校轼昆，你发这些东西，妈妈实在是太害怕了。我知道你喜欢探索新事物、学习新知识，这点我很欣赏和支持。但是有些时候，作为母亲，我会因

校轼昆，你发这些东西，妈妈实在是太害怕了。我知道你喜欢探索新事物、学习新知识，这点我很欣赏和支持。但是有些时候，作为母亲，我会因为担心你受到不良影响而感到害怕。尤其是在网络世界里，存在着很多虚假信息和不良内容，我希望你能够更加谨慎和理性地对待它们，避免被误导或者受到伤害。当然，我也相信你有很好的判断力和自我保护意识，我们可以一起学习如何更好地应对这些挑战。请记住，无论何时，我都是你最坚实的后盾，永远陪伴着你。

研究发现大脑频率诱导可加速重组和学习新事物的能力

研究发现大脑频率诱导可加速重组和学习新事物的能力根据发表在《大脑皮层》杂志上的一项新研究的高级作者佐伊-库尔兹教授，每个人在这个范围内都有自己特定的α波频率--如果你能刺激整个大脑在这个频率上同步，就能从根本上加速学习成绩。"我们模拟了这些波动，这样大脑就能与自己保持一致--并且处于最佳状态，以促进发展，"库尔兹说。"我们大脑的可塑性是重组和学习新事物的能力，不断地建立在以前的神经元互动模式上。通过利用脑电波节律，可能有可能在整个生命周期内加强灵活的学习，从婴儿期到成年后。"脑电图读数样本；每个大脑都有自己独特的α波振荡频率，介于8-12赫兹之间库尔兹和一个神经科学家团队从80名研究参与者身上采集了脑电图读数，找到了每个受试者的独特α波频率。然后他们创造了"光脉冲"--在电脑屏幕上闪烁的白色方块，被调整为精确匹配个人的α波。他们向受试者展示这些脉冲1.5秒，假设这将"诱导"大脑活动进入一个更同步的状态。然后给受试者一个快速的认知任务，他们必须在混乱的视觉杂波中挑出特定的形状。每个受试者重复这一练习800次，不同的小组被给予与他们脑电图读数的峰值同步的正确频率、与他们脑电图读数的谷底同步的正确频率、随机波或被故意调整为稍慢或太快的波。这些小组提高成绩的"学习速度"是完全不同的，给予与脑电图低谷同步的正确频率的受试者表现最好。这一组的改善速度至少是对照组的三倍，并且在第二天重复练习时保持了他们的成绩。"干预本身非常简单，只是在屏幕上的一个短暂闪烁，"共同作者伊丽莎白-迈克尔博士说，"但是当我们击中正确的频率加上正确的相位排列时，它似乎有强大而持久的效果。"脑电图被用来测量18-35岁的受试者的大脑活动共同作者、来自南洋理工大学和剑桥大学儿科系的VictoriaLeong教授说："我们觉得自己好像一直在关注这个世界，但实际上我们的大脑会快速拍摄快照，然后我们的神经元会相互交流，将信息串联起来。我们的假设是，通过将信息传递与脑电波的最佳阶段相匹配，我们可以最大限度地捕获信息，因为这时我们的神经元正处于高度兴奋状态。"事实上，这种脑电波夹带可能与成年人对儿童说话的方式有相似之处。"当成年人对幼儿说话时，他们会采用儿童导向的说话方式--一种缓慢而夸张的说话方式，"Leong说。"这项研究表明，儿童指导性讲话可能是一种自发的速度匹配和训练儿童较慢的脑电波的方式，以支持学习。"该团队说，这种技术很可能在广泛的情况和任务中发挥作用，而且它很可能与非常实惠的EEG头盔一起工作。Kourtzi说："虽然我们的研究使用了复杂的脑电图机，但现在有简单的头带系统，可以让你很容易地测量大脑的频率。"这项研究在同行评议的《大脑皮层》杂志上公开发表。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1342127.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1342127.htm

AI 新知： 像大脑一样学习的多模态（极简版起源故事）

AI新知：像大脑一样学习的多模态（极简版起源故事）近日，微软放出了多模态大语言模型的重要论文《LanguageIsNotAllYouNeed》。预示着今年AI的下一个重大突破。那么，什么是多模态学习，有没有一种人人皆可理解的方式，让更多人参与着技术民主化的浪潮呢？答案是乐观和肯定的。以下内容来自JeffDean去年在TED做的分享，面向所有人。无需担心技术理解力，更依赖你对大脑本身的好奇心。原始链接：https://youtu.be/J-FzHIQ7SOsJeffDean二十多年前加入谷歌，领导着谷歌的人工智能研究与健康部门。核心内容摘要如下：（这是我的几点解读，供非专业人士参考）神经网络的机器学习突破是来自科学界对大脑的运作规律的理解（它是自下而上的）算力是重要且有效的，深度学习突破了识别猫咪、机器翻译到AlphaGO等单一任务AI的单一任务导向的训练是极为低效的，可以请想象成我们从小失去听觉、嗅觉、味觉（去观看电影的感受）多模态的思想，是进一步模拟大脑运作，就像生物拥有多种感觉来整合认知世界像大脑一样多个区域进行超高效率的协作，是学习真正的「奥义」；AI的多模态即对大脑深度的模仿。部分讲稿如下（适当删减，以便于文字阅读）：1/人工智能可以做什么？在过去的十年间，AI在帮助计算机识别物体、理解语言和谈话方面取得的巨大进步。以往的天方夜谭现在一一成为现实。计算机视觉来说，在过去的十年中，电脑快速地发展出了‘看’的能力。这在计算机运用上具有变革性的影响。还有一些了不起的实际应用。可以通过机器学习预测洪水、翻译一百多种语言、预测和诊断疾病。2/让我们来看看构成当代人工智能系统基础的两个关键元素。首先是神经网络，它是解决这些难题的一项重大突破。第二个是运算能力。驱动神经网络运作实际需要大量的运算能力，在过去的十五年，我们做到了使其减半，那也是整个人工智能得以发展至此的原因之一。JeffDean认为我们做错了几件事～3/AI小历史。数十年前几乎从计算机科学最早出现，人们就想建造可以识别语言及理解谈话的电脑。最初的方法一般是人们手动写下完成难题所需的算法，但成效一般。过去的十五年间，一个方法出其不意地一次性解决了所有难题：神经网络。神经网络并非一个新想法。背后的理念出现于1960和70年代。神经网络如同其字面意思一样，是一连串互相连接的神经元。它们大致上效仿了人体真正神经元的特性。4/神经网络如何计算？这种系统中的一个独立神经元，拥有一组输入信息，每组输入信息有对应的比重，神经元的信息输出就等于那些输入信息乘以它们对应的比重。其实挺简单的，无数神经元协同运作，就可以学习复杂的东西。我们如何在神经网络中学习的？其实，在学习过程中，比重在不断被微调，增强一些东西的影响，削弱其他的影响。5/JeffDean对神经网络的兴趣，始于1990年本科阶段时学到的一门相关课程。那时，神经网络在精细问题的解决上取得了惊人的成果，但还达不到完成真实世界中重要工作的程度。他觉得我们可能只是需要更强的运算能力。明尼苏达大学当时有一个32位处理器。JeffDean想：“如果有更强的运算能力，我们真能用神经网络干点大事。”所以决定以神经网络的并行训练作为毕业论文的课题，理念是将电脑或电脑系统中所有的处理器运用到同一件任务上，用来训练神经网络。32位处理器，哇，我们肯定能用它做点大事。但我错了。6/JeffDean意识到如果想用神经网络做些引人注目的事情，所需的算力大概是90年代算力的一百万倍。但从大概2005年开始，多亏了摩尔定律，我们真的开始拥有算力了，世界上一些大学里的研究员们开始成功用神经网络完成各种任务。和其他几个在谷歌的同事听闻了这些成功事例，于是决定启动一个项目，训练大型神经网络。7/用油管视频里随机截取的一千万帧照片对其进行训练。这个系统发展出了能够识别所有不同种类物体的能力，然后因为是油管的关系，所以它发展出了识别猫的能力。油管上全是猫。但让它如此引人注目的是从未有人告诉过这个系统猫到底是什么。仅仅依靠数据的形态规律，它就能自己琢磨出来猫究竟是什么。8/在那个时候，我们还对如何打造一个更适合神经网络运算所需的计算机硬件感兴趣。神经网络运算有两个特性。第一个是它们对精准度要求很低。几个有效位就够了，不需要六七个那么多。第二个是所有算法都普遍由多个不同的矩阵和向量的运算组成。它会非常适用于神经网络运算，虽然你无法用它做太多别的事，这是我们制作的第一个成品，TPUv1。“TPU”是张量处理器的意思。多年来，这一技术运用于谷歌搜索、翻译、以及AlphaGo围棋比赛，所以李世石和柯洁可能没意识到，他们其实是在和TPU架构比赛。9/我们仍然做错了很多事，讲三件我们做错的事情，以及如何修正他们。第一个是，现如今的大部分神经网络只被训练进行单一种类的任务。你训练它去做一件你很关心的事情，但这是一项非常繁重的工作。你需要搜索数据组，选择这个问题所需的网络架构，接着随机分配起始比重，然后为调整比重进行大量运算。到最后，如果你幸运的话，可以得到一个非常适用于你关心的问题的模型。但如果你一直这样做，到最后会得到几千个独立的模型，每个可能都很有用，但都只针对某个单一类型的问题。10/想一想人类是怎样学习的。想象我们沉浸于钻研园艺，尝试垂直水培园艺。无需为此重新学习一遍，我已经掌握的有关植物的知识。知道怎么把植物放进洞里，怎么浇水，以及植物需要光照，我只需要整合这些知识用以学习新的技术。（大脑整合了不同维度的知识和模型）11/电脑也可以这样运作，但目前还未实现。为了避免每次学习新东西时忘记之前的知识，我们可以训练一个多任务处理模型，该模型的每个部分都有自己的专长，能够完成成千上万种不同的任务。假设我们有一个能完成一千种任务的模型，当第一千零一种任务出现时，我们可以整合已有的和新任务相关的知识，更快地完成这项新任务。就像你面临新的问题时，能够快速识别已知并能够帮助解决这些新问题的知识一样。12/第二个问题是，大部分现今的模型只能应对一种形态的数据，图片、文字或语音，但无法做到一网打尽。但想一想人类如何在这世上生活。你不断地动用你所有的感官去学习，去做出反应，去搞清楚现在应该做什么。这样显然更加合理，我们也可以用同样的方式建造模型。13/我们可以建造一个可以接收所有不同种类数据的模型，文字，图像，语音，然后把它们融合在一起，这样无论这个模型看到文字“豹子”，看到豹子的视频，还是听到有人说出“豹子”这个词它都会触发同样的反应：一个豹子的概念可以应对很多种不同的数据输入项，甚至是非人工的输入项，例如基因序列，3D点云数据，当然也包括图片、文字和影像。14/第三个问题是现有人工智能模型过于稠密，这导致我们在执行某项任务时必须完全激活整个模型。与之相反，人脑的不同区块专注于不同的工作。我们可以制造一种激活反应较稀松的模型，训练时，模型可以学习哪个区块适用于哪个领域。此类模型高效，因为我们只使用完成任务所需的区块。解决这三个问题后，我们可以训练几个通用模型，能够应对成千上万件事情，并整合不同数据形态。我们已经制造了一种符合以上条件的模型，叫做“Pathways”。15/我们的理念是这个模型可以完成成千上万种不同类型的任务，然后我们可以逐步增加新的任务，它也可以同时处理各种形态的数据，然后逐步学习新技能，并按需为不同任务启动不同区块。我们对此感到非常兴奋，我们认为这将是人工智能系统建造迈出的重要一步。16/浅谈一下什么是可信赖的AI。我们要确保强大的人工智能系统造福所有人，但也要考虑公平性、可解释性、私密性和安全性。为训练这些模型完成成千上万种任务，我们需要大量数据，并确保数据的采集代表不同的社群和情况。数据担忧只是可靠人工智能这个议题的一部分。2018年，谷歌发表了开发此类科技时应注意的人工智能守则。17/这帮助指导了我们在研究领域和产品中使用人工智能。这对于思考复杂问题和在社会中应用人工智能非常有帮助和重要。我们不断更新这些准则，它们是现在研究的热点领域。从只能识别数据中的模式到通用智能系统，它们赋予我们解决人类面临的重大问题的能力。例如，我们可以诊断更多疾病，设计出更好的药品，优化教育系统，解决全球变暖等复杂问题。这些系统需要来自世界各地的多学科专家共同协作。18/将人工智能和你所在的领域相结合，从而推动产业的进程。我看到了许多计算机科学的优势，以及在过去的几十年中计算机科学如何帮助几百万人更好地理解世界。今天的人工智能拥有帮助数十亿人的潜力。我们真的生活在一个振奋人心的时代。谢谢。Invalidmedia:

刚刚，又有IP地址显示为贵州的网友质问我：你有完没完，为什么站在远处，揪着贵州这点事不放，有本事到现场来看看再说！（图一）

刚刚，又有IP地址显示为贵州的网友质问我：你有完没完，为什么站在远处，揪着贵州这点事不放，有本事到现场来看看再说！（图一）不规范穿脱防护服，这不是一点事，这是破坏防疫的大事！说句不中听得话，已经过去10天了，贵阳现在疫情控制得怎么样了？在这个节骨眼上，如果还听不进去正确建议，容不得医学批评，那有些人，真的是愧对贵州人民了。首先，惨烈教训已经发生过而且正在发生。西北沙漠边以梨子闻名的那个市，一位同行在今天早上告诉我：“山猫老师你好，XXXXX市人口六十多万，静默管理三十多天仍有新增，志愿者和社区干部频频变阳，之前就因废弃防护服没有妥善处理问题导致传播病毒。能不能关注下。”事实上，类似的悲剧早已发生。今年四五月间，南方某大城市，有些小区，封控前一个月，小区居民核酸全阴，一个月后，不断出现阳性感染者，最后，小区志愿者和社区干部团阳。按理，如果措施得力，各方遵守医学规范，一个城市封控14天后，社会面清零应该毫无问题。那些超过一个月仍有新增，志愿者和社区干部频频变阳，问题何在？问题可能就出在志愿者和社区干部，可以在封控区间相对自由走动，同时他们穿脱防护服不规范，把自己和他人给害了。图2，由贵州一网友提供，来自贵阳花果园小区一志愿者朋友圈。该朋友圈发布于2022年9月11日。大家扪心自问：如图2这样穿防护服的志愿者和社区干部，不怕自己被感染吗？他们在封闭小区走门串户间，会不会成为送病毒上门的移动传染源？图3-11，来自@织金县公安局官方微博，疫情发生快三年了，织金公安，难道一个人都没有受过相关培训吗？警察这样穿防护服和多穿一件衣服有什么不同？一百多元到二百多元一套防护服，就这么浪费了。织金县财政很富有吗？织金县已经富到了把医用防护服当一次性制服穿了？我们可以想象一下，这些警察是可以这样穿防护服进出封控区的。他们这样难道没有扩散疫情风险吗？我希望这件事情，能引起贵州地方政府的重视。不规范穿脱防护服的工作人员，活动于封控区内，引起疫情扩散风险这个漏洞，应该及时补上。最后三图，附上国务院新冠肺炎联防联控机制综合组部分文件相关内容供大家学习。相关地方政府工作人员，应该静下心来，好好学习中央文件，才能天天向上，做好本地防疫工作。

【劝退贴——盒马分拣-蜜雪冰城经历分享——你真的考虑好了吗？】

【劝退贴——盒马分拣-蜜雪冰城经历分享——你真的考虑好了吗？】楼主是去年毕业的某211硕士，以前没怎么干过体力劳动，出于对脑力劳动的“背叛”，我决定去找一个体力活儿干干，于是我伪造了高中毕业的学历，在2月底经由一个人力资源公司到了上海的一家盒马生鲜干分拣。分拣场所是在一个灯光暗淡的仓库之中，计件工资，按照“合流”和“一体化”两种计价方式，所谓的合流就是在捡好货物之后不需要自己打包的，一体化则需要自己拿个箱子打包，合流的一件商品2毛五，一体化的一单是1块2，这个“一件”商品不是真的一件商品，而是同一个商品，比如有人买了五瓶矿泉水，这五瓶矿泉水算一件，而一体化，无论你拣了多少商品都是1块2，一体化的一单平均要有10件商品左右，而且还要自己打包，所以拣货员不喜欢干一体化的，但是没法拒绝，被派到什么单就是什么单。拣货员被要求在规定的时间内捡完货物，一般10件商品会给2-3分钟的时间，你需要在这2-3分钟的时间内，用手挎着提包，在面积大约600-700平米且构造复杂的仓库里，用一个扫描枪把商品塞进包里，然后拿着包马不停蹄地赶往下一个地点，一旦超时就会被扣钱。与此同时，在工人们奔跑的另一边，三个管理员（两女一男）在椅子上拿着大喇叭不停地催促人跑快点：“XXX！你干嘛呢！！磨磨唧唧的！“”跑快点！都给我跑起来！”“跑这么慢，还想不想干了？不想干就滚！”你一边需要忍受管理员的呵斥，一边要像被鞭子鞭打的牛一样干活，是的，这是真的牛马，在这里，你不会有任何的尊严，任何的一点小失误都会遭受严厉的呵斥，我每天要听到十几句“草你xx”，甚至没什么失误也会遭到打击，有一次，一个分拣员好像跟一个女的管理员发生了争执，然后另一个女生过去看发生了什么（这个女孩还没有18岁，和她的男朋友一起在这里干分拣），然后那个女管理员看她走过来，就骂她：“滚回去！给你脸了？！看什么看！”，我还听到女管理员这样喃喃自语：“我最近是不是骂的少了，好些人干活不勤快，蹬鼻子上脸了！”紧张而单调的劳动并不让我感到难受，顶多让我感觉到了一些人在劳动中的异化（实际上从研究的目的看，我并不排斥感受这种异化），但是那种充满了威权、严酷的工作环境却让我疲倦，以及内心深深的悲哀——我是学习心理咨询的，我的价值导向大体上是助人的，我并非不知道世界上存在着许许多多的冷漠、防御、虚伪、暴力（事实上我在家庭和学校中也体会了不少），但是这种黑色的东西以一种大规模系统性的方式展示在我的面前时，我感到了一种深深的无力感——心理学拯救个人是有可能的，但是拯救社会却是妄想，而从和分拣员同事的交谈中，我在看到力量的同时也看到了底层人民相比于其他阶层更多的迷茫——在这里，没有什么阶级上升/个人发展的太多可能，个人更多地只是无可奈何地接受或者压根不去思考这些问题，因为思考这些问题会让人焦虑。金钱和权力的耦合让社会好像陷入了一种奇怪的扭曲状态，我在所谓的大厂也工作过，一边是阿里巴巴炫目的写字楼，一边和其旗下公司（盒马）处于原始资本主义的发展方式，从道义的角度来看，所谓的大厂的繁华之下不过是满地的虱子。--------------------先写这么多-------------------我看到有朋友说我是“高高在上”的，如果我让你有了这种感觉，让你受到伤害，我要向你道歉。也许是因为我使用了类似“底层人民”的话，我想这是一种用于讨论的“公共话语”。实际上，我觉得我没有什么资格高高在上，任何人都没有什么资格高高在上，人是平等的。我是农民工的孩子，我是一个贫穷的人，到现在依然是贫穷的人，我爸爸每年年底都要和工友去市政府拉横幅讨薪，以前和我妈出去摆摊，是要被城管追着跑的，在我初三的时候，耗尽积蓄，我家才有了属于自己的房子，那是一套建于八十年代、大约是我市最为破旧的楼房，当时耗资十八万，我想在某种程度上，我也算是“底层人民”吧？我想讨论的一个核心话题是，当这个社会是充满了竞争和压迫（姑且先用压迫这个词吧，虽然它也不尽客观），我们该怎么办？这种压抑的环境不是一个抽象的概念，而是实实在在发生在我们身边的，而且包括我们自己都在维持着它的再生产。上文提到的那个“粗鲁”的女管理员，她自己以前就是一线的分拣员，我猜测她也是在这样的环境中经历过来的，很多人是可以适应这个环境并且成为这个环境的一分子，当她看到她的领导是用那种粗鲁的方式领导（而且这个方式还切实可行！），在她成为领导之后，她也毫不犹豫地使用了也许她以前讨厌的东西了。这就好比很多父母以某种方式伤害了孩子，虽然孩子厌恶了父母，但孩子长大后，他也很有可能继续以那种方式伤害他的孩子。老子告诉我们要清心寡欲，知足常乐，从个人心理的角度来说，这的确是一个好的养生方式，更进一步说，这也契合了消灭善恶对立观念、允许一切发生的第三代认知行为疗法，如果一个单独的个人就焦虑抑郁的问题向我寻求建议，我大约会推荐TA尝试一下接纳和允许，但是当这个话题上升到社会层次的时候，我在内心却有着深深的疑虑:我这样做是不是在帮助某种不道义的社会体系？就好比让一个奴隶学会了感恩，的确，他幸福了，但是这就一定合适么？我们学习了这么多年，或许，我们知道了尊严、自由、平等这些价值观念，如果说进入工厂就要让我抛弃这些观念，我舍不得，但我现在还没有找到什么好的方式在工厂中实现这些价值，我该怎么办呢？---------------------------------------------------------------------------------------------------------------4/5更新刚刚在处理一件让我烦心的事情，之前租的房子押金拖了一个多月了也没退给我，合同约定好的是7个工作日，去要钱，对方就说：“又不是不退给你，你不要在这里胡搅蛮缠”，我当时血压就上来了，合理维权被说成胡搅蛮缠了。之前租房子也被中介坑过，上学的时候，导师和我们讨论职业规划，他说：“你们以后干什么都行，就是不要干房产中介，不然不要和别人说你认识我。。。。”言归正传，在盒马干了一个多星期，和我一起去的两个小伙子都跑了。小伙子A跟我说这里钱少还要挨骂，然后第二天就不见了，小伙子B，有一天捡错了商品，然后管理员先骂了他一顿，然后把带他的师傅痛批了一顿，他师傅也很委屈：“我跟他说过了怎么捡，跟我有什么关系呢？”，接着他也跑了。我的忍耐似乎也到了极限，于是当管理员再一次说我跑得慢的时候，我说“那我走吧”，他挥了挥手，我就走了。盒马的人员流动率是极高的，有一个原因是挣不到钱，抛去吃饭的时间，我每天大约要工作11个小时，但是收入却不到100块，因为招的人太多，接的单就少，因为接的单少，所以挣不到钱，员工就跑的多，因为员工跑得多，所以就多招人，恶性循环了不是。在这里，核心的是几个老员工，老员工跑得快，接到的单就更多，之前中介跟我说跑的最快的能拿一万二一个月，然后给我画大饼说希望我也是那个拿一万二的人，但是进去之后发现，老员工的普遍工资就是六七千。接下来我要谈到这份工作给我带来的好处，那就是晚上睡眠好了不少，基本上就是倒头便睡，我以前可是要在床上磨磨蹭蹭一个多小时才睡着的人啊。说来也奇怪，我算了一下，我大概平均十分钟才接一单，每单大约耗时三分钟，剩下的时间就坐着聊天或者发呆，照理说挺清闲的，但是身体确实非常劳累，胳膊被袋子勒着失去了感觉、腰疼腿疼啥的，而且时间过得非常快，一睁眼一闭眼两小时就过去了，假若适应了这里的工作，这还真是一份打发时间的好工作。------------------------再次分割---------------------我想是不是我从事的工作种类不对，或者打开的方式不对，换一份体力劳动会不会更好一些？于是，我回到了老家，找了一个蜜雪冰城的兼职工作，一小时10块钱，每天5小时，从8:30到13:30。第一天，给了我一件不知道多少人穿过的脏脏的工服（盒马也一样，给一件从来没洗过的工服），而且这衣服还没发带回家洗，因为洗了没干第二天就没得穿。一小时10块钱的工作，我以为是蛮轻松的，但是接触下来并不是这样，这份工作的主要内容有：1.制作后场原料，煮珍珠、煮芋圆，切柠檬，切橙子，煮布丁，泡红茶、绿茶、四季春茶，煮奶茶，配冰激凌，然后贴效期标签2.根据配方做餐3.前台收银4.做任务，清洗机子、翻倒柠檬橙子、擦拭墙面、拖地、摆放物料。在这里工作不像盒马只需要跑，而是要一心多用，比如说切柠檬的时候也要想着那边的芋圆好没好？泡茶到了哪一步了？那边放着的水接了多少毫升了？效期有没有过期？除了下雨天人少，基本上片刻也不得闲。这份工作同样让我感到难受，再次说明，让我难受的点并不是繁忙的工作，而是管理制度和人际关系。我进去的时候，店里有三个店员，两男一女，最大的女孩A才02年，还有带我的店员B，和入职一个月的店员C，店员B和店员C都是高中还没毕业的年龄。上班第二天，B和C晚上出去跟人打架，B的脸上缝了十几针，问他们打架的原因，C说他也不知道怎么打起来的。C有抑郁症，胳膊上布满了割腕的伤痕，让我看着很痛心。简单说一下让我感到难受的点吧：1.完全命令式的工作方式。2.对错误缺乏容忍，我认为作为新人，犯错是很正常的，即使是老员工也不时会犯一些错误，不必训斥，但实际上不是这样的。3.只有惩罚，没有奖励公司罚门店，门店罚员工，有一天，有个顾客外卖点了5杯餐品，但是有餐品店里没有料了做不了，女孩A就和顾客沟通换别的餐品，然后让我骑个电动车去送餐，我都到地方了，那边顾客说他不要了，然后这笔餐费就扣在了女孩A的工资里，一共33，小半天的工资没了。

你能买到这么便宜的国产车，是因为车企把他们全薅秃了

你能买到这么便宜的国产车，是因为车企把他们全薅秃了还有腾势搞的活动，2千元定金可抵2.2万元，其实就是变相降价2万。而在之前，特斯拉也官降了一波，ModelY长续航版降到29.99万的历史最低价，ModelS/X更是打了“骨折”，今年的降幅高达20万元。可以说从年初到现在，汽车市场就没有离开过降价这两个字。特斯拉能一直降价并不奇怪，毕竟它的毛利率高达20%，是全球单车利润率最高的车企。但特斯拉再降人卖一辆还是赚一辆，其他品牌亏钱卖车，还跟着特斯拉一起打价格战，靠的是什么？其实就两个字，压榨。一位头部自主品牌的资深工程师告诉我，“为了抢市场，我们卖一辆新能源车的纯利润在0上下徘徊”。车企不仅要勒紧自己的裤腰带，还要从底下千百家供应商那逼出降价的空间。某头部供应商告诉我们，为了把项目保下来，现在不少产品已经是低于成本的价格在做，“他们（车企）要在我们身上抠10块钱下来，那我们只能去压我们下面的供应商，从他们身上想办法，只能一级压一级”。还有供应商说到，有车企到了量产前的最后一步还来搞幺蛾子，“合同早就签了，包括价格、产量、性能都谈好的基础上，突然再告诉你他们现在能接受的价格是多少，问你还能不能降价”。更有供应商诉苦，车企对他们是直接耍起了无赖，明明吃了十碗粉，却只付你九碗的钱。在和近十位从业人员交流过后，我发现汽车价格战的背后，多的是我们想不到的竞争。车企想降价，首先要把车子的设计成本降下来。在车辆的开发流程中，车企对于成本控制有着一套方法论，叫做VA/VE（价值分析与价值工程）。这个理论可以用一句话来简单概括：花最小的钱，把东西做出来。落到在实车上，VA/VE的措施有很多，包括多车型共用零件、更换材料、更换工艺、取消部分零件等等，在行业内这些都是通用做法。比如我同事最近买的一辆极星2。在交付之前，店里把一台试驾车借给他开了一周。但在提到新车后，他发现和试驾车比，自己车子方向盘一圈都变得硬邦邦的，握起来没有弹性。我咨询了一位车企的内外饰工程师，对方表示这肯定是被降本了。“降低皮革和粘在皮革背面泡棉的厚度，甚至直接取消泡棉，这些在VA/VE里都算比较常见。除了方向盘，车上的仪表台、门板、座椅这些用到皮革的地方，基本都会做降本方案评审。至于最后在哪降了，就要看整体评估了”。正是车企这样从每个零件上一点点地抠，我们才得以看到车子越卖越便宜。像比亚迪用的常压油箱，相较于别人的高压油箱，一台车至少省了500元的成本。这部分再传递到终端售价上，可能就是3000元的价差。可是VA/VE有一个前提是不能影响产品性能，也就是要做到降本不降质。比方说你不能因为图便宜，直接把防撞梁的钢材型号都换了，这样很可能碰撞测试都过不了关。并且，很多降本方案会因为代价太大而无法实施。“我们之前推过把侧气帘里的一个零件换一种工艺来做，这样一辆车能省出5元左右。但要做很多验证工作，相当于重新开发了一次侧气帘，光是试验费用就得70来万。算下来得不偿失，最后就没推了。”另一位车企人士表示。因为有着种种限制，车企一般只在消费者不太会关注的犄角旮旯里做细微调整。但降来降去，实际能动刀的地方也并不会太多。一辆车在设计之初，其价格区间基本就确定了，“再怎么搞，也不可能把一辆20万的车硬给降到10万的水准。”可今年情况却比较特殊。价格战开打后，车企的降本需求比以往更加迫切，在内部成本控制有限的情况下，自然而然，降本的压力传到了供应商体系里。其实，供应商本来就是车企降本的直接目标。因为一辆车近2万个零件中，有一半以上是车企向供应商采购的。一家主机厂的上游是几百家一级供应商（Tier1），Tier1的上游还会有二级供应商（Tier2）、三级供应商（Tier3）以及原材料供应商等等。比如说，车子里的座椅是Tier1供应的，而座椅底下让它能前后移动的滑轨来自Tier2，滑轨里面的钢珠又来自Tier3，制造钢珠所需要的钢材来自原材料供应商。在这一级一级的供应关系里，车企作为最大的甲方，也被叫做主机厂。它是这条产业链的核心，牢牢掌握着话语权。除了博世、宁德时代、麦格纳这种巨型供应商外，大多数供应商的客户就那么几家，他们对于主机厂的各种需求只能全力配合。所以，主机厂与供应商之间从来不是对等的关系。这种不对等很明显的一个体现是回款周期，也就是供应商干了活之后多久才能拿到钱。主机厂给供应商的回款周期通常在3-6个月。金额比较巨大的费用，主机厂还会采用银行承兑汇票的方式，等于给你一张“支票”，但你得过段时间才能从银行把钱取出来。这意味着供应商的回款周期又要延长3-6个月。一位供应商告诉我们：“最极端的是有一年回款的情况，如果再长的话，可能我们也撑不了那么久。”因为在没有拿到货款之前，供应商需要自己应付所有支出，包括原料、模具的采购，以及生产、物流的费用等等。以模具费为例，车企的通用做法是把这笔费用分摊到零件单价里去，不同车企分摊标准有所不同，有的会按10万辆分摊，有的是30万辆，量大的还有按100万辆分摊的。比如说一个模具的制造费用是100万，如果是按100万辆分摊，就是在零件单价里增加1元的模具分摊费用。相当于这款车卖出第100万辆的时候，供应商才收到了全部的模具费用。“按100万分摊，我这个模具基本是白送给主机厂的。”一位供应商这样说道。而在车企的模具费用到账前，供应商需要先自己垫钱给模具制造厂。供应商也可能会对模具厂采取分期付、压尾款的操作，从而保证自己的现金流。但总的来说，主机厂是这部分资金压力最小的一方，因为模具其实是给主机厂的，但它却是最晚掏钱的。而如果供应商在零件交付上出现问题，主机厂还会延长回款周期或直接扣掉部分货款。“可能某个问题并不是很大，但你被抓到把柄了，客户就会罚你一笔”，一位原材料供应商告诉我们。即便是供应链巨头博世，也少不了被主机厂拖欠货款。2020年，博世中国总裁陈玉东就公开表示：“有些车企的欠款避免不了，停供只是最后手段。”主机厂不仅在账期上很强势，还会通过多种多样的手段向供应商施压，其目的只有一个——价格再便宜点。实际上，随着一款车产量的攀升，车企本来每年都会要求供应商降价2%-5%，这几乎是行业惯例。但在今年，越来越多的供应商感到额外的降本压力。盖世汽车3月份做的“供应链降本”调研数据显示，近3000名行业人士中有74%表示，相较往年，今年主机厂提出的降本要求有明显提升，超半数企业被要求的降价幅度在5-10%，还有的被要求一次性降20%以上。还有一些供应商因为产业链的周期前置，更早就感受到了降本压力。“从去年开始主机厂的降价要求就明显增加，到今年现在这个阶段算是达到一个极值。”为了达到控制成本的目的，主机厂首先要做的，便是想方设法搞清楚供应商到底花了多少钱，知道你的底细后再来和你砍价。一家电池材料供应商告诉我们：“从去年到今年，基本上每周都有不同的客户来我们工厂现场审核。一方面，他们确实有帮助我们优化工艺流程，减少不良率；另一方面，他们也在了解我们的生产成本到底在哪些地方，以便进行控制。现在，整车厂对我们...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1392085.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1392085.htm