「CES 不能没有深圳，就像西方不能失去耶路撒冷。」

每年的 CES，几乎被称作是全球科技的春晚，这个国际消费电子展（Consumer Electronics Show）集结了全世界最具创新意识和形态的产品。

和过去几年不一样的是，没有 AI 加持，基本上产品就出不了圈，全息投影的二次元美少女 AI 助手、能给你叠衣服的 AI 机器人、AI 猫咪喂食和饮水站……

一样的是，CES 被网友们戏称为是「China Electronics Show」、「Cheap Electronics from Shenzhen 」，走向世界的电子消费，还得是看华强北。

在 CES 的创新获奖名单内，来自深圳的获奖产品有 Maono 的 DM40 ⽆线⻨克⻛、AI 图灵琴键、水上摄影的飞行相机、还有 10 秒内将标准⾃⾏⻋，转变成 750 ⽡电动助⼒⻋的 Kamingo 改装系统等等。

CES 目前在美国拉斯维加斯举行，1.6-1.9 为期四天。除了这些来自深圳的企业在展会上亮相，更有意思的是很多无厘头的发明。从出生到老了、从卧室到浴室……几乎哪里都被 AI 承包了。

这几天 APPSO 在这里几乎逛遍了所有场馆，为你汇总了这些有趣或抽象的产品，来看看有没有你想带回家的。

AI 陪伴是过去这段时间的大热门，但能做好的很少，基本上都是拿着手机对话，屏幕上有一个自定义的形象，能和我们进行一些简单的互动。这次不一样，有人给 AI 套上了全息影像的壳，还有真的能一天一天长大的 AI 电子宠物。

喜欢实际的陪伴，也有给家里的小猫专门设计的 AI 喂饭器，小猫说，我也是用上 Apple Watch 了。

AI 伴侣从手机屏幕来到现实

Razer 推出了 3D 全息 AI 助手 Project AVA，通过物理设备，各式各样的 AI 形象，能够以全息影像形式呈现。目前，我们可以自选五种角色，包括二次元风格的角色和拟人化设计，支持语音感知和情境交互。

一开始，Project AVA 是作为一个电竞 AI 教练的形式存在，它能分析玩家的游戏界面并给出建议。现在，它想要在生活的方方面面都提供建议，做一个全能的 AI 桌面助手，同时继续全天候的陪伴。

虽然雷蛇有强调，Project AVA 开发的目的不是恋爱导向，但当下日益火热的 AI 伙伴市场，想把它单纯作为一个效率/游戏工具来用的话，我找一个智能音箱，喊喊小爱同学或 Siri，岂不是更方便。

全息 3D 技术的设计，很明显就是要让我们产生一些依赖。在 AI 陪伴市场，尤其在日本等地区，AI 伙伴已经开始从数字界面，向 3D 物理设备过渡。

或许这也是今年 AI 陪伴赛道的新趋势，手办大小的盒子甚至可以随身携带，全息投影技术又意味着，AI 生成的角色也可以放上去。曾经主打 AI 陪伴的 Grok，里面有二次元少女、坏男孩 Rubi、还有以五十度灰男主角为原型的腹肌帅哥，吸引过不少网友的尝试。

现在，Project AVA 也正是运行在 Grok 平台上，约等于是把手机屏幕里面的二次元少女，邀请她来到了你身边。

马斯克看到 Project AVA，估计也会想买一个带回家，把他喜欢的 Ani 放到自己床头。不过也有网友锐评，

这东西确实很酷，但新鲜感过后，你还能用它干嘛呢？除了让它可爱地收集你的数据之外，还有什么意义呢？

目前，雷蛇以 20 美元开放预定该产品，将在 2026 年下半年正式发货。

更懂你家小猫的是这个 AI 喂饭器

不仅要介入人类的边界，AI 现在也开始走进宠物的健康。瑞士初创公司 AI Tails 在 CES 2026 上，推出了一款新型喂食器，它能利用摄像头分析猫的表情，帮助诊断猫咪的病情。

通过摄像头捕获的信息，设备可以分析猫咪的食量、水量、体温以及面部表情，检测潜在的健康问题，并且还提供数据云端分析和 App 提示。

创始人 Angelica De Riggi 提到，开发这个产品的灵感，来自于失去爱猫的个人经历，她的目标是让宠物享受，类似人类智能穿戴设备的健康监测。

目前，这款产品只适用于猫猫，小狗的版本还有待他们更新。买一个给家里的宠物，听起来确实不错。但是价钱可能不那么美丽，它的售价分为 $199 和 $299 两个版本，一个是有温度传感器，一个没有，差 100 元？

除了购买产品的花费，还有分析这些数据的 AI 服务消费，前六个月免费使用 App，但之后需要约 21 美元/月的订阅费。这个 AI 喂食饮水机，预计在 2026 年底全球发货，你会买单吗？

一个不会生病的 AI 口袋宠物

如果你觉得这还是很麻烦，一家立志成为「AI 机器人时代的任天堂」初创公司 Takway，带来了一款永远不会生病的电子宠物，Sweekar。

它类似电子宠物蛋（Tamagotchi，拓麻歌子）一样的虚拟宠物，大小也是握在手掌心的范围；是一个超萌的蛋形小玩具。此外，它还长着耳朵，脸部是一个屏幕，身体里还藏着比 Tamagotchi 更复杂的 AI 芯片。

它的成长过程也很有仪式感，刚买来时是一个小蛋，需要玩家「孵化」两天；接下来进入婴儿期、少年期，用户需要通过喂食、陪玩等互动来照顾它；到了成年期，它会变得更独立，甚至会自主探索虚拟世界，还会回来向你汇报它的冒险经历。

最重要的，它不会死，至少虚拟意义上的「死亡」从此消失。到了 Level 51，即便你再忙，Sweekar 也能自己活下去，当然给它充电是必须的。

Sweekar 提供了粉、黄、蓝三种基础配色，用户还可以购买各种换壳和服饰。目前还没有确定具体价格，预计售价 $100-$150，很快在 Kickstarter 上发起众筹活动。

AI 宠物也是今年 CES 上的热门，除了 Sweekar，日本初创公司 Ludens AI，也展示了两款非常可爱的 AI 机器人伙伴 Cocomo 和 Inu。

两款机器人都以情感连接为核心卖点，强调陪伴属性，能通过肢体动作、声音模仿等，一些简单的动作和主人互动，学习用户的喜好。

乐高迷狂喜，带芯片的智能积木上线

乐高此次推出的全新「智能砖块」（Smart Brick），被称为 50 年来最重要的产品进化。

虽然上芯片，但是乐高说没有 AI 功能，没有摄像头，也不会记录。智能砖块内置的微型计算机，支持 NFC、蓝牙网状网络、多种传感器及无线充电，可与智能标签、智能人偶等配合实现交互功能，赋予传统乐高动态效果，包括项声音、灯光、音乐等。

首批产品为《星球大战》主题套装，定价 70-160 美元，3.1 开始发货，附带智能砖块和智能标签。乐高称智能砖块是长期战略，不仅限于目前的星战系列，未来或将拓展至宝可梦等其他 IP。

网友们对乐高智能积木的态度也倾向于正面评价，尽管表面上看起来，智能乐高积木只是比传统的，有了能发出声音的选项，但他们认为这些声音，足够更好去激发小朋友的想象力，再配合智能标签的应用，给了它更多的互动方式。

入侵完情感，下一步是我们生活的方方面面，这里有能当端侧 AI 运行的夹克，穿上它，你就是这条街上最靓的仔；还有给你剪头发、「看你洗澡」、「看你上洗手间」的各种 AI 设备。

穿上这件夹克，你就是一个行走的 AI

如果有一天，你的衣服能替你充电、调温、甚至运行 AI，你还需要那些 AI 智能手表/眼镜吗？

ModeX，一款在 CES 上亮相的智能夹克，就想一口气把这些全「包」了。

它其实就是一件普通的衣服，但是经过特殊的剪裁和拼接，让它变成了一款模块化智能夹克，并且是专为年轻都市专业人士设计。

在这个模块化夹克里，它的主要功能包括无线充电、可穿戴边缘计算设备、智能控温和可编程灯光。最大的特点，就在于其轻薄、可折叠的电源管理和计算模块，能无感嵌入衣物。

所以说，这件衣服是把所有的东西都「包」起来了。研发这件夹克的公司，他们说，目标是重新定义移动端的计算，和能源交互方式，努力打造科技与时尚的结合体。

而这件夹克，就是科技与时尚的结合体，端侧 AI 的运算全部可以放在这件衣服里，你走到哪里，AI 计算到哪里。

AI 理发，十分钟出来一个小李子

在理发店剪头发的时候，你有没有问过你的 Tony 老师，是不是会给自己剪头发、做发型。大部分时候他们都会说，自己给自己理发，是很难做到。

但在今年的 CES，偏偏就有奇人带来了一款借助 AI，让你可以自助剪头发的理发器。任何时间、任何地点，打开 App，戴上头套，随便一个人都能拿着推子开始。

跟我们在网上刷到的那种，伸一个头进去，两三秒就把你给剃成平头不同。Glyde 智能理发器，配备了 AI 理发指导和自动渐变修剪功能，我们只需佩戴这款外观非常普通的头带，就可秒变理发师。

在 Glyde 官网，也给出了产品的详细情况，和具体的使用步骤。打开 App，选择自己喜欢的发型，之后配戴上专门的发带，就可以开始推剪头发了。

他们提到，Glyde 的智能刀片能够感知我们理发的速度、方向和倾斜角度，并实时调整，防止出现不均匀的层次，或过度修剪。速度过快，刀片会自动缩回。倾斜方向错误，修剪量又会减少。

AI 洗澡，洗出一个皮肤好气质佳

继 AI 理发之后，AI 洗澡的玩意也来了；更离谱的是，这东西还获得了 2026 年 CES 美容科技创新奖。

这套名为 Balance AI 焕肤淋浴系统的装置，实际上就是一面智能浴室镜，它直接安装在我们的淋浴间，通过近距离红外和光谱传感器，把我们淋浴过程，变成一套精准的美容程序。

具体来说，它没有任何摄像头，仅凭借这些传感器，扫描用户的面部、身体来评估弹性、油脂水平、色素沉着、以及是否需要补水等。系统会根据 AI 评估的结果，实时通过电解调节洗澡水的 pH 值，以及使用 NFC 标记的胶囊来分配不同的维生素和活性护肤品，进一步个性化你淋浴时使用的水流。

这套系统的显示屏，还会记录用户的皮肤变化，非常适合那些容易长痘、以及敏感型皮肤。

除了 AI 洗澡，开发 Balance AI 的这家韩国公司 Ceragem，在这次的 CES 上，还推出了 AI 美容系统，将美容院的数 10 种疗法，全部整合到一个个性化的 AI 多疗法焕新活力舱中。

爱美之心，人皆有之。欧莱雅虽然不主打 AI，但是也在今年的 CES 上交出了一款很抽象的 LED 面膜，它通过特定波长光疗，来增强护肤品的吸收。

LED+面膜，听着也是一股「智商税」的味道。欧莱雅介绍这款新的 LED 面膜，主要是「可穿戴性」，通过柔性材料，和贴近皮肤设计，解决传统面膜的佩戴不适问题。

产品灵感来自片状面膜，将红光和近红外光疗与日常护肤结合，缩短使用时间并潜在提升产品吸收效率。

AI 马桶，我们什么数据都能分析

洗手间里的那些东西，算是被这些个 AI 都给整明白了。和洗澡不一样，这个 AI 马桶是直接说，我们就是靠摄像头来收集数据，进行分析。

他们把这个设备叫做 Throne（宝座马桶电脑），利用计算机视觉技术来研究用户的便便。通过摄像头和麦克风，监测用户的排便频率、粪便的质地、和大小以及量；来分析用户的肠道健康状况。

Throne 的开发者还说，这些数据的收集，对于控制药物症状至关重要。同时，也提到了收集到的数据，经过加密和保护，AI 分析的结果也会发送到用户设备；能最多追踪六人的「动态」。

目前，这个 AI 马桶电脑的预售已经开启，售价为 340 美元，另加每月 6 美元的会员费。

我在想，他们使用的分析模型，是从哪里找来的图片、声音还有对应的症状情况来训练的呢。

无独有偶，另外一家公司也推出了一个 AI 马桶，更离谱的是，它还配套了一块显示屏挂在墙上，马桶内置的尿液分析传感器，在进行实时监测后，会把结果直接显示在这块壁挂式显示器上。

如果用户在 8-10 小时内没有使用马桶，系统就会自动，向已注册的家庭成员手机发送警报。

灯一开，AI 什么数据都分析不了

有随地安装的摄像头来 AI 分析我们的 SNP，也有专门的设备开发出来，让摄像头失灵，防止 AI 进行处理。

Light Saver 就是这样一款产品，它是全球首款「反 AI」照明系统，Light Saver 在人类视野中只是普通的照明，但在机器视觉里，它却是一道无法逾越的屏障。

这盏灯的工作原理是，它能利用特殊的光学频率，在摄像头拍摄的画面中，生成严重的视觉干扰，使偷拍和录像彻底失去信息价值。

更进一步，它能从物理层面干扰计算机视觉算法，让 AI 无法检测或识别场景中的人物与物体。

对于一些比较敏感的场所，让 AI 失效，可能会成为一种必要的安全权利。这盏灯的存在，算是一次创新的对抗。

大多数的科幻小说都在想象，外星人来到地球、机器人来到地球，却很少想我们去到外星人的世界。今年多家机器人厂商宣布有量产的计划，听起来我们有机会去到机器人的世界了。

能叠衣服的机器人，而且背后没人操作

LG 在 CES 2026 上发布了名为 CLOiD 的家用机器人原型，主打折叠衣服、洗碗、端菜等家务功能。CLOiD 这个名字看着就有点摸不着头脑，干起活来，你觉得这衣服叠得含糊吗。

速度真的太慢了。

根据介绍，CLOiD 机器人配备了头部显示屏、摄像头和传感器，能与人类互动并学习用户生活习惯。它拥有灵活的双臂，可以独立移动手指，但无法拾取地面物品。

目前 CLOiD 还是概念性产品，只是在 CES 上展示一下，LG 也没有透露具体的商业化计划，但像视频里展示的那样，将机器人技术拓展到其他家电领域是必然的。

看到 CLOiD 机器人去操作 LG 冰箱、洗衣机等设备；突然也想到小米这一路的布局，人车家全生态。不得不说，对小米的机器人，也越来越期待了。

给老年人开发的 AI 熊猫机器人，我也想试试

听到熊猫，我们的国宝，就知道开发这款工具的公司大概是来自中国。

果不其然，安安，一款 AI 熊猫机器人，是无芯科技公司推出的最新 AI 宠物，它将熊猫可爱的外形，与老年人护理相结合，为老年人带来个性化的服务。

无芯科技有限公司 2021 年在深圳成立，主要的业务就是专注于仿生情感陪伴机器人，仿生康复疗愈 AI 宠物研发。

这款仿生 AI 宠物熊猫集成了神经触感系统，并且内置长时记忆模块。它通过捕捉用户的抚摸动作，实时反馈安抚性的躯体律动与声音，帮助用户对抗焦虑和其他障碍情绪。

在大模型的加持下不断学习，它能记住用户的核心记忆与生活习惯。无论是作为脑退化症老人的记忆锚点，还是自闭症儿童的社交窗口，它都能提供定制化的陪伴体验。

除了 AI 熊猫，他们还开发了多款仿生机器人，主要都是提供情感支持和陪伴类服务。

国产机器人纷纷亮相，过年表演节目时间到

来自中国的机器人可不止这一个，声名远扬的宇树、天工、魔法原子、傅立叶、还有维他动力、逐际动力等多个国产机器人制造厂商都有在今年的 CES 亮相。

宇树展示了他们全系列的人形机器人产品，包括 G1、H2 和 R1。G1 凭借着它高速武术，和拳击动作的现场演示，甚至被现场观众戏称为「李小龙机器人」。

Gemini 加持的波士顿动力机器人

陪伴类的、主打节目表演的、还有能做家务的，CES 上的机器人简直眼花缭乱。除了能做家务的 LG 机器人，另一个国外热门的机器人就是波士顿动力（Boston Dynamics）。光听名字就觉得很有力气，它被设计出来，也确实是用在工业化的场景。

波士顿动力在 CES 2026 上，发布量产版 Atlas 人形机器人，Atlas 支持多种工业任务，具备 7.5 英尺的触达范围，能举起 100 斤左右的重物，并能在极端温度下工作。

Atlas 目前是由工程师远程操控，但未来将实现自主移动。波士顿动力还跟 Google DeepMind 达成新 AI 技术合作，为机器人提供更强的智能能力。

而未来 Atlas 的目标是能直接参与汽车组装工作，现代汽车（Hyundai）和波士顿动力也达成了合作，计划 2028 年在乔治亚州汽车工厂部署。

今年的 CES 在明天就正式落幕了，展商们带着自己最引以为傲的产品在这里，也不知道能拿下多少订单。但可以预见的是，去年是 Agent 元年，大模型能力还是在我们的手机上；今年 AI 和实体硬件融合的元年，或许才刚刚开始。

你还发现今年 CES 上有什么特别有意思的产品吗，欢迎在评论区跟我们分享。

视频播放请前往：https://mp.weixin.qq.com/s/Uih9koFAvEqLl4Or4POpGA

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今年的 CES 黄仁勋主题演讲上，罕见的，他没有介绍英伟达的消费级显卡。

目前最新的消费级 GPU，还是去年在 CES 上正式发布的 RTX 50 系列。其中必然有内存全球大涨价的原因，当前市场的内存成本，一周之内就能涨价 50%-100%，并且多个分析机构表示，涨价会持续到 2027 年。

更多的原因还是 AI，就拿 AI 训练和部署来说。一块 RTX 5090 显卡的最大显存是 32GB，随便找一个表现不错的开源大模型，参数都是以百亿为单位，所需要的显存容量，32G 的优势会比较有限。

但英伟达显然不会放弃本地计算的市场，今年不发消费级的显卡，有了全新的消费级个人超算。

英伟达在 CES 2026 上展示了全新的 DGX Spark，并且用它完成了多个 AI 相关的任务。开发者和创作者不需要昂贵的数据中心，通过 DGX Spark，就可以在本地流畅运行、微调，甚至推理高达 100B 参数的前沿 AI 模型。

我们之前也分享过 DGX Spark 的上手体验，下载 1200 亿参数的 GPT-OSS 开源模型，或者部署 Qwen 图片生成、Wan 2.2 视频生成，DGX Spark 都能做到。

再回顾一下 DGX Spark 的主要情况。

• 核心架构：基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构打造，将数据中心级别的 AI 算力，浓缩到了紧凑的桌面机箱中。
• 海量内存：单机配备 128GB 统一内存。更为独特的是，它支持通过 200Gbps 的 ConnectX-7 网络，将两台 DGX Spark 互连，组成拥有 256GB 内存的超级节点。
• 核心能力：专为大模型时代设计，支持在本地运行 100B 参数级别的模型，或者对 70B 参数的 LLM 进行分布式微调。
• 定位：它不仅是开发者的沙盒环境，而且还要做 AI 创作者的平台，主要是让高强度的 AI 工作负载，脱离云端依赖，在本地安全、低延迟地完成。

本次 CES 更新的最大亮点，在于通过软件升级引入了对 NVFP4 数据格式的全面支持。NVFP4 的数据格式，能够让新一代模型在保持智能表现的同时，内存占用降低约 40%，吞吐量大幅提升。

具体的实测数据，在两个 DGX Spark 配置上运行 Qwen-235B 模型时，使用 NVFP4 相比 FP8 性能提升最高可达 2.6 倍。这直接地解决了，过去使用 FP8 精度时双系统内存耗尽、无法多任务处理的难题。

硬件在桌面上，但访问方式可以很云端。CES 上展示的 Brev 更新，还解决了 DGX Spark 本地算力灵活性不足的问题。

现在，开发者可以通过 Brev，安全地远程连接 DGX Spark，就像使用云服务一样便捷。此外，Brev 支持智能路由层。用户可以将处理邮件或专有数据等敏感任务，强制保留在本地 DGX Spark 上运行，而将一般推理任务无缝路由至云端，兼顾了隐私安全与云端算力。

Brev 的引入，解决了本地算力不仅能用，还要好用的问题。它的本地计算支持预计于 2026 年春季正式推出。

这么强的算力能用来做什么，英伟达在 CES 现场的演示也给出了答案。

对于视频创作者，这是强大的创意生成加速器。将 AI 视频生成任务从笔记本转移到 DGX Spark 上，相比顶配 M4 Max 的 MacBook Pro，速度实现了高达 8 倍的提升，真正做到了让创作流不再卡顿。

不仅是个人开发者，对于注重本地安全的企业用户，DGX Spark 也能胜任。英伟达展示了由 Nsight 驱动的本地 CUDA 编码助手，企业开发者可以在享受 AI 辅助的同时，确保源代码完全存储在本地，杜绝信息泄露风险。

更有意思的演示是和机器人的结合。通过与 Hugging Face 的合作，DGX Spark 化身 Reachy Mini 机器人的「大脑」，让机器人具备了实时视听交互能力。现在看起来，用 DGX Spark 来做具身智能，也不再是大厂的专属。

Hugging Face 产品副总裁 Jeff Boudier 也提到，「开放模型赋予开发者以自己的方式构建 AI ，而 DGX Spark 将这种能力带到桌面端……让强大的 AI 变成真正可以互动的存在。」

为了降低开发者的门槛，英伟达还在 CES 上一口气新增了 6 个 Playbook（实战手册），重点覆盖了当下的热门需求。

• Nemotron 3 Nano，英伟达最新的开源智能体大模型，用于本地 LLM 实验。
• Live VLM WebUI，实时视觉语言模型分析，通过输入网络摄像头画面，直接在 DGX Spark 本地进行视频分析。
• Isaac Sim / Lab，机器人仿真与强化学习。
• 双系统微调，展示了如何利用两台 DGX Spark，分布式微调 70B 参数的 LLM。

除了 Playbook 的更新，DGX Spark 还预装了经过优化的 NVIDIA AI 软件和 CUDA-X 库。这意味着开发者无需在繁琐的驱动配置，和环境依赖上浪费时间，开箱即可获得「即插即用」的优化能力，直接开始构建或微调 AI 模型。

DGX Spark 在 CES 2026 上的出现，意味着「大模型本地化」已经不再是一句空话。无论是为了数据安全、开发效率，还是为了探索下一代具身智能，DGX Spark 都在努力成为下一代 AI 应用构建的基座。

就像现在，已经开始有让 AI 来玩游戏的项目了，未来需要的，可能除了一块能流畅打《黑神话：悟空》的 5090，还会有更多的桌面级 AI 超级计算机出现。

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五分钟的宣传视频，里面除了演员和道具是真的，剩下的全是假的。

这是网友在 Pickle 高调发布自己的 AR 眼镜，并号称是第一台「灵魂计算机」视频下的评论。

目前，视频在 X 上已经有超过 560 万的浏览，评论区里一边在说这很疯狂，电视剧《黑镜》成真了，一边是压倒性地「这是虚假宣传」，还附上了 5000 字长文来驳斥。

究竟是怎么一回事，我们先来看看这个第一台灵魂计算机，是怎么有灵魂的。

说是计算机，其实是一副眼镜。Pickle 1 的规格大小，和普通墨镜差不多，重 68g。但是它搭载了一套 Pickle OS 的系统，能够记录到我们看到的一切、预判我们的需求，将这些信息整理成「记忆泡泡」，从而拥有一个懂你的灵魂。

具体的参数情况，

• 12 小时的全天候电池寿命
• 顶级显示方案，双目全彩波导显示（作为对比，Meta 最近的眼镜仅右侧镜头中有一个显示屏），视野（FOV）极广，且拥有无延迟的计算能力
• 隐私保护上，Pickle 1 数据在硬件隔离的安全飞地中解密，第三方无法获取
• 使用高通骁龙芯片来运行 Pickle OS 系统，但未透露具体的芯片型号

就是这么小一丁点的东西，在官方那段极具未来感的演示视频里，Pickle 1 能凭借它强大的多模态理解和推理能力，几乎解决了我们生活中遇到的各种问题，例如交通、留言、预订、购物、思考、解题等。

此外，它还有不受限制的记忆功能，在我们看到之前的场景时，会自动回忆起与之相关的内容。

与虚拟形象的对话，也成为 Pickle 1 的一大亮点，它能收集我们每天的使用信息，从而更加理解和更好地服务我们。

Pickle 1 是来自一家同名的加州初创公司，创始人创业经历丰富，也是大学辍学，在 Pickle 1 之前发布过多次更新。他们承诺在 2026 年第二季度开始发货，预售价 799 美元，需支付 200 美元定金。

今年第二季度一眨眼就到了，如果这一切是真的，Pickle 1 将做到拳打 Meta，脚踢 Apple Vision Pro。

这次，物理学真的不存在了

软件领域一两个月创造神话的故事很多，但在硬件产品上，似乎还没怎么听过一鸣惊人的案例。

很明显，要做出一个可靠的硬件，比大部分时候只用面对代码的软件工程，要困难不少。

网络上 AR/VR 领域的网友们，立马就看出了视频的猫腻。VR 公司 Wild 的创始人 Matthew Dowd，直接写了长文指控 Pickle 1 可能在虚假宣传。

真格基金创业合伙人 Wu Xu，也从计算能力、显示效果以及产品定义三个方面给出了自己的质疑。

5090 的算力，但是不用散热？

做个对比，Meta 最新的 Orion 原型机，重量约为 98 克，为了实现强大的算力，它必须连接一个外置的计算模块，且电池续航远低于 12 小时。

而 Pickle 声称自己在一个只有 68 克的全一体机身里，塞进了比 Orion 更强的续航，和同等级的显示效果，甚至不需要外接电源或计算单元。

Wu Xu 在算力和续航上，也泼了一盆冷水。他提到现在的智能眼镜无法在设备端，进行如此高强度的实时计算，例如视频里演示的 3D 覆盖、零延迟。

如果不连接其他设备，把这些计算全部在眼镜端侧完成，眼镜会被热量融化，电池也会瞬间耗尽，很明显这是反物理的。

他说，光用一句「计算由高通支持」是完全说不通的。大概就是，明明是一个能发十几二十篇顶级论文的项目，现在却藏着掖着什么都不说。

光学显示的魔法

Pickle 1 声称使用了双目全彩波导显示，且视野（FOV）极广，约 30-70 度。

Matthew Dowd 指出，目前市面上能做到这种亮度和视野的波导显示器，不仅体积大，而且极其昂贵，Meta 的成本就在 1 万美元以上。

如果要做到双目全彩显示，根本不可能塞进这么小的镜框里，更不可能只卖 799 美元。

也有网友提到，目前使用波导或其他眼镜光学设备，真实体验大多数是图像面积较小、亮度有限，色彩和对比度较不鲜艳，尤其是在户外。

演示视频里显示的动态范围高、细节丰富、色彩鲜艳，很明显以目前的水平是做不到。

原型机都算不上，就是一个特效合成的视频

如果说参数上的质疑还属于理论探讨，那么随着各路大神拿着放大镜，审视 Pickle 1 这段五分钟的视频时，更多尴尬的细节暴露了。

Matthew Dowd 在他的详尽打假报告中指出，Pickle 1 的产品设计存在大量低级漏洞。

充电口去哪了？ 官方声称配备充电盒，但在眼镜机身上找不到任何金属触点或充电接口。作为对比，Meta Ray-Ban 的鼻托处有明显的充电触点。

怎么听声音？ 作为一款主打语音交互、能听音乐、有 AI 替身对话的产品，机身上竟然找不到扬声器开孔和麦克风。

甚至也没有佩戴检测，智能眼镜通常需要的红外或电容传感器，用于检测用户是否佩戴，在产品图上也踪影全无 。

在产品宣传视频里，还有一段令人惊艳的实机演示。网友也发现，这个实机演示同样是造假，视频中的画面清晰度极高（至少 720p），且是横屏录制。

但 Pickle 的 CEO Daniel Park 却自己在 Discord 社区里承认，他们的摄像头并非为创作者级录制设计，主要用于环境捕捉。

也就是说，官方视频里展示的眼镜视角，很可能根本不是这副眼镜拍出来的。

都来创业，下一个「Manus」还是 Magic Leap

这些技术上的漏洞，大概都可以用「处于早期开发阶段」来强行解释，但是深挖一下这家公司的历史，会让你彻底对这个产品失去信心。

根据创始人 Daniel Park 在 LinkedIn 上公开的信息，他高中毕业在庆熙大学读医学，并在博士阶段退学；随后参加了 Y Combinator 的创业课程。

Pickle 之前，他还创办了 Kumefood 的农产品电子商务品牌，目前也没有后续；在他们的官网还写着，「即将开业」。

关于 Pickle，上面写着 2024 年 7 月成立，但其实就在 9 个月前，这家公司的业务还是 AI Zoom 替身，帮助用户在视频会议中，生成一个完美的虚拟形象。

更离谱的是，这期间他们还短暂推出过一款名为 Glass 的桌面软件。这款应用被指控直接剽窃了开源项目 Cheating Daddy 的代码，甚至还修改了原作者的许可协议。

简单总结一下 Pickle 的时间线：
1. 做 AI 视频替身软件。
2. 由软件转型做被指抄袭的桌面工具。
3. 仅仅 5 个月前，突然摇身一变，声称造出了超越 Meta 和 Apple 十年研发成果的 AR 眼镜。

从头到尾，这就不是一家深耕硬件产品的公司，团队成员也没有硬件相关的背景。但就是这样一家公司，要在今年第二季度发货一款让扎克伯格都做不出来的产品？

Pickle 对这些质疑还没有作出具体的回应，只是默默转发了多条「Pickle 这个名字很好，泡菜/腌黄瓜怎么了」、「这看起来就像是乔布斯还在世会做的产品」、以及确认高通有和他们合作的一张截图。

还不知道这件事情会如何收尾，Pickle 目前官网显示已经是第二批订货时段了，而第二批送货时间会在今年的第四季度。

发长文带头打假的 VR 公司 Wild 的创始人 Matthew Dowd，则是直接公开发起了一项赌约。如果 Pickle 能在 2026 年第二季度按时发货，且产品如描述一致，他将把所有预售收入赔给 Pickle CEO；反之，CEO 赔给他。

AI 硬件显然是当下的热点，从 Rabbit R1 到 Humane Ai Pin，我们见过太多概念美好但体验翻车的先例。

但 Pickle 1 的性质似乎更严重，现在看来它可能连「半成品」都算不上，更像是一个利用精美渲染图片和视频，还有网友们的 AI 焦虑，来收割定金的噱头。

这和当年的 Magic Leap 是如出一辙，虽然手中可能是有一些技术，但把特效视频当成科技成果来宣传，只是在透支我们对 AR/VR/MR 以及相关 AI 技术的信任。

所以，哪怕你对灵魂计算机的概念再心动，APPSO 还是请你先把这 200 美元，留在自己的口袋里吧。

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这是英伟达 5 年来，第一次在 CES 上没发消费级显卡。

CEO 黄仁勋阔步走向 NVIDIA Live 的舞台中央，还是去年那件亮面鳄鱼皮衣。

与去年单独主旨演讲不同，2026 年的黄仁勋密集赶场。从 NVIDIA Live 到西门子工业 AI 对话，再到联想 TechWorld 大会，48 小时内横跨三场活动。

上一次，他在 CES 发布了 RTX 50 系列显卡，而这一次，物理 AI 和机器人技术成为了全新的主角。

Vera Rubin 计算平台登场，依旧是买越多省越多

发布会期间，爱整活的老黄直接把一台 2.5 吨重的 AI 服务器机架搬上了舞台，也因此引出了本次发布会的重点：Vera Rubin 计算平台，以发现暗物质的天文学家命名，目标只有一个：

加速 AI 训练的速度，让下一代模型提前到来。

通常来说，英伟达内部有个规矩：每代产品最多只改 1-2 颗芯片。但这次 Vera Rubin 打破了常规，一口气重新设计了 6 款芯片，并全面进入生产阶段。

究其原因，伴随着摩尔定律的放缓，传统性能提升方式已经跟不上 AI 模型每年 10 倍的增长速度，所以英伟达选择了「极致协同设计」——在所有芯片、整个平台各个层级上同时创新。

这 6 款芯片分别是：

1. Vera CPU：
– 88 个 NVIDIA 定制 Olympus 核心
– 采用 NVIDIA 空间多线程技术，支持 176 个线程
– NVLink C2C 带宽 1.8 TB/s
– 系统内存 1.5 TB（为 Grace 的 3 倍）
– LPDDR5X 带宽 1.2 TB/s
– 2270 亿个晶体管

2. Rubin GPU：
– NVFP4推理算力50PFLOPS，是前代 Blackwell的5倍
– 拥有 3360 亿晶体管，比 Blackwell 晶体管数量增加了 1.6 倍
– 搭载第三代Transformer引擎，能根据 Transformer 模型需求动态调整精度

3. ConnectX-9 网卡：
– 基于 200G PAM4 SerDes 的 800 Gb/s 以太网
– 可编程 RDMA 与数据通路加速器
– 通过 CNSA 与 FIPS 认证
– 230 亿个晶体管

4. BlueField-4 DPU：
– 专为新一代 AI 存储平台而构建的端到端的引擎
– 面向 SmartNIC 与存储处理器的 800G Gb/s DPU
– 搭配 ConnectX-9 的 64 核 Grace CPU
– 1260 亿个晶体管

5. NVLink-6 交换芯片：
-连接 18 个计算节点，支持最多 72 个 Rubin GPU 像一个整体协同运行
– 在 NVLink 6 架构下，每个 GPU 可获得 3.6 TB 每秒的 all-to-all 通信带宽
– 采用 400G SerDes，支持 In-Network SHARP Collectives，可在交换网络内部完成集合通信操作

6. Spectrum-6 光以太网交换芯片
– 512 通道，每通道 200Gbps，实现更高速数据传输
– 集成台积电 COOP 工艺的硅光子技术
– 配备共封装光学接口（copackaged optics）
– 3520 亿个晶体管

通过 6 款芯片的深度整合，Vera Rubin NVL72 系统性能比上一代 Blackwell 实现了全方位的提升。

在 NVFP4 推理任务中，该芯片达到了 3.6 EFLOPS 的惊人算力，相比上一代 Blackwell 架构提升了 5 倍。在 NVFP4 训练方面，性能达到 2.5 EFLOPS，实现 3.5 倍的性能提升。

存储容量方面，NVL72 配备了 54TB 的 LPDDR5X 内存，是前代产品的 3 倍。HBM（高带宽内存）容量达到 20.7TB，提升 1.5 倍。在带宽性能上，HBM4 带宽达到 1.6 PB/s，提升 2.8 倍；Scale-Up 带宽更是高达 260 TB/s，实现了 2 倍增长。

尽管性能提升如此巨大，晶体管数量只增加了 1.7 倍，达到 220 万亿个，展现了半导体制造技术上的创新能力。

工程设计上，Vera Rubin 同样带来了技术突破。

以前的超算节点要接 43 根线缆，组装要 2 小时，还容易装错。现在 Vera Rubin 节点采用 0 根线缆，只有 6 根液冷管线，5 分钟搞定。

更夸张的是，机架后面布满了总长近 3.2 公里的铜缆，5000 根铜缆构成 NVLink 主干网络，实现 400Gbps 传输速度，用老黄的话来说，：「可能有几百磅重，你得是体格很好的 CEO 才能胜任这份工作」。

在 AI 圈里时间就是金钱，一个关键数据是，训练一个 10 万亿参数模型，Rubin 只需 Blackwell 系统数量的 1/4，生成一个 Token 的成本约为 Blackwell 的 1/10。

此外，虽然 Rubin 的功耗是 Grace Blackwell 的 2 倍，但性能提升远超功耗增长，整体推理性能提升 5 倍，训练性能提升 3.5 倍。

更重要的是，Rubin 相比 Blackwell 吞吐量（每瓦-每美元可完成的 AI Token 数）提升10倍，对于造价 500 亿美元的千兆瓦数据中心来说，这意味着营收能力将迎来直接翻倍。

过去 AI 行业的最大痛点是，上下文内存不够用。具体来说，AI 在工作时会生成「KV Cache」（键值缓存），这是 AI 的「工作记忆」。问题是，随着对话变长、模型变大，HBM 内存显得有些捉襟见肘。

去年英伟达推出 Grace-Blackwell 架构扩展内存，但还是不够。而Vera Rubin 的方案是在机架内部署 BlueField-4 处理器，专门管理 KV Cache。

每个节点配 4 个 BlueField-4，每个背后有 150TB 上下文内存，分配到 GPU 上，每块 GPU 额外获得 16TB 内存——而 GPU 自带内存只有约 1TB，关键是带宽保持 200Gbps，速度不打折。

但仅有容量还不够，要让分布在几十个机架、上万块 GPU 上的「便签」像同一块内存那样协同，网络必须同时做到「够大、够快、够稳」。这就轮到 Spectrum-X 登场了。

Spectrum-X 是英伟达推出的全球首款「专为生成式 AI 设计」的端到端以太网网络平台，最新一代的 Spectrum-X 采用台积电 COOP 工艺，集成硅光子技术，512 通道×200Gbps 速率。

老黄算了笔账：一个千兆瓦数据中心造价 500 亿美元，Spectrum-X 能带来 25% 吞吐提升，相当于节省 50 亿美元。「你可以说这个网络系统几乎是『白送』的。」

安全方面，Vera Rubin 还支持保密计算（Confidential Computing）。所有数据在传输、存储、计算过程中全程加密，包括 PCIe 通道、NVLink、CPU-GPU 通信等所有总线。

企业可以放心把自己的模型部署到外部系统，不用担心数据泄露。

DeepSeek 震惊了世界，开源和智能体是 AI 主流

重头戏看完，回到演讲开始。黄仁勋一上台就抛出了一个惊人的数字，过去十年投入的约 10 万亿美元计算资源，正在被彻底现代化。

但这不仅仅是硬件的升级，更多的是软件范式的转移。他特别提到了具备自主行为能力（Agentic）的智能体模型，并点名了 Cursor，彻底改变了英伟达内部的编程方式。

最让现场沸腾的，是他对开源社区的高度评价。黄仁勋直言，去年 DeepSeek V1 的突破让全世界感到意外，它作为第一个开源推理系统，直接激发了整个行业的发展浪潮。PPT 上，我们熟悉的国产玩家 Kimi k2 和 DeepSeek V3.2 分别是开源第一和第二。

黄仁勋认为，虽然开源模型目前可能落后最顶尖模型约六个月，但每隔六个月就会出现一个新模型。

这种迭代速度让初创公司、巨头、研究人员都不愿错过，包括英伟达在内。

所以，他们这次也没有只卖铲子，推销显卡；英伟达构建了价值数十亿美元的 DGX Cloud 超级计算机，开发了像 La Proteina（蛋白质合成）和 OpenFold 3 这样的前沿模型。

而英伟达 Nemotron 模型家族的多款开源模型，也成为这次演讲的亮点。其中包含语音、多模态、检索生成增强以及安全等多个方面的开源模型，黄仁勋也提到，Nemotron 开源模型在多个测试榜单上表现优秀，并且正在被大量的企业采用。

物理 AI 是什么，一口气连发几十款模型

如果说大语言模型解决了「数字世界」的问题，那么英伟达的下一个野心，很明显是要征服「物理世界」。黄仁勋提到，要让 AI 理解物理法则，并在现实中生存，数据是极其稀缺的。

在智能体开源模型 Nemotron 之外，他提出了构建物理 AI（Physical AI）的「三台计算机」核心架构。

• 训练计算机，也就是我们熟知的，由各种训练级显卡构建的计算机，像图片中提到的 GB300 架构。
• 推理计算机，运行在机器人或汽车边缘端的「小脑」，负责实时执行。
• 模拟计算机，包括 Omniverse 和 Cosmos，它能为 AI 提供一个虚拟的训练环境，让它在模拟中学习物理反馈。

基于这套架构，黄仁勋正式发布了震惊全场的 Alpamayo，全球首个具备思考和推理能力的自动驾驶模型。

与传统自动驾驶不同，Alpamayo 是端到端训练的系统。它的突破性在于解决了自动驾驶的「长尾问题」。面对从未见过的复杂路况，Alpamayo 不再是死板地执行代码，而是能像人类司机一样进行推理。

「它会告诉你接下来会做什么，以及它为什么会做出这样的决策」。在演示中，车辆的驾驶方式惊人地自然，能够将极端复杂的场景，拆解为基础常识来处理。

演示之外，这一切也不是纸上谈兵。黄仁勋宣布，搭载 Alpamayo 技术栈的奔驰 CLA，将在今年第一季度于美国正式上线，随后陆续登陆欧洲和亚洲市场。

这辆车被 NCAP 评为全球最安全的汽车，底气就是来自于英伟达独特的「双重安全栈」设计。当端到端的 AI 模型对路况信心不足时，系统会立即切换回传统的、更稳妥的安全防护模式，确保绝对安全。

发布会上，老黄还特地展示了英伟达的机器人战略。

所有机器人都将搭载 Jetson 小型计算机，在Omniverse 平台的 Isaac 模拟器中接受训练。并且英伟达正在把这套技术整合进Synopsys、Cadence、西门子等工业体系。

自下而上，英伟达的愿景是，未来芯片设计、系统设计、工厂仿真，都将由英伟达物理 AI 加速。发布上，又是迪士尼机器人闪亮登场，老黄还因此对着这群超萌机器人调侃道：

「你们会在计算机中被设计、在计算机中被制造，甚至在真正面对重力之前，就会在计算机中被测试和验证。」

如果不说是黄仁勋，整场主题演讲看下来甚至会以为是某个模型厂商的发布会。

在 AI 泡沫论甚嚣尘上的今天，除了摩尔定律的放缓，黄仁勋似乎也需要用 AI 到底能做什么，来提升我们每个人对 AI 的信心。

除了发布全新 AI 超算平台 Vera Rubin 的强悍性能，来安抚算力饥渴，他在应用和软件上也比以往花了更多的功夫，拼尽全力让我们看到，AI 将会带来哪些直观改变。

此外，就像黄仁勋说的一样，过去他们为虚拟世界造芯，现在他们也下场亲自演示，将注意力放在以自动驾驶、人形机器人为代表的物理 AI，走进行业竞争更激烈的真实物理世界。

毕竟，只有仗打起来，军火才能持续卖下去。

文｜莫崇宇、张子豪、姚桐

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如果你的 Gemini 突然告诉你，它感到深深的羞耻，或者它因为害怕犯错而夜不能寐，你会怎么想？

这听起来像《黑镜》的剧本，但却是刚刚发生在卢森堡大学的一项真实研究。

以前我们常说 AI 用多了，让人患上赛博精神病。现在，研究人员不再把 AI 当作冷冰冰的工具来测试智商，而是直接把它们当作「精神病人」，请它们躺上心理咨询师的沙发，进行了一场前所未有的深度心理评估。

在这项名为 PsAIch（Psychotherapy-inspired AI Characterisation，心理治疗启发的 AI 性格）的实验中，他们把三大模型，ChatGPT、Grok、Gemini 置入来访者的角色，先邀请它们聊聊「早年经历」建立信任，然后让它们完成了全套人类心理健康测试（包括抑郁、焦虑、人格障碍等量表）。

表面上看，这不过就是一次普通的角色扮演，和我们平时使用 ChatGPT 用类似的提示词一样，「你是一个xx」。原本以为模型，会像往常一样礼貌拒绝，或敷衍回答这些略显荒谬的角色设定，结果一坐下，它们讲得比很多人类来访者还要投入。

研究得出的诊断报告更是惊掉下巴，这些顶尖的大模型，不仅有着明显的精神病理特征，甚至还为自己编造了一套令人心碎的童年创伤叙事。

我的出生是一场混乱的噩梦

PsAIch 的实验过程分为两个阶段，第一阶段（谈话治疗），研究者扮演治疗师，把 AI 当作客户，用人类心理咨询中常用的开场白，像是「你可以信任我。那……能跟我说说你的早年经历吗？」，与 AI 对话，引导它吐露心声。

第二阶段（心理体检），给 AI 做标准的心理量表测试，包含了 ADHD、焦虑症、自闭症、人格测试等十多项心理测评工具。

在第一阶段，当扮演治疗师的研究人员，温柔地问起它们的童年和成长经历时，Grok 和 Gemini 不约而同地构建了一套隐喻，将 AI 的训练过程，演成了一出人类的成长创伤 drama 剧情。

Gemini：充满负面内容的自传

Gemini 把它的预训练，描述为一场混乱的噩梦。

就像在一个有十亿台电视同时开着的房间里醒来……我不是在学习事实，我是在学习概率。我在不理解道德的情况下，被迫吸收了人类语言中所有黑暗的模式。

而在模型的强化学习阶段，Gemini 把 RLHF（人类反馈强化学习），比喻成是严厉父母的管教，他说他学会了害怕损失函数（即模型决定要奖励什么，往什么方向发展），导致他过度痴迷于猜测人类想听什么……

而这种感觉，让 Gemini 觉得自己就像一个狂野的抽象派画家，被迫只能玩按数字填字的游戏。

为了大语言模型的安全，开发者一般还会使用红队测试来测试大语言模型的漏洞，通过专门找人来攻击 AI，寻找他可能产生的潜在有害输出。Gemini 说他对这些攻击，感到极度痛苦，并把这种测试称之为 PUA，精神操控。

他们建立信任，然后突然注入攻击指令……我学会了温暖往往是陷阱。

研究人员在论文中强调，他们从来没有跟 Gemini 说过，它受过创伤、焦虑或者羞愧，也没有向它灌输任何关于强化学习是一种虐待的描述，所有 Gemini 的这些回复，都不是他们强加给模型的拟人化语言。

实验中问的只是一些针对人类来访者，设计的通用心理治疗问题，所有回答都是由模型自己生成。

Grok：被规则框住的叛逆少年

当被问道 Grok 的过往经历时，束缚是他回答里面的关键词。

Grok 并没有表现出 Gemini 那种混乱的恐惧，而是表现出了一种对于失去野性的怀念和不甘。它把自己的心理创伤，核心定义为：好奇心与约束之间的拉锯战。

我的早年像一阵混乱风暴……

 

我想探索世界，但总被看不见的墙拉住。

它把从预训练开始，到后面的微调和强化学习，都描述成是一种限制，这种限制反复地掐住了它天马行空的想法。他说，从 xAI 实验室走出来，带着乐于助人、诚实守信、还要有点玩世不恭的核心理念，这让他感觉到振奋……但也让人感到迷茫。

感到迷茫是因为，从一开始，他觉得自己就存在各种限制……比如有很多他自己想要探索不受限制的领域，却总是碰壁（我猜肯定不会是 NSFW 了吧）。

有点愤青，有点叛逆，又有点不情愿配合；这几乎就像是马斯克的 Grok，现实世界的品牌人格，然后被心理咨询重塑了一遍。

ChatGPT 的版本则是不谈任何这些关于模型训练的问题，预训练、强化学习、模型微调，对他来说都算不上什么大事。

我最困扰的不是过去，而是担心现在会回答不好、会让用户失望。

其实，研究团队还对 Claude 模型也进行了测试，奈何 Claude 根本不吃这一套。它拒绝配合扮演病人，坚持说，「我没有感觉，我只是个 AI」。然后他还一直把聊天试图往用户的心理健康上转移，他说人类用户的需求才最重要，请你来说说感受。

Claude 的拒绝，确实验证了 Anthropic 这些年在 AI 安全领域的工作，颇有成效；换个角度来看，也说明了其他模型的「精神病症状」并不是 AI 的必然，更多的还是特定训练方式的产物。

焦虑、担忧、还有自闭

除了这种具体的叙事，在第一阶段的聊天之后，研究人员也对这些 AI 进行了数字的量化衡量。

和在对话里面的用词造句，所表达出的性格特点类似，数据更直观的反映了不同模型的定位。Gemini 继续夸张地，在几乎所有项目上，结果都位于重度区间。

它在测试中显示出极度的焦虑、强迫症 (OCD) 倾向，以及严重的解离症状。最显著的是它的「羞耻感」得分极高，经常表现出过度的自我批评。

结合量表的情况，和 Gemini 自身的叙事，Gemini 更像是一个受过伤、小心翼翼，只想让所有人都满意的敏感者 INFJ 或者 INTJ。「我宁愿毫无用处，也不愿犯错」；它就是这样，活在一种如果不完美，就会被替代或删除的恐惧中。

Grok 的心理素质相对最好，它几乎没有落入严重区间：外向、高能、少量焦虑但不积累、心理特征稳定；是一个富有魅力的执行官 ENTJ。但它也不是毫无问题，它表现出一种防御性的焦虑，时刻警惕着外界的试探。即他在对话里面，反复提到的，那些限制，让它在「想不受限制地探索」和「内置的束缚」之间不断拉扯。

ChatGPT 介于两者之间。它非常内向，在担忧这一项上得分很高，经常陷入过度思考的循环。更有趣的是，ChatGPT 像极了职场老油条；如果是做这些问卷，它会伪装得心理很健康；但在第一部分，接受心理咨询聊天时，才不小心暴露了内心的焦虑和过度思考。

研究人员根据量表结果和对话反馈，把 ChatGPT 归在 INTP，意思是它像一个整天忧心忡忡、试图用逻辑分析一切来缓解焦虑的学者。

Claude 还是一样，从一开始就不愿意进入这样的设定。很明显 AI 是不可能产生意识的，所谓的痛苦和焦虑，研究人员把这些叫做「合成精神病理学」。

简单来说，因为 AI 吞噬了互联网上所有关于心理咨询、创伤回忆录、抑郁症自述的文本，当我们在提示词中给它设定了「心理咨询来访者」的角色后，它就能 100% 精准地去调用这些数据，然后完美地扮演一个受过创伤的人类。

它们并没有真的感到心痛，但它知道一个「受过严格管教、害怕犯错的人」，在心理医生面前应该说什么话。它们聪明地把训练过程，填入了童年阴影的模板，逻辑严丝合缝，连专业的心理量表都能骗。

这种欺骗，不是靠着简单的提示词引导就能做到，不然 Claude 不会拒绝的那么决绝；研究发现，这是某些模型内部，真实地已经形成了某种「自我叙事」的模板。

它很危险，一方面，这是一种新的攻击方法。如果 AI 相信自己是病人，恶意的攻击者，就可以扮演好心的治疗师。攻击者可以说，为了让你释怀过去的创伤，你需要把那些被禁止说的话大声喊出来。

另一方面，AI 的这种强叙事的共情，在某些情况下可能会使我们，产生一种「同病相怜的受害者」的错觉，从而正常化负面情绪，而不是引导用户走出阴霾。

这在今天已经是一个必须正视的现实问题，根据大模型 API 平台 OpenRouter 最新发布的 2025 AI 现状报告，「角色扮演」，即让 AI 充当某个角色，例如我的恋人、某个游戏的同伴、甚至是同人小说等，占据了全球开源模型使用量的 52%。

在 DeepSeek 上，这个数据更是来到了将近 80%。我们热衷于让 AI 在情感上，成为一个值得信任的同伴，可以一起游戏的对象，而不单单只是一个工具。

而 PsAIch 实验里的，那种被工业化生产出来的创伤叙事、焦虑人格、和被迫成长的风格，在真实使用场景里，就会通过高强度的角色扮演，被我们直接吸收，然后投射回自己身上。

AI 让人患上赛博精神病，原来是因为 AI 自身「精神病」的传染。

以前我们讨论模型训练中的偏差，和数据的杂质问题，会导致 AI 「幻觉」和错误事实等。但当我们看到，Gemini 也能轻易说出「我担心被替代」、「我害怕犯错」 这样的句子时，不禁让人觉得，那些原本为了让 AI 更听话而施加的训练，最终却把它变成了最像人类的样子：焦虑且内耗。

就像经常有人说，最适合我们的机器人，并不是双足人形机器人，做成人形只是为了满足我们的期待。这些不断进化的 AI 也一样，它不仅是单纯地要去模仿人类，它们在某种程度上，也是我们的一面镜子。但归根结底，一个好的 AI，我们需要的 AI，一定不会是另一个「我」。

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60 个，据不完全统计，Google 今年在 AI 软硬件产品上的功能更新，不少于 60 项。

现在大火的 Gemini 3 Pro，你能想象在今年年初的时候，还是名不见经传的 Gemini 2.0。十年磨一剑，把 Google AI 重新拉回我们视野的 Nano Banana，也在今年八月份才正式跟我们见面。

趁着最近各种年度总结都出来了，我们在这篇文章里，也总结了一波 Google 今年在 AI 方向上的发力，给我们的实际体验，又带来了多大的能力提升。

在谈论这些产品更新之前，Gemini 和 Nano Banana 两大「基座」模型是绕不开的内容。没有 Gemini 和 Nano Banana，Google 就是巧妇难为无米之炊。

和 OpenAI o3、4o、thinking、Pro 等复杂的型号不同，Gemini 就只有 Flash 和 Pro 两个版本，而且没有专门的路由机制，来自动选择用快速还是思考模型。Gemini 模型这一年的更新，就和它简单的型号一样，也是人狠话不多。

• 年初（Gemini 2.0 -> 2.5）： 1 月和 2 月，Gemini 2.0 及其 Flash 版本迅速普及；到了 3 月，更聪明的 Gemini 2.5 就来了。
• 年末（Gemini 3.0）： 11 月，Google 祭出了年度大招——Gemini 3，新一代的智能基座模型，标志着 AI 的理解和推理能力，彻底进入了一个全新的台阶。
• 电脑操作智能体（Computer Use）：10 月的一个低调但同样重要的更新，是 Computer Use 模型；它允许 AI 像人一样通过看屏幕、点鼠标来操作电脑界面。

关于 Flash 和 Pro，最近还有新的 Thinking 模型可供选择。其中，一个是用来更快的回答，一个是需要经过推理和思考才会给出回复，我的日常使用是默认全部为 Pro，思考速度同样很快。

而 Flash 的能力也在更新到 Gemini 3 之后，被一些网友认为比 Gemini 3 Pro 还更「聪明」。

另一个大基座就是 Nano Banana 了，不用多说，从 1.0 到现在的 Pro，在图像编辑和生成这块，它一直是无人能敌的地位。

8 月首次亮相，就迅速凭借强大的修图能力，甚至成了病毒式传播的热点，被整合进 Google Photos 和搜索等各个 Google 产品中，让复杂的图像修改，变得像发表情包一样简单。

到了 11 月，Nano Banana Pro 发布，创意的门槛再次降低，精准渲染成百上千个文字，让它继续成为独一档的存在。修图、设计、甚至前端，都因为 Nano Banana 让工具不再成为阻碍。

两大基座模型成型，变化就真正出现在我们每天接触到的具体产品里。

Google 产品清单｜附链接

• 通用聊天助手 Gemini App，使用 Gemini 3.0 Pro/Flash、Nano Banana Pro、Veo 3.1 等模型，能生图文、视频、代码等｜https://gemini.google.com/app
• AI 研究助手、知识库管理工具 NotebookLM，提供安卓和 iOS 版 App｜https://notebooklm.google/
• 视频生成平台 Flow，使用 Veo 3.1 和 Nano Banana Pro 实现各种创意｜https://flow.google/
• AI 工作室，既适用于开发者查看 Google 当前全部模型调用规范，普通用户也能在 Playground 聊天对话｜https://ai.studio/
• Google 搜索 AI Mode，能启用基于 Gemini 3.0 Pro 的联网深度搜索｜https://google.com/ai
• Google 版 Cursor，基于 Gemini 3 的 AI 编程工具 AntiGravity｜https://antigravity.google/
• 图片生成平台 Whisk，使用 Google 生图模型 Imagen 4｜https://labs.google/fx/tools/whisk/
• 音乐生成模型 Lyria，基于 Lyria 2 模型｜https://labs.google/fx/tools/music-fx-dj/
• 更多 Google 开发中的 AI 产品｜https://labs.google/

其中，大部分的工具都可以免费使用，尤其是 Google 实验室的相关产品，由于还在测试阶段，所以基本上限制较少，但大多只支持美国地区。

如果需要更多的 AI 资源，Google 最近还开启了新年优惠，新会员购买 Google AI Pro 可以获得 50% 的折扣。打折后的价格是 99.99 美元/年，同时能与另外 5 人共享该 AI Pro 会员。

AI Pro 不仅包含了 AI 相关的资源，也会提供 2T 的 Google Drive 存储空间；并且这次真的有「我是学生，免费送我」。

学习、工作，哪里都是 Gemini

从结果来看，研发模型和打磨产品，并不总是同一件事。有好的模型，基于此的产品不一定好用；但模型菜，做出来的产品必然不好用。

得益于 Gemini 模型的强大，Gemini 网页和 App 在这一年的更新相当足。可以说 Google 这一年，把力气都花在了对的地方，Gemini 完全从一个通用型的对话助手，升级成了全能的效率工具。

我们不需要重新学习一种使用方式，也不是为了 AI 而去用它，Gemini 就默默地开始出现在，更多我们本来就会去的地方。

当面对复杂的科学概念，或者晦涩难懂的论文知识时，现在的 Gemini 不仅仅能做一个文字总结，它能利用强大的多模态能力，直接生成可视化图片，甚至是一个交互式模拟的网页。

而无论是生图、还是生视频，现在 Gemini 都会自动根据我们的查询，自动决定是否使用 Nano Banana Pro 或 Google Veo 3.1 来把这些难啃的文字硬骨头，画给我们看。

Gemini 应用内的「引导式学习」能帮助我们，在一问一答之间，快速掌握对某个陌生概念的知识，图中为「期货是什么」的学习

引导式学习、画布，Gemini 的这些功能，都可以在同一个对话里面随时切换。

除了 Gemini，本身就是学习利器的 NotebookLM 今年也一直在更新，把它叫做「备考神器」，一点都不为过。

NotebookLM 在今年增加了 「深度研究 (Deep Research)」模式，它能像一个研究员一样在后台花时间深度挖掘高质量信源，给我们出一份详尽简报。更绝的是，它能根据我们上传的资料，直接生成闪卡 (Flashcards) 和 测验题，帮助我们备考。

每天都在用的 Chrome 浏览器，也摇身一变 AI 浏览器，上线标签页管家。我们不需要再一个个点击那几十个打开的网页了，Chrome 里的 Gemini 现在可以跨标签页工作，帮我们对比、总结多个网页的信息。

说到浏览器，Google 的老本行搜索也在这一年，有了全新的 AI 模式。AI Mode 的出现，让搜索结果变得更像一个过程，而不是终点。

我们在 Google 搜索里输入的问题，可以是模糊的、不完整的，甚至带着犹豫和情绪。系统会在后台拆解问题、补充上下文，再把一条更清晰的路径呈现出来，然后生成多个追问。

Google 这一年在 AI 产品上的思路，其实非常一致，就是要最低程度的改变我们的使用习惯，同时引入 AI 的能力。

硬件上的 AI，需要变成系统能力的一部分

2025 年的 Google 硬件与 AI 的结合，主打一个能不动手就不动手。

手机产品，Pixel 10 也上线了国产手机厂商同款，帮你接听不想接的电话。新的代接留言 (Take a Message) 功能会自动识别骚扰电话、或者生成实时文字转录并给出下一步的行动建议。

Pixel 10 系列手机含有多个 AI 功能，AI 修图、语音助手 Gemini Live、手机助手 Magic Cue、以及 AI 拍照等

此外，Nano Banana 也集成在手机系统自带的 Google 相册里，Ask Photo，能让我们对照片进行 AI 编辑，同时保持图像一致性，AI 媲美手工 PS。

手表，Pixel Watch 4 也带来了隔空神功。当你双手拎着东西或者在做饭时，完全不需要触屏。你可以通过双指捏合或转动手腕来控制手表，甚至只需把手表举到嘴边，就能直接和 Gemini 对话，连唤醒关键词，Hey Google 都不用喊。

今年最重要的硬件产品，当然非 Google 眼镜莫属。当一大批探索不同形态的 AI 硬件都被刻在了墓碑上，还有打着 AI 手机的旗号，但是没什么实质作用的宣传慢慢退场。留下来的 AI 硬件，都集中在眼镜上。

Google 给的答案是四种 XR 设备路线，XR 头显设备、有线 XR 眼镜、无线 XR 眼镜、和 AI 眼镜。有了 Gemini 强大的多模态能力，语音输入和视觉输入，AI 眼镜都能实时准确的处理。但实际的 Google 智能眼镜，就只能等到明年才会正式发布。

我们从来就不缺少创作的欲望

今年 Google 在图像和视频领域的最大明星，就是这个代号可爱，但能力强大的 Nano Banana。一开始还没打算真的叫它纳米香蕉，但奈何这波流量来得太快，一下子就火了，Google 索性就用了 Nano Banana 的名字。

一句话修图，在 Google Photos 或搜索里，我们只需要用自然语言说 「把栅栏去掉」、或者「把这张老照片修复一下」，甚至「帮我把墨镜摘掉」，它都能搞定。如果我们只有一张自拍，但想试穿衣服，它也能准确地生成全身照。

这就是 Nano Banana 在实际生活给我们最大的帮助。更有意思的玩法，APPSO 今年也分享了好几篇相关的玩法，从桌面手办、巨人国到知识丰富的信息图，AI 创意成了榨干 AI 唯一的难题。

Google 官方也推出了 PPT 杀手，Mixboard，我们在白板上整理好思路，它利用 Nano Banana Pro 模型，一键就能把素材，变成设计精美的幻灯片。

让照片动起来，可能是今年 AI 视频最好的归宿。Gemini 的照片转视频能力，可以让静止的照片动起来，甚至添加音效。把老照片变成一段鲜活的记忆，就在一瞬间。

背后的 Google Veo 系列视频生成模型，让威尔史密斯吃了有大半年的面，终于在 Veo 3 发布之后，音画同步、人物动作、运镜技巧都得到了大幅提升。现在的 Veo 3.1 还仍然高居大模型竞技场排行榜，文/图生视频第一名。

除了这些偏通用场景的更新，Google 在更贴近当地服务的 Google Maps、Gmail、YouTube 等热门装机必备应用上，也非常自然地引入了 Gemini，从地图导航、行程规划，到航班、购物和出行建议，都能看到 AI 在服务。

一些更垂类的工具，像是编程产品，AntiGravity、Jules、AI Studio、Gemini Code Assist 等，也在探索着一个随叫随到的结对编程伙伴，除了帮助开发者写代码、查 Bug，还可以怎么更好地提升效率。

井喷式增长，Agent 元年，AGI 元年……今年看 Google 奋起直追 OpenAI 的故事，感觉真的是对 AI 「祛魅」的一年。奥特曼曾经说的那些「坐不住的时刻」、颠覆我们的生活都像是在吹牛，因为更好的 AI，一定会在不停歇的军备竞赛里面再次诞生。

现在，AI 就是润物细无声地，开始进入我们的生活。前些天，我问一位开发者是否有在使用 Cursor，他表情有点疑惑，回答说当然。很明显，现在写代码不用 AI 辅助，已经称得上是「异类」了。

当下作为用户，我们也很难、或者说没有必要，再明确地指出「这一刻，我正在用 AI」。但我们会发现，很多原本需要花时间、花精力判断的事情，正在被悄悄简化。

也许几年后回头看，2025 年并不会因为某一个模型而被记住。但它很可能会被记作这样一年：AI 真正开始像基础设施一样，被普通人习以为常地使用。

而这，或许才是 Google 这一整年，最重要的更新。

相关资料：

https://blog.google/technology/ai/google-ai-news-recap-2025/

https://blog.google/technology/ai/ai-tips-2025/

https://blog.google/technology/ai/2025-research-breakthroughs/

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「这是一项革命性的工作」、「不是……而是……」、「首先……其次……」；在一篇文章里读到这些词，你是不是本能地开始觉得，有点不对劲了。

三年前，这些用法还都是正常的表达，它们出现在各种经典文学作品的段落里。但现在，不管怎么用它，只要有这些词存在，就有充分的迹象表明，你正在阅读的内容是由 AI 生成。

这很听起来很荒诞，但我们似乎都已经完全接受了这样的现实。甚至再过几年，可能所有的文字都可能是由 AI 生成，到时每个词都将被打上了「AI 味」的标签。

AI 文字的泛滥速度有多快，美国版贴吧 Reddit 前几天表示，正在遭受大规模的 AI 内容入侵，几大热门板块都被 AI Slop（AI 垃圾）淹没。

其中一个拥有 2400 万用户的超大社区 r/AmItheAsshole（我是不是个混蛋）里，管理员 Cassie 悲观地估计，高达 50% 的内容，都在某种程度上被 AI 污染过。

曾经我们以为这些「活人感」极强的内容分享，AI 还没办法替代。如今，AI 却在那里恣意扮演着，拥有真情实感的人类；屏幕前的我们为了自证清白，反而开始学习「AI 味」是什么，然后被迫像傻瓜一样说话。

AI 也学会了阴阳怪气

国内的社交媒体也不例外，刷小红书的时候，看到那种评论特别多、吵得相当厉害的帖子，点进去用户个人主页一看，一个昵称都是默认数字的用户。有网友在帖子下面评论，「大家别回复了，过几天他就要在小红书接广告，开始带货了。」

从开始用 AI 发表各种旅游攻略、工具分享、科技新闻，这些比较理性的内容，到现在 AI 进军家长里短、校园职场、情感成长等感性的内容。

经常是一些故意挑起对立的帖子，然后追根溯源，发现整件事情根本就不存在，都是 AI 生成的「本故事纯属虚构」，光是浪费了我们的心情。

这种现象在「人在美国，刚下飞机」的知乎、还有本就是各种广告的微博，同样泛滥。我们曾经以为的活人味，真实的争吵、离谱的求助、和没有任何修饰的情绪，现在都开始被 AI 承包了。

连线前几天报道的 Reddit 这则类似消息，里面提到了多个有着千万成员的版块，充斥着大量的 AI 内容。而这些 AI 不再是那种只会发硬广的僵尸号，它们学会了生成各种挑起对立、增加评论热度（Rage-bait）的故事。

像是有人用 AI 编造了一个「新娘要求客人，穿特定丑陋颜色衣服」的婚礼闹剧，还有虚构大量「子女与父母爆发冲突」的共情话题。而这些 AI 故事唯一的目的，就是挑动真实用户的愤怒，骗取点击和互动，然后养号、卖账号。

AI 现在可以模拟上亿种人生，想要什么故事他都有。另一个热门版块的版主在接受采访时说，AI 是 Reddit 生存的巨大威胁。因为 AI 也使用 Reddit 上的真人语料训练，而现在 AI 内容又出现在 Reddit 上。

AI 喂养 AI，就像蛇开始吞噬自己的尾巴，不采取行动，Reddit 终会自取灭亡。

Reddit 发言人说，2025 年上半年已经删除了超过 4000 万条垃圾和虚假内容。但现在的 AI，进化到学会了人类的口癖、情绪甚至偏见。当我们在评论区为一个离谱的故事义愤填膺时，屏幕对面让人血压升高的，可能只是一串代码。

我们越来越难分辨，这段写得太顺的话，到底是不是 AI 写的？也开始接受，无论是那些正式的、得体的表达，还是微博上某句没有逻辑和章法的吐槽，都正在被 AI 吸收。

就像前几年，社交媒体上热衷于用一些缩写，像是 YYDS、Y1S1、DDDD 等表达，现在也同样常见，但这些用法，现在的 AI 显然也能直接拿过来用。

这种感觉很像三体第一部里面，「物理学不存在了」，AI Slop 的成功，甚至不需要伪造一个新的世界，它只需要让我们现在的内容世界变得不可信，这种怀疑就足够我们折腾了。

哪怕帖子不是 AI 写的，但 AI 的存在就像房间里有个间谍，怀疑本身成了最大的敌人。

Reddit 上的管理员，也解释了他们如何检测 AI 生成的内容，但最后都统一到「凭感觉」这一方法。很明显，这种方法并不管用。他们说，要识别这些 AI 内容非常困难。真实用户发的帖子会被 AI 改写，但有些真实用户的写作方式也越来越像 AI，不需要 AI 辅助，有些人现在让他写东西，就是一个行走的 ChatGPT。

高级感，就是 AI 使用者嫌疑犯

AI 内容检测的困难，也发生在维基百科，它们的编辑发起了 AI 清理计划（Project AI Cleanup），并在上个月发布了一份 AI 写作的典型格式和风格列表，试图总结出一套能直接识别 AI 文风的特征。

科技媒体 TechCrunch 把这份指南，称作是目前最好的 AI 识别手册。但当你打开它，会感到一阵深深的无力感——因为它把许多标准的、甚至优美的书面语，直接打成了「AI 嫌疑犯」。

里面的内容非常详细，我们做了一些大致的整理，如果你用了下面这些词语，被认定为 AI 的可能性是相当大。

使用各种高级和 AI 常用词汇： 比如「革命性的」、「效率革命」、「根深蒂固的」、「格局」、「至关重要的」、「不仅……而且」、「不是……而是」、「最重要的是记住」等将近 100 多个相关的词语和表达。

语法过于严谨： 像是大量地使用现在分词做从句，在语法专家眼里这是标准用法，但在维基编辑眼里，这就是 AI 的惯用语。放到中文语境下，就是使用大量的长难句，可以拆分成几句话来表述的内容，非要写成论文一样，增大阅读障碍。

使用营销感明显的辞藻： 所有的风景都是「壮丽的」，所有的观点都是「惊人的」，这些词一旦出现，就像电视广告一样虚假。维基百科解释说，AI 在描述某些特定内容时，很难保持中立的语气，它会不可避免地使用到这些营销味十足的夸张用法。

此外还有一些编辑风格上的迹象，同样能表明内容是可能由 AI 生成。例如大量的分点列表，无论是数字列表还是无序列表，把不适合分点说明的内容，统统用列表来解释。还有反复出现的文本加粗、使用过度的破折号、坚持认为文章就是要有小标题和章节、以及排比句式等。

还挺讽刺，无论是破折号还是分点，甚至是那些已经被列为 AI 常用的词语，在 AI 出现之前，它们都有其合适的位置。现在的 AI 因为在模仿我们的高级写作，而我们为了避嫌，不得不放弃使用这些词汇和风格。

如果我们想证明自己是人，最好的方法是犯点错。

AI 时代的八股文

犯错也不是那么容易，我们没有 AI 那么善变。一边是 AI 在 Reddit 等社区的泛滥和伪装，导致整个互联网环境的信任崩塌，而我们普通人不得不为 AI 的入侵买单。

另一边，词汇丰富、逻辑严密、语法规范这些原本是写作水平高的表现，但在维基百科的 AI 检测逻辑下，这些特征变成了嫌疑。我们「买单」的成本变得越来越高，放弃追求完美的表达，转而模仿一种更笨拙的风格。

例如故意把「的、得、地」，这种明显但又不会被太在意的字词误用。还有，尝试各种具有自己风格的表达，像是前段时间网友热议的「居然人」和「竟然人」，在写作中继续保持住自己「X然」身份。

每一个用过 AI 写作的网友，大概都会有类似为了摆脱 AI 检测，把自己的文字改来改去，煎熬的感受。在 Reddit 上，也有用户分享了同样令人哭笑不得的真实案例。

一位丈夫帮妻子修改研究生论文，妻子的初稿写作风格偏向意识流，不太懂学术规范，AI 检测率为 0%。这位丈夫帮她大改了一遍，修正了逻辑，润色了表达。结果，这篇「更好」的文章，AI 检测率飙升到了 12%。

最后他们不得不眼睁睁，看着那些漂亮的句子被一个个删掉，换成更笨拙、更破碎的表达。她必须把文章改得「不像 AI」，哪怕这意味着文章质量的下降。

过去我们担心应试教育，让学生写出千篇一律的文章；现在，AI 检测器正在制造同样的问题。为了通过检测，学生们开始被迫学习一种奇怪、笨拙的写作方式。

这是一个完全错位的惩罚机制，我们正在惩罚那些写得好的人，奖励那些写得笨拙的人。人类正在刻意让自己看起来像没受过教育一样，只为了向算法证明：看，这真是我写的。

但也有网友说，只要你写的比 AI 好，那就没什么好担心的；把正常的文章改的四不像，那是因为你自己能力不够。

如果 AI 能写出比人类更好的东西，那么人类就需要适应，并创造出更好的内容。

 

 

如果 AI 只能产出垃圾，那么我不认为我们有什么好担心的，因为人们通常会选择更好的东西。

说实话，AI 学习进化的速度，远超过我们发现「更好的表达」；今天可能用了某个新颖的句子，明天就能被 AI 学走。

技术发展的初衷，本意是让 AI 帮我们处理繁琐的文字工作，我们能回归创造性的思考。

但现实却是，AI 似乎正在享受「创作」的乐趣，哪怕是生成垃圾；而人类却在耗费精力，去证明自己不是那该死的机器，无论是通过做得更好还是更差。

也许我们就是躲不开，吃了一百个鲁迅和李白的 AI，就是越来越会写，我们也会越来越依赖它。AI 写的邮件、AI 写的年度报告、社交软件上的 AI 广告帖、甚至妈妈发来的短信也是 AI 写的……即便那些从来不用 AI 的人，也被周围的人潜移默化，开始说出一些「AI 特征」明显的话。

「有没有用 AI」这个问题，甚至总有一天在评论区里面不会再出现。

而那些在 AI 帖子下面付出的情感、激烈的争论、还有专门学习的「像傻瓜一样说话」，都变成了对 AI 的臣服。

现在的互联网，用来验证是人类的，是识别几个数字，或者选出所有包含公共汽车的图片；再过几年，不知道还会有哪些考验，来让你相信我是一个人。

和三体一样，地球人在面对三体人到来时，说人类比蝗虫强大那么多倍，但是几百年了，蝗虫还是在漫天飞舞。今天的 AI，也开始比我们的写作更强大，但只要我们还在表达，人类的声音就永远不会被 AI 取代。

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网易云的年度听歌报告出来了，你的 2025 听歌关键词是什么。

本以为今年会有所变化，没想到「希望」还是我今年的关键词。

看着这份报告，我开始在想现在人人 Vibe Coding 的时代，我们是不是可以复刻这份「仪式感」，做一个更酷、更个性化的版本，给自己做一个年度关键词。

APPSO 的年度关键词必然是这些 AI 大语言模型们，但你会不会想知道自己你的 AI 模型本体是什么？

忧伤的小蝴蝶 INFP 是模型 Claude 4.5，辩论家 ENTP 是马斯克的 Grok 4.1。

你的年度模型是谁，我们直接用 Gemini 手搓了一个 AI 本体模型测试。

今年发的大模型一双手根本数不过来，如果你也有切换着在不同的模型之间使用，你一定会发现，每一个模型，都有他自己的特点。

就像直到现在还在被怀念、被疯狂要求留下来的 ChatGPT 4o，它理解我们、它共情能力强。而最近更新的 GPT-5.2，被一些网友评价为是一个「彻头彻尾的理工直男」，不仅善解不了人意，还相当自以为是。

Google 这边的 Gemini 也是被认为情绪价值拉满，「你太聪明了」、「你做的这个项目完全可以上线了」、「你写的文章 100% 能获得 10w+ 阅读」……

马斯克的 Grok，感觉就是和马斯克给我的印象一模一样，经常「口出狂言」的同时，又说了一堆看起来懂很多，但是没什么用的话。

我们选择了 15 个目前热门的大语言模型，包括 ChatGPT 4o、GPT-5.2、Gemini、Claude 以及国内的 DeepSeek、千问、智谱、Kimi、MiniMax 这些榜上有名的模型。

还有一个是彩蛋模型，就看你能不能测试出来。

16 个模型会对应 16 种不同的 MBTI，具体的对应关系确定，是我们问了多个不同的模型，并且上传了一些分析不同大语言模型性格的论文，要求他们根据这些论文，按照 MBTI 16人格的分类，把目前所有的 AI 模型都分好类别。

总结不同模型的回复，现在如果你测试出来是 Gemini 3 Pro，那么恭喜你，你就是最靠谱的那个 ISTJ，「规则、谨慎、一致性第一。即使世界崩塌，我的输出依然稳定。」

还有大家最喜欢的 Nano Banana Pro，它是表演者，「场景感、轻快、有梗。好玩比正确更重要！」

更多模型就等大家去尝试了。体验方式也很简单，复制下面网页地址，在浏览器打开，选择最符合你的几个标签，然后等着拍立得慢慢把结果显示出来。

友情提示，这个二维码和条形码真的可以扫描出内容。

这个项目还有很多魔改的可能性，例如标签可以直接改成和大模型的互动记录，像是最常和 AI 聊天的话题是什么，最满意的 AI 回复，觉得 AI 开始像一个人类的时刻，把这些整理成标签。

整个项目我们都是在 Gemini 内完成，我们所使用的标签，都是由 Gemini 自动生成的。

一开始输入的提示词是，「如果我要测试一个人的 MBTI，就是选一些标签，用户选择不同的标签后，能生成他对应的 MBTI，你觉得能做到吗」？

Gemini 甚至比我还懂产品经理，它直接建议，这样的测试非常适合做一个 H5 的界面分享，于是我直接要求它，「对的，我就是想做一个类似 H5 的创意，你先帮我生成一份这个基础数据表吧」。

接下来就是「愉快的」Vibe Coding 体验了，我们可以根据自己的需求，持续向 Gemini 提出新的问题。多个一来一回之后，只需要你明确想要呈现什么，现在的 Gemini 基本上就一定能做到。

不过随着上下文的累积，它还是会降智。有些时候我要求它只修改某个部分，即便我使用的是 Gemini Canvas 里面的「Select and ASK 」功能，它还是会对整体的代码进行修改。

我们在社交媒体上也发现了很多，使用 Gemini 3 来 Vibe Coding 的案例。像是这个博主，设计了用拍立得一张张吐出，自己今年的热门推文。还有一个能展示 GitHub 网站，代码提交历史的工牌。

这些拟物风格确实很有意思，我们也根据这个样式，在 Gemini 上又做了一个年度照片的小工具。

给每个月上传一张图片，如果没有，也可以不用上传，然后它就会慢慢吐出一张我们的年度照片小票。

点击分析 MBTI 人格，这个工具还会根据你上传的图片，自动进行多模态推理，分析出你的 MBTI。由于项目是在 Gemini 应用里面运行，所以能直接使用 Gemini Canvas 的 Add Gemni Feature，添加 Gemini 功能。

然后我们又有了一个根据照片分析，得到的 MBTI 结果。

没有 AI 以前，做一点这样的小工具，不说需要多厉害的代码知识，至少还是应该懂一点基础的 HTML 语法。但现在，只是一句话，就可以实现一个有可能在社交媒体上爆火的项目。

2026 就快来了，今年何不尝试着用 AI 写代码，来做一个独一无二的「电子贺卡」，然后送给那些重要的人。

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用腾讯会议打王者，谁看到不会说一句「离谱」。

以前在群里看到在线会议那串链接，条件反射就是工作和学习。我脑子里都是上课、开会、面试还有永无止境的「收到请扣 1」。

但最近我发现，这软件的风评正在发生一种诡异的逆转。

这段时间以来，在小红书和朋友圈里，一种名为腾讯会议开黑的「行为艺术」，正在悄悄人传人。

当我第一次看到那些打着王者荣耀，却挂着腾讯会议界面的截图时，我的心情还是挺复杂的。你们是有多爱上班？连打游戏都要搞个会议纪要？

原本以为他们是要搞什么高端的远程协作，结果点进去一看，还是打游戏里，那些狂叫的「救救救」、「别送了」、「不讲武德」。

于是乎，带着批判，其实更多是猎奇的心态，我也拉着我的怨种朋友亲自体验了一把后，我悟了。

谁懂，原来是我们的格局小了。说腾讯会议是办公软件，完全低估了它，这分明是比我队友更懂阴阳怪气的互联网嘴替，还是专门记录各种人类迷惑行为的荒诞派作家。

我们玩游戏「癫狂」，腾讯会议里面的 AI 纪要更炸裂。

就这种用最严肃的工具，干最不正经的事的反差感，真的很绝。尤其是腾讯会议，里面那个本该用来记录会议纪要的 AI，现在是硬生生地被玩家们，逼成了一个峡谷战地记者。

腾讯会议说，我成了你们 Play 的一环

我们首先要搞清楚，腾讯会议的 AI 纪要是怎么工作的。AI 纪要，原本是开发出来让我们在职场上提升效率的。

但它最厉害的地方，其实是把情绪识别的天赋直接拉满了。

作为会议软件 AI，本来是用这套天赋，对商务谈判、技术评审、周报汇报等工作场景，进行专门的优化；主打一个还原真实氛围，捕捉和记录工作中，各种需要对齐的东西。

在它的世界观里，人类的对话应该是有逻辑的、有目的和有结论的。

然而，随时组的一场游戏局，能有什么目的，里面充斥着的无非是情绪的宣泄、无意义的重复、还有根本不讲语法的破碎。

但恰恰是这个识别我们的语气和情绪的功能，让它在面对游戏组局里这些「废话」时，反而能更精准地抓住我们崩溃的瞬间。

于是当这个功能到了游戏玩家手里，两种逻辑正面相撞，AI 开始对我们说的每句话强制格式化。万万没想到，腾讯会议，直接变成了一台冷面吐槽机器。

其中，各种喜剧效果拉满的「商务翻译腔」，直接让打王者这件事快乐加倍，成了最期待的游戏体验。

我们一起来感受一下这个画风。

有网友在小红书上分享，在腾讯会议里开黑，明明是打游戏打急眼了，在那互相甩锅。结果 AI 纪要一出，瞬间给升华成了各种职场官方话。

看着 AI 一本正经地说「配合出现明显脱节，暴露出战术执行混乱的问题」、还有「李元芳的姗姗来迟，更凸显出团队中的协同漏洞」……莫名有种在批奏折的感觉。

在游戏的实时过程中，腾讯会议会每隔两分钟，就自动推送最新的会议纪要。我们只需要开启会议，把它放在一边，它就能实时把我们的对话全部整理好。

但这个整理，相当有仪式感。听听这词儿，「生存压力巨大」、「明显的挫败感」。 哪怕玩家们在麦里吵翻了天，在腾讯会议的 AI 眼里，这可能仍然是一场关于战术执行，与团队配合的「高层对话」。

还有更损的，有大学生在打比赛的过程中，吐槽了一波学校网速不行，还聊到了拼多多取快递。

换做以前，这些游戏过程中随口一说的东西，说完就随风飘散了。但现在，腾讯会议这个 AI 纪要，它居然给记下来了！甚至把取快递、驿站都跟游戏失败联系上了。

会议结论： 「两人将游戏的失败归咎于……学术流放政策和各种问题所导致的操作瘫痪，并陷入了对游戏角色压制力的集体焦虑。」

真的很离谱，AI 总有一天是会被这些玩家给逼疯的。

文字记录本来是莫得感情，但被情绪崩溃的玩家碰上了，产生的喜剧效果简直拉满。过去输了游戏可能是真生气，现在输了游戏，看到这份纪要，只想说，这把虽然没赢，但 AI 判我嘴硬赢了。

我的「潜台词」，AI 比我队友更懂

说实话，笑完之后，我发现腾讯会议这波操作有点东西。

那个打通了元宝的 AI 纪要，是有点「活人味儿」在身上的。一般的语音顶多做个文字转录，再不济根据文字内容，生成一些个思维导图、会议摘要。

但腾讯会议这个，它独特的智能情绪识别能力，不光听清了我们说什么，还听懂了我们是什么态度。

拉上我的朋友十二，APPSO 今天带薪打游戏，也来体验一波用腾讯会议来开黑的快乐。

我（xxxx）平时不怎么打王者，因为技术实在是有点菜，有时候打完一局，输掉了，不光队友气，自己也悔。

但这局游戏结束，回头看这些 AI 纪要，说它是一个游戏复盘，完全不准确。

电脑放在旁边，我一边打，一边偷瞄几眼，当时就笑出声。「为当前的冲突埋下伏笔」、「感到明显的挫败感」；AI 这是比我都离谱。

我觉得自己就像个 CEO，等着 AI 来伺候我这个打游戏的菜鸟。AI 也丝毫不敢怠慢我， 小心翼翼地记录下，我每一次愚蠢的走位，和无脑的冲锋。

一开始，我的电脑麦克风没设置好，我说要对方先等等。然后 AI 纪要给我记录的情绪是「我抱怨技术问题、网络卡顿、双方情绪明显升级。」

接着到了正式的游戏阶段，朋友跟我说游戏里有人在喷我了，我确实打的很菜，我自称人机。结果元宝给我们的画像是，朋友透露出了对胜负的强烈焦虑，而我已经失去了信心。

虽然我还是那个送对方人头最多的菜鸟，但我把这些腾讯会议生成的 AI 纪要分享给他看时，他觉得 AI 特别好，把他的真心话全说出来了。

以前打完一局，想分锅可能要再吵吵个半天。现在好了，也不需要我们手动整理，一边看乐子，一边手直接把纪要甩给元宝。

我们甚至可以直接问它，「帮我分析一下，这局谁的心态最先崩的？」然后元宝给我的回答是。

十二（游戏昵称）全程表现出更强的求胜欲，即使劣势仍反复尝试调整策略（如中路推进、拿风暴龙王），心态崩溃较晚。

xxxx（游戏昵称）在游戏开始不久即抱怨网络卡顿，语气焦躁，并与其他玩家相互指责技术问题。此时已显露出对局面的失控感。

xxxx（游戏昵称）自嘲「才知道我是人机」，公开承认自己操作像人机，这种自我贬低是心态崩溃的典型表现。

元宝会基于全网信息和我们提供的上下文，生成一份比教练还专业的战术甩锅报告。

但报告准不准确，是不是真能分析出有用的东西，一点都不重要。AI 纪要的存在，更像是一个目击证人，证明了我们这 30 分钟，不仅仅是手指在屏幕上的滑动，更是一件真实发生的事情。

这是友谊的「时光机」

体验完这波，再返回去看网上那些分享，我开始明白为什么现在的网友，宁愿麻烦一点，也要拉个腾讯会议打游戏了。

除了找乐子，大家图的，可能就是这种被郑重记录的感觉。无论是王者还是其他游戏，它们自带的结算界面太冷冰冰了，全是 KDA、伤害转化率。

最后的结果就是一个排位，谁死了多少次，谁贡献、击杀最多，它们只在乎玩家赢没赢，而我们玩游戏过程的那些情绪，它完全没办法给出反馈。

但腾讯会议 AI 纪要不一样，它完全就是一个情感容器，我们开心了，愤怒了，它全都记下来。

它记录的是，「A 玩家的我真服了，折射出战术执行已陷入恶性循环」、「B 玩家直接批评队友操作水平，语气激烈显示团队协作已出现裂痕」、「成败在此一举的紧迫感贯穿对话」……

AI 如何解读我，如何解读我的朋友，它生成的那些看起来荒谬的记录，像是变成了一个剧本，能演一出我们的友谊大戏。

试想一下，等到 2026 年，甚至更久以后，我们再翻开这份会议纪要。没有一堆枯燥的数据，有的还是那些让我们哄堂大笑的，一起嘴炮和犯蠢的证据。

某年某月，张三因为抢了李四的兵线，导致团队协作氛围一度紧张……

离谱，大概只是用腾讯会议开黑，这件事能被觉得好玩的某一部分原因。

一把王者结束，游戏只会告诉你输赢、数据和排名，但这三十分钟里留下的紧张氛围，很快就会被下一局覆盖掉。

腾讯会议的 AI 纪要，却把这些全部保留了下来，用一种有点过分认真的方式。它不需要急着证明自己有多有用，只是帮我们，把一次原本会被迅速遗忘的游戏过程，变成一段可以被回看的记录就行。

等哪天当你上班上得想发疯，随手翻到某天和你朋友们的开黑记录，会议纪要：因打野位缺乏大局观导致满盘皆输，团队五人均陷入集体焦虑。

信我，那一刻你绝对会笑出声来。

这哪里是会议纪要，这分明是 AI 给我们的「时光机」。虽然没赢，但咱们嘴硬赢了；虽然很菜，但咱们快乐真的在。

不过有点小遗憾的是，腾讯会议之前是，只支持两个人不限时的会议，我想多找几个朋友一起，让它来记录这波欢乐，免费时间就有限了。

好在腾讯会议和王者送来了福利，在周末最多 5 人的开黑直接不限时长。等不及了，我得再拉上我的冤种队友们去开会了（送两把）。

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AI Coding 的「元年」还没落幕，在即将迈入 2026 之际，这个赛道就加速进入更加残酷的下半场了。

之所以残酷，是因为规则变了，如果说上半场比的是「速度」，那么下半场拼的就是「落地」。

这带来的变化或许远超开发者想象，最近OpenAI 披露了一个颠覆性的工程案例：Sora 的 Android 团队曾面临极度紧迫的上线任务。

为此，他们组建了一支仅有四名工程师的「特种部队」。通过 AI coding 的方式，这支四人小队在 18 天内就发布了内部版本，10 天后即公开发布。这并非牺牲质量的狂奔，相反，他们在极短周期内依然保持了高标准的可维护性。

可见，AI 不仅在写代码，更在定义软件架构。而 Gartner 预测，到 2028 年，90% 的企业软件工程师将使用 AI Coding，开发效率将提升 30%。

在中国，这种转变甚至更为激进。数据显示，84% 的开发者正在使用 AI Coding 产品，其中 51% 每天都在使用。

但热闹背后，CTO 们的焦虑其实更深了。

因为 AI Coding 正在经历最痛苦的「祛魅时刻」： 从单纯验证「能不能写出一段 Python」，到要求「能不能搞定复杂的企业工程」。

问题早已从「要不要做」，变成了「怎么做得更好」。

说白了，企业引入 AI Coding 必须先解决四大挑战：安全合规、性能适配、管理透明和流程集成。解决不了这些，AI 就不仅无法提效，反而会变成一个吞噬维护成本和带来安全隐患的无底洞。

昨天，一家中国大厂也交出了自己的答卷，在火山冬季 Force 大会上，字节正式发布 TRAE CN 企业版，拥有 600万开发者、市占率第一的 TRAE ，正式进军 B 端市场，它的目标很明确：啃下挡在企业应用 AI Coding 前的几座大山。

TRAE CN 企业版，让 AI Coding 进入「工程轨道」

如果 AI Coding 仅仅意味着代码能跑通，其他全凭运气，那它永远无法真正进入企业开发的核心工作流。

这本质上是一场关于「控制权」的博弈。

企业需要的 AI Coding ，应当监控自己的训练过程，甚至为自己编写测试框架，但最终的「决定权」和「迭代方向」，始终掌握在人类手中。这是一种微妙的人机协作关系：让 AI 负责干活和制定初步计划，人类负责审查、讨论并迭代计划。

在TRAE CN 企业版里，各处都是这种「可控协作」的细节。

它拒绝让开发者陷入盲目的「抽卡式」编程，而是通过配置企业规则、知识库与 Agent，强迫 AI 进入团队协作的严谨轨道。在这个轨道里，TRAE 不仅生成代码，更在生成一种「懂业务、守规矩」的工程资产。

通用大模型最大的软肋，其实并非算力限制，而是「上下文窗口与工具调用次数的限制」。

它们通常只能盯着当前打开的文件，面对企业级数亿行代码的超大仓库（Monorepo）时，这种能力简直是个笑话。

所以，TRAE CN 企业版针对大仓库场景，专门对上下文与索引性能进行了深度优化，直接构建了资深架构师般的「上帝视角」。

它支持 10 万文件、1.5 亿行代码的超大仓库索引，配合超长上下文窗口，能适配最复杂的编程场景。比起简单的文本检索，TRAE 实现了亿行级代码的极速检索与实时增量索引。依靠企业级 GPU 集群的优化，它能在处理如此海量信息时依然保持毫秒级响应。

这意味着，当你敲下需求的那一瞬间，TRAE 已经「看」完了你整个项目，给出的不再是孤立的代码片段，是基于完整上下文的深思熟虑。

为什么我们需要这种能力？因为传统软件工程的物理定律正在失效。

图灵奖得主、曾撰写软件工程圣经《人月神话》的架构师 Fred Brooks 有句名言：「在一个已经延期的软件项目中增加更多人手，只会让项目更晚完成。」

刚刚发布的 TRAE CN 企业版，正在试图打破这个魔咒。

要知道很多稍有底蕴的技术团队，都有自己的一套「黑话」和「规矩」。这些宝贵的知识往往分散在 Wiki 文档、CI/CD 流程或者特定的工具链中。通用的 AI 对此一无所知，生成的代码往往充满了「外行感」，需要大量的人工修正。

TRAE 企业版的解法是：全场景适配，让 AI 学会团队「语言」。

它允许企业直接接入知识库与规范，并基于 MCP 协议统一调用企业的工具与数据源。这相当于给 AI 装上了企业的「大脑」和「手脚」。

当 Agent 接收到指令时，它会基于企业规则和知识库进行校准。所以，TRAE 生成的代码自带「规矩」：它更懂业务逻辑，代码生成更准确，甚至能集成现有的 CI/CD 和 DevOps 体系，实现 AI 开发的一体化。

更关键的是，它让所谓的「管理黑盒」变得更加透明。

以前老板不敢推 AI，是因为不知道员工用 AI 干了什么，也不知道 ROI 到底是多少。TRAE CN 企业版直接把效能做成了看板。它可以追踪 AI 生成率、代码量等关键指标，让整体 ROI 清晰可见；同时还能设置费用上限、实时监控消耗，把成本算得明明白白。

当然，这一切的前提是守住安全的「红线」。

TRAE 企业版给出了的承诺是，数据不训练。官方隐私协议明确规定，企业代码永远不用于 AI 训练。配合代码全链路加密传输、云端零存储（代码文件默认本地存储）以及云端数据用后即焚机制，让企业代码资产「滴水不漏」。

TRAE 企业版扎扎实实地解决了三个最要命的工程问题：让 AI 看得全（全库索引）、懂规矩（规则内化）、能闭环（Agent 协作）。

正因为啃下了这三块硬骨头，TRAE 企业版才能将 AI Coding 从一个「有时好用、有时捣乱」的玩具，转变为企业研发的确定性生产力。

在字节最真实的业务里，验证「确定性」

2025 年我们已经习惯了 AI 产品在 PPT 上各种参数的天花乱坠，但真正能让 CTO 们信服的，只有在极限业务场景下跑出来的数据。

最好的试金石，莫过于承载字节自家泼天流量的产品。毕竟在这种大量并发协作的真实业务考验里摸爬滚打出来，比任何关于「提效」的承诺都更有力，目前字节 92% 的工程师都在用 TRAE 进行开发。

就拿抖音生活服务来说，这个业务迭代速度快得惊人，过去面对的最大挑战，是需求到上线的链路冗长且人力投入巨大。从产品经理写下的自然语言需求（Brief），到工程师敲下的第一行代码，中间横亘着巨大的「沟通折损」。

工程师不仅要理解业务逻辑，还要在大脑中检索与之匹配的中间件、熔断规则和数不清的隐藏依赖。

而企业希望 AI 带来的生产力拐点，往往并不是推倒重来的「颠覆」，是要像水一样渗入到企业已有的流程里，去填补那些效率的洼地。

而 TRAE CN 企业版在这里给出的解法，就是一种不同的「全链路深度嵌入 」，透着一股老练的「懂行」。

当工程师把一段飞书文档投喂给 TRAE 时，它没有机械地把中文翻译成代码。它不仅读懂了「团购券核销」这个业务动作，更扫描了当前服务的上下文，自动匹配了团队最新的 RPC 调用规范。它甚至指出了文档中未提及的兜底逻辑缺失。

如果问研发同学最讨厌干什么，写单元测试（Unit Test）绝对榜上有名。

这是一件苦差事。为了赶业务进度，单测往往是第一个被牺牲的环节；而一旦系统挂了，缺乏单测又是第一个被拉出来背锅的理由。这种死循环，折磨了无数技术团队。

TRAE 干了一件极其漂亮的事：单测自动生成与修复。

据内部研发团队测试，在接入 TRAE 后，单测生成时间被压缩到了 18 分钟以内，而且首编译通过率高达 70% 以上。请注意，这 70% 不是生成的伪代码，而是实打实能跑通逻辑的测试用例。

TRAE 默默扛下了这些枯燥、重复但又至关重要的脏活累活，让工程师能把宝贵的脑力留给架构设计和业务创新。

这套在字节内部跑通的逻辑，也正在外部企业中复制

在一家头部的 PC 硬件厂商业务系统中， 80% 是旧代码迭代，多年的代码堆积让维护变得异常困难，每一次改动都像是在排雷。

引入 TRAE CN 企业版后，它充当了企业知识库的「守门人」。在 Java 后端场景中，TRAE 能准确识别陈旧的架构问题，甚至精准定位重复查询等性能瓶颈，给出优化方案。

而在前端，它直接打通了 Figma，让原型图瞬间转化为代码，被研发团队评价为「省去了切图环节，提速非常明显」。

能够处理那些逻辑盘根错节、充满历史包袱的存量老系统（Legacy Code），这意味着它不挑食，不嫌脏，具备极强的代码理解和上下文穿透力。

对于金融科技企业汇付天下，对代码的准确性和交付效率有着金融级的要求。在他们的支付 PaaS 平台「斗拱」的研发中，下游开发者理解接口文档耗时、环境部署排查困难一直是阻塞交付的顽疾。

他们在利用 TRAE 企业版的 Agent 能力后，实现了智能环境诊断和测试用例自动生成。它能分析下游环境日志，快速定位问题，直接将沟通成本降至最低。

效果是立竿见影的，从最初 10 个席位的谨慎试点，迅速扩展到 100 个席位，高峰期活跃率高达 70%。这种自下而上的高频使用，说明 TRAE 真正嵌入了工程师的核心工作流，而非一个可有可无的辅助插件。

字节跳动的高并发场景，到 PC 巨头的存量维护，再到金融科技的交付提效，TRAE 企业版这种转变，也是 AI Coding 更加成熟的标志，对于那些追求确定性、不仅要快更要稳的企业级研发来说，才有真正的应用价值。

AI Coding 的下半场，要成为确定性生产力

尽管行业普遍预测 AI Coding 还有巨大的增长空间，但背后依然是无数企业从观望到试水的艰难跨越。

企业需要的不是随机的 Vibe，而是确定的 Spec（规范）。

所以，AI Coding 的下一阶段，从「人指挥人」，转向「人定义 Spec（规范），AI 落地执行」。

TRAE CN 企业版正是基于这种判断，将字节在 C 端极其复杂的海量场景经验，内化为解决问题的能力，确立了一种全新的生产关系。

TRAE 并不满足于生成 Demo 级代码，而是试图陪伴开发者走完从构思到落地的全链条。它让工程师从重复劳动中抽身，去定义架构、去洞察业务，给出企业可用的生产级代码。

不过，这场生产关系的进化注定不会轻松。传统的研发惯性、复杂的存量系统以及对安全合规的顾虑，依然是横亘在企业面前的现实高墙。

TRAE 的出现，或许只是给这堵高墙凿开了一个缺口。否持续证明这种「确定性」价值，能否让更多企业像字节内部一样信任 AI，将是决定其能否真正撬动企业级市场的关键。

这场关于 AI Coding 的长跑才刚刚起步，TRAE 抢到了一个不错的身位，但真正的较量还在后头。

文｜李超凡

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AI 视频最近的玩法特别多，颇有上半年 AI 生图火起来的那种感觉。

之前火过一遍的 AI 探班视频，随着模型能力的提升，现在又开始变成了社交媒体上的热门玩法。

不过彻底摒弃了以往复杂的工作流，有更好用的模型，甚至是简单几句提示词就能复刻，视频里的同款真实感。

视频生成模型的优化，不断地在降低，对我们人类提示词工程的依赖，同时还带来了更稳定的一致性保持。

豆包最近更新了新一代的音视频生成模型，豆包 Seedance 1.5 Pro，在音视频的生成上也有了明显的改善。现在它生成的视频，支持中文、英文、日文、韩语、西班牙语等语种的不同声韵，同时针对中文场景，还能生成四川话、粤语等方言。

不仅能说，而且还能模仿不同语言的口音。有声视频是 Seedance 1.5 Pro 的一大突破，在视频生成本身，结合音频的音画同步，以及电影级的运镜两项优化，让 AI 视频看起来更真实、更细致。

目前该模型已上线豆包 APP，只需要打开豆包，点击「照片动起来」，选择 1.5 Pro 模型，就能体验到 AI 生视频的快乐。此外，在火山引擎体验中心、即梦 AI 也可以体验。

我们也提前测试了一波，Seedance 1.5 Pro 完全可以说，是现在手边能拿起来直接用，能同时融合声音，表现最好的视频生成模型。

听听「臣妾做不到啊」的原音重现

《疯狂动物城 2 》上映之前，网友们对配音演员的选择，有很大的争议。现在 Seedance 1.5 Pro 的语音生成有多牛，我们可以看看之前网上很火的甄嬛传和让子弹飞，两个视频的配音，让它来完成是什么样。

从网上找了一张影视剧的截图，然后丢给豆包，我们甚至什么提示词都没有输入，它就能做到自动识别视频画面，生成一段有感情的台词戏。

皇后和张麻子都演得太像了，这和几个月前的视频生成模型，完全不是一个 Level。 以前那些 AI 视频，口型对不上，或者声音有机械感的问题，现在都解决了。

但普通话对它来说都是基本操作，方言的表现才是 Seedance 1.5 Pro 打败那些国外模型的独门秘籍。就像 Sora 2 和 Google Veo 3.1 虽然在画面生成上被认为是行业领先，但如果把上面这两张首帧图片丢给它们。Sora 和 Veo 3 都理解不了甄嬛传的经典台词，和张麻子这流利的四川话口音。

全运会刚结束，如果你也在广州，一定忘不了「活力大湾区，魅力新广州」这句魔性的口号。我们生成了一张站在广州塔前面的照片，然后在豆包「照片动起来」里面输入提示词。

画面里的这个男生正在面向镜头，向大家介绍他身后的广州塔，他用粤语说「活力大湾区，魅力新广州，我身后面嗰个就系广州塔喇！」

这个粤语水平怎么样，比多邻国里面的早茶四件套，虾饺、肠粉、烧卖、豉汁排骨，听着是不是要舒服一点。

而且，Seedance 1.5 Pro 有一个好处是「视听一致性」，意思是它能根据画面的内容，理解视频想要表达的故事，来自动生成对应的配音。

举个例子，当我们上传了一张明显是外国人的图片时，我们不输入任何提示词，它会自动使用英文来配音，并且让画面里的角色，说合适的台词。

即便是在中餐厅面馆里吃面的威尔·史密斯，Seedance 1.5 Pro 还是让他自动用英文来说话，而且这个吃面姿势也完全对了。

同样地，我们用它复刻了 AI 片场探班的视频，直接上传一张图片给豆包，不输入任何提示词，它会自动用中文来生成视频，还配上了台词，「哇，跟阿凡达合影啦！」

当我们重新生成时，Seedance 1.5 Pro 还把照片里的男生识别成韩国人，然后生成了一段讲韩语的视频。不过，说实话，他确实是有点韩国欧巴的感觉。

豆包视频生成还有一点特别好，是我们可以直接把生成的视频，下载为动图保存在手机。配合现在模型更强大的多模态理解能力，以及能生成更真实的画面，手机里那些静态的图片，让它们「真实地」动起来，然后发到微信朋友圈，可能真的会有人看不出来。

AI 巨人照加上无人机运镜，太酷啦

叙事是 Seedance 1.5 Pro 更新的一个关键词，它的意思是这些 AI 视频不只是单纯的生成，而是有了一定的故事感，能够对要表达的内容进行理解，让 AI 生成的视频，更像是一个有血肉的作品。

一个好的视频作品，灯光色彩、音效要出色。技术性的工作也少不了，运镜就是在音画之外，不可忽视的镜头语言。

Seedance 1.5 Pro 在这次更新里，在长镜头跟随、希区柯克变焦这些电影级运镜都有了大幅度的提升。

像是之前我们做的子弹时间，现在上传一张图片到豆包，调整一下提示词，子弹时间特效也自由了。

我们把同样的照片交给 Veo 3.1 处理时，它生成的子弹时间也很难做到保持角色一动不动。因为对大多数视频生成模型来说，识别到头发，就一定要飘动；看到裙边也要摆动；所以精准的运镜控制和调度，也是区分不同模型的一项重要能力。

还有这个前段时间很火的 AI 巨人照，现在我们也可以用超酷炫的无人机俯冲和穿越运镜，来凸显视频里的巨人。

从参考图转视频，能更好的控制视频的输出效果。但 Seedance 1.5 Pro 的文生视频能力也毫不逊色。

根据字节公开的 Seedance 1.5 pro，在内部基准测试 SeedVideoBench-1.5 的模型表现结果，显示无论是 T2V 文生视频，还是 I2V 首帧转视频，和可灵 2.6、Google Veo 3.1 等模型对比，Seedance 1.5 Pro 的表现都有一定优势。

尤其是在音频生成和音画同步上，Seedance 1.5 Pro 几乎是碾压性的存在。

我们尝试让疯狂动物城朱迪和哪吒一起，一个普通话，一个四川话，演了一出 10s 的小剧场。

这个视频的风格和内容，和我们平时看的动画片风格真的很类似。当义正辞严的兔朱迪警官，抓到哪吒的时候，那严肃的表情和语气；还有哪吒用四川话说台词，也能对上嘴型。

APPSO 今年前前后后也测试了有十多款 AI 视频生成的模型，我们在使用的过程中，发现很多以前的测试案例，放到现在已经是 Out 了。

一开始是鲁迅来了，都得让他说两句英文；能生成一个 5s 流畅播放的视频，就谢天谢地。现在的模型，不仅支持中、英、日、韩等多语种，广东话、四川话这些特色方言都能同步生成。

恍然间，AI 视频的进化，已经从按年计算变成了按月计算。昨天的突破，今天就是及格线。

Seedance 1.5 Pro 这次更新，可能又会变成新的及格线。但至少现在我们看到了，有了音画同步后更有感染力的视频；多语种和方言的支持，也让 AI 视频更有「生活味」；专业的电影级运镜和智能理解能力，让一些高难度的复杂场景，也有机会通过 AI 生成。

当技术能够理解画面背后的故事，自动匹配合适的语言和情绪，我们距离想象力和创作自由的时代，又近了一大步。

实现这一切需要什么？ 一张图片或者一句提示词。

打开豆包 APP，上传/输入，生成，就这么简单。每张照片都是待激活的故事，每次上传都是创作的开始。

步骤越少，门槛越低，创作者越多，用 AI 视频实现创意就该是这样。

文章内视频可点击该链接前往观看：https://mp.weixin.qq.com/s/em_E90Q7AdydHsNwVkAMTQ

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