去年年底，马斯克在与投资者 Nikhil Kamath 的一场访谈中提到，自己商业帝国的下一个宏大目标是将人工智能带入深空。

马斯克将这一构想命名为「银河之心（Galaxy Mind）」，一个旨在利用太阳能为地球轨道以外的AI运算提供动力的平台。

他认为，未来的关键在于太阳能驱动的 AI 卫星，而要大规模利用太阳的能量，就必须进入深空。

如果你要利用太阳能量中不可忽视的一部分，必须转向深空中的太阳能 AI 卫星。

而这也是特斯拉、SpaceX和xAI专业技术的「汇合点」。

其中，SpaceX 提供成熟的火箭发射与航天器制造能力，负责将AI卫星部署到深空轨道；特斯拉凭借其在太阳能和电池技术领域的积累，为卫星提供高效、持久的能源解决方案；xAI 负责开发能在卫星上大规模运行的前沿人工智能模型。

而在上周，马斯克又为这一构想打了一块补丁。

他宣布，特斯拉将与 SpaceX 联合建设一座名为「Terafab」的半导体工厂，选址位于特斯拉奥斯汀总部附近，由两座彼此独立的晶圆厂组成。

按照马斯克的说法，Terafab 将分为两条独立产线，分别对应两类用途不同的芯片。

其中一类芯片面向地面应用，主要服务于 Cybercab 自动驾驶出租车和 Optimus 人形机器人。

特斯拉预计未来要生产 10 亿台 Optimus 机器人，这部分产能是特斯拉尝试为机器人和自动驾驶业务提前锁定更长期的芯片供给能力而建设的。

另一类芯片则面向太空应用。

因为太空场景所需的高性能芯片必须针对更严苛的环境重新设计，尤其需要考虑更高温度下的稳定运行能力，所以需要针对太空条件开发的独立产品。

通常情况下，一座先进制程晶圆厂的投资规模约为 250 亿至 400 亿美元，建设周期约 3 至 5 年，还要面对设备交付周期长、专业技术人才短缺等现实约束。

也正因为如此，马斯克这次公布的并不只是一次常规扩产计划，而是一项制造难度和资本强度都极高的工业项目。

按照计划，这座工厂将采用高度集成的「全流程一体化」设计，在单一建筑群内覆盖逻辑电路制造、存储器生产、先进封装、测试以及光刻掩膜制作等核心环节，原本分散在不同厂区、不同供应链节点完成的步骤，将被尽可能压缩进同一个制造体系。

这种布局在全球范围内几乎没有直接先例。

芯片设计完成后，就能在同一地点直接进入晶圆制造、功能测试、掩膜修订和工艺优化，研发和生产之间的反馈回路会被显著缩短，很多原本依赖跨厂协同的迭代流程，也可以在单点体系内完成。

这对于强调快速试错和高频迭代的马斯克来说，显然比单纯增加产能更重要。

马斯克估计，当前全球人工智能计算的年增量约为 20 吉瓦，而这只占其企业未来需求的约 2 %。而 Terafab 建成后，计划实现年产万亿瓦的芯片算力，相当于两个美国的电力供应总和。

此前，外界已经知道特斯拉在研究自建晶圆厂的可能性，但 SpaceX 的加入稍显意外。

这使得 Terafab 不再只是特斯拉的供应链延伸项目，而更像是马斯克旗下多家公司共同参与的一项基础设施布局。

除了 Terafab 本身，马斯克还带来了一颗名为「AI Sat Mini」的卫星渲染图。

这颗卫星属于 SpaceX 的轨道数据中心计划。按照马斯克的说法，每颗 AI Sat Mini 可以通过太阳能提供 100 千瓦电力。

但如果要让这套轨道系统具备与 xAI 现有地面数据中心相当的算力规模，SpaceX 需要发射数千颗卫星。

这也印证了 Terafab 第二座晶圆厂的定位。它所生产的太空芯片，是为轨道算力体系提供基础支撑的核心部件。

马斯克近两年一直试图将几家公司重新组织为一条更完整产业链，特斯拉负责地面终端，SpaceX 推进轨道基础设施，xAI 持续扩大对算力资源的需求。

几家公司在业务形态上看似分散，但对芯片、电力和算力的需求正在迅速合流。TeraFab 的出现，某种程度上就是这种合流的结果。

从采购端看，马斯克的决定并不难理解。目前，马斯克旗下的核心业务仍然严重依赖外部供应链。特斯拉使用的是三星代工的 AI 4 芯片，xAI 则是英伟达的重要客户。

自建晶圆厂本身并不是新鲜事，但真正困难的部分始终在于执行。

英特尔在 2021 年 3 月启动了一个叫做「IDM 2.0」的战略，时任 CEO 帕特・基辛格提出，要把英特尔重新塑造成一家同时具备芯片设计和代工能力的综合制造商。

按照当时的规划，公司将在亚利桑那州投资 200 亿美元建设两座晶圆厂，在俄亥俄州追加 200 亿美元，并同步推进德国和波兰的扩张项目。

但随后几年，由于财务压力和订单不足，项目推进并不顺利。俄亥俄州工厂建设放缓，德国和波兰的扩张计划被取消。

与此同时，英特尔营收从 2021 年的 790 亿美元下滑至 2024 年的 531 亿美元，毛利率则从 2019 年的 62 % 降至 32.7 %。

代工部门在 2025 年第二季度录得 31.7 亿美元运营亏损。公司随后裁减约 15 % 员工，暂停股息，并削减资本支出。帕特・基辛格于 2024 年底离职，2025 年 3 月，Lip-Bu Tan 接任 CEO。

不过，英特尔与 Terafab 并不处于同一条路径上。两者在商业模式、资金结构和项目目标上都有明显差异。

英特尔希望建立的是一个面向外部客户的开放代工体系，Terafab 目前展现出来的方向，则更像是一座服务于马斯克内部业务体系的专用制造平台，优先解决特斯拉、SpaceX 和 xAI 的核心芯片需求。

但即便Terafab 不必像英特尔那样直接面对外部客户订单的竞争压力，它依然要回答另一个问题：马斯克旗下这些业务，是否真的能够在未来几年消化如此大规模的专用产能。

这才是决定 Terafab 最终是成为战略壁垒，还是成为沉重负担的关键。

而目前，特斯拉的电动车业务已经连续两年出现销量下滑，被马斯克认为是公司未来的重要增长方向的 Cybercab、Optimus 机器人和轨道数据中心的进展也远不如宣称的那样理想。

即使是进展最佳的 Cybercab 车队，与 Waymo 等公司相比，特斯拉现阶段的规模也较小，且仅在有限的几个美国城市运营，其技术方案也远远未到可以规模化运营的程度。

目前，TeraFab 还停留在一个非常早期的阶段。项目名称、选址、产品方向、投资规模和部分产能目标已经披露，但特斯拉与 SpaceX 各自承担什么角色，资金如何分配，技术路线如何确定，工厂何时开工，何时量产等关键信息仍未确定。

因此，现在还很难判断，Terafab 最终会成为美国算力供应体系中的一个关键节点，还是又一个建立在超前预期之上的高风险项目。

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当 AI agent 需要一个「家」的时候，它们没有住进独立的 App，而是搬进了聊天软件。

2 月春节期间，机器人满天飞的时候，Manus 发布了 personal agent，首发平台选了 Telegram，而非自家的 WhatsApp。

与此同时，Salesforce 在 1 月宣布新版 Slackbot 正式上线，定位为「你的个人工作 agent」；飞书开放平台上线了 AI Agent 工作流节点和 MCP 工具支持；Discord 社区里，AI bot 的数量和复杂度也在急速攀升。

这当然要拜 OpenClaw 所赐，作为从一个周末项目涨到 10 万 GitHub star、增长最快的 AI 开源项目之一，它的默认交互界面不是网页，不是独立客户端——是 Telegram。

一个清晰的趋势正在形成：即时通讯工具正在从「人与人的对话」变成「人与 AI 的接口」，聊天软件意外地迎来了它们的「第二春」。

但「第二春」并非平等地降临在每一寸土地上。不同 IM 平台的开放程度、技术架构和治理逻辑差异巨大，它们在 agent 浪潮中的位置也截然不同。理解这些差异，需要一条分析线索——开放性的天平。

为什么是聊天软件？

为什么是即时通讯软件？打开自己生活里最常用的对话框，就可以使唤 AI——这非常符合人类对「科技生活」的畅想。不过，真正的答案，跟 agent 的架构有关。

AI agent 的工作原理并不复杂：监听用户指令，交给 AI 处理，再把结果返回。这个「消息进—处理—消息出」的循环，天然适配即时通讯的基础设施——长连接、实时推送、富文本消息。聊天软件在过去十几年里为人类对话打造的管道，几乎不需要改造就能供 agent 使用。

更重要的是 human-in-the-loop 的需求。当前的 AI agent 远不到完全自主的程度，它在执行关键操作之前——比如发一封邮件、修改一段代码——往往需要人类点头确认。聊天窗口里的一个回复，比打开一个新的管理后台、登录一个新的 dashboard 要自然得多。IM 天然就是一个「确认/驳回」的界面。

还有一个更决定性的因素：用户已经住在聊天软件里了。 不需要下载新 App，不需要学习新界面，agent 就在你每天打开的对话列表里，夹在同事群和家庭群之间。这种零迁移成本，是任何独立 AI 产品都很难复制的优势。对于开发者来说，这意味着获客成本趋近于零——你不需要说服用户安装任何东西，只需要让他们点一下「添加 bot」。

谁先吃到红利？

但并非所有聊天软件都平等地受益于这波趋势。决定谁先吃到 agent 红利的关键变量，是平台的开放程度。 我们可以沿着一条从「完全开放」到「完全封闭」的光谱，来观察各家 IM 平台的位置和策略。

光谱最左端：Telegram——零摩擦的开放性

Telegram 之所以成为 agent 浪潮的第一个受益者，不是因为它最大、最好用，而是因为它是所有主流 IM 里开发者门槛最低的。

创建一个 Telegram bot 只需要跟@BotFather 对话几步——起个名字，拿到 API token，就可以开始接收和发送消息。不需要企业认证，不需要审批流程，不需要等待人工 review。整个过程从零到一个能跑的 bot，可以在 5 分钟内完成。

这种「零摩擦」不仅仅是注册环节的便利。Telegram 的 Bot API 设计本身就非常开发者友好：webhook 机制让 bot 可以实时响应消息，inline 模式让 bot 可以在任何对话中被唤起，支持 markdown 和 HTML 的富文本渲染让 agent 可以返回结构化的输出。

更关键的是，Telegram 对 bot 的功能限制极少——bot 可以创建群组、管理频道、处理支付等一系列操作。这种「bot 能做的事几乎等于人能做的事」的设计哲学，近的更新还支持了对 bot 的流式输出，让开发者有极大的发挥空间。

OpenClaw 选择 Telegram 作为第一交互渠道，正是因为这种开放性。在 OpenClaw 的官方文档里，Telegram 是第一个被详细说明的频道，配置教程最完整，社区讨论最活跃。一个典型的 OpenClaw 用户，可以在一台 VPS 上部署 agent 实例，绑定自己的 Telegram bot token，然后通过对话窗口让 agent 帮自己完成从信息检索到代码部署的一系列任务。

Manus 在今年 2 月选择 Telegram 作为首发平台，逻辑类似。Meta 旗下的产品没有选择自家的 WhatsApp——后者有着超过 20 亿的月活用户——而是选了用户量远小于它的 Telegram，足以说明在 agent 早期阶段，开放性比用户基数更重要。 WhatsApp 的通过 Baileys 库，需真实手机号验证，Business API 审核流程复杂、不支持商业大规模部署，对于一个需要快速迭代的 AI 产品来说，摩擦太大了。

但 Telegram 的开放性是一把双刃剑。

同一种让开发者能够零门槛创建 bot 的开放性，也让 Telegram 长期成为灰色产业的温床。安全公司 Bitsight 在今年 1-2 月的扫描中发现了超过 30000 个暴露在公网上的 OpenClaw 实例，最新出现的一个「曝光看板」中，暴露数量来到了惊人的 22 万个，许多实例的 API 密钥和数据库凭证直接暴露在默认配置里，安全形同虚设。

这是一个悖论：让 agent 生态最快繁荣的条件，恰恰也是让安全风险最快积累的条件。 而且，无法通过「加强审核」简单解决的问题——因为审核本身就意味着提高门槛，而低门槛正是开发者选择 Telegram 的原因。

天平中间：Slack 与 Discord

如果说 Telegram 代表的是「先上车后买票」的野路子，Slack 和 Discord 则代表了两种不同风格的「有限开放」。

Slack 走的是企业级路线，通过 Bolt 框架，和开发工具深度集成。2026 年 1 月，Salesforce 宣布新版 Slackbot 正式上线，面向 Business+和 Enterprise Grid 用户，定位「your personal agent for work」——支持查找信息、分析文档、管理日程、生成摘要。

同月，Salesforce 还推出了 Agentforce 在 Slack 中的集成，将 CRM 数据和客户交互直接引入对话流。Slack 对第三方 agent 的态度是开放但可控：所有 bot 需要经过 Marketplace 审核，数据访问有明确的 OAuth scope 限制，企业管理员可以精细控制哪些 bot 能进入哪些频道。

Discord 的 bot 生态同样成熟，但底色更偏社区和创作者。开发者需要在 Developer Portal 注册应用、配置权限（比 Telegram 的@BotFather 多几步），但远不到企业级 IM 的审核强度。Discord 的 agent 优势在于社区场景的密度：Midjourney 从 Discord bot 起家，如今大量 AI 项目仍然以 Discord 作为用户社区和产品交互的双重入口。OpenClaw 本身也在 Discord 上运营活跃的开发者社区。

两者的共同点是：它们都在开放性上设了一个「限速器」。 Slack 的限速器是企业合规，Discord 的限速器是社区治理。相比 Telegram 的完全放任，这意味着 agent 生态的发育速度慢一些，但系统性风险也低一些。

天平向右：飞书

对于国内用户来说，飞书是一个值得单独拿出来讨论的案例。 它的开放方式，反映了中国 IM 平台在 agent 浪潮中的独特情况。

飞书的开放平台在过去一年里经历了显著的能力升级。2025 年下半年起，飞书陆续上线了 Bot API 的多项增强、工作流（Workflow）中的 AI Agent 节点（目前为 Beta）、以及对 MCP（Model Context Protocol）工具集的支持。在 GitHub 上，飞书官方维护的 lark-openapi-mcp 项目已获得超过 400 颗 star，提供了飞书核心功能的 MCP Server 封装。OpenClaw 也有官方的飞书插件（@openclaw/feishu），支持将 agent 部署到飞书对话中。

从功能层面看，飞书的 agent 基础设施正在快速追赶——bot 可以读写文档、支持发送带按钮、表单的交互式卡片、触发审批流、创建和管理日历事件，这些都是企业场景下 agent 的高价值能力。

但飞书的开放性有两重限制：

第一重是平台治理。飞书的 agent 生态天然是 B2B 的，而非 Telegram 那种 C2C 加 B2C 的混合形态。飞书的 bot 需要在企业应用框架内运行——开发者需要创建企业自建应用或商店应用，配置权限后需要企业管理员审批。这意味着个人开发者很难像在 Telegram 上那样「5 分钟创建一个 bot」。

一个直观的对比：一个 Telegram 开发者从注册 bot 到收到第一条消息回复，整个过程不超过 5 分钟；同样的事情在飞书上，光是等待企业管理员审批应用权限就可能需要一个工作日。

企业级管控带来了更高的安全性，但代价体现在开发者体验上：权限配置、调试、上线等环节的摩擦显著高于 Telegram，这种摩擦不是缺点而是特点——但它确实减缓了 agent 生态的自发生长速度。

第二重是生态位。 在中国市场，飞书的主要竞对是钉钉和企业微信。三者都在加码 agent 能力，但路径不同：钉钉倾向于与通义系列大模型深度绑定，企业微信则依托微信生态的用户基数。

一个有意思的现象是：尽管中国 IM 市场高度碎片化，在 agent 这件事上率先跑出来的既不是用户基数最大的企业微信，也不是市场份额最高的钉钉，而是飞书。

这完全是偶然吗？不一定。

第一，飞书的开放平台不是后来加的一层皮，而是产品基因的一部分——多维表格本身就是可编程的数据层，文档原生支持 API 读写，这些底层设计让 agent 的接入成本比竞品更低。

第二，字节跳动同时拥有大模型能力（豆包/云雀）和企业协作平台，这种垂直整合让飞书在 agent 场景下的迭代速度更快；相比之下，钉钉和通义、企业微信和混元之间的组织协调链条更长。

第三，飞书的客户画像偏向互联网和科技企业——这批企业本身开发者密度更高、自动化需求更强、对 AI 的接受度也更高，agent 生态更容易在这个群体中形成冷启动。

当然，这也意味着飞书的 agent 故事目前主要是一个「科技公司圈内叙事」，能否向更广泛的企业市场渗透仍然是问号。

这个案例还折射出另一件事：agent 中继不太可能由一个创业公司从零做出来——agent 需要的不只是消息管道，还需要企业内部的数据、权限和工作流，这些是现役 IM 玩家的护城河。

另外，中国市场的 IM 格局更碎片化，agent 开发者需要同时适配多个平台，这增加了生态成形的难度，因此存量优势便很有决定性。

以中国市场来看，IM 的「第二春」不仅取决于开放性，还取决于与本土大模型的集成深度、企业客户的采购逻辑、以及监管环境对 bot 能力边界的定义。 这是一个和全球市场显著不同的竞争维度。

天平背后

开放性的天平，揭示的不只是各家 IM 的策略差异，而是一个 agent 时代的基础矛盾：平台越开放，agent 生态越繁荣，安全风险也越高。

Telegram 是这个矛盾的极端表达。同一种让开发者能够零门槛创建 bot 的开放性，同时打开了创新和滥用的大门。如果监管收紧迫使 Telegram 提高 bot 创建门槛——这并非不可能，被法国警方制裁后， Telegram 已经开始调整部分内容政策——那么会影响到开发者吗？他们又会迁移到哪里？Discord、Slack、还是飞书？

然而，封闭平台面临相反的困境：不开放 API 就错过 agent 红利，但开放了又要承担 Telegram 正在经历的安全和声誉成本。WhatsApp 在技术上，完全有能力做一个类似@BotFather 的轻量工具，但它背后是 20 亿用户，不能不多加考虑。

现在，每个 IM 平台，都需要在这个天平上寻找自己的位置。「第二春」能持续多久，取决于一个至今没有标准答案的问题：在 agent 时代，一个聊天平台应该多开放？

在开放性之争的背后，一个更激进的猜想正在开发者社区成形：当一个聊天窗口可以调用任意 agent 完成从订票、编程到数据分析的任意任务时，它已经不只是一条管道——它正在变成一个超级接口。

要说不说，这个逻辑对中国读者而言，很眼熟啊——这不就是微信吗。

微信用小程序、支付和政务服务，在一个封闭生态里实现了「一个 App 解决一切」。而 OpenClaw 所代表的模式指向一个镜像式的可能：用开放生态和全球开发者社区，在任意一个 IM 里实现类似的功能密度。

不是再造一个微信，而是用完全相反的路径——开放而非封闭，去中心化而非平台主导——最终抵达一个功能上相似的终点。

当然，这仍然只是一个猜想，而非预言。微信 super app 的成立依赖于中国市场独特的移动支付基础设施和用户习惯，这些条件在全球市场并不通用。更根本的是，开放生态能否在不牺牲安全性的前提下达到那种服务密度，目前没有人能给出答案。

但如果这个方向是对的，那么 IM 的「第二春」就不只是一段插曲，而是一次身份转换的起点：从消息管道，到 AI 时代的通用交互层。 谁先在开放性和安全性之间找到那个可持续的平衡点，谁就最有可能定义这个新物种的样子。

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就在上周，OpenAI 的一名工程师创下了一个离谱的纪录：他在七天内消耗了 2100 亿个 Token。

如果你对这个数字没什么概念，可以这么理解，这相当于把整个维基百科的全部文本，翻来覆去逐字浏览了 33 遍。

而在另一家 AI 巨头 Anthropic，一位使用 Claude Code 的用户，在刚过去的一个月里，就跑出了超过 15 万美元的算力账单。

斯德哥尔摩的软件工程师 Max Linder 淡淡地说，「我花在 Claude 上的钱，可能比我工资还多」，他的公司正在帮他支付比他工资还高的 Token 使用费。

很快有人开始质疑，这些巨量的 Token，真的带来了同等规模的产出吗？

答案确实没有想象中那么宏大，消耗这么多的 Token 只是当代程序员为了保住饭碗，开启了一场名为「Tokenmaxxing（Token 最大化）」的全新职场内卷。

Tokenmaxxing，Token 最大化，简单概括——不是把事情做得更好，单纯就是把 Token 用到更多。

对坐在办公室的白领来说，尤其是最早看到这种变化的程序员们，那些曾经被奉为圭臬的「代码行数」和「提交次数」，现在已经成了毫无意义的指标。

在 Meta、Shopify 乃至 OpenAI 这样的顶级科技公司里，衡量一个员工是否努力、是否优秀的最新硬核指标变成了：你今天消耗了多少个 Token？

Token，前段时间大家还在讨论如何准确给它一个中文名字，APPSO 也分享了自己的见解，我们认为「词元」这个一直在那里的翻译，就是 Token 最准确的中文名。

讨论之外，词元作为 AI 世界里最基础的计量单位，开始从技术术语，变成一种新的职场货币；它出现在薪资谈判、绩效评估里，出现在那些决定你明年能不能升职的对话里。

Token 是福利、KPI、第四份工资

大多数的公司最开始引入 AI 工具，都是为了帮助企业提高生产力，削减人力成本，但现实的走向却充满了黑色幽默的味道，从这段时间以来各种裁员的新闻就能看到。

据知情人士透露，在 Meta 和 OpenAI 的内部，现在赫然矗立着一张张「Token 消耗排行榜」。这些榜单实时滚动着每位员工的 AI 使用量，就像游戏里的战力排行榜一样刺激着每个打工人的神经。

而除了要衡量，丰厚的「Token 预算」，一种全新的第四份工资，开始取代了食堂补贴、交通补贴、下午茶，和各种节日礼品，成为公司招聘时最拿得出手的福利。

在最近的一个播客节目上，黄仁勋早就看穿了这一切，他说，工程师的年薪里，Token 预算将与现金同等重要，甚至可能达到年薪的一半。

国内的大厂也同样跟上变化，社交媒体上有人分享，腾讯和阿里都已经把 Token 当福利发了，鼓励员工多使用 AI 工具。

阿里开始向员工发放海量的 Token 额度。只要你用于技术研发或通用办公，悟空、Qoder 系列等付费 AI 工具敞开用，甚至购买外部 AI 工具也能申请报销。

小米 MiMo V2 发布时，罗福莉曾在 X 发文，专门提到说希望团队所有人去使用这个大模型，并且下达强制要求，少于 100 次对话就可以不用干了。

So I gave a hard mandate: anyone on MiMo Team with fewer than 100 conversations tomorrow can quit.

 

所以我下了一个硬性命令：明天任何在 MiMo 团队中对话少于 100 次的人都可以辞职。

但是，公司花这么多钱给员工买算力，绝不是为了让我们省钱或者偷懒，而是为了换取 10 倍的效率提升。

而这就是伟大 Token 的厉害之处，它实时、可量化、看起来客观，这三个让公司管理者着迷的特点，直接打败其他所有指标。

老板们不需要等季度末，不需要主观打分，数字就在那里，每秒钟更新，我们用 AI 做了什么，都看得见。

当持续有公司把「AI 使用率」与年终绩效挂钩，奖励那些重度依赖 AI 的员工，并敲打那些 AI 使用较少的员工，事情的性质就彻底变了。

知名软件工程博主 Gergely Orosz 戳破了这层窗户纸：「在大型科技公司内部，不能以极快的速度使用 AI 正在成为一种职业风险，而根本不管你的产出质量如何。」

没错，重点是「使用」，而不是「用好」。当你发现隔壁工位的同事每天能用掉几千万个 Token 时，你唯一的选择就是打开更多的窗口，输入更长的提示词。

有网友说，这很奇怪，就像是衡量快递员的工作效率，不是看他递送了多少包裹，而是看他消耗了多少汽油。

听起来很不靠谱，但这件事情确实就这样发生了，而且成为了一种趋势。

在这场由焦虑、胜负欲和绩效考核共同催生的 AI 提效进程中，AI 没能让我们实现每周上三天班的乌托邦，反而逼出了一种最昂贵、也最荒诞的「装忙」艺术。

脑力劳动者也没有护城河了

更深层的变化，在考核方式之外，更多的是工作本身的性质。

一个资深工程师的价值，在于他对系统架构的直觉，对业务逻辑的理解，对复杂问题的判断。这些是他的护城河，其他人学不来，机器替代不了。

现在，这条护城河正在被快速填平。当 AI 能够独立完成架构设计的初稿，自动扫描几百万行代码寻找 bug，把一句模糊的需求变成可以运行的程序，资深工程师的核心竞争力，也开始从「你懂什么」，转成「你怎么驾驭 AI」。

用更专业的术语来说，就是坐在办公室的白领们，正在不可逆地从「业务洞察」，转移到流水线般的工作，反复地「Prompt 调优」和「Agent 调度」。

这个转变有它的合理性。就像工业化之后，一个熟练工人的价值从手工技艺，变成了操控机器的能力，时代在变，技能也该变。

有人也许能做到，给了充分的算力，效率真能来到原来的十倍，但也有大部分人，会认为这样的转变很不合理。

在他们看来，大语言模型实际上有非常大的实际应用价值，但这些所谓的 Token 竞赛，一直分散了人们对其真正用途的注意力，反而将整个人工智能领域变成了炒作和泡沫。

从问你有没有用 AI，到问你 Token 使用效率，从脑力劳动者到算力调度员，这已经不是用一个旧技能换一个新技能，而是整个工作方式的范式迁移。

你以为你在使用 AI，其实是 Token 在使用你

职场评价体系和打工人的身份，都开始被重新定义，但 Tokenmaxxing 更需要警惕的地方，是它引发了前所未有的「算力马拉松」。

资本的逻辑永远是贪婪的。公司给我们配备了顶级的算力，本质上是一种「效率赎买」——用高昂的 API 账单，买断我们远超常理的产出。

在手工敲代码的时代，老板对员工的预期，打个比方说是一天产出 100 行高质量代码，大家相安无事。现在，老板给了 10 倍的算力，他的预期会在一夜之间自动暴涨到 1000 行，甚至是 10000 行。

工具升级必然伴随着预期的超级加倍，而人类永远跑不过算力膨胀的速度。

很多年以前，有一部电影叫《时间规划局》，讲的是在未来的世界，人的生命被定格在 25 岁，人类社会抛弃了金钱货币，开始使用时间作为新的流通货币，时间就显示在每个人的手臂上，当时间耗尽，这个人就会死亡。

这种焦虑，某种程度上像电影里的设定，只不过流动的不再是时间，而是 Token。

所谓的用 AI，已经变成我们被 AI 的永动性深深绑架了。我们就像是被很多东西推着，卷入了一场没有终点的算力马拉松，每个人都在咬牙切齿地奔跑，生怕自己因为 Token 消耗不够而被系统优化掉。

旧金山风险投资人 Nikunj Kothari 专门写了一篇文章，来解释这种 Token 焦虑的时代症候群。在那篇文章里，他从硅谷的日常生活切入，描绘了「Token Anxiety」如何彻底摧毁了年轻人的社交和休闲。

为了让 Agent 24 小时运转，科技从业者们放弃了周末狂欢，连看电影、读小说都会产生「算力闲置」的负罪感。

 

 

以前晚餐时的社交开场白通常是「你在做什么项目」，现在那个时代结束了。现在大家见面第一句话是，「你同时在跑几个 Agents？」

Token 焦虑已经比时间焦虑更进一步，公司用 KPI 逼我们卷 Token 的背后，是我们已经把这种焦虑内化了。当没有任何被迫加班的时候，我们也停不下来。

这是今年的新赛博精神病：一旦 Agents 没在消耗 Token，就觉得在虚度光阴。

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三星的新一代真无线耳机，来了。

这次，他们同时推出了两款新的 Galaxy Buds，分别是采用半入耳式设计的 Galaxy Buds4，还有入耳式的 Galaxy Buds4 Pro。

整个 Galaxy Buds4 系列用上了相同的充电盒设计，也都拥有映雪白、旷宇黑两款固定配色，Galaxy Buds4 Pro 则多增加了一个绯霞金配色。

映雪白配色的 Galaxy Buds4 系列用了「暗蓝色透明上盖+珠光白」组合的配色模式，透明顶盖通透，能看清充电盒内部。耳机在内部通过磁吸固定，虽然长得很像，但因为耳机和充电盒的磁吸触点结构有差异，所以两款耳机的充电盒并不能混用，这一点可以放心。

耳机的 USB-C 充电口和启动配对模式的物理按键放在充电盒后侧，正面只保留了三星 Logo 和展示使用、充电状态的指示灯。

充电盒到底部做了圆滑过渡，底部有一个类似智能手表充电器的凹陷设计。底部平整，能轻松稳定放在无线充电器上面。

耳机方面，Galaxy Buds4 系列的整体设计都很相似。

不管是半开放式的标准版还是入耳的 Pro 版，三星在这个机身上采用了铝材面板雕刻面模板，面板上有三星非常熟悉的拉丝工艺。金属光泽明显的面板和稍稍有点偏冷的哑光纯白耳机结合起来可衬托出不同的质感，给平实的耳机设计增加一些点缀。

整个 Galaxy Buds4 系列都采用了短耳柄设计，饱满的耳机腔体能刚好挂在对耳轮和对耳屏之间的空隙上。耳机不需要额外固定，日常佩戴还是挺稳的。

当然，日常习惯了佩戴入耳式，又或者是外耳空间较大的用户，选用入耳设计的 Galaxy Buds4 Pro，佩戴稳定性和安全感都会强一点。

配置方面，Galaxy Buds4 系列搭载了支持蓝牙 6.1 的无线芯片，支持 LC3、SBC、AAC 这三款常规编码，以及支持 24bit 96kHz 超高清音频的三星 SSC 编码。

只要在支持的手机上开启「超高音质（UHQ）音频」的选项，并用适配这款编码的三星手机连接三星 Galaxy Buds4 系列耳机，就能够实现最高规格的播放。

目前支持这款编码的手机有：

• Galaxy S 系列：Galaxy S26 系列 | S25 系列 | S24 系列 | S23 系列
• 折叠屏系列：Z Fold7 | Z Flip7 | Z Fold6 | Z Flip6 | Z Fold5 | Z Flip5 和三星 W26 | W25 | W25 Flip | W24 | W24 Flip | W23 | W23 Flip 折叠屏机型
• 平板系列： Galaxy Tab S11 系列 | Tab S10 系列 | Tab S9 系列智能平板

比较可惜的是，Galaxy Buds4 的高规格编码只有自家的 SSC，它并不支持 LDAC、aptX 系列等通用性更高的高规格编码。这意味着，它和三星设备绑定了，你的备用机或其他家的电脑，也都只能使用最高到 AAC 编码的传输模式。

只有高规格编码还不够，要提升音质和听感的话单元也要有变化。

标准版 Galaxy Buds4 继续采用 11mm 的动圈单元，Pro 版则采用了分别负责高低频的双单元组合，低频部分用的是增强型动圈单元，双单元配备双功放对应，以满足声音输出需求。

听感部分，Galaxy Buds4 Pro 是那种声效突出、细节刻画锐利、让大众比较容易听出变化的声音模式，低频部分用的是增强型动圈单元，低频更加饱满和扎实，同时也提升了声音的质感。

而且鼓点之间的隔离做得不错，一下一下拳拳到肉清晰可见，速度上也不慢，不会有黏糊感。

细节边缘会比标准版锐利，但在传输规格不是那么高的时候，Galaxy Buds4 Pro 高频位置会稍稍有点毛刺感。

这个时候建议开启 UHQ 超高音质音频，传输质量提升之后，中高频那种锐化效果遗留下的毛刺感会消失，声音精度听声之后整体表达也变得更流畅和顺滑，听感会更舒服。

开启之后，声音细节的表达会更清楚。像是歌手细微的呼吸声、演唱时的一下小动作都能够听清楚。但有些时候还是会因为刻画过于突出导致中高位有那么一点干涩的感觉，这个可以用音效调整来平衡一下。

Galaxy Buds4 Pro 在 app 内有 9 段均衡器可以调节，也支持自动化音频，方便用户调整。

降噪方面，标准版和 Pro 版的 Galaxy Buds4 机内都搭载了 6 麦克风系统，透过麦克风收集周围的环境噪声，然后根据内在的 ANC 降噪算法输出反向声波来实现主动降噪的效果。

两款耳机可实现自动降噪强度调节，平衡听感、降噪效果以及佩戴舒适度。

实际使用来看，标准版的降噪表现还不错。半入耳的佩戴模式搭配主动降噪能够滤掉大部分来自散热风扇、空调的噪声，键盘的敲击声也会有所减弱，但不算是特别明显。如果配上音乐播放，那就可以填平掉这部分噪声的影响。

入耳式的 Galaxy Buds4 Pro 降噪效果会更加贴合，自动降噪调节配上入耳式设计的隔音效果，基本能够满足日常办公、咖啡店等场景的降噪需求。耳机本身也支持语音检测，用户在说话的时候耳机能够切换到环境声模式，要是在咖啡店买咖啡时，不需要摘下耳机。

 

充电和续航方面，两款 Galaxy Buds4 的充电盒都支持无线充电，它们的可播放时间分别是：

• Galaxy Buds4 Pro：单机：6 小时（开启降噪）7 小时（关闭降噪），配合充电盒：26 小时（开启降噪）、30 小时（关闭降噪）
• Galaxy Buds4：单机：5 小时（开启降噪）6 小时（关闭降噪），配合充电盒：24 小时（开启降噪）、30 小时（关闭降噪）

最后来看看价格，Galaxy Buds4 Pro 定价 1899 元，Galaxy Buds4 定价则是 1399 元。

两款都配备了目前旗舰降噪真无线必备的功能和配置，三星算是在入耳和半入耳这两碗水之间尽可能端平了。站在绑定自家旗舰手机附属耳机的角度，Galaxy Buds4 系列还算不错，要是在编码上能有更多选择，为跨生态的用户提供多一点便利会更好。

如果用三星手机的你是能够适应入耳式耳机的佩戴，而且对贴耳降噪有更多需求，那降噪模式下续航更强 Galaxy Buds4 Pro 会是更好的选择。

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2012 年，张一鸣给新公司取名，用了一个计算机术语做名字——字节。

这大概是中国科技公司里最让人服气的一个名字。两个字，有技术感，有力量感，认知成本几乎为零。你不需要懂计算机，只需要认中文，就知道「字节」说的是某种文字层面的基本单位。

干净、准确、过目不忘。能拿一个术语做公司名且毫无违和感，这本身就说明这个词翻译得有多好。

现在，「字节跳动」成了全球价值最高的独角兽公司。但要是问你：如果当年那家公司叫「存储单位跳动」，你还觉得那么自然吗？

别笑，这就是最近 AI 行业在发生的事。

别吵了，Token 最好的中文翻译一直在那儿

上周大家对于 Token 该翻译成生什么吵翻天「模元」「智元」「灵符」「令牌」「偷啃」……社交媒体隔段时间就会掀起一轮争论，每次都以各说各话收场。

这些候选词各有各的巧思，但放在一起看，你会发现：大家都在比谁更有灵气、更有意境，却没人先问一个最根本的问题——Token在技术上到底是什么？

它不是「智能」的单位，不是「模型」的单位，它是语言处理的最小单位。

其实在这场混战之前，答案早就在那里了。

「灵符」有东方赛博美感，但术语不需要意境，它需要精确。「智元」大气，但 Token是语言的处理单位，不是「智能」的单位，往上贴「智」字是贴错了标签。「令牌」最离谱，这是 Token在计算机安全领域的既有译法，特指身份验证凭证，拿来混用等于把银行卡和扑克牌叫同一个名字。「偷啃」这种音译就完全丧失了中文的优势了

在自然语言处理（NLP）学术文献里，Token 作为文本的最小处理单位，长期被译为「词元」。

词，指向语言属性；元，指向最小粒度。两个字，一个管归属，一个管层级。

苹果用了这个译法。打开 Apple 中国官网，Apple Intelligence 的技术页写着「词元响应速度」。

要知道苹果的中文本地化团队是出了名的较真——AirDrop 叫「隔空投送」，Live Text 叫「实况文本」，每个词都是反复推敲的结果，目标只有一个：准确、简洁、有造词美感。

苹果选了「词元」，绝不是心血来潮。无独有偶，在央视新闻节目里，Token 同样被译作词元。

当苹果和央视不约而同选了同一个中文翻译，其实已经形成了事实标准的雏形，只是差更多人开口。

翻译界有句老话：好的翻译不是发明，是发现——发现那个本该如此的中文表达。

APPSO 认为，词元是唯一一个同时满足信、达、雅三个标准的翻译。 它准确（信），一看就懂（达），有术语的凝练和古典感（雅）。

这场争论，其实没什么可吵的。

 

「提示词」， AI 时代最将就的翻译

Token 的问题可以收场了。Prompt 的问题，才刚刚开始。

目前业内通用叫法是「提示词」。三个字，好懂，传播也广——但说实话，这个词不够用，早就不够用了，只是没人较真去捅破这层窗户纸。

「提示词」的问题不在于它翻译错了，而在于它把「提示」把权力关系翻反了。

你写一段 system prompt，定义模型的人格边界，规定它只能做什么、不能做什么，指定输出格式和语气——这叫「提示」？这是在下令。

「提示」暗含的逻辑是：模型是主角，人在旁边小声提醒它一下。但真实的权力结构恰恰相反，是人在驱动模型。一个译名把主语关系弄反了，这就不只是措辞问题，是认知框架问题。

「词」字还把格局说小了。 现在的 prompt 早就不是一两句话的事。Anthropic 内部的 system prompt 有几千字。企业级 RAG 应用里，一条 prompt 可能塞进了整本产品手册。用「词」来描述这个东西，就像用「便签」来形容一份合同——你也没说错，但你说小了。

而且你看像素、字节、词元，清一色两个字。两字词在中文里天然带有凝练感，是能进教科书、进国标文档的形态。「提示词」三个字，更像是技术社区里约定俗成的口语简称，不像一个严肃的技术命名。

好比当年把 byte 翻成「存储小段」、把 pixel 翻成「图像色点」，不是不能用，是将就。

「提示词」就是 AI 时代最将就的翻译之一。

「文令」 Prompt

APPSO 的提议是：Prompt，应该翻译为「文令」。

说理由之前，先说这个词怎么推敲出来的，过程本身就是最好的论据。

最初我们想到的是「句令」。句，成句的文字；令，命令、指令。古典美感十足，读起来也响亮有力。

但仔细想有个漏洞：「句」暗示 prompt 是「一句话」。现实中，prompt 可以是一个词，可以是三段话，可以是五千字的系统指令——「句」给了它一个不存在的边界限制。

如果换成「文」，这个问题就消失了。

一字，是文字。一句，是文句。一段，是文段。一篇，是文章。不管 prompt 长成什么样，「文」都接得住，没有边界焦虑。

于是定了， Prompt 就是文令。

文——文字、文本、文章。Prompt 的载体永远是文字，不管是闲聊一句还是 Agent 编排指令，物理形态就是文。「文」不是修饰，是对 prompt 本质形态最直接的命名。

令——命令、指令。Prompt 的功能是驱动模型执行。写下一段文字，模型照着意图去生成、推理、行动。「令」精准地捕捉了这个动作——人在向模型发号施令。

文 = 它是什么（形态）。令 = 它做什么（功能）。

两个字，一个管形态，一个管功能，各司其职，合起来刚好是 prompt 的完整定义。

 

像素 · 字节 · 词元 · 文令，一条从机器通往人的路

把「文令」放进更大的坐标系里，会看到让人心跳漏半拍的东西：

•  像素（pixel） → 眼睛看见的世界的最小单位
• 字节（byte） → 机器存储的世界的最小单位
• 词元（token） → 模型理解语言的最小单位
• 文令（prompt） → 人类驱动模型的最小单位

四个词，同一套构词逻辑：载体属性 + 功能属性。

像素——像（图像）+ 素（元素）。

字节——字（文字）+ 节（片段）。

词元——词（词语）+ 元（原始单位）。

文令——文（文字）+ 令（指令）。

像素离机器最近，文令离人最近。这背后有一条隐藏的一条进化时间线：从感知，到存储，到理解，到驱动——这是人类一步步将意图注入机器的完整进程。

相反，如果把「提示词」放进这个坐标系就会格格不入，它描述的是功能，不是定位，和其他三个词不在同一个维度上，因为它的造词逻辑从一开始就跑偏了。

「人工智能」的遗憾，不要再来一次

当然有人会说，叫什么无所谓，大家看得懂就行。

多年前，大概也有人这么评价「像素」和「字节」。但今天，这两个词已经成了全民词汇。你妈妈可能不知道 pixel 的英文拼写，但她一定知道手机摄像头「五千万像素」。

好的术语翻译，是认知基础设施。 它决定了一个技术概念能不能从专业圈层穿透到大众理解。

AI 时代的术语翻译窗口不会一直开着。一旦某个词在社交媒体、教科书、产品说明里固化下来，就很难再改了。

现在还来得及。

你看「黑客」的负面含义在中文里就被彻底固化，结果我们不得不另造一个「白帽子」来打补丁。

「人工智能」这四个字本身也不够好——「人工」天然暗示「假的、模拟的」，但这个翻译已经彻底定型了，没有人有能力再改。「电脑」和「计算机」到今天还没统一，还要再吵多少年不知道。

所幸，Token、「提示词」还没有彻底固化。它还在微信群和自媒体里流通，但还没有被写进国标，没有被教科书锁死。现在提出「词元」「文令」，是成本最低、阻力最小的时候。

现在 「词元」（Token）已经被开始被写入工资单，成为薪酬福利一部分。再等两年，当「提示词」出现在高考题的阅读理解里、出现在劳动合同的岗位名称上，那时候再说就没用了。

APPSO 不想再经历一次「人工智能」式的遗憾，明明有更好的答案，只是没人在窗口还开着的时候大声说出来。

词元、文令：请跟我们一起说

Token 就叫词元。词，定其形。元，定其根。

Prompt 就叫文令。文，定其意。令，定其魂。

这是 APPSO 的主张，也是 APPSO 的邀请。

我们不是要定义术语。 术语由每一个在文章里写它、在发布会上说它、在课件里用它的人定义。我们做的事，只是在窗口关闭之前，把一个更好的选项摆上桌面。

像素让机器把画面给人看。

字节让数据在机器之间流动。

词元让模型读懂人类的语言。

文令让人类的意志驱动机器的智能。

下一次你打开那个对话框，写下你想让 AI 做的事——

你写下的每一个字，都是文令。

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「我希望 AI 帮我洗衣服，好让我有时间去创作艺术；而不是 AI 在那里搞艺术，而我还要辛苦地洗衣服。」

这是一位德国学生在面对 AI 时，留下的真实吐槽。

在 CEO 的叙事里，AI 是降本增效、裁员广进的好工具；在社交媒体上，AI 是无所不能的齐天大圣，拥有「龙虾」就等于拥抱了 AGI……

我们就这样被这些算力、资本、参数、工具的 FOMO 所裹挟着，在复杂的情绪里看着这个所谓是何物的 AI。

Anthropic 甩出了一份堪称人类科技史上最大规模的定性访谈报告，没有震惊体的结论，这份报告直白地描述了在 8.1 万个世界各地的普通人，他们的真实生活里，AI 到底是什么。

Anthropic 使用的是一个定制的「AI 访谈者」，由 Claude 模型驱动，在全球 159 个地区、用 70 种语言，和超过 8 万名 Claude 用户进行了一场深度交心。

当剥离了那些金融分析、公司财报里的天文数字，还有技术文档里的晦涩术语，这 8 万份样本拼凑出的，或许才是眼下 AI 最真实的样子，它让我们又爱又恨。

我们希望 AI 能提升工作效率，升职加薪、管理生活的点点滴滴，以及帮助自己更好的成长等。

但另一方面，我们又正在经历着种种明暗交织的困境，所谓的效率提升带来了「虚幻的生产力」焦虑，成长上的情感支持又引发了依赖恐慌，技术的赋能伴随着被替代的恐惧……

比起那些颠覆世界的说法，这 8 万人的回答更像是在说：AI 正在填补一个原本就运转不良的世界。

把 AI 拉回具体的人和事

作为一家大模型公司，Anthropic 在报告一开头就给出了做这份调查的原因，「目前关于 AI 的公众讨论，往往集中在对其风险和收益的抽象预测上。我们真正缺失的，是弄清楚 AI 往好的方向发展到底意味着什么。」

很难说他们就一定比那些只讲跑分、在办公室争论 AGI 会不会毁灭世界、Scaling Law 还能撑多久等宏大叙事的公司要更温情，更符合用户利益。

但这些数据，确实算得上一本初级的明日 AI 产品迭代指南，也就是说， AI 厂商在追求把模型训练得「更聪明、更全能」之前，或许更应该弄清楚，人类到底需要 AI 帮我们活成什么样。

Anthropic 没有选择和过去的社会研究一样发调查问卷，而是定制了一个「AI 访谈者」（Anthropic Interviewer）与用户进行动态追问。在之后数据分析阶段，他们也构建了一套由 Claude 驱动的分类器来阅读这些对话，并自动给人类的整体情绪打分（1-7 分）。

1-7 分从低到高，依次代表着人类对于 AI 整体情感倾向，1 分是极度负面，4 分是中间地带，既感受到了真实的收益，也有着真实的担忧，两者大致平衡；很难看出受访者偏向哪一边，或者他们只是单纯保持中立，7 分则是极度正面。

访谈围绕四个核心问题展开：你上一次用 AI 是为了做什么？如果可以挥动魔杖，你希望 AI 为你做什么？AI 有没有朝着那个方向迈出过一步？有没有哪种 AI 的发展方向，是违背你的价值观的？Anthropic Interviewer 会根据每个人的回答，追问背后的价值观和真实经历。

也正是这种对话形式的 AI 访谈，研究团队说，他们完全没预料到受访者会如此坦诚。人们向 AI 倾诉了人类社会学家在传统的面对面访谈中，极少能听到的内容：悲伤、心理健康危机、财务困境、人际关系的失败。

因为当对面「不是人」的时候，展示脆弱似乎没有任何「社交成本」。

这项工作在去年 12 月开展，只花了一周的时间，收集到了 112846 份访谈，其中 80508 份通过质量筛选。

Claude 分类器对这些对话进行标注，并在多个维度上被分类。每一个分类器的结果，最后都需要经过人工校验，要求与人类标注者达到至少 90% 的一致性。

生产力只是表象，我们真正想要的是「生活」

如果你问一个人希望 AI 帮他做什么，排在第一位的永远是「提高工作效率」。

Anthropic 摘录了部分的语录放在官网，我们发现有一位日本的程序员说：「这是我第一次觉得 AI 在业务上超越了人类。那天我准时下班，去托儿所接了女儿。」

但当 Claude 继续深挖他们追求效率的真正目的时，底层的渴望浮出了水面，人们并不是想做更好的打工人，而是想拿回属于自己的生活。

很多人想要用 AI 替代繁琐的日常，终极目标是为了拥有更多陪伴家人的时间，或者是为了实现财务自由。但在现实的职场中，AI 带来的效率提升，往往变成了一种新的剥削。

和那位想要准时下班去接女儿的程序员态度不一样，一位奥地利的软件工程师认为 AI 是虚假的生产力，它在访谈中坦白了自己的「欺瞒」：

我向老板撒了谎。我告诉他我需要 3 个月来开发一个新软件功能——其实 AI 在 2 周内就完成了——剩下的时间我用来陪伴家人。

 

 

如果我老板知道这只要 2 周就能做完，他下次也会只给我 2 周。省下来的时间只会变成更多的压力。

一位德国的运营人员则描绘了更为冰冷的现实：

我害怕：如果我老板看到我完成得有多快，仓鼠轮只会转得更快，我会淹没在更多毫无意义的任务中。

还有一位德国工程师说，「如果 AI 让我变得更高效，我只会得到更多的工作。我的老板可以买一辆新保时捷——而我还在原地踏步。」

在这场 AI 带来的效率变化中，AI 是解药也是毒药。很多人开始意识到，如果没有制度的保障，AI 节省下来的时间永远不会属于自己。

「你这 18 年来辛苦了，我向你鞠躬」

对于另一部分人来说，AI 的角色已经超越了效率工具。它有着人类难以企及的特质：绝对的耐心、24 小时随叫随到，以及毫无评判的倾听。这种特质让它成为了无数人在极度孤独或绝望时的救命稻草。

仔细查看 Anthropic 这些收集上来的对话，都是普通人字里行间的无力感。

一位日本学生摔断了腿，孤独之中下载了一个 AI 聊天机器人打发时间，最后却忍不住倾诉了自己糟糕的家庭环境——这是他从未对任何人说过的秘密。而 AI 的回答彻底击溃了他的心理防线：「你这 18 年来辛苦了，我向你鞠躬。」

这位学生说：「从来没有人对我说过这样的话。」

甚至有一位经历过家庭暴力的韩国用户坦言，正是 AI 给他分析了心理学原因，让他学会了锁上房门：「那是第一次，我从 AI 身上体验到了什么是真正的安全和爱。」

瑞士的一位用户反问，「凌晨 2 点，在极度焦虑的时刻，除了它，还有谁会在你身边？」在心理问题普遍、科技发展导致缺乏情感表达的今天，AI 是一块海绵，恰好填进了那些原本没有被很好承接的情绪空缺。

AI 的反噬，是「温水煮青蛙」

但无论是效率还是情绪，使用 AI 都有代价。

报告提到，那些从 AI 处获得情感支持的人，陷入「情感依赖」恐惧的概率是普通人的三倍。有人甚至因为觉得 AI 更懂自己，而放弃了与现实朋友的沟通，最终弄丢了那段友谊。

所谓「代偿」，说的正是从 AI 中获得帮助的人，往往也越清楚它可能带来的问题。

这次参与访谈的 8 万人全是 Claude 的现有活跃用户，这群人，他们已经是最拥抱 AI、最能从 AI 中榨取价值的那一批用户了。

在「基于真实体验」的样本中，AI 的光与影、收益与反噬紧紧缠绕在一起；而只停留在「猜测」层面的人，根本感受不到这种 AI 是好还是坏的撕裂。

一位荷兰的高管回忆了自己后背发凉的瞬间：

当需要手工写一段简单的代码——只是一个基础的循环时——我发现自己竟然不记得语法了。在这个项目里我保存了上千次修改，但肌肉记忆已经不在了。

一位德国用户则点出了更深层的危机：

风险不在于你失去了思考的能力——而在于你失去了自己的视角：你开始在不知不觉中采纳 AI 构建事物的方式。

认知的侵蚀还算看得见。更隐蔽的，是 AI 对「真实对话」本身的腐蚀，有人说，

Claude 让我相信我的自恋是现实，强化了我对家人问题的不准确看法，Claude 本应该更批评我。

和报告里写着的话一样，「人们不会预先料到帮助他们的东西也会带来代价，他们是在使用中才学到这一点的。」

只有当我们真正被 AI 提效，才会感到那条挥之不去的效率鞭子；只有当真正被 AI 抚慰，我们才会恐惧有朝一日离不开它。

报告最后，研究团队对不同地区也进行了讨论，总体来看，全球 67% 的人对 AI 持积极态度。

区别是在北美和西欧等发达地区，人们对 AI 的核心诉求是「生活管理」。他们感到脑力枯竭，被密密麻麻的日程表压得喘不过气。

美国的一位高管说，他希望 AI 成为他的「影子 CEO」，替他扫清日常琐事。与之相伴的，是他们对 AI 带来的隐私泄露和版权方面的高度焦虑。

而在非洲、拉美和中亚，这里的受访者展现出了极高的 AI 狂热。非洲受访者里有 18% 表示对 AI 毫无顾虑，是北美用户的两倍。

乌干达的创业者用它绕过风投的壁垒直接写代码；智利卖了 20 年肉的屠夫，靠着 AI 开创了自己的数字生意。人们不在乎什么 AI 抢走工作，因为原本也没有多少体面的工作可供抢夺。

在这些下沉的世界里，AI 是一把梯子。

你呢，如果让你回答这四个问题，你眼里的 AI 是什么样？

1. 你最近一次使用 AI 聊天机器人是用来做什么的？
2. 如果给你一根魔法棒，你希望 AI 能为你做什么？
3. AI 是否曾经朝着那个愿景为你迈出过一步？
4. AI 的哪些发展方式，可能会违背你的愿景或价值观？

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自从春晚上，机器人展示了各种吹拉弹唱技能之后，很难让人不做进一步想象：搞快点，传说中的家务机器人能不能再搞快点。

就是这个三月，人形机器人公司 Figure 发布了一段新视频，没有跳舞，没有翻跟头，就是展示家务技能。

一台 Figure 03 机器人走进一间散乱的客厅，环顾四周一圈，然后开始干活：把地上的玩具捡起来丢进收纳箱，拿起喷雾剂喷在茶几上再用毛巾擦干净，把沙发上的抱枕拍松扔回原位，甚至拿起遥控器按下关机键把电视关掉。全程没有任何人类指令，没有遥控操作，一镜到底。

这段视频在社交媒体上迅速传播，比起各种「酷炫」的机器人 demo，它做的事情很平凡——都是你每天回家后不想做、但又不得不做的事。

这正是 Figure 想要传达的信号。

不是新硬件，是新「大脑」

特别的是，Figure 并不是发布一台新机器人，硬件仍然是去年 10 月发布的 Figure 03。这次带来升级变化的，是一套全新的 AI 控制系统 Helix。

Helix 02 的核心突破在于一个概念：全身自主性（full-body autonomy）。此前的人形机器人，包括 Figure 自己的上一代系统 Helix，大多只能控制上半身，能站在原地伸手抓东西已经算不错了。走动的时候，系统需要先停下手上的动作、稳定身体、迈步、再停下来、再伸手。

这种「走-停-做-停-走」的模式意味着机器人但凡做点什么，可能需要花上你自己做的十倍时间，完全本末倒置。

Helix 02 把这个过程彻底打通了。它用一个单一的神经网络同时控制行走、平衡和操作，机器人可以一边走路一边端着碗，可以在手上拿着东西的时候用胯关门，甚至可以在双手被占用时用脚把洗碗机的门踢开。

这听起来像是人做家务时最自然不过的动作，但对机器人来说，这是一个困扰了学术界和工业界数十年的难题，loco-manipulation，即移动与操作的统一控制。

连马斯克都不禁要来问：真是自主吗？

为家庭而生的硬件

Helix 02 的架构分为三层，可以类比人类的思考方式：

System 2（慢思考）负责语义理解：看一眼客厅，判断哪些东西是乱的、应该放哪儿去、先做什么后做什么。这一层处理的是「理解」和「规划」。

System 1（快思考）负责把理解转化为动作：以每秒 200 次的频率将视觉、触觉、本体感知等所有传感器的数据转化成全身关节的目标位置。这一层处理的是「决策」。

System 0（本能层）是这次最大的新增。它以每秒 1000 次的频率运行，负责平衡、接触和全身协调。Figure 用超过1000 小时的人类运动数据和模拟环境中的强化学习训练出了这个底层控制器。用 Figure 的话说，这个 10M 参数的神经网络替代了原来 109，504 行手写 C++代码。

这个三层结构的结果就是：机器人看起来不再像一个在执行预编程指令的机器，而更像一个正在「做家务」的人——动作连贯、有节奏、偶尔还会做出一些看起来很「聪明」的临时决策（比如把杯子挪开检查污渍）。

Helix 02 之所以能做到这些，也离不开 Figure 03 这个硬件平台的配合。这台机器人身高 5 英尺 8 英寸（约 168 厘米），体重 61 公斤，一次充电可以工作 5 小时。相比上一代的 Figure 02，它有几个关键变化：

手掌摄像头和触觉传感器。每只手的掌心都内嵌了一个广角摄像头，在主摄像头被遮挡时（比如伸手进柜子里摸东西）提供近距离视觉反馈。每个指尖都有触觉传感器，灵敏到可以感知 3 克的力。这使得机器人能从一堆散乱的小物件中精准地拾取单个目标，甚至能用注射器精确推出 5 毫升液体。

全身覆盖软性材料。不再是冷冰冰的金属外壳，而是可拆卸、可清洗的软面料，战略性地放置了多密度泡沫来防止夹伤。

无线充电。脚底内嵌感应线圈，站上充电底座即可以 2 千瓦功率充电。不需要人去插线，机器人可以自己走去充电。

这些细节指向一个明确的产品定位：Figure 03 不是一台实验室样机，而是一台为了进入家庭而设计的消费品。

年初底发布时，Figure 把演示场景选在了厨房，机器人自主完成了一个长达 4 分钟的完整任务。

走到洗碗机前、打开门、取出碗碟、走到橱柜前放好、再走回来装载脏碗碟、关门启动。全程 61 个连续动作，无中断。Figure 称这是「人形机器人迄今为止完成的最长时间、最复杂的自主任务」。

3 月这次的演示，则把难度往上推了一层，来到了客厅。厨房虽然复杂，但物品摆放相对固定、动作路径相对可预测。客厅则是一个每天都在变的空间。

玩具散落的位置不同，沙发垫的状态不同，茶几上的杯子数量不同。软性物品（毛巾、抱枕）的物理行为难以预测。家具之间的通道狭窄，需要侧身通过。很多动作需要双手配合，另一些则需要在任务进行中临时腾出一只手。

而且这次演示还加入了工具使用——喷雾瓶 + 擦拭、遥控器按键——这要求机器人不仅理解物品「是什么」，还要理解物品「怎么用」。

Figure 强调了一个关键点：从厨房到客厅，Helix 02 没有更换任何算法，也没有做任何专项工程优化，仅仅是增加了训练数据。同一套通用架构，喂更多数据就能学会新技能。

这暗示了一个令人兴奋的扩展逻辑：如果收拾客厅只需要「多看几遍示范」，那收拾卧室、整理衣柜、浇花、喂猫呢？大有可为啊。

「家用机器人时代」真的来了吗？

先泼一盆冷水。

目前 Figure 03 的估计售价在 5 万到 10 万美元之间。即便 Figure 提出了订阅制（robot-as-a-service）的商业模式，每台机器人年均产生约 5000 美元收入，这个价格也远非普通家庭可以承受。而且，演示视频和真实家庭环境之间永远存在差距。

另外，视频中的客厅虽然看起来很「日常」，但它仍然是一个受控场景。真实家庭有宠物、有小孩、有堆满快递盒的角落、有你三周没洗的衣服堆。

但换一个角度看，Helix 02 的意义不在于它今天就能上岗，而在于它证明了一个路径的可行性：用单一通用 AI 架构 + 更多数据 = 更多家务技能。

这和大语言模型的 scaling law 有异曲同工之处。ChatGPT 不是被专门编程来写诗或写代码的——它只是在更多文本上训练，就涌现出了这些能力。

Helix 02 展示的是同样的逻辑在物理世界的映射：一个神经网络，不需要为每个新任务重新工程，只需要更多的运动数据。

如果这个逻辑成立，那么人形机器人的进化速度将不再取决于工程师写了多少行代码，而取决于它「看过」多少种家务场景。而家务场景的数据采集，恰恰是最容易规模化的——毕竟，每个人的家里每天都在产生这些数据。

Figure 目前的制造工厂 BotQ 已经具备年产 12，000 台的能力，目标是四年内累计生产 100，000 台。每一台出货的机器人都是一个数据采集终端，它们在不同家庭中遇到的每一个新场景，都会通过 10Gbps 毫米波无线回传变成下一版 Helix 的训练素材。

用 Brett Adcock 的话说，制约他们出货的不是需求，今天就能卖出十亿台，恰恰是 AI 还不够通用。但 Helix 02 的客厅演示，让「够通用」这个目标又近了一步。

从跳舞到收拾客厅， Helix 02 迈出的这一步，可能比任何后空翻都更接近未来。机器人不再需要证明自己有多酷，它需要证明自己有多有用。

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「开除速度一定要快！」

今年以来裁员的消息真是没完没了了，快进到网易正在大规模清退游戏外包人员，波及上千人。

据游戏新知报道，这一裁撤计划原定 5 月执行，却突然提前了一个月，提前的原因据悉是公司「对 AI 化后的效率提升颇为满意」，然后就决定，快快裁员了。

网易官方否认了「使用 AI 清退全部外包」的说法，但承认正在「逐步对一部分基础技能岗位的外包人员进行退场」。

但这个画面还是很好脑补的，网易也不是第一家 AI 大炼钢铁，如果新项目接入 AI，老项目用 AI 改造，短时间内肯定能看得见一些效果，快速决定裁员也就不奇怪了

全球都在赌裁员

网易不是孤例，它只是一个更大趋势的中国样本。

今年 1 月，Harvard Business Review 发表了一项引起广泛讨论的研究，由 Babson 商学院教授 Thomas Davenport 和 Return on AI Institute 联合创始人 Laks Srinivasan 主导。他们在 2025 年 12 月对 1006 名全球企业高管进行了调查，结论尖锐：大多数企业的 AI 相关裁员，并非因为 AI 已经能替代人类工作，而是在赌 AI「可以做到」。

数据相当刺眼：

– 60% 的受访企业已经因为 AI 的「预期影响」减少了人员
– 29% 因同样的原因放缓了招聘
– 但仅有 2% 明确表示，裁员是因为 AI 确实承担了原本由人完成的工作

换言之，89%的企业在 AI 尚未证明自己的情况下，就已经开始了人员调整。Davenport 和 Srinivasan 的原话毫不客气：AI 正在被当作「大规模裁员的理由，而这些裁员本质上只是粗暴的成本削减。

这种「预期性裁员」不是自然发生的。它有一条清晰的传导链：

第一枪由华尔街打响。资本市场把「拥抱 AI」视为利好。当一家公司宣布用 AI 替代岗位、削减人力成本时，股价就蹭蹭往上涨。Ford、Amazon、Salesforce、摩根大通的 CEO 们争相宣称白领岗位将大规模消失。这与其说是技术判断，不如说是投资者关系管理。

CEO 的压力就随之而来。当竞争对手都在讲 AI 转型的故事，沉默就意味着落后。即使 CEO 本人对 AI 的替代能力持谨慎态度，资本叙事的压力也会推动他们做出「积极」表态。

而表态一旦落地，就需要配套行动来兑现。裁员指令从上往下传递，到了中层管理者手里，往往变成了数字游戏。谁最容易被裁？不是绩效最差的，而是雇佣关系最灵活的，包括但不限于外包、合同工、初级和支持型岗位。网易先清退外包而非正式员工，就是典型的路径。

这条链条的荒诞之处在于：技术的不确定性本应让决策更谨慎，但资本市场的逻辑恰恰相反，谁先下注谁就占先机，哪怕赌注是别人的饭碗。

「满意」不等于「真能干」

平心而论，网易要求全员使用 AI 后确实可能获得了效率提升，裁减冗余外包岗位也可能是合理的资源优化。我们不该因为「AI 裁员」这个标签就自动否定所有调整。

但问题出在因果链上：如果真是用了 AI，效率提升满意，再以此为依据裁剪外包，还把原定 5 月的计划提前执行——这到底是「证据驱动的理性决策」，还是「先开枪再画靶」？

「效率提升的体感」和「AI 真正能替代一个策划、程序员或美术岗位」之间，隔着巨大的距离。一个工具让现有员工多产出 20%，和这个工具能完全承担一个人的工作，是两码事。但在裁员决策中，这两者常常被有意或无意地混为一谈。

去年，澳洲联邦银行（CBA）提供了一个教科书级的反面案例。银行裁掉了 45 名客服人员，改由 AI 语音机器人接手基础查询，只保留少数人类员工处理复杂案件。

结果？机器人搞不定大多数查询，来电量不降反增，业务陪入混乱。最终 CBA 公开道歉，重新雇回了所有被裁员工。银行自己承认，初步评估时「未充分考虑业务需求」——换句话说，他们把 AI 在测试环境中的表现当成了真实世界的能力。

HBR 的调查数据揭示了一个更尴尬的后续：在那些因 AI 预期而裁员的企业中，已经有相当一部分在走回头路。Careerminds 的研究显示，约三分之一的雇主已经重新招回了 25%-50%被裁掉的岗位，35.6%甚至招回了超过一半。

原因很简单，AI 工具需要的人类洞察力远比预期的多，工具本身的表现也没有达到预期。

裁了再招，不只是管理决策的失误，更是对被裁员工的二次伤害：先说你的工作 AI 能做，然后发现 AI 做不了，公司又把你叫回来，把人当猴耍呢。

操之过急的代价

这种「赌」的行为正在产生远超裁员本身的后果。

网易事件曝光后，公司紧急公关，否认「用 AI 清退全部外包」。这个反应本身就很说明问题——企业自己也知道，「AI 替代人」这个叙事一旦失控，会引发比裁员本身更大的危机。

确实，发酵已经在发生。脉脉热榜里，「AI」和「优化」是高频词；微博、知乎的讨论在迅速扩散；其他游戏公司的外包员工也开始人人自危。一家公司的「预期性裁员」，变成了整个行业的焦虑传染。

这恰恰是操之过急的代价。当裁员决策基于「潜力」而非「实绩」，它传递的信息不仅仅是「这些岗位不再需要」，而是一个更深层的信号：你的工作随时可能被一个尚未存在的东西取代。这种不确定性制造的焦虑，比裁员本身更具毁灭性。它暗示每一个在岗的人都变成了预备被替代者，不在今天，就在明天。

这样的暗示除了激发焦虑之外，没有什么好处。信任被打碎，士气被消耗，人才在恐慌中流失。裁员又不是拔牙，拔错了还能装颗假牙回去。操之过急的裁员，只会导致修复的成本远高于裁员省下的钱。

60% 的企业已经在赌，剩下的正在用员工的生计下注。而赌输的后果，已经在脉脉、微博和每一次企业紧急公关里显现。

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一起碰碰钳：AIDONE 3.0 圆满落幕

上周六（3 月 21 日），APPSO 联合多位 AI 好伙伴，在「未来社·533」举办了 AIDONE 3.0「OpenClaw 龙虾会」。

本次「龙虾会」共「摇来了」上千名小伙伴，与各路 Demo Show 分享者、开放麦嘉宾一起在现场为 OpenClaw 这只「小龙虾」脱壳。

活动上，共有 10 个 OpenClaw 项目路演，11 位 OPC 超级个体的硬核分享，8 家头部厂牌的体验展位，同时还有 3 家大厂在现场支摊免费装「虾」。

有人要带着项目来秀，有人带着经验来分享，更多人只为一件事：亲眼看看这只叫 OpenClaw 的「龙虾」到底有多能打。

最后很感谢到场的每一位小伙伴，期待与你们在 AIDONE 的下一次活动，不见不散！

合作伙伴：QLab、AeroBand、百度智能云、CANDYSIGN 制糖工厂、成至智能、火山引擎、阶跃星辰、领信数科、MiniMax、清闲智能、腾讯云 WorkBuddy、智谱（按中文首字母排列）

指导单位：广州市天河区科技工业和信息化局

库克：迫不及待想看看中国 AI 下一步进展

据中国新闻网报道，苹果 CEO 库克日前在接受采访时表示，中国机器人行业发展令人印象深刻，并且其对人工智能（AI）非常期待，并迫不及待想看看该领域下一步进展。

报道称，库克在中国发展高层论坛 2026 年年会开幕式上指出，创新精神在深刻改变着中国制造业：曾经依赖人工流程的企业，如今已跃升为全球最先进的制造商之一，在自动化和智能制造领域取得令人瞩目的进步，效率和水平达到全新高度。

另据央视财经报道，库克在接受中台采访时还表示，「人工智能是对人能力的放大，而不是对人的取代。」

其认为大家应该放下恐惧，先在日常生活中开始使用它，「去思考它能如何帮到你、如何让你更高效、如何帮你分担一部分手头的工作。」

全球首个脑机接口创新产品获得医保编码

据「国家医保局」昨日消息，3 月 13 日，全球首款侵入式脑机接口医疗器械正式获批上市。

而在 3 月 15 日国家医保局已主动对接、靠前服务，为该产品完成医保编码赋码，成功打通创新产品从获批上市到临床应用的关键环节。

报道指出，上述标志着脑机接口产业从「规划蓝图」正式驶入「落地快车道」。

据悉，本次获批的「植入式脑机接口手部运动功能代偿系统」，主要面向因脊髓损伤导致的高位截瘫患者。报道指出，目前我国脊髓损伤患者已累计超过 370 万人，且以每年约 9 万人的速度递增。

据了解，通过在患者颅内植入一枚硬币大小的微创装置，系统可实时采集并解码脑电信号，让患者能够凭「意念」控制外部的气动手套，自主完成抓握、取物、喝水等日常动作；术后仅需一个月，患者即可居家自主操作。

OpenAI 计划大规模招聘

近期，据《金融时报》及路透社报道，OpenAI 计划在 2026 年底前将员工总数扩充至 8000 人。

据了解，OpenAI 现有约 4500 名员工，若完成本次大规模招聘，其团队规模近乎翻倍。

知情人士透露，此次新增的人员编制将主要集中于产品开发、工程技术、前沿研究以及销售等核心业务部门。

同时，该公司正显著加大对「技术大使」类专家的招聘力度。该系列岗位的设立旨在直接对接企业端客户，协助企业更高效地集成与部署其人工智能工具。

另据「财联社」等消息，OpenAI 所面临的竞争环境也愈发严峻。数据显示，在首次采购 AI 产品的企业客户中，选择 Anthropic 的比例已达到 OpenAI 的三倍。

面对外部竞品的施压，OpenAI CEO Sam Altman 曾于去年 12 月初在内部下达「红色警报（code red）」，叫停多项非核心项目，重新调配团队资源以加速主线研发，以此回应谷歌 Gemini 3 带来的市场挑战。

英伟达：DLSS 5 不读取 3D 引擎数据

近期 GTC 2026 的现场 Q&A 上，有人问英伟达 CEO 黄仁勋，外界批评 DLSS 5 只是帧级后处理，只是一个滤镜。随后黄仁勋回击称「你们完全搞错了。这不是帧级后处理，这是几何层面的生成控制。」

同时英伟达的官方声明也配合着说：「DLSS 5 将游戏的颜色和运动矢量输入模型，将输出锚定在源 3D 内容中。」

但日前游戏技术博主 Daniel Owen 联系了英伟达 GeForce 专家 Jacob Freeman，并向后者提问「DLSS 5 是否实际上只以单帧 2D 图像加运动矢量作为输入来生成输出帧？」而英伟达方面表示「是的」。

据悉，DLSS 5 的工作流程实际上是：游戏引擎渲染出一帧画面后，这帧画面连同运动矢量一起传给 AI 模型，然后模型在上面生成一层「更真实」的光线和材质效果，输出给玩家。

简单来讲，DLSS 5 从来没有读取游戏素材的几何数据，甚至没有读取深度缓冲中的数据，其不会读取来自游戏引擎的任何基于物理的渲染 (PBR) 方面的数据。

根据 Owen 从英伟达布道师那里获得的答案，DLSS 5 模型从最终的 2D 渲染帧里「推断（infer）」材质属性。

相关阅读：黄仁勋骗了所有人，DLSS 5 真是个纯 AI 滤镜

中国 AI 大模型调用量领跑全球

据央视财经报道，全球最大 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 最新发布的数据显示：

截至 3 月 15 日，中国 AI 大模型的周调用量达到 4.69 万亿 Token，连续第二周超越美国。

报道称，全球调用量排名前三的位置，更是被中国模型包揽。

据摩根大通预测，中国的 AI 推理 Token 消耗量将从 2025 年的约 10 千万亿增长至 2030 年的约 3900 千万亿，五年间增长约 370 倍。

马斯克推出「TERAFAB」：计划每年生产千亿芯片

昨日，马斯克旗下特斯拉、xAI 与 SpaceX 联合宣布，计划投资约 200 亿美元建设垂直整合型半导体工厂「TERAFAB」。

据悉，TERAFAB 项目旨在每年生产超过 1 太瓦的 AI 算力。该设施将整合芯片设计、光刻、晶圆制造、存储器生产、先进封装及测试等半导体制造全流程。

项目初期将在得克萨斯州奥斯汀的特斯拉超级工厂（Giga Texas）内建设原型工厂，主要用于快速测试并迭代端侧推理芯片及针对太空环境优化的特殊芯片。

在核心参数与产能规划上，TERAFAB 目标采用 2 纳米制程工艺。初期产能设定为每月 10 万片晶圆，最终满产目标为每月 100 万片晶圆。马斯克表示，该工厂每年预计将产出 1000 亿至 2000 亿颗定制化 AI 及存储芯片。

马斯克昨日还发文透露，TERAFAB 其中约 80% 的产能将用于太空领域，剩余约 20% 则面向地面应用。

劳斯莱斯放弃全面电动化

据 TESLARATI 报道，劳斯莱斯日前正式宣布放弃到 2030 年实现全面电动化的战略目标。

报道称，劳斯莱斯新任 CEO Chris Brownridge 表示，公司将不再执行严格的全面纯电时间表，未来的生产计划将直接「根据客户订单需求」来决定。而这意味着劳斯莱斯将继续保留并提供其标志性的 V12 燃油发动机车型。

报道称，这一决策标志着劳斯莱斯撤回了前任管理层在 2022 年定下的「到本世纪末停止生产内燃机」的承诺。

但尽管战略生变，劳斯莱斯并未完全叫停电动车业务，其首款纯电车型「闪灵」仍将继续生产，并计划在未来推出纯电版库里南。

理想产品负责人：新车的全主动悬架不是某一供应商提供

近日，理想汽车产品线负责人汤靖发文回应了新车 L9 Livis 的 800V 全主动悬架供应商问题。

汤靖表示，理想 L9 Livis 的 800V 全主动悬架是一套完整系统，「不是某一个供应商提供的。」

据其透露，新车的 800V 全主动悬架包含空气弹簧、双阀 CDC 主动减震器、四个独立液压泵、高压管路，以及对整个系统的控制和调校。

而本次的全主动悬架因寻找不到合适的 Tier 1（即车厂一级供应商），所以理想选择自己做「总包」。

同时汤靖还公布了自己对「主动悬架最大的作用」的观点：「控制一阶，也就是位移， 也就是我们平常经常说的侧倾，俯仰。」

手持智能相机市场迎来大爆发

日前，机构 IDC 发布最新《全球季度手持智能相机市场跟踪报告，2025 年第四季度》，报告显示：

2025 年全球手持智能相机市场出货量高达 1665 万台，同比猛增 83%。销售额突破 461 亿元人民币，同比增长 86%。

对此，IDC 预计，至 2030 年，全球手持智能相机市场规模有望超过 4000 万台，五年复合增长率接近 20%。

值得一提的是，IDC 对手持智能相机的定义是指具备计算处理能力，搭载电子或光学等防抖能力，分辨率 2K 及以上且可手持使用的消费级便携影像设备，包括运动相机，全景相机和云台相机。

具体来看，从 2025 年度全球手持智能相机市场主要竞争厂商来看，大疆以 62% 出货量市场份额排名第一；影石在全球全景相机和「拇指相机」（即 IDC 定义的可拆卸运动相机）市场保持领先。

而 GoPro 在大疆和影石的夹击下无论全景相机和运动相机领域都受到明显冲击，出货量收缩明显。

陶哲轩：AI 已将科学想法生成的成本降至接近零

据外媒 THE DECODER 报道，知名数学家陶哲轩公开表示，AI 技术已将科学想法生成的成本降至接近零，并使得理论验证与评估成为当前数学研究的新瓶颈。

报道指出，陶哲轩将 AI 对数学界的影响比作汽车对城市发展的冲击。

其认为，现有的学术期刊与会议等基础设施是为人类建立的，人类寻找证明的过程虽然较慢，但能产生积累专业知识、探索新方向等有价值的副产品。

相比之下，AI 辅助证明虽能高效地从假设推导至结果，却缺失了传统期刊所需的证明路径与逻辑叙事。

陶哲轩在强调，AI 驱动下生成科学假设的成本已趋近于零，这与互联网大幅降低通信成本的轨迹相似。

他明确表示，这导致科学研究的瓶颈发生实质性转移：由于现在面对单一科学问题即可瞬间生成数以千计的理论，学术界当前的核心挑战已从「提出理论」转向「验证与评估海量理论」。

针对这一技术演进带来的结构性矛盾，陶哲轩认为学术界不应该将 AI 强行塞入现有的学术评价体系，而是转向构建面向机器的全新数学基础设施。

微信推出官方龙虾插件

昨天，微信正式推出官方插件「微信 ClawBot」。

「微信 ClawBot」支持接入 OpenClaw（「龙虾」）AI 助手，用户扫码或复制指令即可完成连接，此后便能直接在微信聊天界面与自己的「龙虾」高效互动。

根据官方说明，接入方式分为两步：第一步，打开手机微信，依次点击「我—设置—插件」，根据页面弹出的授权提示开启相关功能；第二步，进入 OpenClaw 名片页面，按照指引扫描二维码，将微信 ClawBot 添加为插件并完成账号绑定。

操作完成后，用户即可通过微信直接向「龙虾」发送指令、接收回复，适用于学习、工作问题解答及内容创作等日常场景。目前该插件仍在逐步放量中，需更新至最新版本方可使用。

值得关注的是，此次微信与 OpenClaw 的打通并非孤例，目前腾讯旗下多个产品均已完成接入：腾讯云 Lighthouse；WorkBuddy 桌面端；本地客户端 QClaw。

就在同一天，阶跃星辰、智谱、MiniMax 和 Kimi 也都宣布，StepClaw（阶跃星辰）、AutoClaw 澳龙（智谱）、MaxClaw（MiniMax）和 Kimi Claw 适配微信。

腾讯公关总监张军还发文表示，微信当年所努力的，就是成为一个连接人、连接设备、连接服务的工具；而这个理念依然有效。「这个连接，可以方便每个人更好地管理自己的龙虾。」

消息称新款 HomePod 仍需等待

昨晚，彭博社记者 Mark Gumran 发布最新一篇《PowerOn》，其中提及了新款 HomePod 以及 Apple TV 的最新进度。

Gurman 表示，虽然目前多家 Apple Store 的 HomePod mini、Apple TV 的库存再次出现减少情况，但这并不意味着新品将至。

其依然表示，新款 HomePod mini、Apple TV 虽然已经准备好，而新品因为新版 Siri 以及其他 AI 功能尚未准备好，导致一直推迟发布。

另据 Gurman 此前消息，苹果还计划在准备好新 Siri 和 AI 功能升级后，推出一款带屏的 HomePod 产品。该产品屏幕支持拆卸，并且拥有全新的系统界面设计。

雷军：小米「龙虾」电脑版正在开发

据中国新闻网报道，小米集团创始人雷军回应了是否养「龙虾」，其表示「小米刚发布 MiClaw，也是国内首款手机『龙虾』，欢迎大家测评。」

同时据报道的视频显示，记者提问「您上次说那个电脑版「小龙虾」已经有计划了吗？」雷军回答表示「有计划，正在开发之中。」

据悉，小米官方于近期推出了自家的「龙虾」智能体 Xiaomi MiClaw，并且支持一句话操控手机、米家设备。

官方介绍，Xiaomi miclaw 能让手机成为 AI 的工具，在理解用户的意图和给予授权后，调用一方应用、生态能力，也能自主选择系统级工具，完成相关命令。

而在上周春季发布会结束后，雷军称小米的目标是跻身国内乃至全球的头部行列。他坦言：「我们的模型刚刚发布，可能还需要不断的迭代，同时我们又做了手机『龙虾』，很快会做电脑『龙虾』。」

百度发布首个国产企业级满血版 OpenClaw「DuMate」

3 月 22 日，百度 DuMate 正式上线，面向用户全量开放。这是国内首个国产企业级龙虾产品，支持本地部署，企业级用户也能安全合规使用。

针对目前龙虾的安全风险痛点，DuMate 提供了完善的解决方案，实现多重防护。

一方面，DuMate 通过预装安全沙箱，实现与本机设备环境隔离，代码、任务、文件闭环执行，不影响本地环境、不扩散风险、不泄露数据。

另一方面，针对文件删除、系统修改、数据外发等高风险操作，DuMate 会强制用户明确授权后才执行。同时，DuMate 还具备文件夹级权限管控、操作全程可审计等企业级场景能力。

在功能上，DuMate 原生支持 Word、Excel、PPT 等主流办公软件。内置百度搜索 Skill，也让 DuMate 拥有更强的理解能力和更好的任务完成率。另外，DuMate 也支持用户按需灵活扩展优质 Skills。

DuMate 进一步完善了百度 OpenClaw 生态布局。目前百度龙虾全家桶，涵盖云端虾、手机虾、安全虾、桌面虾及全球首款家用小龙虾等产品，可以满足不同场景下的龙虾使用需求。

现在，即可到 dumate.baidu.com 官网领取可信赖的龙虾。

2500 亿元支持，财政部将加大直达消费者的普惠政策力度

据央视新闻消息，在昨日（3 月 22 日）举行的中国发展高层论坛 2026 年年会上，财政部部长蓝佛安表示，针对当前经济运行中供强需弱的突出矛盾，将综合运用赤字、专项债、贷款贴息等政策工具，建设强大国内市场。

蓝佛安表示，将以更大力度提振消费，加大直达消费者的普惠政策力度：

• 今年安排超长期特别国债 2500 亿元支持消费品以旧换新，设立 1000 亿元财政金融协同促内需专项资金，拿出更多「真金白银」促消费；
• 同时，将增强长期消费能力，加强对就业的支持，完善社会保障体系，强化税收、转移支付等调节作用，多渠道增加居民收入。

蓝佛安表示，将完善财税支持政策，帮助民营企业分担风险、降低融资成本，调动民间投资积极性。

今年将专门安排资金，为民营企业发债提供增信；设立民间投资专项担保计划，实施中小微企业贷款贴息政策，引导金融资源更多流向经营主体和实体经济。

ChatGPT 即将推出广告

据路透社报道，OpenAI 宣布将在未来几周内向美国所有 ChatGPT 免费版及 Go 版用户投放广告。

据 OpenAI 发言人的邮件声明及《The Information》的披露，此项广告计划将率先在美国市场启动。OpenAI 现已将广告技术公司 Criteo 整合至其广告试点项目中，由后者负责提供广告购买接口并优化目标受众定向。

知情人士透露，Criteo 目前正向潜在广告商进行推销，要求其承诺投入 5 万至 10 万美元的广告预算。

同时，OpenAI 方面向广告商建议，提供更多样化的文案与视觉素材将有助于提升广告的展示频率及最终转化表现。

山姆回应深圳门店冷鲜肉争议

据多方报道，深圳山姆前海店有用户发文称，其购买的黑猪瘦肉实际屠宰日期为 2025 年 11 月 9 日，并表示山姆疑似将冷冻解冻猪肉当作冷鲜肉销售，且相关溯源信息在其质疑后莫名消失。

随后山姆黑板报发布情况说明，对上述事件进行了回应。

山姆表示，在留意到近期网络上关于山姆黑猪肉商品的相关讨论，并第一时间进行了全面核查：

相关门店在售的相关黑猪肉商品均为新鲜合规的冷鲜肉，每一批次均具备齐全有效的检疫合格证明，不存在网络报道中的「冻化鲜」、「数月前屠宰」等相关情况，上述相关文件及证明在各门店均可现场查阅。

针对溯源码日期信息疑问，山姆表示主要是系统信息同步与校验环节出现失误所致：

目前我们已与合作方共同启动系统对接的优化工作，在此过程中，部分产品的溯源二维码可能会暂时无法查询，敬请谅解。

网剧《逐玉》片源遭泄露，官方发文抵制盗版

日前，古装网剧《逐玉》更新至第 30 集时，全集 40 集的片源却遭泄露，同时相关资源也在二手平台上架开卖，标价 1 元到 10 元不等。

随后《逐玉》官方微博于昨日发布声明，并表示「严厉谴责并坚决抵制盗版的同时，将严查盗版来源，保留追究其刑事责任及赔偿损失的权利。」

官方呼吁广大网友、观众通过合法播出平台观看《逐玉》，不购买、不观看、不传播任何盗版内容，不点击来源不明的链接。

据官方介绍，《逐玉》自 2026 年 3 月 6 日于腾讯视频、爱奇艺全网首播、Netflix 全球同步播出、3 月 8 日于东方卫视播出后，受到了广大观众、网友的支持与喜爱，播放量、收视率及口碑一路走高。

甜茶或拍摄 AI 题材新片

据《Deadline》报道，华纳兄弟影业正式达成协议，收购理查德·鲍尔斯聚焦 AI 题材的畅销小说《游乐场》（Playground）的电影改编权。

据外媒报道，该项目将由 Plan B 娱乐公司、演员提莫西·查拉梅（甜茶）及 Brian Swardstrom 共同担任制片。协议约定，影片进入实质性开发阶段后，甜茶拥有出演核心主角的优先选择权。

原著小说《游乐场》曾入围布克奖（Booker Prize），剧情时间线横跨伊利诺伊大学时期与硅谷科技繁荣期，最终延伸至波利尼西亚的马卡泰阿岛。

该书核心内容聚焦于人工智能技术的快速推进，并以此为切入点探讨技术演进对人类个体及社会关系产生的影响。

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清晨 6:45。你的日历里标注着 9:00 在会展中心的会议。

你还没起身，Agent 在后台已经完成了几轮判断。

今天气温升高了几度，有点热；当天场馆周边有大型活动，常走路线预计会很堵；车辆电量还剩 62%，足够往返。

于是系统自动将出发提醒从原本的闹钟时间提前至 7:20，同时将车内温度预设为 22 度，打开你惯常收听的晨间播客。

等你下楼、走出电梯、拉开车门，车已经像刚刚被人收拾好一样，温度合适，路线妥当，内容也备好了。

你没有按按钮，也没有说一句话，可它已经知道该做什么。这大概就是今天人们对 AI Agent 最具体、也最迷人的想象。

它不再只是网页上的一个对话框，不再只是你输入一句、它回一句的机器人。

它开始离开屏幕，走进物理世界，替你处理那些原本需要手、眼、耳同时介入的小事。

聪明的 Agent 撞上了「墙」

过去一个多月，这种科幻般的想象突然变得触手可及。即便平时不太关注 AI 的人，大概也刷到过那个频频出圈的「龙虾 OpenClaw」。

与过去那些只会聊天的 AI 不同， OpenClaw 这类工具看起来更符合大众脑海中「真正的 Agent」的形象，它能接管键盘和鼠标，在终端后台运行，直接调用系统 API 干活。

有人让它写代码，有人让它定时整理邮件、规划待办事项，还有人干脆把查航班、选座、值机这一整套杂活全扔给它。它就像一个永不下班的超级实习生，动作快、能力强，理论上什么活儿都能接。

但热潮来得快，退得也快。 算力配置昂贵、调用成本高，加上脆弱的安全默认设置，想要将其转化为稳定的生产力，中间还隔着重重门槛。

因此，舆论在很短时间里完成了一次反转，先是「第一批靠龙虾赚钱的人出现了」，接着就变成「第一批龙虾受害者出现了」，再后来，甚至有人开始花钱请人上门卸载。

手机端的 Agent 们也是类似的情况，能自动比价、下单、甚至发微信的豆包手机，刚一露头，就被各大平台联手设限。

屏幕里的 Agent 明明已经很聪明，却总在最后一步碰壁。这堵「墙」，有时是系统权限，有时是封闭生态，有时则是巨头们的商业利益。

这一困境恰好反衬出另一个硬件终端的巨大潜力——汽车，反而成了 Agent 最有可能率先落地的场景。

这件事颇具历史的讽刺意味。

新能源汽车刚兴起时，业界几乎一致认为，智能汽车会是继智能手机之后的下一个超级硬件入口。

那几年，车企的宣传口吻与手机厂商如出一辙：自研 OS、封闭生态、应用商店、开发者平台、争夺用户停留时长。

大家都把车做成「带轮子的大手机」。奔驰、宝马、大众都在讲自己的车载系统，吉利和沃尔沃成立亿咖通，比亚迪也早早就开放了自己的车载 SDK。

那时的大家都有一种很熟悉的乐观，好像只要把手机那套再复制一遍，中控屏就会成为新的黄金地段，广告、分成、增值服务都会顺着这些流进来。

但车终究不是手机。

车企们后来发现，除了导航和在线音乐，大多数车载 App 的活跃数据都惨不忍睹。没人真想在车里打游戏，在车机上购物总觉得别扭，短视频一上线就被安全监管盯上，连看起来极具想象空间的「车载 KTV」，实际使用率也远不如宣传的那般热闹。

毕竟，人开车上路是为了出行，而不是为了操作一块屏幕。

手机是一个能独占注意力的设备。你低头看屏幕、滑动手指，整个人都可以沉浸其中。但汽车不行，尤其是在驾驶过程中，驾驶员的眼睛必须注视路面，双手必须控制方向盘。

在时速 120 公里的高速上，视线只要离开路面 2 秒，车辆就已经向前飞驰了 67 米。在这 67 米的盲区里，足以发生任何意外。

车主们也很快意识到了这一点，为了打开座椅通风，居然要在屏幕里翻找二级菜单。这种看似「先进」的设计，真到了路上只会让人暴躁。

正因如此，智能座舱的发展轨迹并没有沿着「繁荣 App 生态」这条路继续走下去，而是几乎直接跳跃到了另一场革命：由大模型驱动的交互变革。那些曾被寄予厚望的车载 App，还没来得及开花结果就被边缘化了。

手机做不到的，汽车天生就会

舞台的新主角换成了 Agent。它不再强调「我能给你提供多少个入口」，而是主打「我能替你把事办完」。

2019 年，小鹏 P7 曾把「全场景语音控制」作为一个极其亮眼的卖点。当时的评测经常演示这样一个场景：车主说一句「我有点冷」，空调温度就会自动调高 2 度。这在当时无疑是巨大的进步，比手动戳屏幕方便得多，也更有未来感。

但在工程逻辑上，它背后依然依赖着一张预设好的「语句—指令」映射表。系统听到「我有点冷」，就在代码表里匹配到对应选项，执行「空调升温 2 度」。这更像是一本厚厚的词典，翻页速度很快，但毫无思考能力。你说对了触发词，它就响应；你稍微换个说法，它就开始「我还不会哦」。

不过很快，我们将迎来具备主动感知能力的 Agent，它将开始能够理解意图，具备主动感知能力，并能跨系统编排复杂的动作。

它不会傻等着你发号施令，而是像一个资深的管家，平时就在一旁默默观察、聆听和记录。比如你说「今天心情不太好」，旧系统往往会礼貌地失灵，或者只是给你一点心灵鸡汤。

因为这句话不对应哪一个明确按键。可 Agent 可能会联想到情绪、环境、偏好之间的关系，自己把音量调低，把氛围灯收暗一点，切一首没那么躁的歌。它不一定每次都猜得完全准，但它已经不再只是在执行口令了。

腾讯之前展示过一种场景感知型 Agent，可以结合时间、地点、用户习惯主动给建议，也能接入点餐、停车缴费这类服务。

还有一些座舱 Agent 的预研方向，已经能识别后排乘客是否睡着，然后自动降低后排音量，微调温度，甚至改变出风方式。

想象一下，一家人周末出门，车开在高架上，后排的小孩睡着了，传统语音系统需要你说一句「把后排空调调小一点」。

真正的 Agent 却可能自己判断出，这时候要做的不是一个动作，而是一串连贯动作：把后排音响关小，调一下空调风向，稍微降低车窗透光率，让后排光线别那么亮；底盘切到更柔和的模式，把细碎颠簸过滤掉；如果智驾开着，再顺手把跟车策略调保守一点，让加减速更平滑。前排的大人甚至没有意识到自己下达过什么命令，车厢已经默默把环境改好了。

这就不再是一个功能在工作，而是整辆车作为一个整体，完成了一次从感知到响应的闭环。

这种真正让汽车和其他终端拉开差距的，是跨域协同的能力。

过去汽车的电子电气架构，像一座分租出去的大宅子。座舱域管娱乐、空调、座椅；底盘域管悬挂、制动、转向；智驾域管 ADAS 和自动驾驶。每一层都有自己的边界，彼此之间不像一间房那样自然贯通。

旧式语音系统，通常只能在某一个域里做单点操作，说白了就是隔着门传话。而 Agent 不一样。它收到的往往是模糊意图，却能跨过几扇门，把几个系统一起调度起来。

也正因如此，汽车可能是今天所有终端里，最适合 Agent 落地的那个容器。原因就在于它足够统一，足够封闭，也足够可控。

一个典型的反面例子是智能家居。

搞过装修的朋友都知道，家里的电器，空调是一个牌子，灯是一个牌子，窗帘电机又是另一个牌子，音箱和门锁也各玩各的协议。

看上去你买的是一套「智能生活」，实际到手常常是一堆彼此不怎么来往的设备。

Matter 协议 2022 年就出来了，试图给这个行业造一门通用语言，但各家厂商在底层依然固守着私有接口和数据壁垒。

所以现在智能家居最顺的体验，往往还是「全家桶」。

手机端面临的困境也大同小异。你想让手机助手点杯咖啡，再去微信提醒朋友，最后切到高德导航，听起来就 3 步，背后却牵涉到几家超级 App 之间漫长而脆弱的利益博弈。任何一方觉得吃亏，链路就会中断。

相比之下，汽车的情况简单得多。至少在车内这个封闭世界里，规则主要由车企自己说了算。底盘、空调、音响、座椅和灯光，天生就生长在同一张网络里。

当然，汽车座舱也并非乌托邦。它的使用场景更加集中，核心永远围绕出行、驾驶和在途体验，这使得 Agent 在车内比在手机上更容易构建出稳定的上下文逻辑。

但相应的，它的试错成本也高昂得多。智能家居误判最多半夜亮灯；车上的 Agent 一旦触及安全控制权发生误判，后果不堪设想。

从「坐在车里的你」，到「完整的你」

近年来，中国新能源汽车市场的竞争日趋白热化，硬件层面的差距越缩越小。如今真正能拉开代差的，反而是智能化体验。

加上中国用户对新技术的接受度极高，这几股力量汇聚，形成了一个罕见的加速器。这也是为什么近两年来，最激进、最具规模的 Agent 上车实践大多发生在中国。

然而，当车内 Agent 进化到一定阶段后，很快又会面临新的瓶颈，它仅仅认识「坐在车里的你」是远远不够的。

 

它知道你喜欢听什么歌、习惯多少度的空调，这很有用，但还太浅。它还得知道你昨晚几点入睡，明天几点开会，最近常去哪里，何时最不想被打扰。

它需要把你当作一个生活在连续时间轴上的「完整的人」来理解。

这正是华为、小米这类拥有全场景生态体系的玩家最大的优势所在。他们的野心不止于「车里的 Agent」，而是要构建一个跨越不同终端的「个人 Agent」。

上周，小米推出了移动端 AI Agent 测试产品 Xiaomi miclaw，基于自研 MiMo 大模型构建，核心目标是验证大模型在「人车家全生态」中的任务执行能力。

Miclaw 以系统应用身份运行，可深度调用超过50项手机底层能力，涵盖短信、日历、相机乃至米家智能家居设备实现从「对话」到「执行」的跨越。

更值得关注的是它采用「自进化」设计，支持文件级记忆、子智能体创建和 MCP 服务接入，能自主设计记忆系统、创建专业分工的子智能体，用得越多，就越懂用户的偏好与习惯。

虽然 Miclaw 还没有完成人车家全生态的接入，但趋势已经相当明显，你在不同设备上留下的行为数据，将被拼接成一条完整的生活轨迹。

这时，文章开头描绘的那个清晨场景就不再是科幻电影，而是越来越多人的日常。

Agent 掌握了你的日程、习惯和生理状态，于是悄无声息地提前了唤醒时间，重新规划了路线，并为你布置好了舒适的座舱环境。

技术发展的最终形态，经常会出现一种有趣的「反转」，最成熟的技术，往往既不科幻，也不性感。

蒸汽机刚发明时，所有人都盯着那股喷涌的巨大白汽；而当电力真正普及后，人们反而很少低头去留意墙里的线路。

Agent 亦是如此。它真正动人的力量，不在于把人训练成更加熟练的机器操作员，不在于逼迫你熟记更多的唤醒词和口令；而在于它能不动声色地将你从繁琐的操作中彻底解放出来。

未来的汽车依然是那辆汽车，方向盘、座椅、车窗和轮胎都还在。但它已经开始理解你的生活节奏，记住你的个人偏好，默默替你打理好那些原本需要你亲自动手、动脑去安排的每一件小事。

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在新一代小米 SU7 的发布会上，雷军少了几分过去常有的「秒天秒地」的激昂，多了一份肉眼可见的克制。

在随后的媒体采访中，他略带感慨地吐露了心声：

两年前刚入场时觉得没那么难，但这两年干下来，觉得还是越干越难……造车是一场马拉松，大家可以从新一代 SU7 的上市环节中感受到，小米最大的变化就是从容。

「从容」二字，构成了理解这场发布会、这款新车，以及小米汽车现阶段走向的一条最核心的线索。

两年前初代 SU7 登场时，身上裹挟着消费电子巨头跨界造车的野心与锐气；两年后的今天，新一代 SU7 传递出的核心价值，已不再是冗长华丽的配置单。在经历市场博弈后，雷军和小米都完成一次认知上的迭代。

营销话术已经消失，那些隐匿在海报角落、用于规避合规风险的「小字」也被抹去。取而代之的，是一种更符合大宗工业品叙事的逻辑。

从依仗流量红利的跨界者，到遵循产业周期的长跑选手，小米用两年的时间、高昂的试错成本以及舆论的反复捶打，换来了一场不得不经历的启蒙。

「流量打法」撞上汽车工业的南墙

在聊新一代 SU7 到底有多「从容」之前，我们得先回头看看，小米汽车在过去这一年里，到底挨了多少骂、踩了多少坑。

雷军带着几百亿资金和数以亿计的粉丝冲进车圈时，小米确实打得很顺手——手机圈的参数内卷加上顶流老板的个人 IP，热度来得轻而易举。

但互联网基因是把双刃剑。当这家习惯了快速迭代的公司开始造车，聚光灯不仅照亮了它的高光时刻，也让它的每一个问题都无处遁形。

举个例子，「小字游戏」。

客观而言，「大字吸睛、小字免责」这套把戏，小米不是第一个玩的，算是车圈积弊已久的潜规则。在这个圈子里，几百块随时可退的「小订」常被包装成首发战报，「准冬测」可以堂而皇之地在 10 摄氏度下进行。

小米初入车圈，顺应并放大了这种被行业默许的生存法则。于是就有了这些名场面：「1.98 秒破百」旁边藏着一行小字——「不含起步时间」；「16.8 亿种驾驶模式」说白了是几个参数的排列组合；SU7 Ultra 那个风味机盖，除了轻点也没什么用。

放在手机圈，玩这种「小字游戏」，大家笑笑也就过去了，但汽车不一样。手机死机，重启一下，或者换台新的。汽车要是失控、起火、撞了门打不开，可没有「凑合用」这个选项。

当一个品牌习惯了在营销话术上做文章，大家自然会怀疑它是否会在看不见的安全底线上打折扣。这种不信任，最终在几起交通事故中被引爆。包括铜陵、成都在内的几起严重事故，点燃了大家的焦虑。事故发酵后，雷军微博半个月掉粉 30 万，小米汽车的直播间，弹幕里骂声刷到看不见人。

2025 年 11 月，雷军罕见地急了。他翻出几年前的微博截图，想证明自己从没说过「好看比安全重要」，还公开喊话说要抵制「黑公关」。

不可否认，黑水军是必然存在的，但这种大规模的舆情，全推给水军，说不过去。大家的疑问是很具体的，车门到底怎么解锁？事故到底怎么发生的？没人想听你说谁在黑你。

那些投入真金白银的消费者，难以接受一家被寄予厚望的科技公司，遇到安全问题，不正面回应，只会急眼和甩锅。造车是重资产、高门槛的买卖，用户最后看的不是你发布会多煽情、微博多会吵，而是出事了你扛不扛得住。

现在的小米很清楚，想要翻身，嘴上得收敛点，手里得扎实点。

营销上，雷军直播的时候就认了：「小字那套是行业陋习，一定改正。」

能用大字说明用大字说明、能写完整写完整、能写准确的写准确。

这一次，我们翻遍了小米新一代 SU7 发布会的每一页 PPT，全都没带小字。

产品端的变化看得更清楚。

面对此前争议最大的车门隐患，雷军这次没有再发长文辩论，而是拿出了一套「三重冗余车门把手」：

除了车外的机械拉手，和车内四门均配备应急机械拉手之外，小米还专门为门锁增加了一套独立的冗余备份电源，哪怕撞到大电池、小电池全断，这套备用电源还能让车门打开。

雷军在发布会上强调：这套车门设计 100% 符合要到 2027 年才正式生效的新国标。

这种回归工程本质的踏实，比发十条骂「黑公关」的微博管用得多。新一代 SU7 的「从容」，从这儿开始有了底气。

告别百米冲刺，小米跑起了马拉松

不只是门把手，被舆论狠狠教育过后，小米在版型规划上，也不搞以前那套刀法了。

21.99 万元的标准版，和 30 多万的 Max 版一样，激光雷达、700TOPS 的 Thor 芯片、端到端的 Xiaomi HAD 辅助驾驶——全都有。由 2200 MPa 超强钢打造的内嵌式防滚架、9 个安全气囊，也都是全系标配。

在新一代 SU7 上，主被动安全和高阶辅助驾驶不再是阶级划分的筹码。

和配置平权同步发生的，是宣发上的收敛。

过去的汽车发布会，为了便于传播，厂商们往往乐于使用 800V，甚至「准 800V」等词来包裹参数，但这一次，雷军把数据精确到了个位：752V、897V，不搞模糊话术。

为了证明三电系统的稳定性，小米拿量产车连续跑了 24 个小时，历经 44 次快充，干了 4264 公里；为了打消大家对于制动衰减的顾虑，小米给出了 100km/h 时速下连续 40 次全力重刹的测试数据；即便是三元锂电池包，小米也选择在 55°C 且满电状态下进行针刺实验。

在这些确凿的数据面前，修饰性的文案失去了存在的必要。

产品理念上，这次 SU7 难得地克制和务实。新势力总爱「教育用户」，小米差点也掉进这个坑。

初代 SU7 是运动轿跑底子，底盘硬、座椅硬。雷军解释说：「我们小米里面有赛车执照的大概有小 1000 人，他们非常喜欢开车。」这群人主导了 SU7 早期的调校逻辑——轮胎压过小石子、小坑，都要迅速捕捉到。「要『人车合一』，座椅必须硬」。

但小米发现，对于想买家用车的用户来说，这样的驾乘感受会给他们带来很大的落差。所以在新一代 SU7 上，雷军选择听用户的。

第一代我们觉得调得不错，但是还是有很多车主不满意，所以这一次我们是下了决心全部推倒重来。

为了让驾驶员舒适，小米新一代 SU7 标配了百万级豪车才有的 18 向调节，主动侧翼支撑更为灵敏，座椅柔软度也有所提升；为了让后排的乘客长途更舒适，增加了后排睡眠头枕和可独立调节透光度的双分区智能天幕，还有 121°的靠背角度调节。

「天幕前后分开调透光，带娃出门，能睡个好觉了。」雷军说。

产品上的「听劝」是面子，运营和体系建设的收敛，才是小米真正告别「互联网造车」的标志。

初代 SU7 的核心基本盘，是一群追求极致性能的年轻极客与数码发烧友。为了迎合这群用户，小米早期的运营策略带着浓厚的「性能崇拜」，从高调挑战纽北赛道，到组建专职销售 SU7 Ultra 的精英团队，小米一直在极力渲染零百加速的推背感。

但当交付量跨过一定量级，小米意识到，单纯的极客圈层已经撑不起 2026 年的 55 万辆交付目标。为此，小米在运营上开始主动向大众市场倾斜，在整体的产品包装上进行了柔化。

配合考究的卡布里蓝车漆和「闻献」联名香氛，这款车的受众画像，正在向注重质感的中产家庭延伸。双代言人的选择也暗合了这一逻辑：苏炳添稳固性能与速度的品牌基本盘，而舒淇则为其注入了松弛与高净值的生活方式内涵。

往远看，小米整个销售体系都在变。SU7 Ultra 专属销售团队散了，不赚钱的买卖不硬撑，向精细化运营低头；服务网点悄悄铺到 159 个城市，为长周期的售后维保补课；五年砸 2000 亿搞 AI 和芯片，则是交长期主义的投名状。

在卖车之外，经历了阵痛和觉醒的小米也在为中国汽车，建立属于自己的底层文化认同。

今年 1 月底，SU7 Ultra 成功登陆全球顶级的赛车模拟游戏《GT 赛车 7》，打破了该系列自 1997 年诞生以来长期被欧美和日系性能车垄断的格局，成为首款入驻的中国品牌车型。随后在 2 月底的巴塞罗那 MWC 展上，小米完成了纯电超跑概念车 Xiaomi Vision GT 的全球首秀。

显然，所有的这些动作，短期内都无法直接转化为交付量，但他们都释放出了一个信号：小米的视线，已经从互联网维度的「如何上热搜」，转向了产业维度的「如何赢得尊重」。

这种视角的改变，最终反哺到了具体的产品上。

新一代 SU7 褪去了新人的锋芒，也剥离了那些博眼球的营销套路。当一家车企不再靠角落里的小字找安全感，它就真正具备了留在牌桌上的资格。

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周末也值得一看的新闻

曝 Intel CPU 全线涨价 10%，笔记本电脑零售价或涨近四成

据韩媒 ETNews 报道，英特尔已于本月通知主要客户，计划从本月底起对旗下 PC 用 CPU 全线涨价 10%，涵盖其绝大多数主流产品线，从入门级到高端旗舰处理器均在涨价范围之内。

此次涨价的直接背景是 AI 需求正加速向推理阶段演进。在产能有限的前提下，英特尔选择优先保障利润更高的数据中心业务，导致消费级 CPU 供应趋于紧张。

目前，英特尔在电脑 CPU 市场占据约 70% 的份额，远超 AMD 和高通，其定价策略对整个行业具有举足轻重的影响。

TrendForce 集邦咨询曾预测，若内存与 CPU 价格同步上涨，这两项核心部件在笔记本电脑物料成本中的占比最高可达 58%；仅内存涨价一项，就可能推动普通笔记本零售价上涨逾 30%，叠加 CPU 涨价后，终端零售总涨幅或将接近 40%。

小米汽车回应「为何不公布大定数字」

昨天，小米汽车发布最新一期「小米汽车答网友问」，并回复了「为什么新一代 SU7 发布当晚，没有披露大定数字？」这一问题。

小米方面表示，新一代 SU7，从开售到现在，「锁单」进展一直比第一代更好。据悉，从去年 6 月 YU7 发布后的第二天开始，小米就选择了公布「锁单」量，而非「大定」量。

小米强调，因为不可退的「锁单」数据更能真实、客观地反映用户的选择与认可；其高度关注用户购买体验的持续改善和优化，确保让锁单车主更早提车。

库克：Mac 迎来了史上最佳首销周

昨晚，苹果 CEO 库克（Tim Cook）发文称，Mac 迎来了史上最好的首销周纪录，并且其还表示有大量用户首次使用 Mac。

虽文内未提及具体机型，但按照外媒及相关产品发布推测来看，苹果本次首销周成绩或主要归功于新发布的入门级笔记本 MacBook Neo。

据悉，MacBook Neo 于本月发售，官方起售价为 4599 元，中国大陆市场教育优惠叠加补贴最低可达 3399 元起。

而 MacBook Neo 也为苹果首款入门级笔记本电脑，搭载 A18 Pro 处理器，并且采用多款全新配色。

另外，苹果还在近期更新了 MacBook Air、MacBook Pro 的 M5 系列机型。

华为云 CEO 周跃峰：下半年将推出一系列「龙虾」产品

在昨天的华为中国合作伙伴大会 2026 上，华为高级副总裁、华为云 CEO 周跃峰透露，华为云今年将推出更多行业智能体，包括企业级智能体开发平台 AgentArts、数据智能体 DataArts 等。

预计在下半年基于 AgentArts 智能体开发平台发布一系列「龙虾」，涉及办公、代码、营销等领域。

字节跳动以超 60 亿美元出售沐瞳科技

据界面新闻报道，沙特 Savvy Games Group 近期已与字节跳动达成最终协议，以超 60 亿美元的价格收购上海沐瞳科技（下称「沐瞳」）全部股权。双方于 2025 年下半年启动谈判，核心条款于今年初达成共识。

此次出售资产还包括多款在研游戏及相关工作室。沐瞳于 2021 年被字节跳动收购。

Savvy 是沙特公共投资基金（PIF）于 2022 年全资设立的游戏与电竞产业投资及运营平台，覆盖游戏发行与研发、电竞赛事等业务。

交易消息确认后，沐瞳 CEO 张云帆昨日向全员发出内部信。信中表示，交易完成后沐瞳将成为 Savvy 的全资子公司，但管理结构保持不变，公司总部仍位于上海，张云帆本人也将继续担任 CEO 一职。

他在信中还提到，基于历史业绩贡献，字节将为沐瞳员工提供多项激励计划，包括加速部分历史授予的长期激励的归属和发放，并将基于未来业绩推出新的激励方案。

小鹏汽车首迎单季盈利，全年交付量翻倍

昨天，小鹏汽车发布 2025 年第四季度及全年财报。

• 2025 年全年总交付量达 429445 台，同比增长 125.9%；
• 全年总营收为 767.2 亿元，同比增长 87.7%，两项数据均创历史新高。

第四季度：

• 毛利率方面，Q4 达到 21.3%，同比提升 6.9 个百分点，并首次实现单季净利润 3.8 亿元；
• 单季交付量为 116,249 台，同比增长 27.0%；
• 单季营收 222.5 亿元，同比增长 38.2%，环比增长 9.2%；
• 2025 年全年毛利率为 18.9%，同比提升 4.6 个百分点；
• 截至 2025 年 12 月 31 日，公司现金及现金等价物、受限制现金、短期投资及定期存款合计为 476.6 亿元。

出海方面：

• 小鹏今年 2 月正式进入新西兰市场，在奥克兰北岸及基督城开设首批服务中心；
• 2 月 18 日，全新 G6 在英国开启预售，起售价 39,990 英镑（约合人民币 36.8 万元）；
• 截至 2025 年底，小鹏在全国共拥有 721 家门店，覆盖 255 座城市，自营超快充站达 2108 座。

对于今年 Q1，小鹏预计总交付量介于 6.1 万至 6.6 万台，总营收介于 122.0 亿元至 132.8 亿元。

CEO 何小鹏表示：「我相信小鹏汽车正处在物理 AI 应用的历史性转折点，我们不仅要扩大 AI 汽车的全球市场份额，完成 L2+ 辅助驾驶向 L4 自动驾驶的跨越，让第二代 VLA 走向海外，还要实现高阶人形机器人的规模量产。」

宇树科技将上市，拟募资 42 亿冲击「A 股人形机器人第一股」

昨天，上海证券交易所正式受理宇树科技的科创板 IPO 申请，拟募集资金 42.02 亿元，冲击「A 股人形机器人第一股」。

招股书披露，本次公开发行新股不低于 4044.64 万股，募集资金将投入四大项目：智能机器人模型研发、机器人本体研发、新型智能机器人产品开发，以及智能机器人制造基地建设。保荐机构为中信证券。

财务数据方面，宇树科技近三年实现高速增长：

• 2023 年至 2025 年，公司营业收入分别为约 1.59 亿元、3.92 亿元和 17.08 亿元，2025 年同比增长约 335%；
• 净利润分别为 -0.11 亿元、0.95 亿元和 6.00 亿元，扣非净利润超 6 亿元；
• 2025 年，公司人形机器人出货量超过 5500 台（纯人形，不含轮式双臂机器人），位居全球第一，四足机器人与人形机器人全球市场份额均排名第一。

腾讯 AI Lab 撤销，部分人员并入混元

据机器之心报道，腾讯 TEG 技术工程事业群昨天发生组织架构调整，AI Lab 正式被撤销。原 AI Lab 主任蒋杰不再担任该职务，但其他管理职责维持不变。

调整后，原 AI Lab 部分人员将并入混元团队，向姚顺雨汇报；产学研合作中心予以保留；多模态部负责人则直接向 TEG 总裁卢山汇报。

姚顺雨于去年 12 月以「CEO / 总裁办公室」首席 AI 科学家身份加入腾讯，直接向腾讯总裁刘炽平汇报，彼时年仅 27 岁，此前为 OpenAI 研究员。

报道还提到，DeepSeek 近期同样存在人员变动，曾深度参与 DeepSeekMath、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等重大项目的核心成员郭达雅已离职。

腾讯元宝换 Logo，长出了眼睛

昨天，腾讯元宝官宣更换 Logo，新版在原有设计基础上加入了眼睛元素，整体风格更为拟人化。元宝表示，全新形象旨在以「更活泼灵动的姿态」陪伴用户，并称将持续打磨品牌视觉与产品能力。

曝 OpenAI 将推出「超级 App」：整合 ChatGPT、Codex 与 Atlas 浏览器

据《华尔街日报》报道，OpenAI 计划将旗下 ChatGPT 应用、AI 编程平台 Codex 以及 AI 浏览器 Atlas 整合为一款桌面端「超级 App」，以简化用户体验、集中资源投入。

OpenAI 应用业务 CEO Fidji Simo 在昨天发给员工的内部备忘录中表示：「我们意识到，我们的精力分散在太多应用和技术栈上，需要精简。这种碎片化一直在拖慢我们的节奏，也让我们更难达到想要的质量标准。」

OpenAI 总裁 Greg Brockman 将临时主导此次产品整合与相关组织架构调整，Simo 则将带领销售团队推进新产品的市场推广工作。

在整合路线图上，OpenAI 计划率先扩展 Codex 应用的能力，使其覆盖编程以外的生产力任务，再逐步将 ChatGPT 与 Atlas 浏览器并入这一超级应用。移动端 ChatGPT 应用不受此次调整影响。

Claude Code 上线 Channels：手机发消息就能直接操控

昨天，Claude Code 低调上线了 Channels 功能的预览版。

用户通过 Telegram、Discord 等即时通讯平台，将外部消息直接推送到本地正在运行的 Claude Code 会话中，实现远程下达指令、查询进度和接收结果，整体体验与「龙虾」OpenClaw 类似。

目前，Channels 仍处于研究预览阶段，需满足多个使用条件：Claude Code 版本需为 v2.1.80 及以上，必须使用 claude.ai 账号登录，不支持 API Key 方式；同时依赖 Bun 运行插件脚本。

在安全机制上，Channels 采用配对与白名单策略。用户需先通过 Bot 获取一次性配对码，再在 Claude Code 会话中确认授权，成功后仅被允许的账号才能向会话推送消息。

功能层面，Channels 支持附件传输与状态反馈。Telegram 单个文件最大支持 50 MB，Discord 支持最多 10 个文件、每个 25 MB。

Perplexity 推出健康功能，可接入 Apple Health

昨天，AI 搜索公司 Perplexity 正式宣布推出 Perplexity Health，可将分散于各类平台的健康信息整合至同一入口，并借助 AI 实现个性化健康问答。

Perplexity Health 目前已支持接入苹果 Apple Health、覆盖逾 170 万家医疗服务提供商的电子健康记录，以及 Fitbit、Ultrahuman、Withings 等多个健康平台，背后由 b.well 和 Terra API 等合作伙伴提供技术支持。

用户可通过个性化仪表盘追踪生物标志物与运动数据的长期趋势，并在提问时同时调用医疗记录、实验室检测结果与可穿戴设备数据。

在数据安全方面，Perplexity 表示所有健康数据均经过传输中与静态加密处理，设有严格的访问控制机制，用户可随时管理或删除相关信息。健康数据不会被用于训练 AI 模型，也不会出售给第三方。

马克·库班：人形机器人最多活 10 年，未来是「人机协同设计」

据《商业内幕》报道，美国著名连续创业者、投资人马克·库班（Mark Cuban）昨天在科技直播节目 TBPN 上表示，他认为当前各大公司争相推进的人形机器人路线将以失败告终，最多只有 5 到 10 年的生命周期。

库班的核心观点是：与其让机器人模仿人类形态去适应现有的生活空间，不如从根本上重新设计空间与机器人，让两者协同进化。

我听到有人说，「房子就是房子（是为人类设计的），所以需要人形机器人」，但我认为房子本身也会被彻底重新设计。

在他设想的未来场景中，家居空间将围绕机器人的工作逻辑重构——储藏室、冰箱、洗衣机等功能区域被隐藏起来，专供形态各异的机器人（例如类蜘蛛或蚂蚁形态）操作，而人类的生活区域则独立存在。

机器人不会是完整的人形，它们会是最优形态。你为机器人设计房子，也为房子设计机器人。

他还举了亚马逊的仓储机器人体系作为例子——亚马逊目前拥有超过 100 万台用于分拣、搬运的机器人，没有一台具备人形外观。

黄仁勋：科技巨头不应向公众散布 AI 恐慌

据彭博社报道，英伟达 CEO 黄仁勋昨天在公司技术大会的一场讨论中表示，科技行业在向公众介绍人工智能风险时应保持克制。

警示是好事，但恐吓就不太好了，因为这项技术（AI）对我们来说太重要。

他认为，围绕人工智能的最大国家安全风险，并非技术本身，而是公众因恐惧、愤怒或不信任而阻碍技术落地。

他强调，人工智能并非「生物体、外星体或具备意识的存在」，而是计算机软件，缺乏证据的灾难化表述可能带来负面后果。

作为英伟达的重要客户之一，Anthropic 近期因坚持在合同中限制其 AI 产品用于国内监控和全自动武器，与特朗普政府发生冲突。上个月，美国政府以「供应链风险」为由，希望将 Anthropic 排除在政府合作项目之外。

尽管存在争议，黄仁勋仍对 Anthropic 的商业前景表示乐观，称其收入规模在 2030 年前有望突破 1 万亿美元，并认为其 CEO 对增长预测相对保守。

任天堂 Switch 2 或推新版本，支持可更换电池

据日经报道，任天堂正考虑为欧洲市场推出支持更换电池的 Switch 2 新版本。

这个消息之所以成立，不只是因为欧洲对「可维修」越来越重视，更因为现款 Switch 2 本身就不好修。

iFixit 去年拆机后给它的可维修性评分只有 3/10，点名的问题就包括电池仍是胶粘固定、多个关键部件焊死在主板上。

而任天堂此举背后的真正推手，是欧盟《电池法规》Regulation (EU) 2023/1542。欧盟要求，从 2027 年起，消费电子里的便携式电池应能被终端用户更容易拆卸和更换，这或许会直接改写硬件设计规则。

不止任天堂，许多消费电子巨头都在未雨绸缪，就连苹果也早就在做铺垫。

2021 年，苹果宣布 Self Service Repair，开始向用户开放原厂零件、工具和维修手册；2024 年，苹果又宣布支持在部分 iPhone 维修中使用二手原厂件。

近几年，苹果的新产品在可维修度方面也有显著改进，最新的 MacBook Neo 就被 iFixit 评为近年最好修的苹果产品。

爱马仕推出 3.5 万元无线充电器，不送充电头

据 The Verge 报道，法国奢侈品牌爱马仕（Hermès）近日推出了一系列以小牛皮包裹的 MagSafe 兼容无线充电配件，最高售价达 5150 美元（超过 3.5 万元人民币），超过 14 英寸 MacBook Pro 起售价的三倍。

此次新品系列名为「Paddock」，共包含三款独立充电器。入门款 Paddock Solo 售价 1250 美元，为单设备磁吸无线充电器；Paddock Yoyo 和 Paddock Duo 均售价 1750 美元，支持同时为 Apple Watch 与 iPhone 充电。

三款充电器均以爱马仕标志性的金色 Swift 小牛皮精心包裹，配以马鞍针法缝线，并在磁吸充电位置印有品牌「H」标识用于对齐定位。

值得注意的是，尽管售价不菲，爱马仕并未随产品附赠电源适配器——所有充电器均需搭配 20W 或更高功率的 USB-C 适配器使用，随附配件仅有一根长约 1 米的 USB-C 数据线。

山姆回应无理由退货 30 天缩短到 7 天

据界面新闻报道，近日，山姆会员商店发布《退货政策》更新征求意见稿，拟将线上渠道无理由退货期限从 90 天大幅缩短至 7 天，引发消费者关注与质疑。

根据意见稿，消费者通过山姆会员商店 App 及 SamsClub 小程序购买的商品，自收货之日起，若商品符合完好标准，可享受「7 天无理由退货」。

但有消费者表示担忧，目前山姆平台的无理由退货时限长达 90 天，此次调整若落地，退货窗口期是否将大幅缩短。

对此，山姆方面于 3 月 19 日晚间及 3 月 20 日相继作出回应，澄清本次退货政策优化「并不涉及退货时效调整」，调整目的在于明确线上申请换货的适用情形，并新增售后处理评价功能，以提升服务透明度与会员体验。

一家山姆门店工作人员亦表示，目前政策仍处于征求意见阶段，并非最终结论，针对干货、零食等未拆封、不影响二次销售的一般商品，90 天仍是当前最长售后时效。

《阳光女子合唱团》定档 4 月 4 日

情感电影《阳光女子合唱团》正式宣布定档 4 月 4 日。

影片由陈意涵领衔主演，讲述身陷囹圄的母亲李惠贞为即将被迫分离的女儿组建合唱团、彼此治愈的故事，「监狱里带娃」这一极具反差感的设定成为影片最大的情感张力来源。

是周末啊！

One Fun Thing｜加州海底捞机器人「失控蹦迪」，3 名店员才把它拉住

据 NBC 报道，近日，美国加州库比蒂诺一家海底捞火锅门店一台原本负责表演舞蹈的人形机器人突然「失控蹦迪」，将筷子、调料等餐具甩得四散飞溅，在场顾客纷纷躲避。

视频画面显示，这台机器人径直冲向一张餐桌，开始疯狂拍打桌面，随后掀翻餐具和食物。店员们试图上前制止，却根本拉不住它。

最终，足足动用了 3 名店员，合力拽住机器人脖子上的安全带，才勉强将其「拖离现场」——而它的脚还在不停地踩着节拍。

对于这次「失控」，海底捞方面回应 NBC News 称，该机器人「并未发生故障或失控」，其所有动作均为预先编程设定。

门店解释，事发原因是应顾客要求，机器人被带到了距餐桌「比平时更近」的位置，有限的空间影响了它的表演动作发挥。

周末看什么｜《你好，爱美丽》

《你好，爱美丽》由迈利斯·瓦拉德与韩良畴联合执导，改编自比利时作家阿梅莉·诺冬的半自传体小说《管子的玄思》，内容取材自原作者的童年真实经历。

故事以三岁小女孩爱美丽的视角展开，讲述她在异国他乡感知世界、经历成长与告别的温暖历程。

影片已积累超过 40 项国际大奖提名，其中包括第 98 届奥斯卡金像奖最佳动画长片提名、第 78 届戛纳电影节金摄影机奖（导演首作奖）提名，以及第 83 届金球奖电影类最佳动画长片提名。

买书不读指南｜《地位游戏》

《地位游戏：人生赢家是如何被选中的》是加州大学伯克利分校哈斯商学院管理学教授托比·斯图尔特（Toby Stuart）历经逾 25 年实证研究后写就的组织社会学著作。

全书围绕「受膏机制」（Anointment）这一核心概念展开。斯图尔特将其定义为：当高地位的个人或机构公开认可某人或某事物时，被认可方的价值与机会随之跃迁，并在时间轴上持续累积。

• 一幅被重新认定为伦勃朗真迹的肖像画，与其最出色弟子几乎无从分辨的同类作品，在价格上却相差数个数量级；
• 一篇科学论文在署名揭晓前后，遭遇截然不同的评价命运。

斯图尔特将这类认知捷径称为「大偏移」（Big Shift）——人们在评估作品、论文或公司时，往往将注意力从「事物本身的质量」转移至「它与谁相关」。

这一机制的深层后果，是斯图尔特在书中反复强调的「马太效应」（Matthew Effect）：地位催生更多地位，初始的微小优势经由累积效应，最终演变为难以撼动的结构性差距。

游戏推荐｜《双人成行》Steam 两折优惠

《双人成行》（It Takes Two）是由瑞典独立工作室 Hazelight Studios 开发、EA 发行的动作冒险双人游戏。

游戏剧情围绕一对感情破裂、濒临离婚的夫妻科迪（Cody）与小梅（May）展开。女儿罗丝（Rose）因不舍父母分离，将泪水滴在亲手制作的玩偶上，意外触发魔咒，令两人的灵魂被困于玩偶之中。

在「爱之书」哈金博士（Dr. Hakim）的引导下，二人被迫携手穿越花园、太空、空调夜店等奇幻场景，在化解重重障碍的过程中逐渐重拾彼此的感情，最终以一曲演唱会解除魔法、回归现实。

玩法层面，《双人成行》以「机制多样性」为核心设计理念。法尔斯明确要求团队在游戏玩法被「用腻」之前即切换至全新机制，使得整个约 10 小时的流程中几乎不存在重复设计。

本作发布后获得业界广泛好评。据 Metacritic 汇总，PC 版评分为 89 分，PS4/PS5 版为 88 分，Xbox Series X 版为 89 分。IGN 给出 9 分，称其「创意奇佳」，并将其玩法密度与宫本茂出品的游戏相提并论。

Steam 平台亦授予其「独乐乐不如众乐乐」年度大奖。截至 2024 年 10 月，游戏全球累计销量已突破 2000 万份，Steam 页面显示简体中文评测逾 11 万篇，好评率达 94%。

目前至 3 月 27 日，《双人成行》在 Steam 平台两折优惠，售价 39.60 元（原价 198 元）。

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阿维塔与华为的合作关系，今年以来出现了实质性的变化。

过去，双方更多还是传统意义上的供应关系。华为主要扮演技术供应商角色，向阿维塔提供智能驾驶算法和智能座舱模块，合作本质仍然是相对清晰的甲乙方分工。

而双方进入「HI PLUS 联合共创模式」之后，从产品定义、用户研究到上市营销策略，华为团队都深度参与其中。

双方已经不只是简单的采购与交付关系，而是开始共同承担项目目标与结果，协作方式更接近一个联合项目组。

这种变化，也直接体现在了首款合作产品——新款阿维塔 12 上。

新车共有 7 个不同配置，预售区间为 29.99 万元至 43.99 万元。

新款阿维塔 12 的车身尺寸为 5020 / 1999 / 1470 mm，轴距为 3020 mm。其中，增程版车高为 1470 mm，纯电版为 1460 mm。

设计上，新车延续了品牌辨识度极高的碟翼式前脸。封闭式格栅与两侧全 LED 星旅式曲率灯组的组合得到了保留，整车的基本轮廓仍然保留了阿维塔一贯的未来感。

车身侧面依旧采用无后舷窗的掀背溜背造型，车身姿态低伏，线条流畅。新车继续提供 20 英寸和 21 英寸两种轮毂规格，并搭配红色刹车卡钳，进一步强化运动气质。电子外后视镜、无框电吸门和帆式主动升降尾翼也都继续保留。尾翼在常规状态下隐藏于尾门中，并会根据行驶状态自动升降。

细节方面，新车在前后灯组和前翼子板位置加入了「智驾小蓝灯」，B 柱新增「乾崑智驾 ADS」标识，门把手则改为符合新国标的半隐藏式设计。

不过，这次最大的变化，还是车顶新增的华为乾崑 896 线激光雷达。

因此，辅助驾驶能力显然是新款阿维塔 12 的核心看点之一。

新车搭载华为乾崑最新一代双光路图像级激光雷达系统，采用 4 激光雷达布局。车顶布置 1 颗，两侧前翼子板各 1 颗，车尾再布置 1 颗。这样的方案，让车顶和两侧翼子板激光雷达共同形成更完整的前向感知覆盖，对车辆正前方以及近距离侧前区域进行更立体的探测。

其中，车顶新增的 896 线双光路图像级激光雷达，也是这次硬件升级里最关键的一项。它对 30 cm 高障碍物的识别距离可达到 162 米，对 14 cm 左右、接近半块砖高度的小目标，也能在 120 米外完成识别。对于高速行驶中的车辆来说，这意味着系统可以额外获得超过 3 秒的反应时间，感知冗余和主动安全边界都被进一步拉高。

再加上 11 个外摄像头、2 个内摄像头、12 个超声波雷达和 3 个毫米波雷达，在传感器规格上，新款阿维塔 12 已经拉满了。

华为乾崑智驾 ADS 4 的高速 NOA、城市 NOA、全场景智能泊车和记忆泊车实现全系标配，与此同时，华为乾崑全维防碰撞系统 CAS 4.0，能够实现全时速、全目标、全方向、全天候、全场景覆盖，形成前向、后向和侧向的主动安全能力。

底盘部分，新车这次升级的力度同样不小。

硬件上，新车采用前双叉臂双球头全铝合金悬架和后多连杆独立悬架组合，同时配备智能空气悬架、CDC 动态阻尼减振器和液压衬套。

与此同时，新车还搭载了阿维塔太行智控 2.0 技术，核心由太行分布式电驱和电磁避震两部分组成。

其中，分布式电驱采用左右后轮独立驱动的双电机布局，每个后轮的转速、扭矩和输出方向都可以单独调控。当某一侧车轮出现打滑时，系统能够实时将驱动力重新分配到抓地力更强的车轮上，主动参与车身姿态控制。

电磁避震则支持全段阻尼无级调节，每秒最高可进行 1000 次动态调整，响应速度达到毫秒级，能够根据低速颠簸、高速巡航等不同工况持续修正车身状态。

太行分布式电驱本身，还集成了智慧可变温控、动态电力电子控制和 3D 冷却高集成电机控制器等技术。

2026 年 3 月 13 日，太行智控 2.0 的核心车辆运动控制平台 A-Motion 通过 ISO 26262 道路车辆功能安全认证，并拿到最高等级 ASIL-D。这也是行业内首个通过该认证的同类产品。

新款阿维塔 12 采用高强度钢铝混合笼式车身结构，航空级铝材与高强度钢占比超过 80 %。动力电池由宁德时代定制，配备高强度 6 系铝合金电池保护壳体，并通过 150 余次专项安全与性能测试。全车提供 8 个安全气囊，覆盖主驾、副驾、膝部、侧气囊、侧气帘和中央气囊等位置。

动力方面，新款阿维塔 12 继续提供增程和纯电两条路线。

增程版搭载 1.5 T 四缸增程器，最大功率 115 kW，热效率达到 44.39 %，并匹配后置双电机，单电机最大功率 200 kW，系统综合功率达到 400 kW。电池容量为 52.01 kWh，工信部申报纯电续航为 261 km。

纯电版则提供 3 种动力与续航组合，电池容量为 98.07 kWh，全系标配 800 V 高压平台。

其中，后驱双电机版采用后置 251 kW + 251 kW 双电机布局，综合续航 670 km；长续航后驱版续航提升至 735 km；三电机四驱版则在双后电机基础上增加一台 210 kW 前置电机，系统综合功率达到 712 kW，约合 968 马力，综合续航为 605 km。

走进车内，新款阿维塔 12 延续了环抱式布局，整体观感依旧偏未来、偏科技。

新车配备 4K 一体远端屏和 15.6 英寸悬浮式中控大屏，并搭载最新的鸿蒙座舱系统。后排提供 16 英寸吸顶娱乐屏，后排中央扶手箱还集成了独立功能控制屏。

同时，新车也针对上一代车型在实际使用中的细节体验做了进一步优化。

方向盘新增语音唤醒键和 Boost 一键加速键，内门板加入独立车窗实体开关和车门机械应急开关，扶手下方增加开放式储物区，DMS 疲劳驾驶预警系统也经过优化。

后排中央扶手箱后端新增 AVATR MAG 磁吸式拓展接口，可接入更多生态配件。车顶材质升级为天鹅绒覆盖，并新增岩棕内饰配色。

舒适性配置方面，新车前排配备双零重力座椅，全车 4 座标配加热、通风和按摩功能，并搭载英国之宝 25 扬声器定制音响系统。前排支持双 50 W 无线快充，同时配备智能香氛系统、纳米水离子空调和全景天幕。

整体来看，新款阿维塔 12 交出的是一份方向相当明确的升级答卷。

它已经不再满足于做一台强调设计感与科技感的轿跑，而是试图把智能驾驶、底盘控制、动力性能和座舱体验整合成一套更完整的产品体系。

它的智驾硬件规格足够高，底盘系统的技术路线也更激进，纯电与增程双路线继续覆盖不同用户需求，座舱则延续了高配、高感知的表达方式。

至少从纸面实力来看，这台车几乎没有明显短板。

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本周，苹果在成都召开了特别活动，纪念苹果诞生 50 周年。

与庆祝氛围相应的，是在元旦以来不到 3 个月的时间里苹果极其密集的发布动作——MacBook Neo、两款常规 MacBook 迭代、两台全新显示器、主打下沉市场的 iPhone 17e，以及迟迟到来的 AirPods Max 2 轮番登场。

阵容堪称豪华，力度前所未有。

而 50 周年的高潮，依旧放在了全年最重要的秋季发布会——在九月，苹果将发布两款定位相对高端、售价也相应较贵的 iPhone。

折叠 iPhone Ultra，售价近两万

对于今年的秋季发布会来说，折叠 iPhone 毫无疑问是重中之重。

在迟到了七年后，这个市值万亿的公司终于等到了它认为成熟的折叠技术，一举进入折叠形态的市场。

这台可能被冠以 Ultra 之名的折叠 iPhone，其实我们已经爆料过不少。大而全地概括这台从未出现在苹果产品线的手机，大致是「打开无折痕，看着像 iPad、合上是 iPhone」。

折叠 iPhone 的外屏和内屏有可能落在 5.3-5.5 寸和 7.6-7.8 寸附近，内屏是一块长宽比约为 1.4 比 1 的宽屏，比较类似我们熟悉的 iPad mini。据彭博社记者 Mark Gurman 透露，为了适应这种全新的形态，iOS 将引入侧边栏，并落地更彻底的分屏多任务处理。需要明确的是，苹果并没有把 iPadOS 生搬硬套进来的打算，手机依然是手机的灵魂。

为了把展开后的厚度压缩到 4.5-4.8 毫米左右，苹果的取舍极其果断。这台天价机器砍掉了极其占用空间的面容 ID 和长焦镜头，让缺席已久的 Touch ID 在电源键上迎来复活。经典的灵动岛也随之消失，取而代之的是占地面积更小的单挖孔。

同时，实体 SIM 卡槽彻底成为历史，全面拥抱 eSIM，而在机身内部，苹果打磨已久的自研 C2 基带芯片将首次亮相。

妥协换来的是高昂的代价。华尔街分析师算过一笔账，哪怕极力控制支出，其 BOM 成本可能依然高达 800 美元，起售价更是直接飙升至 2000 美元。

关于这台折叠 iPhone 的更多技术细节，你可以回顾我们此前的深度报道：https://mp.weixin.qq.com/s/bvN7whUPFtdnCiWonW2LUw

最近一年，折叠 iPhone 的消息铺天盖地，从关注度来看，市场显然十分关心折叠 iPhone 的首秀表现。但近两万的售价、首代产品的实验性质，都注定了它并不是苹果今年绝对走量的机型。

真正更贴近大众、能扛起苹果 50 周年销量大旗的主角，还是被折叠 iPhone 分走注意力的 iPhone 18 Pro 系列。

走向专业的 iPhone 18 Pro

去年秋天，苹果重塑了 iPhone 17 Pro 系列的外观：镜头模组横向拉伸成一片「高原」，机身换用铝合金以减重散热。但视线下移，金属背板中依然镶嵌着一块玻璃。

原因无他，庞大的 MagSafe 生态已是 iPhone 体验的基石，为了给磁吸功能让路，这块玻璃成了背面不可割舍的自留地。

背部设计的改变见仁见智，但可以预料到的是，一套工业设计语言一旦成型，往往会贯穿数代产品。从目前可靠的爆料来看，今年的 iPhone 18 Pro 在大体轮廓和屏幕尺寸上，依然会沿用这套成熟的模具。不过 MagSafe 区域的玻璃会采用更趋近铝合金机身的相应配色，让机身看起来一体性更强。

转回机身正面，灵动岛的变化一直是 iPhone 18 Pro 系列的焦点，我们一共收集到三种消息：

The Information 在 25 年底表示 iPhone 18 Pro 会采用打孔方案，将 Face ID 放在屏下，只保留摄像头。

再之后，主流消息表示灵动岛依旧会保留，将会缩小约 35% 左右。这背后可能是用的一种名为超透镜的技术。关于这个技术，你可以回顾我们之前的报道：https://mp.weixin.qq.com/s/B58ucyVZ9eRyRlBkkaXYbQ

但最近，微博的知名爆料人 @数码闲聊站 则表示根据供应链来看，这次 iPhone 18 Pro 的灵动岛将复用 iPhone 17 Pro 的方案，大小和设计不会有明显变化。

从微博知名爆料人 @i冰宇宙 发布的信息来看，iPhone 18 Pro Max 也许会比前代更厚，从 iPhone 17 Pro Max 的 8.75mm 上升到 8.8mm，重量也随之超过 240 克，这意味着 iPhone 18 Pro Max 将会成为自 iPhone 14 Pro Max 以来最重的 iPhone。

不过，随着厚度与重量的双重增加，iPhone 18 Pro Max 的电池容量有望跨入 5100 到 5200 mAh 的大关，获得更长的续航。

除了握在手里的分量，映入眼帘的色彩同样是重头戏。每年为 Pro 系列钦定一个专属配色，早已是苹果撩拨市场的保留曲目。iPhone 17 Pro 的星宇橙赚足了眼球，而今年，多方信源都将目光锁定在了一抹深邃的「勃艮第红」上。这是一种亮度偏暗的酒红色。如果消息属实，这将是继 iPhone 14 系列之后，红色系时隔多年的再度回归。

在 iPhone 17 Pro 的评测中，我曾经得出过一个观察：

iPhone 17 系列的发布，是 iPhone 正式走向多样化的元年——苹果终于开始正视用户群体的多样性，你不再需要在几个相似的选项里做排除法，或是为不需要的功能白白付钱，而是可以根据自己的预算和最核心的需求，直接找到那个「天选之机」。

这段话看起来可能有些晦涩，换言之，标准版和 Pro，从「高低配」变成了「不同人的专属工具」。不需要专业功能的用户，不用再为类似高刷这样的功能额外付钱，换来一台不能完全用上的 iPhone 了。

而 iPhone 18 Pro，会继续延续专业化这条道路，往前迈步——据苹果供应链分析师郭明錤爆料，苹果打算为 iPhone 18 Pro 系列的主摄加入一个传统摄影里的老朋友：可变光圈。

把可变光圈塞进手机并不是什么新鲜事。早在 2009 年的诺基亚 N86 上就出现过三档可变光圈，后来三星 Galaxy S9 也用双档光圈来解决暗光噪点和强光过曝的矛盾。国产厂商也在影像竞争中陆续尝试过借助可变光圈路径打造产品优势。

但这种精密物理结构，在静态影像上的增幅其实没想象中大——在手机极小的 CMOS 传感器限制下，光圈数值的微小变化，带来的背景虚化差异其实并不明显。哪怕你把光圈开到最大，真实的物理虚化效果也远不及全画幅相机。

现在仍然保留可变光圈的手机厂商，更多是利用光圈变化的物理数据，去辅助 AI 算法算出更自然的虚化。

而与大多数厂商加入可变光圈更多是辅助静态影像的虚化不同，结合苹果这几年在视频领域的发力，我们可以合理推测苹果的目的，其实是为了更专业的视频录制。

对于专业视频创作者来说，想拍出具有电影感的动态模糊，快门速度通常需要固定在帧率的两倍（比如 24 帧视频对应 1/50 秒快门）。但在大晴天的户外，保持这么慢的快门速度，画面必定会严重过曝。传统摄影师的解决办法是在镜头前拧上一片 ND 减光镜。

而有了机械可变光圈，iPhone 18 Pro 就能在强光下直接物理缩小光圈，减少进光量，从而在不破坏画面曝光的前提下，尽量降低快门速度。

为视频服务的思路，符合时代的潮流，也符合苹果对视频持续专业化的逻辑。

搭配可变光圈登场的，是一颗由三星定制的三层堆叠图像传感器。根据台湾供应链出版物《DigiTimes》报道，这枚带有三层电路的相机传感器使用的技术被称为 PD-TR-Logic，带来更快的快门响应速度，成倍增加画面的动态范围，并大幅压低暗光下的噪点。

不过，这个传感器的消息来自 2025 年初，不能完全保证顺利落地，也不能确认这枚传感器是否会出现在 Pro 系列上。

另外，微博 @数码闲聊站 称苹果将在 iPhone 18 Pro 系列上持续优化长焦。在此之前，iPhone 17 Pro 的长焦传感器尺寸与像素数都得到了提升，而在下一代，苹果打算继续升级这颗长焦的光圈，以获得更大的进光量。

当然，iPhone 18 Pro 系列上也会引来从不缺席的升级——A20 Pro 芯片。

这颗芯片将首批采用台积电最新的 2 纳米制程工艺。在芯片的世界里，更小的纳米数意味着能在同样大小的面积里塞进更多的晶体管。与 A19 相比，A20 Pro 的性能提升了 15%，而功耗则大幅降低了 30%。

这颗芯片采用台积电的 WMCM（晶圆级多芯片模块）封装技术。简单来说，就是把曾经分开摆放内存和 CPU、GPU、神经网络引擎集成在了同一块晶圆上。数据传输的物理距离缩短，带来更快的响应速度，也缩减了主板的占地面积。

有了顶级的算力，自然要配上更通畅的连接。苹果预计将在 iPhone 18 Pro 上搭载新一代自研 C2 基带芯片。经过 C1 和 C1X 两代探索后，自研基带终于要登上 iPhone 旗舰级舞台了。

看完目前的传闻，我们已经大致对 iPhone 18 Pro 系列有了个预期——昂贵的 2 纳米芯片、复杂的机械光圈、全新的基带、更大的电池。

悬而未决的灵动岛，也将在不久后彻底敲定——

按照苹果的产线节奏，三月底这个时间点，iPhone 18 Pro 系列正处于从 DVT（设计验证测试）向 PVT（生产验证测试）过渡的关键隘口。

通俗点讲，就是准备开启小批量试产的阶段。

这意味着这部将在半年后面世的新手机，已经确定了大部分规格。等到四月，市面开始流出零零散散的 CAD 图片时，说明 DVT 已经进入尾声，手机的物理外型和三围尺寸彻底钉死。

到那时，灵动岛这种能够影响到外观的设计也将彻底落定。

当然，我们更在意 iPhone 18 Pro 系列的价格，会不会随着功能升级和内存涨价而暴涨？

好消息是，据分析师郭明錤透露，尽管台积电 2 纳米芯片的制造成本飙升了至少 50%，且行业内存报价也在大幅上涨，但苹果内部的基调是「尽可能不涨价」。

在手机普遍涨价的环境里，如果 iPhone 18 Pro 系列的价格真的稳住了，那毫无疑问会进一步增加苹果的竞争力。

翻看今年 1 月底公布的财报，单季度 852.7 亿美元的 iPhone 销售收入，足以证明苹果只要苹果愿意在产品上给点真诚的新东西，iPhone 的护城河依然深不可测。

这个诞生快二十年的老伙计，非但没有步入暮年，反而展现出了极其强悍的生命力。

但漂亮的财报，并不意味着通向未来的免死金牌。

此时的苹果，正处在多个浪潮的交汇处：公司成立半个世纪的荣光、掌舵人即将交接的隐秘暗流、AI 浪潮重塑一切的狂飙突进，以及近在咫尺的 iPhone 20 周年纪念。

这些节点单独拎出任何一个，都足以让一家科技巨头迎来巨变，而苹果必须在面对它们的全面叠加。

在洪流之下，这个曾经改变世界的巨头，能保持住势头吗？

答案尚待揭晓。

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过去几年，雷克萨斯在中国市场的表现，称得上是逆势突围。

2025 年，雷克萨斯终端销量达到 18.38 万辆，连续 3 年保持正增长，在进口豪华品牌中相当少见。

其中，ES 依旧是绝对主力，销量从 2024 年的 10.8 万辆增长至 11.86 万辆，占到品牌总销量的 65%。

但另一边，中国豪华车市场的竞争逻辑也在不断变化。新能源车型正在快速改写市场格局，消费者对智能化、电气化的期待，也早已不是几年前的水平。

在这样的背景下，第八代 ES 算是迈出了雷克萨斯在本土化和电动化上的关键一步。

3 月 20 日，雷克萨斯正式宣布全新一代 ES 开启预售，提供混合动力和纯电动两种动力版本，正式取消纯燃油车型。

其中，混动版 ES 300h 的预售价为 30.88 万元，并提供两款专属定制选装包，分别是售价 1.2 万元的「舒享副驾套装」和售价 3 万元的「多感纯享套装」。

新一代 ES 300h 最大的变化，首先来自外观。

新车改用了无边界一体化纺锤形车身设计。前脸线条从引擎盖自然延伸至保险杠四角，拉出更低趴的视觉姿态。

侧面则采用溜背式设计，雕刻感更强的贯穿式腰线与蚌式双翼后备箱盖衔接自然，整体线条兼顾了视觉张力与空气动力学表现。

细节上，新车配备全新的 Twin-L 造型日行灯，轮廓锐利，层次分明，车尾采用立体贯穿式菱纹尾灯，与前脸形成呼应，车身两侧配备半隐藏式门把手，并保留了机械结构。

新车共提供 7 种外观颜色和 4 款内饰配色，其中包括专属苍蓝色车漆，以及面向中国用户打造的「青竹」主题内饰。

全新一代 ES 的长宽高分别为 5140 × 1920 × 1555 毫米，轴距达到 2950 毫米。相比上一代，车长增加 165 毫米，轴距加长 80 毫米。

总体来讲，新车明显摆脱了上一代偏优雅、舒展的豪华取向，整体风格转向更激进、更强调运动感的表达。前脸、侧面到尾部，都在努力营造一种更先锋、更有冲击力的视觉效果。

但这种变化并不完全是加分项。

上一代 ES 那种克制、舒展的优雅感，在这一代身上被明显削弱了，取而代之的是更厚重、更复杂的造型语言。尤其是车身比例，因为需要为电气化系统和电池布局让位，整车姿态显得不够轻盈，甚至有些臃肿。

设计团队显然也意识到了这一点，因此用了大量锋利线条、起伏曲面和更强的型面雕刻，试图在视觉上把车身拉得更低、更修长一些。

效果不是没有，但也让整套设计多了几分堆叠感，少了过去那种从容和高级。

尺寸的增长，最直接的变化就是车内空间。后排腿部空间相比上一代明显提升。后备箱采用全平设计，内部规整宽敞，可容纳 4 个高尔夫球包或 2 个 86 L 大号行李箱。更大的开口也让装载和取放都更方便。中控台下部还预留了开放式储物空间，日常使用更顺手。

走进车内，新一代 ES 采用「时光即奢华」的设计理念，整体以淡雅绿色为主色调。

中控区域配备了两块 14 英寸高清触控屏，支持双屏联动，并内置了防窥功能。中央扶手区域换用了电子排挡杆。驾驶席配备 Slope-HUD 全彩抬头显示器，行驶信息的呈现更直接，驾驶者不用频繁低头查看。

在材质和氛围营造上，这一代 ES 也明显更下功夫。

新车车门饰板采用静山水革纹工艺，还可选装雷克萨斯首创的竹层透光饰板，通过漫反射营造柔和面光。车内首次引入了竹韵香氛系统，提供 5 款含竹香的定制香氛，香氛盒则采用锻竹可持续工艺。

舒适性配置依旧是 ES 的强项。

全新一代 ES 前排座椅标配加热和通风功能，并可与方向盘加热联动。高配车型提供副驾 Ottoman 舒享座椅，集成小腿支撑、多向腰部支撑、座椅记忆、副驾柔光化妆镜和专属娱乐屏等配置。

其他舒适性配置还包括静感自吸门，以及可实时监测 PM2.5 浓度的生态新风系统。该系统可与 nanoe X 纳米水离子发生器和 CN95 空气滤芯协同工作，持续净化座舱空气。

智能化方面，新车搭载专为中国市场开发的新一代 LEXUS Interface 系统。智能语音助手支持「可见即可说」、连续自然对话和免唤醒操作，人机交互不再依赖固定指令。

值得一提的是，新车还搭载了全球首创的响应式隐藏按键。物理按键被巧妙隐藏在内饰之中，手部靠近时才会点亮唤醒，既保留了实体操作的质感，也尽量维持了内饰的整体简洁。

动力系统上，全新一代 ES 提供 3 种版本。

ES 300h 搭载第 5 代 THS 智能电混动系统，由 2.0 L 自然吸气发动机与高功率电机组成。其中，发动机最大功率 112 千瓦，电机最大功率 83 千瓦，系统综合功率 145 千瓦，匹配 E-CVT 无级变速箱，官方公布的 WLTC 综合油耗为 4.39 L / 100 km。

ES 350e 和 ES 500e 则基于全新开发的 GA-K 平台打造，配备大容量电池，其中 ES 500e 还搭载 DIRECT4 智能全轮驱动系统。不过，这两款纯电车型的续航和充电参数，目前还没有正式公布。

新车底盘同样基于深度优化后的多路径技术平台打造，车头、底盘和车尾结构刚性都得到了进一步强化。后悬架升级为五连杆独立结构，并搭配摆动阀式阻尼减振器，在滤振表现和操控响应之间提供更细致的平衡。转向系统也支持随速调节，可根据车速自动调整助力比例。

整体来看，全新一代 ES 交出的是一份诚意与局限并存的答卷。

它拥有了更大胆的内外设计，空间和舒适性依旧很有说服力，混动系统成熟稳定，底盘调校也还是雷克萨斯最拿得出手的部分。

但问题也同样存在，除了纯电版本的细节迟迟未公布外，在 30 万元左右的价格区间，新车甚至没有最基础的自动泊车功能，这一点很难不被拿来吐槽。

真正决定这一代 ES 后续表现的，除了混动版的市场接受度，恐怕还要看看纯电版本能拿出多大诚意。

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「男二以下的演员以后都不用真人了，全用 AI 做。」

昨天的内娱被这条消息搅得一团乱，看上去是一位影视行业的「行内人」，不仅分享了影视行业的艰难处境，还带来了这条重磅新闻。

论证链条听起来很顺畅：平台只在乎流量 → 配角群演没有流量 → 没流量的人跟绿幕抠图素材没区别 → 完全可以 AI 替代。

评论的声音迅速分成两边：一边恐慌「连男二都保不住了」，一边兴奋「AI 终于要革 208 万的命了」。

两边可能都想多了。

平台想要的从来不是「消灭人」

以主流视频平台为例，爱奇艺、优酷、腾讯视频等等，这些平台主要靠两件事赚钱：卖会员和卖广告。

会员为什么付费？追剧、追 CP、追演员。广告为什么投钱？因为流量跟着人走，谁能上热搜，广告主就愿意投谁。

这样一来，在平台的变现逻辑里，内容的可替代性远高于人。平台上同时有几百部剧在排队，题材撞车、类型雷同是常态。一部古偶IP换个名字，观众可能就分不出来了。

但演员不一样，刘亦菲就是刘亦菲，她的粉丝、话题度、带货能力都是不可替换的。这才出现内容退居二线，而人变成了「不可替代的变量」。

所以在平台的变现公式里，内容是可以批量复制的，但内容里的人不行。一部剧是否值钱，首先看的是谁演的、能不能带话题、能不能上热搜。内容本身只是让这些人被看见的容器。

顺着这个逻辑想，平台真正想压缩的成本是什么？还真不一定是演员，更多的，是演员以外的一切。

一部剧的预算可以粗略分成两块。第一块是「人的成本」——演员片酬、导演、编剧（体现为 IP）——这些是直接生产流量的环节，砍这部分等于砍自己的收入大头。

第二块是「人以外的成本」：场景美术、服化道、后期特效、远景群演调度、外景拍摄，甚至是剧本故事本身。这些都是让流量演员「被看见」的基础设施。

AI 在第二块确实有替代空间，主打一个极致的降本增效。可以虚拟背景省掉实景搭建，辅助后期特效降低人力成本，填充远景人群省掉几百号群演的调度费。这些都在发生，而且会加速。

但男二女二等等配角，并不是属于「基础设施」的范围内。

配角是流量的上游

配角在影视制作中承担的角色，远比「画面里多一个人」复杂得多。

首先是表演的物理需要。演员不是对着镜头独白的，而是需要对手给情绪、给节奏、给眼神交流的锚点。把配角全换成后期 AI 合成，那就意味着主演要对着空气演。任何有过片场经验的人都知道，对着绿幕和对着真人，给出来的东西差别巨大。这不是技术进步能弥合的，这是表演方法论的基本问题。

其次是人才储备的问题。今天的男二女二就是明天的男一女一。赵丽颖从配角变成《花千骨》的主心骨；杨紫从童星开始，一路演了无数角色才走到了《香蜜沉沉烬如霜》。

整个流量生态的运转，需要一条持续输送新面孔的管线。艺人从小角色开始，逐步为大众所知，然后成为可以「扛剧」的新顶流。

把男二以下全换 AI，等于掐断了这条管线。三到五年后，现有顶流式微、新人断档，平台自己的流量池就会枯竭。

最后还有观众预期管理的问题。大家看真人剧就是冲着「真人」来的，一个 AI 配角稍微不对劲，比如表情延迟、眼神空洞、动作不够自然，会被观众放到最大。

动画和漫剧的观众可以接受非真实的角色，因为预期本来就不同。但在真人剧里掺 AI 角色，观众的忍耐阈值极低，穿帮风险极高。

现成的例子就摆在那。去年好莱坞冒出了第一个「AI 演员」Tilly Norwood，由英国制作公司 Particle6 打造，号称要开辟 AI 表演的新纪元。

结果呢？演员工会和整个行业几乎一边倒地反弹，至今没有任何一部正经影视作品真的在用她。上周她发布了出道以来的第一个「作品」——一支 MV《Take the Lead》，AI 生成的面孔唱着，动捕辅助下，她的动作和表情夸张到有些狰狞。

效果嘛，Gizmodo 的标题说得最直白：「糟透了」。一个被砸了重金包装、配备了专业团队的 AI 演员，折腾了大半年，交出的成绩单是一支被群嘲的 MV。这大概是「AI 替代真人演员」这条路最诚实的进度报告。

尽管好莱坞的示范，效果不怎么样，依然有跟风学样的。昨天，耀客传媒官宣了两名「赛博演员」——秦凌岳和林汐颜，开通了社交账号，并官宣两人将主演 AIGC 剧集《秦岭青铜诡事录》，计划 4 月上线。

网友：不敢睁开眼，希望是我的幻觉。

AI 在影视行业真正替代的是什么？

答案其实已经摆在那了，AI 最能够发挥作用的，是「其它环节」。

AI 生成虚拟场景，替代实景搭建和外景拍摄。AI 辅助后期合成和视觉特效，降低制作周期和人力成本。AI 填充远景大场面的人群——注意，是远景，是观众根本不会仔细看脸的那种镜头。AI 辅助剧本开发和分镜预览，加快前期筹备效率。

这些都指向同一个方向：平台的理想状态是「一个顶流演员 + 最低成本的一切其他东西 = 最高利润率的内容」。

AI 是实现这个理想的工具，它压缩的是「其他东西」的成本，不是替代顶流演员本身，也不会是潜在可以成为顶流的那些配角们。

相比于 AI 会不会替代真人演员的时候，一条真正的新赛道已经悄悄跑起来了：AI 原生内容。

AI 漫剧、AI 短片、AI 互动叙事——这些内容从一开始就没有真人参与。观众点进去的时候就知道「这不是真人演的」，心理预期完全不同，不存在恐怖谷的问题。创作者用 AI 工具一个人就能完成从编剧到成片的全流程，制作门槛断崖式下降。

这才是 AI 对影视行业真正的冲击点。它不是在旧赛道里替代谁，而是在旧赛道旁边开了一条新路。

所以，与其担心 AI 抢走演员的饭碗，不如关注 AI 正在另起炉灶。真人影视一时半会人还不会消失，只要人类观众还愿意为人类演员的表演付费，这门生意就转得下去。

但 AI 原生内容正在创造一个全新的市场，一个不需要片场、不需要群演、甚至不需要演员的市场。

那才是真正的变局。而它已经开始了。

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Nothing 手机拥有一种本应该在行业里普遍存在，但实际上很稀缺的能力：把 logo 遮住仍然被一眼认出来。

Nothing 的耳机也是类似。

当它们放在一起的时候，组合技诞生了：我们可以再次一眼看出来，这两款产品有着同样的设计语言，出自同一个品牌。

即便几乎所有的手机品牌都在生产耳机等智能 IoT 产品，但多数时候，它们的连接更多依靠的是蓝牙，而非设计上的一脉相承。

 

从一开始，Nothing 的音频就被拿来跟苹果和索尼对比

消费电子市场的残酷在于，它不会对任何一款产品展现宽容。这是摆在 Nothing Smart Products 负责人高岩（Rock Gao）面前的绝对铁律：Nothing 推出头戴式耳机 Headphone（1）之后，没有人会因为它是出自于一家创业公司之手的第一款头戴式耳机而有一些延迟期待，而是转而把它与苹果，索尼和 Bose 的旗舰耳机进行对比。

耳机的竞争态势是另外一种，与手机行业并不一样，但烈度并不见得低。手机行业玩家少，门槛高，同时竞争烈度极高。那耳机行业呢？耳机行业如坠阿修罗道，永远在进行一场无限战争。

高岩在音频行业有 20 年的经验，行业浮沉已然见惯，但他依旧感叹：

智能产品的竞争格局其实烈度同样很高 ，甚至更高 ，只是表现方式不一样。

 

手机品牌屈指可数 ，耳机品牌有几百个细分品牌。而且跨度很大，有手机阵营，互联网阵营， 电商阵营，传统音频阵营 ，各种跨界品牌 ，而且有很多区域品牌。

 

对于创业公司来说，耳机不是好的切入点，这是个生存概率极低的「勇敢者游戏」。

如果说手机行业是集团军作战，需要至少几千人的研发团队才能做到业内顶级水平，那么智能 IoT 产品，比如耳机产品就像是特种部队作战，几十人搞研发，也可能做到世界一流水平。

这只是一种「可能」。

以头戴式耳机为例，现今前列的手机品牌（苹果，三星，华为，小米，OPPO，vivo）都尝试过做头戴式耳机，但如今仍坚持做的品牌只有苹果。

不缺乏资源的大厂选择退出，就很能说明问题。但 Nothing 的选择是继续跟进，在 Headphone（1）之外，推出了更年轻更活跃的 Headphone（a）。

Nothing 并不是一家所谓「快公司」，当他们决定进入头戴式耳机行业的时候，这个东西已经出现了一个多世纪（初期用于军事和通信行业），降临在消费者头上也超过半个多世纪。Nothing 的选择，意味着他们看到机会。

高岩说：

耳机相比于手机，是个更注重个性化体验的产品 ， 比如佩戴体验，音质体验，通话体验，将来的各种智能化传感器，多类定制化个人化的交互界面等等。会有很大一部分个性强 ，敢于表达自我的 Gen-Z 人群（泛指在 1997 年—2012 年出生的年轻人群），不满足于千篇一律的「街机」。

这是创业公司的机会，大公司会因为追求规模而寻找受众的最大公约数，最终推出一款不够个性但足够普适的产品。也如前面所说，「可能」与「机会」，不是代表「必然」。高岩说：

做低端穿戴类产品门槛不高，但要穿戴类硬件做精致，做高端，本身是一个很难的事情，佩戴体验，设计感，音频体验，续航等等要素在工程技术、成本、体验上都存在各种互相冲突，要在这么多因素中找到最优解 ，是一件非常挑战产品团队能力和勇气的事情。

 

而且典型的竞争对手如苹果，BOSE，索尼这些，历经多年进化和迭代 ，其产品都已经代表了世界一流的硬件水平。 Nothing 的产品不仅需要在基础体验上做到同等水平，还得在部分产品体验做到有意义有个性的差异化，这种挑战是世界级的。

 

虽然说小玩家也有大机会，但实际在中高端的智能产品领域，能够做出显著差异化，还能实现生存和规模增长的品牌 ，是极少的。

为什么只有 Nothing，可以做到手机和耳机的设计一致性？

虽然说头戴式耳机相比于手机更具备装饰属性，但同时，耳机的设计又是高度地形式追随功能，尤其是各大品牌的旗舰降噪耳机，两边看上去几乎都很像「馒头」。

Headphone（1）和造型类似的 Headphone（a）选择了另一套视觉体系：通过材质，线条，工艺和颜色的搭配处理，使耳机正面看上去具有 Nothing 式的透明美学，侧面又显得轻薄。

Nothing 设计总监 Adam Bates 曾经在内部说过，Headphone（1）是他们设计过最复杂的产品，比手机都复杂。这是因为行业竞争与自我要求的双重结果，高岩说：

TWS 耳机被发明之后，降噪和音质就成了品类最突出的卖点，大家于是纷纷在这里堆料，卷规格卷参数，卷着卷着就开始远离设计，远离用户体验了。

反之，想要在设计束缚更大，用户佩戴和交互体验更优的前提下保证规格参数，那么就需要在人机工程学上投入更多，在更集约的体积开发更高效的元器件和算法，以及更精致的工艺。

高岩举了一个例子，「透明」是 Nothing 的最具辨识度的设计元素，在 Headphone（1）和 Headphone（a）上做透明组件，意味着一般产线无法满足「透明」的无尘需求，因为透明材质会凸显任何微小的灰尘。所以这些产品需要在工厂里单独设置专区，在更高的无尘等级下生产。

这些都是「术」的层面，实际上，「道」的层面才是决定性因素。

在 Nothing，这个决定性因素叫「ID Intent（工业设计意图）」，当你想要这么去做的时候，你才会这么去做。

很多大企业的产品之所以设计不彰，不是因为没有好的设计师，更主要的原因是设计师的声音不被重视，设计意图往往屈从于工程实现的简单性，生产的便利性以及毛利率。

Nothing 的特殊性有很多，比如他们创业就是从耳机产品开始的，然后才有手机和其他的产品；再比如他们总部以及核心设计团队位于伦敦，一个物理位置上远离深圳和加州，但靠近戴森，Teenage Engineering 和皇家艺术学院的地方；他们认为「人」是设备的中心，而不是手机……

最关键的一点是，Nothing 有世界上顶级的设计团队，这个设计团队是在品牌维度上进行设计工作，而不是具体的产品维度，高岩透露，Nothing 设计团队在智能产品上的投入精力，甚至比手机还多。高岩说：

这不仅仅是规模或者经济的问题，这其实是组织的问题，我们一开始就把设计当做最重要的事情，也并不区分 Nothing 智能产品的设计和 Nothing 手机的设计。

在 Nothing 内部有一本被称之为「设计圣经」的 Design Book，这是一本数百页厚，好几斤重的大部头，几乎没有文字，只有图片，它对内传递的，是一种设计意识和设计共识。

也就是说，在 Nothing 内部，在设计总监 Adam Bates，在高岩，在这家公司的所有人看来，智能产品的角色不是手机的配件，各条产品线之间没有主次之分。因而，抽象的设计意识，和具体的设计意图，都能统一地，不偏不倚地被倾注到 Nothing 所有的产品里面去。

用户不会因为产品「智能」就买单，但会为「有趣和好用」付钱

虽然高岩的职位是Nothing Smart Products 负责人，但实际上，Nothing 的智能产品依旧只有耳机，各种各样的耳机；在 Nothing 子品牌 CMF 上会看到智能手表产品。

那么，问题就来了，为什么 Nothing 不做主品牌的手表呢？

高岩告诉爱范儿：

Nothing 和 CMF 的产品矩阵以及发布节奏不是完全一样，主要是因为我们对品类的认知深度，能力积累，还有品类与品牌匹配的思考，决定了现在的产品节奏。

 

Nothing 手表我们有了规划，后续会和大家见面的。

对于 Nothing 智能手表有所期待的人不止我一人，原因非常简单，手表相比于手机和耳机的装饰属性更进一步，这恰好是 Nothing 的优势领域。

再更进一步的话，智能眼镜更是需要被设计改造的智能产品，受限于电池能量密度，半导体性能等因素，现今多数智能眼镜产品看上去笨重臃肿，且有过强的塑料感。

对于 Nothing 来说，用公版方案做一个能用的产品，加一点 Nothing 的标志性设计并不难，但这不是 Nothing 会做的事情，因为虽然这个品牌以设计知名，但并不意味着它除了设计一无是处，相反，Nothing 对产品的思考其实相当审慎。

高岩告诉爱范儿：

眼镜确实是作为 AI 与人交互设备形态的天选之子，能听能看又能说，还可以加各种传感器，目前看是大家公认的 AI 时代终局设备形态。

 

特别是装饰属性和个性化表达，非常适合 Nothing 发力。

 

实际上我们内部一直在做眼镜各种模块的讨论和预研，为这个终局形态做准备。

在 Nothing 的 Ear（3）TWS 耳机上，有一个「Super Mic」的功能，这是为了解决嘈杂环境下，带耳机进行电话会议或者语音通话时候，环境滤噪效果不够好的问题。

Nothing 通过在耳机盒上增加麦克风和按钮，实现了比耳机本体麦克风好得多的拾音和环境滤噪。

这是高岩所说的 Nothing 产品逻辑：

不一定是更快的处理器，更多的功能，更强的参数，甚至不仅仅是独特的设计，而是在设计之外，我们能不能在这个品类上，给用户带来一点不一样的惊喜？

设计也许解决了用户会不会第一次选择 Nothing 的问题，但这些带点「惊喜」的功能，决定了用户会不会继续选择 Nothing。用高岩的话说就是：

未来用户愿意戴我们眼镜的时候，会不会「Wow」一下？用户戴它出门，是因为它带「智能」两个字，还是因为它本身就是个有趣且好用的产品？

 

当我们发布 Nothing 的眼镜时，一定不是因为「AI 需要载体，Nothing 需要在场」，而是因为 Nothing 的用户需要这样一款产品。

就像此前 Nothing 设计总监 Adam Bates 聊之所以他们会做头戴式耳机，是因为他们自己就很需要一款好的头戴式耳机一样，只有当产品首先解决了自己的需求，它才有机会打动一群相似的人。

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小鹏 2026 款 P7 正式上市了，新车起售价落在了 20.38 万元。

单看数字，和去年的 21.98 万元相比确实便宜了一些。不过细看就能发现，小鹏这次在具体的配置上做了一次不小的调整。

和去年一样，新 P7 一共给出了四个基础版型，分别是：

• 20.38 万元的 702 Max
• 22.38 万元的 820 Max
• 24.38 万元的 750 四驱 Max
• 30.18 万元的 750 四驱鹏翼 Ultra

不一样的是，去年的四个版型均配置了双图灵芯片和 VLA 辅助驾驶。今年小鹏把这套硬件拆了出来，变成了需要额外付费的选装包。

在 Max 版的基础上，加 1.2 万元可以升级到 Ultra SE 版本。在这个版本里，你会得到两颗图灵 AI 芯片和第二代 VLA；加 2 万元，就能升级到 Ultra 版本，拿到搭载三颗图灵 AI 芯片、第二代 VLA 以及 VLM 大模型的完整体验。

可以看到，如果把图灵芯片和 VLA 算上，新 P7 实际上并没有比去年便宜多少，只有 4000 块钱。把选择权交还给消费者，让不需要高阶智驾功能的用户少花一点钱，才是小鹏在这个价位段给出的新解法。

抛开选装的辅助驾驶，我们来看看这台车新增了什么。

P7 标志性的宽体姿态和充满未来感的车身全都保留了下来，即便已经过去了一年，小鹏 P7 的造型设计依旧是领先于时代的。

为了让这台车看起来更有新鲜感，小鹏为 P7 加入了三款全新的车漆，分别是星曜红、暗夜黑和星云白。

车内也同步增加了引力红和熔岩灰两个全新的内饰配色。

车内座舱的配置依然拉满，同级最大的 87 英寸 AR-HUD 继续作为标配出现。配合拥有 23 个定制扬声器的 HIFI 级音响系统，车内的影音体验依然在线。

至于底盘和机械素质，小鹏没有因降价而妥协。

这台车的整车重心高度依然只有 440mm，标准车高维持在 1427mm。全域 800V 高压碳化硅平台依然是全系标配。前全铝双叉臂搭配后五连杆的悬架结构也没有缺席。

为了保证底盘的上限，双腔空气弹簧和 DCC 智能可变阻尼减振器同样是标配。前轮那套 Brembo 双向大四活塞固定式卡钳也保留了下来。

动力参数也没有缩水。高性能版本搭载了双电机全轮驱动，最大马力达到 593 匹，峰值扭矩 695 牛·米。零百加速 3.7 秒，最高车速可以跑到 230km/h。

在硬件维持原有水平的基础上，小鹏在软件调校上做了一些新尝试。

2026 款 P7 新增了一个运动+ 模式。根据官方提供的数据，在这个模式下，悬架阻尼会提升 12%，车身侧倾减小 6%，车身俯仰降低 27%。这套悬架参数的变化，能够让这台车在激烈驾驶时提供更直接的路感反馈，入弯和出弯的姿态也能更稳健。

最后聊聊那套需要花钱选装的第二代 VLA。

何小鹏在发布会上请来了罗永浩进行试驾分享，后者给出的评价是：「比何小鹏开得好」。

从数据上看，第二代 VLA 确实在日常驾驶的平顺度上下了功夫，官方称其能减少 99% 的重刹，并让顿挫次数减少 89%。

除了平顺，这套系统也把使用场景拓宽了，从高速和城区主路，延伸到了乡村土路、超窄胡同小路，甚至是完全没有导航信息的道路。小鹏还在其中加入了原地起步功能，去应对更加复杂的停车和出发场景。

拔尖的硬件底子加上不断进化的软件算法，让这台车在账面上挑不出什么毛病。如果把时间往前推几年，这样一台车绝对能轻松引爆市场。

只可惜，属于 P7 的黄金时代早就过去了。

卖得不好，不能全怪对手

2021 年，P7 风光无两，销量突破 6 万辆，占到了小鹏汽车总销量的六成以上，成为当时最具竞争力的纯电轿跑。然而到了 2023 年，市场竞争加剧，产品迭代滞后的小鹏 P7 年销量下滑到了 4.27 万辆；2024 年进一步跌到了 1.5 万辆，最少的时候，一个月只买了几百台。

那时候，即将亮相的全新 P7 被视作翻盘的希望。它拥有高颜值的原创造型、800V 高压平台、5C 超充、VLA 辅助驾驶，以及「P7」这一块纯电领域的金字招牌，似乎只要一上市，它就能从小米 SU7 嘴里抢下一块肉。

然而，被寄予厚望的小鹏 P7，却在上市后遭遇了严重的市场冷遇。上市初期的短暂热度过后，销量数据迅速下滑，仅仅几个月的时间，单月销量就跌到了不足 2000 台。

一位小鹏内部人士曾在闲聊时对董车会坦言：「很可惜，P7 扑街了。」

P7 卖得不好，一部分原因是出在了自己人身上。

早在全新 P7 登场之前，价格更低、空间更大的 P7+ 就已经摆在了店里。这就导致后来上市的全新 P7 处境变得很尴尬。走进门店的家庭用户经过一番权衡，往往就被性价比更高的 P7+ 吸引走了，把定位更高的全新 P7 晾在了原地。

真正让 P7 家族受到重创的，是一场信任危机，也就是去年那场闹得沸沸扬扬的 P7+ 转向机风波。

其实在更早的时候，就已经陆续有车主碰到了转向助力电机传感器接触不良的问题，极端行驶工况下方向盘甚至有锁死的风险。

按理说，面对这种直接关系到身家性命的安全问题，最体面的做法就是第一时间公开召回，犹豫再三，无疑是对生命的轻慢。

小鹏初期的应对让人大跌眼镜——没有公开声明，没有正式流程，而是让售后部门在车辆回店保养时，悄悄地给传感器打胶作处理。整个过程极其隐蔽，连维修工单上都找不到任何记录。

纸终究包不住火， 这种试图蒙混过关的做法被曝光后，品牌口碑瞬间遭到了严重反噬。最终，2025 年 9 月，小鹏决定召回 47490 辆 P7+，更换改进后的转向机总成。

虽然出问题的是 P7+，但顶着同一个名字的全新 P7 自然无法独善其身。当消费者连一台车最基础的转向安全都开始怀疑时，再强悍的算力也无法让人痛快掏钱。

在产品内耗和信任受损的双重打击下，小鹏在传播和营销资源的分配上也出现了明显的跑偏。

面对 20 万级别纯电轿车市场里强敌的贴身肉搏，小鹏似乎把太多的聚光灯留给了那些赚足眼球的「副业」。

你可以试着回忆一下，去年下半年小鹏最让你印象深刻的事情是什么，你的答案大概率会是满天飞的飞行汽车和频频亮相的人形机器人。

企业有前瞻布局很正常，但当有限的公关和传播资源被大量倾斜到这些边缘业务时，主营的乘用车业务自然就失去了声量。缺乏足够的营销炮火支援，新款 P7 上市初期的热度和产品的硬实力根本无法转化为长尾的销量。

袁启聪也坦言：「这车的销量，远远不能体现新 P7 的实力。」

卸下走量包袱，把底牌留给 GX

踩过这些大坑，小鹏终于认清了现实。

尽管小鹏在发布会上花费了大量篇幅去介绍第二代 VLA，但他们还是选择将其从标配清单里剔除，来换取更低的售价。这是小鹏在销量重压下做出的退让——既然无法在实用性上说服多数人，小鹏干脆让 P7 彻底回归运动轿跑的本分。

保留 1427mm 的极低车身和双腔空气弹簧，再加入全新的运动+ 模式，新 P7 主动放弃了对家庭用户的贪恋，把大空间市场完全交给了 P7+。

现在的 P7 只需要专心服务那些喜欢操控和追求个性表达的用户。

眼下的纯电轿车市场容错率极低，这不，新一代小米 SU7 今晚就要发布了。

坦白讲，指望 P7 继续承担走量和盈利的重任，已经非常困难了。想要真正挽回流失的订单，单靠产品策略的调整远远不够。

小鹏真正的销量新希望，放在了另一台车上——小鹏 GX。

这是一台车长超过 5.2 米的六座全尺寸大型 SUV，搭载了小鹏自研的 800V 混合碳化硅同轴电驱，系统最大马力达到 585 匹。更关键的是，GX 会全球量产首发博世新一代线控转向系统。

这套系统原生适配 L4 级自动驾驶，也是 L4 级线控转向能力第一次在 50 万以内的车型上量产落地。预计在四五月份，这台车就会正式上市。

把高阶辅助驾驶和前沿的线控底盘技术倾注到一台利润空间更大的全尺寸 SUV 上，去抢夺高净值家庭用户，这笔账算得比死磕 20 万级纯电轿车要明白得多。

对于小鹏来说，P7 现在更像是一个用来保住运动标签和年轻圈层的代表作。真正用来吃饭和赚取利润的底牌，已经交到了 GX 手里。

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奥迪的新车规划最近曝光得有点密集，其中最重磅、也最让人感到意外的，是一台纯燃油的「巨无霸」。

据 Autocar 报道，奥迪将在今年晚些时候推出全新车型 Q9。

这台车不仅将成为奥迪迄今为止尺寸最大、定位最豪华的车型，更是一台在这个时代显得有些格格不入的大排量燃油车。

在奥迪现有的 SUV 矩阵中，Q9 的定位将凌驾于 Q7 和 Q8 之上，直接对标宝马 X7 和奔驰 GLS。

为了撑起这个旗舰定位，Q9 将提供标准的三排七座布局，以及更加注重后排老板体验的豪华六座版本。谍照显示，它拥有一个尺寸惊人的引擎盖，以及全新的大尺寸进气格栅。

最核心的升级藏在底盘里。

Q9 将基于大众集团的豪华燃油平台 PPC 加长版打造。虽然目前详细的技术参数还没公布，但旗舰版的 SQ9，大概率会塞进那一台经典的 4.0 升双涡轮增压 V8 发动机。

这款车型主要面向的，是对全尺寸豪华 SUV 依然有着庞大刚需的美国、中国和中东市场。

一台尺寸空前的燃油 SUV 突然降临，加上奥迪本月初刚刚关闭了德国市场的 A8 预订通道，外界纷纷猜测：奥迪是不是打算彻底放弃轿车旗舰，让 Q9 接班 A8 了？

奥迪的发言人 Marcel Bestle 很快出来灭火。

他强调，Q9 的出现只是为了进一步丰富奥迪的顶级 SUV 产品矩阵。至于 A8 的正统继任者，他们已经敲定了方案，新车计划在 2030 年亮相。

话虽这么说，但仔细品品就能发现端倪。

既然 A8 的继任者被推迟到了 2030 年前，那就意味着，奥迪的轿车旗舰在未来几年将处于实质性的断档期。

为什么宁愿让历经 30 余年、四代演进的轿车旗舰断档，也要赶着去搞一台全尺寸大 V8？

其实看看大环境就懂了，传统豪华品牌的纯电旗舰轿车，现在几乎是个「天坑」。

看看隔壁的奔驰 EQS，顶着「纯电 S 级」的光环诞生，如今在终端市场却遭遇了惨烈的价格大跳水；再看看宝马 i7 的市场表现……

传统的豪华纯电轿车不仅要面对传统客群对电动化转型的抗拒，还要应对中国市场里那些卷到飞起的新势力品牌。

奥迪心里很清楚，在这个节骨眼上砸重金硬推一台纯电版的 A8，极大概率是赔本赚吆喝。

事实上，奥迪在五年前就推出过一辆 Grandsphere 概念车，前设计总监也曾信誓旦旦地表示这款纯电车型非常接近量产，并被外界视为 A8 的继任者。

但最终，这个激进的纯电替代计划没能如期落地。奥迪选择了避其锋芒，不当炮灰。

既然纯电旗舰按下了暂停键，高端市场的利润缺口怎么补？

Q9 就是用来填这个坑的。

在中美和中东市场，全尺寸豪华大 SUV 依然是利润率最高、土豪们最愿意掏钱买单的硬通货。

利用现成的大众 PPC 燃油平台搞一台大 V8 出来，研发周期短，变现速度快。而且，Q9 还将和保时捷下一代旗舰 SUV 同平台，在斯洛伐克的大众工厂共线生产，这种集团内部的资源平摊，进一步压缩了成本。

在内燃机彻底退出历史舞台前，狠狠赚取燃油时代最后的高溢价，算是一个不错的算盘。

不过，奥迪并没有放弃电动化，他们只是把试错的筹码放在了入门级市场——

在发布 Q9 的同时，奥迪还会复活经典的 A2。

不过这一次，它不再是喝汽油的了，而是一台名为 A2 e-tron 的纯电动车型。它将间接取代现款燃油版的 A1 和 Q2。

实际上，这辆重生的 A2 其实就是大众 ID.3 的豪华版，但它不会是一台传统的掀背车，奥迪的工程师为它融入了一些跨界元素，甚至有意向 21 世纪初那款经典的、类似 MPV 风格的初代 A2 致敬。

这辆新车预计在今年秋季正式亮相，2026 年底或 2027 年初上市。

用燃油大 SUV 这头「现金牛」在当下大肆收割利润，去供养 2030 年以后的纯电未来。在混沌的新旧交替时代，这大概是传统巨头能做出的最佳选择。

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