当全球汽车产业迈入软件定义时代，一场关于技术主导权的较量正悄然重构行业格局。全球咨询公司艾睿铂（AlixPartners）近期针对欧、美、亚三大洲约1,000名汽车行业高管的调查显示，中国车企正以更激进的研发投入、更坚定的自研路线，在软件定义汽车（SDV）领域实现对西方竞争对手的超越，双方的竞争差距正以每季度扩大的态势持续拉开。

图片来源：标普全球（S&P Global）

“软件定义汽车是全球汽车产业的未来，而眼下这一未来的主导权，正远超许多人认知的程度，掌握在中国车企与科技企业手中。”艾睿铂汽车与工业业务合伙人兼董事总经理Himanshu Khandawel在一场网络研讨会上直言，这场产业竞争早已跳出单纯的技术比拼，核心是“主导权之争”——西方车企选择将核心研发控制权外包给外部伙伴，而中国车企则在关键领域全力构建自研能力，这一战略分野成为差距扩大的根源。

标普全球汽车（S&P Global Mobility）的分析进一步印证了这一趋势：中国本土车企在SDV研发与软件规模化应用上，进展速度与推进节奏均优于多数跨国车企。背后的核心支撑，是中国车企与生俱来的文化、体系、技术与市场优势——灵活的决策机制、完善的产业链协同、庞大的本土市场反馈体系，让软件驱动的创新能够快速落地、快速迭代，形成独特的竞争壁垒。

自研VS外包：中外车企的研发路线，早已拉开鸿沟

艾睿铂的调查数据，清晰勾勒出中外车企在SDV研发上的核心差异，而研发路线的选择则成为差距的起点。在核心技术掌控上，41%的中国车企选择自研SDV核心技术，相比之下，欧洲车企这一比例仅为27%，美国车企更是低至25%。这种差异直接导致西方车企在软件迭代、功能优化上缺乏主动权，过度依赖外部合作伙伴的技术供给，难以快速响应市场变化。

研发投入的力度差距，进一步放大了这一鸿沟。调查显示，36%的中国车企将超过半数的研发预算投入SDV领域，而西方车企的这一比例仅为21%。更关键的是，在未来投入规划上，98%的中国车企明确表示将增加软件开发预算，西方车企的这一比例约为76%。

“软件定义汽车并非一次性投入，相关投资会逐年形成复利效应。”艾睿铂旗下Berylls的合伙人Sebastian Boeswald解释，当下更大规模的投入的将转化为更优的技术工具与架构，为中国车企构筑难以追赶的复利式竞争优势。

Himanshu Khandawel的疑问直指西方车企的痛点：“问题在于，我们是否真的把过多控制权让渡给了第三方？”当中国车企通过自研掌握核心软件技术，能够根据市场需求快速调整研发方向时，西方车企却受限于外部合作伙伴的技术节奏，陷入“被动跟随”的困境，双方的差距也随之逐步扩大。

图片来源：标普全球

西方车企还在“打补丁”，中国已换“新底盘”

在技术架构这一核心底层领域，中外车企的差距更为明显，甚至呈现出代际差异。在当下地缘网络安全备受关注的背景下，艾睿铂的数据显示，59%的受访中国车企采用解耦式技术架构——这种架构的核心的是实现软硬件分离，如同乐高积木般可灵活组合、独立扩展，能够支持软件的快速迭代升级与新功能的便捷集成，打破了传统架构的僵硬束缚。

与之形成鲜明对比的是，70%的西方车企仍在使用单一“补丁式”技术栈，即在老旧硬件架构上叠加新软件的传统系统。这种架构不仅难以实现软硬件的高效协同，还会导致系统冗余、升级困难，无法适配SDV时代对快速迭代的需求。正如Himanshu Khandawel所言，西方车企若不打破这种传统架构的桎梏，终将陷入“温水煮蛙”的困境。

在架构升级的步伐上，中国车企同样走在前列。39%的中国车企已切换至中央集中式域架构，这种架构按物理区域而非单个零部件整合车辆功能，将算力集中到中央“智慧大脑”，实现更快的研发效率与更简易的升级流程。而约60%的西方车企仍“困于”性能不佳的混合架构方案，难以实现整车功能的高效协同，进一步拉大了与中国车企的技术差距。

变现困境凸显：西方车企的“软件盈利难题”

除了研发与技术架构的差距，西方车企在软件变现领域的困境，进一步削弱了其竞争力。艾睿铂的调查发现，94%的西方车企软件功能变现率不足五成，难以将自身的软件能力转化为实际营收，这与中国车企依托本土市场实现软件价值落地形成鲜明对比。

西方车企的软件变现之路，主要面临两大障碍：75%的受访者认为技术难题是核心瓶颈，62%的受访者则指出用户抵触情绪影响变现效果。Sebastian Boeswald直言：“几乎所有西方车企在软件功能变现上基本都以失败告终，这一事实足以说明问题。”他进一步指出，西方车企对SDV价值的认知存在偏差——软件定义汽车的真正价值在于提升企业运营效率，而非单纯追求订阅服务收入。

“如今消费者花5万至10万美元购车，本就期待标配远程无线自动升级功能，但他们大多只收到漏洞修复补丁，这远远不够。”Sebastian Boeswald的话点出了问题的关键：西方车企未能精准把握用户需求，软件功能与用户期待脱节，最终导致变现失败。而中国车企依托本土市场的快速反馈机制，能够精准匹配用户需求，将软件功能与用车场景深度融合，逐步实现软件价值的有效变现，形成“研发-落地-盈利-再研发”的良性循环。

这场关于软件定义汽车的竞争，风险极高且代价惨重。Himanshu Khandawel警示：“这一差距每持续一年，后续追赶的成本就会越来越高。”

结语

当前，中国车企正凭借自研路线、技术架构优势与精准的市场定位，持续巩固在SDV领域的领先地位，而西方车企若不能打破外包依赖、升级技术架构、重构软件变现逻辑，未来与中国车企的差距或将进一步扩大。

从研发投入到技术架构，从主导权掌控到价值变现，中国车企在软件定义汽车赛道上的全面超越，不仅是企业自身发展的突破，更是中国汽车产业从“规模扩张”向“技术引领”转型的重要标志。在全球汽车产业重构的浪潮中，中国车企正以坚定的自研决心、灵活的创新机制，主导着软件定义汽车的未来方向。

距离马斯克的「超级应用梦」落地，只剩最后三天。4 月 17 日，XChat 预计正式登陆苹果 App Store，全球同步开放下载。

这绝对不是一次普通的 App 上架。在马斯克那张疯狂且庞大的商业战略棋盘上，XChat 是他豪掷 440 亿美元买下 Twitter、将其暴力更名为 X 之后，又一枚核心、也最不容有失的落子。

他对这一天的期待，可以追溯到 2022 年。

收购 Twitter 之后，马斯克几乎在每个公开场合都会提到微信。他说：「在中国，你基本上是生活在微信里的，因为它对日常生活如此有用。如果我们能在 X 上实现这一点，哪怕只是接近，那都将是巨大的成功。」

马斯克痴迷的不是微信的聊天界面，是它作为数字生活操作系统的地位，支付、通讯、打车、外卖、水电费，全在一个 App 里。如果说收购 Twitter 是拿到了超级应用这场赌局的入场券，那么 XChat，就是他在牌桌上打出的第一张明牌。

顶着马斯克版微信的噱头，XChat 却活成了 Telegram 的模样？

从功能上看，XChat 主打的是隐私优先的独立聊天应用。

注册不需要手机号，直接用 X 账号登录，消息支持阅后即焚、撤回和编辑，群聊最多可容纳 481 人，文件传输上限高达 4GB，跨设备音视频通话全部内置，下载需要 iOS 26.0 或以上版本。

应用层面禁止截图和录屏，试图从源头堵住内容泄露的漏洞，这可能是一些科技圈老板最喜欢的功能，Grok AI 被直接嵌入聊天界面，可以在对话里随时调用，用于总结内容、实时翻译或规划行程。

XChat 的整体定位走的是干净、私密、少打扰的路线，界面剥离了 X 主应用里的信息流、广告和热搜，专门为私密对话留出空间。首发支持 46 种语言，包括简体中文和繁体中文。

带着马斯克极其鲜明的个人烙印，XChat 不仅在定位上大刀阔斧，其项目推进速度更是快得惊人，甚至透出几分激进与狂热。

去年 6 月，马斯克才在 X 上公开预告；到了 12 月，X 员工 Nikita Bier 就已经开始公开为其站台，惊叹团队「在短短三个月内完成加密私信迁移」，并顺脚踩了一下同行：「Facebook 花了三年时间才做到这一点。」

今年 3 月，iOS 版 TestFlight 测试名额开放，先是 1000 人，很快扩到 5000 人，名额在公告发出后短短两小时内被抢光但伴随高关注度而来的，是极其两极分化的口碑。

3 月就拿到 TestFlight 资格的用户 @Nicole_yang88 写道：「整体流畅度非常高，几乎没有卡顿感。界面走的是极简路线，层级清晰、配色克制，观感上确实有点接近 iMessage 的那种干净风格。」她还特别提到，与 X 主应用一键授权登录、账号数据无缝衔接，「完全没有切换应用的割裂感」。

但也有人完全不买账。

测试用户 @ohxiyu 发文：「打开一看，跟 X 私信像素级一样，那为什么要独立出来？私信、请求、骚扰全混在一起，跟现在的 DM 没区别。想找某个人聊天？没有联系人列表，只能翻聊天记录搜。」

更让人摸不着头脑的是私密模式的设计，对方开了阅后即焚，你这边完全没有提示，内容过一会儿就消失了。他说：「Telegram 好歹还弹个通知告诉你。连个菜单都没有。感觉就是把 DM 页面套了个壳扔出来了。」

甚至 XChat 还没正式开放下载，麻烦已经来了。

4 月 11 日预约开放当天，就有用户发出警告：App Store 里同期出现了一款俄语版 XChat，图标和名字与真品高度相似，下载后会要求用户提供信用卡信息和 ID 证明年龄。

博主 @Imlaomao 亲身中招：「不小心输入信用卡信息后，觉得不对，立刻把信用卡都注销了。」他虽然表示没有直接证据证明该 App 一定存在问题，但建议大家「安全第一，小心为好」。

一款把安全隐私刻在脑门上的应用，在发布首日就得靠用户自己去甄别李逵和李鬼。这个充满戏剧性的开局，很难说不是对 XChat 未来命运的一个隐喻。

所谓「比特币级加密」，只是文字游戏？

在 XChat 的所有宣传话术里，「比特币式加密（Bitcoin-style encryption）」无疑是最抓眼球的字眼。深谙流量密码的马斯克，用这个偏极客词汇，成功让无数人脑补出了一幅赛博朋克式的画面：聊天记录上链、去中心化存储。

理想很丰满，现实很骨感。

根据英伟达安全开发人员 Matthew Garrett 对 XChat 早期版本的技术分析，XChat 的消息加密层采用了 libsodium 的 box 加密方案。这套方案本身经过广泛审计，算得上扎实。但有一点马斯克没有说清楚：libsodium 的核心是 C 语言写的，X 调用的正是 C 语言版本，并非他对外宣称的「全新 Rust 架构」。

密钥管理方面，XChat 采用了开源协议 Juicebox——这套协议有独立白皮书，并非 X 自研。它的设计思路是：将你的私钥加密后分片，存储在 X 公司控制的多台服务器上。换新设备时，你输入一个 4 位数 PIN 码，系统从服务器检索分片、重组密钥，聊天记录全部恢复。

问题在于，X 目前使用的三个后端域名均在 x.com 之下，推测均由 Twitter 直接控制。Juicebox 协议本身支持引入独立第三方后端以分散信任，但 Garrett 在分析时未发现 X 有这方面的实质部署。

更致命的一点在于，XChat 的协议缺乏「前向保密性（Forward Secrecy）」。这意味着，如果某一天你的静态密钥被攻破，无论是设备被盗、密钥被收缴，还是服务器端组装解密，你过去所有的聊天记录都会在瞬间全部可读。

Signal 的「Double Ratchet」算法可以确保即使一次通讯密钥泄露，历史记录依然安全。XChat 没有这个机制。

此外，通过查询苹果 App Store 官方披露的隐私标签，网友发现 XChat 保留了收集并与用户身份关联的数据权利，涵盖联系人信息、通讯内容、使用数据、诊断数据以及用户 ID。与此对照的是，Signal 仅收集注册必需的极少量联系人信息，且从不与个体身份关联。

更深的问题在于元数据。XChat 可能加密了你发送的文字和图片本身，但 X 平台在后台完整记录的是：你在和谁聊、聊的频率、最活跃的时间段、传输文件的大小。

在当代数据经济里，元数据的商业价值往往高于内容本身。这些行为轨迹可以反哺 X 主站的广告引擎，也是训练 Grok AI 的绝佳语料。简言之，聊天内容加密、行为数据裸奔，成了 XChat 最大的隐私悖论。

醉翁之意不在酒，马斯克的超级应用野心

理解 XChat 的野心，得先理解马斯克真正想做什么。他如此大费周章，想要的绝对不是一个仅仅用来聊天的工具，而是一个让用户把日常生活都装进去的「超级应用」，既是你和朋友说话的地方，也是你转账、买东西的地方。

按照这个逻辑，XChat 只是第一步。它要和即将上线的 X Money 支付系统深度绑定，让用户在发消息的同时就能完成跨国汇款和日常转账，把「社交+支付」的商业闭环彻底打通。

不过，障碍在于监管。

美国没有统一的联邦金融汇款牌照，必须在五十个州逐一申请。截至 2026 年初，X Payments LLC 已拿下超 40 个州及华盛顿特区的许可，但北美金融的心脏纽约州，依然对马斯克紧闭大门。

美国纽约州参议员 Brad Hoylman-Sigal 和众议员 Micah Lasher 曾联名向纽约金融服务局递交公开信，措辞严厉，要求拒绝向 X 发放牌照，理由是马斯克「行为严重缺乏品格与一般适合性」。

对于一个志在全美乃至全球的支付网络来说，丢掉纽约州，XChat 内的支付网络就无法覆盖全美最有消费力的人群，更何况，西方用户本就对「把所有鸡蛋放进一个篮子」这件事天然抵触，支付功能再打折扣，这个故事就更难讲下去了。

种种受挫的现实固然让人对「超级应用」的说辞产生怀疑，但只要看透他底层的逻辑，眼下的一切就变得合理起来。

抛开那些关于阅后即焚、加密隐私的极客噱头，目前关于 XChat 最具想象力的传闻，是它将如何与自家的 AI 大模型 Grok 融合。

虽然我们还没法实际上手验证，但如果顺着这个思路展开推演，你会发现，马斯克真正想颠覆的，根本不是聊天体验，而是人机交互的底层逻辑，也就是在 AI 时代做一个超级应用，那应该是什么样子？

微信的超级应用模式可以概括为「入口聚合」：一个 App 把出行、外卖、支付、社保、健康全部塞进来，用户在一个界面里跳转不同的服务。这个模式基本定义了过去十年中国互联网的产品范式。但它的底层逻辑始终是「你来找服务」。你知道你要打车，你点进滴滴的小程序；你知道你要付款，你打开微信支付。

只是，入口聚合，是 App 时代的超级应用答案。AI 调度，可能才是 AI 时代超级应用的版本答案。与其把一百个功能塞给用户，不如让一个 AI 替用户搞定一切。

当然，从目前的爆料信息来看，XChat 离这个愿景还差得远，没有丰富的服务生态做支撑，Grok 就算再聪明，也只能在聊天框里做做翻译和文字总结的苦力活。马斯克的答卷也许潦草、充满争议，但他已经开始交卷了。

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马斯克的 XChat 要发布了。他真的能做出“美国人的微信”吗？

今天，马斯克已经在 X 上官宣了这个产品，说现在已经在 iOS 上架，可以预约下载。老范已经去预约过了，4 月 17 日正式上线，到时候就可以下载和使用。

这个产品有四大卖点：

• 不需要手机号就可以注册
• 支持端到端加密
• 没有广告、没有追踪
• 支持音视频和大文件传送

大家要知道，在微信里大概只能传 100 兆左右的文件，而它可以传几个 GB 的文件。

这个产品不是凭空冒出来的，它本质上是从 X 平台原来的加密 DM 向独立 IM 转化。什么是 DM，什么是 IM，后面会仔细讲。这个产品到底能不能成，核心就差在这一个字母上。

一句话来说，这不是一个革命性的新产物，它更像是 X 生态里生长出来的一个 WhatsApp 或 Telegram 式的 IM。

安全重要，但不是 IM 成功的决定性因素

XChat 一上来主打“最安全”：不需要手机号注册、没有实名制、还做端到端加密。

首先要讲一点，安全这件事，说重要也重要，说不重要也不重要。为什么？因为即使没有那么安全的 IM，大家也愿意用。最后大家使用的，往往并不是你的安全性本身。

在海外市场，不讲国内的微信，Telegram、WhatsApp、Facebook Messenger、Signal 这么多 IM 都在竞争。最安全的 Signal 真的就一骑绝尘了吗？并没有。现在用户量最大的是 WhatsApp。

为什么会这样？大家当然都希望安全，但安全本质上更像是一个沉没成本。即使没有那么安全，或者跟 Signal 比起来没那么安全，比如 WhatsApp、Facebook Messenger，这些产品发生严重安全事故的概率其实也是非常低的。

Facebook 当年因为给剑桥研究透露数据，被罚过很多钱，但现在大家依然在用。不是说你不安全，我就一定不用你。

大家真正使用 IM 的理由是什么？是我的好友在这儿，我才要去跟他聊天。至于到底有多安全，我自己有没有这么高的安全需求，我的好友有没有这么高的安全需求，其实很多人也说不清楚。

所以，安全很重要，但在 IM 的成功过程中，并不是决定性因素。

Signal、WhatsApp、Telegram 与 XChat 的差异

现在最安全的是 Signal，它基本上不在服务器上存聊天记录。也就是说，我发出去的消息，只要你已经收到了，服务器上就不存，所以它最安全。

WhatsApp 属于安全够用，但商业化很强。Telegram 则是功能最强，但并不默认端到端加密。因为端到端加密本身是有成本的，我们在 Telegram 上正常聊天，其实不是端到端的。

但现在 XChat 说的是：默认端到端加密，同时又在服务器上存历史记录。

服务器上存历史记录有什么好处？你可以换机器，换完机器以后这些东西还能再拉回来，可以进行多端、多设备同步。你如果不在服务器上存历史记录，那确实是安全到头了，但你要换设备就会很麻烦，必须在本机进行备份。

XChat 现在承诺的是：服务器上的这些资料虽然存了，但是它无法解读，只有发消息的双方可以解读这些信息，其他人都解读不了，包括 X 官方都解读不了。

所以它想做的是一个比 WhatsApp 更注重隐私、比 Telegram 更“正经”的产品。

没有手机号，怎么反机器人和欺诈？

有人会问，没有手机号，它怎么反机器人？X 会通过行为分析来反机器人。

比如我发现你经常加人、拉群，不停向人发一些无关紧要的东西，发一些重复内容，那我就判断你是机器人，把你干掉。它的处理逻辑大致如此。

那如果它已经完全加密了，X 平台都不知道你在说什么，它怎么反欺诈？这就是安全的另一面：骗子也可能在里面横行。

这里的逻辑也一样：聊天内容是加密的，但是聊天的 Metadata（元数据） 是明文的。

什么是元数据？就是谁在什么时间给谁发了信息，这个叫元数据。具体发的信息加密了，但前面这部分是明文。所以 X 平台会根据这些元数据的行为来判断你是不是骗子、是不是机器人。

这种工作方式，对于机器人和诈骗来说，只能叫抓大放小。什么意思？如果你的行为特征很明显，是骗子、是机器人，它会把你干掉；但如果你是个新人，行为特征还不那么明显，那这些骗子和机器人就可以继续在平台上活动。

高安全性也会带来企业使用障碍

这种加密方式还会导致另外一个问题：XChat 很难通过企业认证。

民众自己用一用可以，但企业通常会要求员工发的所有信息是可以追查的，而它做不了这件事。这就是跟安全相关的另一面。

从 DM 走向 IM：XChat 成败的关键一步

下面来讲一讲从 DM 走向 IM 这关键的一步，这也是这个产品成败的致命矛盾。

什么是 DM，什么是 IM？

DM 的意思是 Direct Message，就是直接发消息，我们通常叫站内私信。比如在 X 上给别人发私信，这个消息只有两个人看得到，其他人看不到。

IM 叫即时通讯，这跟 DM 不一样。像 WhatsApp、Telegram、微信，都属于 IM。X 平台里的私信、抖音里的私信、小红书的私信，这些属于 DM。

DM 和 IM 的四个核心差异

1. 产品定位不同

DM 往往是社交平台的附属功能，而 IM 往往本身就是核心产品，这有巨大差异。

2. 功能完整度不同

DM 通常就是发文字、发图片、拉个小群，简单语音和视频一下就可以了。而 IM 需要更完整的能力：

• 多端同步
• 网页端、移动端、客户端、PC 端协同
• 已读回执
• 文件传输
• 音视频通话
• 机器人（Bot）能力
• 大群管理
• 频道和社群
• 端到端加密
• 设备备份
• 联系人体系

这里要特别注意，DM 是没有联系人体系的，因为它的社交关系是在 X、抖音这些平台里管理的，不会单独建立联系人体系；而 IM 的核心之一，就是联系人体系。

3. 社交关系基础不同

DM 依附于平台身份和关注关系。比如我关注你、你是否开放私信、是否互关、是否是认证账号、是否来自同一个平台的社交图谱，这些都属于 DM 的关系逻辑。

而 IM 更依赖通讯录、手机号、用户名和群组关系，它跟关不关注没关系。

我们可以在 Telegram 里建 channel，做一些类似 X 平台的社交媒体关系，但要注意，IM 里的这些社交媒体是封闭体系，不是给全平台的人看的；X 上的信息则是给全平台的人看的，甚至还会被推荐。两者的逻辑正好是反过来的。

4. 风控和隐私逻辑不同

DM 因为嵌在内容平台里，通常更重视反骚扰、陌生人请求、广告欺诈治理以及平台一级风控。

而 IM 更重视通信可靠性、端到端加密、隐私、长消息和文件能力，以及持续会话体验。

如果 XChat 只是 DM 升级版，它就起不来

前面花了些篇幅把 IM 和 DM 的差异讲清楚，是因为这里就是 XChat 成败的核心。

如果 XChat 永远只是一个DM 的升级版，那它起不来，就这么简单。

但如果它真的变成了 IM，就会把用户从 X 主站这种公开广场里直接抽走。大家聊完天以后，内容就不再显示在 X 平台上了。

所以这是马斯克必须做的一个决策：到底是让它成长起来，让 X 的流量下降、内容减少；还是继续把它当成 X 平台上的一个工具。这是非常难抉择的一件事情。

当年微信起来的时候，绝对是吸着 QQ 的血起来的。如果当时不把 QQ 的流量灌进去，微信是起不来的。

所以 XChat 的矛盾就在这里：继续做 X 平台上的工具，它就做不大；做大了，就会从 X 平台上抽血。

“美国版微信”为什么这么难做？

马斯克一直想做“美国的微信”，想做超级 App。问题是，为什么这么难？马斯克这么天才、这么聪明的人也不行吗？

这里要讲一个很反直觉的事情：微信这个东西压根就不是“做出来”的。

腾讯在干嘛？微信不是做出来的，微信是逐渐生长出来的。

微信包括三样东西：

1. 软件和平台
2. 里面的用户
3. 内容与生态

这三样东西都是逐渐生长出来的。不是腾讯坐在那里，做出一个叫微信的产品，剩下两样东西就自动闪现出来了。不是这样的，它需要很漫长的时间去生长。

微信是怎么“长出来”的？

微信的生长过程，首先是竞争。大家都觉得在移动端需要一个新的聊天生态，于是开始竞争。竞争之后，微信胜出了。

在这个过程中，它的用户逐渐积累，内容和生态逐渐生长。而且，微信还要不断修修剪剪。很多生态是微信自己不喜欢的，或者它认为对整体环境有害的，它会把它去掉。

它不是说“我要做出一个什么新功能”，而是看着生态自己发展，这个不行就干掉，那个不行也干掉，最后才剩下了大家今天看到的结果。

所以微信生态有点像达尔文式进化，物竞天择，它是这样长出来的一整套系统。

别人也试过，但大多没成

有没有人试过再做一个微信？当然有。

比如阿里的来往，其实就是很典型地从 DM 向 IM 方向发展。因为原来大家买东西发私信就是一个 DM，它想把这个东西做成像微信一样，最后没做起来。

字节也一直惦记做这个事，专门做了一个叫抖音聊天的工具。当时我还装上跟大家做过节目，现在也没做起来，本质上也是从 DM 转 IM，最后转失败了。

Discord 算是成功了。它是从游戏私信最终做出了一个聊天工具。但你说它能不能变成超级 App，它也变不出来。虽然用户量很大了，但使用场景相对还是比较单一。

而且 Discord 还有一个很麻烦的问题：它也通不过企业认证。你说现在想在企业里用这个东西，也是过不去的。

IM 的底层规律：单一市场排他性

IM 背后还有一个很麻烦的核心逻辑，叫单一市场排他性。

什么叫单一市场？就是一个封闭的市场，不管是一个国家，还是一个应用场景，总之先得是封闭的。在这样的封闭市场里，只要有一个 IM 工具变得很大了，其他人基本上就没办法超越。

原因很简单，因为 IM 这个东西，功能并不是最重要的。你说我加密了、能传大文件、能聊天，这些都不重要，真正重要的是：我的好友在不在线。

当一个封闭市场里有一个 IM 工具变得最大了，我的好友在这个平台上在线的几率就是最大的，所以我一定要去这个平台，其他平台就会被挤死。

IM 一定有很强的网络效应。你想做出这种大的 IM 超级应用，首先要有一个没有竞争的封闭市场，然后你要在里面取得胜利，才有可能成功。其他路径基本都没戏，这东西不是靠功能取胜的。

XChat 真正的机会，可能不在聊天本身

那 XChat 到底有没有戏？讲了这么长时间，结论是：非常非常难。

而且在 XChat 发展的过程中，对 X 本身也有巨大危害。但也不是说完全没有机会。

它真正的机会，不是做一个更好的 Telegram。如果你说我要做一个更好的 Telegram，那几乎必死无疑。

它真正的机会是什么？就是AI。

AI 可能是 XChat 唯一有想象力的突破口

Grok 在 X 平台上的运作方式，已经算是一种创新。现在你到 X 平台上去看，经常有人发一些奇奇怪怪的信息，然后大家会在下面写“@Grok，这事是真的吗？”Grok 就会在下面回复。

这并没有给 X 平台造成危害，反而还让 X 平台上的信息变得更有趣、更可信。或者哪天 Grok 出了一个绘图功能，大家会让它做各种互动，这种东西其实已经在增加 X 的活跃度，也在提升内容质量。

如果马斯克可以找到一个新的领域，想明白怎么让 AI 跟人一起互动，而且互动得更好，那么这是一个新领域。在这个领域上，是有可能做出超级 App 来的。

如果还在原来那些领域里卷，不管是在 X 平台上卷，还是去 Telegram、WhatsApp 那种市场里卷，都卷不出来。

最后总结

大家可以去订阅，等到 4 月 17 号，看看老范是不是在上面聊天。

不过要注意，不要在中国市场上去订阅 XChat。虽然现在 XChat 在中国 iOS 市场上也有，但只要它正式上线，大概率一定会被封。我们这种要求实名制的国家，绝对不会允许 XChat 这种软件生存。

所以大家如果想玩，就到美国应用市场上去订阅一下。

短期来看，这个产品基本上看不到太大希望。但毕竟是马斯克。

虽然我认为，现在想做一个 IM 超级应用，可能比造火箭、造芯片、造大模型还要难，因为那些更多是纯靠技术，而造 IM 这个东西考验的是生态发展能力。

马斯克到底有没有这么大的耐心，这还是值得期待的。但毕竟是马斯克，我们还是可以好好期待一下，看看他能不能再次创造奇迹。

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背景图片

Prompt：in the style of studio ghibli, ultra-detailed cinematic render of a Silicon Valley open-plan office, raw exposed concrete walls and polished cement floors with visible texture, industrial steel beams mixed with warm wood panels, large panoramic windows with soft natural light, social media company with standing desks and cozy breakout areas, scattered potted plants and hanging greenery, warm afternoon sunbeams creating volumetric light rays, hyperrealistic texture mapping –ar 16:9 –stylize 400 –chaos 15 –sref 513961089 –v 7.0 –p qaczhqj

爱马仕到底能不能替代龙虾呢？

大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。

先跟大家讲一个很有趣的事情。这个名字曾经非常困扰我。很多人跟我说：“老范，你试了爱马仕了没有？”我说：“那是咱试得起的东西吗？那玩意多贵呀。”我一直没想明白它到底是什么。

还有一些朋友很热心，把 Hermes Agent 这个名字贴给我了。但老范稍微有一点老花眼，所以看的时候，把 Hermes 看成了 Harness。一个是 Hermes，另外一个是 Harness，反正这两个词我一看，就觉得差不多。人的阅读有时候就是这样，当你看到一个不是那么熟悉的东西时，就会默认把它往熟悉的方向去引。人产生幻觉的方式就是这样。

所以这个 Hermes，也叫爱马仕 Agent，热了一段时间，老范压根不知道这是个什么。后来才知道，哦，原来有一个新的产品叫 Hermes Agent，那也要去试一试呗。这也就是为什么前面一两周，很多人跟老范说你要去试一下，结果老范一直没动静。因为老范一直以为，自己在玩 OpenClaw、在玩龙虾，就已经是在玩这个 Harness Agent 了。

所以今天就跟大家补上：这到底是个什么东西。

第一印象：Hermes Agent 到底是什么

先讲一下真实感受。具体怎么装，这里就不展开了。如果后面录会员频道，可以专门跟大家讲一下这东西怎么装。

首先，爱马仕要比 OpenClaw 简单很多。OpenClaw 是一个非常复杂、非常庞大的系统，爱马仕相对来说要简单，但也不算简陋，里面很多设计还是很精巧的。官方给了一键安装命令，在 Ubuntu 上、在苹果上都可以装。注意，Windows 上装不了；如果你想在 Windows 上装，必须是在 WSL，也就是 Windows 里的 Linux 环境里才能装上。

很多人说，OpenClaw 不也是一行命令就可以装上吗？但你要注意，OpenClaw 一旦装上以后，做各种配置，特别是升级的时候，非常考验你的耐心和工程师能力。我们每次升级 OpenClaw，都得先烧香拜佛才敢升级。而且升完以后，还得靠一些编程工具，比如 Codex，才能保证 OpenClaw 能起来。并不是说每次 OpenClaw 升级，我们都能把它弄起来，这个是很麻烦的。

但是爱马仕相对要简单很多。当然，我更推荐用 Docker 的方式去安装爱马仕。因为这样的话，你就可以把它装在本机上。虽然它很占空间、非常占内存，下载的包也很大，但是安全上要比龙虾好很多。你只需要在安装爱马仕的时候，把一个本机目录映射给它，它以后就只操作这个目录，你本机上的其他目录相对比较安全。

它不像龙虾，装起来以后太痛苦了。即使你在 Docker 里装了龙虾，这个过程也非常麻烦，特别是升级，这个过程非常痛苦。爱马仕要升级就简单很多，在里面打一条命令，咔一下就升上去了。你说我是在 Docker 里装的爱马仕怎么办？也很容易，每次重新 pull 一次，把最新的包拉回来就完事了，就可以顺畅地跑起来。

使用体验：轻、快，但也更简陋

使用过程中，我感觉它要比龙虾快，这还是一个很有趣的感受。不过我的测试并不严谨。因为我的龙虾装在一个特别古老的 Mac mini 上，那机器是机械硬盘、英特尔 CPU，我估计已经有十几年了；但我的爱马仕是直接装在 MacBook Pro 上，M2 Max 芯片，加 SSD 存储。所以这个测试不严谨，大家也可以自己试试。反正我的感觉是，爱马仕要比龙虾快一些。

它整个配置也比较简陋。龙虾起来以后，有一个很复杂的 Web 界面，你可以在里面点各种按钮、菜单，做设置，填各种表格。但是爱马仕这些东西统统都没有。它上来以后就是给你一个聊天界面，你跟它说就完了。而且说的时候，它经常还给你改错了，这个问题也是存在的。所以你要对爱马仕进行各种调整的话，最好还是在 IDE 里改它的配置文件，这个最方便。

其实龙虾虽然给了一个 Web 界面，但我基本也不用。我都是上 Codex 或者上 Claude Code，在 IDE 里去修改它的配置文件，都是这样工作的。

如果你对 Hermes Agent 的要求比较单一、比较简单，比如说我就是搜集一些信息，我就是自动化做一些内容搜集、内容整理，那爱马仕其实也是够用的。但还要注意，它更适合一个人用。你说我有很多人一起用行不行？那它还是稍显简陋一些。

记忆系统：够用，但明显偏轻量

原因也很简单。比如它的记忆系统，龙虾的记忆系统相对比较复杂。它可以通过 MD 文件，也就是 Markdown 文件去进行记忆，也可以写向量数据库，甚至还可以加很多第三方记忆插件。但是爱马仕这套东西就简单一些。它就是本地做了一个 SQLite，一个非常简单的单机数据库。它也不去做 embedding，也不去做向量搜索。你每次跟它聊完天以后，它找一个模型把聊天记录做抽取，下次再到这个 SQLite 里做全文检索。它是用这样的方式去实现记忆的。

你说我想再做得复杂一些行不行？你还得再给它配外置的记忆接口。但是配上以后，它到底怎么工作，我现在还在试，感觉可能不是那么顺畅。所以相对来说，这个产品是更轻的。

Hermes 最有趣的地方：自我进化

它这个产品最有趣的点在哪呢？难道就是因为轻一点，大家就这么热爱它吗？它最有趣的点叫“自我进化”。

你在龙虾上如果想固定一个技能下来，得明确告诉它：创建技能，第一步什么，第二步什么，你要跟它说清楚。说完了以后，龙虾就会创建这个技能。或者你说，再给我修改技能，在技能里修改一些预置文件，龙虾就会去做这件事情。

但在爱马仕里不是这样的。你就跟它聊就完了。聊一会儿，它突然告诉你：我把你前面聊的这段内容给你创建了一个新的技能，下次咱们就直接用吧。它是这样的工作方式。所以很多人会觉得，这是一个快速进化的过程。它会在跟你聊的过程中越来越懂你，它是有这样一套系统在里面的。

这种自我创建技能的过程，好的一面当然是越来越懂你；但坏的一面就是，其实也没那么可控。你虽然可以命令它去创建技能，但它还是会自己去创建。它创建了很多技能以后，后面会不会相互冲突，会不会打架，我现在还有待观察。因为我只用了三四天，并没有特别长时间、高强度地去使用它。跟我们家龙虾还不一样，我们家龙虾现在已经是非常高强度地参与到我的工作中了。

Hermes 的独特定位：伴随个人成长的 Agent

下面讲一下爱马仕的独特定位。它跟市面上其他 Agent 最大的不同，就是“伴随个人成长的 Agent”。它就是跟着你一起长。自动建技能，只是它这个“伴随个人成长”三层架构中的中间一层。

第一层：记忆系统

一共三层。第一层是记忆系统。它的记忆系统刚才我们讲了，就是先在本地写 Markdown，然后往 SQLite 这种特别轻量级的本地数据库里塞东西，再去做全文检索。这个系统相对来说是比较脆弱的。而且它在每次进行上下文搜集的时候，记忆大概只有 1300 个 token，再多也塞不进去了。这块要比龙虾简单很多。龙虾是可以自动记忆捕捉、自动上下文补全的，但爱马仕在这块要稍微弱一点。

第二层：把过程沉淀成技能

那你说，没法记这么多东西怎么办？它就做第二层：我把这个过程通通都写成技能给你存下来。所以它算是一种平衡，记忆系统差，我就多给你写点技能，它就是这么干的。

第三层：把聊天抽取成训练数据

第三层是什么呢？它把你聊天的内容、把这个过程再抽取出来，变成训练数据。以后你说，我现在想训练一个新的模型，想去做模型微调了怎么办？它就直接按照模型微调的标准格式，把数据给你套出来，你到那边去做微调就行了。

你说我现在在公司里上班，是不是用着用着就可以直接被蒸馏成“同事 + skill”了？这个方向算是离得更近一点。所以具体用起来，还是要等到咱们用的时间更长一些，再去看是不是可以日久见人心。

开发团队背景：Nous Research 值得关注，也值得观察

还要注意一点，爱马仕这个开发商叫 Nous Research，N-O-U-S。它是一个研究所。为什么要专门强调它不是一个公司？因为这帮人原来是做区块链的，做去中心化治理、做 Web3，也帮人发币，做这种项目。他们还做很多去中心化训练，把大家的闲置显卡集中起来，去做大模型训练和微调。

所以他们现在说，我们拿融资做了这样一个 Hermes 系统，希望能够抽取出这些技能，再去做新模型的一些微调和训练，它是一整套这样的系统。

还要注意一点，他们拿到的融资不是传统融资，是走的币圈融资。所以最后不是给投资人股权，而是拿到钱以后要给人家发币，只是目前为止还没有发而已。但他们以前是帮别人发过币的。所以这个项目未来到底会向什么方向发展，还值得再看一看。

Hermes 和 OpenClaw 的主要差异

那么这个爱马仕跟 OpenClaw 的主要差异是什么？什么样的人应该选 OpenClaw，什么样的人应该选爱马仕？

大家要注意，不管是爱马仕也好，还是 OpenClaw 也好，它们都是 Harness Agent 这一类系统，就是“驾驭系统”。它们属于个人助理类的驾驭系统。还有很多其他的驾驭系统，比如 Claude Code、Codex，这些就更偏编程一些，不太一样。所以今天主要是比较这两个。

1. 核心定位不同

首先从核心定位上来说，它们就不一样。Hermes Agent 主要定位是“自我改进、自我沉淀的长期 Agent”；而 OpenClaw 的定位是“全平台个人 AI 助手平台”。它上来以后就是什么都能接，所有插件、整个体系特别庞大，就是要往操作系统那个方向去做。它是一个很复杂的系统。

2. 主要卖点不同

第二个主要卖点，Hermes 叫“学习闭环”，自动生成技能和长期记忆；而 OpenClaw 的主要卖点是多渠道接入、语音、Canvas 控制面板，就是整套东西特别全，它最终是要做一个大系统。

3. 入口方式不同

入口方面，Hermes 只有 CLI，也就是客户端入口。你可以通过网关去接消息平台，它也可以接 Telegram、接 Discord，都可以，但接得没有 OpenClaw 全。比如现在 QQ Bot 它就没接上。OpenClaw 的入口就比较丰富了，是全渠道覆盖，包括 App 和控制台，做得都非常成熟，这块差异很大。

我第一次装上 Hermes 以后不会用。因为我是装在 Docker 里，装完以后说这玩意咋用，没有任何接口。后来去查，才知道它只有一个 API，叫 OpenAI 兼容 API。你用任何一个聊天工具，只要把这个 Hermes 作为一个跟 OpenAI 兼容的大模型接上，你就能用。后来我还专门去下了一个 Open WebUI 的 Docker，再把它接上用起来。用完以后我才说，算了，还是去挂 Telegram 吧。挂上 Telegram 以后，确实还是挺好用的。所以它是完完全全没有给你任何看得见的图形界面的。

4. 适合的人群不同

最典型的用户，从 Hermes 来说，是想养专属执行体、玩自动化的工程师，对他们来说比较友好。而对于 OpenClaw 来说，它更适合需要全平台个人助手的普通用户。所以还是不太一样，看看你自己到底适合哪边。你说我是一个工程师，就想把自己的技能沉淀沉淀，那你就用 Hermes；你说我是普通用户，什么都想接，未来可能还要画图、还要做这做那个，那就 OpenClaw。这个大家自己想清楚。

5. 社区体量不同

从社区体量来说，它们差异也挺大。Hermes 现在在 GitHub 上是 51,000 个星，但是这 51,000 个星是在非常短的时间内攒出来的。它今年 2 月底才上线，现在就已经有 51,000 颗星了，这还是非常不容易的。

OpenClaw 上线更早一些，应该是去年年底上线的，但真正开始爆发大概也是 2 月份。到现在已经有 354,000 颗星了，这个数字涨得还是很快的。所以 OpenClaw 社区要比 Hermes 活跃很多。而且 OpenClaw 背后是 OpenAI，Hermes 背后是一帮币圈的人，所以在这点上，也请大家稍微小心一些。

什么样的人适合 Hermes

• 想把 Agent 挂在 Docker、VPS、NAS 上长期跑的人。现在我已经把我的 Hermes 从 MacBook Pro 上卸掉了，扔到 NAS 上了，现在跑起来效果还是可以的。它要比 OpenClaw 轻，OpenClaw 你最好还是整一台 Mac mini 去跑。
• 在意“越用越懂我”这种自我成长属性的人，他们也比较适合 Hermes。
• 需要经常在不同机器、沙箱上跑命令的人。因为 Hermes 很轻，你可以很快速地把它装在各种各样的服务器上，它都能跑起来，这个还是相当爽的。
• 喜欢折腾新鲜技术的人，只要有新的咱都试一试，这也是 Hermes 比较适合的人群。

什么样的人更适合继续用 OpenClaw

• 在意全渠道消息接入、个人助手体验、可视化控制台的人。你需要这些东西，就别往 Hermes 这边转了。
• 已经在 OpenClaw 里攒了很多技能和工作流，迁移成本很高的人，也别折腾了。虽然 Hermes 说我做了一个 OpenClaw 迁移助手，可以专门帮你把 OpenClaw 迁过来，但要注意，它迁的主要是一些浅层记忆、技能，以及你里面的一些文档。如果你在 OpenClaw 里攒了非常非常多的记忆，那在 Hermes 现在相对比较轻薄的记忆系统里，它未必顶得住。所以这块大家还是要小心一些。
• 需要做多设备协同的人，还是要用 OpenClaw。Hermes 这一块还是更轻、更简陋一些。

给老粉丝的建议

所以给老粉丝的专属建议是这样：如果你还没有装 OpenClaw，你可以先拿 Hermes 跑一跑试试，这个简单一些。如果你说我就是准备长期用下去了，那 OpenClaw 未来会更可预期一些。毕竟后边是 OpenAI，而且有这么多人在关注它的社区，包括中国这么多大厂都已经冲上来了。腾讯也做了 qcloud，小米也做了米 Cloud，大家都在往这个方向上，还是会众人拾柴火焰高。

如果你已经把 OpenClaw 用起来了，而且用得很重，如果不愿意折腾的话，就别在 Hermes 上浪费时间了，听老范扯一下就可以了。

那你说有没有可能 OpenClaw 去控制 Hermes，或者 Hermes 去控制 OpenClaw？没必要。因为它们两个的功能，特别是在很多具体事务上的功能，是非常重叠的。你这个去控制的话，有点脱裤子放屁的感觉，所以没有必要去折腾这个事。

除了 Hermes 和 OpenClaw，还有哪些 Harness Agent 类型

除了 Hermes 和 OpenClaw 之外，其他 Harness Agent 之间到底有什么差别呢？现在这种 Harness Agent 其实种类很多。

第一类：个人长期在线助手

这一类就是今天讲的 Hermes 和 OpenClaw，它主要主打个人日常使用、长期在线。

第二类：软件工程和 Code Agent、Coding Agent

比如我们使用的 Codex、Claude Code，或者 OpenCode，这些东西就是专门编程用的。

第三类：多智能体流程和研究型 Agent

要做非常重的多智能体研究，字节有一个开源产品叫 DeerFlow，我前两天也想去装，后来看了看，它对本机要求还是挺高的，而且我也没有那么多 token 让它去烧。养一只龙虾、养一个爱马仕，还是挺浪费 token 的。

第四类：企业托管的 runtime 类型

比如 Anthropic 最新推出的 Claude Managed Agents，这个是给企业直接部署的。你说我们这个企业，总不能每个人都去装龙虾，或者一个小组装一个龙虾大家凑合着使，或者每人装一个爱马仕，这事太累了。那么就老老实实跑到 Anthropic 去买 Claude Managed Agents 这个产品，它会把整个企业给你部署好。这一块基本上是把 SaaS 软件的命革得很干净。

我估计 OpenAI 也会很快推出类似的产品，包括微软，像它一直卖 Teams 这些东西，也应该会出类似产品。国内的话，像 WPS 现在也开始出龙虾了，其他一些比如小米叫 AI Office，大概也会往 Claude Managed Agents 这个方向发展。

所以基本上是分这四类。Hermes 的位置其实很明确，它是一个个人助手型、最擅长自我成长、执行后端最灵活的内核级产品。它不是全平台，但胜在灵活，能够自我进化。所以大家要想清楚，它到底是一个什么样的东西。

总结

最后总结一下，爱马仕还是一个挺好玩的工具。如果你能用 Telegram，或者你说我要本地跑一跑，建议大家去尝试一下。你如果说我懒得折腾，那听老范讲故事就可以了。

这就是今天跟大家介绍的 Hermes 的情况。具体安装的话，我明天去录一个会员节目，把 Hermes 的安装，以及在 NAS 上把它跑起来的过程，跟大家稍微展示一下。如果大家有一些比较低端的设备，也可以让这个东西去发挥一些余热了。

好，今天的故事讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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大厂开始招聘中学生了，还需要去上大学吗？是不是又输在起跑线上了呢？

最近这个话题在网上突然火起来了。因为吉利突然说，要招一批中学生进来，实际上也是高中生，让高二、高三的学生直接进入内部培养。腾讯、字节也都开始招募中学生。美国其实也一直有类似项目在运转。

特别是最近 AI 流行以后，很多人会问：上大学是不是没用了？AI 都可以解答问题，也可以完成基础学习了，为什么还要去上大学呢？你看，大厂都开始招聘中学生了。甚至还有一些人马上跟进，说要开补习班，教大家怎么补习、怎么冲进大厂。这样的事情现在都出现了。

大厂招募中学生，其实早就有了

所以，为什么说又有人要输在起跑线上了呢？首先要讲清楚一点：大厂其实一直都有招募中学生的计划和项目。

比如腾讯，他们有一个叫“星火计划”的项目，从 2019 年就启动了。每年大约招 55 人，到 2025 年时好像已经招了 70 多个人，最近在稍微扩大一点规模。

腾讯招这些人，主要是让他们做一些简单的实习，而且招募要求非常严格。通常要参加过各种比赛，还要有数学或信息学奥林匹克竞赛的成绩，才有机会被筛选进去。也就是说，这件事并不是最近才有。

至于字节，是在 2025 年 10 月成立了一个“字节知春创新中心”，由张一鸣捐赠、俞勇教授在上海创办。每年招收约 30 名 16—18 岁的全职预备研究员，实行五年培养制度。这个项目本质上更像是教育实验项目。

所以，字节这个事情跟字节招聘本身并没有太直接的关系，它更像是一个大学类的培训项目。

福耀是自己建了个大学，可以做八年制教育。阿里原来其实也想做大学，后来因为各种原因没有做成。总体上，大厂对中国大学教育一直多少有些意见，都想自己试着做一些培养体系。

但教育这个事情，终究还是要握在国家手里，不是企业想做就能随便做的。所以你会看到，企业一直只能通过一些小项目、小规模实验来推进。

吉利汽车则是在 2026 年 1 月推出了一个叫“三校合一”的人才培养模式，直接招募高中毕业生，并配套 3 亿元激励基金。2026 年 3 月 12 日，高中实习项目启动，李书福亲自站台。

“AI 时代企业所需要与高校供给存在严重的缺口。”

这句话的意思其实很明确：我不太相信现有高校培养体系了，所以我自己来培养。我也不一定像曹德旺那样再去做一个完整大学，我干脆直接招一批人，自己培养，最后自己认可这套体系。这是吉利现在采用的一种方式。

这次和以前最大的不同是什么

那么，这一次跟以前到底有什么不同呢？大家要注意，进入企业其实一直有几种完全不同的玩法。

1. 付费游学和企业实训，不等于真正被招募

有一种方式是你交钱，去企业里看一眼，这种通常叫企业实训课，本质上算是一种游学项目。谁交钱谁就能去。

而现在企业真正开始做的，是另外一种：我要考试，甚至我出钱，让学生过来，由企业亲自培养。这个和“你花钱来参观”是有本质区别的。

这一点必须分清楚，特别是不要被人割了韭菜。

比如有人说，你交多少钱，我可以让你去腾讯里实习一个礼拜。这个怎么理解呢？很多时候，你最多只是到腾讯里参观一圈，剩下时间可能就在腾讯附近某个住宅里，跟着一个不知道哪里来的人做点小项目，就结束了。

还有一些人说，我们带你去美国游学，到微软、到谷歌。实际上多数也就是进去参观一下，可能再安排一个简单座谈会，也就差不多了。

所以这些更多是旅游项目，不是企业正式的人才招募项目，两者完全不一样。

而前面提到的那些项目，核心特点是：企业自己花钱培养，绝不会向普通人收费。

2. 少数天才被企业直接招走，但这只是个例

当然，除了这些项目之外，每年还都会有一些超级明星式的年轻人，直接被企业招募走。

比如有一个 16 岁的小孩，叫喜星郎，用 Cursor 自学了 8 个月以后，把产品做到了苹果付费榜第 5 名，月入过万。还有两名 19 岁的 AI 卡路里 App 制作者，他们的项目被 3000 万美金收购。再比如一些 20 来岁、没有读完大学，甚至中学都辍学的人，也可能被 OpenAI 这样的企业招募。

但这些事情虽然每年都会发生，本质上都属于极其少见的个例。

而且，这些人往往在能力之外，还会面临另一个问题，就是心智成熟度未必足够。

作者举了一个自己的经历：以前刚毕业上班时，公司曾招过从科大少年班出来的学生。这些人确实聪明、也能干活，但明显不够成熟，和团队融合得不太好，也常常会有一些不成熟的表现。

所以这种案例，不能拿来当成普遍路径去宣传。

大厂为什么要招募中学生

那么，大厂为什么要去招募中学生呢？这里大概有五个真实目的。

1. 做品牌宣传

第一个目的，很多人可能想不到，其实是为了广告宣传，是为了给企业自己打名声。

比如腾讯说，你看我把这样的人招回来干活了。它真正想传达的是：腾讯是一家非常重视研发的公司。别人都在做这件事，如果你没做，是不是显得你技术不够、只会抄？

所以对于一些大厂来说，这类项目本身就有品牌活动的性质。

2. 做社会公益

第二个目标，是社会公益。让中学生提前了解大厂的运作方式。

很多这类项目最核心的目的，就是让学生进厂里看看，了解企业到底在做什么。因为这种项目通常是企业自己掏钱，所以从某种程度上也可以视为公益性质的教育活动。

第三个目标，是提前锁定人才。其实腾讯很大程度上就在做这件事。

腾讯每年招募的几十个人，不管是 55 个还是六七十个，本质上就是在提前建立联系。你参加了数学奥赛、信息学奥赛，参加了腾讯的小程序比赛，我把你招进来，让你实习一段时间。

但这并不意味着你不用上大学了。你后面还是要去读大学，只不过在这之前，腾讯先和你建立联系，并持续关注你、和你沟通。等你大学毕业以后，如果你愿意回来，它会给你优先面试的机会。

注意，这也不是说“我保证录用你”，而是说“我优先看你、优先面试你，如果你通过，我愿意招你”。这是一整套提前布局的运作方式。

4. 建立内部培养体系

第四个目标，是建立内部培养体系。

像吉利汽车这种公司，实际上就是觉得大学教育不能满足自己的需求了。但如果让它自己去申请牌照、申请资质、建一所大学，过程又太复杂、太痛苦，成本也很高。

福耀大学相关的过程，某种程度上也给很多企业提了醒：这条路非常难走，投入巨大，还会遇到很多卡点。

那既然如此，不如直接把人招回来，自己培养，培养完自己用。这就是另一种更现实的方式。

5. 寻找“没有被污染过的脑子”

第五个目标，也是很有意思的一个目标，就是企业想去找一些没有被污染过的脑子，看看他们能不能做出点不一样的东西。

为什么会有这种需求？你想一想普通学生，尤其是在中国，高三基本就是不停刷题。很多学校到高二下学期就把课程上完了，高三几乎只剩下模拟、考试、排名次。

经过这种高强度训练以后，一个人的思维方式很可能会变得高度标准化。于是企业就会想：能不能找一些还没有经历过这一整套“磨难”的年轻人，看看他们到底能想出什么新东西。

不管是招募高中生，还是以前很多基金跑到大学里鼓励大学生创业，本质上都在做类似的事情：寻找那些还没有被训练得太一致、还能提出不同想法的人。

这件事对整个行业来说，确实是有价值的。

没有传统科班背景，真的能做出好项目吗

你可能会问：没有经过传统大学教育，或者没有经历过工作磨炼的人，真的能做出不一样的东西吗？答案是，还真有可能。

比如最近有个挺有意思的案例，《生化危机》的女主角做了一个项目，叫 MEM 宫殿，也就是“记忆宫殿”。这是一个 AI 记忆类插件，在 GitHub 上拿到了很多星，而且在相关跑分里成绩也非常突出。它能把你和 AI 聊天的内容很好地记录下来，效果非常不错。

而这个人并不是计算机专业出身。她早年接受的是青年演员培训，后来做模特、演电影、唱歌，完全不是传统意义上的科班程序员。

那是不是说，在 AI 时代，不管你是不是文科生、是不是演员、歌手，都能做出超越科班程序员的项目了呢？

这个故事当然很美好，但还有另一面。

这个“记忆宫殿”项目里，这位女明星更像是 architect，也就是架构师。真正写代码、把项目做出来的人，其实是一位资深程序员。她自己也提到，那是她一位认识了 20 年的朋友。

根据公开信息看，这位程序员原来做区块链、做加密货币，在 GitHub 上有大量维护或贡献过的仓库，是一个非常熟练的工程实现者。

所以，这个案例真正说明的是：新想法和成熟执行，往往是两件不同的事。

这位女明星提出的是需求、想法和架构，真正落地实现还是由熟练程序员完成的。

这也恰恰印证了一个现实：大厂招募中学生也好，鼓励大学生创业也好，很多时候要的并不是他们已经具备了多强的工程实施能力，而是他们还没有被固定化训练过，能够设想出新的需求、新的问题、新的视角。

像腾讯、吉利、字节这些公司缺熟练程序员吗？并不缺，最好的程序员很多本来就在他们那里。它们真正稀缺的是新的想法，是没有被既有体系塑造得过于一致的头脑。

所以，大厂招募中学生的五个真实目的，可以总结为：

• 打品牌
• 做社会公益
• 提前锁定人才
• 建立内部培训体系
• 寻找没有受污染的脑子，寻找新想法

普通家庭应该如何应对这种变化

接下来更重要的问题是：普通家庭应该怎么应对？

1. 先认清现实：这条路只属于极少数人

首先要明确一点，真正能够通过这条路走进大厂的人，无论是进去做简单实习，还是直接被大厂招进去，都是极其少数的。

腾讯一年 55 个人，字节知春项目一年 30 个人，这些数字都非常小。放在每年几百万被大学录取的学生总量里，几乎可以忽略不计。

所以如果你问，这是不是为普通孩子设计的一条主流路径？大概率不是。你自己先想一想，看看你家孩子像不像这种类型的人。

如果硬要拿这个当目标去冲，性价比其实非常低。

2. 付费研学可以去，但别抱太高期待

那付费研学班行不行呢？只要给钱就能去。

这个问题的答案是：如果家里不缺钱，也愿意让孩子去见见世面、顺便旅游一下，其实也没什么不好。

但不要对这件事抱有太高预期。不要觉得孩子去过某个大厂研学，以后就更容易被招进去。多数情况下，这件事更像一次体验型旅游，而不是职业通道。

3. 竞赛是一条路，但只适合少数人

至于竞赛，不管是数学奥林匹克竞赛还是信息学奥林匹克竞赛，对一部分孩子来说确实可能是一条路。

特别是一些偏科很明显的孩子，如果恰好在这些方向上有兴趣、有能力，那也许值得往这个方向拼一拼。

但这里最重要的是两件事：兴趣和能力。

如果孩子不是这块料，千万不要硬往这个方向使劲。这种通道本质上就是为少数特殊学生预留的，不适合普遍复制。

4. 少年天才入职大厂，更多当作宣传看就行

至于每年总有几个少年天才入职微软、OpenAI、SpaceX，这类新闻，更多还是把它看成宣传就好。

每次出现这种案例，大家都会觉得这些公司很开放、很会“不拘一格降人才”。这类故事确实有传播价值，但不意味着它就是可复制路径。

而且，这本身就是极小概率事件。

更现实的一点是，这些非常年轻就进入大企业体系的人，未必一定会有特别好的结果。

因为大企业本身也是一个社会，不只是拼技术。你还要有成熟的心智，要能融入团队、处理协作、适应组织规则。

作者也提到，以前身边遇到过类似情况。一些非常年轻、没有上过完整学的小孩，可能在网络上、在 GitHub 上发表了不错的作品，被一些技术出身的老板看中，然后直接招回公司。

但招进去之后，他们未必就能在大企业里待得下来。很多时候，混几个月就出来了。这类情况其实一直都在发生。

所以，这类案例不必过度羡慕。

现在上大学，到底还有没有意义

那接下来最核心的问题就是：现在上大学，到底还有没有意义？

1. 大学课程确实存在明显问题

特别是 CS，也就是计算机科学课程，确实有一些很现实的问题。

第一个问题就是课程更新太慢。很多学校的教材老得惊人，哪怕是和计算机相关的专业，也可能还在用很旧的内容。教材更新、审批流程都很复杂，老师自己也未必愿意重新学习新内容，所以整个体系会显得非常滞后。

而计算机恰恰又是变化最快的领域之一。别说按年更新，很多时候简直是日新月异。

所以你跟着学校课程学下来，到底有没有足够实际的价值，这件事确实是值得打问号的。

从这个角度看，李书福说“高校供给和企业需求存在严重缺口”，并不是完全没有道理。

2. 大学的真正价值，不只是课堂知识

但是，上大学仍然有一些别的价值需要看到。

比如学习能力的建立。你如何去理解一个新知识、如何自学、如何整理信息、如何系统化地掌握一个领域，这些能力其实是大学阶段很重要的收获。

还有社交网络的建立，包括如何适应社会、如何与人协作、如何形成基本的社交能力，这些也都是大学非常重要的部分。

换句话说，大学的价值未必在于课堂上的某一门具体课程，而在于它给你提供了一个相对完整的成长环境。

至于课堂知识本身，尤其对工科生来说，毕业以后很多内容确实很快就过时了。这一点其实很多年都没有本质变化。

3. 文凭至少目前仍然有用

至于文凭，我觉得至少到目前为止，还是有用的。

HR 在筛选学生的时候，肯定还是会看文凭。谁说文凭没用了，那基本是在骗人。

原因很简单：人太多了，文凭是最简单、最低成本的筛选方式。企业不可能把所有人都拉来聊一遍。就算让 AI 去筛选，AI 大概率也会先看文凭，不会绕开这一步。

AI 时代，普通人还有没有新的机会

那问题来了：除了文凭以外，AI 时代还看不看别的东西？有没有一些其他方式，能让普通人进入大厂视野？

还真有，而且这个地方确实在发生变化。

作品集，正在变得越来越重要

对于普通家庭来说，AI 时代一个很重要的新变化，就是作品集。

原来你能拿出来的，主要只有文凭。现在你还可以拿出作品。

什么作品？比如 GitHub 上的仓库、你自己的开源项目、别人真的在使用的工具，或者你做出来的真实上线项目。

这些东西，在今天是有价值的。因为它们可以直接展示你的代码质量、产品思路和解决问题的能力。

某种程度上，这类真实作品，甚至会比 GPA 分数更有参考价值。

AI 工具降低了实现门槛

现在有了 AI 工具，不管是 Claude Code 还是 Codex，写程序这件事本身已经没有以前那么难了。

在这种情况下，真正更有价值的，是想法，是你能不能提出正确的问题。

你能提出正确的问题，就像前面提到的那个“记忆宫殿”案例一样。她真正厉害的地方，不是她亲手写了多少代码，而是她提出了一个明确而有价值的需求，并把架构想清楚了。

如果你没有一个资深程序员朋友，也未必完全没法做。现在借助 AI 工具，很多人已经可以把自己的想法快速做成一个可运行的原型，甚至直接做成真正能使用的系统。

然后你把它放到 GitHub 上，自己能用，别人也能用，这本身就已经是一张名片。

GitHub 也是一种新的社交通道

而且在 GitHub 上有作品集之后，它还不只是技术展示，某种程度上也是一种开源社交的开始。

很多知名项目、技术博客、GitHub 上的讨论和问答，都会引起大厂的注意。一些基金也会在里面寻找有趣的项目。

作者自己就提到，过去做投资时，因为自己本身也是程序员，所以会去看自己常用代码库的作者。如果发现对方做得不错，就可能进一步了解，甚至考虑投资。

这说明，GitHub 上的作品和活跃度，确实有可能成为你被看见的入口。

这条路也不容易，但可能比盲目冲大厂更靠谱

当然，这条路也不是对所有人都有效。能够在 GitHub 上做出有趣项目的人，本来就不多；能持续做出有价值项目的人，更是少数。

但相比一门心思去冲大厂实习、参加各种竞争激烈的竞赛，这条路对很多普通家庭来说，可能还稍微靠谱一点。

结语：普通家庭更该重视兴趣与作品，而不是盲目焦虑

大厂一直都在招募中学生，只是现在的形式和讨论热度发生了变化。

对于普通家庭来说，与其让孩子削尖脑袋，想着怎么现在就奔着大厂去，不如把重点放在更长期、更可持续的事情上：培养兴趣，建立学习能力，尝试做几个真实项目，在 GitHub 上留下作品，并借此开启新的社交通道。

这条路未必轻松，但相较于追逐那些极少数人才通道，它可能更现实，也更适合大多数人。

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周五下午四点半，离下班还有半小时，告警群突然炸了。某个核心服务的 P99 延迟从平时的 50ms 飙到了 2s，上游调用方开始批量超时。

第一反应是看最近有没有发版——没有。看数据库慢查询——正常。看 CPU 和内存——纹丝不动。Redis 延迟——也没问题。

折腾了二十分钟，最后发现问题出在一个完全没想到的地方：DNS 解析。

Go 的两套 DNS 解析器

在聊问题之前，先说一个很多 Go 开发可能不太注意的事：Go 有两套 DNS 解析器。

第一套是纯 Go 实现的，直接读 /etc/resolv.conf，自己构造 DNS 查询包，往 nameserver 发 UDP 请求。这是默认使用的解析器。

第二套是通过 cgo 调用系统的 getaddrinfo 函数，走操作系统的 DNS 解析流程。

可以通过环境变量 GODEBUG=netdns=go 或 GODEBUG=netdns=cgo 来强制指定用哪个。不设的话，Go 会根据一些条件自动选择，大部分情况下会用纯 Go 的那个。

这两套有什么区别呢？最关键的一点：纯 Go 解析器不会读 /etc/nsswitch.conf，也不支持一些系统级的 DNS 扩展（比如 mDNS）。但好处是不依赖 cgo，交叉编译友好，而且是非阻塞的，不会占用系统线程。

平时这个差异感知不强，但在特定环境下，它会成为一个隐藏的坑。

罪魁祸首：search domain 和 ndots

我们的服务跑在 K8s 里。先来看一下容器里的 /etc/resolv.conf 长什么样：

nameserver 10.96.0.10
search default.svc.cluster.local svc.cluster.local cluster.local
options ndots:5

重点看两个东西：search 和 ndots。

search 是搜索域列表。当你解析一个"不完整"的域名时，系统会把这些后缀依次拼上去尝试解析。

ndots 是一个阈值，表示域名里点的个数。如果域名里的点少于 ndots 指定的值，就会被认为是"不完整"的，会先走 search 域拼接；只有拼接全部失败后，才会用原始域名去查。

K8s 默认把 ndots 设成了 5。

这意味着什么呢？假设我们的服务要请求 api.example.com，这个域名里有 2 个点，少于 5，所以它会被当成"不完整"的域名。实际的 DNS 查询过程变成了这样：

1. api.example.com.default.svc.cluster.local  → 查询失败
2. api.example.com.svc.cluster.local          → 查询失败
3. api.example.com.cluster.local              → 查询失败
4. api.example.com                            → 查询成功

一次域名解析，变成了 4 次 DNS 查询。而且前 3 次注定失败，纯粹是在浪费时间。

如果每次查询耗时 10ms，光 DNS 这一环就多了 30ms。平时这个开销不明显，但如果 DNS 服务器本身响应变慢了呢？

那天到底发生了什么

回到那个周五下午。后来查到的原因是：集群的 CoreDNS 那段时间在处理一波大量的 DNS 请求（另一个服务在做批量外部调用），导致 CoreDNS 的响应延迟从平时的几毫秒涨到了几百毫秒。

对于一个走 search domain 的外部域名请求，原本 4 次查询可能只需要 40ms，但 CoreDNS 变慢之后，每次查询要 500ms，4 次查询就是 2s。直接把接口的 P99 干上去了。

而且 Go 的纯 Go DNS 解析器，默认的超时策略是这样的：先发一个 UDP 请求，等 5 秒没回应就重试，总共重试次数取决于 resolv.conf 里的 attempts 配置（默认是 2）。如果再加上 search domain 的多次尝试，最坏情况下一次域名解析可以卡上几十秒。

用 tcpdump 在容器里抓包验证一下：

tcpdump -i eth0 port 53 -nn

输出如下：

16:31:02.001 IP 10.244.1.5.43210 > 10.96.0.10.53: A? api.example.com.default.svc.cluster.local.
16:31:02.503 IP 10.96.0.10.53 > 10.244.1.5.43210: NXDomain
16:31:02.504 IP 10.244.1.5.43210 > 10.96.0.10.53: A? api.example.com.svc.cluster.local.
16:31:03.008 IP 10.96.0.10.53 > 10.244.1.5.43210: NXDomain
16:31:03.009 IP 10.244.1.5.43210 > 10.96.0.10.53: A? api.example.com.cluster.local.
16:31:03.511 IP 10.96.0.10.53 > 10.244.1.5.43210: NXDomain
16:31:03.512 IP 10.244.1.5.43210 > 10.96.0.10.53: A? api.example.com.
16:31:03.520 IP 10.96.0.10.53 > 10.244.1.5.43210: A 93.184.216.34

清清楚楚，4 次查询，前 3 次全是 NXDomain。每次间隔 500ms 左右，加起来 1.5 秒。这还是 CoreDNS 没有特别慢的情况。

怎么解

知道原因之后，解法就比较清晰了。几个方向：

方案一：域名末尾加点

DNS 里有个概念叫 FQDN（Fully Qualified Domain Name），就是以点结尾的域名。一个以点结尾的域名会被认为是"完整"的，不会再走 search domain 拼接。

把代码里请求的外部域名从 api.example.com 改成 api.example.com.，多加一个点就行了：

// 之前
resp, err := http.Get("https://api.example.com/v1/data")

// 之后
resp, err := http.Get("https://api.example.com./v1/data")

这是最简单直接的改法。但有个问题：这个点容易被忽略，也不太符合日常习惯，代码 review 的时候可能被人当成 typo 删掉。而且如果域名是从配置中心读出来的，你得确保配置那边也带上这个点。

方案二：调低 ndots

在 K8s 的 Pod spec 里可以自定义 DNS 配置：

spec:
  dnsConfig:
    options:
      - name: ndots
        value: "2"

把 ndots 从 5 降到 2，这样 api.example.com 有 2 个点，不少于 ndots，就会直接用原始域名查询，不再走 search domain。

但这个改法有个副作用：集群内部的短域名解析会受影响。比如你用 my-service.default 这样的短域名访问集群内服务，它只有 1 个点，还是会走 search domain，没问题。但如果你用 my-service.default.svc 这种 3 段式的（2 个点），就不会走 search domain 了，会直接查 my-service.default.svc，而这个域名在公网上当然查不到。

所以降 ndots 的时候，得先盘一下自己的服务里是怎么调用集群内其他服务的。如果都是用短域名（1 个点以内），降到 2 就够了。

方案三：本地 DNS 缓存

在 Pod 里跑一个轻量的 DNS 缓存，比如 dnsmasq 或者用 K8s 的 NodeLocal DNSCache。第一次查询该慢还是慢，但后续的相同域名查询直接走本地缓存，毫秒级返回。

NodeLocal DNSCache 是 K8s 官方推荐的方案，它在每个节点上跑一个 DNS 缓存 Pod，所有 DNS 请求先到本地缓存，命中就直接返回，不命中再去 CoreDNS。

这个方案的好处是不用改代码，不用改 ndots，对业务完全透明。缺点是需要在集群层面做部署和维护。

我们最后怎么做的

三个方案不是互斥的，我们最后的做法是：

• 短期：外部域名加点，快速止血
• 中期：集群统一部署 NodeLocal DNSCache
• 同时把 ndots 降到了 2，因为我们内部服务调用都是走的 K8s Service 短域名

上线之后，DNS 相关的延迟基本消失了。

额外聊两句

这次踩坑之后我去翻了一下 Go 标准库里 DNS 解析的代码，在 net/dnsclient_unix.go 里，有一段逻辑专门处理 search domain 的拼接：

func (conf *dnsConfig) nameList(name string) []string {
    // 如果域名以点结尾，直接返回
    if avoidDNS(name) {
        return nil
    }
    rooted := len(name) > 0 && name[len(name)-1] == '.'
    if rooted {
        return []string{name}
    }

    hasNdots := count(name, '.') >= conf.ndots
    // ...
    if hasNdots {
        // 点数够了，先查原始域名，再查 search domain
        names = append(names, name+".")
    }
    for _, suffix := range conf.search {
        names = append(names, name+"."+suffix+".")
    }
    if !hasNdots {
        // 点数不够，最后才查原始域名
        names = append(names, name+".")
    }
    return names
}

注意看，当点数够了（hasNdots 为 true）的时候，原始域名会被放在列表最前面，search domain 的拼接放后面。这意味着即使触发了 search domain 逻辑，也是先查原始域名，成功就直接返回，不会浪费时间。

但当点数不够的时候，原始域名被放到了最后面。这就是为什么外部域名请求会变慢——它得把 search domain 列表全试一遍，全失败了，才轮到那个正确的原始域名。

顺便说一句，这个行为不是 Go 自己发明的，是遵循 resolv.conf 的标准语义。Linux 的 man resolv.conf 里写得很清楚。只是平时不跑在 K8s 里的话，ndots 默认是 1，外部域名一般都有 1 个以上的点，根本不会触发这个逻辑，所以感知不到。

这大概就是很多"配置型的坑"的共性：平时好好的，换个环境就炸了，而且炸的方式和你写的代码完全无关，排查的时候很容易跑偏。

Vol.126 中共一大背后的李汉俊:辛亥之子与工运先驱

过去与未来一样崭新。我是许知远。欢迎收听历史学人播客。我们将探讨历史的偶然与必然,以及生活在历史中的个体的无数的可能性。

可能对黄陂南路或者新天地站不太陌生。出站走几分钟,大概就会看到一排石库门的建筑,上面挂着中共一大会址的牌子。每到节假日的时候,这里一般都会由人如织。熟悉中国历史的朋友,大概都会对这个地方不太陌生。

但是很少有人会想过一个问题:当年的中共为什么会在这个地方开会?这个地方到底是谁的呢?

要回答这样的一个问题,实际上就要涉及到在早期中共史,或者是在中共的创建史上,非常重要但在后来慢慢淡去的一个名字。他的名字就是李汉俊。李汉俊,湖北潜江人,早年东渡日本留学。他在1920年的时候与陈独秀、李达共同筹建中国共产党,但很早就退出。1927年,李汉俊在白色恐怖中牺牲,享年37岁。

围绕着这位青年俊秀和他的传奇人生,我们今天非常荣幸地邀请到中国社会科学院近代史研究所的副研究员、中共创建史研究中心特约研究员李丹阳老师来和我们聊一聊真实的李汉俊。

李老师除了研究者身份之外,还有一层身份,就是李汉俊的兄长李书成的长孙女。李老师,方便和大家打个招呼吗?

“我很高兴和大家谈谈李汉俊。”

各位听众好。我很高兴和大家谈谈李汉俊。

那方便和我们的听众分享一下您的家世渊源,还有您是怎么开始去研究李汉俊的吗?

我原来是在中国社会科学院近代史研究所研究近代中外关系的。我开始研究李汉俊有多种因素促成。1979年,沈雁冰在他发表的回忆录中以相当篇幅谈到李汉俊,这引起李汉俊家乡潜江的一位工人刘日明的注意,就写信给茅盾。茅盾与我的外公冯乃超很熟,知道他的夫人我的外婆李声韵。李声韵是李书城的长女,又是李汉俊的侄女。而茅盾先生的儿子韦韬恰恰与我父母在故乡就认识了。茅盾的儿子知道我,当时也想收集李汉俊的资料,所以把刘日明给茅盾的信转给了我。我们通信以后,刘日明一再催促我利用在北京和在研究单位的条件来研究李汉俊。我也觉得研究李汉俊是我作为学者和后代义不容辞的责任。

于是与丈夫刘建一开始利用业余时间收集李汉俊的资料,包括其著述译文、内外报刊和档案上的记载,还先后采访了大约80位认识或了解李汉俊的老人。40余年以来,我写了十多篇关于李汉俊的论文。我的博士论文《李汉俊与中国早期共产主义运动》。我参与编辑的李汉俊文集已经出版。随着史料的积累和研究的深入,李汉俊这个人物的历史面目趋近于清晰。我希望这次简要讲述能让大家初步了解一个真实的李汉俊。

您刚才也提到在工作的时候利用业余时间找了大量当事人,收集了大量口述材料。这些东西对于我们后面去研究中共创建史、了解那段历史其实特别重要。

说到李汉俊,很多人对他的认识基本上一开始就是在1920年代他和陈独秀他们开始创建中国共产党时的形象,但对他的早年经历比较陌生。您可不可以聊一聊早年的李汉俊,还有他的成长环境是怎么样的?

李汉俊之所以成为一个有反叛精神特质和特立独行人格的人,确实与他成长的环境、他的家庭、小时候受到的教育和影响及他少年特殊经历有关。他原来的名字叫李书思,是思想的”思”。汉俊实际上是他的号。1890年他生于湖北。父亲中年才中秀才,先后当门馆先生和小学教员,母亲操持家务兼种田。他引导学生关心社会、关注时局。受教于他的有加入兴中会参加庚子起义的傅慈祥烈士,有同盟会员牺牲于辛亥革命前夕的刘静庵烈士。李汉俊和李书城兄弟从小随父读书、随母干活。

在近代湖北开办新式学堂之先,清末张之洞任湖广总督期间大力兴办新式学堂,大量派遣学生出洋留学。1902年,当李书城被派赴日本留学,李汉俊到武昌上了高等小学堂。1903年初,他哥哥李书城回国,给李汉俊带来了新鲜的思想。李书城在日本留学期间曾见过孙中山,一起开过会,接受了民族民主革命思想。他与黄兴是同学,一起去日本留学。

李书城归国后参加了以兴中会会员吴禄贞为首的湖北革命知识分子在武昌花园山建立的秘密机关。他们议定了革命方法和途径:先在湖北知识界宣传反清革命思想,再介绍一些有志青年加入新军,然后让他们在军中秘密建立革命组织,进而由新军发动武装起义推翻清朝统治。李书城在这个机关中负责秘密联络军队,他曾经把父亲的学生刘静庵带到武昌从军。哥哥李书城的革命思想和行动给李汉俊以很大的影响。

刚才听您聊的,我感觉包括李汉俊在内,还有毛泽东,很多早期的共产党员都有一段民族民主革命的经历或记忆。有的人像毛泽东可能亲自参与了,有的人像李汉俊是因为家庭环境和武汉当时的革命氛围的影响。在早期中共党员的履历中,留日经历也是一个特别重要的履历,像李达也是,李汉俊也是。您能不能聊一聊李汉俊是怎么去日本留学的?

谈到李汉俊年纪小就去日本,还要提到他的哥哥。李书城回国前写了一篇文章,鼓励湖北学子跳出故闭的小圈子,留学外洋去见识浩瀚世界。回国后,他介绍的外面的世界和思想潮流使李汉俊不再安心于在学堂读书。1904年,李书城准备再赴日本学习军事,李汉俊非要跟哥哥一起去。吴禄贞听说后主动承担了他的旅费和学费。年仅14岁的李汉俊得以跟随李书城到日本留学。

他一去日本时就在革命派的核心圈子里。资助他的人中有吴禄贞。哥哥去日本肩负学习军事、以后推翻满清这样的使命,而且是冒用别人的名字去的。李汉俊到日本的第二年在他哥哥的一个朋友家见到了孙中山。此时同盟会刚成立,李书城已经以李唐的名字入盟。当时一次聚餐,孙中山说他自己是孙权,说刘成禺是刘汉,然后说李书城叫李唐。后来我外公真的以李唐的名字填写的同盟会入会名。那回到李汉俊,当时他更多是在读书、在学校里。

他见到孙中山后,孙中山看到那么小年纪就想往革命,就夸他:”好小孩,有志气,中国有希望了。”以后李汉俊上高等学校时到东京来,经常住到黄兴的家里。李书城与黄兴关系很好。在这些革命党人的启迪下,李汉俊接受了民族民主革命的思想。1912年春天在南京加入同盟会。但从现有资料看,他在留日的十余年里并未参加同盟会的革命活动,看来他比较专心向学。

那时李汉俊在东京的学习情况如何?

在中共创立者中,很多人有留学经历,但唯独李汉俊留学时间最长、在日本的学历最为完备。1904年5月,他先在为中日留学生开设的预备学堂经纬学堂学了7个月,还没读完补习课程就进入日本著名的教会学校晓星中学–是法国天主教传教士在日本办的学校,就连日本少年都很难考进去。学校课程很多,不少课本是法文,用法语授课,几乎全是日本学生,对清国学生严重歧视,但李汉俊脱颖而出。三年级时获得全班第二等优等奖,并以优异成绩毕业。

那时日本中学通常只有约4%的考生能考上高等学校,而他直接考上了作为大学预科的高等学校。1910年从晓星中学毕业后,他没有接着上高等学校,而是回国,可能是没有钱了。后来经历了辛亥革命,民国成立后他随哥哥到了南京。在吴禄贞的追悼会上,他和他哥哥参加了,黄兴等人也参加了。大约1912年秋他取得了民国政府的公费留学名额才又到日本继续上学,这次他上的名古屋的日本第八高等学校(即今日的名古屋大学)。在该校作为大学预科分科时,李汉俊选的是工学科,他当时想以后回国建设祖国。

他学了三年,不仅打下了坚实的功课基础,还学了一些自然科学和社会科学方面的课程,比如:

• 生物学
• 哲学心理学
• 法学经济学

还掌握了德语等外语工具。我有他历年的成绩单,每年成绩都是名列前茅,以优良成绩毕业,取得了东京帝国大学入学资格。东京帝国大学是日本乃至全亚洲最好的大学。他在东京大学读的是土木工学科,课业特别繁重,每年要学十到十二门课程,学生淘汰率很高。我查到与他同入学的47名土木科学生里,到毕业只剩35人。除了他以外其他学生都是日本人,而他经过刻苦学习成功获得了工学士学位。

他后面回国后转向社会科学研究,一方面因为他早就成为民主革命阵营的一员,另一方面与他在日本接受社会主义思潮和马克思主义有关。李汉俊说他自己大约在1916到1917年在大学期间接触马克思学说。有人说他信仰马克思主义是受到师友关系的影响,但这种传言没有根据。

李汉俊是1918年7月大学毕业,年底才回国。这段时间他在日本的经历值得探讨。1918年8月,日本发生席卷全国的米骚动和罢工浪潮,大批工会和左翼组织兴起。对日本社会运动一贯关注的李汉俊阅读了一些新出版的进步刊物,结识了在日本发起解放运动的进步社团的一些成员,比如:

• 新人会
• 黎明会
• 民人同盟会

这是他自己文章里写到的。其中有一位是新人会的发起人宫崎龙介,是宫崎滔天的儿子,是他的老朋友,二人在高中时期就认识。李汉俊还与后来发起日本共产党的堺利彦、高畠素之等人有联系。他回国后翻译过山川均、堺利彦、福田德三、佐野学等日本马克思主义者的著作,也可能在日本就读过这些人的书。总之在日本,李汉俊经历了新思潮的洗礼后回到祖国。

因此,李汉俊一方面因家庭的革命环境而成长为革命者,另一方面因留学时期遇到日本社会主义运动的影响,成为一个在1918年前后受日本社会主义运动影响成长起来的青年。

我们也讲到他在1918年底回到中国。那时中国的现状和环境是什么样?他在1919年底在给董必武等人的信中说自己”处在惊天裂地之间,满目伤心之中”。当时中国军阀混战不已,有的地方军阀提前征收税收十几年,兵匪动不动就抢老百姓。李书城曾写当时的民国是”群雄扰攘,国困民贫”。 北洋军阀把持的中央政府与列强签订了一系列丧权辱国的条约。总之人民无法照着生活下去。

当时李汉俊内心真实的想法是什么样子的?他有什么想要改变的办法吗?他曾经说过当时的中国是一个死牢。其实像他类似看法的,比方说李大钊说中国当时的社会是死社会,鲁迅形容为一个铁屋子。

当时一些在华的外国人也有这个深刻的观察和评论。比方英国驻华领事叫Hewlett说:

中国处于最黑暗的混乱时刻。

波兰裔的美国人Sokorsky写道:中国国内要变革不可避免的要采取革命手段,也将与外部发生战争,这会使中国成为亚洲的打火侠,叫Tinderbox。一位法国传教士叫Bornat,他说被民族灾难激怒的学生喊出中国正在被处死。士兵们感到十分不满,很容易被卷入任何革命运动;而农民变得非常绝望,准备追随任何承诺给他们更好命运的政党。

这些中外人士观察到的中国情况,并不像现在有人说的那样民国岁月静好。本来李汉俊回国是要建设的,学土木工程的,可当时的中国根本没有给他应用和发挥他的专业的环境和条件。

那那个时候,就是李汉俊回国之后,他去哪了呢?他1918年末回国后,主要是住在哥哥李书城在上海的家。他居住和活动的主要范围就在现在这个黄浦区。他在这个中国最大的工商业中心和中外资本家的乐园,看到了地狱般的情景。

这是他自己写的:他工人两班倒,每班12个小时。如果没夜班,那工时可达18个小时。辛苦一天的工资甚至不够买一根冰棍;衣不能暖,居不能避风雨。一旦失去劳动机会,就会饿死。而资本家因工人的劳动,得以住豪宅、穿利服、吃山珍海味。对这种社会的不公,他感到愤慨。

作为一位有良知和强烈社会责任感的人,一贯认为知识分子不应当只图一己的安逸舒适,而无视人民的痛苦。他这个想法跟当时的很多的新青年其实都蛮像的。对,所以这样他们才又聚集在一起。

我记得李汉俊回国之后,还在留学生的《救国日报》上发过一些文章。那您可不可以跟我们聊一聊他回国之后的一些具体的活动,就是他在上海那段时期的事情?

他20年初的时候,在留学生创办的《救国日报》上发表一篇文章说:到国外留过学、深见世界情境的留学生,应当肩负及指导普通大众改造中国,使之适应世界潮流的责任。他对改造中国有一些想法,他认为挽救中国与危亡要使人民幸福,局部的改良没有用,必须进行全部改造的社会革命。而且他认为解放和改造要从努力和奋斗中去求,拿出创造的精神来。就是说大破坏与大建设的功夫,这个先破坏再建设,孙中山也说过这个。

他说留学生要指导大众适应世界潮流。当时的世界潮流是什么?他那个时期就正好是第一次世界大战结束。那时让人看到了资本主义的无序发展和恶性竞争,带来资本主义国家贫富悬殊的社会问题,导致了人类大规模屠杀的战争。然后帝国主义的侵略和掠夺,又使殖民地、半殖民地国家的人民遭受苦难。俄国十月革命以后,世界社会主义运动达到高潮。

李汉俊参与翻译的一篇日本社会主义者山川菊荣的文章《世界思潮之方向》里面写到:俄国革命发生以来,世界实在向无产阶级的解放一方面正在突飞猛进,已经成了大事。李汉俊对国民党(当时也称一度改为中华革命党)领导的旧式革命很不满。他去见过孙中山几次。那个时候是在上海的孙中山。他见过几次,不光是跟宫崎龙介见过。他自己还见过。

英国的档案里头写到了,他曾经对孙中山说过,国民党不应当只运动军队和土匪,应当注意主义的宣传。1919年春夏之交,他在达费路附近与董必武、张国恩等几个湖北国民党人一起聚谈。他们都觉得孙中山依靠军阀搞革命的路子不对,都认识到要学习马克思路线的理论和俄国革命的方法,而革命之成功必有待于新兴势力之参与。但那个时候的他所谓的新兴势力,实际上是指的是俄国的这个布尔什维克。

1920年9月发表了一篇文章,实际上是山川菊荣那篇文章的附记等于是他的提出来,不能依靠已有政党,希望平民无产阶级靠自身结合力组织起来,从事社会主义革命。他这个观点挺像是毛泽东那个平民的大联合。田子渝教授就说,这个时候李汉俊可能已经有建立无产阶级政党的打算了。我认为他至少已经有依靠劳动者另起炉灶想法。实际上是在旧民主革命向新民主革命过渡的那个时期,是一位先驱性的特殊人物。

他原来是国民党员,后来又主张搞一个新的无产阶级平民的政党。在国民党里面他其实也算老资格了。他实际上后来到孙中山成立中华革命党的时候,他没参加,他的哥哥没参加,因为不喜欢孙中山要大家打手印宣誓效忠。他个人和黄兴在欧洲美国转一圈,就是考察。

李汉俊是不是有组建政党的那个意识,这个不是很清楚。至少他认为旧的政党不行了,国民党不行了。他说没有新的思想,又没有新的力量,国民党就是那些武人官僚军阀被这些人裹挟了。他说我们自己就是平民,就是无产者,就是什么,他说过这个话。但李汉俊那个时候的主要的活动,还是在于这个理论的研究和传播这一块。

您能跟我们稍微聊一聊当时他是怎么去做这种所谓的主义的传播的吗?有人就是说他是一个马克思主义的传播者。实际上他也真的有那个意识,传播马克思主义思想的种子。1921年他对来访的日本作家芥川龙之介就说过,他要搞社会革命便不得不依靠宣传鼓动,当务之急乃是表示要不避劳苦,倾全力把手里的种子撒向中国万里荒芜的大地。他这个撒的种子实际上就是马克思主义。

刚回国不久就为上海的《星期评论》、《觉悟》、《建设》(主要是国民党系的报刊)写了多篇介绍马克思主义的文章。1919年8月,他写的《怎么样进化》就运用马克思主义观点来解释历史变化。他特别指出,在近代由于资本家垄断了生产机关和交易市场,使工人变成同机器一样的器具,并使弱小国家人民陷于贫困,更造成经济危机和世界大战。人类要改变这种薄弱社会朝幸福安定的方向发展,就要把机器的所有权普及于一般运用机器的人。

他这个说法实际上就是现在所说的以人为本,关心劳动者的解放。他是与马克思的出发点是一致的。马克思的早期文章实际上就是反异化。关于异化的一些讨论和批判,就人不能变成器具,而且是为了人类的幸福,他一开始就有这样的想法。他接受的可以说是比较原始的马克思主义。他这个理论深度感觉跟当时的李大钊有点像,因为李大钊也是在日本留过学的,他是有点像。

有一个学者在哲学研究上有一篇文章,说是价值理性还是工具理性,就认为李大钊是价值理性,说陈独秀是工具理性。我就看过这么一篇文章。其实李汉俊就有好多想法是跟李大钊类似的。

当时李汉俊他在上海。我们知道上海是一个国际性的大都市,是五方杂陈之地。然后李汉俊他又是留日学生,有这个非常复杂的社会关系。那个时候他在上海有没有跟其他的这些各种国际人有过这种交流或者是这种活动?

其实早在1919年10月份,英国情报机关通过侦查就认为李汉俊是中国的布尔什维克,就这样写的。1920年2月在上海,他又有一个情报侦查到李汉俊与一些对先进的社会主义思想有所了解的中国人,还有朝鲜人李光洙(李光洙也是一个朝鲜的小说作家),还有那个俄国人李泽洛维奇,他们一起开会商讨组成一个革命团体,筹备出版《劳动者月刊》。就这个事呢,日本的情报也记载了,说李汉俊(那时候说他是李人杰)与俄国人阿格列耶夫,还有朝鲜人吕运亨筹办《劳动》杂志。

1920年3月1日,朝鲜人在上海举办纪念三一起义周年的纪念会,李汉俊是唯一一个代表中国人致辞。朝鲜人致辞中有当时的韩人社会党的委员长李东辉。韩人社会党实际上是在哈尔滨成立的,后来到共产国际注册的一个社会主义政党。1920年5月份他又变成了高丽共产党。这个李东辉是负责人,还有那个跟他一块筹备《劳动者月刊》的那个吕运亨也是独立运动人士,后来也加入这个高丽共产党,成为党中央的翻译部负责人。他是首位把共产党理念带入朝鲜的人。上面还提到了李哲瑞,就是他们一起开会讨论的。他是来自英国的俄国人,他呢与英美社会党后来都组成共产党了,有联系。

这阿格列耶夫呢是来自海参崴(Vladivostok),这两个俄国人当时都在上海,为苏俄,后来又为共产国际工作过。杨之华就回忆曾经谈到李汉俊早年与朝、日、俄的朋友,甚至与那些地方的共产党有联系。这样他还是有点根据。一位韩国的学者的论文里认为在后来成为中共领导的人物中,1920年春以前只有李汉俊与朝、日、俄社会主义者有密切联系。

我们知道中国的共产主义运动是世界共产运动的一部分。信仰马克思主义,了解世界大事,又掌握多国语言的李汉俊是在中国较早参与国际运动的人,在早期的东亚共产主义运动中有着重要的地位。这是当时李汉俊和国际共产主义运动就有交集的那一面。

他不光是跟苏俄,他跟英美的社会主义者、共产主义也有关系,还有东亚的像韩国高丽。实际上日本的共产党和韩国共产党成立都跟苏俄有关系,但李汉俊大概是比较特殊,就是在上海就与英美的社会主义者有间接的联系。就我说的那个李哲瑞,他曾经接受过英国后来共产党的负责人Sylvia Pankhurst的信。李哲瑞从英美接受过一些像社会党的刊物,后来又是共产党的刊物,就是New York Call那些。李哲瑞和李汉俊的关系大概比较密切,因为他们都懂英语。

后来《新青年》上的好多翻译的文章,原来是美国社会党刊物刊登的一些文章,李汉俊他间接的就是与这些国际共产主义运动有关系。咱刚才聊的是国际线,接下来咱聊一聊国内线,就是在1920年到1921年这期间内,其实全国各地主要是省会城市出现了各种各样的共产主义小组。

那么当时上海的这个早期党组织,它里面有很多的成员实际上是来自于当时的杭州浙一师,这些人其实是跟一个杂志有特别大的关系,就是这个《浙江新潮》。后面还有一个很重要的杂志是那个《星期评论》。那李汉俊跟星期评论这一拨人有什么样的联系呢?

谈到中国共产党运动和组织的起源,不可不提到上海的星期评论社。《星期评论》是国民党系的刊物。李汉俊加入过同盟会,所以他回国后不久便为这个刊物撰稿,后来又成为编辑了。这个刊物刊载了不少介绍马克思主义、社会主义、提倡劳工运动的文章。与北京的《每周评论》被誉为舆论界中最亮的两颗星。

20年初,星期评论社迁到李书城、李汉俊的家,就上海法租界白尔路三益里17号一栋三楼三底的房子,比较大。到春天,俞秀松、施存统他们两个原来是浙江的浙一师,后来又到北京参加那个工读互助团,然后他们到了上海住在李汉俊家。陈望道也在这儿待过,然后他翻译《共产党宣言》,然后还有丁宝林,很多人就到星期评论社这边过来。这些人很多人就住在他们家。这样子后期的星期评论社成为南方有先进思想的人士聚集的重要中心,我觉得都值得研究。

俞秀松、施存统从北京专门跑过来,后来陈独秀也跑过来。1920年4月的时候,俞秀松在一封信里说,他那个信件还是写的星期评论社,他就说这里的同志男女大小14人主张都激进。正好英国的6月份的一份情报也写着:布尔什维克代理人在上海的活动集中于星期评论社。据说该报社聚集着14个男人和两个女人,确信他们都在为事业而工作。而这一星期评论社的思想领导中心据杨之华说是李汉俊。

20年春天起,星期评论社就是开始接受了一些来自英美社会主义、共产主义政党的刊物,李汉俊有的把他们翻译成中文了。在共产国际二大(就是7月份召开的)中国的代表刘绍周在发言中甚至称《星期评论》为马克思主义政党的周刊。那这个评价还是蛮高的。

其实我觉得可能当时就有一个计划。1926年的俄国的一个顾问卡拉乔夫在中共简史里头写,陈独秀20年去上海是因那里有星期评论社。就美国学者德里克他写中共起源,据他的研究,他说围绕着陈独秀和星期评论社的一小群人是形成中国共产党的重心,其中只有陈独秀是newcomer,新来的人。所以他指出如果上海有什么中心的话那就是星期评论社。这个后来瞿秋白、李立三在党史报告里也写到说星期评论社是形成共产党的一个细胞,的确就是参与。 筹建中共的大部分人就来自星期评论社中,有激情、有理想的群体,而其核心人物就是李汉俊,还有像李达、陈独秀。

按照石川祯浩老师的说法,大概是从1920年的4月份俄国的维经斯基来华以后,这个时候的上海的党组织可以叫发起组。4月份应该还没有发起组,是说他开始有点筹备,就开始进入一个筹备阶段了。那么从1920年的4月一直到1921年的7月份,整个过程当中都可以说是一个筹备、创建的这样的一个阶段。对,确有这么个形成过程,当然是从1920年春开始酝酿。

俞秀松在苏联写的自传里头说,”20年春我们曾想成立共产党,在第一次会议上我们之间未达成一致意见。” 在那个党的酝酿时期,实际上当时的参与者信仰什么的都有:共产主义、民主社会主义、基尔特社会主义、无政府主义都有。那时候其实有两种思路:维京司机觉得多多益善,因为你中国信仰共产主义的人就少,因此他们在酝酿讨论建党的时候就有分歧。

5月底,李汉俊在批判张东荪一篇文章中说,起了争执,是不是主义前途的障碍呢?与其由混杂分子组成一个庞大不纯的团体,不若由纯粹分子组成一个随小而纯的团体。这段话透露出在早期讨论中,李汉俊主张应该由纯粹的马克思主义信仰者组成政党,成员宁缺勿滥。他这个思路跟陈独秀的这个思路很相近。其实陈独秀自己那个时候,马克思主义不是特别的,还在学习摸索阶段。

请问一下李老师,就是在中共发起的过程当中,李汉俊他到底起了一个什么样的作用呢?首先他是一位主要的发起人;其次,又是早期党组织的负责人。所以李达他回忆他自己20年9月到上海,就听说陈独秀和李汉俊正在准备发起组织中共。李达其实是9月份回来的,他不是最早发起的。

包惠僧就说,中共成立之初,李汉俊在党内地位仅次于陈独秀。而日本的一个档案写明说李汉俊是上海共产党的副首领。所以20年底,陈独秀到广东前是让李汉俊来代理党的书记。最近在俄国档案中发现了1921年春,有书记李汉俊以上海共产党革命局书记身份为外国语学校的学员开具的赴苏学习的介绍信,盖着图章,那个图章写的就是人杰两字。

为筹备一大,李汉俊呢直接与陈独秀、李大钊通信。21年6月,共产国际的代表马林到上海,向李汉俊要工作报告、工作计划和预算。这都说明李汉俊在一大召开前不久仍然是中共临时中央的负责人,而且实际上李汉俊在中共刚刚发起的时候,他还为党写了一个等于是党纲的草案。

我们知道,中国共产党的第一次代表大会是在1921年的7月底召开的。这个会议上其实并不是说大家所有的事情都一致举手表决通过的,而是有很多的讨论,也有很多的不同的意见在互相的交流。那么在当时一大召开的过程当中,李汉俊对于当时中国共产党建党他有什么样的看法或者意见呢?他是少数发表了一些不同意见的人。

我梳理了一下,他的主要意见就是针对党纲和工作计划中的某些条款。党纲中有一条是革命军队必须与无产阶级一起推翻资本家阶级的政权。那鉴于中国当时并非资产阶级掌权,无产阶级还比较幼稚,李汉俊就主张党的当前任务不是领导无产阶级夺取资产阶级政权,而应当先支持孙中山领导的革命运动,以实现民主政治。他不赞同刘仁静说的以无产阶级专政为斗争的直接目标,和张国焘讲的”不管各国情况怎样是要无产阶级专政”的说法,认为中国国情特殊,以后是否适用于无产阶级专政还应当研究。

其次,党纲中有中共要彻底断绝同黄色知识分子阶层及其他类似党派之一切联系的条款。讨论中还有人讲知识分子都是资产阶级思想的代表者,一般应拒绝其入党;还有人说知识分子动摇不可靠,在吸收他们入党时应该特别慎重,一般不容许他们入党。李汉俊的主张是对知识分子要放宽些,只要他信仰了解和宣传马克思主义即可入党。他主张应该重视对青年学生的教育,要以掌握了马克思主义的知识分子做骨干去组织和教育工人。

还有,对于党员不得担任政府官员或国会议员的条款,和有的代表发言中说的中共目前不应参加实际政治活动的主张,李汉俊认为必须把公开的和秘密的工作结合起来,因为公开宣传我们的理论是取得成就的绝对必要条件。他建议可以挑选党员做国会议员,以利用同其他被压迫党派在国会中的联合行动部分取得成就,比如改善工人状况。同时他又指出不应该对议会斗争抱有过高幻想。他提出的那个修正案是共产党员不得做政府的政务官(即事务官)。

在讨论劳动运动方案时,张国焘和刘仁静说要尽先把产业工人组织起来,职业工人无关重要。李汉俊的意见是容许职业工会,这与毛泽东等做实际工作的代表意见是一致的。但是最后的决议为本党的基本任务是成立产业工会,没有提职业工会。

还有关于与其他政党的关系,张国焘等说不要与任何政党联合,甚至有人认为南方政府与北洋政府是一丘之貉。李汉俊则提出在目前斗争中应当支持孙中山先生的革命运动,援助国民党。最后的决议为对现有其他政党应采取独立攻击排他的态度,不同其他的党派建立任何关系。

对一些代表他认为可能不懂策略吧,李汉俊感到很遗憾,但在他自己的意见和提案遭到否决的时候,坦率地表示服从多数的决定。在一大选举中他没有被选入中央领导机构,却被委任与董必武起草给共产国际的报告。这个报告反映了李汉俊的一些观点。

其实从您刚才的讨论,我们可以看到在当时早期的这些中共一大代表里面,李汉俊按左右划分其实他是有点偏右的,所以也有人就说他说是有改良主义吗?还说他右倾机会主义者,还有合法马克思主义者。但实际上过了一年以后,随着中共二大的召开,整个的路线其实也是走向了一个很务实的角度,做了一个修正。

您刚才还聊到一个问题,我觉得特别有意思,就是毛泽东因为这种学术方面的储备是远远不如李汉俊的,但是李汉俊和毛泽东他们在一些涉及到工人运动、涉及到政党合作的方面却有着非常高度相近的看法。那么这个跟李汉俊他的工人运动观还有他的实际的革命运动有什么样的关系呢?

我先说一下毛泽东主席,虽然你说他当时可能学历各方面可能不如李汉俊,但是他比较实事求是,他始终没有对李汉俊有恶评,几次都是说李汉俊是牺牲了的。然后呢,他在七大上他说一大代表当时对马克思主义了解有多少、世界上的事如何办也不甚了了。解放以后,他是签署了给李汉俊的烈士证。我听那承武将军说在延安的时候,董老还有林伯渠,他们就谈论过,当时就认为李汉俊应该算是烈士,就是没有像张国焘他们那样给他扣帽子。董必武后来也觉得当时一些决议是关门主义的政策,是二大的时候做了适合国情的一些调整,对党的任务和策略。

然后很有意思,在三大,李汉俊又未被选为中共中央的候补委员后,马林托李大钊带了一封信给李汉俊,他说在第一次会议上小组在上海对你的态度是很错误的,现在我们的同志都同意这种意见。这就是说明李汉俊当时的主张其实是后来获得了大家还有包括共产国际的一定的认可。

对,我还是想回到刚才的那个问题。我们知道共产党他的一个很重要的活动就是从事工人运动,那李汉俊对于工人运动,包括对于当时的工人他还是怎么看的呢?

李汉俊很早他回国不久,他就很重视注意调查工人的情况,十分看重工人自发的罢工,后来又积极参与对工人运动的指导。有人甚至说他是中国工人运动的先驱。他19年就认为知识分子应该与工人结合,脑力劳动者应该从精神上打破知识阶级的牢狱,谋脑力劳动者与体力劳动者的一致团结。后来又号召知识分子要以同情互助和牺牲的精神尽力贡献自己的能力于社会改造事业,这是他的一个始终不变的初心。

19年就对上海那些罢工的现象问题做了总结。当时好多人就反对那个工人罢工,然后他就充分肯定工人罢工的合理性和正当性,就认为过着非人生活的工人怎能不进行抗争呢?他为了开阔工人的眼界,还写了不少介绍当时欧美、日、俄等国的劳工组织和运动的文章,也介绍了从第一国际到第三国际的世界劳工运动史。

他为了具体的指导一些工运,在《劳动界》他是主编,先后写了《工人如何对付米贵》、《汉口人力车夫罢工的教训》等等文章,启发指导工人提高阶级觉悟,让他们团结起来争取自己的权益,然后最后引导工人就在生产关系和政治上夺取支配权。

他是身体力行地参加了20年4月份上海船务栈房工界联合会和上海机械工会的成立会。党刚成立不久,实际上他是主持这个工运工作的,曾经派李中组织机器工会,派李启汉组织纺织工会。他代理党的那个书记,以后又成立了职工运动委员会。21年春天,他又亲自指导了上海法租界电车工人的罢工。

所以日本的21年的那个情报就是说李汉俊成为上海各种工人运动的煽动者,在蓬勃发展的工人运动中被视为中心核心人物。他虽然没有像那个报告说的是他被选为纪念五一劳动节筹备会的会长,但实际上李汉俊也参加了李启汉出面办的那个会,而且也出了主意。这个筹备会后来租界的人就把这个地方抄了。实际上在建党之前,他一直实际上在负责上海的工运,非常厉害的一个人。

我们知道中共二大以后,中国的工人运动进入的一个所谓的第一个高潮。那个时期的李汉俊他在做一些什么?21年底他离开上海,他后来写的就是说自己决心卸脱一切在上海的党的责任地位,专心教授及劳动运动。21年底到武汉之前,曾经到北京与李大钊和邓中夏等商讨过工运工作。到武汉以后,他就又跟包惠僧他们联系上了京汉铁路工人,后来又到粤汉铁路、汉阳铁厂、汉口英美烟厂等处到那里去负责指导工运,还有工人俱乐部的成立,后来又是工会的组织,他都参与了。他跟林祥谦、向警予、杨德甫等工运领袖都成了朋友。

所以日本档案甚至说他是陈独秀派遣的,在武昌城内设立支部,让包惠僧接管事务性工作开展活动。22年就成立了湖北全省工团联合会,李汉俊任职委员,还有兼教育主任委员。23年京汉铁路总工会的成立大会,他又带着几个学生到郑州参加成立大会。在总工会成立遭到阻挠的时候,当晚工会党团召开紧急会议,然后李汉俊也参加了。他赞同总罢工,但认为张国焘提的条件过多,不仅难以实现,也树敌过多。他的意见没被接受,但仍然积极参与指导罢工的准备工作,动员学界声援。有人后来认为他是二七惨案的幕后指挥者。二七惨案后,他就被湖北军阀通缉,逃到上海去了。

他在北京为二七受难者的家属捐款,积极联络湖北的国会议员胡鄂公等人在国会提出弹劾吴佩孚镇压京汉铁路工人、解散京汉铁路总工会的提案,要求政府制定保护工人权益和工会的法律。23年的4月,内阁向国会提交了工人协会法草案,李汉俊马上就写了文章,对这个工人协会法提出批评。第一次工运的高潮,它的最直接体现就是京汉铁路大罢工和香港的海员大罢工,李汉俊在当时的京汉路上他发挥的作用可以说是非常至关重要的。

工运进入第一次高潮,党内有一些失败情绪。当时总书记陈独秀就认为中国工人落后、幼稚、缺乏觉悟,不能成为独立的革命势力;资产阶级力量比农民集中比工人雄厚,应当让国民党走革命中间道路。而李汉俊在二七惨案的一周年就是24年写了《纪念二七的意义》,他仍然肯定工人是革命的中坚,直到二七年他还宣称农工是世界解放的钥匙,这是他一贯的看法。

在京汉铁路事件之后不久,在中共四大召开前,李汉俊其实就脱党了。真实原因是什么?他为什么会脱党?有对张国焘、陈独秀有不满,李汉俊认为他们有的事做得不对,尤其张国焘特别排挤他。当时矛盾就说他脱党是因为他高傲气质和坚持个人的独立见解。的确李汉俊就是有什么就说出什么来了,还有就是他也不愿意放弃共产国际籍和屈从某些党的领袖的错误领导。

21年马林刚到上海的时候,李汉俊就表示中国共产主义运动应当由中共自己负责,共产国际只能在协助地位。我们可以接受其理论指导并采取一致行动,在经费方面只能在我们感到不足的时候才接受补助,不期望靠共产国际的津贴来发展工作。

在一大,他更是发表了一些与众不同的意见。刚才说了有一个苏联顾问认为一大因为李汉俊的反对才没有通过加入共产国际的决议。二大召开前后,他又给党中央写信提出一些意见和建议,其中一条是反对领薪水,主张党员不能只靠吃革命饭,而应当有自己的职业和收入。他这个建议实际上主要是不希望党完全依赖和受制于苏联共产国际。

二三年的时候,马林以共产国际代表身份指令中共党员以个人身份加入国民党,采取党内合作的形式。 李汉俊在参加 北京党组织的讨论时,他表示国民党是代表资产阶级的政党,而共产党是代表无产阶级的。根据马克思主义原则,共产党员不应该加入国民党。他预言这样的党内合作会把中共搞垮的。这是他脱离党的一个重要原因,就是政治观点不大一样。还有一个原因就是1923年他到北京以后,在外交部、教育部任职,他的薪水除了维持家用,还用来资助:

• 夏之栩
• 徐全直
• 陈碧兰到北京求学

这些湖北的女共产党人还为抚恤二七罢工的死难烈士家属捐款。他不接受北京那个党组织要他辞去政府职务,所以免于被开除。23年5月就写信声明退党。退党以后呢,没有马上被开除。一年后24年,大概在四大前被除名。

那李汉俊脱党以后呢,他在北京或者说在其他地方,他具体的生活是什么样子呢?他还是主要是教书,在湖北的武昌高等师范学校,后来又叫大学教书。他离开了党没有放弃信仰,还在那个大学里教授马克思主义,仍然也听从党安排做这些事。陈独秀给他写了一封信,让他到上海大学授课,他就去了,还曾接受李大钊的安排,去冯玉祥的部队里讲课。他跟李大钊关系一直比较好,李大钊对一些党员说要对李汉俊表示温暖。他虽然反对共产党员参加国民党的党内合作形式,但他在一大就提出过要援助国民党,所以他并不反对国共合作。

二六年春,他在怀念孙中山的文章里说:

共产党没有加入以前 国民党是一个没有气的皮球 没有煤炭的车头 共产党加入后 才成为一个有气的皮球 有煤炭的车头

很肯定共产党在国共合作中的重要作用。二六年下,他由董必武和张国恩介绍加入国民党,但是在同年秋,他又提出了恢复中共党籍的申请。湖北区委经过讨论,一致同意他的申请,但是最终被陈独秀否决了。他虽然没能如愿重回党内,但他常对人说:

“我不能做一个共产党人 做一个共产主义者 亦属心安理得”

大革命期间,他与共产党人携手合作,作为湖北省教育厅长,常与中共湖北省党委宣传部长交换意见。七一五以后,武汉方面分共清党,李汉俊有人说国民党这样清党,把一点革命力量都清去了,国民党也就要完蛋了,革命的希望还是共产党。可见他是一直心向共产党的,也以国民党的身份为共产党做了不少事。从这里可以看出来,其实李汉俊他从一开始他的建党思路都是保持党的独立性。他对这个问题他很看重。

另外就是说他的性格跟后来的李达、施存统他们比较接近,就是有点那种知识分子的性格。陈望道他们其实他们是这样的一批人。我们一说到这样的一些人,或者我们说到这个知识分子,我们经常会想到这些人其实是穿着这个西装革履的。那其实真实的李汉俊他的这个形象是什么样子?有的人大概觉得李汉俊是留日归国的应当是西服革履,其实是想当然。李汉俊这人十分朴素的,他曾经对家里人说穿着简朴一些方便与工人联系。

21年,芥川龙之介见到的李汉俊他描述是穿的是灰色大褂和中国布鞋。他的那个学生回忆老师说他衣着极为朴素,为中式蓝布打长衫。沈雁冰(茅盾)也说他是衣服朴素如乡下老。我的那个老外婆曾经告诉我一件事:有一次李汉俊和一位外国人在上海进一家饭店,门卫见李汉俊穿得太土不让他进门,还是那个外国人说了他是我的朋友才让李汉俊进去的。实际上现存的李汉俊穿西装照是他结婚的时候拍摄的,那个西装还是借他的一个兄长李书城,就是随着黄兴到美国流亡时穿过的旧的燕尾服。李汉俊也不讲究吃穿。

他嫂子回忆有一次米饭夹生,别人都没动筷子,他却匆匆吃下就没觉察出来。他写文章的收入常用来资助党的活动,如果不够甚至当掉亡妻的首饰。有人见他在上海任党组织书记时候就生活很苦。在武汉的时候,他每月把当教授的收入拿出一部分交给党组织,这是夏之栩告诉我的。夏之栩在那给他当等于是秘书跑东跑西,他就把每月给她钱然后拿到她母亲家,她母亲家是党的一个活动地点。他还经常资助一些青年党员,自己生活十分简朴却对党很慷慨。

李汉俊是在四大之前就是脱党,虽然后面还是和党组织有着密切的联系,但是在形式上其实已经脱离了党组织。既然这个样子的话,为什么在1927年的时候李汉俊会被蒋介石杀害呢?其实像蒋介石他们还有湖北的一些国民党的反动派挺恨李汉俊的,因为他虽然加入了国民党,又在改组清党以后他又留下来,但是他做的很多事情就比较为共产党做的。当时七一五以后,董必武、恽代英等人就劝他们留下来做点事,所以李汉俊就参加了改组后的省政府和省党部,安插了一些共产党人和共青团员,然后当时又组织这些革命力量和反动势力做斗争。

当时他动员很多中山大学的人到那一个广场打击那些反动派,支持工运什么的,也把一些进步人士包括李达呀到中山大学来任职。他是中山大学的校务委员嘛,所以当时那个国民党反动派对他必欲除之而后快。他知道自己这样做有被杀的可能。27年四一二政变以后,国民党在南京成立政府,一成立就秘密发布了一个通缉共产党首要令,李汉俊就名列其中。在五月份,李大钊他们在北京牺牲了,然后就在武汉举行了一次追悼南北烈士大会,他就在演说中就说我们不论何时何地均必须有牺牲的决心。后来南京方面派遣的西征军到了武汉,他很快就被武汉卫戍区的人把他以湖北共产党首领的罪名被抓了,没有审讯就杀掉了。

当时是不是也是害怕他的哥哥李书城过来救他,害怕劫狱救他。还有一个杀的原因就是怕他们响应广州起义还有好多因素吧。就有人说是胡宗铎、陶钧这两个武汉卫戍区政府司令把他们叫屠夫啊。其实这两个人的那个性格因素只是一方面,主要是南京有那么一个通缉令,就是李汉俊和詹大悲一块被杀的。刚一枪决就马上胡宗铎、陶钧就上报给国民党中央特别委员会,就说明实际上他们是在执行上级的命令。李汉俊很早其实就被国民党右派那边盯住了。

眼中间这样的角色还有一个就是说在那西征军到武汉之前,那个李书城和李汉俊他们把一些什么共产党员、国民群众给放掉了,放掉了200多人吧。他牺牲的时候只有37岁。李汉俊在这个年纪牺牲,其实算是英年早逝了。他去世的时候孩子太小了,那个李声簧。对这块我就想问一个问题,在您的生活当中有没有听到这些前辈们对李汉俊是怎么看待或者怎么评价的呢?

我多次访问过我的老外婆叫屈文淑，她做了好多口述，我给她整理成文发表。我的外婆李声韵一大的时候她那个时候10岁也在家，她说她不记得什么开会的事，就是讲的当时家里老有人来都可以算作开会吧，她都不知道哪天是开一大。她那个时候学钢琴，所以现在那个一大会址楼上有一架钢琴在那放着。我那个外婆吧保存了很多年，就是李汉俊在三益里他们全家的合影，那合影里头有李汉俊。79年的时候她拿出来给中央音乐学院当时研究者，然后呢她让我去拿回来，我就给了当时的还叫中国革命博物馆，这就是一大后来展出的那个照片。她也在八十年代初跟我和我爱人谈了一些关于她叔叔李汉俊的事。

我就念她说的,她说我在北京师范大学女附中上学时偏爱文科,叔叔知道以后对我说应当文理兼通并给我买了各类的书鼓励我阅读。而汉俊与李四光很熟有意介绍我与李四光认识,希望我多了解自然科学。我外婆还说三十年代初在为汉俊举行安葬仪式时,陈望道写了挽联”欲哭无泪”。邵力子呢打算抚养生簧,生簧就是李汉俊的儿子,我父亲没让。我的外公呢冯乃超虽然没见过李汉俊,但他从在日本第八高和东京帝大他也是在大学读书期间接受马克思主义的,与李汉俊有类似经历。后来呢他回国也间接了解一点李汉俊的情况,他对我们说二十七年我们几个人从日本回国到上海,彭康从对我说在中国第一个介绍社会主义的是冯自由,第一个介绍马克思主义的是李汉俊。冯自由他是外公的堂叔。二零年三月就曾经写过《社会主义与中国》提出中国应提前探索社会主义道路。

此外外公还几次讲有日本人称赞李汉俊的日语说得很流利。后来我知道这个日本人就是著名作家芥川龙之介,他访问过李汉俊,他就写李汉俊日语讲得极为流畅,甚至有些很复杂的道理他都让对方领会,所以他的日语可能比我还好。芥川还在信中称李汉俊堪称出类拔萃之才。我们外公呢三一年翻译过芥川龙之介,所以他应该读过芥川评价李汉俊的文字。顺便说一下外公一直很支持我们的研究。这些前辈还有很多人的当时的口述,比方说什么刘仁静、江亢虎、罗章龙很多我们当时访问了,这些口述回忆收入了我们编的《李汉俊传》这本书。

还有一本就是我们的论文集《中国共产主义运动探源》收入了我们研究李汉俊的一些论文。这两本书即将出版,期待老师的这个著作早日的上市。谢谢李老师。今天我们的节目就录到这里,感谢各位的收听。

如果你和我一样敏感，多半会有过度思考的习惯。比如，不断回忆数年前丢脸的画面，总是为了别人一句无心之言而纠结，或是反复担心几天后的一次会议，等等等等。

正因为知道过度思考是个坏习惯，这么多年，我也摸索出一些与之对抗的办法。今天就分享三个给你。

萌萌

有时和家人走在路上，我会突然小声说一句：“nono。“只要 JR 或弟弟听到了，总来问我在说什么，每次我都搪塞过去，告诉他们没啥没啥。其实呢，我刚刚又在过度思考了。

去年在读一本叫做《平屋慢生活》的漫画，里面有一页，讲到了男主妹妹的一个习惯，竟然和我一样。每当她回忆起丢脸的事情，都会大喊老家猫的名字：萌萌。

所以，第一个克制多想的方法，是当你意识到自己多想时，念出一个简短的咒语，来提醒自己，又在过度思考了，赶紧停下来。

漫画里的妹妹，选的是陪伴自己多年的爱猫的名字，我选的，是电影里常常出现的，快要搞砸时，角色都会呼喊的单词，以提醒自己，再多想就要出问题啦！

分心的分心

刚才讲的”萌萌“方法，在面对偶然发生的过度思考时有用，但遇到精神状态极度沉湎于某件事的时候，使用这个方法，可能一时半会，还没法把自己从多想的泥沼里解救出来。这种情况下，我们需要一种可以持续抑制自己过度思考的办法。

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长护险国家终于下场了，但最难的阶段可能才刚刚开始。

先给四个数字：3.08亿人口覆盖、0.3%的费率、550万护工人员缺口、1000亿基金累计支出。

四个关键数字，先看懂中国长护险现状

3.08亿人口覆盖，意味着什么？

所谓3.08亿，就是今天中国已经有这么多人参保，比整个美国的人口还多。

0.3%的费率，意味着交多少钱？

0.3%是这套长护险制度的费率，也就是按你一年收入的0.3%来交费。像老范的话，大概现在一个月交7块5，一年90块钱。这个具体怎么算，后面再讲。

550万人员缺口，问题到底有多大？

550万人员缺口，是说如果要开始给大家提供长护险服务，全国养老护理人员的缺口有550万。现在有多少人呢？现在大概有37万人。

而且在这37万人里，真正考到护理师证书的，大概也就1万多人，大部分人是无证上岗。

1000亿累计支出，平均到个人是什么水平？

过去十年试点期，基金累计支出了1000亿，分到330万受益人身上，一年也就是一人3万多块钱，平均一个月2500元左右，大概是这样的一个水平。

这四个数字放在一起，就是中国长护险的现状：账面上已经有这么个制度了，但是具体怎么落地，现在还说不清楚。

为什么现在要讲长护险？

因为最近下文了，说我们已经试点过了。毕竟已经试点10年了，觉得差不多了，要开始全面铺开了。现在文件已经下来了，很多人出来解读，实际上都读错了。

有些人说，交得好像也不是很多嘛。确实交得不多。还有一帮人出来解读说，有了长护险，我们的生活就会变好了，家里有失能老人，就不需要有人辞职专门在家照顾了，你可以请人来照顾，有国家来补贴。

这个非常非常棒。但是别着急，这个故事很深。

长护险试点是怎么走到今天的？

从2016年人社部发80号文、15个地点开始启动测试，中国就进行长护险试点了。2020年医保局接手，变成49个点。

这里头就跟老范有关系了。为什么？这49个点里头，有一个点叫北京市石景山区，老范就是石景山区的灵活就业人员。大家注意，我没失业，在失业统计里头没有我，我算灵活就业。

北京市是到2026年年底之前全市上线，但是全国范围的话，是三年以内，大概到2028年，全国所有人都要去交这个长护险了。

这次政策文件里的六个突破

1. 全民覆盖、城乡统筹

所有人都得上。

2. 全国统一0.3%费率

这个0.3%的数，约等于工伤保险低风险行业的一个费率，要比全球的所有费率都低。这个其实是有巨大隐患的。

3. 重度失能优先，不设起付线

这个也是很重要的点。什么意思？就是你必须失能，而且一定是很严重的失能，他才来照顾你，才可以去报销这个东西。

不设起付线，就是一分钱他也给你报销，不会说你先要付到多少钱以上，再来给你报销。

4. 全国统一36项服务目录

以前各地标准不一样，现在第一次统一了。20项生活照护，16项基础医疗护理，像翻身、洗澡、喂饭这些东西都在里头。

5. 独立建账、专款专用

为什么一定要强调独立建账？最早长护险是跟医疗保险在一起的，它自己的钱经常不够花。刚才咱们讲了，0.3%费率很低，绝对不够花，它就从医保那边拿钱。

后来医保说，我也不够花，你必须自己搞。所以现在要求独立建账。

6. 到2028年底基本建立制度

国家给了三年的时间。

为什么0.3%的费率大概率不够？

刚才咱们讲了，这0.3%打死也不够，所以这只是一个起点价。那怎么办？其实全世界长护险的运作方式都差不太多，就是先设一个点，先收钱，拿这个钱去支付，过个两三年再回来算账。

如果不够，就加钱。现在是0.3%，不够，那就加到0.5%、1%、2%，慢慢往上涨，最后差不多达到一个平衡，大概就是这样的运作方式。所以现在先按0.3%来。

为什么这个数不够？长护险其实跟所有的保险，或者医疗保险、意外保险，都不太一样。

你平时交钱，遇到了高赔付的小概率事件时，一次性赔给你就完事了，很多医疗险都是这样设计的。长护险不一样。

• 第一，它也是小概率，不可能所有人都失能，失能比例大概按3%来算。
• 第二，它和其他保险理赔最大的差异是：它是长期赔付。

你不可能说我今天失能了，然后你给我照顾两天就好了，这事不太容易。长护险都是一照顾就是10年、20年，甚至一直照顾到去世。所以这个东西按现在保险的计算方式，就是打死都赔，不可能盈利。

中国未来要面对的支出压力

中国现在，2025年失能人群大概是3400万，2050年的话有可能会增长到6200万，增幅82%。这是华夏证券做的测算。

按照人均护理支出2.17万估算，2050年长护险的总支出是1.7万亿元。

2.17万元的人均护理支出怎么算出来？

这就要讲到长护险的赔付机制了。

刚才说了，一个月交7块5，一年90块钱。某天有人躺着不动了，这个应该怎么赔呢？第一件事，你要做评估。不是说我躺在那儿就可以找人要钱了。

你要连续失能6个月，过完6个月以后找人来评估。他们会两个人上门，一定是两个，整个评估要记录。

一共是6项生活技能，大概是吃饭、翻身、屋内走动、上厕所、洗澡，可能还有一项，反正一共6项。这6项里头，要有5项自己搞不定了，他们认为你叫重度失能，就可以来申请报销了。

而且注意，这个报销是钱不过你手的。钱直接拨给机构。比如说我身边有一个提供长护服务的机构，钱给它了，然后它来提供服务，帮这个人洗澡，帮这个人处理各种生活不便的事情。处理完以后算账单。

这个账单还是要自己支付25%，由长护险赔付75%。它是这样运作的。

它有一个上限，一年的赔付总额不得超过该地区人员可支配平均收入的50%。这个2.17万，就是按这个算出来的，全国平均年可支配收入的50%就是2.17万。如果在北京的话，大概是4万多块钱，反正不同地区不一样。

那这个0.3%的费率，绝对无法支付1.7万亿的支出。过去十年的试点数据里，失能率是3%，100个人里大概有三个人是重度失能。

国外长护险经验：日本、德国、美国分别怎么走

德国：费率高，但福利扩张快

德国是玩长护险玩得最早的一个，从90年代就开始搞，他们是3.05%到4%之间的费率，是咱们的十倍。

德国收的钱多，3.05%到3.4%，而且涨得很快，年复合增长13.3%，就是每年都在涨。那是不是德国老龄化很厉害？其实也不是。

这里头有选举影响。每个党去选举的时候都说，我要给你们加福利，这个福利也要有，那个福利也要有，你们给我投票，我就给你加福利。那加在哪呢？就加在这种地方。

原来达到某一级失能可以享受什么样的福利，现在我要多给你加一些，你要给我投票。最后就通过这样的方式，给快玩破产了。

日本：目前最成功的案例

最成功的案例其实是日本。日本收1%到2%，每年平均还能结余2%到3%，就是收了钱以后花不完，每年还能剩一点。

它怎么实现这么成功的运作方式？最简单的有两点：

1. 封闭运作，三年一结算。结算完以后，发现剩了一点点，那明年少收一点；亏了一点点，明年多收一点。反正三年一算账。
2. 对老年人进行非常严格的分类。你到底算几级，到哪一级可以享受什么样的待遇，量入而出。

我就这么多钱，我看看有这么多老人，把账算得细一点，把这个东西卡得死一点，就可以让大家都觉得比较满意。中国现在就是惦记向日本学。

美国：商业保险难以承受长期赔付

美国整个全民医保制度并没有像欧洲那些国家那么健全。美国人认为，你有钱你就愿意买就买，这应该是一种自由，我不应该强迫你，国家也不应该强迫我。所以美国的长护险基本是走商业保险。

走商业保险的问题是，刚才咱们讲了，这东西跟所有商业保险的费率计算方式都不一样，因为它不是一次性支付。它的概率确实没有那么高，也是一个低概率事件，但是一旦进入长护状态，赔付周期很长，而且美国整个医疗成本也很高。

所以前面一些保险公司开设的长护险项目，最后都亏钱，亏到大家没人玩了，最后只能还是走美国社保那套体系接着往里掏钱，否则玩不下去。

我们肯定不惦记走美国那条路，也不能走德国那条路。中国肯定不会因为选举去多许愿把这事玩崩，所以准备向日本学习。

参保人和企业怎么交钱？

咱们为什么搞这么低的费率？就是让大家进入门槛低一些。一个月7块5，少喝一杯蜜雪冰城的钱，大家还是愿意接受的。如果一开始就是3%，很多人可能就会选择放弃，让企业和百姓负担都低一些。

如果是上班的人，就是0.15%企业交，0.15%自己交，加一块是0.3%。像老范这种灵活就业人员，现在交0.15%，也就是7块5一个月，剩下的0.15%是国家给补贴了。但是过一段时间，最后0.3%都要老范自己交，现在是有补贴的状态。

但是你收的钱少，就一定是保障水平低，这个是必然的。而且专款专用了，还不能去挪用医保资金。政府也没钱，医保自己也紧张，所以保障层次会差一些。

本来计算是靠转移支付把这事搞定。什么意思？就是年轻人交钱，老年人享受。老范现在把钱交上去，但是老范还不需要。有些人需要了，他就可以去用这个。

但这个逻辑马上就不成立了，因为现在年轻人越来越少，老年人越来越多，中国的老龄化速度非常快。

除了钱不够，中国长护险还有一个更难的问题

中国现在还有一个很严重的问题，除了钱不够之外，钱后面你慢慢涨费率吧，这没办法，肯定要涨。还有一个很严重的问题，就是550万的护理人员缺口。

现在护理人员只有37万，这些护理人员里，56.13%只有初中学历，本科以上学历的是2.93%。护理人员年流失率是30%，干不下去。

为什么护理人员这么缺？

刚才咱们讲到赔付的时候，大家有没有注意到，钱不过我手，钱也不过护理师手。钱到哪儿去了？钱是走机构的。

这个机构对护理师的盘剥是非常残酷的。我招了一帮人出来，你们就去照顾吧，薪水很低，很多就是三四千一个月，有些号称包吃住，虽然4000一个月，但是包吃住。

中国面对投诉的方式就是处罚、扣钱，所以他们每年有30%的流失率，大家也不愿意干。持证上岗的人非常少，大概也就是万把人。

为什么持证上岗的人还这么少？

第一个，二三线城市对这事本身也没什么要求。就这么点薪水，还这么累，我还能把人招回来已经很难了。你拿了证上来，我愿意给你更高薪水吗？我才不愿意呢。所以大家考证也没什么意思。以后可能会慢慢让持证上岗变成一个制度。

另外，年轻人真不爱干。因为干这个活没什么晋升空间，而且在中国，“伺候人”这件事还是不太好听。像我们这种父母，也不愿意让孩子去干这个事。照顾自己家里人还行，照顾别的老人，要受那个气，所以这可能还需要漫长的时间逐渐改变。

护理行业为什么会陷入恶性循环？

所以护理人员缺口就成了一个恶性循环：

1. 工资低，年轻人不来；
2. 招不来人，现有护理人员负担极重；
3. 服务只能做到最基础的喂饭、翻身、清洁；
4. 家属投诉，机构就去扣绩效，工资实际到手更少；
5. 然后就再流失，又回到第一步。

所以现在这块是很难解决的问题。

中国特色长护险，可能会怎么发展？

那么，中国特色的长护险会是什么样？中国肯定也会走一条自己的路出来。以目前的状态看，第一个叫机构先行，第二个叫大厂布局，第三个就是数字化和人工智能，这块都要跟上。

机构先行：很多服务会通过机构内部流转

中国很多事都是通过机构内部去流转的。举个例子，比如前面发消费补贴。消费补贴为什么不愿意直接发钱给我，一定要发补贴给我？原因很简单：

• 第一，怕我拿着钱不去花；
• 第二，比如我拿了京东的券或者拼多多的券，去买东西的时候，平台自己还要再贴一些进去，再去问下面商家愿不愿意再补贴一点。

这样就有一个杠杆作用，国家只要出一点钱，就可以撬动很多消费回来。

所以现在长护险也是用这样的方式去运转。比如今天需要报销，需要找人给某位老人喂饭。这个服务来了以后，完完全全靠国家补贴、靠长护险全补干净，行不行？不可能。所以你个人一定要交钱。

比如一个月服务应该是3000块钱，你交了1000块，剩下2000块由政府来贴掉。政府可能实际上贴进来的钱只有1000块，剩下1000块就由机构内部去消化掉。但你拿到的账单就是：政府给我补了2000块。它是通过这样一种方式去运转的。

甚至有时候政府补贴的钱还可能晚一点到，大概率会拖欠一点。机构运转的方式有缺点，比如会有浪费，本来不应该有这么多钱，我多报一点；有些人不该享受待遇，结果享受到了，都会有这样的情况发生。

但是对政府来说，管理很方便。我只要通过证书、通过各种关系把你管起来，而且它有很强的灵活性。所以这是很中国特色的一件事。

大厂布局：养老机构、保险公司、互联网平台都会进场

第二个中国特色，是很多机构会冲上来，比如养老院、保险公司，他们都会冲上来。为什么？因为刚才咱们讲了，你自己还要交一部分钱。

既然你自己要交一部分钱，我们是不是可以跟其他商业保险，或者跟其他消费捆绑在一起？对于这些养老机构和保险公司来说，我本来就要获客，要去找这些老年人，要把东西卖给他。那现在有长护险在里头了，咱们就捆绑，一块弄，我们也愿意在里头再补贴一点，那国家不就又省了一点钱吗？所以这一块还会有一些新的变化。

除了这些机构以外，中国还有一个比较特殊的东西，就是互联网大厂。现在准备冲上来搞这件事情的公司有两个，一个是美团，很多养老机构就是美团商家；还有一家叫京东，京东健康也提供非常多相关服务。

我给你送个老人餐，他们本来就是送外卖的，那是不是顺手就把长护险的理赔、照护这些事情都给搞定了？这两家是在很努力地往里冲。至于其他像阿里、58、携程，是不是愿意冲进来，那是以后的事了。

数字化和人工智能：会比很多国家推进更快

中国还有一个比较特殊的点，就是数字化和人工智能。刚才讲了，你上门做陪护的时候，是要全程录像的，那后边我们就数字化。这一块我们肯定会比全世界所有国家都快。监控、养老机器人，这些现在也在快速发展。

这些办法能解决核心问题吗？

那讲到这儿，它能把前面这些问题解决掉吗？比如费率低的问题、赔钱的问题，以及人员不够的问题，怎么解决？这个事也是中国特色，就是先有，有完了以后咱们再慢慢改。至于改得好不好，哪个地方能改好，哪个地方改不好，到时候再说。

这块一定是北上广深先行，就跟咱们现在执行劳动法似的。你说现在劳动法执行得怎么样，是不是完完全全落地了？其实也没有。特别是派遣这些，根本搞不定。但是总还是在一步一步往前走。

所以未来一定是北上广深这些城市先去提高持证上岗率。你只要持证上岗了，应该还是会有一定改进的。而且在这些城市里，本身消费高，收入也会高一些，可能就会有一些人愿意来从事这种工作。这是一方面。

第二个，上机器人。还有一些地方，比如云南，这种专门惦记做康养事业的地方，会说你上我这来养老，我这四季如春，东西便宜，你们来我们这养老。我们专门整一些学校来培训，让大家持证上岗，再去跟北京社保、其他地方社保去对接，这块可能也会有一定上升。

在中国，改进服务质量这个事，永远不可能靠行政命令，必须靠卷。有些人越说，我们愿意卷这个生意。你交了这个钱以后，我们再多领一点补贴，然后拿着这个补贴跟你说，到我这可以打折，来吸引客源。

卷起来以后，持证比例就会上升，服务质量就会上升。另外一头，慢慢再把交费比例提高一些。最后0.3%肯定是不够的，估计也会提到1%到2%左右，像日本那样。

最后总结

1. 老范已经上了，已经开始交了，而且应该交了几年了。用呢，现在还没用上，老范现在全家人都不需要这东西。当然最好也是一直都不需要。万一以后能使上的时候，希望整个服务质量已经提升了。
2. 现在长护险开始推了，但是很多问题还没有解决的方法，包括资金池绝对会亏，以及现在人员缺口的问题，都在等着往后一步一步去改进。
3. 一边是我们缺550万护理人员，另一边是每年有1000多万大学生毕业以后找不着工作。也许过个三五年，会有一些新的解决方法出来。

如果您还在中国交着医保，这个基本逃不掉，你一定会去交这个长护险。除非你单独跑去跟人说，我坚决不交，我就交医保，不交长护险，你可以把它取消。但是不建议大家这么干。谁也说不准，家里人包括您自己，未来是不是有一天会需要在床上躺着。不过这里也要说清楚，躺一天两天没法报销，得躺6个月以上，才可以开始报销这个东西。

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NeurIPS 试图封禁华为、大疆、哈工大等机构投稿，几天后又撤回，背后发生了什么？

美国人工智能顶级会议尝试封禁华为、大疆、哈工大等中国学术机构向它投稿，结果几天之后就认怂了，重新放开。

事情发生在2026年3月下旬。主角是一个叫 NeurIPS 的顶级会议。现在学术成果的主要发布方式，除了开源和专利之外，最重要的仍然是发论文。论文有些发表在期刊杂志上，有些则发表在顶级会议上，而 NeurIPS 就是人工智能领域公认的三大顶会之一，而且还是其中体量最大的一个。

它突然发布文件称，在2026年投稿周期中，要使用一个比较宽的口径进行限制。包括同行评审、编辑、出版和投稿，只要符合这个名单，都不允许参与。名单涉及华为、大疆、哈工大、国防七子等中国机构。

这件事出来以后，中国方面反应非常强烈。3月25日，CCF 中国计算机学会公开谴责并呼吁抵制；人民网英文版也进行了转述。3月27日，中国科协宣布暂停赞助申请。也就是说，原本参加这类会议时可能获得的资助和差旅补贴，将不再提供。到了3月27日，NeurIPS 官方出面道歉，表示名单适用错误，重新撤回相关做法。

为什么这件事会引发轩然大波？

要理解这次风波，先得知道 NeurIPS 在 AI 学术界到底意味着什么。

NeurIPS 的地位

NeurIPS 全称是“神经信息处理系统”，创办于1987年。学术会议并不难办，但要长期积累成全球公认的顶级会议，最关键的是时间沉淀。NeurIPS 是全球最大的 AI 学术会议之一，通常被视为三大顶会之一。

以2025年为例，NeurIPS 一共收到 21,575 篇投稿，最终录用 5,290 篇，录用率大约是 24%。

NeurIPS 的特点，不只是论文多，更在于它是最大、最综合、产业和学术交流最强的平台之一。和单纯发论文相比，参加会议最大的不同在于：除了论文发表之外，现场还会发生招聘、业务合作、投资接触，以及大量面对面讨论。

比如未来研究方向怎么走、哪些技术路线可行、哪些方向可能被淘汰，这些事情很多都会在会场内外被反复讨论。尤其在计算机和 AI 领域，会议的重要性非常高。原因很简单：发论文太慢，发专利更慢，而开会往往既有名声，也有现实利益。

另外两个 AI 顶会是谁？

• ICML：创建于1980年，主要是机器学习领域的老牌方法论中心。
• ICLR：创建于2013年，相对更年轻，但在深度学习和新模型文化方面影响力很强。

顶会靠什么维持运转？

(img: 会议财务示意画面，一张摊开的预算账本上分成“注册费”和“赞助商”两栏，金币、胸牌、企业展台模型并置，旁边摆着华为和无人机元素的抽象化展位轮廓，羊皮纸，钢笔彩色手绘的统一风格。3:2 )

像 NeurIPS 这种会议，主要靠两类收入生存：

1. 注册费
2. 赞助商

以2019年的 NeurIPS 为例，注册费收入约 530 万美元，占总收入的 59%；赞助收入约 370 万美元，占比 41%。总预算大约是 900 万美元。

这类机构通常是非营利组织，不是以盈利为目的，基本逻辑就是收多少钱、花多少钱，维持会议运行。

而这次最尴尬的地方在于：NeurIPS 试图封禁的一批对象，本身就包括它的重要赞助商，比如 华为 和 大疆。

中国在 NeurIPS 上到底有多重要？

很多人可能会觉得，封就封了，何必大惊小怪。但如果看数据，就会发现这件事并不是“小摩擦”。

从国家论文数量看，中美几乎平分天下

根据 Paper Copilot 的统计口径，由于 NeurIPS 官方没有直接公布2025年各国发文数量，因此只能参考第三方统计。之所以需要第三方口径，是因为现在很多作者有跨国和跨机构身份，例如同时属于大学和企业，或者论文本身就是联合署名，统计归属并不简单。

按该口径统计，NeurIPS 2025年发文最多的国家是：

• 美国：2,450篇
• 中国：2,370篇
• 英国：500篇
• 其后是新加坡、德国、韩国，大约在400到200篇之间

也就是说，中国只比美国少 80篇。而总录用量也不过 5,000 多篇，光中美两国加起来就已经接近 5,000 篇，基本可以说是 中美主导了这个会议。如果趋势延续，到了2026年，中国甚至有可能超过美国。

从机构排名看，中国高校和企业存在感极强

从机构角度看，NeurIPS 2025年的榜单里，按注册归属算，清华大学略微领先谷歌；而如果按论文数量算，则是谷歌第一、清华第二、上海交大第三、上海 AI 实验室第四，后面还有复旦等机构。

也就是说，不管是高校还是企业，中国机构在 NeurIPS 上都已具备极强存在感。

中国有哪些代表性项目在 NeurIPS 上亮相？

这些年，中国机构在 NeurIPS 上发表的内容并不少，且很多都相当有代表性。例如：

• 北京大学 2024 年发表过“自回归图像生成击败扩散模型”
• 阿里巴巴 2025 年发表过“大语言模型门控注意力系统性探索”
• 字节跳动与北大合作项目在 2024 年、2025 年都有成果亮相
• DeepSeek R1 推理模型压缩相关内容于 2025 年发表，重点涉及推理能力与强化学习
• 华为诺亚方舟 2024 年发表过模型压缩与贝叶斯算法优化
• 大疆在 2025 年发表过无人机主动跟随、无人机搜救 AI 应用等研究
• 清华大学则有大量论文入选，数量达到数百篇

可以说，中国在全球 AI 顶会中的存在感，NeurIPS 是最典型的体现之一。

NeurIPS 这次到底搞错了什么？

这次事件的关键，在于 两份不同性质的清单被混用了。

原本执行的是较严格的 SDN 清单

通常学术会议执行的是一份相对严格的清单，叫 SDN 清单，即“特别指定国民和被封锁人员名单”。

这份清单大约有 19,000 多条，与中国相关的只有几百条，而且主要很多是个人身份，例如某些香港特别行政区官员。它主要针对的是毒品、恐怖主义等对象，不少上榜者是个人而非机构。

这次误用了另一份更宽的机构制裁清单

另外还有一份相对“宽”的清单，大约有 443 条，但里面主要是机构，例如华为、大疆、部分大学等，中兴也曾经在其中停留过一段时间，后来被移出。

这一类清单的含义，主要是 不能与之做生意，但按通常理解，并不直接等同于学术投稿、审稿、担任会议职务等活动全面禁止。

NeurIPS 原本执行的是前面的 SDN 清单，但这次却错误地改成了后面这份更宽的制裁清单，于是华为、国防七子、哈工大等一大批中国机构都被纳入限制范围。

NeurIPS 的逻辑是：虽然自己是非营利组织，但注册在美国加州，也需要遵守美国法律；既然美国法律要求不能和名单对象做生意，那就干脆把投稿、评审、编辑、出版等都一并限制了。

结果，这一解释迅速引发巨大争议。

为什么 NeurIPS 很快就撤回了？

原因很简单：反弹过于强烈，代价太大。

中国学术界和官方机构迅速反应

在中国方面，最先作出明确反应的是 CCF 中国计算机学会。其声明虽然篇幅不长，但影响非常大，不仅公开谴责，还呼吁纠正错误、抵制审稿。

这里有一个很重要的点：像 NeurIPS 这样的会议，不可能只靠美国教授来完成全球范围内的评审。它必须从全世界征集大量专家参与审稿，而其中一定有非常多中国专家和教授。

整个会议评审架构大致是这样的：

• 投稿人
• 审稿人
• 区域主席（某些细分领域内有话语权的人）
• 资深区域主席

这是一个典型的金字塔结构。方向、标准、路线之间经常会有争论，因此每一层都非常重要。

事件发生后，已经有一些中国高校教授公开表示，自己原本被任命为区域主席或相关负责人，感到很荣幸，但由于 NeurIPS 的做法无法接受，因此决定退出。

中国科协暂停资助，直接冲击会议收入

中国科协随后宣布暂停资助申请，这一点对 NeurIPS 的压力也非常现实。

因为参会不是零成本。注册费本身就很高，一般中国学者如果没有单位或机构资助，很多人并不容易承担。此前也提到，注册费收入占 NeurIPS 总收入的一半以上。

如果中国学者大规模不去，或者失去资助后减少参会，那对会议的注册收入、现场活跃度和国际影响力，都会造成明显打击。

更重要的是，在中国的科研评价体系中，如果某一届顶会成果 不再被视为代表作，那对很多研究者而言影响非常大。因为后续评职称、评奖评优、申请项目，都要看代表作质量和平台级别。

赞助商和参与者也都承受不起这种冲击

NeurIPS 这次限制的对象里，既有重要投稿机构，也有重要赞助商。华为等企业本身就是顶会的资金来源之一。你一边依赖其赞助，一边不允许其参与投稿、审稿和担任会议职务，这在实际运作中很难自洽。

在这种情况下，NeurIPS 很快出面解释，说是法务沟通失误，把应适用的法律条款理解错了。最终决定撤回原政策，恢复到只限制 SDN 清单 的做法。

官方表述大意是：这不是中国方面导致的，也不是美国政府明确要求这样做，而是内部律师团队对规则适用出现了误判。

为什么中国的反对会对 NeurIPS 造成巨大伤害？

因为中国在这类顶会中的参与方式，不只是“有人投稿”这么简单，而是已经形成了一整套从发表、参会、评审到职业晋升的完整体系。

这不仅是“名”，更是“利”

对于很多国家的研究者来说，顶会的重要性可能更多体现在学术声誉；但对中国研究者来说，顶会往往同时对应非常现实的利益：

• 评职称
• 评奖评优
• 项目申请
• 求职和晋升
• 产业合作和投资机会

所以这不仅是学术荣誉问题，也是一整套资源分配问题。某种程度上，这种运作方式带有明显的“举国体制”色彩。

CCF 和中国科协的态度，会直接改变研究者行为

如果 CCF 不再推荐这个会议，中国科协又暂停资助，影响会非常直接：

1. 评价体系受影响
   研究者的代表作分量下降，职称评定和成果评价会受冲击。
2. 人才流动受影响
   青年教师、研究人员的履历价值下降，担任领域主席、资深领域主席等职务的职业意义也会被削弱。
3. 产业合作受影响
   会议现场的招聘、投资、合作、联合研究都会随之受损。

学者也是人，也需要经费、平台和发展机会。一旦一个会议在经费审批体系和学术评价体系中的地位下降，参与热情自然会迅速下降。

更何况，中国与美国在论文数量上本就几乎各占一半。NeurIPS 很难承受失去中国参与后的后果。

参会成本到底有多高？

据文中提到，NeurIPS 的注册费大约在 3,300 到 5,300 美元之间。之所以存在较大区间，可能与参会项目和身份类别有关。

如果中国科协不再赞助，那就意味着很多参会者必须自行承担这笔费用。按人民币计算，5,000 美元已经是几万元，对学生和普通研究人员而言压力并不小。

中国能不能自己办出更多世界级顶会？

从愿望上说，当然想；但从现实上说，难度很大。

第一道门槛：时间沉淀

顶会最核心的要素之一，就是 长期积累。不是今天创办、明天就能成为世界顶会。即便从现在开始认真投入，没有 5到10年以上 的稳定积累，通常也很难被全球学界认可。

中国当然在努力。例如为了吸引外国学者来中国参加会议，还专门设置了相关签证便利措施，例如 K 签证 方向上的安排，目的就是让国际学者更方便来华参会。

第二道门槛：审稿公信力

全球研究者愿不愿意投稿，关键在于他们是否相信这个会议足够公平、专业、透明。什么样的论文能过、什么样的不能过，这种公信力本身就需要很长时间建立。

审稿是否公平、解释是否充分、标准是否一致，都会直接影响会议的国际声誉。这是中国学术会议要成长为真正世界级顶会时必须跨越的一道难关。

第三道门槛：程序委员会网络

一个真正的顶会，不能只是中国学者自己玩。必须有足够多的国外学者愿意长期加入程序委员会、持续参与审稿和组织工作。

而且这种参与必须是连续性的，例如连续 5 到 10 年共同建设，而不是每年临时换一批人。否则会议很难形成稳定品牌。

第四道门槛：引用和索引基础设施

会议论文不只是发出去就完了，还要被广泛阅读、索引和引用。只有形成长期的引用积累，研究者才会真正把它当成高价值平台。

第五道门槛：产业和人才市场联动

这一点反而可能是中国最容易做起来的。公司招聘、媒体报道、投资机构到场、产业合作撮合，这些中国相对更容易把场子做热。

但热闹不等于顶会。真正的顶会，还是要靠时间、规则、公信力和全球持续参与共同支撑。

这次事件的核心结论

综合来看，这次事件可以概括为：

• NeurIPS 一度把适用范围从严格的 SDN 清单，错误扩大到更宽的机构制裁清单。
• 由此导致华为、大疆、哈工大、国防七子等大量中国机构被限制投稿、审稿和担任会议职务。
• 美国其他期刊和另外两个顶会暂时观望，没有明确跟进。
• 华为等企业本身也在观望，但中国的学术组织和相关机构迅速强力反击。
• CCF 发声明谴责并呼吁抵制，中国科协暂停资助，部分中国学者辞去会议职务。
• 在巨大压力下，NeurIPS 几天内迅速道歉并撤回政策，恢复到原先只针对 SDN 清单的做法。

因此，这次并不只是一次简单的会议规则调整，而是中美在 AI 学术、产业和制度层面不断拉扯过程中的一个缩影。

这件事折射出的更大趋势

从更长的时间线来看，类似的摩擦后面大概率还会继续出现。双方在科技、产业、学术上的割裂和重组，未来很可能会制造出更多类似争议。

而在 AI 领域，中国的追赶速度确实非常快。文中提到，2024 年时，中国占比大约还只是 30% 多，美国是 50% 多；到了 2025 年，双方都已经来到 40% 多，中国只比美国少 80 篇，差距显著缩小。

这种追赶背后的原因并不复杂：在中国，顶会论文往往和投资、职称、奖励、资源配置等形成了一整套联动机制，因此研究者的投入动力很强。

甚至进一步说，很多如今以美国机构名义发表的论文，作者本身也是在中国接受教育后走出去的研究者。所以从人才来源和学术贡献角度看，中美 AI 竞争本身就高度交织。

某种意义上，在这些 AI 顶会上，说中文的人已经多到“并不稀奇”的程度了。当然，正式交流还是要说好英文。

结语

这次 NeurIPS 风波，表面上看是一次会议规则误用，实质上反映的是 AI 时代中美学术竞争、产业博弈和制度摩擦的叠加。

短期看，这件事暂时告一段落：NeurIPS 道歉，政策撤回，争议平息。但从长期看，这样的“幺蛾子”大概率不会是最后一次。

在一个竞争不断加剧的新阶段里，特别是在 AI 领域，中美之间围绕论文、人才、机构、规则和会议平台的故事，后面还会继续上演。类似事件如何处理，也值得继续观察。

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把U盘放进抽屉，6年不管，你觉得里面的数据还在吗？

有人做了一个长期测试：2019年底，一次性买了 10 个 32GB 的 U盘，写入随机数据后就放进抽屉。此后按计划每隔几年取出一个读取验证。
目前进行到第6年，已测试的U盘全部正常，没有出现任何数据损坏。

这个实验，准备进行27年！

U盘可靠性实验

这是发布在 reddit/数据囤积者 上的帖子，作者 vanceza 同时也写在了博客中。

实验目的

U盘在“长期断电、不使用”的情况下，数据能保存多久

试验设备

具体为：Kingston Digital DataTraveler SE9 32GB USB 2.0 Flash Drive (DTSE9H/32GBZ)

• 型号 DTSE9H/32GBZ
• 条形码 740617206432
• WO# 8463411X001
• ID 2364
• bl 1933
• 序列号206432TWUS008463411X001005

实验内容：错峰读取

实验采用一种“错峰读取”的方式，实验第一天就用随机数据，写满10个 U盘，存放在抽屉中。

• 到指定年份，拿出一个U盘进行读取测试（checksum 校验）
• 同时对较早测试过的U盘进行复测
• 每次读取后，会把数据重新写入（刷新）
• 测试年份：1, 2, 3, 4, 6, 8, 11, 15, 20, 27

完整计划

年份	首次测试（关键样本）	复测并重写的U盘	说明
1	1	—	第1号盘：1年样本
2	2	1	第2号盘：2年样本
3	3	1,2	第3号盘：3年样本
4	4	1,2,3	第4号盘：4年样本
5	—	1,2,3	无新样本
6	5	1,2,3,4	第5号盘：6年样本
7	—	1,2,3	无新样本
8	6	1,2,3,4,5	第6号盘：8年样本
9	—	1,2,3	无新样本
10	—	1,2,3,4,5,6	无新样本
11	7	1,2,3	第7号盘：11年样本
12	—	1,2,3,4,5,6	无新样本
13	—	1,2,3	无新样本
14	—	1,2,3,4,5,6	无新样本
15	8	1,2,3,7	第8号盘：15年样本
16	—	1,2,3,4,5,6	无新样本
17	—	1,2,3	无新样本
18	—	1,2,3,4,5,6	无新样本
19	—	1,2,3,7,8	无新样本
20	9	1,2,3,4,5,6	第9号盘：20年样本
21	—	1,2,3	无新样本
22	—	1,2,3,4,5,6	无新样本
23	—	1,2,3,7,8	无新样本
24	—	1,2,3,4,5,6	无新样本
25	—	1,2,3	无新样本
26	—	1,2,3,4,5,6	无新样本
27	10	1,2,3,7,8	第10号盘：27年样本
28	—	1,2,3,4,5,6,9	无新样本

实验结果

实验从2019年11月开始，作者在2026年1月发布了第6年的实验结果：

年份	首次测试U盘 序号	对应闲置时间	首次测试结果	复测U盘	复测结果	是否发现bit rot
1	1	1年	正常	—	—	否
2	2	2年	正常	1	正常	否
3	3	3年	正常	1,2	正常	否
4	4	4年	正常	1,2,3	正常	否
5	—	—	—	1,2,3	正常	否
6	5	6年	正常	1,2,3,4	正常	否

目前看起来，U盘放6年，没有任何问题。

复测U盘

在实验过程中，有一个复测并重写阶段，可以理解为：

该U盘已经完成任务（限制N年不通电，是否可读取），此后是新任务：当作普通U盘使用，用于持续读写和稳定性验证。

一个建议

另外注意：U盘里的数据，本质上是靠“电荷”存储在闪存单元中的。随着时间推移，这些电荷会慢慢泄漏，原本表示“0”和“1”的电压差逐渐变小。

当这种差异小到一定程度，控制器就可能读错数据，于是就出现了所谓的 bit rot（位错误）。

除了时间：

• 温度越高，泄漏速度越快
• 擦写次数越多 → 存储单元老化越严重

所以，隔几年把U盘拿出来读写一次，以防数据丢失。

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原文：https://www.appinn.com/usb-flash-drive-data-retention-6-years/

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春天到了，又到了万物复苏的季节。小草也从土里钻出了头，露出了点点的绿色。树上的花也开始绽放，虽然没有绿叶的衬托，倒是也别有一番韵味。

每个周末，都大同小异。跟上班一样，也没有什么特别的，与渐渐生机勃勃的春天比起来，似乎有些过于平淡了。每周依然是带着宝子上课，上课，剩下偶尔有那么一点时间，也不能走的太远，只能周边小范围的溜达溜达。

宝子现在上课不太需要自己去帮忙了，至少能隔网之后，不用自己跟着去抛球了。这样就有点时间可以继续跑步了，围着网球场一圈一圈的跑。

不过相比操场的400米跑道，这一圈一百多米跑起来感觉更累，感觉跟拉磨的驴一样。

周日上午的网球课推迟到了十一点，早上早点起来，宝子嚷嚷着去公园，我嚷嚷着去轮渡。当然，公园是上午去，轮渡是下午去。对象再次征求宝子的意见，得到的答复是两个都去。

急忙吃完东西，开车去公园。上车之后发现前挡风玻璃上面有点雨点，想着是不是要下雨，跟宝子说，下雨了可能。她表示怀疑，没感觉到雨点啊。不过既然没感觉到，那就去公园吧，一路上虽然天依然阴沉，刚停好车，拉开车门的瞬间，一阵大雨落了下来，赶忙重新钻进车里。前后不到五秒中的时间，就让这场公园之旅化为了泡影。

回家之后，宝子在家换上轮滑鞋，来回溜达。想着，既然下雨了，应该网球课也停了吧，然而等到十点半依然没消息。既然如此，那可能市北没有下雨吧。一路上天变得越来越晴朗，到了学校之后依然是一篇艳阳天。

下课去学校餐厅吃点东西，下午就可以去轮渡了。

虽然是中午的饭店，想找个空位置还是蛮方便的，买了两碗麻辣烫，没有小碗。去隔壁的卤肉饭要了个小碗。餐厅门口从外面能感受到吹进来的真真的凉风。吃完饭，到了室外反而变得更加的温暖，与餐厅的温度完全不同。

一路小道辗转到环湾大道，路况还是比较畅通的，半个小时就到了轮渡停车场。怕找不到停车位，在入口找了个空塞了进入。往里走，大约100米发现内部竟然有一个大的停车场，并且还有大量的空位。

候船厅入口，写了一些方言的标语。

虽然购票的时候显示有场次，但是实际买的时候，就是看人数，人够了就发船。感觉到了县城做镇上的客车的感觉，流水车，流水船。检票的时候会给一个油条，这个油条并不是给游客吃的，是给海鸥吃的。

这个码头，在海底隧道和跨海大桥开通之后就已经停了好几年，这两年才又重新开放，用来做海上观光。成人票两个人90，宝子2块，价格还是蛮合适的，海上50分钟的观光，说可以看到跨海大桥。

检票上船，刚找地方坐下，就有工作人员开始喊，大家可以去喂海鸥了。喂海鸥只能在一楼，二楼是观光区域，油条投喂完之后可以上二楼。带着宝子来到船尾，大家都在那里观望，也不知道在等什么，我扔了一块油条出去之后，马山就有无数的海鸥飞过来开始争抢。大家也跟着开始往海里投喂。

发船之后，海鸥依然跟着游船，甚至能感受到海鸥翅膀煽动的时候，甩出来的水滴。

还有跟着游船一直来回盘旋，不断的争抢从游客手里抛出的油条。

当然啦，如果足够大胆，也可以直接用手拿着让海鸥去吃。

不过，这天气稍微微差点了，大约半小时不到，就开始掉头返航了。说好的看跨海大桥呢？海面的能见度并不算高。只能隐约看到一个轮廓，远处的货轮也一样，飘渺。

回港之后，依然能看到很多人在等着检票。如果五点多应该能看到海上的日落，很多人也在等那个最好的时间。

海上的冷风吹来，单穿一条牛仔裤还是冷了点。

好在没有因为家里的一场雨而不出门，毕竟其他的地方是一片艳阳天，不过局部有雨。

最近10日，来自小众软件论坛的发现频道的热门排行榜，由系统自动生成，直接列出来：

序号	主题
1⃣	【开源自荐】ccg-gateway – 支持 ClaudeCode + Codex + Gemini 的智能网关 + 效率工具
2⃣	【开发者自荐】 PaperBanana：AI科研绘图自动生成工具
3⃣	我做了一个“用英文打字”的输入法
4⃣	【开发者自荐】为何学了多年英语仍然看不懂一篇100字的乐评呢-免费的外语阅读辅助和翻译工具
5⃣	Neokikoeru – 面向 DLsite 音声作品的自托管流媒体服务器
6⃣	【开发者自荐】PasteMemo — 轻量原生强大 macOS 剪贴板管理工具
7⃣	【DIY自荐】Letter Cards 用卡牌对决的方式学习语言 (送码)
8⃣	【开源自荐】WXPush-edgeone：微信消息推送服务 & Web 测试台 + AI Skill
9⃣	【开发者自荐】我的车呢-专为解决”停难、找更难”而生。让你优雅停，潇洒走人。
	【开发者自荐】macOS 菜单栏速查日历、农历、节日、日程和提醒：Popover Calendar
1⃣1⃣	【开发者自荐】Ai-Dating 约会相亲交友软件
1⃣2⃣	【开发者自荐】专为 Mac 服务器设计的监控维护面板
1⃣3⃣	【开发者自荐】一种新的 Linux沙箱工具 Tree Sandbox
1⃣4⃣	【开源自荐】Capsense: 用 CapsLock 键切换输入法
1⃣5⃣	【开发者自荐】Trillio — Mac 离线语音输入，5 个 AI 模型可以随便切

上期回顾

• 发现频道近10日热门排行榜[2026年第12期]

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酱板鸭刷屏：一个 AI 时代超级梗的诞生

大家最近有没有被酱板鸭的视频刷屏？这是一种什么样的新现象呢？咱们今天讲一讲酱板鸭的故事。

最初的酱板鸭视频是什么样的

最初的酱板鸭视频里，有一位樵夫，某年在雪山上用酱板鸭救了一只白狐。过了几年，有一位白衣姑娘来找他。他就问她：“你是不是那只白狐啊？”那个姑娘说：“不，我是那只酱板鸭。”

这是一个很荒诞的剧情，后面还接上了拔剑复仇，成了“酱板鸭复仇”的故事。

这个视频应该是用 Seedance 2.0，也就是字节跳动最新的 AI 视频生成模型做出来的。发布时间是 2026 年 2 月 27 日，最早发布的平台在小红书上，账号叫“川娃酱板鸭”。大家也猜对了，这是一条广告视频。

为什么它会变成超级梗

随后，大家围绕这个酱板鸭视频开始进行二次创作。一上来先问：“你是那个白狐吗？”他说不是。再问：“那你是酱板鸭吗？”也不是，说“我是雪山”。

再往后又变成“我不放酱板鸭了，我放一个核弹”，或者放别的东西。每一次都有变化，各种各样的变款、相关视频和变种都出来了。现在播放量已经超过了 50 亿次，绝对属于超级梗。

这个项目是四个市场运营人员做的，平均年龄 25 岁。初衷也就是卖自己家的酱板鸭，从来没想到过这样的一个视频就可以风靡全国，现在真的是风靡全球了。

我已经在 X 平台和 YouTube 平台上看到了各种各样的酱板鸭。有人说可能看到了五六十种，甚至更多种的酱板鸭变种。现在它自己的原视频大概有 528.2 万次赞，在抖音上还是非常神奇的。

“川娃酱板鸭”背后的公司是谁

讲到这儿，先要跟大家介绍一下酱板鸭这个公司。这个公司叫“但家公司”，是“但是”的“但”，“家庭”的“家”。这个名字很怪，我不知道是不是少数民族，因为他们是在贵州。

是的，大家没有听错，这个“川娃酱板鸭”的公司是在贵阳。他们隶属于贵州和顺黔金川娃酱板鸭食品有限公司，注册法人代表叫但鼎全。这人还真姓但，我也是第一次看到姓但的人。

它的母公司叫贵州但家实业有限责任公司，成立于 2021 年 10 月 28 日，位于贵州省黔南布依族苗族自治州长顺县开发区但家食品产业园。看起来可能和少数民族背景有点关系。

2024 年它还获得了中华老字号的称号。市场份额方面，它在贵州省鲜品市场占到 80% 的份额。2024 年产值 3 亿元人民币，日均产能加工鸭子 1.3 万只。

他们实际上就是做各种各样的鸭类食品，而且好像还不止在贵州，全国分布了 300 多家直营店和加盟店，养殖基地 11 个，年出栏鸭子 300 万羽。目标是 5 年后实现年营收 20 亿元、年利润 1 亿元。这是但家的基本情况。

什么是酱板鸭

板鸭实际上是中国传统的一种禽类加工食品，经过腌制，然后风干或者熏制，便于携带和储存。最早是在江南和西南一带，所以有南京板鸭、四川板鸭，贵州可能也做这些东西。

酱板鸭实际上是在板鸭的基础上做了一些进化，就是在板鸭基础上加酱料腌制调味，风味更加浓郁，估计还是偏麻辣的。它在贵州做，叫“川娃酱板鸭”，还号称自己是四川品牌，这点也挺神奇。

传播火了，销量涨了吗

那么传播以后，东西卖掉了没有？反正销售还是很旺盛的。至于传播的价值，现在并没有一个明确的数据去比对：视频出来之前到底卖了多少鸭子，视频出来以后又卖了多少鸭子，这个事情目前没有数据支撑。

不过，咱们今天讲的肯定不是鸭子，而是梗文化的演化过程。酱板鸭这件事肯定是个梗。

梗文化的三个阶段

第一阶段：金句传播

梗文化最早是金句传播。那个时候没有图片，没有音乐，没有视频，就是金句。

什么是金句？就是我拍了个电影，或者做了一个演讲，或者有一部电视剧，大家没有把整个剧情记下来，但是里面有一句核心台词被记下来，然后四处传播。

酱板鸭这里头也有一句：“你可曾在雪山上救过一只狐狸？”这是那位白衣女剑客进门时问的那句话。它有极强的传播性。

这种金句被传播了以后，就会出现裂变，以这句话为开场白，各种各样的二创层出不穷，都是从这句话开始。

因为一般视频开始的时候，是一个樵夫在劈柴，然后一位白衣女剑客“哐”地推门进来，去问他：“你是不是当年那只白狐啊？”或者“你是不是那只板鸭？”“你是不是雪山？”

后面的内容会有变化，但是第一句话一定要保留下来，这就叫金句传播。前面我们也讲过，比如罗振宇做跨年演讲，留下什么金句了；新年联欢晚会，留下什么金句了。这种金句是可以传播一段时间的，至于它的上下文，其实并不重要。

第二阶段：梗图和斗图

到了第二阶段，就是梗图和斗图，也就是各种表情包。用户们大量创作表情包，参与传播。甚至有很多年轻人直接就不发文字了，在微信里天天发表情包：我发一个表情，你再回一个另外的表情。这也算是梗图。

这类东西一般都带有一定的情绪放大作用，也有情绪传播的价值，同时还带着一点年轻人亚文化的感觉。你要详细解释每一个梗图、每一句金句具体代表什么意思，可能跟它最初被画出来的时候都已经没什么关系了。现在大家记忆中肯定还有很多这样的表情包梗图。

在这个领域里，还有一些专门做表情包的公司。比如有一家公司叫 Giphy，G-I-P-H-Y，它是全球最大的 GIF 搜索引擎，实际上就是做表情包的，因为很多表情包本身就是动图。

2020 年 5 月，这家公司被 Meta 以 3.15 亿美金收购了。为什么现在大家在 WhatsApp、Facebook Messenger 里看到很多这样的表情包？因为最上面的这家公司曾经被 Meta 买下来了。

那 Meta 收了以后，别人还干不干呢？这就涉及反垄断问题。英国就对 Meta 这笔 3.15 亿美金的收购展开了反垄断调查，最后还否决了。Meta 没办法，又把 Giphy 卖掉了，卖给另外一个项目，价值只有 5300 万美金。也就是说，3.15 亿买回来，5300 万又卖了。这算是反垄断调查让巨头吐得最惨的一次。

第三阶段：短视频梗

第三个阶段，就是短视频。但当时的短视频还是人拍的。在这个里头也有很多梗。

比如有一个梗叫“nice 爷爷”，就是有一个老头上来以后，打个响指还是什么，说一声“nice”。这个人叫 Michael Rosen，是英国著名的儿童作家。在 YouTube 上有一个频道叫 Hot Food，讲一家人吃热土豆的故事。他有一个“nice”的小视频，在 YouTube 上的观看量有 4000 万次。这个传播到中国来以后，大家就在抖音里不停地刷它。这个老头前一段时间好像还到中国来了，说你们可能不认识我，但是你们一定看过这个“nice”。

还有一个流传很广的，就是“黑人小哥摊手”。这个人叫 Khaby Lame，意大利籍塞内加尔裔。他每次就是别人做了一件很复杂、很离谱的事，他再很简单地把事情搞定，然后摊一下手，做个表情。

2020 年 3 月，因为新冠疫情失业以后，他创造了这样的表情和内容形式，在 TikTok 平台上快速传播，算是一种无声默剧。他每次都是看别人干了一件“脱裤子放屁”的复杂事情，然后自己用最简单的方法解决掉，再给你看那个表情，这也成了一个梗。实际上，大量使用这种梗的人，压根也不认识这个小哥，也没有得到他的授权。

还有一个东西叫口水歌。口水歌的特点是旋律简单、歌词直白，一两句广泛流传，但是谁也记不住完整的歌曲。这个歌我可能就记住两句，至于是谁唱的、叫什么名字、完整长什么样，很多人根本不知道。

随着抖音的传播，大量音乐被拆碎了当口水歌去传播，甚至很多人把这些口水歌配到自己的抖音视频或者照片里，各种 BGM 神曲被无限循环。

我记得前两天还有一个梗，好像是一位美国还是别的地方的女歌手在说：“为什么我的歌被大量拿去配恐怖视频呢？它明明是一首爱情歌曲。”但别人不管，觉得配上恐怖视频播放量很大，其他人一看播放量高，也跟着去抄，就是这样运作的。最后把原作者都整崩溃了，说这到底是为什么。

AI 视频出现后，梗文化发生了什么变化

现在发生了新的变化。原来大家注意，金句是人讲出来的；梗图虽然有一些制作工具，但大部分还是专业人士做的，普通人想做梗图并没有那么容易。而且梗图的传播范围相对有限，因为大家大多是在微信群里传播。

到了后面的短视频梗，传播范围就大得多了，因为我们进入了抖音、快手这样的平台。它不是靠群，不是靠关注，而是靠推荐算法传播，所以传播力度比原来的金句、梗图大很多，而且视频本身的表现力也更强。

但是视频梗有个问题，就是你只能拿现成的视频去剪。也就是说，你得从大家耳熟能详、普遍接受的视频里去截取片段。为什么一定要找普遍接受的？因为你找一个从来没人看过的视频，剪一小段出来，是没有意义的，达不到传播被放大的效果。所以一定是找现成的素材。

现在的新变化是什么？就是有 AI 视频生成工具 了，有 AI 视频模型了，有 Seedance 2.0 了。每一个人都可以去做这种梗图，每一个人都可以做这种梗式短视频。

这就是刚才咱们讲的雪山上的酱板鸭故事。四个年轻人，大概总共花了 50 块钱还是几十块钱，不管卖了几只鸭子，这个成本肯定是收回来了，而且红遍大江南北、长城内外。

现在有这么多人可以把这个东西拿出来再创作、二创、三创、传播，而且还有抖音、TikTok 以及各种推荐算法推动的流媒体平台、社交媒体平台去支持传播。这才是真正有意思的地方。所以，新时代到来了。

梗文化的本质是什么

那么，梗文化到底是什么？本质上，它其实是草根传播加上社交货币。

什么叫草根传播

就是这个东西不是哪个教授坐在那儿研究一下“我们怎么做一个新梗出来”，没人这么干。梗都是从底层自己传起来的。

什么叫社交货币

有时候就是一种“我们对上眼神了没有”的感觉。你一看，这个梗你不知道，那你不是我们的人。它会有这样一种排他性。

传梗的时候常常就是这样：我传了一个图片过去，你没笑；我放了一个视频，你没看懂我什么意思，没看出里面隐藏的意思，那你就不是我们这个圈子的人。所以它叫社交货币。

梗的核心特征

• 快速发起
• 快速传播
• 生命周期通常不长
• 核心是让人产生共鸣并愿意传播
• 关键要素包括反差感、意料之外、参与门槛低、可二创、开放性强

你不能说“我想拿这个二创一下，对不起，你侵犯版权了”，这种东西是传不起来的。

酱板鸭这个梗到底是怎么传播的

1. 台词固定，反转成立

它首先有一句台词，加一个反转，这是非常标准的。这个台词就是：“你可曾在雪山上救过一只白狐？”别人二创半天，这句话是不许改的。

后面的反转则是：“你是那只白狐吗？”“不，我是那只酱板鸭。”或者“你是那个酱板鸭吗？”“不，我是那个雪山。”它就是通过这样一种反转方式来成立的。后面再继续升级，比如又有什么炸弹、武器、枪械，通通都出来了。所以前面这个开头一定要有反转。

最开始的反转是：你以为是白狐报恩，结果是酱板鸭复仇。然后大家在这个反转的基础上再反来反去。

2. 有熟悉度，也有区隔度

其次，它还要有熟悉度。你如果用一个谁都不熟悉的东西出来，这事不行。它的熟悉度从哪儿来？它使用的是邵氏武侠风。

所谓邵氏武侠，就是香港邵氏影业拍的那些六七十年代、七八十年代的武侠片风格。这个风格，对于像我们这种 70 后、80 后来说，应该还是有熟悉感的。90 后我不知道是不是也看过，但大家大概率对这种视觉气质会有一定印象。

而且，它还有区隔度，和现在这些小鲜肉拍出来的新武侠不一样。把邵氏武侠作为关键要素融合进去，这个点很重要。

3. 二创门槛低

再一个，现在门槛很低，大家都可以跟进。我们每个人拿着 Seedance 2.0，或者拿着其他工具，都可以生成类似这样的视频。

后边不光是一帮普通人玩梗，很多人都跑去做这个东西，包括一些明星也参与进去了。甚至有一些视频根本不是视频模型生成的，是真人演的。

4. 品牌和机构都能接梗

还有什么？保险公司、银行都在做。好像就有一家保险公司做了一条酱板鸭视频，说的是：“如果你当时不给他一只酱板鸭，而是给他买一份保险呢？”大家看了也都挺开心。

5. 传播环境足够安全

而且要注意，在中国要想把这样一个东西传播起来，还有一个很关键的点，就是安全。你不能有任何政治隐喻和风险。

如果你一定要加一些政治隐喻，那传播力度也许会增加，但在中国可能很快就被干掉了。只有没有这些东西的时候，它才有可能真正被广泛传播。当然，如果是在 X 上传播，到海外去，那倒无所谓，大家开心玩耍就可以。

6. 关于平台助推的猜想

除了这些因素之外，有没有其他因素？我们阴谋论一下，背后有没有黑手？一帮卖鸭子的，是不是投广告了？还真不一定是他们。

如果说这件事背后有黑手的话，只有一个可能，那就是字节跳动。它是 TikTok 和抖音的母公司，Seedance 也是他们做的。发现用 Seedance 2.0 做出来的视频这么火，那流量倾斜一下，多给点流量，不就一下子爆起来了吗？

反正推荐算法在他们手里，稍微拨拨开关，这事就搞定了。所以，这也可以算是酱板鸭这个梗流行起来的一个原因猜想。

如果你也想“造梗”，该怎么做

对于我们每一个人来说，如果今天我要做宣传，卖鸭子、卖鸡，或者卖任何其他东西，我也想造个梗，也想做这样的宣传，该怎么办呢？

第一，先接受“造梗”有随机性

要注意，梗这个事是一个广种薄收的东西。它是草根传播，有很大的偶然性。没有那么多专家教授坐在那儿说，一定要造一个什么样的梗，哪个梗一定能火，或者梗火了以后它的原因到底是什么，我们照同样方式再造一个就一定行。不一定行。

所以造梗的时候，第一件事就是心态要平和。

如果你想给年轻人看，就要多找年轻人，让他们去造这些梗，而且多造几次，不一定哪次就成功了。要广种薄收，这非常重要。一上来说“我给你个 KPI，你出去给我造一个梗，这个必须得成”，这种活没人敢接，也干不出来。

第二，名字要有反差感

不考虑前面这个成功的随机性，造梗还有哪些要素呢？第一个，名字要有反差感。比如大家现在都在讲养龙虾，你给它起了一个特别反差、特别形象、很时髦的名字，它就有可能起来。

包括酱板鸭，一个很土气的地方小吃，突然变成热梗，这里头就有反差。

第三，不要拿老板名字硬造梗

如果你说，我们一定要想一个跟公司老板名字相关，或者带有拍马屁意味的名字，它未必火得起来。

而且如果你接到了“给公司造梗”这样的任务，千万不要拍马屁，用公司老板的名字来干这个活。比如“董明珠如何如何”这种，千万别干。

为什么？因为梗的传播过程是不可控的。如果这事传不起来，你总不能说“老板，您这名字起得不够好”；如果它传起来了，但被人扭曲了，你又怎么交代？根本交代不了。

第四，剧情一定要留出二创空间

剧情要留有创作空间。你不能把这件事做得严丝合缝，哪里都不许改，这样肯定搞不起来。一定要让别人可以去二创。

所以刚才我们讲，不要用老板名字。然后，还要给用户带来熟悉感。你既然是造梗，说我一点熟悉感都没有，完完全全是新的，只靠新鲜感，这事搞不定。所以，要有创作空间，要有熟悉感，还要有剧情反转，要有反差。

第五，再创作门槛一定要低

最后一个，就是再创作的门槛一定要低。你说我来炫技，把这东西做得特别漂亮，让谁一看都觉得“哇，好厉害”，结果别人根本做不出来、也没法模仿，这事是不行的。一定要让大家有模仿的机会。

AI 让更多新梗成为可能

特别是 Seedance 3.0 出来以后，现在已经看到了很多短期流行梗。比如《权力的游戏》里小时候的演员和现在的演员相见，这也是一个流行梗，只是没有酱板鸭流行得那么狠。

还有一种，就是先给自己拍张照片，再把各个片场的照片找出来，去各个著名电影片场里跟主演、导演握手，转一圈回来。这些都属于有了 AI 以后可以搞定、原来搞不定的事情。

造梗的风险也必须看到

• 不是每次都能成。千万不要拍着胸脯说：“老板你放心吧，我一定能行。”就包括做出酱板鸭的这四个小兄弟，你让他们再做一回，都未必能成功。这里面没有那么多规律。
• 传播过程不可控。梗随时有可能转向。所以你用梗去传播，有可能得到超出想象的成功，但也有可能被反噬。
• 政治隐喻风险高。政治隐喻相关的梗适合放在 X 上，千万别在中国平台玩。

结论：酱板鸭宣告了流行梗的新时代

最后的结论是什么？酱板鸭这个视频宣告着，我们的流行梗迎来了新时代。在 AI 视频全民化以后，我们可以有更多的梗了。

我们不用再去剪辑什么 nice 爷爷、摊手哥，每个人都可以造出自己的梗来。越来越多、越来越丰富的梗，会流行在我们身边。

那你说这事是好事还是坏事？我也不知道。因为梗一旦流行起来，实际上是一种亚文化侵袭。刚才我们讲了，梗这个东西是一种社交货币。

很多梗流传以后，你会发现身边人说话你听不懂了，或者你说的话别人听不懂了，会有这样的问题。它可能会把整个社会变得非常割裂。

但是，这又是无可阻挡的，就是会向这个方向发展。

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