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文｜富充

编辑｜苏建勋

2026年，具身智能会有怎样的分化？北京大学计算机学院副教授、“智在无界”创始人卢宗青向我们抛出一个判断：

“软硬分化。”

软，是模型大脑，硬，是机器人本体；分化，是不同的公司各有所长，各司其职。

“智在无界”所在的北京鼎好大厦，是个被智源研究院、零一万物、银河通用等一众明星AI机构坐拥的大楼。在这里，人工智能的非共识，每天都在发生。

卢宗青的观点也和具身行业发展现状大相径庭。如今，获得高估值的具身创业公司，不论是已成为“独角兽”的智元机器人、银河通用，还是融资势头强劲的星动纪元、星海图，都在执着地追求一件事：软硬一体，做全栈。

尽管如此，卢宗青与他于2025年创立的“智在无界”，还是选择“逆势”做一家模型公司，只研发机器人大脑，并不涉足硬件制造。

智能涌现独家获悉，智在无界已于近日完成天使轮，融资金额为数千万元，由拉卡拉旗下考拉基金领投，领航新界、灵心巧手跟投，老股东联想之星和星连资本持续加注。

“具身行业对‘纯软’这件事，有比较大的偏见，国内是这样，国外也是，”卢宗青的态度单刀直入。他举了个例子，软硬都做的美国具身智能创业公司Figure，比只做具身模型的Physical Intelligence估值要高上数倍。

不过，2026开年发生在美国机器人圈的一笔大交易，为“一级市场重新定价具身模型公司”这件事开了个好头：1月14日，机器人模型初创企业Skild AI完成14亿美元C轮融资、估值翻了三倍后达到超 140亿美元，成为2026年机器人行业最早诞生的千亿独角兽。

这笔交易把问题摆到台面上：如果模型公司做出不同本体、任务通用的大脑，具身智能企业是不是没必要把整条技术栈都背在自己身上？

智在无界想证明的正是这一点——做跨品牌、跨形态的具身智能模型。

目前，公司已推出灵巧手操作模型Being-H系列，可以控制双足机器人移动和操作的模型Being-M正在研发中。最新发布的Being-H0.5模型已能够控制30种不同机器人；因为经过推理优化，端侧部署在英伟达Orin-NX等常用机器人小型芯片上，也可以实时跑起来。

目前，公司客户已包括PND、灵心巧手等硬件公司。PND近日与智在无界联合发布的Adam-U Ultra机器人，就是“软硬协作”的典型故事。

接入Being-H后，PND高自由度机器人可以“开箱即用”整理桌面、分拣扫码等通用技能；再配合智在无界的增值服务Being-Dex做少量数据的后训练，数小时就能学会新任务。

实现上述能力的核心，在于超3万小时预训练数据——卢宗青介绍，这已是当前全球规模最大的具身智能模型训练数据集。这背后，是一套独特的 “人类动作视频” 方案。

（《智能涌现》注：此处“最大”特指用于具身智能模型预训练的数据集。）

这套方案可以在人类正常工作生活中，通过头戴摄像头，录制第一视角的手部动作视频，因此数据规模大、成本低，更能完整记录人类复杂操作。相比之下，多数全栈公司依赖的“遥操作采集”模式，则因需人工操控特定机器人，存在成本高、规模小、数据与硬件深度绑定的局限。

△头戴摄像头可以在不干扰操作者正常工作的情况下，录制第一视角的手部动作视频，图片：采访人提供 

2023年底，卢宗青就开始使用该数据思路做模型训练。他记得，当时这一方案并未引起太大反响，业界还是以仿真和真机数据为主。但2025年起，包括特斯拉Optimus在内，更多机器人公司开始采用人类视频数据方案。

卢宗青判断，2026年行业内会有更多公司认清“软硬分化”的价值。原因在于背后一笔经济账：纯自研一个具身模型，算上买卡、招人等成本，年开销高达数千万甚至上亿；相比之下，外采一台机器人“大脑”的一次性成本只需几万元。

在他看来，“软硬一体”因为布局全面而更受一级市场青睐，但现实是技术栈太长——做模型和做硬件本就是两套能力体系，一家公司很难两头都做深。

过去一年里，也因此出现一些“为了全栈而全栈”的公司：套壳VLA、做出看似能干活的Demo，拿到了融资，却无法在真实场景里落地赚钱，或因模型套壳被曝光而遭到技术能力的质疑。这促使更多创业者开始审视全栈路线的难度与性价比。

“我不想把资源分散在不擅长的硬件上。”卢宗青说，技术还没收敛，探索更要保持轻量，这也是他选择死磕“大脑”的原因。

△ 卢宗青，图片：采访人提供

以下为《智能涌现》与卢宗青的访谈，内容经作者整理：

具身模型与本体，分工将会更明确

智能涌现：国内头部具身企业还是以“软硬一体”为主，智在无界只做模型，会在融资时遇到困难吗？你怎么看这个情况？

卢宗青：智在无界正式开始运营是在2025年5月，当时纯模型的路线想要融资还是不容易的。其实美国市场的情况也类似，软硬都做的Figure会比只做具身模型的Physical Intelligence估值要高。

（作者注：2025年9月，Figure估值约为390亿美元；2025年11月，Physical Intelligence估值约为56亿美元。）

我认为原因是，具身是一个全新的行业，最初大家也不知道未来的产业链的形式会是怎样的，所以早期投资人更愿意把钱投给什么都做的企业。

但估值只是暂时的，它从本质上不代表公司的业务会做好。我想要做的是OpenAI那样的企业，一开始更偏向科研，能第一个做出“ChatGPT”，然后开展商业。

智能涌现：怎么才算“公司业务做好”？或者说，一个好的具身大脑模型，核心解决什么问题？

卢宗青： 我认为是通过预训练模型，为机器人赋予一种基础的“运动与操作基因”。

人虽然不像马、鹿等动物，一生下来就有很强的运动水平，但人类的基因赋予了我们较好的运动能力，通过后天的训练可以激发出来。机器人也是一样，预训练模型相当于赋予了机器人“开箱即用”的初步运动能力。

智在无界也会基于具体任务，到不同的机器人本体上做后训练，如果预训练的大脑模型能力强，那后训练加部署的环节里，大概30分钟就能让机器人学会一个新任务。

智能涌现：但估值高会带来更多资金的储备，所以可以做更多技术上的探索，这在技术没收敛的阶段能否加大“做好模型业务”的概率？

卢宗青：但估值高了也会有恶性循环，企业可能会去尝试各种技术和商业化的路线。投了各种各样的钱，但没做出成果。至少，估值和业务成败不是绝对的关系。

智能涌现：所以现在能感受到一级市场的变化吗？你认为原因是什么？

卢宗青：现在可以看到具身模型公司的估值越来越贵了。

原因是，从业务层面来看，现在很多机器人本体公司会来找我们合作。大家算过“自研模型能不能赚钱”这笔账之后，逐渐意识到，具身智能本体公司做不做模型本质上是个商业行为。我认为行业会越来越走向软硬分化的形态。

智能涌现：从算账的角度来看，训一个好的具身模型，一年要花几千万至一亿元？

卢宗青：对。一个模型大概需要10个人，年薪就要2000万元。算力也很贵，如果是100台机器，每台机器8张卡，用A800的卡，每个月需要大概300万元；如果H200的卡，每个月的成本就要900万元了（包括存储）。

这还没有算数据和其他的成本。现在最便宜的第一视角视频数据，大概是几十元一小时；动捕数据大概在几百元一小时。

智能涌现：智在无界现在的付费模式是什么，为什么说比企业自研要便宜？一个硬件厂商，会不会担心软硬分化以后，自己因为没有软的能力，而被模型公司“坐地起价”？

卢宗青：现在收费是一台机器人，部署要花一笔一次性的License费用，在几万-十万元，对于出货量不多的公司来说还是小于自研成本的，此外我们还有根据数据量收费的后训练服务Being-Dex。

当本体企业出货量达到一定程度的时候，可以有类似Saas年包的付费方式。到时候，模型公司也会有多家，大家有竞争，本体厂商就不怕某一家“坐地起价”。

智能涌现：如果技术收敛了，不再用花那么多的成本搞研发了，本体公司会不会自己就把模型的业务做了，这样会对纯模型公司的生意造成威胁吗？

卢宗青：如果真到了技术收敛、一个通用模型能做很多事情的阶段，机器人会进入家庭。那时我反而认为模型公司的市场会更大，甚至可以做 To C。

届时可能会出现像微软那样的大软件公司；也可能像华为那样同时具备软硬产品。到了那个阶段，我们也可能通过 OEM去做真正的机器人产品。

△Being-H模型控制的PND机器人正在给快递扫码，图片：采访人提供

2027年，100万小时数据量涌现模型能力质变

智能涌现：你此前一直从事的是计算机领域的研究，怎么开始和具身智能交叉的？

卢宗青：2023年，我通过多模态大语言模型去玩开放世界游戏《荒野大镖客2》，但发现模型的任务理解和动作完成能都十分有限。我当时意识到，模型交互能力弱，根本瓶颈在于缺乏对视觉和空间的理解，要提升这一点，与真实世界的交互数据必不可少。

这成为我最初投入具身智能模型研究的契机。

智能涌现：你说智在无界正式创立后不久，就利用2025年暑假去好几家工厂调研具身智能落地情况。发现了行业怎样的问题或者现状吗？

卢宗青：印证了之前的判断，就是现阶段的具身智能远远没到可以落地真干活的水平，核心卡点在泛化性。

比如，束线整理、精密组装这类动作非标且复杂的工序上，具身智能“独立自主完成工作”的能力仍然有限。行业对外讲的“工业场景落地”，大部分还停留在演示或短周期的POC（概念验证）里。

智能涌现：原因是什么？

卢宗青：原因一部分在硬件，缺稳定好用的高自由度灵巧手；灵巧手也缺触觉，这意味着接触点等等重要的力反馈信息是缺失的。

另一部分原因在模型，过去业内更多用二指夹爪，行业还没研发出真正能干活的灵巧手模型。

智能涌现：你早于业界共识提出采用人的视频做预训练数据。智在无界发布的第一个模型时，业内反馈如何？

卢宗青：2025年七八月份，我们做出了第一个灵巧手模型 Being-H0，业内反馈还不错。英伟达总部也专门派人过来，了解这个模型在算力方面的细节。

当时大家普遍觉得这是个新思路，那时候业内主要还是在用以机器人为主体采集的数据。我们是第一个采用大规模人类视频数据做模型预训练的，Being-H0用了大约100万条第一人称视角下、人手��作的视频。

智能涌现：你从2023年底开始用人类视频数据的技术路线训练具身模型，行业去年也是紧锣密鼓地迭代各种技术方案，但为什么至今还是没做出一个泛化性好、真能干活的具身模型？

卢宗青：我们在具身模型的训练上花了大约两年时间。过去的问题中，最本质的有两点，一是在于数据不够多；二是模型训练还缺乏很好的范式。

智能涌现：具身智能要具备泛化能力，多大量级的数据才够？

卢宗青：我们目前积累的数据在四五万小时左右，包含第一人称视频和一部分机器人真机数据。

我认为，数据规模可能需要达到100万小时量级，才更有可能让机器人能够快速学会复杂的新任务，具备真正的泛化能力，从而在产线上实际用起来。这个量级大概在2027年可以达到。

另外，数据来源不能只局限于单一或少数场景。我们收集数据时，会注重多样性，不同场景、不同任务的数据都在持续积累。

智能涌现：之前做了一两年，才积累了四五万小时的视频，如何在2027年就把量堆到100万小时？

卢宗青：过去视频量级一直只有四五万小时，原因是当时技术路线还没转到“人的视频”，所以很少有人系统地做这件事。

我们早期的数据一部分来自互联网，比如用GoPro拍的第一视角；也有我们自己采集的，包括第一人称视频，以及用动捕设备捕捉的动作数据。

现在行业对视频训练数据的需求起来了，最近也出现了不少专门生产视频数据的创业公司。我们这边还有合作工厂提供数据，比如工人头戴摄像头工作时拍摄的手部数据。

智能涌现：你说，从方法论来看，训练的大框架其实都差不多，真正的差异在细节和工程上，智在无界是怎么做的？

卢宗青：智在无界在“预训练-后训练”双层框架中，先在预训练阶段通过大量人类视频让模型模仿人类，理解视觉、文本，输出人类动作。

在后训练阶段，将预训练中基于二维画面学到的信息，与物理空间对齐，转成可以在物理世界中驱动机器人的控制信号，适配不同本体。

在这些环节中，我们做了一些细节的工程工作。比如，数据处理上，我们建立了一套自动化的数据处理工作流，整个过程基本无需人工干预。系统会自动爬取网络上的视频，调用模型标注视频动作的文字描述，再将视频中有用的片段截取出来。另外，我们还通过给视频中的关节进行标注，让不同来源、不同角度、不同清晰度的视频里的二维动作画面，都能统一进同一个3D空间里，最终整理成可直接用于训练的“视频-文字描述-动作”数据对。

后训练阶段，我们会更积极地探索多模态的融合，比如加入触觉带来的力反馈，补充模型学习需要的重要信息。

智能涌现：除了灵巧手大模型，听说智在无界即将发布一个适用于双足人形全身的大模型，这个可以先大概介绍一下吗？

卢宗青：这是我们做的多模态移动操作模型，Being-M 系列。它的数据会复杂一些，同一个动作，既包括第一和第三人称视频，也包括动捕数据，它们是对齐的。

我们在预训练阶段，先用模型把第三人称视频中人的姿态提取出来，再给这个动作配上文本标注。目前我们用大约1500万个“文本 + 动作”配对训练它，再配合人的第一视角视频，相当于把视觉模态也加进来。

举例来说，像“走路绕过面前障碍物”这种动作，我们既有全身动作和文字描述，也有人眼睛看到的第一视角视觉数据。把这些加在一起，就可以生成对应的动作序列；再用我们的动作跟随模型 Being-W，控制机器人去跟随刚才模型生成的动作序列。

△Being-H模型控制的机器人正在将不同形状的零件进行分拣归纳，图片：采访人提供 

套壳做Demo挺常见，但解决不了实际问题 

智能涌现：所以我们现在距离理想中能独立工作、能泛化的具身模型还有多远？

卢宗青：我要是能判断还有多远就好了（笑）。但我们在2026年1月推出的Being-H0.5灵巧手模型，会比半年前推出的Being-H0在泛化性以及跨本体性能上有非常高的提升。

智能涌现：那你认为模型能力产生质变，是会突然涌现还是循序渐进的过程？

卢宗青：不会是循序渐进的。可能会基于方法上的变化，或者是模型层面的变化。但从科研角度来看的话，不会是一成不变坚持做（现在的方法）就能做出来的。

智能涌现：新发布的Being-H0.5模型，表现如何？

卢宗青：Being-H0.5的预训练除了包含大量视频数据，也采用了来自30种不同构型本体的真机数据，实现了跨本体的大规模数据融合。

模型训练完成后，可以同时部署5个不同本体。其中让我觉得惊艳的瞬间是，用宇树 G1 采集的快递扫码分拣任务数据训出来的模型，首次上机就能直接让PND的Adam-U成功执行同一个任务。

而且Being-H 0.5具备很高的端侧部署速度，在常见的小型算力板Orin-NX上，能达到模型动作生成与机器人运动实时进行。

智能涌现：泛化性这件事如何评定？具身模型现在有比较公认的Benchmark吗？

卢宗青：其实我们说的就是任务的成功率。现在业内有一些Benchmark，比如LIBERO、RoboCasa，不过具身的Benchmark还在迭代。

智能涌现：叫Being-H 0.5会和PI 0.5有关吗？

卢宗青：无关，只是我们认为现在模型能力还在0.5的阶段。

市面上确实有一些号称自研模型的公司，其实是套壳PI 0.5的具身模型，只是在后训练时加了一些数据而已。但我们不是。我们除了VL基座模型，剩下都是自己训的。

智能涌现：现实很骨感，看Demo却让很多人误以为机器人已经可以做很多事了，听说Demo的拍摄也有很多“技巧”？

卢宗青：Demo的坑还是挺多的。比如没有特殊说明自主操作的情况下，有些Demo里的任务可能是遥操控制的。

智能涌现：所以其实落地在工厂里真干活还是不容易的？

卢宗青：对，如果眼下就能落地干活，其实就不会建那么多数采工厂，收集那么大量的数据做训练了。

智能涌现：最后讨论一下当下的热点方向“世界模型”吧。很多人认为这个技术会在2026年解决具身泛化性的问题，你似乎有不同看法？

卢宗青：我对“世界模型”这个说法一直比较谨慎，现在世界模型的定义很混乱。

如果它只是用来在训练过程中提供一些合成数据、生成训练数据，这当然可以，最多就是做一个“数据生成器”。

但如果最后讲的故事，是把它部署到机器人上直接控制操作，那就会变得极其复杂、极其消耗算力。因为它需要把机器人每一步Action都考虑进去，生成一条轨迹，还要预测大量可能发生的情况。

用它来控制机器人还是非常有难度的。

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苹果 App Store 搜索结果将出现更多广告，3 月底前覆盖全球

苹果确认将自今年 3 月 3 日起在 App Store 搜索结果中引入更多广告展示位置，进一步扩大搜索广告的覆盖范围。

根据 Apple Ads 帮助文档中的内容，该调整将率先在英国和日本上线，并计划在 3 月底前扩展至所有 Apple Ads 市场。

苹果表示，新增展示位将出现在搜索结果的更多位置，包括原有顶部推广位以及更靠下的结果区域。现有搜索结果广告活动无需进行任何修改，即可自动获得新位置的投放资格；广告主也无法选择或单独为某个特定展示位置出价。

新增展示位的广告样式保持不变，依旧基于默认或自定义产品页，并可选配深度链接。计费模式继续沿用按点击（CPT）或按安装（CPI）的既有方式。

苹果在文档中指出，搜索依然是用户在 App Store 中发现应用的主要方式，约 65% 的下载行为发生在搜索之后。此次扩展广告位旨在为广告主提供更多触达机会。

事实上，早在去年年底，苹果就曾宣布将会扩大 App Store 搜索广告的投放范围，不再局限于搜索结果顶部的单一推广位，而是会在搜索结果中新增更多展示机会。

据悉，App Store 搜索广告计划在苹果公司服务部门不断增长的广告业务中占据了很大比例。分析师估计，参与该计划的广告商每年支出达数十亿美元。

小米新 SU7 预售 15 天小定近 10 万

据财联社报道，新一代小米 SU7 自今年 1 月 7 日开启小定以来已过去 15 天，新车预售热度持续走高，累计订单量已接近 10 万单。

多名销售人员表示，尽管新一代小米 SU7 的 22.99 万元起预售价较在售款上调 1.4 万元，但到店咨询与下订情况依旧火爆。

在北京核心商圈的门店，新车订单量已突破 400 单；在区位相对偏远的门店，订单规模也达到「小几百」。上海与武汉的门店同样反馈订单量均已超过百单。

财联社按照小米汽车目前全国 477 家门店粗略估算，新一代小米 SU7 在开启小定后累计订单已逼近 10 万。与此同时，在售款 SU7 已进入清库阶段，终端执行「现车售卖」模式，不再接受个性化配置定制。

销售人员称，小米汽车生产端已完成产能优先级调整，工厂将更多产能分配给小米 YU7，以保障这款热门 SUV 的交付，同时为新一代 SU7 的后续量产预留空间。

新一代小米 SU7 预计将在 4 月上市。小米今年提前三个月启动营销预热，雷军在 1 月已完成三场直播。他表示，此次节奏更为从容，有足够时间进行市场沟通。

针对行业长期存在的「小字营销」争议，小米汽车宣布将全面整改宣传物料，采用更透明的参数标注方式。例如，新一代 SU7 的碳化硅高压平台将直接标注 752V、897V 等具体电压值，而非笼统称为 800V 平台。

在技术层面，雷军表示未来五年小米将投入至少 2000 亿元用于研发，重点布局核心基础技术与 AI 赋能。新一代 SU7 是这一战略的重要落地产品，全系标配激光雷达、700 TOPS 智驾算力，CLTC 续航最高可达 902km。

去年，小米汽车累计交付 41.18 万辆，超额完成年度目标。今年小米将目标提升至 55 万辆。

财联社援引知情人士消息称，小米汽车计划在今年推出两款新车，包括已开启预定的新一代 SU7 以及尚未官宣的小米 YU7 ULTRA。至于外界关注的增程车型，目前暂无官方信息。

自 2024 年 4 月 3 日开启交付以来，小米 SU7 累计销量已接近 40 万辆。

苹果高层重组：费德里吉掌舵苹果 AI，Ternus 接班库克呼声升高

据《The Information》和 AppleInsider 报道，苹果已完成两项关键高层调整：

AI 部门正式由克雷格 · 费德里吉（Craig Federighi）接管，而硬件工程高级副总裁 John Ternus 的权力进一步扩大，被多家媒体视为苹果下一任 CEO 的最强候选人。

去年年底，费德里吉接手苹果最烧钱的基础模型与 AI 团队，原负责人、前 Google 高管 John Giannandrea 已退居顾问并将在今年春季退休。

多名知情人士透露，费德里吉以强执行力与严格成本控制著称，甚至会亲自审阅团队的香蕉零食预算。他上任后，苹果内部 AI 路线迅速转向：

公司决定与 Google 合作，引入 Gemini 模型，以弥补自研基础模型在端侧表现不足的问题。这一决定被视为苹果对短期内自研模型难以支撑「Siri 2.0」的现实承认。

与此同时，Ternus 的地位在去年年底显著提升。根据 AppleInsider 报道，苹果 CEO 蒂姆 · 库克已将公司设计团队交由 Ternus 负责，使其统筹软件、硬件与设计三大核心体系。

这一调整收回了此前「设计团队直接向库克汇报」的安排，意味着库克正在让 Ternus 全面熟悉公司业务，为未来接班铺路。

Ternus 现年 50 岁，是苹果最年轻的高管，外界普遍认为其稳健风格与供应链经验，使其成为库克退休后的最可能继任者。

两项变动共同勾勒出苹果在 AI 时代的组织重构逻辑：费德里吉负责确保 Siri 升级如期推进，以支撑苹果正在研发的可穿戴设备与桌面机器人等新硬件；Ternus 则在设计与硬件体系中进一步巩固权力，逐步成为公司未来战略的核心人物。

在竞争对手大规模投入基础模型研发的背景下，苹果选择以产品化、端侧优化与成本控制为核心的策略。费德里吉的上位被视为务实路线的延续，而 Ternus 的扩权则让苹果的 CEO 接班问题出现了更加明确的轮廓。

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英特尔股价五个月翻倍后急跌，高估值遭质疑

昨天，英特尔公布去年第四季度财报，并在盘后大幅下跌，引发市场对其估值与基本面背离的进一步讨论。

据《The Information》报道，英特尔股价在过去约五个月内大幅反弹，其市值甚至一度高于台积电。

报道指出，自今年 8 月美国政府宣布将收购英特尔 10% 股份后，软银与英伟达也相继入股，叠加 AI 需求增长带来的情绪推动，英特尔股价持续走高。

此外，英特尔当前的前瞻性估值已超过台积电，达到约 20 倍的预期 EBITDA（息税折旧摊销前利润），为 2021 年以来最高水平，而台积电目前约为 12.5 倍。

尽管数据亮眼，但多位分析师认为，这一估值与英特尔的基本面并不匹配。

从业务表现来看，英特尔去年全年营收预计将略低于前年水平，且连续数年未能受益于 AI 芯片需求的高速增长。

相比之下，台积电去年营收增长 35.9%，并预计今年将继续保持近 30% 的增速。分析师预计英特尔今年营收仅增长约 2.8%。

财报显示，英特尔第四季度营收为 137 亿美元，高于市场预期的 134 亿美元；调整后每股收益 0.15 美元，同样优于预期。

但公司预计今年第一季度营收为 117 亿至 127 亿美元，低于市场预期，并给出持平的调整后每股收益指引。

英特尔 CFO 戴维 · 津斯纳（Dave Zinsner）表示，公司目前在季节性需求上仍面临供应不足的问题，预计今年第二季度将有所改善。

英特尔 CEO 谭光华在分析师电话会上表示，公司正在提升生产良率，但目前仍未达到其目标。他强调 18A 制程技术在去年「超预期交付」，并将成为推动今年产品量产的关键。

英特尔同时透露，其数据中心与 AI 业务在季度内实现 47 亿美元营收，同比增长 9%，主要受 AI 基础设施投资带动；而客户端计算业务同比下降 7%，至 82 亿美元。

市场对英特尔的乐观预期部分来自其代工业务可能获得首个大型客户。《The Information》援引分析师观点称，市场普遍押注英特尔将与苹果达成合作，但这一预期已被提前计入股价。

分析人士同时指出，英特尔在代工市场的执行力仍需验证，其过去二十年在制造端的表现并不稳定。

此外，英特尔仍高度依赖 PC 市场，去年第三季度该业务占其营收约 62%。随着存储价格上涨可能抑制消费需求，PC 市场的不确定性也为英特尔带来额外压力。

尽管如此，部分分析师认为，得益于 AI Agent 等新型应用对 CPU 的需求提升，英特尔今年在 AI 服务器 CPU 市场仍有望实现中个位数增长。

英特尔也可能因 18A 制程的自给能力提升，在服务器 CPU 市场从 AMD 手中争取部分份额，但前提是其良率表现需达到预期。

推理成本超预期 23%，Anthropic 毛利率预测降至 40%

据 The Information 报道，Anthropic 近期下调了对 2026 年毛利率的预期，并披露了最新的收入增长、成本结构及融资进展。

Anthropic 去年年底向投资方更新称，其 2025 年毛利率预计为 40%，较此前更为乐观的预期下调 10 个百分点。

公司将这一调整归因于推理成本高于预期：基于 Google 与 Amazon 云服务器的推理费用比原先预测高出约 23%。若将免费用户的推理成本计入，毛利率将进一步降至约 38%。

尽管如此，Anthropic 的盈利能力已经大幅改善：2024 年的毛利率为 -94%。不过，与竞争对手 OpenAI 去年 46% 的综合毛利率相比，仍存在较大差距，而后者同样包含付费与非付费用户的推理成本。

在成本端，Anthropic 去年预计其 2025 年训练开支约为 41 亿美元，较夏季预测上调约 5%。OpenAI 的训练成本更高，2024 年预计达到 94 亿美元。

在收入方面，Anthropic 去年预计 2025 年收入将达到 45 亿美元，较 2024 年的 3.81 亿美元增长近 12 倍。

虽然仍低于 OpenAI 去年超过 130 亿美元的收入规模，但差距正在缩小：OpenAI 月收入约 17 亿美元，Anthropic 约为 7.5 亿美元。

推动增长的核心来自企业级产品。Claude Code 与 Cowork 在过去一个月成为最受关注的 AI 企业工具之一。

Anthropic 向投资方透露，其至少拥有包括微软在内的 9 家年消费超过 1 亿美元的大客户，仅微软一家在 Anthropic 上的支出就预计将达到 5 亿美元，部分用于 GitHub Copilot。

在融资方面，Anthropic 正与 GIC、Coatue 等机构洽谈新一轮超过 100 亿美元的融资，融资前估值约为 3500 亿美元，较 2024 年 9 月上一轮的 1700 亿美元显著提升。

此前英伟达与微软已分别承诺投资最高 100 亿美元与 50 亿美元。OpenAI 也在寻求最高 1000 亿美元融资，融资前估值约为 7500 亿美元。

尽管收入高速增长，两家公司仍面临巨额亏损。Anthropic 去年预计 EBITDA 亏损约 52 亿美元；OpenAI 去年预计亏损约 212 亿美元，但现金消耗低于该数字的一半。

由于高额训练与推理成本，部分数据中心融资方对其现金流前景保持谨慎。

Kimi 新模型即将发布，月之暗面估值升至 48 亿美元

据 21 世纪经济报道，月之暗面近日在达沃斯世界经济论坛上透露，其大模型产品 Kimi 即将迎来新版本发布，公司估值也在最新一轮融资前被推高至 48 亿美元（约合人民币 334.13 亿元）。

月之暗面总裁张予彤在 1 月 21 日的论坛发言中表示，Kimi 新模型「很快就会发布」。

她强调，公司并未依赖无限制算力堆叠，而是仅使用美国顶尖实验室约 1% 的资源，便完成了 Kimi K2 与 Kimi K2 Thinking 等开源大模型的研发。在部分关键性能指标上，这些模型已达到甚至超越美国顶尖闭源模型的水平。

财联社此前报道称，月之暗面正在敲定新一轮融资，投前估值从几周前的 43 亿美元提升至 48 亿美元，投资者兴趣显著上升，公司预计将很快完成交割。目前月之暗面尚未就融资细节作进一步回应。

张予彤在论坛上总结了中国 AI 产业的三大核心优势：规模化市场带来的场景驱动、社会层面的技术包容度，以及电力与数据中心等基础设施的长期投入。她指出，这些因素共同推动了 AI 技术在真实生产场景中的快速迭代与落地。

在研发层面，月之暗面将工程化思维深度融入基础研究。例如，Kimi 是全球首个在大模型训练中跑通 Muon 优化器的团队，自研的线性注意力机制 Kimi Linear 在处理速度上显著优于传统全注意力结构。

随着推理成本在过去一年下降 99% 至 99.9%，张予彤认为「智能」将成为未来软件的通用语言，用户将通过自然语言与智能体交互，而非依赖传统 GUI。

她预测，未来的代码创作将进入「氛围编程」阶段，AI 将根据用户意图即时生成工具并交付结果。

当被问及今年是否会出现新的「中国 AI 时刻」时，张予彤给出了明确信号：「我们很快就会发布一个新模型。」

钟南山：AI 不是替代医生，而是解决看病难的关键技术

据中华网报道，近日，在 2026 大湾区医疗健康创新大会上，中国工程院院士钟南山围绕「AI + 医疗」发表最新观点，强调人工智能在医疗体系中的定位不是替代医生，而是帮助解决老百姓看病贵、看病难的问题。

钟南山表示，人工智能、大数据、云计算等数字技术正深刻改变医疗服务模式，其核心目标是让医生回归「以人为本」的初心，而非被繁重流程束缚。

他指出，从疫情时期的远程会诊、智能流调，到如今的慢病管理、早筛预警、个体化治疗，数字技术已显著提升医疗效率，并让优质资源突破地区限制，惠及更多基层患者。

在国家「健康中国」战略和「人工智能+」行动推动下，国内 AI 健康助手快速普及。多款医疗 AI 工具面向消费者落地，提供更普惠、可触及的服务。

钟南山同时强调，AI 无法替代医学人文与医患沟通。他指出，患者在患病时往往伴随心理压力，而「心理状态对疾病走向影响重大」。医生的核心价值在于理解患者诉求、进行情绪安抚与沟通，「医生救的不是病，而是人」。

此外，在去年举办的首届大湾区医学 AI 大会上，钟南山曾提出「发展医学 AI 不是选择题，而是必答题」。

他认为，医学 AI 的落地需要产学研医用协同推进，单一机构难以完成从数据到临床的全链路创新。他指出，如果能将资深医生的经验通过 AI 结构化提炼并推广，将显著提升基层医疗能力。

研究：最强大模型的视觉能力不如 6 岁小孩

据量子位报道，多家研究机构最新发布的 BabyVision 视觉推理基准结果显示，当前最强多模态模型在视觉推理方面的表现，仍显著落后于人类儿童水平。

即便是表现最好的 Gemini 3 Pro Preview，其得分也仅略高于 3 岁儿童，与 6 岁儿童仍存在约 20% 的差距，与成年人 94.1% 的水平更是相去甚远。

研究来自 UniPat AI、xbench、阿里、月之暗面、阶跃星辰等团队。结果显示，Gemini 3 Pro Preview 以 49.7% 的成绩领跑闭源模型，其后依次为 GPT‑5.2（34.4%）与豆包 Seed‑1.8（30.2%）。

其他模型表现更低，包括 Qwen3‑VL‑Plus（19.2%）、Grok‑4（16.2%）与 Claude 4.5 Opus（14.2%）。在开源模型中，Qwen3VL‑235B‑Thinking 以 22.2% 的成绩位列第一，但仍无法与闭源模型竞争。

研究指出，当前多模态大模型普遍采用「视觉转语言」的推理路径，即先将图像压缩为语言表征，再依赖语言模型进行推理。

这一架构在处理细粒度几何、空间关系、路径连续性等非语言特征时存在天然瓶颈，导致模型在「找不同」「连线」「空间想象」「视觉规律归纳」等任务中频繁出错。

在 BabyVision 的四大能力维度 —— 细粒度辨别、视觉追踪、空间感知与视觉模式识别中，模型均暴露出明显短板。

例如，Gemini 3 Pro Preview 在拼图匹配、路径连线与三维结构推断任务中均出现错误；Qwen3‑VL‑Plus 在视觉规律归纳任务中也未能给出正确答案。

研究团队进一步分析了模型在视觉推理中的四类核心挑战：

• 非言语性精细细节难以保留，导致模型无法区分微小差异；
• 流形一致性缺失，使模型难以在复杂路径中保持连续追踪；
• 空间想象能力不足，难以从二维图像构建稳定的三维表征；
• 视觉模式归纳能力薄弱，无法从示例中抽象出变化规则。

为突破语言化视觉推理的限制，研究提出两条潜在路径：基于可验证奖励的强化学习（RLVR）与基于生成模型的视觉推理。

实验显示，Qwen3‑VL‑8B‑Thinking 在 RLVR 微调后整体准确率提升约 4.8 个百分点；而在 BabyVision‑Gen 的生成式推理测试中，NanoBanana‑Pro 以 18.3% 的准确率领先 GPT‑Image‑1.5 与 Qwen‑Image‑Edit。

研究认为，未来多模态智能的发展方向，将从「语言驱动」转向「视觉原生推理」。

统一架构（如 Bagel）与具备物理建模能力的生成模型（如 Sora 2、Veo 3）展示了在视觉空间中进行显式推理的潜力，包括绘制中间步骤、标注关键区域或生成物理轨迹等方式。

研究团队指出，生成过程本身可能成为一种更高级的推理形式。

论文全文：https://arxiv.org/abs/2601.06521

马斯克：人类需尽快「多星球化」，AI 或在今年超越人类

近日，特斯拉与 SpaceX CEO 埃隆・马斯克在达沃斯世界经济论坛上表示，人类文明在宇宙中极为脆弱，必须尽快实现「多星球化」。

他强调，生命与意识在宇宙中可能极其稀有，人类不能将文明的未来寄托在单一星球上。

在我看来，文明就像黑暗中的一支小蜡烛，随时可能被吹灭。

马斯克指出，推动人类成为「多星球物种」，是 SpaceX 存在的根本原因。他认为，通过月球、火星等多星球殖民，人类才能在潜在的自然或人为灾难中确保文明延续。

在谈及 AI 时，马斯克表示人工智能的演进速度正在加速，可能在今年或最晚明年超越人类智能，并在本世纪 30 年代初达到「集体智能超过全人类」的水平。

他认为，AI 的快速发展将深刻改变全球经济结构，而机器人与自动化将成为推动生产力跃升的关键力量。

在谈及外星生命时，他称自己常被问到「地球上是否有外星人」，并笑称「如果真有，我应该最先知道」。他指出，SpaceX 目前在轨约 9000 颗卫星，「从来没有遇见外星飞船」，因此他认为外星生命的存在概率极低。

在航天方面，马斯克披露了星舰（Starship）今年的核心目标 —— 验证完全可重复使用能力。他表示，这将把航天发射成本降低百倍，并推动航天运营模式从传统火箭的低频发射转向类似民航机队的高周转体系。

值得注意的是，马斯克还透露，需驾驶员监督的 FSD 系统预计最快下个月在中国获批，时间可能与欧洲接近 。

不过，凤凰网消息称，特斯拉中国方面回应表示，目前暂无可披露的新进展，仅表示 FSD 在中国的推进工作仍在进行中。马斯克此前曾在股东大会上提到，中国市场可能在 2026 年 2 月或 3 月全面批准 FSD。

在达沃斯期间，马斯克还谈到 AI、能源、特斯拉与机器人等方向的最新进展，包括：

• Optimus 擎天柱机器人已在工厂执行基础任务，预计今年底可处理更复杂的工业场景，并计划明年向公众销售；
• 特斯拉 FSD 更新频率已提升至「每周一次」，部分保险公司因其安全性提升而提供半价保险；
• Robotaxi 计划将在今年于美国大规模落地，并希望「下个月」获得欧洲监管批准；
• SpaceX 正推进太空太阳能与太空 AI 数据中心，马斯克称「两三年内」太空将成为部署 AI 的最低成本地点；
• 他指出，全球电力供应将成为 AI 扩张的最大瓶颈，而中国在太阳能与核电扩张速度上领先；
• 他强调，太阳能将成为地球与太空能源的最终来源。

三星 2nm 芯片 Exynos 2600 跑分曝光，GPU 性能媲美骁龙 8 Elite Gen 5

近日，三星 2nm SoC Exynos 2600 的 Geekbench 6 跑分曝光，GPU 性能亮眼，OpenCL 成绩首次逼近甚至触及高通骁龙 8 Elite Gen 5 水平。

在最新泄露的跑分图中，搭载 Exynos 2600 的 Galaxy S26+（型号 SM‑S947N）取得了 25791 分的 OpenCL 成绩，与骁龙 8 Elite Gen 5 机型的同类成绩几乎持平，部分对比中甚至实现了约 21% 的领先幅度。

Exynos 2600 是三星首款基于 2nm GAA 工艺的大规模量产 SoC，GPU 采用基于 AMD RDNA 4 的定制架构 Xclipse 960。三星此前宣称，该 GPU 相比上一代 Xclipse 950 在光线追踪方面可提升最高 50%。

尽管跑分表现亮眼，Exynos 系列过去在散热与持续性能方面曾多次遭遇质疑。Wccftech 指出，三星今年引入的 Heat Pass Block（HPB）散热结构或可降低最高 30% 的温度，有望改善长时间负载下的表现。

时隔多年，索尼发布两款新黑胶唱机

据 The Verge 报道，索尼近日推出两款全新黑胶唱机，分别为入门级型号 PS‑LX3BT（售价 399.99 美元，约 2785 元人民币）与定位更高的 PS‑LX5BT（售价 499.99 美元，约 3481 元人民币）。

这是索尼自 2019 年以来首次更新黑胶唱机产品线。

两款新品均主打易用性，支持一键自动播放，可自动启动转盘、升降唱臂，并在唱片播放结束后将唱臂归位；同时配备透明防尘盖，便于在播放时展示彩胶图案。

此外，两者均内置可切换 EQ，支持在 phono 与 line‑level 输出间切换，并提供 USB 输出，可将黑胶内容转录为数字文件，且具备低、中、高三档输出增益选择。

在无线能力上，两款唱机均支持 96kHz/24bit 的 aptX Adaptive 高解析度蓝牙音频。

配置方面，PS‑LX3BT 采用 3.5g 压力的动磁唱头，而 PS‑LX5BT 则配备精度更高、压力为 2g 的动磁唱头。索尼未公布唱头供应商，且两款产品均不支持如 Ortofon 等第三方唱头。

PS‑LX5BT 还具备可拆卸 RCA 线材（PS‑LX3BT 为固定线材），并采用轻量化黑色铝制转盘（PS‑LX3BT 为银色铝盘），搭配橡胶垫以减少震动。此外，高配型号在电子元件上使用了更高规格组件，以进一步降低噪声与失真。

PS‑LX3BT 已开启预购，预计今年 2 月上市；PS‑LX5BT 则将在今年 4 月开售。

Qwen3‑TTS 上线：覆盖 10 语种，1.7B/0.6B 模型同步开源

近日，千问 Qwen 宣布 Qwen3‑TTS 全系列语音生成模型正式开源，覆盖 1.7B 与 0.6B 两种尺寸，并支持音色克隆、音色创造、情感与韵律控制、多语种生成等完整语音能力。

官方表示，新版本在生成质量、延迟控制与跨语言泛化方面均达到业内领先水平。

官方宣称，Qwen3‑TTS 可在保持声学细节与副语言信息的前提下实现高效压缩，并通过轻量级非 DiT 架构实现高速还原。

官方数据显示，该 tokenizer 在 PESQ、STOI、UTMOS 等指标上均达到 SOTA 水平，且在说话人相似度上显著领先同类模型。

据介绍，模型端到端合成延迟最低可达 97ms，输入单字后即可输出首包音频，满足实时交互需求。

Qwen 表示，1.7B 版本面向极致性能场景，具备更强的音色控制与情感表达能力；0.6B 版本则在性能与效率之间取得平衡，更适合边缘部署。

在功能层面，Qwen3‑TTS 支持自然语言指令驱动的音色、情感、节奏与韵律控制，可根据文本语义自适应调整表达方式，并具备对噪声文本的更高鲁棒性。

模型覆盖中文、英文、日语、韩语、德语、法语、俄语、葡萄牙语、西班牙语、意大利语等 10 种语言，并提供多种方言音色，适用于全球化应用场景。

目前，Qwen3‑TTS 已在 Github、HuggingFace 与 ModelScope 全面开源，开发者可直接下载模型或通过 Qwen API 体验。

Github: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS

HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts

ModerScope: https://www.modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-TTS

广州发布 AI 就医助理「穗小伊」，阿福 App 全面接入本地医疗服务

昨天，广州市卫健委已将 AI 就医助理「穗小伊」接入阿福 App，覆盖健康咨询、智能挂号、候诊叫号、医保支付、报告查询与解读等核心就医场景。

官方介绍显示，「穗小伊」可根据用户描述进行初步分析，并给出可行的行动建议，适用于老年人、慢性病患者及上班族的日常健康需求。

在服务能力上，「穗小伊」已在阿福 App 上线「即问即办」功能。用户说出想挂号的医院或科室后，系统会自动匹配号源并整理关键信息，直接完成挂号。

目前，该功能已覆盖广州市第一人民医院、广州市红十字会医院、广州市海珠区中医医院等多家医院。

在陪诊方面，「穗小伊」提供的「云陪诊」服务已覆盖广州 50 多家医院，并在海珠区率先贯通三甲医院至基层医疗机构的全链条流程。

用户从预约签到、排队叫号到报告领取均可获得实时提醒。检查报告生成后，阿福 App 可在约 10 秒内完成上传与分析，并提供后续建议。

此外，居民可通过阿福 App 在线挂号和预约广州医科大学附属医院、南方医院等在内的 300 多家医院号源。在线下就医或购药时，用户也可通过语音快速唤起医保码，实现两步刷码支付。

目前，全国已有重庆「渝小健」、广州「穗小伊」等城市级智能体入驻阿福 App，提供健康咨询、预约挂号、云陪诊、报告解读等服务。黑龙江、新疆、郑州等 10 个地区也将阿福 App 作为「数字家医」合作签约平台。

阿福 App 已链接全国 5000 家医院与 30 万真人医生，并有超过 1000 位名医在平台上开设「AI 分身」，随时解答用户健康疑问。

官方数据显示，蚂蚁阿福报告解读准确率超过 95%，覆盖 99% 的常见报告类型，与「穗小伊」的本地化服务能力形成互补。

广州市卫生健康委员会信息与统计处处长华军表示，未来将结合广州生命健康人工智能相关政策，持续推动 AI 在医疗卫生行业的深度应用，进一步升级「穗小伊」的服务能力，为市民提供更智能、便捷的医疗健康体验。

宜家入局即时零售，覆盖 9 城 13 店

据界面新闻报道，宜家家居近日正式上线京东秒送，首次进入即时零售赛道，覆盖北京、广州、深圳、杭州、成都、武汉、济南、昆明、佛山等 9 城的 13 家门店。

报道指出，目前宜家即时零售店营业时间为 10:00-20:00，商品以轻量级家居用品为主，如收纳、餐具、厨具、床上用品、灯具等，大件家具暂未上线。

以一款原价 349 元的拉斯特三斗抽屉柜为例，叠加满 200 减 20 优惠券后到手价为 329 元，加上包装费与优惠后运费，最终价格为 335.5 元。

宜家客服表示，以往官网需满 329 元才可免运费，大件家具需预约卡车配送，时效通常为 3-7 天；而京东秒送起送价为 99 元，运费按距离浮动。京东方面称，目前秒送主要配送体积较小的商品，数量已超过 3000 款。

在即时零售布局背后，宜家中国正面临门店收缩压力。

今年 1 月 7 日，宜家宣布将于今年 2 月 2 日关闭上海宝山、广州番禺、天津中北、南通、徐州、宁波、哈尔滨共 7 家商场，并将战略从规模扩张转向「精准深耕」，未来两年将在北京、深圳等重点市场开设超过十家小型门店。

根据英格卡集团披露的数据，宜家中国 2024 财年销售额约 111.5 亿元，较上一财年减少近 10 亿元，较 2019 年峰值缩水近三成。

在年轻消费群体「线上种草、线下体验」的习惯下，宜家门店的场景化体验仍具吸引力，但难以单独支撑增长。

报道认为，宜家切入即时零售有助于提升小件商品周转效率、盘活库存，并借助京东的履约体系弥补线下触点减少的缺口。

但宜家能否在更轻、更快的零售模式中重建竞争力，仍取决于其在产品结构、供应链与体验创新上的进一步调整。

试水新零售范式，安德玛「热练会馆」全球首店广州开业

昨天，Under Armour 安德玛全球首家智能运动社交空间「广州热练会馆」在广州聚龙湾太古里正式开业。该门店以「运动江湖聚脚地」为理念，将品牌运动精神与岭南在地文化进行了融合。

作为安德玛全球零售版图中的重要一步，这家全新概念店在提供零售服务的同时，也是兼具智能体验与社群互动的运动主场。

门店坐落于聚龙湾太古里一期核心位置，引入了互动式多媒体运动空间和智能管理系统，在向消费者提供信息的同时，也通过数据辅助门店团队优化运营流程，提升服务的专业性与针对性。

安德玛 CEO Kevin Plank 携高管团队出席了开业仪式，他表示该会馆是品牌为未来零售模式做出的探索，旨在重新定义运动零售体验，并激发本地运动文化的活力。

在产品方面，门店集结了多款首发及限定产品，包括会馆专属限定篮球战靴、抢先发售的 UA Velociti Elite 3 跑鞋以及 UA ECHO 休闲运动鞋新配色。

Burberry 季度收入 6.65 亿英镑，中国市场领跑全球

据路透社报道，英国奢侈品品牌 Burberry（博柏利）当地时间 1 月 21 日发布 2026 财年第三季度报告，显示今年假日季度的销售表现超出市场预期，核心增长动力来自大中华区，尤其是 Z 世代消费者的显著拉动。

财报显示，Burberry 三季度零售收入达到 6.65 亿英镑，可比门店销售额同比增长 3%，高于市场预期的 2%。

其中，大中华区可比门店销售额同比增长 6%，成为全球增幅最高的市场；亚太地区整体增长 5%，EMEIA 市场与美洲市场分别录得 0% 和 2% 的增幅。

Burberry CEO Joshua Schulman 表示，今年进入外套与围巾消费旺季后，中国市场的 Z 世代消费增速进一步加快，带动品牌在中国市场的自然触达量增长 129%，新客户增长 10%。

在全球范围内，Z 世代消费者增长 18%，而中国市场的增幅更为突出。

为吸引年轻消费者，Burberry 今年在中国市场加大本地化营销投入，包括在北京商场打造品牌冰场、在崇礼滑雪场开设快闪店，并推出以马术骑士为灵感的农历新年营销活动。

品牌同时引入更多本地化叙事方式与新代言人，以提升在年轻群体中的影响力。

公司管理层指出，今年的折扣期较去年更短、更浅，更多消费者愿意以原价购买产品。尽管全球线下客流仍面临挑战，但转化率保持强劲。Burberry 预计全年经调整后的运营利润将与市场一致，约为 1.49 亿英镑。

公开资料显示，Burberry（博柏利/巴宝莉）是英国的奢侈品品牌，以其标志性的风衣、嘎巴甸（Gabardine）防雨面料和格纹图案而闻名全球，产品线涵盖服装、配饰、美妆等，承载着悠久的英伦传统和探索精神。

第 98 届奥斯卡提名揭晓：《罪人》领跑，《F1》入围最佳影片

昨天，第 98 届奥斯卡奖提名名单正式揭晓，《罪人》以 16 项提名刷新奥斯卡历史纪录，成为今年最大热门；《一战再战》以 13 项提名紧随其后，两部作品均由华纳兄弟出品，在提名数量上明显领先。

此外，苹果参与出品的赛车题材影片《F1》也成功入围最佳影片，与《罪人》《一战再战》《至尊马蒂》《弗兰肯斯坦》《哈姆奈特》《密探》《情感价值》《火车梦》《拯救地球》等作品共同角逐年度最重要奖项。

《F1》由布拉德 · 皮特主演，约瑟夫 · 科辛斯基执导，苹果主导制作并联合多家好莱坞制片方完成拍摄。影片此前因真实赛道拍摄、F1 官方深度合作以及高规格工业化制作而备受关注。

在技术奖项方面，《F1》同样表现亮眼，入围最佳音效与最佳视觉效果等关键技术类奖项，体现其在真实赛车声场构建、动态摄影与 CG 融合上的制作实力。

此外，迪士尼动画电影《疯狂动物城 2》成功入围最佳动画长片单元，将与《时空奇旅》《地球特派员》《K-POP 猎魔女团》《你好，爱美丽》四部作品角逐小金人。

《密探》（巴西）和《情感价值》（挪威）还将与法国悬疑剧情片《普通事故》、西班牙动作剧情片《接近终点》和突尼斯剧情片《欣德 · 拉贾布之声》一道，竞逐最佳国际影片。

最佳男主角方面，《至尊马蒂》主演提莫西 · 查拉梅、《一战再战》主演莱昂纳多 · 迪卡普里奥、《罪人》主演迈克尔 · B · 乔丹、《密探》主演瓦格纳 · 马拉以及音乐传记剧情片《蓝月亮》主演伊桑 · 霍克将同场角逐。

其中，提莫西·查拉梅是唯一去年也获得提名的演员。

最佳女主角提名则由惊悚剧情片《如果有腿，我会踢你》主演萝丝 · 拜恩、《拯救地球》主演艾玛 · 斯通、《哈姆奈特》主演杰西 · 巴克利、传记剧情片《蓝调之歌》主演凯特 · 哈德森与《情感价值》主演雷娜特 · 赖因斯夫共同争夺。

本届奥斯卡颁奖典礼将于 3 月 15 日在好莱坞杜比剧院举行，最终结果将在当天揭晓。

《闪灵》开启预售，1 月 30 日上映

经典恐怖电影《闪灵》已开启预售，将于今年 1 月 30 日在中国内地正式公映。

影片故事围绕一家人前往一座被大雪封闭的山中酒店度假展开。随着邪恶力量侵袭，父亲逐渐变得狂躁暴力，儿子则开始看到恐怖的通灵影像。作为恐怖片类型中的里程碑作品，《闪灵》在影史与类型片研究中长期具有重要地位。

是周末啊！

One Fun Thing｜华强北「爆改」iPhone Air：直接上实体 SIM 卡槽

最近，华强北又整出新活了：这次的主角是苹果去年推出的纯 eSIM 机型 iPhone Air，而它现在已经被成功「爆改」出了一个实体 SIM 卡槽。

社交媒体上有多个博主晒出 iPhone Air 加装实体 SIM 卡槽的展示视频。

具体来看，华强北商家通过独立开模，在 iPhone Air 机身底部重新开孔，并将原有震动马达替换为定制版本，把实体 SIM 卡槽塞进了原本极其紧凑的内部空间里。

从多段实测视频来看，无论是国行版还是美版 iPhone Air，插卡、通话、联网都能正常工作，没有出现明显兼容性问题，但震动反馈有所削弱。相关内容在社交平台迅速走红，不少网友调侃「这下 iPhone Air 终于圆满了」。

iPhone Air 机身厚度仅 5.6 mm，采用 5 级钛金属中框，搭载 A19 Pro 处理器、N1 芯片与 C1X 自研基带芯片，支持 Wi‑Fi 7、蓝牙 6.0 与 Thread 网络。

如此轻薄的机身也带来取舍，包括无实体 SIM 卡槽仅支持 eSIM、顶部单扬声器等，但华强北团队依旧完成了给 iPhone Air 加上实体卡槽这项「不可能的任务」。

目前，这项改装尚未形成标准化服务，价格、稳定性与售后仍待观察。

周末看什么｜《重返寂静岭》

R 级恐怖片《重返寂静岭》已于 1 月 23 日上映，国内与北美同步登陆院线。这是《寂静岭》系列电影首次在内地公映，影片改编自经典游戏《寂静岭 2》，由克里斯多夫 · 甘斯回归执导。

影片主演包括杰瑞米 · 艾文与汉娜 · 艾米莉 · 安德森，剧本由甘斯与其在《美女与野兽》中合作过的桑德拉 · 沃安共同创作。游戏系列标志性的作曲家山冈晃负责本片配乐。

故事讲述主人公 James 在与爱人分离后陷入悲痛，此时收到一封神秘来信，被召唤回寂静岭小镇寻找失踪的爱人。然而，小镇已被未知邪恶侵蚀，熟悉与陌生的恐怖事物不断出现，使他开始怀疑自己的理智与现实，但仍必须坚持前行。

买书不读指南｜《洛特雷阿蒙与萨德》

《洛特雷阿蒙与萨德》以法国文学史上两位极具争议的「黑暗作家」萨德与洛特雷阿蒙为核心对象，通过分析其极端文本中的理性结构与语言变形，提出了现代文学在「失败、阻挠与不可能性」边界上生成的关键命题。

布朗肖在书中提出的「现代文学源于承认『我无法写作』的焦虑」成为其后法国思想界的重要参照点，影响了列维纳斯、巴塔耶、福柯与德里达等理论家。

游戏推荐｜《明日方舟：终末地》

《明日方舟：终末地》作为鹰角网络推出的 3D 即时策略 RPG，在全球公测前后持续获得媒体与玩家的高度关注。

作品以塔卫二为主要舞台，玩家将以「终末地工业管理员」的身份执行「零号委托」，在未知环境中推进探索、建设与战斗任务。游戏以工业科技体系为核心，结合角色协作与自动化建设机制，形成区别于传统二游的复合玩法结构。

从剧情设定来看，《明日方舟：终末地》延续了《明日方舟》世界观的科幻基调，但叙事重心转向开拓与生存。管理员作为文明史中多次拯救星球的关键人物，其真实身份仍保持高度神秘。

玩家在推进主线过程中，将逐步接触文明环带的多方阵营，并在探索塔卫二的过程中构建据点、扩展工业体系，形成以「探索—建设—推进」为循环的叙事节奏。

媒体评分方面，《明日方舟：终末地》在 Metacritic 的 PC 版均分为 79 分，共收录 12 家媒体评价。CGMagazine 给出 90 分，认为作品在抽卡框架下展现了超出预期的内容深度；Game Grin 评分 80 分，指出其教程完善、上手友好；The Gamer 则给出 60 分，认为节奏偏慢、内容密度不足。

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