我国首个获批的国产九价HPV疫苗近日正式在黑龙江省投入应用。这款国产九价HPV疫苗使我国成为全球第二个具有独立自主供应高价次HPV疫苗能力的国家。据介绍，该疫苗在核心防护效果中可覆盖约95.4%的宫颈癌致病病毒，其安全性、有效性和免疫原性均与进口疫苗相当，是预防宫颈癌最有效的一级防护手段。（黑龙江日报）

近日，又有多家上市银行获得股东及高管真金白银增持，主要涉及城商行、农商行。值得一提的是，近日市场整体行情波动较大，而A股银行板块却逆势走强，中国银行、工商银行A股再度创出历史新高，中国银行近一个月涨幅13.74%。部分券商分析师认为，四季度以来，银行股调整充分后重新上涨，国有行指数率先再创新高，反映配置盘持续加仓；由于保险、AMC（资产管理公司）、产业资本等资金具有持续配置意愿，银行板块投资仍有多项积极因素支撑。（证券时报）

11月23日，香港特区政府财政司司长陈茂波发表网志称，受到地缘政局的影响，全球投资者都重新评估其资产组合的风险，并调整投资策略、分散风险，香港成为资金避险的安全港。香港银行存款总额继去年上升7%后，今年来进一步上升超过10%至逾19万亿港元；新股集资活动领先全球、财富管理业界蓬勃发展、与世界各地的金融合作也持续深化，这些都反映国际资金垂青香港市场。今年以来多只重磅新股集资，亦吸引了不少来自西方以至中东的基石投资者参加。近来不少来港参会的国际金融领袖，都表示其机构正计划在港增聘人手、扩充规模。（界面）

低空经济作为国家战略性新兴产业，近年来实现跨越式发展，我国已从低空装备技术追赶阶段，逐步迈向局部引领的关键转变。记者从正在江西举行的2025中国航空产业大会上获悉，预计2025年我国低空经济市场规模将达到1.5万亿元，2030年有望突破2万亿元，产业发展呈现强劲增长态势。（央视新闻）

昨天，《直升机索降作业操作指导》《直升机医疗转运及机上操作指导》《直升机舱内物资投送操作指南》等六项航空应急救援领域团体标准在江西景德镇发布，标准系统性填补了相关领域的空白，形成了覆盖“人、机、料、法、环”全要素的操作规范体系。（央视新闻）

波士顿联储行长Susan Collins在暗示可能倾向于维持利率不变的一天后表示，她尚未决定在美联储下次政策会议上如何投票。“我还没有做出决定，我不会在真正参加会议之前做出决定，”Collins周六在波士顿联储年度经济会议间隙对记者表示。“还有数据将公布。”（新浪财经）

36氪获悉，小米公司发言人发文表示，近日网络谣传的所谓“小米汽车工厂内电池产线起火”相关谣言，严正辟谣澄清如下：2024年，小米汽车工厂电池车间的生产设备，在调试优化过程中，操作人员在手动模式下调试操作失误，使得AGV（自动导引车）上托运的电池包与设备发生磕碰，电芯被划伤，从而造成该电池包短路引起明火，火情极小。车间迅速启动处理预案，相关火情被迅速扑灭，未波及其他生产区域，且没有造成人员受伤。向大家特别说明：此次事件确实是生产流程调试工作中的偏差，但并不是电池本身存在设计缺陷、材料问题或制造瑕疵。小米汽车所有车型电池包均坚持超高标准开发，小米SU7、小米YU7电池均满足电池国标相关要求，请广大车主放心。此外，同期网络还流传一则所谓“电池车间事件墙展示”视频，我们一并查证确认：相关图片系2024年初，电池车间相关设备在“最初调试”期间的检测验证问题管理看板，且相关问题在量产阶段之前均已解决。

埃隆·马斯克在20日发文称“星舰（Starship）应能每年向轨道运送约300吉瓦的太阳能人工智能卫星，甚至可能达到500吉瓦。”一博主对此表示，“若以每年300吉瓦（GW/yr）的速度增长，仅需12年就能超过全球当前的总发电量（约3.5太瓦）。”23日，马斯克回应称，“月球制造结合质量投射器，将能实现每年超过100太瓦的（产能/能量输出）。”（新浪财经）

36氪获悉，据天赐材料消息，11月21日，天赐材料位于美国德州贝敦的北美首座电解液工厂正式破土动工。该项目总投资约2亿美元，建成后将形成年产20万吨电解液产能。

在这个被流量裹挟的造车时代，发布会越来越像综艺现场，参数与声量似乎成了衡量一切的标尺。我们见惯了太多的「新物种」和「颠覆者」，但当热度退去，汽车作为出行工具的底色其实从未改变：

它首先需要的是安全与信任。

正如 2014 年，任正非在一次讲话中所说：

大家一定要相信汽车首先必须是汽车，金融必须首先是金融，豆腐必须首先是豆腐…… 别的不能取代汽车，如果能取代，那就是阿拉伯飞毯。

这句话放在今天依旧振聋发聩。

56 岁的东风选择在这个节点，与华为乾崑走到一起。面对智能化转型的浪潮，这位制造业的老兵没有选择单打独斗，而是转身牵手了在底层技术深耕已久的科技巨头——

11 月 20 日，华为乾崑生态大会正式揭幕「奕境」品牌。

这次合作最大的看点，在于它是华为乾崑与央企的首次合作。东风拿出了看家的制造体系，华为乾崑拿出了沉淀多年的数字能力，双方试图在喧嚣的市场中，给家庭用户提供一个扎实的新选择。这件事的分量，或许远超发布一个新品牌本身。

当造车央企牵手华为乾崑

要把奕境这个新名字讲清楚，我们的目光不能只停留在 11 月 20 日这一天。如果你把时间轴拉得足够长，就会发现，有些相遇其实早已埋下伏笔。

几个月前，搭载华为全栈技术的猛士 M817 登场。这辆去无人区撒野的车，恰恰成了华为乾崑最好的试炼场。

市场反馈证明，华为乾崑经得起最严苛的折腾。如果这套系统能在极端工况下不掉链子，那回归到城市道路和家庭场景时，这种技术能力的溢出自然就成了保障。

这就有了今天的新品牌，也就是「奕境」。

为了这个项目，双方都拿出了有些「热切」的投入。在武汉的联合办公区里，奕境与华为乾崑的团队打破了传统的甲乙方壁垒，进行了高频次的深度对齐。

这里发生过很多激烈的争吵。奕境在开发过程中，为了车灯造型上 0.5 毫米的差异，方案被推倒重来了 20 多次。不仅如此，从空调出风口的材质到吹风角度，每一个关乎家人体验的细节，都经过了数百项的打磨优化。

这听起来有些执拗，却颇为真实地反映了两种基因的碰撞。一边是东风对工程制造一丝不苟的严谨，一边是华为乾崑对用户体验近乎偏执的追求。

这种磨合极具挑战，但也很有必要。不同于简单的技术授权模式，奕境引入了华为乾崑的技术，也引入了华为乾崑最先进的 IAS-IPD（集成产品开发）和 IPMS（集成产品营销与服务）、全球严苛的质量标准以及成熟的供应链管理经验。这意味着东风在造好一辆车的同时，也顺带进行了一次组织流程的革新。这种深入骨髓的捆绑，让奕境跳出了简单的拼凑，成为真正融合了制造与智能两种基因的「新物种」。

这种战略节奏在 2025 年明显加速。回顾这一年，双方的合作步履不停：1 月在深圳签署协议正式启航；5 月在武汉全面升级战略——将合作范围一口气扩展至华为乾崑智能驾驶、华为鸿蒙智能座舱和华为乾崑智能车控等核心领域；9 月联合创新实验室揭牌，攻关 AI 泛场景应用。

奕境，聚焦家庭用车的细分市场

把历史的拼图拼完整后，我们还得回到现实，面对一个最直接的问题。在如今这个早已成熟的汽车市场，为什么我们还需要一个奕境？

如果把造车比作塑造一个顶尖的运动员，东风负责的是强健的骨骼、肌肉和心肺功能——这是体能的基础；而华为乾崑负责的则是敏锐的视觉、听觉和神经系统——这是反应的上限。

对于奕境来说，东风提供的不仅仅是那层「底座」，更是作为央企的制造底线。

在家庭用车的语境下，被动安全、车身工艺以及供应链的稳定性，是一切体验的前提。东风不仅拿出了 16000 吨一体化压铸技术、48% 热效率增程器，更基于服务 6000 万用户的底蕴，为电池定下了「零起火」的管控目标。通过 200 余次整车耐久测试，东风试图为家庭用户构建一个坚不可摧的安全空间。

而在制造的底座之上，华为乾崑注入的，则是一种全栈式的能力。从华为乾崑智能驾驶、到华为鸿蒙智能座舱，再到华为乾崑智能车控等核心技术领域，所有的智能化配置都被打通成了一个整体。

而驱动这种全栈融合的，是华为乾崑团队在内部一直践行的一种 ToB ToC 逻辑：他们虽然直接服务的是车企，但最终的目光始终盯着那个握方向盘的人。

当然，华为乾崑带来的改变，最核心的还是在于安全。在传统的造车逻辑里，安全是靠「撞」出来的；而在华为乾崑的逻辑里，安全是可以「算」出来的，其全新 WEWA 架构不仅让辅助驾驶体验更丝滑类人，实现了车位到车位 2.0 和巡泊一体的无缝体验，更在安全性上新增了驾驶员失能辅助、侧向负向障碍物检测等多重守护。

这可不是纸上谈兵。截至 2025 年 10 月，华为乾崑智能驾驶累计行驶里程已突破 58 亿公里，成功避免潜在碰撞 317.4 万次。

正是这种「制造」与「全栈能力」的深度咬合，构成了奕境最核心的护城河，也成为它从华为乾崑庞大的朋友圈中脱颖而出的底气。东风在 56 年间锻炼出来的「稳」，加上华为乾崑的「锐」，这种软硬结合的差异化，就是奕境最大的生存空间。它追求的是在「家庭用车」这个综合题上，给出一个没有短板的高分。

奕，是盛大光明的美好；境，是智慧的境界和空间。

奕境这个名字，颇为精确地切中了当下中国家庭的用车需求，既提供了央企制造带来的安全感，又将科技巨头的未来想象落地为实。

明年 4 月，奕境的首款产品将正式登场。在这个喧嚣的时代，或许我们缺的不是一辆更快更炫的车，而是一辆真正能让全家人安心、让出行回归美好的作品。

东风与华为乾崑，正在用时间，慢慢讲好这个关于「境」的故事。

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瑞士经济部长居伊・帕尔梅林（Guy Parmelin）在周六播出的瑞士德语广播电视公司（SRF）采访中表示，美国对瑞士进口商品征收的39%普通关税，或将于12月初降至15%。（新浪财经）

葡萄牙国有控股公司帕布利卡（Parpublica）周六表示，其就国家旗舰航空公司TAP的少数股权仅收到三份意向书，且全部来自欧洲大型航空公司，无一家来自欧盟以外，这一结果未达政府预期。英国航空母公司国际航空集团、法航 - 荷航集团以及德国汉莎航空此前已宣布，已正式提交意向书。（新浪财经）

去中心化这个词在web3十分常见，很多人对此耳熟能详，但是对于很多人来说，去中心化的具体含义到底是什么？它又是通过什么形式表现出来的？与中心化又有什么具体的区别？这里面其实有很多不太容易理解的点，所以今天这期视频，我们将专门就“去中心化”这个概念进行解读。

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2000 亿参数、3 万块人民币、128GB 内存，这台被称作「全球最小超算」的机器，真的能让我们在桌面上跑起大模型吗？

前些天，黄仁勋正式把这台超算送到马斯克手上，而后也亲自去到 OpenAI 总部，送给奥特曼。从 CES 登场到如今落地，这台个人超算终于要来到我们手上。

NVIDIA DGX Spark，一台个人 AI 超级计算机，目标用户是科研人员、数据科学家和学生等，为他们提供高性能桌面级 AI 计算能力，帮助他们完成 AI 模型的开发和创新。

听着很强大，但普通人能想到的玩法，无非还是：

• 本地跑大模型：跟它聊天的内容只留在自己电脑里，绝对安全。
• 本地搞创作：不受限制地生成图片和视频，告别会员和积分。
• 打造私人助理：把自己的资料都喂给它，训练一个只懂你的「贾维斯」。

实际上，DXG Spark GB10 Grace Blackwell 超级芯片的能力，或许可以拓展它的应用场景，但是具体能做些什么？又做得怎么样？3 万块的售价，能租 4000 小时的 A100，你真会把它放在桌上跑跑大模型吗？

我们收集了目前网络上关于 DGX Spark 多个详细评测，试图在我们的实际体验之前，带大家看看这台设备，到底值不值 3 万块。

太长不看版：

1. 性能定位：轻量模型表现出色，1200 亿参数的大模型也能稳稳跑起来。总体水平介于未来的 RTX 5070 和 RTX 5070 Ti 之间。
2. 最大短板：273 GB/s 内存带宽是限制。算力足够，但数据传输慢。体验就像一个脑子转得飞快但说话结巴的人。
3. 邪修玩法：用一台 Mac Studio M3 Ultra 来「辅佐」它。DGX Spark 负责快速思考，Mac Studio 负责流畅表达，强行解决「结巴」问题。
4. 生态丰富：官方提供了超过 20 种开箱即用的玩法，从生成视频到搭建多智能体助手，AI全家桶都给你配齐了。

只比 Mac Mini 强一点点？

话不多说，先看数据。

DGX Spark 对比 Mac Mini M4 Pro 还是要强上不少，尤其是在 Prefill 阶段。但是在 Decode 阶段，优势就没有这么明显了。Mac Mini M4 Pro 在 DeepSeek R1 开源模型上的 TPS 能做到 17.8，而 DGX Spark 也才 33.1。

快速做个名词解释，来看看 AI 推理的两个阶段到底是什么

简单来说，当我们在 AI 聊天框里输入问题，模型生成答案的过程可以分为两个关键步骤：

1. Prefill（预填充/阅读理解阶段）

AI 拿到我们的问题后，快速阅读和理解你输入的每一个字（即提示词）。

这个阶段处理得越快，我们等待 AI 吐出第一个字的时间就越短，也就是常用来宣传 AI 能力的指标，首字响应时间，TTFT（Time To First Token, TTFT） 越短。

2. Decode（解码/生成答案阶段）

就像 AI 已经想好了答案，开始逐字逐句地打字输出给我们。

决定 AI 打字的速度，也就是我们常说的 TPS（每秒生成词元数）。这个数值越高，我们看到答案完整显示的速度就越快。

Tips：什么是 TPS？

TPS 是 Token Per Second（每秒处理词元数）的简称，可以理解为 AI 的工作效率或打字速度。

Prefill 阶段的 TPS： 代表 AI 读懂问题的速度。

Decode 阶段的 TPS： 代表 AI 给我们生成答案的速度。

所以 DGX Spark 在给我们回答时，第一个字很快能出来，但是后续它的打字速度，很慢。要知道，Mac Mini M4 Pro 的价格才 10999 元，24GB 统一内存的版本。

为什么会这样？这项测试是由大模型竞技场的团队 LMSYS，在他们的 SGLang 项目和 Ollama 上，选择上图中六个不同的设备，运行多个开源大语言模型完成的。

测试的项目包括了 1200 亿参数的本地大模型，也有 80 亿的较小模型，此外 Batch Size 批次大小和 SGLang 与 Ollama 两种框架的差别，都会对 DGX Spark 的表现，产生不同的影响。

例如，评测团队提到，DGX Spark 在批次大小为 1 时，每秒解码的次元数只有 20 个，但是当批次大小设置为 32，每秒解码词元上升到 370。一般说，批次大小设置越大，每次要处理的内容越多，对 GPU 的性能要求越高。

而 DGX Spark 的 AI 能力，根据其所采用的 GB10 Grace Blackwell 芯片架构，以及 1 PFLOP 的稀疏 FP4 张量的性能，定位是在 RTX 5070 和 RTX 5070 Ti 之间。

所以开头那张显示结果的图，其实并不能全面的展示 DGX Spark 的能力，因为它平均了所有模型测试的结果。但不同批次大小的模型推理、以及不同参数的模型，它最终展示出的性能，都会有所不同。

综合来看，DGX Spark 的优点是：

• 算力强：能处理大批量任务，AI 核心能力在 RTX 5070 级别。
• 内存大：128GB 的海量内存，让它能轻松运行千亿级别的大模型。

但它的短板，致命且清晰——带宽。

Prefill 阶段拼的是算力（脑子快不快），Decode 阶段拼的则是带宽（嘴巴快不快）。

DGX Spark 的问题就是：脑子（算力）很快，但嘴巴（带宽）跟不上。

打个比方，它的数据通道就像一根细水管：

• DGX Spark 用的内存是 LPDDR5X（手机和笔记本电脑常用），带宽只有 273 GB/s。
• 作为对比，高端游戏显卡 RTX 5090 用的 GDDR7 内存，带宽高达 1800 GB/s，那是一根消防水管。

这就是为什么 DGX Spark 在打字阶段（Decode）表现平平的根本原因。

LMSYS 将评测的详细结果放在了 Google 文档中，我们把数据交给 Kimi 智能体，得到了一份详细的可视化报告，原始数据的预览，也可以点击 Kimi 预览报告下载选项获取。

带宽限制？连接一台 Mac Studio 破解

带宽是短板，但已经有更极客的团队，找到了榨干 DGX Spark 全部算力的方法，那就是找一个带宽更快的桌面设备，Mac Studio M3 Ultra，利用其 819 GB/s 的速度，把大模型的推理速度愣是整体提升了 2.8 倍。

拿到两台 DGX Spark 早期访问权限的 EXO Lab，就直接把大模型推理的 Prefill 和 Decode 两个阶段，分别给了 DGX Spark 和 Mac Studio 来承担，这又叫做 PD 分离。

和我们之前介绍的预填充、解码两个阶段一样，一个依赖算力，一个依赖带宽。如上图所示，黄色代表预填充阶段，它决定着 TTFT，首个次元生成时间；而蓝色代表解码阶段，它决定了 TPS，每秒生成的词元数。

但 PD 分离的实现也不并不简单，EXO 团队要解决的还有一个问题，如何将 DGX Spark 设备上，预填充阶段生成的内容（KV 缓存），传输到处理解码的设备上。

这部分数据量很大，如果两台设备之间，传输时间太长，甚至可能会抵消性能提升的效果。

EXO 的答案是：流水线式分层计算与传输。DGX Spark 在处理第一层预填充时，计算出的 KV 缓存会立即开始传输给 Mac Studio，而 DGX Spark 则继续进行第二层的预填充工作。

这种分层流水线的方式，能让计算和数据传输的时间完全重叠。最终，当所有层的预填充完成，Mac Studio 已经拿到完整的 KV 缓存，可以立即开始解码。

虽然这套方案，在某种程度上解决了 DGX Spark 带宽限制的问题，提升了 3 倍的速度，但是费用也涨了 3 倍。两台 DGX Spark 和一台 Mac Studio M3 Ultra 的费用，快接近 10 万元人民币。

如果还是用来跑一个本地大模型，未免太过于杀鸡用牛刀。

性能评测之外，还能做些什么

273 GB/s 的带宽，也并不是 DGX Spark 的全部，128GB 的统一内存，用在数据中心级别的 GB10 架构显卡，支持每秒一千万亿次计算（1 Petaflop），以及桌面级设计，都有机会拓展它的应用场景。

我们在 YouTube 上找了一些博主的开箱和上手体验视频，一起看看这台优点和短板都很明显的设备，可以做点什么。

本地 AI 视频生成

生文模型现在基本上都免费使用，但是生视频的模型，大多数都需要充值会员，或者积分制。

博主 BijianBowen 利用 ComfyUI 框架，以及阿里的 Wan 2.2 14B 文本到视频模型，直接根据 DXG Spark 官方的 Playbooks（操作指南），配置了一个视频生成项目。

在视频生成过程中，他提到即使命令后显示 GPU 的温度已经达到了 60-70 摄氏度，但是听不到一点噪音，风扇转动的声音也没有。

除了用在视频生成和图像生成的 ComfyUI 提供了在 DGX Spark 上操作的指南，还有在本地运行大模型的桌面工具 LM Studio，也发布了博客提到支持 DGX Spark。

工具调用，搭建多智能体聊天机器人

Level1Techs 分享了自己用 DGX Spark 并行运行，多个 LLMs 和 VLMs，来实现智能体之间的交互。

得益于 128GB 的大内存，他可以选择 1200 亿参数的 GPT-OSS、67 亿的 DeepSeek-Coder、以及 Qwen3-Embedding-4B 和 Qwen2.5-VL:7B-Instruct 四个模型，来处理不同的任务。

这个项目也是 Nvidia 官方提供的指南，在他们官网，提供了超过 20 种玩法，并且每一种用法，都给出了预计需要的时间，以及详细的步骤。

像是搭建一个文本到知识图谱的系统，把非结构化文本文档，转换为结构化知识结点。

视频搜索和摘要总结。

我们在 Reddit 上也发现一些拿到了 DGX Spark 的用户，开启了 AMA（Ask Me Anything） 活动。博主分享了自己的测试结果，同样提到 AI 能力对标 RTX 5070。还有有人问，是否可以运行一波 Karpathy 新推出的 nanochat 项目。

后续应该还会有更多 DGX Spark 的基准测试结果，和更全面的使用指南更新，APPSO 的 DGX Spark 正快马加鞭赶来。

DGX Spark 的存在，看起来更像是 AI 狂飙时代下的一个实验，一台数据中心级算力的桌面机器，试探着我们对本地 AI 的幻想边界。

真正的问题除了 DGX Spark 能不能跑，还有当我们每个人都能拥有一台超算时，我们可以拿它做什么。

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The Information 今天独家报道了上个月，奥特曼在 OpenAI 内部发的备忘录，里面提到奥特曼说，Google 在 AI 领域的最新进展，可能会给公司带来一些暂时的经济阻力。

现在看来，不是可能有阻力，是已经感受到了压力了。互联网时代就是老大哥的 Google，很明显要把 OpenAI 拉下来，继续做 AI 时代的 No.1。

Gemini 3.0 Pro 的热度还没散去，宇宙「最强」图像模型 Nano Banana Pro，就水灵灵地端上来了。

距离出场就惊艳到大家的第一代版本，才刚刚过去了三个月不到。

这次的更新，一致性保持更强、世界知识也同步到 Gemini 3.0 Pro，多模态理解和推理能力都得到了大幅度的提升。

之前的桌面手办放到现在都成了「图一乐」，如今的 Nano Banana Pro 升级方向更加明确地，往效率工具上靠近，网友们拿它创建和编辑各种复杂的视觉效果，生成内容准确、布局优雅的信息图表。

我们挖掘了多个网上热门的玩法，和 Google 官方给出的使用指南，来榨干 Nano Banana Pro 的全部能力。

把文章转成风格化的信息图

由于长文本渲染的能力增强，目前网上热门的测试，都是生成各种各样的信息图，有密密麻麻的知识解说类，还有写满一黑板、一墙壁的经典古诗词，或者数学题解答等等。

例如下面这个把我们输入的文字，原封不动的转成一本杂志的内容。

还有网友直接丢给他一个 Markdown 文档或者 PDF，然后跟 Nano Banana Pro 说，将这个文档转成信息图，就得到了一个设计友好、信息准确的图片。

评论区都在说，插画师的时代，是不是也要结束了。

因为 Nano Banana Pro 现在能使用谷歌搜索，并且推理和理解能力都有了大的提升，所以在生成信息图上，如果没有太严格的要求，直接告诉它要做一个什么主体的信息图就能实现，不需要纠结太多提示词的结构。

例如，当我们要他生成明年的节假日信息时，我看到 Gemini 里面给我的回复，有明确的使用 Google 搜索获取的信息结果，即多个官方的公告网页链接。

还有很多好看的信息图测试，网友们的提示词也比较简单，基本上都是「帮我生成一个xx的信息图」。

一张有趣的繁忙城镇信息图，展示动物们在繁忙城镇中上班的情景，并介绍它们从事的不同工作。

一张 Stephen Biesty 风格的双层神经网络图。

这位网友还把这张图片丢给 Google 的 Veo 3.1，让它动了起来。

将内容繁杂的文档，转换成清晰、可扫描的白板式信息图。

生成精彩的连环画

结合长文本渲染和强大的一致性保持，除了渲染文本较多的信息图，Nano Banana Pro 用来制作连环画是再合适不过，并且，它现在支持在一次请求中，生成多张照片。

有网友只是上传了一张图片，然后输入「根据这张图片创作并绘制一个多格漫画」的提示词，就得到了多张自己写好剧情的漫画，并且他还在继续更新后续的情节。

还有只是提示说，生成几页以某个人的生活为主角的漫画。Nano Banana Pro 就能启用网络搜索，检索这个人的信息，还找到了他的 X 账号，根据他的 X 账号发布的内容信息来生成漫画。

如果你也有公开的社交媒体平台，不妨试试让 nano banana 也生成过去一周你的生活漫画。

我们试了试让 Nano Banana Pro 生成马斯克和奥特曼的生活漫画，在 Gemini 网页版里，它一次性给了我们三张图片，漫画的内容可以看出，它确实是有世界知识在的。

至于之前一代的 Nano Banana 玩的那些一致性，现在的 Pro 版本一样表现出色。像是给一个模特穿上不同的衣服，保持模特和衣服不变；还有像是把一些 Logo 放到不同的周边上，或者对现有的产品图，进行一些小元素的替换，Nano Banana Pro 的表现都很好。

在 Google AI Studio 的官方案例中，也给出了多个信息图生成、和漫画制作的实例，它们搭建了多个利用 Nano Banana Pro 模型的项目。

其中一个是我们只需要上传一个文章链接，他就能生成四种不同风格的信息图，包括趣味型、简洁型、暗黑科技风和现代编辑部风。还有只是丢给它一个模糊的概念，或者一个主题，就能为我们生成一张风格迥异的信息图。

4K 壁纸的生成，街机游戏的真人体验，以及更符合品牌使用的各种 Logo 贴图小工具等，在 Google AI Studio 上都有提供现成的项目。

我们用「无限英雄」这个小项目生成一段马斯克和奥特曼的连环画，在预览连环画的过程中，我们还能选择剧情的走向，来决定接下来的漫画内容。

不过目前 Nano Banana Pro 模型 API 并不是免费调用，所以 AI Studio 的这六个项目，都需要绑定支付方式才能使用。

但是，这些项目都提供了源代码，我们可以在他们的基础上进行修改。通过查看背后的代码，也能看到背后的提示词。

我们提取了其中一个项目的提示词，即输入链接生成四种风格的信息图。

首先我们可以使用下面的提示词，来对网页链接的内容进行总结，将其中的 ${url} 替换为实际的，需要分析的文章链接。${language} 则可以直接替换为 Chinese，以中文呈现。

You are an expert Information Designer. Your goal is to extract the essential structure from a web page to create a clear, educational infographic.
Analyze the content at this URL: ${url}
TARGET LANGUAGE: ${language}.
Provide a structured breakdown specifically designed for visual representation in ${language}:
1. INFOGRAPHIC HEADLINE: The core topic in 5 words or less (in ${language}).
2. KEY TAKEAWAYS: The 3 to 5 most important distinct points, steps, or facts (in ${language}). THESE WILL BE THE MAIN SECTIONS OF THE IMAGE.
3. SUPPORTING DATA: Any specific numbers, percentages, or very short quotes that add credibility.
4. VISUAL METAPHOR IDEA: Suggest ONE simple visual concept that best fits this content (e.g., “a roadmap with milestones”, “a funnel”, “three contrasting pillars”, “a circular flowchart”).
Keep the output concise and focused purely on what should be ON the infographic. Ensure all content is in ${language}.

得到这一部分的文章总结后，我们就可以开始图像生成。

Create a professional, high-quality educational infographic based strictly on this structured content plan:
${structuralSummary}
VISUAL DESIGN RULES:
– ${styleGuidelines}
– LANGUAGE: The text within the infographic MUST be written in ${language}.
– LAYOUT: MUST follow the “VISUAL METAPHOR IDEA” from the plan above if one was provided.
– TYPOGRAPHY: Clean, highly readable sans-serif fonts. The “INFOGRAPHIC HEADLINE” must be prominent at the top.
– CONTENT: Use the actual text from “KEY TAKEAWAYS” in the image. Do not use placeholder text like Lorem Ipsum.
– GOAL: The image must be informative and readable as a standalone graphic.

图像生成的提示词比较简单，我们把之前文章链接分析的结果，替换掉其中的 ${structuralSummary} 部分；然后 ${styleGuidelines} 的选择，可以从官方项目中，提到的四种风格里面任选一个。

有趣且充满玩乐的风格 Fun & Playful：styleGuidelines = STYLE: Fun, playful, vibrant 2D vector illustrations. Use bright colors, rounded shapes, and a friendly tone.

简约极简风格 Clean Minimalist：styleGuidelines = STYLE: Ultra-minimalist. Lots of whitespace, thin lines, limited color palette (1-2 accent colors max). Very sophisticated and airy.

深色模式科技风Dark Mode Tech：styleGuidelines = STYLE: Dark mode technical aesthetic. Dark slate/black background with bright, glowing accent colors (cyan, lime green) for data points.

现代编辑风 Modern Editorial：styleGuidelines = STYLE: Modern, flat vector illustration style. Clean, professional, and editorial (like a high-end tech magazine). Cohesive, mature color palette.

照着这种方法，我们把 Nano Banana Pro 发布的那篇文章丢给 Gemini，得到了下面这几张信息图。

官方下场，7 个生图技巧

除了用这种已经写好的提示词，Google 也是煞费苦心给了一份详细的 Nano Banana Pro 使用技巧，一方面是生怕我们不会操作，导致对模型的误会。另一方面，其实 Google 是希望 Nano Banana Pro 不单只是一个用来玩玩的生图模型，他们真的期待能提升我们的生产力。

提示词的重要性，对于要获取精准控制的内容来说，除了模型自身的能力，剩下的决定因素就是它了。Google 再一次提到，一个好的提示词，要明确的包括主题、构图、动作、地点、风格、和编辑说明。

用简短的语言描述画面的主体，例如，具体说明图片中的人或物是什么？在构图上，告诉模型，照片是如何取景的？是特写、广角镜头、低角度镜头、还是人像镜头等。

接下来是描述动作，画面的主体正在发生什么？以及是在哪里发生，描述具体的场景。最后再确定我们想要的照片风格，例如，3D 动画、黑色电影、水彩画、照片写实主义、20 世纪 90 年代产品摄影等，不同的整体美学风格选择。

如果追求更可控的生图效果，Google 还提到了可以进一步完善相机、灯光和格式等细节，精细化提示词的内容。

例如现在的 Nano Banana Pro 支持自定义构图和宽高比，我们可以选择 9:16 竖版海报，21:9 电影宽镜头等画面。

此外，在摄影和灯光细节上，Google 给的参考提示是，像电影摄影师一样指导拍摄，具体的用词可以尽可能专业化，例如，「低角度拍摄，浅景深（f/1.8）、黄金时段逆光，营造长阴影、电影级调色，采用柔和的蓝绿色调」；等提示词用语。

在针对文本处理任务时，需要明确说明，某段文本的内容和显示位置，以及这段文本对应的字体。针对图表信息图，要在提示词里面，明确告诉模型对准确性的要求，并且确保自己的输入时正确的。

涉及到多图参考和图像编辑，需要明确告知模型每张图片的作用，以及具体需要编辑的地方。

掌握了提示词公式只是基础，接下来就是一些官方推荐的，Nano Banana Pro 具体的应用场景。

1、让 AI 真的「写字」，而不是画鬼画符。以前 AI 画图最怕出现文字，出来的都是乱码，新模型在文字渲染上有了巨大提升。我们可以直接要求它生成海报标题、复杂的图表、或者详细的模型说明。

2、它是懂物理和历史的。基于 Gemini 3 的推理能力，这个模型拥有更丰富的世界知识，它可以生成逻辑严密的图表，或符合历史事实的场景。

3、最多支持 14 张图！超级融合大法。这大概是新模型最强悍的功能之一。它允许我们输入 6 到 14 张（具体数量可以要看不同的平台）完全不相关的图片，让 AI 将它们融合创造出全新的画面。

利用多图输入功能，我们可以让同一个角色，在不同场景中保持面部和特征的一致性，甚至是在群像中也能保持相似度。这非常适合去做一些连环画或者分镜。

4、精确调整大小。尝试不同的宽高比，并在各种产品上生成 1K、2K 或 4K 分辨率的清晰视觉效果。

5、「指哪打哪」的精准修图。Google 把这叫做工作室级别的控制编辑，实现更专业的效果。

6、品牌设计神器：自动贴图。对于设计师来说，和初代 nano banana 相比，它的一致性保持能力更强。品牌公司可以让 AI 将对应 Logo、图案或艺术作品印在 3D 物体上，同时贴上去的 Logo，会自动调整到原图自然的光影和纹理。

7、跨语言无缝翻译，它不仅是一个生图工具，还能直接「翻译」图片里的文字。

虽然 Nano Banana Pro 很强，但在官方文档里，他们也坦诚地列出了一些目前的局限性，大家使用时可以留意一下。主要是一些极小的文字渲染、复杂的拼写有时还是会出错。

另外，如果你用它生成数据图表或信息图，他们也提醒，一定要人工核对数据。AI 虽然有逻辑，但偶尔也会一本正经地胡说八道，毕竟 AI 幻觉有多严重，我们都有目共睹。

最后是在进行一些极其复杂的光照改变，或图像融合时，生成的图片，偶尔会出现不自然的伪影。

目前该模型已在 Gemini App 和 Gemin 网页版上线，而在 AI Studio 和 Vertex 平台则需要使用付费 API 才可以体验。

我们还搜集了一些能点开即用的平台，不需要付费订阅，和复杂的网络设置。

• 海螺 AI（国内版 hailuoai.com，国际版 hailuoai.video）
• Flowith（flowith.io、flowtith.net）
• PixVerse（国内版 pai.video，国际版 pixverse.ai）
• youmind.com（限时免费一周，注册就可用）
• lovart.ai
• banana.listenhub.ai
• higgsfield.ai/image/nano_banana_2（免费用户每个月有 10 积分，每张 Nano Banana Pro 图片消耗两个积分）

感兴趣的朋友，不妨拿着上面的公式去试一试，新鲜有趣的玩法也欢迎在留言区评论。

最后，小彩蛋一个，The Beatles 这张经典的专辑封面照片，奥特曼、马斯克、老黄和小扎都来我们未来社「拍摄」了同款，这周末的 APPSO AIDONE 活动，你确定不来看看吗？

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受牛肉加工业务亏损影响，当地时间21日，美国泰森食品公司发布公告称，将关闭位于内布拉斯加州的一家大型牛肉加工厂，还计划缩小得克萨斯州一家牛肉加工厂的生产规模。泰森此次业务调整影响两个工厂大约5000个工作岗位。《华尔街日报》报道称，泰森是美国四大肉类加工公司中首家关闭主要牛肉加工厂的公司，其最新财报显示，2025财年牛肉加工是唯一亏损的业务部门，调整后的营业亏损为4.26亿美元。（财联社）

美联储柯林斯表示，继续认为通胀方面存在风险，温和限制性的政策有助于确保通胀下降。目前对美联储而言是复杂时期，政策观点存在差异并不令人意外。仍认为有理由对12月降息持谨慎态度。（财联社）

11月22日，在2025中国“5G+”工业互联网大会上，工业和信息化部正式启动我国卫星物联网业务商用试验，此次商用试验期为两年，目标通过开展卫星物联网业务商用试验，丰富卫星通信市场供给，支撑商业航天、低空经济等新兴产业安全健康发展。据数据宝统计，根据5家及以上机构一致预测，2025年—2027年净利润增速均有望超20%的卫星通信概念股有15只。这15只高增长潜力股中，以当前的股价与机构一致预测目标价相比，12股上涨空间超过30%。（证券时报）

快过 ChatGPT！灵光上线 4 天下载突破 100 万

11 月 22 日消息，蚂蚁灵光上线 4 天下载量突破 100 万，冲上 App Store 中国区免费榜第六。

灵光首个百万下载速度超过 ChatGPT、Sora2、DeepSeek 等全球主流 AI 产品，成为 2025 年底表现最亮眼的一款通用 AI 助手。中国 AI 再一次跑出全球速度。（来源：TechWeb）

Gmail 被指「拿用户邮件训练 AI」，谷歌否认

近期有多个社交媒体帖子和文章声称，谷歌已更改的政策为使用用户的 Gmail 消息和附件来训练 AI 模型「大开绿灯」，且唯一的退出方法是禁用类似拼写检查的「智能功能」。

据外媒 The Verge 今日报道，谷歌开始对关于其政策变动的误解予以澄清。谷歌发言人珍妮・汤姆森表示，「这些报道并不准确——我们没有更改任何设置，Gmail 智能功能已经存在多年，我们不会将用户的 Gmail 内容用于训练 Gemini AI 模型。」（来源：IT 之家）

 

蔚来李斌：firefly 萤火虫国内达成 3 万台交付里程碑

在近日开幕的 2025 广州车展期间，蔚来汽车 CEO 李斌宣布，firefly 萤火虫于本月迎来第 3 万名国内用户。同时，该车的右舵版本整装待发，即将登陆新加坡和泰国市场。

firefly 萤火虫也已进入荷兰、挪威、比利时、丹麦、希腊、奥地利、葡萄牙等国家，并计划陆续拓展至欧美、东南亚共 17 国市场。

蔚来纯电小车 firefly 萤火虫于今年 4 月 19 日正式上市，官方指导价 11.98~12.58 万元。今年 9 月 27 日，该车迎来第 2 万台交付。（来源：IT 之家）

 

Axiom Space 公司完成「阿尔忒弥斯」登月计划航天服热真空测试

Axiom Space 公司近日发布新闻稿，宣布与 KBR 公司联合完成测试 Axiom 舱外机动单元航天服，旨在支持「阿尔忒弥斯」重返月球计划。

据介绍，这次测试主要聚焦航天服的真空性能，评估该服装在太空极端温度环境下的热性能，并测试服装内置的先进材料表现。

研究员 Russell Ralston 表示，这次测试非常成功，为这款航天服在月球表面执行任务的准备情况提供数据支持。

同时根据官网描述，这款航天服的设计目标是让宇航员至少能在月球南极及永久阴影区至少工作两小时，后续将在 NASA 中性浮力实验室这种进行进阶测试，需要通过 700 小时有人加压考核才能使用。（来源：IT 之家）

 

谷歌搜索 AI 模式不再「纯净」，首批赞助广告已出现

科技媒体 Android Authority 近日发布博文，报道称谷歌已迈出 AI 商业化探索的最新一步，在其搜索服务的「AI 模式」中测试广告功能。

用户格雷格・斯特林（Greg Sterling）在 X 平台发帖，在谷歌的实验性功能平台 Labs 中，进行本地服务查询时率先注意到了广告。

随后，另一位用户布罗迪・克拉克（Brodie Clark）证实，即使在非 Labs 的常规环境中，进行基于服务的查询时也能复现这一情况。这一发现迅速引发了科技圈的关注，标志着此前完全无广告的 AI 搜索体验开始发生改变。

根据已有的截图和用户描述，AI 模式中的广告形式较为清晰。这些广告内容为避免干扰核心信息，被统一放置在 AI 生成回答的底部。同时，每条广告都会带有一个明确的「赞助」（Sponsored）标签，以便用户区分广告与自然的 AI 生成结果。

谷歌发言人表示，目前用户看到的广告属于一项测试，该计划最早在 2025 年 5 月的 Google Marketing Live 活动上就已对外宣布。

该媒体指出，鉴于搜索业务是谷歌最核心的收入来源，将广告整合进新兴的 AI 功能中，是其商业化战略中意料之内的一步。谷歌官方暂未透露关于此项测试及后续推广的更多细节。（来源：IT 之家）

小米王化证实已转岗至小米武汉公司

11 月 22 日消息，小米公关部总经理王化 21 日晚间发布微博证实已转岗至小米武汉总部。

王化强调，「我就是一个正常的轮岗，没有别的任何原因，切勿过度解读。」

至于选择武汉，王化解释称，首先是有一点点私心，毕竟武汉距离成都更近，飞机 1 小时多点，明年高铁通车也就 4 小时，时间成本和交通成本也比北京到成都要低很多；小米在武汉动作颇多，大家电工厂的投产，武汉小米科技园的竣工，未来在武汉的「万人研发、万人制造」的宏大布局，其非常希望自己能够去亲身参与其中，「这个想法事实上在 6 月出差去武汉的时候就埋下了」。（来源：TechWeb）

 

受全球 RAM 涨价潮波及，爆料称微软 Xbox 主机售价将「无预警」再度上涨

YouTube 频道 Moore's Law is Dead 近日援引「微软销售代表」的消息称，组件成本剧烈上升可能很快会影响到 Xbox Series X 和 S 的价格。

其称，由于三星和 SK 在 10 月签署了一项协议，导致 DRAM 合同价格同比上涨了超过 170%。该协议为 OpenAI 提供近一半全球 DRAM 产量，并在未来计划用于 OpenAI 的「星际之门」数据中心。

消息人士称，因价格上涨和供应短缺，微软等多家公司未能准备充足的组件库存。

根据 Moore's Law is Dead 的说法，微软完全没有提前做好准备。「如果你现在想按当前价格购买 Xbox，那很快就要涨价了，或者供应完全枯竭。」

目前，PS5 的零售价格在 500 到 550 美元（现汇率约合 3556 到 3912 元人民币）之间，PS5 Pro 的零售价格为 750 美元（现汇率约合 5334 元人民币），Xbox Series X 的起售价为 600 美元（现汇率约合 4267 元人民币）。今年，两家的主机都已提高了价格。（来源：IT 之家）

长城汽车发布 VLA 辅助驾驶大模型，首搭魏牌新能源车型

2025 广州车展于 11 月 21 日开幕，长城汽车正式发布 VLA 辅助驾驶大模型，预告该模型加持下的全新一代辅助驾驶系统——CP Master。

长城汽车 CTO 吴会肖在发布会上表示，长城 VLA 辅助驾驶大模型具备「听得懂指令、看见『看不见』的危险、会思考推理、可托付信任」四大价值，CP Master 辅助驾驶系统将率先应用于魏牌新能源车型。

据悉，长城汽车以「新岭南新长城」为主题参展。哈弗、魏牌新能源、坦克 SUV、欧拉、长城炮、长城灵魂摩托六大品牌超 30 辆展车一并登场。

涵盖 2026 款哈弗猛龙、2026 款哈弗大狗、哈弗 H6L、魏牌全新高山、魏牌全新蓝山、2025 款坦克 300、全新坦克 400、全新坦克 500、欧拉 5、山海炮 Hi4-T、2026 款长城炮、长城灵魂巡航摩托车 S2000CL 等热点车型。（来源：IT 之家）

 

英伟达发布 581.94 热修复驱动，Win11 游戏性能最高回升 50%

英伟达近日发布了 v581.94 热修复驱动，解决了部分游戏在升级 Win11 最新累积更新后出现的严重游戏性能下降问题。

根据多位用户分享的测试数据，热修复驱动在某些游戏中带来了显著的帧率提升，最高可达约 50%。

根据用户反馈，微软 Win11 24H2 和 25H2 在安装 2025 年 10 月累积更新 KB5066835 后，出现了一个会在特定情况下降低游戏帧率的 Bug，目前微软尚未修复。

受影响的并不仅仅局限于英伟达设备，但目前只有英伟达发布了对应的热修复驱动。（来源：IT 之家）

罗永浩：当年如果不做 TNT，锤子科技有可能多撑几年

罗永浩近日发布新一期《罗永浩的十字路口》视频播客，与数码博主何同学对谈锤子科技的往事。

当两人聊及 2018 年 5 月 15 日在北京鸟巢举办的那场发布会时，何同学表示，他在场看发布会时感到非常困惑，罗永浩则表示认同，并表示：「哪怕是铁杆的锤友，都会感到很困惑」。

随后罗永浩解释了为什么要在当年发布 TNT，他当年就是想要激进一点，做一个不一样的东西，他始终不甘心做一些小修小补的创新，并且罗永浩到现在也不认为 TNT 是错的，包括苹果也一直要整合 iPadOS 和 macOS，但实际上只是整合了图标之类的东西，基本上还是各做各的，重复造轮子。

罗永浩认为，当年他们做 TNT 的决策没错，而是错在资源不够，而且当年的语音识别不像现在一样有 AI 加持，无法实现非常准确的识别。

随后何同学抛出了一个问题：「罗老师，如果当年您没有做 TNT 的话，锤子科技现在还会在吗」？

罗永浩则回复道，当年他们如果不做 TNT 的话，有可能不倒闭多撑几年。（来源：IT 之家）