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對話帷幄葉生晅:AI賣的是know-how,花哨的明星公司們最終是犧牲自己教育市場

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作者 | 王兆洋
郵箱 | wangzhaoyang@pingwest.com

葉生晅癡迷于研究人類如何做決策。

從弗吉尼亞大學計算機本科畢業后,他來到加州理工跟神經學大佬Christof Koch搞研究,看哪些模式在決定著人類復雜的決策。Christof Koch門徒諸多,其中包括后來變成AI科學家的李飛飛。

這種對人類系統運轉原理的研究,總會走向哲學甚至玄學的盡頭。葉生晅更想接地氣點,于是他又去哈佛商學院,直接用神經科學方法研究消費者購買決策,這離現實世界更近,在這些項目里,他們開始用攝像頭等來觀察收集真實世界的數據。2015年,葉生晅更進一步,在Facebook邀請下離開哈佛,加入Feed 流的機器學習團隊,這個部門后來深刻影響了全球社交媒體的數據驅動推薦機制,幾乎稱得上黃埔軍校。

2017年,在投資人的鼓勵下,葉生晅終于回國創業,創辦了帷幄——前面關于決策的執念在這里連了起來,簡單說,他要把推薦算法用在現實商業場景,用AI幫企業更好影響人們的決策。


帷幄創始人及CEO 葉生晅Jerry

而作為一個創業第8年的CEO,在ChatGPT 3.5橫空出世后,如何理解新的猛烈的技術沖擊下,客戶們的決策機制,變成他最新的課題。

人們習慣于用ChatGPT3.5在2022年11月的問世來劃分時代,在此之后的公司如洪水猛獸,似乎僅用一個概念的demo,即可徹底摧毀上個時代的SaaS公司們苦哈哈積累下來的資源。

但在反復思考后,葉生晅意識到,許多新興AI公司執著于用一個產品顛覆一切,卻并未想清楚最根本的問題——到底要如何服務客戶。帷幄這樣用了多年了解真實場景的公司反而有機會。

“AI其實賣的不是AI,它賣的是know-how(專業技能)。”他對硅星人說?!耙郧暗膶I技能沒有辦法規模化變成一個標準化的東西?,F在把AI訓練出來就可以批量復制。而這個的前提是必須從客戶出發,去深入積累后才有可能。而不是像這些fancy的新產品這樣,想要先造出來一個產品,再去打市場?!?/p>

5月20日,帷幄也宣布了在當前市場環境下SaaS公司尤為難得的C1與C2輪融資,總計超6000萬美元。投資方包括淡馬錫、線性資本、博世創投、MTR Lab、印尼電信、新加坡電信與菲律賓最大零售集團 SM Prime等。公司同步對產品線做了大升級,圍繞AI驅動的“看、聽、說、想”四大核心能力,推出了“數智空間”(AI視頻分析與空間管理)、“繪聲”(音頻轉譯與AI分析)、“內容營銷中心”(AI內容創作與投放)以及“羽墨”(企業級AI智能體套件)等,它們已經被廣泛應用于大型消費品牌客戶。

我們也在近期有機會和葉生晅聊了聊。

在新鮮的AI Agent類產品不斷殺出搶走注意力的今天,這場對話也像是一場難得的SaaS公司的“反擊”,提供了理解今天AI沖擊之下,企業服務市場的另一種視角。

以下是對話實錄。

everything is about decision making

硅星人:先講講你的創業過程吧。

葉生晅:我是2017年年末回國創業的。在此之前的十年都在美國,先是在University of Virginia讀本科,學計算機和經濟學,后來去了Caltech讀神經學的PhD,在Caltech我的老師是Christof Koch,他在神經科學挺有名的,這個組出了不少名人,李飛飛是我的直系學姐。后來沒讀完去了哈佛,在哈佛也沒讀完就去了Facebook,做Feed Data 和 Feed Machine Learning。

硅星人:為什么選擇放棄繼續攻讀前面兩個PhD的學位?

葉生晅:我是研究decision making,就是決策這個事兒。而決策往上走了以后就變得非常哲學,比如人有沒有自由意志,意識是什么之類,后來我覺得哲學這玩意不行,我要去做一些偏應用的。后來就去了哈佛商學院,在marketing 的組,研究消費者如何做購買決策(purchase decisions)。當時主要用neuroscience的方法,把人放到MRI(核磁共振)機器里,觀察大腦哪個區域會活躍。當時全球只有七位教授在做這個行業,consumer neuroscience(消費者神經科學),這個領域的從業者非常少,現在人多了。但當時我覺得還是不夠應用,因為學術界還是比較慢,產業界節奏更快一些。于是就去了Facebook。

其實我們現在做的事情跟在哈佛商學院的研究還有些聯系。

在哈佛時候第一個項目是做零售空間的數據分析。當時在研究的時候就發現,線上的數據已經很多了,而線下雖然有很多行為數據,但被挖掘出來可理解的數據還非常少。

比如你走進一家門店,大多數人其實都會習慣性地往右轉,這個比例高達80%以上。所以在實體零售店里,右側的海報、陳列區往往能獲得更高的曝光率。地鐵站也是一樣,右邊的廣告位其實應該更貴一些,因為人們自然更傾向往右看。為什么?因為右邊在心理上會讓人覺得更安全,尤其在靠右通行的地區。但在香港就不一樣,很多人是往左轉的,這和當地是左側通行有關系。

這些其實都是非常有商業價值的行為模式,但過去因為缺乏足夠的數據,很難被系統性地挖掘出來,而且大多數人平時也意識不到。

再比如一個很現實的例子:在排隊的場景里,一旦排到第七個人之后,第八個人往往就會猶豫甚至直接放棄排隊。對企業來說,這就是顧客流失。于是我們就在超市或門店里用攝像頭,把這些行為數據記錄下來、建模分析,幫助商家更好做決策。

硅星人:后來怎么創業了。

葉生晅:2017年時候,我在Facebook NY,參加活動時候,遇到阿爾法公社的天使投資人,他鼓勵我創業,給了一筆錢,當時其實還不知道具體要做什么。

硅星人:但肯定是跟你研究的和在Facebook做的這些相關。

葉生晅:對。我的背景還可以,就先回來了。我們很幸運,第一個客戶是寶潔(P&G),第二個客戶是屈臣氏(Watsons)。這兩個客戶到今天仍然是我們的客戶。所以我們為什么做企業服務(Enterprise),是因為我們一開始接觸的客戶就是大企業。如果當時第一個客戶是中小企業(SMB),說不定我們現在就做SMB市場了。

所以我一直說,我們公司是客戶驅動的,客戶決定的因素會更大一些。

硅星人:還沒有產品,就有客戶。

葉生晅:對,客戶提了需求,我們來解決。所以第一個產品就是SpaceSight,是攝像頭相關的產品。對客戶的門店通過計算機視覺的方式來收集和分析數據。而后來其實我們能夠做出來,一個很大的節點是因為汽車行業的變化,2018年左右汽車轉向電動汽車,電動汽車在那段時間發展非常迅速。這帶來了上游的一個變化:原來服務于老牌汽車廠商的供應商,服務不了新興的電動汽車廠商,或者說給了我們切入的機會。所以這是一個機會窗口正好被我們抓住了。

今天大概有40%的汽車品牌是我們的客戶,我們在這個行業里做得非常深。你去購物中心里的汽車直營店,基本上那些店里要么用的是我們的攝像頭,要么用的是我們的AI Hub。


門店客流場景

硅星人:你講了這幾個節點,說出來好像看起來都是自然發生,但這些機會對所有人都平等,你作為CEO如何抓住這些機會?

葉生晅:我回顧的時候覺得其實很難知道當時為什么做那個決策。我最后覺得就是憑直覺(instinct)。我覺得這個事情我得做。

我記得印象很深的是,B輪融資的時候,新加坡淡馬錫剛投我們,我給董事會陳述策略和戰略的時候,他們說我在說到汽車行業的時候說了很久,后來討論的時候問為什么會對汽車行業說這么多,就發現其實就是因為汽車行業有機會。這個就很憑直覺。

然后董事會當時就做了一個決策:專注汽車行業。

后來很多產品也是汽車行業的需求帶來的。比如智能工牌,也是因為客戶先提出來的。客戶覺得除了要看,還需要“聽”,也就是用工牌記錄數據,做對話分析(conversation analysis),分析客戶和銷售人員之間的對話,主要是記錄客戶的喜好等信息,還有就是了解優秀銷售和普通銷售的差距在哪里。當時要做這個產品也是因為汽車行業有這樣的需求。這些都是一個很自然的過程。我并沒有特別刻意地去找一個產品,然后讓這個產品去適應市場。我覺得今天都在講 Product-Market Fit(產品市場契合),至少在我們的經驗里,在企業服務領域是反過來的:有了市場我們才有產品。

我們就沒有PMF這個東西,我們只有 go to market,我覺得PMF這個東西是從市場出來的,從市場需求出發做市場需要的事情。

AI賣的是know-how,只靠空想的產品去打市場是不行的

硅星人:那這個其實就和今天很火的AI產品有很大不同。這些產品都是先有Product。

葉生晅:今天AI帶來的好處是什么?就是你很容易先做AI,因為能做的事情太多了,特別多。于是先做個AI,搞一個概念驗證(POC)出來很容易,然后再去找需求。但這樣的壞處是,你先有AI再有需求,你對需求的認知不一定那么深。

其實有沒有AI,你都應該先把客戶的需求找出來?,F在客戶需求是什么?很多在于它的運營流程。前幾天紅杉的分享,提到AI交付的是結果,其實里面很重要的就是比以前需要Operation(運營)這一層了。以前你就是做個工具,現在你要對結果負責。

硅星人:很多AI新公司自己也沒想明白。

葉生晅:對。我舉個例子,我們現在自己做的B2B業務,B2B運營。我們要獲取客戶,和客戶聊什么,聊的內容里要做需求分析。需求分析怎么做?客戶的需求是什么?需求分析它是一套方法論。最后AI要把這個需求分析做成表格出來,這就是流程。以前是人做的,只不過AI現在把這個流程解決了。

但是如果我讓一個外行去做公司的需求分析,他有多強的AI也做不好,他不懂我們??蛻艚洺Uf這句話——你不懂我。就是因為你沒有對這個用戶流程、運營流程做非常多的理解,不理解怎么能做得出來?

比如我們現在在跟大型私募金融機構合作一個項目,他們要替代掉大約兩年經驗的分析師(analyst)。我們現在做得挺不錯的了。就是用工牌去錄音,錄音之后要非常具體的分析流程,訪談需要提取的信息非常需要 know-how。

我們就跟分析師天天聊天,反復調整,直到報表做出來。做了一百次訪談之后,最后總結出一篇報告。怎么去總結這也是一套訪談方法論。這個流程做通了以后,變成一個AI agent,這個AI Agent才會有用。你把這個AI智能體給到對方,他們覺得能用了,我第二天就可以賣給更多的基金公司了。

所以你發現,AI其實賣的不是AI,它賣的是know-how(專業技能)。仔細想想,智能體事實上就是賣的是Know-how。以前的專業技能沒有辦法規?;?,變成一個標準化的東西。比如頂級投行方法論,他們可能要培訓兩年時間才能把分析師培養出來?,F在就是你把AI訓練出來,就可以批量復制。


用戶訪談場景

硅星人:最近很火的一些AI Agent產品,都基本上不太強調這些know-how。更強調一個產品解決一切需求。

葉生晅:通用的我覺得肯定做不出來的。為什么我覺得不太行,除了剛才說的這么嚴肅的,哪怕是來計劃一個日本旅行計劃,那東西也是要know-how的,不能直接出來,旅行計劃需要和用戶大量交互探索,需要行當很深的 know-how。所以說沒有這些know-how就做不出來,我覺得為什么從客戶出發,也是同一回事,就是一定要從客戶的know-how去深入積累后,用AI來復制出來,這個是該做的事情。

那些花哨的東西解決不了問題。你真的解決問題了嗎?你真的要在客戶面前試試的話,解決不了任何問題。

硅星人:按照OpenAI和各種通用Agent的想法,它的模型和能力會不停迭代,最后吃掉一切。

葉生晅:不可能,我覺得他們想多了。場景其實就是know-how,專業人在專業的事情里積累出來的,所以我覺得代運營公司可能才是未來的AI公司。

硅星人:你們其實一直是使用AI能力的,但人們習慣性把ChatGPT 3.5作為一個分水嶺,前后成立的公司就歸為不同的時代。所以ChatGPT出現時你的直覺是什么,我看你之前分享時還說不要在產品里提AI,因為只有不提才意味著真正被接受了。但今天你們發布新的產品,又變成了把AI放在名字里了。

葉生晅:對。其實在2017年到現在,中間發生了兩件很大的節點,第一個是比特幣,Web3。當時很多人都涌入Web3領域,那個時候也有一些公司轉向Web3,但我們沒有做。但AI這件事情,當時我們開全員會,第一時間就說全力投入AI(all in AI)。

硅星人:什么時間點?就是ChatGPT徹底火了時候么。

葉生晅:大概是在GPT出來時候,其實我們之前就很有感覺,覺得那個時刻快要到來了。因為我們在當時已經在用Diffusion Model等,等到GPT 3出來我們已經研究了很多,應用上一直在用。

當時也很有意思,在董事會上,其實討論的時候還有一半人不認為應該All in AI。但現在看是很對的。我當時就決定我所有東西都要用大模型的方式來做。今天我們的攝像頭產品里,80%都是用VLM(視覺語言模型)來做的,效果都非常好,很多對手就跟不上來了。這是我覺得比較正確的決策。

如果說ChatGPT是不是一個分水嶺,我覺得它的確是——但這個分水嶺的關鍵不在技術本身,而在你有沒有早點走出那一步。那時候大家都說SaaS很慘,但如果你當時往AI那個方向早邁一步,很多SaaS公司其實是有機會活下來、甚至做得很好的。

為什么?因為從客戶的角度看,他第一時間會來問你,而不是去找一家剛冒出來的AI公司。你是他的長期合作伙伴,是他信任的業務入口。AI來了,他自然想知道‘我該怎么辦’。但最終能不能抓住這次機會,還是看你自己——你有沒有提前思考,敢不敢提前行動。

硅星人:直覺好,具體執行的節奏也很重要。在All in AI 了之后,我看你也有思路的變化,最初更多強調AIGC在你們內容產品上的使用,今天的新品開始強調CoT等Agent推理的能力帶來的可能。

葉生晅:Agent本來就是一個非常非常底層的東西,我們一直在用Agent,包括思維鏈(Chain of Thought,COT)、行動鏈(Chain of Action,COA),一直在用。只不過今天大家知道,哦,你用了COA啊,挺好的。我以前教育客戶,我說我用十個Agent來做,客戶會覺得你怎么這么“浪費”啊,為什么要十個Agent?現在不需要,現在不需要教育了。而且現在推理能力出來后也很重要,產品里很多問題其實解決起來會快很多。

提不提AI,這個我是這樣想的,17年的時候我們其實也是有很多AI在產品里,但我們當時不太喜歡說我們是AI產品,因為我們還是一個解決客戶問題的產品,因為從客戶的角度出發,其實他并不需要知道是AI解決還是別的方式。只要你解決就可以了。你強調AI反而把自己陷進了AI的思維里面去了。

然后今天為什么AI拿出來放名字里了,也是因為客戶對AI的理解不一樣了,因為客戶需要AI了,客戶今天說我要搞AI了,這是ChatGPT和DeepSeek帶來的改變。

硅星人:ChatGPT教育了全世界,DeepSeek教育了中國市場。

葉生晅:對。就這么回事。這些客戶以前肯定要花很長時間教育,要說AI。現在不需要了,終于不會challenge我說為什么要在攝像頭上面有AI,今天一定要有了。客戶的變化就是對AI的接受度更高了。但同時沒有變的事情是,他還是要解決問題。

另外,我反而覺得更重要的是它帶來的組織的變化。我們以前都是要工程師來解決問題的,現在不需要工程師解決了?,F在產品經理(PD)甚至每個人都可以解決。

我現在是要求所有的售前解決方案(SA solution)的人要解決。以前我們在客戶面前做個演示(demo),要先把需求收集好,一層層傳遞到工程師這里,但你知道最遙遠的距離就是客戶的需求到工程師這段距離。到這可能只有20%的信息了,一層層信息損耗很多。

好了,現在一個非常厲害的事情是,在客戶面前SA是直接能解決的。他直接搞一個提示(prompt)做一兩個agent出來就可以解決問題了。這個我們叫實時POC(概念驗證)??蛻粢裁礀|西,實時給你。以前要等一周現在實時給你。這就沒法比了。


別框定自己,自己限制自己那就完了

硅星人:你們的產品本質上就是用AI等技術來服務這個叫做“客戶旅程”的周期,或者我理解是把當初Facebook們做的很好的基于數據的推薦算法,放到了物理世界線下商業環境。

葉生晅:對。我們主要是做市場銷售(Marketing & Sales)這一塊,目前服務了很多消費品牌。從客戶角度來說,就是怎么去賺錢。對于客戶的客戶來講的就是客戶旅程。比如咖啡,從想要喝咖啡,到喝完這個咖啡整個這個旅程,現在有非常非常多AI去幫助把這個旅程做好。它由兩部分組成。

一部分是你要標準化(standardization)。無論是用視覺圖像還是語音做巡檢,還是所有內容出去要做合規檢測,我們需要保證所有的營銷和銷售動作都是標準的。這些跟巡檢(audit)相關的東西,我們用了很多大模型的能力。

第二就是怎么去幫助銷售,最本質是如何更好地溝通(communicate),我們產品的核心就是溝通。無論是AI 生產內容還是通過 Agentic AI 幫助銷售,都是在幫助客戶做對外溝通。比如說屈臣氏八萬個店員,八萬店員每天要發四條內容,一天就有三十二萬條內容,我們要幫助企業把這些溝通做好。

這些都需要很多技術能力。我覺得最后我們真正積累下來的是很多還是Know-how。比如我現在要是開咖啡廳,我肯定開得最好,因為我太懂得怎么開了。

硅星人:所以哪怕ChatGPT以前誕生的SaaS公司還是有機會的。

葉生晅:SaaS是什么?SaaS就是所謂軟件即服務(software as a service)的方式來經營,這其實是人為定義出來的東西。你說AI公司不是SaaS嗎?也是SaaS。所以我覺得你公司的定義一定是你自己來下,你服務哪些客戶,你就是什么樣的公司。SaaS這些是投資人來定義的東西,你自己不能這樣去把自己框定。

在今天的競爭里,我們的優勢就是積累的數據帶來的規模效應。今天如果說再來一個攝像頭公司做AI,我告訴你肯定做不成。我的攝像頭夠多,數據夠多,而且我是個AI公司,我天天在訓練這些AI。假設你現在跟我做一樣的事兒,OK,客戶面前,你最多做到80%的準確率,我能做到95%。那客戶不用想當然選擇我們了,你進不來。而且AI反而是幫我把規模壁壘給鞏固住的一個東西,而不是說顛覆掉這個壁壘。所以說我覺得SaaS公司你只要想清楚了。如果說你不是做工具,你有數據,你有規?;敲茨愫苋菀装袮I作為自己的壁壘來看的。

所以我覺得是SaaS這個詞給搞壞了。但是我們一直在說,我們是To B公司。你無論是SaaS還是不是SaaS,我們今天無所謂。AI來了,To C和To B其實還是沒有變。To C依然是流量生意,To B依然是服務好客戶。That‘s it。

硅星人:所以您定義好客戶,就不會糾結于說我是個所謂什么SaaS公司,我現在要做什么AI SaaS還是什么,而是說客戶現在需要什么,我這個技術能不能基于我的判斷來去滿足它。

葉生晅: 對,這個說得非常對??蛻粼谶@兒,你只要服務好客戶,用最新的技術、最好的技術、最應該服務的技術去服務客戶,你就能做一個很好的公司了。這就夠了。千萬不要先有產品,先有產品了以后到處去推廣,是搞不出來的。

硅星人:我看你們這次拿到融資,其實放在這個環境里也挺不容易的,這次是海外投資機構為主,你們在出海上的情況是怎樣的。

葉生晅:成為一家全球化的公司(Global Company)是我們一直以來的愿景。當時疫情對國內線下業務造成沖擊也促使我們更積極地思考國際化。后來我們在東南亞等海外市場已經取得了一定的實際收入,2024 年約占總收入的 30%,今年會做到 50%。對于美元基金和海外戰略投資者來說,我們成為一個有吸引力的投資標的,也確實幫助我們獲得了關鍵的融資,吸引了像淡馬錫、博世以及印尼電信這樣的海外戰略投資者。這對我們繼續拓展海外市場也很關鍵。

硅星人:今天的國際環境會讓一些創業者對出海有所猶豫。

葉生晅:其實一些海外新興市場,競爭是不像國內那么“卷”的,當你比其他猶豫的公司更早、更堅決地走出去,反而能獲得一定的先發優勢和競爭空間。不要被這些想象中的難題框住了自己。

更重要的是,真正的“出海”,核心團隊尤其是CEO必須要有決心,要親自去目標市場“走遍每個角落”,深入了解當地市場、文化和客戶需求。如果只是名義上出去,或者抱著“出去玩玩”的心態,是很難成功的。

硅星人:所以今天的不確定性反而是機會。

葉生晅:對。我一直說,在變化的市場里,只要有變化都有機會。反而你要找到變化,找到變化就有機會。變化反而是好事,最怕的是風平浪靜。

硅星人:未來五年或者十年,你對帷幄有什么計劃。

葉生晅:我們還是不會去做關于產品,市場和公司的空想。還是繼續持續服務中國以及全球的客戶吧。只有這樣才能更深刻地理解和體會下一代客戶的需求是如何產生的,下一代的消費者決策由什么驅動的,下一代的營銷人,技術人,生意人會在商業和技術的結合上碰出什么新火花。


帷幄科技核心團隊


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