作者： edit

声明：本文来自于微信公众号 深响，作者：林之柏

2026年，具身智能迎来新一轮空前热潮。

春晚舞台上宇树“人机共武”、魔法原子“实景演出”相继出圈，荣耀“闪电”则在北京亦庄人形机器人半程马拉松刷新人类男子半马世界纪录，公众热情被一再点燃。资本侧同样反应积极，中国市场上估值超过100亿人民币的具身智能公司已超过20家。技术也在持续突破:从VLA到世界模型的迭代、到灵巧手的进展，具身智能逐步从Demo（演示）走向Deployment(实际部署)。

但不得不说的是，热闹背后，一个核心难题始终横亘在行业面前:高质量真机数据极度匮乏。

中国信通院报告明确指出，具身智能是一个“由数据驱动的智能系统”。对于具身智能而言，数据是决定行业发展上限的关键变量。如果缺乏高质量数据，机器人就无法实现精准操作和场景泛化。

国家发改委相关新闻发言人也在最近的发布会上表示，下一步将加快具身智能训练基础设施建设，更好地支撑数据采集和“大小脑”模型训练，以提升具身智能在不同场景的通用能力。

而且不同于大语言模型能规模化爬取文本数据，具身智能所需的描述人类运动、精细操作的真实数据少且难得。目前，全球文本数据早已达到万亿token级别，但高质量真机操作数据仍停留在百万小时规模。

在这个战略重地，成立于2025年2月、已累计完成数亿元融资的灵御智能选择了一条另类的路线:它不加入本体长相的内卷，而是定位为做面向具身智能的高精度物理世界数据基础设施提供商，为行业提供高质量的本体和数据服务。

具身智能的数据困局与

「不可能三角」

具身智能的数据困局由来已久，这是行业运行惯性、早期技术局限等一系列因素共同造成的。

目前，业内获取数据的方式主要有四种。

第一种是仿真数据，即在模拟环境中生成机器人操作数据。这种方式最大问题是“虚实鸿沟”，仿真环境就算再精细，也很难准确还原现实世界的各种物理细节，比如物体之间的摩擦力、传感器运行时的噪声等。这些细节误差，可能导致机器人无法适应真实工作环境。

第二种是人类行为数据，主要来源于视频，让机器人学习人类的操作动作。但人类的身体结构和机器人的机械结构存在差异，这就形成了“构型鸿沟”:人类的动作很难直接映射到机器人身上，比如手指灵活度、肢体协调性，数据实用性大打折扣。

第三种是人类示教数据，通过手持设备、动捕系统，或者拖动机械臂进行操作示教。这种方式更贴近机器人运动习性，但依然无法完全解决“构型鸿沟”，而且采集效率低，很难实现规模化。

第四种是真机遥操数据，由人类远程控制机器人完成任务，同时记录整个操作过程。这种方式优缺点都很明显:优势是更接近真实物理世界，获得更高质量、多模态、可泛化的数据;短板在于采集成本高。

市面上品质较高的真机遥操机器人售价普遍偏高，按照行业通用的一年使用期计算、加上各类杂项成本，单任务每次的数据成本大概在3-5元，这还没算大量设备、场地、操作人员开销。

面对数据困局，巨头与学术界的探索同样未能提供公用解法:

比如特斯拉采用的封闭生态模式，数据质量够硬，但仅供自身使用;斯坦福大学研发团队推出的ALOHA方案，借助远程操控系统，由用户同时控制底座和两个机器手臂来完成更多样的任务，数据精细，只可惜更偏向实验室场景，难以满足工业级需求;国内的本体厂商则大多采用重资产模式，自搭场地、系统，投入大、效率偏低。

上述种种数采模式的优劣，业内争议不断，但无论哪种路线，似乎都无法突破具身智能数据的“不可能三角”:高质、高效、高性价比。

正因此，行业急需一种“工业化、标准化、低成本”的数据生产方式——而这，正是灵御智能试图解决的核心问题。

打破「不可能三角」

灵御智能的另类解法

不同于很多强调“拟人化”表达、通用展示能力的机器人企业，灵御智能不执着于“做一个最像人的机器人”，反而关注一个更实际的问题:如何让机器人稳定、高效地进入真实任务场景，持续产生高质量数据。

这种差异化定位，让其跳出了主流赛道，在“高质、高效、低成本”这三个看似矛盾的需求之间，找到平衡点。

首先是提升效率，更注重动作采集执行速度和稳定性。

在第二届中关村具身智能机器人应用大赛上，灵御的机器人在每个实际场景中的操作时间，都是同类竞品的30%甚至更低，展现出极强的执行速度。

而得益于更强的动作完成能力、力控柔顺性，灵御的机器人具备更高稳定性。力控柔顺的机器人，能像“人”一样自带细腻“手感”，敏锐感知细微的受力分布、找准发力点。这让机器人更自如地应对复杂任务，单日有效采集时间达10小时以上，任务完成条数超800条，大大提高采集效率。

第二届中关村具身智能机器人应用大赛测试项目

其次是成本控制。灵御智能的核心产品TA机器人售价在10万-20万元区间，加上人工和各类杂项成本，单年成本控制在30万元以下，每小时成本仅100-150元，单任务每次的数据成本约0.6元，和umi数据采集成本相当。

为什么灵御智能可以做到“低成本”?关键有两点。

一是不盲目死磕昂贵硬件，而是从算法层面寻找突破口，这与SpaceX用不锈钢替代钛合金的思路很像，主打“花小钱办大事”。

比如受力监测，业内通常会给每个关节配备谐波减速器和六维力传感器，就像在机器人身上安装一个高精度“电子秤”，靠物理手段监测不同运动状态下的受力变化，数据极尽精细，但硬件成本很高。

灵御智能则采用低减速比的行星减速器，通过监测电机电流变化来估算受力。这套方案胜在“实在”:电流反馈的物理精度不如传感器，但配合500赫兹的控制频率，系统每两毫秒就能获取一次受力数据，实时调整刚度;再加上高精度标定和全局逆解算法，用更高性价比方案，实现了全柔性力控下的毫米级定位精度。

齿轮背隙优化也是同理。传统机械方案要做到极小背隙，不仅要把齿轮的加工精度拉满，中心距、预紧力甚至需要逐台人工微调校准，成本高，还容易受温度变形影响出现故障;灵御智能用廉价传感器监测齿轮相对位置，通过算法实时补偿背隙，最终实现的等效精度反而更高。

这些做法，其实是对机器人行业“硬件为王”思维的修正:过度依赖高端机械部件来提高数据精度，不仅推高了成本，还限制了生产力。算法+硬件的相互配合，节省成本之余，也并不会影响数据稳定性。

二是在产品设计逻辑上，始终以数据采集效率为核心进行优化。

比如砍掉脖子关节，用广角摄像头提供接近人眼的大视野，操作员无需控制机器人扭头，就能覆盖全部视野;采用模块化设计，最容易磕碰损坏的小臂和手腕部分可以快速拆卸更换、无需整机返厂大修，大幅降低了维护成本和停机时间。

此外，还有更为关键的高数据质量。

灵御智能TA机器人集中发力时间、空间和信息密度三个维度。

时间维度上，TA机器人实现了S100、x86、激光雷达、相机全硬件亚微秒级同步，从系统底层保证多传感器数据在统一时间轴上的高度一致性，杜绝“相机已经拍到动作，传感器还没记录受力”等情况。

灵御智能联合创始人、首席科学家莫一林透露，团队把端到端的流程拆分成20个环节，每个环节的耗时都用示波器精确测量。

同时，相机提供严格的曝光开始时间、6路相机触发实现纳秒级同步，从相机曝光到数据进入内存的整体延迟最低可控制在40毫秒。为此，灵御智能从CMOS选型阶段就与供应商联合开发、定制曝光时间等参数，从源头保证时间精度、对齐多模态数据。相比之下，很多公司仍在使用通用USB摄像头、内置预处理芯片，无法精准把控延时效果。

这和苹果、特斯拉等厂商的思路是一致的。苹果iOS生态的流畅性、稳定性为什么一直有口皆碑?正是因为它从芯片、系统到镜头等零部件一手抓，高度集成、高度统一。

信息密度上，TA机器人对力控数据、头部4k双目视觉数据、腕部2k双目视觉数据和遥操作眼动数据全覆盖，整体数据topic数量为行业最多。

空间精度上，TA机器人实现了0.1mm的重复定位精度和1mm的绝对精度，均处于行业领先水平。重复定位精度保证了单台设备在重复执行任务时的稳定性，绝对精度则确保不同机器人之间的数据一致性，避免了因设备差异造成偏差。

不得不说，TA机器人的高质量数采，正正解决了行业的大难题。

此前业内很多公司都存在重复定位精度不足、不同设备采集数据不兼容、过于追求单一维度的精确度等问题。好不容易采集到数据，要么动作、受力存在偏差，要么精度达标但传感器数据不同步、信息残缺，以至于数据看起来丰富，但无法准确反映真实操作场景。

更重要的是，在传统操作思路里，数据采集、上传、清洗、标注、模型训练等环节容易出现脱节，低质量数据不仅无法提高训练质量，还会成为“负资产”。

而灵御智能对空间、时间和信息密度的兼顾，能最大限度避免数据脱节、信息单一，且数据集无需额外校准，可直接用于模型训练，既节省了后续成本，也真正实现了数据的可泛化价值。

立足于效率、成本和数据质量三重支撑，灵御智能显然迈出打破「不可能三角」的关键一步。在这基础上，灵御智能得以更进一层:构建“数据飞轮”，形成难以替代的核心竞争力。

过去，大部分机器人数据采集都属于纯投入模式:企业需要专门搭建采集场地、组织人员、运行设备，再把采集到的数据回流给模型团队，流程繁琐、效率低下。而灵御智能改变了这一逻辑——在它的方案中，机器人本身既是执行终端，也是数据入口。

在灵御智能的端云协同架构中，云端并不是简单承担远程控制角色，而是与端侧实时控制、本体执行、任务调度和专家模型形成协同。机器人在真实场景中完成任务的同时，视觉、力控、关节状态等多模态数据持续回流，进入清洗、标注和训练流程，反过来推动模型能力迭代。

其中，灵御TA机器人承担着进入真实场景的物理执行角色，自研的低延迟通讯架构负责连接云端智能与机器人本体，而高质量真机数据飞轮则持续反哺模型训练和能力迭代。

这就形成了“部署—数据—训练—进化”的完整闭环:部署规模越大，真实场景越丰富，系统获得的数据就越多;数据越多，模型能力就越强，进而提升机器人的执行能力，反过来又能采集更多高质量数据，实现自我强化。

“数据飞轮”的成型，离不开全链路的协同能力，这是灵御智能独有的竞争壁垒。

行业内很多公司能做好机器人本体，但不一定能把云端AI稳定接入真实物理任务;有些公司能做好模型，但缺乏低延迟通讯技术和可落地的执行本体，而灵御智能实现了各环节的深度协同。

灵御智能和英特尔的合作是典型例子。此前，英特尔已开始使用灵御机器人开展模型训练和数据采集，并提供云边协同、数据处理与算力支持。双方合作跑通了“数据—模型—执行”的闭环雏形:从真实任务中采集高质量数据，用于云端模型训练，再将优化后的模型下发到机器人本体，进行执行验证。

往后，类似的合作案例可能会越来越多，这也印证了其技术路线的可行性。

从卷模型到卷数据

打破具身智能能力上限

随着具身智能逐步告别概念炒作和样机演示，进入规模化量产、商业化落地的关键阶段，行业也从“卷模型”转向“卷数据”。竞争重心正发生彻底改变，决定系统能力上限的，不再只是模型本身，而是它是否拥有足够丰富的真实场景数据。

这种产业演进轨迹，与自动驾驶行业高度重合。正如特斯拉的核心壁垒从来不只是自动驾驶算法，还有其庞大的车辆部署规模，持续采集海量、真实路况数据。这些数据，才是调优算法应对极端天气、突发路况等长尾问题的关键。

具身智能正走向类似的路径:机器人只有走进各种复杂环境，持续与真实世界交互，才能获得足够的数据。

这便能看出灵御智能的独特性:形成从设备、部署到数据交付的完整闭环，服务于科研机构、数据采集中心及复杂非结构化场景客户，推动机器人数据从实验验证走向标准化、规模化生产。这让其成功获取了物理世界的数据入口，为机器人进入更复杂、更真实的任务环境提供数据基础设施。

就像大模型时代的Scale AI，其价值不仅仅在于提供数据标注服务，更在于帮助行业建立了标准化的数据生产体系;在具身智能的领域，行业也需要灵御智能这样的企业填补基础设施层的空白。

灵御智能这种成为“基础设施”的决心也贯穿在CEO金戈设定的2026年度目标中:全年出货量突破800台机器人;完成商业闭环验证，在1-2个真实工作场景中，证明机器人能够为客户带来正向ROI;构建数据资产，一年内为行业提供至少百万小时、经过标准化处理、可直接用于模型训练的高质量真机数据集。

这三个目标其实是环环相扣的:只有机器人部署规模上去，才能产生足够丰富的场景数据;只有跑通商业闭环，才能证明基础设施的商业价值;只有数据飞轮转起来，才能发挥基础设施的网络效应——而这背后，或许也藏着整个具身智能行业未来几年的真实发展方向。

未来，真正成熟的机器人，不会只存在于实验室和演示视频里，它们会走进餐厅、仓库、医院、工厂、商场，持续与真实世界发生交互;它们也会像今天的联网汽车一样，在工作过程中不断学习、不断进化;而每一次抓取、移动、任务失败与修正，都会成为下一轮模型迭代的养分。

届时，机器人产业真正重要的，可能不再是“制造机器人”，而是如何建立一张持续连接物理世界的数据网络。谁能率先建立数据基础设施，谁就更有机会找到这张数据网络的入口。

声明：本文来自于微信公众号 定焦One，作者：陈颐

5月26日，小米公布了2026年一季度财报。

这一季，小米收入991亿元，同比下降10.9%;经调整净利润61亿元，同比下降43.1%。存储芯片涨价已经持续一年多，手机厂商的成本端都不好受，小米也绕不开这个背景。

但有几个数据，说明小米并没有被成本周期打乱节奏。手机业务，ASP（平均售价）涨到了1310元，创下历史新高，靠高端化降低存储涨价的影响;汽车业务，在全行业销量大幅下滑、老SU7停产的背景下，新车交付8.1万辆，汽车及AI等创新业务收入达到近200亿元，同比增长约7%，毛利率稳定在20%以上;互联网服务收入95亿元，同比增长4.3%，毛利率稳定在76%以上。

很多人讨论小米，容易先关注眼前的存储涨价和利润波动，而忽略了一点:小米现在站在两个周期的交叉口，一个是终将过去的存储周期，另一个是刚刚开始的AI周期。

市场擅长给容易量化的东西定价，但有些变化往往要等到体验、用户习惯和商业结果逐渐跑出来，市场才会重新调整看法。AI对小米的影响就属于后者。

在本季电话会上，小米管理层把AI称为手机行业最大的增量机会，也把未来五年的方向概括为用AI连接人车家全生态。这一点，未必能马上反映到财报中，但正在改变小米这家公司的牌面。

管理层用真金白银表达了对公司长期价值的判断。CFO林世伟在电话会上表示，董事会已启动总额不超过200亿港元的股份回购计划。截至电话会披露时，小米2026年累计回购已超过80亿港元，超过去年全年，回购力度位居港股第二。

带着这个视角回到这份财报，有三个问题值得解读:在成本压力下，小米有没有守住基本盘?过去几年高端化、汽车、全球化的投入，有没有发挥作用?当AI周期到来，小米手里的牌面怎么样了?

01.成本涨了，但节奏没有乱

过去一年多，存储芯片涨价是所有手机厂商都绕不开的一道坎。DRAM和NAND Flash从2024年下半年进入涨价周期，到今年Q1还在高位。存储成本在BOM里能占到一成以上，手机厂商的选择并不多:要么终端涨价，把成本转给消费者;要么自己消化成本。关键是，手机行业本身已经进入成熟期，用户换机周期拉长，厂商很难像早年那样单靠出货量增长把成本压力摊薄。

所以，小米这一季首先要看的，是在压力下有没有乱了节奏。

从结果看，小米守住了接近千亿元的收入规模。集团收入达到991亿元，集团毛利率22%，环比提升1.2个百分点。经调整净利润61亿元，环比仅小幅下降4.4%。

这说明，存储等零部件涨价确实压缩了短期利润空间，但小米的核心业务的利润反而在环比修复，手机×AIoT经营利润环比增长近2倍。

首先，手机业务的结构调整先接住了成本上行的一部分压力。

小米智能手机收入442.7亿元，ASP达到1310.1元，同比提升8.2%，环比提升11.4%，创下历史新高。同期，受主动收缩入门级机型、存储成本上涨等因素影响，小米手机出货量有所下滑，为3380万台;但手机业务毛利率环比提升至10.1%。

成本在涨，均价和毛利率还在往上走，这说明存储周期下，小米主动控货，减少中低端出货量，通过产品结构调整，对冲了一部分成本压力。

电话会上，小米集团总裁、集团合伙人卢伟冰也明确表态:面对存储涨价周期，不能简单地把内存成本上涨转移给消费者，而是要对产品做重新定位，通过产品矩阵升级和软件优化，在规模和利润中取得平衡。

有行业观察人士对此表示，前几年国产手机集体冲高端，市场还有明显的换机红利;现在窗口在收窄，用户更谨慎，也更挑剔，这种环境下ASP还能创历史新高，含金量比几年前更高。这说明，小米在用户心里，已经不只是“性价比选择”，而是可以被放进更高价格带里比较的品牌。

IoT和互联网服务，则提供了更稳定的毛利来源。

这一季，IoT与生活消费产品收入246.8亿元，毛利率25.2%，同比持平，环比提升5.1个百分点。

互联网服务收入94.7亿元，同比增长4.3%，毛利率76.1%。这部分收入规模不如硬件大，但胜在毛利率高。在成本周期里，高毛利服务收入能起到利润压舱石的作用。长远来看，硬件卖出去之后，用户留在系统里，广告、游戏、会员、内容和各类服务才有持续变现的空间。

备受关注的汽车业务，则开始贡献更大的收入规模。

智能电动汽车等创新业务收入198.6亿元，同比增长6.9%;其中智能电动汽车收入190亿元，交付8.1万辆。尽管面临新能源汽车补贴退坡、公司主动承担部分购置税成本的压力，但毛利率依然稳定在20.1%。对小米来说，汽车已经过了只看声量的阶段，开始进入真正看收入、看交付、看经营质量的阶段。

02.高端化和全球化，开始兑现了

这轮存储涨价，压力是全行业的，为什么小米能扛得住?

只用“业务多元化”解释，是不够的。根本原因是过去几年一直在投入的高端化和全球化，价值开始兑现了。

先说高端化。手机ASP创新高已经说明了问题，容易被忽视的是汽车业务对高端化的价值。

当小米第一款车SU7冲上30万价格带时，外界不乏质疑声:小米怎么一上来就敢卖这个价?但实际情况是，SU7上市后几乎一直处于“交付等车”的爆单状态。电话会上，卢伟冰提到，SU7销量已经远超Model3，2025年全年成为20万元以上轿车销量第一。

到了YU7系列，价格带继续上探。今年5月底，小米推出了最大功率超过1000马力的跑车级SUV YU7GT。在电话会中，卢伟冰还提到，YU7系列新增车型发布后，超半数用户选择了售价42.99万元的YU7GT大满配。

一位汽车供应链人士感慨:“传统车企要花很多年才能建立起高端品牌认知，小米这么快就做到了，而且直接站上了一个明显高于传统品牌的价格带。”在他看来，因为用户已经在家里用了好几年小米的高端手机和智能电视，对这个品牌的产品能力有了预期，这种信任自然延伸到了汽车上。

更确切地说，汽车业务抬高了用户对小米品牌的信任上限。放到存储涨价的背景下看，手机能靠产品结构消化成本压力，汽车能靠更高客单价撑住利润率，小米做定价决策时就能更加从容。

如果高端化是在利润端留出余地，那全球化就是在市场端分散风险。

出海的初级阶段是“把货卖到国外”，进阶阶段是在国外建立品牌、渠道、甚至研发中心。前者更像贸易，后者才是真正的全球化经营。小米现在走的是后一条路。

手机仍然是这套全球化体系的基本盘。一季度，小米智能手机出货量连续23个季度稳居全球前三，在47个国家和地区排名前三、65个国家和地区排名前五。

更值得关注的是IoT。小米IoT与生活消费产品境外收入Q1实现双位数增长，并创下历史新高。可穿戴腕带设备出货量排名全球第三，TWS耳机全球出货量稳居第二，平板全球出货量也连续8个季度排名前五。

手机出海打下来的渠道和品牌认知，可以帮助IoT更低成本地进入海外家庭;反过来，IoT把小米从一部手机带进客厅、厨房、卧室和办公场景，后续服务、换新和生态联动才有想象空间。

汽车出海更复杂，也更考验小米的全球化能力积累。

小米的时间表是2027年下半年先进入欧洲，2028年上半年进右舵市场。为此，小米在慕尼黑成立了欧洲研发中心，吸引了来自保时捷、兰博基尼、奔驰、宝马等豪华车企的顶尖专家。

欧洲是全球汽车高端市场的大本营，小米把这里作为出海第一站，而且一开始就设研发中心、招募顶级外籍专家，背后有两层含义:一方面，小米汽车从第一天起就是按全球品牌的方式来设计产品、组织和供应链的;另一方面，它在手机和IoT上十几年的出海经验，已经跑出了一套成熟的操作系统，团队知道怎么跟当地监管打交道、怎么做本地化适配、怎么在异国他乡建立品牌信任。这种方法论的复用，可以让小米汽车的出海，少走很多弯路。

据了解，不少欧洲国家都在试图说服小米在当地建厂。一位关注新能源出海的投资人表示，小米如果能在欧洲建立更深的生产或供应链布局，进入当地产业体系，小米汽车就有机会从“中国品牌出口”走向“全球品牌运营”。往远了说，这套模式在右舵市场，以及东南亚、中东等区域，也有复制空间。

到这里，小米为什么“扛得住”的逻辑就比较清楚了。高端化让它在成本上涨时有更多的定价弹性;汽车业务把收入结构往更高客单价、更复杂硬件场景延伸;全球化则分散了区域风险。短期看，这些变化帮助小米应对存储周期;长期看，它们也决定了小米在下一轮AI竞争里的位置。

03.下一轮，小米的牌面怎么样?

高端化、汽车业务、全球化，这些积累在没有AI的时代是护城河，到了AI周期，则是落地的前提条件。

过去外界看小米，习惯先看到硬件，手机、电视、空调、手环，再到汽车。到了AI周期，硬件的角色变了，它们不只承担销售和收入功能，同时也是各大厂商和平台都在争抢的用户入口。

截至2026年3月31日，小米AIoT平台已连接IoT设备数突破11亿台，同比增长18.5%;拥有5件及以上连接设备的用户达到2360万，同比增长22.3%。与此同时，小米全球月活跃用户达7.46亿，中国大陆月活跃用户达1.96亿，米家APP月活跃用户达到1.17亿，小爱同学月活跃用户达到1.69亿。

手机是随身入口，汽车是出行入口，家电是家庭入口，米家和小爱则是把这些入口连接起来的操作层。一个人一天里的主要动线，基本都被覆盖了。

入口多只是第一步，真正难的，是让这些设备在同一套系统里理解用户、响应需求。过去智能家居常被诟病的一点，就是用户要自己设置规则、记住入口、反复调试;设备越多，体验反而可能越复杂。AI恰好能发挥价值，它能把复杂操作藏到后台，让用户用更自然的方式提出需求，再由系统判断该调用哪些设备。

也就是说，没有AI的时候，小米的“人车家全生态”只是一种便利，AI加入后，这一套生态就能发展成最贴近日常生活的服务体系。

为了这一步，小米计划今年在AI领域投入至少160亿元，未来三年投入将超过600亿元。

AI要真正进入手机、汽车和家庭，不可能只靠外部模型调用，最终还要落到系统、端侧能力、场景理解和跨设备执行上。从电话会释放的信息看，小米正在把AI分成三层推进。

第一层是基础模型。小米4月最新发布的MiMo-V2.5系列大模型已经公测并开源，其中旗舰基座模型MiMo-V2.5-Pro在Artificial Analysis综合智能指数和Agent指数中，跻身全球开源模型并列第一。

小米的模型能力，已经被外部开发者和产业链认可。OpenRouter平台（全球最大的开源模型调用平台）上，开源Agent框架Hermes Agent每天处理2910亿个token，全球使用量排第一，小米MiMo是第一大贡献模型。AMD今年发布新一代AI芯片时，第一批Day-0适配的模型里就有MiMo-V2.5-Pro。

第二层是系统入口。卢伟冰透露，今年七八月小米将发布新一代OS，带来不一样的交互体验。这个时间点很重要，因为手机仍然是小米最大、最高频的入口。如果新OS能把AI能力自然放进系统层，用户感受到的变化就不只是多了一个聊天窗口，而是拍照、搜索、日程、设备控制、车机互联这些日常动作都能变得更顺手。

第三层是跨端执行。这是三层里最难的，也是最关键的。电话会上提到，miclaw正在推进跨端执行，未来还会和超级小爱融合;从披露信息看，它已经从手机拓展到平板、PC、Mac、有屏音箱等多个终端，并成为首个通过中国信通院手机端智能助手评估的手机端智能体。Miloco则在深化智能家居Agent体验，试图把传统智能家居从“被动控制”推向“主动服务”。

说得通俗一点，过去的小爱更像一个语音遥控器，能听懂指令、完成单步动作;下一阶段的目标，是让它理解用户在不同设备之间的连续需求，并把手机、车、家里的设备一起调动起来。

这也是小米AI最值得关注的地方。很多公司讲AI，讲的是单点应用;小米的难点和机会，在于“多设备”。手机、车、电视、空调、门锁、摄像头、可穿戴设备本来就在同一套生态里，如果AI能把这些设备调度得更自然，下一次换手机、买家电，甚至考虑汽车时，更可能继续留在这套体系里。对小米来说，这才是AI带来的长期想象力。

小米的AI布局不止于此。汽车端，小米发布XLA认知大模型架构，让辅助驾驶从“感知与模仿”走向“理解与推理”，随后又升级发布OneVL，尝试把VLA、世界模型和潜空间推理等路线统一起来。具身智能方面，小米的人形机器人已经进入汽车工厂实操实训。

综合来看，小米在下一轮AI竞争中的牌面是，有第一梯队的模型底座，有全球规模的终端入口和高频场景，也有把模型放进设备端高效运行的工程能力。市场需要关注的是小米能不能用AI颠覆手机、汽车、家电之间的交互，如果能做成，AI必然会重构小米的“人车家全生态”，这家公司的量级也会上一个台阶。

04.结语

科技公司的股价和业绩，往往会经历“承压、调整、新一轮增长”的循环。过去十几年，小米至少经历过两次这样的阶段。

2016年前后，供应链跟不上快速扩张的节奏，小米靠着管理供应链、补渠道短板，把基本盘稳住了。2020年前后，行业增速放缓、外部环境变化，小米把更多精力放到高端化和全球化上，才有了后来手机ASP上行、海外市场扩张和IoT规模化的基础。

两轮调整有个共同规律:小米没有在压力期收缩、砍成本，反而在加码研发，重新优化公司的能力边界，等周期回暖后，它承接新增长的能力也随之增强。

现在，小米进入了第三轮周期，存储涨价压缩短期毛利，AI又要求公司继续投入。短期看，市场会关注成本、毛利率和出货节奏;但如果只看这些指标，就容易低估小米正在发生的变化。

这一轮，小米手里的牌面已经不一样了，手机、IoT和汽车构成了更完整的终端网络，AI则有机会把这些入口重新组织起来，改变用户和小米生态之间的连接方式。

存储周期早晚会过去。接下来，小米要证明的是，它能不能把过去十几年积累下来的硬件规模，转化为AI时代更深的生态价值。从这一季来看，小米走在正确的路上。

声明：本文来自于微信公众号 白鲸出海，作者：B21993

和最近爆款玩法不断涌现的混休游戏不同，传统的三消与合成发展时间较久、底层机制已经定型，大家在拼的主要是题材、副玩法与常态化运营。

之前点点互动的三消「Truck Star」把修复/改装车这个副玩法做出了花，加上了丰富的自定义选项以及精美的细节，定向“狙击”男性玩家（详见文章《月流水超3500万，男性向三消出海也跑出成绩了》）。

「Hollywood Merge」 | 图片来源:App Store

而最近，有一款相同思路的 Merge-2出海新品「Hollywood Merge（中文名“好莱坞合成:星梦逆袭”）」快速爬榜，跑出了近200万美元的(约合1365万人民币)分成后月流水(AppMagic数据)。

全3D华丽换装+剧情演出，

出海老产品的“回收利用”?

「Hollywood Merge」自正式上线后的

分成后日流水变化 | 数据来源:AppMagic

AppMagic 的信息显示，「Hollywood Merge」最早在2025年8月被平台检测到，2026年1月正式上线。游戏收入自上线后稳步提升，截至4月26日分成后日流水已经接近8.4万美元，最近30天分成后流水196万美元（约合1338万人民币），虽然比起头部 Merge 产品动辄千万美元以上的月流水还有差距，但也值得关注。尤其是游戏的大部分流水都还集中在 Google Play 端(约占80% 以上)，如果 iOS 版运营得当，350万美元以上的月流水也可期待。

「Hollywood Merge」发行账号

下产品阵容 | 数据来源:AppMagic

进一步查询发现，「Hollywood Merge」的发行账号虽然注册地在爱尔兰，但实际上游戏的介绍也出现在手游出海老将友塔游戏的官方网站上。

友塔游戏英文版官网 | 图片来源:Yotta

作为以「大酋长（Chief Almighty）」和「联结战争(Nexus War)」等 SLG 出名的厂商，友塔游戏的策略和点点互动类似，给副玩法和剧情内容进行“超量供应”，用超级华丽的“外包装”来吸引本身对 Merge/三消玩法不是很感兴趣的泛用户。只不过和开拓男用户的「Truck Star」不一样，「Hollywood Merge」直接瞄准了 Merge 主要受众——女性玩家。

游戏的开场内容常规，依然是女主发现爱人不忠后愤然离家出走，但意外发现自己是某位明星失散多年的女儿，从而开始了解和夺回属于自己应有人生的老套路;既没有像「Mystery Town」这种“开局烧家”的冲击性场面，也没有「Matching Story」那种“生活不顺结果误入精灵王国”的离谱剧情。

「Hollywood Merge」的开场

| 图片来源:Hollywood Merge

很可能是意识到开场剧情有点无聊，游戏在一开始就给了玩家自定义角色版块做弥补，从这里开始真正的特色逐渐浮出水面。游戏采用全3D 建模，玩家可以决定自己角色的面孔、肤色以及基本发型，虽然造型还是挺朴素，但是至少给了玩家一个“自定义空间极大”的信号，也是一般的同题材 Merge 游戏里没有的功能。之后玩家就要进入到常见的 Merge-2环节，通过完成订单积攒内购货币“金币”来帮助女主角做造型设计，从而一步步登上成为影星和超模的人生巅峰。

等到游戏开始第一个正式主线任务——参加自己过世父亲指定的电影发布会晚宴的时候，视觉上的超量供应才真正开始。玩家在这个时候需要给女主换上一身漂亮的晚礼服，游戏所提供的三件礼服不仅造型优雅别致，而且细节到位。例如下方视频里所展示的黑色亮片礼服，玩家不仅能看到造型轻盈立体的黑色薄纱，甚至每一个亮片都会随着视角的转动而闪闪发光;在搭配不同材质的面料时反射效果也完全不同。

服装之外，游戏里的发型也做得非常细致。漂染的各种颜色能随着灯光变化而改变色泽，甚至在转动主角身体的时候发丝也会随着一起摆动，放到专门的换装游戏也算高配。

完成每一阶段换装任务之后还会有效果

展示 | 图片来源:Hollywood Merge

如此精美的“副玩法”，其背后的投入可想而知，实际上我们发现「Hollywood Merge」很可能就是为了分摊另一款三消产品「Hollywood Crush」的成本才被开发。

「Hollywood Crush」商店

介绍图 | 图片来源:AppMagic

「Hollywood Crush」这款游戏的发行账号和「Hollywood Merge」相同，在换装和剧情上更是几乎一模一样;AppMagic 记录在2024年6月就已经上线，自上线以来分成后总流水已经突破1000万美元。但「Hollywood Crush」后劲明显偏弱，最近30天分成后流水已经不到100万美元。

在三消+换装已经有出海大流水产品的情况下，友塔切换到同类玩法较少的合成赛道，重新找到生机。

早在「Hollywood Merge」上线初期，

Reddit 上「Hollywood Crush」的讨论区就有

人发现两款游戏的换装几乎完全一样 | 图片来源:Reddit

「Hollywood Merge」和「Hollywood Crush」

都很看重 Facebook 主页运营，粉丝数量都在

10万上下 | 图片来源:Facebook

用“打投”为Merge-2争取留存，

商业化仍需再平衡

正如前面所说，「Hollywood Merge」本身的最大优势就是在副玩法和美术设计上超量供应，用华丽的视觉效果来吸引玩家。因此游戏在 Merge-2推动的主线上也以相对平缓的难度和高密度换装/剧情来留住玩家，后期更是引入了和 Merge-2直接相关的打投玩法，进一步拉长游戏时长。

游戏剧情以章节形式展开，每一章都要求玩家从头到脚给主角打造一套新的装束，用来推动剧情进展，一般来讲一个章节需要完成的换装小任务大约有5-7个。虽然听起来有点漫长，但实际上玩家只需要完成1-2个 Merge-2订单就可以积攒足够的硬币完成一个小任务，而大概2-3个小换装任务之后还会穿插一段剧情演绎，所以实际上换装玩法、Merge-2订单和剧情演绎在前期章节的比例大约是2:2:1，合成的存在感在前期并不强。

游戏的剧情里还有对话选项系统

| 图片来源:Hollywood Merge

从数值控制上讲，游戏至少在前期剧情阶段也足够慷慨。截止到第10章，游戏中通过每日挑战等常态化运营活动赠送的体力都很充足，没有补充的必要。甚至分享每一章完成后的造型照片，都能拿到一些体力。

可以说「Hollywood Merge」也像「Truck Star」一样，把传统休闲的存在感和难度刻意降低，从而让泛用户感觉不到这是一个 Merge/三消产品，从而达成提升留存的目的。

打投 PK 穿着搭配，是「Hollywood Merge」

的一大重点 | 图片来源:Hollywood Merge

在此基础上，「Hollywood Merge」还比「Truck Star」走得更远一步，直接围绕换装添加了一个带有一定社交属性的玩法“打投”，进一步强调换装的存在感。这个玩法其实类似于我们此前介绍过的家装模拟游戏（详见文章《做出了10亿+月流水游戏的厂商，如今照着出海产品的思路做新游?》）里的“打分”，所有玩家参加同一个主题的穿搭大赛(例如香车美女)，利用游戏给出和玩家在主线剧情解锁的几套穿搭，让玩家组合出自己认为理想的方案，然后交给全体玩家打分，全服分数前几名会得到丰厚的资源奖励。玩家自己也要参与打分，通过两两一组的二选一方式投出自己认为最好的方案，完成一组打分就能拿到5-10个体力，打分越多奖励也越多。

比较有意思的是，这套系统表面上看为 Merge-2提供了更多体力，但其实也间接促进了游戏里唯一一种内购资源“宝石”的销量。

宝石主要用来购买合成物品或者体力，而在打投活动里宝石还有个用处，那就是购买一些限定服装饰品。限定服饰的造型往往更加别致，在打投的过程中也容易得到其他玩家青睐，拿到高分，吸引用户去消费和内购宝石。

打投，本质上依然是花费宝石换取资源，只不过风险和回报都大了很多。

Reddit 上用户质疑打投活动不公平 | 图片来源:Reddit

这样的活动操作空间自然很大，但一旦变现力度太猛，玩家就会反感。Reddit 此前就有玩家怀疑过游戏故意推送宝石消耗更多的饰品来“刷分”，倒逼其他免费玩家也只能付费。同时，这些限定饰品不能用在单人主线，穿搭大赛主题更新频率不低，相当于一次性消费，玩家难免产生 pay to win 的反感。

Reddit 用户抱怨后期订单

需要体力太多 | 图片来源:Reddit

此外，Merge 常见的后期数值把控问题也依然存在，有用户表示进入到后期想要完成订单需要消耗的体力过高，后期节奏越拉越慢。

打投设计与后期数值，让一个本身互补的系统反而成了两头施压。

声明：本文来自于微信公众号 窄播，作者：周 要

今年上半年，「乐园」这个词开始越来越多地出现在消费品、内容领域。

泡泡玛特很早就落地了乐园项目，五一之前，全新升级改建的园区也已开始营业。新改造在社交媒体和Q1沟通会上都获得了不错的反馈，泡泡玛特CEO王宁和乐园负责人胡健都表示，接下来会在乐园项目中投入更多精力。

二月，蜜雪冰城拟在总部郑州落地「雪王城市主题乐园」，官方招聘需求中明确要求:「有迪士尼、环球影城背景，熟悉泡泡玛特IP运营逻辑」。

据悉米哈游也有在济南落地线下沉浸乐园的计划。

年初，歌手华晨宇在巡演收官站上宣布「火星乐园」演唱会升级至2.0版本，将在云南玉溪抚仙湖自建一个长期的演出基地，「那里有我们的乌托邦，有演唱会，有吃有喝有玩。」然而五一之前，这座「火星乐园」在即将竣工时遭遇停工。这恰恰说明，做乐园从来不是一件容易的事。

项目数量增多，参与主体的身份更加多元，我们可以明确感受到，乐园的诞生、运作逻辑又有了新的变化。

此前大家熟知的乐园可以分为几类:

一类是设备驱动、提供刺激感的器械游乐园，比如欢乐谷;一类是有主题限定特殊体验的乐园，比如冰雪大世界、海洋乐园;还有一类是由系列大IP驱动、有完整故事线、提供超级沉浸式综合体验的乐园——典型代表就是迪士尼和环球影城。

但无论哪种，都是重投入的城市大型建设项目，是可以吸引跨城游客的旅游目的地。

新乐园与传统乐园的区别:

一，面积更小。泡泡玛特城市乐园占地约4万平方米，仅相当于上海迪士尼（116万平方米）的约3.5%、北京环球影城(400万平方米)的约1%。华晨宇火星乐园规划面积约5-7万平方米，蜜雪冰城乐园规划面积更大，也只有50多万平方米。

二，也因为更小，一些乐园得以与原本的城市空间融合更紧密。泡泡玛特城市乐园开在北京市区的朝阳公园内，「城市乐园」这个名字已经说明了很多问题，在《因为独特》一书，王宁对「城市乐园」的描述是:位置在市中心、面积不大，商业密度和成熟度高。

三，参与方更多元，有消费品牌、内容机构，也有明星艺人。很大程度上，这些新参与者都可看作是IP方，乐园则是IP的线下衍生。只是与迪士尼和环球影城的成熟IP相比，这些IP更轻量化，在内容厚度和衍生能力上也处于不同发展阶段。

也因此，尽管他们都用了「乐园」这个名字，但目标却不是要成为欢乐谷或迪士尼，而是借用了乐园这个概念里那些符合当下消费需求和品牌发展诉求的元素——更强的体验感、互动感、社交属性、综合的消费业态等，以寻求自身的长期、多元发展。

在这个意义上，「乐园」的概念也被解构了，重塑为一种更轻量化、更可与城市融合、更普适的空间载体。

对泡泡玛特、蜜雪这样的消费品来说，乐园实际上是更大、更好玩的旗舰店;对华晨宇和他的粉丝来讲，乐园更像是音乐嘉年华;对米哈游而言，乐园可以是沉浸式演绎空间。

从商业地产的角度，轻量化「乐园」变多，也说明线下业态到了一个更追求内容、互动的新阶段，同时「轻」也意味着新乐园具备从郊区往市中心渗透的潜能。

对参与者或者IP方来说，当打造新乐园成为行业新趋势，IP商业化的综合能力也要同步增强，不仅要会做内容运营、消费品运营，还要长出强大的线下落地、经营与服务能力。火星乐园所经历的波折就是最典型的例证。

共性:IP的线下衍生

乐园变多的其中一个原因，是消费品和内容都进一步IP化后，IP衍生也逐渐深入到线下。而促使IP走向线下的，是用户对内容消费、情绪消费、体验消费的需求提升。《窄播》曾在去年底的年度趋势中提到，随着碎片内容增多，用户对碎片内容的「厌恶阈值」已经接近顶峰，开始重新转向更深度内容和线下沉浸体验。

因此从消费者角度，进入轻量化的乐园，寻求的不是顶级的物理刺激、也不是极致的沉浸代入，而是与IP的交互机会、圈层社交以及吃喝玩乐等综合体验。

以升级改造后的泡泡玛特城市乐园为例，刚刚过去的五一假期，重新开园的它游客爆满。

它不是一个完全独立的空间，而是坐落在北京朝阳公园内部，游客在其中游玩时甚至可以看到公园里的其他景色。改造后新增了海盗船、旋转木马、跳楼机等动力设施，但并不是为了追求高度和速度，不少游客反馈跳楼机的速度和失重感都是「胆小鬼友好」，但起飞后能将朝阳公园景色尽收眼底，湖边的旋转木马也被赞「视野绝佳」。

社交媒体的repo中，用户来到泡泡玛特城市乐园，都很看重和IP角色的互动，来参观LABUBU的生活家园，来和星星人见面，有人为了和星星人拍照可以排队两个小时。

同时，园内还新增了一些小游戏和美食摊位，还有官方设置的拍照打卡点，用以丰富游客体验。

前不久的泡泡玛特Q1财报沟通会上，乐园负责人胡健也曾提到，目前乐园远不是最终形态，他们对乐园的下一步规划也「不只是简单地加一些游乐设备」，而是希望「大家能够逛一逛，拍一拍，吃吃喝喝，看看演出，应该是一种很综合、很放松的体验。」

蜜雪冰城的乐园还在建设中，具体有哪些体验暂无法知晓。但「雪王」本身是一个更轻量化、更有网感的形象IP，并在和消费者、网友的互动中产生了很多有意思的传播点，可以推测，大概率蜜雪冰城乐园也会更侧重体验与社交。

对蜜雪冰城乐园的想象，可以参考目前已经在许多城市落地的蜜雪冰城旗舰店:里面有各种雪王的周边，水杯、毛绒、文创等。乐园建立在与蜜雪冰城郑州总部、郑州旗舰店相邻的地方，很可能延续品牌「超级旗舰店」的打造思路，但叠加更多游玩设施。

至于华晨宇的「火星乐园」，更像是圈层化的音乐嘉年华。

2021年，华晨宇团队首次推出「乐园模式演唱会」，将演唱会与市集、装置艺术、游园体验相结合。观众不再只是看一场演出，而是从下午一直停留到深夜，进入一个被称为「火星」的世界。

在这个过程中，演唱会从单次内容消费，演变成更复杂的线下体验生态。粉丝还会在现场自发组织「火星漫展」，参与装置打卡、美食互动、主题活动，甚至进一步创造出新的二创内容。

米哈游的乐园，更像一个玩家的沉浸空间。

呼吁米哈游自建乐园的声音自《原神》爆火出圈后就从未停止，米哈游也做过展览、嘉年华等线下活动。2024年《原神》嘉年华吸引超10万人次参与，米哈游甚至自办FES展会替代ChinaJoy参展。2025年Hoyoland嘉年华已在韩国首尔顺利举办，今年米哈游还与北京环球影城进行过相关主题园区的合作。

今年4月，济南市市中区透露正与米哈游对接全国首个HoyoLand主题乐园项目，尽管目前并没有更多进展，但此话题依然引起了游戏爱好者的广泛关注。

但做乐园的诉求有差异

由于参与者的主线业务、IP养成方式、衍生逻辑不同，这批新乐园的具体呈现方式，以及乐园之于品牌、内容方的价值，也有细微差异。

泡泡玛特本就是做IP生意的企业，因此对他们来说，做乐园，是为了丰富IP与消费者的链接方式，同时，线下互动也会产生新的、更符合当下社媒传播逻辑的内容。

胡健曾在《因为独特》中提到，乐园的工作是「把IP实景化和游乐场化」。在泡泡玛特城市乐园里，消费者不仅可以买到IP商品，还能和角色互动、观看演出、参与限定活动。当一个原本存在于盲盒和社交媒体里的形象，开始拥有真实空间、真实互动和真实记忆时，它和消费者之间的关系会被进一步强化。

同时，乐园是一个比线下门店包容性更强的空间，可以容纳吃喝玩乐各种业态。泡泡玛特的甜品业务，就是从乐园衍生而来:POP BAKERY以Molly、Labubu、Dimoo、Skullpanda等热门IP为设计元素，推出甜品、冰淇淋、黄油曲奇等多款产品。甜品线的初次亮相便是在1.0版本的泡泡玛特城市乐园，从去年开始在全国多地开设快闪店，今年二季度还将在阿那亚落地首家独立的直营门店。

王宁曾描述过，泡泡玛特希望成为具备「海、陆、空」综合能力的企业:门店、乐园等线下业务属陆军能力;甜品、家电属于星辰大海，本质是IP衍生出的更多品类;游戏、电影是空军，覆盖面更广，可增强IP的厚度。

只有每一项都做得足够好，三者才会相互衍生、相互促进。

对泡泡玛特来说，在去年的流量高点过去后，IP衍生的丰富性和精细化承接能力将成为今年的重点，其中就包括对乐园更细致的经营，乐园也是此次Q1财报被提及的重点项目之一。

对蜜雪冰城来说，品牌的核心发展诉求，是如何在茶饮行业增速回落至个位数、自身全球门店已超6万家的大背景下，找到新的增长点。

做咖啡、收购鲜啤品牌福鹿家，都是蜜雪探索第二增长曲线的体现，不断丰富雪王的IP价值也是同样的意图。

雪王的官方身份是蜜雪冰城形象代言人，孵化人格化的官方社媒账号、做大型旗舰店、做乐园，都可视为品牌形象建设的一部分。

毕竟对消费品牌而言，当业务线越来越多，除了基础的经营能力，如何打造具备用户穿透力的品牌心智与品牌影响力，也是品牌长线发展非常重要的一环。

对于华晨宇等明星艺人来说，乐园可以增强粉丝粘性、丰富收入结构，但前提是要保证演唱会之外演出和娱乐活动的丰富度。对米哈游以及同样在做线下演绎空间的爱奇艺来说，布局乐园除了可以给观众提供线上产品之外的线下体验，也可以将内容沉淀为更能影响消费者心智、更有商业价值延展性的IP。

爱奇艺拥有大量剧集内容，乐园是其IP化升级的重要手段。爱奇艺扬州乐园中游客好评最高的项目多为实景剧情互动类体验，例如《莲花楼》主题的沉浸式探案游戏和角色巡游。对于唐诡等世界观庞大的故事IP，乐园还新增了剧中未呈现的支线情节和道具互动，让剧粉获得深度参与剧情续写的沉浸式体验感。

换句话说，泡泡玛特、蜜雪冰城做乐园，更像是从IP到内容;华晨宇、爱奇艺、米哈游做乐园，更像是从内容到IP。

但内容和IP的关系是双向赋能、循环生长的:内容为IP提供原始养分——华晨宇的音乐、爱奇艺的剧集、米哈游的游戏，都是IP的起点;而乐园则为IP提供生长的土壤，在空间中，IP获得新的故事、新的互动、新的情感连接，从而不断增值，反哺给品牌和内容创作。内容越丰富，IP越有吸引力;IP越有吸引力，就越能吸引更多内容共创。

乐园不是个简单生意

但无论哪种乐园，都是休闲消费需求与商业地产模式双重迭代的产物。轻量化的新乐园也一样，它的落地承接，除了需要消费趋势的推动，也要与商业地产的发展节奏相契合，更需要扎实的线下经营能力，对新入局者来说考验非常大。

迪士尼、欢乐谷等大型乐园与城市规划深度绑定，往往诞生在城市扩建的上升期，部分还会带动酒店、商业街等配套设施。随着城市化进程推进以及房地产经济下行，大型游乐项目不再具备落地条件，也无法满足人们日常的体验消费需求。这是在城市规划层面，小乐园出现的机会点。

与此同时，如RET睿意德高级合伙人周亚雷所说，商业地产正从「消费」转向「游逛」，公共内容和空间体验的重要性正在提升，用户来到线下，不只是为了完成一次交易，而是希望获得一种「身体在场」的体验。

IP经济的爆发又给乐园增添了更多体验和商业化上的可能性。

几股力量合力作用下，更多重体验、重社交、重零售的新乐园、城市微乐园应运而生。反过来，新乐园在落地和经营上也要回应城市规划、商业地产、IP商业化的一些规范与要求。

从生意逻辑上，无论是传统主题公园还是「新乐园」，都需要持续让人愿意来、愿意停留、愿意再来。门票收入往往只是基础，真正重要的是园区内的二次消费、用户复购、会员体系沉淀和持续的社交传播。

这对于新入局者来说是全新的考验。

消费品牌可能拥有成熟供应链与线下门店经验，但未必拥有持续内容生产能力。乐园如果只是个放大版的品牌旗舰店，消费者可能拍一次照就不想再来了。所以泡泡玛特城市乐园里不断更新偶装演出、限定产品、季节性活动，用各种方式维持乐园的新鲜感与吸引力。

园内嘉年华小游戏30元/局

内容方可能拥有粉丝与情绪号召力，但缺乏长期空间运营经验。

「火星乐园」2.0后续经历的调整与拆除，切实反映了当内容落地实体空间时，面临的是一套完全不同的线下实体运营复杂体系。而且这已不是第一次出现波折，2025年11月华晨宇原定在海南文昌国际航天城火箭产业园举办的「新形式」演唱会，也在演出前半个月因故取消，改址同时段的海口场地。

迪士尼在上海的落地也经历了10多年谈判，历经多届地方政府领导的对接磋商。泡泡玛特胡健也曾提到，乐园的经营涉及到获客成本、线下体验、IP打造、产品开发等等多个环节，越往后面做越感受到已经不只是乐园这一个团队努力就能做好的事，需要公司整体IP能力、产品能力、运营能力等方面的配合。

当然，目前的新乐园大多不会长成迪士尼，更多时候，它们可能只是一个超大型的品牌快闪店，一场周期更长的沉浸式运营实验，或者一个不断迭代的内容互动空间，形态更轻、更灵活，也更贴近特定圈层的人群。

但不论再怎样轻便，其兼具内容创作与线下实体体验的双重属性，决定了:主办方要有更强的内容能力、零售能力、线下运营和服务能力，才能接住「新乐园」这个浪潮。