2016 年 9 月，离改变手机行业的 iPhone X 发布还有一年，但另一个改变行业产品 AirPods 初次登场。

如今我们都已知道 TWS 耳机的爆发正是源于这款产品，但那年 9 月人们给它的评价却尽是嘲讽：「这不就是 EarPods 把线剪掉吗？」，「晃几下就掉了，蹲操场跑道一天能捡好几个…」，「苹果坏事做尽，砍 3.5mm 耳机接口，就是为了多赚我 1288 元」。

2018 年 11 月，大疆 Osmo Pocket 云台相机发布，起初多数人也并不觉得自己需要在手机之外再添置一个手持摄影设备，尤其是它的屏幕还这么小。

后来的事情我们都知道了，大疆 Osmo Pocket 3 成为了消费电子行业的现象级产品，人们确实意识到，手机之外还可以有一个手持摄影设备。

正如 2016 年的 AirPods 确实看起来就像把 2012 年发布的 EarPods 把线剪掉一样，把云台搬上手持设备，旋转开拍的「魔法动作」等诸多技术的伏笔已经在各处写下，这里有诸多先驱探索又叹息，小厂魔改，沉寂多年的技术穿越了周期迎来合适场景，技术狂想与一代代玩家接力最终产品大成的故事。

云台相机，云台在先

初代 Osmo Pocket 云台相机发布的时候，人们之所以觉得这样的产品必要性不大，是因为想要实现稳定的视频拍摄效果，手机或者运动相机配上一个几百块的稳定器不就完事儿了，何必再买一个设备？

在当时甚至后面几年，这种「组合技」就是轻量化视频拍摄的最佳最省解决方案。

2013 年，此前一直做无人机飞控和航拍云台的飞宇，决定进行转型，把航拍云台技术用于手持云台，推出了全球首款面向 GoPro 的手持两轴云台飞宇 G3。

天与地就此连接，飞宇 G3 提供手柄和云台，GoPro 运动相机提供相机和屏幕，它们就有了手柄，云台，相机和屏幕的组合体，成为了如今云台相机最早的雏形，也开启了小型电子云台的时代。

也许是为了证明自己在云台相机领域的先驱地位，在飞宇的官网里，他们把「一体式云台相机」和「手持运动相机稳定器」一并归入了「云台相机」的大分类里。

是的，飞宇后面也发布了好几款手持云台相机，也叫 Pocket 系列。甚至飞宇 Pocket3 的发布时间还比大疆 Pocket3 早了几个月。

除了飞宇，当时的智云也发布了GoPro手持云台，适配市面上几乎所有 Hero 运动相机。两年之后的 2015 年，也在天空丈量大地的大疆发布了灵眸 Osmo 相机，它有手柄，云台和相机，但是没有屏幕，需要外接一部手机作为取景器。灵眸 Osmo 相机在市场上声量不大，但对于大疆的意义非比寻常，在航拍无人机之外，手持影像设备的产品线正式开端，如今已是大疆的另一条营收支柱。

如果对比 2018 年发布的 Osmo Pocket 云台相机，就会发现它和 3 年前的灵眸 Osmo 相机在影像参数上有诸多相似，比如同样的 1200 万像素 1/2.3” CMOS，同样的 100-3200 视频 ISO 动态范围，同样的 8s – 1/8000s 电子快门速度等等等，区别是 Osmo Pocket 云台相机大大降低了体积和重量，并在视频帧率、码率可以做得更高，为了方便视频拍摄，等效焦距也调整为了 26mm。

在大疆手持影像设备关键的 2015 年和 2018 年之间，业界对于这类产品的思考也没有停止。

2017 年 3 月，GoPro 推出了自家的稳定器 Karma Grip，作为官配产品，Karma Grip 可以实现 GoPro 运动摄像机的启动/停止摄像机，调整拍摄模式，还是用 HiLight 快速标记精彩片段等操作。此外，它也可以实现主体拆分，能通过安装环连接至多种 GoPro 安装支架，可以穿戴在胸前、也可以装在背包的肩带上，也能为 GoPro 充电。

同样还是在 2017 年，之前主要给 GoPro 运动相机做配件的韩国品牌 Removu 也许就是从 Karma Grip 的设计中获得了产品灵感，顿觉不该郁郁久居人下，决定用更激进更整体的产品革掉 GoPro 的命，于是推出了 Removu K1 手持云台相机，并上线了众筹平台 indiegogo。

这个看起来有点像剃须刀的玩意儿真正意义上兼具了手柄，云台（内置三轴稳定器），可旋转相机（可拍摄 4K 30fps 视频，1200 万像素照片），屏幕（1.5 英寸 LCD 屏）的手持云台相机的完全体产品，人们再也不需要拼拼凑凑一套设备来搞组合技了。

历史之所以没太记住形态上开天辟地的 Removu K1 手持云台相机，还是因为它只是做到了模块的缝合，但它的重量高达 340 克，几乎是大疆初代 Osmo Pocket 云台相机 116 克重量的 3 倍。

消费电子行业就是这样，人们不会记住第一，只会记得最好。

AirPods 是蓝牙耳机的发明者吗，是 TWS 耳机的发明者吗？当然不是，在此之前早有 Earin 和 Onkyo W800BT 这样分体式蓝牙耳机存在，但 AirPods 通过预埋 EarPods 的形态设计，低功耗 W1 芯片，还有多传感器感应，Siri 连接等等技术，把产品体验做到了先驱产品难以企及的程度。

在与大疆还有影石多线竞争的 GoPro 也不是没有想过推出手持云台相机，在 2018 年 1 月，GoPro 提交了一份专利文件：这不仅是一款有手柄云台相机和屏幕的产品，甚至还可以进行拆分，云台和相机部分可以安装在无人机上。

这也算是一个大胆又合理的想法，毕竟手持云台相机的云台技术就是源于无人机航拍云台落地，GoPro 希望这个技术返航来拯救当时岌岌可危的无人机业务。

GoPro 的第一款无人机 Karma 是与 HERO5 运动相机还有 Karma Grip 手持稳定器一起发布，HERO5 运动相机可以独立使用，也可以装在 Karma Grip 变成云台相机，还可以装在 Karma 无人机上变成航拍相机，是当时很先进的「生态化反」概念，奈何无人机本身炸机连连，与天空无缘。

但，让云台相机辗转天地之间的专利设计依旧只是个设计，估计按照 GoPro 最近的情况，怕是永远都没法付诸量产了。

2020年，时隔两年，大疆又推出了 Pocket 的第二代产品，相比初代，Pocket2 升级了迷你摇杆、20mm vlog黄金焦段和全能手柄。虽然没有成为现象级产品，但这三项当时看来很超前的设计，奠定了后来 Pocket3 的爆款。

从百万级市场，到千万级市场

如果说一体化云台相机拿到了进入大众市场的入场券，那旋转屏就是它成为爆款的「拿手好戏」。这出戏，其实很早就开始铺垫了。

飞宇是一家神奇的厂商，他们在 2013 年第一次把无人机云台技术搬上了手持稳定器，他们又在 2022 年申请了「一种可旋转屏幕的手持红外双光云台相机」专利，这是手持云台相机领域较早出现的旋转屏幕概念，横竖屏拍摄的取景模式，也提前锁定了短视频创作的风向。

就在 2023 年大疆 Pocket 3 发布前的几个星期，一家名叫欧达的深圳厂商推出了欧小影 M3 云台相机，搭配了 3.5 英寸旋转屏幕，可实现横竖屏两种取景模式，这款设备在市面上没什么水花，主要原因还是 1/2.5 英寸的传感器跟不上时代需求了。

更神奇的是，深圳厂商欧达是一家穿越了数个周期的数码影像设备厂商，早在 2010 年的时候，他们就推出了 HDV-VS1 数码摄像机，最大特点就是支持旋转的 3.5 英寸屏幕，以及，「旋转即开机开拍」，「转回即关机收纳」。某种程度上来说，这也是一种技术和产品的传承。

之所以说这些，是因为如果非要给大疆 Pocket 3 定义一个 Killer Feature 的话，我觉得就应该是「旋转即开拍」的设定。

大疆 Pocket 3 用 20 个月的时间卖出了 1000 万台，这也是一个类似于 iPhone 的故事。

根据雷峰网报道，在 2023 年 10 月 Pocket 3 发布之前，大疆内部的预期是卖个三四十万台，后来发布会反响很好，预期销售量是 100 万台。

iPhone 初代销量仅有 130 万台，是开天辟地的产品，但市场规模不大，历史断代意义大于市场开拓意义，iPhone 4 则卖出了接近 4000 万台，全新的工业设计和视网膜屏幕才让 iPhone 成为家喻户晓的产品。

大疆 Pocket 3 相对于前代的升级更甚于 iPhone 4 相对于前代的升级，1 英寸传感器的加入保证了它有超越多数旗舰影像手机的画质，屏幕加大到 2 英寸让拍摄和操作更加便捷。

当用户握上手持云台相机的时候，就像西门吹雪握住了长剑，费德勒握上了网球拍， 中华小当家握上了菜刀，一旦这个动作完成了，那人与器物的宿命连接也开始，只需要大拇指轻轻一拨，屏幕旋转 90 度，屏幕亮起，电机转动，镜头进入工作状态，拍摄开始。

握，拨，这两个自然而然一气呵成的动作在手机上做不出来，这就是在回答那个所有硬件从业者都会被问到的问题：这事儿手机能不能干，如果手机能干，它存在的必要性在哪里？

不过要追溯手持影像设备使用旋转屏幕，以及旋转即开机或开拍的设定起源，那就得追溯到 2004 年 11 月索尼发布的 DSC-M1 数码相机。在消费电子设备上大量使用机械结构的时代，这款产品支持屏幕的 90 度旋转和 180 度翻转，兼顾了拍摄和自拍场景，并且 LCD 屏幕 90 度旋转即开机，同理合上屏幕即关机。

在繁星满天的索尼设计黄金年代，DSC-M1 数码相机依旧亮眼，它不落传统数码相机的窠臼，旋转屏设计可以提供超前又舒适的握持操作方式，旋转自动开机后还腾出了更多空间给不同的操作按钮，同时还叠加了当时代表高端奢华质感的黑色金属拉丝工艺，其背后 Cyber-shot 的标识想必也是不少索尼用户的青春回忆。

当然，消费电子爱好者对于旋转屏的认知可能大多数是由 LG 这家曾经在智能手机领域里最爱形态创新的所造就的，近的有 LG Wing 这款旋转双屏手机，在 LG 停止手机业务之后，这款手机也成了不少人低价捡漏的优质「洋垃圾」。

更早之前，LG 在 2008 年发布了 LG KD876 旋转屏手机，其后还有类似形态的 LG VX9400，这款手机也出现在了《钢铁侠》电影里，由男主托尼·斯塔克使用。

这亦是消费电子有意思的地方，技术和产品概念的生命周期比预想的还要长，甚至可以历久弥新。

旋转屏幕没有拯救 LG 的手机业务，LG Wing 几乎可以算是 LG 发布的最后一款手机，索尼、欧达这些早就使用了旋转屏幕，以及旋转开机开拍概念的品牌，也没有成为手持影像设备的主流品牌。

当「旋转即开拍」来到大疆 Pocket 3 之后，才能算如鱼得水，成为体系化技术里的点睛一笔，也成为点燃手持云台相机市场的一条引信。

类似技术等待合适产品的故事还有很多，康宁大猩猩玻璃源于康宁公司在上世纪 60 年代的 Project Muscle 项目，但一直没有找到合适用途一直被搁置，直到 2007 年苹果需要为 iPhone 寻找一块耐磨且坚固的屏幕盖板才被重新启用，最终实现了科技史上值得铭记的一次合作。

大疆迎来了第一个真正的对手，后面还有第二个第三个

自始至终，消费电子行业都是群雄逐鹿成王败寇的叙事。

飞宇、GoPro、欧达这些品牌给手持云台相机行业贡献了不少产品构思和实践，但市场上一直没有真正能和大疆在产品综合维度竞争的品牌。

而在 4 月到 6 月时间里，影石 Luna Ultra 和大疆 Pocket 4P 的漫长预热勾起了行业的无限好奇，因为这是大疆在手持云台相机领域迎来的第一个可能打得有来有回的对手。

谁不想看英雄少年挑战武林霸主的故事呢？

目前已知的信息是，影石 Luna Ultra 和大疆 Pocket 4P 都拥有双摄结构，主摄都是 1 英寸大底，长焦都是 3X，都采用旋转屏幕设计。

但，相同的招式对轰，最终结果自然是「棍怕老郎」，毕竟云台相机就像个棍一样。

影石也有自己的技术路径和技术积累，2020 年影石发布了 ONE R 模块化多镜头防抖运动相机，支持 4K 广角、5.7K 全景及徕卡 1 英寸镜头组合切换。影石在这个模块化相机的基础上进行了魔改尝试，把全景镜头更换为云台镜头，再加装手柄，主机和屏幕沿用 ONE R 的主机屏幕。

这是影石内部首次尝试云台相机的尝试，虽然因为当时没能搞定散热问题而没有量产，但「搞出一个好用的云台相机」目标已经确定，并申请了双摄云台相机的专利。

虽然 2020 年的初次尝试和 2026 年影石 Luna Ultra 问世中间隔着 6 年时间，但影石对于其中关键技术尝试并未停止，可以这么说，不管是影石 Luna Ultra 也好，还是其他的一些经典产品也好，它们都曾以「分布式」的状态存在。

就像任天堂 Switch 一样，主机，掌机，体感游戏等等元素都不是新鲜东西，但 Switch 能将过去的产品和技术组合起来，也能分散开去，聚散之间，覆盖了更多的场景和功能，最终回答了一个存在很久的问题：游戏可否跟着人走？

影石 Luna Ultra 看似考虑的问题是如何和大疆 Pocket 4P 做出差异化，实际上想回答另外一个问题：人和影像工具怎么分工？

2022 年，影石 Link AI 云台网络摄像头发布，这是成熟的量产的带云台相机的产品，只不过并非手持产品而是线上会议产品，这为Luna Ultra 积累了云台控制、追踪技术和手势识别算法和功能的技术储备。

2023 年到 2025 年，影石 Flow 和 Flow 2 系列手机稳定器相继发布，这一系列的产品发布不仅云台软件控制和硬件技术的进一步提升，更在于为「非手持场景」的拍摄场景，积累大量的用户洞察和Know how。

Luna Ultra 的手柄内置三脚架设计，就是源于 Flow 系列的内置三脚架。

通过另外的智能手机或者智能手表对 Flow 2 系列手机稳定器进行遥控的功能，加上此前尝试的模块化设计，于是就有了 Luna Ultra 带 20 米图传和带麦克风的分离屏；还有深度追踪、手势识别等功能的不断迭代，都是为了解决云台相机离开了人怎么拍的问题。

前几天影石 CEO 刘靖康发微博解释了 Luna Ultra 延期上市的原因，是他在去年国庆旅游时内测产品的时候，在拍摄街头表演的场景下发现自己全程盯着相机屏幕，并没有真正在欣赏表演。他意识到「享受当下和记录同等重要」，于是就有了第一人称套件的需求，在这个套件的加持下，镜头会随着用户头动（视线）的方向而动，人眼是记录取景器，也仍是欣赏表演和风景的那双眼。

抽象一点讲，深度追踪，手势识别和第一人称头追套件这些东西用起来的感觉，其实神似钢铁侠（IronMan）里的机甲和武器系统。

本质上，这就是影石 Luna Ultra 和大疆 Pocket 4P 的根本区别所在，也是影石和大疆影像理念的差异所在，大疆充分相信创作者，把影像设备当做创作工具；而影石希望做出具有自主能力的影像设备，也就是他们说的 Cameraman（摄影机器人）。

比如，为了让云台相机更像一个 Cameraman，一个 Real man，影石选择让双摄横置，使其更像人眼。

除了影石之外，同在深圳的 OPPO 和 vivo 预计也都会在今年发布自家的手持云台相机，包括小米也可能有价格竞争力的同类产品出现，荣耀推出的 Robot Phone 概念产品实际上也是云台相机的新形态。

依旧是拿 TWS 耳机来做类比，一旦智能手机厂商选择跟进，很可能意味着这个行业即将迎来爆发性的增长，此前百亿美元级别的市场，在 AirPods 发布之后，增长为数百亿美元，并且 TWS 耳机也从单品类衍生出了半入耳式 TWS，入耳式降噪 TWS，耳夹式开放耳机，耳挂式开放耳机，挂脖式耳机，最近甚至还有开放式滤噪耳机出现，场景划分也有专业运动场景，日常通勤场景，办公场景等等等。

对于手持云台相机来说，或许不会分得这么细，但以目前的行业发展阶段来说，这可能发展为一个年出货数千万，品类好几种，价位段分得更细更全的行业。

在 2016 年 AirPods 发布了 10 年之后的 2026 年，华为第一次在国内音频市场的份额超越苹果，登顶第一，但这是可能是大家都能接受的结果，苹果在高端市场不受干扰，少品类中份额高单价，华为则有更多的品类，更广的价格带，最终获得更多的出货量，竞争当然激烈，但绝不是你死我活的零和博弈。华为口碑最好是 FreeClip 系列，苹果则是 AirPods Pro，它们并不构成直接竞争关系，反而完善了用户的耳机场景覆盖。

这就是增量市场的意义，就像云台相机的市场，不知道会比单纯的手持稳定器大多少一样，众多玩家参与的云台相机市场，也不知道会比现在寥寥数款 SKU 的市场大多少一样。

毕竟参差多态即为美，万木参天是森林，千万级到数千万级的市场容量跃升，毫无疑问伴随着大量需求的出现和满足，这就是诸多新品的机会，也会是这个行业的机会。

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微软和 OpenAI 的蜜月期，曾经是整个 AI 行业最重要的联盟。

一方握着模型，另一方手握云服务、办公软件、开发者工具和企业客户，双方互相成就，几乎让微软在 AI 时代提前拿到一张头等舱门票。但即便联盟再紧密，微软也不能永远把最关键的 AI 想象力寄托在别人身上。

尤其是在双方关系开始脱钩之后。

刚刚召开的 Build 2026 因此变成一场特殊的发布会。微软比以往任何时候都需要一场酣畅淋漓的 AI 胜利，向外界证明自己究竟是 AI 时代的主角，还是依旧只是 OpenAI 的云服务商？

从 MAI 模型、Azure AI Foundry、到量子计算以及本地智能体能力，再加上黄仁勋和龙虾之父的相继站台，微软展示了一整套覆盖开发、模型、数据、算力和治理的完整生态，其目标也很清晰：将 AI 从 OpenAI 主导的模型红利，转变为微软主导的平台生意。

微软自研模型发布， MAI 补上 AI 供应链最关键一环

相比去年，微软这次把模型放在了更重要的位置。微软 CEO 纳德拉称，Microsoft Foundry 目前已有超过 11000 个模型，覆盖 OpenAI、Anthropic 和微软自研 MAI 模型。

微软的判断是，企业和开发者不会只依赖一个模型完成所有任务。不同任务会对应不同模型，也会受到延迟、成本和能力边界的约束。因此，模型目录、模型选择、运行环境和企业治理，会一起构成新的平台竞争点。

今天，微软自研模型家族正式一口气推出了七款新模型，覆盖推理、代码、图像、语音和转录等方向。

MAI Thinking 1 是其中的推理模型。它采用稀疏 MoE 架构，35B active 参数，总参数规模约 1T，支持 256K token 上下文，足以容纳大约 600 页文档。

微软 AI 负责人穆斯塔法·苏莱曼强调，这个模型没有使用第三方模型蒸馏，训练数据来自干净且合规授权的数据，并在预训练中排除了 AI 生成内容。它已在 Microsoft Foundry 私有预览，之后会进入 MAI Playground 公测。

代码模型 MAI Code 1 Flash 面向日常开发工作流。它由微软端到端训练，使用干净且合规授权的数据，正在向 Visual Studio Code 中的 GitHub Copilot 个人用户推出，入口包括模型选择器和默认自动选择器。

微软称，这个模型针对 GitHub Copilot harness 做了训练和适配，支持 Agentic coding，也支持 adaptive thinking。简单请求保持简洁，复杂任务会投入更多推理预算。

微软把 MAI Code 1 Flash 直接拿来和 Claude Haiku 4.5 比较。

MAI Code 1 Flash 在 SWE Bench Pro 上达到 51.2%，高于 Claude Haiku 4.5 的 35.2%；在 IF Bench 精确指令跟随上领先 28.9 分，在 Advanced IF 上领先 14.5 分。它将支撑微软 GitHub Copilot 的常见编码场景，尤其是代码修改、多轮指令和真实开发环境里的 Agent 任务。
图像和语音模型也被纳入 MAI 体系。

MAI Image 2.5 和 Flash 版本支持文本生成图像和图像编辑，已经进入 PowerPoint，并会扩展到 OneDrive 和 Foundry。

MAI Transcribe 1.5 支持 43 种语言，微软称其速度达到竞品 5 倍，正在集成到 GitHub、Teams、Copilot 和 Dynamics 365 Contact Center。

MAI Voice 2 支持 15 种语言，可通过短样本适配声音，同时内置防滥用保护；低成本版本 MAI Voice 2 Flash 也在计划中。

微软还把 MAI 模型和自己的芯片联系起来。MAI Thinking 1 已针对 Maia 200 优化，端到端运行 MAI 模型时，还能获得 1.4 倍每瓦性能提升。

企业定制也是 MAI 模型的重要方向。未来所有企业不仅会调用模型，也会把自己的流程训练进模型。

为此，微软还发布了 Microsoft Frontier Tuning，核心是 reinforcement learning environments。企业可以把真实工作轨迹、任务步骤、决策、工具调用和评价标准变成训练环境，让模型学习组织内部的工作方式。

PC 变成 Agent 工位，你的桌面就是数据中心

除了模型，微软也把重点转向本地算力。

Surface RTX Spark Dev Box 是这部分最值得一提的产品。纳德拉把它称为面向开发者的「dream machine（梦中神机）」。这台设备提供 1 petaflop AI 算力、20 个 CPU 核心和 128GB 统一内存，计划在今年秋季推出。

Surface RTX Spark Dev Box 基于 Nvidia RTX Spark 平台。正如 APPSO 前几天所报道的，RTX Spark 是面向 PC 的下一代 SoC，把 CPU、GPU 和 AI 能力整合到一颗芯片中，并支持统一内存架构和集成 DRTM。

英伟达 CEO 黄仁勋在视频连线中表示，PC 正在从个人电脑走向个人 AI。他举例称：用户外出时，可以给自己的 PC 发消息，让本地 Agent 调用工具、修改代码、推进设计，再和用户继续迭代。

PC 不再只是一个被人操作的工具，也开始变成可以持续运行任务的 AI 助手。

此外，微软还为 Surface RTX Spark Dev Box 预装开发优化的 Windows 11 Pro，内置 VS Code、WSL、PowerShell 7、GitHub Copilot、Coreutils for Windows 等工具。

现场演示中，这台设备默认没有新闻流、组件弹窗和通知，使用深色模式；Windows Insider 版本还加入了纵向任务栏，不仅开发工具被进一步系统化，命令行和容器体验也更接近 Linux。

硬件上，它采用阳极氧化铝 3D 打印一体机身，拥有 1000 个通风孔，热设计功耗 100W，接口包括 USB-C、USB-A、HDMI、以太网和耳机接口。

Windows 将在 AI 时代大有作为。本地 AI 要让 PC 成为 Agent 工作流的一部分：开发者可以在本地调试、运行模型、调用工具、看日志、开容器、跑子 Agent，再把更大规模任务交给云端。

Agent 需要新入口，微软探路下一代 AI 终端

相比 Surface RTX Spark Dev Box 面向开发者，Project Solara 更像微软对 Agent 设备形态的提前试探。下一台计算机不会只是一台设备，而是一组协同工作的设备。

微软展示了两类参考设备。

第一类是固定在桌面上的工作终端，基于联发科芯片。

用户走近后，系统会安全识别身份，并让用户进入自己的 Agent 工作环境，访问基于 Work IQ 的 Microsoft 365 Copilot。

它可以显示当天重要事项，也支持点按或语音交给 Agent 处理任务，还能作为 Windows PC 伴侣，或通过 Windows 365 接入 Cloud PC。它更像企业办公桌上的 Agent 控制终端，负责身份识别、任务提醒、语音交互、Copilot 调用和 Cloud PC 接入。

第二类是可佩戴数字工牌，使用 Qualcomm 可穿戴芯片，面向移动工作场景。

演示中，用户通过指纹解锁后，要求 Copilot 为社交媒体帖子收集现场素材。工牌负责拍摄画面，Agent 负责挑选镜头、清理画面，并发送给本人和团队审阅。发布会还展示了医疗场景：护士可用它进行免提语音记录、区分说话人、核验生命体征、扫描药物并验证护理流程。

这两类设备只是参考形态。

手机和 PC 仍然重要，但一些工作场景需要更靠近人、空间和传感器的硬件。面对未来的 Agent 时代，企业可以更换 Agent，调整外观、屏幕、传感器和输入方式，在同一硬件和软件基础上适配不同垂直行业。

龙虾之父站台，微软给个人 Agent 加上企业护栏

Surface RTX Spark Dev Box 讲的是本地算力，Project Solara 讲的是新设备形态，OpenClaw on Windows 则把焦点转到个人 Agent 如何安全进入企业。

微软展示了适用于 OpenClaw 的 Windows 套件，可以帮助用户设置自己的 OpenClaw，或连接已经托管在 Windows 和 WSL 中的 OpenClaw。

应用里可以查看 gateway、参与 OpenClaw 的其他机器、会话和使用情况，也能快速进入 chat、canvas 和主控制台。

安全演示围绕文件权限展开。

OpenClaw Windows Companion app 允许用户控制 Agent 能访问哪些文件夹，以及这些文件夹是只读、可写还是隐藏。它也可以配置剪贴板访问、联网权限等细粒度选项。

微软在现场要求 OpenClaw 删除桌面上的所有文件，并临时关闭 OpenClaw 自身的安全层，只保留 MXC 的系统级限制。由于桌面文件夹被设置为只读，OpenClaw 多次尝试删除和检查目录，最后仍无法删除文件，桌面上的 94 张 JPG 得以保留。

龙虾之父 Peter Steinberger 也透露，过去几个月 OpenClaw 与 Microsoft、GitHub、OpenAI、Nvidia 等团队合作，增加了可观测性、自动权限模式，并重新设计访问控制。现在权限不再只有全部允许或全部禁止，用户可以指定哪些文件夹只读、哪些可写、哪些对 Agent 隐藏。

他还宣布，OpenClaw 可以在公司内部运行，harness 本身已经插件化。企业可以接入自己信任的 Copilot、Codex 或其他系统，把已有规则带进 OpenClaw，再获得持续记忆、heartbeat，以及在 Slack 或 Teams 中使用 OpenClaw 的能力。

AI 下半场，微软盯上企业平台入口

除前述硬件和 Windows 更新外，微软还发布了更多产品。

开发工具方面，微软发布新的 GitHub Copilot app。它更像一个 Agent 编码会话管理器，开发者可以同时启动多个 issue 会话，并用 Git worktree 隔离，让多个 Agent 并行工作。

Agent Merge 则负责跟踪 PR 的 CI 检查、代码审查和合并冲突。微软还发布 Raven，这是一个 Agent first SDK，用于连接 backend as a service，处理身份、存储和数据库 schema 等后端问题。

上下文能力由 Web IQ 承担。

Agent 要进入企业流程，需要连接网络新信息、企业业务对象、实时运营状态、人员关系和组织流程。Web IQ 负责外部网络信息，支持网页、新闻、图片和视频，模型无关、MCP native，可接入任意 Agent runtime，让 Agent 的回答建立在更新、可验证的内容上。

Copilot 也在升级为更复杂的工作入口。

纳德拉称，今年夏天会把 chat、cowork 和 code 放入同一个 Copilot，并发布 Autopilots。首个 Autopilot 名为 Scout，面向 Copilot Frontier 用户开放，可在 Teams 群聊和 Outlook 线程中工作。

企业治理层面，微软发布 Agent 365。它为 Agent 提供身份、权限、访问控制和合规管理，并接入 Entra、Defender 和 Purview。Agent 365 可管理托管在 Azure、AWS、GCP 或其他环境中的 Agent，也支持不同框架构建的 Agent。

科研方向则是 Microsoft Discovery。纳德拉把它定义为面向科学发现的 Agent 平台，希望把论文研究、候选方案生成、仿真计算、实验设计和自动化实验室连接成连续流程。

发布会最后，微软还正式发布了新一代量子芯片 Majorana 2，其量子比特平均寿命可达 20 秒，最高接近 1 分钟，比 Majorana 1 高约 1000 倍；操作时间为 1 微秒，尺寸仍为 0.01 毫米量级，并采用全数字控制。

至此，这场拼图庞大且野心勃勃的发布会终于完整。AI 的第一阶段，主导行业叙事的是模型公司；第二阶段，主导产业落地的可能是平台公司。

谁来选择模型，谁来分配任务，谁来管理 Agent，谁来定义权限和审计，谁就更接近企业 AI 的核心入口。当模型逐渐成为标准能力之后，真正决定价值归属的，将是承载这些模型运行的系统。

如果说当年那张 AI 时代的头等舱门票，很大程度上是借助盟友 OpenAI 的力量抢下的；那么现在，微软已经坐进了驾驶舱，并打算亲自接管这架飞机的航向。

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一夜之间，ChatGPT 和 Codex 的合并提上日程。

Codex 最初面向开发者，用于编程和工程任务；现在，OpenAI 准备把它推向更广泛的企业工作场景。公司宣布，未来几周内，Codex 将进入 ChatGPT。

整合后，用户无需再在两个产品之间切换。Codex 的 Agent 能力将并入 ChatGPT，覆盖桌面端、移动端、浏览器，以及 Excel、Slack、PowerPoint 等企业常用工具。

在 OpenAI 的设想中，ChatGPT 将从对话入口升级为企业员工调用 Agent 完成工作的统一界面。Codex 也将从写代码工具，变成能够处理数据分析、销售准备、市场素材、产品原型、投资研究、工程修复和安全扫描的工作 Agent。

更关键的变化在于，今天过后，OpenAI 的产品逻辑开始全面对标 Anthropic。

Codex 进入 ChatGPT，意味着 OpenAI 不再只围绕通用聊天入口组织产品，而是开始像 Claude 一样，把代码、文件、企业系统、长任务和工作流代理放进同一个客户端。ChatGPT 的新形态，也越来越接近 Claude 客户端。

500 万周活之后，Codex 站上 C 位

Codex 是本次发布会当之无愧的主角。

OpenAI 披露，Codex 周活用户已经超过 500 万，比今年年初增长 400%。Codex 最早用于软件开发，但使用人群正在大幅飙升。

分析师、市场人员、运营、设计师、研究员、投资人和银行从业者等非开发者，已经占 Codex 用户约 20%，增长速度达到开发者用户的 3 倍以上。

OpenAI 列举了几个官方案例，比如 Cisco 已将 Codex 推向整个组织。它最初用于软件开发生命周期，现在也被用于更多内部流程。OpenAI 称，Cisco 的 AI 相关产品已经全部通过 Codex 构建、部署和交付。

企业业务正在成为 OpenAI 更重要的收入来源。OpenAI 在发布会上表示，企业业务目前贡献约 40% 收入，预计年底将达到 50%。

The Information 披露，OpenAI 联合创始人兼总裁 Greg Brockman 上月曾向员工表示，Codex 来自企业客户的收入最近一度实现周环比增长 50%。Sam Altman 也在近期全员会上提到，Codex 整体使用量每天增长 5%。

目前 ChatGPT 和 Codex 是两个产品，用户在不同工作场景下需要反复判断该用哪个工具。OpenAI 的下一步，是把 Codex 放进 ChatGPT，让Agent能力进入统一体验。

完成整合后，Codex 的运行方式也会改变。

Codex 过去更多在本地运行，未来Agent将更多在云端持续工作。用户无需 24 小时在线，Agent可以在云端持续执行任务、更新进度、生成结果，并在需要时回到 ChatGPT 中交付。

此外，据 The Information 报道，OpenAI 准备把 ChatGPT、Codex 和浏览器 Atlas 合并为一个桌面应用。短期内，用户或许还会看到由 Codex 或 ChatGPT 分别处理任务的选项；长期看，系统会自动判断该由哪个Agent、在哪个环境中执行任务。

六类岗位插件登场，Codex 深入工作流

OpenAI 试图把 Codex 从通用Agent做成更贴近岗位分工的企业工具。为此，OpenAI 发布了六类面向具体岗位的 Codex 插件。

这些插件把相关应用、技能、指令和工作流程打包进 Codex，合计覆盖 62 个热门应用和 110 项技能。OpenAI 的目标，是让 Codex 适应企业既有工作方式，直接连接团队已经在使用的工具和业务系统。

数据分析插件面向分析师和业务团队，可以查询产品及业务数据，解释关键指标变化，生成报告和 dashboard。它连接 Snowflake、Databricks Genie、Hex、Tableau 等工具。

创意生产插件面向市场和创意团队，可以把 brief 转化为可评审素材，生成 campaign board、展示广告变体、产品生活方式图和电商图集。它连接 Figma、Canva、Shutterstock、Picsart、Fal 等工具。

销售插件用于整合客户上下文，帮助销售团队寻找高优先级客户和信号、准备客户会议、完成跟进、更新客户记录、制定 close plan、检查高风险交易。它连接 Salesforce、HubSpot、Slack、Outreach、Clay、Rox、Actively 等系统。

产品设计插件用于把早期想法变成可评审原型，包括探索产品方向、检查用户流程、从 live URL 生成原型，以及把静态截图变成交互界面。相关成果可继续在 Figma 和 Canva 中使用。

公开股票投资插件面向投资人，可以处理财报、公司比较、市场信号和投资 thesis 变化判断。它接入 Moody’s、Daloopa、Datasite、FactSet、LSEG、S&P、PitchBook、Hebbia 等数据来源。

投行业务插件面向银行家，用于把研究和尽调材料转化为客户材料，包括 pitch、可比公司和交易分析，以及基于尽调信息形成建议。

OpenAI 表示，Codex 目前已有超过 100 个插件。

后续插件还会覆盖 Corporate Finance、Private Equity Investing、Marketing Strategy、Strategy Consulting 和 Legal 等岗位。公司希望把插件生态开放给合作伙伴，让第三方直接在 Codex 和 ChatGPT 中创建并部署自己的插件。

企业汇报不一定得是 PPT，也可以是网站

在插件之外，OpenAI 还把企业交付物的形态往网站和轻量应用上前进了一步。

Sites 目前以预览形式面向 Business 和 Enterprise 客户推出。它允许 Codex 把想法、分析和计划转化为可托管、可交互、可分享的网站或轻量应用，并通过 URL 分享给同一 workspace 内的成员。

借助 Sites，Codex 的输出不再局限于文档、表格和幻灯片。企业团队可以把客户评审材料变成一个交互网页，集中展示产品更新、开放问题、使用趋势和下一步行动；也可以把财务模型变成 scenario planner，让管理层直接比较不同假设；还可以把发布材料变成 launch hub，持续更新 messaging、里程碑、负责人和决策状态。

发布会演示中，OpenAI 构造了一家银行 Hudson Bank。Codex 可以从邮件和日历中读取活动信息，生成参会公司行业分布；也可以每天早上 7 点从 Salesforce、Slack、日历和邮件中生成 CEO briefing。

在客户会议场景中，Codex 能从 Box 中找到销售模板，读取 Salesforce 和 Slack 里的客户记录，再生成一份适合会议使用的销售 deck。

OpenAI 还在与 Vercel、Wix、Base44、Replit、Lovable、Figma、Webflow 和 Emergent 等早期合作伙伴共建 Sites 生态。

当 Codex 能生成网站、报告、表格和幻灯片后，OpenAI 也需要解决另一个问题：用户怎样和模型一起修改接近成品的内容。

annotations 就是面向这个环节的功能。

开发者此前已经可以在 Codex 中对代码、Markdown 文件和 Codex 生成的网站进行批注，指出具体位置并要求 Codex 修改。现在，这种交互方式扩展到文档、电子表格和幻灯片。

用户可以在网站里选中导航栏，要求 Codex 调整字体；在投资 thesis 中高亮某个判断，要求 Codex 说明来源；在幻灯片里标记图表，要求给出更清晰的标签。Codex 会围绕被选中的部分修改，保留用户已经认可的其他内容。

发布会中，OpenAI 展示了在 spreadsheet 中选中数据，让 Codex 生成图表；也展示了在 dashboard 中标注某个区域，让 Codex 增加一句发布表现摘要。

随着Agent越来越能生成接近成品的文件，用户需要一种更自然的方式参与修改。annotations 处理的是 AI 交付物的最后编辑问题，让用户无需反复重写 prompt，也不用要求模型重新生成整份材料。

 Agent 之争，从 Coding 开始

Codex 的另一个重点方向，是更长时间、更高自治度的任务执行。

OpenAI 展示了 goal command。用户可以给 Codex 一个目标和完成条件，例如拉取昨日发布后的所有 bug，为每个 bug 准备一个 PR，并确保所有测试通过。演示中，Hudson Bank 的 backlog 中约有 24 个 bug，Codex 可以在数小时内产出相应 PR。

代码迁移是更能体现长任务能力的场景。

演示者询问后端系统使用的 Java 版本，Codex 回答为 Java 8。随后，用户要求 Codex 将整个代码库迁移到 Java 26，并确保所有测试通过。OpenAI 表示，这类任务可能需要 Codex 连续运行数天，对应过去数月级别的工程工作。

OpenAI 还展示了 appshot。它类似更智能的截图，可以读取当前应用的视觉上下文和文本上下文，并让 Codex 通过 computer use 直接操作应用。

在演示中，Codex 像墨西哥用户一样进入移动应用 onboarding 流程，选择国家代码、填写手机号、测试验证环节，最终发现墨西哥用户无法完成注册。

安全场景中，Codex Security 插件可以扫描某个分支，指出潜在漏洞并在代码行内评论。演示中，Codex 将一个企业 SSO 相关问题标为 P0，并生成修复方案。

OpenAI 还展示了对整个 identity service 代码库的深度扫描，耗时 6.5 小时，报告覆盖威胁模型、攻击向量、信任边界和全部安全发现。

OpenAI 表示，普通 Codex 用户可以使用基于 GPT 5.5 的 Codex Security。更深入的安全需求，可以使用专门模型 GPT 5.5 cyber。

Codex 的转向，其实也有明确的竞争背景。

今天，The Information 爆出了更多内幕消息，Anthropic 推出 Claude Code 预览版后，OpenAI 意识到自己在编程工具上被对手领先。

早在 2024 年秋季，Claude 在 OpenAI 内部某些指标上已经超过 OpenAI 模型。这个变化让 OpenAI 感到压力，因为 OpenAI 长期认为，AI 编程能力会加速自身研究进程，并影响更强 AI 系统的开发。

2025 年 1 月，OpenAI 发布 Operator，这是一个通过浏览器点击完成任务的Agent，可用于旅行规划、购物等场景。但 OpenAI 内部随后发现，让 AI 在浏览器里逐步点击效率较低。对于构建电子表格、修改文件、处理复杂任务等场景，让 AI 写代码来控制计算机，速度和稳定性更好。

随后，Codex 团队在 OpenAI 内部获得更多资源。The Information 称，该团队像「创业公司中的创业公司」一样运作，并开源了 Codex 背后的部分代码，以便更快从用户那里获得反馈。

Codex 的 harness 也成为产品能力的一部分。它帮助 AI Agent调用工具、操作系统、处理文件并替用户执行动作。OpenAI 决定把 Codex 与 ChatGPT 整合，正是看中了这套执行能力。

今年 1 月，OpenAI 已重组团队，使产品团队和负责相关底层模型的研究人员更紧密协作。随后，OpenAI 又把 ChatGPT、Codex 和 API 团队合并成一个组织，由 Thibault Sottiaux 负责核心产品和平台。

Codex 是 OpenAI 押注的执行层。ChatGPT 提供分发入口，Codex 负责完成任务，插件连接企业软件，Sites 把成果变成可交互工作空间，annotations 处理交付物的修改，语音模型承担客户服务入口。

对 OpenAI 来说，这既是产品整合，也是对 Anthropic 的回应。

Claude Code 让 Anthropic 在开发者群体中获得优势，OpenAI 则试图把 Codex 放进 ChatGPT 这个更大的流量池。The Information 披露，OpenAI 希望借超级应用把 Codex 带给超过 9 亿消费者用户，以扩大收入规模。

尤其是，企业收入的重要性也在上升。OpenAI 和 Anthropic 都需要更大资本池来购买 AI 芯片、招聘研究人员，并为未来资本市场计划做准备。Codex 能否从开发者工具成长为企业工作入口，将影响 OpenAI 在企业 AI 市场中的位置。

对话框只是 AI 时代的开胃菜，真正接管工作流才是 Codex 的野心所在，也是企业 AI 的究究分水岭。

附上参考地址：
1.https://openai.com/index/codex-for-every-role-tool-workflow/
2.https://www.theinformation.com/articles/inside-openais-decision-combine-codex-chatgpt?rc=qmzset
*封面由 AI 生成

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制糖工厂 CANDYSIGN 发布 AI 小电拼 Mirror。这是小电拼系列的新一代产品，采用 4C1A 五口设计，支持 160W 持续输出、4 个 USB-C 口君支持 140W 输出，前面板新增 OLED ingBar 琥珀状态屏。

AI 小电拼 Mirror 基于 SDC（Software-Defined Charger）架构与 MCP 协议，可接入 OpenClaw、Claude Code、Codex、Hermes 等 AI Agent，用自然语言完成充电状态查询、策略切换、端口控制、功率分配和设备诊断。

这让 Mirror 的产品定位从多口快充设备，进一步延伸到可被 AI 调用的能源节点。对于多设备用户，尤其是同时使用笔记本、手机、平板、充电宝和开发设备的用户，充电器不再只提供功率，也开始承担状态解释和充电策略调度的一部分工作。

AI Agent 可以读取和控制充电状态

AI 小电拼 Mirror 向 AI Agent 开放了多类设备能力。

状态读取方面，AI Agent 可以获取设备型号、序列号、固件版本、Wi-Fi 状态、信号强度等信息，也可以读取端口数量、端口名称、端口类型和整机功率预算。进一步到端口层面，AI Agent 可以查看每个端口的电压、电流、功率预算、快充协议、连接设备名称和温度状态，并读取 USB PD 协商细节、线缆信息、电池数据和端口历史记录。

这些信息可以用于回答一些具体问题。例如，电脑当前是否处在高功率输入状态，某个设备没有触发快充的原因可能来自线材、端口功率预算、协议协商还是设备自身电池策略。

在控制方面，Mirror 支持通过 AI Agent 切换 FAST、SLOW、HIGH_PERFORMANCE、ULTRA_FAST_SINGLE_PORT 等充电策略，也支持 POWER_PRIORITY 和 TEMPERATURE_PRIORITY 两类温控取向。AI Agent 还可以打开或关闭指定端口、设置各端口功率分配，并调整状态屏亮度。

这类能力的实际价值在于，用户不需要记住端口编号、功率表或协议名称，可以用更接近意图的方式表达需求，例如「优先保证电脑」「晚上降温运行」「把不用的接口关掉」「看看是不是线材限制了速度」等。

0.5 寸 ingBar 琥珀屏显示功率和时间

AI 小电拼 Mirror 正面配备 0.5 寸 OLED 自发光 ingBar 琥珀屏，用于显示实时功率、时间和设备状态。

这块屏幕采用琥珀色显示风格，视觉上致敬 80 年代终端屏幕。ingBar 支持待机呼吸动态、整点提示、关键状态显示和康威生命游戏屏保，并针对不同摆放姿态和支架形态适配了字体与背景纹理。

与传统充电器的单色指示灯相比，ingBar 提供了更明确的状态反馈。用户可以直接看到当前功率变化，也可以通过 AI Agent 调整屏幕亮度，例如在夜间关闭显示，或在桌面工作时提高亮度。

支持小米 120W 澎湃秒充和多种快充协议

AI 小电拼 Mirror 支持小米 120W 澎湃秒充私有协议，4 个 USB-C 口均可触发小米 120W 金标动画。

除小米协议外，Mirror 还兼容 PD 3.2 AVS、PPS、UFCS 2.0、QC5、SCP、FCP、AFC、PE+ 等 19 种协议。覆盖 MacBook、游戏本、iPad、Switch、Steam Deck、无人机、充电宝、树莓派、耳机、手表和部分小家电等设备。

在多设备场景下，协议兼容性的意义在于减少用户对不同充电头和线材组合的依赖。Mirror 通过更广的协议覆盖与端口状态读取，让用户更容易判断设备当前使用的是哪种协议、获得了多少功率，以及是否受到线材或设备策略限制。

CanOS 2.0 与 OTW 云桥用于后续升级

AI 小电拼 Mirror 搭载制糖工厂自研 CanOS 2.0 如意系统。该系统包含自由流调度、显示系统重构、协议固件更新、端云配置同步、控制与协议通讯重构等能力。

CanOS 2.0 将充电策略、显示和协议能力拆分为可持续更新的系统模块。相比固定出厂协议的传统充电器，这种结构为后续协议适配、显示能力扩展和 AI Agent 接入留下了更新空间。

Mirror 还支持 OTW（Over The Wire&Wireless）云桥架构。通过 OTW，Mirror 可以升级自身，也可以作为中枢，为其他硬糖充电头提供 OTA 升级能力。目前支持 OTW 的硬糖产品包括 40W 硬糖 A 充与硬糖 C³ 充电器，可刷入华为模式、安卓模式、笔电模式、UFCS 2.0 模式等专属模式。

这意味着 Mirror 不只是一台独立充电器，也可以成为制糖工厂能源系统中的升级节点。

160W 持续输出和 4×140W 盲插

AI 小电拼 Mirror 采用 4C1A 五口设计，整机支持 160W 长时间持续输出，4 个 USB-C 口均支持最高 140W 输出。

Mirror 搭载 FluxAI 自由流® 算法，可实时监测多口负载、回收闲置功率并实现功率复用。该算法在多设备同时接入时不会受限于固定功率分配，让功率无级按需流向当前更需要的设备。

测试数据显示，Mirror 可实现长时间满功率高能巡航，直到设备自身不再请求最高功率。Mirror 可为 MacBook Pro 持续输出约 88W，为 Lenovo R9000P 游戏本持续输出约 91.1W，为 Anker A1340 充电宝输出最高 138.92W。

4×140W 盲插则降低了端口选择成本。用户不需要区分哪个 USB-C 口适合笔记本，任意 C 口都具备高功率输出能力。在酒店、办公室或多人共用桌面场景中，这类设计可以减少插错口和重新插拔的情况。

可拼拆结构覆盖桌面和差旅场景

AI 小电拼 Mirror 延续小电拼系列的可拼拆设计。合体时，它是一台桌面能源中枢；拆下主体后，它是一只厚度 39mm 的随行充。

Mirror 合体尺寸为 105 × 39 × 78 mm，拆分主体尺寸为 105 × 39 × 39 mm，单口占用体积为 28.6 cm³/口，功率密度为 1.08 W/cm³。它可搭配 Wingie 蝶架或 Oxie 牛架使用，后者可解锁 160W 长时间的满血持续输出。

关于制糖工厂 CANDYSIGN

制糖工厂 CANDYSIGN 是一个以极致美感和灵活多用电能产品为核心的品牌。秉承“好产品就是一颗糖”的理念，制糖工厂融合科技、艺术与时尚，服务创作者、开发者和多设备生产力用户，持续探索数字电能产品的新形态。

从 2023 年 7 月 14 日的 01s 小电拼全球旅行版，到 02 AI 小电拼，再到 03 AI 小电拼 Mirror，小电拼系列已历经三代迭代。制糖工厂小电拼拥有拼拆设计专利、自由流算法专利等技术积累，产品定义、工业设计、系统架构、算法、固件与方案均由 CANDYSIGN 自主完成。

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微软发布七款自研模型，还有一台「梦中神机」

刚刚，微软举办 Build 2026 开发者大会，集中发布了自研模型家族、本地 AI 开发设备、新型 AI 终端形态及企业 AI 治理工具，宣示其在 AI 基础设施层面的全面布局。

相关阅读：刚刚，Windows「梦中神机」来了，把你的 PC 变成 Agent 工位

本次大会一次性推出七款 MAI 模型，覆盖推理、代码、图像、语音和转录方向。

• 推理模型 MAI Thinking 1 采用稀疏 MoE 架构，活跃参数 35B，总参数规模约 1T，支持 256K token 上下文；
• 代码模型 MAI Code 1 Flash 由微软端到端训练，在 SWE Bench Pro 上得分 51.2%，高于 Claude Haiku 4.5 的 35.2%，目前正向 GitHub Copilot 个人用户推出；
• 图像模型 MAI Image 2.5 已进入 PowerPoint，并计划扩展至 OneDrive；
• 转录模型 MAI Transcribe 1.5 支持 43 种语言；
• 语音模型 MAI Voice 2 支持 15 种语言，可通过短样本适配声音。

硬件方面，微软发布面向开发者的 Surface RTX Spark Dev Box，纳德拉将其称为「dream machine（梦中神机）」。

该设备基于英伟达 RTX Spark 平台，提供 1 petaflop AI 算力、20 个 CPU 核心和 128GB 统一内存，热设计功耗 100W，计划于今年秋季推出。英伟达 CEO 黄仁勋通过视频连线表示，PC 正从个人电脑向「个人 AI」演进。

微软同时展示了代号 Project Solara 的两类参考设备：

• 基于联发科芯片的桌面工作终端，支持身份识别、语音交互和 Microsoft 365 Copilot 接入；
• 采用高通可穿戴芯片的数字工牌，面向医疗、现场采集等移动工作场景。

OpenAI 扩展 Codex 生态：插件覆盖投行、数据分析等 6 大方向

在昨天的「Intelligence at Work」直播活动上，OpenAI 官宣，未来几周内将 Codex 的核心能力直接整合进 ChatGPT 应用，让用户在 ChatGPT 里直接调用 Codex 的执行能力。

OpenAI 还宣布对 Codex 进行多项功能扩展，推出角色专属插件、Sites 共享网站功能及标注功能，将使用场景从软件开发延伸至更广泛的知识工作领域。

官方数据显示，Codex 每周活跃用户已超过 500 万，其中非开发者用户占整体约 20%，增速超过开发者用户的 3 倍。

• 角色专属插件：上线 6 款插件，集成 62 款应用与 110 项技能，覆盖数据分析、创意生产、销售、产品设计、公开市场股权投资及投资银行等方向。后续还将推出企业财务、私募股权、法律等更多方向，并计划开放合作伙伴生态；
• Sites：面向企业版和商业版用户开放预览，支持将分析结果和方案规划生成可通过 URL 分享的交互式网页，内容可持续更新。OpenAI 已与 Vercel、Figma、Replit、Webflow 等平台展开早期合作；
• 标注功能：此前仅限代码和网站场景，此次扩展至文档、表格和幻灯片，用户可框选内容并给出修改指令，Codex 将针对选中区域定向调整。

角色专属插件目前正在支持地区逐步推出，Sites 功能企业管理员可在后台设置中启用。

腾讯云下调 DeepSeek-V4 系列模型价格，最高降幅 97.5%

腾讯云发布公告，旗下智能体开发平台将于今日起，对 DeepSeek-V4 系列模型价格进行下调，最高降幅达 97.5%。

具体来看，DeepSeek-V4-Pro 模型的推理输入与推理输出价格均下调 75%，分别从每千 tokens 0.012 元、0.024 元降至 0.003 元、0.006 元；

缓存命中价格降幅最大，从每千 tokens 0.001 元降至 0.000025 元，降幅达 97.5%。DeepSeek-V4-Flash 模型此次调整仅涉及缓存命中价格，从每千 tokens 0.0002 元降至 0.00002 元，降幅为 90%。

Alphabet 拟融资 800 亿美元投入 AI 基建

据彭博社报道，Google 母公司 Alphabet 计划进行总额 800 亿美元的股权融资，所得资金将用于 AI 基础设施、算力建设以及相关资本支出。

这笔融资由三部分组成：300 亿美元包销公开发行、400 亿美元按市值发行 A 类或 C 类股票，以及伯克希尔・哈撒韦以私募方式直接投资 100 亿美元。公司还表示，ATM 计划净收益的一部分将用于处理员工股权奖励归属相关税务义务。

Alphabet 此前已把今年资本开支预期提高至 1800 亿至 1900 亿美元，并预计明年资本支出继续显著增加。

徕卡相机或被中国资本收购

据彭博社报道，亚洲投资机构 HSG（红杉中国主体）目前在收购黑石集团所持有的徕卡相机（Leica Camera AG）45% 股份的竞标中处于领先地位。

知情人士透露，HSG 正与黑石集团进行谈判，计划收购后者持有的徕卡 45% 股权。若奥地利亿万富翁安德烈亚斯·考夫曼（Andreas Kaufmann）决定出售，HSG 亦有意收购其手中剩余的 55% 股份，并最终可能寻求推动徕卡重新上市。

据彭博社今年 1 月的报道，徕卡的整体估值约为 10 亿欧元（约合 12 亿美元）。目前相关审议仍在进行中，最终协议能否达成尚无定论，正式公告或需数周时间方能发布。

字节 Seed 机器人团队转向周畅汇报

据《晚点 LatePost》报道，字节跳动 Seed 体系近期调整机器人团队汇报线：原由李航负责的 Seed Robotics 团队已向多模态负责人周畅汇报月余，李航现以顾问身份负责学术合作方向。

周畅是字节 Seed AI 研发核心负责人之一，2024 年加入字节后主要负责 Seed 的多模态交互和世界模型等方向。报道援引接近字节的人士称，机器人相关工作此前由多个团队分别承担硬件、数据、模型等任务，执行过程中在模型研发上存在能力重叠；调整后，机器人研发资源进一步集中到周畅管理范围内。

字节还在招聘具身智能技术负责人，负责机器人业务整体规划，职级定位为 L8，对标阿里 P10-P11，并向周畅汇报。岗位候选人主要来自头部具身智能创业公司技术负责人。

报道提到，周畅负责的多模态交互、世界模型方向与 Robotics 的技术需求高度相关：机器人需要视觉、多模态和世界模型来理解现实环境，机器人场景也能为模型提供仓库、工厂、家庭等真实世界交互数据。

Codex 免费账号配额缩水，7 天重置周期变 30 天

近日，OpenAI 调整 Codex 免费账号与 Go 订阅账户的额度重置周期，从 7 天变为 30 天（1 周变 5 周），原本就不充裕的配额雪上加霜。Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 用户仍为每周重置。

阿里 CTO 吴泽明进入阿里合伙人委员会，即时零售继续收拢到淘宝闪购

财新报道，阿里巴巴集团 CTO 吴泽明进入阿里最高决策层合伙人委员会。本次调整后，阿里合伙人委员会成员包括马云、蔡崇信、吴泳铭、蒋凡及吴泽明。

同时，2023 年进入合伙人委员会的邵晓锋因年满 60 周岁退出委员会，并不再担任阿里合伙人；他将继续担任阿里巴巴集团秘书长和风险管理委员会主席。

阿里合伙人制度由马云在 2010 年后设计推出，核心高管和主要业务部门负责人被纳入合伙人体系。马云和蔡崇信是其中唯二永久合伙人，不退休、不离任；合伙人委员会实际掌握董事会半数以上席位的提名权。

另据晚点 LatePost 报道，多位阿里人士认为，严筱磊汇报线变化是盒马即将并入中国电商事业群的重要信号。

报道称，阿里核心管理层已把即时零售视为长期投入的核心战场，正在推动盒马、天猫超市、淘宝闪购、医药等业务的品牌和用户心智统一收归到淘宝闪购之下。

OpenAI 与 AWS 合作正式落地：GPT-5.5、GPT-5.4 与 Codex 上线 Amazon Bedrock

AWS 宣布，OpenAI GPT-5.5、GPT-5.4 与 Codex 已在 Amazon Bedrock 正式可用，企业客户可以在 AWS 现有安全、合规和治理工作流中调用 OpenAI 前沿模型和代码智能体。

目前，GPT-5.5 在美国东部俄亥俄区域上线，GPT-5.4 覆盖美国东部俄亥俄和美国西部俄勒冈区域；Codex 作为软件开发代码智能体进入 Bedrock。OpenAI 官方同步称，Daybreak 也会进入 AWS 生态，用于安全代码审查、威胁建模、补丁验证、依赖风险分析和检测修复建议。

Arm 称自研 AI 芯片 150 亿美元收入目标可能提前完成

据彭博社报道，Arm CEO Rene Haas 表示，受 AI 热潮推动，公司可能早于原计划实现自研芯片销售收入 150 亿美元的目标。Haas 称，他对 Arm 在本十年末前达到这一目标「非常有信心」，同时也看到目标可能提前完成的迹象。

滴滴一季度由盈转亏

昨日，滴滴发布 2026 财年第一财季业绩，期内营收为 587 亿元人民币，归母净亏损 12.20 亿元，上年同期为归母净利润 5.46 亿元。

• 中国出行业务：平均日交易达到 3940 万单，创历史新高，GTV 达 857.69 亿元，同比增长 9.9%，平台收入 195.87 亿元，同比增长 22.2%，Non-IFRS 调整后 EBITDA 盈利 39.67 亿元，同比增长 8 亿元；
• 国际业务：GTV 达 375.75 亿元，同比大幅增长 59.5%，平台收入 29.30 亿元，同比增长 17.0%。

影翎 AG 官宣吴克群为全景无人机首席体验官

影翎 AG 昨日官宣，吴克群出任全景无人机首席体验官，双方后续会围绕大众生活、公益现场和全景飞行体验展开合作。

影翎 AG 将自身定位为全景无人机品牌，希望把无人机从专业航拍工具推向更简单、更沉浸的日常记录设备。其 A1 旗舰全景无人机主打 8K 全景飞行。

山姆 · 奥特曼承认错误：拥抱 AI 最积极的公司仍在招聘

据《商业内幕》报道，OpenAI CEO Sam Altman 昨日在 CNBC 采访中指出，在他所接触的大型企业样本中，AI 采用程度最深的公司，反而正在大规模招聘；而那些以 AI 为由宣布裁员的公司，往往是 AI 落地最慢的一批。

Altman 表示，AI 可以成为企业解释裁员的「便利借口」，但这与技术实际应用情况并不相符。他同时承认，自己对 AI 影响就业的判断正在变得更为乐观，原因是观察到企业在使用 OpenAI 编程工具 Codex 等产品后，并未出现预期中的岗位萎缩。

他将这一现象归因于大模型自身的局限性——

这些模型在某些事情上表现极好，但在长期、复杂任务的监督执行上完全力不从心。

Altman 还就 OpenAI 此前的公关表述表示遗憾。他指出，去年 12 月一份有关 GPT-5.2 的新闻稿声称该模型「在 44 个职业中超越专业人士」，措辞过于笼统，引发了不必要的公众焦虑。

我们应该说，它在 44 个职业的细分任务上超越专业人士，这才是更准确的说法。

一加 Turbo 6X 系列证件照曝光

一加 Turbo 6X 和 Turbo 6X Pro 的规格与证件照已经曝光，型号分别为 PYS110 与 PYR110。两款机型预计继续面向性能中端市场，采用高刷新率屏幕、大电池和快充组合。

配置方面，一加 Turbo 6X 预计搭载 6.72 英寸 FHD+ LCD 屏幕，支持 144Hz 刷新率；配备联发科天玑 7400 Apex 芯片；电池容量为 7000mAh；采用侧边指纹识别。

一加 Turbo 6X Pro 则搭载 6.78 英寸 1.5K AMOLED 屏幕，配备高通骁龙 7s Gen 4 移动平台；电池容量提升至8000mAh，采用屏下指纹识别。

优世界官宣全球首款全尺寸超仿生人形机器人

昨天，优世界官宣全球首款全尺寸超仿生人形机器人，提供男女双款，6 月 30 日正式上市。

罗技发布 K828 有线背光机械键盘

罗技昨日发布 K828 有线背光机械键盘，定位办公人群和内容创作者，主打机械手感、低延迟输入和 AI 快捷操作。

外观方面，K828 使用 ABS 双色注塑键帽、悬浮轴体、金属上盖和银灰色配色，支撑脚架支持 0 度、4 度和 8 度三档角度。背光部分提供呼吸、随机、波浪、随动、常亮五种模式，并支持 7 档亮度调节。

• 采用 98 配列紧凑布局，保留数字键盘、方向键和功能键；
• 搭载线性晶石轴，支持 1000Hz 回报率，响应速度约 1ms；
• 支持 Logi Options+ 自定义快捷灵动键，可一键启动 AI 工具或切换个人工作流。

微星发布 RTX Spark 迷你主机 EdgeMesa N AI+

微星在英伟达 RTX Spark 超级芯片发布后，推出 EdgeMesa N AI+ 迷你主机，采用紧凑工业风外观，后部提供 4 个 USB-C、1 个 HDMI 和 1 个 RJ45 接口。

微星称，EdgeMesa N AI+ 有线网口支持 10GbE，可通过 HDMI 和 3 个 USB-C 20Gbps 实现四屏输出。产品面向医疗、零售、金融、机器人和智慧城市等空间受限场景，强调 I/O 扩展、连接能力和高负载下的散热稳定性。

RTX Spark 超级芯片本身具备 20 核 CPU、6144 CUDA Blackwell GPU、最高 128GB 统一内存，以及最高 1 petaflop FP4 稀疏 AI 算力。相比普通迷你 PC，EdgeMesa N AI+ 更像面向本地 Agent 和边缘 AI 部署的小型工作站。

任天堂发布 Nintendo Music 更新：PC 网页端上线、支持 CarPlay

任天堂宣布更新 Nintendo Music 流媒体音乐平台，新增「歌曲推荐」功能，并同步改进移动端 App、上线 PC 网页端。

本次新增的推荐功能会根据玩家过去收听过的音乐和游玩过的游戏，自动生成推荐播放列表，并每天重新推荐不同曲目。

移动端方面，Nintendo Music App 新增支持苹果 CarPlay 和 Android Auto 车机互联，在车机模式下可使用语音输入播放音乐。任天堂还上线 PC 网页版，让用户可以在电脑大屏或其他设备浏览器中播放 Nintendo Music。

Nintendo Music 于 2024 年正式推出，需要 Nintendo Switch Online 会员才能使用，内容覆盖任天堂旗下游戏配乐和角色歌曲。

瑞幸回应 HelloKitty 打错成「HeeloKitty」

据中新经纬报道，日前多地网友发帖称，瑞幸咖啡与 Hello Kitty 的「六一特辑」联名周边中，部分毛绒挂件的标签上存在拼写错误，经典标识「HELLO KITTY」被错印成「HEELO KITTY 」（即把「L」误印成了「E」）。

据了解，此次瑞幸推出的联名限定周边包括毛绒挂件、手机挂链、纹身贴纸、马克杯、徽章等。

报道称，北京西城一家瑞幸咖啡门店表示，目前门店没有接到该类反馈，如遇到该情况需要打瑞幸咖啡官方客服电话操作退款，「门店没有退款权限，并且门店毛绒挂件今天已经全部卖光了，没办法直接更换。」

瑞幸咖啡官方客服也表示，目前已经接到通知，确实有一批货出现了这个问题。「消费者可以提供下单手机号，我们这边联系下单门店帮忙更换一个新的。如果门店如果没货，可以直接申请退款整单商品。」

哈根达斯中国内地门店授权给含柠季在内的投资者集团

据第一财经报道，当地时间 6 月 1 日，通用磨坊已与投资者集团达成最终协议，将其在中国内地的哈根达斯门店业务授权给包含柠季在内的投资者集团。

交易完成后，该投资者集团将获得通用磨坊授予的独家许可，可在中国内地的冰淇淋店和礼品业务中使用哈根达斯品牌。通用磨坊会继续拥有并运营哈根达斯在中国的零售和餐饮业务。

这笔交易预计年内完成。对哈根达斯而言，中国内地门店从直营或原有运营体系切换到本土投资者授权运营，核心变化在于门店和礼品业务将交给更熟悉本地消费市场的团队推进，而包装零售和餐饮渠道仍留在通用磨坊手中。

多家银行补贴微信提现手续费

据界面新闻报道，多家银行近期推出微信提现补贴活动，把免费提现额度与手机银行签约、借记卡活期存款日均余额等条件绑定。

参与银行中，广西农商联合银行推出「微信支付提现笔笔省」小程序，持卡人有机会随机领取 1666 元或 6666 元面额的专属提现券，用于抵扣提现服务费，同一用户每个面额最多可领 3 张，每日限领 1 张。

衡南农商银行和永兴农村商业银行则将补贴额度与存款规模挂钩，客户当月可补贴的提现额度为签约借记卡上月活期存款日均余额的 2 倍。

霉霉为《玩具总动员 5》创作原创单曲，周五发行

泰勒·斯威夫特（霉霉）为皮克斯新片《玩具总动员5》创作并演唱了一首原创单曲「I Knew It, I Knew You.」，歌曲将于本周五（6 月 5 日）发行。

该曲围绕女牛仔角色杰茜展开，讲述她与第一任主人艾米莉之间的回忆。《玩具总动员5》导演安德鲁·斯坦顿表示，斯威夫特在接触这一角色后「立马就理解并产生了共鸣」，并称这首歌「感觉像是《玩具总动员》家庭失散已久的一名成员，这都是天命。」

《玩具总动员5》目前定档中国内地及北美市场 6 月 19 日同步上映。

《末日地堡》第三季预告发布，7 月 3 日开播

丽贝卡·弗格森主演的苹果 Apple TV+ 科幻剧集《末日地堡》（原名《羊毛战记》）昨日发布第三季新先导预告，以「距离真相更进一步」为主题，剧集定于 7 月 3 日正式开播。

《末日地堡》改编自休 · 豪伊同名科幻小说系列，讲述人类在地下巨型地堡中生存的故事，此前两季均在 Apple TV+ 平台独家播出。

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昨天闲来无事刷了刷车友群，发现那帮平日里除了车什么都聊的车友们，竟然围绕一个「交通普法视频」讨论了老半天。

事情是这样的，视频里说，青岛有一位奔驰司机在斑马线前停下，好心朝路人挥手示意让他先过，结果路人刚走过他的车头，就被旁边车道一辆没有减速的车给撞飞了。

如果是普通的新闻报道，大概率就到此为止了。但这条视频里，那位汽车博主给出了一个法院的判决结果：这位好心挥手的车主，得承担 30% 的赔偿责任。

理由听起来似乎很专业，博主说车主挥手这个动作，在法律上属于「主动介入并引导行人通行」。

你不是交警，你凭什么指挥？你的车虽然停着没动，但就因为手欠挥了这一下，十年的积蓄可能就搭进去了。万一被撞的刚好是个年薪百万的高管或者博士，人家律师一出马，你就算养不起家里人，下半辈子也得乖乖养着人家。

博主说完，弹幕的画风基本上是这样的：？？？？？？？？

显然，很多老司机都被这个「判决」给镇住了。

这位博主主张的是，以后看到行人直接踩死刹车，双手就老老实实放在方向盘上，多余的动作一个也别干，谁知道挥一下手要赔多少钱。

看着视频里博主紧缩的眉头和无比笃定的神态，你很难去怀疑他的动机。那种像是急眼了的劝诫，听着特别真诚，就像是老大哥在酒桌上拉着你的手，掏心掏肺地教你如何避免在社会上吃亏。

但如果你真的去查证一下就会发现，青岛根本就没有这辆奔驰，没有这位行人，也没有这一次判决。

果然，社交媒体玩的就是情绪的拉扯啊。

让行是义务，但挥手真不是越权指挥

经过一番搜索后我发现，这个剧本已经不是多新鲜的事儿，早在去年，各个平台上就已经有几乎一模一样的视频在传了。起初只是切片加配音的形式，后来改成了由「律师」真人出镜，现在又从普通话转成了粤语，给广东 IP 的老司机们带来一些小小的震撼。

总之，大家都心照不宣地念着同一份文案，但要是你问他们要个具体的案号，没有一个人能答得上来。

其实，就算不懂法，单凭常识也能察觉到这套逻辑站不住脚。在我们国家现有的交通法规体系下，法院不可能做出这种判决。

根据《中华人民共和国道路交通安全法》第四十七条的规定，机动车遇行人正在通过人行横道，应当停车让行。对于驾驶员来说，把车稳稳停在停止线后，这项法定义务就已经履行完毕了。

那么挥手算什么？

在嘈杂的城市路口，车内车外很难靠喊话来沟通。司机挥挥手，无非是为了和行人做个确认，意思是「我看到你了，我停下了，你可以走」，这只是一个很寻常的社交动作。

在视频里，博主把这定性为「主动介入并引导行人通行」，完全是在偷换概念。

普通驾驶员一没有执法权，二没有交通指挥权，没有哪个交警或者法官，会把司机的一个善意手势，强行认定为非法的交通指挥行为。

至于视频里用来吓唬老司机的定责逻辑，在真正的交通事故处理中更是说不通。

经常处理交通事故的人都知道，交警划分责任，看的是路权、过错和因果关系。行人之所以在斑马线上被撞，直接原因也是唯一的原因，是相邻车道的那辆机动车没有依法减速避让。

那辆没有减速的车侵犯了行人的路权，它才是引发悲剧的唯一过错方。

反观停在原地的让行车主，他的车轮都没动过，对旁车的违法行为也没有任何干预能力。

法律讲究的是因果链条，既然让行车主的行为没有侵犯行人的路权，他的挥手也没有导致旁车撞人，那么让他掏这 30% 的赔偿，在法理上就是完全不存在的无稽之谈。

有些视频里的律师或者博主，特别喜欢拽一些高大上的词，比如「结果责任」，吓唬大家说只要事故跟你有哪怕一丁点关联，出于好心也要分担后果。

这纯粹是为了收割流量而生搬硬套出来的伪常识，按照他们这套逻辑，你在公交上给大爷让了个座儿，结果大爷往你这走的时候把自己摔骨折了，是不是也得找你要医药费？

如果真按这些营销号说的这么办，最先被打脸的应该是各地交管部门。

翻看各地的法治新闻就能发现，现在国内很多城市都在推行文明交通倡议，交警部门平时最常提倡的一种路口默契就是「车让人、人快走」。为了消除行人的过马路顾虑，深圳、宁波等地的交警甚至专门出过手势教程，鼓励驾驶员在停车后，通过眼神或者「请通行」的手势和行人互动，以此来提高斑马线上的通行效率。

在杭州、西安等城市的文明交通宣传活动里，交警还经常在路口开展现场体验，对那些主动停车让行、并用手势引导行人的守法司机，当场赠送「交警小熊」或者定制纪念品表示鼓励。

照那些短视频博主的说法，交警部门每天在路口给司机发奖品，岂不是在带头教唆广大车主去承担赔钱的法律风险？

就那么一个普普通通的挥手动作，被凭空捏造成了可能赔掉内裤的「隐患」。个别自媒体为了博取那点可怜的点赞和转发量，拿着几个拼凑出来的法律名词四处忽悠。他们不管事实真相，只管用焦虑情绪把路上的司机们框住，把原本正常的斑马线互让，渲染成了一件谁也不敢惹的麻烦事。

互联网真是被这帮人玩明白了。

大V一句「为你好」，老司机集体开倒车

为什么一个连案号都编不圆的假案子，能把这么多老司机吓得一愣一愣的？

1975 年，计算机行业先驱吉恩·阿姆达尔（Gene Amdahl）提出了一个商业概念，叫做 FUD 营销。Fear, Uncertainty, and Doubt, 翻译过来就是恐惧、不确定性和怀疑。当年 IBM 的销售为了对付竞争对手，最爱用的招数就是向客户散布一些未经证实的风险，让客户因为害怕承担损失而不敢去尝试新事物。

过了半个世纪，这套老掉牙的推销套路，被社交平台上的自媒体当成了屡试不爽的流量密码。

他们拿捏大众情绪的配方很简单，挑一个所有人每天都在做、习以为常的小动作，然后给它绑定一个倾家荡产的结局。

人在极度害怕损失的时候，理智是会暂时罢工的，当看到视频里那句「撞到个年薪百万的高管，你下半辈子都要养人家」时，有些人会下意识地点赞收藏。

那些收割完流量的博主，还要在视频结尾给你灌一口看似很有哲理的毒鸡汤。

真正的善良是不需要给自己加戏的。

 

你的手不应该是交警指挥棒，握住方向盘就不要乱挥了。

 

只要老老实实踩住刹车，你就能保护所有人，也能保护你自己。

听上去就特别人间清醒。

平心而论，跟风做这些视频的博主，有一部分并不是什么十恶不赦的坏人。就拿这次引爆话题的那位汽车博主来说，他平时的风评其实还不错，做的内容也挺为车友着想。

他看着镜头苦口婆心，有可能真觉得自己是在传递一条能够救人于水火的「保命冷知识」，是在教粉丝如何在这个复杂的社会里明哲保身。

但问题就出在这里。

一个拥有庞大粉丝基数和行业影响力的博主，在面对一个违背基本常识的离谱案件时，连起码的事实核查都没做，连最基本的交叉验证都省了。仅仅是因为觉得这事儿够稀奇、能爆火，就迫不及待地照着不知名的小道消息演了一遍。

好心从来不是传播虚假焦虑的挡箭牌。

相反，正因为粉丝平时信任他，这种带着大 V 光环的盲从，造成的破坏力反而比普通水军大得多。很多老司机会觉得，连这么懂车的大咖都出来现身说法了，那这事肯定没跑了。

于是，虚假的恐慌在信任中完成了几何级数的裂变。前一天还在车友群里讨论，第二天就上了平台热门，第三天可能就被长辈当成真理，转发进了相亲相爱一家人微信群。

我们不妨静下心来想想，如果任由这种编造出来的焦虑在网上肆意蔓延，我们在现实生活中会变成什么样。

路上的行人和司机，原本可以通过一个善意的挥手、一个肯定的眼神，顺畅地完成一次斑马线前的互动。车让人，人快步走，大家各自方便。

可一旦所有人都把那套「管住手就能保命」的毒鸡汤奉为圭臬，温情就消失了，大家会越来越习惯于过一种极度收缩的防御性生活。

原本顺畅的礼让，变成了一场充满戒备和防范的心理暗战，每个人都在心里盘算着怎么才能把自己的责任撇得一干二净，防着对方讹上自己。

法律确实是维持社会运转的底线。只要你停在斑马线前，你确实就守住了这条底线。

但一个正常运转的社会，绝不能仅仅依靠冷冰冰的底线去死撑，人与人之间那点微薄的信任和善意，才是让城市交通甚至社会关系不至于僵硬的润滑剂。

为了换取平台那点可怜的播放量，就不惜去消解社会基本信任，把原本正常的互助互让妖魔化成高风险行为。这样的流量，实在吃得太难看了点。

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5 月 29 日晚，领克 10 正式上市，高性能版本领克 10+同台发布。

领克 10 共推出三款配置，售价 18.39 万至 20.59 万元；领克 10+分为四驱运动版和四驱竞速版，售价分别为 23.39 万和 24.99 万元。

今年恰逢领克品牌创立 10 周年，在燃油车时代，领克凭借 03 TCR 赛车在 WTCR 赛场拿下多个年度车队冠军，积累了扎实的赛道调校经验。

如今，面对同质化严重的纯电市场，领克想要走出一条自己的路，将多年来的底盘工程经验转移到纯电架构上，通过驾驶质感建立起自己的技术壁垒。

领克汽车销售公司总经理林杰在发布会上表示，如今造一台纯电新车不难，造一台加速很快、参数很强的车也越来越容易。

「但真正稀缺的，反而是驾驶本身。」林杰说。

因此，领克 10 和领克 10+ 这两款车并没有一味跟着账面数据走，而是在日常行驶质感与赛道化的性能表达之间，取得了一个平衡。

告别参数内卷，把马力交还给底盘

纯电时代，马力正在变得廉价，两台高性能电机一放，破千匹也并不稀奇。领克 10+这次想解决的问题，不是「能跑多快」，而是「快起来之后，人还舒不舒服」。眩晕和失重感，便是大马力带来的副作用，对于一辆日常要开上街的车来说，这种感觉比加速慢更让人抗拒。

领克 10+ 搭载前 310kW、后 370kW 双电机，综合输出功率达到了 925 马力，零百加速只要 3.2 秒。但领克表示，他们特意在起步阶段放慢了 0.2 秒，削弱了踩下油门那一刻的冲撞感。

在领克看来，这 0.2 秒就是他们对于动力的「克制」。

持续输出能力是衡量纯电性能车的一道硬门槛，电机怕热，温度升高就降功率，物理规律摆在那里。领克的研发团队为此开发了电磁阀主动温区控制和定子转子双制冷技术。实测中连续 120 次加速循环后，动力输出也几乎没有衰减。

而在弯道里，由于电动车天生自重大，想在连续弯中保持车身姿态稳定，光堆料没用，得靠底盘调校的功力。

领克表示，他们结合长期赛道测试数据，把 10+的整车侧倾梯度设定在 3.16° 每 G。做个参照，赛车一般在 2.5° 左右，普通运动家轿在 4.0° 上下，3.16° 这个数值则兼顾了日常滤震和弯道支撑力。

底盘硬件上，领克 10+ 采用了前双球节双叉臂、后集成式多连杆，匹配 CCD 减震器，阀系阻尼做到了 7000 牛，比普通民用车高了近 40%。在董车会此前的试驾里，急加速抬头和重刹点头确实都能很好地被抑制住。

转向系统采用 RPS 可变传动比——直线行驶时齿比大，稳定性好；大角度转向时齿比缩小，方向盘圈数减少，响应更快。它的车身大量使用了高强度钢，后段采用一体式压铸下车体，整车扭转刚度超过 45000 牛米/度。

这些设计的共同指向，就是让驾驶者对车身动态有清晰、可预判的感知。

制动系统走的是纯机械路线，没有把压力都推给动能回收。赛用级刹车片、大尺寸打孔制动盘、四活塞卡钳，刹车片金属含量提升至 28%，极限工作温度 650°。满载五名成年人加行李的状态下，连续 10 次百公里刹停，制动距离稳定在 33.31 米，热衰减几乎察觉不到。

这一整套底盘标定下来，麋鹿测试成绩做到 85.4km/h。

此外，领克 10+配备两段可调碳纤维大尾翼，高速工况下可提供 109kg 的下压力；领克 10 则为主动升降尾翼，随车速自动调节。轮毂方面，10 标配 19 寸，10+标配 21 寸锻造轮毂以降低簧下质量。

补能效率也没有拖后腿，领克 10 全系基于 900V 高压架构，搭载神盾金砖电池，配合双侧面立体液冷技术，大功率充电时电池温度得到有效控制。官方表示，它的最大充电功率达到 1.09 兆瓦，10% 充至 80% 最快用时 4 分 22 秒。

性能车，也可以照顾全家人的日常

运动轿车为了溜背造型而牺牲后排空间，算是一个老生常谈的问题了，领克 10 这次有意要打破这个惯例。

3 米的轴距没有只服务于车身比例，研发团队把大量空间释放给了第二排。一米八的成年人坐进后排，头部仍有富余，翘起二郎腿也没问题。这种兼顾全家人乘坐体验的空间表现，让 10 和 10+不再局限于小众玩乐车型的定位，日常家用也完全胜任。

日常使用的细节也有不少针对性设计，全车一共布置了 29 处储物空间，中控台下方留了一个 6.5 升的开放式储物格，通勤包或替换的高跟鞋都能放得下；主副驾的化妆镜做得很大，光线模拟自然光，单手就能开合。

这些功能谈不上多高的技术含量，但确实覆盖了高频使用场景，比单纯的参数堆叠更能体现产品定义上的用心。

座椅用料上，两款车给出了不同的方案。

领克 10+用的是 Alcantara 材质，摩擦阻力更大，高速过弯时身体不容易滑动，包裹感更强；领克 10 则配的是 Nappa 真皮，触感偏柔软，更贴合日常通勤的舒适取向。但在舒适配置上，两个版本并没有拉开差距——

前后排都支持电动调节，通风、加热、按摩全系标配。领克并没有把这些享受项目限定给前排乘客，这一点在同级别运动轿车里并不多见。

它还拥有容积为 5.7L 的车载冰箱，温控范围覆盖零下 6° 到 50°，配合 23 扬声器的哈曼卡顿音响，长途出行的舒适性比传统运动轿车要完整不少，不至于让人觉得「性能车就得忍受硬核」。

座舱智能化也跟上了目前的主流节奏，全系搭载骁龙 8295 芯片，运行 Flyme Auto 2.0 系统，生态开放度不错，苹果 CarPlay 和华为 HiCar 都能顺畅接入。

智驾则分为两个版本，H5 方案配 Orin-X 芯片和激光雷达，H7 方案上了 Thor 芯片，算力拉到 700 TOPS，高速和城区领航辅助都支持，泊车和防加塞这类高频场景也能覆盖。

领克在安全方面的表态值得单独提一下。

在安全上，领克从来不跟国标玩应试教育。

在测试中，领克 10 电池包底部撞击测试能量做到 1800 焦，是国标的 12 倍；车身侧面用了十宫格防撞梁，整车被动防护的冗余明显超出常规标准。对一辆性能定位的车来说，安全上的保守反而是一种合理的搭配，动力越强，底层的安全冗余就越不能含糊。

发布会上还有一句说得挺实在：

参数不会让你爱上一辆车，技术原理也未必让你心动。领克想做的，就是在参数和原理之上，把速度与温度融合在一起，变成客户能够切实感觉到的性能和体验。

从产品定义来看，领克 10 和 10+没有走极端，它既不是纯粹的驾驶机器，也没有完全倒向舒适家用。

领克保留了机械素质的底子，同时补足了空间、舒适和智能化这些日常高频接触的体验。在纯电中大型轿车这个竞争最激烈的细分市场里，将驾驶乐趣和家庭需求做融合，是一条切实可行的产品路径。

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准备好了吗？从这个六月开始，我们或许会看到人类历史上最大的 IPO 浪潮。

5 月 20 日，SpaceX 向 SEC 提交 S-1 招股书，目标 6 月 12 日登陆纳斯达克。估值超过 1.8 万亿美元，募资规模 400 到 800 亿之间。同一天，消息传出 OpenAI 正在准备秘密递交招股书，高盛和摩根士丹利联合承销，目标 9 月上市，最新一轮融资对应估值 8520 亿美元。

昨天深夜，Anthropic 官宣向 SEC 递交了 S-1 文件。上周他们刚完成了 650 亿美元的 H 轮融资，估值从 2024年的 380 亿暴涨至 9650 亿，一举反超 OpenAI，成为全球最贵的私有 AI 公司。

三家加起来，今年的 IPO 募资总额可能超过 2000 年以来所有美国风投支持的 IPO 之和。作为参考，Renaissance Capital 的数据显示，今年过去的五个月里，美国 IPO 市场总募资额，不过才 284 亿美元。

秘密 IPO，先把账本改好了再给你看

IPO 的本义是「公开」，但在这三家巨头中，Anthropic 和 OpenAI 都选择了秘密递交，confidential filing。SpaceX 在四月时也是用同样的提交方式，直到 5 月时才向公众披露。

2012 年，由奥巴马总统签署通过的 《JOBS 法案》，为符合条件的「新兴成长企业」，开辟了一条绿色通道：招股书草案，可以保密方式向 SEC 提交。所有的审核、反馈和修改都正常进行，但 S-1 不会立即公开，直到路演前 15 天才必须披露。

S-1 是一家公司最赤裸的 X 光片。SEC 规定，注册声明必须包含经审计的财务报表、完整的业务与风险披露、管理层对经营状况的分析、高管薪酬明细和募资用途。也就是说，营收、成本结构、客户资料、甚至创始人拿多少钱，在这份表格里将全部摊开。

对于一家准备上市的公司来说，S-1 就是底牌。因此，秘密提交通道，成了近几十年间美国资本市场最重要的一次制度变革，也是 JOBS 法案中，最受企业欢迎的明星政策。

为了保护好自己的底牌，秘密递交的好处至少有三个。

首先是和 SEC 私下过招，全程保密。SEC 会逐轮审阅草案并出具反馈意见，公司逐一回应修改。哪些数字需要补充、哪些表述有法律风险，反复打磨，改到双方都满意再公之于众。

其次是能够在激烈的 AI 厂商大战中，形成信息战。作为竞对，Anthropic 绝不想让 OpenAI 看到自己的真实成本结构，反过来也一样。S-1 里的算力支出、推理成本占比、大客户依赖度，对竞争对手而言是核武器级的商业情报。秘密递交意味着，公司能够把这些信息尽可能久地攥在手里。

最后则是留退路。秘密递交的草案在公开之前不构成正式的注册声明，JOBS Act 允许公司在此阶段随时终止流程，不推进即可。市场环境不好时安静退出，不会在新闻标题上留下「IPO 失败」四个字。

都是好牌，但你不能看

那么问题来了：想要最大限度吃到秘密提交的红利，就应该全程闷声发大财，完全不吭声，而 Anthropic 却在官网挂出了公告。为什么这几家公司，都要宣告自己的「秘密提交」、反其道而行之呢？

提交的内容是保密的，但提交这个动作本身是公开，甚至是高调的，这是一种精心设计的信息不对称。公开宣称自己进行了秘密递交，至少起到了几个作用：

首先就是对估值的刺激。Anthropic 的 H 轮融资和秘密递交几乎同步，参投方不可能不知道他们马上要到来的 IPO 动作，IPO 预期本身就是定价的一部分，这直接拉高了私募轮的估值，将其推上 9650 亿的高位，一举超过 OpenAI。

IPO 消息也能有效稳住客户和团队。Anthropic 80%营收靠企业，大客户需要知道他们的财务稳定、健康，并且可以长期合作。对于团队而言，曾经许诺的期权，也有了兑现的盼头。

最后则是一种暖场效果，光是「万亿级 AI 公司要 IPO」这个标题，就足够让各大承销的券商、机构行动起来。S-1 都不用看，路演都还没演，场子立刻就能热起来。

在资本游戏里，「公开」向来是一种有条件、结构性的分层公开，公开的不是信息本身，是信息的层级。谁先看到、谁能读懂、谁能据此行动，从秘密递交的那一刻起就已经排好了顺序。

不赚钱，or「赚钱」的定义很灵活

在目前最受瞩目的三家准 IPO 公司中，SpaceX，OpenAI 都没有盈利，后者 2025 年营收 130 亿美元但仍在亏损。而唯一声称已经盈利的，只有 Anthropic。

据 WSJ 独家报道，Anthropic 预计 2026 年第二季度实现营收 109 亿美元，运营利润 5.59 亿美元，上季度营收为 48 亿，这将是公司成立以来的首个盈利季度。

听起来像好消息，让它的 IPO 也显得顺利成章，但是，仔细琢磨一下时间线能发现，里面藏着不少令人玩味的细节。

Anthropic 今年新签了两份大型算力合同，分别来自 SpaceX 和 xAI。

这两份合同的前两个月是折扣价，所谓 ramp-up 期，7 月起才按全价每月 12.5 亿美元计费。如果回推盈利周期，恰好是这两个折扣月，构成了 Q2「盈利」的成本基础。等到折扣优惠结束，算力需求将推高支出，是否还能保持盈利，可就说不好了。

而且这是 non-GAAP 口径。私有公司不受上市公司的财报标准约束，利润怎么算，有弹性。科技博主 Ed Zitron 做了一笔账：如果把 AWS、Google Cloud 和 SpaceX 三家算力合同全部按全价计算，月度成本可能高达 37.5 亿美元，一年就接近 450 亿——5.59 亿的运营利润在这个数字面前，几乎可以忽略。

消息泄露的时间点也值得细品。Anthropic 盈利预测曝光的那天，恰好是 NVIDIA 发财报的日子。一边是 AI 基础设施最大的卖家说芯片需求还在涨，一边是最大的买家说自己已经开始赚钱了。两条消息叠在一起，共同向市场传递同一个口径：AI 的钱不是白烧的。对于即将开启的 IPO 路演来说，没有比这更好的铺垫。

还有一组令人怀疑的数字。ARR，年化经常性收入，把当前月收入乘以 12 得到的全年预估值，曾经让 Manus 也栽过跟头的指标。

Anthropic 的年化收入增长轨迹堪称史无前例：2024 年底约 10 亿，2026 年 2 月达到 140 亿（Anthropic 在 Series G 公告中自行披露：「our run-rate revenue is $14 billion」），4 月突破 300 亿，5 月逼近 440 亿。

四个数字画出一条近乎垂直的曲线。但其 CFO Krishna Rao 今年 3 月在法庭宣誓证词中称，公司累计总营收「超过 50 亿美元」，如果 ARR 数字是真的，仅 Q1 就有 48 亿收入，那过去几年几乎没怎么赚到钱，全是靠今年 Q1 平地起高楼。

考虑到 Claude Code 的确在今年开年风头无两，Codex 也是最近才追上来，Q1 的收入大涨在情理之中。但是，OpenAI 始终握有超过 8 亿的周活跃用户，Anthropic 远远不到这个数量级。Anthropic 估值 9650 亿美元，高于 OpenAI 的 8520 亿——投资人这是在给什么定价？

但无论如何，投资人们都不想再等了。

2022 年到 2024 年，美国 IPO 窗口几乎关闭了三年。加息周期叠加市场恐慌，高估值科技公司上市即破发，堪称一片惨淡。而这三年恰好也是 AI 泡沫吹到最大的三年，纸面估值翻了几倍甚至十几倍。

纸面财富始终是纸面财富，VC 基金是有周期的，LP 投了钱，到期要回报。基金存续期通常 10 年，早期 AI 投资大多在 2018 到 2021 年之间完成，2026 年已经开始靠近结算期。

正逢利率环境改善，市场情绪回暖，窗口重新打开，这几乎就是最好的时机。

谁在管公司，谁来承担代价

不过，Anthropic 不是「普通公司」。

它是一家注册在特拉华州的公共利益公司，英文缩写 PBC。PBC 的董事会依法必须在股东利益和公共使命之间做平衡，Anthropic 写进章程的公共使命是「为了人类的长期利益，负责任地开发和维护先进 AI」。在此基础上，公司还设计了一套叫 LTBT 的长期利益信托机制，由独立受托人选任部分董事席位，这个比例会逐步增长到董事会多数，理论上确保安全使命不被商业利益覆盖。

这套治理架构从未在公开市场上接受过检验，而它即将面对的第一道考题，就是成本。

一旦下个月（7 月）全价切换之后，AWS 加 Google Cloud 加 SpaceX，月度算力账单可能高达 37.5 亿美元。按照 The Information 今年 1 月报道，Anthropic 的推理成本比预期高出 23%。

这个差额最终只有两个出口：转嫁给用户，意味着涨价、砍免费额度、降低免费 tier 的模型质量；或者转嫁给报表，上市后从 non-GAAP 切到 GAAP 口径，灵活记账的空间不复存在，每个季度都要向公开市场交代毛利率。但这意味着利润率承压，股价波动。

目前 Claude Pro 每月 20 美元，Max 每月 100 到 200 美元。上市之后，这些价格将同时受到两个力量的牵引：用户的付费意愿，和华尔街对毛利率的预期。历史经验表明，后者的声音往往更大。

对付费用户而言，S-1 公开是一个值得关注的节点。招股书会披露总营收、营收成本明细（含算力支出）和用户规模等核心数据，分析师第一次可以据此推算单用户算力成本和边际利润率。定价天花板在哪里，涨价空间有多大，这些问题第一次有了可以算的基础。

两条路，两种产品未来

回到前面那个问题：为什么 Anthropic 的用户量远小于 OpenAI，估值却更高？

这是两家路线截然不同的公司。Anthropic 80%的收入来自企业客户，Fortune 前十的排行榜里有 8 家是它的客户，Claude Code 贡献超过 25 亿美元的年化收入。用户不多，但单个用户价值极高，这是一家企业服务公司的估值逻辑。

OpenAI 的逻辑正好相反。8 亿周活用户，消费者为主，ARPU 低得多，是一家消费互联网公司的估值逻辑。

两种估值逻辑上市之后会加速分化为两条产品路径。Anthropic 的企业客户占营收八成，产品路线图会持续向大客户需求倾斜：更强的稳定性和合规能力，更保守的功能释放节奏（Claude Mythos 被限制释放，既是前面提到的安全使命的体现，也符合企业客户对可预测性的要求）。个人用户不会被抛弃，但在优先级上会逐步后移。

OpenAI 路线意味着月活就是核心资产，消费端变现压力更大。在 Codex 之前，他们考虑过成人模式、Sora app 和广告业务，不排除未来更激进的变现手段可能加速推出。毕竟，当用户量是你最大的故事时，你需要给用户一个持续付费的理由。

这两条路径的分叉已经在发生，上市会以季报频率加速这个过程。用户选择哪个 AI 生态，实际上也是在选择站在哪条商业模式的跑道上。

S-1 最终会公开。对投资人而言它是财务数据，对用户而言它是产品路线图。订阅会不会涨价，免费 tier 会不会缩水，安全和增长之间的天平往哪边倾斜，答案都在那几百页里。等公开的那天，值得花时间读一读。就算不是为了炒股，也可以搞清楚自己每天用的工具，接下来可能变成什么样。

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制糖工厂 CANDYSIGN 发布 AI 小电拼 Mirror。作为 AI 小电拼系列的新一代旗舰产品，Mirror 延续小电拼家族的可拼拆结构，并新增 0.5 英寸 ingBar 琥珀状态屏、Wingie 蝶架与 Oxie 牛架，在桌面显示、支架形态与家旅双栖体验上完成了一次系统化更新。

相比传统充电器常见的指示灯和固定外壳形态，AI 小电拼 Mirror 更强调「可见、可摆、可带走」的设计语言：它可以作为桌面电力中枢长期放在工位，也可以抽离主体，成为一只随行充电器。

0.5 英寸 ingBar 琥珀屏，让能源状态变得可见

AI 小电拼 Mirror 正面配备一块 0.5 英寸 OLED 自发光 ingBar 琥珀屏，用于显示实时功率、时间与设备状态。屏幕日常可显示时钟，呈现呼吸光效，需要读取状态时，则以琥珀色数字显示关键信息。

这块屏幕采用 OLED 自发光方案，黑色背景下像素可彻底关闭，让琥珀色数字呈现悬浮感。外层橙色物理滤镜与双面 UV 处理用于驯化蓝光，将刺眼的冷光转化为更温润的暖色微光。

Mirror 还通过模拟真空管热电子的呼吸效果，让屏幕在待机时保持缓慢律动，降低传统电子屏带来的突兀感。该设计也是对 80 年代终端美学的致敬。

在显示逻辑上，ingBar 并不试图把所有参数堆到屏幕上。关键状态由屏幕直接呈现，详细参数则交由手机端和全端控制界面查看。它的设计原则是「关键信息本体感知，复杂参数全端呈现」。

这也对应了 CanOS 2.0 的显示系统重构：显示驱动与硬件屏幕解耦，动画层、渲染层、驱动层采用三层架构设计，让屏幕从单一硬件功能扩展为系统能力。CanOS 2.0 可适配不同尺寸与形态的设备显示，ingBar 状态条也成为 Mirror 与用户建立低干扰交互的核心入口。

Wingie 与 Oxie：支架成为产品体验的一部分

AI 小电拼 Mirror 同时推出两款全新支架配件：Wingie 蝶架与 Oxie 牛架。

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Anthropic 保密提交 IPO 文件，抢先 OpenAI 上市

据彭博社报道，Anthropic 已于当地时间周一向美国监管机构保密提交 IPO 文件，计划最早于今年秋季完成 IPO，有望抢先竞争对手 OpenAI 登陆华尔街。

Anthropic 目前估值约 9650 亿美元，若顺利上市，可能成为 AI 公司中规模最大的公开市场首秀之一。公司此前披露的年化收入已达到 470 亿美元，但云计算支出和员工规模也让其继续处于高投入状态。

OpenAI 方面，其 CEO 山姆·奥特曼昨日在接受 CNBC 采访时淡化了两家公司之间的 IPO 竞争，称「会在合适时机推进」。据彭博社此前报道，OpenAI 也正准备在未来数周内秘密提交 IPO 文件，目标同样是在今年秋季完成上市。

OpenAI 官宣造机器人，Robotics 部门招聘扩大

OpenAI CEO Sam Altman 昨日在 X 表示，OpenAI Robotics 正在招聘全栈硬件、运营、系统和机器学习工程师，目标是帮助团队「编程并制造对社会有用的机器人」。

这条招聘信息确认，OpenAI 已把过去一年由 Aditya Ramesh 领导的世界模拟研究项目，发展为 OpenAI Robotics。

Altman 称，AI 应当能在物理世界帮助人类；短期内，OpenAI 会聚焦能支持技术工人建设未来基础设施的机器人，长期设想则是「每个人都拥有一个可完成所需任务的个人机器人」。

他还表示，项目进展很快，基础是机器人硬件与机器学习研究之间的协同设计。

车企交出 5 月销量成绩单

多家车企昨日公布 2026 年 5 月交付数据：

• 蔚来 5 月交付新车 37705 台，同比增长 62.3%，环比增长 28.4%；
• 小鹏 5 月交付新车 32158 台，环比增长 4%；
• 理想汽车 5 月交付 33350 台；
• 小米汽车 5 月交付量再超 3 万台；
• 赛力斯新能源 5 月销量 33476 台；1-5 月累计销量 145108 台，同比增长 15.14%；
• 问界汽车全系车型 5 月交付 34320 台，环比增长 48.2%。1-5 月累计同比增长 28.7%；
• 比亚迪汽车 5 月销量 383453 台，同比增长 0.26%；
• 吉利汽车 5 月汽车销量 237637 台，同比增长 1%；
• 阿维塔 5 月交付量为 7336 辆；
• 长城汽车 5 月销量 100399 台，同比下降 1.79%；
• 奇瑞集团 5 月销售 247823 台，同比增长 20.5%；
• 北汽新能源 5 月销量 21871 台，同比增长 27.75%。享界汽车 5 月销量 3418 台；极狐汽车 5 月销量 17943 台，同比增长 32.82%；
• 岚图汽车 5 月交付 13003 台，同比增长 30%；2026 年 1-5 月累计交付 62041 台，同比增长 35%；
• 奕派科技 5 月交付 24830 台，同比增长 42%，年累计交付 10.96 万台；
• 广汽昊铂埃安 BU 的 5 月销量 33140 台，同比增长 23.76%；
• 上汽集团 5 月整车销量 34.9 万台，同比下降 4.62%；
• 东风本田 5 月销量 18563 台，环比增长 20%；
• 零跑 5 月交付量达 81569 台：同比增长 81%；
• 极氪汽车 5 月交付新车 34377 台，同比增长 81.8%，「量价齐升」再创新高，连续四个月同环比双增长；
• 上汽通用五菱 5 月全球销量 126087 台，华境 S 上市三周交付 3603 台；
• 智己汽车 5 月交付 10023 台，1-5 月销量同比大涨 115%；
• 鸿蒙智行 5 月交付 46122 台，环比增长 41%；
• 极石汽车 5 月交付 2052 台：销量同比增长 66%，2026 年目标全球 3 万台。

天涯社区停服三年重启，首日服务器被挤爆

停服三年的天涯社区昨日零时重启，启用新域名 tianya.net，但服务器随即被涌入的老用户「挤爆」，大量用户反映新域名无法打开，少数进入者也遭遇严重卡顿。

天涯社区客服回应称，访问人数剧增导致卡顿，建议多试几次。目前网页版仅支持浏览部分帖子，老账号 ID 暂不可登录，互动功能计划在 6 月内逐步恢复，App 仍在开发中。

天涯社区创立于 1999 年，注册用户曾超 1.3 亿，月覆盖用户超 2.5 亿，曾被称为「中文网络第一社区」。2023 年 4 月因电信 IDC 欠费停服，同年 5 月再度确认因资金困难关闭。

此后重启团队持续自救，今年 2 月确立恢复方案，并通过众筹「创世成员」（1999 元 / 份，限 9999 份）筹集运营资金。

曝豆包 6 月下旬上线付费版

据 36 氪消息，豆包预计将在 6 月下旬正式上线付费内容，并在同期 Force 大会上更新相关功能。知情人士称，选择这一时间点，是因为 PC 端与移动端仍需约一个月完成基础功能和收费体系适配。

豆包此前已在 App Store 页面出现付费版本服务声明，显示将在免费版基础上推出标准版、加强版、专业版三档订阅：标准版连续包月 68 元、连续包年 688 元；加强版连续包月 200 元、连续包年 2048 元；专业版连续包月 500 元、连续包年 5088 元。

报道还称，豆包三季度会进一步结合电商功能完善付费场景，并通过补贴为抖音商城引流，四季度进入运行期。字节今年不会把付费用户渗透率作为豆包考核指标，重点仍是把 AI 服务和抖音电商、本地商业化入口打通。

英伟达 Vera Rubin 进入量产，面向智能体 AI 工厂

英伟达昨日宣布，下一代 Vera Rubin 平台已经进入全面量产阶段，面向长上下文、多步推理和 Agentic AI 工厂部署。官方信息显示，Vera Rubin 是一套机架级系统，包含 Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6、ConnectX-9、BlueField-4 和 Spectrum-6 Ethernet 等组件。

Vera Rubin NVL72 由 72 个 Rubin GPU 和 36 个 Vera CPU 组成。英伟达称，相比 Blackwell，Rubin 平台可将推理 token 成本最高降低 10 倍，并用 4 倍更少 GPU 训练 MoE 模型；

Rubin GPU 提供 50 petaflops NVFP4 推理算力，Vera CPU 则采用 88 个 Olympus CPU 核心，面向大规模 AI 工厂的主机侧调度和数据搬运。

英伟达还公布了首批生态名单。OpenAI、Anthropic、Meta、Mistral AI、Perplexity、Runway、xAI 等 AI 实验室将使用 Rubin 平台训练更大模型和服务长上下文、多模态系统；

AWS、Google Cloud、微软和 Oracle Cloud 计划在 2026 年部署 Vera Rubin 实例，微软还将把 Vera Rubin NVL72 用于下一代 Fairwater AI superfactory。

SK 海力士清州工厂发生火灾，官方称未影响生产

SK 海力士韩国清州工厂当地时间 6 月 1 日 10 时 32 分左右发生火情，起火点位于清州第四厂区 M15 与 M15X 晶圆厂相连的六楼气体机房。厂区自动喷淋系统启动后，明火很快被控制。

火灾过程中出现少量氟气泄漏，工厂组织约 3600 名人员撤离，并将附近员工送至厂区医疗中心检查。SK 海力士称，相关人员身体检查结果正常，事件未造成人员伤亡，半导体核心生产线也未受影响。

公司随后启用环境净化设备处理残留气体，并在当地时间 13 时 38 分左右完成清除工作，重新开放全部工厂建筑。SK 海力士表示，目前设备运行正常，生产未中断，事故原因仍在调查中。

赛力斯 × 豆包首车预计年内推出，或采用纯电和增程双动力

界面新闻援引蓝鲸汽车报道称，赛力斯与字节跳动旗下火山引擎深度合作的新汽车品牌正在推进首款车型，预计今年内推出。知情人士称，该车可能是一款跨界车，介于 SUV 和轿车之间，并计划同时提供纯电和增程两种动力形式。

报道称，这款车预计将在赛力斯凤凰工厂生产，相关工厂目前已处于改线阶段。赛豆科技车型主要与火山引擎合作车机交互大模型等能力，双方会定期交流；智驾方案预计不会采用华为乾崑。

早前《晚点 Auto》曾报道，赛力斯原控股的蓝电科技已更名为赛豆科技，第一大股东变更为重庆沙坪坝国资委控股公司，赛力斯持股比例降至 32.5%。

上海、四川试点无人机「扫码飞」

央视新闻报道，中央空管办会同国家发展改革委、公安部、中国民航局等部门，在上海市、四川省无人机管制空域内划设固定专用空域，推广「政府协同管理、行业指导监管、用户随报随飞」模式，也就是「扫码飞」。

这一服务面向公众低空飞行场景，主要提供四项能力：

• 一是一键查询，实时展示所在位置空域性质，清晰标注可飞区域范围；
• 二是一键报备，扫描无人机机身码、选取飞行时段即可完成申报，全程仅需2分钟左右；
• 三是一键导航，精准指引前往热门合规飞行区的路线；
• 四是一键投保，支持用户线上自主选购第三者责任险，即时生效。

中央空管办有关负责人称，上海在景区开辟专用空域，四川以「低空 + 文旅」融合探索公众低空活动服务。官方口径强调，推广前提仍是航空安全、公共安全和国家安全。

闲鱼回应 AI 误把文物照片上架

第一财经和鞭牛士报道，近日有用户反映，自己的闲鱼账号将一张陕西历史博物馆「鎏金舞马衔杯纹银壶」照片生成商品并标价 6000 元，商品标题、描述和定价均由平台 AI 生成，自己是在被买家咨询后才发现相关商品出现在账号待售主页。

闲鱼方面昨日发表致歉，回应称，经核查，相关商品系 AI 将图片识别为普通文玩商品，并生成建议标题、描述等信息，相关链接已由用户主动下架。平台表示将加强商品上架提醒和用户确认，避免类似误会再次发生。

客服说明把争议指向「闲鱼空间」：通过闲鱼相机发布的照片和商品信息会进入该区域，空间商品上传时默认公开可见，可能被推荐到首页或搜索结果中。多名用户随后反馈，礼服、宠物、包袋等照片也曾被识别成商品。

宇树科创板 IPO 过会，计划募资 42 亿元

据财新报道，宇树科技科创板 IPO 申请已获上交所上市委会议审议通过，计划募资 42 亿元。招股材料显示，宇树主营四足机器人、人形机器人和相关零部件，产品覆盖消费级、行业级和科研教育场景。

宇树在本轮申报中披露，募集资金将投向高性能机器人研发、智能制造基地建设、销售和服务网络升级等项目。公司近年因四足机器人产品和人形机器人演示获得较高关注，英伟达在 COMPUTEX 期间也展示了与宇树本体结合的人形机器人参考设计。

智谱启动 A 股上市计划，募资 150 亿元押注通用大模型

智谱昨日晚间发布公告，宣布拟申请首次公开发行 A 股并在科创板上市。根据公告，此次发行数量占发行后总股本的 2% 至 8%，即不少于 909.9 万股、不多于 3876.9 万股新 A 股，募集资金总额为 150 亿元人民币。

募集资金将主要投向三个方向：120 亿元用于人工智能通用基座大模型研发，20 亿元用于大模型 MaaS 一站式服务平台建设，另有 10 亿元用于补充流动资金。

智谱在公告中表示，此次科创板上市旨在建立「A+H」双重上市平台，拓宽融资渠道，推进大模型研发与商业化进程。公司同时提示，不保证发行最终成行，投资者需审慎对待。

美团一季度营收 910.4 亿元，录得 68.3 亿元亏损

美团昨日在港交所披露 2026 年第一季度业绩，期内收入 910.4 亿元，同比增长 5.6%；经营亏损 64.7 亿元，去年同期经营利润为 105.7 亿元；期内亏损 68.3 亿元，去年同期利润为 100.6 亿元。

分业务看，核心本地商业收入 640.6 亿元，同比基本持平，经营亏损 20.3 亿元；新业务收入 269.8 亿元，同比增长 21.3%，经营亏损 21.2 亿元。公司称，行业竞争加剧对盈利能力造成压力，但即时配送业务亏损环比大幅减少。

美团本季度调整了收入呈报方式，将商品销售收入单独披露，主要对应小象超市、快驴以及药品、酒类等自营品类；佣金收入和在线营销服务收入则合并为商家服务收入。

黄仁勋：AI 抢走工作是胡说八道

英伟达 CEO 黄仁勋昨日在 GTC Taipei 主题演讲中回应 AI 就业争议，直言「AI 减少岗位」是胡说八道，实际情况是软件工程师数量正在增加。

他把当前阶段称为「有用的 AI」时代，认为 token 已经成为获利的营收单位，AI 正在变成 GDP 的生成器。

黄仁勋用一笔经济账解释这组数据背后的含义。全球约 3000 万至 4000 万名专业软件开发者，年薪酬总额约 3 万亿美元，支撑着全球约 100 万亿美元产业的运转。

产出三倍增长意味着，这些开发者正以 3 万亿美元的薪酬创造出约 9 万亿美元的生产力。他由此得出结论：当一名工程师的产出倍增，雇佣更多工程师就变得更加划算。

如果产出曲线是平的，企业自然会缩减招聘；但当曲线如此陡峭，企业只会想要更多人。

微软 × 英伟达发布 Surface Laptop Ultra，RTX Spark 塞进 Windows PC

昨天，黄仁勋在 Computex 2026 上正式发布 RTX Spark，这是一款面向个人 AI Agent 时代的 Windows PC 超级芯片，主打 1 petaflop AI 性能、最高 128GB 统一内存，以及面向本地 Agent、创作和游戏的完整英伟达 AI 与图形技术栈。

微软 Surface 团队同步发布 Surface Laptop Ultra，称这是 Surface 首款结合英伟达 Blackwell RTX GPU、最高 128GB 统一内存和完整 CUDA 支持的笔记本，能在本地运行最高 120B 参数模型。

该机采用 15 英寸 mini-LED PixelSense Ultra 触控屏，峰值 HDR 亮度最高 2000 尼特，并保留 HDMI、USB-C、USB-A、SD 卡和耳机接口。

英伟达表示，华硕、戴尔、惠普、联想、微软和微星将在今年秋季推出搭载 RTX Spark 的 Windows 笔记本和小型台式机产品，宏碁与技嘉后续跟进。

相关阅读：英伟达掀桌，Windows 终于迎来真 AI PC

2999 元起，华为 nova 16 系列发布

昨天，华为正式发布 nova 16 系列，包含 nova 16、nova 16 Pro、nova 16 Ultra 三款型号，起售价分别为 2999 元、3899 元、4699 元。

配置方面，nova 16 系列搭载麒麟 9010S 处理器，运行鸿蒙 OS 6.1。nova 16 Pro 与 nova 16 Ultra 配备 2 亿像素红枫影像系统，全系标配 7000mAh 电池及 100W 超级快充。

戴尔推出 699 美元 XPS 13，对标 MacBook Neo

据路透社报道，戴尔近日发布新款 XPS 13，定位为其价格最低的 XPS 笔记本之一，常规起售价 699 美元，面向学生的返校季价格为 599 美元（约合 4000 元人民币）。

这款机器主打轻薄触屏和 Windows 阵营入门高端本市场。多家媒体披露的信息显示，新 XPS 13 配备 13.4 英寸触控屏、背光键盘、Wi-Fi 7 和更轻机身，目标用户包括学生和年轻专业人群。

戴尔把这款产品放在苹果 MacBook Neo 之后发布，价格也与 MacBook Neo 形成直接比较。后者今年 3 月发布，起售价 599 美元；戴尔本轮选择用 XPS 品牌下探价格，意在把 Windows PC 的高端设计语言带入更低价位。

微星推出「真 · 龙虾电脑」

据 Wccftech 报道，微星（MSI）正式发布 MEG Vision X2 AI+ 台式机，首发搭载可语音控制硬件性能与 RGB 灯效的全息 AI 宠物助手。

微星此次推出的 MEG Vision X2 AI+ 台式机在机箱前面板集成了一个名为「AI Holostage」的圆柱形显示接口，内置名为「LuckyClaw」的专属全息 AI 助手。

该设计将数字伴侣转化为可实时交互的视觉实体，使用户无需手动进入底层软件或控制中心，即可完成各项硬件设置。

在具体功能上，用户通过向 LuckyClaw 下达指令，可在数秒内自动化完成 PC 性能模式切换、RGB 灯光系统调整及其他系统级设定。

微星官方声明指出，这是智能电竞主机的「下一次进化」，标志着人工智能的应用范围已跨越单纯的文本对话与图像生成，正式进入实时系统级硬件辅助管控阶段。

阿里发布多模态智能体模型 Qwen3.7-Plus

阿里巴巴今日凌晨正式发布最新多模态模型 Qwen3.7-Plus，定位为将视觉与语言能力统一整合的智能体基座，在 Qwen3.7 文本能力的基础上全面扩展视觉-语言能力。

在性能表现方面，阿里称 Qwen3.7-Plus 在全球视觉模型榜单 Vision Arena 中跻身全球前五、中国第一。

纯文本能力方面，该模型在编码智能体基准 Terminal Bench 2.0、SWE-bench 系列和 SciCode 上表现强劲，在推理基准 GPQA Diamond、HMMT 和 IMOAnswerBench 上位于 Plus 级别模型前列，整体接近 Max 级别模型水准。

多模态方面，模型在 ScreenSpot Pro、OSWorld-Verified 和 AndroidWorld 等 GUI 智能体评测上相比前代有显著提升，在 VideoMMMU、MLVU 等视频理解任务和多项驾驶场景基准上也有对应增强。

MiniMax M3 发布，支持 100 万上下文

MiniMax 官方昨日发布 MiniMax M3。官方称，M3 同时具备 Coding、100 万 token 上下文和原生多模态三项能力，API 支持最高 100 万 token 上下文窗口，并保证至少 512K token。

M3 的核心架构是 MiniMax Sparse Attention。官方介绍称，MSA 通过稀疏注意力和 KV 分块降低长上下文计算成本，在 100 万上下文下，每 token 计算量约为上代模型的 1/20，prefilling 阶段加速超过 9 倍，decoding 阶段加速超过 15 倍。

模型能力方面，官方给出的基准包括 SWE-Bench Pro 59.0%、Terminal Bench 2.1 66.0%、SWE-fficiency 34.8%、KernelBench Hard 28.8%、MCP Atlas 74.2%。

扣子 3.0 上线，多端组建 Agent 团队

扣子 3.0 昨日正式上线，手机端、电脑端和网页端同步全量更新。新版把单个 Agent 对话扩展为项目空间：用户可以创建项目，把不同 Agent 和团队成员放入同一个任务管理空间，让目标、文件、过程记录和产出沉淀在同一上下文里。

• 在网页和电脑端，扣子 3.0 支持添加 Agent、创建项目和管理任务；
• 在手机端，用户可以继续推进任务或调度 Agent。

官方还提到，本地正在运行的 Claude Code、Codex CLI、OpenClaw 等 Agent 可以接入扣子项目空间，在授权范围内处理本地文件；云端 Agent 则运行在扣子提供的云电脑中，面向长期在线和持续协作场景。

新版家用冰箱能效等级国标今日实施

国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布的 GB 12021.2-2025《家用电冰箱耗电量限定值及能效等级》本月起正式实施。该标准被行业称为「史上最严」家用冰箱能效标准。

新版标准把半导体制冷家用电冰箱和可移动式车载制冷器具纳入产品范围，并调整了不适用产品类别；能效等级仍保持 5 级框架，但各等级要求明显提高，评价方法从单一指标转向综合耗电量测算。

核心起草单位之一新飞电器介绍称，新标准会显著提高市场准入门槛，测算约 20% 低效产品将因不符合新标而逐步退出市场。新规会直接影响冰箱厂商后续产品送检、能效标识和渠道销售。

深中通道西人工岛将试运营机器人酒店

据深圳发布消息，深圳市文旅产业发展有限公司与一家机器人公司达成战略合作，双方将在深中通道西人工岛联合打造全流程机器人服务智慧酒店，计划 2027 年初试运营。

项目将分阶段推进场景搭建、设备部署、系统联调和运营优化。酒店计划覆盖宾客接待、行李引导、客房服务、餐饮配送、全域清洁、安防巡检和互动陪伴七个核心场景，提供 24 小时智能服务和标准化响应。

中国移动联合近 50 家伙伴成立 eSIM 终端生态联盟

据中国移动手机俱乐部消息，中国移动 5 月 29 日召开 eSIM 终端生态合作大会，联合电信终端产业协会、GSMA 以及终端、芯片、平台等领域近 50 家产业链核心合作伙伴，成立中国移动 eSIM 终端生态联盟。

联盟设立能力支撑、eSIM 技术、终端创新、行业拓展四个执委会，并同步启动「X-eSIM 启航」行动，围绕合作体系、产业赋能、标准落地和营销服务推进。中国移动还公布《中国移动新 eSIM 卡技术要求》，为后续规模化落地提供统一技术口径。

《蜘蛛侠：崭新之日》确认引进

漫威与索尼超英电影《蜘蛛侠：崭新之日》确认引进内地，档期待定。影片将于 2026 年 7 月全球大银幕上映，由德斯汀·克里顿执导，汤姆·霍兰德继续饰演彼得·帕克。

官方信息显示，赞达亚将回归饰演 MJ，雅各布·贝塔隆、萨迪·辛克、莉莎·科伦-扎亚斯等也在主演阵容中。预告片中，「罚叔」首发亮相，蝎子、狼蛛、手合会等反派角色也会登场；成龙透露成家班将担任该片动作导演。

Charli XCX 新专辑 7 月发行，封面请来斯科塞斯

Charli XCX 公布新专辑《Music, Fashion, Film》，计划今年 7 月发行，专辑封面出现导演 Martin Scorsese。她去年凭借《Brat》把专辑视觉、派对文化和社交媒体话题连成一次流行文化事件。

新专辑标题直接把音乐、时尚和电影并列，也延续了 Charli XCX 把流行音乐当成跨媒介项目经营的方式。Scorsese 出现在封面上，则让这次发布从音乐新闻扩展到电影文化圈层。

《亢奋》第三季确认完结

HBO 确认，《亢奋》将在第三季正式完结。Variety 报道称，这部剧历时七年，共三季 26 集，第三季大结局播出后，HBO 确认不再继续制作第四季。

《亢奋》2019 年首播，由 Sam Levinson 创作，Zendaya 主演。剧集围绕一群美国高中生的成瘾、身份、家庭和亲密关系展开，凭借强烈影像风格和音乐使用成为 HBO 近年最具辨识度的青年剧之一。

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6 月 1 日，华为在成都举行了 nova 16 系列及全场景新品发布会，带来了 4 款 nova 16 系列新机，以及更多全新产品。

转眼间，华为 nova 这颗「新星」，也已经燃烧了十年。

十年时间，足以让一款手机彻底改变模样。在华为 nova 16 系列身上，我们自然能看到属于今天华为的全新表达，但细看之下，你依然能够发现十年前那台初代 nova 留下的影子。

华为 nova 16 系列：2 亿主摄，红枫影像

华为 nova 16 系列一共包含 4 款手机：

• 华为 nova 16z
• 华为 nova 16
• 华为 nova 16 Pro
• 华为 nova 16 Ultra

有意思的是，nova 系列没有跟随 Mate 和 Pura 的步伐，推出「Pro Max」机型，继续保留了「Ultra」的后缀。

这次华为 nova 16 系列显得很有诚意，除了「线上机」nova 16z，另外三款 nova 16 都搭载了麒麟 9010S、7000mAh 电池、100W 有线快充和畅连/运营商北斗卫星消息支持。

先来看看主打的华为 nova 16 Pro 版本，这次提供了 4 款配色：晴空蓝、幻彩贝母、天际白和星空黑，背板采用丝绒 AG 玻璃。

华为 nova 16 Pro 的影像配置，颇有「越级」的意思：

• 主摄：2 亿像素 F1.8 光圈 RYYB 镜头，1/1.28 大底
• 长焦：5000 万像素F2.6 光圈 RYYB 潜望长焦镜头
• 超广角：5000 万超广角微距
• 红枫原色镜头

这个 2 亿像素的主摄，是 Pura 90 Pro 都无缘的配置，1/1.28 的传感器尺寸，也让这颗镜头的可用性更强，不会过于受到环境光条件的制约。

自拍也是华为 nova 系列的特色，这次 nova 16 Pro 将「红枫影像」也引入了前置镜头，与 5000 万像素的主镜头配合使用，能更好把握各种环境下的皮肤色准。

硬件配置给足，影像玩法也没有落下：魔法移图，利用 AI 实现更自然的抠图合成；3D 动态，将静态 2D 图转化成 3D 视角；以及当下很火的实况拼图。

华为 nova 16 Pro 还搭载了「nova 史上最亮屏幕」，尺寸为 6.84 英寸，支持 6000nits 峰值亮度，以及 1-120Hz LTPO 自适应动态刷新率。

系统方面，华为 nova 16 Pro 搭载 HarmonyOS 6.1 系统，支持能将课堂板书跨设备同步的「全景智记6」、课程表导入和小艺深度解题等非常适合学生用户的功能。

超大杯华为 nova 16 Ultra 则提供天际白、星空黑、晴空蓝三种配色，背板采用素皮 + 玻璃拼接背板和一体成型工艺，配置和 nova 16 Pro 接近，主要在影像、充电和卫星通信上有所区分。

华为 nova 16 Ultra 搭载全系 RYYB 影像，主摄同为 2 亿像素 1/1.28 大底摄像头，升级集中在另外两个镜头：

• 长焦：5000 万像素 RYYB F2.2 大光圈镜头，光圈更大
• 超广角：5000 万像素 RYYB 超广角微距镜头
• 前置摄像头：5000 万像素 F2.0光圈镜头+ 红枫原色镜头，光圈更大

华为 nova 16 Ultra 也是 nova 16 系列中唯一一台支持无线充电的设备，最高 50W 华为无线超级快充，和 7.5W 无线反向充电。

在畅连和运营商北斗卫星短信的基础上， 华为 nova 16 Ultra 还增加了天通卫星通信的能力，能够实现无网语音电话。

华为 nova 16 堪称史上最好的 nova 数字旗舰，在电池、芯片和快充的配置上都看齐两个大杯。

影像配置上，华为 nova 16 仅搭载两颗 5000 万像素的主摄和 RYBB 潜望长焦镜头，以及一个红枫原色镜头，对比 Pro 版本少了一个超广角镜头。

华为 nova 16z 主打线上渠道，搭载麒麟 8020 芯片，影像配置为 5000 万像素主摄 + 1200 万像素 RYYB 长焦镜头，电池大小为 6000mAh。

在元器件涨价的潮流下，华为 nova 16 系列也不能避免涨价，每个版本对比上一代基本上涨 300 到 500 元不等。

nova 16 系列手机版本较多，我们将售价集中列出，方便大家对比观看，发布会现场并未给出产品的运行内存信息：

• 华为 nova 16z，256GB 起步，起售价 2699 元
• 华为 nova 16，256GB 起步，起售价 2999 元
• 华为 nova 16 Pro，256GB 起步，起售价 3899 元
• 华为 nova 16 Ultra，256GB 起步，起售价 4699 元

其他新品：超大杯平板、耳夹耳机升级款

这场发布会的主角是华为 nova 16 系列，属于中高端次旗舰系列，平板新品华为 MatePad Pro Max，则属于华为旗舰平板的集大成之作。

华为 MatePad Pro Max 屏幕尺寸为 13.2 英寸，厚度仅有 4.7mm，重量为 499 克，是目前全球最轻薄的大尺寸平板。

值得一提的是，华为 MatePad Pro Max 采用了一块超窄边框全面 OLED 屏幕，并且为无刘海设计，屏占比高达 94%，支持最高 144Hz 刷新率和 1600nits 亮度。

华为 MatePad Pro Max 还支持「鸿蒙双桌面」的特性，可以在平板界面和 PC 界面之间切换，满足不同的使用场景。

华为 MatePad Pro Max 悦享版搭载麒麟 T93 处理器，起步配置为 12GB + 256GB，售价 5999 元；T93 Pro 处理器版本起步配置 12GB +256GB，售价 6199 元。

和华为 MatePad Pro Max 一同推出的，还有华为第一方专业音乐编创软件「音悦家」，支持作曲、录音、编曲、混音、导出的全链路音乐创作，亮点为中国传统乐器音色的高精度还原，6 月开启华为 MatePad Pro Max 公测，未来还将在更多设备上推出。

口碑和销量都不错的华为 FreeClip 耳机也推出小改款——华为 FreeClip 2 典藏版，充电仓采用全新珠宝盒设计，耳机 C 桥升级鎏光云感材质，支持耳机作为相机快门交互，售价 1499 元。

华为 AI 眼镜也推出了全新的「钛丝半框光学镜方形款」，钛银灰配色，价格为 2499 元。

发布会的最后，华为也预热了今年的华为开发者大会 HDC 2026，将于 6 月 12 日-14 日，在松山湖举办，届时将分享更多关于鸿蒙系统生态的最新进展。

nova 十年，变与不变

华为 nova 16 系列有一个看似与产品无关，却颇具象征意义的变化：代言人从易烊千玺换成了时代少年团。

巧合的是，双方恰好有着「师兄弟」的关系。他们所代表的受众群体高度重叠，只是在年龄层和成长阶段上有所延续与更替。

这种代言人的接力，某种程度上也是 nova 品牌十年发展的缩影：年轻人始终在变，一代又一代新的面孔不断登场；但表达年轻化的初心，却始终没变。

最早的 nova，解决的是消费者人群之间的区隔问题。当时的华为，已经有了商务旗舰 Mate 和影像旗舰 P 两个高端系列，以及荣耀作为性价比路线。

在这之间就空出了一个「中高端」的次旗舰定位，一个主要面向青年群体品牌，于是 nova 系列应运而生，门槛比 Mate 和 P 更低，外观设计也更偏向年轻时尚，卖点主打性价比和自拍。

到了华为「黑科技」频出的时期，nova 还有了另一重职责——将这些前沿的技术探索，进行包装，下放给更多人群。

像是华为 nova 4 的「极点全面屏」、nova 5 的夜景自拍以及 nova 9 Pro 的 100 瓦快充，这些卖点本质上都是来自 Mate 和 P 系列的技术，借由 nova 触达更多大众消费者。

而在 2023 年，华为进入全新阶段之后，负责走量的 nova 系列，职责进一步升级。

它不再只是新技术的展示窗口，更成为华为核心技术规模化普及的重要通道，让折叠屏、卫星通信、麒麟芯片和原生鸿蒙走出旗舰机，触达更多对手机可能不太了解的用户。

华为 nova 16 系列依旧如此，我们能看到 Pura 90 系列的 2 亿像素镜头探索，以及 RYYB 红枫原色镜头；更深层次，则是麒麟 9010S 芯片和 HarmonyOS 6.1 的全链路软硬结合，使其「华为手机」的地位毋庸置疑。

但从初代华为 nova 到 nova 16，这个品牌，又好像从未改变。

它依旧是华为最「青春」的产品系列，瞄准年轻和女性的核心用户群体，主打时尚潮流的质感设计，希望称为年轻人的第一台 nova 手机。

在这些品牌底色之下，它传达的理念，结合华为的现状来看，非但没有改变，反而历久弥新：

把最先进的技术，用最年轻的方式讲出来。

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1492 年，哥伦布驶向大西洋深处。远洋航行当然需要速度，但真正决定船队能否抵达彼岸的，是淡水、食物、船体、桅杆和帆索能否撑过漫长风暴。改写跨洋贸易的，正是这种并不浪漫的工程逻辑。

后来，荷兰人设计出「福禄特」商船：造价更低、船员更少、货舱更大，能在大西洋航线上稳定往返。远洋航行由此从冒险家的孤勇，变成一门可复制、可计算、可扩张的生意。

今天的 AI 模型竞争，也走到了类似的十字路口。

过去，人们谈模型，习惯谈参数、榜单和峰值能力，但 APPSO 在使用 Claude Code、Codex 这类 coding agent 之后，明显感觉到当 AI Agent 开始走向生产环境，真正在乎的问题变得有些不一样了：能不能持续处理高频请求，能不能稳定调用工具，能不能理解复杂界面，能不能嵌入企业既有流程并长期运转。

这些问题的答案，往往不在跑分榜单里。

最近，阶跃星辰正式发布并开源 Step 3.7 Flash。作为面向生产级 Agent 的新一代 Flash 模型，它主要服务 Agent、Coding、Search 与多模态工作流。

它出现的时机，恰好踩在这个路口上。生产级 Agent 要的早就不只是快和便宜，更重要的是够可靠、够好用、够容易部署，还能在真实工作流里一天天产出结果。

Flash 模型，不再是旗舰的平替

过去，Flash 模型常被当成旗舰模型的轻量版，卖点无非就是快和便宜。但当 Agent 成为工作流的核心，Flash 模型的角色就变了。

如果模型在多轮任务中容易偏离目标，无论是企业还是个人都很难放心采用。相反，一个模型若能在速度、成本、工具调用、多模态理解和生态兼容之间取得平衡，才有机会成为 Agent 系统真正可依赖的基础能力。

某种意义上，Agent 时代要的 Flash 模型，已经从「更快的小模型」升级成了「生产效率最高的基座模型」。

它既要够得着旗舰模型的能力上限，又要扛得住大规模 Agent 调用的效率压力。Step 3.7 Flash 的定位，正是后者——新一代 Agentic 基座模型。

而生产级 Agent 的第一道门槛，是理解真实工作环境。

大量 Agent 任务分布在复杂界面、办公文档、图表系统、浏览器页面、专业软件和内部工具之间。只擅长文本问答的 Agent，很难真正处理这些任务。

Step 3.7 Flash 重点强化的，正是原生多模态理解与执行能力。

它可以理解 UI、图表、文档、图片和应用界面，也可以在复杂视觉问题中自主裁剪、放大、重读图像。遇到信息不确定的情况，模型还能主动发起搜索，并对文本和图像信息进行交叉验证。

这里有个反直觉的设计思路。对一个 11B 激活的 Flash 模型来说，把海量视觉知识硬塞进权重是不划算的。阶跃反其道而行：权重里只留最核心的推理引擎，把感知边界和世界知识外推到推理阶段，靠极快的速度，用「多看几眼、多查几遍」去换「参数本来不够用」的那部分能力。

低延迟和高吞吐，到这里就不只是部署时的优势，直接变成了能力本身的一部分，巧妙且机智。

比如在这个驾驶舱操作的演示中，用户只输入「如何起飞」，模型就会自动框选驾驶舱区域，识别仪表、按钮和关键操作信息，理解当前界面的操作逻辑，并生成分步骤教程。

这里的重点不止在于它能识别一张驾驶舱图片，更关键的是，它能把一个密集、陌生、强依赖上下文的视觉环境，转换成一个人可以照着做的任务指引。

能看懂，和能教你动手，难度系数完全不一样。

我们还把 Step 3.7 Flash 接入了一套手机 GUI Agent 流程，并用一台 vivo 手机完成演示。

手机通过 USB 连接 Mac，打开 ADB 调试授权后，终端就可以获取手机当前截图，并通过 scrcpy 同步显示手机画面。随后，脚本把这张截图发送给 Step 3.7 Flash，让模型判断屏幕里正在发生什么。

比如我们让 Step 3.7 Flash 看了一眼手机里的微信读书热搜榜。它不只是把页面上的字读出来，还能理解榜单结构：哪些是书名，哪些是封面，当前排名是多少，有多少人在读，推荐值又对应哪本书。

这类能力的意义在于，Agent 面对的是真实 App，而不是整理干净的截图。它要先看懂页面，才有可能继续帮用户找书、比对热度、整理榜单，甚至执行下一步操作。

我们又把它放到美团小判官这样的页面里，让它处理一条商家申诉场景。页面里同时有用户评价、图片证据、商户回复，以及「用户更有理」「商家更有理」这样的处理按钮。

对模型来说，这已经不是简单的 OCR，它是在理解一段业务流程：谁在投诉、争议点是什么、证据是什么、平台接下来允许做什么。多模态 Agent 要进入真实工作流，遇到的往往就是这种混合了文本、图片、判断和操作入口的界面。

换到 Blender 场景里，用户输入「怎么删除这个方块」，模型会识别 Blender 的界面结构、图层、工具栏和当前编辑状态，再给出删除指定方块的操作步骤。

再看应用界面设计分析。当用户要求模型说明「这些设计有什么有趣之处」，模型会识别不同图片中的信息内容，理解设计元素之间的关系，并生成专业分析。

Step 3.7 Flash 另一项关键能力，是联网与视觉搜索增强。

Agent 在真实业务里碰到的问题，往往牵扯动态信息、外部资料、多源证据，还有一堆残缺的输入。模型要是只啃自己肚子里那点知识，时效性和准确性上很容易翻车。

「瑞石楼」这个演示就很典型。模型先从用户上传的图片里读出可见的线索，围绕这些线索生成检索词，用网页抓取工具去外面查资料，最后把图里的视觉信息和网上的文字信息拼成一个完整回答。

搜索到这里，已经不是返回一串网页链接那么简单，模型是围着任务目标，主动去找、去筛、去对、去组织证据。这正是 Search Agent 和 Research Agent 真正需要的干活方式。

官方提到，Step 3.7 Flash 在 SimpleVQA Search、V* (Python) 等复杂视觉任务 Benchmark 上，展现出接近更大规模旗舰模型的表现。这也意味着模型能够在信息不充分的情况下继续推进任务，并减少未经验证的回答。

让 40 个 Agent 同时开工，这才是大模型下场干活的正确姿势

Agent 与普通聊天机器人的区别，在于调用密度更高。

一次普通问答往往只有一轮交互，而 Agent 完成任务时，需要反复观察环境、调用工具和读取结果。Coding Agent 要读代码、改文件、运行命令；Search Agent 要检索、核对和整理信息；办公 Agent 要处理表格、文档和邮件。

调用次数一旦大幅增加，模型速度和成本就会成为系统级问题。

Step 3.7 Flash 采用稀疏 MoE 架构，总参数为 196B 加 1.8B ViT，激活参数仅 11B，最高生成速度可达 400 Tokens/s。对于高频 Agent、Coding Agent、Search Agent、多模态 Agent 和企业知识工作 Agent，这意味着同样时间内可以完成更多轮观察、调用和推理。

比如，Step 3.7 Flash 可以构建 Agent 集群，让 40 个不同身份的虚拟 persona 扮演产品评测团，对一个产品问题进行并行判断，并实时汇总它们对 5 个 MVP 方向的偏好。

批量跑 Agent 的价值，就在这里了。

过去一个模型做一次分析，成本和延迟都还能忍。可一旦企业同时跑几十个 Agent，分别扮演用户、专家、销售、产品、运营、客服，吞吐能力立马成了前提。速度不够，反馈就慢；价格太高，规模化根本无法成立。

类似地，Agent 并行实时构建大型知识图谱，同样属于高频、多步骤任务。模型价值不仅体现在生成速度，更体现在单位时间内完成更多观察、检索和推理。

再看信息整理。我丢给它一句「我要写一篇自动驾驶的综述，分头去查技术路线、政策法规、市场格局、代表公司四个方向」。

这类任务看似只是汇总资料，实际运行时会触发多轮搜索、来源核对、内容归类和结构化输出。任务链条越长，调用次数越密，模型吞吐的差距就越容易被放大。

Step 3.7 Flash 给我的直观感受是快，但快的同时质量没有打折——从全网搜集四个方向的资料各自归到对应板块，技术路线讲得清楚，政策法规和市场格局的信息也分得开，没有出现把不同方向揉成一团的情况，结构化输出该有的层级都在。

值得一提的是，Step 3.7 Flash 完成任务的性价比极高，尤其是对 Agent 这种高频任务形态更友好。

一次 Agent 任务往往包含拆解、检索、读网页、调工具、比对结果和整理输出，调用次数远高于普通问答。单次成本差异，放到完整任务链里会被迅速放大。

官方数据显示，开启 Advisor Mode 后，Step 3.7 Flash 的编程能力达到 Claude Opus 4.6 的 97%，但每个任务成本大约只有后者的九分之一。

也正因为如此，Step 3.7 Flash 的价值不能只用「快」来概括。放到 Agent 工作负载里看，它同时解决了三件事：高吞吐减少等待，更低任务成本支撑规模化运行，接近头部模型的编程能力则让它有机会进入真实工作流，承担持续、复杂的任务。

此外，Agent 要进入生产系统，关键还在于稳定调用工具。Step 3.7 Flash 在高可靠工具调用与编排上做了优化。官方称，它可以在长程多轮 Agent 工作流中稳定调用 API、浏览器、终端、Office 工具和外部系统，并保持任务轨迹一致，降低任务偏移和执行失败的概率。

官方披露了几组数据。Step 3.7 Flash 在考察多工具协同的 Toolathlon 上达到 49.5%，在考察真实环境下日常自主任务执行的 ClawEval 1.1 上达到 67.1%，在横跨 44 种职业任务的 GDPval 上达到 45.8%。在 τ²-bench Telecom 的低、中、高三档推理难度下，通过率均超过 98%。

当然，Agent 生产化还有一个容易被低估的条件：模型必须适配工作流。模型通常被放进一套 harness 里，周围有提示词模板、工具协议、浏览器环境、文件系统、代码执行器、评测集、权限系统和业务流程。

对此，Step 3.7 Flash 针对 Claude Code、Kilo Code、Roo Code、OpenCode、Hermes Agent、OpenClaw 等主流 Coding 和 Agent 工具做了兼容优化，也面向 MCP、Skills 等工具调用协议和开发链路进行适配。

开发者因此可以更容易地把模型放进已有 Agent 框架中，而不必重新改造整套流程。对企业来说，适配价值不言而喻：模型越容易进入既有系统，试用和部署周期越短，工程成本越低。

目前，Step 3.7 Flash 已在 Kilo Code、Nous Research、Lemonade 等 Agent 与开发者生态项目中完成接入验证。阶跃星辰也在与 Fireworks AI、DeepInfra、Modal Labs 等 AI 基础设施与推理平台推进适配，后续还会接入 OpenRouter、ZenMux 等海外模型聚合与开发者平台。

截至目前，官方还提供关于 Step 3.7 Flash 的 Model Page、GitHub、Hugging Face、ModelScope、国内开放平台 API、海外开放平台 API、Studio 在线体验，以及阶跃 AI App 入口。

这些入口意味着，它同时面向开发者试用、企业 API 接入和开源生态使用。更重要的是，Step 3.7 Flash 支持云端和本地部署。官方还提供了端侧多精度版本，面向个人工作站和本地环境进行优化。

海外开发者的实测反馈，也补上了官方数据之外的视角。有人在本地 MoE 测试中对比 DeepSeek V4 Flash、Step 3.7Flash 和 Minimax M2.7，Step 3.7 Flash 在 agg@64 下运行速度超越其它模型，达到 2123.13 tok/s；

也有开发者提到，自己用 Gemini 3.5 Flash 写代码后，再让 Step 3.7 Flash 检查，能找出 7 个以上小 bug 和错误。无论是指向本地吞吐，还是指向代码排错，都切实地说明 Step 3.7 Flash 已经开始进入真实开发流程，并被开发者当成可以长期使用的生产力工具。

基座模型，就该为 Agent 而生

体验完 Step 3.7 Flash，APPSO 发现它比起追求某个维度的跑分，更强调工程实用性。

多模态、联网搜索、工具调用、框架兼容、本地部署、低成本、高吞吐。这些单拎出来都不算新鲜，可它们凑在一起，恰好补上了 Agent 在生产环境里最需要的短板。

这条路径并不花哨，但很适合 Agent 当前所处的阶段。我们过去问一个模型，问的是它够不够聪明。可 Agent 时代，真正该问的是另一个问题：这个模型，是为谁设计的。

这两个提问背后的出发点就不一样。

一个是模型为人优化，意味着它默认面对的是一个会读、会等、会自己脑补的人类。你问一句，它答一句，慢几秒没关系，偶尔含糊也能靠你补上。

但 Agent 不会，Agent 要在观察、调用、推理、纠错的循环里连轴转，它一天发出的请求，可能比一个人一年说的话还多。它不会替模型打圆场，模型跑偏了，它就跟着跑偏。

为人优化的模型，未必适合 Agent 。这也是为什么 Flash 这个词，在 Agent 时代有了新的含义。它不再只是旗舰的廉价替身，而要从头按 Agent 的脾气重新设计了一遍。

Step 3.7 Flash 这些特点恰好对应了这个逻辑。

原生多模态，是因为 Agent 得先看见任务现场；400 Tokens/s，是因为高频调用经不起慢；工具调用的稳定性，是因为长程任务断一环就全断；harness 适配，是因为模型再强，进不去现成的系统也白搭。

它不是冲着榜单去的，是冲着「Agent 究竟怎么高效、高性价比干活」去的。从 Step 3.5 Flash 到 Step 3.7 Flash，阶跃星辰一路强化的，其实都是同一件事：让模型为 Agent 而生，推动 Agent 进入规模化商用。

这也会成为模型今后一个重要的进化路线，Step 3.7 Flash 也还不是终点。但它让我们看到了一个变化：评判 Agent 时代的模型，不该只盯着它有多聪明，而要看它愿不愿意把那些琐碎的工程账，一笔一笔算明白。

1492 年真正改变世界的，其实不是哥伦布那一次惊险的横渡。反而是后来那些福禄特商船能一趟趟稳稳地出海、返航、装货，然后再出发。冒险家负责抵达彼岸，商船负责让彼岸变成航线。

模型竞争走到 Agent 这个阶段，道理也类似。真正拉开距离的，不只是跑分上的惊艳，更是那些能让 Agent 反复出发、可靠抵达，并把能力沉淀成航线的模型。

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今年除了 Agent 赛道，世界模型也成为 AI 行业新的必争之地，前段时间李飞飞和杨立昆相继宣布获得 10 亿美元融资，世界模型也走到了一个十字路口。

APPSO 曾分析过当前世界模型的五大门派，它们有着不同的技术路线，如杨立昆的 JEPA 派，是做抽象表征预测；李飞飞的空间智能派，用 World Labs 的 Marble 在做显式 3D 重建；DeepMind 的学习型仿真派，推出 Genie 实现可交互虚拟环境等。

这些早在 ChatGPT 出现前的 AI 学者，甚至是 AI 教父/教母，都在说大语言模型的文本训练范式已到瓶颈，AI 要理解物理世界必须靠世界模型，但到底要做什么样的「世界模型」，没有一个达成共识的定义。

这几天，AI 公司 VAST 完成了 A+ 及 A++ 轮的融资，合计金额近 2 亿美元。而在今年三月初，VAST 才完成了 5000 万美元的 A 轮融资。

提到 VAST，可能会有点陌生，但是 Tripo 3D 生成是不是很耳熟？我们之前分享的 Seedance 2.0 x GPT Image 2 两大模型的组合玩法，就曾多次提到过利用 Tripo AI 将 GPT Image 2 生成的多视角图片，转成一个 3D 模型。

VAST 首席科学家曹炎培表示，从第一天开始，VAST 真正在做的，就是解锁下一代互动内容的底层基础设施，也是为通用人工智能打造专属世界底座。

这件事被拆成了两步，第一步完成 「造万物」；第二步实现动态 「造世界」，为用户和智能体提供可演化、可试错的完整虚拟环境。

造万物，是用 AI 3D 生成那些符合管线标准的资产；造世界，才是世界模型要干的事，理解空间尺度、状态演化，从而支持多人交互。

单纯的 3D 静态资产撑不起一个可交互的世界，曹炎培认为，资产只是「世界底层的状态」，离一个会运转的世界还差着一整套规则。

和五大门派都不一样的地方在于，过去的世界模型把状态和画面压在一个模型里一起预测，VAST 把这两件事拆开，底层单独维护一个世界状态，上层按需渲染画面。

这样做的好处是，状态独立存在，物体离开镜头不会消失；一个状态可以同时给多个人渲染不同视角，多人交互并发自然成立；用户对世界的改变会真实留在状态里，下一个进来的人看到同样的结果。

VAST 推出的 Project Eden，正是用这套逻辑把世界模型重做了一遍。它也成为全球首个允许对世界状态进行独立维护与确定性控制的世界模型。

那问题也来了，世界模型的状态和画面为什么要拆开，又为什么是 VAST 先采取这样的方式？

画面流畅不等于世界在运转

视频生成做得更流畅，可以叫世界模型。静态 3D 场景能走动，叫世界模型。能控制视角，也能叫世界模型。

世界模型这个词，似乎什么都能往里装了。

Google Genie 的演示视频里，玩家在里面操控一个角色，往前走，画面跟着生成。但可能一转身，背后的场景就改变了，或者出现从没存在过的东西，因为 Genie 是靠最近几帧的记忆猜我们身后有什么。

我们把这一类称为视频生成派，在他们的技术实现里，世界模型就是预测下一帧，给模型喂动作输入，让它生成接下来的画面，反复接龙，就能模拟一个世界。

曹炎培管这种叫「一镜到底」，空间、事件、视角、外观全被压进一段自回归视频的历史帧里。镜头一移开，那个位置的状态没人保管，等你回头，模型只能靠 Transformer 里的 KV cache 重新幻想一遍。

说白了，它记住的不是世界，是几帧画面。

而另一类是李飞飞的 World Labs、腾讯的 HY World，可以被称为空间智能派，能够导出可复用的 3D 资产是这类模型最常见的特征。

他们尝试先把三维空间构建出来，让 AI 真正理解几何和物理关系，再谈其他。

例如，World Labs 的 Marble 能生成一段有限范围的世界，我们可以在里面自由游览。在这个生成的固定世界里，视角一致性解决了，因为 3D 资产是静态的。但同时，这个世界也丢失了时间维度，场景永远停在生成那一刻，没有物理变化，没有事件发生，没有因果关系。

我们能走进去，但什么都改变不了，也没有什么会因为我们的行为而变化。

对 VAST 来说，世界模型不能只是去生成像素，也不能只是一个静态空间。

一个可交互的世界模型，必须有一个跨时间持续存在、能被多视角同时观察和查询的底层状态，而且这个状态是在不断被更新的。

像做大世界游戏一样做世界模型

既然无法把空间、事件、视角等状态压缩进单一的视觉信息里，那就彻底把它们拆开。

就像我们玩的大世界游戏一样，游戏的服务器会维护着一套世界状态，谁在哪里、什么东西被打坏了、哪个宝箱被开启了。我们的电脑屏幕只是基于这套状态，结合本地文件夹里上百 G 的游戏文件，做一次实时渲染。

地图数据和画面渲染是两套完全分开的系统，有人进入我们的大世界，大家还是共享同一个静态文件的底层世界，各自的画面只是不同视角的渲染结果。

VAST Project Eden 做的，就是把这套逻辑用生成式 AI 重写一遍。他们放弃了传统模型大一统的黑盒逻辑，设计了一套「状态与渲染原生解耦」的三层算法结构。

底层是结构化状态，管的是这个世界里有什么、发生了什么——场景几何、物体身份、事件逻辑，完全独立于任何相机视角。当玩家在世界模型里做出任何行为动作，系统首先更新的就是这套底层状态。

中间是转换层，它会根据「当前是谁在观察、从哪个视角观察」，把世界状态转换成一组局部条件信息。像是做了这个动作之后，这个视角下能看到哪些物体、它们的大致空间关系、当前发生了哪些事件变化等。

上层才是生成式渲染，基于这些条件，把画面真正「画」出来，补足光照、材质、动态细节。

这么一分拆，视频模型的职责就只剩一件事：当一个高质量的渲染器。它不用记住整个世界，也不用猜某个物体还在不在，那些都交给底层状态。它擅长的本来就是画得好看，现在让它专心画得好看就行。

当世界模型开始维护一个持续存在的底层状态后，训练数据也跟着变了。

在 Project Eden 的定义里，真正适合训练世界模型的数据，得同时包含两层信息：底层的推演状态，和高质量的视觉画面。两层对不齐，就不算「原生数据」。

数据从哪来？

VAST 利用 Tripo 长期积累的 3D 基础模型能力，对海量的互联网 2D 视频进行反向解构，恢复深度、相机位姿、几何轨迹等信息，重新还原背后的空间状态。

曹炎培直言，如果没有这套 3D 理解和生成能力，「我们可能都没法开始做世界模型」。

另一方面，从游戏引擎中找到物体坐标、碰撞关系、动作输入等合成数据，形成「状态-结果」的完全对应数据，模型便能学到，一个动作发生之后，世界状态会如何演化。

互联网视频负责泛化和广度，引擎数据负责精准和控制，缺了哪一头都不成立。

这或许是未来的 AI 世界

当世界状态成为一个持续存在的独立系统后，这种架构层面的差异，在能力层面直接体现出来。

最明显的变化就是环境持久化。用户在 Project Eden 里进入一个场景，往前走或是做出其他动作，都是在原有的场景上进行活动。底层状态一直在那里，从没消失过，不需要从历史帧重建。

这件事听起来平淡，对视频生成路线却是一道至今难以迈过的坎。

多人共享同一个世界，也是同样的道理。两个玩家进入同一个底层状态，玩家 A 推动箱子到达了点位，玩家 B 看到的也是同步的箱子位置。在这套解耦架构里，多个玩家共享的是同一个世界底座，状态只有一份，渲染各算各的。

根据一些 Demo 的表现，VAST 已经跑通了两个玩家共同推箱子、两辆赛车在同一赛道竞速（不同屏幕）的场景。在纯视频框架下，几乎没有办法做这件事，它必须依靠一个唯一的全局状态。

打靶的例子更能说明问题。当玩家用水枪发射，系统可以确定性地判断当前朝向和靶子的相对位置，精确计算是否击中，记录得分，这个结果永久留在状态里。

同样一件事丢给视频生成，它能生成一段「水柱击中靶子」的画面，却无法把这个结果可靠地存下来。

视频生成模型擅长的是像不像，不是对不对。世界模型要的恰恰是后者，曹炎培说，一个模型如果没法对动作做出正确的预测和推演，「也很难叫它世界模型」。

还有动作类型的泛化。以往大多数世界模型能支持的动作，说白了就是上下左右加跳跃，方向键能做的那几种。

在 Project Eden 的 Demo 里还有赶羊、灭火、划船这类动作。这背后同样是解耦架构带来的训练效率优势，状态推演只需要学「给定这个动作，下一个状态是什么」，不用同时学「这个过程看起来怎样」，比搅在一起学省力得多。

这些能力拼在一起，才像一个真正在运转的世界，而不是一段画质很高的动态视频。

Eden 的架构，为世界模型提供了新可能

虽然 Project Eden 只是 VAST 团队提出的一次世界模型研究预览，但其背后的架构选择，为行业提供了一条值得长期关注的探索方向。

世界模型这个词现在人人都在说，但说的不是同一件事。谁能做持久化、谁能做多人、谁能高效拓展，除了有算力和融资量的因素，路线本身也在筛选玩家。

纯视频路线的世界模型，消耗的算力可能是生成一段 Sora 视频的成百倍，结局可能会像 Sora 一样在商业上此路不通。

但如果状态维护放云端，画面渲染做到端侧，像本地图形渲染一样，用户不必为每一帧付费，事情就不一样了。

VAST 提到他们现有的 3D 生成技术积累，恰好是训练世界模型数据的核心来源。用 3D 基础模型能力对海量互联网视频进行反向解构，提取深度和几何轨迹，把普通视频转化成带状态标注的训练数据。

而随着 Project Eden 的推进，在未来，随着多人并发问题在工程层面进一步解决，它或许还将颠覆现有的传统 DCC 工具，如 Blender，与类似 UE、Unity 等游戏引擎。

世界模型将不再按单次生成收费，是作为基础设施在内容分发、运行时进行，类似游戏引擎或云服务商的座席模式。

一方面，它是一个 AI 原生的沙盒平台，用户只需要通过自然语言或简易动作，就能一键创作出可供多人共享的、具备物理逻辑的互动数字世界，极大地降低了内容创作的门槛。

VAST 想做的，是把造世界这件事的门槛，压到拍照那么低。类似于 UGC 互动内容平台，生成的世界也可能像短视频一样进入我们的生活，成为新的互动娱乐生态。

另一方面针对科研和产业，它能够提供具备完整物理规则、长时序一致性、且可自由干预的仿真环境，能成为适配具身智能训练与性能评测的高质量仿真基座。

世界模型，就这样越来越接近一个真正持续运转的世界底座。

曹炎培在内部把路线划成三个里程碑：

第一步，验证状态推演和画面呈现真能完美解耦，Project Eden 放出的 Demo 就是在交这份答卷；

第二步，攻克状态预测的泛化，让模型对「弹指打碎一面墙」这种泛化的动作也能推演出自洽的结果；

第三步，才是多人并发和推理成本这些工程上的硬骨头。至于真正的商业化，他预计是一件非常中长期的事。

与最早人们还会争论 AI 生成的图片/视频像不像，到现在 AI 可以一次性直出，海报、宣传视频，AI 都能搞定这件事一样，世界模型大概也在这条路上，从谁的画面更真实，变成谁的世界能够持续运转、更稳定承载多人交互，以及沉淀越来越多用户创造的内容。

从预测下一帧像素，到推演下一个状态，世界模型的终点开始清晰了。

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Windows PC 阵营，已经很久没有遇到真正有分量的闯入者了。

过去四十年，这个市场的基本分工相对稳定：微软定义操作系统和软件入口，Intel 与 AMD 长期把守 x86 处理器平台，英伟达则从图形计算出发，后来又把 AI 加速推到更高的位置。

而就在黄仁勋刚刚结束的 2026 年 COMPUTEX 主题演讲上，英伟达沿着 AI 基础设施这条主线，进入更多产业的核心环节。

除了 GPU 、AI 工厂、物理 AI 等老生常态的话题，还有被微软和 ARM 提前预热、打着「A new era of PC」旗号的 RTX Spark。所有产品背后，都围绕同一个关键词展开：

Agent、Agent，还是 Agent。

联手微软，英伟达要重新定义个人 PC

在 Agent（智能体）叙事里，PC 被放到了一个新位置。

四十年来，Windows、开放 BIOS、芯片组、驱动、多媒体 API 一起塑造了个人计算。Windows 95 让 PC 从企业设备变成消费电子产品，几乎每个人都需要一台电脑。

现在，微软和英伟达将重新定义 AI PC ，目标是要让 PC 原生运行智能体，让个人电脑从传统应用入口变成个人 AI 平台。

今天推出的英伟达 RTX Spark 处理器是这套新 PC 体系的核心。

它搭载 Blackwell RTX GPU，FP4 AI 性能达到 1 petaflop；CPU 部分是与联发科合作定制的 20 核 Grace CPU；内存为 128 GB 统一内存，并通过 NVLink C2C 提供 600 GB/s 带宽。软件层面，完整栈包括 CUDA、TensorRT、NVFP4、RTX Ray Tracing、DLSS、Reflex 和 G-SYNC。

在产品形态上，英伟达把 RTX Spark 放进了更接近主流 Windows PC 的尺寸里：

笔记本厚度可做到 14 毫米，重量约 3 磅，覆盖 14 英寸到 16 英寸机型；机身采用精密加工铝合金，屏幕部分则配备色彩准确的 tandem OLED，并支持 NVIDIA G-SYNC，既服务创意工作，也兼顾游戏和高帧率视觉体验。

换言之，RTX Spark 面向的场景不只是端侧语音助手或轻量办公场景，它试图把部分数据中心 AI 能力、游戏图形能力和专业创作能力，放进个人电脑形态里。

黄仁勋说，这台电脑要运行「所有东西」。传统 Windows 应用要能跑，CUDA 软件栈要能跑，图形工作流、数字生物、地震处理、天体物理、基因组学和 AI 应用也要继续运行，它既可以连接本地模型，也可以连接云端模型。

在现场演示视频中，用户给出场地、草图、风格参考和需求后，运行在 RTX Spark 上的智能体会调用 Rhino 完成建筑与室内方案设计，并导入 Blender 结合 Flux 2 生成多角度渲染图，过程中用户可随时修改。

演示传递的信号不言而喻，PC 将从人手动操作软件转向智能体围绕目标调度工具，而典型案例是，Adobe Photoshop、Premiere 等应用也正为 RTX Spark 优化，并通过 MCP 接入本地智能体，成为自动化工作流的一部分。

RTX Spark 只是新 PC 产品线的起点。黄仁勋还展示了三种形态：笔记本、台式机和工作站。它们共同兼容 Windows、CUDA 和 AI 软件栈，面向的使用场景各不相同。

笔记本对应移动办公、游戏和创作。

它可以本地运行 Nemotron 3 Ultra，也可以连接 Claude、Codex 或其他云端模型。台式机更像家庭里的个人 AI 主机，可以 24 小时运行智能体，连接笔记本、显示器、摄像头、安防系统、家电和其他设备。

工作站面向模型开发者和智能体开发者。

DGX Station for Windows 配备 748 GB 内存、20 petaflops 算力和 8 TB 每秒内存带宽，可以在桌面环境中运行万亿参数模型。开发者可以在本地完成模型开发、调试和测试，再部署到云端。

黄仁勋把这一变化类比为手机变成智能手机，打电话已经不再是今天智能手机最重要的功能。他认为，10 年后的 PC 也会经历类似变化。它会从打开应用、点击和输入的工具，变成家庭和个人工作流里的 AI 超级计算机。

而我们能感受到最直接的变化，大概就是未来的 Windows 电脑，或许会是一台真正的 AI Agent 电脑。

对于想在本地跑 LLM、又需要大内存和较强 AI 算力的人来说，RTX Spark 的出现，可能会成为除 Mac 之外的另一个选项。

有用 AI 时代到来，一切为 Agent 而生

如果把过去两年的行业变化归纳为一句话，那就是有用的 AI （useful AI）已经到来。而 Agentic AI 的第一批应用场景，正是软件开发。

全球有 3000 万到 4000 万职业开发者，GitHub commit 数量也在持续增长：2023 年约 3 亿，2024 年约 4 亿，2025 年前几个月达到 5 亿，2026 年前几个月接近翻了三倍。

黄仁勋借此反驳了「AI 会减少就业岗位」的说法。在他看来，AI 提高了工程师的产出，企业反而更愿意招聘更多工程师。究其原因，同样的人力成本可以创造更高生产力，软件开发的价值也会继续扩大。

更深层的变化发生在应用形态上。

过去的软件由应用、代码和操作系统组成，但智能体时代的计算方式则换了一套流程：用户给出目标，模型理解意图，运行环境调度流程，工具执行任务，记忆系统保存上下文，最后产出结果。

整个过程包含观察、理解、推理、规划、行动和工具调用。

在这个框架下，LLM 只是 Agentic 系统中的「思考模块」。完整的智能体还需要 harness，也就是调度和编排层；需要浏览器、电子表格、数据库、编译器、CAD 软件和数据处理引擎等工具；也需要短期记忆、长期记忆和运行环境。而这种 LLM+harness=Agent，再加工具、记忆和运行环境的模式将会是未来十年的应用基础。

智能体成为新的应用形态后，支撑智能体运行的计算底座也要重新设计。

发布会上，黄仁勋宣布，英伟达下一代 AI 超级芯片平台 Vera Rubin 已进入全面投产阶段。它是英伟达迄今规模最大的 POD 级平台之一，也是面向 Agentic AI 设计的新一代 AI 工厂核心系统。

Vera Rubin 由 Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 72、BlueField、ConnectX 9、Spectrum X 以太网、存储处理系统、安全处理系统和完整软件栈共同组成，目标是支撑 AI 工厂级别的系统运行。

它面向的是智能体从输入到执行的完整流程。

智能体处理提示词、理解上下文、推理规划、调用工具、访问数据库、运行代码和检索长期记忆时，会同时牵动 GPU、CPU、网络、内存、存储和安全系统，因此 Rubin GPU 负责主要计算，Vera CPU 负责调度和数据管线，BlueField 4 处理安全隔离与存储，Spectrum X 负责大规模联网。

Vera Rubin 之后，黄仁勋还单独讲了 Vera CPU。

在他看来，过去的 CPU 主要服务于人类用户和传统云计算租赁，计算资源按核心、按时间出租，响应速度以秒为单位衡量。但智能体的运行节奏完全不同：

它们会频繁调用工具、访问数据库、运行代码、检索记忆，每一步都要求更低延迟。

这也让 CPU 在 AI 工厂里的角色变得更关键。智能体数量越多，工具调用和数据流转越频繁，CPU 越容易成为瓶颈。尤其是 GPU 已经成为 AI 工厂最昂贵的资产，CPU 的延迟和吞吐会直接影响 GPU 利用率，最终影响 Token 产出。

Vera CPU 的设计逻辑正在于此。

过去 CPU 为人服务，Vera CPU 则面向数量远多于人类的智能体。它采用自研 Olympus Core，重点放在单线程性能、核心间带宽、总带宽和能效。它有神经分支预测器、10 路解码引擎、大型乱序执行引擎和先进预取机制。内存部分采用 LPDDR5X，并支持多错误校正。

这颗 CPU 包含 88 个 Olympus 核心，使用单片网格结构连接，没有把核心分散到多个 chiplet 上。这样的设计减少了跨芯片通信带来的延迟。它支持 PCI Express Gen 6，内部通信能力达到 3.6 TB 每秒，内存带宽达到 1.2 TB 每秒。

相比 x86 CPU，Vera 在部分场景中峰值内存延迟降低 40%，智能体 sandbox 性能达到 1.8 倍，SQL 性能达到 3 倍，实时流处理性能达到 6 倍。

Agent 是新的工作负载，CPU 的角色也随之变化。它不再只是云计算里可出租的通用核心，而是 AI 工厂里调度模型、工具、内存、数据库和安全系统的关键部件。

现在买电脑，是用来打造 AI 工厂

黄仁勋反复强调，AI 的商业逻辑已经改变。过去算力常被视为成本，现在 token 是可以带来收入的单位。只要 token 能产生收入，算力就成了生产能力。

想用 Token 赚钱，就来看看英伟达的 AI 工厂。NVIDIA DSX 是构建并运营 AI 工厂的蓝图与参考设计，基于 Omniverse，用数字孪生提前模拟 AI 工厂的布局、电力、冷却、网络和系统集成。

黄仁勋提到，未来 1 GW 级 AI 工厂的投资可能达到 500 亿、600 亿美元，甚至进一步上升到 800 亿至 1000 亿美元。资本成本越高，系统上线速度、吞吐效率、可靠性和生命周期越关键。

RTX 面向我们的 GPU，DGX 面向我们的系统，而如今，DSX 则构成了整个基础设施的核心。

而 NVIDIA DSX 这套生态系统囊括了一大批的云服务公司和 AI 基础设施企业，包括 CoreWeave、Nebius、Nscale、Naver Cloud 等，以及服务的客户包括 Cursor、World Labs、Revolut、Shopify、Google 等等，帮助所有的企业用户用 Token 来获得收入。

硬件之外，企业如何真正用上智能体，是另一条线。

黄仁勋把企业构建智能体所需能力分为四类：模型、调度系统、工具与技能、运行环境。对应到产品上，就是 Nemotron、OpenShelf、CUDA X libraries 和 AI 平台。

Nemotron 3 Ultra 是此次发布的新开放模型。它采用 SSM 状态空间模型与 MoE 混合专家架构，目标是让模型跑得更快、推理成本更低。

按照现场说法，相比其他开放模型如 Kimi K2.6、Qwen 3.5 和智谱 GLM 5.1，它速度提升 5 倍，整体运行成本降低约 30%。

黄仁勋还提到，Nemotron 3 Ultra 模型、训练脚本和训练数据都会开放，企业可以在此基础上加入自己的行业数据和专有知识。

演讲尾声，黄仁勋把全场内容重新收回到一个核心模式：模型、harness、工具、技能和运行环境。

这套模式可以运行在云端，也可以运行在企业本地；可以运行在 PC 上，也可以运行在汽车、机器人、卫星、通信基站、工厂和边缘设备上。不同场景会使用不同模型、不同 harness、不同工具和不同 runtime，但计算模式是相同的。

云端需要 Vera Rubin 和 AI 工厂。PC 需要 RTX Spark 和 Windows 智能体平台。企业需要 Nemotron、OpenShelf 和 CUDA X 工具链。汽车需要 Alpamayo、Hyperion 和自动驾驶 runtime。人形机器人需要 Isaac Groot、Thor、仿真和数据生成系统。

当我们把整场演讲连起来看，将近两个小时的超长发布，黄仁勋讲的主题已经超出常规新品发布。

AI PC 和 RTX Spark 面向个人设备，把智能体带到用户桌面和家庭。Vera Rubin 面向数据中心，承接大规模智能体负载。Vera CPU 解决智能体调用工具和访问数据时的延迟问题。

DSX 面向 AI 工厂建设，把电力、冷却、网络和运维也纳入系统设计。Nemotron、OpenShelf 和 CUDA X libraries 面向企业智能体开发。Cosmos 3 把智能体推进物理世界。Alpamayo 2 和 Hyperion 面向自动驾驶，Isaac Groot 则把人形机器人也放进同一套平台逻辑。

NVIDIA 过去最核心的身份是 GPU 供应商，后来变成系统公司，现在又试图成为 AI 基础设施公司。

黄仁勋在这场大会想讲清楚的，也正是这件事：AI 竞争已经从模型扩展到一整套计算体系，覆盖个人电脑、企业软件、数据中心和物理设备。

文｜莫崇宇、张子豪

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距离今年的苹果全球开发者大会 WWDC 还剩差不多 10 天的时间， 关于苹果新系统的爆料也已经越来越完整，外界几乎快提前「拼」出了今年的软件版图。

这一次，全新的「27」系列系统，核心方向很明确：一边补足稳定性与体验细节，一边推进 AI 与系统层面的智能化能力。

值得一提的是，这次 WWDC，大概率将是现任苹果 CEO 的蒂姆 · 库克最后一次主讲苹果发布会。

爱范儿今年同样将前往 WWDC 现场，为大家带来 WWDC 系列活动的专题报道，届时请锁定爱范儿主站、微信公众号、小红书和微博上的系列内容。

稳定性提升，界面小调整

不管你喜不喜欢「液态玻璃」，iOS 27 和 iPadOS 27，尤其是 macOS 27，液态玻璃不会变少，但起码会变好。

彭博社获悉，目前 iOS 26 的液态玻璃界面还并非苹果内部一开始预期的「完全体」，下一个版本会做出更多调整，试图兼顾透明度和可读性。

界面的逻辑和布局也会有所调整。9to5Mac 报道称，在 iOS 27 中，苹果会重新回调应用底栏，整体逻辑回到 iOS 18，取消独立的搜索按钮和其他变形标签——这个变化，目前已经在 App Store 应用中发生了。

除了视觉效果上的改进，苹果也会着重优化系统的能耗和流畅性，据悉工程师从头到尾梳理了系统底层代码，不放过任何性能提升的空间。

在支持范围方面，iOS 27 可能将会支持到 iPhone 12 系列和 iPhone SE 3 为止，也就是说，iPhone 11 系列及更早的「4G」机型将无法更新 iOS 27。

上周，苹果官方宣布了即将推出的全新无障碍功能，截图中还带到了 iOS 27 一些非常细节的 UI 调整：

• 统一了电池图标显示样式
• 麦克风指示灯带有晕影

相机应用同样将是 iOS 27 界面调整的重点。

彭博社爆料，iOS 27 的新相机应用将会提供一个「高级」选项卡，可以调整景深和曝光控制，并提供「基础」「手动」和「预设」的小组件功能，以及新的网格和色阶功能。

除了高级模式，全新的相机应用还能够自定义界面，用户可以选择要不要在主界面显示闪光灯、曝光、计时器等功能图标。

钱包应用将会迎来重大更新：用户可以自己创建卡片，但似乎仅支持导入二维码，而不是 NFC 复制卡片。

WWDC 上的更多戏份，还是留给了 AI。

Siri 大加强，这次苹果 AI 没跑了

按照彭博社的说法，iOS 27 将成为 Apple Intelligence 发布两年后的一次「集中兑现」。

WWDC 24 上画的 Siri 大饼，这次很可能真的要落地了， 跨 App 信息调用、屏幕内容理解、连续操作执行以及更深层的 App 功能整合等 AI 能力都不再只是空话。

在苹果提前公开的无障碍新特性中，有一个「语音控制」的新功能，允许肢体障碍的用户完全通过语音操控 iPhone 和 iPad，不只是打开 App，还能实现更灵活、细节的操作，点击需要的按钮和文件。

彭博社记者 Mark Gurman 透露，这个辅助能力本质上就是 iOS 27 新版 Siri 能力的一部分。这很可能意味着这次新版的 AI Siri 真的「准备好了」。

除了兑现老功能，在和 Google 合作之后，苹果还打算进一步改造 Siri，将其打造为类似 ChatGPT 的对话式机器人。

Siri 将拥有一个独立的应用，以对话的形式进行交互， 可以解读图片和文档。

除了网络数据，「SiriBot」 还会提取用户的本地数据，包括笔记、短信、电子邮件、联系人、日历约会和提醒事项。

Siri 会变得更懂你，可以在做安排时询问它自己的空闲时间，以及直接利用网络信息来写邮件和备忘录。

虽然有独立的应用，但用户依旧可以和以往一样，通过「嘿 Siri」语音指令以及长按电源键呼出 Siri。

苹果在测试几种不同的新版 Siri 设计方案，替换 iOS 18 引入的发光边缘界面，其中一个方案，Siri 将集成于灵动岛之中，可以展开成为输入框。

苹果还设计了一种全新的 Siri 呼出方式：从 iPhone 的顶部中央下滑，打开全新的搜索询问界面，这个界面主打「文字输入」的 Siri 交互方式，而通知中心改成只能在手机左上角下滑，

这个界面将和 Spotlight 搜索进一步整合，显示 Siri 建议，包括八个常用应用、最近网络搜索等功能以及录制语音备忘录等功能，此外，还有一个面板用于显示早晚天气。

用户可以在这个界面打开 App、发短信、查天气、添加日程、搜索备忘录，或者使用全新的苹果 AI 搜索引擎进行网络搜索。

苹果也一直在测试将第三方 AI 集成到 Siri 底层之中，在 Siri 界面将会有一个按钮和菜单，允许用户选择其他 AI 服务，例如 ChatGPT、Claude 或 Gemini。

不止于 Siri，Apple 智能还会进一步渗透到更多苹果第一方应用中。

相机

除了自定义和专业模式，相机应用还会新增一个「Siri 模式」，类似 Apple 智能的「视觉智能」功能，用于识别物体、实时翻译。

照片

「消除」之外，苹果还会进一步加码照片应用的 AI 编辑能力，引入「重构」和「扩展」两个功能：前者可以改变照片的视角，后者相当于 AI 扩图。

苹果还在测试基于自然语言提示的照片编辑功能，用户通过语音或文字提供需求，AI 来帮忙完成，例如裁剪或改变颜色，这个功能大概率不会和 iOS 27 第一个正式版本一起推出。

快捷指令

快捷指令将拥有类似「vibe coding」的能力，用户用自然语言描述想要的功能，AI 自动完成搭建和安装。

更多 AI 功能

iOS 27 还将包含 AI 壁纸、系统级 AI 校对工具，以及更强的「图乐园」AI 生图应用。

在苹果第一方邮件、短信、Safari 浏览器等等之中，常规的搜索框都很可能被 Siri「赋能」，实现更智能的检索能力，类似目前 Apple 智能加持下的照片应用。

某种意义上，苹果的 27 系统属于一次「拨乱反正」。

一方面，「液态玻璃」界面大大小小调整历时一年，还让苹果推出了减弱效果的选项，每个平台的风格也不尽相同，还带来了性能问题和不少 Bug。

另一方面，两年前发布的 Apple 智能各种功能延期、故障也带来了一地鸡毛，这两年行业进步也天翻地覆，进一步拉开了距离。

可以预想的是，在未来相当长的一段时间里，iPhone、iPad 和 Mac 都会是主流的设备，维护好这些平台的基础体验，依旧相当重要。

特别是对于 iPhone 12 和 iPhone 13 这些老设备，iOS 27 想必会是一个更适合「养老」的版本。

至于 AI，则更像是一种姿态上的对标，这些 AI 功能更多是延续行业走过的道路，即使这些爆料最终平稳落地，即使苹果未必能反超引领行业，至少也终于不再「落后」，能留在牌桌上继续竞争。

附上苹果开发者官网，感兴趣的读者可以通过注册并参与在线课程：

 https://developer.apple.com/cn 

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全球首款智能体电源，支持 OpenClaw 原生接入

AI 小电拼 Mirror 是全球首款支持 OpenClaw 等 AI 智能体原生接入的消费级充电设备。基于 SDC 架构与 MCP 协议，Mirror 打通了 AI 操控硬件的最后一步，无需打开 App，通过 OpenClaw 即可让 AI 直接调控充电策略。

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Gurman：苹果想用眼镜复制 Apple Watch 的成功

昨晚，彭博社记者 Mark Gurman 在最新的 PowerOn 新闻通讯中透露，苹果正计划以「进入智能手表市场的方式」切入眼镜领域，将目标对准更广泛的传统眼镜市场，而非仅与 Meta 等智能眼镜厂商竞争。

苹果智能眼镜内部代号 N50，原计划今年底发布、明年初上市，目前已推迟至明年底。苹果预计瞄准 200 至 500 美元价格区间，与依视路、Safilo 集团及 Warby Parker 等传统眼镜品牌竞争。

彭博社援引世界卫生组织数据称，全球眼镜市场年规模约 2000 亿美元，远超苹果手表所对应的腕表市场。报道还提到，苹果 CEO Tim Cook 是这一项目最坚定的支持者之一，接近他的人士称智能眼镜是其任期内的「优先事项」。

即将于 9 月接任 CEO 的 John Ternus 同样深度参与该项目，负责研发的 Vision Products Group（VPG）团队过去两年一直在他的领导下运作。首代苹果眼镜将采用椭圆形摄像头设计，提供多种颜色与镜框风格。

其他产品进展方面，报道称新款 Apple TV 机顶盒与 HomePod mini 的硬件已完成数月，目前正在苹果总部员工中使用，两款产品均等待今秋新版 Siri 与 Apple Intelligence 功能就绪后同步推出。

此外，苹果已启动明年 iOS 28 与 macOS 28 的早期开发工作，内部代号分别为「Bell」与「Poppy」，合称「Boppy」。

古尔曼重申，iOS 27 主要聚焦于小修小补，而 iOS 28 将会「比 iOS 27 更加重要」。

曝三星与 OpenAI 定制 AI 芯片项目停滞

据韩媒 Greened 报道，三星与 OpenAI 的定制 AI 芯片研发项目因战略分歧陷入停滞。该项目原计划基于 ARM 架构，为 OpenAI 研发一款面向推理的 NPU，前期研发已有进展。

三星和 OpenAI 去年签署多项合作协议，三星数据系统公司将与 OpenAI 合作建设 AI 数据中心，三星也可能向 OpenAI 供应存储芯片。定制芯片项目停滞后，三星近期投资 Anthropic 的动作被外界解读为另一条 AI 客户路线，韩媒还称三星可能转向为 Anthropic 代工 AI 芯片。

Apple Music 出现全球性服务中断

苹果官网「系统状态」页面显示，Apple Music 于北京时间 5 月 29 日 23:40 出现服务中断，部分用户在使用过程中遭遇间歇性连接、播放或服务访问异常。

受影响地区涉及澳大利亚、巴西、法国、印度、意大利、日本、韩国、西班牙及美国等多个国家和地区，部分用户仍可正常打开和播放内容。故障监测平台 Downdetector 同期出现相关用户报告，随后报告数量呈下降趋势。

苹果系统状态页面实时信息显示，该服务中断已于 5 月 30 日上午 8:30 得到解决，持续时间约 8 小时 50 分钟。

北大数院「黄金二代」苏炜杰加入 OpenAI

北京大学数学科学学院 2007 级校友、宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计学教授苏炜杰在 X 平台宣布，自己已在休假期间加入 OpenAI，并回到湾区参与 AI 模型训练工作。他同时表示，自己已晋升为沃顿商学院正教授。

苏炜杰的研究方向包括统计机器学习、高维推断、大规模多重检验、优化和隐私保护数据分析。沃顿统计与数据科学系页面显示，他此前为统计与数据科学副教授，并兼任计算机与信息科学副教授。

OpenAI 总裁 Greg Brockman 在相关帖文下回复「欢迎加入团队」。苏炜杰本科毕业于北京大学数学科学学院，后赴斯坦福大学攻读统计学博士，研究方向涵盖统计学、机器学习优化及大语言模型理论安全。

今年，他获得考普斯会长奖（COPSS Presidents’ Award），这是国际统计学领域的最高荣誉之一。

胡彦斌亲手做了一款粉丝 App，从零学 vibe coding 上线「彦火」

胡彦斌昨日在微博宣布，其粉丝社区应用「彦火」正式上线。他表示，这是自己第一次亲手做一款 App，从零开始学习 vibe coding，经过反复打磨后完成。

彦火 App 定位为胡彦斌与粉丝之间的专属互动平台，功能涵盖每日打卡、积分等级、专属信件及巡演足迹记录。官方下载页面显示，iOS 版本已在 App Store 上架，Android 用户目前可通过官网直接下载 APK 安装包。

胡彦斌在微博中提到，他希望借助这款 App 为粉丝「造一个属于我们自己的地方」，实现问答、动态更新、演出通告等多种互动形式。他将整个开发过程比作「游戏通关」，也类比为做音乐时的反复打磨。

胡彦斌表示，App 目前仅是起点，后续将持续迭代更新，并欢迎用户提出意见。

MiniMax 启动 A 股上市辅导

MiniMax 昨日在港交所公告，董事会已决议探究发行人民币股份的初步建议，并可能与专业顾问、证券及监管机构进行咨询和磋商。公司已聘请专业顾问就符合科创板上市条件提供咨询，并签订辅导协议。

赛力斯和重庆国资将推新汽车品牌

据《晚点 Auto》报道，赛力斯集团原控股的蓝电科技已更名为赛豆科技，第一大股东变更为重庆沙坪坝国资委控股的沙磁致远，持股 34.5%；赛力斯持股比例降至 32.5%。

报道称，赛豆科技将作为赛力斯新汽车品牌的法律主体，新品牌定位年轻、运动，计划 6 月发布，并将与字节跳动旗下火山引擎深度合作。新品牌会组建专门销售渠道，面向国内和海外市场销售。

本周早些时候，蓝电科技各出资方签署约 66.71 亿元增资扩股协议，新进宁德时代、博俊科技、星宇股份等股东。知情人士称，赛豆科技将聚焦智能网联新能源乘用车，并融合 AI 技术与汽车产业。

算力用电年均新增或超 1000 亿度

国家能源局数据显示，2025 年我国已建成 42 个万卡级智算集群，全国算力中心总用电量达 1700 亿千瓦时，占全社会用电量 1.6%。全国一体化算力网络 8 大枢纽节点算力用电近 3 年平均增速约 39.5%，高于全社会用电量增速。

国家能源局预计，「十五五」时期全国算力用电量年均新增 1000 亿千瓦时以上，到 2030 年达到 8000 亿千瓦时左右，占全社会用电量约 6%。

数据中心用电的城市样本已经很明显。5 月 1 日至 27 日，深圳数据中心行业整体用电量 2.73 亿千瓦时，同比增长 20.12%；光明区数据中心用电量同比增长 85.31%。广东今年前 4 个月全社会用电量 2837.97 亿千瓦时，同比增长 8.77%，其中 307 家数据中心用电量 38.05 亿千瓦时，同比增长 18.48%。

我国发射卫星互联网技术试验卫星

据央视新闻，昨日凌晨，我国在西昌卫星发射中心使用长征二号丁运载火箭，成功将卫星互联网技术试验卫星送入预定轨道。

这颗卫星主要用于开展手机宽带直连卫星、天地网络融合等技术试验验证。此次任务也是长征系列运载火箭第 646 次飞行。

纽约联储主席：AI 正在改变工作，但经济学家岗位仍安全

据彭博社报道，在冰岛雷克雅未克举行的经济学年会上，纽约联储主席约翰·威廉姆斯对 AI 冲击就业的担忧给出了明确回应，成为本次会议中立场最为乐观的联储官员。

威廉姆斯以一句「宏观经济学家的需求依然旺盛」引发听众笑声，随即阐明他的核心判断：AI 带来的生产率提升不会导致长期结构性失业。

历史告诉我们，生产率可以不断提高、生活水平可以持续上升，而不会造成结构性失业。我不相信我们会面临长期的结构性失业。

他认为，AI 可以加速数据处理和初步分析，但经济学判断仍需要识别因果关系、理解制度背景，并把模型结论放进政策语境。

他同时指出，劳动力市场的主要调整路径是再培训与技能升级，而非大规模裁员。他特别提到，当前高校应届毕业生已普遍将 AI 工具融入日常工作，这一代劳动力在适应能力上已领先于前辈。

今天走出校园被录用的人，已经在每天使用 AI 工具了。

英伟达首款自研芯片 Windows PC 本周亮相

据 Axios 报道，英伟达预计于本周正式推出首批搭载其芯片作为主处理器的 Windows PC 产品。相关发布将分别在 Computex 贸易展和旧金山微软 Build 开发者大会上亮相。

据知情人士向 Axios 确认，首批英伟达芯片 PC 将涵盖微软自有品牌 Surface 系列，以及包括戴尔在内的第三方厂商产品。与此同时，微软也预计将在发布会上推出新软件，帮助用户在本地 Windows 设备上更便捷地运行 AI 智能体完成工作任务。

英伟达日前曾在 X 发帖预告「PC 新时代」；微软 Windows 负责人 Pavan Davuluri 也在 X 上发文暗示，「有新内容将在下周 Build 大会面向开发者发布，但不是新版操作系统」。

分析师 Carolina Milanesi（Current Strategies）表示，英伟达进入 PC 市场对行业整体是利好，也有望带动同样采用类似芯片架构的高通受益。Milanesi 同时指出，英伟达的更大机遇仍在数据中心，PC 业务更多是一项有益的补充。

特斯拉为 Model Y 推出原厂手动遮阳帘

特斯拉中国为 Model Y 推出原厂手动伸缩遮阳帘，定价 1499 元，意在解决长期被车主吐槽的「车顶暴晒」问题。本周四正式开售。

该产品采用与原车顶棚相同的织物面料，配合金属质感拉手，整体与内饰风格保持一致。遮阳帘由一体化框架构成，搭配卷轴式设计，官方称噪音极低，安装操作简便。

配件通过前后插销固定于天幕缝隙，支持推拉操作，具备两段式独立调节功能，后排座椅放倒后可整体安装。特斯拉表示，该产品已通过整车气囊点爆试验及多重道路测试。目前该配件仅适用于 2025 年 2 月及之后生产的 Model Y 车辆。

三星 Galaxy Watch9 可能推出 Classic 版本

Android Authority 在 Wear OS 更新代码中发现了下一代 Galaxy Watch 的疑似代号，包括 Fresh 9、Wise 9 和 Project V2。报道认为，这三组代号可能分别对应 Galaxy Watch9、Galaxy Watch9 Classic 和 Galaxy Watch Ultra 2。

三星此前并非每代 Galaxy Watch 都推出 Classic 版本。Galaxy Watch5 和 Watch7 没有 Classic，Watch6 和 Watch8 则保留了 Classic 线，目前消息指向三星可能打破这一惯例。

代码中还出现了全新「抬腕对话」相关的新设置。GSMArena 称，这可能代表 Galaxy Watch9，或更多 Wear OS 手表，将获得此前 Pixel Watch 独占的抬腕对话功能。

新表预计会与 Galaxy Z Flip8、Z Fold8 系列一同发布，发布时间预计为 7 月 22 日。

黑鲨首款 AI 耳夹式耳机开售

黑鲨首款 AI 智能耳机「凤鸣耳夹式耳机 Pro」昨日开售，官方标价 369 元。

这款耳夹式耳机单耳重 5g，采用钛合金记忆钢丝 C 型桥，通过 1 万次弯折测试；搭载蓝牙 6.0，支持 LHDC 5.0 协议，使用 13mm 镀钛复合振膜，并提供游戏、音乐、影院三种音效，支持 ENC 通话降噪。

AI 功能包括同声传译和对话翻译。续航方面，单次使用约 9 小时，搭配充电仓总续航约 30 小时；同时支持 IPX5 防水和双设备切换。

胖东来停止销售新包装矿泉水

胖东来提前发布说明，承认新包装 DL 饮用天然矿泉水在设计上存在重大失误，宣布该产品于昨日销售完毕后停止销售，并将在约 3 个月内完成重新设计，计划于 9 月上市。

据说明披露，胖东来新包装矿泉水在上市前已发现，其瓶型外观与市面上现有同品类产品存在视觉近似的可能。

胖东来在说明中表示，此次情况系「设计方面的重大失误」，基于对知识产权原创的尊重与保护，同时为避免对对方品牌市场造成影响，经集团商品委员会商议，决定停止销售该批次产品。原包装 DL 饮用天然矿泉水将继续正常销售。

多地取消固定分时电价转向现货价格

贝壳财经报道称，贵州、湖北、陕西等地近期相继推进分时电价机制调整，固定峰谷时段开始松动。中电联规划发展部副主任韩放表示，这标志着电价形成机制从「计划主导」向「市场形成」继续推进。

贵州 5 月 16 日发布的征求意见稿在非冬季新增中午「谷电」时段，并将峰谷价差扩大到 120%。贝壳财经提到，风电、光伏等新能源装机快速增长后，传统以固定负荷曲线划分峰谷时段的做法，已经难以适配新型电力系统。

报道指出，相比固定时段分时价格，现货价格信号更加精准、灵活。取消固定分时电价，能够畅通批发市场与零售市场之间的价格传导，引导用户根据实时价格的变化调整用电行为。

韩放同时明确，目前政策主要面向直接参与市场交易的工商业用户，不涉及居民、农业、公用事业用户；居民家庭用电价格和分时政策保持不变。

深圳提示网约车市场已总体饱和

第一财经援引深圳市交通运输局 4 月份网约车行业运营动态称，深圳网约车市场已总体饱和，全市网约车日均单车完成订单量约 13.01 单。

深圳交通部门提醒拟从业者理性评估收益，并重点警惕六类风险：平台以「上班 / 保底模式」代收流水、中间商未获授权引发纠纷、「月入过万」宣传与退车违约、无证营运骗局、租车合同高回报陷阱，以及租车公司逾期缴纳保险导致保险失效。

这条提醒直接指向本地生活平台的供给过剩问题。网约车司机端继续扩容，但单车订单密度已经下降到很难支撑高收入预期的水平。

《我的世界大电影》续集定档明年 7 月 23 日

据博主「守望好莱坞」消息，《我的世界大电影》续集定名《A Minecraft Movie: Squared》，定档明年 7 月 23 日北美上映。杰森·莫玛、杰克·布莱克、丹妮尔·布鲁克斯、詹妮弗·库里奇及导演杰瑞德·赫斯均将回归，克尔斯滕·邓斯特新加盟出演。

副标题以「方的平方」为核心概念，延续了原作方块世界的视觉语言。续集副标题字体采用了特定配色，有猜测认为这可能暗示剧情将涉及末影龙。

《龙之家族》第三季首集将直接进入海战

Deadline 报道，《龙之家族》第三季在 ATX TV Festival 放出新片段，主创 Ryan Condal 透露，新季首集预计会直接进入 Gullet 之战，制作规模是该剧目前最大的一次。

Condal 介绍，第三季拍摄耗时 314 天，使用超过 25 吨丙烷，涉及大量演员、实体布景和海战场面。首集海战部分并非完全依赖 CG，而是搭建了真实船只布景，并使用干水池与湿水池组合拍摄：船只运动由机械结构模拟，部分需要人物落水和交互水面的动作则在真实水池中完成。

他把这一季的核心冲突概括为双方都拥有「核武器」的冷战式对峙，龙的数量、归属和使用方式会成为战争推进的关键。

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周末也值得一看的新闻

曝苹果用 Gemini 训练端侧 AI，部分 Siri 请求转向谷歌云

据《The Information》报道，苹果计划在下月的全球开发者大会（WWDC）上全面发力端侧 AI 算力，同时将引入英伟达的隐私技术以保障部分云端 AI 任务的安全性。

知情人士透露，苹果正利用谷歌大语言模型 Gemini 训练可本地运行的轻量化模型（即模型蒸馏）。

为推进模型小型化，苹果正在寻求收购相关初创公司，马萨诸塞州剑桥市的边缘 AI 企业 Liquid AI 曾是其潜在的收购目标之一。

针对端侧设备无法处理的复杂云端需求，苹果已批准在谷歌云（Google Cloud）环境中使用英伟达的机密计算（Confidential Compute）隐私保护技术。

该技术通过硬件级加密处理中的数据与模型，确保云端 AI 请求的安全性。这也意味着苹果在维持其「私有云计算（Private Cloud Compute）」品牌承诺的同时，底层处理过程仍需依赖英伟达 GPU 及谷歌的云基础设施。

赛力斯回应特斯拉 FSD 入华

据 IT 之家报道，在近期的第四届未来汽车先行者大会上，赛力斯汽车董事长张正萍就华为乾崑智驾与特斯拉 FSD 的对比发表了看法。

他表示，两款智驾系统孰优孰劣，最终应交由市场来客观评判。在谈及具体技术路线时，张正萍指出：

哪个智驾系统好用还是要交给市场来回答。全新一代问界 M9 搭载了 6 颗激光雷达，这方面不输给 FSD。另外，FSD 模拟的是人类视觉驾驶逻辑，而华为乾崑智驾能够达到「不只是人眼可以看到」的状态。

据悉，特斯拉 FSD 自 V12 版本起采用纯视觉方案，依托 8 颗摄像头与端到端神经网络架构，以模拟人类视觉逻辑为核心。

Anthropic 招聘把价值观面试放到关键位置

彭博商业周刊报道了 Anthropic 的招聘流程。报道称，这家 AI 公司快速扩张后，仍把「候选人是否认同公司使命」放在面试流程的核心位置；应聘者通常要经历多轮技能评估和面试，其中多数练习要求不使用 AI 完成。

报道提到，Anthropic 的文化面试会询问候选人的价值观、世界观，以及他们如何看待 AI 风险。多名候选人和职业教练形容，这一轮面试比普通公司文化面更深入，甚至会追问职业伦理困境、候选人在当时如何反应、事后如何看待。

Anthropic 总裁 Daniela Amodei 此前在播客中称，公司会询问候选人有哪些「不寻常但愿意捍卫」的信念，考察重点包括候选人在不舒服的处境里捍卫自身判断的方式。

ChatGPT 消费级 AI 流量份额被追近，AI 市场进入「三足鼎立」

SimilarWeb 最新流量数据显示，消费级 AI 市场正在从 ChatGPT 一家领先，转向 OpenAI、Google 和 Anthropic「三足鼎立」的态势。

过去半年，ChatGPT 的份额从约 80% 降至约 60%，Gemini 相对 ChatGPT 的流量从约 20% 升至约 50%，Claude 则从约 3% 升至约 20%。

这组数据仍显示 ChatGPT 保持领先。动察同时提到，ChatGPT 周活用户约 9 亿，Gemini 约 5 亿，Claude 约 1.5 亿至 2 亿；Claude 在头部网站中的季度增速最快，达到 255%。

黄仁勋回应 AI 烧钱：浪费点钱没事，别浪费时间

据 36 氪报道，英伟达 CEO 黄仁勋近期在公司内部会议上就 AI 使用成本问题作出回应，表示「稍微浪费一点钱没关系，但关键是不要浪费时间」。

此次内部会议上，有员工提出担忧，认为目前大量使用 AI 只是白白消耗 Token，并未带来实质性的生产力提升。黄仁勋对此回应称，任何技术在初期阶段人们都难以熟练运用，因此不应一开始就追求完美，而是应该先迈出一步，拥抱新技术。

在 AI 使用成本问题上，黄仁勋一贯主张员工应大量使用 AI。他此前曾表示，对于一名年薪 50 万美元的工程师，若其 Token 费用低于 25 万美元，他会感到担忧；若仅花费 5000 美元，他则会「气炸」。

他的逻辑是，宁可拿出员工薪资的一半用于 AI 费用，也要换来 10 倍的效率提升。

刘强东提出「3 个 12」原则，京东规定员工每日工作不超 12 小时

据 TechWeb 报道，京东集团近日在内部推出了一项名为「3 个 12」的工作时间管理新规。该原则由创始人刘强东于上周提出，并于本周起在集团内多个部门逐步推进落实。目前相关通知已从 C1、C2 层级向下传达，一线研发团队已收到具体安排。

「3 个 12」原则围绕三项量化指标展开：

• 其一，员工每日工作时长原则上不超过 12 小时，仅大促期间或特殊项目情况下可作例外；
• 其二，倡导员工不晚于夜间 12 点离开公司，各职场在午夜 24 点时应引导在岗员工离岗休息并安排熄灯；
• 其三，员工连续在岗工作天数不得超过 12 天，以防止长期无休加班。

京东方面表示，此次新规的出台，是针对内部部分团队工作强度过大问题所作的主动调整，旨在将员工身心健康明确纳入管理导向，通过量化的工作时间标准规范日常办公与加班管理机制。

一个月烧掉 5 亿美元，企业 AI 账单失控

据 Axios 报道，企业界正在对持续攀升的 AI 支出产生质疑，成本控制与投资回报问题已成为 2026 年企业 AI 采购的核心矛盾。

微软近期取消了大部分 Claude Code 许可证，成本是主要原因之一。Uber 的 COO 也公开表示，AI 相关支出「越来越难以合理化」。

一名 AI 顾问向 Axios 透露，其客户中有企业因未对员工的 Claude 许可证设置使用上限，在单月内烧掉了 5 亿美元。

CloudBees CEO Anuj Kapur 向 Axios 表示，部分企业正以 AI 自动化为由裁员，但实际上裁员可能只是「他们能拉动的唯一杠杆」，用于抵消高涨的 AI 账单。与此同时，消费者对 AI 的态度也在转冷，员工层面的抵制情绪同样在蔓延。

工信部：动力电池进入规模化退役阶段

工业和信息化部 5 月 28 日召开全国新能源汽车动力电池回收利用工作专班第二次会议，称我国新能源汽车动力电池已进入规模化退役阶段，加快健全废旧动力电池回收利用体系已经成为 2026 年重点工作。

会议要求围绕法规、政策、标准体系建设和重大问题研究加强协同，并开展规范废旧动力电池回收利用联合执法专项行动。重点查处违规交售废旧动力电池、用废旧动力电池生产不合格产品、不履行信息溯源责任、非法拆解污染环境、无照经营等行为。

工信部还要求压实企业主体责任，运用数字化技术加强动力电池流向监测，并引导行业协会、重点企业和研究机构合作，探索先进技术装备和新型商业模式。

宇树具身智能体验馆亚洲首店将落地上海静安

宇树科技宣布，宇树具身智能体验馆亚洲首店将于明天在上海开业。门店位于上海市静安区南京西路 1618 号久光百货 2 层，面积超过 100 平方米，街对面就是 Apple 静安，门店将展示人形机器人、四足机器狗等产品。

宝马将在莱比锡工厂使用人形机器人

据 BBC 报道，宝马计划今年夏天在欧洲汽车生产中首次使用人形机器人，两台由 Hexagon Robotics 制造的 Aeon 机器人目前正在莱比锡工厂测试。宝马流程管理和数字化负责人 Michael Nikolaides 表示，人形机器人将是汽车生产的未来。

Aeon 身高 1.65 米，重量 60 公斤，最高移动速度 2.4 米/秒，短时间可搬运 15 公斤，持续搬运能力为 8 公斤。机身配备 21 个传感器，包括摄像头、雷达、麦克风、力传感器和扭矩传感器。它的电池工作时间约 3 小时，随后需要更换电池。

哈啰明确顺风车高速费规则

哈啰昨日发布顺风车高速费规则指南，核心规则是高速费承担方式以乘客备注为准，车主接单即表示接受该承担方式。

• 乘客如果选择「愿意协商费用」，双方以平台聊天框和平台电话协商一致的结果为准；车主应在接单前或接单后 2 小时内、且乘客上车前完成协商，逾期默认不收取高速费；
• 乘客如果选择「我承担全部费用」，则独自承担其行程起终点对应高速路段费用；
• 若选择「我不承担费用」，乘客不承担高速费，车主可以决定是否走高速。

规则还列出违规场景，包括车主向已拒绝承担费用的乘客收费、重复收取高速费、未产生高速费却收费、收取与实际行程不符的高速费，以及协商一致后乘客拒不支付。

违规处理上，车主多收费用需退回，并可能被扣成长值、信任分，封禁 3 至 7 天，严重者永久封禁；乘客未按约支付高速费，将在支付完成前不能继续叫车。哈啰同时提醒，高速费应通过顺风车平台支付，不要线下转账。

MiniMax 正式启动 A 股 IPO

据证监会官网信息，MiniMax 已于 5 月 29 日与中信证券签署辅导协议，正式启动 A 股 IPO 进程。

此前，智谱已于今年 2 月 9 日与国泰海通签署辅导协议，并与此前已签约的中金公司共同参与科创板上市辅导工作。MiniMax 此次启动辅导，意味着「大模型双雄」智谱与 MiniMax 有望同步在 A 股上市。

智谱市值升至 8800 亿港元

据财新网报道，智谱 AI 港股市值一度升至约 8800 亿港元，股价接近 1 月上市发行价 116.2 港元的 17 倍。截止昨日收盘市值 7111.20 亿港元。

莫言：AI 创作本质是二手货，取代不了作家的原创能力

据新华社采访，莫言近日谈到 AI 与文学创作时表示，他认为 AI 无法取代作家的创作。

我觉得作家最宝贵的就是原创能力，就是写自己没有写过的、别人也没有写过的小说或者诗歌，创造在别人的作品里面从来没有出现过的、典型的人物形象，这才是一个作家能够存在的理由和价值。

莫言进一步分析，当下 AI 生成内容并不具备原创能力。

AI 是一代又一代作家写出来的东西喂给它的，它在巨大的海量作品的基础上，可以重新组合，组合出来好像从来没有人看过的作品。但我想它毕竟不是原创，它还是二手货。

莫言也承认，AI 作为辅助工具的应用已成趋势，尤其在翻译工作中会逐步体现价值；在文学策划、影视制作和技术环节中，AI 也会越来越重要，部分岗位会因此受到冲击。

采访中，他还谈到 AI 对人的分化作用：工具会让聪明人变得更聪明，也可能让缺少判断的人进一步依赖现成输出。

2899 元起，vivo S60 系列发布

vivo S60 系列昨日正式发布，其中 vivo S60 定价 3599 元起，vivo S60 元气版定价 2899 元起。系列手机由田曦薇代言，提供「星星海」「初夏绿」「仲夏夜」三种配色，机身厚 7.92mm，重量 199g。

• 屏幕：6.59 英寸 1260p 144Hz 直屏；
• 影像：前置 50MP 摄像头；S60 后置 50MP 大底主摄、8MP 超广角和 50MP IMX882 3X 潜望长焦；S60 元气版为 50MP 大底主摄和 8MP 超广角；
• 性能：S60 搭载骁龙 8s Gen 3，元气版搭载天玑 7500；
• 电池：两款均配备 7200mAh 蓝海电池，支持 90W 有线充电；
• 其他：标配 3D 超声波指纹，提供 IP68 与 IP69、立体声双扬声器、红外遥控和 X 轴线性马达。

vivo 这次重点放在 4K Live 图像和小红书发布场景。官方称 S60 支持 4K Live、星光 Live、Live 调色盘、灵感趣贴 Live，以及由 Live 封面帧生成 3D 空间效果；vivo 还称 S60 是行业内唯一支持在小红书发布 3D 空间图的产品。

相关阅读：vivo S60 体验：手机，就该少想多用

小米 17T 系列将在中国大陆发售

昨日，小米集团总裁卢伟冰发文透露，小米 17T 系列将在中国大陆发布，预计 6 月上旬上线。

卢伟冰介绍，小米 2019 年首次发布小米 T 系列「小米 9T」；随后小米用了七年时间、七代产品和 iPhone、三星 Galaxy S 系列正面竞争。

据其信息来看，小米 T 系列已经在全球拥有了超 1500 万用户，覆盖欧洲、东南亚、拉美、中东、日本，100 多个国家和地区。

近期，小米已经在中国香港/台湾、日本等地区发布了小米 17T 系列。新机提供 17T 和 17T Pro 两个版本，前者采用 6.59 英寸直屏、天玑 8500-Ultra、徕卡三摄；后者采用天玑 9500、6.83 英寸直屏、徕卡三摄。

基础套装 8999 元，哈浮 AQUA 发布，零零科技把飞行相机带到水上运动

零零科技发布哈浮 AQUA，定位为面向水上运动的 100% 防水飞行相机。

AQUA 属于哈浮家族新系列，机身重量低于 250 克，具备 IP67 防尘防水、正浮力设计和水面起降能力，可用于水上飞翼、尾波滑水、风筝冲浪、皮划艇、帆船、桨板和水上摩托艇等场景。

AQUA 可抵御 7 级大风，最高时速 40 公里，配备疏水镜头、防雾技术和防腐蚀结构；影像部分使用 1/1.28 英寸 CMOS 传感器，最高录制 100fps 的 4K 视频，并内置超过 15 种智能运镜模式，包括桨板、皮划艇和水翼板模式。

尾波滑水世界冠军 Dominik Gührs 表示，AQUA 让他不必安排摄影师和复杂设备，也能独自完成水上运动拍摄。产品现已在国内电商平台和线下渠道发售，基础套装零售价 8999 元，畅飞套装零售价 9999 元。

2699 元起，荣耀 WIN Turbo 发布

荣耀 WIN Turbo 昨日发布，建议零售价 3299 元起，首发优惠价 2699 元起。版本包括 12GB + 256GB、12GB + 512GB 和 16GB + 512GB，首发价分别为 2699 元、2999 元和 3599 元。

该机主打大电池和游戏场景，提供「快开黑」「指定赢」「不怕蓝」三种配色，支持 IP68、IP69、IP69K 防尘防水等级。正面为 6.79 英寸 1.5K LTPS OLED 直屏，支持 8000nits 峰值亮度和 3840Hz「零风险」调光。

性能部分，荣耀 WIN Turbo 搭载天玑 8500 竞速版处理器，最高提供 16GB 内存和 512GB 存储，内置 10000mAh 青海湖电池，支持 80W 快充和 27W 反向充电。

Claude Code 上线动态工作流预览版

Anthropic 宣布在 Claude Code 的 CLI、Desktop 和 VS Code 插件中上线「动态工作流」预览版，面向跨服务代码库的复杂 Bug 追踪、大规模重构、框架迁移和上线前对抗测试等长程研发任务。

这套机制把原本单线程的编程 Agent 改成编排式工作流：主 Agent 会为任务编写编排脚本，将目标拆解给数十到数百个并行子 Agent；

合并代码前，系统还会安排独立子 Agent 做多视角对抗测试，并引入两轮 Reviewer Agents 代码审查。为支持连续运行，动态工作流还加入增量自动存档和断点续传。

阶跃星辰开源 Step 3.7 Flash

阶跃星辰发布并开源新一代 Flash 大模型 Step 3.7 Flash，定位为面向生产级 Agent、代码、联网搜索和多模态工作流的模型底座。

模型架构由 196B 语言主干和 1.8B 视觉 Transformer 组成，总参数约 198B，激活参数约 11B，支持 256K 上下文和 3 档推理。

官方称，Step 3.7 Flash 可以在 UI 界面或图表中自主框选、裁剪和重读局部信息，并在信息不确定时主动检索验证。性能方面，模型在 ClawEval-1.1 自主任务执行评测中达到 67.1%，SimpleVQA Search 为 79.2%，V* Python 为 95.3%，SWE-Bench Pro 为 56.3%。

Liquid AI 开源端侧 MoE 模型 LFM2.5

Liquid AI 发布并开源端侧混合专家模型 LFM2.5-8B-A1B。模型总参数为 8B，但每次运行只激活 1B 参数，目标设备包括手机、个人电脑和机器人，支持个人设备和单张消费级显卡上的本地微调与离线运行。

这次更新把 LFM2.5-8B-A1B 转向「先思考、后回答」的推理模型，并把上下文容量从 32K 扩大到 128K。Liquid AI 还把词表扩展到 128K，以提升非英语文本处理效率；其材料显示，泰语和印地语处理效率分别提升 238.2% 与 120.4%，阿拉伯语提升 38.8%。

团队还针对小模型常见的循环推理和幻觉问题做了专项优化。Liquid AI 称，靶向强化学习让模型在超出知识边界时更倾向于承认不知道，无幻觉率从前代 7.46% 提升至 63.47%。

小米开源可控视频音效模型 ControlFoley

小米技术公众号发布并开源多模态可控视频音效生成框架 ControlFoley，面向视频自动配音场景。它把「看画面配声音」扩展为多条件控制：创作者可以同时输入视频、文本指令和参考音频，指定希望生成的声音内容和音色风格。

ControlFoley 主要解决三类控制问题：

• 当文本和画面语义冲突时，模型可以优先响应用户的文本意图；
• 当用户提供参考音频时，模型尝试保留参考音色而不破坏音画同步；
• 当输入条件组合变化时，统一多模态表示和随机模态 dropout 训练让模型在 TV2A、TC-V2A、AC-V2A 等任务中保持稳定。

小米给出的实验结果显示，ControlFoley 在多个数据集上对比开源基线取得更好的语义对齐、时间同步和声音质量表现。

Hugging Face: huggingface.co/YJX-Xiaomi/ControlFoley

腾讯混元发布 Agent 记忆插件 Hy-Memory

腾讯混元发布 Hy-Memory，定位为面向 OpenClaw 等长期协作型智能体的记忆插件，旨在解决长周期 Agent 在跨天、跨会话运行中容易出现的记忆碎片化、注意力稀释和旧偏好覆盖问题。

• Hy-Memory 的架构分为 6 层记忆框架，把记忆拆成事实、画像、心智模型和前瞻意图等层级；
• 同时引入双系统机制，System 1 负责毫秒级抽取即时事实和会话摘要，System 2 在后台提炼用户心智模型和知识网络；
• 系统还用 supersedes 指针把新旧记忆串成演化链，让检索结果同时保留最新结论和偏好变化路径。

评测方面，腾讯称 Hy-Memory 在 LongMemEval 中取得 85.2 分，并在偏好、时序推理和知识更新等指标上领先。

性能上，其写入速度为 Graphiti 的 8 倍，记忆条数约为 mem0 的 1/3、Graphiti 的 1/4，长上下文处理中的 Token 消耗降低 35%。Hy-Memory 提供 Lite、Pro 和 Ultra 三档配置，默认使用 Chroma 本地嵌入式向量库。

下月起，违规乘车拒不补票将被限制购票

新闻联播援引中国国家铁路集团消息称，新版《中国国家铁路集团有限公司铁路旅客运输规程》将于 6 月 1 日正式实施，首次对违规乘车并拒绝补票的旅客设置限制购票规则。

新规覆盖的违规情形包括无票乘车，持用变造、伪造或涂改的乘车凭证乘车，票、证、人不一致，持低票价席别车票乘坐高票价席别，以及持优惠票、优待票但没有规定减价凭证或不符合减价条件。

发生上述情形且拒绝补票时，铁路站车工作人员会现场告知违规乘车行为及后续限制购票措施。被限制购票旅客再次购票时，铁路运输企业会通过 12306 或售票窗口提示限制原因。旅客支付应补票款及应补票款 50% 的加收票款后，可通过线上或线下方式自动解除购票限制；

补票后，自原行程结束之日起 180 日内仍可开具铁路电子发票。新版客规还调整了学生票优惠区间、联程票退票和遗失物品寄递规则。

小红书视频支持杜比全景声

昨天，杜比实验室与小红书宣布，小红书上线杜比全景声内容分享功能。双方 2024 年已把杜比视界引入小红书，这次新增音频维度后，创作者可以在支持设备上发布同时具备杜比视界和杜比全景声的视频内容。

小红书用户可通过支持杜比全景声的 iPhone 或安卓手机，在小红书移动端 App 预览、分享和欣赏杜比全景声内容；也可以通过 Mac 或 iPad 上的 Safari 浏览器访问小红书网页端完成分享和观看。

蜜雪冰城推出薄荷系列新品

蜜雪冰城昨日宣布薄荷系列新品上市，主打夏季清凉口味，系列包括薄荷冰淇淋、薄荷脆皮小圣代、薄荷奶绿和雪王雪顶咖啡薄荷味四款产品。

官方介绍显示，薄荷奶绿把薄荷风味、茉莉绿茶和奶香组合在一起；薄荷冰淇淋提供薄荷味和双炫味两种选择；薄荷脆皮小圣代由薄荷冰淇淋、巧克力脆皮和奥利奥饼干碎组成。

好想来下架争议 NFC 果汁

据界面新闻报道，央视新闻曝光果汁标签乱象后，好想来旗下一款系列果汁饮料引发关注。节目提到，该产品外包装显著标注「100% 果汁」和「NFC 非浓缩还原」，但配料表前两位为水和浓缩果汁，标签信息与实际成分不符。

好想来所属万辰集团公关负责人回应称，相关产品涉及标签瑕疵，消费者可能理解为纯 NFC 果汁，公司已先将产品下架，未来会重新制作包装，避免相关歧义。报道还列举了北冰洋、康师傅等此前因果汁含量和包装标识引发争议的案例。

是周末啊！

One Fun Thing｜任天堂做了一个会翻你相册的怪游戏

据 The Verge 报道，任天堂本周上线了手机游戏《Pictonico》。它看起来像一个轻量版《瓦力欧制造》：每轮连续出现 10 个只有几秒钟的微型游戏，屏幕给出「chomp」之类的简单指令，玩家需要立刻理解操作，比如抓住一张嘴让它咀嚼食物。

它有意思的地方在于，游戏会使用手机相册里的照片定制体验。The Verge 提到，玩家会在拔毛、舔棒棒糖、剥香蕉等荒诞动作里，看到相册内容被重新放进小游戏场景。

它不需要坐下来攻略，更像一种把私人相册、几秒钟反应和任天堂式荒诞感混在一起的碎片玩具。它让手机相册从「被浏览」变成「被拿来做小游戏道具」。

周末看什么｜《曼达洛人与古古》

《星球大战：曼达洛人与古古》是迪士尼旗下《曼达洛人》剧集系列的首部院线电影，故事时间线接续第三季之后，由乔恩·费儒执导，与戴夫·菲洛尼、诺亚·克鲁尔联合编剧，佩德罗·帕斯卡主演。

剧情聚焦赏金猎人丁·贾伦（Din Djarin）与原力学徒古古（Grogu）这对非血缘父子，在帝国垮台后秩序动荡的银河系中执行一项关乎新共和国命运的绝密任务。

影片延续剧集「父子情」这一核心叙事主轴，以游戏式的「通关打怪」结构推进，格局相对克制，并未着力展开新共和国与帝国余孽的宏观对抗。

截至 2026 年 5 月 29 日，影片在豆瓣获得 7.4 分（27407 人评价），好于 80% 动作片及 83% 科幻片。

买书不读指南｜《大厂病：从个体困境到组织表演》

《大厂病》作者席凡君拥有十余年大型科技企业从业经历，长期从事战略传播与技术治理工作，现专注组织结构与公共叙事研究。

本书以社会学视角切入，援引韦伯、福柯、鲍曼、布尔迪厄等理论资源，系统解剖「内卷」「躺平」「35 岁危机」等当代职场现象背后的结构性根源。

全书核心论点在于：个体的焦虑与倦怠，并非源于努力不足，而是现代组织结构异化的必然产物。席凡君提炼出「液态人」「安全人」「表演性治理」「语言的牢笼」等一系列原创概念，逐一拆解大厂如何以流程、绩效与话术重塑人的行为、掏空人的意义感。

书中指出，当公司进化为「自我维持的系统」，中层管理者沦为「忠诚人质」，资深员工反而面临更高的边缘化风险——「流程正确，无人生还」是贯穿全书的核心隐喻。

游戏推荐｜Steam 限免《Drift86》，适合周末试试漂移

独立开发者 RewindApp 的街机漂移竞速游戏《Drift86》正在 Steam 平台开启限时免费领取活动。该作国区原价 11 元，玩家现可免费领取并永久入库。

《Drift86》主打轻量漂移玩法，收录超过 40 种车辆和 30 多张地图，支持单人和多人模式。游戏氛围受到《头文字 D》影响，搭配 Eurobeat 音乐和街机化过弯节奏，重心放在快速进入甩尾、计分和刷路线的循环。

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一部手机用起来好不好，我通常会用一个很朴素的标准判断：初见乍欢，久处不厌。

对主流价位段的非旗舰产品来说，这个标准甚至比参数表更重要。

旗舰机用配置将体验越堆越高，却让人陷入另一种疲惫：这个功能得用上，那个模式也得试试，不然好像没有把这台手机真正用明白。

时间一长，手机反而会变成一个需要被认真对待的东西。

所以在用 vivo S60 时，给我的感受要清爽不少，它把用手机这回事，还给了日常本身：

随手拍照足够顺手，出门在外的续航足够踏实，拿在手里不累，放在桌上也好看。更重要的是，它的漂亮不是第一眼的热情，而是那种用久了仍然愿意多看一眼的耐看。

漂亮，不该只给高配

很多品牌喜欢谈设计，真正开刀的时候，第一个被砍掉的，往往也是设计。于是用户花更少的钱，不只是少了配置，还顺便少了被认真对待的资格。

一台手机「好不好看」，从来不是附加值，更是被选择的第一个理由。

vivo S60 系列这次做全系统一外观，本质上是在减少一种过去常见的纠结：喜欢某个设计，不必再绑定更高版本；想要某种质感，也不用为额外配置多花预算。

如果不仔细看细节，S60 系列的两个版本几乎一致：相同的后盖工艺，一致的三款配色，机身尺寸都控制在 6.59 英寸。

让不同预算的人，都能体面地拥有同一种审美，这才是精致感。S60 元气版没有因为定位更低，就在外观上先退一步；S60 也没有因为影像配置更完整，就牺牲掉原本轻巧、清爽的设计。

后盖工艺负责质感，配色负责第一印象。vivo 这次把三款颜色同时给到两款机型，也让这种统一感从「看起来像同一代」，延伸到更具体的审美选择里。

主推配色「星星海」用亮面玻璃搭配 14 层纳米镀膜，稍微转动角度，光线从后盖表面掠过，会泛起流沙般的细碎闪光，四芒星图案随之浮现。

「初夏绿」和「仲夏夜」则换成了雾面磨砂玻璃。光线落在上面更柔和，手感更温润舒适，接近日常里愿意长时间拿着的状态。

我们说一部手机好不好看，这个印象当然先由机身建立，但每天用下来，真正决定舒不舒服的，其实是屏幕。

在「好不好看」这个问题上，外观设计负责的是「初见乍欢」，真正让人「久处不厌」的，还是正面的屏幕。

vivo S60 系列两款机型都控制在 6.59 英寸。这个尺寸没有继续往大屏上走，也没有为了小巧牺牲显示面积。日常看视频、刷信息流，画面有足够空间；单手拿着、随手放进口袋，也不会觉得累赘。

屏幕素质同样没有只停留在「够用」。足够的峰值亮度，加上 4320Hz PWM 调光，让 S60 系列在户外和室内都能维持稳定的观看体验：阳光下看得清，晚上看得久，也不容易觉得刺眼。

所以 S60 系列的好看，不只是刚拿起手机时的第一眼。它有一种持续的松弛感，从机身尺寸、握持手感，一直延伸到每天点亮屏幕的那一刻。

拍照，让人很想把玩

影像，是 vivo S 系列不可忽视的基因，也是构成这个系列气质的重要一环。

vivo S60 系列全系都有后置柔光环，前置也保留了现在已经不多见的双实体柔光灯。S60 还延续了 3 倍大底潜望长焦，拍人时不用贴得太近，构图也更从容。

其实这个价位段的手机，拍得「好看」已经不算什么挑战，真正稀缺的，是让「出片」本身也变得好玩，要有风格，有态度。

这就不得不提到，vivo S60 身上那个打磨了几年的一拍得胶片相机。

从相机界面，到交互动画，以及成片本身和相框水印，都认真复刻了一台「胶片相机」，不仅有仪式感，更有风格化，好看好玩，让人拍了还想拍。

比起让人「不明觉厉」的专业度，这个功能更主打「松弛感」：打开相机，切换模式，选一个滤镜，按下快门，然后等照片出来。

拍立得好玩的地方，也在这里，不追求每一张都完美，色可能有点偏，人物表情也未必刚好卡在最好的一秒。但照片出来后，反而会觉得，这样也挺好。

拍立得的迷人之处，就在于「不追求完美」：颜色会偏，表情会怪，构图会歪，但正因如此，照片才有了情绪。

当然，好玩的影像，不代表 vivo S60 不是实力派——

旗舰 X 系列同款的「原生光影」，也来到了 vivo S60 上。打开之后，照片质感不会那么生硬，明暗关系也更舒服。再配合相机里的「质感」影调，直出的画面很有「光学」味儿。

实况部分，vivo S60 支持「原生实况」和「4K 实况」，前者解决了 Live 图封面和动态差距太大的跳跃感，后者则保证了动态画面的清晰度足够高。

手机影像这几年进步巨大，甚至有些趋同，这也让影像的趣味，少了一点意外。一拍得胶片相机刚好反过来。它会把一些小小的不确定留在照片里。

有时候镜头的对象，只是桌上的饮料、站在路旁的朋友，或者家门口的一棵树。这些当然不是什么「大片」，但在拍立得相框和滤镜加持下，「那天还挺开心」的情绪，轻轻被照片留了下来。

拍人像够好看，拍日常有感觉，晒照片吸引点赞，这就是专属于 vivo S60 的影像表达。

它不要求用户研究每个模式，也不要求每张照片都拍得清楚、准确、无懈可击。它要解决的事情更简单：随手一拍，就得到一张情绪价值足够的照片。

手机，应该少想多用

vivo S60 最终给我留下的印象，是少想一点、多用一点。

当下的很多手机，已经陷入了参数和配置的堆料，试图验证自己很能「打」，——芯片要赢，影像要赢，跑分要赢，征服一个又一个「行业第一」。

但归根结底，我们只是「用」一台手机，不是拿手机去打擂台，大部分人每天真正会做的事情，其实并没有那么复杂。

当行业陷入堆料叙事，参数对抗的怪圈，消费者的体验非但没有变好，反而发现产品变得很「难相处」：选一台手机要拉个表，对比每一项数据；产品到手之后，才发现配置严重溢出，实际用到的能力可能只有 60%。

配置卷到了天花板，体验却不一定落回生活里。

这里不是说参数和硬件本身不重要，它们依旧是支撑良好体验的基石。只是相比一味堆高上限，如何量体裁衣，把成本真正放在用户每天都能感知到的地方，反而是更难、也更重要的事情。

我愿称 vivo S60 为一台「陪伴型」的手机，设计和配置足够优秀，它适合那些不想被参数牵着走、又确实在意外观和拍照体验的人。

你知道什么时候该拿起它，也知道按下快门大概率不会失手；它不会用重量提醒你存在感，也不会用参数制造焦虑。

它更像一台真正服务生活的产品。

一部主流价位手机最难的地方，往往不在于把某一项参数做得多满，每天重复拿起、点亮、拍照、收进口袋的过程中，仍然让人觉得顺手、轻松，也愿意多看一眼，这就够了。

这才是 S 系列作为「漂亮机」最该有的状态：颜值负责心动，体验负责长情。

初见乍欢，而久处不厌。

最后再来看看 vivo S60 系列的售价：

vivo S60：

• 12GB+256GB 3599 元
• 12GB+512GB 3999 元
• 16GB+512GB 4399 元

vivo S60 元气版：

• 8GB+256GB 2899 元
• 12GB+256GB 3199 元
• 12GB+512GB 3499 元

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