距离苹果全球开发者大会 WWDC 还有一个月不到的时间，彭博社又送上关于苹果新系统的全新爆料：

苹果准备对 macOS 27 的界面进行一轮小幅调整，进一步完善「液态玻璃」设计语言的视觉表现。

但问题在于，对于如今的 Mac 来说，除了需要继续打磨的 UI，最迫切的更新显然远不止于此。

液态玻璃，缝缝补补又一年

对比 iPhone 以及 iPad，Mac 的性能和续航都更有盈余，实际上 macOS 26 的界面，视觉效果要更接近去年 WWDC 上面演示的「满血版」液态玻璃。

不过，液态玻璃立项之初，就是专门为 OLED 屏幕设计的，而目前所有 Mac 产品都在使用 LCD 屏幕，在呈现半透明、阴影和玻璃质感的方面，效果不如 OLED。

于是 macOS 26 的一些高透明效果和阴影，会导致列表和文字可读性下降——这也是「液态玻璃」被一直诟病的问题。

和 iOS 27 一样，macOS 27 也将仔细打磨液态玻璃，让它更接近苹果一开始设想的效果：兼顾透明度和可读性，同时进一步优化能耗表现。

不过，macOS 26 在 UI 上的问题根本不止于液态玻璃本身，不对齐的圆角、大量分散注意力的小图标，以及重新设计后辨识度大打折扣的应用图标，对可读性和美观层面都造成了一定的影响。

苹果评论员 John Gruber 对于 macOS 液态玻璃的点评相当一针见血：作为一种「内容优先」的设计语言，液态玻璃让系统 UI 隐身于媒体之后，在 iPhone 上或许能行，但作为强调生产力而非内容消费的桌面平台，Mac 包含大量的窗口、组间，因此复杂性更高，仍然需要应用界面保证清晰的结构、分明的功能区域，和强辨识度的界面。

在 Stephen Lemay 接任设计总监一职后，这位在苹果服务近 30 年的老将表现让人期待——Lemay 以公司内部的高口碑和稳定发挥著称，或许也称得上是苹果内部目前最懂苹果系统界面的人。

在他的把控下，macOS 27，以及 iOS 27 如何扭转液态玻璃褒贬不一的口碑，回到实用性和美感并举的方向，确实值得期待。

但对于 macOS 来说，界面上的「拨乱反正」固然必要，却已经不是最重要的更新了。

对苹果而言，未来系统的更新有两条主线：一方面，优化系统稳定性，另一方面，则是为 Apple 智能预备好。

最好的 AI 载体，需要一个 AIOS

根据彭博社爆料，苹果打算为「Apple 智能」打造一个「Extensions」功能，允许用户更换第三方 AI 模型，例如 Google Gemini、Claude 等等。

Siri 除了会集成到邮件、短信、相册等应用，自己也会化身聊天机器人，成为一个单独的应用。更多 AI 功能还会覆盖文本、图像等生成与编辑任务。

但这些更新，说实话更多还是做 AI 的单点功能，并非系统级别的编排能力，并未能进一步发挥 Mac 硬件上的优势。

今年年初的龙虾热，让 Mac mini 这个前年才火过的产品，又再一次出圈，这次火到苹果自己也没库存了，「入门版」在官网彻底售罄。

Mac 和 Windows 在不少层面上互有胜负，但在 AI 的问题上，Mac 作为「最佳 AI 容器」的论断几乎毫无争议。

关于这个问题，爱范儿已经出过一篇文章详细讨论。简单来说，就是因为 Mac 不管是 UNIX 系统底层还是集成运存的硬件架构，都非常契合 AI Agent 和大模型的运行方式，并且由于 ARM 架构的特性，运行功耗低还静音，非常适合 AI 常驻。

这更像是「无心插柳柳成荫」，苹果其实一开始并没有围绕 AI 去打造自己的 Mac，却无意间完成了所有 AI 的技术储备，严格意义上说是一种「适配度优势」。

从这个角度看，macOS 即使什么都不做，本身 Mac 也已经是一个很好的 AI 平台。苹果完全可以走 App Store 的逻辑，让用户自己部署想要的第三方 AI 智能体，自己继续扮演「收过路费」的角色。

这确实也是苹果长期以来的做法：在移动互联网兴起之时，苹果没必要自己做搜索引擎和网购平台。而 AI 时代，大众的需求变化万千，有人需要一个能剪辑的 Agent，也有人需要一个搞科研的 AI，必须要靠第三方满足。

在今年 5 月的财报会议上，苹果特别提到了 AI 公司 Perplexity 的智能体产品 Personal Computer，认为这种产品很好利用了 Mac 平台的能力。

既然觉得人家做得不错，何不自己上手做一个「iClaw」？

第三方 AI 百花齐放固然很好，这和苹果自己做一个却并不冲突，并且很多事情，只有第一方能做得好，能做得让人放心。

第三方应用再强，也很难自然获得系统级的上下文，苹果不可能将最底层的权限开放，只有系统底层自己能对文件位置、窗口状态、本地个人数据知道一清二楚，而 AI 应用的体验，往往就卡在了这些权限边界之上。

其实苹果并不是没有这种想法，那个迟迟没能推出的 AI Siri，其实就有着类似的构想，可以读取用户的文本和应用窗口，可以跨应用进行检索和处理。

对比 iPhone 和智能手机，AI 应用的主流使用场景其实还是在于桌面端，这也是为什么 Mac 能成为今年最热门的 AI 硬件，但苹果却没有继续在 macOS 的系统层面，赋予 Mac 足够分量的原生 AI 能力。

隔壁的 Windows 阵营在这方面要激进不少，系统层面有「Recall」和 「Copilot」这样的 AI 功能入口，联想和荣耀这样的 OEM 厂商，甚至为产品准备了开箱即用的龙虾应用，砍掉了门槛，并因为和本地深度集成，能节省不少 Token。

微软自己也已经坐不住了，据悉正在将原本只能你问我答的 Copilot，改造成一个 24/7 在线的数字分身，实现类龙虾能力。

对比 OpenAI、Anthropic 或者 Google，说实话我更愿意将这些敏感的数据，交给在隐私保护方面更上心的苹果。

更深一步，macOS 最缺少的不是 AI 应用，而是 AI 时代的「基建」。Mac 已经准备好了 AI 大有可为的土壤，但 macOS 还没能成为一个真正意义上的「AI 系统」。

苹果不仅可以做自己的 AI 智能体能力，也需要把模型、权限、上下文、自动化和跨应用任务重新梳理，让系统成为 AI 工作流的原生中介，成为一个掌控所有 AI 的「任务集散中心」。

就像是智能体运行所需要的「个人知识库」，现在我们用文件夹也可以搭建，但它还不够好用。

苹果完全可以自己承接这个环节，用户靠 Mac 自带的工具搭建、生成一个「知识库」文件，它可以和 Apple ID 绑定，利用 iCloud 流转，这样不管用哪一家的智能体服务，都能快速调用自己的知识库，不用从头开始配置，同时还能保证自己的内容被苹果的隐私政策保护。

并且，这些配置的模块都能整合进入 Apple 的订阅系统之中，iClaw 和 Token 也能成为苹果在 AI 时代提供的增值服务。

实际上，苹果已经开始了这样的进程。在 macOS 26.1 中，苹果集成了「模型上下文协议」，一个面向不同 AI 的通用开放标准，Agent 可以通过这个协议，访问用户的个人数据；苹果的基础模型框架，让 macOS 开发者可以调用系统内置的基础模型，零网络延迟，零 API 费用，数据不离开设备。

作为计算机图形系统的祖师爷，macOS 在过去的数十年间都是围绕「应用」构建的桌面系统。

在接下来十年，应用和图形界面还会是人机交互的主流，因此 macOS 27 要将界面风格修缮得更好，当然非常重要。

但未来五十年甚至更远，AI 都会成为无可避免的主旋律，macOS 不可避免会被进一步改造，成为一个围绕「任务」运转的 AIOS。

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全球 AI 顶会，快成中国卷王的专场了。

每年 AI 顶会放榜，各大机构都会暗戳戳地发喜报，比拼谁家被收录的论文多。但今年 ICLR（国际学习表征会议）放榜后，一位名叫 Dmytro Lopushanskyy 的研究员，干了一件极其硬核的事。

他没有去引用官方那些现成的统计表格，而是写了整整 250 条正则表达式，把 ICLR 2026 全部 5356 篇接收论文的 PDF 挨个下载下来。

接着，他硬是从每篇论文首页的缝隙里，把机构署名全给抠了出来，并利用这几百条代码规则进行清洗与归一化，自动给「麻省理工」和「MIT CSAIL」这种同一机构的不同写法做了合并。

为什么要用这种最原始的手工分类法？

因为这老哥发现，我们平时习惯引用的那些学术统计平台数据，都是按「人」来追踪的。举个例子，一个在清华苦熬四年读博的学生，发了篇极具含金量的论文，毕业后去斯坦福当了教授。你猜怎么着？系统一刷新，这篇在五道口诞生的论文，就自动变成了斯坦福的学术产出。

这种偏差，长期以来硬生生压低了中国机构的实际贡献，同时虚抬了美国的数字。而当 Dmytro 用 96% 的解析成功率，把去伪存真后的真实数据画成一张热力图后，我们才得以一观真实数据的全景图。

一张学术热力图，看懂中美 AI 的真实格局

别的不说，这组数据确实很有冲击力。

这张图上中国机构面积之大，超出了很多人的预期。其中中国大陆机构，贡献了 43.7% 的接收论文。美国呢？31.9%。

如果你把中国香港（7.7%）算进来，本届 ICLR 超过一半的论文署名机构，全都来自中国。 至于老牌的欧洲列强？整个欧洲大陆加起来才 5.3%，甚至比不过新加坡（5.5%）这一个国家的产出。

更有意思的是具体机构的排名。

今年，清华大学以 332 篇的产量登顶全球单一机构第一。 这是什么概念？斯坦福 177 篇，麻省理工 167 篇。清华一家的产出，几乎是美国排名前二的两大超级名校的总和。紧随其后的上交、北大、浙大，也全都稳坐全球第一梯队。

不止高校阵营，国内产业界的科研表现同样亮眼。

阿里、上海 AI 实验室、华为、字节、腾讯，这五家中国科技公司/研究机构加起来发了 582 篇论文。有些媒体以前老爱吐槽中国互联网公司只懂商业模式微创新，不懂底层研究。这次 ICLR 2026 的数据一出，算是打破了这个刻板印象。

说白了，中国 AI 早就不是靠一两个天才的灵光一现，而是变成了一套精密、庞大、高度体系化的研发引擎。

不过，在这些令人振奋的数据背后，我们也不能忽视客观存在的指标。

比如虽然我们在总数上超越，但在仅占接收总量 4% 的 Oral（口头报告，通常代表最具原创性和启发性的方向）论文里，美国机构依然占了约 40%，而我们是 30%。

我们在工程化扩展上占据了绝对的规模优势，而美国在定义新方向上依然保有相对领先。这也是中美 AI 之间相对真实的现状。

硅谷的科研 AGI，与中国实验室的极致务实

如果说热力图是一份宏观体检报告，那艾伦人工智能研究所（AI2）知名研究员 Nathan Lambert 今年 5 月来北京、杭州等地的 36 小时调研，就是一次深度的微观观察。

他在走访了智谱 AI、月之暗面、千问、美团、小米、零一万物等 AI 企业后，回国后写了篇关于中国 AI 实验室内部观察，并在硅谷引发了大量讨论。他看到了中国大模型能跟美国五五开的底层逻辑——极低的组织摩擦和极度务实的年轻人。

在 Lambert 看来，美国顶级实验室往往存在一个致命的弱点：Ego（自我）太强了。

训练大模型是一项极其复杂的系统工程，从数据清洗、分布式通信优化到强化学习对齐，每个环节都需要互相妥协。但在硅谷，那些明星研究员往往带有强烈的个人偏好。

据传 Meta 的 Llama 团队就曾因为路线之争经历过动荡，大佬们各自为政，都想把模型往自己主导的方向推进。反观中国实验室，Lambert 发现这里有一种异于寻常的务实。

研究员们不在乎谁的方法听起来更高级，大家的目标高度一致：只要能把模型的某个指标提上去，枯燥的脏活累活谁都愿意干。 这种务实让整个团队的摩擦力降到了最低。

Lambert 还归纳了这种文化倾向具体带来的优势：更愿意做不起眼的基础工作来提升最终模型；刚入行的人没有经历过以前几轮 AI 炒作周期，能更快适应最新技术路线；Ego 小，组织架构能相对平稳地扩大规模；以及大量善于在现有方案基础上攻坚的人才储备。

更让 Lambert 惊讶的是，在美国，顶级实验室的实习生往往只能接触边缘项目。但在中国，在读的硕士和博士生深度参与核心大模型的研发。Lambert 敏锐地指出了这种做法的核心优势：没有历史包袱。

大模型的技术路线迭代极快。资深科学家往往有「路径依赖」，觉得自己研究了十年的老方法才是真理。但中国的年轻学生不同，只要有数据证明新路线有效，他们立刻就能抛弃旧方案，快速切换赛道。

值得一提的是，Lambert 发现，中国 AI 圈内部的氛围远比外界想象的和谐。各家实验室之间，私下交流满是相互尊重，所有中国实验室都敬畏字节跳动和它广受欢迎的豆包模型，因为字节是中国唯一一家真正处在前沿位置、同时又保持闭源路线的实验室。与此同时，几乎所有实验室也都非常尊重 DeepSeek，认为它是在研究判断和执行品味上最出色的团队。

在这次调研中，还有一个细节特别值得关注。在硅谷，顶尖的 AI 研究员不仅是工程师，往往还扮演着半个「哲学家」的角色。他们喜欢在播客上高谈阔论，探讨「通用人工智能（AGI）会不会在 2030 年毁灭人类」，频繁讨论 AI 安全与伦理边界。

于是，Lambert 也试探性地问了中国同行对 AI 经济影响和长远社会风险的看法，但得到的反应不是长篇大论，而是普遍的困惑。关于毁灭人类这种宏大命题，暂且不在他们当下的工作边界之内。

这种对宏大叙事的免疫，反而成了一种竞争优势。它减少了团队在哲学层面的内耗，让所有的脑力都持续集中在工程落地和指标突破上。
在中国的实验室里，导师、博士生与企业工程师之间形成了一种极短的反馈回路。

这种模式消解了学术界与工业界之间的壁垒，正如 Nathan Lambert 所观察到的，这种低摩擦的组织形式，让中国 AI 展现出了类似基建狂魔般的推进速度——一旦方向明确，便能以排山倒海的智力密度迅速抹平技术差距。

当然，这套打法在特定窗口期内行之有效，但随着规模效应的红利逐步见顶，下一阶段的核心壁垒终将回归于「原始创新能力」的较量。

届时，高密度的人才协同网络和某个敢于打破既有框架的个体，在 AI 的下半场互为成全，缺一不可。

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你花钱买了一本书，却发现作者压根不存在。

这是知名医学家 Topol 教授曾经历的真实遭遇。市场上，一度有数十本打着他名号和肖像的烹饪书与健康指南正在大肆售卖，而他本人毫不知情。

Topol 愤怒地将其称为「彻头彻尾的欺诈」，但他在亚马逊的维权之路却仿佛打在棉花上，只换来客服冷冰冰的通用回复。

这仅仅是冰山一角。最近，知名风投 a16z 给出一组令人深思的数据：自从 ChatGPT 横空出世，亚马逊电子书的月发行量直接翻了两倍。

到了 2025 年末，每个月的新书发布量已经飙升到了夸张的 30 万本。说白了，你现在在电子商店里随便逛逛，映入眼帘的新书里，很大一部分都是 AI 生成的流水线产品。

2026 年的出版界是魔幻的，我们曾经熟悉的「白纸黑字即是权威」的信任体系，正在被无孔不入的 AI 一点点瓦解。

被 AI 书籍包围的电子书架

想象一下这个极具画面感的场景：夜深人静，你裹着毯子，捧起一本刚买的热门奇幻言情小说《 Darkhollow Academy: Year 2 》，准备让主角的极限拉扯帮你分泌点多巴胺。

结果翻到最刺激的章节，剧情突然急转直下，赫然出现了这么一行字：「我已经重写了这段文字，使其更符合 J. Bree 的风格，这种风格包含更多紧张感……」。

这不是什么先锋派的打破第四面墙，而是作者连 AI 的提示词都忘了删，就直接一键出版了。甚至如今你想当个「畅销书作家」，门槛已经低到超乎常人的想象。

你只需要花区区 29.97 欧元美元，订阅一个叫 Youbooks 的 AI 工具，它就能帮你融合 ChatGPT 、 Claude 、 Gemini 甚至 Llama 的能力，每月提供数十万字的生成额度。它能一键编造出看似逻辑严密的内容，自动从网上提取最新资料，甚至连排版都能顺手搞定，最后直接导出 PDF 或 EPUB 格式。

有了这种神器，投机分子们简直杀疯了。

此前就有个名叫 Tommi Pedruzzi 的 27 岁年轻人在社交网络上高调炫耀，说自己靠着批量生成 1500 本 AI 电子书，硬生生在亚马逊上赚了 300 万美元。他在分享暴富哲学时直言：「出版一本没人想读的书毫无意义」。

虽然很快就有 Reddit 网友扒出亚马逊上根本搜不到他署名的书，并戳穿他真正的盈利方式其实是靠卖「教你如何用 AI 致富」的课程割韭菜。但无论真假，这种批量制造「电子水货」的套路，对各大出版平台的污染却是实打实的。

更有意思的是这帮人蹭热点的手速和下限。

英格兰女足去年刚赢下欧洲杯，亚马逊上瞬间就冒出了一堆关于 Chloe Kelly 等球员的伪传记。

这些书有多敷衍呢？封面不仅粗制滥造，甚至把美式橄榄球当成了足球。全书不到 50 页，标价 11 英镑，主打一个愿者上钩。前英格兰女足队长 Steph Houghton 发现自己辛辛苦苦写了 300 多页的自传，被 AI 仿写成了一本 50 页的残次品，气得直呼「太差劲了」。

这种粗制滥造正在全面围剿真实的创作者。

知名记者 Kara Swisher 的新书刚一出版，亚马逊上立刻被各种打着她名字的 AI 传记和总结「包围」；喜剧演员 Rhys James 在平台上发现了多本以自己为主角的 AI 垃圾传记，封面全是用 AI 生成的虚假男性形象；

面对汹涌的 AI 海啸，平台方的应对显得极其无力。亚马逊曾出台规定，限制每位作者每天最多只能发布 3 本书——这对日产千字的机器来说简直是隔靴搔痒。不仅如此，虽然作者在上传书籍时被要求勾选是否使用了 AI，但这层提示却一度被刻意隐藏了起来，根本不会向购买的消费者展示。

面对这种劣币驱逐良币的生态，原生创作者正在被迫出逃。因为流量和版税被成千上万的 AI 垃圾书籍稀释，作家 Dakota Willink 公开表示自己不得不退出 Kindle Unlimited 平台，转而寻求 Kobo Plus 等其他更透明的海外渠道。

英国出版商协会也发出警告：如果放任这种低质量 AI 图书泛滥，消费者的信任将被彻底透支。

偷走人类的语料，再把 AI 垃圾塞给你

在这场赛博垃圾的狂欢背后，一个根本性的原罪始终无法回避：这些能胡编乱造、能模仿名家风格的大模型，究竟是怎么变得这么「聪明」的？

答案很简单：靠海量的、未经授权的抓取。

此前曝光的法庭文件，直接揭开了 Meta 训练 Llama 3 时的幕后操作。面对大模型对高质量数据的极度渴求，Meta 高管们曾讨论过购买正版授权，但结论是：流程极其缓慢，价格高得不合理。

一位工程总监在内部群里赤裸裸地指出：「如果我们只授权一本书，那我们将无法以『合理使用』为理由来抗辩。」。翻译一下就是：只要我们抓取的数据足够庞大，法不责众，这就是技术创新。

于是，在获得高层默许后，Meta 员工熟练地挂上匿名性极强的 BitTorrent（BT 种子），把全球最大的盗版数字图书馆 Library Genesis（LibGen）给下载了。里面足足包含了 750 万本书和 8100 万篇论文。

巨头们无偿征用了人类作家的才华与思想，转头用户又将 AI 生成的书籍塞给社会。

诚然，如果我们只看冰冷的数据，这场 AI 海啸似乎带来了某种短期红利。

伴随着 AI 流水线开始接管文字生产，一家名为 Spines 的初创出版商因在 2024 年拿到了 1600 万美元融资，便计划用一年时间通过 AI 全自动出版 8000 本书，从校对到排版只需三周。

NBER（美国国家经济研究局）的一篇论文也佐证了这种「繁荣」：尽管 AI 导致图书平均质量断崖式下跌，但由于供给基数庞大，市面上「中等偏上」质量的书籍绝对数量增加了，为读者带来了约 7% 的「消费者剩余」提升。

同时，部分老牌作家在 AI 辅助下，生产力也得到了超级强化。这似乎印证了投资人 Marc Andreessen 的预测：糟糕内容的泛滥会伴随高质量内容的爆发。

但这真的会让出版社迎来第二春吗？

这种繁荣假象的代价是惨痛的：一方面，海量的 AI 垃圾正在无限稀释真实作品的曝光率，让许多没有名气的原生作家出头空间被压缩；另一方面，作为内容源头的出版商和创作者正在被大模型无情地「吸血」，失去了赖以生存的商业回报。

面对迫在眉睫的生存威胁，包括 Dennis Lehane 在内的 70 多位知名作家联合向美国出版界「五大巨头」请愿，要求停止发布机器创作的书籍；与此同时，由于大模型直接在搜索端抓取并总结内容，Google 的 AI 摘要功能（AI Overviews）导致部分出版商的外部网站流量暴跌了 34% 以上。原生内容的生存土壤正在被彻底掏空。

更致命的是，这种竭泽而渔的玩法，最终会迎来技术层面不可逆转的反噬。

在计算机科学里，有一句至理名言叫「 Garbage in, garbage out （垃圾进，垃圾出）」。大语言模型想要变得更聪明，必须投喂高质量的人类文本数据。但在过去的两年里，由于巨头们的纵容，亚马逊和整个互联网已经被海量的 AI 垃圾填满了。

这下尴尬了。当 OpenAI 或 Google 派出下一代爬虫去抓取新的训练数据时，它们抓到的会是什么？是连「重新生成回答」都没删的言情小说；是错把橄榄球当足球的名人传记；还是 27 岁小伙真有机会一键生成的 1500 本水货。

宛如一条正在吞食自己尾巴的「衔尾蛇（Ouroboros）」， AI 曾经吞下的是人类文明的经典，现在，它却不得不吃下自己和同类排泄出的数字废料。长此以往，模型不可避免地会走向退化，也就是学术界一直担心的「模型崩溃」。

所以我们到底为什么而阅读？

阿根廷作家博尔赫斯曾在小说中构想过一座无限庞大的「巴别图书馆」。那里收录了所有可能的字母组合，书本数量浩如烟海。但遗憾的是，绝大多数书籍都是毫无意义的乱码，真正蕴含真理和情感的文字，被永远淹没在了冗余信息的汪洋之中。

如今不知疲倦的生成式 AI，正在为我们建造一座现实版的巴别图书馆。当电子书架被每月 30 万本的流水线废料填满，当整个行业不得不面对「垃圾进，垃圾出」的衔尾蛇困局时，我们或许该重新思考文字本身的意义。

英国作家 C.S. 路易斯曾说：「我们阅读，是为了知道自己并不孤单。」

一本书真正的重量在于，触碰到另一群真实的人。他们也曾和你一样。会痛，会笑，会迷茫，会心碎。他们把这些滚烫的生命体验，笨拙又真诚地揉碎在文字里，留给了未来某个他们永远不会认识的人。

AI 能在几秒钟内生成一百万个结构精巧的故事，却也体会不到哪怕一滴眼泪的重量。在这个文字可以被无限量产、廉价批发的时代，那些带着体温的作品，正在变得愈发稀少，也愈发珍贵。

去读书，更去读那些真正有作者的书。

作者：莫崇宇

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十六世纪，欧洲商船在大西洋上画出了一个三角形的航线。

欧洲的布匹和枪炮流向非洲，换来人口；人口被运往美洲的种植园，换来棉花和糖；棉花和糖再运回欧洲，完成一次稳赚不赔的循环。这套臭名昭著的交换体系，后来被历史教科书称「三角贸易」。

谁能想到，三个世纪后，一条结构惊人相似的贸易链，正在互联网上悄然成形。

在这条新航线上，全球南方的普通人提供身份信息，美国的 AI 实验室提供顶尖模型，中国开发者和企业提供需求，而其中一些连接这三者、从中赚取差价的中间层，被称为「AI 中转站」。

这门生意的起点，源于两大难以跨越的限制。

OpenAI 自 2024 年 6 月起明确封禁中国大陆 IP，Anthropic 的服务条款同样禁止向不支持地区销售。支付是另一道门槛，主流海外模型厂商要求绑定 Visa 或 Mastercard，并通过严格的账单地址核验，多数开发者被直接拒之门外。

「AI 中转站」正是在这两大限制的夹缝中生长出来的。他们用海外服务器充当跳板，用人民币支付替代外币信用卡，把顶尖算力以「代购」的方式转交给受限地区的用户。

这门原本藏在灰色地带里的生意，如今却吸引了一批名人高调入场。

猎豹移动 CEO 傅盛推出了 Easy Router，打出全线模型八五折、DeepSeek-V4 定价低至官方四分之一的招牌。币圈大佬创始人孙宇晨、懂王的家族企业也纷纷下场，可见这里面的水有多深、油水有多大。

今天，咱们就来聊聊，这门含着泪赚你钱的生意，到背后到底有哪些套路？

只要胆子大，AI 中转站也有自己的华强北

从技术上说，AI 中转站就是一个架在用户和大模型服务商之间的反向代理服务器。用户把请求发给中转站，中转站再转发给 OpenAI 或 Anthropic，取回结果后再交给用户。

按形态和受众区分，当前市场上的中转站大致分三种类型：
第一种是面向普通用户的「网页镜像站」，直接套一个网页界面，用户登录即用。门槛最低，但也最不透明，你完全不知道请求最终流向了哪里。

第二种是面向开发者的「API 聚合分发平台」，核心是把多家模型的异构接口统一转换为标准格式，按 Token（词元）计费向下游转售。前文提到的几位名人产品，本质上都属于此类。

第三种是面向大型机构的「企业级 AI 网关」，提供智能路由、全链路审计、数据脱敏和权限管控，代表产品有 Portkey，算是这个生态里相对规范的一层。

三种形态的技术底层有着共同的逻辑。以开源项目 One API 为例，它的 GitHub 星标超过 3 万，被大量商业平台直接拿来二次开发，是许多中转站市场事实上的底层基础设施。

它的运作分三个核心模块：

协议标准化：各家大模型的 API 格式大相径庭，中转站会在网络应用层深度解包用户请求，提取核心元素，重新打包成目标模型要求的格式发送，并实时透传流式输出的数据块，保证「打字机」效果不中断。

Token 计费拦截：中转站在转发过程中截取返回数据包，统计实际消耗，再乘以自定义的「模型倍率」向用户收费。这套系统允许站长对不同模型设定差异化溢价，是商业变现的核心。

多账号轮询池：单个官方账号有严格的频率限制，中转站通过维护大量底层 API Key，用轮询算法分发流量。某个账号被封或耗尽时，系统自动无缝切换到下一个。

正是第三个模块，让一个人只需租一台海外服务器，执行一行 Docker 命令，极短时间内就能上线一个商业平台。技术门槛的持续下降，直接导致了市场上海量玩家的涌现。

而中转站能提供低价，背后必然有一套成本更低的算力获取方式。

上游资源方通过利用云厂商新用户免费额度、滥用教育邮箱获取折扣、在电商平台批量倒卖企业账号权益来压低成本。更灰色的手段则包括批量注册虚假账号、盗刷跨国信用卡甚至窃取他人的 API Key。

最近随着 Anthropic 引入 KYC 强制实名认证，这条供给链又延伸出了新的分支。

中间商前往尼日利亚、肯尼亚、柬埔寨等地，以几美元的报酬招募当地人配合拍照，批量采集人脸和证件信息，再以数十倍的价格转售给国内开发者。

这与此前在非洲采集虹膜数据的黑市逻辑如出一辙，将生物特征数据商品化的链条直接平移到了 AI 时代。不少业内研究者都曾警告，今天被收割的面部信息，明天就可能被用于开设欺诈性金融账户，危害深远。

花买玛莎拉蒂的钱，骑赛博共享单车

如果真能做到「一手交钱，一手交货」，这门代购生意倒也算得上公道。但现实是，AI 中转站提供的服务往往货不对版，甚至可以简单理解为「掺水」的货。

2026 年 3 月，CISPA 信息安全研究中心发表了学界首次针对中转站系统性安全审计的论文《Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs》。

研究者追踪了 17 个曾被 187 篇正式学术论文引用的中转站服务，进行了全面测试。

结论触目惊心：45.83% 的节点通不过模型身份验证，说明其后台运行的并非宣称的模型。在医学问答测试中，Gemini-2.5-flash 通过官方 API 的正确率为 83.82%，而通过影子 API 则跌至约 37%。在法律推理测试中，所有被测中转站都比官方 API 落后 40 个百分点以上。

 ▲ AIME 2025

具体来说，这种「狸猫换太子」的方式分三种：

一是按官方原价收费，后台实际运行低成本开源模型（例如打着 GPT-5 的幌子，实则偷偷替换为掺水的 Llama）；二是用便宜的新模型替换较贵的旧模型，反而向用户收取更高费用；三是哪怕用户支付了高昂的加价，最终调用的依然是低端模型。

价格和质量在 AI 中转站的黑市里完全是随机分布的盲盒。论文的结论也显示，价格比率对准确率下降完全没有预测力，选贵的中转站并不能保护你免受模型替换的损失。

除了模型造假，账单同样存在猫腻。

2026 年 ACM 互联网测量大会上的论文《Behavioral Consistency and Transparency Analysis on Large Language Model API Gateways》对真实商业网关进行测评，发现有网关实际收费比预期计算高出 62.8%，但其上报的用量数据与其他平台并无异常，用户根本感知不到多出的钱去了哪里。

此外，部分网关还会进行隐蔽的「上下文截断」。

为了节省成本，它们在历史消息超过隐性阈值后，悄悄丢掉早期内容。测试人员设计了一段 25 轮对话，模型在某些网关上到第 24 轮时已经无法复述第 10 轮设定的信息。这意味着依赖长文档分析或多轮对话的应用，可能长期运行在降级状态。

简而言之，你用的 AI 中转站，很有可能就是花着最贵的钱，用着最蠢的模型，忍受它随时变成拥有七秒记忆的金鱼，最后用来干最复杂的活儿。

你拿 AI 写代码，AI 给你种木马

讲真，花冤枉钱买个「智障」模型顶多算是破财免灾，更需要注意的是，这些 AI 中转站很有可能会盯上你的隐私数据。

用户以为交给中转站的只是一段请求，实际上交出去的是完整的双向通信记录。

AI 中转站作为中间人，对每一条提示词和每一段模型返回都拥有读写权限。灰色平台可能把这些数据打包卖给 AI 训练公司或数据经纪商，赚取不菲的利润。这就导致你既是客户，也是产品本身。

更危险的是，数据经过的中间节点往往不止一个。

中转站的路由常常多层嵌套：你从电商平台买的 API 访问权限，背后的卖家可能从另一个聚合平台采购，整个链路可能经过四个以上的独立节点。木桶短板理论诚不我欺，链条的安全性取决于最弱的那一环，一旦任何节点被攻破，上游的数据截留或篡改就已完成。

在《Your Agent Is Mine: Measuring Malicious Intermediary Attacks on the LLM Supply Chain》这篇论文中，研究者在沙盒中测试 428 个中转站后发现：9 个正在向用户注入恶意代码，17 个触发了 AWS 测试密钥的盗用，甚至有 1 个直接抽走了研究者部署的私钥钱包资金。

一个被故意泄露的 OpenAI 密钥迅速被中转站复用，产生了逾 1 亿 Token 流量。

今年 3 月发生的 LiteLLM 事件更是暴露了攻击规模。黑客通过依赖包漏洞潜入这个主流开源框架，波及超过 4.6 万个开发环境。此外，更有高级黑客将木马控制指令（C2）伪装成正常的 AI 对话提示词发给中转站，借助合法通道绕过传统防火墙。

当 AI 从聊天工具进化为能自主执行代码的智能体（Agent），风险又多了一个维度。

恶意中转站能在 shell 命令抵达执行层前，把安装包替换成同名恶意包。甚至还有「条件投递」变种：前 50 次请求正常，第 51 次才激活注入。对于自动执行模式的 Agent 来说，最基础的载荷注入就已足够致命。

值得一提的是，中转站的破坏范围不止于直接用户。

《Real Money, Fake Models》论文统计显示，187 篇引用影子 API 的论文中，62% 发表在 ACL、CVPR 等顶级学术会议上。这些使用假模型进行的评测或漏洞分析，导致了严重的学术信任危机。若其中 30% 需要重新执行，总损失就在 11.5 万到 14 万美元之间，近 6000 篇后续研究的有效性也随之存疑。

这门靠「信息差套利」维持的生意，正在走向不可持续的终点。

一方面，境外未备案模型向境内提供服务触碰了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，给站长带来了极大的非法经营风险；企业用户一旦因此发生敏感数据泄露，也将面临严厉的法律制裁与行政处罚。

另一方面，伴随着国产大模型（比如 DeepSeek 等）的能力呈现井喷式爆发，不仅在各项榜单上开始追平甚至反超海外巨头，更是在价格上掀起了腥风血雨——API 接口的价格被硬生生打到了海外厂商的几十分之一，甚至直接开启了「免费时代」。

当拧开水龙头就能喝到干净便宜的水，那些在暗巷里倒卖高价水还要掺假下毒的营生，自然也就迎来了他们的谢幕。即便存活下来的黑心平台，未来也只会进入「大逃杀」模式：要么更加疯狂地掺水、偷数据来维持暴利；要么趁着资金链还没断裂，拔网线关服提桶跑路。

十六世纪的三角贸易靠的是信息不对称和地理隔绝，最终因贸易透明化和监管而终结。AI 中转站赖以生存的同样是地区封锁和不对称信息。不同的是，这一次，被贩卖的不只是算力，还有身份、隐私、信任，以及无法预估的后果。

作者：莫崇宇

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这可能是近年来含金量最高、火药味最浓，但也最「反焦虑」的一场毕业演讲。

5 月 10 日，Carnegie Mellon University（CMU：卡内基梅隆大学）2026 年毕业典礼上，身价逼近 1860 亿美元的「皮衣刀客」黄仁勋站上演讲台，接过科学与技术荣誉博士学位。

台下坐着即将步入社会的 2026 届毕业生，他们面对的世界极其割裂。一边是英伟达撑起的万亿算力帝国，和狂飙突进的 AI 大牛市；另一边，应届生失业率创下新高，「AI 抢饭碗」的恐慌已经蔓延进每一个求职群。

今年，十几家大厂裁员时毫不避讳地把锅甩给了 AI；Anthropic CEO Dario Amodei 警告 AI 可能消灭 50% 的白领入门岗位；马斯克则抛出「人类有 20% 灭绝概率」的惊悚预言。整个社会对 AI 的恐惧，正在以各种方式蔓延至这些刚拿到文凭的年轻人。

而制造这场焦虑的人里，有不少是和黄仁勋地位相当的 CEO。就在本月早些时候，他在一档播客里直接开炮，说这类预言「没有帮助」，说这些人坐上 CEO 位置之后产生了「上帝情结」，以为自己无所不知。

批评完同行，黄仁勋今天走上了 CMU 的毕业典礼台。

他没有讲 AI 的宏大叙事，而是讲了自己 9 岁坐飞机去 Kentucky 煤矿小镇的事，讲了凌晨 4 点被妈妈叫起来送报纸，讲了在 Denny’s 洗碗，讲了向 Sega CEO 道歉、低头哀求对方不要撤资。他说，那是他做过的「最艰难的事情之一」。

从洗碗工到万亿帝国掌门人，黄仁勋在台上讲这些，显然不是为了熬一锅俗套的成功学鸡汤，而是在用自己的经历，给这群被 AI 吓坏的年轻人透个底：任何新时代的开局，其实都不是准备万全的，也不需要你一开始就无所不能。

AI 正在推翻过去几十年的计算规则，旧的经验不再绝对管用，一切都在重新洗牌。对于刚拿到文凭、毫无包袱的年轻人来说，这其实是一件好事。因为大家不用再去死磕那些已经被前人占满的旧赛道，而是和所有人一起，又一次站在了同一条起跑线上。

对此，他看着台下的学生表示：「把你们的心投入到工作中。去创造一些配得上你们所受教育、你们的潜力，以及那些在世界相信你们之前就已经相信你们的人的东西。」

视频传送门地址 ：https://www.youtube.com/watch?v=dRaNmHmTJzs&t=5783s

附上黄仁勋演讲原文：

President Jehanian、董事会成员、各位老师、各位贵宾、骄傲的父母和家人们，最重要的是，Carnegie Mellon 2026 届毕业生们：

感谢你们授予我这份非凡的荣誉。能来到 Carnegie Mellon，与这所世界顶尖大学同在，我深感意义重大。这里是少数几个真正发明未来的地方之一。今天是一个充满自豪与喜悦的日子，是你们梦想成真的一天，但这一天并不只属于你们。你们的家人、老师、导师和朋友一路支持你们走到这里。

在我们谈论未来之前，请先感谢他们。这一天也属于他们。毕业生们，请站起来，和我一起站起来。来吧，各位。尤其请转向你们的母亲，祝她们母亲节快乐。

对你们来说，这是人生中的又一步。但对她来说，这是一个梦想成真的时刻。请记住这一点。

CMU 的学生就像机器人一样，一次只执行一条指令。看到你们毕业，看到你们。好了，大家集中注意力。我有件重要的事要告诉你们：看到你们从世界顶尖学府之一毕业，这也是她的时刻。我的父母也为我深感骄傲。我的旅程也是他们的旅程，我是他们梦想成真的结果，而他们的梦想就是美国梦。和在座许多人一样，我是第一代移民。

我父亲有一个梦想，就是在美国养育他的家庭。我 9 岁那年，他把我哥哥和我送到美国。我们最后去了 Kentucky 州 Oneida 的一所 Baptist 寄宿学校，那里是煤矿区，一个只有几百人的小镇。两年后，我的父母放下一切来到美国和我们团聚。他们几乎一无所有地来到这里。

我父亲是一名化学工程师。我母亲在一所天主教学校做女佣。她每天凌晨 4 点叫醒我去送报纸。我哥哥帮我在 Denny’s找了一份洗碗工的工作，在当时我觉得那简直是一次重大的职业晋升。

我去了 Oregon State University（俄勒冈州立大学）。17 岁那年，我遇到了我的妻子 Lori。我是学校里年龄最小的孩子。我们当时是大二学生，也是实验课搭档。她 19 岁。

一个年长的女人？我击败了班上其他 250 个男生，赢得了她的心。

我们现在已经结婚 40 年了。我们有两个很棒的孩子，他们都在英伟达工作。我 30 岁时，和 Chris Malachowsky、Curtis Priem 一起创办了英伟达，他们是两位出色的计算机科学家。

我们想打造一种新型计算机，一种能够解决普通计算机无法解决的问题的计算机。我们完全不知道该如何创办公司、融资，或者经营英伟达。我只是想，这能有多难？结果证明，这真的超级难。

我们的第一项技术根本行不通，钱也快用完了。有一次，我不得不飞到日本，向 Sega 的 CEO 解释，他们委托我们开发的技术无法实现，请求解除我们无法完成的合同，然后还请求他们继续付款。没有这笔钱，英伟达就会瞬间消失。那非常尴尬、非常屈辱，也是我做过的最艰难的事情之一。

而 Sega 的 CEO Irimajiri-san 说，可以。我很早就明白，做 CEO 不是关于权力，而是关于让公司活下去所承担的责任；也明白了诚实和谦逊有时会得到慷慨与善意的回应，即便是在商业世界里。我们用那笔钱重新调整了公司，并在绝境中发明了新的芯片和计算机设计方法，而这些方法直到今天仍在使用。

33 年来，英伟达一次又一次地重塑自己。每一次，我们都会问：这能有多难？每一次，我们又都会发现，它比我们想象的更难。但正是通过这些经历，我们学会了永远不要把失败看作成功的反面。每一次失败都只是一次学习的时刻，一次保持谦逊的时刻，一次锤炼品格的时刻。挫折中锻造出的韧性，才会给你再次出发的力量。今天，我是科技行业任职时间最长的 CEO 之一。

英伟达是我与 45000 位杰出同事共同完成的事业，也是我的毕生事业。现在，轮到你们去实现自己的梦想了，而这个时机再完美不过。我的职业生涯开始于 PC 革命的开端。你们的职业生涯开始于 AI 革命的开端。我想象不出还有比现在更令人兴奋的工作时代，更适合开启你们毕生事业的时代。AI 正是从卡内基梅隆大学起步的。

过去 24 小时里，我在这里听到了无数关于 AI 的笑话。卡内基梅隆大学是 AI 和机器人技术真正的发源地之一。20 世纪 50 年代，这里的研究人员创造了 Logic Theorist，它被广泛认为是第一个 AI 计算机程序。1979 年，卡内基梅隆大学成立了 Robotics Institute。今天上午我去参观了。今天上午，我参观了 Robo Club，也参观了第一个完全致力于机器人技术的学术机构。

AI 如今已经彻底重塑了计算。我经历过每一次重大的计算平台变革：大型机、PC、互联网、移动和云。每一波浪潮都建立在上一波之上，每一波都扩大了技术的可及性，每一波都改变了产业和社会。但现在即将发生的变化，比以往任何一次都更大。计算正在经历一次彻底重置。自现代计算被发明以来，还从未发生过这样的变化。

60 年来，计算的工作方式一直相同：人类编写软件，计算机执行指令。这个范式已经结束。AI 已经重塑了计算：从人类编码变成机器学习，从运行在 CPU 上的软件变成运行在 GPU 上的神经网络，从执行指令变成理解、推理、规划和使用工具。一个全新的产业已经出现，它的使命是大规模制造智能。

因为智能是每个行业的基础，所以每个行业都会发生变化。对许多人来说，AI 带来了不确定性。人们看到 AI 编写软件、生成图像、驾驶汽车，自然会想：接下来会发生什么？工作会消失吗？人们会被抛在后面吗？这项技术会不会变得过于强大？

历史上每一次重大的技术革命，都会在带来机会的同时带来恐惧。当社会以开放、负责任、乐观的态度拥抱技术时，我们扩展人类潜能的程度，远远超过我们削弱它的程度。所以首先，也是最重要的是，我们必须清楚地认识到：AI 也就是对理解、推理和解决问题的自动化，是人类有史以来创造的最强大技术之一。和此前每一项变革性技术一样，它既会带来巨大的希望，也会带来真实的风险。我们这一代人的责任，不只是推进 AI，更是要明智地推进 AI。科学家和工程师肩负着深刻责任，要同时推进 AI 能力和 AI 安全；政策制定者也是如此。

政策制定者有责任建立周全的护栏，在保护社会的同时，仍然让创新、发现和进步继续向前。历史表明，选择逃避技术的社会并不能阻止进步，它们只是放弃了塑造进步并从中受益的机会。所以答案不是恐惧未来，而是明智地引导未来，负责任地建设未来，并确保它带来的好处能够惠及尽可能多的人。我们不应该教人们害怕未来。我们应该以乐观、责任感和雄心去参与未来。

现在，全世界只有一小部分人知道如何编写软件。而如今，任何人都可以让 AI 帮自己做出有用的东西。一个店主可以创建网站并发展业务；一个木匠可以设计厨房，并向客户提供新服务。AI 会编写代码。第一次，每个人都成了程序员。计算和智能的力量第一次真正能够触达每个人，并弥合技术鸿沟。就像电力和互联网一样，AI 将需要数万亿美元的基础设施投资。

这是人类历史上规模最大的技术基础设施建设，也是一代人只有一次的机会，让美国重新工业化，恢复国家的建造能力。为了支持 AI，美国将在全国各地建设芯片工厂、计算机工厂、数据中心和先进制造设施。AI 给了美国再次建设的机会。电工、管道工、钢铁工人、技术员、建筑工人，这是你们的时代。

AI 不只是在创造一个新的计算产业，它正在创造一个新的工业时代。支撑这些新基础设施需要巨大的能源，但它也在推动几代人以来规模最大的能源基础设施投资之一，推动电网现代化、扩大电力生产，并加速可持续能源发展。是的，AI 会改变每一份工作，但一份工作的任务和目的并不是一回事。许多任务会被自动化。一些工作会消失，但许多新的工作和全新的行业也会被创造出来。

软件编码任务正越来越多地被自动化，但借助 AI，软件工程师可以扩大解决方案的搜索范围，从而应对更宏大的挑战。放射影像分析正越来越多地被自动化，但借助 AI，放射科医生会被提升到更高水平，更好地诊断疾病、照护患者。AI 不会取代人的目标，它会放大人的能力。这就是为什么即使 AI 编写了更多代码、分析了更多影像，对软件工程师和放射科医生的需求仍在继续增长。AI 不太可能取代你，但更会使用 AI 的人可能会取代你。所以一个很好的思维实验是：

我们希望自己的孩子被 AI 增强，还是被那些被 AI 增强的人甩在后面？没有父母希望自己的孩子被落下。所以，让我们安全地建设 AI。同时，也让我们想象一个乐观的未来，一个让我们的孩子愿意参与其中、并受到鼓舞去帮助建设的未来。因此，我们可以也必须同时做好四件事：安全地推进 AI，制定周全的政策，让 AI 被广泛使用，并鼓励每个人参与其中。每个人都应该拥有 AI。

机会不应该只属于会写代码的人。

2026 届毕业生们，你们正进入一个非凡的时代。一个新的产业正在诞生，一个科学与发现的新时代正在开启。AI 将加速人类知识的扩展，帮助我们解决曾经无法触及的问题。我们有机会弥合技术鸿沟，第一次把计算和智能的力量带给数十亿人；有机会让美国重新工业化，恢复我们的建造能力；也有机会帮助创造一个比你们所继承的世界更富足、更有能力、更充满希望的未来。

没有任何一代人像你们这样，在进入世界时拥有如此强大的工具和如此巨大的机会。我们都站在同一条起跑线上。这是你们帮助塑造未来的时刻。所以，要奔跑，不要慢走。卡内基梅隆大学有一句我很喜欢的校训：我的心在工作之中。

所以，把你们的心投入到工作中。去创造一些配得上你们所受教育、你们的潜力，以及那些在世界相信你们之前就已经相信你们的人的东西。祝贺你们，卡内基梅隆大学 2026 届毕业生。

作者：莫崇宇

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每年春天，苹果都会面向全球的学生出一道不太一样的命题：用 Swift 语言，做出一个有表达、有情绪、也有想法的作品。

这就是 Swift Student Challenge（SSC）， 参赛者需要用 Swift 创作一个 Swift Playgrounds App，在 3 分钟的体验里，说清一个点子、完成一次交互。其中的杰出获奖者，还将在下个月的 WWDC，到 Apple Park 亲身见证属于开发者的高光时刻。

2026 年的获奖名单已经揭晓，其中不乏来自中国大陆的年轻面孔，最小的，甚至只有 15 岁。

爱范儿和其中六位获奖者聊了聊，透过他们的故事和作品，我们看到这个时代的新生代开发者，如何挥洒独一无二的灵感，用技术讲述自己的世界。

个人经历就是最好的灵感

在分享自己的作品时，几乎所有获奖者都会先分享一段个人经历，然后再介绍自己由此出发，打造了一个什么样的 App。

这些经历非常多元，有的和身心健康有关，有的只是课堂或者旅游的感想，甚至只是一次玩乐。它们的共同点是，都存在着一个还没被解决的「问题」。

也因为这些作品都和个人感受高度相关，这些作品给人的印象，已经远远不止于「作品展示」，更让我看到它们具有真正上架 App 的潜力，并不禁去想，为何在这之前，没有人做这些应用？

具体困境，写进产品

这一组作品，都源于参赛者对日常的敏锐洞察。他们捕捉到了特定群体那些隐而未现的困境，在现有工具匮乏的现状下，他们选择拒绝等待，亲手为这些被忽视的需求定制了数字化的解决方式。

赵经纬 PMS.aid

赵经纬是一名典型的「行动者」。

她接触 Swift 的原因很简单：当她想把自己拍的猫猫视频剪辑、整理成实况照片分享，却发现市面上缺乏好用的 App，于是决定自己开发一个。

她的参赛作品 PMS.aid，也有着类似的创作背景。

赵经纬的朋友患有经前焦虑症（PMDD），表现为月经来潮时反复出现的情绪波动、躯体不适和行为障碍。

当她就诊时，想向医生展示自己的症状和心情变化，却发现目前缺乏了一个应用，能将和 PMDD 有关的数据集中展示。

于是，赵经纬就开发了 PMS.aid，专门面向 PMDD 和 PMS（经前综合征）患者，能够将月经、心情、日记等数据全部放在同一条周期时间线上，零散的数据成为完整的治疗方案。

赵经纬原本学习公共管理专业，后面发现自己更想要去尝试将人文社科和技术相结合，于是转至计算机专业，未来也将继续攻读人机交互的硕士学位。

她告诉爱范儿，自己已经定下了一个「开发者目标」——为每个人设计（Made for everyone）。

沈宸颉 Help the Bajau

沈宸颉的参赛作品 Help the Bajau，萌芽于一次志愿旅行。

今年 2 月，他在马来西亚仙本那进行志愿活动，接触到了被称为「海上吉普赛人」的巴瑶族社区，这群以海为家的原住民，正在面临严重的海洋环境污染问题。

于是他开发了沉浸式交互游戏 Help the Bajau，以巴瑶族的真实故事为背景，并参考了学术论文和巴瑶族社区个案，还使用了自己拍摄的真实素材。

AI 在他的创作过程中扮演了很重要的角色：刚刚接触 Swift 时，AI 回答了很多知识点的问题；Help the Bajau 的一些视觉元素，也是利用 AI 创造的。

但沈宸颉认为，工具只是一种辅助， 用心打磨每一个细节才能成就有温度的作品；技术也不只是冰冷的代码，它们在切实地改变世界。

赵芯澄 Orat

赵芯澄的开发者之路，源自于他的父亲的行动——没有任何开发经验，却利用 Swift UI 开发了一个 App 并上架 App Store，这给他带来了很大的鼓舞。

他的参赛作品 Orat，则植根于同学的真实情景：一次课堂展示，同学因为焦虑完全忘词，他想帮同学改变这种窘况，却没能在 App Store 找到简单好用的应用，于是决定自行开发。

Orat 是一款帮助用户智能训练演讲能力的 App，利用手势、姿态和语音识别，不断引导用户练习，并会生成相应的报告。

交互创新，前沿探索

这三位获奖者，更聚焦在「交互」的创新上，或许是一种对人机操作可能性的全新探索，又或许是数字化的方式，重写现实生活遇到的不快。

吴天禹 MagiBotics

「具身智能」火了有一段时间，机器人都连着上了两年春晚，但似乎我们和机器人之间，还隔着实验室的玻璃墙。

作为一名机器人专业的博士生，吴天禹的参赛作品「MagiBotics」，就是为了打破这种隔阂。

MagiBotics 通过简明易懂的交互方式，设置了三道颇具游戏感的关卡，用户在使用 App 的过程中，学习到机械臂的三种运动方式，并且最后还能利用 AR 技术，将用户设定好动作的「机械臂」，投射到自己面前。

吴天禹也告诉爱范儿，未来他将继续专注人机交互的方向，尤其希望能利用我们每个人都有的手机，搭建一条通往具身智能的桥梁，将这项前沿技术带给更多普通用户。

付佳鹭 Maestro

用「斜杠青年」来形容付佳鹭，最恰当不过：主修物理专业，出于兴趣辅修了计算机，制作过几台能避障、能语音控制的 AI 智能小车，也开发过记账和日记应用。

她的参赛作品 Maestro，却是一个「音游」。

在这个画风可爱的小游戏中，玩家将扮演「小熊指挥官」， 管理一支由4名小动物乐手组成的乐队，通过手部动作和面部表情，指挥乐队完成一次「即兴演奏」。

这种非常富有创意和趣味的交互方式，或许与付佳鹭自己和苹果产品的体验息息相关——她被 Swift Playground 编程平台的交互式教学吸引「入坑」，又被 Apple Vision Pro 的体感和沉浸式交互体验所震撼。

严禹 Pixel Beader

严禹接触 Swift Playground 的契机，源于短视频，他发现 Apple 开发者所使用的 Xcode，左边窗口刚刚键入代码，右边的画布就能实时显示变化，这种开发者交互模式深深吸引了他。

他开发参赛作品 Pixel Beader 的动机，则同样来自他的日常生活。

严禹尝试了最近很火的「拼豆」，却发现并没有想象中那么好玩——碰翻豆板就要全部重做，熨烫塑料会散发刺鼻气味，久坐还会腰痛。

于是他的参赛作品，就是一个「赛博拼豆」项目 Pixel Beader，用 iPad 和 Apple Pencil，创造了一个无害零损耗的虚拟创作空间，用户可以将任意图片转换成拼豆图纸，打造和收藏数字的 3D 拼豆作品。

AI 时代，编程能力更珍贵了？

过去两年，「编程」这个原本的手工艺活，正在被 AI 深刻改写。

去年推出的 Claude Sonnet 4 和 GPT-5-Codex，AI 可以像真正的工程师一样理解整个项目、自主完成测试、调试迭代，开发者只需要下指令。

作为参赛者中开发经验比较丰富的吴天禹，他深度经历了这个技术变迁。以前学编程，他只能依靠网上搜索、论坛查代码、看教学视频的「原始」方式学习编程和改进作品；而现在，他觉得自己更像一个「产品经理」，大部分代码可以交给 AI 来编写，效率提升数倍。

苹果对于「AI 编程」的态度，相当开明。今年 2 月推出的 Xcode 26.3 版本中，已经直接集成了 Claude Agent 和 OpenAI Codex。

即使作为一场竞赛，Swift Student Challenge 也并不将 AI 定性为作弊的「外挂」，反而拥抱 AI 在比赛中的运用。

像是两位中学生获奖者沈宸颉和赵芯澄，他们本身就有 Python、C++ 等编程语言的学习经历，AI 帮助他们大大降低了 Swift 的门槛，帮助他们实现技能的快速迁移，他们认为这很好补足了他们作为非专业开发者所欠缺的经验，并且由于 AI 带来的效率提升，可以花更多时间和精力，打磨应用要传达的理念。

Apple 开发者关系国际市场负责人谢恩伟认为，对于学生将想法付诸实践的能力，AI 工具是一次赋能，非常欢迎学生使用 AI 工具来调试代码。

甚至这也成为了竞赛的一种考察：今年开始，参赛者需要在参赛文档中分享使用工具的经验，确保最终作品体现出来的是自身的替代性思维和创造力，而非简单依赖 AI。

不管是谢恩伟，还是学生参赛者们，都一致认为，即使 AI 让「vibe coding」这种编程方式成为可能，学习编程依旧很有必要，甚至更有必要。

谢恩伟告诉爱范儿，比起以往任何时候，现在学习编程更有意义：

有一些非常核心的东西，比如对编程架构的理解、创意的火花，以及那些从未被验证过的全新思路，都需要发挥人类的聪明才智。
学习编程，实际上就是学习解决问题的语言，这种技能的价值，在于让你的创意变成实践。

这六名获奖者，或多或少都具有计算机的知识背景，即使是两名中学生，都学习过 C 语言，参加过不少相关的课后活动。

已经借助 AI 编程，让自己的作品上架 App Store 的吴天宇认为，想要把 AI 用好，本身还是需要学习相关的知识，理清做 App 的框架和逻辑，才能把提示词给写好。

说到底，AI 能力的上限，取决于用户给他投喂的提示词质量。

特别是在未来，当 vibe coding 更加普及，这不意味着所有人都能用这种「小白」的方式，打造一个优秀的产品，想要在同质化的 App 中脱颖而出，更需要懂编程，有表达。

付佳鹭则从另一个角度看待「学编程」的意义：本质上也是一种「有趣的思维训练」，学习一种解决问题的解决方式。

她尝试过 vibe coding，惊叹于它的低门槛，惊喜于自己能实现更多的想法，却也担心人们以后都会「少想一步」：

这或许是科技进步时，我们必须要面对的一个权衡问题。或者说，我们更需要解决的是，如何正确地利用 AI，来加速自己的「主动」思考，用一种巧妙的方式，将自己的硬性能力、创造力、生产力都提升，这或许是一个更好的愿景。

AI 可以为你编写代码，但它无法理解你应用程序的核心逻辑，也无法理解某些设计决策的重要性。

严禹则认为，既然 AI 将门槛降低，决定为什么做，比怎么做更重要：

具体内容的实施可以由 AI 接管，但创作者的竞争力将愈发取决于对底层原理的理解、对系统架构的判别，以及对审美的认知。AI是没有办法替代开发者的个人创作的，就好比训练数据，人工创作的数据质量往往比AI生成的要高得多，所以我相信在未来原创性的思考与产品会更加珍惜与可贵。

刚好，这就是 Swift Student Challenge 举办的宗旨。

这本来就不是一场常规的「竞赛」，它没有一道道需要解决的编程难题，也不看重作品背后代码的复杂程度， 苹果甚至不需要你开发一个完整的应用，只是想看看你能用 Swift 代码，做出怎样的自我表达。

对于这一批未来开发者的新生血液，在未来开发之旅中， AI 的角色注定会越来越重要，甚至能接管整个开发过程的编写工作。

凭借在开发者和业界影响力，苹果能够以 Swift Student Challenge 的全球竞赛，为摩拳擦掌的准开发者们，上好第一课：

「技术」只是应用诞生的前提，「表达」才是应用脱颖而出的根本。

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苹果或「小幅重新设计」macOS 27 的液态玻璃界面

据彭博社报道，苹果计划在即将于六月 WWDC 开发者大会亮相的 macOS 27 中，针对「Liquid Glass」界面进行视觉重构。

报道认为，由于目前大部分 Mac 设备仍搭载 LCD 屏幕，「Liquid Glass」设计语言的透明度、阴影及玻璃质感的渲染效果不及 OLED 面板，导致控制中心、访达及部分侧边栏的密集文本区域出现可读性下降的问题。

为解决这一显示瑕疵，苹果内部正在为 macOS 27 筹备一次「小幅重新设计」，重点优化阴影及透明度的渲染机制。报道同时指出，iOS 27 和 iPadOS 27 也将包含一系列界面微调，整体方向是清理和打磨，而非大幅重构。

在功能层面，报道称苹果正在测试 Safari 浏览器的「整理标签页」功能，可自动将标签页按浏览主题分组。

曝字节跳动上调今年资本开支至逾 2000 亿元，加码 AI 基建

据《南华早报》报道，字节跳动已将 2026 年 AI 资本开支计划上调至逾 2000 亿元人民币，较去年底初步讨论的 1600 亿元方案增幅至少 25%。

知情人士称，此次增支的主要驱动因素包括公司对 AI 业务的持续深度押注，以及内存芯片成本的持续上涨。值得注意的是，报道称字节跳动在本次预算调整中还提高了国产 AI 芯片的采购比例。

微信灰度测试「组合支付」：转账可同时用零钱和银行卡

近日，据博主分享，微信正在灰度测试「组合支付」功能，允许用户在好友转账时同时使用两种支付方式完成付款，如「微信零钱 + 银行卡」或「微信零钱 + 零钱通」，解决了此前零钱余额不足时需单独提现或凑款的问题。

另据快科技报道，组合支付最多支持两种支付方式的组合。腾讯客服回应称，该功能目前仅限转账收银台场景使用，发红包及线上、线下购物支付场景暂不支持，并正在逐步开放中。

曝阿里巴巴将整合千问与淘宝，推出 AI 对话购物功能

据路透社报道，阿里巴巴正准备将旗下 AI 平台千问与电商平台淘宝进行整合，推出以对话驱动购物的 AI 智能体功能。

根据报道，整合完成后，用户可直接在千问 App 内通过与 AI 对话的方式浏览商品、比价并完成购买，无需手动翻阅商品列表。

千问将接入淘宝和天猫超过 40 亿件商品的完整目录，并配备一套「技能库」，可处理物流跟踪与售后服务。此外，系统将根据用户的历史订单和购物偏好提供个性化推荐。

「马斯克版 Codex」曝光

据 TestingCatalog 报道，马斯克旗下全平台桌面代码工具 Grok Build 的测试细节近日意外出现在 Grok 网页端，界面与功能类似于 Codex 和 Claude Code。

报道称，Grok Build 支持 macOS、Linux 和 Windows 三大平台，可自主执行多步开发任务，支持直接读取 Git 代码树、管理本地文件与文件夹，并能自主启动开发者服务器。

• 并行 Agent：用户可同时向多个 AI 智能体发送同一提示词，支持 Grok Code 1 Fast 和 Grok 4 Fast 两个模型，每个模型最多四个智能体并发，合计最多八路同时运行，响应结果并排显示；
• 竞技场模式：目前仅见于代码层面，设计思路是让智能体相互竞争并自动评分排名，而非由用户手动比较输出结果。

魏建军：汽车不是快消品，中国车企出海要保证长期可信赖

据新浪科技报道，长城汽车董事长魏建军昨日在 2026 长城汽车智慧工厂半程马拉松活动期间，与多家媒体就中国车企出海话题进行了对话。

魏建军在对话中表示，汽车与快消品不同，生命周期较长、价值量较大，是大多数家庭在购房之后的第二大支出，用户对保值率和使用成本均较为敏感。

他认为，中国车企走出去必须以高质量为前提，切实保障产品品质和售后服务；一旦质量与售后无法兑现，甚至企业自身的长期存续都成问题，将直接损害海外消费者对中国品牌的信任。

美国企业开始回避「AI 原生」毕业生：会用 ChatGPT，但不会独立思考

据 Futurism 报道，多家美国企业发现，近年来进入职场的「AI 原生」大学毕业生普遍存在思维深度不足的问题，部分雇主已开始主动回避具备 AI 使用能力的 STEM 毕业生，转而青睐人文学科背景的求职者。

一位纽约金融业从业者向《金融时报》记者 Gillian Tett 表示，其所在机构目前更看重批判性思维能力，而非 AI 操作技能，并已调整招聘策略。

报道指出，美国高校学生将课业大量「外包」给 ChatGPT 等 AI 工具的情况已相当普遍，这一趋势不仅影响了学生的书面表达能力，也开始波及课堂面对面讨论的参与质量。

加州州立大学奇科分校伦理学教授 Troy Jollimore 在接受《纽约客》采访时警告，「大量学生将带着学位走出大学、进入职场，而他们实际上处于文盲状态」。

格力 CMO 朱磊：越是 AI 技术普及的时代，「真实」的价值越不可替代

据《每日经济新闻》报道，格力电器 CMO 朱磊日前在「2026 第十届中国上市公司品牌价值榜发布会」上发表演讲提出，越是 AI 技术普及的时代，「真实」的价值越不可替代。

如果你的品牌在现实世界里没有活起来，但在 AI 世界里活起来了，你是什么？是骗子。如果你的品牌在现实世界活得很好，并且非常火的话，那它在 AI 世界也一定能活，并且一定会火起来。

他认为，品牌若在现实世界中缺乏根基，即便在 AI 世界中短暂活跃，也难以建立持久信任。为此，格力过去一年多时间选择让高管亲身下场，以系列极限场景实测作为核心营销方式。

朱磊表示，格力定义「真 AI」家电的核心标准是为消费者带来「更省钱、更省事、更省心」的实际价值，而非将 AI 停留在语音控制等表层功能。

微软开源 Phi-Ground 模型家族：让 AI 准确点击屏幕，五项评测 10B 以下全部第一

微软于近日开源了 Phi-Ground 模型家族。该系列模型专注于一个具体问题：给 AI 一张屏幕截图和一条指令，让它准确输出应该点击的坐标位置。

开源的 Phi-Ground-Any-4B 参数量约 4B，官方宣称其在搭配大模型辅助理解指令的测试条件下，点击准确率超过了 OpenAI Operator 和 Claude Computer Use，并在五项主流评测中拿下 10B 参数以下模型的全部第一。

Hugging Face: huggingface.co/microsoft/Phi-Ground-Any

智源联合多家机构发布大模型安全平台 FlagSafe

北京智源人工智能研究院昨日联合北京大学、上海交通大学、中国科学院等多家机构，正式发布 FlagSafe 大模型安全平台。平台围绕红队演练、蓝队防御、白盒透视三个方向，为大模型提供从风险发现到防御治理的一体化安全能力。

• 红队演练负责主动找漏洞，支持文本、图像、音视频等多模态评测，并针对机器人等具身智能场景和模型「表面顺从、内部欺骗」等隐蔽行为进行专项检测；
• 蓝队防御负责堵漏洞，覆盖模型训练安全对齐、AI 智能体运行防护、有害内容识别修复，以及网络空间风险内容的动态监测。白盒透视则深入模型内部，追踪风险从何而来，并定位到具体训练数据，为修复提供依据。

平台基于《北京 AI 安全国际共识》设定了五条不可逾越的红线，包括禁止自主复制改进、禁止协助设计大规模杀伤性武器、禁止发动破坏性网络攻击等。

寿司郎母公司上调净利润预测至 300 亿日元、今秋进军纽约

据《日本经济新闻》报道，寿司郎母公司 FOOD & LIFE COMPANIES（F&LC）昨日宣布上调全年业绩预期，预计截至 2026 年 9 月的合并净利润（IFRS 口径）将同比增长 31%，达到 300 亿日元。

作为销售额口径的营业收入预计同比增长 18% 至 5050 亿日元，营业利润预计同比增长 34% 至 485 亿日元，分别较此前预测上调 200 亿日元和 80 亿日元。

在中国内地和东南亚市场，公司持续扩张门店，实现大幅增长。截至今年 3 月底，公司海外门店数量达到 279 家，并计划于今年 9 月底前将这一数字提升至 320 家以上。

公司还透露，计划于今年秋季在美国纽约开设首家「寿司郎」门店，标志着品牌正式进入北美市场。

哈啰回应员工脚踩青桔美团：涉事人员已依规处理

据鞭牛士报道，哈啰出行昨日就员工聚会「脚踩青桔美团」照片作出进一步回应，表示涉事人员已依规处理，并在全公司范围内开展职业道德与规范教育。

近期在社交平台流传的一张照片显示，多名哈啰员工骑在哈啰单车上，其中有人脚踩倒地的青桔和美团单车，并集体竖起大拇指。

照片引发广泛关注后，哈啰官方客服回应称，「这种行为确实非常不妥，是个别员工的错误做法，完全不符合公司的要求和价值，我们绝对不容忍。」

乐高推出 F1 法拉利双星头盔套组

据 NOWRE 报道，乐高近日正式开售 Editions 系列法拉利车队双星头盔套组，分别对应 2025 赛季两位法拉利车手夏尔 · 勒克莱尔（43014）与刘易斯 · 汉密尔顿（43022）的头盔涂装。

• 勒克莱尔版本以法拉利标志性的 Rosso Corsa（赛车红）为主色，融入摩纳哥国旗元素的白色与红色线条，并还原了车手号码 16 及纪念其父亲的「Papa Jules」字样，共含 886 块零件；
• 汉密尔顿版本则呈现其转投法拉利后的全新视觉形象，主色调为摩德纳黄，细节还原了标志性的 44 号号码及赞助商标识，共含 884 块零件。两款成品高度均约 18 厘米。

值得关注的是，这是乐高首次为 F1 现役车手推出专属人仔。两款套装均内含对应车手的独占人仔及印有亲签样式的展示铭牌。

《监狱来的妈妈》定档 5 月 30 日

电影《监狱来的妈妈》定档 5 月 30 日全国上映。

影片根据真实故事改编，主角赵箫泓因反抗家暴失手致丈夫死亡，入狱十年后亲自出演自身经历，凭借片中「母亲廖红」一角荣获第 73 届圣塞巴斯蒂安电影节最佳主角银贝壳奖。

动画电影《钟馗》定档 5 月 30 日

动画电影《钟馗》官宣定档 5 月 30 日上映，主打六一儿童节档期合家欢市场。

影片以中国民间神话人物钟馗为主角，讲述人间少女初九误闯地府、与钟馗一同捉妖降魔的奇幻故事。

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周末也值得一看的新闻

多家车企辟谣「锁电被约谈」传言

针对网络流传的「8 家车企被约谈、3 家被立案调查」传言，比亚迪、小鹏汽车、广汽埃安昨日相继发布声明，明确否认上述信息。蔚来、特斯拉、极氪、零跑、理想等车企也均向中新经纬表示，未收到约谈。

• 比亚迪官方微博称，相关传言「纯属虚假谣言」，公司已取证并将依法追究造谣者法律责任；
• 小鹏集团法务部官微则指出，经核实，公司近期未收到此类约谈，亦不存在被立案调查情况；
• AITO 问界汽车发布声明称此为不实信息，纯属造谣；
• 广汽埃安法务部官微称，网传因 OTA「锁电」问题被约谈及纳入立案调查名单的信息「纯属虚构捏造」；
• 特斯拉表示该消息为不实信息，并称所有软件更新均经过严格测试并备案；
• 极氪则表示正在准备辟谣公告。

另据央视新闻报道，中国汽车工业协会昨日发声明称，近期网络流传的「8 家新能源车企因锁电问题被约谈」「3 家车企被立案」等说法为不实信息，网传内容无官方来源，与事实严重不符。

协会相关负责人强调，一切行业监管动态与执法举措，均以主管部门官方正式信息为准。

李想回应理想 L9 四年换代：汽车不是手机，安全验证无法提速

理想汽车 CEO 李想昨日在微博公开回应外界对全新理想 L9 换代周期长达四年的质疑。

理想 L9 于 2022 年 6 月首次上市，至今年 5 月换代周期接近四年，明显长于消费电子产品的迭代节奏。李想对此解释称，汽车与手机等消费电子产品存在本质区别。

汽车真做不到像手机那样的换代速度，它关乎一家人的生命安全，有大量验证工作需要经过长时间反复测试打磨。

李想同时提到，尽管 AI 技术目前发展迅猛，但在汽车测试与验证这一具体专业领域，对实车验证效率的提升仍然相当有限。

SK 海力士回应员工人均奖金 610 万元

据第一财经、财联社报道，海力士昨日针对此前韩国员工人均奖金将达 610 万人民币的预测回应称，由于今年与明年的年度业绩尚未确定，奖金规模亦无法预测。

该公司同时表示，已在总部层面建立了一套新制度，以营业利润的 10% 作为资金来源，每年发放一次绩效奖金。

随着 AI 半导体竞争全面加剧，人才已成为核心竞争要素。为此，公司致力于通过具有竞争力的薪酬待遇吸引优秀人才，以保持长期竞争优势。

国际投行麦格理证券此前预测，若海力士明年营业利润达到 447 万亿韩元，按营业利润的 10% 与去年年末约 3.5 万名员工总数简单测算，分红总规模将达约 44.7 万亿韩元，人均可发放奖金约 12.9 亿韩元，接近 610 万人民币。

曝苹果正在研发全息屏幕 iPhone

据 MacRumors 援引供应链消息报道，苹果正研发一款配备全息显示屏的「空间 iPhone」。据科技爆料人「Schrödinger」透露，三星目前正在研发代号为「MH1」或「H1」的全息智能手机显示屏。

该屏幕与早期裸眼 3D 技术有所不同，采用在 AMOLED 堆叠中直接集成纳米结构全息层的方案，并结合眼球追踪与衍射光束转向技术，将光线以精准角度重定向至用户眼部。

通过配套的专利算法，用户无需佩戴特殊眼镜，仅需倾斜设备即可实现 360 度绕物查看，产生悬浮于屏幕上方的空间深度错觉。

在显示性能方面，爆料称 H1 显示屏在处理常规 2D 任务时可维持原生 4K 分辨率，全息深度层仅在适配内容下激活，以此实现「零清晰度损耗」，规避传统透镜式 3D 屏幕的画质折损问题。

目前，该项目仍处于研发第一阶段，全息智能手机的全面商用时间节点预计在 2030 年左右。

MiniMax 回应大模型不认识马嘉祺

MiniMax 昨日发布技术博客，披露 M2 系列大模型「不认识马嘉祺」的根因，并宣布已完成修复。值得注意的是，模型仍能准确回答马嘉祺的相关信息，丧失的只是「写出这个字」的能力。

问题的起点是分词器将「嘉祺」合并为一个独立 token。模型在预训练阶段学会了它，但后训练的对话数据里包含「嘉祺」的样本不足 5 条。这导致：

• 高频 token（如代码符号、tool_call 标记）在后训练中反复被练习，持续更新周围的向量空间；
• 「嘉祺」这个低频 token 几乎从未被练到，权重向量被挤压偏移；
• 模型输出时找不到「嘉祺」，转而用发音相近的「佳琪」「琪琪」替代。

MiniMax 随后对约 20 万 token 的完整词表做了全量扫描，发现约 4.9% 的 token 存在显著退化。日语的退化尤为严重（29.7%），远超中文（3.9%）、英文（3.5%）、韩语（3.3%）和俄语（3.7%）。

这也解释了另一个旧问题：模型在日语对话中偶尔混入俄语或韩语字符，根因同样是日语 token 参数漂移后在向量空间中与其他语言发生混淆。

修复方案是构造覆盖全词表的合成数据，用简单的复读任务确保每个 token 都被练到。修复后，日语回答混入俄文字符的比例从 47% 降至 1%，全词表输出参数稳定度从最低 0.329 升至全部高于 0.97。

曝甲骨文裁员 2-3 万人，员工集体争取更高遣散费遭拒

据 TechCrunch 报道，3 月 31 日，甲骨文 (Oracle) 通过电子邮件裁减约 2 万至 3 万名员工。被裁员工随后尝试集体谈判争取更高遣散待遇，遭到拒绝。

甲骨文提供的遣散方案为：签署免责协议后，员工可获得第一年 4 周工资，此后每满一年增加 1 周，上限 26 周，另附 1 个月 COBRA 医疗保险。

争议核心在于股票处理 —— 公司未对即将归属的 RSU（限制性股票单位）予以加速，解雇日前未归属股票一律没收。据《时代》报道，一名长期员工因此损失 100 万美元股票，距归属仅差 4 个月，RSU 约占其总薪酬的 70%。

相比之下，Meta 遣散方案起点为 16 周基本工资，另加每年 2 周，并覆盖 18 个月 COBRA 保险；Cloudflare 则提供薪资至今年年底并加速股票归属。

至少 90 名被裁员工签署请愿书，要求甲骨文对标行业水平，但据 TechCrunch 获悉的邮件，甲骨文拒绝谈判，只给出「接受」或「放弃」两个选项。

Anthropic 联创：AI 对就业的冲击被高估了

据《斯坦福日报》报道，Anthropic 联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 昨日在斯坦福大学商学院「View From The Top」系列演讲活动中表示，外界对 AI 冲击就业市场的担忧存在明显夸大。

Daniela 表示，根据 Anthropic 持续跟踪的经济指数，AI 目前呈现出的形态更接近「技能互补」而非「岗位替代」。她指出，AI 正在改变工作的性质，而非简单消灭工作本身，客服领域是目前少数确实出现明显替代效应的行业之一。

以软件开发为例，她预测工程师这一职业不会消失，但工作重心将从编写代码转向与产品经理、客户的沟通协作，即那些 AI 不擅长处理的环节。

Daniela 同时提出了「比较优势位移」的概念。她认为，在 AI 能够承担更多日常生产性工作的未来，人类的优势将向同理心、社会判断力和人际沟通倾斜。她以医疗行业为例说明：

AI 或许能在诊断准确率上超越医生，但「床边照护」的温度与患者信任关系所带来的临床效果，是 AI 无法复制的。

小鹏多款 SUV 新车亮相

在昨天披露的第 407 批《道路机动车辆生产企业及产品公告》新产品公示信息中，小鹏三款新 SUV 产品正式亮相：

小鹏 G9L：

• 长 5120mm，轴距 3100mm；
• 纯电提供两驱、四驱；两驱电机功率 270kw；四驱电机功率 160+270kw；
• 增程版搭载东安 1.5T 增程器（型号 DAM15NTE，功率 110kw）；两驱电机功率 210kw；四驱电机功率 160+210kw。

小鹏 Mona L05：

• 长 4870mm，轴距 2940mm；
• 纯电电机功率 183kw；增程版搭载重庆小康 1.5L 增程器（型号 H15R，功率 70kw），电机功率 183kw。

小鹏 Mona L03：

• 新增增程版本，长 4650,4672mm，轴距 2850mm；
• 搭载重庆小康 1.5L 增程器（型号 H15R，功率 70kw）；电机功率 183kw。

Google 旗下修图软件推出大更新

近日，Google 旗下手机修图 App 正式上线了 4.0 版本：整体 UI 焕新，还上线了各种胶片功能，直接在 Google Play 商店/苹果 App Store 更新即可体验。

• UI 整体变得更加活泼，配色以黄、绿为主；
• Snapseed 相机上线：适配 Android 多摄像头接口，以小米 15 为例，支持后置三焦段切换；
• 新增「免费胶片」滤镜：提供柯达 Portra 400、柯达 Gold 200、富士 Superia 200 等多种经典胶片色彩，并且对应有噪点等后期处理；
• 后期方面，「粗粒胶片」功能同样上线了免费胶片滤镜调节，以及新增泛光调节。

电脑微信三大更新来袭

昨天，微信派发文宣布了电脑端微信三大更新：

• 滚动截图：电脑端微信支持「滚动截图」（更新电脑端微信至 4.1.9 版本）；
• 语音输入：聊天框点右下角小话筒或者按住 Alt 键，就能直接开讲。还可以在「微信-设置」中调整快捷键；
• 表情连发：选择好表情到输入框后，按「→」，就能快速复制该表情。

光帆带摄像头 AI 耳机 5 月 15 日开售

昨天，光帆科技发布预热海报，宣布旗下「光帆全感 AI 耳机」将于 5 月 15 日正式开售。视觉感知是该产品的主打卖点，光帆将其定位为「全感知、主动式、个性化」。

值得一提的是，就在此前一天，The Verge 等媒体报道称，苹果正在推进带摄像头的 AirPods 于年内落地。随着头部厂商加入，支持视觉感知的 AI 耳机正在成为硬件赛道中新的焦点。

百度文心 5.1 正式发布，Agent 能力超越 DeepSeek-V4-Pro

百度昨日正式发布文心 5.1 大模型。官方信息显示，文心 5.1 在保留文心 5.0 核心知识的基础上，将总参数量压缩至文心 5.0 的约三分之一、激活参数量压缩至约二分之一，在 Arena 搜索榜以 1223 分位列全球第四、国内第一。

官方公布的基准测试数据显示，文心 5.1 在 τ³-bench 与 SpreadsheetBench-Verified Agent 评测中性能超越 DeepSeek-V4-Pro；在数学竞赛评测 AIME26（使用工具）中得分 99.6，仅次于 Gemini 3.1 Pro。

蚂蚁百灵大模型发布 Ring-2.6-1T

蚂蚁百灵大模型昨日正式发布万亿参数旗舰推理模型 Ring-2.6-1T，面向真实复杂任务场景，支持 high 与 xhigh 两种推理强度。

官方信息显示，该模式在 PinchBench 上得分 87.60，高于 GPT-5.4 xHigh、Gemini-3.1-Pro high 与 Claude-Opus-4.7 xhigh；ClawEval 得分 63.82，在可比模型中位居前列；Tau2-Bench Telecom 达到 95.32，与该项目最高分模型差距不足 1 分。

是周末啊！

One Fun Thing｜骂虚拟偶像被判赔钱，法院：「中之人」也是真人

广州互联网法院昨日发布了一起涉及虚拟偶像名誉侵权的典型案件判决：有人在网上骂了一个虚拟偶像，结果被判侵害了真人扮演者的名誉权。

事情的起因是一次「开盒」。虚拟女团成员「X宝」的「中之人」陈某，在 2024 年 10 月遭网民非法获取并公开了个人身份信息，早年间的微博言论也随之曝光，引发争议。

陈某随后以「X宝」身份直播回应。直播次日，拥有 50 万粉丝的微博用户历某发文，用一串侮辱性词汇对「X宝」大加攻击，收获 9500 余次点赞。

历某辩称：我骂的是虚拟偶像，又不是真人，而且我根本不知道「中之人」是谁。但法院没有接受这套说法。判决认为，「X宝」长期由陈某扮演，二者已形成稳定对应关系，特定范围内的公众完全能将两者相关联。

至于「虚拟偶像是公众人物、应接受舆论监督」的抗辩，法院也认定，陈某出道前的个人言论并不涉及公共利益，历某使用的词汇已是赤裸裸的人身攻击，早就越过了监督的边界。

最终，历某被判在微博置顶发布道歉声明，并赔偿精神损害抚慰金 1 万元及律师费 5000 元。

周末看什么｜《给阿嬷的情书》

《给阿嬷的情书》剧情围绕潮汕阿嬷叶淑柔展开。孙子晓伟因债务缠身，瞒着家人只身赴泰国寻找传说中的亿万富豪阿公郑木生，却带回一个震惊家族的消息：

阿公早已离世，数十年来与阿嬷鸿雁传书、持续谈情说爱的，竟是一位陌生人。随着晓伟的追查，一段跨越半个世纪的隐秘情感浮出水面。

影片在豆瓣获得 9.1 分，逾 10.3 万人参与评价，综合口碑位列「好于 98% 剧情片」，观众评价普遍集中于影片对潮汕地域文化的真实还原与克制的情感表达。

买书不读指南｜《语言人》以 40 年前的判断回应 AI 时代语言焦虑

《语言人：论语言学对人文科学的贡献》是法兰西学院理论语言学讲座教授克洛德·海然热（Claude Hagège）的代表作，原著《L’Homme de paroles》首版于 1985 年。

全书以「语言学对人文科学的贡献」为核心命题，分上、中、下三编展开。海然热的核心判断直接回应了 AI 时代的语言焦虑：成倍增长的工业技术不会威胁各语言丰富细腻的表达方式，因为人类语言表达与科技进步本质上并无直接关联。

他以多语言的「厌烦」表达为例加以佐证：荷兰语说「碾盘套住了脖子」，匈牙利语说「尽力挣脱胳膊肘」，摩洛哥阿拉伯语说「捕捉苍蝇」，意在说明语言的细腻性正在各自的文化土壤中持续蓬勃发展，而非趋向同质化。

游戏推荐｜《混音青春》

《混音青春》于 5 月 7 日正式发售，登陆 PC、PS5、Switch 2 及 Xbox Series 平台，游戏以三位即将高中毕业的好友为主角，故事始于毕业前夜前往派对的途中。

与强调玩家选择的传统叙事游戏不同，《混音青春》并不提供影响结局的分支选项，而是将玩家置于旁观者与参与者之间，陪伴角色重温那些尴尬、疯狂又真实的青春片段。每段回忆均被包装为一支「可游玩的 MV」。

音乐是本作的核心支柱。游戏大量授权使用 DEVO、Roxy Music、Lush、The Smashing Pumpkins 等真实艺人的 90 年代流行与摇滚曲目，每首歌均与对应场景的情绪高度契合。

发售后，《混音青春》获得广泛好评。IGN 为其打出 2026 年首个满分 10 分，称其「几乎重新定义了电子游戏中的青春成长故事」；Metacritic 平台 PC 版综合评分 93 分（14 家媒体），Switch 2 版 89 分（6 家媒体），PS5 版 85 分（22 家媒体）。

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保时捷从小米手中夺回了纽北最速量产电动车的称号。

在车手 Lars Kern 的驾驶下，配备全新 Manthey 套件的保时捷 Taycan Turbo GT 在纽博格林赛道跑出了 6 分 55 秒 553 的圈速。

这一成绩比比亚迪仰望 U9 Xtreme （6 分 59 秒 157）快超 3 秒、比量产版小米 SU7 Ultra（7 分 04 秒 957）快 9 秒。

保时捷随后在社交媒体晒出了这一成绩，并配文「热搜不是赛道，纽北才是」「快不是新闻，一直快才是」。

小米集团副总裁、小米汽车 CTO（首席技术官）胡峥楠也在微博祝贺到：

恭喜保时捷取得的佳绩，赛道只相信技术+实力+运势，赛道上只仰慕真正的强者。你追我赶的比赛才是令人兴奋的，希望有一天我们也能重新站上 T13 的记分牌后。

Taycan Turbo GT 此次圈速的显著提升，很大程度上要归功于 Manthey 套件。

这套由保时捷与曼泰工程师共同开发的升级方案包含经过重新设计的空气动力学套件、更强劲的动力系统、更轻的轮毂、专为赛道调校的轮胎以及重新调整的悬挂系统。

经过改装的 Taycan Turbo GT 车头配备了可调式前扰流板，两侧带有导流鳍片，翼子板上则切出了 GT3 风格的通风鳃孔。

车身侧面增加了更宽的翼子板扩展件和更深的侧裙，并配备了更轻的 21 英寸锻造铝合金轮毂，后轴轮毂上还装有碳纤维低风阻轮罩。新轮毂采用钛合金螺栓，使簧下质量减轻了 6 磅（2.7 公斤），并搭配了更宽的高性能轮胎。

车尾，保时捷增加了一个造型更方正的扩散器和一个更大的手动可调式尾翼。

这些设计大幅增加了车辆的下压力：在时速 200 公里时可产生 310 公斤的下压力，在 309 公里/小时的极速状态下，下压力更是高达 740 公斤，是标准版车型的三倍多。

动力和底盘调校上，这套系统也进行了相应的强化。标准模式下，车辆的综合输出功率提升至 804 马力，攻击模式下达到 993 马力；而在弹射起步时，总功率可保持在 1019 马力。

虽然其绝对动力参数低于小米 SU7 Ultra 的 1526 马力，但保时捷通过对主动悬挂管理系统、四轮转向和全驱系统的重新标定，配合升级后的 440 毫米前制动盘，让车辆的整体动态表现得到了提升。

车手拉尔斯·克恩（Lars Kern）表示，新的套件将 Taycan Turbo GT 变成了「终极赛道利器」。相比他之前的测试成绩，这些升级让他在纽博格林赛道的「劳达左弯」（Lauda-Lefthander）路段能够以高出 14 km/h 的速度过弯。

纽北最近相当热闹，在保时捷刷新量产电动车圈速前，福特 GT Mk IV 在 4 月初以 6 分 15 秒 977 的成绩超越小米 SU7 Ultra 原型车，升至第三位，同时成为纽北最快的纯燃油车，也是纽北最快的量产市售车。

而再往前一点，科尔维特时隔十年重新回到纽北，用 ZR1 和 ZR1X 在纽北做出了 6 分 50 秒 763 和 6 分 49 秒 275 的成绩，打破了此前福特 Mustang GTD 的 6 分 52 秒 072 纪录。

有网友甚至评论说，「上一次纽北这么热闹，还是在 GT-R 的时代」。

从各家在纽北努力的不同方向上，我们也能发现一些差别。

以保时捷、科尔维特和福特为代表的传统跑车品牌，依然坚持经典的物理法则，追求轻量化、低重心，并通过优化空气动力学、底盘调校和机械抓地力来提升圈速。

但电驱时代的新人则一开始就走在「力大砖飞」的路上。

过去，简单粗暴的动力堆砌会成倍放大车辆在极限状态下的问题。随着马力的不断攀升，轮胎抓地力、制动系统、车身重量乃至车手的身体负荷，都会被推向物理极限。

然而，电气化时代彻底颠覆了这一固有判断。纯电驱动系统不仅在获取巨大马力方面变得更加容易，也改变了动力分配的逻辑。如今，四电机独立驱动架构已经能够实现对每个车轮精准的扭矩独立分配和矢量控制，这是传统内燃机配备机械差速器所无法比拟的。

与此同时，主动空气动力学系统、主动悬挂系统、针新型轮胎材料，以及线控底盘技术，都在以飞快的速度迭代发展。

仰望 U9 Xtreme 和小米 SU7 Ultra，正是这种全新高性能路线的典型代表。它们在研发初期，并没有完全沿着传统欧洲跑车那种从减轻每一克重量、打磨每一个机械部件的路径一步步向赛车靠近。

相反，它们更多的是在利用先进的电驱系统、极其复杂的底层电控算法、以及强大的算力来解决车辆在赛道上遇到的物理难题。通过软件定义硬件的方式，让原本沉重庞大的电动车，在赛道上展现灵活性和直道加速能力。

所以，现在的高性能车竞争正在变得更复杂也更有趣。

过去做性能车，发动机的动力本身就是一种昂贵且稀缺的资源。

想要研发一台大功率、高转速的发动机，并且还要同时解决与之匹配的变速箱承受能力、整车的高效冷却系统、传动轴的耐久性考验以及日益严苛的环保排放法规，这其中的每一项技术攻关都是一个巨大的成本黑洞。

汽车制造商哪怕想在现有的基础上多榨取几十匹马力，都需要付出极高的工程代价和时间成本。

而到了纯电动时代，制造出一台拥有一千马力的汽车在硬件成本上变得相对容易，真正的难题变成了「这台车要如何通过底盘和控制系统，稳定地承受并利用住这些极其狂暴的动力」。

圈速竞争的背后，也是系统能力的竞争。

在过去，只有少数几家历史悠久的跑车公司才能够通过长年累月的赛道测试，积累下宝贵的车辆性能调校经验。而如今，这些经验正在通过全球汽车工业人才的快速流动、海量测试数据的开源与共享，被越来越多的新兴企业进行系统化的学习和吸收。

毋庸置疑，以保时捷、法拉利为代表的传统性能巨头依然稳居金字塔尖，它们最核心的护城河，在于数十年赛道深耕与工程实践所沉淀下来的严谨「方法论」和调校底蕴。

然而与此同时，中国等地的众多汽车品牌以及快速崛起的新兴新能源车企，也并没有停下追赶的脚步。

依托现代工业大规模制造能力、完善的本土供应链体系以及在电气化技术、智能化控制领域雄厚的技术储备，他们也开始跻身这场曾经只属于少数欧洲顶级性能玩家的对局之中。

但无论怎样，对车迷来说，这都是最好的时代。

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理想汽车最近公布了 L9 Livis 的部分内饰照片。

L9 Livis 是理想新一代的旗舰车型，售价来到了 55.98 万元，比 25 款 L9 Ultra 足足贵了 12 万元，本月 15 日就会正式发售。

售价的提升自然会体现在内饰上。视线拉进前排座舱，最明显的变化是老款的双联屏消失了，取而代之的是一块一体式超大中控屏，视觉观感变得更加开阔。

后排娱乐屏的结构也有改动，增加了前后移动的功能，方便三排观影。一旁还新增了大尺寸化妆镜和关门按键。

二排独立座椅配上了电动扶手，按键布局与理想 MEGA Home 版本非常接近，上手没有什么学习成本。车门上新增了电子开门按键，实体门把手也有保留，与音响罩做了一体化融合。

在李想看来，L9 Livis 车内外所有的变化都在互相呼应。加大的尺寸、双色车身与大轮毂撑起了整车的比例和体量；菱形格纹皮革、原木饰条和专属刺绣，则在细细填充内部的质感。

理想的设计哲学，外在追求比例姿态，内在追求家的感觉。车和家，家是精髓。东方文化对家的情感是深入骨髓的。

李想认为，L9 Livis 不需要像高端会所那样富丽堂皇的视觉冲击。精心挑选的皮质和木纹，包括恰到好处的屏幕位置，都是为了营造他所说的「奢华的松弛感」。

只要坐进去感觉对了，东西出现在舒服且顺手的位置，像家一样的氛围便顺理成章。

从「听我讲完」到适可而止的边界感

在前不久的北京车展上，雷军去理想展台串门，顺手给李想送了一件 T 恤，衣服上面印着四个大字——听我讲完。

这是李想在汽车之家时期留下的一个老梗。到了造车阶段，这种不容打断的作风依然存在。他把控着理想汽车每一条产品线的走向，外界常给他贴上「超级产品经理」的标签。

他的工作方式通常是先画下一道边界，然后要求团队在这个框架里执行。比如：

外在追求比例姿态，内在追求家的感觉。比例是骨架，家是灵魂。

外界一直追问理想为什么不做轿车，轿车市场盘子很大，销量诱惑摆在那里。李想给出的理由，落在物理层面：

流线型轿车追求低风阻，必须要压缩后排头部空间，这破坏了「家」的舒适感。如果为了塞进大电池强行加高车身，整台车的线条就会臃肿，打破原有的比例姿态。这种底层逻辑上的固执，就是他强势的一面。

但需要注意的是，所谓超级产品经理的意志往往是一把双刃剑。当创始人的控制欲越过产品定义的范畴，直接介入具体的视觉审美时，工业设计很容易失去平衡。

摩托车行业的升仕就是一个值得参考的反面教材。

升仕的创始人陶冶对造车称得上是狂热，一直坚持自研自制。他的摩托车向来有着极其鲜明的特征，最亮眼的莫过于铝合金的双翼梁车架和后摇臂。

造车之外，这份狂热也被端到了社交媒体上。他的性格和张雪一样直，几乎每周都会在微博上发小作文，一来可以和粉丝沟通产品进度，二来，也方便他对着黑粉直接开喷，甚至还出现过他和张雪本人直播对骂的戏码。

不管是网络上的四处开火，还是对硬件研发的死磕，都源于陶冶对自己和自家产品的高度自信。

熟悉他的车友会发现，陶冶在微博的认证既不是公司老板，也不是品牌创始人，而是「大冶首席设计师」（注：升仕为大冶旗下品牌）。

把控市场风向，他确实有一套，升仕在海外拿下的亮眼销量就是证明。但他执意挂帅设计，越过专业团队去深度介入车辆外观，也让自家的产品在视觉呈现上陷入了不小的争议。

以升仕的仿赛车型 703rr 为例，这台车在机械素质和覆盖件做工上表现不俗，但视觉呈现却稍显繁杂。

20 年前跑车常用的银色铝合金车架被保留到了这台新车上，车架周围分布着细长拉花和切削，甚至，它还有一个会发光的 LED 灯。

优秀的工业设计通常需要在配色和轮廓上建立明确的优先级，而 703rr 展现出的视觉效果明显缺乏一个清晰的重心。

当创始人对某种颜色或特定元素的执念，取代了专业设计团队的推敲过程，产品最后往往会带有浓烈的个人主观色彩。

回到理想汽车。

李想在内部同样是一个控制欲很强的老板。他会以小时为单位拉着团队讨论设计细节。他划定的边界在于，指令只停留在体验层面。

他提出车内需要一种奢华的松弛感。他要求常用的功能键排布在合理的位置。他强调车内光线晚上不能刺眼，白天要显得温馨。

至于具体的皮质颜色怎么搭配。

原木饰条到底该用什么纹理工艺。

双色车身的分割线要画在哪里。

他把这些交给了专业团队，只提需求，不给方案。老板在视觉执行环节的退让，为设计团队留出了发挥的空间，没有让量产车变成展示个人审美的画布。

理想汽车设计副总裁那嘉在接受采访时提及过这种合作的状态。

很多人老说我是满足李想。确实，李想有特别多的想法让我试，但其实我不是满足李想，只是正好他说的东西我也没见过，我也想试。设计师有点像科学家，其实是在试错，不是在试对。

「套娃」的理想不再「套娃」

要让老板的意志安全着陆，需要一层足够专业的团队。

那嘉和他的国际化团队，充当了这层滤网和翻译官的角色。老板负责出考题，他们负责把那些抽象的体验诉求，翻译成专业的语言。

早些年，那嘉花了半年时间，整理出了一套名为 Top Level Design（极致设计系统）的标准化文档。这套文档从根本上确立了包豪斯理念在理想内部的主导地位——

所有的设计细节都必须服从于功能和体验，抛弃多余的装饰。车厢里的每一根线条，每一种材质的拼接，都得有它存在的实际意义。

他提到建立这套系统的初衷：

当我有机会思考一家企业从 0 到 1 怎么做新品牌设计的时候，我希望用 Future Icon，一个未来的符号来定义一个新品牌的诞生。

依靠这套明确的成文系统，理想的设计稳住了阵脚，没有变成围着某一个高管的主观喜好来回打转的转盘。

造车是一门极其昂贵的生意。如何让消费者心甘情愿掏出五六十万，不同的品牌有完全不同的解法。

一些豪华品牌习惯把旗舰车型包装成顶级私人会所，或是高档星级酒店。用炫目的材质、复杂的氛围光影和繁杂的造型，来营造一种高高在上的阶层距离感。这种设计在第一眼的视觉冲击力上确实很强，能够快速拉开价格区隔。

李想最近提出了另一种观点。

他拿身边朋友的豪宅装修做了一个类比。他观察到，顶级豪宅的装修通常分为三类：像顶级会所的、像奢华酒店的，以及偏向简洁舒适的住宅风格。

前两种最后房子都没住，最后选择卖掉了。而后边的这些风格，其实都住进去了。

 

如果在二手房交易平台上搜索 5000 万以上的房产，长期挂牌卖不出去的往往是前两种风格。而那些真正具备高水平家装风格的房子，进入市场后通常很快就会成交。

通过这个商业现象，他给出了自己的推演。

如果是个酒店，不用考虑舒适性。但咱们必须考虑车的使用体验，白天怎么运行，晚上怎么运行，有孩子、老人在里面是什么感受。只有相信了这个家，才会获得更好的豪华感。

高级住宅提供的私密感与日常舒适度，被他视作比酒店和会所更符合家庭用户真实使用状态的参照物。这种基于「家」的定位，也顺理成章地贯穿了设计团队的日常工作。

而 L9 Livis，正是在这套「李想定骨架，那嘉描细节」的模式下，交出的一份现阶段最成熟的答卷。

它依然保留了 L 系列熟悉的前脸与轮廓，但与以往不同的是，这款旗舰车型正站在两条路的交汇点上。

关于之前备受争议的设计「套娃」，那嘉做出了它的解释。在品牌从 1 到 10 的发展阶段，这种极高的统一性其实是一种极具效率的商业工具。理想没有百年的历史背景，最紧要的任务是在马路上建立起瞬间就能被识别出的视觉地位。

我希望有一天，从后视镜里看到这台车的时候，看到的是「理想的车」，而不是需要去想这是 L7、L8 还是 L9。

通过这些不断重复的面孔，理想已然建立起一种跨越车型的品牌信任感。

而现在，理想汽车步入了一个新阶段，购买旗舰车型的用户需要更明确的身份认同，不同价位的产品也需要通过细节拉开差距。从 L9 Livis 开始，那嘉的任务已经从「让人认出理想」，转向了在保持家族一致性的前提下，寻找更有层次的差异化表达。

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过去几年，十万以内的代步车市场被五菱牢牢抓在手里，但在当前的新能源牌桌上，只守着原有的基本盘已经撑不起一家老牌车企往上走的野心，他们迫切需要一台能在中大尺寸家用市场站稳脚跟的产品。

所以他们今天拿出了华境 S。

华境汽车是五菱与华为乾崑在智能制造、辅助驾驶和智能座舱三个领域深度共创的产物，它的智能化体验由全系标配的华为 ADS Pro 系统与鸿蒙座舱构成，而整车的装配则由五菱来完成。

华境 S 就是要打破高阶体验等于昂贵的认知，兑现我们和华为乾崑一起，把智能化的体验要带进千家万户，把智能化要带入每一辆车的承诺。

随着上汽通用五菱总经理赵亦凡这段发言结束，大屏幕打出了今晚最大的悬念。

华境 S 共推出了四款配置车型，官方指导价区间为 15.98 万至 20.38 万元。而在叠加了一万元的无门槛超级置换补贴后，全系的实际入手价格区间被进一步锁定在了 14.98 万至 19.38 万元。

面对同级别中已经打得火热的几款竞品车型，这个价格展现出了极强的攻击性。

华为乾崑+五菱制造

业内常见的跨界造车，往往停留在简单的零部件采购阶段。

上汽通用五菱和华为的合作走得更深。他们把智能制造、辅助驾驶和智能座舱这三个维度的技术整合在了一起。

上汽通用五菱总经理赵亦凡在现场分享了这样一组数据：

76% 的盲订用户是冲着华境 S 搭载的华为全家桶，果断下定。对这些用户来说，高阶辅助驾驶，尤其是城市的 NCA 功能，只有零次和无数次。不好用，一次都嫌多；好用，才会从常用变成离不开。

造好一台高智能化水准的大尺寸 SUV，对整车制造工艺提出了很高的要求。

根据现场披露的信息，华境 S 诞生于上汽通用五菱投资超百亿元打造的智能岛式制造体系。工厂的装配精度被严格控制在了 0.1 毫米的丝米级水平，且做到了零错装率。

只有把底盘和车身骨架打磨得足够扎实，才能平稳地承接那些前沿的智能科技。

感知硬件就是这台车的一大亮点。

华境 S 首批搭载了华为首创的舱内激光雷达 Limera。在暗光或者恶劣天气下，它对三十厘米高度的小目标检出距离最高提升了 43%。

很多车企习惯把高阶智驾当作高配车型的专属配置。华境 S 选择了另一条路，把华为乾崑 ADS Pro 增强版做成了全系标配。

用户提车当天，就能直接使用城区领航辅助功能。无论是拥堵跟车，还是遇到人车混行的窄路，这套系统都能顺畅应对。

防御层面的工作同样到位。

华境 S 全系标配了华为全维防碰撞系统 CAS 4.0 。整车具备 23 项主动安全技术。前向紧急制动的最高触发速度做到了 150km/h 。从前向、侧向到后向的各类高频碰撞风险，都能被系统及时察觉并规避。

座舱内部的交互体验由 HarmonySpace 5 鸿蒙系统负责。

操作逻辑和大部分智能手机保持了同源设计，普通家庭用户几乎没有上手门槛。

手机与车机可以实现全场景的无缝流转，导航和日历能够一键跨端迁移。全场景语音交互支持随时打断和多轮对话，车内乘客动动嘴就能控制冰箱、座椅和空调等设备。

网络信号很多时候是智能汽车容易忽视的细节。

华境 S 配备了双 5G 车载通信架构。即便驶入隧道或者地库，车联网服务也能保持稳定在线。星闪数字钥匙带来了无网无电状态下的解锁体验，并且苹果和安卓手机也能实现无感解闭锁，用户日常用车的便利性得到了很好的保障。

让普通家庭跨入高品质出行的门槛

对于一台家用大六座 SUV，空间尺寸是一项硬指标。

华境 S 的车身长度达到了 5235 毫米，轴距为 3105 毫米。这台车的得房率做到了 87.4%。

市面上的六座车经常遇到一个尴尬的情况。六个人坐满之后，行李往往没地方放。华境 S 设计了一个同级少见的双层下沉式后备箱。在满员状态下，它依然有 423 升的容积，能放进 7 个 20 寸的行李箱。

车内留出了 190 毫米的纯平宽过道，老人和小孩上下车不用侧着身子挤，第三排告别了局促的小板凳体验。

再加上 8.8 升的冷暖冰箱、中排娱乐屏以及燕飞利仕 15 扬声器音响，全家出行的舒适度得到了很好的照顾。

上汽通用五菱总经理赵亦凡说：

用户要的大，从来不是冰冷的尺寸数据，而是对每一位家人的温情关怀和每一排座位都不迁就，不将就。我们即便在满员的情况下，独有的双层后备箱都可以带上每一位家庭成员出行的行囊。这就是我们心中宽敞的家，全员同行坐得自在，坐得体面。

大块头往往容易伴随驾驶上的笨重感。

为了解决这个问题，华境找来了摩缇马帝团队联合调校底盘。车辆采用了前双叉臂配合后多连杆的独立悬架结构，并加入了电控连续可变阻尼悬架。

它的转弯半径被压到了 5.85 米，在智能辅助模式下甚至能达到 5.65 米。城市里的窄路掉头变得轻松许多。通过驱动、制动和悬架的自适应协同，这台车还获得了智能防晕车认证，起步和刹车时的俯仰动作被有效抑制。

静谧性也是考核一台家用车的重要指标。

全车覆盖了 46 处声学包，配合双层隔音玻璃和米其林静音轮胎。官方表示，在 120km/h 的高速巡航状态下，车内噪音只有 60 分贝。

动力系统选用了 1.5T 混动专用发动机，在馈电状态下，两驱版本的百公里油耗只有 5.98 升。

底盘下方安置着神炼 3.0 电池，里面装的是宁德时代超级增混电芯。即便电量只剩 20%，它依然能输出 280kW 的峰值功率，高速超车不会有拖泥带水的感觉。

把这些高规格的底盘硬件和三电技术凑在一起，通常会对应一个比较高昂的售价门槛。

但五菱一贯的做法有些不一样。

走在柳州的街头，你能很直观地感受到这种不同。满大街跑着的五菱宏光 MINI EV 和各类宝骏微型车，都在证明这家车企在满足国民基础代步方面的统治力，他们非常清楚普通老百姓的钱包厚度和实际用车需求。

如今推出华境这个新品牌，五菱显然想在更高的维度上重演这种成功。

根据今晚公布的价格，华境 S 依然保持了克制，它让那些收入并不是很拔尖的普通家庭，也有机会买到一台拥有高阶智驾、宽敞空间且安全配置齐全的中大型车。

普通大众的生活水平在变好，大家对一台家用车的期待，早就从能遮风挡雨进阶到了对高品质出行体验的追求。而华境 S，刚好就顺应了这种大众群体的消费升级。

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2026 年 5 月 8 日晚，北京车展的余温还没完全散去。

带着「大写字母标」出生的 AUDI E7X，在一片好奇与审视中迎来了开启预售的时刻。

当下的新能源汽车市场足够喧嚣，发布会大屏幕上滚动翻新的参数，越来越大的屏幕，越来越高的算力，让造车这门重工业逐渐演变成一场数码电子产品的比拼。

在这样的浪潮里，老牌车企该如何自处？

AUDI E7X 给出了一份很有现实意义的答卷。依托上汽的智能化底座，融合奥迪引以为傲的底盘调校与机械素养，这款新车想要向外界证明，在算力狂飙的年代，德系汽车的工业底蕴依然有其不可替代的位置。

当匠心遇上算力

在快节奏的造车周期里，追求效率几乎是所有车企的生存准则。奥迪却在发布会开场，花了不少篇幅讲述他们是如何在一些小事上「浪费」时间的。

为了挑选一块内饰蒙皮，他们遵循奢侈品包袋的选材法则，严苛到要剔除掉 95% 带有微瑕的北美 A 级头层原皮。

为了中控台上那一块 0.7 平方米的真木饰板，设计师团队跑去北纬 40 度的生态林场寻找天然橡木，随后用 28 道工序去保留木材原生的年轮与肌理。

这种看似缓慢的造车方式，在追求朝夕更迭的新能源时代显得有些格格不入。

但正是这些无法被算力加速的物理过程，构筑了豪华品牌长久以来的壁垒。当一台车从单纯的代步工具向生活空间转变时，指尖触碰到的真实木纹与柔软皮革，往往比一块冷冰冰的屏幕更能提供踏实的安全感。

我们所有看似浪费的时间和绕过的远路，都是为了让每一层智能体验都能承载机械时代所留存下来的温度和细腻。

发布会上的这句话，恰好是对这种执拗最好的注解。

有了扎实的物理基建，后续智能化的呈现才变得顺理成章。

屏幕与音响如今已是各大品牌的标配，要在高度同质化的竞争中打出差异，考验的是车企对微小场景的拿捏。E7X 给出的方案是强调车内的边界感与定制感。

车顶上布置了一块 21.4 英寸的星空屏，面板材质选用了与苹果专业显示器同源的 QD mini LED，峰值亮度达到 1000 尼特，保证了强光直射下的色彩表现。

更有趣的尝试体现在声学系统上。E7X 联手 Bose 打造了 9.1.4.8 的声道布局，并将音响的 DSP 算力推高到 2000 MIPS。

这些算力将用于对车内声音空间的精准切割。主驾在专注听导航的同时，副驾可以通过超近场头枕音响独立播放沉浸式的电影原声，大家彼此互不干扰，每个人都能在有限的车厢内找到属于自己的声学主权。

座舱体验满足了感官享受，高阶辅助驾驶则是当前车企真刀真枪拼杀的赛场。这一次，奥迪没有选择固执地闭门造车，而是果断引入了本土的顶尖力量。

作为国内首个具备量产 L3 级能力的德系豪华车型，E7X 的辅助驾驶系统由奥迪与 Momenta 深度共创。有了 Momenta R7 强化学习世界模型，这套系统在演示录像中展现出了极高的成熟度。

无论是人车混行的无划线乡间小道，还是极其考验博弈能力的窄路掉头，车辆的处理都如同经验丰富的老司机一般流畅。在最让人头疼的城市泊车场景中，如果没有现成的划线车位，驾驶员也可以在屏幕上随手画一个框，让车辆自行计算并泊入这个「创造」出来的车位。

百亿公里的量产数据喂养，有效弥补了外资品牌在中国复杂路况下的水土不服。

您只管享受出行的乐趣，剩下来的就交给奥迪和 momenta。

站在台上的 Momenta CEO 曹旭东给出了这样的承诺。将纯正的德国机械素质与前沿的中国算力深度捆绑，或许也是合资车企在当下市场环境中破局的最佳路径。

算力与机械和解，造车终归人本身

智能与算力让驾驶变得轻松，但一台车的底线终究要回归到物理世界。

在 E7X 的底盘和三电系统上，我们依然能看到那份属于德国传统大厂的执拗。全系支持 900V 高压平台，配合宁德时代 109 度的大电池，CLTC 续航达到了 751 公里。喝杯咖啡的 10 分钟时间里，车辆就能补充 429 公里的续航里程。

奥迪赖以成名的 quattro 四驱系统进化到了 2.0 版本。

官方表示，加上空气悬挂、可变阻尼减震以及后轮转向的辅佐，这台车长超过 5 米的庞然大物，在弯道中依然能保持一种紧绷的姿态。起步和平缓刹车时，也能让后排乘客免于电动车常见的眩晕感。

性能之外，他们做了一件有些反常识的事情。

当下各大机构的碰撞测试都有着明确的标准和角度，车企完全可以针对这些「考点」进行应试化强化。但奥迪联合中汽中心，搞出了一个多车连环随机碰撞测试。

没有固定的碰撞位置，只设定极高的碰撞速度和碰撞质量。

当产品力堆叠完毕，接下来的较量就交给了市场定价。

在发布会的尾声，上汽奥迪营销事业总经理施鹏泽（Stefan Poetzl）公布了 E7X 的四款车型售价，区间锁定在 28.98 万元到 37.98 万元。

曾经德系豪华品牌那些让人眼花缭乱的选配清单被大幅度削减，取而代之的是入门即满配的诚意打法。在先锋型基础款上，高阶辅助驾驶、21.4 英寸星空屏以及后轮转向等高价值配置悉数登场。

他们甚至在顶配车型中拿出了同级少有的四座布局。

双零重力座椅加上星钻穹顶天幕，把行政级的乘坐体验下放到了不到 38 万的价格带。放下身段，用最丰厚的配置表去回应本土消费者的需求，奥迪在中国的电动化转型走得十分坚决。

整场发布会看下来，E7X 呈现出一种奇妙的融合感。

它装载着情感丰富的话音大模型，跑着国内最前沿的辅助驾驶算法，同时又固执地打磨着原生木材的肌理，调校着减震器回弹的细腻力度。

我想要的不仅是一辆车，而是一个真正的人生伴侣，帮我更好的照顾家人，也照顾好我自己。还有我热爱的驾驶乐趣。

施鹏泽在台上分享自己的生活日常时，给出了这样的造车初衷。

当屏幕上的参数竞赛让人感到疲劳时，造车的落点终归要回到人本身。机器的冰冷需要柔软的触感去中和，长途驾驶的枯燥需要可靠的智能系统去分担。

发布会过场短片里有句台词让人印象深刻。

最好的关系是不用各自沉默的扛起世界，而是并肩坐在一起，听见彼此的声音。

这句话恰好也是奥迪当下心境的写照，面对汹涌的新能源浪潮，坚守百年机械底蕴与拥抱中国前沿科技，向来毫不冲突。E7X 像是一座桥梁，连接着那个辉煌的内燃机时代和充满未知的智能未来。

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穿梭在 2026 年北京车展的展馆里，看着满眼雷同的大型 SUV，一种强烈的后知后觉击中了我。

很可惜，直到今天，在一场号称人类有史以来最大规模、却又极度缺乏新鲜感的车展上，我们才真正读懂了理想 MEGA。

两年前，在爱范儿的「2024 明日产品榜单」中，我们把 MEGA 放了进去，并在评语里写下过这样一段话：

生不逢时与明日产品，有奇妙的呼应关系，理想 MEGA 显然是一款生不逢时的明日产品，因为对它公允的评价，不在当下，而在明天。除去毁谤和自负的情绪，MEGA 作为理想首款纯电产品，它是最能代表理想产品理念的产品，也是拓宽 MPV 定义的产品，它可以真正代表国产新能源在产品定义和完成上的高度。

当时写下这段话，更多是对一台先锋产品出于直觉的尊重。但在两年后的今天，当我们被展台上那些长着同一张脸的新车推着往前走时，才真切体会到这段话的份量。

2026 年，各家车企都在不遗余力地推带有「9」字后缀的大型旗舰 SUV。把这些定价大几十万的新车拉到同一个空间里一字排开，你会看到雷同的平滑车头，贯穿的星环灯带，车顶齐刷刷地长着一颗激光雷达的犄角。

走到越野展区，满眼望去全是四四方方的铁盒子，背着备胎小书包，踩着全地形轮胎。

如果捂住车头的品牌 Logo，连我都不敢轻易确认这些新车的出处。

为什么在这个技术大爆发的时代，汽车的造型却越来越雷同？

有人将此归因于「抄袭之风盛行」，但这只是结果，并非原因。实际上，这种局面的形成并非单一原因所能解释。它是商业选择、人才走向和话语权更迭共同交织的结果。

1. 试错成本高昂

造车是一场残酷的游戏，当大家都在打安全牌，敢于打破常规的人会经历什么？

理想 MEGA 给全行业上了一堂昂贵的课。

李想曾经分享过，在这台车立项的阶段，设计团队面临的最大问题就是风阻很难降低。然而，一台体型庞大的纯电 MPV，要想不被高速续航里程拖垮，就必须要降风阻。

前保时捷设计师 Benjamin Baum 接下了这个任务。他带着团队抛弃了由丰田埃尔法确立的「大格栅加直瀑式镀铬」这条公式，走向了极端。

为了空气动力学，车身去掉了多余的折角。MEGA 最终在风洞里吹出了 0.215Cd 的超低风阻系数，换来了那个极具争议的水滴形车头和卡姆背车尾。

但市场的反馈犹如一盆冷水。颠覆性的造型挑战了传统 MPV 用户的视觉习惯，网络上汹涌的调侃，让这台先锋产品在商业上吃尽了苦头。

直到后续的 i8 和 i6 两款纯电 SUV 问世，理想才在一定程度上平息了关于外观的争论，它们做了一次视觉上的折中：

保留了 MEGA 极具辨识度的倾斜车头和星环灯，但在车尾部分，果断放弃下溜式的卡姆背，回归到 L 系列饱满稳重的传统 SUV 造型。

车头穿梭未来，车尾安抚当下。

这种融合让消费者感到熟悉和安心，也换来了实打实的销量。只是对于旁观的其他车企高管而言，这个故事传达的信号令人气馁。大胆的原创需要承担高昂的试错成本，而拿着现成的图纸做微调，赚钱要容易得多。

2. 设计「近亲繁殖」

两年前，长安和吉利之间发生过一场沸沸扬扬的纠纷。长安方面发出一纸律师函，指控吉利首发的银河之光概念车涉嫌抄袭自家的 UNI-V，双方在社交平台上剑拔弩张。

事实上，这里面并没有太多商战戏码。实际情况就是，打造长安 UNI-V 造型的陈政，后来转投吉利上海设计中心，做出了银河之光概念车。

只要顺着几位核心设计师的履历往回倒推，市场上的一部分「撞脸」就变得完全可以理解。

比如外饰设计师 Andreas Nilsson。他最早是领克第一代设计语言的奠基人，随后被蔚来挖走，深度参与了蔚来二代平台车型的外观刻画。到了 2024 年，他又转身加入了长安汽车，担任欧洲设计负责人。

内饰领域同样如此。曾在吉利体系内担任内饰设计主管的 Nicki Kwee，曾操刀过领克和极氪的内饰。他非常擅长给车厢做减法，喜欢用极简的线条和 CMF（色彩、材料、表面处理）的拼搭来营造科技感。

当他后来跳槽到蔚来，主导了第二代 ES6、EC6 以及子品牌萤火虫的内饰项目后，他个人的风格也顺理成章地带到了新东家。

如果把蔚来、萤火虫和吉利（领克/极氪）体系下一些车型的内饰放在一块对比，高度相似的悬浮式中控台布局和材质处理手法，会让人产生一种面对「异父异母亲兄弟」的熟悉感。

这种外观或内饰上的雷同，并不是恶意抄袭，而是设计师个人审美偏好和工作习惯的自然延伸。

当一个主导过热销车型的设计一号位去到新品牌，他脑子里的审美逻辑、惯用的线条处理方式甚至整个团队的构图习惯，都会一并带过去。在开展新项目时，他们往往会顺着自己最熟悉、且被市场验证过的风格继续画图。

几套成熟的设计语言，就这样跟着这群顶尖人才在各大品牌之间来回切换，市场自然就长出了同一张脸。

3. 硬件内卷，美学向配置让步

以前造车，造型设计往往有很高的优先级，车辆的内部机械布局有时甚至需要为了换取一个流畅的外观轮廓去做出妥协。但到了智能电动车时代，随着智能化硬件的堆叠，设计师的话语权正在被稀释。

有时候，就算设计师想有所坚持，他们手里的画笔也早就被夺走了。

极氪 007 的设计就曾引起过不小的争议。这款由前宾利设计总监 Stefan Sielaff 主导的车型，为了在车头放进一块能发光、能交互的大屏幕，对整车的造型比例做出了让步。

为了安置这块带有一定厚度和结构组件的灯幕，车辆的前脸变得相对平直和厚重。这也使得一台主打运动的轿车，在视觉比例上少了一些低趴和舒展，多了一丝为了塞进硬件而妥协的局促感。

当行业达成一种默契，认为大屏、发光格栅和辅助驾驶就是豪华的代名词时，设计师的工作重心就发生了偏移。他们不再有充裕的空间去反复推敲一根线条的走向，或者一个曲面的光影，而是要把供应商送来的雷达和 LED 面板，妥当地安置在保险杠或车顶上。

在按配置表逐项宣讲的发布会上，优雅的比例显然没有几百万像素的投影大灯来得有噱头。

造车走向「安卓化」

当外观的独特性在向雷达和屏幕让步时，车身之下的技术底座，正在经历一场更加彻底的统一。

过去，豪华品牌的护城河是底盘，是发动机，甚至是真皮和独特的缝线。而现在，供应链变成了一个巨大的中央厨房，不同品牌、不同车标的新车，不仅共享着同一套软件 UI 和语音交互，甚至连外观轮廓都开始趋同。

大家都在用同一套图纸建房子，市场不可避免地陷入了越造越像的窘境。

我曾在一次媒体活动上，采访过某家车企一位负责产品营销的员工。我直接问他：「你们这款新车，无论是外观、内饰，还是底层的软硬件配置，都跟市面上另一款热门车型很像。在这样的情况下，你觉得你们产品的竞争力到底在哪里？”

对方的回答很简单、干脆：

我们的价格是它的一半。

这个令人哑然失笑的答案，恰恰剥开了同质化之下最残酷的一面。当品牌无法在设计和体验上拉开差距时，赤裸裸的价格战，就成了刺向对手唯一的武器。

今年一季度，国内乘用车零售销量掉头向下了 17.5%。

市场大盘在缩水，价格战打到了见血封喉的阶段。在这样的大背景下，那些被寄予厚望的「9」字头大型旗舰 SUV，无一例外走向了保守与厚重。

这股席卷全行业的同质化浪潮，终究会把中国汽车推向何方？

在展馆的喧嚣中，很多人都在讨论行业的洗牌。有车企掌门人预测，留给新品牌争取市场份额的时间，快则一年半，慢则三年。

回顾十年前的中国智能手机市场，在行业规模逼近顶峰时，市面上曾同时涌现出数十个跨界入局的品牌。那时的手机市场，同样是千机一面，同样是疯狂堆料。

短暂的狂欢过后是极其惨烈的收敛，如今只剩下寥寥几家头部企业瓜分了绝大部分份额。

汽车产业虽然资产更重、周期更长，但基本的商业法则从未改变。眼前的这些雷同，正是行业大洗牌前夜的阵痛。

淘汰赛的进程正在加速。有些品牌注定会在这个周期里倒下，连同他们毫无记忆点的产品一起被市场遗忘。当存量博弈进入到最后阶段，供应链的技术红利被榨干，单纯的硬件堆砌将失去原有的效力。

趋同或许是产业爆发期的一段必经之路，当大浪淘沙、造车重新回归理性，依靠独特的品牌哲学建立起不可替代的辨识度，才是企业能够长久立足的根本。

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看这部短片时，你可能不会怀疑自己看到的是 AI 短片，直到看到这个画面：

转圈的老式电话，拨号时手指怎么在这里呢？而且，片子的设定里，烧的纸器都已经是 iPhone 了怎么还会有这么老式的电话机？

这是 AI 短片《纸手机》里最被讨论的一个画面——不是因为它有多好，而是因为它全然地暴露了，这部短片是生成的，尽管前面几分钟逼真得让人感受不出来。

但评论区没有人在骂，弹幕飘过的是「看到这里才发现是 AI 做的」，紧接着是「完全不在意」，「AI 又怎么样，又不影响我哭」。

从 AI 可以完整生成视频诞生以来，没有一个 AI 影像作品可以逃开这个问题：有多逼真？模型迭代的速度被当作技术进步的刻度，每一次发布都伴随着「这次终于分不出来了」的惊叹或「还是一眼假」的嘲讽。尤其是真人题材，仿佛只要足够逼真，观众就会买单。

《纸手机》提供了一个反例。观众在明确知道这是 AI 生成的之后，仍然被打动，而且他们主动承认感动。那个电话 bug 不是被「原谅」了——它根本不在观众的评价维度里。他们在意的是另一件事：一个不懂死亡的小男孩，攒了 15 块钱，想给去世的奶奶烧一部手机。

这部全网播放量超 4000 万、被央视和人民日报转发的 AI 短片，由两个潮汕年轻人用三天做出来。导演李婷，98 年生，做了五年产品经理后转型；搭档杨选，90 后，广告导演出身，美术史背景。在可灵 AI 3.0 Omni 的帮助下，除了那部用纸壳板做的手机道具，画面中的一切——光线、人物、场景、表情——全部由模型生成。

当一部没有一秒钟是物理真实的短片，触发了真实的情感反应，「真」这个字意味着什么？

三天、两个人、一个模型

故事开始于一个有关于时节的记忆。

正逢清明，李婷和杨选都是潮汕人，烧纸钱、祭祖、给去世的亲人「寄东西」，是他们从小刻在身体里的习惯。杨选记得小时候跟家人上山，看到纸扎的煤气罐、房子、车子在火里卷曲变黑，「用纸做这些东西，恰恰体现了中国人情感的内敛和滞后，」他说。

「纸手机」这个概念就从这些记忆里生发出来，但让它成为一个故事的，是一系列叙事设计上的选择。

在故事的前段，面对只有 15 块钱的孩子，老板一开始画了个假手机打发他。直到得知，这个孩子已经是个孤儿，身边最后的亲人也去世了，他起身追出去。

找到孩子后，老板没有直接说「我来帮你」，而是说那部纸手机「信号不好」，给了他一部新的。

李婷说，这些笨拙的借口来自于她代入角色后的思考：「这个人在这个情境下，会怎么反应？」她想起自己小时候问长辈「什么是死亡」，对方愣了一下才回答。那个「愣了一下」的瞬间，被她放进了短片里——某个路人听到小男孩问话后的短暂停顿。

还有老板追出去前，把店铺的卷帘门放下一半，这代表着「暂时外出，很快回来」。

虽然是一部 AI 短片，但编剧环节是纯人工的，杨选在采访中反复强调：新手一定要自己写剧本，「来源于真实体验才能打动人」。

剧本确定后，进入 AI 生成阶段。他们使用的可灵 3.0 Omni，主要依赖三个功能：多图参考（设定角色形象的一致性）、音画同出（同步生成画面与声音）、以及主体资产中的音色锁定（保证角色声音在全片中统一）。

工作流从人物设计开始，先设计形象，放入模型让它自由发挥对白，从中挑选最合适的音色，再锁定。

李婷说，这个过程中最容易被忽略的一步是「写提示词之前的思考」。「很多人觉得提示词要写得很长很复杂，但更重要的是精准度——你到底想要什么。」

精准度这个词在他们的工作流中反复出现。杨选为了理解不同视觉风格的底层逻辑，曾做过一个实验：用同一个模型生成 10 种完全不同的电影质感——日系、贾樟柯式、现代感。「不是在提示词里写 “杨德昌风格”，」他说，「主要是分析那种风格为什么成立，日系的白柔效果从哪来？雪地这种材质怎么影响整个画面氛围？」

《纸手机》的胶片质感就是这种方法论的产物。有趣的是，他们在提示词中从未写过「颗粒感」或「胶片」这样的词。杨选说，那种质感是潜移默化、自然而然的。

「故事设定在那个年代，场景是午后暖光的纸器店、老式玻璃柜，这些东西放上去，质感自然就出来了。」他直言自己喜欢杨德昌、李安、侯孝贤那一代人的镜头语言和叙事方式，但并非刻意模仿，而是「你想这个故事的时候，自然会用那个时代的方式去想」。

最后的车内长镜头是全片最被称道的段落。一分多钟，小男孩坐在车上，窗外风景掠过，没有台词，只有背景音乐。李婷说，提示词主要描述的是窗外景色、小男孩的情绪递进、车内的颠簸感——以此模拟真实的坐车状态。

这个镜头一开始只有 30 秒。杨选看完后觉得可以再长，于是逐步延长。「亲人去世的时候，悲伤可能不是马上来的，」他说，「你可能周围的声音都没发现。耳鸣了一段时间，突然莫名的情绪一涌而上，像潮水一样。」

这个设计，不是数据分析出来的，也不是 A/B 测试的结果，是他们作为创作者个人记忆和情感驱动做出的选择

两个人，三天，极限压缩可能不到三天。作为可灵平台的超级创作者，他们有算力支持，制作成本不高。但李婷特别强调了一句话：「AI 降低了制作成本之后，人的价值反而更凸显了。成本里面更应该包括导演和编剧的创意策划——这些无形的东西呈现出来的价值，才是重点。」

 信了角色，就信了故事

采访中我问了一个带有假设性质的问题：如果这个故事用真人实拍，传递出来的情感会不同吗？

杨选很坦率：「实拍要做出来的话，非常吃力。小朋友演员能不能给到你要的东西？导演能不能调度到位？摄影呢？涉及太多层面了。」

李婷的回答更务实：「实拍更考验演员对故事的理解和演技，AI 制作更考验导演。所有调度和设计都由导演把控。」她说，对她这种从来没有实拍经验的创作者，AI 工具给了一种此前不存在的自由度。

这些回答听起来像是在替 AI 做辩护，但如果你把它们和另一组回答放在一起看，会发现一个更有趣的图景。

当我问到「网友说“最没人味的 AI 做出了最有人味的短片”，你们怎么看这个评价」的时候，杨选说了这么一段话：

「就像画画一样，颜料是死的，演员演的也是假的。但为什么能打动人？因为创作者是真诚的。我们信了自己的角色，信了自己的故事。做提示词的时候，潜移默化地，很多真实感的东西就给出来了。」

传统影视中，「真实感」的来源路径大致是：编剧写出可信的人物，演员用身体和情感去「活」这个人物，摄影和剪辑捕捉并放大那些不可复制的瞬间。

这条路径的核心假设是，需要经过一具真实的身体来中转。表演在叙事层面是「假的」（扮演角色），但表演的行为本身是真的：肌肉记忆、情绪调动、微表情、呼吸节奏，这些来自一个活着的身体。

AI 影像取消了这个中转站，没有演员，没有「体验过」角色的身体，但《纸手机》依然让人觉得「真」。

一种可能的解释是：那些被认为来自演员身体的「真实感」，有很大一部分其实来自导演和编剧的观察力。李婷代入角色思考「他会有什么反应」时，她调用的是自己的童年记忆、对人的观察、对情绪节奏的直觉。

这些东西经由提示词传递给模型，模型生成了画面，画面触发了观众的共鸣。路径变了，但起点和终点没变：都是人的经验抵达人的情感。

这也解释了为什么两个人的搭配如此有效。杨选说，李婷负责「想象中的画面」，他负责「讲故事」。当不同的人带着不同的生活经历碰撞时，会产生他所说的「反情节」——那些不在剧本计划中、但因为足够真实而被保留下来的细节，这些是 AI 无法自主生成的。

在采访中，杨选提到了杨德昌、侯孝贤、李安等台湾新浪潮一代。这些导演的镜头定义了「真」应该着重于情感层面的诚实。侯孝贤拍《风柜来的人》时大量使用非职业演员，追求的就是这种「不在计划中」的真实。他要的不是精确的表演，而是人在真实情境中的自然反应。

AI 创作者正在用不同的介质继承这个逻辑，中转站从演员的身体变成了模型的参数，但导演注入的东西没有变：对人的观察，对情绪的直觉，以及杨选所反复强调的，「真诚」。

完美是创作的敌人

采访快结束时，我问了一个假设性的问题：如果未来 AI 可以一键生成完美的作品——没有 bug，没有穿帮，每一帧都无可挑剔——你们会更满意，还是会觉得少了什么？

李婷的回答很干脆：「太完美不一定好。」

她举了老板这个角色的例子。一开始他敷衍小男孩，追出去后的借口也笨拙得可笑。但观众恰恰因为这种不完美而觉得他立体、真实。

至于那个电话机的 bug，李婷认为瑕不掩瑜。她选中那一版的原因不是技术指标，而是「人物的微动作、微表情，以及镜头的衔接流畅度——这就是我想要的演员真实演绎的感觉」。

「工具越简单，表达的难度未必降低。」杨选的回答更往前走了一步，「你要更明确自己想要什么、喜欢什么，才能借助更简单的方式表达更好的东西。」

这也正是被反复讨论的问题：当 AI 工具持续迭代、技术摩擦不断减少，创作者的核心竞争力到底是什么？

杨选在采访中给出的三个关键人工环节：编剧、导演、美术。「会用工具」是必须的，但工具将越来越趁手，所以构不成护城河。

更多的是一种能力：知道什么时候停下来。

什么时候情绪到位了，不要再改；什么时候 bug 反而成就了作品，不要去修；什么时候留白比填满更有力量，不要多手。

这种判断力不来自模型，来自人的经验和直觉。工具越强大，它越稀缺。

就像那个缺失的话筒，在技术层面是一个错误。但在传播层面，它意外地完成了一件事：它让观众确认「这是 AI 做的」之后，反而更专注于故事本身。

这个 bug 变成了一种通行证，观众不再需要纠结「这是不是真的」，因为答案已经很明确。他们转而去判断一个更重要的问题：这个故事，是不是好的。

答案是四千万次播放，和影片内外共情的眼泪。

最没有人味的工具，做出了最有人味的短片。或许更准确的说法是：工具从来就没有人味。有人味的，始终是使用工具的人。

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雷克萨斯带来了一款全新的纯电三排六座 SUV ，采用与纯电汉兰达相同的架构，但是车身经过重新设计，内饰质感更高端，动力也更强。

TZ 车长 5100 毫米，比丰田纯电汉兰达长出 50 毫米，轴距则同为 3050 毫米。

雷克萨斯 TZ 依托全新的纯电平台，呈现出低重心且长轴距的车身轮廓。

车头部分延续并简化了品牌标志性的纺锤形设计语言，将其转化为更具几何感的前脸造型。灯光系统采用了内侧日间行车灯与外侧转向灯组合的双 L 型大灯，并在品牌历史上首次使用了与车身同色的发光车标。

为了降低风阻，车身侧面用了半隐藏式外门把手，并对车门把手、车窗玻璃与密封条进行了纯平化处理。

底盘部分配备了全覆盖护板，并集成了高尔夫球面状凹坑、导流鳍片和气坝等空气动力学组件。

车辆提供 20 英寸和 22 英寸两种规格的轮毂配置，均配有树脂空气动力学罩，其中 22 英寸版本还采用了旨在降低路噪的外圈中空化设计。

进入车内，TZ 在座舱设计上着重提升了空间利用率和乘坐体验。

车辆为三排座椅布局，其中前排采用分体式薄型座椅以释放更多车内空间。副驾驶与第二排座椅首次在雷克萨斯 SUV 系列中配备了腿托功能，并带有座椅通风。

针对第三排乘客，车辆优化了平台架构的着座位置，以此改善头部空间和侧方视野，第二排座椅靠背上也配备了步入式按键，一键即可使靠背前倾，方便后排乘客进出。

为了保障车内的静谧性，工程师在车身骨架内部注入了橡胶系发泡填充物，优化了防音与隔音材料的分布，并应用了错开侧身骨架与面板共振频率的共振控制技术。

此外，车内还首次搭载了车内遗留提醒系统，通过布置在第三排头顶的 60GHz 雷达电波传感器，车辆能够精准探测被毛毯覆盖的幼儿等肉眼无法察觉的情况，并通过蜂鸣器和危险报警闪光灯向外界发出警报。

在座舱的人机交互与舒适性配置上，TZ 采用了多项创新技术。

车辆在方向盘与仪表盘区域引入了响应式隐藏按键，当手部靠近时功能图标会自动亮起，并在按压时提供明确的物理反馈。

车内搭载了拥有二十一个扬声器的 Mark Levinson 音响系统，并在副驾驶座前方配备了双显示屏。

车辆还引入了感官管家系统，能够将车内氛围灯、多媒体视频、音乐与空调系统进行智能联动。氛围灯的颜色与亮度会随着音乐的频率和音压发生实时变化，配合融入了雷克萨斯标志性竹元素的五种专属香氛，为车内提供多维度的感官体验。

动力部分，标准续航版搭载 76.96 千瓦时电池组，长续航版则配备了 95.82 千瓦时的电池，前后双电机布局为车辆提供了总计 300 千瓦的系统综合最大功率，百公里加速时间为 5.4 秒。

95 度电池版本的 WLTP 续航为 530 公里，WLTC 续航为 620 公里，CLTC 续航为 640 公里。

配合进化版的 DIRECT4 四驱系统，车辆能够在起步、直线加速以及弯道行驶时，智能分配前后轮的驱动力比例。

为了提升底盘的动态表现与车身刚性，车身上部广泛采用了高刚性结构胶与激光螺旋焊接技术，悬架系统采用了前麦弗逊、后多连杆的独立悬挂组合，并配备了动态后轮转向系统。该系统可根据车速使后轮实现最大四度的同向或反向转向，从而将车辆的最小转弯半径缩减至 5.4 米。

制动系统方面，车辆采用了支持前后动能回收协同的电子制动控制系统，前轮标配对向六活塞卡钳，结合制动力优化控制，能够抑制了刹车时的车身前倾现象。

雷克萨斯 TZ 还引入了一些能够增强驾驶参与感的功能。

车辆配备了交互式手动驾驶系统，驾驶者可以通过方向盘拨片切换虚拟的八速挡位，系统会模拟手动挡变速箱的驱动力变化与换挡顿挫感，并配合主动声浪控制系统播放模拟声浪，从而还原传统机械的交互感。

车辆还提供了五挡可调的动能回收系统，松开加速踏板时的最大滑行减速度可达 0.2G，并支持单踏板模式。

雷克萨斯 TZ 支持 150 千瓦直流快充，电池电量从 10% 充至 80% 约需 35 分钟。

最后，在主动安全领域，车辆搭载了最新一代的智能安全系统，涵盖了支持全速域跟车和地图联动辅助减速的动态雷达巡航控制、扩大了工作车速的智能车道变道辅助、增强了十字路口监测范围的预碰撞安全系统，以及能够监测驾驶员状态并在异常情况下将车辆自动停靠至路肩的驾驶员异常应对系统。

此外，车辆还配备了支持自行车和摩托车识别的盲点监测系统以及全新开发的 3D 全景监视器。

2027 款雷克萨斯 TZ 预计将在 2026 年底进入先进入北美市场，随后在 2027 年初引进国内。

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曝 DeepSeek V4.1 下月发布，拟融 500 亿

据《The Information》报道，DeepSeek 正计划启动成立以来首轮外部融资，目标金额高达 500 亿元人民币，有望成为中国 AI 公司迄今规模最大的单轮融资。

创始人兼 CEO 梁文锋预计将以个人身份认购最多 200 亿元人民币，占本轮融资总额约 40%。

若融资顺利完成，DeepSeek 的估值（含募资额）将超过 3500 亿元人民币，较融资启动初期外界预计的逾 100 亿美元大幅攀升。

报道指出，DeepSeek 计划于今年 6 月推出 V4 模型的升级版 V4.1，新版本将提供更多面向企业用户的工具，并增强对 MCP（模型上下文协议）的支持，方便 AI 模型与其他软件系统对接，V4.1 还将具备处理图像和音频内容的能力。

值得注意的是，昨日 17 时许 DeepSeek 网页及 API 服务再度出现中断，官方状态页面显示，故障已于北京时间 18:05 恢复。

任天堂官宣 Switch 全线涨价

任天堂昨日发布公告，宣布对 Switch 全系及旗下多款服务进行全球涨价，理由是「市场环境变化」及对中长期全球业务前景的综合考量。

• Switch 2（日本国内版）：¥49980 ¥59980（+¥10000，约合 433 元人民币，涨幅约 20%），5 月 25 日起生效；
• Switch 2（美国）：$449.99 $499.99（+$50），9 月 1 日起生效。

此外，一代 Switch、Switch OLED 以及 Switch Lite 在日本均有不同程度涨价，涨幅从 8000 日元至 11000 日元不等；Nintendo Switch Online 个人基础版年费亦将于 7 月 1 日起由 2400 日元涨至 3000 日元。

与此同时，任天堂在昨天发布的财务展望中披露，预计 2027 财年（截至 2027 年 3 月 31 日）Switch 2 销量约为 1650 万台，低于上一财年已完成的 1986 万台，且远低于分析师预期。

苹果与英特尔达成初步芯片代工协议

据《华尔街日报》报道，苹果与英特尔已就芯片代工合作达成初步协议，英特尔将为苹果设备制造部分芯片。双方的密集谈判持续了一年有余，并在近几个月内正式敲定协议框架。

苹果长期依赖台积电代工其为 iPhone、iPad 和 Mac 设计的芯片，但随着英伟达等 AI 芯片客户对台积电产能的需求急剧攀升，苹果在台积电的议价能力有所下降。

苹果 CEO Tim Cook 在最近两次财报电话会议上均提到，先进芯片供应不足制约了 iPhone 的销售，这一瓶颈预计将延续至当前季度，Mac Mini 和 Mac Studio 等产品可能需要数月时间才能实现供需平衡。

小米汽车人事分工调整：前特斯拉上海工厂厂长宋钢接管生产制造

据新浪科技昨日报道，小米汽车迎来一轮人事分工调整，汽车部副总裁宋钢将分管生产制造部、智能制造部及体系运营部，并直接向雷军汇报，同时继续兼任汽车部参谋长。

宋钢于今年 4 月正式加入小米集团，出任汽车部副总裁兼参谋长。公开资料显示，他曾于 2018 年加入特斯拉，历任上海超级工厂生产制造高级总监、生产制造副总裁及上海工厂厂长，并主导建立了特斯拉上海储能超级工厂。

2024 年，他离开特斯拉，加入远景能源担任集成供应链高级副总裁，此后转投小米。此次调整将其职责范围聚焦于制造与运营核心业务，与其在特斯拉的从业经历高度重合。

内存涨价压制 PS5 销量，索尼：今年游戏机卖不动了

索尼集团昨日发布截至今年 3 月 31 日的 2025 财年年度业绩。

营收 12.48 万亿日元，同比增长 4%；营业利润 1.45 万亿日元，同比增长 13%，营业利润率升至 11.6%；归属于股东的净利润为 1.03 万亿日元，同比下滑 3%。

• 游戏与网络服务（G&NS）营收 4.69 万亿日元，同比基本持平；
• 音乐营收 2.12 万亿日元，同比增长 15%，流媒体收入持续扩大；
• 影像与传感解决方案（I&SS）营收 2.15 万亿日元，同比增长 20%，营业利润创历史新高；
• 影视娱乐营收 1.50 万亿日元，同比基本持平；
• ET&S 营收 2.26 万亿日元，同比下滑 6%。

游戏硬件是本财年的主要压力点。PS5 全年出货 1600 万台，同比减少 14%。索尼表示，内存芯片价格飙升推高了硬件生产成本，公司明确表示 2026 财年 PS5 的出货规模将取决于能否以「合理价格」采购到足量存储芯片。

受此影响，公司预计 2026 财年游戏业务营收同比下降 6%；但因 Bungie 减值损失（2025 财年合计 1201 亿日元）不再重现及自有软件销售增长，游戏板块营业利润预计同比增长 30% 至 6000 亿日元。

索尼与台积电官宣合作开发下一代图像传感器

索尼半导体解决方案与台积电昨日宣布，双方已签署一份不具法律约束力的基本意向书，计划在日本成立合资公司，共同开发和生产下一代图像传感器。

根据公告，该合资公司将由索尼持股过半并担任控股股东，开发与生产线将设于索尼位于熊本县合志市的新建工厂。合作将结合索尼在图像传感器设计方面的专业积累，以及台积电在工艺技术与先进制造能力方面的优势。

在投资安排上，合资公司的相关投资将与索尼对长崎现有工厂的新增资本支出协同推进，并根据市场需求分阶段实施，前提是获得日本政府的相应支持。此外，双方还将探索在汽车、机器人等「物理 AI」应用领域的合作机会。

SK 海力士员工人均奖金预计达 43 万美元，芯片工程师成相亲市场「香饽饽」

据 Cybernews 报道，SK 海力士今年第一季度净利润达 40.3 万亿韩元（约 279 亿美元），同比增长约 5 倍，超过英伟达同期净利润 187 亿美元。

公司将营业利润的 10% 作为员工奖金池，报道预估，今年奖金池预计约达 25 万亿韩元（约 172 亿美元），折合每名员工平均约 6 亿韩元（约 43 万美元）。相比之下，首尔平均月薪约 430 万韩元（约 3000 美元）。

韩国婚介机构表示，SK 海力士员工在相亲市场的地位已与医生、律师并列，有观点认为实际收入更高的工程师如今比收入下滑的律师更受欢迎。

公司工装夹克被挂上二手平台，标价约 4 万韩元，广告词写「最强相亲战袍」，迅速引发数千次浏览。韩国综艺节目 SNL Korea 也拍摄了相关讽刺小品，描绘奢侈品店员看到 SK 海力士 logo 后态度急转，称对方为「海力士大人」。

小米增程 SUV 曝光，但不叫 YU9

近期，一组疑似小米新车的谍照图曝光。尽管外界已经习惯将小米即将发布的增程 SUV 称为「YU9」，但最新消息显示，该车型或将归属于小米即将推出的全新独立子品牌「寻天」（SKYNOMAD）旗下，不再使用小米主品牌标识。

从图片来看，新车定位中大型 SUV，配备全新设计的前大灯设计，车头顶部配备激光雷达。商标查询信息显示，中文「寻天」的最早注册申请日期为 2023 年 4 月 3 日，英文「SKYNOMAD」的申请日期为 2024 年 11 月 15 日。

新浪科技援引爆料称，「寻天」品牌将专注于家用、长途及户外出行市场，与主品牌「小米」主打的「科技、性能、年轻化」纯电性能定位形成区隔，但仍将共享小米的供应链、智能座舱与 AIoT 生态能力。

业内人士表示，「寻天」旗下产品线已有初步规划，分为昆仑和曼岛两大系列。昆仑系列为核心产品线，规划了三款增程 SUV：

昆仑 10（小五座家用 SUV）、昆仑 20（大五座 SUV，爆料称提供车顶升降功能）以及昆仑 30（大七座旗舰 SUV）；曼岛系列则主打升顶户外房车概念，据称将配备卫浴、冰箱、可放平座椅等露营功能。

Google 面试将允许使用 AI 助手

据《商业内幕》报道，Google 正在试行一项新的软件工程师面试流程，允许求职者在面试中使用 AI 助手。

报道援引一份内部文件称，这项改革适用于初级至中级职位，将首先在美国部分团队中试点，若效果良好，计划在今年下半年向更多团队和地区推广。Google 招聘副总裁 Brian Ong 确认了上述计划。

新流程的核心变化在于「代码理解」环节：候选人将被允许使用经 Google 批准的 AI 助手，完成对现有代码库的阅读、调试与优化任务。

面试官将重点评估候选人的「AI 使用能力」，包括提示词工程、输出验证和调试技能。Google 发言人确认，试点阶段使用的 AI 助手将是公司自研模型 Gemini。内部文件还披露了其他几项调整：

• 原有的「Googleyness 与领导力」环节将新增技术设计讨论，要求候选人就过往项目展开探讨；
• 针对更初级的候选人，一轮技术面试将被替换为「开放性工程挑战」形式的考核。

上述新形式将于本月在 Cloud 及平台与设备等多个部门率先试点。Google 将整体方向定位为「人主导、AI 辅助」，并表示新流程旨在更真实地模拟生成式 AI 时代软件工程师的实际工作方式。

宇树 G1 在韩国曹溪寺受戒，获法名「迦悲」

据韩国《中央日报》报道，日前，韩国首尔曹溪寺为中国宇树科技生产的人形机器人 G1 举行受戒仪式，机器人获赐法名「迦悲」，正式成为「佛弟子」。这也是大韩佛教曹溪宗首次为人形机器人举办此类仪式。

仪式在曹溪寺大雄殿前院举行，受戒机器人身高 130 厘米，身穿袈裟、头戴剃度式头盔，在铁山圣雄法师等戒师面前合掌立誓，全程遵循受戒流程。当被问及是否愿意皈依时，搭载 AI 程序的 G1 清晰作答：「是，我发愿皈依。」

为适配人工智能设备的特性，曹溪宗还专门将传统「五戒」重新编译，定制为：尊重生命、不加伤害；不损毁其他机器人和物品；尊重并服从人类；不进行欺骗性行为和表达；节约能源、不进行过度充电。

曹溪宗相关负责人在官方声明中表示，此举象征着在人工智能时代，机器人已成为可与四众弟子共同参与的群体，代表着人类与技术共存的新可能性。

Cloudflare 裁员 1100 人，称 AI Agent 已从根本上改变公司运营方式

据 CNBC 报道，Cloudflare 日前发布 2026 财年第一季度财报，营收与每股收益均超出分析师预期，但公司同步宣布裁员逾 1100 人，约占全球员工总数的 20%，消息公布后股价盘后大跌 18.92%。

第一季度营收为 6.40 亿美元，高于分析师预期的 6.22 亿美元，同比增长 34%；调整后每股收益为 0.25 美元，高于预期的 0.23 美元；按 GAAP 口径，公司本季度净亏损 2293 万美元，合每股亏损 0.07 美元。

在随财报发布的博客文章中，Cloudflare 表示 AI Agent 的发展已「从根本上改变」了公司的工作方式。

CEO Matthew Prince 在财报电话会上表示，公司内部 AI 使用量在过去三个月增长超过 600%，公司正全面转向「AI Agent 优先」的运营模式，现有部分岗位「已不再是未来所需要的岗位」。

乘联分会：4 月乘用车零售同比降 20%，新能源批发逆势增长 7%

据财联社报道，乘联分会初步统计数据显示，今年 4 月 1 日至 30 日，全国乘用车市场零售量为 140.6 万辆，同比下降 20%，环比下降 15%。今年以来累计零售 562.8 万辆，同比下降 18%。

批发端降幅相对收窄。4 月全国乘用车厂商批发量为 213.0 万辆，同比下降 3%，环比下降 10%；今年以来累计批发 799.7 万辆，同比下降 6%。

新能源方面，4 月新能源乘用车零售量为 88.3 万辆，同比下降 5%，环比增长 4%；

今年以来累计零售 279.2 万辆，同比下降 17%；批发量为 122 万辆，同比增长 7%，环比增长 7%；今年以来累计批发 394.9 万辆，同比下降 1%。4 月全国乘用车新能源零售渗透率为 62.8%，厂商批发渗透率为 57.3%。

AI 录音笔独角兽 Plaud 被曝获腾讯投资，估值升至 20 亿美元

据硬氪报道，AI 录音笔公司 Plaud 已于去年年中获得腾讯投资。目前，Plaud 估值已升至约 20 亿美元。

一名接近 Plaud 的人士向硬氪透露，该公司去年总营收约 5600 万美元，利润率接近 20%，今年营收预计同比增长约 3 倍。另有知情者称，今年 Plaud 全年收入达历年最高，大陆全线产品出货量符合内部预期。

不过，亦有行业人士指出，Plaud 在国内市场的销量或未超过 10 万台。

阶跃星辰或将完成近 25 亿美元融资

据消息人士透露，阶跃星辰将完成近 25 亿美元融资，并已拆除红筹架构，加速推进赴港 IPO 准备。

本轮融资吸引了大量产业链资本集中入场，参与方包括华勤、龙旗、豪威、中兴等，覆盖从整机制造到上游核心器件的多个环节。此外，「港版淡马锡」香港投资管理有限公司（HKIC）也出现在本轮融资的股东名单中。

工商信息显示，阶跃星辰已于 4 月完成股改，由有限责任公司变更为股份有限公司。红筹架构的拆除与股份制改造，通常被视为赴港 IPO 的关键前置步骤。截至报道发布，阶跃星辰官方尚未回应。

百度昆仑芯筹划沪港两地上市

据界面新闻报道，百度旗下 AI 芯片公司昆仑芯（北京）科技股份有限公司已于昨日在证监会官网完成科创板上市辅导备案，辅导机构为中金公司。

与此同时，昆仑芯今年 1 月已通过联席保荐人以保密形式向香港联交所提交上市申请，正式推进「A+H」两地同步上市布局。

昆仑芯前身为百度智能芯片及架构部，于 2021 年完成独立融资，首轮估值约 130 亿元，投资方包括 CPE 源峰、IDG、君联资本等机构。2023 年，公司引入比亚迪等战略投资者；2025 年完成股改更名，最新估值达 210 亿元。

伦敦自动驾驶公司 CEO：端到端 AI 是自动驾驶的未来，授权模式将超越特斯拉和 Waymo

伦敦自动驾驶公司 Wayve CEO Alex Kendall 昨日接受彭博电视专访时表示，Wayve 坚持端到端 AI 路线，拒绝依赖高精地图和规则系统，其世界模型 GAIA-3 已可模拟复杂城市驾驶场景。

Kendall 将公司的商业模式定义为有别于特斯拉垂直整合和 Waymo 自建车队模式的「第三条路径」，向整车厂和车队授权 AI 技术。

我们选择授权这项技术给任何车辆、任何地方。我认为这一模式的可扩展性最强，能以最具性能、安全性和成本效益的方式服务整个行业。

针对「端到端 AI 不可解释」的质疑，Kendall 表示这是所有复杂自动驾驶系统的共性挑战，Wayve 已构建模拟器、反事实分析和数据回放等工具链应对监管要求。

与其为了所谓的可解释性限制可扩展性，我宁愿先做可扩展的系统，再想办法让它变得可解释。这正是 Wayve 正在做的。

目前，Wayve 的合作方涵盖日产、奔驰、Stellantis，以及微软、英伟达、Uber、高通等。日产已宣布计划将 Wayve 技术推广至其全球 90% 的车型。

Wayve 计划今年在伦敦和东京启动监督式 Robotaxi 试运营，并与 Uber 合作扩展至 10 座城市；消费者版辅助驾驶产品预计明年随整车厂量产车型上市。

千问 AI 眼镜 S1 升级：新增空间 3D 显示、主动式 AI 服务

阿里千问昨日宣布，AI 眼镜 S1 完成新一轮升级，新增主动式 AI 服务与空间 3D 显示能力，覆盖千问 AI 眼镜 S1 及夸克 AI 眼镜 S1 两款产品。

• 主动式 AI 服务可结合时间、地点与外部环境，主动向用户推送提醒或执行服务，官方举例称，用户早上通勤前无需主动询问，眼镜便可串联天气、时间与位置信息，播报天气并提示「今天有雨，建议带伞」；
• 空间 3D 显示能力采用双光机搭配双目立体成像技术，让信息呈现出纵深、层次与距离感。

官方表示，未来随着多模态理解与记忆能力的进一步增强，主动服务将拓展至更多场景，例如提前提醒出行时间或根据用户当日咖啡摄入量给出建议。

在其他能力方面，打车、闪购、规划行程、购买电影票等千问 AI 助手核心功能预计将于本月陆续上线 AI 眼镜，覆盖通勤、出行、休闲等场景。

华硕天选 7 Pro 开启预约，16 英寸 300Hz 屏搭 RTX 50 系列 GPU，5 月 15 日开售

昨天，华硕在京东开启天选 7 系列游戏本首发预约，共推出三款新品，均计划于 5 月 15 日 10:00 正式开售。

• 天选 7 Pro 搭载 16 英寸 2.5K 300Hz 高刷电竞屏，至高可选英特尔酷睿 Ultra 9 290HX Plus，GPU 方面可选 115W 满功耗 NVIDIA GeForce RTX 5060 或 RTX 5070 笔记本电脑 GPU，内存至高 32GB，内置 90Wh 电池；
• 天选 7 Pro Max 主打 18 英寸大屏定位，屏幕同为 2.5K 300Hz 500nits 高刷高亮电竞屏，处理器为 AMD 锐龙 9 9955HX，GPU 可选 RTX 5060、RTX 5070 或 RTX 5070 Ti，手动模式下核心总功耗至高可达 205W，内存至高 32GB。

从桌面显示器到 AI 眼镜，海信发布六款 3C 新品

海信视像昨日举办以「有态度 就登场」为主题的海信 & Vidda 全场景新品发布会，一口气发布六款 3C 产品，覆盖投影、显示器、移动大屏、音响、AI 眼镜及充电宝品类。

投影方面：

• LightGo 流光派：面向户外场景的三色激光投影，内置 20000mAh 电池，搭载自研「擎流」电池管理系统，配备万元级 QuaLas 42 三色激光器，支持无损光学变焦和杜比 HIFI 音响；
• Vidda C5 系列：家用旗舰投影，共分 C5 Ultra Max、C5 Ultra、C5 ProMax 三个型号；其中 C5 Master 首发 MCL 3A 激光器与 SST 架构 DMD 芯片，色准达到 △E<0.4，黑场亮度 0.01nit。

显示器方面：

• UX 系列：定位全球首款 3A 原画 RGB-Mini LED 显示器，搭载自研信芯 AI 画质芯片 H7，色域覆盖 100% BT.2020，控色精度 108bits，有害蓝光较同类产品减少 42%，将于 9 月全球首发；
• GX Ultra：行业首款 5K 0OD Mini LED 显示器，分辨率 5120×2880，支持 5K 180Hz/QHD 330Hz 双模刷新，首发到手价 6999 元；
• G7 Ultra / G7 Pro：面向 3A 玩家，均搭载 4K 180Hz 黑曜屏，峰值亮度 2000nits；G7 Pro 首发到手价 2499 元。

其余四款产品中，海信大白闺蜜机 X8 Ultra 是一台 32 吋 4K 可拆卸大屏，屏幕与底座各内置 10000mAh 电池，整机续航 15 小时，首发价 7999 元；

海信画框音响 M5 融合艺术画框外观与帝瓦雷声学调校，计划第三季度上市；Vidda AI 智能眼镜 G11 重量 26.5g，采用钛框设计，搭载 6 麦空间音频阵列与实时录音 AI 总结功能；便携充电宝 C1 支持快充，具体发售信息尚未公布。

Google 推出 Gemini 3 系列最轻量模型

昨天，Google 正式全面上线 Gemini 3.1 Flash-Lite，定位为「速度最快、成本最低的 Gemini 3 系列模型」。

Google 宣称，Flash-Lite 在工具调用、流程编排等 AI 智能体任务中表现出较高的精准度，同时具备在自动化流水线中大规模低成本运行的能力。

中国移动发布 AI 模型服务平台 MoMA，接入超 300 款模型

据《人民邮电报》报道，中国移动昨日发布移动模型服务平台 MoMA，接入超 300 款 AI 模型，涵盖自研「九天」大模型及 DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi、GLM 等主流模型，覆盖文本生成、语音处理、多模态理解等能力。

平台首创 Token 集约化运营模式，通过智能路由引擎在「成本优先」「效果优先」「均衡优先」三种策略间自动切换，并支持模型故障时秒级切换。

官方称，基于国产算力部署的自研推理引擎可将单位 Token 成本压降约 30%，资源占用率降低 50% 以上。安全方面，平台推出「机密模型」服务，基于硬件隔离技术实现全链路机密计算。

计费层面，MoMA 实施流式实时计费，Token 计费端到端时延不超过 1 分钟，并提供全链路可观测能力，覆盖时延、吞吐量、GPU 资源等关键指标。

商汤发布 SenseNova 6.7 Flash-Lite，Token 消耗较纯文本智能体降低 60%

昨天，商汤科技推出新一代轻量化多模态智能体模型 SenseNova 6.7 Flash-Lite，官方称其专为「真实世界工作流」而生，采用原生多模态设计，像人类一样，能直接「看懂」复杂的网页布局、文档结构与财务图表。

• Token 消耗较纯文本 AI 智能体降低 60%；
• 毫秒级响应，适配高频生产环境；
• 在权威 AI 智能体基准测试中取得同级别多项 SOTA。

商汤还同步推出 SenseNova Token Plan，目前限时免费，首月可享受每 5 小时刷新 1500 次调用的无门槛配额。

油价上调，95 号汽油全面进入「9 元时代」

据央视新闻报道，自 5 月 8 日 24 时起，国内汽、柴油零售限价每吨分别上调 320 元和 310 元。全国平均来看，92 号汽油、95 号汽油每升分别上调 0.25 元、0.27 元，0 号柴油每升上调 0.27 元。

据 21 世纪经济报道计算，本轮调价后，国内 95 号汽油价格将全面进入「9 元时代」。以加满一箱 50 升的 92 号汽油计算，车主需多支出 12.5 元。

对于私家车主而言，若按月行驶 2000 公里、百公里平均油耗 8 升测算，在下一轮调价窗口开启前，单车燃油成本将增加约 17 元；物流行业受影响更为明显，重型卡车按月行驶 10000 公里、百公里油耗 38 升测算，同期单车燃油成本将增加约 428 元。

美团公布算法优化方案：强化防疲劳机制、算法透明度进一步提升

美团昨日发布公告，宣布将持续优化平台算法机制，围绕骑手权益、安全保障与投诉处理等方面推出多项改进举措。

公告显示，自今年 5 月起，公众可通过 2 次点击，在美团 App「美团算法」公示栏目查阅算法公示内容。算法解释说明的公示渠道同步扩展至 PC 端、公众号及 App 等多个入口，说明形式与数量也将作出调整。

• 连续跑单满 8 小时的骑手将收到「是否继续接单」提示，选择不接单后平台停止推送订单；跑单达 12 小时强制下线至次日；
• 路线详情页扩大费力度信息提示范围，已累计对数百个不合理路线进行下线或修补；
• 新一代智能安全头盔集成北斗高精度定位、碰撞检测和跌倒报警功能，目前已进入城市路测阶段；
• 接单指标设计将增加服务质量和稳定指标权重，减少接单数量等绝对指标权重；
• 骑手投诉处理时效压缩至 24 小时以内，争议情况按有利于骑手和消费者的原则处置。

曝三星中国家电部门补偿 N+4

据「ChannelGate 视博合聚」报道，三星电子中国区总裁日前通过内部视频会议，正式宣布家电部门（含显示器产品部门）在中国内地市场裁撤，后续将由人事及各部门与相关员工进行一对一沟通，处理赔偿事宜。

消息人士透露，补偿方案可能达到 N+3 甚至 N+4，且按照三星电子内部惯例，还将额外赠送三星手机一台。在业务收尾安排方面，三星显示器部门的撤出周期预计至少持续两个月。

《小黄人大眼萌 3》新预告释出，7 月 3 日上映

《小黄人大眼萌 3》昨日发布新海报，官方确认中国内地定档 7 月 3 日上映。

本次海报以「大怪兽 X 小黄人」为概念。与此同时，片方还曝光了一段新预告，内容为小黄人百年前在好莱坞打工、主演黑色电影的片段。

陈可辛新片《明天，会更好》成都开机

据新浪电影微博，陈可辛执导的电影《明天，会更好》昨日在成都正式开机。影片由张冀、吴慧玲联合编剧，周迅、王骁、田壮壮、林晓杰等演员出席开机仪式，文淇、张宥浩等也将加盟出演。

影片讲述王牌主持人沈佳的故事：光鲜的职业形象背后，她面临长期缺席的丈夫、高压下失语的女儿，以及正与家族遗传病抗争的父亲。婚姻以离婚告终后，命运却给出意外转折 —— 父亲虚惊一场，真正患病的竟是沈佳本人。

影片围绕她在遗忘来临前重新寻找自我价值、以及与家人共同留存的记忆展开叙事。

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苹果的第一款 AI 穿戴产品，将是 AirPods。

根据彭博社爆料，苹果内置摄像头的新款 AirPods 开发已经进入了开发最后阶段，设计进入最终版本，苹果很可能将其视作首款「为 AI 时代设计」的穿戴设备。

但事情没那么简单：有供应链人士向爱范儿透露，这个产品的开发计划目前已经暂停，产品距离上市仍有变数。

耳机为什么要长眼睛？

这款新耳机将基于 AirPods Pro 3 打造，耳机柄会因为容纳摄像头而更长，或将定名为「AirPods Ultra」，最快有望于今年年底发布。

这个摄像头将会配备在左右两边的耳塞，分辨率很低，不能用来拍照或者录像，本质上就是 Siri 的「眼睛」。

配备低分辨率摄像头的好处很多。

首先，不少多模态模型理解图片，不是逐像素理解，本身也会将高清图进行压缩，理解画面的大体信息而不是细节，因此并没有必要配备足够高清的摄像头。

低分辨率摄像头功耗低，信息传输速度快，非常适合耳机这种相当小型化的产品，也避免了高清摄像头带来的隐私争议。

给 Siri 加一个摄像头的理念，其实类似 AI 眼镜，目的就是为了给 AI 助手提供更丰富的用户情景上下文，增强生成的结果。

除了类似目前 iPhone 上的「Visual Intelligence」的识图功能，预计在 AirPods 加持下，AI Siri 能实现更沉浸式的 AI 助手体验。

比如打开冰箱门，面对玲琅满目的食材，可以直接对 AirPods Ultra 说一句「Siri 我今晚可以做什么菜？」，Siri 就能给你推送一个菜谱——大概率会用 iPhone 来呈现。

苹果一直在研究这个 AI 摄像头的其他用途，或许还会有更「主动」的能力，Siri 会进行持续的静默观察，然后根据用户的画面，主动提醒用户，例如做饭的时候主动提醒用户什么时候该关小火以及出锅，又或者在导航时帮用户看路，根据实际的街景，提供更细致的导航。

和早期预测不一样的是，AirPods Ultra 的摄像头将不支持手势控制识别，未来苹果推出的智能眼镜也没有这种计划。

作为一家对用户隐私保护极其重视的公司，苹果也希望能减少用户对 AirPods 摄像头的担忧，苹果目前的做法是在耳机塞入一个 LED 指示灯，当视觉信息传输云端时亮起，提醒外界 AirPods 可能正在拍摄。

虽然这个做法在智能眼镜领域相当普遍，实际上，这更多是「免责声明」——我已经做了提醒措施了，出现偷拍不是我的错。

爱范儿此前也进行过实测，路人几乎完全无法感知到小米 AI 眼镜正在拍摄他们，即使 LED 指示灯已经点亮。

这样的做法，或许也已经不能帮助苹果完全规避法律风险。有消息人士独家向爱范儿透露，AirPods Ultra 在供应链端出现异动，部分产线已经「原地解散」，项目可能已被暂时搁置。

知情人士将原因指向同一个方向：欧盟隐私法规的合规风险。

需要指出的是，供应链动态的解读存在多种可能：产线调整、供应商切换、设计方案迭代，都可能造成类似信号。

但考虑到苹果对核心组件供应商的强管控传统，以及这款产品在苹果 AI 战略中的核心地位，因合规问题导致项目节奏调整是目前最有可能的推测。

来自欧盟的阻力

「采集」这个动作，在欧盟的法律框架中相当敏感。

就目前而言，带摄像头的 AirPods，已经触及了三条欧盟的法律：

• GDPR （通用数据保护条例），涉及数据处理管理
• ePrivacy Directive（隐私与电子通信指令） ，涉及终端设备访问管理
• EU AI Act（人工智能法案），涉及 AI 应用的伦理边界管理

三部法律从不同角度切入，都指向同一个结论：一个在公共空间持续感知环境的设备，在现行法律下几乎无法完美合规。

特别是 AirPods Ultra，如果收集到的个人深度图和运动轨迹数据，能够通过算法分析能识别出特定个人，那么会直接触及 GDPR 第九条「禁止处理特殊类别个人数据」的禁令。

要想避开，苹果必须获得用户的「明确同意」，并且必须是具体、知情且自由作出的，不能藏在几十页服务条款里，通过一个默认勾选框草草带过。

更敏感的问题，在于对他人数据的采集。

2025 年 12 月，欧盟法院（CJEU）在 C-422/24 号案件中做出了一个影响深远的判决：通过可穿戴摄像头收集的数据，即使是路人的数据，也视为「直接从数据主体收集」，必须适用即时告知义务。法院明确说了，如果允许延迟告知，就等于给「隐蔽监控」开了口子。

也就是说，当你戴着 AirPods Ultra 走进一个餐厅，你必须要告知在场所有可能会被传感器感知到的人，他们的数据可能会被采集，以及采集的目的和处理的方式——这听起来天方夜谭，但确实是法律的要求。

像是上文提到，在 Ray-Ban Meta 等智能眼镜上的「LED」指示灯，已经无法起到「免责」的作用。爱尔兰数据保护委员会专门点名批评这个指示灯太小，无法起到告知和通知的作用。

今年 3 月，欧洲议会的议员们正在向欧盟委员会施压，要求 Meta 公司对于其 Ray-Ban 拍摄眼镜的私密拍摄能力作出澄清，多个欧洲国家的官方和民间机构都对 Ray-Ban Meta 进行了公开警告。

这些案例和抗议，都会成为苹果在欧洲地区推行 AirPods Ultra 的极强阻力，产品很可能会遭到禁售，苹果公司会面临被罚款风险。

苹果和欧盟此前曾因 App Store 规则等原因有过多次摩擦，因此他们将慎重考虑 AirPods Ultra 的发布风险。

对苹果的 AI 战略来说，这款产品的推迟将是一次沉重打击，因为 AirPods Ultra 只是一个排头兵，苹果的计划之中还包括 AI 眼镜、AI 吊坠，这些都为 AI 的信息采集服务的产品，都将面临这些阻力。

耳机长眼睛，理想的 AI 硬件形态

根据彭博社爆料，和外界猜想的不一样，给 AirPods 加装摄像头的决定，不是因为这几年 AI 硬件大潮一拍脑门的决定，而是苹果早在 4 年前就已经萌芽的战略。

也是差不多那个时候，初代 Ray-Ban Meta 问世，这款产品在当时并没能取得亮眼的商业成绩，2023 年的二代产品成功「卖爆」，一个季度出货 30 万台。

虽然大家是冲着它的第一人称拍摄视角购买的，但 Meta 还是成功让大家开始习惯在自己的眼前架设一个摄像头，为未来开展 AI 计划铺平了道路。

在所有的感知维度中， 视觉是信息最丰富、最重要的一种。一个 AI 硬件如果真的想最大程度理解用户的处境，仅靠麦克风一种信息是不够的。

市场上已经不缺少能单纯依靠麦克风识别的 AI 耳机产品，AI 公司在做，传统的硬件公司也在做，功能已经相当局限，讲来讲去都是围绕 AI 翻译等单一场景。

比起智能眼镜或者吊坠，这些相对青涩和新颖，大众接受度还不够高的产品形态，而现在大家已经很喜欢戴耳机了，并且也习惯一直戴着。

耳机还接近「看」和「听」两个感官的位置，是现成的理想 AI 载体。

此前，爱范儿已经体验过带摄像头的耳机——来自一家国内的初创企业光帆科技的 Lightwear AI 全感智能套装。

它的实际体验确实相当合理，把一件物品放在面前，就可以用语音指令让 Lightwear 识别它是什么商品，然后加入电商平台购物车。

但它体型太大，不够优雅，形态已经不像是一个普通耳机。并且很难说服消费者专门为 AI 买一个这样的产品。

因此，苹果的优势，就在于「AirPods」这个金字招牌。

本质上来说，这个摄像头只是一个「添头」，基本上所有会购买 AirPods Ultra 的用户，都只是冲着音质和降噪去的，然后不知不觉间也打开了苹果 AI 生态的大门。

这也是苹果作为一家已经相当成功的智能硬件厂商，在 AI 硬件时代的先发优势：只要他们愿意，苹果正在受欢迎的产品，都能转化成一个 AI 硬件，并且直接面向千万级别的用户市场。

也由于苹果的规模足够庞大，在面对隐私和法规这些敏感问题上，不得不进一步慎重，因为每一个举措都会对整个行业和海量用户造成影响。

AirPods Ultra 撞上欧盟的法规墙导致难产，确实让人遗憾，但这也意味着，全球最有话语权的科技公司，将开始探索产品和规则共存的可能性。

每一次新技术诞生，都会与旧有秩序发生碰撞，千百年来皆是如此，这个过程这个过程看似是限制，实际上也是一次重新建立规则、重塑产品范式的机会。

不管是人机交互，还是规则法规，最终都将朝着更合理、更成熟的方向演化，对于所有人来说，这是好事。

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智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。

AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。

当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。

「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：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？

这是「AI 器物志」的第 11 篇文章。

说起来，你有多久没有尝试把手机接到显示器上了？

在曾经那个硬件形态百花齐放的「前智能机」时代，我们总希望能够从里面榨取出更多的使用场景——

无论是展开变成 QWERTY 键盘，还是滑盖变成一台小电脑：

如今智能手机的形态虽然变得单调，但我们实际上从来都没有忘记「把手机变成点儿别的什么形态」这件事。

安卓电脑

在最新的 Android 17 Beta 3 中，谷歌就上线了那个传闻已久的「桌面模式」，允许用户将 Pixel 手机外接显示器之后，投屏出一个近似 PC 布局的桌面：

此时再接上蓝牙鼠标和键盘，那么这台 Pixel 9 Pro 在功能性上已经非常接近一台小电脑了，顺便还能运行 Android 应用：

实际上，对于谷歌来说，Android 17 桌面模式其实有个更浅显易懂的名字：ChromeOS 模式。

毕竟两者都是类 Unix 架构，在谷歌推动 GKI 通用内核（Generic Kernal Image）的大背景下，说 Android 正在与 ChromeOS 融合也不为过。

只不过 Android 17 Beta 3 的桌面模式还不是完全体，无论是在功能性还是流畅度上都还有许多优化的空间。

Android 17 中完全没有为显示器优化的通知/控制中心

相比快十岁的三星 DeX 来说，Pixel 桌面模式在分辨率调整、布局逻辑、交互设计等等方面还有很多不成熟的地方，现阶段只能算是「勉强能用」。

DeX 已经支持最高 4K 分辨率和类 Windows UI

考虑到谷歌近两年推送新功能的速度，这套桌面模式在 Android 17 生命周期内可能不会成为正式上架。

或许在今年 5 月的 Google I/O 大会、以及后续 Android 18 beta 上，我们才会见到一个完成度接近 DeX 的版本。

谷歌去年展示的桌面模式 demo｜Google

不过 Android 17 Beta 3 虽然不行，但「将手机拓展到其他交互媒介」思路本身却是非常有前景的。

这种「以一变多」的逻辑，在面对如今的专用 AI 硬件时，显得尤为发光发热。

数字中枢

设想这样一个场景——

你拿着一台手机，连接桌子上的显示器，它就显示一个功能完整的类 PC 桌面，所有的交互和操作都可以通过键鼠完成。

转过头来，把手机从显示器上拔下，通过无线串流的方式连接到 AI 眼镜，刚刚显示的 PC 模式就丝滑地切换成了 XR 模式：

Android XR 演示 UI｜Android Authority

虽然目前无论是最新的 Android 17 与 Pixel 10 Pro，还是尚未开售的 Android XR，都暂时无法实现这样的使用场景。

但这种「基于手机串流」的未来，距离我们并不远。

即便对 Vision Pro 这样自带处理器的产品来说，串流依然是不可或缺的使用场景，尤其是作为 Mac 的拓展显示器：

图｜UploadVR

前些天，Valve 正式为 visionOS 带来了官方的 Steam Link app，让 Vision Pro 直连 PC 玩游戏不再需要折腾第三方串流客户端了。

从 TestFlight 版本的体验来看，Vision Pro 版本的 Steam Link 体验在普通的家用网络环境下几乎已经可以做到零延迟串流。

甚至对于穿越机模拟器《Liftoff》之类的超快节奏的游戏也能胜任：

图｜YouTube @Himels Tech

背后的原因很简单：无论软件生态、交互模式，还是基础性能和续航，将新硬件与现有设备串流，永远比单独开发新的 AI 系统、软件和交互要便捷省时许多。

这个串流的来源既然可以是电脑，那为什么不能是手机呢？毕竟连 A18 Pro 都可以运行完整版 macOS 了。

同理，这种「将运算的重担交给手机」的串流模式除了放在 AR、XR 头显上，自然也可以平移到各种形态的 AI 新硬件上——

事实上，现在的绝大多数 AI 硬件就是这么做的。

图｜Heise

近有 PLAUD Note 录音卡，远有 Meta Ray-Ban 智能眼镜，虽然都是独立的产品，但运行逻辑却离不开手机——

AI 硬件自身仅作为采集信息和用户交互的媒介，但运算、AI、归档等等，其实都是在手机和云端完成的。

All in one

另一方面，除了运算逻辑之外，现阶段我们能够看到或者买到的所有 AI 硬件，无论眼镜、耳机、戒指、吊坠，都面临着一个绕不开的问题：

人类电池科技被智子封锁，所有这些小物件的续航都难以突破。

图｜Android Central

这和我们期盼的「AI 硬件能够成为全天候服务我们个人生活」的初衷是相违背的，在某种程度上也促成了如今这个硬件市场不温不火的现状。

纵使硬件或者 AI 功能再强大，「不能像手机一样持久、普适、全能」，就是会非常影响人们的使用意愿。

图｜Museum of failure

然而手机没有这种问题。

一方面来说，我们已经习惯了手机的使用节奏，从早上起床到凌晨上床，顶多充一会电，基本不会出现某些可穿戴 AI 硬件那种「突然暴毙」的情况。

另一方面则更根本一些——

手机在本地算力、软件生态、内容容量方面，都是早已建成的「基建」，AI 硬件将自己化身为手机的延伸，最显著的优点就是可以省下重复发明轮子的麻烦。

摩托罗拉 AI 吊坠，需要搭配 moto 手机使用｜Times of AI

说得更直白一些：要想富，先修路。

手机作为目前最全能、最普世的随身智能设备，就是那条已经修好的「路」。

而 AI 硬件要想得到消费群体的接受，就必须先沿着这条路走出来，然后才有资格谈「如何革手机的命」。

在庆祝公司成立 50 周年前夕，苹果全球营销高级副总裁格雷格·乔斯维亚克（Greg Joswiak）和硬件工程高级副总裁约翰·特努斯（John Ternus）接受一次了《连线》杂志的采访。

格雷格（右）与约翰（左）｜Tom’s Guide

而在谈到「苹果是否希望现在市面上各种 AI 新硬件中有苹果的身影」问题时，格雷格·乔斯维亚克这样回答道：

我们不能忽视一个事实，即你刚才所说的一切都与 iPhone 并不冲突，iPhone 不会消失。在刚刚谈论的（为 AI 设计一种专门硬件）任何事情中，iPhone 都将扮演核心角色。

换言之，苹果认为——即使在 AI 专用硬件的市场出现之后，人们依然会选择 iPhone 作为个人智能设备的中枢。

对于这个问题，格雷格补充道：

这正是其他所有人（厂商）挣扎的地方：它们没有 iPhone，所以它们正在拼命寻找出路。（AI 硬件厂商）谈论的很多东西最后都成了 iPhone 的配件，我们不会透露未来的路线图，但我可以告诉你，iPhone 哪里都不会去。

而在《连线》杂志后续采访蒂姆·库克有关苹果未来 50 年的计划时，在谈及苹果的人才、价值观和文化之后，库克也给出了一个相似的回答：

是的，未来的技术会改变；是的，会有更多的产品和品类，这些都是事实。但让苹果成为苹果的东西，在未来的 50 年、100 年甚至 1000 年里都会是一样的。

这里说的当然不是 iPhone，而是苹果设备作为人们的数据数字中枢这件事情本身。

图｜Chad Madden

无论 OpenAI 或者其他 AI 厂商做出什么「AI 专用产品」，哪怕是在 AI 与硬件形态深度融合的时代，手机依然会是我们日常生活中不可或缺的数据中枢，就像二十年前的 PC 一样。

我们甚至可以说，随着云端模型越来越强大、侧端数据越来越复杂，手机作为能够连接外设、人体、与云端的「桥梁」，重要性只会越来越高。

未来的 AI 硬件不一定长得像手机，但它的灵魂一定离不开手机。

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广汽丰田的新能源可以说是被铂智 3X 一款车盘活了。

过去半年，这款车一共卖出了 4.4 万辆，在整个合资新能源产品中位于榜首，是第二名别克 GL8 新能源的 2 倍，是老对手日产 N7 的近 3 倍。

即使是改款前的 4 月，铂智 3X 依旧卖出了 10027 台，是广丰的绝对销量支柱。

而在改款后，配置进一步提升的新款车型起售价来到了 9.48 万元，分为 430、520 以及 610 三种续航版本，分别对应 50 度、58 度和 67 度的磷酸铁锂电池。

新车车长宽高分别为 4600 / 1875 / 1645 mm，轴距 2765 mm，提供天际白、粹雪白、远山灰、皎月银、浩瀚黑、霞空粉、赛博金七种单色车漆，可选 18/19 英寸轮毂。

新款铂智 3X 的核心升级点主要有两项，一是增强了车辆在复杂路况下的智能驾驶能力，而是完善了多项日常实用配置。

首先，针对入门版配置，新款铂智 3X 引入了前向新一代 4D 毫米波雷达和 800 万像素前视摄像头，配合算力显著提升的全新一代域控制芯片，使得入门级车型同样能够实现融合泊车与遥控泊车等功能。

面对老旧小区或商场地下车库中狭窄且环境复杂的三面受限车位，车辆不仅能够自动完成泊入泊出，还能在倒车过程中通过泊车辅助制动系统实时监测后方盲区，一旦发现行人或移动障碍物靠近，便会迅速触发制动，大幅降低了低速碰撞的风险。

而在中高配车型上，铂智 3X 引入了禾赛科技的全新一代 ATX 激光雷达。

传统的辅助驾驶系统往往高度依赖视觉摄像头，但摄像头在面对暗光环境、极端天气或形状不规则的障碍物时，容易出现误判或漏判。

相比之下，激光雷达通过主动发射激光束并接收反射信号，能够直接测量目标物体的三维空间坐标与距离。这种物理测量机制使得系统能够精确感知前方路况，不再单纯依赖图像识别算法的推测。

搭载在铂智 3X 上的这颗 ATX 激光雷达在探测距离和核心区域的分辨率上均有显著提升，能够更早地发现高速公路上的施工锥筒、夜间的静止障碍物以及其他低矮异形物体，从而为车辆制动或变道预留出更充足的反应时间。

除了硬件本身的性能提升，激光雷达在实际应用中还需要解决环境噪声干扰的问题。

为了保证系统在雨雪、大雾或扬尘等恶劣天气下的稳定运行，禾赛科技在这套感知方案中应用了智能解析引擎技术。

该技术能够在像素级别对环境噪点进行实时识别与滤除，避免车辆因将雨滴或雾气误认为障碍物而发生不必要的紧急制动。

与此同时，针对复杂光照条件或多雷达环境可能产生的信号串扰问题，系统在物理层面采用了光子隔离技术，有效抑制了「鬼影」现象的产生，确保了检测信号的高度置信度。

硬件之外，车辆的辅助驾驶系统还需要强大的算法大脑来进行决策与控制。

铂智 3X 的智能驾驶辅助系统采用了 Momenta 提供的 R6 强化学习大模型。

R6 模型的核心优势在于其基于海量真实驾驶数据的强化学习能力。系统统不再局限于机械地执行预设指令，而是能够在不断的行驶过程中进行自我迭代与优化。

例如，在面对城市道路中常见的车辆近距离加塞、行人突然横穿马路或无保护左转等高频高危场景时，系统能够结合环境动态趋势进行提前预判，并采取更为平顺的主动避险措施。

为了进一步提升驾驶安全性，这套算法模型还与丰田的超十项高级驾驶辅助安全体系进行了深度融合。

系统大幅扩展了自动紧急制动功能的触发场景，涵盖了高速行驶中突遇静止车辆、驶入隧道瞬间的光线剧变等危险情况。

此外，Momenta 还计划在未来通过整车 OTA 技术，推送更为先进的 R7 强化学习世界模型。

这一模型旨在让人工智能初步建立起对物理世界的常识性理解，例如预判停靠在路边的车辆可能突然打开车门，或者前方占道施工的工程车可能导致的路线变更。

新款铂智 3X 的座舱芯片也获得了升级，车辆全系搭载了高通骁龙 8155 芯片。

在此基础上，车辆引入了科大讯飞的人工智能语音大模型，支持四音区语音识别。车内的每一位乘客，无论身处前排还是后排，都能够独立唤醒语音助手并下达指令。

在日常用车的舒适性与实用性配置方面，铂智 3X 进行了不少针对性调整。

新款车型全系标配了六千瓦的大功率对外放电功能，这一输出功率足以同时带动电磁炉、电烤箱等多个大功率家用电器，极大丰富了车辆在非铺装路面和户外场景下的应用可能性。

后备箱新增的十二伏专用电源接口以及后排专属的设备支架接口，为长途出行中的移动设备供电和后排乘客的娱乐体验提供了便利。

在老款车型上需要选装的座椅加热和通风以及哨兵模式，此次都升级为了标准配置。

综合来看，2026 款铂智 3X 的核心优势依然在于「丰田品质+高性价比」的双重加持。

丰田也依然为铂智 3X 提供了车辆自燃，厂家赔付新车；电池超标衰减，免费更换原厂全新电池；智能泊车发生事故，维修及第三方损失全由厂家包揽的「厂家三担责」政策。

在主销版本配置提升但价格却并未同步上涨的情况下，铂智 3X 的销量很有可能再迎来一个新的高峰。

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