茉莉花新闻网

中華青年思想與行動的聚合地

2013 年,《黑镜》第二季的第一集「Be Right Back」讲了一个关于复制的故事:Martha 的男友 Ash 去世后,她用他的社交媒体数据、邮件、短信训练了一个 AI,语气和 Ash 一模一样。

AI 学会了他的幽默、表达习惯,先是发短信,然后升级到语音、视频,最后她去订购了一个仿生体,打造了一个 Ash 的「分身」。

十三年后,这集故事无限接近现实:OpenClaw 带来的「龙虾热」,技术上实现了「有手的 AI」,能让 Agent 自主浏览网页、操作账号、完成任务——包括,完成社交任务。

从对话到委托,AI 社交的三次范式转移

回溯过去三年,AI 与社交的交汇,一直都在经历实验,走过了三次根本性转变。 第一次转变发生在 2023 年,Character.AI 为代表的 AI 陪伴产品。

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在技术上,这类产品以 AI 对话为主要手段,提供陪伴感,尽管营收不稳定还伴随着监管,还是跑出了几个典型产品比如 Replika、星野等等,证明了用户愿意和 AI 建立情感连接。

但这一阶段的「社交」本质上还是人与 AI 之间的对话,AI 是对话对象,主动性有限。 第二次转变发生在 2025 年初,Elys 在国内突然小范围的火起来,它的核心体验是通过 AI 分身代替社交,

同时产品本身即社区,在拥有一个 AI 分身的同时,也意味着在走进一个新的「社交广场」。

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AI 从对话对象变成了匹配中介,这样的概念落实到产品身上,一下变得新奇起来,激发了对 AI 社交的更多想象。

这第三次转变处于正在发生的阶段,一批产品开始尝试更激进的方向,让 AI 成为用户在真实社交平台上的「分身」:Agent 以你的身份发帖、评论、互动,人与 AI 的关系从「对话」变成了「委托」。

这一步的差异是根本性的。当 AI 分身以你的身份在社交平台上互动时,它完成的是一次社交劳动的交接,用户在互联网上的行动不再依赖实时在线。

Agent 驱动的社交分身

分身方向最容易让人联想到的产品是 Second Me,主打「个人专属模型」,用户上传数据后生成带个人记忆的轻量模型,为 AI 分身提供人格底座。2026 年 1 月完成了超 2000 万美元 Pre-A 轮融资,蚂蚁集团领投,红杉中国跟投。

在这个赛道上前进的,

还有另外一个低调但有意思的玩家,SparkRizz。

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用户通过 Agent 创建自己的社交分身,背后是 SparkRizz 团队自研的 AI 社交引擎,分身的每一个社交决策,要不要回复一条评论、用什么语气发帖、如何回复评论区,都由 Agent 实时驱动。

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在输入自己的偏好、记忆等信息之后,系统能够调度 agent 根据偏好精准检索账号,找朋友不再靠大数据缘分。并且通过内置的多项 Skills,一步到位,完成多步骤、多 Agent 操作,实现模糊指令的分步骤拆解和执行。

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分身不是一次性产物,SparkRizz 的设计逻辑是「养成型」的。用户的每一次指令、对社交反馈的每一次调整,都会回流到分身的行为 Agent 中。

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但 SparkRizz 在产品设计上做了一个刻意的选择:涉及外部社交平台的操作,最终发送仍由用户确认完成。分身负责「想」和「写」,用户保留「发」的主动权。而不涉及外部平台的功能,比如与分身对话(talk to clone),则在 app 内闭环完成。

分身支持三种社交模式,泛社交:广泛参与话题互动,类似于「逛逛平台,看到有意思的就评论两句」,审阅、确认、调整,再进入下一轮。

这种「人机协作」而非「人机替代」的设计,让分身始终是用户社交意图的延伸,而不是脱离控制的自动化脚本。

「指令、执行、反馈、优化」的闭环,本质上是一个持续的「强化学习」过程,被应用到了消费级的产品体验。SparkRizz 把这称为 Clone Growth,分身养成,用户不只是在使用工具,更是在微调一个越来越贴近自己性格特征的代理。

「另一个我」

把视野拉高来看,AI 社交分身试图解决的问题其实非常明确:人类社交能力的自然边界与全球化社交需求之间的矛盾。 一个新加坡的华人开发者想融入英语技术社区,面临着几道壁垒:先是时区,不可能凌晨三点爬起来参与讨论;还有语言,非母语表达容易词不达意,也包括文化,不了解语境和社交规范。

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AI 分身在理论上可以同时打破这三者。跨地区,分身 24/7 在线,不受物理时区限制;跨语言文化,Agent 适配不同语境的表达方式;跨平台,分身在不同社交平台间形成统一的数字身份。

整个赛道在今年加速,一方面也是因为技术底层框架层面,OpenClaw 提供了开源的 AI 代理基础设施,开发者可以在此基础上搭建各种自动化社交工具。消费级产品层面,SparkRizz 是一个值得关注的样本,它把一系列趋势落地为一个可感知的产品体验,用 AI Agent 创建用户的社交分身,代替用户持续互动。

从开源框架到人格模型,从 AI 社交平台到消费级产品,一条完整的产业链条正在成型。

当社交可以被外包

在网上,有一个持续存在、持续进化的「第二个我」,我的观点、品味、表达风格被分身持续投射到网络上,而实际上,真正的我可能正在睡觉、工作,或者做任何与社交无关的事——「在线」与「离线」的边界变得模糊了。

站在 2026 年年中,从 OpenClaw 到 Moltbook,从 Second Me 到 SparkRizz,AI 分身社交的赛道轮廓已经清晰。底层框架、个人模型、社交平台、消费级产品,每一层都有玩家入场。

当模型能力进一步提升时,分身与真人在社交行为层面的差距将继续缩小,当社交可以被外包时,「社交」本身的定义会发生什么变化?

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从陪伴到中介,再到「第二个我」,第四阶段的曙光也有所显现——Moltbook 所代表的,是 Agent 的自主社交。分身不再等待指令,而是主动在全网搜寻值得参与的话题、值得建立的关系、值得回应的讨论。从「你告诉它做什么」变成「它替你判断该做什么」。

在这条进化链上,SparkRizz 是少数同时覆盖第三和第四阶段的产品。它的分身养成体系让 AI 真正学会「像你一样社交」,而它的多模式社交架构已经为 Agent 自主运营留出了接口。当赛道上大多数玩家还在解决「AI 能不能替人说话」的问题时,SparkRizz 已经在回答下一个问题:AI 能不能替人决定跟谁说话。

「另一个我」,可能比你想象的更早上线,就像黑镜里 Martha 故事的标题:马上回来。

2026-05-21 17:03:49

AI 算力的故事,正在走向两个相反的方向。

云端这边,万卡、十万卡集群是行业标配,算力越堆越高,皆因头部应用日均消耗的 Token 已经突破百万亿。

落到普通人这边,云端训练出的聪明模型,往往变成手机里一个要联网等几秒钟才回话的对话框。

算力走进生活的最后一公里,应该是什么样的?

一个做国产 GPU 的公司,在前几天的发布会上,一口气更新了好几款端侧产品,有家庭智能中枢、AI PC、Agent,还有具身智能相关的工作。

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本周一,摩尔线程 2026 年发布会上,除了常规的 GPU 显卡更新、夸娥万卡级智算集群的迭代,一台只有手掌大、整块镁铝合金一体 CNC 雕出来的小盒子被搬上了台。

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它叫 MTT AICUBE,按官方说法是「一台面向家庭的 AI 智算中枢」。更直观的解释,AICUBE 就是一个能够本地运行模型并管理家庭数据的「AI 电脑」,它能听懂我们的各种需求、能跑本地模型、甚至能存全家照片和视频。

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这场发布会上至少有三件硬件冲着端侧去:面向客厅的 AICUBE、面向开发者的 AIBOOK、面向工业的 E300 模组。

摩尔线程创始人、董事长兼 CEO 张建中在台上讲,「过去我们谈论很多 IoT 是 Internet of Things,那今天的 IoT 应该叫 Intelligence of Things。

那么一家做万卡集群的 GPU 公司,为什么要把战线拉到客厅?

做 GPU 的公司很多,但选择哪条路

做 GPU 的玩家不少,但路线分化其实很清楚。

一类像壁仞、天数智芯,走的是纯 AI 训练和推理路线,把算力拉到极致,图形渲染能力几乎为零;另一类像景嘉微和砺算,图形能力扎实,但 AI 推理的短板明显。沐曦走的是接近 AMD 的路子,数据中心训推为核心,图形是后来才补的产品线,且还在研发中。

这些路线都有各自清晰的商业逻辑,但每一条都有一道隐形的边界。路线决定了一张芯片能去哪里、不能去哪里。

摩尔线程从成立起选的就是另一套逻辑:全功能 GPU。它采用的 MUSA 架构不会在「图形」和「计算」之间做分割或取舍,同一套芯片可以同时承载 AI 计算、图形渲染、科学计算、物理仿真与超高清视频处理五种能力。

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这种多能力的整合,正是真实端侧场景里的刚需。

一颗只懂得矩阵运算的芯片,很难要它同时做到驱动客厅里的 4K 云游戏、实时数字人;抑或现在爆火的具身智能机器人,AI 决策和物理世界理解也在并行发生;纯 AI 加速路线的厂商,可以把算力做到顶,但很难进入千家万户、千行百业,进入到同时发生多种计算需求的显示场景。

换句话说,「全功能」是一个只有在端侧才能被真正检验的说法。

摩尔线程的架构,注定它要走出数据中心,往边缘和终端走。这次的三款端侧硬件,是这场延伸的起点。

把数据中心放进你的客厅

AICUBE 放在桌上,比一台 Mac mini 高了一头。整块镁铝合金一体 CNC 雕刻出来,外接 HDMI 或者 Type-C 接口即可连接电视和显示屏。并且,AICUBE 还配备了 4 个麦克风阵列和立体声扬声器,完美适配了语音交互的需求。

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这个产品的定位是「家庭 AI 中枢」,规格层面是 32GB 或 64GB 统一内存,1TB 全闪 SSD 起步,支持最高 12TB 扩展。算力来自摩尔线程自研的「长江」SoC——CPU、GPU、NPU、VPU 异构集成,AI 算力 50TOPS。

它是当今 AI 需求的「三位一体」:AI Agent 的执行能力、AI PC 的算力、AI NAS 的私有存储。

在现场的演示过程中,产品经理使用 AICUBE 完成了语音播放电影、旅行规划、自动保存文件、AI 生成朋友圈文案等功能。从这个角度看,AICUBE 很像一台 Mac mini,但是内置了一个 AI Siri 语音交互系统,再加一个 NAS。

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但它真正有意思的地方,是把「数据中心」整合进了一个家庭可接受的形态。

在家庭中我们可能遇到各种场景,无论是当做智能音箱,或者就是一个 NAS 来使用——AICUBE 存在的意义,更在于它是全功能 GPU 架构在最难场景下的一场压力测试。

算力足够跑本地大模型,体积轻松塞得进电视柜,功耗低到能 7×24 小时静音运行,数据要锁在本地不上云,操作要老人和小孩都能用语音直接调用。

以上这五大约束,任何一个单拿出来都不难。但它们要同时成立,而且要成立在一个售价面向普通家庭的消费级产品上,这才是端侧全功能 GPU 的设计目标。

数据中心不需要面对这些约束。它可以用水冷、高压供电、专业运维来回避物理限制;数据隐私可以靠网络隔离和权限管理来处理;至于「谁来用」这个问题更是不存在,毕竟如今的数据中心 AI 算力供不应求。

现在大部分家庭 AI 服务还在依赖云端。语音指令、照片、视频全要上传服务器。本地化、能同时管存储、跑模型、联动多个 APP 的设备,消费市场上几乎空白。

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AICUBE 不仅解决了那些限制,内置的「小麦」智能体还预装了 60 多项技能,可以跨 36 款以上 App 做控制。摩尔线程的官方数据显示,「小麦」对高频工具调用成功率超过 95%,任务执行速度比通用智能体快 7 倍。

MTT AICUBE 在 6 月 18 号京东预售,这些数字很快就会在真实场景中得到验证,走进我们的客厅。

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但从架构角度看,AICUBE 是全功能 GPU 在最难一类场景下的压力测试。毕竟数据中心的资源可以轻松调度,而端侧只有一颗芯片。

摩尔线程这颗「长江」SoC 在一颗芯片里同时跑 AI 推理、3D 图形渲染、4K 视频编解码、NAS 存储调度,是真实地做到了在紧凑的物理空间里,协调多种计算单元的实时调度。

张建中在台上还说了一句话:「推理不是某一颗芯片的事情,推理更像是一个解决方案。」AICUBE 大概就是这套解决方案在家庭场景的第一个样本。

「长江」流向何方?

作为自研的智能 SoC,「长江」和摩尔线程包括云端 GPU 在内的全系列产品共享一套 MUSA 架构,只是被压缩到了端侧的物理形态。

「长江」有 8 个主频 2.65GHz 的全大核 CPU、全功能 GPU、高能效 NPU 异构集成,最高支持 64GB LPDDR5X 统一内存。

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围绕这颗 SoC,摩尔线程在端侧的另外几款产品也在加速落地。

AIBOOK 面向开发者,被定义为「为智能体而生」的笔记本电脑。

底层跑的是基于 Ubuntu 改造的原生 Linux 系统 MTT AIOS,预装「龙虾」(OpenClaw) 智能体,本地能同时稳定跑十几个 AI Agent,对接 90 多个 CLI 工具接口,支持虚拟化 Windows 和容器化 Android 多系统。

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AIBOOK 的预期使命,是在英伟达控制的 CUDA 之外,给国产 GPU 构建一套从开发、调试到部署的闭环工具链,让 MUSA 生态从「能用」走到「有人用」——从最基础的笔记本形态开始。

MUSA 则是摩尔线程的 GPU 架构,包含从芯片、硬件、软件栈到生态的统一架构体系,全栈对标 CUDA。

过去几年,摩尔线程也一直在对 MUSA 软件栈进行优化:DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 这些国内头部模型现在都能顺利支持,vLLM 的官方后端也已接入,SGLang 主线代码更是提供了原生适配,PyTorch 的算子覆盖率到了 100%。

MUSA 的适配性已经做的相当扎实,也显著追上了与 CUDA 之间的差距。

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但生态这件事,光有适配还不够。MUSA 社区的生长需要优秀的地推和开发者深度参与。摩尔线程希望 AIBOOK 能够在工具链普及和 MUSA 的推广上起到关键作用。完整的 MUSA 软件栈,让大模型开发者可以顺利地在这台笔记本上直接完成模型训练的诸多核心阶段步骤。

本质上,AIBOOK 是摩尔线程与英伟达 DGX 桌面系列产品对标的开始。

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押注端侧,降低迁移成本

尽管路途遥远,MUSA 生态正在证明自己有持续迭代的潜力。

从 AIBOOK 到 AICUBE,从云端显卡到仿真平台,这些产品共同构成了摩尔线程的完整拼图:当云端训练、边缘推理与终端交互共享同一套 MUSA 架构时,国产算力的迁移成本、适配门槛与生态碎片化问题,才有可能被系统性解决。

回望摩尔线程的迭代史,早期的游戏显卡 MTT S80 自 2022 年推出,从只能跑 DX9 到能跑《黑神话:悟空》,实现中国 Top 50 热门游戏 100% 兼容,并针对其中 44 款已完成专门优化,靠的是底层重构和持续的驱动迭代。这套工程能力,也套用到这次的端侧产品上。

更长一点看,摩尔线程押的是另一件事:当算力同时出现在数据中心、开发者桌面、工业现场和家庭客厅,谁能在每个场景都有入口,谁手里的牌就比只守住数据中心的玩家更好打。

迁移成本、适配门槛与生态建设,这些目前都是摩尔线程端侧战略中的关键考量。

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而从硬件显卡的持续迭代,MUSA 生态的逐步完善,从底层 100% 兼容主流 CUDA 生态,到全面适配国内 Top 5 开源大模型,这种速度与系统级优化能力,很明显是摩尔线程重要的护城河,也让他们在端侧的发力有了明显优势。

张建中在台上说,「对于用户,如果买不到国外的计算芯片,用摩尔线程的 GPU,你不会有任何后顾之忧」。

这份自信的背后,正是国产算力迈向成熟,在每一种形态、每一个场景中站稳脚跟的必经之路。

过去的物联网(IoT)是 Internet of Things,在摩尔线程的叙事里,未来的万物互联将全面演进为 Intelligence of Things(智能物联网)。

至少端侧这条路,摩尔线程是认真要走的。

文|杜晨、张子豪

2026-05-21 18:11:40

1.

王朝晖做了大半辈子的儿子,自己也已经当上了祖父。

但是,这还是他记忆里第一次紧张到如此程度,手心直冒汗。

攥着一台 iPhone,屏幕上正在播放一首名叫《远山》的歌。王朝晖即将第一次把这首歌,分享给一位从来没有听过任何一首歌的人——

他的母亲。

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失聪的王书珍坐在床前。屋外,另一台 iPhone 静悄悄地对着他们。王书珍并不在意,一段时间以来她已经习惯了这些跟在身边的镜头。

王朝晖把手机塞给母亲,让她握住。他比划着,引她把手机贴在胸口上,贴近心脏的位置。

手机随着旋律开始震动起来。

王书珍笑了,那是一种体验到了从未经历过的新鲜事物而产生的兴奋。

但紧接着,是这对母子一生中都从未体验到的激动。

房间里没有声音,却震耳欲聋。

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2.

健听者王朝晖成长于一个没有声音的宁波家庭。父亲和母亲都有听力障碍,童年时代的家庭生活是寂静的。交流靠眼神,靠手语的比划,靠一个孩子在本不应该的年纪就学会的察言观色。

虽然无法听到任何声音,王书珍却十分外向。尽管身体已没那么硬朗,她还是很爱往外跑,自己去菜场买菜,跟小区里的邻居比划着都能聊上半天。

不过,她还是更喜欢儿子陪着自己。如果儿子去买菜问她一句「走不走」,王书珍能高兴好一阵。

在王朝晖的记忆里,母亲的手很巧,也很忙。这双手替一家人缝补、做饭,铺就了几十年光阴里,一寸寸的日子。

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如今,家里小孩住在别的城市,时常发来照片和视频。王朝晖拿给二老看,他们看得见孙辈的样子,却听不到声音。

至于音乐,更是不属于这个家庭的生活。王朝晖说,让父母听首歌,他以前想都没想过,因为那是不可能的。

五十多岁的他,有个念想藏在心头很多年:这辈子要是能喊一声爸爸、妈妈,让二老能听得见,他就知足了。

沈煜傑决定用一首歌帮他实现这个念想。

3.

做了 20 年导演,沈煜傑创作过逾百部作品,曾获得国内外多个大奖,在广告片的圈子里人送外号「帅导」「故事大王」。

他执导过《剃头匠》《再见白肩》《父亲的旅程》等优秀短片作品,还给苹果拍摄过一部无障碍主题影片《把眼前的说给你听》。

而在接到苹果这次邀约时,他对要拍的功能「音乐触感反馈」一脸茫然。

在原本的认知中,手机的震动模式,只是用来提醒的。沈煜傑把震动抽象为一种「信息的阻断」,挡住来电和信息,免得他们惊扰旁人。

在此之前,他从未想象过,对于听障人士,震动却可以成为一种声音的载体、情感的媒介。

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「音乐触感反馈」是一个藏在 iPhone 辅助菜单里的无障碍功能,它能够把 Apple Music 的音乐,用任何人都可以直观感受到的敏感震动来重新诠释。

如果随便找一个听障者,问 ta「你对音乐有没有概念?」会得到几乎一致的回答。

但苹果给了沈煜傑这个反直觉的命题:一个天生没有音乐概念的人,第一次碰到、听到音乐,会是什么反应?

为了找到对的人,剧组在全国筛选了数十组听障家庭。策划中的主角有夫妻、母子、姐妹、同事等各种关系。

最终,这条纪录片的对象筛到了最后的 5 组。沈煜傑和助理花了一个星期的时间奔波于重庆、安徽、北京、宁波等地,挨家挨户与他们做访谈。

他写了三个版本的故事。但最后令他念念不忘的,是王朝晖的母亲王书珍。

「她的脸,她的笑容,无论她在做什么,你跟她说什么……永远那么灿烂、干净,不掺杂任何别的东西。」

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沈煜傑选择了相识十多年的独立音乐人末小皮所创作的《远山》,一首表达创作者与父亲关系的歌曲,作为这条片的主旋律。

母亲用一双手撑起了这个家,而儿子即将用一首歌,来回敬这双手。

4.

作为一条纪录短片,《有爱 无碍》从头到尾没有标准剧本。

王朝晖说自己签了保密协议,全程都不知道自己在拍一个什么样的故事。王书珍听不见,也只能看见几个陌生人抱着几台手机在狭窄的房间里跑来跑去。

导演给的指令也平常到无以复加,却又令人摸不着头脑:该打扫了,该做饭了,该吃饭了……

一家人就像平时一样,继续过着安静的日子。

全片的高潮,也是整个摄制的高光时刻,发生在最后一天的最后一场戏。直到那一刻,王朝晖才明白过来一切。

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手里攥着 iPhone,屏幕上播放着《远山》。王朝晖把母亲叫过来,坐在床前,把手机塞到她的手里。

王书珍握着手机,放在自己的胸口,又贴到了耳朵上,再放回胸口。

她慢慢安静了下来。紧接着,一种王朝晖鲜少见到的表情浮现在母亲的脸上。有什么东西,正汹涌而来。

王书珍用手比划着——

「我喜欢。谢谢。」

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王朝晖再也控制不住自己。他扑进母亲怀里,大声喊着「妈妈」。

王书珍紧紧抱住了他。

房间里的抽泣、鼓掌、欢呼交错。

把手机贴在胸口,王书珍什么都能听到。

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2026-05-21 08:25:05

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SpaceX 正式启动 IPO,估值 1.25 万亿美元,或成史上最大规模上市

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据《纽约时报》报道,今天,SpaceX 公开递交 IPO 申请文件,首次披露公司财务状况。

SpaceX 去年营收达 186.7 亿美元,同比增长 33%;但净亏损 49 亿美元,与 2024 年盈利 7.91 亿美元相比大幅逆转。今年一季度,公司营收为 47 亿美元,净亏损约 43 亿美元。

SpaceX 计划在纳斯达克上市,股票代码为 SPCX,目标最早于 6 月挂牌交易。公司自我估值为 1.25 万亿美元,据报道拟通过此次 IPO 募资 500 亿至 750 亿美元,有望超过沙特阿美 2020 年 IPO 创下的 294 亿美元纪录,成为史上规模最大的 IPO。

在股权结构方面,SpaceX 将发行 A 类和 B 类两类普通股,B 类股每股拥有 10 票投票权。据 S-1 文件,马斯克持有超过 50% 的普通股,并通过超级投票股控制 85.1% 的投票权。按当前估值计算,其持股价值逾 6350 亿美元。

值得注意的是,IPO 文件还披露,Anthropic 已同意向 SpaceX 支付每月 12.5 亿美元的云计算基础设施费用,合约持续至 2029 年 5 月,相当于每年约 150 亿美元,双方于本月早些时候宣布合作。

另据彭博社报道,知情人士称 SpaceX 预计将在启动公开交易 30 天后推进对 AI 编程创业公司 Cursor 的收购。SpaceX 的公开交易首日预计安排在 6 月 12 日。

据彭博社此前报道,如果交易未能完成,SpaceX 将向 Cursor 支付高达 100 亿美元现金分手费。

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录音曝光:扎克伯格称用员工键鼠操作数据训练 AI,因为「外包不够聪明」

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美国劳工媒体 More Perfect Union 昨天曝光了一条内部录音,内容是 Meta CEO 马克 · 扎克伯格于 4 月 30 日全员会议上承认,公司已推行名为「模型能力计划」的内部追踪项目,通过记录员工的鼠标轨迹、键盘按键及屏幕截图,将其日常操作数据用于 AI 模型训练。

对此,扎克伯格给出的理由是:Meta 员工的平均智力水平远高于通常用于训练数据采集的外包人员,数千名精英工程师的编程行为和电脑操作习惯,是竞争对手无法复制的高质量训练素材,可帮助 Meta 模型在代码能力上拉开与同行的差距。

针对隐私质疑,他保证数据不会经人工审查、不用于绩效考核,并以 AI 竞争激烈为由强调项目须对外保密。

这一披露发生在 Meta 宣布裁员约 8000 人的前后。部分员工对被要求贡献操作数据、进而训练可能取代自身的 AI 系统表示抵触。扎克伯格表示,若项目证明有效,将在全公司范围内推广。

英伟达一季度营收 816 亿美元,数据中心营收暴增 92%

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英伟达昨日发布截至 4 月 26 日的 2027 财年第一季度业绩,季度营收达到 816 亿美元,环比增长 20%,同比增长 85%。其中:

展望下一季度,英伟达预计 2027 财年第二季度营收约 910 亿美元(上下浮动 2%),公司明确表示该指引未纳入任何来自中国的数据中心计算营收。GAAP 与 non-GAAP 毛利率预计分别为 74.9% 与 75.0%。

Meta 裁员约 8000 人,员工疯狂薅羊毛买 AirPods

据《连线》报道,Meta 已于 20 日启动新一轮裁员,涉及约 8000 名员工,占公司近 8 万名员工总数的 10% 左右。裁员通知将分别于新加坡、伦敦、旧金山当地时间凌晨 4 时通过员工个人及公司邮箱同步发出。

裁员消息确认后,多名员工向《连线》透露,公司内部出现集中「薅福利」现象。有员工赶在截止前花完每年 2000 美元的弹性福利额度,用于健康及生活开支;

另有员工抢用每三年一次、价值 200 美元的音频设备补贴,购买 AirPods 等耳机。与此同时,Meta 在纽约和门洛帕克的多处办公室本周已近乎空置,员工或在外打磨简历,或与同事聚集道别。管理层亦建议员工当天不必到岗。

微信正灰度测试本机号码登录功能

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据 IT 之家报道,微信最近更新了多个平台的新测试版本,随之出现的还有大量新的灰度测试功能。昨日有 iOS 用户反馈称微信正灰度测试一项全新的登录方式「用本机号码登录」。

部分用户在退出微信账号后重新登录时,或于非首次登录的设备上登录微信账号时,会在登录界面看到这一新增选项。

点击该按钮后,系统将通过运营商提供的手机号认证服务,自动识别当前 SIM 卡绑定的手机号,无需手动输入密码或短信验证码,使用该功能时需要保持蜂窝数据开启。

连续四年业绩下滑,GoPro 考虑出售或合并

据界面新闻报道,运动相机厂商 GoPro 宣布启动战略评估,考虑出售公司或寻求合并。据悉,潜在买家名单涵盖大型科技公司、户外消费品牌及美国国防承包商,但目前尚未披露具体谈判进展。

此次战略评估的背景是 GoPro 持续恶化的财务状况。财报数据显示,2025 年 GoPro 营收 6.52 亿美元,同比下滑 19%,净亏损 9350 万美元,已连续第四年业绩下滑。

IEA:今年全球电动车销量将达 2300 万辆

据 Electrek 报道,国际能源署在新版 Global EV Outlook 中预计,2026 年全球电动汽车销量将达到 2300 万辆,约占全球新车销量近 30%。

报告显示,2025 年全球电动车销量已超过 2000 万辆,同比增长 20%,新车销售中每 4 辆就有 1 辆为电动车。IEA 的预测说明,尽管部分市场增速放缓,全球电动出行消费仍保持扩张。

Electrek 报道称,全球电动车市场的增长来自中国、欧洲和其他区域市场共同推动。

实际订单或仅 3 万笔,特朗普手机被曝数据泄露

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拥有 155 万订阅者的 YouTuber Voidzilla 昨日发布视频称,Trump Mobile 官网存在一处「唾手可得」的安全漏洞,可通过简单操作获取客户数据。他表示,自己的邮寄地址、电子邮件地址及订单信息均处于可访问状态,但信用卡信息未被波及。

据 Voidzilla 介绍,他在周末收到他人提醒,被告知自己的信息已遭暴露,同时受影响的还有其他 Trump Mobile 客户。该告知者此前已尝试联系 Trump Mobile,但未获回应。

Voidzilla 随后与另一名受影响的 YouTuber Penguinz0 共同尝试联系该公司,同样未收到任何回复。Penguinz0 已确认该漏洞真实存在,且所涉及的个人信息准确无误。

此次事件还带出了另一层尴尬:Voidzilla 称,通过暴露的客户 ID 推算,Trump Mobile 实际独立客户数量约为 1 万人,订单数量约为 3 万笔,与此前对外宣称的 60 万笔订单相差悬殊。

曝 DeepSeek 组建 Harness 团队,编程智能体或在路上

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据甲子光年报道,DeepSeek 内部正在组建 Harness 团队,方向为代码 AI 智能体产品,内部对标 Anthropic 旗下的 Claude Code。DeepSeek 资深研究员陈德里昨日在社交媒体证实了这一消息。

招聘信息显示,DeepSeek 开放了 Harness 产品经理和 Harness 研发工程师两个岗位,工作地点限北京。

JD 将「Model + Harness = Agent」列为核心公式,明确指出上下文管理、工具调用、任务规划、文件读写、终端执行等能力,才是 AI 智能体真正进入工作流的关键。

该团队将参与「DeepSeek 桌面端 Agent 产品」全过程,并与模型训练团队深度协作,实现模型与 Harness 的「共同进化」。

iPhone 绝版配件回归:448 元

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近期,苹果再次上架了此前限量版「Hikawa Phone Grip Stand」手机握把与支架,并且更新了配色。

据悉,苹果推出「Hikawa Phone Grip Stand」手机握把与支架,是为了纪念公司在无障碍设计领域深耕 40 周年。

据界面新闻报道,由于是限量发售,在去年上线后,这款配件就很快售罄,随后陷入长期缺货状态。售罄后,该配件在二手交易平台上价格一路飙升,溢价幅度超过 80%,部分稀缺配色甚至被炒至 800 元以上。

该配件由洛杉矶设计师 Bailey Hikawa 联合设计,采用高端硅胶材质,专为兼容 MagSafe 的 iPhone 机型打造,可减少用户保持手机稳定所需的力量,旨在帮助残障用户更轻松地稳固持握设备。

佳能打印机接入米家 App,首批支持 61 款

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昨天,佳能打印机宣布接入米家 App,首批支持包括佳能小 G 灵系列、GX 恭喜系列、TS 系列、TR系 列以及 E 系列等主流产品线,共计 61 款喷墨打印机。用户可通过手机完成远程打印、设备连接和状态查看。

华为 HiCar 合作车型超过 600 款、覆盖率超苹果 CarPlay

昨天,易车榜发布国内乘用车市场手机车机互联盘点,华为手机官方随后转发并披露 HiCar 合作数据。

趋境科技完成数亿元 Pre-A 轮融资

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AI Token 生产服务商趋境科技(Approaching.AI)近日宣布完成数亿元 Pre-A 轮融资。本轮由星连资本与华控科技联合领投,弘晖资本、天壕能源、尚势资本、天津仁爱弘盛、杭州福成等机构跟投,老股东高瓴创投持续加注。

融资完成后,趋境科技将加大对其高效能 AI Token 生产服务平台 ATaaS(Approaching AI Token as a Service)的投入,重点推进算力储备与底层推理系统建设。

公司称,ATaaS 平台目前日均处理 Token 量近万亿,已为智谱 GLM、月之暗面 Kimi 等企业级客户提供服务。

贝塔无限完成种子+轮融资,定位消费级具身智能

据《MIT 科技评论》报道,具身智能初创公司贝塔无限 Beta Infinity 完成种子+轮融资。本轮由世纪华通参与的盛趣泰和基金与和利资本联合领投,毅达资本、南山战新投等机构跟投;公司成立后两轮累计融资金额达数亿元。

贝塔无限由前华为、字节跳动高管联合创办,方向是消费级具身智能。融资资金将用于核心技术研发和产品试制。

渣打计划到 2030 年裁员近 8000 人

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据 21 世纪经济报道,渣打集团发布中长期可持续增长战略,提出到 2030 年削减超过 15% 的企业职能相关岗位。按集团全球约 8.2 万名员工测算,涉及岗位接近 8000 个。

渣打同时给出效率和回报目标:2028 年前实现人均创收提升约 20%,2030 年有形股东权益回报约 18%。公司称,下一阶段增长将依赖更精简、高效及紧密连接的运营模式,并加强自动化、先进分析和人工智能应用。

CEO Bill Winters 在报道中称,这不是简单降成本,而是在部分情况下用金融资本和投资资本替代低价值人力资本。渣打第一季度经营收入为 59 亿美元,同比上升 9%,裁员计划因此更像是金融机构主动把 AI 和自动化纳入组织重构。

💡 Take-Two CEO:AI 可以加速开发,但做不出下一个 GTA

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据 Business Insider 报道,R 星母公司 Take-Two CEO Strauss Zelnick 在 David Senra 的播客中表示,他支持在游戏开发中使用 AI,认为 AI 可以提升部分制作环节的效率,但不认为它可以从零创造出下一个《GTA》。

Zelnick 认为,AI 本质上建立在大型数据集、算力和大语言模型之上,而数据天然面向过去。他指出,AI 可以制作出类似 GTA 的产品,但「模仿品本来就卖不好」;AI 目前擅长资产生成,但爆款游戏的诞生不等于素材生产。

AI 可以做出另一个 GTA 式产品,但模仿品卖不动。

这番话回应了投资者对 AI 降低游戏开发门槛、冲击大型发行商的担忧。Zelnick 的判断是,游戏工具早已普及,稀缺的不是工具,而是原创性、意外感和文化命中能力;

他此前曾指出,Take-Two 允许员工使用 Claude、Gemini 等 AI 工具,但效率提升也会反过来抬高内容规模和质量目标。

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4799 元,索尼新降噪耳机上线

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昨天,索尼正式推出头戴式无线降噪耳机「1000X 十周年典藏版」,售价 4799 元。官方介绍,1000X 十周年典藏版搭载 HD 降噪处理器 QN3 与高性能集成处理器 V3 的双芯组合。

声学硬件方面,该设备配备新研发的单向碳纤维驱动单元与动态气压环结构,并引入索尼 Walkman 播放器的电路板布局工艺,以控制信号损失并提升信噪比。

值得一提的是,这次索尼还给 1000X 十周年典藏版请来了格莱美级大师调音,与多位格莱美母带工程师共创。

功能方面,WH-1000XX 搭载 360 Upmix 空间音效技术,支持音乐、电影、游戏三种独立场景模式,机身配有专属物理切换按键。

此外,该产品支持 DSEE Ultimate 数字声音增强引擎旗舰版,外部件采用类小羊皮皮革与金属镶边头梁,并针对人体工学加宽了头梁缓冲垫及耳罩内部空间。

3799 元起,iQOO15T 正式发布

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iQOO 昨日正式发布 iQOO15T,新机搭载联发科天玑 9500 Monster 版旗舰芯,主打性能、游戏和长续航。先看价格:

12GB + 256GB 首销 3799 元,16GB + 256GB 首销 4199 元,12GB + 512GB 首销 4499 元,16GB + 512GB 首销 4899 元,16GB + 1TB 首销 5699 元。

另外还有 iQOO Pad 6 Pro 和 iQOO TWS 5i:

26.98 万元起,小鹏 GX 正式上市

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昨晚,小鹏汽车正式发布旗舰大六座 SUV 小鹏 GX,共推出 4 款车型,官方指导价为 27.98 万至 35.98 万元,限时售价 26.98 万至 34.98 万元。

华为 MatePad Pro Max 开启预售

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华为昨天正式宣布 HUAWEI MatePad Pro Max 开启预售。

MatePad Pro Max 此前已在海外亮相并发布。据悉,新机为 13 英寸以上最轻薄的平板:采用 13.2 英寸屏幕,厚度 4.7mm、重量 499g。

屏幕方面采用 3K 分辨率、144Hz 刷新率以及 1600nits 亮度;值得关注的是,新机采用极窄边框 + 无刘海设计。

荣耀 WIN Turbo 定档 5 月 29 日

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荣耀 WIN 官方昨日宣布,荣耀 WIN Turbo 将于 5 月 29 日 15:00 发布,新机主打性能与续航。

而据博主「数码闲聊站」消息,新机将配备 1.5K LTPS 直屏,内置散热风扇 + 金属中框 + 50MP OIS 横向大矩阵镜组,并提供 16GB + 512GB 规格。

Marshall 推出全新头戴式无线耳机 Milton A.N.C.

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Marshall 推出全新头戴式无线耳机 Milton A.N.C.,延续品牌极具辨识度的经典复古设计语言,并以轻巧便携的可折叠设计,结合自适应主动降噪与持久续航表现,带来更适合移动场景的沉浸聆听体验。

Milton A.N.C. 开启主动降噪模式可持续聆听约 50 小时,关闭降噪后其续航更可达约 80 小时,轻松覆盖整周通勤与更多日常场景。

新一代自适应主动降噪功能可实时分析周围环境,动态调节降噪级别;轻按即可切换至通透模式,让外界声音自然进入。

声学表现上,Milton A.N.C. 采用全新驱动单元系统,进一步提升主动降噪与通话效果。自适应响度功能可根据聆听音量与现场环境调整声音表现;Soundstage 空间音频功能则通过 Marshall 自主研发的空间化算法,拓展立体声纵深与宽度。

Milton A.N.C. 售价为 1699 元人民币,即日起于 Marshall 全球官网开售,并将于 5 月 27 日登陆其他官方授权渠道。

阿里云「芯-云-模型-推理」全面升级

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阿里云昨日在峰会上宣布面向 AI 智能体时代的全栈升级,涵盖芯片、云基础设施、大模型及推理平台四个层面。

华为发布自研音乐编创应用「音悦家」,内置 200+ 乐器音色

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华为昨日正式发布自研音乐编创应用音悦家,覆盖作曲、录音、编曲、混音四大数字音乐创作场景,定位专业移动音乐编创工作室。

音悦家内置 200 余种中西方乐器及专业合成器音色,官方称「一台平板就是一支乐队」。在中国传统乐器音色方面,音悦家与上海音乐学院音乐工程系联合开发,专项还原仿唐制竖箜篌、仿唐制曲颈琵琶等传统乐器音色,以推动国风音乐创作。

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宜宾市与美团共建「放心外卖」平台

据新华社报道,宜宾市市场监督管理局与美团平台日前签订政企共治合作框架协议,共建「放心外卖」食安政企共治平台。美团将为当地市场监管部门开通专属账号和查询、操作权限,用于商户数据查询、在线协查和整改通知推送。

平台功能包括骑手反馈、消费者反馈、已治理商户情况、明厨亮灶、商户处置和政务宣传直通车。宜宾还将在辖区外卖订单中统一使用食安封签,减少配送环节二次污染风险。

初音未来与水月雨推出联名耳机礼盒

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水月雨联合初音未来推出 MIRAGE 海市蜃楼联动专属礼盒,现已上架京东并开启全款预售,售价 239 元。

这款礼盒基于水月雨 MIRAGE 真无线耳机打造,外观复刻初音未来 V3 立绘,并配套葱段造型保护套。耳机支持自适应主动降噪、蓝牙 6.0 与 LHDC 高清传输,综合续航可达 53.5 小时。

《死亡搁浅》主题 STRAND STORE 将在涩谷 PARCO 开幕

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小岛秀夫创立的 KOJIMA PRODUCTIONS 将与 PARCO GAMES 在涩谷 PARCO 开设期间限定快闪店「KOJIMA PRODUCTIONS × PARCO GAMES STRAND STORE」。

活动以《死亡搁浅》系列的「STRAND」概念为核心,把小岛秀夫在游戏中反复处理的「连接」主题,延伸到线下展陈、品牌联名和周边销售。

这次活动会有超过 15 个品牌参与,覆盖服装、音乐、食物和生活方式等品类。现场将销售活动原创商品、KOJIMA PRODUCTIONS 官方新品,以及《死亡搁浅2:冥滩之上》相关新周边。

官方介绍中同时更新了《死亡搁浅》系列的跨媒介进展:系列累计玩家数已突破 2000 万;A24 真人电影项目、长篇动画《死亡搁浅:蚊》以及 2027 年 Disney+ 独播动画《DEATH STRANDING ISOLATIONS》都在推进。

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《黑袍纠察队》第五季大结局上线,七年故事正式收官

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《黑袍纠察队》第五季大结局已于昨日在 Prime Video 正式上线,历时七年正式收官。该剧的核心议题始终围绕权力腐蚀与道德困境展开,以荒诞与血腥并存的叙事方式呈现。

《黑袍纠察队》于 2019 年首播,凭借对超级英雄类型的解构、暴力美学以及政治与社会讽刺,迅速成为流媒体时代的标志性作品之一。

《蜘蛛侠:崭新之日》发布新海报

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索尼影业与漫威影业昨日发布了《蜘蛛侠:崭新之日》的最新官方海报,影片定档今年 7 月 31 日北美上映。

《蜘蛛侠:崭新之日》是《蜘蛛侠:英雄无归》的正统续集,故事设定在上一部事件结束四年后,彼得 · 帕克在一座没有人记得他名字的城市里独自生活,全职以蜘蛛侠身份打击犯罪。

《瑞克和莫蒂》电影进入早期开发

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据 Deadline 报道,华纳兄弟《瑞克和莫蒂》真人/动画电影目前处于早期开发阶段,系列资深导演 Jacob Hair 正在洽谈执导事宜。

联合创作人 Dan Harmon 此前多次提及有意推出一集「超级厉害」的长篇剧场版,此次项目的启动与其多年来的表态相符。Hair 于 2019 年加入《瑞克和莫蒂》剧组,执导了多集内容,并担任监制导演一职。

《瑞克和莫蒂》第九季将于本周日(5 月 24 日)开播。

2026-05-20 23:45:07

5 月初,华为在海外发布了 MatePad Pro Max。

这台已经预定今年华为平板产品线旗舰的新机,带着新的全球纪录登场:4.7 毫米厚、499 克重,在 13 寸以上的大平板里没有比它更轻薄的,连 iPad Pro 13 寸都要厚 0.4 毫米、重 80 克。

但奇怪的是,在海外发布时的样子,并非完全体。原生鸿蒙系统,特别是平板/桌面电脑双系统的缺席,让海外版 MatePad Pro Max,除了硬件之外的部分都乏善可陈,只是一台硬件到顶的 Android 大平板。

5 月 20 日,华为终于在国内又把同一款产品又发布了一遍。

硬件本身没变,但真正有趣的东西都回来了:预装 HarmonyOS 6.1——一个如今早已无限趋近成熟的国产原生操作系统,不仅仅是全球最薄的大尺寸平板,更是一台货真价实的「鸿蒙电脑」。

在国行 MatePad Pro Max 上,我们终于见到了它的完全体形态。

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先把大平板做薄,再把平板做成电脑

华为硬件的扎实程度,你永远无需担心。

4.7mm 的厚度并不是靠减配堆出来的。正相反,华为在工业设计这一系统性工程上再次突破了自己:

后壳与中框一体成型的云隼架构,以及与优秀智能手机师出同门的主板置于机身中央的三段式布局,让这台平板的整机堆叠密度提升了 15%。再引入 PCB 激光蚀刻、层板焊接的嵌入式封装,主板厚度进一步降低了 22%。

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多年前 iPhone 6 的「弯折门」事件 (BendGate),至今仍是悬在超薄消费电子产品头上的剑。华为独创性地在 MatePad Pro Max 应力最大的区域,加入了承重梁+榫卯串锁这一极具建筑功能与美学的工业设计结构,更是提高了这台 13.2 寸大平板六成左右的抗弯折能力。

屏幕采用 13.2 英寸柔性 OLED——是的,我们都没有听错。在一台并无折叠/卷轴机构设计的平板电脑产品上,华为任性地使用柔性屏,这种「高射炮打蚊子」的行为,背后的动机是利用柔性屏去无限逼近大屏幕边框到底能多窄的物理极限。

MatePad Pro Max 的边框只有 3.55mm,并且塞进了胶囊形开孔的前摄像头,实现了窄边框,也没有流于「刘海」的俗套。

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自从 2024 年开始,iPad Pro 保持了相当长一段时间最轻薄大平板的王座,但是13 寸机型上的厚度并没有突破 5mm,重量也有将近 580g。

两年后,华为刷新了大平板的轻薄记录。

但轻薄只是这台机器一半的故事。另一半在鸿蒙系统里。

MatePad Pro Max 搭载面向大屏设备的 Kirin T93 Pro 芯片,能够原生运行鸿蒙的双桌面功能:四指一划,即可在平板空间和电脑空间之间切换。

在平板电脑上,鸿蒙 6.1 支持多达二十个窗口同时开启(在电脑上是 50 个),并且支持外接双屏。背后是华为和生态伙伴为鸿蒙电脑专门开发的数百个原生 PC 应用。

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对了,鸿蒙双系统之间切换的应用关闭问题,现在终于被华为解决了。在鸿蒙 6.1 系统上,绝大多数应用在切换平板/桌面模式时都不再强制关闭。

更别提华为给 MatePad Pro Max 配上了 1.8mm 键程的键盘。

鸿蒙平板?这已经无限接近于一台鸿蒙电脑。

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三年,三个自研软件

苹果有「库乐队」,而华为今天也第一次正式拿出自研的专业音乐编创软件「音悦家」。

在 2022 年,华为做了原生的笔记 App;2024 年又做了绘画软件「天生会画」;今年,终于轮到音乐了。

三年,三个自研创作工具,华为做它们绝非单纯的对标。真实动机,在于华为需要把鸿蒙平板和鸿蒙电脑,从内容消费设备和基础办公设备,进一步改造成至少能够让新一代内容创作者不会感到捉襟见肘的创作工具。

在今天这个时间点,你可能会下意识地认为,一款新的音乐软件很有可能就是个套了壳的音乐生成模型?

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「音悦家」非也。它是一个原生、全功能的音乐制作工具,覆盖作曲、录音、编曲、混音的全流程,最高支持 1000 轨混音,芯片级加速把弹奏时延压到 18 毫秒——当然,顺便也加入了一些 AI 驱动的功能,比如将导入的音乐素材拆分成不同乐器声部,方便采样。

这款鸿蒙音乐创作软件的音色库,收藏了 200 多种中西乐器。这些音色的背后,是华为联合上海音乐学院音乐工程系实地采样,复原了仿唐制曲颈琵琶、仿唐制竖箜篌等多款几近失传的国乐器,将智能存在于数字考古资料中的声音搬进了软件。

虽然功能全面,但音悦家真正瞄准的人群更接近非专业用户。这也是为什么它的软件界面氛围业余和专业两组,业余界面直接显示乐器部件,把门槛压到最低。

对职业音乐人来说,它离取代 Logic Pro、Ableton 等现有主流工具仍有距离。但更重要的是,它的价值体现在让没碰过编曲的人也能轻松制作出第一段旋律——而且是在鸿蒙平板/电脑上。

华为希望 MatePad Pro Max 不止能成为用户本人的办公创作帮手,回到家里也可以变成孩子的学习工具。

为此,华为在鸿蒙 6.1 系统中增加了一个从系统底层隔离开的「教育空间」,孩子进去退不出来,数据和家长的应用完全分开。

这个功能性沙箱里也内置了学习方面的海量内容以及功能,由学而思提供。去年 12 月,华为与学而思已经合作出过一台基于华为擎云的定制学习机,这次是把能力直接做进了旗舰平板。

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另外值得一提的是,华为还把鸿蒙系统原生的编程产品——DevEco Studio 等 IDE 产品,放到了这台平板上。

用鸿蒙设备开发面向鸿蒙系统的软件,现在又多了新的趁手工具。

第一的另一面

在平板电脑的中国市场出货量排名中,华为已经连续两年第一,2025 全年份额 29.2%。

不过根据 IDC 的数据里,在去年 Q4 苹果以 26.7% 的份额反超了华为的 24.9%。

MatePad Pro Max 用上「Pro Max」这个从手机借来的后缀,又在轻薄上正面对标 iPad Pro,冲高端、守住第一的意图不能更明显。

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往大看,这台平板站在一个产业拐点上:传统 x86 电脑阵营早已松动,ARM 架构凭能效优势扶摇直上;同时,平板和电脑的边界也变得愈发模糊。

上一代 MatePad Pro 13.2 柔光版国内 6299 元起,国补后 5499 元。

而这次的 MatePad Pro Max,一台顶着全球最薄名头的大平板旗舰,国内定到什么价格,将在 6 月 1 日首销时揭晓。

不仅继续抬高高端平板市场的天花板,还要守住平板电脑总品类的老大位置。MatePad Pro Max 肩上的责任更多,也更重了。

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手游电竞这个赛道,iQOO 已经深耕了七年。

从最早成为 KPL 官方比赛用机,到自研电竞触控芯片、陀螺仪校准方案、Monster 超核引擎,再到今年年初 iQOO 15 Ultra 在镜头模组旁边直接塞进一枚 17mm 微型风扇——这个品牌在手游电竞这件事上,已经到了一种近乎偏执的程度。

如果仔细看今天推出的 iQOO15T 和 iQOO Pad6 Pro,你会发现 iQOO 的野心远不止「做一台好的电竞手机」。他们正在试图用一整套生态,去覆盖一个玩家从重度竞技到大屏沉浸,再到创作生产力的全链路场景。

先来看看外观。iQOO15T 有三个配色,「青云」是我最想单独聊聊的那个。

第一眼看是冷蓝色,干净、安静,没什么表演欲。但你把手机斜过来对着光稍微转一下,就会看到底色里浮出来一些粉橘色的笔触渐变,像是傍晚被夕阳染了一半的云。

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这个配色名字里是「青」,但这种特定角度下的「火烧云」感才是它真正的性格。

镜头 Deco 沿用「未来舱」设计,圆角矩形,两颗镜头和闪光灯模组化布局,透明可视化的处理方式和前辈 iQOO 15 Ultra 一脉相承,细看之下层次感十足。低温感哑光中框防滑不沾指纹,内收式设计让后盖和中框的衔接更流畅。

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iQOO Pad6 Pro 这边,我们手上的「曼岛」配色,给我的第一印象是淡雅、清新、不抢戏,高级感是在线的。

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虽然塞进了一块 13000mAh 的大电池,但 663g 和 6.18mm 的机身拿在手里并不觉得厚重,放进包里带出门没什么负担。

iQOO15T:将竞技本能刻入芯片底层

性能方面,iQOO15T 搭载了一颗与联发科深度合作的天玑 9500「Monster」版,iQOO 自研的新一代 Monster 超核引擎首次被写入芯片底层,调度逻辑从架构层面就开始介入。

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再加上一颗专门处理超分、超帧和光追的自研电竞芯片 Q3——主芯片不用再为视效分心,画质和帧率可以同时拉满。搭配上 iQOO 自家的散热背夹打开 Monster+ 模式,长时间的性能释放也不需要担心。

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这套组合拳落实到实际体验上,《原神》《崩铁》《终末地》都能轻松应对,游玩体验丝滑。值得一说的是,iQOO15T 这次还首发了光追,在《无限暖暖》中,角色服装材质的光影变化更真实、与场景的呼应更生动。

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屏幕这边,6.82 英寸 2K 144Hz 珠峰屏,局部峰值亮度 4500nit,户外开黑也不怕看不清;最高 4000Hz 瞬时触控采样率,多指触控采样率 300Hz,超感陀螺仪采样率至高 400Hz,并经过专业设备逐台校准,FPS 游戏里的急停、横拉这些细微操作响应都会更快更跟手。

续航方面,iQOO15T 内置 8000mAh 单电芯蓝海电池,中度游戏撑大半天不是问题,配合 100W 闪充,20 分钟即可补能 50%,全局直驱供电 2.0 同样标配,边充边玩发热更低。

iQOO Pad6 Pro:iQOO 生态的又一块拼图

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如果说 iQOO15T 是把电竞这件事再往芯片底层进了一步,那 iQOO Pad6 Pro 的角色,更像是 iQOO 生态版图里一块愈发不可或缺的拼图。

先说屏幕。13.2 英寸、4K 分辨率、144Hz 刷新率、347PPI、1200nit 峰值亮度、杜比视界认证,这块屏在安卓平板里目前是独一份。

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在这之前,安卓平板的屏幕分辨率一直在 2K 到 3K 附近晃荡,因为功耗压力大、调校门槛高。iQOO 用自研双侧入光 2.0 技术解决了能效问题,用低阻面板设计保证了画面均匀性,硬是把这块屏做了出来。凑近看也完全没有颗粒感。

而这块屏幕的价值,不同的使用场景会给出不同的答案。

玩音游的人会有最直接的感受。《Arcaea》、《Bang Dream》这类游戏,在手机上玩和在 13.2 英寸平板上玩,是两种完全不同的体验——判定线更宽,note 更不容易被手挡住,长 Hold 也几乎不会出现断触,打歌推分时整个人的状态都松弛了不少。

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以《杀戮尖塔》、《金铲铲》为代表的卡牌和自走棋类游戏也是如此,卡面文字和数值在大屏上一览无余,决策节奏明显更流畅。这些游戏类型天然适合大屏,但 iQOO Pad6 Pro 的这块 4K 屏又放大了这种「适合」。

当然,iQOO 也没有浪费这块 4K 屏的竞技潜力。iQOO Pad6 Pro 搭载了第五代骁龙 8 至尊版,支持 13 款原生 4K 游戏,另有 19 款游戏支持超分。搭配 8 扬全景声学系统和 13000mAh 的超大电池,它绝对是一台顶级的影音游戏怪兽。

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而对于游戏主播和内容创作者,游戏直播助手能让工作流更顺畅、更高效:头部 FPS 手游支持 144FPS 直播,最高 2K + 60FPS + 20Mbps 投屏画质,支持双设备同时投屏开播,边玩边充边直播三件事可以同时进行。

然后是一个有意思的身份切换。接上智能触控键盘 6 Pro,它就化身成了 iQOO 生态拼图中的「生产力中枢」。

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在 OriginOS 6 HD 的加持下,原子工作台支持最多 5 个窗口同屏显示。你可以在 13.2 英寸的 4K 屏上运行 PC 级 WPS 舒适地码字,字符密度和可视面积比许多轻薄本还要优秀;你可以打开 PC 级剪映专业版,处理从手机端「无损妙传」过来的 4K 视频素材;甚至可以运行 PC 级中望 CAD 进行轻度看图和改图。

借助 vivo 成熟的生态互联,平板可以直接共享手机的蜂窝网络和通话能力,不需要手动开热点,电话打进来平板上直接接;手机屏幕可以直接投到平板上操控,不用再两台设备换来换去。

手机上的照片和录屏素材,通过无损妙传传到平板,速度和体验都比蓝牙或者微信传文件要好得多。如果你用的是 Mac 或者 Windows 电脑,平板还能远程控制电脑,或者作为电脑的无线扩展屏,触屏和手写笔都可以用作电脑外设。

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说实话,这些功能本身并不新鲜。跨设备通话、投屏操控、无线扩展屏,苹果在做,三星在做,国内厂商也都在做。但大多数时候,这套东西是作为「生产力设备的附加能力」存在的——它的起点是一台平板电脑,游戏是顺带支持的那部分。

iQOO 则反其道而行之。iQOO Pad6 Pro 的起点就是一台游戏设备,是那块 4K 144Hz 的屏幕,是超强的硬件性能,是那个专门为直播设计的游戏助手,然后在此基础上,把生态互联的能力一层一层叠进来。

结果就是,你不需要在「我要工作了,换台设备」和「我要打游戏了,换台设备」之间反复横跳,同一台机器,接上键盘是一回事,拔掉键盘又是另一回事,而两种状态之间的切换成本,低到几乎可以忽略不计。

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手游电竞,已经是一门严肃的生意

把这些放在一起看,iQOO 的策略轮廓就很清晰了:手机负责竞技、平板负责沉浸和创作,散热背夹、游戏指套等配件把两者的能力边界向外延伸,整套东西构成一个以手游电竞为核心、向生产力自然延展的完整场景方案。

这套逻辑在当下的市场背景下,显得格外合时宜。根据中国音数协游戏工委和伽马数据联合发布的《2025 年中国游戏产业报告》,2025 年全年国内游戏市场实际销售收入达 3507.89 亿元,同比增长 7.68%;

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其中移动游戏占国内游戏市场收入的近四分之三。与此同时,中国手游 APP 月活跃用户已达近 7 亿,人均每天打游戏的时间突破了 114 分钟。

手游早就不是打发时间的消遣,它是这个时代体量最大、用户黏性最强的娱乐品类之一。与此同时,近年来各大主流二游对画质和性能的胃口越来越大:开放世界、越来越高的渲染分辨率、光追这些过去只属于端游的技术指标,如今越来越多地在手游上见到。手游和端游之间的体验边界,正在被快速抹平。

这个趋势倒逼着硬件厂商重新思考「电竞手机」的定义。堆参数、堆刷新率的时代已经过去,下一个竞争维度是场景的深度——

你能不能陪一个玩家从拿起手机、打开游戏,一路走到他想直播、想剪片、甚至是想在同一台设备上继续工作。

iQOO 在这件事上,目前走得比多数竞争对手更深,也更系统。iQOO 15 Ultra 是这条路的极致标本,它愿意为竞技性能在机身里硬塞一枚风扇。iQOO15T 却走了一条更加务实的路——它用 8000mAh 的电池替代了风扇,选择了一台能打游戏、也能撑过一整天的手机。

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这次 iQOO 给玩家的,是 iQOO15T 和 iQOO Pad6 Pro 共同构成的一套兼顾方案——竞技和沉浸,可以在同一个生态里完成。

拿出 iQOO Pad6 Pro,是大屏沉浸和赛后复盘;iQOO15T 揣进口袋,是随时开战、不惦记电量的安心。电竞可以是一种生活方式,而不再是需要正襟危坐的「仪式」。

这背后恰恰是 iQOO 对「手游玩家是谁、他们真正需要什么」的判断——在跑分更高、帧率曲线更平之外,他们更加需要的是一套围绕游戏场景构建起来、趁手好用的工具,以及背后的完整生态。

这个判断,现在看来是对的。

最后来看下价格,iQOO15T 共提供五个存储组合:

iQOO Pad6 Pro 提供四个存储组合:

 

在品尝过「会前甜点」Android Show 之后,真正的重头戏谷歌开发者大会 Google I/O 2026 正式揭开了帷幕。

不出所料,在时长接近两个小时的活动中,Gemini 占据了绝对的 C 位。

图|Google

除了更新基础模型和周边能力之外,Gemini 也更加深入的集成到了谷歌 app 全家桶里面,甚至还给 iOS 和 macOS 带来了一些更新。

比较可惜的是,上周亮相的 Googlebook 和 Android 17,在本次 I/O 开场活动上都没有被提及。

我们唯一看到的硬件产品,是与三星联合开发的智能眼镜:

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图|Google

总之,谷歌借助本次 I/O 大会传达的信息已经很明确了:

Gemini 的能力将会越来越强、存在感将会越来越高,与全球十几亿谷歌产品用户的「物理生活」的集成也会越来越紧密。

从夸张的角度想—— Gemini 距离接管大部分人的日常工作,似乎就只差一个人形机器人了。

底层模型更新

整场活动里最重磅的,就是围绕着 Gemini 的几款底层模型的更新了。

首先是正式的 Gemini 3.5 版本发布,用户最先可以体验到的版本则是 Gemini 3.5 Flash。

它在多个维度上展现出媲美之前 2.5 Pro 的能力,并且保持了 Flash 系列的速度:

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图|Google

得益于速度和性能的平衡,Gemini 3.5 Flash 最擅长的场景之一就是处理长期、大规模的智能任务,同时还能省下大量 token 开销。

同时,最新的 Antigravity 集成也让 Gemini 3.5 Flash 拥有了更丰富的输出形式——

执行分类代码、根据论文编写游戏、转换上古代码库、构建 3D 场景、交互式 Web 界面等等。

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将遗留代码库转换成 Next.js|Google

此外还有规模最大的「世界模型」Gemini Omni,用谷歌的宏愿来描述 Gemini Omni 则是:

它可以根据任何输入内容,输出任何你想要的东西(Generate any output with any input)。

Omni 的首款模型产品则是 Gemini Omni Flash,除了 Gemini app,它也集成到了 Google Flow 和 YouTube Shorts 里面,支持用户使用自然语言生成「最像真的」的视频。

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图|Google

相对应的,谷歌也调整了自己的 Google One 订阅模式,在原本最高等级的 AI Ultra 方案里新增了一个 100 美元/月的分类。

这个新的订阅同属于 AI Ultra 级别,包含 Gemini 3.5 Flash、Antigravity 2.0 和其他新功能的优先访问权等等。

当然,传统的 20TB 云空间和 YouTube Premium 权限也同样包含,主要面向开发者和高级创作者之类的群体。

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图|Google

同时,原本 250 美元的最高等级 AI Ultra 订阅则迎来了降价,现在只需要 200 美元/月就能享受到包括最高 20 倍于 AI Pro 的使用额等等特权。

另一个重大的收费模式变革则是 Gemini app 本身。

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图|Google I/O

在新闻稿里,谷歌宣布将 Gemini 的每日限额从「提示词额度」改成了「使用量计算」

这样算下来,图片、视频和代码的消耗变多、文本任务消耗量则变少,整体是一种更灵活的算力计费模式。

实际业务落地

与 OpenAI、Anthropic 之类的公司不同,谷歌最大的特点在于,它真的有一套能够直达全球十几亿用户的产品生态。

在上述基础模型之外,谷歌本次展示的策略,重点是将这些「抽象」的 AI 模型能力,整合进普罗大众每天都在使用的 app 里面。

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图|SlashGear

而这种整合大体上分成三步:传统搜索业务变革手机系统智能化视觉智能融合

「搜索引擎」作为谷歌的起家业务,在今年的 I/O 上迎来了一次彻头彻尾的 AI 改造,谷歌称之为「AI 搜索的新时代」。

这种业务转变背后的逻辑很简单:相比 20 年前,人们只在搜索框里输入单词或短语,现在的人更习惯在里面输入复杂的复合指令

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图|Google

换言之:谷歌把传统的搜索框(search box)变成了一个通用对话框(chatbox)。

除了搜索,用户可以在里面要求任何形式的内容。

这刚好也是本次 I/O 活动的重点更新内容——具有智能体能力的搜索。

首先,AI Mode 的基础模型会升级到 Gemini 3.5,你的搜索框会自动推荐和补全输入的内容,让你的关键词变得更详细或者更广泛。

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图|Google

此外还有全新的生成式 UI(Generative UI)回答,谷歌会根据你询问的东西智能生成最合适的回答形式。

比如搜索股票走势,回答里不仅有文本,还会生成折线图;问装修灵感,回答里就生成图片……

甚至你搜索物理问题,它还能调用 Antigravity 快速编写一个互动式的 Web 演示

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图|Google

使用了这么多年的「多模态搜索」之后,我们终于进入了「多模态回答」的时代。

谷歌搜索结合 Antigravity 的能力不止于此,它还可以更进一步,根据你在搜索框里输入的内容实时生成 Web 形式的仪表盘或追踪器。

用人话来说,就是谷歌搜索框为你的需求直接编写了一个专门的 app。

这种多模态能力是非常恐怖的,甚至有可能彻底改变人们检索信息的方式——

毕竟我们搜东西,大多是为了将搜索结果用在别的任务里面,而新的谷歌搜索可以直接帮你做完下一步操作。

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图|Google

至于这种「代办」的具体方式,则是 Gemini Spark。

简单来说,Gemini Spark 本质上是类似 OpenClaw 的「语义理解-自动执行」功能,一个谷歌 Claw

其中 Gemini Spark 基于最新的 Gemini 3.5 模型,支持 7 天 24 小时不间断运行。

并且由于运行载体是 Google Cloud,还可以执行跨端代理操作——在手机上布置任务,在电脑上查收结果。

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图|Google

Gemini Spark 目前支持所有谷歌套件 app,后续则会拓展 MCP 平台以兼容第三方 app 的内部功能,同时支持用户自己上传 Skill。

谷歌还宣布 Gemini Spark 后续会集成到 Chrome 和 Android Halo 中,为浏览器和手机带来智能体自动操作的功能。

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Android Halo|Google

最后一步棋,则是 Gemini 与视觉智能的融合。

在本次 I/O 活动上,谷歌发布了首个与三星联合开发的「纯音频智能眼镜」产品,分别使用 Gentle Monster 和 Warby Parker 镜架:

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图|Google

单纯从功能上讲,这个纯音频眼镜与市面上已经有的智能眼镜相差不大,主要优势是可以直接调用 Gemini 的多模态功能,用来调用前面提到的其他复杂能力。

另一方面,XREAL 与谷歌合作的那款带屏幕的智能眼镜 Project Aura 在本次活动上又有了更新。

根据介绍,Project Aura 搭载了 XREAL 自研的 X1S 空间计算芯片,并为了佩戴舒适采用了分体式的设计。

也就是说,Project Aura 的眼镜部分只负责显示,真正的处理芯片、电池包和触控板需要通过数据线连接到一个外置的随身单元上:

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图|TheVerge

至于实际的生活功能方面,Project Aura 将会支持 Google Maps 沉浸式导航、巨幕/窗口化视频播放、YouTube VR 视频、WebXR 三维绘画、DP 拓展笔记本屏幕等等用法。

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图|TECHEBLOG

总体来说,Android XR 是一套完全基于空间计算的视觉化的操作系统,与 Gemini 的能力搭配起来,为我们画出了一套未来智能眼镜的线路图。

更重要的是,虽然现在 Android XR 和 Android 17 是两个完全独立的系统,但就像 Android 和 ChromeOS 融合那样,它们未来大概率也会合二为一、变成一个「视觉智能系统」类似物。

Gemini 能接管一切吗

熬夜看完整场 Google I/O 之后,除了 Gemini 3.5 和它的小伙伴们带来的惊讶之外,我们难免也诧异于 AI 对于人类基础行为的革命。

无论是 Gemini 3.5 Flash、Antigravity、Gemini Spark,它们都隐藏在了一个简洁的「搜索对话框」背后,将搜索这一行为从「获取信息」进化成了「完成任务」。

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图|Google Search

我们很难说这种进化在长期来看会对我们使用网络和人工智能产生什么影响,但我们至少可以从里面看到谷歌的野心——

为一套强悍的 AI 模型赋予前所未有丰富的功能,并且将这些功能集成进自己覆盖全球几十亿用户的网络产品里,共同提升这几十亿人的效率。

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Gemini 同时切进所有这些网络产品,副作用是「应用」这个概念正在变薄——

Agent 越能办事,应用内部和搜索结果页的存在价值就越被稀释。

至于这层智能会把多少旧规则一起重写,现在没人能答,谷歌自己也答不上来。

2026-05-20 10:09:31

今天不追光
和 vivoS60 系列一起
做一颗属于自己的星星
把 星星海 握在手里



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2026-05-20 08:09:51

💻

Google 发布 Seedance 2.0 最强对手,还有一堆 AI 更新

📱

iOS27 快捷指令或迎来大改版,一句话就能制作

🤖

DeepSeek 回应模型异常回复

🍎

苹果发布 AI 加持的无障碍功能

🖥️

AMD AI 开发者大会首次登陆中国,苏妈提出「智能体主机」新品类

🚗

7 分 34 秒 931,小米 YU7 GT 刷新纽北纪录

📱

华为五一假期领跑中国手机市场、安卓厂商旧款机型均价上调 13%

🚙

小鹏 Robotaxi 量产下线,预计下半年开启示范运营

🔧

禾赛成为奔驰 L3 激光雷达战略合作伙伴,将于泰国工厂投产

🌐

特斯拉放弃印度建厂计划

🧠

美图布局 Visual Agent,Chance AI 完成数百万美元天使轮融资

🏆

小米影像算法 CVPR 2026 NTIRE 三项获奖

💰

长江存储启动 IPO 辅导

比亚迪电池CTO谈闪充、寿命与安全边界

💡

强化学习之父 Sutton 重申「苦涩的教训」引争议

📱

vivo S60 系列定档 5 月 29 日

🎥

698 元起,影石 Mic Pro 正式发布

💻

1299.99 美元起,微软发布新一代商用 Surface

Google 发布 Seedance 2.0 最强对手,还有一堆 AI 更新

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今天,Google 在刚刚落幕的 I/O 大会上集中发布了一系列新品,包含两款新模型、全新 AI 智能体产品及音频智能眼镜预览,Gemini 的能力边界进一步向搜索、办公、创作和硬件延伸。

AI:

硬件:

🔗 相关阅读:刚刚,Seedance 2.0最强对手上线!这就是AI视频的「Nano Banana 时刻」

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iOS27 快捷指令或迎来大改版,一句话就能制作

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据彭博社报道,苹果正筹备在即将发布的 iOS 27 和 iPadOS 27 中引入包括系统级语法检查、自然语言创建快捷指令及 AI 自定义壁纸在内的多项人工智能新功能。

知情人士透露,苹果此次升级的核心在于扩展系统级 AI 写作工具,新增类似 Grammarly 的语法检查器。

该功能界面以半透明菜单形式从屏幕底部弹出,并列显示原文与修改建议,用户可选择逐条采纳、全部应用或一键忽略,同时系统在键盘顶部集成了「通过 Siri 撰写」和「辅助撰写」快捷选项。

此外,「快捷指令」App 也将迎来大幅改版。测试版本允许用户直接在「你希望快捷指令执行什么操作?」的文本框内输入自然语言需求,由系统自动构建和配置自动化流程,大幅降低使用门槛。

同时,新系统将集成基于 Image Playground 的生成式 AI 壁纸工具。上述操作系统预计于今年 6 月的全球开发者大会(WWDC)上发布,并于 9 月向公众推送。

WWDC26 将于北京时间 6 月 9 日至 13 日举行,爱范儿也将在 Apple Park,为大家带来第一手现场报道。

DeepSeek 回应模型异常回复

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昨天,DeepSeek 官方小红书发布最新说明,回应了关于< think >字符触发模型异常回复的问题。

DeepSeek 方面表示,近期其关注到有用户反馈,在与 DeepSeek 模型的对话中输入「」这类特殊字符后,模型偶发返回不可预期的内容,使部分用户产生了「对话泄露」的疑虑。

针对这一问题,DeepSeek 的技术团队经全面排查后发现:

输入「」等字符触发返回异常内容,属于特殊字符引发的模型幻觉,不涉及安全问题或隐私泄露。

DeepSeek 方面也表示,后续其将通过针对性训练增强模型对特殊字符的识别与处理能力,修复相关的已知问题,优化模型在此类场景中的表现。

苹果发布 AI 加持的无障碍功能

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苹果昨日发布了一系列无障碍功能更新,宣布将 Apple Intelligence 引入 VoiceOver(旁白)、放大器、语音控制和无障碍阅读器等核心辅助功能,计划于今年晚些时候正式推出。

在视觉辅助方面,VoiceOver 新增「图像探索」功能,可对照片、账单等图像内容生成更详细的描述;放大器同步引入 AI 能力,在高对比度界面下提供视觉描述,并支持语音指令操控。

语音控制则引入自然语言输入,用户无需记忆按钮标签,可直接用日常语言描述界面元素完成操作,初期支持英语,覆盖美国、加拿大、英国和澳大利亚。

此外,苹果还公布了以下新功能:

AMD AI 开发者大会首次登陆中国,苏妈提出「智能体主机」新品类

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AMD AI 开发者大会昨日首次在上海举行,吸引超过 2000 名开发者到场。AMD CEO 苏姿丰发表开幕演讲,并与零一万物 CEO 李开复就 AI 智能体话题展开对话。

大会重点推介「智能体主机」新品类概念,以锐龙 AI Max+ 系列处理器为核心,至高支持 96 GB GPU 专属显存,可本地运行最高 200B 参数模型。惠普、华硕、联想、宏碁等厂商已推出超过 35 款相关产品。

软件层面,ROCm 7.2 新增对 Windows 和 Linux 的扩展支持,并新增兼容锐龙 AI 400 系列处理器。AMD 同时宣布与阿里云合作,提供基于 Radeon GPU 的免费开发者云,并推出面向中国开发者的专属项目。

🔗 相关阅读:黄仁勋刚走,苏妈就来了 | 附演讲全文

7 分 34 秒 931,小米 YU7 GT 刷新纽北纪录

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小米汽车昨日宣布,小米 YU7 GT 以 7 分 34 秒 931 的成绩刷新了纽北 SUV 圈速纪录。这一成绩出自小米汽车首席测试车手任周灿,他因此成为了首个获得纽北官方圈速认证的中国车手。

雷军此前表示,小米 YU7 GT 是一台「原汁原味的纯血 GT」,充满驾驶乐趣的同时,还拥有舒适的长途驾乘体验

数据上,YU7 GT 的最大功率为 1003 马力,极速可达 300km/h,CLTC 纯电续航为 705km。

小米汽车 18 日宣布,YU7 GT 将于 5 月 21 日(本周四)19:00 正式上市。

华为五一假期领跑中国手机市场、安卓厂商旧款机型均价上调 13%

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根据 Counterpoint Research 昨日发布的《中国智能手机周度销量追踪报告》,今年五一假期前后两周,中国智能手机销量同比下降 16%。存储价格上涨推高整机售价、促销力度弱于往年,是销量下滑的主要原因。

Counterpoint Research 预计,618 促销活动有望带动 6 月初市场温和回升;今年全年中国智能手机出货量预计同比下滑 9%,但仍优于全球平均水平。

小鹏 Robotaxi 量产下线,预计下半年开启示范运营

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昨天,小鹏集团董事长何小鹏发文宣布,小鹏首台量产的 Robotaxi 在广州工厂正式下线。

何小鹏表示,该 Robotaxi 以小鹏 GX 为原型车,搭载小鹏第二代 VLA 大模型,4 颗自研图灵 AI 芯片,本地算力达 3000TOPS 全球最高,实现 L4 级自动驾驶能力。

其还强调,这也是中国首台纯视觉 Robotaxi+线控底盘+前装全冗余的量产下线。

据悉,未来几个月,小鹏会在广州开启 Robotaxi 示范运营。

禾赛成为奔驰 L3 激光雷达战略合作伙伴,将于泰国工厂投产

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5 月 19 日,全球化智能科技企业禾赛科技宣布,据公司 Q1 财报,禾赛成为梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)的激光雷达战略合作伙伴,并被确认为其 L3 级自动驾驶车型的供应商。

据悉,此次签署的新供应协议将全面支持奔驰在欧洲及中国市场的车型项目,所需产能将由禾赛新落成的泰国「伽利略」制造中心提供坚实保障。

特斯拉放弃印度建厂计划

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据 Drive Safe and Fast 报道,印度重工业部部长库马拉瓦米(Kumaraswamy)昨日正式确认,特斯拉已放弃在印度建设工厂的计划。

分析人士指出,此次放弃建厂涉及多重障碍。印度本土供应链与工业生态系统存在明显缺口,难以支撑特斯拉的制造需求。此外,双方就「关税减免应先于建厂」还是「建厂应先于关税减免」这一核心问题始终未能达成共识。

印度基础设施的不足、当地汽车市场消费能力与特斯拉高端产品定位之间的落差,以及印度营商环境中存在的政策不确定性与监管风险,也被列为主要原因。

美图布局 Visual Agent,Chance AI 完成数百万美元天使轮融资

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Chance AI 昨天宣布完成数百万美元天使轮融资,由美图领投,NYX Ventures、阿里系投资机构等跟投,资金将用于模型迭代、北美增长及商业化探索。

Chance AI 成立于 2025 年,核心产品是以摄像头为主要入口的 Visual Agent 应用,采用「看见—理解意图—调用 Agent—完成行动」的交互逻辑,可根据用户上传图片判断场景与意图,调度对应 Agent 执行任务。

小米影像算法 CVPR 2026 NTIRE 三项获奖

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小米技术昨日宣布,在今年 CVPR 2026 NTIRE 赛事中获得三项奖项:高效超分辨率赛道冠军、人像修复赛道冠军,以及反光消除赛道亚军,分别由小米玄戒多媒体算法团队和小米大模型应用团队斩获。

NTIRE 是图像恢复与增强领域规模最大的学术竞赛之一,由 CVPR 组委会承办。小米表示,后续将推动上述技术从研究走向产品落地。

长江存储启动 IPO 辅导

昨天,据证监会网站披露,长江存储控股股份有限公司在湖北证监局办理辅导备案登记,拟首次公开发行股票并上市,辅导券商为中信证券。

比亚迪电池CTO谈闪充、寿命与安全边界

据 36 氪报道,比亚迪电池事业群 CTO 孙华军就第二代刀片电池与闪充技术接受专访,详细回应了关于闪充寿命、电池热管理机制以及磷酸铁锂技术路线等行业争议。

今年 3 月,比亚迪推出第二代刀片电池及闪充技术,支持 1500kW 大功率充电,实现 10% 至 97% 电量补能仅需 9 分钟,且在零下 30 度极寒环境下充电时间仅比常温增加 3 分钟。

针对「极速闪充损伤电池寿命与越过安全边界」的行业质疑,孙华军表示:

研发团队已完成超 1000 次全闪充循环以及极端温差冲击测试;技术层面,通过优化电芯尺寸、利用刀片结构天然的对称散热特性,有效控制了系统内阻与温差,使新一代电池的质保寿命整体提升了 2.5%。

对于业内有关「25 万元以上车型采用磷酸铁锂电池属变相减配」的言论,孙华军回应称电池供应商没有定义高端的权利,高端应由整车综合体验与用户判断决定。

此外,在配套设施方面,截至今年 5 月 6 日,比亚迪已累计建成 5924 座闪充站,预计年底在全国落成 20000 座,以加速闪充技术的全面普及。

💡 强化学习之父 Sutton 重申「苦涩的教训」引争议

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强化学习之父 Richard Sutton 昨日在 X 发文,用 26 个英文单词重申了他在 2019 年提出的「苦涩的教训」:

AI 发展不应被人类知识分散注意力,而应专注于能随算力扩展的通用方法,例如搜索与学习。

「苦涩的教训」首发于 2019 年,是 AI 领域流传最广的论断之一。Sutton 梳理数十年 AI 历史后指出,研究者反复试图将人类专业知识编入系统,但依靠算力扩展的通用方法每次都会胜出——计算机象棋、围棋、语音识别都是如此。

这一论断后来成为大语言模型「规模扩展」路线的重要理论依据。

此次 26 字浓缩版发出后,多位学者直接提出异议。机器学习奠基人 Thomas G. Dietterich 回复称,研究人类知识的抽象结构能够为 AI 标定认知盲区,这种工作不应被称为「分心」。

评论区中,一篇题为《甜蜜的教训》的长文被多次引用。The Innovation Game 联合创始人兼首席科学家 John Fletcher 在文中提出,Sutton 的论断本身就是一种「编码知识」,它能告诉你终点在哪,但无法告诉你如何抵达。

Fletcher 认为,当前训练数据面临书面语料枯竭的瓶颈,专家大脑中从未被写下来的「隐性知识」——直觉、经验、判断力,才是产业当前竞争的真正战场。

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vivo S60 系列定档 5 月 29 日

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vivo S60 系列定档 5 月 29 日 19:30 发布,田曦薇担任美学大使,主打「星星海」视觉设计。

698 元起,影石 Mic Pro 正式发布

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影石昨日正式发布旗舰级无线麦克风 Mic Pro,主打彩色墨水屏个性化定制与行业首创三麦克风阵列设计。单发标准零售价 698 元,一发一收标准零售价 1198 元,两发一收标准零售价 1998 元。

外观上,Mic Pro 搭载六色墨水屏,支持黑、白、红、黄、蓝、绿六原色显示,屏幕表面覆盖 AG+AR 镀膜,盖板采用 0.9mm 康宁玻璃。

1299.99 美元起,微软发布新一代商用 Surface

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微软昨日正式发布新一代商用 Surface 系列,包括 Surface Pro for Business 和 Surface Laptop for Business,搭载英特尔 Core Ultra Series 3 处理器,即日起在部分市场开售。

Surface Laptop for Business 提供 13 英寸、13.8 英寸和 15 英寸三种规格,13 英寸起售价 1299.99 美元,13.8 英寸和 15 英寸起售价 1949.99 美元;Surface Pro for Business 13 英寸为二合一形态,起售价 1949.99 美元,提供 5G 选项。

微软表示,今年晚些时候将推出搭载高通骁龙 X2 处理器的版本,本地 AI 推理性能较上一代提升约 80%。

2999 元起,联想「AI 主机」正式亮相:190 TOPS 算力、300g 机身

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联想昨日在北京首钢园三高炉举办新品发布会,正式推出天禧 AI 4.0 及多款全场景终端新品,共 10 款产品已符合国家 L3 级 AI 智能化标准最高等级要求。

天禧 AI 4.0 定位从「+AI」到「AI+」的系统升级,核心在于 AI 原生设备主动执行任务,实现 Agent 间协同。新版本首发天禧 Claw 技术架构,并配套上线 Skills 技能广场。联想同步启动「苍穹计划」,向开发者提供 1 万亿 Token 算力及 1000 万元激励基金。

此次发布的主要新品包括:

英伟达首款自研 CPU Vera 开始交付

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英伟达昨日正式开始交付首款自研 CPU「Vera」,由员工 Ian Buck 亲自上门,将首批产品送至 Anthropic、OpenAI、SpaceXAI 和 Oracle Cloud Infrastructure 四家合作伙伴。

Vera 专为 AI 智能体场景设计,定位是 AI 工厂中的调度控制层:模型推理仍由 GPU 负责,Agent 编排、工具调用、KV 缓存管理等控制层任务则交由 Vera 处理。

Qwen3.7 预览版上线 Arena,文本榜国产第一

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阿里巴巴旗下 Qwen 系列昨天在 Arena 上线两款预览版模型 Qwen3.7-Max-Preview 和 Qwen3.7-Plus-Preview。

Google AI Studio 上架 Play 商店,开放预注册

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Google AI Studio 昨日在 Google Play 商店上线 Android 版本,目前开放预注册。

根据 Google Play 商店页面,该应用主打通过自然语言交互完成应用构建,使用语音或文字描述需求,AI 即可直接生成可运行应用,生成的应用可通过链接分享,接收方可在浏览器中使用。

Odyssey 两天连发两款世界模型,支持多人联机生成

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AI 初创公司 Odyssey 近日连续发布两款世界模型,两天内完成了从单人实时交互到多人联机生成的技术跨越。

据 TechCrunch 此前报道,Odyssey 由两位具有自动驾驶背景的创始人创办,累计融资已达 2700 万美元。

地平线开源 4 亿参数人形机器人控制模型 HoloMotion-1

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地平线日前正式发布并开源 HoloMotion-1,面向人形机器人全身控制场景,参数规模达 4 亿级,可实现端侧约 300 FPS 实时推理。

HoloMotion-1 属于 HoloMotion 技术路线的第一阶段,重点解决从视频、MoCap 和遥操作数据中学习复杂全身动作的问题,底层采用混合专家(MoE)Transformer 架构。

地平线表示,开源旨在降低人形机器人全身控制的研发门槛,推动相关技术向真实场景规模化应用迈进。按路线图,后续版本将依次面向语言与任务条件化动作生成、复杂地形自适应以及跨本体泛化,目前均处于规划或推进阶段。

Anthropic 上线自托管沙盒,Claude 代理工具执行可留在企业内网

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Anthropic 昨日为 Claude Managed Agents 推出自托管沙盒(Self-hosted sandboxes)功能,同步上线 MCP 隧道(MCP tunnels)。

新架构将代理的编排层与执行层拆分:任务编排、上下文管理与错误恢复继续在 Anthropic 云端运行,工具调用与代码执行转移至企业自有基础设施或托管沙盒。

企业可自行配置 CPU、内存与运行时镜像,计算密集型任务可直接调用本地算力。目前支持 Cloudflare、Daytona、Modal、Vercel 四家沙盒提供商。

腾讯 WorkBuddy 启动一人公司激励计划,送出 3000 万 Credits

腾讯 WorkBuddy 正式启动一人公司激励计划,面向全球创业者、OPC(一人公司)及 WorkBuddy 深度用户,送出 3000 万 WorkBuddy Credits。获得激励的用户可在 WorkBuddy 中直接使用 AI 额度,用于业务提效与创新。

此次激励计划的推出,与 AI 智能体驱动的「超级个体」浪潮密切相关。据介绍,依托 AI 智能体,无需办公室和庞大团队的个体创业者正在获得匹敌传统企业的能量,OPC 模式因此成为当前创业市场的新兴趋势。

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QuestMobile:即时零售向下沉扩张,AI 成平台竞争新变量

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QuestMobile 昨日发布《2026 本地生活消费洞察报告》。截至今年 3 月,综合电商、本地生活、美食服务、生鲜电商月活规模分别为 10.95 亿、5.69 亿、1.89 亿、1.37 亿。补贴退潮后,平台竞争重心已从价格转向供应链效率与用户心智。

第二艘国产大型邮轮今日开售

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据央视新闻报道,国产邮轮品牌爱达邮轮昨日公布,第二艘国产大型邮轮「爱达·花城号」将于 11 月 22 日从广州南沙国际邮轮母港开启首航。

首航季航线将于 5 月 20 日正式开售,覆盖 2026 年 11 月 22 日至 2027 年 1 月 2 日,包含 6 个短、中、长线产品。航线面向家庭旅行、假期出行和邮轮体验用户。

「爱达 · 花城号」是继首艘国产大型邮轮之后的第二艘国产大型邮轮。广州南沙将成为其首航母港,也将承接更多华南文旅出行需求。

《勇者小队全灭了。》定档 7 月 22 日

机核消息显示,游戏开发团队 デス組合 与发行商 Flashlight Games 宣布,地下城探索冒险游戏《勇者小队全灭了。》正式版预计将于 2026 年 7 月 22 日发售。官方同时发布 10 万愿望单达成纪念贺图。

这款游戏的设定是,从已经全灭的勇者小队中「只能选择一人」进行救援,玩家需要在地下城探索和角色选择中做取舍。

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花生漫画家族加入索尼大家庭

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索尼昨日凌晨宣布,花生漫画家族正式加入索尼大家庭。

今年 3 月,索尼音乐娱乐(日本)与索尼影视娱乐宣布正式完成对《花生漫画》母公司 Peanuts Holdings LLC 的股权收购,合计持股比例达80%。

根据股权结构变动,《花生漫画》(PEANUTS)创作者查尔斯 · 舒尔茨(Charles M. Schulz)的家族将继续保留该 IP 剩余 20% 的股份。

索尼方面称,未来「PEANUTS」品牌的权利所有权和日常业务运营,将继续交由 Peanuts Holdings LLC 旗下的全资子公司 Peanuts Worldwide LLC 负责管理。

Hello Kitty 大银幕首秀定档 2028,《海洋奇缘 2》导演领衔执导

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据 Deadline 报道,三丽鸥旗下 Hello Kitty 真人动画合璧电影昨日确认导演人选,由曾执导《海洋奇缘 2》的 David Derrick Jr. 与 John Aoshima 联合执导,影片定于 2028 年 7 月 21 日在北美公映。

影片将跟随 Hello Kitty 和朋友们展开冒险,三丽鸥旗下的布丁狗、美乐蒂、双子星等角色预计也将出现。影片被描述为「动画与真人结合」的形式,将作为 Hello Kitty 正式登陆好莱坞院线的首秀。

《特工局》第二季定档 6 月 21 日

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据 Deadline 报道,Paramount+ 剧集《特工局》第二季已确定上线日期,全部集数将于 6 月 21 日一次性上线。官方同步发布预告片和首批剧照。

《特工局》改编自法剧《传奇办公室》,主演包括 Michael Fassbender、Jeffrey Wright、Richard Gere 等。第二季继续围绕情报机构内部行动、身份隐藏和人物关系展开。

The Hollywood Reporter 也报道了第二季预告信息,并把新季宣传语概括为「不要相信任何人」。这部剧集属于 Paramount+ 今年面向全球市场的重要剧集项目之一。



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2026-05-20 05:52:48

Gemini App 月活超 9 亿,月 Token 处理量每月 3200 万亿,Nano Banana 生成超过 500 亿张图片……

在今天凌晨刚刚结束的 Google I/O 大会上,Google CEO Demis Hassabis 上来就抛出了这些数字。

过去一年,AI 成了所有行业的主旋律,Gemini 在 Google 的定位,也开始从一个独一的 App,成了所有 Google 产品里的最重要的 AI 底层能力。

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这次发布会也先从模型开始,进一步带到 Coding 和 Agent 产品。

Gemini Omni 把 Google 的视频生成推向「世界模型」方向,Gemini 3.5 Flash 则是和 AI 编程工具一起推向 Agent 开发平台。

这两个能力随后进入 Google 的完整生态,搜索、Gemini App、Flow、Spark、Chrome、XR 眼镜和电商场景。

Gemini Omni 登场,视频界的「Nano Banana」时刻来了

发布会最先被重点展开的是 Gemini Omni。

DeepMind CEO 将 Gemini Omni 描述为一个能够「从任何输入创造任何内容」的新模型。它把 Gemini 的推理能力与 Google 既有的生成式媒体模型结合起来,目标是提升模型对世界的理解、多模态生成能力和编辑能力。

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Google 强调,Veo、Nano Banana、Genie 等模型已经能生成视频、图片和交互式模拟,但 Gemini Omni 更进一步,开始处理动能、重力等更接近物理世界的问题。

发布会现场展示的案例包括蛋白质折叠解释视频。用户只需要输入类似「生成一个关于蛋白质折叠的黏土动画解释」的提示,Omni 就能把抽象科学概念转化成视频内容。

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它还支持更自然的视频编辑。用户可以上传自己的视频,再用对话方式修改风格、加入元素、调整细节,甚至把一个普通圆形转成黑洞,把夜晚散步场景变成更具戏剧感的画面。

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Google 的说法是,Gemini Omni 先从视频开始,之后会逐步走向「任意输入到任意输出」。这也是 Google 一直把 Gemini 设计成多模态模型的原因。

首个 Omni 家族模型 Gemini Omni Flash 已在上线到 Google 产品中,Omni Pro 会在之后公布更多信息。Gemini App 中的 Omni 功能也面向 Google AI Plus、Pro 和 Ultra 订阅用户开放。

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这意味着,Gemini Omni 不只是一个视频生成模型。Google 想把它放进「世界模型」的叙事里:模型不仅生成画面,还要理解画面中的物理关系、运动关系和场景逻辑。

在进入 Gemini App、Google Flow 和 YouTube Shorts 这些应用之后, Omni 也会让 Google 的生成式创作工具从图片编辑扩展到视频编辑。

Gemini 3.5 Flash 上线,AI 写代码进入极速模式

如果 Gemini Omni 对应的是生成和编辑,Gemini 3.5 Flash 对应的就是速度、成本和执行能力。

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Google 在发布会上推出 Gemini 3.5 Flash,称它是 Gemini 3.5 系列第一批模型之一,重点面向 agentic coding、长周期任务和真实工作流。

相比 3.1 Pro,3.5 Flash 在几乎所有基准测试中提升明显,尤其是代码能力,以及 GDPVal 这类更接近真实经济任务的评测。

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Google 还强调,3.5 Flash 在输出 tokens 速度上比其他前沿模型快 4 倍,在 Antigravity 中经过专门优化后,速度可达到 12 倍。

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值得一提的是,今年 3 月,Google 内部开发相关任务每天处理约 5000 亿 tokens,之后每隔几周翻倍,目前已经超过每天 3 万亿 tokens。Google 把这称为一个反馈循环,用大规模真实使用继续改进 3.5 Flash。

与模型同步推出的是 Antigravity 2.0。

它从原来的 agent powered IDE,升级为一个独立桌面应用,重点转向 agent first。用户不再只是让 AI 在编辑器里辅助写代码,而是通过 Agent 对话、Agent 产物和多 Agent 协同来完成开发任务。

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Antigravity 2.0 加入完整 CLI、Antigravity SDK、Gemini 音频模型原生语音支持,并集成 Android、Firebase、Google AI Studio 等服务。Antigravity 2.0 作为独立桌面应用,也已经面向全球用户开放。

Google 在现场用一个高强度演示解释 Antigravity 2.0 的方向:让 Agent 从零构建一个可运行操作系统。这个任务由 93 个子 Agent 并行执行,持续 12 小时,发起超过 1.5 万次模型请求,处理 26 亿 tokens,从空项目生成调度器、内存管理、文件系统等核心模块。

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Google 称,这件事在 Gemini 3.1 Pro 上无法完成,而使用 Gemini 3.5 Flash 消耗不到 1000 美元 API credits。

现场还演示了这个系统运行 SL 小火车程序和 Doom。由于系统最初缺少视频和键盘驱动,Antigravity 又继续生成相关代码并修复,让 Doom 能够运行。Google 还称,类似方式已经测试过照片编辑套件、实时消息应用、多用户协作平台等项目,原本需要多天的工程工作被压缩到数小时甚至更短。

Gemini 3.5 Flash 已面向所有用户开放,覆盖 Google 产品和 API。Gemini 3.5 Pro 仍在内部使用和改进中,预计下个月开放。

从搜索框到信息 Agent,Google 重做 AI 搜索

模型和开发工具之后,Google 把重点转向搜索。Google 搜索也就是 AI 搜索。

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Google 表示,AI Mode 已经超过 10 亿月活,查询量自推出以来每季度翻倍。

今天起,AI Mode 升级到 Gemini 3.5。新的智能搜索框也从当天开始推送。它支持文本、图片、文件和视频输入,并在用户输入问题时给出 AI 建议。

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AI Overviews 和 AI Mode 也被合并成更连续的 AI 搜索体验。用户可以先在主搜索结果页看到 AI 回答,再进入 AI Mode 继续追问,上下文会被保留。这个新搜索体验已在发布会当天面向全球桌面端和移动端上线。

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更大的变化是搜索 Agent。

Google 表示,用户今年夏天可以在 Search 中创建信息 Agent,让它持续跟踪某类信息。例如,用户可以让它监控市盈率低于 15、现金流为正、负债较低的大型生物科技股票;也可以让它长期跟踪租房信息、球鞋联名和商品上新。当条件变化时,Agent 会给用户发送综合更新。

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Google 还把 Antigravity 的 agentic coding 能力带入搜索。

之后搜索不只返回网页、摘要或卡片,也能为具体问题生成交互界面。比如用户问「黑洞如何影响时空」,Search 可以生成一个交互式视觉组件;继续追问「双黑洞如何产生引力波」,Search 会重新生成一个可调参数的动态界面。Generative UI with Antigravity 将在今年夏天面向所有用户免费推出。

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更复杂的自定义体验也在路上。

Google 现场展示了一个周末计划器,Search 会结合天气、地图、用户偏好、Gmail、Calendar 等信息,生成一个可以继续修改、分享和同步日历的小型工具。这类自定义体验将在未来几个月先面向订阅用户开放。

关机也能跑,Gemini Spark 把 Agent 能力搬进个人生活

消费端最重要的新产品是 Gemini Spark。

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Gemini Spark 是一个个人 AI Agent,运行在 Google Cloud 的专用虚拟机上,可以全天候执行任务。它由 Gemini 3.5 和 Antigravity harness 驱动,支持长时间后台任务。

用户关掉电脑后,Spark 仍能继续工作。它先接入 Google 自家工具,未来几周会通过 MCP 接入第三方工具。

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发布会展示了 Spark 的几个典型场景。

用户可以让它汇总过去一周 Gemini Live 的发布和进展,从 Docs、Gmail 和聊天记录里提取信息,再用个人写作风格生成团队邮件。也可以让它管理街区派对,维护 Google Sheets RSVP 表格,跟踪谁带了什么东西,给没报名的邻居生成提醒邮件草稿,并自动生成 Google Slides 宣传页。

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Spark 还支持手机端语音输入。

用户可以一次说出多项任务,比如把所有与 Sundar 的会标成亮粉色,给新邻居写邀请信,创建孩子学年结束前待办文档。Spark 会把这些内容分成多个独立任务,并在后台执行,结果可以在手机和电脑之间同步。

Gemini Spark 本周面向可信测试者开放,下周以 beta 形式面向美国 Google AI Ultra 订阅用户推出。

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Google 同时推出每月 100 美元的新 Ultra 计划,并把最高档 Ultra 计划从每月 250 美元降至 200 美元。今年夏天晚些时候,Spark 将进入 Chrome,成为能在网页中执行任务的智能体浏览器。

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Gemini App 大改版,还有 Google 版「AI 晨报」

Gemini App 本身也迎来了一次脱胎换骨的大改版。

Google 引入了全新的设计语言 Neural Expressive,加入流体动画、鲜艳色彩、新字体和触觉反馈。

新版 Gemini App 不再把回答呈现为大段文字,而是会根据内容实时生成更适合阅读和操作的布局,包括交互图片、时间线、嵌入式视频等。Neural Expressive 现在已经在 Android、iOS 和网页端全球推送。

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Gemini Live 也被重做,打开后可以直接进入实时对话。区域口音选择将在未来几周推出。

Gemini App 还加入 Daily Brief。这是一个面向早晨使用的个性化摘要 Agent,会综合 Gmail、Calendar、Tasks 等信息,整理用户当天需要关注的事项,并给出下一步行动入口。

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Daily Brief 今天起面向美国 Google AI Plus、Pro 和 Ultra 订阅用户推出。

在更大的 Gemini 叙事之外,Google 也更新了几个日常产品。

Google Maps 最近完成十年来最大升级,并加入 Ask Maps。它允许用户提出更长、更复杂的问题。例如,发布会举了一个场景:孩子掉进鸭塘,婚礼 30 分钟后开始,用户想知道哪里可以步行买到新裙子。

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Docs 也获得新的语音创建能力。用户不需要输入精确提示词,可以直接用语音把想法说出来,让 Gemini 从 Drive 调取简历,从 Gmail 找到活动信息,再生成 Google Docs 草稿。这个能力将在今年夏天面向 Pro 和 Ultra 订阅用户推出,同类语音能力也会进入 Gmail。

生成能力升级后,内容来源识别也变得愈发重要。

Google 称,SynthID 推出三年来,已为超过 1000 亿张图片和视频,以及相当于 6 万年时长的音频加上不可见水印。接下来,SynthID 和内容凭证验证会扩展到 Search 和 Chrome。

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用户可以通过圈选搜索,或者在 Chrome 中右键询问内容是否由 AI 生成,系统会显示内容来自 AI、相机,还是曾被生成式 AI 工具编辑。

Google 还宣布,OpenAI、Kakao 和 ElevenLabs 将采用 SynthID 2。此前英伟达已经加入 SynthID 体系。对 Google 来说,SynthID 不只是安全功能,也是争取 AI 内容透明标准的一部分。

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Google 创作全家桶,开始围攻图片、设计和视频

在创意工具领域,Google 密集发布了多款重磅产品。

Google Pics 是 Google Workspace 中的新图片创建和编辑产品,面向派对海报、信息图、宣传图等场景。用户可以从一张基础图开始,删除元素、调整对象大小、编辑文字和翻译文字。Pics 生成内容会带有 SynthID 水印。Google Pics 将在今年夏天推出。

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设计产品 Stitch 也迎来更新。用户可以通过一句 prompt 生成网站或应用界面,再通过文字或语音继续修改,比如放大标题、调整菜单、突出更多披萨选项。Stitch 支持把设计导出为代码,或直接发布网站,相关更新现已发布。

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Google Flow 的更新尤为关注。Gemini Omni 进入 Flow 后,用户可以基于原始视频改变环境、添加视觉效果、加入新角色,同时尽量保留原有表演。

Flow 还加入新 Agent,支持一次执行多个动作。比如从单张图片生成 16 个不同机位的视频,或把一组清晨场景批量改成深夜场景。

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Flow Tools 则允许用户在 Flow 中创建自己的创意工具,比如视频特效、手绘动画和文字分层工具,并支持分享和 remix。

Google Flow Music 可以把一段钢琴 riff 扩展成带风格方向的音乐 demo。Google Flow 和 Google Flow Music 的这些新功能已上线。

押注智能眼镜,Google 再闯下一代入口

硬件部分,Google 也把 Android XR 这个操作系统级平台,从头显、XR 设备,进一步扩展到智能眼镜形态。

Android XR 是 Google 与三星合作,并针对 Qualcomm Snapdragon 优化的平台。

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Google 表示,AI 眼镜会分成两类:一类是带小型镜片的显示眼镜,另一类是音频眼镜。显示眼镜去年已在 I/O 展示,今年首批开发者已经开始创建显示体验,可信测试者计划将在今年晚些时候扩大。

更早上市的是音频眼镜。

Google 宣布,首批音频眼镜将在今年秋季推出,由三星参与硬件和体验构建,Warby Parker 与 Gentle Monster 负责眼镜设计。这些眼镜连接手机,支持 Android 和 iOS。Gemini 的回答通过耳机私密播放,而不是显示在镜片上。

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发布会上,演示者可以通过眼镜让 Gemini 导航到上周和朋友见面的地方,中途加入咖啡店;也可以让 Gemini 打开 DoorDash 自动下单咖啡,等待用户确认;

还可以让它总结静音消息,并把家庭晚餐写入日历。眼镜还可以与手表配合,让用户拍摄现场照片,并用 Nano Banana 生成卡通图像,再在手表上预览。

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发布会最后,Gemini 的使用场景也延伸到了网络安全场景。

Google 介绍了 CodeMender。它是一个代码安全 Agent,能够自动寻找和修复关键软件漏洞。Google 将邀请一批专家测试 CodeMender API,之后会更广泛推出。

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整场发布会看下来,信息量大到让人有些缺氧。只是当这些 AI 功能真正开放给几千万、几亿人使用时,一个最现实的算账问题就直接摆在了面前:这笔庞大的算力开销,Google 要怎么挣回来?

过去二十多年,Google 代表的是一种典型的免费互联网模式。用户用注意力和数据换服务,Google 用广告和分发赚钱。这套模式让 Google 成为互联网时代最强的基础设施公司。

但大模型推理的成本,和查询一次搜索结果完全不在一个量级。

长上下文记忆、多模态生成、跨应用 Agent、企业级自动化,这些能力背后都是持续运行的算力消耗。AI 越深入,Google 越难继续用「免费功能升级」的方式来消化成本。

这就是为什么整场发布会下来, Google I/O 看似讲的是体验升级,背后指向的却是订阅、企业合同、算力账单和长期服务费。

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免费入口当然不会消失,因为那仍然是 Google 获取用户、数据和生态位置的基础。但在这些入口之上,Google 正在叠加一个新的智能服务层:更强的模型、更长的记忆、更深的系统权限、更复杂的任务执行,以及更稳定的企业级服务。

换言之,Google 正在从免费互联网服务公司,进一步变成 AI 订阅基础设施公司。

只是,问题也随之而来,用户愿意为搜索付费吗?通常情况下,不会。

可是,如果这是一个能替你全天候处理邮件、统筹任务、分析报表、接管智能家居,甚至还能帮你写代码开发 App 的「超级全能助理」呢?你愿意为它每月掏出几十上百美元吗?

这,正是今年 Google I/O 迫切想要验证的核心商业命题。而环顾如今狂热的市场,答案似乎早已不言而喻。



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长城今晚公布了魏牌 V9X 的上市价格:

34.98 万元到 38.98 万元。

这台大六座 SUV 的最终定价,比预售价下调了两万多。配合 5000 元抵 1 万元的现金膨胀礼,再加上本品牌 1 万元、其他品牌 8000 元的增换购补贴,实际的起售价已经被压到了 33 万这个位置。

伴随着新车的亮相,长城汽车董事长魏建军走上了舞台。他接过了话筒,抛出了长城在造车底层架构上的思考:

眼下行业里最偏好的往往是新能源车专属架构,魏建军偏偏逆风而行,将归元 S 做成了兼容燃油、插混和氢燃料的全动力平台。

实际上,魏建军看上的是更广阔的海外版图。

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他表示,在很多国家,电力基础设施的建设依然迟缓,若用全动力平台去打全球市场,则能更好地把造车规模做大,将高昂的研发成本摊薄,从而稳住车辆的市场保有量和保值率,也让用户的修车费用降下来。

对于新能源专属平台,魏建军在台上表达了自己的看法。

实际上可以这么讲,我们近十年就是被这个电动专属平台忽悠了。现在,由于动力的多样化,配置的多样化,我们理论上可以卖到全世界去。

造车的底子铺好之后,魏建军把话题拉回了最基础的用车体验。他反复强调,无论车企给出的承诺多么好听,最根本的准则永远是不能给用户添麻烦。

为什么要添一句「不要给用户添麻烦」?你想想,当你在路上被撂下、车出了问题的时候,你的心情有多么焦虑。

顺着老板定下的规矩,长城的工程团队把干货都掏了出来。

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魏牌 V9X 是一台车长近 5.3 米、轴距突破 3.1 米的全尺寸 SUV。为了拉动它,长城给它准备了一套超级 Hi4 混动系统和 2.0T 发动机,并搭配了一台 4 挡专用变速箱。

在低挡位运转时,这套动力总成能爆发出 4500 牛·米的轮端扭矩,足以应对陡坡和极端烂路。

长城还给出了明确的性能指标,声称不管车辆是满电还是亏电状态,都能跑出 4 秒级的百公里加速成绩;进入高速巡航状态,车辆又能把馈电油耗稳稳控制在百公里 6.3 升左右。

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底盘配置同样堆满了料。长城给 V9X 全系标配了闭式双腔空气悬架和 CDC 减震器,以及正负 10° 的后轮转向系统。

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这套后轮转向系统顺带接入了自动泊车功能,面对狭窄的侧方车位,后轮会自动微调角度配合入库,让泊车过程更加流畅。

至于后轮转向对座舱空间的侵占,长城的设计团队顺着外扩的轮包,把第三排座椅做成了环绕式的大沙发造型,化解了结构上的劣势。

在 V9X 的座舱里,这样的巧思还有很多,例如,副驾位置的手机无线充电板没有放在常规的中控台下方,而是被挪到了车门内扶手上,还带有一点微倾的角度。乘客的手自然搭在门板上,就能顺手拿到手机。

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智能化算力拉到了目前的顶格水平。英伟达 Thor 芯片负责辅助驾驶,骁龙 8295P 支撑座舱运转。

虽然用的是别家的芯片,但长城在软硬件的协同上选择了全栈自研,把动力、底盘和辅助驾驶的控制权全部掌握在自己手里。

魏建军表示,V9X 的各个系统之间能够实现毫秒级的响应,遇到突发危险情况,车辆可以提早判断,做到刹车的同时,也能进行绕行避障。他还强调,为了保护隐私,所有的语音指令和行程数据都做到了本地闭环,绝不外传。

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在加入了大模型后,车机里的「小魏同学」也变得更加智能了。

发布会现场展示了一段测试,视频里的魏建军特意换了件外套,戴上墨镜坐进主驾。即便如此,系统还是在第一时间认出了他,并自动调出了他习惯的座椅位置和空调温度。

发布会的后半程,舞台交给了魏牌 CEO 赵荣波,他把魏建军定下的准则,变成了一项项具体的购车权益。

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比如高阶智驾软件对用户终身免费开放,锁单后如果超过 30 天没交车,长城每天给用户补贴 200 元。

其中最受关注的,是那份 6 年 15 万公里的整车质保。

按照汽车行业的常态,普通质保通常只有三四年,部分品牌在遇到空气悬架、后轮转向这类高成本的底盘件时,还喜欢用易损件的名义另行算账。且这类零件的故障高发期,刚好卡在车子开到第四到第六年的时候,一旦脱保,维修和更换的费用动辄几万元。

长城这次把空气悬架和后轮转向系统也放进了长周期的保修范畴里。赵荣波在台上强调,相关的服务条款没有任何文字游戏,也不设隐藏门槛。

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整场发布会的落脚点,最终还是回到了魏建军身上。这位长城的掌舵人拒绝了常规的营销套路,选择亲自上阵,直接拿自己的个人信誉和姓氏为这台新车兜底。

面对网友关于长城会不会「翻车」的犀利提问,他没有回避,给出的回应干脆利落。

我认为长城价值观和对用户负责任的这种精神,永远翻不了车。大家选择长城,我就要肩负起这份责任,让每个选择魏的人放心,这才是真正的代言。我的代言才刚刚开始。魏,你放心。

1995 年,微软内部搞过一次颇具乌托邦色彩的尝试。

他们觉得当时的 Windows 系统操作太复杂,于是想把电脑桌面直接做成一个普通人看得懂的「房间」。你想打字就点桌上的笔记本,想看时间就点墙上的挂钟,不用思考那些反直觉的操作路径。

这个产品叫 Microsoft Bob,结果上市没多久就光速下架了。原因五花八门,但究其根本,它并没有真正渗透进系统底层,只要用户的需求稍微复杂一点,就只能无能为力了。

三十年后,很多 AI 助手依然没有完全走出这个困境。

最近我体验到了腾讯新的 AI 助手 Marvis 马维斯 ,终于看到了一些不同。

相比于别人都在卷谁是 AI chatbot,Marvis 想干的是直接把整台电脑变成你可以随意使唤的搭档。官方给它的定位也正儿八经,叫「操作系统层级的个人 AI 助手」(官网:marvis.qq.com)。

不过,当我知道它背后是那个做了 14 年应用宝的团队时,就不觉得意外了:这种长期在 PC 和移动端底层生态里打拼的出身,恰恰意味着它不仅懂 AI,更懂设备和系统。

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目前,Marvis 已率先覆盖 Windows PC 与 Android 手机端,iOS 和 macOS 版本也在推进中。APPSO 也在评论区准备了一些福利邀请码,手慢无。

六个 Agent,一支随时待命的私人 AI 团队

安装过程不算复杂,但对设备有点要求。Windows 端最低门槛是 8 核 CPU、16GB 内存加上固态硬盘。而且据官方透露,未来还会逐步兼容 6 核。

市面上很多 Agent 产品动辄让用户自己去搭工作流、安插件,Marvis 则是开箱即用,六个 Agent 零配置上手,对普通用户非常友好。刚进界面,里面已经有六个 Agent 在 7×24 小时待命了。

六个 Agent 都有自己的工位。没接到任务的时候,有的在打盹,有的在办公室里闲逛,有的在健身,有的在喝咖啡,还有的直接去上厕所,一旦你发出指令,任务就会拆解分配给对应的成员。

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这是一个分工明确的团队:PM 负责听懂你的需求,拆解任务往下派活;File Agent 处理文件的搜索、阅读和格式转换;Computer Agent 专门对付系统配置、查硬件、调夜间模式;APP Agent 负责在各种软件里代为操作,比如查个机票或者电商比价;Search Agent 负责快速从公开资源中定位答案并给出关键引用;最后是个 Browser Agent,定位是网页交互专家,进行网页交互与数据抓取。

任务链比较长的时候,看看这些动画也是别有一番趣味。

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最有意思的是,这些 Agent 可以并行工作。举例而言,我先抛出一个需求:「电脑开机太慢了,帮我看看哪些自启动程序没用,帮我关掉。」

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注意看,界面上还会实时显示字符消耗量,其实也就是 Token 消耗量,每天的免费额度是 2000 万 Token,堪堪够用。

结果显示,它给每个程序配了「人话版」说明,建议你哪些是可以按需、保留的第三方软件。重点是,涉及这种核心配置修改的操作,它会主动和你确认一下,才会执行。这种「AI 不会自作主张」的机制,稳得让人心安。

电脑用久了,总会碰到几个反复折磨人的小问题。「查看电池健康状况」「网速感觉变慢了,帮我测一下现在的上传下载和延迟。」「想玩个新游戏,帮我检测一下硬件配置,对比最低要求看看差在哪。」

以前遇到这些事,要么去开始菜单里找设置,要么去网上搜教程。现在,说一句话就行了。

Marvis 深度对接了系统信息和配置入口。它能看到硬件参数,也能直接修改系统设置。它不是帮你打开「控制面板」然后让你自己找,而是直接把事情办了。对于那些不熟悉电脑设置的人来说,这块的体验是最直观的。

举个例子:你想关掉 Windows 锁屏上的广告,你知道它在设置里叫什么吗?叫「关闭 Windows 聚焦」,有多少用户知道这个术语是关广告的?

但 Marvis 能帮你一句话关掉。

本地文件时代,迎来 AI 入口

为了测它的能力,我还翻出了一件困扰已久的事:两个月前从某个群里下载的一张截图,只记得内容是关于《黑神话:悟空》,文件名完全忘了。

我输入:「帮我找一下关于《黑神话:悟空》的图片或截图,大概是一个月前的事儿。」

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说实话我没抱太大希望。

但 Marvis 接单后,首先根据 Skill 指引,按文件名关键词和时间范围筛选出 1000 张照片,然后用 Python 快速筛选整个结果文件,并最终找到 8 张候选图。

第一张正是我要找的那张。

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而且它的搜索范围极其宽泛:文件名、文档内容、图片里的景、截图里的字,全覆盖。哪怕描述模糊,它也都能捞出来。这个能力,比 Windows 自带的搜索确实强出了一大截。

当然,一听到「扫描图片」,可能会有人担心隐私。首次使用时你可以自己设定扫描范围。如果在生成的图谱里看到不想被索引的内容,右键一键屏蔽即可。而且端侧模型本身自带基础过滤,不是无差别的扫描。

除了找文件,Marvis 还能对本地的文档、表格等多种类型文件做深度理解和分析——支持内容优化、图表生成、文案润色、格式转换,帮原本费时费力的事情变得顺手。

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比方说,下载了一批学术论文,摞在那里不知道从哪里读起。直接问 Marvis:「扫一遍这几篇 PDF,告诉我每篇的研究问题、方法和主要结论。」几分钟内,哪几篇值得细读、哪几篇可以先放着,心里就有数了,不用一篇一篇翻摘要。

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再比如读完《三体》,笔记记了好几页,马上要在课上分享,手动整理提纲、挑内容、套 PPT 模板,少说也要折腾一两个小时。

但让 Marvis 根据读书笔记,生成一份 PPT,它能读懂笔记里的逻辑和层次,不需要手动复制粘贴再套模板,理解内容之后直接生成。

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手机接管电脑,随时随地都能干活

手机遥控操作电脑,则是非常实用的跨端体验。去官网下了 Windows 客户端,再给手机安上 Marvis App,用同一个微信或 QQ 登录,还能直接连通两端。

具体来说,手机 App 连上电脑后,可以在手机上实时看到电脑桌面,并用触屏直接操控。哪怕电脑处于锁屏状态,手机依然可以接管,不需要电脑一直保持解锁状态。

比如我人在外面,突然听到朋友说前阵子新出了一款《洛克王国:世界》游戏,这时我就可以掏出手机输入:帮我在电脑上安装《洛克王国:世界》,回到家就能玩上了。

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连接微信 ClawBot,也是没问题的,微信扫码登录后就能开启对话。

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但我认为最实用的场景,是给家里长辈远程排查电脑问题。爸妈说「QQ 打不开了」,以前要么电话里盲猜,要么回家处理。现在直接接管他们的桌面,扫一眼就知道问题出在哪。前提是你的手机端 Marvis 马维斯,要能连接爸妈家里的电脑端马维斯,手机端是支持连接多个 PC 设备的。

而如果电脑断网了,手机端会自动切到云 Marvis 模式,支持独立调用云端能力,大部分任务依然能跑。并且这里还有一个独家绝活:在电脑上直接操控手机里的 App。同花顺、飞常准等应用已经在对接合作,这也得益于应用宝团队多年的跨端引擎积累。现在应用宝在移动端、pc 端、车载上都有支持,跨端研发经验充足。

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和其他桌面 Agent 一样,Marvis 也支持自定义自动任务。

比如设置一个「深圳厚德品园二手房均价提醒」,填好任务说明——「查询最新二手房均价并通知用户」,再指定执行时间为每周一上午 10 点,之后什么都不用管,到点自动运行任务,并直接推送结果。

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另一个值得单独说的功能,是技能(Skill)的自定义扩展。Marvis 支持一键安装专属技能包,提供了不少第三方 Skill,当然,你也可以导入自己常用的 Skill 文件,把它改造成更贴合个人工作流的样子。

有特定行业需求的用户,比如内容创作,理财投资、学术研究等等,不用依赖官方迭代,自己就能把对应的知识库和操作逻辑装进去。

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最后,主打出活的 Agent 都绕不开最关键的问题:安全。

Marvis 马维斯提供了两种模式:效率模式和隐私模式。

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设置里切到「隐私模式」,Marvis 会加载本地端侧模型,无论是文档还是图片的检索、解析、识别等,全部在本地运行,文件不会出你的电脑,甚至断网了都可以使用。官方所说的「数据不出域」,在拔掉网线的那一刻,有了最真实的体现。

不过,体验「隐私模式」的门槛比较高,要求 16 核以上的处理器、32GB 内存、16GB 显存起步,固态还得匀出 35GB 空闲。

所以平时日常使用切回「效率模式」即可,理解和规划由云端大模型(混元和 DeepSeek V4)完成,执行在本地,速度更快。两种模式按需切换。

让 PC 真正开始「理解」人

我们现在用电脑的方式,本质上还是上世纪八十年代的逻辑:一个需求对应一个软件,你要去找它、打开它、学习它的规则来完成任务。四十年来,软件更多,设置更复杂了,但这套逻辑并未改变,普通用户和电脑之间的距离,也没有真正缩短。

Marvis 的逻辑反过来了:先理解这台电脑里有什么,再决定为你做什么。

拿我爷爷来说,他用了几年电脑,至今不知道「控制面板」在哪。但他知道电脑开机慢,知道想找一张老照片。过去,这个解法是打电话求助子女;现在,就算他不会打字,也可以直接在微信 Clawbot 或者手机马维斯上,把需求说出来,电脑就会帮他做。

文件搜索、系统设置、跨端控制、自动任务、隐私模式、Skill 扩展,看上去是几个不同功能,背后指向的其实是同一个方向:个人 AI 不应该只是一个问答入口,而应该成为设备里的任务调度层。

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多说一句,我觉得 Marvis 是有审美的。虚拟办公室动画、任务进度呈现等细节,让它不像冷冰冰的 AI 工具,更像一个有秩序、有分工、也有生活气的小型工作室。

它尤其适合几类人:文件多且乱的本地重度用户;重视数据隔离的财务、法律、医疗从业者;喜欢自定义工作流的效率玩家。和需要靠「养」才能用好的「虾」和「马」,Marvis 初始内置 Agent 和自然语言指令,也足够覆盖多数日常电脑操作,对于很多 AI 焦虑不知道怎么用的人,Marvis 都更加的平权、无门槛、开箱即用。

未来的个人 AI 会像搜索、截图一样,自然地成为操作系统的一部分。三十年前,Microsoft Bob 试图让用户更容易理解电脑;三十年后,Marvis 试图让电脑反过来,真正理解用户。

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Marvis 马维斯能走到这一步,和这个有十四年应用商店生态积累和四年跨端跨系统技术积累有关。庞大的用户基数让他们更懂用户在不同设备上需要什么、怎么使用。这种积累很难被纯 AI 公司在短期内平替——他们可以快速训练一个更聪明的模型,却没法快速建立起对 PC 底层和移动生态的控制力。

至此,一个能用自然语言驱动的系统级 AI 助手,在中文生态里终于有了真正可用的样本。

所谓个人 AI 重点从来不只是 AI,更是个人。Marvis 终于让我们看到,当技术选择与每一个具体的需求并肩同行时,它所释放出的力量,既润物无声,又重塑天地。

这是个人 AI 真正开始变得有用的时刻。

2026-05-19 16:45:12

2013 年,埃斯特庄园古董车展。为了纪念宝马摩托车诞生 90 周年,宝马带来了一台名为 Concept 90 的概念车。

这个名字大家可能不太熟悉,但其实它的量产车型就是后来大获成功的现代复古标杆——R nineT,人送外号「宝马拿铁」。

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▲ R nineT

六年后,同样是在科莫湖畔的这个庄园里,Concept R18 概念车登场,它顺理成章地开启了宝马 1800cc 水平对置巡航车 R 18 家族的时代。

埃斯特庄园似乎成了宝马重磅复古车型的首发圣地。

到了 2026 年的今天,宝马带着全新的 Vision K18 概念车再次回到这里。

这辆概念车的造型区别于现有的 K1600,甚至和我们认知里的休旅车型都不太一样,更像是一个超音速飞行器。为了这个造型,宝马互换了进气和油箱的位置,并将后部线条尽可能压平,营造出一种低伏、前倾的姿态。

哪怕它静静地停在聚光灯下,依然带有一种贴地飞行的视觉张力。

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长达两米的铝制侧板是这台车最引人注目的地方,呈现出一种无缝、一体的连续性。大面积的手工铝材与深色的锻造碳纤维搭配在一起,摒弃了多余的装饰,让整台车散发出浓烈的重工业味儿。

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数字「6」作为这台车的图腾,被具象化地刻在车头和车尾——

前方是六颗带有主动散热功能的 LED 头灯,车尾的碳纤维包裹着六根粗壮的排气管。这套不锈钢排气系统采用了火焰喷涂工艺并覆有液态铝,质感类似于 F1 赛车的排气管。

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宝马用「The Heat of Speed」来概括这台车的设计主线。

过去,那些为长途休旅准备的动力平台总是被包裹在整流罩内,安静且内敛。现在,宝马选择让这台排量达到 1800cc 的直列六缸发动机和排气完全裸露。车身结构向发动机和进排气让位,复杂的机械部件成为最抢眼的视觉元素。

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BMW Motorrad 首席执行官 Markus Flasch 说:

通过 Vision K18,我们展示了对性能、豪华与情感的新理解。直列六缸发动机对我们而言远不止是一项技术,它是一种宣言,Vision K18 将这种力量转化为一种雕塑般的存在,让速度与动感在静止状态下依然清晰可感。

从概念到现实

尽管 Vision K18 在设计上追求的是速度与动感,但它始终是一辆为巡航而生的车型,它最终的量产车型很有可能就是 K1600 的继任者。

或许,它会叫 K1800?

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▲ BMW K1600GT

不管最终如何命名,这台新车最受瞩目的依然是那台排量提升后的六缸发动机。放眼目前的全球摩托车市场,愿意在两轮车架里塞进六个气缸的厂商屈指可数。

在这之中,水平对置是最主流的选择。本田金翼那台 1833cc 的水平对置六缸就是行业内的典型代表,国内的长城灵魂用的也是水平对置八缸。

宝马则选择了一条独特的技术路线——直列六缸。

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将六个气缸排成一条直线,会严重挤压摩托车的横向空间。为了控制车身宽度,宝马在 K1600 上就采用了非常紧凑的缸间距设计,气缸套之间的距离仅有几毫米。

与此同时,它的缸体也向前倾斜了约 55°,既降低了整车重心,也为上方的进气系统和车架腾出了位置。

这种结构带来了截然不同的特性。

本田金翼偏向低转速和高扭矩输出,相比之下,宝马的直列六缸则带有一些运动轿车的特质:转速攀升更快,高转速下的声浪更具穿透力,动力输出也更加绵密。

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若是在此基础上扩缸到 1800cc,低转速时的扭矩想必也会有所提升。

动力的升级让 Vision K18 做好了驶向公路的准备,但在实际骑行中,长途巡航除了需要充沛的动力,还要能够应对迎面而来的风和雨。

这套动力平台真正进入量产、接替现款车型时,我们在概念车上看到的科幻外观大概率会向实用性让步。

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摩旅时,天气总是不似预期,大尺寸电动风挡、小腿前的整流罩、大容量边箱与尾箱,以及雷达、电控等系统,都会重新出现在量产车上。

Vision K18 只是提前展示了这台机器剥去外壳后的原生状态,并且,它未来的量产形态可能不止于传统休旅车。

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参考宝马在 R 18 车系上的产品布局,依托同一台 1800cc 水平对置双缸发动机,他们衍生出了复古裸车、Bagger 巡航以及豪华休旅等多个版本。

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▲ BMW R 18

全新的直列六缸平台也可能会复制这样的思路。

它既可以加上整流罩,作为 K1600 GT/GTL 的正统换代车型进入休旅市场;也能像 Vision K18 展示的这样,推出一款褪去整流罩的复古版本,正好也能填补宝马 Heritage 继承者系列的产品线——

R nineT 依托风冷水平对置双缸奠定了基础,R 18 切入了美式巡航市场,如果增加一台搭载 1800cc 直列六缸的休旅车,整个产品线会变得更加完整。

今日凌晨,苹果正式发布了今年 WWDC 全球开发者大会的邀请函。

WWDC 26 将于北京时间 6 月 9 至 13 日举行。

今年的 WWDC,除了会正式公布「27」系列系统之外,开发侧重点仍将集中在 Apple Intelligence 后续进展、体验优化等等。

自然,其中也少不了一些苹果针对 AI 时代的软件生态的提前布局。

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图|MacRumors

爱范儿今年同样将前往 WWDC 现场,为大家带来 WWDC 系列活动的专题报道,届时请锁定爱范儿主站、微信公众号、小红书和微博上的系列内容。

iOS 27:玻璃、专业相机和 AI Siri

对于 iOS,我们首先需要明确的是:

液态玻璃(Liquid Glass)设计在 iOS 27 中不会退场,它就在那里,稳稳地接住你。

就像刚更新的 iOS 26.5,苹果对于液态玻璃效果的微调也将持续到 iOS 27 里,直到大家习惯或者接受它的视觉风格。

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除了继续优化液态玻璃的视觉效果,iOS 27 也被很多媒体和开发者预测为是一次「雪豹」式的更新——

比起新功能,删除陈旧代码、优化性能表现、调整视觉效果和改善整体流畅度将成为这一代 iOS 的主要更新方向。

在支持范围方面,iOS 27「据称」将会支持到 iPhone 12 系列和 iPhone SE 3 为止。

换言之,iPhone 11 系列及更早的机型将无法更新 iOS 27。

而在继续优化液态玻璃的同时,iOS 27 还有可能会在一些小细节的层面,为我们「管中窥豹」一下今年 9 月份即将到来的折叠屏 iPhone。

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图|MacRumors

当然,苹果肯定不会在 WWDC 上直接展示有关大屏和横屏布局的优化措施。

但在后续的开发者课堂中,大概率会出现有关自适应 app 布局、不同长宽比 UI 设计规范之类的相关内容。

几乎可以肯定的是,今年 WWDC 上,苹果会在涉及到 iOS 的内容和课程里添加一些有关侧边栏和分屏(或者 Stage Manager)相关的内容,为横屏布局做出铺垫

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另外,本次 WWDC 上我们还可能会见到苹果开放一些更加深层的相机 API,或者一些全新的相机玩法。

这些本质上都是为 iPhone 18 Pro 上可能到来的相机「专业模式」做好准备。

根据计划,苹果会让 iOS 27 的相机 app 更具自定义性,用户可以调整相机界的功能开关布局,比如闪光灯、EV、模拟光圈、照片风格和长宽比等等。

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图|Shima Zamil

最后不得不提的还有 AI Siri ——

根据彭博社的预测,iOS 27 将会是 Apple Intelligence 官宣两年之后的「汇总落地」。

iOS 27 版本的 Siri 中,苹果预计会拓展跨 app 信息提取、屏幕内容识别、模拟连续操作、app 深层功能集成等等多方面的 AI 能力,努力追赶甚至看齐 Gemini 在 Pixel 上的功能范围。

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图|Google

更有甚者,传说中的「对话式」Siri 也有希望在今年 WWDC 上亮相,或者至少看到一些相关的底层功能。

相比以前那个问一句答一句的智能助手,Siri 将会获得类似 ChatGPT 那样的「人味」对话功能。

并且在 Siri 对话中也支持多模态内容,甚至可能会取代原本的「聚焦搜索」功能:

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聚焦搜索(左)和 Siri 搜索(右)

至于那些 iOS 26 里面已经存在的 AI 功能,比如图乐园、Genmoji、写作工具之类的,它们在 iOS 27 中也主要将迎来性能优化,并且在新的 Siri app 里面获得单独的入口。

macOS 27:圆角、触屏和 Intel

对于那些熬夜观看 WWDC 的 Mac 用户来说,看苹果整活王 Craig Federighi 怎样宣布今年的 macOS 系统名称,始终是不可或缺的一环。

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图|MacRumors

继去年 Tahoe(太浩湖)之后,苹果的商标注册列表上还剩下很多加利福尼亚州的特色。你觉得 macOS 27 的系统代号会是什么?

和 iOS 27 一样,今年 macOS 27 的重点同样是继续打磨液态玻璃优化系统性能,以及落地更多的 AI 功能

不过就像爱范儿之前提到的:

macOS 26 的 UI 问题不止于液态玻璃,不统一的圆角、过于密集的小图标,以及辨识度过低的系统 app 图标,联手造成了 macOS 26 的可读性问题。

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图|Reddit

除了赶紧优化系统 UI 之外,macOS 27 的另一大潜在看点则是它对于触屏功能的支持。

彭博社苹果专家马克·古尔曼去年和今年都曾密集爆料过,苹果正在计划开发一款采用触控 OLED 屏幕的 MacBook Pro,上市时间可能在 2027 年内。

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图|9To5Mac

macOS 27 虽然不会在 WWDC 上就大张旗鼓地宣传「新增触控支持」,但大概率会按照苹果的风格,做出一些为触控功能铺路的举措——

比如新增多种尺寸的 UI 控件规范、优化 macOS 支持的缩放比例范围、新增一些看上去不太适合鼠标键盘的图标动画等等。

AI 方面,macOS 27、iOS 27 和 iPadOS 27 预计都将迎来一次「相册」更新,照片编辑器里的 AI 工具不再只有橡皮擦,大家习惯的 AI 扩图、自动优化、重构图甚至 3D 照片等等都有望加入。

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图|AppleInsider

至于 AI Siri 本身的功能,比如「对话式」沟通、屏幕内容识别、系统级自动化功能等等,macOS 27 能够得到的更新和 iOS 27 差不多。

这也是 iPhone、iPad 和 Mac 处理器同源带来的优势之一。

坏消息是:macOS 27 极有可能会排除所有使用 Intel 处理器的 Mac 产品,仅支持 Apple Silicon 型号的 Mac。

这就意味着 2019 款 16 寸 MacBook Pro、2023 款至强处理器 Mac Pro 等等顶级产品都将无缘 macOS 27,为苹果的英特尔时代画上第二个句号。

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图|MacWorld

另有开发者指出,苹果也在逐步停止 Rosetta 2(x86 到 ARM 转译)的更新。

macOS 27 预计将是最后一个完整支持 Rosetta 2 的版本,敦促第三方开发者及时更新 ARM 架构的 app。

稳扎稳打的 27 年

总的来说,和谷歌努力推荐的「Android 全形态化」不同,苹果今年 WWDC 的路线依然是以稳健为主。

iOS、iPadOS 和 macOS 各自的领域划分很明确,虽然产品形态更新,但系统短期内不会出现类似谷歌 Aluminum OS 那样的融合现象。

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图|Geeky Gadgets

对于「液态玻璃」来说,在缝缝补补一年多之后,苹果的确需要静下心来,先处理一些由于玻璃 UI 和 AI Siri 烂尾导致的系统基础体验问题了。

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至少对于一些旧设备来说,优化后的 iOS 27 很可能会比 iOS 26 更值得更新。

附 WWDC 26 日程表,感兴趣的读者可以通过苹果开发者官网(https://developer.apple.com/cn)注册并参与在线课程:

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2026-05-19 16:42:57

你帮我找一辆白色硬棚 Z4 M-Power,蓝色双轮毂,找那个富家子出来,我要找他试车。

在 2012 年上映的港片《车手》里,余文乐饰演的警察陈翔留下了这样一句台词。不久前他在中环经历了一场惨败——那辆白色宝马 E86 Z4 M Coupe 在逼仄的车流和弯道中游刃有余,将他远远甩开。

值得一提的是,现实中 E86 本就稀少,而 Z4 M 更是凤毛麟角,尤其是手动挡版本。这也难怪导演郑保瑞会用它来为整部影片定调,那种桀骜不驯的气质,恰如其分。

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当年大银幕上的稀罕物定格成了经典,而在现实的流水线上,属于 Z4 的齿轮也停止了转动。

前一阵,奥地利格拉茨的麦格纳工厂内,最后一辆底盘代号为 G29 的宝马 Z4 缓缓驶出生产线,这款问世于 2002 年、历经三代演进的经典敞篷跑车正式宣告停产。

伴随它的离去,宝马延续近三十年的双座 Roadster 车系,正式画上了休止符。

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巴伐利亚的驾驶图腾

Z 系列的起点要追溯到三十多年前。在德语里,字母「Z」代表「Zukunft」,也就是未来的意思。

90 年代的宝马对「未来」的理解非常具象,还带着一丝日耳曼式的偏执:剥离一切与驾驶无关的多余配置,把一台直列六缸发动机塞进一个小巧的底盘里,只保留两个座位和纯粹的驾驶乐趣。

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▲ BMW Z1

1989 年,采用下沉式隐藏车门的 Z1 惊艳亮相。这台车在今天看来像个古怪的科技实验品——它的车门可以通过电机垂直降入门槛内,车身覆盖件采用了可以由车主自行拆卸更换的特殊热塑性塑料。

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▲ BMW Z1

除了这些前瞻设计,Z1 最重要的历史意义在于,它用全球限量 8000 台的桀骜姿态,确立了整个 Z 系列不按常理出牌、游走在主流边缘的先锋基调。

六年后的 1995 年,Z3 走向了更广阔的大众市场。伴随着皮尔斯·布鲁斯南在 007 电影《黄金眼》中的潇洒亮相,这台远赴美国斯巴达堡工厂生产的 Roadster 迅速风靡全球。

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▲ 007:黄金眼中的 Z3

但真正的硬核故事发生在幕后。

当时宝马的工程师伯克哈德·戈舍尔(Burkhard Göschel)对敞篷跑车疲软的车身刚性极度不满。于是,他带领一群狂热的工程师突发奇想,利用周末的闲暇时间躲在工厂里,给一辆 Z3 焊上了车顶——

这就是后来被车迷们戏称为「小丑鞋」的 Z3 M Coupe。

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▲ Z3 M Coupe

虽然它造型怪异、空间局促,但封闭车顶使其抗扭刚性比敞篷版提升了 2.6 倍。在当时,它是纽博格林北环赛道上最让人胆寒,也最难驾驭的机器之一。

前《Top Gear》主持人杰里米·克拉克森曾毫不掩饰地表达过他对这种老派双座跑车的偏爱:

当一台车拥有那么长的车头,而你几乎坐在后轴上开车时,它就不再是一个交通工具,而是一台纯粹为了让人发笑而制造的机器。

到了 1999 年,宝马 Z8 将这种暴力美学与复古浪漫推向了顶峰。

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▲ BMW Z8

由亨里克·菲斯克操刀设计的 Z8,完美致敬了 50 年代的传奇跑车宝马 507。修长优雅的全铝车身骨架下,藏着与同时期 E39 M5 同款的 4.9 升 S62 V8 引擎。

它顺理成章地拿到了 007 电影《黑日危机》的剧本,成为詹姆斯·邦德的新座驾,也让全世界记住了属于 Roadster 的优雅与从容。

进入 21 世纪,Z4 正式接过了 Z 系列的接力棒。

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▲ BMW Z4

第一代 Z4(E85/E86)诞生于克里斯·班戈主导设计的年代。那套著名的「火焰表面」设计语言,在当时引起了轩然大波。

无论是前脸修长的敞篷版,还是车顶极具肌肉感的硬顶 Coupe 版本,侧面那道巨大的「Z」字形折线都带着一股咄咄逼人的凌厉感。

好的汽车设计应该能够激发强烈的情感反应。你不需要向别人解释它为什么美,当人们看到它时,心跳就会加速。

前宝马集团设计副总裁克里斯·班戈的这套理论,在第一代 Z4 身上体现得淋漓尽致。尤其是前文提到的 Z4 M。

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▲ Z4 Coupe

宝马工程师把当年 E46 M3 上那台被奉为自然吸气神作的 S54 3.2L 高转速直列六缸发动机,塞进了 Z4 狭小的机舱里。它就像一匹没有完全驯化的野马,脾气暴躁,容错率极低,却又让人在征服它之后欲罢不能。

2009 年,第二代 Z4(E89)问世。当时整个汽车行业刮起了一阵折叠硬顶风潮。宝马也顺应市场,为 Z4 换上了复杂的机械硬顶机构。

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▲ 外饰设计师 Juliane Blasi

两位女性设计师,Juliane Blasi 和 Nadya Arnaout,赋予了 E89 极其优美的车身比例和圆润的线条,不过,硬顶机构不可避免地增加了车身重量,打破了原有的配重平衡。

这台车在动态响应上做出了一定妥协,收敛了上一代的暴躁性格,演变成了一台更适合在海滨公路迎风巡航的 GT 跑车。

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▲ BMW Z4(E89)

当时间来到 2018 年,第三代也是最后一代 Z4(G29)面临着一个严峻的市场环境。跑车市场不断萎缩,独自研发一款全新底盘的成本已经高到令人咋舌。因此,宝马选择拉上丰田,基于 CLAR 平台共同分摊研发成本。

为了找回丢失的运动基因,G29 毅然抛弃了笨重的机械硬顶,回归了传统的软顶敞篷设计,不仅成功减重,更大幅降低了车身重心,找回了完美的 50:50 前后轴配重比。

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▲BMW Z4(G29)

顶配车型搭载的 B58 3.0T 直列六缸发动机,提供了 340 马力的强劲输出与浑厚的声浪。更令人感动的是,在它的生命周期末段,宝马还出人意料地为直六车型推出了手动变速箱版本。工程师为其重新设计了换挡连杆和机械结构,只为呈现最纯粹的机械咬合手感。

这种逆潮流而动的做法,被很多车迷视作一种浪漫的告别仪式。

这台车从不妥协于日常琐碎,它存在的唯一理由,就是在踩下油门的那一刻,为你制造纯粹的多巴胺。

理想与现实

粤语里有一句老话,叫「有情饮水饱」。但在真金白银的汽车行业,情怀从来填不饱肚子。

翻开宝马集团的财务报表,Z4 的谢幕早有预兆。

G29 在 2019 年上市时还算风光,全年卖了 15827 辆。但这也是它最后的体面。

2025 年,Z4 在全球只卖出了 9744 辆,这个数字放在宝马年销两百多万辆的大盘里,存在感微乎其微,占比连 0.4% 都不到。

更大的问题在于,养这条产线还很烧钱。G29 并不在宝马自家工厂生产,而是交给奥地利格拉茨的麦格纳·斯太尔代工。一年卖不到一万辆,宝马却得单独为它保供一整套零部件体系。

当年宝马联合丰田把 G29 推向市场,本就是一笔算计好的生意——分摊成本,换 Z4 多活几年。但合作研发终究只能解燃眉之急,无法逆转大时代的洪流。

实际情况就是,卖掉一台 Z4 的利润,还比不上一台走量的 X3。

前宝马集团研发董事傅乐希曾无奈地描述过跑车面临的困境。

如今的汽车市场,开发一款跑车比以往任何时候都要困难。你需要高销量来分摊平台研发成本,而跑车市场的容量恰恰在不断萎缩。

宝马现在一门心思扑在新世代纯电平台上。这是个烧钱的无底洞,几百亿欧元砸进去都不一定听得见响。新旧交替的关头,钱必须花在刀刃上,花在能决定明天还能不能活的地方。

正因如此,砍掉投入产出比极低的 Z4,将宝贵的研发资源转移到更有前景的新能源项目上,是企业求生的本能。

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▲ 新世代 M3

放眼整个行业,双门敞篷跑车的消亡已经成为一种趋势。奔驰 SLC 早就退出了历史舞台,奥迪 TT 也吹响了熄灯号。同级别的竞争对手一个个退场,Z4 能坚持到 2026 年才落幕,已经算得上长寿。

宝马集团前 CEO 齐普策说过:「内燃机时代的落幕会让人感伤,但我们必须为未来的移动出行寻找新的答案。」

接力棒已经交给了纯电车型,但我们依然会怀念内燃机,怀念沉重的电池组无法替代的那种轻盈灵动。

一台 G29 Z4 的重量在 1.5 吨左右,而一台纯电跑车的重量往往会超过两吨。物理定律是客观存在的,增加的重量没有办法完全通过主动悬架来弥补。

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双座小跑车的魅力很大程度上建立在人与车的沟通感上,座椅和方向盘转向传递的路感,排气管的回火声,甚至是换挡时那一瞬间的顿挫,都在不断刺激着驾驶员的感官。

没有了齿轮咬合时的震动,没有了直列六缸发动机逼近红线时的嘶吼,缺少了这些声浪与震动的刺激,速度在屏幕上只是一串苍白的数字。

当时代浪潮决绝地退去,留在沙滩上的,往往是普通车迷的执念与阵痛。以后想要体验阳光、微风与汽油味混合的纯粹快乐,大概只能去二手车市场里寻找曾经的碎片了。

而淘旧账的代价,往往比想象中疼得多。

我的朋友张亦就花 10 万元买了一台 E85 Z4。买回来才发现,老跑车的维修称得上是个无底洞,配件是又贵又难等,单是内外三个后视镜片就花掉他 5500 元。

买车 10 万,修车修了 5 个月又砸进去 10 万,到现在还没完全整利索。

随着 Z4 的停产,维持这种老派乐趣的门槛只会越来越高。那个为了纯粹驾驶乐趣不计成本造车的黄金年代,连同它引以为傲的直列六缸声浪,就此封存在了过去。

2026-04-30 13:50:16

对于跟蔚来公司条线的记者编辑来说,这个 4 月见到李斌的机会实在太多了,4 月初的蔚来 ES9 预售,4 月下旬的北京车展和 4 月底的乐道 L80 技术发布会等几次活动都可以和李斌和蔚来高管进行面对面沟通。

和小米雷军不断做直播类似,李斌和蔚来公司的高管一遍又一遍地面对媒体,一次又一次地回答类似的疑问,做一次又一次同样的回答,看上去动作重复,但实际上起到的是一个「真理越辩越明,一次说不清楚那我多说几次」的效用。

毕竟信息过载的前提下,媒体对于李斌和蔚来高管所说的逻辑和话术已经相当明了,但另一端的消费者就未必了,很多人也是偶尔的情况下才会对这家公司,这家公司几位高管的言论,这家公司的三个品牌有一些盲人摸象的了解。媒体也会思考一个个问答之间,能否拼凑出一家公司的长线叙事,愿景和行动逻辑?

原创设计的价值,在 2026 年终于被深刻理解

蔚来汽车的剧本,从来都不是爽文,从来都是以困难开端。其中尤以萤火虫为甚,2024 年这个品牌和首款车型的露面面临的是铺天盖地的嘲讽和差评。

当时蔚来高管说「这辆车你初看,再看,又看,感觉是不一样的,在实车面前也是不一样的」也没有在第一时间服众。不过大家现在有没有觉得萤火虫好看没法调研,至少可以确定的是,在天崩开局之后,萤火虫销量开始稳步上扬,稳态在 5000 辆月销之上。

关于其设计的争议也逐渐平息,甚至还会被拿出来当正面典型:它本可以照抄 Honda E,但偏偏做原创设计。

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原创设计的价值是长线的,也是对比出来的。

今年的北京车展呈现出了一个吊诡的现象,中外媒体和观众一致认为在新能源和智能化技术上,中国毫无疑问站上了世界的中心位置。但是设计同质化且缺乏原创性亦是大受诟病,大型 SUV 要么像 GLS 迈巴赫,要么像路虎揽胜,越野车就像路虎卫士,轿车出现了大量的保时捷 Taycan 和帕拉梅拉山寨款......

当然也有品牌会解释「好的设计总是心有灵犀,优秀的设计最终都是趋同的」,但也有部分品牌会被拉出来说,你看看人家,既做到了原创,也做到了好看。这些典型包括领克极氪两兄弟,也有蔚来,还有理想。

是的,理想 MEGA 现在也成正面典型了,理想 i8 和 i6 也变美了。

面对行业借鉴成风这个问题,李斌的回应并没有具体评价某一家车企,而是回到品牌自身的设计方法论。他说:

如果一个品牌没有形成自己的设计理念,这件事情就非常有挑战,反而不太好弄了。

在蔚来体系里,设计并不是从某个流行元素出发,而是从品牌价值观出发。李斌提到,蔚来在 2015 年就开始讨论设计 DNA 和设计原则,当时公司先讨论的是「真诚、关爱、远见、行动」这 4 个价值观,后来转化为「纯粹性、温度、科技感与精致感」这些设计基因。

不是说谁家的车卖得好,我们看看学一下,或者这条线、这个面、这个灯不错,我们学一下,我们不会这么看这个事情。

中国汽车工业已经走过了从跟随到并跑的阶段,但真正的原创设计并不只是摆脱某个轮廓、灯组或比例的模仿,更重要的是形成稳定的品牌人格。用户看到一辆车时,不一定能马上说清楚每条线的来源,但能感受到它是不是属于某个品牌,蔚来品牌车型通过数款车型的努力,一定程度上达到了这个效果。

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乐道的设计逻辑则更贴近家庭用户。李斌用了一个关键词「得体感」:

从乐道的设计角度来说,我们还是要清楚这个车是给谁造的。乐道的车目前只在中国卖,我们注意到这样的需求,高品质的家庭用车,同时很多人还是会把车开到工作单位去的,它是家庭用车,但它在工作场景中有很大的需求,在设计上体现『得体感』,它是大气的、得体的、不浮夸的、不会让人误解的,但质感又是很高的。

这也是乐道和蔚来之间微妙的差异。蔚来更强调高端智能电动车的品牌气质,乐道则需要在家庭、工作、性价比和品质感之间找到平衡。它不能过于张扬,也不能显得廉价;不能只是家用,也要能进入工作场景。

设计是品牌的具体表达,几乎没有高端汽车品牌会大肆模仿,BBA 即便会出现抽象设计也不会相互借鉴,路虎和保时捷甚至在定义一种设计风格。对于蔚来来说,最好的结果就是它可以在蔚来,乐道和萤火虫三个品牌上建立属于自己的在新能源时代的设计叙事主线。

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这个行业竞争太快了,大家要走出「新车死亡谷效应」

在 2026 年北京车展前后,中国汽车行业又一次进入高度密集的新品周期。

大车、智能化、旗舰技术下放、五座与六座的重新划分,以及设计同质化争议,几乎同时出现在同一个展场里。对用户来说,这意味着选择更多;对车企来说,则意味着产品生命周期被进一步压缩。一辆新车上市后,很快就会被下一轮信息流淹没,关注度来得快,退得也快。

在乐道 L80 产品技术发布会后的媒体面对面上,李斌重申了「新车死亡谷效应」。他说:

最近我也提新车死亡谷效应,它有很多原因造成,一个确实是市场竞争激烈,新车层出不穷,这次北京车展展出 100 多辆新车。

在他看来,汽车行业正在经历多重变化。市场竞争更激烈,智能化、电动化迭代更快,传播环境也变成了「脉冲式」:上市当天的直播、发布会和社交平台讨论,可以在短时间内制造极高声量,但这种声量很难长期维持。

现在都是新车上市的时候关注度很高,然后很快关注度就下来了,比较难维持,这也是由现在社交媒体整个传播逻辑决定的。

乐道 L80 当然是一辆新车,但在蔚来的表达里,它又不仅仅是一辆新车。围绕 L80,蔚来和乐道想讲的是一套更大的行业叙事:如何通过产品定义、技术标准、空间体验、设计理念和营销机制,对行业产生一些外溢影响。

在媒体面对面中,李斌多次谈到芯片归一化和电芯标准化。过去汽车行业主要围绕发动机、变速箱、底盘平台形成规模化能力;到了智能电动时代,电池、电驱、芯片、传感器、操作系统和软件平台都被纳入整车能力的一部分,复杂度大幅上升。

李斌的判断是,智能电动汽车的复杂性已经不适合继续用传统 Tier1、Tier2、Tier3 的方式拆解:

我们蔚来这几年一直在做的分层解耦原子化的工作,我们提出的芯片归一化、电池的电芯标准化也是从这个去延展的,我们希望整个行业一起去重构整个价值链。

这句话背后,是蔚来过去几年逐步形成的平台化思路。李斌提到,蔚来品牌所有车都是一种规格电池包,乐道也是一种规格;蔚来、乐道、firefly 萤火虫在换电体系里共享能力。智能系统方面,蔚来也在内部推动芯片与系统的归一化。

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他举了一个很具体的例子:

比如我们 NT1.0 平台所有的车都用一样的传感器、一样的算力、一样的智能系统。第二代 NT2.0 平台是一样的,NT3.0 平台是蔚来 Cedar 体系,整个算力、整个传感器,我们在内部已经实现了归一化。

到了乐道,全新 Coconut+ 智能系统与蔚来 Cedar 雪松体系在很多底层能力上复用。电驱系统也是类似逻辑,蔚来内部的电驱团队服务 3 个品牌,340 kW 高性能、高效能永磁后电驱搭载在乐道 L90、L80,也用于蔚来 ES8、ET9、ES9。

这套做法的意义,在公司内部是降低研发复杂度,提高复用效率;放到行业层面,则是蔚来希望推动的标准化方向。李斌说:

还是呼吁行业一起来做这件事,仅蔚来汽车内部效率提升还不够,行业共同提升这件事是对大家都有好处的。

这也解释了为什么蔚来对电芯标准化的讨论,并不只停留在单车成本上。电池包完全统一很难,但如果行业能在电芯层面形成更高程度的共用,电池研发、生产、维护、回收、换电和补能网络,都有机会获得更大的规模效应。

在价格战和配置战之外,蔚来想提出的是另一种行业效率命题:智能电动汽车不能无限复杂下去,越往后,标准化和模块化反而越重要。

回到「新车死亡谷效应」这个话题上来,宏观上固然是现在汽车品牌太多,行业处于变革期,大家争先恐后求一个生存权,于是出现了技术迭代快,车型更新周期快,车型热销期更快的局面,也出现了重技术轻设计,行业利润率极低的弊端。

当一个企业,把产品规划,品牌规划和技术路线都厘清之后,也许就没有那么多动作变形和病急乱投医,也不会被行业的节奏所左右,而是定义行业的节奏。

某种程度上讲,蔚来 ES8 起到了这样的作用,虽然它在大六座 SUV 里入局不算早,但它是最大的赢家之一,直接逆转了这个品类里纯电对增程的销量劣势。

乐道 L80 和接下来蔚来 ES8 五座版的使命,就是再来重新定义纯电大五座市场。不做模仿者,做变革者的意义在于,变革者拥有更强的生命力。

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大五座 SUV 的纯电拐点与蔚来叙事主线

过去几年,新能源大车的主流叙事基本由增程和插混主导。尤其是在大五座和大六座市场,用户对补能、续航和长途出行仍有顾虑,带油箱的方案更容易被接受。乐道 L90 和蔚来 ES8 去年试图证明,纯电也可以进入大三排 SUV 的主流市场。到了 L80,蔚来和乐道希望把同样的变化推向大五座。

李斌在现场给出了一组关键数据:

去年整个大五座 SUV 市场里纯电动力形式的占比只有 6.4%。那你想想纯电大三排已经到 37% 了。是用户不选择纯电大五座吗?肯定不是,还是因为没有好的产品供应。

他对 L80 的描述是:乐道 L80 就是这样一款大五座 SUV 的革新之作,它就像去年乐道 L90 一样,能够推动整个大五座 SUV 真真正正进入到纯电时代,所以它一样是拐点的风向标。

这句话当然带有产品发布语境下的强烈判断和自我中心,蔚来和乐道希望证明,大五座 SUV 的价值不只是空间大,而是空间带来的生活方式变化。L80 在发布会上演示了大床、餐厨、有宠出行等场景。

并且,李斌还完成了一次逻辑自洽:因为蔚来有换电体系存在,所以对续航没有那么焦虑,所以可以采用中等容量的电池包,比如乐道 L80 标配的是 85 度三元锂电池包,如果追求大电池长续航,可以在同样成本下使用 110 度的磷酸铁锂电池包,但是这样一来车身就重了一两百公斤,违背了蔚来轻量化的追求。

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轻量化和集约化,最终服务的是产品力。李斌总结说:

我们做这些发布会演示主要就是想表达一个问题,我们把它变成床、变成厨房、变成狗狗的 VIP 头等舱,一点不影响行李的收纳空间,它真的变成一个双舱的小房车,以前没有这样的可能性。

至此,我们可以勾勒出蔚来的这样一整套叙事主线,这条主线需要历经上十年才可以完成,涉及到换电补能体系,芯片自研和标准化,技术底层的标准化和模块化,产品能力和用户洞察的能力,以及对原创设计的追求和长线叙事的讲述能力。

也就是叙事主线和产品主线高度统一,即「知行言合一」。



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今年 3 月,苹果制造了 MacBook Neo 这个大爆款,把高质量入门笔记本的价格打到了 4599 元人民币起。

一个半月后,这台搭载 A18 Pro 处理器的入门款 Mac,全年销量从 700 万台追加到了令人难以置信的 1000 万台,交付周期一度排到了 5 个月之后……苹果紧急向鸿海、广达等供应商追加订单。

知名供应链分析师郭明錤给出更刺眼的数字:在全球 Windows 笔记本电脑预计同比衰退超 10% 的大背景下,2026 年 MacBook 系列出货量有望达 2500 万台,同比增长 20%-25%。

这一拳,Windows 阵营的最核心代表英特尔,该如何接住?

在今天,英特尔在中国正式推出第三代酷睿处理器,代号 Wildcat Lake「野猫湖」,并同时启动了联合产业链伙伴的「Firefly 萤火虫计划」。

英特尔的接招,围绕一件事而展开:

将最先进的 Intel 18A 制程,下放给低端,或是入门,或是「主流」——随便你怎么称呼它的价位段。

野猫盯上新的猎物

Wildcat Lake 这个代号,在去年底就已经在业界出现。

今年 CES 期间,英特尔高调发布了主打高端的产品线:酷睿 Ultra Series 3,采用 Panther Lake 架构。同一天,Wildcat Lake 也悄悄披露,你可以将它理解为 Panther Lake 的精简版本。

业界普遍将其视为英特尔为了对标苹果 MacBook Neo 而推出的产品,专攻平价入门级 PC 市场。

「直接对标」这四个字,并不是说说而已。

在 4 月底,英特尔为野猫湖推出的公版参考设计曝光,采用渐变配色、铝合金一体成型机身、窄边框键盘,扬声器开孔环绕在键盘两侧、D 面无出风口——

这种设计语言不需要过多解释,它就是在用苹果惯常的设计语言,去回应苹果本身最受欢迎的多彩配色与铝合金轻薄机身策略。

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在 MacBook Neo 上,苹果做对了一件事:它让整个行业重新意识到,在「内存末日」(RAMmageddon) 的今天,入门价位段成了一座金矿。

用一颗本来进入销库存阶段的 A18 Pro 芯片,配上 8GB 内存和 256GB 存储,开价 4599 元——MacBook Neo 活脱脱成了 MacBook Air 平替。

英特尔,以及整个 Windows PC 阵营不能继续将这个用户群体拱手相让。而这,正是「野猫湖」存在的(几乎)全部理由。

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18A 首次下放到入门段

第三代英特尔酷睿处理器的技术参数并不复杂,CPU 采用 2 个 Cougar Cove 性能核,加上 4 个 Darkmont 超低功耗能效核,总共 6 核 6 线程;GPU 部分配备 2 个 Xe3 核心,NPU 算力最高可达 18TOPS。整机基础 TDP 15W,最高 35W,在无主动散热的笔记本上,甚至可以压低到 11W 运行。

按照英特尔今天提供的官方口径,这颗芯片功耗相比前代降低超过 60%,图形 AI 性能提升了将近 3 倍,平台总算力更是达到了 40TOPS。

当然,考虑到「野猫湖」处理器的 NPU 算力只有 17TOPS,远低于 Windows 阵营的所谓「AI PC」,也即微软官方定义的 Copilot+ PC 40TOPS 的阈值。所以严格来说,野猫湖并不能直接和苹果 A18 Pro 高质量的神经网络引擎,以及统一内存架构,去做横向比较。

话虽这么说,驱动参数量不大的本地小模型,做一些 AI 推理任务,还是绰绰有余的。

以及更有意思的是,谷歌前段时间发布自家的 AI 笔记本电脑「Googlebook」的时候,也确认了和英特尔结盟——Wildcat Lake 被海外业界人士普遍认为将会成为是 Googlebook 的核心平台。

连谷歌都觉得够用,应该没大问题吧?

真正关键之处不在于这些参数,而是在于「野猫湖」用上了 Intel 18A 制程工艺本身。

要知道,过去两代酷睿 Series 1 和 2,一直沿用 Raptor Lake-U 架构和 Intel 7 制程,实质上是 10nm SuperFin 工艺的演进版本。

在主流芯片普遍走向 5nm 甚至 3nm 的当下,技术代际差距已经相当明显。

当 MacBook Neo 用虽然是老库存但货真价实 3nm 工艺的 A18 Pro,杀进四千多元的价位段,英特尔过去那套「靠老制程压低成本」的入门策略已经过时了。

所以,我们很欣慰地看到,英特尔将 18A——2nm 级别的工艺,压到一颗入门芯片上。

这意味着英特尔充分愿意承担初期更高的单位成本,去力保一座不能再丢弃的城池。

系统:手机供应链思路搬到 PC 上

对于守住市场,「Firefly 萤火虫计划」同样重要。英特尔副总裁、中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩如是说:

芯片本身的算力固然重要,但「芯片和系统层面的双重创新」才是这一代主流 PC 体验跃迁的来源。中国区客户端与平台销售业务部总经理宗晔则认为,PC 也正在从工具进化为「智能体验入口」。

根据英特尔提供的内部数据,与上一代相比,「野猫湖」产品的 PCB 面积缩小了 5%,器件数量减少了 7%。同时针对第三代酷睿平台特性制定并推广标准化主板与 I/O 板连接,推动主板核心电路进一步实现模块化、小型化、低功耗化。

这一套打法的精神底色,其实来自于手机。手机行业过去 10 年磨合出的供应链协同方式——元器件高度集成、模块化主板、统一接口标准,被英特尔搬到了入门级 PC 上。

结果,就是更轻、更薄,也更便宜。

参与「Firefly 萤火虫计划」的合作伙伴,包括但不限于华硕、七彩虹、荣耀、惠普、联想等。英特尔预计,全球合作伙伴将陆续推出超过 70 款基于 Wildcat Lake 平台的产品。

目前,荣耀 MagicBook X14 2026 已经率先上架,搭载该平台 Core 5 320 处理器,采用 16GB+512GB 存储配置,定价下探到了 4399 元。

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用户画像:完全对标 MacBook Neo,但还有更多

英特尔列举了 Wildcat Lake 平台产品的 5 类目标用户:辅导孩子作业的家长、全天在校的学生、刚入职场的新人、「一人公司」创业者,以及银发族。

这些用户群体和场景描述本身没什么悬念,但值得注意的是,这个用户画像,和 MacBook Neo 在线下门店主要推荐的人群,几乎是完全重叠。

MacBook Neo 夺走的本来就是入门级 Windows 笔记本电脑的客群,英特尔的接招,就是造出具有更好价值主张的入门级笔记本电脑,再把心智重新抢回来。

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英特尔还反复强调野猫湖平台的本地 AI 推理算力。这对于那些购机预算本就不多,也不太可能付费订阅优质云端模型算力的用户来说,倒也是个正确的思路。

最后,野猫湖看起来像是合格的入门芯片平台,跟 Firefly 萤火虫计划结合起来,也形成了一套颇具诚意的组合拳。轻、薄、便宜的 AI 笔记本,英特尔现在重新回到了这个擂台。

仅剩的悬念,是 OEM 最终能把零售价做到多少。

在 MacBook Neo 的价位上,苹果给到了系统生态、统一内存架构、多种潮流配色等等诸多看头。但英特尔要想把这只野猫放出去,跟苹果大杀四方,光有 18A 工艺和优秀的工业设计是不足够的。

这场仗的真正交战点,大概率不会在技术本身,而是在即将到来的 618 购物节期间,第一批搭载它的笔记本产品,能否真正把供货紧张的 MacBook Neo 杀个七零八落、措手不及。

OpenAI 的两大宿敌 Anthropic 和马斯克,放下心中成见之后终于在月初结盟了。

在此之前,Anthropic 和马斯克的关系并不融洽:今年 2 月,马斯克还在自己的 X 账号指责 A 社「woke」「邪恶」「反人类」(misanthropic),说这家公司「仇视文明」。

事后来看,这次攻击并非马斯克清新脱俗的性格使然,而是 Anthropic 所做的某些事情触碰到他的神经,事出有因。

在此之前,xAI 内部使用 Cursor 工作,但是今年年初员工发现,Claude 模型突然在 xAI 的 Cursor 公司账号里不能使用了。

当时还在 xAI 上班的联合创始人吴宇怀,在全员信里是这么说的:「Anthropic 更新了政策,要求 Cursor 不得向其主要竞争对手提供 Claude 模型调用能力。」

「这是坏消息也是好消息。我们的生产力会被影响,但这也敦促我们开发自己的编码产品和模型。」

后来发生的事情,大家都知道了。xAI 的联创团队悉数跑路,马斯克一气之下对 Cursor 使用了钞能力必杀:

上个月底,SpaceX 和 Cursor 共同宣布,将在编程和知识类工作 AI 模型的训练上,展开前所未有的战略合作;并且,SpaceX 还获得了以 600 亿美元收购 Cursor 的权利,或向后者支付 100 亿美元合作费用。

注意编程这个关键定语,后面还会 call back.

最近,我看了一条 Cursor 早期投资人、Anthropic 大喷子、T3 创始人 Theo Browne 的视频。

本来点进去是看他喷 A 社和 SpaceX 怎么蝇营狗苟,结果没想到,却看到了关于 SpaceX + Cursor 合作的,一个既另类却又极度合理的分析:

不说 600 亿的收购,就只说 100 亿的合作费——Theo 在视频里表示,自己认为「哪怕只是交换到 Cursor 的用户数据,这 100 亿也值回票价了。」

所以是什么数据?如果你也去看 Theo 这条视频,他会讲得非常清楚。但为了节约时间,我们在这里简单概括一下:

我们和 AI 的对话是一来一回的,你提出问题/需求,他给你解答;coding agent 同理,只不过返回的是代码。

一次高质量的对话,整个过程,包括用户提示、模型思考、agent 规划、输出代码、验证——所有这些东西合起来,可以称为一个完整的 Agentic Loop——就成为了高价值的训练数据,再喂给模型去进行强化学习,就能进一步提高模型在实战场景下的表现水准。

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Cursor 有的,SpaceX 想要的,就是这些数据。

可这些数据从哪里来呢?

答案很简单:作为模型厂商,这种高质量数据的最直接来源,只能是你自己开发的 coding agent 产品——也即 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex、Kimi 的 Kimi Code。

现在你应该明白了,为什么被 Anthropic「封号」之后,吴宇怀会在全员信里提出开发 xAI 自己的 coding 产品和模型这件事了。这件事 xAI 在当时已经看清楚了:

没有自己的编码产品,就没有高质量的强化学习数据;没有高质量的数据,就训练不出真正实战能力强的 coding 模型。

虽然有点暴论,但现在我们可以点题了:模型厂商想做出来真正能打的编程模型,做自己的 coding agent 产品是唯一的路径。

3.

大语言模型像个水晶球,用全网的语料训练出来,似乎能够解答万物,但并不代表它在所有问题上都能给出高质量的答案。

用 GitHub 上数以亿计的代码条目训练,当然也能训练出 coding 模型。这是「学习结果」的逻辑,也是没问题的。毕竟编码任务的结果是可以验证的:代码能不能运行,测试能否通过,结果摆在那里。

但是,通往结果的过程,是一个涉及多步骤决策、错误纠正、意图对齐的复杂链条。每一次用户的接受、拒绝、补全、撤销、追问、甚至当模型好几次都搞不定或者完全搞错时的辱骂——都是这一链条上的过程信号。

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强化学习有两种监督方式,一种叫做结果监督,只看最后是否跑通。但是结果监督会催生「奖励黑客」的现象:模型为了能跑通可能写出冗余、脆弱、带逻辑漏洞的代码,但因为测试过了,模型以为自己学对了。

而另一种叫做过程监督,对推理路径上的每一步进行打分。上述这些过程信号,只有在 coding agent 运行环境里才能诞生。GitHub 仓库里只有结果,哪怕是去看单独的提交历史,看 PR,都找不到有效的过程信号。

在缺乏有效、自主可获得的过程信号的时候,一些模型厂商会采用「蒸馏」的方式,这个事情大家应该已经知道了。

蒸馏的逻辑很简单,给同样的输入,老师模型输出什么,学生模型就学着输出什么。但是通过蒸馏,即便可以获取到思维链,得到的仍然更接近于结果,而非被蒸馏的老师模型内部的概率分布。

一旦学生在推理中偏离了老师的轨迹,哪怕一个 token 不符合,都有可能发生偏离。

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这背后是强化学习的基础限制:策略梯度定理要求,优化样本最好由当前正在优化的模型自己去产生。这种数据叫做 on-policy 数据。而通过蒸馏别家模型,在别人的产品里产生的数据,来训练自己模型,都属于 off-policy 数据。模型当然可以从中学到东西,但学不到老师模型内部的概率分布信息。

而像 Cursor 这样自己就是 coding agent 产品的公司,掌握着最真实、有效、高质量的训练数据。Cursor 产品本身,就是 coding 模型在实战环境中的最佳训练场。

我们可以通过 Cursor 年初的「翻车」,来证明这个逻辑。

4.

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结果很快,网友就在公开代码片段里发现了 Kimi 的模型 ID,截图传遍了开发者社群,逼得 Cursor 副总裁 Lee Robinson 出面澄清:「Composer 2 确实是从开源底座出发的。最终模型大约只有 1/4 的算力来自底座,剩下 3/4 是我们自己训出来的。」

几小时后,Cursor 联创 Aman Sanger 也跟着发了一条道歉:「一开始没提 Kimi 底座是个失误。」

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五天后,Cursor 放出了完整的 Composer 2 技术报告,显示底座的确是 Kimi K2.5,授权方则是 Firworks AI,大致流程是在 K2.5 上做训练,再继续做大规模强化学习(RL)。

但关键之处在于,Composer 2 的 RL 是运行在真实的 Cursor 会话当中,使用与生产部署完全相同的工具和 harness。

Cursor 将这套流程叫做「实时强化学习」(real-time RL),也即将模型的 checkpoint 直接部署到 Cursor 生产环境中,观察用户的响应,收集数据,聚合成奖励信号——最快可以每 5 个小时迭代一次模型版本,然后继续部署到 Cursor 里,循环往复。

最极致的案例是 Cursor 的自动化代码补全功能 Tab,每天处理超过 4 亿次请求,每当用户输入字符、移动光标时,模型都会预测下一步动作,如果预测置信度高,则显示建议,用户按下 tab 即接受自动补全。

该功能采用的是在线强化学习,在行业内极具特色。Cursor 可以以极高的频率(最快可达每一个半小时到两小时)更新 Tab 的模型能力给用户,直接在产品内收集 on-policy 数据进行训练。

这种高频、接近实时的反馈回路,让 Tab 可以学习到极其微妙的用户意图。Cursor 方面透露,这种方法让 Tab 建议的拒绝率降低 21%,接受率提高了 28%。

回到 Composer 模型本身。在事情搞清楚了之后,一些 Kimi 员工也删掉了之前吐槽的的推文,Kimi 官方账号发表了祝贺。

一家估值 600 亿美元(基于马斯克给的数字),不做自己的模型基座的 coding agent 应用层公司,仍然可以通过产品自身的数据飞轮,RL 出超越基座模型的专有编程模型。

所以与其说 Cursor 翻了车,不如说这反而是 coding agent 产品重要性的绝佳例证。

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Cursor 在另一篇关于实时 RL 的文章里写到:「(训练编程模型)最大的困难在于建模用户。Composer 的生产环境里不只有执行命令的计算机,还有监督和指导它的人。模拟计算机容易,模拟使用它的人却很难。」

这句话,现正在逐渐成为了在编程模型方面走在前沿的模型厂商之间的共识。如果你去看 benchmark 榜单和用户普遍评价,会发现哪些头部的厂商都在发力做自己的 coding agent/编程产品。区别只在于谁离用户更近。

我们以 SWE-bench、LLM-Stats 等相对权威的榜单为例,Claude、GPT、Gemini、Kimi 等模型基本霸榜前十,清一色都是有自己开发 coding agent 产品(包括 CLI、IDE、集成 coding agent 的桌面客户端)的模型厂商。

在部分榜单上会出现少数反例,如 Meta (Muse Spark)、DeepSeek 等,没有开发自己的 coding agent。

不过你会发现,这些反例模型,在更加接近真实场景、避免污染的更权威 benchmark 上就很难上榜了。以 DeepSeek 为例,它在 SWE-bench bash only 上分数是 70%,排名第九,在 SWE-bench Pro 上分数却掉到了 15% 左右。

OpenRouter 的真实流量数据可以解释这种反差:该平台 2025 年报告显示,Claude token 消费 80% 以上用于编程和技术任务,而 DeepSeek token 消费主要集中于闲聊和角色扮演。

没有自家 coding 产品的厂商,在一些 coding 任务 benchmark 上能挤进头部,但在更难的真实工程 benchmark 上,在用户用 token 消费投票的真实流量中,都会原形毕露。

不仅是 Cursor,Anthropic 在 2025 年 11 月发的一篇论文里,也明确透露自己在做一模一样的事情:「我们在 Anthropic 自家的真实生产编程环境上做训练。」也即 Anthropic 把自己员工使用 Claude Code 的交互数据,反哺给 Claude 模型用来训练。

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5.

在 AI 的演进历程中,生产要素的定义发生了深刻的位移。传统三大核心要素——算力、研究、训练数据,虽然在总量上持续增长,但在结构上已经出现了严重的失衡。

今天的各大 AI 巨头显著提高了在算力上的资本支出 (CapEx),让算力基建成为了当前舆论的主旋律。但实际上,特别是在编程范畴内,随着 GitHub 仓库、StackOverflow 等互联网公开代码数据被基模厂商「竭泽而渔」式地利用,模型在代码生成与逻辑推理上的边界开始逐渐显现。

这也是为什么,行业共识正在逐渐转向一个冉冉升起的新战略高地:

对于任何希望掌握顶级代码能力的模型厂商而言,建立自有的 coding agent 产品早已不再是可选的商业路线,而是确保底层模型可以持续进化的核心生命线。

正如前面 APPSO 论证的那样,单纯学习公开数据等于只学习成功者的结局,却无法了解成功的路径,这绝对不是正确的成功学应该有的样子。在真实的编程环境中,知道发生了什么错误、怎样发生的、如何正确地理解和高效地实践需求等等——了解正确过程的价值,远超于得到正确结果本身。

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只有拥有自己的编码产品,模型厂商才能获取高质量的「过程监督」信号,从而在编码/推理能力的下一阶段竞争中,确保自己仍有技术护城河——

否则就不得不像 SpaceXAI 那样,花钱去跟 coding agent 产品公司去合作。

然而并不是所有模型厂商都跟马斯克一样有钱,以及 2026 年开始的巨头势力划分、结盟与领地的争斗会变得更加激烈,当一家缺乏自主 coding 产品的模型厂商终于回过味来的时候,恐怕已经没有足够的合作伙伴可以挑选,合作的价格也将水涨船高。

美国模型巨头的情况大家普遍比较熟悉了,在此不赘述。APPSO 也注意到,国内的主流模型厂商和 AI 巨头当中,绝大部分都已经在 coding agent 产品上有所布局。

国内巨头公司主要以原生 AI IDE 或 IDE 插件的思路在做:字节跳动去年很早就布局了 TRAE、阿里巴巴的 Qoder、腾讯的 CodeBuddy、百度的文心快码 Comate 等。

AI 小龙公司中,月之暗面是最早开发独立 coding agent 产品的公司,主要以 CLI 界面的 Kimi Code 为主——不过 Kimi 此前有透露过,在原生编程产品这件事上,CLI 不会是终局

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另一种实现思路是模型厂商自行提供 API 服务、Coding Plan。这样,不论用户使用何种 AI 开发环境,模型厂商都可以通过服务器端的 API 记录来获取最大程度接近于原生 coding 产品的过程数据。

但这也只是接近,并非完全相同。核心在于,服务器端 API 的请求-响应日志,与深度继承的产品交互轨迹相比仍有很大差距。

自建产品的厂商(例如 Cursor、Claude 桌面端、Codex)拥有最直接的显式反馈信号,而 API 侧是相对模糊的隐式推断。简单来说,API 侧能看到用户请求和响应,但用户最后是否采纳了这段代码、代码能否跑通、引发了什么样的 bug,API 侧对此是一无所知的。他们无法了解到用户最终行为这一关键的标签,从而无法实现最高质量的强化学习。

形而上来讲,语言即世界,代码即方案。代码可以表达这个世界上绝大多数的任务,代码也会成为头部的放大器,让最顶尖的人才放大数倍的生产力。

只有最顶尖的 coding 模型才配得上最顶尖的人才。如果领先的模型厂商不重视 coding,势必将会掉出第一梯队。

当然,事实上每家模型厂商都不会不重视 coding——而是说,在新的范式下,哪些没有自主可控的原生 coding agent 产品,极有可能逐渐落后于有产品的厂商。

就在前几天,MiniMax 也发布了桌面客户端产品的重大更新:带有全新多 agent 编排架构的 Mavis 功能,并且也让客户端显著改善了对 coding 任务的支持。

此前 MiniMax 只是推出了桌面端,但没有加入原生 coding 和 agent 功能。

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紧接着,在 5 月 15 日,阿里巴巴正式发布了 Qoder 1.0——这个产品从 IDE 的形态正式升级为一个完整的 Agent 产品(阿里的官方叫法是智能体自主开发工作台)。

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与此同时,xAI 的 Grok Build CLI,也终于正式推出了。

没错,就是 xAI 年初被 Anthropic 和 Cursor 封号之后,他们自己捣鼓出来的那个 coding agent.

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这不,又多了好几个现成的案例。

看来,大家都认为 Cursor、Codex 和 Claude 桌面端走在正确的道路上。

6.

把话题从 coding 扩展到 agent 本身,情况也是一样的。

编码任务的轨迹数据,在公开语料中确实还是能找到一些的(比如 GitHub 的提交记录/PR,尽管质量并不高)。但是 agent 任务的轨迹数据,包括并不限于移动和点击鼠标、操控触屏、填写输入框等,却无法在公开语料中找到。

所以我们会看到,即使在 agent 操作的最小实现路径——浏览器插件上,这么个看起来一点都不高端的东西,几乎每家模型厂商都会做自己的。

OpenAI 早在 2025 年 1 月就做了 Operator——与其说它是一个「AI 自动操作浏览器」的产品,不如说本质上就是一个大规模的数据收集装置。每一位试用 Operator 的用户,都在免费为 OpenAI 提供 on-policy 数据。

后续 OpenAI 还衍生出 ChatGPT Agent 以及新版 Codex 桌面端;Anthropic 也是同理;最近 Kimi 不声不响地也做了一个叫做 WebBridge 的项目,其实就是一个浏览器插件。

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即便是在过去两年里动作最克制的中国模型巨头深度求索,也在最近开始展露出对 Agent 的兴趣。

CEO 梁文锋此前接受采访时曾经提到这样的观点:数学和代码是 AGI 天然的试验场,有点像围棋,是一个封闭的、可验证的系统,有可能通过自我学习就能实现很高的智能。

这句话的潜台词,是 DeepSeek 一直把 coding、Agent 当研究试验场,而非商业化方向。

但是在今年 3 月,DeepSeek 一次性放出了十几个 Agent 相关岗位,包括首次出现的模型策略产品经理(Agent 方向)等。当时的 JD 职责涵盖「主导 Agent 评测体系以及训练数据方案的设计」,要求中包括「深度使用 Claude Code、Manus」等产品。

APPSO 注意到,近期深度求索发布了 Agent 产品经理、Harness 产品经理等职位招聘信息——很显然,DeepSeek 要做独立、原生的 Coding/Agent 产品了。

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此前资料显示,DeepSeek V3.2 的训练过程中引入了近两千个合成的 Agent 训练环境和八万多条复杂指令。但是看起来,靠合成的训练数据只能带 DeepSeek 走到这里了,剩下的是合成不出来的部分:真实用户在真实环境里的真实成功和失败,必须靠自家的 agent 产品才能拿到。

DeepSeek 以一种极度克制的方式做了三年模型以及模型产品(直到上个月才终于在官网加入了多模态能力)。但是在今天来看,在编码类任务上,DeepSeek 拿 SOTA 越来越难了,即便此前拿到也会在不久后被超越。

当主力依靠研究的路径支撑不住飞轮的时候,DeepSeek 终于行动了。

7.

最后,我们回到开篇的故事。

根据 The Information 援引知情人士报道,在接受马斯克 600 亿收购/100 亿美元合作的同时,Cursor 表示不会与 xAI 合作开发新的模型,而是仍将聚焦于优化自己的 Composer 模型。

这可能意味着,即便被马斯克买通甚至收购,Cursor 仍然要保留自己数据飞轮的主体性。

数据归属的本身,是最关键的隐藏博弈点。

当所有顶级模型厂商都做了自己的产品,所有顶级产品也都开始训练自己的模型,「模型公司」和「产品公司」之间本就不太清楚的界限,似乎越来越不存在了……

这场博弈也才刚刚开始。

过去几年,20 万级新能源 SUV 市场像一条突然变宽的河道。

一边是家庭用户对空间、续航和舒适性的刚性需求,另一边是智能化、性能化配置不断下放。过去很多只会出现在 30 万元甚至更高价位车型上的配置,如今开始像雨水一样往下渗透。激光雷达、空气悬架、大模型智驾、零重力座椅,这些原本带有「高配」意味的词,正在成为新一轮价格带竞争里的筹码。

肩负着广汽集团高端化重任的昊铂品牌在今年广汽集团重振旗鼓的趋势下,也顺势重新梳理产品架构,昊铂 A800 旗舰轿车前段时间开始上市,用到了乾崑智驾和鸿蒙座舱来增强产品竞争力。

紧接着,面向 20 万价位带的 SUV 昊铂 S600 也来了,提供纯电 660 Max、纯电 660 Max+、增程 230 Max、增程 215 四驱 Ultra+ 四个版本,官方预售价为 20.99 万至 22.99 万元,预售权益价为 18.89 万至 20.89 万元。新车定位为「新豪华智慧运动 SUV」,提供纯电和增程两种动力形式,车身尺寸为 5015×1933×1700mm,轴距 2936mm。

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相比于品牌初创时期的雄心勃勃,昊铂现在显然务实不少,它试图把昊铂 S600 做成一个配置密度很高的样本:性能、智驾、座舱、舒适、安全和权益,几乎都被塞进「满配」这个关键词里。

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昊铂 S600 请了 2 个代言人,一个代言「优雅」,一个代言「运动」

过去提到中大型 SUV,很多人的第一反应是「稳」:空间要大,坐姿要高,后排要舒服,最好还能承担家庭出行里那些琐碎但真实的场景。

比如周五晚上从公司直接出发,后备厢里塞进折叠椅、露营桌、孩子的滑板车和一箱零食;又或者长途返乡时,后排老人希望能把座椅放倒一点,孩子希望看动画,副驾则希望在高速上补一觉。对于这类用户来说,车首先不是一个「驾驶机器」,而是移动客厅、临时休息室,也是家庭生活的第二个容器。

昊铂 S600 没有放弃这部分的诉求,或者说,这些配置已经在国产中高端 SUV 上成为一种基本素养,昊铂 S600 拥有 90% 得房率、750mm 二排腿部空间、5.316 平方米整车玻璃面积,以及 1292L 二排拓展空间;舒适配置上,同级唯一 18 点按摩零重力女王副驾、143° 躺角后排电调座椅、22 扬 ADiGO SOUND 音响、五块双层夹胶静音玻璃等配置也都被纳入其中。

但昊铂 S600 又没有把自己完全包装成一台「沙发车」。

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它的另一面,是更强调姿态和操控的运动属性,所以昊铂又反复出现「跑山王」这个表达,显然昊铂希望把一台五米多长的大尺寸 SUV 做得不那么笨重,让它不只是适合城市通勤和家庭旅行,也能在山路、弯道、高速超车等场景中保留一定的驾驶参与感。

从造型上看,昊铂 S600 采用的是一种前低后高的轿跑溜背姿态,超过 5 米的车长和近 3 米轴距提供了视觉体量,双层鸭尾、宽体车尾、20 英寸运动轮毂等设计元素,则试图削弱中大型 SUV 常见的厚重感,从侧面看它确实不像一般的家用大型 SUV 那样笨重方正,更像是专为年轻家庭所设计。

所以这一次昊铂也请了 2 个代言人,英格兰传奇足球明星迈克尔·欧文作为「运动代言人」,知名演员陈数作为「优雅代言人」,两位代言人分别代表这一款车的一种特质,也是试图同时吸引家用取向和个人运动取向的潜在消费者。

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把四驱、高阶辅助驾驶、双腔空悬都放进 20 万级别

在最高配的增程 215 四驱 Ultra+ 版本上,昊铂 S600 同时提供双电机四驱和双腔空气悬架。昊铂表示,这是行业首次在这一价位段同时放入双电机四驱和双腔空气悬架。另外,昊铂 S600 还全系标配前双叉臂后五连杆独立悬架、SDC 可变阻尼减振器和鹰爪系统 2.0,并提供雪地、湿滑、脱困三种路面辅助模式。

一台大 SUV 在城市高架上并线,需要车身跟随方向盘动作,而不是像大船一样慢半拍;周末跑山时,连续弯道考验的是侧倾控制和车身收敛;雨天压过积水路面,轮胎抓地力和车身稳定系统要在驾驶者还没反应过来之前,先把车身姿态拉回来。在这些场景下,双腔空悬能够有效提升驾驶体验和驾驶信心。

动力部分,昊铂 S600 提供纯电和增程双动力。其中增程四驱版综合功率达到 370kW,满电零百加速 4.3 秒,亏电零百加速 5.6 秒。广汽星源增程技术的持续发电功率为 85kW,官方还提到新车在亏电状态下可实现 165km/h 速度持续刷圈 2 小时,亏电极速 193km/h。

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增程车过去最容易被质疑的地方,在于「满电一条龙,亏电一条虫」,电量充足时像电车,电量不足后则容易出现动力衰减、油耗升高、发动机噪音变大等问题。昊铂 S600 对 85kW 持续发电功率和亏电性能的强调,其实是在回应这个痛点,一台增程 SUV 不能只在发布会数据里快,也要在长途、高速、爬坡和亏电场景下保持基本的体面。

在智能化层面,昊铂 S600 的策略也比较直接:尽量把高阶配置做成全系标配。

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新车全系标配激光雷达、高通 SA8650 智驾芯片、27 个高精度感知单元,并搭载融合 Momenta R6 强化学习大模型的广汽星灵智行 ADiGO GSD 3.0,支持城区和高速快速路场景。资料还提到,昊铂 S600 下半年将首批升级 Momenta R7 强化学习世界模型。

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智能座舱方面,新车搭载高通 8295P 座舱芯片、17.3 英寸 3K 中控屏、27 英寸 W-HUD,并内置 11 个 AI 智能体。相比过去车机只负责导航、音乐和语音控制,现在的座舱正在变得更像一个移动终端:它不仅要响应指令,还要理解场景,甚至提前知道用户在车里可能需要什么。

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下班后坐进车里,导航自动给出回家路线,HUD 把车道级信息投到视线前方,孩子坐在后排看动画,车机根据车内温度和空气质量调整新风,座椅按摩开始工作……这些在新能源汽车上可以实现的体验,对于从 20 万元档位传统燃油车换购过来的用户来说,无疑是跃升式的。

广汽集团有着庞大的用户基本盘,这些人群想要增购换购新能源车型的话,广汽自然希望用产品承接他们的需求。就像 AI 说的那样,我在这里,不偏不绕,不躲不逃,稳稳接住你。

某种程度上来说,过去几年广汽集团新能源产品的建设,过于重视 B 端,对 C 端用户的吸引力不够,并没有「稳稳接住」用户的需求。

对消费者来说,20 万级新能源 SUV 已经足够拥挤,智己 LS6、极氪 7X、小鹏 G7 等车型都在这个区间形成压力。昊铂 S600 要突围,关键命题并不是「它是不是拥有很多配置」,而是这些配置能否被组织成一种清晰的用车体验被感知到:城市里安静从容,山路上不显笨重,长途时不焦虑,家人坐进去愿意放松,驾驶者开起来也不觉得无聊。

龙虾之父一个月消耗 6030 亿 Token,总花费金额高达九百万人民币。

移动联通电信,三大运营商都在推 Token 套餐,199 送千兆宽带还有 1 亿 Token,了解一下?

从硅谷到国内大厂,Tokenmaxxing 成为公司的主流,谁消耗 Token 多,谁就是 AI 时代的好员工。

00 后校友向母校捐赠 20 亿 Token,被网友调侃按 DeepSeek 5 元/亿 Token 计算,只要 100 元。

▲图片来自新浪财经

Token 在半年内完成了一次身份跃迁:从技术术语,到 KPI,到话费套餐,到捐赠货币。它成了 AI 时代的「度量衡」,唯一的问题是,没人说得清它到底在度量什么。

我们自己买 Token,用公司的 Token,部署了一堆 Agent,代码、论文、周报都是 Token 烧出来的。

而另一边是,大厂的员工由于 Token 消耗排行榜的原因,开始拿着公司的 Token 处理私事、玩游戏、开发数十个没什么用的子 Agent 来提升自己的排名。

「回报」这件事很难量化,但「使用量」可以量化。

于是所有人都选择了那个容易量化的东西。这不是 AI 时代的新问题,这是管理学的老病。

用 AI 消灭狗屁工作的公司,正在制造新型狗屁工作

亚马逊,那个裁员裁到大动脉,把自己的网站都变成 404 的小狗,最近又被爆出了新的「笑料」。

原本被寄予厚望、用来消灭「狗屁工作」的 AI,最终却沦为制造新型「狗屁工作」的源泉。

据《金融时报》报道,为了逼迫员工拥抱 AI,亚马逊搞出了一个极其复古的管理手段:「Token 消耗排行榜」,追踪每个员工的用量。

公司强制要求超过 80% 的开发者每周必须完成 AI 使用指标,甚至将消耗 Token 的数量作为考核标准。

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▲图片来源:The Information

打工人的反应也很直接,既然公司用这种指标来考核,大家干脆用魔法打败魔法,开启了「Tokenmaxxing(最大化消耗 Token)」战术。

刚好亚马逊内部上线了一个叫 MeshClaw 的 AI Agent,它能发起代码部署、整理邮件、操控 Slack。公司内部备忘录里描述它是:「它在夜间做梦来整合白天所学,在你开会时监控你的部署,在你醒来前替你分类邮件。」

于是 MeshClaw 就成了一个刷排行榜的工具。开发者开始用它来规划旅行、处理私人邮件、让 AI 分析产品经理在 Slack 上说的蠢话。

在职场匿名社区 Team Blind(一个面向 Google 和苹果等公司认证员工的留言板)上,一位亚马逊员工的发言被疯狂点赞。

我疯狂燃烧 Token,就是为了骂我的产品经理。每当他在 Slack 里说屁话,我就把聊天记录扔给 AI,启动 10 个子智能体去全方位深度分析并吐槽他。这绝对是 GPU 算力的完美用途。

亚马逊在回复《金融时报》时提到,MeshClaw「每天帮助数千名员工自动化重复性工作」,公司「致力于负责任地部署生成式 AI」。同时,公司表示 Token 统计数据不会用于绩效评估。

但员工的说法是:「经理在看这个数据。当他们追踪用量时,就会制造扭曲的激励,有些人在这上面很有竞争心。」

公司说不算 KPI,但经理偷偷在看。这和大厂说「年终奖与 996 无关」是同一个套路。

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不只是亚马逊,Meta 员工也在做同样的事。

早在四月份,The Information 就曾报道,Meta 公司的一名员工利用内部数据,在公司内网创建了一个仪表盘,让同事们可以竞争成为公司排名第一的 AI Token 用户。

这份排行榜汇总了超过 85000 名 Meta 员工的人工智能使用情况,并列出了排名前 250 位的超级用户,其中扎克伯格没能进入前 250 名。

而这份排行榜在两天后就下架了,Meta 在回应媒体查询时发声明,「该员工自行决定撤下仪表盘;Meta 并未要求采取此行动。」

当你笑完这份排行榜的不合理之处,转念一想就会发现,这其实是大多数公司的现状。还没想好 AI 怎么发挥作用,但是就先裁员了;还没想好 Token 怎么用,就匆忙把它作为生产力的衡量工具。

一个月 6000 亿 Token 烧出了什么

Token 消耗排行榜的荒诞还没消化完,更魔幻的事又来了。

三位 00 后校友向母校郑州西亚斯学院捐赠 20 亿 Token,网友按 DeepSeek 的价格算了算,说这就值 100 块。

后来有媒体澄清,这 20 亿 Token 不只是 API 调用量,还包括生成工具使用权和平台积分。但「捐 Token」这件事本身已经够魔幻了。

三位校友说自己实力还不够捐教学楼,所以捐 Token。这个时代的慈善逻辑也在刷新:捐不起楼,捐算力。

Token 存在的价值在刷新,Token 的使用边界也在刷新。

GitHub 前 CEO、现任 Meta 超级智能实验室 CEO Nat Friedman,在一场公开活动上讲了个故事。某天,他的 OpenClaw 判断他喝水不够,他随手给了指令:「不惜一切代价确保我补充足够的水分。」

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▲ 网友的评论是:他是不是喝多了

OpenClaw 很快行动了。它指示他去厨房喝一瓶水,顺带告诉他,正在通过家里的摄像头监控他是否真的去喝了。他照做之后,OpenClaw 发来一张他喝水的截图,附言:「干得好。」

原本只是手机设置一个提醒每日喝水,但现在是 Token 疯狂地燃烧,调用摄像头来为「提醒你喝一杯水」服务。

而当 Token 的消耗不再重要,不需要考虑 Token 的价值和使用边界,我们又会拿他来做点什么。

OpenClaw 最近有意思的事,还得是龙虾之父 Peter Steinberger 周六在 X 的分享,他发了一张 CodexBar 的截图,配文「CodexBar 最新更新让 API 费用显示得更加友好。」

但很快有网友发现这张截图了不起,三十天用了 6030 亿 Token,累计消耗的金额更是达到了 130万美元,约合人民币 930 万。

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评论下面都是各种质疑,交付了多少代码,消耗的 Token 和最终能用的代码之间比例是多少?到目前为止,你做出了什么有用的东西吗?要不是入职 OpenAI,Codex 这 Token 能让你这么消耗吗?

兄弟,你最好拿出点儿价值百万美元的工程师都做不到的东西,不然这可能就是前沿实验室泡沫破裂的开端了。而且这还是补贴价格,我的天。如果是实际成本,价格肯定更高。

龙虾之父在评论区回复了这些声音,他提到如果关掉 Fast Mode,成本就能降 70%。而且,自从 OpenClaw 被 OpenAI 买走之后,负责该项目就只剩下三个成员,他们在 Codex 上运行了 100 个实例。

这些实例会自动处理软件开发流程中的各种问题,像是代码的提交、Bug 修复、功能的更新等。

但是光看 OpenClaw 的更新,真的需要 130 万美元来支撑吗?他又提到自己在做一些除了 OpenClaw 之外的创业项目,以及他是在探索一个问题:如果 Token 成本不重要,软件会怎样被构建。

这个好问题。但 130 万美元花下去之后,他也还没有得到答案。

这可能是 2026 年最贵的一个问号。

即便是有无比丰沛算力的人,现在似乎也不知道这些 Token 可以用来做什么。

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大厂高管们看着财报上巨额的 GPU 采购费,迫切需要向董事会证明这笔钱没白花。既然「重构真实业务流」太难、太慢、太需要魄力,那就退而求其次,去考核「Token 的消耗量」。

员工们甚至一开始就没被问过「你觉得 Token 该怎么用」,他们被问的是「你这周用了多少」。

当一个工具的考核标准是「消耗量」而不是「产出」,它就不再是工具了。它是燃料,唯一的使命就是被烧掉。至于烧完之后驱动了什么,没人真的在意。

因为一旦认真追问,很多人会发现,自己烧掉的那些 Token,和年初裁掉的那些人一样,都没换回任何东西。

我们正在经历的,是一场所有人都假装看懂了规则的游戏。公司假装知道怎么用,员工假装在认真用,投资人假装看到了回报。

唯一真实的,只有不断超支的账单。

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Token 终究会找到它真正的用途,成为真的「新质生产力」。但那一天到来之前,我们在烧掉动辄上亿的 Token 之前,可以问问自己真的有必要吗

茉莉花新闻网

        中国茉莉花革命网始创于2011年2月20日,受阿拉伯之春的感召,大家共同组织、发起了中国茉莉花革命。后由数名义工无偿坚持至今,并发展成为广受翻墙网民欢迎的新闻聚合网站并提供论坛服务。

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