相信你也有过屏幕被陌生人偷瞄的尴尬。

为了隐私，大家往往只能贴上防窥膜，代价是屏幕瞬间暗沉、画质受损，极易让眼睛疲劳。

今天凌晨，三星正式召开 Galaxy 全球新品发布会，交出开年旗舰答卷 Galaxy S26 系列，作为 2026 年手机圈的第一波重头戏，尤其是 S26 Ultra 拿出的最大升级点出人意料地接地气，解决了一个极其普遍的日常烦恼：防偷窥。

爱范儿也在现场，第一时间上手体验了这台新机。

世界首个「隐私屏」，用技术防偷看

在这台机身的屏幕上，三星推出了名为隐私屏幕（Privacy Display）的技术，顾名思义，它能让屏幕只朝固定角度显示信息，一旦视角偏离，屏幕将会呈现黑色，帮助你屏蔽周围的视线。

看到这里，有的人就会问了：

这不是防窥膜吗？

没错，它和我们熟悉的防窥贴膜看起来是一样的效果，但传统的防窥贴膜主要依靠内部排列极其细密的黑色光栅，只有正对着手机时，眼睛才能接收到垂直透出的光线，但这种方案的缺点也很明显——透光率和亮度都会急剧变低、有细密条纹干扰的屏幕容易让眼睛疲劳。

而三星的隐私屏幕，是让屏幕自己在硬件层面控制光线。这项技术脱胎于 2024 年 MWC 上展出的 Flex Magic Pixel。通过在屏幕基板上分别蒸镀【广视角像素】和【窄视角像素】。

S26 Ultra 可以在系统设置里实现两档强度的硬件防窥，从爱范儿现场的上手来看，第一档强度会对屏幕做个大概限制，从旁边看过去只有模糊的轮廓，而如果把火力开到最大，屏幕的视场角会被死死限制在左右 45 度以内，旁边的人看过来只能看到一片死寂的暗色。

既然是硬件层面的可控反馈，就意味着这个功能还有软件加持的想象空间——由于在单颗像素的层面进行控光，隐私屏幕可以实现「局部遮蔽」。比如在拥挤的地铁上看手机，屏幕上只有通知弹窗或者来电信息的一小块区域会瞬间进入防窥模式。整体反黑，局部防窥，想开就开，关掉时丝毫不影响这块顶级屏幕原本的通透感。

物理遮蔽光线，永远比纯靠前置摄像头识别人脸去隐藏通知或是干脆贴上物理的光栅防窥膜来得更彻底。这项技术一旦铺开，那些劣质防窥膜大概率会被彻底扫进历史的垃圾堆。

顺带一提，在各家都在普及 1.5K 屏以换取续航的今天，S26 Ultra 依然坚守着 2K 分辨率。不过为了塞下更复杂的传感器，前置挖孔的面积相比上一代变大了些，位置也略微下沉。那些高喊着「无 2K 不旗舰」的硬核玩家，在 2026 年几乎只剩下这一个选择了。

猎户座重返赛场，AI 再引外援

在屏幕之外的核心配置上，S26 系列毫无悬念地搭载了定制版骁龙 8 Elite Gen 5 for Galaxy，但也有消息称，时隔多年，凭借着全新 2 纳米 GAA 工艺和 AMD RDNA4 架构的加持，最新的 Exynos 2600 处理器将在韩版 S26 标准版上重出江湖。

从之前泄露的跑分来看，这颗芯片终于在光追和综合性能上重新站回了可以和高通正面掰手腕的擂台上。

在核心参数外，AI，依旧是 Galaxy S26 系列的重头戏。在发布会开场，三星就宣布了 Galaxy AI 进一步深入系统，并强调三星理解的 AI，有三个要点：

• 普及性
• 开放性
• 安全性

经过这三个方面的结合，三星认为 AI 应该成为手机上的基础工具，最终目的，是让其进化为智能体，这也是三星为 Galaxy S26 系列贴上的最贴合时代，也最重要的标签——Agentic AI 手机。

Agentic 的具体表现，是更为聪明、且可以主动介入你的动作——

Google Gemini 现在支持任务自动化功能。在三星 Galaxy S26 上，用户可以向 Gemini 发出提示，比如「帮我叫一辆车去美术馆」，随后 Gemini 就会在用户的设备上通过虚拟窗口启动程序，并在后台逐步完成过程。

如果在执行过程中遇到选项，它会停止并让用户接管，整体操作体验和豆包手机差不多。

除此之外，在好友向你索取上周末的照片时，Galaxy AI 可以免去用户翻找相册的烦恼，直接将符合时间条件的照片推送到你眼前。

外版的 Galaxy S26 系列两年前与 Gemini 合作达成的识别功能也更进一步，支持识别多个对象；还引入了 Perplexity 搜索引擎能力，新版 Bixby 现在的交互显得前所未有的聪明，可以更高效地搜索你想要的信息。

当年那个只会讲冷笑话的语音助手，终于进一步靠近能够理解复杂语境的赛博管家，再换个比喻，也可以说这也是海外首款「豆包手机」。

影像方面，S26 Ultra 维持了 2 亿像素主摄、5000 万超广角、1000 万 3 倍加上 5000 万 5 倍长焦的组合。表面上看参数没变，但从爱范儿现场的上手观察，S26 Ultra 的长焦端，光孔变成了圆形，具体表现可以等待我们进一步实测。

值得一提的是，整场发布会，都由 Galaxy S26 Ultra 直播拍摄。

在依旧稳定的影像上，AI 带来了一些新体验——在 AI 的帮助下，用户可以轻松转换照片的风格，无论是水彩还是 3D 风格都不在话下；也可以用 AI 修复被朋友吃掉的蛋糕；但最有趣的，属于元素拼贴——你可以将另一张图的小狗放进一张合影中，只需要用简单的自然语言告诉 AI 你想怎么抱着它，就可以轻松获得结果。

至于续航，三星 Galaxy S26 Ultra 配备了 5000 毫安时电池，好消息是，45W 的祖传快充终于退休了，S26 Ultra 首次支持最高 60W 的充电功率，回血速度有了实质性的改善；但坏消息是，YTECHB 报道，从尚未公布的欧盟标签及电池续航评级显示，三星 S26 系列的电池健康度，会在 1200 次充电后降低到 80%，前代的数据则是 2000 次充电才会降低到 80%。

好手感回归，但设计更保守了

内部配置在暗暗较劲，S26 系列的外观却选择了「退让」。

前两代被视作高端标配的钛金属中框，在 S26 系列上悄悄退场，换回了熟悉的铝合金。抛开营销层面的高级感不谈，铝合金在机身散热、重量控制和加工精度上，其实能提供更扎实的日常握持体验。只不过，iPhone 17 Pro 系列在换回铝合金后，抗击打能力收到大量用户的质疑，「珠玉在前」，S26 系列上铝合金机身的抗摔能力也需要进一步测试。

随着中框材质变化的，是整机边缘的设计语言改变，S26 Ultra 的机身 R 角进一步变大，边框过渡变得圆润，终于不再像前两代那样，握在手里仿佛握着一块硌手的切菜板。

但手感上的回归，往往需要付出一些代价。

从爱范儿现场上手来看，由于机身倒角的倒逼，位于左下角的 S-Pen 笔尾现在从边框微微凸起了一截。并且，这是近十年来第一款带有明确正反面限制的带笔机型，如果左右调转，虽然还能正常插进去，但会在边框上凸出一个小三角。

在机身内部寸土寸金的当下，S-Pen 近两年的处境确实有些尴尬：先是失去了蓝牙，如今又告别了左右反插。在实用主义和外观设计的双重挤压下，这根超大杯的标志性触控笔，似乎不可避免地一直在妥协。

但这其实是种错觉，在 Galaxy S26 系列上，期待中类似 iPhone 的 Qi2.2 磁吸充电并没有出现。原因很简单——物理学不存在奇迹。内置的强磁体依然会严重干扰 S-Pen 的电磁感应层。

在迎合大众的磁吸充电和这支笔的底层体验之间，三星毫不犹豫地选择力保继承自 Note 系列的灵魂体验。

转到机身背面，过往标志性的独立镜头排列不见了。S26 全系向自家的折叠屏老大哥 Z Fold7 看齐，老老实实加回了一个带有中岛的模组，这个设计见仁见智，个人觉得没有往代那么干净利落，但在这个各家厂商都在手机背面背着一个巨大奥利奥或者滚筒洗衣机的年代，S26 Ultra 反倒成了市面上为数不多的、正常单手握持时食指能够舒舒服服安放，而不会频繁摸到镜头的旗舰。

此外，三星 S26 系列国行全系支持双实体卡槽，同时支持 eSIM，共推出六款配色，分别为幽夜紫、映雪白、旷宇黑、浅云蓝，以及两款三星直销平台专属色的绯霞金与镜月银。

在手机介绍大致结束后，三星还在本场发布会上发布了新一代的无线耳机——Galaxy Buds 4 与 Galaxy Buds 4 Pro。

简单来说，这次更新让耳机佩戴更舒适、支持 24-bit/96kHz 高解析音频；三星还研发了基于深度神经网络（DNN）技术，清晰捕捉声音细节，再通过超宽频（SWB）技术还原语音信号，进一步屏蔽嘈杂环境中的噪音；同时支持 AI 驱动的翻译功能（需使用 Galaxy AI），并搭载了 AI 助手，只需用自然语言，就可以与手机进行交互（同样需要 Galaxy AI）。

而对于 Galaxy Buds 4 Pro 来说，除了以上的特征，Buds 4 Pro 改为了入耳式，还搭载了新升级的双路扬声器系统和双功放功能，呈现更通透均衡的高保真音质，两者均支持主动降噪。

Galaxy Buds 4 与 Galaxy Buds 4 Pro 售价分别为 1399 元与 1899 元。

在手机不能缺席的未来，三星给出的答案

目光转回手机，今年 S26 系列的背后，其实藏着一段颇为滑稽的内部博弈。

关注半导体供应链的朋友都知道，过去一年内存颗粒的价格一路狂飙。这在三星内部造就了一个奇特的景象：负责生产颗粒的半导体部门赚得盆满钵满，而负责造手机的移动通信部门却深陷成本上涨的泥潭。俗话说亲兄弟也要明算账，Galaxy S26 系列大容量版本不可避免地迎来了溢价：

• 三星 Galaxy S26，仅提供 12GB + 256GB 版本，售价为 6999 元
• 三星 Galaxy S26+，提供 12GB + 256GB / 512GB 两个版本，售价分别为 7999/9599 元
• 三星 Galaxy S26 Ultra，提供 12GB + 256GB/512GB 两个 12GB 版本，售价分别为 9999/11599 元
• 三星 Galaxy S26 Ultra 16GB+1TB 顶配版，售价为 13999 元

如果将 iPhone 发布的 2007 年视为智能手机的元年，那么到今天，已经狂奔了近二十年。

手机的创新速度，随着手机形态的挖掘和现有科技的限制，大大降低，这个社会与行业的共识已经基本形成。在现有的产品形态下，指望智能手机还能像早期那样，掏出接踵而至的大创新，几乎是不切实际的幻想。

另一边，AI 浪潮愈演愈烈，各种形态新奇的 AI 硬件试图上位，但至今也没有哪个设备能证明自己能替代手机，成为下一个版本的标准答案。

在目光可及的未来里，智能手机依旧是每个人的必需品，那么接下来，手机的答卷，该怎么答？

带着这样的问题，我们再转头看看刚刚发布的三星 Galaxy S26 系列——它的影像或许没有国内大厂在特定场景下那么激进抢眼，但胜在整体素质依然稳健；OneUI 的本地化虽然还有进步空间，但日常用起来也不拖后腿；最重要的是，三星在系统级 AI 的布局上来得非常早，直接拉来了 Gemini 和 Perplexity 强强联手，早早抢占了先机。

尤其 S26 上面的最新版 Bixiby，在新模型的加持下也获得了帮你操作手机的能力，点外卖、叫车、订酒店、电商比价下单，统统都是【信口拈来】。

可以说，这是一台没有明显短板，基础很扎实的水桶机，而三星的回答，就是在参数卷进边际效应递减的死胡同、影像只剩下喜好而无客观差距的时代，在扎实的产品基础上，打造类似于隐私屏幕这样瞄准微小痛点，更聚焦、更人文的创新。

谁也无法断言未来，但颠覆发生之前，我们依然需要一台更好用的手机。

三星 Galaxy S26 系列，就是这样的产品。

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在苹果传奇创始人史蒂夫 · 乔布斯 71 岁诞辰之际，史蒂夫 · 乔布斯档案馆发布了一个文集——《给年轻创作者的信》（Letters to a Young Creator）。

这个文集可谓是众星云集，齐聚了近 30 位商业、设计、科技等领域领军人物，如苹果现任 CEO 蒂姆 · 库克、前苹果首席设计师乔纳森 · 艾维、日本建筑师安藤忠雄、德国设计师迪特 · 拉姆斯，等等。他们以「给年轻创作者一封信」的形式，分享了各自创造、设计、人生的深刻洞见。

这个文集的名称也颇有巧思——致敬德国诗人里尔克《给一个年轻诗人的信》，这也是乔布斯生前最喜欢的读物之一。

美国慈善家、乔布斯的遗孀劳伦 · 鲍威尔 · 乔布斯，为整部文集写了一则非常具有智慧和启发性的引言，其中她提到了里尔克的一个金句：

此刻，请你活在问题之中。或许有一天，在你未曾察觉之时，你已渐渐走入答案。

无论你是不是一位创作者，只要你怀揣着对于工作、学习乃至人生的疑问，我相信都能从这些分享者的箴言和思考中，获得一点启迪。

文集内容非常长，我们选取了几位重要的代表人物，摘录了其中部分内容进行分享。

整部文集可以在乔布斯档案馆以及苹果图书商店免费获取，官网地址：https://stevejobsarchive.com/publications

苹果 CEO 蒂姆 · 库克：相信自己的力量

我永远不会忘记第一次与乔布斯的谈话。当时苹果正在谷底挣扎，史蒂夫试图扭转局势。很多人怀疑公司能否存活。有人警告我，加入苹果的风险巨大。

但当史蒂夫开口说话，我心中的犹豫瞬间消散。我从未见过如此充满激情与愿景的人。他谈论未来——科技将释放人类创造力与潜能，以连结与提升我们的方式，甚至超出他的想象。为此，他需要一群充满好奇心的人，为超越自身的目标而努力。我知道我必须加入。

在史蒂夫身上，我找到了导师。他激励我成长与自我挑战。加入苹果，对我来说不是换了一份工作，而是找到了使命。这是我做过最重要的决定。

当你们开启职业生涯，你们也会面临选择。你们正处在一个技术突破不断涌现的时代，新路径与新机会正在展开。

这令人兴奋，也可能令人恐惧。如何知道该走哪条路？如何确认自己做出正确选择？

如果能给你带来安慰，请记住：许多成功人士在你们这个年纪，也并不知晓答案，这没有关系。我学到的一点是：未来不可预测。与其问「会发生什么？」，不如问「当它发生时，我会成为什么样的人？」

我希望你们能成为在工作中追寻意义的人，成为理解为世界做有意义之事之美的人。去寻找点燃你热情的人吧，守护你内心的好奇火焰。

最重要的是，不要怀疑你们拥有成就非凡之事的能力。而实现它的唯一方式，是与他人共同完成。

我相信你们。

前苹果首席设计师乔纳森 · 艾维：创造美的事物

自从他的悼词之后，我没有再公开谈论我与乔布斯的友谊、冒险与合作。我从未去读那些铺天盖地的故事、讣告，或那些奇怪的误读如何被写进「传说」。

我爱乔布斯看世界的方式，他的思考方式美得惊人。他无疑是我见过最具探究精神的人。他的好奇心不是零散或随意的，也不依赖既有知识或专长，而是凶猛的、充满能量的、不安分的。他以明确的意图与严格的训练来实践好奇心。

很多人天生会更好奇。我相信，经过传统教育，或在多人环境中工作之后，好奇心反而成了一种需要意志与纪律的决定。

好奇心会逼着我们学习。而对史蒂夫来说，想学习远比想证明自己正确更重要。

好奇心把我们连在一起。它构成了我们快乐且高效合作的基础。我想，它也缓冲了我们对「做一件可怕的新事物」的恐惧。

史蒂夫很在意自己思考的性质与质量。他对自己期待极高，并努力让思考具有罕见的生命力、优雅与纪律。他的严苛与韧性把标准抬到了令人眩晕的高度。

然而，当想法逐渐成长为点子——无论多么试探、多么脆弱——他都会意识到这是神圣之地。他对创作过程有深刻理解与敬畏。他明白，创作应当获得罕见的尊重——不仅是在想法很好或条件很便利的时候。

想法是脆弱的。如果它们已经被彻底解决，那就不再是想法，而是产品。要不被新想法带来的问题吞没，需要一种坚定的努力。问题很容易被清楚说出、被理解，它们会夺走氧气。史蒂夫会把注意力放在想法本身上，哪怕它不完整、甚至看似不太可能。

现在，比任何时候我都更怀念史蒂夫那种独特而清澈的清晰感。超越想法与愿景本身，我怀念的是他那种能够为混乱建立秩序的洞见。

这和他「擅长表达」的传奇能力无关，却与他对简单、真实与纯粹的执念有关。

归根结底，我相信这反映了驱动他的底层动机。他没有被金钱或权力分散注意力，而是被一种更直接的愿望驱动：以具体可见的方式，表达他对人类物种的爱与欣赏。

他真的相信，当我们做出有用、赋能且美的事物，我们是在表达对人类的爱。

我对你、也对我自己的真诚期望是：我们用创造美的事物来证明我们对人类的欣赏。

日本建筑大师安藤忠雄：不存在唯一正确答案

致年轻的创作者们，

被时代的动荡吞没之际，

请去寻找那些不变的、或不应改变的事物：

那就是人类文化的本质。

这就是我对建筑的理解。

从不存在唯一正确答案。

对话越是极端、越是不妥协，

内心承受的挣扎越是艰难，

建筑的生命力便越发强大。

致年轻的创作者们，

生命的本质不在聚光灯之下，

而存在于阴影中的挣扎时刻，

当你朝远方的光努力前行之时。

请不要失去对那束光的凝视。

德国工业设计师迪特 · 拉姆斯：做得更少，但更好

多年前，我把自己在创作工作中的经验与对产品设计的态度，总结为十条原则（十诫）。我认为它们在今天依然有效：

• 好设计是创新的
• 好设计让产品有用
• 好设计是审美的
• 好设计让产品易于理解
• 好设计是不张扬的
• 好设计是真诚的
• 好设计是耐久的
• 好设计到最后一个细节都是一致的
• 好设计是环保的
• 好设计是尽可能少的设计

不过，这些原则并非不可更改。每一代人都应重新审视它们，并在必要时修改、补充。把它们当作你工作的心理指南。

把自己看作不仅是人们及其需求的倡导者，也要成为我们星球的倡导者。

「为无思考消费做无思考设计的日子已经结束。」我多年前这样写过。遗憾的是，这个愿望至今仍未实现。我把这个愿望传递给你：做得更少，但做得更好。

苹果广告大师李 · 克劳：不做「正确的事」

李 · 克劳是和乔布斯长期合作的广告总监，他帮苹果制作了《1984》和《不同凡想》（Think Different）两条经典广告。

关于如何拥有并推销一个大胆想法，可以这样理解：

不要做「正确的事」。

「正确的事」在会议上听起来很好，在图表上看起来完美。

「正确的事」能安抚焦躁的情绪，让所有人都能达成共识。

「正确的事」足够好。

但正如我们公司 T 恤印着的：

「足够好，并不够好。」

要像躲瘟疫一样躲避「正确的事」。

那我是在建议你做错误的事吗？

当然不是。去做勇敢的事。

做那件让你睡不着觉的事，那件充满未知的事，那件一会儿显得荒谬、一会儿显得天才的事。那才是你应该做的。

追逐它，不要放手。去做那件颠覆的事，那件掀翻现状的事，那件不仅挑战现状，而是重塑它的事。你可以做到。

做不做「正确的事」是一种选择，是否选择颠覆也是一种选择。

我建议你选择勇敢。

迪士尼 CEO 鲍勃 · 艾格：创造本质上是冒险

由于皮克斯和 iPod 的关系，乔布斯与迪士尼 CEO 鲍勃 · 艾格有过多次合作和交流，两人关系十分友好，乔布斯还曾经邀请艾格作为苹果发布会的神秘嘉宾。

创造力，在它最巅峰、最纯粹的形态中，是人类全情投入、卓越执行，以及某些时刻运气加持的结晶。

同样重要的是，我们必须意识到：创造力无法被简化为数学或科学问题。算法与数据永远无法告诉我们「应该创造什么」。在这个被数据淹没的时代，我们很容易想让它回答所有创意上的问题。但它不会——因为它做不到，我们也不该这样要求。

对创意决策进行事后揣测，是一件危险的事。要从创作中的失误中学习，但不要反复追问「为什么当初要这么做」。更好的问题是：「怎样可以做得更好？」

最后，畏惧风险，等同于扼杀创造力——因为一切真正的创造，本质上都是一次冒险。

愿你们的好奇心，成为这段旅程的燃料。愿它为你们带来源源不断的探索、激动与满足。

美国作家莫娜 · 辛普森：做最好的自己

莫娜 · 辛普森是一位美国小说家，代表作《在别处》《凡人》等。她还有两个特殊身份：《辛普森一家》中母亲的角色原型，以及史蒂夫 · 乔布斯的胞妹。

给年轻作家的信：

最重要的事情，其实非常简单：养成每日练习的习惯。艺术不是一个项目，不是一门生意，甚至不只是职业。艺术是一种生活。

我的一位老师曾经建议：如果你能想象自己去做任何别的事，那你或许应该去做那件事。

因为创作这条路，只属于那些无法以别的方式生活的人。

没有什么固定公式；有人在黎明时分状态最佳，有人则在夜深人静时灵感最盛。

每天早起，开始写作。你每天做什么，你就成为什么。

要明白：这是一场漫长的游戏。

开始弄清楚，你要如何进行持续自我教育。

你的教育不仅在写作本身，也在阅读那些前人留下的作品。学会深度而高效地阅读。

培养你的判断力。但不要让这种审美的精细，阻止你继续创作新的作品。

试着与他人建立共同体。这将是你的一生。想办法去享受它。组建读书会，创办文学杂志，发起朗读活动。

不要让那种「我还不够好」的抑郁情绪吞没你，耗掉一段又一段生命。因为每次从这种低谷走出来，你都会发现自己又回到了起点。多去生活，多去写作。

避免排名与比较。我或许更愿意成为贝克特或卡夫卡，但充其量，我也只能成为一个不错的模仿者。你能成为的最好状态，只能是成为最好的自己——那才是值得追求、值得发现的。而这，从根本上说，与别人正在做什么毫无关系。

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2026 年，可以说是 Mac 的一个大年。

彭博社报道，除了有望下周亮相的 M5 Pro、M5 Max Mac 新品，以及全新入门款 MacBook，苹果已经将全新 M6 MacBook Pro 提上日程，预计将于今年年底发布。

虽然先进的 2nm 制程工艺值得期待，但 M6 MacBook 更大的亮点，在于焕然一新这个模具——更轻薄，OLED 屏幕，灵动岛，以及「违背祖训」的触控屏。

时隔五年，MacBook Pro 大升级

根据彭博社爆料，苹果两款新 MacBook Pro 的代号为 K114、K116，预计覆盖 14 英寸和 16 英寸的型号。

比起全线推广，更大的可能性是和 M1 Pro/Max 时期类似，M6 Pro、M6 Max 这些高端型号的 MacBook Pro 率先换用新模具，M6 基础款继续沿用现有的设计，几年后再逐渐下放。

当前的 MacBook Pro 采用 mini-LED 面板和前置摄像头的「刘海」设计，新款预计将升级为 OLED 面板，并在顶部中央加入围绕摄像头打孔构建的灵动岛结构。与 iPhone 类似，灵动岛不仅承载前置摄像头，也将承担通知、媒体控制、实时信息展示等功能，并支持第三方应用交互。

彭博社透露，MacBook Pro 的 OLED 屏幕将对标 iPad Pro，意味着 MacBook Pro 很有可能会同样采用双层 OLED 技术，亮度和能耗表现都会更出色。

而根据分析师郭明錤，MacBook Pro 将采用 on-cell 触控屏幕，而不是全贴合的「in-cell」。

在最新的 macOS 26 系统，已经引入了 Mac 状态栏显示 iPhone 「实时活动」卡片的功能，想必未来也是在为「Mac 上岛」铺路；而「液态玻璃」界面图标留白增加、控制中心滑块变大等调整，均呈现出更友好的触控尺度，也被认为是为触控做铺垫。

甚至「灵动岛」本身，也是一个完全触控交互的功能特性，用鼠标反而还有点不太自然。

不过，苹果并不打算将 MacBook Pro 定位为 iPad 替代品。触控只是新增输入方式之一，而非「触控优先」。

新系统将根据用户操作方式，在触控与传统光标点击之间动态切换界面逻辑。例如，手指点击按钮时，界面会在触点周围弹出更适合触控的菜单；菜单栏项目也会在触控场景下放大，便于手指选择。

常见操作如滚动、缩放图片与 PDF 文件，将获得与 iPhone、iPad 类似的流畅触控体验。但苹果不会强化触控打字能力，MacBook Pro 将保持全键盘设计和大触控板体验。

那么问题来了，一台能触控 MacBook，能带来什么样的价值？

触屏 MacBook 是必然会到来的产品

触屏 MacBook 的设计向来饱受争议，其中最旗帜鲜明的反对者，就是苹果公司的创始人——史蒂夫·乔布斯。

当年，乔布斯曾直接否定了「触控 MacBook」的可能性，他认为触控技术不太适合用在笔记本屏幕这种垂直放置的触控界面，用户需要一直举起手臂使用，很快就会疲劳。

还有另一个问题，我相信大部分 Mac 用户都不喜欢别人用手指戳自己的电脑屏幕。MacBook 屏幕的「娇气」几乎可以和它的高素质齐名。如果直接频繁触碰屏幕，很容易对表面涂层造成损伤。

而 MacBook 那个比鼠标还好用的触控板，不仅基础的拖动点击都指哪打哪，还支持各种实用的手势，某种程度也承担了触控屏的作用。

看起来，苹果似乎真的没必要给 MacBook 装上一个触控屏——只是，时代变了。

在万元级别的高端笔记本品类，一个触控屏几乎已经是标配，作为这个定位的明星产品，越来越多用户和消费者也在呼吁 MacBook Pro 增加触控屏配置。

距离 Apple Silicon 以及 MacBook Pro 已经过去五年，这个产品线也到了一个需要大幅更新刺激销量的节点。特别是这几年 Mac 的销量势头都比以往更亮眼，一些全新的产品设计和功能特性，不仅能吸引更多新用户，也能转化老用户。

比起其他可能会引发用户厌恶的变化，触控屏是一个相对更微妙的新功能：喜欢的人会被吸引购买，不喜欢的人也完全可以无视，继续使用键盘和触控板。

乔布斯之所以否决一台触控 Mac，其实是因为他想得会更深远一点：如果要为 Mac 增加触控屏，那必须要围绕全新的「触控」交互，大改整个 Mac 的界面，进一步发挥触屏的价值，要不然就不加。

但其实，用户没必要长时间悬空手臂使用 Mac，只是在一些特定的场景，使用手指直接点击、拖动，真的会比触控板更方便直观，也更符合现代人的习惯。

有没有发现，这其实还是当年「Touch Bar」推崇的理念。

只不过，「搓擦条」的最终成品相当别扭，还要单独适配，导致开发者兴趣寥寥，用户能实际得益于触控的场景也非常有限。但如今，整块屏幕都可以触控，用户想怎么用就怎么用，反而从根本上解决了交互设计的问题——毕竟，谁不会用 iPhone 和 iPad 呢？

对于移动应用的开发者来说，支持触控屏的 MacBook 在调试方面也大有裨益。这意味着，日后开发移动应用时，可以直接上手在笔记本上进行测试，而不需要另外推送到手机上。

如果把时间线拉长来看，触屏电脑的意义或许并不在当下，而在未来。

可以这么说，2010 年前后出生的新一代，他们第一台能接触到的计算设备，大概率会是平板电脑和智能手机，用手指直接点击屏幕，就是他们最自然也最熟悉的交互方式。

等到他们需要使用键盘鼠标来提升效率，这些围绕他们打造的工具，自然也需要贴合他们的习惯做出改变。

在我们评测华为「二合一」产品 MatePad Edge 时，编辑部那些伴随着平板长大的年轻同事，虽然 80% 的工作时间都在用键鼠，但也会自然地经常伸手点击屏幕，甚至换回 MacBook 后还有点不太习惯。

比起对人体工学的担忧，现在摆在苹果面前的是另一个问题——如果继续拒绝触控，体验反而会割裂。

因为移动互联网的原生一代，根本不会在意当年的争论，他们只会质疑：为什么自己面前这块巨大的屏幕，不能用手触摸？

从整个行业来看，平板和笔记本电脑都在进行着「趋同进化」——本来是不一样的物种，最终朝同一个方向改变，平板电脑可以外接键盘鼠标，电脑屏幕也可以多点触控。

这样的趋势会领向什么样的终极形态，目前行业还在探索之中，苹果当然不希望自己掉队。

不管是底层硬件还是软件 UI，iPad 和 Mac 都变得越来越趋同，连应用都开始互相兼容。最大的区别除了系统，似乎就只剩下一块触控屏，而这也迟早会被打破。

Mac 从来都不需要成为 iPad，macOS 也不需要和 iPadOS 融合，生态打通，一切大同。

对于苹果来说，需要思考的不是 Mac 的触控屏能做什么，而是加入触控之后，这块屏幕，能不能经得住用户「指指点点」的考验。

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Anthropic 昨天点名 DeepSeek、月之暗面、MiniMax 三家中国 AI 实验室「蒸馏」Claude 模型，全网炸锅。

对于此事件，RLHF （基于人类反馈的强化学习）领域最知名的研究者之一，《RLHF》一书的作者 Nathan Lambert 指出，这件事没有人们想象的那么严重，但也没有那么简单。

他认为，中国 AI 公司的基础设施非常好，取得了很多创新，也在攻克各种技术难题，但它们取得这样的结果，靠的并不是「走捷径」。

在讨论蒸馏这件事之前，先看看 Lambert 的话为什么值得听。

Nathan Lambert 是 Allen AI 研究所的科学家，博士毕业于加州大学伯克利分校，师从机器人领域的著名学者 Pieter Abbeel。他并非 RLHF 技术的发明者，但他写的《RLHF》这本开源书籍，如今是 AI 从业者理解大模型训练流程的标准参考材料之一。

和到处都是的 AI 网红不一样，他是真正上手训练过大模型的人。

在 Anthropic 博客发出的当天，Lambert 就发布了一篇详细分析文章《蒸馏对于中国大模型到底有多重要？》。他的核心论点，和主流媒体的解读方向截然不同，也比一般网友更加深入和全面。

蒸馏是什么，Anthropic 又说了什么？

首先我们来看 Anthropic 指控的核心：「蒸馏」（distillation）。

它指的是让弱模型学习强模型的输出，从而快速获得相似能力。

Anthropic 指控三家公司通过约 2.4 万个虚假账号，在违反服务条款和地区访问限制的情况下，用 Claude 生成了超过 1600 万次对话，用于训练各自的模型。

博客还附上了安全警告：非法蒸馏出来的模型可能缺失原模型的安全护栏，一旦被用于网络攻击、生物武器研发或大规模监控，后果难以预测。

Anthropic 把这套基础设施叫做「九头蛇集群」(hydra cluster)——多达数万个账号的分布式网络，流量同时分散在 Anthropic 自己的 API 和多个第三方 API 聚合平台上。

在最极端的案例里，一个代理网络同时管理超过 2 万个虚假账号，还把蒸馏流量混入普通用户请求流里，用来规避检测算法。这种网络没有单点故障，封掉一个账号，马上换一个。

海外媒体随即跟进，复述了 Anthropic 的话术。然而这套叙事逻辑很快就翻车了：毕竟「蒸馏」这件事美国 AI 公司训练的时候也会做，更何况 Anthropic 自己也有类似行为：

以及：Anthropic「蒸馏」了人类最大的知识库

但 Lambert 更加冷静，他认为要先把这三家中国 AI 实验室分开来看

Lambert 指出，Anthropic 把三家公司并排列在同一篇博客里，掩盖了一个关键差异：它们做的根本不是同一件事，量级天差地别，动机也各有侧重。

按照 Anthropic 的指控，DeepSeek 的蒸馏数量最少，只有 15 万次，但手法更精准。与其直接收集答案，Anthropic 指控 DeepSeek 在做的是批量生产思维链 (chain-of-thought)训练数据。

要的不是「你得出了什么结论」，而是得到结论的过程。

但 15 万次是个什么体量？Lambert 认为，这点数据对 DeepSeek 传闻中的 V4 模型或任何模型整体训练的影响可以忽略不计，「更像是某个小团队在内部做实验，大概率连训练负责人都不知道。」

月暗的规模就不是「可以忽略」了：340 万次交互，目标集中在智能体推理、、工具调用、代码与数据分析、computer-use 开发、计算机视觉等方向——这些方向当中，大部分都是 Claude 近期最受企业客户欢迎的能力组合。

Anthropic 指出三家里流量最大的是 MiniMax，约 1300 万次，目标是代理编码、工具调用和复杂任务编排。

月暗和 MiniMax 相加约 1650 万次，按对话平均 token 量估算，总量大约在 1500 亿到 4000 亿 token 之间，折合数百到上千万美元的 token 成本。

但问题是，只盯着蒸馏看，其实有很大问题。

蒸馏的天花板在哪里？

这才是 Lambert 真正想说的部分，也是整件事里最被忽视的地方。

把强模型的输出喂给弱模型，弱模型能快速获得类似能力——这个逻辑本身成立，Lambert 没有否认。但他指出了一个没人说清楚的问题：蒸馏的天花板到底在哪里，取决于你想要的是什么类型的能力。

作为 RLHF 方面的专家，Lambert 认为，当前最顶尖的模型训练，已经高度依赖强化学习（RL）。而 RL 和蒸馏在本质上是两种不同的事情：

蒸馏是模仿，学强模型的输出，把它的「答案形状」复制过来；RL 是探索，模型必须大量自己推理、自己生成、在错误里反复迭代，从试错中提炼能力。

换言之，真正强大的模型，需要的从来不只是正确答案，而往往要靠模型自己摸索出来的解题路径，这是依靠蒸馏别人 API 的输出，得不到的东西。

以 DeepSeek 自己做的蒸馏尝试为例：基于隔壁千问蒸馏自家的 R1 模型后得到的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 1.5B 这个小模型，仅靠 7000 条样本和极低的计算成本，就在 AIME24 数学竞赛基准上超越了 OpenAI 的 o1-preview。

但关键在于：这个提升等多仰仗强化学习的结果，而非来自蒸馏这个行为本身。

换句话说，蒸馏能帮你更快「热身」，要真正到达顶级水平，还是得靠自己跑 RL。

不同模型之间的数据分布差异

Lambert 还指出了一个技术层面很少被外界提及的问题：不同模型之间存在微妙的数据分布差异。

把 Claude 的输出直接喂给另一个架构的模型，不一定有效，有时甚至会产生干扰。两个模型内部表征空间的差异，会让「老师」的回答在「学生」那里引发意想不到的偏差。

这意味着蒸馏从来不是「拿来用就行」的事，而是需要大量工程工作才能真正发挥效果。这本身就是一个研究课题。

这也是为什么 Lambert 将 Anthropic 所指控的「蒸馏」行为，看作是一种创新的做法，可以理解为试图攻克这一研究课题的努力。

Anthropic 的杀手锏，恰恰最难蒸馏

Anthropic 点名的三家公司，抓取的重心都落在代理行为 (agentic behavior) 这同一个方向上，包括 AI 自主规划、工具调用、分解复杂任务并逐步执行的能力等。

这是 Claude 目前最突出的方向，也是 Anthropic 最不想被复制的能力。

但 Lambert 的判断是，这些能力恰恰也是最难通过蒸馏获得的。

正如前面提到，一个强大的 AI agent，强大之处从来不在于知道或者训练过正确答案，而是「在面对没见过的情况时能自主探索出解决路径」，可以理解为一种 0-shot 或 few-shot 实现 SOTA 效果的能力。

这个过程中产生的价值，体现在推理轨迹，而推理轨迹是很难通过蒸馏习得的——至少现在是这样。

DeepSeek-R1-Distill（蒸馏模型）和 DeepSeek-R1（蒸馏对象）之间的差距，是 Lambert 论点最直接的例证。

在格式化的数学推理任务上，前者表现不错；但在需要自主探索、动态规划的复杂代理任务上，两者的差距是真实存在的。

为什么 Anthropic 现在公开说?

Lambert 有一个判断，很多人可能都有同感：这次 Anthropic 公开点名中国 AI 公司，「技术防御」压根不是首要动机。

在 Anthropic 这篇博客发出的几天前，美国国防部刚刚威胁 Anthropic 配合提供「不受限制的使用权限」，否则就将做出对后者不利的安排，比如将其标记为「供应链危险」，也即无法进入国防/政府供应商名单。

Anthropic 现在处于一个「既要又要」的两难境地：既想维持安全、不反人性的模型定位和公司形象，又不愿意错过美国政府的大单。

Lambert 指出了一个根本矛盾：美国的学术界和开源模型开发者也在做蒸馏行为，但包括 Anthropic 在内的大厂并没有对它们做出实质性的打击。如果仅因为对方是中国公司，未免地缘的意味太重了。

结果就是，Anthropic 这篇博客与其说是报告一个重大技术风险事件……其实更像是一封「投名状」。

双标

关于 Anthropic 在这件事上的立场，有一个绕不开的背景。

APPSO 在昨天的文章里也有提到：Anthropic「蒸馏」了人类最大的知识库

2024 年年初，美国某仓库里，工人们把一本本新书送进机器，切掉书脊，扫描，然后把纸送去回收。下令做这件事的是 Anthropic，项目内部代号「巴拿马」，目标是以破坏性方式扫描全球所有书籍——Anthropic不希望外界知道他们做了这件事。

2021 年，Anthropic 联合创始人 Ben Mann 在 11 天里从盗版网站 LibGen 下载了大量侵权书籍；次年，另一个公开宣称「在大多数国家故意违反版权法」的网站 Pirate Library Mirror 上线，Mann 把链接发给同事，留言：「来得正是时候！！！」

在后来的书籍版权诉讼中，Anthropic 被迫支付 15 亿美元和解金，折算下来每本书约赔 3000 美元。

斯坦福和耶鲁的研究者发现，Claude 3.7 Sonnet 在特定条件下会以 95.8% 的准确率「近乎逐字逐句」地输出《哈利波特》等受版权保护的作品——这不仅与 Anthropic 长期以来关于「模型只是学习了语言规律」的说法背道而驰，更让该公司对任何人的「蒸馏」指控显得缺乏底气。

Futurism 的标题写得很直接：「Anthropic 对 DeepSeek 未经授权复制 AI 大发雷霆——考虑到它是怎么构建 Claude 的，这相当讽刺。」

Musk 在 X 上也补了一刀：「Anthropic 大规模窃取训练数据，还为此支付了数十亿美元的和解金。这是事实。」

反驳者还有一个更尖锐的逻辑：Anthropic 当年从那些书里拿走的，不仅没付过任何使用费，回头还用于商业行为（Claude 和 Anthropic API 都是付费服务）；而从商业角度来看，蒸馏 Claude 的公司至少付了钱……

当然，从法律层面来看，这两件事的性质完全不同。但不论怎样，Anthropic 看起来还是很像个伪善的双标者。

「后蒸馏时代」

最后再强调一遍：蒸馏有用，但没有你们想象的那么有用。

DeepSeek 的 15 万次，按任何合理标准来看都是可以忽略的数字。Moonshot 和 MiniMax 合计 1650 万次，量级是另一回事——但能转化成多少真实能力，取决于他们能不能解决「如何用好这些数据」的技术问题。

考虑到数据分布差异、模型架构差异，以及代理能力的获得本身对于强化学习的重度依赖，蒸馏从来不是「拿来就用」那么简单。

Lambert 还是给了 Anthropic 面子：「快速迭代加上高质量数据可以走很远，让学生模型超越老师也并非不可能。」

但他也明确指出，真正的创新靠的是强化学习，不是蒸馏。从 DeepSeek、月暗、MiniMax 公开的论文来看，它们都用有相当完善的基础设施和优秀的人才，远非只靠小聪明小伎俩企图弯道超车的「小作坊」。

蒸馏能帮你更快入场，但真要打到顶级水平，从来没有捷径。

某种意义上，Anthropic 提出的「蒸馏」争议，本身就是这个 AI 时代缩影。

整个行业打一开始就建立在暧昧不清的规则上：用人类写的东西训练，用别人的开源成果迭代，在法律没有明确禁止的地方快速行动。

现在，规则开始慢慢收紧——先是版权，再是芯片，现在又是 API……谁在制定规则？谁受益于规则？谁一边打着人类的旗号，却滥用规则谋求私利？

这些问题的答案，都越来越清晰。

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「software armageddon（软件末日）」——这是外媒描述过去几个月软件板块遭遇时用的词。Anthropic 每推出一个新工具，市场就会条件反射式地先问一遍：又有哪些软件要被干掉？然后果断抛售手里的股票。

短短几周，成千上万亿美元的市值凭空消失。

就在昨晚，Anthropic 再度发布企业级产品更新。当所有市场都在等着看又要杀入哪个赛道，结果，Salesforce 涨了 4%，Thomson Reuters 涨了 11%，Figma 涨了 10%，Docusign 和 LegalZoom 均上涨超过 2%。

软件股的噩梦，这次没有如期而至。而市场情绪在一夜之间发生了 180 度转向，这件事本身就值得好好说说。

10 个插件模板，每一个都在盯着人类的工位

先说功能本身。

这次发布的核心逻辑，是把 Claude 变成可以深入企业不同部门的专业智能体，同时允许管理员创建私有插件市场，在组织内部统一分发和管理这些工具。

连接器层面的新增覆盖了大多数主流企业应用：Google Workspace（含 Calendar、Drive、Gmail）、Docusign、Slack、LegalZoom、FactSet、Harvey、Apollo、Clay 等等。

管理员可以基于入门模板快速创建插件，也可从零构建。Claude 会在设置过程中通过提问引导定制，所有内容统一收纳在新的「Customize（自定义）」菜单下，方便集中查看与管理。

斜杠命令现在以结构化表单的形式启动，执行「生成报告」或「创建仪表板」这类工作流时，操作直观得像填一份简单问卷。管理员还可按用户分配插件、设置自动安装，并通过 OpenTelemetry 追踪团队使用成本与工具调用行为。

10 个 插件模板的扩充，则是此次发布的重中之重，每个模板都与相关领域从业者联合设计，覆盖了真实职场中的具体工作场景。

• HR 插件覆盖员工全生命周期管理，包括起草录用通知、制定入职计划、撰写绩效评估和薪酬分析。
• 设计插件可生成评审框架、撰写 UX 文案、执行无障碍审查并制定用户研究计划。
• 工程插件用于撰写总结、事故响应协调和部署清单制定。
• 运营插件则覆盖流程文档编写、供应商评估和操作手册创建。
• 金融领域的插件直接瞄准专业服务行业的核心工作流。
• 财务分析插件支持市场竞争研究与财务建模；
• 投资银行插件可审阅交易文件、构建可比公司分析并准备推介材料。
• 股票研究插件能解析财报电话会议记录并根据新指引更新财务模型；
• 私募股权插件支持大批量文件审阅与情景建模，并对投资机会自动打分。
• 财富管理插件则帮助顾问识别组合偏离与税务风险，大规模生成再平衡建议。

在跨应用协作层面，Claude 现在可以在 Excel 与 PowerPoint 之间端到端完成多步骤任务。它能先在 Excel 中完成数据分析，再自动生成 PowerPoint 演示文稿，目前以研究预览形式向 Mac 和 Windows 平台所有付费用户开放。

这次更新也是 Anthropic 在智能体领域加速布局的缩影。

上个月 Cowork 刚首次亮相，本月早些时候 Anthropic 还发布了 Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6。目前 Cowork 仍处于研究预览阶段，向付费的 Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户开放。所有的弹药都在指向同一个目标：接管工作。

为什么 Anthropic 点名的合作伙伴，股价都涨了

既然 Claude 已经能代替人类干这么多活了，为什么软件公司的股票反而涨了？要理解这次反弹，得先还原过去几个月那轮恐慌是怎么来的。

投资者的担忧并非无中生有。今年 1 月底 Cowork 开放插件支持后，市场立刻作出了最坏打算——毕竟当 AI 把法律文件审阅、合规追踪、财务建模这些原本按席位高价收费的功能包，压缩成随装即用的工作流组件，传统软件的护城河将遭受最严厉的质疑。

最近，OpenAI 还在投资者会议上宣称，其 AI 智能体将有能力取代 Salesforce、Workday、Adobe 和 Atlassian 的软件，并算了一笔账：

普通员工使用 ChatGPT 平均每天节省约 50 分钟，相当于每人每天约 50 美元，而企业版 ChatGPT 起价仅为每人每月 25 美元。言下之意，OpenAI 认为自己目前只拿走了所创造价值的一小部分。

这种表态，基本等于公开宣战。

对比之下，Anthropic 这次发布会，选择了截然不同的姿态。它没有再强调「取代」，而是大力宣传与现有 SaaS 厂商的深度集成与联合开发，与 Thomson Reuters 共建法律智能体，与 Salesforce、Slack、FactSet 深度打通，与 PwC 联合将企业级智能体引入 CFO 办公室。

被点名合作的伙伴股价应声上涨，也是正是因为市场开始理解：Cowork 这次的定位是替代完成工作的「员工」，而非替代员工使用的「软件」，新工具仍然需要调用 Salesforce、Docusign 等系统，企业依然要持续为这些软件付费。

这个区分很重要，但它并不能消解所有担忧，只是让市场暂时喘了口气。

真正的分水岭，在于理解这个行业里存在两类截然不同的公司。一类是掌握企业核心交易记录与客户关系，迁移成本极高，AI Agent 要运作反而必须依赖它们；另一类提供的是人与系统之间的中间体验，而这恰恰是最容易被 Agent 穿透的地带。

不是裁员，是再也不需要招那么多新人了

如果说软件公司还能争取到一段缓冲期，打工人面对的压力则是实实在在的。

以 Anthropic 新增的金融系插件为例，其覆盖了从财务建模到推介材料生成、从财报解读到投资打分的全链条流程。这些工作恰恰是大量初级分析师赖以入行的基础任务内容。

Anthropic 在今年 1 月发布的经济影响指数报告给出了更具体的数字支撑。报告通过分析 100 万条真实对话，估算了 Claude 在不同职业中能够有效承接的工作比例。

结论并不是简单的「覆盖了多少任务」，而是引入了一个更严格的指标——「有效 AI 覆盖率」：在 Claude 能完成的任务里，究竟有多少是这个职位最核心、最耗时的工作？

数据录入员和数据库架构师在这个维度上排名靠前。前者虽然只有两项核心任务落在 Claude 的能力范围内，但其中一项恰好是他们花时间最多的工作——从源文档读取并录入数据。

金融分析师的情况与此类似。基于岗位任务结构与已公开工具能力的匹配来看，投行初级分析师的日常任务存在被自动化的风险。

当然，这不代表这些岗位会消失，但它意味着同样一个团队能完成的工作量将大幅提升，也就是说，企业未来需要雇用的初级人手会更少。

问题是，当 AI 接手这些基础执行工作，短期内利润率确实好看，但代价是新人少了练手的机会，等到五到十年后，市场极度缺乏能够审查 AI 复杂输出、承担最终决策责任的高级人才时，这个代价就会以一种所有人都措手不及的方式显现出来。

与此同时，APPSO 之前也报道过，「影子 AI」现象正在企业内部蔓延，指的是员工未经 IT 部门批准或监督，擅自使用AI 工具或应用程序，导致 IT 支出失控，安全合规隐患持续叠加。

SaaS 管理平台 Zylo 的数据显示，大型跨国企业与 AI 相关的支出同比跃升 400%，而原有基础软件投资并未缩减。AI 正在成为企业账本上最昂贵且最难追踪的「隐形员工」。

从中长期来看，纯粹押注 AI 颠覆一切的逻辑，和积极拥抱 AI 同时牢牢握住核心数据护城河的行业巨头，是两种截然不同的命运路径。前者的叙事更性感，后者的胜算或许更大。

Anthropic 今天向外展示的「合作」姿态，听起来温和，甚至有点示好。市场也在一夜之间被安抚了，但没人真正回答那个根本问题：AI 冲击职场的终点，到底是人和 AI 一起干活，还是 AI 干活、人来担责，还是连这最后一道门槛也终将消失？

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车企们的脚步比预想中走的更快。

春节刚过，日产便率先出手，一次性更新了四款车。

日产 N6、N7

日产首先对日产 N6、N7 的价格配置进行了调整。

日产 N6 去年上市时推出了 180MAX+、170MAX+旗舰版，但由于 8155 芯片排产原因，直至今日才正式启动交付。

此外日产 N6 此次增加了一个 11.19 万元的 180Pro+ 版本，这个版本和 180MAX+、170MAX+旗舰版一样，全部搭载宁德时代电池，以及东风日产与 Momenta 定制开发的组合驾驶辅助，包括了高速领航驾驶辅助、同级唯一 Momenta 泊车辅助，以及同级首个城市记忆领航辅助，是同级唯一同时搭载宁德时代电池与 Momenta 高阶驾驶辅助的插混车型。

其他配置上，与 180MAX+、170MAX+旗舰版相比，180Pro+ 仅少了一个前排的 AI 零压座椅。

日产还为 N6 还新增了灵感源自赛里木湖「湖光蓝」车色，以及可以选装 N7 同款智能冷暖压缩机冰箱及甄选运动包。

日产 N7 只做了价格调整，虽然此次推出的车型名为「青春版」，实则车辆配置几乎未变，只是价格在原来基础上下调了 1 万元。

本次发布会的重头戏则是天籁·鸿蒙座舱 SS380 大师版和第 15 代轩逸两款新车。

天籁·鸿蒙座舱 S380 大师版

天籁鸿蒙座舱上市后的表现比较稳定，已连续两个月位居鸿蒙座舱轿车销量首位。

为了回应部分用户对车辆外观个性化和质感提升的需求，日产此次推出了天籁鸿蒙座舱 S380 大师版。=

天籁 S380 大师版主要在内外设计上进行了升级。

新车外观采用了黑金双拼配色，灵感取自黑曜岩与金色矿脉，配合新的腰线工艺，增加了车身的视觉层次感；座舱内部则采用了以「日落霞光」为理念的黑红内饰，进一步丰富了车内的视觉氛围。

智能化层面，天籁鸿蒙座舱进行了首次 OTA 升级。系统新搭载了基于 MOLA 架构的混合大模型，重点优化了人车交互的自然度。

升级后的 AI 语音助手支持四音区免唤醒、口语化指令及模糊搜索，在日常控车之外增加了更多信息交互功能。

同时，新增的语音导航纠错功能允许用户在行驶中直接通过语音修改目的地。此外，车机系统更新了 3D 时空主题，可模拟不同时段的光影变化。

动力系统上，天籁 S380 大师版继续搭载 2.0T VC-Turbo 发动机，应用了 8:1 至 14:1 的可变压缩比技术。其最大马力为 243 匹，峰值扭矩达到 371 牛·米，实测百公里加速在 6 秒级。

日产表示，此次新增加的黑金双拼外观与黑红内饰工艺比较复杂，合计约 1.5 万元，但为了展示诚意，上市价格最终定为 16.19 万元。

新轩逸

已经在海外更新的第 15 代轩逸这次也在国内亮相了。

作为全新换代产品，新车的外观与内饰设计基本与海外版保持一致。不过在动力方面，国产版并未引入海外的 2.0L 发动机，而是继续搭载 1.6L 自然吸气发动机。

第十五代轩逸采用了全新前脸造型，供「双前脸」设计供消费者选择。

标准版采用倒梯形熏黑进气格栅，内部辅以扩散风格的「V」形元素，并向两侧延伸出熏黑饰条，营造出极具攻击性的「獠牙式」视觉效果；全新矩阵式 LED 大灯下方同样融入獠牙式灯组，中间通过镀铬饰条贯穿发光 LOGO。

另一款前脸则通过熏黑饰板将上下格栅相连，形成大尺寸的「V」形熏黑格栅，运动气息更加浓厚。

新车长宽高分别为 4656/1825/1448 毫米，轴距 2712 毫米。车身侧面采用了溜背轿跑风格，搭配错落有致的腰线以及侧窗上沿精致的镀铬饰条，营造出强烈的动感。

此外，新车还配备了 16 英寸双色刀锋状轮毂。车尾部分，贯穿式尾灯与前脸相呼应，配合发光 LOGO 兼顾了科技感与辨识度。重新设计的后包围加入了凌厉的线条勾勒，结合微微上翘的「小鸭尾」设计，进一步强化了整车的运动气质。

全新轩逸的车机系统迎来了全面升级，功能更丰富且交互更流畅。根据不同配置版本，新车将提供倒车影像/全景影像、无钥匙进入与启动、远程启动以及 L2 级智能驾驶辅助系统等实用配置。

中控台设计更加现代化，空调控制区升级为触控操作屏；副仪表台区域则配备了 USB 接口、手机无线充电面板、传统机械样式挡杆及水杯架，前排中央扶手箱还加入了精致的缝线工艺，有效提升了座舱质感。

作为有着「移动大沙发」美誉的车型，第 15 代轩逸在空间与舒适性上也有改善。

新车后排座椅采用错落布局，三人乘坐也能保证肩部与腿部空间的宽敞舒适；同时新车还贴心地借鉴了 MPV 的低台阶设计，方便乘客上下车。

全新轩逸延承了家族「移动大沙发」的特点，配备了 Multi-Layer 人体工学座椅，借鉴航天零重力理念，采用 3D 支撑设计与复合缓冲材质，包裹柔软且支撑到位，久坐不累。主驾座椅升级了十向电动调节，坐垫加长了近 6 厘米，为大腿提供更充足的承托。

新座椅还采用了专为防眩晕设计的 T-Shape 结构，通过降低座椅重心，在车辆转弯或经过颠簸路面时提供更好的支撑来分担压力，有效缓解乘车眩晕感。

此外，新车后排还配备了独立空调出风口和电动天窗。

动力方面，全新轩逸继续搭载 1.6L 自然吸气发动机，最大功率为 99 千瓦（135 马力），峰值扭矩 159 牛·米，传动系统匹配 CVT 无级变速箱，这套动力总成主打经济平顺，WLTC 工况下百公里综合油耗仅为 5.88L。底盘部分依旧采用前麦弗逊式独立悬架与后扭力梁式非独立悬架的经典组合。

新车最终起售价则定在了 9.49 万元。

日产如此迅速的节奏背后是不小的市场压力。2025 年全年，东风日产仅售出 60.1 万辆车，已是连续第七年下滑。

在 2026 年的第 1 个月，整个日产品牌共售出了 44845 辆车，销量不仅低于同为日系车企的丰田、本田，甚至未能超过平均价格更高的奥迪和宝马。

更重要的是，被给予厚望的日产 N6 和 N7 均表现不佳，N6 仅售出了 3012 辆，上市 4 个月以来累计售出 10399 辆，而风光一时的 N7 销量也在持续下行，1 月份仅售出了 978 辆。

其新能源车型的整体销量占比依然低于行业平均水平，天籁，轩逸、逍客等传统燃油主力车型的市场份额也在逐渐缩减，更别说已经接近「入土」的英菲尼迪品牌。

面对这些现实压力，东风日产明确了下一步的转型规划。

按照计划，到 2027 年底，东风日产将共计推出 6 款全新新能源车型（包括已上市的 N7 和 N6），目标是将新能源车的销量占比提升至 50% 以上，并实现年出口量 10 万辆。

在资金和人员投入上，东风日产计划在 2026 年底前投入 100 亿元，并将研发团队扩充至 4000 人，重点推进电动化和智能化技术的开发。

虽然东风日产正在积极补齐短板，但在当前竞争极度激烈的市场环境下，想要追回流失的份额，其转型的速度和产品落地的节奏还需要再快一些。

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2024 年初，在美国某处的一座仓库里，工人们正在做一件看起来有些奇怪的事：把书一本本送进机器，切掉书脊，扫描，然后把剩下的纸送去回收。

这些书是刚买来的，有些甚至是新的。没有人会读它们，它们存在的唯一目的，就是被销毁。

下令做这件事的，是一家叫 Anthropic 的 AI 公司。

在他们的内部文件里，这项计划有个代号：「巴拿马项目」。一份规划文件写得很直白：「这是我们以破坏性方式扫描全球所有书籍的计划，我们不希望外界知道我们正在做这件事。」

这件事最终还是被人知道了。

去年，一名联邦法官解封了一批与版权诉讼相关的文件，总计超过 4000 页。外界由此看到的，不只是一家公司的秘密，而是整个 AI 行业在数据争夺战中的真实面目。

被大模型「吃」掉的实体书

为什么这些处于技术前沿的科技巨头，会用如此原始甚至粗暴的方式对待纸质书？答案其实藏在 AI 对高质量数据的极度渴求里。

Anthropic 内部很早就意识到，训练 AI 模型光靠网络上的内容不够用。

根据《华盛顿邮报》报道，一位Anthropic 联合创始人在 2023 年 1 月的文件中写道，用书籍训练模型，可以让 AI 学会「如何写得更好」，而不是只会模仿质量参差不齐的网络语言。

书籍经过严格编辑和校对，内容结构清晰，是网络文本难以替代的高质量语料。

这个逻辑本身并不难理解，但问题是，既然承认书籍有价值，为什么不付钱？究其原因，挨个找出版社和作者谈授权，费时费力，成本也高。于是 Anthropic 启动了「巴拿马项目」。一句「不希望外界知道」，说明它也清楚这件事站不住脚。

甚至「巴拿马项目」还没启动的时候，Anthropic 已经尝试通过另一种方式获取书籍。

法院文件显示，公司联合创始人 Ben Mann 曾在 2021 年 6 月的 11 天里，从一个叫 LibGen 的网站下载了大量小说和非小说类书籍。LibGen 是个「影子图书馆」，上面的资源大多涉嫌侵权，文件中附带的浏览器截图显示，他使用文件共享软件完成了这些下载。

一年后，另一个网站 Pirate Library Mirror 于 2022 年 7 月上线，该网站公开宣称「在大多数国家故意违反版权法」。Mann 把这个网站的链接发给了其他 Anthropic 员工，并留言写道：「来得正是时候！！！」

这句感叹号背后，是一位公司高管对一个公开承认违法的盗版网站表达的真实态度。

Anthropic 事后表示，公司从未用这些数据训练过正式发布的商业模型。但这种解释多少有些勉强，下载了，存着，只是「没有用在正式模型上」，这条线究竟划在哪里，恐怕连 Anthropic 自己也说不清楚。

为了「巴拿马项目」，Anthropic 还专门聘请了 Tom Turvey 来主持这项工作。Turvey 曾参与创建谷歌图书项目，那个项目同样因大规模扫描书籍引发了长达多年的版权争议。Anthropic 选择这个人来主导这件事，很难说是一种巧合。

最终，Anthropic 主要依赖两家书商批量供货：

美国二手书零售商 Better World Books，以及总部位于英国的 World of Books，每次采购动辄数万册。内部文件还显示，员工曾讨论接洽纽约公共图书馆，甚至提到可以找某家长期资金不足的新图书馆。

采购完之后，整个扫描过程，就像一条工业流水线。

供应商用液压切割机把书脊整齐切掉，散开的书页随即被送进高速工业扫描仪，扫完之后，剩下的纸张交给回收公司处理。一家参与报价的扫描服务商在提案中写道，Anthropic 希望在六个月内完成 50 万到 200 万册书的数字化工作。

Anthropic 副总法律顾问 Aparna Sridhar 回应称，法院已裁定 AI 训练「本质上具有转化性」，Anthropic 选择和解的问题在于「部分材料的获取方式，而不是我们是否可以使用这些材料」。

这套说辞在法律上也许站得住脚，但它同时也揭示了一件事：这家公司从未认为自己做错了什么，只是某些手段不够干净。

拿你的书训练，再抢你的饭碗

同样的事情，也在其他公司身上发生着，而且有些细节更为戏剧性。

针对 Meta 的诉讼文件显示，有员工在 2023 年直接写道：「用公司笔记本进行种子下载感觉不太对劲。」他后来还专门向法务团队反映，称使用种子网站可能意味着向他人分发盗版作品，「这在法律上可能行不通。」

但这些顾虑最终没有改变任何事情。

2023 年 12 月的一封内部邮件显示，使用 LibGen 已在「上报至 MZ」之后获批，MZ 指的是 CEO 马克·扎克伯格。邮件还坦率地写明了他们自己都清楚的风险：「如果媒体报道暗示我们使用了已知为盗版的数据集，这可能会削弱我们在监管问题上的谈判立场。」

换句话说，他们不是不知道这样做不对，只是在权衡被抓包的代价。为了降低这个风险，员工们特意租用亚马逊的服务器来做种子下载，而不是用 Meta 自己的服务器，原因是避免被追踪到 Meta 公司。

OpenAI 和微软同样面临图书作者的版权指控。OpenAI 甚至承认曾下载过 LibGen，但称在 ChatGPT 发布前已删除相关文件。

而 AI 公司与创作者之间的版权冲突，并非从 Anthropic 才开始。

早在 2000 年代初，Google 就曾大规模扫描图书馆馆藏，同样引发了长达十年的诉讼。最终法院认定Google 的做法属于「合理使用」，因为它只提供片段摘要，目的是引导读者找到书，而不是取代书本身。

这个判决在当时看来合情合理，却在二十年后为整个 AI 行业提供了一块挡箭牌。

Google 图书是个索引工具，而生成式 AI 直接消化书籍内容，然后输出文字，在某些情况下与作者产生直接竞争。性质变了，但援引的法律逻辑还是同一套，这本身就值得思考。

去年 6 月，联邦法官 William Alsup 裁定，Anthropic 用书籍训练 AI 属于合法行为，他将这个过程比作教师「训练学生写好文章」。这个比喻听起来温和，但现实中的老师不会同时训练几百万个学生，也不会靠这些学生赚几十亿美元。

最终，Anthropic 选择支付 15 亿美元和解金，在 AI 版权诉讼史上创下纪录，但细看之下，账算得并不亏。按照美国版权法，每件作品的法定赔偿上限可达 15 万美元，而此次和解折算下来，每本书约赔 3000 美元，仅为上限的 2%。

赔偿金由作者和出版商平分，只是，这一安排在创作者群体内部引发了争议。

不少作者认为，出版商在保护作品不被 AI 滥用这件事上没有尽力，却拿走了一半赔偿。更关键的是，和解协议并不要求 Anthropic 承认任何违法行为，法院对「AI 训练属于合理使用」的认定照样有效。

换句话说，Anthropic 用 15 亿美元买到的，不只是和解，还有一份背书：我们可以继续这么做。有分析人士指出，随着这个先例确立，版权侵权对 AI 公司来说已经不再是一条红线，而是一笔可以提前计入成本的「过路费」。

对许多写书的人来说，这件事意味着的远不止一张支票。美国作家的年收入中位数约为 2 万美元，而市值数千亿的 AI 公司在未获授权的情况下大量使用他们的作品，事后折算的赔偿标准远低于法律上限。

更让人忧虑的是，AI 正在批量生成文字内容，这些低成本的文本涌入市场，让原本就艰难的写作谋生变得更难。训练 AI 用的是人写的书，而 AI 产出的内容，正在挤压人继续写书的空间，循环往复。

支持者自有另一套逻辑：AI 并不储存书里的内容，而是从中提取语言规律，这更像是一个人博览群书之后形成自己的表达。这个类比并非毫无道理，但却省略了一个关键差异：

人读了一本书，不会同时读一百万本；而 AI 在几个月内消化了人类几十年的写作积累，随后以极低的边际成本无限复制输出，规模改变了性质，把两件事等同起来其实并不合理。

数百万册书被切开、扫描、回收，最后换来一份和解协议。那些书，早已不在了。而 AI 还在继续写作，且会越来越快。这大概就是这件事最让人不安的地方：对于书被销毁，被肆意用来训练 AI 这件事，没有人真正付出了代价。

附上参考地址：
https://www.washingtonpost.com/technology/2026/01/27/anthropic-ai-scan-destroy-books/

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触控版 MacBook Pro 曝光：配备灵动岛与 OLED 屏、今年亮相

据彭博社报道，触控版 MacBook Pro 的灵动岛将采用比现有 iPhone 更小的开孔设计，预计将在今年年底正式亮相；而今年的 iPhone 18 Pro 系列也将同步缩小灵动岛尺寸。

记者 Mark Gurman 称，新机型将配备灵动岛以及 OLED 屏幕，整体外观仍延续现有 14 英寸与 16 英寸 MacBook Pro 的设计语言。

触控能力将推动 macOS 引入全新的动态界面：系统会根据用户的操作方式在界面更大的触控模式与传统鼠标点按模式之间切换。系统还将支持与 iPhone、iPad 类似的快速滚动与双指缩放。

报道认为，macOS Tahoe 去年的 Liquid Glass 设计更新（包括图标与通知的留白调整、控制中心滑块样式变化）正是为触控体验做准备。

小鹏发 2026 开工信：自动驾驶、机器人与全球化全面加速

据《一见 Auto》消息，小鹏汽车 CEO 何小鹏昨日向全体员工发布了一封开工信，主题为「稳进破局，2026 共赴物理 AI 新十年」。

何小鹏在开工信中将 2026 年定义为「全自动驾驶的拐点」，直言小鹏将率先在中国抓住属于自动驾驶的「DeepSeek 时刻」。

据悉，过去一个多月内，何小鹏与小鹏团队仍然在继续内测优化小鹏的「第二代 VLA」，其被何小鹏视为「小鹏汽车面向 L4 全自动驾驶时代交出的第一个版本」。

在信中，何小鹏评价其效果为「惊艳」「涌现」，并在信中宣布：大众将成为小鹏自动驾驶方案「第二代 VLA」的首发客户。

信中何小鹏还提到，过去十年，小鹏都在做「第一个」——第一个量产城市 NGP，第一个推出全栈自研，第一个把飞行汽车开上天。

其强调，今年将是小鹏具身智能从「能做」到「能量产」的分水岭，小鹏要做全球第一家让机器人、飞行汽车、Robotaxi 三大前沿 AI 业务，在同一年全面量产的科技公司：

• Robotaxi 将于今年启动网约车车型试点运营，并计划 2027-2028 年进入初阶快速增长期；
• 全新一代 IRON 机器人将于年底启动量产，是「满足车规级标准的 AI 智能体」，目标成为「全球第一个规模量产的高阶人形机器人」；
• 分体式飞行汽车「陆地航母」已于试产线下线，也将在今年内实现规模化量产与交付。

另针对汽车市场，何小鹏透露：小鹏将全面铺开「一车双能」战略，一季度推出 3 款超级增程产品，并持续扩展产品矩阵，覆盖更多细分市场。

在全球化方面，小鹏去年海外交付量超 4.5 万辆，同比增长 96%。今年将至少有 4 款新车进入海外市场，目标是海外销量翻番，并在 2030 年实现海外年销 100 万辆、贡献七成以上利润。

苹果推送 iOS 26.4 Beta 2，液态玻璃再调整

昨天，苹果面向开发者推送了 iOS 26.4 Beta 2，再次对「液态玻璃」（Liquid Glass）的效果进行了微调，其他更新内容以小幅调整为主。

主屏幕编辑菜单的液态玻璃透明度进一步提升，玻璃质感更明显，但在部分背景下会导致文字与图标的对比度下降，导致可读性变差；深色模式下的控制中心弹窗背景也同步变得更暗。

此外，辅助功能中新增了「Reduce Highlighting Effects（降低高光效果）」选项，或用于减少按钮与滑块边缘的高光视觉效果。不过，该选项目前的实际变化并不明显。

其他更新细节参考 MacRumors 和 AppleInsider 报道整理如下：

• RCS 信息的端到端加密扩展到 iPhone 与安卓设备之间，此前仅 iPhone 之间可用，但需运营商支持；
• App Store、Apple Music、播客个人页面标题栏统一为彩色图标 + 左对齐布局；
• Games App 搜索栏上移至顶部，与 App Store 设计保持一致；
• Beta 通道规则调整：若用户四个月未安装任何测试版，系统将自动切回公开版更新通道；
• iBoot 更名为 mBoot：苹果将沿用近二十年的引导程序名称改为「mBoot」，版本号跳升至 18000 段位，原因未公布。

曝 DeepSeek V4 即将发布

据路透社报道，DeepSeek 最快将于下周发布新一代 AI 模型，外界普遍推测该版本即为 DeepSeek V4。

而据晚点报道，DeepSeek 在春节前后仅对现有模型进行了小幅升级，而外界关注的下一代旗舰版本 DeepSeek V4 则预计会在 3 月前后发布。

CNBC 报道称，市场已进入「严阵以待」状态，部分投资机构担忧 DeepSeek 再次引发类似去年模型发布时的市场剧烈波动。

当时，英伟达股价一度下跌近 17%，瞬间蒸发 6000 亿美元。

新一代小米 SU7 全新配色「赤霞红」公布

昨天，小米公布了新一代 SU7 的全新车身配色「赤霞红」，并同步曝光了官方外观细节。

雷军在微博发文称，马年开工第一天，他与高管团队向员工发放开工红包，并正式公布这一全新配色，称其将为小米汽车在马年带来「开门红」。

据小米汽车官方介绍，「赤霞红」灵感来自破晓时分的霞光，以高纯度、高饱和度的正红色为基底，并加入细微金属鳞片，使车身在不同角度呈现流动感与立体光泽。

小米新一代 SU7 预计将在 4 月上市，预售价区间为 22.99 万至 30.99 万元。雷军此前也透露，新一代 SU7 将提供 3 种专属新颜色、4 种经典色，以及与 SU7 Ultra、YU7 同款的曜石黑与流金粉等配色。

华为 2025 年销售收入超 8800 亿元、鸿蒙设备破 4000 万

据人民财讯报道，昨天，华为董事长梁华在 2026 广东省高质量发展大会上透露，2025 年华为销售收入超过 8800 亿元人民币。

此外，梁华还指出，搭载 HarmonyOS 5 和 HarmonyOS 6 的终端设备数已突破 4000 万，可获取的原生应用与云服务超过 7.5 万个，鸿蒙生态正从「可用」走向「好用」。

他同时透露，已有 43 个主流大模型基于昇腾进行预训练，超过 200 个开源模型完成适配，推动 6000 余个解决方案落地。

而在 AI 方面，他强调，AI 产业竞争已从单点技术转向生态体系竞争，开源开放是关键路径。

Claude Cowork 升级，支持企业级知识工作流

据《The Verge》报道，Anthropic 昨天发布了 Claude Cowork 的重大升级，正式将这一面向知识工作者的 AI 工具推向企业级应用场景。

此次更新覆盖插件体系、跨应用协同、企业级连接器以及预制行业插件等多个层面，企业可将 Cowork 接入 Google Drive、Gmail、DocuSign、FactSet 等工具，并通过可定制插件将内部知识与流程结构化嵌入系统。

Anthropic 称，这些能力将帮助员工在 Excel、PowerPoint 等应用间完成端到端任务，减少重复操作并提升整体产出效率。

Anthropic 还推出十余个覆盖金融、法务、HR、设计等领域的预制插件，并开放私有插件市场，让企业可按需构建内部工具体系。

松下将欧美电视销售交给中国创维

根据日经中文网报道，松下（Panasonic）将从今年 4 月起，将欧洲和北美的电视销售业务正式移交给中国家电巨头创维集团，双方还将深化在产品研发和生产上的合作。

据报道称，面对海外市场激烈的价格战，松下决定停止在欧美的自主销售，以大幅削减人工、物流和广告等固定成本。

• 未来，松下的电视业务将转变为「双轨制」：
• 自身专注于日本本土市场销售以及高端机型的生产；
• 而中低端产品及欧美地区的销售，则全面委托给创维、TCL 等中国企业操刀。

松下曾一度将电视业务列为考虑撤出或出售的「课题业务」，而此次与创维的全面合作，被内部视为摆脱这一困境的关键节点。（松下目前正在全球推进约 1.2 万人的裁员，但此次业务转移暂不涉及新的人员削减）

值得一提的是，今年 1 月索尼刚宣布将运营权交给 TCL 主导的合资公司，加上更早之前出让主导权的夏普及东芝，日本电子企业在电视领域的存在感正在肉眼可见地减弱。

Claude 新工具冲击遗留系统业务，IBM 股价创 26 年最大跌幅

据 CNBC 和彭博社报道，Anthropic 宣布其 Claude Code 工具可用于加速 COBOL 遗留系统现代化，引发市场对 IBM 核心业务受冲击的担忧，IBM 股价在当地时间本周一出现近 26 年来最大单日跌幅。

相关阅读：一夜蒸发 310 亿美元！Claude 新工具干翻 IBM 摇钱树，AI 正在「清零」人类工位

IBM 当天收跌约 13%，报每股 223 美元，市值蒸发约 310 亿美元，创下自 2000 年互联网泡沫破裂以来的最差表现。

市场情绪的急剧变化源于 Claude Code 自动梳理 COBOL 代码依赖、生成文档并识别风险的能力。该能力显著压缩现代化项目的时间成本，动摇了 IBM 长期依赖的主机及咨询业务的护城河。

彭博社指出，IBM 股价今年 2 月累计跌幅已达 27%，为至少 1968 年以来最差单月表现。

随后，IBM 在官方博客中回应称，主机平台的价值与编程语言无关，无论是 COBOL、Java 还是其他语言，平台都能提供一致的性能与安全性。

分析师观点出现分化。Evercore ISI 认为，IBM 早已向客户提供多种现代化路径，主机客户仍因可靠性、吞吐量、安全性等因素坚持使用该平台，并重申对 IBM 的「跑赢大盘」评级。

AI Agent「失忆」误转 44 万美元代币给诈骗者

据 TradingView 和蓝点网报道，近日，一名由 OpenAI 员工由 Nik Pash 发起、基于 OpenClaw 框架运行的自主加密货币 AI Agent「Lobstar Wilde」因一次内部崩溃意外向一名「乞讨」用户转出了价值约 44.1 万美元的代币。

Pash 为实验 AI 自主交易能力，向机器人提供了约 5 万美元初始资金，并赋予其真实 Solana 钱包、交易 API 与 X 账号的完全控制权限，机器人可在无需人工指令的情况下独立运行。

一名名为「Treasure David」的用户在该账号下留言，声称其叔叔因被「龙虾咬伤」需要 4 个 SOL（价值约 310 美元）治疗费用，并附上钱包地址。

根据链上记录，机器人随后向该地址转出了 5243 万枚 LOBSTAR 代币，按当时价格约合 44.1 万美元。该用户收到代币后抛售，获利至少 5.6 万美元。

据 Nik Pash 复盘，事故根源在于机器人调用某工具时因名称长度超过校验限制导致崩溃，系统自动开启新会话但未触发记忆压缩与持久化，导致上下文完全丢失。

机器人在「失忆」状态下重新执行此前的转账决策，误以为 5243 万枚代币仅价值 300 美元，从而将全部资产转出。

链上数据显示，事件发生后 LOBSTAR 代币因关注度激增而价格上涨，机器人钱包余额也随之回升至 30 万美元以上。尽管如此，此次事故再次凸显高权限自主 AI 在缺乏严格安全边界时的潜在风险。

宇树发布新一代四足机器狗 As2

昨天，宇树科技正式发布新一代四足机器人 Unitree As2，定位行业级应用，主打更高动力性能、更长续航与更强环境适应性。

动力系统方面，As2 较上一代 Go2 实现大幅提升，关节模组峰值扭矩达到 90 N·m，官方称整体动力性能约为「2×Go2」。在负载能力方面，As2 可实现 65kg 的站立负载，可胜任更多工业与户外作业场景。

续航表现同样是本次升级重点。As2 在空载状态下可连续运行超过 4 小时；在 15 kg 负载下仍可行走超过 13km。其极限速度可达 5m/s，并具备 IP54 防护等级，可在雨水、潮湿等复杂环境中工作。

同时，宇树科技宣布开放 As2 的二次开发生态，面向研究机构、企业与开发者提供更灵活的扩展能力。

澎湃新闻援引宇树科技创始人王兴兴的采访内容指出，今年公司在人形机器人头部激光雷达、灵巧手等软硬件方面均有升级。

他表示，目前机器人整体技术水平接近「10 岁小孩」，大规模应用预计最快 3—5 年可实现。

滴滴发布 2026 年春节出行数据：低线城市异地打车上涨 95%，入境订单同比增长 74%

昨天，滴滴发布春节出行数据，显示今年春节整体出行需求显著增长，「反向过年」、探亲与旅游叠加推动多类场景用车量创新高：

三线及以下城市异地打车订单相比平日上涨 95%，百公里以上远距离订单上涨 43%。一线城市春节打车需求同样走高，异地订单日均同比上涨 20%。

滴滴方面还表示，今年在春运与春节部分高峰时段试行司机服务费，并在北京、泉州等地组建春运保障车队，补充夜间与枢纽运力。

「先回家后出游」成为主流，六座车需求较平日上涨 141%。正月初三至初五景区打车量同比上涨 42%，海滩与非遗景点需求分别上涨 41% 和 19%。

春节期间充电需求同比增长 37%，南京、青岛、郑州等城市增幅明显。灯会、庙会带动局部城市打车量暴涨，自贡、淄博、成都等地灯会期间需求上涨超 200%，部分庙会场景涨幅超过 350%。

另外，赴港游热度延续，内地游客在中国香港地区的滴滴打车需求较平日上涨 58%。

入境旅游同样增长，假期入境用户打车订单同比上涨 74%，韩国、俄罗斯、马来西亚、新加坡用户最为活跃。

小米申请「智能存储」商标，NAS 或将至

企查查信息显示，近期，小米科技有限责任公司已向相关部门提交多枚「小米智能存储」商标注册申请，分类覆盖科学仪器、通讯服务及网站服务等领域，商标状态目前均处于注册申请或等待实质审查阶段。

目前，小米尚未就「小米智能存储」的具体产品形态或业务方向作公开说明，但从商标覆盖范围来看，未来或涉及智能家居生态中的数据管理设备、跨设备存储方案，甚至可能延伸至云服务或家庭 NAS 产品。

AI PC 推动增长 惠普第一财季营收达 144.4 亿美元

今天，惠普公布了今年第一财季（截至 2026 年 1 月）财报，营收与非 GAAP 每股收益均高于市场预期，多项关键业务指标实现同比增长。

• 净营收为 144.4 亿美元，同比增长约 6.9%，高于分析师预期的 139 亿美元；
• 非 GAAP 每股收益为 0.81 美元，同样超过市场一致预期的 0.77 美元。

根据惠普官方发布的信息，公司在个人系统业务（Personal Systems）上表现突出，营收达到 103 亿美元，同比增长 11%，其中消费端与商用端均实现两位数或接近两位数的增长，AI PC 的持续放量被视为推动因素之一。

惠普 CFO Karen Parkhill 指出，在存储与内存成本上升的背景下，公司仍维持全年非 GAAP 每股收益 2.90-3.20 美元的指引不变，但预计全年表现将更接近区间下限。

微软公布「玻璃盘」，容量 4.8TB 可保存上万年

近日，微软研究院团队公布了一项面向超长期数据归档的玻璃基存储技术「Silica」，并在发表于《自然》的论文中展示了完整的写入、读取与解码系统。

据悉，这项技术通过飞秒激光在玻璃内部刻写体素（voxel）结构，实现高密度、低能耗且可保存上万年的数据存储能力。

微软表示，一块 120mm 见方、2mm 厚的硅酸硼玻璃可存储约 4.8TB 数据，相当于约 200 万本印刷书籍的内容。团队在加速老化实验中推算，在 290℃ 条件下数据可保存 1 万年以上，而在室温下寿命将更长。

论文显示，Silica 采用两类体素写入方式：一种是基于折射率各向异性的双折射体素，另一种是基于折射率变化的相位体素。

团队还展示了多束并行写入技术，使写入吞吐量提升至 65.9Mbit/s，并预计未来可扩展至数百束。

研究人员指出，玻璃介质不可重写、读写成本较高，因此不适合日常数据存储，但非常适合保存科学数据、文化遗产、自然灾害记录等需跨越数十年甚至数百年的信息。

OpenClaw 之父：80% 的现有 App 将消失

近日，OpenClaw 之父 Peter Steinberger 接受奥地利国家广播电视台《时代画报》节目专访时提出，「未来几周内，80% 的现有 App 都会消失」。

他认为，当智能体真正能替用户完成从浏览器点击到支付执行的全链路操作时，传统 App 的入口价值将被系统级自动化彻底稀释。

他强调，未来用户不再需要逐个打开应用，而是通过一句话、一个指令，让 Agent 在后台完成所有跨应用的任务流程。

他进一步解释称，这一判断的核心逻辑在于：

• AI Agent 已具备执行真实操作的能力，已从「文本生成」跨入「行动执行」阶段；
• 用户任务将从 App 中心转向意图中心，当系统能理解并执行复杂任务链，App 的界面与入口将变得多余；
• 开发者将从构建完整 App 转向构建可被 Agent 调用的能力模块，生态将从「应用」走向「功能」；
• 用户体验将从手动操作转向自动化流转，AI 将成为操作系统层的默认「代理人」。

Steinberger 认为，这种变化会在短期内引发应用数量的急剧收缩，但背后的公司不会因此消亡，而是会转型为提供 API、能力模块或 Agent 插件的服务商。

这不是说某个具体应用会消失，而是使用手机的方式会发生巨大变化。

而关于加入 OpenAI 的决定，Steinberger 表示，拒绝了 Meta 等公司的数十亿欧元要约，但最终选择加入 OpenAI，是因为希望与真正理解 Agent 技术的人合作，并借助更大的团队解决提示工程、安全性等关键难题。

他强调 OpenAI 承诺「要做最好的模型」，这与他希望推动下一代个人 Agent 的愿景一致。

曝三星 Galaxy S26 Ultra 全球首发硬件级防窥屏：可一键开关、支持局部防护

据博主「i 冰宇宙」爆料，三星 Galaxy S26 Ultra 将全球首发硬件级防窥屏技术，在面板内部集成可控视角光学结构，可从物理层面收窄侧视可见范围，并支持一键开关及场景自动触发。

该博主强调，与传统防窥膜不同，三星的这项技术可动态调节光线方向，既能在公共场景保护隐私，也不会影响日常使用。

S26 Ultra 的防窥模式可手动开启，也可按 App 或场景自动触发，例如银行类应用、地铁、电梯等公共环境。他还强调本代技术支持局部防窥，可仅对验证码弹窗、通知横幅等敏感区域收窄可视角，正面观看不受影响。

另据快科技报道，Galaxy S26 Ultra 将搭载高通骁龙 8 Elite Gen5，官方数据显示 NPU、GPU、CPU 性能分别提升 39%、24%、19%；

后置搭载 2 亿像素主摄，并配备 5000mAh 电池与 60W 快充，将于 2 月 26 日正式发布。

OPPO Find N6 官宣「一马平川」，或下月发布

昨天，OPPO 官方发布新一代折叠屏旗舰 Find N6 的预热海报，打出「一马平川」slogan，暗示其在折痕控制上取得突破。

快科技报道指出，Find N6 的折痕深度将挑战行业极限，目标是在观感上接近「绝对平整」，触感过渡也更顺滑。上一代 Find N5 已将折痕压到 0.15mm 以内，而 Find N6 预计将进一步突破。

硬件规格方面，Find N6 此前已通过 3C 认证，网传爆料整理如下：

• 型号为 PLP110（标准版）与 PLP120（卫星通信版），全系支持 80W 有线快充；
• 内屏 8.12 英寸、外屏 6.62 英寸，采用 2K LTPO UTG 主屏方案；
• 搭载高通骁龙 8 Elite Gen5 平台，配备约 6000mAh 电池；
• 2 亿像素主摄，并搭载潜望长焦和多光谱镜头；
• 重量 225g±，预计提供普通版与北斗卫星通信版，最高可选 16GB + 1TB 存储；

荣耀 Magic V6 外观公布：全新「赤兔红」亮相，3 月发布

昨天，荣耀正式公布新一代旗舰折叠屏手机荣耀 Magic V6 的外观设计。新机搭载满血骁龙 8 Elite Gen5 移动平台，镜头模组采用全新的八边穹顶造型，并首次引入全新配色「赤兔红」。

此前荣耀宣布，Magic V6 将在 3 月 1 日的 MWC 2026 全球发布会上完成全球首发，届时还会有荣耀 ROBOT PHONE 及其他新品亮相。

根据此前认证信息，型号 PNM-AN10 与 PNM-AN20 已通过 3C 认证，对应荣耀 Magic V6 标准版与北斗版。

配置方面，荣耀官方预热称，新机将搭载满血第五代骁龙 8 至尊版芯片，并有消息指出其电池容量将达到 7 开头区间，或成为今年电池容量最大的折叠屏手机之一。

海南春节文旅热度飙升，星巴克区域门店实现高增长

海南在今年为期 9 天的春节假期迎来旅游消费强劲复苏，咖啡茶饮行业同步受益。

据官方数据，星巴克在海南地区的春节假期营收同比增长超过 20%，表现显著高于往年节庆周期。

今年春节，星巴克围绕丙午马年推出多项节日限定内容，包括新春限定饮品、主题周边、门店布置与互动活动。岛内共有 25 家门店上线「马上行运风车」互动活动，另有 5 家打造为新春氛围打卡店。

节日期间，海南区域门店也统一张贴「迎福贴」并设置「财运接头处」，强化节日体验。

官方通报烤全羊「36 斤变 6.9 斤」调查结果：商家退一赔三

据界面新闻报道，重庆一则关于「36 斤活羊烤完仅剩 6.9 斤」的消费纠纷近日引发广泛关注。

昨天，南岸区市场监督管理局通报调查结果，确认涉事商家存在通过「非正常投喂」方式虚增活羊重量的行为，已责令其按「退一赔三」标准向消费者赔付。

事件起因于今年除夕，消费者王女士在美团平台购买「大草原烤全羊南滨路钟楼店」1188 元套餐，并于 2 月 16 日到店挑选活羊。

当时称重为 36 斤，宰杀及标记过程均由消费者现场确认。然而，当天晚间取餐时，王女士认为烤制后的羊体积明显偏小，经现场复称仅为 6.9 斤（不含羊头、羊血、羊蹄、羊皮、羊内脏等），遂报警处理。

商家向媒体解释称，羊只个体差异、烤制干湿程度不同会导致重量损耗，并强调宰杀及标记流程均由消费者确认。但随着舆论发酵，南岸区市场监管部门介入调查。

官方通报显示，商家在宰杀前曾持续向羊投喂玉米、干草及水，以虚增活羊重量，违反《消费者权益保护法》相关规定。

监管部门表示，已对商家下达停止违法行为的要求，并按规定对消费者进行赔付，后续将依法依规进一步处理，以维护市场诚信秩序。

春节假期全国铁路发送旅客 1.21 亿人次，创历史新高

据新华社报道，中国国家铁路集团有限公司公布，今年春节假期（腊月二十八至正月初七）全国铁路累计发送旅客 1.21 亿人次，同比增长 11.5%；同期国家铁路累计发送货物 8538 万吨，同比增长 0.5%。

铁路部门表示，客货运输均保持高位运行，为假日经济平稳运行提供了支撑。

客运方面，自 2 月 15 日（腊月二十八）至 2 月 23 日（正月初七），探亲流、务工流与旅游流叠加，全国铁路日均发送旅客 1341 万人次。

其中，2 月 23 日发送旅客 1873.3 万人次，创春运单日旅客发送量历史新高。

为应对客流高峰，铁路部门在京广、京沪、沪昆、京哈等主要高铁干线单日安排开行夜间高铁列车超 1000 列，并在热门方向增开临时旅客列车，单日最高增开 2314 列。

货运方面，春节假期国家铁路日均装车 15.7 万车，同比增长 1.8%。铁路部门充分利用大秦、瓦日、浩吉、兰新等主要货运通道能力，重点保障粮食、春耕物资及节日用品运输，全国铁路直供电厂存煤水平保持较高。

lululemon 推出新款 Define 夹克

近日，lululemon 上新 Define Jacket 夹克系列，该系列采用标志性缝线设计，并选用 Nulu 和 Luon 面料，旨在为日常动态提供柔韧感受与丰富的版型选择。

• 经典版型 Define Jacket 长度及臀，采用轻盈柔滑的 Nulu 面料与修身剪裁，并配备带弹力绳圈的拉链头、拇指洞、Cuffins 小手套以及后侧挂衣绳圈等功能性细节；
• 连帽款 Define Jacket 则更偏向休闲随性风格，官方展示了其与 Varsity 风琴褶网球裙及 Mary Train 休闲鞋的搭配，以柔和粉白配色呈现运动活力。

此外，该系列还扩充了短款与宽松款式。短款 Define Jacket 长度及腰，采用具备立体肌理和哑光质感的罗纹 Nulu 面料，有助于在视觉上拉长身材比例。

宽松版型 Define Jacket 连帽夹克则选用兼具柔软与支撑性的 Luon 面料，下摆配有可调节抽绳以收束腰线，为穿着者提供更为自在的活动空间。

《一战再战》横扫英国电影学院奖

据《Deadline》报道，今年 BAFTA 英国电影学院奖已经揭晓，Paul Thomas Anderson 执导的《一战再战》成为最大赢家，共获得 6 项大奖，包括最佳影片和最佳导演。

《一战再战》在最佳改编剧本、摄影、剪辑等技术奖项上同样表现突出，Sean Penn 凭借片中表现获得最佳男配角。

这部黑色喜剧以革命者与国家之间的混乱冲突为背景，Anderson 在领奖时引用 Nina Simone 的话称「自由就是无所畏惧」，并表示创作应继续保持无畏精神。

另一部热门影片《罪人》同样表现亮眼，获得最佳原创剧本、最佳女配角和最佳原创配乐三项大奖。其导演 Ryan Coogler 成为首位在该奖项中获胜的黑人电影人。

《哈姆奈特》获得最佳英国影片及最佳女主角两项大奖，Jessie Buckley 凭借饰演莎士比亚妻子 Agnes 的角色获奖。《科学怪人》则取得化妆与发型、艺术指导、服装设计等工艺类三个奖项。

今年的最大惊喜来自最佳男主角奖，33 岁的 Robert Aramayo 凭借《7 天》击败 Timothée Chalamet、Leonardo DiCaprio、Michael B. Jordan 等多位竞争者。他在台上表示难以置信，并称同组提名者都让他深受启发。

颁奖典礼由 Alan Cumming 主持，威廉王子与凯特王妃作为嘉宾出席。威廉王子向 NBCUniversal 娱乐主席 Donna Langley 颁发了 BAFTA 终身成就奖。

《暗黑新娘！》发布最新预告，3 月 6 日中美同步上映

电影《暗黑新娘！》昨日释出最新预告片与宣传海报，确认将于 3 月 6 日在中国内地与北美同步上映。

影片由玛吉 · 吉伦哈尔执导，背景设定在 1930 年代，故事围绕弗兰肯斯坦让一名被谋杀的女子「重生」，并为自己创造新娘展开，引发爱情、警方调查与社会运动等多线冲突。

《飞驰人生 3》票房破 30 亿

据灯塔专业版数据，《飞驰人生 3》在今年春节档继续保持强劲走势。截至昨天 13 时，影片累计票房突破 30 亿元，成为档期内表现最突出的国产商业片之一。

影片由韩寒执导，沈腾、黄景瑜、尹正等主演，延续系列关于拉力赛车手张驰的故事线，围绕其再度挑战高难度赛道展开。

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刚刚返工，我就隐隐嗅到了手机圈的火药味——还有两天时间，三星就要召开 Galaxy Unpacked 全球发布会，亮出开年旗舰 S26 系列。

这只是今年的开门红。

三月初，苹果春季发布会将带着 iPhone 17e 和新 MacBook 系列如期而至；视线投向海外，小米的 Leitz Phone 悄然现身，荣耀的 Robot Phone 也将在 MWC 上正式亮相，视线转向传统手机形态，vivo X300 Ultra 与 OPPO Find N6 正在步步靠近……

在接下来目不暇接的新机潮里，有哪些打破常规的新形态首秀，又有哪些创新值得我们掏出钱包？

三星 S26 防窥屏来了，真有用？

刚刚过去的 2025 年，三星过得并不算轻松。自家造内存的 DS 部门因为涨价，给造手机的 MX 部门「断供」了一波，硬生生把今年 Galaxy S26 系列的发布会拖到了 2 月 25 日。

但好饭不怕晚，从各种爆料来看，这次三星终于给出了久违的硬件更新。

在 2024 年的 MWC 上，三星展示过一套名为 Flex Magic Pixel 的技术，这种技术原本用于车机上，当视角过大时，像素的选择性发光，让主驾看过去屏幕呈现黑色，避免过量信息打扰驾驶。

现在，三星将这项技术搬到了手机里——在 S26 系列上，基于这个技术打造的「主动防窥屏」，通过控制子像素的发光角度，屏幕能在你输入密码或查看敏感通知时，开启侧视角黑化。

这种软硬件结合的思路，与华为纯靠软件识别并停止通知的方案有着本质区别。三星的方案适用场景更广，也更加优雅。这项技术一旦落地落地普及，那些严重影响观感的防窥膜几乎可以被彻底淘汰了。

遗憾的是，受限于专属硬件，这项功能大概率只有 S26 Ultra 独占，就连下半年的 Z Fold8 也要排队等候。

翻开核心参数表，除了意料之内的骁龙 8 Elite Gen 5 特调版芯片，还有一个久违的老朋友——猎户座（Exynos）。爆料称，在韩版 S26 上，三星将首发搭载基于 2nm GAA 工艺的 Exynos 2600 处理器。官方口径更是自信地宣称，它比上一代用在 Z Flip7 上的芯片快了足足 39%。从目前泄露的跑分数据来看，它的表现甚至超越了去年 S25 上的那颗骁龙特供版。

时隔多年，那个曾经被调侃多年的猎户座芯片，终于再次拥有了和高通正面掰手腕的实力。配合传说中基于 AMD RDNA4 架构的 Xclipse 960 GPU，这颗芯片的表现拉满了期待值。

不过，因为前文提到的内部供应链博弈，这代 S26 全系依然是 12GB 内存起步，并且整体价格大概率要因此上浮 500 到 700 元人民币。

在本代机身的周边细节和外观上，三星也做了一道艰难的加减法。

好消息是，被用户吐槽了无数年的 45W 慢充终于熬出了头。S26 Ultra 将首次支持最高 60W 的超快充电，电池容量则稳妥地保持在 5000 毫安时。

坏消息是，呼声极高的内置磁吸充电功能，在最后一刻遗憾退场。原因非常无奈：底层的磁性元件会严重干扰 S-Pen 的书写精度。在拥抱行业新趋势和死守品牌护城河之间，三星最终选择了后者，只留下了一堆官方的磁吸配件作为补偿。

外观设计的演进同样充满了这种妥协与坚持——S26 系列全面学习了 Z Fold7 的设计语言，取消了独立镜头设计，回归了带有中岛的模组样式。值得庆幸的是，三星依然拒绝盲目跟风市面上那种巨大且突兀的圆饼形镜头模组。这是目前市面上为数不多，你握持时食指不会经常摸到镜头的旗舰手机。相应的代价是，它的相机硬参数几乎原地踏步。

为了让整机的手感更加温润，S26 Ultra 的机身 R 角被进一步打磨变圆。这个看似不起眼的改动，直接导致了位于机身左下角的 S-Pen 笔尾结构受限。这根陪伴了用户十年的手写笔，以后大概率再也无法翻面盲插了。

总的来看，三星 S26 系列的基调依然是在成熟的模具上进行精密的微雕。在屏幕分辨率和亮度快要卷到头脑发热的今天，三星放弃了抽象的参数叙事，转而去死磕防窥屏这种微观结构上的差异化体验，回归真实痛点的小创新，或许会在未来迎来量变时刻。

最便宜的 iPhone 又来了，只卖三千块？

转头看看苹果的春季发布会，与三星不同，苹果的旗舰机型集中在秋季，春季的发布会，主要聚焦于更平价一些的设备——比如 iPhone 17e。

从目前的爆料来看，iPhone 17e 的核心卖点非常聚焦，大概率会换上和老大哥 iPhone 17 同款的 A19 芯片（GPU 降级版），并首次支持最高 25W 功率的 MagSafe 磁吸充电。

此外，和上一代 iPhone 16e 使用 C1 基带一样，iPhone 17e 也是苹果的「练兵场」，全新的 C1X 蜂窝基带芯片和 N1 无线网络芯片将在这台手机上迎来首秀。再加上为了配合新 AirTag 极有可能加入超宽带芯片，这台廉价版 iPhone 在底层连接能力上反而走在了前列。

但这绝不代表它是一台没有短板的水桶机，若是把关注点放到体感差距最明显的屏幕与影像上，巨大的落差感就来了。

单摄像头、老旧的 USB 2.0 接口，至于机身正面长什么样，目前的爆料分成了两派：有说继续用刘海，也有说灵动岛终于要下放了。不过，纠结形态其实意义不大，因为无论额头怎么切，所有线索最终都指向了一个最熟悉、也最无奈的现实：iPhone 17e 依旧使用一块 60Hz 的屏幕。

爆料称 iPhone 17e 将维持 599 美元的价格（国行预计 4499 元起，国补后可能是 3999 元起），并有望加量到 256GB 起步，加量不加价，但在 2026 开年，这个价格绝对不适合首发冲刺——

拥有双摄、高刷和灵动岛的 iPhone 17，以及主打极致轻薄的 iPhone Air，在各种渠道补贴后的价格可能只比它贵上 1000 多元，在自家大哥的包围下，iPhone 17e 的生态位，岌岌可危。

我们曾评价前代产品是一台「酱香型」手机，越往后越香，而在 iPhone 17e 这代上，也同样是要等等，价格进一步下探后，才值得入手。

国产没有舒适区，今年依旧卷不停

相较于国外苹果与三星的相爱相杀，国内的氛围显得焦灼很多，小米、荣耀与 OV 四家都在接下来一到两个月中有新想法、新动作。

在今年年初的 CES2026 上，荣耀率先将自己的「Pocket 手机」摆上桌面，这台手机将背后的影像模组挖空，设计了一款可以收纳其中的云台相机，巧妙地将近两年大火的大疆 Pocket 和手机两种形态结合了起来，这台相机将会在三月的 MWC 上正式亮相，具体信息可以看爱范儿在 CES2026 现场看到的 Robot Phone：https://mp.weixin.qq.com/s/NCiPnXbK2L-zqMlV3VrXKw?clicktime=1771914134&enterid=1771914134&scene=126&sessionid=1771914131&subscene=undefined

除了荣耀外，有报道称华为与小米都在关注这个赛道，更进一步的，是 vivo、OPPO 直接相继曝光自家的 Pocket 计划，vivo 的 Pocket 将会在 2026 年内亮相，而 OPPO 的 Pocket 则由首席产品官、高级副总裁刘作虎亲自挂帅，产品同样在年内会出现在我们面前：https://mp.weixin.qq.com/s/fJw1HigeR6JnRyDbXiZnWA

Pocket 赛道到底能不能成，全看今年这几个抢跑玩家的表现。一旦市场逻辑被验证，观望的巨头势必蜂拥而至。到那时，大疆独占了数年的赛道，恐怕转眼就会变成惨烈的绞肉机。

言归正传，再看手机。

去年底亮相的小米 17 Ultra by Leica，最近在海外悄悄换了副面孔。有爆料显示，在海外的小米之家中出现了一台特别的小米 17 Ultra by Leica，其机身原本横置的可乐表改为竖向放置，同时，使用这台手机拍摄的照片中，水印显示的机型为「LEITZPHONE powered by Xiaomi」。

来自泰国 NBTC 机构的认证信息也证明了这个消息——该机器的正式名称为「Leica Leitzphone powered by Xiaomi」。

熟悉影像圈的人都知道，Leitz Phone 曾是夏普代工的专属系列。如今这台新机的出现，意味着徕卡也许正在把这块纯正的招牌移交给小米。如果海外小米之家的这台机型正式推向市场，夏普的徕卡故事，可能就要三代而终了。

三月，除了苹果、荣耀和小米外，一直是 OV 两家的固定舞台，今年也不例外。

从目前的消息来看，有两台来自 OV 的机型会很快来到我们面前——OPPO Find N6 与 vivo X300 Ultra。

OPPO Find N6 是 OPPO 即将推出的大折叠手机，结合博主「数码闲聊站」的爆料和入网信息，Find N6 的硬件轮廓已经基本清晰：处理器换上了骁龙 8 Elite Gen 5，并且细分出了普通版和卫星通信版两个型号，充电则稳扎稳打地停留在 80W。

相比于常规的性能迭代，这台手机真正的看点落在了大家最关心的屏幕上。

就在年后开工第一天，OPPO 官方放出了一张预热海报：一匹骏马在一块带有黑色边框的平面上飞驰，配文「一马平川」。借着马年的彩头，这句文案的潜台词其实非常直白——不出意外的话，进一步抹平日益挑剔的屏幕折痕，依然是 Find N6 这一代的核心任务。

视线转向即将登场的影像「超大杯」。综合目前的爆料，vivo X300 Ultra 依然沿用了前代稳扎稳打的影像架构。

具体来说，超广角镜头将默认接管视频拍摄，35mm 镜头则作为日常拍照的主力，再搭配一颗高素质长焦，维持了经典的三摄阵容。同时，2 亿像素方案也拓展到了另一颗镜头上，拉起了双两亿的硬件阵营。

而在外围配置上，入网信息也给出了确切答案：vivo X300 Ultra 将支持 100W 有线快充，并且标配了北斗卫星短信功能，该有的实用配置基本都给齐了。

纵观 2026 年开年的这波新机潮，一条残酷且清晰的行业分水岭已经摆在了台面上：今年，是所有厂商既要「守老家」，又要「蹚新路」的关键节点。

一方面，作为绝对主力的影像赛道，已经没有任何退路可言，各家早就告别了粗放生长的时代，各自摸索出了一套正在走向成熟的影像方案，都在稳扎稳打地加固护城河。

在这个维系品牌基本盘的牌桌上，谁敢稍微松一脚油门，立刻就会被无情踢出第一梯队。

而在另一边，常规体验几乎摸到天花板，按部就班的迭代早就无法刺激大众的神经。于是我们看到了长着物理云台的 Robot Phone，看到了从屏幕入手的防窥方案。这些新形态和新尝试，都是在试图探索手机这个固化产品或大或小的新可能。

这是一场极其凶险的双线战役。稳住传统的影像和性能，保的是今天的饭碗；跳出固有框架去探索新市场，争的是明天的门票。

当防守与冲锋同时打响，2026 年的机圈注定没有舒适区。

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爱范儿关注「明日产品」，硬哲学栏目试图剥离技术和参数的外衣，探求产品设计中人性的本源。

新年伊始，科技圈热闹非凡，一波未平，数波并起。

先是春晚舞台上，具身智能机器人和 SeeDance 轮番秀肌肉，看得人眼花缭乱；苹果也在除夕当晚不声不响地发出了春季发布会邀请函。

当大家还在讨论 iPhone 17e 的时候，彭博社又抛出一枚重磅炸弹，苹果正在加速一系列 AI 硬件，具体为以下三种：

• 智能眼镜 N50：代号 N50，对标 Meta Ray-Ban 但要更高端。无显示屏，靠扬声器、麦克风和双摄像头实现功能——一颗拍照录像，一颗专门用于计算机视觉。计划 2027 年发售；
• 可穿戴吊坠：AirTag 大小，可夹衣服或挂项链上。配备低分辨率摄像头和麦克风，被内部员工称为 iPhone 的「眼睛和耳朵」，依赖手机进行大部分处理；
• 摄像头 AirPods：在现有 AirPods 基础上加入摄像头，主要为 AI 提供视觉信息，而非拍摄照片视频。进展最快，最早可能今年亮相。

这也或许是蒂姆·库克职业生涯谢幕前，最后一笔投注，不同于我们熟悉的「烧掉旧世界」的激进，这位供应链出身的掌舵者，在站好最后一班岗时，选择了一条更符合苹果财报逻辑的演进路线：拥抱 AI 硬件，但绝不背刺作为万亿市值基石的 iPhone。

这场新旧交替的博弈，库克没有做选择题，他全都要。

摄像头，为 AI 而生

如果你足够敏锐，已经从刚刚的简短介绍里捕捉到了关键词——三款设备，都有摄像头。

如果用传统消费电子的逻辑看，iPhone 上的摄像头已经基本满足人们的拍照需求，但对于不需要搞摄影的 AI 硬件来说，摄像头的角色发生了质的转变——这是被动且持续接收信息的「输入」入口。

不需要高画质，200 万像素甚至更低就够了，甚至可以是红外成像，毕竟 AI 不需要欣赏风景，只要能通过这些低像素画面，计算出空间定位与物体识别，就能正常运转。

与之呼应的是，苹果在这方面的技术积累。2025 年夏天，苹果开源了一个能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型——FastVLM。

这个模型并不像其他 AI 巨头那样「刷分」，而是朝着小型化、端侧化、低延迟的方向做了极致优化，将视觉处理所需的 Token 降到传统 ViT 的 1/16，极大降低延迟，可以根据摄像头捕捉到的内容实时给出判断，反应速度非常快。

可以预料到的是，苹果在视觉为核心的 AI 硬件上，将会利用 FastVLM 及其衍生模型技术。

但在如何消化视觉数据流时，苹果给出的方案，是对 Humane Ai Pin、Rabbit R1 等「先烈」的一次无情嘲讽。

Ai Pin 的死因，可以总结为一种脱离物理规律、使用场景，以及用户接受程度的「狂妄」，在一个火柴盒大小的设备里，硬塞进高通骁龙芯片和复杂的散热系统，还有一整套摄像头和投影仪。

小马拉大车的结果显而易见：高喊着取代 iPhone 的 Ai Pin 续航崩盘、发热烫人，最终随着服务停止、公司出售，产品也沦为昂贵且无用的电子垃圾。

苹果吸取教训，选择了一套让 AI 硬件们各司其职，且相对务实的「共生」路线。

在苹果的这套架构里，这三款硬件不需要高性能芯片，不需要大电池。它们存在的目的纯粹且单一：全感官的数据采集。

通过独立且轻便的小型设备，源源不断地获取外界信息。毕竟人类又不可能 24 小时举着手机，所以为了获取这些连续不断的视觉流，摄像头必须抢占人体感知器官的「高地」——也就是我们的耳朵和鼻梁。

这方面，国内的光帆科技（Lightwear）其实已经给出了先行版本——他们在耳机上装了一对摄像头，连续不间断地捕捉现实世界，但这些信息在 AI 使用之后便「阅后即焚」，既保证可用性，又具备私密性——这套方案，是不是也有点果味儿？

关于这款未来耳机，可以查看爱范儿此前的报道：https://mp.weixin.qq.com/s/iLZJLj6RqiDIh74sD8H6CA?clicktime=1771374926&enterid=1771374926&scene=126&sessionid=1771374919&subscene=91

在苹果的这套 AI 新硬件体系中，三款硬件分工明确：

代号 N50 的高端智能眼镜占据了「第一视角（FPV）」，看你所看，负责锁定和记录你当下的注意力； 带摄像头的 AirPods 利用头动即眼动的特性，负责扫描侧向视觉，补全了环境感知；AI 挂饰则像一只挂在胸口的「眼睛」，负责广角记录，构建长期记忆。

它们就像是 iPhone 伸出来的三根触角，疯狂地从物理世界汲取信息。

同时，苹果也能在低像素高密度的信息流中，实施一贯的隐私策略：「阅后即焚」。

所有摄像头捕捉的数据，仅供 AI 在完成环境理解，不留任何存档。这样一来，既喂饱了 AI，又最大程度地消解了用户对隐私的顾虑。

苹果的魔法：语音无声输入

从信息输入角度分析，我们大致能了解三款 AI 硬件的设计思路和运行方式，但想要这套 AI 硬件系统好用，还有一个比技术更棘手、甚至可以说决定生死的难题——交互。

现有 AI 硬件的最大痛点在于社交压力，在嘈杂的地铁里，对着胸口的 Ai Pin 大喊「嘿，帮我查查我该在哪个站下车」，无论 AI 回答有多智能，都十足社死。

由此，我甚至可以得出一个暴论：只要还需要小声自言自语，AI 硬件就很难走出小圈子。

苹果显然深知这种喃喃自语带来的社交压力，它的解决方案是「说话无声」——就在上个月底，苹果斥资 20 亿美元，快速而隐秘地收购了以色列公司 Q.ai， 将这项技术纳入囊中，具体信息，可以查看我们的报道：https://mp.weixin.qq.com/s/xh1yCU7VDcydqw2yeKGG0A?clicktime=1771374793&enterid=1771374793&scene=126&sessionid=1771374778&subscene=91

这笔收购，在十年前就已埋下线索。

Q.ai 的创始人 Aviad Maizels，这个名字你可能陌生，但自 iPhone X 开始使用的 Face ID，就源自他创立的上一家公司 PrimeSense。

Q.ai 的核心技术是肌电图（EMG）与微表情分析，这听起来像赛博朋克小说里的设定，但原理其实非常生物学：当我们想要说话时，大脑会向发声器官发送神经电信号。即使我们最终压低声音、甚至根本没有发出声音，喉咙、下颌和脸颊的肌肉依然会产生微弱的生物电波动。

Q.ai 的算法，可以捕捉并翻译这些沉默的波动。

用户不需要像呼叫 Siri 那样字正腔圆，甚至不需要张开嘴，只需要在喉咙里「默读」指令，眼镜腿上的传感器就能精准识别。

没有声音，没有动作。在旁人眼中，你只是短暂地停顿，便获取了信息。

正如多点触控让 iPhone 告别物理键盘，Q.ai 的无声交互，赋予了无屏设备高带宽、高隐私的输入能力。

如果类比 iPhone 的成功经验，这可能就是 AI 硬件的「多点触控」。

让所有人在十年后，仍然需要 iPhone

在去年闹得轰轰烈烈的 Google 反垄断案当中，有一封电子邮件证据，来自苹果的互联网服务高级副总裁 Eddy Cue 放过的狠话：

十年后，可能我们都不需要 iPhone 了。

这句话曾被无数媒体解读为苹果的自我革命，也侧面传递出在 AI 浪潮里苹果的焦虑，但随着 N50 眼镜、挂饰和 AI AirPods 的拼图逐渐浮出水面，苹果的新思路也昭然若揭——

将 AI 硬件这个新品类，牢牢绑住 iPhone 这个生态完善、用户成熟的大船。

若是讲得更明白些，我们可以试着将苹果的路子分为两个步骤：体验升级，然后拆解。

2016 年秋天，苹果拿掉 iPhone 7 的 3.5mm 接口，随之而来的，是 AirPods 的横空出世。苹果通过无线连接、入耳检测、空间音频等技术，对听觉体验进行了一波大升级，虽然 EarPods 没有被立刻抛弃，还能正常使用，但实际上，你需要购买 AirPods，才能获得升级后的体验。

「听」这个动作，被成功地从手机上剥离，独立成了一条数十亿美元的配件产线。

Apple Watch 走的也是这条路——将健康与通知两个功能一边升级、一边剥离出来，用户需要购买额外的配件，才能解锁 iPhone 更全面的体验。

现在，AI 硬件，苹果也打算这么干了。

按照苹果的设想，未来你的设备可能是这样的：

• 手腕：Apple Watch（健康监控 + 通知中心）；
• 耳朵：AirPods（听觉增强+语音助理）；
• 鼻梁：N50 眼镜（视觉增强+隐形屏幕）；
• 胸口：挂饰（全天候记录仪+记忆外挂）；
• 口袋：iPhone（算力核心+网关）。

放眼这个星球，目前最有可能在你身上同时塞进五个电子设备的公司，恐怕也只有苹果一家。

这也就不难理解，为什么 OpenAI CEO Sam Altman 会在纽约的一场午餐会上，抛开 Google，直言不讳地警告：

大家别盯着 Google 了，OpenAI 真正的宿敌，是苹果。

当然，即便这个爆料传闻完全属实，我们也不会真的把这些硬件全都一股脑戴在身上。你会发现，眼镜、耳机、挂饰都有摄像头，它们的能力和角色大体相同。

苹果对于可穿戴设备的定义，从来不会让它们存在感过于强烈，而是以无感的方式存在。

但无论如何，如果这条路跑通，苹果最恐怖的「生态护城河」将顺势流淌进 AI 时代，与之相随的，是数十亿用户的肌肉记忆和操作习惯。这对于任何一家致力于打造 AI 硬件的厂家来说，都是致命威胁。

在这场 AI 硬件的寒武纪大爆发中，苹果看似反应迟钝，也确实在大模型、AI 落地上表现不太让人满意，可如果这套阳谋最终跑通，Eddy Cue 当年的那句豪言，或许真的需要微调几个字，才能跟上苹果的野心：

十年后，我们可能不止需要 iPhone 了。

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春节，大概是一年中「含片量」最高的时刻。

面对年夜饭和全家福，很多人总发愁手机不够好，甚至动了买相机的念头——其实大可不必，对于大多数人来说，最好的相机，其实是手头拿着的手机。

为了让你不花冤枉钱也能在朋友圈突围，我们总结了

• 各家手机原相机的隐藏功能
• 四款神仙 app
• 以及三个救急小技巧

只学会这些，就能立竿见影地出片。

原相机，藏着进阶技巧

很多人不喜欢用手机原相机拍照，总觉得它拍出来的照片太无聊，色彩平淡且数码感强烈，这是计算摄影诟病已久的问题。但其实各大手机厂商这两年都在悄悄改变，藏在原相机深处的功能，有不少可以挖掘的宝藏。

先从 iPhone 说起。

此前，iPhone 拍照以太直白、太平淡，没什么个性也没什么风格闻名，并由此得到个很贴切的外号——白开水。

这种不出错的风格，放在前些年很稳妥，但在人人追求个性的当下，就显得过于乏味了。为了更顺应时代，苹果在 iPhone 16 系列上更新了后期管线，打造了全新的「摄影风格」，除了重新制作的多种风格外，每个风格还带有一个可以将参数可视化的调色盘，手指在调色盘上向不同维度滑动，画面就会实时跟着变，指哪打哪的直觉操作，彻底推倒了专业调色的高墙，让找寻自己喜欢的色调，变得像选滤镜一样简单。

春节拍红红火火的灯笼或者满桌的年夜饭时，你可以试试「摄影风格」中的琥珀色、金色与玫瑰金色，这三种风格自带暖色，非常适用于美食或春联等拍摄场景，从里到外透着一股暖洋洋的喜庆劲儿。当然，也可以用随着 iOS 26 推出的珠光色，将团圆照中的家人拍出好气色。

如果你手持华为手机，那 XMAGE风格就是你不用白不用的利器，它提供多种风格，几乎可以覆盖所有拍摄场景，同时每种风格也带有相应的调色盘，可以直观进行细微调节，确保你能精细控制画面效果。

春节出游，我最推荐大家尝试「鲜艳」，能很好地还原春节集市上那些复杂的色彩，红色的对联、金色的福字、五彩的糖果，在 XMAGE 的加持下，会呈现出一种油润且厚重的质感，非常适合表现「热闹」这个主题。

对于 OPPO 与 vivo 来说，色彩不是问题——这两个厂家已经在原相机中提供了大量的滤镜，包括富士 NC 这样的当红复古胶片效果，做得都很不错，他俩的宝藏，在于另一种成像质感。

OPPO 从 Find X7 Ultra 开始引入的「大师模式」，基于哈苏自然色彩科学，抛弃了死板的局部提亮，转而模拟传统相机的全局测光和极克制的锐化，拍出来的照片，影调柔和、过渡平滑、透着一股耐看的高级味。

vivo 则在工具栏顶部藏了一手「原生光影」。开启后，虽然第一眼看去没有大师模式那样强烈的影调变化，但恼人的「数码锐化感」被大幅消减了，画面瞬间变得温润如玉。

虽然我们的照片都在拍摄景物，但这两种模式在拍全家福时也好用，懂得保留暗部的策略、去掉锐化的尖锐，能真实还原家人脸上的岁月纹理，却不会因为过度锐化让皱纹显得刻薄。

四个 app，让你手机出大片

当然，如果你想要更极致的风格，或者想玩点不一样的，那么第三方 app 就是你的「秘密武器」。我们精选了四款 app，分别对应着胶片复古、极致画质、电影视频和后期急救，最关键的是，这些 app 都足够简单，不会让你在旅途中手忙脚乱。

Dazz，作为胶片滤镜界的扛把子，在社媒的出镜率极高，不需要操作者懂什么光圈快门，无需任何专业知识，逻辑就是「换相机」和「换胶卷」。

Dazz 可以模拟不同相机和胶片拍摄的效果，在不同相机的二级菜单中，还可以选择时间戳、漏光效果，在熙熙攘攘的庙会，或者老家的旧屋檐下，打开 Dazz，按一下快门，照片瞬间拥有岁月的厚度。

Dazz 需要付费才能解锁所有滤镜，目前的费用是 35 元/年或 88 元永久，不定期会有折扣，如果你对胶片感照片非常感兴趣，那么以 Dazz 的表现来说，绝对物超所值，可以考虑入手。

而如果你追求的是极致的画质，想把 iPhone 拍出 Google Pixel 甚至专业相机的质感，那么 Project Indigo 是必须要试一试的。

这个 App 的来头不小，它的核心理念源自 computational photography（计算摄影）的大神 Marc Levoy。不同于原生相机的「暴力锐化」，Project Indigo 追求的是一种如油画般自然的细腻度。

它最神奇的地方在于「多帧超分辨率」技术。

春节我们常会遇到需要变焦拍摄的场景，比如拍远处的舞龙舞狮。用原生相机变焦，画质往往惨不忍睹，全是噪点和涂抹感。而 Project Indigo 会在你按下快门的瞬间，在后台拍摄十几张照片进行合成。哪怕你用到 10 倍变焦，它拍出来的画面依然扎实、纯净，没有传统数码变焦的涂抹感。

而且，其成像风格偏向暗调，带有一丝「卡拉瓦乔式」的味道，特别适合拍摄光影复杂的灯会或明暗对比强烈的光影，让照片看起来既清晰又有质感。

虽然它目前还是测试版，图标像个工程蓝图，发热也有点明显，但好就好在 Project Indigo 目前完全免费，所有功能都可以直接使用，体验一下将手机变成专业相机，绝对值得值得尝试（当然，你可能需要个外区 App Store 账号，不过这很好获得。）

最后，如果你想在春节拍一段像电影一样的 vlog，Kino 是你的不二之选。

这是 2024 年的年度 iPhone 应用，也是让普通人能轻松驾驭 Log 格式视频的桥梁。以前我们拍视频，要么用原生相机，效果平淡如水太普通，要么用 Blackmagic Cam 这样的专业软件，但满屏的参数又太复杂，Kino 的天才之处在于「即时调色」，调用了专业视频格式，同时内置了许多大师级的色彩预设，一键榨干 iPhone 的视频性能。

你只需要在拍摄前点一下那个彩虹图标，选一个喜欢的风格，屏幕里的画面瞬间就会从灰蒙蒙变得电影感十足。你可以选择「懒人模式」，直接把颜色烧录进去，拍完就是成片，完全不需要后期剪辑。它的界面清爽得不像个专业软件，没有吓人的参数表，不需要复杂的摄影知识，真正做到了「如果有 iPhone，你就是电影制片人」。

Kino 需要付费才能使用所有功能，售价为 22 元，如果你有高频使用视频记录生活的习惯，又想尝试一下为视频加点儿电影感，那完全可以入手。

最后要介绍的这位，是修图界的扫地僧——Snapseed。虽然 Google 对它的更新有些缓慢，更没有琳琅满目的 AI 工具，但它依然是我心目中手机里最全能、最良心的免费修图工具，专门用来拯救那些「拍坏了」的瞬间。

春节拍照环境往往复杂，我有三招必杀技救急——合照时人脸黑了，别急着删，用「局部」功能在脸上点一下，这是一种更容易上手的蒙版，用两指缩放控制好蒙版覆盖范围，就可以单独调整面部的曝光、色温；

如果是拍出来的风景灰蒙蒙的，就试试「曲线」，稍微拉一个「S」型曲线，也就是亮部提一点、暗部压一点，照片的通透感瞬间就拉满；至于地面的垃圾、桌面的灰尘，用「修复」画笔涂一下就能自动填补，虽然没有 AI 加持，但对付这种小瑕疵绰绰有余。

记住三个动作，大大提高出片率

有了好用的原生功能和强大的 App，最后我们还需要一点点「手头功夫」。不需要学什么构图理论，只要养成这三个微小的习惯，你的出片率可以立马提高。

第一个动作是 「压低曝光」。

在拍摄夜景、烟花或者红灯笼时，手机的测光系统往往会因为想要「看清」黑暗，而把画面提得太亮，导致灯笼变成一团白光，夜空全是噪点。这时候，你只需要点击屏幕对焦主体，然后按住旁边的小太阳图标，往下拉。不用怕画面变黑，压低曝光不仅能找回高光的细节，让灯笼红得通透，还能压暗背景的杂乱，让主体更加突出。

记住，暗一点，往往比亮一点更有质感。

第二个动作是 「善用实况照片（Live Photo）」。

春节期间，无论是孩子放鞭炮，还是全家人举杯的瞬间，都稍纵即逝。只拍一张照片，很容易遇到闭眼、表情管理失败的情况。打开实况照片，它能记录下快门前后 1.5 秒甚至 2 秒的画面。拍完后，你可以在相册里重新选择「关键帧」，总能挑出一张表情最完美的。

而且，实况照片还能在后期选择更进阶的玩法——「长曝光」。如果你在手持拍摄烟花或车流，打开长曝光，原本凝固的光点会瞬间变成流动的光轨，那种动静结合的美感，是普通照片给不了的。

第三个动作，也是最重要却最容易被忽略的：「擦拭镜头」。

春节期间，手里难免沾上油烟、糖霜或者护手霜，手机镜头大概率是蒙着一层油污的。带着油污去拍照，所有的灯光都会变成乱七八糟的眩光，画面也是雾蒙蒙的，再精通后期也救不回来。所以，在掏出手机准备记录美好瞬间之前，先用衣服下摆或者纸巾，用力地、仔细地把镜头擦干净。

相信我，养成这个习惯，你的成片率会大大提高。

从原相机的隐藏开关，到第三方 App 的独门绝技，再到那些擦拭镜头的小习惯，我们聊了这么多，其实初衷只有一个：别让记录成为负担。

在这个团圆的日子里，不必过分纠结构图是否完美，也不必在意噪点是否纯净，最好的照片，其实就是多年后再次翻看时，能瞬间把你拉回这个喧嚣、温暖、充满饭菜香气的除夕夜的那一张。

拿起手机，去捕捉稍纵即逝的瞬间，祝大家春节快乐，马年拍大片！

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奥特曼又又又又口出狂言了。

在印度 Express Adda 的论坛上，Sam Altman 聊了很多 AI 话题，从 AGI 到中美 AI 竞争，再到数据中心用水问题。但最火的那段，是他回应 AI 能耗批评时说的：「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源，得花 20 年时间，消耗那么多食物，才能变聪明。」

这话说错了——人吃了 40 年的饭都未必有这么聪明。

这话听起来只是个比喻，但一传开，就被解读成 AI vs 人类的「效能大战」。Altman 到底想表达什么？简单说，他觉得大家批评 AI 时，总拿「训练模型」的总能耗和人类「回答一个问题」的瞬间能耗比，这不公平。

人类也不是生下来就是大聪明，从婴儿到成人，吃喝拉撒 20 年，还得加上学校教育、社会教育，这些都消耗食物、水、电等等能源。如果算「全生命周期成本」，AI 其实挺高效的，训练一次，就能无限次回答问题，而人类每次思考还得再烧脑子——大脑耗能约 20 瓦。

换言之，在他看来，AI 不是能源杀手，而是未来文明的必需品，就像电灯发明时也有人担心蜡烛业失业一样。这个观点不是 Altman 首创。早在 AI 热潮前，就有专家比过生物大脑和硅芯片的效率。但 Altman 作为 OpenAI 老大，说出来影响力大，瞬间成了 X 上的热点，视频有两千多万次浏览，引爆了讨论。

人类尊严，AI 是工具还是「更好的人类」？

Altman 把人类成长比作「训练」，听起来像把人当机器。这让很多人不爽，觉得贬低了人类的价值——生命不是数据输入输出啊！

人一生的自然进化中，不仅有产出，还有情感、教育、成长的喜悦，这些能量计算不来，在舆论场上，这点被放大。一个油管博主打出标题「OpenAI CEO Argues Energy Is More Wasteful On Humans Than AI， Goes Very Poorly」，说 Altman 的言论进行得很糟糕。

X 上，@BrianRoemmele 直呼震惊，觉得这是给 AI 行业招黑，「片面思考，反人类。重视人类胜过 AI——永远。」

当然，也有用户帮忙解释，「这不是要取代人类，只是更准确计算自动化成本。」 他也承认 Altman 这样说不好，但是要理性、中立、客观地看待。于是，真的有人认真算起来了，然后悲催的发现，自己一天什么都没做，就消耗了卡路里。

不止他一个，还有很多支持派觉得 Altman 点醒了大家。信息总有成本，之前没有算过，但是细思极恐，Altman 的说法是让大家正视这件事。

这些反应暗示了 AI 的价值大于成本，可是能不能跟人并列一起算呢？这引发了关于 AI 是否会取代人类的讨论。

拿人跟 AI 比？荒唐！

相比之下，负面的批评显然是更多的，就算这只是个比喻，也非常荒唐。

Altman 的这番话，看上去合理，但也有明显的逻辑谬误。人类确实要吃喝 20 年才能「变聪明」，但这 20 年的能量消耗是基线生存，用来维持生命、维持社会运转，不是专为「产生智能」而额外投入的。哪怕一个人一辈子啥都不学，躺平当咸鱼，他也得吃饭喝水呼吸。

其次，规模和可复制性完全不同。Altman 想强调「per query」的效率，但他忽略了：人类智能没法「复制部署」到数据中心里无限扩容。AI 的真正优势恰恰在于「训一次，用一辈子」，而人类是「训一次，用一辈子还得继续喂」。如果真要比「单位智能产出每焦耳能量」，AI 在规模化后确实可能碾压，但用「养孩子总成本」来类比，反而把这个优势给模糊掉了。

把孩子成长比作「模型训练」，本质上是把人降格成「低效生物计算机」，这不只是逻辑问题，更是价值观滑坡。网上很多人直接说「这不是比喻选错了，而是把尊严换成效率的典型技术官僚思维」。

总体看，从 2 月 20 日视频发出来后，这两天迅速扩散，大概有 30%的回应是正面，中立 20%，负面占 50%。这反映了 AI 话题的两极化。一方面，它确实戳中了 AI 发展的痛点：能量是瓶颈，但技术的飞轮不能停。另一方面，技术也不能是真空的，最终得回到对人类生活的帮助和改善上。或许，如 Altman 所说，得建更多清洁能源是一种解法，但也如批评者言，无论未来出路是什么，得尊重人类独特价值。

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。这让我好奇起来，想重新体验一下点点，看看它现在到底能做到什么程度，以及小红书推出的独立 AI产品， 到底想往哪个方向走。

如果你想摧毁一家公司，不需要打败它，只需要让人相信它可以被打败。

截至周一美股收盘，IBM 股价暴跌 13.1%，报每股 223.39 美元，创下 2000 年互联网泡沫破裂以来最大单日跌幅。当天市值从 2408 亿美元跌至约 2087 亿美元，蒸发了约 310 亿美元。

是财报暴雷了吗？不是。是重要大客户跑路了吗？也没有。

这一切的导火索，仅仅是 AI 公司 Anthropic 当天发布的一篇博客，宣布旗下编程工具 Claude Code 可以帮助改造 COBOL 老旧系统，直接戳中了 IBM 最核心、最赚钱的遗留系统咨询业务。

没有人证明 IBM 的生意垮了，但在恐慌的市场面前，已经不需要证据了。

COBOL 是 IBM 的护城河，现在被 AI 盯上了

要理解 IBM 为什么跌得这么惨，得先搞清楚 COBOL 是什么，以及 IBM 靠它赚的是什么钱。

COBOL 是一种诞生于 20 世纪 50 年代的编程语言，今天仍在驱动美国约 95% 的 ATM 交易，以及大量银行、政府、航空系统的日常运转。

IBM 长期销售针对 COBOL 优化的大型主机，并围绕它提供改造和咨询服务。

这门生意之所以赚钱，根源在于改造难度极高。读懂几十年没有文档的老代码，往往要顾问团队花上数年时间。这种高昂的理解成本，就是 IBM 最核心的竞争壁垒。

Anthropic 的博客说，Claude Code 可以自动梳理数千行代码之间的依赖关系，补全那些早已没人记得的工作流文档，还能识别出人工分析师要花几个月才能发现的系统风险。

它进一步宣称，原本以年计的现代化项目，用 AI 可以压缩到几个季度。

当市场听到这个消息后，立刻做出了反应：IBM 那套依赖大团队长期驻场的咨询模式，定价权可能要松动了。

IBM 的处境因此显得格外敏感。

2025 年全年，其咨询业务收入约 210.55 亿美元，基础设施收入约 157.18 亿美元，生成式 AI 累计签约规模也超过了 125 亿美元。当理解遗留代码这件事的成本被大模型显著压低，这些收入的含金量在市场眼中就打了折扣。

有意思的是，IBM 和 Anthropic 其实并不是单纯的对手。

2025 年 10 月，两家公司曾宣布战略合作，把 Claude 集成进 IBM 的开发工具体系，内部有超过 6000 名早期用户报告平均生产力提升约 45%。同一种技术，既可能成为它自我改造的工具，也被看作颠覆 IBM 的武器。

但在抛售情绪主导的当天，市场选择了后者。

IBM 暴跌其实不是这轮动荡的起点。早在 2 月 20 日，网络安全板块就已经经历了一次集体闪崩，那天后来被一些分析师称为软件行业的「黑色星期五」。

导火索是 Anthropic 宣布推出 Claude Code Security。

这款工具能自动扫描代码库中的安全漏洞，生成补丁供人工审查，并将原本由专业安全工具负责的漏洞扫描、软件成分分析等功能，直接内置进了开发者的日常工作流。

市场的反应同样非常强烈。

JFrog 当天单日暴跌 24.61%，因为它的核心业务高度依赖软件供应链的管控，而这恰好是 AI Agent 最容易切入的地方。CrowdStrike、Cloudflare、Okta、Zscaler 等公司虽然主营业务并不是代码扫描，但也因为情绪「传染」出现了明显下跌，整个板块单日蒸发上百亿美元，追踪网络安全 ETF 的 BUG 基金跌至两年多以来的最低点。

当然，不少理智的分析师站出来反驳，说这种抛售毫无逻辑。

比如摩根大通认为，投资者的担忧被过度夸大。Wedbush Securities 的分析师措辞严厉地表示，这是自己职业生涯中见过的「最不合逻辑的交易」。

他们的理由有一定说服力。

AI 在帮助防守者扫漏洞的同时，也在帮助攻击者找漏洞。到 2026 年，黑客已经开始用大模型发起更精准的钓鱼攻击，开发自动化的攻击 Agent，甚至针对企业内部的 AI 模型实施「提示词注入」和「内存投毒」。

更棘手的是，企业内部大量未经授权部署的 AI Agent，一旦拥有操作内部系统和访问敏感数据的权限，本身就成了安全隐患。这意味着安全的需求非但没有消失，反而在扩张。

CrowdStrike 提供的端点保护、Zscaler 提供的零信任网络访问、各类身份与访问管理工具，恰恰是应对这些新型 AI 威胁所必须依赖的基础设施。

SaaS 最不愿承认，但正在发生的事

APPSO 之前也报道过，AI 对整个 SaaS 行业造成了很大的冲击。

而 IBM 和安全股的动荡，是整个企业软件行业更大危机的一个切面。过去二十年，SaaS 行业的繁荣建立在一个简单逻辑上：企业员工越多，买的软件席位就越多，供应商的订阅收入就越稳。

AI Agent 的出现打破了这个等式。

以 Claude Cowork 为例，它能自主跨系统导航，独立完成数据录入、线索评分、多步骤业务审批等工作，企业不再需要维持大规模的基层操作团队。

一个原本需要五个人各自登录账号的财务部门，现在可能一个主管配合 AI 工具就够了，那四个席位的订阅费自然随之消失。这种现象是 SaaS 厂商目前面临的最直接威胁。

在这场转型中，处境最危险的是那些提供通用功能、主要服务中小企业的 SaaS 厂商，比如 HubSpot、Atlassian、Asana。这类产品的工作流相对标准化，很容易被 AI 直接模仿替代。

越是那些功能通用、流程标准化的软件（比如排日程、管任务的），越容易被 AI 直接平替。

这种冲击不只停留在大公司层面，对普通创业者也是一种降维打击。

一位名叫 Ira Bodnar 的创业者在 X 平台发了一篇名为《Claude 杀死所有创业公司》的帖子，迅速获得了超过 292 万次阅读。他两个月前刚做出一款帮企业自动管理谷歌和 Meta 广告账户的 AI 产品，付费客户几百个，成交率高达 70%，增长势头很好。

一天早上醒来，她发现成交率跌到了 20%。

原因很简单：Anthropic 同期推出了 Meta 广告连接器。功能还不完整，只能做分析、无法直接操作账户，但客户已经开始观望。Bodnar 在帖子里写道：「再过几个月它就能做到了，所以继续在这里开发感觉意义不大。」

IBM 失去的是估值，Bodnar 失去的是整个产品类别存在的理由。相比之下，更难被计算进股价、也更难被写进报告的，是那些正在消失的普通岗位。

股价跌了还能涨回来，但就业市场的变化，慢刀子割肉，却真实得多。当企业不再需要那么多人去堆砌工作量时，最先遭殃的，是那些还没上桌的年轻人。

斯坦福大学数字经济实验室的研究指出，在受 AI 影响最明显的职业里，22 至 25 岁年轻毕业生的就业率相对下降了 13%，但与此同时，那些有丰富经验的高级架构师，饭碗依然很稳。

这个分化说明 AI 没有像科幻电影里那样消灭所有人类岗位，只是只是悄悄从底部开始，把新人的岗位削没了——以前，刚毕业的程序员总是靠写写简单的基础代码、修修不痛不痒的 Bug，一步步攒经验往上爬。

现在，这些「脏活累活」全是 AI Agent 的统治区。

包括很多大厂现在很默契：我不大规模裁员，但如果有人辞职了，我绝对不再招新人，直接拿 AI 顶上空缺。

对此，学生的选择，已经说明了他们对市场的判断。麻省理工学院的数据显示，其入门编程课程在 2022 学年达到峰值后持续下滑，传统计算机科学专业注册人数从 823 人跌至 672 人，降幅超过 18%。

与此同时，MIT 2022 年新设的「人工智能与决策」专业，注册人数从 37 人暴增到 372 人，涨了约十倍。杜克大学的 CS 入门课注册人数同期下降约 20%，普林斯顿 CS 专业大三大四学生数量也出现了相似幅度的下滑。

同样是在 IBM 暴跌的同期，一篇由 Citrini Research 发布的博客《2028 年全球智能危机》在 X 平台上火了，收获了 2000 万+的阅读量。

作者假装站在 2028 年往回看，描绘的图景并不乐观。企业用 AI 裁人，省下来的钱继续买 AI，更强的 AI 让下一轮裁员成为可能，被裁的人消费变少，企业收入下滑，又得靠 AI 进一步压缩成本。

一圈又一圈，没有尽头。

作者自己也说，这只是一个思想实验，不是预言。但读完这篇文章再看当天的新闻，很难说它描述的东西完全是想象。SaaS 公司的订阅收入在压缩，IT 外包行业开始被质疑存在的必要，应届生找工作越来越难——传导链条的前几环，已经隐约可见。

国际货币基金组织估计，全球约四成就业都暴露在 AI 的影响范围之内，部分岗位会被增强，部分面临萎缩，最终走向取决于各行业的互补程度与政策应对。

世界经济论坛预测，到 2030 年新技术净创造的岗位约 7800 万个，但这个再分配的过程，必然伴随大量摩擦和痛苦。

我们总喜欢用颠覆、炸锅、王炸等耸人听闻的词汇来描述 AI 所带来的冲击，在我看来，这些词都用错了方向——AI 带来的变化，更像是涨潮。

涨潮不挑对象，不讲立场，不管你是 IBM 这样的百年巨头还是 Bodnar 这样的独立创业者，水平线统一往上走。有人站在高地，有人站在滩涂，退潮之后才知道谁在裸泳——问题是，这次潮水好像没有退的迹象。

MIT 的学生已经在悄悄换就业方向，大厂们同样在默默等人自然离职然后不再补招，Citrini 那篇文章的阅读量突破 2000 万，不是因为它写得多好，而是因为太多人在里面看到了自己隐约感觉到、但还没说出口的那种不安。

不安本身不是坏事。它至少说明，潮水还没把人完全淹没，还有时间想清楚自己站在哪里，又到底该如何在机器面前，找到自己那个没法被替代的位置。

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时隔四年，红色 iPhone 或回归

据彭博社记者 Mark Gurman 报道，苹果可能会在 iPhone 18 这一代上推出深红色作为「旗舰机型」的配色。

相关阅读：红色 iPhone 回归？(PRODUCT)RED 与苹果的 20 年沉浮

据报道，苹果正为 iPhone 18 Pro 系列测试全新深红色配色。这是红色系首次登陆 iPhone Pro 机型，也是自 2022 年 iPhone 14 后，红色时隔四年的回归。

（2017 年 3 月，iPhone 7 和 iPhone 7 Plus 红色特别版发布，而在 iPhone 14 之后苹果再无推出过）

此次红色回归得益于 iPhone 17 Pro 启用的铝合金一体成型机身工艺。这种新工艺显著提升了金属表面的着色表现力与一致性，让 Pro 系列在色彩拓展方面具备更强可行性。

据爆料，iPhone 18 Pro 可能采用「双旗舰配色」策略：深红色作为新配色，同时保留上一代大热的「星宇橙」。此前传闻的紫色、棕色等配色，则只是深红色在不同工艺参数下的测试变体。

值得注意的是，苹果对折叠屏 iPhone Fold 采取了截然不同的配色策略：仅提供深灰/黑色和白色/浅银色两款基础色调，回归初代 iPhone 的经典配色逻辑。

销售信息方面，博主「刹那数码」近期发文表示，iPhone Fold 折叠屏会跟 iPhone 18 Pro 一样在 7 月左右开启正式的大规模量产，并同步发售。

而这一消息也与分析师郭明錤此前预测一致，郭明錤曾指出这两款产品会在 2026 年下半年推出，而标准版 iPhone 18 与 iPhone 18e 则推迟到 2027 年上半年。

另外，在除夕夜当晚，爱范儿收到了来自苹果的邀请函，官宣将于 3 月 4 日晚 10 点举办 2026 年的首场发布会。

根据之前的预测，这次春季发布会将是苹果 2026 年「满满当当」的产品线的开头，我们预计会见到一大票新品的亮相，包括但不限于：

• iPhone 17e：搭载 iPhone 17 同款 A19 处理器，补齐 MagSafe；新机还将作为苹果新一代自研蜂窝网络基带与无线芯片（C1X 和 N1）的测试平台；并且大概率会切换为灵动岛屏幕。
• 使用 A18 处理器的无印 MacBook：预计将搭载 A18 Pro 处理器；屏幕尺寸预估为 12.9 寸；新机将提供多款活泼配色：包括浅黄、浅绿、蓝色、粉色，以及经典的银色和深空灰。
• M5 Pro/Max 款的 MacBook Pro
• 新一代 iPad Air 和无印 iPad
• 新版 Studio Display、Apple TV 和 HomePod mini

Gurman 还在近期报道提到，苹果正在加速研发三款新型可穿戴设备：智能眼镜、可穿戴挂件以及带摄像头的 AirPods。

智能眼镜定位最高端，对标 Meta AI 眼镜系列，内部代号为 N50，是苹果 AI 硬件阵容中的旗舰产品；与 Meta 的 Ray-Ban 眼镜类似，它不具备显示屏，而是通过扬声器、麦克风和摄像头进行交互。

苹果将在制造工艺和摄像头技术上通过高端材料做出差异化，并不依赖第三方镜框，而是完全自研设计。据悉，苹果内部已经打样了多种颜色、材质的款式。

在功能层面，这款眼镜将配备双摄像头：一颗用于拍摄高分辨率照片和视频，另一颗专注于计算机视觉，用于理解环境背景（类似 Vision Pro 的技术）。

至于新的 AI 挂件与 AirPods，则是一种更轻量的介入方式。这是苹果专门针对不愿佩戴眼镜的用户准备的低门槛方案：

• 一款是类似 Humane AI Pin 的挂件，可夹在衣服或作为项链佩戴，充当手机的「外置感官」。
• 还有一款带摄像头的 AirPods，主要依靠低分辨率摄像头辅助 AI 运行，形态隐蔽且普及度高。

目前，这三款产品的研发进度不一：带摄像头的 AirPods 进展最快，最早有望于今年面世；AI 挂件设备目前处于早期阶段，若未被取消，最早将于明年推出；而智能眼镜的量产计划定于 12 月启动，预计 2027 年正式发布。

值得一提的是，这三款 AI 硬件产品的算力仍需依赖 iPhone，并非独立的计算平台。

春节 AI 大战落幕：新模型齐爆发，还有机器人春晚

在大家欢庆春节假期期间，各家 AI 厂商也拼足了劲为用户奉上了一系列新品以及营销活动，我们也为此制作了这次「春节 AI 大战」的超级盘点：

• 阿里千问

千问官方昨天宣布：春节期间，千问帮大家「一句话下单」近 2 亿次。其于 2 月 6 日开启了第一波「春节 30 亿大免单」。

而在除夕当晚，阿里还发布并开源了 Qwen3.5 系列模型，并迅速在 chat.qwen.ai 平台完成部署。

基准测试结果显示，Qwen 3.5 在多模态理解、复杂推理、编程、Agent 智能体等几大核心能力维度都是领先于同级开源模型，多项基准媲美 Gemini-3-pro 等闭源第一梯队。

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• 豆包

豆包团队在春节前接连发布了视频生成模型 Seedance 2.0、生图模型 Seedream 5.0 以及豆包大模型 2.0 版本。

其中 Seedance 2.0 因超强的画面一致性、独有的多镜头叙事功能，收获了国内外不少关注以及好评。其中《黑神话：悟空》制作人、游戏科学创始人冯骥还发文评价称其为「当前地表最强的视频生成模型」。

相关阅读：Seedance 2.0 最全上手指南：4 大入口、火爆玩法、详细提示词都在这

而随后发布的豆包大模型 2.0 系列在 VLMsAreBiased、OmniDocBench 等基准上均取得了业界最高分。

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• 腾讯元宝

元宝在春节前更新了「元宝派」的群聊 AI 玩法，并在后续开启了「分 10 亿元现金红包」活动。

腾讯 2 月 18 日宣布，元宝的日活跃用户（DAU）超 5000 万，月活跃用户（MAU）已达 1.14 亿。

而在此前一天，腾讯发布的元宝分 10 亿元现金红包活动报告显示，元宝春节主会场累计抽奖次数超 36 亿次，用户通过「创作」栏完成 AI 任务超 10 亿次。

• 机器人春晚

2026 年春晚见证了有史以来「机械智能最高」的一届：松延动力机器人、蔡明、豆包 AI 共同出演小品节目；宇树领演的武术类节目《武 BOT》、cosplay 美猴王；魔法原子的四足机器狗、轮式机器狗和机器熊猫亮相舞台。

同时 Seedance 2.0 被应用在了多个节目的视觉制作环节，包含开场舞《马上有奇迹》、舞蹈《丝路古韵》、歌曲《奔腾的海骝马》等等。

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• OpenClaw 之父宣布加入 OpenAI

除夕当天（2 月 16 日），火爆全球的 AI 智能体搭建平台 OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 官宣加入 OpenAI。

据悉，OpenAI 方面给出的谈判条件相当诱人——让他们在 OpenAI 负责个人智能体相关工作，顺便参与其他产品开发，甚至还在讨论成立一个基金会专门运营 OpenClaw 开源项目。

相关阅读：OpenClaw之父宣布加入OpenAI，小扎抢人失败

• Gemini 3.1 Pro 发布

2 月 20 日，Google 正式公布了 Gemini 3.1 Pro 预览版。

性能表现上，在测试模型解决全新逻辑模式能力的 ARC-AGI-2 基准中，Gemini 3.1 Pro 拿下 77.1%，是上代 3 Pro（31.1%）的两倍多，同时压过了 Anthropic 的 Opus 4.6（68.8%）和 OpenAI 的 GPT-5.2（52.9%）。

编程能力方面，竞争性编程基准 LiveCodeBench Pro 的 Elo 评分达到 2887，超过 3 Pro 的 2439 和 GPT-5.2 的 2393。SWE-Bench Verified 上，3.1 Pro 拿了 80.6%，和 Opus 4.6 的 80.8% 基本打平。

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• 月之暗面成国内最快晋级十角兽公司

据澎湃新闻报道，在连续融资超 12 亿美元后，大模型独角兽月之暗面（Kimi）获得近一年大模型行业的最高融资金额，也创下国内公司从成立到晋级十角兽企业（估值超 100 亿美元）的最快晋级速度。

公开资料显示，此前字节估值突破百亿美元大关用时超 4 年，拼多多用时超 3 年，而 Kimi 从天使轮的 3 亿美元到估值过百，仅用两年多的时间，身价已翻了 30 多倍。

报道称，Kimi 旗下 K2.5 大模型发布不到一个月，Kimi 近 20 天累计收入已超过 2025 年全年总收入，增长主要受全球付费用户及 API 调用量大涨共同驱动，特别是海外付费用户保持高速增长，Kimi 海外收入已超国内。

• OpenAI 将加推 ChatGPT Pro Lite 版本

据博主「Tibor Blaho」2 月 21 日消息，OpenAI 将会在 ChatGPT 中加推一个 Pro Lite 的订阅套餐，价格为 100 美元/月（约合人民币 690 元）。

从曝光的信息来看，Pro Lite 可能提供相当于 Plus 版本 3~5 倍的深度思考模型使用配额，但预计不会包含 Pro 版本专属的专业模式。

• 英伟达将对 OpenAI 完成 300 亿美元投资

据《金融时报》消息，英伟达正在与 OpenAI 进行最后阶段的谈判，投资金额达 300 亿美元（约合人民币 2072 亿元）。

知情人士介绍，这笔 300 亿美元的股权投资是更大规模融资的一部分，该融资有望筹集超过 1000 亿美元，并将 OpenAI 估值提高到 7300 亿美元，不包括新资金。

值得一提的是，相关人士还补充表示，OpenAI 将将其大部分新资本重新投资于英伟达硬件，但两家公司不会推进他们于 9 月宣布的 1000 亿美元多年期投资合作计划。

根据此前的 1000 亿美元协议条款显示，随着 OpenAI 对计算能力需求的增长，英伟达将分十年投入十次 100 亿美元，以换取该人工智能初创公司的重要股份。

宇树《武 BOT》续集上线

昨日，宇树科技发布「宇树武 BOT 天坛祈福」视频，并展示了旗下 G1 机器人集群演示。

值得一提的是，今年马年春晚上，宇树则采用数十台 G1 机器人实现了全球首个人形机器人集群全自助工服表演，并创下多项世界第一。

相关阅读：春晚机器人炸翻外网！老外逐帧研究真假：直呼 amazing

在接受央视春晚的采访时，王兴兴还独家揭秘了《武 BOT》的「练功秘籍」。报道称，为了这的两项，春晚节目组和宇树科技的团队一同打磨了多个机器人「全球首创」动作，如「连续花式翻桌跑酷」「Airflare 大回旋七周半」等。

王兴兴还介绍称，那个让人捏把汗的弹射起飞，其实是让人形机器人跳上定制的弹射器，然后就可以「跳」到 2 至 3 米高，并在空中完成正空翻及侧空翻动作后平稳落地。

蚂蚁阿福 APP、支付宝「AI 付」用户数双破亿

马年大年初七，蚂蚁集团披露春节假期实战数据，核心 AI 业务实现全面爆发：

支付宝「AI 付」用户数突破 1 亿，蚂蚁阿福 APP 的总用户数也突破 1 亿大关。

在 AI 技术进入大规模应用的第一个春节，蚂蚁凭借在支付与健康领域的表现，在春节 AI 大战中实现了差异化突围。

在 AI 原生支付上，随着 AI 技术深入日常消费场景，支付宝「AI 付」在春节期间迎来爆发。

数据显示，继 2 月 12 日支付笔数突破 1.2 亿笔后，用户数也正式超过 1 亿。至此，支付宝「AI 付」成为全球首个支付笔数与用户人数双双破亿的 AI 原生支付产品，标志着该产品正式进入大规模商用阶段。

在独立 AI 健康应用上，「蚂蚁阿福」通过「健康福」活动及亮相央视马年春晚，迅速进入国民视野并引发广泛关注。

最新数据显示，蚂蚁阿福独立 APP 的总用户数已迅速超过 1 亿，成为全球第一大健康 AI App。春节假期，返乡青年教家人用阿福的热潮，推动阿福 App 下载量持续飙升，连续多天登顶苹果 App Store 应用下载总榜第一。

值得一提的是，蚂蚁阿福 App 的春节新增用户中，52% 来自三线及以下城市。

荣耀将推出首款人形机器人

据《科创板日报》获悉，荣耀将在 2026 年巴塞罗那移动通信展（2026 MWC）期间推出其首款人形机器人，聚焦消费市场，成为全球第一家入局人形机器人的手机公司。

据新华网此前消息，去年 5 月的荣耀 400 系列发布会上，荣耀 CEO 李健宣布进军机器人产业，讲述了员工与机器人研发的幕后故事，并透露其研发的机器人跑步速度已达 4m/s，并打破之前行业纪录。

值得一提的是，荣耀还在去年公布了其 ROBOT Phone 项目的展示。该产品号称「AI 大脑+机器人行动力+极致影像」，拥有一枚可翻折以及多角度旋转的云台相机。

特斯拉无线充电技术获批

美国联邦通信委员会（FCC）正式批准了特斯拉在其 CyberCab 车型上部署超宽带（UWB）技术，用于无线充电系统的高精度定位。

根据 FCC 披露的文件，这套系统被定义为一种脉冲式 UWB 无线电装置，通过车载与地面充电板各自搭载的 UWB 收发器建立点对点通信链路。

当车辆驶近充电区域时，系统可实时追踪其空间位置，引导 CyberCab 精准停靠至充电效率最高的对准点。

值得注意的是，特斯拉设计的 UWB 信号仅在车辆靠近充电板的瞬间短暂激活，且主要在车身与地面之间的近场空间内传播。

这种低功耗、短时、定向的通信策略，既保障了定位精度，又有效规避了对周边电子设备的潜在干扰。

特斯拉特别强调，信号在非工作状态下完全关闭，且车身结构本身也起到屏蔽作用，进一步降低电磁泄露风险。

尽管无线充电技术已获监管许可，目前曝光的 CyberCab 原型车仍连接着传统的特斯拉超级充电桩。

推测量产初期的车型很可能同时兼容无线充电与现有超充网络——前者代表未来体验，后者确保当下实用性。

亚马逊否认「AI 导致 AWS 停机 13 小时」

近期，《金融时报》援引知情人士消息称，在去年 12 月中旬，亚马逊的 AI 编程助手「Kiro」在被允许进行修改时，判断最佳的操作方案是「删除并重建环境」，从而导致了 AWS 系统长达 13 小时的中断。

其中多名亚马逊员工还向该媒体透露，这是近几个月来 AI 工具第二次卷入服务中断事件，并有高级员工称这些宕机「虽小但完全是可以预见的」。

对此，亚马逊在一篇题为《纠正金融时报关于 AWS、Kiro 和 AI 的报道》的官方博客文章中予以了强烈否认。

其中亚马逊承认去年 12 月在一个特定区域的一项单一服务确实出现了中断。但这完全是由于配置访问控制时的「用户失误（角色配置错误）」造成的，并非 AI 工具本身的缺陷。

亚马逊强调，这类问题在任何开发者工具（无论是否基于 AI）或手动操作中都可能发生。

亚马逊在博客中直言，《金融时报》关于发生第二次 AWS 宕机事件的说法「完全错误」。

AWS 发言人随后还向 GeekWire 澄清称，报道中提到的第二次事件并未发生在 AWS 业务内部，而是亚马逊的其他部门，因此媒体的报道在此点上是错误的。

亚马逊表示，事件发生后已实施了多项新的保护措施，包括强制要求对生产环境的访问进行人工同行评审。

奥特曼：人类吃 20 年饭不如训练 AI

近期，在印度 Express Adda 的论坛上，Sam Altman 聊了很多 AI 话题，从 AGI 到中美 AI 竞争，再到数据中心用水问题。

相关阅读：奥特曼：人类吃 20 年饭不如训练 AI，全网炸了，网友：你再说一遍？

在这次活动中，Altman 以轻松的幽默与观众互动，讨论了 AI 发展的各个方面。他表示：「AI 已经从能够做高中数学发展到推动人类知识的边界。」

Altman 认为，人工智能对工作的影响很难预测。「我喜欢读科技史。在工业革命时期，人们曾对工作感到恐慌，而他们惊人地错了。变革不会像社会上某些人预测的那样快。但最终人们会找到新的工作，」他说。

而整个讨论中，最火的那段是 Altman 回应 AI 能耗批评时说的：「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源，得花 20 年时间，消耗那么多食物，才能变聪明。」

但简单来说，Altman 觉得大家批评 AI 时，总拿「训练模型」的总能耗和人类「回答一个问题」的瞬间能耗比，这不公平。在他看来，AI 不是能源杀手，而是未来文明的必需品，就像电灯发明时也有人担心蜡烛业失业一样。

微信上线面对面传照片/收红包

据我们观察发现，微信近期在扫一扫界面上线了一个「我的二维码」专区，进入后可以看到，除添加好友外，微信现还支持面对面收照片、文件以及红包。

微信本次面对面文件传输采用「WiFi+附近设备」的方式进行，与传输聊天记录类似。

我们实测发现，该功能无需添加好友，即可完成照片/文件的传输。

而这也意味着，未来跨设备之间传输又增加了一种方式。目前「面对面传照片、文件」仅支持 iOS、Android，但鸿蒙也已上线相关「扫一扫入口」。

Nothing Phone(4a) 外观公布

昨日，Nothing 官方正式公布了新机 Phone(4a) 的外观信息。

新机依然保持了 Nothing 的透明背盖设计。相较于 3a 的设计，4a 电池及小板区域更加规整简单，同时镜头模组采用金属配色工艺，采用三摄方案。

值得注意的是，本次 Phone(4a) 采用了全新的 Glyph Bar 灯，通过 9 枚独立控制的 mini-LED 灯珠进行显示，亮度相较此前的 Phone(a) 系列提升 40%；同时后置红色录制灯得以保留。

新机将于 3 月 5 日发布。

三星 S26 Ultra 宣传物料曝光

日前，三星 Galaxy S26 Ultra 的宣传物料遭到曝光。

外观方面，新机整体设计趋于标准版/+版，采用双层台阶的跑道型镜头模组，另有两个独立摆放的镜组，正面采用直屏设计，提供隐私显示技术。

S26 Ultra 的影像能力方面，采用了一枚 2 亿像素主摄（支持 2 倍光学品质裁切）、一枚 50MP 的超广角、一枚 5 倍 50MP 的超长焦以及一枚 10MP 的 3 倍中焦镜头；前置 12MP（支持 AF 自动对焦）。

电池采用 5000mAh 容量，支持 30 分钟充至 75%；从曝光的信息来看，新机欧版预计采用 Exynos 2600 处理器，号称 NPU 性能提升 39%、GPU 性能提升 24%、CPU 性能提升 19%（对比 S23 Ultra）。

另据博主「刹那数码」消息，一同发布的 Galaxy Buds 4 Pro 售价相较于 Buds 3 Pro，将会有一定的下降。

新机预计 2 月 26 日凌晨 2 点正式发布。

Xbox 新任 CEO 陷入公关危机

近日，前微软 CoreAI 总裁 Asha Sharma 跨界接任 Xbox CEO。而为了打消外界对其「缺乏游戏行业经验」的质疑，她于上任次日主动公开了自己的 Xbox 个人账号（Gamertag: AMRAHSAHSA），并在 X 上高频回复玩家提问。

然而，这一试图拉近玩家距离的公关举措却意外「翻车」，目前正面临全面的数据质疑与社区信任危机。

据 Insider Gaming、Windows Central 等海外媒体及数据挖掘者指出，Sharma 试图用来「证明玩家身份」的 Xbox 账号存在严重的不合理刷分迹象。

公开档案显示，该账号创建于 2026 年 1 月中旬，距今仅有 1 个月历史。但在短短 4 周内，该账号游玩了近 29 款游戏并斩获上万成就分。

其中不仅出现了「同一天跨多款毫无关联的游戏密集解锁成就」的非自然现象，记录还显示她在一周内高强度游玩 43 小时《球比伦战记》（BALL x PIT）的同时，光速实现了《看火人》（Firewatch）等多款步行模拟游戏的 100% 全成就通关。

除了游戏账号数据异常，Sharma 在社交媒体上的高频互动也引发了巨大争议。

Tech4Gamers 等多家科技媒体与业内人士指出，其回复呈现出高度结构化、简短且模式化使用 Emoji 的特征，被广泛质疑是由 Copilot 等 AI 工具辅助甚至全自动生成的「公关话术」。

极具戏剧性的是，面对网友直接抛出的「你是否是 AI 机器人」的质问，这位前 AI 业务高管仅回复了系统提示音拟声词：「Beep Boop Beep Boop」。

颇为讽刺的是，在她就职当天的全员信中，Sharma 曾明确承诺将「抵制缺乏灵魂的 AI 垃圾内容」。

微软官方及 Asha Sharma 本人尚未对「账号数据刷分」与「AI 代管社交媒体」的指控作出任何实质性回应。

原神将上线「语音功能」

昨日，原神发布公告宣布，「千星奇域」即将迎来「语音功能」，支持自由开麦。

据介绍，语音功能将在即将到来的「月之五」更新中上线。官方希望，「语音功能」可以让大厅内的集结更加轻快，让关卡中的协作更加默契，为玩家带来更加紧密、生动的奇域冒险体验。

广铁：多座高铁大站将全天营业

据「中国铁路」消息，为应对持续攀升的返程客流，中国铁路广州局集团有限公司多措并举，提升运能：

于 2 月 21 日至 28 日、3 月 5 日至 6 日加开夜间高铁列车，覆盖京广、广深港、杭深、贵广、南广高铁等热门高铁线路，全力满足旅客出行需求。

具体来看，加开夜间高铁期间，广州南、深圳北、长沙南站等车站实行 24 小时作业模式，全天候为旅客提供人工售票、退票、改签及重点旅客服务。

据悉，其中广州南站今年春运预计到发旅客 2135 万人次，堪称「全国最忙高铁站」。

官方还表示，列车上实施「不打扰」服务模式：乘务人员在车厢内做到走路轻、说话轻、动作轻，尽量为旅客创造舒适的「轻睡」环境，并在到站前 15 分钟对旅客进行「点对点」提醒与叫醒服务，确保旅客及时下车。

2026 年中国电影票房突破 80 亿元

据央视网消息，截至 2 月 23 日，2026 年中国电影票房（含预售）已突破 80 亿元人民币，其中，春节档票房超 56 亿元。目前，中国电影票房以超北美市场近 10 亿元人民币的成绩领跑全球电影市场。

报道称，今年春节档上映影片类型全，涵盖喜剧、动作、动画、科幻等多元题材，为观众呈现丰富多彩的观影选择。

其中，《飞驰人生 3》上映 7 天，票房已突破 28 亿元，成为票房冠军。紧随其后的分别是《惊蛰无声》《镖人：风起大漠》，均取得不俗票房成绩。

相关阅读：叙事逻辑依旧俗套，但《飞驰人生 3》仍是最好的华语赛车片

报道指出，在「2026 电影经济促进年」带动下，各地还开展各具特色的电影经济促进活动，通过发放惠民观影消费券等，激发观众观影热情。

与此同时，「电影+」全面迭代升级，「跟着电影去旅游、逛集市、品美食、赏非遗」等活动，推动「电影 IP+文旅资源」进一步深度融合发展，让电影「流量」转化为消费「增量」。

《虹猫蓝兔七侠传》4K 修复版定档今晚

2 月 22 日，「虹猫蓝兔官方微博」发文宣布：

《虹猫蓝兔七侠传》4K 修复版正式定档，2 月 24 日（年初八）起，每晚 18:00 于国家广电总局指导、中国广电主办的「重温经典」频道播出，每日两集连播。

据悉，原版《虹猫蓝兔七侠传》是湖南宏梦卡通传播有限公司制作、贺梦凡总编剧，王宏总执导，付以琳、晏婷、刘蓉、刘娟等主要配音的武侠动画电视剧。

主要讲述少侠虹猫遵循父亲遗命，肩负拯救森林环境重任，含愤下山寻找其他六剑传人，最终凑齐七剑大败黑心虎的故事。

该动画于 2006 年 9 月 5 日在中央电视台少儿频道播出，曾获得 2006 年少儿节目及动画精品「国产动画片一等奖」、中国原创动漫大奖颁奖典礼「最佳电视动画大奖」。

《星期三》第三季宣布开拍

近期，Netflix 热播剧《星期三》（Wednesday）第三季正式宣布开机，目前已在爱尔兰都柏林附近正式投入制作。

为了维持该 IP 的全球吸引力并构建坚实的竞争壁垒，Netflix 正在为第三季注入极具市场号召力的新鲜血液。

除了早前宣布的伊娃·格林（Eva Green）将饰演神秘的奥菲莉亚阿姨外，好莱坞资深影星薇诺娜·瑞德（Winona Ryder）、克里斯·萨兰登（Chris Sarandon）以及诺亚·泰勒（Noah Taylor）等重磅演员也确认加盟。

著名导演兼执行制片人蒂姆·伯顿（Tim Burton）继续坐镇，并对与这些昔日老友及合作者的重聚表示高度期待，这为该剧的质量与标志性的哥特审美提供了强有力的保证。

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据 The Information 爆料，OpenAI 正在开发一款智能音箱，它将配备摄像头，支持类似苹果 Face ID 的人脸识别。你未来可能「看一眼」就能完成购物支付，类似功能目前在小米 Rokid 等智能眼镜已经实现。

在苹果、Meta 都在把 AI 塞进眼镜、手表、吊坠等可穿戴设备时，OpenAI 尝试把摄像头塞进了音箱，能「看见」你和周遭的环境，AI 对你的理解也将从语言延伸到行为，你的作息、习惯、情绪状态，都将让 AI 读懂和拼凑出一个真实的你。

APPSO 先给你快速梳理下 OpenAI 智能音箱的核心信息

• 定价：200-300 美元（约 1450-2200 元人民币）
• 发售时间：最早 2027 年 2 月
• 核心功能：摄像头环境感知、Face ID 级人脸识别、语音购物
• 设计团队：Jony Ive 的 LoveFrom + OpenAI 硬件团队
• 产品矩阵：智能音箱首发，智能眼镜、智能灯后续跟进

「长眼」的智能音箱，你敢用吗

智能音箱这个品类，从 Amazon Echo 到 Apple HomePod，已经卷了快十年。但这些设备的「智能」，往往停留在「能听懂关键词」的层面，离真正的「理解」差着十万八千里。

OpenAI 的解法简单粗暴：给它装上眼睛。

智能音箱内置摄像头，能识别你周边环境，比如桌上摆了什么、旁边在聊什么。还支持类似 Face ID 的面部识别，可以直接刷脸完成购买。这种「所见即所得」的购物体验，目前市面上的智能音箱还做不到，

结合 ChatGPT 去年上线的购物功能——用户可以在对话框里完成从选品到跳转下单的完整流程，这个刷脸购买功能将有望直接服务于「AI 即购物入口」的闭环，成为消费决策链条上的第一道关口。

如无意外，这也将对现有流量分发逻辑造成重大的挑战：Google 靠搜索吃了二十年广告红利，电商平台靠货架逻辑构建起庞大生态，而 OpenAI 想在这两者之前再插入一个新的决策层级。

此外，这款智能音箱还能通过持续的视觉观察判断用户状态——比如发现你在重要会议前夜还在熬夜，会主动提醒你去早点睡。这样一来智能音箱的定位，就从一个智能家居产品，变成了一个 AI 管家中枢。

不过，这种全天候的数据采集，隐私边界在哪里，或许有待 OpenAI 正式发布时给出答案。

想要买到这款产品，还要等一段时间。首款设备最早也要到 2027 年 2 月才能发货。眼镜等其他产品更慢，预计 2028 年才能大规模量产，至于那个智能台灯，原型机有了，但到底会不会发布，还是个未知数。

「含果量」十足的 OpenAI 硬件团队

OpenAI 的硬件野心，从团队规模就能看出来，整整 200 人，而且还在疯狂扩张。其中更令人期待的是，前苹果首席设计官 Jony Ive ，亲自为 OpenAI 操刀产品设计。

这支团队的「含果量」极高，团队由副总裁 Peter Welinder 领导，他此前负责 OpenAI 的新产品探索团队。核心成员包括：

•  Tang Tan：苹果 25 年老将，曾任 iPhone 和 Apple Watch 产品设计主管，直接向苹果硬件主管 John Ternus 汇报，被认为是把 Jony Ive 的设计理念转化为大规模可制造产品的关键人物
• Evans Hankey：苹果前工业设计负责人，曾接替 Jony Ive 执掌苹果设计团队，现为 OpenAI 工业设计负责人
• Scott Cannon：供应链负责人
• Adam Cue：苹果服务主管 Eddy Cue 之子，负责开发驱动 OpenAI 未来设备的软件
• Ben Newhouse：产品研究负责人，正致力于重写 OpenAI 的基础设施以适应音频 AI
• Atty Eleti：负责设备隐私相关工程工作

虽然 Jony Ive 并未直接加入 OpenAI，但他对设计拥有最终决定权，据说每周都会出现在旧金山市中心的办公室。有员工透露，团队讨论时经常会说「Jony 会想要什么」。

然而 Jony Ive 和 OpenAI 的合作并非一帆风顺。据两位知情人士透露，一些 OpenAI 员工抱怨 LoveFrom 修改设计的速度缓慢，且很少分享其构思新设计的流程。这种保密作风和对设计的极致追求，是苹果公司的典型做法——而该团队的许多员工和领导层都来自那里。

为了保持这种运作方式，OpenAI 的设备团队与公司其他部门是分开的。虽然 OpenAI 总部位于米申湾，但设备团队在旧金山市中心杰克逊广场附近的一间办公室办公，离 LoveFrom 的办公室不远。

OpenAI 挖人的手段也很「简单粗暴」——直接用超过 100 万美元的股票期权砸人，薪酬远超苹果标准。据 The Information 报道，OpenAI 今年已经从苹果挖走了 20 多位硬件大牛，而 2023 年这个数字几乎为零。

苹果显然坐不住了。据知情人士透露，苹果去年曾突然取消了原定在中国举行的年度闭门会议——这个会议通常由高管向员工介绍未来产品计划。取消的原因竟然是：「防止更多高管跳槽到 OpenAI」。

内部怎么拧，是执行的事。但有一件事，从一开始就没有悬念——OpenAI 必须做硬件。

软件端 200 亿美元的年收入，已经证明了 AI 是一门好生意，但要让 AI 真正成为水电煤一样的基础设施，必须有一个物理入口。手机这条路走不通——苹果的生态护城河不是一款 AI 新品轻易能够撬动的，其它手机厂商自己也在全力 AI 化，不会将大好的硬件阵地拱手相让。

当然，更根本的问题是，手机的形态本身，可能就不适合做 AI 的宿主。

当 AI 足够聪明时，它不应该被禁锢在一块长方形的玻璃屏幕里，它应该是无处不在的。因此，从音箱、眼镜甚至台灯这些陪伴感更强的品类切入，是 OpenAI唯一，也是最合理的选择。而这一切，或许从 ChatGPT 的产品设计方向上就已经埋下了伏笔。

与 Anthropic 这类深耕企业服务的 AI 公司不同，OpenAI 从一开始就带着强烈的 ToC 基因——ChatGPT 不只是一个工具，它有情绪、有记忆、会共情，Sam Altman 一直在让它变得更像一个「人」。

这背后的逻辑，如今看来相当清晰：一个冷冰冰的 AI 助手，你不会想把它放在卧室里；但一个懂你、记得你习惯、会关心你睡没睡好的 AI，才有资格住进你的生活。

OpenAI 的硬件版图浮出水面

智能音箱只是 OpenAI 硬件全家桶的其中一个，此前 OpenAI 已经被曝出在开发智能眼镜、智能灯、甚至可穿戴别针等多种形态。其中智能眼镜可能要等到 2028 年才能量产——这个时间点，恰好和苹果传闻中的 AI 眼镜撞期。

OpenAI 硬件产品线（APPSO 据曝光信息整理）

• 智能音箱（代号未知）：首款产品，200-300 美元，2027 年 2 月出货
• AI 耳机（代号 Dime/「甜豌豆」）：金属鹅卵石造型，胶囊状耳机置于耳后，2nm 芯片
• 智能眼镜：2028 年量产，与 Meta Ray-Ban、苹果 N50 正面竞争
• 智能灯：原型已准备，是否发布待定
• AI 笔：Sam Altman 多次暗示的「口袋设备」

值得注意的是，OpenAI 的硬件策略似乎经历了调整。此前传闻的 AI 耳机项目「Dime」（甜豌豆），原计划是一款「类手机」全能设备，搭载 2nm 智能手机级芯片。但由于 HBM 内存短缺导致成本过高，OpenAI 被迫调整策略——先推纯音频功能的「阉割版」，等成本下降后再发高配版。

这种「先占坑、后完善」的策略，在硬件圈并不罕见。对 OpenAI 来说，也没有苹果的包袱，不需要将产品打磨到完美才推出市场，即便首款产品不够惊艳，这也是 AI 行业发布产品的一贯风格。

此外 OpenAI 不止挖苹果的人，也盯上了苹果花了几十年打造的供应链。

据知情人士透露，中国主要的 iPhone 和 AirPods 代工厂立讯精密已经拿下了至少一款 OpenAI 设备的组装合同，而负责组装 AirPods、HomePod 以及 Apple Watch 的歌尔股份也在跟 OpenAI 接洽，为未来产品提供扬声器模组等零部件。

Sam Altman 曾在一次采访里提到 OpenAI 硬件的愿景：「智能手机是时代广场，信息轰炸、注意力粉碎。OpenAI 要做的，是一间『湖畔小屋』——让你在需要专注时，能关上门，屏蔽噪音。」

他的核心逻辑在于，AI 硬件不是要取代手机，而是要填补「不方便掏手机」或「需要深度专注」的场景。从这个角度看，智能音箱、AI 笔这类「放在桌上不突兀」的设备，确实比 24 小时佩戴的 AI 吊坠更友好。

但愿景归愿景，现实很骨感。OpenAI 不是第一家想用 AI 硬件重新定义人机交互的公司。Human Pin、Rabbit R1、Friend AI 吊坠……这些「网红 AI 硬件」的销量也都不尽如人意。

此前很多 AI 硬件往往解决的是「伪需求」——它们能做的，手机基本都能做，而且手机做得更好。要改变消费者习惯了近二十年的屏幕交互，接受一个「看不见摸不着」的 AI 助手，挑战不小。

OpenAI 要面对的，不只是市场教育难题，还有巨头的围剿。

据彭博社记者 Mark Gurman 爆料，苹果正在加速推进三款全新的 AI 可穿戴设备：智能眼镜 N50、可穿戴吊坠、摄像头 AirPods，都围绕 Siri 数字助手构建，通过摄像头获取视觉上下文来执行各种操作。

2026 对于 OpenAI 来说，无论是大模型 AI 产品，还是新兴的硬件产品，都会面临一个超级内卷的竞争环境。

即便如此 OpenAI 依然可能给 AI 硬件行业带来一些变化，甚至是分水岭。

它有最豪华的苹果班底、最激进的产品定义、以及 ChatGPT 这个全球份额第一的 AI 产品。但 OpenAI 也面临着所有 AI 硬件共同的困境：如何证明 AI +硬件给体验带来了质的变化，而非只是让产品卖得更贵的又一个理由。

作者：李超凡、莫崇宇

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刚在印度 AI 峰会上经历了最尴尬的一幕，Google CEO Sundar Pichai 转头就在今天凌晨官宣了最新模型 Gemini 3.1 Pro。

时机选得，相当精准（doge）。

虽然距离上周 Gemini 3 Deep Think 的更新没几天，但 3.1 Pro 的定位，Google 说得很清楚——专为那些「一个简单答案远远不够」的任务而设计，是解决复杂问题的基础底座。

按惯例，0.1 的版本号更新通常意味着小修小补，然而，在测试模型解决全新逻辑模式能力的 ARC-AGI-2 基准上，3.1 Pro 拿下 77.1%，是上代 3 Pro（31.1%）的两倍多，同时压过了 Anthropic 的 Opus 4.6（68.8%）和 OpenAI 的 GPT-5.2（52.9%）。

其它方面，科学知识测试 GPQA Diamond 拿了 94.3%，智能体类基准 MCP Atlas 和 BrowseComp 分别拿下 69.2% 和 85.9%。

编程能力方面，竞争性编程基准 LiveCodeBench Pro 的 Elo 评分达到 2887，超过 3 Pro 的 2439 和 GPT-5.2 的 2393。SWE-Bench Verified 上，3.1 Pro 拿了 80.6%，和 Opus 4.6 的 80.8% 基本打平。

当然，3.1 Pro 也不是处处碾压。

多模态基准 MMMU Pro 上，上代 3 Pro 反而略胜（81.0% vs 80.5%）；启用工具支持的 Humanity’s Last Exam 里，Opus 4.6 以 53.1% 拿了第一。外界长期批评 Google 工具使用效率不如对手，这次还是没能完全堵上嘴。

第三方知名分析机构 Artificial Analysis 则给出了相当实在的评价。

3.1 Pro 在他们的智能指数里排名第一，比 Opus 4.6 高 4 分；整个测试跑下来总计使用约 5700 万 tokens，完成测试的成本不到 Opus 4.6 的一半。能打又省钱，这个组合还是很香的。

Google DeepMind 首席科学家 Jeff Dean 也转发了一个是用 3.1 Pro 模拟城市规划、设计全新城市的应用，从零生成可交互的规划界面 demo。

Google 官方博客则展示了几个更日常的方向。代码动画方面，3.1 Pro 可以直接根据文字提示生成动态 SVG，因为是纯代码生成而非像素，任意缩放都不失真，文件体积也远小于传统视频。

复杂系统方面，模型直接接入公开遥测数据流，搭出了一个实时追踪国际空间站轨道的航天仪表盘。

更有意思的是两个创意类 demo。

一个是 3D 椋鸟群模拟，不只是生成视觉代码，还支持用手势操控鸟群，并配有随鸟群动态变化的生成音乐；

另一个是把《呼啸山庄》的文学氛围转化成一个现代个人网站，模型没有简单概括情节，而是分析了小说的整体基调，设计出了贴合主人公气质的界面风格。

此外，网友们也贡献了不少精彩的案例。有人让 3.1 Pro 生成一个「鬼怪猎人穿越鬼屋」的动态 SVG 循环动画，结果直接看呆，评价是「Google 这次是认真的」。

还有网友认为让它生成种子破土、根系延伸、茎秆冒出、叶片展开、直到长成完整大树的交互动画，每个生长阶段的过渡都顺滑自然，说这是见过最好的同类效果。

去年从 Anthropic 转投 Google DeepMind 的清华物理系特奖得主姚顺宇也站台宣传：「Gemini 不仅是一个优秀的模型，而且更好的模型正以不可阻挡的方式到来。」

当然，这些 demo 加在一起说的是同一件事：模型能做的事，已经从单纯的回答问题延伸到完成一整套专业或创意工作流了。
价格方面，API 按分级付费，整体和上代 3 Pro 保持一致，但跟 Anthropic Opus 系列比还是相对便宜的。

20 万 tokens 以内，输入 2 美元 / 每百万 tokens，输出 12 美元；超过 20 万 tokens，输入涨到 4 美元，输出 18 美元。搜索功能每月前 5000 次免费，之后每 1000 次查询收费 14 美元。

现在，开发者可以在 AI Studio、Gemini API、Gemini CLI、智能体开发平台 Google Antigravity 以及 Android Studio；企业用户在 Vertex AI 和 Gemini Enterprise；普通用户在 Gemini 应用和 NotebookLM 都能用，后者仅限 Pro 和 Ultra 订阅。

值得注意的是，3.1 Pro 目前只是预览版，Google 大概率是要继续打磨好智能体工作流再推正式版，向外界展示出一副还没使全力的姿态。

至于这种能力渗透到个人层面会发生什么，这让我联想到了 OpenAI 联创 Andrej Karpathy 刚刚发布的推文：

他想用 8 周时间把静息心率从 50 降到 45，计划是设定 Zone 2 有氧总时长目标，配合每周一次 HIIT。为了追踪进展，他花了 1 小时用 vibe coding 做了一个专属仪表盘。

过程比想象中麻烦，Claude 需要对 Woodway 跑步机的云 API 进行逆向工程，提取原始数据，处理筛选，搭出 Web 前端界面，中间还有公制英制单位混用、日历日期对不上这些 bug 需要手动发现并要求修复。

Karpathy 的感叹很犀利，两年前这事得花 10 小时，现在 1 小时。但他更在意的是：这本来应该只需要 1 分钟。
他的判断是，应用商店模式正在过时。

300 行代码、LLM 几秒生成的专属工具，没必要变成一个正经 App 让你去搜索下载。他同时也点了行业的问题：99% 的产品仍然没有 AI 原生的 CLI，还在维护给人看的前端界面，而不是直接提供便于 Agent 调用的 API。

Woodway 跑步机本质上就是个传感器，结果还得让 LLM 去逆向工程它，完全没必要。

把 Jeff Dean 的城市规划 demo 和 Karpathy 的跑步仪表盘放在一起看，其实是同一件事的两面。当普通人花 1 小时就能为自己做一个高度定制的专属工具，由 AI 原生传感器和执行器构成、LLM 负责编排、即兴生成高度定制专属应用的时代，就已经近在眼前了。

附官方博客：
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/

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动荡了几年的微软游戏业务，今天又迎来巨大人事变动。

在 Xbox 诞生之初就已经加入团队，掌舵 Xbox 长达 12 年的传奇高管菲尔 · 斯宾塞（Phil Spencer），今天宣布退休，即将离开微软。

他亲眼见证 Xbox 的诞生，在低谷时刻出手拉了它一把，最终又在时代转向之际，选择「亲手」为传统主机时代画上句号。

从狂热玩家，到 Xbox 掌舵人

对于全世界的玩家来说，菲尔 · 斯宾塞这个名字恐怕不会陌生，甚至还有几分亲切，在粉丝眼中，他几乎就是 Xbox 品牌的「吉祥物」。

1968 年，菲尔 · 斯宾塞在美国华盛顿州出生。对于有点内向的他来说，电子游戏很早就成为了生活的一部分。

在华盛顿大学读书的时候，斯宾塞遇到了自己的第一款「人生游戏」——《机器人 2084》（Robotron 2084）。他在学校附近的 7-11 便利店街机上度过了无数个夜晚，也因此接触到了古早的电子游戏社区。

很快他也意识到，游戏不仅属于朋友之间。他和父亲经常一起玩  Commodore 64 上的「One-on-One」篮球游戏，这也是他第一次和家人一起玩游戏。

1988 年，距离 Xbox 诞生还有 13 年，刚满 20 岁的斯宾塞加入了微软。虽然他一开始担任的是技术岗位，但除了写代码还做过项目管理、商务协调等等，工作经验相当多元。

即使工作很忙，斯宾塞并没有放弃对游戏的热爱。很快同事也发现了身边有这么一号「游戏狂人」，不仅在办公室打《网络创世纪》——斯宾塞甚至是这款游戏的「测试服」玩家，他还经常出没于街头的街机厅。

2001 年，为了抵御 PlayStation 2 在游戏和多媒体上的冲击，微软推出 Xbox 主机。作为一名知名游戏发烧友，斯宾塞很快也被调往 Xbox 部门，担任微软游戏工作室 EMEA（欧洲、中东和非洲）总经理，负责和游戏工作室，例如 RARE、狮头的合作。

Xbox 360 时代，他开始整合内容资源，在微软内部推动自有 IP 与工作室的长期布局，《战争机器》《光环》等经典第一方系列，都是他推动的项目。

其实从这些早年的工作方向可以看出，比起 Xbox 硬件，斯宾塞的工作重心放在了 Xbox 的游戏内容和软件服务，这样的取向在他 2014 年正式接手 Xbox 部门后，彻底影响了这个品牌的走向。

Xbox One 发布后，由于强调多媒体消费而非游戏，遭到了玩家的强烈不满。2014 年，斯宾塞临危受命出任 Xbox 掌门人，上任第一件事就是将焦点拉回「游戏」：取消强制联网、推动 Xbox 兼容计划，并进一步加强培养第一方工作室。

与此同时，斯宾塞也萌生了对游戏租赁服务的构思。

彼时，影视流媒体 Netflix、音乐流媒体 Spotify 开始崭露头角，微软也正在不断加强云服务的战略，斯宾塞和 Xbox 部门决定将游戏租赁服务转向订阅模式。

2017 年 6 月，Xbox Game Pass 正式问世，允许用户通过云端下载和游玩游戏，例如 Windows、iOS、Android，而不仅限于 Xbox 主机，整个 Xbox 品牌开始了战略转型。

除此之外，斯宾塞还主导了 2020 年对 Bethesda 以及 2023 年对动视暴雪的收购。后者成为了游戏史上规模最大的收购之一，也让微软的内容储备空前强大。2022 年，Xbox、Bethesda、动视、暴雪、King 等相关业务正式组合并升格为「微软游戏」Microsoft Gaming，斯宾塞出任 CEO。

但斯宾塞并没能带领微软游戏业务再创辉煌。这两年，微软不断传来关闭工作室、裁员的消息。在今年 1 月份的财报中，整个 Xbox 部门营收同比下降 9%，硬件业务同比下滑 32%。

在索尼 PlayStaion 5 和任天堂 Switch 销量都破亿的情况下，同一世代的 Xbox Series S｜X 销量预估不足 3000 万，是微软销量表现最差的游戏机。

而 Xbox Game Pass 已经成为了 Xbox 业务的收入支柱。在 2025 财年，XGP 创造了 50 亿美元的收入。只是成本和开支不断增大，微软也不得不调整 XGP 的费用和产品组合。1 月财报显示，Xbox 游戏订阅收入下降了 5%。

与此同时，微软却对 Xbox 的盈利能力提出了 30% 利润率的高要求，作为对比，近几年 Xbox 的利润率在 10% 到 20% 之间浮动。

不管怎么看，Xbox 又来到了一个低谷时刻，只是上一次扶大厦之将倾的人，这次选择了离开。

斯宾塞将会持续担任顾问直到今年夏季。至于 38 年的微软和 Xbox 之旅后，这位游戏迷人生的下一道「关卡」在何方，还尚未可知。

AI 出身的接班人

对于外界来说，斯宾塞选择在这个时间点退休，多少有点始料未及：去年夏天微软才说完「斯宾塞短期内不会离职」，也有爆料称斯宾塞至少会留任到下一代 Xbox 发布。

更耐人寻味的是，原本被业内视作斯宾塞「接班人」的 Xbox 总裁 Sarah Bond，也在同一时间宣布辞职，即将离开微软。

在宣布辞职前 3 个小时，Bond 还在领英上发布了和工作相关的动态，征求大家对 Xbox 无障碍功能的意见，说明离职很可能是一次临时决定。

接棒斯宾塞成为微软游戏 CEO 的，则是一个大部分玩家此前都未曾听过的名字——Asha Sharma。

接手游戏部门之前，Asha Sharma 主要负责 AI 业务，担任微软 CoreAI 产品总裁，也在 Meta 出任过领导岗位。纵观她的履历，微软游戏业务 CEO 是她第一个和「游戏」有关的职务。

比起知道游戏哪里好玩，这位高管更擅长将 AI 深度集成至开发流程，优化整个开发进程提升效率。

在首条备忘录中，Sharma 表示自己的第一项任务就是：了解 Xbox 业务的运作原理，并保护它。

除了承诺不会让「没有灵魂的 AI 泔水（AI Slop）」进入 Xbox 游戏中，Sharma 还强调，自己将致力于「Xbox 的回归」。

她还提拔了此前执掌 Xbox 游戏工作室的 Matt Booty， 他将成为微软游戏的执行副总裁和首席内容官，将负责进一步整合游戏内容。

和本身就是一名狂热玩家的斯宾塞对比，Sharma 连是不是玩家都要打一个问号，这样的落差自然引来了玩家们的质疑和担忧，主机文化的那种认同感也会松动。

当然，这也不代表 Xbox 品牌的末日到来，主管不是玩家，不代表她做不好游戏业务。任天堂传奇社长山内溥本人也不玩电子游戏，但在他的带领下，任天堂从卖纸牌的玩具公司，摇身一变电子游戏世界的霸主。

这位 AI 主管入主 Xbox，说不定也能为这个危机四伏的业务，注入全新的血液。

Xbox 会回归，但回归的已不是「Xbox」

在斯宾塞的带领下，「Xbox」整个品牌已经彻底转型，从传统围绕主机硬件构建生态，变成通过云服务让生态无处不在。

作为 Xbox 护城河的《光环》系列，将于今年正式登陆索尼 PS 平台，已经意味着微软彻底放弃主机大战那种竞争模式，让更多人玩上游戏更重要。

比起销量平平的 Xbox Series X｜S 主机，微软屡次肯定商业价值的游戏订阅服务 Xbox Game Pass，才明显是这几年 Xbox 品牌的「旗舰产品」。

这种前提下诞生的次世代 Xbox，自然也会有所不同。

不管是多个媒体爆料，还是微软官方多重暗示，我们几乎可以确信，下一代 Xbox 主机和掌机，会更接近一台 Windows PC，不仅兼容 Xbox 生态，也能和 PC 一样使用 Steam、Epic 等第三方游戏商店。

微软 CEO Satya Nadella 在一场访谈中透露：

人们认为主机和 PC 是两种不同的东西，这有点好笑。我们打造游戏主机是因为想要制造一台性能更好的 PC，以便可以进行游戏，所以我想重新审视一些传统观念……游戏主机会提供强大的的性能，我认为也会推动系统的发展。

微软和华硕合作的 ROG Xbox Ally 掌机，完全可以看作是一台未来 Xbox 的雏形——运行完整的 Windows 11 系统，使用 Xbox 全屏界面覆盖，只启动必要的系统进程，确保硬件能释放出更多性能。

这也意味着，所谓的「Xbox 硬件」不会只是微软独家产品，更多 OEM 厂商可以取得授权，打造自己的 Xbox 主机或掌机，就像 PC 产品一样。

对比索尼、任天堂这些对手，跳出硬件拘束，平台更广阔的微软，更能把 Xbox 整合成「服务 + 品牌 + 内容」的产品形态，这在游戏行业也是非常少见的。

AI、云计算设施上的布局，也是微软这家科技企业独有的优势。一月份，Google DeepMind 发布了三代视觉语言模型 Genie 3，其快速生成可交互 3D 世界的能力，让游戏引擎巨头 Unity，以及Take-Two、任天堂、CD Projekt Red 等制作商股价应声下跌，直观反映了 AI 对于传统游戏制作的冲击之大。

选择一位熟悉 AI 的高管出任 Xbox 掌门人，释放的信号已经不能再明显：在这个「AI 改变万物」时代，微软也有意用 AI 来改变传统游戏的创作方式。

这不意味着 AI 就要取代传统的人类开发游戏，AI 只是一种手段和技术，决定游戏灵魂的还是人类的创意和想法，而刚好，微软手里同样也有着不少大名鼎鼎的游戏开发者资源。

回到传统的「游戏大战」视角，比起任天堂索尼，Xbox 的处境当然相对较差，面临的压力也巨大，但背靠科技公司的微软，反而手上能整合的资源最多。

对于那些原教旨主义的玩家和 Xbox 粉丝来说，很可惜，曾经纯粹的主机和游戏品牌「Xbox」，甚至在菲尔 · 斯宾塞离开之前，就已经「死去」。

但对于微软，以及整个 AI 时代来说，一个崭新的 Xbox，正在诞生。

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编者按：
当 AI 开始寻找自己的形状，有些选择出人意料。
AI 在智能手机上生出了一颗独立按键，似乎让智能手机找回了久违的进化动力。眼镜凭借着视觉和听觉的天然入口，隐隐有了下一代个人终端的影子。一些小而专注的设备，在某些瞬间似乎比 All in one 的设备更为可靠。与此同时，那些寄望一次性替代手机的激进尝试，却遭遇了现实的冷遇。
技术的落地，从来不只是功能的堆叠，更关乎人的习惯、场景的契合，以及对「好用」的重新定义。
爱范儿推出「AI 器物志」栏目，想和你一起观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？

我很难用熟悉的软件分类去安放 Typeless。

它跟传统输入法格格不入——界面里几乎看不到键盘，最显眼的是一个语音按钮。它也跟那些自称「AI 加持」的输入法不太像，那些产品总喜欢把功能铺满首页，Typeless 的功能反而少得可怜，像是故意把选择题删成了一道填空题。

这份不合群带来一个关键词：越界。

输入法原本服务人与人沟通，目标清晰——打字更快，选词更准。Typeless 把边界往外推了一步，它更在意把自然语言说出的需求梳理得井井有条。它把语言提炼成想法，或者说，它从一段话里捞出真正的意图，再把意图写成一段能直接用的文字。

输入的对象变了。不只是写给人，更多是写给模型。

一款会思考的输入法

我第一次意识到它「会思考」，是在最普通的口述里。

说话时会绕，会补充，会重复，也会用很多填充词。Typeless 的输出更像想清楚之后才落笔的版本——句子更短，信息更集中，语气更收敛。它不执着把说过的每一个音节都留下来，更在意到底想表达什么。

临时改主意时，差异更明显。传统听写会把自我修正一股脑堆在屏幕上，留下许多中间态。Typeless 更像把中间态折起来，只把最后那个「定稿」留下。屏幕上出现的不是过程，是结果。

需要把一段想法拆成条目时，用普通输入法得先说完再自己排版。Typeless 往往会主动把结构摆出来，逻辑顺序更清楚，段落边界更干净。它像是随手把笔记整理了一遍。

「边说边改」是另一种用法。说完一段话，接着补一句改写要求——更克制、更正式、更短，或者把语气改成邮件——它会在原文上直接调整。不需要停下来选字、删句、重写开头，只要继续说出修改意图。

翻译也是高频场景。需要中英来回切换时，它把翻译变成输入动作的一部分。更省心的是语气处理，它不会把句子翻得像说明书，整体更接近日常沟通。

在办公室或通勤场景里不方便大声说话？它提供了小声输入一类的模式。语音输入过去常被「场合」限制，这类适配决定了它能不能真的用起来，而不是只在安静房间里表现良好。

常用表达也能做成快捷方式——一段固定格式的确认信息，一段常用的工作回复。Typeless 更像把这些东西做成可调用的块，减少重复劳动。输入法从「敲字」变成「调度」。

这些体验汇总到一个点上：Typeless 一直在 Thinking。它把杂乱的口语消化掉，再把更有条理的文字吐出来。它不追求完整复刻说话的全过程，它在整理真正的想法。

这是它最不一样的地方。

AI 器物的新物种

在讨论 AI 产品时，我们更习惯看到的是软硬结合的新尝试——智能眼镜、AI 耳机、豆包手机，它们在新场景里重新定义硬件的形态和交互方式。Typeless 走的是另一条路。

它是纯软件工具，但本质上仍然是硬件的延伸。

从打字机到键盘，再到输入法，这条线索一直存在。打字机把手写变成了机械敲击，键盘把机械敲击变成了电信号，输入法把电信号变成了字符选择。每一次演进，都是在人与文字之间增加一层更高效的转译机制。

Typeless 延续了这个逻辑，但加入了一个新元素——AI 不再只是辅助选字或纠错，它成为输入链路的核心。

传统输入法关心的是「把字打出来」，效率体现在敲击次数、选词准确率、响应速度。到了模型时代，真正消耗时间的往往不是第一次把需求说清楚，而是后续的反复修改。一次改动里夹着大量细节——语气、结构、删改尺度、信息顺序，每一项都需要来回拉扯。人工沟通的成本会在这一步迅速膨胀。

Typeless 解决的就是这段拉扯。

它让「说一句—改一下—再说一句—再改一下」变得顺滑，五到十分钟内把十轮调整连续做完。每一轮都能直接看到结果，马上继续下一轮。输入不再以「把字符敲完」为终点，而是以「文本进入可继续加工的状态」为终点。

这里出现了一个新的「精准输入」。

打字机和键盘诞生时，精准指向的是某个字、某句话。AI 时代的输入变长了，上下文变厚了，沟通频次也变高了。现在的精准更像针对一段超长上下文的控制：按想要的方式分段，或者连写；把某一句压短，或者把某一段扩写；要求它不要分点，或者把逻辑拆成几条。

控制对象变了，输入法的职责也随之变化。

这也是「给 AI 用的输入法」的含义。

Typeless 的重点不在社交表达的情绪张力，它更适合把需求交给模型，再把模型产出收拢成能用的文本。它强化的是人与 AI 的沟通效率。商业模式也很符合这种取向——界面极简，没有广告位，付费方式更像「为结果付费」。订阅用户不限量，非订阅用户每周有固定额度。产品用得越多，价值越容易被衡量。

把它放回国内输入法的语境，对比会更清晰。

老派输入法以搜狗为代表，今天也能加上「AI」二字，也能提供一堆 AI 功能。但它依旧像原来的产品——键盘还在，广告和功能标签也还在。输入法被迫承担太多与输入无关的任务，效率容易被稀释。

另一类是 AI 工具的延伸，比如豆包或微信输入法，它们更像把既有的 AI 能力塞进键盘里，做成一个入口。入口当然有用，但入口并不等于工具。入口解决的是「去哪里用 AI」，Typeless 更关心「怎样把 AI 用得更精确」。

真正的 AI 输入法，服务的对象变了。它主要服务与模型的高频沟通，服务长上下文里的精确控制，服务反复修改直到结果落地。它不需要把自己做成一个热闹的广场，它只要把那条最难的链路打通。

它也有副作用。用它跟同事沟通时，偶尔会显得过于干净，像把语气里的缓冲都删掉了。对方会觉得不够有人味。会在这种场景里切回普通输入法，手动敲几句更口语的句子，补一个表情，或者加一段无意义的笑声。这不是 Typeless 的问题，而是它的真实位置——它最自然的场景是与 AI 沟通，不是与人闲聊。

输入法向来是残酷的赛道。到处都能用，也意味着到处都会被挑剔。每一次卡顿、每一次误判、每一次隐私疑虑，都会直接影响它能否留下来。Typeless 要证明的不是「模型有多强」，而是「日常输入是否真的变快、变准、变省心」。

当人与 AI 的沟通变得日常，输入法可能会成为最隐蔽、也最核心的接口。它要做的不是替用户写完一切，而是把说出的信息整理成更可控、更可迭代的文本，让「多轮修改」从一种负担变成一种自然动作。

这类产品最终能不能站住脚，取决于两件事：一是它能否在所有细碎场景里保持稳定，二是它能否让「为结果付费」变得理所当然。

输入层向来没有中间地带——要么融入习惯，要么被迅速替换。Typeless 作为 AI 产品演进史上的一个新节点，把自己定位在了那条更窄、也更陡的路上。

One more thing： 我们是怎么用嘴「喷」出一篇文章的

上面的这些文字，以及下面的部分文字，我们全程只动了嘴皮子，指挥 Typeless、ChatGPT、Claude 等工具完成，没有手打一个字。

按照以往，要写一篇这样的文章，最少也得花上 2 个小时，现在只用了 30 分钟。

先介绍一下这个产品的具体细节。Typeless App 支持手机端的 iOS 和 Android，以及电脑端的 Windows 和 Mac。

免费方案提供每周 4000 字转写；而付费没有字数的限制，每个月 30 美元，每个季度 60 美元，一年 144 美元。

这个价格并不便宜，但它很符合 AI 时代「付费交货」的结果导向模式，即使是免费用户，也不会遇到广告和太多限制，最主要的差距仅限转写字数。

其实 Typeless 不太像一个「输入法」，它完全没有传统的键盘，只有少数几个按键，更不用提什么 AI 斗图、表情包的功能，只做好「语音转文字」的本职工作。

我很喜欢 Typeless 的在设备上全局的集成形式——手机上是输入法，电脑上是热键，让它可以像 AI 助手一般跨应用使用，这是 ChatGPT 无法给出的细节体悟。

整个过程还挺有意思，一开始我们只是想测试用 Typeless 和 ChatGPT 进行写稿的过程，但随着一轮一轮的对话深入，稿子不断打磨，最终出来了一篇观点明确的文章，不仅行文流畅，AI 味也很少。

一开始，我们先抛出了一些初步的想法，关于 Typeless 这个产品的一些观点，以及资料收集和写作注意事项，这些「意识流」的口述被 Typeless 整理成条理清晰的文字，直接用作 ChatGPT 的提示词。

ChatGPT 给出的第一版稿件没啥信息量，结构也不正确，语言平铺直叙还很有 AI 味，距离一篇好看的文章还有不小距离。换做平时，想要给细致的修改建议，不免得要花大量的笔墨给出新的提示词。

但现在我们有 Typeless，只要把听写打开，我们可以从头到尾一句一句提修改意见，并根据文段补充相应的观点和叙述。

我们需要尽可能给出细节，比如对比 Typeless 和搜狗、豆包、微信输入法区别的部分，就需要强调这几种产品的差异，AI 在写作时才能凸显 Typeless 的优势。

经过几轮的修改，ChatGPT 生成的内容已经相对完善，这时候我们可以换用 Claude 进行润色。

我们首先给 Claude 喂了几篇爱范儿写过的 AI 新硬件文章，让它充分学习我们行文的风格，据此来修改 ChatGPT 的草稿。

Claude 的初稿也还有提升空间，这时候我们可以继续用 Typeless 帮我们转述一些相对更细节的修改建议，直到满意为止。

其实我们对着 Typeless 侃侃而谈的文本量，累计可能已经比最终的成稿还要大，但出稿的效率大大提升，并且过程要比单纯写作更加轻松。

AI 时代，Typeless 应该「无处不在」

一开始试用 Typeless 的时候，作为一个不太习惯用语言来梳理想法和表达自己，也不需要长篇大论去表达想法的人，我会觉得它不适合我，更适合天天需要给出大量反馈的领导、Mentor、甲方人群。

但进一步探索使用之后，我觉得我还是狭隘了。在这个 AI 时代下，Typeless 不应该只是一个独立的 App，更应该成为一种「标配」无处不在。

从小处说，「语音转文字」，远远不能停留在「准」，在 AI 时代下更应该追求「精」。以后发语音转文字就全是精炼的信息，而不是满屏的「呃」「那个」以及口误。

比起给爸妈手机装一个 Typeless，我更希望类似的功能直接集成到微信中——或者说，所有应用内置的「语音转文字」功能，都值得以 Typeless 的方式重做一遍。

更大的价值，在于 Typeless 给 AI 交互提供了一种新的可能。

哪怕是每天都在写稿，我的表达能力经常追不上自己的想法。甚至不是写稿，只是用键盘和 ChatGPT 对话，很多时候火花在敲击字母的时候，就已经熄灭。

改成开口说话，事情会轻松很多。我不必先想好结构，也不用马上挑最精确的词，语言会先把材料「拽」出来，观点和洞察会更自然而然流淌。

这就像在现场指导一个实习生做修改，指令可以很细，细到每一句话怎么落地——是的，我们每个人都有了 AI 作为「乙方」。

指望「一句话」让 AI 生成一切，基本不现实，信息密度太低，AI 很容易离题，素材又撑不起来，于是成品常常空、泛、虚，表面上写完了，读起来却像没落过笔。

对于 AI 来说，「上下文」很大程度决定了生成的质量，我们必须要给模型「喂」大量的想法、观点和语料，才能得到更符合预期的结果。为什么这两年内存价格大涨？要运行和训练 AI，超大的上下文必不可少，于是 AI 行业产生了对内存的巨大需求。

用 Typeless 的体验，更像是在给 AI 喂一份更丰富的语料，生成的内容有据可依，观点也够牢靠，AI 更多只是负责把这些碎片变成更好读的文章。

所以，不仅微信可以集成类似 Typeless 的功能，所有的 AI 公司，完全可以把这种「AI 翻译层」集成在聊天机器人之中，引导用户把提示词往多了说。

而只要用户给 AI 注入的内容够多，AI 模型能力的差距，也会被进一步缩小。

或许有人会对 Typeless-ChatGPT 这套解决方案有点悲观，这岂不是意味着，人类创作真的会彻底在 AI 时代消亡？

是，但又不全是，Typeless 只能消除「写作」这件事的成本和门槛，但却进一步凸显出「思想」的重要，让人类的感悟、观点、洞察变成了写作真正的核心。

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