by 黄小明Edward
由两个融过资，投过项目的连续创业者开办的聊天节目，常年关注品牌，消费，创投，商业洞见。不定期邀请各行各业大咖嘉宾分享行业洞察。
Language
🇨🇳
Publishing Since
11/25/2024
Email Addresses
1 available
Phone Numbers
0 available
March 20, 2025
<p>2024 年，GPT-4 等大模型已能流畅对话，却仍被 MIT 研究证实缺乏因果推理能力；DeepMind 的‘自适应代理’在《科学》杂志展示的特定任务中接近人类水平，但离跨领域通用仍遥不可及。学界共识明确：现有 AI 只是工具，AGI 尚无清晰实现方法。</p><p>随着最近Manus的推出，我们又似乎看到一条隐隐约约通往AGI的路径。所谓“AI实习生”到底离投入实际应用还有多远？大模型越卷越快的当下，是否也会加速AGI的实现？</p><p>本期节目：</p><p>本期关键词: AGI | AI应用| AI+产业</p><p>01:00 Manus没有技术含量？技术创新 or 底层建设</p><p>03:05 技术是王道？</p><p>04:30 Manus的发布意味着AGI发展的开始？</p><p>07:05 AI的发展逻辑开始分叉</p><p>10:45 史蒂夫乔布斯：“I want zoom out picture like this”</p><p>13:15 AI带来的那些“坑”</p><p>21:50 从“RPA”到“AI”</p><p>25:10 AI给Martech带来的全新优化方向</p><p>33:03 AI是否真的可以帮助普通人解决一些事情</p><p>36:36 To B or To C？</p><p>38:00 杀手级应用是否会出现在搜索引擎上面？</p><p>45:50 搜索本身就是有一定的skill set</p><p>49:12 马斯克为AI开发游戏站台，开发者收入爆发</p><p>54:30 用更多数据层面的分析，来弥补人为的经验</p><p>56:45 我们离AGI到底还有多远？</p><p>59:18 OMG！机器人到底要不要交社保？</p><p>60:25 梦寐以求的“复合型人才”即将批量产生？</p><p>66:40 微信最新AI帮你打造“贾维斯”？</p><p>74:43 用AI做恋爱游戏？中国公司“遥遥领先”</p><p>76:25 Martech上的杀手级应用？未来的畅想</p><p>85:00 Ending</p><p>从AI到AGI，我们差距到底有多大？</p><p>主播：黄小明 ｜ Berkeley</p><p>小红书：<a href="https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5cc5072e00000000110383ec?xsec_token=ABeOlPoKYfACx_W02Ne1QpEVdmL2F2mrR2qMVIM_PN2c0%3D&xsec_source=pc_search">Dozy咖啡</a></p><p>如果你喜欢我们的内容，请记得订阅频道。同时别忘记了在小宇宙App内给我们留言、点赞，分享给更多的朋友们！</p><p>也可以搜索微信：BerkeleyZh 添加我们微信进行交流哦～</p>
February 24, 2025
<p>最近《哪吒2》票房炸裂，全网都在刷屏‘画图梗’，但你可能不知道——这部电影背后，藏着一条比票房更疯狂的产业链：<strong>IP资产化</strong>。<br>今天我们不聊神话英雄，聊更魔幻的生意经——为什么米老鼠版权到期能上热搜？泡泡玛特卖盲盒一年赚46亿？迪士尼乐园收入是票房的17倍？本期节目，我们将用数据、案例和法律史，拆解“IP如何从文化符号变成印钞机”。</p><p>本期节目：</p><p>本期关键词:IP资产化 | 长尾效应 | 米老鼠法案</p><p>00:05 哪吒2真的很精彩</p><p>01:15 哪吒2的IP周边收入收入破10亿，比哪吒1高10倍？</p><p>03:30 IP是怎么产生的？</p><p>05:25 米老鼠法案推动了IP资产化的运作</p><p>07:00 2015年，中国IP元年开始！</p><p>14:15 内容是产生IP最重要的基础</p><p>16:30 IP陷入变现难的问题</p><p>19:00 迪士尼本质是一个IP公司，不是一个影视公司</p><p>26:10 迪士尼靠IP一年可以赚多少钱？</p><p>30:45 日本IP授权到底有多难拿？</p><p>36:00 东半球最强法务部：任天堂</p><p>46:00 宝可梦卡牌带动国内卡牌游戏市场</p><p>49:00 孩之宝的IP联名：大富翁x麦当劳案例</p><p>58:00 中国IP头部公司：奥飞娱乐</p><p>62:00 泡泡玛特的IP变现</p><p>65:00 长期的运营是IP变现是否能有长尾效应的关键</p><p>70:00 IP运营，我们差距到底有多大？</p><p>82:00 我们缺少的不是IP，而是系统化的IP运营能力</p><p>88:00 哪吒2的爆火背后，带动我们国内的IP发展</p><p>91:00 英国发布国家软实力排名，中国位列第二</p><p>95:00 当消费进入Next Level，IP是否有足够匹配Next Level的能力很重要</p><p>96:59 中国在应用方面，一定是世界第一！</p><p>97:24 下期预告：日本公司的“死亡笔记”</p><p>主播：黄小明 ｜ Berkeley</p><p>小红书：<a href="https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5cc5072e00000000110383ec?xsec_token=ABeOlPoKYfACx_W02Ne1QpEVdmL2F2mrR2qMVIM_PN2c0%3D&xsec_source=pc_search">Dozy咖啡</a></p><p>如果你喜欢我们的内容，请记得订阅频道。同时别忘记了在小宇宙App内给我们留言、点赞，分享给更多的朋友们！</p><p>也可以搜索微信：BerkeleyZh 添加我们微信进行交流哦～</p><p>下期节目预告：《那些日本著名公司的“死亡笔记”》</p><p> </p>
February 10, 2025
<p>当SHEIN用“7天交付”碾压ZARA、TikTok直播间48小时卖爆10万件卫衣——服装行业正被一场名为“小单快返”的革命撕裂。<br>一边是传统工厂堆积如山的库存，一边是AI指挥的“数字工厂”连夜赶制30件订单。AI转型是救命稻草，还是新一轮内卷的开端？</p><p>我们潜入行业前线，对话<strong>深智科技创始人刘亦心</strong>：<br>👉 服装行业“厂二代”，亲历从接班到AI工厂的巨变；<br>👉 用“1件打版、48小时交付”；<br>👉 直言：“DeepSeek对于服装行业的垂直应用，带来的是巨大的改革。”</p><p>节目详情：</p><p>00:17 嘉宾自我介绍及背景</p><p>06:36 SHEIN的“小单快反”到底是怎么运作的？</p><p>08:45 为什么其他公司无法复制SHEIN的模式？</p><p>10:23 所以现在服装生产的痛点在哪里？是否能解决？</p><p>16:00 除了硬件的升级迭代，同时配套SaaS是否有前景？</p><p>20:15 针织？梭织？到底有什么区别？AI的应用如何介入？</p><p>24:40 为什么“服装大厂”/“大品牌”没有应用AI工具来满足客户需求？</p><p>30:45 服装产业的数字化转型+AI转型该如何落地？</p><p>41:05 到底AI对于服装行业会带来多少冲击？</p><p>47:15 现阶段对于行业企业AI赋能/转型，阵痛期是否更长？还是更加丝滑？</p><p>50:45 到底选择“挖金矿”还是“卖铲子”？</p><p>55:00 广告时间～48小时之内，个性化定制送货到家哦～</p><p>61:00 Ending</p><p>主播：黄小明 ｜ Berkeley</p><p>小红书：<a href="https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5cc5072e00000000110383ec?xsec_token=ABeOlPoKYfACx_W02Ne1QpEVdmL2F2mrR2qMVIM_PN2c0%3D&xsec_source=pc_search">Dozy咖啡</a></p><p>春节开工后第一期！</p><p>如果你喜欢我们的内容，请记得订阅频道。同时别忘记了在小宇宙App内给我们留言、点赞，分享给更多的朋友们！</p><p>也可以搜索微信：BerkeleyZh 添加我们微信进行交流哦～</p>
Pod Engine is not affiliated with, endorsed by, or officially connected with any of the podcasts displayed on this platform. We operate independently as a podcast discovery and analytics service.
All podcast artwork, thumbnails, and content displayed on this page are the property of their respective owners and are protected by applicable copyright laws. This includes, but is not limited to, podcast cover art, episode artwork, show descriptions, episode titles, transcripts, audio snippets, and any other content originating from the podcast creators or their licensors.
We display this content under fair use principles and/or implied license for the purpose of podcast discovery, information, and commentary. We make no claim of ownership over any podcast content, artwork, or related materials shown on this platform. All trademarks, service marks, and trade names are the property of their respective owners.
While we strive to ensure all content usage is properly authorized, if you are a rights holder and believe your content is being used inappropriately or without proper authorization, please contact us immediately at [email protected] for prompt review and appropriate action, which may include content removal or proper attribution.
By accessing and using this platform, you acknowledge and agree to respect all applicable copyright laws and intellectual property rights of content owners. Any unauthorized reproduction, distribution, or commercial use of the content displayed on this platform is strictly prohibited.