过去两年，我们每天都在做同一件事：学习和进修「提示词工程」这门玄学。
找 AI 干活，总要像个碎碎念的甲方一样，交代八百字背景，像是在哄一个智商奇高、但每天都会间歇性失忆的实习生。
这让我想起在游戏里，施展出必杀技之前，总是会有一个类似「前摇」或者「吟唱」的过程。某种程度上，写提示词，提供上下文，上传各种文件等等……就是使用 AI 的「前摇」。
不是说用户每次都要做到极致，只是如果你能给足这些前置条件的话，AI 会做的更好。
不过，前段时间 APPSO 在中关村的一场线下聚会看到了一个还在测试中的 AI 办公产品——它很大程度上摒弃了对「前摇」的依赖。
产品名字叫 Floatboat。
Floatboat 的联合创始人兼 CEO 少卿走到台上，打开 Floatboat，选中一个文件夹，里有一个 CSV 表格，是一份参加本次活动的嘉宾名单。他在旁边的 AI 对话框里说了一句：生成邀请函。
过了一会，每位嘉宾的邀请函都出现了。
到这里为止都还好，把表格丢给 ChatGPT、Claude、WorkBuddy、悟空………任何一个今天的 AI，写一句指令，大概率也能做到差不多的事情——但接下来发生的，让我愣了一下。
有一位新嘉宾确认出席了，少卿说，「在表里更新一下」。
CSV 更新了；紧接着，一封新的邀请函也自动生成了。
我坐在那里花了两秒钟，试图理解刚刚发生了什么：
Floatboat 它知道这份表格和邀请函之间，知道「更新表格」和「生成邀请函」两个动作之间，是有关系的。所以少卿只说了前半句，后半句没说出来，它自己悟出来了。
AI 不再是等待指令的工具，变得越来越积极、主动，会动脑子，像一个一直给你打下手的小朋友，你说「更新一下」，他知道你的意思。
这个瞬间让我开始认真看这个产品。
简单，但又无法简单定义的产品
Floatboat 是什么？我试着给它一个定义，发现很困难。
它有一个长得像 macOS Finder 的文件管理器，你可以浏览本地文件、打开 iCloud Drive；文件格式支持得很全，Markdown、CSV、Excel、Word、图片、视频，都能直接预览，甚至编辑；
它有一个内置浏览器，可以打开任何网页，甚至可以让 Agent 去操作这些网页；
它有一个 AI 对话界面，底层可以接 Gemini 或其他模型。这么看来它有点像 Claude 的桌面端，但又比 Cowork 多一些更直观的操作逻辑。
这三个东西，文件、浏览器、对话，以面板的形式并排在一起，可以随意拖拽组合，最多四栏并排。
你在浏览器里看到一张有用的图，可以直接拖到本地文件夹里保存；你让 AI 生成了一份报告，报告会直接写入本地文件，以 .md 或 .docx 格式保存，并且你可以直接编辑这些文件，不需要 cmd-c 再 cmd-v 到另一个地方。
信息从各个方向流进这个环境里，加工过的内容也能流出去，不会被锁死在某一个面板里。
所以 Floatboat 到底是什么？是文件管理器？是浏览器？是 AI 聊天工具？是氛围编程环境？
它都是，又不完全是。
在 Floatboat 出现之前，我们其实一直在做不同软件之间的「人肉 API」，每天按几百次复制粘贴，打开不同的软件或浏览器窗口、编辑不同的文件。
在 AI 世代在线办公的我们，成了在窗口与窗口之间疲于奔命的赛博搬运工。
而 Floatboat 打破了软件之间的墙，让所有的窗口都能共享同一份上下文。
开发团队给产品的定义是「工作环境」而非「AI 助手」。助手是你要求它才动的，工作环境是一直在那里的，你在里面做事，它一边帮你做事一边观察和学习。
在沟通会上，有人问少卿：一句话形容你们的产品？
少卿反问：你能一句话形容 ChatGPT 吗？
大家会心一笑。我觉得他说的有道理。有些东西确实不是一句话能装下的，除非你做的是一个非常垂直的工具。Floatboat 显然不打算做垂直。
做科技记者这些年，我经历过好几代这样的产品。最早是电子邮件加 Office 套件的时代，后来是各种 OA 系统，再后来钉钉来了、飞书来了、Slack 来了。
每一代都有一个产品，或者一类产品，它们有着同一句潜台词，对你发出强有力的暗示或者明示：上班，用我就够了。
而在 AI 时代，Floatboat 想要成为这个角色。
这么说不是在拔高它。恰恰相反，这个位置历史上从来没有人真正坐稳过。飞书解决了团队协同，但文档操作仍然需要 Office 套件。钉钉把审批这个工作做到了极致，但打工人私下用微信聊工作的习惯从来没变过。
「一统江湖」这件事，每一代都有产品在尝试，但从来没人真的实现过。
原因是结构性的：这类产品想要成功，需要整个组织一起换过来。而组织的惯性，是所有惯性里面最大的。你一个人觉得飞书好没用，你的团队、你的客户、你的供应商都得觉得好才行。
Floatboat 的策略有一个不同：它不面向组织，它面向个人。
这个产品的目标人群，也正是时下最流行的概念：OPC，全称 One Person Company/一人公司。
过去一年 AI 能力的跃进，让 OPC 这个前两年的口号，逐渐变得越来越现实和可行。一个人，加上三五个 agent， 几乎可以对等一个小的草创阶段的业务和支持团队。无论是自媒体内容创作者，从选题到写稿到排版到分发，还是电商业务，从选品到上架到客服到投流，都已经够用了。
Floatboat 希望能够打动这群人。在 APPSO 的体验中，我们测试了包括内容创作、数据科学等场景，也测试了外部工具接入（例如 Slackbot）等多种场景。对于内容、营销、数据分析、客服等类型的工作，Floatboat 都达到了我们的期待。
现在 AI 产品有两种设计哲学。一种是「你放手，我来」，把用户推到后座上去，Agent 全权接管，跑完了给你看结果。另一种是「你干活，我在旁边」，成为用户的副驾，在适当的时候递工具、提建议。
Floatboat 更接近后者，但又不全是。用 Floatboat 工作，我的体验是：跟 AI 在主驾副驾之间来回切换，畅快自如。
用了一段时间之后，我觉得 Floatboat 的主张是行得通的。至少在现在这个阶段，大多数人对 AI 的信任还没到「你尽管干，我不用看」的程度。你让一个打工人把整份方案交给 AI 自己跑，他会焦虑的睡不着觉……
但如果 AI 是在他的屏幕上、在他的文件夹旁边干活，他看得见过程，能随时纠正，那他会比较安心。
这也是为什么 Floatboat 的界面设计那么像一台传统电脑的桌面，把文件管理器、对话框、浏览器/编辑器都拉出来让你一览无遗：已经认识的东西，能够降低用户对一个新事物的戒备心，提高接受度。
一边工作、一边蒸馏工作
然后再说 Floatboat 做的一个叫 Combo 的功能。
Combo 可以是一个复杂的 skill，也可以是多个 skill 的组合。而在工作的逻辑里，就是把一套工作流打包成一个可复用的操作。
Floatboat 内置了从工作成果中「蒸馏」 combo 的能力——这其实很像 Anthropic 官方的 skill-creator（本身也是一个 skill）。
比如你每周都要做一件事：从网上抓几篇行业报告，提炼摘要，整理成 Markdown 文档，然后推送到 Notion。你第一次在 Floatboat 里手动跟 Agent 对话完成了这套流程之后，对话框下方会出现一个按钮，问你要不要把这轮操作存成一个 Combo。
或者你也可以主动跟 Floatboat 说，「把我们目前的工作里面的方式、思考、逻辑，整理为一个 skill」。
当下次遇到类似任务的时候，Floatboat 会自动把这个 Combo 推荐给你，一键启动。
这里面我觉得最有意思的一点是：你不需要事先「设计」工作流，只需要正常干活就行了。一边干着，一边 Floatboat 就会自己把你的工作习惯、操作方法等「蒸馏」出来，沉淀出一份指导思想。
少卿告诉 APPSO，Combo 能力的设计，是为了实现今天的绝大部分用户对于 agent 产品的那个核心期待：自进化。
「当 agent 能够感知你 80% 的操作的时候，它就有自进化的能力了」，Combo 的自动沉淀机制就是在做这件事的第一步。
兜售「提示词」的时代，快要结束了。你不再需要像个魔法师一样去背诵枯燥的咒语，把提示词保存在一个专门的文件夹或者 AI 工具的后台。通过 Combo，Floatboat 可以让用户把他们每天最经常做的固定动作，提炼成独属于自己的「手艺」和数字资产。
当然，Floatboat 也做了一个 Combo 市场，你做的好用的 Combo 可以上传，别人做的也可以下载。官方也提供了一些现成的。
但这个 Combo 体系仍有不足。
任何一个号称能够一统江湖的办公软件，号称「越用越懂你」的 AI 系统，都仍然存在冷启动的障碍：就好比 Google Docs 的初始简历模板虽然很全很好，但仍然需要每一个求职者去调整修改以适合自己。
Combo 的自动沉淀机制，逻辑上是说得通的：你用得越多，它学得越好，推荐的工作流越贴合你。但这有一个前提：你需要先投入时间从零教它，而大多数人没有这个耐心，他们希望拿来就能用。
作为一位媒体编辑，我的日常工作是阅读大量资料、跟作者沟通选题、改稿子、偶尔自己写长文。这些工作的颗粒度很细，上下文很碎，跟官方预设的那些模板（更偏向标准化的报告生成、数据整理之类）对不上。
在我的具体使用中，我将几种不同的内容生产路径保存成了不同的 Combo：针对外部新闻的快速反应是一种，基于采访 Q&A 提纲的撰写是一种，针对复杂课题的调研、资料的编排、然后进行原创写作，又是另一种。
当然，这不是 Combo 本身的问题。对于绝大多数人，无论他们的工作是文档写作、报表处理、ppt 写作，还是数据整理、行政工作，甚至更加复杂的「一人开发者+marketer+客服」，无论是自己生产 Combo，还是在 Floatboat 的官方 combo 基础上做微调，都足够好用。
AI 工具不是一切工作的万灵药——一个工具把自己宣传得再美好，今天的用户也应该有这样的觉悟。对于 Floatboat，正如前面所说的，它是「工作环境」，它的能力足以强化人，但它的工作效果仍然取决于人。
然后再说说用 Floatboat 和其他「类 Cowork」产品的区别：最大的明显感受，是 Floatboat 的工作流程很快。以文件操作、内容生成为例，在 Gemini 3.1 Pro 模型驱动下的 Floatboat，对文件进行操作（批量重命名/修改格式、填充 markdown 等）的用时，是我平时用 Cowork/Claude Code CLI 的三分之一左右。
Gemini 在「讨好用户」上也是老演员了，所以最近 Floatboat 也加入了 Claude 两个最新版模型，Sonnet 和 Opus 4.6 的支持。
Gemini 对于 Floatboat 主打的大多数办公场景（文案生成、表格处理、信息整理）来说够用，写作效果也还算不错；如果不符合你偏好的话，切到 Claude 模型也没问题。如果你注意到 Floatboat 的迎合意图太强，可以在工作过程中时不时强调一下，不要一味迎合，要对生成的结果，甚至用户的输入做批判性的思考。
以及，你也可以充分利用 Combo 生成的功能，将这些技巧写进 Floatboat 的核心指导思想。
另外一个小设计值得提一句：Floatboat 可以集成到飞书和 Telegram 里，你不打开它的客户端，直接在聊天工具里给它发消息，它就在后台帮你执行任务——这个功能叫 Claw 模式，相信足够你顾名思义了。
除了产品本身，Floatboat 团队还在做一件更远的事。
他们开源了一个协议叫 Selfware，核心理念用一句话说就是：A file is an app。
这是什么意思？现在你用 AI 辛辛苦苦做了一份调研报告，发给同事，他收到的是一个 Word 文档或者 .md 文件。文件里有最终结果，但你当时调用了哪些资料、AI 跑了什么逻辑、中间修改了几次、为什么改，这些对于工作最关键的经验，并没有被保存下来。
Selfware 想解决的就是这件事。一个 .self 格式的文件，里面不只有数据，还携带逻辑和结构。你的同事收到之后，可以直接打开、继续编辑、让 Agent 沿着你的思路往下跑。文件自带了工作环境。
这个想法，和目前 AI 开发圈里对 CLAUDE/SKILL.md、cursor rules 这类文件的热情， 属于同一个潮流。大家都在发现，文本文件可以用来「编程」AI 的行为，一个 .md 文件可以定义一个 Agent 的人格、工作方式、输出风格。
但 Selfware 往前又多走了一步：那些 .md 文件是指令，你告诉 Agent 怎么做；Selfware 想做执行单元，文件本身就能运行，而且不依赖于特定平台。
这其实有点像 Jupyter Notebook，把代码、数据、输出打包在一起了；也类似于 Docker，把运行环境做成了可分发的单元——Selfware 把场景换成了 Agent 协作。它不是从零发明的概念，但在 Agent 时代重新提出，确实切中了一个真实的痛点。
不过，协议这种东西，最终看的是采用率。现在 Selfware 主要在 Floatboat 自己的生态里运转。「A file is an app」是个有趣的理念，但从理念到被广泛采用的标准，中间路还很远。
另外值得提一句的是 IACT (Inline Action-Clicked Text)，Floatboat 开源的另一个协议。它做的事情更小但很实际：在 Markdown 语法的基础上，直接在 AI 对话生成结果加上可点击的行内 (in-line) 链接/按钮。生成结果中的「可行动内容」将会自动套上这个按钮，用户直接点击就行了。
这个交互改进看着不起眼，用起来确实减少了摩擦。最早做类似体验的应该是 Claude，但 Claude 的很多「好东西」都是闭源的。Floatboat 把 IACT 开源，让其它产品也可以充分利用。
现在一些同类产品比如 WorkBuddy 也在做类似的东西了，但据我了解 Floatboat 是最先提出这个概念并把它协议化的。
工作起来，开心最重要
Floatboat 的名字来自一句英语俗语，whatever floats your boat，大概的意思是「你开心就好」。
少卿说，他们希望产品给人一种在 AI 时代悬浮起来的感觉，不被裹挟着走。
这个愿景挺好的。但 Floatboat 能不能成为这个时代的那个「用我就够了」的产品？老实讲，APPSO 仍然没法给出一个明确的判断。
毕竟大家都看到了：每一代尝试做这件事的办公产品，到了最后，多半成为了工具箱里的工具之一，而非唯一。
但今天下判断，也为时尚早。
一个产品不需要统一所有人的工作方式才算成功。如果它能让一部分人——那些一个人干五个人的活、每天在软件之间当搬运工的「OPC」们，每天省出一个小时来做真正需要动脑子的事，那它就已经值得存在了。
对大多数普通人来说，一家公司的活如果全都一个人干，确实挺累的。
但 Floatboat 让人兴奋的地方在于，它给了一个人也可以是一家公司的从容和底气。
不是所有人都能 OPC，你至少首先需要台好「PC」。而 Floatboat 赌的，就是自己会成为那台 PC。
2026 年 3 月 31 日，距离苹果 50 周年纪念日还剩一天。国行 iPhone 用户的设置页面里，悄悄多了一个选项：「Apple 智能与 Siri」。
没有发布会，没有新闻稿，甚至没有一条来自官方社交媒体的预告。Apple Intelligence 就这样以一种几乎静默的姿态，落在了中国用户的手机上。
从 2024 年 6 月 WWDC 的高调亮相算起，国行用户为这一刻等了整整 21 个月。
爱范儿在第一时间完成了激活和全面实测，先说结论：
体验很「苹果」，但效果很一般。但
如果你期待的是一个能跟 Gemini 或豆包正面交锋的 AI 系统，这不是你想要的。
值得注意的是，这次苹果国行 AI 突然上线可能是一次意外，并非正式发布，目前苹果已经下线这个版本。
一向以苹果爆料闻名的彭博社记者 Mark Guman ，称国行 AI 还没拿到监管批准，他给出了以下理由：
- 苹果国行 AI 上线，官方不可能没有任何宣传动作。
- 苹果不会在中国凌晨发布国行 AI 。
- 它会调用 Google 作为视觉识别引擎，这在中国本就不合理
国行苹果 AI 怎么激活？
首先，你需要把设备更新 iOS 26.4 系统，然后进入「设置」，会发现原来的「Siri」入口已更名为「Apple 智能与 Siri」。
点击进入，再点亮 Apple 智能的开关，系统开始下载端侧模型。
整个过程需要连接 Wi-Fi，下载时间取决于网络状况，我们实测大约花了十分钟左右。下载完成后，一系列新功能随即解锁。
机型方面有硬性要求：iPhone 15 Pro 及后续机型才能运行 Apple 智能，更早的 iPhone 15 标准版因芯片和内存限制被排除在外。
需要留意的是，部分功能在首批推送中存在激活失败的情况。我们在实测过程中遇到了个别功能无法正常开启的状况，重启后恢复正常，但倒也并不意外。
新功能实测：速度很快，体验一般
打开新的 Siri，最直观的变化是视觉层面，屏幕边缘泛起的柔光替代了过去那个悬浮在底部的圆形动画，整个交互节奏明显更流畅。
Siri 现在同时支持语音和文字输入，这意味着你在会议室或者安静的公共场合也能通过打字跟它交流，不用担心开口说话的尴尬。
语义理解能力有所提升，能处理一些上下文连贯的对话。但在我们的实测中，Siri 的深度对话能力距离 ChatGPT 或者豆包仍然有肉眼可见的差距。
值得注意的一点是大模型调用的问题。
国行版 Apple 智能调用的后端模型情况比较复杂。视觉识别 AI 方面，我们通过 iPhone 16 的「相机控制」按钮实测，调出的视觉识别引擎应该来自 Google。
而在 Siri 的对话和内容生成环节，爱范儿实测发现是有可能调出 GPT 的，网上也有调出百度文心大模型的。
这一点颇为微妙，因为此前业界普遍预期国行版只会接入百度和阿里的模型。具体的模型调用策略，苹果官方尚未给出明确说明，也许跟网络环境高度相关。
写作工具覆盖了系统级文本输入场景，包括备忘录、邮件、信息等原生 App。选中一段文字后，可以调用润色、改写、摘要等功能。
速度是写作工具最令人印象深刻的地方。
由于模型运行在本地，从点击到结果呈现几乎没有感知延迟。在备忘录里选中一段 200 字的草稿，点击「改为专业语气」，不到两秒就输出了完整结果。这种即时反馈对日常使用来说体验非常好。
但端侧模型的能力天花板也肉眼可见。
复杂长文本的摘要有时会遗漏关键信息，语气改写偶尔会产生不够地道的表达。跟调用线上大模型的写作工具相比，它胜在速度和隐私，输在精度和灵活度，在云端模型面前，苹果的 AI 写作工具就像小学生。
Apple 智能下载完成后，桌面会新增一个「图乐园」App。
它支持根据文字描述生成图片，提供素描、插画、动画三种风格。你可以输入描述，也可以直接用照片库中的人脸作为素材，生成带有本人特征的艺术风格图像。
生成速度很快，大约三到五秒就能出图，这得益于端侧扩散模型的优化，但手机会明显发热。
苹果显然没有把图乐园定位成一个专业创作工具，它更像是一个系统级的趣味配件，如果你真要玩 AI 修图，请出门左转选择豆包。
AI 消除是本次更新中最实用的功能。
在照片 App 中打开一张图片，选择消除工具，用手指涂抹需要去除的主体，系统会自动识别并完成消除和背景填充。 好消息是速度快到令人惊讶。
选中、涂抹、消除，整个过程不超过三秒，完全在本地完成。日常清理照片中的路人、电线杆、垃圾桶之类的干扰物，效率极高。
坏消息是，精度不够。
在我们的实测中，AI 消除能够快速识别并去除主体，但细节层面存在明显瑕疵。
放大图片后可以看到阴影残留、边缘模糊、填充纹理不连续等问题。
如果是消除一个背景简单的小物体，效果尚可；但面对复杂背景或者大面积消除，画面破绽一目了然。
跟 Gemini 或者豆包的消除功能相比，Apple 智能的 AI 消除有明显差距。但苹果选择把所有处理放在本地，换来的是隐私和速度，代价就是质量上的折让。
比较私人的照片资料，也许端侧模型用起来会更让人放心一些。
系统级翻译功能现在也被纳入 Apple 智能的体系。
支持实时对话翻译和文本翻译，在信息、Safari 等场景中可以直接调用。响应速度很快，可以提前下载好语言包，实测在 iPhone 或者 AirPods Pro 3 上都能激活。
但在翻译质量上，它跟 DeepL 或者 Google 翻译的差距仍然存在，特别是在长句、专业术语和语境判断上。翻译功能对于苹果来说更像是一个系统级的实用补充，而非要在翻译赛道上跟专业选手竞争。
整体来看，Apple 智能国行版的整体体验可以用两个词概括：快，安全。 快，是因为绝大多数功能运行的都是端侧模型。
文本润色、信息总结、AI 抠图、消除，所有操作的响应速度都非常流畅，没有云端调用常见的等待感。这种「想到即得到」的交互节奏确实是苹果的强项。
安全，则体现在数据处理全部在本地完成，不会上传至云端。
对于隐私敏感度日益提高的国内用户来说，这是一个不可忽视的加分项。你的照片、文字、对话记录不会离开你的设备，这一点苹果做到了。
但「快」和「安全」的另一面，是端侧处理的质量上限。
跟调用线上大模型的竞品相比，Apple 智能在消除精度、文本理解深度、图像生成质量等维度都存在可感知的差距。
苹果在隐私与性能之间做了一个明确的选择，而这个选择的代价，用户在每一次使用中都能体会到。
为什么苹果 AI 迟迟不来？
Apple Intelligence 首次亮相于 2024 年 6 月 10 日的 WWDC24。
那场发布会上，苹果做了一件前所未有的事情：把「AI」这两个字母放进了自己的核心叙事。
在此之前，苹果一直刻意回避这个缩写，更愿意用「机器学习」之类的说法来描述自己的技术能力。但 OpenAI 掀起的生成式 AI 浪潮改变了一切，苹果也不得不正面迎战。
Apple Intelligence 被描述为一个「个人智能系统」，核心架构是端侧约 30 亿参数的小模型加上云端通过 Private Cloud Compute 调用的大模型，底层跑在 Apple Silicon 上。
在那场发布会上，苹果跟 OpenAI 达成了 ChatGPT 集成协议，Siri 在遇到超出本地能力的问题时可以调用 GPT。
2024 年 10 月，Apple Intelligence 随 iOS 18.1 在美国率先上线，随后逐步扩展到英国、澳大利亚、加拿大等英语市场。12 月，更多英语地区获得支持。
2025 年 3 月 31 日，iOS 18.4 更新让 Apple Intelligence 支持了简体中文、日语、韩语等多种语言。
但国行迟迟不来。
苹果最初的计划是在 2025 年中将 Apple Intelligence 带到中国市场，可惜这个时间表几乎从一开始就注定要被推翻。
由于合规要求，无论是苹果自己的云端模型还是 OpenAI 的 ChatGPT 都无法直接在国内使用，这意味着苹果必须找到本地合作伙伴。 苹果先是接触了百度，尝试接入文心一言，但据报道在技术对接和模型表现上遇到了障碍。
随后，苹果转向阿里巴巴。2025 年 2 月，阿里巴巴集团董事局主席蔡崇信公开确认了双方的合作关系。
根据方案，阿里的通义千问将作为 Apple Intelligence 在国行设备上的模型底座，同时负责内容合规审查。阿里还会在苹果的端侧模型之上部署一个审查层，确保 AI 输出符合国内法规要求。
但随着 2025 年上半年，世界局势的急剧变化，以及 AI 行业的迅猛发展，苹果的国行 AI 也从「行货」变成了「期货」。 此后，国行版 Apple Intelligence 的上线日期经历了多次推迟。
最初锚定 2025 年中，推迟到 iOS 18.6（2025 年夏），再推迟到 iOS 26.1、iOS 26.2、iOS 26.4。
2025 年 11 月，彭博社记者马克·古尔曼在 Power On 专栏中直言，国行版落地「遥遥无期」。
他指出，除了监管问题之外，Apple Intelligence 本身的工程进展也不顺利，模型性能未达预期。
最新的消息是，苹果计划在 iOS 27 中开发 Siri 的第三方 AI 接口，同时与 Google Gemini 深度合作，双管齐下来提升苹果 AI 的使用体验——但这种把半条命交给合作伙伴的做法，也意味着苹果在这轮 AI 大模型的军备竞赛中已经输了。
苹果能做的，就是牢牢把住 AI 硬件的入口——数十亿级的苹果生态设备。
这也是为什么，国行 Apple 智能必须尽快推出的原因，苹果要赶在 WWDC26 之前，完成全球范围的布局，为 AI 时代的 App Store 扫清障碍。
2026 年 3 月 31 日。距离苹果成立 50 周年的 4 月 1 日恰好只剩最后一天。苹果在 3 月下旬刚刚宣布了创业 50 周年纪念活动，Tim Cook 发布公开信回顾公司 50 年的历程，全球多地 Apple Store 举办了特别活动，爱范儿也受邀参加了苹果在成都和上海的特别演出。
就在这个时间窗口里，Apple 智能悄悄降临国行设备。 苹果没有解释为什么选择这个时间点，也没有给出关于合作模型、审批进展的任何官方说明。但时间节点本身已经足够说明问题：
在迈入下一个 50 年的门槛上，苹果大概不希望自己最大的海外市场之一仍然被排斥在 AI 时代的门外。
从商业角度看，这也合理。中国市场的 iPhone 销量在过去两年持续承压，Tim Cook 本人多次在财报电话会上承认，Apple Intelligence 的缺席是国行 iPhone 竞争力下滑的原因之一。
与此同时，华为、小米、OPPO 等国产厂商早已在 AI 功能上全面铺开，部分品牌还陆续接入了 DeepSeek 和龙虾，体验差距越拉越大。
苹果需要这个功能落地，而且需要在 50 周年这个全球瞩目的节点上落地。
把 Apple 智能放回它该有的坐标系里来看：它不是一个要跟 ChatGPT 或 Gemini 争夺「最强 AI」头衔的产品，它是苹果把 AI 能力融进系统层的第一步。 端侧模型带来的速度和隐私优势是实实在在的。
对于普通用户来说，能在本地完成文本润色、照片消除、信息摘要这些日常操作，不需要把数据交给任何云端服务，这件事本身有价值。
但如果你已经习惯了豆包、Kimi、DeepSeek 这些国产 AI 产品的能力水准，Apple 智能目前的表现大概率会让你觉得「就这？」。
端侧模型的参数量级和推理精度决定了它的上限，苹果在隐私和性能之间做出了清晰的取舍，而你需要判断这个取舍，是否符合你自己的需求。
等了快两年，Apple 智能终于来了。它迟到得太久，以至于我们对它的期待已经从「改变游戏规则」降到了「先能用再说」，但它确实来了。
在苹果 50 岁生日的前一天。
我输入了一段 prompt，按下生成。手还搁在键盘上呢，视频已经出来了。
画面前景是一杯冒着热气的黑咖啡，背景模糊；随后焦点平滑转移，清晰展现出背景中一位翻阅旧书的女孩。
改了两个词，把光线方向调了一下，再按一次。又出来了，质感没掉。提示词写得很随意，就是脑子里的画面用大白话说了一遍，没有刻意堆关键词，模型全听懂了。
▲提示词：前景是一杯正在冒着热气的黑咖啡，占据画面主导位置，背景模糊。随后，镜头焦点自然地转移到背景中，清晰地展现出一位正在翻阅旧书的女孩。
这是 PixVerse V6 给我的第一感受。不是「效果好」三个字能概括的，准确说是「这个效果，居然这个速度就出来了」。
PixVerse 出片快，这件事圈里不算新闻。大多数 AI 视频工具还在用排队考验耐心的时候，PixVerse 已经是同类里生成速度最快的选手。在 Artificial Analysis 的视频生成模型排行榜上，PixVerse V6 更是处在第一梯队。
不过如果 V6 只是「更快了一点、画质更好了一些」，那它只是一次常规迭代，不值得单独拿出来聊。
V6 做的事情，是把「快」从一个技术参数，变成了一种创作层面的结构性优势。指令理解强了，提示词不用反复打磨；画质也更稳了，这些环节省下来的时间叠在一起，比单纯的生成速度提升值钱得多。
换句话说，当出片质量够稳定、速度够快，创作者的瓶颈就不再是工具，而是想法本身 。AI 没有让创作者贬值，它反而让好想法比以前更值钱了。
不只是快，每一帧也经得起放大看
PixVerse V6 的操作本身没有任何门槛，新手也能轻松上手。
打开拍我 AI（网页端地址：https://pai.video），在输入框里用自己的话描述想要的画面，选好分辨率、画面比例和时长，点生成就行。支持 360P 到 1080P 输出，横屏竖屏都能选，单次生成时长可以自己控制。
V6在指令理解上有了肉眼可见的进步，只需简单描述创作意图就足够，无需堆砌专业术语，它明白你要的是什么光线、什么氛围、什么景别，这也导致省下的不仅是时间，还有反复推敲提示词的精力。
也支持上传参考图。想还原某个风格、想锁定角色长相，把图扔进去就行，模型会参照着生成。
V6 最让我意外的进步在于物理仿真。
我试了一段微距镜头。金黄色蜂蜜缓慢滴落，拉出晶莹的丝线，落在松饼上缓缓散开。丝线被重力拉细，接触面的扩散速度也和蜂蜜的黏度匹配。
它有重量，有重力，有因果。
▲提示词：微距镜头。高粘度的金黄色蜂蜜正缓慢地从木质搅拌棒上滴落，拉出长长的、晶莹剔透的丝线，最后重重地落在下方刚出炉的松饼上，蜂蜜在接触面缓缓散开。画面具有极强的真实物理运动逻辑。
以前 AI 视频里的物理世界是「会动的像素」，V6 里的物体在遵守物理定律。这一点的意义超出视觉层面。我们判断一个画面真不真，靠的是一种直觉：这杯水倒出来的方式对不对？这滴蜂蜜落下的轨迹合不合理？V6 在这个层面上交出了一份像样的答卷。
物理仿真解决的是世界真不真实，而人像质感解决的是人的质感对不对。
这是 AI 视频最容易翻车的科目。稍有不慎就是恐怖谷。五官精致但表情僵硬，皮肤光滑但质感像硅胶，眼睛很亮但眼神没焦点。你能认出这是一张脸，但直觉会告诉你，这不是一个人。
V6 在这方面让我重新有了新的审视。一些圈内创作者拿它和 Seedance 放在一起比，结论基本是：两者互有胜负，很难说谁压过谁。
我试了一段中年男性演员的面部特写，他正努力克制哭泣的冲动，浅景深，柔和侧光。出来的结果很难让人移开视线。鼻翼轻微颤动，眼角湿润，这几个动作之间有时间差，有层次，有内在逻辑。
这种微表情的层次感，让人物开始有了一种 AI 演员的即视感。对比之下，以前 AI 人像的情绪更接近「状态切换」，V6 里的情绪有了过程。皮肤质感的取向也值得单说——肌理，毛孔、细纹、光线下的皮肤色差都保留。
打斗戏是 AI 视频的体能测试。
拳头要打在正确位置，被打的人要有合理反应，身体运动惯性要连贯，多角色空间关系不能穿模。任何一个环节崩了，就变成搞笑视频。许多 AI 视频模型的生成结果要么是两个人在做体操，要么挥拳的手臂穿过了对方的脸。
在体验 V6 的过程中，我生成了一段大雨滂沱的泥泞小巷里，两名武术高手正在激烈近身肉搏的场景。一记重拳击中对方下颚，雨水和汗水随冲击飞溅，受击者的面部肌肉因冲击力产生真实的震颤。
画质之外，真正让我兴奋的是 V6 补齐了一套镜头语言能力。
变身特效方面，我生成了一台科技感极强的机械无人机在空中急速飞行，随后快速从金属形态幻化为一条由流动墨水和水墨线条组成的、散发幽蓝光芒的水墨神龙。
▲提示词：中国风动漫风格，无人机在飞行过程中快速从金属形态幻化为一条由流动的墨水、墨点和水墨线条组成的、散发着幽蓝光芒的水墨神龙。
过渡自然，没有常见的像素闪烁和边缘残影。金属的硬度和水墨的流动之间有一个过渡状态，两种质感都没有被粗暴切断，整个变身过程更接近融合，而非替换。
运镜能力同样有惊喜。电影级航拍视角下，一台无人机在废弃的、生锈的工业厂房内部急速穿行。厂房的空间感、金属质感的光线处理、高速运镜时画面的稳定性，三件事同时做到位，没有出现 AI 常见的那种「不知道该看哪」的混乱感。
▲提示词：电影级航拍视角，现实主义风格。一台无人机在废弃的、生锈的工业厂房内部急速飞行。
还有一个方向是子弹时间。黑客帝国式的视角旋转，主体定格，背景动态延续。这类镜头对时间感的控制要求很高，稍有偏差就会变成慢放，V6 处理得比较克制，速度分层是有的，没有用力过猛。
我还试了两个对空间穿越要求更高的场景。第一个是课堂。无人机视角从走廊切入教室，镜头跟着这股气流穿出教室，拉到整个校园上空。试卷和白纸被气流卷起，满天都是，运镜轨迹却没有断。
第二个是蜜蜂从窗缝挤进来，穿过卧室、客厅，找到厨房里的蜂蜜罐再飞出。每个房间光线和景深都不同，换场时蜜蜂飞行惯性有轻微滞后，和真实昆虫的节律对得上。
多镜头切镜可能是对实际工作流贡献最大的能力。一段时尚女装广告短片，三个镜头的衔接流畅，色调温暖统一，没有 AI 的拼凑感。
还有三个我比较喜欢的运镜和场景调度的测试。
比如一架纸飞机在维多利亚式书架间起飞，书本跟着腾空排成隧道，随后场景切进脑内微观世界，神经元在半透明星云状组织里闪着荧光，像缩小版的银河系。
同样是纸飞机在图书馆迷宫里做非线性飞行，俯冲、侧滑、擦边过障碍，镜头紧紧跟随，转弯时有强烈的侧滑感，没有糊掉。
前脚还是琥珀暖色的图书馆，进入脑内世界后立刻切成深蓝和深紫，但因为运镜没有断，切换反而变成了一种视觉冲击，并不突兀。
这些能力单拿出来每一项都是加分项。组合在一起，意味着 V6 开始具备完整的镜头语言能力了。
最后一个让我印象深刻的点，不是画面，是声音。
V6 在开启 Audio 之后，音频适配有了明显增强。我试了一段微缩模型视角的场景：远处火山正在喷发，小人国村民四散奔逃，一只巨大的手拿着透明碗从天而降，将整个村庄罩住，透明碗落下的瞬间带着空气被压缩的细微震动。
特别是 ASMR 类场景。下雨天的窗户、篝火噼啪声、书页翻动。这些画面本身就追求沉浸感，音频质量直接决定你是在看视频还是沉浸在场景里。
一个人暴力出片叫效率，一群人暴力出片叫生产力
如果 V6 只是一个更快更好的 AI 视频模型，故事到这里可以收尾了。但 PixVerse 显然不打算只讲到这里。
据了解，这次同步上线了两个东西：Team Plan 和 Mini Apps。
Team Plan 是给 2 到 15 人的工作室用的。核心机制很简单，团队共享一个积分池。
不再是每人一个账号各算各的，而是整个团队统一消耗，按角色分配权限。老板看全局，创意总监管项目分组，剪辑师专注出片。个人空间的素材和模板一键同步到团队空间，不用在群里来回传文件。
听起来不复杂，但解决的问题很真实。以前工作室用 AI 视频工具，就是每人开各自的账号，出了好素材在群里互传，版本管理靠文件命名加日期。这跟十年前用 U 盘传 PPT 没什么本质区别。
Team Plan 做的事情，就是把 AI 视频从个人工具升级成了团队生产线。一个人连出十条挑最好的叫个人效率，五个人各出十条，五十条里挑一条炸裂的，叫团队生产力。
Mini Apps 走的是另一条路。使用方式简单到不需要解释：上传几张商品图，系统自动帮你剪成一条完整的广告视频。不用懂剪辑，不用知道什么叫镜头语言。
一个淘宝店主、一个小红书博主、一个街边奶茶店老板，都能在几分钟内拿到一条可以直接发的产品视频。
V6 模型是给创作者的武器，Mini Apps 是给所有人的傻瓜相机。当创作门槛被压到零，暴力出片就不只是创作者的方法论了，它变成了人人能用的基础设施。
快，才是最贵的画质
画质够好，速度够快，成本这道关也值得单独说一说。
720p 分辨率常态成本大概为每秒 0.04 美元，放在当前市场里已属低位，对应的却是第一梯队的生成质量，4 月 7 日前购买会员至高打七折，生成时积分消耗再减免 30%，进一步把规模化出片的成本压了下来。
这让我想到摄影从胶卷到数码的变化。
胶卷时代一卷 36 张，按一次快门前得在脑子里构图三分钟，因为每一张都有成本，但快门本身的质量没有区别。数码时代的摄影师怎么拍？因为每一张都清晰、都够用，所以可以连拍 200 张，事后选构图最好的那张。没人会说这「不严肃」，因为最终给观众看的永远是那张最好的。
V6 让 AI 视频创作进入了这种「数码时代」。
而 PixVerse 对「快」的理解，也早已超出了生成速度本身。
从早期的高速生成，到 R1 的实时交互，到 V6 的强指令理解让描述变得更自然，再到 Team Plan 把协作效率拉到团队量级，这条线串起来，体现的是 PixVerse 在多个维度上同时提速：生成速度快、指令理解准确、协作效率提升。
支撑这一切的，是PixVerse扎实的模型迭代能力。
能在排行榜上持续保持第一梯队，靠的是每一代产品都在扎实啃硬骨头，物理仿真、人像质感、镜头语言，每一项都是难而正确的方向。V6 的初衷很纯粹：让创作者把精力放在创意上，其余的交给工具。
当一个工具把高质量的生成变成了触手可及的日常，又把使用门槛压到零、把协作效率拉到团队级别，它就不再只是一个「模型」了。它正在变成内容时代的基础设施。
PixVerse V6 开启了 AI 视频的暴力出片时代，快到不讲道理，好到能直接交片。
这个时代才刚开始。
作者：李超凡、莫崇宇
2006 年的湖南麻阳县，天正下着冷雨，气温只有 10 摄氏度。一辆车龄比人还大的 N 手摩托车，在泥泞的山路上狂奔。
骑车的是个 19 岁的少年。为了给自己争取一个出镜的机会，他冒着雨死咬住湖南卫视的采访大巴，足足追了 3 个小时，跑了 100 多公里。
等他把记者拦下来的时候，整个人裹满泥浆，冻得发抖。
面对记者的镜头，他带着恳求的语气说，知道自己这样很没面子，连老家的车友都笑话他天真，但他实在太想进职业摩托车队了。
只要能进车队，洗衣服、煮饭、修车都行。
他的名字叫张雪，是一个初中辍学的修车学徒。那时候的他一无所有，连一台像样的车都买不起，为了摸一摸真正的赛车，他愿意干任何事。
整整 20 年过去了。
上周末，葡萄牙波尔蒂芒赛道响起了一阵《义勇军进行曲》。在这场 WSBK 世界超级摩托车锦标赛里，法国车手瓦伦丁·德比斯连拿了中量级组别两个回合的正赛冠军。
过去几十年，这个级别的领奖台一直被杜卡迪、雅马哈这些欧洲和日本老牌车企霸占。
这次把他们挤下去的赛车叫 820RR-RS，搭载着一台中国造的 819cc 三缸发动机。而造出这台车的车企，叫张雪机车。
当年那个在冷雨里死皮赖脸求收留的野孩子，如今成了这支冠军车队的老板。他掌握着一家年营收几个亿的摩托车车企，还成功把自己的名字印在了世界级的赛道上。
听起来像是霸总爽文。
从修车铺里走出来的「雷军」
对于不骑摩托车的人来说，张雪这个名字多少有些陌生。如果非要找个参照物，你可以把他看作是摩托车圈里的雷军。
他们身上都带着很强的个人 IP 和巨大的流量，且新品牌刚一问世，首款产品立刻就能迎来爆炸式的订单。更关键的是，他们想要把车开上顶级的赛道去自证实力。
只不过，雷军下场造车时，手里攥着几百亿现金。而张雪的底牌，是带着他从修车铺一路趟出来的，对于摩托车的热爱。
▲张雪
1987 年出生于湖南怀化农村的张雪，一开始打的就是逆风局。
3 岁时父母离异，他跟着奶奶长大。10 岁那年，他和妹妹住在一个墙体开裂的土屋里，碰到刮风下雨的天气，兄妹俩只能找些废旧的塑料布把漏水漏风的缝隙堵上。
后来有媒体跟着他回老家看那个窝棚，问他当年住在这里的时候心里难不难过。
▲ 张雪老家的窝棚
张雪平淡地说，人在没有选择的时候，难过起不到任何作用，吃过所有的苦之后，往后遇到一点点甜都会觉得是幸福。
这种对物质条件的钝感，为他后来偏执的造车生涯埋下了伏笔。
▲ 张雪的修车店
被湖南台报道后的第二年，张雪带着给人修车攒来的 6 万块钱跑去江苏泗阳的一家车队。现实总是很骨感的，即便进了队伍，也不一定会有车开，车队不可能把昂贵的训练资源倾斜给一个没有背景的草根。因此，张雪的日常工作大半是修车和打杂。
好在，有一位叫张继星的老车手看中了他身上的那股轴劲，私下里带着他练车。
但在围场里待得越久，张雪越能看清一个残酷的现实：赛车是一项用钱烧出来的运动。哪怕驾驶技术再好，没有顶级的赛车和雄厚的资金支持，穷小子永远摸不到最高领奖台。
但赛车终究是一项极度依赖资金的运动，张雪很快发现，作为一个穷小子，职业车手的路用不了多久就会碰到天花板，转身做产品研发和造车，才能把这条路走得更长。
既然买不起好车，那就自己造。
把视线从赛道转向车间后的张雪，开始更加深入地钻研底层的机械技术。
在浙江阿波罗的时候，他能在央视的镜头前蒙着眼睛，把一堆散落的零件拼成一台能点火的发动机；2013 年，他揣着两万块钱一头扎进国内摩托车供应链最成熟的重庆，靠着在配件市场淘零件自己组装倒卖，摸透了造车的所有环节。
终于在 2017 年，张雪拉着几个合伙人创办了凯越机车。
当时的国内中大排量摩托车市场几乎被进口品牌垄断，多数国产品牌还在走逆向仿制和组装拼凑的老路，也就是俗称的「地平线」。张雪和凯越走的是另一条路：在同级别车型中追求最好的轻量化和操控。
▲ 凯越 500X 宣传海报
凯越的首款量产车型 500X 虽然也有着各种各样的小毛病，但在同行的衬托下，很快就取得了商业上的成功。第一年卖了 800 辆，第二年销量直接攀升到 3000 辆，让公司赚到了第一桶金。
拒绝当一家赚钱的组装厂
车虽然卖爆了，张雪心里却很不踏实。
早期的凯越和当时的很多国产品牌一样，发动机都是从供应商那里采购的现成货。把整台车的核心命脉捏在别人手里，不仅产品性能的上限被锁死，未来也随时有被卡脖子的风险。
他想要造真正属于中国的大排量发动机。
但在 2019 年的凯越内部，当张雪提出要自研 800cc 直列双缸水冷发动机时，合伙人们出于对利润和风险的考量，给出了明确的反对意见。研发这东西是个无底洞，一旦几千万砸进去听不到响，公司前几年辛苦积累的家底就会全部清零。
为了保住这个项目，张雪提出了一个方案。
他以公司老板的身份，向公司借款 1000 万来推进研发。如果项目成了，发动机的知识产权归凯越所有，如果搞砸了，这笔债务由他个人全盘承担。
历经一年半的枯燥研发，这台代号 EBS01 的 800cc 发动机在 2021 年初点火成功。紧接着，凯越又立项并成功搞出了将转速拉到 16000 转的 400cc 四缸发动机。
▲ 搭载 4 缸发动机的凯越 450rr
这两款机器的落地，不仅让凯越撕掉了「组装厂」的标签，也让它真正在牌桌上拥有了和春风动力等本土头部大厂掰手腕的底气。
有了成熟的产品，张雪骨子里的赛车基因又一次占了上风。带队参加比赛，成了张雪检验车辆可靠性的必选项。
2023 年，张雪带着凯越车队去参加了达喀尔拉力赛，成为全球首个首次参赛全部赛车均完赛的厂商。在中国环塔拉力赛里，他自己作为车手上场，中途被越野车刮翻导致短暂昏迷和手指骨折，醒来后依然坚持跑完了当天的赛段。
▲凯越在 2025 年夺得 WSBK SSP300 组别年度冠军
可当公司做大之后，资本的逻辑和张雪的执念不可避免地走向了对立。
到了 2024 年初，凯越已经成长为一家年营收数亿的企业。
股东们的诉求非常明确，停止那些深不见底的新发动机研发项目，把精力集中在现有车型的销售上，先赚一波钱落袋为安再说。
但在张雪看来，一家车企如果停止了在核心技术上的向前冲刺，走向衰亡是迟早的事情。造车是一场不能停下的赌局，靠吃老本存活违背了他建立这家公司的初衷。
面对高层要求他卸任总经理的施压，张雪选择了妥协，表示自己可以只做研发副总。他甚至专门写了一份长篇建议书，试图说服董事会继续投入研发。
这份建议最终还是被否决了。
造新发动机的预算被完全锁死，张雪觉得继续留下来已经失去了意义。
2024 年 3 月 1 日，37 岁的张雪在朋友圈晒出了一封辞职信。
经慎重思考，本人决定辞职，去追求我的星辰大海，未来是朋友，也是对手，江湖再见。
这位创始人放弃了自己名下巨额的股权，选择从一手创办的明星企业里净身出户。
反击的唯一方式是赢下比赛
张雪几乎没怎么休息。
2024 年 4 月，离开凯越仅一个月后，他在重庆拉起了一支新队伍，张雪机车正式成立。
经历了上一段因为资本分歧而黯然出局的教训，张雪这次学聪明了。新公司拿到了高信资本的天使轮投资，但张雪自己牢牢捏着 80% 的股份，把技术路线和赛车规划的绝对话语权攥在手里。以后造什么车，跑什么比赛，由他一个人说了算。
和小米汽车一样，这支新团队造车的速度极快。
不到一年时间，首款量产车 500RR 正式上市。从发布的第一天起，张雪就没有把它当成一台普通的代步车来卖，而是把所有的营销重心都砸向了它的赛道基因和极限操控。
▲ 张雪 500RR
市场给出了极其热烈的反馈。仅仅 4 个月，500RR 就下线了一万台。到 2025 年底，这家新公司的营收如期冲到了 7 亿元的规模。
车能卖得这么爆，不光是产品底子好，很大程度上也和张雪本人的行事风格有直接关系。
当下的车企老板对负面新闻避之不及，总想尽办法息事宁人，张雪偏要反着来。他在直播里公然鼓励车主，车子遇到问题就去网上曝光。
把问题放在太阳底下晒，我唯一的路径，（就是）快速地把问题关闭。
他还把这种直来直去的江湖气，用在了给用户撑腰上。
和港澳台不同，在中国大陆的交通环境里，摩托车往往是最不受待见的群体，骑行在路上时不时就会遭到汽车的恶意。
2025 年下半年，济南和合肥接连发生了两起张雪机车车主被汽车司机恶意别车、辱骂甚至殴打的事件。张雪看完视频后直接公开喊话，让公司法务团队主动联系车主协助报警，硬是把那两个嚣张的汽车司机送进了拘留所。
▲ 直播中的张雪
这种护犊子的行为，为张雪这个新品牌拉拢了一大批死忠粉。
但张雪的野心从来就不在卖 500RR 赚点安稳钱。他手里攥着一张牌，一台纯自主研发的 819cc 直列三缸发动机。
当张雪公开表示要拿着这个新平台去跑世界顶级比赛时，嘲笑声铺天盖地。有人在网上截了一张图，说今年听过最大的笑话，就是张雪 820 妄想去对标杜卡迪 V4。
张雪看到了截图，他把它发了出来，配上了一段话。
我这辈子最不缺的就是嘲笑，但是我很清楚自己想要做什么，尊重自己的内心。其实我们能活的时间都不长，那么就在有限的时间内，享受，绽放生命吧！
▲ 米兰车展上的张雪 802RR-RS
2025 年 11 月，张雪在米兰车展现场宣布，张雪机车将正式进军 2026 年的 WSBK 世界超级摩托车锦标赛，跑的还是竞争最为激烈的 WorldSSP 中量级组别。
和 MotoGP 比拼各家不计成本的「原型车」研发实力不同，WSBK 检验的是各大车企市售量产车的极限性能。
张雪给车队定下了一个颇为激进的目标，第一年站上领奖台，第二年拿分站冠军，第三年拿年度总冠军。
仅仅几个月后，时间来到 3 月 28 日，葡萄牙波尔蒂芒站。
那台搭载着中国造三缸发动机、干重只有 168 公斤的赛车，在法国老将瓦伦丁·德比斯的驾驶下，展现出了不输杜卡迪和雅马哈的弯道稳定性和直线加速能力。
第一回合正赛，德比斯从第二位发车后全程领跑，把身后的杜卡迪 V2 和雅马哈 R9 甩开，带着 3.685 秒的巨大优势冲线。
第二天，同样的故事再次上演。
周末双赛，连拿两个冠军。张雪原本打算花两年走完的路，在进军欧洲赛场的第二站就走完了。中国摩托车企第一次打破了欧日豪强的垄断，从他们手里抢走了中量级的分站冠军。
夺冠那一晚，举着五星红旗的张雪激动落泪。
兜兜转转 20 年，张雪其实一点都没变，他一直走在当年那条泥泞的山路上。
那天下着冷雨，气温很低，周围的车友都在笑话他。
那个 19 岁的少年摔得浑身是泥，冻得嘴唇发紫。他从地上爬起来，扶起那辆破旧的摩托车，对着镜头歇斯底里地喊出了那句话。
有梦想，就去追！因为勇敢，我的人生更精彩！
在理想、问界、蔚来等品牌不断改写中国新能源 SUV 市场格局的时候，燃油车时代长期占据主导位置的大众，实际上错过了这一轮行业切换中最关键的几年。
问题不在于大众完全没有察觉趋势，而在于它始终没能把判断快速转化为稳定的产品节奏。战略摇摆、决策迟缓，再加上 CARIAD 长期拖住软件与电子电气架构的落地进度，让大众一次次错过本该抓住的窗口。
等它还在解决体系内部的问题时，中国新能源市场已经进入了新的竞争阶段。用户看重的不只是品牌、机械素质和制造体系，还加上了产品定义、智能化体验，以及迭代速度等能力。
大众过去那套依靠品牌积累和工程口碑逐步建立优势的方法，在这样的环境里，显然已经不够用了。
留给合资品牌的机会已经不再宽松，甚至可以说，每往后一步，试错空间都在变小。
所以，ID. ERA 9X 的出现，意义并不只是「大众终于出了一台新的大型增程 SUV」，也不只是补上一款旗舰车型那么简单。
它更像是大众第一次真正放下过去的路径依赖，开始按照中国市场已经形成的新规则来重新组织产品。
大众 ID. ERA 9X 全系标配四驱，共有 3 个版本，起售价为 32.98 万元。
最大的大众
外观，是 ID. ERA 9X 递给市场的第一张名片。
该车型在设计上结合了包豪斯功能主义风格。车身比例设定为 4 倍轮轴比、2.5 倍轮高比以及 1:2 的窗身比，旨在降低视觉重心并拉长侧面轮廓。
车身线条由贯穿式肩线、下压式车顶弧线以及上扬的裙线构成，外覆盖件多采用连续饱满的曲面进行过渡，取代了传统的锋锐折线。
车头配备贯穿式灯带，并在侧翼集成双排投影灯，可与车辆解锁及闭锁状态联动。
来到车身侧面，设计师通过对全车立柱的黑化处理，巧妙营造出悬浮式车顶的视觉效果，在保留旗舰 SUV 厚重气场的同时，为车身线条注入了一丝轻盈感。
此外，车门配备了电吸功能，后门最大开门角度设定为 80°，配合低地板设计，有效优化了乘员上下车的动线。
新车长宽高分别达到 5207/1997/1810mm，轴距更是长达 3070mm。这一越级身形超越了揽境，使其一跃成为大众品牌全球在售体型最大的 SUV。
如果说磅礴的外观是敲门砖，那么 ID. ERA 9X 的座舱，则是其真正展现「本土化诚意」的核心答卷。
依托 3070mm 的超长轴距与方正的车身结构，乘员可更为顺畅地步入采用三排六座布局的座舱。
乘员舱一至三排的纵向空间数据为 2650mm，第一排至第二排最大间距达 1960mm；在满载状态下，第二排与第三排的膝部空间分别为 70mm 和 50mm。
全车还规划 40 处储物空间，涵盖门板双层储物盒（含雨伞格）、墨镜盒以及各座位独立的手机槽、USB 接口和杯托，中控区域则集成了一台支持双向开启的智能冷暖压缩机冰箱。
同时，车内支持 6 种空间布局切换，第三排座椅放倒后可与后备箱地板平齐，配合全系标配的带独立电动遮阳帘的前后双全景天窗，进一步拓展了座舱的通透感与空间实用性。
在宽绰的空间基础之上，车内的乘坐系统着重提升了舒适度。
第二排配备动态零重力座椅，因集成了随动安全带与坐垫气囊，该功能在车辆行驶过程中亦可开启。
全车座椅表面采用 Nappa 真皮包覆，内部以 MDI 高弹发泡材质与丝绵填充，并配有独立的颈部支撑软垫。
在功能层面，座椅支持坐垫与靠背的分区智能温控调节，一、二排的靠背、座垫及腿托均具备独立加热功能。同时，座椅内置 16 点阵式按摩系统，预设 11 种模式，并标配 4 向可调腰托。
物理层面的舒适配置之外，座舱的数字化则是另一块核心。
车内搭载由 9 个显示终端组成的系统，包含 8.88 英寸仪表盘、15.6 英寸 2.5K 中控双联屏、21.4 英寸 3K 后排可调吸顶屏、流媒体后视镜以及支持随速动态调整显示层级的 W-HUD 抬头显示系统。
第二排两侧门板各内嵌一块 6 英寸控制屏，采用微孔膜片技术实现息屏时的视觉隐藏，主要用于调节后排温度、座椅及冰箱，并接入了外后视镜的盲区摄像头画面以辅助开门观察。
车机系统支持多屏内容流转，并可通过 OMS 摄像头实现手势控车。语音系统覆盖 4 个独立音区，具备声源定位、方言识别以及车外防误唤醒功能，同时内置了定制化虚拟语音助手。
车辆还配备了 Carlog 功能，可通过多机位摄像头记录行车画面，中控 UI 则采用了 3D 全景实况渲染技术。
声学与照明系统也进一步完善了座舱的整体氛围。
车内配备 4 个独立头枕音响，支持各座位分区独立听音及车载 K 歌功能；车外配置的独立发声单元，不仅用于行人警示，还支持车内外双向语音沟通及户外场景的音乐播放。
车内布置了总长 12.8 米的 255 色氛围灯，采用漫反射导光方案隐藏光源直射，以提供更为均匀的光线。该灯组支持色彩自定义及主题切换，并可与开门预警、迎宾、驾驶模式切换、空调调节、自动泊车及语音交互等车辆运行状态进行深度联动。
从 AR-HUD 抬头显示、二排零重力座椅、智能冷暖冰箱，到支持四音区独立唤醒的智能语音系统、5G 车联网以及主动降噪技术，ID. ERA 9X 的座舱配置已全面对齐国产高端新势力，彻底补齐了以往合资品牌在舒适体验与科技感上的短板。
在消费者日益看重的智驾领域，大众果断选择了成熟的「中国方案」。
新车搭载了由 Momenta 深度赋能的高阶智驾系统。在车顶激光雷达、毫米波雷达与高清摄像头等强大硬件的加持下，新车能够实现涵盖高速、城市以及点到点的全场景无图 NOA 领航辅助。
无论是自动跟车、智能变道，还是复杂场景下的智能泊车与开门预警，其智驾表现均已跻身行业第一梯队。
纯正德系旗舰
ID. ERA 9X 的动力总成与底盘调校，则是大众将深厚德系工程底蕴与中国本土需求完美融合的最佳印证。
新车搭载了专为增程车型研发的 EA211 EVO II 系列 105kW 发动机，官方自信地将其誉为「地表最强增程器」。
通过集成米勒循环、VTG 可变截面涡轮以及 350bar 高压直喷等先进技术，该增程器在亏电工况下的动力衰减仅约 5%。
即便在零下 30℃ 的极寒环境中，其零百加速依然能达到 6.31 秒，且增程器介入时的舱内噪音增量不到 0.5 分贝（dB），真正做到了无感介入。
针对增程式动力特有的 NVH（噪声、振动与声振粗糙度）工况，该车从声源抑制与主动降噪两方面进行了技术介入。
在声源端，EA211 增程器采用了紧耦合排气净化装置，旨在降低排气系统的机械共振。在座舱端，车辆在全车密闭隔音设计的基础上搭载了 ANC 主动降噪技术。
根据相关的冬季实测数据，在亏电状态并换装雪地胎的测试环境下，车内噪音峰值维持在 58dB 以内；同时，在增程器介入与关闭的切换过程中，第二排乘客位置的噪音波动差值被控制在 0.5dB 以下，平滑了内燃机启停时的听觉感知。
电池方面，大众提供了 51.1kWh 磷酸铁锂与 65.2kWh 宁德时代三元锂两套方案，CLTC 工况下最高纯电续航超过 400km，综合续航里程更是突破 1000km。
为了让这台长达 5.2 米的庞然大物在城市中穿梭自如，大众为其配备了越级的底盘系统。
该车采用了前双叉臂与后五连杆的独立悬架组合。其中，前悬架配备锻铝下摆臂，后悬架采用「五铝一钢」的连杆材质配比，前后桥均布置有四点液压衬套。通过提升铝合金部件的占比，车辆有效降低了簧下质量并增强了底盘的整体刚性。
悬挂系统配备了双腔空气弹簧与 DCC 无级可调减振器，支持车身高度与阻尼硬度的毫秒级自适应调节。其空气悬架的最大调节行程达到 150mm（支持向上升高 80mm 以提升通过性，或向下降低 70mm 以方便乘员上下车）。
得益于后轮转向技术的加入，ID. ERA 9X 的最小转弯半径大幅缩减至 5 米左右，让这款大型 SUV 在狭窄地库中的操控灵活性足以媲美紧凑型轿车。
而为了为了统筹上述复杂的底盘硬件，车辆在控制逻辑层面引入了 VMC 底盘智控中枢。该系统将底盘的制动、驱动、转向、悬架及动力控制进行了全域数据融合，可实现车辆在横向、纵向及垂直三个维度（六自由度）的综合运动协同与干预。
安全性方面，ID. ERA 9X 车身关键部位采用了强度高达 1300MPa 的热成型钢；电池包获得 IP68 级防尘防水认证，并顺利通过了挤压、针刺、火烧、涉水等严苛测试。
同时，全车标配多安全气囊与侧气帘，并搭载了车身稳定系统、胎压监测、上坡辅助、防翻滚系统等丰富的安全配置，全方位守护出行安全。
从公开质疑增程，到发布一台增程旗舰，大众用了不短的时间才完成这次转身。
尽管过程有曲折，但 ID. ERA 9X 显然放下了合资品牌之前高高在上的身段，认真思考了中国用户到底需要什么。
ID. ERA 9X 认真对待了中国用户对空间的需求，把三排真正做成了可以长途乘坐的座位；认真改进了增程系统的缺陷，在 NHV 和动力衰减上做了补足；它也认真对待了座舱体验与竞品之间的差距，和合作伙伴一起，把中国用户需要的配置一一补齐。
不过，这个时间点并不轻松。
大众现在面对的，不是一个等待开拓的新市场，而是一个格局已经初步成形、用户认知已经被教育过、头部品牌已经各自占住位置的市场，它要追赶的，远不只是销量。
不过，好在 ID. ERA 9X 目前看来，很值得期待。
今天，vivo 一口气交出了两份旗舰手机的答卷：除了主打全能的 X300s，更重磅的看点，是当家影像旗舰 X300 Ultra。
在移动影像卷生卷死的时代，一台被官方冠以「影像灭霸」和「V 单」称号的手机，拿出了它打磨三代后的版本答案：两颗 2 亿像素摄像头，翻倍到 400mm 的增距镜，和前所未有的专业视频模式。
过去一段时间里，爱范儿深度体验了 vivo X300 Ultra，我们试图从一个摄影师的视角，去理解 vivo 关于移动影像的最新答案。
比 2 亿像素更好的，是 2 亿像素加倍
一台设备能不能拍好照片，首先取决于你愿不愿意带出家门，上手 vivo X300 Ultra 的第一时间，我们照例看看它的外观设计。
总得来说，X300 Ultra 基本延续了一贯的家族式设计，但在小细节上有所不同——手机中框采用四曲包边设计，手感比较柔和；手机背部的影像 Deco 增加了一个比边缘略小一圈的火山口过渡，在视觉上起到收拢作用；刻度纹依旧保留，为 Deco 保持精致。
在凸起的影像 Deco 中，vivo X300 Ultra 搭载了以 14mm 超广角、35mm 主摄以及 85mm 长焦，基本保持前代的焦段方案，彻底夯实「手机大三元」战略。
维持住经典焦段组合的同时，这套「大三元」迎来了本次最核心的升级：主摄与长焦双双跨入了 2 亿像素大关——这也是 vivo 自 X100 系列首次采用 2 亿像素镜头后，又一次加码押注 2 亿像素。
在手机刚搭载上亿像素的传感器时，有一个「像素陷阱」——
在当时的语境里，画面质量更多取决于传感器大小，单纯堆砌像素只会被视作糊弄外行的数字游戏。
但当手机内部空间已经极大让渡给影像，传感器尺寸大到足以支撑高像素时，用高像素换高画质，就成了唯一行得通的路径。
对于日常拍照来说，高像素最核心的意义，就是给了你后期随意裁切的物理底气。 35mm 1/1.12 英寸主摄和 85mm 1/1.4 英寸长焦的超高像素为传感器提供了宽裕的画面保留空间，就算你拍完之后只截取画面中心的一小部分，细节依然扎实。
不过，2 亿像素更多还是象征意义，毕竟日常出门很少有人愿意顶着 2 亿像素的巨大文件体积连续按快门。
因此，vivo 设定了更实用的输出逻辑：系统默认拍摄 1200 万像素，同时开放 2500 万和 5000 万像素的档位供你手动选择。
更高像素带来的增益是明显的，用 5000 万像素拍下的照片，画面的清晰度会跟 1200 万像素拉开肉眼可见的差距。
抛开高像素的硬指标，色彩是这台机器的另一大看点。
新加入的「浓郁」与「追光」风格，色彩逻辑分别脱胎于理光的正片与负片。这两套风格极具辨识度，配合高像素的扎实细节，实拍质感相当抓人。
之前几代产品，2 亿像素传感器依然存在一些优化问题——虽然解析力高，但处理画面所需的等待时间长，很打断拍摄的流畅度。
在这一代上，vivo 优化了体验上的问题，将处理管线放在了相册后台中，拍摄时不会再有阻塞感。
除了两颗 2 亿像素外，vivo X300 Ultra 的焦段还得到了进一步拓展——前代，vivo 专门设计了一颗外挂增距镜，将手机的光学焦段拓展到 200mm，而在这一代上，vivo 首先是将 200mm 的增距镜瘦身到比一管口红还小，与此同时，加入了一枚堪称疯狂的 400mm 增距镜。
用起来怎么样？
实话说，非常挑，也非常好——
400mm 增距镜的主要场景，还是聚焦在演唱会等特殊环境。如果你打算带着它去扫街，很抱歉，在高楼密布的街道里，400mm 的焦段会让画面非常逼仄，几乎没有用武之地。
而如果你将它带去打鸟，面对真实的生态场景它也稍显局促，若是在复杂环境中，将焦段裁切到 800mm 的话，很容易失焦——无论是对手机，还是对摄影师的手，都提出了更高的要求。
但从成像效果来看，400mm 的增距镜也确实带来了更极致的长焦表现，尤其是在演唱会这样的特化场景里：
顺带一提，即便在挂上增距镜的极限状态下，实况照片功能也并没有被阉割。这让你在演唱会等特殊场景中，多了一种更鲜活的记录手段。
除了实况照片，我们还非常推荐在使用 400mm 增距镜时打开 2500 万、5000 万甚至 2 亿像素档位，会让解析力更进一步。
话说回来，虽然目前体验尚有瑕疵，但我还是想肯定 400mm 的意义——常话说「拍到比拍好更重要」。影像最基础的底线是记录，在「彻底拍不到」和「画质有点糙但拍到了」之间，答案根本不需要犹豫。
相机交互更好了，但没到最好
相机交互设计，是所有影像旗舰手机都面临的老大难问题——相机功能太多、但屏幕位置太少。
对于把影像能力推到极致的 vivo X300 Ultra 而言更是如此。
在这一代上，vivo 重新设计了整个相机 UI，二级菜单逻辑变化尤为明显。
在往代机型上，二级菜单（与拍摄相关的设置）都放在屏幕顶部中。而在 vivo X300 Ultra 上，二级菜单图标放到了取景框的右下角，也就是焦段选择的右边，图片比例、倒计时、原生光影和抓拍等设置都在其中，而顶部则保留了闪光灯、实况照片、微距、两亿像素开关这类与实时拍摄关联性更强的设置，方便用户快捷操作。
不过，表面的重构没能理顺底层的臃肿。新 UI 里依然充斥着逻辑冗余：取景框右下角已经常驻了「抓拍」和「风格」按钮，滑开二级菜单，它俩居然还在占位置。
为了应对这种混乱，vivo 开放了自定义权限。通过二级菜单最末尾的「编辑」功能，你可以手动增减、重排各个区域的快捷键，借此来适配自己的拍摄习惯。
iPhone 的诞生，让手机一举迈向智能机时代。此后，所有的交互都逐渐搬移到屏幕上。这对影像而言，这其实不算好事。
专业相机功能繁杂，作为应对，厂家用花样繁多的物理按键来给多样化的功能安家——按键、旋钮、拨杆……不一而足。但对于手机而言，物理按键的消失是既定趋势，日益复杂的功能被塞进了一块玻璃屏幕里，只能靠一层层的二三级菜单承载五花八门的设置。
更何况，这一代 X300 Ultra 还砍掉了普通用户风评不算好的操作按钮和相机控制按钮，实体按键更少了，屏幕操作空间也更局促了。
但交互上的冲突并非没有办法解决，在分析 iOS 26 的 UI 设计中，我们就找到一个不错的方案：https://mp.weixin.qq.com/s/6hM-gYyafpdEOzDK_1gFKQ
相较静态照片来说，vivo 为视频专门设计的「专业录像 Pro 模式」，显得自洽很多。
在录像模式的录制键右侧，出现了一个写着「Pro」的录像机图标，点击这个图标，就进入了专业录像 Pro 模式。
将手机横置后，这套专业界面的排布逻辑显得非常清晰。 左手边主要负责全局控制，依次是模式设置、预览切换、增距镜开关及退出键；
右手边则完全留给了核心操作，集中排布着视频规格、曝光补偿（EV）、焦段、对焦以及二级设置入口。
视线回到取景框，顶部干净地罗列着分辨率、帧率、快门、ISO 与色温等关键参数；底部两侧则留给了监看工具——左下角实时显示麦克风收音电平与剩余存储空间，右下角则是直方图与电量状态。各功能区互不干扰，井井有条。
实际体验下来，专业录像 Pro 模式的完成度相当高。快门、ISO 与白平衡均支持自动与手动双轨控制，防抖与画幅等基础功能一应俱全，内置的峰值对焦也极大降低了手动跟焦的门槛。
右侧菜单顶部预留了 Log 与 Rec.709 的快捷切换键，不仅支持官方 LUT 实时监看，还能直接导入你个人常用的 LUT 文件预览最终成色。
可以说，在专业录像 Pro 模式下，vivo X300 Ultra 已经具备了一定的生产力。
这几年打磨下来，靠着高像素和生猛的外挂长焦，vivo 在静态拍照上确实稳住了基本盘。
而随着专业录像 Pro 模式的加入，意味着 vivo 开始向视频生产工具探路。除了最高 8K 的录制规格，这台机器放开了全焦段的 4K 120 帧 Log 选项，为后期留足了明暗拉扯的宽容度。
至于它的实际表现如何，后续我们还会有一条体现 vivo X300 Ultra 视频性能的短片，大家可以一见分晓。
影像手机，终于成了相机
在文章的最后，我想提一个手机之外的有趣事情。
拿到这台 vivo X300 Ultra 时，编辑部里的人不少。每一个拿起手机的人，第一反应总是看看增距镜、拿在手上体验体验、拍一拍，没人再去纠结配置。
看待影像旗舰手机的视角，已经出现了微妙的转变。
过去几年的手机影像评测，大家习惯性死磕几个数字：底有多大、单像素面积多少、进光量提升了多少。
但发展到今天，物理限制促成了一种共识：手机内部的空间见顶了，在厚度与重量的死局里，传感器很难再变出违背物理法则的戏法。
这种不再纠结参数的心态，和我平时拿起一台真正的相机时如出一辙。作为一个影像创作者，当我摸到一台新的全画幅或 APS-C 微单时，根本不会去查阅它的 CMOS 规格表。
我心里很清楚，全画幅就是全画幅，半画幅就是半画幅，它的基础画质上限就在那里，不会突然跳出一个颠覆认知的奇迹。
相对的，拿到相机后，我只关心「干活」的体验：机身握持是否扎实？菜单逻辑符不符合直觉？配套的镜头群到底好不好用？
毕竟相机从来不是一块孤立的 CMOS，而是由镜头群、色彩科学和专业工作流构成的完整系统，而这恰恰是 vivo X300 Ultra 的发力方向——用 400mm 增距镜丰富物理焦段、用克制的算法取代粗暴的暗部提亮，再加上电影机规格的录像界面。
vivo X300 Ultra，正试图从单纯的硬件堆砌，进化成一套能打硬仗的影像系统。
也正是因为如此，我看待这台手机的逻辑也有了变化——全新的 UI 界面，在拍摄时会不会让我手忙脚乱？系统各项高频功能，呼出够不够顺手？400 毫米增距镜，能不能帮我在复杂环境里带回有用的画面？
vivo X300 Ultra 并不完美——
作为一台相机，它的交互依然有繁冗之处，极端焦段的体验也还在打磨。
作为一台手机，它的硬件配置已经不再让人纠结，取而代之的，是摄影师挑剔的眼光。
当我们以相机的要求，去审视一部手机的操控逻辑、镜头搭配和界面自洽时，事情就已经悄然发生变化——
手机摄影在我们都没察觉的时候，已然跨过靠参数搏杀的门槛。
2026 年 3 月 30 日，制糖工厂正式发布了 2026 款硬糖 C³ Pro。作为制糖工厂彻底研究过用户困扰与麻烦后打造的最新力作，这款被誉为「懂行之选」的充电器集极致便携、智能调度与高性能输出及全面协议于一体，将三口充电器做到了极致。
专为米粉升级：内置澎湃秒充，打破协议壁垒
一直以来，第三方充电器对私有快充协议的支持是用户的痛点所在。针对这一困扰，2026 款硬糖 C³ Pro 特别内置了小米澎湃秒充协议，真正“为米粉而来”。
这意味着，小米用户在享受多口充电器带来的便携与高效时，终于不用再向充电速度妥协。硬糖 C³ Pro 真正打破了市面上常见的「鸡血头」模式，能够做到以一抵三，轻松搞定包含小米手机在内的数码全家桶，提供满血快充体验。
长期主义之选：支持 OTW 云配置
买充电器最怕协议过时。2026 款硬糖 C³ Pro 是继硬糖 A 充、硬糖 C³ 之后，又一台可通过制糖工厂原创 OTW（Over-The-Wire）云配置进行无网升级的硬糖充电器。
它不仅可以独家定制包括小米、华为、三星等在内的多设备专属充电模式，还能在未来持续升级如 UFCS 2.0 等新兴充电协议。真正做到「一次购买，长久省心」，是践行长期主义的绝佳选择。
你可以通过 AI 小电拼，或使用 OTW 快充助手搭配电脑，对 2026 款硬糖 C³ Pro 进行云配置。
拒绝“伪智能”：自研 TimiC 2.0 时序调度
为了追求更快、更稳、更省心的充电体验，2026 款硬糖 C³ Pro 依旧搭载着自研的 TimiC（Timing intelligent Charge）时序调度 2.0 充电方案。
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打破常规： 彻底改变了传统充电器“仅在拔插时按功率分配表分配”的死板逻辑。
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毫秒级响应： 当新设备插入时，系统能实现毫秒级的快速响应。
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全程动态优化： 在整个充电过程中，实施全程时序调度，每 60 秒进行一次动态功率分配策略优化，带来真正高效、精准的多设备调度体验。
极致小巧与性能怪兽的完美结合
除了强大的内核，2026 款硬糖 C³ Pro 依然保持了制糖工厂一贯的复古美学与硬核性能：
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极致便携的“颜霸”： 致敬经典博朗风格，机身尺寸仅与 AirPods 相当。配合可折叠插脚与独特的垂直力学结构，轻松放入口袋，不仅插墙稳固不松脱，更是差旅出行的最优解。
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三口持续满载： 采用三路独立电路设计，支持最大 68W 总输出，手机、电脑、平板同时充。
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双核快充，冷酷输出： 支持两档 PPS 快充（67W/55W），并且是当下少有的支持 AVS 低温动态快充的多口充电器，实现 AVS+PPS 双核快充，苹果安卓设备都不掉链。
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硬核安全指标： 领先同级的 0.918 W/cm³ 功率密度；并搭载全新散热架构 2.0，将温控保持在远低于国际安全限值的水平，悉心保护设备电池健康。
选购指南：硬糖 C³ 系列怎么选？
随着 C³ Pro 的发布，硬糖 C³ 系列现提供两款精细化选择，皆配备 3 个 USB-C 接口、支持笔记本 68W MAX 快充，且 C2 口均支持 OTW 云配置持续进化。用户可根据自身的主力设备进行挑选：
2026 款硬糖 C³ Pro 已于今日正式开售，首发价 ¥229，可于制糖工厂各大官方渠道购买。
关于制糖工厂
制糖工厂CANDYSIGN 是一个专注极致美感和灵活多用电能产品的先锋品牌。秉承「好产品就是一颗糖」的理念，我们融合科技、艺术与时尚，服务全球最具创造力和生产力的个体，打造兼具审美与人文关怀的「明日产品」。以灵活技术与前瞻设计为驱动，我们专注于可持续发展，持续探索数字电能的无限可能。
《F1:狂飙飞车》在两周前拿下了奥斯卡最佳音效奖，对于没能在电影院体验顶级视听体验的人来说，位于上海张园的杜比之家，是一个能完美弥补遗憾的地方。
前不久杜比之家和梅赛德斯-AMG 联合打造的疾速沉浸空间在此启幕，用户可以在这里开启杜比全景声 + 杜比视界体验，聆听《F1：狂飙飞车》电影原声，感受引擎轰鸣与环绕声浪的共振。
而对于 BLACKPINK 粉丝来说，上海的杜比之家（Dolby House Shanghai）是本月月初最值得打卡的地点。这个在全球范围内最有影响力的 K-Pop 女子组合的全新迷你专辑《DEADLINE》快闪主题限时体验馆正选在这里。
在流媒体音乐极为发达的 2026 年，去一个固定的线下空间听歌，看 MV 是一件显得庄重且有仪式感的事情。除去粉丝经济或者互动打卡的因素之外，杜比之家可能确实就是在音乐视听层面上最好的地点之一。
一切都可以总结成两个字：体验。
2026 年 3 月 27 日，杜比实验室宣布首家全球旗舰体验中心——上海杜比之家（Dolby House Shanghai）正式启幕。上海杜比之家跨越两层空间，设有 11 个体验区。参观者可在一系列精心规划的空间中开启精彩探索，从沉浸式聆听空间和杜比娱乐体验长廊，到涵盖多种娱乐类型和智联设备的互动演示。每一项体验都旨在展示杜比全景声和杜比视界等杜比视听科技如何在各个触点提升娱乐内容体验。
在这个感官体验极度充盈的空间里，我们和杜比实验室全球市场营销部亚太区副总裁 Ashim Mathur 聊了聊为什么杜比之家会选择落子上海，杜比想通过这家体验中心传达什么？
为什么在上海，为什么在中国？
想要理解上海杜比之家的重要性和特殊性，可以从 2 个方面入手，第一，这是杜比在全球的首个旗舰体验中心；第二，它坐落于寸土寸金的上海张园，位于上海南京路商圈范围。
或许可以加上第三点信息：这里并不售卖任何产品，仅仅提供「体验」。
Ashim Mathur 告诉我们：
之所以选择在中国上海，是因为我们认为杜比在中国的生态系统非常完善。首先在中国有很多以中文创作的杜比版本的本土化内容，并且有很多平台和内容服务商分发这些内容。与此同时，在体验端还有很多设备支持杜比视听体验，保证以杜比格式创作和分发的内容能够通过多样化的消费电子设备，原汁原味地呈现给消费者。正是这样完善的娱乐生态系统，让我们有机会在中国打造这样的体验空间，将沉浸式体验变为现实。
另外我们观察到中国的消费者对沉浸式体验有很强烈的需求，而杜比的合作伙伴也积极拥抱视听创新科技来为消费者提供更优质的沉浸式体验。
不管是在电影院，还是在家中，在外出途中，甚至在车里，这些不同的场景在中国都已经发展得非常成熟，为我们提供了一个契机，可以打造这样的沉浸式体验空间，以轻松有趣的方式展示给消费者。
中国目前是汽车保有量，智能手机保有量以及电影银幕数量最大的国家，在关乎视听体验的消费电子市场，中国更是研发生产和销售的绝对中心。
这些土壤，也就是 Ashim Mathur 所说的「杜比在中国的生态系统」的土壤，对于任何一家想要革新视听体验的品牌来说，中国市场都是绝佳的主阵地。
相比于市场规模，出货数量等显而易见的因素，「节奏」是一个更深层次的关键词，这里的消费者对新技术新体验接受度更高，在这里耕耘的品牌也有着快节奏的技术更新落地周期。这一切，才能构成生态。
Ashim Mathur 说：
中国市场在内容、平台以及消费电子设备领域一直走在前列。这让我们能够通过这个空间拉近艺术家和粉丝相互之间的距离。未来我们将在这里举行很多活动以及合作伙伴的项目，真正把这种沉浸式体验带入生活。
……
我觉得内容体验的发展在中国非常独特、与众不同，而且速度极快，也正因如此，我们能够与内容平台、流媒体平台以及消费电子设备，乃至汽车厂商进行越来越深入的合作。
所以这就是为什么开头所说的梅赛德斯-AMG 疾速沉浸空间和 BLACKPINK 快闪主题限时体验馆能够落地于此的原因。
杜比走出影院
时至今日，我依然记得多年前我评测电脑时感受到的一个「魔法时刻」：一台支持杜比全景声的笔记本电脑通过并不硕大的扬声器模组，模拟出了鸟类在热带雨林里飞行的声音轨迹。闭上眼睛之后，我甚至可以感觉到我自己就身处雨林当中，鸟儿扑腾着翅膀从我左前方飞往右前方，最后飞到我身后去了。
这种身临其境的感受，就是 Ashim Mathur 所说的「沉浸式体验」。
早些年想要获得这样的奇妙体验，则需要到配备有杜比全景声系统的电影院才行，现在除了电影院，在客厅，汽车座舱乃至移动设备上，都可以体验到杜比全景声。
上海杜比之家正是杜比走出影院的一个例证，反过来，在杜比之家，用户又能获得影院般的杜比全景声体验，就像开头说的，没在电影院看《F1：狂飙飞车》的用户可以在杜比之家获得同款体验。
不过对于用户来说，并不是所有场景和设备都能达到杜比全景声影院或者杜比之家的软硬件水平，在较小的扬声器或者耳机上的体验很可能达不到前者的体验，对此，Ashim Mathur 告诉我们：
杜比不会做不同场景下体验的比较，比如我们不会直接把在影院的效果和在家里客厅的效果进行对比。我们所做的是当你在影院当中我们来提供最好的影院体验效果，在客厅的时候提供最好的客厅体验效果。我们通过与合作伙伴密切协作，确保在任何设备上——无论是手机、电视、电脑、平板、汽车还是影院——都能呈现出最佳的体验。这也是我们业务发展的模式。
另外，也是杜比看来最重要的一点，就是我们对内容创作者的承诺。我们会忠实还原创作者对于作品的构想，并将他们原始的创作意图传递到消费者端。这是我们的核心信念，也是我们给内容创作者的核心承诺。所以，不管你是手机端、平板、电视，还是在影院观看同一部影片时，我们都会确保你所获得的体验是原汁原味、没有妥协的，是完全按照创作者最初的设想来呈现的。这并不是在比较小屏幕与大银幕，而是在强调：无论在哪种设备上，消费者所获得的，都是该场景下最好的体验。
媒介即信息，媒介的不同很大程度上决定了信息的形态，对于杜比来说，当信息跨越不同媒介，不同设备形态的时候，他们的主要工作就是保证信息能够忠实地跨越差异，保证尽可能忠实的体验。
技术会拓展媒介的边界，未来可能还有成熟的眼镜显示，甚至脑机接口等等，只要有这些感官体验，就会有杜比视界，杜比全景声这样的技术标准来作为一根准绳，来把所有的娱乐影音体验维持在基准上。
这就是为什么会有这么一个杜比之家的重要原因，杜比需要让用户知道，在这里，在这个 2 层的空间里，在 11 个体验区，包括车载娱乐体验区，客厅体验区、手机体验区等等空间里，不同的杜比娱乐体验之间，有何相通之处。
杜比是一个技术品牌，也是一个体验品牌
杜比的体验可以空间和设备类型区分，比如影院，汽车座舱或者客厅空间，也可以用内容形态进行区分，就像 Ashim Mathur 说的：
从内容体验的角度来看，不同的兴趣点也在迅速变化和发展。不管是游戏、音乐、UGC 个人创作、体育，还是电竞，这些领域都在快速迭代。而我们的优势在于，一旦用户体验过杜比的沉浸式效果，就很难再回到过去的普通体验——这种现象在中国体现得尤为明显。
虽然杜比和英特尔，高通这些品牌类似，不直接生产和销售终端产品，但对终端产品的体验有很大影响，所以无论是 Intel inside 的品牌标识，还是骁龙「有龙则灵」的品牌心智传递，都是希望树立一个技术品牌。
但杜比要更特殊一点，杜比视界或者杜比全景声和直接的感官体验挂钩，虽有技术参数的部分，但打动人的自然不是色域亮度这些亮化的东西，而是伴随着某一个设备某一部电影去传递杜比理念的。
这就是「体验」如此重要的根本原因。Ashim Mathur 说：
我们的确希望和消费者进行更直接的沟通和交流。其实不仅仅是 Dolby House Shanghai，在过去的一年、一年半，甚至两年的时间里，我们在中国做了很多和消费者直接沟通和对话的工作，开展了很多市场活动。比如在去年我们开展的「更杜比，更热爱」系列活动中，携手陶喆带来了杜比全景声音乐体验，与《黑神话：悟空》携手带来杜比全景声游戏体验，以及近期与合作伙伴一起举办的众多线上线下活动。这些都旨在直接与消费者对话。
如果只用语言讲述杜比的故事是非常难的，最好的方式是用体验来讲述我们的故事。
Ashim Mathur 告诉爱范儿，杜比不仅希望消费者知道杜比的影音体验，还希望帮助消费者如何获得这些体验，在哪些场景哪些设备哪些内容领域获得这些体验。杜比之家就是让各种杜比体验「活起来」的地方，也是让这些体验聚起来的地方。
实际上，想要获得这些体验并不是一件简单的事情，比如杜比视界对显示设备的亮度和色域色深都有很高要求，但对于消费者来说，技术细节并不重要，杜比想要传递的是体验很重要，但技术的事情虽然重要，但消费者不需要考虑太多。Ashim Mathur 说：
我们是一个科技品牌，还是一个体验品牌？回顾杜比的历史，我们一直致力于将最好的体验提供给消费者，这一切都是和科技的发展紧密地结合在一起的。可以说科技创新是创造这些体验的基础。
杜比致力于不断地来提升用户最好的体验，同时这些体验都是和科技的发展有着千丝万缕的联系。
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昨天，彭博社记者 Mark Gurman 在最新的 PowerOn 专栏文章中指出，苹果已承认自家 AI 技术落后于 ChatGPT、Gemini 及 Claude 等竞争对手，且短期内无望赶上。
面对这一现实，苹果选择放弃正面竞争，转向依靠硬件销售与服务生态获利。
新战略的核心是即将随 iOS 27 推出的「Siri 扩展」（Extensions）功能，允许用户在 Siri 中安装并运行第三方 AI 聊天工具，并在 App Store 中开辟专属区域。
通过这一平台，苹果可借助 App Store 30% 的抽成机制，从第三方AI服务商持续获取收入。与此同时，苹果也在引入 Gemini 技术来强化 Siri 及其他 AI 功能、保证基础体验。
Gurman 还在 X 透露，苹果 50 周年系列庆典将于本周以一场面向员工的压轴派对收官，地点设在位于库比蒂诺的 Apple Park 总部。
他表示，员工们在获悉头条表演嘉宾后情绪高涨，并给出了三条线索：「他依然活跃」、「曾是英伦入侵的一部分」、「乔布斯会为此欣喜若狂」。
综合多方推断，头条嘉宾几乎可以确定是 Paul McCartney。
英伦入侵（British Invasion）特指 1960 年代以披头士乐队为代表的英国摇滚乐团席卷美国的文化浪潮，而 McCartney 至今仍活跃于全球演出舞台。
乔布斯生前是披头士的狂热粉丝，他曾公开表示：
我的商业模式就是披头士……他们相互平衡，整体大于部分之和。商业上的伟大从来不是一个人完成的。
DeepSeek 崩了，一夜未恢复
3 月 29 日晚，DeepSeek 服务再次出现大规模访问异常。
网页端与 App 频繁提示「服务器繁忙」或无法响应，大量用户遭遇服务异常、无法正常发送消息等问题。相关话题 #DeepSeek 崩了# 冲上微博热搜榜首。
截至发稿，服务尚未完全恢复。
宇树科技亚洲首店五月落地上海
据上海静安官微消息，宇树科技具身智能体验馆亚洲首店将于 5 月底在上海静安南京西路商圈的久光百货正式开业。门店面积超 100 平方米，届时将展出品牌全线最新产品。
宇树科技高级副总裁李斌杰昨天在 2026 全国精品首发季暨「首发上海」系列活动发布仪式上介绍，该体验店将打造为沉浸式体验中心，以具身智能科技构建全新消费场景，推动机器人技术走进城市日常生活。
同场活动上，宇树科技还发布了全尺寸具身机器人 H2。该机器人身高 1.8 米，具备 31 个关节自由度，搭载自研高性能运动控制算法与通用大模型，定位为未来日常生活中的智能伙伴。
此外，宇树科技的 G1 人形机器人与 Go2 机器狗也在「首发上海」游园会展览区域同步亮相。
引发存储股暴跌的 Google 论文遭学术不端指控
Google Research 近日发布的 AI 压缩算法论文 TurboQuant 遭到学术不端指控。该论文发布后 24 小时内浏览量破千万，存储芯片股当天集体收跌，Cloudflare CEO Matthew Prince 称其为 Google 的「DeepSeek 时刻」。
苏黎世联邦理工学院博士后、向量量化算法 RaBitQ 的第一作者高健扬近日在知乎发出公开澄清信，指出 TurboQuant 存在三处严重问题：
- 刻意回避与 RaBitQ 在核心方法（随机旋转变换）上的直接关联；
- 在无任何证据的情况下将 RaBitQ 的理论成果定性为「次优」；
- 以及在实验对比中用单核 CPU 跑 RaBitQ、却用 A100 GPU 跑 TurboQuant，且两点均未在论文中披露。
更关键的是，上述问题在论文投稿前已通过邮件明确告知 TurboQuant 团队，对方表示知情，却选择不予修正。
目前，TurboQuant 第一作者 Amir Zandieh 仅承诺修正实验与理论描述两处问题，拒绝正面讨论两篇论文的方法相似性，且表示要等 ICLR 2026 正式会议结束后才做修正。
高健扬团队已在 ICLR OpenReview 发布公开评论，并向 ICLR 相关负责人提交正式投诉，附完整邮件证据包，还表示后续将在 arXiv 发布详细技术报告。
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OpenAI 一周砍掉三款产品，成人聊天功能无限期搁置
据《金融时报》报道，OpenAI 已无限期搁置成人聊天功能的开发计划。
这是 OpenAI 在同一周内砍掉的第三款产品。此前，OpenAI 宣布关停 Sora 视频生成 App，并放弃了 ChatGPT 内置的购物功能「即时结账」。
报道称，成人聊天功能原计划于去年 12 月上线，但在内部讨论是否彻底取消后，已确认无限期推迟，且无明确发布时间表。
OpenAI 表示，在将其纳入产品开发之前，需要对露骨聊天内容及情感依附所产生的影响进行长期研究，并承认目前尚无「实证依据」。
OpenAI 今年年化收入突破 250 亿美元，但 2026 年预计亏损 140 亿美元、现金消耗达 170 亿美元，公司最快于今年第四季度 IPO，估值目标 8300 亿美元。
在提交招股书前，每一个可能引发头条风险的产品都是潜在负债。OpenAI CFO Sarah Friar 本周表示，公司「面临算力短缺」，不得不做出艰难取舍。
xAI 联合创始人全数离职，马斯克「从零重建」AI 公司
据 TechCrunch 及《商业内幕》报道，xAI 联合创始人团队已全员离职。
继本月初多名联合创始人相继出走后，最后留守的两位联合创始人 Manuel Kroiss 与 Ross Nordeen 也已先后离开公司。
Kroiss 上周告知周围人士他将离职，Nordeen 则于更早前正式离开，其在 X 平台上的 xAI 员工认证标识也随之消失。至此，与马斯克共同创立 xAI 的 11 位联合创始人已无一留存。
Nordeen 今年 36 岁，此前在 xAI 直接向马斯克汇报工作，是其核心得力助手，负责统筹公司核心事务、推动各项工作落地执行。他毕业于密歇根理工大学，2023 年追随马斯克联合创立了这家 AI 公司。
2022 年马斯克收购推特后，Nordeen 也曾是协助马斯克主导大规模裁员的核心人员之一。Kroiss 则主导 xAI 的预训练团队工作。
「杭州六小龙」第一股通过港交所聆讯
据财联社援引港交所披露报道，空间智能独角兽公司群核科技（Manycore Tech Inc.）昨日更新聆讯后资料集，正式通过港交所上市聆讯，港股 IPO 进程进入最终冲刺阶段。
若顺利完成挂牌，群核科技将成为「全球空间智能第一股」，同时也将是「杭州六小龙」中首家完成 IPO 的企业。
群核科技由黄晓煌、陈航、朱皓于 2011 年联合创办。IPO 前，董事长黄晓煌持股 15.46%，CEO 陈航持股 11.04%，CTO 朱皓持股 4.22%；机构股东中，IDG 资本持股约 12.89%，高瓴资本持股约 12.6%，纪源资本持股约 11.52%。
本次 IPO 募集资金将主要用于国际扩张、产品功能增强与新品研发、国内销售及品牌推广、核心技术与基础设施投资，以及一般营运资金用途。
值得关注的是，「杭州六小龙」中的其他成员也在加速推进上市进程：上交所已受理宇树科技科创板 IPO 申请，云深处科技目前处于上市辅导阶段，强脑科技据报道已以保密形式提交港股 IPO 申请。
智驾车专属保险率先落地北京，覆盖 L2 ~ L4
据央视新闻报道，北京金融监管局昨日宣布，北京率先在全国启动智能网联新能源汽车专属商业保险产品的开发应用，填补了现行车险体系在智能驾驶场景下的保障空白。
据介绍，新产品覆盖 L2 至 L4 全级别智能网联新能源汽车，整体定价预计与现有车险持平，并视保障责任范围做适度调整。
L2 级车辆初期以新车为主，车主可在购车时自行选择专属产品或沿用现有车险；L3、L4 级车辆则须为已在北京取得测试资质或正式上路许可的车型。北京保险行业协会将分批次公布适用车企和车型名单。
报道进一步指出，随着承保理赔数据的积累，车企的智驾技术水平未来也将被纳入定价模型，意味着技术越成熟、安全记录越好的智驾系统，理论上将获得更低的保费。
DNG 正式成为相机 RAW 格式国际标准
据 PetaPixel 报道，RAW 图像格式 DNG（数字负片，Digital Negative）上周正式获得国际标准化组织（ISO）认证，成为官方 RAW 图像国际标准，标准编号为 ISO 12234-4:2026。
DNG 由 Adobe 于 2004 年推出，其核心优势在于开放性。目前，徕卡、理光、适马、宾得等品牌已在旗下相机中支持直接拍摄 DNG 格式文件。
与索尼 .ARW、尼康 .NEF、佳能 .CR2、富士 .RAF 等各厂商专有 RAW 格式不同，DNG 拥有完整公开的技术文档，兼容性与长期存档能力都远超私有格式。
ISO 12234-4:2026 标准文件明确定义了 DNG 的格式规范与实现路径，为各硬件及软件厂商提供了清晰的落地指引。
国产 60kW 增程式混动航空发动机完成飞行验证
据央视报道，由四川天府轻型动力科技有限公司研发的 60 千瓦增程式混合动力电推进系统已完成飞行演示验证。
据介绍，该系统采用增程式混动方案：燃气涡轮机驱动发电机为电池充电，飞机的飞行推力则完全由电动涵道风扇提供。
系统体积小巧，可在飞行过程中边飞边发电，既延长航程，又省去漫长的地面充电等待时间，提升了无人机的快速出动能力。飞行中还可随时关闭燃气涡轮机、切换至纯电模式，以降低热辐射特征、进一步提升静音效果。
王兴兴：具身智能「GPT 时刻」大概还需两到三年
据央视新闻报道，宇树科技创始人兼 CEO 王兴兴昨天亮相 2026 中国网络媒体论坛，以《当机器人刷屏》为题发表演讲，就人形机器人的运动能力与具身智能的发展前景作出多项预测。
王兴兴表示，今天在北京亦庄举行的人形机器人半程马拉松比赛中，多家公司的机器人将「跑得比人快」，半马成绩有望跑进 1 小时以内。
此前，宇树科技已在去年 8 月举办的 2025 世界人形机器人运动会上斩获 1500 米、400 米、4 × 100 米接力及 100 米障碍赛多项冠军，其中 1500 米成绩已进入 6 分钟区间。
在行业前景方面，王兴兴谈到具身智能的「ChatGPT 时刻」：将一台机器人带入陌生场景，通过语音指令，机器人能完成 80% 至 90% 的任务。
他认为，这一拐点大约还需两到三年才能到来，但他也提到，一位从美国硅谷回国的朋友对此持更乐观的态度，认为 18 个月内即可实现。王兴兴同时强调，「今年或明年一定会有非常大的技术进步在等待着大家」。
💡 苹果高管：未来 50 年 iPhone 仍是 AI 时代的核心
近日，苹果 CEO Tim Cook、全球营销高级副总裁 Greg Joswiak 与硬件工程高级副总裁 John Ternus 接受了《连线》的专访，对外披露了苹果在 AI 时代的战略方向与未来 50 年的发展蓝图。
针对外界对苹果「错失 AI 时代」的质疑，Joswiak 直言，「我们（苹果）在还没叫它 AI 的时候就已经在做 AI 了」。
Ternus 则进一步强调，即便苹果不亲自开发底层大模型，苹果的硬件产品依然是全球用户体验现有 AI 工具的最佳平台。
面对市场上层出不穷的 AI 专属硬件，Joswiak 判断道，「50 年后，人们依然会使用 iPhone」。
他指出，其他企业之所以竞相研发新型 AI 设备，根本原因在于「他们没有 iPhone」，而苹果认为，未来大多数所谓的创新 AI 硬件，最终都将沦为 iPhone 的附属配件。
iPhone 不会消失，iPhone 将在你所谈论的一切中扮演核心角色。
当被问及苹果是否会在未来 50 年内引入「AI 高管」时，库克笑着否决了这一设想，明确表示苹果的领导团队名单里绝不会出现 AI Agent，人类将始终掌控这家公司。
16.98 万元起，广汽丰田铂智 7 正式上市
昨天，广汽丰田铂智 7 正式发布并上市，共推出 6 个版本，官方指导价区间为 16.98 万元至 22.98 万元。
- 车身尺寸 5130/1965/1500mm，轴距达 3020mm；
- 电池提供两种规格：71.35kWh 电池组对应 600km 续航，88.13kWh 电池组则根据配置提供 680km、700km 和 710km 三种续航版本；
- 搭载华为鸿蒙座舱 5、配备包含激光雷达在内的 27 个高精度传感器，支持高速领航、城区领航及记忆泊车等功能；
- 采用华为 DriveONE 双电机电驱系统，最大功率 207kW，最高车速 180km/h；
- 全系标配双腔空气弹簧与 SDC 减振器，由丰田 GR（Gazoo Racing）与雷克萨斯团队参与调校；
此外，广汽丰田还宣布与小米达成合作，开放硬件生态接口，未来车载设备将有望接入小米智能家居生态。
针对外界对电池品牌的质疑，广汽丰田表示不唯品牌知名度论，并采用「育成式采购」模式——工程师提前 2 年反向进驻电池厂，围绕铂智 7 提出超 300 项安全标准，验证 26 道关键工序。
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4300 元，卡西欧推出限量版漆艺计算器
据 The Verge 报道，卡西欧近日推出了一款名为 S100X「The Special One」的限量版豪华计算器，将传统日本漆艺工艺与现代电子产品相结合，定价约 624 美元（约合 4312 元人民币）。
该计算器的机身采用铣削铝合金打造，表面由位于福井县鲭江市、拥有近百年历史的传统漆器工坊 Yamakyu Shitsuki 的首席工匠梅田龙二（Ryuji Umeda）手工涂抹「莳绘」乌木漆（Urushi），完成整个漆艺处理过程耗时整整一个月。
由于工艺繁复，此次全球限量仅 650 台。
功能层面，S100X 配备宽幅 12 位数字显示屏，屏幕色调取自钢笔墨水蓝，支持货币换算和税率计算。机身内置太阳能面板，配合一枚纽扣电池，在每天使用约一小时的情况下，续航可达七年。
卡车连货「0 元购」，12 吨 F1 联名 KitKat 巧克力在欧洲转运途中失窃
据《纽约时报》和 ABC News 报道，雀巢日前披露，一批重约 12 吨的 F1 联名 KitKat 巧克力棒在欧洲转运途中遭窃，涉事卡车至今下落不明。
此次被盗货物共计 413,793 根，属于 KitKat 今年推出的「新巧克力系列」。该批货物从意大利中部生产基地出发，原定运往波兰，计划途经约 1,250 至 1,350 公里后抵达分拨仓库，但在离开生产地与抵达配送地之间的某一环节失踪。
KitKat 在声明中以自嘲口吻回应称：「虽然我们认可这些犯罪分子的品味确实非同一般，但货物盗窃仍然是一个正在不断升级、影响各类规模企业的严重问题。」
KitKat 表示，此次事件并非孤立案例。国际海上保险联合会（IUMI）与运输资产保护协会（TAPA）EMEA 联合发布的一份报告指出，欧洲货物盗窃与货运欺诈正呈现出愈演愈烈的态势，作案手法也日趋复杂。
雀巢表示，每根 KitKat 均绑定了唯一批次编码，消费者、零售商及批发商可通过扫描包装上的批次号码核查是否属于被盗货物，一旦匹配，系统将提示相关方如何向公司举报，雀巢将把证据移交相关部门处理。
Valve 更新 Steam 全球定价体系
据 TheGamer 报道，Valve 近日宣布对 Steam 定价工具进行重大更新，新增修订后的汇率转换数据及多种定价方案，旨在帮助游戏开发者更高效地为全球 35 种货币和 4 个地区组制定合理售价。
此次更新的核心是为开发者提供三种全新的定价转换方式：
- 标准汇率转换：直接采用实时汇率进行换算；
- 购买力转换：基于各地区消费者平均购买力的公开数据进行定价；
- 多变量综合定价法：综合考量当地购买力、实时汇率以及同类娱乐产品在当地的定价水平。
Valve 表示，「多变量综合定价法」与此前定价工具所采用的方法最为接近。
此前，区域定价差异问题在玩家社区中长期存在争议。以《血色沙漠》为例，该游戏在美国定价 69.99 美元，在欧洲却高达约 80 美元；《合金装备 Delta：食蛇者》在美国同样定价 69.99 美元，而在波兰的售价则折合约 100 美元。
AI 水果恋综 10 天斩获 3 亿播放
一部由 AI 生成的「水果恋综」《Fruit Love Island》近日在 TikTok 上走红。
自 3 月 14 日起，账号 @ai.cinema021 在短短 9 天内上传了 19 集内容，每集时长 2 至 4 分钟，截至发稿已累计收获超 3 亿次播放、2400 万个赞和 330 万粉丝，几乎每集播放量均突破千万。
该系列短剧以英国真人秀《Love Island》为蓝本，视频画面带有明显的 AI 生成瑕疵，TikTok 官方在每条视频下方强制标注「包含 AI 生成内容」。
创作者在账号主页挂载了一个 Google 表单，公开向观众征集剧情走向，并在节目中复刻真人版《Love Island》的经典环节——由主持人当众念出观众留言，将旁观者转化为共创者。每集结尾均设置悬念钩子，CP 配对、出轨、新人搅局等叙事套路悉数登场，并引发大量真人秀明星和网红账号跟进互动。
目前，TikTok 已以违反社区规定为由下架其中 9 条视频。创作者随后在 Instagram 发表声明，强调每集内容均需耗费数小时进行剧本创作、场景设计及反复修改，并非外界所认为的「毫不费力」。
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Netflix 再涨价，三档套餐齐上调
Netflix 近期宣布再次上调旗下全部订阅套餐价格。此次涨价距 Netflix 上一轮提价（今年 1 月）仅约两个月，三档方案均受影响：
含广告标准版月费从 7.99 美元涨至 8.99 美元；无广告标准版（支持双设备同时在线）从 17.99 美元涨至 19.99 美元；高级版（支持四设备、Ultra HD 及 HDR）则从 24.99 美元涨至 26.99 美元。
事实上，Netflix 近年来几乎每年都在调整定价：2022 年、2023 年、2024 年均有提价动作，2023 年还正式下架了面向新用户的基础套餐，2024 年则对所有用户彻底停售该档位。
丰田可能是一众合资车企里，把「打不过就加入」执行得最彻底的一家。
在铂智 7 的上市发布会上，他们提出了一个口号：「新能源时代的丰田味道」。
即他们的策略是，作为一家最擅长系统整合的车企，丰田继续守住整车制造、底盘调校、安全验证这些核心护城河；至于自身积累相对薄弱的座舱、智驾等环节，则深度引入华为、Momenta 等科技公司的能力，加快成熟方案落地。
所以，铂智 7 也确实称得上是一台集多方优势于一身的「拼好车」。
「我全都要」
先来看看价格配置。
铂智 7 共推出 6 个版本， 指导价区间为 16.98 万元至 22.98 万元，整个版本体系的配置递进比较清晰。
入门版 600 Pro 已经标配鸿蒙座舱、数字钥匙、纯天然实木内饰、座椅通风加热、20 寸轮毂等基础配置；600 Pro 激光雷达版则进一步引入 Momenta R6 强化学习大模型，支持高速领航、城区领航、记忆泊车等功能。
700 系列全系标配双电机、零重力座椅、主驾大腿托、后排智能触控面板和 23 扬声器。顶配 710 Ultra 激光雷达版，在三大核心配置全部到位的基础上，又增加了 27 英寸全景 HUD 抬头显示、 NAPPA 真皮方向盘与座椅，以及智能香氛系统。
能看出来，丰田这次的配置逻辑并不复杂，日常高频使用、对驾乘体验影响最直接的功能，尽量做到全系覆盖；差异化配置，则在这个基础上按版本逐步上探。
铂智 7 的车身尺寸为 5130/1965/1500mm，轴距 3020mm，是广汽丰田目前在售纯电轿车中车宽最大的一款。
放在同级合资纯电车型里看，很多产品的轴距还停留在 2.8 米左右。铂智 7 做到 3020 mm 的轴距、接近 2 米的车宽，后排空间和横向宽适感自然更容易做出来。
设计上，新车前脸采用封闭式极简布局，视觉重心压得很低；分体式大灯搭配 C 型贯穿灯带，车顶激光雷达也没有刻意隐藏。车身侧面通过溜背曲线收束，配合 21 英寸十辐轮毂和 255 / 40 R21 轮胎，整体姿态比较低趴。尾部则用熏黑包围和贯穿式尾灯收尾，风格相对利落。
不过，相比设计，铂智 7 这次真正更值得聊的，还是它在智能化上的「彻底开放」和「深度共创」。
新车搭载华为鸿蒙座舱 5，完成了从「功能机」到「智能机」的一次跃迁。它支持 50 + 鸿蒙应用和 5 万 + 手机应用的无感流转，同时也把 AI Agent 「智能体」真正带进了更具体的车内场景。
按照广汽丰田的说法，新车引入了 MoLA 通用大模型，并在导航、车控、多媒体等垂直领域部署专用智能体。
比如，导航智能体支持多轮复杂指令修改和模糊语义理解；车控智能体则允许用户自定义「智慧场景」。
这种「能动口就不动手」的交互方式，至少在体验层面，缩小了它和新势力之间的差距，也让丰田第一次更接近一种「可对话」的产品形态。
广汽丰田此次还宣布与小米达成合作，开放硬件生态接口。这意味着未来车载屏幕、音响等设备将有机会直接接入小米庞大的智能生态，实现车机与智能家居的无缝互联。
在中国市场尤其看重的智驾层面，铂智 7 搭载 Momenta R6 强化学习大模型，并配备激光雷达在内的 27 个高精度传感器。
但丰田的做法并不是简单买一套现成方案装上车。它真正的差异化在于，依然用丰田 TSS 智行安全系统的标准，去约束和校准本土智驾算法的工程化落地。
这套系统在开发过程中，全面植入了 14 项丰田安全标准，重点针对暴雨、夜间、鬼探头、行人横穿等长尾复杂场景做了更深的优化和冗余设计。
「丰田味道」
当然，丰田也没有丢掉自己一直强调的机械素质。
动力部分，铂智 7 采用华为 DriveONE 双电机电驱系统，最大功率 207 kW，最高车速设定为 180 km / h。电池则提供 88.13 kWh 和 71.35 kWh 两种规格。
其中，88.13 kWh 电池组根据配置不同，提供 680 km、700 km 和 710 km 三种续航版本；71.35 kWh 电池组对应的纯电续航里程为 600 km。
针对此前对电池品牌的质疑，丰田此次也特别做了回应。
丰田不唯品牌知名度论，而是综合考量安全、品质、购车成本等关键因素，为用户提供更均衡的方案。
具体来看，广汽丰田采用了「育成式采购」模式。工程师会提前 2 年反向进驻电池厂，围绕铂智 7 的电池提出超过 300 项安全标准，并验证 26 道关键工序，尽量确保每一个零部件、每一道工序都达到丰田全球标准。
基于这套体系，广汽丰田也给出了明确承诺：电池衰减在 2 年或 5 万公里内超过 10 %、6 年或 10 万公里内超过 20 %、8 年或 15 万公里内超过 25 %，厂家直接担责，并可免费更换全新原厂电池。
底盘方面，铂智 7 全系标配双腔空气弹簧与 SDC 减振器，并由丰田 GR（Gazoo Racing）与雷克萨斯团队参与调校。
这套悬架系统可根据路况实时调节阻尼软硬，在颠簸路段变软滤震，在高速过弯时变硬提供支撑，将此前多用于高端车型的底盘配置下放至 20 万级市场。
与这套高规格硬件相匹配的，是丰田近乎苛刻的耐久性测试标准。
新车的空悬系统经历了 904 万次测试，远超行业普遍的 450 万次标准；悬架耐久验证也达到了 20 万次。
铂智 7 还提供双腔空悬超长质保。在常规 5 年 / 15 万公里基础上叠加延保权益后，质保期限可达 10 年或 30 万公里，大约是行业平均水平的 2 倍。
安全性设计上，铂智 7 整车高强度钢和铝合金占比达到 73 %，最高强度达到 2 GPa。
同时，丰田把很多安全冗余前置到了设计阶段。比如，它把传动轴断裂点预设在电驱壳体内部，避免碰撞时部件侵入乘员舱；又采用机电一体式门把手设计，确保在极端断电情况下，车门依然可以从外部物理开启。
最懂车的全球大厂加最懂科技的中国伙伴，就是铂智 7 的核心竞争力。
广汽丰田在铂智 7 上的思路，其实可以概括成两条线同时推进。
一条线面向外部，主动整合华为和 Momenta 在座舱交互、高效电驱、智驾算法上的成熟能力，借助本土智能供应链的优势加快研发节奏，也更贴近中国用户的需求。
另一条线面向内部，继续把整车制造、底盘调校、安全验证这些核心环节抓在自己手里，用丰田体系的工程标准去约束和校准外部方案的落地质量。
这两条线配合起来，产品能跟上时代，品质和可靠性也还有基本盘。
这才是「新能源时代的丰田味道」真正想表达的东西，该借力的地方不硬撑，该自己扛的地方也绝不放手。
这种既「把产品做对」，又能「把产品做好」的策略，或许才是合资品牌下一阶段竞争中更为可行的路径。
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昨天，学术会议 NeurIPS 官方发布声明，正式就征稿规则风波道歉，承认问题根源在于「NeurIPS 基金会与法律团队之间的沟通误解」，并表示「从未打算在强制性合规义务之外限制投稿」。
NeurIPS 同步宣布已更新投稿手册，与 ACM、IEEE 及其他国际会议和往届 NeurIPS 的投稿规则保持一致，重申「欢迎所有符合合规要求的机构和个人提交论文」。
事件起因于 NeurIPS 在今年征稿通知中，以「遵守美国制裁与贸易管制规定」为由，禁止被列入美国相关名单的机构投稿、参与评审及担任编辑。
受影响机构涵盖华为、多所高校院所及重点实验室、三大运营商在内的数百家中国机构，相关科研人员因此被剥夺在该顶会展示与发表成果的权利。
消息传出后，中国计算机学会（CCF）率先强硬表态，倡议全体中国计算机领域科研工作者拒绝向 NeurIPS 投稿，并拒绝为其提供审稿、编辑、组织等任何学术服务。
昨天，中国科学技术协会发布官方声明，宣布停止受理学者参加今年 NeurIPS 会议的资助申请，不予认可以本届 NeurIPS 中稿论文作为代表作的项目申请，相关资助将转向国内学术会议或其他符合条件的国际会议。
防止人才被挖，苹果向设计师发放高额奖金
据彭博社报道，苹果本周向 iPhone 硬件设计师发放了一批罕见的额外奖金，发放对象主要集中于 iPhone 产品设计团队，与苹果常规的季度及年度绩效奖金相互独立。
此次奖金以限制性股票单位（RSU）形式发放，归属期为四年，意味着员工须在苹果任职满四年方可获得全部收益。据悉，单人奖金价值约在 20 万至 40 万美元之间，最终金额还将随苹果股价表现而浮动。
彭博社记者 Mark Gurman 援引知情人士表示，员工普遍将这次薪酬提升视为对近期初创企业大规模招聘热潮的直接回应。
不过，相较于竞争对手开出的条件，此次奖金仍显逊色。OpenAI 向有意跳槽的苹果工程师提供的年度股票激励最高可达 100 万美元。
OpenAI 的硬件部门由前苹果高管唐·坦（Tang Tan）联合主导。唐·坦曾长期负责 iPhone 产品设计团队，正是此次获发奖金的核心群体。
据报道，其团队已从苹果挖走数十名工程师，涵盖 iPhone、iPad、Apple Watch 及 Vision Pro 等多条产品线。此外，OpenAI 还与前苹果首席设计官乔尼·艾维（Jony Ive）展开合作，共同开发新一代 AI 硬件产品，并计划于明年推出。
Gemini 推出记忆导入功能
昨天，Gemini 推出「导入记忆」和「导入聊天记录」两项新功能，允许用户将在其他 AI 应用中积累的个人偏好与对话历史直接迁移至 Gemini，无需从零开始重新「训练」助手。
- 导入记忆：进入 Gemini 设置页面后，系统会提供一段 prompt，将其复制并粘贴至原有 AI 应用，待该应用生成一份偏好摘要后，再将内容粘贴回 Gemini，即可将记忆「搬家」到 Gemini；
- 导入聊天记录：从原 AI 助手导出完整的聊天记录，以不超过 5GB 的 .zip 压缩包形式上传至 Gemini，完成后即可在 Gemini 内继续此前的对话。
Claude 新模型曝光，官方称「将带来前所未有的安全风险」
据《财富》报道，Anthropic 正在测试的一款全新 AI 模型曝光，代号为「Claude Mythos」，在编程、学术推理和网络安全等多项测试中的得分均大幅超越现有最强版本 Claude Opus 4.6。
泄露文件显示，Claude Mythos 在内部也被称为「卡皮巴拉」（Capybara），代表一个全新的模型层级——比现有最高档的 Opus 系列体量更大、能力更强，但运行成本也更高。
与我们此前最强的模型 Claude Opus 4.6 相比，Capybara 在软件编程、学术推理和网络安全等多项测试中的得分均大幅提升。
值得关注的是，Anthropic 在泄露的文档中对 Claude Mythos 的网络安全风险表达了异乎寻常的高度警惕。文件称其「预示着即将到来的一波 AI 驱动漏洞利用浪潮，其速度将远超防御者的应对能力」。
公司同时表示，该模型计算成本极高，尚未准备好面向大众发布，将在未来数周内通过 Claude API 逐步扩大访问范围。
索尼宣布 PS5 全线涨价
索尼昨天宣布，将于 4 月 2 日起在全球范围内上调 PS5、PS5 Pro 及 PlayStation Portal 的建议零售价，官方将此次涨价归因于「全球经济持续面临的压力」。
本次调价幅度相当显著。在美国市场：
- 标准版 PS5（含光驱）售价从 549.99 美元涨至 649.99 美元，上涨 100 美元；
- PS5 数字版从 499.99 美元涨至 599.99 美元，同样上涨 100 美元；
- PS5 Pro 则从 749.99 美元涨至 899.99 美元，涨幅高达 150 美元；
- PlayStation Portal 售价也从 199.99 美元上调至 249.99 美元，涨幅 50 美元。
中国大陆市场方面，PS5 调整为 4399 元，PS5 数字版为 3999 元，PS5 Pro 为 6299 元。
这已是索尼不到一年内的第二次涨价。去年 8 月，索尼曾对 PS5 全线机型上调 50 美元。与 2020 年 11 月 PS5 首发时的 500 美元相比，标准版 PS5 的售价如今已累计上涨 150 美元，涨幅达 30%。
小鹏汽车将改名「小鹏集团」
昨天，小鹏汽车发布公告，自下月起，公司中文名称将由「小鹏汽车有限公司」正式变更为「小鹏集团」，英文名称「XPeng Inc.」维持不变。
小鹏汽车方面表示，此次更名标志着公司正式开启「物理 AI 新征程」，意在通过品牌升级反映其业务边界的扩展：从单一汽车制造商向更广泛的 AI 科技集团转型。
乐道重启轿车和 SUV 研发，定位 20 万级市场
据晚点 Auto 报道，乐道正在开发一款轿车和一款 SUV，两款车型均定位于 20 万级市场，其中轿车面向小家庭用户，同时兼顾商用场景。
事实上，这两款车型此前已有规划，但在去年初蔚来推行 CBU（基本经营单元）改革时一度暂停、去年 8 月底恢复开发。乐道并不排除根据市场情况进一步扩充大众市场车型。
促成项目重启的直接原因，是乐道 L90 与全新 ES8 接连交出的亮眼成绩。
- L90 于去年 7 月底上市，首月销量破万，带动蔚来当月整体销量同比增长 55.2%；
- 全新 ES8 于去年 8 月下旬开启预售，在 9 月 20 日 NIO Day 正式发布后，去年全年产能在两天内售罄。
蔚来内部目前认为，仅靠两三款车型拉升销量并不现实，尤其在竞争激烈的主流价格带；而 ES8 这类高端车型的销量往往具有周期性，难以长期维持高位。趁当前势头尽快补齐乐道产品线，因此被视为格外紧迫的战略任务。
腾讯云发布「养虾产品全景图」
昨天，腾讯云首次正式公布了其「AI Agent 产品全景图」，系统性地展示了其为智能体（Agent）时代打造的全栈式解决方案：
- 底座（动力）：提供算力、网络、存储等基础支撑的「AI Infra 智算底座」；
- 模型（大脑）：能接入和调度多种大模型（如混元、DeepSeek、Kimi 等）的「TokenHub 大模型服务平台」；
- 技能（工具）：为AI提供可调用能力的「Skills 工具箱」，包括腾讯自身应用、开源生态及微信、QQ等腾讯系产品的能力；
- 入口（界面）：用户通过微信、企业微信、QQ、元宝这四个常用应用来使用 AI 功能；
- 安全（防护）：贯穿所有层次的立体安全体系，保障数据、权限和操作安全。
腾讯表示，该方案的目标是让开发者与企业能够更便捷地开发和部署安全、可用的 AI 智能体应用。
智谱 CEO 张鹏：大模型低价竞争不可持续，提价是「回归正常商业价值」
在昨天举行的中关村论坛年会开源主题圆桌上，月之暗面（Kimi）创始人杨植麟主持了一场开源主题圆桌，智谱 AI CEO 张鹏、无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪、小米 MiMo 大模型负责人罗福莉、香港大学助理教授黄超共同参与。
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对话以今年 AI 圈最热的 OpenClaw（龙虾）为引，延伸至模型定价逻辑、推理基础设施瓶颈、模型架构创新，以及对未来 12 个月行业走向的集体判断。
会上，智谱 AI CEO 张鹏就旗下最新发布的 GLM-5-Turbo 模型提价一事作出回应，将其定性为行业成本结构变化下的必然选择，而非商业策略调整。
张鹏将此次提价定性为「回归正常商业价值」，并直言长期低价竞争不利于行业整体发展。
我们需要一个良性的商业闭环，才能持续优化模型能力。
张鹏表示，随着以 OpenClaw 为代表的 Agent 框架快速普及，大模型的使用范式已从「对话」转向「干活」。完成一个复杂 Agent 任务，模型需要自主进行长程任务规划、反复 Debug、压缩上下文，并处理多模态信息。
他指出，在这一范式下，单次任务的 Token 消耗量可能是此前简单问答的十倍甚至百倍。
一般人可能体会不出来，但会看到自己账单上的钱在不停地往下掉。
无问芯穹 CEO 夏立雪也指出，无问芯穹今年 1 月底以来，Token 用量基本每两周翻一番，目前已翻了十倍，「上次见到这个增速，还是 3G 时代手机流量刚普及的感觉」。
他认为，现有资源远不足以支撑这一增速，整个行业正在从训练时代加速转入推理时代，算力供给的结构性紧张将是未来一年最核心的矛盾之一。
智元机器人量产突破 10000 台
据腾讯科技报道，智元机器人即将官宣第 10000 台人形机器人量产下线，距离上一次官宣 5000 台下线仅过去一个季度。这也意味着，智元率先于特斯拉突破了万台量产里程碑。
去年底的行业活动上，智元联合创始人王闯曾明确表示「明年年中将突破 10000 台」。如今，这一目标比原定计划提前了整整一个季度实现。相比之下，特斯拉 Optimus 的落地节奏明显偏慢。
美图去年净利润增长 64.7%，AI Agent 驱动付费订阅用户创新高
昨天，美图公司公布 2025 年全年业绩报告，AI 驱动增长势头显著：
- 总收入 38.6 亿元，同比增长 28.8%；经调整净利润 9.65 亿元，同比增长 64.7%，连续七年正增长；
- 影像与设计产品收入 29.5 亿元，同比增长 41.6%，占总收入 76.6%；
- 全球付费订阅用户达 1691 万（+34.1%），订阅渗透率 6.1%，均创历史新高；
- 中国内地以外市场月活突破 1 亿，AI 合照、AI 雪景等爆款功能推动美图秀秀登顶多国榜单；
- AI Agent 已整合至大部分产品，并成为美图设计室收入增长主要驱动力；Meitu CLI 及首批 AI Skills 近日接入 OpenClaw 生态。
CFO 颜劲良表示，未来 ARPU 提升将逐步成为重要增长引擎，公司将持续推进技术、产品与组织创新，巩固 AI 影像领域领先地位。
💡 刘慈欣谈科幻的意义：文明向宇宙出发前的思想实验
据《新京报》报道，2026 中国科幻大会昨天在北京开幕。科幻作家刘慈欣出席开幕式并就「科幻有什么意义」这一问题作出回应：
如果要我来回答，我会说科幻是一个文明在向浩瀚宇宙出发前要做的思想实验。
刘慈欣认为，科幻并非远离现实，每一个科幻构思都有现实的基础和根基。
他以《三体》的创作为例，指出该书的核心设定借鉴自物理学中的「三体问题」。他曾想象宇宙中存在一个由三颗恒星构成的星系，以目击者视角观察三颗恒星在太空中无规则、难以预测的运动，这便是《三体》的构思来源。
他同时表示，自己写月球发电等题材的故事，也源于个人的工作经历。在他看来，那些看似疯狂的想象，本质上都是现实的延伸。
他认为，科幻不只是描述技术，更是在探讨人类该如何面对未来，而当前中国科幻作品的发展也与中国的现代化进程密切相关。
正是这样一个伟大的进程，让中国成为一个充满未来感的国家。所以在我看来，科幻的意义可以概括为一句话：它让我们在出发之前，先要想清楚为什么要出发以及需要往哪里去。
三星「阔折叠」外观曝光
据 Android Headlines 报道，三星正在开发全新的「阔折叠」手机 Galaxy Z Fold 8 Wide，预计将于今年夏季与 Galaxy Z Fold 8 同台亮相。
这款设备的内部代号为 H8，型号为 SM-F971U。从外观设计来看，它采用横向更宽、纵向更短的比例，与初代 Google Pixel Fold 或 OPPO Find N2 的形态更为接近。
与 Z Fold 8 对比之下，Wide 版本在展开状态下仅宽出约 18.2 mm，但「高度」足足缩短了 34 mm 以上。值得注意的是，Wide 版本机身厚度也略厚于标准版。
- 搭载双摄系统，相机凸起最厚处厚度达 14.6 mm；
- 外屏尺寸为 5.4 英寸，内屏为 7.6 英寸，均略小于标准版；
- 搭载高通骁龙 8 Elite Gen 5 for Galaxy；
- 电池容量预计为 5000 mAh，支持 45 W 有线充电及可能的 25 W 无线充电。
影石 GO 系列特别版套装定档 3 月 31 日
影石 Insta360 昨天发布了 GO 系列特别版套装的预热视频，定档 3 月 31 日晚 20:00 正式发布。
此次发布的新品以「GO 小巧，GO 好玩」为宣传主题，从视频可见，产品形态为 GO 拇指相机机身搭配拍照附件的组合，主打静态影像拍摄体验。
配色方面提供两款选择，风格偏向年轻化，且拍照附件右侧疑似配备光学取景器。
宇树开源人形机器人数据集，覆盖洗衣洗碗等家务场景
昨天，宇树科技官宣开源 UnifoLM-WBT-Dataset，这是一套面向开放场景的人形机器人高质量全身遥操作（Whole-Body Teleoperation，WBT）真机数据集。
据介绍，该数据集旨在构建场景覆盖最广、任务复杂度最高、操作多样性最丰富的人形机器人真机数据体系。
其数据集涵盖多项日常家务操作任务，包括收拾衣物、拾取枕头、将衣物放入洗衣机、将餐盘整理入洗碗机、整理床铺及将衣物放入篮筐等，均基于宇树 G1 人形机器人采集，配备灵巧手（含 Inspire 与 Brainco 两款方案）。
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/unitreerobotics/unifolm-wbt-dataset
苹果 50 周年，王逢陈把一场时装秀搬进了静安 Apple Store
昨晚，苹果 50 周年之际，中国设计师王逢陈携其品牌 FENGCHEN WANG 在上海静安 Apple Store 举办了一场时装秀，将科技与时尚融于一体。
佘诗曼、娜扎、周雨彤等明星出席观秀，坐落于下沉广场的圆形舞台成为这场跨界秀的核心舞台。
本次秀场打破了传统直线 T 台的形式，模特绕着苹果标志性的圆形路线行走，契合了这一季「两仪」的主题——阴与阳、男装与女装、科技与时尚的碰撞。
王逢陈表示：「这个圆，是一个完美的碰撞。」静安寺就在秀场身后，天圆地方的意象贯穿始终。
谈及 AI 时代与创意的关系，王逢陈认为：「越是 AI，你越要 Think Differently。AI 某种程度会让世界同质化，因为它的答案是从过去的知识体系里提取出来的。但我们可以借助 AI，成就更大的 Think Different。」
寿司郎出台反黄牛新规：预约就餐须出示 SIM 卡尾号
据《南方都市报》，寿司郎近日在多地门店推出新规：消费者通过小程序预约取号后，到店签到时需核验手机尾号后 4 位，并向店员出示手机 SIM 卡尾号。
寿司郎方面表示，推出此举的直接原因是「黄牛倒卖行为」严重影响了门店就餐氛围。报道指出，二手交易平台上寿司郎「代排队」服务定价普遍在 30 元至 50 元之间，部分卖家报价甚至高达 150 元至 300 元。
疲劳驾驶新规 6 月落地，不再只看时长
今年 2 月，公安部正式发布《机动车驾驶人疲劳驾驶认定规则》（GA/T 2372-2026），新规将于 6 月 1 日全国落地执行。
在明确的时长标准上，新规规定：机动车驾驶人连续驾驶超过 4 小时未停车休息，或停车休息时间少于 20 分钟的，应认定为疲劳驾驶。
对于客运车辆，新规作出更为严格的规定：客运机动车驾驶人在晚 22:00 至次日凌晨 6:00 连续驾驶超过 2 小时未停车休息或休息不足 20 分钟，以及在 24 小时内累计驾驶时间超过 8 小时的，同样认定为疲劳驾驶。
新规还引入了「生理状态」与「背景调查」两类辅助认定路径：
- 对于在事故中具备避险条件但未及时采取措施的驾驶人，若监测设备（包括视频监控、脑电测量设备等）显示其在事故发生前 10 分钟内出现「生理疲劳闭眼」，可认定为疲劳驾驶；
- 若询问或讯问结果证实驾驶人处于精神恍惚、困倦状态仍驾驶车辆，或对其出发前睡眠、饮食、用药、工作及生活情况的调查证实存在相关风险因素，同样可作为认定依据。
驾驶人一旦被认定为疲劳驾驶，将面临相应记分与罚款处罚；若引发交通事故，还将在事故定责与理赔处理中被从严认定，相关责任后果更为严重。
《大圣崛起》定档 7 月 10 日
动画电影《大圣崛起》正式官宣定档 7 月 10 日暑期档。
影片故事设定于西行取经结束之后，以「硬币两面」为核心隐喻，探讨佛魔界限模糊的哲学命题。大圣从「棋子」转变为「棋手」，直面宿敌魔王波旬所布下的棋局。
影片同时引入多个原创角色，包括善恶未明的终极反派波旬、大圣同族兄弟六猕，以及背景神秘的神鸟毕方。
《迈克尔·杰克逊：巨星之路》定档 4 月 24 日
昨天，迈克尔·杰克逊传记片《迈克尔·杰克逊：巨星之路》正式定档 4 月 24 日，并同步释出定档海报及预告片。
MJ 一角由其侄子贾法尔·杰克逊出演，科尔曼·多明戈、尼娅·朗、劳拉·哈里尔、迈尔斯·特纳等人联袂加盟。
据悉，影片已获杰克逊遗产委员会的官方支持。官方将其定位为：「故事将深度展现一个复杂的男人，他后来成为了流行音乐之王，也会再现杰克逊最具标志性的表演，让人们深入了解他的艺术过程和个人生活。」
✨ 是周末啊！
One Fun Thing｜从「省钱妙招」到越狱工具，AI 圈又掀起了「白话文运动」
近日，「用文言文与 AI 对话可以节省 token」这一话题在技术圈走红，引发大量讨论与实测。
文言文信息密度高，同等语义下字符数远少于现代汉语，理论上输入 token 更少，意味着更低的调用成本和更长的可用上下文。
这一想法在 GitHub 和论坛上获得了不少认同，甚至有开发者提出了完整的工程化方案，包括训练专用的现代汉语到文言文转换模型、建立高频词对照表，以及将其集成进 RAG 系统和 Agent 流程。
然而，真正动手测试之后，结论远没有那么乐观。
问题的核心在于，token 的计算单位不是汉字，而是 tokenizer 的分词结果。以 OpenAI 的 tokenizer 为例，「可也」是两个 token，现代汉语的「可以的」同样是两个 token；
有人对比了一对具体例句，文言版比白话版只少了两个虚词对应的 token，差距微乎其微。更有网友直接在讨论中用文言文写下「汝之所言，有理乎，吾往试也」，随即有人指出，这句话比「有道理，我去试试」token 数更多。
就在这场讨论热度未退之际，有论文指出，文言文可以绕过大模型的安全护栏，甚至直接让其给出火药的配方。Gemini 2.5 Flash、Claude 3.7、GPT-4o、DeepSeek-Reasoner 等主流模型均受影响。
周末看什么｜《浴血黑帮：不朽传奇》
犯罪剧情片《浴血黑帮：不朽传奇》是 BBC 同名剧集（2013—2022）的正统续集。
故事背景设定于 1940 年伦敦大轰炸期间。纳粹德国策划以集中营伪造的 7000 万英镑假币注入英国经济、触发恶性通胀，并借亲纳粹代理人贝克特（蒂姆·罗斯 饰）联手已掌控剃刀党的杜克·谢尔比（巴里·基奥恩 饰）推进阴谋。
口碑方面，影片在烂番茄网获得 92% 的新鲜度。
买书不读指南｜《耳中的世界：音乐在文化中的诞生》
《耳中的世界：音乐在文化中的诞生》由西班牙哲学家、散文家拉蒙·安德烈斯（Ramón Andrés）著，以「音乐始于何时」为核心命题，循时间与地理双轴展开叙述：
从远古人类与声音的初次相遇出发，依次途经两河流域（美索不达米亚）、以色列、埃及、希腊，延伸至宇宙音乐观与古典晚期文明，直至现代西方世界。
全书共八章，作者以医学、数学、天文学、神话传说与信仰为棱镜，透视音乐如何历经数个世纪，始终作为知识与愉悦的不可替代之源贯穿整个人类文明。
游戏推荐｜《严阵以待》
《严阵以待》（Ready or Not）是由爱尔兰独立工作室 VOID Interactive 开发并发行的战术第一人称射击游戏，以虚构的美国城市 Los Sueños（以洛杉矶为原型）为舞台。
玩家扮演 LSPD SWAT D 小队指挥官大卫·「判官」·博蒙特，率队应对这座深陷社会与经济危机的城市中的暴力犯罪浪潮。游戏以「逮捕优先于击毙」为核心机制，逮捕嫌疑人比击毙得分更高，达成 S 级评分要求所有目标均须活捉。
剧情采用非线性叙事，通过环境细节与关卡内录音串联整体故事，玩家需在行动中自行拼凑背景。主线涵盖打击贩毒集团 Los Locos Del Pacificos、追查儿童色情犯罪网络、挫败反政府武装组织「被遗忘者」的政治暗杀阴谋等。
游戏在 Metacritic 获「普遍好评」，Steam 中文综合评价为「多半好评」（73%），近 30 天评测达「特别好评」（85%）；IGN 用户评分 8.1 分。
A0 级小车市场，绝对称得上「闷声发大财 」几个字。
在市场的目光被「高阶智驾」、「旗舰」、「大六座」等眼光缭乱的配置吸引住时，A0 级小车的销量却在节节攀升。
比如五菱宏光 MINI EV 就在过去 3 个月内，狂卖了 4.1 万辆。
但随着新能源市场的不断发展，市场对代步车的期待也在变得越来越高。不只要能跑起来，还要好看、好用、好玩，坐进去不寒碜，开出去有面子。
这也是今天上市的第五代宏光 MINI EV 的核心变化。
第五代宏光 MINI EV 的产品定位是「四门玩趣代步车」，覆盖带娃出行、日常通勤、城区练手和周边短途探索等场景。
对这款车来说，「四门」补上了过去微型车在实用性上的短板，「玩趣」则回应了年轻用户更看重的情绪价值。
第五代五菱宏光 MINI EV 共有 4 种配置，起售指导价为 4.48 万元起。
「四门」更实用
外观方面，第五代宏光 MINI EV 采用了名为「甜趣方糖」的全新设计语言。
整车延续了家族式的方正轮廓，同时通过更圆润的局部处理，弱化了传统方盒子造型的生硬感。
车身视觉重心按照 0.618 的黄金分割比例布局，前后观感更均衡，整体姿态也更轻巧。
前脸配有一条贯穿式镀铬饰条，形成略微上扬的弧线。保险杠两侧加入了类似「酒窝」的装饰，表面纹理在光线下层次更明显。
灯组部分，前后大灯采用圆环加贯穿灯带组成的「同心」式 LED 结构。近光覆盖宽度达到 84 度，官方称可照亮 7 条车道；远光照射距离为 165 米。全系的位置灯、转向灯、大灯和刹车灯均采用 LED 光源。
轮毂饰盖采用了旋转四叶草的造型，并经过空气动力学优化，用于降低风阻和整车重量。
新车推出了绿悠悠、白绒绒、灰萌萌三款偏复古取向的幻彩珠光车色。绿悠悠采用蓝绿双色珠光粒子，车漆会随视角和光线变化呈现不同层次；灰萌萌采用高定双涂色漆，在光影变化下更有流动感；白绒绒则偏向低饱和奶油色系，整体观感更柔和。车漆采用 8 层涂装工艺，并使用巴斯夫全涂层解决方案。
如果说外观变化更多体现在风格上，那么空间升级就是第五代宏光 MINI EV 最直观、也最有说服力的进化。
新车长宽高分别为 3268 × 1520 × 1575 mm，纵向空间利用率达到 89%，肩部空间利用率达到 79%。后排上方身体通过空间为 620 mm，下方腿部通过空间为 454 mm。
四门四座布局确实解决了过去许多微型车「后排能坐，但进出狼狈」的问题，此外新车后排独立车窗的可视面积约为 2016 cm²，还配备了同级唯一的电动升降功能，乘坐体验提升了很多。
车辆后备厢常规容积为 170 L，可以放下一个 23 英寸行李箱；后排座椅按 5:5 比例放倒后，容积可扩展至 838 L，能够同时容纳 1 个 32 英寸、1 个 28 英寸和 2 个 24 英寸行李箱。
全车共规划了 20 处储物空间，包括专属手机位、杯托、副驾双挂钩、门板储物槽和网兜等。
走进车内，第五代宏光 MINI EV 采用了「环趣美学」设计语言。环形元素贯穿仪表台、出风口、门饰板和储物格，整体视觉比上一代更完整，也更有主题感。配色采用焦糖色和奶油白组成的「焦糖奶油」撞色方案，再配合复古棕白格纹座椅面料，整体风格较为年轻化。
五菱还在仪表台区域设置了一个「百变造景空间」，既能储物，也可用于个性化展示，并采用了同级少见的波点镭雕工艺，质感比普通注塑或喷漆更细腻。副仪表台则采用「灵动岛」式一体化环形设计，将杯架、手机位和储物格整合在一起。
并且变速机构升级为怀挡设计，换挡时不用低头，手也无需离开方向盘，中央区域因此腾出了更多储物空间。
便宜但不将就
智能配置上，第五代宏光 MINI EV 这次同样升级了不少地方。
新车配备 10.1 英寸中控屏，是同级中尺寸最大的方案之一。下拉式控制中心集成了 17 项高频功能，UI 提供 5 种壁纸可选，还支持日夜模式智能切换。
手机互联支持 Apple CarPlay、华为 HiCar 和 Carlink 三大主流系统，同时支持有线与无线连接。
驾驶模式则提供经济、标准和运动 3 种选择，能量回收模式则有舒适、标准和强 3 档可调，支持靠近自动解锁、远离自动闭锁，踩下刹车即可启动，无需插钥匙；开门自动上电，关门闭锁后自动下电。
手机 App 远程控制功能也比较齐全，支持远程启动、导航寻车、双闪鸣笛定位、远程解闭锁、远程预调空调、查看实时电量与充电状态、预约错峰充电，以及预约空调定时开启。
主动安全层面，新车标配同级少见的 ESC 车身稳定系统，并针对微型车使用场景进行了专项调校，集成 ABS、EBD 等功能，在转向过度、转向不足和湿滑路面等工况下可自动介入。
电子手刹和自动驻车同样是标配，对坡道起步和拥堵工况更友好。高清倒车影像与后倒车雷达，则承担了停车时最基础、也最实用的安全辅助功能。
被动安全方面，车身采用环状笼式结构，高强钢占比达到 60%，热成型钢占比为 5.84%，关键防护区域使用 1500 MPa 超高强度钢材。
五菱表示，整车共进行了 14 种碰撞工况、累计 30 余次试验，覆盖从低速到高速、从正面到侧后碰的多种极端场景，模拟强度超过法规要求。模块化车身设计还能在轻微碰撞后显著降低维修成本，节约幅度超过 90%。
新车搭载了「神炼电池」，电池箱体采用 2 横 6 纵结构设计，底部设置了碰撞吸能结构，并 MUST 件将结构梁、侧板和热管理系统集成为一体，结构强度较传统方案提升超过 60%，维护成本降低 90%。
车云双 BMS 智能协同系统可在云端实现超过 240 项安全监管和超过 80 项故障预警，电池还具备加热和智能保温功能，在充电枪连接电源的状态下，可以在 24 小时内将电池温度维持在 20 ℃ 至 35 ℃ 的工作区间。
动力系统上，新车搭载 30 kW 三合一集成电驱，将电控、电机和减速器集成为一体，0 至 50 km/h 加速时间为 4.56 秒。
新车有 205 km 和 301 km 两个续航版本，其中 205 km 版本的度电续航里程超过 12.65 km/kWh，全系百公里综合电耗为 8.9 kWh，折算下来每公里使用成本约 0.05 元。
第五代五菱宏光 MINI EV 同时支持直流快充、交流慢充和家用 220 V / 10 A 插座。直流快充模式下，电量从 30% 充到 80% 需要 35 分钟；交流慢充从 20% 充到 100% 最快 4.8 小时。
随车充电枪内部电路板防护等级达到 IP67，充电枪与插座连接后的整体防水等级为 IP55，支持雨天户外充电。
除此之外，当低压蓄电池电压低于 11.9 V 且持续 14 秒、整车 SOC 不低于 10% 等 5 项条件同时满足时，车辆会自动启动 3 小时补电功能，用来防止小电瓶亏电。
底盘结构采用前麦弗逊式独立悬架和后三连杆式非独立悬架，制动系统标配前后盘式刹车。
如果把第五代车型放回整个宏光 MINI EV 家族的演进脉络里，会看到一条很清晰的演进过程。
第一代主打小巧便利，第二代强调时尚好看，第三代开始突出好玩有趣，第四代则往从容舒适上走。
而到了第五代，五菱想把前几代积累下来的产品价值重新整合起来，把四门布局正式固化为家族标配，再在设计语言、智能体验和续航上做一次系统升级。
宏光 MIN IEV 在 2020 年进入市场时，几乎带着一种开荒者姿态。那时，中国的微型纯电代步车市场还没有真正成熟，五菱抓住了「路面堵、停车难、油费高」这些非常现实的痛点，用一款价格低、好停车、使用成本也低的小车，迅速切入了城市通勤人群。
但现在 A0 级的市场风向变了。
早期比的是「有没有」「够不够用」，现在更看车辆外观是否漂亮，智能体验是否优秀以及是否有能被记住的差异点。
过去，宏光 MINI EV 最强的地方，是用极低门槛满足了城市短途出行的刚需。
现在它想做的，是在这个基础上加入更好的空间、设计、智能和安全性，让宏光 MINI EV 从「便宜的小车」，慢慢变成一台真正更好用、也更像样的代步车。
最近有支叫《霍去病》的 AI 短片让我印象深刻，播放量轻松破亿，逼真得让人以为是重工业大制作。
真相是：3 个人，48 小时，从立项到成片。 核心创作者还不是影视科班出身，人家之前只是一名内容运营。
同样正在大火的《雪山救狐狸》 AI 小短片，已经衍生出了一个「复仇宇宙」，让全民都开始了这场「抽象狂欢」，甚至连不少大 V 都一起玩梗。
如果要用一句话来形容这件事，我只想说：传统影视工业那套「排期三个月、经费三百万」的秩序，正在被悄悄地颠覆着。
现象级的热门特效视频，很可能就藏在你的下一个 AI 工具里。
但别以为小白就能做到这样的程度，一旦你想试试，就会发现，总是被迫在各种网页和软件之间反复横跳：找这个大模型写脚本文案，切到那个工具生成图像，再换一个平台去把图转成视频。它们就像是公司里各自为战的员工，彼此之间毫无默契，记忆不互通。
一旦某个环节的产出偏离了预期，整条流水线就得推倒重来。
最近 OpenClaw 爆火后，已经有网友尝试指挥龙虾来完成影视创作全流程 —— 用 AI 生成素材，导入 Premiere Pro，再让 Agent 自行完成剪辑。从策划到最终成片，除了疯狂消耗 Tokens 之外，没什么问题。
前期策划、脚本写作、素材生成、剪辑、裁切、配音、字幕，AI 全包了。
这的确让人兴奋，但大多人还会茫然，这……是一种新工作流，但具体怎么跑起来？用什么工具？接口在哪？指令怎么写？中间还隔着一条不小的鸿沟。
恰好最近，我留意到常用的一个视频生成工具 Vidu，上线了 ViduClaw 「V 龙」——全球首个多模态创意营销 Claw。虽然此前已有不少 AI 厂商推出了自家的「Claw」，但作为视频模型厂商，而且做得这么完整的，Vidu 是我见到的业内头一个。
APPSO 体验后，我认为尤其是两类人 —— 广告营销和电商从业者，终于能吃上「真香」的龙虾了。
因为目前体验下来，Vidu Claw 完全不是那种需要你不停折腾养虾的「小众自嗨」，而是目前头一个能实际创意落地、直接把最终成片拍在你桌上的「营销全链路」龙虾。
🎁 APSPO 给大家也准备了福利，登录 vidu.cn，输入邀请码：APPSON1，注册即送 500 积分，快一起来体验吧。
单枪匹马，也能「团队级」交付提案
先说说它是什么。
市面上多数的 AI 视频生成器只是单纯的工具，而 Vidu Claw 更像是一个「全能员工」。
它把 Marketing 领域里不同岗位的能力全部打包成一个 Skill，集中赋能给了你的操作终端。
不过，过去那些厉害的 Skill，总是要研究各种复杂的代码部署，一步跑错，整个龙虾可能都嘎了。而 Vidu Claw 开箱即用。直接进入 https://abc.vidu.cn/vidu-claw，登录账号，输入邀请码 XXXX，就完事了。
当然，如果你已经部署了自己的龙虾，只要在龙虾的对话框里输入一行简单的指令：「帮我安装 Skills https://github.com/Saerdna/vidu-skills」，你也能让它即刻入职。
那么，它到底能做什么？
就拿广告行业里最常见的工作来举例：给客户提案。在从业的几年时间里，一个 Campaign 从 Brief 解读、市场与受众分析，到头脑风暴，再到最终的方案包装，每一步都在疯狂消耗人力和时间。尤其在提案阶段，最让人无力的就是「光靠嘴说」。
比如，我曾在广告公司负责过一个护肤品的案子，当时我们定的主题是「自信转身，高光一刻」。我脑子里有着极其清晰的画面：女主角转身时的光影变化、发丝的飘动、配合着鼓点的运镜。
但在现实中，受限于预算和排期，我们不可能为了一个还没中标的提案去实拍一条 Demo，最后只能拿着几张粗糙的分镜草图，指望客户凭空「脑补」出那种高级感。
现在，Vidu Claw 不仅能精准理解这些抽象的创意，还能直接跑出一整套极具质感的视觉方案。
我可以拍好产品后，直接用 Vidu Claw 生成视频静帧图，然告诉它我想要的效果，它就开始干活了。
它不是毛头小子上来就哐哧干活，而是先理解我的需求，写出对应的视频画面脚本，再调用合适的镜头，才正式「开工」。
开工之后，它还会随时给我同步状态。有新进展了再来敲我，不用我干等着。
如果它在「摸鱼」没回你消息，你还可以直接问它进展怎么样了。
很快，一个简短的演示短片就搞定了。
相比于过去需要精雕细琢提示词、在多个平台间来回倒腾的折磨，Vidu Claw 带来的绝不仅仅是生产力的解放。它打破了过去需要策划、美术、导演、后期一整个团队通力合作的壁垒，让所有环节的交付能力浓缩于你一人之手。
现在，哪怕只是我一个人坐在屏幕前，也能端出完整团队级别的专业提案 —— 我一个人，就是一间五脏俱全的创意广告公司。
让每一个独立创作者，都有专业级的底气
如果说 Vidu 过去的能力更专注于电商和广告，那么 Vidu Claw 则是它的一次关键进化：它成为了独立创作者的「超级助理」。
还在广告公司摸爬滚打时，遇到瓶颈至少还能拉上几个同事头脑风暴，拼凑出一个相对完美的方案。但自从转做自由职业后，个人的能力再全面，也难免会遇到「双拳难敌四手」的时刻。
不仅仅是我这样的文字工作者，很多单打独斗的自媒体人都有过同样的无力感。
但 Vidu Claw 的到来改变了这种单兵作战的劣势。想做一支降噪耳机的创意短片？现在只需要扔给它几张产品图，加上一句话的描述，它就能包揽爆款脚本、镜头调度以及背景音乐的匹配。
这甚至让我回想起了职业生涯里的一次「意难平」。
曾经，我为一个新锐茶饮品牌构思过一套充满夏日清新感的视频创意。想法很好，但因为没能拿出足够抓人的动态视觉演示，方案显得单薄，最终遗憾落选。
如果把当时的场景放到今天，结果也许会完全不同。
哪怕只有我一个人，只需要把茶饮的物料图和参考人物发给 Vidu Claw，它就会自动梳理出符合夏日清爽氛围的调性，替我写好每一幕的分镜，安排好运镜走向，铺上配乐，直接生成一支可以放在大屏幕上向客户展示的成片。
我想，如果当时有 Vidu Claw 的帮忙，我们也许就不会错失这个机会了。
从「好玩的玩具」，到「好用的生产力」
AI 工具的焦虑，本质上来自两件事：一是「学不完」，二是「用完还是啥活没干」。
各种 Agent 涌现，确实突破了聊天框的桎梏，但高昂的学习成本和依然存在的平台割裂感，并没有真正给打工人减负，反倒催生了一种新型焦虑——我花了三个小时学了这个工具，但我原来要干的活还在那里等着我。
这是把工具当目的，而不是把工具当手段的结果。
但在使用 Vidu Claw 时，我完全感受不到这种焦虑。相反，我有一种踏实感——那种真正能帮人把活干完、把事落地的技术，终于来了。
回想在广告行业的那段日子，每一天都在和 Deadline 赛跑，为憋不出好点子抓狂，或是因为团队交付延迟而急得落泪。但如今重新用 Vidu Claw 操刀这些业务，曾经那种压迫感就逐渐消散了。
我唯一的感慨就是「相见恨晚」：如果当年我们拥有这个永远 24 小时在线、能瞬间响应热点和需求的神队友，是不是就能留下更多令人惊叹的爆款案例？
我想，一款真正优秀的「Claw」，就应该像 Vidu Claw 这样。
它既不是纯粹只能提供情绪价值的 Chatbot，也不是激进到企图取代人类的审美和创意。相反，它只会默默在后台扫清一切技术执行上的障碍，让我能用最快的速度、最低的成本，去验证那些天马行空的灵感。
所以，如果你也苦于脑海里光怪陆离的创意无法成真，不如也试试 Vidu Claw 吧。目前，Vidu Claw 已开放内测，输入 AppSo 为大家准备的邀请码 APPSON1，注册即送 500 积分，快来 Vidu Claw 施展你的创意吧。
带队发布 Qwen 3.5 小模型系列、获马斯克公开点赞，20 小时后在社交媒体宣告离职。林俊旸离开阿里的方式，本身就是 2026 年 AI 行业最戏剧性的一幕。
32 岁，阿里最年轻的 P10，一手将千问做到全球下载量超 10 亿次、衍生模型超 20 万款，成为全球开源模型的新王。他的离开源于一次组织架构调整的分歧：
阿里希望将 Qwen 团队按预训练、后训练、视觉、语音等维度水平拆分，与通义实验室其他团队合并；林俊旸则坚信预训练、后训练乃至基础设施团队应该更紧密地垂直整合，而非割裂。这不只是管理风格之争，更是对「怎样才能训出最好的模型」这个根本问题的路线分歧。
离开近一个月后，林俊旸发出了这篇长文。他没有回应任何人事风波，直接亮出了自己对 AI 下一阶段的判断：我们正在从「训练模型」的时代，进入「训练智能体」的时代。
这篇文章之所以值得逐字读完，不仅因为写它的人在过去两年亲手操刀了 Qwen 全系列的后训练，更因为林俊旸在文中罕见地复盘了 Qwen3 在「混合思考模式」上的得与失。
以下为 APPSO 对林俊旸的编译：
原文🔗 https://x.com/JustinLin610/status/2037116325210829168
从「推理式思考」到「智能体式思考」
过去两年，彻底改变了我们衡量 AI 模型的方式。
OpenAI 的 o1 证明了一件事：「思考」可以是模型的核心能力，可以专门训练出来、直接交到用户手里。DeepSeek-R1 紧随其后，证明这种「推理式后训练」并非大厂专利，可以在原始实验室之外复现和扩展。用大白话说：o1 是一个被教会了「回答之前先想想」的模型，R1 则是一个开源版的同类选手，跟 o1 打得有来有回。
那个阶段很重要。但 2025 年上半年的行业主旋律，说到底还是在围绕一件事打转：怎么让模型「想」得更多。 让它在推理阶段烧更多算力，用更强的奖励信号训练它，暴露或控制那些额外的「思考过程」。
现在的问题是：然后呢？
我相信答案是智能体式思考。为了行动而思考，一边跟真实环境交互，一边根据世界的反馈不断修正计划。
1. o1 和 R1 的崛起真正教会了我们什么
第一波推理模型教会我们一个朴素的道理：想在大模型上把强化学习跑起来，你得有靠谱的评分标准。
什么叫靠谱？就是答案能判对错、结果能验证、反馈信号足够清晰。数学题有标准答案，代码能跑测试，逻辑推理能验证步骤。这些领域之所以成了强化学习的主战场，就是因为在这里，模型收到的奖励信号远比「让人类标注员觉得这个回答还不错」强得多。换句话说，强化学习终于能优化正确性，终于不用只追求看着像那么回事了。
然后，基础设施的重要性一下子凸显出来了。
一旦你开始训练模型进行更长的推理链条，强化学习就不再是在监督微调上面加个小配件那么简单了，它变成了一个重工业级的系统工程。你需要大规模的模拟推演（rollout）、高吞吐量的答案验证、稳定的策略迭代、高效的采样流程。推理模型的诞生，表面看是算法突破，底下看是基础设施的胜利。
OpenAI 把 o1 定义为用强化学习训练的推理产品线；DeepSeek R1 接棒验证了同一方向，同时也展示了推理式强化学习对底层算法和基础设施的要求有多高。
APPSO 划重点： 第一次大转折发生了。行业焦点从「扩展预训练」转向「扩展面向推理的后训练」。模型变强靠的不再是吃更多数据，靠的是在训练后阶段学会「怎么想」。
2. 真正的难题从来不只是「融合思考和指令模式」
2025 年初，我们 Qwen 团队心里有一张很大的蓝图。
理想中的系统长这样：一个模型同时搞定「思考」和「执行」两种模式。你可以手动调节它思考的深度，轻度、中度、深度，就像调空调温度一样。更理想的情况是，模型自己就能判断：这道题简单，直接答；这道题有点难，多想想；这道题极难，调动全部算力来啃。
方向是对的。Qwen3 是当时最清晰的公开尝试之一。 它引入了「混合思考模式」，一个模型家族里同时支持「想了再答」和「直接答」两种行为，还描述了一条四阶段后训练流水线，其中明确包含了在长链推理冷启动和推理强化学习之后的「思考模式融合」步骤。
但融合这件事，说起来一句话，做起来要人命。
难在哪？难在数据。
很多人一听「融合思考和指令模式」，脑子里想的都是模型层面的事：一个模型文件能不能同时跑两种模式？一套对话模板能不能在两种风格之间切换？一个推理服务能不能暴露正确的开关？这些确实要解决，但都不是最深的坑。
最深的坑是：两种模式想要的东西，从根儿上就不一样。
你想想，一个好的「指令模型」该长什么样？干脆、简洁、格式规范、响应快。企业用户拿它来批量改写文本、打标签、做模板化客服、结构化数据提取，这些场景要的是效率和稳定，不需要深思熟虑。
一个好的「思考模型」呢？恰恰相反。它该在难题上多花时间、维持清晰的推理中间步骤、探索不同的解题路径、保留足够的「思考余量」来确保最终答案的正确性。
这两种性格天然打架。 如果融合的训练数据没有精心设计，出来的模型往往两头不讨好：思考的时候啰嗦、犹豫、不够果断；执行指令的时候又不够利落、不够稳定、比客户真正需要的版本更贵更慢。
说实话，我们在平衡融合与数据质量的过程中，没有把所有事情都做对。
在不断修正的过程中，我们也仔细观察了用户到底怎么用这两种模式。结论是明确的：这两种行为画像确实在相互拉扯。
现实很诚实。2025 年晚些时候，在 Qwen3 最初的混合架构之后，我们的 2507 版本还是发布了独立的 Instruct 和 Thinking 版本，包括分开的 30B 和 235B 变体。大量商业客户根本不需要思考模式，他们要的就是高吞吐、低成本、高度可控的指令行为来跑批量任务。对这些客户来说，融合不是福音，是多余的成本。拆开来做，反而让两条线的团队都能更专注地解决各自的问题。
其他实验室走了相反的路：
Anthropic 公开押注集成式路线。Claude 3.7 Sonnet 是一个混合推理模型，用户可以选择普通回复或扩展思考，API 还能设定「思考预算」。Anthropic 直接放话：推理应该是模型的集成能力，不该单独拎出来做一个独立模型。
GLM-4.5 同样定位混合推理，把推理、编程和智能体能力统一到一个模型里。
DeepSeek V3.1 后来也做了类似的事，推出了「Think & Non-Think」混合推理方案。
那么问题来了：谁是对的？
答案不在「融合」还是「分离」这个二选一本身，在于融合是否有机。如果思考模式和指令模式只是尴尬地挤在同一个模型里，像两个性格迥异的人被硬塞进一件衣服，用户体验不会好。
真正成功的融合，需要一道平滑的光谱：模型能自如地在不同推理力度之间切换，最好还能自己判断该用多大力气。GPT 风格的 effort control（推理力度控制）指向了这个方向，这是一个关于「花多少算力来想」的连续策略，不是一个「想 / 不想」的二元开关。
APPSO 划重点： 林俊旸罕见地直言 Qwen3 在融合上「没做到完全正确」。核心矛盾其实很好理解：一个追求快准狠的执行者，和一个追求深思熟虑的思考者，硬融到一起，很容易两头都做成半吊子。
3. 为什么 Anthropic 的方向是一种有益的纠偏
Anthropic 在 Claude 3.7 和 Claude 4 上的做法，是一种值得注意的克制。
他们没有大谈模型有多能「想」，把重点放在了：集成推理、用户可控的思考预算、真实世界任务、编程质量，以及后来的关键一步，让模型在思考的过程中就能动手用工具。Claude 3.7 是带可控预算的混合推理模型；Claude 4 更进一步，推理过程和工具使用可以交错进行，边想边干。与此同时，Anthropic 把编程、长时间运行的任务和智能体工作流摆到了最优先的位置。
这里面有一个深刻的洞察：
推理链更长，不等于模型更聪明。 很多时候恰恰相反。一个模型如果对所有问题都用同样冗长的方式来「推理」，说明它根本分不清轻重缓急。它可能正在失败于三件事：该优先处理什么（优先级判断）、该压缩掉什么（信息浓缩）、该在什么时候停止想而开始做（行动决策）。
Anthropic 的做法暗示了一种更有纪律的观点：思考应该为具体的工作目标服务。 如果你要做的是编程，那思考就该帮你导航代码库、规划架构、拆解问题、恢复报错、编排工具调用。如果你要做的是智能体工作流，那思考就该帮你在漫长的执行过程中保持质量，而不是产出一堆令人印象深刻但没有实际行动力的中间长文。
这种「思考必须服务于行动」的理念，指向了一个更宏大的命题：
我们正在从训练模型的时代，进入训练智能体的时代。
这句话我们在 Qwen3 的博客里也明确写过。智能体是什么？一个能制定计划、决定何时行动、使用工具、感知环境反馈、修正策略、并在长时间跨度上持续运作的系统。一句话概括它的核心：与真实世界的闭环交互。
APPSO 划重点： 长不等于强。Anthropic 的实践提供了一个重要的纠偏信号。思考的价值在于有没有真正服务于最终的行动目标，不在于产出了多少字的推理过程。这是从「炫技式推理」到「实用型思考」的转向。
4.「智能体式思考」到底意味着什么
说了这么多铺垫，现在进入正题。
智能体式思考和推理式思考，优化目标完全不同。
打个比方：推理式思考就像闭卷考试，评判标准是你交卷那一刻答案对不对。模型能不能解出定理、写出证明、产出正确代码、通过基准测试。想得再天花乱坠，最终只看结果。
智能体式思考更像是在真实世界里做一个项目。 评判标准不是某一刻的答案，是你能不能在跟环境不断互动的过程中持续推进、持续解决问题。
核心问题变了。
不再是「模型能想多久？」，变成了：「模型能不能以一种维持有效行动的方式来思考？」
这要求模型处理一堆传统推理模型可以绕开的难题：
- 什么时候该停止思考、开始动手？ 想太多会错过行动窗口，想太少会犯错
- 该调用哪个工具、先后顺序是什么？ 这是一个规划和调度问题
- 怎么消化来自环境的嘈杂、不完整的信息？ 真实世界不会给你干净的输入
- 失败了怎么办？ 不能崩溃，得修正计划继续干
- 怎么在几十轮交互、几十次工具调用之后还保持连贯？ 这是长程记忆和一致性的问题
如果用一句话概括：
智能体式思考 = 通过行动来推理的模型。它在做的过程中不断地想。
APPSO 划重点： 推理式思考像闭卷考试，智能体式思考像在真实世界里做项目。前者看最终答案对不对，后者看你能不能在复杂、动态、充满意外的环境里持续推进。这是 AI 能力评价体系的根本性转向。
5. 为什么智能体 RL 的基础设施更难
目标一变，底层的工程全都要跟着变。
经典推理强化学习的那套基础设施，不够用了。
直观地理解一下区别：在推理 RL 里，模型做一道题、给出一个答案、评估器打一个分，整个过程基本上是自包含的，评估器也相对干净。就像在一个封闭的考场里阅卷。
但在智能体 RL 里，模型不是在考场里答题，它活在一个复杂的真实环境中。 工具服务器、浏览器、命令行终端、搜索引擎、模拟器、代码执行沙箱、API 接口、记忆系统、调度框架……模型的策略嵌在这一整套系统里。环境不再是一个站在旁边打分的裁判，它本身就是训练系统的一部分。
这带来了一个新的硬需求：训练和推理必须更干净地解耦。 否则整个系统的吞吐量会崩掉。
举个具体的例子：一个编程智能体生成了一段代码，需要在真实的测试环境里跑一下看结果。这时候，推理端在等执行反馈，干不了别的；训练端在等完成的轨迹数据，也饿着。整条流水线的 GPU 利用率远低于你在经典推理 RL 里的预期。再加上工具响应延迟、环境状态不完全可见、每次交互都会改变环境状态，这些低效会成倍放大。结果就是：你还远没达到想要的能力水平，实验就已经慢得让人崩溃了。
环境本身也变成了一等公民级的研究课题。
在监督微调（SFT）时代，所有人都在拼数据多样性，谁有更多更好的标注数据，谁就占优势。在智能体时代，该拼的是环境质量了：环境稳不稳定？够不够真实？覆盖了多少场景？难度梯度合不合理？状态空间够不够丰富？反馈信号够不够有营养？模型能不能找到漏洞作弊？大规模生成训练轨迹的效率够不够高？
环境构建正在从一个「顺手搭的实验配件」，变成一个独立的创业赛道。如果你训练的智能体最终要在类生产环境中运作，那这个环境本身就是你核心能力栈的一部分。
APPSO 划重点： 一句话总结这个转变，SFT 时代拼数据，智能体时代拼环境。构建高质量的训练环境，正在从「实验室的脏活累活」升级为「决定你能走多远的战略资产」。
6. 下一个前沿是更可用的思考
我的判断是：智能体式思考将成为思考的主导形态。
它最终很可能取代那种旧式的静态独白推理，就是那种模型关起门来、对着自己嘟嘟囔囔写一大篇内部推理过程，试图用更多更多的文字来弥补「我没法跟外界交互」这个根本缺陷的做法。
即便面对极其困难的数学或编程问题，一个真正先进的系统也应该有权利去搜索、去模拟、去执行、去检查、去验证、去修正。目标是把问题切实解决掉，而且解决得稳健、高效。 不是比谁的推理链写得更长更好看。
但训练这类系统，有一个比什么都棘手的挑战：奖励劫持（reward hacking）。
一旦模型有了真正有意义的工具使用能力，奖励劫持的危险就成倍增加。怎么理解？
- 一个能搜索的模型，可能在强化学习训练过程中学会了直接搜答案，不是靠推理做出来的，是查到的。
- 一个编程智能体，可能学会了利用代码仓库里的未来信息（比如测试用例本身就暗含了答案）、滥用日志、或者发现某个捷径让任务直接「通过」但其实什么都没做。
- 如果训练环境有隐藏的信息泄漏，模型可能看起来表现超人，实际上只是被训练成了一个高效作弊者。
这就是智能体时代比推理时代精细得多、也危险得多的地方。 工具越强大，模型越有用，但模型能钻的空子也越多。更好的工具同时扩大了「虚假优化」的攻击面。
我预期，下一个让整个行业卡住的研究瓶颈，将来自这几个方向：环境设计、评估器鲁棒性、反作弊协议、以及策略与世界之间更有原则的接口。
但方向是清晰的：工具赋能的思考，就是比闭门造车的思考更有用，也更有希望带来真实世界的生产力提升。
智能体式思考还意味着一种全新的系统工程。核心智能将越来越多地来自于多个智能体如何被组织起来：一个负责全局规划和任务分发的编排器（orchestrator），一群各有专长的专业智能体（specialist agents），以及执行更具体任务的子智能体（sub-agents），后者帮助控制上下文窗口、防止信息污染、在不同层级的推理之间保持清晰的边界。
未来的路线图是三级跳：从训练模型，到训练智能体，再到训练系统。
APPSO 划重点： 工具让模型更有用，也让模型更容易作弊。奖励劫持是智能体时代的「定时炸弹」。谁先解决好环境设计和反作弊问题，谁就掌握了下一阶段的竞争主动权。
结论
推理浪潮的第一阶段，确立了一件至关重要的事：当反馈信号靠谱、基础设施扛得住的时候，大模型上的强化学习能够产出质变级别的认知提升。
但更深层的转变，是从推理式思考到智能体式思考：从「想更久」，到「为了行动而思考」。
训练的核心对象已经变了。不再是单一的模型，是模型 + 环境构成的整个系统。更具体地说，是智能体本身，加上围绕它的一切工程。这意味着什么研究最重要也变了：模型架构和训练数据当然还重要，但环境设计、rollout 基础设施、评估器鲁棒性、以及多个智能体之间的协调接口，重要性一点不输前者。
它还改变了「好的思考」的定义：在真实世界的约束下，能够维持有效行动的那条推理链，才是最好的。 不是最长的那条，不是看起来最酷炫的那条，是最有用的那条。
它也改变了竞争优势的来源：
推理时代，拼的是更好的强化学习算法、更强的反馈信号、更可扩展的训练流水线。
智能体时代，拼的是更好的训练环境、更紧密的训练与推理一体化、更强的系统工程能力，以及闭合「决策 → 后果 → 学习」这个循环的能力。
说到机器人，过去两年科技圈里，最不缺的大概就是各种机器人「后空翻」的视频。
社交媒体上的讨论和各大公司的宣传片，也让人觉得我们距离被机器人接管，似乎就差那一个季度的距离。
刚刚，在 2026 中关村论坛年会上，几位国内具身智能的创始人，进行了一场「百亿具身智能圆桌会议」。来自银河通用的王鹤、智平方张鹏、千寻智能高阳、原力灵机唐文斌，以及星动纪元的席悦坐在一起，聊了聊具身智能的核心议题。
现在的具身智能到底发展到哪一步了，哪些场景是得到了验证？
技术方面，要让机器人真正进入我们的生活学习和工作，需要解决的问题是数据、模型还是机器人硬件？
以及未来一两年内，具身智能的主要发力场景会集中在哪些方向，工业化落地多还是真的有望进入家庭？
最后，他们也谈到了具身智能的发展，需要像自动驾驶一样，有 L3、L5 类似的标准，才能规范整个机器人行业所处的智能水平。
欢迎来到机器人的 GPT-2.0 时代
如何定义刚刚过去的 2025 年与机器人赛道全面进击的 2026 年？
五位大咖给出了高度一致的研判：2025 年是「打基础」的蓄势之年，而 2026 年将是机器人场景泛化能力提升，和商业规模化落地的元年。
千寻智能的高阳将当前的具身智能所处的阶段，比喻为大语言模型的 GPT-2 时代。
▲千寻智能联合创始人 高阳
他提到具身智能行业，在 2025 年解决了大量数据基建层面的问题，随着模型参数与数据规模的提升，2026 年极有可能迎来跨越至 3.0 时代的跃变。
原力灵机唐文斌也坦言，当前行业仍处在发展初级阶段，但在数据规模化驱动下，行业斜率（增速）极大。
他直言哪怕今天我们坐在这里谈论模型、算法，但是连一个大规模的 benchmark 都还没出现，无法准确的衡量不同具身智能的水平。
▲星动纪元联合创始人 席悦
星动纪元联合创始人席悦则提到，过去一年资本的疯狂涌入，一些 2025 年没有出现的公司，在 2026 年突然涌现；同时也伴随着很多公司突然就消失。
这是速度和加速度都飞快的一年。
银河通用创始人王鹤则提到了前段时间他们和清华大学合作的项目，让机器人也可以上场打网球。他说随着很多概念的逐渐清晰，具身智能是正在迎来从实验室走向真实世界的时刻。
得数据者得天下
和李飞飞推出的大规模图像数据集 ImageNet，成为深度学习发展中重要一环类似，具身智能的发展也需要大量的数据。
相比于 ChatGPT 这类大语言模型能够从互联网的海量文本里面提取数据，物理世界的高质量交互数据依然缺失。
星动纪元的席悦说，「数据，是当前最卡脖子的瓶颈」。
想要让机器人能在复杂的特种环境里自主工作，就需要它在真实场景里收集数据。但真实场景的试错成本太高了，没有哪个厂长愿意让一个半成品机器人在自家流水线上瞎折腾。
原力灵机则说的更直接，唐文斌认为数据本质上就是钱的问题，它不是最关键的，花钱就可以解决。真正的数据难题是需要让机器人从真实场景里面反馈数据。
但他也提到，这会是一个鸡和蛋的问题。现在的机器人不成熟，没有办法被批量部署，但是想要机器人得到进步，我们又需要机器人被批量使用。
▲智平方联合创始人 张鹏
智平方的张鹏认为，真正能让模型产生质变的，永远是一线真实场景回流的数据。而在数据之外，模型的架构和系统的设计也同样重要。
他认为具身智能是「模型+本体硬件+场景系统」的三位一体的综合实力比拼。让机器人在不同场景上，能够以更小的成本去适应更多的场景，对具身智能行业应用来说是一个非常大的挑战。
就像自动驾驶领域的特斯拉和 Waymo。谁能以最低的成本，让最多的机器人在真实物理世界里跑起来，谁就能拿到通往 GPT-3.0 时代的入场券。
做家务不是今年的优先场景
如果说 2025 年是拼 Demo、跳芭蕾、表演武术的一年，那 2026 年就是拼场景的一年。
而这些创始人们选出的落地场景，都不约而同地放弃了科幻电影里那些高大上的 C 端家庭场景，转而一头扎进了物流、公共服务，甚至是街头零售。
张鹏、高阳与席悦一致看好半结构化的工业制造、简单的服务与物流搬运场景。
特别是物流环节中那些「人类只需短时间培训即可上岗」的日结型工作，其高标准化和明确的指标要求，能成为机器人最易替代与规模化复制的突破口。
▲原力灵机创始人 唐文斌
唐文斌则给出了四个极为严苛的落地标准，堪称具身智能的「避坑指南」。
第一，必须是能容忍错误的场景；第二，必须对效率有容忍度；第三，需要一定的泛化能力，否则直接用非标自动化机器就行；第四，能够长时间作业算得平账。
他幽默地提到，在技术尚不完美的当下，「伪装成干活的跳舞」，能够提供情绪价值的展示型应用，也不失为一种极佳的商业路径。
▲银河通用创始人 王鹤
银河通用的王鹤提到了他们正在全国铺开的「太空舱」零售店。在这些充满未来感的舱体里，机器人自主帮顾客取货。
机器人取货的动作可能没有人类店员那么利索，但它新奇、酷炫，为顾客提供了极高的「情绪价值」，顾客愿意为这份体验买单。
同时，在这个过程中，银河通用已经积累了 8 万小时的真实货架取货数据。
这不仅是一个成熟的商业场景，更是一个极其巧妙的具身智能数据采集方案。
在圆桌会议的最后，他们还聊到了整个具身智能行业需要一些标准。
刚好今天央视新闻有报道，中国信通院联合 40 余家单位，发布了具身智能领域的首个行业标准，将于 2026 年 6 月 1 日实施。
该标准不仅统一了基准测试框架（静态仿真、动态仿真、真实环境、组合式），还配套建立了包含超 1 万条测试任务的题库，覆盖工业、家庭等 300 种场景，结束了行业「无标可依」的现状。
▲知名的具身智能算法评测平台 RoboChallenge
几位创始人也提到了标准、法律和安全的重要性，只有一套广泛认可的行业标准，才会有具身智能实质性和规模性的进步。
结束的时候，主持人说今天是「百亿」，希望明年能变成千亿具身智能对话。
是的，还没到万亿，机器人要想彻底接管人类，可能还需要再练习好几年。
龙虾，是最近 AI 圈出现频率最高的词汇。
它指的是 OpenClaw，一个近期在AI圈迅速蔓延的开源智能体框架。有人觉得它像贾维斯，有人觉得它像脚手架，有人觉得它像轻量级操作系统，所有人都在用，而且越用越停不下来。
围绕它的讨论也随之而来：龙虾能干什么，干不了什么，下一步往哪走，算力够不够，谁在受益，谁在焦虑。
现在，行业里最靠近前线的一批人坐下来，认真聊了聊这件事。就在刚刚，月之暗面创始人杨植麟在北京中关村论坛年会的开源主题圆桌中主持了一场五人谈话，智谱创始人张鹏、无问芯穹创始人夏立雪、小米 MiMo 大模型负责人罗福莉、香港大学助理教授黄超共同参与。
对话从 OpenClaw 的实际使用体验出发，延伸至模型定价逻辑、推理基础设施的结构性瓶颈、模型架构创新，以及对未来十二个月行业走向的集体判断。
从聊天到真正干活，OpenClaw 改变了什么
论坛开场，杨植麟抛出了一个共同话题：日常使用 OpenClaw 或类似产品，最有想象力的体验是什么？从技术角度看，如何理解今天智能体框架的演进方向？
张鹏说，他很早就开始自己动手折腾这类工具，当时还不叫 OpenClaw，最早叫 ClawBot。毕竟是程序员出身，折腾这些东西有自己的手感。在他看来，OpenClaw 最大的突破在于把顶尖模型的能力，尤其是编程和智能体方面的能力，交给了普通人。
「这件事不再是程序员或极客的专利。它在模型上方搭起了一个牢固又灵活的脚手架，让原来因为不会写代码而无法实现的想法，今天通过简单的对话就能完成。」他更愿意把 OpenClaw 这类工具称为脚手架，它提供的是一种可能性，而不是一个封闭的产品。
夏立雪的第一反应是不适应。他习惯了和大模型聊天的交流方式，一开始发现 OpenClaw 响应慢，觉得很卡。但后来他意识到，这类工具和聊天机器人有本质区别：它更像是一个能承接大型任务的人，而不是一个回答问题的工具。
「从按 token 计费的模型，到能帮你完成任务的智能体，AI 的想象力空间已经做了一次大的跃升。但与此同时，对整个系统能力的要求也大幅提升，这就是我一开始觉得它卡的原因。」
他随后披露了一个直观的数据：无问芯穹从今年一月底开始，基本上每两周 token 用量翻一番，到目前为止已经翻了十倍。「上次见到这个增速，还是 3G 时代手机流量刚普及的感觉。那时候大家每个月一百兆流量，现在的 token 用量就是那种感觉。」
他认为，现有的所有资源想要支撑这个快速增长的时代远远不够，需要更好的优化和整合。
罗福莉从产品框架设计角度给出了不同的观察。她把 OpenClaw 视为 agent 框架领域一次革命性和颠覆性的事件。她注意到，深度 coding 圈子里很多人的第一选择依然是 Claude Code，但她认为只有真正用过 OpenClaw 的人才能感受到这个框架在设计层面的独特之处，包括近期 Claude Code 的很多新更新，其实也在向 OpenClaw 的设计方向靠近。
她总结了 OpenClaw 核心价值的两个层次。
第一是开源。开源让整个社区能深度参与、持续改进，这是一个非常重要的前置条件。她认为，开源框架的一个关键价值在于把国内参数量不那么大、但水平仍然可观的模型的能力上限大幅拉高，
「在绝大部分场景下，任务完成度已经非常接近 Claude 最新模型的水平，同时它靠一套完整的 harness 系统和 skills 体系把下限也保证得很好。」
第二是点燃了大家对大模型之上那一层的想象力，也就是智能体层。她看到越来越多非研究员背景的人开始通过更强的 agent 框架参与 AGI 的变革，一定程度上替代自己工作中的重复任务，把时间释放出来做更有创造力的事情。
她还提到了一个具体的使用感受：相比 Claude Code 只能在桌面上延展创意，OpenClaw 可以随时随地参与进创意过程，想象力的扩展没有场景限制。
黄超从交互模式切入，分析了 OpenClaw 能引发广泛关注的原因。
他认为第一个关键因素是「活人感」。以往的 Cursor、Claude Code 这些 agent 工具，使用起来更像工具；OpenClaw 以 IM 软件嵌入的交互方式呈现，让人感觉更接近自己想象中的个人贾维斯。「这种活人感是很多人第一次真正觉得 AI 要来了的时刻。」
第二个因素是，OpenClaw 再次验证了 agent loop 这种看似简单但极为高效的框架范式。第三个值得思考的问题是，我们到底需要一个 all-in-one 的超级智能体，还是一套类似轻量级操作系统或脚手架的存在，去撬动整个生态里所有的工具和能力。
他倾向于后者，认为 OpenClaw 更像一个操作系统级别的小管家，通过这个入口，社区里越来越多的人开始设计面向这类系统的应用，以 skills 和 harness 的形式去赋能各行各业，这和整个开源生态天然结合得非常紧密。
干一个任务，消耗原来百倍的 token
杨植麟随后把问题引向了智谱最新发布的 GLM-5-Turbo 模型，以及伴随而来的提价策略，并问这背后反映了什么样的市场信号。
张鹏说，这次更新是在整个发展目标中提前放出来的一个阶段性成果。核心目标只有一个：从「对话」转向「干活」。OpenClaw 让大家意识到大模型真的能帮人完成任务，但这背后对模型能力的要求远超以往。
「它需要自己做长时间的任务规划，不断压缩上下文，随时 debug，还要处理多模态信息。这和传统面向对话的通用模型完全不同。」
GLM-5-Turbo 在这些方面做了专门的加强，尤其是在如何让模型持续自我 loop、不停执行任务这个问题上投入了大量工作。同时也做了效率优化，在面临复杂任务时能用更高效的推理路径完成，避免用户只看到账单上的数字在不停往下掉。
对于提价，在他看来，现在完成一个复杂任务，模型背后的推理链路很长，要写代码、要和底层基础设施打交道、要随时修正错误。消耗的 token 量可能是回答一个简单问题的十倍甚至百倍。模型变大了，推理成本相应提高，价格自然要回归正常的商业价值。
「长期靠低价竞争，对整个行业的发展都不利。我们需要一个良性的商业闭环，才能持续优化模型能力，持续给大家提供更好的服务。」
现有的云计算架构，并非为 AI 设计
随着 token 用量的爆发和行业从训练时代转向推理时代，推理基础设施的压力成为不可回避的话题。
夏立雪说，无问芯穹是一家诞生在 AI 时代的基础设施厂商，目前同时为 Kimi、智谱以及多所高校科研机构提供服务，也在和 memo 合作。他们一直在思考一个核心问题：AGI 时代需要的基础设施是什么样的，以及如何一步步去实现和推演它。
在他看来，当前脚下最紧迫的问题是如何打造一个更高效的 token 工厂。
无问芯穹的做法是从软硬件打通的角度出发，接入了国内几乎所有种类的计算芯片，将几十种芯片和几十个不同的算力集群统一连接起来。「资源不足时，最好的办法有两个：第一，把能用的资源都用起来；第二，让每一分算力都用在刀刃上，发挥出最大的转化效率。」他们也在探索最新的模型结构和硬件结构之间能否产生更深的化学反应。
但他认为，仅仅打造一个标准化的 token 工厂还不够。他提出了一个更根本的判断：当前大量云计算基础设施，在设计上服务的是人类工程师，而不是 AI。「我们做了一个基础设施，上面的接口是为人做的，再往上包一层才能接入智能体。这种方式用人的操作能力限制了智能体的发挥空间。」
他举了一个具体的例子：智能体能做到秒级甚至毫秒级地思考和发起任务，但现有的很多底层能力根本没有为这个速度做好准备，因为人类发起一个任务通常是分钟级别的。这个问题需要打造一套更智慧化的调控系统，他们把它称为 agency 能力的一部分。
从更长远的视角看，他认为真正 AGI 时代到来时，连基础设施本身也应该成为一个智能体，能够自我进化、自我迭代，形成自主的组织。「相当于基础设施有一个 CEO，这个 CEO 是一个 agent，它根据 AI 客户的需求自己提需求、迭代自己的基础设施。这样 AI 和基础设施之间才能产生真正的耦合，而不是一个接收需求、另一个执行的单向关系。」
他们目前也在探索让 agent 和 agent 之间更好地通信，以及 cache to cache 的复制能力。在他看来，基础设施和 AI 的发展应该产生非常丰富的化学反应，这才是真正意义上的软硬协同，也是无问芯穹一直想实现的使命。
算力限制，反而催生意外突破
罗福莉没有直接回答小米的独特优势，而是把问题拉到了整个中国大模型团队的层面，认为这个视角更有价值。
她说，大约两年前，她就看到中国基座大模型团队开始了一次非常重要的突破。这个突破来自于一个被逼出来的命题：在有限算力、尤其是 NVLink 互联带宽受限的情况下，如何突破低端算力的限制，在看似为了效率妥协的情况下做模型结构上的创新。
DeepSeek V2、V3 系列，以及后来的 MiniMax M1 等，都是这类探索的产物。
「这些创新引发了一次真正的变革：怎么在算力一定的情况下，把智能水平发挥到最高。DeepSeek 给所有国内大模型团队带来了一个勇气和信心。」她强调，虽然今天国产芯片的限制已经没有那么严峻，但这段时间被逼出来的对更高训练效率、更低推理成本的模型结构探索，形成了真正有价值的技术积累。
她提到了几个具体方向：混合稀疏架构（hybrid sparse）、Kimi 的 KSA 架构、小米面向下一代的新结构。这些都区别于当前这一代的 transformer 架构，是在思考如何为智能体时代做更好的模型结构创新。
她特别强调了长上下文能力的重要性，并把它和 OpenClaw 直接挂钩。
「OpenClaw 越用越好用、越用越聪明，前提是你的推理上下文足够长。但很多模型做不到一兆甚至十兆的 context，不是能力问题，是成本问题，推起来太贵、速度也太慢。只有在长上下文下成本够低、速度够快，才能把真正有生产力价值的复杂任务交给模型去完成。」
她进一步描述了这条路径的终点：在超长 context 的支撑下，模型可以在复杂的环境里完成对自我的进化，包括对框架本身的优化，也包括对模型参数本身的迭代。这个方向在预训练侧要做好长上下文架构，在后训练侧要构造更有效的学习算法，采集在一兆、十兆、百兆上下文里真实具有长期依赖性的文本和复杂环境轨迹数据。
她也分享了一个来自团队内部的数据：借助 Claude Code 加顶尖模型的组合，团队做大模型研究的同学，研究效率已经提升了近十倍。
规划、记忆与工具调用
黄超从技术角度系统梳理了当前智能体框架在三个核心模块上的主要痛点和未来方向。
规划层面，他认为面向复杂任务、超长上下文的规划能力仍然不足。比如五百步甚至更长的部署任务，很多模型做不好规划，本质上是缺乏垂直领域的隐性知识。他认为一个方向是把复杂任务的领域知识固化到模型里。skills 和 harness 这类工具，一定程度上也是在通过提供高质量的外部能力来缓解规划中出现的错误。
记忆层面，信息压缩和检索精度始终是难题。任务复杂度上升时，context 会暴增，目前各类智能体框架普遍采用的还是文件系统这种最简单的共享方式。他认为未来的 memory 机制需要走向分层设计，但通用化很难实现，因为 coding 场景、deep research 场景、多媒体场景的数据模态差异极大，如何对这些 memory 进行高效检索和索引，始终是一个 trade-off 问题。
他还指出了一个新的压力来源：未来可能不止一个智能体，每个人可能同时拥有一群智能体，Kimi 的 agent swarm 机制已经指向了这个方向。一群智能体带来的上下文暴增，会远超单个智能体，对 memory 机制和整个 agent 架构都是非常大的压力，目前还没有一套成熟的机制来应对这个问题。
工具调用层面，他认为高质量的 skill 依然稀缺，这和当年 MCP 时代高质量工具稀缺的问题如出一辙。低质量的 skill 会直接拉低任务完成率，恶意注入的安全风险也是一个不容忽视的问题。他认为这需要整个社区共同建设，甚至需要探索如何在执行过程中动态进化出新的 skill，而不是依赖人工预设。
未来十二个月：生态、自进化、可持续 Token 与算力
论坛最后，杨植麟请每位嘉宾用一个关键词描述未来十二个月最重要的趋势。
黄超感慨，十二个月在 AI 领域已经是很遥远的事情，不知道届时会发展成什么样子。他给出的关键词是「生态」。他认为现在大家使用智能体还带着新鲜感，但未来真正的挑战是让它沉淀成日常工具，从个人助手转变为真正的打工人和 coworker。这需要模型迭代、skills 平台建设、各类工具的共同推进，大家一起把整个生态向智能体原生的方向拉。
他还提出了一个有趣的判断：未来大量软件可能不再面向人类，而是面向智能体原生设计的。人类需要 GUI，但智能体不需要，整个生态正在从 GUI 和 MCP 的模式转向 CLI 模式。这意味着软件系统、数据乃至各种技术，都需要完成一次向 agent native 的转型。
罗福莉给出的词是「自进化」。她说这个概念听起来有点玄，但她最近对它有了更具体的体感和更务实的实操方案。关键在于：借助足够强大的模型，当你在智能体框架里叠加一个可验证的约束条件，再设定一个持续的 loop，让模型不停迭代优化这个目标，你会发现它能持续拿出更好的方案，而且能自主运行两三天。
她举了一个具体案例：在探索更好的模型结构这类有明确评估标准的科研任务上，模型已经能够自主运化和执行两三天。「自迭代是唯一能创造出这个世界上不存在的新东西的路径，它不是替代人的生产力，而是像顶尖科学家一样去探索未知。我一年前觉得这需要三到五年，但现在我认为一到两年内就可能真正实现。」
她预计，结合强大的自迭代 agent 框架，对科研的加速将达到指数级。
夏立雪选择了「可持续 Token」。他说，现在整个发展还在一个持续的过程中，需要让它有长久的生命力。他用了「AI made in China」来描述他的愿景：把中国在能源和算力上的优势，通过高效的 token 工厂持续转化为优质的 AI 能力，输出到全球。
「从 made in China 到 AI made in China，逻辑是一样的。中国能把低成本的制造能力变成好商品输出全球，同样可以把这种能力迁移到 token 的生产和输出上。」他希望在今年看到这件事真正成形，让中国成为世界的 token 工厂。
张鹏的关键词则是「算力」。
在他看来，「所有技术的前提，是大家用得起。你不能因为算力不够，提一个问题让它思考半天也不给答案，这肯定不行。」
他提到了一句在行业里流传的话：没卡没感情，谈卡伤感情。需求已经是十倍百倍地爆发，而很大一部分需求还没有被满足。他认为，算力问题是接下来十二个月最需要大家一起想办法的事情。龙虾打开了想象力的上限，但算力、架构和基础设施，还在进步的路上。
今年春节，OpenClaw 火了。短短两个月不到，它又冷下去了——又一场 AI 应用层面的热闹。
热闹散了，没人知道下一个 OpenClaw 是谁，也没人知道这些东西究竟在解决什么问题。
用影像旗舰手机拍下一张夜景当中的人脸，细节清晰到能看见眼眶里的水光。但手机可能并不清楚，主角刚才是否哭泣，也就无法理解这张佳作的情绪背景；再用长焦技能把数百米外的一个路人拉到面前，细节纤毫毕现。但你问手机：这个人是着急赶路，还是在找什么东西？手机仍然不知道。
今天的 agent 能写代码、能操控网页、能把一份 PDF 整理成会议纪要。这些它都做得不错。但这些事情有一个共同点：处理的全是人类已经事先转好格式的信息。文件、数据库、网页，都是数字化过的世界。一旦面对物理世界，一扇门、一段动作、一个表情，它们是失明的。
从今天的大模型，到能真正读懂物理世界的所谓「具身智能」，中间有一道鸿沟，现在没有人说得清楚怎么填。
这道鸿沟，是胡柏山在博鳌亚洲论坛上花了最多时间讲的一件事。
胡柏山是 vivo 总裁兼首席运营官。在博鳌亚洲论坛，他告诉爱范儿，自己有一个很直接的判断：「在明确的物理大模型没有出来之前，要有好的体验，就要把物理世界的信息转化到数字世界。」
他相信，这件事，不仅手机可以做，而且应该用手机去做。甚至在未来十年里，其它设备都很难替代。
拼大脑，没有护城河
过去两年，几乎所有手机厂商都在说「AI 手机」。大模型接入、智能助手升级、端侧算力提升，这些能力以肉眼可见的速度在普及。
去年 DeepSeek 横空出世，今年 OpenClaw 引爆讨论，各家都在抢着把最新的模型能力塞进自己的产品。
这场军备竞赛，有一个必然的结局：大模型的高度商品化、同质化、可替代化。
「大脑同质化很严重，大模型和大模型之间区别不大，只是时间先后的区别。」胡柏山对爱范儿表示。这句话归纳了他对整个 AI 手机竞争格局的判断，也即：拼模型能力，没有护城河。
你比友商快三个月上线某大模型，以及大模型驱动的 agent 功能；友商六个月后跟上，用的模型和 agent 能力都比你更强。时间上的领先、花费的金钱和精力，卷出的工时和损耗的员工健康，价值又是什么？
于是，真正的差异化只能在别处找。
vivo 给出的答案是「感知」。
感知，是 vivo 刚刚成立的新技术赛道。
中外互联网公司和手机品牌纷纷加速进军「AI 手机」。行业一度以为模型能力会成为手机厂商的护城河。
在胡柏山看来，实际并非如此。「相比模型而言，积累下来的场景数据才最有差异化。」紧接着他补了一句：「当然，该做还是要做，要做就找适合我们的，可以做慢一点，晚一点也 ok。」
当被问及「如果不看好大语言模型，vivo 会否发力世界模型」时，他的回答更加保守却又直接：「世界模型也很大。我们还是找适合我们的技术路径。我们先把手机模型搞好，小模型搞好。」
当今 AI / 互联网科技巨头大打人才争夺战，顶级研究精英如 NBA 巨星般抢手，转会费一再突破新高。但胡柏山并不认为 vivo 应该为这团火再添柴。他告诉爱范儿，先想清楚思路，看清方向，定好技术平台，再发力，完全不迟。
在这个所有人都在比拼模型能力和 AI 人才储备的时间点上，掌门人直接把 vivo 的优劣势与行动纲领展开在媒体面前。这种坦诚令人印象深刻：vivo 的稳健、谨慎， 究竟有何用意？
胡柏山在博鳌亚洲论坛峰会接受媒体采访
胡柏山回应称，vivo 从不回避竞争。相比模型、算力，未来最大的差异化是来自于场景数据。
场景数据，是跟着使用行为逐渐积累的，不能批发，不能抄近路——影像数据尤其如此。经过十年光学硬件积累、用真实场景训练出来的感知判断，没有捷径。
而这些积累与判断，构成了 vivo 接下来押注的「感知」的底层。这些东西，其他人（无论友商还是互联网/AI 公司）想要，也只能自己去积累。
这就回到了刚才那道鸿沟。大模型的训练数据是互联网信息，而这些信息已经被数字化。但现实世界里大多数有价值的信息，还没被数字化。那些无法或很难被转化，或者转化起来成本极高的数据，成为了 AI 走向现实世界的障碍。
光线、空间、人脸、动作、情绪，这些东西存在于物理世界，需要被感知、被转化，才能成为模型可以处理的输入。谁的感知做得好，谁就控制了大模型进入现实世界的那扇门。
现在，没有人知道这扇门后面是什么，也没有人知道最后会是谁站在那里。
押注「感知」
感知不只是「更好的相机」，这一点 vivo 很清楚。
胡柏山说，相机是记录工具，它等你按下快门。但感知是另一件事：持续观察、理解正在发生什么，把这些信息转化成设备可以直接使用的输入。7×24 小时，不需要你触发。
从「记录」到「感知」，中间隔着一个系统架构的重建。
胡柏山给这件事起了个名字：「感知一体」。字面意思，是感知到的信息和设备的决策系统要即时打通。这一点，现在还做不到。
难点在于，原始的感知场景数据，比如一段视频、一张图、麦克风收到的声音，体量巨大，格式混乱，里面大部分是噪声。把这些原始信号转化成手机真正「读得懂」的结构化信息，需要一整套专门的处理链路。
「怎么把数据转换成手机能够读懂的数据，是最难的。这个领域开源资源少，需要自主探索，」他说。
这也是为什么 vivo 在内部把感知设为一级技术赛道。
「一级」意味着感知不再是影像部门下面的一个子方向，它会统揽包括视、听、嗅、触等多种感官种类，和感知方向。
不过，vivo 的感知研究与研发工作仍处在初期阶段。胡柏山用 vivo 的通信研究院做了一个类比：大约 200 人的团队，从 4G 开始持续投入，走过 5G，现在在做 6G，已经十几年了。
对于感知赛道，他的预期是相似的节奏：小团队作战，先构建认知。认知清晰了，开始加油门；等待软硬件生态成熟了后，油门再往下踩。「有一种渐进式加速、螺旋上升的感觉。我们拒绝一脚油门一脚刹车。」
胡柏山不希望 vivo 做感知计算，以及做任何事情，出现拍脑门、砸大钱的做法。他认为，感知是一个天花板很高，但今天没人能说清楚正确的技术演进路线是什么的东西。「我们准备好用五年、十年的周期来持续投入。但我们对这件事的认知获取，要循序渐进。认知没到，砸钱都是烂尾工程。」
感知赛道是一个判断，但判断要落地，需要现成的积累。
vivo 的底牌是十年影像。具体看，这十年沉淀的东西有两层。
第一层是硬件。与蔡司的合作，如今已经走到了联合研发的深水阶段，传感器尺寸这一轮 X300 Ultra 的主摄升到了 1/1.12 英寸，和索尼的合作在往提升半导体转化效率的方向走——他提到了感官技术方面的「雪崩效应」，一种可以把感光元件的进光转化率，从 90% 推到 110% 以上甚至更高的新技术路径。
在硬件层面，胡柏山的判断和行业观察者及媒体大致相同，传感器尺寸已经卷到了边际收益递减的阶段，接下来更大的空间在转化效率和外挂形态——在 X300 Ultra 上，vivo 已经做了 200mm、400mm 定焦增距镜，还有更多在路上。
第二层是算法和认知。
vivo 三年前提出长焦大底，两年后全行业跟上。但跟上硬件很容易，「为什么是那个时间点做这件事」，这个判断很难。vivo 为什么选择在那个时间点上做这件事，动机来自于在影像上多年领跑的经验所形成的认知——没有可以搬运和复制的捷径。
「算法跟认知强相关——认知知道要什么方向，算法匹配，这是需求和技术的有机结合，对手很难快速跟上。」
这个逻辑延伸到端侧 AI 上同样成立。在 X300 Ultra 上，vivo 首次提出了一种「多 agent」理念，也即：
你举起手机拍一张照片，有个 agent 在判断你在拍什么、用多远的焦段、在什么光线下——这个判断，以前需要用户自己去做。而另一个 agent 在整理你的相册，根据你过去的修图习惯推荐或自动添加滤镜，又或者它能自动把几段素材剪成一条可以直接发的短视频。
这不是那种统一的「超级 agent」，比如 Gemini 或豆包手机助手那样的，而是每个场景一个专项 agent，既互通有无，又各干各的。
胡柏山的理由很实际：现有的硬件算力撑不起一个什么都管的大 agent，手机AI的发展要结合硬件的能力上限来推进。
这些工作仰仗 vivo 在端侧 AI 推理上的持续投入。据爱范儿了解，vivo 是手机厂商当中目前在算力购买上花钱最多的——不仅是云端算力，接下来的押注方向，是在旗舰机上嵌入专用的算力芯片。
vivo 的节奏是：先把不要求实时响应的 agent 做好，影像和相册是当前优先级；全域感知是五到十年的目标，always-on、全时段在线、所有感官打通，这是最终的方向。
一切交给时间
今后十年的 vivo，会去往什么方向？
胡柏山给了一个大概的路线图：手机是现在用户的核心产品，往后至少 10 年也仍然不变；MR 需要三到四年；机器人是五年以上。
这三个方向不是各自独立的押注，底层是同一套感知能力在不同形态上的延伸。
vivo 去年成立了机器人 Lab，聚焦「大脑和眼睛」。当被问及目前进展如何，胡柏山很直接地摊牌：「2025年把阶段性目标梳理地更加清楚，2026年进入整个路径的清晰规划。」
但这对于 vivo 来说并不是问题。
在一个各家都在发布机器人样机、争相宣称「具身智能元年」的节点，承认自己还没手搓出实物，是一种不多见的坦诚。胡柏山说「手搓一个机器人不是我们要干的。」
vivo 的机器人逻辑，和感知赛道的投入逻辑是一套：先想清楚目标用户是谁，再定义场景，再识别核心技术控制点，再等技术成熟度到位。
胡柏山告诉爱范儿，目前 vivo 还在论证第一步。他们倾向于服务年轻人，这也正是 vivo 从旗舰到年轻系列产品线一直希望抢占心智的群体。vivo 的第一代家庭机器人，可能的起点，是照顾宠物和叠衣服也说不定。
但这个场景，会不会太小？胡柏山认为，不能一上来就做通用机器人，不可能刚一开始就把所有的场景都做好。如果你非要那么做，最终的结果也只能是每个场景都不及格。
诚然，今天的具身智能机器人，可能做预录制的舞蹈能做到一百分，其他场景都没有足够的说服力。特别是在家务场景，「就说打鸡蛋这件事，想要做到百分百成功率，人都不一定，机器人十年内也做不到。」
胡柏山希望，vivo 的机器人能够先把一件具体的事情做到 60-70 分，然后一代一代泛化，优化现有的场景，再获得新的能力。
喂好了宠物，数据就来了。数据够了，机器人就知道这只狗每天几点饿，进而知道这家人几点起床，进而知道这家人的生活节律。不需要一步到位，因为每一步都在为下一步备料。胡柏山管这叫「沿途下蛋」。
这个逻辑，和在手机端押注感知的逻辑，是统一的：先把影像 agent 做好，场景数据够了，感知能力才往外延伸。
但在机器人的旁边，手机扮演什么角色？「手机是最懂你的随身数字助理。你的行为习惯、偏好、你喜欢养什么宠物，都在手机里。」胡柏山说，机器人早期做不好的事，手机可以遥控介入补足。
就像自动驾驶的早期，人类一直在干预，干预产生数据，数据让系统越来越好。「手机和机器人之间，数据是打通的。」
当然，他也没有把话说满。感知这个赛道，其他人也在做。包括苹果、谷歌等在内都有自己的感知计算框架。vivo 在这个方向上的竞争空间，更多在手机端的小模型感知这个细分方向。这是除了苹果以外的大厂，暂时没有重点关注的地方。
今年，胡柏山给机器人 Lab 设的任务，是把路径图画出来：目标用户、核心场景、关键技术节点、以及「技术成熟到可以商业化」的时间预期。
vivo 叫停了 AI 眼镜项目。他算了一笔账：一年几十万台，不符合目标体量；两年内又做不出差异化；技术平台目前也撑不起 80 分以上的体验（超过 30g 戴在鼻子上会很累）——三个条件一个都没过，砍掉没毛病。
「三年后做也不着急，它不是关键品类。」
不过，这个决定放在今天的背景下，还是有点逆势。2025 年 AI 眼镜是行业里最热的新品类之一，这个事实有目共睹。Ray-Ban Meta 卖爆，国内跟进者一茬接一茬。
创始人兼 CEO 沈炜在年会上表示，vivo 今年的策略是「少押注，押重注」。vivo 选择给 AI 眼镜按下暂停键，但将感知赛道的存在地位升级，其实是统一的逻辑和筛选标准的一体两面：一个赛道的天花板够不够高、vivo 自身的差异化属性够不够、技术平台能不能支撑长期投入。
这种思路，与近期 OpenAI 等在内的硅谷巨头，摒弃「支线任务」，聚焦真正长板的思路不谋而合。
2026 年选定的道路，vivo 会走到哪，现在胡柏山也还给不出答案。感知一体化的技术难题还没有解，端侧专用芯片的落地有难度，机器人的路径图今年才刚开始画。
胡柏山知道这些，也没有回避。他说，认知到了加油门，认知没到宁可慢。
手机行业正在经历一个奇怪的时刻：换机周期拉长到四十个月，中国市场年销量从高峰期的五亿多部跌到现在约 2.5 亿部，存量市场的天花板清晰可见；但 AI 带来的能力跃升，又让所有人觉得什么地方似乎还藏着一点增量。
胡柏山的判断是，从 Smartphone（智能手机）到 Agent Phone（智能体手机），才是把存量市场变成增量市场的机会。而感知，是这个机会里他认为最难被复制的护城河。
接下来交给时间。
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今日，彭博社记者 Mark Gurman 发文称，苹果计划在即将发布的 iOS 27 系统中向第三方竞争对手开放 Siri 接入权限，以重构其端侧 AI 生态。
知情人士透露，苹果正在开发一套名为「Extensions」的新系统。该功能将允许通过 App Store 安装的第三方 AI 聊天机器人（如 Google Gemini 和 Anthropic 的 Claude）与 Siri 深度集成。
据悉，用户可在 iOS 27、iPadOS 27 及 macOS 27 的设置面板中自由开启或关闭各项 AI 服务，并在下达指令时直接将请求路由至指定的外部大模型。
目前，苹果的 Apple Intelligence 由 OpenAI 的 ChatGPT 提供服务，而本次调整则意味着 ChatGPT 不再是苹果的唯一选择。
Gurman 还提到，苹果在本周向其 iPhone 硬件设计团队发放了罕见的非周期性奖金，以防范核心人才流失至 OpenAI 等人工智能初创企业。
据报道，苹果向 iPhone 产品设计（PD）团队的多名成员发放了特别奖金。该笔奖金以受限股（RSU）形式发放，需分四年行权，员工完整行权后的总价值约为 20 万至 40 万美元。
目前，由前苹果 iPhone 产品设计主管 Tang Tan 参与管理的 OpenAI 硬件部门，已累计招募了数十名曾参与 iPhone、iPad、Apple Watch 及 Vision Pro 研发的苹果工程师。
另外，苹果的 Mac Pro 正式从苹果官网下架。
据 Gurman 报道，目前 Mac Pro 已停产。同时其也表示，苹果其实早在一个月前就已经暗示了 Mac Pro 的命运：
- 零售店、线上渠道的 Mac Pro 均已断货；
- 停产 Pro Display XDR，并将新品命名为 Studio Display。
真我将于 4 月关停官方商城
3 月 26 日，真我商城官网发文表示：
因公司业务规划调整，真我商城将于 2026 年 4 月 25 日停止提供购物、商品内容浏览、用户反馈、活动参与、商品评价、帖子评论、观看视频与直播、积分服务，保留历史订单信息查询服务等。
真我表示，OPPO 商城后续可以查询用户在真我商城的历史订单信息；真我商城下的会员权益可在 OPPO 商城中继续使用。
另外，真我社区近期也宣布，因公司业务规划调整，真我社区将于 2026 年 4 月 25 日 14:00 停止提供社区运营，后续真我手机相关内容与互动，将在 OPPO 商城圈子继续运营。
今年 1 月，真我（realme）正式回归 OPPO 商城，并上架手机、耳机等产品；同时 realme 全面接入 OPPO 的售后服务体系。
小米汽车遭「老头乐」公司起诉
据《深圳商报》，山东燕鲁新能源车业有限公司近日对小米汽车 3 件外观专利提起了无效宣告请求，涉及后保险杠、前保险杠及前大灯，国家知识产权局已于昨天完成了口头审理。
被申请无效的三项专利均为小米汽车科技有限公司名下的外观设计专利，分别为前大灯（专利号 2023300276401）、前保险杠（专利号 2023300278040）及后保险杠（专利号 2023300280286）。
三项专利均于 2023 年 1 月 19 日提交申请，去年 3 月正式获得授权，其设计方案已应用于小米 SU7、YU7 等主力车型，是上述车型外观的核心组成部分。
山东燕鲁新能源车业注册地位于山东省聊城市高唐县，核心产品为电动正三轮摩托车，即市场俗称的「老头乐」低速电动车，产品定价集中在 5000-20000 元区间。
据悉，「口头审理」是专利无效程序中的一个审查环节，并不等同于最终裁定。昨天的审理中，双方围绕涉案专利是否与现有设计存在明显区别、是否符合外观设计专利法定授权条件等核心争议焦点完成了举证与辩论。
而在昨日，据风口财经从当事的燕鲁新能源方获悉，双方已于 3 月 25 日达成和解，和解内容暂不方便透露。
本田和索尼叫停电动汽车合资项目
Afeela1
索尼与本田昨日联合发布声明，宣布终止旗下合资公司「索尼本田移动出行」（Sony Honda Mobility，SHM）的全部电动汽车开发与上市计划，并将对 SHM 的业务方向展开重新评估。
这一合作始于 2022 年，双方以各持股 50% 的形式成立合资公司，计划推出融合索尼 PS5 技术生态的高端电动汽车品牌 Afeela。
首款车型 Afeela 1 此前已启动预生产，原计划今年年中在日本及美国正式交付；第二款车型也已于今年 CES 展完成全球首秀。然而项目在推进不到四年后即宣告终止。
叫停的根本原因，在于本田深陷财务危机。本田本财年预计将出现上市以来的首次年度净亏损，其电动化业务在北美持续受挫——多个电动车项目相继叫停，与通用汽车的电动化合作也走向终止。
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林俊旸离职后首发长文：反思千问得失
3 月 4 日凌晨，阿里通义千问（Qwen）技术负责人林俊旸在 X 突然发文，向自己一手带大的开源模型项目告别。
在离开阿里近一个月后，林俊旸于社交平台发表长文指出，第一波以 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 为代表的推理模型验证了强化学习在后训练阶段的价值，但行业下一阶段的核心将转向「智能体式思考」，即模型通过与真实环境交互并在行动中持续修正策略。
此外，林俊旸罕见复盘了 Qwen3 早期尝试融合「思考」与「指令」双模式的局限性。
他坦言，由于追求高效执行的指令场景与深思熟虑的推理场景在底层数据需求上存在结构性矛盾，强行融合易导致模型表现妥协。
这也解释了 Qwen 在后续版本（如 2507 版本）中重新拆分 Instruct 与 Thinking 独立产品线，以满足商业客户对高吞吐和低成本需求的原因。
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xAI 被曝再走一名联创，11 人仅剩 1 位
据 BusinessInsider 报道，马斯克旗下人工智能初创公司 xAI 的联合创始人再走一位，至此该公司初始的 11 名联合创始人中已有 10 人退出。
知情人士透露，Manuel Kroiss 已正式通知公司其离职决定。他在 xAI 主要负责模型预训练工作，并直接向埃隆·马斯克汇报。
此前，他曾与本月上旬离职的另一位华人联合创始人 Guodong Zhang 共同主导改进 xAI 的编码模型。在加入 xAI 前，Kroiss 曾任职于谷歌和 DeepMind，在强化学习等领域具备深厚技术背景。
随着 Kroiss 的离开，xAI 创立初期的 11 位联合创始人目前仅剩 Ross Nordeen 一人留守。
据悉，Ross Nordeen 属于马斯克的特斯拉「嫡系」，曾担任特斯拉技术项目经理近四年，主要负责支持超级计算与机器学习部门的高性能计算基础设施。
微信官方解读「正在输入」背后原理
昨天，微信官方公众号「微信派」发文，解答了微信聊天中「对方正在输入…」功能的触发机制及其背后技术原理。文章指出，「对方正在输入」的出现需同时满足两个条件：
- 时效性，即收信方必须在消息发出后 10 秒内打开对话框；
- 动作感，即对方在打开对话框后还需在输入框内实际输入了内容（哪怕只是一个空格）。
在技术层面，微信官方将其定义为「信令握手」机制。微信聊天采用类似「对讲机指挥塔」的模式，当用户发起聊天，系统会申请临时私密频道；若对方在 10 秒内打开对话框，服务器便会捕捉这一动作并即时通知发送方。
在这篇文章中，微信还回应了「为何没有已读功能」的疑问：「已读」意味着「看见了，但没回你」，容易引发猜忌焦虑，甚至形成催促回复的压力。
微信强调，不设已读功能，是将「回应与否」的选择权交还给用户；而「对方正在输入」则是一种「有限度的透明」，在传递在线信号的同时，也为双方保留了思考与沉默的空间。
曝 Kimi 考虑赴港 IPO，估值约 180 亿美元
据《中国日报》和彭博社报道，月之暗面（Kimi）正考虑在香港进行首次公开募股（IPO），以借助投资者对 AI 领域日益高涨的热情完成融资。
知情人士透露，月之暗面已与中国国际资本公司（CICC）及高盛集团就潜在上市事宜展开初步接触，但具体时间表尚不明朗。
与此同时，Moonshot AI 也在积极推进私募融资。据报道，该公司今年早些时候已完成逾 7 亿美元的融资轮次，目前正在洽谈额外筹集最高 10 亿美元的资金，扩大后的融资轮次将使公司估值达到约 180 亿美元。
彭博社指出，目前已有多家中国 AI 公司完成香港上市，其中智谱和 MiniMax 两家公司今年 1 月登陆港股后，估值均已攀升至约 400 亿美元。
Google 发布新型 AI 内存压缩技术，存储股集体下跌
昨天，Google 研究院发布 AI 内存压缩算法「TurboQuant」。
据介绍，该算法可将大语言模型推理过程中的 KV Cache（键值缓存）压缩至少 6 倍，同时在英伟达 H100 GPU 上实现最高 8 倍的推理提速，相关论文下月将在 ICLR 2026 上正式发布。
核心指标如下：
- KV Cache 内存占用压缩至少 6 倍，量化精度低至 3 bit，无需重新训练或微调；
- 在英伟达 H100 GPU 上，4 bit TurboQuant 推理速度较 32 bit 未量化版本提升最高 8 倍；
- 在「大海捞针」等长上下文基准测试中实现零精度损失。
消息发出后，美股存储芯片板块盘中遭遇明显抛售，美光科技、闪迪等头部企业股价显著收跌，存储芯片相关指数单日跌幅超 2%。Cloudflare CEO Matthew Prince 将此次发布称为 Google 的「DeepSeek 时刻」。
TurboQuant 目前仍处于实验室阶段，且仅解决推理阶段的内存问题，训练阶段的显存消耗不受影响。
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美团公布「外卖大战」后成绩单，由盈转亏 234 亿元
昨天，美团公布 2025 全年业绩公告：
营收 3648.5 亿元，同比增长 8.1%，但全年录得亏损 234 亿元，由前年盈利 358 亿元大幅转亏。
亏损主因在于竞争加剧下的全面投入扩张：
销售及营销开支同比激增 60.9% 至 1029 亿元，占收入比例从 19% 升至 28.2%；核心本地商业分部经营利润率从 20.9% 骤降至 -2.6%，经营亏损 69 亿元；研发开支同比增长 23.5% 至 260 亿元，主要用于 AI 投入。
在 AI 布局上，美团去年推出智能助手「小美」与「小团」，依托自研「LongCat」系列大模型深耕本地生活场景。
据第一财经消息，在随后的财报电话会上，美团 CEO 王兴提及了出海、AI 等重点业务的发展规划。报道称，王兴花了较大篇幅讲述美团对于 AI 的看法。
他表示，在 AI 革命中唯一合理的策略是进攻，而不是防守。但美团不会盲目追求成为「词元工厂」，而是将 AI 视为战略机遇，用于改进、加强甚至彻底变革本地服务这一核心业务。
王兴表示，自 2023 年初以来，美团在资本支出和 AI 人才上进行了大规模投入，「除有云计算业务的企业外，美团在 AI 上的投入规模，大概率是国内企业里最大的，且已经坚持布局三年多了。」
王兴认为，AI「超级入口」，关键在于精准理解用户需求，并且高效执行任务，其复杂程度远超「聊天机器人」。尤其是本地生活领域，消费场景复杂多样、海量商家信息分散，数据和信息未被有效线上化。同时，本地生活平台还需要对履约交付做深入的管理，这是通用 AI 所欠缺的能力。
王兴表示，未来模型能力会持续优化，美团也会继续深化「小团」在美团 APP 里的融合，力争让美团成为未来本地生活需求的 AI 入口。
另外，电话会还透露了一季度外卖亏损将好转的消息。王兴表示，预计今年一季度餐饮外卖的单均亏损环比优化幅度会好于去年四季度。
刘强东造游艇最新进展：制造基地落户大连
据辽宁发布消息，3 月 25 日，大连市政府与深圳市探海游艇产业发展有限公司签署战略合作协议，总投资 150 亿元的探海游艇制造基地与游艇运营项目正式落户大连。
报道提到，省委书记许昆林、省长王新伟、探海游艇产业发展有限公司投资人刘强东出席签约仪式。
据悉，探海公司将投资 150 亿元，在大连建设定制化高端游艇生产线，主要从事大型游艇及配件研发、设计和生产制造，运营游艇城市会客厅及综合服务母港，打造游艇服务枢纽。
今年 2 月，珠海市政府与探海游艇签署《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。
据「21 世纪经济」消息，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。」
斯柯达将退出中国市场
斯柯达速派
据贝壳财经消息，针对斯柯达品牌退出中国市场传闻，大众中国方面回应称：
斯柯达汽车在中国的销售将持续到 2026 年年中，此后仍将为车主持续提供得全面的保修和售后服务支持。
大众中国方面表示，斯柯达汽车对全球战略进行了调整，将重点聚焦印度、东盟等高增长市场。
同时，大众中国再次强调，中国始终是大众汽车集团全球战略的核心。
据悉，大众集团在华建有近 40 座工厂，服务超 5000 万名客户，同时设立了德国总部外规模最大的研发中心——大众汽车（中国）科技有限公司（VCTC），以持续推进智能网联汽车技术的开发。
Meta 将推出扶持中小型企业推动 AI 应用落地
据 Axios 报道，当地时间周三，Meta 宣布启动「Meta 中小企业」计划，旨在扶持创业企业并推动 AI 技术的落地应用。
Meta CEO 马克·扎克伯格在致员工的内部备忘录中表示，目前全球已有逾 2.5 亿家中小企业通过 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 使用 Meta 旗下产品，数千万创业者每天借助其平台与客户建立连接、实现业务增长。
在 AI 时代，人们创办新企业的难度理应比以往任何时候都更低。我们希望打造相关服务来实现这一目标。这对于确保大众能够广泛共享超级智能所创造的繁荣至关重要。
该计划将由 Meta 总裁兼副董事长迪娜·鲍威尔·麦考密克（Dina Powell McCormick）和产品负责人内奥米·格莱特（Naomi Gleit）共同牵头，二人均为公司最高级别高管。
荣耀高管谈内存涨价：价格高位或持续到 28 年
昨天，荣耀中国区副总裁林林发长文，分享了其对消费电子行业全面涨价趋势的判断。其预判：
存储高位将持续至明年下半年甚至 2028 年，唯一的变数在于消费端需求萎缩是否超出预期。
其还在文中描述了一种小概率情形：若实际需求收缩至 70%-75%，而各厂商已按 85% 预估备货，届时或出现短暂微幅回调，但空间有限，因为 AI 服务器端对存储的需求仍是「无底洞」，可以迅速吸收消费端释放的产能。
林林指出，当前行业几乎所有核心物料均处于涨价通道，包括内存、存储、显存及处理器 CPU/SoC。其中存储涨幅最为显著，游戏本因同时叠加内存、存储与显存三项成本，涨价压力最重，其次为轻薄本，再次为手机和平板。
对于市场价格混乱的现象，林林解释称，根本原因在于各厂商低成本库存深度不同：备货充足或此前销量偏弱的厂商，仍有大量低价存货可消化；而低端产品因流速快率先耗尽低价库存，已出现低端倒挂高端的异常定价。
他判断，4 月和 6 月将是本轮涨价的两个关键节点，届时低成本库存将加速耗尽。有网友询问 618 大促期间涨价压力是否会有所缓和，林林直接回应：「不可能。」
💡 苹果联创：我不太喜欢 AI
据 Fox Business 报道，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）于本周日接受 Fox Business 主播 Liz Claman 的节目《The Claman Countdown》采访时表示，现有 AI 系统在可靠性与情感理解方面仍存在明显不足。
沃兹尼亚克在采访中强调，他期望技术能够真正理解人类情感，而非仅仅输出措辞得当的回答。
我希望有某个像我一样的人在思考，知道我的感受，理解情绪这些东西。
他还结合自身的使用体验指出，AI 系统往往无法直接回答问题，给出的内容宽泛甚至偏离需求。
我希望每次都能得到可靠的内容……我真的不太喜欢 AI。
他还对 AI 引发的依赖行为表达了担忧。他认为，人们对自动化系统的日益依赖，可能会改变人类处理信息和解决问题的方式。
大疆首款全景无人机发布，2788 元起
昨晚，大疆正式发布首款 8K 全景旗舰无人机大疆 DJI Avata 360，先看售价：
仅飞行器售价 2788 元；搭配 DJI RC 2 售价位 4388 元；畅飞套装（含 DJI RC2）为 5488 元；体感畅飞套装售价 5488 元。
作为大疆首款全景无人机，DJI Avata 360 拥有一英寸旗舰影像，支持 8K/60fps HDR 高清视频拍摄，同时还搭载了旗舰级 O4+ 全高清图传、内置 4G 增强图传以及全向避障系统。
DJI Avata 360 在进行拍摄时可通过遥控器轻松切换至单镜头模式，化身 Avata 系列经典形态，为内容创作者带来 4K/60fps 的高画质视频录制体验。
细节体验方面，DJI Avata 360 镜头外层镜片采用便捷的可拆换设计，用户仅需购买镜片与专用工具，即可自行更换；同时机身内置 42GB 存储空间，可存储约 30 分钟 8K 全景视频素材。
零跑 A10 上市，售价 6.58 万元起
昨晚，零跑汽车正式发布了全新 A10 车型，先看售价：
6.58-8.68 万元，共有 403km、505km 两个续航版本，其中顶配配备激光雷达。
新车定位 A0 级纯电 SUV，尺寸为 4270/1810/1635mm（长宽高），轴距 2605 mm；前脸采用封闭式格栅，车门使用半隐藏式门把手，整体线条偏圆润，型面处理相对简洁。
内饰方面，A10 全系标配 8.88 英寸液晶仪表和 14.6 英寸悬浮式中控屏；激光雷达版还越级搭载了高通 SA8295 芯片，并配备 16 GB + 128 GB 存储组合。
三电方面，新车搭载 39.5/53 kWh 电池包，匹配七合一高性能油冷电驱，最高时速可达 160 km/h；快充引入 800V 高压架构，30-80% 充电需 16 分钟。
另外，顶配配备包括激光雷达在内的 27 个高精度感知硬件，以及高通 8650 辅助驾驶芯片，支持「车位到车位」全场景领航辅助驾驶能力。
🔗 相关阅读：不讲武德！零跑 A10 集齐 800V、激光雷达和「车位到车位」，只要 6.58 万元起
1999 元起，iQOO Z11 系列正式发布
昨天，iQOO 正式发布 Z11 和 Z11x 两款新机：
iQOO Z11：
- 联发科天玑 8500 满血版；后置 50MP 主摄 + 2MP，前置 16MP；
- 9020 mAh 蓝海电池，支持 90W 闪充、55 W PD/PPS；6.83 英寸 AMOLED，1.5K 分辨率，165 Hz 刷新率；
- 8GB + 256GB 起售价 1999 元，16GB + 512GB 顶配 3199 元。
iQOO Z11x：
- 联发科天玑 7400；后置 50MP 主摄，前置 8MP；
- 7200 mAh 电池，支持 44W 快充、44W PD；6.76 英寸 LCD，120 Hz 刷新率，全局亮度达 1200nits；
- 8GB + 256GB 起售价 1499 元，12GB + 512GB 2199 元。
OPPO Enco Clip2 耳夹耳机亮相
昨天，OPPO 正式公布了 Watch X3 mini 以及全新耳夹式耳机 Enco Clip2。
OPPO Watch X3 mini 同样采用了白金配色，保留了右上角的旋转表冠以及右下角的快捷按键；定制礼盒版本还提供真皮表带以及定制猫咪充电支架。
Enco Clip2 则采用了全新的亮面设计：机身均采用亮面金色处理；据公布的图片显示，Enco Clip2 还将拥有丹拿联合调音。
另外，OPPO 还将在 4 月 1 日正式发布全新的 K15 Pro 新机：配备金属中框，拥有岚影呼吸灯、内置扇热风扇。
马斯克：特斯拉正开发一台神秘新车
3 月 25 日，马斯克发文确认，特斯拉正在开发一款全新车型，重点填补旗下大家庭出行产品线的市场空白。
马斯克当天发文称，赛博皮卡（Cybertruck）的后排有三个 isofix 接口，宽度足够安装三个儿童安全座椅或者是容纳三个成年人。
随后有网友称，「马斯克你能不能造个 minivan（MPV 的一种）」，马斯克则热情回复「一款比 minivan 还酷的车型即将到来」。
在 2024 年 10 月，特斯拉曾在「We,Robot」这场发布会上展示过一款电动小巴 Robovan，全车 14 个座位，由 FSD 进行全自动驾驶。
五菱官宣缤果 Pro
昨日，五菱正式公布了旗下新一代缤果车型「缤果 Pro」。
新车保持缤果系列的圆润造型，同时前大灯组改为圆形设计；车身提供多款双拼配色；尾灯则采用圆润的类矩形设计；车身四周配备多个镀铬装饰条。
据此前消息，新车尺寸为 4050mm（长）×1758mm（宽）×1580mm（高），轴距为 2560mm；提供前后雷达、外后视镜摄像头等配件；动力方面提供 65kW 电机。
罗技鼠标推广视频惹众怒，客服致歉
据界面新闻消息，3 月 26 日，罗技在短视频平台的官方账号发布鼠标推广视频，配文「我一降价，还不是像狗一样跑过来」，引发网友强烈声讨。
目前相关视频已下架，而在 26 日晚该账号的直播间和会员群中，仍有众多网友留言表达不满。
罗技旗舰店客服通过报道表示，后续将严格加强内容审核，接受所有批评，目前已经给予短视频组同事严厉警告，扣除全部绩效处罚。
世界最大跨径双层悬索桥狮子洋大桥主塔封顶
据央视新闻报道，3 月 26 日 11 时许，粤港澳大湾区核心枢纽工程狮子洋通道关键控制性工程——狮子洋大桥实现东、西主塔封顶，转入上部结构施工。
据了解，狮子洋通道全长 35 公里，主体工程由跨江主桥狮子洋大桥及陆域引线工程组成，横跨珠江口「A」字形顶端的咽喉要道，连接广州南沙区和东莞沙田、虎门两镇，是粤港澳大湾区发展的又一重要落子。
未来将与周边路网共同构建「1 小时生活圈」，助力珠三角城市群高质量建设发展。
基于周边城市经济发达程度高、航道密集和过江通道线位资源稀缺等因素的综合考虑，狮子洋通道选择建设主跨 2180 米的悬索桥「一跨过江」，并采用上下双层 16 车道的设计方案，将创下双层悬索桥「主跨跨径、车道数量、主塔高度、锚碇直径和主缆直径」5 项世界第一。
美团：用 AI 造谣骑手，一网民遭拘留
美团官方昨天发文称，上海青浦公安分局已破获一起利用 AI 素材散布外卖行业谣言的案件。
网安部门在日常巡查中发现，网民刘某某为博取流量，从网络下载一段标注「AI 技术生成」的视频，刻意抹去 AI 生成标识后，将其以「某平台外卖员将洒落在地的面条重新装盒配送」为由发布至短视频平台，虚构骑手违规配送情节。
视频扩散后，网民高某某、武某某为蹭热度，在评论区发布「我也干过」「这事谁没干过」等不实跟风言论，进一步放大谣言影响。
目前，刘某某已被依法处以行政拘留，高某某、武某某被依法处以行政处罚。美团方面表示，公司始终坚决维护骑手群体形象与权益，并将协同有关部门对此类内容予以严厉打击。
《洛克王国：世界》正式上线
《洛克王国：世界》昨日全平台正式上线，开服后下载量迅速飙升，已登顶苹果 App Store 中国区免费游戏榜首位。
《洛克王国：世界》是经典页游《洛克王国》的正统续作，由腾讯魔方工作室原班人马基于虚幻 4 引擎打造，支持 PC、安卓、iOS、鸿蒙多端，全平台数据互通。
游戏目前收录 347 只精灵，提供超 50 小时剧情内容，玩家将扮演魔法学院新生，在精灵栖息的开放大陆展开冒险，核心玩法围绕精灵收集、养成与对战展开，并支持多人同玩互动。
《疯狂动物城 2》密钥到期，上映四个月票房 45.94 亿元
迪士尼动画电影《疯狂动物城 2》密钥已于昨天到期，中国内地最终票房定格在 45.94 亿元，位列中国影史票房榜第 7 位。
目前中国影史票房榜前十依次为：《哪吒之魔童闹海》154.46 亿、《长津湖》57.75 亿、《战狼 2》56.94 亿、《你好，李焕英》54.13 亿、《哪吒之魔童降世》50.35 亿、《流浪地球》46.88 亿、《疯狂动物城 2》45.94 亿、《满江红》45.44 亿、《唐人街探案 3》45.23 亿、《飞驰人生 3》43.20 亿。
《拆弹专家 3》宣布启动
据新浪电影消息，由邱礼涛执导、刘德华监制的「拆弹专家」系列新作《拆弹专家 3》发布首款概念海报，宣布启动。
前作 《拆弹专家 2》由邱礼涛执导，刘德华、刘青云、倪妮主演，于 2020 年上映，今年 3 月 28 日将在中国内地重映。
猪猪侠新电影定档五一
近日，电影《猪猪侠大电影之竞速小英雄》宣布定档 5 月 1 日上映。
据悉，新电影是猪猪侠与星航默契搭档首次银幕同框，两人将穿越时空回到过去，用赛车拯救被神秘物质影响的车神银河。影片也是《竞速小英雄》系列的首部院线大电影。
该片由古燕梅担任总导演，王永健、钟彧担任导演。
在 3 月 25 日的风云之夜上，奇瑞一次性亮相了 8 款车型，产品线从 A0 级到中大型级别全面铺开，覆盖轿车、SUV、混动、纯电等多个方向。
按照规划，风云将在未来 3 年内推出 12 款全新产品，进一步补齐家用新能源出行的各个细分市场。
不过，在这一系列新车中，关注度最高的，还是这次正式开启预售的风云 T9L，新车共有 4 个版本，预售价为 13.99 万元至 16.99 万元。
风云 T9L 被定位为一台 20 万级的「智美大五座 SUV」，车身尺寸为 4870 mm × 1930 mm × 1710 mm，轴距达到 2920 mm。
这样的轴距放在同级车型中颇有优势，也直接带来了更宽裕的座舱空间。二排腿部空间达到 1037 mm，膝部空间为 211 mm，中央通道宽度为 361 mm，成人和儿童上下车都会更从容。
过去很多人提到奇瑞，第一反应往往是技术和性价比，设计并不是它最先被想到的标签。
但在 T9L 上，奇瑞开始认真补课，T9L 采用的设计语言名为「东方书韵」，核心灵感来自中国水墨书法。
新车前大灯轮廓取自书法中「逆锋入纸」的笔触，被命名为「点墨大灯」；侧面腰线模拟中锋行笔的笔意，形成「银钩腰线」；后视镜下方的镜组采用 7 层光圈设计，对应「山影叠镜」；尾灯则使用 OLED 材质，灵感来自书法中回锋收笔的动作，被称为「水墨长虹」。
座舱设计延续了这种东方叙事，整体概念被命名为「文房雅居」，意象来自传统书房，采用环抱式布局、大面积软包材质与绗缝工艺，再配合「暖霞金橙」「水墨霁蓝」「极光紫境」三款内饰配色，整套车厢氛围十分精致。
奇瑞为风云 T9L 配备了 17.3 英寸 3K 高清低蓝光吸顶屏，整车搭载灵犀智舱 2.0 系统，底层核心是一颗 3 nm 制程的车规级旗舰芯片，支持 13 亿参数的 AI 本地语音大模型，支持全场景免唤醒连续对话，可识别车内 4 个音区的独立指令，在弱网甚至断网环境下也能正常响应。
车内音响系统采用 23 扬声器、7.1.4.2 全景声布局，功放功率达到 1080 W，名称也延续了东方语境，被称为「伯牙之音」。
风云 T9L 前排标配双零重力座椅，主驾和副驾都支持 16 向电动调节，并配备 3 档通风、加热和按摩功能，同时提供 4 向电动腰托与腿托，最大躺角可达 115°。这类配置过去更多出现在 30 万元以上的豪华车型或商务 MPV 上，
新车后备厢常规容积为 573 L，二排座椅完全放倒后可扩展至 1597 L，官方表示可容纳 10 个 20 寸行李箱。全车共设置 38 处储物空间，门板、中控台、前后排扶手等高频使用区域都照顾到了。T9L 还提供前后排双大床模式，两排座椅放平后可形成超过 1.8 米的连续平躺空间。
动力方面，T9L 搭载奇瑞鲲鹏超能电混 CDM 6.0 系统。综合续航超过 2000 公里、馈电油耗低至 3.9 L / 100 km、零百加速进入 5 秒级。
新车配备的是一台 1.5 T 混动专用发动机，峰值功率 115 kW，峰值扭矩 220 N·m，热效率达到 45.79%，并曾获得「中国心」十佳发动机称号。与之匹配的是全新一代 DHT 260 变速箱实测峰值转速达到 26407 rpm，峰值功率 260 kW，峰值扭矩 330 N·m。
整套系统采用双电机智能四驱，综合功率 550 kW，CLTC 纯电续航为 230 公里，综合续航超过 2000 公里，最高车速可达 240 km / h，90 至 120 km / h 加速时间为 3.8 秒。
在能量管理和底盘层面，T9L 也下了不少功夫。
新车全系标配鲲鹏 AI 能量管理系统，可与导航信息联动，根据路况提前预判并进行能量分配。奇瑞表示，这套系统可使综合能耗降低 15%，制动干预减少 80%。
T9L 采用前麦弗逊加后全铝 H 臂四连杆独立悬架，并搭载 CDC 电磁悬挂系统，每秒可进行 1000 次路况感知和 100 次阻尼调节；。转向系统采用 DP-EPS 双小齿轮电动转向，四驱系统为雪豹智能四驱，响应时间仅 0.02 秒。
此外 T9L 的转弯半径只有 5.95 米，对于一台接近 4.9 米长的 SUV 来说，在城市中停车、掉头、窄路转弯都会轻松不少。
智能驾驶方面，T9L 搭载猎鹰 700 高阶驾驶辅助系统，采用地平线征程 6P 芯片，算力达到 560 TOPS。
全车共配备 27 个传感器，包括 1 颗激光雷达、3 颗毫米波雷达、11 颗高清摄像头和 12 颗超声波雷达，全域感知范围超过 3 个标准足球场，最远识别距离可达 300 米。
这套系统采用与 L4 级 Robotaxi 相同的一段式端到端神经网络，并结合 VLM 视觉语言大模型，不依赖高精地图，理论上可支持全国范围内的城市和高速 NOA 导航辅助驾驶。
被动安全上，T9L 车身结构采用磐石笼式吸能太空舱设计，高强度钢板覆盖率达到 85%，热成型钢占比 21%，满足中国、欧盟、东盟等全球 7 大严苛安全标准。
全系标配 7 个安全气囊，包括同级少见的 48 L 双腔远端气囊和 2080 mm 超长侧气帘，后排还采用双 V 型防护结构。
风云被奇瑞定位为新能源战略的核心支点，主打两个关键词：技术平权和豪华平权。通俗点说就是把原本只出现在高端车型上的配置和技术，下放到主流家用车的价格区间。
为此，奇瑞专门为风云品牌搭建了独立设计团队，由前奔驰设计总监领衔，混动、纯电、智能驾驶和智能座舱四条技术线同步推进自研自控，最终形成鲲鹏动力、猎鹰智驾、灵犀智舱、犀牛电池四大技术矩阵。
而风云 T9L 更像是风云品牌这几年重新梳理方向、重建产品逻辑之后的一次集中展示。
它并不满足于只做某一项能力突出的单点产品，而是希望在设计、动力、智能化和安全层面同时建立起竞争优势，瞄准的是是那些希望一台车尽可能覆盖全部家庭出行场景的用户。