本次监测周期内，李宁、安踏和阿迪达斯以1.85、1.84、1.72的综合热度位列榜单综合热度前三。

图源：世研大消费指数

宠物经济成运动品牌突围新赛道，户外休闲催化宠物装备品类创新

从细分品类来看，随着宠物经济和运动品牌竞争加剧，运动户外行业呈现出明显的跨界扩展与品类细分趋势，尤其以宠物运动装备市场为代表的衍生领域正迅速崛起，品牌巨头集体转向宠物运动领域。其中阿迪达斯在上海推出三叶草宠物系列，在6月正式发售宠物运动短袖、真牛皮项圈和仿皮宠物包。

耐克旗下Jordan品牌也在本月推出“髦孩子”宠物夏日限定系列产品，涵盖宠物印花T恤、定制印花围兜等潮流单品，正式进军宠物赛道。此外，国际品牌如The North Face、Montbell，以及牧高笛、Snow Peak等户外露营品牌，也相继推出宠物帐篷、狗床、宠物冲锋衣等丰富产品，满足了宠物主多样化的需求。

此外，随着运动户外的爆火，也为宠物运动装备市场注入强劲动能，携宠徒步、露营、狗巴迪勇士等轻户外玩法成为热潮，带动宠物冲锋衣、防晒衣、透气T恤等创新品类不断衍生。对于品牌来说，不仅可以利用现有供应链与研发能力降低新品开发成本，还可以通过场景化产品组合，如人宠配套装备等，提升客单价与消费粘性。

头部运动户外品牌以收购布局全球化，国产户外细分赛道新秀崛起

本月，安踏品牌搜索热度排名第一，主要是其发布公告，宣布完成对德国专业户外品牌 Jack Wolfskin（狼爪）业务的收购，该品牌对标大众户外，应用场景涵盖徒步、自行车、滑雪以及露营，填补中端户外市场的空白。与旗下始祖鸟、萨洛蒙等高端专业品牌，以及斐乐、迪桑特等时尚运动品牌形成协同互补。这种“品牌金字塔”结构覆盖从大众到高端、从日常运动到极限户外的全场景需求。

此外，国产运动品牌伯希和凭借“平价高性能”的定位和全渠道营销策略，一度被市场誉为“中国版始祖鸟”，也获得了腾讯等资本的支持。继4月冲击港股IPO之后，于本月进入IPO审核关键期，媒体集中报道了其营收、营销、代工模式等话题，尤其是“三年砸入近6亿元广告费”“研发投入占比下降”等争议点，在微博、小红书、抖音等平台引发广泛讨论，社媒热度高居不下。

榜单说明

世研消费指南针系列指数报告是由世研指数独家研发的消费指数评价系统。本系列包括《品牌消费热门指数榜》、《行业消费热力指数榜》、《产品消费热浪指数榜》、《消费热门事件榜》等主要榜单，以及对应范围的延伸性榜单报告。旨在通过指数评价的方式，客观、真实地呈现消费世界的趋势特点，帮助行业与品牌主持续追踪消费市场趋势、为企业经营提供参考，提升商业综合竞争力。

世研消费指南针系列指数榜单持续监测行业如下：

3C数码、鞋服配饰、食品生鲜、家用电器、运动户外、美妆清洁、母婴用品、家居家装、汽车消费、玩模乐器、宠物用品，医疗健康共计12大行业。

图源：世研大消费指数

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车企的辅助驾驶体系正加速转向AI。一个鲜明的表征是，头部新势力的车端辅助驾驶模型参数，已接近许多AI大模型的参数量级。

36氪汽车了解到，小鹏汽车即将部署在车端的大模型，其参数量至少是70亿；另一家头部新势力理想汽车，待明年它自研的辅助驾驶芯片上车后，其车端大模型参数也将来到70亿级。

这样的参数量已接近AI大模型的普遍参数量级。

小鹏、理想的AI布局 

小鹏的车端大模型，是由内部正在开发的云端大模型——“小鹏世界基座大模型”蒸馏而来。之所以如此，主要是为了应对车载辅助驾驶芯片算力、存储、内存带宽不足，从而无法直接在车端部署大模型的问题。

2024年下半年，小鹏汽车开始向云端大模型迈进。目前，小鹏正在研发一个720亿参数打底的超大规模自动驾驶大模型，即 “小鹏世界基座模型”，将在下个月的AI科技日上发布。

小鹏在今年4月的AI技术分享会上介绍，这个云端大模型，以LLM为骨干网络，使用海量多模态驾驶数据训练，具备视觉理解、链式推理和动作生成能力。小鹏在云端完成对这一模型的训练后，会“取其精华”，将蒸馏出的小模型部署到车端。

这种方法，参考的是DeepSeek已经使用过的知识蒸馏路线，其本质上是模型的压缩。

为了能让这个蒸馏过后的大模型顺利上车，小鹏做了一系列硬件和研发资源层面的准备。

在硬件层面，从2020年开始，小鹏就启动了“图灵”AI辅助驾驶芯片的自研，今年6月，这款芯片正式量产上市，首发搭载于2025款小鹏G7。

它是小鹏专为AI需求、端到端大模型等设计的芯片，AI算力约为700Tops，与英伟达最新的AI芯片Thor 接近，最高能处理300亿参数的大模型。

除了硬件上的准备之外，今年8月初，小鹏汽车曾召开过一场自动驾驶中心动员会，会议由何小鹏亲自主持。会上，何小鹏提出，将所有的AI资源给到基座模型团队，支持这个70亿参数的世界基座模型上车。

较早实现了大模型上车的理想，同样没有放松对AI狂潮的追逐。

理想汽车CEO李想在今年二季度财报电话会议上表示，当前，理想的车端大模型参数量是40多亿，较此前的端到端模型提升超过10倍；36氪汽车从多位产业人士处了解到，明年，待理想自研的辅助驾驶芯片上车后，理想部署在车端的VLA模型参数也将达到70多亿。

最初，理想实现大模型上车的方式，是先在车上部署了一个参数量较少、运行速度较慢的小型VLM大模型。

去年10月，理想推出了基于端到端+VLM的辅助驾驶方案。在这套方案中，端到端是快系统，VLM是慢系统，两个系统同时工作。

这套方案被部署在一个双Orin X的控制器上，每颗Orin单独服务一个模型。

在这样的背景下，端到端才是坐在主驾上负责开车的大脑，VLM模型只能起到坐在副驾上、偶尔帮忙看路的作用，难以发挥出大模型的全部实力。

但比起端到端，当下的理想汽车，更倾向于拥抱VLA模型。截至目前，理想已向所有AD MAX车型用户推送了VLA司机大模型。

VLA模型最早由谷歌AI公司Deepmind推出，此后成为具身智能领域的主流技术范式与框架。由于VLA模型拥有完整的脑系统，具备语言、思维链推理能力，既能看，也能理解并真正执行动作，符合人类的运作方式，因而这项技术如今也被理想、小鹏等车企应用于辅助驾驶领域。

为了推进明年更大参数的VLA模型上车，理想今年在组织架构上做出了重大调整：今年5月，理想原端到端负责人夏中谱离职；上个月，理想又将辅助驾驶团队拆分为11个二级部门，以更扁平的组织推进AI大模型研发。

在小鹏、理想之外，华为的WEWA架构，通过云端的世界引擎，调教车端的世界模型；蔚来也在车端部署了世界大模型。

AI似乎正在定义车企的辅助驾驶。

AI大模型≠更优的辅助驾驶表现 

而另一边，目前行业公认的、在辅助驾驶领域走得最远的特斯拉，却凭借着端到端技术，实现了区域Robotaxi；地平线、Momenta等辅助驾驶供应商，同样通过端到端技术实现了较好的辅助驾驶表现。

反观一些执着于AI叙事的车企，其辅助驾驶表现已经被快速追齐，甚至部分车控体验已经被赶超。

也就是说，特斯拉、Momenta等企业，凭借更少的车端模型参数量，取得了更好的效果。

在某种意义上，这或许能够说明，AI模型参数量级与辅助驾驶效果，二者之间并无必然的关系。

端到端技术强调的是模仿人类驾驶行为，大模型的优势在于逻辑推理能力，强调像人一样思考。而辅助驾驶技术的核心在于空间感知，大模型的逻辑推理能力，只在少数场景下才能用到。

因此，车企如果尚未将端到端的体验做好，就盲目上参数更大的模型，意味着大部分车端算力资源会向大语言的推理过程倾斜，只剩下少量资源留给空间感知，由此反而会造成辅助驾驶体验的倒退。

那么企业对大模型趋之若鹜，其背后的驱动力来自哪里？

一方面，车企的外延在逐渐扩大，部分车企除了想造车，还想做具身智能。其中较为典型的是理想汽车。

去年年底的理想AI Talk活动直播间中，李想本人将理想汽车重新定义为一家人工智能企业，尽管还会继续造车，但会把汽车作为人工智能时代的空间机器人，把汽车作为理想人工智能的一个应用场景。

而这家企业目前所推崇的VLA，恰恰是具身智能领域的主流技术范式与框架。

再比如小鹏，它不仅是VLA阵营中的一员，而且按它的计划，图灵AI芯片将来不仅会搭载在汽车上，还会用在AI机器人和飞行汽车上。可见小鹏有意将辅助驾驶上积累的能力，迁移至飞行汽车与具身智能。

另一方面，车企对AI大模型的追逐与宣传，或许也带着几分营销目的。

近来，Chat-GPT的表现令AI大模型获得了巨大的破圈效应，这好比此前Tesla V12在北美大范围推送后，一度令端到端成了辅助驾驶领域的营销热词。

而今，车企纷纷将AI大模型搬入车端辅助驾驶系统，这背后固然有其技术考量，但在某种程度上，这或许也是企业抢占舆论高地的一种营销方式。

但无论是出于何种目的，提升辅助驾驶体验才应当是目前车企的第一要义，偏离了这一目标的AI叙事，多少有些舍本逐末的意味。做好基于端到端的辅助驾驶体验，或许是眼下车企纠偏的最佳路径。

作者微信：luckg17305264638