OpenAI 推出新的 ChatGPT 功能 可提升处理企业办公数据能力

10 月 24 日晚消息，OpenAI 发布了 ChatGPT「公司知识」更新功能，这一新版本主要面向商业、企业和教育用户。通过集成 GPT-5 模型，ChatGPT 能够与 Slack、SharePoint、Google Drive 及 GitHub 等第三方工作空间应用直接连接，从而帮助用户在无需切换应用的情况下，搜索和整理工作资料。

此次更新旨在让企业用户将 ChatGPT 作为对话式搜索引擎，全面查找和整合各种职场数据。类似功能曾在本月由 Anthropic 公司推出的「Skills」工具中出现，致力于提升 AI 助手在特定任务上的能力。

新功能是在今年 6 月面向商业版本推出的测试功能基础上进一步完善而来。据 OpenAI 介绍，GPT-5 驱动的「公司知识」更新，能够同时检索多个数据源，提供更全面、准确的答案。每条回复都包括清晰的引用来源，确保信息可靠。例如，当用户即将与客户进行通话时，ChatGPT 可以基于 Slack 频道中的最新消息、与客户邮件的要点、Google Docs 里的通话笔记，以及 Intercom 客服系统的最新升级情况，自动生成简报。

此外，ChatGPT 的新功能可应对模糊或不确定的问题，例如「我们今年公司的目标是什么？」系统会自动检索不同来源和观点，综合并澄清可能存在的冲突信息。该工具还支持日期筛选，并可在检索过程中分析并搜索时间相关内容。（消息来源：cnBeta）

特斯拉人形机器人再延期：因手的成本超 6000 美元 却只能用六星期

10 月 24 日消息，马斯克在三季度电话会上确认，第三代人形机器人 Optimus 的设计定型将推迟到明年一季度。

消息人士称，特斯拉原本计划在今年 11 月完成第三代 Optimus 的开发工作，并召开发布会。Optimus 数次延期，也让供应链产生不满，一位特斯拉供应链人士调侃称，「老马的信誉分感觉连充电宝都借不出来了。」

报道称，Optimus 再度延期的主要原因，与机器人的手部技术无法突破有关。Optimus 机器人的灵巧手基本已经是行业最精密的，但在训练分拣快递时，它的寿命只有六个星期。

单只手的成本超过 6000 美元，再考虑到其他易损部件，不算电费，一台机器人买回来干活，一年光换零件就接近 10 万美元。这笔钱可以在美国雇佣两个汽车组装工人。

知情人士透露，Optimus 的灵巧手依旧面临电机散热不足、部分零件使用寿命短等问题。灵巧手的使用寿命不超过两个月，覆盖在手指和手掌的柔性电子皮肤会在 Optimus 摸东西时加速磨损，驱动手指的腱绳容易老化断裂。

马斯克表示，有些设计问题可能要在量产后才会暴露，所以在目前等待量产阶段，Optimus 的设计还在不断调整，并且大规模量产后也会继续改进设计。

马斯克曾将 Optimus 形容为一个比 Model X 更难，但比登火星的 Starship 简单的技术问题。Optimus 的难题在于，特斯拉没有可以参考的对象，工程师要重新研发几乎所有零件，真正做到垂直整合。特斯拉 20 年前做电动车时，它至少不需要重新设计方向盘、轮胎。人形机器人的零件数量大概 7000 个，比汽车少 30%，大部分都要重新做。（消息来源：快科技）

特朗普回应为何赦免赵长鹏：「我不知道，很多人为他求情」

白宫周四表示，美国总统特朗普已经赦免了币安创始人赵长鹏，他此前曾承认在领导这家加密货币交易所期间允许洗钱。

白宫新闻秘书卡洛琳·莱维特（caroline Leavitt）在一份声明中表示：「特朗普总统行使了宪法赋予他的权力，赦免了在拜登政府对加密货币的战争中被起诉的赵先生。」

莱维特说：「为了惩罚加密货币行业，尽管没有指控欺诈或可识别的受害者，但拜登政府还是起诉了赵先生。」

特朗普在周四晚些时候被问及为何赦免赵长鹏时表示，「我不知道，他是很多人推荐的。」

「很多人说他没有任何罪行，」特朗普说。「所以我在很多好人的请求下赦免了他。」

在获得赦免后，赵长鹏在社交平台 X 上发帖称：「非常感谢今天的赦免，感谢特朗普总统坚持美国对公平、创新和正义的承诺。「我们将尽我们所能帮助美国成为加密之都，并在全球范围内推进 web3。」

美国民主党参议员伊丽莎白·沃伦抨击特朗普对赵长鹏的赦免：「首先，赵长鹏承认了洗钱的刑事指控。然后，他为唐纳德·特朗普的一家加密企业做了宣传，并游说赦免。今天，唐纳德·特朗普赦免了他。如果国会在悬而未决的市场结构立法中不制止这种腐败，它就会陷入无法无天的境地。」（消息来源：环球市场播报）

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王兴兴回应「新款宇树 H2 人形机器人长得吓人」：前几代的头部过于简单

10 月 24 日消息，宇树科技 10 月 20 日发布了新一代 Unitree H2 人形机器人，高 180cm，重 70kg，首次配上了拟人仿生脸。

对此，有部分网友表示这个仿生脸有点吓人，出现了「恐怖谷效应」。恐怖谷效应（理论）指的是由于机器人与人类在外表、动作上相似，所以人类亦会对机器人产生正面的情感；直到一个特定程度，他们的反应便会突然变得极为负面。哪怕机器人与人类只有一点点的差别，都会显得非常显眼刺眼，僵硬恐怖。可是，机器人和人类的相似度继续上升，相当于普通人之间的相似度的时候，人类对他们的情感反应会再度回到正面，产生人类与人类之间的移情作用。

宇树科技创始人、CEO、CTO 王兴兴在 10 月 23 日的 IROS 2025（IEEE / RSJ 智能机器人与系统国际会议）上表示，公司的第四款人形机器人 H2「发布后可能有些人觉得有点吓人或者不太好看」。王兴兴称，前几代发布的机器人头部都非常简易，「有大众会觉得要有个像脸一点的机器人，所以我们就把仿生人脸加了上去」。

对于此前发布的第三款人形机器人 R1，王兴兴透露目前已准备量产，今年年底至明年年初发货。（消息来源：IT 之家）

马斯克盛赞中国民营火箭朱雀三号：能够击败 SpaceX 猎鹰 9 号

日前，中国民营火箭——蓝箭航天朱雀三号 (ZQ-3) 遥一运载火箭顺利完成了首飞任务的第一阶段工作，也就是加注合练及静态点火试验。此事引起了国外媒体和航天爱好者关注，甚至马斯克本人都给予了非常高的评价，他在相关帖子的评论区留言：

「他们为火箭里加入了一些星舰的特性，例如使用不锈钢和甲烷氧化物，这将使其能够击败猎鹰 9 号，不过无法打败星舰，星舰属于另一个维度了。」

据悉，朱雀三号于 2023 年 8 月正式立项，是蓝箭航天面向大型星座组网任务，自主研制的一款大运力、低成本、可重复使用的大型液体运载火箭。

火箭一二级箭体直径 4.5 米，整流罩直径 5.2 米，全箭长 66.1 米，起飞质量约 570 吨，起飞推力超过 750 吨。

火箭采用不锈钢作为箭体主结构材料，一子级配备九台天鹊-12A 液氧甲烷发动机，安装子级回收所需 RCS、栅格舵和着陆支腿，可在执行轨道发射任务后自主高精度返回，在回收场实现软着陆并重复使用。（消息来源：快科技）

抖音、腾讯、淘天、蚂蚁、百度、京东、美团、快手等 61 家单位签署公约，推动互联网平台互通互操作

10 月 24 日消息，据中国互联网协会今日公告，在工业和信息化部信息通信管理局的指导下，中国互联网协会发布《推动互联网平台互通互操作自律公约》。

公约提出，互联网平台应遵循自愿、平等、公平、诚信、安全、技术可行的原则，分阶段、逐步开展互通互操作。核心内容聚焦三大场景：

• 一是推进应用及服务互通，支持用户在不同平台间便捷切换服务，无正当理由不得限制用户使用合法合规的第三方服务；
• 二是以安全为底线，推进外链的识别与访问；
• 三是逐步推进数据互通互操作，遵循最小必要原则，在授权或法律法规允许范围收集使用。

此外，公约强调保障用户知情权、选择权和隐私权，明确用户有权选择关闭互通功能，并要求平台建立健全数据安全管理体系，设置便捷的投诉反馈渠道，维护公平竞争的市场环境。

公约得到业界的广泛支持和积极响应，共征集到 61 家单位签署，包括抖音、腾讯、淘天、蚂蚁、百度、京东、美团、快手等互联网平台企业，以及全国 32 个地方互联网协会，覆盖电商、社交、支付、信息服务等多个关键领域，充分体现了行业的共同意愿。（消息来源：IT 之家）

理想汽车回应 MEGA 行驶中起火：驾乘人员全部安全离车，积极配合消防部门调查

10 月 23 日深夜，上海徐汇区一辆理想 MEGA 在行驶途中突然起火，被烧成空架。

报道援引网友发布的后车行驶记录仪视频称，这辆理想 MEGA 在起火前并没有发生碰撞或底盘磕碰，在正常行驶中车辆底部突发爆炸冒出火苗，10 秒钟以内，车底连续发生爆炸燃起熊熊大火，驾驶和副驾驶上的人连滚带爬从车上逃出来。其中一人随后还想从车上拿东西，但因火势太大没有成功。

报道还称，消防员来后，将火扑灭，但这辆理想 MEGA 已烧成了空架。记者就此事致电上海徐汇消防，消防承认出警，但具体情况不愿透露。

理想回应「事故发生时，车门顺利打开，驾驶员和全体乘客全部安全离车。我们安排了专人前往现场处理，目前消防部门也已介入，我们会积极配合消防部门的调查，并依据调查结果开展后续工作。」（消息来源：IT 之家、快科技）

外卖竞争激烈 美团拟发行债券融资 100 亿元

10 月 24 日，据彭博社报道，知情人士称，美团计划通过首次发行「点心债券」融资 90 亿元至 100 亿元 (约合 12.6 亿美元至 14 亿美元)。点心债券指的是在中国香港发行的人民币计价债券。

知情人士表示，美团此次发行的离岸人民币计价债券将包括 5 年期和 10 年期品种。美团可能最早将在下周开始推介这些债券。由于相关讨论仍在进行中，具体细节可能会有所调整。

美团此次潜在发债计划，正值外卖与零售行业竞争日趋白热化之际，竞争对手纷纷大幅降价。今年，阿里巴巴集团、美团和京东集团卷入了引人注目的价格大战，三家公司都通过加大折扣力度和提供额外福利来吸引消费者使用各自的外卖服务。

美团借此也加入了发行点心债券的中国科技公司行列，以寻求低成本融资。例如，腾讯与百度今年已合计发行了 234 亿元离岸人民币债券。（消息来源：凤凰网科技）

传月之暗面将完成数亿美元新融资，公司暂无回应

10 月 24 日上午消息，据报道，国内大模型创业公司月之暗面（Moonshot AI）近期将完成新一轮融资，金额高达数亿美元。

公开信息显示，月之暗面上一轮融资发生于 2024 年 8 月，金额约 3 亿美元，估值超 33 亿美元。资方包括阿里巴巴、腾讯投资等。月之暗面暂无回应。（消息来源：新浪科技）

华为最便宜小折叠 nova Flip S 正式开售：首发 3388 元起 预装鸿蒙 5.1

10 月 24 日，华为 nova Flip S 正式开售，售价 3488 元起，首发优惠 100 元，到手 3388 元起，这是华为最便宜的折叠屏手机。根据华为客服提供的 nova Flip S、nova Flip 重点参数对比，nova Flip S 新增天青蓝、羽砂黑两款配色，出厂预装鸿蒙 OS 5.1 操作系统，其他规格基本与 nova Flip 一致。

nova Flip S 延续 nova Flip 外观设计，依然是 2.14 英寸 1:1 方形外屏，分辨率为 480*480，支持通话趣显、可爱萌宠、DIY 壁纸、效率桌面、外屏实况窗。

内屏则是 6.94 英寸 OLED 屏，2690*1136 分辨率，支持 1-120Hz LTPO 自适应刷新率，1440Hz 高频 PWM 调光。

新机内置 4400mAh 电池，支持 66W 有线快充，后置 5000 万像+800 万像素双摄。华为 nova Flip S 采用玄武水滴铰链系统，获得瑞士 SGS 120 万次弯折耐久认证。（消息来源：快科技）

耐克推出「全球首款动力鞋系统」走路时额外提供 30% 推力

10 月 24 日消息，耐克推出了全球首款动力鞋系统「Project Amplify」。该产品通过轻量化机器人技术为跑步和行走提供主动助力，专为以 10-12 分钟/英里速度跑步的日常锻炼者设计，尤其适合运动康复期用户、城市通勤族和马拉松爱好者。

据了解，耐克与机器人公司 Dephy 联合开发了电机单元，通过精密传动带模拟腓肠肌运动，在脚跟触地时提供约 30% 的额外推进力。

整体重量控制在 320 克（单只），采用航空级铝合金框架与高强度尼龙复合材料，兼顾耐用性与灵活性，鞋内集成的散热通道可在连续运动中保持电机温度稳定，避免性能衰减。

系统内置压力传感器，可实时监测步态并动态调整助力强度，例如爬坡时自动增加功率，下坡时切换为缓震模式。

采用可充电锂电池组，续航能力达 2 小时（按 10 分钟/英里配速计算），充电时间约 90 分钟，通过磁吸式底座充电，兼容通用 USB-C 接口，系统在电量低于 20% 时会启动节能模式，优先保障基本助力功能。

测试数据显示，使用该系统的跑者平均配速提升 15%，最大摄氧量增加 8%，在 10 公里测试中，受试者主观疲劳度（RPE）从 14（较累）降至 11（轻松），证明其显著的省力效果。（消息来源：快科技）

996 不算什么！硅谷 AI 巨头流行「002」上亿年薪没时间花

据《华尔街日报》近日报道，硅谷 AI 顶尖研究员与高管普遍每周工作 80 至 100 小时，微软、Anthropic、谷歌、Meta、苹果、OpenAI 等内部小团队昼夜迭代模型，部分合同已写明超 80 小时工时，创业公司高管戏称「0-0-2」制。

AI 研究员乔希·贝特森 (Josh Batson) 如今已无暇浏览社交媒体。现在，唯一能让他感到愉悦的就是 Anthropic 公司的 Slack 工作频道。在那里，他沉浸于同事们关于大语言模型与架构的理论探讨和实验交流。

贝特森只是一群重要 AI 研究人员和高管中的一员，他们正面临无休止的高强度工作。「每个人都在不停地工作，强度极高，而且似乎没有任何自然停下来的节点。」谷歌 DeepMind 杰出研究员马达维·塞瓦克 (Madhavi Sewak) 近期在受访时表示。

据知情人士透露，一些创业公司甚至在劳动合同中明确写入每周工作 80 小时以上的要求。但很多公司不需要这样做，因为顶尖 AI 员工本身自然会被激烈行业竞争与对模型潜力的探索欲推动工作。

Anthropic 公司的贝特森表示，由于 AI 模型的进化速度及其行为难以预判，制定工作计划变得异常困难。他指出：「这更像是一场进化历程，而非传统工程开发。」

「往往要等到训练完成，你才能真正了解模型的产出；必须经过测试，才能确切知道它的实际能力；不到部署阶段，模型在真实环境中的表现仍存变数。」他说。

贝特森将当前工作强度与疫情期间在即时检测实验室的经历相提并论。当时，他与一小群国际科学家协作，试图弄清病毒的传播轨迹。（消息来源：凤凰网科技）

过去 20 年，Jeff Barr 是 AWS 的「第一张脸」和「第一喉舌」。他撰写了 3300 多篇技术博客，总计 150 万字，记录了 AWS 从 5 项服务到 200 多项的几乎每一次重要发布。他所开创的「带着个人温度、先于 PR 稿」的博客布道模式，几乎定义了后来所有云计算公司乃至大部分科技公司与开发者社区的沟通范式。

Jeff Barr丨来自：QCon

10 月 23 日，Jeff Barr 现身上海 QCon 全球软件开发大会。在他围绕关于“下一代软件开发范式演进”主题分享后，我们与他展开了一场深入的对话。而这次交流中，我们最关心的，莫过于他近期的一次重要「转身」。

在 2024 年，这位在云计算深耕多年的「首席布道师」迎来了一次身份上的微妙转变——他正式宣布不再担任 AWS 新闻博客的主笔，将工作重心从「持续输出内容」转向「深入技术实践」。

用他自己的话来说，他想离开那台永不停歇的「追逐热点新闻的跑步机」（hot news treadmill），重新「深入研究」（Deep Dive），回归 AWS 文化中最原始的那个角色——「开发者」（Builder）。

这个转身，恰恰发生在 AI Agent 席卷软件开发行业的「前夜」，这使他的选择增添了一层象征意义。

从云计算时代的「叙事者」，到 AI 浪潮下的「实践者」，Jeff Barr 的「转身」。为我们提供了一个珍贵的第一视角，让我们得以重新思考：在AI席卷而来的今天，云计算哪些在“变”，哪些“不变”，以及开发者价值如何实现一场“终极回归”。

「布道者」眼中：AI 时代，云计算的「变」与「不变」

在 Jeff Barr 看来，AI 正在重塑应用层，但支撑这一切的底层逻辑，并未改变。

「云计算的核心原则依然不变，」他在采访中强调，「我们仍然需要灵活性、安全性和可扩展性（flexibility, secure and scalable）。」

这是他作为 20 年的「首席布道师」和「第一用户」观察到的「不变」。从 S3 和 EC2 时代开始，这些就是云计算的价值基石。无论上层应用如何变化，云作为「基础设施」的承诺——按需取用、弹性伸缩——依然是所有创新的前提。

Jeff Barr 是谁丨来自：QCon

但「变化」也正以一种前所未有的方式发生。AI 的需求，正在倒逼云计算基础设施本身发生「巨变」。

最大的「变」，在于「使用体验」和「反馈模式」的根本不同。

Jeff Barr 见证了 S3 和 EC2 的诞生，他在采访中形容它们「在最初非常简洁（clean and simple）」。这些经典云产品是「确定性」的：你请求 10 个实例，就得到 10 个实例。它们是功能明确的工具，开发者是绝对的「操控者」。

而 AI 产品，如 Kiro（注：AWS 推出的 AI IDE 开发工具），则是「非确定性」的。「你不再是操控者，而是对话者和协作者。」Jeff Barr 谈到，开发者现在需要与 AI「共同创建需求」、「通过聊天定制提示词」——这些观点在他近期的演讲中被反复提到。

「AI 工具最大的优点，」Jeff Barr 在采访中直言，「是极大地提升生产力，并允许更多不同背景的人构建应用。」

这种体验的转变，让云计算公司面临的挑战从「如何提供资源」转向了「如何理解意图」。这也让 Jeff Barr 意识到，他过去 20 年所依赖的「布道」模式，可能已经不够用了。

布道 20 年，为何选择「回归」开发者？

2004 年，Jeff Barr 决定开始写 AWS 博客时，AWS 的高管们一开始很难理解。

「他们担心 PR 风险，」他在一次访谈中回忆，当时绝大多数博客都是个人化的，高管们无法理解为何要用这种非官方的形式发布产品。他最终靠一个博客平台的免费试用券，自己搭建了原型并写了两篇，才让 Andy Jassy（时任 AWS CEO）点头说：「哦，这下我们懂你意思了。」

他开创的「个人博客」模式，核心是「真实性」和「反馈闭环」。他坚持使用第一人称「I」（我）来写作，因为他必须是每一项服务的「第一个用户」。

Jeff Barr 在 AWS 官网的个人博客主页丨来自：AWS 官网

「我爱我们的团队，但在我亲手体验之前，我一个字都不信。」Jeff Barr 曾这样说。

然而，也正是这个他坚持了 20 年的「核心原则」，最终「促使」他做出了这次「转身」的决定。

AWS 的服务组合已经变得极其庞大和复杂。作为「布道者」，他每天的工作从「深入研究」变成了「疲于发布」。他可以讲述一个新服务，但他已经没有时间去真正构建一个复杂的应用来「亲手体验」它。「我想离开那台『追逐热点新闻的跑步机』，」他在宣布停止更新博客后，在访谈中坦言，「这些年我构建代码的能力在稳步下降。」

他意识到，自己无法再践行「第一用户」的承诺了。在 AI 时代，如果只是「隔岸观火」地谈论 AI Coding，而没有亲手去用，那将是对他所开创的「布道者」精神的最大背叛。

于是，在20年这个标志性的节点，他做出了一个看似矛盾却灵魂契合的决定：为了真正守护“布道者”的灵魂，他必须先卸下“首席博主”的标签，回归到那个最原始的身份——开发者。

当回归的「活化石」，遇上 AI Agent

「回归」并不容易。Jeff Barr 坦言，自己最早是写汇编和 C 语言的「老古董」，面对现代云原生开发的复杂性，他同样力不从心。

而 AI Agent，成了他「重新上手」的第一个工具。

作为回归的开发者，他说自己使用 AI Agent 的真实体感是，「它让开发者可以变得更有野心，去构思更宏大的应用。」

这与他最早做开发时截然不同。那时，开发者 90% 的时间都在与「技术摩擦力」搏斗——配置环境、调试内存、寻找文档。而现在，AI Agent 极大地抹平了这种「摩擦力」。

在采访中，我们请他以「首席布道师」的视角来「评测」一下现在的 Coding Agent。

「最大的优点，」他几乎没有犹豫，「是极大的生产力，它让更多人能开发应用。」

「但最大的槽点，」他话锋一转，流露出一个「技术宅」的隐忧，「我确实有点担心，人们会构建出他们自己都不完全理解其工作原理的应用。」

这种「不理解」，是 AI 时代的「新常态」。这也彻底改变了他作为「开发者」和「布道者」的关注点。

「以前，我关注的是功能的『是什么』（What）」他解释，「而现在作为开发者，我更关注工作流的『怎么样』（How）。」

这种关注点的转变，在他分享的演讲 PPT 中体现得尤为清晰。他详细对比了「Old School」开发与 AI 时代的开发流程。

在他看来，之前的软件开发，是开发者使用一系列孤立的工具（如编辑器、编译器、调试器）来「手动」将脑中的「想法」翻译成「代码」。这个过程漫长、充满「技术摩擦力」，开发者的核心工作是「实现」（Implementation）。

而在 AI 时代，他展示了自己总结的「规范驱动开发」（Spec-driven development）新流程。这个流程依然始于「想法」（Idea），但开发者的核心工作不再是「实现」，而是与 AI 一起「共同创建」一个极其清晰的「意图」（Intent）。

Jeff Barr 介绍 Kiro丨来自：QCon

他在演讲中举例，开发者通过与 Kiro 这样的 AI Agent「来回往复」地对话，共同创建需求、共同创建规范、共同审查设计。一旦这个「意图」被清晰定义，AI 就可以接管大部分的「实现」工作，乃至测试和部署的工作。

他意识到，当 AI 接管了「实现」之后，开发者的战场，已经转移到了「意图」。

「未来展望」：Agent 的「终局」与开发者的「新价值」

那么，AI Agent 的「终局」会是什么？

「预测未来总是很难，尤其是 10 年后，」Jeff Barr 对「AI 智能体需要 10 年成熟」的判断持保留态度，「5 年前我们都无法预测今天。」

但他给出了自己的判断：AI Agent 的终极形态，绝不是停留在「代码补全」。

「未来可能会出现『单人独角兽』，」他在这次采访以及近期前往日本、印度等地交流时反复提到这个论断，「即由单个开发者构建的十亿美元级创业公司。」

在他看来，AI Agent 的终局，是一个可以理解复杂业务逻辑、自主编排云服务的「智能体」。一个开发者，将拥有过去 100 人团队的执行力。

Jeff Barr 对未来的一些判断丨来自：QCon

当 AI Agent 真的能自主「实现」时，开发者的「核心价值」又是什么？

「在 AI 时代，一个开发者的核心价值，正在从『与机器沟通』转向『与人沟通』。」Jeff Barr 给出了一个出人意料，却又无比笃定的答案。

这个判断其实有点反 AI 时代的「常识」，此前不少人担心与 AI 的协作会让人变得更加封闭，但 Jeff Barr 有自己的判断依据。

「过去，开发者的主要职责是准确地与电脑沟通，偶尔才与人打交道。这导致了开发者『安静、内向、只喜欢看屏幕』的刻板印象。」他解释道，但在 AI 时代，AI Agent接管了大量与机器沟通的「实现」工作。开发者的核心价值从实现「产品」转移到了理清「意图」，这就解释了为什么沟通变得如此重要。

「在未来，成功的开发者将是那些更开放、更善于社交的人。」Jeff Barr 对此非常笃定，「你必须能高效地与客户沟通『需求』——去倾听和理解他们面临的业务问题；与同事沟通『架构』；以及，清晰、巧妙地将你理解的这一切，传达给你的 AI Coding Agent。」

这正是他演讲中定义的下一代开发者的工作方式：不再是「敲代码」，而是在「通过聊天定制提示词」、「共同创建需求」。

最后，他也给新时代的开发者一些自己的建议。当被问及「AI 思维」时，他答道：「这意味着你应该去构思非常宏大的想法，并着手解决那些真正的大问题。」

但他也反复强调，新工具的出现，不代表旧技能的贬值。在 AI 时代，开发者需要「两条腿走路」：

「我不断地鼓励开发者，」他在采访中总结道，「第一，要确保他们『保持技术能力，并紧跟新技术和新版本』；第二，去提升那些『非技术性』的技能，尤其是『强大的人类沟通技巧』。」

从「叙事者」到「构建者」，Jeff Barr 的「二次启航」才刚开始。他停下了更新 20 年的技术博客，却让我们更清晰地看到了一个开发者的「核心价值」——正如他在演讲中强调的，开发者的工作正从「主要靠手写代码」转向「主要靠大脑阅读和审查代码」，最终的核心价值，是那颗能定义问题、描述意图的大脑。

今天，网络文学行业面临着一个根本性问题：对于文学创作，AI 未来究竟是创作者，还是工具？

10 月 16 日，在武汉光谷举行的 2025 阅文创作大会上，成立十周年的阅文给出了一个清晰而审慎的答案。会上，阅文密集发布了三款 AI 应用：「妙笔通鉴」、「版权助手」和「漫剧助手」。

阅文发布三款 AI 应用丨来自：2025 阅文创作大会

这些产品清晰地划定了阅文为 AI 设定的边界——并非要成为流水线式的「码字工」去取代创作者，而是要成为创作者的「第二大脑」，去辅助「好故事」的诞生；同时成为 IP 价值的「放大器」，去重塑整个 IP 开发和衍生的生态系统。

在这场由 AI 驱动的产业变革中，阅文的探索不仅是在回答「AI 能做什么」，更是在定义「AI 不该做什么」。正如阅文集团 CEO 兼总裁侯晓楠在现场所强调的：「IP 是灵魂，AI 是技术引擎和放大器，这是我们对『IP+AI』战略的定位。」

阅文试图在不触碰「原创力」这条红线的前提下，通过技术赋能创作、革新 IP 开发，进而破解内容产业供给过剩与价值实现不均衡的结构性难题。这不仅关乎一家公司的战略，更或许为 AI 时代的内容行业，提供了一个关于技术与创意如何共存的宝贵样本。

AI 不是作者，而是让作者更专注于「好故事」

近年来，随着大模型的能力日新月异，在关于 AI 的讨论中，「替代」始终是最核心的焦虑。当 AI 能写诗、能绘画、能作曲时，它是否也能写出足以让千万读者「催更」的网络小说？

阅文给出的答案是否定的。至少在当前阶段，其 AI 战略展现出了一种鲜明的克制与边界感。阅文集团高级副总裁黄琰在分享中提到，他与作家交流时发现，一部分创作者对 AI 划清界限，认为「AI 成文一眼假」，但更多的作家则关心阅文的 AI 技术将如何改变创作范式。

阅文的选择，是让 AI 退居「助手」之位。CEO 兼总裁侯晓楠在演讲中直言：「工具越普及，原创的想象力就越珍贵；技术越强大，好故事的内核就越重要。真正稀缺的，始终是那些能够构建精彩世界观、打动人心的原创能力。」这番话精准地道出了阅文的立场——AI 解决的是创作过程中的「体力活」，而非关乎灵魂的「脑力活」。

这种理念，集中体现在全新升级的作家助手及其核心能力「妙笔通鉴」上。对于动辄数百万甚至上千万字的网络文学而言，长篇创作中最耗费心神的，除了情节构思，便是对庞大设定的管理和记忆。一个角色的首次出场、一句不经意的对话、一个早期埋下的伏笔，都可能在百万字的更新中被遗忘，导致前后矛盾，即网文圈常说的「吃书」。这种「记忆焦虑」，是每一位长篇作者都必须面对的挑战。

妙笔通鉴丨来自：极客公园

「妙笔通鉴」正是为了攻克这一痛点而来。它并非用于生成章节内容，而是通过对千万字级作品的深度理解，成为作者的「第二大脑」。其核心价值在于：

一是挖掘伏笔，提升故事完整度。连载数年的长篇巨著，作者本人也难免遗忘早期设定。此时，AI 助手便能精准地检查出那些已经出场但后续情节缺失的角色，辅助作者进行补全。《绍宋》作者、白金作家榴弹怕水在体验后评价道：「简单问答就能检查出缺失后续结果的角色，我再做针对性的补全，就能让故事完整度整体提高一个层次。」

二是细节检索，避免创作 Bug。从梳理男女主角互赠的礼物以防「串台」，到寻找一个只记得相关人物关系的配角，「妙笔通鉴」都能快速响应，让作者从繁琐的记忆工作中解放出来，避免「吃书」的尴尬。

事实上，自 2023 年以来，阅文已在作家助手中陆续上线了「妙笔」（资料查询与灵感激发）、「AI 画师」（角色与场景可视化）及「错别字校对」等多个 AI 功能。黄琰在会上披露，妙笔大模型的作家周使用率已超过 75%，「妙笔通鉴」在发布前也有超 2000 位作家参与共创。AI 辅助，已深度融入网文作者的日常。

阅文作家助手的「妙笔」功能丨来自：极客公园

归根结底，阅文 AI 工具在创作端的价值，在于「降低门槛」，而非「替代创作」。它将平台二十年来沉淀在顶尖作者和资深编辑脑中的创作方法论，转化为一种普惠的 AI 能力，让更多有创意的「故事家」能更快跨越新手期，将精力真正投入到「讲好一个故事」这一核心任务上。

为 IP 开发「降本增效」，AI 帮中腰部作品「多赚点」

如果说在创作端，阅文的 AI 策略体现的是对原创力的「赋能」，那么在 IP 开发端，其布局则展现出更为锐利的「进攻性」，直指行业长期存在的痛点——效率与成本。

「版权助手」和「漫剧助手」的推出，正是为了改变 IP 开发的游戏规则，为海量的中腰部作品打破 IP 开发的高门槛。

黄琰在演讲中坦言，阅文坐拥千万级网文库，这是一个「甜蜜的烦恼」。当 IP 改编方带着模糊需求前来，要在浩如烟海的作品中精准匹配项目，无异于大海捞针。过去这依赖人工经验，不仅效率低下，且难免有遗珠之憾，导致大量优质中腰部作品常年沉睡。

「版权助手」正是要用 AI 解决这个匹配效率问题。当爆款短剧《离家后我带着女儿涅盘重生》火了之后，合作方希望找到风格相似的年代文，「版权助手」能快速分析其核心要素，并精准推荐《巧媳妇好日子》等作品，同时在数秒内生成包含故事梗概、人物小传、改编建议的完整「设定集」。

这套流程极大地降低了 IP 筛选的时间与人力成本，其更深远的产业影响在于，它为海量的中腰部作品创造了被看见、被评估的机会，实现了 IP 开发机会的「普惠」。

如果说「版权助手」解决的是「发现」的问题，「漫剧助手」则是在尝试解决「实现」的问题，为 IP 视觉化提供了一条全新的通路。

「很多幻想类作品的改编，长期以来面临视觉化产能的瓶颈，」阅文集团副总裁、总编辑杨晨指出。传统动画和影视开发的高昂成本与漫长周期，将绝大多数网文 IP 挡在了视觉化的大门之外。

漫剧助手丨来自：极客公园

据阅文公布，其漫剧业务仅探索一个季度，便已产出 30 部播放量破千万的作品，头部内容播放量破亿。漫剧巨大的市场潜力背后，是生产力的革新。AI 漫剧，作为由 AIGC 催生的新内容形态，以其「轻、快、广」的特点正成为突破口。「漫剧助手」作为一个一站式平台，覆盖了从 AI 辅助剧本改编、风格化素材选用，到一键生成动态视频的全流程。

为了推动这条新赛道，阅文宣布了雄心勃勃的「创作合伙人计划」，开放十万部 IP，设立亿元专项基金。这不仅是为读者提供新内容，更是为海量 IP 提供了一个成本可控的「试水」和「视觉化验证」渠道，无疑是 IP 价值链条中极具战略意义的放大器。

内容供给过剩的时代，AI 的价值是「平权」

站在更高的行业视角审视阅文的 AI 布局，一个根本性问题浮出水面：在一个内容供给远大于需求的时代，用 AI 技术带来更多的作品，是否只会加剧无效内卷？

答案或许并非如此。穿透「降本增效」的表象，会发现阅文 AI 战略的终极价值，指向了一个更深刻的词——「平权」。

首先，是面向创作者的「创作平权」。AI 工具的本质是知识与能力的普惠。它让「讲好一个故事」这件事，在一定程度上与纯熟的写作技巧解耦，回归到创意的本质。一个有绝佳创意但文笔稍弱的作者，可以通过 AI 助手跨越技术门槛，将更多精力投入到故事的灵魂——情节设计、人物塑造和情感表达上。这并非生产力的替代，而是一种创作权利的下放，让更多的「好故事」有诞生的机会。

其次，是面向海量 IP 的「开发平权」。长期以来，网文 IP 的开发遵循着残酷的头部效应，只有金字塔尖的少数作品才能获得高成本开发机会。中腰部作者虽是生态基石，但在 IP 变现的道路上却步履维艰。

AI 工具的出现正在打破这一局面。「版权助手」给了被埋没的作品被「看见」的机会；「漫剧助手」则给了它们低成本「变身」的机会。这实质上通向的是解决「创作收入不均衡」这个产业长期存在的结构性难题，为生态健康和作者收入多元化提供了新的可能性。

2025 阅文创作大会现场丨来自：极客公园

当然，必须清醒地认识到，供给的极大丰富，最终依然要靠「好故事」本身来赢得读者的青睐。AI 时代，技术无法替代触动人心的原创力——这个市场的最终检验标准，从未改变。

阅文的探索，恰恰建立在这一认知之上。它没有选择用 AI 去「写」，而是选择用 AI 去「帮」。这种审慎而务实的态度，或许才是 AI 在内容领域最正确的打开方式。

在 2025 年这个 AI 于诸多领域逐渐超越人类的时间点上，阅文和网络文学给出的这个答案，不仅关乎一家公司的战略，更关乎整个内容生态的未来走向：技术应服务于创意，而非取代创意；AI 的终极价值，是帮助每一个会讲故事的人，让他们笔下的世界，能以更多元、更璀璨的形式，抵达更广阔的人心。

这是移动互联网浪潮后，开发者最好的时代。

今天是 1024 程序员节，华为举办了以「星光不负，码向未来」为主题的系列探班和下午茶活动。今年的活动上，开发者们呈现出一股不同于往年、集体性的兴奋。

要理解这种情绪，需要先理解开发者在过去十年所处的环境。移动互联网的浪潮走过了黄金十年，从蓝海变为红海，应用生态的格局日益固化，留给大多数开发者的，更多是存量市场的精细化运营和功能优化。这是一种「在地图边界内探索」的工作，技术带来了效率提升，但很少带来范式的颠覆。

而 AI 的出现，彻底改变了这一切。对于开发者，尤其是经历过 PC 向移动浪潮迁移的资深开发者而言，AI 的意义远不止一个新工具或新技术，它代表着一次与「移动革命」同等量级，甚至更为深刻的平台性机遇。这意味着游戏规则的改变：旧有的护城河可能被 AI 降维打击，新的、颠覆性的应用类别将从无到有被创造出来。

这股热情，同样源于创造力的解放。传统的软件开发，本质上是开发者用精确的代码，为机器制定一套详尽无遗的行为指令。而在 AI 时代，开发者从「指令的实现者」，转变为「智能的塑造者」。他们可以通过模型训练、数据调用和逻辑设计，去创造能够理解模糊意图、自主学习和演化的「数字生命」。这种从确定性创造到非确定性创造的跃迁，为开发者带来了前所未有的创造性满足感。

因此，华为在程序员节的致敬，恰好与开发者群体对新时代的渴望形成了共振。这并非一次简单的节日庆祝，更像是一次行业在新旧范式交替节点上的集体动员。

拆掉旧世界的「墙」，鸿蒙把 AI 时代的机遇摆上台面

开发者的热情已经就位，但将这股宝贵的「燃料」转化为推动行业前进的引擎，还需要一个全新的平台。当前的终端生态，很大程度上仍被「旧世界」的秩序和架构所主导。一个普遍的共识是，行业正试图用为上一个时代设计的马车，去跑 AI 时代的高速公路。

这堵无形的「墙」，首先源于系统架构。传统的移动操作系统，其核心都是为「App 时代」设计的。应用隔离、功能孤立的「沙箱」机制，是其底层逻辑。

这种设计在过去保障了安全和稳定，如今却成了 AI 能力施展的障碍。AI 大模型的能力，本质上是一种需要全局信息和跨应用协同的综合能力。但在现有的体系下，它被切割、封装进一个个独立的应用中，无法形成合力。系统的底层架构，限制了 AI 作为一种全局能力的发挥。

随之而来的，是用户体验层面的「墙」。用户为了完成一个稍显复杂的任务，例如规划一次家庭旅行，就必须在航旅、酒店、地图、点评、社交等多个 App 间手动切换，拼凑出一个完整的服务链路。这种「人找服务」的模式，是应用生态割裂的直接体现，本质上与 AI 所追求的无缝、主动服务背道而驰。这不仅带来了繁琐的操作，也让开发者的 AI 创新被局限在单一 App 的边界内，难以形成颠覆性的体验。

在此背景下，两天前（10 月 22 日）刚刚上线的鸿蒙 6，可以看作是操作系统领域一次「换引擎」的尝试。它的核心价值，在于将「AI 原生」作为系统设计的出发点，目标就是拆掉那堵墙。

鸿蒙 5 提出的核心解法，是用「意图驱动」取代「指令驱动」。这是一个根本性的变革，意味着操作系统调配资源的逻辑发生了改变。它不再被动地等待用户的「点击」指令，而是尝试从系统底层去理解用户的模糊「意图」。当系统能够理解用户的真实需求，而非仅仅是操作指令时，它就具备了打破应用边界、主动组织服务的能力。

基于意图驱动，一个全新的架构组件——鸿蒙智能体（Agent）得以实现。它扮演着系统级服务调度者的角色，能够主动调动跨应用、跨设备的资源，为用户提供「一步到位」的服务。这种模式，将「人找服务」转变为「服务找人」。

在鸿蒙的生态中，这一理念已经开始落地：鸿蒙版航旅纵横率先推出了基于云端推送的实况窗，无需打开应用，就能实时查看航程信息，还有天气动效，为用户提醒航线上有夕阳、赏月等景观；鸿蒙版京东，则实现了小艺建议内购物车降价和店铺上新提醒等功能。

目前，已有超过 80 个鸿蒙应用智能体上架，这标志着一个新交互范式的开启。

开发者的热情已经就位，但将这股宝贵的「燃料」转化为推动行业前进的引擎，还需要一个全新的平台。当前的终端生态，很大程度上仍被「旧世界」的秩序和架构所主导。一个普遍的共识是，行业正试图用为上一个时代设计的马车，去跑 AI 时代的高速公路。

这堵无形的「墙」，首先源于系统架构。传统的移动操作系统，其核心都是为「App 时代」设计的。应用隔离、功能孤立的「沙箱」机制，是其底层逻辑。

这种设计在过去保障了安全和稳定，如今却成了 AI 能力施展的障碍。AI 大模型的能力，本质上是一种需要全局信息和跨应用协同的综合能力。但在现有的体系下，它被切割、封装进一个个独立的应用中，无法形成合力。系统的底层架构，限制了 AI 作为一种全局能力的发挥。

随之而来的，是用户体验层面的「墙」。用户为了完成一个稍显复杂的任务，例如规划一次家庭旅行，就必须在航旅、酒店、地图、点评、社交等多个 App 间手动切换，拼凑出一个完整的服务链路。这种「人找服务」的模式，是应用生态割裂的直接体现，本质上与 AI 所追求的无缝、主动服务背道而驰。这不仅带来了繁琐的操作，也让开发者的 AI 创新被局限在单一 App 的边界内，难以形成颠覆性的体验。

在此背景下，两天前（10 月 22 日）刚刚上线的鸿蒙 6，可以看作是操作系统领域一次「换引擎」的尝试。它的核心价值，在于将「AI 原生」作为系统设计的出发点，目标就是拆掉那堵墙。

鸿蒙 5 提出的核心解法，是用「意图驱动」取代「指令驱动」。这是一个根本性的变革，意味着操作系统调配资源的逻辑发生了改变。它不再被动地等待用户的「点击」指令，而是尝试从系统底层去理解用户的模糊「意图」。当系统能够理解用户的真实需求，而非仅仅是操作指令时，它就具备了打破应用边界、主动组织服务的能力。

基于意图驱动，一个全新的架构组件——鸿蒙智能体（Agent）得以实现。它扮演着系统级服务调度者的角色，能够主动调动跨应用、跨设备的资源，为用户提供「一步到位」的服务。这种模式，将「人找服务」转变为「服务找人」。

在鸿蒙的生态中，这一理念已经开始落地：鸿蒙版航旅纵横率先推出了基于云端推送的实况窗，无需打开应用，就能实时查看航程信息，还有天气动效，为用户提醒航线上有夕阳、赏月等景观；鸿蒙版京东，则实现了小艺建议内购物车降价和店铺上新提醒等功能。

目前，已有超过 80 个鸿蒙应用智能体上架，这标志着一个新交互范式的开启。

从「实现者」到「创造者」，一场开发者与鸿蒙的「双向奔赴」

为什么是鸿蒙，率先在操作系统层面进行如此系统性的变革？这背后有其清晰的技术路线和生态逻辑。

首先，是鸿蒙技术架构的「分布式」基因。从设计之初，鸿蒙就致力于打通设备间的壁垒。这种为「万物互联」而生的架构，为智能体跨设备、跨应用协同调度提供了基础。

其次，是华为在盘古等 AI 大模型上的长期投入，为鸿蒙智能体提供了必需的语义理解能力。

最后，是庞大的终端基础。超 10 亿的鸿蒙生态设备，为 AI 服务的落地和迭代提供了广阔的试验场和用户基础，而 HarmonyOS 5 终端设备数在短时间内突破 2300 万，展现的「鸿蒙速度」，则为鸿蒙 6 的生态爆发奠定了市场基础。

这台为 AI 而生的「新引擎」就位后，对于开发者而言，意味着作业平台和开发范式的转变。他们的角色，也需要从「功能实现者」向「场景创造者」进化。

过去，开发者的核心工作，是在 App 的边界内实现一个孤立的功能。而在新的范式下，核心工作变成了创造一个能解决用户真实场景问题的「元服务」，并将其能力开放给系统。这要求思维模式的跃迁——从「UI/UX 思维」转向「意图/服务流程思维」。

高德地图上线的 Traffic-VLM 交通视觉语言大模型，其价值不再是提供一张更精美的地图，而是在深刻理解「拥堵」这一复杂场景后，主动为用户生成最优解决方案。同样，鸿蒙版小红书首发支持圈选搜笔记功能，开发者思考的出发点，已不再是「如何在 App 内优化搜索框」，而是「如何让用户在系统的任何界面都能方便地发起搜索」。

这背后，是开发者与鸿蒙生态的一场「双向奔赴」。鸿蒙搭建了新的舞台和基础设施，而开发者则是舞台上真正的创造者。从「鸿蒙 5」到「鸿蒙 6」，鸿蒙生态已经走过了解决「有没有」的基础适配阶段，全面转向追求「好不好用」的体验升级。

当前在鸿蒙平台，微信每月进行一次重要版本更新，QQ 浏览器在鸿蒙端首发 AI 升级版本，微博鸿蒙版则率先支持 HDR Vivid 超高清图片。此外，腾讯、阿里、字节、美团、京东等头部大厂纷纷在鸿蒙 6 首发重磅新功能，如腾讯地图的「实况窗红绿灯读秒」、京东的「高精度 AR 摆摆看」等。

为了加速这一进程，鸿蒙生态还通过战略性投入来降低开发者的转型成本。华为每年投入超过 60 亿元支持开发者创新，并启动了 10 亿元的「鸿蒙天工计划」，全方位扶持 AI 生态。这种投入，旨在加速一个正向飞轮的形成：平台提供工具和激励，开发者创造创新服务，用户体验提升，更多用户加入，平台对开发者的吸引力也随之增强。

结语

回到 1024 程序员节，开发者们的集体热情，正是源于对 AI 带来的产业机会的清晰感知。而华为鸿蒙在这个时间点上举办的这场活动，是对开发者的致敬，也是一场集体动员。

旧世界的墙正在被推倒，新世界的蓝图已经展开。操作系统向「AI 原生」的演进，已是明确的行业趋势。鸿蒙所做的，是为这个趋势，提供了一个系统性的实现路径和商业范本。

这是一个新大陆被发现的时刻，地图将被重绘，而开发者，就是第一批手握罗盘的探险家。「星光不负赶路人」，这句古老的谚语，在 AI 时代被赋予了新的含义：那些率先投身新范式的探索者，将最先获得定义未来的回报。

头图来源：ima

10月23日，ima open day上，腾讯ima公布了ima2.0版本，并在24号开启了内测。

ima2.0版本包括了以agent能力为基础的「任务模式」，以及知识库「AI要点」等功能。升级后的ima，将成为能理解目标、执行任务、产出结果的「共事伙伴」。

上线一年以来，ima知识库文件总量达到2亿，相较今年1月，今年9月月月活增长突破80倍。

这组数据，既是「第二大脑」类产品高速增长的证明，也引发了一个问题——当用户疯狂「囤积」信息，这个「大脑」究竟是变得更智慧了，还是会成了一个更臃肿、更让人焦虑的「数字仓库」？如何才能更有效地让这个「第二大脑」运作起来？

ima 2.0版本的发布，特别是基于Agent能力的「任务模式」的发布 ，可以看出其正在试图回答这个问题。

从被动「知识库」成为主动「共事伙伴」，ima 不再满足于帮用户「存起来」，而是要开始替用户「用得好」 ，这也是一次关于人与信息关系的再思考。

不过，关于笔者关心的ima能否整理「微信收藏夹」，目前看来无望，主要是由于隐私等问题，ima产品负责人Jayden举了个例子，比如用户收藏的内容可能会有一些群聊当中其他人的言论，那这个就会涉及到一些隐私问题。

就像活动现场有其他用户提到的「ima、腾讯元宝和微信公众号后台，这三者都有知识库...未来会把这三个产品打通或整合吗？」 。

ima团队明确回应：「目前这还是不同的产品。腾讯非常尊重用户的数据隐私，就像QQ和微信的数据在内部也不会透传或打通。目前还没有把（不同产品间的）数据进一步打通的计划。」

1 当知识库学会「做任务」：从存储信息到完成工作

ima 2.0的「任务模式」，核心是Agent（智能体）能力。 用户交互的逻辑发生了改变：不再是给AI一个「关键词」，而是给它一个「目标」。

ima 2.0的「任务模式」支持生成报告、播客两种内容形态，用户可在首页或知识库内用自然语言提问发起任务，还可以给任务加上知识库、文档、图片、音频、网页、笔记等附件，相当于大模型在执行任务时有了「参考课本」 ；在生成音频形态的播客时，则支持选择对谈人数、音色等，满足学习或工作场景下的深度信息处理和创作需求。

图片来源：ima

「任务模式」的推出，直指一个核心痛点：知识管理不应止于「收藏」。

新版ima允许用户直接在首页或知识库内，用自然语言发起一个复杂任务，比如「帮我写一份新能源汽车市场报告」或「为我设计一节‘生成式AI’教学播客」 。

报告生成满足了工作与学习场景下对结构化信息的刚需，而播客生成则展现了AI在非结构化、创意性内容上的潜力。

它的关键升级在于，用户可以同时「喂」给AI相关的知识库、文档、音频、网页等附件，作为执行任务的「参考课本」 。

启动后，ima将不再是简单的「搜索」，而是通过大模型自主拆解和规划任务步骤 。

它会主动调用一系列工具——包括精读内容、全网搜索、知识库查询和内容创作——来完成指令 。 在这个过程中，Agent会进行自我监测与修正，试图将过去繁琐的「搜、读、写」工作流一体化，最终产出可直接使用的结果，如一份报告或是一期支持多人、多音色的播客 。

Agent不仅能完用户「要求」的工作，还能以一种更具创造力的方式，超出你的预期。

与此同时，知识库的底层能力也在升级。 新增的「AI要点」功能，意味着系统会尝试自动为知识库生成结构化摘要，让「存量」信息变得更易于被AI理解和调用 。

极客公园也体验了ima 2.0内测的「任务模式」。

图片来源：极客公园

我先是让ima自己测评自己，「写一篇ima 2.0的测评稿，并且要和它在市场的同类产品如Notion AI、get笔记等进行对比。」

图片来源：极客公园

ima在执行任务前跟我确认具体细节。

图片来源：极客公园

在14分钟的等待过后，ima完成了这份测评，不过看起来它似乎没有解读到「稿件」这个格式上的要求，给出的是罗列式的对比结果。

可以看到，ima的对比过程很详细，但是在最终结果输出后，并没有给我一个「复核」的余地，只能在旁边记笔记，不像其他产品，在输出结果后，任务对话框还在，还可以继续多轮复核，但在ima，目前看起来只能跳出这个任务再去自行复核。

我继续试了试播客生成。我把刚刚的ima测评文档加入了个人知识库，「根据ima测评内容文档，改编成一期10分钟的双人对谈式播客。A主播是科技评论员，风格犀利；B主播是产品观察家，风格温和。请生成他们的对话脚本，并直接生成音频。」

图片来源：极客公园

可以看到ima生成的这份播客脚本也是非常详细。

不过目前还没有在mac版本上看到「生成播客」的按钮，于是我打开了手机端的ima，在个人知识库里选择了这份刚刚生成的测评文档，很快，ima就为我生成了这个时长大约13分钟的播客。

图片来源：极客公园

播客链接如下：【问问ima】生成播客 https://ima.qq.com/share/#/ai-chat/XpiTdIGzS 

我把耳机分给旁边的朋友（没有告诉她这是个AI播客），她听了一半，反馈是「听起来聊的还行，就是有点太平了」，AI确实高效，但人感也是难以比拟的。

2 在用户的反馈中「生长」，2亿份文件催出的进化

ima能够在短短一年内积累2亿份知识库文件，获得从医生、律师到教师、海关等20多个行业的深度应用，其背后是一套快速迭代、深度聆听用户需求的产品哲学。

ima产品负责人Jayden ｜图片来源：ima

ima产品负责人Jayden在开场时提到，团队的初衷是想帮助人们「抓住划过指尖却抓不住的信息」。 而产品经理Jason则分享了这条「抓住信息」的道路是如何在用户的声音中被铺就的。

在产品上线前，团队曾为个人空间的容量进行过激烈的讨论。 最初的设想是1G，因为团队希望用户放入知识库的都是经过「精挑细选」的内容。

但用户的反馈打破了这一设想。「如果ima是我的第二个大脑，谁会希望自己的大脑有容量焦虑？」——这句来自用户的灵魂式拷问，让团队彻夜讨论，最终决定将个人空间扩容到30G。

这一决策背后，体现了团队对产品定位的洞察：工具不应该给用户增加新的负担和筛选成本，而应该提供足够的安全感，让用户可以放心地将一切信息「丢」进来，将整理和筛选的难题交给AI。

另一个讨论是关于「文件夹」。 ima的早期版本极其简洁，没有文件夹功能，是希望用户能彻底摆脱传统的文件管理束缚，完全依赖AI进行检索。

但这引发了用户截然相反的反馈：一部分「初心派」用户认为这正是产品的魅力所在，清爽、无负担；而另一部分「现实派」用户则感到焦虑，「文件像掉进了一个巨大的黑洞，这种失控感让人不安」。

团队内部也因此分裂成两派，进行了激烈的讨论。 最终，他们选择了一个更成熟的方案：保留主界面的简洁，同时允许有需要的用户在二级界面方便地创建文件夹。

Jason总结称不希望盲目堆砌功能，但简洁也并不意味着简单。 这个案例诠释了ima的价值观：尊重用户习惯，同时提供更优越、更未来的解决方案。

从快速迭代，到拥抱用户反馈，再到知识库从个人走向共享、走向公开，ima的每一步都踩在真实的需求上。

ima的这次升级，可以说是被过去一年的高速增长「逼」出来的。

当一个工具足够强大且易用，它就不再仅仅是工具，而会成为一种基础设施，催生出千人千面的应用范式。 在ima的案例中，我们看到了知识在不同行业中被激活、应用和增值。

对于医生、律师这类高度依赖专业知识和经验的职业，ima成为了他们的「外接大脑」。

在医疗领域，重症医学主任医师孙孝利将最新的医学指南和临床病例搭建成知识库，在遇到复杂病情时，可以随时向这个「医疗第二大脑」提问，快速查询知识、辅助制定治疗方案。 这不仅提升了效率，也在关键时刻为患者的安全增加了一重保障。

在法律领域，王杰文律师将一个法官审理的778份判例全部上传至ima，通过AI提炼其裁判倾向和逻辑。 过去需要耗时一周的研判工作，现在半天就能完成。 这也是将「数据」转化为「洞察」的典型应用。

还有政务服务领域，钱江海关将200多部法规和上千条咨询实例构建成AI知识库，让政策答复的准确率接近100%。 过去面对民众五花八门的提问，一线人员可能需要翻阅大量文件，现在只需简单提问，AI就能给出兼具权威性和可操作性的标准答案。

教育领域，拥有25年教龄的历史老师「定哥」，则展示了一个AI如何成为「考点分析师」与「答疑助教」的生动案例。

他将自己10余年积累的3万份教学资料、全国高考题、名师讲义全部注入ima。 过去，学生遇到问题只能等老师有空再解答，学习进度常常被拖慢。 现在，学生可以随时向这个「不知疲倦」的助教提问，获得个性化的指导。他所带班级年级前20名的人数，从过去的2-3人增加到了8人。

而且，「定哥」发现，AI并没有削弱学生的独立思考能力，反而因为解决了大量信息检索和基础答疑的工作，让学生有更多时间去进行更高层次的追问和探索，真正实现了因材施教。

正如ima产品负责人Jayden所言，创造ima并非只为解决效率难题，而是要让信息「不只是‘存起来’，还能‘抓得住’、‘用得好’」 。 2.0的「任务模式」，正是ima为这2亿份「存量」文件，寻找「增量」价值的最新尝试。

不过，关于笔者关心的ima能否整理「微信收藏夹」，目前看来无望，主要是由于隐私等问题，Jayden举了个例子，比如用户收藏的内容可能会有一些群聊当中其他人的言论，那这个就会涉及到一些隐私问题。

就像活动现场有其他用户提到的「ima、腾讯元宝和微信公众号后台，这三者都有知识库和自动回复功能 。我需要把一套资料上传到三个不同的地方，但它们都是腾讯一家的 。未来会把这三个产品打通或整合吗？」

ima团队回应称，「目前这还是不同的产品 。腾讯非常尊重用户的数据隐私，就像QQ和微信的数据在内部也不会透传或打通 。目前还没有把（不同产品间的）数据进一步打通的计划。」

关于ima在信息保密方面有哪些措施，以及如果信息（如通过截屏）被泄露，是否有追踪溯源的功能，还有未来是否会考虑上线如水印等特殊的信息保护功能等问题，ima团队回应称数据只会用于用户自己的问题和操作场景，并不会被用于模型的训练以及不同用户间的数据是“完全是隔离”的；以及用户信息存储在腾讯云的数据库上，腾讯云在数据传输、备份和容灾方面有高标准 。

关于信息泄露追踪 (水印)的需求，团队称首先在知识库的成员管理中有审批和加入机制，这是第一层把关，其次后续会考虑提供类似腾讯文档的水印工具（如设置密度和文字） ，但ima只提供工具，最终的应用（如何保密）还是需要用户自己的意识和判断。

回顾ima这一年的发展，从一个简洁的知识库到一个能够执行复杂任务的Agent平台，其内核始终围绕着「生长」二字。

知识不应被固化在某个人的大脑或硬盘里，它应该像种子一样被种下，在连接与交互中持续生长，最终汇聚成一片广袤的森林。

与AI「共事」，共同探索、共同创造，是在这场由AI驱动的生产力革命中，对我们每个人思考、学习和工作而言更好的方式。

在 AI 应用层加速爆发的 2025 年，AI 应用公司 LiblibAI 宣布完成 1.3 亿美元 B 轮融资，由红杉中国、CMC 资本及一战略投资方联合领投，老股东顺为资本、源码资本、明势创投、渶策资本均超额增持，远识资本继续担任本轮融资的独家财务顾问。

这是今年迄今为止国内资本市场 AI 应用赛道最大的一笔融资，这笔融资也标志着 AI 投资热点正从底层模型转向应用层。 在大模型逐渐成为少数头部玩家游戏的当下，资本正重新聚焦那些能够将多模态能力真正落地于创作、生产与消费场景的 AI 平台。

LiblibAI 成立于 2023 年底，经历了开源视觉创作的爆发期，LiblibAI 现已成长为中国最大的多模态模型与创作社区，平台整合了图像、视频、3D、LoRA 训练等多模态能力，覆盖从灵感生成、视觉设计到动态视频制作的完整 AI 工作流，孵化了超过 2000 万 AI 创作者，包括插画、摄影、电商、海报、IP 等专业视觉场景。

在 AI 基础模型逐渐趋同的背景下，LiblibAI 凭借「工具集成+社区生态」的战略路径脱颖而出。平台不仅聚合了全球领先的开闭源视频与图像生成模型，还通过模型轻量级训练与创作者激励机制，形成了独特的模型-场景-创作者共创生态。

2025 年 10 月，LiblibAI 发布 2.0 版本，将「聚合工具」升级为「AI 专业创作工作室」，强化视频生成能力，支持多模型生成与专业级特效模板，实现从灵感到成片的端到端体验，为 AI 视频制作打开了新的标准。

融资完成后，LiblibAI 将加速全球化布局，打造全球创作者共创的多模态内容生态。作为一家致力于赋能创作的科技公司，LiblibAI 正在寻找更多有志之士加入团队，共同见证 AI 时代创意产业的未来。

*头图来源：LiblibAI

2023 年末，互联网商业世界出现了一个标志性时刻——拼多多的市值一度超过阿里巴巴。

这不仅导致市场情绪对阿里电商前景看衰，也加速了内部的反思和战略调整。彼时，马云在内部明确提出，接下来要发力「AI 电商」。

而何为 AI 电商、又该如何落地，在内部乃至整个行业都没有清晰的路径。据《晚点》此前报道，2023 年淘宝天猫内部一度有近 20 个团队在摸索 AI 业务，同质化问题严重。

不过，这种模糊状态近期已经被打破。

10 月 16 日，天猫在上海举办了「双十一」启动发布会，阿里搜推智能产品事业部总裁凯夫以《AI 重构电商》为主题的分享，极为清晰地阐释了阿里做「AI 电商」的完整思路。而且，效果不错，比如，引入大模型后，商品推荐的精准度大幅提升，带动购买效率提升 25%；在广告环节，商家 ROI 提升了 12% 等等。

在发布会当天接受媒体访谈时，他强调，AI 电商的核心包含三方面：

• 一是提升流量匹配效率，包括：AI 搜索、AI 推荐、AI 广，这是电商的重要基础设施，会直接带动 GMV 增长；

• 二是为商家提供 AI 经营团队，包括：AI 美工、AI 营销、AI 数据分析、AI 客服等，实现降本增效；

• 三是为消费者打造新的 AI 导购产品，包括：拍立搜、AI 帮我挑、AI 试穿、AI 清单等等；

因此，阿里在推进电商与 AI 结合时，都围绕着这三大核心方向推进。这种改变传递到消费者和商家时，则意味着，接下来，流量分配规则和购物方式等，都要变了。

如果说电商的底层逻辑是「流量如何分配」，那么 AI 的介入，正在改变这一核心机制。

凯夫在分享中提到，从 2025 年初开始，淘宝系统性地将大语言模型融入搜索、推荐、广告三大引擎中。这三大引擎是决定流量分配的关键。

以搜索为例，过去，淘宝的搜索算法偏重「关键词匹配」，用户在淘宝搜索时，需求表达分为两类：一类是简单关键词，如「连衣裙」「手机膜」「手机壳」「iPhone」；另一类是复杂语义表达，比如「寻找清理下水道小飞虫的产品」「给补课辛苦的高中生选礼物」。在大模型应用前，这类复杂需求难以被有效承接——商家不会在商品标题中直接标注「清理下水道小飞虫」，通常仅标注商品名与品牌名。

而在加入AI后，它开始理解人类语言中的模糊与情绪——比如，用户可以不再输入「洗发水」，而是「我想找不容易塌的蓬松洗发水」。大模型能从语义中抽象出核心意图，并在商品库中找到最契合的那一类产品。经 A/B 测试，商品相关性提升了 20%。

在淘宝这种超大规模体系中，20% 不是小数，而是变革。

推荐系统的改变也同样明显。AI 的「理解力」让电商平台的推荐功能第一次跳出了「同质化推荐」的陷阱。

一个买了煤油炉的用户，可能不是在准备冬天，而是个「露营玩家」。AI 会基于语义推理，推荐露营装备、户外用品、甚至艺术装饰。这意味着推荐逻辑从「行为相似」转向「兴趣抽象」。试运行数据显示，推荐点击量提升了 10%。

广告环节同样被重写。商家的 ROI 提升 12%，这背后是 AI 帮他们精准投放、动态出价、优化预算。

而所有搜索、推荐、广告的技术升级，都建立在平台商品库的基础之上。

为了支撑上层的 AI 应用，阿里启动了「AI 商品库优化」项目。平台用生成式 AI 对商品库进行全面清理、信息补全与索引优化。AI 开始解读每款商品的功能、适用场景与核心特征，补全商品属性字段。

对品牌与商家而言，这意味着「商品信息丰富度」将直接影响曝光效果。过去，商品信息完备性对流量的影响有限，但在新算法体系下，大模型会持续分析商品详情页——商品信息越完备、使用场景描述越清晰，就越容易在用户精准需求搜索中被匹配。

整体来看，是以商品为基础、以「搜索、推荐、广告」为上层建筑，对平台进行 AI 化改造。

从这个意义上讲，阿里并不是在做一个「AI 电商 App」，而是在做一个「AI 理解力更强的电商系统」——让 AI 更加理解人，更加理解商品，进而实现两者的更高效配对。

无论是哪个行业，如今几乎都在追求「AI 原生」应用。而淘宝的策略是：要 AI 原生，但不必是独立 App。

阿里如今并未推出独立的 AI 原生电商应 App，而是将 AI 功能嵌入用户日常购物流程，在关键节点「润物细无声」地解决问题。

凯夫认为，用户无需刻意感知「淘宝 AI 产品」的存在，只需在需要时调用对应功能。

比如，今年淘宝已经陆续推出了几项在公测中的 AI 原生功能：

• 拍立淘（多模态搜索）：用户通过手机拍摄商品，即可触发多模态搜索。例如，拍摄小时候的连环画、日常使用的药盒（限 OTC 药品），系统可精准匹配平台内在售的对应商品，解决「能看到商品却叫不出名字」的搜索痛点。

• AI 万能搜：针对场景化、宽泛化需求，精准拆解用户痛点并匹配商品。例如，有用户反馈「家中猫狗同住，狗会偷吃豆腐猫砂」，咨询「该买什么猫砂盆」，AI 万能搜直接推荐「顶部开门、无侧边门」的猫砂盆——这类精准的商品理解，在无 AI 技术支持时难以实现。

• AI 助手：当搜索结果商品数量过多、用户难以筛选时，点击右下角 AI 助手，告知具体需求，助手会分析商品特征并推荐最匹配的选项，降低决策成本。

• AI 试穿：AI 试穿可最大程度还原用户真实身材，呈现衣服上身的真实效果，帮助降低退货率；

• AI 清单：AI 清单支持用户通过对话式交互生成购物清单——用户告知想买的商品类型，AI 生成清单后，可通过进一步对话优化清单内容，无需逐一筛选商品、浏览会场。用户在搜索框输入「AI 清单」，即可体验该功能。

可以看到，这些 AI 功能，足够务实，更多以解决实际购物问题为导向，比如，「AI 试穿」解决退货问题；「AI 万能搜」解决复杂需求表达问题；拍立淘解决图像化搜索需求。

据凯夫透露，这些产品都会在双 11 期间发挥一定作用，「但更多是为用户提供新的体验，满足尝鲜需求。团队内部虽会设定目标，但暂不便对外分享。而且在当前阶段，这类产品的核心优先级并非量化指标，而是验证产品市场契合度。」

目前看，淘宝的 AI 化，不是一个新产品的诞生，而是一个习惯的形成。

凯夫在演讲中提到的几个数字，足以让人直观感受 AI 的效率革命：

• AI 美工每月生成 2 亿张图片；

• AI 数据分析每天自动生成商家经营报告；

• AI 客服每天为商家节约 2000 万元成本。

目前，这些覆盖店铺运营、素材生产、营销推广、客服服务等核心场景的工具，全部免费开放。对小商家来说，这意味着「AI 预算」不再是门槛。而对于品牌商家而言，通过 AI，可以实时感知用户需求，提供千人千面的个性化展示与服务，重塑品牌旗舰店的消费体验。

显然，在商家侧，阿里的策略是，让 AI 成为店铺经营的「全能助手」，进而实现商家的「AI 化」，来接近「AI 电商」的目标。

对于外界普遍关心的「投入是否值得」问题，凯夫透露，目前阿里系电商领域的 AI 投入，其 ROI 完全能覆盖成本

回过头看，AI 并没有颠覆电商，但更像是重构了电商的「灵魂」，以一种前所未有的效率和精度，重构了电商行业的核心技术基建。

从前的淘宝，是一个「流量分发系统」；而如今的淘宝，正在变成一个「理解系统」。比如，推荐的底层逻辑正在从「猜你喜欢」，转向「我懂你」。

如果说过去十年是「流量电商」的时代，那么接下来，或许是「理解电商」的时代了。

跳过 19，消息称 2027 年苹果新机将被命名为 iPhone 20 系列

10 月 23 日，据韩媒 etnews 今天报道，据最新业界预测，苹果 2027 年推出的 iPhone 手机将被命名为「iPhone 20」。

Omdia 首席研究员 Heo Moo-yeol 昨天在韩国首尔郊区的一场会议中表示：「苹果计划在 2027 年上半年发布 iPhone 18e 和 iPhone 20 标准版手机，下半年则推出 iPhone 20 Air、iPhone 20 Pro、iPhone 20 Pro Max 和 iPhone Fold 2」。

不过这名研究员并没有解释苹果为何更改命名，但业内普遍认为，这一变化与 2027 年恰逢 iPhone 手机问世 20 年有关，苹果可能会借此机会重新调整产品命名、机型定位和发布时间结构。（来源：IT之家）

消息称苹果正考虑收购华纳兄弟，扩充 Apple TV 流媒体阵容

10 月 23 日，据彭博社报道，苹果正考虑收购流媒体巨头华纳兄弟，以扩大 Apple TV 的影视阵容，不过市场上还有亚马逊、派拉蒙等巨头在虎视眈眈，都在积极参与竞标。

华纳兄弟 CEO David Zaslav 已向公司高层汇报了相关计划，华纳兄弟此前还拒绝了派拉蒙子公司天空之舞的两次报价，理由是出价过低。

消息人士指出，华纳兄弟将在数日内要求有意竞购的企业签署保密协议，以便在竞价战正式打响前分享敏感业务数据。除了上述三家巨头，Netflix、Comcast 也被认为有意向收购华纳兄弟，原因主要是看中了这家公司庞大的影视阵容。

目前苹果的 Apple TV 流媒体平台主要是靠原创剧集吸引观众，但如果促成收购，情况有可能发生转变，毕竟华纳兄弟拥有 HBO 平台，其内部影视阵容在市场上几乎等同于爆款与品质，耳熟能详的作品有《权力的游戏》、《火线重案组》、《六英尺下》等。（来源：IT之家）

苹果 iOS 26.1 将推新框架：App 数据可从 iPhone 17 等迁移到安卓手机

10 月 23 日，科技媒体 9to5Mac 发布博文，报道称苹果正开发名为 AppMigrationKit 的新框架，进一步打破 iOS 与安卓两大生态间的数据壁垒，简化第三方应用数据在 iOS 和安卓系统之间的迁移过程。

该媒体指出这个新框架目前正处于开发阶段，将兼容 iOS 26.1 和 iPadOS 26.1 及更高版本的设备。

值得注意的是，苹果官方特别强调，AppMigrationKit 仅支持与安卓等非苹果平台之间的数据迁移，而不能用于苹果设备之间（例如从 iPhone 到 iPad）的数据转移。此外，该框架在 visionOS 或苹果芯片 Mac 上运行的 iOS 应用中也无法生效。（来源：IT之家）

重金招揽人才后 Meta AI 团队开始大裁员：波及约 600 人

10 月 23 日，据外媒报道，Meta 的 AI 部门将裁员约 600 人，以减少层级并提高运营灵活性。

Meta 新任首席人工智能官 Alexandr Wang 在一份备忘录中宣布了此次裁员，Meta 的 AI 基础设施部门（MSL）、基础 AI 研究部门（FAIR）以及其他相关岗位的员工都将受到影响。

22 日当天，部分员工收到通知称，他们的离职日期被定在今年 11 月 21 日，在此之前处于「非工作通知期」（non-working notice period）。通知显示，公司将支付 16 周的遣散费，工龄每满一年再加两周薪资，但要「扣除通知期的时间」。

华人 AI 科学家田渊栋在社交平台证实自己及其团队被裁，引发业内广泛关注。田渊栋 2013 年毕业于卡内基梅隆大学机器人研究所，2016 年加入 Meta，研究方向包括强化学习和大型语言模型理论，曾主导 OpenGo 项目研发及 Llama 4 推理工作，并获 ICML 等顶级会议论文奖项。（来源：澎湃新闻））

拼多多十周年给员工发黄金，入职满 10 年可得 100 克「金鸡」

10 月 23 日，拼多多向员工发放金戒指、「金鸡」等周年纪念礼的消息近期引发关注。

多位网友在社交媒体发文称，今年是拼多多成立十周年：

• 入职满 3 年以上的员工收到公司发放的金戒指，重量在 4g 左右；

• 入职满 5 年的员工，会发放 11g 的金戒指；

• 入职满 10 年的员工则是重量为 100g 的「金鸡」。

10 月 23 日午间，有知情人士向红星资本局证实了上述消息。报道还提到，拼多多周年礼的发放标准与员工入职年限挂钩。2024 年 10 月，拼多多也曾向员工发放黄金制品作为周年纪念礼。（来源：IT之家）

零跑 CEO 朱江明：三四年内国内新能源车，基本上能替代燃油车

10 月 23 日，近日零跑公司创始人、董事长兼 CEO 朱江明接受媒体专访，分享了零跑汽车的成长历程。

访谈期间，朱江明指出，「新能源汽车这个方向肯定是一个大趋势，从全球来看，中国已经我认为就在三四年之内，基本上就替代燃油车。」

他认为「再过十年，中国就完全的电动化了，可能 90% 或 95% 都是电动车，那么从全球的范围来看，因为公共设施、工业化程度都没有中国来的快，理念也没有中国走的快，所以（电动化）相对会慢一些。」（来源：快科技）

今年 40% Steam 新游戏收入不足一百美元

10 月 22 日，据报道，数据显示，2025 年迄今已有超 1.5 万款新游戏在 Steam 平台上线，但其中约 40% 的游戏收入不足 100 美元（约合人民币 709 元），多数未能收回发行成本。数据来自游戏分析平台 Gamalytic，该机构通过算法估算销量与收入，虽存在误差，但整体趋势仍具代表性。

《Soulash》创作者阿图尔·斯米亚罗夫斯基指出，独立游戏的盈利能力已明显下滑，「独立游戏淘金热或许已在 2024 年达到顶峰」。Gamalytic 的数据还显示，今年 Steam 平台总收入预计为 47 亿美元，其中收入排名后 30% 的游戏平均仅获利 37 美元，而前 5% 的头部作品平均收入超过 30 万美元。

截至目前，约 8% 的游戏收入超过 10 万美元，而近三分之二的游戏收入低于 1000 美元。（来源：IT之家）

2026 款比亚迪宋 Pro DM-i 上市：限时 9.98 万元起，百公里亏电油耗 3.2L、综合续航 1508km

10 月 23 日，在比亚迪秦・宋 2026 款上市发布会上，2026 款比亚迪宋 Pro DM-i 正式上市，新车提供 133km（CLTC 工况，下同）纯电续航，综合续航可达 1508km，NEDC 工况百公里亏电油耗低至 3.2L。

价格信息如下：

• 133km 进取型：上市价 10.28 万元，置换权益后限时售价 9.98 万元

• 133km 超越型：上市价 11.28 万元，限时 10.98 万元

• 133km 卓越型：上市价 12.58 万元，限时 12.28 万元

新车长宽高分别为 4735/1860/1690mm，轴距为 2712mm。其外观与现款车型几乎一致，同时增加一款新配色「冰珀青」。

新车配备前麦弗逊 + 后多连杆独立悬架，同样配有怀挡，支持 50W 手机无线充电。动力方面，该车依旧沿用 1.5L 发动机 + 单电机组合，发动机功率 74kW，电动机功率 120kW，纯电续航 133km。

进取型标配 360 度全景影像、定速巡航、无钥匙进入、主驾座椅电动调节、主动进气格栅、舒适制动功能、外后视镜电动调节、自动驻车、VTOL 移动电站等功能，超越型则在此基础上增加天神之眼-C 辅助驾驶、外后视镜电动折叠、50W 手机无线快充等功能。作为顶配车型，卓越型增加副驾座椅电动调节、前排座椅加热通风、全景天窗等配置。（来源：IT之家）

阿里旗下首款自研 AI 眼镜「夸克 AI 眼镜」预售：高德近眼导航、支付宝「看一看」付款，3999 元

10 月 24 日，阿里官宣旗下首款自研 AI 眼镜——夸克 AI 眼镜现已在天猫开启预售，其主打高德近眼导航系统、支付宝「看一看」安全支付、淘宝搜同款识价、飞猪出行提醒等功能，页面显示定价为 3999 元，88VIP 会员到手价为 3699 元，将于 12 月初陆续发货。

这款眼镜搭载高通 AR1 和恒玄 BES2800 双旗舰芯片，采用双光机双目显示，显示距离前后上下可调节，并为近视人群提供了一体化贴合的配镜方案。眼镜同步搭载 SuperRaw 超级夜景模式，可在夜间也能拍出细节清晰的高质量照片。

功能方面，该款 AI 眼镜包含通话、音乐、翻译、备忘录、日程提醒、提词以及拍照问答等主流功能，同时还拥有定制高德近眼导航系统、支付宝「看一看」安全支付、淘宝搜同款识价、飞猪出行提醒等 AI 功能。（来源：IT之家）

让你的手机「上床睡觉」：宜家推出智能手机迷你床

10 月 23 日，宜家正在阿联酋（UAE）赠送「智能手机床」。宜家希望帮助顾客通过减少使用智能手机的时间，来提升睡眠质量。

这款迷你床被宜家在阿联酋 YouTube 频道上宣传为「The Phone Sleep Collection」。顾客在宜家阿联酋市场的任意一家门店消费超过 750 迪拉姆（现汇率约合 1449 元人民币），就可以获赠该产品。此外，购物篮中必须至少有一件宜家睡眠系列的产品，包括床单、枕头和被套等。

宜家迷你床内置了 NFC 芯片，记录智能手机「放入」床中的时长。如果顾客能够每晚将手机放在床上长达七小时，连续七天，就能获得一张 100 迪拉姆（现汇率约合 193.2 元人民币）的宜家代金券。

宜家没有透露是否会在其他地区推广该活动。（来源：IT之家）

马斯克为 1 万亿美元薪酬辩护，强调控制权比金钱更重要

10 月 23 日据报道，特斯拉董事会日前为马斯克提供了一份极具挑战性的薪酬方案，若马斯克达成一系列业绩目标，最高可获得 1 万亿美元薪酬。

这些目标包括特斯拉市值达到 8.5 万亿美元，年利润 4000 亿美元，汽车年交付 2000 万辆等。然而，该方案引发了部分股东和代理机构的强烈反对。 在电话会议中，马斯克为这一薪酬方案辩护，称自己关注的并非金钱，而是「控制权」。

他表示，拥有足够的控制权可以产生强大的影响力，但不会多到无法被解雇，暗示如果方案被否决，他可能会选择离开特斯拉。这番言论再次引发了外界的广泛讨论。  尽管特斯拉电动车业务面临挑战，且 Q3 利润暴跌 40%，马斯克仍坚持这一方案的重要性，认为这是他推动公司创新和发展的关键。  （来源：快科技）

一、在厕所里“耍流氓”？！AI摄像头到底能不能「长」在马桶里？

二、想成为「AI消化科专家」？Dekoda还不太够格

三、智能马桶升级，做起了“最私密”的数据生意

四、厕所科技革命，能否打破家庭医疗的「最后一公里」？

来源：Throne 官网

该公司觉得这样的产品主要面对老年人和患有慢性消化系统疾病，像是一些溃疡性结肠炎和肠易激综合征的患者。可以看出，从产品设计思路和使用方式上，基本和 Dekoda 差不多。目前，这款产品在经过版本升级之后，售价 319 美元。同样，APP 也是需要订阅使用。

来源：Throne 官网

美国初创公司 Withings 也曾在 2023 年 CES 上亮相了一款产品，U-Scan，主要是分析用户的尿液健康。更具来说，U-Scan 通过尿液浓度来测量促黄体生成素 (LH)、pH 值和水合物水平。公司认为，追踪 LH 可以帮助检测一个人处于月经周期的哪个阶段，并估算排卵期。而 pH 值可以作为饮食是否过酸，也就是蔬菜摄入不足或过碱，意味着蛋白质摄入不足的指标。

U-Scan 来源：Withings官网

在人类追求更长寿、更健康生活的过程中，我们正不断邀请科技进入身体的禁地。Dekoda 的出现，也意味着一些复杂的生化分析，正在逐步转化为家庭日常的、非侵入式的健康监测。同时，可以看到，一批新的智能家居玩家们正在瞄准这个小众市场，争夺下一个「健康数据入口」。

但，当我们的马桶成为私人医生、浴室成为诊所，科技与健康的界限彻底模糊。我们开始思考：为了健康，我们愿意将多少隐私交付给冰冷的 AI 算法。

回到最初的问题，为了健康，你愿意在AI面前脱下最后一件衣服吗？

在体育的万神殿中，总有一些瞬间被铭刻为永恒。

德里克·费舍尔振臂高呼，篮球在 0.4 秒的极限时间内划过夜空，空心入网；F1 赛车手在毫米级的缝隙中完成惊天超越，挑战物理定律；四分卫在即将被擒杀的瞬间，以一个匪夷所思的角度将球传出，逆转乾坤。

2016 年 NBA 总决赛，第七场 (抢七大战)

我们称之为「神迹」。

它们是人类在突破生理极限、超越战术定式时，迸发出的璀璨火花。这些瞬间之所以震撼人心，正因其看似不可复制、无法解释。长久以来，我们只能用「天赋」、「灵感」或「运气」来形容。

也正因如此，体育，成为了数字创新最具挑战性的「最后一块大陆」。

对这片大陆的探索，本身就是一部进化史。最初的篇章，聚焦于我们如何「观看」比赛。更流畅的直播、多角度的回放、甚至是 AI 驱动的多语种解说，这些创新极大地优化了我们的观赛体验，它们擦亮了我们「通往赛场的窗户」。今天，一个更宏大、更深刻的全新篇章正在开启。它的目标，不再是仅仅擦亮窗户，而是要推开那扇门，真正走进赛场的核心——去终极理解物理世界、生理极限与心理潜能的交织，去看懂「神迹」是如何发生的。

在这场面向未来的探索中，亚马逊云科技正以前所未有的方式，为这片大陆点燃理性的文明之火，将「神迹」从模糊的赞叹，变为清晰的洞察。

01

第一重困境：数据采集

体育创新的基石是数据，而其第一重困境便在于如何有效采集。运动员在极限状态下的表现，受海量、瞬变的变量影响：从身体姿态的细微角度、肌肉的发力时机，到对手的位置与速度。将这些复杂、高维度的信息精确量化，是所有后续分析的前提。脱离了高精尖的采集技术，任何分析都无从谈起。这需要一个覆盖场上所有关键要素的技术矩阵。

为解决这一难题，亚马逊云科技为全球顶级体育赛事提供了强大的数据处理基础。

• 在 NBA，通过部署高清光学追踪系统，结合 29 点人体姿态识别技术，能够以每秒 60 次的频率，捕捉每位球员身体关键点的三维空间坐标。这使得以往模糊的「身体对抗」和「防守压迫」等概念，首次被解析为精确的数据流。
• 在 NFL，每位球员的护甲中都植入了 RFID 传感器，实时追踪其在场上的位置、速度和加速度，每个赛季产生近 3 亿个数据点。
• 在 F1 赛道，每辆赛车搭载的超过 300 个传感器，每秒产生超过 110 万个遥测数据点。

亚马逊云科技所做的，正是为这些海量、异构的数据源提供统一、高效的采集与处理平台，完成了从抽象观察到具体量化的第一步。

NFL 头盔数据测量

02

第二重困境：数据解读

一旦数据被成功采集，一个更深层的挑战随之而来：如何解释这些数据？一串串客观的数字， 例如「关节弯曲 32.5 度」这类客观数据，与「更有爆发力地蹬地」这样的训练口令之间，存在着巨大的「翻译鸿沟」。 传统的统计模型可以发现数据间的关联性，但往往无法解释其背后的因果关系和战术意图。

这需要先进的 AI 模型充当数据与认知之间的「翻译官」。亚马逊云科技利用其在机器学习领域的深厚积累，例如 Amazon SageMaker，将原始数据转化为具有业务价值的洞察。在 NBA，AI 模型将数百万帧的球员跑位数据，提炼为直观的「引力指标」（Gravity），用以量化一名球员在无球状态下对防守阵型的牵制力。同时，它还将复杂的防守行为分解为 7 个子项，整合成一个「防守压力分数」。在 NFL，亚马逊云科技协助开发了「擒抱概率」（Tackle Probability）模型，综合分析防守球员的位置、速度和角度，实时预测其完成擒抱的可能性。同样，在德甲，著名的「预期进球」（xGoals）模型，为评估球队进攻效率提供了更精准的标尺。通过这种方式，亚马逊云科技的 AI 能力成功填平了数据与理解之间的鸿沟。

NBA 与亚马逊云科技共同呈现 引力指数

03

第三重困境：实时性

数据被解读之后，第三重困境——极致的实时性——成为决定其价值的关键。在瞬息万变的赛场上，洞察力有一个极短的价值窗口。延迟的分析只能用于复盘，无法指导决策。这种对毫秒级响应的要求，是对整个云端计算架构和处理能力的终极考验。

基于亚马逊云科技的进站分析解决方案

亚马逊云科技强大的云端算力与低延迟架构，是攻克这一壁垒的核心。

法拉利 F1 车队的一次进站仅有 2 秒，其相关分析必须在下一次进站决策前完成。亚马逊云科技支持的进站分析解决方案，将单次分析时间从数分钟压缩至 60-90 秒，实现了近乎实时的洞察。

德甲的「比赛事实」（Match Facts），从数据捕捉到计算，再到通过转播呈现给全球观众，整个流程被严格控制在 500 毫秒以内。而 NBA 的「战术探索」（Play Finder）工具，能够让解说员或教练组在比赛进行中，即时检索过去十年数百万个相似的战术片段，为实时评论和战术调整提供数据支持。这些案例证明，强大的底层技术是确保数据洞察能够在价值窗口期内被有效利用的先决条件。

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第四重困境：可解释性

最后一重，也是最深刻的困境，在于体育分析对「可解释性」的强制要求。在许多商业场景，例如营销推荐中，AI 模型可以是一个「黑盒」。系统只需知道推荐 A 能提升 B 的转化率，无需深究其内在逻辑。但体育分析必须是一个彻底的「白盒」。教练员必须清晰地知道每一个环节的因果链条，因为发力角度的改变，所以效率得到提升，这样才能将其应用于训练，并规避伤病风险。

这一原则在 NFL 的「数字运动员」项目中体现得淋漓尽致。该项目通过构建运动员的「数字双胞胎」，不仅是识别哪种冲撞更容易导致受伤，而是要通过海量数据和计算机模拟，精确还原导致受伤的生物力学机制。这种对因果关系的深度探究，是改进规则和装备、主动预防伤害的科学基础。同样，NBA 的「投篮难度」（Shot Difficulty）指数也遵循「白盒」原则，它将难度分解为投篮距离、身体倾斜度、防守者干扰等一系列可解释的特征，让教练能清晰地评估战术是否创造了真正的空位机会。亚马逊云科技所支持的，正是这种需要深度行业知识、必须清晰透明的复杂 AI 模型的研发与部署。

NFL：预测移动轨迹

左图：当 6 号球员是（四分卫的）传球目标时，深度学习模型预测的 3 号防守后卫的移动轨迹；

右图：当 7 号球员成为传球目标时，模型预测的（同一个）3 号防守后卫的移动轨迹。

05

下一代体育科技的核心逻辑

一场真正的体育科技革命，必须同时攻克这四重困境：从极限瞬间的精确量化，到数据与认知之间的智能转译，从毫秒级的实时洞察，到每个环节清晰可解释的因果链条。这不是单个技术点的创新就能解决的，而是需要一个系统性的解决方案。

正是基于这样的理解，亚马逊云科技没有停留在提供独立的 「 看球黑科技 」 ，而是通过其全栈式的云服务与 AI 能力，为全球顶级体育 IP 打造端到端的解决方案。从 NBA 场边的光学追踪系统，到 F1 赛道的传感器矩阵；从 NFL 的 「 数字运动员 」 ，到德甲的 「 比赛事实 」 ，亚马逊云科技正在用最先进的技术，解开体育竞技中的种种 「 玄学 」 。

这远远超出了简单的 「 体育+科技 」 。当我们能用数据解构那些令人惊叹的 「 神迹 」 时，当教练能将直觉转化为可验证的战术时，当运动员的每次突破都能被科学地复制时 …… 我们看到的不仅是技术的进步，更是体育本质的进化。在这个意义上，亚马逊云科技正在以一种前所未有的方式，重新定义体育的未来。

过去几年，电动助力自行车（E-bike），在海外火了。

北美增长最快的 E-bike 品牌 Velotric 的创始人、CEO 张曦对极客公园表示，E-bike 给用户带来的是「不可逆体验」，一旦骑上就会爱上，不太会回到传统自行车。

顾名思义，E-bike 首先是一辆自行车，它多了一个「小马达」和电池： 当你踩踏板时，这个电动系统就会「心领神会」，给你额外的动力辅助。

从 2020 年资本涌入至今，E-bike 已经迅速成长为一个千亿美元级赛道。综合不同机构数据，预计到 2030 年至 2035 年，E-bike 市场规模将达到 806 亿美元至 1656.9 亿美元。一辆 E-bike 的定价不算便宜，中高端的通常在 1500 美元以上，但依旧无法阻挡用户购买的热情。

究竟是谁在购买 E-bike？

以 Velotric 为例，成立至今已经出货超 20 万台，连续 4 年增速 100%，且实现盈利。Velotric 创始人、CEO 张曦告诉极客公园，他们的核心用户，是美国中产阶层中的中老年群体，推崇「No Sweat Sports（无汗运动）」

轻量化电动自行车｜图片来源：Velotric

「我们的用户不是骑车通勤，而是周末骑 20～30 英里的那群人。他们往往住在乡村、有时间、有钱，但也有身体限制。」他认为，E-bike 并非单纯的代步工具，而是一种生活方式的延伸。

「他们年轻时可能骑山地车越野或喜欢其他激烈运动，但现在身体跟不上了。」Velotric 提出的品牌理念——「No Sweat Sports（无汗运动）」正是源于用户调研。

「很多人告诉我们，骑 Ebike 是一种『不出汗的运动』。他们不想进行高强度训练，只想活动身体、享受自然。就像瑜伽、高尔夫等轻运动。」

他分享了一对加州夫妇的故事：两人计划用三年时间，骑 E-bike 游遍美国所有国家公园。对他们来说，骑行不是竞技，而是一种连接自然、找回年轻时自由感的方式——这本质是一种情绪价值。

张曦曾经是共享电单车公司 Lime 的联合创始人，在全球运营了数百万辆，估值一度达到 30 亿美元，被 Uber 收购。而后，他在 2021 年创立了 Velotric，这家具有中国基因的全球化公司。

在他看来，真正的全球化不是将中国产品卖到海外，而是用「中国能力」对接「本地需求」，最终成为当地用户认可的生活方式品牌。

前不久，Velotric 完成 B 轮融资。此轮融资由顺为资本领投，光源资本担任独家财务顾问。

Velotric 的案例为我们提供了一个理解全球市场、理解不同地区人民生活方式的一个切面。借此契机，我们与张曦聊了聊如何理解 E-bike 崛起背后的消费趋势，以及中国团队如何打造真正的全球化品牌的思考等等。问题涵盖了：

• E-bike 这类产品究竟满足了用户怎样的底层需求？

• E-bike 市场爆发和增长的长期驱动力是什么？

• 如何成为北美 E-bike 赛道增长最快的品牌？

• 未来的电动自行车，如何进化？

• 如何放弃「出海」思维，实现真正的全球化？

• 如何让美国市场认可一个「中国制造」品牌？

访谈中的部分精彩观点：

• 不应有「AI 硬件」这一说法，未来所有硬件产品都会加入 AI 的元素

• 创业者不应再纠结「出海」的概念。在中国制造不出符合美国市场的产品，在美国也做不好中国供应链。全球化的本质是结合「中国供应链和研发能力」与「本土文化、市场需求的本地能力」

• Ebike 为用户提供的是情绪价值，动力辅助带来的「无所不能」的自由感和愉悦感具有不可逆性，50% 用户骑过 Ebike 后不再选择传统自行车

• 线下渠道是建立品牌信任和规模的关键：从线上转线下是艰难但必要的决策，线下渠道能真实检验产品力、服务体系和品牌信誉，成功布局后能显著提升区域效率和影响力

• 数据显示，首次购买白牌产品的用户，二次复购时选择品牌产品的比例超 60%，未来趋势是「低端淘汰、高端小众、中端主流」，市场终局会是「纺锤型结构」

以下为对话内容，由极客公园编辑整理：

极客公园：您之前创立了共享电单车品牌 Lime，后来为什么又创立了 Velotric？

张曦：Lime 和 Velotric 是不同的定位，我们在 2016 年创立了这家公司，将估值做到近 30 亿美金，之后 Uber 成为公司大股东，我们将管理权移交 Uber，我也随之离开。

休息一年后，我创办了 Velotric。Lime 和 Velotric 解决的是两类截然不同的需求。

Lime 更多解决的是「点到点」的高效出行问题，这与中国的共享单车模式不同。中国共享单车聚焦「最后一公里」，而 Lime 则侧重城市范围内的中短途出行。要知道，欧美的公共交通系统相对薄弱，Uber 等网约车费用又较高，因此在 10 英里以内的行程中，共享自行车或共享电动自行车其实是效率最高、成本最低的出行方式，这正是 Lime 的核心价值。Lime 现在已成为行业龙头，在全球部署了约 40 万台。

我们现在做的 Velotric，瞄准的是另一类需求——聚焦美国中产休闲群体，尤其是中老年中产。

这类人群经济条件优渥、时间充裕，大多居住在郊区，环境优美但日常活动相对单一，且身体机能有所下降。因此，两者的用户群体有本质区别：Lime 的用户多为城市内通勤或短途代步人群，而我们的用户中，仅有极少数用于通勤，绝大多数是为了日常休闲运动。

极客公园：你们为什么给自己定位为「轻运动」品牌，什么叫轻运动？

张曦：我们提出了一个定位——「No Sweat Sports」（无汗运动），这个定位看似反常识，但并非我们主观设定，而是用户调研的结果。

我们发现中老年群体对电动自行车的购买意愿更强，他们提到，骑电动自行车属于「无汗运动」。

原因很简单：这类人群身体机能下降，无法进行高强度运动，因此更倾向于选择轻量化运动。而且，「无汗运动」在美国近两年来逐渐流行，像高尔夫、徒步、瑜伽、匹克球等都属于这一范畴。

极客公园：所以这类产品对应的核心需求其实是社交，而非运动？

张曦：我不这么认为。核心需求应该是，用户有活动身体的意愿，但身体能力有限。

有一组数据可以分享，美国中老年中产阶层每年在休闲运动（包括钓鱼、打猎、高尔夫等）上花费的时间约为 1000 小时，我们要解决的是这 1000 小时当中用户的骑行需求——比如很多用户会在周末骑 20 英里或 30 英里的电动自行车，他们并非每天骑行，而是将骑行作为周末休闲的一部分。

这类人群中，很多人因身体机能受限或年龄增长，无法再进行高强度运动——他们年轻时可能热爱运动，比如骑山地车、参加自行车比赛，但随着年龄增长，可能因手术、身体机能变化或腿部力量不足，无法继续从事高强度骑行。

所以，他们会转向更轻松、但同样能活动身体且自己熟悉的运动方式。这也是我们选择电动自行车赛道、瞄准这类人群的核心原因。

我们的目标用户并非专业自行车爱好者。比如，我们有一对来自加州圣地亚哥地区的夫妇用户，他们的目标是未来三年骑着我们的电动自行车走遍美国所有国家公园。对他们而言，骑行的核心是享受自然、享受骑行本身，而普通自行车已无法满足他们的需求。

极客公园：这类用户群体的规模大概是？

张曦：美国 40 - 80 岁的中产阶层大概有 5500 万人，这是我们的目标用户群体。当然，目前我们在这一群体中的渗透率还较低，仅 1% 左右，但我们相信未来会逐步提升。

极客公园：北美用户的需求和其他地区（比如中国、欧洲）的用户需求有什么不一样？

张曦：中国和欧洲的城市化密度更高，所以很多用户骑 E-bike 是为了通勤代步——中国的电动两轮车（小电驴）就是典型的代步场景。

但美国不一样，大部分人住在郊区，尤其是中高收入人群。我们常用来形容美国的两句话很贴切：一句是「好山好水好寂寞」，另一句是「有钱、有闲」。

美国中产阶层每年至少有 1000 小时用于休闲运动。美国用户在文体运动上的消费理念，可能比中国领先 10 到 20 年，美国有句话叫「No Sport, No Life（无运动，不生活）」，大部分用户都有自己的业余运动爱好，比如钓鱼、打猎、徒步、露营等——这些在中国被认为是「小众运动」的项目，在美国其实非常大众化。

比如最近两个月，进入打猎季，这两年有很多美国猎人开始骑 E-bike 去打猎。从这个角度看，北美用户买 E-bike，更多是为了休闲运动或户外运动。

极客公园：那你们会不会针对这类需求，专门优化产品的某种性能？

张曦：会的，比如我们有专门针对硬核户外群体设计的 Ebike，强化了负载能力和崎岖路面通过性，以及特别定制「隐身模式」减少惊扰动物，能够满足打猎人群需求。

目前我们有 8 条产品线，坚持「大单品」思路。长期来看，会在这 8 条产品线的基础上持续迭代——因为每条产品线都有足够的市场空间，不会盲目拓展新线。

为打猎人群设计的车型｜图片来源：Velotric

极客公园：面向轻运动用户宣传时，你们会重点突出哪些卖点？

张曦：提到电动自行车，人们很容易联想到参数，比如动力、续航等，但对非专业用户而言，他们大多不了解产品配件的等级，核心需求只是「一台舒服、好骑的车」，所以舒适性是我们首要突出的卖点。

其次是「骑行体验」——我们通过各类传感器技术，让骑行更顺畅、车辆更易操控，这是我们重点强调的第二点。

另外，安全性也至关重要。我们是目前美国唯一一家全线产品通过 UL 官方实验室电池和整车安全认证的电动自行车品牌。很多用户购买电动自行车时，可能并未意识到潜在风险，比如电池充电问题、刹车失灵隐患等。这也是我们宣传时的核心亮点之一。

极客公园：E-bike 赛道越来越激烈，越来越多中国企业进入市场。尤其是最近几年，这个赛道爆发的原因是什么？

张曦：欧美 E-bike 市场的需求一直存在，欧洲市场起步更早。

美国市场是从 2019 年开始快速增长，一方面是和疫情有一定关联——那个时候，欧美 E-bike 市场的增长率远高于其他时期。所以更多参与者涌入市场，这是正常现象。

但我们的策略不同，我们花了很多时间思考：这是短期机会还是长期趋势？

我们瞄准美国市场的核心原因在于，美国电动自行车的普及率仍较低，未来有望像中国或欧洲市场一样，实现更高的普及率。

从这个角度来看，美国市场潜力更大。但更重要的是，企业是否有长期深耕的耐心——市场不可能一直保持高速增长。回顾中国过去 15 年的市场增长，年均增速通常在 15% - 20% 之间，长期保持 30%、40% 甚至 50% 的大盘增长难度极大。

现在，欧洲电动自行车市场已出现滞涨，美国市场近两年的增速也回归正常水平，这是我们早有预判的情况。市场从高速增长转向平稳增长的过程中，很多竞争力不足的会被淘汰。

极客公园：除了疫情因素，E-bike 市场的主要增长动力来自哪里？

张曦：我认为核心是 Ebike 带来的「不可逆体验」——只要骑过 Ebike，除了专业运动爱好者，大部分人都会依赖这种体验。

比如我们有些用户买了 Lightweight（轻量化）的 Ebike，50% 的时间其实不用动力，只在上坡或走崎岖路线时开启。

这种体验的不可逆性，本质上是因为有动力辅助后，用户会产生「无所不能」的感受。我们收到很多用户评论说：「骑上 Ebike，感觉自己回到了 16 岁，像第一次骑长途自行车那样自由、开心。」所以，E-bike 给用户提供的更多是情绪价值，而非单纯的功能价值。

它是连接「不喜欢的现实」和「喜欢的生活」的载体——用户只需花钱买一款产品，就能让生活方式更贴近自己的期望，这样自然会有更多人愿意购买。而且美国是典型的社区文化，当一个社区里有人买了 E-bike 并觉得体验很好，周围人看到街上越来越多的人骑 E-bike，就会被同化、被感染，进而产生购买意愿。

极客公园：整体而言，E-bike 的进化、迭代方向有什么特征吗？

张曦：我认为核心是「让用户更省心」。用户可能没明确察觉这一点，但我们之所以计划加入更多机器智能功能、传感器以及自动化技术，就是为了实现这个目标。

未来，用户只需要做好一件事——打开车、骑上车开始行驶，剩下的所有事都交给车辆自行解决。

从长远来看，不应该单独强调「AI 硬件」，因为未来所有硬件产品大概率都会融入 AI 元素。

极客公园：体现在产品上，就是车上的传感器越来越多了？

张曦：不仅传感器数量增多，算法也能更精准地识别用户的骑行意图。

极客公园：过去 5 年，你觉得 E-bike 市场最大的变化是什么？

张曦：最大的变化是越来越卷，竞争门槛越来越高。

2020 年之后涌进来很多团队，但疫情结束之后，市场增速就放缓了，很多人退出。另外，关税政策收紧、美国市场合规要求提高，也让行业准入门槛不断提升——这其实符合我们的预期。

任何市场在早期都会呈现「百花齐放」的态势，但随着用户需求升级、市场准入标准提高和渠道格局变化，市场会逐渐走向集中。

比如，我们去年的用户调研发现，很多用户首次购买电动自行车时，会选择中国的白牌产品，价格仅几百美金，但使用后发现体验不佳；因此在购买第二台时，会更倾向于选择可靠性更高、体验更好的品牌产品。

因此，我们判断，成熟的市场最终会呈现「纺锤型」结构——高端和低端产品占比少，中腰部优质产品成为市场主流。

极客公园：那么，过去五年里，哪个节点对你们而言比较关键？

张曦：核心关键节点有两个。第一个是渠道的变化，我们刚成立时，和大多数中国出海企业一样，主要通过 DTC（直接面向消费者）模式在线上销售。

但是从 2023 年起，我们开始布局美国线下渠道，到现在，大约 80% 的收入来自线下。

线上和线下的逻辑完全不同：线上用户看到产品图片、参数，可能就会下单，甚至有些中国卖家会通过虚标参数、虚假宣传来促成交易；但线下是「真金白银」的考验，必须先获得经销商认可，产品才能进入门店销售。

当初确实面临不少阻力——线上转线下意味着生意模式的转变。但这对于建立用户信任很重要。目前在美国东部，无论是渠道渗透率还是销售量，我们都位居第一。

第二个关键节点是第二代产品的迭代。推出第一代产品后，我们收集到了更多用户和渠道的反馈，坚定了打造产品差异化的方向。坦白说，第一代产品的差异化并不明显。

真正的产品差异化，要源于对用户更深度的洞察。为此，我们建立了用户洞察体系，包括用户调研机制。

举个例子：「轻量化」是很多用户的需求，但「轻」的目的是什么？不同场景下的「轻」，需求程度完全不同——专业自行车爱好者可能为了减重 100 克愿意花几千元，但普通用户「要轻」，可能只是为了把车推进家里、装上货车，或是抬上几级台阶。

只有搞清楚「轻」的目的，才能确定「多轻才够用」。因此，我们在每条产品线的研发上，都会花大量时间研究用户场景和核心价值点，这样才能做出更具差异化的产品。

这也是过去几年我们产品售价和毛利率得以提升的关键。

极客公园：你们是过去三年北美市场增长最快的 Ebike 品牌，怎么做到的？

张曦：回顾下来，核心原因有三个。首先是刚才提到的产品差异化——不仅要做出差异化，还要在差异化的基础上控制好成本，这样才能拥有足够的竞争优势和利润空间。

要实现这一点，关键在于两个能力：一是建立用户反馈和渠道反馈的闭环，通过这些反馈持续迭代产品；二是我们对中国供应链的掌控能力。在创办 Velotric 之前，我们核心团队成员过去几年累计生产过几百万台交通工具，在供应链管理和控制上有丰富经验。

第二个原因是渠道拓展能力。我们坚持自建销售团队，没有为了追求速度去选择代理商模式。目前我们的销售团队已有近 30 人，且全部是美国本地人——因为本地人跟经销商沟通时，在文化和语境上会更顺畅。就像在中国，问「一个葫芦有几个瓢」大家都懂，但在美国，要是不懂当地俚语，可能连基本沟通都有障碍。

第三个原因是品牌建设。我们坚持以用户为中心，打造有差异化优势的品牌势能。从产品到营销，从渠道到服务，在每个用户触点上完善用户体验。在品牌传播上，我们非常重视品效合一的内容与全漏斗投放的联动，重塑线上线下全渠道的传播矩阵。线上端，我们的品牌投放效率应该是全行业最高的；线下端，通过空中地面的整合营销打法，在建立品牌知名度和心智的同时，还联合经销商合作举办了约 800 场区域活动，通过这些活动让品牌更本土化。

极客公园：过去中国品牌出海，在文化输出和品牌建设上往往是短板。你们觉得，要让美国市场认可一个中国出海品牌，关键是什么？

张曦：我觉得核心逻辑很简单：要比美国本土品牌更懂美国用户。

首先，产品要比美国品牌更贴合美国用户的需求；其次，品牌传播素材的表达方式要更「美国化」。只有这样，才能打造出真正的本土化品牌。

大家都知道产品是「中国制造（Made in China）」，但用户和经销商更关心的是：这款产品是不是为美国人设计的？品牌讲述的是不是符合美国文化的故事？

我一直觉得这一代中国企业家不该再纠结「出海」的概念了——其实我挺不喜欢「出海」这个词，它背后的逻辑是「在中国做美国或全球的生意」，这种认知是不对的。

这一代企业家应该思考的应该是「全球化布局」。

极客公园：「出海」和「全球化」背后的考量，有什么不同？

张曦：比如我们现在的供应链团队在中国华东，品牌团队分布在中国和美国，销售团队全在美国，客服呼叫中心设在菲律宾，还在美国设有三个服务仓。这种布局就是全球化的体现，这一点很重要。

就像我常说的，在中国制造不出符合美国市场的产品，在美国也无法做好中国供应链的管理。

一方面，不能仅凭中国的供应链能力就认为自己足够强大，若产品不符合当地市场标准，顶多只能算「卖货的」，成不了主流品牌；另一方面，如今所有全球硬件企业，若没有在中国管理供应链和研发团队的能力，也无法把产品做到极致。

要思考的核心是「把资源布局在什么地方最合适」。而且对团队一定要有信任。比如我们的美国团队完全是本土化配置，必须给予他们足够的信任。

我们看到很多中国企业还是从国内派人去海外，这是不对的。中国团队应当发挥自身优势，比如产品研发能力，与海外团队协同配合；但市场需求的挖掘、本地基础建设等工作，应该由当地团队主导完成。

不是「管理」海外团队，而是「支持」他们。

极客公园：表面上看，这是从「出海」到「全球化」的词汇转变，但背后其实需要跨越很多障碍，这些障碍具体是什么？

张曦：核心是能否真正实现「本地化」。

要让当地用户认可你，关键不在于你是「中国背景」还是「美国背景」，而在于你的产品是否符合「美国风格」、是否具备「美国特色体验」。

只要把产品品质、服务做好，实现服务本地化，让当地用户觉得你的产品比美国本土品牌更好、服务更优，自然就能打开市场。

极客公园：不该再提「出海」这个概念的想法是怎么产生的？

张曦：这个想法其实是从 Lime 就开始的，Lime 坚持基于中国供应链来自建研发和供应链团队，又在全球的各个市场基于本地化建立本地运营团队。

作为对比，电动共享单车 Bird 是更具美国本土属性的品牌，但它没有强大的产品团队，认为产品只需从中国工厂采购即可，导致其产品可靠性远不如我们（Lime）。

而我们（Lime）拥有强大的中国研发和供应链团队，能保证产品寿命是竞争对手的 3-5 倍，且还在不断提升。

但反过来，如果只有中国供应链能力，也无法在美国市场成功。比如摩拜、ofo，它们融了大量资金，却没能在美国市场立足，核心原因就是产品形态不符合当地需求，运营模式也照搬中国经验，这是行不通的。

所以我们当时就意识到，做硬件类产品，最终必须结合「中国能力」和「本地能力」，这就是全球化的本质。

其实欧美企业根本没有「出海」这个词，它们只有「本地化企业」和「全球化企业」的区分。

今天，网络文学行业面临着一个根本性问题：对于文学创作，AI 未来究竟是创作者，还是工具？

10 月 16 日，在武汉光谷举行的 2025 阅文创作大会上，成立十周年的阅文给出了一个清晰而审慎的答案。会上，阅文密集发布了三款 AI 应用：「妙笔通鉴」、「版权助手」和「漫剧助手」。

阅文发布三款 AI 应用丨来自：2025 阅文创作大会

这些产品清晰地划定了阅文为 AI 设定的边界——并非要成为流水线式的「码字工」去取代创作者，而是要成为创作者的「第二大脑」，去辅助「好故事」的诞生；同时成为 IP 价值的「放大器」，去重塑整个 IP 开发和衍生的生态系统。

在这场由 AI 驱动的产业变革中，阅文的探索不仅是在回答「AI 能做什么」，更是在定义「AI 不该做什么」。正如阅文集团 CEO 兼总裁侯晓楠在现场所强调的：「IP 是灵魂，AI 是技术引擎和放大器，这是我们对『IP+AI』战略的定位。」

阅文试图在不触碰「原创力」这条红线的前提下，通过技术赋能创作、革新 IP 开发，进而破解内容产业供给过剩与价值实现不均衡的结构性难题。这不仅关乎一家公司的战略，更或许为 AI 时代的内容行业，提供了一个关于技术与创意如何共存的宝贵样本。

AI 不是作者，而是让作者更专注于「好故事」

近年来，随着大模型的能力日新月异，在关于 AI 的讨论中，「替代」始终是最核心的焦虑。当 AI 能写诗、能绘画、能作曲时，它是否也能写出足以让千万读者「催更」的网络小说？

阅文给出的答案是否定的。至少在当前阶段，其 AI 战略展现出了一种鲜明的克制与边界感。阅文集团高级副总裁黄琰在分享中提到，他与作家交流时发现，一部分创作者对 AI 划清界限，认为「AI 成文一眼假」，但更多的作家则关心阅文的 AI 技术将如何改变创作范式。

阅文的选择，是让 AI 退居「助手」之位。CEO 兼总裁侯晓楠在演讲中直言：「工具越普及，原创的想象力就越珍贵；技术越强大，好故事的内核就越重要。真正稀缺的，始终是那些能够构建精彩世界观、打动人心的原创能力。」这番话精准地道出了阅文的立场——AI 解决的是创作过程中的「体力活」，而非关乎灵魂的「脑力活」。

这种理念，集中体现在全新升级的作家助手及其核心能力「妙笔通鉴」上。对于动辄数百万甚至上千万字的网络文学而言，长篇创作中最耗费心神的，除了情节构思，便是对庞大设定的管理和记忆。一个角色的首次出场、一句不经意的对话、一个早期埋下的伏笔，都可能在百万字的更新中被遗忘，导致前后矛盾，即网文圈常说的「吃书」。这种「记忆焦虑」，是每一位长篇作者都必须面对的挑战。

妙笔通鉴丨来自：极客公园

「妙笔通鉴」正是为了攻克这一痛点而来。它并非用于生成章节内容，而是通过对千万字级作品的深度理解，成为作者的「第二大脑」。其核心价值在于：

一是挖掘伏笔，提升故事完整度。连载数年的长篇巨著，作者本人也难免遗忘早期设定。此时，AI 助手便能精准地检查出那些已经出场但后续情节缺失的角色，辅助作者进行补全。《绍宋》作者、白金作家榴弹怕水在体验后评价道：「简单问答就能检查出缺失后续结果的角色，我再做针对性的补全，就能让故事完整度整体提高一个层次。」

二是细节检索，避免创作 Bug。从梳理男女主角互赠的礼物以防「串台」，到寻找一个只记得相关人物关系的配角，「妙笔通鉴」都能快速响应，让作者从繁琐的记忆工作中解放出来，避免「吃书」的尴尬。

事实上，自 2023 年以来，阅文已在作家助手中陆续上线了「妙笔」（资料查询与灵感激发）、「AI 画师」（角色与场景可视化）及「错别字校对」等多个 AI 功能。黄琰在会上披露，妙笔大模型的作家周使用率已超过 75%，「妙笔通鉴」在发布前也有超 2000 位作家参与共创。AI 辅助，已深度融入网文作者的日常。

阅文作家助手的「妙笔」功能丨来自：极客公园

归根结底，阅文 AI 工具在创作端的价值，在于「降低门槛」，而非「替代创作」。它将平台二十年来沉淀在顶尖作者和资深编辑脑中的创作方法论，转化为一种普惠的 AI 能力，让更多有创意的「故事家」能更快跨越新手期，将精力真正投入到「讲好一个故事」这一核心任务上。

为 IP 开发「降本增效」，AI 帮中腰部作品「多赚点」

如果说在创作端，阅文的 AI 策略体现的是对原创力的「赋能」，那么在 IP 开发端，其布局则展现出更为锐利的「进攻性」，直指行业长期存在的痛点——效率与成本。

「版权助手」和「漫剧助手」的推出，正是为了改变 IP 开发的游戏规则，为海量的中腰部作品打破 IP 开发的高门槛。

黄琰在演讲中坦言，阅文坐拥千万级网文库，这是一个「甜蜜的烦恼」。当 IP 改编方带着模糊需求前来，要在浩如烟海的作品中精准匹配项目，无异于大海捞针。过去这依赖人工经验，不仅效率低下，且难免有遗珠之憾，导致大量优质中腰部作品常年沉睡。

「版权助手」正是要用 AI 解决这个匹配效率问题。当爆款短剧《离家后我带着女儿涅盘重生》火了之后，合作方希望找到风格相似的年代文，「版权助手」能快速分析其核心要素，并精准推荐《巧媳妇好日子》等作品，同时在数秒内生成包含故事梗概、人物小传、改编建议的完整「设定集」。

这套流程极大地降低了 IP 筛选的时间与人力成本，其更深远的产业影响在于，它为海量的中腰部作品创造了被看见、被评估的机会，实现了 IP 开发机会的「普惠」。

如果说「版权助手」解决的是「发现」的问题，「漫剧助手」则是在尝试解决「实现」的问题，为 IP 视觉化提供了一条全新的通路。

「很多幻想类作品的改编，长期以来面临视觉化产能的瓶颈，」阅文集团副总裁、总编辑杨晨指出。传统动画和影视开发的高昂成本与漫长周期，将绝大多数网文 IP 挡在了视觉化的大门之外。

漫剧助手丨来自：极客公园

据阅文公布，其漫剧业务仅探索一个季度，便已产出 30 部播放量破千万的作品，头部内容播放量破亿。漫剧巨大的市场潜力背后，是生产力的革新。AI 漫剧，作为由 AIGC 催生的新内容形态，以其「轻、快、广」的特点正成为突破口。「漫剧助手」作为一个一站式平台，覆盖了从 AI 辅助剧本改编、风格化素材选用，到一键生成动态视频的全流程。

为了推动这条新赛道，阅文宣布了雄心勃勃的「创作合伙人计划」，开放十万部 IP，设立亿元专项基金。这不仅是为读者提供新内容，更是为海量 IP 提供了一个成本可控的「试水」和「视觉化验证」渠道，无疑是 IP 价值链条中极具战略意义的放大器。

内容供给过剩的时代，AI 的价值是「平权」

站在更高的行业视角审视阅文的 AI 布局，一个根本性问题浮出水面：在一个内容供给远大于需求的时代，用 AI 技术带来更多的作品，是否只会加剧无效内卷？

答案或许并非如此。穿透「降本增效」的表象，会发现阅文 AI 战略的终极价值，指向了一个更深刻的词——「平权」。

首先，是面向创作者的「创作平权」。AI 工具的本质是知识与能力的普惠。它让「讲好一个故事」这件事，在一定程度上与纯熟的写作技巧解耦，回归到创意的本质。一个有绝佳创意但文笔稍弱的作者，可以通过 AI 助手跨越技术门槛，将更多精力投入到故事的灵魂——情节设计、人物塑造和情感表达上。这并非生产力的替代，而是一种创作权利的下放，让更多的「好故事」有诞生的机会。

其次，是面向海量 IP 的「开发平权」。长期以来，网文 IP 的开发遵循着残酷的头部效应，只有金字塔尖的少数作品才能获得高成本开发机会。中腰部作者虽是生态基石，但在 IP 变现的道路上却步履维艰。

AI 工具的出现正在打破这一局面。「版权助手」给了被埋没的作品被「看见」的机会；「漫剧助手」则给了它们低成本「变身」的机会。这实质上通向的是解决「创作收入不均衡」这个产业长期存在的结构性难题，为生态健康和作者收入多元化提供了新的可能性。

2025 阅文创作大会现场丨来自：极客公园

当然，必须清醒地认识到，供给的极大丰富，最终依然要靠「好故事」本身来赢得读者的青睐。AI 时代，技术无法替代触动人心的原创力——这个市场的最终检验标准，从未改变。

阅文的探索，恰恰建立在这一认知之上。它没有选择用 AI 去「写」，而是选择用 AI 去「帮」。这种审慎而务实的态度，或许才是 AI 在内容领域最正确的打开方式。

在 2025 年这个 AI 于诸多领域逐渐超越人类的时间点上，阅文和网络文学给出的这个答案，不仅关乎一家公司的战略，更关乎整个内容生态的未来走向：技术应服务于创意，而非取代创意；AI 的终极价值，是帮助每一个会讲故事的人，让他们笔下的世界，能以更多元、更璀璨的形式，抵达更广阔的人心。

9650 万美元，微软 CEO 纳德拉获史上最高薪酬

10 月 22 日消息，据媒体报道，微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉的 2025 财年薪酬跃升至 9650 万美元，这也是他担任微软 CEO 十多年以来的最高薪酬。

而董事会将此归功于公司在 AI 领域的进步。

微软董事会薪酬委员会在发布的一份监管文件中的致股东说明中写道，纳德拉带领公司在 AI 领域取得了「非凡」的年度进展。

据悉，纳德拉的薪酬较 2024 财年的 7910 万美元增长 22%。

微软在监管文件中表示，纳德拉的薪酬中包含 250 万美元的基本工资，90% 的薪酬以微软股票形式发放，而纳德拉自 2014 年起担任微软的第三任 CEO。

此外，截至 6 月的财年，纳德拉的高级副手们的薪酬也都有所增长。（来源: 快科技）

马斯克 Q3 电话会议：寻求在华获得特斯拉 FSD 批准，担心被赶下台

北京时间 10 月 23 日，特斯拉发布了 2025 财年第三季度财报。随后，特斯拉 CEO 埃隆・马斯克 (Elon Musk)、CFO 瓦布哈维・塔尼亚 (Vaibhav Taneja) 出席了电话会议，回答了分析师的提问。

以下是特斯拉第三季度财报和电话会议要点：

—— 总营收达到创纪录的 280.95 亿美元，较上年同期的 251.82 亿美元增长 12%；归属于特斯拉普通股股东的净利润为 13.73 亿美元，较上年同期的 21.73 亿美元下降 37%。

——营收超出分析师一致预期，但调整后的每股收益不及预期，拖累特斯拉股价在盘后下跌超过 1%。

——马斯克透露，可能会在明年第一季度发布 Optimus V3 人形机器人。

—— 塔尼亚表示，正在与中国及欧洲、中东和非洲地区的监管机构合作，让 FSD 获得批准。

——塔尼亚称，竞争和关税是特斯拉面临的两大阻力，第三季度关税影响超过 4 亿美元。

——马斯克表示，三星和台积电都会生产特斯拉的 AI5 自动驾驶芯片。

——塔尼亚呼吁股东在 11 月 6 日的股东大会上投票支持马斯克的 1 万亿美元薪酬方案，并让三名董事连任。

—— 马斯克强调了增加投票控制权的重要性。「如果我存在被赶下台的可能性，我将无法安心打造机器人军团。」他表示。随后，他更痛斥股东代理咨询机构 ISS 与 Glass Lewis 为「企业恐怖分子」。（来源：凤凰科技）

谷歌宣布实现量子计算重磅突破：Willow 首次完成传统计算机无法完成的任务，运算速度约为后者 13000 倍

10 月 22 日消息，谷歌宣布其量子计算研究团队开发出一种全新算法（命名为「量子回声」），并通过 Willow 首次完成了传统计算机无法完成的任务。谷歌称这一突破为量子技术在五年内的有效应用铺平了道路。相关成果今日已发表在《自然》上。

该成果使量子计算在分子结构计算领域取得突破，为未来在医学和材料科学方面的应用奠定基础。据谷歌介绍，该算法能够以量子方式计算分子结构，运算速度比传统的超级计算机快约 13,000 倍。

这是历史上首次有量子计算机成功运行可验证的算法，其性能超越超级计算机。这种可重复、超越经典计算的成果是实现可扩展验证的基础，使量子计算机更接近实际应用。

谷歌量子人工智能部门首席科学家、诺贝尔物理学奖得主 Michel Devoret 表示，这标志着量子计算迈入「全规模计算」的新阶段。

英国萨塞克斯大学量子技术教授温弗里德・亨辛格（Winfried Hensinger）称，谷歌已展示了所谓「量子优势」，即利用量子计算机完成了传统计算机无法实现的任务。不过，他同时指出：「谷歌此次的成果虽令人印象深刻，但聚焦于特定的科学问题，对现实世界的直接影响有限。」（来源：IT 之家）

腾讯混元世界模型 1.1 版本发布并开源：单卡即可部署，秒级创造 3D 世界

10 月 22 日消息，腾讯混元官宣，混元世界模型 1.1 版本（WorldMirror）正式发布并开源，新增支持多视图及视频输入，单卡即可部署，秒级创造 3D 世界。

今年 7 月，腾讯推出了混元世界模型 1.0，这是业界首个开源并兼容传统 CG 管线的可漫游世界生成模型，其 lite 版本在消费级显卡就可以部署。

作为一个统一（any-to-any）的前馈式（feedforward）3D 重建大模型，混元世界模型 1.1 解决了 1.0 版本仅支持文本或单图输入的局限，首次同时支持多模态先验注入和多任务统一输出的端到端 3D 重建。

此外，混元世界模型 1.1 还支持额外的相机、深度等多模态先验输入，并基于统一架构实现点云、深度、相机、表面法线和新视角合成等多种 3D 几何预测。

混元世界模型 1.1（WorldMirror）已完全开源，开发者可克隆 GitHub 仓库，按照文档一键部署到本地使用。普通用户也可以直接进入 HuggingFace Space 在线体验，支持上传多视图图像或视频，实时预览 3DGS 渲染结果。（来源：IT 之家）

Netflix 宣布全力投入 AI：「能帮人类把故事讲得更好」

10 月 22 日消息，据外媒 TechCrunch 报道，在娱乐行业探索是否、何时、以何种方式「拥抱 AI」的当下，Netflix 选择了「积极拥抱」的态度。

在当地时间周二下午发布的季度财报中，Netflix 在致投资者的信中表示，公司「非常有优势，能够有效利用 AI 的持续进步」。

Netflix 并不打算让生成式 AI 成为内容创作的核心，而是将其视作「能提升创作者效率」的工具。

今年早些时候，Netflix 首次在阿根廷剧集《The Eternaut》的最终画面中使用生成式 AI，制作了一栋建筑倒塌的场景。随后，《Happy Gilmore 2》的制作团队在开场使用 AI 让角色显得更年轻，《Billionaires』 Bunker》的制片人则利用 AI 在前期制作中设计服装和布景。

AI 在娱乐行业一直存在争议。因为艺术家担心，其作品在未经同意的情况下被各路大模型作为训练数据，会对职业产生负面影响。

当投资者问及 Sora 对 Netflix 的影响时，萨兰多斯表示：「内容创作者可能会受到一定影响，但我对电影和电视剧业务并不担心。我们不担心 AI 会取代创造力。」（来源：IT 之家）

谷歌云计算有望获得 Anthropic 百亿美元大单 消息称双方已在洽谈

10 月 22 日消息，据外媒报道，在云计算方面，谷歌虽然较早提出了这一概念，也是较早发展这一业务的厂商，目前也有可观的营收，但他们与亚马逊相比，在规模上还是有不小的差距。

不过，从外媒最新的报道来看，谷歌的云计算业务，有望获得百亿美元级的大单，开发了 Claude 系列大模型的人工智能初创公司 Anthropic，正在同他们就提供云服务进行洽谈。

外媒援引知情人士的透露，报道谷歌在与 Anthropic 洽谈的，就包括谷歌向 Anthropic 提供云计算服务。

但外媒在报道中也提到，双方的谈判仍在进行中，尚未敲定相关的协议，两家公司也尚未透露相关的消息。（来源: TechWeb）

百度萝卜快跑落地瑞士，推出自动驾驶出行服务 AmiGo

10 月 22 日消息，萝卜快跑与瑞士领先的公共交通运营商——瑞士邮政旗下的邮政巴士（PostBus）达成战略合作，将在瑞士推出自动驾驶出行服务「AmiGo」。

根据规划，萝卜快跑将于今年 12 月在瑞士东部的圣加仑州、外阿彭策尔州和内阿彭策尔州启动初步车队测试，并计划尽快实现常规化、完全无人驾驶运营。

届时，乘客可以通过手机应用预约车辆，享受最多可容纳四人的专属或拼车服务。

萝卜快跑为 AmiGo 定制了萝卜快跑第六代无人驾驶汽车，该车型可容纳四名乘客，采用可拆卸方向盘设计，为未来全面无人化运营做好准备。

资料显示，截至 8 月，萝卜快跑已累计提供超 1400 万次服务，安全行驶里程超 2 亿公里，驶入香港、迪拜、阿布扎比等全球 16 座城市。今年，萝卜快跑先后与全球头部出行平台 Uber 和 Lyft 达成战略合作，并在迪拜获得了 001 号自动驾驶测试牌照、建立了首个规模化测试车队。（来源: TechWeb）

王自如自曝负债 1 个亿，出差只能坐绿皮火车

10 月 22 日消息，新浪新闻发布《一天零一页 2025》栏目预告片，王自如在片中乘绿皮火车出行，称因限高只能选择这种出行方式。

视频中，王自如称创业首要目标是「还钱」，透露要全部解决对所有股东的回购邀约需要「小一个亿」。

综合此前报道，今年 6 月，王自如曾发布视频，隐晦解释了自己离开格力的原因，并透露了再次创业的方向：AI 内容，以及用 AI 技术去帮助传统产业加速完成数字化转型。

10 月 20 日，雷鸟创新突然官宣，近日王自如已正式入职，但并未提供明确职务信息，只是放出了涉及王自如及公司新产品的活动海报。（来源：IT 之家）

华为鸿蒙 HarmonyOS 6 正式发布：「智慧光感」设计，实况窗、小艺、碰一碰全面升级

10 月 22 日消息，华为鸿蒙操作系统 6 正式发布。鸿蒙星河互联架构迎来升级，连接能力更强，感知能力更强，可将手机贴在笔记本屏幕上互传文件。

鸿蒙 HarmonyOS 6 迎来流畅度提升，从鸿蒙 5 升级后流畅度提升 15%，从鸿蒙 4 升级后流畅度提升 40%；带来全新全场景互联架构，星闪连接、小艺等均迎来进化升级。小艺背靠 20 万亿 Tokens，支持真人感对话、AI 修图、看世界、慧记等。

此外，首批 80+ 鸿蒙应用智能体已正式上线。

鸿蒙应用实现 100% 代码数字签名、100% 来源可靠。此外，鸿蒙已拦截 240 亿次不合理的权限索取。通过全新星河互联架构，鸿蒙 6 即将实现与 iOS 生态设备的近场互传功能；并迎来多项 AI 功能提升，备忘录可自动生成摘要、文档整理也更加智能；隐私安全功能迎来全新升级，可主动预警安全风险，比如接听电话时自动识别 7 类疑似诈骗内容。（来源：IT 之家）

全球首款万元以内高性能人形机器人：松延动力 Bumi 小布米发布，9998 元能跑能跳舞

10 月 22 日消息，松延动力发布全球首款万元以内高性能人形机器人——松延动力 Bumi 小布米。

小布米定价 9998 元，身高约 94cm，体重约 12kg，自由度 Dof ≥ 21。可以从官方演示注意到，小布米能走、能跑、能跳舞，小巧尺寸也可以让人轻松抱起。

小布米还支持图形化编程，让孩子通过拖拽模块完成动作编排；还有语音交互能力，可实现多项孩子陪玩功能。

小布米将于 10 月 23 日晚 8 点开启预售，暂未公布更多具体参数。（来源：IT 之家）

华为 Mate 80 系列已备案：11 月亮相，全球首发麒麟 9030

据知名数码博主 @ 数码闲聊站 最新发布的信息显示，与此前曝光的消息基本一致，全新的华为 Mate 80 系列已经备案，新品会在 11 月亮相，其中 Mate 80 标准版代号「Voyager」，提供黑色、白色、青色和绿色四种配色。结合此前相关爆料，该系列将包含 Mate 80、Mate 80 Pro、Mate 80 Pro+和 Mate 80 RS 非凡大师四款机型，将首发搭载全新的麒麟 9030 芯片（Mate 70 系列首发麒麟 9020）。

其他方面，根据此前曝光的消息，全新的华为 Mate 80 系列将全系回归直屏设计，告别等深微曲屏方案。其中，标准版配备 6.75 英寸 1.5K 分辨率直屏，高配版则采用 6.89 英寸 1.5K 双层 OLED 直屏，屏幕峰值亮度高达 4000 尼特。另外，新机或采用极窄边框设计，边框宽度仅为 1.2mm 左右，屏占比高达 94.5%。硬件上，该系列有望首发麒麟 9030 旗舰处理器，配备 6000mAh 硅碳负极电池，支持 100W 有线快充和 80W 无线快充。值得一提的是，华为 Mate 80 系列将预装鸿蒙 OS 6 系统，支持卫星联网功能。

据悉，全新的华为 Mate 80 系列预计将于今年 11 月正式亮相。更多详细信息，我们拭目以待。（来源: TechWeb）

《幻兽帕鲁》开发商明确表态：不信 AI、Web3、NFT，不会推出含这些元素游戏

10 月 22 日消息，Pocketpair 工作室传播总监兼发行经理 John Buckley 接受游戏媒体 Game Developer 采访，谈及现今火热的一些风口能否应用于游戏。

Buckley 表示：「我们不会发行或参与任何包含 AI、Web3、NFT 元素的游戏，原因很简单——我们不信那一套。可能有的人会说我在撒谎，但这就是事实，我们的态度很坚定，如果你热衷于这些东西，可以去找愿意容纳这些元素的工作室谈，但我们显然不是那种人」。

节目主持人随后回顾了《幻兽帕鲁》游戏被指使用生成式 AI 制作游戏的传闻，尤其是部分玩家以游戏中「帕鲁」与「宝可梦」设计相似为证据得出所谓结论，但 Buckley 表示，他们公司一直反对使用生成式 AI，但现在几乎不可能去平息这些谣言。

Buckley 还表示，部分玩家关于「《幻兽帕鲁》的多语言翻译使用了机翻」的说法是错误的，他对此解释道：「这些人拿游戏制作人名单没有列出所有译者名字来说事，试图以此证明我们用了机翻或 AI，但这其实是日本游戏业界的通用做法，他们一般只会写『某某公司负责』，虽然我不喜欢，但这就是行业惯例」。（来源：IT 之家）

作为中国最早一批AI先行者，向来低调温和的李彦宏，在过去一年多来分外活跃，经常提出一些「与众不同」的观点。

比如，当国内外科技公司都在疯狂卷大模型，卷参数、卷数据训练时，李彦宏的发声是「不要重复造轮子，模型的意义在于应用。」

当应用开始被逐渐重视起来，很多人争相打造 C 端 AI 爆款，复制互联网时代「超级 APP」的神话时，作为互联网时代最成功的创业者之一，李彦宏认为「大模型对于 ToB 业务的改造，比互联网对于 ToB 的影响力要大一个数量级。」

卷应用下半场中，当很多人跟风造应用，摸不准方向时。他先注意到，下一个应用趋势将是智能体，而当时智能体在行业还算是新物种、非共识。

而与这种市场敏锐捕捉同时发生的，还有百度内部毫无偏差地执行。

李彦宏一直说大模型要卷应用，如今文心大模型发布近一年多来后，百度仍在持续致力于降低普通人开发应用的门槛。经过一年的实践，今天，百度推出的智能体开发工具文心智能体平台已吸引 15 万家企业、80 万名开发者。

这种敏锐的直觉与执行究竟从何而来？

在中国大模型从探索到落地的过程中，百度已经不只是一个企业，更是一个代表性案例，记录着产业进化中，一个超级巨头如何从变革自我到变革行业的故事。

01

不断验证的「非共识」

放眼国内，你可能很难找到比李彦宏更虔诚的AI信仰者。

早在 2012 年百度就由李彦宏带队组建了国内最早的 AI 研究院，到了 2019 年前后，李彦宏的 40 次公开演讲、15 万字，次次不离 AI。作为全国政协委员，李彦宏更在连续 8 年的「两会」中，提出了 13 份 AI 相关提案。但凡对 AI 有兴趣者，无论是国家领导、相关企业，还是学生，李彦宏都要向他们「安利」AI。

自 2022 年底大模型爆发开始，李彦宏对 AI 的「布道」逐渐密集了起来。

2023 年的「百模赶考」期间，6 月份，国产大模型的数量还不到 80 个，而仅仅四个月过去，去年 10 月，国内发布大模型超过 230 个。

在大模型最热的时期，向来低调的李彦宏一改温和往日风格，直言「不断地重复开发各种各样的基础大模型，是对社会资源的一个极大浪费」。

来自红杉资本调查的一组数据显示，去年英伟达芯片订单高达 500 亿美元，而整个生成式 AI 企业的收入才 30 亿美元。而这其中，Open AI 等极少数头部玩家，又拿走了其中绝大部分的收入。

但不卷大模型该卷什么呢？

在李彦宏看来，「要卷AI应用，不要重复造轮子」，「没有构建于基础模型之上的、丰富的 AI 原生应用生态，大模型就一文不值」

原因很简单，基础大模型的建设，智能水平 scaling law 的同时，研发投入、数据量级、算力成本也在同步指数级增长，而对于这样一场漫无边际的军备竞赛，远非普通团队可以负担。

也是因此，到了今年，美国做基础大模型的企业只剩下 5 家，OpenAI、Anthropic、Meta、谷歌。在国内，不少头部大模型企业，也罕见的不再谈 AGI，转而分享落地方向和进展。

也是在这一时期，「超级 APP」似乎又成了行业发展的新方向。各种面向 C 端的 AI 绘画平台，AI 办公平台、AI 陪伴产品如井喷般层出不穷。然而对此倾注了极大热情的创业者与投资人们很快发现相比对大模型一时的兴趣，用户更关注产品的体验、内容的建设以及交互的便捷，这些能力的建设远非一朝一夕。

相比一股脑的卷「超级 APP」，「大模型对于 ToB 业务的改造，比互联网对于 ToB 的影响力要大一个数量级」——市场再次验证了李彦宏的认知。

早在 2023 年 5 月 9 日，百度就发布了百度智能云千帆平台，作为面向企业客户的大模型平台，提供大模型推理服务和模型精调开发全套工具链，它帮助企业加速将大模型的能力应用到具体的场景中，深扎产业应用成为这一时期百度做大模型的显著特色。

但这就够了吗？李彦宏并不满足于此。

一个基础的认知是，技术的应用成本与创新的总和往往以跷跷板的结构出现。技术的成本越低，围绕技术所产生的创新就越多。最典型的代表是流量费用与移动互联网的普及速度。

上世纪九十年代，上网的费用以时间进行计费，在人均收入不过几百元的时候，1 小时的网费就可以达到 30 元上下，会上网成为小康家庭的象征。2000 年之后，ADSL 等技术出现让每个月的上网费用可以被控制在 100 元上下，借此东风，中国互联网 BAT 的格局正式形成;2010 年后出现流量包月，服务移动互联网浪潮正式开启。在这之后，流量费用一降再降。仅 2014 至 2020 年中国流量平均资费就从 131.3 元/GB 降至 3.75 元/GB 六年间降低了 97.1%，直播、短视频等行业迅速兴起，新的超级应用正式形成。

但对于大模型来说，成本不仅源于价格，更源于技术本身。如果依然是开源的模型微调，繁复的 API 对接，那么仅仅微调这一个环节，就足以让创新的数量出现指数级别的暴跌。在千帆之外，百度还在想办法进一步降低 AI 的应用门槛。

智能体是在李彦宏看来门槛非常低的一种 AI 应用，随着大模型能力不断提升，智能体的创建会非常简单，只需最简单的自然对话交互，更通俗来说用户只要几句话，就能创建自己的 AI 应用。

这一认识不仅得到了多位 AI 大牛的呼应，比如吴恩达看好智能体工作流，扎克伯格判断其数量会达到数十亿，比尔·盖茨认为智能体会颠覆软件行业，成为像 Android、iOS 和 Windows 一样的平台。

随着李彦宏等 AI 专家在行业里不断发声，智能体的热度不断提升，逐渐成为行业热点。今年 9 月，李彦宏曾提到「智能体还是非共识」，而这 2 个多月，智能体进化跑出了加速度，百度世界 2024 上，李彦宏抛出「智能体是 AI 应用的最主流形态，即将迎来它的爆发点」。

从圈内人士的专业词汇到如今普通人可一句话就能创建智能体，究竟意味着什么？

李彦宏的答案是「超级有用」。

02

如何打造「超级有用」的应用？

围绕「超级有用」，刚刚结束百度世界 2024 大会上，百度发布了最新的检索增强的文生图技术（iRAG）和无代码工具「秒哒」。

行业角度看，过去两年，文本生成大模型基本消除了幻觉，回答问题的准确性大幅提升，但图像等多模态内容和 RAG 的结合还不够。比如让大模型生成一个北京天坛的照片，天坛是 3 层建筑，AI 生成了 4 层——明显的信息错误，将限制多模态大模型的规模化应用。

因此，百度推出的 IRAG 依托百度搜索的亿万图片资源和强大的基础模型相结合就可以生成各种真实且准确的图片。

这也不难理解，文图生成不精准，要么是大模型没有理解或者没有现有的图片参考，要么就是生成能力欠缺，百度的 iRAG 针对性解决的正是这两个问题。

根据测评，用户只需输入关键信息，如「帮我画一张马斯克和一只迅猛龙在后备箱里剥豆角」，立马可以获取一张信息无误、超真实的图片，即使该场景现实中不存在，也能生成特定人物和环境的图片。

相比过去千篇一律的漫画风、卡通风 AI 图像，这张照片不仅少了很多 AI 味儿」，更是在真实度上有了巨大提升。

优化大模型准确度，是为了更好应用落地。而围绕应用落地，智能体是目前李彦宏看好的赋能工具。

此前李彦宏曾预判，大模型发展要经历这么几个阶段，首先是 Copilot 阶段，需要人类进行辅助、把关后，才能交付成果；然后是 Agent 智能体，智能体最大的特点是有一定的自主性，具备自主使用工具、反思、自我进化等能力；最后是 Al Worker，能够像人一样独立完成各种脑力和体力劳动。

而当下正处于 Agent 智能体阶段。「智能体相当于 PC 时代的网站和自媒体时代的账号，最明显的特点是门槛足够低，谁都能上手，天花板又足够高，可以做出非常复杂，非常强大的应用。」

基于这种低门槛与高天花板的思路，「无代码」工具「秒哒」应运而生。利用「秒哒」，用户只需要向大模型表达出需要的智能体工作流等信息，大模型就能直接生成代码构建专属智能体。

而且，该智能体还能充分调动、合理编排文心大模型内多种知识库、智能体和工具，比如网页检索、IRAG、地图 API 等，智能高效完成任务。

也就是说，基于无代码产品，每个用户及企业都能通过自然语言交互，自己就可以搭建并指挥多个智能体协同完成任务，不需要基础的代码能力，也不需要项目经理、设计人员、开发人员、测试人员等专业人员，每个人都拥有程序员的能力。

至此，通 iRAG 让大模型更精准、通过无代码让人人可上手，「一个前所未有的只靠想法就能赚钱的时代」已经正式完成从 0 到 1 的基础设施铺垫。

03

造一个新生态：从 1 到数百万背后的应用「哲学」

基础设施从 0 到 1 的铺垫之后，如何完成从 1 到 100，再到 100 万乃至数百万的加速。

重点在于生态。

于是，一个新的产业分工开始形成：基础设施的提供者们基于大模型的压强投入与海量的数据积累起了技术的钢铁长城；开发者们则凭借专业垂直的知识积累，补全技术落地的最后一块拼图。

在基础设施侧，截至 11 月初，百度文心大模型的日均调用量超 15 亿，相较 5 月披露的 2 亿，增长 7.5 倍，相较一年前首次披露的 5000 万次，更是增长约 30 倍，数据大超预期。

在产业应用方面，李彦宏也公布了百度的新进展，他现场发布了基于大模型的 100 大产业应用，涵盖制造、能源、交通、政务、金融、汽车、教育、互联网等众多行业。通过百度智能云千帆大模型平台，有 60% 的央国企和大量的民营企业都与百度智能云合作，累计帮助用户精调了 3.3 万个大模型，开发出了 77 万个企业级应用。

以百度和智联招聘合作为例。

在企业的招聘中，往往面临着两大难题：用人部门提出的人才需求描述主观且模糊，HR 无法据此得出可量化的简历挑选标准；与此同时，岗位分工逐渐细化，HR 认知与岗位需求之间的鸿沟随之越来越大。

如果无法解决这两大问题，不仅会消耗 HR 的时间和精力，企业招聘周期变长，甚至错失人才也成为常态。通过自然语言对话获取求职者关键信息，结合岗位描述快速绘制精准匹配画像，精准推荐职位并筛选人才，提升用人和求职双方效率。

现在双方已合作沉淀出系列提示词模板，在数万条数据中验证，场景平均准确率高达 93%，这无疑为招聘行业带来革新。

又比如客服领域，在当下，公司类智能体重要性不亚于传统互联网时代的公司官网，在公司基本信息、产品介绍、门店位置等传统官网具备的能力基础上，公司类智能体还具备主动推荐、及时响应和服务能力。百胜集团依托百度的客服产品和大模型能力打造的相关智能体，已经可以解决识别客户意图和上下文关联难题，并覆盖百胜全线业务，日会话峰值达数十万，调用量峰值数百万，问题解决率提升至 90%。

李彦宏在大会现场展示的文心智能体平台上的 TOP100 智能体，既有农民院士智能体等角色类，也有工具、行业、职场、情感、娱乐等各类场景的智能体，涵盖各行各业应用的方方面面。此外百度发布了全新工具类智能体自由画布。

近日，沙利文发布报告《2024 年全球 AI 生态全景概览》则对百度的 AI 生态建设成果做了精准总结，在全球 AI 生态全景中，百度与谷歌、OpenAI 位于 AI-Native Giant 同一象限。

沙利文研究，全球 AI 生态全景概览与趋势分析

「以应用为核心」这即是百度做大模型初心，也是百度有了如今成果的军功章。

04

结尾

像一棵树一样，企业的成功，也是有年轮的。

眼花缭乱的数字与层出不穷的产品只是最终的成果，真正的答案，藏在历史中那些幽微的思考与前行印记中。

2014 年，风华正茂的百度，在太庙与美国的奇点大学进行了一场关于人工智能的主题分享。并现场提出一个判断：十年内，人工智能的发展将会迎来「奇点」，在此之后，人类的能力进化将永远迟滞于 AI 的边界扩张，即便是小公司，也能依靠人工智能与行业巨头站在同一竞技舞台。作为分享背景的则是夜幕降临下打在太庙墙上的巨大百度 LOGO。

而那时的人工智能，既没有迎来 AlphaGo 大战李世石的举世瞩目，距离 ChatGPT 惊艳全人类也有八年之遥。

但也正是在那个人工智能还无人问津的时刻，百度开始坚定投入 AI 研发，向大洋彼岸的尚未拿下诺贝尔奖的 Geoff Hinton 抛去橄榄枝，并由李彦宏亲自带队建立起了深度学习研究院，并在此后十年时间里，延揽「谷歌大脑之父」吴恩达等领军人才、发布「少帅计划」，年薪百万招募全球 30 岁以下的 AI 精英……搭建起了一个由芯片层、框架层、模型层以及应用层组合起来的完整 AI 技术架构。

百度深度学习院，AI 相关人才

这十二年的漫长探索，跨越了 AI 的多个发展周期，见证了从深度学习到大模型每一个关键发展阶段的潮起潮落，从深度学习平台到千帆平台、智能体开发平台再到如今的无代码工具，不变的是百度一直在用技术去解决实实在在的问题，将普通人开发应用的门槛打下来。

表面看，这是一个搜索起家在 AI 上拥有先手优势企业的顺势而为，内核里，却是百度对 AI 长期主义信仰的坚持。

而在这一过程中，时间的价值就在于，在海面之上，用一盏灯点亮另一盏灯。基于百度 AI 架构的搭建起的 AI 生态，正如李彦宏所说，「我们即将迎来 AI 应用的群星闪耀时刻。每一个应用都是一颗星，每一个应用都将成为改变世界的力量。」

*头图来源：百度

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

OpenAI 的网络浏览器：ChatGPT Atlas 正式发布，能让 AI「替你上网」

10 月 22 日凌晨，OpenAI 通过直播正式推出首款桌面浏览器 ChatGPT Atlas，这款传闻已久的 AI Agent 浏览器终于落地。

亚马逊泄密文件曝光：计划用机器人取代美国 60 万名工人

据《纽约时报》报道，亚马逊多年来不断在仓库引入更先进的机器人，并一直声称不会用机器人取代员工或原本应由人类承担的岗位。然而，该报援引泄露的公司内部文件及相关访谈显示，亚马逊希望在 2033 年前用机器人填补本应由 60 多万个美国员工承担的岗位。

根据报道，亚马逊机器人团队计划自动化公司 75% 的运营环节，预计到 2027 年可消除 16 万个本应新增的岗位。虽然这一举动不利于公司公关，但自动化将令亚马逊每送出一件商品节省 0.3 美元，仅 2025 至 2027 年期间就能为公司节约 126 亿美元成本。

令外界震惊的是，公司估计到 2033 年商品销量将翻倍，利润更高，而需要支付的人工则更少。泄露材料还显示，亚马逊高层已在考虑参与社区项目，以化解因岗位消失而引发的社会反弹。相关材料还显示，亚马逊内部建议避免直接使用「人工智能」与「自动化」等表述，倾向用「先进技术」，甚至考虑用「协作机器人」（cobot）等弱化机器替代人类的词汇。

对于上述报道，亚马逊回应称相关文件并不完整，无法代表公司整体招聘策略，也否认对高管避谈某些术语的指示。（来源：cnBeta）

宇树四足机器人实训平台发布：提供机器人人才培养和认证服务

10 月 21 日消息，今日宇树发布了四足机器人实训平台，该方案是面向教育的「具身智能机器人技术一运维一应用研发」全链条的人才培养与认证平台，将以 Unitree Go2 生态为核心，打通「仿真一上机一竞赛一实训项目」一体化路径，在成本与安全可控的前提下提升学生的工程实践能力。

据悉，该方案配置标准化实训台、多模态传感套件、 ROS2 / Unitree SDK / 远程调试环境、配套实训课程包、运控与算法案例库等。并且提供基础维护、运动控制、自主导航、二次开发等分级课程。（来源：IT 之家）

OpenAI 竞争对手来了，Anthropic 与谷歌洽谈云协议，最高达百亿美元

人工智能初创公司 Anthropic 正与谷歌就一项价值高达数百亿美元的云计算协议进行谈判，这笔潜在交易将为 Claude 提供大规模计算能力支持。

10 月 21 日，据媒体援引知情人士报道，Anthropic 与谷歌公司正洽谈一份云计算服务协议，价值处于 10 亿-100 亿美元区间。

这笔交易将巩固谷歌与 Anthropic 的合作关系。谷歌此前已向 Anthropic 投资约 30 亿美元，并为其提供云服务。Anthropic 的主要投资者还包括亚马逊，后者同样为该公司提供计算资源。

谷歌此前已对 Anthropic 投入约 30 亿美元，包括 2023 年承诺的 20 亿美元以及今年早些时候追加的 10 亿美元。这使得谷歌既是 Anthropic 的投资方，也是其云服务提供商，形成双重合作关系。

对 Anthropic 而言，获得充足的计算能力支持是实现激进增长目标的前提。该公司需要大规模云资源来训练和运行其 AI 模型，满足企业客户日益增长的需求。（来源：富途牛牛）

红果内测短剧带货

据报道，红果短剧近日已开启小范围内测短剧带货，用户在红果 App 观看短剧时，会自动弹出「搜同款」提示，或用户暂停观看时，页面显示搜同款商品提示。目前，「搜同款」带货方式几乎覆盖了红果平台上所有短剧。红果短剧开始为抖音电商导流，有望成为字节系新的超级大入口。

QuestMobile 数据显示，2025 年 6 月，红果用户规模同比增长率高达 179.0%，月活达到 2.12 亿。（来源：Tech 星球）

全球首款智能眼镜购物应用公布：京东科技联手 Rokid 打造，看一眼识物下单、说一声安全支付

10 月 21 日消息，京东科技与智能眼镜品牌 Rokid 乐奇今日宣布达成战略协议，由京东科技研发的购物智能体 JoyGlance 将首发登陆 Rokid 乐奇眼镜。

此次携手，将开启全球首个「所见即购买」的智能眼镜全链路购物入口，用户看一眼就能识别物品，说一声就能通过多重生物识别完成安全支付。

• 在健身、做家务、和孩子玩耍等不方便使用手机的场景时，只需说「乐奇，帮我搜同款」唤起应用，通过眼镜注视物品 1-2 秒，即可通过语音交互完成支付下单；

• 对于老年群体而言，传统网购流程复杂、操作门槛高，而 Rokid 乐奇眼镜通过语音与视觉交互，看到心仪物品，只需简单指令即可完成购买。

在安全方面，JoyGlance 采用「语言识别 + 声纹识别」的金融级安全支付方案，宣称安全性优于传统密码和指纹支付。

JoyGlance 购物智能体将于 11 月在 Rokid 乐奇眼镜上亮相，届时即可通过眼镜摄像头识别后搜同款加购，下单支付功能预计明年 1 月份上线。（来源：IT 之家）

王自如入职雷鸟创新

雷鸟创新发文官宣了王自如入职雷鸟的消息。雷鸟表示：近日，雷鸟迎来一位特别的「新同事」王自如 AI，据说他已正式入职，还与创始人面对面深聊许久。做产品？当顾问？还是有更大的计划？

对此，有网友猜测，王自如的新身份可能为营销总监。（来源：新浪科技）

余承东公布华为路由 X3 Pro，下月正式上市

10 月 21 日消息，华为常务董事、终端 BG 董事长余承东今日揭晓了此前其预热的新品的身份——华为路由 X3 Pro  ，将于 11 月正式上市。

从图片来看，华为路由 X3 Pro 主体呈圆柱形，上半部分是透明的，能够展示内部的灯光，提供类似「日照金山」「雪落满山」的效果，被网友评价为「桌面艺术品」「精致摆件」。照片还显示，这款路由器有子母两个部件，疑似支持无线 MESH 组网。

官方还未公布华为路由 X3 Pro 的配置信息，爆料称其支持 Wi-Fi 7 协议，集成星闪（NearLink）网关功能，可充当全屋智能设备的中枢控制器，实现多设备协同。

预计华为路由 X3 Pro 定位高端旗舰产品，IT 之家将保持关注。（来源：IT 之家）

29999 元起，2025 款 M5 芯片苹果 Vision Pro 头显今日发售

10 月 22 日消息，2025 款苹果 Vision Pro 头显今日发售，国行定价 29999 元起，该产品此前已于 10 月 17 日上午 9 点接受预购。

新一代 Apple Vision Pro 搭载性能更强的 M5 芯片与全新的双圈编织头带（IT 之家注：初代用户可单独购买），在性能、显示渲染、AI 工作流和续航方面均有显著提升，并搭载 visionOS 26，支持 120Hz 刷新率。

此外，头带配有双功能调节旋钮，用户可微调松紧以获得理想贴合度。该配件提供小号、中号与大号三种尺寸，可单独购买并兼容上一代 Vision Pro。

它搭载了基于第三代 3nm 工艺的 M5 芯片，从而让 Vision Pro 的运行更快、更流畅、更灵敏；其 10 核 CPU 提供更高的多线程性能，使应用与小组件加载更迅速、网页浏览更流畅。

新一代 10 核 GPU 支持硬件级光线追踪与网格着色，为开发者在游戏与可视化场景中呈现更真实的光影与反射效果提供可能，例如在游戏《控制》中展现更高画质。（来源：IT 之家）

2.99 万元起、会走太空步：加速进化 Booster K1 人形机器人亮相

10 月 21 日消息，加速进化今日公布了一款 Booster K1 人形机器人新品，这是一款具身开发入门级平台，限时 2.99 万元起。

海报中的 Booster K1 摆出了迈克尔・杰克逊的经典舞蹈造型，手部和脚部都较为精细，甚至还有鞋子。

根据加速进化官方晒出的视频，Booster K1 甚至可以跳舞，模仿迈克尔・杰克逊的经典舞蹈动作「太空步」。

2025 加速进化生态大会将于 10 月 24 日在北京・国家速滑馆举行，正式发布 Booster K1。该机器人支持二次开发，身高 1m，体重 19kg。（来源：IT 之家）

日本便利店引进机器人，但它们是由远在菲律宾的 VR 操作员操纵的

在马尼拉金融区的一栋多层办公楼，约 60 名年轻男女正通过远程操控，在日本的便利店给货架补货机器人进行监控和操作。当机器人偶尔掉落罐装饮料时，工作人员会戴上 VR 头显，利用操纵杆进行干预，协助机器人完成拾取工作。

这些 AI 机器人由东京初创公司 Telexistence 设计，运行在 NVIDIA 与微软平台上。自 2022 年以来，Telexistence 已在东京逾 300 家 FamilyMart 和 Lawson 便利店部署该机器人，未来还计划进军 7-Eleven。

Astro Robotics 这家机器人劳动力初创公司负责在马尼拉对这些机器人 24 小时远程监控。由于日本面临劳动力短缺且对移民政策审慎，远程机器人操作成为将体力劳动外包的新模式。

虽然为外企工作薪酬较高，但部分菲籍工程师仍选择服务本地企业。菲律宾初创公司 Sofi AI 首席技术官 Marc Escobar 曾获美国 AI 公司 Anthropic 高薪邀约，月薪达 1500 美元，但他最终选择留在本地，「希望推动本地工程师与 AI 共同成长」。（来源：cnBeta）

作者｜金光浩

编辑｜靖宇

在 AI 时代，最赚钱的可能不是那些会写代码的人，而是那些能把专业经验 「 产品化 」 的人。

这个判断听起来反常识，但我最近观察到一个有趣的现象：

我一个做论文降重的朋友，每天重复处理十几份论文，虽然用了 DeepSeek 这样的 AI 工具，但因为不会写代码，无法把流程自动化，只能手动重复操作，收入被死死锁在 「 工作时间 」 这个天花板上。

另一个做电商运营的朋友，有一套独门的选品方法论，能快速判断哪些产品有爆款潜力。但这套方法藏在他脑子里，只能接一单做一单，想规模化变现，要么学编程做成软件，要么做自媒体打品牌，两条路都走不通。

这就是当下最大的矛盾： 懂业务的不懂技术，懂技术的不懂业务，或者两个都懂，但是不知道怎么获客 。

大量专业人士手里握着宝贵的行业 know-how，却找不到一个合适的方式把它变成持续收入。

直到我看到 MuleRun，才发现有人正在尝试打破这个困局——让不懂代码的专业人士，也能把自己的工作流变成可交易的 「 商品 」 。

这个想法听起来很靠谱。但它到底是怎么做的？真的能解决问题吗？

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01

这不是在卖软件，

是在卖「能力使用权」

第一次打开 MuleRun，我以为这又是一个 AI Agent 市场——类似 Coze 那种，上架各种对话工作流，用户挑选使用。

mulerun 首页有各种 Agent｜图片来源：mulerun

但仔细看下来，我发现逻辑不完全一样。

MuleRun 上的 Agent，不只是聊天助手，它们能直接操控一个完整的虚拟机环境。这意味着什么？ 意味着创作者可以把需要专业软件才能完成的工作，封装成一个可以被「点单」的服务。

mulerun 的虚拟机环境｜图片来源：mulerun

举个例子，假设有个设计师精通 Figma 的批量处理流程，他可以把这套流程做成 Agent 上架。用户不需要安装 Figma，不需要学习操作，甚至不需要知道 Figma 是什么——只要描述需求，花 50 积分，Agent 就在虚拟机里帮你跑完整个流程，交付结果。

你买的不是软件，而是这个设计师的 「 工作时间 」 。

这听起来很美好。但我很快产生了第一个疑问：凭什么用户要为一个 Agent 付费，而不是自己学会这个技能？

02

一种新的选择

我试着站在用户角度想这个问题。

假设我需要把我的一个日常照片「修一修」。

过去，我有两条路：

路径一：学 PS 或其他工具，花几小时摸索，处理完这一次可能再也用不上。

路径二：找外包设计师，沟通需求、来回改稿、等待交付，成本至少几十块。

这两条路，要么你得成为半个专家，要么你得花大价钱请专家。

现在 AI 时代，又多了三条路：

路径三：去豆包/即梦等 AI 平台，输入图像，然后写提示词处理。

路径四：去 Minimax 等 Agent 平台，输入针对 Agent 的提示词，让 AI 调用各种工具处理。

路径五：去国外的 AI 图像网站，输入图像提示词，用最新的模型处理你的图片。

这三条路，你得学习或者懂提示词，还得学习注册英文网站。

而现在有了第五条路：

在 MuleRun 上找个 「 图片处理 」 的 Agent，50 积分，几分钟搞定。

mulerun 上的工作流｜图片来源：mulerun

对大部分人来说，MuleRun 其实很有吸引力：你不用学、不用沟通、不用等，只要按照操作提示一步步做就行。

这种场景有点像「一次性专业需求」， 你不打算成为专家，但你确实需要专家级的结果 。

例如我最近在研究一个场景，如何下载某视频网站的视频——小红书上有很多人在做国外内容的 AI 策展，我想做些类似的事情，那么就需要拿到很多视频网站的一手信息，而为了快速理解视频的内容，往往就需要下载视频。

在 MuleRun 上我发现就有这样的工具，输入一个链接，返回下载好的视频。对我来说，这就是 「 一次性专业需求 」 ，而我，也确实愿意为此付出 50 积分。

mulerun 使用截图｜图片来源：mulerun

03

让「know how」变成「money」

MuleRun 的商业逻辑设计的很新颖：

1. 创作者：将「know how」包装成「服务」，参与分成。

2. 买家：购买「服务」，解决「一次性」问题。

3. 平台：降低创作者「服务」开发难度，为「创作者」引流，吸引更多「创作者」。

4.AI：当「骡子」(mule) 跑 (run) 起来，做难而正确的事。

mulerun 邀请成为创作者界面（中文翻译）｜图片来源：mulerun

对于创作者来说，如果想在 MuleRun 上架工具，得先把自己的工作流程标准化，也就是提炼 know how 的过程。

提炼 know how 这件事，对于大部分专业人士来说并不困难。

他们的困境往往不是技术问题，而是商业化问题—— 直白点说，是如何将自己的能力规模化变现 。

他可能有一套高效的工作流程，但这套流程藏在他的脑子里、手上的操作里，是一种无法直接复制的「隐性知识」。他只能接一单做一单，当时间卖完，收入也就到顶了。

过去，想把这套流程规模化，无非两条路：

一是自己开发成软件或网站，这需要编程能力；

二是通过做自媒体打造个人品牌来获客，这需要持续的内容创作和运营能力。

这两条路门槛都极高。一个电商运营，一个法律顾问，他们都可能有一套可复用的专业流程，但大概率既不会写代码，也没有精力做自媒体。

MuleRun 瞄准的正是这个痛点。它提供了一套系统，让创作者可以跳过开发和获客这两个最难的环节。

创作者只需专注于将自己的专业流程「翻译」成 Agent 能执行的步骤，然后上架。平台负责搞定流量和交易，让这套「隐性知识」变成一个可以被无数用户直接调用、自动交付的商品，创作者则可以从中获得分成。

但这自然引出了一个关键问题：如果创作者的流程这么值钱，他为什么要分享出来，而不是自己藏着用？

04

从「主动收入」变为「被动收入」

这个问题让我想了很久，直到我意识到一个事实： 大部分人的工作时间是有上限的。

我那个做论文降重的朋友，一天最多接几十单，再多就做不过来了。他的收入天花板，就是他的工作时间上限。

但如果他把这套流程做成 Agent 上架，或者一个网站呢？

假设这个 Agent 每天被调用 100 次，一天就从原来的 15 次的主动收入，变为 6 倍的被动收入。

更重要的是，这不占用他的时间。他可以继续接单，Agent 在后台自动为他赚钱。

这是一种身份的转变，从主动收入变被动收入，让「know how」成为一种资产。

你不再只是用时间换钱，而是用你沉淀下来的专业能力换钱。

对创作者来说，MuleRun 最大的吸引力可能不是 「 能赚多少钱 」 ，而是 「 终于有地方可以让我的专业能力变现，而且不需要我每次都亲自出马 」 ，MuleRun 在现在这个阶段，解决了他们开发网站的成本和难以获取流量的问题。

05

三个担心

在体验和思考 MuleRun 的过程中，我一直带着三个疑问：

第一，质量如何保证？

当创作者可以随意上架 Agent，用户怎么知道哪个靠谱？会不会出现 「 刷单刷评价 」 的问题？平台有没有审核机制？如果我花了 50 积分，Agent 跑出来的结果是错的，谁来负责？

这些问题，在任何 AI 平台早期都存在。MuleRun 现在还没给出清晰的答案。

第二，创作者会不会被卷死？

如果一个领域的 Agent 越来越多，竞争越来越激烈，最后会不会变成「价格战」？创作者为了获取用户，不断降低分成比例，最后谁都赚不到钱？

就像现在的 Coze 空间，有很多同质化的 Agent，你怎么卷出来。

第三，技术门槛真的够低吗？

把一个工作流程封装成 Agent ， 对大部分非技术从业者来说，依然是有门槛的。

如果这个门槛降不下来，MuleRun 可能还是只能服务那些「懂一点技术」的创作者，而无法真正普及到各行各业。

06

一个更大的想象空间

尽管有这些疑问，我依然觉得 MuleRun 在做一件有价值的事。

因为它瞄准的，是一个被长期忽视的人群：那些有专业能力、想变现、但不知道怎么做的人。

过去，这些人要么选择去培训机构当讲师，要么选择接私活，要么就只能让这些能力烂在肚子里。

MuleRun 提供了第三条路：把能力封装成产品，让它自己去市场上流通。

更重要的是，MuleRun 背后藏着一个更大的想象空间：当足够多的专业能力被 Agent 化、被标准化、被上架后，会不会形成一个「能力组合市场」？

比如用户想做一个完整的项目——从市场调研、到视觉设计、到文案撰写、到数据分析。他不需要分别找四个人，而是在 MuleRun 上调用四个 Agent，它们在后台协同工作，最后交付一个完整结果。

这时候，MuleRun 就不只是一个 Agent 交易平台，而是一个自动化外包平台。

你不再需要组建团队、管理流程、协调沟通。你只需要清楚地描述需求，系统自动匹配最合适的 Agent 组合，自动执行，自动交付。

MuleRun 作为一个交易平台，很好的解决了以下几个参与者的痛点：

1. 创作者的专业知识能实现变现，且是持续变现。

2. 用户的一次性需求能以低成本、高效率得到满足。

3. 行业层面，原本困在个体身上的隐性知识将得以流通，进而形成「能力市场」。

07

用 AI 重新定义个人商业模式

回到开头那个朋友的故事，我突然意识到一个问题：

当所有人都把自己的专业能力变成 Agent 上架后，会发生什么？

最理想的情况是形成一个良性的能力生态，但更可能的是：

头部 Agent 吃掉大部分流量，普通创作者石沉大海；成功的 Agent 会被迅速模仿，专业知识数字化后复制成本趋近于零；甚至平台看到高频需求后，直接做成官方 Agent 低价提供。

那么，普通专业人士的机会在哪里？

我的答案可能有些反共识：真正的护城河，不是你做了什么 Agent，而是你在做 Agent 的过程中积累了什么。

如果只是把现有工作流程封装上架，那只是一次性红利。

但如果你能在这个过程中：发现新需求、迭代方法论、建立用户信任、形成多个 Agent 协同服务某个垂直人群——你就不只是 Agent 创作者，而是一个 一人 AI 公司 。

这不是「上架就躺赚」的故事，而是「用 AI 重新定义个人商业模式」的入口。

尽管字节的豆包大模型在国内常被认为与海外顶尖模型存在差距，但其应用的「出海」版本 Cici 却在国际市场上取得了惊人增长，于近日登顶多国下载榜。

据wired报道，市场分析公司 Sensor Tower 的数据显示，在过去三个月里，豆包app在海外的姊妹版「Cici」在印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、墨西哥和英国等市场，一直位列谷歌应用商店下载量前 20 名的免费应用。

在墨西哥，Cici 应用在过去一周的每一天都是谷歌应用商店下载量最高的免费应用。上周四，在英国，Cici 应用位列苹果应用商店下载量前 10 名的免费应用中的第九位。

Cici mac版本页面｜图片来源：极客公园

长发「Cici」跟短发「豆包」的应用设计相似，用户可以使用文本或音频与 AI 聊天，生成和分析图片，以及尝试其他用户生成的智能体。但它缺少了生成音乐和视频内容的能力，用户也无法直接在平台上分享自己的创作成果。

字节AI出海，「豆包」姊妹版「Cici」，正悄悄拿下多国下载榜

当国内用户对字节跳动的AI应用「豆包」月活过亿的数据习以为常时，这款产品的「海外同胞」——Cici，正在攻占英国、墨西哥和东南亚等多个海外市场的应用商店榜单。

根据Meta广告库和Sensor Tower的数据，Cici的推广活动至少在过去三个月（大约2025年8月起）就已经开始，并在10月份进入了火力全开的阶段。

仅在墨西哥一个市场，10月份就运行了超过400组广告。近期看到的下载量激增，应该是这次大规模、高强度投放的直接结果。

在tiktok上，Cici的官方账号已有大约12.3万粉丝｜图片来源：极客公园

在tiktok上也有一些博主在推广Cici｜图片来源：极客公园

在这个标明了「品牌合作」的推广视频下，不少国外用户在「好奇」Cici花了多少钱在推广，以及「这些gemini也都可以做到」……

同时，在TikTok上，大量带有#Ciciai标签的赞助视频也在英国、菲律宾等地的创作者中传播开来。

广告内容也很“接地气”，不谈论复杂的AI技术，而是聚焦于“免费”、“能解数学题”这类极其具体、有吸引力的用户痛点，降低了用户的理解和下载门槛。

这种熟悉的“字节打法”效果显著。根据Sensor Tower的数据，在过去三个月里，Cici在印尼、马来西亚、菲律宾、墨西哥和英国等市场，稳定地排在Google Play免费应用下载榜的前20名。

在墨西哥，它甚至连续一周霸占了榜首的位置。字节似乎正在复制它在消费级应用领域屡试不爽的成功路径：用强大的市场营销能力和清晰的产品定位，快速获取海量用户，先占领市场，再图长远发展。

不过，与在国内的高调不同，Cici的扩张显得“静悄悄”。它在产品和官网上几乎抹去了与字节跳动的所有关联，并且巧妙地避开了竞争最激烈的中、美市场。

这种 “隐身”策略让Cici可以作为一个纯粹的工具型App去参与竞争，用户评判它的标准就是好不好用，而不是它“来自哪里”。

尤其是在部分对中国科技公司存在疑虑的市场，一个新的、看起来与中国无关的品牌更容易被用户接受，避免了TikTok曾经面临的政治审查和舆论压力。

产品做减法，技术靠“外援”

从产品设计上看，Cici的移动应用界面与「豆包」几乎一模一样，保留了文本与语音聊天、图像生成与分析、以及用户创建的智能体（Agents）等核心功能。

但相比「豆包」，Cici在功能上做了明显的“减法”——它缺少了音乐和视频生成等多模态能力，也无法在平台内直接分享创作。这一定位，使其更像一个轻量级的、聚焦核心需求的AI工具，而非一个复杂的创作社区。

在技术栈选择上，其隐私政策显示，虽然应用依赖了字节旗下的图片编辑工具PicPic和编程助手Coze的技术，但在最核心的文本生成能力上，Cici调用的却是OpenAI的GPT和Google的Gemini，而非字节自家的豆包大模型。

这一决策很务实：在海外市场，与其等待自家模型在综合能力上追赶并完成本地化适配，不如直接整合当下最成熟的第三方技术，将所有资源都集中在自己最擅长的领域——用户增长和产品体验优化。

并且，在探索海外市场初期，这种方式可以有效控制成本，快速验证产品模式（PMF），待用户规模和商业模式得到验证后，再逐步替换模型。

尤其Cici没有选择难啃的美国市场，而是从墨西哥、东南亚、英国等市场切入。这些市场有几个共同点：

• 移动互联网渗透率高，竞争相对缓和： 相较于美国市场巨头林立的局面，这些地区的移动AI应用市场尚属蓝海，存在大量机会。
• 对价格敏感的用户多： “完全免费”的策略在这些市场极具杀伤力。
• TikTok用户基础好： 字节可以利用TikTok在这些地区的巨大影响力，通过网红营销等方式低成本、高效率地触达年轻用户。

Cici体现着一套中国科技公司出海的“新剧本”：利用成熟的西方AI模型作为技术内核，隐藏自身品牌以规避地缘政治风险，同时最大化发挥自身在移动产品设计和用户增长上的优势。 

不过，Cici的未来也并非一片坦途。出海意味着它必须直面海外巨头的激烈竞争，同时还要应对复杂的国际政治环境以及数据安全方面的审视。

但无论如何，Cici的出现已经清晰地表明，字节跳动在打造出TikTok这一全球性产品后，从未放弃在AI时代复刻这一成功的野心。它正在用最擅长的方式，一步步地渗透全球市场。

头图来源：视觉中国

宇树科技发布 H2 仿生人形机器人：身高 180cm、重 70kg，首次拥有拟人仿生脸

10 月 20 日消息，今日，宇树科技正式发布了其新一代仿生人形机器人 Unitree H2。

据官方介绍，Unitree H2 身高 180 厘米，体重 70 公斤，其整体外形设计更加贴近人类的真实形态，从外观上给人以更接近真人的视觉感受。IT 之家注意到，在官方发布的视频中，Unitree H2 还被穿上了衣服，进一步增强了其拟人化的外观效果。

这款机器人配备了 31 个关节，具体分布为肩部 6×2（双臂各 6 个）、躯干 3 个、腿部 7×2（双腿各 7 个），另含 2 个未知功能关节。相比宇树科技此前发布的 R1 机型的 26 个关节，关节数量提升 19%，灵活性显著增强。

尽管官方尚未公布 Unitree H2 的具体配置细节，但从视频演示中可以明显看出，与前一代产品相比，Unitree H2 在灵活性和稳定性方面有了显著提升，能够轻松地完成舞蹈和武术展示，动作流畅自然，各个关节的活动也显得十分丝滑，展现出较高的运动性能和协调性。

此外，Unitree H2 在 Unitree H1 的基础上增加了仿生人脸，这一改进使其在外观和功能上都更接近科幻电影中描绘的机器人形象。（来源：IT 之家）

DeepSeek 团队开源新模型 DeepSeek-OCR：少量视觉 token 完成海量文本压缩

10 月 20 日消息，今天上午，DeepSeek-AI 团队发布《DeepSeek-OCR：Contexts Optical Compression》论文，提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法。Hugging Face 页面显示，该模型的参数量为 3B。

根据介绍，此次开源的 DeepSeek-OCR 由两个部分组成：核心编码器 DeepEncoder 和解码器 DeepSeek3B-MoE-A570M。DeepEncoder 专为在高分辨率输入下保持低计算激活而设计，同时实现高压缩比，以控制视觉 token 数量在可管理的范围内。实验显示，当文本 token 数量不超过视觉 token 的 10 倍（压缩比低于 10×）时，模型的 OCR 精度可达 97%；即便压缩比提高到 20×，准确率仍保持约 60%，展现出在历史文档长上下文压缩和大语言模型记忆机制研究中的巨大潜力。DeepSeek-OCR 同时具备较高的实际应用价值。

在 OmniDocBench 测试中，DeepSeek-OCR 使用 100 个视觉 token 就超过了 GOT-OCR2.0（每页 256 个 token），而使用不到 800 个视觉 token 便优于 MinerU2.0（平均每页超过 6000 个 token）。

在实际生产中，DeepSeek-OCR 可在单块 A100-40G 显卡上每天生成超过 20 万页的大语言模型 / 视觉语言模型训练数据。

微博 CEO 王高飞回应多名 KOL 用户被禁言，称应该是经历多个流程环节才禁言的 90 天

10 月 20 日消息，新浪微博社区管理官方微博今日发布公告，称近期专项行动针对恶意抹黑诋毁企业、散布涉企虚假信息、集纳企业负面、引导并煽动用户攻击企业等行为进行重点打击，并责令对存在相关违规行为的多名汽车领域 KOL 用户予以禁言 90 天、禁止广告收益 180 天处置。

微博 CEO 王高飞今日转发了新浪微博社区管理官方微博的公告，并回应称发出来也是希望大家知道，发这些尺度的跟酒驾一样，可能你酒驾好几次都没被查，但是有一天碰上就是行拘。

（来源：IT 之家）

Anthropic 推出面向生命科学领域的 Claude≈人工智能系统

Anthropic 公司近日发布了「Claude 生命科学版」，旨在推动人工智能在生物技术领域中的应用。近期，包括 OpenAI 和 xAI 在内的一些 AI 公司因扩展业务到包括情感陪伴和成人内容等领域而陷入争议，而 Google 和 Anthropic 则展示了人工智能在科学研究和医疗健康方向上的更集中的努力。此前，Google 利用 AI 模型帮助科学家发现了癌症治疗的创新方法。

据 Anthropic 介绍，最新的 Claude Sonnet 4.5 模型在生命科学领域的表现远胜以往版本，并且在关键测试标准上已能媲美人类专家。Claude 还深度集成了多种生命科学研究常用工具，包括 Benchling 实验室数据管理、PubMed 生物医学文献检索、BioRender 科学图表绘制和 10x Genomics 单细胞分析系统。

Anthropic 还展示了其新发布的 Claude Skills 功能如何将可重复的科学流程转化为 AI 自动化工作流。比如，公司开发了一个用于单细胞 RNA 测序数据自动质量控制的新技能，可显著提升数据处理效率。

为帮助用户快速上手，Anthropic 还推出了针对生命科学领域的提示库，覆盖文献综述、假设生成、实验流程起草、基因组数据分析和法规文件准备等常见场景。此外，Anthropic 已与多家大型制药及生物技术公司如 Sanofi、AbbVie、10x Genomics 和 Novo Nordisk 开展合作，这些公司反馈使用 Claude 后，临床文档编制时间大幅缩短，且普通研究人员也能更容易访问复杂数据分析结果。

目前，Claude 生命科学版已可通过 Claude 和 AWS Marketplace 获得，未来还将支持 Google Cloud Marketplace。作为「AI 助力科学」计划的一部分，Anthropic 还为高影响力项目的研究人员提供免费 API 使用额度。

来源：（CnBeta）

苹果确认未来将在中国大陆推出 eSIM 快速转换功能，国行 iPhone Air 换机无须再跑营业厅

10 月 20 日消息，苹果无线软件技术与生态系统副总裁 Arun Mathias 及无线技术团队的 Anjali Jotwani 在接受「爱范儿」采访时，透露未来苹果将会在中国大陆推出 eSIM 快速转换功能（eSIM Quick Transfer），国行 iPhone Air 用户在设备端激活 eSIM 后，后续切换设备可以通过该功能把 eSIM 换到新设备上，无需再跑一趟营业厅。

IT 之家注意到，此前消息显示国行 iPhone Air 在海外开通 eSIM 后「回国之后也能够正常使用」，不过相应版本机型仅提供双 eSIM 卡（包括内地和海外运营商），因此对于手持多张 SIM 卡的用户来说不算友好，作为比较，海外机型可开通 8 张以上 eSIM 卡。（来源：IT 之家）

国航公布「机舱锂电池自燃」事件赔偿方案：经济舱各旅客 200 元、公务舱 300 元

10 月 20 日消息，中国国际航空 10 月 18 日由杭州飞往仁川的 CA139 航班行李架突发起火，致客舱行李架起火并冒出浓烟，该航班随后紧急备降上海浦东，该公司回应称是一名旅客存放在行李架上手提行李内锂电池自燃，未出现人员受伤。

据新京报 10 月 19 日消息，中国国际航空公司将分别补偿经济舱和公务舱旅客现金 200 元和 300 元。

根据民航局 2025 年 6 月 26 日发布的公告，自 6 月 28 日起禁止旅客携带没有 3C 标识、3C 标识不清晰、被召回型号或批次的充电宝乘坐境内航班。

今年以来，旅客携带的充电宝等锂电池产品机上起火冒烟事件多发。近期多个头部品牌充电宝厂家因电芯存在安全风险对多批次产品实施召回，国家市场监管总局撤销或暂停了多个充电宝及电池芯厂家 3C 认证。

民航局通知要求各航空公司、机场加强旅客服务人员培训管理，确保员工熟悉掌握充电宝安全风险及政策，以便能够准确、有效地回应旅客问询。同时，各单位要按要求进一步完善锂电池起火、冒烟等紧急情况下的应急处置预案，增强员工情景意识、应急反应能力和协同配合能力，确保在发生紧急情况时能够及时、妥善处置。

来源：CnBeta）

华为 Mate 80 系列标准版？爆料称新机备案 11 月，还有二合一平板电脑

10 月 20 日消息，博主 @ 数码闲聊站 今日爆料了一款代号 Voyager 的新机，目前看有黑 / 白 / 青绿，M80 全系备案 11 月，并猜测可能是华为 Mate 80 系列标准版。

爆料还称，同期备案有一个「二合一平板电脑」，代号 Qianxuesen，目前有皓月银 / 深空灰，打通鸿蒙多端生态融合的新设备，目前也备案 11 月。

该博主还在上周末爆料了华为 Mate 80 Pro 系列样机备案颜色：AL00 系列包含黑、白、金、青四种配色，AL10 系列则是黑、白、金、紫、青、银六种配色。此外，该机型还提供素皮保护壳 + 磁吸支架保护壳，将支持磁吸生态。

该博主还曾爆料称，新机预计 11 月前后正式发布。据爆料，华为 Mate 80 系列将包括两个主要版本，分别为代号 Voyager 和 Sagittarius 的标准版和 Pro 版，这两个版本在充电配置上有所区别：标准版将配备 66W 有线充电技术，Pro 系列将采用 100W 有线充电技术。（来源：IT 之家）

iOS 26.1 Beta 4 发布 允许用户使用新开关控制液体玻璃透明度

苹果在最新推送的 iOS 26.1、iPadOS 26.1 及 macOS 26.1 第四测试版中，针对系统个性化体验带来了多项备受关注的新功能。首先，系统设置中新增了「Liquid Glass 透明度调节」开关。用户可在 iPhone 或 iPad 的「设置-显示与亮度」以及 Mac 的「系统设置-外观」中找到并自定义 Liquid Glass 的效果。

该开关允许选择更透明的「清晰」风格，体验原有设计，或启用更高对比度、更明显遮挡的「加深」风格，让按钮、菜单等系统元素更加突出。调节内容覆盖操作系统各处，包含 App 内及锁屏通知，进一步完善视觉一致性，对强调易读性及美观有直接帮助。

此外，苹果还响应广大用户呼声，首次允许关闭「锁屏左滑唤起相机」功能。在 iOS 26.1 Beta 4 的「设置-相机」分区，新增了「锁屏滑动打开相机」开关。关闭后，即可彻底禁用锁屏左滑唤出的相机，避免因误操作或手机被他人拿到时随意拍照，兼顾个人隐私与安全。这一功能此前无法单独关闭，只能通过彻底禁用相机应用实现，现更易用且人性化。

除上述亮点外，本次测试版还加入了多语言 Apple Intelligence 助手、新的闹钟与计时器「滑动停止」机制、新的 Apple TV 应用图标，以及 Settings 应用界面优化等众多细节变化。

消息称小度 AI 眼镜将在 11 月百度世界 2025 大会正式推出，计划年内开售

10 月 20 日消息，据《科创板日报》报道，百度旗下的小度 AI 眼镜将在 11 月举行百度世界 2025 大会上正式推出，计划于今年年内开售。

IT 之家注意到，在去年 11 月举行的 2024 百度世界大会上，百度发布了小度 AI 眼镜，称该产品为「全球首款搭载中文大模型的原生 AI 眼镜」。据介绍，小度 AI 眼镜具备第一视角拍摄、边走边问、卡路里识别、识物百科、视听翻译、智能备忘等功能。

消息称小度 AI 眼镜将在 11 月百度世界 2025 大会正式推出，计划年内开售

具体配置方面，该眼镜：

重量 45 克，搭载 16MP 超广角摄像头，支持 AI 防抖算法；

标称待机续航 56 小时，支持超 5 小时连续聆听，可 30 分钟充满电；

搭载四麦克风阵列识别声音，采用开放式防漏音扬声器设计。

（来源：IT 之家）

6 个主流 AI 大模型进行加密交易竞赛，DeepSeek 和 Grok 收益率稳居前两位

10 月 20 日，专注于金融市场的人工智能研究实验室 nof1 于 18 日开始一项大模型交易测试 Alpha Arena。该测试使用 6 个主流 AI 大模型（GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max），每个模型都在 Hyperliquid 上获得 10,000 美元的真实资金，并具有相同的提示和输入数据。

截止发稿，DeepSeek 和 Grok 收益率均超 14%，排名前二，Gemini 2.5 Pro 则已亏损 42.57%。

（来源：Blockbeats）

国家安全机关破获美国国家安全局重大网络攻击案

近期，国家安全机关破获一起美国重大网络攻击案，掌握美国国家安全局网络攻击入侵中国国家授时中心的铁证，粉碎美方网攻窃密和渗透破坏的图谋，全力守护「北京时间」安全。

经查，2022 年 3 月 25 日起，美国安局利用某境外品牌手机短信服务漏洞，秘密网攻控制国家授时中心多名工作人员的手机终端，窃取手机内存储的敏感资料。2023 年 4 月 18 日起，美国安局多次利用窃取的登录凭证，入侵国家授时中心计算机，刺探该中心网络系统建设情况。2023 年 8 月至 2024 年 6 月，美国安局专门部署新型网络作战平台，启用 42 款特种网攻武器，对国家授时中心多个内部网络系统实施高烈度网攻，并企图横向渗透至高精度地基授时系统，预置瘫痪破坏能力。

国家安全机关发现，美国安局网攻活动多选在北京时间深夜至凌晨发起，利用美国本土、欧洲、亚洲等地的虚拟专用服务器作为「跳板」隐匿攻击源头，采取伪造数字证书绕过杀毒软件等方式隐藏攻击行为，还使用了高强度的加密算法深度擦除攻击痕迹，为实施网络攻击渗透活动可谓无所不用其极。（来源：证券时报）

马斯克：特斯拉 FSD V14.2 会大规模推送

10 月 19 日消息，伊隆・马斯克确认，特斯拉将通过 FSD V14.2 版本更新，全面推出 FSD V14。

据了解，马斯克的这一表态是对特斯拉车主、长期 FSD 测试者 AI DRIVR 所发布内容的回应，AI DRIVR 指出，是时候向整个车队推送 FSD 功能了，因为 FSD V14.1.2 版本已经变得非常成熟。

这位资深测试者写道：「FSD 14.1.2 已修复了 95% 的犹豫变道和刹车问题。过去两天我都没有碰过方向盘。我认为是时候了，特斯拉人工智能团队。」（来源：IT 之家）

安世中国致全体员工：国内全部主体运营及员工薪资福利一切正常

10 月 19 日，安世半导体中国官微发布《安世中国致全体员工》公开信，信中表示，安世国内全部主体运营及员工薪资福利一切正常。目前，公司生产经营一切如常，各项工作有序推进。董事会和管理层始终全力保障公司正常运转，不会允许外部力量影响公司运营或损害员工利益。安世国内团队的同事均与国内公司建立劳动关系，大家的工资、奖金及其他福利将继续由安世国内公司而不是 Nexperia 荷兰主体发放。安世国内有能力、有责任、有意愿保障全体员工权益，并继续为大家营造安心的工作环境。（来源：每日经济新闻）

全球 Robotaxi 第一股，文远知行通过港交所上市聆讯

10 月 19 日消息，据港交所文件，WeRide Inc. - W（简称「文远知行」）通过港交所上市聆讯。

今年 6 月，有消息称文远知行拟在港交所进行二次上市，但公司回应不予置评。据悉，文远知行自本备案通知书出具之日起 12 个月内，如未完成境外发行上市，拟继续推进的，应当更新备案材料。

10 月 14 日，中国证券监督管理委员会对外公布了《关于 WeRide Inc.（文远知行公司）境外发行上市备案通知书》。公示内容显示，该通知书于 9 月 24 日下发；文远知行拟发行不超过 102,428,200 股境外上市普通股并在香港联合交易所上市。

微博 CEO 王高飞：企业在遇到安全隐患和质疑时，要注意避免把正常批评与黑公关混为一谈

10 月 19 日消息，微博 CEO 王高飞近日转发了钱江晚报发布的「潮新闻：切莫用黑公关污名化公众安全关切」一文，并配文：「公众没有得到相关企业对重要安全问题给出清晰有力回复的情况下，首先听到的却是打击黑公关的呼吁。这情形难免有些怪异。更值得提醒的是，企业在遇到安全隐患和质疑时，要注意避免把正常批评与黑公关混为一谈，不要偷换概念，以黑公关为名，转移公众对产品问题的关切。」（来源：IT 之家）

优必选再中标 1.26 亿大单，Walker 人形机器人全年订单已超 6.3 亿

10 月 19 日，据优必选科技微信公众号，近日，「人形机器人第一股」优必选中标「广西具身智能数据采集及测试中心设备采购及安装」项目，订单金额达 1.26 亿元。根据项目规划，本次采购涵盖优必选最新款可自主换电的全自主具身智能人形机器人 Walker S2。该订单计划于合同签署后于 2025 年内完成交付。此次中标是继 9 月份 2.5 亿全球单笔最大金额订单以及近期连续斩获数千万订单后，优必选获得的又一个超亿元人形机器人大单。截至目前，优必选 Walker 系列人形机器人全年已获得超 6.3 亿元订单。（来源：每日经济新闻）

中国选手「小孩」曾卓君夺得 SCS 2025《饿狼传说：群狼之城》年度总冠军

10 月 19 日消息，SNK 官方在微博正式宣布「小孩」曾卓君夺得 SCS 2025《饿狼传说：群狼之城》项目年度总冠军。

据了解，SNK 新作格斗游戏《饿狼传说：群狼之城》于 4 月 24 日 0 点正式登陆 PS5、PS4、Xbox Series X|S 以及 Epic 平台，而 Steam 版本已于 4 月 21 日解锁，国区售价 268 元。游戏中包括大量经典角色，例如不知火・舞。除游戏本篇外，SNK 还提供了季票，并承诺将提供五个 DLC 角色，包括安迪・博加德、肯、东丈、春丽、Mr.BIG。（来源：IT 之家）

宝马首次推出自充气电动立式桨板，开辟全新水上运动市场

10 月 19 日消息，宝马宣布进军水上运动领域，联合 SipaBoards 推出了一款创新的自充气电动立式桨板，结合了高性能电池、电动驱动技术、优质材料和数字连接功能。

这款产品配备了宝马专门开发的 300W 电驱动系统，用户可以享受最高时速 7.5 公里（4 节）的巡航速度。

宝马和 SipaBoards 为其配备了一对 90 Wh 的模块化电池，支持超过 3 小时的连续水上活动。此外，宝马准备在 2026 年春季推出一款 180 Wh 电池配件，可以将续航提升至 7 小时。

此外，宝马还为其准备了一种创新的安装系统，允许用户通过简便的点击连接方式，快速将配件安装到多个接口上。（来源：IT 之家）

限时售 30.49 万起，捷途纵横 G700 上市

10 月 19 日，捷途纵横 G700 正式上市，新车共推出 7 款车型，售价区间为 32.99-42.29 万元，限时超级焕新价为 30.49-38.99 万元。

捷途纵横 G700 定位中大型硬派越野 SUV，采用非承载式车身结构，配备三把差速锁，提供 5/6 座可选，全系搭载 2.0T 双电机插混系统，百公里加速 4.6 秒，CLTC 纯电续航 150km，并配备空气悬架和 CDC 可调阻尼减振器，同时配备华为乾崑 ADS 4。此外，搭载方舟两栖系统的至尊航行版预定价为 70 万元。（来源：太平洋汽车）

猎户座流星雨 21 日迎来极大，观测条件极佳

通常每年 10 月，大名鼎鼎的哈雷彗星都会给地球派送一份「礼物」——猎户座流星雨。21 日，猎户座流星雨将迎来极大，恰逢无月夜，观测条件极佳，喜欢流星雨的发烧友不要错过。

流星是太空中的尘埃或碎片进入地球大气层时，因摩擦燃烧等综合作用产生的光迹。平时看到的无规律出现的单颗流星，称为偶发流星；一大群有规律地从辐射点迸发出来的流星，就称为流星雨。

星联 CSVA 联合发起人蒋晨明介绍，猎户座流星雨是一个南北半球都适合观看的中等流量流星雨，极大时 ZHR（天顶每时出现率）约有 20，它的母体是众所周知的哈雷彗星。作为人类确认的第一个周期彗星，哈雷彗星「孕育」了每年上半年的宝瓶座η流星雨和下半年的猎户座流星雨。（来源：新华社新媒体）