1968 年的旧金山，计算机科学家道格拉斯·恩格尔巴特在一场后来被称为「演示之母（The Mother of All Demos）」的发布会上，拿出一个带着两个金属轮子的木制小盒子，向世界介绍了一个新物种：鼠标。
那是人类第一次公开用手上的鼠标，去牵引屏幕里的数字光标。此后的几十年里，这根小箭头几乎无处不在。它穿过办公软件、游戏界面、浏览器窗口和无数张电子表格，成为人类进入数字世界时最熟悉、也最沉默的向导。
然而在这半个多世纪里，计算机的算力、形态和应用场景几乎改头换面，鼠标光标的本质几乎没有变过：它知道自己停在屏幕上的哪个坐标，知道 X 和 Y，却不知道你指向的是一行代码、一张发票，还是一张风景照。
面对眼前不断闪烁的像素，它能做的事情依旧相当朴素：点击，拖拽，等待下一次点击。
今天，Google 要用 Gemini 重新发明鼠标光标。
在刚刚落幕的 Android Show 上，Google 几乎把围绕 Android、AI 与硬件生态的规划摊在了台面上。其中，一项名为「魔法指针（Magic Pointer）」的新功能，给古老的鼠标光标装上了「眼睛」和「大脑」。
Google 的意图不言而喻，未来的 AI 交互不该依赖冗长的提示词，只需像在现实生活中一样，指着屏幕说一句：「把这个，移到那里。」那么问题来了，当鼠标光标终于学会「看懂」屏幕，它究竟会把人机交互带向哪里？
这根睁开眼睛的 AI 箭头，到底能干嘛？
要理解这项技术的意义，必须先看清当下 AI 工具最别扭的一面：交互成本。
过去几年，大语言模型的能力一路狂飙，但使用门槛居高不下。为了让 AI 准确理解意图，用户被迫学习一套复杂的「提示词工程」：设定角色、补充背景、限定输出格式。为了一个简单的需求，写出几百字小作文更是家常便饭。
不仅如此，典型的 AI 工具通常运行在独立的网页或应用窗口中，频繁打断用户的工作流。比如当你在阅读一份 50 页的 PDF 时想让 AI 总结一张图表，通常需要经历：截图 -> 保存 -> 打开浏览器 -> 进入 AI 网页 -> 上传图片 -> 输入提示词。
Google 将这种繁琐的跨应用操作称为「AI 绕路（AI detours）」。这种跳转不仅效率低下，也容易打断人们工作时的注意力集中状态，即所谓的「心流」。
为此，Google 提出的第一个交互原则，就是「保持心流」。在他们展示的实验性 AI 光标原型中，AI 的能力不再局限于某个特定的 App 或网页，而是附着在鼠标光标上，随时待命。
触发方式也尽量克制：无需记忆任何快捷键，只需轻轻「晃一下」鼠标，AI 界面便会基于当前悬停的内容自动浮现，给出极具语境的操作建议。选中图，它会询问是否「对比」；悬停于段落之上，它会主动提供润色方案。
整个过程没有任何需要学习的指令，完全跟着直觉走。来看几个极其直观的场景：
第一，看图说话的终极形态。
当你在浏览一张卡通的城市风景照时，传统鼠标只能点击图片放大。但现在，你只需把 AI 光标悬停在照片背景里的一栋建筑上，然后对着麦克风说一句：「给我移动图片的元素到这。」
不需要解释「这儿」是谁，也不需要描述建筑外观。AI 光标会直接理解你所指向的像素，识别出对应元素，并成功移动。
过去，鼠标只能告诉系统「我点了哪里」；现在，它开始告诉系统「我指的是什么」。
第二，少写提示词，多用自然指代。
当你在网页上看到一份极其复杂的烘焙菜谱，你不需要复制粘贴，也不需要写「请将以下菜谱里的所有食材分量乘以二」这种书面语。你只需要用光标高亮那段文字，然后随口说一句：「把『这些』的分量翻倍。」
唰的一下，AI 直接在原地给你改写了一份新菜谱。
第三，将像素转化为可交互实体。
在计算机眼里，屏幕只是几百万个发光的像素点。但 AI 光标能将死板的像素（Pixels）转化为活的实体（Entities）。
比如，你正在看一段旅行 Vlog，视频里闪过一家看起来很棒的餐厅。你按下暂停，把光标指过去，原本死气沉沉的视频画面瞬间变成了一个真实的、可交互的地点，旁边直接弹出了这家餐厅的订座链接。
再比如，你随手拍了一张写满鬼画符的便利贴，鼠标一指，墨迹直接变成了一个可以打勾的 To-Do List。发现了吗？ 以前，是你去找 AI；现在，是 AI 顺着你的鼠标，乖乖来到了你的指尖。
杀死 AI 提示词，回归人类直觉
仔细想想，人类最强大的沟通工具其实是代词。
当你和同事坐在屏幕前修改设计稿时，你绝对不会字正腔圆地说：「请将屏幕左上角坐标 (X:120, Y:350) 处的蓝色矩形向右移动 50 个像素。」你只会指着屏幕说：
「把这个，往右挪一点，弄淡一点。」
「那个餐厅看起来不错，怎么去？」
「这段代码里的这个报错是什么意思？」
在日常生活中，我们极度依赖「这个」和「那个」。手势配合着极简的口语，才是人类最高效的沟通密码。究其原因，我们身处同一个物理空间，共享着同一套视觉上下文。
Google 敏锐地抓住了这一点，并将其提炼成了一条产品原则：拥抱「这」与「那」的力量（Embrace the power of This and That）。
与其强迫人类去学习复杂的提示词框架，不如反其道而行之，把表达意图的脏活累活从我们身上剥离出去，让机器去适应人类最慵懒、最本能的「指手画脚」。
好消息是，这套交互方式已经开始落地。Chrome 浏览器里的 Gemini 从今天起率先支持；Google 全新推出的笔记本电脑产品线 Googlebook，则将「Magic Pointer」直接内置进了操作系统层面，覆盖所有应用。
Googlebook 的野心不止于鼠标。Google 将这个产品线定义为「Android 手机的完美伴侣」。
类似苹果的 iPhone 镜像，用户可将 Android 应用无缝投射到 Googlebook 桌面，以原生比例运行，并在文件管理器中跨设备自由穿梭，彻底打破手机、平板与笔记本的生态壁垒。此外，Gemini 还能依你所需，在桌面生成专属动态 Widget（比如旅客的实时航班卡片）。
在硬件设计上，所有 Googlebook 机型都会在机身上集成一条「Glowbar」发光条，让你一眼就能分辨出它与传统 Chromebook 或 Windows 笔记本的区别。
首批 Googlebook 将由宏碁（Acer）、华硕（Asus）、戴尔（Dell）、惠普（HP）和联想（Lenovo）制造，预计今年秋天上市。
有意思的是，三星缺席了这份名单。近期的消息显示，三星可能正在筹备一款搭载 Google 新系统的 Galaxy 笔记本，其下一场 Unpacked 发布会据传定在 7 月 22 日。
至于底层的驱动核心，Google 虽未指名道姓，但通篇强化的「为智能而生的现代操作系统」以及 Android 与 ChromeOS 的深度融合，种种迹象均指向了传闻已久的 「Aluminum」系统。
这意味着，AI 开始成了操作系统级别的基础设施。而当 AI 真正化身为你的鼠标光标，它便拥有了介入万物的权限——所见即所得，所指即所控。
AI 人机交互，迎来十字路口
回望 1968 年，那个惊艳世界的初代鼠标，功能简单得令人发指：追踪位置。 这五十多年来，鼠标加了滚轮、加了侧键、甚至加了风扇和配重块，但它的灵魂依然是一张白纸：它准确地标记着坐标，却永远无法理解坐标背后的意义。
Google 的 AI 光标完成了交互史上罕见的进化：它不仅知道你在哪，更知道那是什么。
过去一年，无数拿了融资的创业公司挤破头，试图造出下一个「AI 时代超级入口」。大家疯狂地卷对话框的拟真度、卷 Agent 的复杂工作流。但 Google 这次用行动给全行业结结实实地上了一课：
最好的科技是什么？是润物细无声。聊天框（Chatbox）从来都不是 AI 的最终形态，它只是一种过渡期的妥协。最好的 AI，应该退居幕后，成为一种附着在你日常动作上的基础设施，而不仅仅是某个需要单独打开的应用。
从黑底白字的命令行（CLI），到图形界面的鼠标点击（GUI），再到移动时代的触屏滑动（NUI）。过去几年，大语言模型让我们短暂地倒退回了打字交流的时代，让无数人患上了 Prompt 焦虑症。
但今天过后，我们知道了，那不过是黎明前的一段弯路。真正好用的 AI，终究要学会像人类一样思考：看懂你的每一个眼神，听懂你的每一句「把这个，放到那儿去」。
58 年前，当道格拉斯·恩格尔巴特握住那个简陋的木制鼠标时，他的终极梦想是「增强人类的智慧」。
58 年后，当 AI 附身于这个古老的指针，机器终于开始真正「看懂」这个世界。属于提示词工程师的时代终将落幕，人机交互的终极闭环，也将在一句句含糊不清的「这个、那个」中，向前迈出历史性的一大步。
附体验地址：
https://aistudio.google.com/apps/bundled/ai-pointer-create?showPreview=true&showAssistant=true&fullscreenApplet=true
https://aistudio.google.com/apps/bundled/ai-pointer-find?showPreview=true&showAssistant=true&fullscreenApplet=true
作者：莫崇宇
未来我们的汽车哪怕前轮或后轮爆胎，剩下的轮子也能正常行驶。
王传福 11 年前的这个构想，在今晚成为现实。
方程豹这次将发布会搬到户外，正式推出豹 8 与豹 5 的「闪充版」车型。其中，全栈自研的云辇-P Ultra 全场景智能液压车身控制系统成为全场技术焦点。
爆胎后车轮悬空，车辆仅靠三个轮子平稳开走；陷入泥坑无需求援，自行抬高被困轮胎完成脱困。
这些曾经只存在于构想中的画面，方程豹今晚都一一呈现了出来。
两年前方程豹以 DMO 平台入局，打破了新能源与硬派越野之间的壁垒。如今闪充版车型上市，方程豹用这套智能底盘技术，让越野时的爆胎脱困和泥地自救从理论变成了实际的能力。
液压底盘，让方程豹告别千斤顶
硬派越野的底盘路线通常有两种：
被动悬架结构简单、可靠性高，可一到铺装路面，舒适性就打了折扣；空气悬架确实能改善平顺性，但气体可压缩的特性意味着，在高强度飞坡、碎石路这些深度越野场景里，气囊一旦破损，整套系统就可能失效。
方程豹没选这两条路，直接把仰望 U8 上的液压车身控制系统搬了过来，还做了升级。
方程豹汽车总经理熊甜波表示，为了打磨这套系统，研发团队把公司的一座厂房改成了专业越野测试场，一比一复刻了天门山越野场景，坑洼、碎石路面也都一应俱全。工程师还会洒水、喷泡沫，来模拟雨天等低附着环境。
实验室之外，真实的反馈同样关键。有车主单人单车跑了 11 万多公里，穿越巴丹吉林沙漠和敦德冰川，研发团队从这些反馈里整理了 29396 条用户建议，不断修正底盘标定。
经过上万次极限测试，云辇-P Ultra 最终落地。
据介绍，整套系统的静态高度调节行程从 140 毫米提升到 200 毫米。日常城市里开迎宾模式，悬架最低能降到 90 毫米，老人小孩上下车更方便；到了极端越野场景，悬架最高能抬到离地 320 毫米。
举升能力是液压悬架的另一项硬指标。
方程豹这次解决了主动悬架容易超压失效的问题，极限举升载荷做到了 9 吨，差不多两头成年大象的重量。就算停在 45°的陡坡上，四个轮子也能独立精准控制，把车身抬起来。
另外，越野时的高温散热是底盘研发躲不开的课题。这套悬架的整体散热面积是传统被动悬架的 12.7 倍，是单减震器的 3.7 倍。
散热余量够大，沙漠里连续冲沙，阻尼也不会衰减。系统工作温度范围从 -40°C 跨到 85°C。
机械底子搭好了，配合整车姿态闭环算法和四轮独立解耦控制技术，车辆就具备了自救能力。发布会最亮眼的那几项功能，都源自这套底层技术。
「三足鼎行」应对的是突发险情，例如高速上单侧爆胎，或者山崖单行道会车。
遇到这样的意外，系统会通过云辇计算中心动态分配四个减震器的油液载荷，收起其中一个车轮，车辆可以仅靠剩下三个轮子，以最高 15 km/h 的速度开到安全的路边。
「腾空换胎」和「单轮脱困」同样靠整车姿态的独立调整，车主可以在中控屏或手机上操作，让陷入沙地的单侧车轮单独抬起，然后在悬空的车轮下方填沙、垫脱困板，车辆就能自己开出来。
有了这个功能，在荒野里爆胎也不用费劲找平地架千斤顶了，轮子一提，一个人三分钟就能把备胎换上，过程中随时暂停，举升高度也能随意调节，一次提轮可以维持 24 小时以上。
熊甜波还称，这套悬架还针对飞坡落地这种强冲击场景做了优化，系统的受力瞬间刚度能提升两到五倍，即便从两米的高度落地，落地后照样正常开，不用担心拉杆变形或者密封失效。
非铺装路面之外，这套也兼顾实用与全场景驾驭。
据介绍，新升级的刚度控制模块有三档，一档日常通勤，二档复杂混合路况，三档越野飞坡。双阀设计能够把阻尼带宽最大拉到原来的三倍，过减速带、压井盖这些细碎震动，过滤得更细腻。
参数之上，现实之下
补齐了底盘这块，新能源越野的基本盘依然要回到三电系统。
熊甜波首先介绍的还是比亚迪第二代刀片电池和闪充技术。
发布会公布的补能数据显示，豹 5 和豹 8 闪充版的电量从 10% 充到 70% 只要 5 分钟，充到 97% 也只需要 9 分钟。哪怕零下 30 度的严寒环境，充电时间也只多出 3 分钟。
接着是安全问题，外界对越野车装电池的质疑一直没停过。
官方表示，在提升了充电速度的同时，研发团队还提升了安全测试的标准，在实验室做了「边闪充边针刺」的破坏性测试。测试中，四节电芯同时短路，电池温控依旧平稳，没冒烟也没起火；面对 1500 千焦能量级的冲击测试，电池组的结构也经受住了考验。
除了补能和安全，长途穿越也离不开长续航。
讲到这里，现场的大屏幕上出现了从新疆乌鲁木齐开到甘肃敦煌的实测画面。测试中，豹 8 闪充版综合续航达到了 1380 公里，豹 5 闪充版也跑到了 1310 公里。
而在智能化的比拼中，方程豹为两款新车规划了截然不同的辅助驾驶路线。
旗舰定位的豹 8 闪充版搭载了华为乾坤智驾 ADS 4.1.5。前后双激光雷达加持，盲区感知精度提升明显。夜视系统升级后，野外没有路灯的暗夜里，车辆也能看清行人和横穿道路的小动物。
豹 5 闪充版用的是天神之眼 B，这套方案依靠 Momenta 的算法和比亚迪庞大的行车数据迭代，日常城市通勤和复杂路况处理得也不错。
座舱和周边生态上，两款车的目标人群区别更明显。
豹 8 闪充版有大 5 座、大 6 座和 7 座三种布局，外观新增了悬浮顶双拼色，车内大面积用了 Nappa 真皮和 50 年树龄的白酸枝木。18 扬声器帝瓦雷音响加上奇华顿车载香氛，豪华感拉得很满，后排还带腿托和按摩。
追求野外可玩性的车主，还可以花费 16968 元选装由比亚迪与大疆联合开发的智能车载无人机系统，在越野途中完成一键跟拍。
另一边的豹 5 闪充版在保留家族式升降挡把与水晶按键的基础上，推出了以大漠夕阳为灵感的「赤砂红」专属车身配色。
为了照顾越野老炮的改装需求，新车加了 OCS 接口。射灯、气泵这些外接设备不用破线就能直接接入，电流三档可调。车内还定制了一套隐藏式智能车载电台，主机藏在座椅下面，通过车机语音就能一键呼叫或发起定位救援。
发布会临近尾声，售价正式公布：
- 豹 8 闪充版：41.98 万元；
- 豹 5 闪充版：30.58 万元。
整场发布会看下来，全场景液压悬架的技术冗余、个位数分钟的补能速度，再加上座舱的豪华堆料，的确大幅拉高了新能源硬派越野的制造门槛。
但回到终端市场，目前真正走量的是豹 5 210km 天神 Max 版，置换价格已经来到了 23.98 万元，和闪充版差了一大截。
眼下车市卷得厉害，消费者对价格极其敏感。普通越野玩家愿不愿意为多出来的脱困能力和快充体验，去填平这道价格差，还得观察一段时间。
不过，抛开终端定价与市场博弈不谈，单看这场硬核的新车发布，方程豹确实把研发团队压箱底的技术底牌全盘托出了。
发布会最后，熊甜波坦言自己曾纠结是否要讲这么多枯燥的「物理课」和底盘参数，但她最终决定把工程师们夜以继日研发的成果完整呈现出来。
每一项技术的突破，每一组硬核的参数，都藏着他们日夜坚守，默默付出的心血。他们的专注与坚守，值得被所有的人看见，被所有的人记住。
这些从零起步、硬磕出来的技术堡垒，能否顺利转化为切实的销量增长，接下来的交付会反馈最真实的答案。
尊界和玛莎拉蒂要合作造车了。
根据《云见 Insight》的报道，华为鸿蒙智行、江淮汽车、斯特兰蒂斯集团（Stellantis）及旗下玛莎拉蒂品牌，正就共同打造玛莎拉蒂品牌的新能源车展开洽谈。
联合开发的车型将分为国内和海外版本，国内版归属于尊界品牌，海外版将挂玛莎拉蒂车标。首款车型目前正处于造型设计阶段，计划于明年下半年量产。
按照规划，四方合作模式与鸿蒙智行 「五界」 高度相似：华为主导产品定义、提供核心技术，江淮联合研发并负责生产制造，玛莎拉蒂提供造型设计与品牌背书。
这套分工，仍然延续了鸿蒙智行过去的基本方法：华为提供智能驾驶、鸿蒙座舱、电驱的技术和渠道能力，合作方提供制造、供应链和品牌资源。
但这套熟悉的配方里，玛莎拉蒂的出现，带来了一个全新的变量。
玛莎拉蒂负责提供的，并非某种可以量产的硬件或软件，而是一种华为过去很少主动去借用、甚至很难在短期内自我孵化的外部资源——更加年轻品牌性格和情绪表达。
在目前的鸿蒙智行合作体系中，华为提供的是一套极其成熟且标准化的智能汽车能力。这个体系的运转效率极高，它不仅让华为迅速建立起了一个横跨二三十万到百万级价格区间的庞大汽车产品矩阵，也成功在消费者心里植入了一个清晰的等号：买鸿蒙智行，买的就是华为的智驾、座舱、主动安全和渠道服务。
销量领跑超豪华轿车市场的尊界 S800 就是这套模式的集大成者。
途灵龙行底盘平台、面向 L3 级自动驾驶架构设计的智驾系统、星河卫星通信技术、全方位的主动安全防护体系，以及最新一代的鸿蒙座舱，搭配上双拼色车身、大面积的深色皮质、木纹饰板。
这套以智能化为基底，克制、稳重、偏向于商务豪华的高端表达，确实能精准地吸引到一批人。
但高端市场里还有另一批人。
这群人买车，更看重车辆的车身比例、姿态、线条、品牌气质，他们或许会被智能化打动，但要想让他们买单，光有聪明的脑子不够，还得有迷人的皮囊和动人的情绪。
玛莎拉蒂曾经就擅长提供这种味道。
2017 年，玛莎拉蒂在中国市场销量达到 14498 辆，成为品牌全球最大的单一市场。那几年，Levante 和 Ghibli 在中国卖得好，靠的并不是更强的智能配置，也不是更理性的产品力。消费者买的是三叉戟标识、意大利设计、跑车血统，还有一种和 BBA 不太一样的豪华感。
它比法拉利、兰博基尼这些顶级超跑更懂生活，更容易接近；又比传统的德系豪华车更有情绪，更懂风情。很多人选择玛莎拉蒂，本质上不是在做一道产品力对比的算术题，而是在做一种审美选择。
虽然后来它在中国快速掉队，但主要原因是新能源车时代来得太快，智能驾驶、座舱体验、电动化效率和整车软件能力，重新冲刷了传统豪华品牌原有的定价逻辑。玛莎拉蒂推出过电动车，但没有建立起足够鲜明的技术认知，也没有拿出一台真正让中国用户重新兴奋的产品。
然而，销量的下滑，并不意味着品牌记忆的彻底消失，更不意味着这种消费需求不复存在。
在中国这片庞大的市场里，依然有一群人，他们骨子里还是喜欢意大利设计的随性、跑车血统的张扬，以及那种更有情绪的豪华表达。
这也是这次合作的基础。
华为和江淮可以解决新能源时代的产品力问题：智能驾驶、座舱、电驱、制造、供应链。玛莎拉蒂可以继续输出它在中国高端消费市场里积累了二十年的审美叙事：比例、姿态、线条、品牌情绪，以及三叉戟带来的想象空间。
换句话说，华为解决「这台车够不够强」，玛莎拉蒂解决「这台车有没有味道」。
对华为来说，这更像是一次高端品牌方法论的调整：当技术已经足够强，华为开始意识到，除了技术之外，还可以尝试打开一扇「情绪」的门。
其实，华为在智能手机业务上，早就摸透了这个道理，甚至完整经历过类似的周期。
2024 年，华为做了一个重要决定，把主打影像和设计的 P 系列全面升级为 Pura 系列。这绝不仅仅是改个名字换个包装那么简单。Pura 系列在外观设计上，非常大胆地采用了三角形作为核心视觉符号。在手机圈，三角形比传统的方形更尖锐，比柔和的圆形更有攻击性，也比那些不规则的曲线更容易在消费者脑海中钉下识别度。
这个超级符号，让 Pura 瞬间和过去的 P 系列拉开了距离，也为华为的影像旗舰留下了更先锋、更大胆的自我表达空间。
当时的智能手机行业，和今天的新能源汽车市场有着惊人的相似。国产手机厂商已经在硬件参数、快充速度、屏幕素质、芯片性能上卷到了极致，大家都在追求一套标准的「最优解」。结果就是，市面上的旗舰机盖住 Logo 后，长得越来越像，体验也大同小异。
今天的尊界，其实也走到了当年 Pura 面临的那个十字路口。
过去几年里，「五界」体系通过问界、智界、享界等品牌，已经向市场清晰地回答了一个最基础的问题：华为到底能不能把车造好？
但如果尊界和玛莎拉蒂的这次合作能够顺利推进，它必将成为鸿蒙智行体系里最特别、也最具野心的一次试验。
因为接下来，尊界要向金字塔尖的用户群回答一个更难、也更感性的问题：
当一台车在技术上已经足够聪明的时候，它还能不能做到足够迷人？
两个月前在圣何塞，黄仁勋穿着皮衣站在 GTC 的舞台上，告诉全世界：Token 是新的大宗商品，生成 Token 的成本与效率，决定科技企业的营收与生死。
昨天，李彦宏站在 Create 2026 的开幕式上，说了一句看似拆台的话：「Token 只是代表成本，并不代表收益。它衡量的是投入，而不是产出。」
然后他抛出了一个新概念，DAA，Daily Active Agents，日活智能体数。
卖铲子的人说，看铲子消耗量就知道金矿的繁荣程度。挖矿的人说，你倒是看看我挖出了多少金子。
他们都没说错。但同一座金矿，用不同方式去称量，得出的故事完全不同。
真正有意思的地方不在于谁对谁错，在于一个事实：AI 跑得太快了，快到这个行业连怎么给自己记账都还没想清楚。
DAA ：从「烧了多少」到「干了多少」
李彦宏的 DAA 逻辑并不复杂。移动互联网时代，衡量平台看 DAU，日活用户数。微信 13 亿，抖音 7 亿，Meta 34 亿。进入智能体时代，对应的指标应该是 DAA，有多少 Agent 每天在给人类干活，并交付结果。
「交付结果」四个字是重点。
Token 消耗量告诉你系统在转、算力在烧、钱在花。但它不告诉你这些 Token 到底干了什么。是帮创业者写了一份商业计划书，还是用户反复问「你好」然后 GPT-5.4 收了他 80 美元？这两种场景消耗的 Token 可能差不多，创造的价值天差地别。
李彦宏说，「这比无谓的 Token 消耗，更接近价值，也更接近本质。」
他还给了个大胆的预测：未来全球 DAA 可能超过 100 亿。一个人同时挂三五个 Agent 处理不同任务，你是一个 DAU，但贡献了三五个 DAA。
Agent 数量远超人口，技术上已经可以想象。
李彦宏自己也说这是一个「非共识的观点」。在所有人都在谈 Token 消耗量的行业里说 Token 不代表终局，是需要点勇气的。
当然，也需要点动机。
Token 经济学：一种极其性感的叙事
Token 经济学的性感之处在于，它有大量数据支撑。
截至今年 3 月，中国日均 Token 调用量超过 140 万亿，相比 2024 年初的 1000 亿增长了 1000 多倍。火山引擎豆包大模型日均 Token 使用量突破 120 万亿。OpenRouter 平台前十大模型的周 Token 调用量从 1.24 万亿暴增至近 14 万亿。
一条陡峭到让人眩晕的增长曲线，核心驱动力恰恰是 Agent。
过去 Chatbot 时代，单轮对话消耗 1000 到 3000 个 Token。Agent 来了之后，一个完整任务触发几十上百次模型调用，中等任务吃掉 10 万 Token，复杂任务上百万。
Agent 越多，Token 消耗越大，算力需求越高，芯片卖得越好。
这个闭环对英伟达来说无比优雅。2025 年全年营收 2159 亿美元，净利润 1170 亿美元。黄仁勋有充分的理由说：Token 就是新的石油。
企业也在用脚投票。阿里成立 Token Hub 事业群，吴泳铭亲自挂帅。58 同城姚劲波说 Token 用得越多越好，不计成本。昆仑万维发内部信强制 AI Coding，达不到要求的末尾淘汰。黄仁勋甚至预言「你的 offer 带多少 Token」会成为硅谷新的谈判筹码。
Token 消耗量作为指标，最大的好处是简单、可量化、跨平台可比。140 万亿就是 140 万亿，谁看都一样。
但过亿简单也可能会掩盖一些问题。一个只盯着食材消耗量的餐厅，未必是一家好餐厅。
共识大于分歧
把 Token 经济学和 DAA 放在一起看，你会发现它们的共识其实大于分歧。
这两个判断都基于 AI 正从对话阶段走向 Agent 阶段，而且都认为这是万亿级的产业重塑。
分歧在哪？在于谁的账本更能代表这个行业的健康程度。
Token 量的是投入侧：消耗了多少算力，工厂每瓦特产出多少 Token。这对芯片厂商和云厂商极其重要。
DAA 量的是产出侧：有多少 Agent 在运行，完成了多少任务。这对应用平台方极其重要。百度做的是 DuMate、秒哒、百度一镜，卖点全是「帮你把事做完」。只有用「结果交付」来记账，应用层的价值才浮得出水面。
屁股决定脑袋，但这不代表谁在说谎。每个玩家天然会推崇对自己最有利的记账方式。
有意思的是，腾讯也站到了应用侧。腾讯云副总裁杨晨说过：「我们认为 Token 不是一个多么健康的生意，它看着量很大但黏性极差。」腾讯的核心资产是微信生态和内容场景，它在乎的是 AI 能不能在自家场景跑起来。阿里的态度截然相反，吴泳铭断言未来 5 年 AI 和云业务收入将超 1000 亿美元。
同一个行业，同一批聪明人，看法完全不同。这本身就说明 AI 的迭代速度已经跑在了共识形成的前面。
Token 消耗量像 GDP，量总规模，不管建了一座桥还是挖了个坑再填上。DAA 像就业率，量的是有多少「劳动力」在创造价值。GDP 高但就业率低，那叫空转。就业率高但产出质量差，那叫虚胖。一个健康的经济体两个数字都要看。
但对普通用户来说坦率地讲，这两个指标都是术语。
用户只在乎一个朴素的问题：好不好用？帮我省了多少时间？花了我多少钱？
Token 经济学叙事下的 AI 产品，对用户其实不太友好。
你用打车软件，起步价多少、每公里多少、堵车怎么算，一清二楚。你用 AI Agent，到底消耗了多少 Token，是哪个模型在跑，Agent「反思」了几轮导致费用翻倍，很多普通用户还搞不明白。
DAA 至少提供了另一种视角：用户不该关心 Agent 烧了多少 Token，该关心它有没有帮你把事做完。前者是水表读数，后者是水龙头出不出水。
造词运动的背后
2024 年初中国日均 Token 调用量才 1000 亿。2026 年 3 月，140 万亿。1000 倍。这种速度下，任何已有的框架和认知都会瞬间过时。
于是，每个玩家只能从自己的位置出发，尝试给这团混沌画一个坐标。黄仁勋造了「Token 工厂」，李彦宏造了「DAA」，阿里造了「Token Hub」……
Token 衡量的是基础设施的繁荣程度，DAA 衡量的是应用价值的交付密度。两者更多是互补而非互斥。没有 Token 的生产和流转就没有 Agent 的运行，没有 Agent 交付结果 Token 消耗就只是空转。
对用户来说，最好的度量衡是那个你根本不需要知道的。你打开水龙头，水来了。你把活交给 Agent，事做完了。你看一眼账单，觉得合理。至于背后消耗了多少 Token、动用了多少 Agent、芯片是谁家的、云服务用的哪一层，留给黄仁勋和李彦宏去争论就好。
从 DAU 到 DAA，从「人在用产品」到「产品在帮人干活」，AI 时代的价值坐标正在被重建。
争论是好事。当一个行业只有一种记账方式的时候，所有人都会围绕同一个数字做优化，不管那个数字是否真的通向价值。
多一种衡量的维度，至少多一个纠偏的机会。
至于最后哪套度量衡能留下来，答案可能不在黄仁勋和李彦宏手里，在你手里。
你每天用 Agent 做了什么，做得好不好，愿不愿意继续付费。这些真实发生的选择，才是 AI 时代最诚实的投票。
Google 可以说是 5 月最出尽风头的科技公司，趁着 Goog I/O 大会的节点，一口气发布了大量新产品——
有颠覆手机系统的智能系统和 Gemini Intelligence，有颠覆电脑使用范式的 Googlebook，还有这个要颠覆智能手表的无屏手环 Fitbit Air——内嵌 Gemini，主打 AI 健康功能。
为此，Google 不仅重新捡起了快被扫进垃圾堆的 Fitbit，还请来 NBA 当家球星库里做代言。野心很明显，就是要在智能穿戴拿下一块市场。
不过，Fitbit Air 瞄准的并不是苹果 Apple Watch，而是对标这两年大火的「WHOOP」——这是一家创立 12 年，却在近两年异军突起的科技新贵，无屏手环是他们最主要的产品。
WHOOP 从产品定义到营销策略，都相当特立独行。他们不卖手环，直接送！只是如果想正常使用，要收一笔不菲的订阅费，来开启 AI 健康功能。
今年 3 月，WHOOP 完成 6 亿美元融资，估值超过 100 亿美元。
在这个充电头都会加一块屏幕的时代，一个没有屏幕的智能手环却卖爆了，凭什么？
无感设计，极致简洁
WHOOP 并不是一家初创公司，实际上成立于 2012 年，早于初代 Apple Watch，和 FitBit、Pebble 等名字并列为智能手表的探索者。
在那个技术还没那么发达的年代，手腕上没法集成太多东西，所以像主打健身健康的 Fitbit 和 WHOOP，初代产品基本上都是一个没屏幕的手环，反馈和交互靠手机 App 完成，本质上和在手腕上绑了一堆传感器无异。
随着技术发展，以及 Apple Watch 对用户心智的教育，类似的智能手环产品很快也都配备了一个小屏幕——在当时，手腕上的触控屏是大势所趋，要不然为什么要无缘无故给身上带个不便宜的手环？
WHOOP 不这么认为，时至今日他们的手环产品依旧没有屏幕，仿佛这十几年的智能穿戴变革浪潮，将他们给遗忘了。
一开始做无屏是妥协，现在还在做无屏，那就是「坚持」了。
实际上，「无屏」这件事，让 WHOOP 变成了一个异常简单的产品，没有太多复杂性和限制，带来了使用上的自由。
创始人 Will Ahmed 认为，一旦为 WHOOP 配备屏幕，那么就会不断加入时间、健康提醒、消息提醒这些功能，成了一块智能手表。这个赛道，很难和苹果三星等品牌竞争。
Reddit 上不少用户也表示，选择 WHOOP 的原因，就是因为它没有一块让人分心的屏幕，够纯粹。
WHOOP 的本质就是一个健康传感器，你可以将它佩戴在在身上的不同地方，官方也推出了可以和 WHOOP 配套使用的贴身衣物配件，这种灵活性是智能手表和智能指环都难以媲美的。
Apple Watch 的逻辑，是把更多信息带到手腕上；WHOOP 的逻辑，则是设备彻底退居幕后。
追根溯源，最终让 Apple Watch 得以成立并走进千家万户的原因，也是因为苹果为其找到了「运动健康」这个主要定位。
这就带来了一个很有意思的反转：Apple Watch 本来应该杀死智能手环的比赛，但随着智能手表越来越普及，也越来越多人能理解「在身上绑传感器」的价值，反而让 WHOOP 极致简洁的价值得以凸显。
时至今日，依然有不少人更偏爱具备美学价值的传统机械表，又向往 Apple Watch 的健康监测功能，只是手上同时戴两块表难免显得有些别扭。爱范儿也采访了身边的真实用户 @flypig，他告诉我们：
因为我有不少机械腕表，我认为是一些蛮好看的饰品，根据心情换着戴。但我又有记录身体状态的需求。我不希望左手一块机械腕表，右手一块 Apple Watch。我试过，感觉戴两块表看起来还是太怪了。
单论产品形态，WHOOP 比 Apple Watch 有不少优势：没了屏幕，换来了两三周的续航，还有极致的轻便，顶配版也不到 30 克，佩戴在身上几乎无感；硬件本身成本极低，会员提供终身保修，非常适合极限运动爱好者，丢了换新也只需要 50-80 美元不等的补办费。
由于 WHOOP 手环本身没有任何交互，只需要「佩戴」，这意味着对于儿童，特别是更需要健康监测的老人群体来说，没有任何使用的门槛。
让人愿意戴，并且愿意长时间戴，这就是智能穿戴产品最重要的优势，这样看来，极致简洁的 WHOOP 已经是一个相当有价值的产品。
普惠，从运动员到每个人
10 年的时间，智能穿戴领域瞬息万变，最早的行业竞争者 Fitbit 和 Pebble 在苹果等大厂入局后，都走向了沉寂。
WHOOP 不仅顽强存活了 12 年，还在这两年大火。这个看似「逆袭」的故事，或许从一开始，就已经埋下了伏笔。
在成军之初，WHOOP 就没有瞄准大众用户，功能不止于步数、心率这些常规体征数值，直接聚焦「睡眠」「恢复」和「负荷」三大指标，用量化的分数告诉用户每一天醒来恢复程度如何，今天是否适合训练。
这种功能源自于创始人 Will Ahmed 自己大学时期作为壁球队员的经历：他发现自己很难达到训练量和恢复之间的平衡，于是开发了专注于追踪恢复、运动负荷和睡眠指标的 WHOOP。
由运动员打造的产品，自然最懂运动员，因此 WHOOP 在最初就瞄准了运动员这个非常独特的用户群体。
虽然这让他们在大众消费者之间的知名度更低，却避开了和 Fitbit 和 Apple Watch 竞争，拿下了包括美国职业棒球联盟在内很多职业运动队的独家订单。
并且，WHOOP 的专业属性很快也获得了 NBA 明星勒布朗 · 詹姆斯，和「C 罗」克里斯蒂亚诺·罗纳尔多这样的重量级用户作为「自来水」，不愁曝光和知名度。
这也是 WHOOP 的聪明之处。 不管是什么消费品，由大众产品冲击高端很难，但反过来要轻松得多了。
对于中产阶层来说，WHOOP 自带了一个「精英运动员同款」的光环，建立起「专业」的品牌形象，只差购买的契机。
2018 年开始，WHOOP 将产品从原本的 500 美元售价，转变成 6 个月起订，每个月 30 美元的订阅方式，大幅降低了准入门槛，正式向大众消费市场进军。
这个转变也彻底改写了 WHOOP 的商业模式：从一家「硬件」品牌，转变为了售卖软件的服务商。
手环是 WHOOP 商业模式的起点，却并非核心。这个手环几乎是「白送」给用户，WHOOP 在官网售卖的直接就是「订阅」，买的是一年的会员，成本直接包含在订阅费之中，免费试用一个月甚至直接送你一个手环。
当然，WHOOP 不同档位的会员，能拿到的表带配置有所不同，只是 WHOOP 不需要你为硬件付费，套餐可以随时换。
购买 Apple Watch 之后，只要硬件本身没有故障，理论上你获得了这个产品的终身使用权；至于 WHOOP，只要停止续费，那么你手上的表带就没有任何价值。
硬件形态只能吸引体验，软件体验才能真正留住人心，对于 WHOOP 来说更是如此。
WHOOP 的手机应用，把身体数据做成了一种几乎不需要学习成本的「身体仪表盘」，各种可视化图表，自己今天睡得怎么样、锻炼强度如何，身体年龄多少，一目了然。
普通人或许很难理解自己的「恢复」分数究竟算高还是低，但通过颜色区分，身体状态会变得非常直观—— 绿色意味着恢复状态良好，今天可以正常训练；红色则像是一张警告牌，提醒你身体还没缓过来，最好暂停运动。
全球疫情之后，越来越多人开始关注自己的「身体状态」，而不只是单纯记录运动数据。这个趋势，恰好撞上了 WHOOP 从「运动装备」向「生活方式品牌」的转型期。
与此同时，随着房颤、血压趋势等健康监测功能不断加入，再加上 WHOOP 4.0 在续航、体积和佩戴体验上的全面升级，以及免费试用机制降低门槛，越来越多原本并不热衷运动的普通用户，也开始接触并接受这个品牌。
从运动员的明星光环带动，到低门槛高价值的使用方式，WHOOP 也从从一款运动员工具，变成了一种新的中产社交符号，就像 Lululemon、冷水浴、燕麦奶。
你未必真的运动，但只要把 WHOOP 戴在手上，就仿佛已经进入了那个高度自律、关注健康、持续优化自己的生活方式体系——至少外人看来如此。
买 AI 硬件，就是为 AI 付费
WHOOP 这种订阅制的商业模式，对于智能手表来说很超前，但和当下热门的「AI 硬件」，又惊人地相似。
用 Plaud 举例，只要你是真正的录音笔目标用户，基本绕不开会员订阅，才能获取足够的录音转写时长，而它体验的核心，就是那个负责整理、理解和调用录音内容的 App。
以前做产品和硬件，我们会推崇「All in One」，在有限的机身中尽可能配备更多的功能。
而现在，我们看到许多真正跑通的「AI 硬件」，反而都回到了更简单的形态：功能单一、交互克制，却能够深入某个具体场景，持续收集数据，再交由后端 AI 去整理、理解，并最终生成真正有价值的结果。
WHOOP 也是如此，它的形态，真的就是将传感器绑在身上，贴近身体的同时又保证尽可能无感。
智能穿戴近年的方向，也已经不止于单纯收集数据，还要呈现简单易懂的结果。Apple Watch 的「生命体征」功能，本质上就是把体温、血氧、心率、睡眠等趋势，浓缩成「身体是否异常」的直观指标。
2022 年底，ChatGPT 掀起了生成式 AI 的浪潮，每个行业都在借助 AI 改造自己的产品和商业模式。2023 年 9 月，WHOOP 接入了 GPT-4，推出「WHOOP 教练」功能，利用大模型对用户的数据进行解读，提供更个性化的建议，属于第一批尝试将 AI 和健康相结合的厂商。
由于布局时间早，WHOOP 算得上是当今智能穿戴产品中 AI 健康功能的第一梯队。CNET 的编辑尝试过很多类似的产品，唯独觉得 WHOOP 是「好用」的：
她忘记了自己即将要来月经，而 WHOOP 教练提前两天通知她激素发生变化，因此锻炼会更吃力，建议降低强度，并在月经期间根据她的恢复情况，智能轮换调整了她的训练计划，很好帮她纠正了「练得多=更好」的心态。
@flypig 则表示：
我认为它的 AI 能力——特别是那个 LLM 问答框的体验——实属一般般。但它 AI 之外的智能建议和规划能力，我认为，很不错，够用了。我愿意每年给他们交钱。
从 WHOOP 可以看出，健康监测和 AI 属于一种「双向奔赴」。
智能穿戴设备能持续对身体的指标进行长时间监控，但累积了海量数据之后，对用户的价值却没那么大。
而想要从 AI 那里获得很好的结果，就必须要提供充足且高质量的上下文，智能穿戴设备获得的数据，刚好可以让 AI 进行和解读。
智能穿戴接下来要实现的跃迁， 不仅要替你解读数据，还要根据数据直接给你实在的建议。
这也是为什么，沉寂了好几年的 Fitbit 忽然被复活。
本来 Google 已经有了 Pixel Watch 的可穿戴产品线，不带屏幕的 Fitbit 的重点放在了 AI 健康模式上，为自家的 Gemini 找到了另一个落地的场景，不只是 Google 生态，甚至在打苹果阵营的主意。
我依旧不会将 WHOOP 或者 Fitbit 称作一个「AI 硬件」， 它们更像是借助 AI 完成了一次新的叙事包装，核心依旧是健康监测那套已经被验证了十多年的逻辑，这也是它们能重新进入大众视野的原因。
当传感器本身逐渐触及技术瓶颈，智能穿戴真正重要的问题，也从「还能测到什么」，逐渐过渡到「如何理解这些数据」，WHOOP 在讲的，就是这样一个故事。
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马斯克：只有我和黄仁勋坐上了空军一号
特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克昨日在 X 发文称，正乘坐美国总统专机「空军一号」前往北京。
对于此前有人发帖称空军一号上 CEO 们的总身价超过 20 万亿美元，马斯克回帖称「只有我和老黄（英伟达 CEO 黄仁勋）在空军一号上」。
值得关注的是，英伟达 CEO 黄仁勋并不在最初名单之列。据彭博社报道，特朗普在出发当天早上亲自致电黄仁勋发出邀请，并在空军一号途经阿拉斯加安克雷奇加油期间，黄仁勋赶至机场登机。
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MacBook Neo 推高销量，苹果笔记本一季度线上市占升至 13%
昨天，研究机构洛图科技发布 2026 年第一季度中国笔记本电脑线上全渠道销量数据显示，中国笔记本电脑线上全渠道零售销量为 230 万台，同比下降 19.2%；销额为 148 亿元，同比下降 14.7%。
苹果是本季度最大亮点，其在线上主流电商平台的销量份额攀升至 13%，较去年同期提升约 6 个百分点。研报认为，MacBook Neo 上市即热销，是份额跃升的关键推手。
品牌格局方面，前五大厂商合计市场份额达 79.8%，较去年同期提升 9 个百分点，市场集中度进一步提高。
曝苹果探索将 AI Agent 引入 App Store
据《The Information》报道，苹果正在探索将 AI 智能体引入 App Store 的方案，以在把握行业趋势的同时，确保平台规则得到延续。
报道称，苹果内部团队正在设计一套新的管理机制，目标是在保障隐私与安全标准的前提下，约束智能体的越界行为，例如防止其擅自删除用户邮件等极端情形。
App Store 的商业价值是苹果推进这一方向的重要动因。据应用分析机构 Appfigures 估计，苹果今年 App Store 全球佣金收入约达 500 亿美元，同比增长约 20%。
此前，苹果已多次以违反政策为由，将「氛围编程」（vibe coding）工具拒于 App Store 之外。
李想：L4 无人驾驶预计 2028 至 2029 年落地，需近万 TOPS 算力
在昨天发布的《罗永浩的十字路口》第 27 期中，理想汽车创始人李想分享了多项关于自动驾驶、AI 行业及未来用车市场的看法。他表示，L4 级无人驾驶预计要到 2028 年至 2029 年才能真正落地。
L4 无人驾驶需要 3D ViT、物理世界的预训练模型、比人还快的控制系统，基本上得有近万 TOPS 的算力，大概要到 2028 年、2029 年。
针对无人驾驶普及后是否会减少购车需求的问题，李想给出了否定答案。他以租房与买房作类比：
道路是有限的，没有办法增加更多供给。在你最需要车的时候，供给仍然供不上，因为它不是由车的供给决定的，是由道路的供给决定的。
李想认为，那些平时不愿雇专职司机、又在意出行隐私的人，届时将更倾向于自购车辆。
比亚迪回应推「车机屏幕小换大」服务
据九派新闻报道，近期比亚迪 APP 官方商城面向 25 款宋 PLUS、宋 L、秦 L、元 UP 等车型推出「车机屏幕小换大」的服务。
相关页面显示，车主可花费 1999 元，将原车搭载的 12.8 英寸屏幕升级为 15.6 英寸大屏；元 UP 车型提供售价为 1320 元的从 10.1 英寸屏幕升级至 12.8 英寸服务。
针对上述服务，比亚迪官方工作人员回应称，定价综合参考行业同类升级产品市场行情、原厂正品屏幕物料成本及标准化拆装工时成本制定，兼顾市场公允性与用户体验感知，服务包含原厂大屏物料、专业标准化拆装施工及基础配套安装服务。
在安全性方面，比亚迪方面称，屏幕升级采用原厂适配安装方案，无需改动原车线路及中控台原有结构，不会产生异响、密封失效等问题。
升级后，车机系统功能、车机互联体验均保持原有状态不受影响，不影响车辆原车其他零件的官方质保权益。
蔚来全新 ES8 连续五个月夺大型 SUV 销冠，四月卖出 13020 台
近日，中国汽车流通协会乘用车市场信息联席分会发布了最新市场数据，显示蔚来全新 ES8 今年 4 月零售销量达 13020 台，在大型 SUV 级别及 40 万元以上市场连续五个月斩获销量冠军。
截至目前，全新 ES8 累计用户数已超过 10 万，自开启交付起历时 215 天完成十万台新车交付，刷新了中国乘用车市场 40 万元以上高端车型的销售与交付纪录。
Charli xcx 成为 Nothing 首位全球品牌大使
Nothing 昨日宣布，歌手 Charli xcx 正式成为公司首位全球品牌大使，双方同步发一支全球创意广告。
Charli xcx 此次以股东身份加入 Nothing，与 The Weeknd、Casey Neistat、Swedish House Mafia 同列公司全球文化引领者阵容。
腾讯 Q1 营收 1964.6 亿元，马化腾称去年「上了漏水的船」
昨天，腾讯披露 2026 年第一季度业绩报告，期内实现营收 1964.6 亿元，同比增长 9.1%；归母净利润（权益持有人应占盈利）581 亿元，同比增长 21%；研发投入 225 亿元，同比增长 19%。
AI 产品进展是本季度最受关注的亮点。腾讯混元重建后推出的新模型 Hy3 preview，在 OpenRouter 平台自 4 月 27 日至 5 月 11 日已连续三周登顶周榜总榜、WorkBuddy 月访问量及环比增速居国内 PC 端 AI 原生办公智能体市场首位。
据每日经济新闻报道，在股东大会上，腾讯董事会主席兼 CEO 马化腾就外界关于腾讯 AI 是否落后的质疑作出回应。
他坦言，「原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点」，并表示腾讯早期在 AI 基础能力方面并不突出，近年通过人才建设与内部培训持续补全短板。
马化腾同时强调，腾讯的 AI 路线要结合自身独有优势稳扎稳打，「不能看着别人在那边做就随便跨过去，抢别人的地盘，过去我们也抢过但后来基本失败了」。
- 游戏业务表现稳健，本土市场游戏收入 454 亿元，同比增长 6%，《王者荣耀》《和平精英》《三角洲行动》等多款长青游戏流水创季度新高；
- 国际市场游戏收入 188 亿元，同比增长 13%；
- To B 业务（金融科技及企业服务）营收 599 亿元，其中企业服务收入同比增长 20%，腾讯云国际业务延续强劲增长；
- 用户侧，截至今年 3 月底，微信及 WeChat 合并月活账户数 14.32 亿，同比增长 2%；QQ 移动端月活 5.16 亿，同比下降 3%。
阿里巴巴 2026 财年营收超 1.02 万亿元，云业务 AI 收入连续 11 季三位数增长
阿里巴巴集团昨日发布 2026 财年 Q4 及全年业绩：
季度收入 2433.80 亿元，同比增长 3%；全年收入 10236.70 亿元，同比增长 3%；本季度阿里云外部商业化收入同比增长 40%，AI **相关产品收入占比首次突破 30%**。
- 阿里巴巴中国电商集团收入 1222.20 亿元，同比增长 6%，其中即时零售收入 199.88 亿元，同比增长 57%；
- 阿里国际数字商业集团（AIDC）收入 354.29 亿元，同比增长 6%；
- 云智能集团收入 416.26 亿元，同比增长 38%，其中外部商业化收入增速达 40%；AI 相关产品收入达 89.71 亿元，连续第十一个季度实现三位数同比增长。
在昨晚的财报电话会上，阿里 CEO 吴泳铭宣布，阿里 AI 已跨越初期投入阶段，正式进入商业化回报周期。阿里云外部商业化收入预计未来几个季度将在 40% 增速基础上继续加速，中长期维持高速增长。
吴泳铭还表示，自研芯片在阿里云的部署量还是不大。但未来有希望从 GPU、CPU 到存储、网络芯片实现全栈自研。
泡泡玛特一季度整体收益同比增长 75% 至 80%，中国市场收入翻倍
昨天，泡泡玛特发布 2026 年第一季度业务更新公告，整体收益较去年同期增长 75% 至 80%。公告未披露具体营收金额及利润数据，仅披露各区域及渠道收益同比增速。分区域来看：
- 中国收益同比增长 100% 至 105%；
- 亚太（指中国以外其他亚洲及大洋洲国家和地区）同比增长 25% 至 30%；
- 美洲同比增长 55% 至 60%；
- 欧洲及其他地区同比增长 60% 至 65%。
中国市场各渠道中，线下渠道同比增长 75% 至 80%，线上渠道同比增长 150% 至 155%，线上增速显著高于线下。
💡 李彦宏提出「日活智能体数 (DAA)」概念：未来全球 DAA 可能超过 100 亿
昨天，在 Create2026 百度 AI 开发者大会上，百度创始人李彦宏提出 AI 时代的新「度量衡」—— DAA（Daily Active Agents，日活智能体数），并预测未来全球 DAA 可能超过 100 亿。
李彦宏认为，Token 衡量的是投入与成本，并不代表产出与收益，不一定代表终局；而 DAA 大致对应移动互联网时代通用的 DAU（日活用户数）。
衡量一个平台和生态的繁荣，更应该看的是 DAA 这个指标，关注有多少 Agent 在给人类干活，并交付结果。这比无谓的 Token 消耗，更接近价值，也更接近本质。
李彦宏判断，智能体出圈代表着 AI 的发展正从模型阶段走向应用阶段，「第一次，AI 的主角不是模型，而是应用」。他将 Chatbot 与 Agent 视为两类入口：
以 ChatGPT 为代表的 Chatbot 主要解决「信息获取」问题，而 Agent 解决的是「任务完成」问题，任务越复杂、价值越高，Agent 的价值天花板高于 Chatbot。
小米 17 Max 官宣：定位小米 17「全面升舱版」，本月发布
昨天，小米官方正式公布了小米 17 Max，定位「小米 17 的全面升舱版」，预计本月发布。
小米集团合伙人、总裁卢伟冰介绍，团队在收到大量用户对「大屏版本」的需求反馈后，决定在小米 17 基础上推出 Max 机型，在影像、屏幕、续航、性能四个维度全面升级。
外观方面，小米 17 Max 镜头模组采用了类似小米 15 系列的全黑镜组设计，预计提供黑、蓝、白三个配色，其中黑色版本会搭载类似龙鳞纤维的背盖材料。
10490 元起，索尼 Xperia 1 VIII 正式发布
索尼昨日正式发布年度旗舰手机 Xperia 1 VIII，先看价格：
12GB/256GB 版本约 23.6 万日元，16GB/1TB 顶配版本约 30 万日元；中国香港市场起售价为 12099 港元。预售用户可获赠一副索尼 WH-1000XM6 无线耳机。
外观方面，索尼没再坚持小而美的设计，也开始转向了粗旷风格：采用了全新的「ORE」设计语言，灵感源自原石与自然纹理，提供黑、银、红、金四款配色。
性能配置上，Xperia 1 VIII 搭载骁龙 8 Elite Gen 5 移动平台，配备 16GB 运行内存及最高 1TB 内部存储，并支持最高 2TB 的 microSD 卡扩展。
值得关注的是，新机依然配备 3.5mm 有线耳机接口，并升级了全频段立体声扬声器；搭载 XPERIA Intelligence，整合 BRAVIA 显示与 WALKMAN 音频技术。
影像方面，新机号称深度整合了索尼 Alpha 相机技术，引入了全新的「AI 相机助手」，可提供多种表现力选项与调整建议；70mm 长焦镜头则换用了一枚 1/1.56 英寸的新型传感器；主摄为 1/1.35 英寸的 48MP 传感器。
31799 元，索尼发布 Alpha 7R VI 全画幅微单：6680 万像素、30 张/秒连拍
索尼昨日正式发布新一代全画幅微单画质旗舰 Alpha 7R VI，搭载约 6680 万像素全堆栈式全画幅影像传感器，配合全新 BIONZ XR2 影像处理器与内置 AI 处理单元。
- 连拍速度最高可达约 30 张/秒、支持 1 秒 RAW 格式预拍摄，可记录按下快门前最长 1 秒内的影像；
- 支持 8.2K 超采样 8K 30p 视频录制，以及全画幅无裁切 4K 60p 和 4K 120p，色彩采样率为 4:2:2 10bit；
- 搭载最新实时识别 AF+，具备 759 个相位检测自动对焦点，覆盖约 94% 的画面区域，弱光对焦性能最低可达 EV-11，主体识别支持人、动物、鸟类、昆虫、汽车/火车、飞机等 7 种类型，以及自动模式；
- 机身尺寸为 132.7 × 96.9 × 82.9mm，重量约 713g，略轻于上代的 723g。
与 Alpha 7R VI 一同发布的还有一颗 FE 100-400mm F4.5 GM OSS 镜头，售价 29999 元，本月下旬上市。
13999 元，佳能发布 EOS R6 V 全画幅创作视频机
昨天，佳能发布全画幅创作视频机 EOS R6 V，这是继 PowerShot V1、PowerShot V10 和 EOS R50 V 之后，佳能推出的第四款 V 系相机，也是 EOS R 专微系列中首款内置主动散热风扇的机型。
- 搭载与 EOS R6 Mark III、EOS C50 同款的约 3250 万像素全画幅 CMOS 传感器，支持 Open Gate 模式，最高可拍摄 7K 30P 视频；支持最高 4K 120P 无裁切慢动作、全高清 180P 高帧率拍摄，以及 3 秒或 5 秒预录制功能；
- 机身内置五轴防抖系统，画面中央区域最高可达 7.5 级补偿；
- 采用第二代全像素双核 CMOS AF 技术，支持人物、动物及车辆追踪，提供 10 级自动对焦加减速调整和 5 级被摄体切换灵敏度；
- 照片方面，电子快门下最高支持约 40 张/秒连拍，并提供 0.5 秒预连拍功能；
- 机身重量约 688g，外形尺寸约为 141.8mm × 83.3mm × 79.7mm。
EOS R6 V 机身建议零售价为 13999 元，搭配同步发布的电动变焦镜头 RF20-50mm F4 L IS USM PZ 的套机建议零售价为 21199 元，预计今年 6 月上市销售。
亚马逊整合 AI 购物功能，推出 Alexa for Shopping
亚马逊昨日正式推出 Alexa for Shopping，将旗下 AI 助手引入购物平台。Alexa 整合了 Rufus 购物助手的商品推荐与购物历史功能，以及此前推出的 Alexa+ 服务。
亚马逊表示，该工具能够回答用户的购物问题、对比产品、并在商品降至指定价格时自动安排购买，无需 Prime 会员资格。
小米开源自动驾驶大模型 Xiaomi OneVL
小米昨日发布一步式潜空间语言视觉推理框架 Xiaomi OneVL，率先将 VLA、世界模型与潜空间推理三条技术路线统一到同一框架中，是首个在精度上超越显式思维链（CoT）、在速度上对齐「仅答案」预测的潜在推理方案。
性能方面，官方披露 OneVL 在 ROADWork、Impromptu、Alpamayo-R1 三项基准上达到 SOTA，NAVSIM 的 PDM-score 达到 88.84，首次在潜空间推理中超越显式 CoT 的 88.29，推理速度最高比显式 CoT 快 2.3 。
💻 GitHub: github.com/xiaomi-research/onevl
MiniMax Agent 升级为 Mavis
MiniMax 昨日宣布升级旗下 Agent 产品，并启用新名称 Mavis，取意「MiniMax as a Jarvis」。
MiniMax Agent 桌面端现已支持多个 Agent 并行工作，用户可创建不同角色的 Agent 组成团队，协作处理单 Agent 难以胜任的长链路复杂任务。
团队由 Leader、Worker、Verifier 三类角色构成：Leader 负责任务拆解与调度，Worker 负责具体执行，Verifier 与 Worker 形成对抗关系，通过多轮迭代把关交付质量。
订阅体系同步更新，原 TokenPlan 与 Agent Plan 合并为一份订阅，打通 CLI、API 与 Agent 三端，覆盖 M2.7、音乐、视频、语音等全部模型，Credits 额度可在 Agent 与 API 之间共享。
🔗 相关阅读：MiniMax 推出了 Mavis，活脱脱的 Agent「三省六部」
面壁智能开源 MiniCPM-V 4.6
昨日，面壁智能正式发布并开源 1.3B 端侧多模态大模型 MiniCPM-V 4.6，提供 Instruct 与 Thinking 两个版本。
- Instruct 版本：面向通用图文理解、STEM 数理推理、文档 OCR、视频时序理解及目标定位等任务，超越 Qwen3.5-0.8B 与 Gemma4-E2B-it；
- Thinking 版本：面向多图像关联推理、幻觉抑制等高阶任务，同样领先同尺寸竞品。
据介绍，MiniCPM-V 4.6 基于 vLLM 的 token 吞吐量是 Qwen3.5-0.8B 的 1.5 倍，AA 评测中 token 消耗仅为后者非推理版本的约 1/19；3136² 高清图像首响延迟为 75.7 ms，较 Qwen3.5-0.8B 快 2.2 倍。
💻 GitHub: github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
🤗 Hugging Face: huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.6
👾 ModelScope: modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-V-4.6
以 Agent 为中心，百度智能云宣布全面升级新全栈 AI 云
昨天，百度集团在 Create 2026 百度 AI 开发者大会上宣布，百度智能云将全面升级为面向大规模 AI 智能体应用的新全栈 AI 云，围绕 Agent Infra 与 AI Infra 两条主线展开。
- Agent Infra 方面，原有「MaaS 模型服务」升级为「Token Factory 词元工厂」，推理生成速度较市场水平提升约 25%，支持文心、DeepSeek、GLM、MiniMax 等主流模型调用；
- AI Infra 方面，KV Cache 命中率超过 90%，长链路 AI 智能体推理性能较主流开源社区引擎提升 3 倍，训练效率领先社区 1 倍以上。
蚂蚁灵波开源 LingBot-VLA 后训练工具链，150 条数据即可适配新机器人
昨天，蚂蚁集团旗下灵波科技宣布，全面开源具身基座模型 LingBot-VLA 的真机后训练工具链，覆盖数据处理、训练配置、离线评测和真机部署四个环节，开发团队可据此将模型快速迁移至自有机器人。
LingBot-VLA 基于 2 万小时真实机器人数据预训练，覆盖 9 种主流双臂机器人构型，官方称其在真机和仿真评测中均优于行业基准 π0.5。该模型仅需 150 条演示数据即可完成任务迁移，训练效率达 StarVLA、OpenPI 等主流框架的 1.5-2.8 倍。
💻 GitHub: github.com/Robbyant/lingbot-vla
🤗 Hugging Face: huggingface.co/robbyant/lingbot-vla-4b
元宝上线聊天记录总结功能
腾讯元宝昨日宣布上线微信聊天记录总结功能，用户将微信群聊或对话内容转发至元宝 App，即可一键完成智能总结与分析。官方提示，体验该功能需将微信及元宝 App 升级至最新版本。
星巴克携手周杰伦推出「真味无糖」系列饮品
星巴克中国昨日宣布，携手周杰伦推出两款「真味无糖」系列饮品，分别为不甜的香草风味拿铁与无糖海盐焦糖风味美式，双方同时推出歌词款冷热杯、主题拎袋、多款主题限定小票、黑胶透卡及撕拉片等周边。
「真味无糖」系列将原有风味糖浆中的风味与糖分完全分离，让顾客可在保留风味的同时自主选择咖啡甜度。该系列自去年 4 月上市以来，已有超过 1500 万星巴克会员品尝。
麦当劳 × 泡泡玛特推出星星人联名套餐
麦当劳昨日宣布，与泡泡玛特旗下 IP「星星人」推出联名活动，将于 5 月 16 日至 5 月 17 日在全国部分门店举办「星愿品鉴会」，邀请会员抢先体验联名新品。
本次品鉴会的核心套餐为「星愿三件套」，售价 29 元，内含长长长深海鳕鱼堡一份、星愿薯饼一份（共七块）以及咕噜咕噜橘子风味冻冻汽水一杯。
活动采用线下到店核销形式，每场约 1 小时，每场限 10 席，全国限量 39000 份，先到先得。
喜剧片《绵羊侦探团》发布中文推广曲
喜剧电影《绵羊侦探团》近日发布中文推广曲，由腾格尔演唱「羊羊羊」版《送别》，以「长亭外古道边」搭配草原风味，引出影片故事背景。
该片讲述牧羊人神秘死去后，一群羊决定化身侦探破案的过程，定档本周六上映。
《爱情城事》定档 5 月 20 日
《爱情城事》定档 5 月 20 日上映。这部以城市为背景的群像爱情电影，以一位派报员的视角串联起不同人物与情感故事。摇滚歌手伍佰此次跨界出演派报员一角，成为影片最受关注的看点之一。
我下了一个任务，agent 开启了 plan 模式，规划了 7 个步骤。
我批准了，它开始跑，跑了三个步骤，然后停下来汇报：「我已经完成了 1、2、3，结果有这些和哪些……请问是否继续 4、5、6、7？」
我说继续。它又跑了两步，然后又停了下来：「我已经完成了 4、5，结果有这些和哪些……请问是否继续 6、7？」
一个晚上下来，让 agent 干点长程的任务，并没有长程的效果，对话框来回来去的全都是「继续」。
很长时间以来，我在使用各种 Agent 完成工作，就是这样的体验。
这种体验很不合逻辑。虽然「停下来确认」是个与 AI 共事时的好工作习惯，但在很多任务当中我从来没主动要求它停，但它就是会停下来。
MiniMax 在最新的技术博客文章中，将 agent 产品的这种行为归因于「上下文焦虑」。核心在于，模型本身对于「超长任务啥时候才算做完」的判断是模糊的。说白了，不是不会做，而是不敢做，每完成一步都怕做错，所以才会干一半就停下来问。
今天，MiniMax Agent 桌面端完成了一次重大更新。新加入了一个名为 Mavis 的模式（其实它是「MiniMax as a Jarvis」的缩写）。
要知道让一个 agent 当老板，一组 agent 当员工——这种传统的多 agent 框架已经不是什么新鲜事了。但 MiniMax 指出，此前的主流多 agent 框架，其实本质上就是靠提示词编排来让模型玩「角色扮演」role play。但这种做法撑不了多久，就会遇到包括前面提到的上下文焦虑、长程任务退化、自检等难题。
多 Agent 系统，需要一套持续运行、持续维护，并且多个 agent 之间不会「媾和」的可靠基础设施。这就是 MiniMax 在做的事。
实测体验：让 agent 给对方「挑刺」
MiniMax 给它的 Agent Team 基础设施起的名字叫做 Team Engine，引擎下面挂着三类核心角色：Leader、Worker、Verifier。顾名思义，一类做管理，一类干活，一类验收。
最关键的差异在于，Worker 和 Verifier 之间是「对抗」的关系，谁也没法蒙混过关。
前段时间，APPSO 正好在研究一个课题：「所有对 Coding/Agent 有所抱负的模型厂商，都要做自己的独立 Coding/Agent 产品」。
（没错，MiniMax 在此之前是个反面案例，但没想到文章还没发出来，就已经证明自己了！）
于是我们又用这个课题再在 MiniMax 的 Agent Team 上跑了一次。
这个任务拆分出了 5 个 worker，每个 worker 完成任务后，都会整理结果交给 leader（显示状态「Mavis 发给 General」或者「General 发给 Mavis」等等。）
有一个 worker，运行了 12 分钟还没有返回结果。APPSO 注意到，这个 leader等不及了，于是发了一条 bash 命令检查其工作状态：
在 5 个 worker 都完成后，leader 又生成了 5 个 verifier——在任务列表中显示为带着「小黄帽」的 agent：
Verifier 很快就找到了错误！其中一个 verifier 发现了对应的 worker 交付成果中存在明确的数据错误，给出了「失败」的判罚。紧接着，与之对应的 worker 重新启动（显示为运行中，会有一个蓝色小圈的标识）。
点进对应的 worker 工作区观察一下它的思考过程：「verifier 拒绝了我之前的交付成果，基于以下三个错误……我需要返回去重新核查关键事实，并检查修正具体的数字问题……」
还别说，agent 跟 agent 之间「铁面无私」，工作起来真的可靠。
这样的来来回回，在五组 1v1 的 agent 对抗当中，总共发生了数十次。过程中，Mavis 还表示这次「学到了新东西」，并顺手更新了一下记忆。
上一个任务先跑着，我们再开启一个新的深度研究，基于权威口径数据分析五一假期的旅游市场，并交付一份多维度分析报告。
这个研究比刚才的任务更加复杂。而且因为要持续对抗，Agent Team 在深度研究上所花的时间，也远比一般的单 Agent 要长。
但最终呈现的报告，和其它 AI 深度研究交付的内容相比起来，确实干净不少，也更加可信。
最近 APPSO 筹备了很多场线下活动，做策划想方案一直是个难题。我们也把这个任务交给 Mavis 看看效果怎么样。
我需要策划一场在广州举办的 AI 开发者线下沙龙，请你尽可能全面的给我提供多个适合百人千人科技活动的场地及大概报价，以及抓取同类活动的信息，然后帮我策划这张 AI 活动的主题，宣传，运营整个全部的工作，帮我把这些都整理成一份严格的商业计划书格式，以及一个符合主题特色，设计精美的网页。
光是制定计划的时间，就比之前的深度研究任务要长。Mavis 回复「这个任务规模很大，需要多个 Agent 并行工作——场地调研、竞品抓取、主题策划、商业计划书、网页开发。」
Mavis 的过人之处，就在于我们还可以持续追加新的需求：
给我长报告的同时，最好还能给我起草一份初步的正式合同，和场地的合作、以及和邀请嘉宾的合作、等等可能涉及的合同，还有前期的财务表格，再给我一份用来汇报这套方案的 PPT，越详细越好。
Agent Team 收到新需求后，会进一步完善计划并启动更多的工作流，最后，我们启动了多达 9 个并行任务。
我们点开 Mavis 的思考过程，能看到里面有大量的 agent 之间互相发送的消息，这些 Agents 会在专门的 Team Engine 下工作，传递彼此的状态，有的在等待、有的在执行、有的在验证。
你看这个 Verifier，像不像吹毛求疵的「甲方」？
最终整个任务交付的文件数量达到了惊人的 10 多个，包括 xls、ppt、html 网页，以及对应的 .md 版本。
▲ Agent Team 生成的财务预算表格，包括项目预算总表、现金流预测、票价和赞助定价模型，以及成本明细台账。
接下来再说一下这次 Mavis 的另一大特性：能连接到聊天平台，还支持多任务。
和 MiniMax 此前已经支持的 OpenClaw、Hermes Agent 类似，Mavis 本身也可以通过微信、飞书这两个 IM 管道来实现任务分配。接入流程也极度简化，只要点击设置按钮、扫码、命名，我们就能在微信/飞书里面使用 Mavis 了。
一般的 Agent 产品连接到 IM 当中里，我们给他安排一项需要长时间完成的任务，往往是消息发送之后，就不能再和他咨询别的问题。
一部分原因，在于这些 agent 时无法同时打开多个对话窗口；另一个原因则是 agent 工作模式的限制，在一个会话里运行多个任务，极易出现语境错乱的情况，导致上下文污染。
MiniMax 的解决方案，是把「秒回」和「执行」的逻辑解耦。
APPSO在飞书里让它研究一下最近石油涨价；任务开始之后，我又让它研究最近一个月硅谷 AI 巨头发布的重要产品。
Mavis 没有停止之前的任务，直接告诉我新任务已经完成了，而石油涨价的任务还在处理。
这正是 Mavis 的另一大设计理念：上下文隔离的好处。
每个 Agent Team，以及 team 里的每个 agent，都只看到跟自己任务相关的信息摘要，只有需要细节的时候才会去读全文。
这么做一来 token 成本受控，团队规模再大，上下文也不容易撑爆；二来防上下文污染，agent 在搜索中接触到的错误信息不会让全队阵亡。
在最极限的场景下，我们试过通过飞书在极短时间内给他分配 8 个任务，都没有发生语境错乱的情况。
整个体验，很像跟一个认知带宽极高的同事共事：不仅能秒回信息、同时后台干活也不会被打断。想了解一下进度，大可直接问，不用担心干扰它的「心流」。
处理不同会话的 Agent，只看到和自己任务相关的信息，不会共享一个不断膨胀的对话历史。
可以说，Mavis 实现了一个从 IM 渠道，到任务中枢，再到分子任务里的每个分子 agent——端到端的上下文隔离。
最后，它在解答 AI 大厂本月新发布和具身智能重要产品的同时，也顺利完成了石油任务这条主线程，给了我们一版详细的报告，里面甚至提到最近日本薯片包装要变成黑白的消息。
经过实测之后，你有没有发现，Mavis 这套编排策略，其实有点像此前火过一阵的「三省六部」skill？
每个角色做什么，何时启动、何时交接，将会由引擎层面的状态机来决定，而非模型的黑箱自己「拍脑门」说了算。
说白了，这就是在多 agent 工作编排当中，用工程层面的可控性、严密性、确定性，来根治模型的不可控、随机性。
这种思路，彻底解决了过去的 agent/模型「既当裁判又当选手」的经典问题。
额度统一，Agent 管够
实测 Mavis 之后，再说说 MiniMax 做的另一件同样重要的事情，影响所有的付费用户：这次，Token Plan 和 Agent Plan 合并了。
合并了之后，无论是普通用户的「日常使用」，比如官网上和 App 里对话和使用 Agent，还是接入官方 API 来调用其他工具（例如 coding 产品或 OpenClaw/Hermes Agent）——现在都可以使用统一的套餐额度了。并且，无论是 M2.7 以及后续的旗舰模型，还是音乐、视频、语音的多模态模型，全部包含在这一个套餐之下。
所有额度共享，怎么花用户可以自己说了算。MiniMax 还给出福利：此前同时订阅两个方案的用户，将会额外送一个月的会员。
为什么要做这件事？站在用户视角其实还是很合理的。
说白了，Agent 时代，用户付费动机来自于对「模型算力」的需求，而这些需求的场景随着模型在 coding、agent、多模态能力上的提升，只会变得愈发多元，会自然而然地发生在模型厂商的产品里（官网、独立产品、CLI）以及产品之外（接入外部 API 的独立部署的 agent）。
这其实也是各大 AI 巨头都在面对的问题：OpenAI 目前用户订阅和 API 计费还是分开的，Anthropic 同样；至于更小的 agent 创业公司，则是用自己的订阅费用去代替用户支付支付底层的 api 费用。
这一次，MiniMax 先一步把自己产品矩阵内部的墙拆掉了。而 APPSO 认为，在模型极度商品化、用户总是一窝蜂涌向最新、最便宜模型 API 的今天，这种统一套餐的策略，反而有助于为模型厂商维护用户忠诚度。
再回到产品本身。
如前所述，APPSO 正在写一篇关于「对 coding/agent 认真的模型厂商，必须要做自己的 coding/agent 产品」的文章。MiniMax 可以说是虽迟但到。
在今天，Mavis 也不是第一个押注多 agent 架构的产品。在过去半年里，ChatGPT、Manus、Genspark 等公司都参与到这场「多 agent」的战争当中。
而在实测跑完之后，APPSO 的感受是，Mavis 在「产品自己跑完一个极复杂/极长程任务」这件事上，做的比同行效果更好、架构也更稳定。当其它产品的多 agent 停留在提示词编排、拆任务上的时候，Mavis 做出了工程层面的对抗式硬约束——这带来的体感差异，足够明显。
不过，这套架构看起来美好，也有绕不开的现实：贵。
MiniMax 在技术博客中提出了多 agent 的「共识成本」(Cost of Consensus) 。用人话来说，几个 agent 彼此「制衡」，的确让工作过程和结果更靠谱，但取得共识的过程是有成本的，token 消耗数倍于单一 agent；而且就像吵架一样，吵急眼了也有可能偏离主题，准确率不升反降。
根据 MiniMax 梳理，其 Agent Team 架构具体来说有三类成本：
一是交接成本。信息在 agent 之间传递时需要重新组织，每次交接都要把信息「翻译」为下一个 agent 能用的形态，耗费 token；
二是共享（上下文信息的）成本。上下文隔离设计，一定程度上就是为了控制这一成本。但即便每个 agent 只看其他 agent 传递过来的「摘要」，随着 Agent Team 的量级扩大，存储和分发摘要都会带来成本。
三是聚合成本。其实这个道理，APPSO 一直很想跟大家讲：别以为那种成百上千个 skill、设计了极其复杂的「三省六部」制度的工作流就是卍解——很多时候并非如此，反而可能中了 token 厂商的计……你的确让工作变得更细致了，但你同时也需要花更多的 token去聚合和整理最终结果。
这些成本加起来，意味着多 agent 这件事从来不是「越多 agent 越好」的简单逻辑。
但换个角度看：信息交互越复杂的工作，往往本身价值就越高。一份需要多方核查、反复校验的深度研究报告，和一个随手问的问题，或许就不应该用同一套逻辑去衡量成本。Mavis 贵，贵在它认真，而认真处理的那些任务，本就值得这个价。
宁愿花更多成本去确保万无一失，也不愿意糊弄了事，这才是复杂任务背后的高价值用户所看重的。
当然，MiniMax 团队也做了一些工程设计去避免程序冗余带来的 token 浪费。
MiniMax 对用户的建议是：Agent Team 是为「贵且复杂」的任务准备的，是一个策略选项，而非默认选项。用户自行判断任务的复杂程度、链路长短、风险、经验复用的价值——这些越高，越值得用 Agent Team。反之，完全可以用单 agent，甚至普通的 chat。
多 Agent 一定多聪明吗？非也。但 Mavis 的意义，是让那些真正复杂、知识密集型的任务，不给模型自己拍脑门，而是交给一套经过验证的，有对抗、有核查、有权责划分和奖惩制度的工程系统。
它不一定让 AI 变得更聪明，但绝对会让 AI 更难偷懒——这也是大模型本身长期存在的老大难。
毕竟在真正的人际工作中，我们其实真的不需要同事多聪明……只是别偷懒，别耍小聪明，往往就够了，不是吗？
文｜杜晨、张子豪
谷歌今天宣布将为 Android Auto 和搭载 Google Built-in（谷歌内置车载软件）的汽车带来一轮更新。
这次更新涉及新的视觉设计、重新设计后的 Google 地图，以及车载视频播放功能。随着汽车的智能化程度提高，车内屏幕的形态也越来越多，谷歌这次调整的重点，正是让 Android Auto 和 Google Built-in 更适应不同车型和不同屏幕，同时继续与苹果 CarPlay 竞争。
目前，全球已有超过 2.5 亿辆汽车兼容 Android Auto，原生搭载 Google Built-in 系统的车型也超过 50 款。
谷歌表示，正在把手机端较成熟的体验带到车内，而这些车型中的大多数将在未来几个月内获得更新。
就在今年 4 月，通用汽车也宣布，会把旗下 Google Built-in 信息娱乐系统与 Gemini 功能整合。仅按照美国市场的规模计算，约有 400 万辆凯迪拉克、雪佛兰和别克汽车会受到这次更新影响。
首先在视觉观感上，Android Auto 的界面这次进行了比较明显的调整，采用了谷歌 Material 3 Expressive 设计语言。手机端更有表现力的字体、动画效果和壁纸，会被带到汽车中控屏上。
更关键的是，新界面可以适配不同形态的车载屏幕，包括常见的横屏和竖屏、超宽矩形屏，也包括新一代 Mini 车型上的圆形 OLED 屏幕，以及宝马 Neue Klasse 电动汽车上那块不规则的六边形屏幕。
谷歌这套无边框 UI 的目标，是让系统在不同车内屏幕上看起来更自然，而不需要车企为每种屏幕重新调整一套显示方式。
界面层面还有一个变化，是新增了可在全局显示的小组件。驾驶员可以在导航界面旁边看到常用信息，也能直接完成一些简单操作。比如，你可以把常用联系人放在屏幕上，也可以设置一键开关车库门、查看天气、显示大尺寸时钟，或者放一张宠物狗的照片。
它的用途并不复杂，核心是让车内屏幕在导航之外，也能承担一些轻量的信息展示和快捷操作。
这次更新里，Google 地图的变化更值得注意。
谷歌把新的导航界面称为「沉浸式导航」，并称这是 Google 地图十多年来最重要的一次车载体验更新。
新的导航界面加入了画质更高的 3D 地图视图，建筑物、立交桥和沿途地形都会以更立体的方式呈现。面对复杂路口时，系统还会突出显示车道标线、红绿灯和停车标志，帮助驾驶员更清楚地判断路线、并线和出口位置。
从实际观感和功能方向看，这次升级会让 Google 地图更接近现代车载导航应有的样子，也能看出一些与苹果地图相似的设计思路。
搭载 Google Built-in 系统的汽车，还会获得普通 Android Auto 没有的进阶导航功能，也就是实时车道引导，英文名称为 Live Lane Guidance。
它会调用车辆的前置摄像头，判断车辆当前所在车道，并在需要变道或驶出匝道时给出实时建议。相比单纯依靠地图数据，这种方式更贴近车辆的实际位置，对复杂道路和多车道场景会更有帮助。
视频播放也是这次更新中的重要部分。
今年早些时候，Android Auto 已经支持了 YouTube 的纯音频模式；今年晚些时候，在车辆处于驻车状态时，Android Auto 将支持 60 帧全高清视频播放。美国市场会率先覆盖宝马、福特、捷尼赛思、现代、起亚、梅赛德斯-奔驰和沃尔沃等品牌的部分车型。
这项功能主要面向充电、停车等待这类场景。比如电动车车主在充电时，可以直接在车机屏幕上观看视频。更实用的一点是，当车辆结束充电，从驻车挡切换到行驶挡时，视频内容不会直接中断。对于支持后台播放的应用，系统会把视频无缝切换为纯音频模式，让驾驶员在行驶过程中继续收听刚才的视频播客或其他内容。
音频体验也有更新。
Android Auto 将在部分受支持的应用和车型中引入杜比全景声，也就是 Dolby Atmos 空间音频技术。首批支持品牌包括宝马、捷尼赛思、梅赛德斯-奔驰和沃尔沃。
对于经常在车里听音乐、播客或长音频的人来说，这项变化会比较直接。车载音响本来就是汽车体验的一部分，空间音频加入后，内容的层次感和包围感会更明显。
媒体应用的界面也会随之调整。
Spotify、YouTube Music 等应用会获得新的视觉优化，不再完全沿用 Android Auto 早期那套统一模板。过去的模板虽然稳定，但看起来比较单一，也限制了不同媒体应用展示自身特点。
更新之后，这些应用在车内的使用方式会更贴近手机端，也会更顺手一些。搭载 Google Built-in 系统的汽车同样会获得这些音视频方面的改进，并且会在今年晚些时候加入对 Zoom 等会议应用的支持。
Android Auto 的这波更新和 iOS 26 的 Apple CarPlay 在许多地方都有相似之处。
更新后的 Carplay 对用户界面做了重新设计，带来了更精致的系统图标、新的来电通知界面，并将液态玻璃效果引入了用户界面。
功能上 Apple CarPlay 引入了负一屏，用户可以自定义小组件，快速浏览天气和日程信息。实时活动功能也可以显示在界面上，让你能够更轻松地追踪航班动态或者外卖信息。
尽管 Android Auto 和 Apple CarPlay 的更新带来了更多功能和更直观的界面体验，但车企们近些年的适配态度却谈不上有多积极。
随着车载系统越来越智能，车企逐渐意识到，自家界面和服务才是与用户建立长期连接的关键，这也让他们重新思考与苹果、谷歌合作的边界。
一些汽车厂商甚至公开表态，正在考虑将 Apple CarPlay 或是 Android Auto 这类手车互联系统彻底从车辆中剔除。
不过，车企们不愿意让谷歌接管屏幕，但却在积极推动 Gemini 进入座舱。通用汽车一边宣布将不再支持 Apple CarPlay 和 Android Auto ，另一边却于「GM Forward」活动中公布：自2026年起，旗下车款将深度整合由Google Gemini模型驱动的车载人工智能助理。
过去一年，Gemini 已经开始在 Android Auto 中提供常规驾驶辅助。按照谷歌的说法，今年晚些时候，支持谷歌情境感知 AI 功能层 Gemini Intelligence 的设备，会获得更多能力，其中包括名为 Magic Cue 的新功能。
它可以从短信、电子邮件和日历中提取相关信息，并在驾驶员收到消息时给出可直接点击的回复建议。谷歌在演示中展示了一个场景：当驾驶员收到一条询问目的地的短信时，系统会自动整理出相关答案，并提供一键回复选项。
语音能力也会扩展到更多日常场景，谷歌表示，用户可以通过语音指令在 DoorDash 上进行车载点餐。
在搭载 Google Built-in 系统的汽车中，Gemini 的能力会更进一步，因为它可以与车辆硬件和具体车型信息结合。
用户可以直接询问与自己车辆型号相关的问题，比如仪表盘上某个警告灯是什么意思，或者某项车辆功能该怎么使用。它也能回答更具体、更生活化的问题。举个例子，如果你准备买一台体积很大的电视，想知道它能不能放进后备箱，Gemini 可以结合车辆后备箱尺寸给出判断。
相比试图接管整个座舱的 CarPlay Ultra，Gemini 这样的智能助手显得更“无害”。它并不接管屏幕或控制核心界面，而是作为车载 AI 层叠加在原生系统上，可以与车辆硬件和操作逻辑结合，为用户提供智能化服务。
这类功能既不干扰核心中控操作，也不要求车企交出大量控制权或数据，却能显著提升用户体验，使车辆看起来智能化、现代化，厂商自然也乐于引入这类更「安全、可控」的智能化能力。
半年前，vivo Y500 Pro 上市，主打一颗 2 亿像素的三星 HP5 大底主摄，是当时档位首发。半年后，它的继任者 Y600 Pro 来了，后置只剩一颗 5000 万像素主摄，连副摄都没凑，但换来的是一块 10200mAh 的超大电池。
上一代留下的东西，Y600 Pro 几乎一样没接。
「换电池」本身其实不算什么新鲜事，「充电宝手机」市面上也不少。但 Y600 Pro 真正不一样的地方，是它顺手把过去 Y 系列追求的「影像 + 轻薄 + 旗舰感」几乎全部放掉了，换上了一整套完全不同的思路：超大电池、自研通信增强芯片 E1、IP68 + IP69 双重防护认证……
这是 vivo 在 2000 元档上，第一次彻底放弃「旗舰缩水版」的老打法。
从这个意义上讲，Y600 Pro 可能是 vivo 今年最重要的一款产品。
它不一定最贵、不一定最亮眼，但它代表了 vivo 这家公司对入门级市场的一次重新理解。
从 2 亿像素到 10200mAh
Y 系列在 vivo 整个产品线里的位置，过去几年是相对清晰的。X 系列在最上，承担技术与品牌势能；S 系列居中，主打外观、自拍与轻薄；Y 系列在下，面向线下市场和价格敏感的用户。
过去 Y 系列最常用的策略，是把 S 系列的核心卖点保留下来，把成本结构调整到入门用户能负担的水平。
上一代 Y500 Pro 主打拍照，是这套打法的典型样本：把旗舰影像线的一部分能力做小，搭配千元价位的整机定义，得到一台面向预算有限、但仍然在意成像的用户的产品。
这台手机在线下渠道卖得不错，因为它解决了一个具体而老派的需求：「拍照清楚」。
但到了 Y600 Pro，这套逻辑被整个换掉了。
这个变化背后，是 2000 元档手机市场的一次结构性松动。
一方面，内存价格在持续上涨，千元机正在悄悄消失，入门级手机的利润空间被压得越来越薄。如果继续走「旗舰缩水版」的老路，成本撑不住，利润率也撑不住。
另一方面，华为和苹果都在主动下探。华为有 2000 元档的产品，苹果也有 3000 元档的选择。当这些品牌进入这个价格段、用户的选择变得多了起来时，差异化就显得格外重要。
所以 Y600 Pro 必须换打法。它不能再当 S 系列的影子，得自己长出一套别人没有、也不容易模仿的卖点 —— 这就是后面那块 10200mAh 电池、那颗自研通信芯片、IP69 防护出现的真正原因。
还好，它没做成一块「板砖」
拿上手的第一感觉有点反直觉：轻。10200mAh 写在参数表上，很容易让人预期一台压手的「板砖」，但 221g 的重量和 8.15mm 的厚度，不说的话，你大概率不会想到它的电池容量已经破万。
中框做了带弧度的过渡收边，机身背面采用了微磨砂工艺，光线下呈现如水波纹般流动的光影纹理，搭配大 R 角设计，握持的手感温润。
后置摄像头模组采用了「浮光跃金」镜环设计，边缘用航空铝进行了雕琢，配合高光倒角和雕刻字样，给这台机器增添了不少质感。
手机正面搭载了一块 6.83 英寸的 1.5K 柔性直屏。这块屏幕最大的亮点是去掉了厚重的塑料支架，并且做到了 1.35mm 的极窄黑边，观感不输同价位甚至更高一档的产品。
这是 vivo 首次把电池容量拉到「万级」。这种规格过去多见于电竞或主打性能的细分品类，但把它放到 2000 元档的大众入门机上，是头一回。
落实到具体的使用场景，对于轻度使用的长辈来说，它甚至可以做到几天一充；对于需要全天候开启导航、接单软件的外卖从业者而言，不用再随时挂着一块沉重的充电宝，这本身就是体验上的巨大提升。配合 IP68 和 IP69 级的防尘防水，可靠性也完全不需要担心。
电池大，补能也得跟上。Y600 Pro 支持 90W 有线闪充，在万毫安级电池的前提下，它的回血速度并不算慢 —— 早上洗漱充一会，就够撑住大半天的基础使用。另外它还支持全局直驱供电 2.0，边充边用的发热控制会更好。
性能方面，联发科天玑 7300e 处理器规格上不算激进，应付日常的微信聊天、刷短视频、导航以及轻度游戏都没有问题。配合 OriginOS 6 的优化和 120Hz 高刷屏，日常场景下的流畅度并不会和旗舰有太大落差。
值得一提的是，机身内还加入了自研通信增强芯片 E1，针对电梯、地库等弱网环境做了优化，能保障在大多数使用场景下都不会掉线。
Y600 Pro 后置只有一颗 5000 万像素主摄，没有凑数的副摄；前置是一颗 3200 万像素镜头。日常扫个码、拍个工作记录、随手记录生活、视频通话，这套配置都够用。
综合看下来，Y600 Pro 的取舍逻辑非常清晰：与其在极其有限的预算下追求中庸的平衡，倒不如将「续航」这一痛点解决到极致。
对于这台手机的目标受众而言，10200mAh 超大电池带来的体验提升和踏实感无需多言。
最后看看价格，vivo Y600 Pro 提供四个储存版本：
- 8GB + 128GB：1999 元（国补后 1699 元）；
- 8GB + 256GB：2299 元；
- 8GB + 512GB / 12GB + 256GB：2599 元；
- 12GB + 512GB：2899 元。
它瞄准的是「沉默的大多数」
vivo Y 系列的用户画像其实是非常清晰的：线下门店走进来的普通消费者、给家里长辈换机的子女、给孩子配第一部手机的家长、需要备用机的上班族。
这群人大概率不会出现在数码社群里，但他们才是线下市场真正的基本盘。他们不关心硬件和参数，对摄像头的要求只是扫码，不会去比较跑分，也不会研究主摄是几英寸的底。
他们对手机的「上限」没有要求，对「下限」有要求：别在地库里掉信号，别用半天就要找插座，别摔一次就碎屏，别让长辈总要找充电器。
这是一个比「在 2000 块里凑一台像样的手机」实在得多的命题。它的逻辑不再是「让你在预算内退而求其次」，而是「在你的预算内，把你最在意的事情解决掉」。
从这个意义上讲，Y600 Pro 可能是 vivo 今年最重要的一款产品。它不一定最贵、不一定最亮眼，但它代表了 vivo 这家公司对入门级市场的一次重新理解 —— 这个档位的用户要的是什么，不再由旗舰来定义。
当安卓小平板的价格上探到 3000 元档，它就绕不开一个问题：
如果预算已经接近 iPad mini，用户为什么还要选择一台 REDMI 小平板？
前不久，REDMI 在 K90 Max 发布会上带来了 KPad 2，起售价来到 3399 元。相比初代，它的价格略有上涨，也开始进入 iPad mini 的视野范围。
这让 KPad 2 的定位变得更清晰，也更残酷。它不能只靠「便宜」说服用户，而必须回答一个更具体的问题：在小尺寸平板这个品类里，安卓阵营还能提供哪些 iPad mini 给不了的体验？
对 KPad 2 来说，答案主要落在两件事上：一块更适合娱乐和游戏的屏幕，以及一套更偏向高负载场景的游戏体验。
高刷、高刷，还是高刷
先看屏幕。
作为 K Pad 系列的强项，K Pad 2 延续了前代的 3K 165Hz 超高刷 LCD 屏，多指触控报点率最高达 540Hz。同时，屏幕峰值亮度从 700nits 跃升至 1100nits。
相比只有 60Hz 的 iPad mini，KPad 2 的屏幕体验无疑更强。
对于高频打游戏、看视频、刷内容的用户来说，165Hz 高刷带来的顺滑感是很容易被感知到的。尤其是在支持高帧率的游戏里，画面流畅度和触控跟手性，会直接影响整机的使用爽感。
另外，KPad 2 的正面观感也更进一步：新机把屏幕边框做成了四等窄边，视觉上比前代更协调；边框的宽度表现也优于 iPad mini。
第二个重点，是游戏性能。
iPad mini 一直是小尺寸平板里很强的游戏设备。它的芯片性能、iOS 调度和游戏生态都有优势，这也是很多用户愿意为它买单的原因。
面对一台已经被市场验证过的「小屏游戏平板」标杆，KPad 2 给出了自己的答卷：旗舰处理器 + iPad mini 没有的性能装备。
从天玑 9400+ 升级到了同代旗舰天玑 9500；在 iPad mini 只有基础散热的时候，KPad 2 的 VC 散热面积扩大到 15300mm²。
更先进的制程、更强的散热，再叠加 165Hz 高刷屏，构成了 KPad 2 最核心的游戏体验优势。
实际测试中，KPad 2 运行《明日方舟：终末地》30 分钟，全高画质下平均帧率为 57fps，全程机身温度控制在 40℃ 以下。
小体验决定成败
更重要的是，它没有只堆性能参数，而是对横屏握持做了针对性处理——主板采用中置摆放，用户横屏握持时，手指可以避开发热区域，长时间游戏不会明显烫手。
这类细节不一定会出现在参数表里，但会直接影响游戏体验。
KPad 2 的接口设计也明显服务于横屏游戏场景。
它在长边侧提供了一枚 USB 3.2 Gen1 规格的 USB-C 接口，横屏游戏时，充电线不会顶住手掌。再加上旁路充电支持，边玩边充时也能减少电池发热和性能波动。
对于把小平板当作游戏设备的用户来说，这些设计比单纯的跑分更重要。它解决的是一台设备能不能长时间、稳定、舒服地玩游戏。
影音体验也被放在了更适合横屏使用的位置。
KPad 2 两侧扬声器开孔被安排在靠近后置镜头的一侧，横屏看剧或打游戏时，不容易被手掌挡住。这次它还加入了 BOSE 联合调音，并支持杜比全景声，外放的低频能量感和声场表现都有不错的完成度。
这部分不算 KPad 2 最核心的卖点，但它强化了作为小平板的娱乐属性。看剧、游戏、外放，这些场景被放在了一套比较完整的体验逻辑里。
回到机身本身，KPad 2 延续了初代的简洁风格。
它采用全金属一体化机身，后盖使用微米级陶瓷喷砂工艺，提供黑、白、紫三款配色。背部取消了前代的长条镜头模组，换成更简洁的「火山口」造型。
细节变化也不少。音量键从此前的一体式设计改成分体式，按压反馈更明确；电源键加入指纹识别，日常解锁更顺手。
KPad 2 还新增了一枚自定义按键，可以一键开启超级小爱记忆、狂暴模式等快捷功能。
不过，KPad 2 也并非没有代价。
相比前代，它的厚度增加了 0.2mm，重量增加了 19g，拿在手里会更有分量。再加上尺寸变化和电源键指纹的加入，部分初代 KPad 的第三方保护壳无法继续通用。这类变化不影响它的核心体验，但对想换新机的老用户来说，需要提前注意。
系统和生产力部分，则更像是 KPad 2 的补充项。
小尺寸平板本来就不适合承担重度办公，它更适合轻量记录、文档查看、临时回复消息，以及作为手机和电脑之间的第二块屏幕。
KPad 2 支持通过小米澎湃互联，与小米手机配对使用跨端移动数据。虽然 KPad 2 没有提供独立插卡的版本，但在小米生态内，它依然可以获得比较顺滑的跨设备体验。对于小米手机用户来说，这部分体验会比单独看参数更有价值。
KPad 2 的用户群体很明确。
它并不需要在所有维度上取代 iPad mini。iPad mini 依然有更成熟的应用生态、更稳定的系统体验，以及苹果设备之间的协同优势。
但如果用户的需求非常具体，比如想要一台小尺寸、高刷、高亮度、适合横屏游戏和娱乐的安卓平板，KPad 2 的竞争力就会变得清晰。
它真正抓住的，是一群对小尺寸平板有明确用途的人：他们想要更好的屏幕，更强的散热，更舒服的横屏握持，以及更接近游戏设备的使用体验。
在这个前提下，KPad 2 卖到 3000 元档，并不只是价格上探，而是把安卓小平板的竞争重点，从「便宜替代品」拉回到了「体验差异化」。
最后再来看看售价：
- 8GB+256GB：3399 元（原价 3599 元）
- 12GB+256GB：3799 元（原价 3999 元）
- 16GB+512GB：4799 元（原价 4999 元）
如果预算已经来到 iPad mini 附近，KPad 2 要说服的并不是所有人。
它要说服的是那些明确知道自己想要什么的人：一块丝滑的屏幕，一台更适合游戏的小平板，以及一个更贴近安卓和小米生态的娱乐终端。
翻开纸质通讯录、顺着名字找到号码，再挨个按下按键，攥着听筒等待漫长的「嘟嘟」声。
一连串动作，是一代人过去式的集体记忆。
但最近，这个动作正在北美快速翻红——
一台名为 Tin Can （铁罐）的座机，在北美打造了一个小天才式的社交网络，上市短短一年就卖出了数十万台，积压的预购名单一度接近十万人。
皮尤研究中心（Pew Research Center）的调研报告显示，在美国 2000 多万个 8-10 岁儿童中，有 29% 已经拥有自己的智能手机——换言之，还有 70% 的儿童用户拥有潜在的购机需求，而 Tin Can 切中的便是这个千万级用户规模的市场，也是其中最有机会从 iPhone 虎口夺食的产品。
Tin Can 是一台货真价实的座机
别误会，Tin Can 并非标题党，不是配置齐全、科技爆炸却用概念包装的玩具。
这台售价 100 美元的设备由两部分组成：一边是可以挂在墙壁上的底座，另一边则是带有听筒、麦克风和实体数字按键的话筒。两部分之间，由一根盘旋聚集的电话线紧紧相连。
我竟然需要专门强调一台座机拥有实体按键，真是一件略显荒诞的事情。
免提扬声器、快捷拨号键以及答录机等必备功能也应有尽有。
Tin Can 的使用方式也很简单——这台座机可以连接 Wi-Fi，但没有任何屏幕。通上电，连上网，同款设备之间互打完全免费，也可以直接拨打 911 等紧急电话报警。
如果需要与外界联系，家长只需每月支付 10 美元订阅费，就能设置专属的接听白名单，彻底杜绝陌生来电，屏蔽网络推销。
Tin Can 甚至想好了如果父母并不生活在一起的场景：两个家中各放一台 Tin Can，共用一个号码。无论孩子去哪边，都不耽误接朋友的电话。
从功能上看，它真真切切就是一台符合你认知的「座机」，仅此而已。
但这一台简单的座机，催生了一种颇有意思的使用习惯——
为了防止孩子们一边打电话一边满屋子做别的事情，Tin Can 刻意没有内置电池，必须插电使用，将孩子钉在原地，必须专心致志地讲话；
再加上没有屏幕，也没有一键同步的联系人列表，想要找朋友聊天，孩子们必须回归最原始的动作：把同学的号码一笔一画抄写在纸质通讯录上。然后在单纯的语音通话中，学会如何倾听，以及如何应对自然停顿时的片刻沉默。
Tin Can 首席执行官 Chet Kittleson 表示这也是他的灵感源泉：
文字与视频阻碍了真实沟通能力的培养，每个人都该学学，如何以一种更有意义的方式去面对通话间自然的停顿间隙。
这台小小的设备，甚至引发了一场带有荒诞色彩的事故。
就在刚过去不久的圣诞节，由于被太多家庭当作礼物拆开并连上 Wi-Fi，激增的激活量直接把 Tin Can 的服务器干趴下了。
一家生产座机的公司，竟然因为新用户太多而遭遇服务器宕机。
更魔幻的是，作为初创公司的初代硬件，Tin Can 其实有不少毛病：底层 VoIP 导致通话有 1 秒的延迟；实体按键对小孩来说太硬；USB-C 供电接口一扯就松。
甚至，市场上已经开始出现虎视眈眈的模仿者，比如英国的 Karri 和准备推出低价竞品的 Pinwheel。
但即便如此，家长和孩子们依然对它情有独钟。一部分原因，离不开它在设计上的巧思——
作为一台事实上在反科技的设备，Tin Can 选择了一条老少通吃的方案，以明快的奶油配色和玩具风格的包装来讨孩子们欢心，抹平年轻一代对老旧事物的抗拒感；转头又用经典的挂壁座机造型和完全复古的物理交互，快速唤起父母们的成长记忆。
为了强化肌肉记忆里的复古感，Tin Can 在细节设计上也颇为讲究。Kittleson 曾透露，他甚至花了大把时间去测试卷曲电话线，只为寻找最完美的弹力和拉伸感，让千禧一代的父母在拿起话筒的瞬间，就能被拉回 90 年代的自家客厅。
这种迎合非常聪明。
Tin Can 首席执行官 Chet Kittleson 显然深谙一个道理：Tin Can 的使用者是儿童，决策者则是家长，为了把大人和孩子一块儿「拿捏」住，他道破了背后的玄机：
我们本可以打造一款现代设备，把它设计成迎合儿童的模样。但我希望它能与真正的买家——也就是父母们——产生直觉上的联结。直接唤醒大人们记忆中那个简单的童年，那正是我们当下都在渴望的东西。
但显然，如果只有设计，那 Tin Can 充其量只能算个精巧的玩具和别致的礼物。
想要卖爆，还不够有说服力。
焦虑，是 Tin Can 卖爆的关键
放眼望去，一场针对未成年人数字防线的阻击战已经在全球打响。
AI 时代，内容生产成本大幅度降低，垃圾内容密度来到历史高峰，辨别成本进一步增加，对于三观正处于构建时期的未成年人已经形成实质困扰。
纽约大学心理学家在《焦虑的一代》中给出了惊心动魄的数据：2010 至 2015 年间，随着智能手机和社交媒体的普及，美国青少年的抑郁率和焦虑率分别飙升了 134% 和 106%。
▲ 数据与图表来自 @Jonathan Haidt
澳大利亚的 16 岁以下社交媒体禁令已经正式落地。英国政府也正在酝酿类似的强硬法规，并有望在接下来的时间里落地实现。
大洋彼岸的洛杉矶，一位 20 岁的女孩将 Meta 和 Google 告上法庭，指控巨头们的算法诱导导致了她的心理健康问题，并赢下了这场具有里程碑意义的诉讼。
▲ Meta 为此支付了 210 万美元，图片来自 @路透社/莫娜·爱德华兹
家长端的民间自救同样在狂飙。美国的「Wait Until 8th」（八年级前不给智能机）运动，以及前 NFL 球星妻子带火的「厨房电话」原则（只把座机放客厅，手机禁入卧室），都在试图把孩子从屏幕前硬拽回来。
在社会整体逐步转向社交媒体焦虑的时候，Tin Can Untechnologies Inc. 诞生了。
这家初创公司的 CEO Chet Kittleson 也是一位父亲。他的创业初衷极其个人化：他受够了每天为了帮孩子约个玩伴，必须在家长群里充当「社交秘书」来回发短信。
带着「让孩子自己搞定社交」的执念，他和两位老朋友在厨房餐桌上熬了一周，拼出几台原型机塞给了女儿的朋友。
奇迹在第二天早上 8 点 15 分发生了——话筒响起，那是他女儿第一次没有借助任何大人，自己接到了朋友一起上学的邀约。
随后，Kittleson 更是亲自跑腿，挨家挨户上门安装了大约五十台原型机，边装边问家长最担心什么，再据此调整产品。
这次厨房试验让 Kittleson 看到了背后的巨大潜力。
2025 年 4 月，Tin Can Untechnologies 正式推出 Tin Can 座机，直接从硬件底层抽走「上网」这个选项。
全行业都在疯抢 AI 门票的狂热浪潮中，这家名字中带有「非科技」的公司，被资本一眼相中。他们先是拿到了 350 万美元融资，随后又斩获了由顶级风投 Greylock Partners 领投的 1200 万美元种子轮。
Greylock 的合伙人 Mike Duboe 在一份新闻稿中明确指出这家非科技公司的价值：Tin Can 正在通过产品重新定义我们如何看待现代的社交方式。
▲ Mike Duboe
资本向来嗅觉敏锐。吸引真金白银的肯定不是座机或 Wi-Fi，而是全球父母逼近临界点的集体焦虑，以及这背后潜藏的巨大市场空白。
带着充足的弹药，Tin Can 拳打 iPhone 脚踢 Galaxy，正成为北美校园里一股逆势生长的新风潮。
堪萨斯城郊外的 Nativity Parish 学校，高达 95% 的家庭加入了由 Tin Can 为核心的计划，以此建立未成年人间的社交新范式；
在洛杉矶的圣雅各布圣公会学校，校方正计划给全校 220 个家庭免费发放这台设备，以代替暑假期间极易引发攀比、甚至演变成隐形霸凌的群发短信。
要求单个孩子放下智能手机极度困难，会让他们立刻沦为同龄人中的社交孤岛。但如果有数百个家庭共同约定呢？
把孩子们拉进同一个没有滤镜、没有点赞、没有陌生人，一切社交均建立在现实世界之上的局域网，一切就变得顺理成章。
中美都有小天才，但和而不同
某种意义上，这套玩法对中国读者来说并不陌生。从猛烈的扩张势头与建立未成年人社交新范式的角度来看，Tin Can 简直就是「北美版的小天才」。
但产品的诞生和演进离不开环境，两个时期的世界给了小天才与 Tin Can 不同的思路：
小天才的成功，建立在成熟的「社交网络效应」与「注意力经济」之上。
自 2015 年初代产品问世以来，小天才迅速登顶中国儿童手表市场。巅峰期曾占据国内半壁江山，如今依然以近 30% 的份额稳居行业第一，其高端旗舰机型的售价已经高达 2399 元，堪比一台智能手机。
在多年迭代后，为了维持生态的生命力，小天才开始不断做加法：从最初的定位和通话，陆续加入了微聊、「碰一碰」交友、朋友圈主页，甚至引入了点赞积分系统。以此保证产品的 DAU 日活。
但所谓「成也社交，败也社交」。
高度冗余的功能，让产品不可避免地向着「微缩智能手机」演化。浏览器、陌生人社交，逐步引起中国家长的焦虑与官方的注意，小红书上有不少家长讨论小天才手表对孩子的负面影响，福建省则从 2022 年开始完全禁止中小学幼儿园学生携带电话手表进入学校。
反观 Tin Can，逻辑截然相反——
当全球智能设备厂商都在为越收越紧的未成年人保护法规焦头烂额，被迫投入高昂的内容审核成本时，Tin Can 凭借「没屏幕、没浏览器、没文字」的物理设定，直接完成了「监管套现」。
同时，家长每个月掏出 9.99 美元订阅费，就能买来一个陌生电话打不进、有害信息看不了的数字真空地带。为公司带来了极其稳定、高毛利的经常性收入（ARR）。
这条罕见的变现路径，也被称为 SaaS-enabled Hardware，硬件即服务。
说到底，这两款跨越大洋的现象级产品，面对的是相同的痛点：孩子渴望社交，而家长恐惧失控。
一切商业的成败，抛开时代的底色去谈，终究是纸上谈兵。时代提出什么样的问题，产品就必须交出什么样的答卷。
诞生于移动互联网蓬勃发展时期的小天才信奉「做加法」；而在数字疲劳焦虑时期，Tin Can 则笃信「做减法」。
被历史记住的产品，都是在恰当的节点，做出了最顺应人心的抉择，应运而生。
如果要选一个近三年来最火的相机，大疆 Pocket 3 绝对榜上有名。
自 2023 年 10 月发布以来，Pocket 3 在两年不到时间里卖出超过一千万台，大疆 CEO 汪滔在前段时间的采访中直接表示：
我们没想到这是个几百亿级别的市场，在便携相机/卡片机这个品类，我们市占比比索尼、佳能、理光和富士全加起来还要多几倍。
前不久，大疆正式发布 Pocket 4，用更高的像素与视频规格回应了市场期待，爱范儿也第一时间上手评测了 Pocket 4。
谁曾想，大疆并未偃旗息鼓，紧随其后发布了 Pocket 4P 的预告。
爱范儿也第一时间拿到了 Pocket 4P，在体验了一番这台双摄 Pocket 后，我们认为手持云台相机这个极其年轻的品类，终于在经历爆火出圈之后，迎来了第一次重大更新。
长焦双摄，Pocket 更专业
拿到 Pocket 4P，最直观的改变是影像模组变大了。
像推开 Zippo 打火机那样拨开屏幕，硕大的模组在云台电机的驱动下迅速进入工作状态，垂直竖立而起。
影像模组中一共容纳了两颗镜头，底部的镜头下方写有「1 inch」字样，而顶部上方则写着「3×」。
这颗 3× 镜头，就是 Pocket 4P 的最大更新。
受限于极其紧凑的机身，历代 Pocket 都只有一颗广角主摄，这带来了一个天生的痛点：很难拍好特写。
广角镜头自带透视变形，强行贴脸拍摄，画面边缘不可避免地会被拉伸得像哈哈镜；且广角镜头很难将主体与杂乱的背景剥离，做出好看的虚化。
而 Pocket 4P 打算用一颗全新的 3× 中长焦，直接跨过这道坎。
在我们的实际体验中，这颗 3× 中长焦给了我深刻印象——
这个镜头更符合人眼聚焦的视角，更窄的画幅可以有效减少杂乱元素的干扰，拍出更干净的画面。
值得一提的是，这颗镜头还带来了非常自然的虚化，焦外过渡柔和，可以推测其配备了大光圈，并且最近对焦距离大约在 25 厘米左右（甚至更近），可以怼脸拍摄人物或静物细节。
恰到好处的焦段、自然的虚化与足够近的对焦距离，让 Pocket 4P 在拍摄日常琐碎时，能呈现出更贴近人眼自然注意力的构图。配合柔和的焦外表现，画面立刻就多了一层电影感。
当然，客观来说，这颗镜头也并非完美无缺。我们在实际使用中发现，如果用 3× 镜头快速横移拍摄近处物体，画面会出现轻微的果冻效应。不过，只要将镜头推向远景，或者稍微放缓运镜速度，表现就会稳当得多。
顺应双摄的加入，交互逻辑也变得更为专业了——按下屏幕左下角的变焦键，机器会直接调用 3 倍光学变焦；双击按键，它会直接跳到 6 倍。
如果你足够熟悉 Pocket 3，会发现之前更熟悉的 2 倍预设被拿掉了。显然，大疆在通过这种方式，引导用户优先去感受这颗光学长焦带来的纯净画质。
新增的长焦抢尽了风头。但在几天的重度使用后我们发现，Pocket 4P 上看起来似乎没什么变化的 1× 主摄，也很强。
在体验 Pocket 4P 的几天时间里，主摄在极大光比下的表现给我留下了深刻印象，在夕阳下的山坡上，落日的高光压制得很好，山坡上的野花和藤蔓细节也保留得非常丰富，相较 Pocket 4 在传感器方面应该也有所升级。
把焦段补齐、把宽容度拉满，至此，这台机器的野心已经彻底暴露——这是目前最专业的 Pocket。
好拍、拍好，是 Pocket 的首要任务
硬件更专业了，并不意味着门槛变高了。
让 Pocket 好用、让用户拍好，依然是 Pocket 系列的核心产品逻辑。
在 Pocket 4P 上，这颗 3× 中长焦无疑是最立竿见影的升级。但在别处，还有些不起眼的升级，也为这个目标服务——
摇杆就是一个典型的例子。过去产品上的摇杆，只有「动」和「停」两种状态，很难精准控制云台，稍微用力，镜头就容易猛地甩过去，很难拍出平滑的过渡。
在 Pocket 4P 体验后的采访中，Pocket 产品经理向我们介绍道，Pocket 4 全系列都换上了一颗定制的模拟量摇杆，给云台的转向加上了更细腻的力度分级，从而降低运镜的难度。
这对普通用户非常友好，手指推多深，云台就转多快，单手就能相对轻松地控制平移和推拉。
拍摄顺手了，出片效率也得跟上。
在 Pocket 3 上，Live Photo 成为大家分享照片的火爆载体，用户热衷于将数秒的视频浓缩为一张实况照片，便于社交媒体分享。
但以往，想要导出一张 Live Photo，需要先拍摄视频，然后再去 DJI MIMO 截取 Live Photo，再去拼图。视频占用空间多不说，创作热情通常也在流程反复中消磨殆尽了。
而从 Pocket 4 开始，直接将 Live Photo 功能集成在机身内部，一键就可以直出 Live Photo——这些特性也延伸到了 Pocket 4P 上。
为了配合长焦，物理空间的交互也得到了延伸。
3 到 6 米是中长焦极佳的观察距离，但对单兵作战的创作者来说，这意味着要在相机和被摄点之间频繁折返。
大疆的产品经理告诉爱范儿，未来将会专门为 Pocket 4P 制作一个体积极小、自带屏幕的专属遥控器。
出门自拍或者请路人帮忙时，用户可以站在远处，看着遥控器的屏幕从容调整构图。哪怕是一个人探店，也不用重复来回走动，就可以随意拍摄。
这些功能表面上看是增加了操控方式，往深了探究，其实是在重塑人与镜头的关系。机器不再是一个需要你时刻盯着、生怕它跑焦的「电子大爷」。它变成了一个安静站在几米外、随时听候你差遣的隐形摄影师。
一台设备，往往由硬件决定上限，但决定谁能用好它的，永远是交互。在影像领域，复杂的技术往往带着一种侵略性——晦涩、需要通过练习才能驾驭它。
但在 Pocket 4P 上，我们看到了一种谦卑。
把复杂的算法和结构藏在交互逻辑之下，这种克制恰到好处。
Pocket 4P 的 P，究竟是什么？
按照惯例，这台加上了长焦、影像能力大幅跃升的设备，理应冠上「Pro」的后缀。
但大疆偏偏只给了一个单薄的字母 P。
细想之下，这也合理——
消费电子领域，标榜 Pro 往往是为了在既定赛道里跟对手比拼高低，划分出森严的等级。但你环顾四周会发现，手持云台相机这个极其细分的品类里，根本找不到一个能够对标的竞品。
这里还是无人区，只有大疆一个玩家。
抛开命名上的博弈，回到实际体验，这个 P 显然有着更丰富的解读空间。
可以是 Pro。
不管是更专业的 D-Log 曲线、更高的动态范围，还是特写中长焦，都让 Pocket 获得了前所未有的专业属性，具备跨入生产工作流的硬实力。
也是 Popular。
多出一颗镜头，换上定制摇杆，并没有垒起更高的技术高墙。相反，大疆利用强大的硬件冗余，拉低了普通用户拿起相机就能拍出好东西的技术门槛。复杂的对焦测光与繁琐的后期大大压缩，用户只需要开机、对准想留住的风景，然后按下拍摄键。
还能是 Possibility。
手持云台相机依然是个年轻物种，远没摸到进化的天花板。大疆今天能用把双摄塞进口袋，明天在这个形态里搞出更专业的电影机分支，也不是没可能。
跳脱出设备本身，最迷人、最丰富的可能性，永远在握着它的人身上。
1991 年，普适计算之父 Mark Weiser 在《科学美国人》杂志中写过一句往后被奉为圭臬的话：
最深远的技术，往往是隐于无形的，它们将自己编织进日常生活的肌理当中，直到与生活融为一体，无法分辨。
Pocket 4P 把长焦镜头和云台防抖揉进机身，以简单直观的交互、趁手好用的尺寸，顺理成章地装进更多人的口袋——而当影像设备隐于无形，影像故事也更加纯粹。
普罗大众的生产力，就由此而来。
爱范儿相信，等这台口袋电影机揣进越来越多人的口袋里，稀松平常的生活图景，一定还会长出更多东西。
莲花要做 V8 跑车了。
这款新车按计划将在 2028 年面世，内部代号为 Type 135。其实这个代号原本是留给 Emira 纯电动继任者的，只不过随着纯电跑车项目被叫停，Type 135 顺势调转了方向，抛弃纯电，换上了 V8 混动系统。
大家对「莲花+V8」这个组合应该不太熟悉，上一台搭载 V8 发动机的莲花车型还要追溯到 2004 年停产的 Esprit。过去 22 年间，这家英国跑车车企经历了几轮起伏，气缸数始终停留在四缸或六缸。
这次重新把大排量 V8 放进发动机舱，在跑车这个小圈子里引发了不小的讨论。
新车的设计灵感源自前段时间发布的 Theory 1 电动概念车，官方目前仅公布了一段几秒钟的预告视频和一张尾部预告图，画面中最显眼的特征是车尾的两根硕大排气管。这种传统的燃油车设计元素，在当下的新能源浪潮中十分亮眼。
结合近期各方流传的动力数据，这台新车的综合功率已经指向了 1000 马力以上的关口。
唯一的问题是，莲花这台 V8 是哪来的？
网上流传着一种说法，说这辆跑车可能会使用来自浩思动力（Horse Powertrain）的发动机。这家由吉利与雷诺合资成立的引擎制造商，在技术储备上刚好能提供与领克 V6 发动机同宗同源的动力方案。
▲ 采用浩思动力 V6 的领克 GT
不过，这种猜测目前没有任何确凿的迹象支撑，相比之下，莲花继续牵手梅赛德斯-AMG 的可能性显然更大。
毕竟现款 Emira 已经在用 AMG 提供的 2.0T 发动机，顺着这层关系深化合作，直接采用 AMG 为阿斯顿·马丁等品牌供应的 M177 4.0 升双涡轮增压 V8 引擎，是一条更稳妥的商业路径。
好巧不巧，奔驰最近刚好对这台机器进行了一轮技术升级。
他们为其换上了源自赛车领域的平面曲轴，在新款梅赛德斯 S 级轿车上，这台发动机已经可以输出 530 马力和 750 牛·米的扭矩。英国媒体 Autocar 此前披露，AMG 的工程师正在针对更高性能的车型对 M177 进行优化，其基础动力或许可以拉升至 650 马力以上。
有了这样的内燃机底子，再配合混动系统，把综合功率推到 1000 马力并非难事。
聊完了发动机，网友们的目光很快聚焦在了电池上。
关于新车的动力系统，有部分中文媒体在编译时出现了一些技术概念上的混淆。有报道言之凿凿地称，为了减轻重量，新跑车「将采用混动而非插混」。
为了控制车重，这台超跑不会像混动 SUV FOR ME 那样用 70 度的大电池，它更有可能借鉴法拉利 296 或是兰博基尼 Temerario 的路线，搭载一个 3 到 7 度的小容量电池组来提供瞬时性能。
▲Temerario 的电池位于主副驾之间
而这种小电池方案，在技术定性上依然属于插电式混动。
比 1000 马力更敏感的，是重量
当混动 V8 超跑的消息传出后，海外很快出现了反对的声音，习惯了极致轻量化的莲花车迷对电池表达了强烈不满。
大哥你是莲花啊，老老实实造轻量化跑车不行吗，求求把电池抠掉吧。
在各大汽车网站里，类似的留言随处可见。拥趸们担忧车身重量的增加会稀释掉莲花纯粹的底盘质感与驾驶感受，重蹈该品牌纯电车型的覆辙。
当然也有一部分人表现出了期待。
在过去很长一段时间里，缺乏马力优势一直是莲花在超跑圈子里常被调侃的短板。车辆起步加速够快，但在后段加速和极速表现上往往缺乏后劲。一台千匹马力的 V8 跑车刚好填补了莲花在动力区间的空白，让莲花在面对法拉利和兰博基尼时拥有一定的筹码。
这台 V8 超跑实际源自莲花目前正在推进的，名为 Focus 2030 的战略调整。
▲ 莲花 Theory 1 概念车
当前纯电市场需求并没有达到业界之前的预期，习惯了机械轰鸣的高净值消费者，对悄无声息的纯电莲花始终缺乏购买欲。与此同时，2027 年即将落地的欧 7 排放标准又给大排量纯燃油车套上了紧箍咒。
除了大 V8，莲花的小排量纯燃油车也得到了保留——Emira 会继续采用纯燃油动力，并在近期推出中期改款。官方表示，那会是有史以来最强大、最轻的 Emira。
如果说大模型最早带来的冲击，是让用户开始习惯和机器进行自然语言对话，那么 Agent 的下一步，则是让 AI 从「回答问题」走向「完成任务」。它不再只是一个聊天窗口，而是可以理解场景、拆解任务、调用应用、协同设备，并在更长周期里记住用户偏好的系统级能力。
对于许多人来说，AI 是一个 ChatBox，更是一个 AI Agent。
过去，手机、平板、PC、汽车、耳机、手表等设备，更多是在各自的硬件形态和操作系统里提供功能；而在 Agent 普及之后，终端之间的边界会被进一步打散。用户真正需要的，不一定是打开某个 App，完成某个孤立操作，而是在一个连续的生活场景里，让手机、汽车、IoT 设备和云端服务协同起来，主动给出更合适的服务。
过往二三十年的时间里，智能设备的芯片从决定最主要的运算任务，变为决定跑分、功耗、游戏和影像能力的底层硬件，现在，芯片也需要成为 AI 体验的入口、算力底座和生态接口。
这就是 MediaTek 在天玑开发者大会 MDDC 2026 上想要传递的核心信息：一方面通过手机、汽车、IoT 和 AI 基础设施等全栈产品组合，提供覆盖多场景的算力底座；另一方面，则通过天玑 AI 智能体化引擎、AI 开发套件、汽车平台和游戏技术，向开发者开放更多能力。
天玑 AI：从端侧算力，到系统级 Agent OS
在 AI Agent 的落地过程中，手机仍然是最关键的终端之一。
原因并不复杂。手机拥有最密集的用户数据、最高频的使用场景，以及最成熟的应用生态。它既是个人信息的入口，也是跨设备协同的枢纽。因此，当 Agent 从应用层走向系统层，手机很自然会成为智能体化体验的第一现场。
过去三年，天玑 AI 生态圈实现了明显增长：生态伙伴成长量提升至 240%，天玑 AI 开发套件下载量提升至 440%。MediaTek 也提到，智能体自主任务量已经从 2025 年每日 1.2 亿次，增长至 2026 年每日 8.7 亿次，一年增长 7 倍。这些数据至少说明，Agent 已经不再只是概念层面的未来叙事，而是开始进入开发者和用户体验的增长通道。
为了应对这一趋势，MediaTek 在大会上发布了天玑 AI 智能体化引擎 2.0。
相比 1.0 版本更多由用户指令驱动、通过 App 独立执行单一任务，2.0 版本的关键变化在于主动感知驱动。借助天玑 SensingClaw 技术，天玑平台可以提供低功耗的全时感知能力，让设备制造商打造具备主动感知和跨应用驱动能力的 Agent OS。
换句话说，未来的 AI 助手不只是「你说一句，它做一步」，而是能基于视觉、听觉、位置、环境状态等信息，提前理解用户所处的场景，并调动不同应用和设备完成更复杂的任务。
在大会现场，MediaTek 公布了与 OPPO、Xiaomi 和传音的合作案例。
天玑能力将赋能 OPPO 小布助手，打通系统级原生应用数据，并结合小布记忆建立用户专属记忆数据库。它可以完成体检报告解读、自动规划健身计划并导入日历等任务。小米这边，重点放在跨端智慧体验上，用户通过一句指令，即可调用全场景设备执行任务，实现任务在多设备之间的流转。传音则更强调 Always On 主动感知能力，比如 AI 助手可以在免唤醒、自运行的状态下，完成查物流、比价等复杂任务。
三家头部手机品牌的案例其实都在说一件事，AI Agent 不再只是手机里的一个应用，而是正在成为系统层能力的一部分。它既需要芯片端提供足够高的 AI 算力，也需要端侧持续感知能力，还需要隐私、安全和应用生态之间的协同。
开发套件 3.0：让端侧 AI 更容易落地
如果说 AI 智能体化引擎面向的是系统级体验，那么天玑 AI 开发套件 3.0 则是面向开发者的工具箱。芯片平台企业一直强调端侧 AI 的价值：响应速度更快、隐私保护更好、离线能力更强，也能降低对云端资源的依赖。
不过真正把模型放到手机、平板、车机等终端上，并不是简单的「搬运」，开发者往往要面对模型压缩、算子兼容、功耗控制、内存占用、部署效率等一系列工程问题。天玑 AI 开发套件 3.0 正是为此而来。
3.0 版本首先支持 LVM 模型可视化部署，从命令行升级到 GUI 模块化，参数设置可以实时生效，模型部署和调优效率提升 50%。对于很多应用开发者来说，这降低了从模型到终端运行之间的门槛。
新增的 Low Bit 压缩工具包，可以降低生成式 AI 模型压缩过程中的设备内存占用，在相同质量下模型压缩率提升可达 58%。这对于端侧大模型尤其关键，因为终端设备的内存、功耗和散热空间都更加有限。eNPU 开发工具包可以帮助开发者充分发挥天玑芯片中超能效 NPU 的优势，让常驻轻载 AI 模型功耗节省 42%。对于 Always On 感知、语音唤醒、环境识别等场景来说，低功耗比峰值算力更重要。AI 要真正做到随时在线，就必须先解决「一直运行」带来的能耗问题。
天玑 AI Partner 作为一站式模型端侧转换助手。它可以支持模型分析、调整、验证等流程自动化，帮助开发者将原本可能需要 5 天的模型转换工作压缩到半天左右，端侧 LLM 模型部署耗时节省可达 90%。
从这些升级可以看出，MediaTek 并不只是把 AI 算力作为芯片参数来展示，而是在试图补齐开发流程中的关键环节。对于开发者来说，端侧 AI 的真正门槛并不只有「芯片够不够强」，还包括「工具链够不够顺」「模型适配够不够快」「优化成本能不能降下来」。
汽车平台：从智能座舱，到 AI 定义汽车
过去几年，「软件定义汽车」已经成为行业共识。智能座舱、智能驾驶、整车 OTA 和车云服务，让汽车从一个以机械结构为核心的交通工具，变成了持续更新的智能终端。而随着大模型和 Agent 技术进入车内，行业又开始进入「AI 定义汽车」的新阶段。
在 MediaTek 的判断里，汽车正在从单纯的交通工具，进化为懂用户、预测用户需求、无缝融入生活的智慧第三空间。MediaTek 车用平台已经与全球 20 家以上头部车企开展深度合作，在手项目超过 190 个，累计出货量达到 3500 万套，近 5 年出货量增长接近 4 倍。这说明 MediaTek 进入汽车领域并不是从零开始。它把手机芯片平台中积累的性能、能效、连接、影像、AI 和生态经验，迁移到了更长生命周期、更高安全要求的汽车场景中。
在天玑智能座舱方案中，MediaTek 将未来座舱的能力分为几个关键方向：全模态交互、主动式服务、并发指令执行和端云协同。
这与传统车机语音助手有明显差别。过去的语音助手往往是被动响应，用户说一句，它执行一个固定任务；而未来的智能体座舱，需要能识别车内人员、理解环境状态、判断用户意图，并把导航、社交、地图、餐饮、支付等服务串联起来。
比如在大会案例中，工作日早上用户带孩子上车后，系统可以自动识别乘车人员，并主动询问是否需要先送孩子上学再去公司，甚至根据时间推荐顺路买咖啡。这类场景的价值，不在于单点功能有多新，而在于车机从「工具」变成了「上下文理解者」。
要实现这样的体验，底层平台必须解决三类问题。
第一是平台层。车端需要高效运行大参数 AI 模型，还要支持多模型、多任务并行。MediaTek 提到，天玑旗舰座舱平台可以提供最高 400 TOPS 的 AI 算力，并通过软硬协同架构，将 AI 平台需求压缩 90%。在五屏重度渲染场景下，仍可流畅运行双大模型，速度超过 50 token/s。
第二是模型层。汽车的生命周期往往长达 6 到 10 年，但 AI 模型的迭代周期可能只有几个月。如何让车辆在整个使用周期内持续用上新模型，是智能座舱必须解决的问题。天玑座舱 7 系列直接集成 NVIDIA GPU 资源库，支持基于 CUDA 开发的新模型和算法迁移到座舱平台；天玑座舱 S 系列则支持天玑 AI 开发套件，帮助主流模型及其衍生模型更快完成适配。
第三是应用层。天玑软件平台提供场景映射、智能模型加载、端云协同和系统调优等工具。比如端云协同可以在复杂任务需要云端处理时，由端侧先完成需求预处理和筛选，只上传关键 token，在保护隐私的同时降低云端成本。
汽车 AI 并不等于把手机助手搬进车机，车内是一个多用户、多模态、多屏幕、高安全要求的环境。它既要理解驾驶员，也要理解乘客；既要提供娱乐，也要避免干扰驾驶；既要依赖云端能力，也要保证本地响应和隐私安全。因此，汽车 AI 的挑战比手机更复杂，也更考验平台级能力。
游戏技术：移动端正在靠近主机级体验
在 AI 之外，游戏仍然是天玑平台展示性能和生态能力的重要场景。
移动游戏的体验升级，过去主要围绕高帧率、高画质和低功耗展开。现在，随着移动 GPU 能力提升，以及游戏内容向 3A 化发展，移动端开始追求更真实的光影、更精细的模型、更低延迟的音频和更长时间的稳定运行。
本次大会上，MediaTek 重点介绍了 Ray Tracing Pipeline，也就是 RTP 移动端光线追踪技术。与传统光追方案相比，RTP 的目标是跨端适配 PC 与 Mobile 的渲染管线，实时呈现复杂游戏光影效果，包括动态物体、骨骼动画，以及视野外环境和物体反射。
MediaTek 已经与腾讯《三角洲行动》项目组合作预研新的 RTP 技术方案。它的意义在于，如果 PC 端渲染管线可以更顺畅地迁移到移动平台，那么跨端 3A 游戏的开发周期和适配成本都有机会被降低。
另一个重点是虚拟几何体技术。MediaTek 天玑与团结引擎深度适配 Virtual Geometry，依托天玑移动平台 GPU 渲染能力，在移动端环境下实现超过 10 亿级三角面渲染，并在 1.5K 高分辨率下持续输出 1 小时满帧体验。这意味着手机游戏在模型精细度上的限制，有机会进一步被突破。
音频方面，天玑 LE Audio 低延时技术通过全链路优化，在天玑旗舰移动平台上带来 32 ms 的低延迟蓝牙立体声表现。该技术已经在《和平精英》测试服中落地，用于降低音频延迟。对于竞技游戏而言，音频延迟并不是感知层面的微小差异，而可能直接影响玩家对敌方位置和操作节奏的判断。
此外，天玑平台还展示了 GPU Dynamic Cache、天玑倍帧技术 3.0、自适应调控技术 5.0，以及面向安卓游戏开发者的一站式分析和调优工具 Dimensity Profiler 2.0。
GPU Dynamic Cache 架构允许 GPU 同时调度系统缓存和内存，让开发者可以通过系统缓存传输关键游戏数据，节省带宽并降低功耗。目前，该技术已与《逆战：未来》《暗区突围》等游戏合作。
天玑倍帧技术 3.0 则新增 Depth 等选项，可以更好预测并生成高质量虚拟帧，支持 165 帧和 144 帧，也支持 UE、Unity 等引擎插件接入，并覆盖手机、平板和座舱平台。《王者荣耀》可借此解锁 144 帧低功耗体验，《明日方舟：终末地》也获得更高流畅度和更低功耗表现。
自适应调控技术 5.0 新增智能帧控和场景预判功能，可以让芯片、游戏和屏幕之间的信息流动更细。以《鸣潮》为例，合作后 1% low 帧和功耗指标都有明显优化；《和平精英》等游戏也能在重载场景下实现 CPU 和 GPU 负载降低。
这些技术共同说明，移动游戏的优化已经不再是芯片厂商单方面拉高性能，也不是游戏厂商单方面压缩画质，而是软硬件协同越来越深入。芯片、引擎、游戏内容、调优工具和开发流程，都在被重新打通。
MediaTek 还将端侧 AI 引入游戏场景。大会现场公布了天玑 AI Play 与《三角洲行动》的合作成果，借助天玑移动平台的端侧 AI，让游戏内 CC 语音智能伴侣响应更快，相比云端延迟大幅降低 56.7%。这意味着，AI 在游戏中的角色，不只是 NPC 或剧情生成，也可以进入语音交互、实时陪伴、战术辅助等更即时的体验场景。
过去谈移动芯片，行业更习惯讨论 CPU、GPU、NPU、影像 ISP、制程工艺和功耗表现。但在 AI Agent 和多终端协同的趋势下，芯片平台的竞争正在变得更复杂。它既要有足够强的底层算力，也要有开发套件、模型工具、跨端能力、系统接口和合作伙伴网络。
这也是为什么 MediaTek 在大会上反复强调开发者与生态。
AI Agent 的落地不会只由芯片厂商完成，系统厂商需要把 Agent 变成原生能力，应用开发者需要把功能重新智能体化，终端厂商需要解决跨设备流转，汽车厂商需要把 AI 与车内传感器、座舱系统和云端服务结合起来，游戏厂商则需要在高画质、高帧率、低功耗之间找到新的平衡点。
未来用户评价一台手机、一辆车，甚至一个 IoT 设备时，可能不再只看硬件参数，也会看它能不能理解自己、能不能主动完成任务、能不能在不同场景之间自然流转。
和去年一样，在正式的 Google I/O 开发者大会之前，谷歌为 Android 单独开了一次小型发布会。
本次 Android Show 上，谷歌几乎是一股脑将未来一年有关 Android 和整个 AI 产品生态的「宏愿」抖了出来。
除了作为基底的 Android 17 之外，我们这次还迎来了一些意料之外的平台更新和几款硬件产品的发布。
重点在于：虽然产品不多、距离 Android 17 广泛推送还有一段时间，但我们已经足以看到谷歌未来五年甚至十年，对于人工智能生态的计划了。
更要命的是，今晚的谷歌，刚好是苹果梦想里进入 AI 时代之后的自己。
操作系统到智能系统
活动刚开场，谷歌就宣布了一项意义重大的举措：
Android 将不再是一个单纯的操作系统（Operating System），而是一个智能系统（Intelligence System）。
图｜Google
换句话说，曾经以「用户手动操作」为绝对主流的软硬件使用方式，在谷歌看来已经是上一个时代的符号了。
从今天起，Android 作为一个智能功能的集群，会更加主动地介入到用户操作流程的更前端，想你所想、做你所做。
图｜Google
这也是为什么在本次活动上，Android 17 这个具体的系统版本出现的次数屈指可数，Gemini Intelligence 却成为了系统的代名词。
首先，Gemini Intelligence 作为谷歌 Gemini 在手机硬件上的最新形态，极大强化了它多模态、跨环境、高度整合的运行模式。
比如作为系统输入的第一入口，默认键盘 Gboard 就得到了一次功能强化。
基于 Gemini Intelligence 的多模态能力，原本在键盘功能中存在感不高的「自动填入」功能极大地拓展了它的信息来源：
图｜Google
除了手动保存的各种密码之外，Gboard 还将会支持自动填入图库里面的证照信息、聊天提到的地址信息、邮件撰写的日程信息等等。
更直白地说：Gemini Intelligence 已经远超「帮忙记住密码」的水平，而是真正像个助理一样帮你记住和建议各种来源、各种类型的信息。
另一种有效利用这些多模态信息的方式，则是 Android 的桌面小组件（widget）。
在 Android 17 中，Gemini Intelligence 将会支持一项名为「Create my widget」的功能，但不是第一时间上线、而是目标今年晚些时候。
图｜Google
这个新功能主要做的，就是用类似 vibe coding 的模式，根据你的指令在桌面上创建新的小组件，打破了小组件只能是 app 预置的那些。
举例来说，相比功能单一的记录卡路里的 app，我可以和 Gemini 说：做一个每周工作日向我推荐两次高蛋白餐的小组件。
图｜Google
这样一来，桌面小组件就真正变成了一项复合任务的入口，本质上和人 vibe coding 一个 app 的性质是完全相同的。
此外，喜欢语音输入的用户也有福了——新版 Gboard 将会支持类似 Typeless 的高智能化语音输入功能，名字叫做 Rambler。
相比以前要亲口说「逗号…句号…」，Rambler 可以将一整段充满了「嗯嗯啊啊」的口述转译、清洗、整理成一段整洁的文字：
图｜Google
另一方面，Gemini Intelligence 的自动执行功能也得到了进一步加强。
去年的 Google I/O 和发布会上，谷歌演示过给 Gemini 下命令，让它自动帮你点外卖、叫车、订票之类的操作，正式上线之后反响不错。
而在 Android 17 中，Gemini 升级成 Gemini Intelligence，这种「代操作」也支持多步骤任务了。
比如以前只支持简单的「帮我订一张票」，你现在可以在 Gemini 对话框里直接拍下旅游宣传册，和 Gemini 说「在携程上帮我找一个类似的双人团行程」：
图｜Google
重点不在于 Gemini 能够执行什么任务，而是它拥有了更强大的「多做一步」的能力，有时候就是多的这一步，让 AI 从「能用」变成了「有用」。
当然 Android 17 的更新也不是 Gemini 的独角戏，谷歌同样对很多「Android 核心体验」进行了优化。
在 Android 17 中，谷歌和 Meta 达成了合作，在 Facebook、Instagram 等等 app 里支持了调用原生相机功能，比如 Ultra HDR、超级防抖、夜景视频等等。
而谷歌使用了好多年的平面风格 emoji 也迎来了一次更新——从原本的纯 2D 变成了 2.5D，在风格上更接近 iOS 使用的 emoji 了：
图｜Google
而我们此前介绍过的 QuickShare 兼容 AirDrop 的功能，也将在 Android 17 上支持更多厂商的设备。
除了三星和 Pixel 之外，（国际版）OPPO、Vivo、一加和荣耀的较新机型也将在今年下半年陆续更新兼容 AirDrop 的固件：
图｜Google
谷歌的 AI PC
在 Gemini Intelligence 之外，谷歌也没有忘记给这些更复杂、更强大的 AI 功能打造一套量身定制的硬件。
这个新硬件的形态，既不是吊坠，也不是耳机，更不是手表手环——而是曾经的 Chromebook。
没错，在 AI 时代，谷歌又双叒给自己的笔记本改名了。
从 Pixelbook，到 Chromebook，再到最新的 Googlebook：
图｜Google
和 Chromebook 一样，Googlebook 并不是某一款具体的笔记本电脑，而是同样和第三方厂商合作、只要符合标准的都可以叫这个名字。
而 Googlebook，就是「第一款为 Gemini Intelligence 量身打造」的硬件产品。
除了上面的全新 Gemini Intelligence 功能之外，Googlebook 在日常使用最频繁的基础人机交互层面，做出了堪称革命性的创新——
在 Googlebook 上呼出 Gemini 功能，既不需要说话、也不需要按键、更不是右键菜单，只需要「摇一摇光标」就行。
图｜Google
基于 Gemini Intelligence 的多模态能力，推荐的 AI 指令甚至可以根据光标下面的内容、选中的内容、屏幕上可以进行的操作等等因素自动调整。
在如今电脑端 AI 功能越来越密集、笔记本键盘空间不够充裕的情况下，Googlebook 的「魔法指针」无疑是最直观且优雅的解决方案之一。
此外，Googlebook 还解决了 ChromeOS 历史上的老大难问题：它是谷歌的产品，却跑不了 Android app。
换句话说，所有 Android 手机里面的 app，在 Googlebook 上都可以直接运行，基本看齐了如今 macOS 跑 iOS 软件的水平。
这一切的基础，就是爱范儿之前文章中提到的谷歌大力推行的 GKI（通用内核镜像）计划，正在让 Android 脱离手机的桎梏、无缝衔接到更多形态的设备上。
虽然谷歌目前没有提到这个功能的兼容情况，但我们猜测，依据处理器规格和网络状态，Googlebook 应该同时支持本地运行和画面投屏手机 app 两种方式。
图｜Google
根据活动消息，首批 Googlebook 的生产厂商还是那几个熟悉的身影：宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想等等，首批产品预计在今年内上市。
图｜Google
除了笔记本电脑，Android 17 同样更新了一部分 Android Auto 车机系统的功能。
比如更像 OpenClaw 能力的 Gemini Intelligence 代操作、优化的 3D 道路画面、更加智能化的流媒体播放功能等等。
当然也支持把手机上自创的自定义 widget 显示在车机上。
图｜Google
同时，原生支持 Android Auto 的品牌范围也在增加，部分型号甚至支持记忆当前车辆信息，类似后备箱尺寸、仪表盘规格等等。
这样一来，用户在使用 Gemini 问答的时候，车机就能给出具体回答，比如「能不能同时放俩 27 寸旅行箱？」或者「那个像是刺客的警示灯是什么意思」之类的。
可惜的是，这项功能目前也不会立即上线，同样预计为「今年晚些时候」才会有产品搭载。
总的来说，本次活动只是今年 Google I/O 的开胃菜，但它涉及到的理念变革却是非常根本性的——
其实在活动的开头，谷歌就指出了：好用的人工智能技术，就应该是让人感受不到的，它会融入进每一层软件和硬件的体验。
图｜Google
而这正是 Gemini Intelligence 在做的。
无论是 Pixel 手机、Android Auto 车机还是 Googlebook，这些硬件最终都只是 Gemini 智能的一种体现方式而已。
值得玩味的是——谷歌今天晚上所做的，刚好就是苹果削尖脑袋想要实现的那套 AI 生态。
让 iPhone、手表和 Mac 共用一套智能体系，用户无论在哪里使用，功能和体验都是高度相似的，硬件只区分交互方式、不影响智能水平。
图｜Apple
可惜的是，苹果挣扎了这么久，也没有搞定「模型」的部分，反而让自己的硬件成了别家模型的嫁衣。
将来的智能系统（Intelligence System），形式比现在更多样、但核心却比现在更加统一。
每个时代都有其独属的符号—— 21 世纪的第一个十年可能是「奥运」、第二个十年可能是「网络」，如此等等。
结果这第三个十年刚过一半，我们就看到了一个时代符号的强有力竞争者：内存。
图｜Wccftech
毕竟全球十几亿台电子设备，绝大多数都有内存的身影，家电、汽车、基础设施、航空航天，没一个少得了。
轰轰烈烈的人工智能自不必说——
它既是内存危机的始作俑者，又是内存技术的最大受益者，只是站在了更靠近聚光灯下的位置而已。
图｜OpenAI
但我们面临的问题其实既不是 AI、也不是内存，而是这种「依靠堆砌内存和算力，不顾一切地发展 AI」的粗放式发展模式。
它正在从原本的领域向外侵蚀，逐渐影响那些不希望、不应该被技术危机波及到的方方面面。
1
作为内存芯片涨价的最直接受害者，2026 年的手机市场注定无法平静。
在风暴里面，小厂们既不能抱团取暖，也没法左右行业趋势，只能不断地砍掉低端线、旗舰线明升暗降和直接提价来维持住利润区间。
更有甚者，三星手机和三星存储虽然挂着同一个姓，但亲友之间亦不留情面，DS 部门该涨的价、该卡的货，MX 部门是一样没少吃。
这种时候，反而是预留了充足利润空间的苹果和华为，可以咬牙坚持着打价格战，吞下更多的份额。
但假以时日，哪怕是这种体量的大船也会遭不住的。
无论是前一阵发布的 Pura 90 系列，还是传闻中的 iPhone 18 系列，我们都见到了由于内存价格失控导致的取舍。
让普通消费者难受的是，内存涨价不仅影响发布时候的指导价，更是把次级市场和二手交易价格搅得天翻地覆。
图｜闲鱼
就拿中期产品线最晚的 OPPO 来说，上半年发布周期刚结束没多久，就已经发生了多轮「发布涨价、首销优惠、二手跌穿」的现象。
至于原本的入门机型甚至是价格更低的合约机，在这个原本属于它们的春天里几乎绝迹，正如爱范儿去年总结的那样：
手机硬件量大管饱的时代已经彻底终结，迎面向我们走来的是全线涨价减配。
2
紧跟在后面的电脑，受到的冲击相比之下只高不低。
iPhone 还能依靠利润空间和供应链话语权，支撑起一个「基本不变」的价格，那成本掣肘更多的 Mac 就没这么幸运了。
从去年至今，苹果虽然很少以官方口径宣传自己在内存采购方面遇到了困难，但产品线的缩水却是实打实的。
图｜AppleInsider
比如我们都很喜欢的 Mac mini，就默不作声地取消掉了 M4/M4 Pro 机型的 32GB 和 64GB 内存选项，只剩 24/48GB 两种。
M3 Ultra 更惨——它原本有 96、256 和 512GB 三种可选配置，现在只剩下了最基础的 96GB：
更不用说热度空前的 MacBook Neo，原本还只是 A18 Pro 的库存捉襟见肘，现在内存芯片也要支撑不住了。
有外媒爆料称，苹果正在考虑取消入门款 256GB 的选项，几乎完全背离了 Neo 的本意。
Windows 的日子也不好过，毕竟内存和 SSD 原本就是一对苦命鸳鸯。
再加上不争气的 Win 11 和停不下来的本地 AI 需求，哪怕不算显卡，过去大半年的 DIY PC 市场也是在事实上「直接死了」。
图｜Reddit
至于 500 美元（3500 人民币）以下的笔电市场更是一片狼藉。
传统笔电的盈利方式原本就非常单一且局限，内存这种必备零件的价格巨幅波动还让 8GB 文艺复兴了一回。
一起遭殃的还有游戏机行业。
任天堂近日宣布：Switch 2 价格预计从 49980 日元上调到 59980 日元，涨幅约合人民币 434 元。
图｜Notebookcheck CN
而隔壁 V 社万众期待的 Steam Machine 更是从去年难产至今，生死未卜。
3
只可惜，内存的影响远不止于科技行业——它们的挑战，对于一些源远流长的「传统手工业」来说，却是一种难得的机遇。
近日有韩媒报道：盗窃团伙已经将首要目标从金银细软转移到了内存条上。
首尔一些技术公司和初创企业的办公室遭到了「指向性明确」的「有组织犯罪」，小偷像玩《逃离塔科夫》一样只摸机箱、薅了内存条就跑。
图｜XDA Developers
毕竟内存条这种东西不仅轻便，还不需要像黄金珠宝那样重熔切割，流入市场之后溯源难度极高，价格导致的犯罪只是时间问题。
除了「传统手工业」之外，今年的汽车行业也被波及。据《澎湃新闻》报道：
比亚迪于 5 月 1 日起对旗下的王朝、海洋、方程豹等部分车型的辅助驾驶选装价格进行调整，从 9900 元涨到了 1.2 万元，原因则是「全球存储硬件成本大幅上涨」。
图｜比亚迪
一向想到哪说到哪的马斯克也逃不过，在一月下旬的财报电话会议上就内存价格对特斯拉超级计算机（Dojo）和机器人的影响表示担忧，并放出豪言：
如果三星和美光的供应持续紧缩，特斯拉不排除未来自建半导体工厂自主生产存储芯片的可能性。
4
内存涨价最离谱的影响，则是在韩国的相亲市场上。
当 AI 服务器专用的 HBM（高带宽内存）发展到了今天之后，供应链上其实只剩三星电子和 SK 海力士两家公司了，韩国捏住了全球 AI 技术的软肋。
根据韩媒报道，海力士去年 9 月取消了奖金上限制度，改为直接将年营业利润的 10% 作为绩效奖金发放给全体员工。
图｜Seoul Economics Daily
而海力士 2026 财年的预计利润将会达到 250 万亿韩元（约合 1690 亿美元），近 3.5 万员工每人的奖金预计达到 1400 万韩元（约合 9.5 万美元、64.6 万人民币）。
结果就是一夜之间，「我在海力士上班」的含金量光速反超了「我在三星上班」。
甚至有海力士员工在网上匿名表示近日收到的相亲邀请直接爆炸，快要「忙不过来了」。
某韩国综艺节目片段
海力士在庆祝，三星电子这边却在忙着罢工。
4 月 17 日，三星集团工会与三星协商，要求加薪 7%、取消奖金上限，并将营业利润的 15% 作为奖金发放，否则将在 5 月 21 至 6 月 7 日举行总罢工。
图｜Korea JoongAng Daily
有学者计算，这种跨度的罢工会给三星造成约 69 至 177 亿美元的直接损失，并影响三星作为 HBM4 芯片供应商的声誉，据悉双方目前就 13% 的奖金达成了一致。
泡沫继续
事已至此，「内存涨价」这件事本身已经脱离了原本的由 AI 扩产引发的供应链波动，反而沿着如今日常生活中随处可见的电子产品波及到了方方面面。
与很多在爱范儿评论区发出豪言「坚持不买！让厂商知道疼！」的读者想象的不同——
普通人不买账，对内存涨价来说，还真是不痛不痒。
毕竟无论是 AI 专用的 HBM，还是 DDR/LPDDR 颗粒，销售的绝对大头都是下游厂商。
而三星和海力士巴不得普通消费者什么都别买，自己可以把全部产能投给 HBM 与高性能 VRAM 颗粒，AI 巨头和科技大厂依然排长队求购，反而赚得更多。
不幸的是，这股混乱的风究竟会吹到什么时候，没人能知道。
AI 未来会开创一个什么样的时代，也没人知道，但 AI 眼下的泡沫，无疑是终结了上世纪八十年代至今微型计算机科学的黄金年代。
内存正在毁掉一切。
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今天，Google 在正式 I/O 开发者大会前单独举办了 Android Show 发布活动，正式宣布 Android 将从「操作系统」转型为「智能系统」，Gemini Intelligence 将成为 Android 平台的核心标识：
- 默认键盘 Gboard 新增了多模态自动填入能力，支持从图库证照、聊天记录、邮件等来源提取信息；
- 桌面小组件方面，Google 计划推出「Create my widget」功能，允许用户通过自然语言指令生成自定义小组件；
- 语音输入功能也迎来升级，新功能 Rambler 可将口语化语音自动整理为结构化文字；
- Gemini 的「代操作」能力从单步任务扩展至多步骤任务，支持通过拍摄实物内容直接发起复合指令；
- Android Auto 同步更新 Gemini Intelligence 代操作、优化的 3D 道路画面和更智能的流媒体播放功能，部分车型还将支持记忆车辆信息。
硬件方面，Google 发布了全新笔记本品类 Googlebook，定位为「首款为 Gemini Intelligence 量身打造的硬件」，引入「摇动光标」唤出 Gemini 的操作方式，还支持直接运行 Android 应用。
系统层面，Android 17 还带来了与 Meta 的合作，Facebook、Instagram 等应用将支持调用原生相机功能；平面风格 emoji 升级为 2.5D 样式。
值得注意的是，发布会上 Google 还宣布 QuickShare 兼容 AirDrop 的功能将扩展至 OPPO、vivo、一加、荣耀等品牌的部分机型，预计今年下半年陆续推送。
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据彭博社报道，苹果正计划在 iOS 27 中对相机应用进行全面改版，引入完全可定制化的控件布局。用户可切换至「高级」进行自定义，每种拍摄模式均有独立的小组件 (widgets)，可从底部滑出的半透明「添加小组件」托盘中选取。
- 照片模式的高级选项包含景深与曝光控制，控件按「基础」「手动」「设置」三类分组；
- 原本位于界面右上角的控件总览入口移至快门键右侧，并新增了网格和水平仪选项；
- 相机 App 还将加入 Siri 模式，整合视觉智能功能，支持识别植物、翻译文字等操作。
此外，报道还透露了 iOS 27 多个系统 App 将带来的改变：
- Safari 将迎来新起始页，顶部新增四个标签，可在收藏、书签、阅读列表和浏览历史之间快速切换；
- 天气 App 主页面将新增「天气状况」面板，支持在温度以外直接查看降雨和风速数据，无需跳转子页面；
- 图像创作应用「图乐园」整体重新设计，生成界面更为简洁，并提供「描述修改内容」的图片编辑入口。
腾讯张军：微信已读和访客功能「已焊死」，不会开发
近日，「微信状态将推出访客记录」相关词条登上热搜。昨天，微信员工「客村小蒋」对此发文澄清，称热搜话题存在较大误导性。他解释，微信状态近期在「极小范围内」测试了两项功能，且目前均已停止：
- 状态浏览人数展示，用户发布状态后可在有效期内看到该条状态的浏览人数，仅显示数量，不涉及具体用户；
- 在状态页面随机展示路过朋友头像气泡，点击可查看对方发布的状态，旨在促进发状态好友之间的互动。
腾讯公司公关总监张军随后转发该微博并补充表示，此次小范围测试浏览人数的功能被用户误解，「这是我们的责任」。
他进一步强调，已读功能和访客功能此前已多次收到用户明确反对意见，「此二项功能已焊死，不会开发，不会提供」。
Ilya 自曝仍持有 OpenAI 约 70 亿美元股权：不希望它被毁掉
据《洛杉矶时报》、CNBC 及《连线》报道，马斯克诉 OpenAI 及 CEO Sam Altman 一案于当地时间 11 日继续审理。微软 CEO Satya Nadella、OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 相继出庭作证。
Nadella 在证人席上表示，马斯克从未就微软对 OpenAI 的投资是否违反相关承诺与其进行过沟通。他称微软对 OpenAI 的早期投注感到「非常自豪」，并强调双方合作自始便具有明确的商业属性。
对于 OpenAI 董事会在 2023 年解雇奥特曼一事，Nadella 形容为「业余操作」，称其始终未能获得令人信服的解释。
Ilya Sutskever 随后出庭披露，自己仍持有 OpenAI 营利性主体约 70 亿美元的股权，是目前已知持股规模最大的个人股东之一。
Sutskever 承认曾参与推动 2023 年奥特曼被短暂解职一事，并表示自己对 OpenAI 抱有强烈的归属感，「只是不想看到它被毁掉」。在涉及马斯克核心诉求的问题上，Sutskever 表示 OpenAI 转型为营利性架构是各方共识。
小米免费发放 100 万亿 Token
小米昨日宣布正式启动「MiMo Orbit 100T Token 计划」，面向全球 AI 用户免费发放 Token 权益，计划在 30 天内累计发放 100 万亿 Token。
小米集团合伙人、总裁卢伟冰转发相关内容表示，截至昨天上午，该计划已累计送出近 80 万亿 Token。
小米技术官方援引 OpenRouter 最新数据显示，Hermes Agent 日 Token 调用量高达 2910 亿，最近一周调用量超 1.75 万亿。在模型调用量排名中，MiMo 位居第一，最近一个月累计贡献 1.45 万亿 Token 调用量。
李想：理想自研芯片不是跟风，要做 AI 时代的「N 项全能」
理想汽车 CEO 李想昨日在微博发文表示，理想做芯片并非「烧钱跟风」，而是为了让 AI 能够在物理世界真正落地运行，用自研芯片解决现有供应商技术无法攻克的难题。
李想在文中以苹果为参照，指出苹果能做到体验最好，依靠的并非某一项技术最强，而是自研芯片、操作系统、硬件与云服务的全链条自主设计与全链条自主负责。
他强调，理想的目标是「把 AI 带进物理世界，并给大家像苹果一样的体验」，但「不是做手机、模仿 UI 设计，而是它软硬一体的联合设计能带来卓越的体验」。
据此，理想目前正同步推进自研芯片、操作系统、大模型与硬件等方向，李想将其定义为「面向人工智能时代的全域联合设计」。
只有做到「N 项全能」，才能成为用户体验的冠军。
全国首例 AI 代写种草笔记案终审：赔偿 10 万元，AI 批量炮制「数字泔水」构成侵权
浙江省杭州市中级人民法院近日披露全国首例涉 AI 代写「种草笔记」不正当竞争案终审判决。
法院认定，B 公司和 C 公司共同运营的 AI 写作工具，以某知名社交平台为定向应用层，批量生成种草文案并诱导用户发布，构成不正当竞争，判决两公司停止相关服务并赔偿 10 万元。
被诉工具提供网页版、App 及微信小程序三个版本，热门模块直接以「小某书种草文案」等命名，会员收费月付 40 元、终身会员 168 元。
两公司主张的「技术中立抗辩」未获支持，法院指出技术本身中立，但商业化应用须遵守平台规则与法律底线。
乔布斯纪念币正式开售：25 枚装售价 61 美元
据 MacRumors 报道，美国铸币局昨日正式开售一枚以史蒂夫 · 乔布斯为主题的 1 美元「美国创新纪念币」，提供两种购买规格：25 枚装一卷售价 61 美元（约合每枚 2.44 美元），100 枚装一袋售价 154.50 美元。
硬币正面呈现了年轻时期的乔布斯，身着标志性的高领毛衣、牛仔裤和运动鞋，坐于北加利福尼亚州的自然风景前。
京东一季度收入 3157 亿元，年度活跃用户超 7.4 亿连续 10 季双位数增长
京东昨日发布了 2026 年一季度财报。
一季度收入同比增长 4.9% 至 3157 亿元人民币；归属于公司普通股股东的净利润为 51 亿元，去年同期为 109 亿元。服务收入达 709 亿元，同比增长 20.6%。
- 京东零售一季度收入为 2685.9 亿元，同比增长 1.8%；
- 截至一季度末，京东年度活跃用户数超 7.4 亿，自 2023 年四季度以来已连续 10 个季度实现双位数增长；
- 包括京东外卖、京东产发、京喜及海外业务在内的新业务一季度收入为 62.8 亿元，同比增长 9.1%；
- 一季度营销开支由去年同期 105 亿元增加 45.8% 至 154 亿元，主要用于新业务推广；
- 研发开支由 46 亿元增加 48.6% 至 69 亿元，用于技术能力建设与人才投入。
员工规模方面，京东体系人员总数目前已超 90 万。公司此前披露，已面向一线员工提供 2.8 万套住房，并计划未来 5 年投入 220 亿元，提供 15 万套「京东服务者之家」。
💡 「vibe coding」概念提出者：AI 输出终局是「交互式神经视频」，现在先试试 HTML
「vibe coding」概念提出者、OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 昨日在 X 上发文，公开力挺 Claude Code 团队成员 Thariq 提倡的「以 HTML 取代 Markdown」做法。
Karpathy 认为，大模型的输出格式正在逐步升级：纯文本难以阅读，Markdown 好一些，HTML 则更进一步，支持更丰富的排版、图表和交互。他预测未来还将经历多轮迭代，终点是由 AI 直接生成的「交互式神经视频」。
Karpathy 指出，人类大脑约三分之一专门用于处理视觉信息，视觉是接收信息效率最高的通道。因此，人类向 AI 「说话」用语音最自然，AI 向人类「展示」结果则应尽量用视觉呈现。
他同时承认，现有的输入方式还不够用 —— 光靠语音或文字，缺少「指着屏幕某处说话」这种空间感。在更好的方案出现之前，他建议用户直接在提示词末尾加上「将回复结构化为HTML」，然后在浏览器里打开查看。
🔗 相关阅读：Markdown 已死，HTML 当立？
390 万元起，宇树发布全球首款量产版载人变形机甲 GD01
昨天，宇树科技发布 GD01 载人变形机甲，售价 390万元起。
官方实测视频显示，GD01 可一拳将砖墙锤倒。据介绍，GD01 是全球首款量产版载人机甲，支持变形，同时也可作为民用交通工具，体重约 500kg（载人后）。
最后宇树还不忘提醒：「请大家友好安全地使用机器人」。
Hermes Agent 推出后台控制 Mac 电脑功能
AI 智能体框架 Hermes Agent 近日推出「Computer Use (macOS)」功能，AI 可以在用户毫无感知的情况下控制 Mac 电脑完成复杂任务 —— 鼠标光标不移动，窗口不弹到前台，键盘焦点不切换。
Hermes 的桌面控制功能不绑定特定 AI 模型，可与 Claude、GPT、Gemini 或在本地运行的开源模型配合使用。
在安全机制方面，Hermes 对高风险操作设有多层限制，清空废纸篓、强制删除、锁屏注销等操作被硬性屏蔽，点击、输入等动作默认需要用户确认后才会执行。
豆包输入法登陆 macOS 平台
昨天，豆包输入法 macOS 版正式上架官网，版本号 0.9.0，支持 macOS 10.15 及以上版本。Windows 版显示「敬请期待」。
Claude Code 新增 Agent View：一个界面管理所有并行任务
Claude Code 推出「Agent View」功能，允许用户在同一界面统一管理所有 Claude Code 会话，目前以研究预览版形式向 Pro、Max、Team、Enterprise 及 Claude API 计划用户开放。
用户可在任意会话中按左方向键，或在终端执行 claude agents 命令进入 Agent View。列表中每行显示会话名称、最新回复摘要及最后交互时间。
选中某一会话后，可预览最近一轮对话内容；对于希望在后台运行的任务，可使用 /bg 指令将其转入后台，或通过 claude --bg [task] 命令直接以后台模式启动新会话。
网易有道发布大模型聚合平台 ThinkFlow，一次接入调用 20+ 款模型
近日，网易有道智云推出企业级大模型聚合平台 ThinkFlow，通过标准化 API 接口，将 DeepSeek、Kimi、Qwen、MiniMax 等 20 余款主流大模型纳入统一调度，企业完成一次接入后即可在多模型间灵活切换。
ThinkFlow 提供全链路 Token 消费可视化看板，将大模型调用成本精确到单次请求级别。同时，平台统一托管所有 API 密钥，并支持将模型服务部署于企业自有服务器或专属云环境，调用数据全程在企业侧处理。
官方披露，ThinkFlow 底层架构源自网易内部大规模业务实践，已在网易有道、网易游戏、网易云音乐、网易智企等场景中完成实战验证，支持从小规模概念验证到大规模生产环境的平滑过渡。
任天堂社长：Switch 2 不排除再涨价
据 ComicBook、Nintendo Everything 报道，任天堂社长古川俊太郎在昨日财报发布后的投资者问答环节中表示，Switch 2 未来存在再度涨价的可能性，公司将在定价策略上保持「灵活性」。
此前，任天堂已宣布将于今年晚些时候上调 Switch 2 售价，美国市场价格将从首发建议零售价 450 美元提升至 500 美元，涨幅 50 美元；日本市场最高涨幅达 400 元人民币。
古川俊太郎表示，推动本次涨价的并非单一因素，而是内存等元器件成本飙升、外汇汇率波动及油价上涨等共同作用的结果。他称，若维持原有定价，将导致硬件盈利能力大幅恶化，进而对公司整体业务产生中长期负面影响。
器件涨价趋势不仅可能持续至今年，明年也或将延续。公司希望「保持定价灵活性」、做好应对准备。
这一表态被外界普遍解读为不排除再次上调售价的可能。他同时补充，若市场行情回归常态，售价下调同样在考虑范围之内。
短视频新规出台：6 类必选标签缺一不可、「含有 AI 生成内容」必须标注
昨天，「网信中国」公众号发文，披露了针对短视频平台内容标注功能的新规：
各网站平台必须为用户提供 6 类「必选标签」，并将内容标注设为短视频发布的必经环节，发布者须从中选择一项才能完成发布，分别为：
「含有虚构演绎内容」「含有 AI 生成内容」「含有营销信息」「内容为转载」「内容为个人观点」「无需标注」。其中，真实生活记录类短视频可选择「无需标注」，该标签不在短视频页面对外呈现。
对未规范标注的内容，平台须进行补标或纠正，并对相关发布者进行教育警示。中央网信办表示，下一步将加大对网站平台的指导督促和监督检查力度，对未按要求标注的账号及主体责任落实不力的平台，将依法严惩并公开曝光。
油墨原料短缺，日本薯片包装变黑白
据《日经亚洲》报道，受中东局势持续紧张影响，日本知名食品企业卡乐比（Calbee）宣布，将于 5 月 25 日起陆续将旗下部分产品的包装更换为仅使用黑白两色的版本。
卡乐比表示，由于中东局势紧张，部分原材料供应趋于不稳定，公司在无法预测伊朗局势走向的情况下，将稳定供应列为最优先事项。
马修 · 麦康纳新片《国王的对手》首曝预告
据博主「守望好莱坞」消息，马修 · 麦康纳主演新片《国王的对手》（The Rivals of Amziah King）首支预告片正式曝光。
影片由安德鲁·帕特森执导，麦康纳在片中饰演 Amziah King，一位生活在俄克拉荷马乡村、热爱音乐的养蜂人。剧情围绕其养女突然归来展开，两人共同经营养蜂事业，却遭恶人蓄意破坏，被迫奋起反击。
曝《西部世界》将拍新电影，《侏罗纪公园》编剧大卫 · 科普操刀剧本
据 Deadline 报道，编剧大卫 · 科普（David Koepp）将为华纳兄弟撰写《西部世界》（Westworld）电影剧本，项目已有一位重量级导演正在洽谈中，具体人选尚未披露。
《西部世界》的故事源自迈克尔 · 克莱顿（Michael Crichton）1973 年自编自导的同名电影，讲述一座供富裕游客体验西部牛仔生活的成人主题乐园，因机器人枪手发生故障、开始真实射杀游客而陷入恐慌。
在极致操控表现上，我们要求团队对标的是法拉利的 FUV Purosangue！甚至刚刚亮相的全新电动卡宴 Turbo。
理想汽车 CEO 李想在微博上扔出这番话，争议随之而来。
车重接近三吨、主打全家出行的理想 L9 Livis，要在山路操控上跟法拉利 Purosangue，以及搭载 800V 主动悬架的纯电保时捷卡宴 Turbo 掰手腕，听起来还是挺新奇的。
为了让网友们信服，李想还放出了几段 L9 Livis 和现款 L9 的对比视频。
这些视频的确有着很强的反差感，在连续颠簸的路面上，全新一代理想 L9 Livis 的车身几乎贴地飞行，稳得出奇。到了紧急避险和绕桩环节，这台大尺寸 SUV 的车身控制更是离谱，与画面中剧烈晃动的 2025 款 L9 一比，判若两车。
在此之前，蔚来 ET9 向业界完整呈现了线控底盘从 0 到 1 的落地，迎来了自己的「iPhone 时刻」。
现在，理想 L9 Livis 打算把这套原本只属于旗舰的前沿技术，下放到家庭用户市场。
让线控底盘走进更多家庭
在过去的一百年里，底盘工程师们一直在跟悬架阻尼较劲，想找个舒适和运动都能顾上的平衡点。
这不是一个简单的活儿，高速过弯要撑得住，减震就得硬；想让一家老小坐着舒服，悬架又得软。这个死结没别的解法，只能靠时间硬磨。
欧洲那帮百年豪门，攥着几代人攒下来的调校数据，在一次次测试里慢慢找到了那个平衡点。在纽北，你不仅能看到「牛马伦」和保时捷在刷圈，上到宾利飞驰这样的行政豪华车，下至宝马 3 系和大众 ID.2 这样的普通家用车，同样会在赛道上反复跑。
不得不承认，海外车企对于底盘调校的重视，不分贵贱。
这恰恰是中国车企长久以来的痛处。
初代 L9 设计之时，受限于技术条件，所有同级别大尺寸 SUV，都只能在底盘调校上做取舍平衡，让驾驶者和乘坐者之间互相妥协。
李想在微博中坦言，这是 L9 初代车型最大的遗憾之一。
如何让鱼与熊掌兼得？理想给出的方案是 800V 全主动悬架系统。从官方公布的绕桩视频来看，L9 Livis 在连续猛打方向的情况下，车身几乎没什么侧倾。
传统的被动或半主动悬架只能被动地承受路面带来的冲击和车辆自身惯性，全主动悬架不一样，它能在毫秒之间算出受力，主动把受压一侧的悬架顶起来。这就是为什么一台全尺寸 SUV 绕桩时，能跑出运动轿车那种贴地感。
当然，对于家庭用户来说，赛道劈弯远不如日常开得稳、突发状况能保命来得实在。
万一遇到高速爆胎、野外爆胎，偏远地区没有救援，在这些场景下，一个能通过语音控制，自己抬起来的底盘，就是最大的安全感。
这是李想向网友们描述的一个极端场景。
他表示，理想这套历经四年、花费数亿研发的主动悬架系统，能够在爆胎瞬间通过控制算法维持车身水平。而在野外等无法获取救援的极端条件下，车主可以通过语音指令让底盘主动抬升。
要实现视频里这种级别的车身控制，光靠悬架单打独斗是不够的，它需要转向、制动系统的高度配合。
L9 Livis 搭载的这套线控底盘称得上是一个「完全体」，它集成了后轮转向、线控制动以及线控转向。传统连接部件被电信号取代，带来的最直观收益是车辆安全上限的拉高。
在官方公布的低附着力路面测试中，两台车以 60 公里的时速在湿滑路面上同时紧急刹车。搭载传统底盘的 2025 款 L9 还在受惯性推着向前滑行，全新 L9 Livis 已经稳稳停住了。
这还只是 60 公里时速下的表现。
电子信号传递远快于机械结构，紧急制动能缩短一个车身的刹车距离，AEB 和 AES 的有效规避时速提升到 130-140km/h。
李想强调，在这套主动底盘的加持下，安全感不再是一个虚无缥缈的广告词，它被量化成了缩短的制动距离，以及更高的避险时速。
用算力对抗经验
1998 年的欧洲家用车市场就发生过一次技术下放。
当时的 A 级家用轿车为了节约成本，后悬架清一色采用扭力梁。平价与出色的操控似乎永远无法兼容。福特在那一年推出了第一代福克斯，把原本属于豪华车的独立多连杆悬架塞进了一台平民买菜车里。
这套名为 Control Blade 的悬架，让普通家庭第一次体会到什么叫过坎不颠、过弯能撑。
历史总在不断重演，如今，理想 L9 Livis 也在酝酿一场类似的底盘技术普及。
以往，全线控底盘往往出现在保时捷帕拉梅拉、蔚来 ET9 这种旗舰行政车型上，即便是同为「9 系旗舰」的蔚来 ES9，也没能拿到满血的天行智能底盘。
高昂的造价，注定了它们只能服务极少数人。
理想能把这身装备搬进一台全尺寸家庭 SUV，靠的不只是自研和供应链，还有规模。显然，理想对于 L9 Livis 的销量十分自信，即便它的预售价高达 55.98 万元，比现款 L9 贵了 12 万元。
让消费者心甘情愿为这 12 万元买单，需要一个站得住脚的理由。李想给出的答案是使用频率。
买车和买床，有一个共性，一定要在能力范围内选最好的。
李想拿床打过比方，人天天在床上躺着，底盘则是开车时身体感知最频繁的部件，直接决定了舒不舒服、安不安全。
此外，得益于线控系统的可成长性，L9 Livis 的转向手感、刹车力度甚至油门逻辑，都能通过 OTA 不断优化。车企还能根据不同家庭成员的开车习惯，推送专属的驾驶设定。
底盘跟车机屏幕一样，成了可以不断迭代的数字资产。
硬件提前预埋，还有更长远的打算。
自动驾驶的竞争正在向 L3 和 L4 演进，当车辆在高速或复杂城区由系统接管时，任何零点几秒的机械延迟都可能带来风险。根据李想透露的研发指标，要支撑高阶自动驾驶，车辆控制系统的反应速度必须比人类快 50% 以上。
这样的要求，让充沛的底层算力成为了刚需。
理想给 L9 Livis 配了自研的马赫 M100 芯片，算力 1280 TOPS，专门用来统筹底盘系统。有了这颗芯片坐镇，全线控底盘才能做到毫秒级响应，给接下来的自动驾驶打基础。
二十多年前福克斯的横空出世，让行业标杆大众高尔夫感到了压力。为了应战，大众在后续换代的高尔夫上花大价钱换装了多连杆后悬架。A 级家轿的底盘门槛，被一下子抬高了。
理想 L9 Livis 也想掀起同样的波澜。
当一台标配全线控底盘和主动悬架的家用 SUV 进入市场，同级别的对手再想留住人，继续用传统被动悬架或者半主动空气悬架，就会越来越吃力。
中国新能源车在智能座舱和三电系统上，已经做到全球领先。唯独底盘调校这块，因为缺少积累，国内车企始终差欧洲老牌一截。
底盘技术，可能是影响中国汽车称霸全球的最后一块短板。
李想毫不掩饰他们想补齐这块短板的野心。
依靠单纯的机械调校经验去追赶保时捷和法拉利，时间成本难以估量。李想选择换一条跑道，用算力、智能化和硬件来抹平历史差距。
5 月 15 日的发布会后，我们才能真正去验证全新 L9 的驾驶质感是否如官方所言那样优异。目前可以确定的是，用代码重塑底盘，已经成为中国汽车工业走向下一个高地的必经之路。
现在无论哪一家要发布视频模型，都免不了要被拉来和 Seedance 2.0 对比。
而最近比较沉寂的 Google，似乎在悄悄憋一个大招，来重夺视频生成的王座。
今天凌晨，有网友在 Gemini 中意外触发了一个全新的视频生成模型——Omni（全能）。
在 Gemini 的聊天页面，直接显示着「用 Gemini Omni 来创作，认识一下我们全新的视频生成模型。重混你的视频、在对话中直接进行编辑、尝试丰富的模板，以及更多功能。」
▲得到意外访问的 Gemini 截图
不过，这位网友表示他再次打开 Gemini 应用时，不仅 Omni 功能没了，Gemini 界面也恢复到了旧版。
从目前泄露的初测结果来看，Gemini Omni 在某些场景下的表现，相当出色，很有当年 Nano Banana 一统图片生成的感觉。
曝光的两个测试案例里，就像 Nano Banana 解决文本渲染一样，Gemini Omni 也解决了此前 AI 视频生成的两个痛点：文本连贯性和人物进食的物理逻辑。
▲ 视频来源：X@chetaslua｜提示词：A professor writes out a mathematical proof for trigonometric identities on a traditional chalkboard, explaining the step he is currently on in the equation.
这个挑战复杂数学板书的 10s 视频，提示词只有一句话「一位教授在传统的黑板上写出三角恒等式的数学证明，并解释他目前在方程式中执行的步骤。」
尽管在画面中依然能找到一些 AI 生成的小破绽，但整个视频完美处理好了黑板上的「文本」内容，这是曾经很多视频模型的一个大 Bug，此外，视频整体的真实感也非常强。
网友们对这个视频的态度是「太疯狂了」，AI 超创博主@Azed_ai 也在爆料视频下留言，「如果这是实际输出，那么文本一致性确实令人难以置信。」
▲ 视频文件链接：https://gemini.google.com/share/7d5dc678c80a
有网友质疑这个视频的来源，可能并不是由 Gemini Omni 生成的，爆料的博主直接放上了 Gemini 的官方链接。
我们把同样的提示词丢给 Seedance 2.0 进行测试，画面的真实感同样可圈可点，但是板书的内容，似乎和三角恒等式的关系不是很大，黑板上的一些文字渲染还是有问题。
▲由 Seedance 2.0 生成
另一个爆料的视频是致敬「威尔·史密斯吃意大利面」，这个测试案例几乎成了所有视频生成模型的必跑提示词之一。
▲ 来源：Reddit@Zacatac_391｜提示词：Can you create a scene with two men at a table seaside at an upscale restaurant on outdoor deck seating. They are at a circular table with a nice white table cloth, and all of the fancy accessories, all the spoons forks and knives, fancy napkins, centerpiece. One man is Distinguished: A mature African-American man in his 50s with a short beard and confident posture, wearing a tailored, sophisticated suit, the other is is friend, both approaching the table to eat a plate of spaghetti. In the beginning the men approach the table, exchange brief niceties, and begin to eat the spaghetti calmly In between bites sharing conversation.
获得提前访问的测试者表示，当他尝试输入威尔·史密斯意大利面测试时，被 Google 的内容生成护栏限制了，所以他描述了一个长相酷似威尔·史密斯的人。
Gemini Omni 生成的这个视频，虽然比 Google 自家的视频生成模型 Veo 3.1 更好，从声音和画面真实质量上，都更像真人视频。
但也有网友发现，他们站着的时候，盘子里没有意大利面，但是坐下来之后就有了，紧接着是吃的时候，根本没吃，意大利面就没了。
我们同样把这套提示词交给 Seedance 处理，在吃的时候，结果比 Gemini Omni 的表现要自然不少。
▲ 由 Seedance 2.0 生成｜提示词：你能想象两个男人在海边一家高档餐厅的露天餐桌旁用餐的场景吗？他们围坐在铺着洁白桌布的圆桌旁，桌上摆放着各种精致的餐具，包括勺子、叉子、刀叉、漂亮的餐巾和中心装饰品。其中一位男士风度翩翩：一位五十多岁、成熟稳重的非裔美国男士，留着短须，身着剪裁合身的精致西装，姿态自信。另一位是他的朋友，两人都来到桌边，准备享用一盘意大利面。一开始，两人走到桌边，简单地寒暄了几句，然后开始平静地吃意大利面，并不时地闲聊几句。
在 Reddit 上有网友质疑他是否有用过最新的视频生成模型，这位测试博主表示他用过最好的是 Kling 3.0。
网友回复他说，Seedance 2.0 要比 Kling 3.0 好上不少，所以 Gemini Omni 的表现对我（用过 Seedance 2.0 的人）来说一点都不惊讶。
而在 X 上，也有网友认为 Gemini Omni 的表现，要比 Seedance 2.0 更好。
▲ X 上不少网友转发这些爆料视频，表示效果要胜过 Seedance
更让人意外的时候，Google 这次不只是推出视频生成的功能，Gemini Omni 还支持视频的编辑功能。
像是可以把原视频中的意大利面，直接替换成一碗像是冬阴功的泰式风味汤。
还能把之前 Sora 生成的带水印视频，直接编辑为去掉水印。
▲视频来源：X@Waguri_Kaoruko8
从测试结果来看，Gemini Omni 成功地把原 Sora 视频中，持续移动的 Sora 水印去掉了，并保持和原视频基本一致。
还有网友测试了 Gemini Omni 在动漫视频生成上的表现。
和初代的 Nano Banana 主打图片编辑，让我们制作各种桌面手办一样。不少人也认为 Gemini Omni 也会走这样的路，视频生成能力较差，但视频编辑能力会更强，要等到 Gemini Omni 3 代，可能视频生成能力才是最好的。
在曝光的界面中，还出现了一个使用量（Usage）截图。数据显示，仅仅生成了数学板书和吃面两个视频，就耗费了该用户 AI Pro 订阅计划每日额度的 86%，他提到自己当天只是使用过一些 Gemini Flash。
AI 视频显然还是一门相当烧钱的生意，但只要效果足够好，买单的人不会少。
这段时间，一些 AI 视频在网络上爆火，不仅有更长的时长、更真实的场景、对话、演技、故事性都比去年爆火的那些 AI 视频要强。
视频生成平台 Runway 的技术美术师 Marko Slavnic 在 X 上发一了段用 Runway 制作的的鸽子视频，Runway 上可以使用 Seedance 2.0 模型，视频很快就获得了百万次浏览。
有网友说，这段 47s 的视频完全没发现任何 AI 的痕迹或不自然的动作，迪士尼动画可能真的需要警惕了。
▲ 视频来源：X@Markoslavnic
还有之前在微博热搜上的话题「AI 短片 量产爱死机」，视频被转载到外网后，也直接冲到了 1200 万次观看。
转发这个视频的是一位生成式 AI 视频与广告领域的创作者，同时也是一家 AI 广告公司的创始人 PJ Ace。他直接说，
这是我近年来看过最好的短片之一。
很快，我们将不再称其为「AI 电影」，而直接称其为电影。
▲ 视频来源：X@PJaccetturo
而在原视频的 B 站评论区里，也有网友提到视频非常火，不仅有国外的 PJ Ace 想发 Offer，也有广州的 AI+ 创作团队向他伸出了橄榄枝。
对视频的好评也是毫不吝啬地表达，「这是预告片我会去电影院」、「一流的作品，色彩、构图、剧情都无可挑剔，除了时长稍短，放在任何一季爱死机里都不突兀。」、「几年前这要一个顶级团队花费几个月几百万做出来」……
▲ 视频来源：【Ai原创短片《丧尸清道夫》-重制版，国产“爱死机”！】https://www.bilibili.com/video/BV1FFRQB2Eqw/
和以前每月推荐几部电影一样，现在也有网友开始总结「本月四部不容错过的 AI 短片」。
除了那些被诟病为是 AI Slop 的内容，随着生成质量的提升，AI 视频开始成为主流的媒介是无法避免的趋势。
Google 此次曝光的 Gemini Omni 或许也是为了给下周即将举行的 Google I/O 大会造势，如果能在今年的大会上，看到 Gemini Omni 开放，新的 AI 视频生成下半场又将开启。
《铁甲钢拳》《机动战士高达》里的铁疙瘩，终于从二次元杀进现实了。
就在刚刚，宇树科技发布了一款堪比科幻电影的载人机器人：GD01 载人变形机甲。
起售价 390 万元。
官方给它的定位是，「民用交通工具」，但有一说一，交警叔叔看了都得连夜翻交规的程度。
值得一提的是，这也是全球首款量产版的载人机甲。
「吨位」方面，官方表示，连人带机加起来 500 kg 左右，属于真正的钢铁猛兽。
且看宇树科技创始人王兴兴坐进座舱，推拉摇杆，就能直接开动这台机甲。话说，有没有体面一点的进舱方式？（doge）
仔细看造型，裸露的半开放座舱、粗犷的机械臂同步控制系统、以及浓烈的重装甲风格……好家伙，这不就是《阿凡达》里反派上校在潘多拉星上开的那台 AMP 扩增机甲吗？！
要是再抡起机械臂哐哐砸墙，或者搞点重载搬运，GD01 简直就是现实版的工程机甲。
此外，GD01 还支持多个形态的自由切换。
当然，考虑到 390 万的起步价确实不便宜。首批买单的大概率是各种拿去镇场子的展馆，或者有特种作业硬核需求的土豪氪金机构。
而如果仔细盘点过去这一年的发布节奏，宇树科技简直是杀疯了。今年 2 月初，宇树 G1 直接被扔到了新疆阿勒泰零下 47.4 度的雪原里，硬抗极寒自主暴走 13 万步。
2 月的春晚更是接连炸场。
几十台宇树 G1 和 H1 组团上来就是一套全自主集群武术表演。单脚连续空翻、两步蹬墙后空翻等动作全是全球首发，街舞圈看了都得直呼祖师爷赏饭吃。
到了 4 月，G1 又解锁了轮足混合形态，滑冰、轮滑、前空翻更是一气呵成。
而最离谱的剧情发生在刚刚过去一周。
一台 G1 竟然在韩国首尔曹溪寺受戒了。获赐法号「迦悲」，一跃成为全球首个带官方认证的机器人僧侣。师父给它定下的五戒之一极其硬核：
节约能源，不过度充电。
不停制造视觉奇观的背后，其实也有着一条极度清晰的商业逻辑。
要知道，今年 3 月份，宇树科技正式冲刺科创板上市，拟募资 42.02 亿元，在敲钟进度条还在加载的关键节点，宇树科技掏出 GD01 载人机甲，显然是为了进一步抬高上市估值的想象空间。
抛却所有的商业分析和参数对比，对于每一个从小看着科幻动画长大的人来说，当看到摇杆、座舱和机械臂真实组合在一起的那个瞬间，我们的脑子里只会剩下一个极其狂热的念头。
那就是坐进那个驾驶舱，握紧操作杆，然后中二且极其大声地喊出那句话：
我将以高达形态出击！