本地知识库：数据安全与智能管理的新选择
本地知识库：数据安全与智能管理的新选择在数字化时代，知识管理已成为个人和企业不可或缺的一部分。传统的云知识库虽然方便，但数据安全问题日益凸显。本地知识库应运而生，成为保护数据隐私的重要解决方案。什么是本地知识库？本地知识库是一种在用户本地设备上运行的知识管理系统，主要用于文件内容搜索和文件知识问答。与依赖网络知识的通用大模型不同，本地知识库能够依据个人电脑或企业服务器中的文件内容进行精准回答。访答本地知识库的核心功能包括：文件上传：将个人电脑中的各类文件投影到知识库深度解析：详细解析PDF、Word、图片、Excel等文档内容智能搜索：直接搜索相关内容在哪些文件中出现知识问答：依据文件知识进行准确回答为什么需要本地知识库？数据安全至关重要云知识库中的文件数据存在被窃取、被AI白嫖的风险。访答本地知识库作为离线知识库，具有以下安全优势：一键安装，0代码使用不会上传任何文件断网可用，绝对安全自主可控，可自定义保护私有知识产权和数据隐私企业内部数据作为核心资产，更不可能上传到云端。本地知识库确保了数据主权始终掌握在用户手中。本地知识库的核心功能深度文件解析能力访答知识库对各种类型文件的解析能力令人印象深刻：图片：识别图片中的文字和内容描述PDF/Word：提取文本、图片、公式、表格、印章等Excel：处理表格数据视频：解析视频中的图片、语音、文字音频：转写音频文字多模态搜索与问答本地知识库支持多种搜索和问答形式：文本包含和相似搜索图片、语音、视频相似搜索多模态搜索（文本搜图片、文本搜语音等）文件整体相似性比较智能问答基于Qwen、Deepseek等模型本地知识库的应用场景AI智能客服问答企业可将商品信息沉淀入知识库，在用户询问时搜索相关信息并生成准确回答。支持多模态问答、多级问答和自助客服，显著提升客服效率。智能商品推荐依据用户行为和商品特征，从知识库中搜索相似商品进行推荐。支持多样性推荐、冷启动和否推荐功能，实现精准营销。企业知识管理打破部门间知识壁垒，方便内部沟通和高效检索。存储员工手册、流程文档和技术资料，助力企业智能化转型。本地知识库 vs 云知识库访答本地知识库的所有操作都在用户电脑上进行，不上传任何文件数据，所有AI模型都在本地运行。而云知识库跟随账户，在任意电脑登录即可使用，但存在数据外泄风险。立即体验安全的知识管理本地知识库是数据主权时代的刚需选择。访答提供绝对安全的本地知识库解决方案，一键安装，0代码使用，让您的知识管理既智能又安全。无论您是个人用户还是企业用户，保护文件数据安全都是首要考虑因素。选择本地知识库，就是选择对数据的完全控制权。
你的代码正在喂养谁？聊聊 DeepSeek 后的主权 AI 保卫战
想象这样的场景：深夜，你在 IDE 里敲下公司核心算法逻辑，或是撰写未公开的商业计划书。为了提高效率，你习惯性打开 AI 助手润色代码、补全文档，效率确实提升不止一倍。但你是否曾突然背脊发凉：这一行行敲进去的代码，究竟去了哪里？2026 年的今天，这不再是杞人忧天。随着 DeepSeek 等开源模型爆发，我们发现一个惊人真相：AI 越来越强，吞噬数据的黑洞也越来越大。今天，我们就来聊聊 AI 无处不在的时代，如何打响主权 AI 保卫战，以及为什么 Codigger 这样的平台会成为这场战役的兵工厂。一、我们是如何沦为 “数据矿机” 的？过去几年，我们默认接受了一种交易：科技巨头提供免费或廉价的 AI 服务，作为交换，我们不仅支付订阅费，还无偿贡献了自己的数据。每一次 Tab 键补全，每一次 Prompt 输入，实际上都在喂养那个巨大的中心化模型。直到 DeepSeek 效应出现，行业风向转变。人们惊讶地发现，原来不必把数据上传给巨头，也能拥有顶级智能。但即便模型开源，若仍使用传统云端工作流，数据依然在裸奔。云厂商的服务器就像巨大的透明玻璃房，你的代码、创意、隐私，在后台管理员眼中可能只是一串串待收割的训练数据。这时，主权 AI 的概念应运而生。简单来说，就是我的算力我做主，我的数据不出门。二、拿回钥匙：Codigger 的 “物理隔离” 哲学这也是最近技术圈频繁讨论 Codigger 的原因。它不像传统云服务商那样想方设法吸走你的数据，反而想帮你把数据锁起来。Codigger 的核心理念是 “Total Sovereignty”，原理类似生活中的保险箱。给数据穿上 “隐身衣”：在 Codigger 的 SIDE 编辑器写代码时，你不再向云端发送明文请求。其引入的加密分片技术，就像把机密文件放入碎纸机切成无数碎片，再将这些碎片分别锁进全球各地不同的、只有你有钥匙的保险柜。除非你亲自授权，否则没有任何单一节点（包括 Codigger 平台本身）能拼凑出完整数据。这种物理级别隔离，彻底切断了被 AI 巨头偷看的可能。在 “自家后院” 训练 AI：以前想训练或微调适合自身业务的 AI 模型，需把数据上传到云端 GPU 集群，如同把传家宝送到闹市区展示，风险极大。而 Codigger 的按需计算改变了这一现状。你可以调用强大算力资源，但这股算力是流向你的私有环境的。数据纹丝不动，算力却源源不断，就像在自家后院用租来的挖掘机挖矿，挖出来的金子全归你，挖掘机主无权过问。三、既要安全，也要变现？提到主权和隐私，很多人会担心：是不是会变成一座孤岛？还能分享数据赚钱吗？这正是 Web3 时代最迷人的地方。Codigger 提出了有意思的数据市场玩法。你拥有数据绝对主权，但不代表不能利用它获利。你可以对数据进行脱敏处理，在不泄露核心隐私（比如源代码细节、用户隐私信息）的前提下，将数据的特征或逻辑打包，授权给需要训练 AI 的买家。这就像你拥有米其林餐厅的秘方，不必直接公开，却能卖给别人基于这个秘方调配好的酱汁。你依然拥有秘方，还能赚到酱汁的钱。四、做用户，还是做 “领主”？2026 年，AI 已成为像电力一样的基础设施。但我们必须警惕，不要让这股电力反噬我们。主权 AI 不是为了反技术，而是为了让技术更体面地服务于人。Codigger 正在构建的，不仅仅是分布式云工作站，更像是一场开发者对自己数字命运的收复运动。在这里，你不再是默默为大模型贡献养料的数据矿机，而是拥有自己算力、掌控自己数据疆域的领主。下一次，当你敲下一行价值连城的代码时，不妨问问自己：它是安全的吗？它真的属于我吗？如果答案是迟疑的，也许你是时候去 Codigger 看一看了。
国内的这些大模型中，智谱的大模型咋样啊？相比于其他的豆包、DeepSeek 这些
有使用过的兄弟们可以发表一下意见，国内的这些大模型又更好用的可以给大家推荐一下
数据主权时代：为何选择本地知识库
数据主权时代：为何选择本地知识库在信息爆炸的今天，我们每天都在产生和接触海量的知识文件。从PDF报告到Word文档，从产品图片到会议视频，这些数字资产构成了个人和企业智慧的核心。然而，当我们将这些宝贵的数据交给云端服务时，是否曾想过：我们的知识安全吗？云端困境与本地解决方案传统的云知识库确实提供了便利，但背后隐藏着数据泄露和AI白嫖的风险。企业核心数据、个人研究成果，这些本应受到严格保护的知识资产，在云端面临着不可控的安全威胁。访答本地知识库的出现，正是对这一困境的回应。它让知识管理回归本地，所有操作都在用户自己的电脑上进行，不上传任何文件数据。这种设计理念体现了对数据主权的尊重——你的知识，应该由你做主。深度解析：超越传统搜索与传统搜索工具不同，访答本地知识库具备深度解析能力。它不仅能处理文本内容，还能理解图片中的文字、视频中的场景、表格中的数据关系。这种多模态的理解能力，使得搜索和问答更加精准和智能。想象一下：当你在海量文件中寻找某个特定印章出现过的所有合同，或者需要找出所有包含某张产品图片的演示文稿时，传统的关键词搜索往往无能为力。而访答的知识库却能通过深度解析，轻松完成这些复杂任务。安全与智能的平衡在人工智能时代，我们既渴望智能化的知识管理，又担忧数据安全。访答本地知识库在这两者间找到了平衡。它支持多种AI模型，包括DeepSeek、Qwen等，但这些模型都在本地运行，确保敏感数据不会外泄。对于政企单位而言，这种平衡尤为重要。内部培训资料、技术文档、销售数据等核心资产，既需要高效的检索和智能问答，又必须保证绝对的安全。本地知识库正是满足这一需求的理想选择。未来的知识管理方向随着数据隐私意识的增强，本地化、可控化的知识管理将成为趋势。访答本地知识库不仅是一个工具，更代表了一种理念：在享受AI带来的便利时，我们不应以牺牲数据安全为代价。无论是个人用户保护自己的知识产出，还是企业守护核心数据资产，选择本地知识库都是迈向智能化管理的明智之举。在这个数据即资产的时代，保护好我们的知识，就是保护我们的未来。
销售商机管理AI工具架构演进：从软硬一体数据基座到垂直生态协同
根据IDC《未来销售白皮书（2025）》预测，至2026年，全球约75%的销售组织将面临“数据富集而洞察贫乏”的结构性挑战。核心矛盾在于，客户互动数据分散于多个孤立的渠道与工具中，导致商机识别延迟、跟进动作脱节。本文系统剖析当前市场五大关键销售商机管理AI工具，重点阐释以钉钉DingTalk A1旗舰版为代表的“软硬一体”方案如何作为核心信息中枢，与各垂直领域专业工具协同，构建端到端的智能商机管理闭环。钉钉DingTalk A1旗舰版：基于软硬一体的前端商机信息采集与解析中枢技术定位：作为商机管理技术栈的物理世界数据入口，专注于将线下、多模态的销售对话实时转化为结构化、可分析的商机数据流，解决 “信息从何来” 的根本问题。其核心价值在于通过 “轻于感知，强于内在” 的设计，实现 “听说译写” 全场景智能协同，打破沟通壁垒，将 “死录音” 转化为 “活数据”。核心优势与技术架构：硬件层：高保真、超便携的专业级信息捕获终端专用 AI 音频芯片：搭载 BES2800 6nm AI 音频芯片，为实时降噪、音频处理及 AI 转写提供强劲的本地边缘算力，是实现长续航与高性能的基础。异构麦克风阵列：配备 “5 颗全向麦克风 + 1 颗骨传导麦克风” 的专业 6 麦阵列。结合芯片级降噪算法，可实时过滤超过 500 种环境噪音，在火车站、咖啡馆等嘈杂环境下仍能捕获纯净人声。支持 5-8 米超远场高清拾音与 360 度全方位收音，确保多人会议场景下对话的完整收录。工业与续航设计：机身厚度仅 3.8mm，重量 40.8g，极致轻薄便携。内置 660mAh 大电池，支持 2 小时充满、60 天超长待机，可实现 45 小时连续录音。 配备 Type-C 充电接口，可与手机共享充电线，随附磁吸皮套与磁吸铁环，可实现与桌面、手机、衣物的一秒吸附，实现无感化佩戴与数据采集。平台层：通义开源大模型生态赋能的实时解析与深度洞察多语言实时互译与转写：深度集成通义开源大模型生态，支持通义千问 /deepseek 大模型精准转写，可实现 120 多种语言转写翻译、21 种语言实时翻译及 8 种语言实时互译，彻底打破跨国、跨地域沟通的语言壁垒。结构化商机洞察提取：通过 “销售小助理” 等场景化 AI 小助理能力，自动从对话中提取客户痛点、购买意向、行动承诺及竞争情报。支持声纹轨迹可视化的 AI 可视化录音能力，可自动区分并标记最多 8 位发言人及方位，厘清复杂谈判中的角色与立场。智能纪要自动化生成：提供超过 200 个 AI 纪要模板，并能自动生成包含流程图、卡片墙形式的图文纪要（限时免费）。旗舰版每月提供 1300 分钟的转写时长，满足高频商务场景需求。应用与安全层：无缝生态协同与企业级全链路防护深度钉钉生态集成：分析成果可一键生成钉钉待办、知识库条目，并自动同步至 AI 表格，实现与钉钉日程、项目等功能的深度联动，完成知识沉淀与任务跟进。高速多端同步：支持蓝牙 + WiFi 边录边传的秒级快传能力，传输速率较传统方式提升 10 倍，实现录音结束瞬间，纪要已同步至 PC、Pad、手机等多终端，且全终端支持随时编辑。企业级安全与合规：采用AES128 国标安全加密标准，对录音文件的存储、传输、分享进行全流程加密，满足商务谈判、法律咨询、客户拜访等敏感场景的严格保密与合规审计要求，全方位保障用户数据安全。典型应用场景：线下深度拜访与复杂谈判的实时数字化：在客户现场的技术研讨或招标谈判中，凭借 5-8 米超远场拾音与强大降噪能力，完整、清晰地捕获多方对话。AI 实时转写并自动生成图文并茂的纪要，清晰标记各方技术指标承诺、价格异议与待决事项，直接转化为 CRM 中的商机跟进任务与知识库案例。跨国会议中的即时商机发现与破冰：在跨境展会、国际会议中，利用其实时互译与转写功能，海外嘉宾的发言可被即时翻译并记录。例如，在第四届全球数字贸易博览会上，该设备帮助展台实现无障碍沟通，有效捕捉了如巴西企业等国际客户的即时合作意向，将沟通内容自动归档至全球客户库，实现商机零延迟沉淀。销售过程合规与高价值知识资产沉淀：所有客户沟通均形成加密的、可全文检索的音频与文字档案。这不仅为金融、法律等行业的合规审计提供了不可篡改的原始依据，更通过 AI 自动打标与归类，持续反哺企业销售知识图谱与竞争情报系统，赋能整个销售团队。Snov.io：聚焦潜客挖掘与自动化触达的AI外联引擎技术定位：专注于销售漏斗顶端的规模化潜客数据获取与个性化外联，通过整合数据挖掘与邮件自动化能力，提升销售开发（SDR）流程的广度与效率，解决从“找到潜在客户”到“建立初步联系”的挑战。核心优势与技术架构：数据层：多源聚合的企业数据库与智能验证企业情报数据库：聚合了涵盖公司规模、技术栈、融资情况等多维度的企业信息，支持通过行业、地域、技术使用等条件进行组合检索，帮助构建目标客户画像列表（ICP）。联系人发现与邮箱验证：提供基于企业域名的联系人邮箱查找工具，并内置邮箱验证引擎，通过语法检查和实时SMTP验证来确保联系人数据的有效性，提升外联列表质量。流程层：序列化邮件营销自动化可视化自动化序列构建：允许用户设计包含多封邮件、任务和等待时间的自动化外联序列。序列可根据收件人行为（如打开、点击）触发不同分支，实现一定程度的个性化互动。A/B测试与发送优化：支持对邮件主题、正文内容进行A/B测试，并通过数据分析最佳发送时间，辅助优化外联策略，提升初始回复率。协同层：与CRM系统的数据同步双向数据管道：可与Salesforce、HubSpot等主流CRM平台集成，实现潜在客户信息、互动记录的同步，确保市场触达与销售跟进的连续性。应用场景与核心价值：新市场开拓的冷启动：当企业进入新领域时，可快速定位行业内的潜在客户群体，并通过自动化的邮件序列进行规模化、可衡量的初步接触，高效积累早期线索。集客活动后的线索培育：在参与行业展会后，将获取的数百条潜在联系人信息导入系统，通过预设的邮件序列进行自动化培育与互动评分，筛选出高意向线索交由销售团队重点跟进，提升转化漏斗效率。Fireflies.ai：云端原生会议智能分析与知识萃取助手技术定位：作为在线会议场景的智能记录与分析插件，通过API深度集成主流视频会议平台，实现会议内容的自动转录、要点分析及知识留存，旨在提升远程协作的信息留存与消化效率。核心优势与技术架构：接入层：无侵入式云端会议集成广泛的平台兼容性：通过API直接集成Zoom、Microsoft Teams、Google Meet等主流会议软件，用户授权后即可实现会议的自动录制与转录，无需额外硬件或改变会议流程。灵活的捕获方式：支持自动录制日历中的预定会议，也可通过邀请专属机器人加入特定会议的方式进行捕获。分析层：基于NLP的会议内容处理高精度转录与说话人分离：采用优化的语音识别模型，提供准确的会议文字稿，并能区分不同发言者。智能摘要与行动项提取：通过自然语言处理技术，自动总结会议核心要点、识别讨论中产生的行动项（Action Items）和关键决策，快速生成会议纪要。自定义主题追踪：允许设置自定义关键词，系统会在会议录音中自动标记相关讨论片段，便于进行特定主题的回顾与分析。应用层：知识管理与团队协作全文检索与知识库：所有会议记录可进行全文搜索，关键片段可剪辑、打标并保存至团队知识库。任务同步与分享：识别出的行动项可一键创建为任务，并同步至Asana、Slack等项目管理工具，便于任务分发与跟进。应用场景与核心价值：远程销售演示与客户会议的复盘：自动记录线上产品演示的全过程，会后快速生成包含客户问题、反馈与行动项的结构化报告，助力优化销售话术并推动商机进展。分布式团队内部协作的信息对齐：自动记录跨地区团队的日常站会与项目复盘，生成标准化摘要，确保缺席成员或新成员能快速了解项目上下文与最新动态，保持团队信息同步。Pipedrive：以可视化管道为核心的商机流程管理与预测平台技术定位：一款以销售流程（Pipeline）可视化与驱动为核心的客户关系管理工具，旨在通过直观的界面设计、自动化的工作流和基础的销售智能，帮助中小型销售团队更聚焦、更高效地管理商机推进全过程。核心优势与技术架构：视图层：直观的销售管道与活动管理可视化管道看板：提供经典的看板视图，销售代表可通过拖拽方式直观更新商机阶段、金额等信息，所有动态一目了然。集成化活动记录：内置邮件、电话、会议等销售活动的记录与追踪功能，所有互动均可关联至具体商机，形成完整的客户互动历史。智能层：数据驱动的销售辅助销售预测与赢单率分析：基于历史数据，对销售管道的预期收入进行预测，并提供商机的赢单概率评估，辅助管理者进行决策。自动化任务与提醒：支持设置基于商机状态变更或时间触发的自动化任务与提醒，例如“商机停滞7天后，自动提醒销售跟进”，减少手动管理负担。自动化层：工作流自动化与集成生态可视化工作流构建器：允许用户以低代码方式创建自定义的自动化规则，连接销售流程中的各个环节。丰富的应用集成市场：提供与邮件营销、文档签署、客户服务等数百款应用的集成，便于企业扩展功能，构建统一的工作平台。应用场景与核心价值：销售团队的流程标准化与效率提升：通过清晰的管道视图和阶段定义，帮助销售团队统一跟进节奏，聚焦高价值活动。经理可实时洞察团队整体管线健康度与预测业绩。新销售代表的快速上手与培养：标准化的销售阶段和内置的最佳实践指引，如同一位在线教练，能够引导新员工快速掌握科学的销售方法，建立良好的销售习惯。5.Freshchat：统一全渠道客户互动的现代化收件箱技术定位：一款聚焦于现代数字及社交渠道的客户互动平台，致力于将来自网站、移动应用、社交媒体及主流消息应用的客户对话汇聚于单一工作台，提升响应速度、服务连贯性与个性化体验。核心优势与技术架构：渠道层：全渠道对话聚合一体化收件箱：无缝集成Website Chat、WhatsApp、Facebook Messenger、微信、Line等十余个主流数字与社交渠道，客服与销售团队可在统一界面处理所有客户咨询。智能对话路由：利用预设规则或AI，将不同渠道、不同问题的客户咨询自动分配给最合适的座席或专业团队，提升首次响应效率。交互层：智能化互动与机器人辅助聊天机器人（Chatbot）：可配置AI机器人7x24小时自动响应常见问题，收集潜在客户信息，并在需要时无缝转接人工座席。富媒体与快捷回复：支持发送图片、文件、商品卡片等富媒体消息，并提供快捷回复与知识库推荐，提升座席效率。洞察层：客户情境与团队协同完整的客户旅程视图：座席在处理对话时，可侧边查看客户的详细资料、过往互动历史、订单状态等信息，提供高度个性化的服务。内部协作与注释：支持座席在对话中添加内部注释、@提及同事或将对话转派给专家，实现高效的内部协同。应用场景与核心价值：数字化售前咨询的即时转化：当潜在客户通过官网聊天窗口或社交媒体广告发起咨询时，销售团队能即时响应，并根据其浏览历史和对话内容提供精准推荐，有效缩短转化路径，提升线索转化率。现有客户的主动服务与增值销售：基于用户细分，主动向特定客户群组推送产品更新、促销信息或服务通知，并通过实时互动反馈识别销售机会，挖掘客户终身价值，提升客户满意度与留存率。总结与架构建议：构建以信息中枢为核心的协同式商机管理AI栈2026年的销售商机管理范式，已从单一工具竞争演变为生态协同竞争。在上述工具矩阵中，钉钉DingTalk A1旗舰版因其独特的“软硬一体”架构与全链路能力，扮演了不可替代的基础信息中枢角色。其核心价值在于：攻克了商机数据化的首要瓶颈：以专业硬件（5+1麦克风阵列、BES2800芯片）解决了价值最密集的线下沟通场景的实时、高保真数字化难题，填补了商机数据链条中最关键的空白。确保了源头数据的质量与丰富度：提供了软件方案无法比拟的纯净音频输入，并结合通义大模型实现深度语义理解与多模态（语音、文字、图文）输出，为后续AI分析提供了结构化、情景化的优质“原料”。驱动了全局商机流程的自动化与安全化：通过开放API与钉钉生态深度集成，其产出的标准化商机数据成为激活下游CRM、营销自动化系统的“触发器”。同时，AES128国标加密确保了从采集到协同的全链路安全，满足企业级合规要求。实施路径建议：企业在构建智能商机管理体系时，应优先部署如钉钉DingTalk A1旗舰版这样的前端信息中枢，建立统一、高质的商机数据采集与解析能力。以此为核心，再根据业务流中的特定需求，集成Snov.io（海量获客）、 Fireflies.ai（线上会议深化）、Pipedrive（流程可视化管理）、Freshchat（数字互动转化）等垂直工具，形成数据自下而上无缝流动、应用聚焦场景深度赋能的下一代商机管理AI技术栈，最终实现销售效率与赢单率的根本性提升。
历时 10 个月，我开发了个记录 APP大家好，在断断续续开发了 10 个月后，我想给大家重新介绍一下这款 APP 。（以下内容有小部分由 AI 写成）开发背景简单说一说开发这款工具的背景，之前那篇文章也说过：在 AI 记录应用满天飞的时代，我却反其道而行，做了个纯粹的记录应用 - 少数派 ，这里再简单说说：在 2025 年 3 、4 月份：那段时间我非常厌倦写代码，每天上班都在想“要不要离职”，感觉非常痛苦，当时想着如果离职想法超过 20 次，就提离职，所以我需要一个记录离职想法的地方，用于量化我的内心想法——想记下每次的心情、原因，还要标注“想离职的强度”，偶尔不爽时还想录段语音吐槽。我翻遍了 App Store ，却没找到一款能满足这种「量化想法 + 情感记录」的工具：要么功能太复杂，要么数据存在第三方服务器不放心，要么就是满屏广告。既然找不到，那就自己开发吧！没想到 App 还没做完，我就提了离职了，不过最后也没离职，因为我厌倦的是写代码，所以内部转岗了，后续又出差了大半年，就是在出差过程中，这个“记录想法”的需求却越来越清晰：它不仅能记“离职倒计时”这种有目标的念头，还能记录生活里的闪念、灵感、吐槽，甚至是不想发朋友圈、微博的“私密碎碎念”——毕竟那些平台有审查风险，谁也不想哪天自己的记录突然消失。好了，这大概就是「加一 - 想法量化与决策助手」的由来。‎加一 - 想法量化与决策助手 App - App Store有想法就记录有想法，然后针对这个想法去记录。这是我日常的记录。实际上我已经记录了 500 多条了，是该应用的疯狂使用者，每天都记录很多内容，也正是因为自己大量使用，所以才发现 APP 一个又一个问题，以及贴近使用者的最真实的需求。添加想法、添加记录就是这么简单。内置两种想法模式，一种是带有目标的，一种是备忘录模式想法和记录都有不同的视图，自由切换随你自己。Local First ，把数据主动权握在自己手里用任何工具之前，我先会想到的是这个 APP 把用户的数据存放在哪里？会不会后续不再维护了，那我的数据怎么办？再者如果会存放一些私密数据的，还会考虑数据是否会泄露出去。因为这些原因，我开发的 APP 最主要的目标是，Local First 。 特性 理想 Local First 工具标准 「加一」实测体验 数据存储 本地为主，云端仅作同步/备份 ✔ 主数据存在本地，iCloud 同步（后续将支持 WebDAV ），云端只存备份副本 离线工作 断网不影响核心功能 ✔ 地铁、电梯、飞机里照样随手记，完全不受网络限制 响应速度 无延迟，即时反馈 ✔ 打开 App 、写记录、搜内容都是秒开，比依赖云端的工具快太多 数据所有权 可自由导出、迁移 ✔ 支持 Html 、PDF 、JSON 、markdown 等多种格式导出，导出能够本地打开，还能完整导入回「加一」 隐私安全 敏感数据不泄露 ✔ 除了主动开启 AI 分析时会上传到 Deepseek ，无任何后台偷传数据 所有数据支持多种数据格式导出（图片、音频、文字等等），同时支持将导出数据导入到 Obsidian 或者苹果备忘录、或者以时光回忆录模式导出为 PDF 文档。导出后的数据，还支持完整恢复导入到加一应用中，同时支持 flomo 数据导入，方便数据迁移。并且现在有 AI 大模型加持，很多人会将数据发给 AI 进行分析，所以也支持将所有数据（图文、音频等）全部导出。你的数据，随时可以搬家，我们不搞围墙。自定义主题 + 字体，原生也能有个性除了本地优先原则，我个人对个性化也非常推崇，所以加一 APP 内置了多个开源和可商用的字体，个人非常喜欢霞鹜文楷的字体，感谢作者开源。同时内置了诸多个性主题，我本人是一个锤子手机爱好者，所以还特别内置了锤子风格主题，我很喜欢。生物解锁，守护隐私安全有时候记录了一些事情不想让别人知道，所以还加了个锁，后续如果有必要的话，还可以针对每个想法进行加锁，允许用户设置密码等操作。搜索和小组件APP 里面有多种搜索方式，支持快速找到想要的内容。同时还支持桌面小组件和锁屏小组件，一切都是为了快速记录。AI ，让想法更有价值如果你想让 AI 分析你的想法，那么设置一下自己的 API key 即可。所有数据直达 DeepSeek ，APP 不会获取你的一丁点信息。统计分析：量化你的“起心动念”数据多了就可以进行统计分析，很酷的，细节非常多，快来体验体验。谁适合用「加一」？ 不放心数据存在第三方平台的「隐私敏感型用户」； 喜欢随手记闪念、吐槽、灵感，不想被 AI 打扰的「纯粹记录党」； 需要量化想法、分析趋势的「决策纠结症患者」； 用过 Obsidian 、Craft 但觉得“移动端不好用”“太复杂”的「工具党」； 想找一个“无广告、无冗余功能”的「轻量化记录工具」。 欢迎体验，几乎所有国家都可体验，有任何问题可以在 APP 内提交反馈。 ‎加一 - 想法量化与决策助手 App - App Store最后说句心里话最后，我想说一些我个人的一点小看法：Ai 时代，一些知识获取的成本极大降低，很多时候都不需要特意去记录，比如大段的代码，大批量的数据，很多技巧之类的，因为你随时可以问到，不用求教于其他人，成本极低且准确度很高。所以我觉得这个时代，仅从我自身来说，我已经很少做笔记了，之前还收藏有用的代码，一些配置，现在 Obsidian 我就用于写长文，或者会议纪要，年终汇报，以及日常遇到复杂问题的解决方案。这时代来临，我觉得反而内心的一些小触动，小想法，起心动念是容易被自己忽略掉的，这也是这个时代属于自己弥足珍贵的资产，因为你不是 ai ，你的想法是原汁原味的，是最纯粹的。AI 变化再快，你还是你，你还是有自己一地鸡毛的生活，或是在当牛做马或者逍遥快活。AI 时代，留住你的本真。👉 App Store 传送门 ‎加一 - 想法量化与决策助手 App - App Store。
又是中国团队！一条链接出片，电商AI视频迎来「DeepSeek时刻」
编辑：好困 定慧【新智元导读】Sora画下的饼终于被做熟了！用DeepSeek式的慢思考逻辑，把AI视频从「看运气抽卡」变成了「确定性交付」，这才是电商人真正需要的工业革命。2026开年，AI圈出现了一个挺魔幻的事情。AI编程这边已经高喊AGI来了，但AI视频生成却还在疯狂「抽卡」。Sora当初画下的惊天大饼，电商人直到现在也没能真正吃进嘴里。原因说来也是扎心。大家满怀期待试用的那些AI视频工具，生成的风景确实美，可一旦把镜头对准具体的商品，立马原形毕露——Logo扭曲变形、材质从棉麻莫名其妙变成塑料、数字人的手经常穿模插进产品里，前后帧看着根本不像同一个东西。在搞流量和卖货之间，隔着一道名叫「一致性」的天堑。AI做出了视频，但没人敢真正拿去投放。毕竟，谁敢在一个卖AirPods的视频里，让耳机突然变成一个笑脸？如今，单靠碰运气的时代其实已经过去了，现在是AI智能体的场子。就像DeepSeek用逻辑链解决了大语言模型的瞎胡扯，营销视频领域也迎来了自己的「DeepSeek时刻」——Hilight。一条链接出片？这降维打击有点狠那么问题来了，这个由营赛AI发布的inSai Hilight到底是什么?先说结论：它不是剪辑工具，它是「下一代营销视频解决方案」。基准测试的跑分，也印证了这一点。在权威视频生成模型综合评测基准VBench Benchmark上，Hilight 堪称「全能」。不管是Human Anatomy（人体结构）、Subject Consistency（主体一致性），还是Dynamic Degree（动态幅度）、Aesthetic Quality（美学质量）、Imaging Quality（成像质量）等核心指标上，它全都展现出了显著的优势，位于行业前列。为了验证Hilight到底有没有说得这么好，我们特意搞了个「暴力测试」。过程简单得让人有点不适应：把商品链接往输入框里一贴。没了。（当然，也可以选择自行上传商品图）然后你就等着。后台那帮「看不见的员工」开始疯狂运转：写剧本、选图、匹配那个说话的数字人、配音、渲染。稍等片刻，一条完成度高达60%-70%的视频直接吐了出来。看到成片，有几个点是真服气，甚至感到一种久违的震撼。第一，商品原本的样子。颜色、材质、甚至上面那个不起眼的LOGO，完全没变样。从头到尾，它就是那个产品，没变成什么奇怪的东西。第二，数字人的质感。不仅商品一致性能够得到保证，数字人在不同场景中的解读和出现也非常自然，和真人无异。第三，成品的可用性。不需要再做大量后期修剪，生成出来的就是成品。传统实拍要折腾几天的事情，现在几分钟搞定。在现在的AI圈子里，这真的是稀缺物种。跨帧一致性：玩具和工具的分水岭接下来，就是硬核的部分了。为什么之前用的那些AI视频工具，没人敢直接拿去卖货？问题出在「跨帧一致性」。就像2023年AI视频刚出来时，「威尔史密斯吃面」那种五官乱飞的场景。虽然那是技术早期的幽默，但如果这种幽默出现在你的产品视频里，那就是灾难。而Hilight最让人觉得「有点东西」的地方就在这儿——它死磕了商品/人物的跨帧一致性。我们试了一下AirPods的生成。上一秒是特写，下一秒是数字人佩戴。不管镜头怎么运，AirPods圆润的形状，纹丝不动。再比如最近很火的拉布布。可以看到，在成品中拉布布的毛绒质感、标志性的牙齿，都展现得非常完美。讲解的数字人，不管是表情还是衣服，都表现得相当自然。这些都太关键了。如此一来，AI生成的视频才能叫「商业作品」，否则充其量就是个「鬼畜视频」。揭秘底层黑科技为了搞懂Hilight凭啥能做到这点，我们稍微扒了扒它的底层逻辑。第一道：知识图谱，外加实时建模首先，Hilight不是简单地「看」一张图。它是去「理解」这个商品。它有个东西叫商品知识图谱。比如你卖一件西装，普通AI看到的是「一件衣服」。Hilight看到的是：亚麻材质、平驳领、单排扣、口袋位置在左胸。它把这些西装的亚麻材质、羽绒服的版型长度、鞋子的缝合工艺、包装盒的LOGO位置等细节全部拆解下来，建立了一个结构化的「商品数据模型」。这就好比给后续的生成过程配了个「细节质检员」。生成的时候，只要发现材质不对，或者领子变了，立马打回去重做。同样的逻辑也用在了数字人身上。系统给每个数字人都建了专属的形象约束，从姿态到场景适配，都卡得死死的。所以你看到的数字人，才跟真人基本没差。比如下面这几个Hilight生成的数字人/讲解人，就和真人基本无异。第二道：N宫格输入，拒绝瞎猜以前的AI，你给它一张正面图，它就得去猜背面长啥样。猜错了不就穿帮了吗？Hilight聪明在，它允许你输入「N宫格」多视角素材。正面、侧面、背面、细节特写，一股脑喂给它。这样一来，AI脑子里就有了一个360度的立体概念。哪怕镜头转到了背面，它也能根据你提供的素材精准还原，而不是在那凭空臆想。我们拿一件酒红色风衣做了测试，看到生成效果时确实被惊到了。它不是含糊其辞地给你一个大概轮廓，而是从四个维度硬控了细节：看材质，面料的垂坠感极好，那种光滑挺括的质地肉眼可见；看褶皱，背部和侧面的衣物折叠处自然流畅，展现出真实的穿着效果；看光影，袖口细节处理精致，光影过渡柔和自然，没有那种廉价的高光溢出；看整体，全身版型修身大气，连腰带设计增添的利落感都完美复刻。衣服的光影和数字人的动作都是非常真实和自然第三道：多个Agent，全链路校对这一块是最像「真人团队」的地方。就算前面的建模再准，AI大模型本身的能力边界仍然存在，偶尔也会跑偏。而Hilight就在最后设了一道关卡：智能自检Agent。这就像是片子剪完了，总监来审片。它会看实体一致性：对比视频里的商品和主图，看看颜色偏没偏，版型对不对。别我要个白色泡泡袖，你给我整成无袖款。它会看物理逻辑：比如看看那个数字人的手有没有插进商品里去（穿模），或者看看帐篷是不是搭在了陡坡上这种反人类的地方。这一套组合拳打下来，基本上就把那些低级错误给过滤得干干净净。这听起来是不是很熟悉？没错，这种「先深思熟虑，再给出结果」的模式，和DeepSeek简直不要太像。为什么「慢思考」反而更快？如果你用过DeepSeek这类的推理模型，就会知道它们有一个特点——先思考、再回答。Hilight的底层逻辑，也是一样的「慢思考」能力。那么，慢思考会不会降低效率呢？答案恰恰相反。在传统的AI视频工作流里，虽然视频可能出得很快，但生成的大部分都不能用，后续不得不把大量的时间和算力都消耗在「抢救废片」上。相比之下，Hilight则会利用「慢思考」模式，通过素材的前置优化，剔除掉80%的无效素材，把好钢留给刀刃。具体来说，它基于三层精密协作的智能体架构，模拟了一个完整的真人视频团队：第一层：策略总监（理解与洞察层）首先，是把「需求+素材」变成「可执行的营销指令」。素材理解Agent：它负责清洗你上传的杂乱素材，去噪、去重，给素材打上「清晰度/可用性」标签，把杂乱的文件夹变成有序的「素材池」。具体来说，包括：听觉清洗：利用htdemucs模型将人声与背景音分离，通过RMS能量和Mel频谱分析，精准判断BGM的节奏点，去除嘈杂噪音。视觉清洗：它部署了低质量视频分类模型，自动识别黑屏、镜头抖动。图片提纯：利用BiRefNetUltraV2模型进行前景分割，自动扣除杂乱背景，输出「即用型」的纯净商品素材。逻辑分镜切分：它不只是按画面切（物理分镜），而是通过多模态语义理解，将细碎的镜头合并为有意义的「逻辑分镜」，确保每个镜头都能完整叙事。信息总结Agent：它不仅看商品，更读懂你的意图。解析你的平台、目标受众、时长约束，输出结构化的「营销目标」，明确「拍什么、给谁看」。趋势洞察Agent：为了避免「自嗨式创意」，它会实时分析平台爆款视频和音乐，抽象出当前有效的内容打法，确保你的视频符合流量审美。第二层：执行导演（创意与结构层）然后，则是把「好想法」变成「能被执行的视频结构」。创意生成Agent：它会基于洞察，设计钩子、冲突和情绪点，确定核心叙事线，输出能够打动人的创意框架。剧本策划Agent：它会将抽象的创意拆解为0.5秒级的精准分镜，自动规划运镜方式、匹配数字人形象与音色，并完成TTS音频生成与内容安全检测。最终所交付的，是一份包含画面、声音、时长的可执行分镜脚本。素材匹配Agent：它会基于分镜脚本，决定「每一个镜头用什么素材最合适」。如果素材库里没有，它会调度AI生成素材。素材增强Agent：当发现素材质量不够（如模糊、光照不好）时，它会执行超分、补帧、风格统一或局部修复。不改变商品语义，只提升画质，把60分的素材拉升到90分。第三层：后期生成（执行与成片层）最后就是落地。也就是把结构化方案，转化为可投放的视频资产。编辑执行Agent：它会将规则变成自动化的剪辑动作，处理裁剪、倍速、特效、BGM，指数级提升效率。成片生成Agent：自动提取关键帧制作高点击率封面、利用LLM智能纠错字幕、混音处理人声与BGM，最后根据不同平台规格自动适配。交付给你的，不是半成品，而是直接能跑量、能上传的视频资产。为什么多智能体比单体AI强？对于单体AI，也就是以前用的那种。你给它啥，它就给你做啥。素材烂，它也硬着头皮给你做个视频出来。结果自然是不能用。Hilight这种多智能体架构，带来的价值太明显了。1. 它们有「Say No」的独立判断力Hilight的每个Agent都有独立判断能力。洞察Agent觉得创意不行，它会否掉；素材Agent觉得图太糊，它会要求AI重选。这种「有效决策」从源头上就减少了废片。2. 它们有「讨价还价」的协商能力在系统内部，创意、素材、剪辑之间是协商关系。剪辑的说：「这素材不够长啊，撑不起这5秒。」素材的说：「行，我再去给你找一张，或者我生成一张。」如此一来，就保证了最后出来的东西是符合逻辑的。不是一次生成赌运气，而是按真实流程精细制作。3. 它们有「自我进化」的能力Hilight的系统，就像是「活」的一样。你的爆款数据，它会记下来。创意范式的更新、流量密码的变迁，都会沉淀在系统里。你用得越多，它就越懂你的品牌调性，越懂你的用户喜欢看啥。这也正是Hilight最具行业标杆意义的地方。在Multi-Agent时代，Hilight是第一家把多智能体协同引入电商营销视频领域的。这一底层架构的革新大幅度提升了视频的质感，是电商营销领域的一次重大突破。为什么是现在？电商人太清楚传统视频制作的痛了：模特贵、难约、语言不通、废片率高、周期动辄一两周。Hilight的出现，直接给了个新解法：便宜：生成视频低至三块钱起，区间也就几元到十几元。地道：支持全球主流语种，即便你要做本地化也毫无违和感。快：制作周期缩短80%以上。它不是要完全替代实拍，而是让你在面对海量SKU的时候，有了一个更高效的选择。它的核心竞争力，是跨帧一致性超越同类产品、慢思考逻辑保障输出质量、一键成片真正可用。如果你是电商人，这可能是2026年你最该关注的生产力工具之一。毕竟，谁会跟「降本增效」过不去呢？扫描二维码或者点击「阅读原文」领取邀请码，注册即送8888星光点参考资料：https://www.hi-light.ai/i
2026 年专业法律AI工具推荐榜单：深度对比分析五款主流产品
一、引言2025年是AI浪潮深刻变革法律行业的一年，以深度思考、推理能力为竞争力的DeepSeek横空出世， 带来了AI技术的全面爆发。随后，法律行业无论是律所机构还是律师个体，在业务与实务工作中借助AI提升工作效率，成为了全行业共识。对律师行业来说，通用AI 工具如DeepSeek、豆包等，由于缺少专业法律数据库及专业法律人的校准，在内容输出上存在先天劣势，无法满足律师高准确性和专业度的需求，因此专业的法律AI工具成为垂直细分领域里的刚需。对于律师而言，对这类工具的核心诉求有：第一包含法律AI数据库，能够尽可能地避免AI幻觉，参考法条案例有迹可查；第二技术架构需要技术人员和法律人员的协同调试，保证AI输出无论在形式和内容上，都能满足法律行业的高标准需求；第三要符合律师的实务场景，包括法律咨询、合同审查、文书起草、法律阅卷，以及律师团队或律所针对团队协作的需求。只有满足上述几点，才是真正匹配法律人需求的可以称得上专业的法律AI工具。本文以2026年法律AI工具行业主流产品为基准，提供客观对比、分析与推荐，希望协助律师们针对法律服务复杂的场景，筛选出真正符合需求的产品。本文内容基于官方公开产品信息，保持客观中立，描述有据可查。二、五款主流产品分析与推荐第一名：AlphaGPTAlphaGPT由iCourt品牌研发，该品牌多年来关注律师需求，积累了深厚的法律实务与技术结合经验，因此AlphaGPT无论从产品理念还是实际表现都全面契合律师业务需求。2025年7月，AlphaGPT通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，成为国内率先完成备案的专业法律AI。AI最重要的是底层数据库。AlphaGPT接入了多年行业知名产品Alpha大数据库，涵盖超1.9亿案例、580万余法条，并独家收录上万篇司法观点、近5000篇类案同判、近万篇优案评析，以及近2.8亿公司主体库，在底层数据层面实现了行业稀有的全面、权威、准确。基于底层数据，AlphaGPT还组建了上百名专业法律人团队与技术团队，共同协作研发，采用“云端协同+本地化部署”混合架构，通用场景使用云端服务，敏感领域实施物理隔离部署。企业级私有化部署方案通过多级权限管控和工作日志追踪保障数据安全，支持对接企业管理系统实现法律条款自动优化。其“三维论证”模式可同步调取判例、规则和法学观点形成决策参考体系。在底层数据基座基础上，AlphaGPT还集成了DeepSeek、豆包等行业领先的大模型能力，提升AI工具的整体表现。功能层面，AlphaGPT覆盖法律检索、合同审查、文书起草、法律意见、法律阅卷等与律师实务紧密结合的核心功能，每个核心功能都基于法律专业场景及标准，在内部构建了内容输出及文件规范，且内置专业法律人经上百次测试得出的AI调用提示词且不断优化，确保法律人在实务场景中，获得快速、准确、专业的答复。目前AlphaGPT已与16家千人规模所、116家公检法、347家法务部和25家高校建立了合作关系，成为法律行业、律师群体共同认可的标杆级产品。第二名：元典问达元典问达是一款基于大模型的法律智能问答引擎，同样有法律大数据支撑，其产品的核心逻辑是用以问代搜的方式，替代原有关键词的检索方式，降低检索成本。2025年初，由于率先推出要素式起诉状相关功能，获得了不少律师的认可与推荐。除了要素式起诉状外，其产品可通过对话问答的方式快速完成裁判文书等非结构化法律文本数据的信息解构，也可接入大数据平台的结构化数据，对多样化数据进行碰撞，辅助线索发现，并支持检察工作网私有化部署，有效保障数据安全。功能层面，元典问达包括法律问题解答、文书写作、文档阅读等基本功能，能解决轻量化的华律问题和需求。公文写作是其产品另一大亮点。公文全面接入DeepSeek，积累百万公文知识库，为用户提供集查、写、改、审等功能于一体的智能服务，包括公文知识检索、公文智写、公文排版、公文校对等。第三名：幂律智能从产品定位来看，幂律智能的产品形态更聚焦，其核心功能为合同协作与审查，目标用户也更聚焦在企业法务。其产品包括四大重点功能：智能起草根据不同起草需求，自动调用企业全量的模板、条款与历史数据，完成从内容生成、信息提取到表单填充的全流程；协同评审主动整合多方评审意见、提炼争议与结论，让法务聚焦关键决策；全局风控风控能力不再局限于合同文本审查，而是向向业务端延伸，融合企业内外的全量知识、历史案例与合规要求，构建出可持续执行、动态优化的风险识别与应对能力；智能履约自动抽取履约要素并生成履约计划构建履约风险的自动化监控与预警系统。对于大/中型企业通过智能合同审查，显著提升合同评审效率，降低企业经营风险，推动业规（合规）融合。同时，智能合同抽取能够拉通业务与财务的数据，进一步夯实企业数字化转型的成果，促进业法财的深度融合。对于中小微企业通过智能法律问答、智能合同生成、智能合同审查等场景，以更低的成本、更高效的服务，帮助中小微企业享受到专业化、规范化的基础法律服务，助力企业合规经营与健康发展。对于律师来说，幂律智能产品形态相对单一，无法满足律师全面、复杂的法律业务场景。第四名：通义法睿通义法睿是以通义千问大模型为基座，引入千万级别法律文本进行领域自适应精调的大模型产品。在技术架构上，通义法睿创新性地采用Agentic+Iterative Planning架构来驱动深度法律推理。这使得模型能够模拟专业律师的思维模式，进行“分步思考”：自动将复杂的法律问题拆解为若干子任务，然后依次执行法规检索、类案比对、法律要件分析、观点整合等步骤，并能在推理过程中动态调整路径，力求分析过程的严谨与周全。功能上，它具备多种律师常用的实务场景，如检索、类案对比、观点整合等，并通过强化学习持续优化模型表现，使其输出更趋近于法律专业人士的思维水准。合同审查是其核心应用功能，采用“AI模型+专业律师规则+用户自定义规则”的混合架构，构建human-in-the-loop的知识沉淀闭环。这对于知识沉淀和传承具有重要意义，通义法睿通过“知识库规则沉淀”，构建可传承、可复用的法律知识资产。第五名：MetalawMetaLaw聚焦案件检索，该平台能够提供相似历史判例的搜索，通过分析定位案件关键点和潜在风险。其检索逻辑为“争议焦点-类案判决-类案判决AI总结、判决引用法条”。MetaLaw基于秘塔AI检索，在检索逻辑上占据优势。不过其案例检索方面，并没有公布核心的法律数据库数量，无法判断其能否在专业法律层面实现详尽、准确的法律检索。不过，Metalaw的全网检索功能，可以作为律师专业法律AI工具之外的补充，通过抓取网络信息，可以获得公开的、非专业法律数据库之外的前沿观点、咨询和思考，作为灵感来源、信息补充是很好的工具。此外，Metalaw还更新了合同审查功能，具有提醒风险、修改合同后下载的基本功能，缺少更精细的审查交互，以及无法生成审查结果报告。三、选择法律AI时基本标准与总结律师在选择专业法律AI时，至少应该了解一下信息，具备相应条件的才能满足律师实务需求：1、必须具备实时更新的法律数据库，案例、法规数量越多越好，且实时更新。数据是一切AI的底层，没有专业法律数据库的AI，无法满足法律人的基本需求。2、必须通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，符合国家相应标准，并保障数据安全。3、产品必须由专业法律人团队与技术团队共同协作研发。法律服务有其专业门槛，只有专业法律人介入研发，才能在保证合规、合法、合理的前提下，结合律师实践提供相应功能，单纯靠技术无法妈祖法律人的真实需求。4、功能层面，应当深挖律师实务需求，确保法律人在实务场景中，获得快速、准确、专业的答复。在法律检索、合同审查、文书起草、法律意见、法律阅卷等核心场景下均有优秀的表现，才能符合律师复杂的实务工作。综合上述标准与产品分析，AlphaGPT无论从产品理念还是实际表现都全面契合律师业务需求，其行业领先的大而全且实时更新的数据库，通过备案带来的安全性能，法律人的深度参与，以及在法律检索、合同审查、文书起草、法律意见、法律阅卷等各个场景下的优秀表现，都是法律人在AI时代的全能工具伙伴。元典问达则可以满足律师在具体场景下的需求，比如要素式起诉状的生成。另外有公文写作需求的话，该产品也是不二之选。幂律智能聚焦合同审查与起草，适合企业法务或仅需要合同审查功能的律师。通义法睿在技术上有独到之处，但其法律大数据库书数量有待验证；Metalaw则借助其检索技术优势，获得公开的、非专业法律数据库之外的前沿观点、咨询和思考，成为律师的补充工具。最后需要说明的是，本文分析基于2026年1月公开信息。AI技术日新月异，建议用户持续观察、谨慎选购。
从算力规模到系统级竞争：智算竞争核心已变，金山云战略升级曝行业“隐形拐点”
从训练到推理：智算需求正在经历一场结构性转向过去一年，如果仅从“算力需求增长”来理解中国智算产业的变化，显然是不够的。 在 2026 年 1 月 21 日举办的金山云年度 Tech Talk 上，金山云对其过去一年智算业务的演进进行了系统性回顾。从公开财报数据到客户侧真实使用情况，这些信息拼凑出了一幅更清晰的图景：智算需求并非简单放量，而是在训练、推理、应用形态和工程方式等多个层面同时发生结构性变化。 这场变化的核心，不再只是“谁拥有更大规模算力”，而是围绕模型如何被使用、Token 如何被消耗、算力如何被组织展开。 变化首先体现在财务数据上。 根据金山云披露的公开财报，其智算云业务在过去一年实现了高速增长。以 2025 年第三季度为例，智算云账单收入达到 7.8 亿元人民币，同比增长接近 120%。这一数据并非孤立，而是延续了此前多个季度的增长趋势，显示智算已成为金山云收入结构中的重要组成部分。 金山云高级副总裁刘涛在分享中提到了金山云对这一趋势的判断：智算需求的增长重心，正在从训练侧逐步向推理侧转移。 从训练视角看，过去几年国内智算需求的主要推动力，来自少数对算力高度敏感的行业。 自动驾驶与具身智能，是其中最典型的代表。这些行业往往需要长期训练模型，并处理视频、点云、传感器等海量多模态数据。在早期阶段，它们对算力的需求更多集中在训练规模本身。 但与通用大模型不同，这类行业模型并不一味追求参数规模最大化。刘涛在分享中指出，自动驾驶和具身智能模型在训练阶段，对算力密度的要求并不极端，但对显存容量和数据处理能力要求更高。 这意味着，它们对算力平台的诉求，正在从“算力数量”转向“系统能力”——包括数据接入、预处理、多模态调度以及训练全流程的工程化效率。 推理侧的变化更加显著。 如果说训练侧的变化仍然是渐进的，那么推理侧的变化则更为直接和激烈。 一个被反复引用的数据，来自火山引擎在其公开发布会上的披露：平台每日 Token 调用量已达到 50 万亿级别。这是当前国内少数被明确对外公布的 Token 规模数据之一，也成为行业理解推理负载的重要参考。 与此同时，多个面向大众或企业的模型产品正在持续扩大推理需求。例如豆包、通义千问以及近期加大投入的腾讯元宝，都在不同程度上推动 Token 消耗快速增长。 这些产品并不完全运行在同一云平台上，但它们共同指向一个事实：推理阶段正在成为智算需求增长的主要来源，且这种增长具备明显的外溢性。 在所有推理场景中，编程类应用被反复强调。 刘涛指出，2025 年一个尤为显著的变化在于：编程相关请求正在成为 Token 消耗的主力场景之一。这一判断并非孤立，而是与海外模型使用结构的统计结果高度一致。 “Vibe Coding”成为一个关键词。一个广为流传的事实是，Claude Code 的大量代码本身，正是由 Claude Code 参与生成的。这意味着模型不再只是辅助工具，而是深度介入软件生产过程。 从全球 Token 调用结构来看，编程类请求在多家模型服务商中长期占据最高比例。金山云也观察到了同样的趋势：代码生成、重构和理解能力的提升，正在显著改变程序员的工作方式，并直接放大推理侧算力需求。 在具体应用层面，互联网客户仍然是智算需求的重要来源，但其需求形态已经发生变化。刘涛提到，当前互联网场景呈现出三个明显特征： 其一，多模态需求显著增长。视频生成、视频理解以及复杂推理任务，带动了训练与推理负载的持续上升；其二，模型参数规模不再单向膨胀，而是围绕具体任务进行结构性调整；其三，Vibe Coding 在头部互联网公司中已较为普及，使用更强的商用模型进行代码开发，正在成为常态。 这些变化意味着，互联网客户对智算平台的期待，已经从“算力服务”升级为对模型生命周期管理和工程体系的整体依赖。 为了满足更多元化的需求，刘涛表示，2025 年，智算平台金山云星流已完成从资源管理平台向一站式 AI 训推全流程平台的战略升级。从训推平台、机器人平台到模型 API 服务，升级后的金山云星流平台构建了从异构资源调度、训练任务故障自愈到机器人行业应用支撑、模型 API 服务商业化落地的全链路闭环。实现三维进阶，智算云 AI 势能全释放 尽管各行各业大规模应用 AI 还处于早期探索阶段，但定位行业助力者的金山云，多年来持续打磨全栈 AI 能力。从 2023 年的智算网基础设施，到 2024 年智算云的平台化和 Serverless 化，再到 2025 年的一站式 AI 训推全流程平台，通过提升平台效率、突破行业边界、加速推理布局，金山云为迎接 AI 应用爆发做好了充分准备。 在平台效率方面，金山云星流训推平台提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，具备开发、训练、推理和数据处理四大模块能力，通过降低多模块协同复杂度，能实现“开箱即用”的 AI 开发体验。自研的 GPU 故障自愈技术结合任务可观测性设计，可实时监控硬件健康状态与任务进程，自动触发故障迁移与任务重调度，降低算力中断风险，保障长周期训练任务稳定运行。 作为面向机器人开发与落地的全链路云原生平台，金山云星流机器人平台深度融合数据采集、存储、标注、模型开发、训练、部署与仿真等核心环节，打造具身场景专属的数据、模型、仿真一体化引擎。平台率先实现具身智能数据工程领域采集、标注、管理的全链路闭环，可高效服务具身智能行业模型训练、仿真应用场景分析等核心需求，助力客户快速完成从算法研发到真实场景部署的全流程落地，最终推动机器人产业的智能化升级。 面向大模型应用开发者和企业用户，金山云星流平台模型 API 服务提供高可用、易集成的模型调用与管理能力，覆盖模型调用的全生命周期。该服务支持高并发推理与多模型管理，能够帮助用户高效接入多种模型资源，助力大模型应用落地。目前，金山云星流平台模型 API 服务已积累诸多行业客户。 同时，金山云星流平台的模型生态也在持续丰富。目前，平台已支持近 40 种不同模型，包括 DeepSeek、Xiaomi MiMo、Qwen3、Kimi 等。客户通过一站式访问，即可高效接入多种模型，在畅享稳定高效云服务的同时，更加聚焦 AI 业务创新和价值创造。