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嘴上高喊 " 抗中保台 "、叫嚣 " 以武拒统 "，深夜却慌忙钻进装甲车演练战时逃亡。台军 " 汉光 42 号演习 " 刚拉开帷幕，最荒诞滑稽、最露怯心虚的一幕便率先上演。演习首日深夜，台军专项启动 " 万钧计划 " 反斩首演练，赖清德亲自上阵，身着防弹背心、头戴钢盔，在多批次车队 " 欺敌 " 掩护下，搭乘 " 云豹 " 装甲车连夜转移避险，全程上演拙劣的 " 战时逃亡 " 戏码。这种把 " 保命 " 凌驾于 " 保台 " 之上的设计，彻底暴露了民进党当局假防卫、真逃跑的怯懦本性。今年，民进党当局大肆炒作演训热度，刻意标榜 " 贴近实战 "，接连炮制多项所谓演习 " 首次 "，企图通过制造噱头假象，为 " 以武拒统 " 壮大声势。但剥开层层刻意造势的外衣，这场花样百出的军演，终究只是一场脱离实战、劳民伤财的政治表演。细数台军方大肆鼓吹的各类 " 首次 "：首次实施淡江大桥阻绝演练，强化所谓 " 反封锁 "；首次将装备成军的 M1A2T 主战坦克投入演习；首次 " 镜鉴美军 "，强化所谓 " 反向简报 "" 计划预演 "；首度实施南北各一旅的 " 全旅动员 "，叠加 14 天 " 教育召集 " 后备动员 …… 看似 " 花样繁多 "，实则不过是新瓶装旧酒的战术拼凑，既缺乏体系支撑，也难掩台军长期存在的装备老化与兵力不足等深层弊病。最有争议的，莫过于演习首度大规模绑架社会民生、裹挟普通民众。不同于以往局限于军事区域的演训，" 汉光 42 号演习 " 全面渗透民间场景，将万千台湾民众强行捆绑进所谓战争脚本。演习首次开展大范围通信降速、阶段性断网演练，波及台湾十余个县市；同时将银行、药店等基础民生场所纳入作战场景，全域推进所谓 " 城镇韧性演练 "，把民众的日常生活塞进作战想定。尽管民进党当局和台军方持续造势，反复渲染 " 汉光 42 号演习 " 无剧本、贴近实战，试图塑造战力升级的假象，但岛内民众对此并不买账，质疑声、不满声在岛内持续发酵。从民生层面而言，此次演习带给民众的只有困扰与隐患。全域网络降速、临时断网的操作，直接影响千万民众的日常工作、生活与应急求助。不少岛内民众发出质问：若突发疾病、意外险情需要紧急求救，因演习断网错失黄金救援时间，造成的人身伤亡究竟该由谁负责？面对民众关乎生命安全的追问，台 " 防务部门 " 负责人顾立雄含糊搪塞，以 " 检验军队指挥通信备援能力 " 敷衍推脱，不敢承担任何安全事故责任。从军事层面来看，" 汉光 42 号演习 " 严重脱离现代战场实际，战术理念陈旧落后。有军事专家指出，在现代战争强调电子压制、无人机蜂群和远程精准打击的背景下，台军仍在演练河道阻绝、桥梁封锁等陈旧战术，显得极不合时宜。至于台军吹嘘的所谓 " 战力跃升 "，到底有多少含金量，恐怕也要打个大大的问号。台军新成立的 " 滨海作战指挥部 " 被指是仓促搭起的 " 草台班子 "，人员混杂、体系极不成熟；台军倚重的主力反舰导弹性能老旧，对外采购的美制军备更是频繁延期交付、迟迟无法到位。更离谱的是后备动员严重拉胯，充分暴露台军兵员涣散、战备松弛的真实状态。而演习期间频发的乌龙事故，更是彻底戳破台军的 " 精锐假象 "。演习首日不出意外地出意外了，台军接连出现 F-16 战机冲出跑道、主战坦克行进途中脱落零部件等低级事故。一幕幕荒诞场面，让这场标榜 " 专业 " 的军演沦为笑柄，被岛内网友嘲讽为 " 汗光演戏 "。接连不断的演训漏洞、层出不穷的低级失误，再加上荒唐可笑的逃亡演练，足以证明 " 汉光 42 号演习 " 毫无军事精进可言。那么，民进党当局为何执意大费周章、兴师动众操办演习？其核心目的恐怕不是提升所谓的 " 防卫战力 "，而是服务于自身的政治私利。其一，持续渲染 " 大陆威胁论 "，借演习之名行选举操弄之实。有台湾媒体一语道破：今年年底时逢岛内 " 九合一 " 选举，此时扩大 " 汉光 42 号 " 演习规模，还特别推动 " 最让民众有感 " 的网络降速课目，无非就是想在选举前制造 " 抗中保台 " 的恐惧气氛，煽动对立情绪、收割选举选票。其二，制造舆论热点，转嫁民生矛盾。近期岛内 " 毒油案 " 持续发酵，民生乱象频发、民众不满情绪高涨。赖清德当局急于通过大规模军演制造舆论焦点，转移民众对民生问题的视线。其三，迎合外部势力，谋求政治依附。民进党当局刻意高调展示所谓 " 持续备战 " 姿态，妄图博取外部势力的好感、争取更多对台军售与安全承诺。只可惜，花样弄得再炫，也改不了政治作秀的底色；" 首次 " 堆得再多，也改变不了螳臂当车的结局；噱头搞得再足，也填不平军力悬殊的鸿沟。有意思的是，就在 " 汉光 42 号 " 演习紧锣密鼓上演前夕，大陆思想解读类融媒体片《制胜》在岛内悄然出圈。不少台湾网民把目光投向片中亮相的解放军多款新型或主力武器，认为台海局势的主动权完全掌握在大陆手中。一边是台军固步自封、依附外力、脱离实战的虚假演训，一边是解放军体系完备、紧贴实战的常态化备战，两相对比，高下立判。正如有军事专家所言，" 汉光 42 号演习 "，台军名义上练的是 " 防卫 "，但世人看到的是 " 心虚 "；喊的是 " 拒统 "，表现的却是 " 胆怯 "。其政治操弄远大于实际军事价值。赖清德深夜 " 逃跑 " 的一幕，早已为 " 以武谋独 " 写下注脚。历史大势不可违，" 台独 " 死局，演不赢，也逃不掉。
互联网大厂们抢着要用 AI 造福最广泛的打工人。过去一个月，大厂们集体推进 AI 办公应用。7 月 15 日，金山办公发布灵犀专业版和 WPS Comate 两款 AI 办公智能体。7 月 27 日，企业微信原生 AI 助理 " 大圆 " 开启内测。7 月 30 日，字节跳动调整 AI 业务架构，飞书将与豆包在生产力场景深度整合。几乎同一时间，阿里把内部三款 AI 办公产品整合为统一品牌 " 千问办公 "。字节和阿里急变阵，某种程度上也是为了应对在这个赛道上悄无声息跑出来的腾讯 AI 原生办公智能体 WorkBuddy。让 AI 进入企业工作流，利好的不止员工。在不久前的 WAIC 上，" 数字员工 " 是展台高频词之一，大厂、独立大模型和创业公司，都会单独开辟 " 数字员工 " 区域，供参观者体验，来咨询的也大多是企业主或管理者。在这些 " 数字员工 " 平台，AI 可以扮演企业中的分析师、开发、产品经理，辅助管理者进行决策和商业行动。AI 一边可以当打工人的 " 小助手 "，一面又是打工人的 " 新同事 "，这种对立又统一的关系在大厂的推动下，逐渐成为企业运行的新趋势。而大厂投身 AI 办公背后，则是企业内部策略和外部需求的变化。1、大厂想让打工人用上最新的 " 纺纱机 ""AI 办公就是新时代的‘珍妮纺纱机’。" 社交媒体上，有网友感叹道。做自媒体的小千向《豹变》展示用 WorkBuddy 做的工作台，里面包括视频素材收集、金句记录、学习资料、工作进程管理等模块，她还按照自己的喜好要求 AI 把界面设计成粉色。" 不需要会代码，只要和 AI 对话，它就能根据你的要求把程序设计出来，相当于它做开发，我做产品经理。"目前国内的 AI 办公应用包括字节的 Trae，腾讯的 WorkBuddy，百度的搭子，金山的 WPS Comate，以及阿里的千问办公（由原来的悟空、Qoder 和 Mulenrun 合并而来）。除了独立 APP 外，各家大厂也在原有生态中加入了 AI 功能，比如百度的文心助手、刚刚内测的企微 " 大圆 "、支持豆包的飞书，这些更多是不影响原生态功能、服务移动端的 "AI+"。各家产品功能上的大同小异，使用体验则取决于产品思路和投入的资源。一位大厂产品经理对《豹变》说："后面的竞争主要靠舍得在办公生态砸钱，以及用户体验上的差距，我觉得还没到分出胜负的时候。"大厂并不是早就想好了要做办公场景的，今年春节期间，各家还在砸钱、撒红包，抢 C 端用户，但到了年中，重心都逐渐转移到了 B 端。腾讯的动作要坚决一些，所以 WorkBuddy 在用户规模上暂时领先。2026 年 3 月 WorkBuddy 桌面版上线，腾讯希望让新软件服务更多用户，于是主界面只保留一个对话窗口，并弃用了所有程序员术语，给功能模块起了更加通俗易懂的名字：" 专家 "" 技能 "" 连接器 "。从 2026 年 6 月开始，腾讯逐步将企业生态中的各类产品开放给 WorkBuddy。同一时间，腾讯在线上、线下两个渠道大量进行宣传推广。易观数据显示，WorkBuddy 在 6 月的访问量达到 2097 万，在各类办公智能体中位居第一。阿里巴巴则起大早赶了个晚集，原因在内部赛马。阿里到 2026 年上半年陆续布置了 QoderWork、MuleRun、悟空等多条产品线，其中 QoderWork 和 WorkBuddy 的桌面版几乎同步上线。但三条产品线彼此独立，都要争取集团层面的资源支持。同一时间，阿里的办公业务也面临组织管理问题。2026 年 6 月，" 置身钉内 " 事件爆发，MuleRun 原负责人陈宇森接手钉钉，办公 AI 的资源整合终于开始加速。一个月后三个产品整合为 " 千问办公 "。2026 年 8 月 3 日，千问办公正式公测并打通钉钉生态，定位企业级 AI 生产力平台。字节类似的产品发布更早。2025 年 3 月，Trae 国内版发布，定位是 AI 原生集成开发环境（IDE）工具，最早是专为开发者提供智能编程服务，后逐渐吸引了非开发群体。2026 年 6 月，Trae 国内版的月访问量是 1279 万，仅次于 WorkBuddy。在社交媒体上，Trae 和 WorkBuddy 常常作为比较对象出现，有编程基础的人往往青睐 Trae 的简洁、便宜，小白则喜欢 WorkBuddy 的通俗易懂和足够多的封装功能。小千在短视频平台上刷到了二者的对比，最终选择了 WorkBuddy。" 界面更简单，功能更直接，没有程序员‘黑话’，能连接腾讯生态的各种产品，还有很多封装好的专家模板。"百度也在相近的时间推出了自己的办公智能体。2026 年 3 月百度搭子全量上线，7 月推出企业版，8 月百度内部办公智能体 dodo 并入百度搭子，办公 Agent 业务转为集中作战。不掌握办公入口的独立模型公司，同样发力办公场景。2026 年 6 月，KIMI 推出 KIMI Work，并在一个月后上线 Kimi Business 企业版；在国内推动 " 龙虾热 " 的智谱则早在 2025 年 6 月就推出了自己的企业级超级助手 Agent CoCo。如果说 2025 年的 AI 办公还是一场产品形态的探索赛，到 2026 年夏天，随着各家产品线陆续到位、生态壁垒开始搭建，这场比赛已经进入了新的阶段，比拼的是谁能把 AI 真正嵌进用户 " 离不开 " 的工作流里。2、为什么都看准办公 AI办公和代码的共同特征是结构化输出，这也是大模型最擅长的领域。AI 办公最早可以追溯到 Anthropic 的 Claude Cowork，这个产品宣称要把 Claude code 的工作方式带给非开发者，本质上是为了破圈。而对大厂来说，配套的产品矩阵和流量则是现成的，即使是做独立 APP，也可以通过产品矩阵的联动提高用户粘性。比如 WorkBuddy 就可以通过 " 连接器 " 应用，把 IMA 等其他腾讯的产品接入 AI 工作流。相比 Chatbot，AI 办公更容易留住用户。和 AI 聊天的迁移成本几乎为零，但如果把 AI 嵌入审批、文档、会议的工作流，用户就会因为工作习惯和遗留的历史数据，而留在已有的 AI 产品生态里。小千认为她大概率不会轻易更换应用：" 除非我做一个全新的任务，不然肯定不会轻易换的。好不容易搭好的工作台、积累好的数据，换个软件就得从 0 开始搭。"腾讯 2026 年一季度财报业绩会上披露，在产品早期，CodeBuddy 和 WorkBuddy 的活跃用户留存率超过 60%，付费用户留存率超过 80%。除代码外，办公也是最接近变现的 AI 使用场景，因为提效价值可以被量化、预算化。近几个月发力办公应用以前，大厂的更多精力在 C 端市场。但此前代价高昂的春节红包大战带来的流量要么迅速流失，要么变现困难，OpenAI、Anthropic 转攻 B 端，商业化效果显著，国内大厂也开始掉头驶向看上去更能赚钱的企业服务。科智咨询发布的报告显示，2025 年中国企业级 AI Agent 市场规模约 212 亿元，2026 年预计增至 449 亿元，2029 年有望突破 3320 亿元。沙丘智库调研显示，企业 AI Agent 采纳率从 2024 年底的 17.3% 升至 2026 年中的 40.3%。对创业企业来说，办公 AI 还意味着组织灵活性，不必为流程性工作雇佣过多员工，" 一个人驾驭一个 AI 团队 " 正是这类产品的核心卖点。一位创业者对《豹变》说：" 我们公司现在是两个创始人 + 三个 Agent 的模式，完全可以 cover 日常工作。"政策与监管也促成 Agent 向生产工具发展。7 月 15 日《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》实施后，豆包、千问、元宝集体下线用户自建智能体功能，数百万自建 AI 角色被关停。这意味着，用 AI 娱乐的路变窄了，AI 自然地被推进到作为生产工具的道路上。3、还要跨过几道坎AI 作为生产工具的卖点在自然语言交互，不需代码和复杂操作即可搭建产品、实现功能。但实际操作中，用户往往要反复沟通才能获得满意的结果，还得防止 AI" 偷奸耍滑 "。《豹变》尝试用某款办公 AI 进行新闻热点搜寻时，发现 AI 提供的所谓热度排行实际上是随机排列，AI 也非常 " 干脆 " 地承认了这一点。为了减少这部分低效沟通，官方通常会提供一些常用模板，以及添加一些专家功能。但更重要的是，提效是一个 " 真需求 " 吗？多位白领向《豹变》表示，充分了解办公 AI 产品的功能后，还是觉得自己平时用不到。提高效率，然后被领导派更多活，这并不符合打工人的利益。个人的流程提效需求有限，而进一步将 AI 从个人提效工具转换为企业组织变革，则要复杂得多。首先是数据安全问题。亚马逊、苹果、三星等大公司早已限制员工在工作时使用外部 AI 工具。在中国，支付清算协会早在 2023 年就倡议 " 不上传国家及金融行业涉密文件及数据 "。当企业核心财务数据、客户名单、未发布财报都不敢喂给 AI 时，所谓的 "AI 重塑工作流 " 就只能停留在非核心业务的表层。其次权责模糊。当 AI 辅助生成的方案出现错误、AI 自动审批的流程造成损失，责任该由谁承担？AI 介入后，传统的责任追溯链条难以生效，但新的规则尚未建立。2023 年至 2025 年，美国市场经历过一段时间的 " 数字员工 " 热。 2023 年 11 月，微软发布了 Copilot Studio，允许企业基于微软生态自定义 AI 工作流，比如自动整理会议纪要、生成财务模型、跨应用调取数据等。2024 年凯雷集团开始试点 Copilot Studio，希望用它来自动化处理会议摘要和财务建模。但运行一段时间后，他们发现 Copilot 无法可靠地从其他应用程序中提取数据，导致自动化流程频频中断，最终凯雷向微软反馈了问题并削减了相关支出。在海外社交媒体上，Copilot 被塑造成 " 烦人又无能、偏偏缠着不走 " 的同事。2025 年 8 月，MIT 媒体实验室发布了报告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》，覆盖了 300 多个公开的 AI 部署案例、52 位企业高管深度访谈和 153 位高级领导者的问卷反馈。报告显示，尽管企业在生成式 AI 上累计投入了 300 亿至 400 亿美元，但 95% 的试点项目未能对损益表产生任何可衡量的影响，只有 5% 的企业真正从中提取到了价值。MIT 把这种现象命名为 "GenAI Divide" ——高采纳率与低转化率之间的鸿沟。回到国内，办公 AI 刚刚爆发，WorkBuddy 们最终能不能成为 " 新时代的珍妮纺纱机 "，不取决于谁先发布、谁融了更多钱，而取决于它们能不能真正回答那个最朴素的问题：到底是在帮人干活，还是在给人添活。
