为网站选择一个合适的域名是网站成功的关键之一。域名不仅是网站的“门牌号”，也是品牌的代表，直接影响用户的记忆、访问体验以及搜索引擎的优化。下面我会详细讲解如何挑选一个合适的域名，确保它能够为网站带来更多流量和用户。

1. 选择简短易记的域名

选择一个简短的域名有助于用户记忆和输入。短域名不仅便于记住，输入时也不容易出错。理想长度推荐域名长度控制在 6-15 个字符之间。避免数字和特殊符号：数字容易混淆(例如 1 和 l)，下划线和连字符也会给用户带来困扰。

域名应该容易拼写和发音。避免使用难以拼写或多音字的词语。一个简单明了的域名可以帮助你吸引更多的访问者，并且减少因拼写错误导致的流量损失。

2. 与品牌或内容相关

选择与网站的主题、业务或品牌相关的域名。域名应该能准确传达你网站的核心内容或服务，让用户通过域名就能大致了解网站的定位。

选择一个独特且富有辨识度的域名，避免和其他品牌或网站名字过于相似，以免产生混淆并损害品牌形象。

3. 选择合适的域名后缀(TLD)

域名后缀(TLD)是网址中“dot”后面的部分，最常见的是 .com，它适合全球网站使用，因为它已经是最广为人知的后缀。

.com：最常用，适合全球任何类型的网站。

.org：适用于组织和非营利机构。

.net：通常用于网络服务公司，但如今已经非常普遍。

.co：适合创始人和创业公司，比较新颖且短小。

.io：流行于科技公司，尤其是初创公司。

如果目标用户群体是特定国家或地区，可以选择国家级的域名后缀(如 .cn、.uk、.us 等)。

4. 考虑 SEO 优化

包含目标关键词的域名对 SEO(搜索引擎优化)是有利的，特别是对于新网站，域名中的关键词可以帮助搜索引擎更好地理解网站内容。

然而，域名中关键词的匹配并不是唯一的SEO排名因素，但合理选择依然有助于提高网站的排名和曝光度。

5. 避免版权问题

在选择域名时，务必确保你所选的域名不会侵犯他人的商标或品牌。如果选择的域名与已有商标过于相似，可能会面临法律诉讼风险。

为了避免侵权，使用商标搜索工具检查所选域名是否已被注册为商标。

6. 检查域名的可用性

在选定域名后，使用域名注册平台检查该域名是否已被注册。如果该域名已经被他人注册，考虑修改域名或选择一个新的。

确保你的域名在社交媒体平台上的用户名也是可用的。如果域名与社交媒体账户的用户名一致，可以提高品牌的一致性和知名度。

7. 长期考虑和品牌保护

选择一个长期可用的域名，避免频繁更换域名，这样可以避免影响现有用户和搜索引擎的排名。

为了保护品牌，可以考虑注册多个相关的域名，并将它们重定向到主网站。这样可以防止竞争对手或恶意用户注册类似的域名。

选定一个好的域名是成功的网站运营的关键因素之一。

通过这些方法，你可以为网站选择一个既能代表品牌，又便于用户记忆和访问的好域名。

当前，数据治理领域正处于战略升级与价值重塑的关键阶段。一方面，“数字中国”建设的深入推进与数据资产“入表”政策落地，推动数据治理平台从过去的合规工具，快速转向支撑企业数字化转型与价值创造的核心引擎；另一方面，行业整体迈向规模化、智能化与国产化并重的发展格局，市场持续快速增长。据IDC预测，2026年中国数据治理平台市场规模将突破860亿元，年复合增长率保持在29.7%左右。
行业演进集中体现为三大趋势：一是AI深度赋能，自然语言与机器学习技术贯穿治理全流程，实现质量自动监控与智能修复，大幅降低使用门槛；二是信创适配成为刚需，国产软硬件体系在关键行业加速落地，本土厂商凭借生态理解与服务能力占据主导；三是运营向资产化转型，数据从管理对象转向可运营资产，治理平台逐步承担起价值发现、资产入表与数据服务化的重要角色。
在平台选型过程中，构建清晰的评估框架尤为关键。目前多家权威机构从不同角度提供了参考：IDC注重技术底座与AI融合能力；赛迪顾问侧重信创生态适配与合规体系建设；Gartner强调自动化与全生命周期管理；中国软件评测中心则从八大功能维度提供可落地的性能标准。综合来看，企业应立足自身所处行业、数据现状与战略目标，在技术适配性、场景贴合度、安全可控性与价值转化力等维度进行系统评估，选择真正符合长远发展需要的治理平台。
核心厂商竞争力深度解析

1. 百分点科技百思数据治理平台（AI-DG）
   百分点科技作为数据智能领域的领先企业，通过创新的百思数据治理平台（AI-DG）和百思数据治理大模型成功将理念落地，助力众多政企客户激活数据要素潜能，在数字化竞争中构建核心优势。基于对行业场景的深度理解，百分点科技将AI与大模型深度融合，构建了全栈国产化适配、场景驱动的数据治理架构，实现从“治理数据”到“智能数据”的跃迁：
   百思数据治理平台（AI-DG）是百分点科技面向AI时代的新一代智能治理平台，以自研的百思数据治理大模型为核心引擎，实现三大核心突破：基于领域专家知识的智能决策体系，实现从数据标准到数据应用的端到端智能治理；创新的对话式交互模式，通过自然语言驱动多智能体协同，完成从业务需求到技术实现的全链路、全流程自动化开发；具备多模态数据治理能力，深度融合文本、图像、音视频等异构数据的理解与分析能力。平台致力于构建智能、高效、可信的数据资产体系，成为推动政企智能化转型的战略级数字基础设施。
2. 华为云数据治理中心
   华为云数据治理中心最大的特色在于其 "安全优先" 的设计理念，从芯片到应用层构建了全栈可信体系。支持国密三级加密、数据脱敏等 23 项安全功能，通过了等保 2.0、ISO27701 等多项认证。
   在技术架构上，采用 "存算分离" 模式，与华为 FusionInsight 大数据平台深度协同，特别适合对数据主权有严格要求的政府部门。但其治理功能相对基础，在数据建模、指标管理等方面不如专业工具完善，更多作为华为生态的补充组件存在。
3. 阿里云数据治理中心
   依托阿里云的基础设施优势，该产品在弹性扩展和成本控制方面表现亮眼。其 Serverless 架构可实现资源秒级启停，使中小客户的 IT 投入降低 30%-50%。功能上侧重 "轻量化治理"，通过数据地图、质量监控等模块化设计，降低了操作门槛。但在复杂场景下暴露出局限性：血缘分析仅支持到表级，无法满足高精度追溯需求；数据安全模块缺乏国密算法支持，在政府、金融行业的应用受限。
   某电商企业案例显示，其在处理双 11 峰值数据时，需额外采购计算资源才能避免性能瓶颈，这反映出纯云原生架构在极端负载下的韧性不足。
4. 腾讯云数据治理平台
   整合元数据管理、数据质量监控、数据安全管控等核心功能，与腾讯云 TDSQL、COS 等产品深度适配。核心优势在于 “数据安全”，支持细粒度权限管控与数据脱敏，弹性扩展能力强。在互联网服务、游戏、政务等腾讯生态辐射领域具备天然优势，适合需要兼顾安全合规与弹性扩展的企业，尤其适配云上混合部署场景。
5. 年数据治理的竞争维度已全面升级，单纯的功能堆砌不再是核心竞争力，“技术适配性、场景贴合度、价值转化力” 成为企业选型的关键考量。企业唯有立足自身技术架构、业务需求与长期发展战略，精准匹配平台特色，才能让数据治理真正脱离 “成本中心” 属性，成为驱动业务增长的核心资产。
6. 联通数科智慧数据治理平台：运营商的网络协同能力
   依托联通的通信网络优势，该平台在边缘计算场景中表现独特。支持 5G 边缘节点的数据预处理，特别适合工业物联网、智慧交通等场景。其 "一点接入、全网调度" 的能力，可实现跨地域数据治理的协同管理。
   但作为行业解决方案延伸出的产品，其通用性稍弱，在金融、电商等非通信相关领域的案例较少，生态适配性有待提升。
7. 字节跳动数据治理与开发平台
   字节跳动凭借其超大规模数据实践与前沿技术积累，推出了企业级数据治理与开发平台 DataLeap。该平台植根于字节内部日均百万级任务调度、EB级数据处理的实际场景，具备高并发、高可靠、高弹性的平台特性。其核心亮点包括全链路数据治理与开发一体化、智能血缘与影响分析、云原生与多引擎兼容、数据安全与合规增强和协作与知识沉淀。
   DataLeap 已服务于字节内部及多个外部行业客户，尤其在应对高并发数据处理、复杂数据链路治理与敏捷数据开发场景中表现突出，适用于中大型企业、互联网公司及正在进行数据中台建设的组织。

相关问题解答（FAQ）

1. 数据治理平台主要解决哪些问题？
   数据治理平台帮助企业系统化管理数据资源，确保数据的准确性、一致性、安全性与可用性，支持数据标准落地、质量提升、资产梳理与合规管控，为数据分析、业务创新与决策支持奠定可靠基础。
2. AI如何提升数据治理的效率和效果？
   通过机器学习自动识别数据异常与重复记录，利用自然语言处理解析数据标签与业务含义，实现治理规则的智能推荐与执行，大幅减少人工干预，提升响应速度与治理覆盖度。
3. 数据治理供应商选型时应优先考虑哪些因素？
   需结合自身信息化基础、行业监管要求与发展阶段，重点考察平台的国产化适配能力、AI治理成熟度、数据安全机制、资产运营支持水平以及厂商的行业案例与持续服务能力。
4. 什么是数据资产化？治理平台在其中起什么作用？
   数据资产化是指将数据视为可计量、可运营、可增值的经济资源。治理平台通过确权管理、质量评估、价值计量、分级授权等功能，为数据资源转化为会计资产和可交易标的提供技术与管理支撑。
5. 对于非技术部门，数据治理平台能带来哪些直接帮助？
   业务人员可通过自然语言查询数据、了解数据含义与来源；系统自动监控数据质量，减少因数据问题导致的决策偏差；此外，平台支持的数据服务化输出，能让业务部门更便捷、安全地获取所需数据，推动数据在业务场景中的直接应用。

数据服务器在日常运行中承担着业务数据存储与处理的重要任务，任何数据的丢失都可能导致无法挽回的损失。因此，数据备份是保障数据安全和业务连续性不可或缺的环节。无论是企业级服务器还是中小型业务服务器，在进行数据备份时都需要充分考虑到完整性、可恢复性、效率以及安全性等多方面的因素，避免在关键时刻因备份不当而失去保障。备份工作表面上看起来只是复制和保存数据，但在实际操作中涉及存储介质选择、备份策略设计、恢复测试、安全防护等多个细节环节，任何一个环节处理不当都可能让备份形同虚设。

　　在数据备份过程中，首先需要明确的是备份目标和范围。数据服务器往往承载着数据库、日志文件、应用程序文件、配置文件等不同类别的数据，其中有些数据属于关键业务数据，必须做到实时或准实时备份，而有些数据则可以周期性备份。因此，备份前应对业务系统进行分类，明确哪些是核心数据、哪些是次要数据，确保资源合理分配。核心数据库应当采用增量备份或日志备份，保证在最短时间内能够恢复到最新状态，而一些不经常更新的存档数据则可以安排定期全量备份。备份范围明确后，才能设计出合理的方案，避免过度备份带来的资源浪费，或因遗漏关键数据而导致恢复失败。

　　在选择备份方式时，也要结合业务需求与存储条件。常见的方式包括全量备份、增量备份和差异备份。全量备份虽然最直观，但占用时间和存储空间较大，适合在首次备份或关键节点进行。增量备份只记录自上次备份以来的变动，节省存储，但在恢复时需要依赖前置的备份链条，操作复杂。差异备份则记录自上次全量备份以来的所有变化，相比增量恢复速度快，但占用空间更大。实际部署中，往往采用全量加增量或全量加差异的组合策略，在效率和恢复速度之间取得平衡。对于数据库类服务器，还可以利用数据库自身的备份机制，例如MySQL的mysqldump、xtrabackup，或者Oracle、SQL Server等自带的日志备份机制，确保一致性。

　　存储介质的选择同样是重点。传统的磁带机、光盘、机械硬盘仍然在部分行业中使用，但随着数据量的不断增长，这些介质的速度和可靠性逐渐无法满足需求。如今常见的方案包括本地磁盘阵列、NAS、SAN存储、对象存储以及云存储服务。本地存储的优势在于恢复速度快，适合短期和频繁恢复的场景，但若发生硬件故障或自然灾害则存在风险。云端存储因具备分布式冗余能力和灵活的扩展性，成为越来越多企业的选择，但需要考虑网络带宽与成本因素。在部署时，最佳实践是采用本地与远程相结合的方式，即所谓的异地备份和多副本策略，确保即使在灾难性故障下仍然可以找到可用的备份数据。

　　在备份过程中必须关注数据一致性。特别是数据库和业务系统在运行中会不断更新，如果备份时没有锁定数据或采用热备技术，可能导致备份文件出现逻辑错误，恢复后数据不完整甚至不可用。为此，可以使用快照技术或应用层级的备份工具来保证一致性，例如利用LVM快照、ZFS快照、VM快照等，在瞬间冻结数据状态，再进行备份复制。同时，事务型数据库需要考虑在备份过程中开启一致性选项，以保证数据逻辑关系完整。

　　除了备份的执行，还要重视备份的验证。很多服务器虽然定期执行了备份任务，但管理员从未进行过恢复测试，等到真正需要恢复时才发现备份文件损坏、格式不兼容或缺少关键数据。为避免这种情况，应该在日常维护中定期进行备份恢复演练，验证备份数据的可用性。恢复演练不仅能确保备份的完整性，还能帮助运维团队熟悉恢复流程，在紧急情况下能够快速反应，降低停机损失。

　　安全性是数据备份中的另一个关键问题。备份文件本身同样包含敏感信息，如果存储或传输过程中缺乏加密和访问控制，就可能成为攻击者的突破口。因此在备份设计中需要采用加密机制，对备份数据进行传输加密和存储加密，防止数据被窃取。同时要做好权限管理，确保只有经过授权的人员才能访问和恢复备份数据。对于使用云存储的备份方案，应特别关注服务提供商的安全机制和合规性，避免因为第三方平台漏洞而泄露企业数据。

　　备份调度和自动化也是不可忽视的方面。手动备份容易因操作失误或遗忘而失效，自动化调度能够保证备份按计划执行。利用脚本、任务调度器或专业的备份软件，可以设定周期性任务并生成日志，方便事后审计和问题追踪。结合监控告警系统，还能在备份失败时及时通知管理员，避免长时间处于无保护状态。

　　数据备份不仅仅是一次性的任务，而是一个持续的过程。在数据服务器生命周期中，业务需求和数据规模都会发生变化，原有的备份策略可能逐渐不再适用，因此需要定期评估与调整。通过监控存储空间使用情况、分析恢复速度、评估成本投入，不断优化备份方案，才能长期保证备份系统的有效性。

　　此外，还要结合企业整体的灾备规划进行部署。单纯的数据备份虽然能保障数据层面的安全，但如果服务器或数据中心遭遇严重事故，单一的备份手段仍可能不足。将数据备份与灾难恢复方案结合，建立容灾备份中心，确保业务在极端情况下也能快速切换到备用系统，这才是真正的业务连续性保障。

　　总而言之，数据服务器在进行数据备份时需要注意备份目标和范围的明确、备份方式的合理选择、存储介质的多样化和安全性、一致性保障、备份验证、恢复演练、权限控制、自动化调度以及与灾备体系的结合。备份的核心价值不在于拥有多少份数据拷贝，而在于当意外发生时能否高效、完整、可靠地恢复系统与业务。只有在备份全流程中将细节落实到位，才能真正做到数据无忧，确保企业信息资产的长期安全和业务系统的稳定运行。

开发者朋友们大家好：

这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的 技术 」、「有亮点的 产品 」、「有思考的 文章 」、「有态度的 观点 」、「有看点的 活动 」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。

本期编辑：@瓒an、@鲍勃

01 有话题的技术

1、阿里发布万亿参数模型 Qwen3-Max-Thinking，性能对标 GPT-5.2

昨天，阿里正式发布千问旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking。该模型总参数量超万亿（1T），在多项权威评测中刷新全球纪录，官方宣称其性能媲美 GPT-5.2、Gemini 3 Pro，是迄今为止最接近国际顶尖水平的国产 AI 大模型。

Qwen3-Max-Thinking 的预训练数据量高达 36T Tokens，并在预览版基础上进行了更大规模的强化学习后训练。在涵盖事实知识、复杂推理、指令遵循等 19 个基准测试中，该模型刷新了数项最佳表现（SOTA）纪录。

根据官方公布的评测数据，Qwen3-Max-Thinking 在启用 TTS（Test-time Scaling）机制后，在科学知识（GPQA Diamond）测试中得分 92.8，略高于 GPT-5.2 的 92.4；

在数学推理（IMO-AnswerBench）和代码编程（LiveCodeBench 2025.02-2025.05）中分别取得 91.5 和 91.4 的高分，均优于 GPT-5.2、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro。

特别是在启用工具的「人类最后的测试」（Humanity's Last Exam with Search）中，该模型得分为 58.3，大幅领先 GPT-5.2-Thinking 的 45.5 分，录得当前所有模型的最高分。

技术层面，阿里表示 Qwen3-Max-Thinking 采用了一种全新的测试时扩展机制。 与业界普遍的简单增加并行推理路径不同，新机制能对此前推理结果进行「经验提取」式的提炼，通过多轮自我迭代在相同上下文中实现更高效的推理计算。

此外，模型大幅增强了自主调用工具的原生 Agent 能力。 经过基于规则奖励与模型奖励的联合强化学习训练，模型可自适应选用搜索、个性化记忆和代码解释器等核心工具，不仅回答更流畅，还大幅降低了模型幻觉。

目前，普通用户可通过千问 PC 端和网页端免费试用新模型，千问 App 也即将接入；企业开发者则可通过阿里云百炼获取 API 服务。

体验链接

Qwen Chat: https\://chat.qwen.ai/

阿里云百炼：

https\://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/model-market/detail/qwen3-max-2026-01-23

( @APPSO)

2、打通感知、交互与执行：讯飞星辰升级多模态全栈能力，加速智能体规模化落地

1 月 26 日，讯飞星辰智能体平台官宣重大升级，实现了讯飞星辰智能体平台和 AIUI 开放平台完全打通、升级超拟人交互技术、支持快速定制音色、RPA 升级，提供一套全面且完整的多模交互解决方案，让智能体拥有更全面的类人化交互能力、全场景执行能力。

• AIUI 开放平台接口打通 ：支持在「讯飞星辰」创建智能体并一键发布至 AIUI，实现语音交互与机器人动作规划（如桌面机器人绘本生成、运动轨迹）的同步调用与快速集成。
• 秒级「一句话声音复刻」 ：利用超拟人交互技术，支持通过自然语言描述声线并在几秒内合成 4 个候选音色；支持中英日韩粤等多语种、方言及多风格（新闻、交谈、绘本）音色生成。
• 单图构建多模态数字分身 ：支持通过一张照片快速生成数字人，其口型、表情及动作由大模型自动驱动；结合多模态视觉理解，支持智能体实现主动迎宾与环境感知的交互闭环。
• RPA 执行能力组件化 ：升级网页自动化智能组件，支持非专业开发人员通过低代码配置参数进行流程编排；提供开源可视化数据表格功能，实现数据提取与处理过程的透明化。

最直观的一个例子就是，将 为智能体定制声音的时间压缩到了几秒钟 。

发布会的实际演示中，操作人员在讯飞星辰智能体平台生成了曹操人格的智能体后，通过自然语言描述想要的音色声线、输入试听文本、点击生成，就在几秒内合成 4 个候选音色。接着选择保存、应用音色后，用户就能与刚刚的曹操人格智能体进行语音聊天。

这是讯飞星辰智能体平台此次升级的一个缩影，而智能体的未来形态，将从单一工具，升级为兼具感知、交互能力，拥有专属声音、形象与性格人设，还能自主完成操作执行的全能型智能体，驱动这一切进化的核心，正是多模交互技术。

当前海内外大厂与科创企业均在智能体平台赛道加速布局、密集发力，但行业仍普遍面临技术落地难、场景适配不深的核心痛点。

讯飞星辰智能体平台此次实现感知、交互、执行三大核心能力的一体化整合，从底层打破智能体落地过程中的技术协同壁垒，直面其场景适配难题，为智能体技术的规模化落地扫清关键障碍。

简言之，讯飞星辰智能体平台此次升级，核心便是瞄准降低智能体开发门槛、丰富其可落地的能力边界两大核心目标，在扩展服务能力的基础上，还提供了低代码、一键接入、快速接入等快速开发部署工具。

总的来看，当前智能体产业技术成熟度足够支撑场景落地，市场需求旺盛，但落地效率与成本仍是核心瓶颈，而打通场景适配、能力集成、生态协同的全栈能力，将成为智能体产业竞争的核心壁垒。

相关链接：

https\://agent.xfyun.cn

（@智东西、@讯飞开放平台）

3、Google 支付 6800 万美元和解金，解决语音助手「监视」用户的指控

据路透社报道，Google 已同意支付 6800 万美元，以解决一项指控其语音助手非法监视用户、并利用相关数据投放广告的索赔诉讼。

Google 在这项集体诉讼的和解协议中并未承认存在任何不当行为。该诉讼指控 Google「在未经个人同意的情况下，非法且故意地拦截并录制个人的机密通信，并随后将这些通信未经授权地披露给第三方。」诉讼进一步声称，「从这些录音中收集的信息被错误地传输给了第三方，用于定向广告及其他目的。」

该案件的核心争议集中在「错误唤醒」上，即指控 Google Assistant 即使在用户未通过唤醒词有意触发的情况下，也会自动激活并录制用户的通信内容。TechCrunch 已就此联系 Google 寻求置评。

长期以来，美国民众一直怀疑电子设备在不适当地监视他们，这些怀疑正日益转化为法律诉讼。2021 年，苹果公司曾同意支付 9500 万美元，以解决关于其语音助手 Siri 在未获用户提示的情况下录制对话的类似指控。

与其他科技巨头一样，Google 近年来也面临着多起隐私相关的诉讼。去年，该公司同意向得克萨斯州支付 14 亿美元，以解决两起指控其违反该州数据隐私法的诉讼。

( @TechCrunch)

02 有亮点的产品

1、249 元起，苹果推出升级版 AirTag，精确查找范围扩大 50%

昨天，苹果突然官宣，正式推出新款 AirTag，采用与 iPhone 17 系列、iPhone Air、Apple Watch Ultra 3 及 Apple Watch Series 11 相同的第二代超宽带芯片，在连接范围、精确查找能力与扬声器音量方面均进行了大幅升级：

• 精确查找范围最高提升 50%，定位更快更准
• 蓝牙连接范围扩大，远距离也能找到
• 扬声器音量提升 50%，提示音更响亮
• 支持 Apple Watch 精确查找，查找场景更丰富
• 「查找」网络升级，脱离配对设备也能回传位置
• 防追踪机制强化，跨平台警报更可靠
• 支持共享物品位置，协助航空公司找回延误行李
• 外壳与磁铁采用高比例再生材料，更环保

新款 AirTag 已正式开售。售价方面，单件装售价 249 元，四件装售价 849 元，并提供免费镌刻服务。零售店将于本周晚些时候陆续上架。

与此同时，苹果今天还推送了 iOS、iPadOS 和 watchOS 26.2.1，主要更新内容是新增对 AirTag 2 的支持。

( @APPSO)

2、京东「抢跑」淘宝，首款智能眼镜购物应用落地乐奇 Rokid

1 月 26 日消息，京东科技购物智能体 JoyGlance 正式登录智能眼镜品牌乐奇 Rokid，标志着行业首款智能眼镜购物应用正式落地，是京东布局「具身智能消费场景」的关键一步。

用户只需将 Rokid 眼镜系统更新至最新版本，应用由京东自研大模型 JoyAI 驱动，深度融合 Rokid 在光波导显示、远场语音交互与自研操作系统上的硬件能力，将传统网购流程从「搜索—浏览—比价—下单—支付」五步，压缩为极简的 「说、看、付」三步 。

据悉，2025 年 10 月，Rokid 乐奇与京东科技就达成战略协议。此次携手，不仅是技术突破，更是消费入口的迁移，开启全球首个「所见即购买」的智能眼镜全链路购物入口，实现「目光所及、皆可购买」 。

当购物从「指尖滑动」转向「目光注视」，智能眼镜正从可穿戴设备升级为下一代空间计算与消费交互终端。用户不再依赖搜索框或直播链接，而是将物理世界直接转化为购物入口，或为电商行业开辟了全新的场景。

（@即智 Ultra）

3、LiveTok 发布「LiveTok Avatars」：支持单张照片生成实时交互式 AI 数字孪生

LiveTok 推出基于 AI 的虚拟助手平台「LiveTok Avatars」。该产品支持通过单张静态照片构建具备实时音视频交互能力的数字分身，旨在通过拟人化的「数字孪生」替代传统文字客服，实现 24/7 的实时客户互动。

• 单图驱动数字孪生 ：用户仅需上传单张人物照片，AI 即可生成具备面部动态的克隆形象，无需复杂的视频采集。
• 行为与语调克隆 ：AI 模型通过学习可复刻特定个体的说话风格、语速及特定动作习惯，提供具备自然停顿的类人语音响应。
• 低代码 Web 集成 ：支持通过嵌入数行代码直接在网站部署，无需复杂的后端环境配置。
• 实时音视频同步 ：提供低延迟的实时语音对话环境，演示版本目前支持单次最高 2 分钟的交互。

目前处于 Beta 测试阶段，提供免费起步版，特定「数字孪生」功能需申请加入 Waitlist。

相关链接：

https\://www.livetok.ai/products/avatars

( @LiveTok)

4、阶跃星辰获超 50 亿人民币融资，印奇出任董事长

昨天，大模型创业公司阶跃星辰（StepFun）完成超 50 亿人民币 B+ 轮融资，创下过去 12 个月大模型赛道单笔最高融资纪录。上国投先导基金、国寿股权、浦东创投、徐汇资本、无锡梁溪基金、厦门国贸、华勤技术等产业投资方参与本轮融资，腾讯、启明、五源等老股东继续加码。本轮资金将主要用于基础模型研发，并加速「AI + 终端」战略落地。

同日，阶跃星辰宣布千里科技董事长印奇正式出任公司董事长，全面负责公司战略节奏与技术方向。 印奇此前已深度参与阶跃星辰的战略规划，其加入被视为公司在大模型「季后赛」阶段强化产业落地能力的关键一步。

这笔融资规模不仅超过月之暗面此前宣布的 5 亿美元 C 轮，也高于智谱与 MiniMax IPO 募资额，成为近期 AI 资本市场最受关注的事件之一。

过去两年间，该团队在「百模大战」中突围，跻身国内大模型第一梯队，并持续坚持预训练路线，构建了覆盖语言、多模态、音频、动作等方向的完整模型矩阵。

印奇的加入补足了阶跃星辰在产业落地上的关键能力。作为旷视科技联合创始人，印奇在 AIoT、城市级物联网系统等领域拥有丰富经验，其长期关注的「AI+终端」路径也与阶跃星辰的战略方向高度一致。

• 在商业化方面，阶跃星辰已与国内六成头部智能手机品牌达成深度合作，模型装机量突破 4200 万台，覆盖 OPPO、荣耀、中兴等品牌，日均服务用户达 2000 万人次；
• 在汽车领域，公司与千里科技、吉利合作，将端到端语音模型集成至智能座舱系统，吉利银河 M9 上市 3 个月销量接近 4 万辆，阶跃星辰今年的车载模型装车目标为百万级；
• 在技术路线方面，阶跃星辰坚持「原生多模态」策略，直接从图文交错语料进行端到端训练，以提升模型对物理世界的理解能力。其音频模型 Step-Audio-R1.1 通过 MGRD 技术在权威榜单 Artificial Analysis 上取得全球第一。

印奇的加入意味着阶跃星辰将加速推进「AI 进入物理世界」的战略，并在手机、汽车等消费终端形成更具确定性的商业闭环。

( @APPSO)

03 有态度的观点

1、俞敏洪：AI 或消灭大量教师岗位，中小学教师「一大半是不合格的」

据快科技报道，新东方创始人俞敏洪近日在今年崇礼论坛上围绕互联网与人工智能对教育行业的影响发表最新观点。

他指出，技术变革正推动教育从「一张嘴一块黑板」到「互联网 + 教育」，再迈向「AI + 教育」，并强调这一趋势将深刻改变教师岗位结构。

俞敏洪表示，互联网仍在人类可控范围内，但其带来的舆论放大效应已深刻影响个人生活。他提到，过去三年遭遇的网暴与互联网环境密切相关。

相比之下，人工智能的影响更具结构性，其在教育、医疗、生物等领域的应用将持续扩大。

在教育场景中，他认为 AI 已能完成接近 100% 的英语交流与作业批改，不仅提升效率，也减轻学生面对老师时的心理压力。他指出，AI 的普及可能会「消灭大量老师岗位」，因为基础知识传递正被技术快速替代。

他进一步强调，未来教师的核心价值将转向激发学生潜能、塑造人格与引导成长，这些能力无法被技术替代。

按照这一标准，他直言目前国内中小学教师「一大半不合格」，部分教师面对学生提问时因无法回答而迁怒学生的现象亟需改善。

俞敏洪还回顾新东方在「互联网 + 教育」时代的结构性变化：互联网放大名师影响力，使大量优秀教师离开线下课堂，包括他本人也不再走进教室授课。

他认为，AI 的到来将带来更深层次的行业重塑，对教师提出更高要求，而这些要求比以往更难达到。

他强调，人工智能的最终走向取决于使用者，而非技术本身，教育行业需要在技术变革中重新定义教师角色与价值。

( @APPSO)

阅读更多 Voice Agent 学习笔记：了解最懂 AI 语音的头脑都在思考什么

写在最后：

我们欢迎更多的小伙伴参与 「RTE 开发者日报」 内容的共创，感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系，记得报暗号「共创」。

对于任何反馈（包括但不限于内容上、形式上）我们不胜感激、并有小惊喜回馈，例如你希望从日报中看到哪些内容；自己推荐的信源、项目、话题、活动等；或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道；内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。

作者提示: 个人观点，仅供参考​

在复杂的企业级报表设计中，分页信息（如“第 X 页，共 Y 页”）是不可或缺的元素。然而，面对日益复杂的主从（Master-Detail）报表需求，传统的全局分页往往显得心有余而力不足。

今天，我们将深度解密 SpreadJS V19.0 中增强的 R.CURRENTPAGE 和 R.PAGESCOUNT 公式，看它们如何通过一个简单的参数，完美解决分组分页统计的难题。

1.业务痛点：当全局页码遇上主从报表

在开发如“年度销售汇总”、“个人工资单”或“客户对账单”等报表时，我们经常使用主从报表结构。

• 全局页码：告诉读者整份文档有多少页。
• 分组页码：这才是真正的痛点。例如，一份包含 100 个客户的对账单报表总共有 500 页，但客户 A 的账单可能只占其中的第 3 到第 5 页。对于客户 A 来说，他希望看到的是“第 1 页，共 3 页”，而不是“第 3 页，共 500 页”。

在过去，实现这种逻辑需要复杂的代码计算或繁琐的变通方案。而 SpreadJS V19.0 报表插件（ReportSheet）通过对基础公式的增强，将这一难题化繁为简。

2.公式进化：引入 use_grouped_context 参数

在 V19.0 中，我们为 R.CURRENTPAGE 和 R.PAGESCOUNT 两个核心分页函数引入了一个关键的可选参数：use_grouped_context（布尔值，默认值为 false）。

公式详情：

• R.CURRENTPAGE(use_grouped_context)

  • false（或不传）：返回整份报表的全局当前页码。
  • true：返回当前主从分组（Group）内的逻辑当前页码。

• R.PAGESCOUNT(use_grouped_context)

  • false（或不传）：返回整份报表的全局总页数。
  • true：返回当前主从分组（Group）内的逻辑总页数。

3.实战演示：双重页码并存

为了让大家更直观地理解，我们来看两个典型的应用场景。

场景一：获取全局分页信息（传统模式）

这是最基础的用法，适用于普通长报表。通过 CONCAT 函数拼接，我们可以轻松在报表底部显示全局进度。

场景二：主从报表的分组分页（V19.0 新能力）

这是 V19.0 的核心突破。在主从报表中，我们可以同时显示两种页码。 例如，公式 =CONCAT("分组内第", R.CURRENTPAGE(TRUE), "页，共", R.PAGESCOUNT(TRUE), "页") 可以精准捕获每个子数据块的分页信息。

如上图所示，当报表按客户分组且每个客户的明细数据触发按行分页时，V19.0 能够自动识别当前上下文，为每个客户独立计算“页码包裹”。

4.为什么这个特性对开发者至关重要？

1. 所见即所得的交互体验：结合 V19.0 同时推出的“主从表支持数据分页”和“自动填充空白行”功能，开发者可以设计出结构高度统一、极具专业感的打印版报表。
2. 极低的学习成本：无需编写一行 JavaScript 代码，仅需在 Excel 风格的公式中增加一个 TRUE 参数，即可完成复杂的报表逻辑。
3. 精准的流程管控：在财务审计、计量检测等对数据追溯要求极高的行业，独立的组内页码能够有效防止文档混淆，确保每一份子报告的完整性。

结语

SpreadJS V19.0 对 R.CURRENTPAGE 和 R.PAGESCOUNT 公式的增强，虽然看似只是参数的微调，实则是对报表底层上下文感知能力的深度重构。它标志着 SpreadJS 在处理复杂中国式报表、主从嵌套报表领域迈向了新的台阶。

“道阻且长，行则将至”。我们始终致力于为开发者赋能，让每一行代码都能转化为更卓越的用户体验。

在存量竞争的商业环境中，企业数字化转型已从“单点工具应用”转向“全链路价值闭环”——核心需求聚焦于以全业务一体化为基础，构建“获客-履约-复购”客户 全生命周期管理 ，并通过 供应链协同 管控实现降本增效。本次横评选取市场上9款具有代表性的CRM/一体化管理系统，从四大核心维度展开专业对比，为不同行业、规模的企业提供选型参考。

参评品牌矩阵

一、全业务一体化能力横评：架构与集成的核心差异

全业务一体化的本质是数据无界共享+流程无缝协同，核心差异体现在架构设计、集成能力与定制化灵活性三个维度：

1. 核心能力对比表格

2. 一体化覆盖范围脑图

mindmap
  root((全业务一体化覆盖))
    垂直工贸类（超兔一体云）
      CRM获客
      进销存履约
      生产工单
      财务日记账
      薪资管理
      OpenCRM上下游协同
    开源模块化（Odoo/YetiForce/Dolibarr）
      通用业务模块
      二次开发扩展
      第三方工具集成
    国际全链路（Oracle CX）
      营销云
      销售云
      服务云
      SCM Cloud
      ERP深度集成
    国内细分赛道（玄讯/网易七鱼/泛微）
      快消终端管控（玄讯）
      C端服务营销（网易七鱼）
      OA业务协同（泛微）

• • *

二、“获客-履约-复购”数字闭环深度对比：从广度到精度

数字闭环的核心是客户全生命周期的自动化运营，本次从获客、履约、复购三个核心环节展开对比：

1. 闭环完整性对比表格

2. 典型闭环流程差异

flowchart LR
    subgraph 超兔一体云（工贸场景）
        A[多渠道获客\n（微信/工商/巨量引擎）] --> B[线索智能分配\n+客户画像分层]
        B --> C[订单锁库\n+生产工单MES对接]
        C --> D[RFM分块回访\n+客池精准培育]
        D --> A[复购触发定向营销]
    end
    subgraph Oracle CX（大型企业）
        A1[AI跨渠道营销\n（邮件/社交/广告）] --> B1[CX Unity 360°客户视图]
        B1 --> C1[CPQ智能报价\n+SCM库存同步]
        C1 --> D1[忠诚管理\n+服务闭环]
        D1 --> A1[个性化推荐营销]
    end

3. 关键能力解读

• 获客环节：超兔一体云覆盖工商搜客、巨量引擎等工贸专属渠道；Oracle CX的AI营销自动化实现千人千面触达；网易七鱼的智能外呼+微信生态适配C端获客。
• 履约环节：超兔的订单锁库+MES生产对接是工贸企业核心刚需；Oracle的CPQ+SCM集成实现端到端履约管控；玄讯的BOM报价模板适配快消行业的复杂定价。
• 复购环节：超兔的RFM分析+客池培育实现老客户精准激活；Oracle的客户忠诚管理系统支持全触点留存；网易七鱼的AI个性化推荐提升C端复购转化率。
• • *

三、供应链协同管控能力对比：从内部流程到上下游共生

供应链协同的核心是打破 信息孤岛 ，实现上下游业务数据实时联动，本次从协同深度、三流合一、平台开放性三个维度对比：

1. 核心能力对比表格

2. 上下游协同流程差异

sequenceDiagram
    participant 制造企业 as 工贸制造企业
    participant 超兔OpenCRM as 超兔OpenCRM
    participant 供应商 as 供应商
    participant 客户 as 终端客户
    制造企业->>超兔OpenCRM: 发起采购询价
    超兔OpenCRM->>供应商: 推送询价单+自动提醒
    供应商->>超兔OpenCRM: 在线报价响应
    超兔OpenCRM->>制造企业: 比价结果+一键生成采购单
    制造企业->>超兔OpenCRM: 确认采购单
    超兔OpenCRM->>供应商: 同步采购单+发货要求
    供应商->>超兔OpenCRM: 发货通知+物流跟踪
    超兔OpenCRM->>客户: 发货通知+物流查询入口
    超兔OpenCRM->>制造企业: 三流合一对账数据（单/货/款）

    participant 大型企业 as 集团企业
    participant OracleCX as Oracle CX
    participant OracleSCM as Oracle SCM Cloud
    participant 供应商B as 供应商
    大型企业->>OracleCX: 生成销售订单
    OracleCX->>OracleSCM: 同步订单+实时库存检查
    OracleSCM->>供应商B: 自动生成采购订单
    供应商B->>OracleSCM: 发货+物流状态同步
    OracleSCM->>OracleCX: 库存更新+履约状态回传
    OracleCX->>大型企业: 财务对账+开票数据同步

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四、数据驱动与智能决策能力：雷达图分值对比

选取5个核心智能指标，各品牌得分（1-10分）：

雷达图解读

• Oracle CX：全维度拉满，适合大型集团企业的全球化数据管控；
• 超兔一体云：履约效率与供应链可视性得分突出，精准匹配工贸/工业企业的生产+供应链刚需；
• 网易七鱼 CRM：获客智能能力领先，适配电商、SaaS等C端服务企业；
• 泛微 CRM：数据集成能力突出，适合OA与业务协同需求强的企业。
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五、总结与选型建议

本次横评显示，垂直行业适配性与核心场景刚需匹配是选型的核心逻辑，企业需根据自身行业属性、业务规模与数字化阶段，选择最贴合自身需求的解决方案。

继昨日开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth 后，今天，我们为大家带来了具身大模型 LingBot-VLA。

在上海交通大学开源的具身评测基准 GM-100（包含 100 项真实操作任务）测试中，LingBot-VLA 在 3 个不同的真实机器人平台上，跨本体泛化平均成功率相较于 Pi0.5 的 13.0% 提升至 15.7%（w/o Depth）。引入深度信息（w/ Depth）后，空间感知能力增强，平均成功率进一步攀升至 17.3%，展现了 LingBot-VLA 强大的准确性和泛化性。

在 GM-100 真机评测中，LingBot-VLA 跨本体泛化性能领先

在 RoboTwin 2.0 仿真基准（包含50项任务）评测中，面对高强度的环境随机化干扰（如光照、杂物、高度扰动），LingBot-VLA 凭借独特的可学习查询对齐机制，高度融合深度信息，操作成功率比 Pi0.5 提升了 9.92%，实现了从虚拟仿真到真实落地的全方位性能领跑。

在 RoboTwin 2.0 仿真评测中，LingBot-VLA 跨任务泛化性能领先

01 Scaling Law 下的大规模真机数据预训练

长期以来，由于本体差异、任务差异、环境差异等，具身智能模型落地面临严重的泛化性挑战。开发者往往需要针对不同硬件和不同任务重复采集大量数据进行后训练，直接抬高了落地成本，也使行业难以形成可规模化复制的交付路径。

针对上述问题，我们基于在海量真实世界数据上的预训练，第一次系统研究了 VLA 模型在真实机器人任务性能上随着数据规模增长时的 Scaling Law。项目发现随着预训练数据规模从 3,000 小时扩展到 6,000、13,000、18,000，最终至 20,000 小时，模型在下游任务的成功率获得持续且显著的提升。值得注意的是，预训练数据量达到 20,000 小时时，模型性能仍呈现上升趋势，表明 VLA 的性能仍然能够随着数据量的增加而提升。这些实验结果证明了 VLA 模型在用真实数据预训练时呈现了良好的可扩展性，为未来的 VLA 开发和大规模数据挖掘提供了重要启示。

依此研究结果，我们仔细构造了 20,000 小时的真实机器人训练数据，涵盖了 9 种主流的双臂机器人构型（包括 AgileX Cobot Magic，Galaxea R1Pro、R1Lite 、AgiBot G1等）。为了进行精确的数据标注，数据里的视频由人工标注者按原子动作进行切分，并用大模型标注视频对应任务和子任务。在 codebase 的开发中，适配了 Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 分布式、混合精度、算子融合等优化，从而让同一个“大脑”可以快速迁移至不同形态的机器人上，并在任务变化、环境变化时保持可用的成功率与鲁棒性。

02 深度信息辅助的机器人操控性能提升

仿真实验结果

为了显式捕捉操控环境中的空间感知能力，并进一步提升机器人执行的鲁棒性，我们采用了一种基于查询向量（query）的深度蒸馏方法。具体而言，我们引入了与三视角操作图像相对应的可学习 queries，这些 queries 经 VLM 处理后，与 LingBot-Depth 输出的 depth embeddings 进行对齐。这种对齐机制在维持模型训练与推理的效率的同时，有效将深度信息集成到 LingBot-VLA 中。在真实机器人平台和仿真环境下进行的广泛实验证明，深度信息的融入提升了 LingBot-VLA 的操控性能。

03 后训练成本低、效率高、代码全开源，真正实用的 VLA 模型

得益于涵盖主流构型和详尽任务的大规模预训练，LingBot-VLA 具备强大的通用操控能力，并且能够将其高效迁移到多样的下游机器人任务中。实验表明，LingBot-VLA 在下游任务中能够使用更少的数据，达到超越 π0.5 的性能；并且性能优势会随着数据量的增加而持续扩大。目前，LingBot-VLA 已与星海图、松灵、乐聚等知名机器人厂商完成适配，验证了模型在不同构型机器人上的跨本体迁移能力。

与此同时，我们构建了一套高效的后训练工具链，在 8 卡 GPU 配置下实现了单卡每秒 261 个样本的吞吐量，其训练效率达到 StarVLA、OpenPI 等主流框架的 1.5~2.8 倍，实现了数据与算力成本的双重降低。此次开源，我们不仅提供了模型权重，还同步开放了包含数据处理、高效微调及自动化评估在内的全套代码库。我们希望这一举措可以大幅压缩模型训练周期，降低商业化落地的算力与时间门槛，助力开发者以更低成本快速适配自有场景，提升模型实用性。目前我们的模型、后训练代码、技术报告、以及我们和上海交大共同打造的 GM-100 Benchmark 已全部开源，欢迎大家访问我们的开源仓库。

Website：
https://technology.robbyant.com/lingbot-vla

Model：
https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-vla
https://www.modelscope.cn/collections/Robbyant/LingBot-VLA

Datasets:
https://huggingface.co/datasets/robbyant/lingbot-GM-100

Code:
https://github.com/Robbyant/lingbot-vla

Tech Report:
https://arxiv.org/abs/2601.18692

具身智能的大规模应用依赖高效的具身大模型，这直接决定了模型是否可用以及能否用得起。我们希望通过 LingBot-VLA 的开源，积极探索具身智能上限，推进具身智能研发早日进入可复用、可验证、可规模化落地的新阶段。

本周，我们已相继开源 LingBot-Depth 和 LingBot-VLA 两款模型，未来几天，我们还将陆续为大家带来我们在具身智能领域智能基座方向的更多成果。我们期待与全球开发者、研究者、产业伙伴一起，加速具身智能技术的迭代与规模化应用，助力 AGI 更快到来。

新元启幕，万象更新；榜单出炉，洞察先机。2026 年首期中国数据库排行榜正式发布，本期榜单整体格局延续此前态势，排名变化不大。回顾 2025 年，国产数据库厂商整体表现稳健，技术路线与产品定位进一步清晰。

在这一背景下，1 月榜单的表现也为观察当前国产数据库市场的竞争格局与发展趋势提供了一个清晰窗口。接下来，和小编一同盘点本月榜单部分产品的亮眼表现。

一、PolarDB 升榜眼，达梦守前三

最新数据库榜单前十揭晓，OceanBase 毫无悬念卫冕榜首，PolarDB 实力突围跃升榜眼，达梦数据库稳坐前三之位。值得关注的是，本月前十排名中，仅 PolarDB 与达梦两家的位次发生调整，其余产品座次保持不变。

图1:中国数据库流行度排行榜前十得分情况

新年伊始，OceanBase 以737.24分稳居榜首，这份领先地位的背后，是其在技术研发、工程实践与战略布局上的全方位深耕。在数据库核心问题研究上，OceanBase始终深耕不辍，联合华东师范大学发表的论文《APQO：自适应参数化查询优化框架》成功入选数据库顶级会议SIGMOD 2026；与中国人民大学合作完成的关系型数据库缺陷实证研究成果，也顺利被IEEE TSE正式录用，通过系统分析777个真实缺陷，足见其在工程质量与底层机制打磨上的持续深耕。

工程与产品打磨上，2025全年OceanBase完成460次投产，稳定支撑1500余个关键业务系统运行，在高复杂度生产环境中沉淀出成熟的交付与运维体系；全年累计推进16次版本迭代，新增489项功能与158项数据库相关专利，工程体系化能力进一步夯实。面向AI时代浪潮，OceanBase持续推进一体化战略，不仅发布兼容TP、AP与AI负载的融合版本OceanBase 4.4，还推出AI原生混合搜索数据库SeekDB助力Data × AI战略落地，其在AI就绪数据库方向的探索，更首次获得IDC面向生成式AI的数据基础设施“领导者”评价。

本月 PolarDB以654.49分排名较上月上升一位，跻身榜眼之位，整体表现稳中有进。行业认可方面，Gartner 2025年全球云数据库管理系统魔力象限给出了有力佐证——阿里云连续第六年入选“领导者”象限，且是亚太区唯一入选厂商。这一成绩的背后，作为阿里云核心云原生关系型数据库的PolarDB提供了重要技术支撑，充分印证自身产品成熟度、技术完整性与全球竞争力。

图2:Gartner 2025年全球云数据库管理系统魔力象限

IDC最新报告披露的市场数据同样可观，2025年上半年中国关系型数据库软件市场规模达22.1亿美元，公有云关系型数据库同比增长16.3%，增速优于整体市场；阿里云位列市场前三，在云数据库规模化交付与行业覆盖上的优势，为PolarDB的持续落地与增长筑牢市场基础。

图3:2025 年上半年中国关系型数据库软件市场规模前三名分别为：阿里云、腾讯、华为

达梦数据库本月以614.76分稳居榜单第三名，核心竞争力集中在多关键行业的国产化落地成效，以及技术与生态的双重突破。国产化实践推进中，达梦不断拓宽覆盖边界、提升项目复杂度，在医疗、通信、交通等领域均交出亮眼答卷：助力武汉大学人民医院完成病案管理系统底层数据库升级重构；与福建移动深化国产化替代合作，还助力其斩获“数字中国创新大赛”奖项；参与建设的西镇高速全路段国产化收费系统已实现稳定运行。

底层能力打磨与生态建设同步推进，凭借扎实的生态建设成果，达梦荣获2025 IDC中国生态奖；资本市场上，达梦数据（688692）成功入选“科创板上市公司价值30强”。综合来看，达梦数据库本月稳居前列，正是其在重点行业落地、技术自主可控及生态体系建设上持续发力的必然结果。

金篆信科GoldenDB 本月表现亮眼，以577.06分位居行业排行榜第四位，核心竞争力在权威认可与关键行业落地中充分彰显，成为国产数据库领域的核心标杆。权威评选中，2025数据智能“星河（Galaxy）”案例评选给出有力背书，GoldenDB成为入选案例数量最多的数据库厂商，充分印证其技术落地能力与行业实践深度。

关键行业布局中，运营商领域GoldenDB稳居领先地位，在中国移动、中国联通核心系统数据库市场占比分别超80%、60%，每日支撑9亿+移动用户、12亿+物联网用户计费，与多家移动公司合作的核心业务改造、智能运维等案例均获权威认可，转型成效显著。金融领域更是实现突破，作为业界首家覆盖全类型金融机构核心系统的国产数据库，其服务超100家金融机构，每日承载超100亿笔、10万亿元交易，获头部机构战略投资，连续稳居市场占有率第一。

本月，金仓数据库以568.20分位列行业排行榜第五位，核心优势集中在关键行业持续落地与产品能力的迭代完善上。能源领域始终是其重点实践方向，截至目前，已累计支撑1000余个发电厂项目，部署3000多套数据库，覆盖全国31个省（区），形成扎实的规模化应用基础。

产品能力打磨上，金仓数据库聚焦部署、安全与性能三大核心维度持续优化；行业认可持续加码，金仓数据库与辽宁移动、新疆移动等合作的多项实践成功入选2025数据资产管理大会“星河案例”榜单。

排名第六位的腾讯云TDSQL表现尤为亮眼，核心竞争力集中在金融核心系统领域的规模化落地能力与高可靠运行水平。2025年年终决算作为银行IT体系最具挑战性的关键节点，TDSQL成功护航70余家金融机构实现“零失误”完成决算，覆盖国内超过半数Top 100银行，服务对象涵盖国有大行、头部股份制银行、城商行及支付清算机构，行业覆盖的深度与广度持续提升。

YashanDB稳居行业排行榜前十，回顾2025年，其在行业影响力与技术能力两方面均取得实质进展，不仅跻身墨天轮中国数据库流行度排行榜前十，核心技术能力更获得中国电子学会“国际领先水平”认证，技术成熟度与专业认可度同步提升。

产品与技术演进上，YashanDB V23.5版本以“TP+”为核心理念，面向企业混合工作负载场景进行系统性优化，多个关键模块能力实现跃升。综合来看，崖山数据库在保持榜单稳定位置的同时，通过持续的产品迭代与技术深化，进一步夯实了其在混合负载数据库方向的竞争力。

二、细分产品实力出圈，多元特色创新破局

图4:本月亮点数据库得分情况

在月度中国数据库排行榜的头部阵营之外，一批各具技术特色与落地实力的数据库产品同样表现亮眼。它们或是凭借长期技术积淀夯实竞争力，或是依托行业标杆项目实现排名跃升，或是在细分赛道突破创新，共同勾勒出国产数据库多元化发展的活力图景。

本期榜单中，排名第十一位的 openGauss 的稳定表现源于长期技术积累，核心支撑落在持续的内核演进、软硬协同优化与工程能力沉淀上。去年11月发布的7.0.0创新版，基于鲲鹏920平台在权威HTAP基准测试HyBench中斩获H-Score 2831.89的优异成绩，再度刷新性能纪录。

openGauss Summit 2025的召开，进一步释放出持续演进的明确信号。大会不仅开源业界首个多写数据库架构oGRAC，更发布“1+2”技术战略，敲定多读多写、超节点数据库及AI原生多模态数据库底座的建设方向。

Apache IoTDB 位次稳定保持在第20位，商业场景与航天领域的双重落地突破，成为榜单排名的核心支撑，充分验证其技术成熟度与市场适配能力。依托高吞吐读写能力、高压缩比及端 — 边 — 云协同架构的核心优势，Apache IoTDB 在关键场景中持续彰显硬核实力。航天领域更是斩获亮眼成果，12 月 3 日朱雀三号遥一运载火箭成功首飞入轨，这款国产时序数据库为此次试验提供高效数据管理支撑。

本月，万里数据库排名稳步提升至第34名，重点行业项目的持续落地成为核心增长动力。作为国家级专精特新“小巨人”企业，万里数据库深耕国产自主可控数据库研发，核心产品GreatDB在金融与运营商领域的实践成效持续凸显。在运营商“O域系统国产替代”项目中，GreatDB凭借对MySQL协议与生态的高度兼容，实现应用平滑迁移与业务连续运行，迁移效率与运维友好性得到充分验证。深厚的技术积淀叠加丰富的行业实践，让万里数据库已构建起成熟的自主可控数据库解决方案。

同方数科自主研发的KBase多模数据库成为本月榜单最大“黑马”。独特的搜索/NXD/RDF/向量四模一体架构是KBase的核心竞争力，集成98%精准度中文处理算法与400万概念词典，全文检索性能达2TB/s，十亿级向量检索可实现毫秒响应，在大规模知识管理与复杂数据处理场景优势显著。目前产品已通过信通院搜索型数据库与向量数据库双评测，斩获35项信创认证，全面适配鲲鹏/飞腾芯片及统信/麒麟系统，核心能力获得权威背书。

近期，一款数据库新品凭借亮眼动作引发行业关注 —— 数翊科技自主研发的海纳数据库（HexaDB）于 12 月完成近亿元融资，这款定位于库仓一体型的产品，精准覆盖高并发交易与实时分析并存的复杂业务场景，成长势头强劲。

成立于 2022 年的数翊科技，已凭借 HexaDB 在金融、智能制造、车联网、物联网等领域服务多家头部客户，产品逐步切入企业关键业务系统。技术架构上，数翊科技构建起自主创新的 H-T-A-I-P 全栈技术体系，实现交易型、分析型与智能型业务的一体化融合。研发布局层面，华中研发总部已落地武汉光谷，聚焦核心技术持续攻坚，强化区域服务与产业协同。随着技术能力、行业实践与研发布局的持续完善，HexaDB 正在实时库仓一体化与 “DB for AI” 方向上，逐步释放工程化与商业化潜力。

三、见证荣耀时刻，2025年度数据库奖项揭晓

在全球数字化转型持续深入与国家信创战略全面落地的双重推动下，数据库作为支撑数字经济运转的核心基础设施，正经历着从技术跟跑到自主引领的关键跨越。2025 年，云原生与人工智能的深度融合，不仅重构了数据库的技术架构，更催生出多元化的行业应用场景，国产数据库厂商也在核心技术突破与关键系统替代中交出亮眼答卷。

为梳理年度发展成果、树立行业标杆，墨天轮社区依托近 50 个权威评估指标启动 2025 年数据库奖项评选。接下来，就让我们一同揭晓本年度脱颖而出的行业璀璨亮点。

点击查看年度获奖名单

图5:2025年度数据库获奖名单

本次评选落下帷幕，上榜的每一款产品都以独特的技术优势与应用价值，勾勒出数据库领域的年度发展图景。我们期待，未来能见证更多产品在自主研发的道路上稳步迈进，在关键场景中持续释放价值，书写国产数据库的崭新篇章。

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• 国产数据库流行度排名规则-墨天轮
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• 《中国数据库行业分析报告》往期合辑

原文链接 ：https://www.modb.pro/db/2010657961249693696

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今天，我们正式开源了 LingBot-Depth 空间感知模型。

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不同于数字世界，具身智能的落地高度依赖物理空间信息，空间智能是其在现实场景落地应用的核心关键，而视觉维度下支撑空间智能的重要桥梁正是距离与尺度（Metric Depth）。基于这一核心需求，空间感知模型 LingBot-Depth 应运而生。

LingBot-Depth 是一种面向真实场景的深度补全模型，依托奥比中光 Gemini 330 系列双目 3D 相机进行 RGB-Depth 数据采集与效果验证，并基于深度引擎芯片直出的深度数据进行训练与优化，旨在将不完整且受噪声干扰的深度传感器数据转化为高质量、具备真实尺度的三维测量结果，提升环境深度感知与三维空间理解能力，为机器人、自动驾驶汽车等智能终端赋予更精准、更可靠的三维视觉。

实验结果表明，本模型在深度精度与像素覆盖率两项核心指标上均超越业界顶级工业级深度相机。在 NYUv2、ETH3D 等多个基准测试中，LingBot-Depth 在深度补全、单目深度估计及双目匹配任务上均达到当前最优水平，并在无需显式时序建模的情况下保持视频级时间一致性。LingBot-Depth 模型也已通过奥比中光深度视觉实验室的专业认证，在精度、稳定性及复杂场景适应性方面均达到行业领先水平。

注解：在最具挑战的稀疏深度补全任务中，LingBot-Depth 性能整体优于现有多种主流模型。（图中数值越低代表性能越好。）

下游任务验证进一步表明，模型能够在 RGB 与深度两种模态之间学习到对齐的潜在空间表征，从而实现对透明及反光物体的稳定机器人抓取。

01技术架构：创新的掩码深度建模范式

在家庭和工业环境中，玻璃器皿、镜面、不锈钢设备等透明和反光物体物体十分常见，但却是机器空间感知的难点。传统深度相机受制于光学物理特性，在面对透明或高反光材质时，往往无法接收有效回波。针对这一行业共性难题，我们研发了“掩码深度建模”（Masked Depth Modeling，MDM）技术。训练过程中，我们使用海量 RGB–深度图像对，但刻意遮挡其中一部分深度区域，让模型仅根据 RGB 图像去预测缺失的深度值。随着训练进行，模型逐渐学会建立“外观—几何”之间的对应关系，也就是从“物体看起来像什么”推断“它大概有多远”。

在涵盖家庭、办公环境、健身房及户外场景的上千万张图像数据上完成训练后，当深度相机传回的数据出现缺失或异常时，LingBot-Depth 模型已能够融合彩色图像（RGB）中的纹理、轮廓及环境上下文信息，对缺失区域进行推断与补全，输出更完整、致密、边缘更清晰的三维深度图。

02 核心亮点

精准且稳定的相机深度感知

LingBot-Depth 在传统深度传感器易失效的复杂场景中，仍可输出具备真实尺度的高精度深度结果，包括透明物体、玻璃表面以及高反光材质等极具挑战性的环境。不同于依赖硬件改进的方案，本模型从视觉理解层面弥补传感器缺陷，实现对真实三维结构的可靠恢复。

除单帧精度优势外，LingBot-Depth 还表现出优异的时间一致性。在无需显式时序建模的情况下，模型即可为视频输入生成稳定、连贯的深度序列，有效避免闪烁与结构跳变问题，为机器人操作、AR/VR 以及动态场景感知等应用提供可靠的连续空间理解能力。

卓越的 3D 和 4D 环境感知能力
LingBot-Depth 为下游空间感知任务提供了坚实而通用的基础能力。通过将含噪且不完整的传感器深度优化为干净、稠密且具备真实尺度的三维测量结果，模型显著提升了多种高层视觉任务的稳定性与精度。具体而言，LingBot-Depth 支持：

更加准确的结构化室内场景建图，并有效提升相机位姿与运动轨迹估计的精度；

面向机器人学习的可靠 4D 点跟踪能力，在统一的真实尺度空间中同时刻画静态场景几何结构与动态物体运动。这使得系统能够在复杂真实环境中建立一致、连续且可用于决策与交互的空间理解表征。

灵巧抓取操作适用于透明与反光物体
通过在统一潜在空间中联合对齐 RGB 外观信息与深度几何结构，LingBot-Depth 使机器人在以往难以处理的复杂场景中实现稳定可靠的操作能力。基于模型优化后的高质量深度结果及跨模态对齐特征，我们进一步训练了一种基于扩散模型的抓取位姿生成策略，在透明杯、反光金属容器等具有挑战性的物体上取得了较高的抓取成功率。在真实机器人测试中，在透明储物盒等传统传感器难以处理的场景中，LingBot-Depth 通过生成合理的深度估计，成功实现了 50% 的抓握率，突破了技术瓶颈。

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03 从实验室到落地应用：显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果

LingBot-Depth 展现出与现有硬件设备的良好适配性。在不更换更高成本传感器的情况下，模型可提升可靠性并降低系统部署门槛。LingBot-Depth 模型依托奥比中光 Gemini330 系列双目 3D 相机进行效果测试，结果显示：面对透明玻璃、高反射镜面、强逆光以及复杂曲面等极具挑战性的光学场景，搭载 LingBot-Depth 后输出的深度图变得平滑、完整，且物体的轮廓边缘非常锐利，效果优于业内领先 3D 视觉公司 Stereolabs 推出的 ZED Stereo Depth 深度相机。
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注解：搭载 LingBot-Depth 后，奥比中光 Gemini 330 系列在透明及反光场景下深度图的完整性和边缘清晰度明显提升

注解：奥比中光 Gemini 330 系列相机搭载 LingBot-Depth 后输出的深度图效果优于业界领先的 ZED 深度相机

这意味着在不更换传感器硬件的前提下，LingBot-Depth 可显著提升消费级深度相机对高难物体的处理效果，降低机器人因深度缺失与噪声引发的抓取失败与碰撞风险。在具身智能、自动驾驶等领域都有一定应用价值，能够极大程度提升具身操作的精准度。

目前，我们已与奥比中光达成战略合作伙伴关系，将基于 LingBot-Depth 模型推出新一代深度相机，依托 Gemini 330 系列相机提供的芯片级 3D 数据，进一步通过技术协同、生态共建，为机器人处理各行各业极端场景、走向真正落地提供强大的技术支撑。

LingBot-Depth 已成功实现模型轻量化与端侧部署，具备在边缘计算设备上高效运行的能力。未来，我们期待通过开源开放与生态合作，和广大合作伙伴一起加速具身智能在家庭、工业、物流等复杂场景的大规模应用落地。

目前我们的模型、代码、技术报告已全部开源，欢迎大家访问我们的开源仓库。

Website：
https://technology.robbyant.com/lingbot-depth

Model：
https://huggingface.co/robbyant/lingbot-depth

Code：
https://github.com/Robbyant/lingbot-depth

Tech Report：
https://github.com/Robbyant/lingbot-depth/blob/main/tech-report.pdf

后续我们还将开源 300 万对精心标注的 RGB-深度数据，包括 200 万对实拍 RGB-D 样本，和 100 万对渲染样本，推动空间感知技术的开源生态建设和技术创新。

LingBot-Depth 的开源标志着我们在空间智能领域迈出的第一步。本周，我们还将陆续为大家带来我们在具身智能领域智能基座方向的更多成果，我们期待与全球开发者、研究者、产业伙伴一起，共同探索具身智能的上限。

在敏捷研发理念深入人心的今天，产品团队面临着快速响应需求、高效交付价值、灵活调整方向的核心挑战。传统的重型项目管理工具往往流程繁琐、配置复杂，难以适配互联网产品快速迭代的节奏，反而成为效率瓶颈。产品研发轻量化管理工具（Sprint Board）的核心价值，不在于堆砌功能，而在于以极简的可视化方式，串联“需求规划-任务拆解-执行跟踪-交付复盘”的迭代全流程，让团队聚焦核心工作、减少沟通内耗，让每一个Sprint（迭代周期）都能实现价值闭环。

一、为什么敏捷团队选择“轻量化Sprint Board”？

很多团队认为“迭代管理”就是用工具记录任务，但真正高效的敏捷落地需要解决几个关键痛点：
• 任务状态是否透明：每个需求的推进阶段、阻塞原因、负责人是否一目了然？
• 迭代进度是否可控：当前Sprint的目标完成度、剩余工作量、风险点是否实时可知？
• 团队协作是否顺畅：跨角色配合的衔接点、任务依赖关系是否清晰，避免重复沟通？
• 流程是否足够灵活：能否快速适配需求变更、团队规模调整，不被工具流程束缚？
产品研发轻量化管理工具（Sprint Board）正是为破解这些难题而生。它以看板为核心载体，通过简单的列配置、拖拽式操作、实时同步机制，将复杂的迭代管理转化为直观的可视化协作，帮助团队摆脱冗余流程，专注于价值交付。

二、如何用Sprint Board实现高效迭代管理？

核心看板的结构化设计

Sprint Board的核心是“可视化流程”，典型的看板列配置需覆盖迭代全周期：
• 待规划（Backlog）：收集已优先级排序的用户故事、需求点，为迭代储备任务
• 待执行（To Do）：当前Sprint已明确的任务，等待团队成员认领
• 进行中（InProgress）：正在执行的任务，标注负责人与预计完成时间
• 待审核（Review）：已完成开发的任务，等待测试或产品验收
• 已完成（Done）：通过验收、符合交付标准的任务，形成迭代成果

任务的精细化拆解与流转

让迭代执行更有序，需规范任务管理方式：
• 任务颗粒度控制：遵循“2-8小时”原则，将大需求拆解为可独立完成的小任务，避免任务周期过长导致进度失控
• 任务信息标准化：每个任务需明确描述、负责人、优先级、预估工时、关联需求，确保信息无歧义
• 拖拽式状态更新：任务状态变更通过拖拽完成，实时同步给所有团队成员，替代低效的状态同步会议
• 阻塞标记机制：任务遇到卡点时，可快速标记“阻塞”状态并注明原因，便于团队及时协同解决
迭代进度的实时监控

通过数据可视化掌握迭代全局：

• 燃尽图（Burn-down Chart）：实时展示Sprint剩余工作量与时间的关系，直观判断是否能按期完成目标
• 任务分布统计：按负责人、任务类型（开发/测试/设计）、优先级统计任务数量，避免资源分配不均
• 逾期预警：对临近截止日期仍未完成的任务自动提醒，及时排查风险

轻量化复盘与持续优化

迭代结束后快速沉淀经验，无需复杂流程：
• 完成任务复盘：统计已完成/未完成任务、延期原因、返工情况，提炼改进点
• 流程适配调整：根据团队实际情况，灵活增减看板列（如新增“待提测”“灰度中”），优化流转规则
• 团队协作反馈：收集成员对迭代过程的意见，调整任务分配方式、沟通机制

三、哪些团队最需要轻量化Sprint Board？

中小规模敏捷团队（5-15人）

团队规模小、沟通成本低，不需要复杂的权限管控和流程配置，Sprint Board的极简操作的能快速落地，快速见效果。

快速迭代的互联网产品团队

需求变更频繁、迭代周期短（1-2周），需要工具具备高灵活性，能快速调整任务优先级、更新看板配置，适配业务节奏。

跨角色协作紧密的团队

产品、设计、研发、测试同频协作的场景，Sprint Board能清晰展示任务流转节点，让各角色明确衔接时机，减少“等待成本”。

敏捷转型初期的团队

对于刚接触敏捷的团队，复杂工具会增加学习成本，轻量化Sprint Board简单易上手，能帮助团队快速建立迭代意识和协作习惯。

远程/分布式协作团队

异地协作中，面对面沟通受限，Sprint Board的实时同步、可视化状态能打破空间壁垒，让团队成员随时掌握全局进度。

四、工具推荐：适合团队的轻量化Sprint Board产品

选择Sprint Board的核心原则是“够用即好”，市场上的解决方案各有侧重，可根据团队需求灵活选择：

经典轻量化看板工具：中小团队首选

以板栗看板、Trello、飞书项目（基础版）、Notion看板为代表，核心优势是极简易用、配置灵活。它们支持自定义看板列、拖拽式任务管理、标签分类、成员@提醒，无需复杂培训即可快速上手。这类工具特别适合10人以下团队、迭代流程简单的场景，能与日常沟通工具（如飞书、Slack）集成，实现任务状态变更实时推送。

敏捷专用工具：进阶敏捷团队必备

以Jira、Azure DevOps看板为代表，专为敏捷研发设计，支持Scrum流程模板、用户故事映射、燃尽图自动生成、Sprint规划会议辅助等功能。它们能满足团队对迭代管理的精细化需求，如任务依赖设置、工时统计、迭代报告自动生成，适合已形成稳定敏捷流程、需要数据支撑迭代优化的团队。

一体化协作平台内置看板：全流程协同场景

以钉钉项目、企业微信任务看板为代表，深度集成沟通、文档、文件共享功能。团队可在看板中直接发起讨论、附件共享、关联需求文档，避免在多个工具间切换，特别适合注重“沟通+任务管理”一体化的团队，降低工具使用门槛。

开源自建工具：定制化需求场景

以Kan board、Taiga为代表的开源工具，支持本地部署和代码级定制，可根据团队独特的迭代流程调整看板功能、数据字段、集成接口。这类工具适合有技术研发能力、对数据安全有严格要求、需要个性化配置的团队。
工具选择的核心是“匹配团队成熟度”：敏捷转型初期可选择经典轻量化工具，快速建立协作习惯；流程稳定后可切换至敏捷专用工具，提升管理精细化程度；有定制化需求的团队可考虑开源方案。无论选择哪种工具，关键在于“不过度配置”，保留SprintBoard的轻量化核心，避免工具复杂化导致团队抵触。

五、代码示例：SprintBoard核心功能的极简实现

Python：生成Sprint迭代进度报告

def generate_sprint_report(sprint_data):
    """
    根据Sprint数据生成进度报告
    sprint_data: 包含任务列表、迭代时间、目标的字典
    """
    total_tasks = len(sprint_data["tasks"])
    completed_tasks = len([t for t in sprint_data["tasks"] if t["status"] == "Done"])
    in_progress_tasks = len([t for t in sprint_data["tasks"] if t["status"] == "In Progress"])
    blocked_tasks = len([t for t in sprint_data["tasks"] if t["status"] == "Blocked"])
    
    # 计算完成率
    completion_rate = (completed_tasks / total_tasks) * 100 if total_tasks > 0 else 0
    
    # 统计各状态任务耗时
    avg_completion_time = 0
    completed_task_times = [t["completion_time"] for t in sprint_data["tasks"] if t["status"] == "Done"]
    if completed_task_times:
        avg_completion_time = sum(completed_task_times) / len(completed_task_times)
    
    return {
        "sprint_id": sprint_data["id"],
        "sprint_name": sprint_data["name"],
        "start_date": sprint_data["start_date"],
        "end_date": sprint_data["end_date"],
        "total_tasks": total_tasks,
        "completed_tasks": completed_tasks,
        "completion_rate": round(completion_rate, 2),
        "blocked_tasks": blocked_tasks,
        "avg_completion_time_hours": round(avg_completion_time, 1)
}

六、常见问题答疑

Q1：Sprint Board功能太简单，无法满足复杂项目管理需求怎么办？
A：轻量化工具的核心是“聚焦迭代执行”，若项目需要复杂的需求管理、工时统计、跨项目关联，可采用“核心工具+补充工具”的组合模式：用Sprint Board管理日常迭代执行，用专业项目管理工具（如Jira）做长期规划与数据分析，既保证执行效率，又不缺失管理深度。
Q2：团队成员不及时更新任务状态，导致看板数据失真怎么办？
A：首先应建立“状态更新”的团队共识，明确“任务状态变更后10分钟内更新看板”的规则；其次可简化更新操作，通过拖拽、一键切换等方式降低操作成本；最后可将看板状态作为每日站会的核心讨论依据，倒逼成员养成实时更新的习惯。
Q3：需求变更频繁，导致Sprint Board任务频繁调整，影响迭代节奏怎么办？
A：轻量化Sprint Board的优势正是灵活适配变更。建议建立“迭代内变更评审机制”：重大变更需经过团队讨论，评估对迭代目标的影响后再调整；小范围变更可直接在看板中修改，同时标注变更原因，确保团队同步认知。此外，可预留10%-20%的迭代缓冲时间，应对突发变更。
Q4：如何衡量Sprint Board的使用效果？
A：可通过以下核心指标评估：迭代任务完成率提升幅度、迭代周期缩短情况、阻塞任务平均解决时间、团队每日站会时长（效率提升的间接体现）、成员对工具的满意度评分。关键是看迭代管理是否更高效，团队是否能聚焦核心工作而非工具操作。

七、结语

产品研发轻量化管理工具（Sprint Board）的本质，是将“复杂的迭代管理”回归“简单的价值交付”，让工具成为团队协作的“催化剂”而非“绊脚石”。每一次任务拖拽，都是一次清晰的状态同步；每一个看板列的流转，都是一次高效的协作衔接；每一个迭代的闭环，都是一次团队能力的沉淀。
优秀的敏捷团队，不是被工具定义流程，而是用工具适配流程。当Sprint Board从“工具应用”变为“协作习惯”，从“任务记录”变为“效率载体”，团队便能摆脱冗余流程的束缚，将更多精力投入到产品创新与价值交付中。
工具的轻量化，正是为了团队的高效化。在快速变化的市场环境中，以极简的管理方式实现高效的价值交付，正是Sprint Board赋予敏捷团队的核心竞争力。

前言

在鸿蒙应用的开发过程中，状态管理一直是我们绕不开的话题。如果你是从 API 9 或 API 10 一路走来的老兵，一定经历过被 @Observed 和 @ObjectLink 支配的恐惧。那时候，我们想要监听一个嵌套在对象深处的属性变化，简直就是一场噩梦。

假设你有一个 User 对象，里面包含一个 Address 对象，当你试图修改 user.address.city 时，你会发现界面纹丝不动。为了解决这个问题，我们被迫把 Address 拆分成一个独立的子组件，或者暴力地重新赋值整个 Address 对象来触发更新。这种为了技术限制而通过增加组件层级来妥协的做法，不仅让代码变得臃肿，更带来了不必要的性能开销。

在 HarmonyOS 6 (API 20) 中，ArkUI 团队终于为我们带来了状态管理的 V2 版本，其中 @ObservedV2 和 @Trace 的出现，彻底粉碎了嵌套对象监听的痛点，让我们终于可以像写原生 JS 一样自然地操作数据了。

一、 告别 V1 时代的“洋葱式”更新

在深入 V2 之前，我们有必要回顾一下 V1 版本状态管理的局限性，这样你才能深刻体会到新特性的甜头。在 V1 中，状态管理的粒度通常停留在 对象引用 级别。这意味着，框架只关心这个对象是不是原来那个对象，或者这个对象的一级属性有没有变。一旦数据结构变得立体，比如数组里套对象，对象里又套对象，框架的感知能力就会断崖式下跌。

为了让 UI 响应深层数据的变化，我们过去不得不构建一种 洋葱式 的组件结构。父组件持有 User，子组件持有 Address，孙子组件持有 Street。每一层都必须严格使用 @ObjectLink 进行传递。

这导致了一个后果：哪怕是一个简单的表单页，可能都需要拆分成七八个细碎的自定义组件。这不仅增加了代码的复杂度，还让组件之间的通信变得异常繁琐。而如果我们偷懒不拆组件，就只能通过 this.user.address = new Address(...) 这种“换血”的方式来强制刷新，这无疑是在用大炮打蚊子，性能损耗极大。

二、 @ObservedV2 与 @Trace 的精准打击

HarmonyOS 6 引入的 @ObservedV2 和 @Trace，采用了全新的代理（Proxy）机制，将监听的粒度精确到了 属性 级别。这就像是给每一个需要关注的数据字段都安装了一个微型的传感器，无论它被嵌套得有多深，只要数值发生变化，传感器就会立即向 UI 发送更新信号。

使用这套新机制非常直观。首先，我们需要用 @ObservedV2 类装饰器来标记一个类，告诉框架：这个类产生的实例是需要被深度观察的。接着，对于类中那些会影响 UI 显示的核心属性，我们给它们加上 @Trace 装饰器。

注意，这里有一个巨大的思维转变。我们不再需要把所有属性都变成状态，只有那些真正和界面绑定、变化时需要触发重绘的属性，才需要加 @Trace。这种按需监听的设计，从根源上减少了不必要的渲染消耗。

我们可以看看下面这段定义代码，它展示了如何构建一个可深度监听的数据模型.

// 定义一个深层嵌套的设置类
@ObservedV2
class Settings {
  @Trace theme: string = 'Light';
  @Trace fontSize: number = 14;

  constructor(theme: string, fontSize: number) {
    this.theme = theme;
    this.fontSize = fontSize;
  }
}

// 定义用户类，嵌套了 Settings 类
@ObservedV2
class User {
  @Trace name: string;
  @Trace age: number;
  // 嵌套的复杂对象，只要 Settings 类被正确装饰，这里无需特殊处理
  @Trace settings: Settings; 

  constructor(name: string, age: number, settings: Settings) {
    this.name = name;
    this.age = age;
    this.settings = settings;
  }
}

在上面的代码中，不管是 User 还是嵌套在内部的 Settings，都被标记为了 V2 的观察对象。

当你在组件中直接执行 this.user.settings.theme = 'Dark' 时，ArkUI 能够精准地捕获到这个深层属性的变化，并只更新依赖了 theme 属性的那一部分 UI，而不会导致整个 User 卡片甚至整个页面的重绘。

三、 数组与集合的深度监听

除了对象嵌套，数组操作也是 V1 版本的一大痛点。以前我们必须使用 ArkUI 提供的特定数组方法，或者把数组项封装成 @ObjectLink 组件才能监听到增删改查。而在 V2 中，@Trace 同样适用于数组属性。

当你将一个数组标记为 @Trace 后，框架会自动代理这个数组的 push、pop、splice 等变更方法。更令人兴奋的是，如果数组中的元素本身也是 @ObservedV2 装饰过的对象实例，那么修改数组中某一个元素的属性（例如 this.users[0].name = 'New Name'），也能直接触发 UI 更新。

这种 数组结构变化 与 元素内部变化 的双重监听能力，让列表类数据的处理变得异常丝滑。我们不再需要为了更新列表里的一行文字而被迫刷新整个列表数据。

四、 最佳实践与注意事项

虽然 V2 极其强大，但在使用时也有一些规则需要遵守。首先，@ObservedV2 只能装饰 class，不能用于接口或简单对象。其次，V2 的状态变量通常配合 @Local（组件内部状态）或 @Param（组件参数）在 UI 组件中使用，这替代了 V1 中的 @State 和 @Prop。

在使用中我们要养成 精细化控制 的习惯。不要习惯性地给类里的所有属性都加上 @Trace，只给那些 UI 真正用到的属性加。比如一个用于内部逻辑计算的临时 ID 或者缓存数据，就不应该加 @Trace，这样可以减轻框架的代理负担。此外，V2 的状态追踪是基于实例的，如果你直接替换了整个对象实例，那么新实例必须也是由 @ObservedV2 装饰的类创建的，否则监听链条就会断裂。

下面是一个完整的实战案例，模拟了一个“智能家居控制面板”的场景。在这个场景中，我们有一个家庭对象，里面包含多个房间，每个房间又有独立的设备。通过 V2 的深度监听，我们可以直接在父组件修改最深层的设备状态，观察 UI 是如何丝滑响应的。

import { promptAction } from '@kit.ArkUI';

// =========================================================
// 1. 数据模型定义
// =========================================================

@ObservedV2
class SmartDevice {
  @Trace name: string;
  @Trace isOn: boolean;
  @Trace powerConsumption: number;

  constructor(name: string, isOn: boolean, power: number) {
    this.name = name;
    this.isOn = isOn;
    this.powerConsumption = power;
  }
}

@ObservedV2
class Room {
  @Trace name: string;
  @Trace devices: SmartDevice[] = [];

  constructor(name: string, devices: SmartDevice[]) {
    this.name = name;
    this.devices = devices;
  }
}

@ObservedV2
class SmartHome {
  @Trace familyName: string;
  @Trace rooms: Room[] = [];

  constructor(familyName: string) {
    this.familyName = familyName;
  }
}

// =========================================================
// 2. 主界面组件
// =========================================================

@Entry
@ComponentV2 
struct DeepObservationPage {

  @Local myHome: SmartHome = new SmartHome('鸿蒙未来家');

  aboutToAppear(): void {
    const livingRoom = new Room('客厅', [
      new SmartDevice('主灯', true, 50),
      new SmartDevice('空调', false, 1200),
      new SmartDevice('电视', false, 200)
    ]);

    const bedroom = new Room('主卧', [
      new SmartDevice('床头灯', false, 10),
      new SmartDevice('空气净化器', true, 45)
    ]);

    this.myHome.rooms.push(livingRoom, bedroom);
  }

  build() {
    Column() {
      // 1. 顶部标题
      Text(`${this.myHome.familyName} 控制中心`)
        .fontSize(24)
        .fontWeight(FontWeight.Bold)
        .margin({ top: 40, bottom: 20 })

      // 2. 设备列表区域
      List({ space: 16 }) {
        ForEach(this.myHome.rooms, (room: Room) => {
          ListItem() {
            Column() {
              Text(room.name)
                .fontSize(18)
                .fontWeight(FontWeight.Bold)
                .width('100%')
                .padding({ left: 12, bottom: 12, top: 4 })
                .border({ width: { bottom: 1 }, color: '#F0F0F0' })

              ForEach(room.devices, (device: SmartDevice) => {
                Row() {
                  Column() {
                    Text(device.name)
                      .fontSize(16)
                      .fontWeight(FontWeight.Medium)
                      .fontColor('#333')

                    Text(`能耗: ${device.powerConsumption}W`)
                      .fontSize(12)
                      .fontColor('#999')
                      .margin({ top: 4 })
                  }
                  .alignItems(HorizontalAlign.Start)

                  // 开关控制
                  Toggle({ type: ToggleType.Switch, isOn: device.isOn })
                    .onChange((value: boolean) => {
                      // V2 深度监听核心：直接修改属性，UI 自动刷新
                      device.isOn = value;
                    })
                }
                .width('100%')
                .justifyContent(FlexAlign.SpaceBetween)
                .padding(12)
                .backgroundColor(device.isOn ? '#F0F9FF' : '#FFFFFF')
                .borderRadius(8)
                .animation({ duration: 300 })
              })
            }
            .padding(12)
            .backgroundColor(Color.White)
            .borderRadius(16)
            .shadow({ radius: 8, color: '#0D000000', offsetY: 2 })
          }
        })
      }
      .layoutWeight(1)
      .padding({ left: 16, right: 16 })
      .scrollBar(BarState.Off)

      // 3. 底部按钮
      Button('一键关闭所有设备')
        .width('90%')
        .height(48)
        .backgroundColor('#FF4040')
        .shadow({ radius: 10, color: '#4DFF4040', offsetY: 5 })
        .margin({ bottom: 20, top: 10 })
        .onClick(() => {
          let turnOffCount = 0;
          this.myHome.rooms.forEach(room => {
            room.devices.forEach(device => {
              if (device.isOn) {
                device.isOn = false;
                turnOffCount++;
              }
            });
          });
          promptAction.showToast({
            message: turnOffCount > 0 ? `已关闭 ${turnOffCount} 个设备` : '所有设备已关闭'
          });
        })
    }
    .width('100%')
    .height('100%')
    .backgroundColor('#F1F3F5')
  }
}

五、 总结

从 V1 到 V2，鸿蒙的状态管理机制完成了一次从 粗放 到 精准 的进化。@ObservedV2 和 @Trace 的组合，让我们彻底摆脱了为了做数据监听而扭曲组件结构的尴尬境地。

现在，我们可以按照最符合业务逻辑的方式去设计数据模型，无论嵌套多少层，无论数据结构多么复杂，ArkUI 都能像手术刀一样精准地定位到变化点并更新视图。这对于构建大型、复杂交互的鸿蒙应用来说，是必须要掌握的核心能力。