大多数用户拥有的最精致的产品就是苹果产品。

我相信很多人会下意识反驳这句话，但经过细想，又发现它说得确实在理。

只不过在乔布斯主导苹果设计的黄金年代，这几乎是一个无需争论的行业共识；来到库克时代，设计在苹果的优先级大幅下降，「Design by Apple」的金字招牌大不如前，这样的观点才会引来争议。

新时代来临之际，即将接棒 CEO 的 John Ternus，开始准备将设计摆回苹果最重要的位置。

上面那句话，就出自他最近的一次内部会议。随后，他又补了一句：

我们将确保这种情况继续保持下去。

苹果，需要重新定义「果味」

根据彭博社报道，从做产品出身的 Ternus，在 9 月出任 CEO 之后，会首先将苹果从此前以财务成绩的方向，调整回产品工程、设计和创新。

去年，Jeff Williams 退休之后，Ternus 顺势接管了整个苹果的设计团队，并投入大量的时间与设计团队交流，和蒂姆 · 库克的作风形成了鲜明对比。

目前，苹果的工业设计团队和软件设计团队，分别交由 Molly Anderson 和 Steve Lemay 领导，这两位设计师虽然在公司内部口碑不错，不过都属于「稳健派」，很难掀动改革的风潮。

因此 Ternus 的首要任务，就是要找到一个能成为下一个「Jony Ive」的人选，一个有权力有实力，并且能实现突破的领导者。

某种程度上，直到 iPhone 16 Pro 时代，苹果几乎连续五年沿用了 Jony Ive 还在苹果任职时期的 iPhone 11 系列设计，直到去年，iPhone 产品线才真正进入了「后 Jony Ive」时期。

其中，全新的 iPhone Air 虽然不叫座，但不管是苹果内部还是外界的评论，都对这个极致的形态表达了赞许。

围绕 iPhone 17 Pro 全新外观的评价，则更褒贬不一——铝金属一体成型机身手感优秀也有利散热，对比之前的钛合金和不锈钢材质，精致程度无疑大打折扣，特别是 MagSafe 区域拼接的玻璃背板，带来了一丝不和谐。

以前的苹果产品，是能进博物馆的收藏品，那现在的苹果产品，更多只是好用的工艺品。

这两者，难道注定不能共存吗？

恰恰相反。乔布斯时期，苹果最推崇的博朗电器以及迪特 · 拉姆斯，所信奉的就是「形式追随功能」理念，所谓的「好设计」，应该是信息和结构的极致收敛，诚实呈现用途本身。

苹果历史上，当然也不乏为了惊艳外观而忽略实用价值的产品，但两者兼具的经典设计更是数不胜数：

iPod 转盘、Apple Watch 表冠，都用一个非常简约的设计，消化了原本相当复杂交互目的。

按键极简化的 iPhone 和 AirPods，定义了我们使用智能手机和无线耳机的方式。

如今的苹果产品，用户体验依旧在线，但那种近乎偏执的精雕细琢之感，已不如过去那样鲜明。于是，「用户所拥有最精致的产品来自苹果」，从一个肯定句，变成了一个疑问句。

对于 Ternus 来说，他的任务其实很简单，但也相当困难——

重新定义什么是「果味」。

Design by Apple，Define 了硅谷

一鲸落，万物生。苹果原本的设计团队逐渐离巢，散落在整个科技行业。

特别是在这个 AI 浪潮下，大量的 AI 初创公司和龙头企业都开始涉足 AI 硬件产品，自然离不开硬件和软件工业设计师，帮他们快速从零打造一个足够优秀的产品。

Design by Apple，define（定义）了硅谷。

Jony Ive

有不少人认为，并没有所谓「果味」，只有「Jony Ive 味」。

作为定义了苹果 2000 和 2010 年代 20 年产品形态的男人，某种程度上，苹果的产品和 Jony Ive 的风格当然避免不了重合。

甚至是一些苹果从未涉足过的领域，比如一盏航海灯，你都能从上面看出它和著名「垃圾桶」Mac Pro 的血缘关系。

最近由 Jony Ive 主导的法拉利 Luce，又让这位传奇设计师出了一次圈。这辆外观设计饱受争议的电车，非常不法拉利，却很苹果，不禁让人怀疑是 Jony Ive 把 Apple Car 的废案循环利用。

Jony Ive 的下一个重磅新品，将会是和 OpenAI 合作的首款硬件。有内部员工透露，Jony Ive 虽然并未正式加入 OpenAI，但对产品设计有最终决定权。

如果说以往 Jony Ive 的设计设计更多是从敲定的硬件形态出发，在硬件工程与软件系统的协同中，不断收敛功能与体验，最终形成一套既极简又高度统一的产品语言。

那么和 OpenAI 的合作，将会是完全不一样的思路：以模型能力为起点，重新定义人机交互应该如何发生，并进一步推导出它所需要承载的现实终端形态。

根据爆料，除了常规的手机、音箱、耳机产品，OpenAI 正在酝酿一支「AI 笔」，作为首款亮相的硬件产品，内置摄像头、麦克风，能实现情境感知的能力。

为什么是「笔」？据说，团队希望这个产品，能够成为一个摆在桌面也毫不突兀的 AI 入口。

差不多 20 年前，Jony Ive 和乔布斯联手打造 iPhone，开启了一个全新的智能时代；如今，他和 Sam Altman 的合作，能否带来定义下一个 20 年的人机交互，值得我们拭目以待。

除了 Jony Ive，像 Evans Hankey、Tang Tan、Rico Zorkendorfer 这些著名的苹果设计师，也相继在离任后加入 Jony Ive 的 LoveFrom 公司，目前都在参与 OpenAI 的硬件项目。

Alan Dye

执掌了 iOS 界面长达 10 年，在苹果设计部门地位在 Jony Ive 的 Alan Dye，也在去年底离开了苹果，加入了 Meta，担任首席设计官。

他还带走了苹果设计部门的高级总监 Billy Sorrentino ，并将在 Meta 负责一个全新的设计工作室，负责统筹硬件、软件以及 AI 交互设计。

Alan Dye 在苹果最后一个大工程，就是用「液态玻璃」，改造了所有系统的 UI——这种半透明的设计语言，也被视作是苹果迈向空间计算和未来终端所做的准备。

很明显，Meta 押注可穿戴设备和空间计算，相信这种新交互将会取代智能手机，不仅有 Meta Ray-Ban Display 这种已经面向大众推出的产品，更有手表、新头显、挂坠等产品正在酝酿。

Alan Dye 曾经率领的团队为苹果 Vision Pro 和 Apple Watch 带来了隔空手势交互，这也是 Meta 正在深耕的方向。

Alan Dye 的下一个作品，可能不只局限在某副眼镜和头显，更是 Meta 整套人机交互气质的重新定义。

Abidur Chowdhury

对于大多数人来说，Abidur Chowdhury 并不是一个熟悉的名字，但他的代表作 iPhone Air，绝对是这几年外观最让人印象深刻的苹果产品，或许没有之一。

Chowdhury 离开苹果，与 iPhone Air 的销量低迷无关，相反，这个产品在苹果内部获得不错的评价，Chowdhury 在其中发挥了关键作用。

这位工业设计师，在 Jony Ive 即将离开苹果时入职，参与设计了苹果一系列创新性产品，包括了他口中「属于未来」的 iPhone Air。

离开苹果后， Chowdhury 继续追逐自己的未来，加入了一家不具名的 AI 创业公司「Hark」，担任设计主管。

这家名不见经传的小公司，与著名人型机器人公司 Figure AI 都有同一个创始人 Brett Adcock。Hark 的使命也和具身智能有关，为机器人赋予「智慧的头脑」。

加入 Hark 之后，Chowdhury 谈到市面上的 AI 产品，认为市面上的 AI 工具虽然带来了影响，对普通人却「没什么帮助」，Hark 则将专注于构建用户界面和原生硬件。

这家公司将于今年夏季发布首批多模态模型，专为这些系统打造的硬件设备也即将推出——届时，我们也能看到这位 iPhone Air 缔造者的全新作品，能不能比「智能手机」这种老硬件更惊艳了。

Peter Russell-Clarke

这位 Jony Ive 曾经的密切搭档，在 2023 年结束了长达 20 年的苹果生涯，他参与了 iMac、iPod nano、MacBook Pro、MacBook Air 和多款 iPhone、iPad 机型开发，名字出现在超过 1000 项苹果专利上。

在加入苹果之前，Russell-Clarke 已经拥有自己的设计工作室，为耐克、Swatch 工作，为欧洲、亚洲和美国的家具、家居用品以及科技公司提供服务。

在苹果之后，Russell-Clarke 并没有和其他同僚一样，投身 AI 硬件浪潮，而是加入了一家名为 Vast 的太空居住公司担任工业设计顾问。

现在，他要为未来 50 到 100 年后的人类，设计他们在地球之外的生活环境了。

Imran Chaudhri & Bethany Bongiorno

Imran Chaudhri 是初代 iPhone 界面设计团队成员，参与设计了 iPhone 主屏幕和重新排列的功能。

2017 年离开苹果之后， Chaudhri 和同样是苹果交互设计团队出身的妻子 Bethany Bongiorno，共同创立了 Humane。

后面的故事大家也知道了：Humane Ai Pin 想要取代智能手机，靠语音、触摸、手势和投影进行交互，激进又未来，可惜真的不好用，还存在火灾隐患，成为了第一批折戟的 AI 硬件产品

这款产品的失败，导致 Humane 被迫出售。最终惠普选择接手整个团队和 Humane 的技术 ，Imran Chaudhri 的新职责更加脚踏实地：负责 AI 技术和功能，集成到惠普产品中。

几乎所有从苹果走出的知名设计师，最终都投身于比手机、电脑更前沿的领域，AI 成了不约而同的下一站，甚至有人把目光投向太空。

很明显，打造下一台 iPhone 这个愿景，已经不再诱人了。

当苹果逐渐放缓脚步，这些习惯了挑战边界的设计师，自然会选择离开，去追逐更新、更大的命题。

因此，John Ternus 想为评估找一个有胆量，又适合统领设计团队的人选，已经成为了一个难题。

问题本身已不只关于产品设计，它映照的是苹果在库克时代后期创新停滞，行业却依旧在向前，并且速度越来越快的现实。

在重新定义「果味」之前，John Ternus 或许还要重新定义苹果：

究竟继续当智能手机时代的守成之君，还是重回那个积极向前的开拓者姿态？

---

OpenAI 与 Broadcom 发布首款 Jalapeño 推理芯片

OpenAI 昨日与 Broadcom 联合发布史上首颗芯片「Jalapeño」 (墨西哥辣椒)，面向大语言模型推理任务设计。

OpenAI 称，Jalapeño 是双方多代计算平台的第一代 AI 加速器。芯片架构由 OpenAI 基于模型路线图、推理 kernel、服务系统和产品需求从头设计，Broadcom 负责硅实现、网络和连接技术，Celestica 参与板卡、机柜和系统集成。

官方披露的关键进展包括：

• 工程样片已在实验室以生产目标频率和功耗运行机器学习任务，包括 GPT-5.3-Codex-Spark。
• 早期测试显示，Jalapeño 的每瓦性能高于当前最先进水平，完整性能技术报告将在未来数月发布。
• 芯片从初始设计到制造流片仅用时 9 个月，OpenAI 称这是高性能先进半导体中最快的 ASIC 开发周期之一。
• 平台计划于 2026 年底开始部署，并在后续年份扩展到多代产品；Broadcom CEO Hock Tan 表示，该平台将支持与 Microsoft 等数据中心伙伴建设吉瓦级数据中心。

🔗 相关阅读：突发 ｜OpenAI 发布首款芯片，只花了九个月

Omdia：今年全球智能手机平均售价预计升至 3800 元

市场调研机构 Omdia 日前发布博文，数据显示，全球智能手机市场今年正出现「量跌价升」的结构性变化、今年全球智能手机出货量将同比下降 12.2% 至 10.93 亿部，较去年减少 1.52 亿部；但同期市场总价值预计同比增长 6.1%。

Omdia 预计，全球智能手机平均售价将从去年的 467 美元升至今年的 565 美元（约合人民币 3842 元），增加 98 美元，涨幅约 21%，售价水平及涨幅均为行业历史新高。

价格上涨的主要原因来自供应链成本压力。Omdia 表示，今年一季度 DRAM 和 NAND 闪存平均价格环比上涨超过 80%，二季度仍在继续上行。

Omdia 还预计，全球智能手机市场收缩将延续至明年，但出货量降幅将收窄至 0.9%。由于 100 美元以下智能手机的制造成本仍难以显著下降，行业出货量的实质性恢复预计要到 2028 年才会开始。

SpaceX 股价下跌，马斯克身家回落至 9570 亿美元

彭博亿万富豪指数显示，埃隆・马斯克个人净资产已回落至 9570 亿美元，较 6 月 16 日约 1.4 万亿美元的高点缩水 4430 亿美元。

马斯克财富回落主要来自 SpaceX 股价下跌。彭博数据显示，马斯克所持 SpaceX 股份账面价值约 7440 亿美元，占其个人总净资产近八成；截至当地时间 6 月 23 日收盘，SpaceX 股价为 156 美元，较高点下跌超过 30%。

马斯克仍位居彭博亿万富豪指数首位。该指数显示，第二名拉里・佩奇净资产约 2970 亿美元，与马斯克仍有 6600 亿美元以上差距。

软银称已开始量产机器人，计划收购 ABB 机器人业务

据界面新闻报道，软银集团董事长孙正义昨日在股东大会上透露，面向物理 AI 应用的机器人已经在某工厂开始量产，产品即将正式发布。

他表示，软银希望通过汇聚不同垂直领域的机器人企业，成为「压倒性世界第一的机器人公司」。孙正义同时提到，软银计划在 2026 年完成对瑞士工业集团 ABB 旗下机器人业务的收购。

软银曾在 2017 年从 Google 手中收购波士顿动力，随后自 2021 年起陆续将持股出售给现代汽车集团。彭博社去年报道称，软银已同意以近 54 亿美元收购 ABB 工业机器人业务。

连续包月 68 元起，豆包专业版正式上线

豆包昨日宣布，豆包专业版正式上线，基于豆包 2.1 系列大模型，面向复杂工作和生产力场景提供更高额度与办公任务模式。

• 标准套餐连续包月 68 元，提供免费版全部权益，并给办公任务、专家模式等功能提供免费版 5 倍以上额度；
• 加强套餐连续包月 200 元，为标准套餐 4 倍额度；
• 高级套餐连续包月 500 元，为标准套餐 10 倍额度。

豆包专业版的核心新增是接入豆包 2.1 Pro 的办公任务模式。该模式在用户授权后，可以操作本地电脑和浏览器，处理本地资料、归类文件、处理文档、填写表格和跨应用协作；也能创建、修改、部署网站应用，支持带后端数据库的在线应用系统。免费用户也可体验接入豆包 2.1 Turbo 的办公任务模式。

豆包还将面向在校大学生提供 6 个月学生特惠活动，认证后可获得更多免费服务额度；购买专业版标准套餐时，学生连续包月价为 38 元。

🔗 相关阅读：实测豆包专业版，我愿意当第一批掏钱的人

追觅俞浩：不会主动压低价格、希望把每个员工都培养成乔布斯

新浪科技报道，追觅创始人俞浩昨日在 2026 大连夏季达沃斯论坛上谈到公司经营方法时表示，追觅坚持高端化路线，只要做出优质产品，就敢于对标行业顶尖水准制定高价。

我们绝不做行业里主动压低价格、破坏价格体系的品牌。

他强调，高端化路线让追觅得以打通线上、线下全渠道，并推动公司同步布局全球市场。

俞浩提到，追觅目前业务覆盖 120 个国家和地区，在海外布局了一万多个线下实体网点；海外市场收入占整体营收的 80%。

他还表示，公司通过技术复用降低成本、全球化扩张拉高营收、高端化战略提升单品利润，形成了相互支撑的商业闭环。

俞浩还提到，公司已总结出数百个方法论，用于帮助员工快速成长，部分 90 后员工已管理上千人团队。他表示，追觅希望把每名员工培养成「乔布斯」，并愿意持续增加工程师收入。

2.99 万元起，宇树 R1 人形机器人官宣降价

昨晚，宇树科技宣布旗下双足人形机器人 Unitree R1 官方售价由 3.99 万元下调至 2.99 万元起。

R1 机身重量 25 千克，配备 26 个高精度关节，支持语音与图像多模态大模型交互，也面向开发者提供开发与定制能力。

曝特斯拉中国车机将接入豆包

据新浪科技报道，在字节跳动日前举行的火山引擎原动力大会上，特斯拉中国车机确认接入豆包大模型。

报道援引博主「麦子俊 i」的消息称，中国内地特斯拉将很快支持通过唤醒豆包来操控车辆，用户可喊出「嘿，特斯拉」或按下方向盘语音键启动语音助手。相关交互逻辑和模型能力将由豆包助手提供技术支持。

值得注意的是，有消息称在特斯拉内测软件版本 2026.14.11 的应用列表中，已出现豆包 AI 助手入口。

按照目前披露的信息，豆包将主要负责车辆控制相关能力，包括空调、车窗、导航等功能；DeepSeek 则负责闲聊问答等交互场景。

报道还提到，特斯拉为相关模型能力进行了深度定制，使中国内地车主获得类似 Grok 的车机 AI 体验，并有望支持更智能的车辆指令交互。

独立音乐平台 Jamendo 起诉英伟达用音乐数据训练音频模型

卢森堡独立音乐平台 Jamendo 昨日向美国加利福尼亚州联邦法院起诉英伟达，指控后者未经授权使用数万首曲目训练音频 AI 模型，诉求包含至少 1780 万欧元赔偿。

诉状称，英伟达在 Fugatto、Audio Flamingo 等音频模型研发中使用了 MTG-Jamendo 数据集。

该数据集由 Jamendo 与西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学音乐技术研究组联合搭建，包含约 5.56 万首曲目和元数据，对外许可仅限非商用科研和学术用途。

Jamendo 表示，英伟达公开论文已经把 MTG-Jamendo 列为训练数据集之一，但双方没有达成商业授权。

海力士拟赴美上市募资 294 亿美元，用于扩充 AI 内存产能

据彭博社报道，海力士计划通过美国上市募资 45.45 万亿韩元，约合 294 亿美元，用于扩充产能，以应对 AI 相关内存芯片需求增长。

若按募资规模计算，这笔交易将跻身史上前五大股票发行之一，规模可与沙特阿美 2019 年 IPO 相比。

彭博社称，随着 AI 基础设施建设提速，相关产业链公司近期正在加快融资。此前 SpaceX 已完成史上规模最大的 IPO，Alphabet 也计划筹集 850 亿美元用于 AI 相关投入。

安克创新启动招股，最高募资 46.32 亿港元

安克创新已于 6 月 23 日启动招股，计划于 7 月 2 日在港交所上市。本次公司拟全球发售 4663.28 万股港股股份，每股招股价最高为 99.32 港元，每手 100 股，最高募资 46.32 亿港元，约合人民币 40.11 亿元。

招股书显示，安克创新 2023 年、2024 年和 2025 年营收分别为 175 亿元、247.1 亿元和 305 亿元；同期毛利分别为 74.8 亿元、106.45 亿元和 133.86 亿元，毛利率分别为 42.7%、43.1% 和 43.9%。

今年一季度，安克创新营收为 76 亿元，同比增长 27%；净利润为 4.72 亿元，同比下降 4.87%；扣非后净利润为 5.47 亿元，同比增长 24%。

💡 EA 高管：AI 已提升工作室创造力，可减少开发流程阻力

据 Eurogamer 报道，EA 企业发展总裁劳拉・米耶勒在日前 Summer Game Fest 期间的《Game Business Live》活动上表示，AI 工具已经在 EA 旗下工作室带来「真正的创造力提升」，部分环节或能缩短游戏开发周期。

在被问及 AI 工具的兴起是否会带来更短开发周期时，米耶勒称，部分环节「或许会」。她表示，自己一直希望帮助工作室开发者减少流程阻力，并协助他们打造职业生涯中的代表性作品。

AI 能够帮助我们减少管线、工具和工作流中的阻力，这一点令人兴奋。它移除了一些枯燥工作，我看到了更快的原型制作、更快的创意产出，以及围绕创意达成一致时更短、更高效的沟通。

米耶勒称，当开发过程中部分重复性任务被移除后，创意工作会出现「真正的提升」。

众筹价 2299 元起，小米 NAS 正式发布

昨天，小米宣布推出旗下首款 NAS 产品「Xiaomi 智能存储」，已在小米商城与小米有品开启众筹预约。

Xiaomi 智能存储均采用双盘位设计，共提供三个版本：

• 入门版容量 4TB（2TB×2），众筹到手价 2299 元，厂商建议零售价 3499 元；
• 进阶版容量 8TB（4TB×2），众筹到手价 2899 元，建议零售价 4499 元；
• 专业版容量 16TB（8TB×2），众筹到手价 4699 元，建议零售价 6999 元。

Anthropic 推出 Claude Tag，接入 Slack 团队工作流

Anthropic 昨日发布企业协作工具 Claude Tag，接入 Slack，用户可在频道或讨论中直接 @Claude。

Claude Tag 可读取当前对话和频道上下文，拆分任务并调用工具完成数据分析、工单整理、会议纪要、行动项拆解、代码需求转工程任务等工作。任务也可以跨越数小时或数天持续推进，完成后再回到 Slack 通知相关成员验收。

Anthropic 表示，公司约 65% 产品代码已经由 Claude Tag 参与完成。

🔗 相关阅读：刚刚，Claude进群了，老板再也不用@我了

Qwen 发布首个原生语言世界模型 Qwen-AgentWorld

Qwen 团队昨日发布 Qwen-AgentWorld，官方称其为首个原生语言世界模型（LWM）。

它能预测 AI 智能体执行某个操作后环境会作何反应，覆盖 MCP、Search、Terminal、SWE、Web、OS、Android 七大领域，用一个模型即可模拟这些交互场景。

性能方面，Qwen-AgentWorld-397B-A17B 在配套评测基准 AgentWorldBench 上取得 58.71 的最高整体分，超过 GPT-5.4 的 58.25；本次开源的 Qwen-AgentWorld-35B-A3B 得分 56.39，超过 Claude Sonnet 4.6 的 56.04。

💻 GitHub: github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld

🤗 Hugging Face: huggingface.co/collections/Qwen/qwen-agentworld

👾 ModelScope: modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-AgentWorld

曝腾讯测试企微 AI 助手「大元」

据彭博社报道，腾讯正在企业微信测试一款 AI 助手，试图把企业协作场景与 AI 智能体能力结合起来。

腾讯公关负责人张军周二在社交媒体发文称，这款助手名为「大元」(Dayuan)，已开始向部分用户灰度，底层使用 DeepSeek 最新 V4 模型。

用户可以用自然语言与它交互，让它读取企业微信内的群聊、邮件和日程信息，辅助分析客户反馈、整理行业日报、起草周报等任务。

网易有道开源 Confucius4-TTS，3 秒音频即可克隆音色

网易有道昨日宣布推出「子曰 4.0」TTS 语音合成引擎 Confucius4-TTS。官方称，这是业内首个支持 14 种语言跨语种无口音、且无需参考文本即可完成语音克隆的开源模型。

Confucius4-TTS 支持零样本语音克隆。用户提供 3 秒音频素材后，无需参考文本和前期训练，模型即可完成音色克隆；官方称克隆音色与原声相似度超过 85%，克隆任务准确度达 97%。

模型支持中文、英语、西班牙语、法语、德语、韩语、泰语、越南语等 14 种语言。官方称，其重点能力是跨语种发音：上传中文音频后，AI 可以用该音色生成日语、英语等外语语音。

💻 GitHub: github.com/netease-youdao/Confucius4-TTS

「开屏广告没了」登上热搜，百度地图、高德地图等被指已取消开屏广告

近期，「开屏广告没了」登上微博热搜。多位网友和博主反馈称，百度地图、高德地图、网易云音乐等 App 已取消开屏广告。

此次讨论源于一位博主此前发布的视频。该博主称，自己在驾驶过程中使用导航 App 时，因开屏「摇一摇」广告被路面颠簸误触，页面跳转至第三方平台，影响行车安全。相关争议随后引发用户对开屏广告、误触跳转和广告倒计时等体验问题的集中讨论。

《北京日报》的测试显示，在 20 款常用购物、社交类 App 中，贴吧、微博、知乎、大麦、芒果 TV 等 6 款 App 仍保留开屏广告；淘宝、京东、小红书、拼多多、闲鱼、抖音、大众点评等 14 款 App 则已看不到开屏广告，点开后可直接进入主页。

亚马逊首次在 ChatGPT 投放广告，仍拒绝向 AI 开放购物数据

据《商业内幕》报道，亚马逊已开始在 ChatGPT 上投放广告，成为出现在 OpenAI 新兴广告业务中最受关注的零售商之一。相关广告会将用户引导回亚马逊自有商城，由亚马逊掌控购物体验和交易环节。

电商分析师 Juozas Kaziukėnas 表示，此举具有「象征意义」，因为亚马逊此前基本没有参与那些允许第三方聊天机器人和 AI 智能体聚合其商品、价格与库存数据的 AI 购物计划。

Kaziukėnas 本周一通过 LinkedIn 发布的截图显示，当用户搜索咖啡机时，ChatGPT 会推荐数款产品，随后附上一条标题为「Top-Rated Kitchen Gear」的亚马逊赞助广告。

不过，报道也指出亚马逊 AI 策略中的矛盾：公司愿意付费触达 ChatGPT 庞大的用户群体，却仍在保护自有购物数据，限制 AI 系统访问和使用这些数据。

亚马逊此前已采取多项措施限制 AI 抓取和数据采集。Kaziukėnas 称，去年亚马逊停止向 Google Shopping 提供商品信息流，并更新代码以屏蔽包括 OpenAI 在内的多个爬虫；今年早些时候，亚马逊还赢得一项法院命令，得以阻止 Perplexity 的 AI 智能体。

是枝裕和新片《盒子里的羊》发布首支正式预告

据《好莱坞报道者》消息，Neon 发布日本导演是枝裕和新片《盒子里的羊》首支正式预告。

影片设定在半步进入未来的日本：无人机配送、电动车普及，生成式 AI 已经进入家庭生活。一对夫妇迎来一个外形像小男孩的 AI 孩子，他白天像普通孩子一样玩耍、种树、读《小王子》，夜晚则坐回充电座关机。

《Sheep in the Box》是是枝裕和第 17 部剧情长片，今年曾入围戛纳电影节主竞赛单元。是枝裕和曾凭《小偷家族》获得 2018 年戛纳金棕榈奖。该片将于 7 月 24 日在纽约和洛杉矶上映。

Netflix 发布《海贼王》重制版海报

Netflix 昨日发布《海贼王》动画剧集重制版《The One Piece》海报。该剧集将从故事起点展开，「与路飞一起从起点开始扬帆大航海」。

《The One Piece》由 WIT Studio 制作，计划于明年 2 月在 Netflix 上线。该项目定位为《海贼王》动画剧集的重制版，围绕原作早期冒险重新展开。

---

日活跃用户超过 2 亿，已经让豆包成为国内最有存在感的 AI 应用之一，但令人艳羡的流量规模之外，商业化却始终是一道绕不开的坎。

对于一个持续吞噬算力、带宽和研发资源的 AI 产品来说，免费早就不只是增长策略，而是一道必须尽快收尾的阶段性命题。于是乎，我们看到基于付费订阅的豆包专业版应运而生。

相比此前以对话、搜索、图片理解和文档问答为主的通用 AI 产品，这一次，豆包把重心明显往更「能干活」的方向挪了挪——工作和生产力场景。

它基于豆包 2.1 系列大模型，新增办公任务模式，并开放更高的功能使用额度，直接对准软件开发、数据分析、专业设计、流程自动化和金融分析等高价值工作需求。

APPSO 也第一时间上手体验，看看豆包专业版是否已经从一个大众 AI 入口，变成真正可付费的生产力工具？

豆包办公任务模式登场，Agent 正在成为新的生产力入口

豆包专业版的核心杀手锏，叫做「办公任务模式」。

顾名思义，这是一种以 Agent（智能体）为核心的高级 AI 工作模式。它强调的不再是单纯的「返回答案」，而是理解工作目标、自主规划步骤、调用工具并最终交付结果。

具体而言，它支持本地电脑操作、浏览器操作、网站生成、Office 集成、飞书协同、Skill 技能调用和定时任务。其中，最能体现「干活」属性的是本地电脑操作。

用户授权后，豆包可以协助使用电脑里的应用、浏览器和文件，完成文件整理、资料归类、文档处理、表格填写、信息搬运和跨应用协作。

例如，我的桌面上有格式混乱的 PDF 和发票截图，可以要求豆包批量重命名为「日期_开票方_金额」的格式，并移动到新建的「发票」文件夹。

再比如，我还尝试让豆包随机挑选半年前保存的旧照片，复制到桌面新文件夹中，通过图像识别判断照片内容，再生成一份带有搞笑文案的「盲盒解说.txt」。

除了日常工作，豆包专业版在专业开发领域的表现同样令人侧目。用户可以直接输入需求，让豆包创建、修改和部署网页应用。

先来个简单的案例，我让它用 HTML5 Canvas 和 CSS 动画做一台透明外壳的复古磁带随身听，要求播放按键有下压反馈，磁带轮匀速转动，页面覆盖 VHS 噪点滤镜。

对于一个初级程序员来说，这可能需要耗费大半个下午去查文档、调 CSS 动画曲线。但豆包专业版不仅能迅速理解这些充满画面感的复杂指令，还能直接在本地环境中将代码转化为可见、可交互的网页成品。

从需求到产品，中间的「编译」过程被 AI 彻底抹平了。

再举一个更复杂的例子，是用 Three.js 和 WebGL 制作可交互的小票页面，通过 Verlet integration 和质点约束模拟纸张质感，期间，我可以拖拽小票任意位置，且纸面会自然弯曲并回弹。

此类需求已经不只是生成一段代码，而是把交互设计、图形编程、动画系统和浏览器运行效果放进同一个交付流程。

生产力集成则是另一块核心能力。

豆包办公任务模式整合飞书旗下的在线文档、表格和 PPT，可以独立生成文档、表格和演示文稿，也支持多轮修改和在线协作。

我让它读取本地论文《Attention Is All You Need.pdf》，生成 10 到 12 页中文手绘风 PPT，面向对 AI 有基础兴趣但不熟悉 Transformer 细节的人，用类比、图示和例子说明论文解决了什么问题、提出了什么方法、为什么重要，以及它对后来大模型发展的影响。

Skill 技能调用则让豆包处理更专业的流程。

技能相当于为特定场景封装工作方法、工具和流程。首批上线技能覆盖文档、表格、PPT、创意设计、浏览器操作、可视化讲解和金融分析等方向，用户也可以创建和安装自己的专属技能。

比如，我可以要求豆包查找苹果公司最新一季度财报，提取营收构成和研发投入比例，再调用金融分析技能生成投资摘要，并把财务数据转化为面向大学生的通俗网页。

定时任务把豆包从即时响应工具变成周期性工作助手。

用户可以设置固定时间或固定周期，让豆包定期整理资料、汇总信息、生成报告，或提醒处理待办事项。比如，我让它每隔一个小时搜集全球最有价值的 3 条 AI 行业新闻，并从「技术实质」「商业版图」「泡沫预警」三个维度做表格分析。

在具体使用和订阅层面，豆包也给出了相对清晰的分层方案。

对于免费用户而言，现有的日常功能和额度不会受到影响，仍可使用基础对话、联网搜索、图片问答、网页问答、附件问答，以及图片和视频生成、专家模式、AI PPT、AI 表格、深入研究、语音与视频通话、录音纪要等功能。

同时，免费用户也可以在一定额度内体验搭载豆包 2.1 Turbo 模型的办公任务模式。在此基础上，专业版提供更高的使用额度，并接入性能更强的豆包 2.1 Pro 模型。

具体来看，订阅分为三个档位：

1、标准套餐：连续包月 68 元，包括免费版的所有权益，接入 2.1 Pro 模型，办公任务、专家模式等功能为免费版 5 倍以上额度。

2、加强套餐：连续包月 200 元，标准套餐 4 倍额度。

3、高级套餐：连续包月 500 元，标准套餐 10 倍额度。

从定价看，68 元这个入门定价不算激进，基本卡在主流 AI 会员的水位线上，普通用户尝鲜的心理门槛不高。真正的算盘藏在后面两档：200 和 500 的价格，则承接更高频、更重度的使用需求。

豆包专业版真正想验证的，其实也不只是用户愿不愿意为 AI 付费。办公任务、AI PPT、专家模式这些能交付结果的能力，能不能撑得起用户持续续费的动力，才是更关键的那个问题。

此外，豆包还宣布将为大学生提供为期 6 个月的学生优惠，认证学生购买标准套餐可享连续包月 38 元的价格。针对视障人群对视频通话功能的需求，豆包也将提供相应的优惠方案。

我们如何为 AI 生产力付费

知名营销学者西奥多•莱维特有一个被反复引用的经典论断：人们买钻头，真正想要的并非钻头本身，而是墙上那个孔。放到今天的 AI 应用里，这句话依然适用。

过去两年多，豆包的用户心智主要来自 C 端。

聊天、搜索、图片理解、文档问答、视频生成，都是大众用户更容易感知的能力。免费、高频、低门槛，帮助这类产品快速获得规模。但进入付费阶段后，矛盾也随之出现：大众用户愿意高频使用 AI，未必愿意持续订阅 AI。

国内互联网用户被免费产品教育了太久。搜索免费，社交免费，短视频免费，网盘和基础办公软件也长期用免费版吸引用户。久而久之，用户形成了一种消费本能：

基础数字服务应该免费，付费通常只发生在少数场景，比如会员内容、游戏道具、网约车、外卖配送，或者能明确省钱、赚钱、节省时间的工具。

但正如生态学者 Hardin 在 1968 年提出的「公地悲剧」：公共草场人人都能免费使用，短期看每个放牧者都获益，长期看草场会被过度消耗，维护成本却无人承担。

单个产品用免费换增长，尚且是理性的商业选择；整个行业都用免费换增长，用户对数字服务的付费预期就会被不断压低。豆包专业版选择办公任务模式，正是在回应这个问题。

相比大众聊天场景，企业和专业用户的付费理由更清晰。普通用户用 AI 写几段文字，价值感不稳定；运营团队用 AI 生成数据简报、整理用户反馈，节省的是固定人力成本；

投研人员用 AI 读取财报、生成摘要和可视化网页，节省的是研究时间；市场或设计团队用 AI 生成 PPT、网页和创意素材，节省的是交付周期。

电影《点球成金》里，比利·比恩用数据指标重新评估球员价值，把球探口中的「感觉不错」，换算成胜场贡献和性价比，从而用有限的预算组建更有竞争力的阵容。

豆包把办公任务模式与飞书、文档、表格、PPT、浏览器、本地电脑、Skill 技能和定时任务放在同一个框架下，背后指向的是一个更完整的 AI 工作台。

目前产品还在完善阶段，后续值得期待的能力包括：面向科学研究场景的深度研究能力、支持用户添加和管理 Skill 的技能商店、手机远程操作电脑、电脑端 GUI 操作，以及与飞书更紧密的融合。

沿着这条路径看，豆包的目标已经不只是提升单次问答效率，而是把信息获取、内容生产、工作协同和设备操作逐步串联起来。

归根结底，面向大众的 AI 产品，关注规模、频次和传播效率；面向企业和专业人群的 AI 产品，关注任务价值、复购理由和交付稳定性。前者解决「有多少人用」，后者解决「为什么付费、为什么续费、为什么能进入预算」。

未来几年，AI 模型产品怎么找到能够变现的真实商业模式，会成为行业最重要的问题之一。模型厂商、办公软件、浏览器、云服务、企业协作平台，都会围绕这个问题重新组合。

而豆包专业版代表了豆包从大众 AI 应用向生产力服务延伸的一次转向：用免费能力维持大众入口，用专业版承接重度需求，用办公任务模式进入企业和专业用户的日常工作。

两端各取所需，各有所赢。

对开放式耳机来说，舒适和音质往往是一对此消彼长的变量。

原因并不复杂。为了获得更好的开放性，耳机需要远离耳道，这意味着声音在传递过程中更容易扩散和泄露，低频也更难形成足够的能量感。同时，开放结构还会让环境噪音更容易进入耳朵，进一步影响听感。

因此，对开放式耳机来说，如何在不堵耳朵的前提下把声音做好，一直都是行业里最难解决的问题。

但使用韶音 OpenDots 2 一个月后，我发现这种固有印象正在被打破。

这一个月里，我佩戴原来那对入耳式耳机的时间越来越短，而在公司、健身房，或者去公园散步时，我都很自然地把 OpenDots 2 夹到耳朵上。

久戴不厌，成为了我的新习惯。

好听，是久戴不厌的前提

一副耳机想让人长期戴在耳朵上，舒服只是前提，好听才是关键。

这也是我之前对开放式耳机不太感冒的原因。哪怕入耳式耳机戴久了会胀、会闷，我还是很难接受用一份 70 分的声音，去换一份 90 分的舒适。

韶音的 OpenDots 2 改变了这个印象。

第一次听它时，最先被注意到的是低频。

相比不少耳夹式耳机常见的松散、单薄，OpenDots 2 的低频更清楚，也更有力度。鼓点从哪里来、下潜到什么程度、力度是轻是重，都能听得比较明确。它的低频没有一味地营造氛围，如果仔细去听，是能明显感受到低音的弹性以及结像轮廓。

中高频部分，OpenDots 2 的表现相对稳妥。开启杜比全景声后，高频会稍微更亮一些，人声位置适中，清晰度也不错。整体听感不会特别厚重温暖，而是更强调器乐层次和清爽的听感。

OpenDots 2 能有这样的表现，背后主要归功于韶音的两项自家技术：低频聚合 2.0 和聚能镜技术。

低频聚合并不是 OpenDots 2 才有的技术。去年 OpenDots One 上，韶音就通过一对 11.8mm 对称双单元，实现了等效 16mm 单元尺寸的声学表现。

它的思路有点像音箱里的镜像式单元设计：两个单元以对称方式工作，在有限体积里尽量做出更扎实的低频，同时通过力的相互抵消，减少箱体共振带来的浑浊感。

到了 OpenDots 2，韶音又进一步调整了单元结构。振膜加厚，折环重新设计，官方数据显示整体失真降低了 70%。这也解释了为什么它的低频不只是量感更足，而是能在强劲之外保持一定清晰度。

聚能镜技术解决的则是另一个开放式耳机的老问题：声音怎么更准确地送进耳朵里。

普通开放式耳机为了控制漏音，往往会依赖逆向声场抵消。OpenDots 2 的聚能镜则更偏向物理结构，通过镜像反射声波，让声音更集中地传向耳道。结果是漏音减少了，声量和声音密度也有了提升。

这两套技术叠加起来，让 OpenDots 2 拥有了比大多数耳夹式耳机更饱满的听感。

以苏打绿版《冬 未了》作为试听专辑，OpenDots 2 在开启杜比全景声后，能呈现出比较宽阔、同时有边界感的横向声场。主唱的人声清楚，不会被低频盖住，也没有过度偏暖。

《墙外的风景》《下雨的夜晚》这类需要爆发力的曲目里，它的单元能给出足够声压，听感是有起伏、有冲击力的。

当然，它不是没有短板。遇到编曲规模更大、镲片和高频打击乐更密集的段落时，OpenDots 2 还是会显得有些乱，声音边缘不够干净。这也是开放式耳机很难完全回避的问题。

但至少在耳夹式耳机这个品类里，OpenDots 2 已经不只是「能听」。它真正让我愿意长时间戴着它，是因为它先做到了听得下去，然后才谈得上戴得久。

好戴，是耳夹耳机的金线

好听之后，OpenDots 2 还要回答另一个问题：

你愿不愿意一直戴着它？

耳夹式耳机舒服，本来不该算什么惊喜。毕竟选择这类产品的人，多半就是不想让耳道被堵住，也不想戴久了耳朵发胀。但问题在于，很多耳夹式耳机只是「不入耳」，并不等于真的好戴。

OpenDots 2 的佩戴体验，能看出韶音对这个品类的理解。

它没有一味把耳机做小，也没有刻意把自己做成一件耳饰，倒是在长时佩戴的细节上下了不少功夫。

最明显的是材质。

仔细看 OpenDots 2 会发现，耳机接触皮肤的部分，基本都被柔软硅胶包了起来。相比那些硬质外壳直接贴在耳朵上的耳夹式耳机，它少了些冰冷感，也少了一点「有东西夹着耳朵」的异物感。

这个细节平时不一定会被注意到。

但在办公室一戴就是几个小时，或者冬天刚把耳机夹上去的时候，差别就出来了。它不会让耳朵一直惦记着这副耳机的存在。

另一个关键是动钛弧，也就是耳夹式耳机中间那段 C 型连接桥。

OpenDots 2 没有把它做成完全对称的弧线，而是用了不对称设计。戴上之后，动钛弧能自然地贴合耳廓，让耳机本体减少悬空的面积。

这带来的好处不是「夹得更紧」，而是更稳。

我在健身房戴着它训练，深蹲、卧推、跑步都试过，OpenDots 2 不会有明显松动，也不会因为身体晃动，在耳朵上来回摩擦。它当然不是完全无感，但至少不会频繁打断你。

这已经很重要了。

因为耳夹式耳机一旦开始晃，所谓的开放和舒适，很快就会变成另一种负担。

操控手势也是 OpenDots 2 做得比较聪明的地方。

现在不少耳夹式耳机为了造型完整，或者为了减少误触，只保留敲击和触控。刚上手时，你得重新适应一套手势，很多时候还不如直接掏手机。

OpenDots 2 把按压操作放在了后侧的能量舱区域，用起来更接近传统 TWS，反馈十分明确。对于习惯按压操作的人来说，切换过来几乎没有学习成本。

基础敲击手势也保留下来了，暂停播放、接听挂断这些高频操作，都能很快完成。

当然，有取就有舍。

OpenDots 2 的体积不算小，戴在耳朵上也比一些主打精致感的耳夹式耳机更显眼。它不像一件耳饰，更像一副耳机。

但我觉得这反而符合韶音的思路。

很多耳夹式耳机想先变好看，再证明自己也能听。OpenDots 2 的顺序正好反过来：先把最基础的声音做好，再把佩戴做稳。

它不一定是最精致的那副耳夹耳机。在今天的耳夹式耳机里，OpenDots 2 甚至显得有点朴素。

它没有把 AI 功能挂在嘴边，也没有试图用翻译、问答、助手这些能力，去重新定义一副耳机。它做的事情很直接——把耳夹式耳机最容易被忽略，但又最重要的两件事做好。

听得久，戴得久。

过去很多开放式耳机给人的印象，是佩戴体验很友好，但音质成为了代价。它们适合开会、散步、通勤，当一副适合常戴的耳机，却很难让人真的愿意长时间听歌。

OpenDots 2 不太一样。

它没有改变开放式耳机的物理限制，但至少证明了：开放式耳机不一定只停留在「能听」的水平，舒适和音质也不是此消彼长的，好听和常戴是可以共存的。

我不再只依赖入耳式耳机应付工作和通勤。很多时候，我只是顺手把 OpenDots 2 夹到耳朵上，然后开始听歌、写稿、运动、散步。它不堵耳朵，也不会让听歌变成耳机的短板。

显然，OpenDots 2 不是一副试图秀出一切的耳机，韶音非常清楚自己该做什么。

好听又好戴，对一副耳夹耳机来说，这已经足够重要。

曝三星显示获折叠屏 iPhone 面板独供认证

据《科创板日报》消息，三星电子控股子公司三星显示已通过苹果折叠 OLED 模组量产认证，获准启动苹果首款折叠屏 iPhone 配套面板的批量生产。

报道称，双方已签署为期三年的独家供货协议，合约期内苹果将仅从三星显示采购折叠屏 OLED 面板。

报道提到，三星显示已启用越南工厂部分后段产线，首批约 300 万块面板计划于年内完成交付。苹果对折叠屏面板设定了不低于 70% 的量产良率门槛，三星显示最终实测良率突破 80%。

技术方案上，三星为苹果定制的新一代 M 系列发光材料搭配 CoE 封装彩色滤光技术，省去传统偏光片结构，以降低折叠处反复弯折带来的裂纹风险，并压缩面板厚度。

首款折叠屏 iPhone 预计采用类似 Galaxy Z Fold 的横向折叠形态，配备约 7.7 英寸内屏和 5.3 英寸外屏；铰链部件仍是发布时间变量，苹果目标为 30 万次以上折叠无损伤。

实测微信 AI：「小微」入驻首页首屏，朋友圈、群聊都能问

微信近日上线首个原生 AI 助手「小微」，首页左上角新增了一双绿色眼睛，点击即可进入小微，图标上还会以小红点显示通知数量。原先右滑展示星标内容的副屏，如今被替换为小微的完整主页，入口层级已接近微信一级入口。

据 APPSO 实测，「小微」目前可实现以下功能：

• 小微自称主模型为微信自研的 WeLM，部分回答借助 DeepSeek 配合，而非混元；
• 聊天框「+」号、公众号与视频号右上角、长按文字菜单均可唤起「问小微」；
• 可发消息、发红包（均需用户自行确认），授权后能查支付账单、总结群聊与朋友圈（朋友圈可搜索约两天，附可跳转的引用来源）；
• 其他功能：个性化商品推荐（跳转微信小店）、公众号内容问答、AI 修图生图（带「AI 生成」水印）、PDF 总结、收藏笔记与待办，以及调用小程序点单挂号、一句话生成「小工具」（上限 5 个，暂不支持小游戏，也无法分享或二次修改）；
• 权限保守：无法修改设置、删除联系人或群发消息，涉及支付与隐私调用需先授权。

🔗 详细实测：微信 AI 全网最细体验，我又爱上了刷朋友圈

大疆 Osmo Pocket 4P 开售即售罄，二手市场溢价超千元

大疆口袋电影机 Osmo Pocket 4P 昨晚正式开售，随后在京东、天猫等线上渠道迅速售罄，部分线下门店也出现无现货、预约排队时间较长的情况。

得物 App 价格趋势图显示，Pocket 4P 标准套装市场成交价一度上涨至 4999 元，较官方发售价上涨 1200 元，涨幅超过三成。

新浪科技报道提到，DJI 大疆官方旗舰店客服表示，若无法下单或商品下架即代表暂无库存，预计 6 月 25 日 20 点补货，但补货数量不固定，仓库到货后也可能随时补货。

联发科据称拿下 Google TPU V9 独家订单

天风国际证券分析师郭明錤昨日在 X 发帖称，最新产业调查显示，联发科已获得 Google 升级版 TPU V9 芯片独家订单。

郭明錤称，Google 将在 TPU v9 / Humufish 基础上开发代号可能为 Triggerfish 的升级版 v9 芯片，定位为推理能力更强的 TPU v9 改版，目标包括缓解 CPU wall 与 memory wall。

与 Humufish 相比，Triggerfish 的主要变化包括 SRAM 容量提升至前者的 2 至 3 倍、新增 simulation die，并将 HBM 规格由 HBM4 升级至 HBM4E。

在出货预期方面，郭明錤称 Humufish 生命周期 400 万至 500 万颗的出货预估维持不变，Google 额外追加 100 万至 200 万颗 Triggerfish 订单。该芯片预计明年底开始生产，并于 2028 年放量。

Meta 暂停员工追踪项目，曾收集鼠标点击和键盘输入

据 WIRED 报道，Meta 已暂停一项面向员工的追踪项目。该项目此前会收集员工电脑输入信息，包括鼠标移动、点击位置、键盘敲击以及屏幕内容。暂停原因是该项目收集的部分数据因内部安全问题，曾被更多 Meta 员工访问到。

据 WIRED 报道，Meta 已暂停面向员工的 Model Compatibility Initiative（MCI）工具。该工具今年 4 月在美国员工中推出，会收集鼠标移动、点击位置、键盘敲击和屏幕内容，用于训练 AI 系统学习人类操作电脑软件的方式。

暂停原因是 MCI 收集的部分数据出现内部访问权限问题。Meta 发言人 Tracy Clayton 表示，目前没有迹象显示相关数据被员工不当访问，公司将在调查期间暂停该项目。

Meta AI 研究副总裁 Stephane Kasriel 在内部通知中称，相关问题于 6 月 18 日被发现，并在 4 小时内处理，但最初修复并未完全生效，公司随后进一步收紧了访问权限。他表示，Meta 只有在确认数据保护控制有效后，才会重新启用 MCI。

追觅辟谣汽车 CEO 离职

针对「追觅汽车 CEO 离职」传闻，追觅旗下星辰未来汽车昨日发布声明称，陈龙冬于 2025 年 6 月加入追觅科技原星辰未来 BU，担任 BU 负责人，其职务与网络传言中的「追觅汽车 CEO」不符。

声明称，陈龙冬已于 2026 年 5 月从星辰未来离职，属于正常人事变动。自今年 6 月起，星辰未来、星空计划、星际穿越等业务将统一纳入产业研究院管理体系。

美光与 Anthropic 达成战略合作，将用 Claude 参与芯片设计

美光日前宣布与 Anthropic 达成战略合作。合作包括美光参与 Anthropic H 轮融资、在内部部署 Claude，以及双方共同研发面向 AI 系统的内存和存储技术。

• 美光将向 Anthropic 供应 HBM 高带宽内存、DRAM 和数据中心 SSD，支持 Anthropic 扩展长期计算战略。
• 双方将分析内存和存储子系统在不同 AI 工作负载下的性能、能效和成本表现。
• 美光将在编码、工程、制造和企业运营中部署 Claude，并用 Claude 辅助存储芯片架构设计。

蔚来第 9000 座充换电站在陕西安康上线

蔚来昨日宣布，第 9000 座蔚来充换电站在陕西安康上线。目前，蔚来全国已建成 9003 座充换电站，其中换电站 3927 座、充电站 5076 座、充电桩 29255 根，累计提供超过 1.1 亿次换电。

本次同时上线 7 座 NIO Power 站点，包括安康城投高新体育馆、合肥长丰皖能综合能源港、唐山路南西郊热电、无锡梅园公交总站等换电站，以及安康、合肥、武汉等地的超充或充电站。

甲骨文一年内员工减少约 2.1 万人，称 AI 替代部分岗位

据路透社报道，甲骨文发布年度报告显示，截至 2026 年 5 月 31 日，公司员工总数为 14.1 万人，较去年同期约 16.2 万人减少约 2.1 万人，降幅为 13%。公司称，AI 已经替代部分岗位。

文件显示，甲骨文 2026 财年为重组活动支付 18.4 亿美元遣散费及其他退出成本，显著高于上一财年的 3.74 亿美元。

高通推进收购 AI 芯片初创公司 Modular

据彭博社报道，高通正在推进收购 AI 芯片初创公司 Modular。双方交易谈判已进入后期，潜在交易将把 Modular 纳入高通的 AI 芯片和软件栈布局。

Modular 由多名前苹果、Google 和英伟达工程师创立，主要产品围绕 AI 推理、编译器和跨硬件部署工具展开。对高通而言，这类软件层资产可以补足芯片之外的开发者生态，让 AI 工作负载更容易在不同设备和加速器上运行。

宁德时代计划 9 月交付首批钠电池储能方案

据财新报道，宁德时代昨日在德国慕尼黑举行储能新品发布会，宣布将在今年 9 月开始交付首批钠电解决方案，目标到今年底实现 1GWh 出货量，海外市场则计划于明年 6 月开始交付。

Momenta 通过港交所聆讯，拟成为「物理 AI 第一股」

据港交所披露材料，自动驾驶公司 Momenta 已通过港交所聆讯，拟在香港上市。公司招股材料显示，2023 年至 2025 年，Momenta 营业收入从 7.43 亿元增长至 24.13 亿元，三年复合增速超过 80%。

截至 2025 年底，Momenta 现金储备超过百亿元，资金将服务于世界模型、无人出行和无人物流等业务的全球化布局。此前中国证监会境外发行上市备案通知书显示，Momenta 拟发行不超过 43754060 股境外上市普通股。

《华尔街日报》此前援引知情人士称，Momenta 估值约 90 亿美元，计划通过 IPO 募资约 10 亿美元。

影眸科技 Hyper3D 完成数亿元融资，Rodin Gen-2.5 同步发布

3D 生成大模型公司影眸科技 Hyper3D 已完成新一轮数亿元人民币融资。本轮融资由凯辉基金、上海国投先导领投，老股东持续跟投，光源资本担任独家财务顾问。

公司称，本轮资金将用于推进 3D 大模型研发、加速 Hyper3D Rodin 在全球市场的商业化拓展，并拓展游戏、电商、3D 打印、工业设计、具身智能等垂直场景。

伴随融资，影眸科技同步发布最新一代 3D 生成模型 Hyper3D Rodin Gen-2.5。官方宣称其具备千万面级生成能力，并引入类似大语言模型「先思考、再生成」的运行逻辑。

Rodin Gen-2.5 提供五档 Thinking Effort，生成耗时约 4 秒至 80 秒不等，面向从快速原型到高精度资产制作的不同场景。公司披露，Rodin Gen-2.5 上线首月，订阅用户与年经常性收入 ARR 的环比增速均超过 400%。

正行创新完成近亿美元天使轮融资，瞄准物理智能基础设施

面向物理智能的具身智能企业正行创新（Striding AI）昨日宣布完成近亿美元天使轮系列融资。本轮投资方包括正大集团、华勤技术、九安医疗等多家上市企业，多位国内外企业家，以及多家一线投资机构。

公司将本轮资金投入三类方向：引进算法、工程和商业化人才；迭代世界动作模型、强化学习等核心技术；推动零售、工业等场景验证和产品化。

正行创新成立于今年初，由连续创业者姚颂、正大集团和清华大学深圳国际研究生院助理教授于超联合发起。姚颂曾联合创立 AI 芯片公司深鉴科技，并以联合创始人兼联席 CEO 身份创立商业航天公司东方空间；于超长期研究强化学习与机器人。

此外，正行创新正在同步研发轮臂机器人与人形机器人本体及解决方案，首批自研本体和方案计划今年下半年亮相。

💡 美图 CPO 陈剑毅：AI 工具是次要的，用户需求才是主要的

围绕 AI 产品方法论，美图 CPO 陈剑毅（花名小白）在与 APPSO 对话中表示，相比模型参数、AI 智能体数量或工具使用能力，美图更看重对用户需求和垂直场景的理解。

陈剑毅提到，美图做 AI 产品的核心不是追求通用能力，而是围绕设计、口播、AI 短剧、MV 等具体内容格式做深度定制。

他认为，通用 AI 工具可以覆盖大量场景，但垂直产品的价值在于理解特定内容的关键构成元素，并把用户真正需要的流程做短、做准。

用户需求是主要的，AI 工具是次要的。现在很多人把次要的当成主要了。

在人才判断上，他也表示会谨慎看待只迷恋 AI 工具、却离用户很远的产品经理，因为这类人容易「误把用 AI 来产出当成了创造价值」。

在他看来，AI 能力可以学习，但真正决定产品成败的，仍是能否识别真实需求、理解用户场景，并把技术转化为用户愿意使用的产品。

豆包 Seed 2.1 发布、Seedance 2.5 七月上线

昨日，字节跳动旗下火山引擎在 2026 FORCE 原动力大会上公布视频生成模型 Seedance 2.5，并已在火山引擎官网上线豆包 Seed 2.1 系列深度思考模型。

• Seedance 2.5：目前处于全球企业内测阶段，预计 7 月初正式上线；支持单段原生 30 秒视频直接生成，并允许用户同时导入最多 50 个全模态参考素材。
• Doubao-Seed-2.1：包括 Pro 和 Turbo 两个版本，面向 Coding 工程交付、Agent 长链路任务执行和多模态理解。Pro 定位高复杂度任务探索，Turbo 定位低成本、低时延的规模化生产场景。
• Seed-Evolving：采用动态迭代机制，每周至少发布一个版本更新，统一 Model ID 为 doubao-seed-evolving。

价格方面，Seed 2.1 Pro 推理输入 6 元 / 百万 tokens、推理输出 30 元 / 百万 tokens；Seed 2.1 Turbo 推理输入 3 元 / 百万 tokens、推理输出 15 元 / 百万 tokens。

大会还首次预览 AI 版权商业化平台，周星驰成为首批合作对象。官方授权模板将接入抖音、即梦、剪映及所有接入 Seedance 的工具平台，用于对周星驰经典电影片段进行二次创作。火山引擎总裁谭待称，相关模板当日创作量已突破 10 万次。

🔗 相关阅读：刚刚，Seedance 2.5 正式发布，国产视频模型再次捅破天花板

299 美元起，Meta Glasses 发布，首发 26 种款式

Meta 昨天与 EssilorLuxottica 合作推出新款 Meta Glasses，起售价 299 美元。该系列基于 Meta 现有 AI 眼镜技术打造，首发提供 26 种款式，覆盖不同颜色、镜片和镜框组合，并支持配近视等处方镜片。

• Meta Adventurer 采用矩形设计，提供标准和大号尺寸；
• Meta Fury 主打更醒目的粗框造型；
• Meta Glasses by Kylie 则为与 Kylie Jenner 合作设计的细长椭圆框型。

功能方面，Meta Glasses 配备相机、开放式扬声器、多麦克风阵列和专用操作按钮，支持调用 Meta AI、拍摄照片和视频、接打电话、播放音乐和语音控制等功能；续航超过 8 小时，配套折叠充电盒可额外提供最高 40 小时电量。

三星推出 UFS 5.0，带宽达 10.8GB/s

三星电子昨日宣布研发出 UFS 5.0 通用闪存方案，面向下一代移动终端和端侧 AI 设备。

• 连续读取最高 10.8GB/s，连续写入最高 9.5GB/s，均达到 UFS 4.1 标准的两倍以上。
• 相较三星 UFS 4.1，能效提升超过 40%。
• 封装尺寸为 7.5 毫米 × 13 毫米 × 0.9 毫米，体积较前代缩小 16.7%。
• 容量最高 1TB，计划今年第四季度启动量产。

三星称，UFS 5.0 将覆盖旗舰智能手机、XR 头显和 AI 智能穿戴设备等终端，服务端侧大模型和生成式 AI 本地运行。

35.98 万元起，全新理想 L8 正式发布

昨天，理想汽车发布全新理想 L8，提供 Ultra 与 Livis 两个版本。Ultra 版官方价 36.98 万元，首销限时权益价 35.98 万元；Livis 版官方价 42.98 万元，首销限时权益价 41.98 万元。

Ultra 版标配线控魔毯底盘和后轮转向，转弯半径为 5.1 米；Livis 版标配 800V 全主动悬架和 EMB 线控制动，底盘响应时间小于 100ms。

车身尺寸为 5135 x 2000 x 1800mm，轴距 3045mm。新车搭载 72.7kWh 5C 增程电池，纯电续航 430km，综合续航 1670km，百公里油耗 6.2L。

🔗 相关阅读：全新理想 L8 发布！转型豪华大五座，首销权益价 35.98 万元起

小鹏 MONA L03 定档 7 月，提供纯电和超级增程

小鹏昨日宣布 MONA L03 车型 7 月亮相，并把它定位为「年轻人的第一台智能时尚 SUV」。

小鹏集团董事长、CEO 何小鹏发文称，MONA L03 的价格不会超过 30 万元，但开发过程「全面对齐 30 万级车型」，重点放在智能驾驶、座舱交互和安全性能三项维度。

何小鹏称，MONA L03 是 MONA 系列首款「一车双能」车型，将同时提供纯电和超级增程两套动力方案。该车已出现在 4 月工信部申报目录中，整体为溜背 SUV 造型。

申报信息显示，MONA L03 长 4650/4672mm、宽 1920mm、高 1600mm，轴距 2850mm，额定载客 5 人；最高车速 180km/h；搭载立讯智造科技（常熟）有限公司电机，峰值功率 183kW；电池来自中创新航，类型为磷酸铁锂电池包。

OpenAI 推出 Patch the Planet，帮助开源项目修复漏洞

OpenAI 宣布推出一项名为「Patch the Planet」的新计划，旨在帮助开源社区发现并修复软件项目中的安全问题。

该计划将由 OpenAI 与安全公司 Trail of Bits 合作推进，后者的安全工程师将直接与开源项目维护者协作，对潜在代码问题进行审查，并借助 OpenAI 的 Codex Security 等安全工具辅助处理。

OpenAI 表示，许多开源维护者正面临更多安全报告和更高处理速度的要求，但时间和资源并未同步增加。

「Patch the Planet」的目标是降低维护者负担：安全工程师会在问题提交给维护者前先行审查，并与项目方共同开发补丁、测试和可复用工作流，以便相关项目在首批修复完成后继续改进安全性。

国产小客车将支持「当天购车、当天上牌」

据《新闻联播》报道，工业和信息化部办公厅、公安部办公厅昨日联合印发通知，机动车合格证信息将实现实时共享，国产小客车可做到「当天购车，当天缴税，当天上牌」。

新模式的变化是，机动车合格证信息在工信部门和公安部门之间实时共享，数据可「秒级」传送。企业可向工信部门统一传输合格证、预查验信息，再共享至公安部门；两部门也压减车辆标准照片数量，并不再要求提供纸质资料。

相关负责人称，政策将降低企业运营成本，预计每年有超过 2000 万辆车享受这一便利。下一步，随着数据共享通道优化和更多企业接入，预查验模式会覆盖更广泛车企和消费者。

全球首款实体瘤 CAR-T 疗法在国内获批，定价 99 万元

据财新报道，国家药监局 6 月 22 日批准科济药业舒瑞基奥仑赛注射液上市，商品名为恺力美，用于治疗 CLDN18.2 阳性、HER2 阴性，且至少二线治疗失败的胃癌患者。

这是全球首款获批上市的实体瘤 CAR-T 疗法。财新称，对比研究者选择的最佳治疗，它能让末线胃癌患者中位生存期达到 9.49 个月，延长约 4 个月。

科济药业 6 月 23 日在投资人交流会上披露，这款产品定价 99 万元，预计 2026 年接到 200 单。公司还预计，恺力美未来 4 至 5 年销售峰值约 20 亿元。

《给阿嬷的情书》二次密钥延期至 7 月 31 日

电影《给阿嬷的情书》第二次密钥延期，将延长放映至 7 月 31 日。

截至昨日，该片累计票房 18.62 亿元，暂列 2026 年度票房亚军，仅次于《飞驰人生 3》的 44.20 亿元。影片豆瓣评分从上映初期的 9.0 升至 9.3。

影片讲述潮汕阿嬷叶淑柔与一段隐藏半世纪的书信感情。孙子晓伟因债务远赴泰国寻找传闻中的富豪阿公，最后带回关于阿公身份和书信往来的家族秘密。

石黑一雄《克拉拉与太阳》改编电影首曝预告，今年 10 月北美上映

据博主「守望好莱坞」消息，石黑一雄小说《克拉拉与太阳》改编电影发布首支预告，影片将于今年 10 月 23 日在北美上映。

预告中，主角克拉拉自称「一个人工智能伙伴」。克拉拉是一名被设计用于陪伴青少年的机器人，主要功能是防止孩子们感到孤独。

《克拉拉与太阳》故事围绕克拉拉与一个家庭共同生活展开，她在相处过程中帮助家庭成员度过心碎时期。原著由诺贝尔文学奖得主石黑一雄创作，聚焦人工智能陪伴、人类情感与家庭关系等议题。

180 万亿。这是截至今年 6 月，豆包大模型的日均 token 调用量。

相比最初发布足足增长了几个数量级，且完全没有放缓的迹象。火山引擎总裁谭待在 2026 火山引擎 FORCE 原动力大会上公布这个数字时，台下更是掌声雷动。

更值得注意的是市场份额。在公有云大模型市场，火山引擎把份额提升至 49.5%。每消耗两个 token，就有一个是火山引擎提供的。

去年 12 月，「万亿 token 俱乐部」还只有 100 家企业，现在已经暴涨至 200 多家。足够夸张的数字背后，反映了 token 已逐渐成为像水电一样的基础消耗。

越来越多企业不再把大模型当作一个「试试看」的新工具，而是开始把它接进核心流程——写代码、做视频、跑分析、做客服、做决策。

豆包 2.1 Pro：既 SOTA，也划算

这场大会真正的主角，是刚发布的豆包大模型 2.1 Pro。

按谭待的说法，这是一个突破了「生产质变点」的旗舰模型，意思是它写的代码能真正交付、进入企业研发流程，而不是停在「玩具」阶段。

coding 能力上，几个硬榜单它都拿得出手。

Terminal Bench 这种最贴近真实研发的终端编程评测，模型要在命令行里端到端跑完一整个工程任务，2.1 Pro 和 Claude Opus 4.7 基本持平，进了全球第一梯队；

覆盖五大学科科研问题的 SciCode 拿到 59.8 分，超过 Opus 4.7；从需求文档出发从零生成整个可运行仓库的仓库级评测，拿到 47 分。

现场还演示了个硬核 case：

让 2.1 Pro 围绕一个 16×16 PE 的微型模型，连续跑 18 个小时、迭代九轮，最终写出六个核心模块、1300 多行 RTL 代码——芯片设计里最严谨的环节，通常要 3 到 5 名资深工程师干上数周——

而且不只是生成代码，还跑通了仿真测试、综合检测，最后通过了手写数字识别验证。

Agent 能力上，在 OpenAI 那套覆盖九大行业 44 种职业的 GDPval 真实经济价值评测里，2.1 Pro 拿了国内第一；评测 AI 用真实 MCP server 和工具能力的 MCP Atlas 上，全面超过 Opus 4.7。

价格是另一记重拳。

百万 token 输入 6 元、输出 30 元，缓存命中只要 1.2 元，对比 Claude 同系列成本降了接近 80%，另有个价格只要 Pro 一半的 turbo 版本。

Seedance 2.5 登场，AI 视频终于不止 15 秒了

模型矩阵的下一块是视频，也是发布会的重头戏。

今年 2 月发布的 Seedance 2.0，是中国第一个全球 SOTA、也是第一个跨过「生产质变点」的视频生成模型。

谭待表示，在它出来之前视频模型更像玩具，5 到 10 秒的 UGC 内容为主；2.0 之后，15 到 30 秒的广告、影视、科普短片被全面解锁。

这次先给 2.0 上了个大升级：原生 4K。

以旗袍广告作为一个典型案例，720P 下，刺绣线迹和面料肌理不够清楚；用超分把 720P 拉到 4K，画面虽然锐化了，但细密绣线反而被平滑掉，质感更差；

而原生 4K 从生成阶段就保留更高密度的有效信息，发丝、丝线走向、面料纹理都清晰完整。Seedance 2.0 原生 4K 还率先支持 4K 10bit 高位深，色彩层次更丰富，给后期调色留足空间。

但 4K 只解决了画质。

更长、更多参考、更强编辑这三个挑战，得靠新主角。

万众期待之下，Seedance 2.5 登场，目前已在内测尾声，预计 7 月初正式见面，三个升级全是「全球第一/最多」：

单条视频生成长度最高 30 秒，全球第一。市面上同类模型最多只支持 15 到 20 秒，这次直接突破瓶颈，镜头表达更连贯。

多参考能力支持 50 个全模态素材联合输入，全球最多。现场一次性输入十多位演员的图像资产，让模型自己编排。

更灵活的视频编辑：可以在整体画面不变的前提下，对局部单独修改——微调背景、更换商品、更换模特。现场一个口红广告演示，直接把「挑口红」这个困惑给解决了。

它还能稳定承接专业创作。现场输入一个接近 10 万面的宇宙飞船白膜加一份渲染材质参考，让模型生成渲染视频模拟镜头，飞船主体轮廓、比例、复杂结构在镜头缓慢推进中都稳定保持。

在实体产业，Seedance 2.5 能自动生成多语言产品视频说明书，能给具身智能合成多场景多视角的高质量训练数据，能给自动驾驶合成极端天气、罕见路况这类案例补上训练盲区。

当视频模型跨过生产质变点，它积累的对物理世界的理解，正在成为世界模型的重要基础。

模型只是入口，生产系统才是终点

视频之外，图像和音频这两块也各自上了新东西。

图像这边接棒的是 Seedream 5.0 Pro。年初发布的 Seedream 5.0 Lite 已经在帮用户把普通产品图转成高级广告海报、把线稿上色成完整插画，5.0 Pro 则是智能水平上的全新尝试。

最直观的是交互式精准编辑。

创作者既能用语言描述空间关系，也能直接在画面上标记圈选。比如一张图里，把树枝上的松鼠移到左下角树桩、在右下角加两只小猫的结婚照、把小黄狗移到左侧——

模型能识别箭头和高亮块，理解意图、定位元素、生成符合要求的画面。设计师随手画的草图线稿，它也能编辑成符合意图的视觉效果。

另一个能力是多图层分离。

圈选点选任意区域、任意颗粒度，小到一行字、大到整个版面，都能拆分输出成独立图层。把人物从画面拿走后，模型会自动智能填充背景；还能递归拆分，对拆出去的人物再拆出帽子、滑板，方便二次拖拽缩放编辑。

还有个一直让大模型头疼的能力，高密度信息呈现。复杂图表、多层结构、甚至一整页 PPT 的信息量，都可能被完整塞进一张图，模型还会自动优化版面、保持审美。

它还支持英语、西班牙语、阿拉伯语、日语、韩语等 10 余种主要语言，并自动适应每种语言的排版习惯。

Seedream 配 Seedance 还能一加一大于二。

以「天问一号发射」科普视频为例，先用 5.0 Pro 把探测器外观、发射、着陆几个关键阶段准确生成，再喂给 Seedance 2.5，就得到一个高品质的 30 秒科普视频。

音频方面，Seed-Audio 1.0 支持情绪、口音、背景音、氛围音、拟音特效一次直出，做到影视级成品音效。落到产业侧，奔驰、东风都在基于豆包大模型探索智能座舱的语音交互。

奔驰中国研发负责人在现场视频里提到，已经把豆包大模型集成进新款纯电车型，让车里的对话更自然、更能读懂用户意图和情绪。
而开头所说的 180 万亿 token 指向的不只是一个规模数字，更是一条正在不断延伸的能力曲线。

企业每天把客服、营销、研发、内容生产、办公协同、数据分析等任务交给模型处理，模型也在这些高频调用中持续暴露问题、修正偏差、积累经验，逐步逼近真实生产环境的要求。

这背后，是一场长期的能力攀登。

字节跳动 CEO 梁汝波在大会上提到，攀登 AI 高峰是字节当下最重要的事情——收缩业务宽度，把精力重点聚焦到 AI，并在 AI 内部进一步聚焦于提升模型能力。

火山引擎正是这个方向的对外出口。它把字节内部沉淀的模型能力、工程体系和应用经验，转化为云服务、模型 API、行业解决方案和工具链，交付给企业使用。

高峰还在前方，但路径已经清晰。

聊了一个小时，美图CPO——首席产品官陈剑毅（花名小白）几乎没提过「参数」两个字。

这有点反常，要知道 2026 美图影像节这天，美图一口气发完 8 款 AI 产品和一款奇想大模型 V6，好几款产品背后都站着一支多 Agent 团队。

换作其他AI公司，在这种场合大概会跟你聊模型多强、Agent有多少、Token涨了几倍，小白聊的是却另一套东西。

怎么挑产品，怎么选人，怎么判断一个需求该不该做。大多数人对美图的理解还是一款P图工具，但听着听着你会发现，美图这波 AI 产品的底色并非效率，是另外三个字：非理性。

小白选择产品负责人，最看重的是这个人到底热不热爱这件事，AI 能力反倒是其次；面试产品经理，他会谨慎看待「AI 狂热者」，理由是他们容易「误把产出当创造价值」；他说做影像产品和做游戏一样，是制作人驱动的，「当所有游戏都在追求低门槛，魂类偏偏要虐死玩家，反而更令人上瘾」。

在一个张口闭口数据驱动的行业里，这些话不太像一个上市公司高管会讲的，这似乎不是资本和投资人青睐的AI叙事，更像是一位创作者在替另一群创作者着想。

最后我让他用一个词定义自己。他想了想，给出的答案是：编剧。

以下是 APPSO 与小白的对话。

给每一种内容格式做一个产品

APPSO：这次美图一次发布了 8 款 AI 产品，除了设计，还有口播、短剧、MV ……方向这么多，你们的战略优先级到底放在哪？

小白：真要选，其实就两个方向——设计和视频。再往下是具体的内容格式：设计是电商套图、社媒图文这些；视频就是口播、AI 短剧、MV等，内部还在孵化类似动画短片的产品。我们的判断是，每一种内容格式，都值得有一款产品专门去做。

APPSO：很多产品大厂也在做。

小白：对。

APPSO：那你们的机会在哪？

小白 : 我觉得做 AI 产品，思路可以参考传统行业比如消费品，每个非常细分的场景或者一个需求里，都藏着一个头部产品的机会。大厂的通用型工具能覆盖很多场景，但大多数细分场景只能做到五六十分，我们要的是把一个细分场景做到100 分。

APPSO：但视频赛道现在也很挤，很多模型厂商也在做工具，人群也跟你们重叠——电商、短剧用户，你们怎么应对？

小白 : 原地缩成一团。

APPSO：正经点。

小白：我觉得他们还是太通用了，做一个内容容器，这跟我们不太一样。就拿我们的 MVLAND 来说，它能更好地把音乐和画面的情绪关联起来，怎么突出主角，怎么对口型，歌词字幕怎么匹配音乐风格。这些深度的东西，通用大模型的工具很难做到。它或许能给你一个开放式编辑器，让懂的人自己创作，但效率一定比我们低。同样做一支 MV，用通用工具光调参数就要三小时，用我们的十分钟，效果还更好，那有什么理由用通用工具？所以要原地缩成一团，聚焦在一个点上。

APPSO：这都能圆回来。。。那为什么你们能让这个交付成果更快更好？

小白：还是对特定内容的关键构成元素的理解。举个口播视频的例子，它跟很多通用剪辑工具不一样，口播视频一定有人在说话，有人说话就一定有字幕，有字幕你就能通过编辑文字来驱动剪辑(文字快剪)。我们是把通用工具里 80% 的共性功能保留下来，再把那 20% 跟口播最相关的——花式字幕、黄金三秒、口播脚本、综艺元素等，做深度定制。这就是垂直工具相比通用工具最大的价值。

APPSO：所以你们是主动去做得很垂直。

小白：就是做小众刚需，不和大厂硬碰硬。

APPSO：那美图的核心用户是专业创作者，还是大众用户？

小白：垂直场景的产品，一定是先搞定专业创作者，再做创作者的泛化。这有点像脱口秀类综艺——第一季上的都是行业里很资深的人。但做了几年之后，明星、素人都能上去讲了。他们不是脱口秀专业的，有专业的人帮他写稿，稍加练习，用演绎的方式表达，也能像半个脱口秀演员。

所以一开始你面向的，一定是这个领域里最资深的那批人，跟他们共创产品，他们帮你沉淀出配方、模板，再给没那么资深的人复用，最后才是泛化。

APPSO：开拍也是这么起来的？

小白 : 对。三年前我们做开拍的时候，口播还是个很小众的品类，只有知识博主、带货博主会去做。现在呢？各行各业的人都在做口播了，房产中介，路边小摊贩都在拍。它花了好几年，才走完从小众到泛化这个过程。我们就是在它还小众的时候进去，先跟最专业的那批人共创，再让更多人涌进来。这个世界就是各种小众文化不断走向大众化，你去看所有成功的东西都是这样的。

AI 时代，验证大于规划

APPSO：你在美图很多年了，AI 出现之后，你做产品的方法论，最大的变化是什么？

小白：是在「深度思考」和「动手」之间的取舍。过去我们这批人，比较推崇张小龙这类产品经理，有个想法然后推敲一千遍再去做。但在 AI 时代，深度思考半天，往往不如先做个 demo 上线看一下对不对。当然也得平衡，不能狂推一大堆 feature 去试，还是得有基础判断。但总体上，现在验证大于规划。

APPSO：有没有一个大方针，是内部团队都要遵守的？

小白：先做用户调研，辨别需求真实性和它能创造的价值。但我个人非常不喜欢一点：团队做市场研究时，第一反应是去找战略分析团队出一份行业分析报告，写什么行业增速多少、市场规模几百亿——这没有错，但太套路化了。

分析团队给你的往往是二手信息，你没有真实体感。所以我总跟大家说：你得真的自己去找用户聊，去做社媒观察，再做判断。对于初创产品来说，一个犀利的，亲身经历的用户洞察，比几百页别人做的行业报告有用多了。

APPSO：可用户的声音也很杂，张小龙说每天有一亿人教他做产品。你们怎么从里面筛出真正能做的需求？

小白：说实话，这件事还是比较依赖主观判断。比如调研 30 个用户，20 多个都指向同一个需求，按常理这需求一定对。但很多时候不是这样。我常拿乔布斯举例：他做 iPhone 之前如果去调研，问你想要什么键盘，用户只会说「我想打字更快」，他不会告诉你「我要一台触屏手机」。

做影像产品大多时候是件很主观的事，跟做游戏很像——游戏是制作人驱动的。我有个 idea，把它做成游戏，并且我就是不迎合当下主流玩家的需求。比如当所有游戏都追求低门槛时，魂类偏偏要虐死玩家，这种反主流的游戏模式，反而让玩家被越虐越上瘾，但如果你用互联网那套看次留周留的方法论去看，就没有魂类游戏了。所以 1 号位的影像 Sense 很关键，选对了人，后面很多事就顺了。

APPSO：那这种判断，很难沉淀成一个 Skill？

小白：有点难。本身是个博弈的过程，你做一个 Skill 说「这件事可以做」，再做另一个 Skill 说「不行」，两个不停打架，最终也很难出结果。

APPSO：这次发布的产品里，哪个是最靠这种直觉做出来的？

小白：Artflo。因为欣鸿（美图创始人）是美术生，对艺术和厉害的视觉有天然的兴奋感，也特别喜欢概念短片，就会想把这种表达形式产品化。但在很多非视觉驱动的人眼里，它可能没什么看头，喜欢视觉的人会兴奋，纯理科背景的人会觉得奇怪。

APPSO：那这种还没被主流验证的产品，你们怎么判断商业价值？还是先跑出来看看？

小白：还是要做调研，不能全靠直觉。像 MVLAND，我们就去跟音乐工作室聊：你们一年在 MV 上花多少钱？有多少歌没有 MV？很多工作室有上万首歌，99% 没有 MV。假设每首配上 MV 后在 YouTube 有一千播放量，换算成广告收入，这个价值是能算出来的。包括概念短片，我们以前找外部团队做，一支动不动五十万、一百万，现在用 AI 一条五百块就出来了，这就是实实在在的商业价值。

招人先看「第二属性」，然后才是AI 能力

APPSO：组织上你们也做了变化，开设了很多 AI 工作室，铺很多产品线，有点像赛马机制，你们不担心资源分散吗？

小白：现在AI让新产品的开发门槛变得很低，比如公司有2000 人，投入到AI工作室100来人，它占整体公司资源不到 10%，对主业务没多大影响。但如果占到 30% 到50%，那确实就得掂量了。

APPSO：你提过设计师未来会承担一部分产品经理的工作。那你们现在对这些岗位的要求，跟以前有什么不一样？

小白 : 很多影像产品经理都是设计师出身，比如我。公司里有不少设计师兼任产品经理的工作，美图的设计师还是很全能的，除了做视觉也会深度参与产品定义。

对岗位的要求跟过去还是挺不一样的。除了基础能力外，更多看他有没有「第二属性」。

这概念是我和欣鸿讨论出来的。他因为热爱摄影创办了美图，摄影就是他的第二属性。后来成立 AI 创新工作室，跑了一段时间后，我俩发现一个规律：1 号位的第二属性，如果和产品方向契合，项目成功率高不少；不契合的，做起来就比较吃力。

第一属性是你的本职工作，比如产品经理，运营，设计。第二属性是对某件事的热爱和精通。你做 MVLAND，要是个音乐发烧友或重度视频创作者；做 Artflo，是个有艺术追求的设计师；做开拍，自己也要是个口播创作者。

第二属性是为了拥有原生体感，自己就是产品最挑剔苛刻的用户。对于初创产品来说，如果 1 号位没有原生体感，需要通过用户调研或招人来获得间接体感，那转化到产品上的理解，就永远隔着一层，少了那种发自内心的挑剔与共情。

APPSO：所以你们反而对 AI 能力没那么强的要求？

小白：AI能力当然要考察，但说实话，AI能力只要读过大学的人都能学会。我面产品经理时，反而会对那些 AI 狂热者比较谨慎，尤其是离用户很远的。有些人整天用 AI 做这做那，却从不去找用户聊，不懂如何辨别伪需求，就有点被 AI 魔化了——他误把用AI来产出当成了创造价值。

有点像当年玩塞班破解，苹果安卓越狱root，我们现在回头看，这些技术基本消失了；而十几年前踏实去观察用户场景做App的那批人，很多到现在都还在做。

APPSO：所以洞察用户需求，始终是最重要的。

小白：不管有没有AI都是。产品经理要有敏感度，但主次不能乱——用户需求是主要的，AI 工具是次要的。现在很多人把次要的当成主要了。

APPSO：有了AI，产品的开发周期、团队配置会变吗？

小白：周期缩短非常多。以前做一个效果要半年一年，现在三天就出来，团队也小很多。不过它对从零到一的项目更友好，没有历史代码包袱；老项目反而麻烦，过去的代码太多，一改就一堆 bug。

APPSO：现在很多公司会对「AI 提效」提硬性要求，你们呢？

小白：我们是鼓励，订阅最新 AI 工具，公司都报销，也暂时没设上限让大家去抠成本。但我们不太希望强制去推去考核大家的token消耗，一强制就变味了，大家盯的就不是「我能产出什么好东西」，而是去应付那个指标了。

把决定权，交还给创作者和用户

APPSO：听完今天的分享我有个感觉，你们更像用创作者的角色在做产品。

小白：影像产品经理和游戏策划很像，是创意驱动的。他们其实不好管理，都很有个性，想法很多，有自己的追求。一旦强迫他们去执行你的想法，容易把人逼走。所以很多时候是平等探讨，创意被尊重，才能留住那些敢于独立思考，不唯上的人。未来，我们想把公司搭成一个影像产品的创新平台：沉淀好规则和避坑指南等，把大家做产品的下限拉高，少出错，前人踩过的坑就别再踩了；但上限，得靠各位制作人自己去探索。

APPSO：美图还推出了一个挺有意思的服务，让专业的人代替用户来操作 AI。Agent再发展下去，这两个模式会冲突吗？真人加 AI 是过渡，还是会一直并存？

小白：我觉得会永远存在。这世界的信息差还是太大，我们理解的世界跟真实的，完全是两个世界。拼多多之前我们都用淘宝，快手之前大家都不知道有这么多小镇青年，谁能想到有那么下沉的消费需求？我们这群互联网从业者看到的世界，估计只占整个世界 10%，剩下 90% 的人非常不懂这些最新AI技术，但他们有很强烈的内容制作需求。

APPSO：那真人加 AI 的占比会到多少？是终极形态，还是五年内的过渡？

小白：不说具体产品，就说需求量，至少 80% 的用户，是想直接花钱解决问题的。

APPSO：花钱解决问题，是不是意味着现在的产品没法直接解决他的问题？

小白：不是不能解决，可以解决，只是他们不想。

APPSO：这个「不想」，能不能理解成一种学习成本？

小白：你平时会做饭吗？我是不做饭的。网上做饭教程那么多，为什么我自己不做、要去餐厅吃？因为我不擅长，或者有更低成本的方式能解决它。一个卖烧烤的老板，他的职业是烤串，不是做短视频。现在很多人是硬撑着为了流量做内容营销，因为同行们都在做。

但如果你给他一个选择，他更愿意让别人帮他去做，自己专注去做擅长、也感兴趣的事——做菜。这就是学习能力强的精英们容易对真实用户造成的误判：我们总默认这东西「应该」是用户去学的，可人家就是不想学。

模型趋同之后，拼的是对用户的理解

APPSO：多 Agent 协作是这次产品更新的重点。但对用户来说，打开都是Agent，根本看不出来。

小白：对。

APPSO：你是怎么考虑的？

小白 : 用户确实不在乎你是单 Agent 还是多 Agent，他要的是效果好。有用户跟我说，你们搞多Agent就是脱裤子放屁，就跟厨师一样，给我做个菜我吃就好，我管它厨房里有几个分工的小弟？这是客观事实。多 Agent 更像用户端的一个传播点：我们效果比别人好，是因为背后有几个 Agent在配合，这就占住了心智。

但从技术实现来说，多Agent 真正的价值，在于把行业独特认知做输出，让每个 Agent 有自己独立的行业认知。比如同样做 logo，奶茶店和食品行业的技法、风格完全不同，我们会让设计师把每一道工艺植入到对应 Agent 里。通用模型训练的是互联网上的共识，而多 Agent 的本质，是我们把「非共识」植入每个 Agent 角色，再让这些带着非共识的 Agent 互相协作。

APPSO：Notion 的 Ivan Zhao 有个观点：以后不能被 Agent 调用的产品是没有未来的。你认同吗？

小白：这个观点太极端了。Agent 哪怕做成一个生态，有各种 CLI、Skill接入，它满足的也只是那20% 的浅度内容创作需求。

因为它最基础的形态还是对话式交互。但内容创作除了对话，你还要二次编辑、要剪辑模板、要调用过去沉淀的内容资产和效果配方，这后面的链路还很长。你用大模型简单出一条片可以，但真要把这件事做好，还得有地方让你去调整。所以我理解的Agent 调用是：用户说「这条视频我想改」，Agent 吐出一个url，点进去是一个画布或编辑器——但这个画布还得在原生产品里面，在Agent里做不了这事。

APPSO：如果每个人都能调用最强的模型，你觉得以后最核心的竞争力是什么？

小白：对用户的理解，这会是（产品）最大的差距。大模型就像一片汪洋大海，什么鱼都有；我们做应用的，是去做不同尺寸的渔网，把不同的鱼捞上来。你只玩一玩，我给你一张通用的渔网，捞到什么算什么；但你在这行待久了，我肯定给你各种大小的渔网，让你捞到对应的鱼。产品和技术都能用时间追上来，真正追不上的，是对用户心智的抢占。

一个把自己当编剧的产品经理

APPSO：如果用一句话总结你现在做的事，你会怎么说？

小白：如果是对内心最深处那个点……我觉得，还是一个小小的编剧吧

APPSO：编剧？

小白：对。因为我做的很多东西，本身都是内容创作的属性。比如这次美图影像节，也是跟很多同事一起创作出来的——怎么策划内容、视频、设计叙事、哪里埋梗。如果你只是把产品当成一个「产品」来做，你会失去很多从外部视角看它的能力。做内容很关键的一点，是会站在受众的视角：受众看到之后会有什么反应。这世界上大部分成功的 IP、漫画、游戏，背后都是很伟大的编剧。好的产品，其实都在讲一个好故事，让用户更好地走进来。

当然，如果面对投资人或市场，我可能会说自己是个「翻译官」，把用户需求翻译成技术能实现的东西，把技术翻译成用户能用的产品。但我内心还是觉得自己更像个内容编剧。

APPSO：所以「编剧」，其实也是你对「产品经理」的一种定义？

小白：我会说自己是内容型产品经理，或创作型产品经理，所以在公司里比起开会，我更喜欢在电脑前沉浸式的创作。比如一份产品需求文档，如果写得特别理性，它就是一份公文，很枯燥。但你用编剧的视角去写，就会这样考虑问题：我要怎么打动看这份文档的人，让他们更愿意、更好地把我这个产品做出来。也会构想这个文档实现成产品后，用户们会怎么传播这个产品，就像你写个电影剧本前，会做上映后的影评推演一样。这时候你的产品才是有温度的，是在创作一个作品，而非交个作业。

APPSO：很有意思。「非理性」在你们整个产品角色里，好像是个挺关键的东西。它是不是某种程度上成了让美图走到今天的底色？

小白：我觉得一定是的。互联网从业者大多背景很好，擅长用理性思维做决策。但影像产品本质上是由「审美和流行」驱动的，这种非理性的判断，在行业里是一种稀缺特质。早期我们做让女生变美的产品，也算是进入了一个竞争真空地带，它有点像「角落里的生意」，看似小众，但背后的潜在市场其实并不小。所以我们也常常感慨自己是幸运的，从最初帮女生修好图，到今天做商业设计、口播、AI短剧等等垂直场景的生产力工具，我们走出了一条属于自己的路。

写在最后

采访快结束时，小白跟我分享了一件「吃过亏」的事。过去他们也找过那种极其理性的、数据驱动的人来做影像产品的 1 号位，结果很可怕——「他不管视觉效果，给你讲一堆策略，看一堆数据」。

后来他们才想明白：做影像产品，一份好的 BP 不是去算市场规模几百亿，而是直接把效果摆出来，一个个效果评测 case 放出来。投资人看不懂效果，他只看你能回报多少钱；可影像产品偏偏就是效果驱动，不是数据驱动。

这大概能解释，为什么这次美图 8 款产品，每一款发布都不是从一张市场规模的图表开始介绍，而是从一个效果演示视频，或者一位具体的用户开始：一位被重复手搓几十张照片「熬」得怀疑自己是不是一台修图机器的修图博主。一位会员过期三次还没剪明白一条视频的新手妈妈。还有那位亏了将近一千万、最后靠开拍把店做到排队的牛肉面馆老板娘。

AI 能多快、能多强、能替代多少人？如今所有人都在算这笔账。美图却在考虑另外一件事：怎么把那 90% 的时间，还给那个只想去旅行、想带娃逛公园、想专心做菜的人。

因为「万物皆可 OTA」的概念被讲了太多，所以在很多人的想象里，辅助驾驶升级应该是一件很像手机系统更新的事情。

厂商开一场发布会，给出一个更大的模型，几个更漂亮的 Demo，几个更顺滑的城区 NOA 视频，然后用户等着 OTA。在某一天晚上，车机屏幕上弹出更新提示，进度条从 0 跑到 99%，接着是满屏的更新成功动画，第二天早上开车出门，车就应该突然变得更像老司机。

但驾驶是一件安全为先，需要严肃对待的行为，OTA 本身并不复杂，复杂的是背后智能辅助驾驶技术，需要解决的问题太多了。

2022 年量产的车，2026 年还能不能跑最新的智驾模型？Orin 平台和自研芯片平台，能不能用同一套模型？蔚来和乐道，两套品牌、不同车型、不同传感器组合，能不能在同一个时间点获得相似的世界模型能力？工程团队手里有十几款车、四个平台、两套芯片、不同摄像头 ISP、不同雷达组合，如何让一个模型一次推送全部真的上车，而不是停留在云端训练集里？

这是任少卿在一场小范围智驾系统工程能力沟通会上想要回答的问题。任少卿是蔚来高级副总裁，负责自动驾驶研发，在此之前是 Momenta 研发总监兼联合创始人，同时他也在中国科学技术大学担任讲席教授、博士生导师，中国科学技术大学通用人工智能研究所所长。

表面上看，这次沟通会的背景是 2026 年 6 月蔚来世界模型迎来一次比较大的升级，并且会跨蔚来、乐道两个品牌，覆盖 Banyan、Cedar、Cedar S、Coconut+ 等四个平台，从 2022 年最早的 ET7，一直延伸到乐道 L60 的激光雷达版本，核心能力保持一致。

但这场沟通会的主要目的不是讲蔚来最近的世界模型有多厉害，而是讲如何把新的世界模型一次性部署到时间跨度四五年，车型、芯片和硬件都不尽相同的十几款车型上。

就像《天龙八部》里的段誉一样，身怀六脉神剑，凌波微步，北冥神功等顶尖武功配置（模型能力），但因为经验匮乏心性软弱（工程能力），所以实战水平相当不稳定。

任少卿的开场是这样的：

除了我们平时所说的算法层面，原来有端到端，现在可能还有世界模型、VLA，在这些算法层面的事情底下，关于整套 AD 系统，数据、硬件、传感器是怎么构建的，整体的解决方案，最终呈现给大家的 NT2 车、NT3 车以及乐道的状态，为什么是现在这个样子。

这句话其实是整场沟通会的提纲，也就是：模型怎么上车，数据怎么回来，老车怎么更新，测试怎么做，安全怎么验证。

先把车造得足够「耐老」

今天再看 ET7 车顶的瞭望塔式激光雷达，很多人可能已经习惯了。甚至在今天的中国新能源车市场，车顶凸起一个激光雷达，已经不算什么特别激进的事情。

但时间回到 2021 年，这件事的争议要大得多。

激光雷达放在哪里，本来有几个选择。放在保险杠位置，对造型和风阻最友好，也最符合传统汽车工程师的习惯；放在座舱内，对外观影响更小，但要透过玻璃，会有性能损失和额外成本；放在车顶，从感知性能和维修成本看更有优势，因为站得高、看得远，但对风阻、造型和整车设计都是挑战。

任少卿回忆说，当时内部讨论非常激烈，尤其对电动车来说，风阻和造型都是命门。但李斌当时给过一个判断：如果技术路线就是会往这个方向走，如果这种方式对性能最好，那它不只是 AD 团队的挑战，也是设计团队的机会。

很多设计在刚出现的时候，都会让人不适应。因为它不属于过去的汽车语法。早期的封闭式前脸、贯穿式灯带、大屏座舱、车顶传感器，刚出现时都多少有些突兀。但只有当功能价值最终被验证，新的美学才会被行业慢慢接受。

任少卿最后总结这件事时说，当他们决定一件事是对的，看到了它接下来五年、十年的发展方向，即使今天有问题、有冲突，也应该去做，然后时间会证明一切。

蔚来在 NT2 上不只是选择了车顶高线数激光雷达，也坚持用了 800 万像素摄像头、四颗 Orin 的大算力平台。当时这些配置看上去都有「超前」甚至「昂贵」的一面，蔚来现在给出的解释是：车不是手机，不能一年一换。

智能电动车的问题在于，机械部分可能用五年、十年，电子件的迭代速度却越来越像消费电子。

这就产生了一个矛盾：一台车的身体还年轻，它的大脑会不会先老？

任少卿提到，蔚来内部希望硬件部署能够坚持更长时间，最好能撑过两代车型。现在车的更新周期大概三年一代，已经比传统汽车快很多，但蔚来希望芯片和传感器在更长周期里还能承接软件升级。

这也是为什么蔚来一直强调订阅模式。订阅不只是一个商业收费方式，它背后其实有一个长期维护老车的成本逻辑。让一台已经不量产的旧平台继续吃到新版本，是一件很贵的事情。车企需要找到一种商业闭环，用户也希望五年以上的车还能持续更新，这两者之间需要一个平衡点。

所以，NT2 平台当年的激进硬件，今天可以被重新解释成一种「智能生命周期」的预埋。

当然，硬件超前只能解决一部分问题，即使蔚来一开始尽量统一传感器基线，几年下来，平台仍然会发生差异。NT2 和 NT3 的摄像头不同，因为 Orin 和神玑芯片里的 ISP 不同；NT2 用 3D 毫米波雷达，NT3 开始上 4D 毫米波雷达；后续车型的激光雷达版本也不一样；蔚来和乐道也有不同车型组合。

如果每一个平台都要单独开发一套智驾模型，这件事很快就会变成工程灾难。

蔚来的解法，是让同一个神经网络接入不同传感器。不同摄像头可以进入同一个网络，靠神经网络把性能拉平；激光雷达和毫米波雷达则更像「热插拔」接口：有这个传感器，就输入对应信息；没有这个传感器，网络也能正常跑。

它意味着蔚来并不把不同车型简单视为高低配，而是在模型架构上允许传感器组合存在差异。只有这样，同一套代码和网络才可能同时推给四个平台、十几款车型。

在沟通会上，有媒体问到 ET9 等车型上的两个侧向激光雷达，以及多激光雷达是否存在边际效应递减。

蔚来自动驾驶团队解释说，蔚来目前侧向激光雷达和前向激光雷达拼在一起，可以达到 350 度以上的周视，在高速、城区、泊车场景都有作用。侧向激光雷达的探测距离可以做到 70、80 米，尤其在高速快速变道时，对侧后方来车、小目标物有更好的监测。

但蔚来智能驾驶研发产品系统负责人佘晓丽补充了一个判断：

从用户的日常体感来说，我认为几乎是看不出来差别的。如果我（多）一颗激光日常用户就可以看出来差别，只能说这个做得太差了。

任少卿接了一句更形象的话：

侧向激光雷达就是蔚来多装了两个（智能）气囊。

这可能是理解多传感器路线最合适的方式，它的价值不一定体现在每天上下班都让你觉得「哇，今天变道好像更丝滑了」，而是在长尾风险里托住边界。

自研芯片的重点，不只是 TOPS

过去几年，智能驾驶芯片有一个很常见的传播方式：比 TOPS。谁的算力更大，谁的芯片更多，谁的域控更豪华，很容易变成一句发布会金句。蔚来这次讲自研的神玑 NX9031，重点放在内存带宽上。

任少卿提到，2022 年左右，神经网络还主要是卷积神经网络，也就是 CNN。但后来的趋势越来越明显，模型会走向 Transformer。和 CNN 相比，Transformer 对内存带宽的要求会高很多。在同样计算量下，Transformer 对内存带宽的要求大约是 CNN 的 8 到 70 倍。

所以当初在设计神玑的时候，蔚来做了一个判断：下一代神经网络大概率会往纯 Transformer 方向走。

为了实现更高内存带宽，需要用更新的内存制程、多通道部署，这会占用芯片面积，也带来成本压力。任少卿举了一个更容易理解的例子：如果拿一个 7B 模型来算，30Hz，每赫兹解码五次，它需要的内存带宽就是 500GB/s。也就是说，当智驾模型越来越接近多模态大模型架构时，芯片的瓶颈不只是算力数字，而是模型能不能顺畅地在端侧跑起来。

按照蔚来的说法，一颗神玑芯片可以产生和四颗 Orin-X 类似的性能。如果说 NT2 的四颗 Orin 是在 2020 年为未来几年预埋算力，那么神玑的高内存带宽，就是蔚来在 2022 年押注 Transformer 时代。

如果说芯片和传感器是智能辅助驾驶的身体，那么 AI Infra 就像它的消化系统。

云端训练出一个模型，只是第一步。接下来是如何把这个模型部署到车端芯片上，并且在 Orin、神玑、不同车型、不同品牌之间保持一致的效果。

任少卿说，很多行业当前的做法是，不同芯片有完全不同的两套代码，只是在云端训练模型层面共享一部分。但蔚来从 2020 年底开始做新架构时，就假设未来一定会有不同芯片，需要统一部署。

所以他们没有完全沿用英伟达标准工具链，而是只用到 CUDA 这一层。CUDA 之上的部署框架、推理引擎、AI 编译器，蔚来自己做。

传统做法里，神经网络一层一层，每一层算子都需要工程师手写优化。算法工程师在前面改模型，后面工程师就要跟着改部署。任少卿开玩笑说，这会变成「算法工程师在前面改得很开心，后面一堆工程的兄弟跑断腿」。

蔚来自研 AI 编译器后，核心变化是自动算子优化和图优化。原来一层算子可能要工程师写三天，现在大部分可以自动生成；原来基于标准工具链，模型架构改动后部署可能要一到两周，现在可以缩短到一到两天；推理效率比通用工具链提升 20% 以上。

如果一个模型在云端效果很好，但每次部署都要等一两周，它就很难支撑快速迭代。反过来，如果工程系统能让模型快速上车、快速验证、快速回收数据，算法团队就能更高频地试错。

更符合这个时代叙事的是，蔚来还把 AI Agent 用进了智驾研发流程。

任少卿提到，一个模型部署上车，需要量化、开发集成、Pipeline、CI/CD 流水线、多芯片误差校验、发版、部署到测试车等一系列流程。过去需要工程师守在电脑前，一个环节一个环节地看。最近一年多，蔚来把这套流程改成了 AI Agent 自动执行。

结果是，原来模型上车需要一天级时间，现在可以压到两个小时以内。

在用户侧，AI Agent 是帮你查天气、订餐、写邮件；在车企研发侧，AI Agent 是把模型部署流程自动化，把工程师从重复流程里解放出来。前者决定用户感知，后者决定研发效率。

把几十万辆车组织成一张验证网络

过去讲智能驾驶，大家经常说数据闭环。主机厂有用户车队，有海量行车数据；供应商希望拿到主机厂数据；行业也常常把数据想象成一个巨大的素材库，似乎只要把视频和传感器信息存下来，就拥有了金矿。

但任少卿的判断是：数据的本质是算力。

因为真正有价值的数据，不是随便一段用户行车视频，而是针对某一个模型的 Corner case。要找到这个模型的 Corner case，必须让模型在大量真实场景里跑起来，观察它在哪里犯错、哪里犹豫、哪里偏离分布。

这就需要车端算力和云端算力。

所以，数据不是零成本拷贝的文件，而是模型、车端算力、云端算力共同筛出来的结果。你的模型和我的模型不同，你需要的 Corner case 也不同。于是，各家的数据最终只能在各家的系统里产生价值。

任少卿用一个很形象的例子解释 Corner case。比如一个路口，左侧是左转道，中间几个直行道，右侧是右转道。专家驾驶数据里，几乎不会出现一辆车离路口只剩 30 米，还待在最右侧车道却想左转的情况。因为专家不会这么开，正常用户大多数时候也不会这么开。

但智能辅助驾驶系统可能会犯这个错误，一旦它开到了训练数据没有覆盖的位置，就可能「回不来」。

所以蔚来要专门制造一些奇怪的 Case：比如离白线只有三米远时还要变道，或者故意开到错误车道，让模型自己学习怎么纠回来。这些 Case 对人类来说一年也未必遇到一次，但对智能辅助驾驶系统来说，必须学会处理。

这也是为什么任少卿说，AI 性能提升对数据的需求是指数级的。性能再提升几个点，数据可能要翻十倍。全量采集和训练所有数据，成本不可接受。真正可行的做法，是把最有价值的 Corner case 精细筛出来，让数据量变小，但数据价值变大。

这时候，数据闭环就变成了一套算力调度系统。

智能驾驶测试有一个悖论：能力越强，测试越难。

几年前做城区 NOA，测试车出门很容易遇到问题，因为系统会在普通场景里犯错。今天很多主流智驾系统已经能处理大量常规场景，测试工程师开一天，可能也只遇到几个有价值的 Case。

任少卿说：

测试越来越「肝」，比打游戏还「肝」。

靠测试车堆里程，已经不够了。蔚来的解决方式，是把量产车用起来。通过云端下发验证系统，让一些版本在大量真实车辆上做验证，当然前提是不影响用户正常使用和安全。这个验证池已经跨代际，NT2 和 NT3 的车都可以进入同一个池子。

这意味着，NT3 的很多模型，实际上也在 NT2 车辆上做共享验证。所以任少卿还开玩笑说，NT3 车主要感谢 NT2 车主。

主动安全是最典型的例子。蔚来表示，主动安全每周测试里程超过 4000 万公里，整体每周验证里程超过 1 亿公里。如果把这些里程换成测试同事和测试车，一周的里程需要 1000 辆车跑一年。

这已经不是传统意义上的车队测试，更像一个分布式验证网络。因为这套系统打通了 NT2、NT3、乐道平台，同一个算法可以跨四个平台验证，产生类似四倍验证效果。每一个版本都可以在不同车型、不同硬件组合里快速得到反馈。

过去大家常说 Tesla 的优势在于有庞大的量产车队。中国车企也在逐渐走向类似逻辑，但单纯「车卖得多」还不够。关键是能不能把这些车组织起来，变成一个可调度、可验证、可筛选 Corner case 的算力网络。

如果不能调度，车队只是销量。如果能调度，车队才是智能驾驶的数据基础设施。

工程系统、AI 编译器、神玑芯片、量产车算力调度，这一切需要收束到了一个更朴素的目标上：减少事故。

任少卿提到，蔚来主动安全的大里程安全里程目前是 679 万公里，并希望今年下半年的版本继续往上走，到 800 万公里以上。内部监控的保险出险赔付数据，从 2023 年到现在也在每年下降，目前相比 2023 年降低了约 40%，后续还会和保险公司验证后再发布具体数字。

他甚至提到，希望未来安全里程能从接近 700 万公里，继续做到 800 万、1000 万，甚至有一天再加一个零，达到一亿公里一次严重事故。

自动驾驶的终局当然令人兴奋，但智能辅助驾驶作为一项量产技术，真正的价值点是在今天、明天、后天持续降低用户风险。

如果说早期智驾竞争看的是谁开城快，后来比的是谁体验更拟人，那么接下来会越来越多地回到一个更硬的指标：它有没有真的减少事故。

在 AI 时代，模型会越来越重要。

但在汽车上，模型永远不能独自存在。它需要硬件承载，需要工具链部署，需要真实道路验证，需要安全系统兜底，也需要商业模式支撑老车继续更新。这可能也是智能驾驶和手机 AI、电脑 AI 最大的区别。

电脑上的 AI 回答错了，大不了重新问一次；手机里的 AI 总结错了，大不了删掉重来。车上的 AI 没有这么多重来的机会，它要面对真实道路、真实速度、真实风险，以及每一个坐在车里的人。

一个更聪明的模型，当然会让车开得更好，一套更扎实的系统，才决定这辆车能不能持续变聪明。

海力士普通股市值首超三星电子，成韩国市值最高上市公司

据《韩国中央日报》报道，昨日，海力士在韩国综合股价指数成分股普通股市值上超过三星电子，成为韩国市值最高的上市公司，结束三星电子自 2000 年 11 月以来连续约 25 年位居韩国上市公司市值首位的纪录。

海力士当日股价上涨约 5.6%，收盘市值达到 2080.4 万亿韩元，约合 1.35 万亿美元；三星电子普通股市值为 2066.7 万亿韩元。

今年以来，海力士股价累计涨幅超过 340%，三星电子同期涨幅约 198%。分析师认为，定制化 AI 内存需求改变了存储行业的竞争格局，也提高了 HBM 等产品在 AI 产业链中的重要性。

做马桶的 TOTO 计划投 800 亿日元做 1nm 芯片

据《日经亚洲》报道，日本卫浴设备厂商 Toto 计划在未来五年内投入 800 亿日元（约 4.95 亿美元），扩大其半导体材料业务，以支持 1 纳米制程级别的下一代芯片制造技术。

Toto 位于神奈川县的研发设施正专注于逻辑半导体研究，目标是将电路线宽推进至 1 纳米范围。在产能扩充方面，Toto 将向九州岛大分县和福冈县的工厂引入最新设备，两处厂区目前均已满负荷运转。

福冈县厂区新建的烧成车间预计明年 1 月竣工，若届时产能仍无法满足需求，公司将考虑兴建新厂。此次投资计划覆盖至 2030 年 3 月结束的财年，其中 390 亿日元已确定投入，其余部分将视市场情况推进。

🔗 相关阅读：卖马桶的 TOTO 杀疯了，成了 AI 芯片的幕后赢家

豆包 App 灰测打车功能，由曹操出行提供服务

据《读佳》报道，豆包 App 正在灰测一键打车功能，由曹操出行提供服务。目前北京、杭州两座城市已有部分用户获得灰测资格。

获得灰测资格的用户可以在豆包 App 对话框中口述出行需求，系统识别起止地点、出行人数和用车偏好后，自动匹配曹操出行运力。用户核对路线、车型和价格并确认后，曹操出行完成派单。

面向司机端，多位在岗曹操出行司机反馈，平台已接入豆包 App 专属出行订单，司机接单后，客户端会提示该订单来自豆包服务，并显示完成服务可获得 2 元平台服务费。

DeepSeek Harness 组加大招聘力度，放出研究员、工程师和产品经理三种职位

DeepSeek 新成立的 Harness 组正在加大招聘力度。其 Harness 负责人崔添翼日前公开发帖称，DeepSeek Harness 组正在招聘 Harness 研究员、Harness 工程师和 Harness 产品经理。

崔添翼在招聘帖中把 Harness 组的目标描述为「Model + Harness = Agent」：模型之外，围绕 Agent 产品的上下文管理、长期记忆、Subagent 与 Multi-Agent、自进化 Agent、真实任务反馈和用户反馈优化，都属于 Harness 范畴。

智谱港股市值盘中突破 1 万亿港元，上市不到半年涨超 18 倍

智谱港股盘中市值突破 1 万亿港元，股价盘中一度涨超 42%，最高触及 2980 港元，收盘报 2410 港元，涨 15.09%，总市值约 1.07 万亿港元。

自 1 月 8 日上市时约 528 亿港元市值计算，智谱上市不到半年市值涨幅已超过 18 倍。

亿咖通科技官宣 18 亿元收购 Flyme 软件业务

亿咖通科技控股昨日宣布，已签署最终收购协议，将收购 Flyme 软件业务，交易总金额为 18 亿元人民币，约合 2.66 亿美元。

本次交易将通过收购星纪魅族集团专项拆分设立的湖北骐光科技有限公司完成。交易完成后，亿咖通科技将获得 Flyme Auto 智能座舱操作系统、跨终端 Flyme 操作系统，以及配套知识产权、研发团队、工程技术资源和量产项目体系。

亿咖通表示，将继续支持 Flyme 平台和全系操作系统迭代，重点推进 AI Agent 版本研发；年内，魅族现有手机用户将迎来大规模系统升级，全新 Flyme Auto 3.0 车载系统也将发布。

马云与阿里多位高管参与插秧团建，周靖人现身现场

据界面新闻报道，阿里巴巴合伙人、高德董事长刘振飞在阿里内网发文，记录近日阿里管理层在杭州一次下田插秧团建活动。

活动照片显示，马云、吴泳铭、邵晓锋、蒋凡、吴泽明、蒋芳等阿里高管到场，蚂蚁集团董事长井贤栋、CEO 韩歆毅也参与。阿里巴巴首席科学家周靖人同样出现在插秧现场。

Counterpoint：一季度全球智能手表出货量同比增长 4%

Counterpoint Research 昨日发布全球智能手表出货量季度追踪报告，数据显示：

• 2026 年第一季度全球智能手表出货量同比增长 4%，增长主要来自苹果最新产品组合的持续普及，以及具备先进健康监测功能的高端设备需求增加；
• 苹果以 23% 的市场份额位居全球第一，出货量同比增长 21%，为全球前十大品牌中增速最快的品牌。
• 中国智能手表市场一季度出货量同比增长 15%，华为约占中国市场 40% 出货量份额，小天才和小米紧随其后；

Counterpoint 预计，全球智能手表市场 2026 年至 2030 年将维持 3% 的年复合增长率。

拼多多在雄安买了一栋楼

据鞭牛士消息，拼多多集团近日与中国电建完成正式签约，通过整体购置方式落位雄安・电建智汇城数字新消费电商产业园。

拼多多此前已于 5 月底在雄安新区完成新公司注册，首期现金注资 5 亿元，并同步启动招聘。

新公司首批招聘岗位为 1000 个，整个招聘周期计划提供超过 5000 个工作岗位；6 月 15 日首批 150 名新员工正式入职，其中超八成来自京津冀地区。

三星电子向全球员工部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex

OpenAI 昨日宣布，三星电子将在全球范围内向员工部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex，这是 OpenAI 规模最大的企业 AI 部署之一。

这项部署覆盖三星电子多个业务团队，目标是让员工在研发、知识检索、代码编写和内部工作流中使用生成式 AI 工具。Codex 将主要服务软件开发与代码相关任务，ChatGPT Enterprise 则面向更广泛的知识工作场景。

英矽智能与 SK 生物制药达成最高 25 亿美元 AI 研发合作

英矽智能昨日在港交所公告，与 SK 生物制药达成一项最高价值 25 亿美元的 AI 驱动研发合作。

据悉，双方合作围绕 AI 药物研发展开。英矽智能将提供基于 AI 的靶点发现、分子设计和临床前研发能力，SK 生物制药则将结合自身在中枢神经系统疾病等领域的研发与商业化经验推进研发项目。

上海超硅量产 12 英寸方形硅片，面向 AI 芯片 CoPoS 封装

超硅股份昨日宣布，上海超硅已在 5 月向大客户量产交付方形硅片产品，应用于人工智能 HPC 芯片的下一代 CoPoS 先进封装工艺平台。

据介绍，AI HPC 芯片性能提升后，单个芯片尺寸继续扩大，传统 300mm 圆形晶圆在这类场景下面临利用率不足和边缘废料较多的问题。方形硅片在可利用面积、高平坦度和低翘曲等参数上更适配 CoPoS 封装要求。

英国药品监管机构将启动 AI 药物审批沙盒

据 Drug Discovery News 报道，英国药品和医疗产品监管署（MHRA）将启动首个药品 AI 监管沙盒计划，探索 AI 如何用于提高药物安全性、加速开发流程，并减少对动物试验的依赖。

该项目首阶段将选择最多 10 家 AI 医疗设备制造商参与，重点测试 AI 驱动的设备和诊断工具。报道称，这类工具未来可能用于药物安全评估、药物警戒和临床开发，帮助更早识别副作用，并减少药物研发后期失败的风险。

报道提到，药物不良反应每年导致约 25 万人入院，相关成本超过 20 亿英镑（约 27 亿美元）；同时，约 90% 的药物会在开发过程中失败，原因之一是早期测试方法难以预测真实世界中的安全风险。

MHRA 希望借助监管沙盒，让企业在监管机构参与下更早明确合规路径，并为 AI 工具进入药物发现和临床应用积累证据。

💡 CDPR 联合 CEO：纯 AI 生成游戏即将出现，但不是行业正道

据 GamesRadar+ 报道，CD Projekt Red（CDPR）联合 CEO 米哈乌·诺瓦科夫斯基（Michał Nowakowski）近日在接受 Edge 旗下行业通讯《Knowledge》采访时表示，完全由生成式 AI 制作的游戏即将出现。

诺瓦科夫斯基称，他已与多家以 AI 为核心的游戏工作室有过直接交流。其中一家工作室负责人向他描述了一套高度压缩的开发模式：一周内产出 40 个游戏原型，两周后从中筛选出 5 款最优方案，三周内完成并上线其中一款。

也许这会成功，但这究竟是不是正道？我持保留态度。

但还谈到了当前游戏市场的现实处境：每年涌入市场的游戏数以千计，同时还要与影视内容、社交媒体等平台争夺玩家注意力，「争夺注意力的竞争比以往任何时候都要激烈」。

他认为，能够突围的条件依然是「有灵魂、有生命力的新鲜创意」。

荣耀 X80 Pro Max 发布，搭载 11000mAh 电池

荣耀昨晚正式发布 X80 Pro Max，搭载第五代骁龙 6 移动平台和 11000mAh 青海湖电池，起售价 1999 元。

• 1.5K 120Hz 屏幕、峰值亮度突破 10000nits；
• 支持 90W 有线快充与 27W 反向充电；
• IP68 / IP69 / IP69K 防护等级。

同场发布的荣耀 Earbuds 5e 半入耳降噪耳机定价 349 元，首发到手价 299 元，最大降噪深度 52dB，综合音乐续航最长 45 小时。

OPPO 下一代折叠屏或叫「Find N7 Wide」

据 GSMArena 报道，OPPO 下一代宽屏折叠机可能以 Find N7 Wide 之名亮相，并采用类似苹果 iPhone Ultra 的「阔折叠」机身比例。

爆料称，这款机型将采用近乎无折痕的内屏，并把后置相机从此前 Find N 系列的圆形模组改为横向排列。

曝小米 18 Pro 测试 2K 防窥屏

博主 @数码闲聊站 昨日爆料称，某厂母系迭代新旗舰 Pro 系列正在测试新一代 2K 级超清显示与防窥显示技术，软硬件均支持全方位隐私防护，外界推测该机型为小米 18 Pro。

在配置方面，博主 @智慧皮卡丘 此前发文透露，小米 18 系列将搭载大 R 角等效 2K 屏，亮度较前代有所提升，同时首发定制 200Mp LOFIC 主摄，延续背屏设计。

系统层面，该系列预计搭载小米澎湃 OS 4，并引入类似苹果风格的光感 UI。另有消息称，小米 18 系列或将打破往年标准版与 Pro 同台发布的惯例，9 月率先推出 Pro 系列。

阿里发布 HappyHorse 1.1 视频生成模型

阿里巴巴昨日发布视频生成模型 HappyHorse 1.1。官方宣称，新版本相较 1.0 在动态表现力、主体一致性、指令遵循、视觉质感和音频能力上做了系统升级。

生成规格方面，HappyHorse 1.1 单次生成时长 3 到 15 秒，支持 720p、1080p 分辨率和自由宽高比。能力变化主要集中在 5 个方面：

• 动态表现力：优化运动建模和时序一致性，改善部分画面动作迟缓、节奏不足的问题。
• 主体一致性：支持最多 9 张角色参考图同时输入，面向多角色短剧、直播带货、多人物广告等场景减少角色和商品细节漂移。
• 指令遵循：强化长上下文语义理解、场景规划和角色关系建模，提升复杂 Prompt 下的镜头编排稳定性。
• 视觉质感：降低过度锐化、油光感和涂抹感，保留痘印、法令纹、毛孔等细节。
• 音频能力：台词语速、停顿和语气可随场景调整，并增强背景音乐、环境音效等声音描述理解。

阿里同时宣布，HappyHorse 联合虎鲸文娱集团举办「Horsepower」AI 影像大赛，优胜者将获得百万商单合作，张纪中等担任评委。

京东开源实时视频视觉语言交互模型 JoyAI-VL-Interaction

昨天，京东宣布开源实时视频视觉语言交互模型 JoyAI-VL-Interaction。官方称，这是全球首个全栈开源的 interaction 模型和系统，并获得 vLLM-Omni 的 day-0 原生支持。

JoyAI-VL-Interaction 支持语音输入输出、可视化界面、长期记忆、后台模型接口和 vLLM 部署方案。京东称，开发者可替换 ASR、TTS、后台模型、外部工具和业务模块，把它改造成安防监控、老人小孩看护、直播讲解、电商导购、操作指导、AI 眼镜或无障碍辅助等实时 AI 助手。

官方数据显示，在 58 个真人盲评案例中，JoyAI-VL-Interaction 对比豆包视频通话助手总体胜率 77.6%，对比 Gemini 视频通话助手总体胜率 87.9%。

💻 GitHub: github.com/jd-opensource/JoyAI-VL-Interaction

🤗 Hugging Face: huggingface.co/jdopensource/JoyAI-VL-Interaction-Preview

Sakana AI 发布 Fugu Ultra，性能对标 Fable 5

昨天，日本 AI 公司 Sakana AI 发布 Fugu，将多 Agent 编排系统封装为单一模型 API。任务进入后，它会决定调用哪个模型、分几步完成、是否验证结果以及是否递归调用自身。

Fugu 分为两个版本：Fugu 面向日常编码、代码审查和交互式场景，侧重性能与延迟平衡；Fugu Ultra 面向高难度问题，调用更深层的专家 Agent 池。

官方给出的 benchmark 数据显示，Fugu Ultra 在 SWE Bench Pro 上取得 73.7 分，高于 Opus 4.8 的 69.2 分；在 HLE 上取得 50.0 分，略高于 Opus 4.8 的 49.8 分。

官方宣称，Fugu Ultra 与 Fable 5 和 Mythos Preview 处于「同一水平线」。

淘宝闪购在成都、深圳灰测高端外卖「家宴」

据 36 氪报道，淘宝闪购近日在成都、深圳启动高端外卖项目「家宴」灰测，首批参与品牌包括潮上潮、许家菜、柴门荟、梓楠和王捌院子 5 个头部中餐品牌，共 9 家门店；后续新荣记、如院等品牌也已确认加入。

「家宴」是一条独立产品线，不直接套用米其林堂食菜单打包配送：套餐按正式宴席设计，包含冷盘、热菜、主菜、汤品、甜品和酱菜味碟；淘宝闪购为此研发专属包装和餐具，主菜餐盒内径达到 27 厘米，以承载大菜形制和摆盘。

履约端也做了单独设计。为避免影响堂食顾客，骑手取餐设置独立动线和交接流程，每单由经过专项培训的骑手一对一配送。项目预计今年 8 月前逐步开放至北京、上海、杭州等城市。

茉莉奶白纽约多店陷入品牌授权纠纷

据 36 氪报道，茉莉奶白纽约多家门店近期卷入品牌方与合作方的闭店纠纷。纽约法拉盛、布鲁克林、唐人街和哥大 Columbia U 店被要求停止使用茉莉奶白商标及知识产权，涉事合作方则将门店招牌改为带问号的「？Tea」表达抗议。

报道称，双方 2023 年签订品牌授权及技术服务合作合同，合作方曾被允许在纽约地区开发和经营 5 家门店。2024 年 4 月，法拉盛门店开业，单月营收一度约 50 万美元，随后合作方在纽约继续扩张门店。

冲突集中在 FDD 特许经营披露文件、股权比例调整和哥大店授权问题上。茉莉奶白总部认为合作方存在违约扩张和商标侵权，合作方则称品牌方在门店打开市场后试图改变控制权安排。目前双方仍在推进诉讼程序。

小马智行自动驾驶服务接入新加坡 Zig App，面向公众开放预约

小马智行昨天宣布，其与康福德高集团合作运营的新加坡自动驾驶出行服务，已接入康福德高旗下本地叫车平台 Zig，面向公众开放预约。

新加坡本地居民可通过 Zig App「无人驾驶专区」预约搭载小马智行自动驾驶技术的车辆。服务覆盖榜鹅海岸广场、榜鹅海岸地铁站、榜鹅综合社区中心、绿洲台和榜鹅生活聚场等点位，用于住宅区、商业中心和地铁公交站之间的短途换乘。

运营路线分为两条：Route 2 Lite 小圈路线约 20 分钟，6 月已开启运营；Route 2 大圈路线约 50 分钟，计划 7 月 1 日开启运营。

《玩具总动员 5》登上端午档票房冠军

据灯塔专业版数据，截至 6 月 21 日 21 时，《玩具总动员 5》端午档票房达到 1.21 亿元，成为 2026 年端午档票房冠军。

另据 Variety 报道，《玩具总动员 5》全球开画票房达到 3.12 亿美元，创下该系列最佳全球开画成绩。

周星驰《功夫女足》定档 7 月

周星驰执导的新片《功夫女足》昨日官宣将于 7 月上映。周星驰在视频中表示，影片目前仍在后期制作阶段，若进度顺利，将于 7 月 10 日上映；若制作进度稍有延后，则调整至 7 月 17 日，但「7 月会上的」。

《功夫女足》原名《少林女足》，由周星驰担任导演和编剧，是其继《少林足球》后再次回到「功夫 + 足球」题材。影片围绕一支女子足球队展开，讲述队员将功夫招式融入足球训练，并在比赛中完成逆袭的故事。

虽然汽车和生活息息相关，汽车厂商也一再强调「人，车，家，生活」的密切联系，但汽车展厅往往和日常生活不太相关。

它通常不会出现在一座城市的周末生活清单里。用户去那里，大多是因为看车、买车、保养、维修。销售顾问讲配置，用户算价格，试驾路线绕一圈，最后进入订单、交付和售后的流程。效率很高，路径也很清晰，只是和「生活」两个字隔得有些远。

今天的汽车，已经很难再被简单理解为一个交通工具。它是通勤空间，也是家庭空间；是露营、旅行、越野的入口，也是智能座舱、辅助驾驶、能源管理和移动互联的载体。
车变复杂了，用户和品牌之间的关系也变长了。

6 月 21 日，奇瑞生活馆全国首店在汕头东海岸开业。不同于某一款具体车型的发布，奇瑞生活馆作为一种新渠道形态，超越了 4S 店或者品牌旗舰店的定义，它更想把销售之前的一些工作和影响做得细致一些。

我们曾说「门店即产品」，对于奇瑞生活馆这样的门店，也是一座城市里的科技出行生活空间。

汕头奇瑞生活馆有超 3 万平方米汽车主展厅和 80 个展位，奇瑞、星途、纵横、捷途、iCAR 五大品牌集中亮相；整座奇瑞生活馆氛围技术展区、品牌文化区、汽车生态衍生区、官方改装区和专业维保服务；关于「车之外的人和生活」部分，这里也有海景潮帮菜餐厅、水吧、儿童乐园、观海连廊、自由阶梯展厅和 200 亩专业试驾场。

换句话说，奇瑞希望用户来到这里时，不只是在展车之间走一圈，而是可以完成一次从看车、试车、购车、交付、服务，到亲子、社交、休闲的完整体验。

不落幕的「海景车展」

超 3 万平方米展厅和 80 个展位，意味着它不是单一品牌、单一车型的小展厅，而是一个可以容纳奇瑞集团完整产品矩阵的汽车生活广场。

奇瑞品牌面向更主流的大众和家庭用户，艾瑞泽、瑞虎、风云、QQ 等产品序列都能在这里找到对应位置。风云 T11 是智享大六座旗舰 SUV，强调家庭出行所需的安全、空间、续航和智能座舱；风云 A9L 则承担「全球真 C 级旗舰」的角色，用更长轴距、更高阶底盘、更完整的电混系统去回应用户对轿车豪华感和行政感的需求。瑞虎 9X 面向 5+2 座家庭场景，QQ3 则更贴近年轻用户对轻巧纯电、AI 交互和城市通勤的想象。

星途的展区，则承载着奇瑞向上探索的一面。星途 EX7 是性能豪华大五座 SUV，星途 ES 则是赛道级性能轿跑。它们负责告诉用户，奇瑞的技术体系不只服务于家用车，也可以延伸到更强调驾控、性能和质感的产品上。

捷途和纵横，则把生活馆里的「远方」感勾勒出来了。捷途旅行者 C-DM 华为乾崑智驾版、山海 L7 PLUS 这些车型，面向旅行、户外和家庭长途场景；纵横 G700 则是全领域豪华越野 SUV，代表奇瑞在高端越野和全场景能力上的新尝试。至于 iCAR V27，它更像是给年轻家庭和个性化用户准备的新硬派入口，让「硬派」不再只是少数越野玩家的专属词。

放在同一个展厅里看，这些车型构成了一种很清晰的分层：城市通勤有 QQ3，家庭出行有风云和瑞虎，性能豪华有星途，旅行越野有捷途，高端探索有纵横，年轻个性有 iCAR。

技术自研和全球化是奇瑞身上的一直以来的关键词。

这当然是一种优势，但也带来一个问题：技术如果只停留在参数表和发布会里，用户很难真正感知它。热效率、能量密度、扭矩、域控制器、ASIL 功能安全，对普通用户却可能很遥远。

所以在奇瑞生活馆里，奇瑞也想把技术优势展示出来。

在新能源技术路线上，生活馆展示了无级超级电混 DHT185、DHT260、DHT150，1.5TGDI / 2.0TGDI 高效混动专用发动机，氢发动机，以及超级黄金增程平台。它们覆盖混动、增程、氢能等不同技术路线，也对应着奇瑞在燃油效率、动力性能、补能便利和绿色低碳上的多线布局。

比如 1.5TGDI 高效混动专用发动机，核心信息是高热效率、低噪声和更好的混动适配；2.0TGDI 高效混动专用发动机则更强调硬派越野和复杂路况下的动力与可靠性；氢发动机展品则让「近零排放」不只是概念，而是以一种机械结构的方式出现在用户眼前。

电池展区同样重要。犀牛系列电池家族包括 H300 增混电芯、E800 长续航短刀刀片电池、E1000 高能量密度大圆柱电芯，以及能量密度达 400Wh/kg 的 S 系列全固态电池。它们对应的不是一个单一卖点，而是不同使用场景：低温、高安全、长续航、快充、高能量密度。

更细的展品还包括车规级触控 MCU 芯片、高边开关芯片、角度传感器芯片、轮速传感器芯片、发动机曲轴位置传感器芯片，以及智驾域控制器 J6M 和 Orin Y。这些东西平时很少出现在普通用户的视野里，却是智能汽车真正运行起来的底层部件。一辆车能不能稳定识别轮速，方向盘离手检测是否可靠，智能配电是否高效，辅助驾驶域控能不能承载多路感知和计算任务，都藏在这些看起来并不炫目的芯片和控制器里。

所以汕头生活馆的技术展区有一个很重要的作用：它让奇瑞的「技术奇瑞」从品牌口号变成空间体验。用户可以不用完全理解所有技术细节，但至少会意识到，一台车背后不是只有屏幕、座椅和外观设计，还有一整套隐藏在车身之内的工程系统。

海景、红头船和潮汕文化，让生活馆有了在地感

如果说技术展区回答的是「奇瑞有什么」，那么展厅布局回答的就是「用户怎么和奇瑞产生联系」。

汕头奇瑞生活馆并没有把所有空间都留给展车。它把展厅分成了几个不同层次：主展厅负责展示产品矩阵，技术展区负责展示工程能力，品牌文化区负责讲述奇瑞自身，改装区负责承接个性化需求，服务中心负责车辆全生命周期，试驾场负责把纸面参数还原成真实体验，儿童乐园、餐厅、水吧和观海连廊则负责把用户留下来。

过去的渠道更重视成交效率，用户越快完成咨询、试驾、签单，门店越高效。生活馆的逻辑则相反，它希望用户愿意停留，愿意反复回来，愿意把这里当成一个周末目的地、车主聚会点、亲子研学地，甚至是一个城市打卡空间。

比如官方改装区展示捷途旅行者、纵横 G700、iCAR V23 等车型及周边生态，外观包围、轮毂、改色、灯光，功能类行李箱、拖车钩、底盘护板等配件，都让改装从小众圈层走向更标准化的官方服务。过去很多用户想玩改装，需要自己找店、找方案、承担风险；现在官方生活馆提供展示和服务，等于把个性化需求纳入品牌体系。

200 亩专业试驾场模拟了坑洼、弯道、直线加速、紧急制动等多种路况。传统试驾往往是在城市道路上开一小段，用户很难真正感知车辆底盘、动力、安全辅助和越野能力。专业试驾场的存在，让「试驾」变成「驾趣探索」，尤其适合捷途、纵横、iCAR 这类强调旅行、越野和硬派属性的车型。

还有自由阶梯展厅、奇瑞文化长廊和超 1000 平方米专业直播空间。前者可以用于新车发布、车主品鉴、艺术沙龙和车主共创，后者则把线下空间和线上内容连接起来。对于今天的汽车品牌来说，内容生产已经是渠道能力的一部分。一座门店如果只能卖车，它的传播半径很有限；如果它能不断产生内容、活动和社群关系，它就会变成一个持续发声的品牌节点。

汕头生活馆特别的地方，在于它没有把自己做成一个可以复制到任何城市的标准产品。它坐落于汕头东海岸，窗外就是海。馆内通过大面积玻璃和开放式设计，把海景引入展厅、休息区、咖啡吧和露台。用户看车时，海景是背景；坐下来喝咖啡时，海景也是背景；试驾路线沿着滨海道路展开，海景又从展厅延伸到真实驾驶场景里。
这让「科技出行生活空间」多了一点松弛感。

汽车科技很容易让人想到冰冷、效率和参数，但海景让这座生活馆变得更像一个城市客厅，潮汕文化则给了这座生活馆更明确的精神锚点。

建筑和空间设计中融入了红头船意象。红头船对潮汕地区来说，是向海而生、勇闯四海、连接世界的象征。这和奇瑞连续多年成为国产品牌汽车出口量第一有一种精神上的暗合之处：潮汕人从海上出发，下南洋讨生活，成就无数精彩的故事，一个是中国汽车品牌从芜湖出发，把中国制造带到五湖四海，二者都带着向外走的冲动。

开业现场的潮汕美食集市、广东非遗展示、英歌舞表演、海湾风筝节和集章打卡，也是在强化这种在地感。

奇瑞生活馆未来将从汕头走向厦门、大连、西安、东莞、昆明等更多城市。如果每一座生活馆只是复制同样的展厅、同样的灯光、同样的动线，它最终仍会变成大型标准门店。只有把当地文化、城市气质和用户生活方式放进去，生活馆才有机会成为一个城市独有的汽车文化空间。

汕头这座首店，给出的样本是：车企的渠道也可以有地方性。

以前，用户去展厅，是为了把一台车开回家。现在，奇瑞希望用户先在一座生活馆里看到一种生活，再决定哪台车适合自己。

热闹的 WWDC 26 已经结束，我们是时候把目光转向真正的「科技春晚」了——

9 月份的三台 iPhone，可以说是近年来期待程度最高、信息最密集、争议也最大的一代了。

图｜9to5Mac

更重要的是，无论苹果新 CEO 约翰·特努斯能够拿出什么样的产品，都无法避开一个残酷的现实：

今年的 iPhone 无疑是最强的一代，同时也是最贵的一代。苹果真正的挑战不一定来自供应链，也可能来自消费者的钱包。

昨天《华尔街日报》对蒂姆·库克进行了一次专访。库克这样对记者 Rolf Winkler 表示：

我们一直努力消化（供应链）传导过来的涨价，也尽量避免波及到消费者，但形势正在变得不可持续。

We’re doing our best to mitigate the huge increases that are being passed to us, and we’ve been trying to shield our customers from the increases, but the situation has become unsustainable.

库克的表态总结起来，其实就是一句话：

…不幸的是，价格上涨是无法避免的。

The main point is unfortunately price increases are unavoidable.

图｜华尔街日报

9 月：最强的 Pro，最贵的折叠

如果 WWDC 前后的几轮最新爆料属实，那么今年 9 月的 iPhone 18 Pro 系列与折叠屏 iPhone Ultra，将会是一次非常激进的更新。

对于直板 Pro 来说，我们可以用一句话描述今年产品策略：

在安卓影像旗舰的高售价难以为继的时候，抛出一套来自苹果的影像解决方案，进一步封锁安卓的高端空间。

图｜Macworld

换言之，今年 iPhone 18 Pro 和 iPhone 18 Pro Max 的升级重点仍然落在影像系统上。

根据多方爆料，苹果有望给 iPhone 18 Pro 系列的主摄引入可变光圈。

与之相辅相成的，就是专业相机模式虽然没在 iOS 27 首版上线，但根据预测仍然有希望在正式版中加入。

图｜彭博社

另一方面，这也意味着 iPhone Pro 不只是延续曾经「让普通人拍好」的逻辑了。

而是终于开始尝试在专业控制和创作自由度上，进一步向专业相机靠拢。

考虑到 App Store 里面数不胜数的专业相机 app，我们必须给出一个很残酷的评价：

iOS 相机如果新增了专业模式，比任何安卓影像 Ultra 都更能吸引普通用户尝试专业摄影。

至于外观方面，从一些工厂和 CAD 泄露来看，iPhone 18 Pro 系列的整体外观变化不大。

由于依然是铝合金包裹玻璃背板的设计，iPhone 17 Pro 系列易磕碰的缺点可能也会继承下去：

图｜YouTube @fpt.

有意思的是，一些爆料指出 iPhone 18 Pro 系列的相机平台（plateau）会变得更厚，甚至镜头本身也更突出，可能代表着传感器面积的升级。

不过整体来看，苹果今年的硬件资源还是集中在相机系统上，完全重做机身恐怕要等到二十周年的 iPhone 20 了：

图｜X @Saurav_DJ47

续航方面，则没有什么值得惊喜的消息。

iPhone 18 Pro 预计仍为 eSIM 与实体 SIM 版本共存，国行大概率会保持双实体卡的配置，两个版本电池容量增幅都不会超过 10%。

如果发布会上宣传了续航提升，更多肯定还是靠 2nm 制程以及 iOS 27 优化，而不是更大的电池。

图｜YouTube @fpt.

而 9 月最大的变数，则是 iPhone Ultra。

对于这台全世界等待了六七年的苹果折叠屏，现在的问题并不是信息太少，而是信息太多——

各种预测都有各自的口径，从「遥遥落后」到「外星科技」都有，让人很难理性地考虑是否购买。

图｜YouTube @fpt.

目前能够交叉印证的是，折叠屏 iPhone Ultra 肯定是一台「横向折叠」手机，内屏长宽比约为 1:1.41 的横向宽屏：

图｜YouTube @fpt.

同时从 iOS 27 新增的「左上角飞入」通知动画猜测，iPhone Ultra 有可能会采用内屏左上角挖孔的方案：

图｜Macworld

屏幕尺寸方面，目前的主流预测集中在 7.8 英寸内屏和 5.5 英寸外屏，展开尺寸略小于 iPad mini 7。

此外，A20 Pro 处理器、C2 基带、新工艺的 VC 均热板等等都是爆料中的常客。

陪伴 iPhone 快十年的 Face ID 则会让位于 Touch ID 的文艺复兴，并且和相机控制按钮整合在一起：

图｜Notebookcheck

单侧机身厚度薄至 5mm 以下的另一个结果，就是 iPhone Ultra 完全不是一个主打影像的产品。

和 iPhone Air 的取舍相同，iPhone Ultra 大概率会是个「Pro 级主摄」加「标准版超广角」的组合：

图｜YouTube @fpt.

目前唯一可以确定的是，iPhone Ultra 未必是「功能最全」的 iPhone，但大概率是形态最激进、价格最高、也最能重塑产品线定位的一款。

4 月：升级的 Air ，不变的 18

如果说 9 月的 Pro 系列和 Ultra 代表苹果最昂贵、最激进的旗舰方向，那么预计 2027 Q1 登场的 iPhone Air 2、iPhone 18 标准版与 iPhone 18e，就是苹果重整主流市场的一次关键调整。

按照目前多方爆料，苹果未来几年会延续这种将 Pro 和标准版拆开发布的节奏——

也就是将秋季发布会留给 Pro、Pro Max 与折叠屏 Ultra，标准版、e 系列和其他机型则转向次年春季。

图｜PhoneArena

这也意味着 iPhone 延续了十多年「秋季大戏」模式，正在被更清晰的「高端与主流双周期」所取代。

其中比较值得关注的，是高开低走的 iPhone Air 2。

根据彭博社最新报道称，第二代 iPhone Air 内部代号 V62，已进入了后期测试阶段，发布时间将从原本的秋季调整到明年春天。

图｜X @AppleTrack

iPhone Air 2 不会有非常激进的外观调整，而是在现有超薄设计的基础上填补上一代的核心短板：影像和续航。

目前 iPhone Air 的主要争议之一，就是标价八千多，却只有单颗后镜头，在影像能力上显著弱于标准版。

传闻中 iPhone Air 2 考虑加入超广角镜头，就是直对「轻薄有余、功能不足」的正面回应。

同时，双摄至少能让 Air 系列更像是个能日用的主力机，而非单纯展示工业设计的概念产品。

图｜zeera wireless

续航则是另一道难题。

由于机身厚度限制，双摄会进一步挤占主板空间，iPhone Air 2 肯定不会简单粗暴地扩大电池，而是从芯片和系统优化两方面入手。

有信源称 iPhone Air 2 将使用特殊调优过的 A20 Pro 处理器，与 Pro 系列的差别不只是砍掉核心，而是在芯片设计初期就针对能耗比做针对性调整。

图｜iFixit

虽然从成本角度考虑，这样的操作不是很苹果，但如果传闻属实，那 iPhone Air 2 无疑是个比初代 Air「更香」的选择。

相比之下，iPhone 18 标准版和 iPhone 18e 无疑是苹果 2027 年的「基本盘」，在硬件设计和规格参数上和前代几乎不会有明显差别。

总之，iPhone 18 标准版就是苹果在面对无法避免的涨价潮时，用于稳定主要换机群体的那块压舱石。

而 iPhone 18e 则继续承担入门机型，最大的升级点除了 A20 处理器之外，还可能是灵动岛。

图｜AppleMagazine

一句话概括——未来两三年，苹果的 iPhone 产品线会形成一个更加明确的分层：

秋季展示技术高度，春季承接主流销量；Ultra 负责展示技术，Pro 负责专业影像，Air 负责轻薄时尚，标准版负责均衡体验，e 系列继续在价格入口「稳稳接住你」。

同时有观点指出：iPhone Ultra 与 iPhone 18 Pro 系列将通过自身涨价的方式，以换取明年初的标准版和 18e 价格不变。

这个论断虽然缺乏依据，但强势如苹果，在内存涨价的潮水中被迫退让也同样是事实——

图｜YouTube @WSJ News

除了蒂姆·库克在接受《华尔街日报》专访时指出的「涨价无可避免」之外，知名半导体行业分析师 Jukan 也发推表示：

连英伟达都因为缺货将（Vera Rubin 用的）SOCAMM2 内存砍半，我不认为苹果也能弄到足够的内存，苹果未来可能会直接动用账上现金、以预付款的方式向供应商锁定产能，维持零部件供应和 iPhone 出货量。

在这种背景下，明年的 iPhone Air 2、iPhone 18 和 iPhone 18e 未必是最强的一代 iPhone，却可能是最能决定苹果销量结构的一代。

只是当 Ultra 与 Pro 推高旗舰价格后，这些春季发布的「相对主流」iPhone，还能继续便宜到哪里呢？

如果你经常用手机的 AI 助手的话，一定碰到过这个问题：

原本点外卖、写评论、自动修图干得好好的 AI 助手，一碰到最简单的「用微信给 XX 发个消息」，就集体束手无策了。

这个在 AI 自主能力越来越强时代的「异象」，总算迎来了改观。根据腾讯客服表示：

微信正在与华为、小米、荣耀、OPPO 等手机厂商合作推出 A2A 助手能力……可以通过对应手机系统 AI 助手发起微信音视频通话或向指定好友发送消息。

而在荣耀 500 Pro 上，我们借助最新版本的 YOYO 智能体，体验了一把微信的 A2A（Agent to Agent）代理功能。

不得不说，动动嘴就能发消息的感觉确实很丝滑：

根据测试，在目前 YOYO 版本 90.10.30.067、微信版本 8.0.72 中，微信 A2A 支持这些功能：

• 发送文字消息
• 拨打语音/视频电话
• 打开扫一扫、收付款码

与此同时，发送图片或表情、发红包与转账、打开公众号页面等等操作则暂时无法实现：

话说回来，用语音助手操作微信这件事情并不稀奇——九年前的三星 Bixby 就能做到（后来被砍了），如今的 Siri 也一直都支持：

但能够在安卓和鸿蒙上——尤其是经历过年初豆包手机的「围追堵截」之后——实现对大厂 app 的代理操作，的确是个意义非凡的里程碑。

虽然「智能体」（agent）的概念前几年就已出现，但整体还是靠 OpenClaw 的爆火，才逐渐成为了 AI 对接硬件的主流代理方案。

而相比豆包手机或者早期的小艺帮帮忙，我们需要明确一点：

A2A 的实现形式与 OCR 读屏 + 模拟点击完全不同，仅仅在结果上（帮用户操作手机）殊途同归。

小艺操作非鸿蒙 app 时就需要 OCR + 模拟点击

回想更早几年，行业普遍想象的「每个 app 都为手机厂商的 AI 助手开放 API 接口」，A2A 也走出了一条完全不同的路。

为什么 A2A 能够成为手机厂商 + app 大厂选中的那条路呢？原因很简单：

A2A 的操作模式，是现阶段能够最大化兼顾数据安全性、保证用户留存、均摊 token 开销的模式，能够比较好的兼顾各方的利益。

虽然微信开放测试的智能体能力非常有限，连发照片这种基础的操作都还没有上线，但是我们不难猜测后续适配好的样子——

仅就微信内部来说，除了最简单的「手机智能体 – 微信智能体」模式之外，小程序生态也有很大概率会逐步覆盖到这个生态中。

毕竟很多第三方程序（比如美团、携程、京东之类的）原本就有各自的智能体服务，将智能体功能移植到微信小程序里并不复杂。

美团智能体「小团」

微信可以向外适配系统智能体，也没有理由会放弃向内适配小程序智能体生态。

而在微信之外，A2A 作为一种通用的实现方案，自然也可以和其他 app 的智能体对接——

今天可以喊 YOYO 用微信发消息，明天就能喊小布用携程总结去年的旅行报告。

到那个时候，距离所谓「OpenAI」智能体手机也就不远了：

一个「神圣的 A2A 连接着每一个 app」、所有操作都可以由智能体转达和代劳的世界。

图｜Blizzard Entertainment

有意让 A2A 生态连接每一个人的不止微信和国产手机厂商，谷歌、苹果、微软之类的国际大厂同样在研究这条路。

比如前两周的 Google I/O 上演示的 Gemini Spark。

它在 Android 移动端的执行模式同时支持 OCR 模拟点击、合作软件 API 接入和 A2A 三种方案，可谓「我全都要」的典型。

图｜Google

苹果这边同样很积极。

虽然 iOS 26 既没有合用的系统 AI，也没有什么智能体能力，但今年 WWDC 上苹果对于 AI Siri 的重构中，肯定会包含一些针对智能体的支持。

根据行业消息，我们也将有望在今年年末看到字节跳动与中兴再次合作的「豆包手机完全体」。

新的豆包手机据信会放弃纯 OCR 模拟点击方案，而是选择和 Gemini 类似的 OCR + API + A2A 的结合模式，以规避此前的安全风险和利益冲突。

初代豆包手机

毫无疑问，A2A 之所以成为大厂的共同选择、而没有被「围剿」，正因为它是最能兼顾各方利益的方案。

同时也是目前能够看到的，智能体 AI 让生活变得便利的最直观表现之一。

然而 A2A 的模式听起来很美好，但其中的一些商业模式还需要再考量——比如最重要的算力成本。

毕竟手机端无论是 YOYO 还是小艺，微信里是元宝还是张小龙.skill，这些智能体本身的运行始终都是服务提供商的一项开销：

图｜PE Collective

而未来如何在用户、手机厂商、软件开发商、服务提供商之间分摊这些 A2A 操作产生的「token 费」，将会是对于所有服务提供方的考验。

更坏的情况是，「手机 OS – 微信 OS – 小程序生态」的嵌套本身已经足够繁琐了。

如果全部使用智能体代理操作，A2A2A2A 过程中导致的算力浪费也是一个必须要面对的问题。

除此之外，一个过于 A2A 的技术模式也会引起另一个方面的担忧：智能体对于人类使用习惯的影响。

在爱范儿之前的文章中，我们提到了在设想 OpenAI 手机时，一种纯粹由智能体代理人类操作的后果：

为了让 Agent 更好地工作，你会下意识地让自己的需求变得更明确、更单一、更具逻辑性，相当于人类主动将自己异化（alienation）成了机器。这就是我们在现代技术中，最需要警惕的一点：人的机器化。

当然，以上种种情况在短期内并不会发生——

毕竟微信更新 A2A 功能的速度肯定没有那么快，要完整覆盖基础日常功能至少也得大半年，更不用说小程序 A2A 了。

但总目前我们能够体验到的 A2A 能力来说，这的确是让我们在享受到未来科技的同时，还不用担心被超级 app 生态围追堵截的最好方式了。