OpenAI CEO 奥尔特曼：2030 年前通用人工智能将来，未来 AI 接管人类 40% 工作

9 月 26 日消息，OpenAI CEO 萨姆・奥尔特曼接受了德媒《世界报》采访，聊及未来的 AI 世界、下一代人类的生活等。

奥尔特曼在采访中预测，通用人工智能（AGI）将在 2030 年前到来，这种 AI 将「远比人类聪明」，号称是「超级 AI」，他还拿 AI 当前的发展情况做出了畅想：「目前 GPT5 模型已经比许多人聪明，如果 2030 年人类没能开发出具备能力超凡、能做人类无法做到之事的大模型，那我会十分不解」。

谈及「AI 抢人类饭碗」话题时，奥尔特曼认为人们不应以悲观的视角看待 AI，他指出，即使没有 AI，很多 30 年前的工作如今也不复存在，他声称 AI 将在未来接管人类经济社会中 30-40% 的工作。

随后主持人抛出了一个颇为尖锐的问题：「你会给你儿子什么建议，避免他在 30 年后被 AI 取代？」，奥尔特曼回应道：「我会教他学会『如何学习』的原始技能，学会适应这个世界，弄清人们需要什么，为他们打造有用的产品和服务」。

随后在关于「AI 是否会毁灭人类」的问题中，奥尔特曼表示，通用人工智能会像慈母般对待人类，但他也承认 AGI 可能会有人类无法理解的副作用和后果，但整体上人类有机会给 AGI 灌输正确的价值观，AGI 最终并不会毁灭人类。

最后奥尔特曼还表示，他不会用 ChatGPT 来解决情感问题。（来源：IT之家）

OpenAI 推出全新 AI 功能 ChatGPT Pulse

9 月 26 日，OpenAI 宣布推出新功能 ChatGPT Pulse，让 ChatGPT 从被动问答工具转变为主动式个人助手。该功能以预览版的形式在移动端上线，现阶段仅限 Pro 订阅（月费 200 美元）用户使用。

根据介绍，Pluse 是 ChatGPT 的新体验，目前在移动端面向 Pro 用户提供。它会根据你的聊天、反馈和已连接的应用（如日历），主动为你做研究，每天推送个性化的更新卡片。

你可以快速浏览这些卡片，也可以点开查看详情。Pulse 旨在让 ChatGPT 从「被动问答」转变为「主动助手」，让你不用总是自己提问，AI 会提前为你准备好有用的信息。

OpenAI 表示，由于该功能计算成本较高，因此优先提供给 Pro 用户。公司计划在优化产品和提升效率后，尽快向更广泛的用户群体（包括 Plus 订阅者）开放。

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 称其为「迄今最喜欢的功能」，并强调 Pulse 会在夜间持续思考用户的兴趣和数据，这暗示着随着用户分享偏好的增多，个性化程度将进一步加深。（来源：新浪科技）

苹果官方旗舰店国庆放假说明：五天时间 iPhone 17 等所有商品不发货

9 月 26 日，苹果官方旗舰店在产品页发布了《2025 年国庆节放假温馨提示》，其中指出，9 月 28 日、10 月 1 日、10 月 2 日、10 月 4 日、10 月 6 日所有商品不发货，电子发票服务也将在同一时段暂停。

除了发货之外，退货上门取件将于 10 月 1 日至 10 月 3 日、10 月 5 日暂停，退货返仓验收将于 10 月 1 日、10 月 6 日、10 月 11 日暂停。退货退款处理将于 10 月 1 日至 10 月 2 日、10 月 6 日、10 月 11 日暂停。（来源：腾讯新闻）

Anthropic：国际员工将增长两倍，AI 团队扩张五倍

9 月 25 日，Anthropic 表示，商业客户基数在短短两年内从不足 0.1 万激增至超过 30 万，对旗下 Claude AI 模型的需求呈现出跨行业、跨地区增长。

因此该公司决定，将在 2025 年将其国际员工人数增加两倍，并将其应用人工智能团队扩大五倍。(来自：华尔街见闻)

转转集团：iPhone17 系列新机发售带动 16 系列官方回收量大涨

9 月 26 日，转转集团公布数据显示，iPhone17 系列新机发售带动 16 系列官方回收量大涨，同比涨幅达到 609%。

苹果正式发售当日，转转官方回收 iPhone 系列手机订单总交易额破亿元，创下单日历史新高。手机之外，带动耳机手表、耳机、摄影摄像、游戏配件为代表的多品类业务回收量也实现翻倍增长。（来源：36Kr）

雷军：小米汽车用户接近半数都是女性

9 月 26 日消息，在 25 日的 2025 雷军年度演讲活动结束后，小米集团董事长、CEO 雷军与媒体对话。

雷军表示，其实小米最初定位成一个极客品牌，为网络发烧友准备的。我们谁也没有想到，小米的成长速度超出了想象，很快变成大众品牌。他表示，今天的小米汽车接近半数都是女性，用户结构发生了翻天覆地的变化，这就是 5 年前高端化推动的。

雷军还称，「加入汽车行业后，我们一直强调合作共赢。过去一年半里，大家看到我们还是有效推动了行业之间的合作。我觉得今天国产汽车都在进步之中，其实没必要搞的很难看。」（来源：IT之家）

高德地图公布国庆假期十大热门驾车景区、十大最堵商圈

9 月 26 日，2025 年国庆中秋假期临近，高德地图发布「扫街榜」，揭晓十大热门驾车景区与十大最堵商圈。

在热门驾车景区方面，杭州西湖、大唐不夜城、凤凰古城位列前三甲，成为「夜行」热门目的地代表。

此外，九寨沟、平遥古城、南澳岛等景区也跻身前十，涵盖自然风光、历史人文、海滨度假等多种类型。

而在十大最堵商圈中，中西部城市表现亮眼，成都春熙路商圈、长沙五一广场商圈、重庆解放碑商圈占据拥堵前三。

天津和平路商圈、杭州湖滨商圈、佛山祖庙商圈等也位列其中，覆盖了南北多个城市的核心商业区域。

高德地图提醒，国庆假期出行可参考「错峰吃行」策略，避开热门景区和商圈的高峰时段。（来源：快科技）

宇树科技王兴兴：R1 机器人明年会成为全球最畅销人形机器人

9 月 26 日，宇树科技创始人兼 CEO 王兴兴在第四届数贸会上表示，Unitree R1 机器人明年会成为全球最畅销的人形机器人。

同时，今年上半年国内机器人行业发展火热，「中国智能机器人相关企业平均增长率达 50% 到 100%」，宇树科技预计下半年将发布身高 1.8 米的人形机器人。

今年 7 月 25 日，宇树科技正式发布第三款人形机器人 Unitree R1，该机器人售价 3.99 万元起，支持开发/改制，重量约 25 公斤，集成语音和图像多模态大模型。（界面）

《南京照相馆》代表中国内地申报奥斯卡最佳国际影片

李开复：AI Agent 是 CEO 最需要关注的核心技术

9 月 26 日，零一万物 CEO、创新工场董事长李开复在零一万物「『元启上海』华东数智大会」上表示，从「大模型」到「智能体」，从理解到执行与交付，AI 将重塑企业的组织结构，形成「超级员工」模式，创造万亿级价值。

李开复指出，企业「不是为了 AI（人工智能）而 AI，是为了增长而 AI」。他认为，当企业不再为模型买单，而是为「结果」与「价值」付费时，AI 创造的价值将从降本转向增效。在零一万物看来，Agent 有望成为推动企业智能化变革的核心力量。

他强调，Agent 是公司 CEO 最需关注的核心技术，这也就是零一万物所强调的「一把手工程」战略：「Agent 带来的不是一个软件工具，不是一个效率的提升，而是能够创造一个有史以来最高效的组织架构。」（来源：开源中国）

腾讯推出「老年打车」服务，已在全国上线

9 月 26 日，腾讯出行服务正式上线「亲属打车」小程序，帮助老年人解决线上打车不便的问题，用户打开微信，搜索「亲属打车」即可体验。

作为腾讯出行服务的新尝试，该产品通过子女端设置、长辈端简化操作的方式，实现子女帮助、长辈自主的出行体验。实际操作中，子女可通过微信为长辈远程设置好常用出发地、目的地和支付方式，长辈只需打开微信页面，一键点击即可发起叫车。（来源：广角观察）

美团外卖宣布升级「1 对 1 急送」，提前 5-20 分钟送达

9 月 26 日，美团外卖正式宣布升级「1 对 1 急送」，用户使用美团外卖点餐时可勾选「1 对 1 急送」服务，让午高峰的「锅气」提前 5-20 分钟送达。

目前，美团外卖超八成餐饮商家可调用「1 对 1 急送」运力。数据显示，已有数百万用户体验过「锅气急达」的新服务，超过一半用户在第二次点单时，再次选择了这一服务。（来源：第一财经）

本地生活领域，小红书突然发力。

2025 年的秋天，本地生活赛道的战火重燃。当京东、阿里重金布局，高德以「扫街榜」切入腹地，整个赛道似乎又回到了「流量、低价、补贴」的经典叙事中。然而，小红书却选择了一条截然不同的路径。

伴随着第三届「马路生活节」在上海、杭州、广州三城的同步开启，小红书正式推出了一款名为「小红卡」的本地生活订阅会员服务。用户花费 168 元购买年卡后，不仅可以获得参与「马路生活节」系列活动的门票，还能在接下来的一年里，于数千家精选本地门店中享受全年全店 9 折的优惠。

小红卡丨来自：小红书

这并非又一个团购套餐的变种，而是在当下本地生活领域极为罕见的平台级付费订阅服务。这张小小的「小红卡」背后，是小红书试图以其独特的社区基因，为这场混战提供一个新解法。这不仅是一次商业模式的探索，更是对小红书能否将线上强大的「种草」势能，高效、顺滑地转化为线下交易闭环的一次关键测试。

「小红卡」是什么？一个「精选」出来的生活方式入口

要理解小红书在本地生活领域的图谋，就必须先读懂「小红卡」这款产品。它并非心血来潮，而是小红书社区逻辑的必然延伸。

「小红书做本地生活是不得不做的事，因为小红书就是一本关于生活方式的书，而生活方式的核心就是吃喝玩乐。」小红书交易产品负责人、本地产品负责人莱昂在接受采访时坦言。这种「不得不做」的背后，是社区用户海量的真实需求。每天，数以亿计的用户在小红书上发现城市的新锐咖啡馆，寻找周末的展览，或是为了一口地道小吃「Mark」下一整条 Citywalk 路线。

然而，从「Mark」到最终完成线下交易，中间始终存在一道鸿沟。过去两年，「马路生活节」作为小红书最大的线下 IP，已成功验证其对线下场景的强大号召力。但莱昂和他的团队也在思考一个更深层的问题：「除了给商家带来人气，我们还能不能直接带来交易？」

小红卡门店丨来自：小红书

「小红卡」正是这个问题的答案。从今年 6 月规划到之后两个月里与商家密集沟通，这款产品的核心逻辑从一而终——精选。

与传统平台追求「大而全」的覆盖率不同，「小红卡」从诞生之初就刻上了「小红书精选」的烙印。「我们想把那些真正的好店挑出来，打包给用户一些好的权益，为他们创造一个更轻松的交易环境。」莱昂解释道。这种精选并非基于单一算法或竞价排名，而是深度结合了社区用户的真实口碑，通过 AI 等技术分析与人工探访相结合，筛选出首批上千家门店。

这些门店被打上「小红卡精选」的标识，在 App 内被高亮展示。对用户而言，这意味着交易决策成本的降低。「小红卡」试图传递一个明确信号：这上面的店，经过社区品味验证，值得信赖。而「全店通用 9 折」的权益设计，则进一步简化了交易流程。「我们希望这件事变得简单，用户不用再去费心计算复杂的优惠券。」

对于商家而言，接受「小红卡」的 9 折优惠，所看重的远不止是订单转化，更是其背后高质量的用户群体和独特的口碑效应。这些商家主理人普遍认同，小红书的用户不仅具备消费力，更是生活方式的积极分享者。一笔通过「小红卡」完成的交易，往往能催生一篇高质量的真实笔记，进而吸引更多同频用户。这种「交易换口碑，口碑换流量」的良性循环，是传统流量采买模式无法比拟的。

因此，「小红卡」的本质，是一个由社区共识筛选出的「好店联盟」。它以「马路生活节」为引爆点，试图为用户构建一个从线上种草，到线下一卡通行、轻松完成交易，再回到线上分享体验的完整闭环。

差异化竞争：当「体验」优先于「价格」

将「小红卡」置于整个本地生活赛道的宏大叙事中，其差异化特征便更加凸显。

近年，随着抖音、小红书等内容社区的入局，本地生活战火重燃。然而，无论新旧玩家，其商业逻辑的底层代码似乎并未改变：以内容为载体，商家提供优惠套餐吸引客流，平台撮合交易。这套模式的核心是「信息」与「价格」。

但「小红卡」的订阅制，却提出了一个完全不同的解题思路。在国内互联网用户的习惯里，为本地生活领域的「信息」本身付费，是一个颇具挑战的模式。当其他平台都在用更低的折扣吸引用户时，小红书为何要反其道而行之，设立 168 元的付费门槛？

答案或许就藏在小红书的社区基因里。小红书的用户群体，在决策中对「体验」的看重，往往优先于对「价格」的极致敏感。他们愿意为更独特的氛围、更优质的服务支付溢价。「小红卡」的设计，精准地捕捉了这一核心诉求。

首先，它极大地优化了交易体验。无论是作为活动门票，还是日常的一口价折扣，都避免了传统团购繁琐的比价、凑单、核销流程。这种「无感」的顺滑体验，本身就是一种价值。

小红卡精选摆在商家门店的入口丨来自：极客公园

其次，它强化了社区的信任闭环。「小红书精选」的背后，是平台用自身信誉为用户的交易决策背书。当用户通过小红卡完成交易后，他们更有动力去分享真实体验，从而产生更多高质量的「交易后笔记」。这些笔记不再是泛泛的「种草」，而是带有真实交易验证的「拔草」反馈，让整个「种草-交易-分享」的链条变得更可信、更闭环。

事实上，小红书做本地生活，最大的优势并非流量，而是基于真实分享建立起来的社区信任和独特的评价标准——这家店的「出片率」高吗？主理人的审美如何？这些难以被量化的「体验」价值，恰恰是小红书的护城河。「小红卡」，正是将这套无形的评价体系进行商业变现的一次大胆尝试。它试图告诉市场：在小红书，最好的本地生活服务，卖点不是折扣，而是品味与体验。

一场前途光明的艰难实验

毫无疑问，「小红卡」是一次极具小红书风格的巧妙实验。它未来的发展，下限有保障，上限充满想象，但也伴随着重重挑战。

从下限来看，168 元的年费设计得相当精巧。对于首批三城的用户而言，仅「马路生活节」的活动权益与开卡礼包，就已显得「物有所值」，这极大地降低了用户的决策门槛。莱昂也坦言，设置付费门槛，也是为了测试用户对这个模式的认可度，「验证用户愿意为什么样的价值付费」。

这张卡的上限，则在于它能否真正成为小红书本地生活商业模式的核心。如果成功，小红书将跳出低价竞争的红海，建立起一个以付费会员为核心的、高粘性的本地生活商业生态。然而，通往理想的终点，前路并不平坦。

首要的挑战在于用户心智的持续教育。当节日的狂欢褪去，「小红卡」的日常价值是什么？精明的用户会发现，许多合作门店在其他平台也提供相近折扣。这意味着，用户为 168 元付出的溢价，买的更多是「精选」带来的信息价值和「会员」身份带来的体验优化。如何让用户长期认可并持续为这种「软价值」付费，是小红书需要回答的核心问题。

其次，是优质商家的拓展难题。那些真正顶级的「好店」，往往不缺客流，也因此缺乏参与打折活动的动力。如果「小红卡」的合作门店，无法持续吸引这些标杆商家，其「精选」的含金量就会受到挑战，从而动摇整个产品的价值根基。

最后，是规模化运营的挑战。目前「小红卡」仅在三城试点，团队可以进行精细化运营。但如果要推广到全国，覆盖数以万计的门店，如何保证「精选」标准不走样，将是对团队组织能力的巨大考验。

从更深层次看，「小红卡」目前更像是「马路生活节」的增值服务包，一个探索更深度商业模式的起点。若要将其真正树立为本地生活的核心，小红书必须想清楚，它如何在用户的日常生活中，更无缝地融入从种草到交易的每一个环节。

结语

无论最终成败，「小红卡」的推出，都是小红书在商业化道路上一次极有意义的实验。它真正的价值，或许不在于短期内能撬动多大的本地生活市场份额，而在于它为小红书指明了一条深化其商业模式的全新路径。

长久以来，如何高效地将巨大的「种草」流量转化为直接交易，是小红书商业化探索中的核心命题。「小红卡」正是为此设计的一个关键漏斗。它通过一个轻量级的付费会员体系，筛选出高意愿度的用户，并用「精选+折扣」的模式降低他们的决策门槛，有力地推动用户从「Mark」笔记到完成线下交易这「惊险一跃」。

更具想象力的是，这套以订阅服务为漏斗的模式一旦在本地生活这个高频、复杂的领域被验证成功，将具备极强的可复制性。未来，无论是在二次元游戏、潮流电商还是其他小红书具备内容优势的垂直领域，都可以借鉴「小红卡」的逻辑，推出类似的会员服务，搭建起从内容种草到交易决策的桥梁。

这最终将导向一个对小红书而言最为理想的商业闭环：以优质内容吸引用户，用会员服务促成交易，而交易完成后产生的真实反馈，又将成为社区里最宝贵的优质内容，进一步巩固社区的信任与活力。「小红卡」的征途才刚刚开始，但它所承载的，或许是小红书构建下一代社区商业生态的关键钥匙。

在 AI 技术浪潮狂飙的 2025 年，市场的聚光灯无疑主要打在了 AI Agent 这位年度主角身上，它所预示的自动化与智能交互的未来，吸引了绝大部分的目光与资本。

但在同样飞速演进的多模态生成领域，AI 3D 生成是一支被很多人忽略、但即将迎来价值爆发的「潜力股」。它不像大语言模型那样直接与我们对话，也不像文生视频那样在社交媒体上病毒式传播，但它所解决的，是一个数字化时代最基础也最「昂贵」的问题之一：3D 内容的生产。

3D 内容生产的价值不言而喻，从电影特效、电子游戏，到工业设计、虚拟现实，它构成了我们数字世界的骨架。然而，这个骨架的搭建成本却高得惊人。一个游戏角色模型，从概念设计、高精度建模、拓扑、UV 展开、贴图绘制到最终的骨骼绑定，往往需要一个专业资产团队数周甚至数月的时间，成本动辄数十万。这种高昂的门槛，不仅限制了专业内容的生产效率，更将数以亿计的普通用户彻底挡在了 3D 创作的大门之外。

过去，AI 3D 技术虽然被寄予厚望，但受限于模型算法的成熟度，始终停留在「未来可期」的实验室阶段，生成的模型往往是「能看不能用」的数字玩具。但在过去一年左右的时间里，行业落地明显加速。我们观察到三大明确且强烈的市场信号，它们共同指向一个结论：AI 3D 技术已经越过临界点，正以惊人的速度从幕后走向台前，一场关于 3D 内容生产的范式革命，已经悄然开始。

一、3D AI 生成：一个正在加速的赛道

判断一项技术是否真正走出实验室，最好的方式是观察它是否在真实产业中落地并创造价值。今天，AI 3D 正在产业端、用户端和商业端，都在悄悄加速。

首先，最明确的信号来自游戏产业——AI 3D 正在掀起一场「无声的革命」。

游戏，作为对 3D 内容需求量最大、品质要求最苛刻的产业，成为了检验 AI 3D 技术成熟度的第一块，也是最硬的试金石。在今年的 ChinaJoy 展会上，如果你有机会和一线游戏制作人或美术总监深入交流，会发现一个惊人的共识正在他们之间迅速流传：「如今行业内至少一半的美术资产管线，都已经有 AI+3D 技术的深度参与。」

这种参与并非流于表面。它已经深入到游戏开发的毛细血管中：从概念设计阶段快速生成大量 3D 草稿以探索视觉风格，到量产阶段由 AI 辅助生成海量的场景道具、植被、建筑等填充物，再到角色原型设计和贴图纹理的智能生成。AI 正在将美术设计师从大量重复、繁琐的「体力劳动」中解放出来，让他们能更专注于创意本身。

这场变革对产业格局的影响是深远的。它极大地降低了内容制作的成本与周期，甚至成为了一些现象级产品成功的关键变量。2024 年初引爆全球的《幻兽帕鲁()》，其背后的小团队若非借助 AI 工具极大地提升了美术资产的生产效率，几乎不可能在有限的预算和时间内，构建出一个如此丰富且庞大的开放世界。AI 3D，正在让「小团队创造大世界」的梦想成为现实。

第二个信号，是AI 3D 跨越专业鸿沟，开始大规模向 C 端消费市场渗透。

如果说 B 端的工业级应用验证了技术的「下限」——即质量与效率，那么 C 端的普及则决定了生态的「上限」——想象空间与用户规模。今年，AI 3D 在两个不同行业，悄然点起消费市场的火花。

一方面，是消费级 3D 打印机的空前火热。以拓竹、创想三维为代表的厂商，将原本昂贵且复杂的 3D 打印设备，变成了人人都能拥有的桌面工厂。硬件的普及，催生了对海量、个性化 3D 模型的巨大需求。过去，用户只能在模型网站上下载别人设计好的作品，而现在，AI 3D 技术让「所想即所得」成为可能——任何一个普通用户，都可以将自己的创意、一张随手画的草图、一张喜爱的动漫角色画片，通过 AI 转化为可供打印的 3D 模型。

另一方面，则是更具标志性的事件——AI 3D 技术首次与国民级 UGC 平台实现深度融合。近期，AI 3D 领域的领军企业 VAST 宣布与网易旗下的《蛋仔派对》达成合作，将其核心产品 Tripo 大模型，植入了游戏的 UGC 创作系统。

文字/图片生成 3D 模型丨来自：《蛋仔派对》

《蛋仔派对》拥有超过 5 亿的注册用户，其 UGC 社区「蛋仔工坊」本身就是一个巨大的创作生态。在过去，玩家的创作主要依赖于官方提供的预制组件进行「搭建」，更像是「乐高」模式。而现在，任何一位玩家，无论是否具备建模知识，都可以通过「一句话+一张图」的极简方式，生成自己想要的、独一无二的 3D 模型，并直接在自己创造的游戏地图中使用。

这是一次彻底的范式革命。它将 UGC 的本质从「组合」推向了「生成」，是从 0 到 1 的创造。当 5 亿玩家都能轻松地将自己的奇思妙想注入这个虚拟世界时，其内容生态的爆发力将是指数级的。

第三个，也是最硬核的信号：赛道头部公司已经真正赚到钱了。

一个产业能否健康发展，最终要看其商业模式能否形成闭环。在众多 AI 应用赛道还在「烧钱换未来」的困局中，AI 3D 已经展现出惊人的商业化潜力。

据市场消息，VAST 的年度经常性收入（ARR）已突破 1200 万美元。这是一个什么概念？在垂直类的 AI 应用中，这是一个极为罕见且亮眼的数字。横向对比其他 AI 细分领域的头部公司，很少有产品能在如此短的时间内，仅凭一个 50 人左右的精干团队，就达到千万美元级别的 ARR。

这个数字的背后，是清晰的技术价值和强烈的市场需求。对于游戏公司或工业设计企业而言，订阅 AI 3D 服务的费用，可能远低于雇佣一两位美术设计师的年薪，但换来的却是整个团队生产效率的成倍提升。这种极高的 ROI，很容易让行业付费。而产业的深度融合、消费市场的全面破圈、头部企业的商业成功——三大信号叠加，清晰地勾勒出 AI 3D 赛道从量变到质变的发展轨迹。

二、从实验室到产业：一条技术栈的成熟之路

产业落地的突然加速，并非无源之水。其背后，是 AI 3D 生成技术栈历经多年发展，在算法、数据和产品层面均取得决定性突破，最终走向成熟。VAST 旗下 Tripo 大模型的发展史，是整个行业技术演进的缩影。

AI 3D 的早期探索，如 NeRFs（神经辐射场）等技术，虽然惊艳，但更像是「3D 照片」，模型难以编辑、生成速度慢，无法直接应用于工业流程。VAST 的早期模型也处于类似阶段，拥有数亿参数，能初步实现「文字到 3D」的功能，但生成的模型在精度、拓扑结构和纹理细节上，都还有提升空间。

为此，VAST 在过去几年持续迭代模型和技术栈：不仅要让模型「看懂」三维世界，更要让它「理解」三维世界的构建逻辑。

在算法层面，其 Tripo 3.0 版本将模型参数规模一举提升至 200 亿，并采用了自研的 SparseFlex 稀疏建模技术。这一创新的意义在于，它让模型能以高达十亿体素级的分辨率来理解和生成 3D 空间。这好比将数字世界的「分辨率」从模糊的 480p 一夜之间提升到了纤毫毕现的 8K IMAX 级别，其精度首次达到了可直接用于游戏角色建模、工业零件设计的严苛标准。

在学术与开源层面，VAST 的技术实力也获得了广泛认可。其核心团队成员在 Siggraph、ICCV 等计算机图形学顶级会议上发表了一系列高质量论文，为行业贡献了坚实的理论基础。更重要的是，他们选择将部分核心技术回馈社区，其开源的 TripoSR 等基础模型，因其出色的效果和易用性，迅速获得了全球开发者社区的积极响应，成为备受关注和广泛应用的开源项目之一。

最终，成熟的技术需要一个强大的产品载体来释放其生产力。VAST 推出的Tripo Studio 工作台，正是承载这一切的关键。它并非一个简单的「生成按钮」，而是深度洞察了传统 3D 美术师工作流的痛点后，打造的一站式解决方案。它将传统流程中最为耗时、最繁琐的建模、拓扑（Retopology）、UV 展开、贴图绘制和骨骼绑定等环节，通过 AI 进行了重塑。

拥有 5 亿玩家的《蛋仔派对》丨来自：《蛋仔派对》

例如，「智能低模生成」功能，能自动将超高精度的模型转化为可在手机等低功耗设备上流畅运行的轻量化模型，解决了《蛋仔派对》这类国民级手游的核心需求；而「万物自动绑骨」功能，则让原本需要专业动画师数天才能完成的骨骼绑定工作，在几分钟内自动完成。

正是这样从底层算法突破、顶级学术和开源社区验证，到最终完成产品化整合，才共同构筑了今天 AI 3D 产业发展的地基。

三、VAST 的商业蓝图与终极想象

3D 生成技术，正在从专业开发者的工具，走向普通人的玩具。VAST 正在描绘一张全新的商业蓝图，展示 AI 3D 的可能性。

它的起点，是一条极为务实且精准的商业路径：先服务最专业的PGC（专业生成内容）用户，再降维渗透到最广阔的UGC（用户生成内容）市场。

在发展初期，VAST 聚焦于付费意愿和能力都最强的头部企业客户。通过与网易、腾讯、索尼等行业巨头的深度合作，VAST 不仅获得了早期宝贵的现金流和高达 1200 万美元的 ARR，更重要的是，在这些最严苛、最前沿的工业场景下，其技术得到了反复的打磨和验证。这些 PGC 客户的需求，如同「陪练」，倒逼着 VAST 的技术能力不断突破。

但 VAST 的野心显然不止于成为一个服务于少数金字塔尖用户的「效率工具」。它的下一步，是指向更广阔的星辰大海——赋能每一个普通人，开启 UGC 的新纪元。

这里最值得借鉴的，或许就是「剪映之于抖音」的颠覆性模式。

在剪映出现之前，视频剪辑是少数专业人士才能掌握的复杂技能，PR 和 AE 的学习曲线令人望而却步。但剪映通过提供海量模板、一键式特效和极其简单的操作界面，将视频创作的门槛降低到了前所未有的程度。正是因为有了剪映，亿万普通人才得以将自己的生活点滴和创意火花，转化为生动的短视频，从而极大地繁荣了抖音的内容生态，并最终成就了字节跳动的商业帝国。

VAST 正在做的，正是在 3D 世界里，扮演「剪映」的角色。它的价值，不仅是帮助专业公司提效，更是通过 API、平台化产品等多种方式，将 3D 创作的门槛无限降低，直到普通人也能轻松上手。

我们已经看到了这一蓝图的初步例证：在《蛋仔派对》里，孩子的涂鸦可以一键变为游戏里可交互的奇特萌宠；在 3D 打印社区，一个设计师的灵感草图能快速生成可触摸的实体模型。这些，只是一个开始。

玩家用 3D 模型构建自己的地图丨来自：《蛋仔派对》

长远来看，这项技术的想象空间，将远远超出游戏和打印的范畴。

当我们的技术范式真正迈入空间计算和元宇宙的时代，当数字内容不再局限于二维屏幕，人与 3D 信息的交互将成为日常。届时，无论是构建自己的虚拟家园，为电商产品进行个性化设计，还是在教学、医疗领域创建交互式模拟，我们都需要一种能力——快速、低成本地将想法转化为三维实体。

AI 3D 生成，正是通往这个未来的底层技术基石。它所开启的，不仅仅是一个降本增效的工具时代，更是一个创造力被极大解放的新纪元。从这个角度看，VAST 与《蛋仔派对》的合作，或许不仅仅是一次成功的商业落地，更是一个重要的隐喻——它预示着，那个任何人都能随心所欲创造自己 3D 世界的时代，真的要来了。

对于熟悉中国互联网历史的人来讲，「让天下没有难做的生意」是一句很有分量的口号，它曾经改变了中国商品流通方式，也代表了阿里巴巴二十年如一日、通过数字技术解决中小企业在商业运营中遇到的困难、让生意变得更轻松的这件大事。

过去二十年，像阿里旗下 1688 这样的 B2B 平台，其核心是解决信息匹配的问题，通过打破信息壁垒，完成了一场波澜壮阔的「信息平权」运动。工厂和商家被接入了前所未有的广阔市场，理论上，供需双方拥有了无限的连接可能。

但现在，随着 AI 大模型的巨浪袭来，机遇之下是新的、更严峻的挑战。一个新的「AI 能力鸿沟」正在撕裂商业世界。在这种时代巨变面前，大公司可以投入巨大资源构建自己的 AI 军团，优化着生产、营销到决策的每一个环节，享受着技术带来的代际红利。

而在链条的另一边，广大的中小企业、新一代的商家，即便手握海量信息，却发现旧的「指南针」已经不再适用于新的战场；生意的痛点依然存在，甚至被进一步放大了。买家找货依旧如大海捞针，因为模糊的需求难以被精准理解；商家获客成本越来越高，利润被无休止的价格战侵蚀；而出海企业面对复杂多变的全球市场，语言、文化、合规的壁垒，更是让他们力不从心。

正是在这个背景下，在今年的云栖大会关于跨境电商的发布会期间，1688 不仅发布了首个跨境电商智能体「遨虾」，还在圆桌会谈中，再一次喊出了「懂生意的 AI」，试图为数以千万计的中小生意人，找到一条跨越这道鸿沟的答案。

这场圆桌所讨论的内容核心，正是探讨 AI 如何从一个提效的「工具」，进化为共担决策的「合伙人」。1688CTO 霍承富、1688 商业化负责人齐晓宁、1688 跨境负责人一隆，围绕着主持人、极客公园 CEO/创始人张鹏提出的「如何解决生意里最有摩擦力的问题」，展开深入的剖析。

无论是帮助买家在稍纵逝的市场趋势中快速洞察商机，还是帮助卖家从「卷价格」的肉搏战转向「创造新款」的价值战，亦或是帮助出海商家彻底夷平语言、成本与效率的壁垒，AI 正在从根本上重塑生意的逻辑。

信息平权之后，新的战争已经打响。这一次，战场的核心不再是「信息」，而是「能力」。

张鹏： 我在会场感觉特别接地气，很多地方在讲 AI 技术上限不断提升，但在你们这，我看到 AI 已经开始在生意上释放巨大的能量。要谈论「懂生意」，就必须首先拿出商家能感知到的、实实在在的商业结果。你们是怎么选择要解决的问题，并且让 AI 在这里面起作用的？

霍承富： 解决最有摩擦力的问题的产品，是最有生命力的。我举个买家的例子，现在所有商品的生命周期都非常短，玩具从最开始的《黑神话·悟空》到 labubu，现在都不见踪影了。怎么在第一时间发现生意机会，这是个核心问题。所以我们的 AI 找厂、AI 参谋，就是为了帮助买家第一时间感知市场需求和变化。当一个买家输入一句模糊的需求，比如「想找一家做环保毛绒玩具、500 件可起订、有欧美出口经验的工厂」，系统不再是简单匹配关键词，而是像一个资深采购，理解他真实的商业意图，精准推荐供应商，还附上产能、资质、履约表现的对比报告，极大缩短了决策周期。

齐晓宁： 我平时和商家接触非常多，发现他们现在关注的焦点已经从「规模」回归到「利润」。最影响利润的就是两件事：我的产品怎么开款，我的客户从哪儿来。

过去，大概 80% 的商家开新款都是看同行，看竞对，最后就只能卷价格。但我看到一些有想法的「厂二代」，他们会去看时装周，捕捉流行元素，雇实习生去海外平台看数据，再用生图工具和自己的产品结合，能把毛利率从 30% 做到 90%。这种能力不是人人都有。所以我们就想，我们有 AI 的能力、有数据，有机会帮助商家把这件事做得更快更好。我们的「AI 数字员工」团队，就是要让每个工厂老板都能拥有自己的「创意引擎」，辅助他做经营决策。

张鹏： 跨境生意天然要面对更多壁垒。一隆你刚才也提到，AI 解决语言问题大家容易理解，但你们看到的、最有摩擦力的问题远不止于此？

一隆： 是的，内外贸之间的壁垒，核心是两层：第一层是成本，第二层是效率。比如土耳其语，语料少，又没有近似语种，99.9% 的卖家天然就不会去经营这么一个极小语种的市场。但在大模型时代，你一下子就能把几十种语言全都做出来。你做几十个平台、发无数个款，和你只做两三个平台发几百个款的成本可能是一样的。

更重要的是效率，现在招一个西语客服，工资一万多，还只能在中国 8 小时工作，有时差。AI 客服不需要达到八九分，只要达到六七分，就远远比真人来得好。它正在成为能干的「本地员工」，7x24 小时处理全球业务，把中国成熟的商业方法论用更低成本、更高效的方式在海外应用。

张鹏： 新一代的年轻人动手能力很强，自己搭一些工具链路也能解决问题。为什么他们最终用 1688 会更好，这里面有什么结构化优势吗？

一隆： 下半场真正的优势，第一是私有数据。市面上很少有像我们这种基座型的商业经营体，能够拿到海量甚至货通全球的中国制造的数据。其次是私有的场景和工具。比如我们做 AI 生图，这有巨大的工程量，有规模效应，不是谁都能干的。而且，我们认为未来不能只是把传统员工的每一段职能都 AI 化，比如 AI 美工、AI 买手、AI 客服，它一定是端到端的 AI，而不是 AI 员工的求和。

张鹏： 这种 Agent 的能力，今天的成熟度怎么样？

一隆： 我觉得 Agent ready 的程度是超乎你想象的，它不是很遥远的未来，可能 3-6 个月就 OK。像基于 research 生成选品报告，多语言翻译，多模态素材生成，这些过去一年已经被解答得很好了。这个变化来临的周期，会比我们想象的快得多。

张鹏： 听下来我发现，要证明一个 AI 是不是真的「懂生意」，不能只看它推出了多少功能，更要看它在关键时刻怎么做判断和取舍。这里面有很多细节，可能不符合通用的产品逻辑，但却很符合「生意人的常识」。

齐晓宁： 没错。比如老板下了一个指令：「这个月必须把这批库存清了。」一个通用的 AI 工具可能会给你上百种营销技巧让你自己试。但我们的「数字员工店长」会直接为商家生成几套具体的、可执行的方案，清晰列出每套方案的投入费用、预计完成时间，以及能带来的 GMV。

商家只需要根据自己的情况选择一个，然后交给 AI 团队去执行。在商机瞬息万变的时候，商家需要的不是一个选项繁多的工具箱，而是一个能提供确定性、能承担责任的合作伙伴。

张鹏： 这个思路很有意思。另一个常见的 AI 应用是推荐「爆款」，但这在 B2B 领域，尤其对工厂来说，好像是个陷阱

霍承富： 是的，因为算法鼓励所有人去生产同质化的产品，最终结果就是「追共识就只能卷价格了」。一个懂生意的 AI 应该明白，工厂真正的核心竞争力，不是模仿爆款，而是它独特的、非结构化的生产能力——可能是某种特殊工艺，可能是对材料的深度理解。但工厂的痛点在于，很难把这些「内功」精准地翻译给买家。

张鹏： 所以 1688 的 AI 产品，是怎么解决这个问题的？

霍承富： 我们最大的壁垒之一就是 1688 的「工厂资产」。AI 正在做的，就是把这些资产做深度解构和显性化呈现。比如我们会把工厂在 1688 的经营年限、每月上新数、老客回购率、客服响应率这些买家判断工厂是否靠谱的决策因子，做成一张「显性的思维导图」去呈现。我们不是让所有工厂都去追爆款，而是帮助每个工厂更好地成为自己，并把那个独一无二的自己，呈现给最合适的客户。

齐晓宁： 其实，许多痛点是怎么发现的，包括怎么用 AI 解决问题，都是跟商家聊天聊出来的，不是在办公室里琢磨出来的。

张鹏： 当 AI 越来越多地参与到业务场景中，它的角色就不再仅仅是一个工具了。我看到一个清晰的路线图，AI Agent 正在从一个高效的工具，进化成一个有默契的「生意搭子」，甚至是深度参与决策的「AI 合伙人」。

齐晓宁： 是的，从技术上来说，做一个工具、一个能解决复杂任务的员工，和一个合伙人，是完全不同的三套技术体系。工具是解决单点任务，比如生个图、做个视频。但数字员工要执行的是长周期任务，比如「这个月要清多少货盘」，它能够规划并带领商品、客服、营销等不同的垂直模型协同作战，像一个团队。我们现在一周的复杂任务执行准确率能到六七十。

张鹏： 那再往后，要成为「合伙人」甚至「企业的操作系统」，还需要解决什么问题？

齐晓宁： 下一个最难的问题是数据，特别是企业自身的、非结构化的数据。如果大模型能理解这些数据，并执行长期任务，它发挥的威力就大多了。

到那一步，AI 不但能完成复杂任务，还能在出现异常情况时，帮你中断并给出解决方案，真正成为企业自身的操作系统。

张鹏： 我听下来感觉，这标志着一个新时代的开启：从过去的「信息平权」，迈向未来的「能力平权」。平台输出的不再只是信息和匹配，而是做生意的「方法论」和「能力」。

霍承富： 我们交付的价值就是数字供应链。但是价值创造过程中，可能需要价值受益者（买家、卖家）共建，一个是把资源放在 1688，另外一个是把授权放在 1688。资源，无论你做增长还是做库存，这些信息都放在 1688；授权，比如我就想做某个品类，希望赚多少钱、做什么范围，其他的东西都托管给 1688，借 1688 平台的 AI 能力、技术底座、供应链的系统能力，去交付给你生意结果。我觉得到那一步才是真正把生意搭子做实，当然这也是我们努力的方向。

齐晓宁： 最终，我们希望商家能把精力集中在生产更好的商品和做好服务上，不要再去卷流量、卷玩法，被平台经营的复杂性卷进去。而是专注好自己的商品和服务，接入我们构建的这个智能供应链网络，一块把中国制造的效率提高，让中小商家的生意做得更简单、更好。

作者｜Moonshot

编辑｜靖宇

过去，找人是一门玄学：无论是要找投资人、找行业专家，还是要找一位契合的 KOL，传统方法都仰赖人脉引荐、行业微信群，或是在 LinkedIn 里大浪淘沙。

找到人，再搭上话，这是敲开合作的大门的第一步，往往也是最困难的一步。

电影《天下无贼》的经典台词｜图源：douban

但一款名为 Lessie 的 AI Agent，正试图把这种「玄学」变成标准化流程。

Lessie 的定位简单直接：People Search AI Agent。一句话描述它的能力：帮你从互联网与数据库里快速找到任何人，并自动化完成初步联络。

创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求，Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。

实际体验之后，我发现「人找人」的需求，AI 虽然可以显著提高效率，但短期还得靠人来介入校验，没那么容易被 AI 取代。

01

AI LinkedIn？

与传统的 SaaS 网站或单一数据库不同，Lessie 的目标并不是做一个更快的搜索引擎，而是把「找人」做成一条闭环的服务：识别需求（Identify）、汇总多源数据（Source）、智能筛选（Review）、建立初步联络（Connect）。这四步，构成了 Lessie 的基本逻辑。

Lessie 的找人流程分了 4 步走｜图片来源：Lessie

第一次用 Lessie，我就被它的专业程度和理解力惊到了。

我写一句模糊的需求，例如「帮我找此前报道过 AI 初创公司，在主流科技媒体工作的技术记者。」Lessie 会立刻像个专业 HR 一样去进一步精确需求，比如「在哪些知名科技媒体平台」、「发表过几篇报道」、「个人档案中侧重方向」、「平均文章阅读量」等等数据。

我可以随时修改并添加新的需求，比如把平均阅读量改成「10 万+」。

公司找能写「10 万+」的媒体老师更简单了！｜图片来源：极客公园

十分钟后，Lessie 就表示成功找到了一些符合需求的作者，并且罗列出了每个人供职媒体、职位、和可以直接跳转的 LinkedIn 主页。

列表带着 LinkedIn 链接｜图片来源：极客公园

而后我再次添加新需求：「请筛选出发表过长文报道的记者。」Lessie 会再次理解所有需求，重新再筛选一遍。

筛选结果也还算令人满意，15 个候选人都来源于 The Verge、Wired 等知名科技媒体，或《纽约时报》、《华盛顿邮报》科技专栏的作者，基本符合我的要求。

不过，「重新筛选」的等待时间比较漫长（约 30 分钟，团队告诉极客公园如果是非排队情况下，能做到 15 分钟级别，且还会持续优化），但相比过去一边刷新 LinkedIn、一边靠关键字碰运气的漫长搜寻，这种效率已是降维打击。

我又换了个领域继续测试 Lessie，这次是偏专业向的要求「寻找全球范围内，擅长稀有金属回收的科研人员或实验室负责人，需有近两年发表论文或申请专利。」

这一次，Lessie 对任务的理解和筛选精度更高，处理需求的全过程也很清晰：先了解该领域的最新研究趋势和关键技术，再找到研究机构和科研人员信息，再匹配用户需求。

多轮筛选后剩下的老师们｜图片来源：极客公园

最终，Lessie 成功帮我找到 7 位候选人，并且给出了公司、职位、邮件、所在地等具体信息。

在找到人后，Lessie 可以自动生成联络邮件，每一封发送出的邮件会根据不同联系人的名称、职位、公司名称进行调整。你可以调整邮件文风，或是附上自己的背景介绍。

此前，我能想到的找人方法，得 Google 最新的领域论文找到作者，再去翻大学或研究机构的网页，找邮箱发邮件，找到一个候选人都得半个小时。

显然，Lessie 这种一口气找多名候选者，再群发邮件的方式，确实大幅提升了效率。

搜索 Shopify 上的电商人才｜图片来源：极客公园

而后我又拿出一个小众需求考验它：请帮我找在东欧地区经营跨境电商、主营宠物用品的企业主或运营负责人，要求在 Shopify 上年销售额至少 100 万美元。

需求足够精准，也足以测试 Lessie 跨行业、跨地域、同时调取不同平台数据的搜索能力。

最终 Lessie 给我筛选出了 15 位候选人，的确都是在东欧地区做宠物用品跨境电商企业的 CEO 或 COO，公司销售额也都在百万美元以上。

跨行业、跨领域、跨平台，从模糊到具体，从大众到专业，Lessie 似乎已经靠 AI，攻克了「满世界找人」这一大痛点？

然而，找得到，不代表找得准，当我在更广、更深维度地使用 Lessie 时，它的边界逐渐显露。

02

AI 找人，仍需人工验证

不过，Lessie 给出的候选人名单，并不是所有人都经得起人工查验。

上文曾惊艳到我的「擅长稀有金属回收的研究员」项目里，我点进一个候选人的 Linkedin 主页，其主页极其干净，只有「某国家实验室，资深研究科学家」一句话介绍。

此位专家非我们想要寻找的专家｜图片来源：极客公园

把名字输入 Google，我发现这位大牛从 1990 年起就在 ORNL（美国能源部下属的国家实验室）担任研究员，有近百篇期刊文章，研究履历足足十页。

正当我惊讶于 Lessie 对人才深度的发掘能力时，细看履历才发现，这位是研究水生生态和渔业生物学的专家，和稀有金属的关系，只是研究稀有金属排放对鱼类健康的影响。看起来在某些小众的专业领域，AI 的幻觉还存在优化空间。

我又给 Lessie 一个「找网红合作」的找人需求，

让它去找「欧美地区，在 TikTok 或 YouTube 做短视频内容的宠物类博主，粉丝至少 20 万」，Lessie 如期给出答案，随机点进几个主页，画像也基本符合预期。作为过去在网红营销领域深耕的团队，在网红的数据领域上，确实做得还不错。

欧美宠物博主检索任务｜图片来源：极客公园

随后我又把搜索范围改到了东南亚，但这次结果有些变化。第一轮搜索后，Lessie 只为我找到了一位生活流博主，内容和宠物关系不大。

重新跑了一轮后，给出的 18 个候选人中，大概能选出 6 位合格者。

东南亚范围内，找到博主属于生活流，并非单纯专业宠物博主｜图片来源：极客公园

通过这个尝试，我发现在东南亚地区的 case 领域，Lessie 很难一次筛出同时符合多个条件的创作者。后续根据 Lessie 产品经理反馈，目前东南亚的数据还没有开始大规模的训练，以及一些小语种的问题，模型存在幻觉，因此还没有那么准确。

综合这些体验，Lessie 的优缺点已经很鲜明。

它能做到逻辑清晰的搜索流程、对需求的快速理解、多源数据库的广度，以及自动化外联的便利。尤其是对于跨境电商、B2B 拓展、专业猎头等典型海外场景，它的效率确实可以让找人的成本骤降。

但它的短板同样明显：在一些小语言的地区。多条件匹配上容易出现稳定性的问题，模型在一些小众场景还存在幻觉，在这些场景里，还需要前期人工校验。

从更大的视角看，Lessie 的核心想法是值得肯定的。它代表了一类新的 AI Agent 产品：把以往高度依赖人力的找人，转化为可以复制、可量化的数据。

Lessie 给我的感觉，像是一册被赋予智能的「现代电话簿」，它确实把我们从翻查电话本的年代，带进了一个可以用自然语言就能「触达全世界人才」的 AI 时代。

正如 Lessie 产品经理提到的，Lessie 覆盖的核心是更广泛的「商业关系找人」需求，它能帮创始人找潜在客户、帮市场团队找高匹配度的 KOL、帮产品经理找外部专家做深度访谈，帮 BD 找合作伙伴、帮投资人找下一轮被投项目的创始人。在这些场景下，Lessie 的价值不仅是节省搜索时间，而是把过去依赖人脉的「关系撮合」变成可量化、可复制的流程，让团队能在几分钟内找到对的人，并完成第一步接触。

但找人这件事，不只是信息的罗列。Lessie 可能是一个高效的入口，一个起点，但目前看起来，人找人这件事，完全「去人化」依然很难，这既是它的局限，也是它的魅力。想要做好人与人的链接，必须要在各个领域都积累起专业的数据，然后让模型降低幻觉。这点对于 Lessie AI 来讲，即是挑战，也是赋予它未来做出差异化的机会。

不过，对于当下「增长和营销」需求日益高涨的国内外公司来说，Lessie 不失为一个量大管饱的工具，能在第一时间帮助创业者，发现相对靠谱的人才和通路，这也是 Lessie 团队目前主攻的方向。

理想汽车被指未经授权用歼-20 战机做宣传海报，中航工业发声

9 月 24 日消息，2025 年长春航空展期间，理想汽车因在海报宣传中被指未经授权使用中国航空工业集团（以下简称「中航工业」）旗下「歼-20、歼-10、空警-500」等军机型号形象，引发争议。

据观察者网报道，9 月 20 日，中航工业发函要求理想汽车立即停止所有侵权内容传播，并正式向中航工业道歉。

对此，理想汽车回应称，此前确实通过非正式渠道收到了「中国航空工业文化中心」的函件图片，关注到对《与国同梦、与家同行》主题海报的授权质疑。「鉴于涉及航空相关议题，我司高度重视，已在收到函件图片后第一时间暂停相关宣传」，并主动与「中国航空工业集团有限公司品牌运营管理中心」和「中国航空工业文化中心」建立联系沟通、开展核实。

理想汽车方面表示，函件图片中提到的「《与国同梦、与家同行》主题宣传」，是理想汽车长春销售公司与长春航空展的合作项目之一，围绕航空展主题发布相关活动信息。该主题使用之前也与长春航空展方面做过沟通与确认。公众看到的另一张「理想 MEGA 与长春航展主体大楼同框」的图片，系在长春航空展运营服务供应商允许下，对保障用车与航展中心建筑进行的现场摄制。

中航工业相关人员告知观察者网，中航工业品牌中心承担集团旗下军机形象的注册、维权、推广、文创开发等职责，品牌中心从未对所谓航展服务供应商授予中航机型授权权限，也即理想汽车没有获得过歼-20 等军机形象的授权，所谓「与长春航空展相关服务供应商方面做过沟通与确认」并没有法律效力。（来源：新浪科技）

阿里宣布「超级智能」目标，股价一度上涨 10.5%，创将近四年新高

本周三开幕的 2025 云栖大会上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭表示，未来五年全球 AI 投资预计达 4 万亿美元，阿里必须保持同步。阿里正积极推进今年 2 月公布的计划——未来三年投入 3800 亿元（约 530 亿美元）用于云和 AI 硬件基础设施建设，并计划追加更大的投入，不过未透露具体增加金额。

阿里巴巴宣布追加 AI 资本支出后，阿里美股大涨，盘中一度涨 10.5%，收涨约 8.2%，创将近四年新高。

吴泳铭还透露了惊人的目标：到 2032 年，阿里云全球数据中心的能耗规模将在 2022 年的基础上提升 10 倍。

阿里巴巴同时发布 Qwen3-Omni 开源模型，可处理文本、图像、音频和视频内容。

阿里云还与英伟达达成在 Physical AI（物理 AI）领域的软件合作协议，整合英伟达用于机器人和自动驾驶汽车训练的 AI 开发工具。

阿里云的 AI 平台 PAI 将集成英伟达 Physical AI 软件栈，将为企业用户提供数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试等全链路平台服务，进一步缩短具身智能、辅助驾驶等应用的开发周期。

阿里云业务将在巴西、法国和荷兰新建数据中心，该业务 4 月至 6 月季度收入同比增长 26%。吴泳铭表示，AI 和云计算与电商并列为阿里增长引擎。（来源：华尔街见闻）

Instagram 月活突破 30 亿，靠「短视频」和「私信」

9 月 24 日消息，据彭博社报道，Instagram 月活跃用户已达 30 亿，稳固了其作为全球最受欢迎消费类应用之一的地位，同时促使母公司 Meta 更加重视推动增长的关键功能「短视频」和「私信」。

扎克伯格发言

Instagram 正在优化首页导航栏，将私信和 Reels（短视频频道）置于显著位置，让用户更容易找到。公司还在印度进行测试，应用打开时将直接进入 Reels，而非传统动态流。

Instagram 负责人 Adam Mosseri 表示，另一项测试将让用户可根据兴趣选择或隐藏话题，更直接影响内容推荐算法。

目前，私信已成为用户最常用的分享方式，其次则是阅后即焚的「快拍」。而用户在 Instagram 上超过一半的使用时间都用于观看视频，其中大多数视频来自用户未关注的账号推荐。

Mosseri 表示，即将推出的一项新功能是 Reels 算法更新，用户可选择希望更多看到的话题，可以通过在「设置」中输入兴趣来实现。

高管们注意到用户通过发布「亲爱的算法（Dear Algorithm）」一词并列出想看到的视频，来要求自己的信息流中显示特定内容，从而催生了上述新功能。Mosseri 表示：「兴趣越具体，体验越有趣。」（来源：界面）

消息称零跑、小米等将推 80 度大电量增程车，宁德时代趁势「复活」高镍电池

9 月 24 日消息，据 36 氪汽车援引多位产业人士消息，宁德时代将于明年推出新的 8 系高镍电池，并搭载在头部新势力的增程车型上。

报道提到，8 系高镍电池是三元锂电池中的一种。这类电池正极材料中的镍、钴、锰比例大致为 8:1:1，因此被命名为 8 系高镍电池。几年前埃安、蔚来、小鹏等十多个新能源品牌的数十款车型曾搭载 8 系高镍电池，但该电池当时并不成熟，热失控案例频频出现。

报道还称，电量在 80 度左右的大电池插混及大电池增程车已经超过 4 款，包括零跑即将推出的 D 系列，以及小米明年的增程车等明星车型，都有望达到或者接近 80 度电量。不过不是所有车都采用宁德时代 8 系高镍电池。(来源：36 氪汽车)

不再「独宠」OpenAI，微软宣布 Microsoft 365 Copilot 引入 Claude 模型

9 月 24 日消息，据外媒报道，微软即日起将在 Microsoft 365 Copilot 中引入 Anthropic 的 Claude Sonnet 4 和 Claude Opus 4.1 AI 模型，意味着 Copilot 的模型选择不再仅限于 OpenAI，用户可在 Researcher 和 Microsoft Copilot Studio 中直接使用 Anthropic 模型。

微软业务与行业 Copilot 团队总裁 Charles Lamanna 表示：「Copilot 仍然会由 OpenAI 的最新模型提供支持，但现在客户也可以灵活使用 Anthropic 模型——无论是在 Researcher 中，还是在 Copilot Studio 构建智能体时。加入 Claude Sonnet 4 和 Claude Opus 4.1 是我们将行业最先进 AI 技术带入 Microsoft 365 Copilot 的重要步骤，这些模型经过优化，更适合办公场景和企业需求。」（来源：华尔街见闻）

苹果回应 iPhone 17 Pro 和 Pro Max「划痕门」争议

近日，iPhone 17 Pro 和 iPhone 17 Pro Max 在发布后不久便卷入了「划痕门」风波。多家媒体报道称，苹果线下门店展示的多台新款 iPhone 后盖，尤其是在 MagSafe 磁吸区域附近，出现了明显的磨损痕迹，引发用户热议。

据彭博社最早报道，许多苹果门店展出的 iPhone 17 Pro 样机背部磨损严重，MagSafe 区域尤为突出。对此，苹果公司做出了回应，并通过 9to5Mac 表示，这些痕迹实际上并非刮伤，而是部分门店的 MagSafe 充电器磨损严重导致材料转移，只需清理即可去除。

今年，苹果取消了去年的钛金属材质，转而采用全新阳极氧化铝外壳，这虽提升了散热表现，但新相机模组边缘设计更容易受到划痕影响。

专业拆解机构 iFixit 指出，iPhone 17 Pro 相机模组边角过于锐利，不利于阳极氧化表面处理。iFixit 认为，如果苹果设计时采用更缓和的曲线、避免锐角，可有效降低类似问题的发生。

欧盟委员会主席冯德莱恩：社交媒体应用设计具有成瘾性，将出台禁令或年龄限制保护儿童

9 月 24 日消息，根据外媒报道，欧盟委员会主席乌尔苏拉・冯德莱恩在纽约联合国发表演讲时表示，欧盟将与澳大利亚合作，通过社交媒体禁令或年龄限制来保护儿童。

冯德莱恩表示，她受到澳大利亚 2024 年颁布的最低年龄法的启发。该法规定 16 岁以下青少年不得使用社交媒体。她补充道：「我们在欧洲正关注你们的做法，并将在你们实施这一全球首创、世界领先的社交媒体禁令过程中向你们学习。」

她还批评社交媒体应用的设计具有成瘾性，指出这些平台利用操控性算法，达成为硅谷科技亿万富翁赚取利润的最终目的。

冯德莱恩指出，法国、西班牙、希腊、丹麦和意大利正在测试欧盟委员会为国家应用嵌入年龄验证制定的方案。欧盟曾在 7 月发布该框架，同时提出了《数字服务法》下保护未成年人的指导方针。她表示，「我们很乐意分享这些经验」。（来源：IT 之家）

2027 款 iPhone 将迎来更亮、更薄的新型显示屏

据报道，苹果计划于 2027 年，即 iPhone 问世 20 周年之际，推出配备更薄、更亮且更耐用显示屏的新款 iPhone。这项新显示技术将显著提升电池续航，并可能移除当前机型上的边框和前置摄像头开孔。

据 ET News 援引行业报告称，全新显示技术基于 OLED，并采用「封装彩色滤光片（COE）」——该技术能够减少反射，同时省去现有 OLED 所必需的偏光层。去掉偏光层后，屏幕不仅变薄，还能显著提高亮度；现有偏光层会使 OLED 屏幕变暗，从而消耗更多电量以弥补亮度损失。

因此，使用 COE 技术的屏幕将同时实现更薄、更亮和更低能耗的特性。此前有消息称，苹果在研发该技术时曾考虑用于折叠屏 iPhone，但最新传闻显示，此次技术将率先应用于非折叠款 iPhone 产品，以纪念 iPhone 上市 20 周年。（来源：cnbeta）

高通发布第五代骁龙 8 至尊版，CPU 性能提升 20%

9 月 25 日消息，高通正式发布第五代骁龙 8 至尊版芯片，声称是「全球最快的移动 CPU」，延续 2+6 核心架构，两个 Prime 核心频率提升至 4.6GHz，六个性能核心运行于 3.62GHz。相比前代产品，CPU 性能提升 20%，能效提升 35%，整体功耗降低 16%。

AI 性能显著增强，Hexagon NPU 速度提升 37%，支持 INT2 精度量化，可在设备端运行更复杂的大语言模型。

首次支持 APV（Advanced Professional Video）专业视频编码器，可录制近乎无损画质的视频，支持后期精确调整高光、阴影和色彩分级。

音频方面搭载 Snapdragon Audio Sense 技术，支持专业级录音、降风噪和音频变焦功能。（来源：网易）

女子用 ChatGPT 选号中百万大奖，全部捐出帮助有需要的人

9 月 24 日消息，据媒体报道，美国弗吉尼亚州女子卡丽爱德华兹（Carrie Edwards）近日凭借 ChatGPT 推荐的号码购买彩票，幸运中得 15 万美元（约合 106 万元人民币）大奖，随后她宣布将全部奖金捐出，帮助有需要的人。

爱德华兹并非经常购彩，这次中奖的号码是她通过手机向 ChatGPT 讨教」而来。她笑称，当时自己对 ChatGPT 说：跟我聊聊，你有号码能给我吗？」AI 先是提醒她这一切都得靠运气」，但最终还是提供几组数字供参考。

两天后，正在开会的爱德华兹收到手机通知，提示她中奖并可领取奖金。

她起初以为是诈骗信息，直到回家登录账号核实，才确认自己真的中了 5 万美元。由于她选择了 3 倍倍增选项，最终奖金累计达 15 万美元。

周二，爱德华兹从弗吉尼亚州彩票局局长手中接过奖金，并当场决定将全部款项捐赠出去。她表示：当这笔意外之财降临在我身上时，我立刻就明白该怎么做了。我已经足够幸运，希望以此鼓励其他得到幸运眷顾的人，也去帮助和祝福更多人。」（来源：快科技）

4 月 23 日，当李斌在上海车展第一次坐在乐道 L90 的超大前备舱里展示钓鱼场景时，蔚来正处在某种危机之中。

原本期待着走量的第二品牌乐道，彼时销量和交付不及预期，总裁艾铁成卸任；管理层提出了运营提效的目标，但市场对蔚来的营销效率，依然处在悲观的情绪之中。

在那个时候，极少有人能意识到，这台乐道 L90 会成为蔚来接下来一场翻身仗的起点。甚至连一些蔚来的员工也告诉我，当时看到这款长相平平的车，「实在不知道该怎么赢」。

「前备舱」首次在上海车展亮相时，并没有得到广泛认可 | 图片来源：乐道汽车

5 个月后，乐道 L90 在上市后的首个完整月里交付破万；蔚来品牌的全新 ES8 上市后反馈火热，提车时间排到了 20 周以后，锁单量超出李斌口中 4 万台的本年度产能。

两款纯电大三排 SUV，让蔚来看到了从大幅亏损到第四季度盈利的希望，也让李斌的形象从「斌子」变成「斌神」。

业绩和形象的背后，蔚来的产品思路也在发生着一系列变化：

以前，蔚来更愿意树立「前沿创新」的品牌和产品形象，但对于节奏的把握不够成熟，往往让产品传播和市场需求脱节，把肉（技术实力）大多藏在了馅里。

这一次，在以乐道 L90 和全新 ES8 为代表的第三代平台上，蔚来重新调整了优先级，先保证「基础题」不丢分，在此基础上再尽可能多地展示「附加分」上的能力。

在期待的那个「绽放」的结果到来前，蔚来终于用全新的节奏和战略，为自己赢回了「生长」需要的机遇和时间。

「我们犯错了」

9 月 23 日凌晨，在全新 ES8 正式开始锁单后的第三天，蔚来 App 的订单页面上新增了预计交付时间的显示。有网友的订单显示，提车时间超过 20 周（即明年 2 月中旬交付）。

此前，李斌在 NIO DAY 上宣布，全新 ES8 的单一车型产能在 2025 年预计在 4 万台左右。由此推断，全新 ES8 上市后 3 天的锁单量，肯定超过了 4 万。

根据 Gasgoo 的统计，2023 和 2024 年，第二代 ES8 的年销量分别为 14138、9188 量。也就是说，第三代全新 ES8 目前的锁单量，极有可能已经超过了第二代 ES8 整个全生命周期的销量。

在发布会结束后的媒体沟通会上，李斌自己也承认：公司在过去的第二代产品中，「犯错了」。

李斌（左）和秦力洪（右）复盘蔚来过去的教训和收获 | 图片来源：蔚来

最显性的问题，就是在产品层面过度强调差异化，却忽略了一些「基本盘」。例如：车辆尺寸不够大，不符合大部分中国消费者「大就是好」的朴素认识；冰箱彩电大沙发等竞品都有的舒适性配置没有（或不够好）；过分强调换电优势，但取消了最基础的交流慢充充电口。

在第二代车型立项规划的时候，中国的新能源渗透率还远不及 30%。电车对于绝大部分消费者来说，都还是一个缺乏足够了解甚至信任的新事物。蔚来在产品规划上的冒进，导致在「引领创新」和「抓住需求」之间失衡。很长一段时间里，蔚来的车型由于过高的解释成本，挡住了很多人，最后只留下了一个相对封闭的小圈子。

六人十二箱的装载能力：全新ES8，不再把肉藏在馅里 | 图片来源：蔚来

产品节奏的失衡，也反映出那个阶段公司战略的冒进。在蔚来的计划里，他们希望把第二代 ES8 打造成一辆全球车型。李斌在复盘的时候提到，考虑到欧洲市场的特别，「故意没有（把二代 ES8）做得特别大」。

但作为一个新品类，新能源车的出海是一个极其漫长又曲折的过程。以目前最成功的全球车型特斯拉 Model Y 为例，它在中国销量得以暴涨的一个关键节点，是因为它成功在上海建成工厂实现了本地化生产。此外，还在于它可以复用我国的新能源整体方向和补能设施的红利。

相比特斯拉，蔚来去欧洲的难度就要大得多了。不仅因为宏观贸易环境变化带来的关税壁垒，也和自身本来的出牌节奏有关。李斌说，他原来希望「一步到位」，直接蔚来的直营、换电等「全体系能力」都照搬到欧洲，树立一个差异化的品牌形态。但后来才发现，在欧洲搭建这些服务体系和基础设施的花费，可能比建一座工厂还多。

现在回看，在原本需要一步一个脚印的「生长」关键阶段里，蔚来太急了。他们似乎希望跳过那些用来休整和思考的五大营地，选择「直达珠峰」。而这显然是不现实的。

变和不变，最难的选择

在第三代 ES8 上，可以看到很多东西都变了。

这台显然更符合中国消费者对一台大型电动 SUV 的期待：车长从 5099mm 扩大到 5280mm，冰箱彩电大沙发等舒适性配置这次全部标配，电池也从入门的 75 度全面升级为标配 102 度。

一个月前，在一次小范围的看车交流活动上，包括极客公园在内的多家媒体都普遍认为，第三代 ES8 的目标应该是树立在乐道 L90 之后的第二个爆款。并根据多个竞品车型的定价认为，如果价格能从 49.8 万降至 44-45 万元，就可以「极具竞争力」。

最终，全新 ES8 的整车购买起售价定在了 40.68 万元，比起第二代几乎「立减 10 万」。如果使用 BaaS（电池租用购买），起售价可以进一步下探至 29.88 万元，比蔚来品牌入门车型 ET5/ET5T 的整车购买价格还要低。从这个角度来看，第三代 ES8 的初期爆火，几乎是一件注定的必然事件。

谁能拒绝「立减十万」的诱惑？ | 图片来源：蔚来

相比上一代产品，第三代产品明显在产品定义阶段把「用户需求」放在了更基础的位置上，需要先把这些「基础题」答到 90 分之后，再思考如何拿到更多的「附加分」。

也就是说：ES8 和 L90 首先需要是一台好用的大三排 SUV，然后再展示出它作为纯电车型的优势。这和雷军在复盘小米 SU7 产品定义阶段所说的「守正出奇」，某种意义上殊途同归。在如今的市场环境下，不刻意强调「差异化」的创新，往往更容易被大众接受。

而在「附加分」环节，这次蔚来也拿到了高分：

最显性的体现就是乐道 L90 和全新 ES8 的超大前备舱。李斌表示，乐道 L90 的前备舱「周活率」（即每周打开至少一次的频率）已经达到 93%，标志着前备舱已经成为了车主一个高频且实用的功能。这是基于多年来元器件小型化的研发带来的带来的空间魔法体现。

此外，在电池技术上的研发投入，使得 NT3.0 平台的车内头部纵向空间取得了飞跃式的改善。

在自研智驾芯片领域的投入，使得 ES8 上搭载的自研芯片神玑 NX9031 算力和二代平台的 4 颗 OrinX 相等，但单车成本却少了 1 万元——这也是「立减 10 万」背后的重要底气之一。

如果说「基础分」来自于市场洞察之后的调整，那么「附加分」则更依靠多年以来的长期积累。就像李斌自己总结的那样，做企业最难的就是在变和不变之间的选择。

尽管很多人都喜欢用「预选赛」、「淘汰赛」形容新能源车企间的竞争，但汽车毕竟是一个重投入、长周期的行业。问题出现之后，很难像足球比赛那样，通过换上一个神奇替补就可以化腐朽为神奇。

这个竞争的过程，既需要对市场的灵活判断，更考虑对未来趋势的判断。换句话说，这是一个体系建设的过程，只有在这个周期里搭建起了合适的体系能力，才有可能在下一次更残酷的「预选赛」里成功出线。

在李斌看来，蔚来最重要的「不变」在于坚持纯电技术路线且从未分心。而现在，至少在大三排 SUV 的细分市场里，他们看到了从增程到纯电的「拐点」即将到来。

李斌在NIO Day上分享对「大三排SUV纯电时代」的思考 | 图片来源：极客公园

爱用户的品牌

两个有些反常识的结论是:「立减 10 万」的全新 ES8，单车毛利率有望比上一代车型还要高；而且由于 ES8 较高的锁单量，这款目前在蔚来体系里售价最高的 SUV 车型，有望一改过去几年公司主要靠入门级「5566」车型走量的局面，拉高品牌的平均单车销售价格。

据管理层介绍，单车毛利率的表现，和技术降本、规模化以及组织效率提升有关。而蔚来今年的另一个重要目标，是在第四季度冲击扭亏为盈。

在这之前，对蔚来品牌持观望态度的消费者里，一些是因为产品性价比一样，还有不少是担心蔚来作为创业公司的生存情况。

笔者身边就有一位初代 ES8 的车主朋友，这两年偶尔会跟我开玩笑说，「很担心蔚来还能活多久，因为关系到我的免费换电权益」。

扭亏为盈，打碎之前「烧钱」的形象，无疑是最好的对老车主以及大众消费者传递信心的方式。

老车主的支持，一直是李斌非常看重的。他认为选择不同品牌的车，某种程度也代表双方某些价值观的契合。

而今年 NIO Day 的现场，依然有超过 6000 名车主通过报名和筛选来到现场，并且作为一个有部分表演和展示性质的「晚会」，NIO Day 还收获了几百万元人民币的赞助收入。

蔚来用户乐团的表演 | 图片来源：蔚来

这场发布会的开场，没有出现李斌，也没有出现任何即将发售的全新产品，前半个小时的时间几乎完全交给了蔚来用户乐团的演出和蔚来用户的纪录片。

我身边的一位媒体前辈有些不解地问我：「每个车企的活动都这样吗？」

我回答说：只是蔚来这样做。

活动结束后，他终于理解了这件事：

大部分消费品牌，都希望用户爱他们。而在蔚来的这个社区里，品牌也同样爱用户。

当整个科技行业仍在为 AI Agent 带来的生产力变革而狂欢时，阿里巴巴的目光已经投向了更远的地方。

9 月 24 日，在杭州举行的 2025 云栖大会的主题演讲中，阿里巴巴集团董事兼首席执行官，阿里云智能集团董事长兼首席执行官吴泳铭向世界描绘了一幅远超当下的 AI 未来图景。

他判断，行业当前正处在 AI 辅助人类的「自主行动」阶段，即 Agent 时代。然而，这仅仅是通往终点的必经之路，而非终点本身。阿里的终极目标，是发展出能够自我迭代、全面超越人类的超级人工智能——ASI（Artificial Superintelligence）。

这个论断，为阿里在 AI 时代的狂飙突进写下了全新的注脚。它意味着，阿里不仅仅满足于打造强大的工具，更致力于构建一个能够自我进化的硅基生命体。而这并非是遥不可及的科幻畅想，是一条已经被清晰规划的战略路径。

在这场技术盛会上，从「石破天惊」的 ASI 路线图，到「七剑齐发」的通义大模型家族，再到围绕 AI 软硬协同优化、系统创新的全栈基础设施，阿里云的战略画卷已经逐渐清晰。而它也在向外界传达出一个信号：当行业热议「百模大战」的胜负手时，阿里已经在思考如何赢得下一个时代。

云栖大会上，阿里云发布从路线图到模型、基础设施的全面更新丨来自：2025 云栖大会

一、 通往 ASI 之路：从「学习人」到「超越人」的三级跳

「实现 AGI（通用人工智能）已是确定性事件，但这只是起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。」吴泳铭在演讲中开宗明义，并首次系统性地阐述了阿里眼中通往 ASI 的演进路线图，这条路分为三个清晰的阶段，构成了一套完整的「三级跳」理论。

吴泳铭讲述 ASI 演进路线图丨来自：2025 云栖大会

第一阶段：「智能涌现」，核心是「学习人」。 这是过去数年 AI 发展的主线。得益于互联网将人类知识全面数字化，大模型通过学习海量的知识集合，涌现出泛化智能，具备了理解人类意图、回答问题和初步推理的能力。AI 在各类学科测试中逼近甚至超越人类顶级水平，标志着这一阶段已基本完成，为 AI 进入真实世界、解决真实问题奠定了基础。

第二阶段：「自主行动」，核心是「辅助人」。 这是整个行业当前所处的阶段，也是 Agent 概念爆发的根源。在这一阶段，AI 不再局限于语言交流，而是开始具备在真实世界中行动的能力。吴泳铭指出，实现这一跨越的关键在于两大能力的突破：Tool Use（工具使用） 和 Coding（编程）。

通过 Tool Use，AI 能像人一样调用软件、API 接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。而 Coding 能力的飞跃，则让 Agent 能够自主编写代码，来帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。一个具备 Coding 能力的 AI Agent，理论上能像一个工程师团队一样，理解需求、完成编码、测试和部署。

吴泳铭预言：「未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。」在这个阶段，AI 将作为强大的生产力工具，迅速渗透到制造、物流、金融、科研等所有行业。未来也许会有超过人类数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。这能够让 AI 连接真实世界和数据，为未来的进化创造条件。

第三阶段：「自我迭代」，核心是「超越人」。 这是阿里 AI 路线图中更具前瞻性一步，也是通往 ASI 的终极关隘。吴泳铭认为，要实现从「辅助人」到「超越人」的飞跃，必须具备两个关键要素：

首先，AI 必须连接真实世界的全量原始数据。 目前 AI 学习的大多是经过人类归纳、总结后的「二手知识」。而要实现真正的突破，AI 需要像新一代自动驾驶技术那样，直接从物理世界的原始传感器数据（如摄像头、雷达）中学习，从而发现超越人类认知的深层规律。

其次，AI 必须具备 Self-learning（自主学习）的能力。 当 AI 足够强大，能够为自身的模型升级搭建训练环境、优化数据流程、甚至改进模型架构时，质变的奇点就将来临。通过与真实世界的持续交互、获取反馈、并借助强化学习机制，AI 将能够实现自我修正与智能升级，最终演化为超越人类智能的 ASI。

这条从「学习人」到「辅助人」再到「超越人」的路径，不仅是一个理论框架，更是阿里全栈 AI 技术布局的战略罗盘，指引着其模型研发、平台建设和基础设施投入的每一个动作。

二、 通义模型家族七连发，构建 AI 时代的操作系统

在这个通往超级智能的蓝图中，大模型依然是一切的基石。吴泳铭判断，「大模型是下一代的操作系统」。而在今年的云栖大会上，阿里云智能首席技术官周靖人一口气发布的通义模型家族七项更新，全面展示了通义在语言、编程、视觉、多模态等维度的进化。

阿里云 AI 全栈图谱丨来自：阿里云

首先是全新亮相的旗舰模型 Qwen3-Max，预训练数据量高达 36T tokens，总参数超过万亿。其性能在全球权威评测中已超越 GPT-5、Claude Opus 4 等顶尖模型，跻身世界前三。尤为重要的是，它在代表 Agent 核心能力的工具调用能力和 Coding 能力评测中均位列全球第一梯队。

此外，下一代基础模型架构 Qwen3-Next 及系列模型也正式发布。该模型总参数 80B，但仅需激活 3B 参数，性能便可媲美 235B 的旗舰模型。通过混合注意力、高稀疏度 MoE 等创新技术，其训练成本相较大模型锐减超过 90%，长文本推理吞吐量提升 10 倍以上。这标志着阿里不仅在追求模型的「强大」，更在探索如何让这份强大变得「高效」和「普惠」。

除了基础模型的更新迭代，在专项模型上阿里也一口气发布了多个更新和升级：

•  Qwen3-Coder（编程模型）： 迎来重磅升级，联合多个顶尖代码系统进行训练，代码生成、补全和修复能力更强、速度更快、安全性更高。该模型此前就广受开发者和企业好评，开源后调用量曾在知名 API 调用平台 OpenRouter 上激增 1474%，位列全球第二。
• Qwen3-VL（视觉理解模型）： 实现重大突破，不仅能看懂图片，更能像人一样操作手机和电脑界面，实现「所见即所得」的视觉编程。这正是 AI 连接并操作数字世界的关键一步。
• Qwen3-Omni（全模态模型）： 首次实现音、视、文多模态混合训练而各项能力不降反升，能像人类一样「听说写」，为车载、智能穿戴等设备提供了高质量、低延时的交互。
• 通义万相 Wan2.5： 在视频生成领域取得突破，首次实现音画同步，可生成匹配人声、音效和背景音乐的视频，时长提升至 10 秒，进一步降低了高质量视频创作的门槛。
• 通义百聆（语音大模型）： 全新发布的语音大模型家族，包含语音识别和语音合成两大模型，为 AI 的「听说」能力提供了专业级的支撑。

阿里通义百聆模型发布丨来自：2025 云栖大会

前面提到，通往 ASI 的关键之一就是要让 AI 连接真实世界。而要做到这一点，必须为其安装全面的「传感器」，而此次发布的专项模型，某种意义上就是阿里为超级智能构建的传感器驱动。

比如视觉理解模型的升级，让 AI 不仅能「看懂」图像，更能直接操作图形界面；全模态模型 Qwen3-Omni 的亮相，则让原来需要多个模型配合才能实现的让 AI 与物理世界交互的能力，可以更高效低延时地在一个模型内实现，提高 AI 与真实世界交互的能力。这些升级，完美呼应了 ASI 蓝图中「连接真实世界全量数据」的核心要求，是 AI 从「虚拟」走向「现实」的必要前提。

而这个围绕超级智能的系统性模型升级，意味着通义家族不再仅仅是一系列独立的模型，而是正在构筑一个越来越完备、强大且高效的「LLM OS」。这个系统，为当前 Agent 的爆发提供了核心引擎，更为通往 ASI 的「自我迭代」阶段，奠定了最关键的能力基石。

三、 Agent 先行：引爆「自主行动」时代的生产力革命

模型是超级智能的基石，而 Agent 则是让这个基石可以不依赖人的操作，运行在「大模型 OS」之上的「超级应用」，是 AI 从「能听会说」到「能干会做」的决定性一步，也是引爆当前生产力革命的关键钥匙。

正因如此，阿里云并未止步于提供强大的模型，而是围绕 Agent 的开发与应用，构建了一整套完整的技术栈与生态服务体系，旨在最大限度地降低 Agent 的开发门槛，加速其在千行百业的落地。

阿里云百炼 Agent丨来自：2025 云栖大会

其核心，是全链路大模型服务与 Agent 应用开发平台「阿里云百炼」，它为开发者提供了从高代码到低代码的全方位支持。会上，阿里发布了全新的 Agent 开发框架 ModelStudio-ADK，让专业开发者能高效构建具备自主决策、多轮反思能力的复杂 Agent；而持续升级的低代码平台 ModelStudio-ADP，则让业务人员也能快速创建满足特定场景需求的智能体。

围绕 Agent 的运行，阿里云还提供了无影 AgentBay 等一系列企业级组件，解决了 Agent 在动态算力调用、安全沙箱、长期记忆等方面的核心难题。这相当于为 Agent 的规模化应用，铺设了完善的「高速公路网」。

这一整套组合拳的效果立竿见影，一个繁荣的智能体生态正在阿里云上形成：超过 20 万开发者在此构建了逾 80 万个 Agent，它们正作为一股新质生产力，深度重塑千行百业。

这股浪潮正席卷各大核心行业。在金融领域，通义大模型快速渗透，已覆盖九成国家级及大型国有银行、全部 12 家股份制银行和排名前十的财险公司。在此基础上，Agent 正驱动金融服务向更深层次的智能化迈进，例如工商银行推出的「商户智能审核助手」，以 Agent 形态取代传统 OCR 技术，极大提升了核心业务的效率与准确性。

汽车行业同样是阿里云 Agent 施展拳脚的核心战场，其公共云业务增速高达 132%，支撑了 95% 的中国车企进行智能化升级，并贡献了 60% 的智能驾驶 AI 算力。从比亚迪到宝马、蔚来，头部车企正纷纷借助阿里的 AI 能力，打造体验更优的智能座舱。

在游戏开发和工业制造等复杂场景中，Agent 的价值同样得到了验证。网易雷火事业群的开发 Agent 能根据自然语言自动编码，将研发效率提升 50%；三一重工的「维修助手 Agent」显著提升了故障排查效率；西门子的工业智能系统更是能自主完成订单调度、生产等复杂任务。

可以看到，从金融、汽车到游戏、工业，Agent 正以前所未有的深度和广度渗透。而阿里云所提供的，正是这场变革背后的核心引擎：从底层的开发框架、基础设施，到上层的通义系列模型，共同构成了这股新质生产力最关键的赋能者。

四、 全栈基石：为超级智能打造「下一代计算机」

如果说 Agent 是行驶在高速公路上的一辆辆快车，那么支撑这一切的，则是吴泳铭所定义的「下一代计算机」——超级 AI 云。要支撑未来数以亿计的 Agent 24 小时不间断地工作协同，以及最终 ASI 的诞生，必须有一台与之匹配的、拥有海量算力和极致效率的「超级计算机」。

本次云栖大会，阿里云通过对 AI 基础设施的全面升级，展示了阿里 AI 云这台超级计算机。其并非简单的硬件堆砌，而是一次从底层芯片到上层平台的、深度协同的「全栈进化」。

阿里云 AI 云计算基础设施丨来自：2025 云栖大会

在硬件底座层面，阿里通过一系列自研核心技术，实现了高度的垂直整合。 全新发布的「磐久 128 超节点 AI 服务器」，单柜支持 128 个 AI 计算芯片，密度刷新业界纪录，并集成了自研 CIPU 2.0 芯片和高性能网卡，采用开放架构设计，扩展能力极强，可以实现同等 AI 算力下推理能力提高 50%。

此外还有新一代高性能网络架构 HPN 8.0 和全面升级的分布式存储系统 CPFS，则共同构成了这台计算机的「高速总线」和「海量内存」，为万亿参数大模型的训练和推理提供了更强的数据通道，并在智算集群层面从上一代的万卡规模升级至最高支持 10 万卡互联集群。

在平台调度层面，全栈协同的优势被发挥到极致。 人工智能平台 PAI 与通义大模型的联合优化，实现了「1+1>2」的效果，将模型训练端到端加速比提升 3 倍以上，推理吞吐量增加 71%。这种软硬件一体的深度协同，正是阿里云作为全栈服务商的核心壁垒，确保了模型和应用能以最高效率运行在这台「超级计算机」之上。

瞩目的市场表现，验证了这一战略的成功。据 Omdia 报告，阿里云在中国 AI 云市场的份额超过二到四名的总和，稳居第一。而其 AI 相关收入连续 8 个季度三位数增长的强劲势头，正源于其全栈 AI 布局的兑现。吴泳铭重申的「三年 3800 亿」的 AI 基建投资计划，更是彰显了阿里为迎接 ASI 时代、持续构建这台「下一代计算机」的坚定决心。

从宏大的 ASI 蓝图，到构建「LLM OS」的通义模型，再到引爆生产力革命的 Agent 生态，以及支撑这一切的全栈 AI「超级计算机」，阿里巴巴在 2025 云栖大会上，展现了一条逻辑清晰、层层递进且已经开始兑现的 AI 之路。

当行业焦点还停留在 Agent 的「当下」，阿里已经用行动宣告，它所做的一切，都是在为那个能够自我迭代、超越人类的超级智能的「未来」，奠定最坚实的基础。

提到「跑车之王」，你脑子里第一个跳出来的是什么？法拉利？兰博基尼？还是那个快得有点离谱的布加迪？

但现在，一个「新玩家」要来踢馆了。9月20日，仰望汽车宣布，旗下仰望U9赛道特别版车型定名为仰望U9 Xtreme（简称仰望U9X），并开启预定，全球限量30台。

这家伙到底有多猛？

就在几天前，仰望U9X干了两件大事：

一个是它跑出了 496.22公里/小时 的最高时速。这是什么概念？我们比较熟悉的「复兴号」高铁最快运营时速是350公里；另一个是它在德国的「魔鬼赛道」——纽博格林北环，跑出了 6分59秒 的惊人圈速。

过去，我们总觉得最酷的跑车，就得有震耳欲聋的引擎轰鸣声才够味儿。但仰望U9X告诉我们：时代变了。

那么，在这石破天惊的速度背后，到底藏着什么「黑科技」？这台电动猛兽，究竟是怎样炼成的呢？

再见，布加迪！

咱们先来看一个数字：496.22公里/小时。

这是什么概念？可能有点抽象。我们来换个说法，大家坐过的波音737客机，起飞速度大约在250-300公里/小时。

没错，仰望U9X这台车，在地上跑的极速，已经比飞机起飞还快，甚至接近了飞机的巡航速度。

更炸裂的是，这个速度，一举打破了燃油世界的传奇——「布加迪Chiron」保持多年的地表最速纪录（490.48公里/小时）。这意味着，地球上跑得最快的量产车，现在姓「中」了。

拥有超3000匹马力的仰望U9X，拿下了全球超跑极速第一的桂冠 | 图片来源：仰望

当然，如果只是「傻快」，那还称不上真正的王者。如果说极限速度考验的是「直线冲刺」的爆发力，那么另一项成绩——纽北圈速，则展现了它的综合实力。

你可以把它想象成 汽车界的「最终高考」。这条赛道被车手们敬畏地称为「绿色地狱」，全长超过20公里，拥有177个高难度的弯道，路面高低起伏，像一条巨龙盘在山里。

在这里，光有马力没用。它会无情地「压榨」你车辆的每一个细胞：动力、底盘、刹车、轮胎……任何一个短板都会被无限放大，然后被淘汰出局。

而仰望U9X，第一次参加这场「大考」，就交出了一份不错的答卷：6分59秒157。

「跑进7分钟」是什么水平？这是所有顶级跑车梦寐以求的 「名人堂」。能进入这个俱乐部的，都是保时捷918、兰博基尼SVJ这种你只能在海报上看到的传奇神车。U9X的这个成绩，意味着它已经拿到了进入这个「俱乐部」的门票，综合性能足以和这些欧洲传奇并驾齐驱。

当然，我们也要客观地说，山外有山。赛道纪录的「天花板」，目前由梅赛德斯-AMG One（6分30秒）这种几乎就是「穿着公路车外衣的F1赛车」所保持。

虽然U9X距离塔尖还有距离，但别忘了，这是它第一次挑战这条「地狱赛道」，同时官方透露，测试那天天气并不理想，限制了它的全力发挥。

但故事还没结束，仰望官方表示，下个月，他们还会再来挑战一次。新的纪录，也许就在不远的未来等着我们。

仰望U9X的「心脏」与「灵魂」究竟是什么？

那么，这台「性能猛兽」究竟是如何做到的呢？这主要来自两大「杀手锏」和一个强大的「后勤天团」。

普通人家里的车，或者我们路上见到的大部分车，通常只有一颗「心脏」（发动机/电机）。而仰望U9X，有 四颗。它的每个轮子，都由一个独立的高性能电机驱动，这就是它的第一个大招——「易四方」四电机独立驱动技术。

这四颗「心脏」有多强？

这四颗「心脏」的最高转速达到了惊人的 30000转/分钟。这是什么概念？F1赛车的引擎转速极限大约在15000转，U9X的电机转速是 F1赛车的两倍。

U9X单个电机峰值达到555kW，整车马力超过3000匹 | 图片来源：仰望汽车

四颗「心脏」合力，为U9X带来了恐怖的3019匹综合马力。普通人家里的车一般也就150-200匹，U9X的动力，相当于15台家用轿车绑在一起。就连最近很火的小米SU7 Ultra（1548匹），在它面前也只能算「小弟」。

但「易四方」最「变态」的地方，不是「力气大」，而是「聪明」。在高速过弯时，它能瞬间给外侧车轮加力，同时给内侧车轮一个反向的力，就像有一只无形的大手帮你「掰」车头，让你用更快的速度稳稳地「甩」过弯道；在紧急避险时，它甚至可以实现「原地掉头」这样的极限操作。

这种对车身姿态的精准控制，就是它能在纽北赛道上「贴地飞行」的关键。

如果说「易四方」是U9X的「肌肉」，那么「云辇-X」就是它聪明的「小脑」和强健的「骨骼」。

它取消了我们熟悉的弹簧，换上了一套能主动调节的液压系统。这套系统可以让车身「跳舞」，也能让它在高速狂奔时保持稳健。

直线冲刺时，系统会把车身降到最低，像一把刀切开空气，减少风阻；入弯之前，它会提前「预判」你的动作，把悬架调到最合适的软硬和高度，让你过弯时感觉不到车身侧倾，四个轮子就像磁铁一样吸在地上。

正是这种「预判式」的主动控制，让「跑得快」和「拐弯稳」这两件矛盾的事很好地结合在了一起。

要让上面两大「杀手锏」持续发威，对车辆的能源、散热、刹车和轮胎都是地狱级的考验。这就需要一个强大的「后勤天团」。

U9X的电池拥有30C的超高放电倍率。这个「C」可以理解为能量释放的速度，30C意味着它能在短短2分钟内把所有电量瞬间爆发出来。为了不让它「发烧」，一套功率提升了133%的超级冷却系统，就像工业级空调，随时给它降温。

从接近500公里/小时的速度停下来，难度要比大家想象得大很多。U9X用了赛车专用的碳陶刹车盘，还不惜血本地用上了昂贵的钛合金来制造卡钳。这确保了它在赛道上无论怎么疯狂刹车，性能都不会下降。

同时，在接近500公里/小时的速度下，轮胎受到的离心力能把普通轮胎瞬间撕碎。为此，U9X的定制轮胎里加入了防弹衣里用的芳纶纤维，像一张坚韧的网紧紧「箍住」轮胎，确保它在极限速度下也不会解体。

正是这些我们平时看不见的「黑科技」，才成就了仰望U9X这台「电动猛兽」。

当汽车学会思考，传统超跑还剩下什么？

很多人看到496km/h和6分59秒，会惊叹于数字本身。但对我来说，这些数字只是结果，真正让我感兴趣的是实现这些结果的路径。

过去一百年，顶级跑车的竞赛本质上是「动力」的竞赛：更大的引擎、更多的汽缸、更强的涡轮。但仰望U9X的核心突破，在于它将竞赛的维度，从单纯的「力大无穷」转向了「极致聪明的控制」。

仰望U9X的目标，就是要定义比亚迪的技术天花板 | 图片来源：仰望汽车

「易四方」的四电机驱动，绝不是四个发动机的简单叠加。它给了汽车一个前所未有的超能力：对每个车轮的力量进行毫秒级的、独立的、精准的 主动控制。「云辇-X」扔掉了弹簧，让悬挂不再是被动地「变软/变硬」，而是拥有了 「主动预判、实时响应」 的智能。

这意味着仰望U9X真正成为了一个智能机器人。它能感知路况，能独立「思考」，并以远超人类反应的速度，做出最优的过弯、加速和刹车决策。

最后，很多同学可能会问：比亚迪造一台大部分人买不起、也不能在马路上开到500公里的车，意义何在？

这是个好问题。它的意义，就在于定义品牌的技术天花板。这对于建立用户的信任、提升仰望和比亚迪集团的形象，甚至带动其他亲民车型的销售，都有着不可估量的价值。

这就像特斯拉最早造出那台惊艳的Roadster跑车，也是为了向世界证明电动车可以很酷、很快，为后来Model 3、Model Y等车型的成功铺平了道路。

在行业进入「存量竞争」时代，企业增长的核心驱动力究竟是「价格」，还是「价值」？

说实话，这不是一个新鲜的命题。在智能手机、家电等行业的发展过程中，这个问题的答案早已被反复验证。比如当家电行业陷入价格战时，是戴森用颠覆性的气旋技术和工业设计，重新定义了吸尘器、吹风机等品类……

回看过去两年的中国新能源汽车行业，我们看到了相似的情景：为争夺市场份额，降价成为最直接的武器。但这把双刃剑在带来销量的同时，也透支了未来：企业利润微薄，研发投入难以为继；行业创新性不足，精力大多用在成本控制上。

三年磨砺、40亿元重磅打造的全新问界M7 | 图片来源：鸿蒙智行

市场总需要破局者。

9月23日，华为举办鸿蒙智行秋季新品发布会，正式发布全新问界M7。它没有追求成为同级最便宜的，而是希望成为最「值得」的选择。为此，这款车经过了三年打磨，累计投入资金高达40亿元。截止9月23日，全新问界M7小订累计突破23万辆。

为了满足不同家庭的需求，全新问界M7提供了丰富的选项。你可以选择纯电或增程两种动力系统，也有5座和6座两种座椅布局。全系列共推出12款车型，售价范围在27.98万元到37.98万元之间。

在发布会后，市场的热情被迅速点燃，仅5分钟就收获了1万台大定订单，1小时更是突破3万台，这也验证了其产品力。

拒绝「挤牙膏」

很多人觉得，现在汽车的更新换代，很多时候就是在「挤牙膏」，每次都只是改改样子、加减几个配置，缺少新意。

但这次全新的问界M7，更像是一次彻底的重塑，而不是简单的年度小改款。

它的改变，是从「看不见」的底层开始的。这就好比建造一栋大楼，最重要的工作是先打好地基、搭好钢筋骨架。全新问界M7升级了HUAWEI iDVP智能汽车数字平台，你可以把它理解为「数字大脑」和「神经中枢」。它的作用是改变传统汽车各功能部件「各自为政」的局面。

过去，车窗、空调、动力等功能是由上百个独立的控制器分别管理，它们之间的协同有限。但现在，iDVP平台将它们统一起来，让智能座舱、智能驾驶和车辆控制能够高效地协同工作，这让全车超100个控制器都可以OTA升级。

全新问界M7动力更强，续航更长 | 图片来源：鸿蒙智行

同时，车辆的动力系统也进行了升级。新一代的增程器提升了发电效率，超过了91.5%；车辆还采用了「前异后同」的电机布局，可以平衡不同行驶状态下的动力需求与能耗。

而纯电版车型则升级到了800V高压平台，你可以理解为提升了车辆的电能传输效率，减少了能量损耗，让续航里程的表现更扎实。

当这些内在的基础得到加强后，紧接着是驾乘质感的提升。如果说新的数字平台是车辆的「骨骼」，那么华为途灵平台和新的底盘系统就是「肌肉」和「关节」。新车采用了前双叉臂、后五连杆的悬架结构，配合可以调节软硬的空气悬架和减振器，让车辆拥有了优秀的滤震效果。

值得一提的是，一项名为「猫头鹰转向」的功能，使得全新问界M7的转弯半径减小到了5.7米，这让它在城市中掉头时，表现得更灵活。

此外，全新问界M7在高速爆胎等极限场景下，依然能通过主动控制转向力矩，稳定控车最高时速140km/h，从容避障。它能载着一家人从容应对突发状况，也能在需要时轻松穿越积水路段，既能应对野外挑战，也能在城市中稳健穿行。

对于一辆车而言，行驶品质和续航能力同样重要。全新问界M7的增程版在满油满电的状态下，综合续航里程可达1625公里，这在很大程度上缓解了续航焦虑；纯电版的续航里程也达到了710公里，能够满足多数用户的日常出行需求。

不止于聪明，更在于懂你

作为一款智能电动车，其智慧程度是核心体验之一。全新问界M7搭载了华为乾崑智驾ADS 4，它正推动高阶辅助驾驶从「选配奢侈品」向「安全必需品」转变。

高阶版车型可以说是「全副武装」，它全身配备了34个高精度传感器。其中最核心的是位于车顶的192线激光雷达，能看得非常远、非常清楚。同时，它在车后也装备了固态激光雷达和4D毫米波雷达，实现了全天候、全方位的环境感知。

这套强大的硬件，让车辆可以实现从「车位到车位」的全程辅助驾驶。这意味着从你家地库出发，到公司地库停好，全程车辆都可以自主完成大部分操作，包括自己通过高速ETC，或者在规则允许时借用公交道、潮汐车道来提升效率。

全新问界M7基础版采用了新的解决方案——舱内激光视觉 | 图片来源：鸿蒙智行

除了高阶方案，全新问界M7还提供了一种不同的思路——舱内激光视觉方案。它巧妙地将激光雷达和摄像头等感知硬件内置于车内，最大的好处是车顶没有了外部传感器的「小鼓包」，保持了车身线条的完整和流畅，外观更简洁。

这个版本同样具备了在高速和快速路上进行智能领航辅助驾驶的能力。在安全方面，它也支持紧急情况下的转向辅助，以及识别前方异形障碍物并主动刹车等重要功能，保障了日常驾驶的安全性。

全新问界M7的智能座舱将「价值感」延伸至每一位成员 | 图片来源：鸿蒙智行

在智能座舱领域，这次的升级核心在于屏幕硬件、交互方式和智能助手的进化。它通过一块16.1英寸的3K中控大屏，协同仪表盘、副驾屏及后排娱乐屏，构建了一个满足车内所有成员需求的多屏数字空间。

在人车交互层面，语音助手「小艺」在深度融合DeepSeek后，能力得到了显著增强。它不再仅仅是执行命令的工具，而是能够进行更深入、自然对话的伙伴。同时，新增的「3D车控」功能，让你可以通过点击屏幕上的车辆模型来直接控制相应功能，非常直观。

此外，它还引入了「双指盲操」这样的手势操作，驾驶员可以通过简单的手势快捷控制常用功能，视线不用离开路面，提升了驾驶安全性。

然而，所有体验的升级，都建立在一个不变的基石之上——安全。这台车将安全理念贯穿于设计的每一个细节。无论是代表主动安全的ADS 4所具备的强大规避风险能力，还是在被动安全上的毫不妥协，比如高达34.5%热成型钢占比的白车身、全系标配的9个安全气囊……

这些都在传递一个信号：无论智能化体验多么丰富，安全始终是那条不可动摇的底线，也是所有价值的核心所在。

价值，才是最深的护城河

无论是手机、家电，还是消费品，它们的发展轨迹似乎都遵循着一条相似的路径：在创新中诞生，通过规模化走向繁荣，然后开始陷入同质化竞争。

如今，这似曾相识的一幕正在智能电动车赛道上上演。很多品牌都投身于一场参数竞赛：更大的空间、更大的电池、更多的屏幕，然后再来一个具有冲击力的价格。

价格不是护城河，用户价值才是 | 图片来源：鸿蒙智行

在这样的行业十字路口，选择跟随，无疑是最轻松的。但也有清醒的玩家选择了那条更难，但更正确的路。鸿蒙智行和全新问界M7并没有将目光局限在参数对比上，而是回到用户的原点，去思考更本质的问题：家庭在出行场景下的真实需求是什么？

答案不是孤立的技术指标，而是一种综合的体验，它包含了对安全感、智能和舒适性的极致追求。要满足这些需求，远比单纯降价要困难得多。它需要企业在用户不易察觉的地方进行投入。

这些投入，可能无法简单地量化在价格上，但它们组成了产品的核心价值，并最终会转化为用户口碑和信任。

我们开始看到，中国的汽车市场正在发生一些有趣的变化：过去，人们更多地是关注「有没有」、「便不便宜」；而现在，部分用户开始将目光投向「好不好」和「值不值得」。他们不再只关注低价，而是更愿意为高品质、好体验买单。

在这场从价格内卷到价值竞争的转型中，机会只属于那些敢于在研发上押注，深入洞察用户，并创造性地满足用户的公司。他们才能穿越价格战的迷雾，赢得市场的最终尊重。

全新问界M7，仅仅是一个开始。

问界新 M7 一小时大定破 3 万台，余承东称要把安全做到第一

全新问界 M7 9 月 23 日正式上市，提供增程和纯电两种动力，共 12 款配置车型，售价 27.98 万元起。官方数据显示，新车一小时大定破 3 万台。此前信息显示，新车 5 分钟大定破 1 万台。

另外，华为常务董事、终端 BG CEO 余承东在发布会上表示，鸿蒙智行要把安全做到第一，「昨天下午任总还和我讲，要把安全做到最高级别，鸿蒙智行率先执行任总的理念。安全是最大的豪华，安全是鸿蒙智行的标配」，他说。（来源：新浪科技）

高德宣布为全国餐饮商家免一年入驻年费

9 月 23 日消息，今日，阿里巴巴旗下高德宣布，即日起为全国所有餐饮商家免一年入驻年费，并为商家提供流量补贴、专属客服、智能收银等一系列支持服务。

未来，高德还将根据餐饮商家实际需求不断更新举措，支持商家获得更多生意机会。这是高德继推出高德扫街榜和「烟火好店支持计划」后，对线下餐饮服务商家的又一项重大支持举措。据 IT 之家了解，全国餐饮商家不分规模大小均可申请。

高德商家成长负责人表示，「希望通过持续行动，帮助餐饮商家既『减负』，也『增数』。切实降低经营成本的同时，更带来客群数新增量和数字化新机遇。」（来源：IT 之家）

OpenAI、甲骨文、软银宣布在美新建五大 AI 数据中心，助力 Stargate 星门计划

9 月 24 日消息，当地时间周二，OpenAI、甲骨文（Oracle）与软银（SoftBank）共同宣布，将在美国新建五座 AI 数据中心，以推进总投资额高达 5000 亿美元的「星门」（Stargate）项目。

今年 1 月，美国总统特朗普召集多家科技公司高管，共同启动这一由私营部门主导的重大基础设施计划，旨在加速 AI 相关建设。

根据 OpenAI 公布的最新规划，公司将与甲骨文合作在得克萨斯州谢克尔福德县、新墨西哥州多纳安娜县，以及美国中西部某未公开地点建立三处新数据中心。此外，OpenAI 还将携手日本软银及其关联企业，在俄亥俄州洛兹敦和得克萨斯州米拉姆县新建两处数据中心。

OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼在声明中表示：「人工智能要兑现承诺，前提是我们必须建设足够的算力来驱动它。」

另外，英伟达昨天还表示计划向 OpenAI 投资最多 1000 亿美元（现汇率约合 7114.91 亿元人民币），并为其数据中心供应芯片。据知情人士透露，OpenAI 及合作伙伴计划通过债务融资的方式租赁芯片，以支持星门项目。（来源：IT 之家）

快手可灵 2.5 Turbo 模型上线，较上代模型便宜近 30%

9 月 23 日消息，快手可灵 AI 基座模型再升级，视频生成推出可灵 2.5 Turbo 模型。

据 IT 之家了解，模型效果进一步提升。文本理解与响应显著提升，能更深入理解具有因果关系的复杂指令，实现对创意表达的精细化控制。动态效果进一步增强，能生成动态幅度更大的动作和运镜，在提升运动呈现幅度和强度的同时，更流畅，更稳定。风格保持、美学效果等进一步提升，在色彩影调、光影分布、笔触质感和整体氛围以及风格统一性上显著提升。

同时，可灵 2.5 Turbo 模型高品质模式（1080p）下生成 5 秒长度的视频仅需 25 灵感值，相比 2.1 模型同档位便宜近 30%。（来源：IT 之家）

理想汽车 CEO 李想谈 iPhone 17：不会买 Pro Max 实在太丑了

9 月 23 日，理想汽车 CEO 李想发布视频，谈到了最新发布的 iPhone 17 系列和他眼中的好设计。

李想笑称，在过去 5 年里，每一年买的都是 iPhone Pro Max 机型，但这一次他不会再买 Pro Max 了，因为实在太丑了。

（来源：快科技）

DeepSeek-V3.1 再更新

DeepSeek-V3.1 已更新至 DeepSeek-V3.1-Terminus 版本。

9 月 22 日晚间，据 DeepSeek 介绍，此次更新在保持模型原有能力的基础上，针对用户反馈的问题进行了改进，包括：语言一致性：缓解中英文混杂、偶发异常字符等情况。在 Agent（智能体）能力方面，进一步优化 Code Agent 与 Search Agent 的表现，DeepSeek-V3.1-Terminus 的输出效果相比前一版本更加稳定。

目前，官方 App、网页端、小程序与 DeepSeek API 模型均已同步更新为 DeepSeek-V3.1-Terminus。不过，记者看到这款大模型名为 Terminus，意思是「终极版」，或许这也是 V3.1 最后一次更新。外界观望下一次大版本更新到底是 V4 还是 R2 的到来。（来源：澎湃新闻）

智元机器人 GO-1 通用具身基座大模型开源，向全球开发者免费开放

智元机器人 9 月 23 日宣布，通用具身基座大模型 GO-1（Genie Operator-1）已在 GitHub 正式开源，成为全球首个采用 Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构的通用具身智能模型。

这一突破性架构通过引入隐式动作标记，有效弥合了图像-文本输入与机器人动作执行之间的语义鸿沟，显著提升了机器人对复杂任务的理解与执行能力。向全球开发者免费开放，降低具身智能技术门槛。

该模型基于多模态理解、隐式规划和动作生成三层协同设计，支持多视角视觉、力觉信号与语言指令的融合处理。（来源：快科技）

雷军：小米 17 Pro Max 屏幕采用革命性的技术，每个像素点首次放下 RGB 三个子像素点

9 月 23 日消息，小米官方今日宣布，全新小米 17 Pro Max 手机屏幕采用突破小尺寸 OLED 技术瓶颈的「超级像素」，总子像素数媲美传统 2K 屏，较传统 2K 功耗降低 26%。

IT 之家注意到，小米创办人、董事长兼 CEO 雷军补充介绍了新机屏幕，他称小米 17 Pro Max 屏幕采用了革命性的技术，「超级像素」，屏幕清晰度媲美传统 2K 屏，更重要的是功耗降低 26%，非常夸张。

他还表示，「超级像素」突破了 OLED 技术瓶颈，每个像素点首次放下了 RGB 三个子像素点，显示效果更出色。

全新小米 17 系列 9 月 25 日晚 7 时发布，三款齐登场，全系产品力跨代升级，搭载小米澎湃 OS3，同时将全球首发第五代骁龙 8 至尊版处理器。（来源：IT 之家）

比亚迪腾势 N8L 汽车内饰亮相：大六座安全豪华 SUV、为家庭而生，9 月 26 日开启预售

9 月 23 日消息，比亚迪腾势汽车总经理李慧今天在微博公开了腾势 N8L 汽车的内饰官图，新车将于 9 月 26 日开启预售。

李慧表示，这段时间有很多用户和腾势车主都在盼着腾势 N8L 早点来，想尽早感受实车，为此他们加快了节奏，带领着团队日夜兼程精心打磨，而根据他的介绍，腾势 N8L 是一款「为家庭而生的座驾」，目前产品已准备就绪。

根据李慧发布的图片可以看到，这款汽车采用 6 座布局，座椅分布为 2+2+2，其中前排和中排的座椅可调选项较多，中排座椅还拥有扶手，而第三排的座椅则空间较窄，仪表台配备「三联屏」，方向盘为双幅式设计，换挡机构为怀挡，配有手动遮阳帘、车载冰箱等配置。（来源：IT 之家）

大疆 Osmo Nano 分体式运动相机发布：磁吸双面设计、1/1.3 英寸传感器，1998 元起

9 月 23 日消息，大疆现已推出旗下 Osmo Nano 分体式运动相机，主打便携创作与户外应用，其中 64GB 存储版本定价为 1998 元，128GB 存储版本定价为 2298 元。

该机采用磁吸双面设计，可快速切换自拍与拍摄他人，并配备多种配件以适应多角度创作，机身搭载 1/1.3 英寸传感器，匹配 143° 超广角镜头，可实现 13.5 挡动态范围。

此外，用户可进行横竖屏切换、预录、手势触发拍摄、自动录制等操作，并可通过 DJI Mimo 应用实现实时预览与一键成片。应用内还提供运动数据叠加、滤镜、Live Photos 和美颜等功能，并支持 Wi-Fi 6 无线高速传输。（来源：IT 之家）

今年第 18 号超强台风「桦加沙」逼近广东，腾讯总部为 QQ 企鹅雕像上拴绳

9 月 23 日消息，今年第 18 号超强台风「桦加沙」将在广东珠海到湛江一带沿海登陆，该台风强度高、环流大、影响范围广，与 2018 年超强台风山竹相近，深圳地铁已于今天 18:00 提前结束运营，美团 / 淘宝闪购 / 饿了么也纷纷暂停外卖服务。

23 日下午，「腾讯 QQ」官方微博发文表示「鹅已经拴好了，大家做好防护了吗！超强台风「桦加沙」马上就要到了！鹅已经把自己拴好了，大家也要注意安全嗷。关紧门窗，恶劣天气不要外出，做好预防准备。」

文章配图显示，工作人员用绳索将深圳滨海大厦总部门口的 QQ 吉祥物「Q 仔」固定在了位置上，还附带一张「拴 Q」的表情包图片，腾讯工作人员确认，因受台风影响，担心「Q 仔」倒了会伤到人，所以用绳子将其拴住。腾讯招聘社交账号也发布了相关视频，并调侃「这下真的栓 Q 了」。（来源：IT 之家）

9月底，我在2025抖音创作者大会的现场，感受到一个很清晰的变化。当抖音把「AI创作浪潮计划」作为一个核心议题抛出时，会发现，我们讨论的重点已经不是AI能不能用，而是怎么「用好」它。

把这件事推向高潮的，是剪映。当它把Slogan升级为「All in AI, All in one」时，一个我们过去习以为常的创作关系正在被改写。

剪映的产品负责人Kiki提到：「我们希望通过AI让创作者不再陷入繁琐的流程中，真正回到创作的本质——灵感和表达。」

图片来源：极客公园

剪辑软件，过去是我们召之即来挥之即去的「工具」，现在，剪映想让它变成一个能预判你、给你递素材、甚至主动为你创作的「伙伴」，这种关系，有点像双人舞。

这也引出了一个真正属于这个时代的命题：当你的工具开始有了「想法」，你——作为一个创作者，该如何与它相处？

年轻一代的创作者，似乎正在以远超我们想象的速度，学会这场舞的步伐。

从「敬而远之」到「不可或缺」：一个创作者的AI奇幻漂流

「江问渔」团队的摄影兼剪辑师小宝，在分享时提到了自己最初对AI的那份「保守式怀疑」。

2023年，当团队提出一些复杂的特效需求时，他的第一反应往往是「做不了，直接发吧」。

这其实代表了许多专业创作者当时的普遍心态：当时AI生成的图像效果一言难尽，实用性远不如自己硬着头皮边学边做来得可靠，哪怕这意味着低效与高昂的成本。

在他们看来，AI似乎更像是业余玩家的玩具，与工业化的内容生产流程隔着一条河。

转折点源于一次「意外救场」。

在剪辑一个商业广告时，一条完美的背景音乐在情绪节点上总是无法与画面严丝合缝，让他几乎陷入死胡同。

在同事的建议下，他抱着试试看的心态，打开了剪映的「AI乐器分离」功能——AI瞬间就将音乐拆分成了人声、钢琴、吉他等数条独立的音轨。

这意味着他可以摆脱BGM的束缚，完全按照叙事的情绪来自由分割和重组音乐，让歌曲服务于故事，而不是让故事卡着歌曲的节奏。

这是AI第一次向他展露出「解决实际问题」的锋芒。而真正让整个团队态度发生180度转变的，是一次「不可能完成的工期」。

在为抖音制作五四青年节特辑时，脚本里充满了「山火」、「悬崖爆炸」这类高难度的特效镜头。要在短短几天内完成制作和审稿，按照传统流程外包特效已毫无可能。

团队决定放手一搏，全面拥抱AI。拍摄第一天，他们就在酒店里用AI进行合成测试，出来的效果远超预期。从那一刻起，小宝的心态松动了，他意识到：「说不定AI不是来抢饭碗的，而是来帮我补短板的。」

现在，「江问渔」团队的创作流程已经被AI深度介入。在创意阶段，美术师会用「即梦AI」生成场景概念图，让抽象的想法变得具体；拍摄时，团队会用手机现场试拍一段，直接丢进剪映生成AI效果，快速判断方案的可行性，极大地降低了试错成本；到了后期，AI生成的画面再由人力进行细节优化，并用剪映的特效功能巧妙掩盖瑕疵，最终实现理想效果。

小宝的经历，很好地诠释了一个成熟创作者学会新舞步的过程，也体现了AI在创作领域的角色变迁。从一开始的抗拒和不信任，觉得AI只会踩自己的脚，到在一次次「救场」中，逐渐摸清了对方的节奏和能力边界。

他最终发现，AI不是来抢领舞位置的，而是来做一个最佳「舞伴」的——它负责托举、旋转这些高难度动作（特效），而创作者本人，则能更专注于舞蹈的核心——情绪的表达和节奏的掌控。

从「散落珍珠」到「隐形流水线」：工具的自我革命

创作者态度的转变，根本上源于工具自身的进化。

AI创作者AJ曾将过去的AI工具时代生动地比喻为「点时代」。

他把过去，自动抠图、语音合成、AI配乐等技术视作如同散落在各处的珍珠，虽然每一颗都足够惊艳，但创作者必须扮演那个「串珠人」，在十几个不同的软件间来回折腾。「用AI省下的时间，全都耗在了工具切换上。」

而现在，行业正迈入一个「链时代」。剪映构建了一条「端到端」的AI创作管道。

在这里，AI不再是一个个孤立的功能，而是像一条隐形的流水线，将创作的每一个环节都无缝地串联起来。

这种新的创作范式体现在：

• 从素材匹配到故事生成： 剪映的「AI图文成片」早已不是简单的图片拼接。它通过内嵌强大的语言模型，能帮助用户将一个模糊的灵感，孵化成一个带有分镜脚本的完整故事。再借助先进的视频生成模型，甚至能实现电影级的「一镜到底」运镜效果，彻底告别了PPT式的生硬转场。
• 一站式的闭环体验： 过去，创作者常常需要在其他软件里生成AI视频，再费力地导入剪映进行精修。如今，从灵感的火花，到素材的生成，再到轨道的精修和特效的合成，所有环节都可以在剪映这一个平台内丝滑地完成。
• 感官维度的全面AI化： 在音频领域，AI配音的逼真度已足以挑战真人；而AI音乐、AI音效以及最新的「改词翻唱」功能，则让创作者在声音的世界里，获得了前所未有的自由，很大程度上摆脱了版权的束缚。

当工具完成了从「点」到「链」的进化，AI便为了那个藏在每一步创作背后的「默契搭档」。

放大器 vs. 均衡器：AI重塑下的创作生态

这个由AI驱动的新范式，究竟对谁最有利？它是在加剧头部创作者的优势，还是在为更多普通人打开机遇之门？

答案或许是，两者皆是。

对于专业团队而言，AI是无可比拟的「放大器」。 它让天马行空的想象力能够以极低的成本落地。

「影视飓风」团队就曾设想，未来AI或许能成为一位实时的「高光剪辑师」，自动分析多路直播信号和观众情绪，即时生成每日的精彩切片，这将极大地解放人类后期的生产力。

「江问渔」团队也发现，有了AI的加持，编剧在创作时不再束手束脚，敢于在脚本里加入那些更能拉满情绪的高光特效镜头，从而不断拓宽内容的表达边界。

而对于更多新手和跨界创作者来说，AI则是一个强大的「均衡器」。 它将技术实现的门槛降到了「地板」，却将创意表达的边界推向了「天空」。

模板创作者小桃学姐，并非专业出身，最初只会做一些简单的变速模板。

当她敏锐地抓住AI功能上线的契机，在反复尝试了四十多次后，终于用AI生成了一款当时流行的3D卡通效果模板。

她的人生迎来了转折——这个模板最终获得了超过334万的使用量，也让她从一个普通的上班族，摇身一变成为了月收入稳定过万的「AI原生创作者」。

在小桃的身上，我们看到了新创作范式的雏形：创作者的核心工作已经转变为发现趋势、理解用户情绪，并利用AI工具将其快速转化为易于消费的「创意产品」。

小宝代表了存量创作者的「转型」，小桃学姐则代表了新一代的「AI原生」创作者。她们一开始就是在AI的基础上学习创作。

她们的核心能力，不再是 mastering 那些复杂的剪辑技巧，而是转变为对大众情绪的洞察力，以及将这种洞察「翻译」给AI舞伴的沟通能力。这是一种全新的、更依赖「巧劲」而非「蛮力」的创作范式。

剪映也正通过上亿元的现金和流量扶持，着力培育这个新兴的「AI模板」生态。

AI与商业闭环：当「热爱」成为「事业」

过去半年，抖音上使用AI创作的稿件量增长了91%。面对这股浪潮，抖音携手即梦AI，面向创作者推出了「AI创作浪潮计划」，从创作工具、课程培训、行业资源到现金流量，全方位鼓励创作者借助AI实现创新。

帮助创作者降本增效的同时，更是为了抓住AI带来的全新表达空间，催生出新的内容形态。

而承接这一计划的核心工具，正是抖音生态内的国民级剪辑应用——剪映。

剪映已经进行了一系列AI能力的全面升级。在「成片」环节，其经典的「图文成片」功能通过内嵌豆包、DeepSeek等大模型，已能根据用户灵感直接生成带分镜的文案。同时，借助自研的「DreamPage」模型，AI能一站式生成画风统一的视频素材，并实现「一镜到底」的电影级运镜效果。

在轨道编辑中，AI也被深度集成，推出了仿真度极高的「AI配音3.0」、支持热歌改编的「改词翻唱」功能，以及能根据文案从海量素材中智能筛选镜头的「AI抽检」功能，极大地提升了创作效率。

此外，通过上线字节内部的Seedream 4.0 模型，剪映已成为一个强大的图片创作平台，能一键更换服装、生成商业海报，将创作边界从视频拓展至图像。

更进一步，剪映还正式发布了全新产品「剪小映」，探索AI创作的不同形态。

这款AI智能成片产品主打「无需操作」，它能通过AI图像理解技术，自动分析用户手机相册，将生活素材智能地生成有故事、有亮点的视频。

我也下载了剪小映，开启了相册权限之后，它就开始有点像一个极其勤奋且「自作主张」的伙伴，自动翻阅我的记忆，把那些被遗忘的照片和视频串成一个个故事，配上音乐和特效。它展现出的效果，有些确实让我惊喜。

但惊喜的背面，有一种隐约的不安。

乍一用，会有一种打开全部相册权限，让一个AI工具随时读取、分辨、组合、剪辑的感觉，多少让人有点不放心。不过，剪映实际上并不读取相册完整信息，而是只给AI上传本地分析的特征，也就是只分类-聚合-生成视频。

图片来源：抖音

不过仍然可以看出，剪映的探索已超越传统剪辑工具的范畴，试图为用户提供一种全新的、被动式的自动化生活记录方式。

这对于剪映，或者其他AI应用，都是一个必须要回答的问题。

从工具到伙伴，技术上也许只是模型和算力的迭代，但产品哲学上，却是一次关于「亲密关系」的巨大考验。用户愿意交出多少信任，来换取多大程度的便利？这道题目前看起来还没有标准答案。

从强大的AI创作工具到全自动的回忆生成引擎，剪映正在为抖音的「AI创作浪潮」提供坚实的基础设施。

在这场由AI掀起的创作革新里，我们可以看到一条清晰的路径：它始于个体创作者从怀疑到拥抱的心态转变，由工具平台从功能聚合到流程整合的自我进化所驱动，最终在一个更广阔的生态中，同时扮演着精英的「放大器」与大众的「均衡器」。

未来会是什么模样？或许正如创作者AJ所预言的，AI将成为「懂你的共创伙伴」，能预判你的创作需求；成为「生态的连接器」，让你用一个工具就能完成所有事；最终成为「创意的催化剂」，让「千人千面」的个性化创作成为可能。

创作的本质，正在从「如何实现」的技术焦虑，回归到「表达什么」的创意本源。

这场变革的核心，也许从来不是「工具取代人」，而是「工具解放人」。它解放了我们的双手，让我们能更专注于思考和感受。

未来，一个创作者的核心竞争力，或许将不再是熟练操作工具的能力，而是与一个强大的AI心意相通、共同完成一支精彩舞蹈的能力。你只需要想好这支舞想表达什么，剩下的，交给你的AI舞伴。

小米 17 系列手机官宣 9 月 25 日发布：全球首发第五代骁龙 8 至尊版，搭载澎湃 OS3

9 月 22 日，小米手机宣布，全新小米 17 系列 9 月 25 日晚 7 点发布，三款齐登场，全系产品力跨代升级，搭载小米澎湃 OS3。值得一提的是，这款新机将全球首发第五代骁龙 8 至尊版。

小米手机官方公告公布了全新小米 17 标准版手机的外观，并分享了新机的设计亮点：

• 6.3″超椭圆 R 角直屏，1.18mm 超窄边框

• 19.6:9 黄金屏幕比例，整机轻至 191g

• 机身同色玻璃镜组，通透观感超清爽

• 四微曲包裹式中框，微弧过渡握感超丝滑

昨日早些时候，小米集团董事长兼 CEO 雷军已经宣布，将于 9 月 25 日晚 7 点（本周四）举办第 6 次年度演讲，主题是《改变》，聊聊小米玄戒芯片和小米汽车背后的故事。届时小米发布会不仅带来手机等产品，还有望带来玄戒芯片、小米汽车等新消息。（来源：IT之家）

iPhone 17 标准款需求超预期，苹果已通知供应商增产

9 月 22 日，据外媒报道，根据市场反馈来看，消费者对于 iPhone 17 标准款的需求超出了苹果的预期，他们也已通知供应商增加这一款的产量。

外媒在报道中是称苹果已通知两家供应商，将标准款的日产量提升至少 30%。同时，苹果本周已要求中国主要代工厂之一的立讯精密，将标准版 iPhone 17 的日均产量提升约 40%。

此外，在苹果新推出的 iPhone 17 系列及 iPhone Air 中，他们将 25% 的产量分配给标准款，10% 的产量分配给 iPhone Ari，余下 65% 分配给了 iPhone 17 Pro 和 iPhone 17 Pro Max。（来源：手机中国）

英伟达计划向 OpenAI 投资 1000 亿美元，作为数据中心建设的一部分

9 月 22 日，英伟达表示将向 OpenAI 投资 1000 亿美元，这家人工智能实验室正着手以该芯片制造商的人工智能处理器为基础，建设数千亿美元的数据中心。

两家公司周一表示，OpenAI 计划建造和部署需要 10 千兆瓦电力的英伟达系统。千兆瓦是一种功率度量，越来越多地被用来描述最大的人工智能芯片集群。

英伟达首席执行官黄仁勋在加州圣何塞接受采访时表示，100 吉瓦相当于 400 万至 500 万图形处理器（GPU），这是该公司今年的总出货量，「是去年的两倍」。

「这是一个巨大的项目，」黄在与 OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼和公司总裁格雷格·布罗克曼一起接受采访时说。

周一英伟达股价上涨近 4%，公司市值瞬间增加了约 1700 亿美元，目前接近 4.5 万亿美元。（来源：新浪科技）

甲骨文与 Meta 洽谈价值 200 亿美元的云计算协议

9 月 22 日，据外媒报道，甲骨文（Oracle）目前正在与 Meta 平台进行高级别的谈判，商讨一项价值约 200 亿美元的多年度云计算协议。这项协议将使甲骨文能够为 Meta 提供大量的计算能力，以支持其人工智能模型的训练和部署，从而进一步补充 Meta 现有的云基础设施投资。

近期，甲骨文的云基础设施（OCI）业务实现了 55% 的收入增长，且刚刚与 OpenAI 签署了一份价值 3000 亿美元的多年度合同，这也显示了其在人工智能领域的强劲实力。

值得注意的是，这一消息推动甲骨文的股票在单日内上涨了 4%，并促使其 2025 年的股价上涨超过 80%。此外，甲骨文的剩余业绩承诺（一个未来收入的关键指标）在最新一季度同比大幅增长 359%，达到 4550 亿美元。（来源：aibase）

罗永浩再回应债务问题：个人债务五年前就还完了，后面是主动还的公司债务

9 月 22 日，罗永浩再次发文谈到自己对预制菜的看法，并用「劣币驱逐良币」这一经济现象解释。

不过，有网友却评论称：「应该立法强制一个人先还清自己的债务再关心天下苍生。」

对此，罗永浩回应称：「如果只还法律强制我个人还的那部分债务，五年前我就还完了。后面我主动还的，都是法律上我不用还的公司债务。」（来源：快科技）

测试表明 iPhone 17 Pro Max 的充电功率最高可达约 36W

​9 月 23 日，近日知名评测网站 ChargerLAB 使用多种苹果官方充电器对其充电速度进行了实测。结果显示，iPhone 17 Pro Max 的充电功率最高可达约 36W。

测试时，分别在 40W 动态电源适配器（最大输出 60W）、61W、67W、70W、96W 以及 140W USB-C 电源适配器上都能达到峰值充电速率，相比上一代 iPhone 16 Pro Max 约 30W 的峰值，性能有明显提升。预计同系列的 iPhone 17 Pro 也能实现相同的充电速度。（来源：cnBeta）

iPhone 17 Pro 相机 DXO 排名出炉：全球第三，视频能力行业天花板

9 月 22 日，苹果 iPhone 17 系列刚刚发售没两天，评测机构 DXOMARK 的分数和排名就公布了。

在 DXO 影像第六版基准测试下，iPhone 17 Pro 获得 168 分，位列全球影像排行榜第三。

这个成绩仅落后于第二名的 OPPO Find X8 Ultra 一分，不过距离华为 Pura 80 Ultra 的 175 分还有不小差距。

具体来看，华为 Pura 80 Ultra 主要是拍照更强，基本每一个子项都是行业第一。

相比之下，iPhone 17 Pro 的拍照表现会弱一些，但是视频能力确是行业天花板，并且是遥遥领先于其他厂商。（来源：快科技）

宁德时代仍是动力电池市场龙头，但份额创 5 年新低

9 月 22 日，乘联分会公布了动力电池行业最新份额。数据显示，宁德时代虽仍稳坐全球龙头宝座，但市场份额已跌至 5 年来最低水平，2020 年和 2021年起份额一度超过 50%，而 2025 年第三季度份额来到了 41.7%。

从近三年的份额变化来看，宁德时代也是榜单中跌幅最大的，达到了-3.9%。另外，比亚迪弗迪电池最新份额也有所下滑，2025 年第三季度份额为 21.4%，近三年份额-0.9%。

除了宁德时代和比亚迪外，TOP10 中其他电池厂商（包括中创新航、国轩高科、亿纬锂能等）的近三年份额都是增加的。宁德时代的龙头地位短期难以撼动，但其份额变化折射出动力电池的行业格局正从「一家独大」向多层次竞争加速演进。（来源：cnBeta）

鸿蒙智行全新问界 M7 上市前小订突破 22 万

9 月 22 日，据博主 @ 我鸿 分享，鸿蒙智行全新问界 M7 汽车上市前小订突破 22 万（17 天小订突破 22 万台），预售价 28.8 万元起。

全新问界 M7 定位「幸福旗舰」，将行业首发华为乾崑舱内激光视觉方案，同时支持城区 NCA 功能。新车共有六款车身色彩，包含海岛蓝、暖云白、牧野青、珊瑚红、星际蓝、鎏金黑。

该车尺寸为 5080 ×1999×1780mm，轴距 3030mm，增加后排娱乐屏（吸顶屏）、7.3L 压缩机冷暖箱、主驾零重力座椅等配置，配齐「冰箱彩电大沙发」。新车增程 / 纯电动力同步上新，全系配备宁德时代电池：

增程版配备 37 度电或 53 度电，最高综合续航 1600+ 公里，WLTC 公告百公里油耗 6.5L。（来源：IT之家）

Facebook 将推出 AI 约会助手

9 月 22 日，Meta 于周一宣布，将为 Facebook Dating（Facebook 约会功能）接入一款人工智能助手。

这款聊天机器人旨在帮助用户找到更符合自身需求的匹配对象。例如，Meta 可能会建议用户让其寻找「布鲁克林的科技行业女性」，用户也可借助该人工智能优化自己的个人资料。

Meta 还表示，公司将通过一项名为「Meet Cute」（浪漫邂逅）的新功能，「帮助用户避免滑动匹配疲劳」——该功能会基于算法，每周为用户推荐一位「惊喜匹配对象」。

Meta 称，18 至 29 岁成年用户在 Facebook Dating 上的匹配次数同比增长 10%，该年龄段每月有数十万名用户创建 Facebook Dating 个人资料。不过，与竞争对手相比，这一规模仍显有限：Tinder 的日活跃用户约为 5000 万，Hinge 的日活跃用户则为 1000 万。（来源：新浪科技）

比亚迪第二代秦 PLUS 车型上新发布会定档 9 月 25 日，致敬 240 万秦车主

9 月 22 日，比亚迪宣布，第二代秦 PLUS 车型上新发布会定档 9 月 25 日 19:00，致敬 240 万秦车主。从官方可以看到，本次发布会将带来 DM-i、EV 两种车型。

目前在售的第二代秦 PLUS 有 DM-i 智驾版、EV 智驾版两种车型，官方指导价分别为 7.98 万元-10.38 万元和 10.98 万元-12.98 万元。（来源：微博）

xAI 发布 Grok4Fast：计算量降低 40%，单任务成本竟然降至 98%

9 月 22 日，xAI 公司正式推出其轻量级旗舰模型 Grok4Fast。Grok4Fast 的核心亮点在于其计算量减少了 40%，单任务运行成本的降低幅度更是达到 98%。

Grok4Fast 在多个基准测试中表现出色，例如在 GPQA Diamond 中得分高达 85.7%，在 AIME2025 中得分为 92.0%，这些成绩与 Grok4 甚至 GPT-5 等顶尖模型不相上下。xAI 强调，该模型通过减少「思考标记」实现了这一成就，平均使用比 Grok4 少 40% 的标记就能获得相似的结果。在处理需要复杂推理的问题时，这种效率优势尤为突出。

Grok4Fast 提供了两个版本，一个针对推理密集型任务优化，另一个则专注于快速解答。两个版本都支持 200 万个令牌的上下文窗口。该模型可通过 grok.com、iOS 和 Android 应用程序以及 xAI API 获取。其定价为每百万个令牌 0.05 美元至 1.00 美元，具体取决于令牌类型。（来源：开源中国）

中国航母重大突破：福建舰电磁弹射现场图公布，三型舰载机成功完成起降训练

 9 月 22 日，据新华社、央视新闻报道，在纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利 80 周年大会上受阅的歼-15T、歼-35 和空警-600 三型舰载机，已于此前成功完成在福建舰上的首次弹射起飞和着舰训练。这是我国航母发展历程中取得的又一次突破，标志着福建舰具备了电磁弹射和回收能力，对推进海军转型建设具有里程碑意义。

据介绍，在此前组织的多次试验训练任务中，海军多名飞行员驾驶这三型舰载机，成功在福建舰上实现起降，验证了我国完全自主研制的电磁弹射和阻拦系统与多型舰载机的良好适配性，使福建舰初步具备全甲板作业能力, 为后续各型舰载机融入航母编队体系打下良好基础。（来源：IT之家）

作者｜张勇毅

编辑｜郑玄

几乎是伴随着智能手机十余年前确立「人类最重要智能终端」地位的那时起，手机业界就已经形成一条不成文的共识：「旗舰机才配谈流畅」。

这种从行业深处诞生而来的共识，如今甚至也已经在很多用户心中扎根，下意识将流畅与昂贵画上等号：只有高端的处理器、巨大的内存，众多昂贵的硬件堆砌起来，才能构筑通往「丝滑」体验的唯一路径。

而对于那些占据市场绝大多数的千元大众机型，卡顿、延迟，似乎成了它们与生俱来的宿命，是一种「天经地义」的妥协。

然而，OPPO 似乎决心要打破这条法则。陈希微博上的一句「大众机型都流畅，才是真流畅」，似乎已经成了 ColorOS 16 的核心理念。

随着当高端旗舰市场的硬件竞赛边际效益递减，OPPO 将目光投向了那占据全球用户七八成的广阔市场，试图在那里建立一种全新的竞争优势——一种不依赖于顶级芯片，而是源自软件深层创新的「体验公平」。

为了落实这一挑战，是一项被内部孕育三年之久的「黑科技」——繁星编译器。它就像一场发生在安卓系统最底层的、无声的革命，目标只有一个：将曾经专属于旗舰的顶级流畅体验，真正普及为大众的标准配置。

01

源自「突突车」的流畅革命

不同于生来就是追求极限场景下性能调度的旗舰手机，不少推动千元机技术迭代的源头往往不是实验室里冰冷的数字，而是现实世界里滚烫的真实用户需求。

繁星编译器的诞生，就始于一个极其生动的场景——印度街头的「突突车」。

为了真正理解不同用户对「流畅」的定义，OPPO ColorOS 系统软件研发中心总经理周海涛和他的团队走访了全球多个国家，深入用户真实的生活场景。在印度、印尼等东南亚地区，他们发现了一个与国内截然不同的世界。这里的许多用户是蓝领工人，比如那些驾驶「突突车」的司机。他们的手机就是最重要的生产力工具，导航、接单、在等待间隙刷刷 TikTok，一切都依赖于这块小小的屏幕。

东南亚的热带气候环境对智能手机性能是极其严苛的考验：全年平均气温高达 30 多度，在夏季室外环温更是动辄 40 到 42 摄氏度。在这样的高温下，手机性能衰减是必然的，系统卡顿、点击半天没反应，成了司机们抱怨最多的问题。

对于他们而言，导航的一次延迟、接单软件的一次卡顿，都不只是小小的「体验瑕疵」，而是直接影响生计的问题。

这次调研让 OPPO 团队对「流畅」这个词产生了全新的理解：流畅并非只有一个标准答案。对于购买高端旗舰的用户来说，他们追求的是「丝滑」，是打开应用时优雅的回弹动画，是切换界面时「赏心悦目」的视觉享受。这是一种关乎体验品质和情感共鸣的流畅。

但对于像那位「突突车」司机这样的用户而言而言，他们所需要的是「快」有着截然不同的定义：他不需要华丽的过场动画，他要的是点击导航后地图立刻出现，要的是在多个应用间切换时毫不拖沓。这是一种比起旗舰手机用户常见的「丝滑」，更关乎核心功能和使用效率的流畅。

鲜明的需求反差，构成了整个项目的原点和最根本动机。意识到仅仅让旗舰机变得更快，已经不足以服务好智能手机最广大的用户群体，是推动解决这一问题的第一步。

OPPO 内部为此成立专项，由周海涛亲自挂帅。其目标不再是锦上添花，而是要去解决一个困扰行业多年的根本性难题：如何在有限的硬件上，为最广大的用户提供稳定、可靠、快速的基础体验。

许多厂商面对这个问题，选择的路径是妥协，比如 Google 官方面对这样的问题，解法是推出功能删减版的 Android Go 系统。但 OPPO 的实地调研告诉他们，用户想要的不是一个「阉割版」的系统，他们想要的是完整的体验，并且希望这套体验能在任何严苛的环境下都稳定运行。

这种源自用户最朴素需求，让研发团队最终放弃了在系统表层修修补补的念头，转而向更深、更底层的架构开刀。

02

为安卓换上「火箭引擎」

要深度解析 OPPO 的解决方案，首先需要了解安卓系统一直以来存在的「性能高墙」。

在传统的安卓架构中，应用开发者使用的 Java 代码，与最终驱动硬件的底层 C/C++ 代码之间，隔着一个名为 ART（Android Runtime）的虚拟机。这就像一个「多层翻译」系统：Java 代码的指令需要先被虚拟机「翻译」一次，才能传递给底层代码去执行。

这个过程不仅效率低下，而且信息在层层转手中容易失真。周海涛解释说，Java 语言本身是「通用型」的，它不像 C 语言那样对 CPU 有着「专属」和深刻的理解。行业测试数据显示，这种架构设计导致的算力浪费可能超过 30%。这道「墙」的存在，使得上层应用的优化意图很难精准传达到硬件层面，导致了「算力空转但卡顿依旧」的尴尬局面。

繁星编译器的出现，就是要彻底推倒这堵墙。

在采访中，周海涛用了一个比喻作解释：在编译技术领域，有一个被公认为最先进、最高效的工具链叫 LLVM，它就像一台「火箭引擎」，动力极其强劲。然而，在安卓的世界里，这台引擎过去只能给底层的 C/C++ 代码使用。上层的 Java 代码，只能用一台相对普通的引擎。而 OPPO 这次做的，就是为 Java 代码也装上这台「火箭引擎」。

这项被技术文档称为「跨级（液态）转译技术」的突破，其核心是将 Java 代码、虚拟机逻辑和原生 C 代码，全部翻译成同一种能被 LLVM 理解的「底层语言」。如此一来，原本需要在不同语言层之间来回传递的指令，现在可以在一个统一的框架内进行协同优化。

这就带来了「1+1 远大于 2」的效果，也就是周海涛向笔者介绍另一个新技术——「跨级融合编译」。

在过去，系统对 Java 代码的优化和对 C 代码的优化是相互隔离的，就像两条独立的流水线。而现在，因为它们「说」的是同一种语言，编译器得以洞察一个操作指令的完整生命周期——从用户在屏幕上的点击，到最终 CPU 执行的具体任务——并对整个路径进行全盘优化。比如，过去一个动画的每一帧展开，都需要在 Java 层和 C 层之间来回传递四次信息；而现在，Java 代码可以直接与底层 C 代码「对话」，减少了中间环节的巨大消耗。这种融合编译带来的效率提升，远非局部优化所能比拟。

这项技术的命名也颇具深意。「繁星」这个词，寄托了团队的愿景。周海涛解释说，他们希望系统里数以亿计的每一行代码，都能像夜空中的繁星一样，被极致地优化，各自闪耀出最亮的光芒。

从更宏观的视角来看，苹果 iOS 向来被认为是系统流畅的天花板，即使在非数码人群心中，这个认知也深入人心，而繁星编译器则是试图打破 iOS 对于「流畅」的唯一解释权。

周海涛认为，苹果之所以流畅，很大程度上得益于其封闭生态带来的垂直整合优势：从芯片、操作系统到开发语言（Swift），都由自己掌控，并统一使用 LLVM 这套高效的编译工具链，天然就不存在安卓的「翻译墙」问题。

OPPO 所做的，正是在一个非原生、开放的平台上，通过极其高超的软件工程技术，强行打通了 Java 到 LLVM 的链路，实现了苹果那样的「闭环」优化路径。这无异于周海涛口中「开着飞机换火箭引擎」的壮举，是在不脱离安卓生态的前提下，赢得「鱼与熊掌兼得」的优势。

03

三年豪赌：走完谷歌的未竟之路

对 Android 系统架构「开刀」，如此底层的变革，即使是对于 OPPO 这样的一线手机大厂来讲，显然也绝非一日之功。

据周海涛透露，繁星编译器项目从立项到成熟，整整花费了三年的时间，背后是一个由十几二十位顶尖编译器专家组成的核心团队，以及整个专项团队的大量资源投入。

这段漫长的研发历程中，其实 Google 作为 Android 的发源地，其实也曾在这一技术路线上做出探索：在安卓发展的早期，谷歌内部其实有过两条路线之争。其中一个团队的方向，就与今天繁星编译器的理念不谋而合。但最终，出于上市时间和生态兼容性的考虑，另一条更具通用性的技术路线「赢得了赛马」。一旦整个安卓生态在这条路上建立起来，谷歌作为平台维护者，就很难再掉头进行如此颠覆性的改变。

这恰恰是典型的「创新者窘境」：作为平台所有者，谷歌的首要任务并不是「流畅」，而是保证生态的稳定和广泛的兼容性，任何底层的巨大变动都牵一发而动全身。

而 OPPO 作为设备制造商，其核心目标是让自己的手机体验优于对手，因此有更强的动力去进行高风险、高回报的底层创新，以构筑差异化的竞争壁垒。这种商业模式和战略动机的差异，为 OPPO 创造了绝佳的机会窗口。

更让这项技术显得难能可贵的是，繁星编译器给用户端带来改变的同时，对整个应用生态的开发者完全「无感」。「无需三方适配」，这是繁星编译器最强大的特性之一。无论是微信、抖音还是其他应用，它们的开发者都不需要修改一行代码，就能直接享受到编译器带来的性能红利。这与行业里一些需要开发者专门适配新接口或新框架的底层优化方案形成了鲜明对比，保证了这项技术的普适性和即时性。

04

从冰冷数据到温热感知

一项技术最终的价值，需要通过用户的实际体验来衡量。繁星编译器带来的提升是实实在在的。根据 OPPO 提供的数据，最能体现日常体验的指标——在千元机上滑动微信信息流的帧率，从过去断断续续的 28fps，一跃提升至接近满帧的 58fps。

据更深层次的系统数据显示，整机负载平均降低了约 15%，应用启动流畅度提升 17%，稳定性提升 28%。而在最底层的核心接口（API）调用层面，性能平均提升幅度达到了惊人的 25% 至 30%。周海涛补充说，在业内，一款编译器能在底层带来超过 15% 的整体提升，就已经是了不起的突破。

为了进一步让外界感知到 OPPO 对这项技术的定位，OPPO 并没有选择在售价高昂的旗舰机上首秀，而是将其率先搭载于 OPPO A6 Pro 这样一款起售价仅 1799 元的大众机型上。用于演示繁星编译器效果。

这是一款芯片跑分仅有 40 万分左右的 A 系列手机——作为对比，今年的各家旗舰手机，跑分都已经快要突破 300 万大关。

这种「反其道而行」的做法，本身就是一次强有力的宣言。在性能孱弱的硬件上实现流畅，远比让本就强大的旗舰机更快更难，也更能证明技术的含金量。这让「流畅平权」的承诺，从一句口号变成了一个用户可以亲手触摸到的现实。

此举也悄然重塑了 OPPO A 系列「耐用」的品牌内涵。过去，提到「耐用」，人们想到的是物理层面的坚固：防水、防摔、电池续航长。而现在，OPPO 将「耐用」的定义延伸到了软件层面。

一部真正耐用的手机，不仅要能抵抗物理世界的磕碰，更要能经受住时间的考验，实现「久用不降速」。繁星编译器，正是实现这种软件层面耐用性的核心技术。通过这种方式，OPPO 试图引导消费者将关注点从冰冷的硬件参数表，转移到更关乎长久体验的软件优化上来，这无疑是在为自己打造一条更深、更宽的技术护城河。

05

结语：超越流畅本身的「技术平权」

在采访的最后，周海涛还与作者一起，回顾了繁星编译器的诞生之路。

在一个硬件日趋同质化的时代，深耕软件和系统底层，正成为厂商建立核心竞争力的终极战场。繁星编译器，正是 OPPO 在这条赛道上构筑的第一道坚固的「护城河」。

而这，仅仅是一个开始。

在访谈中，周海涛也展望了更远的未来：打通了统一的编译链路，意味着开启了无限的可能性。下一步，结合 AI 大模型，实现真正个性化的「智能编译」——让系统学习每个用户的独特使用习惯，动态地为他们最常用的功能路径进行深度优化，这已经提上了日程。甚至，在访谈中被激发出的一个新想法是，未来可以与联发科等芯片厂商进行更深度的协同设计，在繁星框架内为特定芯片进行「特调」，以压榨出更高的硬件能效。

这场始于「突突车」的「流畅探索」，最终诞生了一次对安卓架构核心的重塑。某种程度上也再次印证了一个道理：最顶尖的技术突破，往往源于为最普通的人解决最基础的问题。

当 OPPO 决定为大众机型的流畅体验负责到底时，他们也为自己赢得了通往未来的、最坚实的一张门票。因为，当夜空中的每一颗「繁星」都被点亮，整个星系的璀璨，便指日可待。

一个多月前，当我拿到影石新一代口袋相机 Insat360 GO Ultra 的时候，我身边几乎所有人都会问我一个同样的问题：

到底是在买这个品类？谁会需要一台口袋相机？

他们有的会拿口袋相机和运动相机做对比，觉得口袋相机的续航不行；或者也有用过 Ray-Ban Meta 或者其他智能眼镜的小伙伴说，口袋相机的「第一人称视角」拍摄位置和眼镜不一样，达不到「所见即所得」的效果。

一开始，作为一个对这个品类种草多年但迟迟没有下单的云玩家，我也没办法回答他们的问题。

直到在过去一个月里，我在骑行、展会、带娃等多个场景里深度使用之后，终于有了我的答案：

Insta360 Go Ultra 应该是目前为数不多能兼顾佩戴体验、操作体验以及优秀画质的品类。

当然，这需要加上一个前提，你愿意稍微花点精力去琢磨拍摄这件事。如果你是一个喜欢探索的人，那么这款「可穿戴」的口袋相机 GO Ultra，应该会为你记录生活带来一种全新的体验。

「无感穿戴式」相机

第一眼看到新一代口袋相机的时候，会觉得它跟运动相机有点像。不同的是 GO Ultra 的正面没有屏幕，以及单相机是可以直接被「抠」下来的。

拆解之后的相机分为两个部分，拓展舱最重要的功能就是通过磁吸的方式给相机充电，官方宣称 12 分钟可以充电至 80%。另外，影石在这个扩展舱的背面提供了一块屏幕。在我看来，这块屏幕最主要的作用是「交互」——方便用户设定各种模式、参数；其次也可以实时监看相机的构图。

另一部分就是单相机本体，从前几代的长条形改成了方型，有点像一个蓝牙耳机的充电盒，但是要比 AirPods Pro 还要更小。在这个方寸之间里，影石塞进了更大的 1/1.28 英寸传感器以及一枚 5nm AI 芯片，带来了更好的画质以及全新的「夜景模式」。

从左到右：Insta360 GO3、GO Ultra、AirPods Pro2 | 来源：极客公园

从参数上看，全新的 GO Ultra 单相机要比上一代的 GO 3S 重了 14g（从 39g 到 53g），但如果要形容我对 GO Ultra 的第一印象，我仍然会说：「轻」。

我个人最常见的一种佩戴方式，是把机身从拓展舱里取出，通过官方的磁吸挂绳固定在胸前。在过去 1 个多月的体验里，即便是只穿短袖，我也不会感受到这台机器在胸前有任何「拉拽」或「下坠」的感觉。

而「轻」带来的一个最直接的好处，就是相机变得更「稳」了。在跑步、骑行等运动过程中，口袋相机本体的振动幅度相较传统的一体式运动相机要小很多，所以得到的画面更稳。甚至我带着这台 GO Ultra 从岩馆里 5 米多高的岩壁上跃下，它也依然可以牢牢地吸在胸前。

所以，如果从「可穿戴」的角度评价，GO Ulra 绝对可以算得上无感且省心。

「高颜值」是 GO Ultra 带给我的第二个印象。过去，如果我们用运动相机拍摄第一视角视频，往往需要先「穿」上一堆配件，例如胸带、背带、支架、挂脖等，成为那个传说中「脑袋上长镜头的人」。如果你是一个 i 人，那么绑着这么一套设备在公共场合走来走去，想想还是蛮尴尬的。

GO Ultra 则不同，你可以把作为配件的磁吸挂绳藏在衣服里，只把这个方型的机身吸在衣服上，绝不会让你成为一个引人关注的「显眼包」。加上一点带有磨砂质感的配色，也给它在「极客范」的基础上增加了一些「时尚感」。

上个月，我带着这台 GO Ultra 去了一趟成都车展，一路上碰到我的媒体同行们有两种反馈：一种是完全忽略它的存在（我当天是黑衣服搭配上黑机器），另一种则是告诉我：「（这个机器）挺好看的，拆下来给我玩玩」。

影石 Insta360 全球品牌大使波加查 | 图片来源：Instagram

更好拍，也「难拍好」

在佩戴体验外，口袋相机 GO Ultra 在使用方式上也和传统运动相机有很大的区别。

用一句话概括就是：口袋相机「拍摄」的门槛更低更方便，但「创作」的门槛也会更高。

使用传统运动相机时，最常见的做法是先把它固定在一个特定位置上——例如自行车车把、滑雪头盔或者汽车里，然后全程保持这个机位无需调整了。

不管是一个用时 5 分钟的雪道，还是一次 2 小时左右的骑行，都是这样。因为一体式的运动相机的体积大，散热和续航能力好：最新一代的运动相机，连续录制 2 小时以上的 4K 画质都问题不大。

但口袋相机就不能这么用了。这个比 AirPods Pro 充电盒还小的本体，在兼顾了轻便和高画质的情况下，就不得不牺牲续航。因为根本塞不下那么多散热模块。在 4K25 帧的画质下，GO Ultra 实测的连续拍摄大约在 40 分钟左右。

并且，尽管可以通过拓展舱或者连接手机查看画面，但绝大多数时候，口袋相机的使用场景都是标准「盲拍」。

所以，用口袋相机进行记录或创作的用户，要做到「眼中无画，心里有画」。

最典型的例子就是著名汽车博主陈震，他广为人知的出差 vlog，都是用影石 GO 系列相机拍摄的。从出门到飞机降落，这个过程大概率不会给相机单独充电，但是只需要做好拍摄计划，在一些特定时间和场合（如停车、过安检、喝苏打水、吃牛肉面）开机，就完全不用担心续航了。这就是所谓专业创作者的「分镜意识」。

陈震带着 GO Ultra 拍摄出差视频 | 图片来源：微博

当然，对于我这样并不高频进行视频生产的用户来说，我更喜欢的是口袋相机带来的无感交互体验。在开始运动前，我只需要把 GO Ultra「穿」在衣服上，它就成为了一个随时待命的第一人称机位。一旦发现任何好玩或者好看的景，只要轻按机体——不需要掏出手机或者口袋相机，也不需要选择各个镜头和焦段——就可以在不到 1s 的时间内开始拍摄。

以骑行场景为例，当遇到爬坡或者开阔的景色时，我就会打开 GO Ultra 拍摄，等路程结束就会关机。在这种「精打细算」的操作下，某个周末我一段全程 60km 大约 4 小时的骑行，在返程时也还有足够的电量记录到美丽的晚霞。

GO Ultra 自带的麦克风效果也有些让我惊艳。在速度超过 30km/h 的时候，耳边的风声其实已经让我很难听清自己讲话的声音了。但回家导出视频后发现，相机居然很好地处理风噪并还原了人声。虽然我这次也搭配了 Insta360 最新的无线麦克风 Mic Air，但大多数场景下，我都懒得把它拿出来，因为直接用机身本体收声就够了。

作为骑行爱好者，我个人喜欢了很久的另一个功能，就是这个系列（也包括影石的运动相机系列）可以和其他设备上收集到的运动数据打通——既支持各种常见的智能或运动手表，还支持码表、功率计等更进阶的骑行设备。

更关键的是，操作过程是完全「无感」的——不需要手动对齐任何时间线，打开 App 里「仪表盘」，选择相应的设备，就可以像在赛事直播里看波加查（4 届环法总冠军，影石全球品牌大使）那样，在画面里回顾自己的速度、坡度甚至功率、踏频等信息了。

添加了实时速度、心率、能量消耗等信息的骑行画面截图 | 图片来源：极客公园

值得一提的是，尽管也有电脑端的软件，但影石似乎更希望鼓励和引导用户直接在手机 App 上进行后期操作。

而且，在手机上操作也非常方便，只需要手机和相机处在相近的环境里就可以连接了。一段差不多 15 分钟的素材，我基本半小时内就剪到一个愿意发朋友圈分享的水平，也不至于因为过于冗长复杂的后期「劝退」拍摄。

智能影像的未来：精致出片还是无感记录？

过去一个多月的时间里，我在很多场合都「佩戴」着这款 GO Ultra，也尝试着剪了运动、遛娃、工作等不同题材的片子，使用下来最大的一个感触就是：

尽管现在主流的旗舰手机仍然热衷于堆最好的摄像头，但「精致出片」并不见得就是未来记录生活的唯一解。佩戴式的「无感记录」，也一定会成为是快速成长的细分领域。

要做到「可穿戴」，常见方式就是把设备做小做轻。按照硬件产品里著名的「不可能三角」理论，性能、尺寸、续航往往只能三中选二，就必然要在性能和续航里做出取舍。

以 GO Ultra 为例，由于产品定位是一个影像产品，所以性能（也就是画质）的优先级就要高于续航。

而要做到「无感」，则是比做小更难的事。

改变交互逻辑是方法之一。口袋相机这个品类和过往相机很大的一个差别就是，尽量弱化屏幕在人机交互中的重要性。更多操作都集成在机器本体上（如轻按一键录制），或者通过语音、手势识别等进行交互。

另一种方式则是让机器本身「更聪明」，GO 系列从去年开始增加了「间隔录像」功能。而极客公园编辑部近期试过的另一款智能硬件 Looki ，可以在「间隔拍摄」的基础上，通过云端 AI 大模型，生成用户一整天的 Lifelog 生活档案，甚至能分析出用户喜欢喝什么品牌的咖啡。

多模态 AI 硬件 Looki L1：只有一个摄像头，没有屏幕 | 图片来源：Looki

当然，作为一台「相机」的 GO Ultra，和「原生多模态 AI 硬件」Looki 本身的产品定位不同，所以看起来相似的功能目标也不一样。GO Ultra 的拍摄是为了「记录」和「分享」，所以画质是第一优先级；而 Looki 的拍摄是为了让模型「看见」现实世界，所以可以通过牺牲画质换取更长的续航。

但整体看来，「智能化」一定是未来支撑无感记录的另一个重要能力。

2019 年，影石发布第一代 GO 系列相机。尽管对于大众消费者来说，可穿戴的口袋相机仍然还是一个「good to have」的选择，但它正在变得越来越受欢迎。全新一代的 GO Ultra 从 8 月 21 日开售当天就全网售罄，火爆程度超出了很多人的想象。

据极客公园了解，GO 系列如今的年收入规模，已经达到了 10 亿人民币左右的水平。

用户也用自己的创意和新产品形成呼应 | 图片来源：影石 Insta360

从产业的角度来看，创新者们在硬件的不可能三角里，通过对技术、用户需求、产业链能力的综合判断，进行取舍和决策，又让这些看起来小众的细分品类逐渐涌现出新的有趣的产品。

这正是这些新玩意最吸引我们的地方。

过去两年，AI 进步令人振奋，但对许多团队而言，真正的生产力红利并未抵达——多数应用仍停留在“聊天”的层面，难以落到业务场景与结果上。

“多维表格”被证明是降低应用门槛的一种方式。它终究只是解决了部分问题：复杂建模、自动化和跨系统打通，仍然要靠开发者。

如今，一个新玩家决定把这件事做到底。

9 月 18 日，AI Agent 赛道新成员 Teable 宣布完成数百万美元天使轮融资，投资方包括真格基金（Zhen Fund）、BV 百度风投（Baidu Ventures）与祥峰投资（Vertex Ventures）。在此之前，北美时间 9 月 16 日，Teable 已在 X 平台发布 全球首款多维表格智能体 AI Database Agent（Teable 2.0），凭借“对话式建库、生成应用、自动化流程、数据分析与批量内容生成”的一体化能力，令用户用自然语言即可完成复杂数据工作；相关帖文浏览量已超过 110 万（X 平台数据），在行业内引发关注。

Teable的创始人陈加贝，这个名字在多维表格领域并不陌生。从飞书多维表格的创始成员，到Vika维格表的联合创始人兼CTO，再到如今的Teable，他用了八年时间，三次推翻重做，只为一件事：彻底解决“大数据量 × 多人实时协同 × 易用性”这一困扰行业多年的“三元悖论”。

这一次，Teable 2.0 不仅在底层技术上突破瓶颈，更把 AI 提升为数据库的原生能力，让“对话式建库、生成应用、自动化、分析与批量生成”的一体化真正可用。

想象一下：不必写复杂 SQL，也无需拖拽繁琐组件。只要用自然语言描述业务目标，系统就能自动搭好表结构，并一键生成可上线的业务应用；发票、合同、简历 等文件可被对话式抽取为结构化数据；数据分析 也更直接，一句问话即可得到指标与可视化图表。

这套路径的关键，在于对 数据层 的重构。不同于不少“先生成前端、再补接数据库与权限”的 vibe-coding 应用，Teable 坚持“AI 原生、生成即生产”：应用直接“长”在数据库之上，读写、权限、审计与自动化在同一底座一次打通，避免“会生成但不可运营”的二次搬运。让普通人也能轻松拥有“工业级”AI能力。使得非技术人员也能用自然语言快速搭建可运行的业务场景，既可操作、又能直接解决实际问题，把AI变成人人可用的生产力引擎。

让普通人轻松拥有“工业级”AI能力

过去两年，AI 的进步令人振奋，但对许多一线团队而言，落地仍像一堵看不见的墙：工具要拼、数据在割裂、开发资源也紧缺。Teable 的做法，是把 AI 前置为数据库的原生能力，让非技术同学也能“说句人话就开干”。从零开始描述业务目标，系统即可自动生成所需的表结构与关联；随后你可以直接与数据表对话，一键生成可上线的业务应用或落地页，并与权限、审计、自动化保持同一技术底座与治理体系。发票、合同、简历等文件可被对话式抽取为结构化数据并回写到库中；分析环节无需 SQL，问一句就能得到指标与可视化。一句话概括：让一切围绕数据的工作变得极致简单，数据直达结果，告别手搓表格与多工具反复折腾。

（Teable 2.0 多维表格智能体 产品发布视频（微信视频号））

在中国市场，多维表格已被验证为企业内部最亲民的业务载体。围绕这一趋势，Teable 此次发布的“多维表格智能体”，正如创始人陈加贝所言：让普通人也能轻松拥有“工业级”AI能力。非技术人员也能用自然语言快速搭建可运行的业务场景，既可操作、又能直接解决实际问题，让真正的生产力提升在日常工作中可见、可用、可复用。

不止首个，更是世界级的 AI Database Agent

在海外市场，Airtable 被视为除 Excel 之外最具创造力的数据库/表格工具，但 AI 与业务工作流的衔接仍不够丝滑。Teable 的回答是“AI 原生、生成即生产”。不同于绝大多数vibe coding“先生成前端、再去补接数据库与权限”的路径，Teable 让应用直接长在数据库上：读写、权限、审计与自动化在同一底座里一次打通，生成即连库、生成即上线，避免了“会生成但不可运营”的二次搬运。

最直观的例子，是 CRM 一句话生成咨询落地页——在数据表内用自然语言描述意图，系统立即产出可上线页面；访客提交线索实时入库并自动给线索打标签和提供回复建议，随即触发销售跟进，这条闭环显著降低了出海团队在投放与转化上的集成成本与试错成本。

（Teable 2.0的6大核心功能之一：对话数据表建应用）

在强势对手与庞大生态面前（业界估算 Airtable 2024 年营收已超 4 亿美元），Teable 选择用工程实力与社区认同来兑现“世界级”：产品发布期登上 Hacker News 热门、GitHub Trending 日榜第一，开源仓库累计 20k Stars、预编译安装包 500k+ 下载，并入选 Runa Capital “Global OSS Top 20 Growth”。来自全球开发者的持续背书，使 Teable 的“AI 原生数据库智能体”不止是“第一个能做到”，更是在“可用、可管、可扩”维度上接近行业标杆。

三度重做多维表格，押注极致易用

很少有人会把一件推翻重做3次，Teable不仅这么做了，更突破了品类技术壁垒。

在中国市场，多维表格已被验证为企业内部最亲民的业务载体，国内大厂均在该品类上纷纷发力。但截至目前，包括全球市场内的所有多维表格产品，都受困于一个技术难题：“品类三角不可能”：大数据量 × 多人实时协同 × 易用性”无法同时成立，往往要么牺牲规模、要么牺牲协作丝滑性、要么抬高上手门槛。

Teable 自成立之初便直面这道“三元悖论”。创始人 陈加贝 从飞书多维表格到 Vika 维格表，再到 Teable，八年时间三度重做多维表格，最终打造出全球唯一在云端版本即全量开放百万级数据量的多维表格底座，并由此赢得海外用户与开发者的广泛认可。

没有摩天大楼的地基，就不可能有摩天大楼。在此基础上，才诞生了全球首个多维表格智能体 AI Database Agent，把 AI 原生 做到极致，让普通人不再“畏技术”。即便不会编程的白领，也能用自然语言完成对话式建库与建应用，让自动化与分析在同一底座一体协同；把发票/合同/简历等文件对话式抽取为结构化数据并回写台账；做分析无需 SQL，问一句就有指标与图表。这不只是“体验更好”，而是在大量场景上实现了从无到有——让极致易用与数据自主在同一产品中并行成立，把真实的生产力提升，落到团队每天的业务里。

（Teable 2.0的6大核心功能之一：对话批量文件整理）

天然企业数据自主，重视数据安全

面向企业级客户，陈加贝观察到“数据主权/数据驻留/合规可控”已成为采购决策的硬性条件。Teable 生而开源、与云端同栈同源，在此基础上提供 License-based 私有化部署：企业仅需获取 license key 便可在自有环境中完成部署，使用体验与云端一致，架构与能力“同栈同源”，用量上限取决于企业自有算力与存储资源，避免被公有云配额卡脖子。

在工程侧，Teable 以 “Easy · Reliable · Fast” 为内核，针对高并发、复杂权限、全链路审计等场景进行强化；在治理侧，提供 SSO/SAML 单点登录、RBAC 细粒度权限、审计日志、组织与空间管理 等企业级能力，确保可控、可追溯、可合规。这使得金融、制造、跨境等对数据自主与合规要求更高的行业，能够从中小团队到集团级平滑扩展，在同一产品底座上同时实现极致易用与安全可信。

未来，Teable 将开放 直连企业自有数据库 的能力，作为数据与业务之间的统一桥梁层：在不改变既有数据栈的前提下，以自然语言驱动建模、查询与流程编排，消弭中大型企业中数据库团队与业务团队的沟通断点，让数据能力被更快、更安全地转化为业务成效。

作者｜张勇毅

编辑｜郑玄

几乎是伴随着智能手机十余年前确立「人类最重要智能终端」地位的那时起，手机业界就已经形成一条不成文的共识：「旗舰机才配谈流畅」。

这种从行业深处诞生而来的共识，如今甚至也已经在很多用户心中扎根，下意识将流畅与昂贵画上等号：只有高端的处理器、巨大的内存，众多昂贵的硬件堆砌起来，才能构筑通往「丝滑」体验的唯一路径。

而对于那些占据市场绝大多数的千元大众机型，卡顿、延迟，似乎成了它们与生俱来的宿命，是一种「天经地义」的妥协。

然而，OPPO 似乎决心要打破这条法则。陈希微博上的一句「大众机型都流畅，才是真流畅」，似乎已经成了 ColorOS 16 的核心理念。

随着当高端旗舰市场的硬件竞赛边际效益递减，OPPO 将目光投向了那占据全球用户七八成的广阔市场，试图在那里建立一种全新的竞争优势——一种不依赖于顶级芯片，而是源自软件深层创新的「体验公平」。

为了落实这一挑战，是一项被内部孕育三年之久的「黑科技」——繁星编译器。它就像一场发生在安卓系统最底层的、无声的革命，目标只有一个：将曾经专属于旗舰的顶级流畅体验，真正普及为大众的标准配置。

01

源自「突突车」的流畅革命

不同于生来就是追求极限场景下性能调度的旗舰手机，不少推动千元机技术迭代的源头往往不是实验室里冰冷的数字，而是现实世界里滚烫的真实用户需求。

繁星编译器的诞生，就始于一个极其生动的场景——印度街头的「突突车」。

为了真正理解不同用户对「流畅」的定义，OPPO ColorOS 系统软件研发中心总经理周海涛和他的团队走访了全球多个国家，深入用户真实的生活场景。在印度、印尼等东南亚地区，他们发现了一个与国内截然不同的世界。这里的许多用户是蓝领工人，比如那些驾驶「突突车」的司机。他们的手机就是最重要的生产力工具，导航、接单、在等待间隙刷刷 TikTok，一切都依赖于这块小小的屏幕。

东南亚的热带气候环境对智能手机性能是极其严苛的考验：全年平均气温高达 30 多度，在夏季室外环温更是动辄 40 到 42 摄氏度。在这样的高温下，手机性能衰减是必然的，系统卡顿、点击半天没反应，成了司机们抱怨最多的问题。

对于他们而言，导航的一次延迟、接单软件的一次卡顿，都不只是小小的「体验瑕疵」，而是直接影响生计的问题。

这次调研让 OPPO 团队对「流畅」这个词产生了全新的理解：流畅并非只有一个标准答案。对于购买高端旗舰的用户来说，他们追求的是「丝滑」，是打开应用时优雅的回弹动画，是切换界面时「赏心悦目」的视觉享受。这是一种关乎体验品质和情感共鸣的流畅。

但对于像那位「突突车」司机这样的用户而言而言，他们所需要的是「快」有着截然不同的定义：他不需要华丽的过场动画，他要的是点击导航后地图立刻出现，要的是在多个应用间切换时毫不拖沓。这是一种比起旗舰手机用户常见的「丝滑」，更关乎核心功能和使用效率的流畅。

鲜明的需求反差，构成了整个项目的原点和最根本动机。意识到仅仅让旗舰机变得更快，已经不足以服务好智能手机最广大的用户群体，是推动解决这一问题的第一步。

OPPO 内部为此成立专项，由周海涛亲自挂帅。其目标不再是锦上添花，而是要去解决一个困扰行业多年的根本性难题：如何在有限的硬件上，为最广大的用户提供稳定、可靠、快速的基础体验。

许多厂商面对这个问题，选择的路径是妥协，比如 Google 官方面对这样的问题，解法是推出功能删减版的 Android Go 系统。但 OPPO 的实地调研告诉他们，用户想要的不是一个「阉割版」的系统，他们想要的是完整的体验，并且希望这套体验能在任何严苛的环境下都稳定运行。

这种源自用户最朴素需求，让研发团队最终放弃了在系统表层修修补补的念头，转而向更深、更底层的架构开刀。

02

为安卓换上「火箭引擎」

要深度解析 OPPO 的解决方案，首先需要了解安卓系统一直以来存在的「性能高墙」。

在传统的安卓架构中，应用开发者使用的 Java 代码，与最终驱动硬件的底层 C/C++ 代码之间，隔着一个名为 ART（Android Runtime）的虚拟机。这就像一个「多层翻译」系统：Java 代码的指令需要先被虚拟机「翻译」一次，才能传递给底层代码去执行。

这个过程不仅效率低下，而且信息在层层转手中容易失真。周海涛解释说，Java 语言本身是「通用型」的，它不像 C 语言那样对 CPU 有着「专属」和深刻的理解。行业测试数据显示，这种架构设计导致的算力浪费可能超过 30%。这道「墙」的存在，使得上层应用的优化意图很难精准传达到硬件层面，导致了「算力空转但卡顿依旧」的尴尬局面。

繁星编译器的出现，就是要彻底推倒这堵墙。

在采访中，周海涛用了一个比喻作解释：在编译技术领域，有一个被公认为最先进、最高效的工具链叫 LLVM，它就像一台「火箭引擎」，动力极其强劲。然而，在安卓的世界里，这台引擎过去只能给底层的 C/C++ 代码使用。上层的 Java 代码，只能用一台相对普通的引擎。而 OPPO 这次做的，就是为 Java 代码也装上这台「火箭引擎」。

这项被技术文档称为「跨级（液态）转译技术」的突破，其核心是将 Java 代码、虚拟机逻辑和原生 C 代码，全部翻译成同一种能被 LLVM 理解的「底层语言」。如此一来，原本需要在不同语言层之间来回传递的指令，现在可以在一个统一的框架内进行协同优化。

这就带来了「1+1 远大于 2」的效果，也就是周海涛向笔者介绍另一个新技术——「跨级融合编译」。

在过去，系统对 Java 代码的优化和对 C 代码的优化是相互隔离的，就像两条独立的流水线。而现在，因为它们「说」的是同一种语言，编译器得以洞察一个操作指令的完整生命周期——从用户在屏幕上的点击，到最终 CPU 执行的具体任务——并对整个路径进行全盘优化。比如，过去一个动画的每一帧展开，都需要在 Java 层和 C 层之间来回传递四次信息；而现在，Java 代码可以直接与底层 C 代码「对话」，减少了中间环节的巨大消耗。这种融合编译带来的效率提升，远非局部优化所能比拟。

这项技术的命名也颇具深意。「繁星」这个词，寄托了团队的愿景。周海涛解释说，他们希望系统里数以亿计的每一行代码，都能像夜空中的繁星一样，被极致地优化，各自闪耀出最亮的光芒。

从更宏观的视角来看，苹果 iOS 向来被认为是系统流畅的天花板，即使在非数码人群心中，这个认知也深入人心，而繁星编译器则是试图打破 iOS 对于「流畅」的唯一解释权。

周海涛认为，苹果之所以流畅，很大程度上得益于其封闭生态带来的垂直整合优势：从芯片、操作系统到开发语言（Swift），都由自己掌控，并统一使用 LLVM 这套高效的编译工具链，天然就不存在安卓的「翻译墙」问题。

OPPO 所做的，正是在一个非原生、开放的平台上，通过极其高超的软件工程技术，强行打通了 Java 到 LLVM 的链路，实现了苹果那样的「闭环」优化路径。这无异于周海涛口中「开着飞机换火箭引擎」的壮举，是在不脱离安卓生态的前提下，赢得「鱼与熊掌兼得」的优势。

03

三年豪赌：走完谷歌的未竟之路

对 Android 系统架构「开刀」，如此底层的变革，即使是对于 OPPO 这样的一线手机大厂来讲，显然也绝非一日之功。

据周海涛透露，繁星编译器项目从立项到成熟，整整花费了三年的时间，背后是一个由十几二十位顶尖编译器专家组成的核心团队，以及整个专项团队的大量资源投入。

这段漫长的研发历程中，其实 Google 作为 Android 的发源地，其实也曾在这一技术路线上做出探索：在安卓发展的早期，谷歌内部其实有过两条路线之争。其中一个团队的方向，就与今天繁星编译器的理念不谋而合。但最终，出于上市时间和生态兼容性的考虑，另一条更具通用性的技术路线「赢得了赛马」。一旦整个安卓生态在这条路上建立起来，谷歌作为平台维护者，就很难再掉头进行如此颠覆性的改变。

这恰恰是典型的「创新者窘境」：作为平台所有者，谷歌的首要任务并不是「流畅」，而是保证生态的稳定和广泛的兼容性，任何底层的巨大变动都牵一发而动全身。

而 OPPO 作为设备制造商，其核心目标是让自己的手机体验优于对手，因此有更强的动力去进行高风险、高回报的底层创新，以构筑差异化的竞争壁垒。这种商业模式和战略动机的差异，为 OPPO 创造了绝佳的机会窗口。

更让这项技术显得难能可贵的是，繁星编译器给用户端带来改变的同时，对整个应用生态的开发者完全「无感」。「无需三方适配」，这是繁星编译器最强大的特性之一。无论是微信、抖音还是其他应用，它们的开发者都不需要修改一行代码，就能直接享受到编译器带来的性能红利。这与行业里一些需要开发者专门适配新接口或新框架的底层优化方案形成了鲜明对比，保证了这项技术的普适性和即时性。

04

从冰冷数据到温热感知

一项技术最终的价值，需要通过用户的实际体验来衡量。繁星编译器带来的提升是实实在在的。根据 OPPO 提供的数据，最能体现日常体验的指标——在千元机上滑动微信信息流的帧率，从过去断断续续的 28fps，一跃提升至接近满帧的 58fps。

据更深层次的系统数据显示，整机负载平均降低了约 15%，应用启动流畅度提升 17%，稳定性提升 28%。而在最底层的核心接口（API）调用层面，性能平均提升幅度达到了惊人的 25% 至 30%。周海涛补充说，在业内，一款编译器能在底层带来超过 15% 的整体提升，就已经是了不起的突破。

为了进一步让外界感知到 OPPO 对这项技术的定位，OPPO 并没有选择在售价高昂的旗舰机上首秀，而是将其率先搭载于 OPPO A6 Pro 这样一款起售价仅 1799 元的大众机型上。用于演示繁星编译器效果。

这是一款芯片跑分仅有 40 万分左右的 A 系列手机——作为对比，今年的各家旗舰手机，跑分都已经快要突破 300 万大关。

这种「反其道而行」的做法，本身就是一次强有力的宣言。在性能孱弱的硬件上实现流畅，远比让本就强大的旗舰机更快更难，也更能证明技术的含金量。这让「流畅平权」的承诺，从一句口号变成了一个用户可以亲手触摸到的现实。

此举也悄然重塑了 OPPO A 系列「耐用」的品牌内涵。过去，提到「耐用」，人们想到的是物理层面的坚固：防水、防摔、电池续航长。而现在，OPPO 将「耐用」的定义延伸到了软件层面。

一部真正耐用的手机，不仅要能抵抗物理世界的磕碰，更要能经受住时间的考验，实现「久用不降速」。繁星编译器，正是实现这种软件层面耐用性的核心技术。通过这种方式，OPPO 试图引导消费者将关注点从冰冷的硬件参数表，转移到更关乎长久体验的软件优化上来，这无疑是在为自己打造一条更深、更宽的技术护城河。

05

结语：超越流畅本身的「技术平权」

在采访的最后，周海涛还与作者一起，回顾了繁星编译器的诞生之路。

在一个硬件日趋同质化的时代，深耕软件和系统底层，正成为厂商建立核心竞争力的终极战场。繁星编译器，正是 OPPO 在这条赛道上构筑的第一道坚固的「护城河」。

而这，仅仅是一个开始。

在访谈中，周海涛也展望了更远的未来：打通了统一的编译链路，意味着开启了无限的可能性。下一步，结合 AI 大模型，实现真正个性化的「智能编译」——让系统学习每个用户的独特使用习惯，动态地为他们最常用的功能路径进行深度优化，这已经提上了日程。甚至，在访谈中被激发出的一个新想法是，未来可以与联发科等芯片厂商进行更深度的协同设计，在繁星框架内为特定芯片进行「特调」，以压榨出更高的硬件能效。

这场始于「突突车」的「流畅探索」，最终诞生了一次对安卓架构核心的重塑。某种程度上也再次印证了一个道理：最顶尖的技术突破，往往源于为最普通的人解决最基础的问题。

当 OPPO 决定为大众机型的流畅体验负责到底时，他们也为自己赢得了通往未来的、最坚实的一张门票。因为，当夜空中的每一颗「繁星」都被点亮，整个星系的璀璨，便指日可待。