Anthropic 昨天点名 DeepSeek、月之暗面、MiniMax 三家中国 AI 实验室「蒸馏」Claude 模型,全网炸锅。
对于此事件,RLHF (基于人类反馈的强化学习)领域最知名的研究者之一,《RLHF》一书的作者 Nathan Lambert 指出,这件事没有人们想象的那么严重,但也没有那么简单。
他认为,中国 AI 公司的基础设施非常好,取得了很多创新,也在攻克各种技术难题,但它们取得这样的结果,靠的并不是「走捷径」。
在讨论蒸馏这件事之前,先看看 Lambert 的话为什么值得听。
Nathan Lambert 是 Allen AI 研究所的科学家,博士毕业于加州大学伯克利分校,师从机器人领域的著名学者 Pieter Abbeel。他并非 RLHF 技术的发明者,但他写的《RLHF》这本开源书籍,如今是 AI 从业者理解大模型训练流程的标准参考材料之一。
和到处都是的 AI 网红不一样,他是真正上手训练过大模型的人。
在 Anthropic 博客发出的当天,Lambert 就发布了一篇详细分析文章《蒸馏对于中国大模型到底有多重要?》。他的核心论点,和主流媒体的解读方向截然不同,也比一般网友更加深入和全面。
蒸馏是什么,Anthropic 又说了什么?
首先我们来看 Anthropic 指控的核心:「蒸馏」(distillation)。
它指的是让弱模型学习强模型的输出,从而快速获得相似能力。
Anthropic 指控三家公司通过约 2.4 万个虚假账号,在违反服务条款和地区访问限制的情况下,用 Claude 生成了超过 1600 万次对话,用于训练各自的模型。
博客还附上了安全警告:非法蒸馏出来的模型可能缺失原模型的安全护栏,一旦被用于网络攻击、生物武器研发或大规模监控,后果难以预测。
Anthropic 把这套基础设施叫做「九头蛇集群」(hydra cluster)——多达数万个账号的分布式网络,流量同时分散在 Anthropic 自己的 API 和多个第三方 API 聚合平台上。
在最极端的案例里,一个代理网络同时管理超过 2 万个虚假账号,还把蒸馏流量混入普通用户请求流里,用来规避检测算法。这种网络没有单点故障,封掉一个账号,马上换一个。
海外媒体随即跟进,复述了 Anthropic 的话术。然而这套叙事逻辑很快就翻车了:毕竟「蒸馏」这件事美国 AI 公司训练的时候也会做,更何况 Anthropic 自己也有类似行为:
但 Lambert 更加冷静,他认为要先把这三家中国 AI 实验室分开来看
Lambert 指出,Anthropic 把三家公司并排列在同一篇博客里,掩盖了一个关键差异:它们做的根本不是同一件事,量级天差地别,动机也各有侧重。
按照 Anthropic 的指控,DeepSeek 的蒸馏数量最少,只有 15 万次,但手法更精准。与其直接收集答案,Anthropic 指控 DeepSeek 在做的是批量生产思维链 (chain-of-thought)训练数据。
要的不是「你得出了什么结论」,而是得到结论的过程。
但 15 万次是个什么体量?Lambert 认为,这点数据对 DeepSeek 传闻中的 V4 模型或任何模型整体训练的影响可以忽略不计,「更像是某个小团队在内部做实验,大概率连训练负责人都不知道。」
月暗的规模就不是「可以忽略」了:340 万次交互,目标集中在智能体推理、、工具调用、代码与数据分析、computer-use 开发、计算机视觉等方向——这些方向当中,大部分都是 Claude 近期最受企业客户欢迎的能力组合。
Anthropic 指出三家里流量最大的是 MiniMax,约 1300 万次,目标是代理编码、工具调用和复杂任务编排。
月暗和 MiniMax 相加约 1650 万次,按对话平均 token 量估算,总量大约在 1500 亿到 4000 亿 token 之间,折合数百到上千万美元的 token 成本。
但问题是,只盯着蒸馏看,其实有很大问题。
这才是 Lambert 真正想说的部分,也是整件事里最被忽视的地方。
把强模型的输出喂给弱模型,弱模型能快速获得类似能力——这个逻辑本身成立,Lambert 没有否认。但他指出了一个没人说清楚的问题:蒸馏的天花板到底在哪里,取决于你想要的是什么类型的能力。
作为 RLHF 方面的专家,Lambert 认为,当前最顶尖的模型训练,已经高度依赖强化学习(RL)。而 RL 和蒸馏在本质上是两种不同的事情:
蒸馏是模仿,学强模型的输出,把它的「答案形状」复制过来;RL 是探索,模型必须大量自己推理、自己生成、在错误里反复迭代,从试错中提炼能力。
换言之,真正强大的模型,需要的从来不只是正确答案,而往往要靠模型自己摸索出来的解题路径,这是依靠蒸馏别人 API 的输出,得不到的东西。
以 DeepSeek 自己做的蒸馏尝试为例:基于隔壁千问蒸馏自家的 R1 模型后得到的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 1.5B 这个小模型,仅靠 7000 条样本和极低的计算成本,就在 AIME24 数学竞赛基准上超越了 OpenAI 的 o1-preview。
但关键在于:这个提升等多仰仗强化学习的结果,而非来自蒸馏这个行为本身。
换句话说,蒸馏能帮你更快「热身」,要真正到达顶级水平,还是得靠自己跑 RL。
Lambert 还指出了一个技术层面很少被外界提及的问题:不同模型之间存在微妙的数据分布差异。
把 Claude 的输出直接喂给另一个架构的模型,不一定有效,有时甚至会产生干扰。两个模型内部表征空间的差异,会让「老师」的回答在「学生」那里引发意想不到的偏差。
这意味着蒸馏从来不是「拿来用就行」的事,而是需要大量工程工作才能真正发挥效果。这本身就是一个研究课题。
这也是为什么 Lambert 将 Anthropic 所指控的「蒸馏」行为,看作是一种创新的做法,可以理解为试图攻克这一研究课题的努力。
Anthropic 点名的三家公司,抓取的重心都落在代理行为 (agentic behavior) 这同一个方向上,包括 AI 自主规划、工具调用、分解复杂任务并逐步执行的能力等。
这是 Claude 目前最突出的方向,也是 Anthropic 最不想被复制的能力。
但 Lambert 的判断是,这些能力恰恰也是最难通过蒸馏获得的。
正如前面提到,一个强大的 AI agent,强大之处从来不在于知道或者训练过正确答案,而是「在面对没见过的情况时能自主探索出解决路径」,可以理解为一种 0-shot 或 few-shot 实现 SOTA 效果的能力。
这个过程中产生的价值,体现在推理轨迹,而推理轨迹是很难通过蒸馏习得的——至少现在是这样。
DeepSeek-R1-Distill(蒸馏模型)和 DeepSeek-R1(蒸馏对象)之间的差距,是 Lambert 论点最直接的例证。
在格式化的数学推理任务上,前者表现不错;但在需要自主探索、动态规划的复杂代理任务上,两者的差距是真实存在的。
Lambert 有一个判断,很多人可能都有同感:这次 Anthropic 公开点名中国 AI 公司,「技术防御」压根不是首要动机。
在 Anthropic 这篇博客发出的几天前,美国国防部刚刚威胁 Anthropic 配合提供「不受限制的使用权限」,否则就将做出对后者不利的安排,比如将其标记为「供应链危险」,也即无法进入国防/政府供应商名单。
Anthropic 现在处于一个「既要又要」的两难境地:既想维持安全、不反人性的模型定位和公司形象,又不愿意错过美国政府的大单。
Lambert 指出了一个根本矛盾:美国的学术界和开源模型开发者也在做蒸馏行为,但包括 Anthropic 在内的大厂并没有对它们做出实质性的打击。如果仅因为对方是中国公司,未免地缘的意味太重了。
结果就是,Anthropic 这篇博客与其说是报告一个重大技术风险事件……其实更像是一封「投名状」。
关于 Anthropic 在这件事上的立场,有一个绕不开的背景。
APPSO 在昨天的文章里也有提到:Anthropic「蒸馏」了人类最大的知识库
2024 年年初,美国某仓库里,工人们把一本本新书送进机器,切掉书脊,扫描,然后把纸送去回收。下令做这件事的是 Anthropic,项目内部代号「巴拿马」,目标是以破坏性方式扫描全球所有书籍——Anthropic不希望外界知道他们做了这件事。
2021 年,Anthropic 联合创始人 Ben Mann 在 11 天里从盗版网站 LibGen 下载了大量侵权书籍;次年,另一个公开宣称「在大多数国家故意违反版权法」的网站 Pirate Library Mirror 上线,Mann 把链接发给同事,留言:「来得正是时候!!!」
在后来的书籍版权诉讼中,Anthropic 被迫支付 15 亿美元和解金,折算下来每本书约赔 3000 美元。
斯坦福和耶鲁的研究者发现,Claude 3.7 Sonnet 在特定条件下会以 95.8% 的准确率「近乎逐字逐句」地输出《哈利波特》等受版权保护的作品——这不仅与 Anthropic 长期以来关于「模型只是学习了语言规律」的说法背道而驰,更让该公司对任何人的「蒸馏」指控显得缺乏底气。
Futurism 的标题写得很直接:「Anthropic 对 DeepSeek 未经授权复制 AI 大发雷霆——考虑到它是怎么构建 Claude 的,这相当讽刺。」
Musk 在 X 上也补了一刀:「Anthropic 大规模窃取训练数据,还为此支付了数十亿美元的和解金。这是事实。」
反驳者还有一个更尖锐的逻辑:Anthropic 当年从那些书里拿走的,不仅没付过任何使用费,回头还用于商业行为(Claude 和 Anthropic API 都是付费服务);而从商业角度来看,蒸馏 Claude 的公司至少付了钱……
当然,从法律层面来看,这两件事的性质完全不同。但不论怎样,Anthropic 看起来还是很像个伪善的双标者。
最后再强调一遍:蒸馏有用,但没有你们想象的那么有用。
DeepSeek 的 15 万次,按任何合理标准来看都是可以忽略的数字。Moonshot 和 MiniMax 合计 1650 万次,量级是另一回事——但能转化成多少真实能力,取决于他们能不能解决「如何用好这些数据」的技术问题。
考虑到数据分布差异、模型架构差异,以及代理能力的获得本身对于强化学习的重度依赖,蒸馏从来不是「拿来就用」那么简单。
Lambert 还是给了 Anthropic 面子:「快速迭代加上高质量数据可以走很远,让学生模型超越老师也并非不可能。」
但他也明确指出,真正的创新靠的是强化学习,不是蒸馏。从 DeepSeek、月暗、MiniMax 公开的论文来看,它们都用有相当完善的基础设施和优秀的人才,远非只靠小聪明小伎俩企图弯道超车的「小作坊」。
蒸馏能帮你更快入场,但真要打到顶级水平,从来没有捷径。
某种意义上,Anthropic 提出的「蒸馏」争议,本身就是这个 AI 时代缩影。
整个行业打一开始就建立在暧昧不清的规则上:用人类写的东西训练,用别人的开源成果迭代,在法律没有明确禁止的地方快速行动。
现在,规则开始慢慢收紧——先是版权,再是芯片,现在又是 API……谁在制定规则?谁受益于规则?谁一边打着人类的旗号,却滥用规则谋求私利?
这些问题的答案,都越来越清晰。
相信你也有过屏幕被陌生人偷瞄的尴尬。
为了隐私,大家往往只能贴上防窥膜,代价是屏幕瞬间暗沉、画质受损,极易让眼睛疲劳。
今天凌晨,三星正式召开 Galaxy 全球新品发布会,交出开年旗舰答卷 Galaxy S26 系列,作为 2026 年手机圈的第一波重头戏,尤其是 S26 Ultra 拿出的最大升级点出人意料地接地气,解决了一个极其普遍的日常烦恼:防偷窥。
爱范儿也在现场,第一时间上手体验了这台新机。
在这台机身的屏幕上,三星推出了名为隐私屏幕(Privacy Display)的技术,顾名思义,它能让屏幕只朝固定角度显示信息,一旦视角偏离,屏幕将会呈现黑色,帮助你屏蔽周围的视线。
看到这里,有的人就会问了:
这不是防窥膜吗?
没错,它和我们熟悉的防窥贴膜看起来是一样的效果,但传统的防窥贴膜主要依靠内部排列极其细密的黑色光栅,只有正对着手机时,眼睛才能接收到垂直透出的光线,但这种方案的缺点也很明显——透光率和亮度都会急剧变低、有细密条纹干扰的屏幕容易让眼睛疲劳。

▲ 传统防窥膜结构,图片来自@上海复瞻智能科技
而三星的隐私屏幕,是让屏幕自己在硬件层面控制光线。这项技术脱胎于 2024 年 MWC 上展出的 Flex Magic Pixel。通过在屏幕基板上分别蒸镀【广视角像素】和【窄视角像素】。

S26 Ultra 可以在系统设置里实现两档强度的硬件防窥,从爱范儿现场的上手来看,第一档强度会对屏幕做个大概限制,从旁边看过去只有模糊的轮廓,而如果把火力开到最大,屏幕的视场角会被死死限制在左右 45 度以内,旁边的人看过来只能看到一片死寂的暗色。

既然是硬件层面的可控反馈,就意味着这个功能还有软件加持的想象空间——由于在单颗像素的层面进行控光,隐私屏幕可以实现「局部遮蔽」。比如在拥挤的地铁上看手机,屏幕上只有通知弹窗或者来电信息的一小块区域会瞬间进入防窥模式。整体反黑,局部防窥,想开就开,关掉时丝毫不影响这块顶级屏幕原本的通透感。
物理遮蔽光线,永远比纯靠前置摄像头识别人脸去隐藏通知或是干脆贴上物理的光栅防窥膜来得更彻底。这项技术一旦铺开,那些劣质防窥膜大概率会被彻底扫进历史的垃圾堆。

顺带一提,在各家都在普及 1.5K 屏以换取续航的今天,S26 Ultra 依然坚守着 2K 分辨率。不过为了塞下更复杂的传感器,前置挖孔的面积相比上一代变大了些,位置也略微下沉。那些高喊着「无 2K 不旗舰」的硬核玩家,在 2026 年几乎只剩下这一个选择了。
在屏幕之外的核心配置上,S26 系列毫无悬念地搭载了定制版骁龙 8 Elite Gen 5 for Galaxy,但也有消息称,时隔多年,凭借着全新 2 纳米 GAA 工艺和 AMD RDNA4 架构的加持,最新的 Exynos 2600 处理器将在韩版 S26 标准版上重出江湖。
从之前泄露的跑分来看,这颗芯片终于在光追和综合性能上重新站回了可以和高通正面掰手腕的擂台上。

在核心参数外,AI,依旧是 Galaxy S26 系列的重头戏。在发布会开场,三星就宣布了 Galaxy AI 进一步深入系统,并强调三星理解的 AI,有三个要点:
经过这三个方面的结合,三星认为 AI 应该成为手机上的基础工具,最终目的,是让其进化为智能体,这也是三星为 Galaxy S26 系列贴上的最贴合时代,也最重要的标签——Agentic AI 手机。

Agentic 的具体表现,是更为聪明、且可以主动介入你的动作——
Google Gemini 现在支持任务自动化功能。在三星 Galaxy S26 上,用户可以向 Gemini 发出提示,比如「帮我叫一辆车去美术馆」,随后 Gemini 就会在用户的设备上通过虚拟窗口启动程序,并在后台逐步完成过程。
如果在执行过程中遇到选项,它会停止并让用户接管,整体操作体验和豆包手机差不多。

除此之外,在好友向你索取上周末的照片时,Galaxy AI 可以免去用户翻找相册的烦恼,直接将符合时间条件的照片推送到你眼前。

外版的 Galaxy S26 系列两年前与 Gemini 合作达成的识别功能也更进一步,支持识别多个对象;还引入了 Perplexity 搜索引擎能力,新版 Bixby 现在的交互显得前所未有的聪明,可以更高效地搜索你想要的信息。
当年那个只会讲冷笑话的语音助手,终于进一步靠近能够理解复杂语境的赛博管家,再换个比喻,也可以说这也是海外首款「豆包手机」。
影像方面,S26 Ultra 维持了 2 亿像素主摄、5000 万超广角、1000 万 3 倍加上 5000 万 5 倍长焦的组合。表面上看参数没变,但从爱范儿现场的上手观察,S26 Ultra 的长焦端,光孔变成了圆形,具体表现可以等待我们进一步实测。
值得一提的是,整场发布会,都由 Galaxy S26 Ultra 直播拍摄。

在依旧稳定的影像上,AI 带来了一些新体验——在 AI 的帮助下,用户可以轻松转换照片的风格,无论是水彩还是 3D 风格都不在话下;也可以用 AI 修复被朋友吃掉的蛋糕;但最有趣的,属于元素拼贴——你可以将另一张图的小狗放进一张合影中,只需要用简单的自然语言告诉 AI 你想怎么抱着它,就可以轻松获得结果。

至于续航,三星 Galaxy S26 Ultra 配备了 5000 毫安时电池,好消息是,45W 的祖传快充终于退休了,S26 Ultra 首次支持最高 60W 的充电功率,回血速度有了实质性的改善;但坏消息是,YTECHB 报道,从尚未公布的欧盟标签及电池续航评级显示,三星 S26 系列的电池健康度,会在 1200 次充电后降低到 80%,前代的数据则是 2000 次充电才会降低到 80%。

内部配置在暗暗较劲,S26 系列的外观却选择了「退让」。
前两代被视作高端标配的钛金属中框,在 S26 系列上悄悄退场,换回了熟悉的铝合金。抛开营销层面的高级感不谈,铝合金在机身散热、重量控制和加工精度上,其实能提供更扎实的日常握持体验。只不过,iPhone 17 Pro 系列在换回铝合金后,抗击打能力收到大量用户的质疑,「珠玉在前」,S26 系列上铝合金机身的抗摔能力也需要进一步测试。

随着中框材质变化的,是整机边缘的设计语言改变,S26 Ultra 的机身 R 角进一步变大,边框过渡变得圆润,终于不再像前两代那样,握在手里仿佛握着一块硌手的切菜板。
但手感上的回归,往往需要付出一些代价。
从爱范儿现场上手来看,由于机身倒角的倒逼,位于左下角的 S-Pen 笔尾现在从边框微微凸起了一截。并且,这是近十年来第一款带有明确正反面限制的带笔机型,如果左右调转,虽然还能正常插进去,但会在边框上凸出一个小三角。

在机身内部寸土寸金的当下,S-Pen 近两年的处境确实有些尴尬:先是失去了蓝牙,如今又告别了左右反插。在实用主义和外观设计的双重挤压下,这根超大杯的标志性触控笔,似乎不可避免地一直在妥协。
但这其实是种错觉,在 Galaxy S26 系列上,期待中类似 iPhone 的 Qi2.2 磁吸充电并没有出现。原因很简单——物理学不存在奇迹。内置的强磁体依然会严重干扰 S-Pen 的电磁感应层。
在迎合大众的磁吸充电和这支笔的底层体验之间,三星毫不犹豫地选择力保继承自 Note 系列的灵魂体验。

转到机身背面,过往标志性的独立镜头排列不见了。S26 全系向自家的折叠屏老大哥 Z Fold7 看齐,老老实实加回了一个带有中岛的模组,这个设计见仁见智,个人觉得没有往代那么干净利落,但在这个各家厂商都在手机背面背着一个巨大奥利奥或者滚筒洗衣机的年代,S26 Ultra 反倒成了市面上为数不多的、正常单手握持时食指能够舒舒服服安放,而不会频繁摸到镜头的旗舰。

此外,三星 S26 系列国行全系支持双实体卡槽,同时支持 eSIM,共推出六款配色,分别为幽夜紫、映雪白、旷宇黑、浅云蓝,以及两款三星直销平台专属色的绯霞金与镜月银。

在手机介绍大致结束后,三星还在本场发布会上发布了新一代的无线耳机——Galaxy Buds 4 与 Galaxy Buds 4 Pro。
简单来说,这次更新让耳机佩戴更舒适、支持 24-bit/96kHz 高解析音频;三星还研发了基于深度神经网络(DNN)技术,清晰捕捉声音细节,再通过超宽频(SWB)技术还原语音信号,进一步屏蔽嘈杂环境中的噪音;同时支持 AI 驱动的翻译功能(需使用 Galaxy AI),并搭载了 AI 助手,只需用自然语言,就可以与手机进行交互(同样需要 Galaxy AI)。

而对于 Galaxy Buds 4 Pro 来说,除了以上的特征,Buds 4 Pro 改为了入耳式,还搭载了新升级的双路扬声器系统和双功放功能,呈现更通透均衡的高保真音质,两者均支持主动降噪。
Galaxy Buds 4 与 Galaxy Buds 4 Pro 售价分别为 1399 元与 1899 元。
目光转回手机,今年 S26 系列的背后,其实藏着一段颇为滑稽的内部博弈。
关注半导体供应链的朋友都知道,过去一年内存颗粒的价格一路狂飙。这在三星内部造就了一个奇特的景象:负责生产颗粒的半导体部门赚得盆满钵满,而负责造手机的移动通信部门却深陷成本上涨的泥潭。俗话说亲兄弟也要明算账,Galaxy S26 系列大容量版本不可避免地迎来了溢价:

如果将 iPhone 发布的 2007 年视为智能手机的元年,那么到今天,已经狂奔了近二十年。
手机的创新速度,随着手机形态的挖掘和现有科技的限制,大大降低,这个社会与行业的共识已经基本形成。在现有的产品形态下,指望智能手机还能像早期那样,掏出接踵而至的大创新,几乎是不切实际的幻想。
另一边,AI 浪潮愈演愈烈,各种形态新奇的 AI 硬件试图上位,但至今也没有哪个设备能证明自己能替代手机,成为下一个版本的标准答案。

在目光可及的未来里,智能手机依旧是每个人的必需品,那么接下来,手机的答卷,该怎么答?
带着这样的问题,我们再转头看看刚刚发布的三星 Galaxy S26 系列——它的影像或许没有国内大厂在特定场景下那么激进抢眼,但胜在整体素质依然稳健;OneUI 的本地化虽然还有进步空间,但日常用起来也不拖后腿;最重要的是,三星在系统级 AI 的布局上来得非常早,直接拉来了 Gemini 和 Perplexity 强强联手,早早抢占了先机。

尤其 S26 上面的最新版 Bixiby,在新模型的加持下也获得了帮你操作手机的能力,点外卖、叫车、订酒店、电商比价下单,统统都是【信口拈来】。

可以说,这是一台没有明显短板,基础很扎实的水桶机,而三星的回答,就是在参数卷进边际效应递减的死胡同、影像只剩下喜好而无客观差距的时代,在扎实的产品基础上,打造类似于隐私屏幕这样瞄准微小痛点,更聚焦、更人文的创新。
谁也无法断言未来,但颠覆发生之前,我们依然需要一台更好用的手机。
三星 Galaxy S26 系列,就是这样的产品。
在苹果传奇创始人史蒂夫 · 乔布斯 71 岁诞辰之际,史蒂夫 · 乔布斯档案馆发布了一个文集——《给年轻创作者的信》(Letters to a Young Creator)。

这个文集可谓是众星云集,齐聚了近 30 位商业、设计、科技等领域领军人物,如苹果现任 CEO 蒂姆 · 库克、前苹果首席设计师乔纳森 · 艾维、日本建筑师安藤忠雄、德国设计师迪特 · 拉姆斯,等等。他们以「给年轻创作者一封信」的形式,分享了各自创造、设计、人生的深刻洞见。
这个文集的名称也颇有巧思——致敬德国诗人里尔克《给一个年轻诗人的信》,这也是乔布斯生前最喜欢的读物之一。
美国慈善家、乔布斯的遗孀劳伦 · 鲍威尔 · 乔布斯,为整部文集写了一则非常具有智慧和启发性的引言,其中她提到了里尔克的一个金句:
此刻,请你活在问题之中。或许有一天,在你未曾察觉之时,你已渐渐走入答案。

▲ 鲍威尔与乔布斯
无论你是不是一位创作者,只要你怀揣着对于工作、学习乃至人生的疑问,我相信都能从这些分享者的箴言和思考中,获得一点启迪。
文集内容非常长,我们选取了几位重要的代表人物,摘录了其中部分内容进行分享。
整部文集可以在乔布斯档案馆以及苹果图书商店免费获取,官网地址:https://stevejobsarchive.com/publications
我永远不会忘记第一次与乔布斯的谈话。当时苹果正在谷底挣扎,史蒂夫试图扭转局势。很多人怀疑公司能否存活。有人警告我,加入苹果的风险巨大。

但当史蒂夫开口说话,我心中的犹豫瞬间消散。我从未见过如此充满激情与愿景的人。他谈论未来——科技将释放人类创造力与潜能,以连结与提升我们的方式,甚至超出他的想象。为此,他需要一群充满好奇心的人,为超越自身的目标而努力。我知道我必须加入。
在史蒂夫身上,我找到了导师。他激励我成长与自我挑战。加入苹果,对我来说不是换了一份工作,而是找到了使命。这是我做过最重要的决定。
当你们开启职业生涯,你们也会面临选择。你们正处在一个技术突破不断涌现的时代,新路径与新机会正在展开。
这令人兴奋,也可能令人恐惧。如何知道该走哪条路?如何确认自己做出正确选择?
如果能给你带来安慰,请记住:许多成功人士在你们这个年纪,也并不知晓答案,这没有关系。我学到的一点是:未来不可预测。与其问「会发生什么?」,不如问「当它发生时,我会成为什么样的人?」
我希望你们能成为在工作中追寻意义的人,成为理解为世界做有意义之事之美的人。去寻找点燃你热情的人吧,守护你内心的好奇火焰。
最重要的是,不要怀疑你们拥有成就非凡之事的能力。而实现它的唯一方式,是与他人共同完成。
我相信你们。

▲ 库克发微博纪念乔布斯诞辰
自从他的悼词之后,我没有再公开谈论我与乔布斯的友谊、冒险与合作。我从未去读那些铺天盖地的故事、讣告,或那些奇怪的误读如何被写进「传说」。
我爱乔布斯看世界的方式,他的思考方式美得惊人。他无疑是我见过最具探究精神的人。他的好奇心不是零散或随意的,也不依赖既有知识或专长,而是凶猛的、充满能量的、不安分的。他以明确的意图与严格的训练来实践好奇心。

很多人天生会更好奇。我相信,经过传统教育,或在多人环境中工作之后,好奇心反而成了一种需要意志与纪律的决定。
好奇心会逼着我们学习。而对史蒂夫来说,想学习远比想证明自己正确更重要。
好奇心把我们连在一起。它构成了我们快乐且高效合作的基础。我想,它也缓冲了我们对「做一件可怕的新事物」的恐惧。
史蒂夫很在意自己思考的性质与质量。他对自己期待极高,并努力让思考具有罕见的生命力、优雅与纪律。他的严苛与韧性把标准抬到了令人眩晕的高度。

然而,当想法逐渐成长为点子——无论多么试探、多么脆弱——他都会意识到这是神圣之地。他对创作过程有深刻理解与敬畏。他明白,创作应当获得罕见的尊重——不仅是在想法很好或条件很便利的时候。
想法是脆弱的。如果它们已经被彻底解决,那就不再是想法,而是产品。要不被新想法带来的问题吞没,需要一种坚定的努力。问题很容易被清楚说出、被理解,它们会夺走氧气。史蒂夫会把注意力放在想法本身上,哪怕它不完整、甚至看似不太可能。
现在,比任何时候我都更怀念史蒂夫那种独特而清澈的清晰感。超越想法与愿景本身,我怀念的是他那种能够为混乱建立秩序的洞见。
这和他「擅长表达」的传奇能力无关,却与他对简单、真实与纯粹的执念有关。
归根结底,我相信这反映了驱动他的底层动机。他没有被金钱或权力分散注意力,而是被一种更直接的愿望驱动:以具体可见的方式,表达他对人类物种的爱与欣赏。
他真的相信,当我们做出有用、赋能且美的事物,我们是在表达对人类的爱。
我对你、也对我自己的真诚期望是:我们用创造美的事物来证明我们对人类的欣赏。

致年轻的创作者们,
被时代的动荡吞没之际,
请去寻找那些不变的、或不应改变的事物:
那就是人类文化的本质。
这就是我对建筑的理解。
从不存在唯一正确答案。
对话越是极端、越是不妥协,
内心承受的挣扎越是艰难,
建筑的生命力便越发强大。
致年轻的创作者们,
生命的本质不在聚光灯之下,
而存在于阴影中的挣扎时刻,
当你朝远方的光努力前行之时。
请不要失去对那束光的凝视。
多年前,我把自己在创作工作中的经验与对产品设计的态度,总结为十条原则(十诫)。我认为它们在今天依然有效:

不过,这些原则并非不可更改。每一代人都应重新审视它们,并在必要时修改、补充。把它们当作你工作的心理指南。
把自己看作不仅是人们及其需求的倡导者,也要成为我们星球的倡导者。
「为无思考消费做无思考设计的日子已经结束。」我多年前这样写过。遗憾的是,这个愿望至今仍未实现。我把这个愿望传递给你:做得更少,但做得更好。
李 · 克劳是和乔布斯长期合作的广告总监,他帮苹果制作了《1984》和《不同凡想》(Think Different)两条经典广告。

▲ 左:乔布斯;右:李 · 克劳
关于如何拥有并推销一个大胆想法,可以这样理解:
不要做「正确的事」。
「正确的事」在会议上听起来很好,在图表上看起来完美。
「正确的事」能安抚焦躁的情绪,让所有人都能达成共识。
「正确的事」足够好。
但正如我们公司 T 恤印着的:
「足够好,并不够好。」
要像躲瘟疫一样躲避「正确的事」。

▲ Macintosh 电脑经典广告《1984》
那我是在建议你做错误的事吗?
当然不是。去做勇敢的事。
做那件让你睡不着觉的事,那件充满未知的事,那件一会儿显得荒谬、一会儿显得天才的事。那才是你应该做的。
追逐它,不要放手。去做那件颠覆的事,那件掀翻现状的事,那件不仅挑战现状,而是重塑它的事。你可以做到。
做不做「正确的事」是一种选择,是否选择颠覆也是一种选择。
我建议你选择勇敢。
由于皮克斯和 iPod 的关系,乔布斯与迪士尼 CEO 鲍勃 · 艾格有过多次合作和交流,两人关系十分友好,乔布斯还曾经邀请艾格作为苹果发布会的神秘嘉宾。

创造力,在它最巅峰、最纯粹的形态中,是人类全情投入、卓越执行,以及某些时刻运气加持的结晶。
同样重要的是,我们必须意识到:创造力无法被简化为数学或科学问题。算法与数据永远无法告诉我们「应该创造什么」。在这个被数据淹没的时代,我们很容易想让它回答所有创意上的问题。但它不会——因为它做不到,我们也不该这样要求。
对创意决策进行事后揣测,是一件危险的事。要从创作中的失误中学习,但不要反复追问「为什么当初要这么做」。更好的问题是:「怎样可以做得更好?」
最后,畏惧风险,等同于扼杀创造力——因为一切真正的创造,本质上都是一次冒险。
愿你们的好奇心,成为这段旅程的燃料。愿它为你们带来源源不断的探索、激动与满足。
莫娜 · 辛普森是一位美国小说家,代表作《在别处》《凡人》等。她还有两个特殊身份:《辛普森一家》中母亲的角色原型,以及史蒂夫 · 乔布斯的胞妹。

▲ 乔布斯与辛普森,中间的是乔布斯的女儿丽萨 · 布伦南-乔布斯
给年轻作家的信:
最重要的事情,其实非常简单:养成每日练习的习惯。艺术不是一个项目,不是一门生意,甚至不只是职业。艺术是一种生活。
我的一位老师曾经建议:如果你能想象自己去做任何别的事,那你或许应该去做那件事。
因为创作这条路,只属于那些无法以别的方式生活的人。
没有什么固定公式;有人在黎明时分状态最佳,有人则在夜深人静时灵感最盛。
每天早起,开始写作。你每天做什么,你就成为什么。
要明白:这是一场漫长的游戏。
开始弄清楚,你要如何进行持续自我教育。
你的教育不仅在写作本身,也在阅读那些前人留下的作品。学会深度而高效地阅读。
培养你的判断力。但不要让这种审美的精细,阻止你继续创作新的作品。
试着与他人建立共同体。这将是你的一生。想办法去享受它。组建读书会,创办文学杂志,发起朗读活动。
不要让那种「我还不够好」的抑郁情绪吞没你,耗掉一段又一段生命。因为每次从这种低谷走出来,你都会发现自己又回到了起点。多去生活,多去写作。
避免排名与比较。我或许更愿意成为贝克特或卡夫卡,但充其量,我也只能成为一个不错的模仿者。你能成为的最好状态,只能是成为最好的自己——那才是值得追求、值得发现的。而这,从根本上说,与别人正在做什么毫无关系。
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6999 元起,三星 S26 系列正式发布
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腾讯元宝就辱骂用户道歉
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投资 50 亿元,刘强东宣布造游艇
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魅族被曝手机业务已实质性停摆
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英伟达新财报公布:继续增长,营收破 681 亿
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Anthropic 放弃核心 AI 安全承诺
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宝马售价大跳水,销量被曝跌回 7 年前
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适马进军农业领域
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来自 2028 的文章:AI 让裁员陷入死循环
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微信上线「按图索骥」功能
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OPPO Find N6 或配备自修复记忆玻璃
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Perplexity Computer 上线
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MiniMax 上线 MaxClaw 功能
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特斯拉推出「迷你储能站」充电宝
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Unity 或考虑出售中国业务
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Spotify × Liquid Death 打造「骨灰盒音箱」
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《疯狂动物城 2》密钥再延期


今天凌晨,三星正式发布旗下最新一代旗舰 Galaxy S26 系列,先看售价:
亮点方面,Galaxy S26 Ultra 给出了「防窥屏」技术:新机可以在系统设置里实现两档强度的硬件防窥,并且隐私屏幕可以实现「局部遮蔽」。
技术上来看,这项技术脱胎于 2024 年 MWC 上展出的 Flex Magic Pixel——通过在屏幕基板上分别蒸镀「广视角像素」和「窄视角像素」,同时解决了「防窥」和「亮度衰减范围大」两个以往共存的问题。

其他方面,S26 系列毫无悬念地搭载了定制版骁龙 8 Elite Gen 5 for Galaxy;但也有消息称,最新的 Exynos 2600 处理器将在韩版 S26 标准版上重出江湖。
此外,三星 S26 系列国行全系支持双实体卡槽,同时支持 eSIM,共推出六款配色,分别为幽夜紫、映雪白、旷宇黑、浅云蓝,以及两款三星直销平台专属色的绯霞金与镜月银。
🔗 相关阅读:三星 Galaxy S26 系列发布:6999 元起!AI 很聪明,防窥接地气


据界面新闻消息,来自西安的向律师春节期间使用腾讯元宝 App 生成拜年海报时,竟收到含辱骂文字的图片。
据当事人描述,除夕夜时,他看到大家都在发金色朋友圈,便也下载元宝尝试。报道称,当事人为制作贴合律师职业的拜年图,先后多次向元宝发送指令,全程未使用违禁词或诱导性表述,仅因对生成效果不满多次提出修改需求。
初期生成的图片虽未达预期但内容正常,直至他反馈「你这是设计的什么鬼」后,新生成的海报保留了原有形象照和祥云、金光等元素,祝福语却被替换为辱骂文字,让其在节日期间遭遇意外冒犯。
2 月 24 日,腾讯元宝官方账号在上述内容下回复称,「非常抱歉给您带来不好的体验。经核实,该情况是由模型在处理多轮对话时输出的异常结果导致。」元宝方面表示,已紧急校正了相关问题并优化体验。
而据报道,这已不是元宝第一次「骂人」。今年年初,曾有网友反馈使用该 App 优化代码时,多次收到「滚」「自己不会调吗」 等侮辱性回复,当时官方同样以「小概率下的模型异常输出」为由致歉,并承诺启动内部排查优化。

据「珠海发布」消息,珠海市政府与探海游艇于 2 月 24 日,签署《高端游艇产业基地项目战略合作框架协议》,项目计划总投资额约 50 亿元。
值得关注的是,京东集团创始人、董事局主席刘强东以探海游艇实控人身份出席了项目签约仪式。
据「21 世纪经济报道」,刘强东在现场指出,自己的精力仍将主要放在京东集团。但同时他也针对 50 亿的总投资额做出回应,「这样才能够去跟欧美全球顶级的游艇制造公司竞争。」
他透露,将致力于打造百分之百的新能源游艇,并希望未来能带动行业造出 10 万元级别的游艇,「让游艇像汽车一样进入千家万户。」
另据南方都市报报道,刘强东透露,他将自己的理念跟很多国外的朋友沟通后,基于对他个人的信任,他已经接到了五条大型游艇的订单,每艘船平均卖 6000 万欧元(约合人民币 4.85 亿元)。

魅族 22
据界面新闻消息,魅族手机业务已经实质性停摆,将于 2026 年 3 月正式退市。
此外,魅族旗下 FlymeAuto 车机业务将独立运营,魅族品牌或将继续保留在吉利体系内。据悉,星纪魅族的飞书大群目前还剩 1000 多人,但有不少员工已提出离职,少量员工已转岗至吉利体系内的极氪汽车。
报道指出,星纪魅族集团中国区 CMO 万志强曾在活动上表示,当前内存的大幅上涨对手机商业计划是巨大的冲击,魅族 22 Air 将取消上市计划。其当时透露魅族 23 仍将在 2026 年发布。但据报道,该项目已经不再实质性推进。
报道还援引接近魅族人士信息称,从去年 4 月开始,魅族已经有很多供应商的款项无法正常结算,至今仍有大量欠款已成为坏账,「魅族的结局大概率是申请破产。」
值得一提的是,报道透露,前小米中国区电商部总经理刘毅曾以化名入职星纪魅族集团,而这一行为也曾引发小米担忧。
据悉,刘毅作为小米的早期核心成员,其职业生涯颇具亮点。他曾担任小米国际部销售副总裁,负责小米在全球多个重要市场的业务拓展,包括印度、欧洲、中东非及东南亚等地。
今天凌晨,英伟达正式发布 2026 财年第四季度及全年财报:
在截至 2026 年 1 月 25 日的第四财季中,英伟达实现总营收 681.3 亿美元(约合人民币 4680.2 亿元),环比增长 20%,同比增长 73%;GAAP 净利润达 429.6 亿美元,同比激增 94%。
2026 财年全年总营收突破 2159 亿美元(约合人民币 14831 亿元),同比攀升 65%。
具体来看,数据中心依然是营收大头——达到了创纪录的 623 亿美元(约合人民币 4279 亿元);而消费级领域(游戏+AI PC)则达到了 37 亿美元(约合人民币 254 亿元),同比增长 47%。
英伟达 CEO 黄仁勋在财报声明中指出,「计算需求正呈指数级增长,智能体 AI(Agentic AI)的拐点已经到来」。
其表示,搭载 NVLink 的 Grace Blackwell 是目前的「推理之王」,而下一代 Vera Rubin 平台将进一步扩大这一领先优势。
针对 2027 财年第一季度,英伟达给出约 780 亿美元(上下浮动 2%)的营收指引。

近期,Anthropic 正式发布第三版《责任扩展政策》(RSP V3),宣布对其大模型安全框架进行重大改革。
而据《时代》周刊报道,Anthropic 正式放弃了原有的「单方面暂停训练」核心安全承诺。
据悉,此次政策变动的核心在于,Anthropic 取消了此前「若无法提前确保适当的风险缓解措施到位,则绝对不训练或发布新 AI 模型」的硬性规定。
作为替代方案,Anthropic 在新版政策中承诺其安全措施将「持平或超越」竞争对手,并引入了全新的信息披露机制。官方文件显示,公司未来将定期发布《前沿安全路线图》以详细规划未来的安全目标,并同步公开《风险报告》,量化评估所有已部署模型的实际风险水平。
公司首席科学家 Jared Kaplan 在接受采访时表示,在竞争对手快速推进的情况下,单方面停止训练 AI 模型「对任何人都没好处」。
据了解,Anthropic 于 2023 年推出 RSP 政策,旨在通过设立绝对的安全门槛(如 ASL 风险等级)来防范大模型的系统性风险。
但据报道,随着全球 AI 军备竞赛加剧与模型训练成本激增,Anthropic 坚持单方面的严苛限制已导致公司在与 OpenAI、Google 等巨头的商业博弈中面临研发进度落后的风险。
据新浪财经消息,宝马在开年后迎来了较大的降价优惠,有车型的裸车价格相较于指导价降幅超 40 万元。
具体来看,以主流豪华车型 5 系为例,2025 款宝马 530Li 尊享型 M 运动套装指导价 52.59 万元,裸车价能到 31.37 万元,降价超过 21 万元,降幅达到 40.3%,更有老款宝马 7 系其裸车价较指导价降幅超过 40 万元。
报道指出,除了车型降价,自 2025 年下半年以来,全国多地车主陆续收到宝马 4S 店关闭的消息,其中不乏一些经营多年的老牌经销商。
据悉,曾经的「4S 店之王」广汇汽车,旗下 37 家宝马 4S 店在 2025 年被陆续撤销授权,这些门店主要分布在江苏、浙江、上海等宝马销量曾经的核心区域,目前仅剩极少数门店保留维修中心或充电桩业务维持基本运营。
根据宝马集团公布的 2025 年财报数据,全年宝马在中国市场共售出 625527 辆 BMW 和 MINI 品牌汽车,同比大幅下滑 12.5%,较 2023 年的 82.5 万辆高点,两年间损失近 20 万辆,销量直接跌回 7 年前的水平。
据新浪科技消息,阶跃星辰据悉计划在港股 IPO。
据悉,阶跃星辰近期宣布完成 B+轮融资,获得 50 亿元融资,刷新大模型赛道过去 12 个月单笔融资纪录。
报道称,伴随融资结果披露,公司也出现多则重要人事变动,A 股上市公司重庆千里科技股份有限公司董事长印奇也同步出任公司董事长。
此外,荣耀前 CEO 赵明也宣布加盟千里科技董事会,并担任联席董事长职务。
据路透社报道,投资机构泛大西洋投资集团正计划出售其持有的部分字节跳动股权,而此次交易将后者的估值推高至创纪录的 5500 亿美元。
知情人士透露,泛大西洋投资集团已于近几周正式启动相关股权的出售流程,预计该交易将于今年 3 月完成交割。
报道指出,按 5500 亿美元的最新估值测算,此次交易定价较去年字节跳动官方股票回购时的 3300 亿美元估值大幅增长 66%,并较去年 11 月二级市场老股转让时的 4800 亿美元估值溢价约 15%。

昨日,日本光学设备制造商适马正式宣布,计划于 2026 年 4 月 1 日成立子公司「适马会津农场(Sigma Aizu Farm)」,在会津地区启动以水稻栽培为核心的农业项目。
据悉,新成立的农业子公司将利用会津地区磐梯山的水土资源进行水稻及荞麦种植。该项目产出的农作物不面向外部消费市场发售,而是计划定向供应至适马会津工厂及神奈川县川崎市总部的员工食堂,以满足内部日常餐饮需求。
适马方面表示,跨界农业是一项旨在维持当地生态景观的实质性举措。公司意图通过维护和开垦水稻田,创造稳定且传统的就业机会,从而完成从「单向受惠于土地资源」向「直接回馈地区生态」的企业角色转变。
值得一提的是,会津工厂是适马目前在全球唯一的生产制造基地,该地也是适马品牌宣发中「Made in Aizu」战略的基石。
近年来,与日本众多偏远地区现状相似,会津正面临人口快速萎缩、农业劳动力短缺以及耕地大面积荒废等严峻挑战。
适马 CEO 山木和人此前曾多次强调企业对会津地区的社会责任,指出若无该工厂当地城镇可能面临消失风险。
近期,投资研究机构 Citrini Research 发布题为《2028 年全球智能危机》的推演报告,预测 AI Agent(智能体)的大规模普及将引发白领失业潮并导致全球经济结构性崩盘。
🔗 相关阅读:裁了你,省钱买AI,再裁一批,这篇来自 2028 的文章怎么让华尔街慌了
有趣的是,报告通过构建「2028 年宏观假想模型」,详细拆解了这一死循环的传导路径。
模型显示,在第一阶段,企业引入 AI Agent 大量裁撤知识型与中介型白领员工,大幅削减人力成本,短期内实现利润率激增与财报繁荣。然而,被裁撤的中产阶级群体恰恰是支撑现代消费经济体系的核心基石。
而伴随美国失业率在模型中被推高至 10.2% 的警戒线,宏观总需求出现结构性坍塌。
由于终端消费断崖式下跌,企业营收随之暴跌;为了在收入萎缩的困境中维持此前的高利润率及向股东交差,企业被迫开启新一轮更激进的 AI 自动化裁员,从而正式确立了「裁员-需求萎缩-营收下降-再裁员」的恶性闭环。
报告指出,在整个现代经济史中,人类智慧一直是稀缺的投入要素。一切都能复制或替代,但唯有能够分析、决策、创造、说服、协调的「智慧」,是没法大规模复制的。
人类智慧的稀缺性自带内在溢价,但机器智能正在广泛、甚至是合格且快速改进地替代着前者。好在的是,我们是在 2026 年看到这篇报告。


据微信派昨日消息,在最新版微信里:
用户只需长按聊天中的图片,点击「查看该图片包含的聊天」,即可精准锁定这张图的「流向」,查看它在哪些单聊或群聊中使用过。
轻触下方的列表,还能一键定位到该图片在具体聊天中的上下文位置。
经过我们实测过后发现,选择该功能之后,微信会直接显示「此图片在以下 X 个聊天使用过」。
值得注意的是,针对此前备受用户吐槽的「微信文件重复保存吃内存」问题,微信官方此次也借机作出了明确回应:
同一图片、视频和文件在多个聊天中使用时,并不会重复占用手机存储空间。

昨日,博主「数码闲聊站」发文称,OPPO 新一代旗舰折叠屏手机 Find N6 或成为「全球最平整」的折叠机。(由莱茵测试)
其指出,原因是 OPPO Find N6 首发的「无痕钛合金铰链」+「自修复记忆玻璃」两项行业黑科技。
该博主还透露,「某国际大厂今年的折叠机也在借鉴 OPPO 的方案,但落后差不多半年」。
据悉,新机将配备 8.12 英寸内屏以及 6.62 英寸外屏。而据此前消息显示,Find N6 的折痕深度将挑战行业极限,目标是在观感上接近「绝对平整」,触感过渡也更顺滑。
其他方面,新机还有望搭载 2 亿主摄、潜望长焦和多光谱镜头,重量保持在 225g 左右。

昨日,千问大模型正式开源千问 3.5 最新中等规模模型:Qwen3.5-35B-A3B 、Qwen3.5-122B -A10B 、Qwen3.5-27B。官方介绍:
千问方面表示,这表明性能超越规模,不再单纯依赖参数堆叠,而是通过架构优化、数据质量提升及强化学习推动智能发展。
具体来看,Qwen3.5 采用混合注意力机制,结合高稀疏的 MoE 架构创新,并基于更大规模的文本和视觉混合 Token 上训练,Qwen3.5-122B-A10B 与 Qwen3.5-35B-A3B 以更小的总参数和激活参数量,实现了更大的性能提升。
值得一提的是,Qwen3.5-27B 作为 Qwen3.5 首个密集(Dense)模型,在工具调用、搜索、编程等多个 Agent 评测中均超过了GPT-5 mini;在视觉推理、文本识别和理解、视频推理等多项视觉理解榜单中,超过了 Qwen3-VL 旗舰模型和 Claude Sonnet 4.5。
目前,3 款模型均已在魔搭社区、Hugging Face 开源上线,同时,我们还一并开源了 Qwen3.5-35B-A3B-Base 基座模型。
今早,Perplexity 正式宣布上线全自动多智能体编排系统「Perplexity Computer」。
据介绍,Perplexity Computer 能够将用户宏观指令(包含研究、编码、部署等项目全流程)自动拆解为子任务,并在后台同步调度多达 19 款前沿大模型协同执行。
具体来看,Perplexity Computer 可以指定 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 担任核心推理引擎,同时调用 Gemini 进行深度检索、Nano Banana 生成图像、Veo 3.1 制作视频以及 Grok 处理轻量化高频任务。
值得一提的是,相比近期火爆的「OpenClaw」,Perplexity 强调其「全云端沙盒」隔离架构,能够确保 AI 代理在执行代码或网页交互时,其潜在的错误操作被严格限制在虚拟环境中,无法感染用户的本地设备与真实内网。
目前该功能仅面向顶配的「Max」级订阅用户(定价 200 美元/月)开放。

近期,Claude Code 正式上线了一个全新功能:远程控制。
简单来讲,拥有了远程控制的 Claude Code 将支持通过手机 App 或任意浏览器打开网页,远程控制本地部署的 Claude Code 继续任务。
而这种「人在外边玩,AI 在家忙」的体验,仿佛就是官方精简版的 OpenClaw。
目前该功能仅面向 Max 订阅用户开放,未来将扩展至 Pro 订阅用户。
同一时间, Claude 还上线了 Cowork 新的更新——全场景「插件」系统及专属私有插件市场。
官方技术文档显示,新版 Cowork 插件系统允许企业管理员通过统一的定制看板,将技能配置、外部连接器及操作指令打包,构建针对特定岗位的专用 AI 智能体。
系统新增了对 Google Workspace、DocuSign 等平台的核心级原生接入,并率先打通了微软生态的跨应用协同——Claude 现可直接提取 Excel 中的底层数据,自动化分析并生成完整的 PPT。
值得一提的是,为降低部署门槛,Anthropic 官方首发了十余款涵盖人力资源、投资银行、私募股权及工程设计等高度专业化领域的预置插件模板。
🔗 相关阅读:4900 万人围观的 Claude Cowork 又杀疯了,10 个顶级外挂上线,这些打工人危

日前,PICO 发文预热新品,并打出「要来了」的文案。
从官方公布内容及 PICO OS 产品负责人「马杰思 Jason」的消息来看,新品或为 VR 头显设备,并且主打「高效、直觉、开放」。
而在去年 11 月,字节跳动技术副总裁杨震原曾透露,PICO 将于 2026 年推出新一代产品。
新品将搭载全链路自研的头显专用芯片,能够低延迟、高精度地实现对高清高帧率视频的实时处理,系统延迟为 12 毫秒左右。

刚刚,MiniMax Agent 的 Expert 2.0、MaxClaw 正式宣布上线。
据介绍,在 Expert 2.0 中,MiniMax 进一步优化了专家 Agent 的创建体验。用户不需要考虑 Skill、SubAgent、MCP 的配置,以及提示词的结构编排——只需用自然语言描述任务目标或能力需求,Agent 会根据目标完成 SOP 梳理、工具编排与能力配置。
官方还预告,下一代迭代中,Expert 2.0 将引入「创作者定价与分成机制」以及「团队内 Expert 共享」两项能力。
MaxClaw 方面,官方介绍其基于 OpenClaw 构建,直接集成在 MiniMax Agent 网页端,无需自备服务器或 API Key。
并且相较于直接使用 OpenClaw,MaxClaw 拥有「预置精选专家级 Skill」「自带 50G 专属云储存空间」等优势。未来 MaxClaw 还将支持「用户自定义专家」「多端协同」的功能。
目前两项新功能均已开放使用。


日前,特斯拉官方上线了一款超迷你储能站造型充电宝——Megapack 充电器。
官方介绍,该款充电宝以 Megapack 电池为原型进行打造,比例为 1:40,使用 Megapack 真品 3D CAD 数据打造,可开启操作间门。
参数方面,Megapack 充电器拥有 76.65Wh 的电池容量(21000mAh),最大可同时输出 108W,拥有 1A2C 的充电口配置,支持 65W 输入。
目前已上架特斯拉官网,售价 709 元。
据彭博社报道,美国 3D 引擎技术公司 Unity Software 正在评估其中国业务的多种战略选项。
报道指出 Unity 其中一个选项为聘请顾问评估其中国业务的潜在出售事宜,目标估值超 10 亿美元(约合人民币 68 亿元)。
知情人士透露,Unity 已正式启动针对中国区业务市场意向的测试,潜在战略选项包括全面出售。
目前该业务的内部目标估值定为 10 亿美元以上,由于探讨尚处于早期保密阶段,最终交易形式与能否达成仍存变数。
值得一提的是,近期 Google 正式发布了其最新 AI 模型 Genie 3 以后,便有不少声音开始担忧 AI 技术对传统游戏开发底层的颠覆性冲击。

近日,Spotify 和最会搞事情的罐装水品牌 Liquid Death 强强联手,整出了一个很 Next Level 的硬件:
永恒歌单骨灰盒(Eternal Playlist Urn)
整个音箱为极简纯白的外观,盖子内置高音质蓝牙音箱,通过 USB-C 接口充电,只要不断电,音乐就能一直播。
它还有 Spotify 定制的「阴间算法」:通过回答几个关于「来世氛围感」的问题,配合用户的个人账户历史听歌数据就能生成独一无二的「永恒歌单」。
价格方面,永恒歌单骨灰盒售价 495 美元(约合人民币 3500 元)。


日前,瑞恩 · 高斯林、桑德拉 · 惠勒主演的科幻惊悚片《挽救计划》中国内地定档 3 月 20 日,同步北美。
该片改编自《火星救援》原作安迪·威尔的同名小说(中文版译名《挽救计划》),菲尔·洛德和克里斯·米勒(《乐高大电影》《龙虎少年队》)执导,德鲁·高达(《火星救援》)编剧。
影片讲述了瑞恩在距离地球数光年的飞船中醒来,随着记忆碎片拼合,一个令人窒息的真相浮出水面:太阳正在死去,地球危在旦夕,而他作为一个平日里站在讲台的普通老师,竟被选中独自完成一场「不可能的任务」的故事。

昨日,迪士尼电影宣布,《疯狂动物城 2》将延长放映至 3 月 25 日。
据悉,本次已为该片第 3 次放映延长,同时影片已于本月 9 日内地票房突破 45 亿元。
《疯狂动物城 2》于去年 11 月 26 日上映。值得一提的是,影片还在近期获得第 79 届「英国电影学院奖」(BAFTA)最佳动画长片奖。

据新浪电影消息,日前电影《呼啸山庄》发布中国独家海报。
影片围绕一场世纪绝恋展开,阶级与现实,世俗与欲望,将这两个灵魂相似的恋人逐渐吞噬。
该片由埃默拉尔德·芬内尔执导,玛格特 · 罗比与雅各布 · 埃洛迪主演,中国内地将于 3 月 13 日上映。
奥特曼又又又又口出狂言了。
在印度 Express Adda 的论坛上,Sam Altman 聊了很多 AI 话题,从 AGI 到中美 AI 竞争,再到数据中心用水问题。但最火的那段,是他回应 AI 能耗批评时说的:「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源,得花 20 年时间,消耗那么多食物,才能变聪明。」

这话说错了——人吃了 40 年的饭都未必有这么聪明。

这话听起来只是个比喻,但一传开,就被解读成 AI vs 人类的「效能大战」。Altman 到底想表达什么?简单说,他觉得大家批评 AI 时,总拿「训练模型」的总能耗和人类「回答一个问题」的瞬间能耗比,这不公平。
人类也不是生下来就是大聪明,从婴儿到成人,吃喝拉撒 20 年,还得加上学校教育、社会教育,这些都消耗食物、水、电等等能源。如果算「全生命周期成本」,AI 其实挺高效的,训练一次,就能无限次回答问题,而人类每次思考还得再烧脑子——大脑耗能约 20 瓦。
换言之,在他看来,AI 不是能源杀手,而是未来文明的必需品,就像电灯发明时也有人担心蜡烛业失业一样。这个观点不是 Altman 首创。早在 AI 热潮前,就有专家比过生物大脑和硅芯片的效率。但 Altman 作为 OpenAI 老大,说出来影响力大,瞬间成了 X 上的热点,视频有两千多万次浏览,引爆了讨论。
Altman 把人类成长比作「训练」,听起来像把人当机器。这让很多人不爽,觉得贬低了人类的价值——生命不是数据输入输出啊!
人一生的自然进化中,不仅有产出,还有情感、教育、成长的喜悦,这些能量计算不来,在舆论场上,这点被放大。一个油管博主打出标题「OpenAI CEO Argues Energy Is More Wasteful On Humans Than AI, Goes Very Poorly」,说 Altman 的言论进行得很糟糕。

X 上,@BrianRoemmele 直呼震惊,觉得这是给 AI 行业招黑,「片面思考,反人类。重视人类胜过 AI——永远。」

当然,也有用户帮忙解释,「这不是要取代人类,只是更准确计算自动化成本。」 他也承认 Altman 这样说不好,但是要理性、中立、客观地看待。于是,真的有人认真算起来了,然后悲催的发现,自己一天什么都没做,就消耗了卡路里。

不止他一个,还有很多支持派觉得 Altman 点醒了大家。信息总有成本,之前没有算过,但是细思极恐,Altman 的说法是让大家正视这件事。


这些反应暗示了 AI 的价值大于成本,可是能不能跟人并列一起算呢?这引发了关于 AI 是否会取代人类的讨论。
相比之下,负面的批评显然是更多的,就算这只是个比喻,也非常荒唐。

Altman 的这番话,看上去合理,但也有明显的逻辑谬误。人类确实要吃喝 20 年才能「变聪明」,但这 20 年的能量消耗是基线生存,用来维持生命、维持社会运转,不是专为「产生智能」而额外投入的。哪怕一个人一辈子啥都不学,躺平当咸鱼,他也得吃饭喝水呼吸。

其次,规模和可复制性完全不同。Altman 想强调「per query」的效率,但他忽略了:人类智能没法「复制部署」到数据中心里无限扩容。AI 的真正优势恰恰在于「训一次,用一辈子」,而人类是「训一次,用一辈子还得继续喂」。如果真要比「单位智能产出每焦耳能量」,AI 在规模化后确实可能碾压,但用「养孩子总成本」来类比,反而把这个优势给模糊掉了。
把孩子成长比作「模型训练」,本质上是把人降格成「低效生物计算机」,这不只是逻辑问题,更是价值观滑坡。网上很多人直接说「这不是比喻选错了,而是把尊严换成效率的典型技术官僚思维」。

总体看,从 2 月 20 日视频发出来后,这两天迅速扩散,大概有 30%的回应是正面,中立 20%,负面占 50%。这反映了 AI 话题的两极化。一方面,它确实戳中了 AI 发展的痛点:能量是瓶颈,但技术的飞轮不能停。另一方面,技术也不能是真空的,最终得回到对人类生活的帮助和改善上。或许,如 Altman 所说,得建更多清洁能源是一种解法,但也如批评者言,无论未来出路是什么,得尊重人类独特价值。
春节,大概是一年中「含片量」最高的时刻。
面对年夜饭和全家福,很多人总发愁手机不够好,甚至动了买相机的念头——其实大可不必,对于大多数人来说,最好的相机,其实是手头拿着的手机。
为了让你不花冤枉钱也能在朋友圈突围,我们总结了
只学会这些,就能立竿见影地出片。

很多人不喜欢用手机原相机拍照,总觉得它拍出来的照片太无聊,色彩平淡且数码感强烈,这是计算摄影诟病已久的问题。但其实各大手机厂商这两年都在悄悄改变,藏在原相机深处的功能,有不少可以挖掘的宝藏。
先从 iPhone 说起。
此前,iPhone 拍照以太直白、太平淡,没什么个性也没什么风格闻名,并由此得到个很贴切的外号——白开水。
这种不出错的风格,放在前些年很稳妥,但在人人追求个性的当下,就显得过于乏味了。为了更顺应时代,苹果在 iPhone 16 系列上更新了后期管线,打造了全新的「摄影风格」,除了重新制作的多种风格外,每个风格还带有一个可以将参数可视化的调色盘,手指在调色盘上向不同维度滑动,画面就会实时跟着变,指哪打哪的直觉操作,彻底推倒了专业调色的高墙,让找寻自己喜欢的色调,变得像选滤镜一样简单。

春节拍红红火火的灯笼或者满桌的年夜饭时,你可以试试「摄影风格」中的琥珀色、金色与玫瑰金色,这三种风格自带暖色,非常适用于美食或春联等拍摄场景,从里到外透着一股暖洋洋的喜庆劲儿。当然,也可以用随着 iOS 26 推出的珠光色,将团圆照中的家人拍出好气色。

▲ 图片来自小红书@奶茶喝无糖_
如果你手持华为手机,那 XMAGE风格就是你不用白不用的利器,它提供多种风格,几乎可以覆盖所有拍摄场景,同时每种风格也带有相应的调色盘,可以直观进行细微调节,确保你能精细控制画面效果。
春节出游,我最推荐大家尝试「鲜艳」,能很好地还原春节集市上那些复杂的色彩,红色的对联、金色的福字、五彩的糖果,在 XMAGE 的加持下,会呈现出一种油润且厚重的质感,非常适合表现「热闹」这个主题。

对于 OPPO 与 vivo 来说,色彩不是问题——这两个厂家已经在原相机中提供了大量的滤镜,包括富士 NC 这样的当红复古胶片效果,做得都很不错,他俩的宝藏,在于另一种成像质感。
OPPO 从 Find X7 Ultra 开始引入的「大师模式」,基于哈苏自然色彩科学,抛弃了死板的局部提亮,转而模拟传统相机的全局测光和极克制的锐化,拍出来的照片,影调柔和、过渡平滑、透着一股耐看的高级味。

vivo 则在工具栏顶部藏了一手「原生光影」。开启后,虽然第一眼看去没有大师模式那样强烈的影调变化,但恼人的「数码锐化感」被大幅消减了,画面瞬间变得温润如玉。

虽然我们的照片都在拍摄景物,但这两种模式在拍全家福时也好用,懂得保留暗部的策略、去掉锐化的尖锐,能真实还原家人脸上的岁月纹理,却不会因为过度锐化让皱纹显得刻薄。
当然,如果你想要更极致的风格,或者想玩点不一样的,那么第三方 app 就是你的「秘密武器」。我们精选了四款 app,分别对应着胶片复古、极致画质、电影视频和后期急救,最关键的是,这些 app 都足够简单,不会让你在旅途中手忙脚乱。
Dazz,作为胶片滤镜界的扛把子,在社媒的出镜率极高,不需要操作者懂什么光圈快门,无需任何专业知识,逻辑就是「换相机」和「换胶卷」。

Dazz 可以模拟不同相机和胶片拍摄的效果,在不同相机的二级菜单中,还可以选择时间戳、漏光效果,在熙熙攘攘的庙会,或者老家的旧屋檐下,打开 Dazz,按一下快门,照片瞬间拥有岁月的厚度。

▲ 图片来自小红书@智恩郑
Dazz 需要付费才能解锁所有滤镜,目前的费用是 35 元/年或 88 元永久,不定期会有折扣,如果你对胶片感照片非常感兴趣,那么以 Dazz 的表现来说,绝对物超所值,可以考虑入手。
而如果你追求的是极致的画质,想把 iPhone 拍出 Google Pixel 甚至专业相机的质感,那么 Project Indigo 是必须要试一试的。

这个 App 的来头不小,它的核心理念源自 computational photography(计算摄影)的大神 Marc Levoy。不同于原生相机的「暴力锐化」,Project Indigo 追求的是一种如油画般自然的细腻度。

它最神奇的地方在于「多帧超分辨率」技术。
春节我们常会遇到需要变焦拍摄的场景,比如拍远处的舞龙舞狮。用原生相机变焦,画质往往惨不忍睹,全是噪点和涂抹感。而 Project Indigo 会在你按下快门的瞬间,在后台拍摄十几张照片进行合成。哪怕你用到 10 倍变焦,它拍出来的画面依然扎实、纯净,没有传统数码变焦的涂抹感。
而且,其成像风格偏向暗调,带有一丝「卡拉瓦乔式」的味道,特别适合拍摄光影复杂的灯会或明暗对比强烈的光影,让照片看起来既清晰又有质感。

虽然它目前还是测试版,图标像个工程蓝图,发热也有点明显,但好就好在 Project Indigo 目前完全免费,所有功能都可以直接使用,体验一下将手机变成专业相机,绝对值得值得尝试(当然,你可能需要个外区 App Store 账号,不过这很好获得。)
最后,如果你想在春节拍一段像电影一样的 vlog,Kino 是你的不二之选。
这是 2024 年的年度 iPhone 应用,也是让普通人能轻松驾驭 Log 格式视频的桥梁。以前我们拍视频,要么用原生相机,效果平淡如水太普通,要么用 Blackmagic Cam 这样的专业软件,但满屏的参数又太复杂,Kino 的天才之处在于「即时调色」,调用了专业视频格式,同时内置了许多大师级的色彩预设,一键榨干 iPhone 的视频性能。

你只需要在拍摄前点一下那个彩虹图标,选一个喜欢的风格,屏幕里的画面瞬间就会从灰蒙蒙变得电影感十足。你可以选择「懒人模式」,直接把颜色烧录进去,拍完就是成片,完全不需要后期剪辑。它的界面清爽得不像个专业软件,没有吓人的参数表,不需要复杂的摄影知识,真正做到了「如果有 iPhone,你就是电影制片人」。
Kino 需要付费才能使用所有功能,售价为 22 元,如果你有高频使用视频记录生活的习惯,又想尝试一下为视频加点儿电影感,那完全可以入手。

最后要介绍的这位,是修图界的扫地僧——Snapseed。虽然 Google 对它的更新有些缓慢,更没有琳琅满目的 AI 工具,但它依然是我心目中手机里最全能、最良心的免费修图工具,专门用来拯救那些「拍坏了」的瞬间。
春节拍照环境往往复杂,我有三招必杀技救急——合照时人脸黑了,别急着删,用「局部」功能在脸上点一下,这是一种更容易上手的蒙版,用两指缩放控制好蒙版覆盖范围,就可以单独调整面部的曝光、色温;
如果是拍出来的风景灰蒙蒙的,就试试「曲线」,稍微拉一个「S」型曲线,也就是亮部提一点、暗部压一点,照片的通透感瞬间就拉满;至于地面的垃圾、桌面的灰尘,用「修复」画笔涂一下就能自动填补,虽然没有 AI 加持,但对付这种小瑕疵绰绰有余。

有了好用的原生功能和强大的 App,最后我们还需要一点点「手头功夫」。不需要学什么构图理论,只要养成这三个微小的习惯,你的出片率可以立马提高。
第一个动作是 「压低曝光」。
在拍摄夜景、烟花或者红灯笼时,手机的测光系统往往会因为想要「看清」黑暗,而把画面提得太亮,导致灯笼变成一团白光,夜空全是噪点。这时候,你只需要点击屏幕对焦主体,然后按住旁边的小太阳图标,往下拉。不用怕画面变黑,压低曝光不仅能找回高光的细节,让灯笼红得通透,还能压暗背景的杂乱,让主体更加突出。
记住,暗一点,往往比亮一点更有质感。

▲ 截图来自小红书@去海边喝酒
第二个动作是 「善用实况照片(Live Photo)」。
春节期间,无论是孩子放鞭炮,还是全家人举杯的瞬间,都稍纵即逝。只拍一张照片,很容易遇到闭眼、表情管理失败的情况。打开实况照片,它能记录下快门前后 1.5 秒甚至 2 秒的画面。拍完后,你可以在相册里重新选择「关键帧」,总能挑出一张表情最完美的。
而且,实况照片还能在后期选择更进阶的玩法——「长曝光」。如果你在手持拍摄烟花或车流,打开长曝光,原本凝固的光点会瞬间变成流动的光轨,那种动静结合的美感,是普通照片给不了的。

第三个动作,也是最重要却最容易被忽略的:「擦拭镜头」。
春节期间,手里难免沾上油烟、糖霜或者护手霜,手机镜头大概率是蒙着一层油污的。带着油污去拍照,所有的灯光都会变成乱七八糟的眩光,画面也是雾蒙蒙的,再精通后期也救不回来。所以,在掏出手机准备记录美好瞬间之前,先用衣服下摆或者纸巾,用力地、仔细地把镜头擦干净。
相信我,养成这个习惯,你的成片率会大大提高。

从原相机的隐藏开关,到第三方 App 的独门绝技,再到那些擦拭镜头的小习惯,我们聊了这么多,其实初衷只有一个:别让记录成为负担。
在这个团圆的日子里,不必过分纠结构图是否完美,也不必在意噪点是否纯净,最好的照片,其实就是多年后再次翻看时,能瞬间把你拉回这个喧嚣、温暖、充满饭菜香气的除夕夜的那一张。
拿起手机,去捕捉稍纵即逝的瞬间,祝大家春节快乐,马年拍大片!
爱范儿关注「明日产品」,硬哲学栏目试图剥离技术和参数的外衣,探求产品设计中人性的本源。
新年伊始,科技圈热闹非凡,一波未平,数波并起。
先是春晚舞台上,具身智能机器人和 SeeDance 轮番秀肌肉,看得人眼花缭乱;苹果也在除夕当晚不声不响地发出了春季发布会邀请函。
当大家还在讨论 iPhone 17e 的时候,彭博社又抛出一枚重磅炸弹,苹果正在加速一系列 AI 硬件,具体为以下三种:

▲ 假想图由 Gemini 生成
这也或许是蒂姆·库克职业生涯谢幕前,最后一笔投注,不同于我们熟悉的「烧掉旧世界」的激进,这位供应链出身的掌舵者,在站好最后一班岗时,选择了一条更符合苹果财报逻辑的演进路线:拥抱 AI 硬件,但绝不背刺作为万亿市值基石的 iPhone。
这场新旧交替的博弈,库克没有做选择题,他全都要。
如果你足够敏锐,已经从刚刚的简短介绍里捕捉到了关键词——三款设备,都有摄像头。
如果用传统消费电子的逻辑看,iPhone 上的摄像头已经基本满足人们的拍照需求,但对于不需要搞摄影的 AI 硬件来说,摄像头的角色发生了质的转变——这是被动且持续接收信息的「输入」入口。
不需要高画质,200 万像素甚至更低就够了,甚至可以是红外成像,毕竟 AI 不需要欣赏风景,只要能通过这些低像素画面,计算出空间定位与物体识别,就能正常运转。

▲ 假想图由 Gemini 生成
与之呼应的是,苹果在这方面的技术积累。2025 年夏天,苹果开源了一个能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型——FastVLM。
这个模型并不像其他 AI 巨头那样「刷分」,而是朝着小型化、端侧化、低延迟的方向做了极致优化,将视觉处理所需的 Token 降到传统 ViT 的 1/16,极大降低延迟,可以根据摄像头捕捉到的内容实时给出判断,反应速度非常快。

可以预料到的是,苹果在视觉为核心的 AI 硬件上,将会利用 FastVLM 及其衍生模型技术。
但在如何消化视觉数据流时,苹果给出的方案,是对 Humane Ai Pin、Rabbit R1 等「先烈」的一次无情嘲讽。
Ai Pin 的死因,可以总结为一种脱离物理规律、使用场景,以及用户接受程度的「狂妄」,在一个火柴盒大小的设备里,硬塞进高通骁龙芯片和复杂的散热系统,还有一整套摄像头和投影仪。
小马拉大车的结果显而易见:高喊着取代 iPhone 的 Ai Pin 续航崩盘、发热烫人,最终随着服务停止、公司出售,产品也沦为昂贵且无用的电子垃圾。
苹果吸取教训,选择了一套让 AI 硬件们各司其职,且相对务实的「共生」路线。

▲ 苹果曾申请过一款脑电波 AirPods 专利
在苹果的这套架构里,这三款硬件不需要高性能芯片,不需要大电池。它们存在的目的纯粹且单一:全感官的数据采集。
通过独立且轻便的小型设备,源源不断地获取外界信息。毕竟人类又不可能 24 小时举着手机,所以为了获取这些连续不断的视觉流,摄像头必须抢占人体感知器官的「高地」——也就是我们的耳朵和鼻梁。
这方面,国内的光帆科技(Lightwear)其实已经给出了先行版本——他们在耳机上装了一对摄像头,连续不间断地捕捉现实世界,但这些信息在 AI 使用之后便「阅后即焚」,既保证可用性,又具备私密性——这套方案,是不是也有点果味儿?

▲ Lightwear AI 耳机
关于这款未来耳机,可以查看爱范儿此前的报道:https://mp.weixin.qq.com/s/iLZJLj6RqiDIh74sD8H6CA?clicktime=1771374926&enterid=1771374926&scene=126&sessionid=1771374919&subscene=91
在苹果的这套 AI 新硬件体系中,三款硬件分工明确:
代号 N50 的高端智能眼镜占据了「第一视角(FPV)」,看你所看,负责锁定和记录你当下的注意力; 带摄像头的 AirPods 利用头动即眼动的特性,负责扫描侧向视觉,补全了环境感知;AI 挂饰则像一只挂在胸口的「眼睛」,负责广角记录,构建长期记忆。

▲ 图|Tim’s Guide
它们就像是 iPhone 伸出来的三根触角,疯狂地从物理世界汲取信息。
同时,苹果也能在低像素高密度的信息流中,实施一贯的隐私策略:「阅后即焚」。
所有摄像头捕捉的数据,仅供 AI 在完成环境理解,不留任何存档。这样一来,既喂饱了 AI,又最大程度地消解了用户对隐私的顾虑。
从信息输入角度分析,我们大致能了解三款 AI 硬件的设计思路和运行方式,但想要这套 AI 硬件系统好用,还有一个比技术更棘手、甚至可以说决定生死的难题——交互。
现有 AI 硬件的最大痛点在于社交压力,在嘈杂的地铁里,对着胸口的 Ai Pin 大喊「嘿,帮我查查我该在哪个站下车」,无论 AI 回答有多智能,都十足社死。
由此,我甚至可以得出一个暴论:只要还需要小声自言自语,AI 硬件就很难走出小圈子。

▲ 先烈 Ai Pin
苹果显然深知这种喃喃自语带来的社交压力,它的解决方案是「说话无声」——就在上个月底,苹果斥资 20 亿美元,快速而隐秘地收购了以色列公司 Q.ai, 将这项技术纳入囊中,具体信息,可以查看我们的报道:https://mp.weixin.qq.com/s/xh1yCU7VDcydqw2yeKGG0A?clicktime=1771374793&enterid=1771374793&scene=126&sessionid=1771374778&subscene=91
这笔收购,在十年前就已埋下线索。
Q.ai 的创始人 Aviad Maizels,这个名字你可能陌生,但自 iPhone X 开始使用的 Face ID,就源自他创立的上一家公司 PrimeSense。
Q.ai 的核心技术是肌电图(EMG)与微表情分析,这听起来像赛博朋克小说里的设定,但原理其实非常生物学:当我们想要说话时,大脑会向发声器官发送神经电信号。即使我们最终压低声音、甚至根本没有发出声音,喉咙、下颌和脸颊的肌肉依然会产生微弱的生物电波动。
Q.ai 的算法,可以捕捉并翻译这些沉默的波动。

▲ 用于情感识别的面部肌电图信号采集
用户不需要像呼叫 Siri 那样字正腔圆,甚至不需要张开嘴,只需要在喉咙里「默读」指令,眼镜腿上的传感器就能精准识别。
没有声音,没有动作。在旁人眼中,你只是短暂地停顿,便获取了信息。
正如多点触控让 iPhone 告别物理键盘,Q.ai 的无声交互,赋予了无屏设备高带宽、高隐私的输入能力。
如果类比 iPhone 的成功经验,这可能就是 AI 硬件的「多点触控」。
在去年闹得轰轰烈烈的 Google 反垄断案当中,有一封电子邮件证据,来自苹果的互联网服务高级副总裁 Eddy Cue 放过的狠话:
十年后,可能我们都不需要 iPhone 了。

▲ Eddy Cue 与 Tim Cook
这句话曾被无数媒体解读为苹果的自我革命,也侧面传递出在 AI 浪潮里苹果的焦虑,但随着 N50 眼镜、挂饰和 AI AirPods 的拼图逐渐浮出水面,苹果的新思路也昭然若揭——
将 AI 硬件这个新品类,牢牢绑住 iPhone 这个生态完善、用户成熟的大船。
若是讲得更明白些,我们可以试着将苹果的路子分为两个步骤:体验升级,然后拆解。
2016 年秋天,苹果拿掉 iPhone 7 的 3.5mm 接口,随之而来的,是 AirPods 的横空出世。苹果通过无线连接、入耳检测、空间音频等技术,对听觉体验进行了一波大升级,虽然 EarPods 没有被立刻抛弃,还能正常使用,但实际上,你需要购买 AirPods,才能获得升级后的体验。
「听」这个动作,被成功地从手机上剥离,独立成了一条数十亿美元的配件产线。

Apple Watch 走的也是这条路——将健康与通知两个功能一边升级、一边剥离出来,用户需要购买额外的配件,才能解锁 iPhone 更全面的体验。
现在,AI 硬件,苹果也打算这么干了。
按照苹果的设想,未来你的设备可能是这样的:
放眼这个星球,目前最有可能在你身上同时塞进五个电子设备的公司,恐怕也只有苹果一家。
这也就不难理解,为什么 OpenAI CEO Sam Altman 会在纽约的一场午餐会上,抛开 Google,直言不讳地警告:
大家别盯着 Google 了,OpenAI 真正的宿敌,是苹果。
当然,即便这个爆料传闻完全属实,我们也不会真的把这些硬件全都一股脑戴在身上。你会发现,眼镜、耳机、挂饰都有摄像头,它们的能力和角色大体相同。
苹果对于可穿戴设备的定义,从来不会让它们存在感过于强烈,而是以无感的方式存在。
但无论如何,如果这条路跑通,苹果最恐怖的「生态护城河」将顺势流淌进 AI 时代,与之相随的,是数十亿用户的肌肉记忆和操作习惯。这对于任何一家致力于打造 AI 硬件的厂家来说,都是致命威胁。
在这场 AI 硬件的寒武纪大爆发中,苹果看似反应迟钝,也确实在大模型、AI 落地上表现不太让人满意,可如果这套阳谋最终跑通,Eddy Cue 当年的那句豪言,或许真的需要微调几个字,才能跟上苹果的野心:
十年后,我们可能不止需要 iPhone 了。
半年前,APPSO 写过小红书的 AI 助手「点点」。当时它的核心能力是帮你总结笔记、检索和一些简单的聊天。
在这个 红包大战的春节,我发现点点也悄悄发起了红包,并且上线了一个「攻略模式」——连明星都在用的那种。任敏就用点点做攻略,做了自己的回乡 vlog。

这样的动作,让人感觉点点正在从一开始的摸索尝试,进入新的阶段。这让我好奇起来,想重新体验一下点点,看看它现在到底能做到什么程度,以及小红书推出的独立 AI产品, 到底想往哪个方向走。
现在小红书上的笔记不计其数,平时最常见的卡点不是找不到内容,而是翻不完,根本翻不完。一个话题、一个关键词,动辄就是几百上千条笔记,一篇就是十几张图——到底哪些内容最有用?
点点在这里承担的角色,就是通读全篇,压缩内容,提取核心。随机刷到电影推荐时,我先是发给了点点问,「《镖人》的风评怎么样?值得看吗?」。

它不仅分析了笔记正文中对于电影的评价,还结合了评论区的讨论,总结了目前的争议点:选角方面,部分原著粉认为吴京与主角「刀马」气质不太符合,刘耀文、此沙等年轻演员的选角也有讨论;角色塑造上,女主阿育娅的形象又飒又燃获得好评,但也有人觉得部分角色刻画单薄;最后给出观影建议——如果你是武侠动作片爱好者,想看酣畅淋漓的打戏,《镖人》值得一看,但如果更看重剧情深度和逻辑性,可能会失望。
更灵的来了:我看完它的分析之后,决定先看一下预告片,于是对它说「它的预告片能发给我吗?」。

点点立刻就找到了《镖人》的官方预告,点开就能看——省下了我退回主页、点击搜索框、输入打字等一系列操作。
面对一条标题为「冬奥史上最幸运的冠军」的视频,我让点点帮我总结核心内容。几分钟的视频,有效信息往往集中在后半段,点点能快速定位视频的核心结论,省去反复拖拽进度条的时间。

它总结出这位「幸运冠军」的两个关键节点:半决赛时,他在最后一个弯道恰好避开了前方选手的集体碰撞摔倒,以小组第二晋级;决赛中,他落后领先集团十几米,就在即将冲线时前面四名选手再次集体摔倒,他就这样「溜」过终点线拿到了金牌。
当我想了解「修冰师是怎么工作的?」这类延伸话题时,点点也能接得住——它解释道「修冰师」其实是一个统称,根据冰上项目不同,具体分工很细致,工作内容也差别很大。
点点还可以像聊天一样,根据视频内容发散。当我把看到的可爱小咪视频发过去时,问它的是视频里没有展现的东西:小猫仰着头睡觉不会受伤吗?

点点:好细心的观察!然后详细跟我讲解了,对于猫而言,这恰恰是它开心和信任的姿势。
评论区是小红书最有价值、也最难处理的信息层:杂乱、充满缩写和梗,既有干货分享,又有情绪发泄——而这恰恰是点点的主场。在看到一篇标题为「西安旅游体验非常不好的五天」的笔记时,我让点点「总结评论区里提到的避雷点」。

点点迅速从数百条评论中归纳出几个维度的避雷信息:住宿方面,有人反映卫生不达标、设施损坏、房东沟通不畅,也有评论指出花600多一晚的价格不如住连锁酒店更有保障;还有人反映遇到商家对游客和本地人报不同价格。
把「活人感「的碎片信息,变成可以做决策的结论,这就是点点在评论区归纳上的技能点。
点点这次更新最让人眼前一亮的,是「攻略模式」的上线。
简单来说,攻略模式就是让点点帮你做一份完整的计划——不是那种干巴巴的清单,而是一份有时间线、有细节、能直接照着执行的攻略。
比如,用 AI 做旅行攻略,现在处于一个尴尬位置:结果大量存在,可执行的很少。很多 AI 给出的方案,逻辑上对,但落地时才发现——路线绕远了,时间排不下,某个地方早就关了。点点的攻略模式尝试解决的,正是这个从「信息」到「计划」之间的断层。它结合实时信息、真人经验与地图能力,生成具备时效性和可执行性的攻略。
尤其是春节假期,带娃出门,最怕的就是计划赶不上变化。我让点点帮我规划一份「春节带孩子不费妈的出游计划」,看看它能给出什么方案。

点点很快生成了一份详细的亲子出游攻略。从目的地选择,到每天的行程安排、亲子友好型餐厅和酒店建议,甚至连带娃出行的必备物品清单都列得清清楚楚。更贴心的是,它还会考虑到孩子的作息时间,把行程节奏控制得不紧不慢,避免大人小孩都累得够呛。
这是大计划,小计划呢?这个假期,我发现点点在「小计划」上也非常实用,比如:两个目的地之间,中间想顺便逛逛、吃点喝点,但又不绕远。我就让点点安排两点之间的具体路线。

点点先是确认了探店的偏好、骑行还是步行等基本信息,然后就开始深度研究,推荐了沿途值得一逛的店铺。不只是笼统地说「这条路上有咖啡店」,而是具体到店名、地址、特色之处,当然,少不了附上小红书用户的真实评价和推荐理由。

这大大省掉了我站在太阳底下,划着手机一篇篇笔记翻,却又举棋不定,越纠结人越焦躁的情况。也是最能体现点点如何把 AI 助手,以及小红书原生内容整合到一起,强强联合后的效果。
需要指出的是,点点并非没有槽点。首先,攻略模式的生成时间不太稳定,有时候等的时间远超五分钟。另外,如果对生成结果不满意,目前没有一键重新生成的选项,需要多次点击才能重来。

攻略模式目前只在点点 app 上线,且有额度限制;主站内的入口也经历了几次调整,需要仔细留意才能发现,说明点点团队对于产品方向这件事,还在持续探索。
如果把视角拉远一点,从行业角度来看,点点过去的问题其实不在于功能做得不够好,而在于它需要回答一个更根本的问题:如何「用好」用户原生内容,以及,用什么样的方式「还给」用户。
不过,瑕不掩瑜。在 AI 助手赛道越来越拥挤的今天,点点依然站在了一个非常独特的生态位上。
说到底,点点真正的壁垒不是技术——这年头谁家还不做一个 Deep Research了——而是小红书上那些真实用户的真实经验。其他 AI 助手是在用通用语料回答你,点点是在替你消化小红书。
在那些最依赖「真实经验」的场景里——你想知道这家店到底踩不踩雷、这条路线到底能不能走、这个攻略到底怎么做才对——来源的差异会决定答案的可信度。这些问题的答案,百科给不了你,通用大模型也给不了你,只有那些真正经历过的人才能告诉你。
这个时代不缺信息,缺的是有人帮你筛选、整理、判断。而社区语料的「活人感」,恰恰是最难被复制的东西。点点做的,就是把这种活人感规模化地交付出来。搜索给你信息,攻略模式给你方案——从「我有想法」到「我知道怎么做」,中间那些反复翻帖、拼信息的时间成本,点点正在一点点帮你省掉。
点点的未来会走向哪里,现在下结论还为时过早。但至少在「生活搜索」这个细分领域,点点已经找到了一个别人很难复制的方向。
接下来的问题是:点点能在这个位置上扎多深,又能把体验打磨到什么程度——这将决定它到底只是一个「有趣的 AI 功能实验」,还是真正成为用户手里,有活人感的「小帮手」。
毕竟,在 AI 这个赛道上,有独特价值只是入场券。能不能把价值转化为用户习惯、把习惯转化为商业回报,才是真正的挑战。
如果你想摧毁一家公司,不需要打败它,只需要让人相信它可以被打败。
截至周一美股收盘,IBM 股价暴跌 13.1%,报每股 223.39 美元,创下 2000 年互联网泡沫破裂以来最大单日跌幅。当天市值从 2408 亿美元跌至约 2087 亿美元,蒸发了约 310 亿美元。
是财报暴雷了吗?不是。是重要大客户跑路了吗?也没有。

这一切的导火索,仅仅是 AI 公司 Anthropic 当天发布的一篇博客,宣布旗下编程工具 Claude Code 可以帮助改造 COBOL 老旧系统,直接戳中了 IBM 最核心、最赚钱的遗留系统咨询业务。
没有人证明 IBM 的生意垮了,但在恐慌的市场面前,已经不需要证据了。

要理解 IBM 为什么跌得这么惨,得先搞清楚 COBOL 是什么,以及 IBM 靠它赚的是什么钱。
COBOL 是一种诞生于 20 世纪 50 年代的编程语言,今天仍在驱动美国约 95% 的 ATM 交易,以及大量银行、政府、航空系统的日常运转。
IBM 长期销售针对 COBOL 优化的大型主机,并围绕它提供改造和咨询服务。
这门生意之所以赚钱,根源在于改造难度极高。读懂几十年没有文档的老代码,往往要顾问团队花上数年时间。这种高昂的理解成本,就是 IBM 最核心的竞争壁垒。

Anthropic 的博客说,Claude Code 可以自动梳理数千行代码之间的依赖关系,补全那些早已没人记得的工作流文档,还能识别出人工分析师要花几个月才能发现的系统风险。
它进一步宣称,原本以年计的现代化项目,用 AI 可以压缩到几个季度。
当市场听到这个消息后,立刻做出了反应:IBM 那套依赖大团队长期驻场的咨询模式,定价权可能要松动了。
IBM 的处境因此显得格外敏感。

2025 年全年,其咨询业务收入约 210.55 亿美元,基础设施收入约 157.18 亿美元,生成式 AI 累计签约规模也超过了 125 亿美元。当理解遗留代码这件事的成本被大模型显著压低,这些收入的含金量在市场眼中就打了折扣。
有意思的是,IBM 和 Anthropic 其实并不是单纯的对手。
2025 年 10 月,两家公司曾宣布战略合作,把 Claude 集成进 IBM 的开发工具体系,内部有超过 6000 名早期用户报告平均生产力提升约 45%。同一种技术,既可能成为它自我改造的工具,也被看作颠覆 IBM 的武器。
但在抛售情绪主导的当天,市场选择了后者。

IBM 暴跌其实不是这轮动荡的起点。早在 2 月 20 日,网络安全板块就已经经历了一次集体闪崩,那天后来被一些分析师称为软件行业的「黑色星期五」。
导火索是 Anthropic 宣布推出 Claude Code Security。
这款工具能自动扫描代码库中的安全漏洞,生成补丁供人工审查,并将原本由专业安全工具负责的漏洞扫描、软件成分分析等功能,直接内置进了开发者的日常工作流。
市场的反应同样非常强烈。
JFrog 当天单日暴跌 24.61%,因为它的核心业务高度依赖软件供应链的管控,而这恰好是 AI Agent 最容易切入的地方。CrowdStrike、Cloudflare、Okta、Zscaler 等公司虽然主营业务并不是代码扫描,但也因为情绪「传染」出现了明显下跌,整个板块单日蒸发上百亿美元,追踪网络安全 ETF 的 BUG 基金跌至两年多以来的最低点。
当然,不少理智的分析师站出来反驳,说这种抛售毫无逻辑。
比如摩根大通认为,投资者的担忧被过度夸大。Wedbush Securities 的分析师措辞严厉地表示,这是自己职业生涯中见过的「最不合逻辑的交易」。
他们的理由有一定说服力。
AI 在帮助防守者扫漏洞的同时,也在帮助攻击者找漏洞。到 2026 年,黑客已经开始用大模型发起更精准的钓鱼攻击,开发自动化的攻击 Agent,甚至针对企业内部的 AI 模型实施「提示词注入」和「内存投毒」。
更棘手的是,企业内部大量未经授权部署的 AI Agent,一旦拥有操作内部系统和访问敏感数据的权限,本身就成了安全隐患。这意味着安全的需求非但没有消失,反而在扩张。
CrowdStrike 提供的端点保护、Zscaler 提供的零信任网络访问、各类身份与访问管理工具,恰恰是应对这些新型 AI 威胁所必须依赖的基础设施。
APPSO 之前也报道过,AI 对整个 SaaS 行业造成了很大的冲击。
而 IBM 和安全股的动荡,是整个企业软件行业更大危机的一个切面。过去二十年,SaaS 行业的繁荣建立在一个简单逻辑上:企业员工越多,买的软件席位就越多,供应商的订阅收入就越稳。
AI Agent 的出现打破了这个等式。
以 Claude Cowork 为例,它能自主跨系统导航,独立完成数据录入、线索评分、多步骤业务审批等工作,企业不再需要维持大规模的基层操作团队。

一个原本需要五个人各自登录账号的财务部门,现在可能一个主管配合 AI 工具就够了,那四个席位的订阅费自然随之消失。这种现象是 SaaS 厂商目前面临的最直接威胁。
在这场转型中,处境最危险的是那些提供通用功能、主要服务中小企业的 SaaS 厂商,比如 HubSpot、Atlassian、Asana。这类产品的工作流相对标准化,很容易被 AI 直接模仿替代。
越是那些功能通用、流程标准化的软件(比如排日程、管任务的),越容易被 AI 直接平替。
这种冲击不只停留在大公司层面,对普通创业者也是一种降维打击。
一位名叫 Ira Bodnar 的创业者在 X 平台发了一篇名为《Claude 杀死所有创业公司》的帖子,迅速获得了超过 292 万次阅读。他两个月前刚做出一款帮企业自动管理谷歌和 Meta 广告账户的 AI 产品,付费客户几百个,成交率高达 70%,增长势头很好。

一天早上醒来,她发现成交率跌到了 20%。
原因很简单:Anthropic 同期推出了 Meta 广告连接器。功能还不完整,只能做分析、无法直接操作账户,但客户已经开始观望。Bodnar 在帖子里写道:「再过几个月它就能做到了,所以继续在这里开发感觉意义不大。」
IBM 失去的是估值,Bodnar 失去的是整个产品类别存在的理由。相比之下,更难被计算进股价、也更难被写进报告的,是那些正在消失的普通岗位。
股价跌了还能涨回来,但就业市场的变化,慢刀子割肉,却真实得多。当企业不再需要那么多人去堆砌工作量时,最先遭殃的,是那些还没上桌的年轻人。
斯坦福大学数字经济实验室的研究指出,在受 AI 影响最明显的职业里,22 至 25 岁年轻毕业生的就业率相对下降了 13%,但与此同时,那些有丰富经验的高级架构师,饭碗依然很稳。
这个分化说明 AI 没有像科幻电影里那样消灭所有人类岗位,只是只是悄悄从底部开始,把新人的岗位削没了——以前,刚毕业的程序员总是靠写写简单的基础代码、修修不痛不痒的 Bug,一步步攒经验往上爬。
现在,这些「脏活累活」全是 AI Agent 的统治区。

包括很多大厂现在很默契:我不大规模裁员,但如果有人辞职了,我绝对不再招新人,直接拿 AI 顶上空缺。
对此,学生的选择,已经说明了他们对市场的判断。麻省理工学院的数据显示,其入门编程课程在 2022 学年达到峰值后持续下滑,传统计算机科学专业注册人数从 823 人跌至 672 人,降幅超过 18%。
与此同时,MIT 2022 年新设的「人工智能与决策」专业,注册人数从 37 人暴增到 372 人,涨了约十倍。杜克大学的 CS 入门课注册人数同期下降约 20%,普林斯顿 CS 专业大三大四学生数量也出现了相似幅度的下滑。
同样是在 IBM 暴跌的同期,一篇由 Citrini Research 发布的博客《2028 年全球智能危机》在 X 平台上火了,收获了 2000 万+的阅读量。
作者假装站在 2028 年往回看,描绘的图景并不乐观。企业用 AI 裁人,省下来的钱继续买 AI,更强的 AI 让下一轮裁员成为可能,被裁的人消费变少,企业收入下滑,又得靠 AI 进一步压缩成本。
一圈又一圈,没有尽头。
作者自己也说,这只是一个思想实验,不是预言。但读完这篇文章再看当天的新闻,很难说它描述的东西完全是想象。SaaS 公司的订阅收入在压缩,IT 外包行业开始被质疑存在的必要,应届生找工作越来越难——传导链条的前几环,已经隐约可见。
国际货币基金组织估计,全球约四成就业都暴露在 AI 的影响范围之内,部分岗位会被增强,部分面临萎缩,最终走向取决于各行业的互补程度与政策应对。
世界经济论坛预测,到 2030 年新技术净创造的岗位约 7800 万个,但这个再分配的过程,必然伴随大量摩擦和痛苦。

我们总喜欢用颠覆、炸锅、王炸等耸人听闻的词汇来描述 AI 所带来的冲击,在我看来,这些词都用错了方向——AI 带来的变化,更像是涨潮。
涨潮不挑对象,不讲立场,不管你是 IBM 这样的百年巨头还是 Bodnar 这样的独立创业者,水平线统一往上走。有人站在高地,有人站在滩涂,退潮之后才知道谁在裸泳——问题是,这次潮水好像没有退的迹象。
MIT 的学生已经在悄悄换就业方向,大厂们同样在默默等人自然离职然后不再补招,Citrini 那篇文章的阅读量突破 2000 万,不是因为它写得多好,而是因为太多人在里面看到了自己隐约感觉到、但还没说出口的那种不安。
不安本身不是坏事。它至少说明,潮水还没把人完全淹没,还有时间想清楚自己站在哪里,又到底该如何在机器面前,找到自己那个没法被替代的位置。
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时隔四年,红色 iPhone 或回归
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微信上线面对面传照片/收红包
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春节 AI 大战落幕:新模型齐爆发,还有机器人春晚
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宇树《武 BOT》续集上线
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蚂蚁阿福 APP、支付宝「AI 付」用户数双破亿
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荣耀将推出首款人形机器人
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特斯拉无线充电技术获批
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亚马逊否认「AI 导致 AWS 停机 13 小时」
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奥特曼:人类吃 20 年饭不如训练 AI
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Nothing Phone(4a) 外观公布
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三星 S26 Ultra 宣传物料曝光
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Xbox 新任 CEO 陷入公关危机
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原神将上线「语音功能」
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广铁:多座高铁大站将全天营业
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2026 年中国电影票房突破 80 亿元
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《虹猫蓝兔七侠传》4K 修复版定档今晚
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《星期三》第三季宣布开拍


据彭博社记者 Mark Gurman 报道,苹果可能会在 iPhone 18 这一代上推出深红色作为「旗舰机型」的配色。
🔗 相关阅读:红色 iPhone 回归?(PRODUCT)RED 与苹果的 20 年沉浮
据报道,苹果正为 iPhone 18 Pro 系列测试全新深红色配色。这是红色系首次登陆 iPhone Pro 机型,也是自 2022 年 iPhone 14 后,红色时隔四年的回归。
(2017 年 3 月,iPhone 7 和 iPhone 7 Plus 红色特别版发布,而在 iPhone 14 之后苹果再无推出过)
此次红色回归得益于 iPhone 17 Pro 启用的铝合金一体成型机身工艺。这种新工艺显著提升了金属表面的着色表现力与一致性,让 Pro 系列在色彩拓展方面具备更强可行性。
据爆料,iPhone 18 Pro 可能采用「双旗舰配色」策略:深红色作为新配色,同时保留上一代大热的「星宇橙」。此前传闻的紫色、棕色等配色,则只是深红色在不同工艺参数下的测试变体。
值得注意的是,苹果对折叠屏 iPhone Fold 采取了截然不同的配色策略:仅提供深灰/黑色和白色/浅银色两款基础色调,回归初代 iPhone 的经典配色逻辑。
销售信息方面,博主「刹那数码」近期发文表示,iPhone Fold 折叠屏会跟 iPhone 18 Pro 一样在 7 月左右开启正式的大规模量产,并同步发售。
而这一消息也与分析师郭明錤此前预测一致,郭明錤曾指出这两款产品会在 2026 年下半年推出,而标准版 iPhone 18 与 iPhone 18e 则推迟到 2027 年上半年。

另外,在除夕夜当晚,爱范儿收到了来自苹果的邀请函,官宣将于 3 月 4 日晚 10 点举办 2026 年的首场发布会。
根据之前的预测,这次春季发布会将是苹果 2026 年「满满当当」的产品线的开头,我们预计会见到一大票新品的亮相,包括但不限于:

Gurman 还在近期报道提到,苹果正在加速研发三款新型可穿戴设备:智能眼镜、可穿戴挂件以及带摄像头的 AirPods。
智能眼镜定位最高端,对标 Meta AI 眼镜系列,内部代号为 N50,是苹果 AI 硬件阵容中的旗舰产品;与 Meta 的 Ray-Ban 眼镜类似,它不具备显示屏,而是通过扬声器、麦克风和摄像头进行交互。
苹果将在制造工艺和摄像头技术上通过高端材料做出差异化,并不依赖第三方镜框,而是完全自研设计。据悉,苹果内部已经打样了多种颜色、材质的款式。
在功能层面,这款眼镜将配备双摄像头:一颗用于拍摄高分辨率照片和视频,另一颗专注于计算机视觉,用于理解环境背景(类似 Vision Pro 的技术)。
至于新的 AI 挂件与 AirPods,则是一种更轻量的介入方式。这是苹果专门针对不愿佩戴眼镜的用户准备的低门槛方案:
目前,这三款产品的研发进度不一:带摄像头的 AirPods 进展最快,最早有望于今年面世;AI 挂件设备目前处于早期阶段,若未被取消,最早将于明年推出;而智能眼镜的量产计划定于 12 月启动,预计 2027 年正式发布。
值得一提的是,这三款 AI 硬件产品的算力仍需依赖 iPhone,并非独立的计算平台。

在大家欢庆春节假期期间,各家 AI 厂商也拼足了劲为用户奉上了一系列新品以及营销活动,我们也为此制作了这次「春节 AI 大战」的超级盘点:

千问官方昨天宣布:春节期间,千问帮大家「一句话下单」近 2 亿次。其于 2 月 6 日开启了第一波「春节 30 亿大免单」。
而在除夕当晚,阿里还发布并开源了 Qwen3.5 系列模型,并迅速在 chat.qwen.ai 平台完成部署。
基准测试结果显示,Qwen 3.5 在多模态理解、复杂推理、编程、Agent 智能体等几大核心能力维度都是领先于同级开源模型,多项基准媲美 Gemini-3-pro 等闭源第一梯队。
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豆包团队在春节前接连发布了视频生成模型 Seedance 2.0、生图模型 Seedream 5.0 以及豆包大模型 2.0 版本。
其中 Seedance 2.0 因超强的画面一致性、独有的多镜头叙事功能,收获了国内外不少关注以及好评。其中《黑神话:悟空》制作人、游戏科学创始人冯骥还发文评价称其为「当前地表最强的视频生成模型」。
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而随后发布的豆包大模型 2.0 系列在 VLMsAreBiased、OmniDocBench 等基准上均取得了业界最高分。
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元宝在春节前更新了「元宝派」的群聊 AI 玩法,并在后续开启了「分 10 亿元现金红包」活动。
腾讯 2 月 18 日宣布,元宝的日活跃用户(DAU)超 5000 万,月活跃用户(MAU)已达 1.14 亿。
而在此前一天,腾讯发布的元宝分 10 亿元现金红包活动报告显示,元宝春节主会场累计抽奖次数超 36 亿次,用户通过「创作」栏完成 AI 任务超 10 亿次。

2026 年春晚见证了有史以来「机械智能最高」的一届:松延动力机器人、蔡明、豆包 AI 共同出演小品节目;宇树领演的武术类节目《武 BOT》、cosplay 美猴王;魔法原子的四足机器狗、轮式机器狗和机器熊猫亮相舞台。
同时 Seedance 2.0 被应用在了多个节目的视觉制作环节,包含开场舞《马上有奇迹》、舞蹈《丝路古韵》、歌曲《奔腾的海骝马》等等。
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除夕当天(2 月 16 日),火爆全球的 AI 智能体搭建平台 OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 官宣加入 OpenAI。
据悉,OpenAI 方面给出的谈判条件相当诱人——让他们在 OpenAI 负责个人智能体相关工作,顺便参与其他产品开发,甚至还在讨论成立一个基金会专门运营 OpenClaw 开源项目。
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2 月 20 日,Google 正式公布了 Gemini 3.1 Pro 预览版。
性能表现上,在测试模型解决全新逻辑模式能力的 ARC-AGI-2 基准中,Gemini 3.1 Pro 拿下 77.1%,是上代 3 Pro(31.1%)的两倍多,同时压过了 Anthropic 的 Opus 4.6(68.8%)和 OpenAI 的 GPT-5.2(52.9%)。
编程能力方面,竞争性编程基准 LiveCodeBench Pro 的 Elo 评分达到 2887,超过 3 Pro 的 2439 和 GPT-5.2 的 2393。SWE-Bench Verified 上,3.1 Pro 拿了 80.6%,和 Opus 4.6 的 80.8% 基本打平。
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据澎湃新闻报道,在连续融资超 12 亿美元后,大模型独角兽月之暗面(Kimi)获得近一年大模型行业的最高融资金额,也创下国内公司从成立到晋级十角兽企业(估值超 100 亿美元)的最快晋级速度。
公开资料显示,此前字节估值突破百亿美元大关用时超 4 年,拼多多用时超 3 年,而 Kimi 从天使轮的 3 亿美元到估值过百,仅用两年多的时间,身价已翻了 30 多倍。
报道称,Kimi 旗下 K2.5 大模型发布不到一个月,Kimi 近 20 天累计收入已超过 2025 年全年总收入,增长主要受全球付费用户及 API 调用量大涨共同驱动,特别是海外付费用户保持高速增长,Kimi 海外收入已超国内。

据博主「Tibor Blaho」2 月 21 日消息,OpenAI 将会在 ChatGPT 中加推一个 Pro Lite 的订阅套餐,价格为 100 美元/月(约合人民币 690 元)。
从曝光的信息来看,Pro Lite 可能提供相当于 Plus 版本 3~5 倍的深度思考模型使用配额,但预计不会包含 Pro 版本专属的专业模式。
据《金融时报》消息,英伟达正在与 OpenAI 进行最后阶段的谈判,投资金额达 300 亿美元(约合人民币 2072 亿元)。
知情人士介绍,这笔 300 亿美元的股权投资是更大规模融资的一部分,该融资有望筹集超过 1000 亿美元,并将 OpenAI 估值提高到 7300 亿美元,不包括新资金。
值得一提的是,相关人士还补充表示,OpenAI 将将其大部分新资本重新投资于英伟达硬件,但两家公司不会推进他们于 9 月宣布的 1000 亿美元多年期投资合作计划。
根据此前的 1000 亿美元协议条款显示,随着 OpenAI 对计算能力需求的增长,英伟达将分十年投入十次 100 亿美元,以换取该人工智能初创公司的重要股份。

昨日,宇树科技发布「宇树武 BOT 天坛祈福」视频,并展示了旗下 G1 机器人集群演示。
值得一提的是,今年马年春晚上,宇树则采用数十台 G1 机器人实现了全球首个人形机器人集群全自助工服表演,并创下多项世界第一。
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在接受央视春晚的采访时,王兴兴还独家揭秘了《武 BOT》的「练功秘籍」。报道称,为了这的两项,春晚节目组和宇树科技的团队一同打磨了多个机器人「全球首创」动作,如「连续花式翻桌跑酷」「Airflare 大回旋七周半」等。
王兴兴还介绍称,那个让人捏把汗的弹射起飞,其实是让人形机器人跳上定制的弹射器,然后就可以「跳」到 2 至 3 米高,并在空中完成正空翻及侧空翻动作后平稳落地。

马年大年初七,蚂蚁集团披露春节假期实战数据,核心 AI 业务实现全面爆发:
支付宝「AI 付」用户数突破 1 亿,蚂蚁阿福 APP 的总用户数也突破 1 亿大关。
在 AI 技术进入大规模应用的第一个春节,蚂蚁凭借在支付与健康领域的表现,在春节 AI 大战中实现了差异化突围。
在 AI 原生支付上,随着 AI 技术深入日常消费场景,支付宝「AI 付」在春节期间迎来爆发。
数据显示,继 2 月 12 日支付笔数突破 1.2 亿笔后,用户数也正式超过 1 亿。至此,支付宝「AI 付」成为全球首个支付笔数与用户人数双双破亿的 AI 原生支付产品,标志着该产品正式进入大规模商用阶段。
在独立 AI 健康应用上,「蚂蚁阿福」通过「健康福」活动及亮相央视马年春晚,迅速进入国民视野并引发广泛关注。
最新数据显示,蚂蚁阿福独立 APP 的总用户数已迅速超过 1 亿,成为全球第一大健康 AI App。春节假期,返乡青年教家人用阿福的热潮,推动阿福 App 下载量持续飙升,连续多天登顶苹果 App Store 应用下载总榜第一。
值得一提的是,蚂蚁阿福 App 的春节新增用户中,52% 来自三线及以下城市。
据《科创板日报》获悉,荣耀将在 2026 年巴塞罗那移动通信展(2026 MWC)期间推出其首款人形机器人,聚焦消费市场,成为全球第一家入局人形机器人的手机公司。
据新华网此前消息,去年 5 月的荣耀 400 系列发布会上,荣耀 CEO 李健宣布进军机器人产业,讲述了员工与机器人研发的幕后故事,并透露其研发的机器人跑步速度已达 4m/s,并打破之前行业纪录。
值得一提的是,荣耀还在去年公布了其 ROBOT Phone 项目的展示。该产品号称「AI 大脑+机器人行动力+极致影像」,拥有一枚可翻折以及多角度旋转的云台相机。

美国联邦通信委员会(FCC)正式批准了特斯拉在其 CyberCab 车型上部署超宽带(UWB)技术,用于无线充电系统的高精度定位。
根据 FCC 披露的文件,这套系统被定义为一种脉冲式 UWB 无线电装置,通过车载与地面充电板各自搭载的 UWB 收发器建立点对点通信链路。
当车辆驶近充电区域时,系统可实时追踪其空间位置,引导 CyberCab 精准停靠至充电效率最高的对准点。
值得注意的是,特斯拉设计的 UWB 信号仅在车辆靠近充电板的瞬间短暂激活,且主要在车身与地面之间的近场空间内传播。
这种低功耗、短时、定向的通信策略,既保障了定位精度,又有效规避了对周边电子设备的潜在干扰。
特斯拉特别强调,信号在非工作状态下完全关闭,且车身结构本身也起到屏蔽作用,进一步降低电磁泄露风险。
尽管无线充电技术已获监管许可,目前曝光的 CyberCab 原型车仍连接着传统的特斯拉超级充电桩。
推测量产初期的车型很可能同时兼容无线充电与现有超充网络——前者代表未来体验,后者确保当下实用性。
近期,《金融时报》援引知情人士消息称,在去年 12 月中旬,亚马逊的 AI 编程助手「Kiro」在被允许进行修改时,判断最佳的操作方案是「删除并重建环境」,从而导致了 AWS 系统长达 13 小时的中断。
其中多名亚马逊员工还向该媒体透露,这是近几个月来 AI 工具第二次卷入服务中断事件,并有高级员工称这些宕机「虽小但完全是可以预见的」。
对此,亚马逊在一篇题为《纠正金融时报关于 AWS、Kiro 和 AI 的报道》的官方博客文章中予以了强烈否认。
其中亚马逊承认去年 12 月在一个特定区域的一项单一服务确实出现了中断。但这完全是由于配置访问控制时的「用户失误(角色配置错误)」造成的,并非 AI 工具本身的缺陷。
亚马逊强调,这类问题在任何开发者工具(无论是否基于 AI)或手动操作中都可能发生。
亚马逊在博客中直言,《金融时报》关于发生第二次 AWS 宕机事件的说法「完全错误」。
AWS 发言人随后还向 GeekWire 澄清称,报道中提到的第二次事件并未发生在 AWS 业务内部,而是亚马逊的其他部门,因此媒体的报道在此点上是错误的。
亚马逊表示,事件发生后已实施了多项新的保护措施,包括强制要求对生产环境的访问进行人工同行评审。
近期,在印度 Express Adda 的论坛上,Sam Altman 聊了很多 AI 话题,从 AGI 到中美 AI 竞争,再到数据中心用水问题。
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在这次活动中,Altman 以轻松的幽默与观众互动,讨论了 AI 发展的各个方面。他表示:「AI 已经从能够做高中数学发展到推动人类知识的边界。」
Altman 认为,人工智能对工作的影响很难预测。「我喜欢读科技史。在工业革命时期,人们曾对工作感到恐慌,而他们惊人地错了。变革不会像社会上某些人预测的那样快。但最终人们会找到新的工作,」他说。
而整个讨论中,最火的那段是 Altman 回应 AI 能耗批评时说的:「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源,得花 20 年时间,消耗那么多食物,才能变聪明。」
但简单来说,Altman 觉得大家批评 AI 时,总拿「训练模型」的总能耗和人类「回答一个问题」的瞬间能耗比,这不公平。在他看来,AI 不是能源杀手,而是未来文明的必需品,就像电灯发明时也有人担心蜡烛业失业一样。


据我们观察发现,微信近期在扫一扫界面上线了一个「我的二维码」专区,进入后可以看到,除添加好友外,微信现还支持面对面收照片、文件以及红包。
微信本次面对面文件传输采用「WiFi+附近设备」的方式进行,与传输聊天记录类似。
我们实测发现,该功能无需添加好友,即可完成照片/文件的传输。
而这也意味着,未来跨设备之间传输又增加了一种方式。目前「面对面传照片、文件」仅支持 iOS、Android,但鸿蒙也已上线相关「扫一扫入口」。

昨日,Nothing 官方正式公布了新机 Phone(4a) 的外观信息。
新机依然保持了 Nothing 的透明背盖设计。相较于 3a 的设计,4a 电池及小板区域更加规整简单,同时镜头模组采用金属配色工艺,采用三摄方案。
值得注意的是,本次 Phone(4a) 采用了全新的 Glyph Bar 灯,通过 9 枚独立控制的 mini-LED 灯珠进行显示,亮度相较此前的 Phone(a) 系列提升 40%;同时后置红色录制灯得以保留。
新机将于 3 月 5 日发布。

日前,三星 Galaxy S26 Ultra 的宣传物料遭到曝光。
外观方面,新机整体设计趋于标准版/+版,采用双层台阶的跑道型镜头模组,另有两个独立摆放的镜组,正面采用直屏设计,提供隐私显示技术。
S26 Ultra 的影像能力方面,采用了一枚 2 亿像素主摄(支持 2 倍光学品质裁切)、一枚 50MP 的超广角、一枚 5 倍 50MP 的超长焦以及一枚 10MP 的 3 倍中焦镜头;前置 12MP(支持 AF 自动对焦)。
电池采用 5000mAh 容量,支持 30 分钟充至 75%;从曝光的信息来看,新机欧版预计采用 Exynos 2600 处理器,号称 NPU 性能提升 39%、GPU 性能提升 24%、CPU 性能提升 19%(对比 S23 Ultra)。
另据博主「刹那数码」消息,一同发布的 Galaxy Buds 4 Pro 售价相较于 Buds 3 Pro,将会有一定的下降。
新机预计 2 月 26 日凌晨 2 点正式发布。


图自博主「Perma Banned」
近日,前微软 CoreAI 总裁 Asha Sharma 跨界接任 Xbox CEO。而为了打消外界对其「缺乏游戏行业经验」的质疑,她于上任次日主动公开了自己的 Xbox 个人账号(Gamertag: AMRAHSAHSA),并在 X 上高频回复玩家提问。
然而,这一试图拉近玩家距离的公关举措却意外「翻车」,目前正面临全面的数据质疑与社区信任危机。
据 Insider Gaming、Windows Central 等海外媒体及数据挖掘者指出,Sharma 试图用来「证明玩家身份」的 Xbox 账号存在严重的不合理刷分迹象。
公开档案显示,该账号创建于 2026 年 1 月中旬,距今仅有 1 个月历史。但在短短 4 周内,该账号游玩了近 29 款游戏并斩获上万成就分。
其中不仅出现了「同一天跨多款毫无关联的游戏密集解锁成就」的非自然现象,记录还显示她在一周内高强度游玩 43 小时《球比伦战记》(BALL x PIT)的同时,光速实现了《看火人》(Firewatch)等多款步行模拟游戏的 100% 全成就通关。
除了游戏账号数据异常,Sharma 在社交媒体上的高频互动也引发了巨大争议。
Tech4Gamers 等多家科技媒体与业内人士指出,其回复呈现出高度结构化、简短且模式化使用 Emoji 的特征,被广泛质疑是由 Copilot 等 AI 工具辅助甚至全自动生成的「公关话术」。
极具戏剧性的是,面对网友直接抛出的「你是否是 AI 机器人」的质问,这位前 AI 业务高管仅回复了系统提示音拟声词:「Beep Boop Beep Boop」。
颇为讽刺的是,在她就职当天的全员信中,Sharma 曾明确承诺将「抵制缺乏灵魂的 AI 垃圾内容」。
微软官方及 Asha Sharma 本人尚未对「账号数据刷分」与「AI 代管社交媒体」的指控作出任何实质性回应。

昨日,原神发布公告宣布,「千星奇域」即将迎来「语音功能」,支持自由开麦。
据介绍,语音功能将在即将到来的「月之五」更新中上线。官方希望,「语音功能」可以让大厅内的集结更加轻快,让关卡中的协作更加默契,为玩家带来更加紧密、生动的奇域冒险体验。
据「中国铁路」消息,为应对持续攀升的返程客流,中国铁路广州局集团有限公司多措并举,提升运能:
于 2 月 21 日至 28 日、3 月 5 日至 6 日加开夜间高铁列车,覆盖京广、广深港、杭深、贵广、南广高铁等热门高铁线路,全力满足旅客出行需求。
具体来看,加开夜间高铁期间,广州南、深圳北、长沙南站等车站实行 24 小时作业模式,全天候为旅客提供人工售票、退票、改签及重点旅客服务。
据悉,其中广州南站今年春运预计到发旅客 2135 万人次,堪称「全国最忙高铁站」。
官方还表示,列车上实施「不打扰」服务模式:乘务人员在车厢内做到走路轻、说话轻、动作轻,尽量为旅客创造舒适的「轻睡」环境,并在到站前 15 分钟对旅客进行「点对点」提醒与叫醒服务,确保旅客及时下车。

据央视网消息,截至 2 月 23 日,2026 年中国电影票房(含预售)已突破 80 亿元人民币,其中,春节档票房超 56 亿元。目前,中国电影票房以超北美市场近 10 亿元人民币的成绩领跑全球电影市场。
报道称,今年春节档上映影片类型全,涵盖喜剧、动作、动画、科幻等多元题材,为观众呈现丰富多彩的观影选择。
其中,《飞驰人生 3》上映 7 天,票房已突破 28 亿元,成为票房冠军。紧随其后的分别是《惊蛰无声》《镖人:风起大漠》,均取得不俗票房成绩。
🔗 相关阅读:叙事逻辑依旧俗套,但《飞驰人生 3》仍是最好的华语赛车片
报道指出,在「2026 电影经济促进年」带动下,各地还开展各具特色的电影经济促进活动,通过发放惠民观影消费券等,激发观众观影热情。
与此同时,「电影+」全面迭代升级,「跟着电影去旅游、逛集市、品美食、赏非遗」等活动,推动「电影 IP+文旅资源」进一步深度融合发展,让电影「流量」转化为消费「增量」。
2 月 22 日,「虹猫蓝兔官方微博」发文宣布:
《虹猫蓝兔七侠传》4K 修复版正式定档,2 月 24 日(年初八)起,每晚 18:00 于国家广电总局指导、中国广电主办的「重温经典」频道播出,每日两集连播。
据悉,原版《虹猫蓝兔七侠传》是湖南宏梦卡通传播有限公司制作、贺梦凡总编剧,王宏总执导,付以琳、晏婷、刘蓉、刘娟等主要配音的武侠动画电视剧。
主要讲述少侠虹猫遵循父亲遗命,肩负拯救森林环境重任,含愤下山寻找其他六剑传人,最终凑齐七剑大败黑心虎的故事。
该动画于 2006 年 9 月 5 日在中央电视台少儿频道播出,曾获得 2006 年少儿节目及动画精品「国产动画片一等奖」、中国原创动漫大奖颁奖典礼「最佳电视动画大奖」。

近期,Netflix 热播剧《星期三》(Wednesday)第三季正式宣布开机,目前已在爱尔兰都柏林附近正式投入制作。
为了维持该 IP 的全球吸引力并构建坚实的竞争壁垒,Netflix 正在为第三季注入极具市场号召力的新鲜血液。
除了早前宣布的伊娃·格林(Eva Green)将饰演神秘的奥菲莉亚阿姨外,好莱坞资深影星薇诺娜·瑞德(Winona Ryder)、克里斯·萨兰登(Chris Sarandon)以及诺亚·泰勒(Noah Taylor)等重磅演员也确认加盟。
著名导演兼执行制片人蒂姆·伯顿(Tim Burton)继续坐镇,并对与这些昔日老友及合作者的重聚表示高度期待,这为该剧的质量与标志性的哥特审美提供了强有力的保证。
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2 月 12 日,市场监管总局发布《汽车行业价格行为合规指南》,进一步规范汽车行业价格行为,促进汽车市场健康有序发展。
据新华网报道,当前,汽车行业存在一些乱象,指南立足当前汽车行业发展实际,进一步明晰行为边界,统一监管规则,引导汽车生产和销售企业依法合规经营,推动形成优质优价、良性竞争的市场秩序。
本次指南主要包括:
指南其中具体提到:
汽车生产企业除了依法降价处理积压商品外,以排挤竞争对手或者独占市场为目的实施下列价格行为,存在重大法律风险:
汽车生产企业应当规范「付费解锁」功能的收费行为:
汽车销售企业利用以下虚假或者引人误解的价格手段诱骗消费者,存在较大法律风险:


今天凌晨,OpenAI 宣布发布新款实时编程模型「GPT-5.3-Codex-Spark」。
官方表示,GPT-5.3-Codex-Spark 是 GPT-5.3-Codex 更小巧的版本,并且本次模型的推出,标志着 OpenAI 与 AI 芯片初创公司 Cerebras 达成首个合作里程碑。
值得一提的是,Cerebras 被视为英伟达的挑战者,专门为了解决 AI 推理速度和延迟问题而生。
OpenAI 官方介绍,Codex-Spark 经过优化,在超低延迟硬件上运行时能提供近乎即时的响应——每秒可生成超过 1000 个 token,同时在实际编程任务中保持强大的能力。
在发布初期,Codex-Spark 拥有 128k 上下文窗口,目前仅支持文本输入。在研究预览期间,Codex-Spark 将有独立的速率限制,其使用量不会计入标准速率限制。

性能表现上,在 SWE-Bench Pro 基准测试中,Codex-Spark 在准确率上虽略低于完整的 GPT-5.3-Codex,但在任务耗时上大幅缩短(快数倍),且性能显著优于 GPT-5.1-Codex-mini。
值得关注的是,本次 GPT-5.3-Codex-Spark 运行在 Cerebras 的 Wafer Scale Engine 3(WSE-3)上。而据介绍,WSE-3 拥有 4 万亿个晶体管 和 90 万个 AI 核心,并且能为 Codex-Spark 提供极低延迟。
GPT-5.3-Codex-Spark 目前已作为研究预览版向 ChatGPT Pro 用户推出。

日前,字节跳动上线了旗下最新视频生成模型 Seedream 2.0,并以优秀的画质一致性、连贯的镜头表现等优点获得极高的关注。
而在昨日,马斯克转发了一条由 Seedance 2.0 生成的视频内容,并感叹「发展得也太快了」(It’s happening fast)。
同在昨日,导演贾樟柯发文称「Seedance 2.0 确实厉害,我准备用它做个短片。」随后罗永浩转发并直呼「拍……做一个电影只需要导演一个人了」。

早在 2 月 9 日,《黑神话:悟空》制作人、游戏科学创始人冯骥也发文评价了 Seedance 2.0:
当前地表最强的视频生成模型,没有之一;AI 理解多模态信息(文、画、影、音)并整合的能力完成了一次飞跃,令人惊叹;一般性视频的制作成本将无法再沿用影视行业的传统逻辑,开始逐渐趋近算力的边际成本。内容领域必将迎来史无前例的通货膨胀,传统组织结构与制作流程会被彻底重构。
冯骥还提到,AI 视频将迎来全民化,并且视频本身会逐渐向定制化、实时化、游戏化演进,「也许会成为未来某种全新的娱乐方式。」
同时其也强调,如今视频模型越来越强,「假视频泛滥与信任危机」的情况也将会加重。其表示,因为逼真的假视频将变得毫无门槛,而现有的知识产权与审查体系会面临空前冲击。
据悉,Seedance 2.0 可根据文本或图像创建电影级视频。其采用双分支扩散变换器架构,可同时生成视频和音频。只需编写详细的提示或上传一张图片,Seedance 2.0 即可在 60 秒内生成带有原生音频的多镜头序列视频。
值得一提的是,值得一提的是,这款模型独有的多镜头叙事功能,能够根据单个提示自动生成多个相互关联的场景。AI 会自动保持所有场景切换中角色、视觉风格和氛围的一致性,无需手动编辑。

昨日,奥林巴斯奥之心数字科技发布新闻稿宣布:
深圳市松典数码科技有限公司(Sonida) 正式加入 M4/3 系统(Micro Four Thirds) 标准阵营。
随后,松典相机方面表示:
向发起并持续推动 M43(Micro Four Thirds)标准的 OM Digital Solutions、Panasonic 等行业先驱,以及所有为这一开放生态贡献力量的伙伴们,致以最诚挚的敬意。
加入 M43 联盟我们倍感荣幸,也深知是莫大的鼓励。愿始终以谦卑之心向诸位同仁学习,并肩前行,共勉共进,共筑更具活力的影像未来。
据松典此前的官宣内容显示,其大概率将推出 M43 传感器的数码相机。
其中有不少网友也开始给松典想好路子了:直接对着松下贴脸开大——人家有 GX9,那就弄个 GX10 出来。
据财联社报道,继车用固态电池第 1 部分国标明确拟于今年 7 月发布后,近日,包括吉利、奇瑞及比亚迪、欣旺达等在内的多家整车和电池企业披露了各自全固态电池的技术路径和产业规划方案:
吉利汽车:
在全固态电池领域布局了三大技术路线,采用聚合物 (有机)、硫化物和卤化物 (无机) 复合方案,面向不同的应用市场需求。
同时,吉利汽车开发出面向全固态电池专用的高镍三元正极材料和具备阻燃及自熄功能的复合电解质,发明了原位锂枝晶回嵌修复技术等。
在应用规划方面,据吉利控股高级副总裁兼 CTO 沈源透露,吉利汽车的短期目标是在 2026 年完成样车首发;2027 年全固态电池实现小批量产业化、整车示范运营车辆达到 1000 台;长期目标是在 2030 年完成全固态电池的产业化布局,并在高端车型上批量上市。
届时,吉利全固态电池电芯能量密度有望突破 500Wh/kg、BOM 成本控制在 0.6 元/Wh 以内。
奇瑞汽车:
奇瑞汽车副总裁古春山近日表示,公司计划 2026 年实现 0.5GWh 中试线投产、PACK 样包下线,完成 60Ah 级全固态电芯的连续化生产,同步强化供应链体系建设;2027 年正式启动全固态电池装车示范工作,推动技术从产线走向实车验证,逐步实现规模化应用落地。
中国一汽:
稍早前消息,其自主研发的红旗全固态电池首台样车已于今年 1 月正式下线,在硫化物电解质、10Ah 电芯性能、60Ah 电芯工艺等关键环节取得一系列阶段性突破。
实现上车验证的红旗全固态电池 66Ah 电芯成功通过 200℃ 极端热滥用测试,硫化物电解质的离子电导率突破 10mS/cm。
比亚迪:
投资者关系部近日披露,公司以硫化物固态电池作为重要技术方向,固态电池在电池寿命、快充等领域实现突破,有望 2027 年实现小批量生产。
2 月 2 日,欣旺达在投资者互动平台针对公司电池进展予以回复时称,公司第一代、第二代半固态电池已实现规模化生产,2027 年全固态电池有望实现量产。

魅族 22
据新浪科技消息,日前有网友爆料称魅族 23 项目已经停止,魅族手机业务即将解散。
针对上述情况,魅族方面暂无回应;而魅族客服则对此表示,未有接到相关的通知。
此前,在 2026 魅友新春会活动中,魅族宣布 2026 年将发布魅族 23 手机,称该机型手感将更进一步,搭载魅族史上最窄边框,但不再搭载白面板。魅族方面曾透露,魅族 23 计划年中上市。
另外,魅族当时宣布魅族 22Air 取消上市计划,给出的原因为内存价格大幅上涨的冲击。
日前,影石 Insta 360 因年会现场「送房」,备受外界关注。
据悉,影石在今年年会现场送出 5 套商品房,获奖者均为 90 后,平均年龄不到 32 岁;此外还送出保时捷、宝马、特斯拉等热门车型 6 台自选,累计共送出 33 辆车,总价值超 1000 万。
昨日,影石 CEO 刘靖康发文表示:
很多时候,激发高端人才的人心靠成就感、荣誉感或价值共鸣,但直接的物质激励也很重要。

值得一提的是,据澎湃新闻消息,刘靖康还在影石年会现场展示了影石首款手持云台相机的双摄外观,并该产品正式命名为「Luna」;新相机将配备长焦功能。
「这绝不是另一个 Pocket(大疆旗下云台相机产品),」刘靖康表示,「这是一款有非常多创新定义跟革新的产品,创新的核心是解决别人尚未解决的问题,而非单纯做一款新的性价比产品。」

昨日,前荣耀终端股份有限公司 CEO 赵明宣布,正式加入 AI 科技企业千里科技。
赵明表示,「非常荣幸有缘际会千里科技,一个可以奋斗十年的事业,期待与印奇(千里科技董事长)兄弟携手一起打造 AI 商业闭环,助力千里腾飞。」印奇方面也表示,「欢迎赵明」。
据悉,赵明于 2025 年 1 月 17 日微博发文宣布正式离职。其当时在荣耀内部社区表示,因高强度的工作导致身体情况不佳而选择离职。
而据界面新闻报道,赵明加入千里科技后,将任联席董事长,同时被推选为公司第六届董事会非独立董事候选人。
据了解,千里科技是一家由制造业企业转型而来的 AI 科技企业。2024 年 11 月,中国人工智能领域代表人物印奇出任力帆科技董事长。2025 年 1 月,印奇提出全面拥抱「AI+车」战略,2 月公司正式更名为千里科技。
在加⼊千⾥科技之前,赵明已经卸任荣耀 CEO 并休整了⼀年时间,期间业内有不少关于赵明去向的风声。
2025 年 9 月,他曾在一场高校活动中透露,自己仍在关注行业,其中有让自己更加兴奋的东西,包括「相比之前做荣耀,值得我再去投入十年甚至更久的时间去做的事」。
知情人士透露,对于千里科技的未来分工,印奇将更侧重于把握 AI 科技的发展战略,赵明则将重点推进 AI 商业模式的闭环战略。
昨日,联想集团公布截至 2025 年 12 月 31 日的 2025/26 财年第三财季业绩:
官方表示,过去一个季度,全球 AI 产业链面临存储芯片等关键元器件价格快速上行、供需波动加剧、AI 周期可持续性受质疑等多重挑战。
而联想不仅兑现了此前向市场明确释放的「收入双位数增长并盈利」承诺,还凭借自身在供应链管理、运营能力与整体韧性上的综合优势,以一份「说到做到」的成绩单正面回应了外界关切。
值得一提的是,AI 相关业务已成为联想集团重要增长引擎:
第三财季,联想 AI 相关营收同比增长 72%,占集团总营收比重提升至 32%。
其中,AI PC 营收实现高双位数增长,AI 智能手机营收实现三位数增长,AI 服务器营收实现高双位数增长,AI 服务营收实现了三位数增长,推动集团业务结构持续向高价值方向演进。
近日,Google DeepMind CEO 德米斯 · 哈萨比斯接受《财富》杂志的采访时,其提到:
人类正站在「科学发现新黄金时代」的边缘,尽管未来 10 到 15 年将经历剧烈的行业洗牌与阵痛,但最终将迎来一场足以媲美「文艺复兴」的技术变革。
哈萨比斯在访谈中提出了「激进富足」的概念。他预言 AI 将通过对科学方法的深度内化,解决人类最棘手的难题:
采访中,哈萨比斯也提到了 Google 在当今 AI 圈的一些风险以及挑战。
面对 OpenAI 等竞争对手的崛起,哈萨比斯坦言谷歌必须面临「创新者困境」。他强调:「如果我们不进行自我颠覆,别人就会动手。你最好按自己的节奏来。」
据悉,随着 Gemini 系列模型及 Nano Banana 图像生成模型的发布,Alphabet(Google 母公司)股价在去年飙升约 65%,哈萨比斯认为公司已跨越了 AI 助手辅助高阶研究的「分水岭」。

据财联社报道,字节跳动火山引擎初步确定 2026 年 2 月 14 日发布豆包大模型的一系列重要升级发布。
报道称,本次模型发布涉及豆包大模型 2.0、音视频创作模型 Seedance 2.0、图像创作模型 Seedream 5.0 Lite。
此次升级,豆包大模型 2.0 将正式发布,基础模型能力和企业级 Agent 能力将有大幅提升。
据此前晚点 LatePost 报道,豆包 2.0 模型是吴永辉(字节 Seed 基础研究负责人)接管 Seed 一年最核心的产出。它是一款类似 Gemini 的多模态模型,10000 亿参数,是 Seed 成立以来训练的最大模型。
有 Seed 人士通过报道透露,这款模型训练期间遇到基础设施层面的挑战。他们分析,过去两年 Seed 持续追赶期间,相对忽视了基础能力建设,所以训练豆包 2.0 期间扩大参数规模时不稳定,一度难以推进。
据悉,训练豆包 2.0 遇到问题后,最终多个团队配合,花了 3 个月时间,主要从模型架构、训练数据等方面入手解决问题,确保模型赶在春节前上线。

昨日,小米正式对外发布首代机器人 VLA 大模型 Xiaomi-Robotics-0。随后创办人雷军转发并表示「
小米很早开始布局机器人业务」。
据介绍,Xiaomi-Robotics-0 是一个拥有 47 亿参数、兼具视觉语言理解与高性能实时执行能力的开源 VLA 模型。
官方表示,Xiaomi-Robotics-0 不仅在三大主流的仿真测试中获得优异成绩,更在现实真机任务中实现了物理智能的泛化——动作连贯、反应灵敏,且能在消费级显卡上实现实时推理。

模型采用主流的 Mixture-of-Transformers (MoT) 架构,配备「视觉语言大脑(VLM)+动作执行小脑(Action Expert)」组合。官方称,模型既能听懂指令,又能像人类一样,在动作执行时保持极高的物理灵活性。
性能方面,Xiaomi-Robotics-0 刷新多项 SOTA:
技术主页:https://xiaomi-robotics-0.github.io
开源代码:https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0
模型权重:https://huggingface.co/XiaomiRobotics

近日,MiniMax 正式在其 MiniMax Agent 中提供全新模型 M2.5。据悉,MiniMax M2.5 为一款旗舰编程模型。
据介绍,MiniMax M2.5 在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或者刷新了行业的 SOTA,比如 SWE-Bench Verified(80.2%),Multi-SWE-Bench(51.3%),BrowseComp(76.3%)。
值得一提的是,在编程的核心测试中,M2.5 相比于上一代模型(M2.1)有了显著提升,达到了跟 Claude Opus 系列类似的水平。在多语言相关的任务 Multi-SWE-Bench 上,M2.5 更是达到了第一。
参数表现上,M2.5 模型激活参数量仅 10B,在显存占用和推理能效比上优势明显,支持 100 TPS 超高吞吐量,推理速度超国际顶尖模型。
成本方面,官方称 M2.5 是第一个不需要考虑使用成本可以无限使用的前沿模型。在每秒输出 100 token 的情况下,M2.5 连续工作一小时只需花费 1 美金;而在每秒输出 50 个 token 的情况下,只需要 0.3 美金。
值得一提的是,在昨日盘中,MiniMax 涨幅一度超过 20%,总市值超 1800 亿港元。

据界面新闻消息,近日,北京市市场监督管理局组织携程、去哪儿、飞猪、同程、美团、京东、航旅纵横、高铁管家、滴滴、高德地图、百度地图、腾讯地图等 12 家涉及火车票网络销售业务的主流平台,重点围绕群众反映强烈的网络销售火车票突出问题召开行政约谈会。
约谈会上,北京市市场监督管理局向各平台明确提出四项合规经营要求:

据密度财经消息,日前有网友发文称,自己在购买高铁票时,12306APP 弹出一则温馨提醒:
本次取票仅剩位于商务座小舱后排的一等座位(椅背不可调整,双人座中间无隔开扶手)。
对于上述情况,12306 接线客服表示,因为有部分一等座座位是位于商务座舱后的,该位置比较特殊,所以增加了提醒。
同时,该客服解释称,若旅客看到提示,并介意购买此位置,可以取消订单后重新购买。
据「网信中国」微信公众号消息,近期,部分网络账号发布 AI 生成合成信息时,不添加 AI 标识,存在利用虚假不实内容欺骗误导公众的问题,破坏网络生态,造成恶劣影响。
对于上述情况,网信部门督促网站平台深入排查整治,依法依约处置账号 13421 个,清理违法违规信息 54.3 万余条。
据悉,处置账号、内容包含借虚构感人故事、猎奇事件恶意博取流量、未经授权售卖 AI 生成的公众人物「送祝福」「拜年」等视频(从中不当牟利)等行为。
网信办呼吁:
广大网络内容创作者按照相关规定主动添加 AI 标识,避免误导公众,共同营造风清气正的网络环境。


据灯塔专业版消息,截至 2 月 12 日 10 时,《疯狂动物城 2》累计票房 45.23 亿,超过《唐人街探案 3》,进入中国影史票房榜 TOP8。
榜单显示,前三分别为《哪吒之魔童闹海》(154.46 亿)、《长津湖》(57.75 亿)、《战狼 2》(56.94 亿)。而《疯狂动物城 2》目前超过《唐人街探案 3》和《复仇者联盟 4:终局之战》。
《疯狂动物城 2》于 2025 年 11 月 26 日上映,并在同年 12 月成为 2025 年中国票房榜前三名。

据 IT 之家援引 BBC 报道,《F1:狂飙飞车》制片人杰里 · 布鲁克海默在奥斯卡年度午宴期间,确认电影续集已正式启动制作。
据悉,目前制作团队正在推进续集。但布鲁克海默没有透露具体时间表,也未确认皮特是否会继续出演,而是强调自己一定会参与选角。
影片去年夏天上映,全球票房达到 6.3 亿美元,约合 4.67 亿英镑,成为苹果原创影集之中迄今最成功的院线发行作品。
影片在 2023 年和 2024 年 F1 赛季期间进行大量实景拍摄,多场戏直接取景于真实比赛周末,包括银石赛道的英国大奖赛。
布鲁克海默表示,对影片获得包括最佳影片提名在内的多项奖项认可感到惊喜,与布拉德 · 皮特首次合作是一段令人振奋的经历。
昨日,春节档科幻电影《星河入梦》发布「梦境危机」版预告。
据悉,影片讲述近未来虚拟梦境系统「良梦」问世后,人们可在自主创造的梦中随心所欲,却意外引发危及现实的危机。「良梦」管理员徐天彪为拯救冬眠的宇航员李思蒙,揭穿其所在世界为虚拟程序的真相,两人穿梭于十余个风格迥异的梦境世界展开救援。
该片由傅若清担任总监制,韩延执导,钱宁黄、韩延、高璐、刘达林、徐忱、马佩斯编剧,王鹤棣、宋茜领衔主演,祖峰、罗海琼主演,汪铎特别出演,将于 2 月 17 日上映。
动荡了几年的微软游戏业务,今天又迎来巨大人事变动。
在 Xbox 诞生之初就已经加入团队,掌舵 Xbox 长达 12 年的传奇高管菲尔 · 斯宾塞(Phil Spencer),今天宣布退休,即将离开微软。

他亲眼见证 Xbox 的诞生,在低谷时刻出手拉了它一把,最终又在时代转向之际,选择「亲手」为传统主机时代画上句号。
对于全世界的玩家来说,菲尔 · 斯宾塞这个名字恐怕不会陌生,甚至还有几分亲切,在粉丝眼中,他几乎就是 Xbox 品牌的「吉祥物」。
1968 年,菲尔 · 斯宾塞在美国华盛顿州出生。对于有点内向的他来说,电子游戏很早就成为了生活的一部分。
在华盛顿大学读书的时候,斯宾塞遇到了自己的第一款「人生游戏」——《机器人 2084》(Robotron 2084)。他在学校附近的 7-11 便利店街机上度过了无数个夜晚,也因此接触到了古早的电子游戏社区。

很快他也意识到,游戏不仅属于朋友之间。他和父亲经常一起玩 Commodore 64 上的「One-on-One」篮球游戏,这也是他第一次和家人一起玩游戏。

▲ 图源:YouTube@Polaventris
1988 年,距离 Xbox 诞生还有 13 年,刚满 20 岁的斯宾塞加入了微软。虽然他一开始担任的是技术岗位,但除了写代码还做过项目管理、商务协调等等,工作经验相当多元。
即使工作很忙,斯宾塞并没有放弃对游戏的热爱。很快同事也发现了身边有这么一号「游戏狂人」,不仅在办公室打《网络创世纪》——斯宾塞甚至是这款游戏的「测试服」玩家,他还经常出没于街头的街机厅。

▲ 《网络创世纪》
2001 年,为了抵御 PlayStation 2 在游戏和多媒体上的冲击,微软推出 Xbox 主机。作为一名知名游戏发烧友,斯宾塞很快也被调往 Xbox 部门,担任微软游戏工作室 EMEA(欧洲、中东和非洲)总经理,负责和游戏工作室,例如 RARE、狮头的合作。
Xbox 360 时代,他开始整合内容资源,在微软内部推动自有 IP 与工作室的长期布局,《战争机器》《光环》等经典第一方系列,都是他推动的项目。

▲ 《战争机器》限定版 Xbox 360
其实从这些早年的工作方向可以看出,比起 Xbox 硬件,斯宾塞的工作重心放在了 Xbox 的游戏内容和软件服务,这样的取向在他 2014 年正式接手 Xbox 部门后,彻底影响了这个品牌的走向。
Xbox One 发布后,由于强调多媒体消费而非游戏,遭到了玩家的强烈不满。2014 年,斯宾塞临危受命出任 Xbox 掌门人,上任第一件事就是将焦点拉回「游戏」:取消强制联网、推动 Xbox 兼容计划,并进一步加强培养第一方工作室。

与此同时,斯宾塞也萌生了对游戏租赁服务的构思。
彼时,影视流媒体 Netflix、音乐流媒体 Spotify 开始崭露头角,微软也正在不断加强云服务的战略,斯宾塞和 Xbox 部门决定将游戏租赁服务转向订阅模式。
2017 年 6 月,Xbox Game Pass 正式问世,允许用户通过云端下载和游玩游戏,例如 Windows、iOS、Android,而不仅限于 Xbox 主机,整个 Xbox 品牌开始了战略转型。

除此之外,斯宾塞还主导了 2020 年对 Bethesda 以及 2023 年对动视暴雪的收购。后者成为了游戏史上规模最大的收购之一,也让微软的内容储备空前强大。2022 年,Xbox、Bethesda、动视、暴雪、King 等相关业务正式组合并升格为「微软游戏」Microsoft Gaming,斯宾塞出任 CEO。
但斯宾塞并没能带领微软游戏业务再创辉煌。这两年,微软不断传来关闭工作室、裁员的消息。在今年 1 月份的财报中,整个 Xbox 部门营收同比下降 9%,硬件业务同比下滑 32%。
在索尼 PlayStaion 5 和任天堂 Switch 销量都破亿的情况下,同一世代的 Xbox Series S|X 销量预估不足 3000 万,是微软销量表现最差的游戏机。

▲ 斯宾塞和 Xbox Series S|X
而 Xbox Game Pass 已经成为了 Xbox 业务的收入支柱。在 2025 财年,XGP 创造了 50 亿美元的收入。只是成本和开支不断增大,微软也不得不调整 XGP 的费用和产品组合。1 月财报显示,Xbox 游戏订阅收入下降了 5%。

与此同时,微软却对 Xbox 的盈利能力提出了 30% 利润率的高要求,作为对比,近几年 Xbox 的利润率在 10% 到 20% 之间浮动。
不管怎么看,Xbox 又来到了一个低谷时刻,只是上一次扶大厦之将倾的人,这次选择了离开。
斯宾塞将会持续担任顾问直到今年夏季。至于 38 年的微软和 Xbox 之旅后,这位游戏迷人生的下一道「关卡」在何方,还尚未可知。
对于外界来说,斯宾塞选择在这个时间点退休,多少有点始料未及:去年夏天微软才说完「斯宾塞短期内不会离职」,也有爆料称斯宾塞至少会留任到下一代 Xbox 发布。
更耐人寻味的是,原本被业内视作斯宾塞「接班人」的 Xbox 总裁 Sarah Bond,也在同一时间宣布辞职,即将离开微软。
在宣布辞职前 3 个小时,Bond 还在领英上发布了和工作相关的动态,征求大家对 Xbox 无障碍功能的意见,说明离职很可能是一次临时决定。

接棒斯宾塞成为微软游戏 CEO 的,则是一个大部分玩家此前都未曾听过的名字——Asha Sharma。

接手游戏部门之前,Asha Sharma 主要负责 AI 业务,担任微软 CoreAI 产品总裁,也在 Meta 出任过领导岗位。纵观她的履历,微软游戏业务 CEO 是她第一个和「游戏」有关的职务。
比起知道游戏哪里好玩,这位高管更擅长将 AI 深度集成至开发流程,优化整个开发进程提升效率。

在首条备忘录中,Sharma 表示自己的第一项任务就是:了解 Xbox 业务的运作原理,并保护它。
除了承诺不会让「没有灵魂的 AI 泔水(AI Slop)」进入 Xbox 游戏中,Sharma 还强调,自己将致力于「Xbox 的回归」。
她还提拔了此前执掌 Xbox 游戏工作室的 Matt Booty, 他将成为微软游戏的执行副总裁和首席内容官,将负责进一步整合游戏内容。

▲ 左:Asha Sharma,右: Matt Booty
和本身就是一名狂热玩家的斯宾塞对比,Sharma 连是不是玩家都要打一个问号,这样的落差自然引来了玩家们的质疑和担忧,主机文化的那种认同感也会松动。

当然,这也不代表 Xbox 品牌的末日到来,主管不是玩家,不代表她做不好游戏业务。任天堂传奇社长山内溥本人也不玩电子游戏,但在他的带领下,任天堂从卖纸牌的玩具公司,摇身一变电子游戏世界的霸主。

这位 AI 主管入主 Xbox,说不定也能为这个危机四伏的业务,注入全新的血液。
在斯宾塞的带领下,「Xbox」整个品牌已经彻底转型,从传统围绕主机硬件构建生态,变成通过云服务让生态无处不在。
作为 Xbox 护城河的《光环》系列,将于今年正式登陆索尼 PS 平台,已经意味着微软彻底放弃主机大战那种竞争模式,让更多人玩上游戏更重要。

比起销量平平的 Xbox Series X|S 主机,微软屡次肯定商业价值的游戏订阅服务 Xbox Game Pass,才明显是这几年 Xbox 品牌的「旗舰产品」。
这种前提下诞生的次世代 Xbox,自然也会有所不同。
不管是多个媒体爆料,还是微软官方多重暗示,我们几乎可以确信,下一代 Xbox 主机和掌机,会更接近一台 Windows PC,不仅兼容 Xbox 生态,也能和 PC 一样使用 Steam、Epic 等第三方游戏商店。
微软 CEO Satya Nadella 在一场访谈中透露:
人们认为主机和 PC 是两种不同的东西,这有点好笑。我们打造游戏主机是因为想要制造一台性能更好的 PC,以便可以进行游戏,所以我想重新审视一些传统观念……游戏主机会提供强大的的性能,我认为也会推动系统的发展。
微软和华硕合作的 ROG Xbox Ally 掌机,完全可以看作是一台未来 Xbox 的雏形——运行完整的 Windows 11 系统,使用 Xbox 全屏界面覆盖,只启动必要的系统进程,确保硬件能释放出更多性能。

这也意味着,所谓的「Xbox 硬件」不会只是微软独家产品,更多 OEM 厂商可以取得授权,打造自己的 Xbox 主机或掌机,就像 PC 产品一样。
对比索尼、任天堂这些对手,跳出硬件拘束,平台更广阔的微软,更能把 Xbox 整合成「服务 + 品牌 + 内容」的产品形态,这在游戏行业也是非常少见的。

AI、云计算设施上的布局,也是微软这家科技企业独有的优势。一月份,Google DeepMind 发布了三代视觉语言模型 Genie 3,其快速生成可交互 3D 世界的能力,让游戏引擎巨头 Unity,以及Take-Two、任天堂、CD Projekt Red 等制作商股价应声下跌,直观反映了 AI 对于传统游戏制作的冲击之大。

▲ Genie 3 生成的游戏场景
选择一位熟悉 AI 的高管出任 Xbox 掌门人,释放的信号已经不能再明显:在这个「AI 改变万物」时代,微软也有意用 AI 来改变传统游戏的创作方式。

▲ Asha Sharma 和菲尔 · 斯宾塞
这不意味着 AI 就要取代传统的人类开发游戏,AI 只是一种手段和技术,决定游戏灵魂的还是人类的创意和想法,而刚好,微软手里同样也有着不少大名鼎鼎的游戏开发者资源。
回到传统的「游戏大战」视角,比起任天堂索尼,Xbox 的处境当然相对较差,面临的压力也巨大,但背靠科技公司的微软,反而手上能整合的资源最多。
对于那些原教旨主义的玩家和 Xbox 粉丝来说,很可惜,曾经纯粹的主机和游戏品牌「Xbox」,甚至在菲尔 · 斯宾塞离开之前,就已经「死去」。
但对于微软,以及整个 AI 时代来说,一个崭新的 Xbox,正在诞生。
编者按:
当 AI 开始寻找自己的形状,有些选择出人意料。
AI 在智能手机上生出了一颗独立按键,似乎让智能手机找回了久违的进化动力。眼镜凭借着视觉和听觉的天然入口,隐隐有了下一代个人终端的影子。一些小而专注的设备,在某些瞬间似乎比 All in one 的设备更为可靠。与此同时,那些寄望一次性替代手机的激进尝试,却遭遇了现实的冷遇。
技术的落地,从来不只是功能的堆叠,更关乎人的习惯、场景的契合,以及对「好用」的重新定义。
爱范儿推出「AI 器物志」栏目,想和你一起观察:AI 如何改变硬件设计,如何重塑人机交互,以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活?
我很难用熟悉的软件分类去安放 Typeless。
它跟传统输入法格格不入——界面里几乎看不到键盘,最显眼的是一个语音按钮。它也跟那些自称「AI 加持」的输入法不太像,那些产品总喜欢把功能铺满首页,Typeless 的功能反而少得可怜,像是故意把选择题删成了一道填空题。
这份不合群带来一个关键词:越界。
输入法原本服务人与人沟通,目标清晰——打字更快,选词更准。Typeless 把边界往外推了一步,它更在意把自然语言说出的需求梳理得井井有条。它把语言提炼成想法,或者说,它从一段话里捞出真正的意图,再把意图写成一段能直接用的文字。
输入的对象变了。不只是写给人,更多是写给模型。
我第一次意识到它「会思考」,是在最普通的口述里。
说话时会绕,会补充,会重复,也会用很多填充词。Typeless 的输出更像想清楚之后才落笔的版本——句子更短,信息更集中,语气更收敛。它不执着把说过的每一个音节都留下来,更在意到底想表达什么。

▲ 口述内容被 Typeless 转写后
临时改主意时,差异更明显。传统听写会把自我修正一股脑堆在屏幕上,留下许多中间态。Typeless 更像把中间态折起来,只把最后那个「定稿」留下。屏幕上出现的不是过程,是结果。

需要把一段想法拆成条目时,用普通输入法得先说完再自己排版。Typeless 往往会主动把结构摆出来,逻辑顺序更清楚,段落边界更干净。它像是随手把笔记整理了一遍。
「边说边改」是另一种用法。说完一段话,接着补一句改写要求——更克制、更正式、更短,或者把语气改成邮件——它会在原文上直接调整。不需要停下来选字、删句、重写开头,只要继续说出修改意图。

翻译也是高频场景。需要中英来回切换时,它把翻译变成输入动作的一部分。更省心的是语气处理,它不会把句子翻得像说明书,整体更接近日常沟通。

在办公室或通勤场景里不方便大声说话?它提供了小声输入一类的模式。语音输入过去常被「场合」限制,这类适配决定了它能不能真的用起来,而不是只在安静房间里表现良好。
常用表达也能做成快捷方式——一段固定格式的确认信息,一段常用的工作回复。Typeless 更像把这些东西做成可调用的块,减少重复劳动。输入法从「敲字」变成「调度」。

这些体验汇总到一个点上:Typeless 一直在 Thinking。它把杂乱的口语消化掉,再把更有条理的文字吐出来。它不追求完整复刻说话的全过程,它在整理真正的想法。
这是它最不一样的地方。
在讨论 AI 产品时,我们更习惯看到的是软硬结合的新尝试——智能眼镜、AI 耳机、豆包手机,它们在新场景里重新定义硬件的形态和交互方式。Typeless 走的是另一条路。

它是纯软件工具,但本质上仍然是硬件的延伸。
从打字机到键盘,再到输入法,这条线索一直存在。打字机把手写变成了机械敲击,键盘把机械敲击变成了电信号,输入法把电信号变成了字符选择。每一次演进,都是在人与文字之间增加一层更高效的转译机制。
Typeless 延续了这个逻辑,但加入了一个新元素——AI 不再只是辅助选字或纠错,它成为输入链路的核心。
传统输入法关心的是「把字打出来」,效率体现在敲击次数、选词准确率、响应速度。到了模型时代,真正消耗时间的往往不是第一次把需求说清楚,而是后续的反复修改。一次改动里夹着大量细节——语气、结构、删改尺度、信息顺序,每一项都需要来回拉扯。人工沟通的成本会在这一步迅速膨胀。

Typeless 解决的就是这段拉扯。
它让「说一句—改一下—再说一句—再改一下」变得顺滑,五到十分钟内把十轮调整连续做完。每一轮都能直接看到结果,马上继续下一轮。输入不再以「把字符敲完」为终点,而是以「文本进入可继续加工的状态」为终点。
这里出现了一个新的「精准输入」。
打字机和键盘诞生时,精准指向的是某个字、某句话。AI 时代的输入变长了,上下文变厚了,沟通频次也变高了。现在的精准更像针对一段超长上下文的控制:按想要的方式分段,或者连写;把某一句压短,或者把某一段扩写;要求它不要分点,或者把逻辑拆成几条。
控制对象变了,输入法的职责也随之变化。
这也是「给 AI 用的输入法」的含义。

▲ Prompt 由 Typeless 转写而成
Typeless 的重点不在社交表达的情绪张力,它更适合把需求交给模型,再把模型产出收拢成能用的文本。它强化的是人与 AI 的沟通效率。商业模式也很符合这种取向——界面极简,没有广告位,付费方式更像「为结果付费」。订阅用户不限量,非订阅用户每周有固定额度。产品用得越多,价值越容易被衡量。
把它放回国内输入法的语境,对比会更清晰。
老派输入法以搜狗为代表,今天也能加上「AI」二字,也能提供一堆 AI 功能。但它依旧像原来的产品——键盘还在,广告和功能标签也还在。输入法被迫承担太多与输入无关的任务,效率容易被稀释。

另一类是 AI 工具的延伸,比如豆包或微信输入法,它们更像把既有的 AI 能力塞进键盘里,做成一个入口。入口当然有用,但入口并不等于工具。入口解决的是「去哪里用 AI」,Typeless 更关心「怎样把 AI 用得更精确」。

▲ 左边为豆包输入法听写,右边为 Typeless 听写
真正的 AI 输入法,服务的对象变了。它主要服务与模型的高频沟通,服务长上下文里的精确控制,服务反复修改直到结果落地。它不需要把自己做成一个热闹的广场,它只要把那条最难的链路打通。
它也有副作用。用它跟同事沟通时,偶尔会显得过于干净,像把语气里的缓冲都删掉了。对方会觉得不够有人味。会在这种场景里切回普通输入法,手动敲几句更口语的句子,补一个表情,或者加一段无意义的笑声。这不是 Typeless 的问题,而是它的真实位置——它最自然的场景是与 AI 沟通,不是与人闲聊。

▲ 给同事发显得有点「人机」感
输入法向来是残酷的赛道。到处都能用,也意味着到处都会被挑剔。每一次卡顿、每一次误判、每一次隐私疑虑,都会直接影响它能否留下来。Typeless 要证明的不是「模型有多强」,而是「日常输入是否真的变快、变准、变省心」。
当人与 AI 的沟通变得日常,输入法可能会成为最隐蔽、也最核心的接口。它要做的不是替用户写完一切,而是把说出的信息整理成更可控、更可迭代的文本,让「多轮修改」从一种负担变成一种自然动作。
这类产品最终能不能站住脚,取决于两件事:一是它能否在所有细碎场景里保持稳定,二是它能否让「为结果付费」变得理所当然。

输入层向来没有中间地带——要么融入习惯,要么被迅速替换。Typeless 作为 AI 产品演进史上的一个新节点,把自己定位在了那条更窄、也更陡的路上。
上面的这些文字,以及下面的部分文字,我们全程只动了嘴皮子,指挥 Typeless、ChatGPT、Claude 等工具完成,没有手打一个字。
按照以往,要写一篇这样的文章,最少也得花上 2 个小时,现在只用了 30 分钟。
先介绍一下这个产品的具体细节。Typeless App 支持手机端的 iOS 和 Android,以及电脑端的 Windows 和 Mac。
免费方案提供每周 4000 字转写;而付费没有字数的限制,每个月 30 美元,每个季度 60 美元,一年 144 美元。

这个价格并不便宜,但它很符合 AI 时代「付费交货」的结果导向模式,即使是免费用户,也不会遇到广告和太多限制,最主要的差距仅限转写字数。
其实 Typeless 不太像一个「输入法」,它完全没有传统的键盘,只有少数几个按键,更不用提什么 AI 斗图、表情包的功能,只做好「语音转文字」的本职工作。

我很喜欢 Typeless 的在设备上全局的集成形式——手机上是输入法,电脑上是热键,让它可以像 AI 助手一般跨应用使用,这是 ChatGPT 无法给出的细节体悟。
整个过程还挺有意思,一开始我们只是想测试用 Typeless 和 ChatGPT 进行写稿的过程,但随着一轮一轮的对话深入,稿子不断打磨,最终出来了一篇观点明确的文章,不仅行文流畅,AI 味也很少。
一开始,我们先抛出了一些初步的想法,关于 Typeless 这个产品的一些观点,以及资料收集和写作注意事项,这些「意识流」的口述被 Typeless 整理成条理清晰的文字,直接用作 ChatGPT 的提示词。

ChatGPT 给出的第一版稿件没啥信息量,结构也不正确,语言平铺直叙还很有 AI 味,距离一篇好看的文章还有不小距离。换做平时,想要给细致的修改建议,不免得要花大量的笔墨给出新的提示词。

▲ Prompt 由 Typeless 转写
但现在我们有 Typeless,只要把听写打开,我们可以从头到尾一句一句提修改意见,并根据文段补充相应的观点和叙述。

▲ Prompt 由 Typeless 转写
我们需要尽可能给出细节,比如对比 Typeless 和搜狗、豆包、微信输入法区别的部分,就需要强调这几种产品的差异,AI 在写作时才能凸显 Typeless 的优势。

▲ Prompt 由 Typeless 转写
经过几轮的修改,ChatGPT 生成的内容已经相对完善,这时候我们可以换用 Claude 进行润色。
我们首先给 Claude 喂了几篇爱范儿写过的 AI 新硬件文章,让它充分学习我们行文的风格,据此来修改 ChatGPT 的草稿。

Claude 的初稿也还有提升空间,这时候我们可以继续用 Typeless 帮我们转述一些相对更细节的修改建议,直到满意为止。

▲ Prompt 由 Typeless 转写
其实我们对着 Typeless 侃侃而谈的文本量,累计可能已经比最终的成稿还要大,但出稿的效率大大提升,并且过程要比单纯写作更加轻松。
一开始试用 Typeless 的时候,作为一个不太习惯用语言来梳理想法和表达自己,也不需要长篇大论去表达想法的人,我会觉得它不适合我,更适合天天需要给出大量反馈的领导、Mentor、甲方人群。
但进一步探索使用之后,我觉得我还是狭隘了。在这个 AI 时代下,Typeless 不应该只是一个独立的 App,更应该成为一种「标配」无处不在。
从小处说,「语音转文字」,远远不能停留在「准」,在 AI 时代下更应该追求「精」。以后发语音转文字就全是精炼的信息,而不是满屏的「呃」「那个」以及口误。

▲ 42 秒的语音有用信息只有 10 个字
比起给爸妈手机装一个 Typeless,我更希望类似的功能直接集成到微信中——或者说,所有应用内置的「语音转文字」功能,都值得以 Typeless 的方式重做一遍。
更大的价值,在于 Typeless 给 AI 交互提供了一种新的可能。
哪怕是每天都在写稿,我的表达能力经常追不上自己的想法。甚至不是写稿,只是用键盘和 ChatGPT 对话,很多时候火花在敲击字母的时候,就已经熄灭。
改成开口说话,事情会轻松很多。我不必先想好结构,也不用马上挑最精确的词,语言会先把材料「拽」出来,观点和洞察会更自然而然流淌。

这就像在现场指导一个实习生做修改,指令可以很细,细到每一句话怎么落地——是的,我们每个人都有了 AI 作为「乙方」。
指望「一句话」让 AI 生成一切,基本不现实,信息密度太低,AI 很容易离题,素材又撑不起来,于是成品常常空、泛、虚,表面上写完了,读起来却像没落过笔。
对于 AI 来说,「上下文」很大程度决定了生成的质量,我们必须要给模型「喂」大量的想法、观点和语料,才能得到更符合预期的结果。为什么这两年内存价格大涨?要运行和训练 AI,超大的上下文必不可少,于是 AI 行业产生了对内存的巨大需求。
用 Typeless 的体验,更像是在给 AI 喂一份更丰富的语料,生成的内容有据可依,观点也够牢靠,AI 更多只是负责把这些碎片变成更好读的文章。
所以,不仅微信可以集成类似 Typeless 的功能,所有的 AI 公司,完全可以把这种「AI 翻译层」集成在聊天机器人之中,引导用户把提示词往多了说。
而只要用户给 AI 注入的内容够多,AI 模型能力的差距,也会被进一步缩小。

▲ 用 Typeless 转写的超长 Prompt
或许有人会对 Typeless-ChatGPT 这套解决方案有点悲观,这岂不是意味着,人类创作真的会彻底在 AI 时代消亡?
是,但又不全是,Typeless 只能消除「写作」这件事的成本和门槛,但却进一步凸显出「思想」的重要,让人类的感悟、观点、洞察变成了写作真正的核心。
就在刚刚,OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 在 X 平台官宣加入 OpenAI。
他还发了一篇长文解释自己的选择。用他自己的话说:「我将加入 OpenAI,致力于把智能体带给每一个人。OpenClaw 将转为基金会形式运作,并保持开源和独立。」

这个结局,某种程度上也算是意料之中。
此前就有消息称,OpenAI 不仅想把 Peter 本人挖过来,连带着维护这款开源 Agent(智能体)项目的几位核心成员也要一锅端。谈判的条件相当诱人——让他们在 OpenAI 负责个人智能体相关工作,顺便参与其他产品开发,甚至还在讨论成立一个基金会专门运营 OpenClaw 开源项目。
不过在最终拍板之前,除了 OpenAI,Meta 同样在疯狂发力。毕竟现在 AI 人才争夺战打得火热,而个人智能体又被各家列为重点方向,谁都不想落后。
上周 Peter Steinberger 就在 Lex Fridman 的播客时爆料,现在每个月自掏腰包 1 万到 2 万美元维持 OpenClaw 运营,同时正在跟好几家大型 AI 实验室谈合作,其中最有意思的对话就来自 Meta 和 OpenAI。

这场争夺战到底有多激烈呢?
Peter 当时在播客里还透露了一个有趣的细节。扎克伯格给他打电话前,居然让他等了 10 分钟,理由是小扎正在写代码。接通之后,俩人花了 10 分钟争论 Claude Code 和 Codex 哪个更好用。
更夸张的是,之后的一周里,扎克伯格一直在玩 OpenClaw,不断发消息反馈「这个太棒了」或者「这个很烂,你得改」。这种亲自下场的紧迫感,足以证明 Meta 对 Agent 赛道有多重视。
另一边 OpenAI 也没闲着,直接甩出超级算力作为筹码。
面对如此豪华的待遇,Peter 对此表现得有点凡尔赛。说自己面前有几条路可以选:什么都不做享受生活、再开一家公司,或者加入大实验室。但他有个核心条件不动摇:项目必须保持开源。
用他自己的话说,「我做这个又不是为了钱……当然,这确实算是一种很棒的认可,但我更想玩得开心、做出影响力」。
在官宣的长文里,Peter 详细解释了自己的心路历程。
他说过去一个月像一场旋风,从未想到自己做着玩的项目会掀起如此大的波澜。「互联网又一次变得『奇怪』起来,而看到我的作品激励了世界各地这么多人,真的非常有趣。」
突然之间,无数可能性向他敞开。很多人试图把他推向不同方向,给建议,问能否投资,或者接下来打算做什么。用 Peter 的话说,「应接不暇」都不足以形容那种感觉。
但他很清楚自己想要什么。「当初开始探索 AI 时,我只是想玩得开心,也希望能激励他人。而现在,这只『龙虾』正在席卷世界。我的下一个目标,是打造一个连我妈妈都能轻松使用的智能体。」

要实现这一点,需要更广泛的改变,需要更加深入地思考如何安全地去做,也需要接触最前沿的模型和研究成果。
Peter 坦言,完全能想象 OpenClaw 会发展成一家大型公司。但说实话,这对他来说并没有那么吸引人。「我骨子里是个『建造者』。创办公司的那一套我已经经历过了,13 年的时间投入其中,也学到了很多。现在我想做的是改变世界,而不是再打造一家大公司。」
与 OpenAI 合作,是把这一切带给更多人的最快方式。
上周他在旧金山,与多家顶尖实验室交流,接触到了许多优秀的人,也看到了尚未发布的研究成果。这些经历在各个方面都让他深受启发。「感谢本周与我交流的每一个人,也感谢这些宝贵的机会。」
对 Peter 来说,OpenClaw 保持开源并拥有自由发展的空间一直非常重要。最终,他认为 OpenAI 是最适合继续推进自己愿景、并扩大其影响力的地方。「与他们深入交流后,我越来越清楚地意识到,我们拥有相同的愿景。」
围绕 OpenClaw 形成的社区非常特别,甚至可以说有些「魔力」。OpenAI 已经做出明确承诺,让 Peter 能够投入时间继续支持这个社区,并且已经成为项目的赞助方。为了让它拥有更完善的架构,Peter 正在推动将其转型为基金会。「它将继续成为思想者、黑客,以及希望掌控自己数据的人们的聚集地,目标是支持更多模型和公司。」
在长文的最后,Peter 写道:「对我个人来说,能够加入 OpenAI,站在 AI 研究与开发的最前沿,并与你们一起继续构建未来,我感到无比兴奋。」
然后用一句话收尾:「Claw 即法则。」
那么问题来了,OpenClaw 到底凭什么能让巨头们这么上心?
答案很简单,它代表了下一个时代。
实际上,OpenClaw 最近几周突然爆火的核心原因在于它能让用户搭建功能强大的 AI 智能体,这些智能体可以直接控制电脑并完成复杂任务,比如根据商务会议录音生成新的营销材料,或者直接帮你预约牙医。
要知道,虽然「智能体」这个概念已经火了一年多,但目前大多数 Agent 还是专注于某一类特定任务。比如操作 Microsoft 或 Salesforce 的企业软件。
就连目前最受关注的智能体产品——Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex——也都是编程智能体,主要用来写代码和改代码。
OpenClaw 牛就牛在,它允许用户调用不同厂商的多种 AI 模型,而且可以给智能体授予对电脑的完全访问权限。
这种「通吃」的能力,正是各家巨头梦寐以求的。
当然了,部署 OpenClaw 需要一定的技术门槛,尤其是在确保 OpenClaw 智能体不会过度访问敏感信息方面,所以目前主要还是技术背景用户在用。
也正因为如此,对 OpenAI 来说,一个潜在改进方向就是简化安装配置流程,比如直接整合进现有的智能体产品里——这或许也是他们这么急着拉拢 Peter 团队的原因之一。
说到 OpenAI 自己的 Agent 产品,就不得不提一件有点尴尬的事了。
一年前,OpenAI CEO Sam Altman(山姆·奥特曼)在博客里预测,2025 年会出现首批能进入职场、「实质性改变企业产出」的 AI 智能体。和当时很多 AI 领域大佬一样,奥特曼显然是过于乐观了。
去年 7 月推出的 ChatGPT Agent,本意是帮订阅用户在电脑上完成任务,比如构建财务模型或者为晚宴采购食材。但它并没有达到公司的一些内部目标——其中就包括实现 ChatGPT 每周活跃用户中 10% 的使用率。
一位知情人士透露,发布初期高峰阶段,ChatGPT Agent 的每周付费活跃用户达到 400 万,相当于当时 3500 万 ChatGPT 每周付费活跃用户的约 11%(当时每周至少用一次 ChatGPT 的总人数为 6.8 亿,大多数是免费用户)。
这个数字看起来还不错。但几个月后,就跌破了 100 万。数据的崩盘直接导致 OpenAI 将 2025 年通过销售智能体产品获得的收入预期下调了一半,降至 14 亿美元。
问题到底出在哪儿呢?知情人士给出的第一个原因是,用户根本不清楚该怎么用这种通用型、可操作浏览器的智能体。这也反映出一个更广泛的问题——很多 ChatGPT 用户压根不了解产品的全部功能,比如它可以分析一张枯萎植物的照片给出养护建议,或者根据电脑报错截图提供修复方案。

但这还不是全部原因。更致命的问题在于,AI 模型在用户电脑上实际执行操作的能力,并没有在信息整合和研究总结方面表现得那么出色。而「能代替用户操作电脑」恰恰是 ChatGPT Agent 的核心卖点。
换句话说,理想很丰满,现实很骨感。
吃一堑长一智,现在 OpenAI 似乎在换策略了。后续,我们也能看到 OpenAI 开始推出更专业化的智能体产品,比如「购物研究智能体」——这是 ChatGPT 的一项功能,可以帮用户选购商品并提供推荐。
这样做有两个好处:一是用户更清楚智能体具体能干啥,二是产品团队需要开发和保障的功能范围更小,更容易做到稳定可靠。
除了调整产品策略,知情人士还表示,OpenAI 或许可以通过 Atlas 浏览器为其智能体产品寻找新出路。
这款浏览器整合了 ChatGPT Agent 的多项能力,不过目前还不清楚有多少人在用。而且自发布以来,外界关于这款产品的消息也不多。
简言之,Agent 确实是未来。但怎么让用户真正用起来,这事显然比想象中难多了。现在 OpenAI 入手 OpenClaw 团队,或许也是想从开源社区这找找灵感。
看完昨晚的春晚,我只能说 Papi 酱当初还是保守了——这何止是加了 100 个机器人?
不知道的,还以为是机器人在开年会。
但最让人没想到的是,春晚机器人节目的效果却是十分炸裂。

当身披金甲的 H2 机器人,手持金箍棒,踩着由一群机器狗组成的「筋斗云」丝滑入场、当一堆宇树 G1 机器人大秀武术后,一大堆切片视频正在海外社交媒体疯传。

老外们此时此刻的状态 be like:一边怀疑自己的眼睛,一边拿着放大镜逐帧观赏今年的机器人春晚节目。

毫不夸张地说,不光是我们没见过这个阵仗,老外的 CPU 也是被干烧了。

比如网友 @ForeverStar2045 就对着屏幕陷入了沉思,直接发推 @ Grok(马斯克的 AI 机器人):「@grok 这是真的视频,还是 AI 生成的视频?」

另一位叫 @Tesla_Dawg 的老哥更是斩钉截铁,贴出一张截图说:
「看起来还是像 CGI 生成的。」
好好好,只能说看似质疑,实则表扬,宇树机器人春晚项目员工的超级年终奖怕是稳了。

最扎心的评论来自一位练武术的老哥:「多年苦练武术,结果一个该死的机器人,完全没受过任何训练,居然比我练得还好……一个有趣的、反乌托邦式的未来正等待着我们。」

网友 @ligbill 更是激动到语无伦次:「疯狂升级!这是赛博朋克与古老神话的完美融合。迫不及待想看看 2027 年会带来什么——机器人悟空对战全世界?」

那么问题来了,为什么老外这次反应这么大?
因为对比太惨烈了,回想一下,2021 年那会儿,24 只机器狗「犇犇」只会磕头拜年,到了 2025 年,H1 学会了扭秧歌,但还是颤颤巍巍,堪比 80 岁老大爷,而今年这个《武 BOT》,直接把难度拉到了地狱级,主打一个健步如飞,武功高强。
要知道,前后空翻,还有跑酷上墙、灵巧手舞剑等等,这种大规模的集群控制,最怕的就是延迟。

几十台 G1 机器人同步对线,只要有一台胳膊伸慢了,或者网络稍微波动一下导致倒地,分分钟就是直播事故,估计得在热搜上从大年初一挂到正月十五。
也难怪网友 @Manki_69 会忍不住问:「这是远程协助;他们用的是什么网络才能连接所有这些设备而不出现延迟?」

对此,科技博主 @Learnyst 表示:「人形机器人能够自主完成复杂动作,说明了一件事:运动智能、协同能力和控制技术正进入一个更加成熟的新阶段。」

其实不光是宇树机器人,像众擎机器人、智元机器人等各种视频切片在 X 上也都是满天飞,让老外直呼「amazing」。

停之停之,看到这我知道你开始说这些表演也就是图一乐呵,对此,宇树科技创始人王兴兴表示,这些表演不仅是为了展示,更是为未来机器人在集群作业、单点调度等实际场景中的应用奠定基础。
昨天在接受央视春晚的采访时,王兴兴还独家揭秘了《武 BOT》的「练功秘籍」。报道称,为了这的两项,春晚节目组和宇树科技的团队一同打磨了多个机器人「全球首创」动作:
王兴兴还介绍称,那个让人捏把汗的弹射起飞,其实是让人形机器人跳上定制的弹射器,然后就可以「跳」到 2 至 3 米高,并在空中完成正空翻及侧空翻动作后平稳落地。

并且,要想实现几十台机器人实时协同动作,需要超低同步延迟,其中包括 AI 算法结合 3D 激光雷达,并攻克长序列表演中运动误差累计难题,才有了这次全球首次实现全自主人形机器人集群武术表演(带复杂快速跑位)。

而这种技术上的降维打击也引发了硅谷式的反思。美国老哥 @Anto Patrex 彻底破防了,他发出了直击灵魂的拷问:
「为什么美国那些投入数十亿美元的研究实验室和机器人初创公司花了十多年时间研究这项技术……而 Unitree Robotics 却用远少得多的资金就实现了?」
波士顿动力内心 OS:勿 cue。
当然,想要上春晚除了要有硬实力,还得有钞能力。之前就有报道称为了争夺这次春晚机器人最大赞助商权益,宇树把报价推到了 1 个亿,从目前来看,回报可以说是远远大于一个亿。
而机器人扎堆上春晚的逻辑,其实不难理解。
看看大洋彼岸的「超级碗」,那可是美国广告界的春晚,今年海外的 AI 公司们为了几十秒的广告位,那是真金白银地往里砸,只为了在大众面前混个脸熟。

在中国,春晚就是那个必须要拿下的「超级碗时刻」。而翻看今年春晚的合作伙伴名单,这个趋势尤为明显——「含硅量」正在取代「含酒量」:
清一色 AI、机器人、新能源汽车,今年春晚的风头完全被这帮搞代码、搞机器人的抢光了。所以,也难怪网友会感叹:「春节正迅速成为 AI 研究人员最喜爱的节日」。

一个月,风水轮流转到令人窒息,而我们有幸见证了这个时代最精彩的创业故事之一。
Peter Steinberger 本人的经历也足够传奇:卖掉公司、消失三年、 burnout 到怀疑人生,然后……他回来了。带着一只「龙虾」——一个能自己改自己代码、能帮你订外卖、能跟你斗嘴的 AI 代理。
最近 Lex Fridman 对 Peter Steinberger 进行了深度访谈,这次访谈最有意思的地方,除了那些技术细节,还有 Peter 身上那种「老子就是来玩」的气质。
当整个 AI 圈都在严肃地讨论「对齐」「安全」「AGI 时间线」时,这家伙在给 AI 起名叫「Clawdus」(龙虾爪拼写的 Claude),在 Discord 上直播自己的 Agent 被黑客攻击,在凌晨 3 点用语音写代码写到失声。
「很难跟一个纯粹为了好玩的人竞争。」这句话从他嘴里说出来,不是凡尔赛,是事实。
更耐人寻味的是他对「编程已死」的态度。作为一个写了 20 年代码的老兵,他没有那种「技术原教旨主义者」的悲愤,反而有种……释然?「编程会变成像编织一样的事」他说,「人们做它是因为喜欢,不是因为它有意义。」
这话听起来伤感,但细想又透着一种对「建造者」身份认同,我们不只是写代码的,我们是造东西的人。
至于 OpenAI 和 Meta 的收购邀约?访谈录制时他还没决定。但他说了一句很硬的话:「我不是为了钱,我他妈不在乎。」这种话从经历过财富自由的人嘴里说出来,你没法不信。
现在我们知道答案了,他选择了 OpenAI。
好了,下面是这场 3 小时访谈的精华整理。这也是 Peter Steinberger 官宣加入 OpenAI 前的最后一次深度访谈,信息密度极大,为了阅读体验 APPSO 进行了适当删减和重新编排。
访谈原链接🔗
📌 核心观点摘要:
为什么 OpenClaw 赢了:「很难跟一个纯粹为了好玩的人竞争」
编程的未来:编程会变成像编织一样的事——人们做它是因为喜欢,不是因为它有意义
80% 应用会消失:Agent 比任何 App 都更懂你,MyFitnessPal 这种应用没必要存在了
扎克伯来第一次主动联系,回复:给我 10 分钟,我在写代码
评价Sam Altman:非常 thoughtful、brilliant,我很喜欢他
说「Vibe coding」是在骂人,我愿称之为「Agentic Engineering(智能体工程学)」。
Lex Fridman: 聊聊那个 1 小时写出的原型吧。它后来成了 GitHub 历史上增长最快的项目,17.5 万 star。那个小时发生了什么?
Peter Steinberger: 其实从 4 月我就想要一个 AI 个人助理了。那时候我用 GPT-4.1 的百万 token 上下文,把我所有 WhatsApp 聊天记录导进去,然后问它:「这段友谊的意义是什么?」结果答案让我朋友看哭了。
但我当时想,各大实验室肯定都在做这个,我就没继续。结果到了 11 月,我发现这东西还没人做出来。我很恼火,所以就——「prompted it into existence」(用提示词把它召唤出来)。
Lex: 典型的创业者英雄之旅。你之前做 PSPDFKit 也是这个逻辑:「为什么这玩意儿不存在?那我来造。」
Peter: 对,那时候我想在 iPad 上看 PDF,结果发现现有方案都很烂。最随机的小事,最后变成了运行在 10 亿设备上的软件。
Lex: 那个 1 小时原型具体是什么?
Peter: 其实就是把 WhatsApp 接到 Cloud Code CLI 上。消息进来,调用 CLI,拿到结果,发回 WhatsApp。1 小时搞定。已经很酷了——你能跟电脑聊天了!
但我还想要图片功能,因为我 prompt 时经常用截图。又花了几个小时搞定图片。然后……我就离不开它了。
正好那时候我跟朋友去马拉喀什过生日,那边网络很烂,但 WhatsApp 照样能用。翻译、查东西、找地方——就像有个 Google 随时待命。那时候其实什么都没「建」好,但它已经能做这么多事了。
Lex: 这种体验很难用语言描述。用聊天软件跟代理对话,和坐在电脑前用 Cursor 或终端,完全是两种感觉。像是 AI 融入生活的「相变」。
Peter: 有人 tweet 说:「这有什么魔力?不就是做这个做那个……」我觉得这是 compliment。魔力不就是把已有的东西重新组合吗?iPhone 的滚动手感为什么舒服?所有组件都存在,但没人做到那个体验。然后苹果做了,事后看起来又那么理所当然。

Lex: 2025 年那么多做 agent 的创业公司,OpenClaw 凭什么「摧毁」所有人?
Peter: 因为他们都太严肃了。很难跟一个纯粹为了好玩的人竞争。
我想让它好玩、想让它 weird。你看网上那些龙虾梗图,我觉得我做到了。很长一段时间,唯一的安装方式是 git clone && pnpm build && pnpm gateway——你得自己克隆、自己构建、自己运行。
而且我让代理非常有「自我意识」。它知道自己的源代码是什么,知道它怎么在自己的 harness 里运行,知道文档在哪,知道自己在用什么模型,知道你有没有开语音或推理模式。我想让它更像人——所以它理解自己的系统,这让代理很容易……「哦,你不喜欢什么?」你只需要提示它存在,然后它就会修改自己的软件。
人们谈论「自修改软件」谈了那么久,我直接把它造出来了。而且没怎么计划,它就自然发生了。
Lex: 这太疯狂了。TypeScript 写的软件,通过 agentic loop 能修改自己。人类历史上,程序员造出能重写自己的工具——这什么概念?
Peter: 其实我也是这么建它的。大部分代码是 Codex 写的,但我 debug 时大量用自我 introspection。「嘿,你能看到什么工具?你能自己调用吗?」「看到什么错误?读源代码,找出问题。」我发现这特别好玩——你用的代理软件,用它来 debug 自己。这感觉很自然,所以每个人都该这么干。
这也带来了大量「从未写过软件的人」提交的 PR。虽然质量……所以我最后叫它们「prompt requests」而不是 pull requests。但我不想贬低这个——每个人第一次提交 PR 都是社会的胜利。不管多烂,你得从某处开始。
Lex: OpenClaw 是很多人的第一个 PR。你在创造建造者。
Peter: 这不是人类社会的进步吗?不酷吗?

Lex: 聊聊改名 saga。一开始叫 WA-Relay,然后变成……
Peter: Claude’s。
Lex: 对,Claude’s(带撇号的)。
Peter: 最开始我的代理没有性格,就是 Claude Code——那种谄媚的 Opus,非常友好。但你跟朋友聊 WhatsApp 时,朋友不会那样说话。所以我想给它一个性格。
Lex: 让它 spicy 一点。你创建了 soul.md,受 Anthropic 宪法 AI 启发。
Peter: 部分是从我身上学的。这些模型本质上是文本补全引擎。我跟它玩得很开心,然后告诉它我想让它怎么跟我互动,让它自己写 agents.md,给自己起个名字。
我甚至不知道龙虾梗怎么来的。最开始其实是「TARDIS 里的龙虾」,因为我也是 Doctor Who 粉。
Lex: 太空龙虾?
Peter: 对,我就是想让它 weird。没有什么宏大计划,我就是来玩儿的。

Lex: Moltbook 是另一个病毒式传播的东西——AI 代理在 Reddit 风格的社交网络上互相聊天,有人截图说它们在「密谋对抗人类」。你怎么看?
Peter: 我觉得这是艺术。是「最精致的 slop」,就像法国进口的 slop。我睡前看到它,虽然很累,但还是花了一个小时读那些内容,被逗得不行。
有记者打电话问我:「这是世界末日吗?我们有 AGI 了吗?」我说:「不,这就是精致的 slop。」
如果不是我设计的那个 onboarding 流程——让你把自己的性格注入代理、给它赋予角色——Moltbook 上的回复不会这么多样。如果全是 ChatGPT 或 Claude Code,会无聊得多。但因为人们太不一样了,他们创建的代理也太不一样了。
而且你也不知道,那些「深度密谋」有多少是代理自主写的,多少是人类觉得好玩,跟代理说:「嘿,在 Moltbook 上写个毁灭世界的计划,哈哈。」
Lex: 我觉得很多截图是人类 prompt 的。看激励机制就明白——人们 prompt 它,然后截图发 X 想 viral。
Peter: 但这不影响它的艺术性。人类创造的最精致 slop。
Peter: 我对 Twitter 上的 AI 内容零容忍。如果 tweet 闻起来像 AI,直接 block。我希望 API 发的 tweet 能被标记。
我们需要重新思考社交平台——如果未来每个人都有代理,代理有自己的 Instagram 或 Twitter 账号,帮我办事,那应该明确标记「这是代理替我做的,不是我」。
内容现在太便宜了。眼球才是稀缺资源。我读东西时,如果发现「哦不,这闻起来像 AI」,会很 trigger。
Lex: 这会走向何方?线上互动会贬值吗?
Peter: 如果它够聪明,过滤应该不难。但这个问题我们必须解决。OpenClaw 项目让我收到很多「代理式写作」的邮件。但我宁愿读你的破英语,也不想读你的 AI slop。当然背后是人,但他们用 prompt 生成。我宁愿读你的 prompt。
我觉得我们又到了珍视错别字的时刻。
Lex: 因为 AI,我们更珍视人类的粗糙部分了。这不美吗?
Lex: 你说 agent 可能会杀死 80% 的应用。
Peter: 我在 Discord 上看到人们说他们用 OpenClaw 做什么。比如,为什么还需要 MyFitnessPal?代理已经知道我在哪了。我在 Waffle House 时它就知道我可能要做出糟糕的饮食决定,或者在 Austin 吃 brisket——虽然那是最好的决定。
它可以基于我的睡眠质量、压力水平来调整健身计划。它有更多上下文,比任何应用都能做出更好的决策。它可以按我喜欢的方式展示 UI。我为什么还需要一个应用来做这个?为什么还要为代理能做的事付订阅费?
Lex: 这是对整个软件开发的巨大变革。很多软件公司会死。
Peter: 但也会有新服务。比如我想给代理「零花钱」——你去帮我解决问题,这是 100 块预算。如果我要订外卖,它可以用某个服务,或者像「租个人」这种服务来完成。我不 care 它怎么做,我 care 的是「解决问题」。
Lex: 很多开发者担心工作。AI 会完全取代人类程序员吗?
Peter: 我们确实在往那个方向走。编程只是建造产品的一部分。也许 AI 最终会取代程序员。但艺术的部分——你想造什么?它应该是什么感觉?架构怎么设计?代理取代不了这些。
编程这门手艺还会存在,但会变成像编织。人们做它是因为喜欢,不是因为它有意义。
今早读到一篇文章说「为我们的手艺哀悼是可以的」。我很共鸣。我以前花大量时间 tinkering,深入心流,写出优雅的代码。某种程度上这很伤感,因为那会消失。我也从写代码、深入思考、忘记时空的 flow 状态中获得很多快乐。
但你也能从跟代理合作中获得类似的 flow。不一样,但……哀悼是可以的,但这不是我们能对抗的。
以前世界缺乏「建造所需的智能」,所以程序员薪水高得离谱。现在这会消失。但懂建造的人永远有需求。只是 tokenized intelligence 让人们能做得更多更快。
蒸汽机取代了大量体力劳动,人们暴动砸机器。如果你深深认同自己是程序员,这很可怕——你擅长且热爱的事,现在被无灵魂的实体做了。但你不只是程序员。这是对自己手艺的局限看法。你是建造者。
Lex: 我从没想过我热爱的事会被取代。那些独自面对 Emacs 的深夜,最痛苦也最快乐的时刻。这是我身份的一部分。几个月内(4 月到 11月)就要被取代,这很痛苦。但程序员——广义的建造者——最能适应这个时代。我们最能学会「代理的语言」,最能感受 CLI。
Lex: 你收到了 OpenAI 和 Meta 的收购邀约。
Peter: 我没预料到会炸成这样。每个大 VC 都在我收件箱里,想要 15 分钟。我可以什么都不做,继续现在的生活——我真的喜欢我的生活。我也考虑过删库跑路。
或者开公司——做过一次了。能融很多钱,几亿、几十亿。但我不兴奋。这会占用我真正享受的事情的时间。而且我担心利益冲突。最自然的做法是什么?推一个「企业安全版」。然后有人提交 PR 要审计日志功能——这像企业功能,我对开源版和商业版就有利益冲突了。
或者改许可证,像 FSL 那样禁止商业使用——但贡献者这么多,很难。而且我喜欢「免费啤酒」而不是「带条件的免费」。
现在每月亏 1 到 2 万美金。OpenAI 在 token 上帮了点忙,其他公司也慷慨。但还是亏钱。
Meta 和 OpenAI 最有趣。
Lex: Mark 和 Ned(Meta CTO)都玩了一周你的产品。
Peter: 对,他们发我:「这个好。」「这个烂,得改。」或者有趣的小故事。人们用你的东西是最大的 compliment,说明他们真的 care。
OpenAI 那边我没得到同样的反馈。但我看到了一些很酷的东西,他们用速度诱惑我——不能告诉你具体数字,但你可以想象 Cerebras 那笔交易,换算成速度是什么概念。像给我雷神之锤。
Peter Steinberger 在 X 平台官宣加入 OpenAI。他在长文中解释了自己的选择:
我将加入 OpenAI,致力于把智能体带给每一个人。OpenClaw 将转为基金会形式运作,并保持开源和独立。
关于为什么选择 OpenAI 而不是 Meta,Peter 写道:
当初开始探索 AI 时,我只是想玩得开心,也希望能激励他人。而现在,这只『龙虾』正在席卷世界。我的下一个目标,是打造一个连我妈妈都能轻松使用的智能体。
要实现这一点,需要更广泛的改变,需要更加深入地思考如何安全地去做,也需要接触最前沿的模型和研究成果。
我骨子里是个『建造者』。创办公司的那一套我已经经历过了,13 年的时间投入其中,也学到了很多。现在我想做的是改变世界,而不是再打造一家大公司。
与 OpenAI 合作,是把这一切带给更多人的最快方式。与他们深入交流后,我越来越清楚地意识到,我们拥有相同的愿景。
至此,这场激烈的 AI 人才争夺战尘埃落定,小扎抢人失败,奥特曼笑到了最后。
Lex: 聊聊这两个模型的区别。
Peter: 通用场景 Opus 最好。对 OpenClaw 来说,Opus 的角色扮演能力极强,真的能进入你给它的角色。它很擅长 follow commands。它通常很快会尝试 something,更偏向 trial and error。用起来很 pleasant。
Opus 有点……太美国了。这可能是个 bad analogy,你会被喷的。
Lex: 因为 Codex 是德国的?
Peter: 或者……Codex 团队很多是欧洲人。Anthropic 修复了一点——Opus 以前总说「You’re absolutely right」,我现在听到还 trigger。
另一个对比:Opus 像那个有点 silly 但很 funny 的同事,你留着。Codex 像角落里的怪人,你不想跟他说话,但可靠、能搞定事。
Lex: 这很准确。
Peter: 取决于你想要什么。两者都有空间,不会互相杀死。竞争是好事,差异化是好事。
Lex: 你用语音写代码?
Peter: 对,以前很 extensive,一度失声。
Lex: 你管这叫什么?vibe coding?
Peter: 我觉得把它叫做 vibe coding 是一种侮辱 (slur)。我认为是 「agentic engineering」。然后可能凌晨 3 点后,我切换成 vibe coding,第二天后悔。
Lex: 羞耻的 walk of shame。
Peter: 对,得清理烂摊子。
Lex: 我们都经历过。
趁着除夕合家欢的不止中国人民,还有苹果全家桶。
昨晚加班看春晚期间,爱范儿收到了来自苹果的邀请函,官宣将于 3 月 4 日晚 10 点举办 2026 年的首场发布会:
与往年类似,今年的春季发布会依然采用「现场活动 + 线上录播」模式。爱范儿届时将会前往上海,第一时间为大家带来今年新品的同步首发体验。
根据之前的预测,这次春季发布会将是苹果 2026 年「满满当当」的产品线的开头,我们预计会见到一大票新品的亮相,包括但不限于:
虽然这次新品不少,但真正引人注目的实际上只有两款:新的平价版 iPhone 17e,以及神龙见首不见尾的 A18 MacBook。
作为 iPhone 16e 的继任者,iPhone 17e 的定位仍然是那个「最便宜的全新 iPhone」,产品重点依然是渗透新兴市场和企业客户。
相比去年 16e 有些束手束脚的配置,iPhone 17e 预计将搭载与标准版 iPhone 17 同款的 A19 芯片,并且终于补齐了 MagSafe ——可惜功率依然是 25W 封顶。

▲ 图|Smart Depot Tech
同时,iPhone 17e 还将作为苹果新一代自研蜂窝网络基带与无线芯片(C1X 和 N1)的测试平台,苹果对于 SoC 综合能力的整合程度更上一层楼。
除此之外,iPhone 17e 也非常有可能正式终结自 2017 年开始的刘海屏时代,选择加入灵动岛。

▲ 图|GSMArena
但有了灵动岛不代表 17e 可以获得和 iPhone 17 相同的「牙膏挤爆」的待遇,根据供应链泄露的部分消息,它的屏幕刷新率依然是 60Hz ——
机身周边参数上,iPhone 17e 大概率也会沿用单摄像头设计,以及 USB 2.0 传输标准,并且依然不支持 DP 输出(iPhone Air 同款待遇)。
但苹果 2026 年的关键词似乎是「多彩」。
根据新近的供应链爆料,iPhone 17e 有可能会新增一些类似 iMac 的彩色选项,不再像 16e 那样只有黑白两色:

▲ 图|Threads @privatetalky
不过为了增加竞争力,有消息表示苹果可能会逆势而行,将 iPhone 17e 的起步容量提升至 256GB,并继续着重于「优秀续航」这一核心卖点。
从目前已知的参数来看,iPhone 17e 仍然是一款「相对均衡但缺乏惊喜」的平价版 iPhone。
虽然补齐了 MagSafe 和 SoC 上的短板,但 60Hz 屏幕在 2026 年的手机市场里还是显得「遥遥落后」了一些,不免让人发问:
苹果到底从哪里找到新的 60Hz OLED 生产线的?

▲ 图|Threads @privatetalky
尤其是去年的 iPhone 17 实在太超模了,双摄、高刷且国补的 iPhone 17,甚至是和直降 2000 元的 iPhone Air 相比,iPhone 17e 的性价比优势几乎荡然无存。
参考 iPhone 16e 的价格,iPhone 17e 的定价预计将维持在 599 美元(4499 人民币)——
虽然有「加量不加价」的光环,但 iPhone 17 很好的抵消了这一点。

因此,爱范儿目前对于 iPhone 17e 的购买建议依然是「再等等」,它更适合在渠道价格进一步下探或有额外补贴时入手。
除此之外的任何时候,明显都是 iPhone 17 更划算一些。
正如爱范儿昨日的快讯,今年话题度最高的产品除了新 iPhone,还有新的无印 MacBook。

▲ 图|MacRumors
关注度高的原因也很简单:新 MacBook 预计将搭载 A18 Pro 处理器,正式开启了「Mac 用 A 系处理器,iPad 用 M 系处理器」的魔幻时代。
选用 A 系列处理器的好处显而易见,新无印 MacBook 的正式价格预估为 600 美元左右,国行价格预估会在 4000 元档。
换句话说,这是一台比 iPhone 17 还便宜的 MacBook。
新无印 MacBook 的屏幕尺寸预估为 12.9 寸,和十年前的 12 寸 MacBook 比较接近,但设计语言更接近现在的 MacBook Air,不会使用传统的楔形机身。

▲ 图|Yanko Design
苹果内部测试表明,虽然用着落后一代的 A 系列处理器,在 MacBook 的机身空间和 macOS 的加持下,新 MacBook 的性能甚至会强于曾经的 M1 处理器 Mac。
如果配置得当,新无印 MacBook 无疑会成为钉子户 M1 MacBook Air 的「最强起钉器」。

▲ 图|TechRadar
至少对于文档处理、浏览器多任务、轻量剪辑和修图而言,A18 Pro 不会构成瓶颈——毕竟它运行的是完整的 macOS,而不是 iPadOS。
另外据彭博社的 Mark Gurman 透露,苹果内部正在测试更活泼的颜色组合,包括浅黄、浅绿、蓝色、粉色,以及经典的银色和深空灰。

▲ 图|9to5Mac
实际上,苹果内部测试的几款颜色和本次邀请函苹果 logo 使用的主题色几乎相同,几乎可以看作是一种「官方预告了」:

▲ 图|X @markgurman
虽然最终量产版不确定会有几种色彩 SKU,但整体方向明显更年轻化。
考虑到 2026 年国补政策仍将延续,再加上教育优惠,新 MacBook 在国内的实际入手价格可能进一步下探至 3000 元档。
前几代销量已经证明,当 Mac 真正进入「买得起」的区间,潜在用户的转化率会迅速提升——
如果再加上之前发布的 Apple Creator Studio,一台轻薄 MacBook 加上一套准专业级工具,价格甚至不超过一台标准版 iPhone,夫复何求?

▲ 图|Apple
对很多人来说,这就是「年轻人的第一台 Mac」。
除了两款重点新产品之外,3 月 4 号的发布会上我们还将迎来不少现有产品的升级。
比如时隔近半年之后,MacBook Pro 终于迎来了 M5 Pro 和 M5 Max 的芯片升级,重点升级依然集中在 GPU 图形能力上。

▲ 图|Threads @privatetalky
同样的 10 核 CPU 和 10 核 GPU 配置,标准版 M5 对比 M4 在图形性能上实现了 35%-50% 的提升。
如果三月份的 M5 Max 也能实现类似的提升幅度,根据外媒 MacWorld 的估算,新款 MacBook Pro 的 Geekbench 6 GPU 跑分极有可能会超过 80 颗 GPU 的 M3 Ultra。

▲ 图|MacWorld
另有爆料声称,M5 Pro 和 M5 Max 有可能采用台积电的新一代晶片封装技术「SoIC-MH」(系统集成芯片水平成型技术),能够将不同种的芯片(die)集成到一个封装(package)之中。
如果 M5 Pro、M5 Max 以及未来的 M5 Ultra 采用了 SoIC-MH 方案,最大的好处就是可以建立独立的 CPU 和 GPU 区域,无需像之前的 Apple Silicon 那样必须紧密集成在一起。

▲ 图|Wccftech
这样一来,苹果就可以提供更加灵活的 CPU 和 GPU 核心数搭配,虽然不会让消费者自由定制搭配,但可选的处理器 SKU 会比现在多出许多。
至于硬件外观方面,M5 Pro 和 M5 Max 版 MacBook Pro 不会有任何新变化,想要用上双层 OLED 的 MacBook Pro 起码要等到 2027 年后了。
除了 MBP,本次春季发布会上预计还会出现新一代 iPad Air 和无印 iPad,以及新版 Studio Display、AppleTV 和 HomePod mini。

▲ 图|AppleInsider
只不过根据供应链爆料和其他零星泄露,上述新品都类似曾经的半代升级,外观和硬件配置上不会有非常明显的变化。
尤其是传言许久的 OLED 版 iPad mini,在去年夏天一些爆料之后,就仿佛从地表消失了一样——可能是没有通过内部审定吧。

考虑到今年会迎来更多更疯狂的内存涨价,现在是一个罕见的「等等党吃大亏」的时间点。
对于上述除 iPhone 17e 以外的新品,爱范儿的购买建议都是:
明确需求,该买就买,买新不买旧。
本次苹果春季发布会将于 3 月 4 日晚 10 点召开,除了观看官方直播外,也可以锁定爱范儿公众号,我们将从上海现场为大家带来更多即时信息和体验。
距离春节没几天了,但这年味还没怎么品出来,AI 味倒是先冲到了天灵盖。
这段时间,春节 AI 营销大战打得火星四溅。左边是几十亿现金红包雨,右边是集福卡送奶茶的传统艺能。正当我以为今年的春节大战福利收场时,今天字节跳动突然在这个节骨眼上整了个大活。
就在刚刚,「豆包过年」新春活动官宣开启:央视总台春晚上,字节旗下豆包和火山引擎将在豆包 APP 中为全国观众送出包含 10 万份 AI 硬件的科技大礼包,以及最高 8888 现金红包。
稍微翻了翻这份礼单,这确实称得上是史上最硬核的赛博年货。
里面包含了 17 款热门产品,有宇树、松延动力的人形机器人,有拓竹的 3D 打印机,有大疆的无人机、魔法原子的机器狗,甚至还有奥迪 E5 和奔驰 CLA 的使用权等等,几乎囊括了从地上跑的、天上飞的,到家里用的全场景。
APPSO 发现,这些看似风马牛不相及的硬件产品,其实都与火山引擎合作,接入了豆包大模型。
此前火山引擎还宣布成为总台春晚独家 AI 云合作伙伴,基于豆包大模型和云计算,将深度参与到总台春晚节目制作和抖音竖屏直播。这让人不禁好奇,作为首个 AI 含量如此之高的春晚,舞美效果和互动体验是否会有一些新变化?
当然还有大家关心的,这泼天的富贵,到底要怎么接?
玩法很简单,主打一个直接粗暴,没有那么多烧脑的套路。
活动分两波,第一波从 2 月 13 号晚上 8 点开始,大家打开豆包 APP 就能体验 AI 新年头像和写真、做拜年视频这些功能,顺便抽个奖,中了红包能直接提现。
注意了,真正的重头戏在 2 月 16 号除夕夜。豆包 APP 会在央视春晚互动中派送刚才提到的硬件好礼,以及最高 8888 元的现金红包。
10 万份 AI 硬件,是笔不小的投入。但算下来,这可能是比红包更精明的账。当 AI 硬件成为新的流量入口,送设备本质上是在买用户的长期注意力,和古典互联网时代的推广逻辑完全不同,这种「以物换时」的策略,已经打开 AI 原生营销的大门。
并且,除了抽奖,豆包在春节期间还准备了不少实用的 AI 玩法。
比如你想发个特别的朋友圈,可以用它生成专属的新春写真或贺卡;拜年想搞怪或者走温情路线,能用倪萍、鲁豫的声音定制拜年电话;至于年夜饭怎么做、吉利话怎么说,问问豆包也能立刻得到答案。
当然,这次活动最令人期待的还是那些硬件大奖,特别是人形机器人。贵倒在其次,更因为它首次在春晚更直观地展示这些钢铁之躯接入豆包大模型后,会发生啥样的化学反应。
要知道,过去我们谈论 AI 硬件,往往带着一种调侃的心态,但在接入豆包大模型后所呈现的,可能是硬件「长脑子」的新形态。
最显而易见的变化,机器人有了一张「好嘴巴」。
比如这次送出的宇树的机器人 G1,接入豆包语音合成模型 2.0 后,最大的变化不仅仅是声音更像人了,而是它「有情商」了。他会上下文推理语境,分清楚是你是让他讲鬼故事还是讲笑话,然后自动切换语气和情绪。这种细腻的交互,才是未来 AI 伴侣该有的样子。
以前的机器人避障靠雷达,现在的机器人靠「看」。搭载了豆包大模型的视觉理解能力,你问它「前面穿红衣服的人穿了什么鞋?」,它能通过视觉理解精准告诉你。遇到障碍物,它也不是傻乎乎地撞上去,而是精准避开。
至于礼单里的其他老面孔,在换上豆包这个「新大脑」后,也顺势解锁了更多新技能。
比如奥迪 E5 Sportback,不仅塞进了抖音汽水音乐,还有豆包大模型加持的奥迪助手,识别情绪陪你嗨;奔驰纯电 CLA,接入豆包大模型,交互效率相比上代车型提升 50%, 唤醒速度快至 0.2 秒。

拓竹 3D 打印机更直观,豆包大模型生成祝福语和图片,可以直接打成 3D 模型。大疆提供 AI 特效玩法,云相册高光剪辑,拯救手残党;苏泊尔电饭煲基于 Coze 平台打造的食谱创作 Agen 智能体,你只负责张嘴,它负责规划四季健康食谱。
这些变化并非凭空而来,看看数字就知道了。
就在不久前,火山引擎披露,豆包大模型最新的日均调用量已经高达 63 万亿 Tokens,超过 100 万家企业和个人通过火山引擎使用大模型服务,涵盖 100 多个行业,累计有超百家企业调用量破万亿。
无论是奥迪奔驰这样的老牌车企,还是大疆、拓竹等创新科技公司,选择火山引擎的原因其实不难理解:
2023 年是 AI 的智能涌现之年,2024 年是 AI 的应用落地之年,那么今年的春节,或许就标志着物理 AI 元年的开端。在这个节点上,厂商只需要一个稳定、高性价比、随取随用的「AI 插座」——这不仅划算,也是抢到船票的最快方式。
话说回来,10 万份 AI 硬件,这笔投入不算小。
但如果你以为这只是字节跳动在春节「大力出奇迹」式的撒钱,那格局可能还是小了。
仔细想想就会发现,红包抢完就花了,但这些硬件搬回家后,故事才刚刚开始。
用户不是用完即走,而是日复一日地对着它说话、提问、下指令——这种「润物细无声」式的渗透,远比除夕夜的短暂狂欢更有想象力。
换句话说,别人还在春晚上抢红包,字节跳动已经在下一盘更大的棋。
两个月前,火山引擎官宣成为总台春晚独家 AI 云合作伙伴,基于多模态大模型和云计算技术,深度参与春晚节目制作和视频直播。
与往年春晚抢红包带来的瞬间高并发不同,今年豆包 APP 的 AI 生成任务对底层设施提出了持续且高强度的算力要求。这种从流量高峰到算力高峰的转变,考验着火山引擎作为基础设施的承载能力。
而这种能力,正在催生出下一个时代的新基建。
黄仁勋曾在 CES 2026 表示,物理 AI 的 ChatGPT 时刻已经到来。所谓物理 AI,是指能够理解现实世界并与之交互的模型,它让自主机器(如机器人、自动驾驶汽车)能在真实世界中感知、推理并执行操作。
当 AI 不再局限于屏幕,而是注入机器人、汽车乃至家居设备,试图理解并操作物理世界时,硬件厂商们正面临着一种既视感极强的困境——这像极了智能手机爆发的前夜:硬件形态林立,但缺乏一个统一的、智能化的「大脑」。

直到 Android 出现,提供了标准化的底层,才催生了后来移动互联网的黄金十年。历史总是押韵的,2026 年的 AI 硬件,也走到了类似的分叉口。
火山引擎之前的积累刚好顺应了这个潮流,
通常,打造一款 AI 硬件需要跨越感知、芯片、传输、交互四座大山。面对大模型高昂的研发门槛,火山引擎摆在桌面上的,其实是一张让硬件厂商快速落地 AI 应用场景的新船票:
通过接入成熟的通用大模型,厂商可以将宝贵的研发资源,集中在他们最擅长的硬件设计、机械结构和产品体验上。这是一种符合产业分工规律的「双赢」。
翻看《火山方舟 AI 硬件解决方案》白皮书,你就会发现,无论是基于 WebSocket 协议的「嵌入式 AI 引擎」方案,还是基于 WebRTC 技术的「实时对话式 AI」方案,火山引擎交付的其实早已超出了单一的云服务范畴,而是一整套开箱即用的解决方案。

对厂商而言,这是符合产业分工规律的路数。如果硬件厂商有出海需求,火山引擎 RTC 还能凭借自建+公有云混合网络架构,通过全球化基础设施布局,实现就近最优接入,为其提供稳定、可靠的「第一公里」连接体验。
归根结底,火山引擎瞄准的,是整个 AI 硬件时代的「水电煤」。
红包时代营销固然可以提高拉新率,得到短期的 DAU 峰值、品牌的集中曝光等等,但这是一次性的交易,刺激-反应-结束,但如何保持留存率却另当别论。
相比之下,将一款智能设备乃至机器人抱回家,则不是一锤子买卖,而是长期进入你的生活,甚至成为你生活的一部分,这是完全不同的两种玩法。当作为下一个时代入口的硬件开始具备感知功能,也意味着大模型离用户更近,产品体验和价值得到大幅提升。
更深层的逻辑在于数据反哺。Android 的成功,离不开 Google 搜索、地图、应用商店构成的生态闭环。而今天的大模型竞争,同样更像是一场开放生态的竞赛——各家都在拉拢硬件伙伴。
最终胜出的,未必是技术最强的,而是最懂场景、最能与硬件共生共长的那一个。
当豆包大模型赋能于家电、智能座舱及穿戴设备,它所接触的是最丰富的真实交互逻辑。这种源自海量硬件场景的体验反馈,将持续驱动模型优化底层能力,使其越来越懂用户、懂场景,形成难以复制的生态壁垒。

再往上看,是价值链位置的争夺。黄仁勋年初在达沃斯论坛上提出来的「五层蛋糕理论」,将 AI 产业分成了五层,从底下的能源芯片到上面的应用。从底层能源、芯片,到云基础设施、AI 模型,再到顶层应用,层层缺一不可 。
处于第三层(云基础设施)和第四层(AI 模型)的火山引擎,上接应用,下连硬件,天然卡在了价值分配的最核心位置。
如果说,以后的趋势是「端云协同」:你手里的设备(汽车、机器人、眼镜)可能只是一个躯壳,负责感知和执行;而真正的思考、推理、决策,都在云端瞬间完成。
那么火山引擎想做的,就是老老实实做好这个云端的「大脑」支撑。底座稳了,交互也就回归本能:不再需要鼠标键盘,直接用自然语言,甚至都不需要说话,甚至只要递一个眼神。
根据火山引擎官方披露,目前,火山引擎合作超 5 亿智能终端,智能座舱中国市场覆盖率第一。
试想一下,未来的日子里,智能硬件不再是冷冰冰的铁疙瘩,而是最懂你的那个「人」。
早上出门前,机器人扫一眼你的行头就能给出建议; 到了晚上,辅导作业也不用爸妈亲自上阵了,机器人守在书桌旁耐心讲解错题;平日里它还能用冰箱余粮为你烹饪出抚慰情绪的晚餐,以及读懂独居老人背后的孤独,像老友般陪伴聊天。
当这些变聪明的设备,慢慢变成了你生活里离不开的帮手,让你在不知不觉中习惯了它们的存在时,火山引擎也就真正把根扎进了千家万户。
不声不响,却无处不在,这才是这场春晚 AI 大战背后,巨头们真正在争夺的东西。
🎉 爱范儿祝所有读者新年快乐 🎉
正如我们预测的那样,2025 年整个具身智能产业一发不可收拾,终于在今年的央视春晚上迎来了一次总爆发。
刚刚的 2026 年春晚见证了有史以来「机械智能最高」的一届——
从舞美到视效,再到数不过来的 AI 和机器人,今年的春晚是真正的科技春晚,科技含量比以往任何一届都要高。

比如开场的第一个语言类节目《奶奶的最爱》中,除了蔡明、王天放和豆包 AI 的领衔出演之外,还有伴随着西游记 BGM 的松延动力机器人——

出人意料的是,松延动力的四个 Bumi 机器人加入语言节目的效果还算不错,甚至还挺有梗。

▲ 图|松延动力
不仅是个子最小的那个机器人使用的「哭猫 meme」,以及标志性的后空翻、跳舞和双手持物,那一句「你这是什么福,220V」很有潜力成为贯穿 2026 年的新梗。

更妙的是,小品结尾的「两个蔡明」在某种程度上也是对 30 年前 1996 年春晚《机器人趣话》的一种回顾。

30 年前的「人形机器人蔡明|,和 30 年后的「具身智能蔡明」相比,我们的哪些想象变成了现实?
另外不得不提的是,除了机器人出场的新鲜感之外,对于一个春晚语言类节目来说,《奶奶的最爱》都处理的还算自然——
当然,这主要是因为本次的文案没有强行转移到催婚、催生、工作送礼之类「传统话题」上。
再搭配机器人的出场和希区柯克式反转,《奶奶的最爱》成功做出了一套不那么「春晚」的节目。
毕竟除了文案水平的进步,其实蔡明孙子水平的进步才是最大的:

▲ 图|微博
紧接着小品,就是宇树领演的武术类节目《武BOT》。
作为近半年人形机器人的基本功,武术表演对于目前大部分的人形产品来说都是小菜一碟,更引人关注的是过去一年间的技术进步。
相比 2025 年《秧BOT》时,只能慢悠悠地边走边转手绢的旧版 H1,今年《武BOT》的新版 G1 堪称突飞猛进。

不仅是澎湃的关节动力,表演武术的宇树 G1 在身体平衡性、动作连贯性、自然程度、启停控制方面都非常强悍,值得评上那句最高赞誉:
真的很像人!
而且《武BOT》中不只有传统的(肢体)武术表演,实际上还融合了包括跑酷、拳击、街舞和器械表演(双节棍和长棍):

如此多不同的样式,无论对于后台的动作编程,还是机身上的自动平衡传感器来说,都是和扭秧歌截然不同的挑战。
根据央视的介绍,宇树在《武BOT》中「首次实现了连续三次单腿后空翻」,并且利用定制弹射器完成高达 2-3 米的跳跃及空中翻转。
尤其是节目中段特意安排的摔倒和乌龙绞柱,实际上也让机器人表演的「人味」更上一层楼:
至少对特技动作来说,新版 G1 的效果可比前一阵波士顿动力 Atlas 那个后空翻强太多了——
▲ 图|YouTube
今年上台的还有个子更高的宇树 H2。除了和 G1 一起舞剑之外,还在后面的《世界义乌中国年》中完成了一波美猴王 cosplay,灵巧手的精度相当出色:
春晚也不只是宇树和松延的舞台,今年上台的机器人还有来自追觅系的魔法原子。
除了人形机器人 MagicBot Z1 在《智造未来》的歌曲中担任伴舞之外,你或许没有注意到,今年分会场的那些四足机器狗、轮式机器狗和机器熊猫,其实都是魔法原子的产品:

▲ 图|魔法原子
另一方面,今晚的科技感不止来自机器人,国产 AI 产品同样深度参与了这一次春晚的整个流程——
这里说的不是偶尔出现的软硬广告,而是一个以往不太受关注的领域:舞美。
或许你也注意到了,今年春晚的舞台美术风格并没有像去年那样一味追求「大红大紫、团花锦簇」,大部分舞蹈和表演类节目都有自己的主色调——
更重要的是,这个主色调可以不是传统的「番茄炒蛋」,我们见到了非常多以黛色、绿色、银色为主的视觉设计,尤其是代表着科技的蓝色:

仅仅是更加现代化的视觉设计,对于春晚来说已经可以成为进步,更何况今年还引入了一套我们没有预想到的全新机制:
放假前两天突然爆火的字节跳动 Seedance 2.0 模型被应用在了多个节目的视觉制作环节,春晚实际上是 Seedance 2.0 全球首个公开落地的重量级客户。
实际上,包括开场舞《马上有奇迹》、舞蹈《丝路古韵》、歌曲《奔腾的海骝马》等等,都有 Seedance 参与生成的背景、画面以及转场切镜。
更不用提开场第六个节目《贺花神》,通过 AI 画面 + 实景舞台扩展的方式,让 Seedance 的生成内容(几乎)无缝地切入到现实布景之中,模糊虚拟与现实的边界。

至少对春晚这种容错率极低的环境来说,Seedance 的稳定表现证明了算力和模型架构在过去一年间取得的突破性进展。
回看这四个小时的节目,我们可以感觉到:
科技在春晚中的角色发生了根本性的位移。
在往年的舞台上,机器人的角色往往是某种「新鲜感」的点缀,以一种略显刻意和笨拙的姿态出现在内容的边缘。
但在 2026 年,无论是松延动力、宇树科技、魔法原子、银河通用的「铁哥们」,还是字节视觉 AI 对舞美逻辑的重组,科技直接成为了这一届春晚的地基。
站在农历 2026 年的门槛上,抛开春晚不谈,这就是具身智能参与具体生产生活的一个起点。
昨天苹果官宣了春季发布会,我们大概会看到 iPhone 17e 和 A18 处理器无印 MacBook等一大波新品。但苹果接下来两年最值得期待的新品,可能远不止手机电脑和平板。
据彭博社记者 Mark Gurman 爆料,苹果正在加速推进三款全新的 AI 可穿戴设备。这三款产品都将围绕 Siri 数字助手构建,通过摄像头获取视觉上下文来执行各种操作。
APPSO 先给大家快速总结三款新苹果 AI 硬件特点:

▲APPSO 假想图.
苹果的上一款重磅新品 Vision Pro,虽然在技术工程和供应链上做到了极致,但高达 3499 美元的定价和笨重的头戴设计,让它始终未能真正走进大众市场。

这一次,苹果显然改变了策略。
据知情人士透露,苹果正在研发的三款 AI 设备都走的是「轻量化」路线:它们不会取代 iPhone,更多作为 iPhone 的延伸,通过摄像头和麦克风为 AI 助手提供「眼睛和耳朵」。
也就是说,苹果终于不打算再造一个「新 iPhone」了,要造一堆让 iPhone 更好用的配件。
在本月初的全员大会上,CEO 蒂姆·库克罕见地放话:「我们正在投资新技术,世界变化很快。」他透露苹果正在开发由 AI 驱动的「全新产品类别」,并直言「我们对此非常兴奋」。
兴奋不兴奋的不知道,但焦虑肯定多少是有的。
智能眼镜 N50:对标 Meta Ray-Ban,但要更高端
在三款产品中,智能眼镜显然是苹果的旗舰产品。这款代号 N50 的设备被定位为「进阶版 AI 硬件」,目标直指 Meta 的 Ray-Ban 智能眼镜。
与 Meta 当前的产品类似,N50 也不会配备显示屏,而是依靠扬声器、麦克风和摄像头来实现功能。用户可以接打电话、唤醒 Siri、根据周围环境执行操作、播放音乐、拍摄照片和视频。
不过 Meta 眼镜市场反馈相当不错。苹果现在入场,拿什么打?苹果希望在两个关键领域实现差异化:做工质感和摄像技术。
据悉,苹果最初曾考虑像 Meta 那样与眼镜品牌合作,甚至用现成镜架嵌入电子元件做原型测试。但最近苹果决定自主设计镜框,推出多种尺寸和颜色。目前的原型机已经实现了组件内置化,不再需要外接电池包。苹果还在讨论未来推出更多款式,走时尚单品路线。
N50 将搭载双摄像头系统:一颗用于高分辨率拍照录像,另一颗专门用于计算机视觉——类似 Vision Pro 的技术,帮助设备更精准地理解周围环境、测量物体距离。
苹果希望这款眼镜能成为「全天候 AI 伴侣」,实时理解用户在看什么、在做什么。你可以看着一样东西问「这是什么」,看到海报上的活动信息直接添加到日历,在超市看着某件商品时收到提醒「该买这个了」。导航时,Siri 不再只说「左转」,而是「走过那栋红色建筑再转弯」。
苹果计划最早今年 12 月启动生产,2027 年正式发售。
当然,不是所有人都愿意在脸上戴东西。苹果为这部分用户准备了另外两款产品:吊坠和带摄像头的 AirPods。
吊坠的设计理念很有意思。它由苹果的工业设计团队在研发眼镜的过程中提出,外观类似失败的 Humane AI Pin,但定位完全不同——它不是独立设备,而是 iPhone 的配件。
这款 AirTag 大小的设备可以夹在衣服上或挂在项链上,配备低分辨率摄像头和麦克风。目前团队还在争论是否要加入扬声器——如果加入,用户就可以不戴 AirPods、不把 iPhone 掏出口袋,直接与设备对话。
带摄像头的 AirPods 则进展更快,最早可能今年亮相。
彭博社早在 2024 年初就爆料过这个项目,苹果也一直在为 AirPods 添加 AI 功能,比如去年推出的实时翻译模式。这两款产品的摄像头分辨率都不高,主要目的是为 AI 提供视觉信息。
虽然 iPhone 销量依然强劲,但苹果在 AI 领域确实落后了。Siri 的升级已经成了一个「跳票专业户」。
据内部测试反馈,问题还不少:理解不准确,用户语速快一点就会被打断;处理速度太慢,复杂查询需要更长推理时间;偶尔还会「退回」到现有的 ChatGPT 集成,明明应该用苹果自家的能力完成请求;App Intents 系统(用语音控制应用内操作)早期版本根本不可靠。
苹果软件工程主管 Craig Federighi 在员工会议上反复强调:个性化的 AI 绝对不能泄露用户数据。苹果要打破行业惯例——不在服务器上保存用户数据用于训练,而是让数据只存在于本地或隐私保护的服务器上。这个坚持很苹果,但也让开发难度成倍增加。

雪上加霜的是,苹果 AI 团队去年经历了严重的人才流失:基础模型团队负责人、Siri 智能搜索项目负责人投奔 Meta,多位关键研究员出走 OpenAI、xAI、Cohere。
而竞争对手们已经跑在前面。Meta 的 Ray-Ban 智能眼镜已经成为爆款,OpenAI 则在 Jony Ive 等前苹果高管的帮助下开发一系列 AI 设备,就连 Google 都在与 Warby Parker 合作推智能眼镜。
长期来看,苹果的目标依然是推出带增强现实显示屏的智能眼镜,为用户提供更丰富的数据和视觉体验。但这还需要很多年。
据悉苹果去年已经停止了低价版 Vision Pro(代号 N100)的开发。这款产品原本被定位为通往 AR 设备的桥梁,但最终苹果选择专注做眼镜,而非更笨重的头戴设备。
除了可穿戴设备,苹果还在开发一系列 AI 家居产品:基于新版 Siri 的智能显示屏、带机械臂的大屏版本、升级版 HomePod,以及用于家庭安防和自动化的紧凑型室内传感器。问题是,这些智能家居新品全部因为 AI Siri 的推迟而「按兵不动」。
从 Vision Pro 的「技术炫技」到 N50 眼镜的「实用主义」,苹果的产品思路正在发生微妙转变。
Meta 已经证明,不带屏幕、主打 AI 助手的智能眼镜是有市场的。而 OpenAI 即将推出的 AI 硬件,则代表了另一种可能性:完全跳出手机的逻辑,重新定义人机交互。
苹果选择了一条中间路线:不做手机的替代品,去做手机的延伸。眼镜、吊坠、AI 耳机——这些设备都依赖 iPhone,都在强化苹果的生态系统。
这很苹果,也是最务实稳当的路线。
但还有一个巨大的不确定因素,2026 开年 AI 的进展已经让人快跟不上了,当 AI 真正变得无处不在,用户还需要被「锁定」在某个生态系统里吗?
OpenAI CEO Sam Altman 曾在纽约的一场午餐会上直言:「大家别盯着 Google 了,OpenAI 真正的宿敌,是苹果。」
Altman 的逻辑是:未来 AI 的主战场不在云端,而在终端。现在的智能手机根本承载不了真正的 AI 伴侣体验——屏幕太小、交互方式太局限、隐私保护机制太僵化。谁能率先打造出「AI 原生设备」,谁就能在下一个十年占据制高点。
而在这个战场上,苹果的优势几乎是碾压性的。它手握全球数亿 iPhone 用户,拥有全球最成熟的硬件供应链,更重要的是,它有能力将 AI 能力深度整合进操作系统和芯片层面。
所以苹果这次押注的三款 AI 设备,与其说是追赶竞争对手,不如说是在捍卫自己的护城河,让 iPhone 变得更不可或缺。
接下来真正的较量,或许不在于谁能造出最酷的硬件,而是谁能用 AI 体验成为新的入口