继丰田宣布 GR Supra 停产之后，其「孪生兄弟」宝马 Z4 也迎来了终章。

近日，宝马确认将在 2026 年春季正式结束 Z4（G29 世代）的生产。自 1995 年 Z3 问世以来，宝马持续近三十年的双座敞篷跑车产品线，或将就此画上句号。

回顾 Z 系列的历史，几乎就是一部宝马对驾驶乐趣的执着书写。

1995 年，Z3 凭借圆润线条和詹姆斯·邦德电影《黄金眼》一炮而红；2002 年推出的 Z4（E85 ） 则转向锋利设计，并诞生了搭载 3.2 升直六引擎、输出 336 马力的 Z4 M Roadster——至今仍被不少车迷奉为经典。

2009 年的第二代 Z4（E89）首次采用折叠硬顶，试图兼顾日常实用性；而 2018 年回归的第三代 Z4（G29），则重新拥抱轻量化的织物软顶，并与丰田联合开发，共享平台与动力总成，催生出如今广为人知的 GR Supra。

事实上，早在 2022 年，坊间便有传闻称 Z4 将在当前一代生命周期结束后停产。尽管宝马决定让这款车多延续一个年款，但始终未公布任何换代计划。

Z4 之所以能「续命」至今，很大程度上要归功于手动挡的坚持。宝马原本认为这种传统配置在当今市场已无多少受众，但美国用户的实际选择给出了截然不同的答案：只要有手动挡，就仍有人愿意为它买单。

作为告别之作，宝马最后为 Z4 打造了一款名为「Final Edition」的限量特别版，将将高配选项整合为出厂即满配的状态，让最后一台 Z4 拥有最完整的姿态。

Z4 Final Edition 将全系标配宝马 Individual 部门调制的 Frozen Black 哑光黑车漆，搭配 M Shadowline 高光黑套件和红色 M Sport 刹车卡钳，以及熏黑格栅、外后视镜、进气口及排气尾喉，软顶则采用 Moonlight Black 深灰黑色，试图营造一种低调而凌厉的告别氛围。

车辆内饰则以黑色 Vernasca 真皮与 Alcantara 材质为主调，辅以贯穿仪表台、中控、门板、座椅乃至脚垫的红色缝线，专属门槛饰板刻有「Final Edition」字样。

配置方面，Harman Kardon 音响、抬头显示、环境氛围灯、驾驶辅助系统等此前需额外选装的高端功能，全部作为标准装备提供。

不过，这款特别版仅基于顶配 M40i 打造，将由奥地利麦格纳斯太尔工厂在 2026 年 2 月至 4 月间小批量生产，主要在欧洲和北美市场提供。

Z4 Final Edition 将继续搭载 3.0 升涡轮增压直列六缸发动机，最大输出 382 马力、500 牛·米扭矩，用户可在八速 Steptronic 自动变速箱与六速手动变速箱之间选择。

选择手动挡的用户将获得「Edition Handschalter」专属套件，包含重新调校的减震器阻尼、转向逻辑、牵引力控制系统，以及强化型防倾杆支架，这些细节虽不提升账面性能，却能显著增强人车沟通感，满足纯粹驾驶爱好者的需求。

自动挡车型虽无缘这套底盘优化，却可以获得前后轮尺寸不同的「Staggered」轮圈设定（前 19 英寸/后 20 英寸），此前这一设定在普通 M40i 上仅限手动挡可选。

性能表现上，Z4 Final Edition 自动挡零百加速为 3.9 秒，手动挡为 4.2 秒。

在北美市场，Z4 Final Edition 起售价为 78,675 美元，相比普通版 M40i 的 69,575 美元高出约 9,100 美元。

但若将 Final Edition 所含的 Individual 哑光漆、Shadowline 套件、手动挡专属底盘调校、Premium 包、驾驶辅助包等逐一加到普通 M40i 上，最终价格将与 Final Edition 相差无几。

目前，宝马中国官网的 Z4 车型并未下架，sDrive 25i M 运动曜夜套装的指导价为 52.39 万元，有 197 马力和 340 马力两种动力版本可选，不过仅提供仅 8 速运动型手自一体变速箱。

Z4 的停产，标志着一个时代的落幕。过去三十年，它承载了无数人对敞篷、后驱、直六引擎的浪漫想象。但在当下，这类小众跑车在全球市场的销量始终有限，Z4 与 Supra 的联合项目，也从未真正「卖爆」。

不过，宝马并未彻底关闭跑车的大门。一位高管近期向媒体透露，基于全新「Neue Klasse」（新世代）纯电平台开发一款全新运动车型「是可行的」。

这意味着，Z4 的精神或许将以纯电身份延续，只是不再与丰田共享，也不再是那台熟悉的燃油敞篷。

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对于高通来说，骁龙 8 至尊版的能力已经被各家 Android 阵营的品牌所认可，它已经是旗舰手机的第一选择。关于次旗舰的选择，倒是历来并不统一，有的品牌会选择上一代的骁龙 8 至尊版，比如刚刚发布的荣耀 500 Pro，用到的就是去年发布的第四代骁龙 8 至尊版。有的也会选择定位更低的第四代骁龙 8s 芯片。

今天，高通发布的第五代骁龙 8 芯片，成为了各大品牌次旗舰手机的新选择。

至此，高通也完成了从 4 系到 8 系的全系列布局，每个系列都有高中低三档选择，高通骁龙 8 芯片的定位，在高通的图谱里，就是高于同代的骁龙 8s，低于同代的骁龙 8 至尊版。

CPU 架构上，第五代骁龙 8 和第五代骁龙 8 至尊版类似，采用了 3 nm 制程工艺和 2+6 的架构，即 2 Prime 超级内核+6 Performance 性能内核的全大核架构，有所不同的是，第五代骁龙 8 的核心频率均有所下降。Prime 超级内核的频率为 3.8GHz，性能内核的频率为 3.32GHz。

作为对比，第五代骁龙 8 至尊版的频率组合为 4.6GHz+3.63GHz。

因为去年没有骁龙 8 芯片发布，只有第四代骁龙 8s 和第四代骁龙 8 至尊版，所以高通拿出来跟第五代骁龙 8 芯片进行对比的是在 2023 年发布的第三代骁龙 8，高通表示，相比于第三代骁龙 8 芯片，第五代骁龙 8 的提升幅度为36% 的 CPU 整体性能提升，GPU 提升 11%，AI 任务提升 46%，以及整体 SoC 功耗节省 13%。

在游戏性能上，第五代骁龙 8 的 Adreno GPU 采用与第五代骁龙 8 至尊版相同的切片架构，基于独立着色处理器的核心，可以增强工作分配和并行处理能力，从而提升整体性能。在渲染复杂场景时，数据可以直接存储在 GPU 上，有效减少传输至 DDR 内存的图形数据量，从而简化了处理流程降低了时延。

高通表示，搭载了第五代骁龙 8 移动平台的移动设备，让三角洲行动等战术射击游戏能在 165fps 帧率下持久流畅运行。

相比于 2023 年的产品，第五代骁龙 8 整体 AI 性能提升是最显著的，提升幅度高达46%，从图像分类、物体检测到语言理解，各项任务的性能提升幅度高达 22-52%。这意味着第五代骁龙 8 可以更好地胜任 AI 时代的需求，比如多模态生成式 AI 能力以及手机内置智能助手，或者 AI 智能体的智能程度也会大大增强。

连接性能上，第五代骁龙 8 和第五代骁龙 8 至尊版用到了同款的 X80 5G 调制解调器，峰值下行速度可达 10Gbps，上行速度为 3.5Gbps，X80 5G 调制解调器支持 6 信道，提供更快更稳定的连接，同时这款调制解调器也集成 NB-NTN（窄带物联网非地面网络）功能，这意味着它天然就为卫星通信做好了准备。

相比于数据能够说明的性能，其实大家比较疑惑的还是骁龙 8 家族的定位情况，尤其是第三代骁龙 8 之后其实没有第四代骁龙 8 ，取而代之的是第四代骁龙 8 至尊版。

发布会会后，高通技术公司产品市场高级总监马晓民也接受了爱范儿等媒体的采访，详细回答了这些芯片之间的区别。

马晓民说：

我们现在有两个旗舰，一个标准 8，一个至尊版，至尊版是针对那些对极致性能，极致能效和最新特性有特别需求的消费者，8s 的定位比前两者要更低一些，在标准 8 之下，在 7 系之上，我们会选择性地从上一代的 8 系里提取一些大家认为有价值的特性下放到 8s 上去。

同时，马晓民也否认了第五代骁龙 8 是第五代骁龙 8 至尊版「青春版」的说法，他说：

我觉得很难把第五代骁龙 8 当做一个青春版来区别看待，因为骁龙 8 系旗舰不是刚刚才发布的，骁龙 8 作为高通的旗舰平台，它已经存在了非常长的时间。我们从来不会把我们的 8 当做一个「青春版」来看，只是说在去年的时候，因为整个市场的变化，包括我们厂商对我们芯片要求的变得更高了，包括我们自己 IP 的一些改变，比如说我们第一次引入了我们自己的定制 CPU。所以我们觉得我们可以打造出更强的旗舰，也就是我们的至尊版，它在各个维度，无论是从性能、功耗，包括最新的特性，包括跟厂商的合作度来说，它都是当代最顶的一个旗舰，但是不代表我们的标准版就不是一个旗舰芯片，它还是一个旗舰芯片。

 

我们把骁龙 8 系列还是党组旗舰，至尊版比旗舰更顶，是顶级旗舰。

 

双旗舰发布的目的是因为大家对旗舰本身的定义变得更宽泛了，需求也更宽泛了。

虽然只看文字还是有点难以理解高通骁龙 8 家族的话，那么捋一捋年份就能知道高通是怎么给这个旗舰家族括员并命名的：

• 2020 年 12 月：骁龙 888，最后的三位数骁龙 8 系命名法
• 2021 年 12 月：第一代骁龙 8
• 2022 年 11 月：第二代骁龙 8
• 2023 年 10 月：第三代骁龙 8
• 2024 年 4 月：第三代骁龙 8s，其实也是第一次出现骁龙 8s 系列
• 2024 年 10 月：第四代骁龙 8 至尊版，改了命名，但延续代际
• 2025 年 4 月：第四代骁龙 8s
• 2025 年 9 月：第五代骁龙 8 至尊版
• 2025 年 11 月：第五代骁龙 8

 

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修个 bug 可以来回把同一个错误引回来，写代码能绕一圈又走回原地。

但几乎所有 AI 公司都坚信，只要把模型做大、把数据堆满、把算力扔进去，智能就会自动涌现。这套规模定律（Scaling Law）曾经是硅谷最坚定的信仰。

在隐退许久并创立新公司 SSI（Safe Superintelligence）后，前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 用一种极其冷静的语调，宣告「Scaling 的时代结束了，我们重新回到了研究时代。」

最近一场 Ilya 与 Dwarkesh Patel 的深度对话中，他不仅给出了，对于 AI 未来的技术路线图，更重要的是，他深刻地回答了，为什么现在的 AI 即使再强，也依然不像人。

播客链接：https://x.com/dwarkesh_sp/status/1993371363026125147

为什么 AI 是个高分低能的优等生

我们总觉得现在的 AI 很强，它们能在编程竞赛、数学竞赛、各种榜单上拿金牌，每次有新的模型发布，也是一次次刷新着各种 benchmark。但 Ilya 指出了一个让他感到困惑的现象。

他说我们在用 vibe coding，要 AI 写代码时，AI 可能写到某个地方，出现了一个 Bug。我们直接告诉它：「这儿有个错误。」AI 会说：「天呐你是对的，我马上改。」 然后它解决了这个 Bug，又引入了另一个 Bug。 你再指出，它又改回了第一个 Bug。 它就在这两个 Bug 之间无限循环，显得极其笨拙。

他的解释提到了这说明 AI 的「泛化能力（Generalization）」出了问题。为了解释这个词，Ilya 用不同的学生打了一个比方。

想象两个学生都在学编程，学生 A 代表 AI， 极其刻苦，练了 10000 个小时。他背下了所有的题库，记住了所有的解题套路。考试时，只要见过类似的题，他就能拿满分。

学生 B 代表人类，他只是觉得编程竞赛很酷，花了 100 个小时联系，但他真正理解了编程的逻辑，拥有了某种直觉，也能做得很好。长期来看，谁会在职业生涯中走得更远？他说一定是学生 B。

而现在的 AI 就像学生 A。所谓的智能，很大程度上是靠海量数据强行记忆出来的；它们在特定问题的庞大、增强数据集上过度训练，使它们在任务上表现出色，但不一定擅长泛化到其他领域。

一旦遇到训练数据之外的微小变动，比如修复一个重复出现的 Bug，它缺乏那种举一反三的泛化能力。

从堆算力回归拼创意

但这种海量数据的训练方式也不是完全没有用。在过去五年里，AI 行业的发展基本上都是遵循着所谓的「规模定律 Scaling Law」，从一开始的还是以百万参数来衡量的大模型，现在都来到了万亿参数。GPU 显卡算力的消耗，规模更是未雨绸缪，要卷上天际。

这种把一定量的算力，和一定量的数据混合进一个神经网络里的方案，也成了所有大模型开发的必备流程，即预训练。在预训练阶段，不需要思考用什么数据，因为答案是所有数据，它是人类投射到文本上的整个世界。

而 Ilya 认为，「Scaling」这个词，本身就固定了我们的思维。它暗示着我们只需要做一件事：加算力，加数据，保持配方不变，把锅搞大一点，就能做出好菜。

他说这样的法则，让大公司很舒服，因为这是一种「低风险」的投资。相比于需要灵感和运气的研究，大公司不需要雇佣科学家去苦思冥想，只需要「加数据、加算力」，而模型变强的结果是可预测的。

但现在，瓶颈来了。数据不够了，预训练数据，我们的互联网文本语料是有限的，而且已经快被用光了；有专门的研究结构统计过，现在互联网上 AI 内容的比例，已经是超过我们人类输出的内容。

其次是边际效应，把模型再做大 100 倍，也许会有提升，但不会带来质变。

Ilya 也提到了最近在 X 上，有人说 Gemini 3 似乎解决了预训练的一些问题。而此前 The Information 也曾报道奥特曼担心 Google 的发展会影响 OpenAI，甚至已经让他感受到压力。

其中一部分的原因，正是 GPT-5 的推出，遇到了预训练上的问题，即随着预训练数据的增加，模型并没有像之前一样表现出智能的提升。反而 Gemini 确找到了突破的方法，奥特曼在内部备忘录里说，OpenAI 也必须解决预训练的问题，或许才能再次超过 Google。

我们回到了研究时代。只不过这一次，我们有了更大的计算机。

Ilya 把过去这段时间的研究，分成了两个阶段。2012 年到 2020 年是研究时代，大家都在试错，寻找新方法。而 2020 年到 2025 年，是扩展时代，大家都在盲目扩建，算力在扩建，越来越多的 AI 公司在出现。

而现在，单纯的大力出奇迹已经行不通了，或者说单纯靠 Scaling 的红利吃尽了，我们又回到了研究时代。只不过这一次，我们是在用 Scaling 时代建立起来的巨型计算机来做研究，这是一个有着大型算力的研究时代。

总的来说，Ilya 并没有否认预训练和 Scaling 的巨大成功，但他认为这是一种用钱换智能的，低风险暴力美学，而现在这种模式已经触到了天花板，AI 行业必须回归到拼想法、拼直觉、拼创新的硬核研究阶段。

寻找直觉：AI 缺失的那块拼图

如果单纯的数据堆叠无法产生真正的智能，那人类的秘诀是什么？Ilya 给出的答案是：情感（Emotions）。

他提到了一个脑损伤患者的案例，这个人失去了情感能力，虽然智商正常、能言善辩，却连穿哪双袜子都要纠结几个小时。 这说明情感不仅是情绪，它本质上是一个价值函数（Value Function）。

不过 Ilya 说目前没有找到很合适的概念，来类比情绪在机器学习中的角色，所以用价值函数来替代。

为了解释什么是价值函数，Ilya 提到了少年学开车的例子， 一个青少年，可能只需要练 10 个小时甚至更少，就能学会开车上路。他不需要像现在的自动驾驶 AI 那样，在模拟器里撞车几百万次才能学会避让。

为什么？因为人类自带了一个极其强大的价值函数，这个价值函数就像一个内置评价器，一旦偏离车道，我们人类会感到紧张，而这相当于一种负反馈。

那么依赖情绪的价值函数，和我们之前一直听到的强化学习，区别又是什么呢？

Ilya 说在没有中间价值函数的强化学习里，通常要等到任务彻底结束，AI 才知道自己是赢了还是输了；但价值函数就像是我们的直觉或内心评分系统。当我们下棋丢了一个子，不需要等到这盘棋下完，我们心里立马会「咯噔」一下，这步棋下错了。

那个学开车的少年，不用等到真的压线丢分了才会改正，而是只要开得稍微偏离车道，他立刻会感到紧张或不自信。这种实时的、内在的反馈机制，让他能极其高效地从少量经验中学习。

对于传统的强化学习，他的看法是这是一种天真且低效率做法。在传统的强化学习中，模型需要尝试成千上万次动作或思考步骤，直到产出一个最终的解决方案，然后根据这个最终结果的好坏获得一个评分，即训练信号。

这意味着在得出最终解之前，模型完全没有进行任何学习。这种方法需要消耗大量的计算资源来进行漫长的推演，但每次推演带来的学习量却相对较少。

而价值函数不需要等到最后，它能提供中间过程的评价；在每一步都给出信号，指引方向，从而极大地压缩了搜索空间，提高了学习速度。

目前的 AI 缺乏这种高效的内心评分系统。如果我们能让 AI，拥有类似人类情感或本能的价值判断能力，它就能摆脱对海量数据的依赖，真正像人一样高效学习。

Ilya 的下一步是直通超级智能

既然认定了拼算力的时代已经过去，而强大的价值函数或许又会成为新的 AI 方法，那 Ilya 的新公司 SSI（Safe Superintelligence）打算怎么做？

他的答案带着一种极其理想主义的色彩，直通超智能，他们选择去攻克那个最根本的难题，实现可靠的泛化。

Ilya 直言，现在的 AI 行业陷入了一场老鼠赛跑。为了在市场竞争中存活，公司被迫不断发布半成品，被迫在产品体验和安全性之间做艰难的权衡。SSI 想要做的是从这种商业噪音中抽离出来，闭门造车，直到造出真正的超级智能。

但有趣的是，Ilya 这种「闭关修炼」的想法正在发生动摇。他开始意识到，渐进式发布可能才是安全的必经之路。

为什么？因为人类的想象力是贫瘠的。如果你只是写文章、发论文告诉大家AI 会很强，大家只会觉得这是科幻小说。只有当人们亲眼看到 AI 展现出某种令人不安的力量时，所有人、包括竞争对手，才会真正感到害怕，从而变得更加关注安全 。

Ilya 预言，随着 AI 变得越来越强，现在打得不可开交的科技巨头们，最终会在 AI 安全策略上走向趋同。

播客里他也提到了，SSI 与 OpenAI、Google 那些大型实验室相比，虽然筹集的资金较少，但用于纯研究的计算能力比表面上看是更多的。他说那些大公司将大量的计算资源用于产品推理，并拥有庞大的工程和销售团队，导致其资源分散。Ilya 认为 SSI 拥有足够的计算能力，来证明其想法是正确的。

当被问及盈利模式时，Ilya 只是淡淡地说，我们只专注于研究，赚钱的问题以后自然会有答案。主持也提到了之前 SSI 的前 CEO（联合创始人）选择了离开，然后加入 Meta，在 Meta 希望收购 SSI 时。

Ilya 特意澄清，「他是唯一一个去 Meta 的人。」 他建立 SSI 不是为了在商业市场上套现，而是为了那个唯一的、纯粹的目标，在那个不可逆转的奇点到来之前，把安全的超级智能造出来。

重新定义 AGI，一个 15 岁的少年

那我们距离 AGI 还有多远？Ilya 给出的预测是 5 到 20 年。

但他提醒我们要警惕「AGI」这个词。因为预训练模型让我们产生了一种错觉，以为 AGI 就是一个什么都懂的百科全书。但 Ilya 心目中的超级智能，更像是一个绝顶聪明的 15 岁少年。

这个少年可能还没学过法律或医学，但他拥有极致的学习效率。你让他去学医，他可能几天就能读完人类所有的医学文献，并开始做手术。

而在这一愿景中，最让人细思极恐的概念是融合（Amalgamation）。

人类的悲哀在于知识无法直接复制。这个人学会了开车，另一个人还是得从头练起，但 AI 不一样。Ilya 描述了一个场景，数百万个 AI 分身在经济体的不同角落工作，有的在写代码，有的在打官司。它们在各自学习，然后将所有的经验融合进同一个大脑。

这种集体进化的速度，才是他所认为的 AGI。

面对这样一个能够瞬间融合万千经验的超级大脑，人类又该何去何从？

Ilya 给出了两个层面的思考。首先是给 AI 的设定。不要只让它爱人类，因为这太狭隘了。未来的 AI 自己也将是有知觉的生命体，应该利用同理心的原理，让它关爱所有有知觉的生命，可能是比代码更稳固的安全防线。

其次是人类的退路。如果每个人都有一个比自己聪明百倍的 AI 智能体，人类会不会沦为历史的旁观者？Ilya 给出了一个他坦言「自己并不喜欢，但可能是唯一解」的答案：脑机接口（Neuralink）。

只有当人类选择与 AI 融合，让 AI 的理解直接变成我们的理解，我们才能在那个奇点之后，依然是这个世界的主角。

播客的最后，Dwarkesh 问了那个所有人都想问的问题：作为 AI 领域的传奇，你是如何一次次押对方向的？

Ilya 的回答很像个艺术家：「寻找美感。」

在那些数据都不支持你的至暗时刻，唯有对美、简洁和生物学合理性的自上而下的信念，能支撑你走下去。因为神经网络模仿了大脑，而大脑是美的，所以它一定是通往智能的正确道路。

这或许就是 Ilya 所说的「研究时代」最需要的品质：在算力之外，保留一份对智能本质的诗意直觉。

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现在的浏览器，越来越「重」了。

写方案要开着 Word，查资料要切回浏览器，回消息又得跳到微信。屏幕被切得支离破碎，注意力也跟着碎掉。每次想让 AI 帮忙，都要先经历一番「寻找 AI 在哪里」的折腾。

这周，我试着把主力浏览器换成了全面升级的夸克 AI 浏览器。

体验下来，背靠阿里 Qwen 全球大模型，全面融合千问 AI 助手的夸克，发布六大千问 AI 套件，实现系统级「全局 AI」的创新产品形态，随时唤起千问，一句话帮你干活，效率拉满。

用户无需切换标签或应用，就能唤起千问读屏、快捷框、侧边栏、悬浮球、划词、截屏进行提问、协作……主打一个条条大路通千问。

它给我的第一感觉，就是在对标 Chrome 的基础上走得更远，想让 AI 成为你的「最强外脑」和「随身助理」。

体验随时桌面唤起千问方式后，让我彻底告别传统浏览器

先说最核心的，随时桌面唤起千问，这也是夸克和 OpenAI 前不久发布的浏览器 Atlas 最大的差异点。

Atlas 的理念是让 AI 成为操作系统的一部分，但它的实现方式相对保守，更多是在应用间调度。

而夸克则更激进，从底层架构彻底让 AI 融入浏览行为、以全新 AI 交互形态的出现，手撕传统浏览器，随时随地唤起千问 AI 助手，实现「边浏览边对话、边看边总结、即问即答」的丝滑体验。

举个实际场景，只需随手按下快捷键，就能让千问帮我列一个关于「社交媒体对青少年心理健康影响」的论文大纲，从而构建起连贯的学习工作流。

这种「无感接入」的设计，才是系统级 AI 浏览器的真正价值。

一个侧边栏，干掉你一半桌面操作

如果你的日常就是跟一摞摞 AI 技术论文打交道，英文不是很好，我们可以让「千问侧边栏」直接翻译、并总结核心观点。甚至让千问基于文档内容继续深挖准问，完全不用复制-粘贴-复制，也不用离开当前的标签页。

同理，阅读各种新闻资讯时，看到某辆新车发布，我们可以直接问千问侧边栏的「这款车适合哪些人使用？」。千问不仅分析当前页面，还能结合背景知识给出对比，省去了开新标签搜索的麻烦。

刷各种网页自然也是刚需，但信息量一多，自己逐条看、逐个理解既耗时间又费精力。这时候就可以果断交给千问来处理，它也能提炼重点。

千问侧边栏最妙的地方是边浏览边对话、边看边总结。传统浏览器要么让你切标签， 要么跳转新页面， 而夸克 AI 浏览器的设计让交互足够丝滑， 你几乎感觉不到在「使用 AI」。

截图即答案，划词即解释

遇到图表，截个屏，框选区域，千问直接解读数据趋势、图表含义。看到一些复杂的 AI 图片，也可以让它帮忙「整理图片中的动物职业，并翻译成中文」，千问立刻给出结构化总结。

截图提取图片文字也很顺手。

我随手截了一张三宅一生曾经客串出现在苹果「Think Different」广告宣传活动的广告语，它就能准确识别这是苹果的广告词，并给出解释。

在逛知乎时，看到一些不懂的词汇也能直接划词， 千问自会弹出解释。想追问也行，这体验四舍五入等于冲浪时随身带着一个「AI 辟谣器」。

此外，更进阶的场景是「千问读屏」功能。

这个功能的意思是，千问可以「看到」你电脑屏幕上的任何内容，它不仅能与 Microsoft Word 和 WPS 等应用深度联动，还支持快捷划词提问、截屏提问等操作。

简言之，你在用 Word 写文档、在 Excel 做表格、千问都能理解你正在做什么，并基于屏幕内容给出建议。诶，用着用着，真有种生活工作搭子的感觉。

比如我在 Word 写东西，让千问把屏幕上的《蜀道难》改写成剧本，它立马开写。这套联动还能把截屏、划词、共享的内容自动同步到侧边栏，让你能无缝追问。

让 AI 替你干活，一句话的事

除了侧边栏等方式，唤起千问的方式也灵活多样。

比如按下「Alt + 空格」（Mac：option+空格），然后在搜索框里直接说人话就行。

「帮我写一份 iPhone 18 Pro 产品发布会邀请函」「把这段翻译成英文」。这种一句话叫 AI 干活的模式，直接取代传统搜索那堆蓝色链接，从查资料到写文案、从总结到翻译，全程闭眼托管。

它甚至能一句话做表格、一句话生成 PPT，或者直接转换格式，比如把黑板照片里的字直接提取成 Word 文档。

要做到这样其实并不容易，离不开千问对浏览器场景的深度定制。

它能理解你的意图、网页结构、上下文关系， 真正做到即问即答。

除了 AI 能力，浏览体验也没落下。

夸克的标签管理做得很聪明。自动分组、按域名排序，还能识别高内存标签自动优化。实测开 30+ 标签，主打一个纵享丝滑。

还有一个让人特别惊喜的地方，就是连文档的编辑也下了不少功夫。试着直接把 PDF 拖进夸克 AI 浏览器， 直接打开、标注、编辑、转格式，无需下载。

查资料时直接批注，外文 PDF 还能直接对照翻译，省下的时间都是生产力。

从官方 Demo 来看，跨设备隔空传文件更是顺滑。文字、文档、大文件都能手机电脑无缝传输，100G 文件也不怕。网盘整理也变得智能了。一句话就能搜到文件，不用再翻来翻去。

这些听起来都是细节，但加起来就是巨大体验差异。

对齐 Chrome 的性能标准后，夸克给你的是更极简的界面、零广告干扰，以及更轻的内存占用。当你习惯了这种清爽， 再打开某些国内浏览器， 满屏的推荐信息会让你怀疑人生。

哪怕是放在国内一众老牌浏览器里，这种克制也是值得表扬的。而当 AI 成为浏览器的底层能力，配合这些生产力工具，你会发现自己的工作流程被彻底重构了。

标签页的尽头，是 AI 的起点

用了几天夸克之后，我开始思考一个问题：当 AI 真正融入浏览器，它到底在改变什么?

答案可能比想象中更深刻。

过去 20 年里，浏览器的形态几乎没变。1995 年，比尔·盖茨在一份备忘录里写道：微软将操作系统作为人机接口，从而控制整个微机行业，而网景则控制了人们通向互联网的入口。

谁控制了入口，谁就能定义规则、分配流量、获得数据。2010 年，Chrome 成为稳定支持三个平台且拥有书签同步功能的浏览器。但即便如此，它的交互本质仍然是 1995 年的逻辑：

用户负责提出问题，浏览器提供零零碎碎的回答。

你依然要在多个标签页之间来回切换，手动拼凑信息，自己综合结论。这个模式延续了近 30 年，直到 AI 出现。夸克这次做的事情，本质上是在挑战这套交互范式。

通过千问读屏、悬浮球、快捷键，千问已经跨出了浏览器窗口的边界。

你在 Word 里写文章，在 Figma 里调布局，在任何一个应用场景里，千问都能理解你正在做什么，并给出针对性反馈。AI 不再局限于某个应用内部，成为整个系统的基础能力。

 

为什么是夸克先做出来？有几个原因。

首先，这与夸克的用户基础和战略定位密切相关。

随着阿里千问与夸克 AI 浏览器深度融合，也正式成为超 1 亿电脑用户的桌面级智能助理，这个量级的用户基础，意味着夸克有足够的场景数据和反馈来打磨产品体验。

浏览器作为电脑上最核心的入口，几乎涵盖用户获取信息与执行任务的所有场景。而 AI 在这个场景下的能力空间巨大，也标志着阿里巴巴千问正加速实现对 C 端场景的全面覆盖——从移动端到桌面端，从对话框到操作系统级的全局调用。

此外，浏览器的智能化上限，取决于底座模型的智商。

夸克直接接入了阿里 Qwen 全球领先大模型，这意味着它处理中文长文本和复杂逻辑推理时，天然就有语言理解上的优势。毕竟，模型能否准确理解语境，直接决定了体验的质量。

一键唤起是普通人的刚需，而做到全局唤起千问、千问读屏这类功能，需要深入操作系统底层，依赖于阿里的资源支持，夸克才敢于在这个方向上持续投入，而不是浅尝辄止。

与此同时，在隐私敏感和追求效率的当下，夸克选择了一条「反直觉」的路径——无广告、极简界面、内存优化。对于大多数普通用户，他们不需要 100 个插件，他们只需要一个能搞定 90% 麻烦事的 AI 按钮。

当然，坦诚地说，夸克面临的挑战也很明显。

Chrome 强大的插件生态和用户长期的使用惯性，是任何挑战者都难以短期撼动的壁垒。对于重度依赖特定插件的极客用户，迁移成本依然存在。用户对国内浏览器「大杂烩」的刻板印象，也需要夸克持续的克制来打破。

但无论如何，AI 浏览器显然是个趋势。

Chrome、Perplexity、OpenAI 都在做类似的事，国内浏览器都在跟进。

夸克这次的战略升级，选择主动出击抢占身位。依托通义千问 Qwen 在全球大模型评测中的强劲表现，夸克把浏览器从「浏览网页的辅助工具」变成「系统级的任务助手」，率先给出了 AI 浏览器未来形态该有的样子，也有利于它在这一赛道的早期阶段建立心智优势，并在下一轮竞争中获得更大的主动权。

而这个逻辑一旦成立，接下来的演化就清晰了。

你看论文时可以随时唤起 AI 解释概念。写代码时可以随时让 AI 审查逻辑。做设计时可以随时请 AI 给出建议。所有这些场景的共同点是：AI 理解你正在做什么，知道你需要什么，在你需要的时候出现。

如果说 Chrome 教会了我们什么是好浏览器，夸克则给 AI 浏览器打了个样板，放眼全球，都是领先的产品形态。未来的操作系统，将是以「任务」为中心。当你遇到问题，本能反应不是打开搜索引擎搜一下，而是唤起 AI 问一下。

这条路难走，因为它需要更深的技术积累、更克制的产品设计、更长期的用户教育。 但一旦走通，壁垒也会更高。

毕竟，习惯才是最难被撼动的力量。

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通常，提到一部手机的名字，我们总会联想到其背后的特质——比如 nova 总让人想到「年轻」，而 Pura 系列显然就是「时尚」，至于 Mate ——能让人联想到的词很多，但没有一个比这个词更合适：「高端」。

虽说手机高端化的路径不止一条，在过去几年里我们也见到了各种影像、性能、性价比旗舰轮番冲刺高端，但能不加任何前缀的国产「高端」旗舰，至今也只有华为 Mate 系列一支。

11 月 25 日，华为带来了最新 Mate 系列旗舰产品——华为Mate 80系列以及折叠屏 Mate X7，并全系搭载了最新的鸿蒙 6 系统。

这一次，Mate 高端的定义不再限于软硬件，而是立足整个鸿蒙生态。

同时，这也意味着，国产高端手机的「参数战争」总算迎来了终结。

高端手机的前十年，是定义硬件的战争

回望 Mate 系列十余年，其实就是华为在不断回答「国产高端手机应该怎么做」的过程。

2013 年，在那个「大就是好」的野蛮生长年代，为了回应余承东那个「要做比 iPhone 5 强大很多的旗舰手机」的承诺，华为在 Ascend 系列下面开辟了一条新的产品线 ：Mate。

Ascend Mate

Ascend Mate 不仅是 Mate 系列从无到有的开端，也可以视作国产品牌开始向国际品牌定义的「高端」发起冲锋。

随后 2014 年，拥有 1080P 大屏、按压式指纹识别、全金属机身的 Mate 7，几乎就是无可争议的「国产唯一高端手机」，哪怕起售价达到 3000 元档也一机难求——「爵士人生」成为了「高端」手机的代名词。

Ascend Mate 7

可以说，Mate 7 既是华为定义「高端」的成果，也是华为 Mate 系列冲击高端化的起点。

伴随着「中华酷联」逐渐变成「华米OV」，大家都有了超大屏、大电池和金属机身，仅靠「人无我有」已经不足以应对市场竞争了。

Mate 系列下一步要做的，就是重新找到定义高端旗舰的基准。华为这一阶段的回答是——工艺。

在结束与徕卡的「蜜月」之后，华为并没有安逸地停在联名这条路上，而是趁这个机会，把「联名的」元素变成「华为的」元素。

其成果就是华为Mate 9 保时捷设计版，「超高端工艺」第一次成为华为产品的高端基因——那是在 2016 年就标价 8999 元、甚至一度被炒到两万元天价的现象级产品。

这代表着 Mate 系列正在跳出「先把参数拉满」的固定范式，开始在品牌层面塑造「高端」的印象。

图｜微博 @余承东

从那时候开始，华为 Mate 系列总有着让人惊叹的工艺追求。

从 Mate 20 的多曲面玻璃机身，到 Mate 30 的超曲环幕屏，再到 Mate 40 的一体陶瓷后盖等——对工艺的极致追求，实际上已经超越了功能需求，「看得见、摸得着」的质感，成为高端的象征。

可以说，Mate 代表国产高端手机的前十年，是定义硬件的十年——是纸面上的功能参数、性能跑分，是精湛工艺、是旗舰影像。

Mate 70 Pro+

但历史的经验告诉我们，只靠「功能全」和「工艺美」虽然能够在手机市场内部占据高端份额，但在面对一些「盘外招」的时候是无能为力的。

而当产品硬件已经不是唯一的要素之后，什么才能算是高端手机真正的「护城河」？

高端手机的新十年：从定义硬件到生态共荣

当所有旗舰手机都用上顶级芯片、屏幕、影像模组等无差别配置时，真正拉开差距的，就不再是硬件性能，而是生态体验。

换言之，「高端手机早已不止于硬件的高端」，还在于手机生态体验的高端，而这恰恰是鸿蒙生态构建的主场。

自鸿蒙 5 发布以来，应用的适配不仅创造了「鸿蒙速度」，在不同形态下也通过软硬件协同，为用户带来着大有不同的使用体验，这也成为用户选择华为的理由——华为Pura X 的热卖就是例证。

自鸿蒙 5 发布一年多来，几乎所有头部应用都为鸿蒙做出适配、重新设计交互逻辑，以实现体验的跃迁。比如，WPS、东方财富等之前就为华为Mate XTs 三折叠手机适配了 PC 布局，这是别的大屏手机没有的独特体验。

据统计，运行鸿蒙 5 和鸿蒙 6 的终端数量已经突破了 2700 万台，涵盖了从手机、电脑到平板、手表、智慧屏在内的全部华为产品线。

我们已经见到非常多主流应用参与到适配碰一碰、实况窗等近百种专属功能。华为应用商店里，应用们日均更新超过 2000 项新增功能、23000 余个应用参与了超过 70 项创新体验，鸿蒙系统功能新增超过 300 个……

可以说，生态共荣的鸿蒙，终于走过了「从 0 到 1」的艰难阶段，解决了「有没有」的问题，正在向「好用」全速进阶。

而这一次，以华为Mate 80系列和 Mate X7 这两款高端手机为契机，华为正式对「国产高端应该怎么做」作出第二次回答：

高端不止于硬件，更在于生态体验。

做高端就必须跳出以往「做得比苹果安卓更好」的惯性思维，而是基于顶级的硬件及生态之力，做出前所未有的新体验。

譬如，这一次华为Mate 80系列标配的 3D ToF 人脸识别，终于不再限于「系统解锁」，而是联合了支付宝等主流支付平台，实现了更高安全性的支付方式。

同样拥有革新体验的还有直播——华为Mate 80系列带来鸿蒙高清直播功能，鸿蒙版小红书独家支持 2K 30 帧直播，鸿蒙版 B 站支持 HDR Vivid 直播，还能调用红枫镜头、长焦微距等功能，提供高品质的直播效果。

这样一来，更高画质的直播可以让小红书博主们在画面中展现更多细节，无论是珠宝还是美妆，都拥有了更加丰富的置景空间。类似地，B 站 HDR Vivid 直播也能让探店、才艺展示、户外等类型的内容释放更强的视觉冲击力。

 

在 AI 提效方面，华为Mate 80系列也没有落下。新的小艺支持自然语言修图，动动嘴就能实现专业级后期：

全新的小艺帮帮忙功能，则让华为Mate 80系列具备了学习能力，你真的可以「教手机做事」，例如在京东上买咖啡这样的定期操作，现在交给小艺代为处理就非常方便：

在日常生活中，全新升级的小艺简报还能打破应用边界，主动聚合日程、通知及待办信息，自动生成效率、健康或学习类的场景化摘要。

值得一提的，还有今年在 Mate X7 上首次商用 A2A 智能体协作的全新小艺。

用通俗的话来讲，支持 A2A 智能体的小艺，已经不单是华为自己训练出的 AI 模型了，而是一个打通了诸多业务平台、涵盖用户需求方方面面的多 AI 智能体的聚合——

比如当你拿着 Mate X7，就可以直接开口向小艺说：「帮我订一张 11 月 25 日去深圳的机票，选深航，要一个能看到日落的座位」。

相比以往的 AI 助手需要分开执行打开航司 app、选日期、选座位等多次操作，鸿蒙 6 中的新小艺可以直接联动「深航飞飞」智能体，在同一个 session 中实现从收到指令到下单出票的丝滑小连招。

又比如来自东方财富的妙想金融智能体，作为首款来自金融行业的鸿蒙金融智能体，很适配 Mate X7 这样的折叠屏手机，真正能做到通晓行情、洞悉事件、理解逻辑，动动嘴就能完成一次专业分析。

只需在指令里加上一句「小艺，用妙想……」，鸿蒙 6 系统就会调用妙想金融智能体生成可视化要点、定量结论与可追溯逻辑，将「人找信息」转变为「信息找人」。再结合 Mate X7 的金融行情众览功能，无需切换界面即可同步监控走势、指数和成交明细。

这一次，Mate X7 上面还搭载了鸿蒙 6 全新的星河互联架构，将复杂的设备连接简化为自然的一步操作——

无论是手机的「一碰即传」，可以一次将内容集中分享至多部手机，还是首款鸿蒙全场景独家游戏《太吾绘卷》的「一键接续」，实现游戏从电脑到手机跨设备的接续。只需一步，就能实现设备之间的高效互联。

而为了解决跨品牌用户的痛点，鸿蒙星河也更进一步，主动跨越品牌生态壁垒，在 Mate X7 上实现了与 iOS 设备的跨平台互传——

在 Mate X7 上，用户无需依赖流量，即可在自己的 Mate X7 与 iPhone 之间享受近场快传的便捷。

这些功能改进，都是鸿蒙系统基于不同场景不同职业的需求，呈现给用户的「细分化智能体验」。

还有更多细节，则体现了鸿蒙系统润物细无声的部分——

我印象最深刻的，就是鸿蒙版微信和 QQ 都支持调用手机原相机拍照拍视频，画质与原相机如出一辙——这个功能很小，却每天都会用。很多改变，就是从这些小处开始，由量变引发质变的。

换言之，这是一种颠覆习惯的体验，但改变用户的习惯，正是因为有更好的习惯值得被养成。

可以说，Mate 与鸿蒙 6 的组合，最大意义不在于单一产品或软件的成功，而在于它开启了「鸿蒙生态，共生共荣」的良性循环——

产品每一次硬件创新，鸿蒙都能让它即刻成为体验；鸿蒙每一次生态突破，产品都能让它迅速沉淀为习惯。硬件是加速器，生态是放大器，两者彼此成就——创新在这里萌芽，也在这里生长。

自此，华为 Mate 系列已经摆脱了「定义硬件」走向高端化的路径，毕竟没有生态支撑，再好的硬件也是孤木难支。

在历经大屏、工艺和影像之后，华为这套「硬件 + 鸿蒙」的组合，则构建起了一个牢不可破的联盟——

用户选择华为 Mate 旗舰，不只是换一台手机，更是接入了一整套服务生态。

这些看似简单的功能，背后是长时间的软硬件积累和生态磨合。十年前，能做到这一步的厂商寥寥无几，而如今，我们也有了属于自己的高端体验。

余承东在 2014 年 Mate 7 发布会上说过一句话：「通往山顶的路有很多条，我们选择最难、也是最有价值的那一条」——十多年过去，华为依然在践行这条路，而路边的草木已经蔚然成林。

从功能到生态，从参数到体验，从追赶到引领——华为 Mate 系列所做的，不只是造出一台又一台旗舰手机，而是持续不断地定义着「高端」这件事本身。而这种定义也反过来，变成了华为的品牌印记。

国产手机「高端化」的下个十年，注定是「生态」的竞争，而只有做到生态「共荣」，竞争才能持久，品牌才会长远。

起烟于寒灰之上，生华于已枯之木。高端手机的下个十年刚刚开始，但引领潮头者，已经昭然若揭。

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苹果折叠屏 iPhone 或命名「Ultra」，售价突破 1.7 万元

据 9to5Mac 报道，苹果首款折叠屏 iPhone 预计明年推出，市场定位为高端机型。

分析机构 Fubon Research 指出，该机型售价或高达 2399 美元（约合 17000 元人民币），远高于此前传闻的约 2000 美元（约 14000 元）。这一价格几乎是当前 iPhone 17 Pro Max 的两倍。

消息称，苹果可能将该机型命名为「iPhone Ultra」，而非「iPhone Fold」。这一命名策略与其定价逻辑相呼应，强调超高端定位。

相比之下，三星 Galaxy Z Fold7 定价为 13999 元起，Google Pixel 10 Pro Fold 定价为 1799 美元（约 12700 元），均低于苹果的预计售价。

业内人士认为，折叠屏智能手机已逐渐进入主流市场。三星移动美国高级副总裁 Drew Blackard 表示，经过多代迭代，折叠屏产品已能提供独特体验。苹果选择此时入局，显示其对技术成熟度和市场接受度的判断。

目前，外界关注的焦点集中在定价与命名。若苹果最终采用「Ultra」命名并维持高价策略，其折叠屏 iPhone 将成为市场上最昂贵的主流折叠机型之一。

亚马逊「算力帝国」浮出水面，数据中心规模突破 900 座

据彭博社报道，亚马逊云计算部门 AWS 的数据中心规模已突破 900 座，分布在全球超过 50 个国家和地区。这一数字远超外界此前认知。

内部文件显示，除了弗吉尼亚州和俄勒冈州等传统大型枢纽，AWS 还在数百个「托管机房」中部署服务器机架，这些租赁空间贡献了约五分之一的算力资源。

文件指出，AWS 与至少 180 家合作方建立托管关系，涵盖 Equinix、NTT 以及波士顿本地运营商 Markley 等。其在法兰克福、东京、首尔、新加坡等地的托管规模尤为显著。与此同时，AWS 还运营超过 220 个「边缘」站点，为大都市区用户提供快速接入点。

分析人士认为，亚马逊倾向于自有或长期租赁设施，尤其在美国核心市场，以确保高效管理。但在新市场拓展或需求快速增长时，公司也会依赖第三方设施。AWS 在 2024 年初已使用超过 440 个托管数据中心，总建筑面积约 223 万平方米，租赁面积大致相当。

在竞争格局方面，微软与 Google 也在加速扩张 AI 服务，推动云业务营收增长。尽管如此，AWS 在今年第三季度仍实现 330 亿美元营收和 114 亿美元运营利润，继续保持亚马逊最盈利的业务板块地位。

「史上最严」充电宝新规明年实施，七成产能或遭淘汰

据蓝鲸科技报道，「史上最严」充电宝安全标准已进入落地倒计时。

工信部在 10 月与 11 月多次召开《移动电源安全技术规范》研讨会，目前标准已基本定稿，预计将在 12 月公示，并于 2026 年 2 月正式发布，同年 6 月起实施。新规生效后，现有 3C 认证规定将全面失效。

新标准在整机、线路板、电芯三大领域提出数十项改进措施。整机层面要求外壳必须标注「建议使用寿命」与代工厂全称，以强化溯源能力。

线路板方面强制配备 LCD 屏幕或联网 App，实时显示电池健康度与使用次数。电芯部分则引入更严苛的安全测试，包括针刺测试、热滥用测试条件提升至 135℃ 60 分钟，以及过充电测试电压提高至规定电压的 1.4 倍。

业内人士指出，新规实施后，约七成现有产能因无法满足技术要求将被淘汰，行业集中度将显著提升。部分企业已提前布局，安克创新与宁德时代合作研发符合新国标的电芯，ATL、比亚迪、欣旺达等厂商已有产品通过新版安规测试。

成本方面，满足新标准预计将导致制造成本上涨约 30%，但业内认为终端价格上涨仍在消费者可接受范围内。新产品循环寿命将从 300 次提升至 600 次以上，单位使用成本下降，安全性与性价比同步提升。

Google 推动 AI 芯片销售，英伟达回应

据 The Information 报道，Google 已开始向部分客户推销在其自有数据中心部署 TPU 的方案。这意味着 Google 正在加快人工智能芯片业务的扩张步伐，直接挑战英伟达在该领域的主导地位。

消息人士透露，Meta 正与 Google 商谈在 2027 年投入数十亿美元，将 TPU 部署在 Meta 的数据中心，并计划在明年继续租赁 Google Cloud 的芯片。当前，Meta 主要依赖英伟达 GPU，这一潜在转变显示其在多元化芯片供应上的战略考量。

过去，Google 主要通过 Google Cloud 向客户租赁自研的张量处理单元（TPU）。

Google 云部门高层曾表示，若 TPU 推广成功，公司有望争取英伟达约 10% 的年度营收份额，相当于数十亿美元的市场规模。

部分客户希望在本地使用 TPU，以满足更高的数据安全与合规要求。Google 还强调 TPU 在高频交易等场景中的优势。

与此同时，英伟达 CEO 黄仁勋密切关注 Google 的技术进展，并积极与 OpenAI、Anthropic 等潜在 TPU 用户达成合作，以稳固 GPU 市场主导地位。英伟达目前市值高达 4.36 万亿美元，仍是全球市值最高的公司之一。

而英伟达昨晚发帖表示，其对 Google 的成功感到高兴，同时称「他们在人工智能领域取得了巨大进步，我们继续向谷歌供货。」

英伟达强调，自己的技术领先行业一代，其 AI 芯片是唯一能够运行所有人工智能模型并在任何计算场所运行的平台。

其还表示，与专为特定人工智能框架或功能设计的 ASIC 相比，英伟达自己的芯片提供更高的性能、通用性和可替代性。

Spotify 计划 2026 年再涨美国订阅价格

《金融时报》援引三位知情人士称，Spotify 计划在 2026 年第一季度再次上调美国订阅价格。主要唱片公司正向苹果与 Spotify 施压，要求两大音乐流媒体平台提高价格，以应对通胀与行业成本上涨。

去年，Spotify 已在美国进行过一次涨价，并在今年 8 月对多个国际市场调整价格。

目前，Spotify Premium 在美国的月费为 11.99 美元，而 Apple Music 的价格为 10.99 美元。唱片公司认为，音乐流媒体的定价与 Netflix 等视频平台相比偏低，未能体现内容价值。

阿里巴巴 CEO：至少三年内，AI 泡沫是不太存在的

昨日，阿里巴巴集团公布 2026 财年第二季度业绩。财报显示，集团营收达 2,478.0 亿元，同比增长 4.8%，略高于市场预估的 2,452 亿元；调整后每 ADS 收益为 4.36 元，低于预估的 6.34 元。同期调整后净利润为 103.5 亿元，亦低于市场预期的 168 亿元。

在核心业务方面，云智能集团表现突出，第二季度收入达 398.2 亿元，同比增长 34%，超出市场预估的 379.9 亿元。财报指出，AI 相关产品收入已连续 9 个季度实现三位数同比增长，成为推动整体业绩的重要引擎。

详细财报显示，公共云收入的增长是主要驱动力，其中 AI 产品采用率持续提升。

阿里云在 AI 大模型领域持续加码，推出包括超万亿参数的 Qwen3-Max、编程模型 Qwen3-Coder、视觉理解模型 Qwen3-VL、全模态模型 Qwen3-Omni 以及下一代架构 Qwen3-Next 等多款产品。其中，Qwen3-Max 在多项国际测试中取得领先成绩，在数学推理测试中更是达到满分表现，标志着国内大模型的突破。

此外，阿里云在全球基础设施布局上继续扩展，宣布将在巴西、法国、荷兰新建地域节点，并启用迪拜和马来西亚数据中心。目前其全球覆盖已达 29 个地域、92 个可用区。

而在阿里财报发布后的电话会上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭如此表示，「至少三年内，AI 泡沫是不太存在的。」他提到阿里云 AI 服务器等上架节奏严重跟不上客户需求，在手订单仍在进一步增加。

另外，据阿里巴巴中国电商事业群 CEO 蒋凡介绍，淘宝闪购已完成第一阶段的快速规模扩张，并在第二阶段通过优化用户体验、提升订单结构及物流效率，实现每单亏损较前几个月下降一半。

蔚来发三季度财报：营收突破 217.9 亿元，交付量创新高

昨天，正值 11 周年纪念日，蔚来发布 2025 年第三季度财报。数据显示，公司在该季度实现总营收人民币 217.9 亿元（约合 30.6 亿美元），同比增长 16.7%，环比增长 14.7%。

季度整车交付量达到 87071 辆，同比增长 40.8%，环比增长 20.8%，创下新高。其中：

• 蔚来品牌贡献 36928 辆；
• 乐道（ONVO）品牌交付 37656 辆；
• 萤火虫（FIREFLY）品牌交付 12487 辆。

车辆销售收入为人民币 192.0 亿元，同比增长 15%，环比增长 19%。车辆毛利率提升至 14.7%，较去年同期的 13.1%和上一季度的 10.3%均有显著改善。

利润和亏损方面：

• 毛利润为人民币 30.2 亿元，同比增长 50.7%，环比增长 59.4%。整体毛利率升至 13.9%，为近三年来最高水平；
• 运营亏损收窄至人民币 35.2 亿元，同比下降 32.8%，环比下降 28.3%；净亏损为人民币 34.8 亿元，同比下降 31.2%，环比下降 30.3%；
• 公司现金及等价物、受限资金、短期投资与长期定存合计人民币 367 亿元。

在最新进展中，蔚来 10 月交付量达 40397 辆，2025 年累计交付已达 241618 辆，历史累计交付突破 91.3 万辆。公司预计第四季度交付量将在 12 万至 12.5 万辆之间，同比增长 65.1% 至 72%，有望创下季度交付纪录。

在能源与服务网络方面，蔚来已累计建成 8471 座充换电站，其中换电站 3641 座、充电站 4830 座、充电桩 27510 根。全国范围内的 349 家服务中心和超过 7,000 人的道路服务团队，覆盖 32 省、333 个地级行政区，为用户提供超过 247 万次服务。

蔚来 CEO 李斌表示，三季度交付量的增长得益于多品牌产品组合的竞争力，公司正加速生产并预计四季度交付创纪录。

CFO 曲玉则强调，随着成本优化和高毛利车型贡献增加，公司毛利率显著改善，运营亏损持续收窄，现金流状况稳健，为长期增长奠定基础。

马斯克：其他车企都不想要 FSD 授权

据 Electrek 报道，特斯拉 CEO Elon Musk 昨天承认，其他汽车制造商并不愿意授权使用特斯拉的「全自动驾驶」（FSD）系统。此举意味着特斯拉长期以来关于 FSD 技术开放授权的战略计划基本破局。

Musk 在 X 上表示，尽管特斯拉曾多次提出愿意授权 FSD，但其他车企提出的条件被其形容为「不可行的要求」。

他强调，传统车企在讨论时往往只考虑在未来五年内的小规模试点，并要求特斯拉承担系统安全责任，这与特斯拉现有的「监督版」软件部署模式存在根本冲突。

早在 2021 年，Musk 就曾透露与部分车企进行初步接触，并在 2024 年声称与一家「大型车企」有望达成协议，但最终未能实现。

福特 CEO Jim Farley 此前公开否认使用 FSD，直言「Waymo 更好」。与此同时，丰田等车企已选择与 Waymo 合作，将其自动驾驶技术整合至消费车型。

传统车企普遍采用严格的「V 模型」验证流程，并在推出自动驾驶系统时承担法律责任。例如，奔驰在发布 L3 级 Drive Pilot 系统时明确接受车辆在系统启用期间的全部法律责任。

相比之下，特斯拉依赖用户在真实道路环境中测试「beta/监督版」软件，导致多起调查与诉讼。就在本月，特斯拉刚刚与一起涉及 Autopilot 撞上警车的案件达成和解，避免了陪审团裁决。

业内分析指出，车企拒绝授权 FSD 的核心原因在于法律风险与安全责任。Electrek 评论称，所谓「不可行的要求」，实际上是车企要求系统避免撞上静止物体（如警车），但特斯拉现阶段无法保证这一点。

调查显示 72% 大学生依赖社交平台获取新闻

据 The Verge 报道，最新调查显示，美国大学生在新闻获取方式上正呈现显著转变。

约 72% 的学生主要依赖 TikTok 与 Instagram 获取新闻，而仅有约 20% 的学生经常阅读传统报纸。尽管多数学生认为报纸更准确，但仍有一半受访者表示「至少有些信任」社交平台的新闻内容。

报道指出，TikTok 上的新闻网红 Dylan Page（昵称「新闻老爸 News Daddy」）已成为代表性人物，其视频累计点赞超过 15 亿。

尽管学生们普遍意识到算法会制造「信息茧房」，但仍沉迷于社交媒体的便利与即时性。部分学生在看到新闻后会通过 Google 搜索或评论区进行验证，但验证深度有限。

南加州大学教授 Karen North 表示，学生获取新闻的前三大渠道是 TikTok、Instagram 与课堂讨论，但课堂影响力远低于社交平台。她强调，许多学生只看AI生成的搜索摘要，而不深入阅读新闻报道。

此外，AI 深伪内容在社交平台上快速传播。近期从「兔子蹦床视频」到虚假的「海豚训练员死亡」事件均在 TikTok 上引发广泛误导，数百万用户难以分辨真假。部分学生甚至上传 AI 生成的搞笑图片或视频，结果被大量观众误信。

调查还显示，83% 的美国人过去一年未为新闻付费。大学生更倾向于选择免费、即时的社交平台，而非付费的传统媒体。多数学生只关注第一波热点新闻，对后续发展缺乏跟进。部分受访者认为，随着成长，他们可能会逐渐转向传统媒体，但目前仍依赖算法驱动的社交平台。

亚马逊禁止员工使用第三方 AI 编程工具

据路透社报道，Amazon 内部近日发布备忘录，要求工程师优先使用公司自研的 AI 编码工具「Kiro」，而非第三方产品。

备忘录指出，Amazon 将不再支持新增的第三方 AI 开发工具，这意味着包括 OpenAI 的「Codex」、Anthropic 的「Claude Code」以及初创公司 Cursor 在内的热门工具将被排除在推荐之外。

值得注意的是，尽管 Amazon 已向 Anthropic 投资约 80 亿美元，并与 OpenAI 签订了为期 7 年、价值 380 亿美元的云服务协议，公司仍选择在内部开发中优先推广 Kiro。

Kiro 于今年 7 月正式推出，定位为自然语言驱动的代码生成工具，可帮助开发者快速构建网站与应用。该工具部分依赖于 Anthropic 的技术版本，但并未直接使用 Claude Code。上周，Amazon 已将 Kiro 的使用范围扩展至全球，并同步上线新功能。

此次内部政策由 AWS 高级副总裁 Peter DeSantis 与电商基础设施高级副总裁 Dave Treadwell 联合签署，强调「Kiro 将成为 Amazon 推荐的 AI 原生开发工具」。

此前，Amazon 曾在内部文件中将 Codex 标记为「请勿使用 Do Not Use」，Claude Code 也一度被列入同类名单，后因外部质疑而撤销。

Vibe coding 工具被指护城河不足，「被抄袭」风险突出

据《商业内幕》报道，Vibe coding 工具的「被复制风险」正在引发行业关注。

知名 vibe coding 平台 Base44 创始人 Maor Shlomo 在播客节目中表示，这类依赖提示（prompt）工程或轻量微调的初创公司难以建立护城河，用户界面部分往往是最容易被竞争对手模仿的。

他指出，真正难以复制的是底层基础设施，包括数据库、认证系统、用户管理和分析工具。

Base44 曾作为自筹项目快速吸引数十万用户，并在今年 6 月被 Wix 以约 8000 万美元收购。Wix 在 8 月财报中预计，该平台到 2025 年底可实现 4000–5000 万美元的年经常性收入。

Shlomo 强调，构建能满足复杂真实场景的软件平台需要多层集成和大量提示，远非简单的界面生成所能支撑。他警告称，初创公司若仅依赖「巧妙提示」或「轻量微调」将难以维持长期竞争力。

与此同时，投资者对 Vibe coding 赛道的投入仍在加速。根据 a16z 与 Mercury 的联合分析，Replit、Cursor、Loveable、Emergent 等平台已进入 AI 原生应用支出前列。

融资规模方面，Replit 在 9 月完成 2.5 亿美元融资，估值达 30 亿美元；Loveable 在 7 月完成 2 亿美元 A 轮融资，估值 18 亿美元；Cursor 则在本月宣布完成 23 亿美元融资，估值高达 293 亿美元。

报道认为，尽管商业模式存在脆弱性，Vibe coding 工具仍在快速扩张，并成为资本市场的重点关注对象。

AI 教育公司创始人：未来一对一 AI 教学将成主流

据《智能涌现》报道，「与爱为舞」联合创始人兼 COO 刘威近日在接受采访时表示，AI 教育与传统在线教育的核心逻辑存在本质差异。

他将在线教育比喻为「农业」，依赖教师规模扩张；而 AI 教育则是「科技」，竞争壁垒来自技术突破而非人力堆叠。

刘威强调，一对一教学将在 AI 时代成为主流，效果和效率天然优于大班课。他指出，AI 大模型的泛化性与自主学习机制，使得个性化教学成为可能。

任何一个老师再优秀，孩子才是学习的主体，教师无法保证成绩一定提升。过度承诺提分幅度并不负责任。

刘威表示，AI 教育的价值在于提升学习过程的稳定性与效率，而非单一分数指标。

在用户接受度方面，刘威透露，「爱学」在盲测中表现出较高的完课率，甚至超过真人大班课。家长与学生在得知教师为 AI 后，退课率几乎为零，付费率也高于传统模式。

他认为，随着 AI 技术的快速发展，家长对 AI 教育的接受度正在提升，未来一对一 AI 教学将逐渐取代大班课。

刘威还指出，AI 教育的战略不应局限于某一人群或学科，而是具备全人群覆盖与多语言扩展能力。他表示，AI 技术能够抹平不同年龄段与学科的差异，未来产品迭代将更快、更广。

「与爱为舞」由前百度凤巢核心负责人张怀亭与刘威共同创立，成立两年半，估值已接近 10 亿美元，并完成 4 轮融资，累计融资额约 1.5 亿美元。

公司核心研发方向包括 AI 数字人教师、音视频实时对话式 AI 教育模型及智能交互语音模型。其自研语音系统识别准确率达 95%，响应速度达到毫秒级。

4699 元起，华为 Mate 80 系列正式发布

昨天下午，华为在线上举行 Mate 80 系列 | Mate X7 及全场景新品发布会，多款新品亮相。

华为终端 BG 董事长余承东在发布会上介绍称，Mate 80 系列在设计上采用中轴对称双环结构，外观寓意「吉利」与「无限」。

Mate 80：

• 搭载麒麟 9020 芯片，性能较前代提升 35%；
• 影像系统：50MP 可变光圈主摄 + 12MP 5.5X 潜望长焦 + 40MP 超广角；
• 提供曜石黑、雪域白、晨曦金、云杉绿四款配色；
• 12GB + 256GB 4699 元起。

Mate 80 Pro：

• 搭载麒麟 9030（12GB 版）或麒麟 9030 Pro（16GB 版），性能提升 35%；
• 50MP 可变光圈主摄 + 48MP 4X 潜望长焦（支持微距）+ 40MP 超广角；
• 提供曜石黑、雪域白、晨曦金、云杉绿四款配色；
• 12GB + 256GB 5999 元起，最高 16 + 1TB 7999 元。

Mate 80 Pro Max：

• 搭载麒麟 9030 Pro，性能提升 42%，配备超冷双相变散热系统；
• 双层 OLED 灵珑屏，1%窗口局部激发亮度8000nits；
• 影像系统：50MP 主摄 + 48MP 4X 潜望长焦 + 50MP 6.2X 潜望长焦 + 40MP 超广角；
• 首发全金属架构增强天线，支持全向卫星寻呼、36 小时息屏导航，极限续航可达 14 天；
• 提供极夜黑、极地银、极昼金、极光青四款配色；
• 16GB + 512GB 7999 元起，最高 16GB + 1TB 8999 元。

Mate X7：

• 外屏 6.49 英寸 1080P 分辨率，峰值亮度 3000nits；内屏 8 英寸 2416×2210 分辨率，峰值亮度 2500nits ；
• 5600mAh 电池，支持 66W 有线快充 + 50W 无线快充；
• 后置 50MP 可变光圈主摄 + 3.5x 光学长焦潜望镜头 + 40MP 超广角 + 第二代红枫原色摄像头；
• 整机重量 235g，展开厚度 4.5mm，折叠厚度 9.5mm，支持 IP58 和 IP59 级别防溅；
• 提供曜石黑、云锦蓝、云锦白、寰宇红、幻影紫五款配色；
• 12GB + 256GB 12999 元起，20GB + 1TB 典藏版手写笔套装售价 17599 元。

此外，华为还在本次发布会上带来了其他新品：

• MatePad Edge 二合一平板，售价 5999 元起（12GB + 256GB）
• RS 非凡大师版，售价突破 1.2 万元，顶配版价格更是来到 12999 元（20GB + 1TB）
• WATCH ULTIMATE DESIGN 非凡大师紫金款手表，售价 24999 元
• MateBook Fold 非凡大师折叠电脑全新「瑞红」配色，32GB + 1TB 版本售价 26999 元

iPad mini 8 将升级 OLED，高刷仍旧缺席

据 Wccftech 报道，iPad mini 8 将在 2026 年第三或第四季度发布，屏幕尺寸维持在 8.4 英寸，但将从 iPad mini 7 的 IPS LCD 面板升级为 OLED。这一变化意味着 iPad mini 系列将成为继 iPad Pro 之后，苹果第二款采用 OLED 的平板设备。

报道称，新款 iPad mini 上并不会搭载 iPad Pro 上的 LTPO 技术，也不支持 ProMotion 高刷新率。这种选择在成本上更具优势，但也进一步凸显了苹果在产品线区隔上的策略。

供应链方面，三星预计将在 2025 年 7 月开始量产，为苹果每年提供约 300 万块 OLED 面板。

报道认为，由于屏幕升级，iPad mini 8 的价格也会随之提升。与此同时，苹果计划在 2028 年才为 iPad Air 引入 OLED 技术，以保持产品线的分层。

此外，报道称苹果还计划在同期推出 MacBook Pro M6，该机型将采用 OLED 屏幕，机身更薄，并取消刘海设计。

腾讯混元开源轻量 OCR 模型，刷新行业榜单

昨天，腾讯混元宣布开源全新轻量 OCR 模型「HunyuanOCR」，仅凭 1B 参数规模在多项业界 OCR 应用榜单上取得 SOTA 成绩。

该模型依托混元原生多模态架构打造，在复杂文档解析与多语种识别方面具备领先能力。

HunyuanOCR 的设计采用端到端范式，结合原生分辨率视频编码器、自适应视觉适配器和轻量化语言模型，在推理效率上优于业界常见的级联方案。

性能方面，该模型在 OmniDocBench 测评中获得 94.1 分，超越 Google Gemini 3-pro 等领先模型；在 OCRBench 榜单上以 860 分成绩刷新了 3B 以下模型的最佳表现。

应用层面，HunyuanOCR 能够覆盖文档、艺术字、街景、手写、广告、票据、截屏、游戏、视频等九大场景，支持票据字段抽取、视频字幕识别以及拍照翻译。其多语种支持能力覆盖 14 种高频小语种，并在 ICDAR2025 文档翻译比赛小模型赛道中夺冠。

该模型已在 GitHub 与 Hugging Face 平台开放下载和体验。

GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR

Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR

星巴克深圳 300 家门店全面上线「每日早餐」系列

昨天，深圳星巴克「每日早餐」系列全面上市，覆盖全城超过 300 家门店。

该系列主打质价比与多样化选择，提供 2 款全新咖啡与 15 款人气食品，可组合出 60 多种搭配方案，旨在通过一杯咖啡与一份营养早餐，为顾客开启充满活力的一天。

在早餐时段，顾客可于指定门店购买一杯指定咖啡饮品，搭配一款指定食品，以 25.9 元、28.9 元或 31.9 元的组合价享受优惠。

新品咖啡包括「每日黑咖新鲜萃」与「每日奶咖新鲜萃」，前者强调顺滑干净的口感，后者则突出层次香气与丝滑体验。

顾客还可随机解锁三大产地风味：肯亚的明亮清爽与柑橘莓果风味、哥伦比亚的均衡坚果风味，以及苏门答腊的草本与香料风味。咖啡豆将定期轮换，顾客可自由选择热饮或冷饮，并定制甜度、淋酱与冰量。

食品方面，15 款人气单品涵盖烘焙点心与三明治，包括经典菠萝包、爆汁脆肠酥皮卷及各式贝果，满足「甜党」与「咸党」的不同口味偏好。自今年 9 月试运营以来，「每日黑咖新鲜萃 + 三明治」组合已成为人气之选。

雀巢中国曝销售架构调整，王雷出任电商负责人

据小食代报道，雀巢中国在 2025 年底宣布重要人事与组织架构调整。

近日，雀巢大中华区 CEO 马凯思向员工通报，现任奶品业务负责人王雷将于 2025 年 12 月 1 日起正式担任「全渠道流通食品零售及电子商务负责人」，并继续兼任奶品业务负责人直至另行通知。

王雷自 2011 年加入雀巢，曾在电子商务团队推动数字化转型，并于 2022 年出任同一岗位，期间组建多元化团队并实现显著增长。

她在今年 5 月临时承担该职务后，迅速稳定团队并恢复业务轨道。马凯思评价其「战略眼光与运营能力」将为雀巢中国带来巨大价值。

与此同时，雀巢中国计划自 2026 年 1 月 1 日起整合咖啡、奶品和糖果业务的电商销售团队，统一纳入全渠道流通食品零售及电子商务业务单元。

现任咖啡电商销售负责人杨荷将升任电子商务负责人，直接向王雷汇报。此举旨在提升规模化运营效率，打造集中高效的「大电商」体系。

根据雀巢财报，2024 年大中华区奶制品和冰淇淋板块销售额达 10.17 亿瑞士法郎，约合人民币 83 亿元，占总销售额的 20.5%。在中国消费市场渠道多元化趋势下，雀巢希望通过「一盘棋」式电商布局，强化线上渠道协同，推动需求驱动型增长。

达美乐比萨 CEO 卸任

据路透社报道，达美乐比萨集团（Domino’s Pizza Group）昨日宣布其 CEO Andrew Rennie 已于 11 月 25 日卸任职务。

公司表示，此次调整经双方协商一致，Rennie 同时辞去董事会董事一职。现任首席运营官 Nicola Frampton 将临时接任 CEO，并加入董事会。

此次人事变动发生在公司战略转型的关键阶段。达美乐英国业务正尝试拓展核心披萨之外的产品线，包括鸡肉类和更健康的餐饮选择，以应对市场竞争和消费需求变化。

9 月，公司已任命新任首席财务官 Andrew Andrea，并计划重新审视资本分配优先事项。

此前，达美乐英国曾警告，疲弱的需求可能持续影响订单直至 2026 年。董事会已启动 CEO 继任者的正式遴选程序，并推迟原定于 12 月举行的资本市场日活动。

《疯狂动物城 2》 今日上映，零点场票房登顶

迪士尼动画巨制《疯狂动物城 2》今天在全国影院同步北美上映，零点场票房突破 741 万元，登顶昨日单日票房榜。截至目前，影片预售票房已超过 2.68 亿元，成为今年动画市场的焦点。

影片制作团队历时九年，动员约 700 人，新增 80 个场景、76 种动物物种及超过 5 万只动物同框的宏大场面，该片被称为「迪士尼动画百年来规模最大的作品」。

《投行风云》第 4 季定档 2026 年 1 月 11 日

据 Deadline 报道，金融题材剧集《投行风云》第 4 季将于 2026 年 1 月 11 日在 HBO 首播，并同步上线 HBO Max。该剧继续占据 HBO 周日晚间的核心档期，新一季共 8 集，每周播出一集。

官方剧情简介显示，主角 Harper（Myha’la）与 Yasmin（Marisa Abela）在伦敦金融圈迎来新挑战。一家新兴金融科技公司进入市场，令两人卷入跨国博弈。

Yasmin 与科技创始人 Henry Muck（Kit Harington）关系复杂，而 Harper 则被神秘高管 Whitney Halberstram（Max Minghella）吸引，两人之间的友情在金钱与权力压力下逐渐扭曲。

除新面孔外，Ken Leung、Sagar Radia 等演员将继续出演。值得注意的是，第 3 季演员 Harry Lawtey 不会回归。制作团队依旧由 Mickey Down 与 Konrad Kay 主导，Bad Wolf 与 BBC 联合出品。

金 · 卡戴珊主演律政剧《万法公平》官宣续订第二季

据 Deadline 消息，金 · 卡戴珊主演的律政剧《万法公平》（All’s Fair）已确认续订第二季。

该剧由瑞恩 · 墨菲打造，尽管在烂番茄上的评分仅为 3%，但凭借强劲的收视表现成为 Hulu 三年来首播表现最好的原创有剧本剧集。消息显示，第二季预计将在明年春季开拍。

《万法公平》第一季于 11 月 4 日开播，首三天全球观看量达到 320 万次。根据 Luminate 数据，该剧在美国首周观看时长为 261 万小时，进入 Top 15 榜单。第二周观看时长升至 385 万小时，排名第 13 位，仅次于 Peacock、Netflix 和苹果的剧集。

该剧剧情聚焦一群女性律师创办律所，处理高风险离婚案件及内部复杂关系。第一季将于 12 月 9 日迎来两集大结局。

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上周五广州车展媒体日结束后的回家路上，我刷到了一条小红书帖子。

一位当天在展台担任接待的女孩发问：「做『小蜜蜂』是不是比站展台轻松一点？」

我一时间没明白「小蜜蜂」是什么，搜索了一圈才明白，「小蜜蜂」指的是那些在展馆里举着牌子、派发礼品，为自家品牌展台引流的兼职人员。

我把帖子转给朋友，他回了一句：「这么说，去年雷军、余承东这些车企老总，才是最大的『小蜜蜂』。」

确实如此。去年广州车展首日，以雷军、余承东为代表的车圈大佬，四处串场，所到之处被围的水泄不通。

而今年，场面明显安静许多。蔚来李斌、小鹏何小鹏、长城魏建军等少数几位高管现身，也未带来重磅新车发布。

「但更好逛了，追星和领礼品的人少了，大家的关注点回到了车本身，浮躁感减轻了不少。」一位车圈同行评价道。

车展的热度正在悄然退潮。

这不仅是观众流量或布展规模的变化，更是汽车行业从高增长迈入存量竞争的缩影。

超豪华品牌销量跌至两位数已不再引发关注；曾经热衷造势的新能源车企，在同质化加剧与监管趋严的双重压力下，也开始将重心重新放回产品与销量。

但产品力的定义权，很大一部分却早已不再掌握在整车厂自己手中。

主角变了

如果要用一个展台看懂本届广州车展的变化，那一定是华为乾崑智驾。

这里聚集了奥迪、长安、方程豹、传祺等近 20 款合作车型，密密匝匝环绕两圈，几乎撑满整个展位。据统计，本届车展 13 个乘用车展馆中，有 10 个出现了搭载乾崑智驾的车型——无论走到哪个馆，都很难错过。

若再留意其他展台和发布会，则会发现，无论是日产、丰田、宝马、奔驰等合资品牌，还是奇瑞、昊铂等自主品牌，发布会和销售话术中都在反复出现几个关键词，「华为」「宁德时代」「Momenta」。

这就是在本届广州车展上正在发生的变化——

主机厂的名字正悄然退居幕后，而这些技术供应商的名字，却成为产品力的核心背书，频繁出现在主屏幕、宣传材料乃至用户口碑中。

甚至更进一步，一场发布会的主角不再是整车，而是一款大模型。

在广州车展首日，上汽荣威便以「豆包深度思考大模型及场景」为主题召开专场活动，宣布该技术将首发搭载于旗下中大型长续航轿车荣威 M7 DMH。

当一项能力足够差异化，它本身就成了值得单独亮相的产品。因此技术供应商的名字，正前所未有地闪耀在聚光灯下。

回望燃油车时代，汽车产业的话语权长期被博世、大陆、电装等传统 Tier 1 巨头牢牢掌控。整车厂纵然拥有品牌号召力与制造体系，却不得不依赖这些供应商提供的封闭式「黑盒」方案，在关键技术上缺乏自主空间。

当电动化浪潮初起，人们曾期待，软件定义汽车、芯片直采、垂直整合似乎预示着一个去中心化的未来，整车厂将重掌技术主权，产业链权力结构或将彻底重构。

然而现实走向了另一种路径。新能源汽车并未终结 Tier 1 主导的局面，旧的巨头逐渐淡出，但新的主导者接续登场。

以华为、宁德时代、Momenta 为代表的科技型 Tier 1，凭借在智能驾驶、三电系统、智能座舱等关键领域的全栈能力与生态整合力，迅速建立起堪比甚至超越传统 Tier 1 的产业影响力。

它们不再只是零部件供应商，而是体验的定义者、标准的制定者和生态的绑定者。

典型如华为，其「不造车」战略反而加速了技术平台的开放与复用。

截至 2025 年 10 月底，华为乾崑智驾已与 14 家车企达成合作，覆盖 33 款量产车型，价格带横跨 15 万元至百万元级；国内 TOP10 车企集团中，仅剩吉利、长城尚未加入。在广州车展前夕的乾崑生态大会上，华为与东风、广汽联合打造的「奕境」「启境」正式亮相，加上此前与上汽通用五菱合作的「华境」，其「五界三境」双线布局已初具规模。

同样，Momenta 凭借可扩展的自动驾驶方案，成为跨国车企智能化转型的关键支点。

从德系 BBA、日系丰田/日产/本田，到美系别克、凯迪拉克，多家百年车企选择其作为智能驾驶合作伙伴，一度被业内称为「合资车救星」。

这种广泛采纳的背后，是 Momenta 将复杂感知-决策-控制链路封装为标准化、模块化的软件栈，使不同开发节奏与技术储备的主机厂都能快速集成前沿能力。

地平线则凭借征程系列车载计算平台和 HSD 城区辅助驾驶系统，构建了一套覆盖低、中、高全阶智能辅助驾驶的量产解决方案，目前，征程芯片累计出货量已突破 1000 万套，成为国内首家实现千万级交付的智驾科技企业。

 

新能源不再拥有特权

而这种由新 Tier 1 主导的技术供给模式，推动了智能化能力的快速下放。

通过规模化部署与标准化接口，它们大幅降低了技术集成的门槛与成本，将原本高不可攀的技术功能转化为「即插即用」的解决方案。使得不同定位、不同规模乃至不同动力形式的整车厂都能以较低代价快速引入前沿功能。

曾几何时，高速 NOA、自动泊车、大模型语音交互和 OTA 远程升级等智能化功能，还是 30 万元以上高端新能源车型的专属标签。如今，随着激光雷达、城市智驾方案及 AI 驱动的智能座舱被科技型 Tier 1 以模块化、平台化的方式打包输出，这些能力正迅速从「高配选装」转变为「入门标配」。

广州车展上的诸多新车，如星途 ET5、深蓝 L06、iCAR V27 等都是借由地平线 HSD 与征程 6P 芯片的能力，快速实现了全场景类人的智能辅助驾驶功能。

而入门车型长安启源 Q05 与零跑 A10 两款新车甚至将配备激光雷达的车型售价压低至了 10 万元以内，反映出智能化配置正从高端溢价项转变为大众车型的基础竞争力。

以大众、日产、奇瑞为首的传统车企们，在展台上不再回避「智能」标签，反而主动将其融入燃油车的产品叙事。它们在发布会上频频强调 L2 级辅助驾驶、数字座舱、车联网服务等配置，这些曾被视为新能源专属的卖点，如今已成为燃油车宣传的常规内容。

最具代表性的案例来自东风日产。其在广州车展推出的天籁·鸿蒙座舱版，起售价仅 13 万元，却搭载了 15.6 英寸 HUAWEI 车载智慧屏、鸿蒙座舱 5.0 系统，并支持跨设备无缝流转、AI 语音助手、无麦 K 歌等智能功能。

分化与洗牌

未来的整车企业，正加速分化为两类截然不同的发展路径。

一类是极少数「全能型选手」。如特斯拉、比亚迪、小米、蔚来，坚它们选择了一条行业中最艰难、但也最具长期确定性的道路。

它们不仅在芯片、算法、电池、座舱系统、操作系统等底层技术上坚持全栈自研，更牢牢掌控从核心零部件到整车制造的完整供应链体系。

「全能型选手」的核心能力，早已超越单一技术模块的突破，而是一套覆盖研发、生产、供应链管理、质量控制乃至软件生态的全局性统筹能力。这种端到端的垂直整合，构成了其难以被复制的竞争壁垒。

另一类则是数量更为庞大的「集成型品牌」。对它们而言，从零构建自研体系既不现实，也非必要。

将智能驾驶、三电系统、数字座舱等核心子系统交由华为、Momenta、宁德时代等新兴 Tier 1 托管，转而聚焦于产品定义、用户体验与市场运营，成为一条更务实且高效的发展路径。

这类企业的真正竞争力，在于能否精准理解用户需求、把握市场节奏，并快速将行业最先进的技术能力转化为用户可感知、可信赖、愿付费的产品体验。

然而，产业链分工的细化绝不意味着造车门槛的降低，恰恰相反，它标志着竞争重心已从前台硬件转向更复杂、更抽象的「体验战场」。

相反，当硬件的门槛被抹平、智能化能力被快速下放后，整车厂所站立的「前台战场」变得比过去任何时候都更难打。

过去，差异化可以通过堆砌传感器、扩大电池容量或罗列参数实现；如今，高速 NOA、大模型语音交互、OTA 升级、甚至激光雷达，都在以惊人的速度从「高端配置」变为「基础标配」。当主流车型普遍搭载相似的智驾方案、接近的智能座舱、乃至共用同一套 Tier 1 技术栈时，「智能化」本身已不再是护城河，而仅仅是一张入场券。

真正的较量，正在转向那些无法被采购、也无法靠一次技术升级解决的能力维度：产品定义的精准度、人机交互的细腻感、品牌心智的塑造力、生态服务的延展性，以及贯穿用户全生命周期的运营深度。

这些能力没有标准答案，也无法外包，它们依赖于企业对用户行为的深刻洞察、对使用场景的敏锐捕捉、对产品节奏的精准把控，以及组织内部长期积累的协同效率。

智能手机行业已经证明了这一点，并非所有手机厂商都需自研基带芯片，但能活下来的，无一不是在设计、交互、服务或生态上做到了极致且足够有差异化。

今天，汽车行业正站在同样的历史拐点。市场的淘汰机制正在加速运转——大家比拼的，早已不是「能不能造出一辆合格的车」，而是「能否持续提供不断进化的优质体验」。

那些既缺乏底层技术纵深、又不具备用户运营精度的企业，终将在新一轮残酷洗牌中黯然退场。

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刚刚新鲜发布的华为 Mate 80 手机和一系列新品，爱范儿已经第一时间开箱上手体验。来看看今年最强华为手机，有什么亮点？

首先看华为 Mate 80 Pro Max，我们拿到的是「极昼金」配色。这次采用了全金属材质的机身，背面采用全新的双环设计。

不过下面的圆环并没有我们预想中的磁吸功能，主要还是起到一个造型上的作用。华为官方则推出了一个磁吸手机壳配件，佩戴上就能解锁磁吸能力。

机身上用金属光绘，在金属表面刻出了致密的纹路，用指甲刮一下是能听到声音的，我们用长焦微距放大 20 倍，甚至还能看到表面的纹理细节，华为藏的小彩蛋，也被我们找到了。

接着是这部华为 Mate 80 RS 非凡大师，新增的紫色相比黑白红来说，会更有个性一些。

Mate 80 全系列都改直屏设计，整机线条看上去更加硬朗，但边框过渡做得很顺滑，一点也不硌手。

Mate 80 Pro Max 和 Mate 80 RS 非凡大师搭载的的双层 OLED 屏幕有点东西，在 1% APL 能做到业界最亮的 8000nits，堪称闪光弹。

Mate 80 RS 非凡大师还支持全链路的 BT.2020 广域色彩管理，SDR 的图片和视频都能实时提升至 HDR 播放，肉眼提升很明显。

最后看新的大折叠华为 Mate X7 典藏版，我们手上这台同样是很有韵味的紫色，依旧是素皮材质，不仅耐用，外观也很典雅。

影像方面，这次发布的新机都搭载了第二代华为红枫影像，无论是 Mate X7 的四摄，还是 Mate 80 Pro Max 的双潜望五摄，都能实现超广角到超长焦的全焦段色彩一致，至于具体表现有多强，爱范儿后续也会为大家带来详细的影像评测。

形态有点意思的二合一平板电脑 MatePad Edge，爱范儿已经提前拿到手体验了好几天。

MatePad Edge 配备了一块 14.2 英寸的 OLED 屏幕，窄至 4.1mm 的窄边框、94% 的高屏占比，配上 6 扬声器，娱乐体验还是很沉浸的。

更重要的是，MatePad Edge 并非只有一面，只要在屏幕上四指滑动一下，我们就能看到它的界面顺滑的从平板模式切换到了 HarmonyOS PC 一模一样的电脑模式。

这时，只需要把 MatePad Edge 吸附到新款的「星跃悬浮键盘」上，你的 MatePad 就可以秒变笔记本了——一个运行 PC 版系统的「真 · 笔记本」。

更重要的是，两套模式共享一个系统基座，让 MatePad Edge 能够兼容平板和 PC 两种应用生态，比如这个过往由 Pad 独占的「天生会画」app，这次在电脑模式下也能使用了。

两种模式共享同一套文件管理系统——电脑模式下有什么文件，平板模式下都能访问；平板模式下画好的图纸，切换到电脑模式就能直接读取，创意和效率都能兼顾。

可以说，华为的鸿蒙二合一平板电脑，终于跳出了传统「二合一」电脑的框架，无论是平板模式还是电脑模式，都能提供 100% 的体验。

最后一个新品，我先不说是什么产品，看看大家能不能猜出来它的功能：

这，就是华为最新的路由器 X3 Pro，它打破了路由器要么很大要么很丑的常态，做出一个你会很愿意将它摆在眼前的造型，把自然景观带到你的桌面。

独特的雪山造型，搭配冷暖氛围灯光，能根据时间和天气自动变换光效——晴天是耀眼的阳光，夜晚是温馨的暖光，阴天雪天则是清冷的白光。

华为路由 X3 Pro 可不是一个中看不中用的花瓶，它支持PLC 电力组网，安装使用超方便。主路由插上电源和网线后，就能把网络传输到电路上，房子里只要有电的地方就有网，插上子路由就能拓展网络覆盖，没有预留网口的地方也能信号满格。

传统的路由器，我们在家装时总是费尽心思把它藏好，但华为路由 X3 Pro 却让我们想找个好位置摆出来，它既是设备，也是装饰。希望以后，这种用心做设计的产品能再多一点。

以上就是这波华为新品的开箱，对于 Mate 80 和 Mate X7 系列手机，以及 MatePad Edge，你还有什么想要了解的吗？欢迎在评论区留言，详细评测马上就来。

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近日，荣耀推出了数字系列新品，新品有荣耀 500 标准版和荣耀 500 Pro 两款，标准版定价 2699 元起，500 Pro 定价 3599 元起售。

设计部分，荣耀 500 系列的后盖采用了一体冷雕工艺，用高精度 CNC 雕刻处理成一体化的玻璃后盖。后盖表面经过细腻的哑光磨砂处理，触感光滑细腻。

DECO 部分突出的玻璃面模到后盖有顺滑的视觉过渡，一体性极强。整机支持 IP68 & IP69 & IP69K 防尘防水，保证了机身在日常环境下的耐用度。

后摄模组以横向排列为主，横向排列的好处是尽可能压缩 DECO 结构占用空间，纵向握持拍摄时不会被手挡到。

模组从左到右排列的分别是 1/1.4 英寸 2 亿像素三星传感器的超清 AI 主摄，中间是超广角镜头，右侧下方的是 3x 长焦镜头。

相机支持全档位 Live 图拍摄，用户可以在 Live 图中开启美颜功能和人像虚化，透过机身内置的多帧识别跟踪功能在 Live 图里面实现路人去除功能。

手机内置的六种胶片色彩算法能够在 Live 图拍摄中开启，荣耀还提供了一个全新的「破框而出」Live 特效。透过 2-9 张 Live 图或静态图组合，手机会将当中的人物、宠物主体放大，做出类似破框的效果。就是在 Live 图的玩法上，荣耀 500 系列已经很丰富了。

拍摄稳定性的部分，荣耀 500 Pro 支持荣耀最新的防抖方案，透过自身光学防抖结构和 AI 自适应防抖模型结合，主摄可实现 CIPA 5.0 级防抖，在弱光环境下增加快门曝光时长的同时提升稳定性，从而提升弱光成片率。

续航部分，荣耀 500 Pro 搭载了 8000mAh 青海湖电池，配上机身自身的 AI 电源管理和算法，进一步提升续航，日常使用坚持 2-2.5 天，接入网络的状态下来到 4 天后还有 43% 电量的表现算是很稳定了。

充电组合的部分，荣耀 500 全线支持 80W 有线快充，500 Pro 增加了 50W 无线快充，实测通用快充也能够达到 55W PPS，最高能够录得 71W，充电支持比较全面。

作为一台大电池手机，荣耀 500 系列支持最高 27W 反向充电，这最高瓦数会比之前 REDMI Turbo 系列提供的还要再高一点。

不只是 iPhone，这功率基本能满足大部分手机的通用快充功率启动的功率，日常作为备用机使用的时候能够给主力机快速补电还是很实用的。

性能部分，荣耀 500 Pro 搭载高通骁龙 8 至尊版移动平台，支持 OS Turbo X 技术和 Vulcan 图形引擎，提升 app 启动速度和图像活动的流畅性。

游戏部分，荣耀 500 系列加入了荣耀幻影引擎 3.0 技术并提供「幻影稳帧」功能，在游戏管家中开启后能支持《王者荣耀》、《和平精英》、《原神》、《崩坏：星穹铁道》、《绝区零》和《鸣潮》中实现更稳定的高帧率表现。

此外，除了《王者荣耀》、《英雄联盟手游》、《穿越火线》、《使命召唤手游》、《三角洲行动》和《暗区突围》等游戏，荣耀 500 Pro 都能在这些游戏中开启 120fps 模式，玩射击游戏的体验就更加流畅。

屏幕部分，荣耀 500 Pro 搭载了一块 6.55 英寸 2736×1264  120Hz 绿洲护眼屏，最高支持 6000nits 的局部峰值亮度和 3840Hz PWM 调光和照明闪烁检测，还有通过内在的 AI 功能调节亮度和对用户用眼做建议，以及根据用户需求调整显示功能。

显示技术部分，荣耀 500 系列支持 AI 臻彩显示和 AI HDR 技术，AI HDR 技术可在观看 1080P、720P SDR 画面时提升显示的动态，达到类似 HDR 的效果，优化显示表现。

最后来看看定价，荣耀 500 Pro 有海宝蓝、耀石黑、月光银和我们手上这款星光粉四种配色，提供四个储存版本：

·12GB+256GB 3599
·12GB+512GB 3899
·16GB+512GB 4199
·16GB+1TB 4799

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今年华为开了很多发布会，推出了不少「又新又怪」的产品——「阔折叠」Pura X、「折叠电脑」MateBook Fold、「一目双镜」Pura 80 Ultra 等等……

但今天发布的华为 Mate 80 系列，却是一台相当「板正」的手机，少了几分探索，但分量十足，无论从外观做工还是硬件配置，都称得上今年手机行业的压轴。

除了华为 Mate 80 系列，这场发布会还带来了双折叠手机华为 Mate X7、二合一电脑华为 MatePad Edge 等，这一系列旗舰级新品，构成了华为年末冲刺高端市场的前线。

华为 Mate 80 系列：堆料到极致

华为 Mate 80 系列一共包含四款手机：

• 华为 Mate 80
• 华为 Mate 80 Pro
• 华为 Mate 80 Pro Max
• 华为 Mate 80 RS 非凡大师

这次把以往超大杯「Pro+」后缀改成「Pro Max」，虽然引起了一些舆论，但说实话，看起来直观不少，消费者一眼就知道是顶配型号。

今年 Mate 80 的标准版和几个 Pro 版本之间的差距，比以往要更少：标准版终于用上了 3D 结构光人脸识别，可以用于支付等场景；往年只有标准版独享的直角中框设计，今年全系标配。

爱范儿也提前上手 Mate 80 Pro Max，我们发现这次的中框到背板做了很精致的圆滑过渡，丝毫没有割手的感觉。

背面的双环设计，不仅是为了契合「8」这个意象，也是为了解决全金属机身的无线充电问题，好不好看就见仁见智了。

华为 Mate 80 Pro 的后盖采用一种名为「光绘微纹」的新工艺，全金属背面进行微米级雕刻，精细度是腕表级微纹的十倍。

余承东还提到了一个小彩蛋：Pro Max 版本手机上雕刻了「MATE」字样，大家拿到手机后可以用放大镜找找。

另一个重点，则是华为 Mate 80 Pro Max 的屏幕——这是一块双层 OLED 显示屏，华为将其命名为「灵珑屏」。

由于成本高、良品率低，双层 OLED 以往是最贵的「非凡大师」专属，但今年开始也下放到 Pro Max 型号，意味着相关供应链技术更加成熟。

双层 OLED 最「亮眼」的优势就是超高屏幕亮度，特别是在户外环境，比其他常规 OLED 手机屏幕要明显更透亮，1% APL 峰值亮度达到夸张的 8000nits。

除此之外，双层 OLED 屏幕还具有透亮、功耗低、寿命更长的优点。华为 Mate 80 RS 非凡大师支持业界首发 BT.2020 广色域拓展技术，适配拍照、录像、现实、设计、投屏等等场景，未来将支持第三方头部应用。

和这两年的华为手机发布会不同，华为这次强调了 Mate 80 系列的性能表现，Pro 版本对比 Mate 70 Pro+ 提升 42%，还支持硬件级别光追，每秒光线渲染 2000 万条，支持《三角洲行动》等游戏。

影像能力无疑是华为 Mate 系列的重头戏，华为 Mate Pro Max 搭载了五颗摄像头，主打高动态主摄 + 双长焦配置，除了红枫摄像头皆是 RYYB ：

• 主摄：17.5EV 超高动态，5000 万像素，F1.4-F4.0 十档可变光圈
• 中长焦：4x 光学微距长焦，5000 万像素，F2.1 光圈
• 超长焦：6.2x 光学超长焦，5000 万像素，F3.2 光圈
• 超广角：4000 万像素，F2.2 光圈
• 第二代红枫摄像头

Mate 70 首发的红枫原色摄像头广受好评，Mate 80 搭载的第二代色彩准确度提升 43%，动态范围提升了 300%。

硬件实力够强，Mate 80 系列在影像功能上也没有落下——全新的「动感摇拍」能很好抓拍动态照片，拍摄主体保持清晰，背景动态模糊。

原生色卡有了更多的选择，色彩模式新增仕女图淡雅的「明快」和野兽派强烈的「鲜艳」风格，AI 构图对比 P80 系列在效率和构图丰富度上都有所提升。

华为 Mate 80 系列出厂搭载 HarmonyOS 6 系统，AI 能力更上一层楼，支持 AI 语音修图、小艺再买一单、拍攻略自动识别等等功能。

华为一直都是手机通讯领域的探索者，除了卫星通讯，华为 Mate 80 系列也首次支持「无网应急通讯」。

行业已经有不少手机厂商在做类似的功能，而 Mate 80 系支持最远 13 公里通讯。在救援场景，Mate 80 不只能和手机交流，可作为被救端和搜救端定位，野外失联场景，可以被无人机扫描搜救。

华为 Mate 80 RS 非凡大师延续八边形「星钻设计」，影像配置与 Mate 80 Pro Max 一致，双层 OLED 屏幕支持 BT.2020 广色域拓展技术。

对比 Mate 70 系列，华为 Mate 80 标准版到 Pro Max 的价格都有所下调，和升级的配置一合计，会发现居然在 Mate 80 系列上也能讲究「性价比」了。

由于 Mate 80 系列手机版本较多，我们将售价集中列出，方便大家对比观看：

• 华为 Mate 80，12GB + 256GB 起步，起售价 4699 元
• 华为 Mate 80 Pro，12GB + 256GB 起步，起售价 5999 元
• 华为 Mate 80 Pro Max，16GB + 512GB 起步，起售价 7999 元
• 华为 Mate 80 RS 非凡大师，20GB + 512GB 起步，起售价 11999 元

华为 Mate X7 系列：稳健更新

折叠旗舰华为 Mate X7 系列，同样是一次非常稳健的更新。

外观设计上，Mate X7 摄像头 Deco 换用了新「时空之门」新设计，背板采用了「光织云锦」的新工艺。

对于大折叠手机，厚度和重量是非常重要的参数，华为 Mate X7 展开厚度 4.5mm，折叠厚度 9.5mm，整机重量 235 克。

受制于紧凑的机身空间，折叠屏手机的影像系统限制颇多。凭借模组小型化和手机内部结构优化，华为展开厚度仅有 4.5mm 的华为 Mate X7 典藏版中堆了不少料，包括 Mate 80 Pro Max 同款主摄。

华为 Mate X7 影像典藏版配置如下：

• 主摄：5000 万像素 RYYB 传感器，1/1.28 英寸，F1.4-F4.0 RYD 传感器，17.5 超大集成电容，十档物理可变光圈，支持光学防抖。
• 长焦微距：5000 万像素 RYYB传感器，光圈 F2.2，3.5 倍光学长焦，7 倍光学品质变焦，支持光学防抖。
• 超广角：4000 万像素 RYYB 传感器，光圈 F2.2
• 第二代红枫摄像头

不过，华为 Mate X7 最大的亮点不只是硬件配置，而是自研系统 HarmonyOS6 加持下，折叠大屏的独有的全新交互。

利用鸿蒙应用数据互通的特性，华为 Mate X7 可以实现左边应用点击分享右边，不需要复制粘贴和应用跳转。

像是导航和攻略的场景，左边打开小红书、马蜂窝这些应用，右边打开地图，选择地址后地图可快速识别形成路径规划。

分屏最有潜力的场景，还是 AI 助手。打开小艺分屏之后，可以直接将左边应用的内容传递到小艺，AI 助手就能结合上下文和联想进行回答。

华为 Mate X7 的配置和售价如下：

• 华为 Mate X7，配置 12GB + 256GB 起步，起售价 12999 元
• 华为 Mate X7 典藏版，配置 16GB + 512Gb 起步，起售价 14999 元

华为 MatePad Edge：最佳二合一方案

这台二合一产品，爱范儿已经提前拿到上手，认为它「平板和电脑用起来都是 100%」。

从名字可以看出，这是一台在平板基础上进行创新的二合一形态电脑，屏幕尺寸看齐笔记本电脑来到 14.2 英寸，边框仅有 4.1mm，是华为近年来尺寸最大的平板。

配上高低分频的 6 扬声器，在这块 14.2 寸屏幕上观影——甚至只是看手机录的视频——体验都是相当沉浸的。

MatePad Edge 默认是平板样式的 HarmonyOS，而只要在屏幕上四指滑动一下，界面就能顺滑地从平板模式切换到了 HarmonyOS PC，吸附到配套的「星跃悬浮键盘」，就是一台完完全全的笔记本。

既然能作为一台「笔记本」，性能不能落下。MatePad Edge 搭载两个散热风扇，顶配版本则使用液冷方案。

两种模式本质上是一个底层系统，应用、数据、文件都是共享的，可以互相访问，将 HarmonyOS「一次开发多端部署」的特性发挥得淋漓尽致。

MatePad Edge 售价如下：

• 起步配置 16GB + 256GB，起售价 5999 元
• 星跃悬浮键盘价格 1499 元
• 液冷版本配置 32GB + 2TB，价格 12999 元，包含键盘

全方位的「旗舰手机」

华为 Mate 80 Pro Max，是一台几乎全方位都相当「旗舰」的手机。

提前上手 Mate 80 Pro Max 感受了一番，又看完了发布会，这个观点在我心中愈发强烈。

手机厂商每年都用「最强」来形容旗舰产品，消费者听多了也难免不太当真——毕竟产品迭代，本就不太可能往回走。

但出于众所周知的原因，华为 Mate 系列沉寂了好几年，Mate 50 和 Mate 60 在某种程度，都离经典之作 Mate 40 有一点差距，难担「最强 Mate」旗号。

去年的 Mate 70，更像是一次更扎实更全面的回归尝试，是一次回到顶点的努力。

今年的 Mate 80 Pro Max，通过多个维度的配置堆料，以及独特的工艺，打磨出了一台市场竞争力更甚以往的旗舰手机。

国产手机集体冲高了好几年，如果单论性能和系统，Mate 80 系列未必比其他国产 Android 旗舰更强，但手机的设计和工艺，以及由内到外由软到硬的自研基底，共同塑造了它更高的产品站位，让华为 Mate 80 Pro Max 得以脱颖而出——握在手上的感觉，是最不会骗人的。

得益于长期的技术积累以及品牌调动供应链的能力，华为能在量产机上实现诸如背板金属浮雕、双层 OLED 这类通常只停留在展示阶段的工艺。它们并不只是单纯「整花活」，而是在尝试用更具差异化的做法去定义旗舰应有的质感和存在感。

这同样体现在影像能力上。早年和徕卡合作很好立住了「影像」的招牌，后期经过多年迭代的技术和方案探索，华为将硬件和调校把控回收到自己手中，有底气自立「XMAGE」的体系，也收到了来自市场的正反馈。

华为走的这个路线，其实和苹果有相似之处，两者都通过对供应链、软件、硬件的把控能力，构建起属于自己的体系化逻辑，并由此形成独立且相对稳固的高端形象。

作为「原生鸿蒙设备」元年，今年的华为产品都有一个特质：堆料给够的同时，形态要够创新，用这些不掉队甚至领先行业的硬件，去托举目前还未做到满分的鸿蒙系统和生态。

无论是反常规的 Pura X 和 Mate XTs，还是成熟的 Mate 7，华为已经把折叠屏做成了品牌的重要延展，产品还活用自家系统，实现其他品牌暂时还做不到的场景和交互，形成差异化的竞争优势。

而面向大众市场的 Pura 80 和 Mate 70，用最没有短板的姿态承担起品牌门面的角色，争取最多的高端用户。

时至今日，我们已经可以下一个结论：即使仍需要时间成熟，但鸿蒙系统已经不会失败了，因为华为已经摸索出一个路径，形成了一个如鱼得水的基本盘。

经历巅峰和沉寂，华为不仅在品牌和生态上恢复、甚至超越了以往的号召力，而华为 Mate 80 系列就是最好的证明。

附上本次活动一同发布的其他产品：

• 华为 WATCH ULTIMATE DESIGN 非凡大师手表「紫金」配色，售价 24999 元
• 华为 MateBook Fold 非凡大师折叠电脑「瑞红」配色，起售价 26999 元
• 陪聊 AI 机器人「智能憨憨」，售价 399 元
• 华为 MateBook Pro「拂晓粉」配色，起售价 8999 元
• 华为 WATCH Ultimate 2 非凡探索，起售价 6499 元
• 华为 WATCH D2 腕部动态血压记录仪「星云蓝」配色，价格 2988 元
• 华为 FreeBuds Pro 5 耳机，售价 1499 元
• 华为路由 X3 Pro 日照金山，母路由 1299 元，子路由 799 元，一母一子套装 1999 元
• 华为智慧屏 Mate TV Max 110，售价 64999 元

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你有没有过这种体验，想买个东西，先去小红书找了二三十篇笔记，B 站看了十几个测评，然后上什么值得买看了下优惠的渠道，最后，人已经麻到不想买了。

今天，OpenAI 给了一个新的统一入口，让 ChatGPT 直接替我们做「购物研究」。

在 ChatGPT 的聊天页面，点击菜单（+）选择 Shopping reseach 购物研究，告诉它要买什么，它会去全网查资料、比较参数、问我们预算偏好，然后给出一份量身定制的购买指南。

这听起来很简单，实际上是个非常深的产品变化，也是 ChatGPT 一直以来想要引入广告，又一次的小试牛刀。

和我们现在所熟悉的电商推荐、搜索引擎、比价工具都不太一样。传统工具的逻辑是，我们搜什么，它就给我们看什么。而 ChatGPT 购物研究的逻辑是，我们告诉它需求，它会利用我们在 ChatGPT 内的聊天记录，帮我们找到最适合的那个。

为了迎接黑五、感恩节等假期，ChatGPT 购物研究功能，已经向 Free, Plus, Team 和 Pro 等所有登录用户开放。而 Pro 用户的 Pulse 功能，也会个性化地使用购物研究，来推荐一些相关的产品。

不只是搜索，更是在做功课

国内的多个电商平台，淘宝天猫和京东，都上线了 AI 购物的功能，对话框里输入「我想买」，淘宝就能根据我们过往的购物历史，生成一份详细的购物清单。

但是在通用聊天助手里，ChatGPT 是第一个把 AI 购物也加进来的应用。之前用通用助手 ChatGPT、DeepSeek 这些也能询问购物建议，除了推荐的质量，最大的痛点绝对是，给出的链接要么打不开，要么是瞎编的。

新的购物研究功能彻底解决了这个问题，更重要的是把推荐的质量也提上了一个台阶。

进入购物研究模式后，我们可以直接在对话框里输入，「帮我找一款适合小公寓的，静音无线吸尘器」、「我想要找一条看起来，像这个（上传图片）的连衣裙」诸如此类的问题，ChatGPT 就会开始它的调查研究。

和一般的 AI 对话不同，购物研究的体验是 ChatGPT 重新设计的。它会像真人导购一样追问，不会一上来就生成一份报告，而是先要我们做一些选择题，这一点也是和淘宝 AI 购物的区别。

它会弹出多个问题选择框，大致的问题是，「预算大概多少？」ChatGPT 会率先研究，关于要研究的产品，主要的价格分布区间，我们可以单选或多选。还有一些问题，根据不同的购物需求，有具体的了解，像是消费电子类会问「主要看重什么功能？」，很明显是礼物常用商品，它会问「是送人还是自用？」……

更厉害的是，如果开启了 Memory（记忆）功能，它甚至会调取以前的对话细节。比如它的记忆里面，保存了平时爱玩游戏的关键词，在推荐笔记本电脑时，就会自动把显卡性能作为重点考量，而不需要我们重复废话。

初步选择了这些属性之后，ChatGPT 会给我们提供一个可视化的挑选界面。不再是纯文字对话，我们会看到一个包含商品图片、价格和参数的可视化界面。

如果不喜欢某个推荐，可以直接标记 Not interested（不感兴趣）；如果觉得某款不错，可以点 More like this（找相似的）；左滑不喜欢，右滑喜欢，很有交友软件的味道了。

它会根据我们的每一次点击，实时调整购物调研的方向。在最后生成报告的过程中，为了减少等待的「痛苦」，ChatGPT 还会提供很多小 Tips，来解释关于某个产品背后的内容。就像这里研究相机，它会说「像素不是决定照片质量的唯一标准」等。

等了一会儿，最后就是 ChatGPT 生成的这份深度「买家指南」。这是一份完整的调研报告，里面不仅有热门产品推荐，还有关键差异对比、优缺点权衡、以及来自可靠零售商的最新信息（主要是美国常用购物网站）。

它把原本需要我们花几个小时，去搜索、阅读、拉一个 Excel 汇总的过程，压缩成了几分钟的对话和选择。

除了这种直接的询问有什么新的产品，我们还可以在购物研究里面，发送图片，要求 ChatGPT 找到类似的商品，或者要求它帮我们找到相关的优惠，以及多个同类产品的横向比较。

我们直接问他，「我是学生，这个自行车可以送给我吗」？他很认真的帮我找到了学生专属折扣或补贴、还有一些学校提供的相关支持计划。

什么样的东西适合用它买？

OpenAI 在他们官方博客里面提到，对于查个价格这种简单问题，普通对话就够了。Shopping Research 真正大显身手的地方，是那些决策成本高、参数复杂的品类。

• 电子产品： 手机、电脑、相机（这类产品参数多，非专业的小白容易晕）
• 家居与园艺： 吸尘器、扫地机、家具
• 美妆护肤： 需要看成分、对肤质
• 运动与户外： 露营装备、专业运动器械

简单来说，凡是需要我们专门去做功课的东西，现在都可以交给 ChatGPT 的购物研究。

OpenAI 最后也提到，他们没收钱。不会因为谁给钱多，就暗中默默推荐谁。他们表示所有的搜索研究结果，都是基于公开的网页信息，用户与 ChatGPT 的聊天记录，同样也不会分享给任何零售商。

其次，这次购物研究的功能，是由一个经过强化学习训练的 GPT-5 mini 版本支持，专门用于购物任务。他们创建了一个新的评估方法，来衡量模型推荐的商品是否符合用户的需求，最后的结果是购物研究达到了最高的 64% 准确率。

不过，尽管模型很强，OpenAI 还是提到，库存和价格瞬息万变，购物研究也可能会有疏漏，建议大家在下单前，点击 ChatGPT 提供的商家链接，去官网做最终确认。

在未来，甚至可以直接通过 ChatGPT 购买，OpenAI 提到那些已经加入 Instant Checkout（支付平台 Stripe 与 ChatGPT 合作的即时结算），且提供该功能的商家，就能让我们边挑选边下单了。

除了模型存在疏漏，更大的局限是在中文市场，大部分的国产，尤其是没出海的品牌，数据缺失比较严重；同时国内电商页面也无法实时抓取。不过，用来调研一些国际品牌为主的商品，ChatGPT 还是能派得上用场。

再者说，以国产 AI 进步的速度，如果想要跟进类似的功能，接入淘宝京东拼多多大概也是「分分钟」的事。

对于 ChatGPT 新上线的购物研究功能，X 上的网友也是各种意见都有。有人说「OpenAI 又一次快速实现了，我的整个创业想法。」、还有网友给出一张密密麻麻的 AI 订阅费用对比，说「AI 能帮我找到最适合的 AI 订阅吗」，也有人犀利的表示「别再破坏我的 ChatGPT 了」……

回头看 GPT-5 发布后，ChatGPT 这三个多月来的更新，群聊、视频社交、即时结账、购物、浏览器以及即将到来的成人模式等，OpenAI 看准了要利用它的庞大流量留住这些用户。对它来说，当前保持住用户的现有存量，比进一步挖掘用户增量可能更重要。

而购物研究，只是 ChatGPT 牢牢绑住现有用户，很小的一次的探索；电商这块巨大的蛋糕，它才刚刚进来。

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