昨晚的新一代梅赛德斯-迈巴赫 S 级全球发布会上，少了一些以往超豪华品牌惯有的高傲，多了一种在汽车行业巨变下的克制。

这是一台用来定调的车。

现在豪华轿车圈比以往热闹多了，自主品牌的旗舰早就过了比拼屏幕数量和舒适配置的阶段，开始在内饰雕琢和底盘质感上猛下功夫，试图重新拿捏豪华的定义。甚至还出现了一个有趣的现象：

不管是谁家的发布会，似乎都得把迈巴赫拉出来「吊打」一番。雷军说 YU7 的后排靠背调节「比迈巴赫多一度」，余承东则强调底盘「比迈巴赫更舒适」。

面对这些来势汹汹的新对手，迈巴赫终于给出了他的回应。

今年梅赛德斯-奔驰迎来了汽车发明的 140 周年，迈巴赫也走到了第 105 个年头。站在这个双里程碑的节点上，新一代迈巴赫 S 级背负的担子不轻。它既要给那些看重「厚重感」的老钱们一个交代，又得拿得出让新贵们心服口服的筹码。

这道题不好解。

梅赛德斯的高管们昨晚在台上花了不少时间聊 AI，聊端侧大模型，甚至罕见地提到了本土合作伙伴字节跳动的名字。但如果你仔细体验过这辆车，就会发现迈巴赫并没有被带偏节奏。

他们把大量的精力和成本，花在了那些缺乏第一眼视觉冲击力，却极其考验工程功底的地方。

比如，一条能在冬天迅速热起来的安全带。

老钱的体面，新贵的玩具

把加热丝塞进安全带里，听起来是个不起眼的改动。但在迈巴赫眼里，这关乎一种体面。

负责梅赛德斯-奔驰大中华区业务的佟欧福在台上描绘了这个场景。

想象一下在寒冬里，你不需要再穿着厚重的外套来保暖。拉过安全带，它就会给你一个温暖的欢迎。

上车脱掉厚外套，享受贴身的温暖，迈巴赫把基本的安全保障，转化成了一种更优雅的用车习惯。这种对于细节的打磨，贯穿了整台车的安全设计。

传统汽车的安全重心习惯性偏向前排，而迈巴赫很清楚自己的核心客户坐在哪里，他们把后排的被动安全做到了现有技术的上限——这台车不仅塞进了 15 个气囊，还弄出了全球首创的后排正向安全气囊。

配合碰撞时接触面积能瞬间增大 3 倍的后排安全带气囊，系统会尽最大可能分散乘员胸部承受的冲击力。

除了安全，为了稳住这群老钱，迈巴赫还在底盘和动力上发力。

在这个排量被不断压缩的时代，迈巴赫和许多超豪华品牌一样，保留了「V12」这个金字招牌。对于现在的汽车工业来说，V12 早就脱离了代步属性，它变成了一块机械腕表。买它的人看中的不是账面上的数据，而是为了满足对于古典精密机械的占有欲。

除了 V12，迈巴赫这次还着重介绍了一台 M177 EVO V8 发动机。

按照官方的说法，他们首次把常见于高性能跑车的平面曲轴技术，放到了这台超豪华轿车里，带来了更干脆的动力响应。与此同时，600 马力的最大功率也已经能和 V12 掰一掰手腕。

跑得快是一回事，但不吵才是迈巴赫的本分。为了压住这台 V8 引擎，迈巴赫在机舱里塞进了大量隔音材料，用上了双平衡轴。因此，哪怕是在高速巡航的状态下，车厢里依然保持着克制的静谧。

佟欧福说：

它不仅仅是机械组件，更像是一块瑞士精密时计，为你增添了另一层尊贵的收藏价值。

底盘上，AIRMATIC 空气悬挂加入了路面记忆功能，它能实时预瞄前方的路况，提前调节悬架阻尼，把颠簸抹平；后轮双向各 10° 的转向角，让这台身长接近 5.5 米的豪华轿车，在拥挤的市区里也能灵活挪动。

同时，迈巴赫在外观上也用了一些颇具心思的小手段。

尺寸上，标志性的竖向进气格栅面积增大了 20%，同时格栅轮廓、中间的 MAYBACH 字样，甚至顶上的三叉星徽立标全都被点亮了。

在普通的家用车上，这种大量使用发光元素的做法很容易显得俗气。但在迈巴赫庞大的尺寸和品牌光环加持下，配合并不晃眼的反射光源和手工喷涂的双色车漆，反而营造出一种不可忽视的社交威仪。

车轮上也有一个细节——新款的锻造轮毂中心，那个银色的三叉星徽用上了滚珠轴承。不管车轮怎么转动，星徽标永远保持正立。

这可能就是老钱们喜欢的尊贵感。

但这台车并不打算只赚他们的钱，它还得讨好那些习惯了智能化体验的新贵。

新车前前后后都铺满了大屏，前排是一体化的玻璃面板，后排是独立的双 13.1 英寸高清屏。迈巴赫的特别之处在于，他们没有把这套座舱做成一个「数码产品」。

新势力的车机习惯让用户反复喊唤醒词，迈巴赫则选了一个更无感的方式。

后排的无感交互是由中国团队主导研发的，他们把端侧多模态 VLM 大模型塞进了车里。迈巴赫表示，这套系统不需要联网，也不需要你开口说话，系统单靠摄像头就能读懂后排乘客的手势和情绪状态，然后默默把空调、遮阳帘调整到合适的位置。

当然如果你愿意开口，那个有着专属玫瑰金星徽形象的虚拟助手也能接得住话。佟欧福没绕弯子，直接在发布会上点出了背后的本土技术同盟。

在中国，它由我们的合作伙伴字节跳动的豆包大模型赋予生命。它能理解复杂的指令，并像老朋友一样与你自然交流。

迈巴赫的拟人化表达和情绪感知能力，终于跟上了中国市场的主流水平。

除了语音，这台车还补齐了高阶辅助驾驶的短板，具备了车位到车位的领航辅助能力。即便是在狭窄的断头路或者没有划线的车位里，它也能自己停进去。

当然了，具体的表现还得后续去验证，但从奔驰和 Momenta 目前的合作成果来看，这套系统还是很值得期待的。

用算力与共识守住的护城河

迈巴赫对造车的理解，其实一直挺固执的。

一百多年前，威廉·迈巴赫在汽车圈有个响亮的名号，叫「设计之王」。世界上第一辆以「梅赛德斯」命名的汽车，就是出自他手。

然而，随着挚友戴姆勒的离世，迈巴赫在公司内部失去了最坚实的后盾。1907 年，带着对旧体制的心灰意冷，他毅然选择离开自己一手扶持壮大的戴姆勒发动机公司，和儿子卡尔·迈巴赫另起炉灶，将目光投向了更广阔的天空——为齐柏林飞艇研发高性能发动机。

跟着飞艇满世界飞，迈巴赫的引擎靠着惊人的可靠性出了名。直到 1921 年，迈巴赫第一辆量产车 W3 在柏林车展亮相，这套造飞行器的手艺才算真正落到了陆地上。当时卡尔·迈巴赫定下了一个规矩：只造最高级的车。

只可惜，二战的到来使得迈巴赫失去了生存土壤，让这个品牌陷入了长达半个世纪的沉睡。

世纪之初，作为独立品牌复苏的 57 和 62 系列极尽奢华，尽管没有获得很好的商业回报，但动辄千万落地的价格，加上马云、王健林这种商业大佬的背书，从那时起，中国人的心智中就被种下了一颗种子：

你不可能同时拥有迈巴赫和自卑。

这样的阶级认同，甚至蔓延到了流行文化里。

对于年轻一代来说，迈巴赫的初印象带着一种悲壮的浪漫。在小说《龙族》里，那辆在雨夜中撕裂黑暗的迈巴赫 62S，将孤独、力量与父爱具象化，成为无数读者心中无法抹去的白月光。

时至今日，迈巴赫早就脱离了单纯的交通工具范畴，变成了一个解释成本最低的「成功认证」。它是短剧里霸道总裁的标配，是微商拍照最有说服力的背景板，是婚车车队里最亮眼的存在。

正是因为国内留存着这样的共识，迈巴赫才能在现如今的中国市场，依旧拥有亮眼的销量成绩。

奔驰集团董事会主席康林松在发布会上透露。

2025 年，全球每卖出三台 S 级轿车，就有一台是迈巴赫。而在中国市场，这个比例是一半对一半。

中国用户掏了最多的钱，自然有权利决定这台车该长什么样。负责大中华区业务的佟欧福也毫不避讳这种研发资源的倾斜。

全新后排娱乐系统由中国研发团队主导，并将在全球应用。每一个细节，都源自中国客户的生活与出行方式。

迈巴赫的护城河不再只是气缸、真皮和手工，现在还加上了端侧大模型和 MB.OS 架构。

在机械底蕴和算力之间找个平衡点，这就是迈巴赫现在的生存哲学。

不只是新一代迈巴赫 S 级，在赚取利润和拓展版图上，迈巴赫还有别的安排。

发布会上，康林松顺嘴提了一句未来的新车。

我们即将在迈巴赫家族中加入一款全新的大型纯电车型，它将是一个装在轮子上的头等舱。

这台名为迈巴赫 VLS 的新车，大概率是一台全尺寸的豪华纯电 MPV。

现在的中国高端 MPV 市场很热闹，雷克萨斯 LM 吃了好多年的红利，国产新势力也都在卷航空座椅。如果迈巴赫真的把造豪华轿车的手艺塞进一台纯电 MPV 里，整个市场的格局可能就要重新排座位了。

对于那些还在靠情怀支撑溢价的对手来说，这绝对不是个好消息。

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老人说「打车回家」，三分钟后，车到了。你说「娃刚睡着」，它自动匹配驾驶平稳的司机，还会贴心提醒：请保持安静。那些菜单里找不到的选项，现在说出来就能办到。
不同的人，不同的场景，千问 AI 打车都在一一满足。背靠阿里生态，它的可能性远不止于此。现在就试试——一句话，就出发。

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马年春节，「千问帮我」变成了一种新年俗。

5520 万杯奶茶、66 倍的电影票订单、机票单周暴涨 540%——「一句话下单」近 2 亿次的背后，是用嘴巴购物的春节新景象。其中最让我意外的一个数字是：有超过 400 万名 60 岁以上的用户，在这个春节让千问帮忙下了单。那些习惯在 App 界面里迷路的长辈，开始用说话代替点击了。

春节热潮还没退去，千问又增加一个更高频的日常场景——打车。

不过，打车这件事，和之前的那些「一句话下单」不太一样。奶茶口味选错了，大不了将就喝掉；电影票订错了，退改也不算大问题。

但打车是一个对「精确」有刚性要求的场景，地址差一个字，你可能被送到城市的另一头；时间判断出了偏差，误掉的可能是一趟航班。

这意味着 AI 接手打车，没有「差不多就行」的余地。

说到打车，这件事说难不难，但「顺不顺」这件事，差异很大。打开 App，手动输入目的地，选车型，找定位，点确认……整套流程少说十几下。还好，这已经是最理想的情况了。

麻烦的是那些「塞不进下拉菜单」的需求。「路上顺便接个朋友」、「有孕妇，开得稳一点」——这类话，打车 App 里没有地方填。你也可以上车之后再和司机沟通，但大多数时候凑合凑合就算了。

打车 App 这么多年，把流程打磨得越来越顺，但底层逻辑没变——「人适应 App」。它把你的需求拆成有限的几个下拉选项，你在里面挑，它来执行。

可打车本身就是一件变量特别多的事。起点终点只是最基础的两项，往上叠加的可能是车型偏好、价格区间、时间预约、途经地点、乘客状况、车内环境……每多一个变量，用传统界面操作的成本就多一层。

如果 AI 能理解这些需求，事情就不一样了，这也是千问 AI 打车的逻辑：让 App 适应人，说出来就能走。

从最简单的通勤，到带着全家和一堆特殊要求出发，APPSO 带你看看这个 AI 打车到底能不能满足我的需求。

一句话就能走

早上赶时间，我试了最直接的一句：「打车去公司，出租车也可以。」

我说完之后，千问直接展示了行程规划页面：重点显示「已为你规划去上班的行程」，并同步展现了出租车选项——司机已接单。

就这一句话，它理解了「去公司」——调取了常用地址；也听懂了「出租车也可以」——把车型偏好同时带上，直接办妥。从说话到接单，操作步骤：1 步。

这件事本身有点微妙。「打车去公司，出租车也可以」是人对人说话时才会有的表达方式，不是人对系统填的表单。千问让这句话变得可以被执行——这个升级，比「快了几秒」要有意义得多。

之前在高德里设好了家和公司的地址，现在切到千问打车，那些预设直接就在，完全不需要重新配置什么。每天重复的路线，每次都稳稳地执行到位，通勤这种事，要的就是快、准、稳。

就因为这个，我就特别想把千问装到我爸手机上。过去她出门购物哪怕拿着大袋小袋也不愿意自己打车，不是嫌贵，就是不太会用打车软件，输入那些信息对她来说都太过复杂，最后就懒得折腾了。

只要按住语音说了句：「打车回家。」千问马上识别了当前位置并自动填入，就近匹配车辆，常用地址自动记忆识别，司机已接单。确认一下，车就在来的路上了。

「动动嘴，车就来了」的体验，不在于「快了多少秒」，在于说清楚你想要什么，这件事变顺滑多了。甚至那些原本卡在界面门口的老人，终于可以直接走进来了。

那些你「没法输入」的需求，也能满足

最简单的一句话搞定通勤，已经够用了。但打车的需求远不止如此——真正麻烦的，是那些你心里有、嘴上能说、但 App 界面里永远没有输入框的部分。

我试了一句：「叫辆空气清新的车去虹桥T2，我过敏性鼻炎。」

以前这话只能和司机说，而且大多数情况下，等你上车再说已经来不及了。

千问回应后，行程确认页面里「空气清新」选项被自动勾选。AI 直接把鼻炎过敏的诉求翻译成了可筛选的车辆偏好标签，不需要你自己去找选项。

再试一句：「逛了一下午不想挤公交了，帮我叫个特惠快车。」

这句话里藏着两个信息：累了不想挤公交的情绪，和对价格的在意。千问直接匹配了特惠快车，预估费用 9.1 元–12.7 元，确认叫车后支付页面重点显示已支付金额和「平台优惠 -12.8 元」——便宜这件事，不用自己翻菜单比价，说一句就到位了。

还有一次，我说：「娃刚睡着，帮我叫个安静点的车回家。」

这句话的信息量远不止「安静」两个字。「安静点的车」背后的真实需求是：车里别乱说话、别打电话、开稳一点、别急刹——这些对司机行为的隐性期待，千问也能满足。行程确认页面里，直接给司机带句话「车内保持安静」

商务场景同样如此。「接待重要签约客户，帮我安排一辆豪华车，预约明晚 18 点从公司到北京饭店。」一句话说完，千问推荐豪华车，预约时间精确到 18:00。

过去在打车软件里，选车型、设置预约时间、填写目的地，是分别独立的操作流程。现在千问压缩进一句话里，一起办完。

乘车途中，朋友突然发消息：「我也在诶。」

搁以前，虽然打车软件也能添加途经点，但还是要打开软件找到这个选项手动输入再点选，还是相对繁琐，还真不如让朋友自己重新打一辆来得方便。

现在，我可以直接说：「顺路接下我朋友，她在朝阳公园南门。」

地图重新规划，途经点自动标记在地图上。没有重新开单，没有让朋友自己叫车，没有任何别扭，就一句话，插进正在进行的行程里，办完了。

过去叫车，是在系统选项里「圈选需求」。AI 叫车，是用自己的语言「描述需求」。千问负责把你说的话，翻译成可以执行的指令。

那些选项框装不下的，现在说出来，也能办。

越复杂的需求，越能看出差别

前面这些，算是小试牛刀。打车需求的真正复杂度，是多个变量同时出现的时候，千问 AI 打车正是冲着这类复杂场景去的。

「周六下午两点，全家从家出发去西湖景区地面停车场，顺路经过山姆会员商店，要坐得下五个人。」

这句话里塞了四个要素：预约时间、目的地、途经点、座位数。传统打车软件要逐一输入和确认，而且途经点和多人座位的组合往往要反复调整。

千问对这类多变量场景的处理方式是这样的：推荐 6 座商务车，途经点选的山姆会员商店，预约时间定到周六 14:00，变量没有落下任何一个。

真正让我有点触动的是这个场景：「帮我打车去妇保医院，有孕妇，告诉司机不要急刹和猛加速。」

目的地、乘客特殊状况、驾驶行为要求——多个维度同时提出。千问匹配了专车，勾选了驾驶平稳，还生成了一条针对孕妇乘车情况的关怀提示，供用户确认是否传达给司机。

「有孕妇，不要急刹和猛加速」这个细节，AI 读懂了，然后把它翻译成了一套完整的服务指令。以前这些话只能坐上车再说，或者不说，靠运气。下拉菜单从来没有一个选项叫「孕妇乘客，请稳驾并提前知晓」。

需求越复杂，这种差距就越明显。点选式交互的天花板就在那里——它能覆盖的，只有被设计进去的那些需求。自然语言不一样，你能说出来的，基本都能被理解。

而且在这些能力上线后，千问 AI 打车的边界还会继续往外扩。

打车只是开始，要让每次出发都更省心

到这里，千问 AI 打车的基本能力已经摸得差不多了。但更让我惊喜的，是场景串联的体验，这是把打车和其他生活场景连在一起的时刻。

去看演唱会，在鸟巢外说「帮我找鸟巢附近的酒店，演出结束后今天入住，飞猪推荐卡片弹出来，确认第一家，再说「帮我定第一家，再预约一辆车 22 点送我过去」——车和房，两句话搞定，散场直接走人。

到了酒店随口问「推荐下本地人爱吃的卤煮」，千问调出周边热门店铺。从看演出到住下来再到吃上饭，三件事在同一个对话里接连搞定。

通勤路上说「顺便帮我点杯咖啡送到前台」，车在路上，咖啡在制作——人到公司，咖啡差不多也到了。

看电影说「订两张今晚的票，打车去，散场再预约车回来」，三句话，来去都安排好。赶飞机前问「地铁还是打车哪个更快」，千问给出建议，接着直接叫车——决策和执行，在同一个对话里完成。

这才是千问 AI 打车最大的想象力所在，不在打车本身，而在打车前后。之前千问陆续接入了飞猪、高德、大麦、淘宝闪购，「吃喝玩乐行」正在被一条对话线串起来。

以前用 App，本质是「工具集」——地图一个，打车一个，订酒店一个，买票一个，靠自己在脑子里拼。千问的逻辑不一样：理解你在做什么，把接下来该做的事直接推到你面前。AI 帮你省掉的，是那些本不该操心的琐事。

好的 AI，帮你把现实生活的每一环串起来

过去几年，我们谈 AI，谈的更多是「用 AI 写作」「用 AI 画图」「用 AI 生成代码」——这些能力确实强大，但本质上，它们是把你带进一个屏幕里的虚拟创作世界。你和 AI 对话，产出一段文字，一张图，然后……这段互动就结束了。

千问 AI 打车做的事情，方向截然相反。

它不是让你沉进去，而是帮你走出来。你说一句「打车回家」，AI 在背后接通了高德的地图、物理世界的车辆调度、你常用地的地址，然后把一辆真实的车开到你楼下。

你说一句「订两张今晚的电影票，散场帮我叫车」，两小时后你坐在影院里看大银幕，散场走出来车已经在等你——AI 把订票、打车、回家这些原本分散的环节，串成了一个完整的夜晚。

这是一种很不一样的 AI 使用方式：它的成果不是一份文件，而是一次真实的生活体验。

千问背后的阿里生态，在现实世界里铺了很多年——飞猪管你去哪，淘宝管你买什么，饿了么管你吃什么，大麦管你看什么……这些产品各自独立，以往要在一个个 App 之间来回切换，手动把「出门这件事」拼起来。

现在，打车补上了最后一块拼图。

从家门口叫一辆车出发，到咖啡在路上、票已提前选好、演出散场回程提前预约——这条链路，终于在一个对话框里连通了。

千问事业群总裁吴嘉说：「我们真正想的，是让 AI 融进老百姓的日常生活场景中。」

这句话放在这里，我觉得格外准确。AI 最大的价值，从来不在于它能创造多少数字生命，而在于它能让你的真实生活过得更顺。

现在它能帮你把吃饭、出行、看演出、送老人回家这些原本散落在十几个 App 里的环节，串成一条连贯的线。吃一顿饭更省心，看一场演出更完整，带着全家出门更从容，送老人回家更放心。

所以 AI 最好的样子，不应该只是把你钉在屏幕前，更要帮你稳稳接住现实生活的每一环。

从说出口，到真实地发生——这条路越短，AI 就越有价值。

千问 AI 打车，只是让这条路，又短了一截。

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本周，苹果正式官宣全球开发者大会（WWDC）2026 将于北京时间 6 月 9 日在 Apple Park 拉开帷幕。

以往 WWDC 的叙事中心，几乎都围绕新一代操作系统展开。这一次，苹果官方直接在新闻稿中宣布将分享「AI 进展」，优先级还比「软件更新」更高。

当然，这也因为去年的 iOS 26 刚刚用「液态玻璃」完成了一次大更新，今年的 iOS 27 会聚焦于稳定性。

但换个角度看，这样的排序调整同样释放出一个更明确的信号：苹果正在主动抬高 AI 在 WWDC 这场舞台上的权重。

Siri 即将无处不在，还要对标 ChatGPT

2 年前 WWDC 上发布的 AI Siri 还没踪影，下一个新版 Siri 已经蓄势待发了。

彭博社最新报道，苹果正在开发一个独立的 Siri 应用，代号为「Campo」，预计将和 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27 一同亮相。

新版 Siri 将采用类似 iMessage 的对话形式，支持历史会话回溯、对话置顶与搜索、文件及图片上传分析，以及语音与文字模式的自由切换，启动新对话时，Siri 会根据使用习惯推荐提示词。

简单来说，就是苹果把 Siri，改造成了一个和 ChatGPT、Gemini 类似的「聊天机器人」。根据爆料，新 Siri 底层将由 Apple Foundation Models 与 Google Gemini 共同驱动。

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 将以「灵动岛」的方式出现在屏幕顶部，提示用户进行搜索或询问；处理请求时，屏幕上会出现一个提示「正在搜索」的药丸状指示器，以及一个发光的 Siri 图标。生成的结果，会以一个扩展的半透明「液态玻璃」面板弹出，用户可以进一步拉长面板，进入 Siri 深度对话。

除了独立的 Siri 应用，苹果还打算将这个全新的 Siri 引擎集成到系统的方方面面之中。Spotlight 搜索将被 Siri 取代，帮助用户更全面地检索本地内容，或提交更广泛的查询。

「Ask Siri」（询问 Siri）将出现在所有内置应用之中。用户可以选中文段发送给 Siri 进行询问，也可以让 Siri 进行搜索，调出对应的内容。

iOS 27 的虚拟键盘顶部，还会集成一个「Write with Siri」（用 Siri 写作）的选项，能够快速调出目前 Apple 智能的「写作工具」，生成和编辑文段，苹果希望用这种方式，进一步提高这个功能的存在感。

值得一提的是，曾经的苹果，对于类似 ChatGPT 这样的聊天机器人态度颇为消极，高管曾在多个公开或私下场合表达了对类似功能的负面态度。目前负责 AI 工作的软件工程主管 Craig Federighi 在去年接受采访时表示，苹果不希望用户为了某项任务而进入 AI 机器人聊天界面。

但事实证明，AI 聊天机器人还是当下最火热的 AI 应用形态，苹果想要迎头追赶 AI 大潮，提升 Apple 智能的日活，打造一个自家的 AI 机器人已不可避免。

Apple 智能，和 Apple 的智能能力

今年 2 月，彭博社爆料称，AI Siri 的完全体，需要等到今年 iOS 27 才会正式上线——原本的计划是下周的 iOS 26.4 推出。

苹果目前的目标，是在下周推出的 iOS 26.5 版本中推出 AI Siri 首个预览版，但不会是「完整体」，也不是「稳定版」。

像是深度访问个人数据，以及语音指令操作手机的 App Intents 系统这些能力，很可能需要进一步打磨，直到 iOS 27 时才正式上线。

不过，上个月作为苹果合作对象的 Google Gemini，对外展示了类似 AI Siri「操作手机」的能力，实现原理和苹果 App Intents 系统有所重合，看来 AI Siri 这次真的「提现」有望。

这些 2 年前画的大饼还没平稳落地，苹果还打算继续为 Apple 智能加码。

除了 AI Siri，iOS 26.5 预计还会包含两个新的 AI 功能：全新的网络搜索工具和自定义图像生成功能。这些功能也曾在 iOS 26.4 版本中进行了测试。

网络搜索功能就是此前被多次爆料的苹果版「Perplexity」AI 搜索引擎，允许用户从网络搜索信息，生成综合的报告和信息列表，以及网页链接。

新的图片生成功能使用了目前「图乐园」同款引擎，但预计会更加强大，自由度也更高，只是测试人员也表示这个功能也遇到了稳定性的问题。

由于目前这些功能还没有上线的迹象，很大概率会留到 WWDC 26 上官宣，在 iOS 27 中正式上线。

除此之外，苹果还在开发一个专注于健康的 AI Agent，能够针对针对每个用户的健康数据，AI 会给出个性化的分析和建议——新的「睡眠评分」，其实已经用到了 AI 生成个性化分析。

这个功能将包括在全新的「健康+」服务，作为 iOS 27 新功能。

从独立 Siri 应用的成形，到 AI 搜索能力的全面进化，今年的 WWDC，AI 分量将超过两年前那场宣布了 Apple 智能起点的发布会。

好在这次，苹果不再单打独斗。今年年初，苹果和 Google 正式达成多年深度合作，下一代「苹果基础模型」将直接基于 Google 的 Gemini 模型和云技术构建。

参与项目的人员透露，苹果可以要求 Google，或者自己上手调整 Gemini 模型，使其更符合苹果的要求和调性，并且会去除其中关于 Google 以及 Gemini 相关品牌信息。

比起和 ChatGPT 现在的「外挂式」合作，Gemini 会更深入集成到 Siri 底层，苹果的「Apple Foundation Models」也将基于 Gemini 模型进行构建。

为了实现严格的隐私条款，基于 Gemini 的 Siri 等其他 AI 功能将本地化运行在苹果设备，以及苹果自研芯片的私有服务器上。

换句话说，当 AI Siri 实装后，用户不会在使用过程中，感知到这是一个来自「Google」的 AI，双方的合作更集中在 Gemini 基础技术本身，数据也不会流经 Google。

具体的合作方式和细节，预计苹果也会在本次 WWDC 上进一步公开。

苹果在 AI 上的进展，完全不止于「功能向」的 Apple 智能——Mac 等苹果设备对于本地部署大模型的能力，某种程度上正在帮苹果在 AI 时代弯道超车。

刚刚新鲜出炉的 M5 Pro/Max MacBook Pro，苹果也将其包装成一款「AI 电脑」，大而高速的集成内存，每个 GPU 核心内置神经网络加速器，让 MacBook Pro 成为了 AI 模型部署、处理的最具性价比选手。

最近，还有一个名为 Flash-MoE 的开源项目在 iPhone 17 Pro 上运行，能够运行 4000 亿参数的大语言模型，虽然速度极慢，但也进一步证明了苹果设备的大模型潜力。

因此，在这届 WWDC 上，除了更丰富的 Apple 智能能力，苹果会如何进一步如何改造 Mac 产品，使其成为对开发者更友好的利器，同样值得期待。

稳中向好的 iOS 27

比起有大动作的 Apple 智能，iOS 27/iPadOS 27/macOS 27 的其他更新，会显得相对低调。

去年苹果引入的「液态玻璃」重新构建了苹果所有的 GUI，也带来了不可忽视的稳定性和高能耗问题，一些老机型运行起来又卡又热，Bug 也更多。

根据彭博社报道，iOS 27 会聚焦于「优化」，提升系统的稳定性和性能，不会引入太多新功能和新变化。

这有点像 9 年前的 iOS 11，为了迎接全面屏 iPhone 做出了不少界面调整，但极大影响了老 iPhone 的使用体验，于是次年的 iOS 12 也主打求稳，挽回 iOS 口碑。

根据彭博社，苹果的工程团队正在仔细检查苹果各个平台的操作系统，寻找可以精简的冗余功能和需要修复的漏洞，不放过任何能显著提升设备性能的机会。

同时，苹果也会继续对整套「液态玻璃」的界面进行微调，加入更多自定义选项，这些功能也已经在目前 iOS 26 的几个大版本更新中体现。

即使用户对液态玻璃的态度褒贬不一，苹果短期内也不会放弃这种风格，新上任的人机交互主管 Steve Lemay 也是一位液态玻璃的推动者，整个高管团队也对 iPhone 的新界面很满意。

彭博社也认为，目前 iOS 26 的液态玻璃并非「完全版」，因为优化和 Bug 问题有所妥协，随着专注于优化的 iOS 27 推出，当前 iOS 26 界面的一些小瑕疵也会被修复。

iOS 界面和交互上更大的变化，会随着一台全新设备到来。

今年 9 月，苹果还将发布首台折叠 iPhone，彭博社透露，它将搭载的是一个特殊版本的 iOS 27，以适配它的特别形态。

苹果并不打算直接将 iPadOS 引入折叠 iPhone，希望能维持 iOS 更简洁的多任务系统，在此基础上融入更多类似 iPad 的界面和功能，例如分屏、侧拉、底栏随时唤起等等功能，最多并排显示两个应用，而不是 iPadOS 26 那样自由拖动多个窗口。

除了这些比较显著的更新，iOS 27 还会包含一些小功能的改进，例如 AirPods 的全新配对系统，以及「照片」应用的新版收藏集功能，目前还没有更多细节。

硬件不会抢戏

WWDC 通常以软件为主，虽然偶尔会有类似 MacBook Air、新款 M 芯片、Vision Pro 这样的硬件产品宣布，不过今年还是会主要聚焦在软件上。

如果 WWDC 26 会有新的硬件产品，很可能会是已经蓄势待发的全新智能家居新品。

苹果对于智能家居生态已经虎视眈眈已久，甚至彭博社等多方传言称，这些产品都已经开发完毕，由于构成其核心体验的「AI Siri」屡次跳票，这些家居新品也只能一起推迟发布时间。

目前已知的重要产品，包括一款代号为「J490」的全新智能家居中枢，形态上类似一个长了 iPad 的 HomePod，搭载一个名为「homeOS」的全新操作系统，界面类似 watchOS，可以使用音乐、照片等功能。

这个机器人还将通过类似 FaceID 的功能，精准识别每一个家庭成员，实现个性化服务，比如播放个人的歌单和照片，呈现每个人的日程和提醒事项。

除此之外，苹果还在开发一个智能安防摄像头，内部代号为 J450，同样能够面部识别，与所有 HomeKit 设备协同：当家庭成员回家，可以打开灯光、播放个人歌单等等，相当于给其他智能家电装上了「眼睛」。

作为全新的操作系统，homeOS 很可能会在 WWDC 26 上率先亮相，相关的硬件产品更可能在 9 月份与新 iPhone 一同推出。

去年大谈液态玻璃，AI 一笔带过 WWDC，也让苹果被网友戏称为「当今世上唯一一个发布会不大谈 AI 的公司」。从爆料和苹果官方的态度来看，今年的苹果也不能「免俗」了。

上个月，苹果交出了一份极其出色的财报，iPhone 销售表现同样也创下纪录，证明在 AI 赛道落后于人，还无法动摇苹果的根基。

距离那场官宣 AI Siri 的 WWDC 已经过去两年，虽然苹果没能兑现承诺，竞争对手却也没能把苹果甩开距离，AI 还未成为用户选购和使用手机的核心环节。

AI Siri 的问题中心，已经逐渐从「AI 落后」上偏离，对于苹果来说，没能按时交付一个已经正式发布的功能，对整个品牌的伤害要更大，并且拖得越久越严重。

烫手山芋还没解决，苹果又开始持续加码其他 AI 功能，并且完成难度还不比 Siri 更低，即使已经有 Google Gemini 助力，也不由得让人担心，会不会又是一次「狼来了」？

我相信有了 AI Siri 的前车之鉴，苹果断然不敢过早发布这些功能，如果 6 月的 WWDC 上能看到这些功能，相信完成度不会太低。

如果说以前的 Apple 智能，更多是苹果愿意做的功能，对用户的帮助有限；那么这些全新的 AI 机器人、AI 搜索能力，要更贴近「用户想要」的 AI 功能。

随着这些 AI 功能上线，苹果的「后发制人」的 AI 战略才算回到发展的正轨。Mac 由于 M 芯片得天独厚的 AI 模型适配优势，就是帮助苹果实现反超的一张王牌。

因此，WWDC 26 可以说将是苹果在 AI 领域重振旗鼓的一次重要节点，希望这次，苹果真的已经准备好了。

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去年 9 月底，Sora 2 上线的第一天，OpenAI CEO Sam Altman（山姆·奥特曼）就把自己的 cameo 权限向所有人开放。很快，他被做成各种荒诞 AI 表情包在社交媒体疯传。

网友玩得不亦乐乎，社交媒体上「AI 视频元年」的口号铺天盖地。

七个月后，他亲手签下 Sora 的死亡通知书。

据《华尔街日报》报道，奥特曼在内部信中宣布：Sora 视频平台将全面停运。不只是那个消费端 app，开发者 API、ChatGPT 里的视频生成功能，统统砍掉。干净利落，不留余地。

就在刚刚，Sora 官方也在 X 平台上发文告别：

「我们将与 Sora 应用说再见。对于所有使用 Sora 创作、分享并围绕它建立社区的大家：谢谢你们。你们用 Sora 创作的内容意义重大，我们知道这个消息令人失望。
我们很快将分享更多信息，包括应用和 API 的时间表，以及保存你们作品的细节。
– Sora 团队」

这大概是 AI 行业过去一年里，最戏剧性的情节。

一个 AI 视频模型杀手的速生速死

回到去年 9 月，Sora 的发布可以说是 OpenAI 最高调的一次产品秀。

它不是一个简单的视频生成工具。OpenAI 给它设计了社交 feed 流，用户可以用 AI 生成视频、发布、互相观看。

本质上，这是一个 AI 原生的短视频社区。奥特曼本人亲自下场玩梗，鼓励用户把他剪进各种流行文化的名场面里。

排场拉满了，市场反响也是真实的。Sora 上线不到五天，下载量就突破了 100 万，一度冲上苹果 App Store 榜首。开局阶段，用 Sora 生成《海绵宝宝》《皮卡丘》等知名 IP 视频的创作者们引发了一阵狂欢。

但问题从一开始就埋下了。

据《华尔街日报》报道，Sora 上线时，OpenAI 内部就有员工对这个项目消耗的算力规模感到「惊讶」，因为彼时完全没有明确的用户需求验证，公司却已往里砸了大量计算资源。

换句话说，这是一个老板觉得该做的产品，而用户真正的持续需求，始终没有被验证。

数字不会说谎，上线后，这种担忧也逐渐变成了事实。硅谷风投机构 a16z 合伙人 Olivia Moore 在社交媒体上晒出一张 SensorTower 的监测截图：Sora APP 的 30 天用户留存率仅为 1%，60 天留存率直接归零。

奥特曼自己后来也承认，大量用户主要用 Sora 制作趣味表情包分享给好友。这种一次性的娱乐行为，天然缺乏复购动力，也几乎没有变现路径。

产品本身的体验也在加速流失。

实测数据显示，Sora 生成的视频中，真正达到可发布水准的仅占 5% 到 10%，用户平均需要生成十条视频，才可能得到一条满意的结果。加上单次渲染动辄数分钟，一个勉强可用的成片往往要耗掉大半小时。

这种「靠运气」的创作体验，对内容创作者来说是致命的。

版权问题，则从另一个方向压缩了用户的创作空间。

上线初期，生成知名 IP 视频的能力是 Sora 最大的吸引力，但版权方的强烈反对很快迫使 OpenAI 将授权规则从默认可用改为需明确授权，并大幅加强了内容限制。新鲜感退潮之后，留下来的创作空间已所剩无几。

社区功能同样乏善可陈。推荐算法单一，优质内容得不到曝光；用户只能点赞，没有评论和收藏；视频播放过程中无法暂停；搜索体验混乱。

正如 Olivia Moore 所分析的：「纯 AI 生成内容的社区，效果劣于人机混合内容的形态。」Sora 产出的优质内容，最终大多流向了短视频平台，它只是一个创作工具，从来没有成为一个独立的社交产品。

一个烧钱的无底洞

留存问题之外，更直接压垮 Sora 的，是它的运营成本。

据外媒估算，每日约 1500 万美元的运营开销（年化约 55 亿美元）、单段 10 秒视频 1.3 美元起步的生成成本、复杂场景下高达 33 美元的单次费用，这些数字让 Sora 的商业模式从一开始就站在悬崖边上。

Sora 负责人 Bill Peebles 甚至公开承认，当前的运营模式「完全不可持续」，团队 GPU 资源已经不堪重负。
为了控制成本，OpenAI 被迫将免费用户的每日生成额度从 30 个削减至 6 个。

但这个决定本身是一把双刃剑，进一步削弱了普通用户的参与意愿，加速了留存的崩塌。与此同时，Google Gemini、Meta，以及国内的可灵、即梦等竞品相继推出视频生成功能，加速了用户的分流。

当 60 天留存率趋近于零的数据摆上桌面，停运就只是时间问题了。

只是，如果说 Sora 的故事里有什么最让人唏嘘的细节，那一定是迪士尼的那 10 亿美元。

去年 12 月，迪士尼宣布向 OpenAI 投资 10 亿美元，并签署了一份为期三年的授权协议。超过 200 个迪士尼角色将被引入 Sora，用户可以和卢克·天行者一起挥光剑，把自己塞进《玩具总动员》的世界里。

这本该是 AI 与内容产业最具标志性的联姻。

但这笔交易从未完成交割。据知情人士透露，Disney 方面实际上从未完成这笔投资，合同始终停在纸面上。OpenAI 宣布退出视频业务，直接宣告了这笔合作的终结。

迪士尼发言人表示：「随着新兴 AI 领域的快速发展，我们尊重 OpenAI 退出视频生成业务、将重心转向其他方向的决定。我们珍视双方团队之间富有成效的合作，也将继续探索以负责任的方式拥抱新技术。」

从高调官宣到体面分手，前后不过三个月。10 亿美元级别的战略合作，说散就散。这不仅是 Sora 的失败，更折射出当前 AI 行业现实之残酷。

战略收缩，Sora 或许只是开始

公平地说，Sora 被砍，不完全是因为产品本身的失败。

更根本的原因是，OpenAI 正在经历一场彻底的战略收缩。就在同一天，OpenAI 还宣布叫停了去年推出的「即时结账」购物功能。Sora 同样也是整体「瘦身」的一部分。

这背后有一条清晰的财务逻辑：OpenAI 估值已高达 7300 亿美元，IPO 预期最快落在今年第四季度。要向资本市场讲好故事，就必须收紧支出、聚焦变现。

哪怕是过去那种「大规模自建数据中心」的豪赌思路，也已悄然转向，OpenAI 正回归云计算采购方的定位，而非押注自己下场造基础设施。

组织层面的变化同样意味深长。

奥特曼在同一封内部信中宣布，他将卸下对安全和安全保障团队的直接管辖。安全研究团队划归首席研究官 Mark Chen 领导的研究组织，安保团队则并入联合创始人兼总裁 Greg Brockman 主导的「规模化」部门。

奥特曼本人将把精力集中在融资、供应链和「以前所未有的规模建设数据中心」上。与此同时，Fidji Simo 的产品部门被正式更名为「AGI 部署」（AGI Deployment）。

更值得一提的是，据 The Information 报道，奥特曼还在内部信中透露了另一个重磅消息：代号「Spud」的下一代主力模型已完成预训练阶段，预计「几周内」就将正式亮相。

他对这个模型寄予厚望，称团队相信它「真正能够加速经济发展」，并感叹「事情推进之快，超出了我们很多人的预期」。如此看来，释放给 Spud 的算力，很有可能正是来自 Sora 腾出的那部分资源。

奥特曼给出的新方向很明确：聚焦生产力工具，全力押注企业和开发者市场。

就在上周，OpenAI 宣布将 ChatGPT 桌面端、编程工具 Codex 和浏览器整合为一个「超级应用」，希望用一个统一的产品对齐所有员工的方向。

应用业务负责人 Fidji Simo 在本月的全员会上更是如此说道：员工不能再被「支线任务」（side quests）分心。她强调，公司现在要积极地向高生产力使用场景转型，核心是保持专注、极致执行。

现在，Sora 就是那个被判定为「支线」的东西。

当 Anthropic 正在企业和编程市场上快速蚕食 OpenAI 的份额。在 Agentic AI（能在用户电脑上自主执行任务的 AI 系统）这个下一爆发点的赛道上，OpenAI 只能不再分散兵力。

不过，Sora 团队不是被裁，而是被转向了更长远的方向。

Sora 负责人 Bill Peebles 在宣布消息后随即发出一条内部 Slack：「为这支小而极其出色的 Sora 产品团队所完成的一切感到无比自豪；这个 app 给世界带来了很多欢乐，也让我们在这个规模下磨砺了 Sora 的基础设施。」

他同时宣布，Sora 研究团队的下一个目标，是构建「通过模拟任意环境来深度理解世界的系统」，也就是世界模型（World Model），最终指向「自动化物理经济」。

奥特曼在内部信中的表述与之呼应：Sora 研究团队将「优先推进长期世界模拟研究，尤其是与机器人相关的方向」。

简言之，从砍掉 Sora，到合并超级应用，再到聚焦 Agentic AI。OpenAI 的这一轮动作，本质上是在做减法。

这和过去两年 AI 行业的主旋律截然相反。

2024 到 2025 年，几乎每家 AI 公司都在疯狂扩张产品线：做聊天的去做机器人呢，做文本的去做图片，做图片的去做视频，做视频的去做硬件。大家都怕错过下一个风口，于是什么都想试。

OpenAI 自己就是这种「全面开花」策略的典型代表。奥特曼曾公开表示希望公司「大胆思考产品路线图」，甚至还公布了所谓 AI 硬件设备的计划。但现在，现实给了所有人一记耳光。

当 Anthropic 用 Claude 在企业市场稳扎稳打，当 IPO 的时间表越来越近，OpenAI 终于意识到：在 AI 这场马拉松里，跑得快不如跑得对。

Sora 的故事，与其说是一个产品的失败，更像是一个时代的拐点。而那些还在追逐下一个 wow moment 的公司，或许该认真想想：你现在旗下的产品里，什么是主线任务，什么是支线任务？

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Siri 要有自己的独立 App 了。

不是那个按一下电源键蹦出来、说两句就断片的 Siri，是一个长得像 ChatGPT、能聊天、能翻历史记录、能上传文档分析的「全新 Siri」。

彭博社记者 Mark Gurman 今天凌晨爆出了一颗重磅炸弹：苹果正在内部测试一款独立的 Siri 应用，代号 Campo，计划 6 月 9 日在 WWDC 上随 iOS 27 一起亮相。

如果消息属实，这将是苹果自 2011 年推出 Siri 以来，对这个语音助手最大规模的一次手术。

而今年，恰好是苹果公司成立 50 周年。

一个在 AI 时代掉过队的公司，选择在自己的「金婚之年」亮出一张重新洗过的底牌。

这张牌，叫 Siri。

Siri 终于长大了：一个独立 App、一套全新界面

这次爆料的信息量很大，我尽量翻译成人话。

最直观的变化：Siri 终于有了自己的独立 App。

新版 Siri 将作为一个独立应用出现在 iPhone、iPad 和 Mac 上。打开之后，你会看到一套完整的对话界面——历史对话列表、圆角矩形卡片、可以置顶收藏的聊天、还有一个醒目的「+」号来开新话题。

对话界面长得像 iMessage 的聊天气泡，底部有文字输入框，旁边有语音切换按钮，甚至还能上传文档和照片让 Siri 分析。

是的，苹果终于让 Siri 拥有了一个持续存在的、可回溯的对话空间。这件事 ChatGPT 做了两年多了，但苹果选在这个时间点做，意味着它想把 Siri 从一个「被动唤醒的助手」变成一个「用户会主动打开的工具」。

这是定位上的根本转变。

而更大的野心藏在第二个变化里：Siri 正在吞掉 Spotlight。

苹果正在测试用 Siri 取代 Spotlight——就是你从屏幕中间往下一划出来的那个搜索。新的统一界面会把本地搜索和 AI 问答合并到同一个入口。

据爆料，Siri 会被塞进 Dynamic Island 里。激活 Siri 后，顶部会出现「搜索或询问」的提示。当你提问之后，就会先弹出一个药丸形的「正在搜索」进度条，然后结果以 Liquid Glass 风格的半透明面板展开。想继续追问？往下一拉，就进入对话模式。

是的，没有刻意新增任何按钮，苹果只是把你最熟悉的入口悄悄换了引擎。以后在 iPhone 上找任何东西，第一反应不再是打开 Safari 或某个 App，直接问 Siri 就行。

而如果说前两个变化还停留在「界面」层面，第三个变化才是苹果最拿手的那套：系统级整合。

Ask Siri 的入口，将渗透进整个操作系统。比如选中一段文字、一封邮件、一张照片，点一下「Ask Siri」，就能直接进入对话窗口；键盘顶部还新增「用 Siri 撰写」入口，方便你随时调用写作工具。

尽管类似的功能在第三方 App 里早就有了，但苹果把它做进了系统层，每个内置 App 原生支持，无需跳转，无需复制粘贴。这种润物细无声的整合能力，依然是苹果最难被复制的护城河。

用 Google 的脑子，装苹果的壳

当然，要真正理解这套新 Siri 的价值，光看产品还不够。它背后藏着一段苹果不太愿意主动提起的历史。

如果将时间拨回 2024 年 6 月，苹果在那年的 WWDC 大会上端出了 Apple Intelligence，能读懂上下文、能看屏幕、能跨 App 操作，甚至能从你的邮件里翻出航班信息，回答「我该什么时候去接妈妈」。演示视频做得天花乱坠。

全场欢呼，媒体盛赞。然后，就没有然后了。

科技博主 John Gruber 后来回忆说，那些 Siri 演示全是概念视频，连受控环境下的真机演示都没有。换句话说，在苹果把它搬上 WWDC 舞台的那一刻，增强版 Siri 还远没有准备好。

兜兜转转，增强版 Siri 延期的症结只有一个：内部测试显示，Siri 只有 75%～80% 的时间能正常工作。用户语速稍快就会被打断，复杂查询反应迟缓，偶尔还会退回到 ChatGPT 集成。苹果对产品质量的执念，让它宁愿等，也不愿把一个半成品推给用户。

但这份执念也让苹果付出了真实的代价。

从去年至今，苹果 AI 团队数十名核心成员被竞争对手挖走。基础模型负责人庞若鸣被 Meta 以 2 亿美元签下，Siri 搜索项目负责人跳槽 Meta，关键研究员流失到 OpenAI、xAI、Cohere。

同期，库克做了一个重要决定：把软件工程主管 Craig Federighi 拉来接管 AI 部门，又安排 Vision Pro 团队核心人物 Mike Rockwell 来统管 Siri 团队。

一位以强执行力著称的高管，就这样接手了苹果最紧迫的项目。

但光换帅不够。苹果自研的基础模型只有 1500 亿参数，而要让 Siri 真正「听懂人话」，需要的推理能力远超这个量级。

于是苹果做出了一个务实但大胆的决定——和 Google 签了大约 10 亿美元的合作协议，引入 Gemini 模型。
Google 提供的定制版 Gemini 拥有 1.2 万亿参数，是苹果自研模型的 8 倍。新版 Siri 的诸多功能——摘要生成、任务规划、复杂推理——都将依赖 Google 的大脑。

对于一家恨不得连数据中心螺丝钉都自己造的公司来说，把核心 AI 能力交给竞争对手来提供，需要极大的战略定力。
但费德里吉选择了务实。因为留给苹果的时间窗口已经不多了——

智能眼镜 N50 等着 Siri 才能发售，带摄像头的 AirPods 等着 Siri 才有灵魂，那个可穿戴吊坠、智能家居中心、桌面机器人，全部在等 Siri 就位。

Siri 不是一个功能，它是苹果未来五年所有新硬件的操作系统。

所以苹果选择了先跑起来。而且并非毫无章法——按照协议，Gemini 模型将运行在苹果的「私有云计算」服务器上，用户数据不经过 Google。苹果借用技术，但牢牢握住隐私。

而且苹果的架构设计本身就是模块化的：端侧小模型处理简单任务和隐私敏感操作，云端大模型处理复杂推理。这种「插拔式」架构，让苹果可以随时更换背后的引擎，而用户无感知。

今天用 Gemini，明天自研模型追上了，换掉就是。

某种意义上，这不是妥协，是「先租一辆好车上路，同时造自己的引擎」。

50 岁的苹果，为什么值得期待

1976 年 4 月 1 日，乔布斯和沃兹尼亚克在车库里创立了苹果。

2026 年，苹果 50 岁。

过去 50 年里，苹果经历过被逐出、回归、濒临破产、iPod 救命、iPhone 封神、生态帝国成型的全部剧本。几乎每一个十年，都有一个「定义苹果」的产品：Mac、iPod、iPhone、Apple Watch。

而下一个十年，苹果押在了 AI Siri 上。

OpenAI CEO Sam Altman 曾在纽约的一场午餐会上直言不讳：「大家别盯着 Google 了，OpenAI 真正的宿敌，是苹果。」

在 Altman 看来，未来 AI 的主战场不在云端，而在终端。谁能率先打造出「AI 原生设备」，谁就能在下一个十年占据制高点。而苹果手握数亿 iPhone 用户、全球最成熟的硬件供应链，还有能力将 AI 深度整合进芯片和操作系统。

在所有科技公司里，苹果可能仍然是最有可能在 AI 时代赢的那个。

原因很简单，AI 的终极战场不是模型参数的大小，而是谁能把 AI 能力无缝交付到用户手里。苹果掌控着从芯片到操作系统到应用商店的完整链路，这是 Google 没有的，是 OpenAI 没有的，是 Meta 没有的。

当 AI 从「技术展示」进入「日常工具」的阶段，平台级整合能力比模型性能更重要。而 Craig Federighi 现在要做的，就是把这个潜力兑现。

独立 Siri App、全新界面、Ask Siri 入口、Spotlight 替代——先用产品层面的巨变，让用户感知到「苹果在动了」，再用 Google 的模型兜底能力，争取时间让自研模型追上来。

这是一次典型的苹果式操作：用产品化能力弥补技术差距，再用时间换空间。

他们一直擅长这个。iPhone 第一代也不是技术最强的手机，但它是体验最好的。Siri 这次也是一样——模型不一定是最强的，但如果界面足够好用、入口足够深入、和生态的融合足够丝滑，用户可能根本不在乎背后跑的是 Gemini 还是苹果自研。

值得一提的是，2011 年，乔布斯在生命的最后几个月，深度参与了 Siri 的收购和发布。他看到的不仅是一个语音助手，更是一个能从用户中不断学习、自我进化的 AI 系统。

乔布斯离开9年，重温其最经典毕业演讲：三个故事，值得一听

15 年后，Siri 终于有机会变成他当初想象的样子。

苹果内部那位负责 Siri 团队的高管 Robby Walker 在一次内部会议上说过一段话，大意是：

我们游了数百英里，已经创造了游泳距离的吉尼斯世界纪录，但我们仍然没有游到夏威夷。我们被激怒不是因为我们游得很棒，只是因为我们还没到达目的地。

50 岁的苹果，「正在拼命往夏威夷游」。

今年，它终于租了一艘快艇，方向也看清了。接下来就看它能不能在今年 WWDC 上，让全世界看到一个真正好用的 Siri。

这一次，我再次选择期待苹果交出的答卷。毕竟在所有可能把 AI 做进每个人口袋里的公司中，苹果手里的牌，依然是最好的。

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不少车主应该都在 23 日收到了中石化发来的加油提醒短信。

最近几天，国内成品油价格持续上涨。随着 3 月 23 日第六轮调价落地，国内汽油价格全面进入「9 元时代」，部分地区甚至逼近 9.5 元／升。加满一箱 50 升汽油，和年初相比要多花 80 多元。

燃油车车主难得体验了一次有些尴尬的场面：加油居然比充电还慢。市区不少加油站排起长队，场面可以用「水泄不通」来形容，有的加油站推出了延迟 23 小时涨价的做法，才勉强缓解排队压力。

涨的也不仅仅只是汽油。一些石化副产品，比如液化石油气，价格同样有所上升，连带着肠粉也涨价了。

这一轮涨价，源头还是国际原油市场的剧烈波动。

受国际局势影响，全球原油库存快速下降，市场一度弥漫着「无油可运」的恐慌情绪，这样的预期很快推高了国际油价。

布伦特原油价格一路冲高，突破 103 美元／桶，仅 3 月单月涨幅就超过 40 %。花旗集团甚至预测，油价还有可能进一步升至 130 美元／桶，逼近 2008 年的历史高位。

而我国成品油采用的是「十个工作日一调」的定价机制。每隔 10 个工作日，根据国际原油的 10 日均价变化，对国内成品油价格进行调整。

在 3 月 9 日到 23 日这个计价周期内，国际原油变化率一度达到 45 %，远远超过上调阈值。按照原本的机制测算，这一轮汽油本应每吨上调 2205 元，柴油每吨上调 2120 元。

不过，国家发展改革委在 23 日下午宣布，考虑到国际油价出现异常波动，将采取临时调控措施，对本轮涨幅进行适度压缩。最终，汽油实际每吨上调 1160 元，柴油每吨上调 1115 元，大约相当于理论涨幅的一半。

即便如此，传导到终端消费者身上，依然是每升接近 1 元的上涨。

油价上涨最心痛的，往往是那些每天靠车吃饭的人，比如网约车司机。

他们来说，油费本来就是最核心的运营成本之一。油价每涨一点，实际到手收入就会被挤掉一点。这次每升接近 1 元的涨幅，对每天跑两三百公里的司机来说，一个月多支出的油费，很可能就是几百元，甚至上千元。

普通家庭车主虽然没有这么高的用车频率，但这一轮油价上涨，还是把一个老问题重新推到了台前：到底该继续用油，还是转向用电？

这个问题以前也常被讨论，但这一次刺激来得更强、更猛烈。

单看使用成本，燃油车每行驶 1 公里，油费大约在 0.7 元左右；而电动车如果使用家用充电桩，在谷电时段充电，电价通常只有每度 0.3 元多，折算下来每公里成本不到 0.05 元。

跑得越多，这个差距就越明显。假设一年行驶 2 万公里，燃油车一年的油费接近 1.4 万元，电动车家充电费大约只要 1500 元，差额接近 1.2 万元。

使用成本的差异，反应到市场端就是：3 月 1 日到 15 日，国内乘用车新能源市场零售达到 28.5 万辆，较上月同期增长 36 %，新能源零售渗透率则突破了 50.7 %。

同样的趋势也在海外出现。

澳大利亚、泰国、新加坡、菲律宾、印度尼西亚等国家，同样承受着油价快速上涨带来的压力。而就在最近两周，比亚迪、长安、奇瑞、小鹏、广汽、零跑等近 10 家中国新能源汽车品牌，在这些市场迎来了订单明显增长。有些门店近两周的订单量，已经接近过去整整一个月的销量。

此前，当然，很多人对电动车并不是没兴趣，只是一直有顾虑。

其中最常见的一条就是：充电还是太慢。

而这几年电池和充电技术的发展，有效的打消了这个顾虑。

比亚迪最新发布的第二代刀片电池配合闪充技术，电量从 10 % 充到 70 % 只需要 5 分钟，从 10 % 充到 97 % 只要 9 分钟。

进一次服务区，上个厕所，顺手买杯咖啡，回来差不多就充好了。这个体验，已经相当接近燃油车加油。

另一条路线是换电。蔚来目前已经在全国布局 2500 座换电站，最新一代换电站完成一次换电只需 2 分 24 秒，速度甚至快过传统加油。

宁德时代也在加快换电布局，计划到 2027 年建成 3000 座换电站，长期目标是 1 万座，单次换电时间预计可压缩到 1.5 分钟。

还有人会担心另一个问题：以后电费会不会也跟着涨？

这个担心可以理解，但在中国，情况和油价并不一样。

中国是全球发电量最高的国家，2024 年全年发电量超过 9 万亿千瓦时，风电、水电、光伏装机规模都位居全球前列。整个电力体系的自主性很强，国际油价大幅波动，对国内电价的直接影响相对有限。这也是新能源车在中国市场一个非常现实的优势。

欧洲一些国家的情况就不同。由于部分国家对天然气发电依赖度较高，油气价格上行时，电价也会受到明显影响。以意大利为例，电价从 2 月底的 0.107 欧元／千瓦时，上涨到 0.166 欧元／千瓦时。即便如此，充电成本整体仍然低于加油成本。

其实，如果满足这些使用场景，电车一定比油车更合适。

如果你有固定车位，可以安装家用充电桩，日常用车又主要集中在市区和近郊，单次出行很少超过 200 公里，那么纯电车通常会是一个很稳妥的选择。几乎确定可以省钱，日常补能也不会太麻烦。

但也有一些情况，现阶段还不太适合直接从燃油车切换到纯电车。

比如没有固定车位，经常跑高速长途，或者所在城市的充电基础设施还不够完善。在这些场景下，插电混动可能是更平衡的过渡方案。平时可以按电车的低成本使用，长途又不用太焦虑续航。

电动化不可逆趋势已成定局。

乘联会秘书长崔东树在接受采访时如此表示。

他判断，今年全年新能源汽车渗透率还会继续向 60 % 靠拢，而这一轮油价上涨，很可能成为推动这一进程加快的外部催化剂。

就在今年 2 月，中国新能源乘用车渗透率已经超过 45 %，和燃油车的差距缩小到了 10 个百分点以内。

假如油价继续维持高位，新能源汽车渗透率大概率还会被进一步推高 2 到 3 个百分点。

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2025 年 10 月，在日产中国 40 周年品牌之夜上，东风日产宣布将于 2026 年引入经典性能车型日产 Z Nismo。

日产 Z Nismo 是日产 Z 系列的高性能版本，由日产御用改装及赛事部门 Nismo（Nissan Motorsport International）操刀升级。

而最近，日产 Z 完成了一次中期改款，外观、内饰、机械结构和动力系统都有所升级。

新款 Z 的整体轮廓没有明显变化，依旧和老款车型一样保持了很高的辨识度。但是换上了全新的前保险杠，线条比旧款更加柔和一些，整体依旧是非常运动且复古的气质。

新车的格栅也经过了重新设计。横向饰条配合同色中央横梁，让车头看起来更有层次，容易让人联想到 Datsun 时代的经典 Z 车型；同时新的保险杠和格栅结构也优化了进气导流，降低了空气升力和风阻。

日产为运动版和性能版都配备了新设计的 19 英寸锻造轮毂，采用质感更强的黑色轮辐配机械加工轮缘。

新车同时新增了一款「深海绿珠光金属漆」，这一颜色灵感来自 1970 年代初代 S30 Z 的经典绿色。在日本市场，它被称为「云龙绿」，配合双拼黑顶的设计，视觉效果相当醒目。

新车的内饰改动不大，整体布局沿用了现款设计。车内标配数字仪表盘，中控配备 8 英寸或 9 英寸触控屏，同时提供自动空调、自动防眩目内后视镜，以及一系列驾驶辅助功能。标准版配备 6 扬声器系统，性能版和 Nismo 版升级为 8 扬声器 Bose 音响。

性能版还加入了新的棕褐色内饰配色，让车厢看起来更温和一些，也多了点精致感。

机械部分，2027 款 Z 全系更换了重新设计的油箱。新油箱针对高横向加速度过弯进行了优化，在激烈驾驶或者赛道使用时，能让燃油更稳定地供给油泵，减少断油风险。

性能版还换上了更大直径的单筒减振器。新的设定提升了对路面振动的处理能力，日常驾驶会更舒服一些，同时也让极限状态下的车身反应更稳定、更可预期。

这次改款中变化最大的还是 Nismo，在车迷群体的强烈呼声中，日产为其增加了带有 6 速手动变速箱的版本，其离合器规格比运动版和性能版更高，用来匹配更大的动力输出。

与 Nismo 匹配则是是经过专项调校的 3.0 升双涡轮增压 V6 发动机，最大功率 420 马力，峰值扭矩 520 牛・米。相比之下，运动版和性能版为 400 马力、474 牛・米。

新发动机的油门响应更积极，主动音效增强系统和主动降噪系统也针对手动版重新标定，运动模式下会带来更有情绪张力的声浪表现。

与此同时，Nismo 的前制动盘采用了来自 GT-R 的两件式铁铝复合结构。前制动系统减重约 19 磅，约合 8.6 公斤，簧下质量更轻；同时，新的散热设计也有助于在连续激烈驾驶时降低制动片温度，提升制动稳定性和耐久性。

底盘和转向也跟着做了调整。前悬架经过重新调校，以适应制动系统减重后的变化。转向机内部摩擦力降低了 20%，转向手感会更顺，过弯时对方向盘的修正动作也会减少。

2027 款日产 Z 将于下周在纽约车展正式亮相，随后在今年夏季在北美市场开始交付。

目前，官方还没有公布新款车型的售价。作为参考，现款 Z 的起售价大约在 30 万人民币左右，顶配 Nismo 在 46 万人民币左右。

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我国日均词元（Token）调用量突破 140 万亿

《人民日报》昨日报道，据国家数据局获悉：

2024 年初，中国日均词元（Token）调用量为 1000 亿；至 2025 年底，跃升至 100 万亿；今年 3 月，已突破 140 万亿，两年增长超千倍。

据了解，词元是大模型处理信息的最小信息单元，具有智能时代可计量、可定价、可交易的特征。

报道指出，我国日均词元调用量的大幅增长也表明，随着数据要素市场化配置改革的纵深推进，人工智能高质量数据的供给体系正在形成，「数据供给—价值释放」的良性循环初显。

在近期，APPSO 也曾发文提到，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。

据财联社报道，日前在中国发展高层论坛 2026 年年会上，国家数据局局长刘烈宏表示，Token「词元」不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的「结算单位」，为商业模式的落地提供了可量化的可能；也从官方角度上为 Token 给出了翻译：「词元」。

而针对 AI 届另一个「老熟人」——Prompt，APPSO 也对翻译提出了自己新的建议：「文令」。

APPSO 认为，相较于目前大家熟知的「提示词」，「文令」能够表现出 Prompt 的载体永远是文字，以及 Prompt 的功能——下令驱动模型执行。

相关阅读：Token是词元，Prompt是文令：是时候给AI配得上这个时代的中文了

小米 2025 年汽车收入超千亿元

3 月 24 日，小米集团发布 2025 年全年财报，业绩再创历史新高：

总营收 4573 亿元，同比增长 25.0%；经调整净利润 392 亿元，同比大增 43.8%；智能电动汽车及 AI 等创新业务收入 1061 亿元，同比增长 223.8%。

其中汽车业务亮眼：收入首超千亿；全年新车交付 411082 台，同比增长达 200.4%；小米 SU7 位列 2025 年国内 20 万以上轿车销量冠军，小米 YU7 连续 7 个月位列国内中大型 SUV 销量第一。

智能手机领域：出货量连续 5 年稳居全球前三，在全球 58 个国家和地区出货量排名前三，70 个国家和地区排名前五。中国大陆智能手机销量排名第二，高端机占比升至 27.1%。

AIoT 生态方面，收入达 1232 亿元，同比增长 18.3%；平台设备连接数突破 10.79 亿台；小米 AI 眼镜出货量位居全球第三、国内第一。

研发领域上，小米全年投入 331 亿元，过去五年累计投入达到 1055 亿元；自研大模型上，小米新发布的 MiMo-V2-Pro 在 Artificial Analysis 大模型智能指数全球总榜第八、国内第二，未来三年 AI 领域投入将达到 600 亿元。

据小米创办人雷军透露，小米研发总人数为 25457 人，也创下历史新高。随后的电话会上，据小米集团负责人卢伟冰透露，2026 年单年 AI 及具身智能相关投入逾 160 亿元。

上线 7 个月，OpenAI 关停 Sora

去年 9 月，OpenAI 上线视频生产模型 Sora 2 及其专用短视频平台，而在 7 个月后的今天，Sora 平台宣布关停。

相关阅读：突发！Sora 宣布关停，史上最贵 AI 表情包生成器只撑了七个月

据《华尔街日报》报道。奥特曼在内部信中宣布：Sora 视频平台将全面停运。不只是那个消费端 app，开发者 API、ChatGPT 里的视频生成功能，统统砍掉。干净利落，不留余地。

而在刚刚，Sora 官方也发文宣布：

我们将与 Sora 应用说再见。对于所有使用 Sora 创作、分享并围绕它建立社区的大家：谢谢你们。你们用 Sora 创作的内容意义重大，我们知道这个消息令人失望。

并且也在文中提到「应用和 API 的时间表」。

报道提到，Sora 上线时，OpenAI 内部就有员工对这个项目消耗的算力规模感到「惊讶」，因为彼时完全没有明确的用户需求验证，公司却已往里砸了大量计算资源。

事实证明，Sora APP 的 30 天用户留存率仅为 1%，60 天留存率直接归零。

另一个压垮 Sora 的问题则是运营成本；后续为了控制成本，OpenAI 还被迫将免费用户的每日生成额度从 30 个削减至 6 个。

卢伟冰：手机越高端，内存涨价影响越小

据财联社报道，小米集团负责人卢伟冰在业绩会上表示，这一轮内存上涨的速度、力度比公司原来想象得要高，对小米经营是一个很大挑战。内存成本占产品整体比例越低，对产品影响越小。

卢伟冰还表示，小米「人车家全生态」走向均衡，可以让公司以更好的姿态应对内存涨价。同时，手机越高端，影响也会越小。随着小米高端化战略推进，可以比友商应对得更好。

因此，虽然压力很大，但是小米相对来说会好一些；如果未来挺不住了，不排除小米也会涨价的可能。

卢伟冰认为，应该更关注涨价周期之后会发生什么。他判断，会加剧产业格局的重塑，一方面，有些公司甚至会被淘汰；另一方面也会倒逼公司更多创新。

同时卢伟冰也重申，一直反对将 AI 手机概念化，AI 手机必须带来人机交互的实质性变革，而近期发布的智能体「龙虾」miclaw 未来将与小澎湃 OS 及人车家全生态设备全面融合。

微信插件被 OpenClaw 更新「干崩」

近日，OpenClaw 发布 2026.3.22-beta.1 版本，进行了一次涉及插件系统的重大重构，进而导致微信官方 ClawBot 插件在 OpenClaw 更新后陷入无法运行的状态。

相关阅读：微信龙虾插件上线72小时，就被OpenClaw一次更新干崩了

据悉，此次重构的核心改动，是删除了原有的统一模块入口 openclaw/plugin-sdk，强制要求所有插件改用细分路径（如 openclaw/plugin-sdk/core）按需加载所需功能。

据 OpenClaw 官方解释，此次重构旨在实现按需加载，以提升启动速度、降低内存占用，同时通过阻断相对路径的跨包访问来强化安全隔离，防止插件越权读取本地其他数据。

但更新日志中明确注明「no compatibility shim」，不提供任何兼容过渡方案。由于微信 Clawbot 插件代码依赖原有路径，导致 OpenClaw 在运行环境下找不到对应模块，最终微信内与 Clawbot 的所有对话完全失效。

同期受波及的还包括企业微信、飞书等多个 IM 渠道的相关插件；QQ Bot 虽在更新过程中触发了静态代码扫描警告，但由于警告不阻断运行，实际使用未受影响。

事件发酵后，微信员工「@客村小蒋」昨日在微博回应称「我们很快会更新下插件，解决这个问题」，并表示「openclaw 的这次升级，似乎也影响了一堆国内外的 IM 消息渠道，一个新产品的迭代里有点小问题，可以理解」。

据腾讯腾讯公关总监张军昨日下午消息，目前微信 Clawbot 插件已完成更新并修复相关问题。

另据媒体报道，OpenClaw 本次更新还导致浏览器扩展 Relay 功能因路径移除而失效，MiniMax 等国产模型配置异常，Windows 沙箱出现权限错误。

「龙虾之父」Peter Steinberger 还发文提到，发布新版本时人为漏掉了一个处理「网页控制界面资源」的步骤。这导致用户下载的当前版本无法正确加载网页控制界面。

为了避免以后再犯这种「人为漏掉步骤」的失误，他目前正在把整个软件的发布流程做成自动化，并且正在为网页端添加端到端测试；这样以后代码写完后，机器会自动进行全面测试并打包发布。

魅族：已和多家硬件厂商谈 Flyme 合作

3 月 24 日，魅族科技发文称：

在「魅族科技战略转型公告」发出后，消费电子、智能座舱、IoT 等领域的多家软硬件厂商，已经和我们就 Flyme 生态合作的相关事宜展开洽谈，目前推进顺利。

魅族表示，其 Flyme 持续开放系统及 AI 能力，面向多品类智能终端提供 Powered by Flyme 合作方案，坚持开放共赢，并欢迎更多伙伴携手共建 AI 智能生态。

据悉，魅族科技于今年 2 月底宣布战略转型，暂停国内手机新产品自研硬件项目，并且积极接洽第三方硬件合作伙伴；另外原计划发布的魅族 23 新机也已不再推出。

Arm 官宣亲自下场做芯片

3 月 24 日，Arm 公司正式发布其首款自研芯片 Arm AGI CPU，全面进军智能体 AI（Agentic AI）云基础设施市场。

官方数据显示，Arm AGI CPU 基于 Neoverse V3 核心构建。其标准 1OU 双节点参考服务器单刀片集成两枚芯片，共计 272 核（单颗 136 核）；在标准 36kW 风冷机架下可满载 30 个刀片，提供 8160 核。

此外，Arm 与美超微（Supermicro）联合开发的 200kW 液冷方案单机架可容纳 336 枚芯片，核心数超 4.5 万个。据 Arm 云 AI 业务部执行副总裁 Mohamed Awad 表示，该方案的单机架性能达最新 x86 系统的两倍以上。

基于该芯片的商用系统现已通过华擎机架（ASRockRack）、联想和美超微开放订购。

Meta 作为主导合作伙伴，正与其联合开发以协同 Meta 自研的 MTIA 加速器；首发合作阵营还包括 OpenAI、Cerebras、Cloudflare、SAP 及 SK Telecom 等企业。

阿里达摩院发布 RISC-V CPU

3 月 24 日，在上海举行的 2026 玄铁 RISC-V 生态大会上，阿里巴巴达摩院发布新一代旗舰 CPU 产品玄铁 C950。

其采用开源 RISC-V 架构，单核通用性能在 Specint2006 基准测试中突破 70 分，刷新全球 RISC-V 性能纪录，适用于云计算、生成式 AI、高端机器人、边缘计算等领域，性能达到业界领先水平。

此外，玄铁 C950 利用 RISC-V 开源开放特性，搭载自研 AI 加速引擎，首次原生支持 Qwen3、DeepSeek V3 等千亿参数大模型，有望成为 AI Agent 时代的新型高端 CPU。

腾讯挖来多位字节 Seed 骨干，向姚顺雨汇报

据智能涌现消息，原字节 Seed 视觉 AI 平台团队负责人肖学锋，Infra 团队张弛于近期低调入职腾讯，负责大模型 Infra 相关工作，向腾讯首席 AI 科学家姚顺雨汇报。

报道称，自 2025 年 9 月姚顺雨加入腾讯以来，被视为腾讯重注基础模型的持续信号，事实上，在整个 2025 年，腾讯都在疯狂向业界招揽大模型基础设施领域人才，当中，出现了多位「字节系」技术骨干的身影。

据了解，2025 年年底，腾讯升级大模型研发架构，新成立 AI Infra 部，由姚顺雨担任部门负责人；而肖学锋入职后，直接担任该部门的助理负责人，协助姚顺雨负责该部门管理工作。

同时，该部门内的训练 Infra 组负责人黄启，也来自字节 Seed 团队。

此外，与 AI Infra 部并列的腾讯大语言模型部，也有来自字节的核心开发人员。如新晋加盟的 RL Infra 组负责人 Nick，实际是来自原字节 Seed 团队的张弛。

报道指出，腾讯从 Seed 团队集中引入 AI Infra 人才的指向性十分明确：补齐训练平台、推理系统、强化学习框架等核心底层能力，提升混元大模型的研发效率，以及模型能力对产品端的承接能力。

ChatGPT 将上线「云盘」：文件自动保存，可跨对话调用

昨天，OpenAI 宣布为 ChatGPT 推出名为「Library」（资源库）的新功能，允许付费用户将对话中上传或生成的文件自动保存至云端，并在后续任意对话中随时调取使用。

该功能会自动保存用户在对话中上传的文档、电子表格、演示文稿及图片，存储于专属的位置。

用户可通过网页版左侧边栏直接打开资源库浏览所有已保存文件，也可在输入框旁的附件按钮中选择「从 Library 添加」快速调用。资源库还支持按文件类型筛选，包括图片、文档、表格、演示文稿和 PDF。

值得注意的是，删除某个对话并不会同步删除已保存至资源库中的文件，两者相互独立。此外，在临时对话模式下上传的文件不会被保存至资源库。

目前，该功能已面向 Plus、Pro 和 Business 用户开放，正在全球范围内陆续推送。

理想首座自动充电站即将落地

昨日，理想汽车公布其「超充 2026 年 Q1 季报」：

超充站数量突破 4000 站，共计拥有 22000+ 根超充桩，覆盖全国 280+ 座城市；其中全 5C 超充站数量达 570+ 座，超充桩数量 4700+ 根。

值得一提的是，理想还宣布将在今年 Q2（第二季度）落地首座自动充电站。

美图 AI Skills 接入龙虾生态

昨天，美图正式发布 Meitu CLI 工具，并将旗下 AI 影像能力以「美图 AI Skills」的形式接入 OpenClaw「龙虾」生态，通过 ClawHub 平台向全球用户开放。

• 打包能力：美图把自家的 AI 影像技术封装成 8 种标准化「技能包」（Skills），涵盖抠图、换装、图片超清、图生视频、视频动作迁移等常见视觉创作场景；
• 接入生态：这些技能包上架到 ClawHub，安装后即可通过 Meitu CLI 调用，微信官方龙虾插件也同步支持；
• 场景自动化：用户只需用自然语言描述需求，AI 就能自动串联多个技能完成任务。

收费方面，目前采用资源包加使用次数限制的模式，并引入「按成功结果计费」机制，即失败不扣费，

销量疲软，任天堂 Switch 2 减产 30%

据彭博社报道，任天堂正在削减 Switch 2 的生产计划。知情人士透露，任天堂本季度的 Switch 2 产量目标已从原定的 600 万台压缩至 400 万台，降幅超过三成，且这一缩减后的产量节奏将延续至 4 月。

Switch 2 于去年 6 月 5 日正式发售，以 17.37 万台的首年销量创下任天堂历史上最成功的硬件首发纪录。然而，在关键的年末购物季，该主机的表现未达管理层预期，尤其是美国市场的销售明显疲软。

今年 2 月 3 日的财报电话会议上，任天堂社长古川俊太郎已承认「海外销售略低于预期」，而日本市场则因售价 49980 日元（约合 2233 元人民币）的国内版本表现强劲而相对跑赢预期。

报道指出，任天堂内部正在分析销售放缓的原因，但仍对 Switch 2 的长期前景保持信心。此次缩减后的产量计划，在分析师看来仍足以支撑任天堂完成约 2000 万台的本财年（截至今年 3 月）销售目标。

奇瑞 × 捷豹路虎联合品牌本月亮相

奇瑞与捷豹路虎全新战略合作的新能源科技品牌「FREELANDER 神行者」正式定档 3 月 31 日在上海首秀。

据悉，神行者首家全球品牌体验中心据悉落户苏州；并且已完成全国首批 50 城超过 60 家门店的签约，其中百强经销商占比近 70%，豪华品牌经销商占比超 80%。

商业模式上，品牌采用「新零售」模式，主打不压库、零库存，并实现销交服业务全授权、少商多店一商多城等机制，旨在降低经销商资金压力、提升抗风险能力。

供应链层面，FREELANDER 神行者联合华为乾崑、宁德时代、高通展开深度共创合作。

值得一提的是，神行者首款新车预计将搭载最新一代华为乾崑智驾、宁德时代高性能动力电池及高通骁龙旗舰芯片，定位豪华科技全地形 SUV。

宝马宣布召回近 18 万辆汽车

据「缺陷产品召回技术中心」消息，华晨宝马汽车有限公司、宝马（中国）汽车贸易有限公司根据召回条例、办法的相关要求，向国家市场监督管理总局备案了召回计划：

• 华晨宝马：召回生产日期从 2023 年 12 月 5 日至 2025 年 4 月 12 日的部分国产 5 系汽车，共计 133849 台；
• 宝马（中国）：召回生产日期从 2023 年 10 月 17 日至 2025 年 4 月 8 日的部分进口 5 系汽车，共计 8978 台；生产日期从 2022 年 6 月 9 日至 2025 年 4 月 3 日的部分进口 7 系汽车，共计 36527 台；生产日期从 2024 年 7 月 4 日至 2025 年 4 月 2 日的部分进口 M5 汽车，共计 173 台。

据悉，本次召回范围内的车辆，由于前排座舱空调线束排线不当，在售后更换空气滤清器滤芯时，可能导致前排座舱空调线束受损。极端情况下，可能发生线束短路，存在起火风险。

Claude Code 产品经理：模型快速进化下，传统产品经理方法论正在失效

近日，Claude Code 产品经理 Catherine Wu（@_catwu）在 X 发文，分享了她在 AI 模型高速迭代背景下产品经理角色的演变方式。

Wu 指出，传统 PM 工作方法建立在「底层技术相对稳定」的假设之上，但在当前模型能力持续跃迁的环境中，这一前提已不复存在。她表示，随着模型更新频率与能力边界不断变化，产品管理流程也必须同步调整。

在具体实践层面，她总结了四项原则：

• 以短周期冲刺替代长期路线图：她认为，长期 Roadmap 难以与高频小规模实验竞争。Claude Desktop 上的 Claude Code、AskUserQuestion 工具以及 todo list 功能，均源自团队内部想法，通过快速原型构建与内部测试验证后迅速上线；
• 以 Demo 与评估取代文档：借助 Claude Code 与 Opus 4.6，构建可运行原型的门槛已显著降低。相比撰写规格文档，直接呈现可交互的产品形态不仅更快，也更接近最终体验；
• 随新模型发布重新审视功能清单：她建议在每次模型升级后，回顾此前因技术限制而搁置的功能设想，并再次测试其可行性，同时移除为弥补旧模型能力不足而构建的额外「脚手架」；
• 保持系统简洁：她强调，在 Agentic 系统中，复杂度会显著放大失败风险，产品设计应优先寻找「最简单可行方案」。

Anker Prime 充电宝发布：实现全协议兼容

昨日，安克（Anker）发布中国区限定版本新品 Anker Prime 充电宝，主打全协议兼容+智能化充电。

据介绍，Anker Prime 充电宝是中国市场上首个实现了全面支持华为超级快充、小米澎湃秒充及 PD3.1/PPS 等主流通用协议的充电宝产品。

新品搭载低至 5mΩ 的低内阻电芯，可实现 300W 总功率顶速输出；在配备 26250mAh 大容量的同时，实现同容量段最小机身。

此外，其配备安克智能系统，主动屏显实时呈现功率、电池温度等信息，充电全程可掌控。同系列 Anker Prime 250W 桌面充 Pro+ 此前也已全渠道上线，以 6 口集成 250W 大功率满足桌面场景的全协议快充需求。

OPPO Find X9 Ultra 配备「增倍镜级别」10 倍长焦

昨日，OPPO 正式宣布，新机 Find X9 Ultra 将配备 10 倍光变天眼长焦。OPPO Find 系列产品负责人卓世杰直言「增倍镜级别」。

据介绍，OPPO Find X9 Ultra 10 倍长焦等效 230mm，支持 460mm 20 倍光学品质变焦；采用定制 JNL 5000 万像素融合式传感器，提供 f/3.5 大光圈（10.13mm 入瞳直径）。

结构方面，Find X9 Ultra 的 10 倍长焦采用五反射倒置潜望，整体模组长度为 29mm；提供云台级 OIS 光学防抖以及 3 次超精密主动光学校准。

值得一提的是，从官方放出的预热信息来看，OPPO Find X9 Ultra 将延续上代的圆形镜头 Deco 设计。

Claude 版「龙虾」上线

昨天，Claude 一次性发布三项新功能：Computer Use（电脑控制）、/schedule（云端定时任务）以及 Claude Code Desktop，目前均处于研究预览阶段，面向 Pro 和 Max 订阅用户开放。

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• Computer Use：Claude 可直接操控用户的 Mac 电脑，包括鼠标、键盘和屏幕，可打开本地应用、浏览网页、填写表格，覆盖「用户坐在电脑前能够完成的几乎所有操作」。当前仅支持 macOS，Windows 支持也在路上；
• Dispatch 移动端调度能力：用户可通过手机向 Claude 下达任务，由 Claude 在本地 Mac 上执行，完成后将结果推回手机。这一架构强调「云端思考、本地执行」，无需向云端暴露账户或密码，使用体验类似 OpenClaw；
• /schedule 命令：为 Claude Code 引入了云端定时任务能力。/schedule 任务运行在 Anthropic 的云端基础设施上，用户关闭电脑或断网后任务依然持续执行。

Claude 官方表示，Computer Use 在执行任务时优先调用已连接的应用集成，如 Slack、日历等；在缺乏直接连接的情况下，才会在获得用户明确许可后通过屏幕控制方式操作应用。

并且每次访问本地应用均需用户确认，过程对用户可见，且可随时中断。

新一代梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车全球首秀

昨晚，新一代梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车迎来全球首秀。

新款迈巴赫 S 级采用显著增大的迈巴赫标志性竖直进气格栅；格栅轮廓、格栅框架中的「MAYBACH」字样与引擎盖上的三叉星徽立标首次实现点亮效果。

内饰方面，新车新增「榉木棕」色内饰；后排的头等舱级独立座椅可实现 19° 至 43.5° 的大范围角度调节；配备Burmester®4D 环绕立体声音响系统，支持杜比全景声。

值得关注的是，梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车首次提供非动物皮革内饰。

智能化上，新一代迈巴赫 S 级轿车搭载奔驰自研的 MB.OS 架构：前排采用一体化玻璃面板设计，搭配一块 14.4 英寸中央显示屏与 12.3 英寸前排乘客显示屏；后排配备双 13.1 英寸高清显示屏，并且全新高端后排娱乐系统由中国团队主导研发，应用端侧多模态 VLM 大模型，支持手势操作、年龄识别等。

车辆搭载全新城区及高速领航辅助驾驶系统，依托完备的感知硬件阵列和强大算法，将在中国实现车位到车位辅助驾驶与智能辅助泊车。

影石麦克风曝光：可自定义外观

近日，影石创始人刘靖康在央视《对话》栏目中，首次公开展示了尚未发布的无线领夹麦克风。

视频显示，该产品支持外观图案自定义——无论是媒体栏目标识、品牌 Logo，还是个人专属图案，均可根据使用场景灵活替换。

与市面上常见的黑色麦克风不同，影石新品将外观定制作为差异化亮点，为长期同质化的麦克风设计带来了新的想象空间。这不仅是影石首次推出旗舰级无线麦克风，也让工具类产品多了一层个性表达的色彩。

据悉，此次布局被也视为影石完善智能影像生态的关键一步。在全景相机、拇指相机、运动相机等品类占据全球市场前列后，影石已先后进入无人机、手持云台等领域。

一加 15T 正式发布

昨晚，一加 15T 正式发布，先看售价：

4299 元起（国补后 3799 元起），配置为 12GB+256GB 起。

新机配备 6.32 英寸直屏，拥有 1.1mm 超窄边框；机身颜色提供「午后白巧」「纯粹可可」「松弛抹茶」三款配色，采用圆角矩形后置摄像头模组。

性能方面，新机配备第五代骁龙 8 至尊处理器，提供最高 16GB+1TB；屏幕支持最高 165Hz 刷新率；搭载全新自研电竞网络芯片 G2；配备 7500mAh 冰川电池，支持 100W 有线快充及 50W 无线快充。

其他方面，新机采用 5000 万像素主摄及 5000 万 3.5 倍长焦，支持 LUMO 凝光影像。

美团删除用户照片上热搜，官方致歉

据澎湃新闻报道，近日有用户反映，在使用美团 App 期间，手机相册内的照片与视频遭到异常删除。

部分用户表示，在未执行任何操作的情况下，数百乃至数千张照片、视频被自动清空，系统拦截日志显示执行删除操作的应用为美团。该话题一度登上热搜，引发广泛讨论。

对此，美团官方客服昨天回应称，其在发现该问题后已第一时间进行紧急修复，并公布问题具体情况：

该问题主要是安卓系统在极少数情况下，App 自动缓存清理时遇到第三方 SDK 冲突导致异常。问题发生后至今，累计有 180 多位用户进线客服咨询，预计潜在波及用户范围约在数百人。

美团同时强调，此次问题仅发生在用户本地手机系统层面，美团 App 不会读取、存储或转移任何用户个人数据，用户隐私及账户信息均未受到影响。

针对受影响用户，美团已迅速成立专项技术支持小组，联合专业安全技术团队协助用户找回数据，并向每一位受影响用户致歉，承诺承担全部费用并赔偿相应损失。

上海迪士尼蒸包配薯片售价 70 元

据大象新闻报道，日前有游客在上海迪士尼乐园内购买了一款标价为 70 元的「米妮蒸包」，随即引发网络热议。

据网友晒出的购买视频显示，该款包子为米妮卡通造型，每个包子旁搭配有一些薯片。不少消费者认为，70 元的定价远超普通包子，甚至高于高档茶餐厅的点心价格。

上海迪士尼乐园工作人员通过报道介绍，该款食物为上海迪士尼乐园十周年限定套餐中的一款，包含一个米妮造型的包子和少量薯片，包子分有肉馅和红豆馅，在乐园路边的小食亭进行售卖，售价为 70 元一份。

同时员工还通过报道表示，「这个价格是乐园统一定价。若认为定价过高，将会把您的建议内部反馈给定价部门。」

蜜雪冰城财报公布：营收破 300 亿元

蜜雪集团于昨日午间发布 2025 年度业绩公告。总体来看：

• 2025 年，蜜雪集团实现营收 335.6 亿元，同比增长 35.2%，略高于分析师平均预期的 329.4 亿元；毛利 104.5 亿元，同比增长 29.7%；
• 归母净利润 58.8 亿元，同比增长 32.7%；净利润增长 33.1% 至 59.3 亿元，超越市场共识预期的 31% 增幅，每股基本盈利为人民币 15.65 元。

毛利率方面存在结构性压力，商品与设备销售毛利率由 31.2% 降至 29.9%，销售成本增速（37.8%）快于营收增速（35.2%）。瑞银分析师 Christine Peng 预计今年毛利率将进一步收窄。

值得一提的是，蜜雪冰城全球门店扩张至 59823 家，净增约 13000 家；其中内地门店达 55356 家，三线及以下城市占比约 58%；而海外门店则由 4895 家小幅收缩至 4467 家。

财报公布后，港股蜜雪集团午后涨超 8%，报 349.00 港元。

《穿普拉达的女王 2》定档 4 月 30 日

《穿普拉达的女王 2》正式宣布定档 4 月 30 日，比北美上映时间提前一天。

三届奥斯卡影后梅丽尔·斯特里普（Meryl Streep）与奥斯卡影后安妮·海瑟薇（Anne Hathaway）再度联袂主演，延续第一部的「双女主」格局。

剧情方面，续集将视角对准数字时代下时尚行业的生存困境：当《Runway》杂志面临前所未有的危机，「时尚女魔头」米兰达与昔日「职场小白」安迪再度相遇，而两人的身份已发生根本性转变：助理艾米莉晋升为奢侈品集团高管，安迪也成长为独当一面的职场强者。

《绿液惊魂》曝光中国独家预告

惊悚科幻喜剧电影《绿液惊魂》曝光中国独家预告，将于本周六（3 月 28 日）正式登陆院线。

影片由英国导演强尼·坎贝尔执导，《侏罗纪公园》编剧大卫·凯普亲自操刀剧本，改编自其同名惊悚小说《冷藏》。

剧情方面，影片设定从 1979 年「天空实验室」退役事故切入：一枚载有实验性感染真菌的氧气罐坠落西澳大利亚，数十年后真菌在堪萨斯州一处地下低温储藏库中意外泄漏。

两名倒霉的夜班仓库守卫特拉维斯（乔·基瑞 饰）和娜奥米（乔治娜·坎贝尔 饰）遭遇外星寄生真菌大规模爆发，退休特工罗伯特·奎因（连姆·尼森 饰）被军方紧急召回，与这组「画风迥异的临时战友」共同阻止末日危机。

《海洋奇缘》真人电影公布正式预告

迪士尼真人版《海洋奇缘：启航》昨日正式发布预告片及全新海报，将于 7 月 10 日北美公映。

影片改编自 2016 年奥斯卡提名动画长片《海洋奇缘》，延续原作核心故事：航海世家少女莫阿娜为拯救家园，与传奇半神毛伊结伴踏上远洋冒险。

主演阵容方面，萨摩亚裔澳洲演员 Catherine Laga’aia 出演主角莫阿娜，巨石强森（Dwayne Johnson）则继续饰演半人半神毛伊。

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刚刚结束的华为春季全场景新品发布会，阵仗拉得挺大，台上一口气摆出了 9 辆新车，把问界、智界、享界和尚界这几个「界」字辈的阵容又集体刷了一遍。

此时距离 2026 款车型的发布仅仅过了半年。

在这份长长的名单里，问界 M 系列的三款 SUV 迎来了换新，享界和智界也拿出了各自的改款车型。华为和各大车企推进新车的速度确实很快，大家都得跟上目前极度内卷的行业节奏。

在一众熟悉的改款车型里，最具看点的新车，无疑是尚界量产的第二款产品——尚界 Z7 和它的衍生猎装版 Z7T。

我们今天的文章，就从这两台车聊起。

尚界也想冲高端

先看外观，尚界 Z7 和 Z7T 这次在造型和工艺上确实下了本钱。

结合此前工信部的申报信息，这两台车有着相同的底子。车长超过 5 米，轴距达到 3000 毫米。为了配合宽体低趴的姿态，尚界给它们全系标配了前 245、后 275 的鸳鸯胎。

在漆面处理上，官方把「5C2B」涂装工艺搬了出来。

5C2B 这个词这听起来像个生僻的噱头，其实就是汽车喷漆工序里的「五涂两烘」。

市面上绝大多数家用车用的都是三涂两烘，尚界多出来的这些漆面，影响的是车身在阳光下的厚重感和折射率。华为终端 BG CEO 何刚在发布会上表示，尚界砸钱上这套百万豪车标准的工艺，图的就是一个光泽亮丽、质感高级。

外观的辨识度很大一部分靠灯光来撑。Z7 的大灯采用了钻石切割设计，底部点缀了数百颗「星钻」，尾灯内部更是塞进了超过 4700 颗发光颗粒。

想要更战斗一点的用户，可以选装专属的追风运动套件。

拉开车门，座舱内部给出了五种配色——速影黄、沁夜红、凝夜紫、闪金黑以及缥云杏。大面积的麂皮材质和真碳纤维装饰，把运动氛围烘托得很到位。

这次，不少年轻人关心的「养生」需求也被照顾到了。

尚界 Z7 标配了阿尔卑斯健康座舱，这套座舱大量使用了能吸附和降解甲醛的 MOFs 材料。为了进一步讨好注重细节的用户，尚界还在车里放了一套水离子空调，主打给皮肤和头发保湿。

副驾前方的灵感橱窗和随动屏，在预热阶段就已经积攒了不少热度，车主可以在上面 DIY 摆放手办，布置属于自己的仪表台。

回到实用性层面，这也是 Z7T 作为猎装车最大的卖点。

两款车都采用了掀背式尾门，最大开口接近 1 米。由于车顶向后延伸，Z7T 把空间利用率推到了极致。何刚给出了一个很直观的数据——后排座椅放倒后，后备箱的最大拓展容积达到了 1694 升。

装下两个 28 英寸和一个 24 英寸的行李箱，或是塞进全套的户外装备，都毫无压力。

跑得远，自然需要扎实的底层架构来支撑。

Z7 和 Z7T 全系搭载华为巨鲸 800V 高压电池平台，最高能提供 905 公里的 CLTC 纯电续航。根据工信部的数据，新车提供单电机和双电机两个版本。双电机 Ultra 版拥有前 170kW、后 264kW 的动力储备，让 Z7 的零百加速跑到了 3.44 秒。

制动方面，Z7 全系标配华为图灵平台，百公里制动距离被控制在 33.1 米。

何刚还强调了车辆的被动安全能力，车身的高强钢和铝合金占比达到 91%，乘员舱骨架大量使用了 2000 兆帕的潜艇级热成型钢，车顶抗压能力达到 5.8 倍车重。

华为最拿手的高阶辅助驾驶自然没有缺席，Z7 全系都标配了 896 线激光雷达和华为 ADS 辅助驾驶系统。

最后是大家最关心的价格。

尚界 Z7 的预售价定在了 22.98 万元起，猎装版 Z7T 的预售价则是 23.98 万元起。现在下订，官方还提供至高 1.1 万元的购车权益。

摸着小米过河，踩中猎装的风口

去年年初，我们提出了一个观察：三排六座混动大 SUV，2025 年中国汽车市场的「版本答案」。回过头看，事实也确实如此。

理想 L9 和问界 M9 这对先行者，算是打开了 6 座 SUV 市场的胃口，引来了极氪 9X、乐道 L90、蔚来 ES8 等强有力的竞争选手，车企们几乎都在死磕大空间家用 SUV，生怕车子做小就卖不动。

但与此同时，一个车圈新星用自己的第一个作品，打破了「纯电轿车不好卖」的魔咒，把高端纯电轿车这个小众市场掰成了主流。当然，这辆车可不是今天发布会里的智界 S7，而是小米 SU7。

作为一个新来的插班生，小米 SU7 在造型上选择了一条差异化路线，车头被刻意拉长，车高被压低。雷军用实打实的交付量证明，年轻人非常愿意牺牲一点后排空间，来换取更好看的造型。不受待见的，反而是智界 S7 这种为了空间和风阻妥协的 One-Box 造型。

小米把路蹚平，证明放弃「最大公约数」照样能活得滋润，同行自然得火速跟进。

尚界 Z7 选在这个节点入场，刚好跳过了用户教育阶段，它瞄准的，正是那群既要运动造型、又离不开高阶辅助驾驶的用户。

如果说在轿跑市场是跟进，那同步推出的猎装版 Z7T 算是踩准了另一个风口。

今年年初，我们又提出了一个观察：曾经无人问津的旅行车和猎装车，成了中国车企的必争之地。

看近期的终端数据就知道，蔚来 ET5T、极氪 007 GT、享界 S9T 这些带着大尾巴的旅行版本，卖得都比同平台的三厢版更好。曾经小众的情怀车，现在几乎快成了刚需。

把这事全归结为汽车文化觉醒有些苍白，预算才是最实际的考量。

以前，合资品牌把旅行车捧得极高。买台进口的沃尔沃 V60 或奥迪 A4 Avant，要比国产的三厢版多掏大几万甚至十几万。为一个大后备箱承担这么离谱的差价，绝大多数人在刷卡前都会犹豫。

国产新能源品牌可不会跟你这么玩，主打一个把溢价的水分挤干。

同配置的轿车和猎装车，基本被钉在同一个价位。花同样的钱，能换来更修长优雅的比例和更大的装载空间，试问谁能不心动呢。

再者来说，纯电车为了续航，底盘必须塞进一块十几厘米厚的电池，地台被抬高后，设计师如果还死守三厢轿车那种快速下溜的车顶，后排乘客就只能憋屈地缩着脖子。把车顶线条往后平滑拉长，做成猎装形态，刚好化解底盘变厚带来的空间难题。

Z7T 借着这个形态释放后排头部空间，顺便给出一个极度宽敞的后备箱。周末往车里塞满折叠推车、单板滑雪板、宠物狗，才是他们真实的生活状态。传统轿车装不下这些零碎，SUV 又给不了精准的贴地转向手感，猎装车刚好卡在中间，好处两头占。

华为把高阶智驾塞进 Z7T，顺手抹平长途旅行的痛点，上百公里高速被算法接管，驾驶员不用再把精力耗费在无聊巡航上，到了目的地照样有充沛体力去搭帐篷。

配置严重同质化的今天，换一张牌桌往往是最有效的打法。尚界用 Z7 守住轿跑基本盘，再用 Z7T 网住那些愿意为户外生活方式买单的年轻人。

剩下的，就看上市时的价格够不够狠了。

9 车连发，896 线激光雷达全系标配

最后来看看这次发布会上的其它「界」字辈。

这次发布会最明显的信号，其实是华为把高阶辅助驾驶的天花板再次拔高了。

不论是主打行政的享界，还是面向年轻人的智界，亦或是销量担当问界，它们都同步换上了最新的 896 线的激光雷达。

在华为 ADS 4 的加持下，鸿蒙智行全家族的感知能力已经完成了新一轮的合围。何刚在台上提到，这种「图像级」的激光雷达不仅看得更远，避障的响应速度也提升了一个台阶。

在这种全员智驾平权的前提下，各品牌的焕新重点开始向细分需求倾斜。

享界 S9 和它的旅行版 S9T 拿出了更感性的配色，新增的星玫粉和月绒白，配上同色的轮毂，给这款行政级轿车增加一些生活的底色。该系列的起售价定在 31.98 万元。

智界 R7 和智界 S7 的重点则放在了座舱健康上。

除了新增暗夜紫和活力橙配色，这两款车引入了 9 系旗舰同款的「阿尔卑斯健康座舱」。何刚专门介绍了 MOFs 这种新材料——它不仅能吸附甲醛，还能主动将其降解。对于智界这种主打年轻家庭的品牌来说，这种看不见的增配也许比参数更有说服力。智界 R7 的起售价为 25.9 万元，同样做到了发布即交付。

问界家族的动作则加针对辅助驾驶。

问界 M7 焕新后，起售价来到了 30.98 万元。最关键的变化是，这个价格已经直接标配了 896 线激光雷达。

至于之前那些不带顶置雷达的 Pro+ 版本，何刚也带去了一个惊喜：经过大模型训练，这些老车主将在 4 月份迎来城区 NCA 的全量推送。华为用这种方式，给过去的纯视觉方案做了一次补课。

问界 M8 则更进一步，把传感器规格堆到了天花板。

除了车顶那颗 896 线激光雷达，M8 还额外增加了两个侧向的固态激光雷达。全车 38 个传感器配合全面升级调校的双腔空悬，让这台车的行驶质感和避障冗余度都更接近老大哥 M9。这次新增的 Max 后驱长航版，CLTC 综合续航更是跑到了 1590 公里，它的起售价为 36.98 万元。

最后压轴登场的是问界 M6。

作为问界家族最年轻的中大型 SUV，M6 并没有因为定位稍低就缩减硬件，896 线激光雷达依然是标配。这台车最大的不同是副驾前方的 DIY 设计，包括可以手机碰一碰换照片的水墨屏、能够放入各种手办的「移动橱窗」等系列配件。

此外，问界 M6 全系标配图灵平台，涉水深度达到了 700 毫米。这对于一台体态优雅的城市 SUV 来说，确实给足了出游的底气。它的预售价定在 26.98 万元起。

发布会临近尾声时，何刚还留了一个伏笔——鸿蒙智行的首款旗舰 MPV 智界 V9 将在四月下旬正式进店，同样会搭载这套顶配的 896 线激光雷达。

一下午连发 9 款新车，华为把这种「全系标配即顶配」的压迫感，传导给了每一个细分市场的对手。

在车型保鲜期越来越短的当下，这种恨不得把所有缝隙都填满的推新速度，确实让友商们很难接招。

除了造车，华为的消费电子也没闲着

整场发布会看下来，汽车抢足了风头，但华为消电的成绩单依然够硬。目前鸿蒙终端的设备数量已经突破了 5000 万，每天还在以 15 万的速度往上增。

稳住基本盘后，华为开始在细分硬件上切蛋糕了。

最先登场的是华为 Mate 80 Pro Max 风驰版。

何刚表示，这台手机是为了性能和重载场景准备的。为了压住麒麟 9030 Pro 芯片的满载发热，华为撤掉了一颗超长焦镜头，把位置腾出来塞进了一套「风驰散热模组」，里面用上了仿生羽翼涡扇和超导热弯流翅片。

软件层面，这台手机首发了 HyperSpace Memory 超空间内存技术。可以通过极高的压缩率，让 16G 的内存跑出 20G 的后台保活体验。软硬结合下来，整机性能比 Mate 70 Pro+ 提升了 45%。

这台用来打游戏和长时间直播的性能机，定价 8499 元起。

高端机秀肌肉，走量机型畅享 90 系列则负责把门槛踩实。

这次畅享 90 系列全系标配了 Wi-Fi 7。把最新的通信技术直接下放到一两千元的档位，给同价位产品上了一点强度。

杯型最大的畅享 90 Pro Max 塞进了一块 8500mAh 的巨鲸大电池，主打一个跨天级别的重度续航。中间定位的畅享 90 Plus 增加了一个非常实用的痛点功能——端侧智能识别诈骗风险，并支持家属远程挂断电话。

穿戴设备方面，华为更新了两块表和一个手环。

定位旗舰的 WATCH Ultimate 2 拿出了全新的纳米微晶陶瓷表圈和非晶锆合金表体，支持 150 米专业潜水和果岭视图升级，依然是冲着极限户外群体去的。

相比之下，WATCH GT Runner 2 的定位更纯粹，完全为跑步爱好者服务。

表体重量压到了 34.5 克，厚度只有 10.7 毫米。正面覆盖第二代昆仑玻璃，表盘峰值亮度达到 3000nit，大太阳下跑步也能一眼看清配速。在开启双频高精度定位的情况下，续航依然能撑 32 个小时。

至于手环 11 系列，Pro 版升级了独立 GNSS 定位，标准版则把重点放在了情绪健康和日常便携交互上。

办公和家居生态也顺带刷了一波存在感。

MatePad Pro 12.2 英寸和 MatePad mini 悦读版同步更新了幻影紫配色。

许久没动静的显示器产品线推出了 MateView GT。27 英寸的全面屏支持 160Hz 高刷新率，底座内置了 26W 大功率的 4.1 声道音响系统，连外接音箱的钱都省了。

最后压轴的是 Vision 6 智慧屏。面板换上了华为 Super MiniLED 黑晶屏，外层加了双层纳米低反镀膜，把屏幕反射率压到了 0.5%，大白天看电视基本不用拉窗帘了。更有意思的是，这块电视屏幕现在支持触控，配合灵犀手写笔，客厅的大屏变成了一块巨大的画板。

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3 月 24 日，一加发布了新一代小屏旗舰一加 15T，定价 4299 元起。

和上一代 T 系列机型一样，一加 15T 可算是一款同定位性能配置的小屏版一加 15，拥有标准的旗舰芯片组和储存组合，这次官方还加上更大容量的 7500mAh，补足小屏性能机在续航方面的短板，让它的体验更加完整。

先来看看外观，一加 15T 沿用了和一加 15 相近的设计。

金属 DECO 沿用了 15 系列的方块化圆润造型，DECO 内的摄像头和补光灯用大小长条形椭圆设计包裹，左侧是「主摄+ 3.5x 潜望式长焦」双摄结构，右侧是补光灯。

一加给 15T 提供了三款新配色，分别是低饱和抹茶绿的「松弛抹茶」，深棕色的「纯粹可可」，还有以冷白色调为主，用微弧氧化工艺+哑光白金属中框实现手机全新一百到底的「治愈白巧」，三款配色都用上了巧克力做主体。

屏幕尺寸压缩到 6.32 英寸，机身尺寸为 150.56mm x 71.82mm 8.35mm，机身比一加 15 短一些，厚度几乎一致，重量则从一加 15 的 211g（原色沙丘）-215g（绝对黑、雾光紫）下降到 194g，对于一款能塞下旗舰配置和 7500mAh 大电池的手机来说，真的很克制。

手机缩短了之后，15T 单手操作的感觉很舒服。微弧氧化工艺制作的后盖，一加 15T 的触感非常丝滑，裸机上手和原色沙丘配色的一加 15 一样舒适。

整机支持 IP66 & IP68 & IP68 & IP69K 防尘防水认证，日常裸机使用基本没问题。但考虑到保护机身外观质感的一体性，包装内也配备了同色软壳，耐用度几乎不需要担心了。

屏幕方面，一加 15T 搭载了一块 6.32 英寸 1.5K 165Hz LTPS 旗舰小直屏。屏幕采用四边等宽 1mm 超窄边框设计，点亮时手机正面几乎都是屏幕。

这块旗舰小直屏用上了新一代发光材质，正常状态下普通的最高亮度为 800nits，HBM 亮度为 1800nits，局部峰值亮度能达到 3600nits。屏幕支持硬件级的 1nit 暗夜显示和太阳显示，还有明眸护眼模式，配备 3840Hz 超高频 PWM 调光、全亮度低频闪+经典低频闪模式，可以满足用户在大阳光户外和夜间的使用需求。

屏幕支持 1-120Hz 自适应刷新率，在部分游戏中最高支持 165Hz 显示刷新率。手机内还有灵犀触控芯片，最高支持 3200Hz 瞬时触控采样和 330Hz多指触控率，对触控响应需求高的 FPS 游戏来说，还是很有必要的。

开镜更加迅速，关键时刻少点漏触漏发的情况了，就能有更好的游戏体验。

性能配置部分，同样旗舰定位的一加 15T 表现几乎和一加 15 一样。

一加 15T 搭载了第五代高通骁龙 8 至尊版移动平台，用了 LPDDR5X+UFS 4.1 的储存组合，常温状态下安兔兔的跑分成绩为：3755635。在储存芯片飞速涨价的这段时间，一加还是提供了最高 16GB+1TB 的储存版本。

此外，15T 配备了新一代风驰游戏内核，可适配游戏的 165 超高帧模式，配合刚刚提到的灵犀触控芯，可以实现响应速度更快的操作，操控节奏更加紧凑的 MOBA 和 FPS 游戏中更实用。

电池的升级比较大，一加 15T 的电池容量从上一代的 6260mAh 升级到 7500mAh，是目前同屏幕尺寸的手机中电池容量最大的一款。日常使用，15T 可以稳定坚持 2 天到 2.5 天，不需要担心续航问题，也不用长时间挂着充电宝。

充电部分，一加 15T 给到了 100W 超级闪充和 50W 无线闪充充电组合，配上磁吸配件，回到家中充电会更加随手方便。它也支持全局旁路供电，游戏时充电能够直接供电到系统，减低边用边充电池的影响。

通用快充的部分，我们用 AI 小电拼 Ultra 搭配细雳线进行实测，一加 15T 实际录得最高充电功率为 48W，0-100 充满耗时 71 分钟。

相机的部分，一加 15T 延续一加小屏系列的「主摄+长焦」模式：

• 主摄：5000 万像素 1/1.56 英寸索尼 IMX906 CMOS，F1.8 光圈，支持光学防抖
• 长焦：5000 万像素传感器，3.5x 光学变焦，F2.0 光圈，支持光学防抖

双 5000 万像素的组合对日常拍摄来说很不错，长焦镜头来到 3.5x 的焦段拍人像更舒服，高像素也方便用户做更大幅度的裁切，拍远一点的东西也方便。

但如果，如果一定要用双摄搭配，主摄保留着方便裁切的高像素传感器，然后长焦替换成同规格的超广角，那焦段的搭配上会更完整。

最后看看价格，一加 15T 合共提供了五个储存版本：

• 12GB+256GB 4299 元
• 12GB+512GB 4899 元
• 16GB+256GB 4599 元
• 16GB+512GB 5199 元
• 16GB+1TB 5699 元

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2026 年 3 月 23 日，华为在春季全场景新品发布会上正式发布了 Mate 80 家族的新成员：华为Mate 80 Pro Max 风驰版。

作为首款搭载了风扇型主动散热结构的 Mate 手机，Mate 80 Pro Max 风驰版不仅实现了华为对于自身传统产品定位的突破，同时也为鸿蒙生态带来了一种全新的产品角度——

鸿蒙生态下，第一台高端性能旗舰。

另一方面，2026 年的消费电子市场也正在经历一场近十年未见的剧烈波动，存储芯片价格的持续攀升引发了手机行业普遍的「涨价潮」，让整个行业承压。

当大多数厂商在成本重压下，被迫借助「减配」和「涨价」的组合拳维持基本盘时，华为却以一种逆势而上的姿态，带回了全新的 Mate 80 Pro Max 风驰版。

作为一台「支持主动散热的华为手机」，Mate 80 Pro Max 风驰版的登场，对鸿蒙生态的性能极限进行了一次大胆突破，与此同时，Mate系列的传统定位也有了新的定义。

华为Mate 80 Pro Max 风驰版更是 Mate系列此前从未有过的产品形态，可以看作是一次华为深耕产业链、以「软硬芯云」突围的一次成果检阅。

它同时标志着，华为在原本 Mate系列「高端手机定义者」的身份之外，正以更极致的性能表现，拓宽「高性能移动终端」概念的边界。

重构 Mate 性能场景

华为Mate 80 Pro Max 风驰版的诞生，意味着华为正式开始对过往较少涉猎的极致性能市场开辟赛道。

去年，爱范儿在评测华为Mate 80 Pro Max 时，曾经得出这样的结论：

华为的旗舰手机，已经超越了追求「硬件参数」叠加的阶段，转而开始对构成「性能表现」的各个方面进行思考。

而针对重度游戏、专业创作以及录像直播等高负载场景，华为这套自研的「风驰散热架构」就是答案——

通过引入主动式风冷，风驰散热架构将原本「安静优雅」的 Mate 手机，变成了类似汽车界的「西装暴徒」：从外面看只是一辆低调的豪车，引擎盖下面却有近千匹马力时刻预备着爆发。

同时，在这套复杂的散热体系中，华为也创新了散热叶片的设计思维，引入了「仿生羽翼涡扇」架构。

根据相关介绍，新叶片的灵感源自鸟类羽毛尖端的细密分叉，将切割空气产生的大块湍流分解成细小的涡流，配合热流噪 AI 智能优化算法，Mate 80 Pro Max 风驰版的机身风扇可以从软硬件两方面抑制气动噪声，实现无感散热。

除了安静不扰民，风扇更重要的指标当然是风量。

在这方面，华为Mate 80 Pro Max 风驰版同样有自己的绝活：在华为实验室的测试中，仿生羽翼涡扇在同等噪声水平下，单体风量较业界传统方案提升了约 60% 。

光有风还远远不够，翅片的导热与换热能力同样在散热过程中至关重要。

仿生羽翼涡扇提供了超大风量，但要实现极致散热，还需攻克紧凑空间下的高效换热：Mate 80 Pro Max 风驰版风道上的「超导热弯流翅片」，在仅 100 平方毫米的空间内将散热面积提升了 20 倍。

相比业界方案，同等风量下，华为风驰模组的散热效率提升了约 30%，成功树立了主动散热性能的新标杆。

并且在容纳这些新部件的同时，Mate 80 Pro Max 风驰版的「高端感」依然在线。

结构设计方面，这些精巧组件被完美融入了 Mate 80 Pro Max 风驰版的一体化设计中。通过隐藏式无感出风设计，让进出风口与镜头模组巧妙结合——

换言之，用户拿在手中的，依然是那个熟悉的 Mate 80 Pro Max，全金属设计的高档机身质感如出一辙。

而在超导热弯流翅片与 1200 多个激光精雕微孔的辅助下，Mate 80 Pro Max 风驰版的出风柔和而分散，在相同风量下，风速可以降低 5m/s，很好的解决了以往主动散热设备常见的「热风烘手」痛点。

尤其对于手机这种需要长时间拿在手上的设备来说，这种追求极致散热的同时，兼顾握持舒适度的设计理念，正是华为对「全能旗舰」的性能维度、以及「全能体验」的人因维度的探索。

当然，日常使用中除了「风光」，偶尔一些「雨雪」也是不可避免的。而 Mate 80 Pro Max 风驰版除了散热是一把好手，防护性能同样不落人后。

比如华为在主动散热系统上构建了一套涵盖物理防护与智能监测的多维安全体系，并且在出风口精细防尘网上应用了行业首创的纳米级疏水涂层，让液滴实现不沾效果，确保涡扇性能时刻强劲、可靠。

当然，强大的散热能力，最终还是要服务于极致的性能释放。

根据发布会上的介绍，在风驰散热架构的加持下，华为Mate 80 Pro Max 风驰版的整机性能相较于华为Mate 70 Pro+ 实现了 45% 的可感提升。

能够在「单次换代」中实现这种幅度的跨越，可以看作是风驰版基于华为此前「软硬芯云」协同设计的系统级创新成果。

比如 Mate 80 Pro Max 风驰版上搭载了业界首创的「HyperSpace Memory 超空间内存技术」，通过 SDCU 硬化内存算法提升了压缩比和速度，让可压缩内存的范围上限得到了质的飞跃。

根据测试数据显示，Mate 80 Pro Max 风驰版的内存压缩能力平均提升了 45%，这意味着系统能够额外装载约 4.3GB 运行内存的内容——

可别小看这 4.3 个 G，在日常感知最明显的后台应用保活场景中，它的后台留存率综合对比前代提升了 67% 。

而在重载游戏场景中，华为Mate 80 Pro Max 风驰版同样表现得「从从容容，游刃有余」。

比如在最新版《和平精英》的 120 帧模式中，Mate 80 Pro Max 风驰版的画面流畅度（1% low 帧）相比 Mate 70 Pro+ 足足提升了约 50% 。

有了主动散热作为基础，Mate 80 Pro Max 风驰版的光线追踪硬加速表现也实现了升级，在鸿蒙版《暗区突围》中，最高支持实时渲染的光线数提升至 3000 万线——

这么看来，华为Mate 80 Pro Max 风驰版，既是高端旗舰，也是游戏高手，真就「把把都是顺风局」。

以上这一切，都是华为Mate 80 Pro Max 风驰版在没有牺牲作为 Mate 80系列旗舰的「基准体验」下实现的。

就拿影像来说，在长时间的录像场景下，风驰版较 Mate 70 Pro+ 温降感知明显。内置的 4 麦克风音频架构可以实时采集结构振动噪声与空气流动噪声，辅以多场景 AI 降噪，确保了打开风扇时通话、直播和录像过程中的纯净音质。

还有 Mate 80系列擅长的直播——风驰版后置支持了大多数主流平台的高清直播，比如鸿蒙版小红书就默认支持 2K 30fps，同时全程保持低散热负荷，机身温度较 Mate 70 Pro+ 能够降低 3℃ 左右。

值得一提的是，继马年春晚采用 Mate 80系列竖屏直播后，在刚刚过去的春季全场景新品发布会上，华为同样使用了Mate 80系列机型进行活动直播，夯实了它「新一代直播神器」的角色：

这种从风扇主动健康管理，再到高规格录像、超长时直播体验的全方位升级，实际上也是华为从单纯的硬件驱动迈向「软硬共生」的新阶段。

行业普涨中的从容定力

实际上，在去年存储行业上涨、友商开始「预防性」涨价的市场环境下，华为Mate 80系列的定价就已经表现出了极强的品牌号召力与市场统治力。

而作为 2026 年这个时间节点上发布的新品，华为Mate 80 Pro Max 风驰版 16+512GB 机型的起售价为 8499 元，顶配 16+1TB 款式则为 9499 元：

可以说，风驰版的推出既拓展了Mate 80系列的产品矩阵，又满足消费者切身的细分需求：如果是游戏或者直播重度用户，可以毫不犹豫选择风驰版，如果平时喜欢拍照记录，那么 Mate 80 Pro Max 依然是不二之选。

另据了解，目前华为Mate 80系列货量充足，消费者可根据自身情况选购。

当然，木桶不能只看长板，还得要讲究均衡。

华为Mate 80 Pro Max 风驰版作为高端性能旗舰，在硬件配置上依然保持着 Mate 系列一贯的高水准。

除了风扇，其在核心配置上与普遍好评的 Mate 80 Pro Max 保持了高度一致：同样的全金属玄武架构、同样的 8000 尼特灵珑屏，以及旗舰级第二代红枫影像能力。

去年的 Mate 80 Pro Max 就告诉我们：在各家厂商都在卷长焦、卷底大的时候，华为却提出——强大的硬件只是入场券，如何让拍摄的过程不再有痛点，才是「旗舰体验」的终极命题。

XMAGE 影像一直有着自己独特的色彩科学，这一次，Mate 80 Pro Max 风驰版与 Mate 80 Pro Max 一样，搭载全焦段 RYYB 排列镜头，以及熟悉的第二代红枫原色摄像头。

即使在有风扇占空间的情况下，Mate 80 Pro Max 风驰版的光学素质也没有任何缩水。从超广角、超高动态主摄到 4x 光学微距长焦，几颗镜头的色彩一致性被调教得空前统一。

同时，Mate 80 Pro Max 那夸张的 17.5 EV 动态范围也得到了保留，即便在大光比逆光场景，高光与暗部也能被收拾得服服帖帖。

换句话说，Mate 80 Pro Max 风驰版与常规语境中的「游戏手机」不同——更直白一点，Mate 80 Pro Max 风驰版是能够拿捏大型游戏的全能旗舰。

这种「硬件很硬，软件不软」的底气，恰恰源于华为对产业链深层次的控制力。

尤其对于 Mate 80 Pro Max 风驰版这一类「场景特化产品」来说，华为借着架构重构和系统级优化，实质上将行业困境转化成了一种竞争优势。

面对存储成本上涨，华为以 HyperSpace Memory 超空间内存技术实现的「以技术换空间」方案，不仅规避了硬件成本危机，也进一步提升了产品体验。

在发布会的现场演示中就能看到，启用 HyperSapce Memory 超空间内存技术之后，16GB 内存的 Mate 80 Pro Max 风驰版在应用连续启动和切换时，响应速度和稳定性足以看齐 20GB 内存的 Mate 80 RS 非凡大师：

再随着鸿蒙生态的逐步完善，HarmonyOS 5 | HarmonyOS 6 终端设备数量突破 5000 万，华为正在用这种「比以往更强调科技创新、自立自强」的方式，应对全球市场的不确定性。

伴随华为在 2025 年中国智能手机市场份额超越苹果重回第一，华为Mate 80系列勇夺 2026 年国产高端旗舰手机市场份额第一，其正以前所未有的「产品力」真正抓牢这个来之不易的位置。

特别是 5000 元以上的高端市场里，从 Pura 80系列再到 Mate 80系列，华为高端份额占比进一步提升，最终完成了「引领者」的华丽转变——

我们可以看到：在海内外友商纷纷释放涨价信号时，华为借助 Mate 80系列已经定义高端的基础上，进一步将产品领域向更细分的市场拓宽，释放着一种「国产高端市场统治者」的信号。

而在海外市场，伴随着华为Mate 80 Pro 在马德里发布会的正式推出，华为也在宣告重返欧洲及国际市场，去重新追回「失去的那些年」。

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打开手机的订阅管理页面，我数了一下：过去十二个月里，我为各种 AI 应用付过费的数量是七个。目前还在续费的，两个。真正每天都在用的，一个。

难道只有我一个人买了不用吗？肯定不是。最近应用内订阅数据平台 RevenueCat 发布了一份基于 11.5 万款应用、160 亿美元收入的年度报告（《State of Subscription Apps 2026》），里面的数据很明显：不止我一个，所以 AI 应用的生意，不好做。

Demo 的那三十秒

回想每一次订阅 AI 应用的瞬间，我脑子里浮现的都是同一个画面：一段惊艳丝滑的 demo。

比如生图 App 的展示，无论什么照片，它都能一键改换背景、画风、滤镜，堪称全自动化 Photoshop。我试了一下免费版，确实很不错，然后就弹出了订阅的页面。

又比如说智能转写，举起手机说一段话，几秒钟后出来的版本，就是整理过的干净明晰的文字版，但同时跳出来的，还有免费试用的上限。

至于积分制的工具，更加是要掰着手指头用，到最后只能是，买吧买吧，买。

不买能咋办，试用的体验也太好了。RevenueCat 的数据证实，AI 应用的试用转付费率比非 AI 应用高 52%。AI 产品天生就更容易让你掏钱， 它的演示效果太即时了：你给它一个输入，它立刻给你一个看起来很厉害的输出。

这种「即时验证」是传统工具型 App 做不到的，你不可能试用一个笔记 App 或者记账工具三十秒，就觉得它改变了你的生活，但 AI 可以。

这也是为什么图像类的应用，现在普遍被 AI 加持，管你用得多不多，AI 对图像调改后带来的效果，是最立等可见的。

而我们愿意为这种「哇噻」时刻掏钱，所以 AI 应用的用户在第一个月的实际终身价值（RLTV）中位数是 18.92 美元，非 AI 应用只有 13.59 美元——高出 39%。

这并不是说我们被骗了，AI 的 demo 效应就是这么强，55% 的 3 天试用期取消发生在第 0 天。用户争夺战的成败取决于第一次使用体验，这迫使开发者必须尽快创造这种「哇噻」的时刻。

但是，没人喜欢三天试用这么短的窗口期，数据也显示，17 天以上的试用期转化率比短试用期高出 70%。尽管如此，应用程序仍在不断缩短试用期 。目前近一半的应用程序使用 4 天或更短的试用期。

快速惊艳，快速决策，这不失为一种策略，毕竟试用的越久，越容易让你发现「真相」。

第二个月的沉默

真相是，「被说服」和「真的需要」之间，隔着的距离比想象要大。

作为日常跟文字打交道的人，我发现自己对视频剪辑没那么大的需求，我只在第一周用了两次，第二周用了一次，第三周想起来又用了一次。别说我并没有那么多 vlog 要剪要拍，就是平时掏出手机来，都想不起来要拍视频。

至于有 AI 加持的日程管理工具——嗯，它确实能智能安排事务，但是前提是我能记住打开它，往里填东西，但我根本记不住……

「不够用」不是因为产品不好，而是因为我当初订阅时想象的使用场景，和我真实的生活之间，始终有距离。这个距离在 demo 的三十秒里是看不到的，只有在付完钱之后的第二个月、第三个月才会慢慢浮现。

RevenueCat 的报告数据精准地描绘了这条下滑曲线。AI 应用的月度 12 个月留存率只有 6.1%，非 AI 应用是 9.5%。

看起来差距只有 3.4 个百分点，但如果换一个说法：在订阅满一年时，每 10 个 AI 应用的月订阅用户里，只有不到 1 个还在付费。

这条曲线的陡峭程度，和开头那个惊艳的转化率形成了一个几乎讽刺的对比：进来得有多快，走得就有多快。

年付陷阱

来多几次之后，我就学乖了：能月付的，绝不年付。

年付的逻辑我太熟了：月付每月 12 美元，年付一次性付 79 美元，相当于每月只要 6.5 美元，省了将近一半。如果是在沉浸在体验完 demo 的兴奋感里，那就更上头了——当然选年付啊，少一半是多大的便宜。

但 AI 应用的年度留存率数据很现实：21.1%。将近五分之四的年付用户，在续费节点来临之前就已经不用了。非 AI 应用的这个数字是 30.7%——也不高，但至少比 AI 应用好了将近十个百分点。

更具说服力的数字是取消速度：AI 应用的年订阅取消速度比非 AI 应用快 30%。

如果你是我，你也会在某一天早上收到 App Store 的续费提醒，然后想：「等一下，我还有这个玩意儿呢？」然后你打开手机搜索，发现那个 App 的图标已经都被移出主屏幕了，收在某个文件夹里。

好嘛，这个续费通知倒是提醒我了：反手就是一个取消。

有趣的是，AI 应用的订阅结构本身就透露了这种不确定性。AI 应用中 59.8%的订阅选择了月付方案，而非 AI 应用只有 26.2%。也许不是所有人都像我一样冲动地选了年付，大多数人其实在用脚投票：我对这个东西能用多久？不知道，自己也心里没底，所以先月付看看。

原来我不是一个人，而且比我更斤斤计较的人有的是。RevenueCat 的数据显示，AI 应用的退款率中位数是 4.2%，非 AI 应用是 3.5%。而且 AI 应用的退款率上限达到了 15.6%（非 AI 是 12.5%）。

报告原文的措辞很值得注意：这意味着「已实现收入中存在更大的波动性，以及用户价值、体验和长期质量上更深层的问题」。

不久前 flowith 就出现过用户集体声讨要求退款和补偿的情况。相比于取消订阅，退款更能表示一种激烈姿态。

这不是「试了一下觉得不适合我」的轻描淡写，是用户付完钱之后真的觉得不值，是「我要把钱要回来」的程度。

要知道，退款其实是一个心理门槛很高的行为。大多数人（比如我）面对一笔几十块钱的订阅，本能反应是算了算了，就当少喝几杯奶茶了。

能驱动一个人去翻 ToS、找退款入口、写退款理由的，是一种混合了失望和恼怒的情绪：我不仅不用这个东西了，而且我后悔花过这个钱。

我在为什么付费？

诚实的说，这显然不是 AI 产品的失败，而是我和 AI 工具之间正在进行的一场「关系磨合」，就是比较周折。

回看这一年的订阅记录，我发现一个规律：我留下来的那一个 App，不是 demo 最酷的那个，也不是功能最多的那个，而是真正嵌入了我某个具体工作流的那个。它做的事情很杂，但它确实每天都在帮我省十分钟。

而那些被我退订的，有一个共同特征：它们试图说服我，我需要一种我其实并不需要的新能力。

这就是 AI 订阅的核心悖论：AI 的演示效果越惊艳，越容易让我们为「可能性」付费，而不是为「真实需求」付费。那个「哇，它居然能做到这个」的瞬间，和「我每天真的需要它做这个」之间，差着整整一个使用习惯的距离。

RevenueCat 的报告覆盖了 11.5 万款 App、超过十亿笔交易。在这个巨大的样本里，AI 应用反复上演着同一个故事：漂亮地把用户吸引进来，然后留不住。52%的试用转化优势，换来的是 30%更快的取消速度和 21.1%的年留存。

同时，用户每个月花钱的席位，可能就是在反复变化的。模型的能力在不断变化，随时会吞吃掉一些应用瞄准的某些小而精场景，也可能挤掉竞对。从 ChatGPT 到 Gemini 到 Claude，光是通用型 AI 我就换过三次，御三家谁的模型大进步了，钱就去哪里，但我肯定是不需要同时订阅两个同类型产品的。

不过，我注意到另一个数字：目前，所有订阅类应用中有 27.1%是 AI 应用，一年前这个比例更低。这意味着越来越多的产品正在加入这个赛道，也意味着我们作为用户，可能会在很长一段时间里继续重复这个循环——被说服、订阅、冷却、退出、再被下一个 AI 应用击中，反反复复。

也许总有一天，每个人都会像我一样，在手机里稳定地留下一两个真正有用的 AI 工具，然后对剩下的那些「可能性」免疫。而在此之前，我们还会继续为那三十秒的 demo 买单。

下次再有一个 AI App 弹出年付页面的时候，我会试着问自己一个问题：我是在为它每天能帮我做的事付费，还是在为刚才那三十秒的惊艳付费？

如果答案是后者——选月付吧，可能多付个几块钱，但至少能快速止损。

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如果要找一个人来解释这场 AI 大爆发究竟是怎么发生的，黄仁勋无疑是最合适的人选。

三十年前创立英伟达、押注图形处理器，把 CUDA 强行装进游戏显卡，市值从 80 亿跌至 15 亿，然后用十年爬回来。在所有人还在争论推理芯片会不会只是低端市场时，他已经在为智能体时代设计机架架构。

这种提前预判，显然不只是运气，也离不开他几十年如一日做的一件事：在所有人相信之前，先把那个未来讲给所有人听。

今天，知名播客主持人 Lex Fridman 公开了他与黄仁勋长达两小时的深度专访。

对话涵盖 CUDA 护城河、中国科技生态、编程的未来，DLSS5、乃至意识与死亡。这是黄仁勋近期最完整的一次公开表达，也是迄今为止最接近他真实思维方式的一次记录。

附上黄仁勋采访文字版实录 ：https://lexfridman.com/jensen-huang-transcript

一个问题，60 个专家同时在场，这就是英伟达开会的方式

采访开篇，Fridman 指出英伟达已将设计重心从单芯片扩展至机架级别，涵盖 GPU、CPU、内存、网络、NVLink、光纤与铜缆互联、供电、冷却、软件以及机架本身。他问黄仁勋：在如此多变量的协同设计中，最难的部分是什么？

黄仁勋首先解释了极致协同设计为何从工程逻辑上不可回避。

他说，问题的根源在于规模：当你把一个任务分布到一万台计算机上，你期望的结果是获得远超线性叠加的加速效果，比如一百万倍的提升，而单纯增加计算机数量只能带来线性收益。

这就是阿姆达尔定律的约束，也就是说，如果计算只占总工作量的 50%，即便把计算速度提升到无限快，整体也只能加速两倍。

「一旦你把问题分布出去，所有东西都会成为瓶颈。CPU 是问题，GPU 是问题，网络是问题，交换机是问题。分布式计算在我们这个规模下，每一个环节都必须同时攻克。」

在组织层面，黄仁勋透露自己的直接汇报超过 60 人，几乎涵盖所有技术学科的顶尖专家：内存、CPU、光学、GPU 架构、算法、设计，无一缺席。他刻意放弃一对一汇报制度，改为让所有人同时在场讨论任何一个具体问题。

「因为我们在做极致协同设计，所以任何一次讨论都不可能只有一个人在场。我们呈现一个问题，所有人一起攻。当我们讨论冷却，网络专家在听；当我们讨论供电，内存专家在听。谁要是对本该关注的事情没有关注，我会直接点名。」

他将公司架构比作操作系统，认为公司的组织结构应当直接反映它所处的环境和它要生产的产品，而非套用统一的「汉堡式」或「软性」组织图或者和汽车公司组织图。

把 CUDA 塞进游戏显卡，是最痛苦也是最关键的决定

在讲述英伟达的战略演进时，黄仁勋也详细梳理了从图形加速器到计算平台的转型路径。

他说，英伟达最初是一家加速器公司，专注于图形处理。专业化的好处是极致优化，问题在于市场边界天然受限，而市场规模直接决定研发投入能力，研发能力又决定了一家公司在计算领域能发挥多大的影响力。

于是英伟达必须拓宽边界，向通用计算迈进，但通用性和专业性之间往往存在天然的矛盾：越向通用计算靠拢，专业加速能力就越被稀释。

「我把这两个本质上矛盾的词硬连在一起，公司必须一步一步走那条极其狭窄的路，在扩展计算边界的同时，守住最重要的专业化能力。」

第一步是可编程像素着色器，第一次向可编程性迈进。第二步是在着色器中加入 IEEE 标准兼容的 FP32 浮点运算，这一步吸引了那些此前在 CPU 上做流处理和数据流计算的研究者。他们发现，GPU 的计算密度极高，又能兼容他们原有的软件逻辑。这直接促成了 Cg 语言，再到 CUDA。

将 CUDA 搭载到 GeForce 消费级显卡是整个历史中最关键也最痛苦的决策。

黄仁勋说，计算平台的价值完全取决于装机量，而不是架构的优雅程度。他举 x86 为例：这是历史上被批评最多的架构，远没有同期那些被顶尖计算机科学家精心设计的 RISC 架构优雅，但 x86 活下来了，RISC 大多失败了。原因只有一个：装机量。

「当时 GeForce 每年出货数百万块显卡。我们说，不管用户用不用 CUDA，都把它装进每一台 PC 里，用这个作为培育装机基数的起点。同时我们去大学里写教材、开课程、到处推广 CUDA。在那个年代，PC 是主要的计算载体，没有云，我们等于把超算塞进了每一个在校学生和研究人员的手里，总有一天会有惊喜发生。」

代价是惨烈的。CUDA 让 GeForce 的成本大幅上升，将英伟达的毛利率彻底压垮，公司毛利率本已只有 35%，成本增加 50% 之后，全部利润蒸发。市值从约 80 亿美元一路跌至 15 亿美元，在底部徘徊了相当长的时间。

「但我们一直扛着 CUDA，一直搭载在 GeForce 上。英伟达是 GeForce 建起来的家，是 GeForce 把 CUDA 送到了所有人手里。研究人员和科学家在大学里发现了 CUDA，因为他们本来就是游戏玩家，他们自己攒电脑，他们拿 PC 组件搭集群。」

后来，这成为深度学习革命的基础设施。对于如何作出这类赌注式决策，黄仁勋说，他的决策过程始于好奇心，然后是推理。当推理系统在内心足够清晰地呈现出「这件事一定会发生」时，他便开始相信它，而一旦相信，就会去实现。

但更重要的是他管理集体信念的方式：他从不等到决策那一天才宣布，而是通过每一次外部信息、工程里程碑、行业新发现，持续向董事会、管理团队、员工、合作伙伴一点一点地铺设认知基础。

「到了宣布的那一天，我希望所有人的反应是：『Jensen，你怎么现在才说？』收购 Mellanox 是这样，全力押注深度学习是这样，现在 Groq 也是这样，我已经铺垫了两年半。」

他把 GTC 大会描述为向全行业塑造未来认知的工具，不只面向员工，也面向合作伙伴和整个生态。「我们不生产计算机，也不搭建云。我们是计算平台公司，任何人都无法直接购买我们的产品，但我们向所有层级开放平台。在我的产品准备好之前，必须先让所有人相信它将要到来。」

Ilya 说数据耗尽了，黄仁勋说他搞错方向了

对于 Scaling Laws（缩放定律/扩展定律），黄仁勋提出了一个系统性框架，包含四个相互咬合的层次。

第一条是预训练扩展定律。模型越大，训练数据越多，AI 越聪明。

当 Ilya Sutskever 表示「预训练数据耗尽」时，业界一度恐慌，认为 AI 到了天花板。黄仁勋认为这个担忧搞混了方向：人类生产的数据确实有限，但合成数据的比重会越来越高，而且这并不奇怪，人类知识本来就是「合成」的，知识在人与人之间流转、被重新诠释、再创作、再消费。AI 现在已经能够以真实数据为基础大量生成合成训练数据，预训练的瓶颈从数据量转移到了算力。

第二条是后训练扩展定律。通过指令微调、强化学习等方式持续精炼模型能力，这个空间仍然广阔。

第三条是测试时扩展定律，也就是推理阶段的计算投入。

黄仁勋说，当初很多人预判推理是「简单的」，认为推理芯片只需要小而廉价，完全不需要英伟达那样昂贵复杂的产品，将来推理市场会是一个被商品化的低端市场。「这在逻辑上就说不通。预训练是记忆和归纳，是阅读；推理是思考、推理、规划、搜索、尝试、分解陌生问题。思考怎么可能是计算轻量级的？」事实证明他是对的，测试时扩展的计算消耗远超市场预期。

第四条是智能体扩展定律。一个大语言模型变成一个智能体，在测试时去查数据库、使用工具、分配子任务，同时派生出大量子智能体。「扩充英伟达规模最简单的方法是多雇员工，而智能体的分裂速度比雇人快多了。」这些智能体在运行过程中积累大量有价值的经验和数据，其中的精华会反哺预训练，再经后训练精炼，再经测试时增强，形成完整的闭环飞轮。

「归根结底，智能的扩展取决于一件事：算力。」

对于如何在硬件设计层面预判 AI 模型的走向，黄仁勋坦言这是最难的部分之一，因为 AI 模型架构每六个月就会迭代一次，而系统和硬件架构的迭代周期是三年。

英伟达的应对策略包括三条：内部做基础研究和应用研究，自己训练模型，获得一手体感；作为全球唯一与所有 AI 公司同时合作的平台公司，广泛倾听行业前沿的挑战；以及保持架构的灵活性，让 CUDA 能随算法演进而演进。

他举了混合专家模型（MoE）的例子：正是预判到 MoE 的崛起，英伟达才将 NVLink 从 8 路扩展到 72 路，使一个完整的 4 万亿乃至 10 万亿参数模型能够在单一计算域内运行，行为上如同一块巨大的 GPU。

而 Vera Rubin 一代机架相较于 Grace Blackwell 机架，最显著的变化在于增加了存储加速器，引入了全新的 Vera CPU，还有专为智能体任务设计的 Rock 机架，因为智能体工作时需要频繁访问文件系统、调用工具、执行代码，这与单纯运行 LLM 推理是完全不同的工作负载。

「为什么在 Claude Code、Codex、OpenClaw 出现之前，我们就设计好了这一代架构？因为推理根本不需要等到具体产品出现，你只需要坐下来认真思考：一个大语言模型要成为真正的数字工人，它必须做什么？它必须访问文件系统获取真实数据，必须能上网查资料，必须会用工具，必须能派生子任务。这些都不是玄学，就是基本逻辑。」

他还用了一个生动的思想实验：想象十年后最强的 AI 智能体是一个人形机器人，进入你家干活，更可能的情形是它使用你家里现有的工具，比如微波炉，还是它的手指会随时变成锤子、手术刀或者微波发生器？答案显然是前者。「我描述的，其实就是 OpenClaw 几乎所有的核心特性。」

黄仁勋眼中的马斯克：一个把自己变成所有人最高优先级的人

Fridman 提到黄仁勋曾高度称赞马斯克在孟菲斯以四个月时间建成 Colossus 超算，目前已达 20 万块 GPU 的规模。黄仁勋阐述了他从中看到的工程与管理哲学。

他说，马斯克是一个能在多个高深领域同时保持深度的人，同时又是出色的系统思考者。他习惯性地对每一件事追问三个问题：这是必要的吗？必须这样做吗？必须花这么长时间吗？层层追问之后，系统被剥离到最小必要形态，能力却完整保留。

「他也会亲自出现在问题发生的现场。有问题，他就去现场，『把问题给我看』。这种做法能打破大量『这就是我们一贯的做法』的惯性。每个供应商都有很多客户和项目，他的做法是让自己成为所有人项目里的最优先级，而且他是靠亲身示范做到的，不是靠嘴说。」

他描述了 Fridman 也同样经历过的一个细节：马斯克曾蹲在机架旁边和工程师一起研究如何插拔线缆，目的是减少出错概率。「从每一个细节积累起来的直觉，让你能同时看清微观的低效和宏观的系统性问题，然后你才有资格说『让我们换一种完全不同的方式来做这件事』。」

为什么中国科技圈天然倾向于开源

谈及最近访问中国之行，黄仁勋表示，全球约 50% 的 AI 研究人员是中国人，其中大多数仍在中国国内工作。中国科技行业崛起的时间节点，恰好与移动互联网时代高度重合，使他们能够以软件为突破口进入全球竞争。

他认为，中国科技生态之所以能持续输出大量顶尖公司，有几个结构性原因。

第一是竞争烈度。中国并非一个统一的大市场，而是由无数个省和城市组成的竞争体系，这导致每个垂直领域都出现了数量惊人的竞争者，电动车如此，AI 公司亦然，最终在激烈竞争中存活下来的必然是极其优秀的企业。

第二是开放共享的文化。中国工程师圈子高度依赖于学校、公司之间的人际网络，同学就是终身兄弟，朋友就是同行。黄仁勋说，中国工程师的优先级排序是：家人第一，朋友第二，公司第三。这个排序直接决定了他们对待知识的态度。

他们的工程师，兄弟在那家公司，朋友在那家公司，大家都是同学。同学这个概念，在中国意味着一辈子的兄弟。所以他们分享知识的速度极快，根本没有理由把技术藏着掖着，放到开源上就好了。

第三是崇尚工程的社会文化。这是一个崇尚建造的国家。

他由此延伸到英伟达的开源战略，特别提到 Nemotron 3，这是一个 1200 亿参数的开放权重混合专家模型，架构上融合了 Transformer 与状态空间模型（SSM）。

英伟达推进开源有三重动机：其一，自己训练模型是极致协同设计的一部分，能让硬件团队直接感知模型架构的走向；其二，专有模型和开源模型各有必要，开源是让 AI 真正扩散到每个行业、每个国家、每个研究者和学生手中的必要条件；

其三，AI 远不只是语言，生物学、物理、气象、流体等领域都需要专门训练的模型，英伟达要确保每个行业都能获得世界级的 AI 基础模型。

43000 个人和数百万开发者，共同撑起英伟达护城河

被问及英伟达最重要的竞争护城河，黄仁勋给出了一个清晰的排序。

第一是 CUDA 的安装基数。

他说，即便二十年前有人做出了一个技术上更出色的替代架构，比如 GUDA 或 TUDA，也很可能失败。因为决定架构成败的从来不只是技术，而是有多少开发者将自己的软件建立在这个平台上。

CUDA 今天的地位，来自 43000 名英伟达员工数十年的持续投入，也来自数百万开发者将他们的软件栈压注在这个平台上的信任。

他还强调了英伟达执行速度的重要性：任何一个开发者只要选择了 CUDA，几乎可以确定六个月后它会变得更好十倍；他开发的软件能触达几亿台设备、覆盖所有主要云服务商、所有主要行业、所有主要国家；而且他能确信英伟达会在可预见的未来持续维护和改进 CUDA。「把这几点加在一起，如果我是一个开发者，我会首先选 CUDA，并且把最多的资源投入到 CUDA 上。」

第二护城河是生态系统的横向覆盖。英伟达将极其复杂的系统纵向整合，但同时向每一家公司的计算平台横向开放接入，从谷歌云、亚马逊 AWS、微软 Azure，到 CoreWeave、Nscale 这样的新兴算力公司，到制药企业的超算，再到电信基站边缘设备、汽车、机器人、卫星。

一个架构覆盖了全球几乎所有行业。

对于英伟达未来能否达到 10 万亿美元市值，黄仁勋的推演从两个根本性变化出发：计算从检索式转向生成式，意味着算力需求量级跃升；计算机从仓储单元转变为生产工厂，意味着它从成本中心变成了直接与企业营收挂钩的利润中心。他预计世界 GDP 增速将会加快，而计算占 GDP 的比例将达到过去的 100 倍以上。

他提到英伟达的 3 万亿美元收入路径在他看来是「当然可能」的，并没有任何物理定律约束这一数字的实现，更重要的是，英伟达的增长不依赖于从现有竞争对手手中夺取份额，而是依赖于一个几乎从零开始生长出来的全新市场。

「当英伟达是 100 亿美元的公司时，你没法说『如果他们从谁那里拿到 10% 份额就能增长多少』。他们的想象力需要从零构建。但我有的是时间，每一次 GTC 都会让这件事变得更加真实。」

谈及智能体时，他将 OpenClaw 比作「Token 的 iPhone」：「消费者直接能用到了。iPhone 级别的产品到了，它是有史以来增长最快的应用，一飞冲天，就这样。」

玩家对 AI 糊感的愤怒，其实是一面镜子

黄仁勋说，GeForce 至今仍是英伟达最重要的品牌营销策略：人们十几岁时因为游戏认识英伟达，进入大学和职业生涯后自然转向 CUDA 和专业工具。

被问及史上最重要的游戏，他给出两个答案：从文化与行业影响力看是 Doom，它把 PC 从办公工具变成了家庭娱乐设备；从游戏技术看是 Virtua Fighter。近年的代表作则是完整实现光线追踪渲染的《赛博朋克 2077》。

谈及 DLSS 5 引发的玩家争议，他理解那种对「AI 糊感」的反感，承认这是真实存在的审美问题。

但他解释，DLSS 5 的工作前提是三维几何数据的严格约束，每一帧都完全忠实于艺术家定义的空间结构和纹理风格，做的是增强而非覆盖。「玩家以为 DLSS 会在成品游戏上做后处理，这个理解是错的。它嵌入在创作流程里，艺术家决定用还是不用。」系统也完全开放，工作室可以自行训练模型、指定卡通或水彩等任意风格。

他随后作出一个更宏观的观察：玩家对 AI 糊感的敏感，恰恰说明人类真正在乎的是创作者留下的那些不完美的印记。「只要 AI 是辅助艺术家的工具，它就是好的。」

此外他还提到英伟达为游戏开发者提供的次表面散射皮肤着色器，这项技术模拟光线穿透皮肤浅层后散射的物理现象，让游戏人物皮肤呈现出更接近真实的半透明质感。「这些都是工具，由艺术家决定怎么用。我们只是提供工具箱。」

AGI、编程的未来与人类的位置

在 AGI 定义问题上，Fridman 以「能够从零创立并运营一家市值超十亿美元的科技公司」作为测试标准，黄仁勋的回答是：这个门槛，我认为 AI 现在已经达到了。

他设想一个 AI 创建了某款应用，短时间内吸引数十亿用户，完成商业化后退出，这和互联网时代那些昙花一现的爆款网站并无本质差异，而那些网站的技术复杂度远低于 OpenClaw 今天能生成的东西。「我不知道具体会是什么，但我在互联网时代也没有预测到任何那些公司。」他同时强调，100000 个智能体建立一个持续运营的英伟达的概率是零，但创建一个短暂的爆款应用并从中获利，完全可能已经在发生了。

关于编程的未来，黄仁勋认为编程的定义本身需要重写。编程的本质是规格说明，即告诉计算机要构建什么。在这个定义下，能做到这件事的人数量将从 3000 万扩展到 10 亿。每一个木匠、水管工、会计师都将成为自己行业里的创新者，因为 AI 让他们能够以自然语言表达意图，并将其转化为实际产品。「如果我是一个木匠，我看到 AI，我会非常兴奋。如果我是一个水管工，我会完全疯狂。」

他用辐射科医生的案例回应了「AI 会消灭职业」的担忧：计算机视觉在 2019 年前后达到超人水平，曾被普遍预测辐射科医生将消亡。结果是所有辐射科平台都整合了 AI、辐射科医生数量不降反升，现在全球还出现了辐射科医生短缺。原因很简单：能更快读片，就能读更多片，就能服务更多病人，医院营收增加，需要更多辐射科医生。

「那个预警走得太远，吓跑了很多本该进入这个行业的人，这是真实的伤害。英伟达的软件工程师数量只会增加，不会减少。他们的职业目的是解决问题，而解决问题这件事的每一个组成部分，评估结果、团队协作、诊断问题、创新、连接不同领域，这些都不会消失。」

在工作中倒下，是最好的结局

被问及是否思考自己的死亡，黄仁勋的回答十分诚实。

「我真的不想死。我有很好的家庭，有非常重要的工作。这不是『一生难得一次的体验』，而是整个人类文明难得一次的体验，我正在其中。英伟达是历史上最重要的科技公司之一，这件事我非常认真。」

对于继承人规划，他的回应十分出人意料：他说他「不相信继任规划」，但原因恰恰是认真思考了这个问题。如果你真的关心自己离开后公司的命运，那么你今天应该做的，是把你所学、你所理解、你所积累的全部知识、洞察和判断，以最高频率传递给周围所有人。

「每一次会议都是推理会议。我学到的任何东西，没有在我桌上停留超过一秒钟的，立刻就指向某个人：去研究这个，这个东西很了不起，你会想了解它的。我在持续地赋能周围所有人，让他们的能力不断提升。」

他说自己希望的结局是在工作中倒下，而且是瞬间的，没有漫长的痛苦过程。

对于人类未来 100 年的希望，他说他一生都对人性的善意保有高度信心，尽管偶尔会被辜负，但结果一次又一次证明他是对的，而且往往超出预期。

「现在有那么多我们想解决的问题、想建造的东西、想做的好事，都在我们的有生之年变得可以触及。消灭疾病，这是合理的期待。大幅减少污染，这是合理的期待。这一切，怎么可能不让人心动？」

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一觉醒来，很多网友发现微信里的虾不能用了，原因是 OpenClaw 昨天一次大更新。

APPSO 在开头强烈建议，如果你想在微信养虾，先别升级到 OpenClaw 最新版。

当我们尝试把手边的 OpenClaw 更新到最新版本时，果然在更新的过程中，就接连报出好几个警告。

不只是微信（下图中 openclaw-weixin），我们之前配置的腾讯系 qqbot、企业微信 wecom-openclaw-plugin，以及飞书等聊天应用，都遇到了「包含危险代码模式」的警告。

所谓的检测到危险的代码模式警告，一般是说在相关的插件代码里，有一些写法，可能带来安全风险、稳定性问题，或者被恶意利用。

它和报错不同，报错是代码已经出现明确问题，程序没法正常继续，或者结果不可信。

更新完成后，我们尝试在微信里面和 Clawbot 对话，控制部署在本地的 OpenClaw，连发好几条消息都没有回应。

查看 OpenClaw 的官方日志，我们发现，在微信里发给 Clawbot 的信息，完全不能同步到 OpenClaw 处理。反而好几条都是 error 的报错信息，提示找不到 OpenClaw 的 plugin-sdk 的模块。

Error: Cannot find module ‘openclaw/plugin-sdk’

但是 QQ Bot 却还能正常回应。

在我们按照微信官方的 Clawbot 插件提示，重新在终端里输入命令安装 Clawbot 时，开始像 OpenClaw 的运行日志里面，报出找不到相关模块的问题。

OpenClaw 更新了什么，它也是「屎山」？

OpenClaw 现在可以说是 GitHub 上的顶流开源项目，几乎每天都有人在为他提交优化代码，而官方基本上也是保持在 2-3 天就会更新一个新的发布版本，每次都是大量的 fixes 代码修复、changes 变更，和 breakings 大改动。

在这次 2026.3.22-beta.1 的更新中，Openclaw 团队就进行了一次重构。对于插件系统，他们做了两个大幅度的变动。

拆除了原有的总大门： 以前所有的插件都可以直接从 openclaw/plugin-sdk 这个统一的入口拿到需要的功能。这次更新，官方直接把这个总入口给删了。

不提供任何过渡方案： 更新日志里明确写了 no compatibility shim（无兼容垫片）。意思就是，他们不仅直接把这个模块删除了，连个转移和过渡的接口都不给。

OpenClaw 为什么会这么大刀阔斧地更新？

虽然对用微信 Clawbot 的普通用户来说很折磨，但从软件工程的角度，官方这么做主要是还是为了性能和安全。

以前的统一入口的模式，会导致插件一口气把整个开发包（SDK）全加载进内存，哪怕它只用到了一小部分功能，这会让软件变得臃肿缓慢。

现在官方强制要求细分路径（比如必须写精确到 openclaw/plugin-sdk/core），就是要逼着插件作者「要什么拿什么」，从而大幅提升 Openclaw 的启动速度。

此外，更新日志里还提到了「阻断相对路径的跨包逃逸」。意思是以前的旧接口太宽松，稍微有点恶意的插件可能会越权访问你电脑里的其他数据。现在强制使用细分的新接口，是为了把每个插件严严实实地关在自己的小盒子里。

OpenClaw 在自己的官方文档里也立刻更新了说明，提到这个更新，主要就是为了实现按需加载，提升启动速度和省内存，另一方面是让 API 的接口更加清晰。

强制遵守 API 规矩，就是要求插件只能使用公开的、稳定的接口（也就是 openclaw/plugin-sdk/* 里面的东西）来获取能力。

如果大家都用相对路径去偷偷访问底层的私有代码，一旦官方修改了底层代码的文件夹名字，就会直接拦截报错。

发布才 72 小时，就这样被拦截了

原因已经很明显了，就是微信的 clawbot 插件找不到和 OpenClaw 对接的路线了。

微信和企微插件的作者在写代码时，使用的是旧版的规则，代码里写死了要去 openclaw/plugin-sdk 找工具。

而在我们启动新版 Openclaw 时，程序读到微信插件的这行代码，去系统里一找——发现官方已经把这个路径给删了。

OpenClaw 的运行环境使用的是 Node.js 平台，它是个一板一眼的机器，找不到东西它就会立刻报错：Error: Cannot find module 「openclaw/plugin-sdk」，然后直接原地罢工，导致我们的微信和企微甚至连加载都加载不出来。更不用说发消息给他，想要得到回复了。

而 QQBot 还能正常使用，主要是一开始的危险代码警告，仅针对这次更新引入的严格静态代码扫描工具，警告并不会阻止插件运行。

社交媒体上对这件事议论纷纷，有人说「微信想要继续好好利用这个插件，就必须认真学习开源生态系统的相关知识了。」

也有人反驳，是 OpenClaw 本身就很不稳定，一直在更新修改。

「即便微信要对开源做适配，为什么不直接说 OpenClaw 的 API 设计太糟糕呢？项目一开始的接口简直就是一堆乱七八糟的东西，稍微改动一下就崩溃」。

确实如此，通常开源社区负责任的做法是，会先标记旧接口为「已废弃（Deprecated）」，保留运行能力但弹窗警告，给开发者几个月的过渡期，下个大版本再彻底删除。

这次，微信辛辛苦苦更新了一个版本，推出了支持二维码登录、消息收发等功能的「真.微信龙虾」，甚至有网友发现在微信公开的这个插件安装包里面，是微信第一次开放个人机器人的协议。

但刚迈出了这么大的一步，反手就被 OpenClaw 的一次更新给「背刺」了。

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过去十年，苹果在 iPhone 影像上的投入有目共睹。

从「Shot on iPhone」全球广告企划，到发布会上越来越长的相机环节，再到每年的 Pro 机型都在传感器尺寸、计算摄影和视频规格上不断加码。

▲ 图｜WIRED

十九年来，苹果始终都在传递着这样的信息：对绝大多数人来说，他们只需要 iPhone 这一台相机。

但作为「绝大多数人的相机」，就必须能兼顾各种类型的需求才行。而 iPhone 始终有一个缺憾：iOS 的默认相机 app 一直偏向「傻瓜模式」——

对于早期 iPhone 来说，这种「傻瓜模式」可以很好地降低普通用户的心理门槛和使用难度，即使完全不懂摄影，拿着手机也能拍到不错的照片。

▲ iPhone 5 相机广告：Photos Every Day

但是随着 iPhone Pro 系列影像规格的逐年攀升，这种「傻瓜相机」的路径就显得格格不入了：

对于想要手动调整白平衡、对焦，或者需要参考斑马纹和直方图的用户来说，iOS 自带的相机应用无法提供足够的自由度，等于是白白浪费了 Pro 系列的硬件。

iOS 老牌第三方相机 app「Halide」填补的正是这个空缺。

这款由 Lux Optics 开发的相机应用，提供了 RAW 拍摄、手动对焦、直方图、色彩波形、焦峰提示等一整套专业控制，同时保持了极其克制、直觉化的交互设计。

▲ 图｜Apple Developer

根据应用分析机构 Appfigures 的数据，Halide Mark II 更是目前 App Store 中最受欢迎的付费相机应用。

况且 Halide Mark II 的定价为 59.99 美元买断，或 19.99 美元/年订阅——在免费应用占绝对主流的 App Store 中，这个价格本身就是品质的证明。

而 Halide 背后的母公司 Lux Optics Incorporated，同样有着一段不寻常的经历。

Lux 的故事始于 2016 年，起点是一条 Twitter 私信。

前 Twitter 工程师 Ben Sandofsky 与前苹果工程师 Sebastiaan de With 因为在社交媒体上聊摄影器材而结识，两个发烧友一拍即合，决定合伙做一款相机应用。

▲ Ben Sandofsky（左）和 Sebastiaan de With（右）｜Apple

Sandofsky 此前是 Twitter iOS 客户端的技术负责人，还担任过 HBO《硅谷》剧集的技术顾问。

de With 则参与过苹果 MobileMe、iCloud 和 Find My 的设计工作，也为 Sony、T-Mobile 和 Mozilla 做过设计。

用 de With 自己的话说，他们做的「不是单纯的 app」，而是「一整台相机」——他们希望把传统相机上拨动光圈环和快门拨盘的那种触觉快感，带到 iPhone 的玻璃屏幕上。

这种「有审美、有技术、有想法」的组合，最终让 Halide 成为了 App Store 生态中最具代表性的独立应用之一。

▲ 图｜iPhone in Canada

相应的，Apple 对 Lux 的支持力度也远超一般开发者。

Halid 数次获得「年度最佳 iPhone 应用」、App Store 设计大奖，也会常驻应用商城的编辑精选。苹果开发者网站上专门为 Halide 做过两篇深度开发者专访，将该产品作为 App Store 优质开发者的样板展示。

在苹果提供给全球监管机构的报告中，Lux 的应用成为了开发者在 App Store 获得蓬勃发展的代表案例。

▲ 图｜Apple Newsroom

相对应的，Lux 也始终忠于苹果生态，从未计划过任何 Android 应用。

正是由于这种「你侬我侬」的状态，当苹果去年找到 Lux 谈收购时，大多数业内人士的第一反应是：这太合理了。

iOS 26虽然对 iPhone 原生相机交互做了较大的调整，但仍然不够。人们期待着 iPhone 相机能够得到一次彻底的升级。而 Halide 团队在近十年里积累的手动控制交互经验、RAW 处理流水线，以及对 iPhone 相机硬件的深度理解，都是现成的财富。

▲ 图｜CNET

据外媒报道，年末的 iPhone 18 Pro 系列在部分高级功能上将接近专业相机的水平，苹果正在为此重新设计内置相机应用。

而收购 Lux Optics，再融合 Halide 到系统相机，就是计划的一部分。

但收购没有谈成。

从收购失败到创始人决裂

上周，3 月 20 日，Sandofsky 将一纸诉状提交至加州高等法院——被告，是他的联合创始人。

根据诉讼文件，苹果与 Lux 的收购谈判在去年 9 月终止。没谈成是因为公司正在开发的新产品推高了价格，让苹果无法忍受。

然而根据诉状，实际情况并非如此：苹果发现，根本不用花大价钱买走 Lux，只需要把 de With 招回苹果就够了。

▲ 图｜Medienstürmer

收购谈判结束后不久，Sandofsky 在调查 de With 的财务行为时发现：苹果已经开始尝试招募自己的联合创始人，而面试对接人刚好是之前苹果参与收购谈判的人员。

除了指控 de With「自愿被挖墙脚」之外，Sandofsky 还提出了严肃的财务指控：诉讼状闲时，de With 从 2022 年底开始，使用公司信用卡支付个人消费，累计超过 15 万美元。

其中包括用公司账户购买了一张近 7560 美元的机票（法兰克福-巴黎-圣保罗），de With 声称是为之后的商务旅行准备，但无法提供确认邮件。

▲ 图｜Peter Peerdeman

de With 还涉嫌用公司资金购买了自己和女友前往法属波利尼西亚的「产前假」机票，以及其他涉及住宿、服装和酒水等与 Lux 公司业务无关的消费。

自从和苹果的收购谈崩之后，Sandofsky 就开始感觉不对劲了，于是去年 10 月雇佣了调查人员进行财务审查。

11 月，他将 de With 带薪停职——然而就是在停职调查期间，de With 开始与苹果沟通入职事宜。

12 月，Sandofsky 主持的内部调查结束，Lux 解雇了 de With，并要求他立即归还所有公司财产，包括存有敏感数据的电脑，并提醒他有义务不得泄露内部信息。

而 Sebastiaan de With 似乎并没有接受这个结果。

今年 1 月 28 日，Sebastiaan de With 在 X 上官宣加入苹果设计团队。

然而诉状中提到，de With 加入苹果时带走了 Lux 的源代码和机密材料，包括前面提到的「未来产品开发」相关的信息。

Lux 于 2022 年获得的 Apple Design Award 奖杯，也被这位苹果老员工带走了。

▲ 图｜iMore

面对诉状，被告方律师在声明中全面否认了上述指控。

关于财务问题，备稿律师称这些费用「已记录在册、清晰可见，且在当时从未被质疑」，是对「在一家共同管理、缺少正式管控的小公司里的正常、已披露的业务活动的事后重新定性」。

更关键的是，律师称这场诉讼是 Sandofsky 对 de With 要求查阅公司财务记录的报复——

de With 曾就公司的「财务违规行为」向 Sandofsky 提出质疑并正式要求查账，但相关要求一直未被满足。

▲ 图｜Getty Images

关于 Halide 等等一系列 app 的知识产权，律师否认 de With「使用、转移或披露了任何 Lux 知识产权」，并称 de With 已将公司材料归还给 Lux。

一位律师直接表示：

（Sandofsky）试图将苹果（收购 Lux 这件事）拉入这场纠纷，目的是制造杠杆和吸引关注，而不是解决任何实际的不当行为。

被告律师在声明中强调：「此案不是一起欺诈案件，而是长期合作关系破裂，所导致的联合创始人纠纷」。

至少在纸面上，Sandofsky 的诉讼的确没有将苹果列为被告，也从未指控苹果在其中有任何不当行为。

开发者社区的复杂情绪

Sebastiaan de With 加入苹果的消息公布时，开发者社区的反应就已经相当复杂，而 Lux 内部诉讼的曝光让这些讨论多了一层新的含义。

de With 去年 6 月发表过一篇设计文章——「Physicality: The New Age of UI」，探讨 Apple 可能的设计语言走向。

当时的语境中，这是一位独立设计师对 iOS 与 Liquid Glass 平台未来的畅想；现在回头看，这篇文章多了一层耐人寻味的含义。

▲ 图｜Wallpaper 网站专访苹果设计团队时收到的 visionOS 设计稿细节

有人对 de With 的加入表示祝贺，认为他的设计才华可以给苹果注入新血液——尤其在人机界面主管 Alan Dye 去年底离职前往 Meta 之后。

但也有人感觉事情不对劲。比如，开发者 CM Harrington 就表示，他对 de With 加入苹果的忧虑在于，他只是一个人，而「公司其余的人也得在乎设计，才能让有品味和能力的人真正发挥作用」。

另一位评论者更直接：

我会因为一个人在（苹果）目前这种领导层状态依然选择去苹果工作而判断他。（de With）加入这个系统，是因为认同它，而不是因为感觉自己能改变它。

▲ 图｜AppleInsider

而在 Reddit 上，Sandofsky 也在 1 月 25 号当天出面，反复强调 Halide 不会受影响，说自己从 2019 年就全职投入 Lux。

当然，1 月 Sebastiaan de With 表示加入苹果时，还没有人知道两位联合创始人已经撕破脸了。当时大家都以为，一个创始人离开、另一个创始人坚守，直到诉状揭开了故事的背面，是一个长久以来存在，且在苹果生态里经常被提起的问题：

作为一个苹果开发者，如果某一天你的产品/功能，被苹果公司直接做成系统产品/功能，你又该何去何从？

2002 年，苹果在 Mac 内置工具 Sherlock 3（聚焦搜索的前身）中复制了第三方付费应用 Watson 的几乎所有核心功能，Watson 的市场空间被迅速蚕食，最终无奈离场。

这个产品名 Sherlock，也因此直接演化成了这种行为的代名词。

▲ WWDC 2002 乔布斯介绍 Sherlock 3｜YouTube @AppleVideoArchive

「被苹果 sherlock」的焦虑，一直在加深。最近的例子，是苹果在 macOS 26 中将剪贴板历史集成到聚焦搜索里，对 Raycast、Alfred、Paste 等第三方应用带来了不小的冲击。

▲ WWDC 2025｜Apple

更不用说 iPhone 上的通话录音、夜览、密码 app、Sidecar 等等……一个又一个曾经属于第三方应用的核心功能，陆陆续续被苹果吸纳进了系统，变成了免费功能。

但这一次 Lux 的遭遇，激进程度完全上了一个台阶：不折腾，直接把人招走。

无独有偶，苹果与医疗设备公司 Masimo 之间也曾有过一段类似的摩擦。

2015 年初代 Apple Watch 发布前夕，苹果曾与 Masimo 讨论在血氧传感技术领域进行合作。谈判破裂后，苹果大规模挖走了 Masimo 的员工，这些人随后参与了苹果健康监测技术的开发。

▲ 图｜AppleInsider

Masimo 就此提起了两项诉讼。2025 年 11 月，陪审团在其中一项专利侵权案中判决苹果需要赔偿 Masimo 6.34 亿美元，苹果正在就此事提起上诉。

NPR 在报道苹果的「Sherlock 行为」时，援引了 App Store 前高管 Philip Shoemaker 的说法：许多开发者不敢公开批评苹果，因为害怕被从 App Store 里下架。

没有现成的答案

尽管诸事不顺，Lux 并没有放弃自己的产品。正相反，公司还在继续优化 Halide 等产品——甚至其中部分设定，颇有对苹果的挑衅意味。

今年 1 月，Lux 发布了 Halide 第三代公开预览版，Sandofsky 表示他将继续全职运营 Lux，并与知名设计工作室 The Iconfactory 和调色师 Cullen Kelly 合作开发新版本。

▲ 图｜Lux

今年 2 月，在接受《Inc.》杂志采访时，Sandofsky 还阐述了一个颇具哲学意味的观点：

现在的 iPhone 照片过于「完美」，以至于变得平庸。

而新版 Halide 将会自带一个「Process Zero」功能，旨在绕过所有 iPhone 预设的相机算法（比如令人深恶痛绝的 Deep Fusion），让用户拍出「不那么完美但更有个性」的照片。

从今往后，Halide 这个产品，不想再给苹果的应用生态唱「样板戏」了。

正相反，它要举起反抗苹果的大旗了。

▲ 图｜Halide.cam

而在苹果那边，Sebastiaan de With 和苹果设计部门都在经历一轮深刻变革。人机交互设计副总裁 Alan Dye 离职，资深设计师 Stephen Lemay 接任。

同一时间，苹果还在继续推进从 Liquid Glass 到整个 UI 系统的视觉翻新。de With 的理念能在多大程度上影响这个进程，仍然是未知数。

▲ 图｜Wccftech

我们无法预判这场 Lux 创始人之间的纠纷，最终会以何种方式收场。毕竟双方各执一词，诉讼尚未进入审理阶段。但无论结果如何，它都触及到了 App Store 生态中最敏感的神经。

过去二十多年，苹果开发者社区会反复追问自己：「当苹果做了你的功能时，你该怎么办？」

现在，这个问题变成了：「当苹果直接来挖你的好友兼联合创始人时，你又该怎么办？」

没人有现成的答案。

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苹果官宣 WWDC26，定档 6 月 9 日

今天凌晨，苹果宣布将于北京时间 6 月 9 日至 13 日在线举行年度全球开发者大会（WWDC），汇聚来自全球各地的开发者，共度联结、探索和创新的精彩一周。

除了在线体验，开发者与学生还将有机会于大会开幕当天参与在 Apple Park 举办的线下特别活动。

WWDC26 将聚焦苹果各大平台的更新，包括 AI进展、新系统/软件与开发者工具。WWDC 还将提供与苹果工程师和设计师沟通的独家机会，以及对新工具、框架和功能的深度洞察。

影石创始人回应大疆起诉

据界面新闻报道，大疆创新近日在深圳市中级人民法院正式起诉影石创新，案件涉及 6 项专利权属纠纷，多名前大疆核心研发人员被指参与，涉案专利主要集中在无人机飞行控制、结构设计、影像处理等关键技术领域。

大疆在诉状中指出，相关专利系前员工离职后一年内作出的发明创造，与其在大疆任职期间承担的工作任务密切相关，依据《中华人民共和国专利法》关于职务发明的相关规定，专利申请权应归大疆所有。

案件的核心争议点，在于发明人身份的披露差异。

据知情人士透露，影石在涉及无人机飞行控制和结构设计的两件专利中，于中国申请文本里将其中一位发明人记载为「请求不公布姓名」。

然而在对应的国际专利申请中，该发明人的真实姓名却被完整列明。大疆在诉状中指出，此人正是前大疆核心研发人员，在职期间深度参与了大疆无人机重点项目的技术开发，掌握核心技术体系。

对此，影石创始人刘靖康昨日在微博发文逐条回应。他表示：

• 现有证据显示涉案专利均为员工入职影石后自主创新的成果，并非源自大疆；
• 关于国内申请隐藏发明人一事，他解释称影石的惯常做法是在国内申请时隐藏发明人、PCT 申请时再予公开，目的是延迟技术人员名单曝光、避免被猎头盯上，且此类操作并不限于大疆前员工；
• 影石统计发现大疆的全景相机和拇指相机多项功能已落入影石约 28 件专利的保护范围，但影石选择不主动起诉，优先将资源投入研发。

他还透露，影石今年计划推出 7、8 款新产品，包括云台相机、领夹麦克风和另一架无人机。

小米汽车同时冠名三大顶级场地赛事

小米汽车昨日宣布，已同时冠名中国汽车场地职业联赛、中国超级跑车锦标赛、中国汽车耐力锦标赛三大国内顶级汽车场地赛事，签约仪式已顺利完成。

小米方面表示，将持续扎根赛道、长期投入，「把这件事情认真做下去」。

小鹏汽车成立 Robotaxi 业务部，今年下半年开启载客示范运营

据财联社报道，小鹏汽车于昨日正式成立 Robotaxi 业务部，袁婷婷出任组织负责人，下设产品组与项目集成组两大二级部门，分别负责整体产品定义及业务设计、整体项目推进及跨系统协同。

小鹏汽车在公告中指出，随着第二代 VLA 正式发布，「全自动驾驶时代的拐点已经到来」，成立 Robotaxi 业务部旨在推动相关业务从 0 到 1 加速发展，支撑规模化运营能力建设及全无人目标的逐步达成。

在组织架构层面，今年 2 月，小鹏汽车已将自动驾驶中心与智能座舱中心合并，成立「通用智能中心」，主攻技术底层的统一基座建设；此次 Robotaxi 业务部的设立，则是面向应用层加速商业落地的关键部署。

曝扎克伯格正打造 CEO Agent 替自己干活

据《华尔街日报》报道，Meta CEO 扎克伯格正在为自己打造一款专属 AI 智能体，用于辅助其日常管理工作。

这款工具被称为「CEO Agent」，目前仍处于开发阶段，主要功能是帮助扎克伯格更快速地获取信息。

报道称，目前，AI 工具的使用已在 Meta 内部迅速普及，甚至已被纳入员工绩效考核体系。据知情人士透露，Meta 内部论坛上充满了员工分享 AI 使用案例和自建 AI 工具的帖子。

在具体工具层面，员工已开始使用名为「My Claw」的个人智能体，该工具可访问聊天记录和工作文件，并代表员工与同事（或同事的 Agent）进行沟通。内部甚至存在一个员工个人智能体相互交流的专属群组。

苹果地图或加搜索广告

据彭博社报道，苹果正计划在自带地图中引入搜索广告功能，相关公告最早或于本月发布。

据知情人士透露，该广告系统的运作方式与 Google 地图的广告模式类似，允许零售商和品牌针对用户的搜索词竞价广告位。当用户搜索相关内容时，出价最高的广告主将出现在结果列表顶部。

按照目前的计划，地图内的广告最早将于今年夏天在 iPhone 等设备以及网页端上线。此前，苹果已在 App Store 内新增了多个广告位，并通过 Apple TV 平台上的美国职业足球大联盟订阅套餐引入广告变现。

OPPO Find 系列负责人换帅，卓世杰接棒周意保主导 4 月旗舰发布

昨天，OPPO Find 系列产品负责人周意保发文宣布，将响应公司内部轮岗机制，奔赴新岗位。与此同时，原影像开发部部长卓世杰正式接任，出任 OPPO Find 系列产品负责人，并将担任 Find 旗舰官方发言人。

周意保在声明中透露，即将于今年 4 月发布的 Find X9 Ultra 是他「心里最骄傲、最用心的一代作品」。他特别介绍了新搭档卓世杰，称其为「真正从底层架构去定义产品的专家」，长期深耕影像技术领域。

人事交接完成后，两人将以「双视角」模式共同推进 Find X9 Ultra 的预热工作：

• 周意保主打真机上手体验与真实场景影像实测，侧重产品亮点的通俗解读；
• 卓世杰则聚焦硬件参数拆解与底层技术解析，负责首发核心参数及独家干货爆料。

OpenClaw 创始人确认 360 独家发现漏洞

据《北京商报》报道，360 安全云团队近日收到 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 的官方邮件，Steinberger 在邮件中正式确认了由 360 团队独家发现的 OpenClaw Gateway WebSocket 无认证升级漏洞。

目前，360 已将该高危漏洞同步报送至国家信息安全漏洞共享平台（CNVD），协助在全网范围内第一时间切断风险源头。

据悉，此次确认的漏洞属于零日（0Day）高危漏洞。攻击者可利用该漏洞通过 WebSocket 静默绕过权限认证，获取智能体网关的控制权，进而可能导致目标系统出现资源耗尽或全面崩溃等严重安全问题。

三星 Galaxy S26 本周支持 AirDrop

据 CNET 报道，三星 Galaxy S26 系列手机将于本周推送更新，获得对苹果 AirDrop 的支持，用户届时可直接在三星设备与 iPhone、Mac 之间传输照片和文件，无需借助第三方应用。

这一跨平台互通能力此前已率先在 Google Pixel 10 系列上落地。三星表示，AirDrop 兼容功能后续将逐步扩展至更多 Galaxy 机型。国产厂商方面，OPPO 即将发布的 X9 Ultra 预计也将支持该功能。

马克·库班：AI Agent 将让员工每天少工作一小时

据《商业内幕》报道，亿万富翁投资人马克·库班（Mark Cuban）在 X 发文表示，AI 智能体将帮助员工每天减少一小时工作时间。

他认为，「聪明的大公司」应鼓励员工自主创建并使用 AI 智能体提升生产效率，并以缩短工时作为奖励——在薪资不变的前提下，每天少工作一小时。「要用更多时间来奖励那些日复一日完成工作的人，」库班写道。

库班同日还表示，他并不是 AI「末日论者」，不认为 AI 的崛起会导致大规模失业。

他指出，随着时间推移，相同的技术工具终将向所有人开放，「最早采用、迭代最快、执行最好的人，才是最终的赢家」。此前他也曾建议应届毕业生优先前往中小企业，帮助它们落地 AI 智能体。

8499 元起，华为 Mate80 Pro Max 风驰版正式发布

昨天，华为举行春季全场景新品发布会，正式推出 Mate 80 Pro Max 风驰版。售价方面：16GB + 512GB 版售价 8499 元，16GB + 1TB 版售价 9499 元。

• 搭载麒麟 9030 PRO 芯片；
• 6.9 英寸超透亮灵珑屏，峰值亮度 8000nit；
• 50MP 广角 + 长焦、40MP 超广角镜头、红枫原色摄像头；
• 搭载风驰散热模组，采用隐藏式无感出风设计，内置仿生羽翼涡扇，官方宣称同等噪声下风量提升 60%、同等风量下散热效率提升 30%；
• 内置 6000mAh 电池；
• 全金属机身，防水等级 IP68 / IP69 双认证。

华为还在本场发布会上发布了多款可穿戴新品，分别为：华为 WATCH Ultimate 2 非凡探索全新配色旷野绿，售价 7999 元；华为WATCH GT Runner 2，售价 2588 元；华为手环 11 系列，269 元起。

鸿蒙智行八款车型焕新，尚界 Z7 预售 22.98 万元起

昨日，华为春季全场景新品发布会在长沙举办，鸿蒙智行旗下多款车型正式亮相并开启预订或焕新上市。

尚界 Z7 / Z7T：

• 全系标配华为 896 线双光路图像级激光雷达、华为途灵平台及华为巨鲸 800V 高压电池平台，CLTC 纯电续航最高可达 905km；
• 采用掀背轿跑造型，提供 10 款车色及追风运动套件可选，配置前 245mm 后 275mm 鸳鸯胎；
• 已正式开启预订，预售价分别为 22.98 万元和 23.98 万元起。

问界 M6：

• 车身尺寸 4960×1985×1736mm，轴距 2950mm，风阻系数低至 0.239cd。全系标配华为途灵平台，应急涉水深度可达 700mm；
• 纯电版配备最高 202L 智能前备箱，前排双零重力座椅支持展开休憩；全系标配 896 线双光路图像级激光雷达；
• 同步开启预订，增程版预售价 26.98 万元起，纯电版 28.98 万元起。

享界 S9 / S9T：

• 新增星玫粉车色，S9 新增月绒白车色，同步可选星云红内饰及专属豪华轮毂；
• 搭载华为乾崑智驾® ADS 4 高阶版及 896 线双光路图像级激光雷达配置版本；
• 建议零售价 31.98 万元起。

智界 R7 / 新 S7 / V9

• 新增「暗夜紫」与「活力橙」车色及赤茶橘内饰，同步升级鸿蒙 ALPS 健康座舱。
• 全系可选 896 线双光路图像级激光雷达，纯电版最高可选 100kWh 电池。智界 R7 纯电版风阻系数 0.217；
• 智界 R7 896 线激光雷达配置官方建议零售价 25.98 万元起，智界新 S7 对应配置 23.98 万元起。

问界 M7：

• 增夜紫车色，搭配全新 21 英寸星芒轮毂；
• 896 线激光雷达配置官方建议零售价 30.98 万元起。

问界 M8：

• 新增湛蓝、瑞红两款车色，搭配全新 21 英寸曜影运动轮毂；
• 安全配置升级为 896 线双光路图像级激光雷达，并新增左右侧高精度固态激光雷达共 3 颗，同步完成底盘软硬件升级；
• 推出 Max 增程长续航版，搭载 53.4kWh 电池，CLTC 纯电续航 322km，综合续航达 1590km；
• 896 线激光雷达配置官方建议零售价 36.98 万元起。

vivo X300 Ultra 影像技术揭晓，以「专业 V 单」重新定义移动影像

昨天，vivo 举办了 X 系列蓝图影像技术沟通会，正式披露了 vivo X300 Ultra 的影像技术细节。

搭载蔡司三摄，延续了相机「大三元」的经典思路：14mm 1/1.28 英寸超广角，防抖等级 CIPA 6.0、35mm LYTIA-901 1/1.12 人文纪实镜头和 85mm 三星 HP0 长焦镜头，防抖达到 CIPA 7.0。

增距镜方面：

• 2.35x 等效 200mm 增距镜 G2 获蔡司 APO 认证，防抖等级 CIPA 6.5，重量和长度相比上代分别缩减至 73% 和 86%；
• 4.7x 等效 400mm 增距镜 G2 Ultra 内部采用 5 片超低色散玻璃镜片和 1 片非球面玻璃镜片，防抖等级达 CIPA 4.5。

视频能力：

• 全焦段 4K 120fps 10bit Log 视频录制，支持 10bit 422 APV 专业视频编码，并新增全链路 Log 功能，支持 rec709 色彩预览和自定义 3D LUT 导入；
• 推出全新「专业录像模式」，参考专业摄影机的操控逻辑重构了交互界面，配备四麦阵列收音系统及 6 大场景化收音预设。

vivo X300 Ultra 还将搭载全新的「vivo 色彩科学」，包括蓝图原色摄像头、蓝图原生色彩、Ultra XDR、个性化风格矩阵和蓝图调色盘五大模块。

曝阿里将推出多款「养虾」硬件

据界面新闻和蓝鲸科技报道，阿里巴巴正在 AI Agent 硬件与芯片两条赛道同步推进布局。

在硬件终端层面，阿里计划推出 JVS Book（笔记本终端）与 JVS Box（迷你主机）两款硬件产品，均由阿里云无影团队主导研发。

• JVS Book 主打移动办公场景，基于类 OpenClaw 架构打造，深度集成 JVS Claw 平台；
• JVS Box 则面向桌面办公，定位为桌面级 AI Agent 工作站，同样采用类 OpenClaw 架构。

在芯片层面，阿里巴巴达摩院今天或将在上海举行的 2026 玄铁 RISC-V 生态大会上发布重要芯片产品，外界普遍认为此次发布直指当前爆发的 AI Agent 算力需求。达摩院去年曾在同一大会上发布业内首款服务器级 RISC-V CPU。

MiniMax 将 Coding Plan 升级为 Token Plan，支持全模态模型调用

昨天，MiniMax 宣布将旗下 Coding Plan 全面升级为 Token Plan，定位为「全球首个支持全模态模型的订阅计划」。

新版 Token Plan 向 Plus / Plus-极速版及以上套餐用户新增了多模态模型的调用支持，覆盖 Hailuo 视频模型、Speech 语音模型、Music 音乐模型和 Image 图像生成模型。多模态模型的赠额不占用编程模型用量，套餐赠额内调用无需额外付费。

对于有批量生产需求的专业开发者和企业用户，MiniMax 还推出「语音资源包」与「视频资源包」增购选项，支持旗舰语音模型 Speech 2.8 及视频模型 Hailuo 2.3 / 2.3-Fast，官方称相较单独调用可节省最多 20% 的使用成本。

12 家平台被约谈，「内卷式」竞争首批违规问题曝光

据澎湃新闻报道，昨天北京市市场监管局联合市商务局、市文化和旅游局约谈携程、去哪儿网、高德、京东、淘宝闪购、美团等 12 家平台，通报平台「内卷式」竞争整治首批问题，并送达《行政告诫书》要求限期整改。

问题集中在四类：擅自修改商家价格（淘宝闪购将商家 19.8 元套餐压至实收 2.58 元）、强迫全网最低价并自动跟价（携程「调价助手」已被要求下架）、「切客」规则扩大化认定、以及「抢票加速包」等虚假宣传。去哪儿网和京东则因合规管理体系形同虚设被单独点名。

三部门表示，下一步将继续深化平台「内卷式」竞争综合整治，持续公开通报违法违规问题，对整改不力、顶风违规的平台依法采取措施，并建立多方协商机制，推动平台经济规范健康发展。

寿司郎回应金枪鱼虫卵风波：未检出寄生虫

昨天，寿司郎发布官方声明，就北京门头沟店金枪鱼产品疑似寄生虫事件作出回应并致歉。

事件起因于今年 3 月 1 日，一名北京消费者在寿司郎门头沟长安天街店用餐时，发现所点金枪鱼产品中存在疑似寄生虫「虫卵」的异物，随后在社交平台发帖投诉，引发关注。

目前，市场监督管理局已公布调查结果，表明未检出寄生虫，符合国家食品安全标准要求。

在食材处理方面，寿司郎在声明中表示，其金枪鱼食材在加工及运输环节严格执行 -50°C 超低温冷冻处理，满足寄生虫灭活的行业规范要求。

尽管检测结果未见异常，寿司郎仍就消费者在用餐过程中产生的感官不适及不愉快体验表示歉意，并承诺将进行自查与服务改善。

千问上线 AI 打车，一句话搞定选车、选地点、选时间

昨天，千问正式上线打车能力，用户可通过一句自然语言完成选车型、添加途经点、预约时间等操作：

• 支持个性化需求：如「要空气清新的车，价格不超过 30 元」「驾驶平稳」「服务态度好」等；
• 复杂场景的意图理解：如「我们一家人想去什刹海看夕阳，打车去，6 个人」，系统可自动判断人数并匹配商务车；「去医院、车上有病人、要开得稳的老司机」，千问则会优先推荐驾驶平稳的车，还支持给司机捎句话，如「提前开窗通风」；
• 途经点选择：如说「帮我打车到西湖乌龟潭，顺路先去西溪湿地北门送个朋友」，千问可自动添加途经点；行程开始后，也支持一句话临时添加；
• 记忆与预约能力：用户告知家庭和公司地址后，即可直接说「帮我打车回家」或「打车去公司」；说一句「下午 6 点半下班，帮我约车回家」，系统即可自动理解时间并完成预约。

龚俊、任敏主演《家事法庭》明日开播

据中国网娱乐报道，电视剧《家事法庭》将于明天起在 CCTV-1 黄金档播出，腾讯视频、爱奇艺同步于 20 点全网首播。

该剧由管虎监制，谢东燊执导，龚俊、任敏领衔主演，黄璐、高鑫、韩云云等主演，剧情聚焦基层家事法庭，讲述青年法官沈谢秩（龚俊饰）与律师秦睿（任敏饰）等法律从业者共同处理婚姻纠纷、抚养权争夺等家事案件的故事。

7 部影片定档五一

昨天，淘票票与灯塔专业版联合公布，2026 年五一档已有 7 部影片正式定档，涵盖喜剧、动画、悬疑、战争等多种类型。

• 4 月 30 日，经典续作《穿普拉达的女王 2》将率先上映，由大卫·弗兰科尔执导，梅丽尔·斯特里普与安妮·海瑟薇回归出演，延续都市喜剧风格；
• 5 月 1 日将迎来 5 部影片集中上映，包括剧情喜剧《千金不换》、动画电影《红孩儿火焰山之王》，以及悬疑类影片《非常证人》《怖偶惊情》《止罪海》；
• 5 月 4 日，战争题材影片《浴血困牛山》将压轴上映。

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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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