表示,这一变化源于订阅设计与实际使用方式之间的错配。“我们一直在努力应对 Claude 使用需求的增长,但当前的订阅模式并不是为这些第三方工具的使用方式设计的,”Cherny 写道,“算力是一种需要精细管理的资源,我们优先保障直接使用我们产品和 API 的用户。”

 

另一边,Google 也在 2026 年 1 月为其 Antigravity 服务引入了每周使用上限,并据称开始封禁通过 OpenClaw 使用该平台的账户,原因是“恶意使用大幅增加”。

 

整体来看,一个共识正在形成:当 AI 编程从“辅助工具”变成“长时间运行的智能体系统”,原有的订阅模式与算力供给,正在被彻底拉到极限。

 

参考链接:

https://thenewstack.io/github-copilot-signups-paused/

https://stratoatlas.com/cases/case-a-ai-2026-046.html

https://github.com/orgs/community/discussions/192435#discussioncomment-16558791

https://github.com/orgs/community/discussions/180092

https://github.blog/news-insights/company-news/changes-to-github-copilot-individual-plans/

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为何 AI 辅助开发需要遵循 SDLC 的严谨性

SDLC(软件开发生命周期)是一套将需求转化为可运行软件的结构化流程,涵盖需求收集、方案设计、编码实施、测试及部署等环节。正是这套严谨的规范,防止大型项目因自身复杂性而走向崩溃。

Snowflake Cortex Code 能够在单次会话中构建完整的应用程序——具备全代码库访问权限、多文件编辑能力、任务编排功能以及原生 Snowflake 集成。然而,构建一个完整的应用,并不等同于构建一个正确的应用。

以一个包含 5 个页面的分析仪表盘为例,其背后涉及数十项隐含决策:图表库的选择、计算方法的定义、数据流模式的设计、缓存策略的制定,以及逻辑层与展示层的分离。若缺乏结构化的约束,智能体将代为做出这些决策——速度快、信心足,却可能偏离正确方向。一个能在几分钟内生成数百行可运行代码的智能体,会同等程度地放大良好的流程与糟糕的流程。

以下这些保障大型项目成功的实践,绝不能因为代码由 AI 生成而被视为可有可无:

  • 代码先行,需求前置:开发人员与智能体在实施前需共享一份明确的契约。需求范围应无歧义,技术选型应无意外;

  • 实现先行,架构前置:分层逻辑、模块边界与 API 签名必须预先锁定,以确保跨文件的逻辑一致性;

  • 全流程可追溯:每项功能均对应一条编号需求。代码审查的标准应从“这段代码看起来对吗?”转变为“这段代码是否符合我们事先达成的共识?”;

  • 变更时保留既定行为:在修复缺陷或进行重构时,需明确记录不可变更的行为,将隐含假设转化为可核验的清单。

规范驱动技能

规范驱动技能将这种规范化流程引入 Cortex Code。它通过一个包含强制审批关卡的结构化五阶段生命周期来指导开发过程:

在每个关卡,Cortex Code 都会停止并等待您的明确批准才会继续。您在每一个决策点都保持完全掌控。

核心能力:

  • EARS 标注法需求 —根据自然语言描述生成正式、可测试的需求(当……时,系统应……,以便……);

  • 三种工作流类型 —新功能开发、缺陷修复(含回归预防)、以及重构(含行为保留);

  • 持久化规约产物 — 生成 requirements.md、design.md 和 tasks.md,作为持续演进的项目文档。

适用场景:

  • 从零开始构建完整的应用程序(涉及多文件、多模块);

  • 添加跨越多个文件或层级的重大功能;

  • 修复需要防止周边行为出现回归的缺陷;

  • 在保留模块外部接口的前提下进行重构。

使用方法:

只需触发一次技能—可通过明确指令(例如:“使用规范驱动技能,构建一个股票分析应用”)或通过自然语言(例如:“我想构建一个股票分析应用”)。Cortex Code 会根据“构建功能”、“修复缺陷”、“重构”或“创建规约”等短语自动检测意图。明确表达更为可靠;自然语言在大多数情况下也能正常工作。技能激活后,只需自然回应即可 — Cortex Code 会引导您走完每个阶段,提出澄清性问题,展示文档产物供您审阅,并在获得批准前等待您的指示。

端到端示例:构建股票分析应用

理解工作流的最佳方式是观察其实际运行。以下是一个完整演练——构建一个包含 5 个页面的 Streamlit 股票分析仪表板,集成 Snowflake 数据、Plotly 图表、技术指标和量化信号。

展示的每个提示和响应均来自真实的 Cortex Code 会话。演练内容详尽;如需快速概览,请跳至入门指南部分。

第 1 阶段:需求澄清

您的提示:

使用规范驱动的技能,我想构建一个股票分析Streamlit应用5个主要板块:1.道指30成分股概览仪表板 - 所有30只股票的汇总表,含日内涨跌幅、热力图可视化2.单只股票深度分析 - K线图、成交量、关键统计指标3.行业板块分析 - 按GICS行业分类分组,进行表现对比4.技术分析 - 简单移动平均线、指数移动平均线、布林带、相对强弱指标、指数平滑异同移动平均线,附带买卖信号5.量化信号 - 动量、波动率、均值回归、相关性矩阵数据源:股票数据位于Snowflake数据库 FINANCE__ECONOMICS 和 DB_STOCK 中所有Snowflake资产置于 DB_STOCK 中,本地文件置于 stock_app/ 文件夹内图表使用Plotly绘制,数据访问使用 st.connection('snowflake')仅限本地运行 - 不部署至Streamlit in Snowflake
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执行动作:Cortex Code 进入澄清阶段。它会探索您的 Snowflake 数据库——执行 SHOW SCHEMAS 命令,查询 INFORMATION_SCHEMA,检查 FINANCE__ECONOMICS 和 DB_STOCK 两个数据库中的表结构——以了解哪些数据可用。它发现 DB_STOCK.CURATED.DAILY_STOCK_PRICES 表包含自 2018 年至今超过 22,000 个股票代码的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量数据,而 DB_STOCK.CURATED.COMPANIES 表包含公司元数据。同时,它还发现两个数据库中均不存在行业分类数据。

然后它会提出有针对性的澄清性问题:

Cortex Code 响应:

在我创建规范之前,需要先澄清以下几点:1.道指 30 范围:仅限当前 30 只成分股,还是也包括历史成分股?2.数据连接:使用 st.connection('snowflake') 配合 secrets.toml,还是直接用原生 snowflake.connector?3.部署方式:仅本地开发,还是也包括 Streamlit in Snowflake(SiS)?
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您的回复:

仅当前 30 只。使用 st.connection。仅本地。
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执行动作:Cortex Code 汇总了所有已获取的信息,并在阶段 1 审批关口处暂停:

Cortex Code 响应:

以下是我的理解:用户故事:金融分析师需要一个 Streamlit 仪表板,用于分析道指 30 成分股。5 个页面:概览、个股详情、板块分析、技术分析、量化信号。数据源:DB_STOCK.CURATED.DAILY_STOCK_PRICES(OHLCV 数据)、DB_STOCK.CURATED.COMPANIES。已识别数据缺口:不存在板块/行业分类表——将创建包含 GICS 分类信息的 DOW30_REFERENCE 表。数据连接:使用 st.connection('snowflake') 配合 @st.cache_data(ttl=300)。图表:全部采用 Plotly(K 线图、矩形树图、条形图、饼图、散点图、热力图)。计算逻辑:技术指标和量化信号在已缓存的 DataFrame 上通过纯 pandas 进行计算。超出范围:实时数据流、用户认证、投资组合跟踪、新闻情绪分析、期权数据、SiS 部署。上述理解是否正确?我是否可以继续创建规范?
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你的回复:

是的。
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请注意,Cortex Code 主动识别了一个数据缺口(缺少板块分类表)并提出了解决方案——这一切都发生在编写任何一行代码之前。

第 2 阶段:规范制定

执行动作:Cortex Code 生成规范文档 specs/features/dow30-stock-analytics/requirements.md。该文档为一份正式的规范文档,采用 EARS(Easy Approach to Requirements Syntax,简易需求语法)标记法,共包含 27 项需求,覆盖全部 5 个页面的各项功能。本次仅创建该文件,不包含设计文档或任务分解文件。

 

以下为各章节关键需求摘要:

Cortex Code 响应:

REQ-001:道指 30 成分股参考表系统须维护一张名为 DB_STOCK.CURATED.DOW30_REFERENCE 的数据表,用于存储道琼斯工业平均指数当前的 30 只成分股信息。表中须包含以下字段:TICKER(股票代码)、COMPANY_NAME(公司全称)、SECTOR(GICS 行业板块)、INDUSTRY(GICS 子行业)。目的:使所有页面能够将价格数据与板块及行业元数据进行关联查询。REQ-006:市场热力图当概览仪表板加载时,系统须展示一个使用 Plotly 实现的矩形树图热力图。图中每个色块代表一只道指 30 成分股,色块面积按成交量加权,颜色按日涨跌幅进行映射。目的:使用户能够直观识别全部 30 只成分股的相对成交量及表现情况。REQ-009:交互式 K 线图当用户选定某只股票及时间范围后,系统须展示一个基于 Plotly 实现的交互式 K 线图,显示所选周期内的 OHLC(开盘价、最高价、最低价、收盘价)价格数据,并配备时间范围切换按钮(1 个月、3 个月、6 个月、1 年、5 年、全部)。目的:使用户能够在不同时间跨度下分析价格形态。REQ-018:RSI 副图指标当用户在技术分析页面查看某只选定股票时,系统须展示周期为 14 日的相对强弱指标(RSI)副图,并在图中包含位于 70(超买)和 30(超卖)的水平参考线。目的:使用户能够识别超买与超卖状态。REQ-026:综合信号评级系统须综合动量得分(权重 40%)、波动率得分(权重 20%)及均值回归信号(权重 40%),为每只股票计算一个综合信号,并输出单一评级(看涨 / 看跌 / 中性)。目的:为用户提供每只股票单一且具备可执行性的参考指标。…(共 27 项需求,编号 REQ-001 至 REQ-027)您是否批准此规范?
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每项需求均附有具体的验收标准(以复选框形式呈现)。例如,针对 K 线图的验收标准包括:OHLC 数值准确无误、时间范围筛选功能正常、支持缩放/平移/十字光标、通过 rangebreaks 处理周末休市缺口、默认时间范围设为 1 年。

您的回复:

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执行动作:Cortex Code 将文档头部信息中的状态更新为 status: approved,并进入第 3 阶段。该规范即成为后续开发的契约——此后的每一项决策均须追溯至对应的编号需求。

 

第 3 阶段:设计阶段

执行动作:基于横跨 5 页的 27 项需求、多数据源以及两个计算模块,Cortex Code 在 specs/features/dow30-stock-analytics/design.md 路径下生成了技术设计文档。此阶段仅创建设计文件。

该设计定义了一个三层架构,并严格遵循关注点分离原则:

  • 数据层(data/snowflake_queries.py)——包含 6 个带缓存的查询函数,负责处理所有与 Snowflake 的交互。每个函数均使用 @st.cache_data(ttl=300)装饰器。禁止其他任何模块直接访问 Snowflake;

  • 计算层(utils/indicators.py 与 utils/quant.py)——包含 13 个纯 Pandas 函数,用于技术指标计算(SMA、EMA、布林带、RSI、MACD、信号检测)和量化分析(动量、波动率、均值回归、相关性、综合评分)。该层不依赖 Snowflake,也不依赖 Streamlit;

  • 展示层(pages/*.py)——包含 5 个 Streamlit 页面,每个页面映射到特定的需求(例如,4_Technical.py 对应需求编号 REQ-016 至 REQ-020)。页面调用数据层获取 DataFrame,将其传递给计算函数,并使用 Plotly 渲染结果。

Cortex Code 响应:

设计文档明确了以下内容:-完整文件结构 — 涵盖 data/、utils/、pages/ 和 config 目录下的 16 个文件。-Snowflake DDL — 包含针对所有 30 支道指成分股的完整 CREATE TABLEINSERT SQL 语句,并附带 GICS 行业/子行业分类数据。-模块 API — 定义了所有函数签名,包含参数、返回类型及列名约定。-页面布局 — 规定了每个页面将使用的 Streamlit 控件及 Plotly 图表类型。-关键设计决策 — 所有计算均使用纯 Pandas 完成(不使用 Snowflake 用户定义函数),为 200 日均线预留 250 天的预热缓冲数据,以及处理周末空缺的区间中断逻辑。您是否批准此设计?
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您的回复:

是的,我批准。
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执行动作:Cortex Code 将更新 design.md 的前置元数据状态为 status: approved,并进入第四阶段。架构现已锁定——后续执行将严格遵循此蓝图执行。

第 4 阶段:实施阶段

执行动作:Cortex Code 智能体创建 tasks.md 文件,其中包含 11 项实施任务,并开始系统性地逐一执行:

Cortex Code 响应:

实施计划:1.创建 DOW30_REFERENCE 表(Snowflake DDL)2.创建 data/snowflake_queries.py(包含 6 个带缓存功能的查询函数)3.创建 utils/indicators.py(包含 SMA、EMA、BB、RSI、MACD 及信号检测逻辑)4.创建 utils/quant.py(包含动量、波动率、均值回归、相关性、综合评分等函数)5.创建入口文件 app.py6.创建页面 pages/1_Overview.py7.创建页面 pages/2_Stock_Detail.py8.创建页面 pages/3_Sectors.py9.创建页面 pages/4_Technical.py10.创建页面 pages/5_Quant_Signals.py11.创建 requirements.txt 与 secrets.toml.example 配置文件
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Cortex Code 智能体逐一攻克各项任务,所生成的文件严格遵循已批准的设计规范——正如需求 REQ-018 所规定,RSI 计算采用了 Wilder 平滑算法;综合信号生成严格应用了需求 REQ-026 中定义的 40/20/40 权重配置;每一个函数签名均与设计文档中的 API 定义完全吻合。

所有 11 项任务完成后,Cortex Code 智能体在阶段 4 的审批关卡处暂停。

Cortex Code 响应:

实施完成。已创建的 Snowflake 对象:-DB_STOCK.CURATED.DOW30_REFERENCE —— 包含 30 支道指成分股及其 GICS 行业/子行业分类数据。-已创建文件(共 16 个):-app.py — 带侧边栏品牌标识的应用入口-data/snowflake_queries.py — 6 个带缓存功能的查询函数-utils/indicators.py — 7 个纯 Pandas 实现的技术指标函数-utils/quant.py — 6 个纯 Pandas 实现的量化信号函数-pages/1_Overview.py 至 pages/5_Quant_Signals.py — 全部 5 个前端页面文件-requirements.txt、.streamlit/secrets.toml.example — 依赖与环境变量示例文件是否准备进入验证阶段?
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您的回复:

是的
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第 5 阶段:验证阶段

执行动作:Cortex Code 对照已批准的规范执行系统性验证:

Cortex Code 响应:

验证结果:检查项	| 结果- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -| - - - - - - -需求可追溯性 - 全部 27 项需求均已映射至实现代码	27/27 | 通过文件结构 - 全部 16 个文件均符合 design.md 设计	| 通过数据层 - 6 个查询函数,签名正确,缓存机制有效	| 通过计算层 - 13 个函数,纯 pandas 实现,公式正确	| 通过展示层 - 全部 5 个页面均实现了分配的需求	| 通过语法校验 - 全部 11 个 .py 文件编译通过	11/11 | 通过架构合规性检查:	- 三层分离原则得以维持 - 无页面直接导入 Snowflake 连接	- 所有查询均使用 @st.cache_data(ttl=300) - 所有图表均使用 Plotly 绘制	- 技术指标页面为计算 200 日均线额外拉取了 250 个预热交易日数据	27 项需求验证通过。规范驱动工作流已完成。
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每项需求均精确追溯至其具体实现位置—例如,REQ-018(RSI 副图指标)映射至 4_Technical.py:174–185 及 indicators.py:35–54。这种可追溯性意味着后续审查代码的任何人员都能够清晰理解每一个函数存在的缘由。

结果

一次对话。五个阶段。一个功能完整的五页分析仪表板—外加三项永久性的规范文档产出物:

specs/features/dow30-stock-analytics/├── requirements.md # 27条EARS需求—契约文档├── design.md # 架构、API、数据流—蓝图文档└── tasks.md # 11项实施任务—检查清单
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六个月后,当有人问“为什么综合信号使用 40/20/40 的权重分配?”—答案就在 REQ-026 里。当新开发人员加入时,他们在动手写代码之前会先阅读 design.md。这些规范文档不是一次性的废纸,而是该项目的永久记忆。

使用 Cortex Code 并基于规范驱动(Spec-driven)技能构建的功能完整的股票分析 Streamlit 应用。

Bug 修复工作流:三部分规范文档

使用规范驱动技能修复 Bug:热力图所有方格均显示为白色
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Cortex Code 分析该 Bug,然后生成三部分规范文档:

 

第三部分是关键所在。通过记录绝不能更改的内容,智能体拥有了一份修复后可对照核验的检查清单。杜绝静默回归。

重构工作流:行为保留

使用规范驱动技能,将数据层重构为使用原生 Snowflake 连接器
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在进行任何代码更改之前,Cortex Code 会记录需保留的行为:

 

未经您明确批准需保留的内容,智能体无法执行重构。

入门指南

安装方式:

# 用户级(适用于所有项目)git clone https://github.com/sfc-gh-tjia/coco_skill_spec_driven_dev.gitcp -r coco_skill_spec_driven_dev ~/.snowflake/cortex/skills/spec-driven# 或项目级(单项目)cp -r coco_skill_spec_driven_dev .cortex/skills/spec-driven
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使用方法:以 use spec-driven skill, [您的意图]开头,或自然描述需求— Cortex Code 会检测工作流类型并引导您完成各阶段。

 

激活后,可自然回应:yes、approved、add requirement for error handling、option 2。

结语

智能体编码工具已彻底改变了我们构建软件的速度,但并未改变软件成功的根本要素:清晰的需求定义、经过深思熟虑的架构设计,以及系统化的验证流程。这些实践之所以不可或缺,是因为模糊性会层层累积——每一个不明确的需求都可能演变为错误的假设,而每一次错误的假设最终都将导致返工,甚至更糟,演变为数月后才暴露的生产环境缺陷。

Snowflake Cortex Code 中的规范驱动技能将这些实践固化于流程之中。它并非繁文缛节,而是关键的质量检查点:智能体在每个阶段都必须获得您的明确批准方可继续推进。您需要在设计开始前审阅需求,在编码实施前批准架构,并在宣告完成前依据规范进行最终验证。

针对漏洞修复场景设计的三段式 bugfix 格式,直击困扰所有代码库的常见故障模式——修复一个漏洞时无意中引入新的回归问题。通过明确记录“不应改变的行为”,该技能将“别破坏现有功能”这一祈使要求,从美好愿望转变为可逐项核验的清单。

所有产物均会持久保留。需求文档、设计文档和任务列表将成为项目永久的历史档案,具备可搜索、可审计的特性,在初始开发完成许久之后,对于新成员入职与长期维护仍具有极高价值。

这一切的初衷并非为了放慢速度,而是为了“一次把事情做对”。五分钟的需求澄清,可避免数小时的返工;一份经过批准的规范,能杜绝实施完成后“我要的不是这个效果”的尴尬;明确的行为保留定义,则能在问题发布前拦截回归漏洞。

AI 智能体生成代码的速度远超任何人类开发者,但关键在于代码是否契合原始意图。规范驱动开发正是为了确保这一点。

相关资源

适用于 SnowflakeCortex Code的规范驱动技能已开源:

github.com/sfc-gh-tjia/coco_skill_spec_driven_dev

关于作者:Tianxia Jia,人工智能与云专家,专注于在 Snowflake 和 AWS 上架构前沿的 AI/ML 解决方案。

 

原文地址:https://medium.com/snowflake/spec-driven-development-in-snowflake-cortex-code-applying-sdlc-rigor-to-ai-assisted-workflows-b6882926c1bc

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全文 链接 **:https://tecdat.cn/?p=45662
原文出处:拓端抖音号@拓端tecdat
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关于分析师

在此对 YouMing Zhang 对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在东北大学完成了信息与计算科学专业的学士学位,专注机器学习、 深度学习 **算法领域。YouMing 喜欢钻研算法,关注深度学习前沿动态,曾参与多个关于消费者行为预测模型及市场趋势分析的数据挖掘项目。

过去,我们总觉得“老年人”是守着储蓄、紧捂钱包的一代。但如果你还这么想,可能正错过中国未来十年最大的消费富矿。真实情况是,一场由“新银发”主导的消费革命已经悄然打响。

我们为你深度拆解这片即将达到30万亿规模的超级蓝海市场。

文完整研究报告数据图表和文末100+份银发经济行业最新参考报告合集已分享在交流群,阅读原文查看、进群咨询,定制数据、报告和900+行业人士共同交流和成长。

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是谁在定义未来?答案是新银发

首先,我们需要重新认识一个群体——新银发。报告将目光精准锁定在55-65岁的人群。他们可不是我们刻板印象中步履蹒跚、思想保守的“老人”。

这批人亲历了中国经济腾飞的黄金年代,享受了改革开放的红利,积累了丰厚的财富。更重要的是,他们是互联网普及和数字化转型的亲身建设者。报告中一个看似反直觉的数据揭示了真相:在被问及“最近最开心的体验”时,高达77%的新银发选择了线上或线上线下融合的体验。对他们而言,手机、 AI 、电商不是新鲜玩意儿,而是生活的水和电。

这一代银发族的“主权意识”正在觉醒。埃森哲的调研数据显示,与2021年相比,他们的人生重心发生了显著偏移:将“家庭”和“事业”视为前三优先级的比例分别下降了12及11个百分点,而将“财富”和“个人爱好”放在首位的占比则分别上升了10和12个百分点

电商行业银发群体人生优先级变化对比双轴图1
(图1展示了家庭、事业、财富、个人爱好在2021与2025年间的占比变化,清晰地描绘出生活重心的转移)

这意味着,他们正从围绕家庭运转的配角,回归为自己而活的主角。这场从“为他人”到“为自己”的观念重构,是理解所有银发经济机遇的底层密码。

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从“延迟满足”到“即时享受”,悦己消费全面爆发

当“悦己”成为新银发的人生主旋律,他们的钱包投向也发生了深刻变革。他们不再只满足于基本生活、看病买药,而是开始追求品质生活、精神愉悦和自我实现。

报告数据显示,在新银发群体规划未来一年的资金投入时,悦己体验类的消费意愿正在猛增。与2021年的同龄段人群相比,计划在旅游出行、健身运动、休闲娱乐和个人教育上增加投入的比例均大幅上升。

电商行业银发群体消费类别变化对比双轴图2
(图2通过柱状与折线的对比,直观呈现了新银发在旅游、运动、教育等体验型消费上投入意愿的显著提升)

以旅游为例,这早已不是跟团打卡式的“下车拍照”。 新一代 银发族追求的是自由行、深度游,享受松弛的在地文化体验。2026年春节的数据就是最好的证明:60岁以上人群的酒店入住量同比增长了56%** ,“探亲+度假”的模式激活了高星酒店和商务酒店的消费热点。

不仅如此,他们对“美”和“健康”的追求也远超想象。调研显示,55-65岁人群中,近期购买过美妆护肤品的比例从2021年的40%升至2025年的45% ,在60-65岁的高龄段,这一比例甚至达到了52%。这背后是他们渴望通过外在形象管理,展示自己充满活力的生活状态,拒绝被年龄定义。

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银发消费的新入口:AI与算法

要抓住这群新银发,就必须摸清他们的消费路径。一个颠覆性的发现是,AI工具已经超越传统搜索引擎和线下咨询,成为他们探索新生活的第一入口

电商行业银发群体信息获取渠道横向比例条形图5
(图5数据表明,39%的新银发首选AI,而短视频/直播、熟人推荐也是其重要信息源)

报告显示,39%的新银发会首选AI工具来改善生活或寻找灵感,因为AI提供的对话式、总结性信息,天然贴合他们对低学习成本和高自主性的需求。当他们形成明确购买意向后,会再回到电商平台或线下门店进行最终验证。同时, 短视频 **、直播和社交平台深度嵌入决策链路,扮演着激发兴趣和建立信任的关键角色。

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然而,在享受数字生活的同时,新银发也面临着巨大的风险。另一份权威调查《谁在盯着父母的手机?》揭露了令人担忧的现实:高达72%的银发用户经常收到保健品、养老理财等定向推送的广告,更有59%的银发用户曾遭遇“大数据杀熟” ——自己手机上看到的价格比家人朋友更高。

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这揭示了一个残酷的真相:算法在部分平台手中,正成为针对老年人的“收割利器”。这也反向说明,一个真正透明、尊重、保护银发用户的平台,将能赢得他们巨大的信任红利。

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谁在赢得新银发?真实案例拆解

理解了新银发是谁、要什么、以及他们在哪,企业该如何行动?报告中的几个案例为我们指明了方向。

品牌理念上,斯凯奇做了一个很好的示范。它没有选择将代言人梁朝伟与“年龄”或“老年”绑定,而是传递一种普适的“从容、舒适”的生活状态。这种去标签化的沟通,与新银发追求自我表达、拒绝被定义的身份认同高度契合,自然融入了全年龄段消费者的心智。

产品设计上,核心是兼顾功能与心理需求。红松 APP **的成功之处在于,它不只是一个面向银发的兴趣社区,其平台内的“小助理”不仅是客服,更像是用户的“小伙伴”。许多银发用户会主动向小助理分享日常,形成了陪伴式的情感连接。这种设计,让用户在获得功能价值的同时,保留了体面感和社交身份,守住了他们珍视的“生活主场”。

传播策略上,深耕有温度的内容是关键。维京邮轮精准定位人文旅行,在微信、抖音、小红书等平台,通过用户共创与达人合作,在银发社群中建立文化认同,鼓励分享真实体验。传播不再是单向输出,而是变成了用户间有价值、有共鸣的交流,这种参与感是建立长期信任的基石。

    • *

行动指南:企业如何抓住银发红利?

综合报告的洞察,我们为希望深耕银发市场的企业提炼了三条可直接落地的行动建议:

  1. 调整品牌叙事,拥抱“去年龄化”沟通:停止使用“银发”、“老年”等标签进行功能补偿式叙事。借鉴斯凯奇的经验,转向以生活状态、审美品味和普适价值为沟通核心,让产品成为消费者表达“我是谁”的载体,而非年龄的提示器。
  2. 重构产品体验,坚守“体面掌控感” :适老化设计的终点不是功能堆砌和操作简化。参考红松的模式,产品和服务应在解决实际痛点的同时,赋予用户选择权和社交身份。用AI技术隐于无形,降低门槛,但绝不剥夺用户的自主决定权和体面感。
  3. 布局新流量入口,深耕“信任闭环” :放弃对线下地推和传统广告的依赖,将资源投向AI工具优化和短视频/直播内容生态。确保你的品牌能被主流AI模型准确理解和推荐,在短视频平台持续输出有温度、有专业性的内容,在用户决策链路的源头建立信任,并最终在社群中完成转化和口碑裂变。

中国银发经济的战略窗口期已经到来。新一代银发群体有钱、有闲、有活力,更重要的是,他们有强烈的自我意识。最终赢得这个市场的,不会是那些高高在上、为老人“规划”一切的品牌,而是那些能平等对话、真诚陪伴、并支持他们活出精彩人生的伙伴。

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文章中所有数据图表列表:

  • 电商行业银发群体人生优先级变化对比双轴图1
  • 电商行业银发群体消费类别变化对比双轴图2
  • 电商行业银发群体信息获取渠道横向比例条形图5
  • 电商行业银发群体算法歧视灰底比例条形图4

本专题内的参考报告(PDF)目录

  • 埃森哲:2026中国消费者洞察报告-新银发的活力人生
  • 2026谁在盯着父母的手机-银发用户手机使用行为调查报告-中国消费者杂志社
  • 中国银发经济市场调研报告2026-解数咨询
  • 《银发经济:社会结构演进及政策加码支持,银发悦己需求快速扩容-国信证券》
    银发旅游时空大数据分析报告——基于中国联通对全国4686个旅游景区的动态监测.pdf
    2026-04-15 15:48
    2026谁在盯着父母的手机-银发用户手机使用行为调查报告-中国消费者杂志社.pdf
    2026-04-10 15:41
    埃森哲:2026中国消费者洞察报告-新银发的活力人生.pdf
    2026-03-29 09:04
    Citi花旗银行:2026年中国银发经济:医疗与保险报告(英文版).pdf
    2026-03-29 09:03
    中国银发经济市场调研报告2026-解数咨询.pdf
    2026-03-27 15:42
    上海市统计局:上海市银发经济统计分类(2025).pdf
    2026-03-26 16:45
    银发旅游提升老年人幸福感的调查研究.pdf
    2026-03-20 15:34
    人口老龄化背景下银发经济的发展潜力研究——基于Citespace可视化分析-南京财经大学.pdf
    2026-03-10 16:27
    纺织服饰:悦己消费产业链研究之银发经济-关注运动产业和适老化产品企业机会.pdf
    2026-03-04 15:40
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当你的公司开始记录你敲了哪个键、鼠标点了哪里,甚至不定期截下你的屏幕,你会怎么想?

 

这正在 Meta 发生。据 Business Insider 获取的内部公告,Meta 已向美国员工下发通知,将在办公电脑上启用一款名为 Model Capability Initiative(MCI)的追踪软件,用于记录鼠标移动、点击以及键盘输入,然后把这些数据直接喂给公司的人工智能模型当训练素材。

 

随后,一位 AI 研究科学家把这则备忘录转发到了自己团队的内部频道——Meta SuperIntelligence Labs,让同事们一起围观。

 

备忘录解释称,这么做的目的是提升 AI 模型在那些至今还搞不定的人类操作上的能力,比如从下拉菜单中选择选项、使用键盘快捷键,以及在应用程序之间切换以完成任务等。文件显示,这套监控会覆盖员工使用“与工作相关的应用和网址”,包括 Gmail、GChat、VSCode,以及一款内部应用 Metamate。

 

Meta 甚至将理由说得非常直接:现有的 AI 模型并不真正理解人类是如何使用电脑的,因此需要真实世界的样本:去观察人类在工作中如何点击、切换、操作,并把这些行为转化为 agent 可以学习的执行路径。

 

Meta CTO Andrew Bosworth 也表示:从员工身上收集这些数据,有助于实现公司的愿景,在那个世界里,“大部分工作由 agent 完成,人类负责指挥、审查,并帮助它们不断改进”。

 

备忘录里甚至还写着:“员工只需要完成日常工作,就可以帮助模型变得更好。”

 

下面是这份完整公告的译文:

 

正如 Mark Zuckerberg 和 Alexandr 最近分享的那样,我们推出的 Muse Spark 是 MSU 一系列新一代大语言模型中的第一个。我们的模型正处于非常强劲的发展轨道,而加速这一进程的一个方式,就是利用我们日常工作的数据。尽管 AI 模型在研究和编程等技术能力上表现出色,但在一些基础层面上,仍然无法像人类一样使用电脑,比如从下拉菜单中选择选项、使用快捷键等。要让代理真正理解人类如何完成日常任务,我们需要用真实的使用数据来训练模型。

 

这正是所有 Meta 员工可以通过日常工作帮助模型变得更好的地方。

 

从今天开始,我们将向美国的全职员工和外包人员推出一款工具,用于记录电脑输入行为,包括鼠标移动、点击位置、键盘输入,以及用于上下文理解的屏幕内容。

 

该工具的使用范围仅限于一份经过批准的工作应用和网址列表,例如 Gmail、GChat、Metamate 和 VSCode。美国员工将看到一个弹窗,引导启用名为 Model Capability Initiative(MCI)的工具。

 

该工具仅适用于电脑,不涉及手机。如需了解更多,包括其工作原理和隐私保护措施,请查看内部 wiki 和常见问题说明。

 

Meta 开了个坏榜样:2026 职场终极趋势?

 

Meta 并不是唯一朝这个方向推进的公司。Anthropic 在 2024 年已经展示过类似能力的技术,OpenAI 去年发布了 “Operator”,可以代替人类使用浏览器;而 Microsoft 甚至已经为 agent 准备好了专用的云端 PC。

 

这些尝试背后,是一个越来越清晰的想象:在不远的将来,我们会把一部分原本需要自己动脑、动手在电脑上完成的事情,交给运行在虚拟电脑里的 agent。比如让它帮你订机票、回邮件,或者盯着电商网站,一旦发现心仪商品打折,就直接下单。

 

Meta 给这套愿景起了一个更宏大的名字——“个人超级智能”。公司 CEO Mark Zuckerberg 的说法是,它可以“帮助你实现目标,创造你想看到的世界,体验各种冒险,成为更好的朋友,并成长为你想成为的人”。

 

为此,Meta 正在向其位于美国的正式员工和临时工推广 MCI。员工的工作笔记本电脑上会弹出一个窗口,要求他们启用该工具。据路透社报道,Meta 希望通过将数万名员工的日常活动转化为训练数据,来提升内部 AI 代理的性能,最终使其能够代表员工执行端到端的工作任务。

 

不过,内部评论显示,这份公告在 Meta 内部引发了明显的不安与质疑。在内部沟通平台上,该公告下方点赞最高的一条评论是:“这让我非常不舒服。我们该如何退出?”

 

Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 回应说:“在公司提供的笔记本电脑上,没有退出此设置的选项。”这句话随即引发了一连串哭泣、震惊和愤怒的表情符号反应。

 

对此,Meta 公司表示将采取安全措施保护敏感内容,且这些数据不会用于训练 AI 之外的任何其他用途。但也有消息称,该公司多年来其实一直在以某种方式监控员工在公司电脑上的活动。

 

也有评论指出,这种精确到鼠标点击和键盘输入的监视,简直就像一座“全景监狱”,彻底打破了传统的职场边界。

 

知名投资人 Jason 则将这件事定义为 2026 年的职场终极趋势。原因很简单:随着 AI 监控工具(键盘记录、屏幕录制、API 接口)的流行,企业能以极低的成本、极高的精度,量化每一个员工的工作行为——这不再是传统的人管人,而是一场数据驱动的效率革命。在他看来,这套监控体系会成为企业最锋利的管理工具:找出不干活的人、淘汰可被自动化替代的岗位、提拔真正创造价值的员工,最终实现精简高效、利润飙升。他甚至认为,所有虚假的“汇报型”工作都将消失——这对社会反而是件好事。

 

但除了监控焦虑,我们不应该忽略更深层的代价。

 

谷歌曾在一篇名为《谷歌团队成功的 5 个关键》的博客文章中总结过:在研究团队发现的 5 种动力中,心理安全是迄今为止最重要的一个。“团队成员之间的关系越安全,他们就越有可能承认错误,合作,并承担新的角色。它几乎影响了我们对员工的每一个重要方面。心理安全感较高的团队成员不太可能离开谷歌,他们更有可能从队友提出的不同想法中汲取力量,带来更多的收入,高管认为他们的效率一般是其他人的两倍。”

 

而针对 Meta 的监控计划,当每一次点击、每一段输入都被实时记录归档,员工会立刻进入防御状态——放弃试错,放弃创新,放弃跨界协作,只做可量化、可留痕、不会出错的机械工作。监控能提升短期效率,却会慢慢腐蚀一家公司的创造力与长期韧性。极致精益的背后,留下的往往不是效率,而是一个不敢犯错的组织。

 

一位网友的评论很有意思,他说:“一个企业最重要的,依旧是人,是组织,是构建这个组织的创始人的底色。微软的底色是缺少品位的商人,Meta 的底色是太聪明的商人。缺少品位和太聪明,长期来看,会急,会陷入困境......期待更多创业公司的底色更好。让整个世界的底色,也会因此不一样。”

 

AI 会淘汰低效的工作,这是必然,但靠监视与压榨换来的效率,注定走不远。未来能站稳脚跟的企业,最终拼的不是极致管控,而是在自动化浪潮里,守住人本身的创造力与价值。

 

参考链接:

https://www.businessinsider.com/meta-new-ai-tool-tracks-staff-activity-sparks-concern-2026-4

https://www.infoq.cn/article/1y1ptrapcsnjjlelb14m

在金融行业,引入一项新技术从来不是一场“军备竞赛”,而是一场严苛的“压力测试”。当 AI 编程工具以惊人的提效速度席卷整个软件行业,许多互联网公司和小型团队迅速将“代码行数”和“Token 消耗”挂上绩效考核,甚至直接与裁员挂钩时,神州信息这家深耕银行核心软件系统的金融科技企业,却选择了一条截然不同的路。

 

它没有盲目跟风,而是先回到了一个根本问题:我们到底该不该用 AI? 从 2025 年初开始,神州信息展开了一场长达数月的系统性验证。他们不满足于“代码生成快不快”,而是用真实的金融项目需求做对比测试,从代码质量、任务拆解能力、存量工程匹配度,到开发规范与文档体系的兼容性,每一个维度都经过反复校验,直到确认 AI 生成的代码在缺陷密度和扫描覆盖度上与人工开发“基本持平”,才谨慎地迈出推广的第一步。

 

更关键的是,当外界将“提效”与“裁员”划等号时,神州信息给出了完全不同的答案。面对金融系统固有的复杂性——账务一致性、7×24 小时高可用、严格的合规与问责——他们深知,AI 现阶段只能作为经验工程师的“副驾驶”,而非替代者。省下来的人效,被用来承接更多项目、覆盖更多场景,而非减少一个岗位。他们甚至警惕“能力断层”的风险,坚持保留初级工程师的培养路径。

 

正是这种基于严谨验证、拒绝激进裁员、重视人机协同的实践,让神州信息在喧嚣的“AI 取代人类”叙事中,提供了一个稀缺而理性的样本。下面这篇对神州信息软件工艺创新部的独家专访,将带你深入一家金融科技企业如何科学地落地 AI,了解它的逻辑、它的指标,以及它对未来开发者能力的冷静预判。

 

在金融场景里用 AI:不是先上工具,而是先反复验证

 

InfoQ:能不能先介绍一下您所在的部门,以及您现在主要负责的工作?

 

吴娟:我在 25 年初就开始做一些和 AI 落地应用推广相关的工作了。去年 11 月,神州信息专门成立了 AI 创新中心,下面设了两个部门,一个是软件工艺创新部,一个是业务场景创新部,我现在就在软件工艺创新部。

 

神州信息一方面是一家软件公司,另一方面又长期为银行提供金融软件服务,所以我们在软件工艺上本身就有比较深的积累,包括开发规范、技术栈、技术架构等。去年 AI 开始大规模落地之后,公司也希望把 AI 真正融入现有的软件工艺过程中,切实去推动降本增效。我们这个部门,主要就是在这个方向上做应用落地和智能化改造。

 

从去年到今年,我们整体的定位一直比较明确,就是基于 AI 来推动软件工艺的智能化升级。前期会先从编码、测试等具体研发环节入手,把 AI 逐步用起来;后续再往整个软件工艺全流程的智能化方向推进。

 

同时,公司管理层对 AI 的价值一直非常认可。从去年开始,组织层面就在持续推动“AI for process”这件事。无论是内部提效,还是面向外部业务和交付,公司都希望尽可能去尝试、去挖掘 AI 能真正带来的价值。

 

InfoQ:AI 这三年从补全到 Agent 的演进,对你们带来的最大变化是什么?你们内部有没有做相应的调整?

 

吴娟:从时间上看确实是三年的演进,但对我们来说,真正带来质变的时间点,其实是在 2025 年 2 月之后。

 

我们其实一直在尝试,AI 到底能不能在研发环节里真正帮我们提效。前期比较早做的一件事,就是想用大模型来辅助完善设计文档。因为在实际开发里,代码和文档经常会不一致,团队在“文码一致”这件事上会消耗很多精力。所以我们当时最先切入的一个场景,就是希望借助 AI 的能力,根据代码去同步更新文档,减少这类维护成本。但从实际效果来看,当时生成的文档质量整体是不可用的,这是我们当时一个比较直接的判断。

 

转折点出现在 2025 年初。一方面是模型能力明显提升,比如 DeepSeek 等模型出来之后,效果有了一个明显跃迁;另一方面,编程助手工具开始快速丰富起来,像 Cursor、通义灵码这一类工具逐渐成熟。我们也在这个阶段开始引入工具做系统性的验证,整体感受是:对 AI 的认知需要重新评估了。

 

当时我们专门选了一款编程助手工具做深入验证,核心不只是看这类工具能不能生成代码,更重要的是看它能不能适配我们现有的研发模式,尤其能不能用于金融行业这类业务复杂、系统复杂的软件开发场景。验证之后,我们的判断是,它整体上能够达到预期。

 

我们当时看的其实不只是它能不能帮我们节省时间,而是从几个维度一起评估,包括代码生成质量、任务拆解情况、功能实现情况,还有一个最关键的点,就是它到底能不能适配我们现有的开发模式。

 

代码生成质量这部分,相对还是比较基础的,主要看准确性、健壮性和可读性。真正要求更高的,其实是任务拆解能力。因为这不只是写代码的问题,而是它能不能理解我们现有的需求和设计文档,能不能把功能描述覆盖全。

 

还有一点对我们特别重要,就是定位能力。因为我们的系统不是从零开始搭的,而是在现有产品和解决方案上不断做增量开发,所以我们会特别看它能不能在已有工程里找对位置,修改代码时能不能准确找到对应逻辑。同时也会看它生成出来的逻辑是不是合理,是否符合业务逻辑和执行顺序。

 

功能实现这一块,我们更关注的是完整性。也就是说,它不只是把主流程做出来,还要把异常情况和边界场景一并覆盖到。

 

在与现有开发模式的匹配度上,我们主要看了几个方面。

 

第一是开发规范的匹配。也就是说,它能不能符合我们现有的一些基础要求,比如数据标准、数据字典,以及日常开发中的命名规范等。

 

第二是内部工程的匹配度。我们会重点看它能不能识别我们现有的工程体系,包括已有的架构设计和长期形成的标准体系,并在这个基础上按照既有的架构结构去生成代码。

 

第三是内部文档的匹配度。因为我们在初期使用时也发现,很多 AI 工具更适合处理 Markdown 这类格式,但我们现有的大量存量文档,无论是项目、产品研发还是交付过程中的文档,很多仍然是以 doc 或者 excel 这类传统格式来管理的。所以我们也会评估,它的引入会不会额外增加文档维护、格式转换等成本。

 

当然,验证下来也不是没有问题。我们当时觉得,它在一些基础错误上还需要继续改进,比如类型转换这类问题;另外像依赖包解析、现有开发规范的加载,也还不够稳定。再加上上下文长度受限,token 一旦过长,有时就会出现任务中断这类异常情况。这些都是我们当时重点关注、也认为后续需要优化的地方。

 

基于这一轮验证,我们在 2025 年 5 月之后,开始在内部项目中逐步推广编程助手的使用,优先在一些关键的交付项目中落地。同时我们也会重点考虑金融行业的一些要求,比如数据安全、私有化部署等,确保工具能够真正用在安全的环境中,没有后顾之忧。

 

InfoQ:也有人认为,AI 现在的提效主要还是集中在写代码这一段,对整个软件工程链路的影响其实还比较有限,您怎么看?

 

吴娟:这个说法其实是成立的,但只说对了一半。编码确实是最容易被 AI 改造的环节,但它在整个软件工艺流程里的占比本身就不算太高,所以如果只停在这里,整体提效是有限的。所以我们一开始也是从编码切入,但很快就往测试、需求、设计这些环节去扩展,比如用 AI 生成测试用例、测试脚本,或者在需求和设计阶段用智能体去辅助相关角色。

 

AI 提效,不是为了裁人,而是为了解决人手不够

 

InfoQ:在引入 AI 之后,研发提效应该怎么衡量?像 DORA、SPACE 这些体系还适用吗,还是需要新增一些指标?

 

吴娟:从我们的实践来看,像 DORA 这类传统指标,在金融行业其实不会因为 AI 的引入而失效,反而依然是最核心的衡量标准。

 

比如部署频率、变更前置时间、变更失败率、服务恢复时间,这些对银行核心系统来说都是非常关键的健康指标。因为银行系统上线本身就有非常严格的流程,要提前报备、审批、对外公告,而且不能随意停机,所以生产稳定性始终是第一优先级。在这样的前提下,这些指标本身不会因为 AI 出现而改变。

 

另外,SPACE 这类框架本身就是从人的视角出发的,所以到了 AI 时代,我觉得它反而更有洞察力。像满意度、绩效、沟通协作这些维度都不会变。AI 更多是作为一个新的成员,或者辅助成员,参与到这些维度里面。

 

在质量指标上,我们依然非常看重,比如代码扫描覆盖度、缺陷密度等,而且在 AI 介入之后,要求甚至会更高。

 

我们在做验证时,是拿真实项目需求来对比的:一边是项目组按传统方式开发,另一边是用 AI 编程助手生成代码再由人工审核。然后用同一套标准去评估两边的结果。一方面用代码扫描工具去看问题数量和分布,另一方面让测试人员对两个版本做同样的功能验证,统计缺陷密度,比如千行代码的缺陷数量。

 

从结果来看,在代码扫描覆盖度和缺陷密度这两个维度上,AI 生成的代码和人工开发基本是持平的。也正是基于这一点,我们才认为它在质量上是可接受的,具备推广的前提。所以从这个角度来说,传统的质量指标在 AI 时代依然是必须坚持的。

 

至于一些效率类指标,比如人均代码行数、人均提交次数,我们其实在 AI 之前就已经淡化了。因为在我们的业务场景里,不同角色的工作性质差异很大,比如架构师可能每天产出的代码不多,但价值很高,而一些基础开发的提交量可能会更大,用这种指标去衡量并不合理。

 

即便在 AI 介入之后,这类指标可能更容易“做高”,但从软件质量和业务价值的角度来看,它们并不能反映真实的工程效果,尤其是在金融行业,这类指标的参考意义其实是比较有限的。

 

InfoQ:很多人觉得,AI 带来的提效更多还是停留在个人层面,还没有真正反映到组织绩效上,您怎么看?您这边的情况是怎样的?

 

吴娟:这种情况确实存在。AI 在初期更多体现为个人提效,比如原来两天做完的事,现在一天就能做完。但从项目整体来看,人员投入和交付周期未必马上会变,所以这部分效率提升,短期内不一定能直接反映到组织绩效上。

 

不过从我们的实践看,一些具体环节已经开始出现比较明显的组织级提效。

 

比如在测试用例编写这个环节,原来可能计划 5 个人一个月来完成,现在借助 AI 生成测试用例,只需要 1 个人做审核即可,而且在异常场景的覆盖上,AI 有时甚至比人工考虑得更全面。在这个环节,我们是可以明确统计出人力节省的。

 

再比如文档维护,特别是“文码一致性”这类工作。以前在项目交付后期,如果代码和设计文档严重不匹配,往往需要投入大约 15 个左右的人月来做文档补齐和修订。现在通过 AI 根据代码反向生成设计文档,这部分工作可以缩减到 3 到 5 个人月,节省效果也比较直观。

 

所以从我们的实际情况来看,AI 带来的提效,确实是可以逐步体现在组织层面的,只是它不是一开始就以“整体效率提升”的形式出现,而是先从局部环节突破,再慢慢累积出来。

 

InfoQ:现在有不少声音在说,AI 提效最终会走向裁员,您怎么看?

 

吴娟:从我们公司的情况来看,短期内还不会出现这种情况。

 

不过,如果企业一开始就把“用 AI 提效”的目标直接等同于裁员,其实反而会影响推广效果。员工的使用意愿会明显下降,甚至会出现抵触。

 

我们去年就看到过两种比较典型的反应:一种是觉得 AI 生成的代码质量不行,不愿意用;另一种则是觉得 AI 已经能写得很好了,反而担心被替代,也会产生抗拒心理。

 

所以我们在推广的过程中,一直给大家传导的思想是 AI 不会淘汰人,但是会淘法不会使用 AI 的人,鼓励大家用好 AI。AI 其实是检验人的水平的试金石,是辅助个人放大自身优势和能力的工具。

 

所以从组织推进的角度来看,AI 的落地不仅是技术问题,也是人的问题。如果一开始就把它和裁员绑定在一起,这件事本身就很难真正推开。

 

另外一个原因在于,我们面对的是金融这类复杂业务系统,整体工程复杂度比较高,所以 AI 在代码生成这一环节的效果,目前还存在一定边界。

 

这里面一方面是代码生成之后的可用度问题,另一方面也和具体场景有关。并不是所有场景都适合交给 AI。比如一些复杂的账务处理、事务一致性保障,以及银行 7×24 小时运行机制相关的代码实现,这些都高度依赖长期积累下来的工程经验,只有对业务和系统都非常熟悉的人,才能写出足够稳健的代码。

 

AI 目前在一些相对简单、标准化程度更高的场景里,效果还是比较明显的,比如查询、交易处理,或者增删改查这类业务逻辑。在金融这类复杂业务系统的开发过程中,它现阶段更适合承担辅助角色,帮助研发人员完成其中一部分工作。

 

当然,随着模型能力持续演进,再加上我们自己也在做智能体和知识库建设,这种能力还会继续提升。

 

但至少在当前阶段,我们认为它还不足以替代现有开发人员,尤其还替代不了那些经验比较丰富的开发人员。

 

从另一个角度来看,如果只保留经验丰富的开发人员,而忽略初级工程师的培养,反而可能带来能力断层。在金融系统开发中,这种断层的代价是很高的。当中间层级出现断档时,知识传递会受影响,进而影响系统稳定性。所以 AI 并不能简单地用来替代某一类人群,尤其不能通过削减初级工程师来换取所谓的效率提升。

 

从我们服务的客户来看,银行本身就受到严格监管,对合规、安全、稳定性都有很高要求。在新技术应用上,我们也会更关注这些方面。所以现阶段,AI 生成的代码仍然需要结合人工审核和把关,才能更好地应用到金融场景中。从这个角度来看,AI 目前更多还是起到辅助作用,还不足以支撑人员的直接缩减。

 

尤其是在金融合规这方面,AI 可以生成代码,但像合规判断、数据安全边界的控制,以及在出现问题时的责任承担,这些都必须由人来完成,而且依赖的是长期积累下来的经验。如果把 AI 带来的提效,直接用来压缩这部分人力,我们认为是一个风险很高的误判。

 

所以从我们的实际情况来看,目前的思路并不是“用 AI 减少人”。一方面,我们本身项目就比较多,经常会出现人员紧张、资源不够用的情况;另一方面,我们更希望把 AI 节省出来的人效,用来承接更多项目、覆盖更多场景,是把事情做得更多,而不是把做事的人变少。

 

现在看质量,未来看闭环:生产力考核的变化方向

 

InfoQ:现在很多大模型厂商会强调“AI 生成代码直接进入生产”的比例,你们会把这个作为过程指标去关注吗?

 

吴娟:我们内部其实更强调的是人机协同,而不是单纯去看“AI 生成代码占比”这样的指标。

 

即便引入了 AI,我们仍然有一套比较严格的流程规范。比如 AI 生成的代码,首先需要对应的工程师进行审核;工程师提交之后,开发组长还需要再做一轮代码 review。整个过程里,责任主体始终是开发人员,最终的提交和责任归属也都是以人为主。

 

所以我们并不会特别去强调“有多少 AI 代码直接进入生产”。从金融客户的角度来看,这类指标本身也不是他们最关心的。和一些互联网公司的开发模式相比,我们的流程会更加严格。所有代码都需要经过完整的开发、审核、测试流程,包括多轮测试和回归验证之后,才会进入不同环境,比如测试环境、行方的 FAT、UAT,最终再到生产环境。而在生产环节,流程会更加严格。所以在整个过程中,一定是有人参与、有多环节把控的,而不是简单地把 AI 生成的代码直接部署到生产环境。

 

InfoQ:现在有些公司会给开发者单独的 AI 预算,比如每月几千美元,用来调用模型。也有人说“如果不花掉与自己工资相当的 Token,就不算用好 AI”。从公司的角度看,这种投入怎么判断是否合理?

 

吴娟:我们的情况和很多互联网公司不太一样。很多互联网公司是基于公有云环境,直接调用像 Claude、Gemini、GPT 或国内的这类模型,所以成本主要体现在 token 消耗上。但在我们这里,天然就有私有化部署的要求。尤其是银行客户,关键系统大多还是要求在私有环境中运行。所以我们整体的投入,不是在 token 上,而是在 GPU 资源上。

 

目前我们是自采 GPU 资源,在内部部署模型,比如 DeepSeek、智谱 GLM 等。这种模式下,对开发者个人来说,并不存在“token 用多少”的成本问题,主要是公司层面的资源投入。

 

另外,我们也不会完全局限在现有的私有化模型上。像最新的一些模型能力,比如 Claude 等,我们也会做对比评估,看看在代码生成等场景下的差异,以及它们具体好在哪里。因为我们这个部门本身就是做软件工艺创新的,所以会承担一部分“先行探索”的角色。比如对一些新模型、新工具,我们会在小范围内做试点验证。但这种尝试是可控的,不会直接用真实的全部工程代码去做。

 

整体来看,这部分外部资源的消耗其实是比较小的,公司也可以支持。对我们来说,更核心的投入,还是在 GPU 资源这一块。

 

InfoQ:那在使用层面,你们会不会去评估个人的 ROI,比如有的人资源用得多,但产出相对少?

 

吴娟:我们目前更多还是正向鼓励大家去使用,而不是去做这种“用得多、产出少”的评价。因为不同角色之间其实是很难直接用同一套标准去衡量的。比如像架构师,在做一份架构设计方案时,可能会基于 AI 做多轮调研、反复推敲,过程中调用次数会比较多,但最终产出可能就是一份设计文档,或者几个架构原型。而开发人员在做一些相对标准化的功能开发时,调用次数可能也很多,但对应的代码产出也会比较多。这两类工作本身就不具备直接对比的基础。

 

所以我们不会简单用调用次数、资源消耗,或者产出多少,去判断一个人的使用效果,更不会据此做评价。在当前阶段,我们更看重的是把 AI 用起来、用好。只要它能够在实际工作中发挥作用,对我们来说就是有价值的。

 

InfoQ:从个人评价的角度来看,现在有些开发者会大量使用 agent,甚至通过并行方式来完成工作;而有些人仍然停留在辅助型用法。不同使用方式带来的生产力差异非常明显。如果从个人考评的维度来看,这种差异你们会纳入考量吗?

 

吴娟:不同用法带来的效率差异确实很明显。像辅助式用法,更多是持续交互;而 agent,尤其是多 agent,在一些批量处理场景里效率会更高。

 

比如代码扫描问题分析、单元测试生成、设计文档补充这类工作,更适合批量执行,可以让 AI 先跑完,再由人集中审核。但像架构设计、功能开发这类工作,往往还是需要持续交互,去确认代码匹配度、功能完整性和业务逻辑是否正确。

 

所以我们更看重的是场景是否合适,而不是简单判断哪种方式更好。现阶段,我们也不会因为一个人用了 agent 或多 agent,就直接把这类差异纳入个人考评。

 

InfoQ: 最后一个问题,现在 Agent 整体还处在比较早期的阶段,但从今年开始,它展现出来的能力已经有了很大的变化。如果再往未来看 3 到 5 年,变化可能会更大。您觉得到了那个时候,开发者生产力考核里最需要调整的,会是什么?

 

吴娟:我觉得变化一定会非常大。现在开发者使用 AI 工具,已经不只是最早那种问一句答一句的辅助方式了,而是在往“直接把任务做完”这个方向走。以前很多事情还需要反复交互,但随着多智能体协作越来越成熟,现在有些任务其实已经能由智能体自己闭环完成了。比如生成一份完整的 PPT,并直接放到指定路径下,这种能力已经开始应用了。

 

第一点,是考核从“代码产出”转向“任务闭环”。从编码这个角度来看,像提交次数、bug 修复数量这些指标,肯定不会再是首要关注的了。未来更重要的是看任务有没有形成闭环:开发者和编程助手(智能体)是怎么协同,把一个任务完整地做完,比如能不能把任务拆解清楚,让智能体自主完成模块开发,包括完成单测、功能验证,甚至自动部署到测试环境,走完内部“送测”的流程。

 

第二点,是从“个人产出”转向“可复用能力和知识沉淀”。不再只关注代码写得好不好,而是要看这个人的表达能力和逻辑完整性。换句话说,他是否能够“教会 AI 做事”,是否能够构建可复用的 Agent。这里有两个关键点:一是 Agent 本身可以复用,二是过程中沉淀的知识库、知识模板(例如提示词、规则、模板)可以积累下来。

 

因为我们在推广 AI 编码的过程中也发现,对于一些能力表现相对更好的人员来说,他们真正拉开差距的一个点,就在于能不能把自己使用 AI 的经验沉淀下来。比如在编码过程中,他们会把提示词,或者我们内部说的 rule 规则,也可以说是 skills,沉淀得非常好。这种沉淀一方面会直接提升他自己当前的代码生成质量,另一方面,这些积累下来的内容也可以拿到项目组里给其他人使用,甚至可以跨项目组复用。因为很多问题本身就是共性的。

 

所以在这种情况下,后面可能就要更多去看,一个人在知识沉淀上的贡献,或者说在智能体训练上的贡献。换句话说,就是他能不能成为一个“教会智能体做事”的人。通过这些能力,其实是为了提升 Agent 的复用能力,从代码层面来看,就是提升代码的可用度,以及在不同项目之间的复用占比。

 

第三点,是“可审计、可追溯”成为基础能力。不只是看事情有没有做完,还要看整个过程是不是可追溯的。因为金融软件对安全性和稳定性的要求非常高,银行系统的稳定性通常要做到多个“9”的级别,比如核心系统要 99.999%。一旦某个环节出现问题,我们必须能够追根溯源,找到问题是在哪个环节产生的,而不是只解决表面这一个问题,而是能够定位并解决这一类问题。

 

尽管很多工作可以交给智能体,但人依然需要具备能力去理解它做了什么。要能够跟踪 Agent 的行为轨迹,知道每一步的推理和调用关系。同时,开发者最终还是要对结果负责,这样在出现问题之后,才能保证整个过程是可追溯、可回放的。

 

第四点,是从“单一能力”转向“跨域能力”。过去我们的角色划分比较严格,需求、设计、开发、测试,各个环节的边界都比较清楚。后面用了 AI 之后,因为 AI 在各个环节里都可能做得比较好,这其实会改变我们对开发者的考核方式。

 

以前有些开发人员开发能力很强,但业务理解能力不够,或者需求沟通能力不够,未来这类单一能力可能就不够了。后面可能会更看重广度,而不只是深度,或者说,更看重这种跨域连接的能力。也就是他能不能把业务、数据和 AI 能力打通,成为中间的连接者;能不能让智能体理解公司整个开发流程,并在这个基础上去完成任务、优化过程;同时还要具备需求验证的能力,以及从整体上闭环去看任务验收的能力。

 

因为以前开发人员有一个比较明显的特点,就是把代码写出来、跑通、不报错,一个简单功能实现了,好像就完成了。他未必真正关注这个功能到底实现了什么、原始需求是什么,所以版本一旦交给测试人员,往往还会暴露出很多问题。但现在如果用了 AI,它不仅能帮你写代码,还能进一步生成各种业务场景下的测试用例,那开发人员就需要有能力去判断,这些业务场景是不是都覆盖到了。

 

所以对开发人员来说,未来需要具备的,是一种从前到后、能够把整个任务看完整的能力。

延伸阅读:

AI 提效 20%,我们程序员加班却越来越狠:老板量生产力的尺子,歪了?

 

原文链接: https://tecdat.cn/?p=45663
原文出处: 拓端抖音号@拓端tecdat
 

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关于分析师

在此对YouMing Zhang对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在东北大学完成了信息与计算科学专业的学士学位,专注 深度学习 、机器学习法领域。近期参与为某头部私域电商平台提供 AI 智能体选品与用户画像系统的架构设计与落地验证。

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“私域流量是金矿,但挖矿的人快累死了。”这是近两年我们在一线交流中最高频听到的感叹。商家们手握成千上万的“好友”,却困在拉群、发券、答基础问题的无限循环里——复购率上不去,人力成本下不来。私域看似是你的“私人资产”,但在AI全面渗透商业的2026年,不升级“挖矿工具”,这座金矿的效率实际上并不属于你。

本文完整研究报告数据图表和文末300+份电商行业最新参考报告合集已分享在交流群,阅读原文查看、进群咨询,定制数据、报告和300+行业人士共同交流和成长。

从16.79%到64.07%:一场“人力”与“ 算力 **”的交接

你是不是也觉得,AI在电商里的应用无非就是自动回复和几张数字人直播?白皮书用数据打破了这一惯性认知。2025年,国内AI私域电商的GMV已达到 0.65万亿元,渗透率约16.79% ;更惊人的是预测——到2030年,市场规模将飙升至3.37万亿元,渗透率突破64.07%

这组数据揭示了一个本质跃迁:AI正在接管私域运营的“生产力”核心。 它不再是辅助聊天的插件,而是能够独立完成选品、导购甚至售后决策的“硅基员工”。

首先来看当前的市场构成。尽管传统私域仍占主导,但AI赋能的模式已展现出强大的增长潜能。

电商_AI私域电商市场构成圆环图表1

与此同时,渗透率的提升速度同样惊人。从辅助工具到核心引擎,AI私域电商正处在新一轮变革的起点。

电商_AI私域电商渗透率多边形条形图表2

我们制作了这张信息图,可以直观看到从“传统私域”到“AI原生私域”的价值重构逻辑。

电商_AI私域电商主题锚定信息图表1

过去,我们对于私域增长的理解,往往局限于如何批量导入流量,再做粗暴转化。而在亿欧智库提出的AI私域电商 模型 中,其本质是以大语言模型和AI智能体为基础设施,将运营模式从“人力密集型”升级为“算力驱动型”** 。这好比将个体商铺经营,升级为现代化的智能工厂流水线。

图2清晰地展示了这种市场动能:2025年的点与2030年的预测点之间,增长曲线陡峭,AI私域电商正处在新一轮变革的起点。

电商_AI私域电商认知反转信息图表2

重新理解“人、货、场”:当AI成为你的“超级团长”

白皮书敏锐地指出,AI对私域的改造,绝非简单的“+AI工具”,而是对“人、货、场”的范式重构。公域电商的逻辑是“一对多”追求爆款,而AI私域电商的逻辑是“一对一”的深度服务,其颗粒度细得像一个24小时待命的专属管家。

要理解这种重构的价值,不妨先看看目前头部平台的真实处境。2025年Q4,电商平台在即时零售和AI等新业务上的巨额投入,直接体现在了净利润率的分化上:阿里巴巴为5.9%,美团转亏至-16.4%,京东仅0.3%,而拼多多凭借海外业务Temu的强劲表现,仍保持21.2%的行业最高净利润率。

电商_平台净利率刻度线图表3

这种“增收不增利”的局面,恰好解释了为什么AI驱动的精细化运营变得如此紧迫——当流量红利见顶,深度挖掘用户终身价值就成了唯一的出路。

我们用一个分层图来帮你理解:什么样的私域模式属于“高危区”,什么样的布局才算踩中了“红利区”。

电商_AI私域电商价值分层信息图表3

从上图可以看到,如果你的私域运营还完全锁死在人工客服、无标签化群发、千篇一律的标准化推荐上,就正是处于“高风险/低价值区”。这就像大家都在用智能手机了,你还在依靠电报传递信息。

相反,进入“高价值/红利区”的玩家,都在做同一件事:利用AI智能体,基于用户记忆预测模型进行选品,实现千人千面的1对1个性化服务。 白皮书将这种转变的核心提炼为:从“流量收割”的短期逻辑,转向“用户资产深度经营”的长期主义。

AI技术在不同电商模式中的渗透路径各有不同。华源证券的一份研究将AI电商划分为三种模式,并对其核心能力做了量化对比:传统搜索对模糊需求的理解深度仅为“低”,以亚马逊Rufus为代表的“Farmer模式”为“中高”,而以ChatGPT和Gemini为代表的“Hunter模式”达到了“高”——后者不隶属于单一电商平台,理论上更倾向于在全网范围内寻找最优解。

电商_AI电商模式半圆面积比例图表4

这种“Hunter模式”的威力已经有了数据印证:由ChatGPT引导的零售网站访问转化率,从2024年6月的约6%跃升至2025年6月的约11%,一年内近乎翻倍。

电商_ChatGPT转化率阴影条形图表6

这说明,能精准匹配用户深层需求的“AI买手”,正在成为电商流量的新入口。

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原文 链接 **:https://tecdat.cn/?p=44979

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鲸灵样板:500万数字团长背后的“硅基军团”

抽象的底层逻辑,需要具象的商业结果来佐证。白皮书详细拆解了鲸灵集团——“新一代AI私域电商平台”的运作方式,这为我们理解行业方向提供了绝佳的观察窗口。

过去,类似“团长”这样的角色,需要一个人完成选品、发素材、回答售前问题、处理售后。这种极度依赖个人体力与经验的操作方法,天花板极低,服务质量也很难保持稳定。

鲸灵集团的做法是打造了一支庞大的“硅基员工”队伍。这支队伍深度参与到电商的全生命周期中:

  • 智能选品:AI不用再去猜测市场爆款,而是基于500万数字团长积累的真实交易对话数据,进行需求预测。
  • AIGC素材:AI智能体结合团长真实的实拍素材,自动生成带有“活人感”的商品文案和图片,而非千篇一律的广告。
  • 自动化服务:服务Agent接管了高达 99% 的重复性咨询,让“数字团长”真正解放出来,专注于策略设定和关系维护这类更具价值的创造性工作。

我们用一张长图详细对比了传统私域运营与鲸灵AI全链路模式,后者清晰显示了AI如何从前端触达到后端售后全面重塑业务流。

电商_AI私域电商案例流程信息图表4

这种AI驱动的精细化运营,在其他平台的实践中同样得到了验证。 小红书 **《2026电商经营白皮书NPL》中有一个典型案例:女装品牌Blacknini初期老客占比高达98%,增长遭遇瓶颈。通过在小红书采取矩阵化IP拓圈、精细化运营群聊蓄水、根据用户反馈共创新品等动作,该品牌成功将老客占比降至50%左右,同时实现了单月生意破亿的跃迁。

电商_Blacknini老客占比多边形条形图表5

这个案例揭示了同一个核心规律:当AI将运营者从重复劳动中解放出来,他们就能将精力投入到用户关系、内容创新和策略迭代这些真正创造长期价值的事情上。

你的三步操作清单:从“看客”到“玩家”

基于白皮书的核心洞察,我们为决定要入局的商家,整理了一份可以立刻行动的落地指南。

电商_AI私域电商行动指南信息图表5

第一,用“人机结合”代替“纯人力”。
不要试图用AI完全取代你的团长或运营,而是让他们从一个“客服+销售”的角色,进化为“AI驯养师+策略师”。先在售前咨询、智能跟单这种重复性环节上用AI接住流量,释放团队的精力去做更核心的用户关系构建。

第二,从“记流水”到“建大脑”。
很多人只记录用户的成交数据,忽略了行为数据和对话数据。白皮书特别强调了“私域语料资产”的重要性。每一条来自用户的真实询问和反馈,都是喂养AI模型、让它更懂用户的最宝贵原料。你需要开始有意识地沉淀你的用户数据。

第三,借力成熟的AI平台快速切入。
对于大多数商家而言,没必要上来就自研模型。白皮书建议,可以直接接入市场上已经成熟的AI私域电商平台,比如本文分析的鲸灵模式,或者阿里、京东等巨头推出的AI工具。先用起来,90天内就可以看到运营效率的实际变化,远比闭门造车要现实得多。

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本文主要数据图表列表:

  • 电商_AI私域电商市场构成圆环图表1
  • 电商_AI私域电商渗透率多边形条形图表2
  • 电商_平台净利率刻度线图表3
  • 电商_AI电商模式半圆面积比例图表4
  • 电商_ChatGPT转化率阴影条形图表6
  • 电商_Blacknini老客占比多边形条形图表5
  • 电商_AI私域电商主题锚定信息图表1
  • 电商_AI私域电商认知反转信息图表2
  • 电商_AI私域电商价值分层信息图表3
  • 电商_AI私域电商案例流程信息图表4
  • 电商_AI私域电商行动指南信息图表5

本专题内的参考报告(PDF)目录

  • 《中国AI私域电商2026行业白皮书-亿欧智库》
  • 《互联网电商25Q4业绩总结及26年展望:AI深度赋能电商,线上消费迎拐点》
  • 《AI电商,海外巨头是如何实践的?》
  • 《2026《小红书电商经营白皮书NPL》》
    互联网电商25Q4业绩总结及26年展望:AI深度赋能电商,线上消费迎拐点.pdf
    2026-04-22 15:15
    跨境电商拉美市场进入战略白皮书.pdf
    2026-04-09 16:17
    2026《小红书电商经营白皮书NPL》.pdf
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    2025抖音电商时尚红人之书-抖音电商&CBNData.pdf
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    2026年情绪经济电商消费报告-Nint任拓.pdf
    2026-04-03 15:22
    AMZ123:全球电商市场报告——日本篇.pdf
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    2026在家下厨烹饪消费电商数据报告.pdf
    2026-04-12 10:00
    飞瓜数据:2026年3月飞瓜抖音电商营销月报.pdf
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    基于代际数字反哺的老年电商消费现状及建议.pdf
    2026-03-19 15:42
    飞瓜快数:2026年3月飞瓜快手直播电商月报.pdf
    2026-04-15 15:44
    中华二十四节气之春季夏抖音电商招商方案.pdf
    2026-03-31 17:47
    中国AI私域电商2026行业白皮书-亿欧智库.pdf
    2026-04-23 15:45
    2025中国跨境电商物流行业研究-灼识咨询.pdf
    2026-03-21 17:12
    2025年精油芳疗电商消费趋势-知行咨询.pdf
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    2025年染发类目电商消费趋势-知行咨询.pdf
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    飞瓜数据:2026年2月飞瓜抖音电商营销月报.pdf
    2026-03-12 16:10
    2025年洁面类目电商消费趋势-知行咨询.pdf
    2026-01-16 15:14
    “逛春天!”抖音商城溜达节西湖市集招商方案【电商】【抖音营销】.pdf
    2026-04-16 16:03
    2025年巧克力电商消费趋势-知行咨询.pdf
    2026-01-20 19:05
    2025年儿童鞋包电商消费趋势-知行咨询.pdf
    2026-01-20 18:51
    2025年防晒产品电商消费趋势-知行咨询.pdf
    2026-01-20 19:05
    2025中国贸促会跨境电商重点联系企业名录.pdf
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    “逛春天!”抖音商城溜达节西湖市集招商方案【电商】【抖音营销】.pdf
    2026-04-03 15:16
    乳液面霜品类电商消费趋势-知行战略咨询.pdf
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    友望数据:2025年度视频号电商生态洞察报告.pdf
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    网经社:2026年Q1电商平台商家投诉数据报告.pdf
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    2025年男士护理电商消费趋势-知行咨询.pdf
    2026-01-20 19:05
    AMZ123《2025跨境电商行业年度报告》.pdf
    2026-01-27 15:55
    2025年唇部彩妆类目电商消费趋势-知行咨询.pdf
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    2025年面部精华类目电商消费趋势-知行咨询.pdf
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    市场监管局:2025直播电商行业发展白皮书.pdf
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    SHOPLINE订阅电商模式白皮书.pdf
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    飞瓜数据:2026年1月飞瓜抖音电商营销月报.pdf
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    飞瓜数据:2026年1月飞瓜快手直播电商月报.pdf
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    《抖音电商200个干货问题知识手册》.pdf
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    沙利文:2026年中国跨境电商WMS白皮书.pdf
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    华源证券:AI应用追寻系列报告(四):AI电商,海外巨头是如何实践的?.pdf
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    2026-01-18 13:19
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人在现场,上下文却不在

做可观测性的人,都有过这种体验:

你在日志查看器里发现一堆 500 错误,想搞清楚原因。于是你选中日志、复制、打开另一个 AI 聊天窗口、粘贴、描述上下文、等待回答。等 AI 终于给出一个结论,你发现没有上下文,AI 根本没法准确分析。

人在现场,但解决问题的工作流早已断裂。

观测云做 Obsy AI Copilot 的初衷是:让 AI 不是另一个需要打开的窗口,而是当前页面里的副驾驶。 你在哪看数据,AI Copilot 就在哪理解数据、分析数据、甚至帮你采取行动。它就像你打高尔夫时的球童,开拉力赛时的领航员,就像是你磨合多年的好朋友。

远不止聊天机器人

传统 AI 助手是独立的。Obsy AI Copilot 是嵌入式的。

它能感知你当前正在查看的 Dashboard、监控视图、日志筛选条件、时间范围与图表定义。不需要你手动搬运上下文,Copilot 自动注入当前页面的全部观测语境,精准理解"你现在想解决什么问题"。

你只需要在当前页面,用自然语言直接发问,上下文会被自动注入与 Obsy AI Copilot聊天窗口。就像你在开拉力赛之前,领航员已经有了所有赛道的信息以及路书,以及你的驾驶习惯和性格特点。

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一些核心功能,已在你当前页面待命

1、自然语言建板(dashboard-intent)

当你想创建或修改一个 Dashboard/监控面板时,只要用自然语言描述分析目标,例如"分析近 7 天 API 错误率变化,并展示 TOP5 服务",Copilot 自动生成图表、标题、描述和初始布局,帮你快速得到第一版可用的分析面板。

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2、异常事件智能诊断(analyse-diagnose)

面对告警和故障,Copilot 可以采集日志、链路、容器、指标、主机等多维度数据,进行关联分析并生成根因分析报告。相当于在你的告警页面里直接派驻了一位 7×24 小时的值班分析师。

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3、DQL 智能生成(dql-generator)

不熟悉 DQL 语法?直接描述你想查什么,例如"查看过去一小时订单服务的错误日志"。Copilot 会自动生成对应的 DQL 查询语句,覆盖指标、日志、事件、链路全数据源,并完成语法校验。

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4、官网文档实时检索(mdsearch-doc-retrieval)

产品功能怎么配置?参数什么意思?排障步骤是什么?Copilot 会实时检索观测云官方帮助文档,给你准确的配置说明、操作指导和可点击的文档链接,避免你在知识库里翻找。

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5、页面数据智能分析(page-analysis)

无论你当前在看 Dashboard、RUM 前端性能页、链路追踪页还是任意数据页面,Copilot 都能基于当前视图做深度分析——总结页面核心数据、定位前端性能瓶颈、解析链路错误分布,让分析结论直接呈现在你眼前。

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即将上线:零切换的沉浸式场景

在未来迭代中,Copilot 将进一步实现"页面内零切换"的极致体验。以下三个场景正在路上,展示 Copilot 如何在你当前正在看的页面里,直接开始工作。

场景一:日志页 → 直接问"这些错误是什么导致的?"

用户在日志查看器已筛选好 source:nginx AND status:500,时间范围近 1 小时。打开 Copilot 侧边栏,输入:"这些错误是什么导致的?"

Copilot 自动携带当前页面的筛选条件和样本日志,直接给出分析结论:"主要是上游连接超时,集中在 /api/payment 路径。"

你没有复制粘贴任何日志,没有描述筛选条件,AI 已经知道你看见了什么。

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场景二:Dashboard → 直接说"给这个图加一条上周同期的对比线"

用户在查看「今日订单量」折线图,点击 Copilot:"给这个图加一条上周同期的对比线。"

Copilot 读取当前图表的指标定义,自动生成并添加 time_shift(7d) 查询,在同一图表渲染出两条线。

你没有手动写 DQL,没有新建图表,一句话完成同比分析。

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场景三:监控页 → 直接说"给这台机器配个告警"

用户在「主机监控」页,筛选出某台 CPU > 80% 的服务器。点击 Copilot:"给这台机器配个告警。"

Copilot 读取当前页面的主机 ID 和指标,生成告警规则草稿:"当 web-server-03 的 CPU 使用率 > 90% 持续 5 分钟时触发。"

你不需要手动填写主机标签和指标名,基于当前视图一键创建。

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三大价值,降低全团队可观测门槛

  • 以用户意图驱动:根据你所在页面自动注入上下文,结合筛选条件、图表定义、时间范围与视图状态,精准理解"你现在想解决什么问题"。
  • 嵌入式分析:将交互式分析直接嵌入观测云的工作流程。分析、解释与操作发生在当前页面,而不是把你带离正在处理的问题现场。
  • 适用于所有人的洞察:无需依赖资深运维、SRE 或可观测性专家。即使不熟悉 DQL、指标定义或查询语法,也能用自然语言获得清晰、可执行的分析结果。

更少切换,更低门槛,更快行动

总结成一句话:从人类"看见问题"到"理解问题"再到"执行操作",路径更短,决策更快。

Obsy AI 的起点

Obsy AI Copilot 是观测云 AI 原生战略的第一扇窗。它负责理解你所关注的一切,在你看数据的地方,陪你思考,帮你行动。而在它背后,Obsy AI 智能体团队(AI SRE、AI Devops 专家、AI 安全工程师、AI 测试工程师……)正在准备上场,即将重磅推出,负责执行你所决定的一切。

Copilot 是副驾驶,Agent 是执行团队。人机协同,才是 AI 时代可观测性的完整图景。

Obsy AI Copilot 现已上线。

打开观测云,在你当前正在看的页面里,直接开始工作。

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4月22至23日,APEC女性数字素养与技能提升研讨会在北京隆重举办,来自亚太经济体的政府及国际组织代表、企业家与学者围绕"数字时代女性发展机遇与挑战"展开对话。在这场关于性别平等与数字未来的讨论中,中国科技企业中女性高管的实践路径,正成为观察"她力量"如何驱动产业变革的重要样本。
枫清科技联合创始人兼COO葛爽受邀参会,她对女性在AI领域职场中的影响力有切身体会。当AI技术从实验室走向产业纵深,企业的数智化能力不仅依赖于对技术工具的掌握,更取决于将技术落地于产业生态的能力。因此,AI企业的管理重心之一,是建立高效协同的底层机制。而女性管理者在复杂系统中将发挥关键的纽带作用,突破组织壁垒,支持技术到产品再到产业价值的闭环。
枫清科技已构建起"B端为主、G端支撑、C端引流、渠道协同、跨境联动"的一体化业务格局。公司当前以AI赋能科学研发(AI4S)为核心战略,并围绕化工能源、生物医药、先进制造、金融教育等重点领域深耕,与链主企业达成深度合作。葛爽认为,得益于枫清科技效率优先的理念,公司以较小的团队规模在多个业务中得到商业化验证。尤其是各个业务单元(BU)均能目标一致地互相配合,为彼此提供资源支持。因此,组织效率的提升并不完全依赖制度,而是来自信任机制与共识文化的自然生长。女性管理者的洞察力与全局观,恰恰能在这种去层级化、重连接感的职场中发挥关键作用,让团队将绝大部分精力投入业务本身。
今年4月,枫清科技正式启动A轮融资,获得机构的积极认购;公司还计划于今年9月启动新一轮融资,估值与融资规模将实现跨越式提升。葛爽表示,当前资本市场对AI企业的审视已经转向“产业实绩”。投资人更关注技术能否形成商业闭环,以及企业的组织是否具备支撑规模化落地的底层机制。在她看来,投资者关系的核心并非单向说服,而是用扎实的产业落地成果建立双向信任,“女性管理者在细节分析、风险预判与长期共识构建上的能力,在企业与资本的对话中可以架起理性评估与价值认同的桥梁。”
葛爽总结,AI企业的核心能力,不在于个体能力有多强,而是能否将系统思维与个人经验沉淀在组织之中。“枫清科技在提升技术影响力、产业链价值共创的过程中,已经积累了从个人驱动到组织驱动的实践经验,这帮助我们带领团队在快速迭代的市场中持续取得高增速的业绩。”

在全渠道零售时代,消费者的购物行为日益复杂,数据成为企业最宝贵的资产。然而,碎片化的数据孤岛、低质量的数据资产、割裂的客户视图,成为阻碍零售企业实现精准营销的三大障碍。ETL(提取、转换、加载)工具作为数据整合的关键技术,正在为零售企业打开全渠道数据整合与精准营销的新局面。

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一、ETL工具如何实现全渠道数据整合

数据提取:打破信息孤岛。ETL工具通过其强大的连接器库,能够从零售企业的各类数据源中高效提取数据,包括:电商平台的交易数据、用户行为数据、营销活动数据;线下门店的POS系统数据、库存数据、客流数据;CRM系统的客户基本信息、互动记录、服务工单;社交媒体平台的用户评论、分享数据等。这一过程不仅解决了数据的"可及性"问题,更重要的是建立了统一的数据采集标准,确保各个渠道的数据能够以统一的格式和频率进入数据处理管道。现代ETL工具还支持API接口、数据库直连、文件传输等多种数据获取方式,能够灵活应对不同数据源的接入需求。

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数据转换:实现数据标准化与价值提升。这是ETL工具的核心价值所在。数据转换过程包括:数据清洗与质量控制,通过预设规则和机器学习算法自动识别并处理重复记录、异常值、缺失值,统一不同系统的数据格式和编码规范,建立数据质量监控规则,确保数据的准确性和一致性;数据标准化处理,建立统一的商品主数据体系,标准化客户标识系统,规范交易数据的计量单位和时间格式,确保不同渠道的数据能够进行有效的比对和分析;客户身份识别与合并,通过算法模型识别同一客户在不同渠道的身份标识,解决数据重复和分散问题,建立完整的客户身份图谱,追踪客户全生命周期的行为轨迹,为精准营销提供准确的客户画像基础。

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数据加载:构建企业级数据资产。经过转换处理的数据被加载到数据仓库或数据湖中,形成企业级的统一数据资产。这一过程需要精心设计数据模型,按照业务主题组织数据,便于后续的分析和应用。现代ETL工具支持多种数据加载策略,包括全量加载、增量加载和实时流加载,能够根据业务需求灵活选择。同时,ETL工具还提供数据服务接口,为各类业务系统提供标准化的数据支持,实现数据的实时更新和共享,确保各个业务部门都能够基于最新的数据进行决策。

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二、ETL赋能精准营销的具体价值

构建完整的客户全景视图:通过ETL整合的全渠道数据,企业能够构建完整的客户全景视图。全渠道行为轨迹分析能够追踪客户从线上到线下的完整购买旅程,识别关键转化节点;多维属性标签体系基于消费行为、互动偏好、人口特征等多个维度对客户进行精细化分类;动态价值评估系统实时计算客户的生命周期价值,及时识别高价值客户群体;精准需求洞察通过分析客户的购买模式和行为特征,预测未来的消费趋势和个性化需求。

支撑精准的营销决策:基于ETL整合的标准化数据,企业能够实现精细化客群细分,根据不同维度特征将客户划分为具有相似特征的群体,为精准营销提供目标对象;通过客户价值分析和渠道效果评估,优化营销资源配置,实现差异化投放策略;基于投资回报分析,科学评估营销活动的效果,持续优化营销预算的使用效率,提升整体营销投资回报率。

驱动营销自动化与个性化:ETL工具支撑的实时数据处理能力,使得企业能够基于客户行为事件自动触发个性化的营销信息,通过实时数据流实现营销的即时响应;个性化内容推荐系统基于客户画像和行为偏好,提供高度相关的产品推荐和营销内容;全渠道协同营销平台统一管理线上线下营销活动,实现跨渠道的营销信息同步,确保客户在任何触点都能获得一致的品牌体验。

三、ETL实施的关键技术要素

数据质量管理体系:成功的ETL实施离不开完善的数据质量管理体系。这包括建立标准化的数据质量评估指标体系,实施全流程的数据质量监控机制,制定数据质量问题处理的标准流程。高质量的数据是精准营销的基础,数据质量管理体系能够确保数据的准确性、完整性和一致性,为业务决策提供可靠的数据支撑。

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元数据管理能力:ETL工具需要具备强大的元数据管理能力,包括技术元数据的管理、业务元数据的定义和管理元数据的维护。良好的元数据管理能够提高数据的可理解性和可追溯性,便于数据的发现、理解和使用,为精准营销提供可靠的数据解读基础。

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高性能处理架构:面对零售行业海量的交易数据和行为数据,ETL工具需要具备高性能的处理架构。这包括并行处理能力、内存计算优化、分布式计算支持等核心技术,确保在大数据场景下依然能够保持高效的数据处理能力,为实时营销提供技术支持。

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安全与合规保障:在数据整合过程中,ETL工具必须提供完善的安全与合规保障。这包括数据加密传输机制、细粒度的访问权限控制、敏感数据脱敏处理、合规审计功能等,确保在数据利用过程中保护客户隐私,满足法律法规要求,建立可信的数据使用环境。

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以上就是本节的内容,在全渠道零售时代,ETL工具已经从后台技术工具转变为支撑精准营销的核心基础设施。通过系统化的数据整合处理,ETL不仅解决了数据孤岛问题,更重要的是为企业提供了高质量的、可操作的客户洞察,支撑了从客户细分到个性化营销的全链条营销活动。对于零售企业而言,投资ETL工具不仅是技术升级,更是商业模式转型的关键步骤。当企业能够基于完整的客户数据做出精准的营销决策时,营销效率将大幅提升,客户体验将显著改善,最终转化为实实在在的业绩增长和竞争优势。

今天我看到一个新闻,说 Google 搞了个 AI 讲座,前 10000 名可以免费获得 3 个月的 Gemini Pro 试用。我满心欢喜地赶紧点进去想薅个羊毛,结果你们猜怎么着?早就满额了。

这让我不禁苦笑。一款像我这样不知名的独立 App ,如果不花大价钱上新闻网站或者到处发帖,可能一整天连一个销量都没有。但只要巨头打出“免费送三个月”的招牌,1 万个名额一天之内就能被瞬间抢光,后知后觉的人连汤都喝不到。
看来,“对免费白嫖的狂热”真的是不分国界、全人类共通的本性啊(笑)。

遗憾的是,我的 Nas Player Pro 🍆 不是免费的,它需要 800 日元。
但它最大的好处是,这是一次性买断的。不用担心三个月后突然被自动扣费,也不需要去抢什么前 10000 名的名额。只要你买下,这个能完美消化音乐、视频、漫画和本地 SD 卡数据的全能播放器,就永远属于你。

虽然它没有“免费”那么大的魔力,但如果你厌倦了各种套路满满的订阅制,不妨来看看这款单纯的“日本茄子”。
好了,牢骚发完了。祝各位没抢到免费 AI 的朋友们,今晚也能在自己的 NAS 里找到快乐!

https://killersaca.github.io/Privacy-Policy/NasPlayerPro.html#en

我目前手里的某型号红米路由器 虽然刷了 immortalwrt ,但是其内存和 flash 都太小了,于是在网上看了看升级内存服务,但是综合考虑其价格和成功率,感觉并不是很划算,故考虑购买一台 ARM 软路由充当主路由,原路由器只充当 AP 使用。

  • 排除了旁路由方案,因其对 ipv6 不友好,(我有 ipv6 需求)
  • 已有一台 j4125 处理器的 NAS,和一台腾讯云轻量主机,大部分存储和私人同步服务由这两台机器承担,故软路由不需要跑此类重服务,综合考虑耗电和散热等因素,可能 ARM 软路由更加适合需求
  • 之前看上 友善的 R4S, 但此机器无 HDMI 口,可能造成网络配置写坏后无法登录进去(但此机器存储用的是 TF 卡,好像这种情况直接重刷系统就搞定了)

大家的软路由方案都是怎么样的?谢谢大家。

Docker 对于大多数自托管应用支持的比较好,个人使用也基本熟悉了。
Podman 的无守护进程和默认的 Rootless 很好用,在服务器上测试部署了一个服务,感觉还挺好的。

结论先行:要在 10k–200k QPS 下实现 IP 查询 P99 < 20–80ms、不被限流、成本封顶、IPv6完整,核心不是换“更准的库”,而是换交付形态与链路设计:

  • 10k QPS + 50–80ms → 在线 API(就近接入)
  • 50k QPS + <50ms → 在线 API + 多级缓存(本地 + Redis)
  • 200k QPS + <80ms(或 <20ms 需同城) → 离线库/私有化部署 + 在线增量校准

例如IP数据云就提供“在线权威源 + 可缓存/离线消费的更新与校准机制”,目标是把 P99、限流行为、IPv6覆盖、更新延迟、误判口径、成本上限落实到 PoC 与验收条款中。

一、一分钟选型:10k / 50k / 200k 该走哪条路

QPS 档位推荐方案备选方案通常不建议
10k (P99 50–80ms)在线 API(就近接入)在线 API + 本地/Redis缓存直接私有化部署(运维成本高)
50k (P99 <50ms)在线 API + 多级缓存(本地+Redis)离线/私有化部署 + 在线校准纯在线单查(限流+重试拉爆P99)
200k (P99 <80/50ms)离线/私有化部署 + 在线增量校准在线API + 边缘强缓存 + 去重纯在线单查硬上(限流+成本不可控)

50k 是分水岭:从这里开始胜负手变成“缓存命中率、限流语义、重试与熔断”。

二、三种交付形态:各自会在哪儿炸,怎么锁死

(一)在线 API:省运维,但必须谈清“限流、就近、连接治理”

可用前提

  • 业务节点能就近接入(同地域),PoC 测过“地域内 P99”。
  • 供应商将限流阈值、突发策略、429语义、恢复机制写进 SLA/PoC 结论。
  • 有客户端治理:HTTP/2 长连接、连接池上限、超时与退避重试、熔断降级。

常见翻车点

  • “再重试一次”导致 429/超时放大为重试风暴。
  • 只压稳态,不压突发 → 阶跃流量时 P99 跳涨。

(二)在线 API + 多级缓存:50k 档的主解

最小架构动作

  • 本地缓存 + Redis/边缘缓存:本地解决热点,Redis 解决跨实例复用。
  • 热点保护:singleflight 合并并发;负缓存避免穿透。
  • 分级 TTL:归属地长 TTL(小时/天级),风险画像短 TTL 或按比例在线校准。
  • 回源熔断与降级顺序:先字段降级 → 离线兜底 → 异步补全。
  • 回源时使用支持批量查询的权威源(例如IP数据云批量接口),进一步降低单位成本。

常见翻车点:缓存击穿导致回源打爆;冷启动命中率低导致账单爆炸。

(三)离线库/私有化部署 + 在线增量更新:200k 或强合规的底座

真正的门槛:更新链路必须支持版本化、可回滚、线上/线下对齐(抽样双读对比,强对抗字段以在线为准)。

常见翻车点:更新滞后导致风控失真;线上线下结论不一致,业务不敢用。

三、把链路做稳:请求侧治理、错误语义、降级与多活(可落代码)

  1. 请求侧三件事:去重(singleflight)、批量查询、连接池与并发上限(HTTP/2长连接)。
  2. 超时与重试:超时从链路预算反推(P99=50ms则超时设≤200ms);重试1-2次+指数退避;错误语义:429退避降级、5xx熔断、超时优先降级。
  3. 降级顺序:字段降级(只返归属地)→ 数据源降级(切本地/Redis/离线)→ 异步补全。
  4. 多地域就近:PoC必须分地域压测,跨区RTT是P99物理下限。

四、PoC 验收:一次测清 P99、限流、IPv6、质量、更新延迟

三类压测,否则上线必翻车:

压测类型方法验收要点
稳态目标 QPS 60%–80% 跑 30–60minP99 漂移、错误率、连接数
突发阶跃 30%→100%→120%429 触发点与恢复时间
故障注入模拟 5xx、429、超时、网络抖动熔断与降级是否生效

验收指标写进结论

  • 按地域的 P99 / 超时率 / 5xx 率(稳态+突发)。
  • 429 阈值、突发额度、恢复时间,客户端不会放大流量。
  • IPv6 命中率与字段完整率(分地域)。
  • 质量口径:归属地抽样方法;代理识别用 Precision/Recall 或业务指标(误拒率、拒付率)。
  • 更新 SLA:频率、延迟、版本日志、回滚可行;线上/线下差异抽样对齐。

五、成本封顶:把“按量计费”变成可控的有效调用量

有效在线调用量公式

有效调用量 = 总请求 × (1 – 缓存命中率 – 去重率) × 批量折扣系数

IP数据云为例,其按次计费配合去重与批量,可将有效调用量控制在预算的30%以内。

优先级:去重→批量→提高缓存命中率→预算逼近上限时切私有化部署/离线封顶。
自动执行:接近上限时先停非核心场景,再字段降级,最后切离线兜底;429持续上升则减少重试、降低并发。

六、最终落地建议(决策参考结论)

  • 10k 档:在线 API 做主路,但必须验证:地域内 P99、429 语义与阈值、连接与重试策略。一旦成本或抖动出现信号,立刻补本地/Redis 缓存。
  • 50k 档:默认 在线 API + 多级缓存。KPI 是命中率、去重率、限流恢复,让在线只承担“校准与长尾”。
  • 200k 档 / 强合规或内网:底座 离线/私有化部署 + 在线增量校准。红线:强对抗风险字段不能全离线,必须保留在线校准与更新 SLA。

如果只做一件事:把“QPS、P99、SLA、地域/IPv6、限流语义、更新 SLA、命中率目标、预算上限”写成可验收条款,并用稳态+突发+故障注入的 PoC 一次测清。

全文链接:https://tecdat.cn/?p=45664

视频出处:拓端抖音号@拓端tecdat
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关于分析师

Wu Yu

在此对 Wu Yu 对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在浙江工业大学完成了数据科学与大数据技术专业的本科学位,专注机器学习、深度学习领域。擅长 Python、C++,神经网络、数据分析。曾参与多个环境数据分析和预测建模项目。

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全文链接:https://tecdat.cn/?p=45664
原文出处:拓端数据部落公众号

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引言

随着城市化和工业化的深度推进,细颗粒物污染问题日益突出,精准预测 PM2.5 浓度对公众健康和环境治理至关重要。从数据驱动的视角看,这本质上是一个融合时空动态和长程依赖的复杂时间序列预测课题。本文综合运用时序特征分析、因子关联挖掘以及深度学习建模,对某区域 184 个站点连续三年的多变量记录进行系统分析,重点对比动态图卷积循环网络(DGCRN)与长序列学习器 Informer,并用 LSTM、GRU 作为基线。

这项工作灵感来源于一次面向环保业务的咨询任务,经脱敏和方法沉淀后,形成可复现的学术分析框架。

本文内容改编自过往客户咨询项目的技术沉淀并且已通过实际业务校验,阅读原文进群获取完整代码数据及更多最新 AI 见解和行业洞察,可与 900+ 行业人士交流成长;还提供人工答疑,拆解核心原理、代码逻辑与业务适配思路;遇代码运行问题,更能享 24 小时调试支持。

论文主线流程:

数据预处理(插值、异常值、标准化)
    │
特征分析与因子挖掘(周/年周期、GAUST 相似性)
    │
模型构建与训练(DGCRN、Informer、LSTM、GRU)
    │
多指标对比评估(RMSE、MAPE、MAE、R²)
    │
模型改进展望(多尺度时序单元、空间注入)
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一、数据预处理与特征工程

1. 数据探索与缺失填补

数据集包含 184 个监测点,时间跨度为 2015.01—2018.12,采样频率每 3 小时一次,共 14 个特征。经重新生成完整时间索引并比对,发现由观测时间点和观测点构成的主键缺失 11776 条记录,缺失时段主要集中在跨年夜附近,且为连续、短时中断。


图 1 数据集的基本属性探索

缺失填补策略根据变量物理特性分类实施:对具有明显日、年周期的 2m 温度、边界层高度采用周期性插值;环形特征风向角通过三角函数分解后插值;降水等累积量采用累计量插值;而 PM2.5、风速等易突变变量采用分段线性插值,以尽量保留突发波动。



图 2 缺失记录可视化

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原文链接:https://tecdat.cn/?p=44060

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2. 异常值处理与标准化

结合物理阈值和统计方法(Z-score、箱线图)检测异常。对于符合极端天气特征的“真实异常”予以保留;随后通过 Z-score 标准化消除量纲影响,风向角用正余弦映射解决角度突变问题。


图 3 观测属性可视化特征



图 4 插值后可视化结果

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二、时序特征与因子分析

1. 多尺度周期特征

  • 日周期:整体波动平缓,无显著的“早晚高峰、午后低谷”模式,表明当地排放和气象驱动较弱。
  • 周周期:呈现“周中稳态、周末抬升”的规律,周末波幅加大。
  • 年周期:“冬高夏低”的季节锁定效应显著,冬季静稳天气利于污染累积,夏季对流和降水冲刷降低浓度。年际间中位数持续下降,箱体收窄,极端峰值减少,污染治理成效明显。


图 5 日周期特性对比


图 6 周周期特性对比


图 7、8 月周期与年周期特性对比


图 9 PM2.5 年度分布对比

2. 气象因子关联分析(GAUST)

在滑动窗口内计算各因子与 PM2.5 的 Pearson 相关系数,发现风速的时间序列趋势相似度最高,印证了扩散主导机制;地面气压次之,相对湿度和风向有一定关联。这些结果指导了后续特征权重的考量。


图 10 气象因子与 PM2.5 GAUST 分析

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三、模型构建与代码实现

1. DGCRN:动态图卷积循环网络

DGCRN 的核心在于自适应图生成与扩散图卷积。节点嵌入向量在训练中自动学习站点间的潜在关联,通过内积产生动态邻接矩阵,模拟污染物在不同站点间的传播。时序单元使用改写的 GRU,将线性门替换为扩散图卷积,形成 DGCRM(图卷积循环模块),同时捕捉时间和空间依赖。


图 11 DGCRN 模型总览图

下面给出简化后的核心架构代码(完整代码可入群获取):

# 自适应图卷积与循环单元(变量名已重构)
class GraphDiffusionConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, K_steps=2):
        super().__init__(); self.K_steps = K_steps
        # 拼接多步扩散结果的全连接层
        self.linear_combine = nn.Linear(in_dim * K_steps, out_dim)
    def forward(self, x, adj_matrix):
        B, N, _ = x.shape
        adj_mod = adj_matrix + torch.eye(N, device=x.device)   # 自环连接
        deg_inv = (adj_mod.sum(1) + 1e-6).pow(-1)             # 度矩阵的逆
        norm_adjacency = torch.diag(deg_inv) @ adj_mod
        spatial_supports, x_diffused = [x], x
        for _ in range(1, self.K_steps):   # 多步扩散模拟
            x_diffused = torch.einsum('ij,bjk->bik', norm_adjacency, x_diffused)
            spatial_supports.append(x_diffused)
        combined = torch.cat(spatial_supports, dim=-1)
        return self.linear_combine(combined)
class GraphConvGRUCell(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hid_dim, K_steps=2):
        super().__init__(); self.hid_dim = hid_dim
        self.update_conv = GraphDiffusionConv(in_dim + hid_dim, hid_dim, K_steps)
        self.reset_conv  = GraphDiffusionConv(in_dim + hid_dim, hid_dim, K_steps)
        self.candidate_conv = GraphDiffusionConv(in_dim + hid_dim, hid_dim, K_steps)
    def forward(self, x, h_state, adj_matrix):
        concat_input = torch.cat([x, h_state], dim=-1)
        # ......(省略门控计算与状态更新,完整代码请进群获取)


图 12 DGCRN 训练过程损失下降图

2. Informer:概率稀疏自注意力

Informer 针对长序列设计,利用 ProbSparse 注意力仅关注关键的 query,降低复杂度;序列蒸馏层压缩编码后的维度,使解码器聚焦于宏观趋势。在本任务中,预测步长仅 24 步,序列蒸馏可能过度丢弃了短期高频抖动,导致对尖峰的捕捉能力较弱。


图 13 Informer 训练过程损失下降图

3. 基线模型 LSTM 与 GRU

作为循环神经网络基准,LSTM 和 GRU 直接对多变量时间序列建模,未显式利用空间关系,但凭借门控机制仍能捕捉一定的时序动态。

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四、结果对比与解读

下表汇总了各模型在测试集上的表现(训练 30 个 epoch,RMSE 等指标越小越好,R² 越接近 1 越好)。

模型RMSEMAPEMAE
DGCRN1.0681.28%0.7190.7732
Informer1.461.68%0.940.5589
GRU1.231.47%0.820.6891
LSTM1.341.56%0.880.6274


图 14 DGCRN 模型预测结果


图 15 Informer 模型预测结果


图 16 LSTM 和 GRU 模型预测结果

DGCRN 在所有指标上全面领先,尤其在尖峰捕捉上更为敏锐,这源于其动态图机制能同步捕捉污染物在空间上的传播路径。Informer 之所以表现低于预期,甚至弱于 GRU,主要原因是 PM2.5 浓度的日、周周期特征本身较弱,而 Informer 的序列蒸馏机制倾向于保留长程趋势,滤除了大量点维度的异动,导致预测曲线过于平滑,无法精确刻画突发波动。这一现象在答辩时若被问及,可从“输入序列长度与周期性强度不匹配导致蒸馏过压缩”的角度进行解释。


图 17 DGCRN(左列)与 Informer(右列)各步误差变化


图 18 LSTM 和 GRU 各步误差变化

从误差随预测步长的变化曲线可见,DGCRN 的误差增长最为平缓,呈现出更强的多步预测稳定性,而 Informer 在后期误差加速上升。对于仅需完成本科论文的同学,可以重点分析 DGCRN 与 LSTM 的差异;若为硕士论文,则需进一步剖析 Informer 失效的内在机理,并给出改进方案。

阅读原文进群获取完整内容及更多 AI 见解、行业洞察,与 900+ 行业人士交流成长。

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五、模型改进与未来方向

  1. 多尺度时序单元替换:当前 DGCRN 的时序模块本质仍是 GRU,捕捉超长依赖有限。可替换为多尺度时间循环单元,融合日、周、年周期的显式建模。
  2. 融合 GAUST 的权重编码:将风速等关键因子的关联度作为注意力偏置,设计差异化特征映射通道,避免冗余特征稀释关键信号。
  3. Informer 的机制优化:调整概率稀疏度,或引入轻量级循环单元辅助信息传递,平衡压缩与细节保留;也可借鉴 DGCRN 的空间图卷积思想,为 Informer 增加空间依赖模块,强化局部波动捕捉。
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六、研究结论

本文围绕 PM2.5 预测,构建了从数据填补、时序分析到多模型对比的完整流程。实证表明,DGCRN 凭借自适应图与扩散卷积有效融合时空信息,综合性能最优;Informer 在弱周期性、强随机性的短序列预测任务中表现受限,揭示了序列蒸馏机制的潜在局限。本研究为环境时空预测的模型选型提供了可借鉴的实证参考。

本文配套的论文建模可直接套用的完整代码包、实证分析,可加小助手微信:tecdat_cn 领取,我们可提供全流程的辅助学术合规辅导、1v1 建模陪跑服务,助力顺利完成科研、通过答辩。

一张图看懂数据中心认证:不同等级差别到底在哪?

很多人第一次接触数据中心,都会被Tier I~IV、A/B/C级绕晕:不都是放服务器的机房吗,等级高到底强在哪?今天用最通俗的话,把数据中心认证、等级差别讲明白,小白也能一眼看懂。

一、先搞懂:数据中心为什么要做认证?

简单说,认证就是给机房“发毕业证”,证明它有多稳定、多安全、多靠谱。

对企业来说:

  • 选机房=选“服务器的家”,等级越高,停电、宕机、起火、漏水的概率越低;
  • 金融、政务、云平台绝对不能断网,必须上最高级;
  • 普通中小企业、测试机房,选中等或基础级就够用。

目前行业最主流的两大认证体系:

  1. 国际通用:Uptime Tier(分4级:I→II→III→IV)
  2. 国内国标:CQC A/B/C级(A级最高)

两者可以粗略对应:
Tier IV ≈ A级、Tier III ≈ B级、Tier I/II ≈ C级,下面重点讲差别。


二、通俗对比:4个等级机房到底差在哪?

我用“家里供电+冰箱不罢工”打比方,一秒看懂等级差异。

1)Tier I / C级:基础型(能用就行)

  • 外号:“单行道机房”
  • 一句话:一条路走到黑,坏了全停
  • 配置:单路市电、单路空调、无冗余
  • 特点:

    • 维护要整机停电,想修设备必须先关机;
    • 任何一个零件坏了,机房直接停;
    • 年停机时间:≈28.8小时
  • 适合:小公司内网、测试机房、非关键业务

就像家里只有一根电线,跳闸全屋黑,修电路必须断电。

2)Tier II / 接近C级/B级低配:冗余组件型(多备一个)

  • 外号:“设备有备胎,路线没备胎”
  • 一句话:设备坏了能顶,线路坏了全完
  • 配置:N+1冗余(多一台UPS、多一台空调)
  • 特点:

    • 单台空调/UPS坏了,备用顶上;
    • 主线路一断,照样停机
    • 年停机:≈22小时
  • 适合:普通企业机房、非核心系统

好比家里有两个冰箱,但还是一根电线,电线断了俩冰箱一起停。

3)Tier III / B级:在线维护型(行业主流分水岭)

  • 外号:“双路供电,边修边跑”
  • 一句话:随便修设备、换线路,业务绝不中断
  • 配置:双路供电、双路制冷、全路径可维护
  • 核心能力:

    • 可并行维护:关掉任意一路,另一路照常跑;
    • 检修、换设备、换电线,服务器完全不感知
    • 年停机:≈1.6小时
  • 适合:云计算、互联网公司、企业核心系统(现在90%商用机房都在这档)

这就是“双保险”:两条独立电路,修一条,另一条顶得住。

4)Tier IV / A级:容错型(顶级顶配)

  • 外号:“双活双系统,怎么作都不停”
  • 一句话:单点故障=完全不影响
  • 配置:2N/2(N+1)双系统独立运行、物理隔离
  • 顶级能力:

    • 任何设备、线路、模块故障,系统自动扛,零中断
    • 防火、防雷、抗震、容错拉满;
    • 年停机:≈26分钟
  • 适合:银行总行、证券、政务、国家级数据中心、5A级云服务商

相当于两套完全独立的家,一套炸了,另一套无缝接管。


三、硬核总结:3个关键差别一眼分清

维度Tier I / C级Tier IITier III / B级Tier IV / A级
供电/制冷单路无冗余设备冗余、单路双路可维护双系统容错
维护要不要停机必须停部分要停永不停机永不停机
故障影响全站瘫痪可能瘫痪基本不影响完全不影响
年停机~28.8小时~22小时~1.6小时~26分钟
定位基础可用入门稳定企业主流顶级金融/政务

维度 Tier I / C 级 Tier II Tier III / B 级 Tier IV / A 级
供电 / 制冷 单路无冗余 设备冗余、单路 双路可维护 双系统容错
维护要不要停机 必须停 部分要停 永不停机 永不停机
故障影响 全站瘫痪 可能瘫痪 基本不影响 完全不影响
年停机 ~28.8 小时 ~22 小时 ~1.6 小时 ~26 分钟
定位 基础可用 入门稳定 企业主流 顶级金融 / 政务

四、最实用:企业该怎么选等级?

  • 不差钱、绝对不能停:直接上 Tier IV / A级
  • 互联网、云业务、核心系统Tier III / B级(性价比之王)
  • 测试、非关键、小业务Tier I/II / C级够用

五、常见误区一次澄清

  1. “Tier III+”是什么?
    没有这个官方等级,只是商家宣传,本质还是Tier III
  2. A级比B级强在哪?
    A级要求双活系统+容错,B级是冗余+可维护,A级更稳、更贵。
  3. 认证越高越耗电吗?
    不一定,现在高等级机房普遍PUE更低、更绿色节能

六、最后总结

数据中心等级,本质就是“稳定性、冗余度、抗风险能力”的分级:

  • C级/I级:能用
  • B级/III级:好用、稳定、主流
  • A级/IV级:极致可靠、零中断

下次再看到机房等级,不用再懵,直接按“能不能边修边跑、会不会一坏全停”判断,就够了。

需要我帮你整理一份数据中心等级选型速查表,直接对照业务就能选吗?当前文件内容过长,豆包只阅读了前 79%。

Meta 内部把烧 token 当成 KPI

近日,据 The Information 报道,Meta 公司内部出现了一个名为“Claudeonomics”(这一名称源自 Anthropic 旗舰产品 Claude)的 AI token 消费排行榜,该排行榜由员工自愿在公司内网创建,追踪超过 8.5 万名员工的 token 使用情况。

根据该榜单,Meta 内部过去 30 天的消耗掉 token 总量超过 60 万亿。按照 Anthropic 最新公布的定价,其 Claude Opus 4.6 模型中输入和输出 token 的平均成本约为每百万 token 15 美元。以此估算,60 万亿 token 的成本约为 9 亿美元。不过 Meta 实际采用的是哪种模型以及其采购价格,我们尚不清楚。

据悉,Meta 内部个人 token 数消耗最多的达到了 2810 亿,根据模型类型的不同,这笔金额可能价值数百万美元。

在 Meta 内部,消耗最多的 AI 计算能力,正在成为一种新的身份象征。

这种现象反映了硅谷“Token 最大化”文化的兴起——将 token 消耗量作为衡量生产力的基准,并作为评估员工是否“精通人工智能”的竞争指标。

科技公司高管们对这一趋势表示赞同。

英伟达 CEO 黄仁勋上个月表示,如果一名年收入 50 万美元的工程师每年在 AI token 上的花费少于 25 万美元,他会“深感担忧”。

Meta CTO  Andrew Bosworth 在二月份的一次科技会议上表示,据《福布斯》报道,一位顶尖工程师如果将相当于自己年薪的金额用于购买 token,其生产力可以提升至多十倍。Bosworth 坦率地说道:“这笔交易的成果显而易见;应该持续投入,而且没有上限。”

特斯拉和 OpenAI 的前顶级 AI 科学家、现任 AI 教育初创公司负责人 Andrej Karpathy 不久前也在播客中也表示:“如果 token 用不完,我会很焦虑。”

如果说 Meta 的 token 排行榜代表的是一种“更多调用等于更高生产力”的工程文化,那么 OpenClaw 的流行则揭示了另一件事:在 Agent 时代,token 的消耗方式正在发生结构性变化。

这只被开发者们反复调教的“数字龙虾”,不再只是一个能聊天、能写代码的模型外壳,而是一个可以持续执行任务、主动调用工具、甚至自行拆解目标的 Agent 系统。它不像传统对话式 AI 那样“问一句答一句”,而更接近一个不下班的执行单元:任务一旦启动,就可能在后台长时间运转,反复推理、调用、修正。

问题正是从这里开始变得微妙。

表面上,OpenClaw 降低了“用 AI 做事”的门槛——你不再需要频繁与模型去交互,系统会替你跑完整个流程;但在更深一层,它也改变了成本的发生方式:越来越多的用户开始意识到,自己消耗的已经不只是“几次对话”的成本,而是一整条任务链条背后的计算开销。

一次看似简单的自动化流程,可能拆分成数十甚至上百次模型调用;一次“让 AI 自己去完成”的指令,背后对应的是长时间的推理轨迹和连续的 Token 流水。

问题也随之浮现:当 Token 的主要消耗来自模型内部推理过程,而不是用户直接需求,把 Token 当作生产力指标本身就可能是一种误判。而这些不可见的 Token 消耗是否真的带来了等价的价值,也需要打个问号。

Token 消耗等同于生产力吗?

Meta 的 Token 消耗排行榜其实引发了不少争议。

彭博社旗下知名媒体人 Joe Weisenthal 在 X 平台上直接质问道:“用 token 总消耗量来衡量生产力究竟有什么意义?”

他还嘲讽道:“这真让人感觉像‘后院炼钢炉’一样”,暗示这种一味追求数字指标而忽视实际质量的做法,就像不计成本地肆意浪费资源一样。

图片

这背后的根本性问题是:token 消耗量是一个投入指标,而非产出指标。就像用打印页数来衡量员工生产力一样,消耗更多 token 并不等同于取得更多成果。一些员工为了提升排名而让 AI 代理闲置数小时的行为,恰恰表明这个指标可以通过“人工数据膨胀”来操纵。

当我们试图厘清“Token 消耗越多,生产力提升就越明显”这一命题是否成立时,必须先将目光投向这些被消耗的 Token 究竟流向了何处

想象这样一个场景:你让 AI 助手帮你拍张照片——听起来是个再简单不过的任务。但在后台,这个“简单”的指令可能触发 20~50 次模型调用。每一次调用都在消耗算力、吞噬 token,而账单最终会精确到小数点后几位送到你面前。

YuanLab.ai 团队专家在接受 InfoQ 采访时表示,“token 由模型生成,对于同一任务,不同模型生成的 token 数量差异较大,其中一些模型的 token 效率较低,大量 token 被消耗在无效内容上——模型在已得出正确结论后仍持续生成反思、自我验证等内容,在一些模型中,这部分无效 token 占比高达 70% 以上,是最核心的浪费来源。

Latency 问题本质上是 token 冗余的外在表现。推理链条越长,单步响应时间越难压缩,在 Agent 多步骤任务中,每一步的延迟叠加会让整体任务响应时间远超预期,进而触发超时重试,反而产生更多 token 消耗,形成恶性循环。

所以真正的 token 成本黑洞,藏在系统的“内耗”中。这种“内耗”的根源不仅在于硬件利用率,更在于系统架构本身。

当用户提出一个任务请求时,AI Agent 系统会进行复杂的调度:任务分解、子任务分配、模型选择、结果整合……这个过程中的每一次调度,都会带来额外的开销。系统调度会把基础模型成本放大 3-5 倍,在极端情况下甚至达到 10 倍。

在复杂多模态文档解析与长链路业务决策中,以企业级财报分析 Agent 任务为例,涉及跨页图文解析、数据抽取、多源对比、结论生成等多个子任务,每个子任务都需要独立的模型调用,且上一步的输出会成为下一步的上下文输入。

在没有推理效率优化的情况下,单任务的 token 消耗可以轻松达到数十万甚至上百万 token,综合算力成本远超人工完成同等工作的成本,从商业逻辑上就已经站不住脚。

更关键的是,这类任务的成本不是静态的。随着业务规模扩大、并发任务增多,成本会以任务数量为系数快速膨胀,而任务成功率和质量却未必同步提升。当单任务的综合算力成本与其创造的实际商业价值做对比时,很多看起来很有潜力的场景,在规模化落地时会发现根本无法实现正向 ROI。

举个例子:用户说“帮我分析这份财报”。

  • 第一步:理解用户意图(调用模型)

  • 第二步:识别需要提取的关键信息(调用模型)

  • 第三步:从文档中提取数据(调用模型)

  • 第四步:验证提取的准确性(调用模型)

  • 第五步:生成分析报告(调用模型)

  • 第六步:检查报告的完整性(调用模型)

  • ……

如果中间某个环节出现偏差,系统还会进行“反思”和“回滚”,重新规划路径。一个看似简单的任务,可能在后台经历了数十次调用。

所以这个问题的结论应该是——在很多场景下,Token 消耗的增长,优先反映的不是生产力提升,而是系统复杂度的上升。甚至可以说:Token 越多,越有可能说明系统越“不会做减法”。

事实上,“Token 消耗不等于生产力提升”这一现象,并不是个别案例,而正在成为行业中的普遍共识。

Token 增长的本质:

系统在为不确定性买单

包括 OpenAI、Anthropic 以及 Google DeepMind 在内的多家机构,在对复杂任务链路(如工具调用、代码生成、长文档推理)的评估中都发现:随着任务复杂度提升,系统往往通过增加中间推理步骤和调用次数来维持成功率,而不是通过单次推理能力的提升来实现效率跃迁

换句话说,当前大量 Agent 系统所呈现出的“高 Token 消耗”,本质上是一种工程层面的补偿机制——它用更多计算去覆盖模型能力的边界。

这也正是问题的关键转折点:如果 Token 的增加主要用于对冲不确定性,而不是直接创造价值,那么优化方向就不应该是“继续增加调用”,而是“减少不确定性本身”

也正是在这样的背景下,行业开始从“如何多做几步”转向一个更本质的问题:如何让模型在更少步骤内,把每一步做对

答案正在变得清晰——决定效果上限的,并不是调用次数,而是每一次调用的质量,以及系统在长链路中的决策稳定性。

YuanLab.ai 团队认为前大量 Agent 系统依赖“多轮调用”来完成复杂任务,本质上是一种技术妥协。当单步推理无法稳定完成意图理解、工具选择与逻辑推演时,系统只能通过增加调用次数,引入反思、验证等机制,用冗余计算来对冲不确定性。这种路径确实可以提升任务成功率,但代价是显而易见的:Token 消耗被成倍放大,延迟不断累积,系统复杂度迅速上升。

换句话说,行业今天普遍采用的“多调用换效果”,并不是因为任务本身必须如此复杂,而是因为底层模型尚不具备在单步内高质量完成决策的能力。当模型能够在一次推理中完成精准的意图识别、合理的路径规划以及可靠的执行决策时,大量中间步骤本身就是可以被压缩甚至消除的。真正高效的 Agent,不应该依赖“多做几次来纠错”,而是依赖“第一次就做对”。

这一点在长链路任务中尤为明显。Agent 系统的核心挑战,从来不只是单步推理,而是跨步骤的一致性与全局规划能力。当模型缺乏对整体目标的把控能力时,系统不得不将任务拆解为大量细碎的子任务,并在每一个环节增加校验机制,以防止误差累积。但这种设计也直接导致了调用次数的指数级增长,使得原本可以在少数步骤内完成的任务,被拉长为一个高冗余的执行流程。

最终结果是,Token 消耗的增长,更多反映的是系统控制能力的不足,而非智能水平的提升。

这种现象,与人类工作方式有着相似的映射。一个经验不足的执行者,往往需要反复确认、多次修正,依赖流程和检查来保证结果;而一个成熟的专家,则可以在更少步骤内完成同样甚至更复杂的任务。两者之间的差异,并不在于“做了多少步”,而在于每一步决策的质量与确定性。当前很多 Agent,更像前者,而非后者。

但有意思的是,在过去几年形成的技术路径中,行业逐渐建立了一种近乎默认的假设:更强的智能,必须建立在更高的算力消耗之上。

从 GPT-3 到 GPT-4,这一逻辑被反复验证,并进一步演化为一种路径依赖——通过更大的模型、更长的上下文、更复杂的推理链,来换取能力提升。当这套思路被延伸到 Agent 系统时,就演变为“用更多调用换更高成功率”的实践惯性,进而推动整个行业走向一场隐性的算力竞赛。

但问题在于,这种以规模驱动的增长方式,正在逼近边界。一方面,Token 成本的持续上升,使得大规模 Agent 部署在经济上变得难以承受;另一方面,调用链条的不断拉长,也让系统延迟和不稳定性问题更加突出。在这种背景下,单纯依赖“多用算力”来换取效果,已经不再具备可持续性。

OpenClaw 所引发的讨论,恰恰指向了另一种可能性:智能的提升,不在于“用得多”,而在于“用得准”。这意味着,下一阶段 Agent 的优化重点,将不再是扩大调用规模,而是提升 Token 的使用效率——减少无效推理、压缩冗余链路、提高单步决策的信息密度,并通过更合理的系统设计降低调度与回滚带来的额外开销。

从这个角度来看,当前 Agent 面临的核心瓶颈,并不是算力不足,而是算力利用效率过低。继续堆叠调用次数,只会带来更高成本和更复杂系统,却未必带来等比例的能力提升。真正决定 Agent 能否走向规模化落地的关键,在于能否用更少的 Token,稳定完成更复杂的任务。

无问芯穹 CEO 夏立雪在 3 月 27 日的中关村论坛年会的一场 AI 主题论坛上,阐明了相似的观点。

夏立雪认为,当前阶段,与其单纯扩张算力规模,不如把已有资源用到极致。围绕这个目标,他提出,应加快构建更高效、标准化的“Token 工厂”,提供持续稳定、规模化的 Token 服务,使顶尖模型能力高效赋能海量下游场景,尽可能提升每一个 Token 的转化效率,让算力“花得值”。

这也意味着,Agent 的竞争,正在从“谁消耗更多资源”,转向“谁更高效地使用资源”。

而这,或许才是 Token 经济真正进入成熟阶段的起点。

OpenClaw 引发 AI 成本结构重塑:不拼算力,拼效率

当我们将目光投向未来,OpenClaw 带来的启示是深远的。

首先,AI 的成本曲线不必是线性的。行业一直假设更强的模型必然更贵,但 OpenClaw 证明了效率优化可以打破这个魔咒。一个高效训练的模型,可能比一个参数更大但训练低效的模型更强、更省。

其次,算力不是 AI 发展的唯一瓶颈。当 GPU 利用率只有 15%-30% 时,问题不在于算力不够,而在于算力没被好好利用。通过系统优化,我们可以在现有硬件条件下释放数倍的潜力。

最后,AI 的民主化需要效率革命。只有当成本降到足够低,AI 才能从少数科技巨头的专利,变成每个开发者、每个企业都能使用的工具。OpenClaw 的 token 经济学,正在为这个未来铺路。

在这个新时代里,智能不再是昂贵的奢侈品,而是触手可及的基础设施。每一分算力都被珍视,每一次调用都有价值。OpenClaw 这类智能体引发的狂烧 token 的解决办法不应只是简单地省钱,而是让 AI 真正走向高效、可持续的未来。

而这个未来,已经不远了。

原文链接:https://tecdat.cn/?p=45661
原文出处:拓端抖音号@拓端tecdat
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关于分析师

在此对 Dawei Zhou 对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在麦吉尔大学完成了计算机科学与统计专业的学位,专注金融、数理统计领域。

许多短剧出海企业正陷入一个怪圈:内容播放量节节攀升,日活用户数据亮眼,但年终一算账,利润薄得像纸。钱去哪了? 

本文完整研究报告数据图表和文末100+份短剧出海行业最新参考报告合集已分享在交流群,阅读原文查看、进群咨询,定制数据、报告和900+行业人士共同交流和成长。

一、短剧出海,正在被“最后一公里”卡住脖子

如果你还认为短剧出海只要内容够爽、题材够准就能躺着赚钱,可能需要刷新认知了。报告预测,到2026年,海外微短剧市场规模将突破 50亿美元,短剧类应用下载量有望超越头部流媒体平台。与此同时,AI 短剧的爆发更添一把火——来自明略科技的数据显示,2026年1月AI短剧播放量已达 49.7亿次,环比增长近2倍,AI短剧月渗透率达到 36.8% (见短剧出海市场规模与渗透率完成度对比灰底比例条形图表1)。

但让人意外的是,支付这个看似不起眼的“收钱环节”,正在无声地吞噬利润。报告内的一组核心数据极具冲击力:因支付体验不佳造成的 订单流失率高达10%–20% 。这意味着,每10个想掏钱看剧的用户,就有1到2个在输入密码验证的那一刻关掉了页面。

就像一家生意火爆的餐厅,后厨出餐极快、味道也好,但结账时发现顾客排长队刷卡失败,收银台成了最大的拥堵点。短剧出海中的支付就像这个收银台,它决定了前面的内容生产和用户触达最终能否变成真正的收入。

二、一个被忽视的事实:支付不是成本,而是增长引擎

过去几年,出海短剧的普遍做法是“四方聚合支付”——图个接入快、门槛低,但这是典型的“黑盒模式”。四方平台只是你和银行之间的中间商,费率不透明、风控策略不可控,极易触发银行对小额高频交易的误判,导致大量正当订单被拒(False Declines)。

Checkout.com 的调研显示,超过90%的出海短剧企业已经部署了第三方支付,但 超过70%的企业支付通道尚未通过IC++透明计费(见短剧出海支付痛点与优化比例横向比例条形图表3)。这意味着大部分企业仍在为不透明的支付成本买单。

报告核心观点很明确:支付不是成本中心,而是增长引擎(见短剧出海变现认知反转型信息图2)。

优质内容、精准触达、无缝支付是变现的闭环三角,任何一个角断裂,利润都会漏得干干净净(见短剧出海变现开场主题信息图1)。

从用户画像看,AI短剧付费人群占比已达 51.8% ,对比微短剧整体受众的TGI指数为 113,显示AI短剧受众付费意愿明显更强。同时近9成受众看好AI短剧发展,男性、Z世代为核心群体(见短剧出海用户画像多维评估雷达图表4)。这意味着愿意花钱的观众就在眼前,能不能把钱收回来,关键在于支付体验是否足够丝滑。

三、混合变现:从“赌内容爆款”到“精细化运营”

“单集点播(IAP)”曾是短剧出海的主要赚钱方式,但随着用户分层加剧,混合变现(Hybrid Monetization)——即“IAA广告+IAP内购”模式——正在成为头部玩家的标配

报告指出,头部平台的订阅收入占比可以达到 60%–70% (见短剧出海变现订阅收入占比半圆面积比例图表2)。这种模式就像视频平台的会员制加广告:愿意付费的用户享受无广告、提前看等权益,价格敏感型用户则通过看广告贡献收入。两条腿走路,才能把用户生命周期价值(LTV)最大化。

在价值分层上,我们可以把支付策略清晰地划为两区(见短剧出海变现价值分层信息图3):

  • 低价值/高风险区:坚持单一IAP、依赖高费率渠道(如苹果/谷歌商店抽成15-30%)、忽视支付风控。这会导致收入结构脆弱,一遇用户摇摆就流失。
  • 高价值/红利区:采用混合变现、接入持牌收单行、使用 IC++ 透明定价(每笔交易成本清晰可查),并部署智能风控(如 Checkout.com 的 Fraud Detection Pro),自动优化订阅续费。

真正拉开利润差距的,不再是哪个剧突然爆了,而是哪家企业能把支付成功率提升几个百分点。

四、真实案例:订单流失率断崖下降,订阅收入占比翻倍

概念讲完,我们看一个报告里典型企业的实践路径。某短剧出海平台原本使用四方聚合支付,面临“小额交易遭银行拒付、订阅自动续费失败率高、月末对账混乱”三大难题,订单流失率一度高达20%,订阅收入占比仅30%。

转向直连收单行并启用Checkout.com全套支付方案后,它的动作只有四步(见短剧出海变现案例流程信息图4):

  1. 直连收单行:告别四方中介,直接与银行对接,降低通道成本和误判率;
  2. 启用IC++定价:每笔手续费构成透明(发卡行费用+卡组织费用+收单行加价),绕开混合费率的隐藏成本;
  3. 部署智能风控:Fraud Detection Pro 自动拦截欺诈交易,同时减少正当订单的误杀;
  4. 优化订阅续费:通过网络化令牌(Tokenization)自动更新过期卡,防止“非自愿流失”。

效果立竿见影:平台订单流失率从20%降至 5% ,订阅收入占比从30%升至 65% 。支付环节的优化,直接重构了这家企业的收入模型。

案例数据来源:Checkout.com《2026短剧出海变现白皮书》服务企业实践,脱敏后示例。
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2026AI短剧行业专题报告:市场规模、用户画像、出海变现趋势 | 附240+份报告PDF下载

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五、三步行动指南:今天就能落地的支付升级清单

基于报告的核心建议,我们为短剧出海企业整理了三项可立即启动的行动(见短剧出海变现行动指南信息图5):

1. 弃四方,选持牌三方收单行

  • 错误做法:为了快速上线接入四方聚合支付,结果费率不透明,风控“黑盒”。
  • 正确方向:直接与持有本地牌照的收单行(如 Checkout.com)合作,享受更低的通道成本和更高的支付成功率。
  • 核心价值:直接降低每一笔交易的中介抽成,立竿见影提升利润率。

2. 推动支付定价透明化,锁定IC++模式

  • 错误做法:接受混合费率,任凭支付服务商背后加价,汇兑损失也无人追查。
  • 正确方向:要求服务商提供 Interchange++ 定价,每一笔费用的去向都清清楚楚。
  • 核心价值:成本可控且可审计,避免隐形费用侵蚀利润。

3. 用智能风控和订阅管理保住高价值用户

  • 错误做法:手动管理订阅,缺乏对过期卡和拒付的有效干预。
  • 正确方向:使用 Fraud Detection Pro 等智能风控工具,配合令牌化技术实现无感续费,降低“友善欺诈”和真实盗刷风险。
  • 核心价值:防止高价值订阅用户流失,让每月的重复收入更稳定。

短剧出海的战场早已从“谁能拍出爆款”延伸到“谁能把每一分钱收到口袋”。支付不再只是后台的技术支持,它是直接决定企业能不能活下来的战略要地。

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文章引用图表列表:

  • 短剧出海市场规模与渗透率完成度对比灰底比例条形图表1
  • 短剧出海变现订阅收入占比半圆面积比例图表2
  • 短剧出海支付痛点与优化比例横向比例条形图表3
  • 短剧出海用户画像多维评估雷达图表4
  • 短剧出海变现开场主题信息图1
  • 短剧出海变现认知反转型信息图2
  • 短剧出海变现价值分层信息图3
  • 短剧出海变现案例流程信息图4
  • 短剧出海变现行动指南信息图5

本专题内的参考报告(PDF)目录

  • 《2026短剧出海变现白皮书》Checkout.com
  • 《2026AI短剧行业发展与受众洞察报告》明略科技/秒针营销
  • 《追剧无忧智享生活中国移动X【开播-短剧季】品牌营销案例》
  • 《2026年Q1短剧演员热度报告》艺恩破晓东方:2025年中国微短剧市场发展洞察报告-长剧短剧化 短剧精品化.pdf
    2026-03-19 15:37
    AI短剧行业洞察:现状、驱动与未来趋势(简版)-短剧自习室.pdf
    2026-03-11 15:58
    电动车品牌短剧定制及运营方案.pdf
    2026-04-19 08:27
    艺恩:2026年Q1短剧演员热度报告.pdf
    2026-04-14 15:45
    2026年短剧演员商业价值热度报告.pdf
    2026-03-24 15:33
    短剧合作通案.pdf
    2025-11-12 15:28
    2026短剧出海变现白皮书-Checkout.com.pdf
    2026-04-13 15:26
    暨南大学&短剧自习室:2025年出海短剧发展报告·美国篇.pdf
    2025-11-11 15:14
    清华大学2026年AI短剧发展研究报告.pdf
    2026-03-20 15:40
    2026AI短剧行业发展与受众洞察报告-秒针营销.pdf
    2026-04-05 12:41
    短剧自习室:2025上半年海外短剧行业报告.pdf
    2025-09-10 15:41
    点点数据:2026年中国短剧出海市场研究报告.pdf
    2026-04-24 15:02
    2025微短剧行业生态洞察报告.pdf
    2025-12-11 16:31
    艺恩数据:2025-2026年短剧演员商业价值热度报告.pdf
    2026-03-24 15:35
    艺恩报告:2025-2026年短剧内容消费偏好全景观察.pdf
    2026-04-01 17:45
    2025短剧营销趋势洞察报告.pdf
    2025-10-27 16:21
    2025中国微短剧艺人商业价值报告.pdf
    2026-01-13 17:25
    云合数据:2025年精品短剧市场趋势观察报告.pdf
    2026-01-27 12:43
    DataEye2025年微短剧行业数据报告.pdf
    2026-01-21 15:26
    DataEye2025东南亚微短剧市场数据报告.pdf
    2026-02-11 13:21
    2024抖音快手微短剧视频招商合作方案.pdf
    2025-11-25 15:31
    2025年中国短剧行业市场研究报告.pdf
    2025-12-14 08:27
    追剧无忧智享生活中国移动X【开播-短剧季】品牌营销案例-27页.pdf
    2026-04-13 15:16
    2025国内短剧行业市场规模、出海短剧市场机遇及未来短剧制作方向分析报告.pdf
    2025-06-10 15:59
    《中国微短剧行业发展白皮书2025》主要发现.pdf
    2025-11-13 15:29
    (英)中国互联网行业专家系列报告:长视频与微短剧.pdf
    2025-12-15 16:17
    中国传媒大学:2025年全民共创微短剧产业文化价值报告.pdf
    2025-12-11 16:30
    海华永泰律师事务所:微短剧行业法律合规与风险治理白皮书(2026).pdf
    2026-02-14 15:41
    北大国发院:2025年中国微短剧产业发展格局与就业拉动效应测算报告.pdf
    2026-02-06 16:47
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