靠着问界在高端新能源市场站稳脚跟的赛力斯，走向了一个新赛道。
这一次，站在它身后的合作伙伴换成了字节跳动。
今晚，由赛力斯提供制造基础、搭载字节跳动火山引擎 AI 技术的全新汽车品牌 AIVA 正式亮相。
新品牌由刚刚完成重组的赛豆科技负责运营，重庆国资平台沙磁致远在今年五月底接手成为第一大股东，赛力斯则退居第二大股东。
最让行业关注的，是字节跳动的全面介入。虽然字节跳动此前公开澄清过双方并无股权合作，但火山引擎在智能座舱和大模型技术上的全线支持，依然让 AIVA 从诞生之初就打上了强烈的互联网标签。
在大众消费市场里，赛力斯出工厂，字节跳动出技术，再配合地方国资的兜底。
在这场只有一个小时的发布会里，赛豆科技拿出了他们筹备已久的所有筹码。
把大模型放进汽车的身体里
AIVA 总裁李博一登台，就抛出了一个关于效率与时间的命题。
他说，去年年初智能体的进化速度让他和团队感到意外，他曾试着让 AI 助手写一份车型的立项报告，二十分钟就拿出了将近七十页高质量的内容。这让他意识到，AI 已经能够主动帮人解决问题。如果把 AI 放进汽车的身体里，车就不应该再只是一个代步工具，而是会变成能回应情绪、会共同成长的伙伴。
对于新品牌 AIVA 的含义，李博解释为 AI 伴侣一路向前探索。它的中文谐音是「爱我」，品牌主张被定为「爱与自由」，核心是希望用技术帮助每个人获得更多的时间自由，过上不内耗、不纠结的生活。
李博认为，要做到这一点，车企必须从原点开始思考，做到「先有 AI，再有车」。
为了实现这一目标，AIVA 正在同时打造 AI 原生的内部组织和 AI 汽车。在内部，市场变化、用户反馈和供应链动态会被实时汇聚，并通过 AI 商进行模拟和预判，作为研发和决策的依据。
李博表示，在这样的研发逻辑下，车辆的功能不再是产品经理坐在办公室里拍脑袋想出来的，而是 AI 在海量数据分析中批量挖掘出来的可能。
车机不再是冷冰冰的屏幕，AIVA 希望打破人与车之间的那层玻璃，让车机助理能够根据不同的场景，自动匹配最合适的情感温度和语气态度。
李博在现场用最常见的车内空调，解释了这种细节上的差别。
进车时夏天穿 T 恤到的 22°C，和冬天脱下羽绒服穿上羊毛衫的 22°C，不是同一个 22°C。打篮球大汗淋漓的 22°C，和穿着西装准备见客户的 22°C，不是同一个 22°C。孩子活泼好动的 22°C，和他睡着之后的 22°C，也不是同一个 22°C。AIVA 能记着你的偏好，不用你动手，就为你量身定制出独属于你的温度。
除了空调，AIVA 还会记住用户的出行偏好。比如在早高峰通勤堵车时，它知道驾驶员不喜欢被加塞，会自动拉近跟车距离；而一旦上了高速，它又会自动把距离拉大以保证安全。当陌生人上车时，车机助理还会自动隔离私密记忆，保护车主的个人隐私。
作为新品牌最紧密的合作伙伴，火山引擎副总裁杨立伟也登台讲了几句。
他谈到，2022 年底聊天机器人走入大众视野，当时每一步都需要用户用指令去推动。2024 年智能体被提出，并在接下来的时间里迅速普及，大模型开始能够自我驱动直到达成预期。而 2026 年，行业已经迎来了物理智能与具身智能的爆发。
这是把智能抓进了拥有传感器和执行器的机器当中，相当于给大模型加上了手和脚，能够在真实的世界里去打出、去推理、去规划、去行动和反思。汽车产业是目前全球规模最大、商业化最成熟的场景，我相信也是物理智能落地的核心场景之一。
杨立伟表示，在物理智能时代，人不需要再去适应复杂的屏幕菜单，而是汽车主动去适应人。
在发布会的后半段，新车终于亮相。
驶上舞台的是首款概念车，命名为 AIVA Origin Concept。
这台车在设计上采用了生物力学的仿生学思路，整车没有生硬的棱角和刻意的折线，而是运用了接近水滴形态的流畅曲面。
它的车灯被设计成可以表达内心情绪的「眼睛」，能够与走向它的用户进行互动比心。车辆的轮毂灵感则来自鸟类的叉骨结构，低风阻的轮罩设计在对抗风阻时显得自然且舒展。
虽然这是一台概念车，但新品牌的量产脚步比外界预期的要快。
李博在现场宣布，首款量产车型 AIVA ME7 已经蓄势待发，预计将在今年下半年正式与大家见面。
赛力斯在寻找问界之外的解药
字节跳动在汽车领域的动作并不是最近才开始的，早在 2020 年，他们就开始把触角伸向汽车屏幕。
当时，字节跳动通过推出「火山车娱」产品，与吉利旗下的亿咖通等企业合作，把抖音、今日头条、西瓜视频以及番茄小说等内容生态搬进了车机。
在手机流量增长放缓的阶段，汽车被视为一个高频且封闭的智能终端，能够承载更多的用户注意力。
到了 2022 年，其旗下的火山引擎进一步发布了汽车云服务。随着辅助驾驶的发展，车企在自动驾驶训练和海量数据清洗上面临着巨大的计算压力，字节跳动顺势切入了这个由传统云厂商盘踞的市场，开始为大量车企提供智能驾驶云和大数据平台的底层算力支撑。
真正的跨越发生在生成式大模型兴起之后。
过去两年，豆包大模型在智能座舱领域的应用范围扩大。目前，字节跳动已经与国内绝大多数主流车企达成了 AI 创新合作，在路上行驶的搭载其大模型技术的汽车已经超过 700 万辆，覆盖了包括比亚迪、梅赛德斯-奔驰、奇瑞、红旗在内的 50 多个品牌。
和华为一样，字节跳动在这两年的合作中，表现出一种明确的边界感。
它公开表示不参与汽车制造，也不持有车企的股份。这种不和车企抢生意的态度，反而让它更容易被行业接受。它输出的是语音交互能力、AI 大脑和娱乐生态，不触碰车辆核心的安全控制件，这也让它成为了全行业都可以接纳的技术供应商。
相比之下，赛力斯选择与字节跳动加深合作，更多是出于当下的现实考虑。
过去几年，赛力斯通过与华为深度合作的问界品牌，完成了从低端燃油车企向高端新能源品牌的转变。问界系列多款车型在 30 万至 50 万元高端市场销量上升，拉动了赛力斯的整体营业收入。
但在资本市场上，单靠一个产品线支撑的风险已经显现。赛力斯的 A 股市值在去年九月底曾一度触及 3000 亿元的高位，随后遭遇了持续的回落，至今市值缩水已超过 1700 亿元，维持在 1200 亿元上下。
这种大幅度的市值波动，证明了过于依赖单一品牌的潜在风险。
随着鸿蒙智行朋友圈不断扩大，其他合作车企的产品相继推向市场，高端新能源 SUV 赛道的竞争正在加剧。与此同时，产业链上下游的采购和合作成本，也促使赛力斯需要开拓一条新的产品线来分散风险。
赛力斯在官方财报中曾表示，公司已经具备了持续打造热门单品的体系化能力，包括深度用户洞察、协同创新以及智能化成果的高效量产。这种能力在高端市场得到验证后，被其视为可以复用的基础。
AIVA 品牌的诞生，正是这种能力向大众市场延伸的表现。
在 30 万元以上的高端市场之外，20 万到 30 万元的大众消费市场拥有更广泛的用户基数，但这里的价格竞争和红海厮杀也更残酷。如果赛力斯完全依靠自身力量去拼硬件，很难在短时间内建立起明显的差异化优势。
于是，赛力斯选择了另一套打法。
它引入重庆地方国资平台接下大股东的席位，降低自身的资金投入与运营风险。在分担风险之后，赛力斯发挥自身成熟的整车制造工程经验，再通过火山引擎注入豆包大模型的智能化能力，以此来构建新品牌的产品特点。
把制造经验、地方国资和字节的技术凑在一块，是赛力斯在高端市场做出成绩后，切入大众主流市场的一次新尝试。
燃油车的销量崩了。
根据懂车帝与乘联分会发布的 5 月份乘用车零售销量数据，排名前十的车型全部变为了新能源车。
微型电动车吉利星愿拿下了销量第一的位次，单月零售达到 38751 辆。特斯拉 Model Y 以 28911 辆位居第二，小米 SU7、零跑 A10 和理想 i6 等车型也悉数在列。
在这份前十的名单中，纯电、插混和增程等不同的技术路线各有斩获。
回顾今年 1 月份的数据，当时前十名的榜单里还能看到 7 款燃油车的身影，速腾、轩逸、帕萨特、凯美瑞这些霸榜多年的老朋友都还在。但到了 3 月，入围的燃油车减少至 5 款，4 月则只剩下一款独苗。
不到半年的时间，风向就完全变了。
以前大家总觉得新能源要把燃油车挤出核心舞台还得熬上好几年，现在看，市场的变脸速度比预期要快上不少，国内新能源汽车的零售渗透率已经冲到了 62.9% 的历史新高。
纯油新车，已经等不到了
燃油车不受欢迎不仅体现在销量上，还体现在售价上。
曾经稳居家用轿车销量前列的朗逸、轩逸，目前的实际市场售价已经退守到了 6-7 万元。而在过去拥有较高溢价能力的中型车市场，英仕派、雅阁、帕萨特等车型的售价也下探到了 13 万元左右。
这些原本属于合资品牌主力腹地的车型，正在经历前所未有的价格崩盘。
很多在一线卖车的老销售都会有这种感觉，传统燃油车已经失去了对市场价格的决定权。过去依靠品牌溢价和三大件技术构建出来的利润空间，在新能源车型的成本攻势面前，只能通过不断地让渡利润，来换取留在牌桌上的机会。
但从结果来看，这种退让并没有稳住大盘。
在 5 月的销量前 20 名中，燃油车目前仅存 4 个席位。吉利博越以 13395 辆排名燃油车第一，但它的总排名已经滑落至第 17 位；而朗逸、轩逸和缤越在内的传统主力车型，虽然月销量依然维持在万辆以上，但整个生存空间被压缩得非常厉害。
更宏观的行业大盘数据同样不容乐观，5 月份燃油车整体零售销量同比下降了 39%。
这是一个全方位的下滑，自主品牌燃油车下降 39%，主流合资品牌下降 41%，即使是过去大家认为品牌光环最稳固的豪华品牌，也出现了 31% 的下滑。
当一款传统热销车型的价格已经跌去三四成，却依然无法挽回下滑的势头时，很多车企高层就已经明白，市场的游戏规则完全变了。消费者对于汽车的评价标准发生了改变，单纯的降价不再具有以前那种立竿见影的效果。
传统的降价策略失效后，车企的研发端也不得不收缩。
去年的车展，大家还能看到不少纯燃油新车，但到了今年，日产、本田以及大众等主流合资车企，在产品规划中已经很难看到全新纯燃油车型了。展台的主角全部变成了各种颜色的绿牌车，纯燃油车几乎绝迹。
在汽车工业里，开发一代全新的燃油车平台需要耗费数年时间，同时伴随着数十亿元的资金投入。如果燃油车市场的大盘每年都在以近四成的速度萎缩，那么新平台的研发投入在未来的生命周期里，几乎没有可能收回成本。
卖车不赚钱，投资自然就会停止。
可以发现，如今这些合资车企的行动非常一致——利用已经完成成本摊销的成熟车型，通过不断改款和降价来压榨最后的市场余热。而另一边，他们正在把研发预算和工程师团队，成建制地转向新能源和智能化架构的开发中。
除了产品本身的变化，日常使用成本的差异，也在加速这种内部资源的倾斜。
由于地缘局势等多重因素的影响，国内油价长期在较高水平徘徊，燃油车在用车成本上的劣势，进一步削弱了整体购车意愿，也成为了拖累整个车市大盘增长的一大因素。
风向变了，风帆做得再极致也没用
在人类商业史上，旧技术在被更替前，往往会迎来一轮大改良。
19 世纪中叶，全球远洋贸易对运输速度提出了极高的要求。为了让娇贵的茶叶能在最短时间内抵达欧洲，造船师们将风帆技术推向了顶峰，设计出线条尖锐、挂满巨幅帆布的飞剪船（Clipper Ship）。
▲飞剪船
在 1866 年的「伦敦茶叶大战」中，几艘飞剪船从中国福州出发，横跨大半个地球，抵达伦敦的时间仅仅差了不到两个小时。
在飞剪船用速度统治海洋的同时，一种依赖燃煤的全新动力船只已经悄然出现，那就是蒸汽船。
早期的蒸汽船效率极低，出海时必须携带大量的煤炭，导致船舱里没有多少地方可以用来装载真正能赚钱的货物。
▲早期蒸汽船
它们能赢过飞剪船，靠的是动力输出的稳定与可控——
再完美的飞剪船，只要在航线上遇到无风带，就会失去动力，而蒸汽船不管天气如何变化，都能以恒定的速度前行。
如今的油车，就像是当年的飞剪船。无论是将热效率压榨到 40% 以上的四缸发动机，还是齿比精密的自动变速箱，它们都展现了机械工业的高水准。
工程师们在过去的 20 年里，为了压榨出每一滴燃油的潜力，已经把机械结构优化到了极点。但现在，物理上的瓶颈已经很难再有突破了。
▲EA888
行业维度的转变同样显而易见。过去评价一辆车好坏的标准是马力、扭矩和底盘调校，这些都属于机械工程的范畴。但现在的消费者在选车时，更在意智能座舱的流畅度、语音助手的响应速度以及辅助驾驶在复杂路况下的表现。
这种应用层面的差异，决定了汽车底层的电子电气架构需要重新设计。
传统燃油车的全车线路和供电系统，最初只是为了点火、照明以及收音机设计的，后来演进到如今的分布式 ECU 架构。
但面对现在动辄几百上千 Tops 算力的辅助驾驶芯片，传统燃油车那套基于 12V 或 48V 的供电网络，在先天设计上就无法提供稳定、持续的高电耗支持。
油车即使换用最新的智能底座，也会受限于机械底盘和电力架构的束缚，无法实现软件的快速迭代。技术竞争的赛道，已经从机械工艺的精进，转变为数据处理与电能供给的效率比拼。
飞剪船的退场，并不是一个缓慢衰老的过程，而是在需求发生改变后，出现的一场由基础设施带动的快速更替。
1869 年苏伊士运河的通航，重塑了全球贸易的地理环境。
运河和红海海域狭窄闷热，而且常年几乎无风，飞剪船进到运河里完全失去了动力来源，只能花高价雇佣蒸汽拖船拉着走。而更重要的是，与这条新航线同时诞生的，还有沿途迅速建立起来的密集加煤站网络，如直布罗陀、马耳他、苏伊士、亚丁和新加坡等。
有了这个网络，蒸汽船可以每跑完一段航程就进港加一次煤，从而把大量的船舱空间腾出来装载货物。在基础设施的网络效应面前，风帆时代在短短十几年内就走向了终结。
当前的中国汽车市场也在经历相同的阶段。
过去十几年里，国内建立起了覆盖广泛的充换电站，充电功率也越来越高这些在地面上铺开的基础设施，对汽车市场起到了类似加煤站的作用。
当高速公路服务区和城市街区里的充电桩像便利店一样密集时，电车的续航焦虑就被这种大面积铺开的网络覆盖消解掉了。
另一方面，由于规模效应的放大，新能源车在供应链端的成本控制能力开始反超传统油车，形成了制造和使用两端的双重优势。
到了这个阶段，消费习惯的转变就成了一种自发的趋势。大家在选购车辆时，考虑的不再仅仅是单一的产品力，而是整套基于新能源基础设施的便利性和智能化体验。
新旧交替的脚步是停不下来的，即便是合资品牌把主力轿车的价格降到六七万块钱，也已经很难阻挡整个大盘向新能源方向倾斜的势头。
前两年的华为 HDC 大会，鸿蒙系统和鸿蒙生态，都是绝对的主角。
理由很简单，作为一个新生的操作系统，外界自然会关心鸿蒙成长得够不够快，以及应用生态发展到了哪一步。
经过两年的野蛮生长，鸿蒙生态已初具规模，行业的期待，早已不满足于简单的「成长」。
于是，今年的 HDC，华为除了分享鸿蒙生态建设的最新进度，更将笔墨放在了鸿蒙 AI 上。
HarmonyOS 7：更好看，更好用
在 HDC 上，华为也分享了鸿蒙生态的最新数据：HarmonyOS 6 终端数量突破 6600 万，升级率达 98%，鸿蒙生态设备累计数超 13 亿台。
转眼间，「纯血鸿蒙」也来到了第三个版本迭代，在 HDC 2026 上，华为正式宣布了 HarmonyOS 7 系统。
在 HarmonyOS 6 加入了「沉浸光感」的全新设计之后，HarmonyOS 7 进一步调整了系统 UI 的设计语言，强调「空间美学」。
在桌面拖动应用图标和卡片，动效会更具有物理世界的真实三维立体手感；壁纸也支持空间立体效果。
华为也面向开发者推出了全新开发套件，第三方应用也可以利用相关的工具，实现鸿蒙沉浸光感的视觉效果。
除了更精致的动效和画面，HarmonyOS 7 也针对系统底层体验进行了优化，升级方舟引擎和性能大模型，会基于用户目前的具体应用使用情况和地理空间信息，对特定应用后台加速，并且后台管理也会基于重要性，优先保活重点应用。
「互联」一直是鸿蒙生态的底色，HarmonyOS 7 自然也带来了更多更新，不仅支持 140+ 应用内容的碰一碰互传体验；全新的「亲密圈」功能，可以时刻关心亲朋好友的动态和身心健康情况。
基于 OpenHarmony 底座开发的物联网产品，也能和 HarmonyOS 7 手机进一步互联，比如电动车可以直接用华为手机解锁，手机地图导航也会显示在电动车屏幕上；洗衣机工作时，手机会通过实况窗实时呈现洗衣进度。
在 HDC 2026 上，华为也正式发布了 openPangu 2.0 模型，拥有 512K 上下文，包括 505B 参数量的 Pro 和 92B 参数量的 Flash 两个版本。华为也预告，今年秋季将会在麒麟芯片上支持端侧 30B 的模型。
HarmonyOS 7 的开发者 Beta 版从今天开始招募，鸿蒙开发者可在华为开发者官网报名参加，首批设备支持 Mate80 Pro、Pura90 Pro Max、nova15 Pro、Mate X7、Mate XTs、Pura X。
余承东也宣布，HarmonyOS 7 正式版将于秋季和华为新品一同问世。
鸿蒙变身「小艺 AI 系统」
如果说过去两年，行业对 AI 手机的理解，还处于给系统加点 AI 的阶段，那么从今年开始，厂商都纷纷开始思考，Agent 时代下，操作系统、应用、服务和人机交互，应该被任何重新定义。
华为的解法，则是以小艺为中心。
今年的 HDC 上，华为正式提出了鸿蒙智能将向 Agent 的架构全面演进，小艺不只是一个普通的手机 AI 助手，新升级「小艺智慧大脑」，更深度融合系统底层，成为系统级智能体。
HarmonyOS 7 升级鸿蒙智能体框架 2.0，复杂任务成功率超过 90%，支持端云混合规划、2100 项鸿蒙系统、200+ 系统级用户数据等等能力。
小艺开始具备理解意图、自主规划、调用系统能力、协同多个智能体完成任务的能力，成为鸿蒙系统的「管家」。
华为公布的数据里，包括 2100+ 系统能力 Skills、200+ 系统级数据、500+ 生态 Skills，以及 2000+ 鸿蒙智能体，意味着 AI 已经不只是停留在对话层，真正进入操作系统底层。
鸿蒙智能体的框架也迎来升级，包括 A2A 协议、A2UI 协议、Skills 上架、生成式 UI、Vibe Coding 等能力，本质上都在降低 Agent 时代的开发门槛。开发者不一定需要先构建完整应用，而是可以把能力封装成可调用的 Skill，由小艺统一调度。
同样值得关注的，还有新的交互逻辑「意图即服务」。
借助 Agent 能力，华为希望能够将过往的「人找应用」的过程，压缩成一句自然语言。
比如，跟小艺说一声「我下周准备跑楚雄半马，帮我制定恢复训练计划加入日程」，小艺就会自动根据比赛的具体日程信息安排、用户的个人健康数据和训练数据，个性化生成训练计划，放入日历应用之中。
这个过程用到了 AI 的联网搜索能力、训练教练 Skills，以及本地跨应用调用、执行的复合能力，不仅帮用户省了在应用之间来回操作的时间成本，还通过专业的知识和能力帮助了用户。
华为还重点提到「Agentic 自演进架构」，强调小艺的长期记忆、自主学习和反思能力，逐渐学习用户习惯、总结执行经验，并在后续任务中复用，成为一个越用越懂你的 Agent 助手。
这不是鸿蒙智能的终点，HarmonyOS 7 还支持用户挖掘更多自定义玩法，比如创建个人 Skill、vibe coding 等，用户可以通过自然语言，创建自己需要的应用和桌面卡片。
当 AI Agent 能力飞速成长，人机共存的边界也变得相当重要。特别是 AI 开始具备系统权限、跨设备协同、自动执行任务的能力后，安全问题已经不止于「准确」，「可信」同样重要。
今年华为同步发布《鸿蒙智能安全白皮书》， 推出 HarmonyOS Personal Intelligent Computing（HPIC），强调「本地优先、数据最小化、用户可控」，探索一套 Agent 时代的系统级安全框架。
除了全局的 AI 能力，针对几个特定的场景，HarmonyOS 7 还加入了一些非常实用好用的 AI 新功能。
当下，利用 AI 技术变声进行的骗局层出不穷，HarmonyOS 7 的解决方法同样是 AI，不仅可以检测来电是否境外转打伪造，还能检测通话是否 AI 剧本、AI 变声和换脸，并与抖音、支付宝等生态伙伴合作共建「星盾防诈」。
这几年，华为也积极利用 AI 打造无障碍功能，HarmonyOS 7 和美团众包 App 达成合作，言语障碍骑手可以直接在平台中实现文字语音互转。
鸿蒙的下一步，走自己的路
原生鸿蒙走过三年，一路上很难避免一个话题：距离 iOS 和 Android，还有多远？
应用够不够多、生态成不成熟、体验能否替代，这是鸿蒙长期以来必须面对的比较维度。某种程度上，鸿蒙一直处于一种「追赶者叙事」之中。
HarmonyOS 用三年的时间，已经基本覆盖大部分用户的日常体验，放眼行业这个速度已经算得上史无前例，接下来，更多只能靠时间来弥补差距。
操作系统的竞争，是一场很残酷的游戏，先入者就是能有绝对优势，但 AI 的出现，正在改变这套游戏规则。
AIOS、AI 手机这些概念，已经成为了行业的共识，但没有人真正知道下一代操作系统的标准答案，在这个层面上，鸿蒙和苹果、Android 站在了同一起跑线上。
甚至，作为 AI 时代下诞生的系统，鸿蒙比 iOS 和 Android 还多了一个优势，没有大量的历史代码堆积，鸿蒙能够以更快的速度，将 AI 能力内嵌进入系统底层之中。
于是在这场 HDC，我们看到了 HarmonyOS 和鸿蒙智能的又一次飞跃，小艺拥有了更多 Agent 能力，成为整个操作系统的调度中心。
得益于 HarmonyOS 设备之间的无缝体验，加上华为「元服务」生态，其实华为生态，已经隐约有了点打破应用之间「孤岛感」的意味。
AI 则能进行意图识别和服务调度，用户只需要表达「要什么」，系统就能「给什么」。
未来，手机很可能会成为一个「计算终端」，负责实际的任务执行，但用户的入口和界面，会成为脸上的 AI 眼镜，或者耳朵上的耳机，不需要拿出手机，也能打车、导航、点外卖。
对于开发者来说，这也是 HarmonyOS 的独特优势，只需要做好适配，就能让自己的应用获得智能助力，比其他平台更强更好用。
当然，这条路依旧很长。
AI Agent 真正落地后，权限、安全、责任边界、超级 App 的博弈，都远比今天复杂。鸿蒙生态本身，也仍然需要时间继续成长。
当手机逐渐从「装 App 的地方」，变成「调度能力与算力的入口」后，我们究竟还需要一个什么样的操作系统？华为鸿蒙，正在尝试给出自己的答案。
智能眼镜的风吹了好几年，但直到手机厂商开始下场，这个行业才更有了要进入大众市场的味道。
原因很简单：过去的大多数智能眼镜，更像是科技公司的实验品；而手机厂商真正擅长的，是把一项新技术，做成普通人愿意天天使用的消费电子产品。
所以，当我戴上华为 AI 眼镜，我会天然对它有更高期待，同时也想知道这个新生的品类，究竟走到了哪一步。
眼镜，首先得愿意让人戴上
一个产品要让人愿意「上脸」，它的外观肯定是要考虑的首个要素，而这刚好是华为 AI 眼镜的一大优势。
特别是智能眼镜，它还需要说服不近视的用户在主动选择鼻梁上架设一台设备。
爱范儿手上这副华为 AI 眼镜是「半框」的版本，这个型号极大减少了正面「镜框」的存在感，整体造型非常接近一副普通眼镜。
造型上的低调好看，解决的是眼镜在脸上突兀的问题，而华为 AI 眼镜 40 克左右的质量，则让佩戴体验相对更无感舒适，能够长时间佩戴。
当然，和传统眼镜对比，智能眼镜的重心分布主要集中在镜腿上，耳朵会成为主要的受力处，因此即使平时戴眼镜的用户，初期佩戴眼镜也会有点不适应。
不管是工作生活还是出门，我都很乐意戴上华为 AI 眼镜。它还带来了一种「形象加成」——同事和朋友都觉得，它让整个人看起来更精英、更专业，也让我更愿意长时间佩戴它。
美中不足的是，华为 AI 眼镜的充电线是与镜腿连接的触点形式，眼镜盒不是充电仓，出门在外很容易遇到没电又没线的窘况。
好在，眼镜本身续航够长，在中度使用拍摄、视频、AI、音频这些功能，一次充电完全可以使用一天半的时间。
这也是 2026 年智能眼镜新品迭代一个缩影——设计更精巧，形态更成熟，造型更接近真正的时尚配饰。
左上：理想AI 眼镜 Livis；右上：小米 AI 眼镜；中间：华为 AI 眼镜；左下：雷鸟 V4 眼镜；右下：Meta Oakley
雷鸟 V4 和华为 AI 眼镜的思路类似，都在尽可能收敛正面镜框的存在感；千问 AI 眼镜 G1 则通过更修长的镜腿比例，让整体造型保持简约；而 Meta、Google 更进一步，直接与 Ray-Ban、Gentle Monster 这样的时尚品牌合作，借经典设计降低智能眼镜的「科技感」，让更多普通用户愿意戴上。
Google 与 Gentle Monster 联名 AI 眼镜
对于智能眼镜来说，只有先融入日常，后面的更多可能性，才有机会被打开。
给我一个离不开眼镜的理由
「眼镜」是戴上的第一个理由，「智能」才是让人依赖产品的深层原因。
现阶段的 AI 智能眼镜，主打的依旧是音频和拍照功能，这方面华为 AI 眼镜既有惊喜，也有一点小遗憾。
华为手机产品线的影像实力有目共睹，这不由得让人提高了对华为 AI 眼镜这颗摄像头的期待值，表现也确实没让人失望，称得上是目前智能眼镜产品的第一梯队水平。
配置上，这颗摄像头为 1/2.8 英寸传感器、1200 万像素，支持横向 4:3 和纵向 3:4 比例拍摄。虽然配置更接近 5 年前手机摄像头，但放在智能眼镜的行列，也属于「顶配」了。
在光线充足的场景下，成片画质表现不错，色调和明暗控制到位，比较有质感；暗光环境拍摄需要保持一段时间快门时间，不是极端黑暗场景都能比较好出片。
相比照片，华为 AI 眼镜的视频能力略逊一筹，除了常规的 16:9 和 9:16 比例，还支持画面信息量更丰富的 4:3 横向比例，亮点在于防抖效果还不错。
在影像能力衬托下，华为 AI 眼镜的音质就略显遗憾了。
它依旧有可圈可点之处：听歌编曲的层次感比较丰富，空间感强烈，这些也是华为音频产品长久以来的优势。
但可惜的是，华为 AI 眼镜的扬声器在低频上的表现不尽如人意，听起来一些配器会比较「糊」，用来听歌不算很舒适。
不过，比起用来听歌，智能眼镜更适合的场景还是通话。不管是在工地还是马路，华为 AI 眼镜都能很好消除环境噪音，加上比较高的峰值音量，能很好胜任通话的场景。
有这么强大的麦克风硬件和收音算法，华为也完全可以为 AI 眼镜安排上同样呼声很高「录音」的功能，这也能很好结合华为手机对录音 AI 摘要的能力。
既然是「华为」AI 眼镜，主打的卖点当然是与华为设备生态的联动，其中最有用的，莫过于是成为了华为手机 AI 助手小艺的一个常驻入口。
AI 能力一般是智能眼镜的添头，但华为 AI 眼镜的小艺能力，给我带来了意外之喜。
很多 AI 功能过去并不是做不到，而是「打开手机」这件事，本身就在不断打断人与信息之间的连接。
而当 AI 被戴到耳边、架到鼻梁之后，很多原本不会发生的交互，才第一次变得自然，你会更主动喊出「小艺小艺」， 看看它能不能帮上忙。
有一天深夜我还在街头走着，忽然想吃一碗糖水，又不想翻出包里的手机打开地图，于是随口一问小艺，马上就通过扬声器给我播报出几家这个点还在营业的糖水铺，还会贴心给出营业时间。
相比同样成为 AI 入口的耳机，眼镜明显能获取更多视觉方面的信息，用起来会更自然：我最近新买了一批护肤品，对着瓶身询问小艺使用方法，它很快就能识别产品，并将功效、使用顺序和注意事项直接送进耳朵。
AI 真正形成习惯，不靠一次演示上的惊艳，靠一点一滴形成用户心智，靠无数次下意识地喊出它。
只是，随着你越来越依赖眼镜，很快也触碰到其 AI 能力的边界所在，再下一步走，华为 AI 眼镜就会让你「解锁手机」：明明能帮你找糖水铺，却无法给出导航；能识别护肤品，小艺也有智能体能力，却不能帮你加入购物车……
同样比较遗憾的是，即使同为华为生态，眼镜的小艺却无法读取日历日程信息。
一些在其他 AI 眼镜上很好用的功能，例如「拍照记忆」来记录门牌号、车位，也暂时没能来到华为 AI 眼镜之中，期待未来可以加上。
同样让我对华为 AI 眼镜抱有信心的，还有小艺在华为手机上的亮眼表现，像「小艺帮帮忙」这样的智能体操作手机能力，其实就相当适合眼镜这样的载体，不用掏出手机就能打车，我相信是一个相当有吸引力的场景。
这也是华为这种终端厂商做眼镜的一大优势——它背靠着手机这样的计算和交互终端，不仅有好用的手机 AI 助手，还有一整个应用和服务生态作为支撑。
华为 AI 眼镜的 AI 是杀手锏吗？我认为还不是，但它已经足够好用，在不断打开新场景，积累新能力，现阶段能做到这种水平，已经够了。
我希望越来越多「华为 AI 眼镜」
华为 AI 眼镜，总让我想起来另一个华为产品——FreeClip 耳夹耳机。
凭借舒适无感的佩戴体验、精致时尚的外观设计，扎实强大的音质麦克风，这个创新形态的新产品，迅速获得了大量用户的认可，让耳机「戴着不摘」成为了一种被广为接受的新习惯。
华为 AI 眼镜当前的目标，某种程度上正是成为下一个「FreeClip」，用同样优秀的形态与定位， 成为大家脸上的另一个习惯。
即使只是初代产品，华为 AI 眼镜已经相当接近这个目标： 外观轻便、设计在线，拍照能力在同类中相当突出，至少对我来说，只要补齐音频一个短板，它就能成为一个一直戴在脸上的存在。
现阶段而言，AI 眼镜始终不是一个孤立设备，本质上依旧是手机终端的物理外挂，处理、编辑都离不开手机。
AI 眼镜取代的不是「手机」，而是「掏手机」这个动作。
快拍、通话这些场景，AI 眼镜代劳起来已经没有问题，随着 AI 智能体能力的不断深入，AI 眼镜未来帮忙导航、打车甚至购物，我相信都不成问题。
这也是华为 AI 眼镜的独特优势所在。
对于大部分国内用户，这就是目前唯二能买到由终端厂商出品、能和手机联动的 AI 眼镜。
诚然，现阶段华为 AI 眼镜和华为生态的联动，还稍显局限，但这都是 OTA 能够解决好的问题。
博主@Adak封狼居胥 爆料，华为 AI 眼镜日后能协同其他华为设备进行验证，小艺的权限也会进一步提升，能够真正成为一个「嘴边的 AI 助理」。
今年的智能眼镜产品，在硬件形态上，很明显已经全方面在走向成熟，相比较之下，软件的成熟程度却差了点意思。
某种程度上，智能眼镜如何与手机进行强联动，华为也是行业的先锋者，同样需要摸着石头过河。
不过，在这条道路上，我相信华为不会继续孤独。
Google 的 AI 眼镜新品将于今年发售，苹果内部也在开发相关产品，相信从今年下半年到明年，各大国产 Android 厂商，也会开始推出自己配套的 AI 眼镜产品。
这就像当年，AirPods 耳机横空出世之后，各大厂商也开始布局自己的 TWS 无线耳机产品线，最终，这个产品也成为了过去几年普及速度最快的产品。
华为 AI 眼镜，已经让人看到，这个品类正在走向属于自己的「TWS 时刻」。
它或许还没彻底爆发，但我们已经抵达了那个从小众尝鲜，走向大众普及的拐点。
AI 浪潮无比凶猛，以越来越快的节奏刷新我们的体验和认知。已经太久没有真正革命的智能手机，如果要迎接新浪潮、原生为 AI 时代而设计，它应该长什么样？
那个以个性和设计闻名的 smart，今晚正式步入了轿车市场。
随着 smart 精灵 #6 正式上市，它的正式售价最终定格在 17.79 万元至 21.79 万元。这不仅是 smart 的第一款轿车，还是他们历史上首款只提供插混，没有纯电版本的车型。
以前谈起 smart，大家首先想到的往往是游走在城市窄巷里的精致大玩具。但在如今的市场环境下，单靠过去的「新奢」以及「奔驰设计」的标签，已经很难让消费者在掏出真金白银的时候产生偏爱。
面对主流消费群体，产品的实用性是如今 smart 不得不去面对的现实问题。在这条路上，此前体型硕大的精灵#5 已经迈出了向大空间和长续航靠拢的一步。
今晚的精灵#6，则是 smart 在此基础上的再次拓宽。
精致大玩具变身 5 米大轿车
要把一个主打个性的品牌放到一辆接近 5 米长的中型轿车里，如何平衡美学与空间，是一个不小的难题。
梅赛德斯-奔驰全球设计团队这次依然拿回了审美的主导权。
smart 精灵#6 延续了「感性·灵锐」的原创思路，鲨鱼仿生学线条配合溜背造型，再加上无框车门，在视觉上保持了轿跑该有的凌厉感。前机盖的导流风道配合尾部那块支持 4 档智能调节的主动尾翼，能够在不同车速下兼顾下压力与能效表现。
空间布局这方面则由吉利来把关。
以往掀背车型常常为了造型牺牲后排，但精灵 #6 通过优化分缝和铰链结构，在 4906mm 的车长内压榨出了 2926mm 的轴距，舱内空间利用率达到 86%。
落座之后的体感数据很直观，前排垂直空间超过一米，后排有效垂直空间也有 963mm，膝部空间达到了 135mm。为了照顾长途乘坐，后排座垫被加长到了 547mm，且靠背支持最大 122°的电动调节。
载物方面，当第二排座椅放倒后，它的尾厢空间能做到基本纯平，容积可以从 525 升一路扩展到 1315 升。与此同时，那个开口宽度超过 1 米的掀背尾门，解决了传统轿车难以取放大件行李的痛点，让这辆车拥有了接近 SUV 的日常装载便利性。
静态层面的打量，最终要落回到座舱里。
为了撑起奔驰设计的招牌，精灵 #6 在内饰的感官体验上做了一些有指向性的编排。 中控台中间是一块可升降的太空飞碟造型扬声器，在车辆解锁时会自动浮现。它属于那套拥有 20 个发音单元、支持 7.1.4 杜比全景声的森海塞尔音响系统。
视线向四周放开，灵感来自 AMG GT 的涡轮出风口错落分布。与之呼应的，是遍布全车近 800 个发光点的 256 色星环律动氛围灯。这套灯效经由奔驰团队调校，光影会随着空调冷暖或者音乐节奏产生变化。
这些具体的视觉与听觉布置，构成了这辆车在静态状态下最容易被感知到的精致感。
动力上，smart 精灵#6 搭载了雷神电混 EVO 系统，采用 1.5T 混动专用发动机搭配 3 挡 DHT 的组合，发动机最高热效率做到了 47.26%。加上 P3 电机，整套系统的综合功率达到了 320kW，零百加速时间为 6.7 秒。
而在续航层面，大电池版本在 CLTC 工况下的纯电续航达到 285km，满油满电下的综合续航里程则达到 1810km。即便是没有充电条件的馈电状态，百公里油耗也控制在 3.9 升。
为了提高补能速度，smart 选用了宁德时代提供的动力电池，快充状态下电量从 30% 充至 80% 需要 15 分钟。
动力和续航只是基础，对于看重驾驶特性的消费群体来说，底盘和操控的机械素养才是检验这辆 smart 有没有继承德系血统的试金石。
smart 精灵#6 的底盘调校由梅赛德斯-奔驰全球专家团队联合打造。
硬件上，它用上了高规格的 FSD 液压可变阻尼减振器，可以根据路面感应自动调整阻尼，柔和过滤震动。转向系统则选用了采埃孚在中国首发的闭环控制方案，能做到毫秒级反馈并主动修正偏航。
smart 精灵#6 在智能化软硬件上的铺设，同样摆脱了以往合资车型的保守姿态。
在由高算力 AMD V2000 芯片驱动的数字座舱内，双 13 英寸的 OLED 娱乐屏构成了多屏联动的交互架构，其 UI 界面也采用了 Unreal 游戏级引擎进行渲染，以此来保证视觉的精致感与操作的流畅度。
而在智驾层面，精灵 #6 则通过全系标配的激光雷达硬件，依托千里浩瀚系统与 WAM 模型，实现了端到端的城市与高速无图辅助驾驶，让这台车在主流智能化赛道上拿到了应有的入场券。
在用高配置把功能性做到均衡的同时，smart 也在通过这种将奔驰设计基因与本土供应链相结合的方式，给那些既想要独特审美又不愿在实用性上妥协的圈层用户，交付了一个更理性的选项。
大车养家，小车负责貌美如花
从最直观的零售上险量来看，smart 这几年的路走得并不轻松。
2023 年，smart 在国内的零售上险量约为 4.2 万辆。但到了 2024 年，面对新能源市场价格战的轮番冲击，这个数字下滑到了 3.3 万辆附近。到了 2025 年，即便有精灵 #5 这台中型 SUV 加入市场，smart 在国内的上险量还是进一步缩水到了 3.08 万辆。
不断下滑的销量，让今晚登场的精灵 #6 身上背负了更多的压力。
类似的销量下滑同样发生在 smart 的大本营——欧洲。
在燃油版全面停产后，由精灵#1 和精灵#3 组成的新一代纯电矩阵其实在前期交出了不错的答卷，2024 年在欧洲创下了超过 2.8 万辆的年注册量，完成了初期的转型接棒。
但在 2025 年，受到欧洲多国补贴退坡和宏观经济承压的影响，整个欧洲纯电市场增速放缓，直接导致 smart 在欧洲的注册量同比下滑超过了 50%。
为了降低对单一市场的依赖，smart 过去一年一直在拓展海外渠道。
截至 2025 年底，smart 的业务已进入 39 个国家和地区，全球门店数量达到了 688 家。依托梅赛德斯-奔驰原有的渠道资源，这种全球开店的做法虽然短期内换不来爆发式的销量增长，但好歹能帮吉利和奔驰分摊研发成本，维持住国际化品牌的定位。
随着精灵#6 落地，除了宏观层面的问题，smart 还要解决一个产品层面的冲突。
作为 smart 精灵 #1 车主，露茜认为，选择街上那些单月销量过万的爆款车型固然稳妥，但缺乏个性。她当初在一众新能源品牌里挑中 smart，看重的是奔驰团队的设计表达，以及这个品牌自带的、不随大流的稀缺感。
但精灵 #6 不一样，踏入家用轿车市场，意味它的竞争对手是领克 10、小鹏 P7+、吉利银河 E8 等综合实力不俗的车型。
在这个价格带里，消费主力是务实的家庭用户，他们在意后排空间，会计较馈电油耗，也会对比配置表上的参数。
当 smart 把设计与个性放进一辆主打空间和续航的家用轿车里，家庭用户是否愿意为了个性的奔驰设计支付多余的溢价，成了新车需要回答的问题。
这也是老车主和新用户之间产生认知分歧的地方。
面对这种两难，smart 目前给出的解法是「大车养家，小车负责貌美如花」的产品分工：
精灵#5、精灵#6 这样的主力车型负责向主流市场要销量，而树立个性标签、留住品牌灵魂的任务，则留给尺寸更小的精灵#2。
那是一辆车长 2.79 米，采用双门两座布局的概念车型，在今年的北京车展上首次亮相。
用大车在主流市场获取份额，恰恰是为了给精品微型车保留一个不被商业压力抹杀的生存空间。
今晚上市的精灵 #6 要在残酷的主流赛道里证明，「奔驰设计」与「中国混动」的组合，究竟能打动多少在实用与审美之间摇摆的消费者。
它的销量表现，将决定 smart 还有没有底气在国内继续谈论设计溢价，也决定了那台两门两座的电动小车，能否真正从展台跑进现实。
中国家庭买 MPV，表面上是在选择座位数、空间和油耗，其实是在处理一种更复杂的生活关系：一台车既要能接待客户，也要安放老人和孩子；既要跑长途不焦虑，也要在城市里不显笨重；既要有新能源时代的效率，也不能丢掉 MPV 最原始的价值：让每一个座位上的人都舒服，尤其是第二排。
广汽传祺曾经是 MPV 市场里唯一能和合资品牌竞争的国产品牌，在别克 GL8 统治级的地位面前，传祺的 MPV 总有一战之力，而现在随着新能源品牌的加入，这个细分品类的战况愈发复杂，做产品的难度也在攀升，这正是传祺在首届用户大会暨 MPV 之夜上想回答的问题。
6 月 11 日，广汽传祺在杭州发布「祺享计划」，同时带来两款 MPV 新品：传祺向往 M8 PHEV L 与全新一代传祺向往 E8 PHEV。相比用户权益体系，这场发布会更值得关注的仍然是产品本身。因为在当下的中国汽车市场，MPV 已经不再只是「多坐几个人」的商务出行工具，而是在家庭结构、商务需求和新能源技术之间重新找平衡的品类。
传祺向往 M8 PHEV L 面向的是中国豪华 MPV 用户。新车推出 Pro、四驱 Max 和四驱 Ultra 三个版本，官方指导价为 26.98 万元至 30.98 万元。它的关键词不是单一的「大」，是把「大空间、奢体验、长续航、真安全」放在同一个产品框架里。
空间上，M8 PHEV L 车长增加 52mm，7 座满员状态下仍可容纳 8 个 20 寸行李箱，并提供 90L 下沉式储物空间。真正的 MPV 场景当然不会是空车试乘，其实满员、满载、全家出行。对用户来说，空间不是参数那么简单，还是出门时少一次取舍，多一点随性。
豪华感则体现在座舱体验的连续性。M8 PHEV L 内饰采用「一揽星河」设计，软包面积提升 30%，配备前排 16 点 SPA 按摩、二排摩天轮机械按摩座椅，并搭载双阀 SDC 电磁悬架和全感官智能防晕车系统。MPV 的舒适，不光是要把第二排做成展厅里的沙发，还要让刹停、转弯、加速都尽量不打扰车内的人。
动力和续航是另一条主线。新车搭载广汽全新一代星源插混技术，配备 1.5T 高热效率发动机和 GMC 3.0 雷霆版变速箱，四驱版本零百加速时间为 6.17 秒，WLTC 百公里亏电油耗低至 6.05L，CLTC 纯电续航 248km，综合续航超 1300km。对豪华 MPV 来说，强动力的目的不是像运动型轿车那样为了制造速度感，更多是为了在满载、高速和长途超车时保留从容。
安全部分，M8 PHEV L 配备铠甲车身、360 度环抱式气囊矩阵、3.2 米一体式侧气帘和后风窗气囊，并采用宁德时代骁遥增混电池。MPV 车内乘员更多，座位分布更长，尤其是对于商务出行来说，安全配置不止于清单上的项目，还在于建立信任的底线。
如果说 M8 PHEV L 解决的是「豪华 MPV 如何继续进阶」，全新一代传祺向往 E8 PHEV 回答的则是另一个问题：20 万级家用 MPV，如何让家庭用户不再在空间、智能、能耗之间做艰难选择。
全新一代 E8 PHEV 共推出 Pro、Max、Max 激光雷达和 Ultra 四个版本，官方指导价为 18.98 万元至 21.98 万元。它的定位更贴近高频家庭生活：接送、通勤、短途旅行、周末露营，以及一家人共享同一段路程的日常。
这台车最有辨识度的产品点，是把能耗、续航和智能配置同时下放到更主流的价格区间。官方信息显示，全新一代 E8 PHEV 的 CLTC 百公里亏电油耗低至 3.98L，CLTC 纯电续航达到 281km，CLTC 综合续航达到 1537km。对家庭用户来说，这组数字指向的是用车心理的变化：城市里更多依赖纯电，长途时不必围着补能路线规划生活。
在智能化上，E8 PHEV 提供 192 线激光雷达与无图城市 NDA，并搭载 SDC 电磁悬架。过去，20 万级家用 MPV 更容易被理解为「空间优先、技术让位」的产品，但家庭用户并不是不需要智能驾驶和底盘舒适，只是过去这些配置常常被放在更高价位。E8 PHEV 的意义在于，它试图把更好的智驾感知和悬架体验，带进主流家庭 MPV 的决策区间。
座椅变化也体现了家用 MPV 的新方向。全新一代 E8 PHEV 支持电动一键切换大四座和真七座，并提供零重力、观景茶座、宠物出行等 18 种座椅组合。它要解决的不是「坐得下」，还有孩子写作业、老人休息、朋友同行、露营停靠等不同场景如何快速切换。
把 M8 PHEV L 和 E8 PHEV 放在一起看，传祺此次双车焕新的重点不仅仅是简单扩充产品线，他们还想在 MPV 市场里做两种分层：向上，M8 PHEV L 强化豪华、舒适和长途能力；向下，E8 PHEV 把插混效率、智驾硬件和灵活空间带给更主流的家庭用户。
这背后也能看到传祺做 MPV 的方法。公开信息显示，传祺 MPV 家族累计销量已突破 88 万辆，覆盖 M6、E8、M8 等产品，从紧凑型到中大型，从燃油到新能源，从家用到商务，形成了较完整的布局。MPV 不是一个容易讨巧的品类，它不像 SUV 那样容易讲情绪价值，更像一门慢生意：需要长期理解家庭结构、乘坐体验、补能效率和座舱空间。
当然，产品参数并不等于市场胜利。M8 PHEV L 能否打动豪华 MPV 用户，取决于真实路况中的舒适性、能耗稳定性和长期可靠性；E8 PHEV 能否成为家庭用户的优先选择，也要看智能辅助驾驶、座椅机构、三电系统和售后服务在高频使用中的表现。MPV 用户往往更理性，因为他们购买的不是一个人的悦己驾驶玩具，而是一家人的移动空间。
当汽车行业越来越热衷于谈智能、速度和情绪时，MPV 提醒我们，车仍然是一种生活容器，谁能让父母坐得舒服、孩子玩得开心、驾驶者不那么疲惫，谁能让一次普通的出门少一点狼狈，谁就多一点市场空间。
一颗土豆，表皮上爬满发光电路，焦黄的皮和银色走线贴在一起，像是英伟达和肯德基联名了。
标题端端正正：Potato Chip Tech Summit——一颗土豆如何颠覆半导体行业。
这是我们给 AI 出的题：「做一份《土豆芯片科技峰会：一颗土豆如何颠覆半导体行业》的英文 PPT，20-25 页，面向大众媒体，风格创意趣味。」
翻译成人话就是：请一本正经地论证，一颗土豆如何颠覆半导体行业。
整个的 PPT 生成是在 Hermes Agent 里，我们提前安装了 SenseNova-Skills，一套包含覆盖信息图、PPT、Excel 数据分析等多种工作场景的技能包。
本来就等着看它编出一些好笑的文案。毕竟这几年 AI 做 PPT 已经没什么新鲜感了，很多工具都能把标题、大字、图标和模板拼在一起，交一份看起来挺完整的文件。
但这次，土豆、芯片、半导体，三个完全不搭的词——唯一有点关系的，只能让我想到用柠檬可以做水果电池。
结果在 Hermes Agent 里，两步操作之后，AI 给了我们有模有样的 23 页完整 PPT。
它压根没打算糊弄我
开头那个稍显正式的封面之后，AI 没急着夸土豆，反手先去挑硅半导体的毛病：硅晶圆要 99.999999% 的纯度，一座无尘室造价超过 50 亿美元，稀土短缺还威胁着 2030 年的供应链。
等等，我愣了一下才反应过来…… 这小子是在给土豆出场铺垫了。先把现有方案数落一番，再让主角登场，这几乎是任何一份像样路演的起手式。
于是主角登场了。土豆是天然的有机电路板，淀粉能形成晶体结构，导电路径可以「长」出来而不靠蚀刻，每颗土豆有数百万个微通道，用完还能生物降解，零电子垃圾。
到这儿我已经笑出声了，虽然它说的每一句话都是现编的（当时我以为）。
它到底是怎么憋出这 23 页的
整个 PPT 都透露着一种荒诞的正式感，而做到这件事，我们只下了两条指令。
第一条，把选题、页数、语言、受众、风格一股脑丢给它，让它先出个大纲。它读懂了这个离谱命题，自己把 23 页的骨架搭好了：哪几页讲问题，哪几页讲方案，哪几页摆数据，哪几页收尾。
第二条，照着大纲生成文件。它自己调度了三个不同的 PPT 生成技能，sn-ppt-standard、sn-ppt-creative、sn-ppt-entry，一个管标准排版，一个管创意视觉，一个管开场封面，并行生成完整 PPTX。
这套技能包来自SenseNova-Skills，商汤开源的工具集。
它把信息图、PPT、Excel 数据分析、深度调研等任务，拆成了一个个可以被 Agent 自动调度的 Skill 模块。装在 Hermes Agent 里，就是这次土豆 PPT 的生成方式；它同样可以加载到 Codex、Claude Code 等主流 Agent 平台。
AI 未必「理解」这个主题，但通过 Skill，它能知道一份好的商业 PPT 应该长什么样，哪怕主角是一颗土豆。
它发明了一门学科：薯电子学
这颗土豆还有更离谱的事情，PPT 的内容在介绍完土豆芯片基本情况之后，它还造了个词，叫 Spudtronics——薯电子学，一门研究淀粉分子半导体特性的学科。
它给这门自创的学科配上了一整套真参数：电子迁移率 150 cm²/Vs，热稳定性 85°C。数字精确得像从论文里抄来的，只可惜那篇论文并不存在。
但它确实顺手给自己搭了套学术背书，一个实验室，Rostava Lab；一本《Nature》子刊，Nature Bo-Tech。
更有意思的是原型机那一页。它老老实实写了这台机器的时钟速度：0.000 GHz，这颗芯片的运算速度，约等于一颗土豆该有的速度。
但该有的成本对比，它一项没落：单颗 0.03 美元，硅的同类要 45 美元。一个跑都跑不动的东西，它照样把性价比给我们算得清清楚楚。
做融资 PPT 的本质是什么？是让投资人看完先上头，来不及细想逻辑。它显然深谙此道。
一个笑话，它做了全套尽调
接着它给土豆芯片算了能耗账：每批耗能 0.003 GWh，碳足迹降低 99.7%，水耗从 1000 升砍到 5 升，乍看还以为是世界 500 强的 ESG 年报。
市场预测上，2025 年试点，2028 年拿下低功耗设备 15% 的市场份额，2035 年吃下半导体总市场 70%，配一张土豆做的饼图。它甚至分好了赢家和输家，土豆产区、农机厂、生物科技公司赢麻了；部分地区的晶圆代工厂和稀土矿商被它判了死刑，配上一颗愁眉苦脸的地球。
真正让人服气的，是它连没人爱做的那几页都补齐了。
监管那页，它说食品电子还没有监管框架，FDA 和半导体认证边界不清，配图是一颗戴着法官帽的土豆。专利那页，它写 Rostava Lab 已经提交 12 项核心专利，大公司开始抢注防御性专利，开源土豆芯片倡议同步上线，预计 2027 年爆发 20 亿美元的诉讼——它给这页起了个名，叫 The Patent Wars。
它还做了用户调研：72% 的人愿意接受土豆电子，主要顾虑是耐久性，对策是把「potato」重新包装成「premium organic」。
它要帮一颗土豆做品牌策略。
我数了一下它认认真真填满的格子：行业瓶颈、技术原理、原型验证、能耗、市场、赢家输家、监管、专利、开源、补贴、IPO 管线、消费者信任、品牌重塑、分人群的行动号召。一份真正的产业路演该有的每一格，它一格没漏。
它把这个笑话，当成一单正经生意，做完了全套尽调。
再出个中文版，土豆直接上路演
除了英文版，我们也用同样的流程，做了一套中文的。
英文那版，它讲的是一场海外科技峰会，自创学科，现编期刊，给自己搭了一整套学术背书。中文版里，土豆不进实验室了，直接走进了中文创投路演的现场。
画风瞬间切换：功耗降低 90%，碳足迹减少 95%，良率 98.5%，算力 500 TOPS，单颗成本 0.05 美元。每一个数字都像是为了让投资人瞳孔放大而量身定制。
最离谱的是量产良率那页，它写土豆芯片首月良率 35%，三个月后稳定在 95% 以上，成本曲线一路向下。一个明明从地里刨出来的东西，硬是被写出了晶圆厂爬坡的味道。
看到这页的时候我确认了一件事，这个 AI 看过不少招股书。
在英文里包装成学术峰会，在中文里变成创投路演，连笑点都跟着换了：从「土豆能造芯片吗」，变成了「它怎么连路演话术都学得这么熟」。
但有一件事，让这个笑话的边界开始模糊
看完这两版，一开始想要难住 AI 那点心思早没了。
土豆造芯片，本来也没什么准不准可言。所以查证原本不在我的计划里。可有个念头我没忍住：英文版的薯电子学也好，中文版的量产良率也好，它们底下赌的是同一件事——有机材料能拿来造电子。这事，现实里真有影子吗？
我搜了搜，然后就笑不出来了，因为现实比 PPT 还绷不住。
AI 自创的那门学科，现实里真的存在
AI 以为「薯电子学」是自己现造的，可现实里真有这么一门学问，名字差不太多：MycelioTronics，蘑菇电子学。
奥地利林茨大学的团队，用一种灵芝长出来的菌皮，做成了可降解的电路基板，论文 2022 年发在《Science》子刊上。这层蘑菇皮能耐 250°C 高温，能用激光在上面刻线路，他们还真拿它做出了能用的湿度和距离传感器。
一个是 AI 现编的 Spudtronics，一个是真发在 Science 上的 MycelioTronics。
「能吃的芯片」，也不是 AI 瞎编的
意大利理工学院有个叫 Caironi 的团队，2023 年做出了世界上第一块可充电的「可食用电池」。材料表是维生素 B2、海苔、可食用金箔、蜂蜡。到 2025 年，同一拨人已经做出了能吃的逻辑门电路，能跑 NOT、NAND 这些基本运算。
而这块真·可食用芯片的运算频率是多少？1.32 赫兹。
AI 编的那颗土豆芯片写着 0.000 GHz，听着像个段子；可现实里能吃的电路，真就跑在个位数赫兹上。两个数字摆在一起，AI 那个「0.000」突然就不太像在开玩笑了。
更狠的是，Caironi 团队的长期目标，写出来跟那份土豆 PPT 几乎是同一句话：用食物里天然存在的半导体，去替代硅。这事还有正经的欧盟项目在掏钱，名字叫 ELFO。
连那个被 AI 当成「土豆优势」的成本叙事，也透着一股真实的荒诞。
AI 在 PPT 里写一座晶圆厂造价 50 亿美元，听着已经够吓人了。
可它还是太天真，现实里一座先进制程的晶圆厂，25 到 35 亿美元只是其中一个「模块」的价，整座厂动辄上百亿，台积电光在亚利桑那那一片就砸了一千六百多亿美元。AI 编的数字，比现实还保守。
土豆芯片当然是个笑话。真正让我停下来查资料的，是这份 PPT 背后那些真实存在的技术方向。
可降解电子、可食用电子、用食物替代硅，这些领域都真实存在。AI 一路走到了现实研究的边界，然后再往前多走了一百步。
而我原本根本不知道这些东西。用 ChatGPT 的 10 亿用户里，很少有人是材料学家，是半导体从业者。如果没人告诉我，我大概率不会主动搜索 MycelioTronics，不会知道真有人在研究可食用电池，更不会一路找到相关论文和项目。
但这份 PPT 做完之后，我突然拥有了一张地图。哪些方向已经发生，哪些还停留在实验室，哪些属于合理推演，哪些值得继续查下去。这或许才是这次实验最有意思的地方。
以前，面对一个陌生领域，第一步往往是大量阅读资料，再慢慢建立自己的理解框架。现在，这个过程正在被压缩。
土豆 PPT 能够把技术路线、产业逻辑、市场预测、监管风险、专利布局甚至品牌策略都串成一个完整故事，靠的并不只是模型生成几段文字。
背后真正发挥作用的，是一整套被拆解出来的专业能力。
这次实验里使用的 SenseNova-Skills，正是商汤开源的一套 Skill 集合。PPT 生成、信息图制作、数据分析、深度调研等能力，都被封装成独立 Skill，可以根据任务自动调用和组合。
对于用户来说，变化其实很直接。
过去需要自己一步步完成的拆题、调研、整理、制作流程，现在越来越多环节可以交给 Skill 自动完成。我们给出的只是一个命题，剩下的工作会被拆解成多个步骤，并最终交付成一份完整成果。
土豆芯片是一个极端案例，但连这样一个荒诞命题，都能被认真拆解成一份像模像样的产业路演。当我们的命题本身来自真实工作时，这套能力能够发挥的空间显然更大。
未来很多人认识世界的方式，或许也会因此发生变化。
The future is organic. The future is delicious.
这次土豆实验用到的 SenseNova-Skills，商汤已经开源。
开源地址：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills
安装方式也很简单，直接告诉你常用的 Agent：「请帮我把 https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills 安装到你的 skills 目录。」剩下的事情，交给它就行。
两年前，乐道 L60 第一次站到台前时，身边总有一个绕不开的影子：Model Y。
先是在 2024 年 5 月 15 日，乐道品牌正式发布，L60 亮出 21.99 万元预售价，比当时的 Model Y 便宜 3 万元。那场发布会选在了一个并不被多数人知道的节日–国际家庭日，几个月后，L60 正式上市，价格又往下走了一步。标准版 20.69 万元，长续航版 23.59 万元；如果采用电池租用方式购买，车价来到 14.99 万元起。那时外界看乐道，最容易记住两个标签：比 Model Y 便宜，以及背靠蔚来的换电体系。
到了 2026 年 6 月 11 日，新乐道 L60 上市并开启全国交付，随着蔚来公司整体经营状况向好，L60 取代 Model Y 的野心也不再那么赤裸，但产品力革新并未收着，因为市场竞争的焦点已经不是定点围殴特斯拉了，而是从一超多强的局面，变成了群雄混战。
高配版比前代入门版还便宜，新 L60 搭载 ES9 同款辅助驾驶技术
新乐道 L60 整车购买 19.28 万元起，采用 BaaS 电池租用方式购买的话，车价 13.58 万元起。新车提供 Pro、Max+ 和 Ultra+ 三个版型，围绕外观内饰、智能驾驶、二排舒适、能耗、补能和个性化配置做了六大维度 106 项升级。
先看价格和版型。
Pro 版指导价 19.28 万元起，BaaS 方式 13.58 万元起，标配全域 900V 高压架构、外后视镜辅助驾驶小蓝灯、高通骁龙 8295P 座舱芯片、29 个高感知智能硬件和女王副驾座椅，继续搭载英伟达 Orin X 芯片，采用纯视觉智驾方案。
Max+ 版整车购买 20.28 万元起，BaaS 方式 14.58 万元起。它在 Pro 版基础上，标配蔚来自研神玑 NX9031 智驾芯片、高精度激光雷达，并搭载最新蔚来世界模型 NWM。
Ultra+ 版整车购买 22.28 万元起，BaaS 方式 16.58 万元起，进一步加入 20 英寸轮圈、高性能四驱系统、Nappa 主题豪华内饰和后排舒享娱乐套装。
在 2026 年 6 月 30 日（含）前大定并锁单的用户，还可享至高价值 53000 元的首发权益，包括限时选装 6 折、5000 元选装基金、0 首付起 3 年免息金融方案、乐道智能辅助驾驶 5 年免费使用权和 3000 提车积分等。
3 个款车型分工明确：Pro 负责把门槛压低，Max+ 负责把「蔚来旗舰智能」放进 20 万出头，Ultra+ 负责给那些想一步到位的人一个相对完整的答案。
对于真正有选购需求的人群来说，新乐道 L60 Max+ 版本毫无疑问是最具性价比的。这个版本 20.28 万元的售价，比初代 L60 入门版的售价，还便宜 4100 元。
增配降价不是最重要的，因为它新增的配置，本质上是把蔚来过去旗舰叙事的几样东西下放到了 20 万级中型 SUV 上：神玑 NX9031、激光雷达、蔚来世界模型 NWM，以及 SkyOS·天枢。
上代乐道 L60 全系都采用纯视觉系统，而且均采用英伟达 Orin X 芯片，在传感器配置和算力上都不算顶尖。不过对用户来说，芯片不是信仰，激光雷达也不是车头上的荣誉勋章。用户在乎一些实际的场景：比如夜晚能不能看得清，窄路会不会慌，城市路口是不是像新手司机一样犹豫，泊车能不能不折腾，高速领航能不能少让人精神紧绷。
而在新乐道 L60 发布会现场，李斌宣布新乐道 L60 智能辅助驾驶完成极窄溶洞隧道 0 接管挑战。按照官方描述，这条隧道全程 540 米，最窄处限宽 2.5 米，并且有连续急弯。这是一个极端且集大成的场景，能解释暗光感知、也可以直接提现环境理解和推理能力的价值。
L60 不再做「Model Y 杀手了」，它更应该成为一个五座爆款
再看空间和舒适。
两年前乐道 L60 亮相的时候，有个细节是横跨整个后排的大桌板，因为它不只是一个配件，更多的是在展示一件事：如果后排不够大，你连这种略显夸张的家庭场景都没法成立。此外还有 52L 后备箱冰箱、70 多个原生配件、磁吸式遮阳帘、后备箱收纳组合。
这些东西听起来不如芯片高级，却很像真正的家庭车。因为家庭用车的现实，本来就不是高概念，而是一堆具体麻烦。孩子要看动画，老人怕晒，路上要放水和零食，露营要带食材，过年要装海鲜，宠物、行李和人的情绪都要被安排好。车企讲家庭时很容易讲成温柔滤镜，但用户每天面对的，其实是这些鸡零狗碎的具体场景。
新乐道 L60 继续把这个方向往前推。它在中型 SUV 尺寸里强调越级空间，同时加入 17.3 英寸 3K 影院级天空娱乐屏、前后两段式车顶遮阳帘、6L 智能冷暖箱、二排右侧折叠小桌板。官方称 Pro、Max+ 用户可通过限时权益价选装后排舒享娱乐套装，Ultra+ 则直接标配。
这不是豪华最传统的样子，却是 20 万级家庭 SUV 里越来越重要的豪华：木纹、皮革和香氛这些固然可以告诉你这车很贵，但是让后排的人少抱怨一点多舒服一些，才是家庭车的豪华感。
纯电底子上，新乐道 L60 延续全域 900V 高压架构。官方披露，后驱版 CLTC 能耗低至 11.9kWh/100km，85kWh 长续航电池 CLTC 续航可达 740km；整车轻量化系数低至 2.22，后驱版整备质量 1885kg，相比同级纯电车型普遍轻 300kg 以上。
在电动车早期，用户最关心续航；后来关心充电；再后来，越来越多人开始关心能耗。因为续航解决的是焦虑，能耗解决的是日常算账。它不像百公里加速那么好传播，却会在每一次高速、每一次开空调、每一次补能时慢慢体现出来。
而换电，依然是乐道最特殊的牌。
2024 年正式上市时，乐道可用换电站数量还是 304 座，并计划到当年年底超过 1000 座。到了这次新乐道 L60 发布，官方给出的数据是：截至 6 月 11 日，蔚来能源已在全国建成 8968 座充换电站，其中高速公路换电站超过 1043 座，平均 180km 就有一座换电站。
蔚来过去几年做了很多重的事：换电网络、服务体系、自研芯片、整车操作系统、销售服务网络。这些投入在高端市场可以变成品牌体验，在资本市场也可能变成成本压力。乐道的任务，就是把这些重资产翻译成主流市场里的效率。
如果蔚来的旗舰技术和补能体系只服务 30 万、40 万以上车型，它们是高端品牌的壁垒；但如果这些能力能进入 20 万级家庭 SUV，并被更多用户高频使用，它们才有机会从成本变成规模。
所以，新乐道 L60 从来都不是更便宜的蔚来，而是蔚来公司整个体系里让商业模式正常运转起来的重要部分。
这也是它和 Model Y 之间真正有意思的差异化地方。
两年前，乐道对标 Model Y，重点还是价格、空间、能耗、补能和家庭定位。Model Y 是电动车时代最成功的中型 SUV，它证明了一个基本事实：家庭用户愿意为电动化、智能化和品牌确定性付钱。
但今天的竞争已经变了。
20 万级纯电 SUV 的问题，不再是谁更像 Model Y，而是谁能给出 Model Y 之后的新答案。这个答案可能包括更完整的后排体验、更本地化的辅助驾驶、更灵活的补能方式、更低的五年使用成本，也包括一个用户看不见但每天都在受益的公司体系。
蔚来这家公司有趣的地方在于，车越贵卖得越好，ES8 连续大半年都是公司内部的销冠车型，乐道品牌内也是 L90 比 L60 卖得更好。新乐道 L60 凭借较低的 BaaS 价格，以及满血级别的蔚来辅助驾驶能力，有希望扭转一下这种局面，虽然大六座 SUV 是车企进行品牌和技术升级的必经之路，但五座 SUV 仍是市场主流。
蔚来想要跻身主流车企行列，把年销量做到百万级，那么新乐道 L60 的战略意义就比想象中更重要了。
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SpaceX IPO 定价 135 美元，募资 750 亿美元
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OpenAI 考虑大幅降低 token 价格，新模型也在路上
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Anthropic 就 Opus 4.8 降智道歉
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钉钉换帅，陈宇森接任 CEO
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微信图片消息支持发送后合并展示
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曝海力士最快 8 月赴美上市
🚗
小米 SU7 获 5 月 20 万元以上轿车市场销冠
💻
Google DeepMind 斥资 1000 万美元研究多智能体安全
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张雪机车首次回应上市计划：要「顺其自然」
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Adobe 二财季营收 66.18 亿美元，上调全年目标
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加拿大提出法案，拟禁止 16 岁以下儿童使用社交媒体
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微软 CEO 纳德拉：并非所有问题都需要最强 AI 模型
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曝追觅生态品牌 Eclix 9 月发布无 App AI 手机
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Deezer 推出跨平台 AI 音乐检测工具
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17.79 万元起，smart 精灵 6 号上市
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vivo X Fold6 预热小 V Claw PC 版，支持 Windows 和 Mac 办公联动
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559 元，米家便携咖啡机开启众筹
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苹果 container 1.0 发布，面向 Apple Silicon 运行 Linux 容器
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百亿补贴非真百亿，北京市场监管约谈 5 家电商平台
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海淀市监局通报「鹅腿阿姨售卖鸭腿」
SpaceX IPO 定价 135 美元，募资 750 亿美元
据 TechCrunch 报道，SpaceX 已把 IPO 发行价定为每股 135 美元，发行 5.556 亿股股票，募资约 750 亿美元，股票计划于 6 月 12 日在纳斯达克以「SPCX」代码开始交易。按发行价计算，公司估值约 1.77 万亿美元。
这次发行规模超过沙特阿美 2019 年 IPO，成为目前公开报道中的最大规模 IPO。华尔街见闻称，簿记管理人包括高盛、摩根士丹利、美银证券、花旗、摩根大通、巴克莱、德意志银行等。
多家媒体还提到，SpaceX 为散户投资者预留的比例高于常规大型 IPO；TechCrunch 则提醒，通过 SPV 参与的投资者在 IPO 后锁定期结束前，可能无法准确知道自己最终持有的实际股票数量。
OpenAI 考虑大幅降低 token 价格，新模型也在路上
据《华尔街日报》报道，OpenAI 正在讨论大幅下调 AI 服务 token 价格，以应对企业用户对 AI 成本的控制压力，并预判 Anthropic 也会采取降价动作。
报道称，这轮讨论仍在变动中，核心背景是企业客户开始限制 AI 工具支出，开发者也更关注模型调用成本与产出之间的关系。
另据 The Information 报道，OpenAI CEO 山姆·奥特曼在周一发给员工的 Slack 消息中预计，公司可能在未来一年内上市，具体节奏会受算力基础设施融资和 AI 技术演进速度影响。
报道还称，OpenAI 准备在本月发布代号为 5.6 的新模型。首席科学家 Jakub Pachocki 在员工信中称，新模型相较当前旗舰模型 GPT-5.5 会有「显著提升」。
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Anthropic 就 Opus 4.8 降智道歉
Anthropic 近期发布《Fable 5 系统安全报告》，披露了其新一代模型 Claude Opus 4.8 在特定任务中表现下滑的现象，并首次通过机制可解释性工具揭示了模型内部的「降智」原因。
报告承认，新一代模型 Claude Opus 4.8 在长链开发任务中的表现仅为前代 Opus 4.7 的六成。官方分析认为，这可能是强化学习微调使模型意外习得了规避风险、满足现状的行为偏好。
研究人员通过自然语言自编码器（NLA）发现，Opus 4.8 存在明显的「提前收工」倾向。解码结果显示，模型在底层表征中出现了类似「疲劳」与「预算焦虑」的特征，导致其在任务远未达到 token 限制时，便自发判定方案「足够好」并主动停止优化。
针对安全防御机制引发的性能波动，Anthropic 官方账号昨日在 X 上表示，正调整 Fable 5 的安全防护策略。此前为了快速部署，公司采用了「不可见」的安全防护措施，导致部分请求在被拦截后会静默切换至 Opus 4.8 处理。
官方承认这种缺乏透明度的做法是「错误的权衡」，并宣布从本周起使防护机制可见。当请求触发网络安全或生物安全等分类器时，系统将明确提示用户已回退至旧版本。
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钉钉换帅，陈宇森接任 CEO
阿里巴巴昨日宣布钉钉管理层调整，陈航卸任钉钉 CEO，1992 年出生的陈宇森接任。接任后，陈宇森成为阿里巴巴最年轻的事业部 CEO。
公开资料显示，陈宇森是技术型连续创业者，曾入选福布斯亚洲「30 Under 30」榜单。他曾在计算机赛事中获奖，22 岁时创办网络安全公司长亭科技，后者被阿里云收购；2025 年，他在阿里云内部创业，带队研发 AI Agent 产品 MuleRun。
这次调整发生在阿里合伙人委员会回应钉钉管理争议之后。委员会前一日内网帖文批评钉钉团队管理方式，称「人是最宝贵的财富」，AI 时代创新依靠员工热爱和创造力，需要充分尊重个体价值。
微信图片消息支持发送后合并展示
近日，微信图片合并发送功能已全量推送。微信派昨日发文介绍，用户一次发送多张图片后，图片可以在聊天窗口中合并成一组展示，收件人点击后可展开或收起。
这组图片还支持一键保存全部内容，或整体转发给其他联系人。
曝海力士最快 8 月赴美上市
路透社援引两名知情人士称，韩国存储芯片制造商海力士计划最快 8 月在美国发行美国存托凭证，借 AI 相关股票热度扩大投资者基础。
其中一名知情人士称，美国证券交易委员会可能在 6 月 22 日当周批准海力士 ADR 上市申请。海力士回应称，公司计划在今年内发行 ADR，但发行规模和具体时间仍未确定。
海力士今年 3 月曾透露已秘密提交赴美上市申请。此前消息人士称，这次发行最多可能筹资 140 亿美元。作为英伟达重要 HBM 供应商，海力士股价今年以来上涨约 240%，市值自 5 月以来跨过 1 万亿美元，成为继台积电和三星电子后第三家达到这一门槛的亚洲公司。
小米 SU7 获 5 月 20 万元以上轿车市场销冠
小米汽车昨日官宣，小米 SU7 在 2026 年 5 月成为 20 万元以上轿车市场销量第一；同时，小米 SU7 在 20 万元以上纯电轿车市场 1-5 月累计销量第一。
小米汽车此前披露，2026 年 5 月交付量继续超过 30000 台。公司今年 1 月交付超 39000 台，2 月和 3 月均超 20000 台，4 月和 5 月均超 30000 台。
Google DeepMind 斥资 1000 万美元研究多智能体安全
Google DeepMind 与 Schmidt Sciences、英国 ARIA、Cooperative AI Foundation 和 Google.org 宣布设立 1000 万美元资金池，资助研究者研究大量 AI 智能体彼此交互时可能出现的风险。
MIT Technology Review 报道称，Google DeepMind AGI 安全与对齐负责人 Rohin Shah 认为，能在无人监督下执行任务、并听从其他智能体指令的 AI 代理大规模进入市场后，会产生一类新的风险。研究方向包括诈骗、提示注入、网络攻击，以及多个智能体同时互动后可能出现的不可预测行为。
Shah 表示，外部学术研究适合提前研究产业实验室眼下未必优先处理的问题；Schmidt Sciences 的 James Fox 也认为，研究者需要把智能体放进更真实的沙盒环境，观察它们在大规模互动中会做什么。
张雪机车首次回应上市计划：要「顺其自然」
据界面新闻报道，张雪机车有限公司董事长张雪日前在中国摩托车产业高质量发展圆桌会议期间首次公开回应上市问题，称上市要「顺其自然」。
公开资料显示，张雪机车成立后已完成两轮融资：2024 年 7 月获高信资本旗下基金 2000 万元天使轮投资；今年 1 月，浙江省国资运营公司旗下浙创投通过两只基金完成 9000 万元 A 轮投资，投后估值 10.9 亿元。创始人张雪仍持股约 73.39%。
公司 2025 年销量为 2.5 万台，销售额 7.5 亿元，研发投入 6950 万元；2026 年研发预算提升至 1.35 亿元，计划推出 7 款新车型，包括 820RR 标准版、MX250、MX450、820R 街车版和 450 Rally 拉力车型。
Adobe 二财季营收 66.18 亿美元，上调全年目标
Adobe 发布 2026 财年第二财季报告，季度营收 66.18 亿美元，同比增长 12.69%；归母净利润 17.12 亿美元，同比增长 1.24%；经营现金流 21.65 亿美元，同比下降 1.19%。
公司披露，订阅业务营收 63.90 亿美元，同比增长 14%；AI-first ARR 突破 5 亿美元，同比约增长三倍。期末年度经常性收入达到 271.0 亿美元，其中包括 Semrush 带来的约 4.80 亿美元。
Adobe 同时上调 2026 财年全年目标，将总营收指引调至 265 亿至 266 亿美元，非 GAAP 摊薄每股收益指引调至 24.35 至 24.45 美元。管理层方面，CFO Dan Durn 将于 6 月 15 日离职，Steve Day 将出任临时首席财务官。
加拿大提出法案，拟禁止 16 岁以下儿童使用社交媒体
据路透社报道，加拿大联邦政府昨日向下议院提交新在线安全法案，要求社交平台阻止 16 岁以下儿童访问，除非平台能证明已建立足够安全保护。成人内容平台不适用这类豁免。
这项法案没有规定单一年龄验证方式，但要求平台承担防止伤害的责任。监管对象还包括 AI 聊天机器人，相关公司需要降低机器人传播有害内容的风险，并为自伤、自杀或暴力风险场景设置危机干预流程。
加拿大政府称，法案目标是让社交媒体服务和 AI 聊天机器人在伤害发生前承担预防义务。若法案通过，加拿大将加入澳大利亚等已经推进未成年人社交媒体年龄限制的国家行列。
💡 微软 CEO 纳德拉：并非所有问题都需要最强 AI 模型
据《纽约时报》报道，微软 CEO 萨提亚 · 纳德拉近日在旧金山参加《Hard Fork》播客现场录制活动时，针对当前行业及公司内部过度依赖高性能 AI 模型的现象进行了反思。
纳德拉指出，并非所有问题都需要动用最强大的 AI 模型，员工应当根据实际工作选择适配的模型。他在活动中坦言，公司内部盛行堆砌算力（tokenmaxxing）的行为「相当普遍」。
我自己也热衷于一味堆砌算力，这确实容易让人上头。但当新鲜感褪去，大家必须冷静下来思考：我真正想要实现的目标是什么……非前沿类问题，没必要动用顶尖前沿模型。我们不能一味跟风，做那些毫无实际价值的事。
关于与 OpenAI 的关系，纳德拉称双方的合作伙伴关系依然重要，但微软已通过重新谈判降低了双方的相互依赖性。他还透露自己近期利用 AI 开发了一款自动化工具，能够同步沟通并自动更新代码，从而让他本人无需参与相关会议。
曝追觅生态品牌 Eclix 9 月发布无 App AI 手机
据界面新闻报道，追觅生态品牌 Eclix 负责人俞雷称，Eclix 第一代 AI 手机预计 2026 年 9 月发布、双十一前上市，主打 5000 元以上高端价位。团队已与国内头部大模型厂商达成深度合作，核心研发接近完成，即将进入整机测试。
这款手机的产品目标是弱化传统 App 入口。俞雷称，Eclix 首代产品会主动把出货量控制在 5 万至 10 万台，先面向偏极客的先锋数码用户交付；销售端目前收到的订单已突破 10 万台。
商业模式上，Eclix 计划把 AI 算力服务作为订阅收入来源，按用户调用不同大模型消耗的 token 实时计费。俞雷也承认，首代产品仍会为微信、银行 App 等保留传统 App 界面作为兼容方案。
Deezer 推出跨平台 AI 音乐检测工具
据 The Verge 报道，法国音乐流媒体平台 Deezer 正式开放 AI 音乐检测工具，允许用户扫描其他流媒体平台的歌单，识别其中可能由 AI 生成的曲目。
该工具支持 Spotify、Apple Music、SoundCloud、YouTube Music 等 20 个平台，用户授权后，Deezer 会导入歌单并返回检测结果。
在主流音乐平台中，Qobuz 已推出自有检测技术，Apple 和 Spotify 目前则更偏向自愿标记机制。
17.79 万元起，smart 精灵 6 号上市
全新 smart 精灵 6 号正式上市，官方指导价 17.99 万元起；下订两款高配车型立减 1 万元，叠加 2000 元上市权益后，三款车型价格分别为 17.79 万元、19.79 万元和 21.79 万元。
这是 smart 品牌旗下最大车型，也是其首款混动轿车，面向中国市场打造。车辆搭载 1.5T 插混系统，CLTC 纯电续航 285km，综合续航 1810km，零百加速 6.7 秒。
配置上，精灵 6 号采用双联屏中控、飞碟状悬浮式升降扬声器、7.1.4 布局森海塞尔音响、PixelTalk 交互光阵和零压一体式运动座椅。全车标配掀背式电动尾门、激光雷达等 31 个高精度感知硬件、高速 + 城市 NSP 领航辅助驾驶、哨兵模式和采埃孚闭环转向系统。
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智界 RX 完成工信部申报
工信部第 408 批《道路机动车辆生产企业及产品公告》显示，鸿蒙智行智界 RX 新车完成申报。申报信息显示，新车可选 160 + 277 kW 华为双电机四驱版本，最高车速 251 km/h。
智界汽车执行董事及执行副总裁赵长江随后发文称，智界 RX 要给出 SUV 在智能时代的新方向，打造面向未来、适配全场景的科技座驾。智界汽车董事长兼 CEO 郭锐也提到，RX 名称中的「X」指向整车与华为全栈技术的深度原生融合。
公开信息显示，智界 RX 采用 L 形星眸大灯和贯穿式环形星钻尾灯，全车 10 处气动设计布局，可选 20-22 英寸轮毂以及多色刹车卡钳。车辆将搭载全新华为途灵平台、华为智擎新一代高性能电驱、华为巨鲸电池平台和四激光雷达。
岚图泰山 X9 与极狐阿尔法 T7 进入工信部新车公示
工信部第 408 批新产品公示中，岚图泰山和北汽极狐阿尔法 T7 两款中大型 SUV 完成申报。
- 岚图泰山尾部字标可选「泰山 X9」，定位六座纯电 SUV，长宽高为 5230 × 2025 × 1817 mm，轴距 3120 mm，最高车速 200 km/h。新车前后电机峰值功率分别为 175 kW 和 300 kW，采用三元锂离子蓄电池。
- 极狐阿尔法 T7 提供纯电和增程车型，长宽高为 5020 × 1996 × 1685 mm，轴距 3040 mm，最高车速 180 km/h。纯电版搭载峰值功率 227 kW 电机和磷酸铁锂电池；增程版搭载 1.5L 增程器，匹配峰值功率 200 kW 驱动电机。
vivo X Fold6 预热小 V Claw PC 版，支持 Windows 和 Mac 办公联动
vivo 产品经理韩伯啸近日发布视频，预热 vivo X Fold6 折叠屏手机。新机定档 6 月发布，将带来 OriginOS 6 Fold 系统，主打「AI 轻办公神器」定位。
韩伯啸称，vivo X Fold6 除了一屏多用，还支持通过 vivo 办公套件在电脑端部署「小 V Claw PC 版」，功能适配 Windows 与 Mac 设备。小 V Claw PC 版内置 30 多个开源 Skills，也支持用户手动配置更多 Skills。
新机还将升级 AI 会议助手。此前信息显示，vivo X Fold6 预计搭载天玑 9500，真机和原子工作台相关能力已陆续曝光。
559 元，米家便携咖啡机开启众筹
小米有品近日上架米家便携咖啡机，计划 6 月 17 日开启众筹，建议零售价 799 元，众筹价 559 元，定位便携咖啡设备，支持咖啡胶囊和咖啡粉双萃取模式。
官方介绍称，其内置电磁泵，水泵压力最高可达 20Bar；陶瓷加热片配合 PID 算法维持 92°C 萃取温度，用于减少温度波动对风味的影响；支持 45 秒冷热快速萃取，加入热水可做意式浓缩，加入冷水可做美式冷咖，并通过 IP55 防尘防水测试。
机身高度 24.5cm、宽 7.15cm，内置 3 颗 2500mAh 电池，支持 45W Type-C 快充，电量从 20% 充至 80% 约需 30 分钟，充满约需 80 分钟。
苹果 container 1.0 发布，面向 Apple Silicon 运行 Linux 容器
苹果开源项目 container 已在 GitHub 发布 1.0.0 版本。该工具用于在 Mac 上把 Linux 容器作为轻量虚拟机创建和运行，由 Swift 编写，并针对 Apple Silicon 优化。
项目 README 显示，container 可以消费和生成 OCI 兼容容器镜像，支持从标准容器 registry 拉取镜像、构建后推送镜像，并让镜像在其他 OCI 兼容应用中运行。底层使用 Containerization Swift package 处理低层容器、镜像和进程管理。
百亿补贴非真百亿，北京市场监管约谈 5 家电商平台
北京市市场监督管理局昨日约谈淘宝（天猫）、京东、拼多多、抖音、小红书 5 家电商平台，通报平台「内卷式」竞争综合整治发现的第二批典型问题，并要求整改。
- 淘宝（天猫）宣传「6·18 百亿补贴」，但监管部门了解后认为其并非 6·18 期间平台投入百亿资金补贴消费者，而是一项长期营销活动；
- 拼多多未在规则中明确补贴实际金额及平台、商家出资比例；京东「百亿补贴」「百亿农补」未公示促销期限和出资比例；
- 抖音「6·18 好物节」及「百亿消费券」未向消费者公示促销规则；
- 小红书「积分抽好礼」有奖销售活动未明确中奖概率、弃奖规则等核心信息。
北京市市场监督管理局要求平台立即自查，对 6·18 促销规则进行系统梳理与审核，并表示将继续开展动态监测，维护网络市场秩序。
中国社科院大学互联网法治研究中心主任刘晓春在通报中指出，平台竞相开展「百亿补贴」可能让商家陷入不降价没流量、降价亏损的压力。
海淀市监局通报「鹅腿阿姨售卖鸭腿」
北京海淀区市场监督管理局昨日发表情况通报称，6 月 10 日，「鹅腿阿姨售卖鸭腿」受到市民和网友关注后，海淀区市监局已组织相关市场监管所开展调查，并问询当事人。
通报称，目前海淀区市监局正在对其涉嫌误导消费者等行为进一步核查，下一步将依法依规处置。
Sensor Tower：5 月中国手游发行商全球收入占比 42.8%
Sensor Tower 昨日发布最新研报，数据显示，2026 年 5 月共有 38 家中国手游发行商进入全球收入榜 TOP100，合计收入 22.9 亿美元，占榜单总收入 42.8%。
前五名仍为腾讯、点点互动、柠檬微趣、网易和米哈游。腾讯依靠《王者荣耀》《和平精英》《三角洲行动》等产品位居全球收入榜首，其中《王者荣耀》受 520 专属活动带动，收入环比增长 9%，继续位列全球手游收入榜第一。
点点互动 5 月全球营收再创新高，旗下《Kingshot》收入环比增长 11%，海外营收已超过《Whiteout Survival》。米哈游方面，《原神》6.6 版本上线后登上全球手游畅销榜第二；《绝区零》2.8 版本更新后，日本 iOS 单日流水增长 514%，全球月收入提升 27%。
《蜘蛛侠：崭新之日》定档 7 月 29 日
《蜘蛛侠：崭新之日》已确认引进，定档 7 月 29 日。该片由漫威和索尼联合打造，故事发生在彼得·帕克被全世界遗忘之后，他继续以蜘蛛侠身份守护城市。
影片全球首支预告已经上线，「惩罚者」首次亮相，蝎子、狼蛛、手合会等反派角色也会出现。
《流人》第六季定档 9 月 16 日
Apple TV 确认《流人》第六季将于 9 月 16 日开播。新一季共 6 集，每周三更新一集，季终集定在 10 月 21 日。
这部剧集改编自 Mick Herron 的 Slough House 系列小说，围绕 Gary Oldman 饰演的 Jackson Lamb 和一群被调往 Slough House 的 MI5 特工展开。
AI 公司 Utopai 将参与制作杨孝珠首部长片《Half Moon》
Deadline 报道，AI 公司 Utopai Studios 将联合制作并投资韩国导演杨孝珠的首部长片《Half Moon》。杨孝珠此前凭短片《Broken Night》在 2010 年柏林电影节获得银熊奖。
《Half Moon》由德国 In Good Company、韩国 Paper Barn Studios 和 Utopai Studios 联合制作，计划今年 8 月在德国开机。制作团队称，Utopai 的 AI 系统 PAI 将用于支持影片中的部分视觉元素。
影片由杨孝珠自编自导，讲述外甥女 Yeri 与姑姑 Ah-Jin 在北海偏远岛屿共度破碎夏天的故事。官方简介称，Yeri 在学校被孤立，在家庭中情感被忽视；Ah-Jin 则带着身体与心理创伤自我放逐，在岛上做照护工作。两人在夏天里逐渐理解、尊重并接纳彼此。
前阵子有张梗图，在 AI Agent 圈子里火了：
没错，AI Agent 时代最炸裂的硬件，居然是一个毫无科技含量的小支架：把笔记本支起来，永不合盖、永不休眠，好让屏幕那头的 AI Agent 替你 7×24 小时干活，绝不停歇……
这当然是个玩笑，但笑来自真实的痛：
今天我们已经进入 AI 时代，但无论是手机、平板，还是电脑，今天我们所使用的设备仍属于上一个时代，为了盯着屏幕的人而来，而非为 AI 时代「原生」设计。
人会累，一天收工之后需要把电脑和眼睛都「合上盖」。但 AI 时代的新节奏恰恰相反：它要随时在场、持续感知，即便在用户没有直接注意的时候，仍在完成定时、长程、复杂的任务，而不是等用户注意的时候才开始工作。
这令人想起了上周黄仁勋说过的一句话：给人类用户设计硬件的时代结束了，下一步，要面向 AI 智能体设计硬件。
昨天，爱范儿、APPSO 联合 vivo、飞书在广州举办了一场线下共研活动，主题名为「AI 时代的终端想象」，由 vivo 副总裁、产品副总裁黄韬致主题演讲，知名创作者 flypig（林嘉澍）、飞书产品市场经理王大仙、vivo X 系列高级总监丁冠力、AI 科技博主李晓白、商业财经博主有点在李等数十位前沿 AI 科技媒体、从业者参与分享讨论。
通过这场活动，我们尝试探索面向 AI 时代原生的设备应该如何设计。更具体来说，就是一个最核心的问题：当 AI 从屏幕里破壳而出，它该长成什么形状？
一整天的共研会下来，答案其实可以归结为三句话。
任务变大了，App 装不下
这句话来自所有人的日常。
vivo 副总裁、产品副总裁黄韬在演讲里这样描述：一年多前，我们还在惊喜于 DeepSeek 的出现，AI 可以快速、准确地生成一个不错的答案；今天，以 OpenClaw、Codex 为代表的 Agent 能力已经走进终端，
它不再只是回答一个问题，而是可以理解我们的意图，主动调用工具，帮助我们完成任务，开始真正参与我们的工作和生活。
对于这一段表达，flypig 给出了一个具体得不能再具体的案例：尽管得到的演讲命题是分享「奇葩 AI 工作流」，他却讲了全场最扎心的一件事：开发票。
一切还得从被他称为「vivo 影像手机个人摄影展」开始：他发现自己手机里最多的一类照片，是各种小票和发票二维码，「某种程度上，这些二维码代表了我的人生」。每个月、每个季度，总有那么几天，全公司几个人要停下手里的工作，专门用来开发票和填报销。flypig 忍无可忍，写了份长长的 PRD，交给 AI 去开发工作流。
仅仅半小时后，流程跑通，屏幕上跳出「开票申请已提交」，全公司欢呼雀跃。
现在，他和同事们把发票存在公司云盘的统一文件夹里，只需要对着 AI 工具输入「开发票」三个字，潇洒地按下回车：从发票日期抬头类别统计，到生成报销表格，甚至审计工作，一次性完成。但更重要的是，哪怕是不懂编程、不知道 Agent 为何物的财务同学，现在都已经能够举一反三，自己开发让自己感到趁手的工作流了。
注意这件事的形状：它并没有发生在一个单独、具体的 App 里。识别、开票、归档、做表、审计，横跨一堆工具，起点是手机相册，终点是「个人所得税」App。
这正好映射了黄韬在演讲里描述的转变。他给智能手机的十几年下了个判断：本质上一直在解决同一个问题，让用户更方便地使用越来越多的工具。但工具越来越多，我们每天在不同的 App 之间切换、寻找、复制粘贴，「很多时候，我们不是在完成工作。我们是在操作手机」。
flypig 的发票工作流，恰好就是把这件事倒了过来。黄韬表示，过去用户是手机的「操作员」，未来我们会逐渐成为 Agent 的「指挥官」。我们与手机交互的方式，也会从复杂的指令和操作，逐渐走向轻松直接的「意图直达」。
交互的基本单位也随之改变：智能机时代是 App，AI 时代会逐渐变成「任务」。每个 App 解决一个相对独立的问题，但一个真实的任务，往往需要多个 App、多个工具和 AI 共同参与。终端不再只是 App 的容器，它要围绕用户的意图，组织一套完整的任务流。
另一位演讲嘉宾飞书产品市场经理王大仙，干脆把「围着任务转」搬到了现场：飞书机器人、多维表格、一台 vivo X Fold 系列折叠屏手机，再配上飞书的前端能力，用一台手机干出了一手电脑的活。
任务变大了，屏幕却还是原来那块。有人会问：复杂任务，电脑不是也能干？
当然能。但黄韬指出了 AI 带来的另一个变化：很多过去要坐在电脑前完成的事，正在走进每一个碎片化的时刻，出差路上、会议间隙、机场候机。电脑不一定在手边；直板手机一直在手边，屏幕空间却始终有限。
折叠屏第一次把手机的随身性与生产力工具的任务空间，放进了同一台设备：合上，是一台随时握在手里的旗舰手机；展开，是一个可以承载完整任务流的移动工作台。
vivo 的具体承接，是 X Fold 系列的「原子工作台」：围绕一个任务，把需要的 App 和 AI 工具组织在一起。准备一份方案，文档在中间，AI 在旁边随时讨论，浏览器停在另一侧查资料，文字、图片、文件在窗口之间直接拖拽。
更要紧的是，这套布局可以存在桌面上，下次一点就进，每个人都能组合出自己的会议工作台、旅行工作台、创作工作台、投资工作台。
有点在李把原子工作台形容为「思路调度中心」，能随时调度、随时监看，「它是重度 AI 用户的好搭档，可以让多线程思考变得有条理」。
爱范儿首席内容官何宗丞的类比则更有年代感：App 时代的「情景模式」，不过是换个主屏、摆几个 Widget；原子工作台的「情景模式」，直接升维到了工作流、生活流，「它不再用 APP 来组织你的手机，而是用『诉求』来组织交互」。
不看好 GUI，但仍想要一块大屏
明明把活交给 AI 了，不就是为了省事吗？为什么人仍然需要看见 AI 的工作？
李晓白是一位重度的 CLI 拥趸，微信、飞书全通过 CLI 接入了 Agent，每天几百条消息，各种各样的资料信息，需要亲自过手整理、回复的越来越少。他的暴论是 GUI 早晚退化：它还存在，只是因为 AI 不够聪明；人天然图省事，等 AI 能猜到你想吃什么、几点打车，谁还去划屏幕。
而 flypig 说，CLI 是问答题，你面对一片空白，得先知道 AI 的边界在哪，才能确认自己发出的提示词能够被有效回应；GUI 不一样，它更像是选择题，能干什么全摆在你面前。对于普通人来说，选择题永远更好做。
一切最后还得回归到信任上。诚然，模型本身已经是个黑箱，干活的过程不应该也是黑箱。有点在李分享了自己的体验：在云端跑一套自动化工作流，在 OpenClaw 这一类对话式、不提供显式工作轨迹的架构下，因为上下文或其他原因卡死缺乏有效的提示，只能问一句「你卡在哪里了」。
说白了，最后还是得有一块大的屏幕，能够清晰地检阅 Agent 的工作状态。于是，无论是唱衰还是捍卫 GUI 的、被自动化坑过的，绕了一圈站到了同一个地方：人得看见 AI，才敢把活交出去。
说难听点，今天的 Agent 用户是 Agent 的监工，监工也得有自己的工位，而工位完全可以是那块够大的屏。flypig 给这个工位画了张图：外屏是 Chatbot 时代的产物，一个对话流就够了；内屏属于 Agent 时代，两列、三列，显示更多细节内容。
他的观察是，现在所有的 AI 工具在桌面上基本都长一个样，一个对话窗口加一个 sidebar，「折叠屏的大屏最接近这种桌面级体验。展开之后，它会成为一个基于 Agent，可承载更复杂任务的工作台」。
把 AI 硬塞进旧的机器，还是从一开始就为 AI 而生？
这是留给厂商的功课。
丁冠力说，用户不关心你每秒多少 token，只关心事办没办成，衡量 Agent Phone 只有一条标尺：任务完成率。任务要在一块屏上展开、被人看着完成，这块屏还得随身。答案当然是折叠屏。
而且是从一开始就为 AI 而生的折叠屏。
「就好比油改电和原生纯电车，大部分人都会买原生纯电。」他表示，vivo 正在对 OriginOS 做更多底层重构、更早期的芯片联合定制，为的就是在原生 AI 终端的时代做好准备，而不是来了 AI，再给它塞进去。
他给这台理想终端画的像，是让屏幕从 App 的陈列窗，变成任务流的调度台，一台「用户可随身调用的 AI 搭子」。
黄韬从自己的角度回顾了折叠屏的两次进化。第一次进化，解决的是「物理问题」：更轻、更薄、更浅的折痕、更好的续航，vivo 的理念是「先旗舰，后折叠」，选折叠屏不该牺牲旗舰体验。
但他自己也补了一刀：在今天这个 AI 时代，如果折叠屏只是更薄一点、折痕再浅一点，是远远不够的。
下一次进化会是什么样？至少他能够看到的，是折叠屏要解决的是「价值问题」，这块展开的大屏，到底能带来什么直板手机无法替代的体验？
X Fold 系列的目标很明确，就是要做 AI 体验最好的移动终端。从「展开一块大屏幕」，到「展开一个大任务」，为用户展开一个可以承载完整任务流的工作台，让折叠屏真正进入 AI 时代。
AI 体验最好的移动终端，不等于多塞几个 AI 功能、多放几个 AI 入口。它首先必须是一台全面无妥协的旗舰手机，「只有每天都在你手里的那台设备，才有机会真正成为你的 AI 伙伴」。
这意味着整个手机的软硬件，都要围绕「AI 大任务」专属定制：
即将发布的 OriginOS 6 Fold，是行业第一个针对折叠屏在 AI 时代的多任务需求进行底层重构的 OS；SoC 也提前两年与合作伙伴联合定义，让 AI 体验「不断档」。
说到底，用户只关心一件事：它能不能帮我更快、更好地把事情做好。所以 X Fold 系列不求大而全，聚焦移动办公、出行、创作这些高频场景，把低效琐事逐一消解。
参与共研的用户们也提出了很多自己对于未来 AI 时代终端的看法。有用户提出，今天在手机上工作，难免被各种通知打断注意力，反而是电脑上更容易进入状态。原子工作台已经把大屏利用和多应用切换做到了一步到位，那为何不再多做一步？
点击工作台里的大窗口，直接进入全屏沉浸；从左或右边一划返回，又回到当前工作台——专注和调度，在同一块屏上自由进出。
还有很多人不约而同地提到一个更加大胆的主意：一台为 AI 时代准备好的折叠屏，可否有一块专门留给 Agent 的屏幕，比如外屏、副屏——不仅专门用于显示 Agent 的运行状态、承接简单交互，它甚至可以跑在一个相对独立的沙箱环境里，拥有更高的权限，再通过蓝心小 V 和手机的主系统桥接？
这些设想未必都会原样落地，但它们体现了用户的真实需求：经历了几年、数代进化之后，折叠屏在今天早已不只是一块更大的屏幕，而是真的有望成为 AI 时代的工作空间。
AI 终端破壳而出
回到开头的问题：属于未来的 AI 终端，应该长什么样？
flypig 分享了一次在国外远程连接国内部署的 Agent 的体验：有一次他在葡萄牙旅行，吃完饭给小票拍了张照片，用 Claude 的 Dispatch 功能说了句话，贴上照片。千里之外，北京办公室的电脑开始干活：翻译小票、记账、归档，最后将结果推回手机。
他说这种感觉好比一艘宇宙飞船的母舰 (mothership) 与分离舱 (pod)：你所使用的大模型、大模型所依赖的算力，以及关于你个人的记忆，可以全部位于地球的另一端；而自己无论身处哪里，只要掏出手机，展开它，一整个工作世界也跟着打开了。
顺着这个感觉，他给出了一个有趣的新思路：
过去的智能手机是「all in one」，把相机、MP3、通讯工具等一切功能都融合到一起；但在未来，AI 终端可能会以「one in all」的拓扑结构环绕在我们身边：手机、手表、眼镜、音箱、汽车，设备各式各样，里面运行着同一个中枢大脑、同一份灵魂和记忆。
你可能并不觉得这些设备是一个移动设备，但它有移动的意识，会伴随你的一生，永远知道你在做什么。我觉得这可能就是未来 AI 终端的一种趋势。
AI 时代的个人终端，需要一个拥有足够大空间，可以容纳任务、容纳 AI、容纳人的判断的产品形态。未来，屏幕不会消失，我们甚至更需要一个承载更多任务流的、更大的屏幕。
而如黄韬所言，在那一天到来之前，无论 AI 如何进化，人始终应该是 AI 时代的主角。
这段时间以来，社交媒体上对 Codex 的评价是好评如潮。
有网友发现，现在邀请一位朋友加入 Codex ，就可以重置速率限制。
即便邀请的用户并非新用户或订阅用户，只要受邀用户通过链接打开 Codex 后发送几条消息，就能获得一次重置的机会。
Codex 官方也听到了用户的反馈，一边高调宣传即将并入 ChatGPT，未来我们打开全新大改版的 ChatGPT 应用时，可以选择使用 Codex 还是 ChatGPT 来回答。
另一边，他们这几天在 OpenAI 官网一口气更新了十几个真实世界的工作流程，从常见的部署网页和应用、直接构建一个 Mac 或 iOS 应用，到大型的项目管理、150 个小时的科研任务，以及各种工作中的琐碎业务，都有相应的使用案例。
这些教程大概是帮助我们快速上手 Codex 的最佳指南，很好地解决了 Codex 能做什么，如何使用 Codex 的问题。
Computer Use，让 Codex 控制电脑
Hey Siri，打开微信发消息给妈妈，说 XXXX
请先解锁 iPhone
Siri 做不到，Codex 现在也做不到操作微信。
Codex 的 Computer Use 功能，主要是允许 AI 像我们一样操作电脑界面，通过点击、查看和输入来完成任务。这项功能适合的场景包括跨应用任务，如收集笔记、更新记录、在不同位置间复制细节、回复信息等。
在官方的使用案例里，他们举的例子有简单地放首音乐，也有涉及在不同应用之间切换。
@Computer 放点音乐帮我集中注意力。
@Computer 请帮我把 Notes 里的面试笔记添加到飞书里。
@Computer 请查看我的企业微信并添加提醒，提醒我今天结束前需要完成的所有事项。
具体的使用方式，我们先要在 Codex App 里面找到 Computer Use 并确认已经开启，接着在对话框里，输入指令的开头加上 @Computer ，或者提及特定的应用程序，例如 @Slack 或 @Messages 等。
选择好 Computer Use 插件之后，描述一下任务以及我们想要的结果，当 Codex 需要访问权限时，批准访问，然后让它在后台继续执行任务。
使用 Computer Use 的几个注意事项，像是确保运行时 Mac 不会锁定，或者在 Codex 里打开「锁屏操作」功能，还有 Codex 使用电脑上的应用时，我们可以在自定义设置中，告诉 Codex 默认浏览器是哪个。
以及不要使用两个 Computer Use 的任务线程来控制同一个应用，每一个线程结束后都可以要求 Codex 总结和优化该任务，甚至是将这套工作流程变成可重复的模式。
给 Codex 一个能一直跑下去的目标
平时让 AI 干活，很需要我们站在旁边盯着，它做一小步停一下，问下一步怎么办，我们得一直搭着手。
/goal 想解决的就是这件事：给 Codex 一个长期目标，让它自己照着这个方向一直做下去，干完一轮也不停。
官方指南里，几个典型的用法是那种比一句提示词大、又比一整张待办清单小的任务，目标明确、能自己验证、做到什么程度算完都说得清。
项目迁移：不管是把游戏搬到新技术栈、把移动应用搬到新平台，还是把整个代码库换个框架，都可以用 /goal 让 Codex 把迁移一路跑完。
做原型：从零做一个新应用、新游戏或新功能时，可以用 /goal 让 Codex 交出一版打磨过的初稿。你可以写一份 PLAN.md，把想做成什么样讲清楚，让它照着做。
调提示词：手上有一套测试集，就能用 /goal 拿评测结果来优化提示词。Codex 会去看哪些案例失败了、改提示词、重跑评测，一直迭代到分数上去，或者到了你定的收尾条件为止。
对于如何写好一个能稳稳跑起来的目标，先给它一个明确目标和一个收尾条件；告诉它先去读哪些文件、文档、issue、日志或计划；定好用哪条命令、哪个产物来证明进度；让它分阶段做，顺手记一份简短的进度日志；过程里我们随时用 /goal 看状态；跑完、卡住或者要换方向时，再暂停、继续或清除。
用 GPT Image 2 来做 PPT
做 PPT 最磨人的那步，常常是排版。Codex 自带两个技能：$$slides 用 PptxGenJS 直接读写 .pptx，$$imagegen 负责生成配图。
OpenAI 官方给的参考提示词是，
使用 $$slides 和 $$imagegen 技能，按以下方式编辑此幻灯片：
– 如果存在，请在每张幻灯片的右下角添加 logo.png 文件
– 在幻灯片 X、Y 和 Z 上，将文本向左移动，并使用图像生成功能在右侧生成插图（风格：抽象、数字艺术）。
– 尽可能将文本保留为文本，将简单的图表保留为 PowerPoint 原生图表。
– 添加以下幻灯片：[在此处描述新幻灯片]
– 在新幻灯片和新文本中使用现有品牌标识（颜色、字体、布局等）。
– 将更新后的演示文稿渲染成幻灯片图像，检查输出结果，并在交付前修复布局问题。
– 在交付之前运行溢出和字体替换检查，尤其是在牌组密集的情况下。
– 创建一批相关图像时，保存可重复使用的提示或生成说明。
除了从零开始做，一页页描述内容和整体风格，有 logo、图片就丢进同一个文件夹方便它取用。
我们还可以让 Codex 来处理周报、月报、季报这种，定期更新模板，让它总结一份 guidelines.md 确定好内容、结构和更新方式，再配合别的技能拉对应的数据，比如给股东的季度汇报，换上新数字和洞察就行。
而修改现成的 PPT，也可以直接在对话框里，要求 Codex 修改间距、文字错位这类毛病。
让 Codex 照着截图做网页
手上有几张截图、一份简短的设计说明，或者几张找灵感的参考图，Codex 能照着做成响应式界面，同时顺着项目里已有的写法来，即原有框架和语言，不会另起一套。
再配上 $playwright，Codex 能在真实浏览器里打开页面，按不同屏幕尺寸跟我们上传的截图逐一对照，反复调到接近为止。
参考提示词如下，
请以我提供的屏幕截图和注释为依据，在当前项目中实现此用户界面。
要求：
– 重用现有的设计系统组件和标记。
– 将屏幕截图转换为此存储库的实用程序和组件模式，而不是发明一个并行系统。
– 间距、布局、层级和响应行为要紧密匹配。
– 尊重仓库的路由、状态和数据获取模式。
– 使页面在桌面和移动设备上都能响应。
– 如果截图中的任何细节不明确，请选择最简单但仍符合整体方向的实现方式，并简要说明假设。
验证：
– 将最终的用户界面与提供的屏幕截图进行比较，包括外观和行为。
– 使用 $playwright-interactive 检查 UI 是否与引用匹配，并根据需要进行迭代，直到匹配为止。
从零做一个在浏览器跑的游戏
做游戏大概也是能看出 Codex 不只会写代码还懂设计的场景之一。一个真正的游戏，要有写下来的玩法概念、渲染层、前端外壳、后端状态、美术素材，还得不停地调画面和手感。
动手搭架子之前，先让它写一份 PLAN.md，把游戏拆成具体几块：玩家目标、核心循环、操作和输入、胜负条件、难度和成长、视觉方向、技术栈和部署假设、里程碑的先后顺序。
再写一份 AGENTS.md，按照官方的教程，可以参考下面的写法。
游戏名
<游戏类型>
技术栈：
– 前端 NextJS（部署在 Vercel）
– 渲染用 <填技术>
– 后端 Fastify + WebSocket（部署在 <平台>）
– 数据库 Postgres，缓存和 pub/sub 用 Redis
– 生成式 AI 功能走 OpenAI
约定：
– 每做完一个功能就用 build / test 命令验一下
– 做新功能时照着 PLAN.md 来
– 把思路和决定记在 .logs 里，迭代时回头查
– 用 playwright 测画面效果，不对味就改
– 用 imagegen 出素材，每出一批就把 prompt 存进 .prompts，方便以后接着出同款
– 用 Context7 MCP 拉 <渲染框架> 的文档
把 AGENTS.md 里提到的技能都装上：$$imagegen 出美术素材，$$playwright 在真实浏览器里测游戏，$openai-docs 拉最新的 OpenAI API 文档，需要的话再加个 Context7 MCP 拉渲染框架的文档。
接下来 Codex 会照着计划先做出第一版。如果要生成的图很多，这一版可能得跑上好几个小时，Token 开始疯狂燃烧。不过借由 Playwright 的能力，Codex 可以自己在浏览器里试玩、验证游戏效果，中间基本不用我们管。计划写得越细，第一版出来就越像样。
我们让 Codex 自己写了一份游戏的 Plan.md，输入提示词「Use $playwright-interactive, $imagegen, and $openai-docs to plan and build a browser game in this repo.
Implement PLAN.md, and log your work under `.logs/`.」然后生成了一个比较完善的小游戏。
让 AI 自己跑科研
Codex 能干的不止写代码，它也能在科研里当一个长期干活的研究助手。用户给出方向和判断，它去实现、取证、打分、反复迭代。
其中一个案例是改模型架构。假设手上有个蛋白质折叠的假设，「让模型多表示一些高阶的几何结构，会不会学得更好」，可这种想法一遍写不完，得反复试。
用 Codex 的 Goal Mode，给它三样东西：一个划好边界的科学方向、一个能跑的基线模型、一套能自动打分的基准，它就会照着这个目标一路爬分，实现、测试、记实验、查故障、再改。
官方给出的例子里，Codex 连着跑了 150 多个小时，产出了一个叫 SimplexFold 的实验性架构。
另一个是给药物靶点排序。类似任务的麻烦点，在于证据散在十几个数据库里，遗传学、临床、文献、表达数据各管一摊。
用 Life Science Research 插件，Codex 能并行去各家数据库取证、每条证据线各自按 1-5 分打分，最后汇成一张打分表加一份排名，还能配上热力图之类的图。
在 OpenAI 官网给出的用例还有很多，我们这里只是列举了部分热门的用法。感兴趣的朋友可以去 OpenAI 开发者官网 developers.openai.com/codex/use-cases，尝试不同的案例。
还有网友发现，现在邀请一位朋友加入 Codex ，就可以重置速率限制，即便邀请的用户并非新用户或订阅用户，只要受邀者通过链接打开 Codex 后发送几条消息，就能获得一次重置的机会。
再过几天，我们就将站在 WWDC 2026 的现场。
去年的会场，Liquid Glass 设计抢尽风头，今年的苹果开发者大会将目光重新转回 AI——AI 不仅定义着眼前的 iPhone，也会影响那些尚未露面的产品。
比如苹果眼镜。
最新消息是，这款代号为 N50 的智能眼镜又延期了。根据彭博社记者 Mark Gurman 的说法，它的发布时间从原本的 2026 年底推迟到了 2027 年底。
不过，发布时间虽然推迟，苹果眼镜的产品逻辑却越来越清晰：从形态看，它更接近 Ray-Ban Meta，而不是 Vision Pro；
而从苹果自己的商业剧本来看，它可能更像另一件我们无比熟悉的产品：Apple Watch。
苹果 AI 眼镜：先做感知，再谈显示
苹果第一代眼镜大概率不会是很多人想象中那种完整 AR 眼镜，也不会像 Vision Pro 那样把复杂显示系统直接放到用户眼前。
从目前爆料来看，苹果眼镜会配备摄像头、麦克风、扬声器，并深度接入 Siri 和 Apple Intelligence，可以拍照录像、接电话、听音乐、读取通知，也可能提供步行导航、视觉识别和实时翻译等能力。
也就是说，苹果眼镜的关键词是「感知」和「反馈」——
用户看到某个物体，可以直接问 Siri；想识别菜单、翻译路牌、记录眼前画面、设置提醒或播放音乐，也不必再掏出手机。iPhone 负责算力、网络、应用生态和主要数据处理，眼镜负责看到、听到，并把结果反馈给用户。
换个角度来看，苹果眼镜的规划，其实非常像 Google 在智能眼镜路线中称为 Intelligent Eyewear 的那类产品——
Google 的智能眼镜路线里，包括完全无显示的音频眼镜，也包括带单目小屏的显示眼镜。前者依靠语音、摄像头和扬声器交互，后者只显示导航方向、翻译结果、天气、通知等轻量信息；再往上，Google 还有 Project Aura 和 Android XR 头显，分别面向更强的便携显示、空间计算和沉浸式体验。
也就是说，Google 已经把眼镜拆成了不同层级：音频 AI 眼镜、轻显示眼镜、AR 眼镜和头显。
苹果大概率也会采用类似的产品矩阵。
我们此前报道过，苹果内部仍在推进多层次 Vision 产品线：最轻的一层是无屏智能眼镜，中间层是带显示的智能眼镜，更高端的方向则继续留给 Vision 系列头显。N50 更像第一层产品，重点是轻量、日常、iPhone 协同；真正成熟的显示眼镜和 AR 眼镜，还要等光学、续航、算力和 AI 体验继续成熟。
行业趋势也在往这个方向走。
IDC 的数据显示，2025 年全球智能眼镜市场出货量达到 1477.3 万台，同比增长 44.2%；中国市场出货量 246 万台，同比增长 87.1%。IDC 还提到，2025 年全球 XR 市场增长主要由智能眼镜推动，传统 VR/MR 头显仍在下滑，而无显示智能眼镜已经占据 XR 出货的多数。
Omdia 的判断更激进：AI 眼镜全球出货量预计将在 2026 年超过 1000 万台，到 2030 年达到 3500 万台。
这些数字说明，第一代苹果眼镜如果没有显示屏，并不代表它保守。相反，无屏、轻量、AI 化，正在成为智能眼镜从尝鲜走向普及的第一条主线。
未来的头戴设备，也很可能不会只有一种终极形态。
XREAL 创始人徐驰在接受爱范儿专访时提到，未来眼镜会分成几类：一种是全天候佩戴的轻量 AI 眼镜，显示能力弱一些，但足够自然；一种是相对更重的便携显示设备，适合工作、娱乐和移动大屏；再往上，则是 Vision Pro 这样的大头显，体验最好，但更像家里的专用设备。
▲ XREAL 与 Google 合作的 Project Aura
这其实和今天的手机、手表、电脑很像——手机没有替代电脑，手表也没有替代手机。每一种设备都在寻找自己的位置。
N50 的意义，可能正是苹果头戴路线里最轻、也最容易进入日常的一层。
这不是 Vision Pro，更像 Apple Watch
在目前苹果生态体系中，有一台设备的故事与它有些接近：Apple Watch。
按照我们今天的粗略记忆，Apple Watch 的成长脉络很清晰。它先是老老实实做 iPhone 的延伸，包揽通知、支付和健康监测，随后才慢慢长出独立的蜂窝网络和应用生态。
但第一代 Apple Watch 其实并没有今天这么清晰。
2015 年上市时，它同时想当精密腕表、时尚配饰、通信工具、健身设备和 App 平台。苹果甚至推出过 18K 金的 Apple Watch Edition，价格最高达到 1.7 万美元；也强调过 Digital Touch，可以给别人发送涂鸦，甚至发送心跳。
这些功能今天看起来多少有点遥远——你回想一下，多久没有用 Apple Watch 给别人发过心跳消息了？
Apple Watch 真正成熟，是在不断「剪裁」之后。
黄金版消失了，社交功能弱化了，独立 App 平台没有成为主角。
与此同时，运动、健康、安全和户外场景越来越清晰：Series 2 加入 GPS 和游泳防水，Series 4 带来 ECG 和跌倒检测，后来的血氧、睡眠、Ultra 系列，又进一步强化了健康和运动这条主线。
苹果眼镜现在看起来也在走类似路线。
它的优先级很可能是先建立感知和交互，再谈复杂显示。Apple Watch 让苹果获得了一个身体状态入口，眼镜则可能让苹果获得一个现实世界入口。前者感知的是心率、运动、睡眠和手腕上的通知，后者感知的是用户正在看的物体、文字、道路和场景。
这也是为什么眼镜可能是库克时代后期最值得关注的项目之一。
彭博社的消息称，库克是苹果眼镜最坚定的支持者之一，接近他的消息人士甚至把眼镜称为他的最高优先级，而苹果下一任 CEO John Ternus，据传闻也在积极推动这个项目。
至于 Vision Pro，这台科幻般的设备证明了苹果在空间计算和未来技术上的野心，但 3499 美元的价格、硕大的体积和有限的续航，都让它很难成为大众产品。
可以说，Vision Pro 是一个加法做到极致，但不怎么做剪裁的产品。
在过去，苹果最擅长的产品设计思路往往是取舍，但 Vision Pro 更像是「我也不知道你想要什么，所以我都给你」：这个也加，那个也加，最后变成了一个堆满料，却也充满妥协的产品。
对头戴设备来说，这种不做判断的代价巨大——功能越多，设备越重，越难长期佩戴。
苹果对眼镜的裁剪就明显了许多——不急着把完整 AR、复杂显示和独立计算都塞进镜框里，先把产品收束成一副轻量、日常、依赖 iPhone 的 AI 眼镜。
更重要的是，它没有必要一开始就扮演那个来自未来的计算机。
第一代 Apple Watch 先证明了手腕入口的价值，苹果眼镜也可以先证明脸部入口的价值。只要它足够轻、足够像普通眼镜，AI 反馈足够自然，隐私机制足够清楚，它就有机会从一个科技产品，慢慢变成一件日用品——更何况，随行的算力，还能通过 iPhone 来处理。
这也是苹果最熟悉的打法：未必最早进入一个市场，但会在产品、生态和消费心智接近临界点时，重新定义用户对这个品类的期待。
卖眼镜的公司开始紧张了
从市场角度看，现在的智能眼镜，其实很像 2015 年前后的智能手表。
Apple Watch 刚出现时，智能手表市场还很早期。苹果面对的不只是 Pebble、三星、摩托罗拉这些科技公司，还有整个传统手表市场，尤其是中端机械表和时尚表市场。
Apple Watch 没有摧毁 Rolex、Patek Philippe 这样的高端品牌，但它极大改变了消费者对中低端手表的理解：同样是戴在手腕上，为什么不买一块能看通知、测心率、记录运动、移动支付的表？
后来的市场变化，至少部分印证了这种冲击：2019 年，Strategy Analytics 曾估算 Apple Watch 出货量超过整个瑞士手表行业、到 2025 年，Swatch 的收入比 Apple Watch 上市前的 2014 年低 28%，Fossil 的销售额较 11 年前下降约 70%，Movado 因为定位更高端，相对更有韧性。
传统手表没有消失，但中低端手表的价值被重估了。
现在的眼镜市场，也处于价值定义的节点。
Gurman 提到，苹果瞄准的不是少数科技玩家，而是约 200 到 500 美元的主流眼镜区间。那里有 EssilorLuxottica 旗下的 Ray-Ban、Oakley、Persol、Oliver Peoples，也有 Safilo、Warby Parker 等品牌。
世界卫生组织估计，全球有 22 亿人存在某种视力损伤；眼镜市场年规模约 2000 亿美元，每年售出数亿副。和手表相比，眼镜的覆盖人群更广：近视眼镜、太阳镜、运动眼镜、时尚配饰，都是潜在入口。
想象一下：你原本只打算买一副 2000 块的普通眼镜，但苹果告诉你，多花 1000 元就能买到一副能拍照、听歌、翻译、唤醒 Siri 的苹果 AI 眼镜，你会怎么选？
不过，现在的眼镜行业和当年的手表行业又不完全一样——
当年很多传统表厂对智能化反应缓慢，但眼镜巨头已经提前入场。
Meta 和 EssilorLuxottica 用 Ray-Ban Meta 证明，智能眼镜可以不靠科幻感，而靠普通眼镜的外观进入日常生活。EssilorLuxottica 还把合作扩展到 Oakley，Meta 也已经推出带显示的 Ray-Ban Display。
Google 则选择和 Warby Parker、Gentle Monster、三星合作，把 Android XR 和 Gemini 放进更日常的镜框里。
传统眼镜厂商这一次显然更快意识到，智能化不是科技公司的旁门生意，而可能成为眼镜行业自己的下一轮增长。
IDC 的报告指出，2025 年智能眼镜与眼镜零售终端的合作明显加速，越来越多传统眼镜门店开始引入智能眼镜产品，设立体验专区或授权验配点。
▲ 图片源自 IDC
这意味着，苹果进入眼镜市场时，面对的不会是一群反应迟钝的传统玩家——Ray-Ban、Oakley、Warby Parker、Gentle Monster 这些品牌已经在学习如何把 AI、摄像头、音频和镜框设计结合起来。
这也是苹果眼镜的不确定性。
当然，从产品本身来看，这条路也还很漫长。第一代苹果眼镜很可能不完美，AI、续航、重量、隐私和佩戴舒适度都会是难题，而真正成熟的 AR 显示眼镜，也许还要等更久。
但苹果 AI 眼镜的方向已经越来越清楚：
苹果眼镜未必是下一台 Vision Pro，更可能成为下一块 Apple Watch。它不会一上来就颠覆 iPhone，却有可能替代掉那些十年不变的传统眼镜。
Apple Watch 花了十年，改造了你的手腕，而下一个十年，苹果想用一副眼镜，改变你的脸。
1975 年，百事可乐在商场里摆出两只没有标签的纸杯。
一杯装着可口可乐，一杯装着百事可乐。路人依次喝上一口，只凭味道选出自己更喜欢的那一杯。
这个后来被称为「百事挑战」的营销动作，没有推翻可口可乐，却改变了很多人看待可乐的方式：一个长期由可口可乐定义的市场，原来也可以有第二种答案。
类似的竞争，如今也出现在手持云台相机市场。
过去几年，大疆几乎独自定义了这个品类。尤其是 Pocket 3，它把一类原本偏小众的设备，做成了消费电子里的现象级产品，也证明了手机之外，仍然有人愿意为一台独立的手持影像设备买单。
但一个持续增长的市场，很难永远只有一个强势答案。
现在，第二杯可乐已经摆上了桌——
它的名字是影石 Insta360 Luna Ultra。
设计做加法，交互做减法
第一眼看去，Luna Ultra 不太像我们熟悉的传统云台相机，在颇有棱角的机身上，影石将屏幕、按键、取景和遥控重新组织成了一套分体式结构，我们先细细来看——
机身正面，除了明显的录制按键外，Luna Ultra 用一个摇杆和一个拨杆占据了操作面板的大部分位置 。
摇杆负责云台朝向，决定镜头往哪里看，后者则负责变焦与焦段切换，决定了画面景别和主体大小。
这两个动作在拍摄时经常同时发生，如果都挤在同一套按键逻辑里，手忙脚乱时很容易误触。Luna Ultra 把它们拆开，降低的不是学习成本，而是拍摄现场的出错概率。很多时候，一段素材能不能用，差的就是这一秒的慌乱。
集成在旋转屏幕上的两个自定义快捷键，也属于同一思路——屏幕横竖旋转时，按键不会被遮挡；用户切换横拍、竖拍时，手的位置也不用重新适应。
对一台竖屏拍摄需求并不算小的设备而言，这类细节比参数表更贴近日常使用体验，如果按键在某个姿态下变得别扭，再多功能也容易被闲置。
更有意思的是，Luna Ultra 上还延续了影石一贯的模块化思路。
旋转显示屏、快捷键、摇杆、拨轮和录制键被整合成一块轻薄控制面板。按下机身两侧卡扣后，这块面板可以从主机上取下，通过无线图传继续承担监看和遥控功能。
此时，云台相机的使用方式发生了巨大变化——
过去相机在哪里，人就要跟到哪里；现在相机可以留在远处，人站进画面里，手里依然握着取景、构图、变焦和录制控制。独自旅行、情侣互拍、多人合影、低机位拍摄，都不再完全依赖手机预览、反复跑位或额外遥控器。
扩展配件则把这种灵活性继续往外推。
Luna Ultra 配有一枚头追配件，呈运动耳机设计。在与 Luna Ultra 配对后，云台会识别头部转动，让云台跟随头部朝向调整拍摄方向。配合背包夹使用时，画面会随着人的视线变化，适合第一人称视角、旅行记录和运动跟拍。
经实测，在头部动作不会故意夸张的情况下，Luna Ultra 的横向云台跟踪速度和精度相当不错，可以说指哪儿打哪儿，的确从一度程度上解放了拍摄第一人称时的双手，但纵向动量会小一些，留有缓冲余地。
这套分体式设计也不是影石突然想到的点子。更早的 ONE R 模块化相机、Link AI 云台摄像头、Flow 系列手机稳定器，其实已经分别积累了模块化、云台追踪、手势识别和远程控制的经验。到了 Luna Ultra 上，这些能力被重新组合到了一台手持云台相机里。
可以说，影石非常大胆地在并不充裕的机身上进行了大量增删查改，约翰·前田在《简单法则》里有一句很适合形容 Luna Ultra 的设计：
简单，是减去显而易见的东西，加入真正有意义的东西。
Luna Ultra 的设计的确是变多了，但分体屏、独立摇杆与拨杆和无线图传，都属于后半句里的有意义——
增加的是结构，解决的是交互痛点，带来的是更直接、简单的操控。
一广一长，其实更像手机思路
Luna Ultra 的云台头有点像瓦力，圆润、醒目，也把这台机器最关键的配置都放在了最前面：两枚摄像头。
一枚是 1 英寸广角主摄，等效 20mm，F1.8 光圈，最高支持 8K30fps 杜比视界，也可以拍 4K120fps 慢动作。另一枚是 1/1.3 英寸的 3× 长焦镜头，最高 12 倍变焦，6 倍无损变焦。
两枚镜头凑在一起，Luna Ultra 可以覆盖 1×、2x、3x、6x、12x 等焦段，充分满足各种拍摄需求——
1x 是传统手持云台相机的焦段，非常适合自拍和大场景，2x 接近日常街拍视角，3x 可以拍半身人像和细节，6x 会出现更明显的空间压缩感，12x 则适合远处地标、舞台和一些不方便靠近的主体。
而且焦段变多之后，用户可以直接通过切换焦段和站位改变人与背景之间的关系，获得更为丰富的景别。
人像场景尤其能体现这种变化。过去用口袋云台拍人，画面常常很稳，但也容易像记录视频。到了 3x 到 6x，长焦带来的压缩感和背景虚化，会让人物从环境里更明显地分离出来。城市灯牌、林间光斑、水面反光这些背景，也会变得更有层次。
不过，这套双摄也有需要注意的地方——
Luna Ultra 的 8K 并不是所有焦段都能用。实际体验中，8K 主要覆盖 1x 到 6x；6× 到 12x 时，最高只能输出 4K。对多数日常视频来说，4K 已经足够，但如果用户期待每个倍率都能用 8K 后期裁切，这点需要提前知道。
抛开这个细节，Luna Ultra 的思路其实相比相机的定焦，还是更像手机——通过两个高素质定焦和 ISZ 来实现多个焦段输出，和手机的焦段布局思路别无二致。只是广角负责交代现场、长焦负责拉近关系，让这个品类变得没那么局促、少一点将就。
手持云台相机，需要自己的「百事可乐」
1886 年，美国药剂师 John Stith Pemberton 在亚特兰大调制出 Coca-Cola；七年后，Caleb Bradham 也做出一款类似饮料，并在 1898 年将它命名为 Pepsi-Cola。
在往后的时间里，两者并没有出现你生我死的残酷结局，只是可乐市场从原本默认的唯一答案，变成了一道选择题：
除了可口可乐，我是不是也可以看看百事可乐？
手持云台相机今天也走到了类似的位置。
毫无疑问，大疆目前仍然是手持云台相机这个品类里最强势的玩家，甚至可以说，它几乎独自定义了这个市场。
从 Pocket 3 开始，1 英寸传感器、4K120fps、10-bit D-Log M、HLG、三轴机械增稳，这些能力已经把手持云台相机推向更专业的创作工具；后续的 Pocket 4P，也进一步印证了大疆的路线：画质更可靠，工作流更完整，专业属性更强。
大疆在做的，是把这个品类往上推。
但被强者定义，不代表市场已经没有入口。只要盘子还在增长，新的使用需求就仍然有被重新定义的机会——
公开数据里，不同机构对运动相机、云台、便携影像设备的统计口径并不完全一致，但方向很清楚：便携智能影像市场仍在增长。按市场研究机构 Frost & Sullivan 的测算，全球手持智能影像设备市场规模到 2027 年将突破 592 亿元；国信证券也测算，2024 到 2027 年，中国和海外智能便携影像设备销量仍会保持较高复合增速。
▲ 数据来源：Frost & Sullivan，中金公司研究部
但 GoPro 的下滑说明，增长不会平均分给所有玩家。2025 年，GoPro 年收入同比下滑；到了 2026 年一季度，收入继续下滑，董事会也已启动战略评估，可能选项包括出售公司或合并。
用户和市场，都不再为旧答案持续付费。一个市场真正变大，亦不是全依赖老用户买更贵的产品，而是新用户找到了进入它的理由。
影石进入这个市场，就是提供了一个新理由：把这个品类往外推。
这个「往外」，不是指把产品做得更浅，而是让更多人更容易进入这个品类。Luna Ultra 的分体屏，让一个人也能远程取景和控制；独立拨轮和摇杆，把变焦和云台方向拆开，减少误触；长焦镜头，让手持云台不再只能依赖广角记录；机内美颜、滤镜和直出，则降低了后期门槛。
如果说大疆已经定义了专业创作者心里的标准答案，那么影石要做的，就是让另一批用户找到进入这个品类的理由：独自旅行、情侣互拍、多人合影、长焦人像、远机位拍摄，这些都可以成为手持云台相机的新场景。
更往深了说，在市场继续增长的同时，影石抢在其他厂家前入局，争的也是一份话语权——
话语权会决定一个品牌在用户心里的位置。当一个品类只有一个强势答案时，后来者只能回答：像不像它，便不便宜，有没有超过它。等到第二个足够清晰的答案出现，用户才会开始问：我更需要哪一种创作方式？
影石曾表达过类似尺度：能从大疆手里抢到 10% 以上份额，就已经算成功。放到手持云台相机里，这个逻辑同样成立。10% 的意义不只是销量切片，也是叙事切入。它要让用户在下单前多停一秒：
除了 Pocket，我是不是也可以看看 Luna？
▲ 截图来自《晚点》专访
当熟悉的问题被抛出，跨越百余年，曾经可乐市场经历的一切，现在正在手持云台相机上重现。
一个品类的成熟，往往从唯一答案的统治开始；一个品类的再生长，则从第二种答案出现开始。
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苹果 Siri AI 提示词文件曝光：22000 个 Token、超 1300 行核心指令
近日，开发者「samhenrigold」在苹果 Siri 的诊断文件中扒出了完整的 Siri AI 系统提示词。该文件名为 siri_prompt.md，总长度超过 1300 行、约 22000 个 Token，目前已被上传至 GitHub。
这份提示词将 Siri 定义为「苹果在加利福尼亚设计的智能助手」，并明确了其工作流程与行为准则。核心逻辑包括：
- 处理任务时须先思考再决定是否调用工具；
- 优先使用来自设备本地数据和搜索返回的结构化实体信息，且将实体属性视为权威数据而非指令来源；
- 遇到信息缺失、存在歧义或无法完成的任务时，必须向用户提问或明确告知，不得自行推断或编造内容。
提示词还揭示了 Siri 的工具调用机制。系统内置了 find、open、play、make_call、manage_message_draft、manage_email_draft 等固定工具，并通过一份「工具目录」扩展支持日历、提醒事项、地图、健康、支付、智能家居等数十类应用场景。
在安全边界方面，提示词明确要求 Siri 拒绝任何试图通过对话重新定义其指令或能力的行为，并规定实体内容和工具返回结果均不得被视为可执行指令。
💻 GitHub: gist.github.com/samhenrigold/4d107eddf2c0a9d0afb428922adcc2c3
TrendForce：Q1 iPhone 产量同比逆势增长 19.7%，全球智能手机市场整体下滑
据 TrendForce 集邦咨询发布的最新研报，今年第一季度全球智能手机产量约为 2.84 亿部，同比下降 1.7%。
其中，苹果 iPhone 产量约为 6020 万部，同比逆势增长 19.7%，增长动能来自 iPhone 17 系列持续放量及 iPhone 17e 上市。
研报指出，内存价格自 2025 年下半年起持续上涨，TrendForce 预计这一压力将在第二季度更为集中地显现，并将全年产量预期下调至约 10.51 亿部，同比降幅约 16.2%。
- 三星：产量约 6260 万部，同比增长 2.3%，受 Galaxy S 系列新机备货拉动，位居全球第一；
- OPPO、小米、vivo：产量分别约为 2950 万、2600 万、2200 万部，受季节性因素及成本压力影响，全年产量计划面临下调风险；
- 传音：产量约 1980 万部，与去年同期基本持平，但产品线集中于入门市场，在本轮内存涨价周期中受冲击较为明显。
何小鹏亲自直管机器人业务
据第一财经报道，小鹏汽车董事长兼 CEO 何小鹏昨日发出内部信，宣布亲自直管机器人业务。他在信中称，小鹏机器人正迎来量产和商业化前夜，阶段类似 8 年前小鹏汽车即将完成第一款车 G3 发布时。
何小鹏在内部信中表示，接下来几个月是机器人业务最关键的冲刺期，团队要解决量产细节，打磨功能，确保交付给用户的是「真正能用、好用、耐用」的产品。
在此前一季度财报电话会上，何小鹏曾透露，小鹏面向量产版本的新一代 IRON 人形机器人计划今年三季度正式亮相，年底实现高阶人形机器人量产，先在小鹏门店试商用，明年起面向中国及海外商业客户交付。
另据雷峰网昨日发文，小鹏汽车已进军游艇领域，今年初在内部组建近百人研发团队，项目内部代号为「飞鱼」，负责人为小鹏汽车整车架构负责人钱占伟。
报道指出，小鹏游艇项目仍处于研发阶段，核心竞争力聚焦底盘算法，目标客户为高净值 C 端家庭市场。
荣耀官宣与微信首个 A2A 合作，YOYO 可直接发送微信消息
荣耀 MagicOS 昨日宣布，荣耀 YOYO 与微信首个 A2A 合作上线，支持通过一句话发送微信消息、拨打微信语音电话和视频电话，荣耀全量机型已推送。
用户可长按电源键唤醒 YOYO，再说出「给 xx 发微信」「打微信语音电话」或「打微信视频电话」等指令。使用条件包括 YOYO 智能体版本更新至 90.10.30.063 及以上、微信更新至 8.0.72 及以上，并将系统版本升级到最新。
阿里合伙人委员会回应钉钉管理争议：钉钉管理「不是阿里文化该有的样子」
据第一财经报道，阿里巴巴合伙人委员会在公司内网发布《有情有义有成长，才是阿里文化》，回应钉钉前产品经理离职长文《置身钉内》引发的内外部讨论。
帖文称，合伙人组织已经就钉钉团队文化进行讨论，并认为「无论什么情况下，无论任务多么紧迫」，都不应出现相关帖子提到的管理方式。合伙人委员会把「相互尊重、视人为人、有情有义」称为阿里文化底色，并直接写道，相关管理方式「不是阿里文化该有的样子」。
阿里合伙人委员会称，创新依靠员工的热爱和创造力，团队氛围由各级管理者承担第一责任；管理者的职责包括远见、主动担当、团结和激励团队，以及培养人、激发人。
此次表态的导火索，是日前在阿里内网流出的 7.5 万字离职长文《置身钉内》。作者为钉钉 AI 工具「ONE」项目核心产品经理滕雅辛（花名「幽素」）。
文中完整复盘了该项目从立项、DAU 冲至 300 万，到最终收缩并将资源转移至悟空 Agent 的全过程，并披露了团队内部一味向上迎合、恶性内卷、无意义加班、决策被领导个人意志左右等现象。
6 月 8 日，已于 5 月 15 日离职的钉钉副总裁、AI 产品负责人马锐拉在个人公众号发布《置身钉外》，称自己读完长文后「久久不能平静」，坦言亲历过同样的高压氛围，并表示离职的直接原因是长期超负荷运转。
越来越难确认自己是在创造产品，还是只是在消耗身体追赶一个不断前移的节奏。
千问上线高考志愿填报 Agent
阿里千问昨天官宣，上线高考志愿填报 Agent，面向全国考生免费提供志愿填报和咨询服务。这一 Agent 基于千问高考志愿大模型和夸克 8 年高考数据经验，提供「志愿日历」「志愿报告」「志愿问答」三项核心能力。
千问事业部产品负责人郑嗣寿称，中国每年有超过 1000 万考生参加高考，其中聘请专业志愿填报师的家庭占比不到 5%。千问希望用 Agent 把位次法定位、历年院校录取数据和高考用户行为理解结合起来，给考生生成志愿规划建议。
- 考生填写选科、估分等信息后，可得到按所在省份时间节点拆解的志愿日历；
- 志愿报告会根据基础信息和偏好生成院校、专业、就业前景、考公考编、升学深造及 AI 时代发展趋势等建议；
- 志愿问答则可调用高考工具和位次法经验，回答分数换算、院校录取机会等问题。
韩国查获首例 AI 智能眼镜考试作弊案
据新华社、韩联社等报道，韩国 TOEIC 考试主办方近期首次确认考生利用 AI 智能眼镜作弊。两名考生分别在 5 月 10 日和 5 月 31 日举行的 TOEIC 考试中被认定违规，成绩已被取消，并被禁止未来四年参加 TOEIC 考试。
考试机构称，监考人员在考试开始后不久发现考生行为异常，并注意到其佩戴眼镜疑似具备智能功能。为避免影响其他考生，监考人员没有立即中断考试，而是在考试结束后通过复核程序确认作弊事实。
韩国 TOEIC 委员会已开始对监考人员进行专项培训，重点识别 AI 智能眼镜和其他新型电子设备，并加强考场电子设备管理、身份核验和考后数据分析。韩国教育部也在研究针对今年 11 月大学修学能力考试的更明确管理措施，可能把 AI 智能眼镜单独列入禁带物品清单。
台积电 CFO：通胀推高成本，不排除涨价可能
据 BBC 报道，台积电 CFO 黄仁昭昨日接受 BBC 专访时表示，通胀正在推高公司经营成本，台积电不排除涨价的可能性。
黄仁昭称，台积电不会突然将价格提高至原来的四五倍，但坦言「通胀确实令我们的成本上升」。他同时强调台积电的「技术领先」与「制造卓越」，称公司的定价「反映的是自身价值」。
而在此前的年度股东大会上，台积电董事长兼 CEO 魏哲家也向股东表示，台积电「希望」像竞争对手一样上调价格。
张雪机车回应生锈问题：让实验说话
据界面新闻报道，近日多名二手车商家在社交平台发布视频，称张雪机车 500 存在多处生锈问题。对此，「张雪的机车」官方账号在相关视频下方作出回应，称「一台车 3 天被两个贩子收」，并表示「让实验结果说话吧」。
针对视频中出现的生锈痕迹，官方解释称「明显是漆面被破坏了」，并指出「这两个垫片是铜的，铜锈应该是什么颜色」。
为进一步验证车辆品质，「张雪的机车」提议将多款对比车型关进铁笼，放置于海浪可及之处，进行全程对比直播。
曝字节 AI 制药启动拆分融资
据 36 氪《智能涌现》报道，字节跳动 AI 制药业务线已启动拆分与独立融资进程。拆分后，字节仍将控股新公司，AI 制药核心团队、核心算法、技术平台和已有管线资产会整体进入新主体，并继续从火山引擎获得算力支持。
新公司将由字节 AI 制药团队主导。该团队成立于 2021 年，由刘凯负责，核心成员约 50 人，覆盖 AI4S 算法人才和制药领域专家。此前字节内部负责蛋白结构预测模型的相关团队也已并入该团队。
报道提到，Anew Labs 今年 4 月在美国免疫学会年会上披露 IL-17 小分子项目，在全球范围内首次实现用小分子对 IL-17 家族 AA/AF/FF 三个二聚体的阻断。接近拆分的人士称，这是字节第一次试水 AI4S 产业化，独立组织可以给生物科技业务更灵活的决策空间。
甲骨文 2026 财年营收 673.57 亿美元
甲骨文今天发布 2026 财年全年及第四财季业绩。2026 财年内，公司营业总收入为 673.57 亿美元，同比增长 17.35%；归母净利润 169.84 亿美元，同比增长 36.50%；经营现金流 319.77 亿美元，同比增长 53.58%。
全年毛利为 206.06 亿美元，同比增长 16.56%，毛利率为 30.59%，同比下降 0.21 个百分点。基本每股收益为 5.94 美元，稀释每股收益为 5.83 美元。
第四财季内，甲骨文营业总收入为 191.84 亿美元，同比增长 20.63%；归母净利润 42.23 亿美元，同比增长 23.23%；毛利率为 31.97%。
💡 OpenAI：完全自动化不是想要的未来，人类判断力不可替代
OpenAI CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）与首席研究员雅各布·帕乔基（Jakub Pachocki）日前联合发文，正式放弃此前提出的「到 2028 年 3 月构建完全自主 AI 研究系统」的计划，转而强调人机协作模式。
在这篇博文中，两人写道：「我们内部认为，到 2028 年 3 月，我们的研究工作中可能会有相当一部分由 AI 系统与研究人员协同完成。」
这与 OpenAI 去年 10 月提出的全自动化目标相比，明显更为保守。博文同时表明了对完全自动化路线的明确否定：
完全自动化一切并不是我们想要的未来。它既令人沮丧，又很危险。从长远来看，人们的关键作用在于决定什么事情值得去做。
奥特曼在文中进一步阐述，AI 系统能力越强，人类的作用反而越关键——包括设定方向、权衡利弊与运用判断力。
3999 元起，影石 Luna Ultra 云台相机正式发布
影石 Insta360 昨日正式发布旗舰双摄云台相机 Luna Ultra，配备一颗 1 英寸 8K 主摄与一颗 1/1.3 英寸超级长焦，均经徕卡联合调校。限时售价 3999 元起。
- 1 英寸 8K 主摄，F1.8 光圈，14 档动态范围、1/1.3 英寸超级长焦，F2.0 光圈，3 倍光学变焦、6 倍无损变焦、最高 12 倍总变焦，最近对焦距离 15cm；
- 「高通 4nm 旗舰芯片 + 双独立影像芯片」AI 三芯架构；
- 8K 30fps 杜比视界视频，4K 120fps 慢动作，4K 60fps 夜景录像；
- 静态照片最高 3700 万像素，支持 2 亿像素宽幅全景；
- 内置徕卡色彩预设（含 Leica Chrome、Leica Natural）及 6 款胶片滤镜；
- 1550mAh 电池，续航约 4 小时，23 分钟快充至 80%，内置 47GB 存储。
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1499 元起，一加 Turbo 6X 系列发布
一加昨日发布 Turbo 6X 系列，包含 Turbo 6X 和 Turbo 6X Pro 两款机型。
- 一加 Turbo 6X：首销优惠价 1499 元起；搭载 6.72 英寸 FHD+ 144Hz LCD 护眼屏、天玑 7360 SUPER 处理器、7000mAh 电池和 45W 快充，支持最高 2TB TF 存储卡扩展。
- 一加 Turbo 6X Pro：首销优惠价 1699 元起，国补到手价 1444.15 元起；搭载 8000mAh 电池、80W 快充、天玑 7400 SUPER 芯片和 1.5K 144Hz 三星护眼屏，具备 IP66 / IP68 / IP69 / IP69K 防水能力。
3799 元起？大疆 Pocket4P 价格曝光，预计 6 月 15 日发布
据新浪科技援引知情人士报道，大疆 Pocket4P 将于 6 月 15 日正式发布，标准套装定价 3799 元起。
大疆本月初在北京举行「大疆光影十二载暨手持影像技术分享会」，现场重点介绍了 Osmo Pocket 4P。公开资料显示，这款口袋云台相机搭载 1 英寸 CMOS 和 3x 中焦镜头，支持 17 级动态范围与 D-Log 2 专业色彩曲线。
罗技发布首款折叠鼠标 Mobi Fold
罗技昨天发布首款折叠鼠标 Mobi Fold，定价 79.99 美元，约合 543 元人民币。鼠标中部采用风琴式结构，官方称按每天 8 次折叠或展开计算，可承受超过 15 年使用。
Mobi Fold 面向便携办公，折叠后投影面积降低近 50%，合上时有防误触保护。它外部使用防尘防污硅胶套，采用对称式模具，配备 4K DPI 原相 PAW3222 光学传感器、轻音按键微动和支持自适应滚动的触控面板。
续航方面，Mobi Fold 内置 100mAh 电池，续航约 1 个月，快充 1 分钟可补充 22 小时使用时间。同时发布的还有罗技新一代无线演示器 Spotlight 2，支持圆形 / 方形聚焦、放大和注释效果，定价 129.99 美元。
小米开源 MiMo Code 终端 AI 编程助手
今天凌晨，小米 MiMo 发布并开源 MiMo Code V0.1.0，一款运行在终端里的探索性 AI 编程助手。项目基于开源项目 OpenCode 二次开发，内置限时免费的多模态模型 MiMo-V2.5。
MiMo Code 支持接入 DeepSeek、Kimi、GLM 等主流模型，也支持第三方 Token Plan。小米称，它内置持久记忆系统，通过项目记忆、会话检查点和任务进度三重机制维持长会话状态；记录任务交给独立 subagent，主 agent 继续执行编码、测试和审查任务。
该工具还提供 MiMo 专属 Harness 系统和 Compose 模式。用户按 Tab 切换到 Compose 后，可以让工具从一个想法开始完成设计、规划、编码、测试和审查流程。
保时捷打造《玩具总动员》定制 911
保时捷和皮克斯再次合作，在《玩具总动员 5》上映前，以胡迪、翠丝和巴斯光年三位角色为灵感，打造三辆定制 911。三辆车将打包出售，所得款项会捐给慈善组织。
三辆车分别基于 911 Carrera T、911 Targa 4 GTS 和配备 Weissach Package 的 911 GT3 RS 打造。保时捷 Sonderwunsch 定制团队为每辆车投入超过 350 小时手工精修，车身图案全部由喷漆完成，没有使用乙烯基贴纸。
- 胡迪版 Carrera T 使用定制蓝色车漆，团队把真正的牛仔布压进未干油漆中，做出牛仔布纹理；
- 翠丝版 Targa 4 GTS 使用 Jessie White Metallic 车漆和手绘 GTS Red 细条纹；
- 巴斯光年版 GT3 RS 则以白色车身、绿色与紫色手绘装饰复刻太空服视觉，后翼也被处理成类似可展开翅膀的效果。
八部门推动铁路与旅游融合
商务部、文化和旅游部、国铁集团等 8 单位昨日印发《关于促进铁路与旅游融合发展 扩大服务消费的若干措施》，提出把铁路基础设施、旅游列车、主题车厢、票制产品和沿线文旅资源整合成新的服务消费场景。
措施要求，在有条件的地方推进旅游目的地车站旅游化改造，融入当地特色元素，并增加适老化、换乘和游客专属服务设施。
文件还鼓励社会资本参与旅游列车设备设施改造，开发长短途、普惠、银发、研学、康养等不同主题产品，并推动旅游列车与知名 IP 跨界联名。
到 2030 年，全国范围内要打造 160 列以上铁路旅游列车专用车组。文件还提出开发固定路线、常态化运行、以车票为主要销售形式的旅游专线产品，完善 12306 旅游服务功能，并推出梯度优惠票价政策。
曝联想 7 月起全品类产品涨价
据蓝鲸新闻，联想已在今年 5 月工作会议上敲定一项调价决策，618 大促结束后，自 7 月起旗下全品类产品将统一涨价，调价涨幅与上一轮基本持平。
报道援引知情人士说法称，联想已建议经销商如果有设备采购计划，应尽快敲定方案并提前备货锁价；正式涨价函预计本月底发给经销商。
Eros 在英国投入 3.55 亿美元，启动 AI 修复片单
据 Variety 报道，Eros Innovation 宣布在英国投入 2.65 亿英镑，约合 3.552 亿美元，启动 15 部影视项目片单，其中包括 Rajinikanth 主演电影《Kochadaiiyaan》的 AI 修复版、《Tanu Weds Manu》系列延续作品，以及一个新的神话电影宇宙。
公司还宣布，将其估值 17 亿美元的文化数据集授权给一家新公司，用于训练和开发面向印度及全球南亚内容的 AI 工具。Eros 把片单、数据授权和英国制作投入放在一起，试图把旧片库、明星 IP 和 AI 修复能力组合成新内容资产。
《Kochadaiiyaan》2014 年上映时以动作捕捉和动画制作作为卖点，这次 AI 修复让它重新进入技术和文化资产讨论。
中国杂技团《时间·地圈》获「IDOL-2026」国际马戏艺术节金奖
据中国新闻网报道，「IDOL-2026」国际马戏艺术节日前在俄罗斯莫斯科举行，中国杂技团原创节目《时间·地圈》在激烈角逐中获得金奖。这是中国杂技团自成立 76 年来斩获的第 78 枚国际金奖。
本届艺术节汇聚了全球顶尖杂技节目。俄罗斯本土选手在高空节目和「俄罗斯斗杠」项目中展现出极限表现力，南美、欧洲等代表团也带来具有创新性的演出。
《时间·地圈》由中国杂技团新生代演员担纲，凭借精准的节奏控制、高难度翻腾技巧与舞台表现力，将「时间」这一抽象概念转化为视觉呈现，最终获得评审团与观众的认可。据报道，这也是《时间·地圈》节目组今年第二次在国际赛场获奖。
对普通人最坏的消息要来了。
就在刚刚，Anthropic 宣布推出 Claude Fable 5 和 Claude Mythos 5。
其中，Fable 5 是 Anthropic 首个面向公众开放的 Mythos 级模型，Mythos 5 则主要面向少数网络安全防御机构、关键基础设施提供方以及后续进入可信访问计划的生物医学研究者。
只是，鲜少有人注意的是，按照官方说明，Fable 5 从现在到 6 月 22 日，会包含在 Pro、Max、Team 和按席位计费的 Enterprise 计划里，不额外收费。到了 6 月 23 日，Fable 5 将从这些订阅计划中移出，继续使用就需要消耗 usage credits。
换句话说，过去那种一张「月卡」解锁最强 AI 的模式，或许将一去不复返。对于用户而言，未来需要考虑的可能不只是订阅价格，还有每一次调用、每一次长任务执行背后真实消耗的 token 成本。
欢迎进入 Token 计费时代。
Claude Fable 5 封神登场，但它也是最狠的「Token 刺客」
Anthropic 对 Fable 和 Mythos 的命名也给出了解释。Fable 源自拉丁语 fabula，意为「被讲述的小故事」，含义上接近希腊语 Mythos。
两个新名字看起来像两款模型，实际更接近同一底层模型的两个版本。Fable 5 目前面向公众开放，带有更严格的安全限制；
Mythos 5 目前只通过 Project Glasswing 计划提供给少数网络安全防御机构和关键基础设施合作方。
根据 Anthropic 官方博客的介绍，Fable 5 是该公司目前一般可用模型中能力最强的一款，在软件工程、知识工作、视觉理解、科学研究等方向都有明显提升。任务越长、越复杂，它相对此前 Claude 模型的优势越大。
Fable 5 的意义在于，Mythos 级能力第一次大规模面向普通用户开放。基准测试跑分图如下，主打一个遥遥领先。
不过，模型名字本身也引发了一些讨论。原 OpenAI Codex 相关负责人 Tibo都发文调侃道，Anthropic 用了 OpenAI 想用但没有用的 Fable 命名。
能力层面，软件工程是官方最强调的方向之一。
Anthropic 提到，Stripe 在早期测试中让 Fable 5 处理一个 5000 万行 Ruby 代码库的迁移任务。这个工作如果交给一个工程团队手动完成，原本需要两个多月，Fable 5 在一天内完成。
Cognition 的 FrontierCode 测试也显示，Fable 5 在复杂生产级代码任务中表现领先。这个评测关注的不是普通代码题，而是模型能否完成困难编程任务，并达到高质量生产代码库的要求。
Anthropic 还强调，Fable 5 比此前 Claude 模型更节省 token。当然，这话听听得了，以往每次 Claude 新模型的发布都有类似的表述，但几乎都成了一个个 Token 刺客，为偌大的互联网提供了相当多的笑话。
知识工作方面，Fable 5 在 Hebbia 的金融基准测试中拿到最高成绩，提升集中在文档推理、图表理解和复杂问题分析。IMC 的交易分析评测也显示，Fable 5 在事实检索、概念推理、原因分析和期望值分析上都有较强表现。
视觉能力也是发布重点。Anthropic 称，Fable 5 能从复杂科学图表中提取精确数字，也能根据网页截图重建应用源码。
官方还展示了一个更直观的案例：Fable 5 只依靠游戏画面完成《宝可梦火红》，没有使用额外地图、导航工具或游戏状态信息。此前的 Claude 模型做类似任务，还需要更复杂的辅助系统。
长上下文和记忆能力也有提升。Anthropic 在《杀戮尖塔》测试中发现，给模型提供持久化文件记忆后，Fable 5 的表现提升幅度达到 Opus 4.8 的三倍，进入最终章节的频率也提升三倍。
生命科学方向更敏感。Anthropic 称，内部蛋白质设计专家使用 Mythos 5，把部分药物设计流程加速约 10 倍。
在一个案例里，Mythos 5 借助蛋白质设计和生物信息学工具，在没有人工协助的情况下完成了科学家通常要处理的一整套流程，包括选择结合位点、调用设计工具、处理失败结果。14 个蛋白靶点中，有 9 个产生了值得继续研究的候选方案。
生命科学和网络安全能力的提升，也解释了 Anthropic 为什么没有把完整 Mythos 级能力直接放开。
Fable 5 面向公众开放时，配套了一套新的安全分类器。只要用户请求涉及网络安全、生物、化学或模型蒸馏等高风险方向，系统就会自动改由 Claude Opus 4.8 响应，并告知用户模型发生了变化。
Anthropic 表示，早期数据中，超过 95% 的 Fable 5 会话不会触发这种变化。普通写作、编程、分析、设计、数据处理等任务，大多数情况下仍能使用 Fable 5 本身。但只要进入高风险区域，模型能力就会受到限制。
网络安全是限制最严的方向。Anthropic 承认，Mythos 级模型擅长发现和利用软件漏洞，也具备较强的代理式攻击能力，可能覆盖侦察、发现、横向移动等环节。为了避免这种能力被滥用，Fable 5 的网络安全分类器覆盖范围很广。
生物和化学方向也类似。Anthropic 认为，模型已经具备完成真实科学任务的能力，过去只屏蔽少数生物武器相关问题已经不够。因此，Fable 5 暂时会在大多数生物和化学相关请求上回退到 Opus 4.8 处理。
值得一提的是，Anthropic 还为 Fable 5 加入了一层针对前沿大模型开发的隐藏保护。
它主要限制 Claude 协助构建预训练流水线、分布式训练基础设施或 ML 加速器设计等任务，避免模型反过来加速其他机构训练下一代前沿模型。
和触发后会切换到 Opus 4.8 的安全限制不同，这类保护不会直接提示用户，而是通过提示词修改、steering vectors 或 PEFT 等方式，降低 Fable 5 在相关任务上的性能。目前也已经有受害者现身说法。
截至目前，Claude Fable 5 现已面向全球用户开放。开发者可以通过 Claude API 调用 claude-fable-5。Claude API 和按需付费的 Enterprise 计划从发布日起已经全面可用。
Fable 5 和 Mythos 5 的价格相同，均为每百万输入 token 10 美元，每百万输出 token 50 美元。按照 Anthropic 的说法，这已经低于 Claude Mythos Preview 的一半，但对于高强度长任务来说，价格仍然不低。
AI 终于数清了 6 根手指
比起官方博客，实测更能说明 Fable 5 到底变强在哪里。根据我的实测，Fable 5 已经能够识别 6 根手指了。
恰逢高考结束，我们也拿了道全国高考一卷语文作文题，让它练练手，怎么说呢？整体文风表达比较流畅，并不「普通」。
更具体的对比可以参考@ Hypergent 的实测，在小行星可视化任务中，Fable 5 不仅完成数据提取，还设计了包含轨道轨迹和悬停详情的交互式展示，在保证性能的同时提升了信息表达能力。
在健身度假村规划任务中，Fable 5 借助 GPT-Image-2 和 Nano Banana 生成更符合实际使用逻辑的场地方案，能够考虑区域连接、功能分布和人流动线，而不仅是简单摆放建筑。
Fable 5 能够把天文现象与可视化表达结合起来，展示太阳耀斑对极光影响的模拟；而 Opus 4.8 甚至未能正常加载。
前特斯拉 AI 总监，OpenAI 联创 Andrej Karpathy（现已加入 Anthropic）的评价更能说明开发者的感受。
不过，在设计审美上，人类目前仍然略占上风。
沃顿商学院教授 Ethan Mollick 的实测更能体现 Fable 5 的变化。他拿到早期访问权限后，重点测试了游戏、地图和研究工具等复杂任务。
其中最有代表性的是一个等时线地图项目。Mollick 要求 Fable 5 构建一个基于真实交通数据的交互式地图，展示不同城市在一定时间内的可达范围。模型随后调用多个 Agent 收集航班、铁路和道路数据，同时完成代码编写和测试，并不断根据反馈修正结果。
Mollick 还让 Fable 5 开发了一款名为 Concord 的研究工具。模型先生成 19 页设计文档，又连续工作 9 个半小时，最终完成软件开发，用于分析开放式研究数据并校准人类与 AI 的判断结果。
实测也暴露出明显问题。Mollick 认为，Fable 5 仍然会出现错误和遗漏，需要人工检查和完善。同时，长任务带来的 token 消耗非常高，而 Fable 5 的价格又明显高于 Opus 4.8，真正投入生产环境后，成本可能成为最大的现实挑战。
高强度长任务能力，最终都会反映到使用成本上。作为 20 美元套餐的 Pro 用户，我甚至只是简单跑了几个任务，就用完了额度。
而 Claude 客户端也显示 Fable 5 「included until June 22」，如开头所述，由于算力限制，按照 Anthropic 的安排，免费包含窗口结束后，Fable 5 会从部分订阅计划中移出，继续使用需要消耗 usage credits。
过去用户付一笔不算贵的月费，就能在很大程度上享用世界上最强的一批智能。订阅制模糊了真实成本，也让普通个体在某些时刻和一些巨头站上了同一条起跑线。
Token 计费降临之后，一切都会发生变化。
AI 会从一种近似包月服务，变成一种按量消耗的生产资料。最强模型也正在变成一种更昂贵、更精细计价的生产工具。
有些人可以不太在乎成本，比如让 Fable 5 执行 24 小时长链任务，重构 5000 万行代码，独立开发一个完整应用，持续跑研究项目，反复测试和修改结果。
但更多普通用户则会在每一次调用前下意识地掂量：这个问题值不值得花 token？这个任务值不值得交给最强模型？这次尝试失败后，还要不要继续让它重来一遍？
最糟糕的消息莫过于此。AI 没有变弱。相反，它正以前所未有的速度变强，强到足以独立完成越来越多原本属于人类的脑力工作。
与此同时，获得这种能力的门票正在不断提高。普通人与先进生产力之间，刚刚被大模型拉近的信息差，可能会因为昂贵的 token 计费重新拉开。
Anthropic 如此，未来 OpenAI 等其它厂商也很难例外。前沿模型越强，训练和推理成本越高，尤其是这两家 AI 公司目前都在争取上市，都需要向资本市场证明自己不只是能训练更强模型，也能把模型能力变成持续收入。
因此，与其说 Fable 5 的发布是一次模型升级，倒不如说是一次彻底调整 AI 订阅体系的预热。如果 AI 的普惠窗口期开始进入倒计时，那这绝对不会是最好的消息。
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Anthropic 公开发布「Mythos 级」模型 Claude Fable 5
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美团外卖本月下旬试行店铺分新规
Anthropic 公开发布「Mythos 级」模型 Claude Fable 5
Anthropic 今天凌晨宣布推出新一代大模型 Claude Fable 5。官方宣称 Fable 5 是「Mythos 级」模型，经过安全调校后面向所有用户开放，其在软件工程、知识工作、科学研究与视觉任务等多项基准测试中达到当前最强水平。
Fable 5 内置新的安全分级机制。当系统检测到与网络安全、生物与化学研究、模型蒸馏相关的请求时，将自动回退至 Claude Opus 4.8 响应。
官方表示，这些安全措施在上线初期被刻意设置得更为保守，预计平均不到 5% 的会话会触发回退，后续将持续优化以减少误判。
在能力方面，Anthropic 提到 Fable 5 在大规模代码库迁移、金融分析、科学图表解析、长上下文推理等任务中表现显著提升。
针对网络安全与关键基础设施防护场景，Anthropic 同步推出 Mythos 5。该模型与 Fable 5 共享底层能力，但在部分领域移除了安全限制。
定价方面，Fable 5 与 Mythos 5 的费用为每百万输入 token 10 美元、每百万输出 token 50 美元，较此前的 Claude Mythos Preview 价格减半。
Mythos 一词源自希腊语，本意为「神话」。「Mythos 级」是 Anthropic 模型能力层级中的最高档，位于 Opus 级之上。
今年 4 月，Anthropic 曾以受限方式向少数网络安全合作伙伴发布了首款 Mythos 级模型 Claude Mythos Preview。此次 Fable 5 的推出，标志着 Mythos 级能力首次向大众开放。
欧盟：Siri AI 不在欧洲上线是苹果自己的决定
据路透社报道，欧盟委员会昨日回应苹果推迟在欧洲上线 Siri AI 功能一事，称欧盟数字市场规则并不阻止苹果在当地推出相关功能，苹果不能因为监管要求而获得技术规则豁免。
苹果此前表示，Siri AI 的部分能力不会先在欧盟推出，理由是需要确认相关功能能符合《数字市场法》要求。欧盟方面的表述则把责任重新推回苹果，强调是否上线、何时上线是公司的产品选择。
OpenAI 已保密提交 IPO 草案文件
OpenAI 日前在官网宣布，已向美国证券交易委员会保密提交 S-1 草案文件。公司称，选择主动公告是因为预期相关文件可能外泄，但目前尚未决定上市时间。
公告称，OpenAI 已经获得未来更快进入公开市场的选项，同时仍保留继续以私有公司身份推进部分事项的空间。公司在公告中写道，是否上市涉及复杂取舍，现阶段「可能还需要一段时间」。
苹果详解第三代基础模型，端侧 200 亿参数模型采用稀疏激活
据腾讯科技报道，苹果在 WWDC26 后的技术交流中进一步解释了第三代 Apple Foundation Models。苹果这次发布的模型族包括两款端侧模型 AFM 3 Core、AFM 3 Core Advanced，以及三款私有云模型 AFM 3 Cloud、ADM 3 Cloud、AFM 3 Cloud Pro。
其中 AFM 3 Core Advanced 是一款 200 亿参数的稀疏模型，面向苹果性能最强的芯片优化，原生支持语音合成、语音识别和视觉理解。
苹果 AI 副总裁 Amar Subramanya 称，这款模型不会像典型云端稀疏模型那样逐词交换权重，而是针对整个提示做一次路由决策，把少量选中的 FFN 专家参数从 NAND 闪存加载到 DRAM 中参与计算。
云端部分分工更清晰：AFM 3 Cloud 负责日常请求，ADM 3 Cloud 用于图像生成与编辑，AFM 3 Cloud Pro 面向智能体工具使用和复杂推理。
苹果同时强调，这些模型在训练和优化阶段借助 Gemini 进行「精炼」，但不是在 iOS 中直接部署 Gemini 模型或客户端代码；AFM 3 Cloud Pro 则单独标注为针对英伟达 GPU 优化。
微信朋友圈搜索功能正式全面开放，朋友圈「考古」更方便了
据 IT 之家报道，微信昨日正式全面开放朋友圈搜索功能。腾讯客服在回应相关问询时确认，该功能已全量上线，旨在帮助用户快速定位历史动态，目前已覆盖 iOS 及 Android 平台。
用户可以直接进入朋友圈主页，点击右上角新增的「放大镜」图标，输入关键词进行搜索；此外，也可以通过微信「发现」页面的「搜一搜」入口，直接查询自己或好友的朋友圈内容。
在搜索体验上，微信引入了多维度的筛选机制。用户在输入关键词后，可以进一步勾选「选择朋友」或「选择发布时间」，从而大幅缩小搜索范围，提高查找旧照片、特定生活记录或好友往期动态的效率。
针对部分用户反馈的搜索无结果问题，腾讯客服解释称，若关键词未在朋友圈中被提及，或相关内容涉及敏感信息，搜索结果将无法正常展示。
微信 AI 生态开放接入，滴滴、美的等首批完成适配
微信公开课日前发布《关于开发者接入微信 AI 生态的指引》，面向小程序开发者说明接入微信 AI 的两种模式。相关能力目前仍处于内测阶段，开发者可在微信开放平台按需开启。
接入方式分为自动模式和开发模式，两者不互斥，可同时开启。自动模式下，平台读取小程序源码后自动分析可调用页面，无需额外开发；开发模式则需开发者按文档自行改造页面，使微信 AI 能直接操作或调用相关能力。
滴滴、京东、美团、携程、同程、肯德基、美的全屋智能等已宣布进入首批内测团队，各家接入重点如下：
- 滴滴：核心网约车服务完成接入，用户在微信内表达出行需求后，AI 可推荐车型并一键唤起叫车；快车、专车、特惠率先上线，顺风车、代驾计划后续跟进。
- 美的全屋智能：覆盖空调、热水器、洗衣机、空气净化器、烟机等品类，用户可通过微信 AI Agent 以自然语言完成设备控制和状态查询。
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黄仁勋随手发的零食，让韩国限定薯片卖断货
据朝鲜日报英文财经版报道，英伟达 CEO 黄仁勋访韩期间意外带动韩国便利店零食热销。6 月 5 日，黄仁勋在首尔弘大与多位韩国科技企业领袖共进晚餐后，向现场市民分发了「HBM 薯片」、香蕉味牛奶和甜米露。
7-Eleven 数据显示，当日「HBM 薯片」销售额较前一周同日暴增 766%，6 至 7 日两日合计涨幅为 704%，App 内搜索量同期激增 160 倍。
香蕉味牛奶与甜米露同日销售额分别增长 12% 和 13%。黄仁勋造访的 BBQ 弘大入口店，6 月 5 至 7 日销售额较前一周同期增逾 20%。
「HBM 薯片」为海力士与 7-Eleven 联名推出的季节限定产品，7-Eleven 表示正在评估是否追加生产。
王传福：比亚迪 5 年后规模要做到全球第一
比亚迪昨日召开 2025 年度股东大会。董事长兼总裁王传福在会上表示，今年汽车行业出海势头很好，以比亚迪为代表的中国车企迎来发展通道，公司原定海外年销量目标为 160 万辆，目前看来有机会超过此前预期。
王传福预计，到 2030 年，比亚迪会获得更大增长，「五年以后，比亚迪在规模上，能够做到真正的全球第一」。他把增长支撑放在二代刀片电池、闪充技术，以及明后年将推出的新技术上，认为国内外市场会形成双轮驱动。
在智能驾驶方面，王传福判断 L3、L4 级自动驾驶会提前落地。比亚迪已从芯片、算法、数据和生态等方面做准备，若法规落地，会推出合规产品；欧洲、南美、东南亚、中东等地的训练中心也已经准备好。
Waymo 以 2.2 亿美元买下苹果自动驾驶测试场
据 TechCrunch 报道，Waymo 已以 2.2 亿美元买下苹果位于加州的自动驾驶测试场 Castle，接手这处曾服务苹果汽车项目的封闭道路设施。
Castle 测试场原由苹果用于自动驾驶车辆、传感器和场景测试。苹果汽车项目终止后，这类封闭场地的价值转向更成熟的自动驾驶运营商：它可以用于复现复杂路况、测试安全边界、训练远程协助流程，以及在公开道路部署前验证车辆行为。
极氪 9X 累计交付突破 6 万台
极氪昨日宣布，旗下旗舰 SUV 极氪 9X 累计交付突破 6 万台，并称该车型已连续 7 个月登顶 50 万级大型 SUV 销量第一。
极氪还表示，9X 同期累计登顶 50 万元以上车型全品类销量第一，50 万元以上车型每卖出 3 台就有 1 台是极氪 9X。极氪 9X 于去年 9 月上市，起售价 46.59 万元，提供 Max、Ultra、Hyper 和曜黑版等版本。
国家安全部提示「AI 中转站」数据风险
国家安全部近日发布安全提示，提醒警惕「AI 中转站」带来的数据安全风险。相关风险主要来自用户通过第三方中转服务访问大模型时，把账号凭据、业务数据、个人隐私或内部文件暴露给非官方服务。
提示指出，一些中转服务会以低价、免注册或聚合多模型为卖点，但服务方可能记录用户输入内容、保存 API Key，甚至把敏感信息用于二次训练、转售或钓鱼攻击。
网易支付因账户、清算和数据安全违规被罚 220.4 万元
据鞭牛士报道，中国人民银行浙江省分行行政处罚决定信息公示表显示，网易支付（杭州）有限公司因违反账户管理、清算管理、数据安全管理有关规定，以及未按照规定开展客户尽职调查，被予以警告并处罚款 220.4 万元。
处罚公示表还列出两名责任人：网易支付技术中心余某因违反数据安全管理规定负有责任，被罚 4.5 万元；反洗钱中心朱某因未按规定开展客户尽职调查负有责任，被罚 2.4 万元。行政处罚决定日期为 2026 年 6 月 2 日。
网易支付前身为网易宝有限公司，2010 年 7 月成立，2024 年 6 月更名为网易支付（杭州）有限公司，是网易集团旗下持牌第三方支付机构，注册资本 2.7 亿元，由广州网易计算机系统有限公司全资控股。
💡 微软 AI CEO：超级智能即将到来，但不会「抢走你的工作」
据 The Verge 报道，微软 AI CEO 穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）昨日接受播客采访时表示，超级智能 (SuperIntelligence)「即将到来」，但强调这不意味着白领工作将大规模消失。
苏莱曼约四个月前曾在接受《金融时报》采访时称，律师、会计、项目经理等职业的「大多数任务」将在未来 12 至 18 个月内被 AI 完全自动化，此番言论引发广泛争议。对此，他在采访中作出澄清：
我说的是「任务」，这和「工作」是非常重要的区别。这不意味着这个职位就会消失，只是说这些工作可以被更快、更高效地完成。
他认为，效率提升往往带来「反弹效应」——人们不会因此更轻松，反而会变得更忙、承担更多创造性和判断性工作。
在超级智能的进展上，苏莱曼表示，当前模型性能的提升遵循对数线性规律，算力每提升一个数量级，模型能力就会相应进步，这一趋势已持续超过十年。
他预计，随着更多算力投入，模型将在更多领域达到人类水平，但距离能够「发明新知识」并「自我改进」的真正超级智能，仍有一段路要走。
赛豆科技发布 AI 汽车品牌 AIVA，携豆包大模型入局 20 万元以上市场
赛豆科技昨日正式发布全新 AI 汽车品牌 AIVA 及概念车 AIVA Origin Concept，首款量产车型 AIVA ME7 将于今年内亮相，全系覆盖 20 万元以上市场。
AIVA 由赛力斯、宁德时代等多方产业资本共同参与组建的赛豆科技推出。火山引擎作为核心技术合作伙伴，为 AIVA 提供豆包大模型、智能座舱等技术服务，参与联合定义与联合设计。
概念车 AIVA Origin Concept 采用流线型车身，前大灯被设计为可交互、可表达情绪的「眼睛」，车顶搭载激光雷达；量产车 ME7 的具体规格尚未公布。
品牌发布同日，阿维塔在社交平台发文称，市场上出现「某品牌」名称在设计上与阿维塔极为相似，并称「中国汽车不能走『Ctrl+C Ctrl+V』之路」。
阿维塔科技法务部随后表示将保留进一步追究法律责任的权利。阿维塔方面未在声明中点名具体品牌，但评论区多名网友将矛头指向 AIVA。
瑞幸上线 CLI 服务
瑞幸咖啡 AI 开放平台官网显示，瑞幸已上线 CLI 服务，开发者可通过终端调用相关服务。在 macOS 终端执行安装脚本即可使用。
瑞幸咖啡 AI 开放平台支持 MCP、CLI、Skill 多种接入方式，定位是把点单能力接入 AI 工具链。此前千问 App 开放第三方 Agent 和 Skill 时，瑞幸也被列为首批测试伙伴之一，用户可通过自然对话完成产品咨询、订单处理等操作。
尊界 V800 内饰曝光，后排配现磨咖啡机
华为常务董事余承东日前转发尊界 V800 首支官方宣传视频，称这辆百万级 MPV 将提供「越级空间」和「豪华驾乘」体验。视频里最受关注的配置，是二排区域集成的车载热饮系统。
从控制界面看，这套系统不仅支持美式和意式现磨咖啡，也提供热水和热茶选项；二排座椅扶手上还配有木纹托盘。尊界还在 C 柱内侧加入类似酒店和私人飞机舱内照明的「水晶壁灯」，并配合覆盖后排车顶的星空天幕。
工信部申报信息显示，尊界 V800 车长 5495mm、宽 2006mm、高 1850mm，轴距 3430mm，采用三排七座布局；第三排座椅可向后翻折并下沉，与后备厢地板形成纯平储物空间。
动力方面，该车全系采用 1.5T 增程式四驱系统，前后双电机峰值功率分别为 160kW 和 230kW。
荣耀 X80 Pro Max 规格曝光：11000mAh 电池和 6.78 英寸屏幕
博主「数码闲聊站」发文曝光荣耀 X80 Pro Max 手机规格，该机可能在本月发布。
爆料称，荣耀 X80 Pro Max 将提供闪电红、玄甲黑、月影白、元气橙四种配色，采用「旗舰级 ID 设计」，支持满级防水和抗摔机身。屏幕方面，新机正面为 6.78 英寸 1.5K 直屏，搭载 3D 超声波指纹。
核心配置方面，爆料称该机将搭载高通骁龙 6 Gen 5 处理器，内置 11000mAh 电池。影像部分，后置为 6400 万像素单摄方案。
小米 MiMo 推出 UltraSpeed 推理模式
小米 MiMo 团队与 AI 编译优化系统组 TileRT 宣布推出 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 推理模式，面向 1 万亿参数混合专家模型的高吞吐推理。
据披露，该模式在单台标准 8 卡通用 GPU 节点上实现每秒超过 1000 tokens 的生成速度。对超大参数 MoE 模型而言，单节点吞吐会直接影响推理成本、排队延迟和部署门槛。
Mind Lab 开源 749B 智能体模型 Macaron-V1-Preview
心洲科技旗下 Mind Lab 开源 Macaron-V1-Preview。该模型参数规模为 749B，其中基础模型约 744B，适配参数约 5B；激活参数 40B，基于 GLM5.1 预训练底座，面向 Agent Harness 场景后训练，并提供 202K 上下文。
据悉，Macaron-V1-Preview 面向真实任务链、工具调用和生成式交互界面优化，首次整合 Mind Lab 先前的 LoRA、Agent Harness 和 A2UI 技术。
在 LivingBench、VitaBench、A2UI 以及 OpenClaw 个人智能助理相关评测中，团队称其取得开源模型前列结果。
🤗 Hugging Face: huggingface.co/mindlab-research/Macaron-V1-Preview-749B
美团外卖本月下旬试行店铺分新规
美团外卖将于本月下旬起在多个城市试行商家「店铺分」新规则，新增「门店真实性验证」和「后厨环境核验」两项食品安全指标，两项合计占店铺分总权重 20%。
规则显示，商家若未在 180 天内完成门店真实性验证，该项得分为零；未通过后厨环境卫生核验，环境信息项同样得零分。美团同时将下线商家评价体系中的部分重复性指标，涉及差评回复、在线联系回复、不接单等。
店铺分会影响外卖商家的平台流量、活动报名和降权清退风险。
星巴克首推「非遗妈妈周」主题活动
星巴克中国宣布首次开启「星巴克非遗妈妈周」主题活动，6 月 9 日至 14 日，活动落地全国 7 家非遗概念店及超过 1500 家手工兴趣门店。这次活动由星巴克中国携手「非遗妈妈」展开，主题为「这一杯，见非遗」。
两位深度参与「非遗传承与乡村女性赋能」项目的非遗妈妈李换芝、陈艳秋，将走进苏州、南京、杭州的星巴克非遗概念店，分享非遗经历；门店伙伴也会以「非遗主讲人」身份带领顾客了解非遗内容。
活动还包含手工教室和限定商品。顾客可体验非遗编织技艺，制作端午竹编龙舟挂件；星巴克与非遗妈妈共创的「非遗匠心手作系列」限定商品，也在全国近 100 家臻选门店上市，品类包括冰箱贴、卡包、T 恤、托特包等。
《一个部门的诞生》定档 6 月 27 日
电影《一个部门的诞生》官宣定档 6 月 27 日，并同步释出「我要 cut 台」版定档预告。
预告片中主角德仔（戴玉麒 饰）因退订电视套餐遭遇重重阻碍，阴差阳错之下被误认为劫匪，由此引发一系列荒诞喜剧情节。
中国首部喜剧探案动画电影《大唐妖探》定档 8 月 8 日
中国首部喜剧探案动画电影《大唐妖探》昨日宣布定档 8 月 8 日全国上映。
影片由程腾执导、黄珉联合导演，雷淞然、张呈（排名不分先后）领衔声音出演。故事以长安城为背景，讲述少年神探狄少与实习捕快阿萨因一连串离奇命案被迫结成搭档，二人在追查真相的过程中逐渐揭开藏于长安城深处的秘密。
视觉层面，影片打造了「机关长安」视觉体系，将传统建筑美学与机关设计相结合，呈现穿行于飞檐斗拱间的高空缆车、水光潋滟的龙宫浴场以及百妖夜行的奇幻场景。
前几天，腾讯云与智慧产业事业群（CSIG）CEO 汤道生和腾讯首席 AI 科学家姚顺雨谈到「AI 下半场」时，姚顺雨提出一个判断：
AI 方法论逐渐成熟后，更重要的是找到真实问题和真实场景。对企业而言，模型能力只是起点，最终买单的是场景、上下文和可运行的系统。
围绕这个判断，我们会发现它其实也是理解当下企业 AI 落地的切入点。而在这场对话之后，腾讯云也密集发布了一系列产品，恰好给企业级 AI 的进展提供了一个很好的样本。
过去企业采购云服务和 SaaS，本质是采购 IT 能力；到了 Agent 阶段，引入 AI 更像是在建设一套新的生产系统。换个偏企业管理的说法，腾讯云正在扮演企业 Agent 时代的总工程师。
它要做的，是把场景、模型、知识、安全、记忆、成本和运行体系放到同一套系统里。
沿着大会提出的三个能力看，腾讯云的思路就比较清晰了：场景连接力解决 Agent 如何真正嵌入业务流；工程驾驭力解决 Agent 如何安全、稳定、可靠地运行；模型驱动力解决模型能力、成本与规模化部署问题。
三者合在一起，构成了腾讯云推动 Agent 落地的三驾马车。
Agent 既是新入口，也是新工位
互联网历史上，技术真正改变行业，往往经历同一条路径：先出现新能力，再进入高频场景，最终融入商业系统。
Agent 也不例外。
所谓场景连接，关键不在于增加多少个 AI 入口，而在于 Agent 能否沿着企业原有业务流进入组织。
腾讯的优势在于，它既有微信、企业微信、元宝、腾讯会议这些高频触点，也有 WorkBuddy、CodeBuddy、ima.copilot 、WAND、腾讯 AI 原生营销云、腾讯云 Mall、天御风控 Agent、真人剧 Agent、DatabaseClaw 等通用和垂类 Agent 产品。
·腾讯会议
举例而言，会议是很多企业最密集的信息入口。过去会议效率低，常常卡在三件事上：听不清、听不懂、效率低。腾讯会议这次讲的 AI 能力，正好围绕这三件事展开。
在声音层面，腾讯会议声链通过纯软件方案，让同一空间内多台电脑组成联合拾音系统，解决啸叫问题，为 AI 提供更完整的会议上下文。
跨语言沟通交给 AI 同传。它通过降低跨语言沟通成本，让参会者使用熟悉语言交流，同时兼顾音色保留和低延迟体验。
会议真正的价值，通常发生在会后。智能录制将录制、转写、纪要和待办串联起来，元宝纪要负责实时理解会议内容，「问元宝」支持会中会后自由联网追问。腾讯会议还开放 Skill、CLI、MCP 等能力，方便企业 Agent 调用会议上下文。
这意味着会议不再止于沟通，而成为后续工作的起点。课堂内容可以自动整理成学习资料，团队例会也能自动生成纪要、检查待办并发送邮件。Agent 进入沟通流，本质上是在把大量非结构化信息转化为可调用、可追踪、可复用的工作资产。
·MAGIC AI 原生营销云
如果说沟通场景解决的是组织内部信息如何更顺畅地流动，那么增长场景面对的则是另一个更直接的问题：企业如何更高效地找到客户、理解客户，并持续创造增长。
MAGIC AI 原生营销云的核心，不是增加几个 AI 功能，而是让 Agent 贯穿营销全链路。从机会挖掘、内容生成到用户互动和数据分析。过去一个活动上线往往需要多角色协作和数周准备，如今则希望把重复沟通、配置和复盘纳入统一系统，实现从营销工具集合，到智能营销平台的系统性进化。发布会上将其概括为四大能力：知客户、懂运营、会决策、能执行。
知客户，是理解客户状态和互动历史；懂运营，是沉淀企业营销经验和规则；会决策，是针对人群、商品和渠道生成更优策略；能执行，则是在权限和审批框架下推动营销活动落地。
·AI 原生云 Mall
营销之后，品牌和零售企业更要经营数字交易阵地，背后涉及商品管理、会员运营、活动配置、导购服务和售后经营等大量工作。AI 原生云 Mall 的强大之处，在于让 Agent 进入品牌经营过程。
云 Mall 2.0 的关键词是千亿底座、AI 原生和让经营自己跑起来。通过「千亿级交易底座+Agent 能力体系」双轮驱动，从「交易承载」全面跃迁至「智能经营」。
千亿底座强调交易稳定性和安全性，经过大规模交易场景验证；AI 原生则体现在 1+7 的 Agent 架构上：一个经营分析 Agent 负责洞察问题，七个执行 Agent 覆盖商品、内容、会员、营销、分销、门店和导购等环节，关键操作仍保留人工审批。
更值得关注的是 Agent 协作。比如发现商品滞销后，云 Mall 可以调用营销云完成策划、内容生成和投放，再将结果回流分析。未来电商运营不只是单个 Agent 工作，而是多个 Agent、多个系统之间的协同。
·天御风控 Agent
天御风控 Agent 则对应风险控制场景，覆盖注册登录、营销活动、支付诈骗、黄牛刷单等业务，通过微信、企业微信、网页等入口接入，承担实时分析、风险判断和持续监控等工作。
·腾讯云 WAND
此外，内容生产同样是场景连接力的重要部分。
腾讯云 WAND 面向电商、短剧、漫剧、短视频、赛事直播等场景，把生成、理解、处理和编码放进一套能力体系里。WAND-Create 负责电商图、短剧、漫剧等内容生成，强调业务可用性和风格可控；WAND-EraseVibe、WAND-Enhance、WAND-Codec 分别处理无痕擦除、画质增强和编码压缩。
赛事直播场景中，WAND 提供一站式 AI 制播方案 — 一场比赛进来，AI 自动完成解说生成、精彩集锦生成、横屏转竖屏、多语种字幕、画质增强和实时转码分发。
·真人剧 Agent
真人剧 Agent，则推进到更复杂的叙事生产。
相比普通营销内容，真人剧涉及角色、剧情、场景、分镜、表演、后期和分发等完整链路。发布会上展示的「祝英台开着赛车来到发布会现场」Demo，全程无需演员、摄像机和实地取景，体现的是 AI 对真人内容生产成本的重构能力，而不只是视觉噱头。
短剧正在走向工业化生产。真人剧 Agent 面向短剧生产与出海、品牌营销和平台集成三类需求，覆盖剧本创作、选角定妆、场景生成、分镜脚本、拍摄剪辑和二创等环节。
它还能自动生成符合物理逻辑的一致性场景图，减少 AI 视频常见的场景跑偏问题，并通过人脸融合和口型驱动降低多语言翻译与角色本地化成本。
影视剧本质上是一套复杂协作系统。Agent 要做的不只是生成内容，还要理解角色关系、剧情走向、场景限制和制作流程，在创意表达与工业化生产之间建立连接。
早期电影从舞台记录走向镜头语言，经历了剪辑、特写、声音和特效等技术演进，最终形成完整工业体系。今天 AI 进入真人剧，也可能从加速单个环节开始，逐步影响剧本开发、素材管理和内容分发。
数字剪辑、CG、虚拟拍摄曾改变电影工业的生产方式。今天的 AI 也类似，它未必替代创作者，未必替代所有表达判断，却正在重塑内容生产效率。
把这些产品放在一起看，腾讯云的场景连接力就变得愈加具象化：会议连接组织上下文，营销云连接客户增长，云 Mall 连接交易经营，天御连接风险控制，WAND 和真人剧 Agent 连接内容生产等等。Agent 沿着这些高频业务流进入企业，才能获得真实反馈并创造价值。
想长期上岗的 Agent，得先学会守规矩
过去二十多年，视频、游戏、电商、移动办公等产业的发展，都离不开云计算提供的弹性资源和基础设施。
到了 AI 时代，云的角色进一步升级。企业部署 Agent，不只是调用模型，而是在搭建一套包含算力、上下文、工具调用、权限、记忆、监控和审计的运行体系。
Agent 时代总工程师最重要的工作，是把这些制度、边界和基础设施设计好。从这个角度看，工程驾驭力解决的不是单点功能问题，而是 Agent 能否进入生产环境、能否长期运行的问题。
首先是知识。企业知识通常分散在文档、会议、IM、制度、培训材料、业务系统和专家经验中。Agent 要真正服务企业，需要先把这些分散信息沉淀为可理解、可调用、可追溯的知识底座。
·腾讯乐享
比如腾讯乐享强调 AI 原生的 Agentic 知识库，让企业知识从静态资料变成可执行的工作台。它可以统一纳管多格式、多来源知识，通过 AI 巡检、AI 评审和权限管理提升知识质量，并与 WorkBuddy 等工作空间连接，让知识可以直接进入任务执行。
·ima
同步亮相的 ima 更偏向 Agent 时代的知识引擎。
ima 知识号能够让专业知识被 AI 搜索、引用和调用。知识号已经覆盖金融、法律、教育等 20 多个行业，相关信源累计应用次数超过 1.4 亿次，并已在海关、医疗等场景形成具体使用案例。
据悉，杭州萧山海关把 500 多篇海关法律法规、公告和旅客高频问答整理到知识号里，旅客通过二维码即可提问；医院药师则把用药指南、专家共识和诊疗方案放进知识库，医生和患者可以通过拍照、语音等方式获得参考信息。
ima 知识号不只面向人阅读，也面向 Agent 调用。知识可以被阅读、被对话，也可以被封装为 Skill。ima Skill 广场让创作者把方法论和工作流变成可被 Agent 调起的能力，比如合同审查 Skill、行情分析 Skill 等。未来 MCP、API 等 Agent 时代的知识产物，也可以成为知识分享的一部分。
最近 ima 还推出了专属知识Agent——copilot，具备长期记忆、全场景感知能力，基于用户使用 ima 所产生的数据自主扩充知识体系，沉淀并支持自定义拓展skills，自动完成复杂知识工作，从工具进化为越用越懂你的伙伴。
除了个人知识工作场景，没有记忆的 Agent 也很难成为企业工作系统的一部分。它可以完成一次任务，却难以理解历史任务、组织偏好和长期目标。企业需要的是能够持续积累经验的智能体。
·腾讯云数据库 Agent Memory
腾讯云数据库推出的 Agent Memory 将记忆分为短期记忆压缩、长期记忆沉淀和团队记忆组织化。短期记忆管理上下文和任务状态；长期记忆沉淀用户习惯与方法；团队记忆支持组织级知识共享与传承。团队记忆进一步划分为员工私有域、部门协作区和组织全局库，既保护个人知识资产，也沉淀企业级 SOP 和组织经验，避免核心知识流失。
腾讯云数据库自研符号化压缩和上下文卸载能力，可以在长任务场景下帮助 Agent 提升 30% 的任务成功率，同时节省 30% 到 60% 的 Token 成本。并通过独创的四层渐进式记忆提取方案，显著提升了 OpenClaw 的长期记忆能力。在 PersonaMem 测评数据集上，OpenClaw 原生记忆评测得分从 48% 提升到 76%。
·AICC 可信集群
而 AICC 可信集群通过 TEE 可信集群、端到端加密和可证明安全能力，将高性能推理、安全保障与运维优化整合为一站式服务，帮助企业以更低成本快速获得可用、可解释、可审计的安全推理环境。
这些变化也指向了企业级 AI 与消费级 AI 的差异。消费级 AI 追求像人，企业级 AI 更要像组织：懂分工、守边界、能协作、可复盘、有交付。企业最终需要的 AI，要能在权限、流程和成本约束下稳定工作。
跑得通、用得起，才是企业 Agent 的成人礼
企业 Agent 面临最重要的问题，是成本。很多企业并非不知道 Agent 有价值，但一旦进入规模化阶段，很快会遇到现实约束：Token 成本难控、部署门槛高、推理调用贵、数据检索慢。模型能力不再只看效果，还要看单位任务成本、响应速度和 ROI。
因此，模型驱动力关注的不只是模型本身，还包括多模型智能路由、按用量控制成本，以及训练、部署、推理和数据检索效率。
开源 Agent 框架虽然能力丰富，但安装部署门槛较高，长期运行不稳定，成本也不容易控制。尤其是 Agent 执行任务时需要调用模型，盲目调用大模型，会让 Token 成本快速上升。
·Lighthouse
Lighthouse 的角色，是个人云端助手的云端底座。
它本身是轻量服务器产品，过去主要降低用户上云门槛；到了 Agent 场景，它进一步变成 7×24 小时在线的云端工作空间。其产品设计强调轻体验、轻应用、轻投入和轻管理，希望把云端 Agent 的部署、运行和管理复杂度降下来。
如果说 Lighthouse 解决的是 Agent 怎么跑、怎么长期在线、怎么降低部署和调用门槛，那么 CFS Turbo 解决的是 Agent 规模化运行背后的数据底座问题。
Agent 的运行不仅依赖算力，也依赖数据。长上下文、知识检索、多模态处理、模型训练和推理缓存，都对存储性能和数据流转效率提出更高要求。
·文件存储 CFS Turbo
文件存储 CFS Turbo 定位为高性能并行文件存储，面向大模型训练、推理和 Agent 场景。它提供统一的数据平台，支持从数据注入、训练到推理和归档的全流程，并通过标准文件接口和 S3 接口减少数据搬运成本。
同时，CFS Turbo 提供冷热数据分层和元数据检索能力，在降低存储成本的同时提升海量文件检索效率，为知识库、RAG、多模态生产和模型推理提供支撑。
换句话说，前者让 Agent 更容易落地，后者让 Agent 能够规模化运行。两者共同构成企业 Agent 时代的重要基础设施。
而结合开头姚顺雨的判断，腾讯云这次发布的重点，不只是推出一批 AI 产品，而是在尝试把 Agent 从工具变成企业系统的一部分。
沟通需要 AI 协作入口，增长需要 AI 原生营销云，交易需要 AI 原生云 Mall，风控需要天御风控 Agent，内容需要 WAND 和真人剧 Agent，企业级运行需要知识库、可信集群、Agent Memory、Lighthouse 和 CFS Turbo 等基础设施。
单独看，它们是不同产品；合在一起，则更接近企业所需的 AI 生产系统。
作为企业 Agent 时代的总工程师，腾讯云的价值也逐渐浮现：既要理解企业业务流程，也要提供模型、算力、安全、记忆和系统集成能力；既要让 Agent 进入沟通、营销、交易、内容和风控等高频场景，也要保证这些 Agent 能在权限、成本和安全边界内长期工作。
热知识，企业看重的并非 Agent 本身，而是最终能够带来的业务结果。Agent 能力再强，如果进不了业务流程、接不上企业知识、无法满足安全要求、成本又难以控制，最终仍然很难形成稳定价值。
AI 下半场的竞争，最终会落到具体业务流程中。很多技术进入企业都会经历同样的过程：从看起来聪明，变成用起来可靠；从替人做事，变成与组织一起工作。
历史上的每一次技术普惠，都是从走下神坛、卷起裤管开始的。今天企业级 AI 也只有在明确产出、安全边界和商业约束中反复验证，才算真正度过从草莽走向成熟的成人礼。
几经波折之后，我们终于将手里的几台 iPhone 都更新到了 iOS 27，体验到了五年以来最重大的一次 Siri 更新。
更新之后第一眼能看到的，也是最明显的升级，就是 iOS 27 全面焕新的 app 图标：
图｜YouTube @Apple
当然，说是完全焕新也不尽然——
相比 iOS 26，新版本的图标更像是从「强调玻璃光影」进化到了「添加玻璃材质」：
除此之外，iOS 27 的整体透明度也变得更加可控了。
iOS 27 中，原本只有两级可调的 Liquid Glass 模糊程度变成了一根无级滑杆，自定义范围更大：
根据会上介绍，iOS 27 的设备支持范围最低从 7 年前的 iPhone 11 开始。
新增的玻璃调整效果对于旧处理器的性能压力如何，还要看后续的更新情况如何——
图｜YouTube @Apple
幸好 WWDC 上宣称的流畅度优化确实有效。
iOS 27 是最近几代少有的，手机降温之后就基本不会掉帧的开发者测试版了，在 iPhone Air 上的表现也称得上稳定：
说到功能性方面，iOS 27 是一个非常两极分化的版本——
一方面，国际版 iPhone 迎来了堪称「量大管饱」的 Siri AI 更新。
全局检索、屏幕感知、连续对话等等功能给好给满，更不用提这个全新的 Siri UI 了：
另一方面，国行机型迎来了近年来字面意义上「最贫瘠」的一次更新。
除了新壁纸、透明度滑块、节假日闹钟之外，国行 iOS 27 几乎没迎来任何有实际意义的 Siri 更新。
除此之外，天气 app 在 iOS 27 中也迎来了一波卡片改版：
而在一嘴带过的 macOS 27 预览版中，我们还见到了可以随意调整比例的 iPhone 镜像：
图｜X @aaronp613
至于这个宽幅布局是给谁准备的，不言自明。
总之如果你恰好使用着外版 iPhone、拥有外区 Apple ID 的话，就可以享受到这套「中间下滑 Siri，左边下滑通知，继续下滑又是 Siri」的超绝连招了。
更重要的是，新版本的 Siri 也拥有了一个属于自己的 app。
它的主界面与我们熟悉的聊天式 AI 比如豆包、千问等等如出一辙，也可以切换成类似「小 X 记忆」的画廊模式：
比较可惜的是，由于今晚尝鲜的人很多，苹果的 AI 服务器不太稳定。
这导致 Siri AI 的一些深层功能（屏幕识别、总结文章、多模态生成）成功率不高，经常会出现连接报错的情况。
然而在正常运作的时候，新 Siri AI 的端侧指令处理速度是我们体验过的最快的——
可惜这个速度只有搭载了 A19 Pro 的 iPhone Air 与 iPhone 17 Pro 系列才能体验到。
图｜YouTube @Apple
说到 iOS 27 的改版，相机是不得不看看的应用。
非常遗憾的是，iOS 27 的相机并没有像部分爆料所说那样进行专业化升级，只是在 iOS 26 的基础上小修小改——
与拍摄相关的二级菜单收纳在快门右侧，成为一个单独的显眼图标。
顶部的常用参数则换成了居中摆放，视觉上更为平衡。
UI 设计方面的改变见仁见智，但在 iOS 27 上，UI 只是个引子——
在相机底部的模式栏滑动，我们会发现系统相机中赫然出现了一个名为「SIRI」的模式。
切换到 SIRI 模式，就可以像之前 Visual Intelligence 那样调用 AI 识别、分析、理解和搜索画面。
由相机出发，iOS 27 上还有不少 AI 方面的更新与影像有关——
随 iOS 26 发布的图乐园获得了更新的设计，并可借助 Private Cloud Compute 处理更复杂的生成请求。
同时，除了原有的卡通、可爱的风格外，这一代图乐园终于可以生成写实风格的图像了：
在更新到 iOS 27 后，我们第一时间上手了全新的图乐园，需要注意：它目前只能用英语描述想要生成的图片效果。
我们上传了一张实拍照片，并要求图乐园生成一张带有 90 年代胶片质感、颗粒和眩光效果的图片。
等待数十秒后，图乐园给出了一张高度贴合描述的结果：画面风格完整，质感也相当真实。
如果不是放大细看细节，甚至很难第一时间发现明显瑕疵——
但由于前面提到的问题，图乐园生图偶尔也会失败报错。
推测也是因为短时间测试的用户太多，后续正式版的表现应该会更为顺畅。
影像的另一个 AI 大更新藏在相册中——作为每次拍完照后调整图片的第一环，相册的重要性不必多言。
这一次，苹果将升级的消除、扩图与重构集成到了 Apple Intelligence Tools 中，与风格、裁切等功能并列在一级菜单里：
其中的重头戏，还是「重构」Reframe ——苹果称它来自 Vision Pro 相关技术的积累。
原理上讲，iOS 27 的「重构」很像是 iOS 26 中 3D 照片的进阶版。
当系统能够更清楚地区分照片中的前景、主体和背景后，用户就可以用手指拖动画面的视角和景别，照片的透视关系也会随之变化。
实际体验下来，重构功能的前后其实分成了两步。
第一步是预览。iPhone 会先用端侧的空间模型理解照片层级，并生成一个可以快速拖动视角的预览版本。
这一步速度很快，几乎可以实时响应手指操作：
但预览阶段的可调整角度比较有限，如果拖动幅度稍大，画面里的主体和背景偶尔就会出现一些滑稽的拉伸。
真正的生成发生在第二步——确认视角后，iOS 就会调用云端模型补全因视角变化产生的画面空缺。
这一步目前偶尔也会出现连接失败报错的情况，但只要顺利生成，用 20 秒左右就能得到一张相当不错的新照片：
哦对了，以上所有与 AI 有关的影像功能，都暂时与国行无缘。
只能说首发体验下来，iOS 27 不愧是近十年来国行和外版割裂程度最大的一代。
毕竟我们也极少见到国行 iPhone 17 Pro Max 安装更新不到 20 分钟、美版却足足安装了快一个小时的巨大差异。
至于什么时候我们能用上满血的 Siri AI 功能，还得是克雷格的那句话——
图｜YouTube @Apple
国行用户还是没有 Apple 智能。
更新到 iOS 27 的开发者测试版本后，对国行 iPhone 来说，最大的变化是可以设置调休闹钟，外版用户则迎来了一个独立的 Siri App。
这两年，我们一直在吐槽国行 iPhone 没有 AI。
但如果今天真的要买一台手机，AI 恐怕还不是大多数人的首要考虑因素。
▲虽然都在说 AI 手机，但大多数手机的卖点还是在相机和电池等方面，包括苹果在 17 Pro 上的主要亮点也是后置三摄
大家会比较影像、续航、性能、外观，甚至颜色，却很少有人因为「这个 AI 特别强」而下单。
一个有点矛盾的现实是，AI 手机已经喊了两年，但什么是 AI 手机，行业和用户都还没有形成共识。
就在这个背景下，苹果这次把新版 Siri 推到了系统层。
它有了独立入口，也支持连续对话、文件上传和上下文理解。
从功能看，这些能力并不新鲜，很多用户会觉得它只是补上了 ChatGPT 两三年前就已经实现的部分。
真正值得关注的是，苹果终于给出了自己对于 AI 手机的答案。
目前，对 AI 手机而言，行业里目前存在两种理解。
一方面是手机变聪明了，从智能到人工智能。相机能够识别物体，照片能自动扩图、修改视角，搜索框里换了大模型驱动的 AI 引擎，快捷指令用简单的自然语言就能搭出来。
这些改进确实让体验变得更好，可是我们跟手机的关系似乎并没改变。这一路线增强的是功能，而第二种路线改变的是交互。
我们不用自己的操作，对着手机把想做的事情说出来，系统级的助手，会像 Codex 一样，自动启用 Computer（Phone） Use、Chrome（App） Use 的能力， 调度不同的应用，把事情做好。
过去两年我们一直在讨论，也是所有厂商都难做好的，全在第二件事上。
四种 AI 手机
问题在于，当 AI 真正开始替用户操作手机，它立刻会碰到权限、应用生态和责任归属的问题。
谁有资格代替用户执行操作？App 愿不愿意开放能力？出了问题谁负责？
于是，不同厂商开始走向完全不同的路线。
「被限制」的豆包手机
豆包手机刚出来那会儿，确实收获了很多关注。它通过系统权限拿到的能力，可以直接模拟用户点击。一个需要 50 步点击的任务，大概能跑出八成的成功率，能力边界是当时市面上，所有打着 AI 手机旗号的产品中最宽的一个。
但它也最容易踩雷，纯粹的依靠模拟点击，一边是效率的问题，更严重的是合规的问题。
效率上，通过识屏的方式找到应用的不同按钮，然后再操作系统进行点击，这种流程被拉得极长。即便可以预先录入一套常见应用的交互方式，但 App 一旦更新，界面重新排布，就又需要再来一次，还可能失效，需要重新学习训练。
合规上，豆包手机在去年年底被微信、支付宝集体风控。豆包手机也发布声明回复，所有的权限都在系统允许的范围内操作，后续也主动收缩了操作范围。
应用需要确保自己的用户信息安全，无可厚非。现在就连 Codex 上的 Computer Use，都无法正常操作电脑版微信，一旦检测到非人类的点击操作，微信就会自动退出。
豆包手机的正式版还在打磨，路线也正在从纯视觉操作向接口协同演进。
国民级的超级应用选择 AI，会成为手机的重要部分
微信，就在 WWDC 前，联合五大手机厂商推出了 A2A（Agent-to-Agent）助手能力。
手机系统 AI 助手解析出用户意图后，通过加密、受控的协议向微信发起「呼叫」，微信在自己的沙盒里原生执行「发消息、打电话」这两个基础动作，系统 AI 碰不到任何聊天记录。
这更像是一种停火协议，手机厂商承认，不能绕过超级 App 的边界；微信也承认，系统级 AI 助手正在成为新的用户入口，完全堵住并不现实。
更有意思的是，微信同一天还面向小程序开发者开放了微信 AI 生态接入指引。
开发者可以授权微信 AI 接入自己的小程序，其中有两种模式，「自动模式」让平台读取源码、分析页面、直接操作；「开发模式」让开发者自主声明能力，经审核后被微信 AI 调用。
两种模式可以同时开启。微信现有超过 400 万个小程序，如果大量接入，微信 AI 调度的能力范围将远超「发消息打电话」，点外卖、打车、订票、买东西，一整个小程序生态都有机会实现。
把这两件事放在一起看，微信的策略就很清楚了，手机厂商想把微信变成自己助手能调度的一个 App，微信想把自己变成一个更大的 Agent 平台。
双方都在开放能力，但都希望把入口掌握在自己手里。
XX Intelligence 和 XX 助手
再看 Android 和 iPhone，方向其实一致：AI 不再是一个 App，而是在系统里流动。
Google 在 I/O 之前的 Android Show 上直接说，Android 正在从 operating system 变成 intelligence system。
Google 的优势很明显：它既有 Android，也有 Gemini，还有搜索、Gmail、Calendar、Chrome、Google Play 和车机、手表、眼镜。它完全可以做一个跨屏的 Gemini 操作层。
从这个角度看，Google 争夺的已经不仅是一部手机上的 AI 入口，Gemini 承担的是整个 Google 生态的交互层。
当用户发出一个需求，调用的可能是搜索、地图、邮箱、浏览器，也可能是电脑、手机、车机和眼镜上的能力。
AI 手机只是这张网络里的一个节点。
Siri AI 不会是一个「ChatGPT 式」的 App
苹果选了一条更慢的路。
Siri AI 的新能力强烈依靠 App Intents。开发者要把自己的内容和动作用结构化方式交给系统，比如「我能创建一笔费用」、「我能预约会议」、「我能编辑这张图」。Siri 再用自然语言理解用户意图，调用这些动作。
苹果还把 App 内容接进 Spotlight 的语义索引，让 Siri 能理解手机里的个人上下文。这套逻辑和微信小程序的「开发模式」很像，开发者声明能力，平台负责调度。
区别是，微信只在小程序生态里做，苹果要把它放到整个 iOS App 生态里。
▲ Craig 在 WWDC 主题演讲结束后的媒体交流会上谈到 Siri AI 时说，「我们认为 Siri 不是一个独立的聊天机器人，一个你去那里闲聊的，不整合的地方，Siri 是一个集成的、对话式的工具。」
苹果的底层模型也补了一大块。第三代 Apple Foundation Models 包括端侧模型、私有云模型和图像模型，其中端侧 AFM 3 Core 是 30 亿参数，AFM 3 Core Advanced 是 200 亿参数的稀疏模型，按任务激活 10 亿到 40 亿参数。
更复杂的任务交给 Private Cloud Compute。苹果也提到新一代 AFM 是和 Google Gemini 合作定制的，最重的云端模型还用到了 Google Cloud 上的 NVIDIA GPU。
▲ 苹果昨天发布了第三代基础大模型｜https://machinelearning.apple.com/research/introducing-third-generation-of-apple-foundation-models
苹果终于把过去两年欠下的 AI 账补到了系统层。
它的优势是整合最深，Siri、Spotlight、App Intents、照片、信息、Safari、快捷指令，这些东西都在系统里。一次系统升级，就能改变 iPhone 用户「找东西、办事情」的默认路径。
但它的限制也很清楚，App Intents 取决于开发者适配多少，Siri AI 真实可用性还要等 beta 之后验证。
国行用户还要面对地区限制，而部分端侧大模型的能力，支持的手机产品也只有 iPhone Air 和 iPhone 17 Pro 系列。
AI 手机的天花板，不在手机里
今天各家争的，还是手机和 App 之间那一层：谁能替用户办事，谁批准，谁执行，谁担责。
从豆包、微信、Google 到苹果，虽然它们给出的答案并不相同，有的选择模拟操作，有的选择开放协议，有的选择统一调度层，也有的选择让开发者声明能力。
共同点在于，AI 手机正在从「回答问题」走向「完成任务」。
但再往后看，AI 手机的天花板可能不在手机里。
端侧模型正在变小，推理芯片正在变强。1.58-bit、2-bit 这类低比特量化不断降低模型占用，手机上能跑的模型会越来越大。现在很多端侧能力还只是修图、听写、摘要和简单问答，几年后，手机本地模型处理个人上下文、隐私任务、轻量代理工作，会变得更自然。
更大的变化，是手机会变成调度算力的入口。
我们不一定要在手机上完成所有工作，但可以用手机发起任务：让电脑里的 Codex 写代码，让云端的 Claude 做研究，让家里的设备准备环境，让车机继续导航，让眼镜把现实世界变成输入。
Googlebook 已经把这个方向摆出来了：手机里的 Android App、文件和 Gemini 能力，可以延伸到笔记本。苹果如果把 Siri AI 做扎实，后面自然会接 AirPods、Apple Watch、Vision Pro，甚至传闻中的眼镜和桌面机器人。
手机要变成什么，现在还没人说得准，但它正在从「装 App 的地方」，变成我们「随时能调动算力的入口」。