Kimi K3与DeepSeek V4之间，隔着原生多模态的时间差李炤锋·2026年08月04日 14:32Coding之外，关于原生多模态的争论从未停止文 | 李炤锋编辑 | 张雨忻“长链任务如果只通过代码层面的反馈，误差可能会不断累积，最终效果会非常差。”谈及原生多模态的意义，一位多模态研究员表示，“视觉是一种更准确的反馈，也更贴近用户意图。”过去一年，Coding与Agent能力不断改写大模型的排名，也成为AI最快兑现商业价值的场景之一。与此同时，随着Agent开始接管更多长链任务，越来越多的通用大模型开始匹配原生多模态能力。今年1月，OpenAI发布的一份企业使用报告显示，在研发岗位最常使用的三类ChatGPT工具中，图片上传排在搜索和数据分析之后，位列第三。随着Agent开始生成网页、操作软件并检查运行结果，视觉的作用正在逐步进化：它不再只是用户交给模型的一张图片，也开始成为模型检查工作、发现错误和调整行动的反馈。刚刚过去的7月，月之暗面发布KimiK3。这款总参数2.8万亿、支持100万token上下文的MoE（混合专家模型），在Coding和长程Agent能力之外，出色的原生多模态能力是K3的另一个标签。所谓原生多模态，是让图像、文字等数据从预训练或持续预训练阶段就共同塑造主模型，并在后训练中继续优化，最终参与Agent（智能体）的感知与决策。K3发布后曾以1679分登顶Arena Frontend Code榜单。该榜单由用户盲选模型生成的可交互网页进行排名，评判的不只是代码能否运行，也包括页面的最终效果。浏览器开发平台Puter曾在测试网页中制造5处视觉偏差，K3对照目标页与运行页截图，全部找出且没有误报。得益于出色的原生多模态能力，K3能够看懂代码运行后的视觉问题，为下一轮修改提供依据。Kimi方面将这种在代码与截图之间反复迭代的方式称为“vision in the loop”：模型写完代码后查看页面，再根据视觉结果继续调整。这些都离不开模型的多模态能力。除了月之暗面，阿里和字节也沿着原生多模态路线，将视觉作为通用模型的基础能力，在最新的Qwen3.8-Max和Doubao-Seed-2.1上，可以看到视觉理解和多模态输入都作为主要功能出现。而在国产模型头部梯队的另一边，DeepSeek、智谱和腾讯混元的最新通用基座则仍以文本输入为主。此前，DeepSeek创始人梁文锋曾说：“把AI训练做好，并不需要世界模型，甚至不用多模态。”但他同时表示：“多模态最终还是要做的。”这两句话并不矛盾。各家公司对多模态的长期价值没有太大分歧，真正的分歧在于时机和代价。在Coding快速迭代的阶段，要不要同步训练视觉，以及为此投入多少模型容量、数据和算力，正在影响国产头部模型的技术路线。Agent为什么需要眼睛做原生多模态，到底有没有必要？随着当下Agent的任务链越来越长，这个问题开始变得愈发具体。“很多时候我就喜欢截图输入。”一位来自某头部基模团队的研究员表示，“可能文本也能做到同样的需求，但是你得花很多上下文去描述视觉关系。”视觉输入能够带来更多便利，但不同用户对它的感知并不相同。“一般人可能感觉不到，但对于开发者群体而言，有多模态还是很方便。”不过，这种需求并不只属于开发者。上述研究员提到，他身边一些并非AI从业者的用户，使用模型最多的场景之一就是制作PPT。“更专业的人可能需要更多能力、更多模态，但普通用户也会在具体场景里用到它。”纯文本模型本身仍然“看不见”。实际系统可以调用OCR或独立VLM（视觉语言模型），先把图片转换成文字、标签、坐标或结构化字段，再交给文本模型推理。这些工具可以通过Agent框架或MCP接入，用“外挂”的形式获得视觉能力。从这个角度来看，“如何让Agent获得视觉输入能力”这个命题，不仅是一个基模研发问题，也是一道产品题。如果系统调得足够好，上游一个大的语言模型做中枢，下游放一个小一些的视觉模型，就像老板把一件小事分配给员工，足以解决大量普通任务。但在多模态研究员看来，这种模块化方案仍有边界。“如果调用一个工具，总归还是两个模型：一个LLM是‘瞎子’，下游配一个能看清楚的小弟。”他解释道，原生多模态模型内部的视觉输入与语言主干之间“通信的通道会更宽”，而不是先把画面压缩成文字，再交给另一个模型判断。这种差异也会延伸到后训练。“如果模型自己能做，肯定是更好的事情。”陈屿说，原生多模态模型可以在视觉强化学习中重新读取自己生成的页面或图像，把视觉结果纳入同一条训练轨迹；如果依赖外部工具，感知结果还要在两个模型之间传递。而在需要反复查看屏幕的长链任务中，这种差别会更明显。外接视觉工具要先把画面转成文字，再交给主模型判断；原生多模态模型可以直接看懂页面变化，接着直接决定下一步怎么做。在交流中，一位研究员向智能涌现回忆起第一次让GPT-5.6 Sol操作PC端Agent时，那种“震撼”的感受。GPT-5.6 Sol不仅能自动打开浏览器，还能处理认证与权限，将本地代码推上平台，甚至直接登录训练平台并启动任务。威利森评价，模型“知道很多诀窍”，为了完成目标，几乎会把能用的办法都用上。“如果没有原生多模态，模型就没有眼睛，反馈也只局限于文本。”上述多模态研究员说，“但很多面向用户的输出都是视觉的，比如网页、图片和视频，模型需要理解这些结果，再给自己反馈。”事实上，对于视觉究竟只是模型完成任务的一种工具，还是理解世界不可缺少的部分，一直以来业内并没有达成共识。OpenAI联合创始人、前首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）曾把文本称为“世界的一种投射”：人类已经把大量现实规律压缩进语言，模型持续学习文本，仍可能获得对世界的理解。图灵奖得主、Meta首席人工智能科学家杨立昆（Yann LeCun）的判断几乎相反：“绝大多数人类知识，并没有以文本形式表达出来。”语言只是经过人类筛选和概括的信息；模型要理解物体、空间和行动，最终仍要从图像、视频和现实交互中学习。文本是高度概括过的信息，图像和视频更像原始信号。原始信号包含文字没有记录的世界，也需要更多数据、算力和耐心，才能被提炼成可以泛化的知识。“多模态肯定不是决定性的，但它很重要。”一位模型研究员说，“基础的图片、视频答题已经做得比较饱和了。下一步应该把多模态放进贴近生产的实际场景和复杂任务中。”另一方面，随着Agent生态在大众用户间全面普及，用户对旗舰模型的期待也在变化。6月底，智谱首席科学家唐杰在X平台向用户征集“下一版GLM必须加入哪些新功能”，评论区反复出现的答案就是“视觉”。此前，曾有多位业内人士向智能涌现表示，智谱与腾讯混元的下一代通用基座模型，都可能进一步向原生多模态迈进。趋势已经出现，但是否要全面强化原生多模态路线，基模团队们还面临着一个资源分配的问题。模型长出眼睛的代价“对于LLM（大语言模型）来说，多模态更像是一个挂件。”一位来自某头部基模厂商的研究员说，“模型发展的核心不是多模态，而是完成任务的能力。”从完成任务的角度看，模型看得更多，不等于干活能力一定更强。一个更现实的问题是：LLM加入多模态能力后，甚至有可能削弱原有的语言、推理和Coding能力。“任务越多，越难平衡。”一位多模态研究员表示，“只做一个任务，可以一直往一个方向调；同时做两个任务（视觉+文本），要么模型更大一点，要么数据更多一点。”给模型接入视觉，并非简单增加一个输入接口。图像与文字的数据结构、信息密度和学习速度不同。当它们共同训练同一套主干参数时，视觉数据会与文本、代码、数学和推理争夺模型容量，不同训练目标也可能相互干扰。KimiK2.5技术报告在一项融合时机的消融实验中记录了这种影响：如果在训练中后期才加入视觉数据，模型的文本能力会先下降，再逐渐恢复。“如果想做统一原生多模态模型，付出的资源肯定是1+1大于2。”上述研究员表示，“不是把两个单独模型的训练量和参数加起来，就能得到一样的效果。”除了训练难之外，原生多模态在拓宽使用场景的同时，也意味着更多算力消耗。苹果公司的MM1（多模态大模型）技术报告发现，视觉编码器、图像分辨率和视觉token数量都会影响模型效果；更高的分辨率和更多视觉token，通常也带来更高的训练与推理开销。对于只需读取几个字段的任务，让通用模型反复查看整张图片，未必比OCR（光学字符识别）或专业模型来得划算。K3就是眼下最直观的样本。这款同时追求视觉、Coding和Agent能力的“水桶模型”，总参数达到2.8万亿，每个token激活约1040亿参数。从训练方式看，K3延续了类似K2.5的early fusion（早期融合）路线。K2.5的实验显示，在图文token总量固定时，较早、以较低比例引入视觉，通常优于训练后期再接入。其最终方案在约15万亿混合图文token的联合预训练中，始终按固定比例混合文本与视觉数据。K3还从零训练了约4亿参数的视觉编码器MoonViT-V2，不再依赖SigLIP（图文对比预训练模型）的初始化权重，并让视觉表示直接进入下一token预测目标。技术报告称，这一做法在保持视觉效果的同时提高了训练稳定性。“多模态数据每多一点，文本理解、Coding或者数学可能就会变差，后面还得继续调比例。考验的是基模团队合版的能力。”一位研究员这样总结道。在K3发布几周后，DeepSeek拿出了另一种答案。DeepSeekV4-Flash正式版总参数2840亿、每个token激活130亿，分别约为K3的十分之一和八分之一。它没有调整架构和参数规模，而是把更新集中在后训练。在DeepSeek公布的多项Coding和Agent评测中，正式版大幅超过预览版，甚至超过此前的V4-Pro预览版。在考察网页开发与多轮工具操作的Arena WebDev榜单上，它的公开得分也一度升至1577分，接近GLM-5.2，前面只剩K3、Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol等少数模型。DeepSeekV4-Flash证明，在不加入视觉、也不大幅扩张参数规模的情况下，后训练仍能显著提升Coding等核心任务能力。当这条路线还在快速产生回报时，基模公司应该把多少资源提前留给视觉，似乎还没有统一答案。与此同时，阿里方面刚刚发布的Qwen3.8-Max，又选择了与K3相近的“大而全”方向：总参数2.4万亿、每个token激活950亿，同时承载原生视觉、Coding和Cowork能力。不难看出，基模厂商的技术路线选择，不完全由技术结论决定。对此，业内人士表示：“每家公司选择多大的模型、选择什么卖点，最后可能都是那几个人，或者说是老板说了算。”核心成员的研究背景、产品场景和训练成本，都会影响一家公司的优先级。人才市场也在感知行业内发生的变化。智能涌现了解到，K3发布后，月之暗面公司附近的咖啡馆和餐厅里，多了一些猎头的身影，“多模态”成为了他们前来拜访的关键词。但这不意味着所有公司都会立即跟进超大参数+原生多模态的路线，更不意味着多模态会取代Coding成为竞争中心。多位业内人士认为，Coding才是上牌桌的门槛，如果Coding冲不上去，可能就没有未来的机会。对于一众国产基模厂商而言，这并非源于对AGI长期路线的分歧，更像是对发展时机和代价的不同考量。至少在眼下，排名、产品与商业化的压力，仍更多落在Coding和Agent能力上。这场竞争像是同时拨动了两个时钟：Coding与Agent的排名几个月甚至几周就会变化，而模型从语言走向世界却需要更漫长的进化周期。前一个时钟决定谁能跟上眼下的速度，后一个时钟，或许决定这些公司最终能够抵达哪里。本文由「李炤锋」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。项目推荐本文图片来自：AI生成

一层“布”涨价270%之后，投资机构用数亿元投票玻璃基板，巽霖科技完成近2亿元B轮融资项目推荐主理人·2026年08月04日 16:31攻克成本、直通良率、厚铜布线三大量产瓶颈，依托一体化工艺平台线性迭代，全面覆盖显示、高速通信、先进封装、CPO光电共封装核心赛道【导语】当前，电子级玻纤布价格较2025年低点翻倍、FR-4覆铜板涨幅超270%，AI封装载板部分交期拉长至6个月以上，有机基板供给危机持续加深。在此背景下，国内玻璃基板领军企业巽霖科技宣布完成近2亿元B轮融资——这已是该公司半年内完成的第三轮次融资。本轮由英诺基金、千乘资本、海目星、光莆股份、同鑫资本等新股东投资，金雨茂物、海通开元、北岸产投等老股东持续加码。募集资金将主要投向玻璃基板产能扩张、封装产线建设投产、制程精度升级研发，以及光通讯前沿应用布局。股东结构：市场化资本、产业资本、区域国资同席，老股东再投票这一轮的股东阵容，呈现鲜明的“三重奏”：以英诺基金、千乘资本、同鑫资本为代表的市场化硬科技基金，长期深耕半导体与先进制造；以海目星、光莆股份为代表的产业资本，分别来自激光装备与光通讯两大与玻璃基板强相关的产业上下游；以金雨茂物、北岸产投、海通开元为代表的市场化基金、区域国资与券商系资本，则在本轮继续加码。多元股东的持续投入，为公司的产业化进程提供了坚实支撑，也是对其量产进展最直接的确认。行业背景：载板紧缺与涨价潮叠加，玻璃基板迎来确定性窗口这轮融资本质上是一次对时间窗口的卡位。AI算力狂飙之下，封装载板持续紧缺，ABF载板供不应求、交期一再拉长；而当芯片封装尺寸不断突破、光模块速率持续跃升，有机基板在热膨胀匹配、高频损耗与布线密度上，正在逼近物理极限。巨头的选择已经给出答案——英特尔宣布玻璃芯基板（GCS）进入大规模量产，台积电CoPoS试产线年内通线，三星、SKC Absolics加速送样与量产准备。玻璃基板，正在从巨头的实验室走向产业的中心。替代大逻辑：一层“布”卡住了有机基板，三大应用走向全面玻璃基化比巨头动向更值得关注的，是有机基板的成本地基正在松动。2025年下半年以来，PCB产业链经历了一轮罕见涨价：覆铜板价格大幅攀升，PCB厂商全线调价。而涨价的真正源头，不是铜箔，也不是树脂，而是一层“布”——电子级玻璃纤维布。它的价格较2025年低点翻倍，行业库存降至历史极低位，高端低介电产品被海外厂商高度垄断，而扩产以年计。这层“布”的紧缺，短期内无解。玻纤布之所以不可或缺，是因为它是有机基板的“骨架”，核心使命之一正是热应力匹配：AI服务器PCB层数不断攀升，为了让有机基材的热膨胀系数贴近硅芯片，行业不得不大量使用昂贵的低CTE特种玻纤布。换句话说，有机基板正在用越来越贵的“布”，去模仿玻璃与生俱来的性能——玻璃CTE天然与硅匹配，介电损耗远低于有机材料，而且根本不需要这层“布”。当“补丁”的成本越过材料替代的成本拐点，玻璃基化就从可选项变成了必然项。但“玻璃基化”并不是一件事，而是三件事——三大应用的需求逻辑、技术指标与产业节奏，截然不同：第一类，PCB替代——一场由经济性驱动的存量替代，节奏最快。面向AI服务器背板、高频通信板与新型显示基板，替代对象是FR-4与传统PCB，逻辑简单而锋利：性能更好，成本更低。信号损耗显著降低，显示与HDI基板场景的综合成本大幅优于PCB基板。这一类比拼的是大规模制造与成本控制能力，是当前放量的主战场——2026年，将是玻璃基PCB的替代元年。玻璃基板替代传统PCB示意图第二类，ABF载板替代——由可靠性与供给安全驱动，节奏居中。面向超大尺寸FC-BGA封装、Chiplet与HBM高带宽存储，替代被海外垄断且持续紧缺的载板。这是一场硬指标的对决：翘曲、线宽线距、孔径与深宽比全面收紧，考验的是精细制程与可靠性验证的深水区能力。相关产品将在2027年逐步推向市场。第三类，Interposer替代——由成本革命驱动的远期替代，空间最大。面向CoWoS先进封装与CPO光电共封装，替代昂贵的硅TSV中介层：玻璃介电性能显著优于硅，面板级加工利用率更高，综合成本有望大幅低于硅TSV；更关键的是，CPO场景下玻璃可以直接承载光波导，实现光电一体化。这条产业链将在2027-2030年逐步成熟——谁提前卡位，谁就握住了下一代封装的入场券。玻璃芯基板与玻璃中阶层的应用示意图值得注意的是，当行业目光普遍聚焦GCS（Glass Core Substrate）与GI（Glass Interposer）时，PCB的玻璃基化同样必然快速落地，而Glass PCB有一个残酷前提：替代指标极高，极少企业能够真正满足。玻璃基板要替代有机PCB，必须同时跨过三道门槛——成本框架，多数企业的TGV基板成本模型根本无法闭合；高铜厚线宽比，精细线路之下，服务器电源与显示大电流驱动同样要求厚铜，而厚铜恰是行业玻璃覆铜的普遍短板；全工序直通良率，这是行业公认的经济性生死线，国内量产水平参差不齐。巽霖科技是全球极少数三重指标全部通过、且具备量产可能性的企业：综合成本有望较同类型PCB大幅降低，厚铜能力与精细线路兼得，直通良率行业领先，叠加数倍于行业的覆铜结合强度，保障贴装与返修的长期可靠性。涨价持续的窗口期里，玻璃基板与有机PCB的性价比天平正在反转——而反转之后能接住需求的企业，必须先过这三关。量产进展：最后一公里已经打通行业从来不缺概念和样品，缺的是能稳定批量交付的真实产能。在巽霖科技看来，只有工厂落地、良率跑通、成本模型闭合，需求才能从样品订单变成可持续的批量订单。为此，巽霖在天津自主建设了玻璃基板全流程工厂，从切割、减薄、TGV成孔，到PVD金属化、电镀、图形化、阻焊，全制程一厂覆盖，年产能30万平方米。依托源自航空发动机热障涂层体系的自研PVD覆铜技术与Cu-ABX四元合金种子层，公司覆铜结合强度数倍于行业水平，TGV量产孔径与深径比覆盖主流需求，连续VCP电镀产能数倍于传统线体。目前，公司Mini LED背光、COB直显及MIP显示模组基板已进入批量出货阶段，并通过自有模组封装线体获得国内头部客户验证——玻璃基板PCB从实验室走向生产线的“最后一公里”，已被打通。玻璃基板在MicroLED中的应用加工路径：三套工艺平台递进交互，六级精度逐级跃迁巽霖的扩产逻辑，不是产能的简单复制，而是围绕TGV成孔、PVD金属化、电镀与图形化等底层能力，构建三套递进且交互的工艺平台，在孔径、孔密度、结构、层数、线宽线距五个维度逐级收紧、逐级打开市场——六级产品，沿三条工艺主线拾级而上。这条路径的起点，是第一套平台——以减成法为核心的大尺寸玻璃基PCB工艺：已进入量产的显示背光与COB玻璃基PCB，双面覆铜加TGV垂直导通，大板面、高良率，既是现金流基本盘，也是所有层级的可靠性底座；同一平台收紧图形化精度，即延伸出玻璃基HDI，引入微孔与盲埋孔，实现多层TGV精细布线，切入高速PCB与光模块载板。第二套平台，是以半加成精细线路与多层键合为核心的高阶互连工艺：高阶HDI以单元体键合实现层数倍增堆叠，规避逐层压合的累积对准误差，这是巽霖多层化的差异化打法；这套精细线路能力继续向载板延伸，便打开了GCS玻璃芯载板——转向“通孔—填孔—RDL—多层堆叠”的精细制程，直指百亿美金级的ABF存量替代市场，也是本轮融资的研发主攻方向。第三套平台，面向封装与光的融合：高精度TGV与玻璃中介层（GI）向更小孔径、更高深宽比与更高通孔密度持续攻关，成本有望大幅低于硅TSV，面向2.5D/3D封装与HBM的远期市场；同一平台上再叠加光加工能力，同板加工离子交换光波导、激光直写改性、光纤穿插孔与精密腔体，最终实现“电路+光路”的同板共构。三套平台并非彼此割裂：减成法平台验证的覆铜可靠性与量产良率，是精细线路与封装工艺的共同底座；而填孔、RDL与光加工中沉淀的精密能力，又持续反哺前两套平台的精度爬升——递进之中，互为支撑。这条六级路径不是跳跃式押注，而是精度迭代的线性演进——与国内PCB大厂“单双面板—多层板—HDI—高阶HDI—IC载板”的爬升逻辑完全同构：孔径持续收紧、线路不断精细、层数从双面走向数十层，本质是共享底层工艺能力上的连续收窄与逐级叠加。这一模式从根本上规避了行业最大的隐性风险——产线淘汰与投资失效：TGV、PVD、电镀、曝光、蚀刻等核心制程在三套平台间大量复用，平台升级依靠工艺包迭代与模块化工序叠加，而非推倒重建；每一级产品的量产收入，又反哺下一代研发。本轮融资形成的产能，不会随产品迭代贬值，反而会随精度爬升持续增值。玻璃基板产业升级跳转逻辑投资方与创始人观点本轮投资方英诺基金表示：“玻璃基板正处在从技术验证走向规模量产的关键窗口期。我们看重巽霖科技在PVD覆铜等底层工艺上的原创突破，更看重其已建成全流程产线并实现批量出货的落地能力——在硬科技投资中，能交付的团队最稀缺。”巽霖科技创始人兼CEO甄真博士表示：“本轮融资是产业伙伴与市场资本对玻璃基板量产路线的双重确认。玻纤布涨价让全行业看清了有机基板的成本天花板，也让玻璃基板的替代价值第一次有了经济学的确定性。接下来，资金将集中投向产能爬坡、封装落地与精度升级——从显示基板到高阶HDI，从玻璃芯载板到光波导，我们用三套递进交互的工艺平台与持续的精度跃迁，让真实的批量交付成为行业需求的最终解。”关于巽霖科技巽霖科技成立于2023年9月，专注于玻璃基板全制程技术的研发与产业化，覆盖TGV通孔、PVD复合镀膜、连续式电镀与精细线路等核心工艺，产品应用于Mini LED背光、COB/Micro LED直显、玻璃基HDI、先进封装载板及光电共封装等领域。公司已实现Micro LED级别线路精度与高密度TGV基板量产，正加速推进从基板到模组、从显示到封装、从电到光的产业版图。本文由「项目推荐主理人」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。项目推荐本文图片来自：AI生成

从追番到下单，国风IP正在重塑硬核数码消费后浪研究所·2026年08月04日 17:38迈从的破圈，让硬核数码成为体验国风IP的新入口。当国风联名吹到硬核数码这个夏天，《八仙！》成了暑期档最大的黑马。凭借反套路的剧情设计与极具东方美学的画面一路狂飙，斩获豆瓣8.2的评分，预测总票房达到20亿。想不到的是，电影里那只随手捏出来的“红土鸭子”，竟也成了今年夏天受年轻人追捧的玄学单品。在官方授权店里，这只鸭子上架没多久，就售罄下架。没抢到的网友们也被逼成了野生手艺人，有人用红土陶复刻同款，有人用3D打印自制平替，也有人花两小时用拼豆拼了个2D的鸭子出来。社交平台上，催促官方赶紧售卖周边的声音也此起彼伏，“急切想花钱但是花不出去”，“八仙你会做周边吗急死我了”……图源@电影八仙可见，年轻人对国风IP是越来越上头了。数据也证明了年轻人对国风IP的喜爱。《中国青年报》发布的《2025青年国潮趋势报告》显示，91.6%的年轻人认为国潮产品已更深入地走进了大众日常生活。也有59.9%的年轻人明显感觉到近些年来，国潮产品的跨界联名愈发多样，品类也越来越丰富。听到了年轻人的呼唤，敏锐的品牌们也开始在国风联名上玩起了新花样。比如最近，蜜雪冰城、美团外卖又与广东粤剧院展开三方跨界联名，推出了包含粤剧文化元素的折扇与挂件，雪王和袋鼠双双披上戏服，折扇一挥，挂件一晃，将国风碰撞出的实用性与文化底蕴拿捏得死死的。这股联名的风潮不只局限于轻量级的工艺品，也刮进了对技术与工艺要求极高的硬核数码硬件圈。7月20日，迈从和国漫IP《凡人修仙传》联手，重磅推出了售价1299元的高端系列新品——God 60联名款磁轴键盘礼盒。产品开放预约后，短短几天，预约量迅速突破6万，并在首批抢先购开售后立即售罄。迈从God 60高端系列年轻人对国风 IP 的热爱，正在从内容消费延伸到真实产品选择。迈从God 60联名款的热度说明，当IP情绪、产品性能和日常使用场景被打通，硬核数码也能成为国风文化的新入口。具体来看，迈从尝试将那个缥缈的修仙世界搬到玩家的桌面上。外包装摒弃了常规的数码纸盒，而是做成了剑匣的模样，盒身上贯穿着云纹样式，仙气十足。交互设计也极具仪式感，指尖触碰正面的“掌天瓶”滑块，向右轻轻滑动，大庚剑阵的图样像解开封印一般徐徐展开，让人有一种修仙世界里“开匣出剑”的隐秘快感。礼盒中的键盘，整体为青金色，每一行键盘的颜色都不同，从上到下呈渐变，接通电源的瞬间就能看见键帽展示大庚剑阵的灯光效果。键帽也有着不同的设计，左侧是雾透效果键帽，左上角的Esc键被替换成了《凡人修仙传》中黄枫谷发放的入门特权令牌——升仙令。让人印象深刻的，还有那3枚可替换的金属键帽，分别刻着大庚剑阵的阵眼与代表男主韩立性格与态度的“谨慎行事”和“念头通达”。整个礼盒像是一个百宝箱，印着“可叩响仙门”字样的键盘手托、盲盒般的动画鼠标垫、宗门专属的配件盒、带有名场面显影片的电气灯……甚至连撕拉吧唧、动画贴纸这些小周边都安排得明明白白。在这份溢出屏幕的真心背后，我们也不禁好奇，从极其考究的“剑匣”式包装盒，到定制款异形金属键帽，一个过去习惯了用主流价位爆品打响知名度的品牌，究竟为这场高端产品推出做了多少准备？迈从的修炼过去几年，迈从一直在“修炼”。它始终深耕外设赛道，在键盘、鼠标、耳机的主流价位段专攻性能与品质，连续打造出了Ace 68磁轴键盘、G87机械键盘、A7电竞鼠标、V9电竞耳机等一系列高销量爆品。也通过在品控上的严苛把关，以及诸如“90天只换不修”“24个月质保”的服务承诺，一步步建立起了年轻消费者对其产品性能、软件体验与售后体系的信任。建立在真实体验上的口碑积累，让迈从成为了年轻消费者喜欢的外设品牌——2025年，迈从经过弗若斯特沙利文认证，拿下了机械键盘全国销量第一的成绩，成为了极具影响力的国产消费电子品牌。规模做大了，基本盘稳了，迈从决定走出舒适区，向上迈出关键的一步。评估了市面上众多热门IP后，最终将目光锁定在了《凡人修仙传》上。作为许多年轻人心中的国漫Top1，主角韩立出身平凡，没有世家托举，也没有修道基础，却凭借着“谨慎行事”“意志坚定”的行事风格与脚踏实地的修炼，一步步从凡人成长为修仙界巅峰。这种热血又接地气的逆袭轨迹，打动了不少年轻人，也和迈从自身的品牌成长轨迹相契合——从籍籍无名到全网销量第一，迈从的进阶之路，也像是一场外设界的“修仙”。但要稳稳承接住《凡人修仙传》这样的超级IP，光有精神上的契合还远远不够，必须依靠足够强悍的系统工程能力，将厚重的文化内容与审美意境，转化为消费者真实可感的使用体验。光是在产品设计上，就能看到迈从的很多的用心之处。首先，为了在最了解产品、也最认可紧凑配列的核心用户中建立God高端系列认知，迈从没有选择常规的大配列，而是克制且果断地采用了60配列，不光将桌面的活动空间还给了鼠标，也给玩家们带来了更专注、纯粹的操作体验，希望借此通过核心用户的体验和口碑，向更广泛人群延伸。在视觉与工艺上，迈从也将细节拉满。在《凡人修仙传》中，最具有代表性的视觉符号就是剑阵，为了给玩家更沉浸的体验，迈从专门设计了镂空的键帽，就是为了在键盘开启后，底部的光芒能完美穿透键帽，呈现出完美的剑阵效果灯光。同时，键盘也配备了定制的RGB剑阵灯光，按压阵眼键时，光效会从中⼼向外发散，让剑阵的视觉与光效实现了完美的联动。“谨慎行事”与“念头通达”两枚异形金属键帽，分别对应Backspace键和Enter键：前者呼应删除操作前的谨慎判断，后者对应确认后的念头通达，这些别出心裁的小巧思，让玩家在每一次敲击时，都能产生情绪代入与精神共鸣。在极具仪式感的设计之外，God 60也依然装备了业内顶尖的参数配置。它搭载了迈从自研的“天问方案”与神核引擎，配合磁悬浮轴体，实现了0.001mm调节精度、256K扫描率、16K回报率以及0.06ms极低延迟，保持着品牌一贯的电竞级硬核性能。一直以来，迈从都主打为用户提供综合体验与定价匹配的高质价比产品。God 60延续了迈从对性能和实用体验的重视，并将过去在主流价位产品中形成的研发、设计和工程能力，进一步延伸至更高价值区间，加入更完整的审美与文化表达。一套组合拳下来，也完美诠释了迈从对God高端系列的定义——高性能、高完成度与高质价比，致力于在更高的价位段里，为消费者提供了一份融合了硬核性能、惊艳设计与深厚文化底蕴的综合体验。这一把，高端局长久以来，年轻人的桌面外设，似乎一直都被海外IP“占据”。在电竞玩家的电脑桌上，出现的大多是漫威宇宙、高达机甲，或者是宝可梦。God 60与《凡人修仙传》这次携手，干脆利落地打破了这个局面。它向市场展示了一次完美的双向奔赴，一边是自带庞大号召力的国漫IP，另一边是具有极高工程水准的国产外设，二者强强联手，将国风IP和硬核电竞做到了完美融合。对于迈从来说，这次联名既是一次破圈，也是一次“破局”。凭借着极具诚意的联名设计，迈从吸引的不光是电竞圈的玩家，也硬控了一波有电竞需求的《凡人修仙传》的粉丝，精巧的“青竹蜂云剑”剑匣与发光的“大庚剑阵”成功满足了用户体验，在每一次按键、插入、打开和替换中，玩家都能实打实地与那个修仙世界产生了奇妙的情感连接。ChinaJoy上体验God 60的玩家们这波操作，也在年轻群体中刷足了好感度。对他们来说，键盘既是高频使用的工具，也可以承载性能体验、桌面审美和兴趣表达。迈从围绕年轻玩家对电竞性能、桌面空间和个性表达的需求进行产品定义，并通过God 60将性能体验与文化表达纳入同一套产品逻辑。这套产品能够落地，依赖的也不只是一次设计创意，而是迈从在多产品、多品类上长期积累的系统能力。现在，迈从已经完全具备了覆盖技术研发、产品定义、结构工程、规模供应链协同以及高阶品牌审美表达的系统化能力。God 60的推出，也让外界对迈从的认知从“高质价比品牌”，蜕变为一个兼具极致性能、高完成度和文化底蕴的品牌。对已经在主流价位形成稳定优势的迈从而言，进入高端市场意味着主动打破原有舒适圈。品牌需要面对更复杂的产品定义、更高的设计与工程标准，以及用户对稳定性、审美和品牌价值的综合检验。这一步并非否定原有路径，而是将已经经过市场验证的能力推向要求更高的产品区间。所以迈从走向高端，绝对不等同于简单粗暴的全线涨价，更不是抛弃主流用户。恰恰相反，它是在原本坚固的地基上，盖起了更高的楼。那些曾在主流价位杀疯了的爆款产品，依然会像定海神针一样，牢牢守护着粉丝基本盘，持续扩大用户覆盖，建立并巩固消费者对迈从的绝对信任。而以God 60为代表的高端产品，则肩负着拉升品牌价值天花板，拓宽文化与审美边界的重任。二者互相补充，也拼出了一张更加健全、可持续的迈从生态蓝图。真正的品牌向上，从来都不是急于求成地靠某个热门IP进行短期包装，而是像迈从一样，甘于沉淀、厚积薄发。God 60的落地，意味着迈从的高端化已经具备了系统能力、产品载体、核心用户路径和更完整的价位段布局。而对于国产外设品牌来说，怎么打好这把“高端局”，也终于有了稳扎稳打且后劲十足的新解法。本文由「后浪研究所」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。项目推荐本文图片来自：企业授权

自研高性能分布式解决方案，「芯晓科技」将芯片电源签核周期从几周缩短至几天 | 水下项目杨越欣（杨桃）·2026年08月04日 18:27将芯片设计“最后一公里”提速10倍一枚先进制程芯片从设计、验证，到流片、制造，需要经过上百个环节。其中电源签核（Sign-off）是设计流程最后的、也最重要的一环，相当于建造一栋大楼时对全楼供电系统进行竣工验收。具体来说，电源核签是通过对电源网络的上亿个节点进行整体分析，测试供电网络的功耗、电压降与电迁移等表现，从而决定芯片能否顺利进入量产流片。一旦结果出错，不仅导致芯片性能不达标，甚至会造成流片失败。由于芯片电源网络是由大量金属线组成的互联结构，因此电源签核时必须将其作为一个整体进行分析，“相当于求解一个维度高达数亿的稀疏矩阵方程，完成一次需要大量时间。”「芯晓科技」总经理谢卓解释道。而随着芯片工艺制程不断缩小，晶体管数量指数级增加，电源核签的周期被进一步不断拉长，一次完整的电源签核往往需要几周时间之久。如果分析结果不理想，设计工程师还需要根据反馈修改版图，再重复一轮电源签核。针对这一行业痛点，芯晓科技运用分布式矩阵求解技术，打破电源核签效率制约芯片交付周期瓶颈。公司推出的首款数字电源签核工具“IcPower”，支持7nm等先进工艺，能满足百亿门级芯片电源，在典型测试用例中速度是国外大厂工具的4.5-8.5倍，目前已在国内多家芯片厂商的芯片设计环节投入使用。1.采用分布式求解技术，提高电源核签效率3-10倍谢卓在创办芯晓科技以前，曾任国际知名EDA厂商Cadence电源完整性分析工具Voltus的中国技术团队负责人。据他介绍，分布式求解的核心技术思路，来源于计算数学领域的“区域分解法”，通过将电源核签的巨大矩阵拆分为许多可以高效计算的小矩阵，用多台计算机并行运算，从而缩短整体求解时间，每个分析工具在求解大规模问题时候都会采用类似方法，但难点在于各个工具求解的效率会参差不齐。谢卓表示，难点同时集中在算法和工程两方面。一是要切得“科学”，也就是针对电源网络稀疏矩阵的特性，采用基于图论的智能区域分解算法，将百亿级的全局矩阵科学地切分为多个子矩阵，最小化子矩阵间的边界耦合。二是需要运用分布式矩阵求解器优化节点间的通信拓扑和消息传递机制，大幅降低分布式环境下的网络通信开销。在分布式切分求解过程中，还需要引入严格的数值稳定性控制算法，确保分布式计算与单机高精度求解器的结果，达到数学意义上的严格一致，从而满足先进制程严苛的签核精度要求。芯晓科技正是凭借团队在算法和工程层面的技术积累和创新，使IcPower相比国外工具速度提升上3-5倍，“对于一些耗时特别长的动态分析，部分测试水平可以做到10倍以上的速度提升，以前需要跑几周的电源签核，IcPower几天就能完成。”谢卓表示。IcPower实测性能对比2.抓住国产替代红利，致力于打造芯片设计平台和许多近几年出现的EDA工具初创企业一样，芯晓科技切入电源签核赛道也是想抓住当下EDA行业“国产替代”的窗口期。全球EDA市场长期被Synopsys（新思科技）、Cadence（楷登电子）、Siemens EDA（西门子EDA）三大巨头垄断。中国银河证券报告显示，三家在全球市场中的份额约为74%。而近年来不断升级的中美科技博弈，使越来越多国内芯片开始重视使用国产工具，将其作为替代或备份方案。基于性能自信，芯晓科技在商业模式上选择对标国外工具，以软件授权为主，定价与国外工具相当。目前IcPower已在国内多家芯片设计公司投入使用，覆盖国产CPU、GPU、智驾芯片等类型，并在应用过程中借助客户的广泛设计用例与测试平台，不断迭代自身产品性能。谢卓透露，2025年芯晓科技营收达到数百万元。“软件的研发成本基本是固定的，客户越多，盈利能力就能越强。”但他也坦承，拓展客户是当下商业化的难点。“客户往往担心创业公司难以保证产品供应的持续性，因此首选规模更大的企业规模，虽然大公司在创新上的能力可能比不上创业公司。”2026年下半年，芯晓科技计划开启天使轮后的新一轮融资，重点引入产业方资金，目的是在市场拓展方面获得更多帮助。以华为提出的“韬（τ）定律”为代表，随着摩尔定律逐渐逼近物理极限，芯片行业正在从制程微缩转向纵向堆叠，这对电源核签来说意味着分析规模将呈指数级增长。“底层技术积累越强，在这个方向上就越有竞争力。”谢卓表示，接下来芯晓科技的产品路线图也将围绕这一趋势展开，下半年将推出热分析和应力分析产品，支撑完整的热电耦合分析，帮助客户在3DIC设计早期发现芯片堆叠带来的发热和热应力问题。此外，芯晓科技也在探索AI智能体在芯片设计中的应用，使客户通过自然语言就可以调用工具并完成各类设计任务，最终打造一个AI驱动，并能够接入其他EDA工具的芯片设计平台。芯晓科技规划的这条路径最终能否走通，不仅取决于核心技术能否在更多场景中得到验证，还要看未来客户的规模化采购意愿，以及资本市场对公司发展潜力的持续信心。本文由「杨越欣（杨桃）」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。项目推荐本文图片来自：采访供图

“车企牌”电池相继上车，不只是PK宁德时代大福星·2026年08月04日 23:46动力电池的“黑白盒”之争。“车企牌”电池正在不断涌现，并交付上车。鸿蒙智行推出了巨鲸电池，理想汽车推出了理想牌电池，不久前的7月30日晚，小米正式对外发布了龙甲电池。车企正试图通过自有电池品牌，将电池的每个技术点攥在手中，并抢占用户心智。这些汽车品牌的统一做法，就是“穿透式管理”，从电芯到电池包的技术和性能标准，车企全部主导定义，甚至部分参与电芯材料开发，并对核心供应链和生产制造环节全流程介入和监管。换句话说，“车企牌”电池是车企技术和标准的全面贯彻。“甚至电池厂的核心岗位招聘，车企都要参与面试把关。”有行业人士透露。这与过往的动力电池合作有着明显区别。据36氪了解，长期以来，头部动力电池公司如宁德时代等凭借技术实力，常常为车企供应相对成熟的系统级方案，尤其是旗舰类产品，如麒麟电池、神行电池等，车企能做的往往是提出需求，而定制开发的空间则相对有限。但从“车企牌”电池的核心指标来看，车企往往有着更多的开发需要。比如巨鲸电池主打全温度周期的热防护标准，小米龙甲电池强调2000次循环和500J底部撞击标准等，理想汽车牌电池也追求“8年16万公里电池健康度不低于75%”，蔚来也提出过15年循环寿命的电池研发计划。此外，动力电池做为电动汽车的心脏级零部件，常年占据30%成本结构，车企来把控电池开发和生产的全流程，从长期来看，也能确保供应链的稳定性和成本掌控力。综合来看，车企对动力电池的全流程掌控需要，注定了“车企牌”电池今天开枝散叶的局面。但与此同时，动力电池头部供应商宁德时代，也在竭力塑造消费者对宁德时代电池性能、安全性的认知。在机场、高铁站、商超等人群密集的地方，经常能看到“选电车看电池，认准宁德时代”的广告语。据36氪了解，即便理想i6为欣旺达电池多给了两年延保，但售出的车型中，仍有超过一半的消费者选择了宁德时代电池。因此，当车企试图将自有电池品牌推向台前时，经受过宁德时代“Intel Inside”战略洗礼的消费者，往往会提出这样的质疑——车企自研的电池包能否比得上宁德时代。某种程度上，这似乎是个目前难有定论的问题。不少电池行业人士对36氪表示，宁德时代的壁垒在于工艺管控能力、生产一致性。而且无论车企的自建产线，还是二三线电池厂商都很难在短时间内，追平宁德时代的这一优势，因为“一定要有足够大的生产体量，才能做有效的筛选和试错”。通常情况下，更高的一致性，意味着更低的续航跳水、补能异常，甚至安全事故的概率。但车企自建的产线，和二三线电池厂的生产一致性水平，也可以通过增加测试工序等手段进行一定弥补。而且，尽管在产品一致性上不及宁德时代，但“车企牌”电池亦有其优势。36氪从一些行业人士处了解到，“车企牌”电池的产品定义、设计、生产通常由车企进行全方位管控，部分自研电池的车企，还会监督到电池的二三级子零件供应商，以确保最终的产品性能符合自己的高标准。除此之外，车企对整车更为熟悉，因此“车企牌”电池的BMS算法，“在应用端可能比电池厂更好”。或许未来相当一段时间内，“车企牌”电池都会保持与宁德时代相持而行。生产一致性，宁德时代的竞争壁垒动力电池行业历经多年发展，动力电池技术、设备的成熟与普及，令各电池厂商间的技术代差逐渐拉齐。电池产品间的竞争，越来越聚焦于生产的一致性。许多行业人士都承认，宁德时代的电芯一致性，领先一众二三线电池厂。一个相对直观的体现是——“国内电芯，唯一不分档次的厂家就是宁德时代，因为都是一样的”。“一致性不是那么好做的”。有行业人士告诉36氪，几乎所有的生产要素都会到动力电池的工艺控制，包括现场的湿度、温度、杂质、原材料选用等。而电池厂商“一定要有足够大的生产体量，才能做有效的筛选和试错”。因而短期内，二三线电池厂商的生产一致性，很难赶上宁德时代。而一致性之所以重要，是因为它能够直接影响到电池包的容量，甚至有可能引发安全事故。有电池行业人士表示，即便是行业公认更具本征安全的磷酸铁锂电池包，同样强调生产的一致性。评估生产一致性的直接指标，是压差、内阻差异、尺寸差异等。有行业人士举了个例子解释压差对电池包容量的影响：“原本电池包按100度电的容量去设计，但如果其中有颗电芯的电压只能达到98度，那BMS的均衡策略，会在充电时，把其余100度电芯的那两度电，变成热能消耗掉，从而将所有电芯控制在98度的电压范围之内。这就会造成，电池包的实际容量达不到100度的设计目标。”36氪了解到，目前行业内动力电池的BMS策略，多为被动均衡，它能起到上述的“削峰”的作用，却难以“填谷”，——将100度电芯的电量，输送给98度的电芯。“填谷”需要主动均衡的BMS策略，但这项技术的成本远超被动均衡的BMS策略，因此行业里少有企业采用。一位行业人士举了商用车行业的例子：“一套商用车的主动均衡，报价约2万元，而且有价无市。主动均衡的BMS主要用在钛酸锂电池上，因为超大倍率放电，压差太大，加上钛酸锂能量密度本就低。”这也就意味着，由于电芯一致性导致的电池包容量衰减，很难通过Pack层级的BMS策略去平抑。电池包容量衰减，体现在整车上就是续航跳水、补能异常。但电芯一致性给电池包带来的影响还不止于此，有行业人士表示，它还会造成安全隐患。“假如电池包容量跳水30%还在服役，那就很容易过充过放，过充过放的下一步就是起火。”有电池人士对36氪强调，即使是材料体系更为安全的磷酸铁锂，也遵循这一理论。也有电池行业人士指出，生产一致性对电池包性能和寿命的影响，具体会达到什么程度，“这是一个概率问题”。“这涉及到企业评估电池包可靠性的能力。”一位电池工程师表示，“压差到多少程度是可接受的，这需要通过大量统计数据计算。不过部分车企没有那么多数据样本，只能通过模型推理，而模型的精度又考验着企业员工的水平。”他举例说：“假如A车企认为，压差在100毫伏的失效概率是10%，B车企认为100毫伏压差的失效概率是1%，那么基于这个判断，B车企会让电池包继续服役、企业继续监控，A车企则可能更换电池包，更换后的电池包压差只有10毫伏，电池包寿命自然也会延长。也有些车企会通过远程OTA，限制电池包的使用区间，也能够降低电池包失效风险。”“车企牌”电池如何缩小差距尽管宁德时代在生产一致性上，保持领先身位，但“车企牌”电池对一致性的重点盯防，希望努力缩小它们与宁德时代产品之间的差距。一家参与自研电池项目的人士告诉36氪，他所在的车企用了很多强筛查手段，去追赶提升电芯品质。他为36氪举了很多例子：“比如用来去除原材料中金属异物的除瓷工艺，行业里通常做两道，我们做四道。”“用来筛查电芯一致性的降压测试，行业通常只做两三次，我们也做四次。”36氪还从一些电池行业人士处了解到，X-ray（X光）检测也是电池厂提升品质的手段之一。一些电池行业人士告诉36氪，X-ray的作用，就是穿透钢壳、铝壳，以及外层的极片，观察是否有极片、隔膜弯折，也能够检测出电池包内叠片或卷绕的结构性缺陷。“比如卷绕出的电芯，不是一个正常圆柱体，X-ray都可以看出来。”据36氪了解，目前宁德时代、远景动力、欣旺达等厂商，都已采用X-ray检测工序来提升制造管控能力。有欣旺达人士对36氪表示：“欣旺达试产线上的电芯，每颗都会经历X-ray检测，每条量产产线上也都会大量使用X ray，可能是每多少颗电芯测一颗，也可能是所有电芯都测。”不过，需要注意的是，一些电池行业人士认为，X-ray究竟能在多大程度上弥补电芯的一致性，仍取决于电池厂商的能力。X-ray能够呈现显性的表征，但如何通过这些判断一致性的风险概率，这也会因电池厂的能力而异。或许，二三线电池厂的电芯级能力，还需要相当一段时间追赶到头部水平，但这并不能简单等同于，“车企牌”电池一定不如宁德时代。全流程管控，“车企牌”电池的优势36氪了解到，车企从宁德时代采购整包电池，宁德时代给的是个类似“灰盒”的方案。部分行业人士表示，电芯工艺、材料配方，宁德时代通常是保密的，生产现场的管控车企也难以过多参与。有蔚来工程师对36氪称：“宁德时代几乎什么都不给。”这在一定程度上，印证了宁德时代开放程度较低。有电池行业人士表示，宁德时代会开放给车企的，“主要是一些基本电芯下线测试数据，比如容量、电压、内阻等”。也有电池工程师表示，数模释放、冷板流道等，车企也能看到。这意味着，车企很难深度参与电池包的全流程管理，电池的质量、性能几乎只能依赖宁德时代的管理。但宁德时代的管理，未必总是优于车企。一家头部车企的电池人士告诉36氪，就他们内部测试的结果而言，宁德时代的一些长期性能指标参数，有时可能并非行业最优。他解释：“宁德时代更早摸清了材料的安全边界，所以敢于把边界压得比较极限。”由此引发了这家车企内部的博弈——品牌端希望搭载宁德时代产品，研发端则持反对意见。反之，“车企牌”电池，车企则能够对电池包的设计、开发、生产进行全方位、无死角的管控。理想牌电池正是一个鲜明的案例。有接近理想的行业人士告诉36氪，理想和欣旺达的合作中，“基本上全是理想在操刀，欣旺达是配合。理想电芯开发、材料的人都有，理想牌电池几乎就是理想设计的，欣旺达更多的是扮演代工方的角色”。理想还曾为这个项目，专门招了十来个电芯开发的人员。36氪从部分行业人士处了解到，直到去年，理想在电池上投入的总人员规模，约为300多人。或许也正得益于，理想对理想牌电池的全方位管控，部分理想人士对36氪表示，从售后数据来看，理想牌电池的失效率和宁德时代差不多，个别月份，理想牌电池的失效率甚至低于宁德时代。鸿蒙智行的巨鲸电池也采用全方位管控的思路，以控制产品质量。36氪曾报道过，巨鲸电池是华为的电池开发标准，对外是华为电池品牌。巨鲸电池的开发标准比行业普遍标准都高，“比如高温热失控实验，华为的要求是，在电池包、整车、周边环境都很热，电量又约为100%的情况下，电池包热失控后不会爆炸。很少有比这更严苛的了”。部分接近鸿蒙智行的行业人士表示：“华为从化学体系到原材、工艺、下线检测都会参与。但他们人手相对有限，所以更多的是监督和验证可靠性，有时候可能不会特别深入地参与电芯研发。”但华为这套严格的准入标准，仍能为巨鲸电池的安全性带来一定保障。7月30日晚，小米汽车技术发布会上，小米集团董事长雷军发布龙甲电池时介绍，这是一套由小米主导的动力电池系统化解决方案，由小米负责产品定义、主导电池包设计开发、参与电芯设计开发、进行全流程质量管控。36氪从部分接近小米的行业人士处了解到，小米为了保证自研电池的性能，“找了很多好的SQE一把手来教自己的员工”，去年小米在电池上投入的人力约为100多人，“其中大部分是BMS的人”，小米也在招聘系统设计相关的人，“因为他后面要做很多工业化的东西”，也在逐步补齐自己的电芯能力。和巨鲸电池一样，龙甲电池的安全标准也相对苛刻。雷军在发布会表示：“龙甲电池安全标准超过国标。”比如其中，”500J底部撞击电池功能不失效”这项，许多行业人士认为“这是比较高的标准”，国标要求的是150J底部撞击后，不泄露、不起火、不爆炸。还有行业人士透露，部分自研电池的车企，还会追溯到电池的二三级供应链，比如正负极材料上，制定筛选材料标准。同时车企也会对二三线电池厂的一致性，制定相当于宁德时代的要求。“甚至包括箱体上的盖板等，有质量不达标的，车企的工程师会帮助这些供应商做人员培训、产线改造、质量提升，确保它们的材料能符合车企的标准，这是过去行业里很少有人做的”。“车企牌”电池的另一个优势在于，主机厂的BMS团队，“在应用层做得可能更好，因为控制器之间是有交互的，而主机厂更懂车”。短时间内，汽车行业的动力电池供应，或将分化为两种路线，一种是以宁德为主的高集成式供应，而更多的二三线电池厂商，则会成为“车企牌”电池模式下，被全流程管控的、类似ODM的角色。但是当车企带领电池厂，将能力逐步提升，并且获得消费者认可，龙头公司能做的无疑是进一步开放，并且跟随和融入车企的标准和开发体系，这也正是“车企牌”电池推出的核心初衷：不是为了斗争，而是实现更高的技术和性能标准，推动行业

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