文 | 光子星球 文 | 光子星球 9月22日，😁转转集团发布公告，宣布将逐步关停旗下“自由市场”业务，未来，😆将全面聚焦二手“官方验”服务。 乍看之下，转转卸下“自😜由市场”，很容易被解读为战略收缩，但如果把目光拉长，就会发现😆这并非退守，而是“剪枝”。 自2019年以来，转转一直🥳在慢慢“加重”，自身重心亦从轻量的互联网平台，逐渐变为深度介🤔入质检、回收、售后等环节的“新消费企业”。因此，关停“自由市😎场”，更像是转转这一路走来的延续。 而放在行业语境里，🔥这件事有更大的意味。国内二手交易市场，似乎正经历着一次分岔—💯—一条路依然强调开放和社区感，另一条路则更多押注标准化和确定🥳性。而转转与闲鱼，正分别站在这两条路径上。 转转“剪枝😅” 树在生长过程中，枝叶会不断向外伸展，但养分终究是有😊限的，过度的枝繁叶茂，反而可能让主干失去向上的力量。于是，人🔥们会在必要的时候剪去一些不再必要的枝条，将养分回流到更关键的🤗部位。 企业亦是如此，真正健康的公司往往不是无止境地伸🤗展，而是在复杂、充满诱惑的成长路途中，学会适时“剪枝”。 🥳 转转的C2C业务，曾经是其最“鲜亮”的枝叶——承载着初创🤔团队最初的激情，聚集了最早一批愿意在网上尝试“二手流转”的用😘户。但随着行业逻辑的更迭，其渐渐跟不上转转成长的速度。 😘 数据显示，现阶段转转C2C业务GMV占比不足3%，而与之形😎成鲜明对比的，是其核心引擎C2B2C业务在近几年间的一路猛进😢。 这就是鲁梅尔特在《好战略，坏战略》中所强调的“识别😂瓶颈”——战略的第一步不是盲目扩张，而是看清哪条才是带来真正🙄突破的关键。 对转转而言，C2B2C才是主干。因此，转🙌转关停“自由市场”，是战略上的主动聚焦——把资源和精力重心压😊到最有价值的方向上。 迟滞，并不止于数据层面的落差，更🙌深的阻力体现在C2C模式的内核之中。 过去二十年，国内😴互联网几乎都遵循着“先做大、野蛮生长，再治理”的底层逻辑——😆从电商到社交，从出行到外卖，这一路径在许多赛道都曾应验。 ❤️ 但充斥着非标品的二手市场，却偏偏难以套用这一逻辑。转转集😉团CEO黄炜曾直言，二手市场由于其本身的非标准化属性，本质上😍为整个行业带来了约90%的挑战。以常见的“95新”为例，这一😆看似客观的描述背后，在C2C逻辑里常常有着多套无法对齐的标准😢。 就拿二奢来说，卖家觉得，只是五金上有些划痕，不伤大🤩雅；但在买家眼中，皮质暗纹、内衬磨损，甚至几根突兀的线头，都😍足以让它降到另一个档次。而是否曾被翻新、更换五金，甚至真假本🌟身等更难辨的部分，更是让人心里没底。 展开全文 💯于是，这场交易不再是一场简单的交易，双方都在暗暗掂量，自己会🎉不会是那个被辜负的一方。 诺贝尔经济学奖得主阿克洛夫曾😊在《柠檬市场》里讲过一个简单的逻辑——在信息不对称的市场里，😎买家怕买到次品，于是压低出价；卖家觉得不值，索性掺入更多次品😴。久而久之，劣币驱逐良币，市场只剩下“柠檬”（次品）。 😂 所以，二手交易的症结，在于双方能不能彼此建立信任。也因此，😍对部分国内用户而言，大到旧冰箱，小到桌椅、锅碗瓢盆，与其卖给😊陌生人，不如干脆送给亲戚或熟人，图个省心，也免了麻烦。 👍 换句话说，如果信任的问题不被解决，二手市场永远热不起来。也👍正是在这个节点，转转与闲鱼这两位头部玩家，走上了不同的道路。🥳 转转把精力压在“把非标变成标准”上——用质检、质保和🙄履约体系去弥合信任缺口；闲鱼则将流量池和社区发挥到极致，让用😎户在有限的自由中形成默契。 前者选择把非标变标准，用服❤️务、质检和体系化的建设去抚平信任缺口；后者则延续阿里一贯的社😴区化逻辑，让流量与自治发挥更大张力。 二手交易市场，由😉此分出岔路，并在两条轨迹上同时生长。 逐步关停C2C公😡告发布当日，转转CEO黄炜在朋友圈写道：人们总是问“是否打得🤗过别人”，但真正的答案往往是“如何成为更好的自己”。 🤔正如稻盛和夫所说，事业的“原理原则”不在公司的利益或面子，而💯是看怎么做对社会和世人有利。为消费者提供优质的产品和服务才是😢企业经营的根本。 转转向左，闲鱼向右 现阶段，主😘打C2C的闲鱼，与聚焦C2B2C的转转，各自代表着国内二手交😴易的两种答案。此番差异，是由各自的禀赋和路径决定的必然走向。😢 禀赋，既塑造着企业看世界的方式，亦影响着其归途。 🙄 含着“金汤匙”出生的闲鱼，背后是阿里生态充沛的流量。因此🤔，其几乎不用为获客焦虑，就能凭借淘宝、天猫等众多入口，自然跃🤗入亿级用户的视野；而阿里电商的多年沉淀，则使用户早已习惯了在😁电商货架里浏览、互动、讨价还价。 这样的基因，决定了闲😢鱼最合适的形态，即自由、多元的开放集市。 与闲鱼不同，🤯转转并没有这般坚实的后盾，所以需要靠着一点一滴的服务，去积累🌟用户口碑。 于是，自2019年起，转转一步步加深了在质😜检、质保、履约服务上的投入，从最初的撮合平台，逐渐长成了一个😁更“重”的平台——从“互联网平台”的轻逻辑，转向“新消费企业🚀”的重逻辑。 这些动作看似笨重，却是它能够建立护城河的🚀唯一方式。而关停C2C业务，亦是顺着这一路径演化的自然结果。😂 因此，从某种意义上说，闲鱼与转转像是同一片土壤里长出🌟的两株不同的植物：一株在阳光充足、养分丰沛的地方恣意生长，枝👏叶繁茂；另一株则必须把根扎得更深，才能自强万强，傲然挺立。 🔥 两种形态，没有绝对的优劣之分，更多是选择的不同。 😴 闲鱼的C2C模式，上限极高——搬家时清出的旧衣服、旧书，拆😎开的盲盒、演唱会纪念品，乃至上门喂猫狗、情绪化的“陪伴”等，🤩都能找到对应的角落，几乎承载了“万物皆可二手”的想象。 🤔 但自由总是伴随“混沌”。闲鱼资深玩家，大多对平台规则、默契💯以及商品本身熟稔，对其而言，互相试探、交流、讨价还价的过程，😅亦是乐趣所在。但对普通用户而言，这种博弈，也意味着一定的学习😢、时间成本。 转转的C2B2C模式，则更显“秩序”、稳😆定——B端的介入，将很多C端不可控的部分纳入可控的闭环，比如🙌质检、回收、质保等，从而消解其中的灰色空间，让用户更省心。 🤗 以今年6月在北京开业的“超级转转”为例，每一个SKU，⭐都要先经过转转的严格检测，最终附上一张二维码，买家扫一下，就😅能看到详细的价格与质检报告。这种体验，已经和传统意义上的“淘😘二手”完全不同，更像是走进一家正规的商场——差别只是它们曾经👏属于别人。 归根结底，闲鱼用开放，支撑了C2C规模化的🤯繁盛，而转转的“广度”虽不比闲鱼那般汪洋恣肆，但却通过纵向的👍深挖，把难度最高、交易风险最大的垂直品类逐一啃了下来。 😅 啃下硬骨头 放眼循环经济市场，二手电子产品，无疑是其😴中最难啃的一块骨头。 其难度，不在于市场太小，而恰恰在🙌于市场太大。以手机为例，数据显示，中国每年产生超过4亿部废旧😎手机，而过去五年累积的闲置存量，则已超过20亿部。 理🥳论上，这些设备大多数仍能再用一次，甚至两次。可现实却是，超过😍一半的旧手机，被用户丢在抽屉里“睡觉”；真正流入专业回收渠道🤩的，不到5%。 这是一种看得见的“浪费”——对用户而言💯，是一台数千块钱买来的设备在家里“吃灰”，逐渐沦为“电子垃圾❤️”；对社会而言，本能循环的资源，却未被循环利用，同样可惜。 🌟 而之所以会闲置，根本原因正是前文所述的不确定性。 🔥 相较肉眼可见成色的二手服饰，电子产品的水显然更深，用户既担😘心定价不公，更担心买到问题机——外观看似“99新”，但电池健😂康度、性能损耗却是“黑盒”。 面对巨大的信任缺口，转转🤯的解法，是从诸多维度，去一点点啃掉这些不确定性。 七年😁前，转转率先在行业里推出“官方验”，一路走来，其服务不断加码😀、加重。 以回收环节为例，起初，转转曾尝试用快递包裹邮🙌寄的形式开展回收服务，但成色、细节等隔着电话总难说清。于是，🚀转转选择直面用户——既有上门回收的工程师队伍，亦逐步拓展线下😀门店，并将店开进购物中心。 据悉，截至2025年9月，👏转转在全国有着3000多名上门回收工程师，以及超1000家集🥳回收与零售于一体的线下门店，并在全国建立了深圳、成都、青岛3👏大质检中心——过去只能凭卖家一张嘴说的“保真”，如今成了能落💯在纸面上的“官方验”信息。 以手机为例，转转自研的鉴定👏体系细化到367道工序，涵盖20项外观、55项功能检测，并根⭐据手机的功能、新旧、成色等，对手机进行可量化的“分类分级”。🤯 此外，转转亦把“看不见的环节”补了上去。 很多😆人不愿卖掉电子设备，除了嫌麻烦，亦有着隐私层面的顾虑，担心里👏面的照片、聊天记录，哪怕被“删除”过，也可能被恢复。 😢而转转则试图打消这种顾虑——设备回收后，不仅会被恢复出厂设置🚀，转转还会用自主研发的软件进行多轮深度清除，把数据彻底抹净，🤩最后留下一台“干净如初”的机器。 这些动作既“重”、又👍“慢”，但却在一点点把“非标”变成“标准”，叠加质保、7天无😊理由退货等服务，二手市场长期悬而未决的信任难题，被转转逐层攻💯破。 而当信任的根扎得足够深，转转自身亦具备了变“广”😊的能力——从2024年收购红布林，把二奢纳入体系，到涵盖百余🙄种品类、拥有30000余SKU的“超级转转”，转转拓宽边界背😜后，其实是一整套可迁移的标准化能力。 而这，也在悄然改⭐变人们对“二手”的认知。过去，“二手”常被等同于“脏乱差”，🤩经常是在预算吃紧时才会考虑；如今，一个被用户信任的二手市场秩🤯序，正被转转一点点搭建出来——越来越多的用户敢买敢卖，将二手😢交易作为消费新选择。 归根结底，二手市场并非“谁取代谁😜”的零和博弈，闲鱼代表自由与活力，转转代表稳定与确定性，二者👍将长期并存，承接不同层次用户的需求。 而在这种自由与秩😀序的张力之间，国内二手交易市场势必会长出一个更完整的生态。返💯回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多