苹果终于对「小程序」松手了。

就在刚刚，苹果悄然发布了一个可能会改变应用生态的计划——小程序合作伙伴计划（Mini Apps Partner Program），正式宣布为小程序建立制度化的合规框架。

「小程序」是介于网页与 App 之间的轻应用形态——用 HTML5 和 JavaScript 写成，即开即用，轻得像一张网页，却能完成一次支付、一次服务流程、一次游戏体验。

另昨晚彭博社报道，腾讯与苹果达成协议，苹果将可以从微信小程序和小游戏中抽成 15%。小程序合作伙伴计划得以在中国推行，与该协议的关系巨大。

小程序的商业化曾被挡在 iOS 门外

在中国，小程序在微信、抖音、支付宝里已经演化出数以亿计的日活，早已成为移动互联网的基础设施。但在 iOS 上，它一直活得很「边缘」。

开发者可以用 HTML5 把它嵌进一个 App 里，却无法触达系统能力：不能用苹果的内购体系、不能管理年龄层级、不能透明呈现商品目录，也无法建立稳健商业模式。

能做的，往往只有一件事——靠广告吃饭。

轻游戏只能加激励视频，工具类只能上 banner。想要靠内容或服务收费却几乎没有路径。更别说要搞生态、搞分发、搞平台，几乎是天方夜谭。

苹果过去并不欢迎「App 里的 App」，也不希望任何超级 App 在 iOS 内部复制一个「小程序平台」。这让许多开发者困在尴尬地带：小程序的商业化是刚需，但 iOS 的制度无法容纳。

直到今天。

小程序的形态，在苹果那里第一次被正式写下来

在这次发布中，苹果第一次给出官方表达：Mini App 是「基于 Web 技术，如 HTML5 和 JavaScript 构建的自包含体验」，它不直接出现在 App Store，而是分发在一个更大的宿主 App 内，让用户无需安装即可访问内容、服务或小游戏。

也就是说，小程序在 iOS 上终于不是灰色地带，而是被承认、被规范、被商业化的应用形态。

奇妙的是，它看起来像中国人早已熟悉的小程序，但逻辑完全是「苹果式的」。

它所有规则、能力、开放边界都基于苹果过去几年陆续构建的一套基础 API：包括集成高级商务 API、采用声明年龄范围 API。

「Advanced Commerce API」高级商务 API 是苹果过去一年最重要的商业基础设施，专为「内容目录庞大、复杂、动态」的 App 设计。小程序使用它意味着：支付必须走苹果官方通道，商品、价格、内容目录必须透明，购买记录、退款、消费状态必须可追踪。这给了小程序正式商业化能力，也给了苹果监管底层数据的方式。

此外，宿主应用必须支持「Declared Age Range API」来标注年龄范围。过去小程序全靠宿主 App 的年龄分级，而现在系统允许一个 13+ 的 App 托管一个 18+ 的小游戏，只要它使用 Declared Age Range API 进行自动识别与访问控制。系统会在不暴露隐私的前提下根据用户年龄自动放行或拦截，让开发者能提供真正适龄的内容。

另外，苹果还要求宿主 App 必须同时提供 iOS 与 iPadOS 版本——也就是说，一个想托管小程序的平台型应用，不能只在 iPhone 上存在，而必须在 iPad 上保持完整体验。这既保证了用户在不同设备上的一致性，也让小程序的分发能力不再被设备类型割裂。

这套政策组合，几乎等于把小程序拉进了 App Store 的监管系统里。

焦点来了：苹果把抽成直接降到 15%

当宿主 App 满足了苹果上述所有要求，它就能加入 Mini Apps Partner Program。而苹果给的回报非常直接：

小程序（由其他开发者制作）的数字商品收入，只有 15% 抽成。

考虑到传统 App 内购抽成是 30%，而小程序等轻量应用的收入通常来自长尾的服务或小游戏，抽成直接腰斩，会对开发者产生立竿见影的吸引力。

苹果为什么在这个时刻「放行」？

从苹果的角度看，这一步其实是多重力量共同作用的结果。

监管当然是最现实的一条。欧盟的 DMA 要求平台开放支付、开放分发，苹果需要在不失去生态控制权的前提下提供更灵活的应用形态。小程序让用户可以在不侧载、不跳出 App Store 系统的情况下，获得更轻的服务；开发者可以在一个更低成本的体系里分发功能；而所有的支付、审核和关键 API，仍然牢牢掌握在苹果手中。

这是一种「可控的开放」。

另一股力量来自应用形态本身。全球的超级 App 都在向平台化演变，必然会在它们内部生长出轻应用层。

过去苹果最担心的，是任何一个 App 变成「App Store 内的 App Store」，削弱系统层的主导权。但当生态已经走到这一步，它选择的不是继续阻挡，而是把规则写清楚、把入口设好：你可以托管小程序，但你必须接入我的年龄机制、支付机制、审核机制，你必须告诉我用户买了什么、退了什么，你必须用我能理解、能监管的方式运行。

第三股力量更隐蔽，却可能影响更长远 —— AI。

应用正在被拆解成一个个可调度的 action，而 Mini App 的轻量特征，恰好让它成为系统级 AI 最容易调用的能力单元。当未来的 Siri、未来的系统级智能助手帮用户完成任务时，它们不需要唤醒一个完整 App，有一个小程序式的组件就够了：订一张票、查一个订单、完成一次支付、打开一段小游戏。

小程序不是未来界面的终点，但它很可能是未来「意图层」和「功能层」之间的桥。

对行业有什么影响？

这是一次看似温和、实则深远的变化。Web 技术在移动端沉寂已久，如今又被苹果重新推回舞台：轻量工具、便民服务、小型功能闭环、休闲 H5 游戏，都将迎来新的分发路径。如果说十年前乔布斯说「Web App 才是未来」是一个过早的预言，那么今天，它终于有了重写的可能性。

小游戏行业也会被直接改写。过去 HTML5 游戏在 iOS 上几乎没有商业化空间，如今只要挂靠在宿主应用里，就能用 Web 技术运行，用苹果的支付变现，用 15% 的抽成回收收益，这将让大量国内轻游戏团队在全球市场重新获得机会。

甚至连微信的小程序国际化，也因此出现了新的可能：微信国际版如果选择接入这个计划，就能够在苹果允许的框架下托管小程序，并使用苹果支付来结算。小程序的海外模式，也许会因为这次变化而迎来新的版本。

苹果真正想构建的是新的「生态层级」

所有路径最终都会回到苹果那里。小程序不是另一个微信生态，它是苹果为自己的生态重建的「第二层」：上承 AI，下接 App，轻量、可控、可审查，既吸收来自监管和行业的外部压力，也为未来的交互方式预留了足够的空间。

小程序最终还是进入了 iOS，只是它进入的是一个被苹果重新设计过的世界。

在中国，小程序已经是基础设施；在苹果这里，它也许会成为一个新层级：

原生 App 是厚重的、深能力的层；Mini App 是轻量、快速、可分发的层；而最上层，是苹果正在押注的 AI 调度。

苹果并没有复制微信的小程序生态，而是在 iOS 的技术传统里重新发明了一个轻应用世界。它既像是为监管准备的缓冲区，也像是为 AI 时代铺好的底层胶合层。

而这一切，从一个曾经被迫靠广告维生的小程序，获得正式身份开始。

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带心率监测的耳机，并非苹果首创。

过去十年，Jabra、Sennheiser、Beats 都在这条赛道上尝试，但这些锦上添花的功能都让没能打动 Nick Harris-Fry，作为资深跑者、Tom’s Guide 的健身编辑，他几乎试遍了所有品牌的心率耳机，结论却始终一致：没有一副耳机能与胸带的精度相提并论。

胸带，那条勒在胸口略显不便的装置，至今仍是普通消费者能买到的最可靠的心率监测设备。

直到 AirPods Pro 3 的出现。

Nick Harris-Fry 以 Garmin HRM600 胸带（电信号级精度）作为对照，结果发现 AirPods Pro 3 的心率曲线几乎与胸带重合，尤其在稳态跑与间歇跑这种对精度要求极高的场景下，两条曲线如同镜像般贴合。

更令人惊讶的是，它能在播放音乐的同时，感知你的心跳频率、判断步伐节奏,并实时识别超过 50 种运动类型。

AirPods Pro 3 是如何实现的？

为了找到答案，爱范儿专访了苹果感知与连接副总裁 Ron Huang 与健康感知总监 Steve Waydo，在这场对话中，我们试图理解的不仅是一项新技术的工作原理，更是苹果如何思考「身体」这个终极界面。

耳道，也许比手腕更懂你

从生理结构上看，耳道是一块天然的传感「黄金地带」。它靠近颞浅动脉，血流灌注稳定，又被外耳包裹，几乎没有外界光线干扰。

这些特性，让耳道成为比手腕更理想的生理信号采集点。

美国一篇论文《可穿戴光电容积脉搏波分析原理及其在生理监测中的应用》明确指出：

耳道 PPG（光电容积描记）信号在血管分布、抗运动干扰和环境光抑制方面，优于腕部与指端。

相比之下，手腕是一个充满变数的测量场域。肌肉频繁运动，摆臂幅度剧烈，汗液、毛发乃至肤色都会干扰光信号的传播。

苹果健康感知总监 Steve Waydo 在实验中反复验证了这一点：在力量训练、划船等需要握紧器械的场景下，腕部设备往往难以稳定测心率，而耳机测到的血流信号更加连贯。

在耳道这个暗箱式环境中，AirPods Pro 3 采用了红外光 PPG（IR PPG） 方案————有别于市面上大多数设备使用的绿色 LED 光源。

Steve Waydo 解释说，红外光的能耗更低，也避免了「耳朵冒绿光」的尴尬。

更重要的考量是，红外波长更深，穿透力更强，能够深入血管密集的耳道组织，捕捉到更干净、更稳定的脉冲信号。

AirPods Pro 3 的传感器每秒脉冲约 250–256 次红外光，同时结合 IMU（加速度计与陀螺仪） 数据，用来消除运动伪影——比如跑步时脚步触地带来的节奏性震动，或者转头时产生的加速度变化。

这种光学信号与动态数据融合的算法，是 AirPods Pro 3 能在运动中保持心率精度的关键。它不是单一传感器的胜利，而是多模态数据协同的结果。

苹果感知与连接副总裁 Ron Huang 补充说：

当用户同时佩戴 Apple Watch 和 AirPods Pro 3 时，系统会在最近 5 分钟的信号里滚动比较，并自动选择更可靠的来源。

例如在力量训练中，手部抓握动作较多，腕部设备的数据会受到干扰，系统就会更多优先选择来自耳道的心率信号。

从这个角度看，Apple Watch 和 AirPods Pro 并不是为了相互取代，而是为了在不同场景下互为补充，共同在为同一个身体建立更完整更真实的数字镜像。

十年算法的缩小成果

Waydo 的团队从 Apple Watch 诞生之初就开始积累算法。那套神经网络原本是为手腕设计的，针对的是腕部血管的光学特性、手臂摆动的运动模式、皮肤组织的光散射规律。

但令人意外的是，这十年的积累并未因平台切换而作废——它们成为了 AirPods 心率传感器开发的基

由于耳机的空间极为有限，AirPods Pro 3 使用的是 Apple Watch 心率算法的「小型化版本」。

他们从原型耳机中采集到的大量数据，进一步微调模型，使其在极端条件下也能准确追踪心率。测试包括不同肤色、耳型、温湿度和运动强度，甚至在寒冷气候中仍保持稳定。

「贴合度」是在采访中被反复提到的一个关键词，它不仅关乎声学体验——主动降噪的效果、空间音频的沉浸感，更直接决定了生理数据的准确性。

当耳塞贴合良好时，双耳协同的心率读数非常精准。

Steve Waydo 说。

这也是苹果在 AirPods Pro 3 上重新设计入耳结构、优化硅胶耳塞形状、升级自适应调音算法的隐性原因——那些看似为了声音的改进，同时也在为生理监测铺路。

像大语言模型那样：如何让耳机理解 50 种动作？

准确的心率监测只是起点。

苹果的目标是：让 AirPods Prio 具备与 Apple Watch 相当的运动体验——不仅要知道你的心跳快慢，还要理解你正在做什么运动，消耗了多少卡路里,跑了多远的距离。

这意味着，苹果必须榨干「所能利用的每一个传感器。」

AirPods Pro 3 在感知系统上其实是像个「小生态系统」。在耳机侧，它部署了加速度计、陀螺仪和心率传感器，在 iPhone 侧，则贡献了 GPS 与气压计。这些传感器产生的数据流，需要被实时整合、解析、转化为有意义的运动指标。

Ron Huang 提到，Apple Watch 上已积累了大量动作信号的经验，比如跑步时手臂的摆动、划船机训练的动作模式等。把这套能力迁移到 AirPods 后，需要把原来针对手腕的动作观测「翻译」为对头部运动的观测。

为此,团队借鉴了大语言模型（LLM）的训练思路——通过海量数据学习通用的「动作语法」，而非为每种运动硬编码规则。

他们基于 Apple Heart and Movement Study（心脏与运动研究）中约 5000 万小时的真实运动数据，训练了一个全新的动作基础模型(Motion Foundation Model)。

那是一项苹果几年前面向公众发起的开放研究，参与者自愿捐献来自 Apple Watch 与 iPhone 的运动数据。

它本质上是一个回归模型，能理解你在做哪些活动、是否在对抗阻力、动用大肌群还是小肌群、运动平面与身体姿态等。

为了确保算法能覆盖普拉提、HIIT、椭圆机等不同类型的锻炼，苹果邀请了不同体能与技能水平的参与者进行测试与校准。

在实验室中：在他们采用了被认为是「黄金标准」的方式——佩戴氧气面罩，用代谢面罩（Metabolic Cart）观测真实氧气交换率，以验证卡路里模型的准确性。

在步数与距离的追踪上，团队开发了全新的行人运动神经网络。他们邀请数百人进入生物力学实验室，使用标定跑步机记录距离，在鞋底放置压力传感器标记落脚与离地时刻，并用摄像机捕捉完整步态。

最终，他们得以在 AirPods 上「一次性推出超过 50 种运动类型」的追踪能力，而这在 Apple Watch 时代花了几年才达成。

从声学到身体：技术的终极归宿

作为一种时刻贴近身体的设备，AirPods 天然地处于一个微妙的位置：它既面向外部世界，放大声音、过滤噪音、重构空间，又面向内在自我，感知呼吸、追踪脉搏。

当一个声学器件开始理解心跳的起伏、步伐的韵律、身体的语言，它就不再仅仅是一个输出设备，而是一个双向的感知界面。

从「听世界的声音」到「听身体的声音」，这条路径延续了苹果一贯的产品哲学——技术最终要回归人的感知。

耳机曾经只是音乐的出口，内容的播放器。而现在，它正成为身体的入口，自我认知的传感器。当技术学会倾听身体，它才真正学会了倾听人。

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