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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苹果或允许第三方 AI 接入 Siri
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。
东洋证券分析师安田秀树认为，索尼大概率会继续推进相关业务，无论是否有本田参与。
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。
🔗 相关阅读：一篇论文引发存储芯片股暴跌，Google 的「DeepSeek 时刻」来了？
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。
毫不夸张的说，零跑 A10 的出现，是对整个 A0 级纯电车市场的一次降维打击。
过去，这个价位段更看重续航、空间和基础舒适性，大家默认首先得解决「代步」这件事，至于补能效率、车机流畅度、智能驾驶，往往不会被放在核心位置。
但零跑 A10 用 800 V 高压平台、2.5 K 中控屏、高通 SA8295 座舱芯片、12 扬声器音响以及激光雷达和 6.58 万元的起售价，把原本属于更高价位车型的配置，压进了 10 万元以内的区间。
零跑其实是在告诉消费者，预算不高，也照样可以对体验提出更高要求。
零跑 A10 共推出 4 个版本，403 舒享版售价 6.58 万元，403 悦享版售价 6.98 万元，505 悦享版售价 7.68 万元，505 激光雷达版售价 8.68 万元。
仅仅「够用」可不行
A10 面向的是一批以城市通勤和家庭日常使用为主的用户。
这部分消费者对预算相当敏感，但随着新能源市场持续发展，他们对车内交互、充电速度和日常装载能力的要求，也已经明显提高。
所以，A10 并没有把自己做成一辆仅仅「够用」的小车。它更像是在有限的价格带里，尽量把用户最容易感知、最影响日常体验的部分，优先做到位。
A10 的车身尺寸为 4270 / 1810 / 1635 mm，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。整车观感干净、克制，同时也保留了一定亲和力。
被称为「嘻嘻」和「哈哈」的前后灯组，再加上橡果棕、海苔绿等 6 种清新的自然车色，让这台车拥有一种轻松、愉快的视觉气质。
而空间利用率，是 A10 的核心竞争力之一。
虽然车长只有 4.27 米，但零跑通过结构优化，将 A10 的车内「得房率」做到了 88.1 %。后备厢常规容积为 602 L，后排座椅放倒后可扩展至 1549 L，账面表现已经明显超出同级常规水准。
更巧的是，它还设计了一个 106 L 的可冲洗下沉式储物舱，支持干湿分离，适合收纳露营后的脏污工具，或者海鲜这类容易污染车厢的物品。全车储物空间多达 34 处，再配合灵活的座椅翻折方案，无论是婴儿车还是宠物笼，都能比较轻松地安置。
进入车内，A10 全系标配 8.88 英寸液晶仪表和 14.6 英寸悬浮式中控屏，其中中控屏分辨率达到 2.5 K。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，保证了交互响应的流畅度。
车机系统内置的「超级小零」接入了通义千问大模型，支持多模态识别、文生图创意、全场景可见即可说、方言识别、声纹识别、儿童智能对话等丰富功能。
虽然受限于成本，部分隐蔽位置使用了硬塑料，并简化了腰托调节，但零跑还是在车内常接触的部分大面积使用了软包覆盖，并且配备了母婴级环保座椅、7.1 声道音响及香氛系统。
三电与智驾则是 A10 真正的杀手锏。
在竞品普遍停留在 400V 时代时，A10 率先引入 800V 高压快充架构，将 30%-80% 的补能时间缩短至 16 分钟，极大缓解了补能焦虑。
新车搭载 53 kWh 电池包，CLTC 综合续航里程达到 505 km。与之匹配的是七合一高性能油冷电驱，相比普通水冷电机，散热效率更高，能够支持连续高强度动力输出不衰减，最高时速可达 160 km/h，并支持 150 km/h 高速巡航。
智驾部分，同样是 A10 颇具攻击性的一环。
中高配车型搭载包括激光雷达在内的 27 个高精度感知硬件，并配备高通 8650 辅助驾驶芯片，实现同级少见的「车位到车位」全场景领航辅助驾驶能力。
用户设定目的地后，车辆可以连续完成驶出车位、停车场巡航、通过闸机、公开道路领航、进入目标停车场并自动泊入车位等操作。
同时，新车还具备 6 大泊车功能，包括泊车辅助 「APA」、自定义泊车、手机泊车辅助、直进直出、停车场记忆泊车 「HPA」，以及 120 米超长距离循迹倒车功能。
零跑 A10 还全系标配自研的 LMC 一体化运动融合控制系统，把原本常见于更高价位车型的安全能力进一步下放。
它可以在 140 km/h 时速爆胎、积水路面、湿滑冰雪路面、高速过弯等极端情况下维持车身稳定。
被动安全方面，零跑 A10 采用同级领先的「9 横 7 纵 4 强环」笼式车身，关键部位使用 2000 MPa 航空级热成型钢，车顶可承受 3.1 倍自重顶压。
同时，新车拥有 18 项主动安全功能，搭载同级领先的 4 – 130 km/h 紧急制动辅助 「AEB」，最高支持 120 km/h 刹停，并配备 80 – 130 km/h 工作区间的紧急转向辅助 「AES」。
高度整合下的主动权
对于目标年销 100 万辆的零跑而言，A10 既是 A 系列承担销量任务的一台主力车，也是零跑现阶段的一个缩影。
作为零跑面向全球主流市场推出的全新 A 系列首款车型，A10 从研发之初就立足全球市场，以全球标准、全球品质、全球销售为核心。它的设计、配置和验证流程都遵循全球标准，未来还将登陆近 40 个国家和地区销售。
而 A10 能在这个价格区间里塞进这么多东西，原因并不复杂，关键在于零跑的制造方式和成本分配逻辑。
根据此前公开信息，零跑整车自研自造比例已达到 65 %，覆盖车灯、座椅、油泵、内饰树脂配件等多个环节，旗下共有 17 个零部件工厂。
换句话说，零跑已经实现了约 65 % 整车成本核心部件的自研自造。从八合一电驱、CTC 电池底盘一体化，到「四叶草」中央域控架构，它的技术路径一直都围绕垂直整合和成本控制展开。
更重要的是，这套能力已外化为制造体系。零跑目前拥有 17 家核心零部件工厂，产品涵盖电芯、电驱、AR-HUD、热管理系统乃至座椅和保险杠。它不再仅仅是整车厂，同时也是一家 Tier 1 供应商，向国内外十余家车企供货。
「整车+零部件」的双轮驱动模式，不仅保障了供应链安全，更使零跑获得行业领先的成本结构。
高度垂直整合带来的价值，不只是降低采购成本，更重要的是让配置取舍的主动权掌握在自己手里。
A10 能在 6 万多元到 8 万多元的区间里给出 800 V、12 扬声器音响、激光雷达和更高规格的座舱芯片，背后当然不是没有成本压力，而是零跑压缩了一部分中间环节，把预算更集中地投向了用户最容易感知的地方。
在发布会上，底气十足的零跑汽车董事长朱江明还表示，2026 年零跑全系都将升级高阶辅助驾驶。
升级后车型可实现「车位到车位」全场景通行，涵盖无高精地图高速领航、城区 NOA、暴雨天 120km/h 障碍物精准探测等核心功能。
搭载 LEAP3.5 技术架构的零跑汽车产品将于 3 季度实现车位到车位的高阶辅助驾驶全量推送；搭载 LEAP3.0 车型将于 2027 年车位到车位的高阶辅助驾驶全量推送。
预计 2026 年底前，零跑将完成智驾基座模型搭建，并落地基于 AI 大模型的辅助驾驶方案研发工作，届时相关技术实力将达到行业领先水平。
零跑还是沿袭原来的风格，慢热型，打后发优势。2021 年左右只有几十人的智驾团队，投入资金也很少，算力也是以租代买。现在，我们已经跟上节奏了，开始接近第一梯队的水平。2026 年，我们会全面爆发。
编者按：
Gen AI 时代，所有的产品都值得用 AI 重做一遍，操作系统也不例外：
液态玻璃正重塑苹果生态的视觉语言，而 Gemini 已渗入 Google Pixel 的每个角落……新一代操作系统正在重新定义我们与设备的关系：它决定你看到什么、何时被打扰、如何做出选择。
爱范儿认为，隐身在产品背后的，是一套「系统观」。
在《系统观》这个专题里，我们将与各大操作系统的设计者对话，探讨操作系统背后的权衡与意图，发掘明日产品的交互设计新趋势。
操作系统并不中立，它是产品哲学的镜子，是明日产品的路标。
2023 年的某天，陈希正准备把旧手机里的资料搬到新手机上，打开相册，他发现居然有一万多张截图——团队发来的设计稿、微信的聊天消息和林林总总需要记录的各种内容。
陈希觉得这些截图实在太多了，而且很多信息已经失去时效，截图变成了垃圾。他盯着那些截图，突然意识到一个问题：
我要的不是截图本身，而是截图里的信息。
于是，陈希立刻给 OPPO 首席产品官刘作虎打电话：我们能不能做一个键，这个键能像抽取人的灵魂那样，把界面的灵魂提取出来？
这就是 ColorOS 16 如今最具代表性的 AI 功能——「一键闪记」的雏形，而这也是 ColorOS 一以贯之的方法论：到用户场景中，去找到真实的洞察。
本文是爱范儿《系统观》专题的第一篇，我们和 OPPO ColorOS 设计总监陈希进行了对谈，我们聊到了 AI 功能的开发逻辑，操作系统产品体验的打磨以及与苹果在设计理念上的差异。
对陈希来说，打造 ColorOS 的过程，是一个关于「洞察」的命题。
灵魂提取键
那通电话之后，陈希和团队开始琢磨怎么实现「抽取灵魂」的体验。
差不多十年前，三星手机曾有过这样一个功能：在浏览器截图，系统便会在图片信息中自动保存这个网页的地址，下次要用这张截图的时候，就能够很方便地跳回原网站。
但陈希想要更做得彻底一些，他连截图都不想要：
我们不是想要截图式的界面，而是先把内容高亮，再浮起来、虚化掉，『chua』地抽进去。就像奇幻电影里巫师抽灵魂时那样，是透明的东西出来，抽完之后人『啪』地就枯萎了。灵魂抽走之后，那个枯萎的实体照片不重要了，因为信息已经被提取了。
他们的动画设计改了很多版，最终实现了如今我们看到的效果，当你按下一键闪记，屏幕上的内容会泛光、浮起、晕染，最后被吸入到屏幕上方的流体云里，整个过程一气呵成——这就是「提取灵魂」的具象化表达。
不过，在现实生活中，用户并不会像设计师预期的那样去使用产品——陈希举了一个身边的例子：
有天早上，他看到自己的妻子正在家里用「一键闪记」把体检的病历记下来——这是因为很多智慧医院会提供电子版病历，但分散在医院的各个系统里，找起来非常不方便，所以她会定期把这些电子版病历打印出来，归拢到一处。
有了「一键闪记」之后，就有了一个能将散落在各处的数字或实体数据「记」下来的地方，而这些病历则经历了从数字版变成纸质版，再变成数字「记忆」的过程——手机有了记忆，就能一直跟着不会丢。
正因如此，产品设计团队更需要洞察用户需求，这也是一个和用户共创的过程。为了让每个用户都能学会使用「一键闪记」，ColorOS 团队需要持续挖掘让用户有所感知的「英雄场景」。
当然，陈希自己也是用户。
每天中午，陈希都有在办公室楼下买咖啡的习惯，经常会找不到取餐码，于是他想到，让「一键闪记」把取餐码记下来，在记下取餐码的同时，还能顺便记账，这就成了一个「英雄场景」。有了「英雄场景」作为钩子，用户就知道按下这颗键，手机就能帮我把屏幕上的信息记下来。
除了取餐码，「一键闪记」还可以记账、记视频、记文章，几乎「什么都能记」。
在 AI大模型加持下，ColorOS 的记忆转化能力正在不断拓展边界，不仅能记下来，还能理解，进而推荐，甚至代理用户实施下一步操作——这成了 OPPO 手机在硬件之外的护城河。
主张就是取舍
洞察之后，更难的是「主张」，主张决定了取舍的边界。
比如很多 Android 手机都会有一个「长拉悬停」呼出侧边栏的功能，而 ColorOS 却一直没有实装，这让很多用户感到不解。
陈希告诉爱范儿，其实这个功能已经开发完毕，并且通过了内部测试，但在上线前夕，团队决定砍掉它：
我们觉得这个体验不优雅。
人在浏览手机页面时，经常会回到上一个页面里。有时候在看一篇文章，有人发消息了，我想回，但文章还有两句没看完，手卡在那儿半看不看犹豫的过程中就触发了（侧边栏）。我觉得这是一个很不从容和失控的体验，它不允许人犯错、不允许人模糊。
很多用户说，那要不要返回你还不知道吗，但实际情况不是这样，人和计算机不同，人会犹豫、会摇摆、会纠结，所以有很多模棱两可的场景，产品设计要考虑容错，因为这个原因，我们决定将这个功能砍掉。
我们所追求的东西，是功能的还是体验？这是完全不一样的，我相信我们有不一样的追求。我们和用户之间也存在带引号的「博弈」，是基于长期你这是个好产品，还是短期你这是个好产品。
功能做到 100% 之后还要追求 101%，溢出了功能价值自然产生情感价值，当一个东西既有功能价值又有情感价值时，我觉得这就是个好产品。
这种取舍背后，也暗含了 ColorOS 的主张：不追逐功能的丰富性，而是追求体验的完成度。
你可能见过手机内置的 AI 换天、AI 扩图等看起来很神奇的功能，但 ColorOS 加入的 AI 影像功能却是去模糊、去反光、人像补光等。
「我们的影像主张是真实，」陈希解释，「娱乐性的东西更抓眼球、更 magic，但我们要先把基于真实的做好。这不是说我们不能做，而是有优先级，背后就是我们影像的理念——真实自然。」
这种「主张即取舍」的理念，也影响着陈希对行业趋势的判断。
譬如对于苹果今年推出的液态玻璃（Liquid Glass）设计，陈希的态度就很复杂。
一方面，他认可液态玻璃的设计思路，在他看来，从 iOS 16 的灵动岛设计开始，苹果就已经从以往偏实用主义的理性，走向更能表达情感、更装饰性的设计，并且将苹果的技术能力、品牌溢价，通过设计非常显性地表达出来：
这是一个显性的价值转换。
一个压根不关心汽车行业、不了解汽车技术的人，在大街上看到流线型的车身，就会觉得这车性能好，即使他不懂发动机——这就是把技术语言转化为设计语言的表达，因为历史经验告诉我们，赛场上所有性能好的车都长这样子，所以流线型的车就性能好。
苹果很聪明，它把流畅转化为设计语言，把性能用视觉表达出来，这是一种更显性的价值表达，非常出色。它永远能找到怎么用显性的英雄表达——就像乔布斯从信封里拿出 MacBook Air 那样。
但他也提出质疑：
但回到本质上，在这个转化过程中，（Liquid Glass）确实没有带来更多新的价值，导致它损失了一些东西……
Liquid Glass 是一个反经典设计的路线，对很多可用性的问题没有很好的解决，像前几天，他们新版本加了一个（Liquid Glass 效果的）开关，我们觉得这个体验是一种妥协的结果，很不苹果
你能感受到 ColorOS 这套系统强烈的主张与风格——偶尔，我也会抱怨没有诸如「长拉悬停」这样的功能，用起来不太方便。
但更多时候，ColorOS 16 有着强大的拉力——从公测版用到现在，即便是和 iPhone 双持使用，我也愿意更多掏出 OPPO 手机「一键闪记」：记账的时候会用，看视频的时候会用、查攻略记日程的时候也会用，甚至会刻意用「一键闪记」来记些犄角旮旯的琐事，譬如记某个小众游戏的攻略标点。
很多时候，我就是想知道这套 AIOS 的边界在哪里，而 ColorOS 通常也能给我满意的反馈。
有一个极小的细节让我印象深刻：有次我用一键闪记把火车票记下来，很快车票信息就被推送到了流体云上，提醒我什么时候该出门了。
而就在我将将到站的时候，耳机传来了一声火车的呼啸，随即是一声语音提醒：还有十五分钟，火车就要开始检票了——居然连声音都考虑到了！
那便是我用 ColorOS 16 的尤里卡时刻。
不是有了 AI 就一定要用 AI 的方式
对陈希而言，近年来最重要的主张，是对 AI 交互的逐层理解。
当整个行业都在讨论「贾维斯式」的语音助手时，陈希却有不同的观点:
我不太赞同未来由声音语音交互来决定一切。人类有了眼睛也需要嘴巴，有了嘴巴也需要耳朵、鼻子，也需要手，是多模态、多感官协同的。
你能用语音吃饭吗？用语音吃饭吗？用语音睡觉？用语音上厕所？
陈希认为，不同信息需要不同的表达方式：
特别长的信息很枯燥，可能用视频表达挺好。但有些信息很简单，不一定适合视频，比如若干年前我刚来到深圳，和很多人一样，看到这句标语「来了就是深圳人」，难道用视频表达就更好吗？我不相信，用文本最有力，那这个时候信息最好的表达形式就是文本。
所以我们的「一键闪记」的「记视频」也是一样，视频的表达更「丰富」，但文字的表达更「直接」，不是所有的内容都适合视频表达一样。
这是 ColorOS 系统设计的核心：给场景找到恰当的交互方式，给信息找到恰当的表达形式，而不是让一种交互方式统治所有场景，不是今天有了 AI 就一定要用 AI 的方式。
具体到产品设计上，陈希总结为八个字：流畅本色，AI 出色。
流畅是本色，AI 是更出色的东西，让本色更出色。流畅代表经典的东西，AI 代表新的东西，它的未来成功归依就是流畅 AIOS。
但这里的「流畅」，已经不是传统意义上的性能流畅，而是场景完成度的流畅。
陈希认为，流畅作为基础体验场景，各个系统之间差异不大，但认知差异却很大：
把基础体验做成认知、做成卖点，我觉得这是很困难的事情。就像车的安全性，沃尔沃做得很好，大家提起来你甚至不知道它有什么东西好，但你知道它有安全性。我们一直在做的，就是各种边界场景（流畅体验）的完整性。
什么是边界场景？比如我正在看视频，突然要回个微信，再干个什么事情，可能很短的链路里遭遇一个并行场景。这种场景会放大缺陷，因为这是人的情绪高点，他正焦急时你还卡，那就会放大这种情绪，只有做好这些场景了才能把整个认知打起来。
而在 AI 这一侧，ColorOS 面临的挑战是整合。
「手机里功能很多，用户甚至不知道有这些功能，很细碎，」陈希坦言，他妻子曾问他:「小布助手、小布记忆和小布建议有没有区别？」在她看来都是小布。
用户接受的信息量没有那么大，怎么把事情做简单？陈希说：
让用户在一个地方接触到所有体验，而不是在十个地方找五十个体验，all in 1。这个 1 指的是符合用户直觉的交互方式，这很重要。
所以 ColorOS 把很多 AI 能力整合在流体云上、整合在一键闪记上、整合在小布上：
我认为你找到一个整合度高的交互方式是关键中的关键，才能把用户体验变得简单——这是 AI 时代最大的挑战。
这种整合能力的背后，也是组织和文化的支撑。
陈希表示，如何将 AI 新技术整合到传统的 OS 产品是一个巨大的挑战，这是不同的两种思维方式，要解决大量的沟通和协同问题：
当然我们非常好地解决了这个问题，所以带来巨大的生产力效率提升。打个比方，我们不是在做发动机，也不是做电机，我们在做电动汽车，电动汽车就是 AISO
而且我想特别强调一点，在 如今AI 时代，打造产品的开发逻辑也在悄悄变化。
以前做功能，可能是 PM 提需求，研发去实现，是线性的。但做 AI 不一样，它是一个双向激发的过程。有时候是我们对场景的洞察逼出了技术的极限，但更多时候，是研发团队的技术突破，反过来给了我们设计的灵感。所以，一个好的 AI 产品，绝对不是产品经理拍脑门的“灵光一现”’，它是对用户深刻的洞察和研发团队技术厚度产生化学反应后的结晶。这是一种互相折磨，也是一种互相成就。
这在行业里并不常见，即使是在苹果，AI 部门和系统部门之间也存在拉扯，甚至影响到整个苹果智能的布局。至于面对竞品的追赶，陈希认为：
我们还是要着眼于真实的「用户场景」，去创造「价值」，去带来先进生产力，因为先进生产力永远是会被抄的。
我问陈希 ColorOS 16 是否达到预期，他松口气，说「至少现阶段目标达成了」。但在陈希的设想里，ColorOS 还有一个更大的愿景：成为一种年轻人的生活方式。
无论是用户场景的洞察、设计的定义或者功能的开发上，甚至产品营销的品牌心智和社交媒体的内容口吻，陈希都要求 ColorOS 是年轻但高品质的：
我们有很多想法，都是基于年轻人的生活方式开展的。我们不想做价值太薄或太花哨的东西，有一个词叫「要年轻但要高品质」，它不能廉价，因为年轻不等于廉价。
当所有厂商都在思考如何用 AI 重做系统时，陈希和 ColorOS 选择回归用户洞察：AI 之于这些年轻人而言，其价值原点是什么？
陈希心里有一个答案，这也是他的「系统观」：
我现在想到四个字是「模拟人生」——就是还原真实，模拟人生。
我很喜欢玩经营类的游戏，我小时候就喜欢拿积木搭一个城市，现实里面的很多想象力是很匮乏的，但是当你进入到数字世界，你的想象力是非常大的，但是又不太真实，没有现实的实感。
它和打游戏的感觉是一样的，我也喜欢那种角色扮演类的游戏，很多扮演类的游戏让我有一个人生的体验。做产品也是，怎么样能够把系统里的很多东西，就像日常生活中一样做出真实的感觉，有那种临场感、沉浸感，我觉得是蛮重要的。
包括我们做取餐码，就会觉得这个瞬间真实的世界和数字世界连接起来了，我认为这是很神奇的感觉，非常神奇。
很久以前有个叫 Paper 的笔记本应用，他们有一个功能是可以把你的数字笔记，在线下打印成 Moleskine 的实体本子寄给你。我当时觉得这个功能特别好，明明是数字世界的东西，突然跳出次元壁来到了生活里面，这种感觉很奇妙。
那生活中的东西，能不能扔到手机里，看到「你的生活」？
这种感觉太棒了。
3 月 26 日，iQOO Z 系列带来一台搭载超大容量电池的手机 iQOO Z11，定价 1999 元起。
毫无疑问，iQOO 这次把满配的续航放到了 Z11 的核心位置。
iQOO Z11 采用 9020mAh 超薄蓝海电池，这款电池是和宁德新能源联合开发，搭载第二代半固态蓝海电池技术的第四代硅负极电池，能量密度为 879 Wh/L，是目前容量最高的蓝海电池。
超高的能量密度方便控制体积，iQOO Z11 裸机尺寸为 163.72mm x 76.17mm x 8.25 mm，重 216.5g，配合平整顺滑的中框，裸机单手握持的手感还不错。
机身内置了磐石缓震架构，支持 IP68 / IP69 防水防尘，日常作为长时间亮屏的户外工作机也不需要担心。
9020mAh 的超大容量，iQOO Z11 的续航表现很稳。重度使用能够轻松坚持两天，日常普通使用也能够坚持 2.5 天到接近 3 天，对于需要长时间亮屏当做业务机使用的用户来说，iQOO Z11 的续航表现还是很安心的。
手机支持反向充电，而且在 1%-5% 的极限低电量状态下也能保持 USB 反向供电。虽然很少会遇到这种极限情况，但如果你需要拿手机做一些长时间的记录，或者是其他需要到外置 USB 设备的长时间使用，那这个功能也能保障稳定。
充电部分，Z11 支持 90W 超快闪充，还支持 55W PD/PPS、44W UFCS 通用快充，升级了全局直驱供电 2.0，使用时可以直接供电到手机使用，降低游戏边充边玩的发热。
除了续航，屏幕也是 iQOO Z11 的核心卖点。
它搭载了一块 6.83 英寸 2800 x 1260 165Hz 旗舰新国屏，普通模式下最高亮度为 1000nits，开启「职业模式」后全局激发的最高亮度为 2000nits，局部峰值亮度可以得到 5000nits，在室外顶着大太阳，也能够看到内容。
亮度提升的同时，功耗比上一代低了 7%，户外使用的时间更长。
显示刷新率也提升到了 165Hz，手机支持《逆战：未来》、《无畏契约 源能行动》的原生 165FPS 模式，像是《CODM》、《火影忍者》、《荒野乱斗》、《节奏大师》、《跑跑卡丁车》等游戏也都支持 165fps 高帧率档位适配。
iQOO 在手机上增加了超感触控，针对这块屏幕做了优化，提升了点击、滑动操作以及高帧率状态的响应，降低延迟提升精度。
手机还提供了 4D 游戏振感和超感音域功能，前者提供了三档振动调节，《崩坏：星穹铁道》游戏仲有官方适配；超感音域则是搭载了自研空间音频算法，提升扬声器呈现声音时的空间环绕感，FPS 游戏听脚步声会更加准确。
另外，屏幕还有 2160Hz PWM 融合调光和全亮度类 DC 调光，支持 vivo 悦目护眼 2.0，有 SGS 低蓝光低频闪认证和优酷 ZREAL 帧享、腾讯臻彩试听和爱奇艺帧绮映画认证，算是同价位内比较齐全的现实配置。
性能方面，iQOO Z11 搭载天玑 8500 满血版，8GB+256GB 起步，最高支持 16GB+512GB，有五个储存版本。常温环境下安兔兔跑分为：2341563。
系统内提供了「职业模式」功能，适配常用的骑手和网约车软件，除了用于提升显示亮度，还配备了免提通话增强、优化网络配置和电量在 80% 后开启直供电等功能。
影像部分，iQOO Z11 采用了「主+副」的双摄组合设计，主摄搭载了一块 5000 万像 1/1.953 英寸的 CMOS，F1.79 的光圈，支持 OIS 光学防抖。
相机内提供了 1x、1.5x、2x 焦段可选和 HDR 算法增强功能，可拍摄 LivePhoto，支持氛围感夜景、运动感抓拍、视频提升、AI 消除 2.0 等功能。
最后来看看价格，iQOO Z11 有极夜黑、天光白，以及我们手上这款通过「高精密纳米级光刻工艺」制作出浮光纹理的「沧浪浮光」配色三款可选，合共 5 个储存版本：
- 8GB+256GB 1999 元
- 12GB+256GB 2299 元
- 12GB+512GB 2799 元
- 16GB+256GB 2599 元
- 16GB+512GB 3199 元
去年 12 月，搭载华为乾崑智驾的一汽奥迪 A5L，单月全系销量达到 8057 辆，刷新了车型销量纪录。
这个数字在一定程度上说明了一条路径的可行性，即在豪华车市场整体承压的背景下，引入表现突出的本土供应商来补齐短板，确实有机会抬升产品的市场表现。
A6L 的换代思路，正是奥迪在这样的背景下展开的。
它选择了双线并行，让燃油版 A6L 继续强化机械质感这项传统优势，同时借助华为补足智能化短板；而基于 PPE 豪华纯电平台打造的首款轿车奥迪 A6L e-tron，则试图兼顾智能体验与驾控质感，在纯电市场寻找突破口。
目前率先上市的是燃油版 A6L，共推出 4 个版本，起售价为 32.29 万元，相比 25 款指导价降低了约 10 万元。
纯电版 A6L e-tron 则开启了预售，起售价为 31.3 万元。
淡化「行政感」
燃油版 A6L 是一汽奥迪销量体系里最关键的一款车。
在中国市场销售已接近 30 年，积累下来的不只是知名度，更像一种长期形成的市场认知。提到公务接待、商务出行，很多人第一时间想到的，大概率是 A6L。
但「行政」这个标签，一方面稳住了它的一批核心用户，另一方面也在无形中拉远了另一部分消费者，尤其是那些更在意个性、科技感和新鲜感的人。
所以，无论是发布会上请来韩寒、马龙站台，还是这次设计风格的调整，都能看出奥迪正在有意识地淡化过去的「行政感」。
上一代车型那种稳妥、端正、不容易出错，但也偏保守的设计语言，在新车上已经被明显削弱。
新车前脸的六边形格栅开口更大，整体姿态更低，压迫感更强。内部的 Y 型填充结构，无论采用镀铬还是熏黑处理，都让整车气质更鲜明。前包围两侧的纵向通风口也进一步强化了切割感，视觉重心明显前移。
好在，奥迪也为偏好传统豪华风格的用户推出了更强调稳重气质的雅致型前脸。
「灯厂」新车的矩阵式 LED 大灯单侧集成 48 个发光单元，支持自适应远近光，灯腔内部加入了更精致的金属饰条，并提供 8 种可切换的灯光签名。尾灯组则采用第二代 OLED 分体式尾灯，上下分区设计更强调层次感，底部灯带横向贯穿，单侧包含 198 个 OLED 发光单元，并支持 Car-to-X 通信，可在特定场景下向后车传递制动信息。
车漆方面，除了传奇黑和茉莉白，新车还新增了香槟黑、深洋蓝和曼达洛银 3 款专为中国市场定制的配色，本土化取向十分明确。
空间一直是 A6L 的核心优势，这一代车型又把这一点进一步放大了。
新车长宽高分别为 5142 mm、1874 mm、1450 mm，轴距达到 3066 mm，较上一代增加了 42 mm，与标轴版奥迪 A8 的轴距持平。
增加出来的空间主要体现在后排。腿部余量更充裕，地板中央凸起也更低，长途乘坐的舒适性会得到比较直接的提升。
进入车内，奥迪这次的思路也很明确，就是把舒适性、数字化和豪华感同时往上推。
车内采用五屏联动布局，包括 14.5 寸中控屏、11.9 寸虚拟座舱仪表、13.1 寸 W-HUD 3D 抬头显示，以及带电子防窥功能的 10.9 寸副驾娱乐屏。
主驾座椅支持 18 向电动调节，配备加热、通风和按摩功能；后排靠背最大可调至 35 度，同样具备加热、通风和按摩功能，四驱版后排还支持电动调节。
车内顶棚和上门柱护板采用仿麂皮材质，地毯使用法国簇绒工艺，配合 16 扬声器 B&O 音响和三区独立空调，整体氛围明显朝着更强的感官豪华感推进。
1.96 平方米的全景天幕支持 6 个区块独立控制，夜间还能配合由 112 颗 RGB LED 构成的星空顶和 30 色氛围灯，进一步强化座舱的高级感。
动力部分则是这辆车最能体现奥迪德系底色的地方。
全新 A6L 提供 3 套动力系统，全系匹配 7 速湿式双离合变速箱。2.0T 低功率版最大功率为 150 kW，采用改良版米勒循环和 VTG 可变截面涡轮，整体取向更偏向燃油经济性。
2.0T 高功率版最大功率为 200 kW，基于第五代 EA888 发动机打造，压缩比达到 12.5:1，热效率为 39.4%，燃油喷射压力提升至 500 bar，同样配备 VTG 可变截面涡轮和 48 V 轻混系统。这套系统还引入了 HDI 双电机全域智混架构，采用 P0 + P3 并联混动结构。
集成于变速箱输出轴的 P3 电机可在 0 至 140 km/h 范围内随时介入，额外提供 18 kW 动力输出和 25 kW 能量回收能力，峰值扭矩达到 230 N・m。在低速和泊车工况下，车辆还能实现电机直驱，从而改善平顺性与静谧性。
更值得关注的还是 3.0T V6 版本。它搭载新一代 EA839 发动机，最大功率 270 kW，0 至 100 km/h 加速时间为 4.6 秒，并配备 48 V 轻混系统、quattro 全时四驱、自适应空气悬架，以及同级少见的全轮转向系统，后轮最大转角达到 5 度。
在当前越来越强调混动和纯电的市场环境里，奥迪依然保留这台 V6，去服务那些对六缸发动机仍有执念、同时对新能源路线并不热情的用户。
稳住长处，补齐短板
新车的辅助驾驶系统，值得单独展开讲讲。
硬件层面，新车配备双激光雷达，支持城区 NOA 和高速 NOA，可覆盖自动上下匝道、无保护左转、跨层记忆泊车、循迹倒车、车位到车位等场景，整体能力达到 L2 + 级别。
软件层面，华为乾崑智驾负责感知与决策，而在具体执行端，转向、制动和悬架响应仍由奥迪调校的 VMM 车辆运动管理模块来完成。
也就是说，这套方案是借助华为的感知和算法能力提升智能驾驶水平，同时把车辆最终呈现出的动态质感继续交给奥迪把控。
它想做的，其实是把华为的智能化能力和奥迪多年积累下来的底盘调校经验融合在一起。理想状态下，用户获得的是接近新势力水准的智驾体验，同时还能保留传统德系豪华车应有的行驶质感。
对华为来说，这个项目同样有特殊意义。此前，乾崑智驾主要落地于问界、智界这类与华为绑定更深的品牌，而 A6L 面对的是完全不同的用户群体和产品语境。燃油车的存量市场依然庞大。这样的合作案例，无论未来继续在国内复制，还是进一步向海外市场输出技术方案，都会更有说服力。
A6L e-tron
如果说燃油版 A6L 这次换代的重点，是补上智能化短板，稳住传统豪华轿车的基本盘，那么纯电版 A6L e-tron 就是在用一套更彻底的电动化底层，参与新能源市场的竞争。
这辆车最核心的看点，首先还是智能化。奥迪与华为深度合作，为 A6L e-tron 引入了深度定制的乾崑智驾系统，支持高速 NOA、城区 NOA，以及跨层记忆泊车、循迹倒车、遥控泊车等一整套高级泊车辅助功能。
它的双激光雷达采用嵌入式设计，并加入恒温自清洁能力，再配合摄像头和传感器共 9 处清洗装置，可以缓解雨雪、泥泞等复杂环境下感知能力衰减的问题。
座舱部分，A6L e-tron 也明显在向当下主流高端电动车靠拢。
奥迪与思必驰联合开发了全场景语音助手，支持「可见即可说」、连续多指令识别和方言交互，还加入了眼神控制车窗和 Avatar 语音形象。再配合六屏联动座舱、AR-HUD、电子外后视镜、环抱式交互灯带和九分区可调光全景天幕，整套车内氛围的科技感很强，
A6L e-tron 基于 PPE 豪华纯电平台和 E³ 1.2 电子电气架构打造，配备前后五连杆、FSD 频率选择减震器和自适应空气悬架。
全域 800 V 架构、107 kWh 电池、最长 815 km 续航、270 kW 直流快充，以及 quattro 电动四驱系统，也让它在续航、补能和动态表现上进入了当前豪华纯电市场的主流竞争区间。
这次换代，燃油版 A6L 的重点，在于守住传统豪华轿车在空间、底盘和机械素质上的优势区间，以及品牌长期积累下来的信任感；A6L e-tron 则代表了奥迪在纯电赛道上的另一种回答，它试图通过智能化、电动化和更彻底的本土定制，重新参与市场竞争。
这其实也是 BBA 在新能源冲击下普遍采取的办法：不过度押注单一路线，而是在燃油和纯电两条赛道上同时补齐短板，尽可能为自己争取更多转身时间。
先把现有阵地稳住，再寻找下一阶段的主动权。
兰德酷路泽家族在曼谷车展上迎来了新成员 Land Cruiser FJ。
这个以可靠性、耐久性和硬派越野闻名的经典车系，以更轻盈的方式向更多用户打开了大门。
和家族里那些更强调任务属性的车型相比，FJ 把「Freedom & Joy」放在了更靠前的位置。它依旧保留了酷路泽家族的硬派基因，但气质明显更轻快，也更愿意让更多人用自己的方式接近越野和出行本身的乐趣。
FJ 是目前兰德酷路泽家族里最小的一台，车身长宽高为 4575 / 1855 / 1960 mm，轴距为 2580 mm，整体体量与路虎卫士 90 接近。
虽然车的体量不大，但丰田依旧把家族一贯的硬派气质，塞进了当下很受欢迎的「方盒子」轮廓里，于是它看上去既像一台标准的酷路泽，又多了一点紧凑车型才有的灵巧和可爱。
FJ 的外观设计由来自中国的华人设计师易路主导，他毕业于清华大学，目前担任丰田设计中心外观负责人。
按照丰田的说法，FJ 的造型是一种「类似骰子的长方体」，车身整体是规整的矩形轮廓，但边角做了倒角处理，宽大的 C 柱、向外扩张的轮眉、黑色侧裙和黑化轮圈则充分体现出了它的越野气质。
FJ 提供了两种不同风格的前脸设计。一种采用复古圆灯，明显是在向经典车型致意；另一种则使用更现代的方形灯组，并配上 C 字形日行灯。两套方案都搭配印有「Toyota」字样的简洁格栅，下方前保险杠的造型也各有区分，所以同一台车可以呈现出两种完全不同的性格，一个偏怀旧，一个偏当代。
在结构层面，FJ 基于与 Hilux 和 Fortuner 同源的 IMV 梯形车架架构打造。
不过，丰田并没有简单照搬现有平台，而是针对这台更紧凑、更强调灵活性的酷路泽，额外增加了底盘加强件，以提升车身刚性和操控稳定性。
FJ 的整车离地间隙达到 245 mm，涉水深度为 700 mm，接近角和离地间隙也与 250 系列接近。再加上更短的前后悬和紧凑轴距，它在复杂路况下会有更好的通过性，也会给驾驶者更多脱困余量。
目前泰国市场采用单一高配版本发售，搭载 2.7 升 2TR-FE 直列四缸自然吸气汽油发动机，最大功率 164 马力，峰值扭矩 245 牛·米，匹配 6 速自动变速箱、分时四驱系统以及后差速锁。
配置上则标配 18 英寸合金轮毂、全 LED 灯组、双区独立空调、12.3 英寸中控触摸屏、7 英寸数字仪表盘、合成皮质内饰、7 个安全气囊，以及完整的 ADAS 主动安全辅助系统。
价格方面，FJ 在泰国的发布价格为 1,269,000 泰铢，约合人民币 26.7 万元。这个价格略高于当地顶配版卡罗拉 Cross GR Sport。
在泰国发布会上，丰田还同步带来了 4 款改装概念车，分别是 Meridian、Nature Explorer、Legendary 和 Street Cruiser。丰田尝试把 FJ 的不同使用场景直接摆到展台上，让人更容易理解这台车究竟可以怎么玩。
Meridian 是其中越野味最重的一台，采用水泥灰车漆，并搭配了黑色地形纹路涂装。
整车装上了全套 ARB 配件，包括护底板、涉水喉、兼具踏板功能的防刮侧踏、车顶行李架和 LED 灯条，再配上 17 英寸 Lenso MX Dinero 合金轮圈、全地形轮胎，以及由 Old Man Emu 弹簧和 Nitrocharger Plus 避震器组成的 20 mm 升高套件。
Nature Explorer 的方向则更偏向露营和长途户外。它采用烟蓝色车身搭配白色车顶，并且配备了车顶平台、车顶帐篷和侧方遮阳篷，夜间照明则由格栅上的 ARB 射灯和前挡风玻璃底部的 Nacho LED 灯负责。
Legendary 是 4 款概念车里最有情怀的一台，灵感直接来自经典的 FJ40。
它采用砂岩黄色车身，同色护板、细腻的镀铬装饰和黑化细节交织在一起，营造出很强的复古气息。它也是 4 台车里唯一使用圆形 LED 灯图案的版本。17 英寸 Lenso MX Duty 轮圈特意做出了类似镀铬钢圈的质感，翼子板上还印有经典的 Land Cruiser 徽标。
Street Cruiser 的路数则完全不同。它不再强调荒野，而是把重心放到城市驾驶和个性表达上。
20 英寸 Lenso Jager Astra 轮圈配公路胎，悬挂高度被进一步降低，制动系统升级为带红色 Brembo 卡钳的通风刹车盘。磨砂车身贴和赛车风格拉花让它明显更张扬，亮黑色车顶和尾翼也更有都市运动感。车尾原本放备胎的位置被换成储物盖板，腾出了安装摩托车架或自行车架的空间。
除了概念车，丰田还公布了面向泰国市场的 3 款官方改装套餐，同时也支持消费者按单件自由选购。Unbound Explorer 套装售价 32,450 泰铢，包含涉水喉、ARB 护底板和泥挡；Urban Unique 套装售价 32,700 泰铢，提供格栅装饰条、备胎盖、车门饰条、油箱盖、侧窗雨眉以及前后 2K 行车记录仪；Freedom Journey 套装售价 36,400 泰铢，则在前者基础上增加了 ARB 车顶平台。
和 FJ 一同出现的，还有一款名为 Land Hopper 的电动个人移动产品。丰田的设想是，它可以直接装进 FJ 的行李厢，在车辆抵达目的地之后，继续承担更深入的短途移动任务，比如穿行山林、非铺装小径，或者解决目的地周边的最后一段路程。
1951 年，在丰田皇冠和卡罗拉都还没有诞生的年代，兰德酷路泽以「丰田 BJ」之名出现，并成为首台登上富士山六合目的汽车。此后 70 多年，这个名字靠着可靠性、耐久性和硬派越野能力，进入全球 190 多个国家和地区，累计销量约 1215 万辆，逐渐从一台工具车，长成了一个极具辨识度的品牌符号。
而这辆 Land Cruiser FJ 则是丰田对这个经典名字做出的一次新解释。
过去，酷路泽更多时候代表的是远行、任务、耐久和征服复杂地形的能力；到了 FJ 这里，这些东西还在，只是表达方式变得更轻了一些，也更靠近日常生活。
它没有试图削弱酷路泽的传统，反而是用更友好的姿态，尝试将这个家族带到更多人的生活半径里。
看过 HBO 神剧《硅谷》（Silicon Valley）的朋友，想必都对那个名为 Pied Piper（魔笛手）的虚构公司念念不忘。
在剧中，男主角 Richard Hendricks 发明了一种「中间压缩算法」，能以极高的压缩率无损处理文件，甚至因此改写了整个互联网的规则。
当时我们都以为这只是编剧的脑洞。直到 Google Research 正式发布了名为 TurboQuant 的 AI 压缩算法。
这原本是一条枯燥的技术新闻，却在社交网络上引发了病毒式传播，不到 24 小时，就收获了 1280 万次浏览。原因无他，这项技术的设定简直就是 Pied Piper 的翻版：
在不损失模型性能的前提下，将 AI 的「工作记忆」压缩至少 6 倍。
市场的反应也极为真实，美股存储芯片板块盘中遭遇抛售，美光科技、闪迪等头部企业股价齐齐收跌。
这不禁让人好奇，一项纯软件层面的算法创新，为什么会让卖硬件的先慌了神，而 Google 到底向当前的 AI 牌桌上扔了一张怎样的底牌？
困在「记忆黑洞」里的大模型
抛开网络热梗，TurboQuant 的出现其实不仅是为了好玩，更是为了解决一个让整个 AI 行业头疼已久的真实瓶颈。
众所周知，现在的 AI 模型越来越大，对显存的胃口也像无底洞一样。尤其是在推理阶段（也就是你和 AI 聊天的时候），AI 需要记住上下文信息，这部分数据被称为 KV Cache（键值缓存）。
每处理一个词，模型都要把它转成一个高维向量存进 GPU 显存。对话越长，这份「数字备忘录」膨胀越快，很快就把 GPU 显存塞满。这就是为什么你的 AI 助手聊久了会「变笨」或者直接报错，脑容量不够了。
更棘手的是，传统的压缩方法一直面临一个两难困境：压缩数据时，需要额外存储「量化常数」来告诉模型怎么解压。这些元数据听起来很小，加起来却能把压缩带来的收益全部抵消掉。
Google 的 TurboQuant 的诞生正是基于此。
研究人员设计了一套两阶段的数学解法。第一阶段叫 PolarQuant，把数据向量从传统的直角坐标系转换成极坐标系，拆分成「半径」（表示大小）和「角度」（表示方向）。
这个几何变换的妙处在于：转换后角度的分布变得高度可预测，模型不再需要为每个数据块单独存储昂贵的归一化常数，直接映射到固定的圆形网格上就行了，开销为零。
第二阶段叫 QJL（量化 Johnson-Lindenstrauss 变换），充当数学层面的纠错器。它把压缩后残留的误差投影到低维空间，再把每个误差值压缩成一个符号位（+1 或 -1）。
这个设计保证了 AI 在计算「注意力分数」时，压缩版本的结果与高精度原版在统计意义上完全一致。所谓注意力分数，就是模型判断上下文里哪些词最重要的关键步骤。
如果说以前 AI 记笔记是「逐字逐句抄写」，那么 TurboQuant 就像发明了一套「极简速记符号」：该记的一个不漏，占的空间却少了六倍。
这套方法还有一个对企业来说格外友好的特性：无需重新训练模型。你现有的开源模型，或者自己微调过的模型，直接套上 TurboQuant 就能跑，不用额外的数据集，也不用重新跑一遍训练流程。
光说不练假把式，在「大海捞针」基准测试里，让 AI 从 10 万个词里找出一句藏好的话，TurboQuant 在 Llama-3.1-8B 和 Mistral-7B 上跑出了满分召回率，同时把 KV Cache 的显存占用压缩了至少 6 倍。
在 LongBench 综合评测套件（涵盖问答、代码生成、长文摘要）上，TurboQuant 全面追平甚至超过了此前的最强基线方法 KIVI。
最硬核的数字来自英伟达 H100 GPU 的实测：4 位精度的 TurboQuant 在计算注意力逻辑上的速度，比未压缩的 32 位方案快了整整 8 倍。
论文发布后的 24 小时内，社区已经开始动手验证。
Apple Silicon MLX 框架的知名开发者 @Prince_Canuma 把算法移植到了 Apple Silicon 的 MLX 框架，测试 Qwen3.5-35B 模型，上下文长度从 8500 到 64000 token 全覆盖，每个量化等级都跑出了 100% 的精确匹配。他还发现，2.5 位的 TurboQuant 能把 KV Cache 压缩近 5 倍，准确率零损失。
Google 的「DeepSeek 时刻」？
对于 TurboQuant 的发布，Cloudflare CEO Matthew Prince 甚至将其称为 Google 的「DeepSeek 时刻」。
把时间拨回一年前，DeepSeek 以极低的成本训练出了性能惊人的模型，彻底打破了硅谷大厂对高成本才能训练出高性能 AI 的迷信。那次冲击也让整个行业意识到：光有大模型不够，还得跑得起、跑得快。
TurboQuant 也是这种背景下的产物。如果这项技术能从实验室走向大规模应用，它将带来肉眼可见的商业价值。同样一张 H100，推理成本理论上可以直接打折超过 50%；端侧部署的门槛也会大幅降低，以前需要 32 位精度才能跑的大模型，放在 Mac Mini 或者本地服务器上也能运行，还不会有质量损耗。
市场的反应，已经很说明问题了。TurboQuant 发布当天，美股存储芯片板块盘中遭遇明显抛售。闪迪、美光科技等头部企业股价显著收跌，存储芯片与硬件供应链相关指数单日跌幅超过 2%。
究其原因，如果 AI 巨头能用一套纯软件算法把显存需求砍掉六分之五，那些押注 AI 会持续疯狂消耗高带宽显存的多头，就得重新盘算自己的仓位了。
而这种防御性反应背后，也表明，过去两年支撑存储股估值的核心逻辑之一，是 AI 对显存的需求只会越来越大。TurboQuant 第一次在技术层面正式动摇了这个假设。
当然，虽然听起来很美好，还是要泼一盆冷水。
一方面，历史上每次效率提升，往往反而带动了总需求增长，经济学里叫「杰文斯悖论」。AI 跑得更便宜，可能意味着更多人更频繁地用它，最终消耗的算力反而更多。所以这场「显存危机」到底会不会因此化解，还真不好说。
另一方面，TurboQuant 目前仍处于实验室阶段，根据最新消息，Google 计划在下个月的 ICLR 2026 大会上正式展示这项技术，届时还将同步亮相另一场顶会 AISTATS 2026。
但从论文到大规模生产部署，中间隔着工程适配、不同架构的兼容性测试、真实场景的性能验证，每一关都不轻松。
▲论文地址：https://arxiv.org/abs/2504.19874
有网友直接开炮，这篇论文的底层研究其实早在去年四月就已公开，根本谈不上横空出世，眼下的舆论热潮，多少有点追着旧闻起哄的意思。
在他看来，如果存储股因为一篇算法论文而大跌，恰恰暴露了市场里有多少人根本没搞清楚这件事的边界，并把这波反应比作「丰田出了新混动引擎，石油就该崩盘」。
更重要的是，TurboQuant 解决的只是推理（Inference）阶段的显存瓶颈，训练阶段的显存消耗依然是另一座大山。想从头训练一个主流量级的大模型，需要的算力资源依然是天文数字。
在《硅谷》里，Pied Piper 的压缩算法最终改变了整个互联网。而在现实中，TurboQuant 的野心没那么大，目标只是让 AI 在有限的物理空间里记得更多、算得更快、跑得更便宜。
现实终究不是好莱坞剧本，不必彻底改变互联网，能和 AI 聊得更长、不再半途报错，已经是很多人想要的了。
附上 TurboQuant 官方技术博客：
https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/
消费电子产品由硅驱动，却也遵循碳基世界里的自然法则：物竞天择，适者生存。
鼠标已年过花甲，形态上却几乎没有太大的变化。计算机 70 年历史，从一间房蜕变成家用电器甚至演化成每个人的囊中之物。
而像 BP 机、GPS 导航仪、iPod 更多的产品，还没来得及演化，就被其他产品吞噬而终成为一代人的记忆。
爱范儿《明日后视镜》栏目，我们将持续审视那些持续演化中的明日产品：它们从何种想法中孕育？又如何在变化中存续？它们如何塑造新生活方式，又如何被用户所改变？
生活中总有一类人，无法接受任何他觉得「现阶段不成熟」的电子产品。
我的朋友 K 就是其中的佼佼者——从 EarPods 到 AirPods，他等了两年半；从 Home 键到「上滑解锁」，他等了四年。
而最近，他看上了我手里这台 OPPO Find N6。
作为消费电子科技产品弄潮儿——也就是我——的朋友，K 并非没有接触过折叠屏。
比如在前几年我折腾二手 Z Flip 的时候，他就做出过这样的评价：
我本来以为它能展开一整块屏幕，但这个折痕总让我觉得它是「拼好屏」。
而在 K 摸过 Find N6 之后，我可以明显看到这个坚定保守派的动摇——相比曾经的 Z Flip，Find N6 的屏幕是字面意义上「不是一个时代」的产物了。
折叠屏的期待偏差
今年的 OPPO Find N6，最主要、也是最拿得出手的特点，就是这块号称「无感折痕」的内屏了。
然而就像 K 评论 Z Flip 的那样，「折叠屏」与「折痕」之间的关系，实际上存在另一套隐形的逻辑：
表面上看，人们都是因为折痕破坏了眼睛的视觉体验和手指的触觉体验，在使用过程中「打破沉浸感」而无法接受折痕存在的。
但回归问题本质，折叠屏的存在，其实是为了满足我们当初对于「人类迟早能从口袋里掏出一个 72 寸电视」的狂野幻想而生的——
折叠屏手机的重点，从来不是能折叠，而是能在口袋里塞下一块大屏！
换言之，曾经那些对「折痕」的口诛笔伐，往往都将关注点错误地局限在了「折痕破坏了折叠屏体验」的层次。
折痕真正破坏的，是我们潜意识中对于一块完整屏幕的认知：
更糟糕的是，过去几年间，手机厂商营销折叠屏的方式，也对这种错误认知起到了推波助澜的作用。
现在去看折叠屏机型的发布会，厂商往往无所不用其极地宣传「悬浮窗」、「工作台」、「多窗口」等等功能，完全不提操作这些「小票尺寸」的窗口有多不方便。
▲ 图｜CNET
而回头看 2019、2020 年折叠屏刚刚在市场上崭露头角时大家的期盼，就会轻易发现：
现在我们满脑子都是如何把一块 8 寸屏拆成两个甚至三个屏幕来用，却完全忘记了当年我们期盼的都是一整块 8 寸的大屏。
「折痕」所破坏的，正是这一层体验；Find N6 让我那个保守派朋友动摇的原因，正是给足了完整大屏的暗示。
Find N6 做对了什么
关于 OPPO Find N6 使用了哪些措施让原本显眼的折痕变得无感，我们在产品评测中已经进行了简单的介绍。
伴随着使用时间的加长、产品正式开售以及越来越多技术细节浮出水面，我们终于可以系统性地了解一下 OPPO 选择的技术路线了。
简单来说：Find N6 能够让折痕变浅乃至自修复，并不是因为什么外星科技，而是把现有柔性屏幕支撑技术发挥到了极致。
比方说 Find N6 的铰链，虽然本身只是控制机身开合的机械结构，但对于屏幕平整度同样有着至关重要的作用。
以往的折叠屏手机中轴铰链，需要借助数量不等的齿轮扭力结构将两侧衔接在一起，负责为机身开合以及悬停姿态提供足够的摩擦力和稳定性。
而出于体积、厚度和结构设计因素，以前的机型大多只会设置三组扭力结构，比如去年的 Find N5 就使用了这种「三轴」铰链：
▲ 图｜哔哩哔哩 @胜利文绉绉
这样的设计虽然省空间，但三组扭力结构之间的不等距，导致铰链对屏幕的支撑也不均匀，容易出现折痕「从上到下有深有浅」的问题。
到了 Find N6 这，OPPO 选择了一种既简单又困难的方式解决——既然三轴铰链支撑不均匀，那就换成四轴铰链。
这样一来，虽然 Find N6 的机身结构设计变得更复杂了，但铰链对于屏幕的支撑效果也均匀了许多，让工程师可以把精力放在折痕深度上：
▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome
解决了支撑的均匀度之后，就要解决如何支撑平整的问题了。
尽管厂商会将铰链顶层做平，尽可能让所有零件在摊开后形成一个平面，但生产和组装时候的细微公差仍然会导致零件高低差，给屏幕以下陷的机会。
为了解决这个问题，OPPO 选择了一个所有模型玩家都会做的事：喷一层补土。
更准确地说，是用流量控制精度极高的立体喷墨打印技术，搭配 3D 扫描，用填料喷涂在铰链的凹陷处，再进行光固化，让屏幕拥有更多的支撑点。
▲ 图｜OPPO
这个技术还是「因机而异」的。OPPO 甚至单独建了一条生产线，对每一台出厂的 Find N6 铰链进行单独的「找平」：
▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome
另一方面，Find N6 的屏幕本身也起着非常重要的作用。
毕竟折痕的形成，不仅仅是铰链的支撑力不够，「屏幕自己下陷」也是不可或缺的一环——
尽管表层屏幕可以使用柔性材料，但屏幕下方的支撑板却不能直接承受如此大角度和高强度的弯折。无论是不锈钢箔、碳纤维还是钛合金，都需要在折叠处蚀刻网状结构以释放应力：
▲ 三星超薄玻璃供应商 eCONY 开发的玻璃材质支撑板
但支撑板的镂空网刚好处在折叠屏折痕的位置，也就导致了矛盾：网状结构必须足够软才能弯折，但太软了又会被屏幕压弯，导致折痕变深。
为了解决这个问题，Find N6 选择在支撑网的工艺和屏幕材料两方面下手。
一方面，Find N6 的支撑网虽然还是传统的金属材质，但用上了三星同款的蚀刻工艺，将支撑网的开缝宽度从 0.1mm 缩小到了约 0.03mm：
▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome
开缝更小，支撑网的强度就更高，在屏幕展开的时候可以给上层的柔性材料提供更强的支撑，让折痕变得不那么「凹」。
同时，Find N6 还提升了屏幕表层 UTG 玻璃的厚度，以及屏幕每一层之间光学胶（OCA）的成分。
更厚的 UTG 玻璃除了提高屏幕强度之外，也让屏幕更不容易下陷形成折痕；改良过的光学胶则可以减小 OLED 屏幕各层之间的蠕变，以及在展平后有回弹的余量，让折痕慢慢「自我修复」。
这样一来，依靠铰链和屏幕「一下一上」的配合，Find N6 的确实现了那个曾经看来遥不可及的梦想：一台感觉不到折痕的折叠屏。
折叠不是答案，大屏才是
说来也巧，除了这台 Find N6 之外，我们手头刚好还有一台来自 2019 年的折叠屏手机。
并且不是随便哪台折叠屏，而是那台「开启了大折叠市场」的折叠屏——三星 Galaxy Fold：
七年过去，这台 Galaxy Fold 的成色当然不甚理想。原本松垮的铰链变得更加放荡不羁，就连屏幕本身都出现了细微的裂纹，已经失去了曾经的光鲜。
然而即使跨过这么多年，拿起这台 Galaxy Fold 最具有冲击力的第一观感，仍然是中间那条巨大的折痕：
无论是当年还是今天看这台 Galaxy Fold，我们都能感觉到它身上那股非常明显的「技术尚未成熟，同志仍需努力」的感觉。
但是 Galaxy Fold 的不成熟阻碍了「折叠屏手机」市场的发展吗？显然没有。
根据统计机构 Counterpoint 的数据，2025 年是全球折叠屏市场数据最强劲的一年，仅第三季度就实现了 14% 的同比增长，创下了折叠屏品类历史出货量的新纪录。
同时，国际数据公司（IDC）在《全球季度手机追踪报告》中预测，2025 年全球折叠手机出货量将实现超过 10% 的同比增长，全年全球出货量可能达到约 2100 万部。
▲ 折叠屏 vs 直板机年增长率对比｜IDC
如此强势的数据，其中大部分都是价格近万元的「大折叠屏」，对比波动不断的直板机市场，只能得出一个结论：
虽然折痕从 2019 年存在至今，但很明显并没有阻挡人们购买折叠屏手机。
毕竟从产品的角度看，2019 年发布的三星 Galaxy Fold 可谓「灾难性开局」，设计缺陷和品控问题轮番上阵，也没让市场对折叠屏产品失去信心，反而衍生出了其他形态更极致的产品——
帮助折叠屏市场在极不稳定的大环境里保持连年增长的，无外乎我们对于一块「更大的屏幕」的需求始终没有变过。
OPPO 通过 Find N6 实现的，表面上看只是让折叠屏的「折痕」变得可以接受，更深层次来说，更像是第一次让「一块大屏」的体验变得圆满了起来。
折叠屏不一定是智能手机形态的终极答案，但更大的屏幕——无论实体的还是虚拟的，一定是绝大多数用户的长期追求。
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昨天，国家超算互联网宣布启动新一轮词元（Token）赠送活动，单人最高可免费领取 3000 万词元额度。本次活动旨在降低科研专属智能体「龙虾」SClaw 等产品的使用门槛，领取规则如下：
- 新用户注册并登录超算互联网，即可获得 1000 万 Tokens；
- 在超算互联网上一键部署 OpenClaw，可再领 1000 万「养虾」专属 Token（已参与上一波活动的老用户，体验时长将统一延长至 4 月 6 日）；
- 参与超算互联网客户端 SClaw 功能测试体验，可额外获得 1000 万「养虾」专属 Token。
此外，超算互联网用户此前享有的 0.1 元 / 百万 Tokens 特惠续用价，有效期同步延长至 4 月 6 日。
SpaceX 最快本周提交 IPO，目标募资超 750 亿美元
据 The Information 报道，SpaceX 计划最快于本周向监管机构提交 IPO 招股说明书，目标在今年 6 月完成上市。据文艺复兴资本数据，此次募资规模若成真，将超过去年美国所有 IPO 的募资总和。
参与筹备的顾问预计，SpaceX 此次 IPO 募资规模可能超过 750 亿美元，高于此前外界估计的 500 亿美元。公司目前估值为 1.25 万亿美元，但最终募资规模和定价将在 IPO 前数周才会确定。
高盛、摩根士丹利、美国银行、摩根大通和花旗已全程参与 IPO 筹备工作，尽管尚未正式获得委任。据 The Information 此前报道，SpaceX 已与各投行讨论分工模式，由不同银行负责不同任务板块。
曝苹果将推 Siri 独立 App 对标 ChatGPT
据彭博社报道，代号「Campo」的全新 Siri 预计将在 6 月 9 日的 WWDC26 上随 iOS 27 和 macOS 27 正式亮相，这是 Siri 自面世以来最大规模的重构。
报道指出，重构后的 Siri 将作为单独的 App，用户可直接打开与 Siri 对话，UI 与 iMessage 类似。主界面以列表或圆角矩形网格呈现历史对话，可置顶常用会话、搜索历史记录。
对话界面则采用气泡式布局，支持文字与语音模式自由切换，也支持上传文档和图片进行分析。发起新对话时，Siri 还会根据使用习惯推荐提示词。
在系统层面，苹果正在测试以 Siri 取代 Spotlight，成为统一的系统搜索入口。激活后，Siri 将从灵动岛弹出，提示用户「搜索或提问」。
新版 Siri 还将提供更丰富的网页摘要回答，包含摘要、要点和图片，并可通过 Apple News 内容生成每日新闻摘要，与 Google Gemini、Perplexity 等 AI 搜索工具展开竞争。
与此同时，苹果还在测试两个新的系统级入口：长按呼出菜单中将新增「与 Siri 对话」选项，用户可将选中内容直接发送至 Siri 展开对话；键盘顶部则将新增「Siri 帮写」按钮。
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MIUI 正式停更，最后两款设备停止支持
据 Gizmochina 报道，昨日，小米正式终止了所有搭载 MIUI 系统设备的更新支持，这款运行长达 15 年的定制 UI 就此谢幕。
最后停止支持的设备是 Redmi A2 和 Redmi A2+。两款机型均以 Android 13 作为最终大版本升级，于 2024 年 12 月完成最后一次版本更新（固件版本号 V14.0.44.0.TGOMIXM），昨天起安全更新也已正式终止。
智谱多模态大模型「上车」迈巴赫
昨天，梅赛德斯-奔驰官宣，与清华大学、智谱合作开发的端侧多模态大模型技术将落地新一代 S 级轿车。
新款梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车将率先搭载该技术，其后排娱乐系统将深度融合自然语言处理与视觉、音频等多模态理解及生成能力，并结合车内摄像头等感知硬件，为后排乘客带来更智能、更人性化的沉浸式交互体验。
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Epic Games 宣布裁员逾千人
Epic Games 近日宣布将裁员超 1000 人，直接原因是《堡垒之夜》自 2025 年起用户参与度持续下滑，导致公司支出远超收入。
裁员后，Epic 仍有超 4000 名员工。受影响员工将获得至少四个月基本薪资的遣散补偿，具体金额视工龄而定。
CEO Tim Sweeney 在公开信中将此次挑战分为行业共性问题与 Epic 自身问题两类：
- 行业层面，增长放缓、消费疲软、当前一代主机销量低于上一代，以及游戏须与其他娱乐形式争夺用户时间；
- Epic 自身层面，尽管《堡垒之夜》仍是全球最成功的游戏之一，但公司在「每个赛季持续创造『《堡垒之夜》式奇迹』」方面遭遇困难；重返移动端并针对全球数十亿智能手机优化《堡垒之夜》的工作仍处于早期阶段。
针对外界对 AI 取代开发者的担忧，Sweeney 在公开信中明确表示：「此次裁员与 AI 无关。」他强调，只要 AI 能够提升生产效率，公司希望拥有尽可能多的优秀开发者。
快手 2025 年财报：日活破 4 亿，AI 单月收入破 2000 万美元
快手科技昨日披露 2025 年全年业绩，总体来看：
- 全年营收 1427.76 亿元，同比增长 12.5%；经调整净利润 206.47 亿元，同比增长 16.5%；
- 全年日活跃用户 4.102 亿，月活跃用户 7.246 亿；第四季度日均使用时长达 126 分钟；
- 全年 GMV（商品交易总额）约 1.6 万亿元，第四季度同比增长 12.9% 至 5218 亿元。
可灵 AI 第四季度营收达 3.4 亿元，去年 12 月单月收入突破 2000 万美元，年化收入运行率（ARR）达 2.4 亿美元。
研发投入方面，去年全年研发开支同比增长 18.8% 至 144.91 亿元，销售及营销开支占收入比例则从 32.4% 降至 29.6%，盈利质量持续改善。
Cloudflare 选择 Kimi K2.5 替代闭源模型，推理成本直降 77%
昨天，Kimi 开放平台宣布，Cloudflare 近日披露，该公司已将 Kimi K2.5 引入核心生产业务，并实现了 77% 的推理成本降幅。
Cloudflare CEO Matthew Prince 在今年的 SXSW 2026 大会上表示，未来互联网流量将由数以亿计的 AI 智能体驱动，推理需求将呈指数级增长。面对这一趋势，Cloudflare 已决定在实际业务中不再依赖闭源模型。
在评估过程中，Kimi K2.5 凭借 256k 上下文窗口、视觉输入能力和稳定的逻辑推理能力脱颖而出，同时支持复杂的多轮工具调用与结构化输出，在编程和 Agent 任务中表现突出。
脑机接口企业傲意科技获 1.5 亿融资
昨天，傲意科技昨日宣布完成 C1 轮融资，融资金额为 1.5 亿元人民币。本轮由中金资本旗下深圳市脑科学与类脑智能产业投资基金（中金脑科学基金）领投，多家老股东持续跟投。
据官方资料，上海傲意信息科技有限公司专注于非侵入式神经信号传感与 AI 解析技术，是国内最早实现脑机接口技术规模化商业应用的科技企业，也是国内首家构建「脑（EEG）- 肌（EMG）- 机（ROBAT）」三位一体技术体系的脑机接口企业。
Kimi CEO：AI 研发正进入「AI 主导研究」时代，行业标准「已具备被挑战的条件」
昨天，月之暗面 CEO 杨植麟在 2026 中关村论坛全体会议上发表演讲，主题为《开源 AI：加速探索智能上限》，系统阐述了 Kimi 在大模型规模化效率与底层架构创新方面的最新进展。
杨植麟将大模型的本质概括为「把更多的能源转化成智能」，强调规模化是过去数年 AI 发展的核心基础。
他指出，Kimi 围绕三个维度提升规模化效率：
- TOKEN 效率：通过更优的网络架构与优化器，从相同数据中提取更多智能；
- 长上下文能力：Kimi 自研的 Kimi Linear 架构可在更长上下文下获得更低的损失函数，支持更复杂任务的完成；
- Agent 集群（Agent Swarm）：通过并行调度数百个 Agent 协同工作，使任务执行时间不再随复杂度指数增长，从而让此前「完全不可能实现的任务变得有可能」。
杨植麟还援引英伟达 GTC 2026 黄仁勋主题演讲中的幻灯片指出，Kimi 系列开源模型正在成为全球芯片厂商和研究机构的评测基准，「如果要发布一个新的芯片，你必须要通过 Kimi 或者其他的开源模型来评测你的性能的提升」。
在研发范式的判断上，杨植麟描绘了一条清晰的演进路径：
三年前以互联网天然数据加少量人工标注为主，去年转向大规模强化学习，而今年起将进入「AI 主导研究」阶段——AI 将自主合成任务与训练环境、设计奖励函数，乃至探索新的网络架构。
他认为，过去十年被视为行业标准的技术（如 Adam 优化器、标准 Attention 架构）如今均已具备被挑战的条件。
很多以前认为是标准的东西，现在都是可以被挑战的。
💡 经典科幻小说《雪崩》作者：我对头戴设备的判断是错的，二十年后人们还是会看手机
昨天，经典科幻小说《雪崩》（Snow Crash）作者 Neal Stephenson 发文，就 Meta 关闭元宇宙项目一事发表评论。
Stephenson 在文中回顾了自己在混合现实（MR）头戴设备公司 Magic Leap 任职期间的核心信念。
他曾说服同事和外界：「你真的认为二十年后，每个人还会整天盯着手里的小矩形屏幕吗？」彼时他认为答案显而易见：不会。
不过，在这篇最新的文章中，他直接推翻了这一判断。
读者，我改变了想法。二十年后，每个人依然会盯着手持的矩形屏幕——至少在唯一的替代方案是在脸上戴东西的前提下，是这样。
Stephenson 进一步指出，试图将头戴设备做得越来越像普通眼镜，并不能解决接受度问题，反而带来了新的信任危机。
Google Glass 问世后几乎立刻催生了「glasshole」（眼镜傻 X）一词，Meta 外形接近普通眼镜的智能眼镜产品同样遭遇了类似的社会反弹。
他认为根源在于透明度的缺失：当有人盯着手机时，旁人至少能判断出他在看手机；而面对头戴设备的佩戴者，没有人知道对方是否正在注视自己，摄像头是否正在录像。这种不确定性让设备天然带有侵入感，「所以它令人不安」。
智元酷拓发布 D1 MAX 四足机器人
智元机器人近日发布行业级四足机器人「智元酷拓 D1 MAX」，这是其 D1 系列迄今最高规格的产品。
官方数据显示，该机器人最高行进速度达 8 米/秒（约 28.8 公里/小时），在极限地形下的续航里程可达 30 公里，双电池系统支撑下的持续工作时长约 5 小时，相比智元此前推出的 D1 Ultra 翻倍有余。
在运动能力上，D1 MAX 有效载荷为 30 公斤，最大越障高度达 80 厘米，可连续攀爬 25 厘米高度的台阶，并支持点足与轮足两种模式切换，以适应不同地形场景。
该机器人达到 IP67 防护等级，可在 -20°C 至 +55°C 的极端温差环境下稳定作业，支持对动态障碍物的实时避障，并采用模块化设计，可扩展多种插件以适配不同行业需求。
原子重塑发布全球首款 12 喷嘴 3D 打印机
昨天，原子重塑（AtomForm）在硅谷举办「Creation Unbound 创作无界」全球新品发布会，正式推出 Palette300 智能多色多材料桌面级 3D 打印机，这是全球首款搭载 12 喷嘴系统的桌面级 3D 打印设备。
Palette300 的核心突破在于其独创的 OmniElement™ 12 喷嘴全自动切换系统，集成 12 个独立加热、独立供料的专用喷嘴，彻底摒弃传统单喷嘴切换模式，实现「秒切即打」，从根源上杜绝串色问题。
相较传统方案，该系统可将耗材切换速度提升 50%，耗材浪费量降低 90%。设备配备 350°C 高温热端与 65°C 主动控温腔体，支持单次 36 色扩展打印及 12 种材料组合使用。
软件方面，原子重塑还同步推出了切片软件 AtomForm Studio 和 AtomVerse 创意生态平台。
火山引擎创作 Agent 2.0 发布：接入 Seedance 2.0
昨天，火山引擎正式发布创作 Agent 2.0 版本，全面接入 Seedance 2.0 视频生成模型，并将同款能力接入火山引擎 ArkClaw 官方 Skill 库，支持通过「养虾」对话方式直接调用，实现营销视频「一键成片」。
- 支持最长 60 秒的长视频生成及多语言口播，可承载品牌故事、产品测评、剧情演绎等更完整的叙事内容；
- 多模态参考机制可确保人脸稳定、商品细节不变形、文字清晰可读、视觉风格统一，可用率大幅提升；
- 内置专业镜头控制，支持水平/垂直位移、缩放、旋转及希区柯克变焦等技巧。
目前，平台已覆盖品牌广告、剧情演绎、测评对比、日常 Vlog 等主流社交媒体视频营销类型，横竖版均有支持。
另据《晚点 LatePost》报道，火山引擎豆包大模型日均调用量已超过 100 万亿词元，不到两个月时间增长超 60%。全球目前只有三家公司的 Token 消耗量超过 100 万亿，分别是 OpenAI、Google 与字节跳动。
腾讯元宝派推出电脑版
昨天，腾讯元宝正式推出「元宝派」电脑版。
在电脑端大屏环境中，用户可边参与共享屏幕，边在独立窗口与派友或元宝进行聊天互动。电脑版同步支持多端消息同步、文件拖拽、截图等功能，实现跨设备的信息流转。
此次电脑版还同步支持「一键创建龙虾」及关联已有龙虾的功能。接入 OpenClaw 的元宝派电脑版，以 AI 原生 IM 的形式，支持深度调研、撰写报告，以及与派内其他 Bot 和元宝 AI 协同完成创意任务。
LABUBU 撑起百亿营收，泡泡玛特交出史上最强年报
昨天，泡泡玛特国际集团发布 2025 年全年财报。
- 2025 年，泡泡玛特实现营收 371.2 亿元人民币，同比增长 184.7%，未达市场预估的 379.6 亿元；
- 经调整净利润 130.8 亿元，同比增长 284.5%；
- 净利润 127.8 亿元，同比增长 308.8%，超出市场预估的 126.4 亿元。
IP 方面：
- LABUBU 所在的 THE MONSTERS 系列实现营收 141.6 亿元，同比增长 365.7%，占总营收比重跃升至 38.1%，首次突破百亿大关；
- SKULLPANDA、CRYBABY、MOLLY、DIMOO、星星人等 6 大 IP 营收突破 20 亿元，17 个 IP 营收突破 1 亿元。
地区市场方面，中国市场全年营收 208.5 亿元，同比增长 134.6%，净增 14 家线下门店，门店总数达 445 家；亚太市场实现营收 80.1 亿元，同比增长 157.6%。
拓竹 x 《无畏契约》发起 3D 打印模型设计大赛
昨天，拓竹与《无畏契约》联合官宣，发起主题跨界活动，旨在激发玩家社区与 3D 打印创客的创意联动。
本次活动核心包含两项并行赛事：「MakerWorld x 《无畏契约》主题模型设计大师赛」与社媒「#上拓竹打瓦# UGC激励计划」。
设计大师赛分为「瓦的创意实体化」和「Rave 派对装备」两个赛道，鼓励参赛者将游戏内的角色、装备、道具等元素转化为可打印的 3D 模型，或设计具有潮流感的可穿戴配饰。
获奖者将有机会获得拓竹 H2C 多色套装等奖励，优秀作品还将在《无畏契约》V-TOUR 无畏巡回杭州站进行官方展示。
「中园石化」加油站被查
据央视新闻报道，河北石家庄鹿泉区一家名为「中园石化」的加油站近日引发广泛关注。
该加油站招牌采用红底白字设计，中文名称与「中国石化」仅一字之差，英文标识「SNOPEC」也与中国石化「SINOPEC」相差仅一个字母「I」，整体外观装潢、配色及字体风格与中国石化高度相似。
事件起因于一名河北网友发帖称，加完油才发现所在加油站并非中国石化，「大意了，这也太像中石化了」。该帖随后引发热议，相关话题话题登上热搜。
鹿泉区市场监督管理局随后介入调查，经核查认定该加油站擅自使用了与「中国石化」近似的门头装潢，已责令其拆除相关标识，并正式立案调查。
《双城记》首曝剧照
BBC 与 MGM+ 联合打造的狄更斯名著改编剧集《双城记》昨日首曝官方剧照。
该剧共四集，由许泰丰执导，丹尼尔·韦斯特担任主创及编剧。剧情设定于 1782 年，横跨伦敦与巴黎两座城市。
故事围绕女主角 Lucie Manette（麦克饰）展开——她得知被认为已死去 20 年的父亲其实仍在人世，带来这一消息的法国移民 Charles Darnay（西维尔饰）随即以叛国罪被捕。
Lucie 求助于才华横溢却性格乖僻的年轻律师 Sydney Carton（哈灵顿饰），由此引发一段复杂的三角关系。
曝迪士尼将拍「灰姑娘」衍生电影
据《Deadline》报道，迪士尼将开发真人电影《Stepsisters》（继姐），该片据悉为经典动画《灰姑娘》的衍生作品，故事聚焦于灰姑娘的两位「恶毒继姐」Anastasia 与 Drizella。
导演一职由阿基瓦·沙弗尔（Akiva Schaffer）出任，编剧则由丹·格雷戈尔（Dan Gregor）与道格·曼德（Doug Mand）担纲，二人将在 Michael Montemayor（《魔发奇缘》编剧）的原始剧本基础上进行改写。
制片方面，阿里·贝尔（Ali Bell）将代表 Party Over Here 担任制片人，迪士尼真人电影部门执行副总裁杰西卡·维尔图（Jessica Virtue）将监督该项目，创意执行 Cady Stark 协同参与。
《森中有林》定档五一
《森中有林》昨日发布定档预告与定档海报，官宣将于 5 月 1 日全国上映。
影片讲述一个家庭跨越四十年的命运变迁。故事围绕一桩悬案、两组家庭与四十年光阴，交织爱恨纠葛，呈现三代人之间的报恩与复仇历程。
昨晚的新一代梅赛德斯-迈巴赫 S 级全球发布会上，少了一些以往超豪华品牌惯有的高傲，多了一种在汽车行业巨变下的克制。
这是一台用来定调的车。
现在豪华轿车圈比以往热闹多了，自主品牌的旗舰早就过了比拼屏幕数量和舒适配置的阶段，开始在内饰雕琢和底盘质感上猛下功夫，试图重新拿捏豪华的定义。甚至还出现了一个有趣的现象：
不管是谁家的发布会，似乎都得把迈巴赫拉出来「吊打」一番。雷军说 YU7 的后排靠背调节「比迈巴赫多一度」，余承东则强调底盘「比迈巴赫更舒适」。
面对这些来势汹汹的新对手，迈巴赫终于给出了他的回应。
今年梅赛德斯-奔驰迎来了汽车发明的 140 周年，迈巴赫也走到了第 105 个年头。站在这个双里程碑的节点上，新一代迈巴赫 S 级背负的担子不轻。它既要给那些看重「厚重感」的老钱们一个交代，又得拿得出让新贵们心服口服的筹码。
这道题不好解。
梅赛德斯的高管们昨晚在台上花了不少时间聊 AI，聊端侧大模型，甚至罕见地提到了本土合作伙伴字节跳动的名字。但如果你仔细体验过这辆车，就会发现迈巴赫并没有被带偏节奏。
他们把大量的精力和成本，花在了那些缺乏第一眼视觉冲击力，却极其考验工程功底的地方。
比如，一条能在冬天迅速热起来的安全带。
老钱的体面，新贵的玩具
把加热丝塞进安全带里，听起来是个不起眼的改动。但在迈巴赫眼里，这关乎一种体面。
负责梅赛德斯-奔驰大中华区业务的佟欧福在台上描绘了这个场景。
想象一下在寒冬里，你不需要再穿着厚重的外套来保暖。拉过安全带，它就会给你一个温暖的欢迎。
上车脱掉厚外套，享受贴身的温暖，迈巴赫把基本的安全保障，转化成了一种更优雅的用车习惯。这种对于细节的打磨，贯穿了整台车的安全设计。
传统汽车的安全重心习惯性偏向前排，而迈巴赫很清楚自己的核心客户坐在哪里，他们把后排的被动安全做到了现有技术的上限——这台车不仅塞进了 15 个气囊，还弄出了全球首创的后排正向安全气囊。
配合碰撞时接触面积能瞬间增大 3 倍的后排安全带气囊，系统会尽最大可能分散乘员胸部承受的冲击力。
除了安全，为了稳住这群老钱，迈巴赫还在底盘和动力上发力。
在这个排量被不断压缩的时代，迈巴赫和许多超豪华品牌一样，保留了「V12」这个金字招牌。对于现在的汽车工业来说，V12 早就脱离了代步属性，它变成了一块机械腕表。买它的人看中的不是账面上的数据，而是为了满足对于古典精密机械的占有欲。
除了 V12，迈巴赫这次还着重介绍了一台 M177 EVO V8 发动机。
按照官方的说法，他们首次把常见于高性能跑车的平面曲轴技术，放到了这台超豪华轿车里，带来了更干脆的动力响应。与此同时，600 马力的最大功率也已经能和 V12 掰一掰手腕。
跑得快是一回事，但不吵才是迈巴赫的本分。为了压住这台 V8 引擎，迈巴赫在机舱里塞进了大量隔音材料，用上了双平衡轴。因此，哪怕是在高速巡航的状态下，车厢里依然保持着克制的静谧。
佟欧福说：
它不仅仅是机械组件，更像是一块瑞士精密时计，为你增添了另一层尊贵的收藏价值。
底盘上，AIRMATIC 空气悬挂加入了路面记忆功能，它能实时预瞄前方的路况，提前调节悬架阻尼，把颠簸抹平；后轮双向各 10° 的转向角，让这台身长接近 5.5 米的豪华轿车，在拥挤的市区里也能灵活挪动。
同时，迈巴赫在外观上也用了一些颇具心思的小手段。
尺寸上，标志性的竖向进气格栅面积增大了 20%，同时格栅轮廓、中间的 MAYBACH 字样，甚至顶上的三叉星徽立标全都被点亮了。
在普通的家用车上，这种大量使用发光元素的做法很容易显得俗气。但在迈巴赫庞大的尺寸和品牌光环加持下，配合并不晃眼的反射光源和手工喷涂的双色车漆，反而营造出一种不可忽视的社交威仪。
车轮上也有一个细节——新款的锻造轮毂中心，那个银色的三叉星徽用上了滚珠轴承。不管车轮怎么转动，星徽标永远保持正立。
这可能就是老钱们喜欢的尊贵感。
但这台车并不打算只赚他们的钱，它还得讨好那些习惯了智能化体验的新贵。
新车前前后后都铺满了大屏，前排是一体化的玻璃面板，后排是独立的双 13.1 英寸高清屏。迈巴赫的特别之处在于，他们没有把这套座舱做成一个「数码产品」。
新势力的车机习惯让用户反复喊唤醒词，迈巴赫则选了一个更无感的方式。
后排的无感交互是由中国团队主导研发的，他们把端侧多模态 VLM 大模型塞进了车里。迈巴赫表示，这套系统不需要联网，也不需要你开口说话，系统单靠摄像头就能读懂后排乘客的手势和情绪状态，然后默默把空调、遮阳帘调整到合适的位置。
当然如果你愿意开口，那个有着专属玫瑰金星徽形象的虚拟助手也能接得住话。佟欧福没绕弯子，直接在发布会上点出了背后的本土技术同盟。
在中国，它由我们的合作伙伴字节跳动的豆包大模型赋予生命。它能理解复杂的指令，并像老朋友一样与你自然交流。
迈巴赫的拟人化表达和情绪感知能力，终于跟上了中国市场的主流水平。
除了语音，这台车还补齐了高阶辅助驾驶的短板，具备了车位到车位的领航辅助能力。即便是在狭窄的断头路或者没有划线的车位里，它也能自己停进去。
当然了，具体的表现还得后续去验证，但从奔驰和 Momenta 目前的合作成果来看，这套系统还是很值得期待的。
用算力与共识守住的护城河
迈巴赫对造车的理解，其实一直挺固执的。
一百多年前，威廉·迈巴赫在汽车圈有个响亮的名号，叫「设计之王」。世界上第一辆以「梅赛德斯」命名的汽车，就是出自他手。
▲ 世界上第一辆梅赛德斯
然而，随着挚友戴姆勒的离世，迈巴赫在公司内部失去了最坚实的后盾。1907 年，带着对旧体制的心灰意冷，他毅然选择离开自己一手扶持壮大的戴姆勒发动机公司，和儿子卡尔·迈巴赫另起炉灶，将目光投向了更广阔的天空——为齐柏林飞艇研发高性能发动机。
跟着飞艇满世界飞，迈巴赫的引擎靠着惊人的可靠性出了名。直到 1921 年，迈巴赫第一辆量产车 W3 在柏林车展亮相，这套造飞行器的手艺才算真正落到了陆地上。当时卡尔·迈巴赫定下了一个规矩：只造最高级的车。
▲ 迈巴赫 W3
只可惜，二战的到来使得迈巴赫失去了生存土壤，让这个品牌陷入了长达半个世纪的沉睡。
世纪之初，作为独立品牌复苏的 57 和 62 系列极尽奢华，尽管没有获得很好的商业回报，但动辄千万落地的价格，加上马云、王健林这种商业大佬的背书，从那时起，中国人的心智中就被种下了一颗种子：
你不可能同时拥有迈巴赫和自卑。
▲ 迈巴赫 62
这样的阶级认同，甚至蔓延到了流行文化里。
对于年轻一代来说，迈巴赫的初印象带着一种悲壮的浪漫。在小说《龙族》里，那辆在雨夜中撕裂黑暗的迈巴赫 62S，将孤独、力量与父爱具象化，成为无数读者心中无法抹去的白月光。
时至今日，迈巴赫早就脱离了单纯的交通工具范畴，变成了一个解释成本最低的「成功认证」。它是短剧里霸道总裁的标配，是微商拍照最有说服力的背景板，是婚车车队里最亮眼的存在。
正是因为国内留存着这样的共识，迈巴赫才能在现如今的中国市场，依旧拥有亮眼的销量成绩。
▲ 新一代迈巴赫 S 级
奔驰集团董事会主席康林松在发布会上透露。
2025 年，全球每卖出三台 S 级轿车，就有一台是迈巴赫。而在中国市场，这个比例是一半对一半。
中国用户掏了最多的钱，自然有权利决定这台车该长什么样。负责大中华区业务的佟欧福也毫不避讳这种研发资源的倾斜。
全新后排娱乐系统由中国研发团队主导，并将在全球应用。每一个细节，都源自中国客户的生活与出行方式。
迈巴赫的护城河不再只是气缸、真皮和手工，现在还加上了端侧大模型和 MB.OS 架构。
▲新一代迈巴赫 S 级
在机械底蕴和算力之间找个平衡点，这就是迈巴赫现在的生存哲学。
不只是新一代迈巴赫 S 级，在赚取利润和拓展版图上，迈巴赫还有别的安排。
发布会上，康林松顺嘴提了一句未来的新车。
我们即将在迈巴赫家族中加入一款全新的大型纯电车型，它将是一个装在轮子上的头等舱。
这台名为迈巴赫 VLS 的新车，大概率是一台全尺寸的豪华纯电 MPV。
▲ 迈巴赫 VLS
现在的中国高端 MPV 市场很热闹，雷克萨斯 LM 吃了好多年的红利，国产新势力也都在卷航空座椅。如果迈巴赫真的把造豪华轿车的手艺塞进一台纯电 MPV 里，整个市场的格局可能就要重新排座位了。
对于那些还在靠情怀支撑溢价的对手来说，这绝对不是个好消息。
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我国日均词元（Token）调用量突破 140 万亿
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小米 2025 年汽车收入超千亿元
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上线 7 个月，OpenAI 关停 Sora
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卢伟冰：手机越高端，内存涨价影响越小
🦞
微信插件被 OpenClaw 更新「干崩」
🚀
魅族：已和多家硬件厂商谈 Flyme 合作
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阿里达摩院发布 RISC-V CPU
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我国日均词元（Token）调用量突破 140 万亿
《人民日报》昨日报道，据国家数据局获悉：
2024 年初，中国日均词元（Token）调用量为 1000 亿；至 2025 年底，跃升至 100 万亿；今年 3 月，已突破 140 万亿，两年增长超千倍。
据了解，词元是大模型处理信息的最小信息单元，具有智能时代可计量、可定价、可交易的特征。
报道指出，我国日均词元调用量的大幅增长也表明，随着数据要素市场化配置改革的纵深推进，人工智能高质量数据的供给体系正在形成，「数据供给—价值释放」的良性循环初显。
在近期，APPSO 也曾发文提到，在自然语言处理（NLP）学术文献里，Token 作为文本的最小处理单位，长期被译为「词元」：
词，指向语言属性；元，指向最小粒度。两个字，一个管归属，一个管层级。
据财联社报道，日前在中国发展高层论坛 2026 年年会上，国家数据局局长刘烈宏表示，Token「词元」不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的「结算单位」，为商业模式的落地提供了可量化的可能；也从官方角度上为 Token 给出了翻译：「词元」。
而针对 AI 届另一个「老熟人」——Prompt，APPSO 也对翻译提出了自己新的建议：「文令」。
APPSO 认为，相较于目前大家熟知的「提示词」，「文令」能够表现出 Prompt 的载体永远是文字，以及 Prompt 的功能——下令驱动模型执行。
🔗 相关阅读：Token是词元，Prompt是文令：是时候给AI配得上这个时代的中文了
小米 2025 年汽车收入超千亿元
3 月 24 日，小米集团发布 2025 年全年财报，业绩再创历史新高：
总营收 4573 亿元，同比增长 25.0%；经调整净利润 392 亿元，同比大增 43.8%；智能电动汽车及 AI 等创新业务收入 1061 亿元，同比增长 223.8%。
其中汽车业务亮眼：收入首超千亿；全年新车交付 411082 台，同比增长达 200.4%；小米 SU7 位列 2025 年国内 20 万以上轿车销量冠军，小米 YU7 连续 7 个月位列国内中大型 SUV 销量第一。
智能手机领域：出货量连续 5 年稳居全球前三，在全球 58 个国家和地区出货量排名前三，70 个国家和地区排名前五。中国大陆智能手机销量排名第二，高端机占比升至 27.1%。
AIoT 生态方面，收入达 1232 亿元，同比增长 18.3%；平台设备连接数突破 10.79 亿台；小米 AI 眼镜出货量位居全球第三、国内第一。
研发领域上，小米全年投入 331 亿元，过去五年累计投入达到 1055 亿元；自研大模型上，小米新发布的 MiMo-V2-Pro 在 Artificial Analysis 大模型智能指数全球总榜第八、国内第二，未来三年 AI 领域投入将达到 600 亿元。
据小米创办人雷军透露，小米研发总人数为 25457 人，也创下历史新高。随后的电话会上，据小米集团负责人卢伟冰透露，2026 年单年 AI 及具身智能相关投入逾 160 亿元。
上线 7 个月，OpenAI 关停 Sora
去年 9 月，OpenAI 上线视频生产模型 Sora 2 及其专用短视频平台，而在 7 个月后的今天，Sora 平台宣布关停。
🔗 相关阅读：突发！Sora 宣布关停，史上最贵 AI 表情包生成器只撑了七个月
据《华尔街日报》报道。奥特曼在内部信中宣布：Sora 视频平台将全面停运。不只是那个消费端 app，开发者 API、ChatGPT 里的视频生成功能，统统砍掉。干净利落，不留余地。
而在刚刚，Sora 官方也发文宣布：
我们将与 Sora 应用说再见。对于所有使用 Sora 创作、分享并围绕它建立社区的大家：谢谢你们。你们用 Sora 创作的内容意义重大，我们知道这个消息令人失望。
并且也在文中提到「应用和 API 的时间表」。
报道提到，Sora 上线时，OpenAI 内部就有员工对这个项目消耗的算力规模感到「惊讶」，因为彼时完全没有明确的用户需求验证，公司却已往里砸了大量计算资源。
事实证明，Sora APP 的 30 天用户留存率仅为 1%，60 天留存率直接归零。
另一个压垮 Sora 的问题则是运营成本；后续为了控制成本，OpenAI 还被迫将免费用户的每日生成额度从 30 个削减至 6 个。
卢伟冰：手机越高端，内存涨价影响越小
据财联社报道，小米集团负责人卢伟冰在业绩会上表示，这一轮内存上涨的速度、力度比公司原来想象得要高，对小米经营是一个很大挑战。内存成本占产品整体比例越低，对产品影响越小。
卢伟冰还表示，小米「人车家全生态」走向均衡，可以让公司以更好的姿态应对内存涨价。同时，手机越高端，影响也会越小。随着小米高端化战略推进，可以比友商应对得更好。
因此，虽然压力很大，但是小米相对来说会好一些；如果未来挺不住了，不排除小米也会涨价的可能。
卢伟冰认为，应该更关注涨价周期之后会发生什么。他判断，会加剧产业格局的重塑，一方面，有些公司甚至会被淘汰；另一方面也会倒逼公司更多创新。
同时卢伟冰也重申，一直反对将 AI 手机概念化，AI 手机必须带来人机交互的实质性变革，而近期发布的智能体「龙虾」miclaw 未来将与小澎湃 OS 及人车家全生态设备全面融合。
微信插件被 OpenClaw 更新「干崩」
近日，OpenClaw 发布 2026.3.22-beta.1 版本，进行了一次涉及插件系统的重大重构，进而导致微信官方 ClawBot 插件在 OpenClaw 更新后陷入无法运行的状态。
🔗 相关阅读：微信龙虾插件上线72小时，就被OpenClaw一次更新干崩了
据悉，此次重构的核心改动，是删除了原有的统一模块入口 openclaw/plugin-sdk，强制要求所有插件改用细分路径（如 openclaw/plugin-sdk/core）按需加载所需功能。
据 OpenClaw 官方解释，此次重构旨在实现按需加载，以提升启动速度、降低内存占用，同时通过阻断相对路径的跨包访问来强化安全隔离，防止插件越权读取本地其他数据。
但更新日志中明确注明「no compatibility shim」，不提供任何兼容过渡方案。由于微信 Clawbot 插件代码依赖原有路径，导致 OpenClaw 在运行环境下找不到对应模块，最终微信内与 Clawbot 的所有对话完全失效。
同期受波及的还包括企业微信、飞书等多个 IM 渠道的相关插件；QQ Bot 虽在更新过程中触发了静态代码扫描警告，但由于警告不阻断运行，实际使用未受影响。
事件发酵后，微信员工「@客村小蒋」昨日在微博回应称「我们很快会更新下插件，解决这个问题」，并表示「openclaw 的这次升级，似乎也影响了一堆国内外的 IM 消息渠道，一个新产品的迭代里有点小问题，可以理解」。
据腾讯腾讯公关总监张军昨日下午消息，目前微信 Clawbot 插件已完成更新并修复相关问题。
另据媒体报道，OpenClaw 本次更新还导致浏览器扩展 Relay 功能因路径移除而失效，MiniMax 等国产模型配置异常，Windows 沙箱出现权限错误。
「龙虾之父」Peter Steinberger 还发文提到，发布新版本时人为漏掉了一个处理「网页控制界面资源」的步骤。这导致用户下载的当前版本无法正确加载网页控制界面。
为了避免以后再犯这种「人为漏掉步骤」的失误，他目前正在把整个软件的发布流程做成自动化，并且正在为网页端添加端到端测试；这样以后代码写完后，机器会自动进行全面测试并打包发布。
魅族：已和多家硬件厂商谈 Flyme 合作
3 月 24 日，魅族科技发文称：
在「魅族科技战略转型公告」发出后，消费电子、智能座舱、IoT 等领域的多家软硬件厂商，已经和我们就 Flyme 生态合作的相关事宜展开洽谈，目前推进顺利。
魅族表示，其 Flyme 持续开放系统及 AI 能力，面向多品类智能终端提供 Powered by Flyme 合作方案，坚持开放共赢，并欢迎更多伙伴携手共建 AI 智能生态。
据悉，魅族科技于今年 2 月底宣布战略转型，暂停国内手机新产品自研硬件项目，并且积极接洽第三方硬件合作伙伴；另外原计划发布的魅族 23 新机也已不再推出。
Arm 官宣亲自下场做芯片
3 月 24 日，Arm 公司正式发布其首款自研芯片 Arm AGI CPU，全面进军智能体 AI（Agentic AI）云基础设施市场。
官方数据显示，Arm AGI CPU 基于 Neoverse V3 核心构建。其标准 1OU 双节点参考服务器单刀片集成两枚芯片，共计 272 核（单颗 136 核）；在标准 36kW 风冷机架下可满载 30 个刀片，提供 8160 核。
此外，Arm 与美超微（Supermicro）联合开发的 200kW 液冷方案单机架可容纳 336 枚芯片，核心数超 4.5 万个。据 Arm 云 AI 业务部执行副总裁 Mohamed Awad 表示，该方案的单机架性能达最新 x86 系统的两倍以上。
基于该芯片的商用系统现已通过华擎机架（ASRockRack）、联想和美超微开放订购。
Meta 作为主导合作伙伴，正与其联合开发以协同 Meta 自研的 MTIA 加速器；首发合作阵营还包括 OpenAI、Cerebras、Cloudflare、SAP 及 SK Telecom 等企业。
阿里达摩院发布 RISC-V CPU
3 月 24 日，在上海举行的 2026 玄铁 RISC-V 生态大会上，阿里巴巴达摩院发布新一代旗舰 CPU 产品玄铁 C950。
其采用开源 RISC-V 架构，单核通用性能在 Specint2006 基准测试中突破 70 分，刷新全球 RISC-V 性能纪录，适用于云计算、生成式 AI、高端机器人、边缘计算等领域，性能达到业界领先水平。
此外，玄铁 C950 利用 RISC-V 开源开放特性，搭载自研 AI 加速引擎，首次原生支持 Qwen3、DeepSeek V3 等千亿参数大模型，有望成为 AI Agent 时代的新型高端 CPU。
腾讯挖来多位字节 Seed 骨干，向姚顺雨汇报
据智能涌现消息，原字节 Seed 视觉 AI 平台团队负责人肖学锋，Infra 团队张弛于近期低调入职腾讯，负责大模型 Infra 相关工作，向腾讯首席 AI 科学家姚顺雨汇报。
报道称，自 2025 年 9 月姚顺雨加入腾讯以来，被视为腾讯重注基础模型的持续信号，事实上，在整个 2025 年，腾讯都在疯狂向业界招揽大模型基础设施领域人才，当中，出现了多位「字节系」技术骨干的身影。
据了解，2025 年年底，腾讯升级大模型研发架构，新成立 AI Infra 部，由姚顺雨担任部门负责人；而肖学锋入职后，直接担任该部门的助理负责人，协助姚顺雨负责该部门管理工作。
同时，该部门内的训练 Infra 组负责人黄启，也来自字节 Seed 团队。
此外，与 AI Infra 部并列的腾讯大语言模型部，也有来自字节的核心开发人员。如新晋加盟的 RL Infra 组负责人 Nick，实际是来自原字节 Seed 团队的张弛。
报道指出，腾讯从 Seed 团队集中引入 AI Infra 人才的指向性十分明确：补齐训练平台、推理系统、强化学习框架等核心底层能力，提升混元大模型的研发效率，以及模型能力对产品端的承接能力。
ChatGPT 将上线「云盘」：文件自动保存，可跨对话调用
昨天，OpenAI 宣布为 ChatGPT 推出名为「Library」（资源库）的新功能，允许付费用户将对话中上传或生成的文件自动保存至云端，并在后续任意对话中随时调取使用。
该功能会自动保存用户在对话中上传的文档、电子表格、演示文稿及图片，存储于专属的位置。
用户可通过网页版左侧边栏直接打开资源库浏览所有已保存文件，也可在输入框旁的附件按钮中选择「从 Library 添加」快速调用。资源库还支持按文件类型筛选，包括图片、文档、表格、演示文稿和 PDF。
值得注意的是，删除某个对话并不会同步删除已保存至资源库中的文件，两者相互独立。此外，在临时对话模式下上传的文件不会被保存至资源库。
目前，该功能已面向 Plus、Pro 和 Business 用户开放，正在全球范围内陆续推送。
理想首座自动充电站即将落地
昨日，理想汽车公布其「超充 2026 年 Q1 季报」：
超充站数量突破 4000 站，共计拥有 22000+ 根超充桩，覆盖全国 280+ 座城市；其中全 5C 超充站数量达 570+ 座，超充桩数量 4700+ 根。
值得一提的是，理想还宣布将在今年 Q2（第二季度）落地首座自动充电站。
美图 AI Skills 接入龙虾生态
昨天，美图正式发布 Meitu CLI 工具，并将旗下 AI 影像能力以「美图 AI Skills」的形式接入 OpenClaw「龙虾」生态，通过 ClawHub 平台向全球用户开放。
- 打包能力：美图把自家的 AI 影像技术封装成 8 种标准化「技能包」（Skills），涵盖抠图、换装、图片超清、图生视频、视频动作迁移等常见视觉创作场景；
- 接入生态：这些技能包上架到 ClawHub，安装后即可通过 Meitu CLI 调用，微信官方龙虾插件也同步支持；
- 场景自动化：用户只需用自然语言描述需求，AI 就能自动串联多个技能完成任务。
收费方面，目前采用资源包加使用次数限制的模式，并引入「按成功结果计费」机制，即失败不扣费，
销量疲软，任天堂 Switch 2 减产 30%
据彭博社报道，任天堂正在削减 Switch 2 的生产计划。知情人士透露，任天堂本季度的 Switch 2 产量目标已从原定的 600 万台压缩至 400 万台，降幅超过三成，且这一缩减后的产量节奏将延续至 4 月。
Switch 2 于去年 6 月 5 日正式发售，以 17.37 万台的首年销量创下任天堂历史上最成功的硬件首发纪录。然而，在关键的年末购物季，该主机的表现未达管理层预期，尤其是美国市场的销售明显疲软。
今年 2 月 3 日的财报电话会议上，任天堂社长古川俊太郎已承认「海外销售略低于预期」，而日本市场则因售价 49980 日元（约合 2233 元人民币）的国内版本表现强劲而相对跑赢预期。
报道指出，任天堂内部正在分析销售放缓的原因，但仍对 Switch 2 的长期前景保持信心。此次缩减后的产量计划，在分析师看来仍足以支撑任天堂完成约 2000 万台的本财年（截至今年 3 月）销售目标。
奇瑞 × 捷豹路虎联合品牌本月亮相
奇瑞与捷豹路虎全新战略合作的新能源科技品牌「FREELANDER 神行者」正式定档 3 月 31 日在上海首秀。
据悉，神行者首家全球品牌体验中心据悉落户苏州；并且已完成全国首批 50 城超过 60 家门店的签约，其中百强经销商占比近 70%，豪华品牌经销商占比超 80%。
商业模式上，品牌采用「新零售」模式，主打不压库、零库存，并实现销交服业务全授权、少商多店一商多城等机制，旨在降低经销商资金压力、提升抗风险能力。
供应链层面，FREELANDER 神行者联合华为乾崑、宁德时代、高通展开深度共创合作。
值得一提的是，神行者首款新车预计将搭载最新一代华为乾崑智驾、宁德时代高性能动力电池及高通骁龙旗舰芯片，定位豪华科技全地形 SUV。
宝马宣布召回近 18 万辆汽车
据「缺陷产品召回技术中心」消息，华晨宝马汽车有限公司、宝马（中国）汽车贸易有限公司根据召回条例、办法的相关要求，向国家市场监督管理总局备案了召回计划：
- 华晨宝马：召回生产日期从 2023 年 12 月 5 日至 2025 年 4 月 12 日的部分国产 5 系汽车，共计 133849 台；
- 宝马（中国）：召回生产日期从 2023 年 10 月 17 日至 2025 年 4 月 8 日的部分进口 5 系汽车，共计 8978 台；生产日期从 2022 年 6 月 9 日至 2025 年 4 月 3 日的部分进口 7 系汽车，共计 36527 台；生产日期从 2024 年 7 月 4 日至 2025 年 4 月 2 日的部分进口 M5 汽车，共计 173 台。
据悉，本次召回范围内的车辆，由于前排座舱空调线束排线不当，在售后更换空气滤清器滤芯时，可能导致前排座舱空调线束受损。极端情况下，可能发生线束短路，存在起火风险。
💡 Claude Code 产品经理：模型快速进化下，传统产品经理方法论正在失效
近日，Claude Code 产品经理 Catherine Wu（@_catwu）在 X 发文，分享了她在 AI 模型高速迭代背景下产品经理角色的演变方式。
Wu 指出，传统 PM 工作方法建立在「底层技术相对稳定」的假设之上，但在当前模型能力持续跃迁的环境中，这一前提已不复存在。她表示，随着模型更新频率与能力边界不断变化，产品管理流程也必须同步调整。
在具体实践层面，她总结了四项原则：
- 以短周期冲刺替代长期路线图：她认为，长期 Roadmap 难以与高频小规模实验竞争。Claude Desktop 上的 Claude Code、AskUserQuestion 工具以及 todo list 功能，均源自团队内部想法，通过快速原型构建与内部测试验证后迅速上线；
- 以 Demo 与评估取代文档：借助 Claude Code 与 Opus 4.6，构建可运行原型的门槛已显著降低。相比撰写规格文档，直接呈现可交互的产品形态不仅更快，也更接近最终体验；
- 随新模型发布重新审视功能清单：她建议在每次模型升级后，回顾此前因技术限制而搁置的功能设想，并再次测试其可行性，同时移除为弥补旧模型能力不足而构建的额外「脚手架」；
- 保持系统简洁：她强调，在 Agentic 系统中，复杂度会显著放大失败风险，产品设计应优先寻找「最简单可行方案」。
Anker Prime 充电宝发布：实现全协议兼容
昨日，安克（Anker）发布中国区限定版本新品 Anker Prime 充电宝，主打全协议兼容+智能化充电。
据介绍，Anker Prime 充电宝是中国市场上首个实现了全面支持华为超级快充、小米澎湃秒充及 PD3.1/PPS 等主流通用协议的充电宝产品。
新品搭载低至 5mΩ 的低内阻电芯，可实现 300W 总功率顶速输出；在配备 26250mAh 大容量的同时，实现同容量段最小机身。
此外，其配备安克智能系统，主动屏显实时呈现功率、电池温度等信息，充电全程可掌控。同系列 Anker Prime 250W 桌面充 Pro+ 此前也已全渠道上线，以 6 口集成 250W 大功率满足桌面场景的全协议快充需求。
OPPO Find X9 Ultra 配备「增倍镜级别」10 倍长焦
昨日，OPPO 正式宣布，新机 Find X9 Ultra 将配备 10 倍光变天眼长焦。OPPO Find 系列产品负责人卓世杰直言「增倍镜级别」。
据介绍，OPPO Find X9 Ultra 10 倍长焦等效 230mm，支持 460mm 20 倍光学品质变焦；采用定制 JNL 5000 万像素融合式传感器，提供 f/3.5 大光圈（10.13mm 入瞳直径）。
结构方面，Find X9 Ultra 的 10 倍长焦采用五反射倒置潜望，整体模组长度为 29mm；提供云台级 OIS 光学防抖以及 3 次超精密主动光学校准。
值得一提的是，从官方放出的预热信息来看，OPPO Find X9 Ultra 将延续上代的圆形镜头 Deco 设计。
Claude 版「龙虾」上线
昨天，Claude 一次性发布三项新功能：Computer Use（电脑控制）、/schedule（云端定时任务）以及 Claude Code Desktop，目前均处于研究预览阶段，面向 Pro 和 Max 订阅用户开放。
🔗 相关阅读：Claude 决定亲手「杀死」OpenClaw
- Computer Use：Claude 可直接操控用户的 Mac 电脑，包括鼠标、键盘和屏幕，可打开本地应用、浏览网页、填写表格，覆盖「用户坐在电脑前能够完成的几乎所有操作」。当前仅支持 macOS，Windows 支持也在路上；
- Dispatch 移动端调度能力：用户可通过手机向 Claude 下达任务，由 Claude 在本地 Mac 上执行，完成后将结果推回手机。这一架构强调「云端思考、本地执行」，无需向云端暴露账户或密码，使用体验类似 OpenClaw；
- /schedule 命令：为 Claude Code 引入了云端定时任务能力。/schedule 任务运行在 Anthropic 的云端基础设施上，用户关闭电脑或断网后任务依然持续执行。
Claude 官方表示，Computer Use 在执行任务时优先调用已连接的应用集成，如 Slack、日历等；在缺乏直接连接的情况下，才会在获得用户明确许可后通过屏幕控制方式操作应用。
并且每次访问本地应用均需用户确认，过程对用户可见，且可随时中断。
新一代梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车全球首秀
昨晚，新一代梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车迎来全球首秀。
新款迈巴赫 S 级采用显著增大的迈巴赫标志性竖直进气格栅；格栅轮廓、格栅框架中的「MAYBACH」字样与引擎盖上的三叉星徽立标首次实现点亮效果。
内饰方面，新车新增「榉木棕」色内饰；后排的头等舱级独立座椅可实现 19° 至 43.5° 的大范围角度调节；配备Burmester®4D 环绕立体声音响系统，支持杜比全景声。
值得关注的是，梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车首次提供非动物皮革内饰。
智能化上，新一代迈巴赫 S 级轿车搭载奔驰自研的 MB.OS 架构：前排采用一体化玻璃面板设计，搭配一块 14.4 英寸中央显示屏与 12.3 英寸前排乘客显示屏；后排配备双 13.1 英寸高清显示屏，并且全新高端后排娱乐系统由中国团队主导研发，应用端侧多模态 VLM 大模型，支持手势操作、年龄识别等。
车辆搭载全新城区及高速领航辅助驾驶系统，依托完备的感知硬件阵列和强大算法，将在中国实现车位到车位辅助驾驶与智能辅助泊车。
影石麦克风曝光：可自定义外观
近日，影石创始人刘靖康在央视《对话》栏目中，首次公开展示了尚未发布的无线领夹麦克风。
视频显示，该产品支持外观图案自定义——无论是媒体栏目标识、品牌 Logo，还是个人专属图案，均可根据使用场景灵活替换。
与市面上常见的黑色麦克风不同，影石新品将外观定制作为差异化亮点，为长期同质化的麦克风设计带来了新的想象空间。这不仅是影石首次推出旗舰级无线麦克风，也让工具类产品多了一层个性表达的色彩。
据悉，此次布局被也视为影石完善智能影像生态的关键一步。在全景相机、拇指相机、运动相机等品类占据全球市场前列后，影石已先后进入无人机、手持云台等领域。
一加 15T 正式发布
昨晚，一加 15T 正式发布，先看售价：
4299 元起（国补后 3799 元起），配置为 12GB+256GB 起。
新机配备 6.32 英寸直屏，拥有 1.1mm 超窄边框；机身颜色提供「午后白巧」「纯粹可可」「松弛抹茶」三款配色，采用圆角矩形后置摄像头模组。
性能方面，新机配备第五代骁龙 8 至尊处理器，提供最高 16GB+1TB；屏幕支持最高 165Hz 刷新率；搭载全新自研电竞网络芯片 G2；配备 7500mAh 冰川电池，支持 100W 有线快充及 50W 无线快充。
其他方面，新机采用 5000 万像素主摄及 5000 万 3.5 倍长焦，支持 LUMO 凝光影像。
美团删除用户照片上热搜，官方致歉
据澎湃新闻报道，近日有用户反映，在使用美团 App 期间，手机相册内的照片与视频遭到异常删除。
部分用户表示，在未执行任何操作的情况下，数百乃至数千张照片、视频被自动清空，系统拦截日志显示执行删除操作的应用为美团。该话题一度登上热搜，引发广泛讨论。
对此，美团官方客服昨天回应称，其在发现该问题后已第一时间进行紧急修复，并公布问题具体情况：
该问题主要是安卓系统在极少数情况下，App 自动缓存清理时遇到第三方 SDK 冲突导致异常。问题发生后至今，累计有 180 多位用户进线客服咨询，预计潜在波及用户范围约在数百人。
美团同时强调，此次问题仅发生在用户本地手机系统层面，美团 App 不会读取、存储或转移任何用户个人数据，用户隐私及账户信息均未受到影响。
针对受影响用户，美团已迅速成立专项技术支持小组，联合专业安全技术团队协助用户找回数据，并向每一位受影响用户致歉，承诺承担全部费用并赔偿相应损失。
上海迪士尼蒸包配薯片售价 70 元
相关套餐，图自互联网
据大象新闻报道，日前有游客在上海迪士尼乐园内购买了一款标价为 70 元的「米妮蒸包」，随即引发网络热议。
据网友晒出的购买视频显示，该款包子为米妮卡通造型，每个包子旁搭配有一些薯片。不少消费者认为，70 元的定价远超普通包子，甚至高于高档茶餐厅的点心价格。
上海迪士尼乐园工作人员通过报道介绍，该款食物为上海迪士尼乐园十周年限定套餐中的一款，包含一个米妮造型的包子和少量薯片，包子分有肉馅和红豆馅，在乐园路边的小食亭进行售卖，售价为 70 元一份。
同时员工还通过报道表示，「这个价格是乐园统一定价。若认为定价过高，将会把您的建议内部反馈给定价部门。」
蜜雪冰城财报公布：营收破 300 亿元
蜜雪集团于昨日午间发布 2025 年度业绩公告。总体来看：
- 2025 年，蜜雪集团实现营收 335.6 亿元，同比增长 35.2%，略高于分析师平均预期的 329.4 亿元；毛利 104.5 亿元，同比增长 29.7%；
- 归母净利润 58.8 亿元，同比增长 32.7%；净利润增长 33.1% 至 59.3 亿元，超越市场共识预期的 31% 增幅，每股基本盈利为人民币 15.65 元。
毛利率方面存在结构性压力，商品与设备销售毛利率由 31.2% 降至 29.9%，销售成本增速（37.8%）快于营收增速（35.2%）。瑞银分析师 Christine Peng 预计今年毛利率将进一步收窄。
值得一提的是，蜜雪冰城全球门店扩张至 59823 家，净增约 13000 家；其中内地门店达 55356 家，三线及以下城市占比约 58%；而海外门店则由 4895 家小幅收缩至 4467 家。
财报公布后，港股蜜雪集团午后涨超 8%，报 349.00 港元。
《穿普拉达的女王 2》定档 4 月 30 日
《穿普拉达的女王 2》正式宣布定档 4 月 30 日，比北美上映时间提前一天。
三届奥斯卡影后梅丽尔·斯特里普（Meryl Streep）与奥斯卡影后安妮·海瑟薇（Anne Hathaway）再度联袂主演，延续第一部的「双女主」格局。
剧情方面，续集将视角对准数字时代下时尚行业的生存困境：当《Runway》杂志面临前所未有的危机，「时尚女魔头」米兰达与昔日「职场小白」安迪再度相遇，而两人的身份已发生根本性转变：助理艾米莉晋升为奢侈品集团高管，安迪也成长为独当一面的职场强者。
《绿液惊魂》曝光中国独家预告
惊悚科幻喜剧电影《绿液惊魂》曝光中国独家预告，将于本周六（3 月 28 日）正式登陆院线。
影片由英国导演强尼·坎贝尔执导，《侏罗纪公园》编剧大卫·凯普亲自操刀剧本，改编自其同名惊悚小说《冷藏》。
剧情方面，影片设定从 1979 年「天空实验室」退役事故切入：一枚载有实验性感染真菌的氧气罐坠落西澳大利亚，数十年后真菌在堪萨斯州一处地下低温储藏库中意外泄漏。
两名倒霉的夜班仓库守卫特拉维斯（乔·基瑞 饰）和娜奥米（乔治娜·坎贝尔 饰）遭遇外星寄生真菌大规模爆发，退休特工罗伯特·奎因（连姆·尼森 饰）被军方紧急召回，与这组「画风迥异的临时战友」共同阻止末日危机。
《海洋奇缘》真人电影公布正式预告
迪士尼真人版《海洋奇缘：启航》昨日正式发布预告片及全新海报，将于 7 月 10 日北美公映。
影片改编自 2016 年奥斯卡提名动画长片《海洋奇缘》，延续原作核心故事：航海世家少女莫阿娜为拯救家园，与传奇半神毛伊结伴踏上远洋冒险。
主演阵容方面，萨摩亚裔澳洲演员 Catherine Laga’aia 出演主角莫阿娜，巨石强森（Dwayne Johnson）则继续饰演半人半神毛伊。
2025 年 10 月，在日产中国 40 周年品牌之夜上，东风日产宣布将于 2026 年引入经典性能车型日产 Z Nismo。
日产 Z Nismo 是日产 Z 系列的高性能版本，由日产御用改装及赛事部门 Nismo（Nissan Motorsport International）操刀升级。
而最近，日产 Z 完成了一次中期改款，外观、内饰、机械结构和动力系统都有所升级。
新款 Z 的整体轮廓没有明显变化，依旧和老款车型一样保持了很高的辨识度。但是换上了全新的前保险杠，线条比旧款更加柔和一些，整体依旧是非常运动且复古的气质。
新车的格栅也经过了重新设计。横向饰条配合同色中央横梁，让车头看起来更有层次，容易让人联想到 Datsun 时代的经典 Z 车型；同时新的保险杠和格栅结构也优化了进气导流，降低了空气升力和风阻。
日产为运动版和性能版都配备了新设计的 19 英寸锻造轮毂，采用质感更强的黑色轮辐配机械加工轮缘。
新车同时新增了一款「深海绿珠光金属漆」，这一颜色灵感来自 1970 年代初代 S30 Z 的经典绿色。在日本市场，它被称为「云龙绿」，配合双拼黑顶的设计，视觉效果相当醒目。
新车的内饰改动不大，整体布局沿用了现款设计。车内标配数字仪表盘，中控配备 8 英寸或 9 英寸触控屏，同时提供自动空调、自动防眩目内后视镜，以及一系列驾驶辅助功能。标准版配备 6 扬声器系统，性能版和 Nismo 版升级为 8 扬声器 Bose 音响。
性能版还加入了新的棕褐色内饰配色，让车厢看起来更温和一些，也多了点精致感。
机械部分，2027 款 Z 全系更换了重新设计的油箱。新油箱针对高横向加速度过弯进行了优化，在激烈驾驶或者赛道使用时，能让燃油更稳定地供给油泵，减少断油风险。
性能版还换上了更大直径的单筒减振器。新的设定提升了对路面振动的处理能力，日常驾驶会更舒服一些，同时也让极限状态下的车身反应更稳定、更可预期。
这次改款中变化最大的还是 Nismo，在车迷群体的强烈呼声中，日产为其增加了带有 6 速手动变速箱的版本，其离合器规格比运动版和性能版更高，用来匹配更大的动力输出。
与 Nismo 匹配则是是经过专项调校的 3.0 升双涡轮增压 V6 发动机，最大功率 420 马力，峰值扭矩 520 牛・米。相比之下，运动版和性能版为 400 马力、474 牛・米。
新发动机的油门响应更积极，主动音效增强系统和主动降噪系统也针对手动版重新标定，运动模式下会带来更有情绪张力的声浪表现。
与此同时，Nismo 的前制动盘采用了来自 GT-R 的两件式铁铝复合结构。前制动系统减重约 19 磅，约合 8.6 公斤，簧下质量更轻；同时，新的散热设计也有助于在连续激烈驾驶时降低制动片温度，提升制动稳定性和耐久性。
底盘和转向也跟着做了调整。前悬架经过重新调校，以适应制动系统减重后的变化。转向机内部摩擦力降低了 20%，转向手感会更顺，过弯时对方向盘的修正动作也会减少。
2027 款日产 Z 将于下周在纽约车展正式亮相，随后在今年夏季在北美市场开始交付。
目前，官方还没有公布新款车型的售价。作为参考，现款 Z 的起售价大约在 30 万人民币左右，顶配 Nismo 在 46 万人民币左右。
Siri 要有自己的独立 App 了。
不是那个按一下电源键蹦出来、说两句就断片的 Siri，是一个长得像 ChatGPT、能聊天、能翻历史记录、能上传文档分析的「全新 Siri」。
彭博社记者 Mark Gurman 今天凌晨爆出了一颗重磅炸弹：苹果正在内部测试一款独立的 Siri 应用，代号 Campo，计划 6 月 9 日在 WWDC 上随 iOS 27 一起亮相。
如果消息属实，这将是苹果自 2011 年推出 Siri 以来，对这个语音助手最大规模的一次手术。
而今年，恰好是苹果公司成立 50 周年。
一个在 AI 时代掉过队的公司，选择在自己的「金婚之年」亮出一张重新洗过的底牌。
这张牌，叫 Siri。
Siri 终于长大了：一个独立 App、一套全新界面
这次爆料的信息量很大，我尽量翻译成人话。
最直观的变化：Siri 终于有了自己的独立 App。
新版 Siri 将作为一个独立应用出现在 iPhone、iPad 和 Mac 上。打开之后，你会看到一套完整的对话界面——历史对话列表、圆角矩形卡片、可以置顶收藏的聊天、还有一个醒目的「+」号来开新话题。
对话界面长得像 iMessage 的聊天气泡，底部有文字输入框，旁边有语音切换按钮，甚至还能上传文档和照片让 Siri 分析。
是的，苹果终于让 Siri 拥有了一个持续存在的、可回溯的对话空间。这件事 ChatGPT 做了两年多了，但苹果选在这个时间点做，意味着它想把 Siri 从一个「被动唤醒的助手」变成一个「用户会主动打开的工具」。
这是定位上的根本转变。
而更大的野心藏在第二个变化里：Siri 正在吞掉 Spotlight。
苹果正在测试用 Siri 取代 Spotlight——就是你从屏幕中间往下一划出来的那个搜索。新的统一界面会把本地搜索和 AI 问答合并到同一个入口。
据爆料，Siri 会被塞进 Dynamic Island 里。激活 Siri 后，顶部会出现「搜索或询问」的提示。当你提问之后，就会先弹出一个药丸形的「正在搜索」进度条，然后结果以 Liquid Glass 风格的半透明面板展开。想继续追问？往下一拉，就进入对话模式。
是的，没有刻意新增任何按钮，苹果只是把你最熟悉的入口悄悄换了引擎。以后在 iPhone 上找任何东西，第一反应不再是打开 Safari 或某个 App，直接问 Siri 就行。
而如果说前两个变化还停留在「界面」层面，第三个变化才是苹果最拿手的那套：系统级整合。
Ask Siri 的入口，将渗透进整个操作系统。比如选中一段文字、一封邮件、一张照片，点一下「Ask Siri」，就能直接进入对话窗口；键盘顶部还新增「用 Siri 撰写」入口，方便你随时调用写作工具。
尽管类似的功能在第三方 App 里早就有了，但苹果把它做进了系统层，每个内置 App 原生支持，无需跳转，无需复制粘贴。这种润物细无声的整合能力，依然是苹果最难被复制的护城河。
用 Google 的脑子，装苹果的壳
当然，要真正理解这套新 Siri 的价值，光看产品还不够。它背后藏着一段苹果不太愿意主动提起的历史。
如果将时间拨回 2024 年 6 月，苹果在那年的 WWDC 大会上端出了 Apple Intelligence，能读懂上下文、能看屏幕、能跨 App 操作，甚至能从你的邮件里翻出航班信息，回答「我该什么时候去接妈妈」。演示视频做得天花乱坠。
全场欢呼，媒体盛赞。然后，就没有然后了。
科技博主 John Gruber 后来回忆说，那些 Siri 演示全是概念视频，连受控环境下的真机演示都没有。换句话说，在苹果把它搬上 WWDC 舞台的那一刻，增强版 Siri 还远没有准备好。
兜兜转转，增强版 Siri 延期的症结只有一个：内部测试显示，Siri 只有 75%～80% 的时间能正常工作。用户语速稍快就会被打断，复杂查询反应迟缓，偶尔还会退回到 ChatGPT 集成。苹果对产品质量的执念，让它宁愿等，也不愿把一个半成品推给用户。
但这份执念也让苹果付出了真实的代价。
从去年至今，苹果 AI 团队数十名核心成员被竞争对手挖走。基础模型负责人庞若鸣被 Meta 以 2 亿美元签下，Siri 搜索项目负责人跳槽 Meta，关键研究员流失到 OpenAI、xAI、Cohere。
同期，库克做了一个重要决定：把软件工程主管 Craig Federighi 拉来接管 AI 部门，又安排 Vision Pro 团队核心人物 Mike Rockwell 来统管 Siri 团队。
一位以强执行力著称的高管，就这样接手了苹果最紧迫的项目。
但光换帅不够。苹果自研的基础模型只有 1500 亿参数，而要让 Siri 真正「听懂人话」，需要的推理能力远超这个量级。
于是苹果做出了一个务实但大胆的决定——和 Google 签了大约 10 亿美元的合作协议，引入 Gemini 模型。
Google 提供的定制版 Gemini 拥有 1.2 万亿参数，是苹果自研模型的 8 倍。新版 Siri 的诸多功能——摘要生成、任务规划、复杂推理——都将依赖 Google 的大脑。
对于一家恨不得连数据中心螺丝钉都自己造的公司来说，把核心 AI 能力交给竞争对手来提供，需要极大的战略定力。
但费德里吉选择了务实。因为留给苹果的时间窗口已经不多了——
智能眼镜 N50 等着 Siri 才能发售，带摄像头的 AirPods 等着 Siri 才有灵魂，那个可穿戴吊坠、智能家居中心、桌面机器人，全部在等 Siri 就位。
Siri 不是一个功能，它是苹果未来五年所有新硬件的操作系统。
所以苹果选择了先跑起来。而且并非毫无章法——按照协议，Gemini 模型将运行在苹果的「私有云计算」服务器上，用户数据不经过 Google。苹果借用技术，但牢牢握住隐私。
而且苹果的架构设计本身就是模块化的：端侧小模型处理简单任务和隐私敏感操作，云端大模型处理复杂推理。这种「插拔式」架构，让苹果可以随时更换背后的引擎，而用户无感知。
今天用 Gemini，明天自研模型追上了，换掉就是。
某种意义上，这不是妥协，是「先租一辆好车上路，同时造自己的引擎」。
50 岁的苹果，为什么值得期待
1976 年 4 月 1 日，乔布斯和沃兹尼亚克在车库里创立了苹果。
2026 年，苹果 50 岁。
过去 50 年里，苹果经历过被逐出、回归、濒临破产、iPod 救命、iPhone 封神、生态帝国成型的全部剧本。几乎每一个十年，都有一个「定义苹果」的产品：Mac、iPod、iPhone、Apple Watch。
而下一个十年，苹果押在了 AI Siri 上。
OpenAI CEO Sam Altman 曾在纽约的一场午餐会上直言不讳：「大家别盯着 Google 了，OpenAI 真正的宿敌，是苹果。」
在 Altman 看来，未来 AI 的主战场不在云端，而在终端。谁能率先打造出「AI 原生设备」，谁就能在下一个十年占据制高点。而苹果手握数亿 iPhone 用户、全球最成熟的硬件供应链，还有能力将 AI 深度整合进芯片和操作系统。
在所有科技公司里，苹果可能仍然是最有可能在 AI 时代赢的那个。
原因很简单，AI 的终极战场不是模型参数的大小，而是谁能把 AI 能力无缝交付到用户手里。苹果掌控着从芯片到操作系统到应用商店的完整链路，这是 Google 没有的，是 OpenAI 没有的，是 Meta 没有的。
当 AI 从「技术展示」进入「日常工具」的阶段，平台级整合能力比模型性能更重要。而 Craig Federighi 现在要做的，就是把这个潜力兑现。
独立 Siri App、全新界面、Ask Siri 入口、Spotlight 替代——先用产品层面的巨变，让用户感知到「苹果在动了」，再用 Google 的模型兜底能力，争取时间让自研模型追上来。
这是一次典型的苹果式操作：用产品化能力弥补技术差距，再用时间换空间。
他们一直擅长这个。iPhone 第一代也不是技术最强的手机，但它是体验最好的。Siri 这次也是一样——模型不一定是最强的，但如果界面足够好用、入口足够深入、和生态的融合足够丝滑，用户可能根本不在乎背后跑的是 Gemini 还是苹果自研。
值得一提的是，2011 年，乔布斯在生命的最后几个月，深度参与了 Siri 的收购和发布。他看到的不仅是一个语音助手，更是一个能从用户中不断学习、自我进化的 AI 系统。
乔布斯离开9年，重温其最经典毕业演讲：三个故事，值得一听
15 年后，Siri 终于有机会变成他当初想象的样子。
苹果内部那位负责 Siri 团队的高管 Robby Walker 在一次内部会议上说过一段话，大意是：
我们游了数百英里，已经创造了游泳距离的吉尼斯世界纪录，但我们仍然没有游到夏威夷。我们被激怒不是因为我们游得很棒，只是因为我们还没到达目的地。
50 岁的苹果，「正在拼命往夏威夷游」。
今年，它终于租了一艘快艇，方向也看清了。接下来就看它能不能在今年 WWDC 上，让全世界看到一个真正好用的 Siri。
这一次，我再次选择期待苹果交出的答卷。毕竟在所有可能把 AI 做进每个人口袋里的公司中，苹果手里的牌，依然是最好的。
马年春节，「千问帮我」变成了一种新年俗。
5520 万杯奶茶、66 倍的电影票订单、机票单周暴涨 540%——「一句话下单」近 2 亿次的背后，是用嘴巴购物的春节新景象。其中最让我意外的一个数字是：有超过 400 万名 60 岁以上的用户，在这个春节让千问帮忙下了单。那些习惯在 App 界面里迷路的长辈，开始用说话代替点击了。
春节热潮还没退去，千问又增加一个更高频的日常场景——打车。
不过，打车这件事，和之前的那些「一句话下单」不太一样。奶茶口味选错了，大不了将就喝掉；电影票订错了，退改也不算大问题。
但打车是一个对「精确」有刚性要求的场景，地址差一个字，你可能被送到城市的另一头；时间判断出了偏差，误掉的可能是一趟航班。
这意味着 AI 接手打车，没有「差不多就行」的余地。
说到打车，这件事说难不难，但「顺不顺」这件事，差异很大。打开 App，手动输入目的地，选车型，找定位，点确认……整套流程少说十几下。还好，这已经是最理想的情况了。
麻烦的是那些「塞不进下拉菜单」的需求。「路上顺便接个朋友」、「有孕妇，开得稳一点」——这类话，打车 App 里没有地方填。你也可以上车之后再和司机沟通，但大多数时候凑合凑合就算了。
打车 App 这么多年，把流程打磨得越来越顺，但底层逻辑没变——「人适应 App」。它把你的需求拆成有限的几个下拉选项，你在里面挑，它来执行。
可打车本身就是一件变量特别多的事。起点终点只是最基础的两项，往上叠加的可能是车型偏好、价格区间、时间预约、途经地点、乘客状况、车内环境……每多一个变量，用传统界面操作的成本就多一层。
如果 AI 能理解这些需求，事情就不一样了，这也是千问 AI 打车的逻辑：让 App 适应人，说出来就能走。
从最简单的通勤，到带着全家和一堆特殊要求出发，APPSO 带你看看这个 AI 打车到底能不能满足我的需求。
一句话就能走
早上赶时间，我试了最直接的一句：「打车去公司，出租车也可以。」
我说完之后，千问直接展示了行程规划页面：重点显示「已为你规划去上班的行程」，并同步展现了出租车选项——司机已接单。
就这一句话，它理解了「去公司」——调取了常用地址；也听懂了「出租车也可以」——把车型偏好同时带上，直接办妥。从说话到接单，操作步骤：1 步。
这件事本身有点微妙。「打车去公司，出租车也可以」是人对人说话时才会有的表达方式，不是人对系统填的表单。千问让这句话变得可以被执行——这个升级，比「快了几秒」要有意义得多。
之前在高德里设好了家和公司的地址，现在切到千问打车，那些预设直接就在，完全不需要重新配置什么。每天重复的路线，每次都稳稳地执行到位，通勤这种事，要的就是快、准、稳。
就因为这个，我就特别想把千问装到我爸手机上。过去她出门购物哪怕拿着大袋小袋也不愿意自己打车，不是嫌贵，就是不太会用打车软件，输入那些信息对她来说都太过复杂，最后就懒得折腾了。
只要按住语音说了句：「打车回家。」千问马上识别了当前位置并自动填入，就近匹配车辆，常用地址自动记忆识别，司机已接单。确认一下，车就在来的路上了。
「动动嘴，车就来了」的体验，不在于「快了多少秒」，在于说清楚你想要什么，这件事变顺滑多了。甚至那些原本卡在界面门口的老人，终于可以直接走进来了。
那些你「没法输入」的需求，也能满足
最简单的一句话搞定通勤，已经够用了。但打车的需求远不止如此——真正麻烦的，是那些你心里有、嘴上能说、但 App 界面里永远没有输入框的部分。
我试了一句：「叫辆空气清新的车去虹桥T2，我过敏性鼻炎。」
以前这话只能和司机说，而且大多数情况下，等你上车再说已经来不及了。
千问回应后，行程确认页面里「空气清新」选项被自动勾选。AI 直接把鼻炎过敏的诉求翻译成了可筛选的车辆偏好标签，不需要你自己去找选项。
再试一句：「逛了一下午不想挤公交了，帮我叫个特惠快车。」
这句话里藏着两个信息：累了不想挤公交的情绪，和对价格的在意。千问直接匹配了特惠快车，预估费用 9.1 元–12.7 元，确认叫车后支付页面重点显示已支付金额和「平台优惠 -12.8 元」——便宜这件事，不用自己翻菜单比价，说一句就到位了。
还有一次，我说：「娃刚睡着，帮我叫个安静点的车回家。」
这句话的信息量远不止「安静」两个字。「安静点的车」背后的真实需求是：车里别乱说话、别打电话、开稳一点、别急刹——这些对司机行为的隐性期待，千问也能满足。行程确认页面里，直接给司机带句话「车内保持安静」
商务场景同样如此。「接待重要签约客户，帮我安排一辆豪华车，预约明晚 18 点从公司到北京饭店。」一句话说完，千问推荐豪华车，预约时间精确到 18:00。
过去在打车软件里，选车型、设置预约时间、填写目的地，是分别独立的操作流程。现在千问压缩进一句话里，一起办完。
乘车途中，朋友突然发消息：「我也在诶。」
搁以前，虽然打车软件也能添加途经点，但还是要打开软件找到这个选项手动输入再点选，还是相对繁琐，还真不如让朋友自己重新打一辆来得方便。
现在，我可以直接说：「顺路接下我朋友，她在朝阳公园南门。」
地图重新规划，途经点自动标记在地图上。没有重新开单，没有让朋友自己叫车，没有任何别扭，就一句话，插进正在进行的行程里，办完了。
过去叫车，是在系统选项里「圈选需求」。AI 叫车，是用自己的语言「描述需求」。千问负责把你说的话，翻译成可以执行的指令。
那些选项框装不下的，现在说出来，也能办。
越复杂的需求，越能看出差别
前面这些，算是小试牛刀。打车需求的真正复杂度，是多个变量同时出现的时候，千问 AI 打车正是冲着这类复杂场景去的。
「周六下午两点，全家从家出发去西湖景区地面停车场，顺路经过山姆会员商店，要坐得下五个人。」
这句话里塞了四个要素：预约时间、目的地、途经点、座位数。传统打车软件要逐一输入和确认，而且途经点和多人座位的组合往往要反复调整。
千问对这类多变量场景的处理方式是这样的：推荐 6 座商务车，途经点选的山姆会员商店，预约时间定到周六 14:00，变量没有落下任何一个。
真正让我有点触动的是这个场景：「帮我打车去妇保医院，有孕妇，告诉司机不要急刹和猛加速。」
目的地、乘客特殊状况、驾驶行为要求——多个维度同时提出。千问匹配了专车，勾选了驾驶平稳，还生成了一条针对孕妇乘车情况的关怀提示，供用户确认是否传达给司机。
「有孕妇，不要急刹和猛加速」这个细节，AI 读懂了，然后把它翻译成了一套完整的服务指令。以前这些话只能坐上车再说，或者不说，靠运气。下拉菜单从来没有一个选项叫「孕妇乘客，请稳驾并提前知晓」。
需求越复杂，这种差距就越明显。点选式交互的天花板就在那里——它能覆盖的，只有被设计进去的那些需求。自然语言不一样，你能说出来的，基本都能被理解。
而且在这些能力上线后，千问 AI 打车的边界还会继续往外扩。
打车只是开始，要让每次出发都更省心
到这里，千问 AI 打车的基本能力已经摸得差不多了。但更让我惊喜的，是场景串联的体验，这是把打车和其他生活场景连在一起的时刻。
去看演唱会，在鸟巢外说「帮我找鸟巢附近的酒店，演出结束后今天入住，飞猪推荐卡片弹出来，确认第一家，再说「帮我定第一家，再预约一辆车 22 点送我过去」——车和房，两句话搞定，散场直接走人。
到了酒店随口问「推荐下本地人爱吃的卤煮」，千问调出周边热门店铺。从看演出到住下来再到吃上饭，三件事在同一个对话里接连搞定。
通勤路上说「顺便帮我点杯咖啡送到前台」，车在路上，咖啡在制作——人到公司，咖啡差不多也到了。
看电影说「订两张今晚的票，打车去，散场再预约车回来」，三句话，来去都安排好。赶飞机前问「地铁还是打车哪个更快」，千问给出建议，接着直接叫车——决策和执行，在同一个对话里完成。
这才是千问 AI 打车最大的想象力所在，不在打车本身，而在打车前后。之前千问陆续接入了飞猪、高德、大麦、淘宝闪购，「吃喝玩乐行」正在被一条对话线串起来。
以前用 App，本质是「工具集」——地图一个，打车一个，订酒店一个，买票一个，靠自己在脑子里拼。千问的逻辑不一样：理解你在做什么，把接下来该做的事直接推到你面前。AI 帮你省掉的，是那些本不该操心的琐事。
好的 AI，帮你把现实生活的每一环串起来
过去几年，我们谈 AI，谈的更多是「用 AI 写作」「用 AI 画图」「用 AI 生成代码」——这些能力确实强大，但本质上，它们是把你带进一个屏幕里的虚拟创作世界。你和 AI 对话，产出一段文字，一张图，然后……这段互动就结束了。
千问 AI 打车做的事情，方向截然相反。
它不是让你沉进去，而是帮你走出来。你说一句「打车回家」，AI 在背后接通了高德的地图、物理世界的车辆调度、你常用地的地址，然后把一辆真实的车开到你楼下。
你说一句「订两张今晚的电影票，散场帮我叫车」，两小时后你坐在影院里看大银幕，散场走出来车已经在等你——AI 把订票、打车、回家这些原本分散的环节，串成了一个完整的夜晚。
这是一种很不一样的 AI 使用方式：它的成果不是一份文件，而是一次真实的生活体验。
千问背后的阿里生态，在现实世界里铺了很多年——飞猪管你去哪，淘宝管你买什么，饿了么管你吃什么，大麦管你看什么……这些产品各自独立，以往要在一个个 App 之间来回切换，手动把「出门这件事」拼起来。
现在，打车补上了最后一块拼图。
从家门口叫一辆车出发，到咖啡在路上、票已提前选好、演出散场回程提前预约——这条链路，终于在一个对话框里连通了。
千问事业群总裁吴嘉说：「我们真正想的，是让 AI 融进老百姓的日常生活场景中。」
这句话放在这里，我觉得格外准确。AI 最大的价值，从来不在于它能创造多少数字生命，而在于它能让你的真实生活过得更顺。
现在它能帮你把吃饭、出行、看演出、送老人回家这些原本散落在十几个 App 里的环节，串成一条连贯的线。吃一顿饭更省心，看一场演出更完整，带着全家出门更从容，送老人回家更放心。
所以 AI 最好的样子，不应该只是把你钉在屏幕前，更要帮你稳稳接住现实生活的每一环。
从说出口，到真实地发生——这条路越短，AI 就越有价值。
千问 AI 打车，只是让这条路，又短了一截。
老人说「打车回家」，三分钟后，车到了。你说「娃刚睡着」，它自动匹配驾驶平稳的司机，还会贴心提醒：请保持安静。那些菜单里找不到的选项，现在说出来就能办到。
不同的人，不同的场景，千问 AI 打车都在一一满足。背靠阿里生态，它的可能性远不止于此。现在就试试——一句话，就出发。