爱玛回应“某些部门被传减员超 50%”:年底正常人事调整,减员仅零星几人

IT之家 1 月 8 日消息,今日有市场消息称,爱玛科技多个部门近期大幅优化人员,新孵化不足一年的高端品牌“零际”与国际事业部成重灾区,减员超 50%。蓝鲸科技记者以投资者身份致电爱玛科技证券部,工作人员回应,年底正常人事调整,减员仅零星几人,远非网上传言般夸张;“零际”品牌和国际事业部均正常运营,对公司业绩无任何影响。IT之家查询获悉,爱玛科技 2025 年第三季度实现营业收入 80.62 亿元,同比增长 17.30%;归属于上市公司股东的净利润 6.95 亿元,同比增长 15.24%。2025 年前三季度实现营业收入 210.93 亿元,同比增长 20.78%;归属于上市公司股东的净利润 19.07 亿元,同比增长 22.78%。爱玛科技成立于 1999 年,2004 年进入电动两轮车行业,是中国首批电动两轮车制造企业。报告期内,公司主营业务覆盖电动两轮车(IT之家注:包含电动自行车、电动轻便摩托车、电动摩托车)及电动三轮车等品类的研发、生产与销售。





爱玛回应“某些部门被传减员超 50%”:年底正常人事调整,减员仅零星几人


爱玛回应“某些部门被传减员超 50%”:年底正常人事调整,减员仅零星几人

IT之家 1 月 8 日消息,今日有市场消息称,爱玛科技多个部门近期大幅优化人员,新孵化不足一年的高端品牌“零际”与国际事业部成重灾区,减员超 50%。

蓝鲸科技记者以投资者身份致电爱玛科技证券部,工作人员回应,年底正常人事调整,减员仅零星几人,远非网上传言般夸张;“零际”品牌和国际事业部均正常运营,对公司业绩无任何影响。

IT之家查询获悉,爱玛科技 2025 年第三季度实现营业收入 80.62 亿元,同比增长 17.30%;归属于上市公司股东的净利润 6.95 亿元,同比增长 15.24%。2025 年前三季度实现营业收入 210.93 亿元,同比增长 20.78%;归属于上市公司股东的净利润 19.07 亿元,同比增长 22.78%。

爱玛科技成立于 1999 年,2004 年进入电动两轮车行业,是中国首批电动两轮车制造企业。报告期内,公司主营业务覆盖电动两轮车(IT之家注:包含电动自行车、电动轻便摩托车、电动摩托车)及电动三轮车等品类的研发、生产与销售。


牛津经济研究院报告质疑“AI 导致大规模失业”:更像是企业“包装”裁员的说辞

IT之家 1 月 8 日消息,当地时间 1 月 7 日,据《财富》杂志报道,牛津经济研究院最新发布的一份研究简报,对“人工智能已引发大规模失业”的判断提出了系统性质疑。研究结论明确指出,目前并没有证据表明企业正在大范围用 AI 取代员工,相反,AI 在不少情况下更像是企业为常规裁员寻找的一个说法。牛津经济研究院表示,虽然确实存在个别岗位被技术替代的案例,但宏观经济数据并不支持“自动化已经导致就业结构发生根本变化”的说法。研究人员甚至直言,更现实的情况是,一些企业正在试图把裁员“包装成好消息”,以掩盖过去招聘过度等经营失误。报告指出,将裁员归因于 AI,有助于企业在资本市场中维持积极形象。相比承认需求疲软或管理判断失误,把人员削减描述为技术转型,更容易被投资者解读为前瞻性决策,而非被动应对周期下行。IT之家从报道中获悉,为验证舆论与现实之间的差距,牛津经济研究院引用了裁员数据机构查林杰-格雷-克里斯马斯公司的统计结果。数据显示,2025 年前 11 个月,美国约有 55000 个裁员岗位被归因于 AI,占自 2023 年以来所有 AI 相关裁员的 75% 以上,但在同期全部裁员规模中仅占





牛津经济研究院报告质疑“AI 导致大规模失业”:更像是企业“包装”裁员的说辞


牛津经济研究院报告质疑“AI 导致大规模失业”:更像是企业“包装”裁员的说辞

IT之家 1 月 8 日消息,当地时间 1 月 7 日,据《财富》杂志报道,牛津经济研究院最新发布的一份研究简报,对“人工智能已引发大规模失业”的判断提出了系统性质疑。研究结论明确指出,目前并没有证据表明企业正在大范围用 AI 取代员工,相反,AI 在不少情况下更像是企业为常规裁员寻找的一个说法。

牛津经济研究院表示,虽然确实存在个别岗位被技术替代的案例,但宏观经济数据并不支持“自动化已经导致就业结构发生根本变化”的说法。研究人员甚至直言,更现实的情况是,一些企业正在试图把裁员“包装成好消息”,以掩盖过去招聘过度等经营失误。

报告指出,将裁员归因于 AI,有助于企业在资本市场中维持积极形象。相比承认需求疲软或管理判断失误,把人员削减描述为技术转型,更容易被投资者解读为前瞻性决策,而非被动应对周期下行。

IT之家从报道中获悉,为验证舆论与现实之间的差距,牛津经济研究院引用了裁员数据机构查林杰-格雷-克里斯马斯公司的统计结果。数据显示,2025 年前 11 个月,美国约有 55000 个裁员岗位被归因于 AI,占自 2023 年以来所有 AI 相关裁员的 75% 以上,但在同期全部裁员规模中仅占 4.5%。

相比之下,归因于“市场和经济环境”的裁员数量达到 24.5 万个,是 AI 相关裁员的四倍。若将这一数据放入更宏观的背景,美国劳动力市场每个月通常有约 150 万至 180 万人失业,AI 造成的岗位流失仍然处于相对边缘的位置。

牛津经济研究院提出了一个判断 AI 是否真正取代人类劳动的经济标准:如果机器正在大规模替代人力,那么剩余劳动者的人均产出理应明显提升。但研究发现,现实情况恰恰相反,近期生产率增长不仅没有加速,反而出现放缓。

研究人员指出,这一趋势更符合经济周期波动的特征,而非技术革命带来的跃迁。尽管新技术提升生产率通常需要多年才能显现,但现阶段的数据表明,AI 的应用仍以试验性和辅助性为主,尚未形成系统性替代。

针对 AI 正在侵蚀初级白领岗位的担忧,牛津经济研究院同样持审慎态度。尽管美国大学毕业生失业率在 2025 年 3 月升至 5.5%,研究人员认为,这一现象更可能源于高学历人口供给过剩,而非 AI 导致的结构性替代。到 2019 年,美国 22 至 27 岁人群中已有 35% 拥有大学学历,欧元区的增幅甚至更为显著。

综合各项数据与趋势,牛津经济研究院最终判断,当前劳动力市场的变化更可能是渐进式演化,而非由人工智能引发的颠覆性重构。


当面试者向我展示他对我们产品的分析文档时

面试新人时,产品思维比知识储备更值得关注。那些愿意提前研究业务、主动思考的新人,往往展现出对抗经验壁垒的潜力——他们用‘准备度’构建起第一道防线,在原始好奇心与系统理解间寻找平衡点。本文从面试官视角出发,探讨如何识别这种珍贵特质,并为新人提供突破‘经验困境’的实用建议。

最近团队准备招聘实习生和应届生,我参与了几场面试。有个感受越来越明显:相比于对产品知识的熟悉,我更在意候选人是否「准备好了」。
坦白说,我不敢自称精通产品——这个领域变化太快,“精通”往往只是对过去某套方法的熟悉。但在面试中,那些愿意提前了解我们产品、尝试理解业务逻辑的年轻人,总会让我多留一份心。哪怕分析尚显稚嫩,但这种主动接近问题的姿态,本身就在传递某种潜力。
这让我想到我们自己求职时的状态。无论岗位是否与产品相关,进入一个新领域前,花时间去理解“对方在做什么、需要什么、我适合什么”,其实是最基本的逻辑。这种准备背后,就是一种非常产品化的思维习惯。
但现实往往存在一道鸿沟。我也常听到同行抱怨:“公司招人就是要即战力,没时间培养新人。”紧迫的项目压力下,我偶尔也会产生这样的念头。这形成一个矛盾:我们期待新人“有产品思





当面试者向我展示他对我们产品的分析文档时


当面试者向我展示他对我们产品的分析文档时

面试新人时,产品思维比知识储备更值得关注。那些愿意提前研究业务、主动思考的新人,往往展现出对抗经验壁垒的潜力——他们用‘准备度’构建起第一道防线,在原始好奇心与系统理解间寻找平衡点。本文从面试官视角出发,探讨如何识别这种珍贵特质,并为新人提供突破‘经验困境’的实用建议。

最近团队准备招聘实习生和应届生,我参与了几场面试。有个感受越来越明显:相比于对产品知识的熟悉,我更在意候选人是否「准备好了」。

坦白说,我不敢自称精通产品——这个领域变化太快,“精通”往往只是对过去某套方法的熟悉。但在面试中,那些愿意提前了解我们产品、尝试理解业务逻辑的年轻人,总会让我多留一份心。哪怕分析尚显稚嫩,但这种主动接近问题的姿态,本身就在传递某种潜力。

这让我想到我们自己求职时的状态。无论岗位是否与产品相关,进入一个新领域前,花时间去理解“对方在做什么、需要什么、我适合什么”,其实是最基本的逻辑。这种准备背后,就是一种非常产品化的思维习惯。

但现实往往存在一道鸿沟。我也常听到同行抱怨:“公司招人就是要即战力,没时间培养新人。”紧迫的项目压力下,我偶尔也会产生这样的念头。这形成一个矛盾:我们期待新人“有产品思维”“能深度思考”,却又不敢给那些缺乏经验、却可能拥有思维潜力的年轻人足够机会。

更值得深思的是,产品经理这份工作,在某种程度上确实依赖经验的沉淀。一个常见的困境是:新人很容易被用户的思绪带走,客户说“这里加个按钮”,新人就可能直接画按钮;用户抱怨流程太长,新人就想砍步骤。缺乏经验,往往意味着缺乏判断的参照系,容易被表面需求裹挟,难以分辨什么是真问题、什么是伪需求。

我也曾经历过这个阶段。刚入行时,用户说的每句话都像圣旨,直到后来一次次看到自己精心设计的功能无人使用,才慢慢明白:用户的表述是材料,而非答案。经验教给我的,不是某个具体解决方案,而是一种“翻译”的能力——把用户语言,翻译成问题语言;把个人诉求,翻译成系统可能。

那么,这是否意味着新人就毫无优势?恰恰相反。

正因为缺乏经验,那些愿意提前准备、主动思考的新人,往往展现出更珍贵的特质:他们没有被固定流程固化,仍保有对问题的原始好奇心;他们愿意通过扎实的准备,来弥补经验的短板。这份“准备度”,恰恰是他们对抗“被用户思绪带动”的第一道防线——当你对一个领域已有初步认知,你就有了提问的基础和思考的支点。

在这里,我还想对新人多说一句:永远不要怕错,也别把一次面试看得太重。

面试本身,就是一次绝佳的学习机会。面试官问的每个问题,通常都指向这个领域里真实存在的挑战或优先级。即使这次没成功,你也可以通过面试官的提问,反推出这家公司在关注什么、他们的产品阶段需要什么。把这些信息积累下来,你对行业的理解就会一次次被刷新。

步伐完全可以放得舒缓一些。事实上,对新人要求真的没那么高——没有一家公司会真的指望一个刚毕业的孩子上来就做整体系统规划。他们期待的,是你有没有解决问题的基本思路,有没有从混乱信息中提炼关键点的潜力,以及有没有那种“我想弄明白”的劲头。

所谓产品思维,在我看来核心正是这种翻译与追问的能力。当别人提出方案时,你能退后一步问:“我们真正要解决的是什么?”这种能力并不完全依赖年限,而更关乎思维习惯与主动意识。那些在面试前研究业务、尝试分析产品逻辑的人,其实已经在无意识地练习这种能力:他们不是在被动答题,而是在主动理解系统,寻找连接点。

所以,如果你是一名正在求职的新人,我的建议是:

不必焦虑于缺乏经验或不懂术语。更有效的方式,是用解决问题的思路去准备每一次机会——提前理解对方业务的逻辑、挑战甚至矛盾,并诚实地把你的思考与他们的需要连接起来。

是的,很多公司偏向招熟手,但如果你能展现出敏锐的问题嗅觉、清晰的思维框架以及快速学习的能力,你其实在提供另一种“即战力”:思维的清晰度与成长的爆发力。经验可以帮助我们避免陷阱,但思维的主动性才能开辟新路。

找工作与做产品,在本质上是相通的:表面上我们在提供“功能”(技能与经验),但真正可持续的价值,在于能否识别真问题、推动解决。公司可能缺乏培养新人的耐心,但公司永远需要能独立思考的人。

产品思维从不高深,它更像是一种职业素养:在复杂信息中保持清醒,在他人的陈述里听出真意,在经验与直觉之间找到平衡。如果你能在面试前就开始这样思考,那你已经走在了正确的道路上——无论这次是否被录用,这种思维都会持续为你照亮前路。

别被“经验壁垒”吓住。真正的产品思维,始于你主动理解世界的那一刻——而每一次尝试理解的努力,无论结果如何,都算数。


OpenAI据悉预留公司10%股份作为员工股票奖励池

美国科技媒体The Information周三援引两名知情人士的话称,OpenAI去年秋天留出了相当于公司10%股份的员工股票奖励池,当时该公司的估值达到了5000亿美元。(新浪财经)





OpenAI据悉预留公司10%股份作为员工股票奖励池


OpenAI据悉预留公司10%股份作为员工股票奖励池

美国科技媒体The Information周三援引两名知情人士的话称,OpenAI去年秋天留出了相当于公司10%股份的员工股票奖励池,当时该公司的估值达到了5000亿美元。