多年来，迈凯伦是超豪华品牌中对 SUV 最坚定的「拒绝者」。

其前 CEO Mike Flewitt 曾多次强调，「SUV 不符合迈凯伦的 DNA」。在迈凯伦的自我叙事中，轻量化、中置引擎与驾驶纯粹性，长期被视为其最重要的工程原则，而 SUV 的高重心、大尺寸与重车身，似乎天然与之相悖。

然而，这一立场正在悄然瓦解。

据海外知名汽车媒体 motor1 报道，迈凯伦上个月向其经销商展示了一款采用混合动力的五座 SUV 车型，内部代号「P47」。

尽管迈凯伦官方尚未正式确认，但种种迹象表明：这台车已进入工程验证后期，预计将于 2028 年亮相。

曾经的「绝不」，如今变成了「即将」。

迈凯伦对 SUV 的抗拒曾有其底气——这份底气，源于它从诞生之初就与赛道深度绑定的血统，以及对工程极致近乎偏执的追求。

1963 年，布鲁斯·迈凯伦（Bruce McLaren）创立车队时，关注的目标就是如何打造真正为胜利而生的竞赛机器，无论是在 F1、耐力赛还是印第体系中，对极限性能的追逐始终居于迈凯伦体系的核心位置。

这种基因自然在后来延续到了公路车领域。

2009 年，迈凯伦发布 MP4-12C 正式重返民用跑车市场。这辆车并未沿用传统超跑依赖大排量自然吸气或奢华内饰建立优势的路径，而是将一级方程式赛车的工程方法系统性地下放。

这辆车创新性的采用了一体式碳纤维单体壳座舱、主动空气动力学设计、以液压互联为核心的 ProActive 底盘控制系统，所有的一切都是围绕「如何更快」这一单一目标展开的工程答案。

此后，无论是作为混动超跑第一波浪潮代表的 P1、极端赛道取向却可以合法上路的 Senna、采用三座布局、以极速为导向的 Speedtail，还是最新的 W1，迈凯伦始终将技术能力置于旗舰产品的首要位置。

这些车产量极低，往往限量数百台，研发与交付周期跨越数年，却反而成为收藏市场竞逐的对象，甚至在特定时期与版本上，其二手价格屡屡高于新车定价。

因此，在当时的其他超跑品牌纷纷拥抱 SUV、以规模换取稳定现金流时，迈凯伦一度有足够的底气说「不」。它并不依赖高底盘车型去讨好更广泛的大众市场，它的核心客户本就愿意为 0.1 秒的圈速提升、为一次更极致的工程解法支付高昂溢价。

但信仰终究要面对现实。迈凯伦引以为傲的「小而精」模式，在超跑黄金时代尚可维系，却难以应对当下汽车产业的结构性剧变。

在日益严苛的欧洲排放法规限制下，开发一台符合法规要求、集成先进混动系统、并通过全球安全认证的新平台，动辄耗资 10 亿英镑以上。

迈凯伦的规模劣势在此刻暴露无遗，其年销量长期徘徊在 5000 辆左右，不仅远低于法拉利（约 1.4 万辆）和兰博基尼（超 1 万辆），甚至不及阿斯顿·马丁。这意味着它无法像对手那样通过销售数量摊薄高昂的研发与合规成本。

更严峻的是，迈凯伦没有母公司输血。不同于法拉利背靠 Stellantis、兰博基尼隶属大众集团、阿斯顿·马丁有沙特资本加持，迈凯伦长期依靠自身现金流滚动发展，抗风险能力极弱。过去十年，公司多次因资金链紧张被迫推迟项目，疫情期间甚至不得不抵押总部大楼融资。

反观 SUV 市场，却是另一番景象。

兰博基尼 Urus 自 2018 年开始交付后迅速成为品牌销量支柱：以 2023 年为例，Urus 交付约 6087 台，在兰博基尼 10112 台总交付中占比约六成；法拉利 Purosangue 于 2022 年 9 月发布，随后就传出订单交付时间已经排到 2026 年；阿斯顿·马丁 DBX 系列与宾利添越也分别成为品牌的重要销量抓手，添越在 2023 年约占宾利总销量的 44%。

这些车型证明，高净值人群对超豪华品牌的核心购买动机正在从「纯赛道性能」扩展到「日常与多场景兼容」。

除了内生压力，外部变量也在加速决策。

2025 年初，阿布扎比主权基金 CYVN 控股迈凯伦，并促成其与英国电动技术公司 Forseven 合并，中国新势力蔚来亦参与合作。这一资本联盟不仅带来急需的资金，更推动迈凯伦重新评估其电动化路线图。

但现实是，电池技术尚未突破轻量化瓶颈。迈凯伦明确表示，短期内不会推出纯电超跑，因为当前电池组太重，会破坏车辆平衡与性能。因此，混合动力成为过渡期最优解。

而 SUV 恰好是混动系统的理想载体：更大的车身可容纳更大电池，更高的售价可摊薄成本，更强的市场需求则能反哺超跑研发。换句话说，SUV 不仅是销量工具，更是技术跳板。

尽管决定入局，迈凯伦仍试图守住最后的底线——不让 SUV 变成对理念的背叛。

Motor 1 根据他们看到的黏土模型制作了一些渲染图，不能说和小米 YU7 十分相似，简直就是一模一样。

不过，我们倒是认为，这纯粹属于 Motor 1 偷懒，可能在绘图时借用了 YU7 的模型。

目前前迈凯伦的最新设计已经转变为了 ARTURA 的「回旋镖」式造型，而尾部造型大概率也不会像 YU7 那样简洁。

不过迈凯伦的新 SUV 的确很有可能采用和 YU7 较为相似的采用低矮流畅的轿跑溜背造型，顶部线条经过 B 柱后迅速下坠，并使用宽体轮拱强化肌肉感，整体姿态更接近「高性能猎装车」。

动力方面，新车预计将搭载以 V8 为核心的混合动力系统，很可能基于旗舰 W1 的 MHP-8 4.0L 双涡轮增压 V8 发动机开发，目标输出或在 900–1000 马力区间，足以对标兰博基尼 Urus SE（789 马力），又不至于过度牺牲可靠性。

定价方面，参考竞品兰博基尼 Urus SE 约 290 万元，法拉利 Purosangue 约 498 万元，迈凯伦 SUV 很可能在 300 万元左右。

目前，迈凯伦尚未公布具体发布时间，但多方线索表示，迈凯伦或许将在 2028 年的日内瓦车展上亮相这一车型。

更外重要的是，作为后来者，迈凯伦有机会避开早期探索者的弯路。它不必像兰博基尼那样在 Urus 上妥协太多舒适性，也不必像法拉利那样在四门布局上引发争议。它可以更精准地定义「什么是真正的迈凯伦 SUV」。

迈凯伦的 SUV 或许来得晚，但未必来得错。当几乎所有顶级性能品牌都已加入这场高底盘竞赛，迈凯伦的选择不再是「要不要做」，而是「如何做得不同」。

现在唯一的问题是：我们还要等多久？

伴随着 2025 年走进尾声，各种年度盘点和奖项也接踵而至，其中当然也包括那个牵动全球上亿游戏玩家的大奖：TGA 年度游戏。

相比 2024 年，今年的 TGA 中多出了不少新的身影，当然也有更多大家熟悉的面孔。更重要的是，今年的 TGA 上，我们迎来了一大波「爷青回」的重磅 IP。

和大家猜想的一样：2025 年最大的独立游戏黑马《光与影：33 号远征队》（Clair Obscur: Expedition 33）不负众望，在总计超过 130 项提名中荣获 13 次提名、并拿下了其中的 9 座奖杯——包括年度游戏（Game Of The Year）。

这是一个史无前例的成绩，《33 号远征队》不仅是年度游戏，更是最佳游戏指导、最佳叙事、最佳美术、最佳配乐、最佳演出、最佳独立游戏、最佳首秀游戏、最佳角色扮演游戏的九冠王。

这样一来，《33 号远征队》同时也打破了 TGA 有史以来的数字纪录，成为了单次获奖最多的单款游戏——

难怪有人说，这次的 TGA 简直像是给《33 号远征队》开的年会一样。

如果你还没有玩过《33 号远征队》的话，你可以把这款游戏理解为「一场理想主义者的胜利」。

它的制作人 Guillaume Broche 曾经任职于育碧（Ubisoft），但在受够了大公司气和流水线式游戏开发之后，决心离职去打造一款致敬他童年最爱——也就是《最终幻想》那个黄金时代风格的游戏。

更有趣的是，《33 号远征队》的开发团队组建过程充满了戏剧性：制作人弗朗索瓦 · 默里斯靠着在 Reddit 上发帖招到了首席编剧，又在 SoundCloud 上同样依靠留言互动到了作曲家洛里安 · 泰斯塔尔，充满了小团队的灵活和随机应变。

就是这样一个仿佛「用爱发电」拼凑起来的「草台班子」，最终靠着对游戏的纯粹热爱，以及对于虚幻 5 引擎的善加利用，最终用几十人的规模做出了不输给数百人团队的顶级作品。

换句话说，《33 号远征队》的获奖不仅实至名归，同时也给全世界所有仍然投身于独立开发的游戏创作者们带去了希望。

▲ Clair Obscur: Expedition 33

另一方面，在今年 TGA 的 26 项作品奖项中，我们也见到了一些非常有意思、非常爷青回，甚至是「怎么老是你」的面孔——

比如，2025 年的最受期待游戏（Most Anticipated Game）依然是 GTA6、最佳持续运营游戏（Bets Ongoing Game）依然是《无人深空》，而最佳社区支持（Best Community Support）也不意外地给了《博德之门 3》。

▲ No Man’s Sky

甚至于，今年的最佳移动游戏（Best Mobile Game）的得主不是 CODM、不是鸣潮，甚至不是 P5X，而是《赛马娘 PD》——这下广大爱马仕要狂喜了。

▲ Umamusume Pretty Derby

另一方面，今年的 TGA 颁奖典礼中，我们也看到了非常多首发的全新预告片和新工作室、新作品的消息，其中总有一些 IP 是会让老玩家落泪的。

例如备受瞩目的新国产单机大作《影之刃 0》就在本次 TGA 上公布了新的宣传片，并终于订下了正式发售日期：2026 年 9 月 9 日，首发即同时登陆 PS5 和 PC 平台。

▲ 影之刃 0

此外，《明日方舟：终末地》也释出了一段新的 PV，这次参演的乐队从当年的 Starset 换成了 OneRepublic，不得不说鹰角只是臭做游戏的、真搞艺术还得看塞壬唱片。

▲ 明日方舟：终末地

而在新 PV 的结尾，我们也终于知道了终末地的正式发售日期：2026 年 1 月 22 号，游戏会同时开放 PC、主机和手机版本，现在就已经可以进行预注册了。

▲ 明日方舟：终末地

与此同时，网易旗下的日本工作室 Nagoshi Studio 也发布了新作《Gang of Dragon》的预告片，从内容和剧情上看比较接近《如龙》系列，但主角换成了马东锡——叫人中之马似乎不错。

▲ Gang of Dragon

而国际大 IP 方面，这次 TGA 也不像去年那么稳健，各种预告片可谓吊足了胃口。

其中比如卢卡斯影业参与的《星球大战：旧共和国之命》（Star Wars Fate of the Old Republic）预告片的全球首发，星战旧共和国时期入坑的骨灰级老粉们肯定都已经馋哭了：

▲ Star Wars Fate of the Old Republic

御三家方面，索尼和坏机器人联合推出了一款新的枪战动作游戏《4:LOOP》，主要游戏机制有些类似《死亡循环》（Deathloop），通过主角团的不断重生来积累技能和探索解法。

▲ 4:LOOP

而一些超经典的 IP 和老牌制作组也纷纷选择在今年带来了一些爆炸性消息，其中就包括一家名不见经传的柏青哥公司手中的小 IP 的续作……

是的，你没看错，《皇牌空战 8》可算是有消息了！

▲ 怎么 AC8 了还在用蒸汽弹射

这次的《皇牌空战 8：希孚之翼》不仅是预告片的全球首秀，从引擎和画质表现来看相比 7 也有了不小的飞跃，本次预告的发布时间是 2026 年内，同时登陆 PS5、XBOX 和 Steam，希望不会跳票。

▲ Ace Combat 8

此外，卡婊这次也带来了《生化危机 9：安魂曲》（Resident Evil 9 Requiem）的最新预告，确认将有格蕾丝和里昂两个可操作角色——

▲ Resident Evil 9 Requiem

新作中，格蕾丝负责标志性的生存恐怖玩法，而人到中年的里昂则负责嘎嘎乱杀，正式发售日期确定在了明年 2 月 27 日。

▲ Resident Evil 9 Requiem

知名制作组方面，雷姆迪（Remedy）和 Frictional Games （《活体脑细胞》开发商）也带来了新作的预告。

▲ Control: Resonant

前者带来了《Control》系列的新续作《Control: Resonant》，以分形和共振为主的游戏设计依然满满的 Remedy 味道，并且动作元素加强了许多；后者则是与《活体脑细胞》类似的科幻惊悚解谜游戏《ONTOS》，两者均预计在 2026 年内发表。

▲ ONTOS

惊喜不止于此，这次 TGA 上我们还一口气迎来了两款《古墓丽影》的新作：《古墓丽影：催化剂》（Tomb Raider: Catalyst）以及《古墓丽影：亚特兰蒂斯的遗产》（Tomb Raider: Legacy of Atlantis），后者改编自 1996 年版古墓丽影游戏，相当于重启和扩充作品了。

▲ Tomb Raider: Legacy of Atlantis

除了上面这些有名有姓的大 IP 之外，今年 TGA 的预告片展示环节依然称得上干货满满。

比如新的星战 IP 下的竞速游戏《Star Wars: Galactic Racer》、新的双人协作游戏《Out of Words》、初版洛克人续作《Megaman: Dual Overdrive》、从打野人进化到打外星人的《Forest 3》等等，不胜枚举。

▲ Megaman: Dual Overdrive

总的来说，2026 年绝对无愧于是个游戏大年，并且由于 2026 年的顶级 IP 云集，我们甚至有可能在明年看到一场更精彩的 TGA 奖项角逐——

前提是「那个游戏」不要拖延到 2027 年就行。

这周，深圳前海举办了一场足以影响整个行业的大会。

前排嘉宾席的阵容本身就足够耐人寻味。大众汽车集团（中国）的 CTO Thomas Ulbrich 代表着德系巨头的转身；旁边坐着的是比亚迪集团高级副总裁杨冬生，不远处还有奇瑞 iCAR 的苏峻、长安深蓝的苏琳珂，他们代表着国产新势力在智能化转型上的活力。

但如果视线再往旁边挪一挪，画风就开始变得奇怪了。你会看到很少在汽车圈露面的影石 Insta360 创始人刘靖康，甚至还有做扫地机器人的云鲸、做机器狗的维他动力的高管。

一群造车的、做相机的、搞吸尘器的，这些在商业版图上看似八竿子打不着的公司，在这个冬日挤进了同一个房间。把这张复杂的网编织在一起的，是地平线。

以往能攒起这种跨界大局的，通常是拥有绝对统治力的科技巨头，比如英伟达或者高通。而现在，地平线成了那个隐形的「最大公约数」。如果你剥开深蓝 L06 的智驾系统，拆开 Insta360 刚刚发布的全景无人机，或者通过云鲸扫地机的视角看世界，你会发现它们的「大脑」或者说底层的计算方案，都来自同一家公司。

这大概是地平线最想对外展示的，一个庞大、跨界且充满活力的朋友圈。但在两天的议程里，当你真正坐下来听完地平线副总裁苏箐的演讲，你会发现这个朋友圈底下，藏着一个极其冷静、甚至带着一丝残酷色彩的故事。

把高阶智驾塞进 10 万块的车里，需要几步？

与发布会常见的那些激昂、宏大、甚至带有表演性质的演说不同，苏箐一上台就给现场的热度浇了一盆冷水。他没有大谈特谈算力翻了多少倍，也没有在那张画满大饼的 PPT 前停留，反而极其诚恳地谈起了：抑郁。

他说，在刚刚过去的 HSD（Horizon SuperDrive）量产交付期，整个团队包括他自己，都处于一种被极限压榨的状态。而这种压力，更多的是来自对智驾行业现状的清醒认知。

他打了一个比方：2024 年特斯拉 FSD V12 的出现，就像是当年的奥本海默。「V12 让大家看到了这个希望。奥本海默最重要的是证明了原子弹是可以造出来的。」

从证明核裂变可行，到造出第一颗原子弹，这是一个从 0 到 1 的理论验证。FSD V12 的端到端架构证明了这件事能跑通，但这只是开始。对于行业里的其他人来说，接下来的任务不是再去发明一次原子弹，而是如何在无数个具体的工程细节里，把这个强大的技术，变成安全、可控的核电站。

这正是地平线乃至整个智驾行业在 2025 年面临的处境——那个靠天才程序员灵光一闪、靠几张酷炫 Demo 就能融资讲故事的草莽时代，早就结束了。

在苏箐看来，既然人工智能的基础理论在未来三到五年不会有颠覆性的重构，那么留给行业的就只剩下一条路，那就是拼命打磨那台「工业母机」。

一个好的工程能力和一个好的组织能力，是一个公司至关重要的发展基座，我称之为工业母机，在应对整个不确定的世界的时候，这是唯一能确定的，并且应该持续投入的事情。

这听起来充满了工程师的疲惫感，远没有「星辰大海」来得性感，但这恰恰是计算机工业最迷人的地方。苏箐说，这里遵循着一个铁律，即突破成本极高，但复制成本极低。一旦你造出了那台「工业母机」，解决了最难的泛化问题，那么把顶级的智驾体验从 30 万的豪车下放到 10 万的买菜车，就不再是技术难题，而只是一个关于规模的时间问题。

这也正是地平线这次敢于喊出「智驾平权」的底层逻辑。

在过去两年，城区 NOA 几乎是 25 万甚至 30 万以上车型的专属标签。原因很简单，为了支撑巨大的算力需求，车企不得不堆砌液冷系统、大算力芯片和激光雷达。这对于一辆售价 10 万出头、利润薄如刀片的国民车来说，简直是天方夜谭。

但最新的征程 6M 方案，做了一件很反常识的事，它在完全不需要液冷的情况下，只靠自然风冷就能跑通复杂的城区智驾。这个细节很容易被外行忽略，但在工程上却颇为关键。对于在这个价位段占据主流的燃油车来说，为了装一套智驾系统而去改造散热回路，成本是不可接受的。

在地平线创始人余凯表示，中国市场有 50% 的车售价在 13 万以下，这些车主同样面临早晚高峰的拥堵，同样需要更安全的防御性驾驶，但在此之前，他们被默认为是高阶智驾的「绝缘体」。

然而，光有便宜的芯片还不够。对于大多数主销 10 万级车型的车企来说，他们面临着一个更现实的困境，那就是既招不到顶级的 AI 人才，也追不上那个以「月」为单位的算法迭代速度。而这，就是地平线发挥的机会。

如果你熟悉地平线过去几年的风格，会知道他们一直以此为傲，既卖芯片，也提供好用的工具链，让车企自己去做出独一无二的面包。这一度被认为是 Tier 2（二级供应商）最完美的边界感。

但现在的现实是，想吃面包的人太多，而会做面包的大师傅太少。

于是，地平线不得不把手伸得更长一点，推出了他们的 HSD Together 模式。说白了，就是地平线把自家打磨好的全栈算法能力，打包成一个装修好的「样板间」，直接开放给合作伙伴。如果你是车企，你不需要再从头去训练一个基座模型，也不需要去踩一遍地平线已经踩过的坑，直接「拎包入住」。

按照余凯的算法，这能把人力和时间成本砍掉 90%。这听起来非常诱人，但也意味着地平线正在重新定义自己的角色。它不再仅仅是一个躲在幕后的军火商，在必要的时候，它必须亲自下场，哪怕是把自己最核心的算法变成一种基础设施，也要把这个庞大的中低端市场硬推起来。

因为在这个新的工业周期里，要么成为铺路的人，要么无路可走。

智能驾驶，并非「模仿人类」

在解决完眼前的苟且，也就是如何把成本打下来之后，地平线并没有忘记仰望星空。这种仰望不是为了写诗，而是为了找答案——当端到端大模型成为行业共识后，下一步该往哪走？

余凯把答案藏在了数学里。

回顾地平线每一代芯片架构的命名，你会发现一条非常清晰的演进线索。从最早解决概率问题的「伯努利」，到负责预测的「贝叶斯」，再到处理博弈的「纳什」，地平线一直在用数学家的名字来标记技术的高地。而这一次发布的第四代架构，被命名为「黎曼」。

地平线在致敬，同样也是在宣示。在黎曼几何的视角下，看似纷繁杂乱的物理世界，其实有着低维的流形结构。余凯在现场抛出了一个观点，他认为最好的 AI 不应该去模仿人类，因为人类司机充满了坏习惯和不确定性。AI 的终极目标，不应是逼近人类，而是去逼近物理世界的「真理」。

为了承载这个寻找「真理」的过程，算力必须再次跃迁。官方在发布会上对下一代「征程 7」芯片的信息点到为止，但在下午的生态论坛中，一个被意外透露的「C7H」芯片展露出了些许地平线的野心。

相关信息显示，这款基于黎曼架构的芯片，单颗算力或将达到 500-700 TOPS，并采用 3-4nm 工艺。如果把这个参数放到行业坐标系里，你会发现地平线已经不再满足于跟跑。如果说征程 6 系列是在勉力追赶特斯拉当下的 AI4，那么征程 7 便是试图在未来的某个时间点，直接拦截特斯拉下一代的 AI5。

这种硬碰硬的正面交锋，是中国芯片厂商过去很少敢去想象的剧本。

当我们在谈论算力和架构时，很容易忽略地平线名字里的另一个关键词——Robotics（机器人）。回到文章开头那个奇怪的聚会，Insta360 的无人机、云鲸的扫地机、维他动力的机器狗之所以会出现在这里，答案其实早就写在地平线的公司名里。

在余凯的设想中，智能汽车只是人类造出的一台机器人。如果地平线的算法和芯片能解决汽车在复杂路口、恶劣天气下的生死博弈，那么处理家庭环境里的避障、或者是无人机的飞行轨迹，在技术维度上其实是相通的。

这次大会上发布的开源小脑模型（HoloMotion）和大脑模型（HoloBrain），也体现了地平线在这个时代的意图。它并不想自己去造每一个机器人，而是想提供一套通用的感知和决策底座。就像当年的 Android 为海量的手机厂商提供了通用底座一样。

所以，不管是 10 万级的买菜车，还是家庭里的扫地机，它们在地平线眼中并没有本质区别，都只是物理 AI 的不同载体而已。

2025 年对于地平线，甚至对于整个中国智驾行业来说，都是一道分水岭。一边是把高阶智驾像安全带一样普及到 10 万级车型的泥泞道路，另一边是向着物理世界「真理」攀登的险峰。

这注定不是一条轻松的路。那个充满个人英雄主义的草莽时代结束了，取而代之的，是一个拼工业底蕴、拼数学理解、拼生态广度的重工业时代。好在，地平线似乎已经准备好了那台「工业母机」，并按下了启动键。

Apple Watch 作为一款可穿戴智能设备，最大的槽点就是需要频繁的充电。

能够养成习惯还好，但如果充电和你的作息打架，那它就会变成每天睡前一个很恼人的环节。

▲ 图｜Apple Community

这个时候，如果有这么一款可穿戴产品：轻巧便携、防水防尘，而且永远不需要充电——你把它戴在手上，哪怕连续使用一整年都不用考虑续航。你会对此感兴趣吗？

听起来是不是有点像《赛博朋克 2077》里才有的黑科技？如果你是智能穿戴的老用户，听到这种「反常识」的设定，大概率会猜到一个名字：Pebble。

没错，那个曾经的智能手表鼻祖、极客心中的白月光，真的带着这么一款产品回来了。这个仿佛自带核能电池的可穿戴产品，就是 Pebble Index 01 戒指：

▲ 图｜Repebble

早在 Apple Watch 定义了所谓「智能手表」品类之前，Pebble 就已经是智能穿戴设备的第一批玩家了。

2012 年，苹果入场智能穿戴设备的两年前，Pebble 就凭借电子墨水屏、超长续航和开放的生态系统，在 Kickstarter 上创造了目标 10 万融资 1026 万美元的「众筹神话」。

虽然 Pebble 后来由于 Apple Watch 和 Android Wear 两家巨头的入场而逐渐难以招架，最终于 2016 年被 Fitbit 收购，但在很多经历过 Pebble Classic 时代的老用户心中，那种代表性的极简和实用主义精神从未消失。

▲ 图｜Wikipedia

而这一次，Pebble 的创始人 Eric Migicovsky 再次出山，但它的目光已经不在成熟的智能手表市场，而是做了一枚戒指。

更重要的是，在这个 AI 群魔乱舞的时候，Pebble 想做的不是一枚 AI 伴侣。

Pebble Index 01 的外观看上去和普通的戒指几乎没有区别，甚至第一眼都很难看出这是一个电子产品，反而像是一枚精致的、略带工业风的装饰指环。

▲ 图｜Repebble

Pebble Index 01 目前一共推出了三种配色，分别为抛光银（Polished Silver）、抛光金（Polished Gold）以及哑光黑（Matte Black），共有 6-13 号八种尺寸，单从外观就已经值回售价了。

兼顾装饰和智能属性的「指环类」智能产品并非没有先例，但千万别把 Pebble Index 01 和 Oura Ring 或三星 Galaxy Ring 之类主打随身健康的智能戒指搞混了——

Pebble Index 01 没有任何健康监测功能，不能测心率、不能看睡眠，甚至不能用来记步。根据 Migicovski 的介绍，它存在的唯一目的，是充当你大脑的「外置内存」。

▲ 图｜Gizmodo

因此，Pebble Index 01 的设计逻辑简直可以用「简单粗暴」来形容：没有屏幕和震动马达，只有一个按钮、一颗小 LED 灯和一个麦克风，简洁程度不输当年的初代 iPhone。

与之相呼应的是，Pebble Index 01 的用法也有且仅有一种：

当你脑海中突然闪过一个灵感、想起一件急事，或者单纯想记录一个无厘头的地狱笑话时，既不需要掏出手机，也不用喊智能助手。只需要抬起手、按住戒指上的按钮，把要记录的东西说出来，就结束了。

▲ Youtube｜Eric Migicovski

但是极简的用法并不代表这是个简陋的产品。比如对于语音交互的隐私问题，Pebble 就指出：

Pebble Index 01 的麦克风只有按住按钮时才会通电，无法后台启动；所有的录音会通过蓝牙加密传到手机，利用 Pebble app 的本地 AI 模型进行转文字和分类工作，全程无需联网、也不需要订阅费。

当然，它能做的也并不只是单纯记录，你也可以给它下指令，要求定闹钟、添加日程和设置待办等等，这些指令都会通过 Pebble app 分发到手机上。

▲ 使用的就是连接 Pebble 手表的 app

此外，Pebble Index 01 也内置了有限的存储功能，可以在连接丢失时保存最长 5 分钟的录音，重新连接上手机之后再传输给 Pebble app。

甚至由于 Pebble Index 01 是个开源产品，你不一定非得用 Pebble 自己的 app，用它来连接和指挥 Siri 一样是可行的，唯一的缺点就是 Apple Intelligence 可能没那么智能。

此外，有别于其他所有智能穿戴品牌，Pebble 给 Index 01 设置了一个惊为天人的功能：它不需要充电。

但这并不是什么外星科技，Pebble Index 01 内置了一颗不可更换的氧化银助听器电池，在每天记录 10-20 次、每次录音 5-10 秒的强度下，这块微型电池可以支撑两年。

▲ Youtube｜Eric Migicovski

这就意味着你可以像戴普通戒指一样用 Pebble Index 01，无论洗漱、运动甚至泡澡都不用摘。当 Pebble Index 01 电量耗尽的时候，它会在 app 推送通知，提醒你重新下单并且把旧戒指寄给 Pebble 回收——

是的，从这个使用方法来看，Pebble Index 01 其实是一个「一次性产品」。

但如果你经历过 Apple Watch 半路没电的窘况，Pebble 这种「刻意设计」的一次性也不失为一种解决方案。

更重要的是，Pebble Index 01 的售价仅为 75 美元（约合人民币 530 元），相当于用不到一单 648 的价格，换来一个能用两年的实体版「闪念胶囊」或者「小布记忆」，一定会有人对此感兴趣的。

只不过，我们也必须认识到 Pebble Index 01 面临的挑战——这是一款过于具体的产品，它解决的痛点非常聚焦和细碎，甚至可以说是从 Migicovsky 个人遇到的问题而开发出的解决方案。

而对于大多数习惯了智能手表的人们来说，花几百块钱买一个「录音按钮」，并且为了它专门培养一套「按戒指说话」的新肌肉记忆，这门槛属实不低。

在语音助手已经无处不在的今天，Pebble Index 01 能否凭借其独特的「离线感」和「实体按钮感」打动足够多的人，还有待市场检验。

但能看到 Pebble 的名字再次出现在市场新闻里，本身就是一件让人高兴的事。

▲ 图｜Repebble

目前，Pebble Index 01 仍处在 75 美元的预售阶段，正式开售后会上调至 99 美元，可以在 Pebble 官网上下单，发货则要等到 2026 年 3 月前后。

总的来说，Pebble Index 01 是一款非常有趣、有性格的产品，不仅延续了 Pebble 一贯的极客浪漫，更是真的敢于在功能上做减法、在体验上做加法。

这种大胆且好玩的设计理念，我们已经很久没有从科技厂牌的产品中见到了。

http://www.qdaily.com/articles/65059.html

http://www.qdaily.com/articles/65136.html

http://www.qdaily.com/articles/65122.html

https://news.qcc.com/postnews_47b883bc86e0996c0e3d33a5270f6655.html

2008 年 F1 巴西大奖赛最后一圈，汉密尔顿在最后一个弯角超越格洛克，以 1 分的微弱优势，为迈凯伦车队夺得了车手世界冠军。

但之后，汉密顿转投梅赛德斯，迈凯伦则陷入漫长的冠军荒。此后的十七年间，尽管多次站上领奖台，甚至几度逼近总冠军，他们始终未能重返巅峰。

直到上周，在阿布扎比的夜色与烟火中，年轻的英国车手兰多·诺里斯驾驶迈凯伦赛车冲过终点线，正式加冕 2025 赛季车手世界冠军，将这支老牌劲旅重新带回最高领奖台。

按照惯例，阿布扎比大奖赛正赛开始前，所有车手会在赛道上合影留念。这张照片定格了 2025 赛季围场的最终阵容，也成为 F1 现行格局的最后一张完整群像。

因为从下个赛季起，这项运动将迎来近十年来最深刻的一次系统性变革——车队版图重组、技术规则重写、赛道调整，甚至连赛车的样貌与声音都将变得陌生。

熟悉的时代正在落幕，而新秩序尚未完全成形。

马德里入局，伊莫拉退出

根据 F1 官方公布的 2026 赛季赛程，F1 2026 年共设 24 站比赛，首站于 3 月 8 日在澳大利亚墨尔本举行，收官战定于 12 月 6 日在阿布扎比。中国大奖赛将于 3 月 13 日至 15 日在上海国际赛车场举办，连续第二年作为赛季第二站。

西班牙首都马德里将在 9 月 11 日至 13 日首次举办 F1 大奖赛。新赛道位于 IFEMA 展览中心与 Valdebebas 区域，全长 5.4 公里，设有 22 个弯角。这是 F1 近十年来少有的全新街道赛道项目。

与此同时，意大利伊莫拉赛道因未能与 F1 达成续约协议，正式退出赛历。该赛道自 1980 年起多次承办 F1 比赛，曾是圣马力诺大奖赛的举办地，也是埃尔顿·塞纳 1994 年事故的发生地。

摩纳哥大奖赛的举办时间从传统的 5 月移至 6 月 5 日至 7 日，成为欧洲赛季的揭幕战。

赛季末的比赛强度有所升级，最后七周内将连续进行两组「三连赛」——美洲三连（奥斯汀、墨西哥城、圣保罗）与中东三连（拉斯维加斯、卡塔尔、阿布扎比）。这对车队的物流调度、人员轮换和备件管理都有不小的压力。

敏捷赛车

2026 赛季将实施自 2014 年以来 F1 最大的技术规则变革，核心目标是提升比赛观赏性、安全性和可持续性。

2026 年 F1 赛车将显著「瘦身」——

– 轴距从 3600 毫米缩短至 3400 毫米；
– 车身宽度从 2000 毫米减至 1900 毫米；
– 前后轮胎宽度分别减少 25 毫米和 30 毫米；
– 底板宽度削减 150 毫米。
– 整车最低重量限制从 798 公斤降至 768 公斤。

这一调整旨在解决当前 F1 赛车过重导致的操控迟滞问题。现行规则下，赛车满油发车时总重接近 900 公斤。质量越大，惯性越大，过重的车身会导致车辆在中低速弯内较为笨拙。

而且较小的车身也有利于超车。诸如在摩纳哥这类难以超车的街道赛中，更小的车身可以拥有更多的超车可能性，增加比赛悬念。

此外新规下的赛车鼻翼将缩短 100 毫米，尾翼下横翼移除，前轮拱取消，扩散器结构简化，车辆整体下压力会减少 30%，空气阻力降低 55%，在一定程度上减小了地面效应，会更加考验车手的驾驶技术，这对于 2022 年加入地面效应后成绩一骑绝尘的红牛来说，应该会有点头痛。

另一个与比赛观赏性密切相关的变化是，沿用 15 年的 DRS（可调尾翼系统）将被取消。取而代之的是新引入的可同时改变前/尾翼角度的新模式 X/Z Mode。

X/Z Mode 的理念与 DRS 基本一致，都是通过主动空气动力系统提高车辆在直道上的速度以及提供足够的弯道下压力，但不同的点在于 X/Z Mode 更加接近早期的 DRS 系统，在直道上行驶时的默认设置是称为 X 模式。只有当赛车开始刹车和过弯时，扰流板部件才会弹回高下压力配置。

此外，在 26 年的比赛中，领先的赛车会在 290km/h 后逐步减弱电能输出，直到 355km/h 后完全停止；而追击的赛车将会在到达 377km/h 前，临时获得 350kW 的动力输出以及 0.5 兆焦的能量。触发条件与 DRS 一样，与前车距离在 1s 以内。

新模式的引入预计会在赛道上创造更多的轮对轮进攻，改变前车被 DRS 追进时只能释放 ERS 电量防守的窘境。

新规在车辆的动力单元部分也有不少变化。

规则要求内燃机（ICE）与电机（MGU-K）动力输出需要达到 50：50 平衡，内燃机功率将从 550-560kw 被削减到 400kw，电机功率功率从 120kw 提升至 350kw。且车辆需要使用 100% 可持续合成燃料。

复杂的 MGU-H 系统（热能回收系统）也被淘汰，刹车能量回收则增加了一倍，每圈回收的能量约为 8.5 兆焦耳。由于额外的 120 马力，再加上减轻了 30 公斤的赛车和更少的空气阻力，赛车将拥有三倍的刹车能量。

这对于新加入的车队而言算是个重大利好。在将 MGU-H 移除之后，动力单元的成本、技术难度都将下降，让赛车技术下放民用级更为简单。

目前的 F1 只有四大动力供应商，法拉利（法拉利、哈斯、索伯）、奔驰（梅奔、迈凯伦、威廉姆斯、阿斯顿马丁）、雷诺（Alpine）和本田（红牛、小红牛）。

而 26 年则将有 5 家动力单元供应商同场竞技，法拉利、梅赛德斯继续留在场上，本田将与阿斯顿马丁合作，而福特将与红牛动力总成合作，奥迪将首次加入。而 Alpine 放弃雷诺转投梅赛德斯，新加入的凯迪拉克则将先使用法拉利引擎以等待自家引擎开发完成。

老对手、新面孔

除了新规之后，更引人注目当然是奥迪和凯迪拉克两只新车队的加入。

从上世纪 80 年代凭借 quattro 统治拉力赛场，到 21 世纪以柴油、混合动力和纯电技术在勒芒、Formula E 及达喀尔拉力赛持续突破，奥迪似乎已经征服了世界上大多数的赛车运动，除了 F1。

而在明年，他们终于将进入围场内部。

但作为大众集团旗下的核心品牌，奥迪并未选择新建车队，而是全资收购了瑞士索伯车队。

虽然索伯自 1993 年进入 F1 以来长期处于中下游，但拥有完整的运营架构，能帮助奥迪少走许多弯路。且其历史与德国汽车工业深度交织，1990 年代初，索伯曾作为梅赛德斯厂队的技术执行方参与世界跑车锦标赛；1993 年 F1 首秀时，使用的正是梅赛德斯客户引擎。

马上这只车队将成为将成为奥迪挑战老对手的桥头堡。

与其他新入局者不同，奥迪是唯一一家同时开发底盘与动力单元的车队，其动力单元从燃烧室到涡轮全部自主设计，不依赖客户协议或技术共享。

车队的核心团队由法拉利技术总监马蒂亚·比诺托负责整体技术战略，红牛前赛事总监乔纳森·怀特利出任车队领队，车手阵容则定为经验丰富的尼科·霍肯伯格与新秀加布里埃尔·巴托莱托，形成「反馈+速度」的组合。

霍肯伯格经验丰富，拥有 245 次大奖赛经验，是塞巴斯蒂安·维特尔退役后的唯一一位德国 F1 车手。他曾为大众集团工作，2015 年与保时捷合作赢得勒芒 24 小时耐力赛冠军。巴西新秀巴托莱托则年轻且快，在没有大型青训学院的支持下连续，连续完成 F3 和 F2 赛季并晋级 F1。

 奥迪不能接受中游车队的身份。

相比起梅赛德斯在 F1 项目上的「英德混血」，奥迪是相对来说「徳味」更重的那个，在某种程度上甚至背负着整个国家的期待，因此他们的目标也十分明确——在 2030 年前后争冠。

那各位觉得奥迪能像老对手奔驰一样，在进入仅 4 年后就横扫一切对手嘛？

比起奥迪，凯迪拉克进军 F1 的过程则要更坎坷一些。

早在 2021 年，1987 年的 F1 世界冠军安德雷蒂就曾试图重返 F1 赛场，他试图收购一家现有的 F1 车队，但索伯和哈斯都拒绝了这个请求。

一年后，安德雷蒂拉来了通用汽车背书，希望以一支全新的车队进入 F1，当时 FIA 通过了这个请求，但却被 F1 集团否决了，显然现有车队并不愿意有新车队与他们分享巨大的收益。但经过持续的游说和付出 4.5 亿美元补偿后，最终 F1 终于在 2024 年下半年通过了批准。

在车手方面，凯迪拉克车队目前选择了 36 岁的芬兰车手博塔斯和 35 岁的墨西哥车手佩雷兹。博塔斯在 2024 赛季结束后离开索伯，目前在梅赛德斯·奔驰车队担任替补车手，佩雷斯在 2024 赛季结束后因表现糟糕离开红牛车队，目前赋闲。两人在此前生涯中共参加过 527 场比赛，赢下 16 场胜利，106 次登上领奖台，并获得过 23 个杆位。

不过，美国车迷更希望看到本土新星科尔顿·赫塔登场。这位在美国已家喻户晓的天才车手因未达到 FIA 超级驾照所需的 40 积分门槛，暂无法直接进入 F1。他将在 2025 年参加 F2，全力刷取积分，未来极有可能取代博塔斯或佩雷兹之一。

值得注意的是，F1 如今每年在美国举办三站比赛（迈阿密、奥斯汀、拉斯维加斯），门票场场售罄，美国观众群体迅速壮大，本土 F1 文化正在成型。然而，至今尚无一支真正代表美国的车队。

凯迪拉克志在改变这一局面。在通用汽车全力支持下，他们希望成为「美国卓越工程」的象征，与梅赛德斯、法拉利、红牛正面抗衡。

1106 天，OpenAI 从掀桌子的人，变成了被掀桌子的人。

伴随着 Google Gemini 3 的发布，OpenAI CEO 奥特曼上周罕见拉响了「Code Red」红色警报，并宣布所有资源回流 ChatGPT 主线，其他业务一律靠边站。

这是 OpenAI 成立以来第一次进入「红色警报」状态，也是它第一次如此明确地承认：竞争压力已经大到必须全力应对。

而就在刚刚，OpenAI 发布了 GPT-5.2 模型，打出了一记力量感十足的重拳。GPT-5.2 将向 ChatGPT 付费用户开放，并通过 API 提供给开发者，分为三个版本：

• Instant：速度优化版，适用于信息查询、写作和翻译等常规任务；
• Thinking：擅长处理复杂结构化任务，如编程、分析长文档、数学和规划；
• Pro：高端版，专注于在高难度任务中提供极致的准确性和可靠性。

不聊天，真干活，GPT-5.2 闯进打工人职场

本以为 OpenAI 会专注提升 ChatGPT 的个性化和消费者体验，结果 GPT-5.2 的发布方向依旧是走职场实用主义的路数。

用 OpenAI 应用 CEO Fidji Simo 的话来说：「我们设计 GPT-5.2 是为了给用户创造更多经济价值。」

什么叫经济价值？

就是让 AI 真的能干活，做表格、写 PPT、敲代码、看图、读长文、调用工具、搞定复杂项目，这些都是 GPT-5.2 的拿手好戏。

数据也挺唬人。平均每个 ChatGPT 企业版用户说，AI 每天能给他们省 40 到 60 分钟，重度用户更狠，每周能省 10 小时以上。

GPT-5.2 Thinking 是这次发布的重头戏。

在评估 44 个职业知识型任务的 GDPval 测试中，它成为首个在总体表现上达到或超过人类专家水平的模型。具体来说，在与行业专家的对比中，GPT-5.2 Thinking 在 70.9% 的任务中胜出或持平，由人类专家亲自评判。

这些任务可不是随便出的题，涵盖了美国 GDP 排名前 9 个行业，包括销售演示文稿、会计报表、急诊排班计划、制造业图纸、短视频制作等等，都是真实工作场景里的硬活。

编程方面的提升更明显。

SWE-Bench Pro 是个相当严格的测试，评估模型在真实世界软件工程中的能力，涉及四种编程语言，比只测 Python 的版本难多了。GPT-5.2 Thinking 在这个测试里拿到了 55.6% 的成绩，创下业界新高。

更夸张的是在 SWE-bench Verified 里直接干到 80%，成为目前最高记录。这意味着 GPT-5.2 Thinking 能更可靠地调试生产环境中的代码、实现功能需求、重构大型代码库，端到端的修复工作做得更高效，减少人工介入。

前端开发也有明显提升。

早期测试者说，它在处理复杂或非常规的前端 UI 任务时表现更出色，特别是涉及 3D 元素的场景，妥妥的全栈工程师助手。

OpenAI 还放出了几个根据单一提示生成的示例：海浪模拟器、节日贺卡生成器、打字雨游戏。就一个提示词，整个单页应用就出来了，可调节的参数、逼真的动画效果、平静的 UI 风格，全都有。

幻觉率降低 30%，长文本能力接近完美

事实准确性这块，GPT-5.2 Thinking 相较于 GPT-5.1 Thinking 的「幻觉率」更低。

在一组匿名化的 ChatGPT 查询中，出现错误的回答减少了约 30%。对于专业人士来说，这意味着在研究、写作、分析与决策支持等任务中，出错率更低，用起来更放心。

不过 OpenAI 也提醒，就像所有模型一样，GPT-5.2 并不完美，关键性任务还是得自己核查。

长文本推理能力也树立了新标杆。

在 OpenAI MRCRv2 基准测试中，GPT-5.2 表现领先。这个测试评估的是模型能不能正确整合分布在长文档中的信息，对于深度文档分析这类涉及数十万 token 的跨文档信息整合任务来说，GPT-5.2 的准确率远超 GPT-5.1。

尤其在 MRCR 的 4 针测试（不同于「大海捞针」，而是要求模型在海量文本里，区分并找出多个一模一样的「针」中的特定一个）中，最多 256k token 的上下文，GPT-5.2 是首个接近 100% 准确率的模型。

这意味着专业用户可以用 GPT-5.2 高效处理超长文档，报告、合同、学术论文、访谈记录、多文件项目，它都能在处理上百页内容时保持逻辑一致和信息准确。视觉理解方面，GPT-5.2 Thinking 是目前 OpenAI 最强的视觉模型。在图表推理和软件界面理解方面，错误率下降了约一半。

对日常专业使用来说，这意味着模型能更准确地解读数据仪表盘、产品截图、技术图纸、可视化报告，适用于金融、运营、工程、设计、客服等以视觉为核心的工作场景。

空间理解能力和工具调用能力也有所提升，在 Tau2-bench Telecom 测试中，GPT-5.2 Thinking 取得了 98.7% 的新高成绩，展现出在长、多轮任务中可靠使用工具的能力。

即使将推理强度设置为最低档，GPT-5.2 的表现仍显著优于 GPT-5.1 和 GPT-4.1。

这代表 GPT-5.2 Thinking 在执行端到端工作流方面更强，处理客户服务案例、从多个系统中提取数据、执行分析任务，高效完成全流程输出，中间环节更少出错。

数学和科学能力的提升，可能是这次发布里最硬核的部分。

在 GPQA Diamond 这种研究生级别的科学问答测试里，覆盖物理、化学、生物学等领域，GPT-5.2 表现明显更强。FrontierMath 那种评估专家级数学问题解决能力的基准测试，它也能啃下来。

更牛的是，在 ARC-AGI-1 测试中，GPT-5.2 Pro 是第一个突破 90% 准确率的模型，相比去年 o3-preview 的 87%，表现更强，成本却降低了约 390 倍。

ARC-AGI-2 版本更难，专注于考察流动性推理能力，GPT-5.2 Thinking 得分为 52.9%，创下「链式思维模型」新高，GPT-5.2 Pro 更进一步，达到 54.2%。

官方博客中提到一个令人印象深刻的案例：在统计学习理论的一个开放问题上，GPT-5.2 Pro 甚至直接给出了一个可行的证明方案。

这个问题来自 2019 年学习理论大会 COLT 上提出的未解难题：如果模型设定完全正确，数据呈标准正态分布，在这种教科书式的「干净」情况下，学习曲线是单调的吗？

研究人员没有先设计算法或提供证明思路，也没有输入中间步骤或提示，而是直接请求 GPT-5.2 Pro 给出完整证明。结果，模型提出了一种可行的解法，并通过人工验证、外部专家评审确认其正确性。

这说明 GPT-5.2 Pro 在一些有明确公理基础的领域，比如数学、理论计算机科学，已经可以发挥更实质性的科研辅助作用：探索证明路径、验证假设、发现隐藏的联系。

性能表现这么猛，代价自然也不小。

Thinking 和 Deep Research 模式消耗的算力远超普通聊天机器人，因为它们得「思考」得更深。由于 OpenAI 现在用于模型推理的开销，大部分是直接掏真金白银，而不是用微软 Azure 的云服务积分抵扣。

长期往里砸钱，这种玩法能撑多久，真不好说。

总得来说，GPT-5.2 更像是对前两次模型升级的整合，而不是完全重构。

8 月的 GPT-5 是架构重启，引入了可以在快速响应和深度「Thinking」模式之间切换的路由机制。11 月的 GPT-5.1 让系统变得更温和、更具对话性，也更适合智能体和编码任务。

现在的 GPT-5.2，则是要在这些优势的基础上，打造出更可靠的生产级模型。而且有一个非常重要的细节：这次推出的三款 GPT-5.2 模型，底层知识库都已经完成了更新。

GPT-5.2 已经开始在 ChatGPT 中陆续上线，优先开放给付费用户。GPT-5.1 还会在「传统模型」选项中保留三个月，之后就正式下线了。

API 那边也同步开放，开发者已经可以用上了。价格比 GPT-5.1 贵一些，但 OpenAI 说因为 token 效率更高，实际总成本反而更低。

一个坏消息，和一个好消息

除了模型本身，OpenAI 的商业化上也有两个极具反差感的消息。

虽然这次发布并没有推出新的图像生成模型，但今天 OpenAI 跟迪士尼达成了三年授权协议。

用户可以生成包含迪士尼、漫威、皮克斯和星球大战等 200 多个角色的社交视频，部分生成视频还能在 Disney+上播放。

作为交换，迪士尼向 OpenAI 投资 10 亿美元，还会成为重要客户。内容 IP 加 AI 生成，这背后想象空间确实挺大。

另一个值得关注的消息是，ChatGPT 的「成人模式」终于有了明确时间表。

随着越来越多 AI 聊天机器人涉足成人内容，OpenAI 也不打算当圣人了。根据彭博社报道，Fidji Simo 已经明确该功能预计 2026 年第一季度上线。

在此之前，OpenAI 会继续优化年龄识别功能，确保未成年人自动启用内容保护机制。目前年龄预测模型正在部分国家进行早期测试，以评估识别青少年的能力，并确保不会误判成年人。

面对 Google Gemini 的步步紧逼，OpenAI 选择用 GPT-5.2 这套组合拳来回应。它更快、更强，也更像一个成熟的商业产品。

与此同时，一边拥抱迪士尼的米老鼠，一边准备推出成人模式，OpenAI 既要保持技术领先，又要快速变现；既要占领企业市场，又不放过任何流量入口。

幸运的是，迎来十周年节点的 OpenAI 最终还是演好了这出反击大戏。

一个叫 Avocado（牛油果）的神秘项目，正在 Meta 内部紧张推进。

虽然项目名字听起来像是什么新款沙拉或者健康食品，但这其实是 Meta 押上全部身家要做的下一代 AI 模型。

据 CNBC 报道，Avocado 由 Meta 新任首席 AI 官、28 岁的 Alexandr Wang 领导的 TBD Lab 负责研发，原计划在 2025 年底发布这个模型，但目前时间已经推迟到 2026 年第一季度。

更重要的是，Avocado 最终可能采用闭源方式，这意味着开发者将无法自由下载其参数和相关软件组件。

更有意思的是，据彭博社援引知情人士消息称，Meta 旗下的 TBD 团队在训练 Avocado 模型的过程中，使用了多个第三方模型进行蒸馏学习。其中包括 Google 的 Gemma、OpenAI 的 gpt-oss 以及阿里的 Qwen 模型。

这种做法本身并不罕见，通过蒸馏学习从强大的模型中提取知识是 AI 领域的常见技术。但对于曾经高调宣扬开源、试图建立自己 AI 生态的 Meta 来说，如今转而借鉴竞争对手的模型，多少有点打脸的意味。

Meta 发言人对此的回应相当官方，称模型训练工作按计划进行，目前没有重大时间变动。

但业内人士心里都明白，这个项目关系到 Meta 能否在 AI 竞赛中追上 OpenAI、Google 和 Anthropic。如果 Avocado 扑街，Meta 在 AI 领域可能就真的要被甩出第一梯队了。

实际上，在 Avocado 尚未面世之前，Meta 在产品端已经遭遇了一次惨败。

今年 9 月匆忙上线的 AI 短视频平台 Vibes，被寄予厚望要对标 OpenAI 的 Sora 2，结果却惨遭市场打脸。Appfigures 数据显示，Meta AI 在 iOS 免费应用排行榜上仅位列第 97 名，而 Sora 2 则高居第 3，并逐步攀升。

虽然 Sora 最近也被传出用户黏度下降的情况，但当两款产品几乎同时发布，Vibes 非但没能成为话题爆款，反而被 Sora 2 压着打。很多人甚至不知道 Meta 新发布了这个产品。

多位前员工和内容创作者告诉 CNBC，Vibes 仓促上线，缺乏如逼真对口音频等关键功能。
前 GitHub CEO Nat Friedman 主导了这个项目，现在他正面临巨大压力，被要求尽快推出真正的爆款 AI 产品。知情人士称，Meta 多个 AI 团队都在承压，70 小时工作周成为常态，同时全年进行了多轮裁员与重组。

这种节奏，像极了一家被逼到墙角的初创公司，而不是市值万亿的科技巨头。

从 AI 赢家到被质疑，不过一年时间

今年是 Meta AI 的坎儿年。

去年九月，意气风发的扎克伯格还站在 Meta Connect 的舞台上，信心满满地宣称 Llama 将成为业内最先进的 AI 模型，让所有人都能受益于人工智能。

那时的他，像极了一个布道者，向世界传递着开源 AI 的福音。

然而仅仅一年后，风向就变了。到了两个月前的财报电话会议上，扎克伯格对 Llama 的提及只剩下了一次。那个曾经被当作 Meta AI 战略核心的开源模型，正在悄悄让位给 Avocado 这个神秘项目。

这个转变背后，是 Meta 在 AI 竞赛中越来越明显的焦虑。

当 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude 接连发布重磅更新时，Meta 发现自己似乎被甩在了身后。尤其是，Google 在 AI 领域的投入正逐渐显现成效，而 Meta 却陷入了方向不明的泥潭。

为此，扎克伯格的应对方式简单粗暴，砸钱挖人。

今年 7月份，Meta 宣布成立超级智能实验室 MSL，将公司所有 AI 业务重组到这个新部门之下。紧接着，一场硅谷 AI 人才的扫货大战拉开帷幕。

最引人注目的一笔交易发生在同月，Meta 以 143 亿美元的天价引入了 Scale AI 的 28 岁创始人 Alexandr Wang 及其团队。

虽然 Wang 不是工程师，但被认为是业内最具人脉的AI创业者之一。

随后，扎克伯格和 Wang 展开疯狂招人，争抢顶级 AI 研究员，开出高达数亿美元的薪酬。据 OpenAI 首席研究官 Mark Chen 称，扎克伯格甚至亲自送自制的汤到 OpenAI 员工家门口，劝他们跳槽到 Meta。

Wang 被任命为 Meta 首席 AI 官，领导一个叫 TBD Lab 的精英小组。这个名字本身就很有意思，TBD 是「to be determined」的缩写，意思是待定。最初只是个临时代号，但因为太贴切了反而保留了下来，某种程度上也反映出 Meta AI 战略的探索性质。

除了 Wang，Meta 还挖来了前 GitHub CEO Nat Friedman，让他负责 MSL 的产品与应用研究，以及 ChatGPT 联合创始人赵晟佳。

这些重金引入的大佬带来了硅谷前沿 AI 研发的标准流程，彻底改变了 Meta 传统的软件开发文化。然而改变的代价是巨大的。

仅仅四个月后，Meta 就将 2025 年的资本支出预期从 660 亿至 720 亿美元调升至 700 亿至 720 亿美元。投资者开始担心，这么烧钱到底值不值。

质疑声四起，Avocado 将成为挽救声量的最后一道保障。

开源？闭源！Llama 4 失败成为转折点

Avocado 转向闭源并非无迹可寻。

报道中提到，Llama 4 在发布后未能吸引足够的开发者关注，同时基准测试分数「作弊」的行为使其备受诟病，进而也让扎克伯格开始重新思考开源战略。

据称，扎克伯格对 Llama 4 系列超大模型 Behemoth 的发展方向感到失望，最终放弃了该项目，转而寻求新的路径。

此外，扎克伯格在 7 月的一次表态中透露了这种转变的苗头。他说，我们需要严谨地控制风险，并谨慎选择开源内容。这与他此前在博文中「开源正迅速缩小与闭源的差距」的豪言壮语形成了鲜明对比。

MSL 新成立的超级智能实验室领导层对开源策略也提出质疑，他们更倾向于打造强大的闭源 AI 模型。虽然 Meta 官方一再表示其对开源 AI 的立场没有改变，但内部的风向显然已经转了。

Llama 4 的失败成为扎克伯格战略转向的关键节点，也引发了内部重大人事调整。

据知情人士透露，Meta 首席产品官 Chris Cox 在 Llama 4 失利后被调离原 AI 部门 GenAI，不再主管 AI 业务。这位在 Meta 工作多年的老将就这样从 AI 战略的核心圈子里出局了。

随后，扎克伯格开启了 AI 人才的扫货模式。

28 岁的 Alexandr Wang 被任命为首席 AI 官，领导 TBD Lab 这个精英团队。Avocado 正是在这个团队中研发的。
整个 MSL 的组织架构被拆分成四个主要部分。

TBD Lab 由 Alexandr Wang 领导，专注于 Meta 下一代大型语言模型研发，被视为 MSL 内部的「旗舰」团队。FAIR 基础 AI 研究团队是 Meta 原有的人工智能基础研究部门，专注长期前沿研究，在 MSL 重组中被纳入新架构。

产品及应用研究团队 PAR 由 Nat Friedman 领导，负责将 AI 技术整合到产品和消费应用中，定位为 AI 产品化和应用落地的桥梁。

MSL 基础设施团队则由 Meta 工程副总裁 Aparna Ramani 领导，负责支撑 AI 模型的大规模计算基础设施建设，确保 Meta 拥有足够的数据中心、GPU 算力和工程工具。

科研模式上，TBD Lab 主打一个「小而精」，整个团队只有几十名顶尖研究人员和工程师。Meta 首席财务官强调，这是一个高度人才密集的小团队，被设计为在一到两年内将 AI 模型推向前沿水平。

这个团队就坐在扎克伯格办公室附近，但运作方式却像一家独立的初创公司。

他们甚至不使用 Meta 内部的社交平台 Workplace，保持着高度的独立性。团队文化鼓励工程师快速构建原型并推动模型能力极限，采取「成果导向」的轻流程方式，偏重演示和实做，而非冗长的文档流程。

Nat Friedman 在 10 月的 Masters of Scale 峰会上透露了这种文化转变。

他说，Meta 现在的新口号是「要演示，不要写文档」。这种硅谷创业公司的做派与 Meta 以往多个部门协调、确保数十亿用户应用一致性的传统开发流程形成了鲜明对比。

然而这种转变也带来了文化冲击。

知情人士称，Wang 和 Friedman 的管理风格较为封闭，与 Meta 过往「工作公开透明」的文化形成鲜明反差。这两位新任高管是基础设施专家，而非消费者应用专家，他们带来的不仅是新的开发方式，还有完全不同的工作文化。

据《纽约时报》报道，在今年秋季的一些会议中，Wang 私下表示，他与扎克伯格的一些老将，比如首席产品官 Chris Cox 和首席技术官 Andrew Bosworth，在一些问题上意见不合。

分歧的焦点在于 AI 模型的发展方向。

Cox 和 Bosworth 希望 Wang 的团队专注于利用 Instagram 和 Facebook 的数据来训练 Meta 的新基础 AI 模型，以提升社交媒体信息流和广告业务。但正在开发 Avocado 的 Wang 却拒绝了这一建议。

据称他认为，团队的首要目标应该是追赶 OpenAI 和 Google 的 AI 模型，而不是过早地专注于实际产品。

这种分歧反映出 Meta 新 AI 团队与公司其他高层之间日益显著的对立氛围。根据多位现任和前任员工的说法，TBD Lab 的研究人员认为，Meta 的许多高管只关心如何改进社交媒体业务，而他们的目标是打造一种类似「神」的超级智能。

在最近一次会议中，Cox 曾询问 Wang 是否可以像 Google 利用 YouTube 数据训练 AI 模型一样，使用 Instagram 数据来训练 Meta 的 AI，以优化推荐算法。

但 Wang 回应说，将具体业务需求纳入训练过程会拖慢打造超级智能的进度。

之后他还私下抱怨称，Cox 过于专注改进自己负责的产品，而忽视了前沿 AI 模型的开发。是否最终三人达成一致，目前尚不清楚。

矛盾不仅体现在战略分歧上，还涉及到真金白银的资源分配。

据两位知情人士透露，Bosworth 近日被要求从他负责的虚拟现实与增强现实部门 Reality Labs 明年的预算中削减 20 亿美元，这笔钱被转移到了 Wang 团队的预算中。

此外，Meta 内部也有人对计算资源的分配产生争议。

到了秋天，一些负责 Instagram 和 Facebook 内容算法的员工提出异议，认为数据中心的算力应优先用于改进推荐算法，而不是训练 AI 模型。他们指出推荐算法能直接带来收益，而 AI 模型目前还没有赚钱。

对于报道中提到的 Wang 与 Cox、Bosworth 之间的矛盾和 20 亿美元的预算，Meta 发言人 Dave Arnold 在一份声明中予以否认。

与此同时，扎克伯格也并未完全放权。

Aparna Ramani 在 Meta 任职近十年，被指定负责分配 MSL 的计算资源，显然是扎克伯格安插的「自己人」。此外，Meta 还调任

Vishal Shah 为 AI 产品副总裁，与 Friedman 合作。Shah 曾是 Reality Labs 负责人，被视为扎克伯格的忠实执行者。

这种权力平衡的微妙设计，在 10 月迎来了一次大规模调整。

Meta 宣布将在 MSL 部门裁减约 600 个岗位，具体受影响的团队包括原 FAIR 基础研究组、部分产品型 AI 团队，以及 AI 基础架构团队。而新成立的 TBD Lab 不受此次裁员影响，这表明 Meta 对这个核心研发团队寄予厚望。

据 Axios 报道，MSL 裁员消息在 10 月 22 日由 Alexandr Wang 通知员工。Wang 在内部备忘录中强调，精简团队有助于加快决策、提高每位成员的责任范围和影响力。他暗示过去团队人头过多、汇报链条过长，反而降低了执行效率。

根据 Meta 的说明，此次裁员旨在使 AI 团队「更加灵活和响应迅速」。

这次裁员并非出于财务困境，而更像是战略重组的一部分。FAIR 团队作为长期研究部门，一些纯学术项目可能难见短期产出，被视为与当前「提速赶超」的战略不符，因此成为裁撤重点。

更微妙的是，这次裁员的时机加速了图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 的离职出走，并顺势而为地创办初创公司。

LeCun 是 FAIR 的联合创始人之一，他的离开加上此前一些研究员出走，已经给 FAIR 团队带来了士气波动。Meta 干脆借此机会重组团队，将旧 FAIR 人员和项目裁撤或并入新的产品线。

裁员释放出这样的信息，Meta 将不再无限供养长期研究，而要全力以赴追求短期成果。这对尚留 Meta 的研究人员更是一种震慑和鞭策。

基础设施转型，押注超级数据中心

在继续开发 Avocado 的同时，Meta 也在改变其基础设施建设策略。

知情人士称，公司正更多依赖第三方云计算服务，如 CoreWeave 和 Oracle，来开发和测试 AI 功能。这是一个有意思的转变，Meta 曾经以自建数据中心著称，但在 AI 时代，快速获取算力的重要性超过了一切。

与此同时，Meta 也在建设自己的大型数据中心。

10 月，Meta 宣布与 Blue Owl Capital 成立合资企业，共同投资 270 亿美元在路易斯安那州 Richland Parish 建设超大型 Hyperion 数据中心。Meta 表示，这项合作为其「实现长期 AI 愿景」提供了「速度和灵活性」。

值得注意的是，这笔 270 亿美元的融资协议宣布的时间，恰好就在 MSL 裁员 600 人的同一周。

这显然不是巧合。

Meta 在缩减人力的同时，通过外部资金来确保硬件投入不减，以支撑其大模型计算需求。从人员和财务两方面为 Meta AI 业务「减负」，让 MSL 可以轻装上阵。

此外，Meta 还在产品中测试其他 AI 模型。例如，Vibes 使用了 Black Forest Labs 和 Midjourney 提供的模型，后者 Friedman 担任顾问。

这说明 Meta 并不排斥使用第三方模型，只要能快速推出产品。

尽管 AI 战略陷入混乱，Meta 的核心业务数字广告依然稳健。年度营收超过 1600 亿美元，广告营收仍以每年超 20% 的速度增长，这得益于 AI 优化和 Instagram 的持续走热。

投资者也认可 Meta 通过 AI 提升效率、精简结构的做法。Meta 股价虽然在 2025 年表现不佳，远落后于 Google 母公司 Alphabet，但整体还算健康。

当然，扎克伯格的野心不止于此。扎克伯格曾表示，如果 Meta 不大胆投入，就有可能在未来 AI 主导的世界中被边缘化。

Meta 上周也被传出风声，将削减虚拟现实和元宇宙相关投入，转向更加受欢迎的 AI 智能眼镜产品。这个产品由 EssilorLuxottica 与 Meta 联合开发，算是少数几个看得见摸得着的 AI 落地应用。

这是一个赌注。扎克伯格试图用赚钱的广告业务补贴烧钱的 AI 研发，希望在未来的 AI 时代占据一席之地。

至于能否成功，以及 Avocado 能否在 2026 年第一季度如期发布并引起市场轰动，都将决定扎克伯格这场豪赌的成败。

现在的 Meta AI 就像一个站在悬崖边的赌徒，手里攥着最后一把筹码，眼神里全是疯狂。

大疆 Pocket 4 外观遭曝光

日前，海外博主「Igor Bogdanov」曝光了一组疑似大疆 Osmo Pocket 4 的测试谍照。

从照片可以看出，其中右侧的云台相机外观设计与 Pocket 3 几乎相同，但其镜头模组尺寸更大，并且疑似竖向排列。

机身手柄部分保留了备受好评的旋转式 OLED 显示屏，按键布局进行了微调。另外，此前认证文件显示，Osmo Pocket 4 的电池容量比前代大 20%，进一步改善 Vlog 用户在长时间拍摄时的续航焦虑。

结合此前信息，Osmo Pocket 4 或将引入双摄方案，但目前暂未有清晰信息表明是标准广角+超广角或标准广角+长焦。

目前，有不少渠道的信源都预测，Pocket 4 的广角摄像头传感器可能会从 Pocket 3 的 1 英寸换成 Action 6 同款的 1/1.1 英寸正方形传感器，以增加 Pocket 4 在不同画幅下的玩法。

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OpenAI 奥特曼：没 ChatGPT，我真不知如何带娃

据 Business Insider 报道，OpenAI CEO Sam Altman 近期在 NBC 的《吉米·法伦秀》节目中，直呼「没有 ChatGPT，我很难弄清该怎么带娃」。

今年 2 月，Altman 及其丈夫 Oliver Mulherin 结婚一年，迎来了他们的第一个孩子。

Altman 表示，在照顾自家小孩时，ChatGPT 已经成了自己频繁依赖的工具。其强调，若没有 ChatGPT，他很难想象自己如何应对新手父母常遇到的困惑与焦虑。

Altman 提到，自己时常会因为「向一项具备广博知识的技术（指 ChatGPT）提出日常问题」而感到不好意思：

• 孩子把披萨扔在地上、笑个不停，他完全不知道原因，只能求助 ChatGPT；
• 聚会上，Altman 听到另一位新手家长说，自己会因为六个月大的孩子「到处乱爬」而感到紧张，甚至跑到洗手间，询问 ChatGPT 这种行为是否正常，是否需要就医。

对于上面的情况，ChatGPT 给出的回应相当肯定，表示孩子的发育「当然正常」。甚至会因为记忆了 Altman 的 CEO 身份，ChatGPT 会给出「你经常接触高成就人士，可能会不自觉把这种压力投射到孩子身上，因此应该放松心态。」的回复。

智元机器人否认「开价六千万和宇树抢春晚赞助」

昨日，有消息报道称，一批具身智能公司正在竞逐 2026 年总台马年春晚的赞助商资格。

其中智元和宇树的竞争最为激烈。报道称，为了争夺最大赞助商的权益，智元机器人率先开价 6000 万元，而宇树科技直接将报价拉升至 1 亿元。

针对上述情况，智元机器人通过界面新闻回应称「不是真的」。

据悉，从近三年春晚赞助格局看，头部赞助商始终与时代产业热点高度契合：

• 2023 年、2024 年茅台均为核心酒类赞助商之一，与五粮液、洋河等品牌共同占据重要席位；
• 2025 年蛇年春晚则呈现互联网企业齐聚态势，阿里巴巴时隔 7 年回归成为独家电商互动平台，抖音、B 站、小红书等平台均通过多元形式参与赞助，赞助商数量达 18 家，覆盖五大品类；
• 而此次具身智能企业被传竞逐赞助，被认为是技术产业崛起的信号。

值得一提的是，宇树科技旗下机器人产品已多次登上春晚舞台。2021 年，宇树科技 24 台四足机器人以「犇犇」为代号，在牛年春晚歌舞节目《牛起来》中完成首次四足机器人动态走位集群舞蹈表演。

而在 2025 年的蛇年春晚上，宇树科技的 16 台人形机器人 H1「福兮」，在张艺谋导演的创意融合舞蹈《秧 BOT》中，与新疆艺术学院舞蹈演员一起扭起了秧歌。这场表演也成为今年春晚最受关注的技术亮点。

SpaceX 或明年 IPO，目标估值冲 1.5 万亿美元

据彭博社日前报道，马斯克的 SpaceX 正积极推进首次公开募股（IPO）计划，拟募资规模将远超 300 亿美元（约合人民币 2119 亿元）。若成功实施，这将成为有史以来规模最大的上市交易。

报道称，SpaceX 正将整个公司的估值目标定为约 1.5 万亿美元（约合人民币 10.6 万亿元），而这一估值将使 SpaceX 接近沙特阿美（Saudi Aramco）在 2019 年创纪录上市时所达到的市值水平。

知情人士透露，SpaceX 管理层及其顾问正力争在 2026 年中至下半年完成上市。人士还表示，IPO 的具体时间可能因市场环境及其他因素而调整，其中一位人士称甚上市还可能推迟至 2027 年。

报道援引消息人士信息，SpaceX 预计 2025 年营收约为 150 亿美元，2026 年将进一步增至 220 亿至 240 亿美元之间，其中大部分收入将来自 Starlink 业务。

另有知情人士表示，SpaceX 计划将 IPO 募集的部分资金用于开发基于太空的数据中心，包括采购运行这些设施所需的芯片。

苹果部分产品推出免费「闪送」

近期，苹果更新了其线上商店的送货选项：

对于现货商品，iPhone, iPad, Apple Watch, Macbook Pro, Macbook Air 或 AirPods 的产品可免费配送，其余产品需另付运费（RMB 45）。

据悉，苹果本次调整的免费快速送货最快可以在三小时内送达。值得注意的是，订单必须在当天上午 10:00 至晚上 8:30 之间下单并完成支付。

另外，苹果昨日还在官方公众号发布推文，为 iPhone 用户介绍 iOS26 的各种亮点功能（如空间壁纸、筛选未知来电等），喊话 iPhone 用户更新新系统。

前字节视觉大模型 AI 平台负责人加入美团

据《智能涌现》获悉，前闪极 AI 合伙人、前字节视觉大模型 AI 平台负责人潘欣，近期已经加入美团。

据悉，潘欣曾任谷歌大脑（Google Deepmind）研究员，推动 TensorFlow 动态图模式开发。回国后，他先后在百度、腾讯与字节跳动任职。

具体来看，百度期间，潘欣曾主导 PaddlePaddle 平台优化、无量深度学习框架构建，而后任腾讯、字节跳动 AIGC 和视觉大模型 AI 平台负责人，业务方向集中在多模态领域。此后，2024 年 11 月，其加入闪极科技，担任 AI 合伙人，整体负责 AI 技术研发及智能眼镜项目。

据了解，入职美团后，潘欣负责多模态 AI 创新工作，主导了 LongCat App 等多个相关应用的开发。

报道指出，2025 年，美团的关键词是外卖大战与 AI。但今年第二季度起，国内开始了轰轰烈烈的外卖大战。压力之下，美团将有限的子弹，先放在了基座模型的训练上。

据知情人士透露，2025 年，美团在包括预训练、业务侧 AI 应用方面的招聘积极性并没有减少。「今年美团招聘的 AI 人才集中在模型训练方面，招聘标准也很高，人才主要来自阿里通义、Seed 以及腾讯混元团队。」

2025 年至今，美团密集地发布了一系列基座模型和应用进展，如首款 AI 编程产品 Nocode、首款大语言模型 LongCat-Flash-Chat 等。

报道表示，基座能力的建设，某种程度也是为美团主营业务 AI 化铺路。从 2025 年下半年开始，美团在 AI 应用侧明显提速，但更加聚焦于主线业务的 AI 化改造。

三星与 Vidu 官宣合作

日前，三星与生数科技（Vidu）正式宣布达成合作。据悉，双方合作内容主要包括：

三星将通过集成 Vidu API，将更灵敏的智能交互、更生动的视觉创作能力，融入全球用户手机体验。未来，用户有望在三星手机上体验到 Vidu 最新 AI 功能。

生数科技表示，与三星的携手，是 Vidu 走向全球消费市场的重要一步，也是生数科技商业化进程中的重要里程碑。

据透露，双方将进一步推动「硬件 + 多模态 AI」合作模式的普及，加强多模态 AI 在端侧设备的融合与创新，继续推动前沿 AI 技术与移动生态的更多场景应用。

OPPO 向奥迪公司许可蜂窝通信标准必要专利

昨日，OPPO 宣布与奥迪公司（简称「奥迪」）签署全球专利许可协议，将包含 5G 在内的蜂窝通信标准必要专利许可予该公司。

根据协议，OPPO 的蜂窝通信标准必要专利将许可予奥迪全球产品线，助力其增强全球产品线中网联汽车产品的用户体验。

OPPO 专利许可负责人林委之表示，OPPO 方面很高兴通过这项专利许可协议与奥迪开展合作，「此次合作体现了无线技术领导者与汽车行业在推进无缝连接与跨行业合作方面的共同愿景。」

奥迪首席知识产权许可官 Michael Fritz 则表示，奥迪与 OPPO 达成的专利许可协议表明，标准必要专利的许可谈判能够以建设性与平衡性的方式推进。「这彰显了奥迪对知识产权价值的尊重以及致力于为所有相关方创造共赢解决方案的决心。」

据悉，这是 OPPO 继德国大众、国内某知名车企之后，与大型汽车制造商签订的第三份双边专利许可协议，显示出 OPPO 蜂窝通信标准必要专利在汽车领域的认可度日益提高。

据 LexisNexis IPlytics 统计数据，截至 2025 年 1 月，OPPO 在 5G 专利综合实力排名位居全球第八，凸显了公司在蜂窝通信技术领域的创新领导地位。

通义实验室负责人成为阿里巴巴合伙人

据晚点 LatePost 报道，阿里云 CTO、通义实验室负责人周靖人近期成为阿里巴巴合伙人。

据了解，合伙人团队是阿里的最高集体决策机构。今年 6 月，阿里合伙人团队刚经历大幅缩编，人数降至上市以来最低的 17 人。

报道称，阿里选拔合伙人，候选人除了在阿里工作 5 年以上、高度认同公司文化、对公司发展有积极贡献、愿意为公司文化和使命传承竭尽全力，还需要 3/4 以上的合伙人赞同才能当选（即 17 位合伙人需要至少 13 人投赞成票）。

而周靖人成为阿里合伙人的关键因素之一，是他负责的通义实验室过去一年努力保证了 Qwen 的模型领先地位。阿里管理层给了他高度肯定，评价 「这非常不容易」。

但在今年，已有多位从达摩院并入通义实验室的技术负责人陆续离场：

• 阿里通义实验室自然语言处理方向负责人黄非于近期离职；
• 通义实验室语音团队负责人鄢志杰今年 2 月离职，之后加入腾讯，又从腾讯离职加入京东。
• 通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰今年 4 月底离职，此后加入腾讯。

值得一提的是，阿里旗下 AI App 千问目前以天为单位进行功能更新，几百名工程师聚集在阿里巴巴西溪园区 C4 楼封闭开发，正在加速接入阿里体系内淘宝、高德等应用，预计在春节前会有一次大迭代。

昨日，阿里巴巴官方还宣布，千问公测 23 天，月活突破 3000 万。

萤火虫在欧洲多国开启新一轮交付

昨日，firefly 萤火虫宣布，其正式在荷兰、挪威、比利时、丹麦和希腊开启交付，并且奥地利和葡萄牙同步上线预定与试驾服务。

据悉，自 4 月 19 日上市以来，firefly 萤火虫全球市场布局持续提速，从上市到 8 月实现欧洲首台交付，仅用时不到 4 个月，创下蔚来海外市场拓展最快纪录。

值得一提的是，11 月萤火虫还宣布，作为源自蔚来的首款量产右舵车型，firefly 萤火虫右舵版也正式下线，首发新加坡市场。

理想自动驾驶负责人回应宇树王兴兴对 VLA 质疑

今年 8 月的2025 年世界机器人大会上，宇树科技 CEO 王兴兴表示当下火热的 VLA 模型（视觉-语言-动作）是「相对比较傻瓜式的架构」，并表示「保持比较怀疑的态度」。

针对王兴兴的质疑，理想自动驾驶负责人「郎咸朋」昨日发文回应。

郎咸朋表示，8 月没有及时提出自己观点，是因为理想 VLA 司机大模型还没正式发布，空口无凭，并且其对具身机器人行业，还处于密切关注阶段。

郎咸朋指出，自己与王兴兴观点最不一样的地方在于，王兴兴认为模型架构更重要，但自己认为模型的关键是要与整个具身智能系统适配，在此基础上，数据是起决定意义的。郎咸朋通过 VLA 以及具身智能两个方面进行解释：

VLA：

• 在某些场景下理想的 VLA 已经具备了对物理世界的认知涌现，具体表现是用户会越来越多的发现之前端到端没有的拟人行为。
• 世界模型更适合做「考场」而不是「考生」。世界模型的高算力需求（训练和推理都是）决定了它更适合在云端做数据生成和极度逼真的仿真测试和强化训练。
• 在自动驾驶领域，脱离了海量真实数据谈模型架构都是空中楼阁。理想之所以坚持 VLA，是因为拥有数百万辆车构建的数据闭环，这让理想能在当前算力下，把驾驶水平做到接近人类。

具身智能：

• 要想做好自动驾驶，必须先把自动驾驶当作完整的具身智能系统对待，每一部分在研发过程中要相互配合才能将价值发挥出来。需要做到全栈自研，不仅仅是软件栈，而是整体软硬全栈。
• 模型的关键是要与整个具身智能系统适配，在此基础上，数据是起决定意义的。在机器人领域获取数据相对困难，但在自动驾驶领域，特别是建立起数据闭环能力的车企来说并不是大问题。

郎咸朋还提到，理想 CEO 李想近期提到，未来五到十年，具身机器人核心将有两种形态：汽车类的具身机器人、人形类的具身机器人。而理想的 VLA 不仅服务于现在的理想各类汽车产品形态，也将服务于未来的汽车类具身机器人。

💡 何小鹏谈为何把机器人做成人形：社会都是为了人去思考、设计

日前，小鹏汽车董事长何小鹏在参加极客公园创新大会 2026 上，谈到了「为何把机器人做成人形」这一热门话题。

何小鹏表示，小鹏的机器人，其希望能够真正走入到商业、工业、家庭，在未来的时间。「所以我们一直都觉得它需要拟人，一个拟人的机器人需要有人的形态、人的长相、人的肌肉、人的皮肤。」

何小鹏坦言，小鹏这一次做的机器人里面，第一次发现了以前团队人员自己研发机器人七年，却不愿意碰、拥抱这个机器人。

因为你看到这个机器人是个钢铁，你会担心它有电，你会担心它有威胁，担心它摸起来不舒服。一旦当机器人有肌肤、皮肤、血肉的时候，你会感觉到它是真正可能是你未来的伙伴。

具体来看，何小鹏认为环境适配性、数据获取、工具使用都将是解答「为何把机器人做成人形」的核心：

• 环境适配性：因为这个世界是按照人去设计的。如果想让一个机器人更容易适应于这个社会，人形是非常重要的，因为这个社会都是为了人类去思考、设计、使用的。
• 数据获取：只有把机器人做成人形，才能直接利用海量的人类行为数据，来对机器人进行训练。如果做一个专有机器人，要获得海量数据是非常困难的。
• 工具使用：这个世界上有 100 万种工具为人而设计去使用的，人形机器人可以最大程度适应这些工具。

今年 11 月，小鹏在科技日活动上展示了最新一代人形机器人 IRON。该机器人在舞台上走「猫步」如人一样轻盈，因此引发互联网一阵猜疑，不少网友更是称「里面是真人扮演的」。

活动后，何小鹏及机器人团队不得不将机器人蒙皮、打印骨骼剪开，以此证明「真·机器人」。

面壁智能上线新端到端 TTS 模型 VoxCPM 1.5

12 月 10 日，面壁智能宣布，面向高拟真语音生成的新型端到端 TTS 模型 VoxCPM 1.5 版本正式上线。

快速看本次升级亮点：

• 高采样音频克隆：AudioVAE 采样率从 16kHz 提升至 44.1kHz ，模型可根据高质量音频，克隆效果更佳、细节更丰富的声音；
• 生成效率翻倍：在模型参数有所增加的前提下，VoxCPM 1.5 仅需 6.25 个 token 即可生成 1 秒音频，较此前版本提高一倍，在保持速度的同时提升了音频生成质量；
• 开发者友好：新增 LoRA 和全量微调脚本，支持深度定制；
• 增强稳定性：减少音频伪影，优化长文本音频的生成效果。

目前，模型已在 Github、Hugging Face 开源。

Huggingface：https://huggingface.co/openbmb/VoxCPM1.5

Github：https://github.com/OpenBMB/VoxCPM

智谱 AI 输入法发布

12 月 10 日，智谱正式发布并开源 GLM-ASR 系列语音识别模型，并推出基于该系列模型打造的桌面端智谱 AI 输入法。

GLM-ASR-2512 是智谱新一代语音识别模型，支持将语音实时转换为文字。在多场景、多语种、多口音的真实复杂环境测试中，保持行业领先的识别表现，字符错误率（CER）仅为 0.0717。

GLM-ASR-Nano-2512 为一个 1.5B 参数的端侧模型，取得了当前开源语音识别方向的 SOTA 表现，并在部分测试中优于若干闭源模型。其将识别能力压缩到本地运行，在保证高精度的同时，实现更强的隐私保护与更低的交互延迟。

基于上述模型能力，智谱 AI 输入法正式上线。

据介绍，智谱 AI 输入法基于 GLM-ASR 系列模型打造，让用户在电脑端用语音丝滑交互。用户不仅可以实现精准的语音转文字，还可以在输入法中直接调用大模型能力，完成翻译、改写、情绪转化等操作。

值得一提的是，智谱 AI 输入法支持设置不同「人设」风格，实现同一句话在不同场景下的不同表达。

针对开发者，智谱还推出了 Vibe Coding 体验，并与智谱 Coding Plan 账号打通。结合多语言支持与代码理解能力，开发者可以通过语音快速输入代码逻辑和注释、查找遗忘的 Linux 指令、用自然语言指挥 AI 完成复杂数学计算或脚本编写。

目前，GLM-ASR-2512 模型已上线智谱开放平台，1.5B 的端侧模型 GLM-ASR-Nano-2512 上线开源社区；智谱 AI 输入法面向所有用户开放，并免费提供 2000 积分。

GLM-ASR-Nano-2512：

Hugging Face：https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512

魔搭社区：https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-ASR-Nano-2512

Pebble 灵感戒指上线

近期，可穿戴品牌 Pebble 发布了一款灵感戒指——Pebble Index 01。先看售价：

预售 75 美元（约合人民币 529 元）；正式开售 99 美元（约合人民币 699 元）。

Pebble 并没有给 Index 01 增加过多功能，其目标是让用户记住当下的灵感并能实时记录。戒指部分由不锈钢组成，提供 3 种配色可选。

Index 01 由戒指部分、一枚实体按钮、麦克风、蓝牙芯片、内存以及长续航电池组成。用户只需按住按钮，对着麦克风说话，Index 01 就会将录音进行设备本地保存。

后续用户可将录音文件导入到手机 App，并结合本地大语言模型进行笔记、提醒事项生成。

滴滴启动车载 AED 志愿服务

近日，滴滴联合中国红十字基金会、深圳壹基金公益基金会，正式启动「滴滴车载 AED 志愿服务」：

面向持救护员证、救援能力突出的网约车司机志愿者，为其运营车辆配备车载 AED。

据悉，滴滴车载 AED 志愿服务尝试搭建「人+设备+技术」的保障体系。人员方面，依托「滴滴公益救援」的专业培训资源，司机志愿者将享有急救技能复训、设备定期巡检与维护更新等持续支持。

同时，参与志愿服务的滴滴司机们全部持救护员证，有专业救援队训练经历。在设备技术方面，综合主流AED技术并开展网约车实测，形成了适用于移动场景的技术安全标准。

值得一提的是，特别定制的「智能定位外箱」更是亮点，适配网约车移动特性：车辆行驶时自动进入工作模式，每 3 秒通过北斗卫星定位系统向管理后台发送实时位置，支持调度响应与轨迹追溯，让「救命神器」精准可响应。

目前在全国 8 个城市，240 辆车参与到车载 AED 试运营。在心脏骤停等紧急情况发生时，为抢救生命争取「黄金 4 分钟」。

上海迪士尼将支持门票退票

据澎湃新闻报道，上海迪士尼度假区将于 2026 年 1 月 12 日起优化主题乐园门票退改政策。

上海迪士尼介绍，现行的上海迪士尼乐园门票退改政策规定，乐园门票不可转让、取消或退票。在同产品的其他适用日期尚有余票的情况下，游客可于原定入园日零点的 48 小时前，至多进行两次改期。

而自 2026 年 1 月 12 日起，根据新的退改政策，上海迪士尼主题乐园门票将实行阶梯式退票标准。

通过官方直营渠道购买乐园标准门市价「一日票/二日票」、迪士尼妙游一日套票的游客，可在规定的时间内通过原订单详情界面自助办理退票，游客亦可通过人工协助办理退票。具体来看：

• 于到访日前 7 天的 23:59（含）之前提交退票申请，可申请全额退票；
• 自到访日前 6 天的 00:00 至到访日前 1 天的 23:59（含）期间提交退票申请，每日每张门票将收取人民币 80 元退票服务费；
• 到访日当日 00:00 之后不可退票；
• 「二日票」的退票标准以购票时所选定的首个到访日期为准。

麦当劳 AI 广告遭吐槽下架

近期，麦当劳也跟着可口可乐、Google 的步伐，加入了 AI 广告的队伍。

据悉，麦当劳本次制作的为圣诞主题 AI 广告，围绕「假日季节是一年中最糟糕的时候」这一核心展开。

然而麦当劳这条广告也没能躲过网友们的毒辣眼光。视频中因 AI 生成而产生的视觉抽搐，充斥着怪诞的角色、糟糕的色彩分级以及陈腐的 AI 对基本物理的拙劣模仿，都让麦当劳的这条节日短片备受「差评」。

尽管视频播放量仅有 2 万，但麦当劳还是选择了关闭评论，最后完全下架了视频。

2026 年总台春晚主题、主标识发布

12 月 10 日，中央广播电视总台《2026 年春节联欢晚会》发布主题和主标识。

据介绍，总台马年春晚以「骐骥驰骋 势不可挡」为主题，在欢乐吉祥、喜气洋洋的氛围中，与全球华人相约除夕夜，共赴一场昂扬奋发、喜庆温暖、满屏新意的文化盛宴。

2026 年春晚主标识从晚会主题「骐骥驰骋」中提炼「四马齐驱」的创意灵感，巧妙融合中国传统云纹、雷纹、回纹的经典元素，勾勒出四匹骏马齐头并进、拾级而上的视觉意象，既彰显传统美学韵味，又传递出奔腾奋进的时代气息。全新设计的「骐骥驰骋纹」还能无限延展、变换、循环，铺展出万马奔腾、势不可挡的生动画卷。

消息称腾讯退出派拉蒙对华纳兄弟的「敌意收购」局

据南华早报日前报道，美国证券交易委员会网站上的文件显示，中国社交媒体和游戏巨头腾讯控股已退出美国媒体集团 Paramount Skydance（派拉蒙天舞）对华纳兄弟探索公司的收购要约。

报道提到，腾讯曾承诺出资 10 亿美元，而该笔资金作为派拉蒙 12 月 1 日提出的收购华纳兄弟方案的一部分，但目前腾讯已被从融资伙伴名单中移除。

据派拉蒙在文件中表示，这一变化是因为华纳兄弟对腾讯作为非美国权益融资方的角色表示担忧，这可能会引发美国外国投资委员会（CFIUS）的审查。

据悉，作为 CBS、MTV 及多项媒体业务的母公司，派拉蒙几个月前便点燃这场收购战，当时已经多次报价。华纳兄弟探索在 10 月启动出售程序，随后在 Netflix 和康卡斯特多轮竞标后推进后续进程。

日前，派拉蒙在当地时间周一宣布的最新全现金收购要约中，每股报价为 30 美元。这一报价高于 Netflix 提出的每股 27.75 美元现金加股票的方案。派拉蒙寻求接手华纳兄弟探索的全部业务，而 Netflix 只想要好莱坞制片厂与流媒体部门。

电影《寻秦记》定档 12 月 31 日上映

日前，电影《寻秦记》定档 12 月 31 日跨年上映。

电影版《寻秦记》承接剧版《寻秦记》结局，多年之后，项少龙已携家人归隐田园，秦王则一统天下，登基为帝。然而，一群借助时光机强行闯入的穿越者，手持枪械等现代武器，企图颠覆整个王朝。面对前所未有的危机，秦王不得不求助于同为穿越者的师父项少龙。新旧穿越者相遇，冷兵器与热武器交锋，师徒情谊与天下霸权面临终极考验。

影片由古天乐担任总监制，吴炫辉、黎震龙联合执导，古天乐、林峯、宣萱、郭羡妮、滕丽名领衔主演。