阿维塔与华为的合作关系，今年以来出现了实质性的变化。

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

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

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

这种变化，也直接体现在了首款合作产品——新款阿维塔 12 上。

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

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

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

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

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

不过，这次最大的变化，还是车顶新增的华为乾崑 896 线激光雷达。

因此，辅助驾驶能力显然是新款阿维塔 12 的核心看点之一。

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

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

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

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

底盘部分，新车这次升级的力度同样不小。

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

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

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

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

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

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

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

动力方面，新款阿维塔 12 继续提供增程和纯电两条路线。

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

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

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

走进车内，新款阿维塔 12 延续了环抱式布局，整体观感依旧偏未来、偏科技。

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

同时，新车也针对上一代车型在实际使用中的细节体验做了进一步优化。

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

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

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

整体来看，新款阿维塔 12 交出的是一份方向相当明确的升级答卷。

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

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

至少从纸面实力来看，这台车几乎没有明显短板。

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本周，苹果在成都召开了特别活动，纪念苹果诞生 50 周年。

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

阵容堪称豪华，力度前所未有。

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

折叠 iPhone Ultra，售价近两万

对于今年的秋季发布会来说，折叠 iPhone 毫无疑问是重中之重。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

走向专业的 iPhone 18 Pro

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

在 iPhone 17 Pro 的评测中，我曾经得出过一个观察：

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

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

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

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

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

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

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

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

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

为视频服务的思路，符合时代的潮流，也符合苹果对视频持续专业化的逻辑。

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

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

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

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

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

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

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

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

悬而未决的灵动岛，也将在不久后彻底敲定——

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

通俗点讲，就是准备开启小批量试产的阶段。

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

到那时，灵动岛这种能够影响到外观的设计也将彻底落定。

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

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

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

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

这个诞生快二十年的老伙计，非但没有步入暮年，反而展现出了极其强悍的生命力。

但漂亮的财报，并不意味着通向未来的免死金牌。

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

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

在洪流之下，这个曾经改变世界的巨头，能保持住势头吗？

答案尚待揭晓。

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过去几年，雷克萨斯在中国市场的表现，称得上是逆势突围。

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

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

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

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

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

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

新一代 ES 300h 最大的变化，首先来自外观。

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

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

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

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

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

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

但这种变化并不完全是加分项。

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

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

效果不是没有，但也让整套设计多了几分堆叠感，少了过去那种从容和高级。

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

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

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

在材质和氛围营造上，这一代 ES 也明显更下功夫。

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

舒适性配置依旧是 ES 的强项。

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

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

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

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

动力系统上，全新一代 ES 提供 3 种版本。

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

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

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

整体来看，全新一代 ES 交出的是一份诚意与局限并存的答卷。

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

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

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

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「男二以下的演员以后都不用真人了，全用 AI 做。」

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

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

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

两边可能都想多了。

平台想要的从来不是「消灭人」

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

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

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

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

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

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

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

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

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

但男二女二等等配角，并不是属于「基础设施」的范围内。

配角是流量的上游

配角在影视制作中承担的角色，远比「画面里多一个人」复杂得多。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

网友：不敢睁开眼，希望是我的幻觉。

AI 在影视行业真正替代的是什么？

答案其实已经摆在那了，AI 最能够发挥作用的，是「其它环节」。

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

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

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

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

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

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

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

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

那才是真正的变局。而它已经开始了。

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

Nothing 的耳机也是类似。

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

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

从一开始，Nothing 的音频就被拿来跟苹果和索尼对比

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

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

高岩在音频行业有 20 年的经验，行业浮沉已然见惯，但他依旧感叹：

智能产品的竞争格局其实烈度同样很高 ，甚至更高 ，只是表现方式不一样。

 

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

 

对于创业公司来说，耳机不是好的切入点，这是个生存概率极低的「勇敢者游戏」。

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

这只是一种「可能」。

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

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

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

高岩说：

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

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

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

 

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

 

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

为什么只有 Nothing，可以做到手机和耳机的设计一致性？

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

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

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

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

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

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

这些都是「术」的层面，实际上，「道」的层面才是决定性因素。

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

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

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

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

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

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

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

用户不会因为产品「智能」就买单，但会为「有趣和好用」付钱

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

那么，问题就来了，为什么 Nothing 不做主品牌的手表呢？

高岩告诉爱范儿：

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

 

Nothing 手表我们有了规划，后续会和大家见面的。

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

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

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

高岩告诉爱范儿：

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

 

特别是装饰属性和个性化表达，非常适合 Nothing 发力。

 

实际上我们内部一直在做眼镜各种模块的讨论和预研，为这个终局形态做准备。

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

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

这是高岩所说的 Nothing 产品逻辑：

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

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

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

 

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

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

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小鹏 2026 款 P7 正式上市了，新车起售价落在了 20.38 万元。

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

和去年一样，新 P7 一共给出了四个基础版型，分别是：

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

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

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

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

抛开选装的辅助驾驶，我们来看看这台车新增了什么。

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

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

车内也同步增加了引力红和熔岩灰两个全新的内饰配色。

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

至于底盘和机械素质，小鹏没有因降价而妥协。

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

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

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

在硬件维持原有水平的基础上，小鹏在软件调校上做了一些新尝试。

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

最后聊聊那套需要花钱选装的第二代 VLA。

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

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

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

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

只可惜，属于 P7 的黄金时代早就过去了。

卖得不好，不能全怪对手

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

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

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

一位小鹏内部人士曾在闲聊时对董车会坦言：「很可惜，P7 扑街了。」

P7 卖得不好，一部分原因是出在了自己人身上。

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

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

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

按理说，面对这种直接关系到身家性命的安全问题，车企最体面的做法就是公开召回。

小鹏初期的应对却让人大跌眼镜。他们没有选择把事情摆到台面上，而是让售后部门在车辆回店保养时，悄悄地给传感器打胶作处理，整个过程极其隐蔽，连维修工单上都找不到任何记录。

纸终究包不住火， 这种试图蒙混过关的做法被曝光后，品牌口碑瞬间遭到了严重反噬。虽然出问题的是 P7+，但顶着同一个名字的全新 P7 自然无法独善其身。当消费者连一台车最基础的转向安全都开始怀疑时，再强悍的算力也无法让人痛快掏钱。

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

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

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

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

袁启聪也坦言：「这车的销量，远远不能体现新 P7 的实力。」

卸下走量包袱，把底牌留给 GX

踩过这些大坑，小鹏终于认清了现实。

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

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

现在的 P7 只需要专心服务那些喜欢操控和追求个性表达的用户。

眼下的纯电轿车市场容错率极低，这不，新一代小米 SU7 今晚就要发布了。

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

小鹏真正的销量新希望，放在了另一台车上——小鹏 GX。

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

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

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

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

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

据 Autocar 报道，奥迪将在今年晚些时候推出全新车型 Q9。

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

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

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

最核心的升级藏在底盘里。

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

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

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

奥迪的发言人 Marcel Bestle 很快出来灭火。

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

话虽这么说，但仔细品品就能发现端倪。

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

为什么宁愿让历经 30 余年、四代演进的轿车旗舰断档，也要赶着去搞一台全尺寸大 V8？

其实看看大环境就懂了，传统豪华品牌的纯电旗舰轿车，现在几乎是个「天坑」。

看看隔壁的奔驰 EQS，顶着「纯电 S 级」的光环诞生，如今在终端市场却遭遇了惨烈的价格大跳水；再看看宝马 i7 的市场表现……

传统的豪华纯电轿车不仅要面对传统客群对电动化转型的抗拒，还要应对中国市场里那些卷到飞起的新势力品牌。

奥迪心里很清楚，在这个节骨眼上砸重金硬推一台纯电版的 A8，极大概率是赔本赚吆喝。

事实上，奥迪在五年前就推出过一辆 Grandsphere 概念车，前设计总监也曾信誓旦旦地表示这款纯电车型非常接近量产，并被外界视为 A8 的继任者。

但最终，这个激进的纯电替代计划没能如期落地。奥迪选择了避其锋芒，不当炮灰。

既然纯电旗舰按下了暂停键，高端市场的利润缺口怎么补？

Q9 就是用来填这个坑的。

在中美和中东市场，全尺寸豪华大 SUV 依然是利润率最高、土豪们最愿意掏钱买单的硬通货。

利用现成的大众 PPC 燃油平台搞一台大 V8 出来，研发周期短，变现速度快。而且，Q9 还将和保时捷下一代旗舰 SUV 同平台，在斯洛伐克的大众工厂共线生产，这种集团内部的资源平摊，进一步压缩了成本。

在内燃机彻底退出历史舞台前，狠狠赚取燃油时代最后的高溢价，算是一个不错的算盘。

不过，奥迪并没有放弃电动化，他们只是把试错的筹码放在了入门级市场——

在发布 Q9 的同时，奥迪还会复活经典的 A2。

不过这一次，它不再是喝汽油的了，而是一台名为 A2 e-tron 的纯电动车型。它将间接取代现款燃油版的 A1 和 Q2。

实际上，这辆重生的 A2 其实就是大众 ID.3 的豪华版，但它不会是一台传统的掀背车，奥迪的工程师为它融入了一些跨界元素，甚至有意向 21 世纪初那款经典的、类似 MPV 风格的初代 A2 致敬。

这辆新车预计在今年秋季正式亮相，2026 年底或 2027 年初上市。

用燃油大 SUV 这头「现金牛」在当下大肆收割利润，去供养 2030 年以后的纯电未来。在混沌的新旧交替时代，这大概是传统巨头能做出的最佳选择。

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掐指一算，上一次小米推出主品牌的旗舰笔记本，已经是 2022 年的事情了。

其实一直以来，小米推出的笔记本产品，在整个市场中都处于比较尴尬的地位。RedmiBook 走中端水桶路线，还能靠性价比和品牌知名度撬动客户；高端旗舰定位的「小米笔记本」，却反响一直平平。

这沉寂的 4 年，刚好也是小米公司冲高的关键时间，小米手机收复失地，小米汽车高开高走，如果小米想重拾笔记本产品，不仅要能匹配已经品牌升级的小米，还得跟得上继续冲高的步伐。

于是乎，Xiaomi Book Pro 14 以一个完全崭新的姿态，回到了我们的视线之中。

【视频号】

质感做工华丽变身，细节仍需打磨

如果将 Xiaomi Book Pro 14 上硕大的「XIAOMI」图标隐去，单纯感受这台笔记本的外观、质感、手感，我们或许会很难相信，这居然会是一台来自小米的笔记本。

以往的小米高端轻薄本产品，走的是一个偏「硬」的工业风设计，冷峻的铝合金机身，更均匀的矩形机身，高端商务气息浓厚，却缺乏足够的亮点。

而 Xiaomi Book Pro 14 的全新模具，走的是更「软」的路子：上手触摸镁合金机身，手感更温润细腻；楔形的机身设计，观感更超薄，商务专业的气质不减，更平添一丝优雅。

当小米笔记本 Pro 从包装盒中被抽出，围观的小伙伴们，都不约而同发出了「wow」的赞叹，就是对这个全新模具的最好的肯定。

如果说，以往的小米笔记本都对标宏碁、联想的商务本，那么全新 Xiaomi Book Pro 14 给人的感觉更接近苹果 MacBook 和华为 MateBook。

也许有人会觉得镁合金手感缺少金属的那份沉稳厚重，这点见仁见智，但镁合金带来的好处确实无可指摘——Xiaomi Book Pro 14 只有 1.08 千克，拿在手上感受不到太多分量感。

同样无法否认的是，镁合金也要比铝合金更沾污，特别是爱范儿手上这台白色配色机型，一个不留神很容易会在上面留痕。

由于收窄机身厚度的楔形设计，Xiaomi Book Pro 14 外观看似超薄，实际测量笔记本最厚处为 15.9mm，其实整体厚度不算太薄，好处就是 Xiaomi Book Pro 14 的接口相当齐全：一个 40Gbps 的雷雳 4 接口，一个10Gbps 的 USB-C 接口，一个 3.5mm 音频接口，甚至还有一个 HDMI 2.1 接口和一个 USB-A 接口。

单论这个模具的外观设计和质感，Xiaomi Book Pro 14 对比以往的小米笔记本产品都算是一次「进化」，摆脱了这个产品线长久以来「量大管饱」的水桶机印象，在工业设计上让人眼前一亮。

很可惜的是，当我欣赏完 Xiaomi Book Pro 14 的外观，抱着极高的期待打开这台笔记本点亮屏幕开始使用，一些不影响体验，但并未打磨到极致的细节，使得这台产品在我心中不断减分。

单论参数，Xiaomi Book pro 14 的屏幕绝对是笔记本中的佼佼者：14.6 寸单层 OLED 触控屏，分辨率达 3120×2080，支持 120Hz 高刷新率，实际观感通透，色彩艳丽。

只是，如果将视线转移到屏幕上方的两个角落，你会发现屏幕和电脑边缘的圆角并没有对齐。

不够重视 R 角，是一个很「小米」的问题——很长一段时间，小米手机都因此被批评缺乏工业设计。这并不影响使用体验，但考虑到小米对自己产品做出的高端定位，他们理应在这种产品细节上做得更好。

特别是叠加 Windows 系统中应用窗口对屏幕圆角的适配问题，观感上会更加糟心。

即使不去抠这种细节，这块屏幕在观感上也有明显的问题：当你侧看 Xiaomi Book Pro 14 的屏幕，它会隐隐约约显露红、绿的分层，非常影响观感和可视角度。

好在，Xiaomi Book Pro 14 键盘和触摸板体验也相当优秀：键盘键程算比较长，打字属于比较肉的手感，反馈明显；触摸板面积极大，采用力度感应而非机器结构，不管是拖动还是点击都相当跟手自然，属于 PC 阵营中的头部体验。

瑕不掩瑜，Xiaomi Book Pro 14 总体来说依旧称得上是一台质感上乘的轻薄本，某种意义上，它比现在的小米手机，还更接近「高端」。

轻薄机身也能有强大性能

对于这类重量控制在 1kg 左右的超轻本，我们都不会太过苛责它的性能，能安静、高效地完成中轻度办公，续航不要太拉垮，就已经足够。

搭载了第三代酷睿 Ultra 处理器的 Xiaomi Book Pro 14，却想要挑战一个「既要又要」的可能性。

爱范儿手上这台顶配版 Xiaomi Book Pro 14，配置为酷睿 Ultra X7 358H 和 32GB 运行内存。这颗处理器和最顶配的酷睿 Ultra X9 388H 在核心配置上基本一致：16 核 CPU + 12 核 Arc GPU，只在 CPU 频率上有所区分：358H 最高为 4.8GHz， 388H 最高为 5.1GHz。

今年 1 月，爱范儿已经详细测试了酷睿 Ultra X9 388H 的联想小新 Pro 16 GT AI 元启版，核显图形性能接近一张 RTX 3060 显卡，让人印象深刻。

作为轻薄定位的 Xiaomi Book Pro 14，TDP 自然不可能和比较「水桶机」的小新一样堆到 85W，不过标称最高也能到 50W，而根据实测能跑到 65W 左右。

先看看跑分。Cinebench R24 测试，Xiaomi Book Pro 14 连电单核 122 分，多核 999 分；离电单核 97 分，多核 969 分。

和小新不同，即使同为「性能」模式，Xiaomi Book Pro 14 的连电离电表现也有差距，实测发现同样的跑分场景，离电 Xiaomi Book Pro 14 功耗最高在 45W 左右——看来是为了续航，在底层限制了笔记本的离电功耗。

3D Mark 的 Time Spy 环节，连电得分 7499 分，显卡分数 6931 分，CPU 分数 14021 分；离电得分 6949 分，显卡分数 6401 分，CPU 分数 13501 分。

和配置更高的联想小新对比，两者在性能释放上还是有一定的差距。

对于轻薄本来说，性能的最大掣肘主要是散热。我们进行了 10 次 Cinebench R24 的多核循环测试，时长将近 90 分钟，Xiaomi Book Pro 14 不会出现非常明显的性能下降。

Xiaomi Book Pro 14 的发热区域主要集中在 C 面上半部分，使用时键盘带给手掌的温热感还是比较明显的。

跑分比较抽象，实际的游戏表现更能直观体现 Xiaomi Book Pro 14 的实际性能。《明日方舟：终末地》在 2460×1440 分辨率、高画质设置下，25 分钟平均帧率 59，兼具流畅度和一定的画面细节。

由于爱范儿手上这台笔记本还是早期工程版本，Xiaomi Book Pro 14 在不少游戏中都无法对分辨率进行调整，只能强制满 3.1K 分辨率无边框窗口运行，不过小米表示，未来的零售版本会解决这个问题。

不支持修改分辨率的《黑神话：悟空》，在中画质、XeSS 开启后，30分钟帧率能稳定在 64 左右，但操作延迟会比较高，玩起来稍微没那么流畅。

除了游戏，Ultra 系列芯片延续了英特尔 XPU 的架构，可以让 CPU、GPU、NPU 相互协调、共享资源，我们手上这台 Xiaomi Book Pro 14，能够提供 18GB 的显存，可以本地部署一些大模型。

通过 LM Studio，我本地部署了一个 20GB 左右的 Qwen3-VL-30B 模型，中度推理速度也不算太慢，一篇 3000 字的长文章，Xiaomi Book Pro 14 跑起来速度不算太慢，1 分钟就能把总结和标题交付。

在惊喜的性能表现衬托下，Xiaomi Book Pro 14 的续航就显得没那么亮眼。我从八点半开始使用它进行办公，中间休息了 90 分钟，下午到三点半左右笔记本的电量就开始告急，和我使用了 1 年半的 M3 MacBook Air 水平相当。

但作为一台重量只有 1kg 的 X86 笔记本，Xiaomi Book Pro 14 这个成绩已经可以接受，至少你不用担心在外办公两三个小时它就会坚持不住。

总而言之，Xiaomi Book Pro 14 的性能不止停留在「够用」这个等级，在酷睿 Ultra X7 358H 加持下，完成它目标的文档处理、网页浏览、中度图像和视频编辑都完全不再话下，甚至还能挑战一些曾经属于「性能本」的重度任务。

用 Xiaomi Book Pro 14 打游戏很难称得上是一种享受，但如果是出差路上，便携的它不仅能负责好生产力，拿来简单消遣打打游戏也没太大问题。

必须选 Xiaomi Book 的理由，有了吗？

2026 年，想要买一台轻薄、质感、性能兼具的笔记本，Xiaomi Book Pro 14 是一个不错的选择，但不是唯一的选择——不过，如果你是小米生态的重度用户，那你当然会更倾向于选择一台小米笔记本，希望能享受到整个生态的「万物互联」。

曾经的小米笔记本，几乎可以说是小米硬件生态中最薄弱的一环，和小米手机、小米生态之间的联动有限，并且很多能力都能安装在其他第三方电脑上。

因此，对于「重新出发」的 Xiaomi Book Pro 14，我也期待它能不能改变笔记本在小米生态互联中的地位。

根据小米的介绍，Xiaomi Book Pro 14 直接整合了米家的物联网模块「小米网络模组」，从最基础的硬件层面就将笔记本拉入了小米物联网生态之中。

因此，Xiaomi Book Pro 14 能够实现一些更为有趣的「远程控制」能力。小米平板以前就能远程控制 PC，那只是传统的远程桌面能力，需要电脑方进行确认；而现在，不管 Xiaomi Book Pro 14 是合上睡眠还是彻底关机，都能用直接唤起并远程控制，很适合用于办公应急。

另一个能力则更为直接：通过小米手机的文件管理器，能直接远程访问 Xiaomi Book Pro 14 的文件内容。

我还很喜欢「剪贴板共享」的能力，类似苹果 iPhone 和 Mac，在 Xiaomi Book Pro 14 上复制的内容，能直接出现在小米手机和平板键盘的剪贴板中。

这年头，笔记本都自诩「AIPC」，出厂都会内置一些实用的 AI 工具。 Xiaomi Book Pro 14 自然内置的是「小爱同学」，除了知识问答、文字生成、深度问答，更关键的是系统本地化能力：能调蓝牙、亮度、米家设置，还能利用本地大模型深度搜索本地文件，很好弥补了 Windows 文件搜索难用的问题。

其实，Xiaomi Book Pro 14 的互联功能已经跨过了「有没有」的问题，已经具有相当的丰富度。

问题出在了「完成度」上，由于功能太多太杂，反而牺牲了精度和完整性，屏幕互通、剪贴板共享、远程操作等等功能，会经常遇到失灵的问题，一些界面也显得需要进一步打磨。

笔记本电脑最糟的一年，可能也是最好的一年

从去年年底开始的这波元器件涨价风暴，想必大家已经从新闻报道，厂商预警，以及产品价格实实在在的飞涨上，深切地感受到了。

可以这么说，不管对于要出产品的厂商，还是想买新品的消费者，今年都称得上是「最坏的时代」。

但对于小米来说，今年反而是更适合重推高端笔记本的时间节点。

一方面，今年 PC 行业恰逢半导体制程以及芯片工艺升级，第三代酷睿 Ultra 这样的产品横空出世，PC 轻薄本相关品类迎来了产品力的爆发期，像 Xiaomi Book Pro 14 这样的「轻薄性能本」，就是一台只能在第三代酷睿 Ultra 上才能成立的产品，是「最好的时代」。

对比联想、惠普、戴尔这些传统的 PC「御三家」，大众并不太关心他们出了什么样的新品，小米却是拥有极高话题度和国民度的品牌，很快大家就会发现，小米出了台外观好看、体型轻薄、性能强劲的笔记本电脑，迅速吃上芯片带来的红利。

对于小米来说，长期在做的水桶机和性价比中笔记本产品线，也会被内存涨价的浪潮冲击，竞争力和利润都变得岌岌可危，也要力推一个定位更高端，能够进一步溢价的新品种。

不管是外观设计，做工质感，还是性能体验，Xiaomi Book Pro 4 都还有进步空间，但我依旧认为，它很好地承接了小米高端化的梦想——甚至在我心里，对它的评价比小米手机还要再高一档。

顶配版标价 10499 元，首销价 9999 元，Xiaomi Book Pro 14 确实也成为了最贵的小米笔记本，但它确实也是有史以来最好的小米笔记本。

变贵的同时，也变得更好，从性价比走向质价比，这正是我们希望所看到的「高端化」。

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龙虾爆火之后，全网的注意力都盯着「它该怎么用」——本地部署还是云端、一键安装还是敲命令、要不要接微信飞书……反而没人再认真问那个老问题：驱动龙虾的那颗「大脑」，够不够聪明？

这倒不奇怪。OpenAI 和 Google 最近发布的几款新模型，清一色都是 Mini、Flash 款，官方潜台词几乎写在脸上：专门给 Agent 大量消耗 Token 准备的。

模型本身的能力边界，反而成了最不被讨论的话题。

一个真正适配龙虾的模型，除了 Token 要量大管饱还实惠，更多的是模型要足够聪明、动手能力和学习能力足够强。

最近，MiniMax 正式推出了全新的 MiniMax M2.7 模型，主打「开启 AI 的自我进化」和做「最强的 Cowork Agent 模型」，既能处理代码工作、常见的 Office 任务，还能主动学习构建稳定的 Agent 系统。

具体来说，它能做好的工作比大多数模型要更宽。对于写代码，M2.7 能真正理解一个系统在运行时发生了什么，做到了 SRE（网站可靠性工程）级别的系统推理，看日志、关联时间线、推断根因、给出有优先级的处理方案。新模型在 SWE-Pro 上跑了 56.2%，几乎追平 Opus 4.6。

办公场景里它已经够用了。 Excel、Word、PPT 的复杂编辑和多轮修改，M2.7 在这块有明显提升，金融分析这类需要专业知识 + 格式交付的场景尤其明显。不能说它可以完全替代专业人士，但是真正进入工作流，作为辅助完全可以。

它在多 Agent 协作里不会「断掉」。 这是 M2.7 专项打磨的能力，多角色场景下边界清晰，面对包含 50+ Skills 的复杂环境，依然能保持极高的指令遵循能力。

然后是这次更新的重点，它开始参与优化自己了。 MiniMax 说 M2.7 是他们第一个深度参与迭代自己的模型，不只是「辅助迭代」，是「深度参与迭代自己」。能够自我进化，M2.7 可以自主迭代 Agent Harness（智能体脚手架）来胜任大部分的工作流。

实战能力的提升，也让 MiniMax M2.7 一发布就在龙虾榜上迅速攀升，来到了最高分排行榜的第四名。

我们也在 Claude Code、本地部署的龙虾里，都接入了 MiniMax M2.7 模型，以及 MiniMax 提供的 MaxClaw，然后把真实的开发过程中遇到的 Bug、枯燥的金融数据，还有大量的长流程任务统统交给它。

两天的测试下来，我们发现不仅软件要为了 AI 重做，就连 AI 模型本身，除了要理解人类的用意和产出人类满意的结果，模型更需要懂得 AI 的工作方式和工作流，还得学会自己优化自己。

用 AI 的工作流当人类的助手

在 OpenClaw 等 Agent 框架爆火后，真正的「AI 时代工作流」应该是，AI 作为核心运转枢纽，去调用几十个工具、去指挥其他 AI 队友、甚至去优化 AI 自己的代码。

在测试 MiniMax M2.7 是如何自我进化之前，我想先看看它的 AI 工作流如何。它到底是不是一个好用的 Agent 模型，还是说拿去跑个 benchmark 好看，实际用起来一言难尽。

我们从知名的机器学习挑战赛 Kaggle 的网站上下载了一份股票的历史数据，然后按照比赛的要求，告诉 MiniMax M2.7 帮我实现对应的需求，即根据给定的数据，进行合适的数据处理和特征工程，为我生成一份可视化的分析报告。

整个数据集的内容相当庞大，有超过 3000 行的表格数据，整体文件大小来到 446.35 MB。把 5 个表格数据文件下载到本地之后，我们使用接入了 MiniMax M2.7 的 Claude Code 来完成这项工作。

要做好这份分析，需要模型是个数据分析师完成数据清洗和整理、宏观分析师完成对应的金融市场的洞察、统计分析师完成初步的数学建模、算法工程师要建立对应的模型，最后还有网页工程师要交出一个可视化的方案。

面对这样一个复杂的任务，MiniMax M2.7 充分利用了我已经安装的各种 Skills，它先使用 Anthropic 官方提供的 xlsx 完成了表格数据结构的信息读取，接着开始编写 Python 代码，自动安装 Pandas 库（常用来处理表格数据），一步一步进行。

最后，MiniMax M2.7 也交出了一份完整的可视化方案，它同时生成了多张图片用来展示收益率分布，不同特征的重要性和类别排名，以及综合仪表盘。

而在可视化的网页里，它利用 Streamlit 库将数据脚本直接转成了可交互的网页系统，所有的信息都可以直接动态查看。

这种大型的项目任务，MiniMax 能够顺利完成，我们日常工作中的办公和编程任务，就更不用说了。

我们先是在手机上操作龙虾，让它帮我总结我放在电脑上的文件，然后要求 MiniMax M2.7 根据这份文件，帮我写一个研究计划 Word 文件，再整理一份相关论文的 Excel 文档，最后是一个用来组会做汇报的 PPT 文档，直接在手机上就能操作。

在办公领域的优势，也让 MiniMax M2.7 在衡量专业知识与任务交付能力的 GDPval-AA 评测中，ELO 得分达到了 1495，国产模型最高。

前段时间，AI 工作助手的可视化面板很火，把龙虾放到了真实的二次元风格办公室里，用一句话就能安装到自己的 OpenClaw。我们也成功让这只 Appso 小龙虾有了自己的家，但是如果我想要修改二次元房间布局，可以怎么做呢？交给 MiniMax。

在 OpenClaw 的可视化本地界面里，我们直接发送「我想修改这个小房子的风格该怎么做？」，MiniMax M2.7 会自动阅读项目的代码，然后告诉我们哪些地方是可以修改的，如何修改。

由于我输入的要求是科技编辑部办公室的风格，然后它就帮我修改成了有星球大战的海报，还加了十几个人坐在电脑前面码字。

不过我们没有在 OpenClaw 内配置 Nano Banana Pro 的 API Key，所以 MiniMax M2.7 在 OpenClaw 里帮我选择了用代码的方式来生成简单的图片。

接着和它聊天，我们还能根据这个风格设计一个编辑部大亨的游戏，谁做的任务多，谁的办公室就大，就能升级。

如果是 MiniMax 官方的 MaxClaw，是直接支持多模态的生成，可以一步到位生成视频、音频、图片等，不需要配置额外的 API。

我们使用官方提供的 gif-sticker-maker Skill 生成了几张马斯克的表情包。云端部署的 MaxClaw 能确保运行环境的足够安全，但是它不允许我们像操作本地电脑一样，任意安装不同的库文件。

最后在将视频转成 GIF 时，MaxClaw 提醒我，它没有足够的权限将 ffmpeg（一个开源的多媒体处理库）安装到云端服务器上。

点击 MaxClaw 对话框下面的技能，我们就能看到所有安装在 MaxClaw 的 Skills 详情，并且点击「问问 MaxClaw」，它会自动编辑一条消息「告诉我 frontend-dev 能做什么，并告诉我如何使用它」，引导我们学习如何使用这项 Skill。

除了 GIF 生成这个 Skill，MiniMax 还提供了包括前端开发、全栈后端、安卓和 iOS 应用开发以及创作惊艳视觉效果的 GLSL 着色技术等技能库，我们可以直接在龙虾里发送「你能帮我安装这个项目里的 Skill 吗 https://github.com/MiniMax-AI/skills」，龙虾会自动获取 Skill 文档完成安装。

AI 狠起来，连自己都卷

除了在日常工作和办公领域上表现出的完整工作流，以及实际的交付能力，MiniMax M2.7 最让我们感到特别的，还有它展现出的「模型自迭代闭环」。

MiniMax 曾提到人类研究员只需要把控大方向，把构建系统的任务交给模型，它就能以解决方案架构师的身份自主搭建开发 Agent harness。

Agent harness 可以理解成套在 AI agent 外面的一层运行基础设施。模型负责思考，harness 负责把这个「会想」的东西，变成一个能稳定干活的系统。这个系统像是运行层，负责让 agent 在真实环境里稳定运行。

为了测试 M2.7 的极限，MiniMax 让它去优化某个内部脚手架的软件工程表现。结果，M2.7 全程零人工干预，硬生生跑出了一个超过 100 轮的迭代循环。

它自己分析失败轨迹，自己规划改动，改完脚手架代码再去跑评测，最后对比结果决定是保留还是回退。在不停歇自我互搏中，它自己发现了最优解，最终让评测集上的效果飙升了 30%。

这种「AI 搞科研」的能力也在公开的测试集上得到了验证，MiniMax M2.7 被扔进了全球最大的机器学习竞赛 Kaggle 的 MLE Lite 测试集。

22 道高难度竞赛题，M2.7 依靠内部的短时记忆文件和自反馈机制，每跑完一轮就给自己提优化建议。

24 小时内，它一举拿下了 9 枚金牌、5 枚银牌、1 枚铜牌，得牌率 66.6%。

这个成绩，仅次于 Opus-4.6（75.7%）和 GPT-5.4（71.2%），与 Gemini-3.1 直接打平。

当一个模型能够以解决方案架构师的身份，仅用 1 人 4 天时间，零人工编码就搭出一套包含测试和代码审查的 Agent 系统时，AI 研发的齿轮，大概已经换上了自动挡。

在极其硬核的生产力之外，MiniMax M2.7 的底层框架也赋予了它长程稳定的记忆和极强的情商，这让它在互动角色扮演（Roleplay）上，比传统的闲聊机器人表现要好上不少。

官方在 GitHub 上开源了一个多模态交互系统 OpenRoom，一个万物皆可互动的 Web GUI 空间，可以实时地让 AI 与空间产生不同的交互。

AI 开始学会「自己工作」，这件事比写好代码更重要

体验下来，MiniMax M2.7 真正让我们在意的，不是它把 Kaggle 竞赛刷出了 66.6% 的得牌率，也不是 Office 三件套交付得足够干净。

而是它在试图解决一件更底层的事：让 AI 真正理解工作流，并且参与到工作流的演化里。

过去，软件是人写的、人用的。现在，AI 开始写软件、改软件、用软件。当一个模型能够在没有人工编码的情况下，自己搭系统、自己测试、自己回退——「AI 研发」这件事的齿轮，某种程度上已经换上了自动挡。

所谓「龙虾到底该怎么用」，我想很快就不再是一个问题——因为决定这一切的，不再是我们。

而是那个，开始学会自己工作的 AI。

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21.99 万元起，新一代小米 SU7 正式发布，雷军：未来三年 AI 投资 600 亿元

昨晚，小米召开春季新品发布会，正式推出新一代 SU7。

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先看价格：标准版 21.99 万元、Pro 版 24.99 万元、Max 版 30.39 万元，较第一代同版本均上调 4000 元。

发布会结束后约 34 分钟，小米汽车官方微博宣布锁单量已达 1.5 万台。

新一代 SU7 在整体外观延续第一代设计语言的基础上，新增卡布里蓝、赤霞红、靛石绿三款配色，全系共提供 9 款车身颜色和 6 款轮毂设计。

• 搭载 V6s Plus 超级电机，峰值功率 392 匹，最高转速 22000rpm；
• Pro 版搭载 96.3kWh 电池，CLTC 续航 902km；Max 版四驱版 CLTC 续航 835km，零百加速 3.08s，最高时速 265km/h。Max 版 15 分钟最快可补能 CLTC 续航 670km；
• 首发搭载「小米蛟龙底盘」，全系标配前双叉臂、后五连杆独立悬架，Pro 版和 Max 版配备闭式双腔空气弹簧和 CDC® 阻尼可变减振器，100-0km/h 干地制动距离 33.3m，连续制动 40 次不衰减；
• 全系标配激光雷达、4D 毫米波雷达、英伟达 Thor 芯片 700TOPS 算力和 25 项安全辅助功能，包括 AES 紧急转向辅助，可在高速突发状况下最多连续主动避让 2 次；
• 全系标配由 2200MPa 小米超强钢打造的「内嵌式防滚架」，从 A 柱贯穿至 C 柱，四门防撞梁同规格升级；全系标配 9 个安全气囊，新增后排 2 个侧气囊；
• 内饰完全重新设计，中控台改为对称式布局，新增暗夜黑、砂陶米两款内饰颜色，全系标配 18 向可调主驾运动座椅，座垫支撑性提升 24%、舒适性提升 33%；
• 门把手设计了三重冗余方案：车外机械拉手、门锁冗余备份电源、车内应急机械拉手，100% 符合 2027 年新国标要求。

发布会上，雷军还汇报了 AI 领域的最新进展。雷军表示，小米未来三年计划在 AI 领域总投入超过 600 亿元，今年 AI 研发和资本开支将超过 160 亿元。

另据小米官方发布的数据，MiMo 模型背后的小米技术尖刀团队成员平均年龄仅 25 岁，清北学生占比超六成。

此次发布会一同带来的还有两款新品：

• Xiaomi Book Pro 14 笔记本，至高搭载第三代英特尔® 酷睿 Ultra X7 处理器，机身重量 1.08kg、厚度 14.95mm，售价 8499 元起；
• Xiaomi Watch S5 46mm 智能手表，搭载 815mAh 电池，蓝牙续航最长 21 天，售价 1199 元起。

机构：苹果折叠屏有望拿下 28% 市场份额

近日，市场研究机构 Counterpoint Research 发布预测，苹果首款折叠屏 iPhone（或命名为 iPhone Ultra）预计将在入局折叠屏市场的首年便拿下 28% 的市场份额，直逼三星的头部地位。

Counterpoint 认为，受苹果入局、高端化趋势延续以及更多 OEM 厂商参与等因素驱动，今年全球折叠屏智能手机出货量预计将实现 20% 的同比增长。

小云雀 AI 上线短剧 Agent：搭载 Seedance 2.0，10 万字剧本一键成片

昨天，字节跳动旗下一站式 AI 内容创作平台「小云雀 AI」正式上线短剧 Agent 功能，基于 Seedance 2.0 模型，该功能支持上传最多 10 万字剧本，一键直出视频成片，实现从剧本到剧集的全流程自动化制作。

相关阅读：实测 Seedance 2.0 加持的小云雀最新 Agent，我一键生成了龙王赘婿短剧

创作者上传剧本后，完成画风、画幅、旁白等基础参数确认，Agent 即可自动完成故事蓝图构建、角色设计、分镜生成等流程，既支持一键生成成片，也开放分镜和角色的自定义编辑。

在剧本理解层面，短剧 Agent 可深度解析完整剧本，精准梳理错综复杂的世界观、时间线与人物关系，并自动扫描全剧本、智能追踪角色全生命周期的形象变化，涵盖年龄、服饰、面部特征等细节。

画风方面，平台提供 2D、3D、仿真人三大类视觉风格，并支持根据故事类型智能匹配，同时提供旁白一键改编功能，可将演绎类剧本转化为解说剧本。

iOS 26.4 RC 修复键盘漏字 bug

昨天，苹果向开发者推送了 iOS 26.4 RC（发布候选版），正式版预计下周推送。更新日志中称该版本已「改善了快速打字时的键盘准确性」，修复了自 iOS 26 发布以来困扰大量用户的键盘输入漏字问题。

自升级 iOS 26 系统后，部分 iPhone 17 等机型用户反映，在快速打字时系统会无故漏掉部分字符。尽管屏幕上的视觉反馈显示用户确实触控了对应按键，但实际上字符并没有成功输入，影响输入体验。

多位用户在评论区印证了上述问题的普遍性。有用户表示该问题已持续数月，主要集中在空格键和选择联想词两个场景；也有用户称曾一度以为是自身打字习惯变差，直到确认这是系统层面的 bug 才释怀。

电脑端微信 4.1.8 更新，三项新功能上线

昨天，电脑端微信更新至 4.1.8 版本，带来三项新功能：

• 新增语音输入功能，可按住 Ctrl + Win 键或点击聊天框内的话筒图标启用「语音转文字」，Mac 系统对应按键为 Fn 键；若不希望持续按住，可使用 Ctrl + Win + Shift（Mac 为 ⌘ + Fn）作为免持快捷键；
• 新增一键撤回所有消息的功能，支持撤回多选转发和批量发送的图片、视频及文件；
• 支持视频倍速播放。

深圳 17 岁高中生回应成 Kimi 论文第一作者

据《扬子晚报》报道，月之暗面（Moonshot AI）旗下 Kimi 团队近日发布一篇技术论文，提出全新的「注意力残差」（Attention Residuals）机制，对深度学习领域沿用近十年的传统残差连接架构进行了颠覆性重构。

排在作者名单首位的 Guangyu Chen（陈广宇）迅速引发广泛关注——他是来自广东深圳一所国际学校的高三在读生，今年仅 17 岁，预计今年 6 月毕业。

面对随之而来的大量关注，陈广宇在朋友圈发文时特意点名三位同等贡献作者，以及负责模型扩展与基础设施搭建的团队同事，称这项工作「缺一不可」。

他在接受采访时多次强调：「不要造神，希望外界少写个人、多写技术和团队，这是大家共同完成的成果。」Kimi 官方也同样表态，这篇论文是整个团队协作的研究成果。

OpenAI 收购 Python 工具公司 Astral

OpenAI 昨天宣布将收购开源 Python 开发工具公司 Astral，旨在将 Astral 旗下的工具链整合进 OpenAI 的 Codex 编程智能体生态。

Astral 旗下拥有三款在 Python 开发者社区中广泛使用的开源工具：uv 负责依赖管理与虚拟环境管理，Ruff 是目前速度最快的代码检查与格式化工具，ty 则专注于类型安全检查。

OpenAI Codex 负责人 Thibault Sottiaux 表示：「Astral 的工具被数百万 Python 开发者使用。将他们的专业能力和生态系统引入 OpenAI，将加速我们对 Codex 的愿景：让其成为最能胜任整个软件开发生命周期的智能体。」

OpenAI 同时承诺，交易完成后将继续支持 Astral 的开源项目。

阿里发布最新财报：AI 收入连续十季三位数增长、五年云收入目标超千亿美元

昨天，阿里巴巴集团发布 2026 财年第三季度财报（自然年 2025 年四季度），营收 2848.43 亿元，调整后净利润 167.1 亿元。若不计入银泰和高鑫零售的已处置业务收入，同比增长 9%。

• AI 业务方面，阿里云收入同比增长 36%，外部商业化收入同比增长 35%，AI 相关产品收入连续第十个季度实现三位数同比增长；
• 芯片层面，平头哥自研 GPU 首次出现在阿里财报中，已累计规模化交付 47 万片，其中 60% 以上服务于外部商业化客户。吴泳铭透露，平头哥目前年化营收规模已达百亿级别，未来不排除推进 IPO；
• 模型层方面，今年 2 月，阿里发布全新一代大模型 Qwen3.5-Plus，吴泳铭透露，阿里很快还将推出针对 coding 与 agentic 场景进一步优化的下一版本模型；
• 截至今年 2 月，千问 App C 端月活跃用户数突破 3 亿，春节期间超 1.4 亿用户通过千问 App 的智能体功能完成首次 AI 购物；
• 即时零售方面，本季度包含淘宝闪购在内的即时零售收入达 208.42 亿元，同比增长 56%，推动淘宝 App 月活跃买家及 88VIP 用户均实现双位数增长，88VIP 用户数目前已接近 6000 万。

在更长远的商业目标上，吴泳铭在电话会上宣布：未来五年，包含 MaaS 在内的云和AI商业化收入将突破 1000 亿美元。

AI 冲击就业，汇丰拟裁员 2 万人

据彭博社报道，汇丰控股正在评估一项为期三至五年的中期裁员计划，潜在裁员规模约达 2 万个职位，占其全球约 21 万名员工总数的 10%。

此次裁员计划的核心驱动力，是 CEO Georges Elhedery 对 AI 技术的战略押注——通过 AI 大规模压缩中后台规模。

据知情人士透露，受影响最大的预计是全球服务中心内不直接面向客户的中后台岗位。部分职位削减可能通过不再填补空缺、出售业务或退出部分市场来实现，而非单纯的直接裁员。消息公布后，汇丰股价昨日在香港市场一度下跌 2.3%。

值得注意的是，Elhedery 自 2024 年出任 CEO 以来，已对汇丰实施了一系列大刀阔斧的重组措施，累计裁减数千个职位，同时出售、合并或关闭部分业务。

彭博行业研究去年发布的报告显示，随着 AI 逐步承担原本由人工完成的任务，全球各大银行未来三至五年内可能合计削减多达 20 万个职位，受访的首席信息官和首席技术官平均预计净裁员幅度约为 3%。

苹果 CEO 库克：iPhone 不会消失，将继续成为数字生活的中心

苹果 CEO 蒂姆·库克（Tim Cook）日前在纽约中央车站接受了博主 Nikias Molina 的专访。

在谈及 iPhone 的未来时，库克表示：「iPhone 不会消失，它将在很长一段时间内继续存在。我们还有很多事情可以用 iPhone 去做，我认为它将继续成为人们数字生活的中心。」

在被问及 iPhone 之后「下一个大事件」时，库克并未指向某款具体产品，而是将苹果的未来归结为「人与文化」。

他认为，硬件、软件与服务的交汇处才是苹果魔力的来源，「生态系统是一切的核心」。他同时表示，可以确定的是，未来的创新「将会非常酷、非常有创意」。

对于 AI 浪潮下如何保持技术的人文温度，库克的回答是：「始终以用户为核心。如果你始终致力于丰富他人的生活，那么你所创造的东西对世界来说就是好的。」

明年 iPhone 将迎来问世 20 周年。今年第一季度，iPhone 营收达到 852 亿美元，创下历史新高。库克将这一季度的需求形容为「令人震惊」，并表示「iPhone 实现了有史以来最佳季度表现，需求空前，每个地区市场均创下历史记录」。

飞书发布官方「龙虾」

昨天，飞书正式发布官方版「龙虾」aily，用户只需一次点击，即可激活并拥有属于自己的专属 Agent。

据介绍，与 OpenClaw 能力类似，飞书 aily 的智能伙伴深度嵌入企业工作流，内置飞书办公技能（skills），支持零门槛创建与更新各类业务技能，并能在真实工作中沉淀记忆、自动学习优化。

飞书 aily 的核心优势在于平台多年沉淀的高质量上下文数据。接入后，智能体即可理解文档、日程、消息等全部工作环境，用户无需复杂配置即可快速落地。飞书 aily 专业版还支持以独立 Web 端形式承载更复杂的操作与信息呈现。

在权限体系上，飞书 aily 与用户本人严格保持一致，确保操作可控与数据安全。

Qwen3.5-Max-Preview 登场 LM Arena，冲进全球前五

今天凌晨，千问（Qwen）正式发布旗舰模型预览版 Qwen3.5-Max-Preview，并在全球大模型竞技场 LM Arena 上公开亮相，斩获 1464 分的成绩。

凭借这一成绩，阿里千问在 LM Arena 全球大模型公司排行榜中跻身全球前五，并拿下中国第一的位置。

在此次测评中，Qwen3.5-Max-Preview 的核心表现亮点如下：

• 在不施加风格控制（without style control）的条件下，整体性能排名全球第六、中国第一；
• 数学能力全球第五；
• 专家级文本能力全球第十。

曝 Gemini App 将推出 Mac 版

据彭博社报道，昨日，谷歌已开始向消费者测试计划的部分参与者私下分享 Gemini for Mac 应用的早期版本，代号为「Janus」，以收集反馈并在正式发布前排查问题。

谷歌向测试者说明，「这是 Gemini for Mac 应用的早期版本，用于收集用户反馈，目前仅包含其他客户端的关键功能，并非全部功能。」

值得关注的是，谷歌正为 Gemini for Mac 测试一项名为「桌面智能」（Desktop Intelligence）的功能。类似于 Claude Cowork 等 Mac AI 软件，该功能将允许 Gemini 接入日历等其他 Mac 原生程序，直接提取数据以提供更具个性化的回答。

报道还提到，苹果也在开发代号为「Campo」的自研聊天机器人，作为升级版 Siri 的组成部分，预计随 iOS 27 和 macOS 27 系统于今年晚些时候推出，并将依赖 Google 模型提供 AI 能力支持。

蚂蚁数科发布「龙虾卫士」

昨天，蚂蚁数科推出「蚁天鉴 2.0 – 龙虾卫士」AI 安全防护体系，并同步启动「龙虾 AI 安全守护计划」，专为部署 OpenClaw 智能体的企业提供全生命周期安全保障。

蚂蚁数科针对权限越界、记忆污染、恶意诱导、算力滥用等安全风险推出该解决方案，聚焦三大核心能力：

• 「对抗思想变异」，通过精准识别输入输出内容，拦截违规信息与恶意诱导传播源头，防止模型被「黑化」；
• 「净化 skills 仓库」，基于蚂蚁数科 CALIR 五维模型框架，对 Skills 插件进行合规扫描与行为审计，识别并阻断权限越界、敏感泄露及异常调用等风险；
• 「风险舆情播报」，通过生成实时风险应急报告并主动推送，帮助企业第一时间掌握安全态势，实现从被动防御到主动应对的转变。

在配套支持层面，「龙虾 AI 安全守护计划」将面向首批 100 家合作企业，提供为期 3 个月、总计 20 万次的免费龙虾安全防护调用服务，旨在帮助更多企业以低成本完成安全基线建设。

面壁智能发布「龙虾盒」EdgeClaw Box：给「龙虾」装上安全大脑

面壁智能昨日正式发布 EdgeClaw Box，主打安全可控、开箱即用，并联合清华大学、OpenBMB 社区同步开源了升级版智能体执行框架 EdgeClaw。

• 隐私路由中间件：自研 Hook 机制将每条用户消息、工具调用参数和 Agent 输出按敏感程度分为三级：S1 默认云端处理、S2 自动脱敏后上云、S3 强制本地离线处理，从架构层面杜绝数据外泄风险；
• 双轨记忆机制：云端模型只能访问脱敏后的对话历史，完整信息仅由本地模型处理，防止隐私数据通过上下文窗口泄露给第三方服务；
• 内置端侧模型：集成面壁智能 MiniCPM「小钢炮」系列，简单任务无需联网、零 Token 消耗，断网环境同样可用；
• 开箱即用：已与英伟达 DGX Spark、苹果 Mac Mini、面壁智能自研松果派等主流硬件深度适配，无需手动部署，非技术用户也可直接上手；
• 分层降本策略：以「本地先筛，云端辅助」为原则，将绝大多数基础任务交由本地模型处理，仅将复杂任务推送云端，大幅压缩 Token 开销。

EdgeClaw 开源代码已发布于 GitHub（github.com/OpenBMB/EdgeClaw）。

贾国龙推新品牌「天边砂锅焖面」，人均 61 元承接西贝关店员工

据红星资本局报道，西贝创始人贾国龙近期低调推出新副品牌「天边砂锅焖面」，首店已在北京正式开业。

工商信息显示，该品牌经营主体为北京西贝腾格里餐饮管理有限公司，其控股股东为贾国龙担任法定代表人及实际控制人的内蒙古西贝餐饮集团有限公司。

店员透露，门店 1 月进入试营业阶段，边试菜边装修，正式开业约在 10 天前（即 3 月初）。「我们主要做的是焖面，都是新菜。」

在定价策略上，「天边砂锅焖面」人均消费为 61 元，明显低于西贝主品牌 85 元至 104 元的人均水平。

贾国龙在接受媒体采访时坦言，西贝计划关闭一部分门店，他希望借助新品牌承接一部分门店资产与员工。

西贝这个品牌还是要做，未来关一部分、转（新品牌）一部分、保留一部分核心门店。

店员也证实，确实有部分西贝员工已分流至「天边砂锅焖面」。

京东外卖全职骑手免费换新装

昨日，京东外卖宣布上线满一周年，并正式启动装备、培训、服务三项升级，为全体全职骑手免费换发新款骑手服。

新骑手服采用立体裁剪工艺，整体版型更为贴合，面料具备防水性能并搭配高亮反光银条，以提升骑手在夜间及雨天作业时的安全性。

此外，全职骑手还将获得专属工号金标牌及应急腰包，形成「银条 + 金标」的专业识别体系。首批换装范围覆盖北京、上海、广州、深圳四城的全职骑手，即日起可免费申领。

• 培训层面，京东外卖要求所有全职骑手上岗前必须完成系统培训，涵盖 30 类场景的标准化服务规范，并推行「每单妥投必拍照」制度；
• 服务层面，京东外卖全面推广「准时保」服务，承诺订单准时率不低于 99%，若未按时送达则超时必赔付；
• 住房保障方面，京东表示未来 5 年将追加投入 220 亿元，新建 15 万套「小哥之家」。

多家航司上调国际航线燃油附加费，最高涨幅翻倍

据第一财经报道，受国际油价快速上涨影响，国内多家航空公司近日密集上调国际航线燃油附加费，涨幅普遍超过 50%，部分航线最高翻倍。

• 南方航空已向票代发布通知，将分批调整国际航班燃油附加费。具体来看，中国至东南亚航线每段上调 100 元，至澳洲上调 270 元，至阿联酋上调 150 元，至美国经济舱上调 250 元、公务舱上调 500 元；
• 春秋航空于 3 月 11 日率先完成调整，上海至吉隆坡、槟城航线燃油附加费由 180 元直接翻倍至 360 元；上海至大阪、福冈、名古屋等日本方向航线则由 200 元升至 312 元，涨幅超过 50%；
• 吉祥航空宣布自 3 月 20 日起调整中国与东南亚国家间航线的燃油附加费，中国至越南每段调整至 400 元，至印度尼西亚调整至 600 元，至泰国、新加坡、马来西亚、菲律宾等地调整至 550 元；
• 厦门航空则自 3 月 16 日起上调印尼至中国航线燃油附加费，由约合人民币 290 元升至约 330 元，涨幅约 15%。东航、长龙航空也已陆续跟进上调。

此轮调整的直接诱因是国际油价剧烈波动。此前国际油价一度突破 110 美元/桶，航空公司航油采购成本大幅攀升，成本压力最终向票价端传导。

国内航线方面，燃油附加费下一轮调整窗口为 4 月 5 日，目前仍执行今年 1 月 5 日的标准：800 公里以下航段收取 10 元，800 公里以上航段收取 20 元。业内预计，若油价持续上行，将有更多航司跟进调整，旅客出行成本或进一步上升。

LABUBU 电影官宣，《帕丁顿熊》导演执导

昨天，在 THE MONSTERS 十周年全球巡展巴黎站上，泡泡玛特与索尼影业联合宣布，将共同开发以 THE MONSTERS（LABUBU）为主角的真人动画电影。

影片目前尚处早期开发阶段，计划采用真人实景与 CGI 相结合的形式呈现。

执导过《帕丁顿熊》系列及《旺卡》的英国导演保罗·金将出任导演及制片人，并与屡获殊荣的编剧史蒂文·莱文森共同操刀剧本。龙家升将深度参与电影创作，担任监制一职。

制片团队方面，曾参与制作《火星救援》的迈克尔·谢弗，以及参与制作《邻里美好的一天》与《许愿神龙》的佘文馨将一同担任制片人，布里特妮·莫里斯则代表索尼影业负责监制事宜。

《星际宝贝史迪奇 2》定档 2028 年 5 月

迪士尼真人版续集《星际宝贝史迪奇 2》已正式定档 2028 年 5 月 26 日北美上映。影片故事承接今年上映的第一部，继续讲述莉萝与来自外星的蓝色小怪物史迪奇共同生活、冒险的故事。

本片编剧为克里斯·桑德斯，主演包括玛雅·凯洛哈（饰莉萝）、西德尼·阿古顿（饰兰莉），史迪奇一角仍由克里斯·桑德斯配音。

《超人总动员 3》定档 2028 年

皮克斯与迪士尼动画续集《超人总动员 3》正式宣布定档 2028 年 6 月 16 日北美上映。

本片将由《疯狂元素城》《恐龙当家》《暴力云与送子鹳》导演彼得·孙执导，系列前两部的导演兼编剧布拉德·伯德则以编剧及制片人的身份参与其中，继续讲述这个拥有超能力的普通家庭的故事。

《超人总动员》系列首部曲于 2004 年上映，续集《超人总动员 2》时隔 14 年于 2018 年与观众见面。此番第三部定档，距离系列首作已过去整整 24 年，距离上一部也有 10 年之久。

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科技产业的发展过程中，似乎经常有这样的桥段——第一代产品负责破局，后续版本负责走量。

前者靠技术突破、价格冲击，或者足够抓眼的表达快速打开市场；后者则在前代基础上补齐短板、打磨细节，真正把产品推向更大范围的用户。

小米自己就经历过这样的故事。小米 2 靠性能和定价一炮而红，但真正承担起走量任务的，其实是完成度更高的小米 2S。

十年后，类似的故事又发生在小米 SU7 身上。

初代小米 SU7，显然就是那个锋芒毕露的「破局者」。作为小米进入汽车行业的第一款产品，它靠成熟的驾驶质感和出色的设计，迅速打开关注度，也完成了一次足够漂亮的登场。

但随着交付量不断攀升，初代 SU7 的一些问题也逐渐暴露出来：智驾能力仍有明显短板，电气架构开始显出代际压力，几场事故中引发的安全讨论，也成为用户反馈中最集中的焦点之一。

而新一代 SU7 更像是拿到了当年小米 2S 的剧本。

相比 2024 年初那台负责惊艳市场的初代 SU7，新一代 SU7 或许少了几分横空出世的锋芒，但却补齐了短板、修正了问题，把一台已经足够出色的车，继续推向更高的完成度。

除了价格小小的上涨了一点。

标准版 21.99 万元，Pro 版 24.99 万元，Max 版 30.39 万元。

全面补强

小米之所以在外观变化不大的情况下，仍将其称为「新一代」，核心还是这次升级幅度确实够大。尤其是走量的标准版和 Pro 版，很多关键配置直接拉满，基本做到了「入门即顶配」。

先看最关键的电子电气架构。

新一代 SU7 标准版和 Pro 版升级到了 752 V 碳化硅高压平台，其中 Pro 版匹配一块 96.3 kWh 的电池 CLTC 综合续航达到 902 km。Max 版则搭载 897 V 碳化硅高压平台，在常温环境下，使用小米自营超充桩实测，15 分钟最快可补能 670 km 的 CLTC 续航。

安全部分也是这次升级的重点。

小米做了一套体系化提升，重点覆盖车身结构、被动安全、电池防护，以及极端情况下的逃生冗余。

新车全系标配由 2200 MPa 小米超强钢打造的「内嵌式防滚架」，从 A 柱延伸至 C 柱，四门防撞梁也采用同规格材料。

作为参照，普通高强度钢一般在 500 到 800 MPa 左右，热成型钢通常在 1500 MPa 左右，2200 MPa 已经属于当前量产车里的高强度水平。

气囊配置也进一步增加。新一代 SU7 全系标配 9 个气囊，包括主副驾侧气囊、两条 2040 mm 超长侧气帘、远端气囊、异形副驾气囊，以及新增的两个后排侧气囊。相比上一代，后排侧气囊是这次比较明显的补充。

车辆电池包底部采用的是与 SU7 Ultra 同款的「防弹涂层」，相较传统 PVC 涂层，耐刮擦、耐撕裂能力提升 10 倍，耐穿刺能力提升 13 倍。

底盘前部还新增了一根 1500 MPa 防刮底横梁，与底部涂层一起构成双层防护。高压绝缘防护做到了 17 层，并按照更高的热失控安全标准进行设计。

另外，大家比较关注的门把手部分，这一代也做了补强。

新一代 SU7 标配三重冗余车门把手，包括车外机械拉手、门锁冗余备份电源，以及车内应急机械拉手。再加上大电池 + DCDC、小电池、备份电源三重供电保障，即便在异常情况下，四个车门依然都能通过机械方式开启。

在新一代 SU7 上，小米首次发布了「小米蛟龙底盘」，官方定义是「软件、硬件深度融合的高性能智能底盘系统」。

从命名和定义就能看出来，这套系统想强调的，不只是底盘硬件本身，更是软硬件协同之后的整体能力。

先看机械层面。新车全系标配前双叉臂独立悬架和后五连杆独立悬架，轮胎规格为前 245 mm、后 265 mm，同时配备前四活塞固定制动卡钳。动力部分，全系搭载 V6s Plus 小米超级电机。Pro 版和 Max 版则进一步配备闭式双腔空气弹簧和 CDC® 阻尼可变减振器，悬架支持高低可调，也支持软硬可调。

调校上，这一代 SU7 也对几个基础体验重新做了梳理。制动踏板参考了 SU7 Ultra 的脚感风格，并重新优化了制动点；转向系统经过重新调校，响应更直接；悬架在滤振和支撑之间的平衡，也做了更细致的优化。

和底盘相关的辅助能力同样有所增强。

防滑协同控制系统可以进一步降低低附着路面上的打滑概率；新增的湿滑模式则支持通过 AI 多模态感知识别路面状态，在检测到冰雪或湿滑环境后，主动提醒驾驶员切换模式。

而在此前常被认为是小米汽车短板的辅助驾驶部分，新一代 SU7 这次采用了全系统一配置的策略。

激光雷达、4D 毫米波雷达、700 TOPS 辅助驾驶算力，以及小米 HAD 端到端辅助驾驶系统，全部实现全系标配，25 项安全辅助功能也不再区分版本。

同时，新车也升级了「小米 XLA 认知大模型」，引入多模态输入，并结合具身基座模型，主要提升的是辅助驾驶系统在决策层的处理能力。简单说，就是在感知之外，进一步加强对场景的理解和应对能力。

在当前新能源市场里，这种做法并不算常见。很多车型仍然会把激光雷达、高算力平台或高阶辅助驾驶能力放在高配版本上。新一代 SU7 则把这部分配置直接下放到全系。

体验进化

说完里子，再来看看面子。

外观方面，新一代 SU7 整体延续了第一代车型的设计语言，主要变化集中在配色和细节扩展上。

新车新增 3 款颜色：卡布里蓝、赤霞红和靛石绿。加上第一代延续下来的「霞光紫」「雅灰」「璀璨洋红」「珍珠白」，以及来自 SU7 Ultra 的「曜石黑」和小米 YU7 的「流金粉」，全系共提供 9 款外观颜色。

同时，新车增加全新 21 英寸的锻造梅花轮毂，总计有 6 款可选。

内饰部分，新一代 SU7 新增了暗夜黑配色，方向盘更偏向 YU7 的造型、中控台改为对称设计、座椅和氛围灯也都采用了新的设计方案。

整车玻璃也有升级。天幕玻璃采用双层镀银，前风挡采用三层镀银，四门则升级为夹层防晒车窗。同时，全系标配四门静音夹胶玻璃，包含静音夹层前风挡，以及前后门玻璃。

座椅舒适性也同步做了调整。主驾座椅全系标配 18 向运动调节，前排座垫支撑性提升 24%，舒适性提升 33%；后排高频接触区域的填充厚度增加了 20 mm，躺倒角度 121°，并且增加了睡眠头枕。

智能座舱方面，超级小爱语音目前已经可以覆盖 95% 的车控功能；模糊语义导航重新进行了调校；全系标配车外语音，并支持声纹识别；同时还新增了情绪感知对话能力。

在一些拓展性配置上，小米为前后的摄像头增加了高压清洗的功能，在恶劣环境和天气下有效的提升了辅助驾驶和泊车的安全；内置 ETC 模块也做到了全系标配，并支持免费激活；也像小米 YU7 一样支持了各种各样的磁吸配件。

Xiaomi Book Pro 14，起步为英特尔第三代酷睿 Ultra 5 338H 处理器，最高可选 Ultra X7 358H，整机 TDP 达 50W，重 1.08kg，厚 14.95mm。

这两款产品的更多信息，请关注我们后续的评测文章。

做打动人心的产品

春节期间，小米上线了一支短片，叫做《献给汽修工人李尚国》。

李尚国是一位修了一辈子车的老师傅。光听发动机声音他就能诊断故障，奔驰、宝马、保时捷，每一台别人眼里的天花板，都在他手里拆解过、复原过

虽然他修了一辈子车，但却很少为自己握一次方向盘。

随着父亲退休，他和儿子之间也像大多数中国式父子一样，失去了原本就不多的共同语境，变得越来越没话讲。这种客气的疏离，直到儿子开着一辆小米 SU7 回家才被打破。

父亲接过方向盘，用自己那套积累了半生的标准去感受，然后给出了一个老师傅式的评判：「这是好车」。

整支影片想表达的其实只有 4 个字——「打动人心」。

这句小米从手机时代就在反复强调的话，放到新一代 SU7 身上，依然成立。雷军过去 3 个月讲了很多，归根到底，无非是在反复说明一件事：新一代 SU7，是一件认真做出来的产品。

当一辆车有足够扎实的产品力，叠加配置诚意，叠加技术进步，又能让人感受到它和自己的生活发生的链接，就是雷军对这辆新 Dream Car 的完整表达。

当下的中国汽车市场，其实不缺产品，很多车单看参数、配置，其实相当能打。

但一台车做得够不够好是一回事，一个品牌能不能被记住、被相信，是另一回事。

后者靠的，不只是功能，也不只是一次两次有情绪煽动的传播，而是有没有稳定地传递出一种态度：你到底怎么看用户，怎么看生活，怎么看自己造出来的东西？

放到新一代 SU7 上，这点会特别明显。

它想传递的，不只是「我又升级了多少配置」，而是「把这些升级做出来之后，最终想成为一辆什么样的车」，又想卖给「什么样的人」。

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最近有一组被热议的数字，值得在文章开头先放出来——

一条 2 分钟科幻短片，从概念到成片，总成本不到 200 块。而今年春节档里正在厮杀的重工业视效片，3 到 5 亿是起步价。

这两个数字。同时存在于 2026 年的中国。

对于像我这样的非专业创作者而言，这个数字不只是「成本下降」，它更像是一道门槛轰然倒塌的声音。

虽然今天手机的拍摄能力已经开始媲美专业级设备，而 AI 视频生成更是强到可以在几小时的时间内，就做出堪比影院的特效，但你会发现，影视创作依然把大多数人拦在门外。

确实，过去用 AI 工具的经历里，我跑出过好的视频片段已经不计其数，但 —— 代价是什么呢？

要么需要大片且十分专业的提示词，光是学习撰写它们就浪费难以估量的时间；要么是是片段虽然都很好，但叙事一塌糊涂，前言不搭后语；要么是其中有几帧出错，整条链路得重来一遍……

哪怕我已经习惯了「抽卡」的等待和重来，还有我的钱包在前面拦着我，让我别冲动。毕竟 AI 烧的不止是 token，更是每一个创作者真实的 money。

另一方面，OpenClaw 的爆火也让我意识到，既然我们已经能指挥 AI Agent 帮我们完成各项任务，那为什么不能让它们去做视频？

但现在，门终于要被推开了。这次带来改变的，是一款叫 LibTV 的产品。

作为一款诞生于 Agent 浪潮的视频创作平台，它并没有把自己局限在一个传统的软件外壳里，在给「人类」的创作提供了一个趁手且极具性价比的专业工具之余，它还从底层架构上为 OpenClaw 这类智能体预留了执行接口。

在体验完 LibTV 后，它可能我是目前用过的，最接近未来的视频创作工具。

一个人，就是一支专业影视团队

过去我是个文字创作者，不是导演，更不是后期。但脑海里从来不缺画面——那种充满电影质感的镜头、皮克斯风格的色调、某个只有三秒钟却让人屏息的特写。

过去，这些东西只能在脑子里飞一圈，然后消失。

学摄影、学构图、学剪辑软件，光是入门就要烧掉你半年。更别说 3D 建模、渲染、后期合成——每一个环节都是一个新的专业壁垒，心有余而力不足。

但第一次打开 LibTV，给我的感觉和其他视频创作软件完全不同。

LibTV 没有复杂的多个子窗口，也没有一眼看不到头的工具栏。出现在眼前的，是一个类似于 Figma 或 Miro 的自由空间，没有传统视频创作流程那种「门槛」很高的心理的负担。

我可以在画布上自由地排布 5 种基础节点：有负责大纲与调度的「文本」、用来确立视觉基调的「图片」、承接动态演绎的「视频」，也有掌控情绪节奏的「音频」，以及为结构化故事准备的「脚本」。

我只需要顺着我的直觉去把这些节点连接起来，一切就能运转。这不仅可以厘清我脑海中不停涌出的却杂乱的思绪，又能对任何一个节点进行发散性的创造。

看着空白的画布，我有一个念头闪过：过去那些只能停留在脑海的画面，是不是可以成真了？

比如，最近刚搬家，有次累得在沙发上睡着，梦见自己走进了《爱丽丝梦游仙境》那样的世界里，然后突然从精灵的城堡掉落，没想到被小猫接住。被吓醒的一瞬间，发现窗外的夜色正好，而小猫就在身边安静地睡着……这样幸福的感受，我总忍不住想要将它做成一个皮克斯风格的短片，与身边的朋友分享。

过去，这对我来说是不可想象的工作量。但在 LibTV 的画布上，我只需要轻装上阵，把创作变成一次有趣的「画图」。

首先，通过图片节点，轻松将我和小猫转换成了动漫风格。为了确保后期风格的一致性，我调用了 LibTV 独家的「角色三视图生成」功能。几秒钟后，人物与猫的三视图便出现在了画布中央，避免「角色崩坏」问题。

有了主角后，我向 LibTV 给出整体的视觉风格和故事大纲，便可以调用文本模型来生成详细的分镜。

当然，「一次过」这种事情在 AI 的角度来看也不容易。好在 LibTV 面对我这个挑剔的「老板」毫无怨言，点击重新生成，LibTV 就会迅速返工，直到给出我满意的脚本为止。

有了分镜脚本和素材后，只需要几分钟时间，LibTV 就能生成多机位 9/25 宫格分镜图 —— 瞬间，画布上铺开了一整套拥有大全景、中景镜头、特写切换的连贯故事板。我仿佛坐在监视器后，扫视着不同机位的预演画面。

当然，我也顺手试了试用 Prompt 来操作，也能有不错的效果。总之，怎么顺手怎么来就行。

生成的多机位图，LibTV 还能一键把它们拆分，将分镜宫格图转换为可供制作的视频静帧。

但在制作的过程中，有些镜头之间的画面衔接还不够好。这时候，我就可以用 LibTV 的前 3 秒 / 后 5 秒画面延展功能，推算镜头画面的前后连贯内容，让画面的连接更顺畅。

很快，一个简单流畅的动画视频，就搞定了。

看着我一个人真的一点一点在 LibTV 里把这个短片做出来，我第一时间并不是激动，而是多年的愿望成真时的难以置信。

这次创作的过程，让我第一次真实地感受到，原来有了好的 AI 工具加持，一个人是真的可以成为一个专业的影视团队。

但更让我惊喜的是，这套创作流程可以被打包成可复用的工作流。下一次，替换几张原素材，质感极高的影片就能自动流转产出。

LibTV 的创作者社区，也能成为我的素材来源。不用苦苦用提示词「开盲盒」，轻轻一点，便可将优秀的 skill 融入自己的工作流。

让「龙虾」替你开一家影视公司

如果说无限画布是为人类导演准备的监视器，那么 LibTV 最具野心的地方，是它还专为当下最火的各类龙虾 Agent 开发了 Skill，让我可以直接在聊天框里和龙虾对话，让它把视频生成这事给干了。

在 LibTV 的系统里，Agent 和人类天然享有同等的优先级。

想来也是，给 AI Agent 准备 Skill，其实特别契合当下的日常状态。我早就习惯了把手头的琐事外包出去，让 AI 去处理繁杂的文档，或者是处理文档、记录生活重要事项。在调度各种工具干活这件事上，这个看不见的数字助手，往往比我本人还要能干。

顺着这个思路，当我给自己的「龙虾」接入 LibTV 的 Skill 后，一切就变得水到渠成了：它直接绕过了繁琐的操作门槛，把一整套专业的视频制作能力纳为了己用。

现在，我连 LibTV 的画布都不再需要打开，直接在 Agent 对话框里下达指令就行 ——「调用 libtv-skill，新建一个 libtv 的项目，给我一个30秒的《守株待兔》动漫，绒布动画风格」。

收到指令后，它立刻就能开工，再也不用担心打工人拖延症。

没一会，一个完整的影片就出来了。

考虑到这是一条全程零人工干预、完全由「龙虾」自己一手包办的产物，它所展现出的交付级水准，确实让人有些意外。

哪怕其中有些帧出错了也没关系，因为这个项目会完整地保存在后台。如果后续需要调整，我可以在此基础上快速完善迭代，省去前期大量的制作时间。

再举个例子，假如你正在为一款新设计的美妆产品筹备上线宣传，你只需要在对话框里丢出产品图片和依据简单的 Prompt：「帮我给这个粉底液做个宣传片。」

接下来发生的事情，足以让任何传统制片人感到战栗。

龙虾会通过 LibTV 的接口，自动解析图片的风格气质，撰写符合产品调性的转成与运镜，再在后台静默调用目前市面上最顶级的模型矩阵（包括可灵 3.0 以及 Wan 2.6 等），自行完成素材生成、分镜设计、视频生成和卡点剪辑。

喝完一杯咖啡的时间，一支光影交织、画面华丽的交付级成片已经静静躺在你的聊天窗口里。

如果说之前的 AI Agent 都是帮助我处理日常事务，更像是「管家」的角色，那么有了 LibTV Skill 加持的 Agent，已经具备了真正的生产力 —— 一个人在一天的时间里完成过去一个团队都达不到的工作量，这何尝不是质变呢？

没有试错压力，创作才能自由

如果问我过去用 AI 视频生成工具最大的痛点，我绝对不会说是「抽卡」、一致性不足等问题，毕竟这些都能靠时间和提示词优化来解决。

相反，困扰我最大的问题，是我的钱包「真的不够鼓」。

当前的主流视频模型，每一次生成都伴随着高昂的算力成本。由于 AI 生成的随机性，为了得到一个满意的 5 秒镜头，我需要忍受极高的废片率，甚至直接导致了创作成本的失控。

面对这样的困境，LibTV 直接给出了一个生猛的回应：做一次彻底的「价格屠夫」。

现在，年卡优惠最低可达 39 折，部分模型还有最低 2 折左右的优惠。核心会员的 SKU 价格，硬生生比同类竞品拉低了 76%。模型积分的单价更是断崖式下跌，比竞品低了惊人的 92%。

此外，订阅后尊享版还可以直接获得 300 条可灵 3 系列的免费生成额度，不需要再额外付费。

它传达出一个非常清晰的信号：如果「抽卡」不可避免，那不如将「抽卡」的自由彻底还给创作者。

只有我的试错成本被摊薄，我才敢于去挑战更边缘的审美，去测试更极限的镜头调度，真正跑出属于个人的独特视觉风格。

工具向后，创作才能向前

在这个 AI 技术按月迭代的周期里，有一种情绪几乎无处不在——FOMO。

每天，新模型冲上热搜，越来越逼真的视频在各个群里刷屏。面对这些应接不暇的新技术，很多时候我们产生的第一反应，早就不是好奇或兴奋，而是纯粹的焦虑：慢了一拍，手里的技能被一键替代，这套剧本是不是已经在悄悄发生？

但当我真正静下心来用 LibTV 这类产品时，那种被算法追赶的压迫感，会非常自然地消散。

看着眼前这块完全自由的画布，以及那个随时待命的 Agent，我脑海里完全没有「AI 将替代人类」的紧迫感。

有的，是一种久违的、单纯的表达冲动——我多么想把以前那些天马行空的灵感，真正具象化。

这就是 AI 工具与人类创造力之间应该有的关系：AI 不是来取代你的判断力和审美的，它是来帮你清除那些挡在你与表达之间的障碍的。

当技术工具人人可用，创作视野才是稀缺品。

这正是 LibTV 给我最深的感受：一款真正优秀的工具，不应该用晦涩的技术壁垒制造焦虑，它只会安静地为你搭建好趁手的工作台，然后把你心底那股想要创造点什么的原始动力，重新点燃。

AI 的终点不是让人变成机器的附庸，而是让人更像人——有更多时间去构想、去表达、去创造那些只有人才能创造的东西。

在影视这个曾经门槛极高的领域里，LibTV 正在做的事，是把那扇门，为每一个有故事想讲的个体，彻底打开。

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2026 年 1 月，OpenClaw 席卷中文互联网。仅仅两个月后，龙虾已经进入了「全民卸载」周期。

龙虾的问题不是它不够强，而是它很难服务于每一个普通人。

从安装到卸载，第一批「养虾人」的故事，暴露了 OpenClaw 的尴尬：Agent 怎么能产生真正的生产力价值？

今天，飞书的新品发布会，想给每个人一个答案。

给每个人的智能伙伴

OpenClaw 爆火之后，有着开放、易用的机器人机制的飞书，也跟着走红了。

API 调用额度从 1 万次提到 5 万次，再到目前的 100 万次；3 月 5 日推出官方插件，让 Agent 可以直接读写飞书文档、日历和多维表格,把「养虾」的门槛从「会写代码」降到「会用飞书」。

这些动作，确实让龙虾更好养了。但 OpenClaw 本身的弊端，飞书仍然解决不了：配置复杂、普通用户上手门槛高、原生部署安全隐患大，等等。

结论是：Agent 要真正落地，必须是一个上手即用的智能伙伴。它的安全是基本线，更要能直接与每个人的工作流丝滑融合。

今天正式升级的 飞书 aily，就是飞书给出的答案。

飞书 aily 是什么？官方定位是「每个人的智能伙伴」。形态上，它以 Bot 的方式常驻在飞书联系人列表里，打开飞书就能找到，对话即交互。30 秒激活，零配置。

• 飞书 aily 有长期记忆，会随着你的使用逐渐记住你负责什么业务、偏好怎么沟通、喜欢什么格式。
• 它的权限与你的飞书账户完全一致——你能看什么文档，它就能操作什么文档，敏感操作需要你确认，所有动作全程可追溯。
• 它还有官方认证的技能市场，经过安全扫描，可以按需安装。

可以说，飞书 aily 是 OpenClaw，或者更广泛定义上「龙虾」理念的一种呈现方式。但它又跟开源的原生版 OpenClaw 有着本质的区别：

龙虾是你自己养的宠物，飞书 aily 是公司给你配的同事，入职了，开权限了，准备好和你一起开始工作了。

对于需要处理更复杂工作流的用户，还有独立的飞书 aily 专业版（aily.feishu.cn），有图形界面，可以让有需求的开发者、公司 IT 管理员去构建多步骤的自动化任务。

接下来的实测，我们会聚焦在普通人更好用的 Bot 形态，但两者底层逻辑相同。

龙虾承诺的太多，其实 aily 就够了

把飞书 aily 放进了实际工作流里，我们测了几个最日常的用法。

先来一个极高频的场景：飞书拉会。

在任务过程中，飞书 aily 直接查询了 APPSO 组织架构内的用户 ID——这一步放在别的 AI 工具里根本做不到。它能做这件事，是因为统一的权限机制。你在飞书里能看到的，它就能看到。

确认了人、确认了时间，调用飞书日历技能，一个会议就建好了。

从任务发起，到创建完成，大约半分钟。不敢说比飞书达人手搓更快，至少主打一句话搞定。

让打工人感觉痛苦，但又不得不做的事情，做月报肯定算一个。

我们把自己的社媒平台数据，先上传到了飞书云盘，然后交给飞书 aily。提示词很简单：查找不同媒体平台数据生成多维表格；再跟员工汇报文档结合，生成一份团队月报。

它整理了一共 9 份不同格式的文件，交付了一份月度汇报，以及可以作为附件的多维表格——时间只用了不到 4 分钟。同样的工作，APPSO 去年还在纯手搓，要用至少两个小时。

顺便一提，如果你想从零搭一套数据追踪的业务系统，子产品飞书妙搭也支持用自然语言描述需求，直接生成一套业务系统应用。

不一定每次都用得上，但有飞书 aily 在，你知道自己不用再求人了。

接下来，我们再看一个相对更复杂、偏创作/生成向的任务，看看飞书 aily 作为自媒体搭子好不好用。

作为 APPSO 的深度报道作者，我会写很多晦涩难懂的文章，在社媒平台传播的时候就需要生成有针对性的、更浅显易懂的版本。

我们还是可以直接在飞书 app 里，通过设定好的机器人来发指令。不过，这个任务其实更适合用飞书 aily 的专业版来完成。有图形界面 (GUI) 的辅助，可以精细化输入和调整，还可以更方便地调用原生支持的各种工具、技能和插件。

飞书里直接搜索飞书 aily，或者打开 aily.feishu.cn，就进入到了专业版界面。

它支持用户上传自定义 skill。虽然官方技能库非常丰富，但我还是想上传一个我之前经常用的「content-creator」（内容创作者）技能。

装完 skill 之后，我们只需要在对话框里输入 /content-creator（具体的 skill 命令因人而异），就能唤醒它。再把文件链接给到，它就能开始帮我写稿去了。

这种技能/插件的调用方式，和 Claude Code、Cowork、OpenClaw 等产品相同，熟悉度拉满。

开始工作后，我们能够在后台看到，飞书 aily 先是做了一个 plan，将任务分解成 5 个步骤。

即便是不指名到具体的 skill 上，飞书 aily 仍然可以判断我的意图然后调用对应的技能来完成工作。

APPSO 在这里其实还做了 A/B 测试，激活或不激活技能，任务完成时间分别是一分半和三分钟——都不算特别久，但显然调用 skill 工作更快，而且利用技能写出来的感觉更好。

无论是各种官方还是第三方的 skill，飞书 aily 都能完美适配。不过这里 APPSO 还是建议大家不要在不熟悉的情况下乱装 skill，尽量以官方的技能商城为准。

工作完成后，点击右上角的工作区，能够查看生成的内容了。

三个场景测下来，有一个感受越来越清晰：飞书 aily 跟那些「AI 生成一个文件发给你」的工具，体验差异还是很明显的。它的交付物是文档、表格、任务，可以继续被协作、被引用、被追踪。

龙虾当初让大家兴奋的那个期待，其实一直都很具体：帮我做完一件费时、费力的小事，让我能腾出脑子去处理真正重要的东西，别让心流被一堆琐碎打断。飞书 aily 做到了这一点，龙虾没有。

当然，OpenClaw 有很多「出格」的操作，它还做不到：操控本地文件系统、执行任意命令等。但换一个角度，这种「克制」本身就是企业场景的必要条件。哪怕一个新实习生学历再高、能力再强、多有灵气，公司不会给 ta 配上服务器根权限——这很正常。

飞书本就是个强有力的生产力工具。飞书来做龙虾/agent，当然不是为了实现什么 AGI。在各种宏大的叙事之外，先让普通人的打工人生更轻松，才是更重要的。

Agent 落地企业，其实并不难

企业 Agent 的竞争，正在往一个很多人还没意识到的维度转移。

过去两年，行业的注意力主要在两件事上：模型能力（谁的参数更大、基准跑分更高），以及 C 端爆发（谁的 Agent 更酷、更会演示）。

OpenClaw 的火爆是这个逻辑的顶点——一个开源框架，凭借「能干活」的形象引爆全民。

但龙虾从爆火，到卸载，仅用了两个月就快走完了一个周期，里面有一个不能更朴素、更明显的道理：

「能干活」是必要条件，绝非充分条件。

Agent 要在企业环境里真正落地，需要的远不止一个会执行命令的 AI——它需要懂业务，需要匹配组织的权限构架，需要嵌入团队已有的工作流，而不是在旁边开一个新窗口，重新训练一个昂贵且笨的「实习生」。

诚然，中国绝大部分的工作发生在微信上——团队工作的本质是沟通，这个道理上过班的人基本都明白。但飞书、钉钉、企微的流行，从侧面证明了工作绝不仅仅是沟通那么简单。

聪明人在一起工作，沟通早已不是问题。聪明人开始发现，那些聪明人也不得不干的「笨事情」，才是效率提升的真正空间所在。

Agent 的上限，取决于它能「读懂」多少你的工作。但在工作的语境下，「读懂」并不意味着你要把自己的电脑交给它。

而读懂，靠的是上下文——你留下过的笔记，开过的会和会议纪要，跟谁在群里讨论过什么，哪些项目在推进，哪些决策已经做出。

这些东西，叫做企业上下文数据，其实正是一个商业机构运转的引擎。它不存在于模型里，也不能从网上抓取，它在企业内部的协作平台上，以消息、文档、日历、审批的形式慢慢沉淀，日积月累。

飞书沉淀这些东西，已经好几年了。

OpenClaw 爆火后，中文开发者自发聚集到飞书，原因很简单——Bot 创建不需要审批，不需要公网 IP，摩擦最少。社区发起人杨明锋在自己的分支里先实现了飞书扩展，2 月 4 日被官方合并。

把 OpenClaw 的门槛从「会写代码」降到「会用飞书」，是飞书能做的事，也是其他平台很难复制的动作。

飞书大概率没有预料到这一切，但它一直在做的那套东西——足够开放、接口通畅、数据互通——恰好就是龙虾最需要的基础设施。

当在飞书中激活飞书 aily ，它读到的上下文，远比文档里的文字、表格里的数据更多。它知道这份文档是上周评审会讨论的结果，知道那个多维表格由哪个团队维护，知道@你的消息通常意味着什么优先级。

——这些，都是外部的 Agent 产品，难以复制的东西。你可以在后端接入强大的模型，可以用各种服务框架、插件、技能、hook 来强化体验。但你的工作记录，专属于你的公司、属于你的上下文，是不可被替换、很难被简单搬运走的。

竞争对手可以做出一个功能相近的 Agent，但它接入的只是空壳；而飞书 aily 面前的，是一个已经蓄满水的池塘。

这个逻辑延伸出去，还有一个更大的判断：企业 Agent 的竞争格局，最终将由「谁的地盘里的上下文最充裕」，而不是「谁的模型最强」来决定。

模型能力不是不重要，但模型的高度商品化，是既成事实；多年沉淀的上下文生态，才成了真正的护城河。

企业 Agent 时代的入口，应该是上下文最深的平台。飞书已经成为了这个入口。

钉钉有更大的用户基数，腾讯有 QQ 和微信的社交图谱，企业微信有腾讯的 B 端关系链。飞书的优势，在这三者里反而是最「纵深」的：它的用户群以科技、互联网和成长型企业为主，这批人对 AI 的接受度高，工作上下文的数字化程度也最高。

换句话说，飞书的地盘虽然不是最大的，但上下文密度可能是最高的。你在哪个平台留下了最多的工作痕迹，那个平台的 Agent 就最懂你。

究其根本，大多数人们对于龙虾的期待，并不能通过 OpenClaw 来解决。

两年后的办公 AI，会变成什么样子，没人知道。但至少今天的答案，就在工作已经在发生的地方，在飞书 aily 的身上。

飞书一直是对 agent 最友好的工作台，无论 AI 怎么进化，其实万变不离其宗。

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2026 年 3 月 17 日，一位网友在社交平台 X 上这样写道：

坏结局：现在所有的游戏，都变成 AI 泔水（AI slop）了。

这里所指的，不是马斯克那个「全 AI 开发」的游戏，而是英伟达刚刚公布的一个技术预览。

这项技术预览，就是英伟达 GTC（GPU Technology Conference, GPU 技术大会）上公布的 DLSS 5：

▲ 图｜Quartz

作为帮助老游戏和中低端显卡焕发新活力的技术，DLSS 在过去几年的口碑还算不错，为什么偏偏 DLSS 5「一石激起千层浪」了呢？

原因很简单：DLSS 5 跨过了「在原有画面上做加强」的底线，开始在游戏画面内叠加「基于 AI 模型生成的新细节了」。

经历过 2025 年末图像 AI 的野蛮生长之后，大家原本就对 AIGC 类内容的「入侵」高度敏感。

而英伟达在 DLSS 5 中尝试的技术路径，在大多数游戏玩家和开发者看来，刚好跨过了那条禁忌的边界线。

▲ 图｜Nvidia

实际上，虽然 DLSS 5 因为 AIGC（AI 生成内容）而被大家炎上，但 DLSS 技术本身就是重度基于 AI 学习的，这一点从它的全称「深度学习超采样」就能看出。

但是，相比上一代的 DLSS 4/4.5，英伟达是这样介绍 DLSS 5 的：

DLSS 5 以游戏每一帧的色彩和运动矢量作为输入，并利用 AI 模型为场景注入逼真的光照和材质，这些光照和材质与源 3D 内容紧密关联，确保帧与帧之间的一致性。

其中最出格的，莫过于「利用 AI 模型注入逼真的光照和材质」——

这与 DLSS 4 的几个技术路线，比如多帧生成、光线重构、DLAA 等等，产生了质的差别。

▲ 图｜Nvidia

实际上，如果根据英伟达自己的描述，DLSS 5 在处理的「目的」上相比 DLSS 4 就已经截然不同了——

DLSS 4 是在 GPU 有限的前提下，补全分辨率、帧率等等外围参数。

而 DLSS 5，则是以游戏生成的画面为基础，利用 AI 生成本来不存在的材质、光照和反射细节，让画面变得更具真实感：

…… DLSS 5 随后利用其深度理解能力，生成精准的图像，能够处理复杂的元素，例如皮肤的次表面散射、织物的微妙光泽以及头发上的光与材质的相互作用，同时保留原始场景的结构和语义。

更直白一点说——在 DLSS 4 的时候，如果画面原始帧里面，角色的牛仔裤没什么材质细节，处理之后顶多干净一点，但不会让牛仔布凭空变得更精细。

而打开 DLSS 5 之后，算法模型会知道「画面这里是一条牛仔裤」，然后主动加入更精细的牛仔布纹理和材质，哪怕游戏的模型贴图里没有这些细节。

▲ 图｜YouTube @ElAnalistaDeBits

而英伟达作为硬件厂商，却跨过了从「加强细节」到「创造细节」的行为，结合之前对于 AI 泔水的反感，才引发了玩家、用户和开发商们的普遍担忧。

这种担心是不无道理的——

老黄又不是游戏创作者或开发商，英伟达越俎代庖之后，DLSS 5 改变了开发者原本想要呈现的画面效果怎么办？

而英伟达官网上的 DLSS 5 演示片，也侧面印证了一部分观众的担忧。

从目前版本的 demo 来看，DLSS 5 的确在「场景感」和「材质细节」上的确让游戏画面变得更真实了。

但抛开氛围不谈，DLSS 5 对于画面主体的修改却非常让人不安：

▲ 图｜Nvidia

在官网 demo 中我们能够看到：格蕾丝的颧骨相比原始建模明显更突出了一些，嘴唇也变成了「Ins 风」的泡泡唇。

画面的第一观感，就是 FBI 青涩新人突然变成了在 Onlyfans 晒沙滩豪车大豪斯的欧美女网红——

▲ 图｜Nvidia

甚至于这种「通过 AI 强行美化」的行为在英文里还有一个专门的说法，叫做 yassify ——

▲ 图｜网络

当然，在看过那么多 AI 泔水之后，原因也不难猜测——

英伟达训练模型所使用的素材，无非是巨量的互联网数据，其中有多少 yassify 的「人造泔水」混进去影响了模型，英伟达既没办法知道、也很难控制。

而 DLSS 5 读取原始帧，感觉「这里有个人脸」之后，就会注入高颧骨、泡泡唇、影棚光等等原本不存在的要素，和原始画面混合在一起。

这种 「DLSS 幻觉」最明显的例子，则来自《星空》demo（超级小陶本人在 GTC 上表示非常支持 DLSS 5）。

原始画面中，人物打光明明是个硬顶光 + 面前漫光的组合，但 DLSS 5 打开之后，竟然凭空多出了一块右侧高光：

▲ 图｜Nvidia

这种没有细节硬造细节的问题，正是大多数玩家对 DLSS 5 表示反对的原因。

哪怕老黄在公布当天，以及后续的采访中反复表示：

游戏开发者可以自由调节和修改 DLSS 5 细节，让处理后的画面符合原本的艺术风格。

也没能让大家放下心来。

但 DLSS 5 尚未正式发布，GTC 上展示的仅仅是个预览，开发者究竟能够以何种自由度对 DLSS 5 进行调节，仍然是个未知数。

只不过虽然网友们在过去 24 小时内制作了大量 DLSS 5 的梗图，但单纯从应用角度出发，DLSS 5 还是有一定可取之处的——

它的真正发挥空间，不是最近几年的新游戏，反而是一些使用旧引擎的经典作品。

尤其对于贝塞斯达（Bethesda）这类开发商来说，Creation 引擎因为历史原因导致角色建模诡异的问题，被玩家诟病已经不是一天两天了：

▲ 图｜TheGamer

刚好在英伟达选出的 DLSS 5 演示里，就有来自《星空》的 demo。

除了增加莫须有的光源和颜色细节之外，我们不得不承认—— DLSS 5 还真让 Creation 引擎的 NPC 变得更「耐看」了一点……

▲ 图｜Nvidia

当然，《星空》还是很新的游戏，如果 DLSS 5 能够被正确用在比如《辐射 4》或者《上古卷轴：湮灭重制版》里面，是的确能带来一些体验提升的。

前提是 DLSS 5 正式版发布的时候，能够把这个骇人的「动态画面 bug」给解决掉：

▲ 图｜YouTube @Vex

总的来说，DLSS 5 有可取之处吗？

有。

至少以「纯技术」的视角来看，从之前 DLSS 单纯加强原始帧，转向通过 AI 理解画面内容然后针对性优化，在「某些特定情况下」，是可以让一些存在「技术限制」的游戏得到提升的……

比如，DLSS 5 虽然 AI 味精味溢出屏幕，但对冲一下，说不定能让《消逝的光芒 2》变得好接受一点：

▲ 图｜SVG

只不过从上面连篇累牍的定语也能知道，现在仅从 DLSS 5 有限的演示片段来看，这东西依然是非常让人担忧的。

目前来看，玩家们最需要关注的，是英伟达能给游戏开发者们提供多少控制权限，以控制 DLSS 5 的算法。

而开发者也需要基于不同类型、不同美术风格、不同角色特点的游戏，有针对性地微调 DLSS 5，才能发挥出恰当的效果。

▲ 图｜GamesRadar

但如果 DLSS 5 就是拿个固定的训练集往所有游戏上生搬硬套，那无疑是另一次 AI 泔水的向上污染。

但如果把目光放到 DLSS 5 以外，英伟达在本次 GTC 上释放出的信号，其实是没有脱离 DLSS 的本源的：

除了游戏开发者之外，计算机硬件同样可以参与到「游戏美学」的构建中，两者的重要性甚至不相上下。

如果 DLSS 1-4 解决的是分辨率和帧数问题，而 DLSS 5（如果发展顺利的话）解决画面质量问题，就提供了这样一种可能性——

开发者不再需要头疼由于引擎或者技术导致的各种「艺术审美」问题（比如首发版《赛博朋克 2077》），而是可以把精力放在玩法创新和剧情创作上。

换句话说：贝塞斯达万一出了支持 DLSS 5 甚至 DLSS 6 的老滚 5 重制版，依然可以支持曾经的 mod，而角色外观终于可以更现代化一些了。

那岂不是杯赛玩家狂喜？而老滚 6 又可以多苟几年。

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上周，两个没有署名的匿名模型悄然上架知名 API 聚合平台 OpenRouter，代号分别是「Hunter Alpha」和「Healer Alpha」。它们没有任何宣传，调用量却开始以一种不寻常的速度持续攀升。

其中，Hunter Alpha 更是多天登顶日榜，累计调用量突破 1T tokens。社区开始议论。最主流的猜测指向 DeepSeek，认为这是 DeepSeek V4 的内测版本。

OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 也在 X 平台发文打听，进一步点燃了社区的猜测热情。

小米官方正式宣布，Hunter Alpha 和 Healer Alpha 均为小米 MiMo 大模型的早期内测版本。谜底揭晓的同时，小米 MiMo 大模型负责人罗福莉也在 X 平台公开认领。

巧合的是，罗福莉正是 DeepSeek 的前研究员，换句话说，来自 DeepSeek 的她，在小米做了让全网以为是 DeepSeek 的模型。

划重点，小米此次一口气发布三款模型，虽各有侧重，但共同指向同一个方向：让 AI 从「会对话」进化为「能完成任务」：

• MiMo-V2-Pro 是旗舰文本基座，专为高强度 Agent 工作场景而生，主打推理、规划与工具调用。
• MiMo-V2-Omni 是全模态 Agent 基座，原生融合文本、视觉与音频感知，打通从理解到执行的完整链路。
• MiMo-V2-TTS 是语音合成大模型，为 Agent 赋予有温度、有情感的声音表达能力，构成全栈的最后一环。

MiMo-V2-Pro：量大管饱，定价只要竞品的五分之一

MiMo-V2-Pro 的总参数量突破 1T，激活参数为 42B，较前代 MiMo-V2-Flash 扩大约 3 倍。

参数量大幅增长，但推理效率并未因此下降，这得益于其创新的混合注意力架构（Hybrid Attention）。

该架构的混合比例从前代的 5:1 进一步提升至 7:1，轻量 MTP（Multi Token Prediction）层的引入也加快了实际生成速度。

同时，MiMo-V2-Pro 支持高达 1M 的超长上下文窗口，这在处理长程 Agent 任务时具有明显的结构性优势。

在全球权威大模型综合智能排行榜 Artificial Analysis 上，MiMo-V2-Pro 目前位列全球第八，国内第二。

基准测评之外，小米更强调「实际体感」。在 Coding Agent、通用 Agent 和 Tool Use 等维度，MiMo-V2-Pro 与 Claude Sonnet 4.6 处于同一梯队。

在小米内部工程师的深度评测中，MiMo-V2-Pro 的代码工程能力已接近 Claude Opus 4.6，拥有更出色的系统设计能力与更优雅的代码风格。

Hunter Alpha 匿名内测期间，调用量最高的几类应用多为编程专用工具，这一数据本身就是对模型能力最直接的市场验证。

在 OpenClaw 框架内，MiMo-V2-Pro 还展示了前端开发能力，能够一步生成设计精致、功能完备的网页，兼顾视觉质感与实际可用性。

定价层面，MiMo-V2-Pro 的 API 价格仅为同级别竞品的 1/5。256K 上下文以内，输入每百万 tokens 定价 1 美元，输出 3 美元；1M 上下文范围内，则为输入 2 美元，输出 6 美元。

这个定价策略的信号很明确：小米希望以价格优势快速推动 MiMo-V2-Pro 在开发者生态中的渗透。

为此，小米还联合 OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Blackbox 及 Cline 五大 Agent 框架团队，提供为期一周的限时免费接口支持，各框架的具体限免信息可关注 MiMo 官方与 MiMo 开放平台公告。

目前，MiMo-V2-Pro 已正式开放 API 服务，开发者可前往 https://platform.xiaomimimo.com 接入体验。官方模型体验页面 https://aistudio.xiaomimimo.com 同步上线了 MiMo Claw 功能，支持免费体验 MiMo-V2-Pro 的 Agent 能力。

MiMo-V2-Omni：能看、能听、还能自己砍价

如果说 MiMo-V2-Pro 是大脑，MiMo-V2-Omni 的野心则更大，它试图让这个大脑同时拥有眼睛、耳朵和手。

MiMo-V2-Omni 是小米首个在基座层面统一感知与行动的全模态模型，从底层架构开始就将文本、视觉与音频深度融合。

音频理解是 MiMo-V2-Omni 最具差异化的能力之一。它支持超过 10 小时的连续长音频理解，覆盖从环境声分类到多说话人分离的复杂场景，综合表现超越 Gemini 3 Pro。

图像理解方面，MiMo-V2-Omni 在多学科视觉推理与复杂图表分析上超越 Claude Opus 4.6，逼近 Gemini 3 Pro 等顶尖闭源模型水平。

视频理解方面，模型支持原生音视频联合输入，而非将音频和视频分开处理，在架构层面带来了真正的多模态理解优势。

在 Agent 实操场景中，MiMo-V2-Omni 展现出令人印象深刻的端到端任务完成能力。

结合 OpenClaw 框架，它可以像真人一样操控浏览器：在小红书翻阅评测内容，整理购买建议，切换到京东跨店比价，联系客服争取优惠，直到完成下单，遇到多标签页切换、实时交互要求，均能见招拆招。

还有一个更具代表性的演示：用户只需说一句「做一个介绍视频，配上科技感音效，发到 TikTok 上」，模型就能完成全流程，包括自动修复渲染中的字体报错，最终确认视频审核通过、成功上线。

在纯文本智能体任务上，MiMo-V2-Omni 同样保持了高度竞争力，在 OpenClaw 榜单 PinchBench 上的表现比肩 Gemini 3 Pro。

Healer Alpha 匿名内测期间，模型在 PinchBench 上拿下均分第一，社区用户好评与基准测评结果形成了难得的双向印证。

办公场景方面，MiMo-V2-Omni 已与金山办公展开合作，接入 WPS 灵犀，支持直接生成高质量的 Word 文档、结构化 Excel、排版规范的 PDF 与完整 PPT。MiMo Studio 的 Claw 模块也已全面打通金山 WebOffice 生态，原生支持 Word、Excel、PPT、PDF 四大主流格式，覆盖超 95% 的日常文档类型。

WPS 灵犀体验地址：lingxi.wps.cn

MiMo-V2-Omni 已开放 API，支持 256K 上下文长度，输入定价每百万 tokens 0.4 美元，输出 2 美元，同样可在 https://platform.xiaomimimo.com 接入。

MiMo-V2-TTS：会打哈欠、会醉酒、还能唱歌

一个完整的 Agent，不应该只会思考和行动，它还需要开口说话。MiMo-V2-TTS 正是为了填补这个缺口。

MiMo-V2-TTS 基于小米自研 Audio Tokenizer 和多码本语音文本联合建模架构，经过上亿小时语音数据的大规模预训练。

「上亿小时」这个数据量级，意味着模型得以覆盖极为丰富的说话风格、口音与场景，这是泛化能力的基础。

多维度强化学习后训练阶段，模型围绕韵律自然度、音质稳定性、音色克隆质量与场景语气适配等多个维度持续优化。

得益于多层码本建模架构，强化学习阶段可以直接利用语音相关奖励信号对模型进行优化，而非依赖间接的文本侧反馈，这让多维奖励信号能够更有效地作用于生成过程。

MiMo-V2-TTS 支持从整体基调定调到句内局部情绪的多粒度控制，能在同一句话内完成语气转折与情感递变，这在同类产品中并不多见。

模型能够智能识别标点符号、语气词、强调标记等格式信号，并将其自动转化为自然的语音表达，全程无需用户手动标注。

方言支持涵盖东北话、四川话、河南话、粤语、台湾腔等，同时具备角色扮演式风格演绎与高质量歌声合成能力，让同一个模型既能说、能演、也能唱。

官方表示，未来 MiMo-V2-TTS 将与 MiMo-V2-Omni 深度融合，让 Agent 不仅能看懂世界、理解世界，更能用富有表现力的声音去讲述这个世界。

AI，才是真正打通人车家全生态的那根线

三款模型集中发布，时间节点和产品组合都不是偶然。罗福莉在声明中坦言，从聊天范式到 Agent 范式的转变发生得太快，「连我们自己都难以置信」。

但小米 MiMo 团队其实早有布局。罗福莉披露，1T 基础模型在数月前就已开始训练，最初目标是提升长上下文推理效率。混合注意力架构、1M 超长上下文窗口、MTP 低延迟推理，这些架构决策并非追随潮流，而是在需要之前就构建好的结构性优势。

推动团队加速转向 Agent 方向，源于一个关键时刻。罗福莉第一次体验到复杂 Agent 框架时受到强烈冲击，随即对团队下达强硬指令：MiMo 团队中，明天对话次数少于 100 次的成员可以辞职。

这个有些极端的要求背后，是她对 Agent 范式的坚定判断。结果是，团队的想象力被彻底激发，研究速度随之大幅提升。

这种研发节奏，叠加上小米本就拥有的生态基础，让这次发布的意义超出了单纯的模型竞赛。

小米集团长期推进「人车家全生态」战略，通过澎湃 OS 将手机、汽车（SU7 系列）与智能家居设备全面打通。这套生态的物理层面早已互联，但此前缺少一个真正意义上能跨设备理解意图、自主规划并完成任务的智能中枢。

现在，MiMo-V2-Pro 负责推理规划，MiMo-V2-Omni 负责多模态感知与执行，MiMo-V2-TTS 负责语音表达，三者叠加，构成了驱动整个生态运转的完整 AI 能力栈。

miclaw（小米手机端 AI 智能体）已接入 MiMo 大模型，具备系统级执行能力与「人车家全生态」的深度集成，是这套能力栈落地的第一个具体形态。WPS 灵犀、小米浏览器相继接入，也在说明同一件事：MiMo 不只是一个对话产品，而是正在被嵌入进各类应用场景的基础能力层。

多年来，各大科技公司都在描述「AI 将打通一切」的愿景，而带着 Agent 基因的 MiMo-V2 系列模型和深谙生态打法的小米，显然已经做好了准备。

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你觉得，我应该买 M4 iPad Air，还是买刚出的 MacBook Neo？

在决定写这篇文章之前，一个大学同学把这个问题抛给我时，我的第一反应是错愕的。

放在以往，iPad 是 iPad，MacBook 是 MacBook，井水不犯河水。设备形态、交互方式、能力边界都不论，单看价位区间就难以将 iPad 和 MacBook 放在同一起跑线上。

更何况苹果声嘶力竭地叫嚣「你的下一台电脑何必是电脑」，已经好几年了。然而营销的归营销，事实很清楚：真正能搞定工作的「生产力」，依然只存在于桌面级的 macOS 里。

于是， iPad 更像是一个称职的「配角」，待在比 Mac 更低的价位段里，去填补那些关于触控、书写与创意的空白。

然而今年，将这两款设备摆在一起讨论，突然变得极具现实意义。

莫非 iPad 终于进化出了堪比 Mac 的生产力？并没有……只是 MacBook Neo 的定价，破天荒地杀入了 iPad Air 价格舒适区。

更戏剧性的是，硬件配置上也开始「倒反天罡」了：

• 主打轻薄移动的 iPad Air，迭代搭载了 Mac 同款的 M4 桌面级芯片；
• 但真正运行着 macOS 的 MacBook Neo，却用上了一颗由 iPhone 16 Pro 首发的 A18 Pro 移动端芯片。

所以回到开头的问题：选 Mac 还是选 iPad？

这次，还真得好好盘算一下。

TL;DR 太长不看版

• 无论是 M4 之于 iPad Air 还是 A18 Pro之于 MacBook Neo，性能都够用；
• 交互重点在「触控」选 iPad；交互重点在「键鼠」选 MacBook Neo；
• 买 iPad Air：前提是你的需求非常明确前置（必须画画、重度手写笔记，或已有主力电脑作为互补）；
•  买 MacBook Neo：如果你的预算有限且需求模糊（日常办公、上课、做 PPT），别犹豫直接入。放弃「既要还要」的执念，是对钱包最大的尊重。

硬件的「倒反天罡」，与性能的「绝对够用」

从参数表上看，iPad Air M4 的性能似乎对 MacBook Neo 构成了碾压之势。

但实际上，在五千元以内这个价位段，两者的性能都出现了不同维度的「溢出」。

尽管 iPad Air 的 M4 芯片并非 MacBook Air 上的「满血版」M4 芯片，在 CPU 和 GPU 核心数量上都有所减少，但把它塞进如此轻薄的机身内，依然是一头不折不扣的性能猛兽。

在绝大多数平板应用场景里，M4 的算力都显得有些「杀鸡用牛刀」。

配合高达 12GB 的统一内存，这套配置显然不是为了应对当下的需求，而是为了放眼未来。

实际体验下来，iPad Air 优秀的屏幕素质和立体声扬声器，足以完美胜任玩游戏、看视频等一切娱乐需求。

更重要的是，12GB 的统一内存赋予了它近乎桌面级的多任务并行能力。得益于全新的窗口化机制，即便同时开启多个应用，系统依然丝滑流畅，体感上进一步逼近了 MacBook Air 的体验。

尤其是 iPad Air 依然搭载了 60Hz 的屏幕，这更是让 M4 芯片的图形性能显得绰绰有余甚至有点大材小用。

从这个角度来看，这种当下略显过剩的性能余量，足以让它从容扛过未来好几代系统的大版本迭代，历久弥新。

相比起 iPad Air 按步就班的换「芯」升级，用上智能手机芯片的 MacBook Neo 才是近期苹果最出人意料、最具战略意义的一步棋。

Neo 并未搭载 MacBook 家族常用的 M 系列处理器，而是直接用上了 iPhone 16 Pro 首发搭载的 A18 Pro 处理器。爱范儿认为，这也是苹果在 A 芯片耕耘超过 15 年，以及 ARM Mac 布局 6 年后水到渠成的结果。

只不过，Neo 所搭载的也并非「满血版」A18 Pro，而是 6 CPU 核心 + 5 GPU 核心的配置，比「满血版」少了一颗 GPU 核心。

即便如此，从 GeekBench 跑分来看，这颗 A18 Pro 的综合性能稳稳地卡在了 M1 和 M2 之间。

虽然 M1 已经是 6 年前的芯片，但时至今日，M1 轻度办公体验依旧相当能打，编辑部依然有不少编辑还在主力使用 M1 MacBook Air 工作。

所以说，一颗比 M1 芯片更强的 A18 Pro 芯片，确实有了流畅运行 macOS 的底气。

更重要的是，MacBook Neo 搭载了与 MacBook Pro 毫无二致的完整版 macOS，在系统层面未作任何妥协。这恰恰印证了 MacBook Neo 纯正且完整的 Mac 属性。

在实际体验中，它足以轻松拿捏所有常规的文字办公需求；而饱受吐槽的 8GB 统一内存，也并没有预想中那么捉襟见肘。

无论是应用的快速冷启动，还是在几十个浏览器标签页之间反复横跳，它都表现得游刃有余。甚至用剪映拖拽 1080P 素材、剪辑一条几分钟的 Vlog，时间线操作也丝滑顺畅，毫无拖泥带水之感。

只是客观来说这个 8GB 统一内存，必然没有 M4 iPad Air 那 12GB 统一内存来得那么宽裕与流畅，对我来说很容易就能摸清 MacBook Neo 的性能边界。

同样也会有点担心，MacBook Neo 能不能撑过后续几年的系统版本更新。

不过话说回来，那些更为严苛的「Pro 级」生产力需求，理应交由更高阶的 Pro 产品线去攻克，这本就不是「Neo」该操心的事。Neo 在「入门级」MacBook 这个角色里，确实做得相当好了。

iPadOS 仍然无法成为 macOS，反之亦然

也许芯片决定了一台设备能跑多快，但系统决定了它能跑多远。

自从 iPad 用上 Mac 同款的 M 系芯片之后，iPad 作为平板电脑和 Mac 电脑之间的差距，几乎就只剩下 macOS 了。

我们之前的文章讨论过很多次 iPadOS，从人机交互的宏观视角来看，iPad 绝对是苹果过去 30 年科技树中最具野心、也最多样化的集大成者。比起不能触摸的 macOS 和不能用笔的 iOS，iPad 做到了「前可伸手点屏幕、中可提笔画批注、退可键鼠移窗口」。

假设你身处大学图书馆，面对几百页晦涩的 PDF 英文文献时，你需要的是一支 Apple Pencil 随心所欲地高亮批注，是一根手指就能流畅翻页的直觉。

对于考研党、医学生或是学术研究者来说，iPad 加上 Goodnotes，就是一座可以捧在手心里、随时随地可以被涂鸦的随身图书馆。

这般独特的交互形态，对于画师、设计师等创意工作者而言，更是无可替代的生产力。

然而，万物皆有代价。当一个电子产品的交互形态越是丰富，它在某一种特定工具上的极致体验就会被稀释。

如果说电脑是一种「专用工具」，那么 iPad 绝对是一种「泛用工具」。

虽然每年的 iPadOS 更新都让它变得更像 macOS，但 iPadOS 依然是 iPad 最大的掣肘。

这就好比最新款 iPad Air 空有一台 M4 的「超跑引擎」，却只能憋屈地跑在 iPadOS 这条限速 60 的「乡间小道」上。

繁琐甚至反直觉的多任务处理机制、依然不够开放的文件管理系统、以及部分缺失的桌面级专业软件，让它依然只能稳坐「最强平板」的宝座，而无法越雷池一步成为大众意义上真正的电脑。

更不用说，iPad Air 要想配齐一套好用的「妙控键盘」，用户需要额外掏出 2199 元；如果想发挥它的手写优势，一支 Apple Pencil Pro 又要加上 999 元（哪怕选基础的 USB-C 版也要 649 元）。

这笔账算下来，绝非一笔小数目。

反观 MacBook Neo，A18 Pro 的绝对参数或许不如 M4 耀眼，但 macOS 却赋予了它降维打击的能力。如果说 iPad 是用来捕捉灵感的，那么 MacBook 就是用来将灵感「变现」并最终交付的。

自由的多个窗口重叠并行、几乎不受限制的后台任务挂机、海量的 Mac 程序支持……这些都是属于 macOS 的纯正「桌面级生产力」，也是 iPadOS 难以企及的桌面级交互体验。

想象一下，如果你坐在逼仄的会议室角落，或者是网约车的后排，膝上就是你唯一的办公桌。

此时，如果你掏出的是装配着妙控键盘的 iPad，头重脚轻的配重会让你时刻提心吊胆，狭窄的触控板和受限的屏幕开合角度更是让人束手束脚。

相反，如果你掏出的是一台 MacBook Neo，稳固阻尼的金属转轴和实体键盘能够直接让你把它安稳地平放在双腿上（Lapability 膝上办公能力），相对来说能够更容易进入工作状态。这不仅是物理形态上的安定，也是使用习惯上的从容。

所以，抛开参数，我们更应该审视的是：你最常处于什么状态？

答案是，不要看这两台设备「能」做什么，要看你「需要」它们做什么。

iPad Air 的不可替代性在于「灵动」： 一指禅的直觉触控、Apple Pencil 原笔迹书写的快感、瘫在沙发上单手看 PDF 批注的惬意，以及分离键盘后极其纯粹的娱乐属性。它是创作者的数字草稿本，也是考研党和大学生的终极无纸化终端。

MacBook Neo 的纯粹性在于「稳固」： 可以随时把它放在双腿上而不易翻倒的转轴、全尺寸实体键盘带来的肌肉记忆、以及碾压平板的极限续航。它是文字工作者、办公室职员、以及学生用户的绝对利器。

除了预算的考量，如果要用一个最直观的标准来做决定，那就是看你的核心输出方式：究竟是依赖「笔尖与指尖」，还是依赖「键盘」？

说到底，选 iPad，买的是「屏幕的自由」；选 MacBook Neo，买的是「键盘的安稳」。

如果需求还是模糊，那么就选 Neo

让我们回到文章开头的那个问题：为什么今年， 有不少人在这两款设备之间如此纠结？

答案似乎藏在消费心理学中：预算越少，想要的越多；预算充足，反而更专注单一需求。

你见过有人拿 iPad Pro 和 MacBook Pro 纠结吗？极少。因为买 Pro 的人，需求是前置的。

他们清楚地知道自己需要用 Xcode 敲代码（买 Mac），或者需要用 Procreate 画插画（买 iPad）。

毕竟，高阶设备是赚钱的工具，工具的形态由工作流决定。

但买 iPad Air 和 MacBook Neo 的人，预算是前置的。

我们尝试代入一下，当你手里紧紧攥着五六千块钱，需求往往会变得模糊且贪心。

在社交媒体上最常见的提问莫过于：「我要一台设备，上课能记笔记、回宿舍能做 PPT，周末还能躺床上看剧打游戏……」正因为预算有限，你极度害怕「选错」，从而在脑海中勾勒出一台「既能当电脑干重活，又能当平板享乐」的完美神机。

以往，这个幻象会被价格无情打碎——MacBook 太贵，买不起，只能买 iPad。

但现在，MacBook Neo 彻底放下了身段。它的起售价甚至比 iPad Air M4 单机还要便宜。

当一台出厂自带键盘、触控板，拥有完整 macOS 生态的笔记本，卖得比一台还要额外花两三千块钱配齐妙控键盘和 Apple Pencil 的平板还便宜时，消费者的心理防线是时候被击穿了。

我们总会陷入一种错觉：iPad Air 加上妙控键盘就像是一把无所不能的「瑞士军刀」。

但现实是，瑞士军刀上的那把小剪刀，永远不如一把真正的剪刀好用。

相对而言，即便 MacBook Neo 比起它的「老大哥」们有着些许妥协，但它就是那把真正锋利、称手的剪刀。

它扒下了平板「假装生产力」的伪装，给了你这个价位段最扎实、最不妥协的桌面级体验。

所以，如果你的需求依然模糊，预算有限又害怕出错，别犹豫，去买 MacBook Neo 吧。在这个价位段，放弃「既要还要」的执念，是对钱包最大的尊重。

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宝马今晚为我们带来了一辆新 3 系。

一辆宣告 G20 的时代落幕，从此转向 Neue Klasse（新世代）的 3 系。

一辆拥有新的内外设计、车身结构、电驱技术、人机交互的 3 系。

一辆代表这家公司最典型的驾驶立场、设计语言与品牌认知的 3 系。

也是一辆和我们记忆中的样子完全不同的 3 系。

大胆、精致又「宽厚」的新世代

让我们闭上眼睛，想象一辆经典的 3 系轿车。

不管你想到的是 E46、E90 还是 G20，大概率你脑子里浮现的，是一种「起跑」的感觉。

钣金面与面之间的张力，侧腰线精准的走势，车头那双眼睛专注而蓄势的眼神。那是弓弦拉满但尚未松开的瞬间，是一个运动员在起跑线上深呼吸的姿态。

这种气质很难用文字或者数据准确的描述，但你只需要看一眼就能知道，这种张力，是 3 系区别于同价位一切对手最本质的东西。

好了，现在睁眼，再来看看全新的 i3。

车长 4760mm，车宽 1865mm，车高 1480mm，轴距 2897mm，宽阔、厚重，充满技术感，和车灯对视的时候，甚至能感受到一种压迫感。

前脸，传统的进气格栅被一组横向展开的发光「双肾」所取代；侧面，宝马传统的短前悬和长轴距比例依然都在，经典的霍夫迈斯特拐角也得以留存，但车身表面处理更为极致简洁，线条更加平滑流畅；尾部，尾灯变得细长，向车标处衍生，进一步凸显了车身的宽度。

虽然然有人会喜欢这个造型，很科幻、很新颖、很有未来感，但从个人情感上讲，这套设计语言与「宝马 3 系」四个字之间，关系不大。

那种灵动，那种紧绷，那种随时准备扑出去的气质，在新 i3 身上已经看不到了。

它或许仍然是一辆不错的车，但气质上，和「3 系」并不沾边。

带着这个遗憾，来看看车内。

进入车内的第一秒，你会感觉刚才的不爽，稍稍被弥补了一些。

全新 i3 的座舱是 Neue Klasse 设计理念执行得最彻底的地方，也是这辆车最让人刮目相看的部分。

新的 iDrive 系统的核心组件——天际屏、17.9 英寸中央显示屏、HUD、以及新款多功能方向盘，共同构成了一套逻辑上高度自洽的驾驶信息系统。

天际屏是这是整套系统里最值得深聊的部分。

它把驾驶信息投影在风挡玻璃下方的专用镀膜区域，从左侧 A 柱一直延伸到右侧 A 柱，横贯整个风挡宽度。

内容分配上，速度、导航、辅助驾驶信息显示在左侧驾驶员视线区，始终可见；中央和右侧区域则可供全车乘员查看，内容可自定义，用户可以从中央显示屏把常用功能小部件直接拖拽过来，最多自由排列 6 个。

这套系统背后的设计哲学是「注意力不应该离开路面」，而它的实现方式比传统 HUD 更直接。

17.9 英寸的中央显示屏采用矩阵背光技术，分辨率达到 3,340×1,440 像素，屏幕向驾驶员方向额外倾斜了 3 度，以便让驾驶员减少颈部转动、降低视线转移幅度。

方向盘的改动值得单独一提。

新 i3 引入了方中央辐条设计，集成了隐藏式功能按键，按键只在对应功能可用时点亮，不可用时消隐，减少信息噪音。

左侧控制驾驶辅助系统，右侧控制信息娱乐，分区清晰，配合触觉反馈，驾驶员可以做到真正的「手不离轮」操作。

这套座舱系统是真诚的、是用心的、是技术实力过硬的。它是宝马这几年在人机交互领域积累的一次集中释放。

但我还是不得不说，当你坐进来，沉浸在这些精致的界面里，你会忘记刚才从外面看到的那个令人沮丧的外壳。

走出座舱之后，那种遗憾感又会回来。

更远、更快、更轻

如果说座舱是宝马情感上的补救，那么第六代 BMW eDrive 技术（Gen6）才是这辆车真正的技术底气所在。

Gen6 的核心在于三个关键词：更远、更快、更轻。

在此之前，这三者在工程上往往是相互制约的，更大的电池带来更多里程，但也带来更重的整车；更快的充电需要更高的热管理代价。

而 G6 则是从电芯层面重构了整个系统。

新宝马 i3 搭载了新型锂离子圆柱形电芯，直径 46 毫米，高度 95 毫米。这颗电芯的体积能量密度比 Gen5 的棱柱电芯提升了 20%，意味着同等空间可以装入更多能量。

一体化封装技术取消了传统的模组层，电芯直接集成进电池包，节省了重量和空间，同时电池包外壳同时承担车身底板的结构功能，整车重心进一步降低，车身扭转刚性也因此得到额外提升。

续航数据是 Gen6 最直观的成果，全新 i3 的 WLTP 综合续航最高可达 900 公里，即使放在国内市场，也是毫无疑问的佼佼者。

新车的充电速度同样达到了当前量产车的顶级水准，800V 架构支持最高 400kW 直流快充，10 分钟可补能最高 400 公里续航。

电机方面，目前所知的 BMW i3 50 xDrive 版本后轴是专为 800V 架构设计的电励磁同步电机（EESM），可以在低负载时降低磁场强度以减少能量损耗，高负载时增强磁场以最大化扭矩输出。前轴则是辅助异步电机，结构更紧凑、更轻量。

两种电机组合之下，能量损耗降低 40%，驱动系统重量降低 10%，制造成本降低 20%。

当然，宝马也没有忘记在 i3 上装上那颗「Heart of Joy（欢乐之心）」。它是四颗 Superbrain 高性能计算机之一，负责控制驱动力、制动、部分转向、充电与能量回收的协同工作，响应速度比上一代系统快 10 倍。

这 10 倍的提升直接反映在弯道中车辆对方向盘输入的响应延迟上，更快的响应意味着车辆行为更接近驾驶员的直觉预期，过弯时的线路更准确，修正动作更少，驾驶员会感觉车更「听话」，更像是手脚的延伸。

此外，新 i3 还通过电机精准控制实现了无顿挫、无制动噪音的平顺停车，日常行驶中几乎全部制动操作都由动能回收系统完成，传统摩擦制动仅在运动驾驶或紧急制动时介入。

底盘上，全新 i3 延续了前双节点弹簧支柱加后五连杆的组合配合前后横向稳定杆，构成了一套「先天条件良好」的底盘基础。

总之，即使在纯电时代，宝马依然强调驾驶乐趣的本质不是控制权，而是参与感。

微小的火花

全新宝马 i3 是一辆在几乎所有可以量化的维度上都令人信服的车。

900 公里的续航消解了里程焦虑，400kW 的充电速度重新定义了补能效率，新的电机和结构设计在效率、重量、成本三个维度同时实现了对上一代的超越，座舱人机交互有跨越式的提升，「Heart of Joy」也捍卫了「宝马绝不背叛」这个命题。

在所有这些实实在在的工程成就面前，说它的外观设计令人失望，似乎显得苛刻。

但 3 系从来就不只是一辆工程作品，它是一种态度的载体。

宝马此前曾经讲过这么几句话——

FREUDE is in our brand theme for almost 60 years.

（喜悦，是我们近 60 年来的品牌主题。）

Simple. And at the same time so much more than joy.

（简单。同时也远远不止于乐趣。）

More than happiness or delight, exhilaration and bliss. Moren than just a smile.

（不仅仅是幸福或开心、兴高采烈、欣喜若狂。不仅仅是一个微笑。）

All of them and none of them.

（以上都是，也都不是。）

It is freedom and self-actualization.

（它是自由和自我实现。）

Covering the little moments and the big ones. It comes like a spark and goes as fast; and while we can not hold it forever, we can always strive for it.

（囊括细微时刻和重大时刻。它来得像火花，去得也很快；虽然我们不能永远拥有，但我们可以一直为之奋斗。）

这也是为什么我们总讲「人生绕不过一台 3 系」的原因。

人们买 3 系，从来不是因为它的参数在同级最优，而是因为它让你在每次看到它的瞬间心里有一点微小的火花。

一点灵动的、紧绷的、时刻准备爆发的火花。

宝马试图在 i3 上面提供给你很多买它的理由，每一条似乎也都站得住脚。

但它没能给你那个瞬间。

Neue Klasse 解决了宝马 3 系的所有问题，除了「何为 3 系」。

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在三星与苹果轮番发布新机的间隙，爱范儿编辑部的桌面上，出现了一台与这个时代格格不入的非主流怪东西——

它小得有些滑稽，不到一根食指的长度，仅仅 30g 重。但在局促的机身里，闪光灯、彩色屏幕、USB-C 接口和 TF 卡槽一样不缺，甚至还在顶部煞有介事地留出了一个镂空的旁轴取景器。它的发售形式同样有趣——你买的时候根本不知道它长什么样，抽中什么配色、什么外观全凭运气，还藏着一款隐藏版。

这是柯达 Charmera 盲盒相机。

在把它挂在背包上把玩了一小段时间后，我心里冒出一个相当确凿的念头：这或许是过去一年里最值得买、也是最好玩的数码相机。

相机虽小，五脏俱全

1987 年，相机绝对是家庭重要资产。柯达却反其道而行之，推出了一台门槛相对较低、用纸壳作为机身材质，且不需要配备额外镜头的快拍胶片机 Fling，里面内置了 200 感光度的 110 格式胶片。

这台 Fling 胶片快拍机，开创了一次性相机的先河，后者在数码时代，也凭借低成本低门槛吸引了不少的用户感受胶片魅力。

同时，Fling 胶片快拍机，也成为柯达 Charmera 设计灵感与盲盒相机包装上 1987 字样的来源。

柯达 Charmera 的包装以明黄色为主，整体设计呈现出非常鲜明的美式复古风格，包装正面除了机身主要特点的文字介绍外，还有 Charmera 的主打款，编号 Type 01——以「柯达黄」为主色系，配合由暗到亮、由冷到暖的横向色条，几乎完全对应近四十年前的 Fling 快拍胶片机。

包装侧面，以图案的形式展现了共六个不同的款式，以及一个隐藏款。不同款式之间的区别，只在于不同的机身颜色、不同的正面图案设计，而隐藏款则是将整个机身设计为半透明风格，可以隐约看到里面的电路板。

包装顶部，预留了供玩家撕开的横条，一旦撕开就无法再恢复原状，是经典的盲盒机制特征。爱范儿抽到的是编号为 Type 05 的黑色款，表面设计有镜头光斑与三原色组成的彩虹色斜条，这也是我个人认为除了透明隐藏款外，最为好看的一款。

机身材质毫不意外是轻飘飘的工程塑料，但这恰恰符合它作为随身挂饰的定位。做工并不粗糙，接缝处的倒角处理得很圆润，表面甚至做了一层细腻的磨砂涂层，握在手里把玩时，不仅不会留下指纹，还颇有几分盘手串的乐趣。

麻雀虽小，五脏俱全。机身正面的微型镜头被一圈装饰环包裹，机身边缘狭长的开孔内放置了一枚闪光灯，在暗光环境下，它勉强能照亮半米内的一张脸；转到背面，是一块仅有指甲盖大小的彩色屏幕，不要指望能在这上面看到视网膜级别的细腻画质，不过用来确认画面构图和回放照片，倒也完全够用；此外，背面还有一对上下按键以及一个回放键，用于简单地操控相机。

虽然说这个相机的玩具属性非常重，但始终是要用来拍照的，Charmera 搭载了 1/4 英寸 CMOS，可以拍摄 160 万像素的 JPG 照片，具体分辨率为 1440 × 1080——这个分辨率换个更为通俗的说法，叫 1080P，没错，这台小相机，还支持以每秒 30 帧的规格拍摄视频。镜头方面，它选用了一枚等效 35mm F2.4 的镜头，这是一个进可攻退可守的经典人文焦段，相比于目前大多数手机默认的 24mm 广角，35mm 显然更容易避开杂乱的背景，变相降低了构图的门槛。

Charmera 从设计到成像都显得非常复古，但它在某些配置上，比我想像中要现代——机身底部配备了主流的 USB-C 接口和 TF 卡槽。内置的 200mAh 电池虽然不大，但随便摸出一根手机充电线就能随时回血；在存储容量上，Charmera 也治好了很多古早 CCD 只认小容量内存卡的「挑食病」，实测塞进一张 32GB 的 TF 卡也能正常读取。

现代化的接口和友好的焦段，让它稳稳守住了作为一台「现代相机」的底线，也足以让它成为一个精致的背包挂饰。但仅凭这些就能让人爱不释手吗？显然还缺乏一些说服力。

直到把它揣进口袋，真正带出去扫了几次街，我对它的喜爱，才又推到了一个新的高度。

逻辑简单，乐趣内置

长按机身顶部的开机键，分辨率极低的显示屏跳出经典的柯达 Logo，随后进入相机模式选择菜单，在这个界面，共有三个选项：

• 拍照模式
• 视频模式
• 时间戳设置

进入照片模式，中间 4:3 的区域勉强能让你看清取景画面，画面右上角同步显示当前储存空间还能拍摄多少照片，以我们插入的 32GB 储存卡来看，剩余可拍摄张数直接顶到了显示上限的 99999 张，极具视觉冲击力。

预览画面左边是模式图标，右侧从上到下分别为系统语言、储存卡和电池状态，在实际体验后，我认为这台机身最有趣的地方，就藏在屏幕右侧的方向按键里——进入照片拍摄模式，按下屏幕右侧的上下键，你会发现预览框中的画面风格出现了明显的变化，柯达相当大方地在系统里塞进了 4 款复古边框和 7 种特色滤镜，极大程度地丰富了相机的可玩性和照片的丰富度。

总共十一种风格中，我最喜欢的是像素滤镜（红色）与画家边框，前者提供无与伦比的视觉冲击力，后者则像把景物放进了千禧年的电脑中。

稍显遗憾的是，这套好玩的滤镜并没有下放到视频模式中。好在它本身那 160 万像素的 CMOS 实在算不上清晰，带有些许拖影的原始画质，反而阴差阳错地拍出了一种千禧年早期古早 DV 的味道。

继续翻找菜单，第三个选项里藏着一个极具年代感的功能：时间戳。

切到菜单中的第三个选项，时间戳设置允许你为 Charmera 拍摄的照片打上拍摄日期，由于这个钥匙扣大小的相机没有任何联网功能，所以日期需要你手动设置，并手动选择是否在拍照或视频模式下打上时间水印。

上次在照片右下角看到橘红色的数字，还是在家里三个世纪末买的胶片机与千禧年后推出的卡片机上，这个久违的元素也为 Charmera 进一步提供了复古感。

其实在体验的第一时间，我感到到一种难言的焦虑——Charmera 作为一台照相机，它的所有设置都与曝光参数无关，你没有任何办法控制快门速度、感光度，进而无法参与到成像之中，哪怕有个简陋的预览画面，对于我这样久浸于摄影的玩家来说，无法掌控画面，难免让人心里有些不踏实。

但转个头想想，这种矛盾感其实与 Charmera 本身的定位相得益彰——别忘了，这是一个玩具属性很大的盲盒相机，无法控制的成片效果，也略带有一些盲盒属性；完全无需控制的参数极大程度地拉低了它的把玩门槛，不会摄影的用户也没有任何心理压力。

也正是这种微妙的矛盾之处，引出了我开头的观点：这或许是过去一年最值得买、也是最好玩的数码相机。

两百元的快乐，百年巨头的文化哲学

当然，情绪价值给得再足，如果这台不受控的塑料小机器卖上一千块，它大概率会被骂成智商税。真正支撑起这个高评价的，是 Charmera 极其狡猾的定价策略——

两百多元的售价，恰好卡在一个非常巧妙的心理阈值上。花两百多块钱买个纯粹的塑料背包挂饰，大部分人难免会觉得有些肉痛；但如果花同样的钱，买到的是一台外观精致、具备盲盒开箱属性、还能真正拍出照片的柯达小相机，这笔账瞬间就划算起来。（如果抽到隐藏款，那么转手就能卖 800+，超过三倍的收益率）

几乎为零的决策压力，是这台盲盒相机讨喜的第一步，而第二步，则是它恰好击中当下社媒的关注点。

必须坦诚地说，Charmera 的成像质量非常糟糕——像素低得可怜，宽容度极窄。稍微遇到大光比的环境，高光就会糊成一片，暗部则爬满噪点，比这几年在社交媒体上被炒到天价的 CCD 还要劣质。但从另一个角度来说，过很落后于时代的传感器与成像风格，反而成了最稀缺的风格（甚至你都不知道成像这么差的相机还能从哪里买到）。

在各大社交媒体上，充满噪点、色彩偏移、边缘模糊的低像素照片，轻易就能击穿精美却千篇一律的九宫格，获得意想不到的追捧与共鸣。

从另一个角度来看，这也是柯达在当下找到的一条绝佳出路。

商业世界里，有一条用无数产品堆出来的经验：打造产品，充其量只能在牌桌上赢下几个回合；打造文化，才能真正跨越时代的周期。

千禧年后，亲手催化了数码相机的柯达多少带着点英雄迟暮的悲凉，推出过 DCS 系列，也打造过 CMOS 传感器，却再没出现 Retina 那般统领高端市场、惊艳世人的传世之作。

但百年巨头的底蕴并没有消亡，从胶片时代延续下来的精品招牌和「柯达黄」符号，依然深植于几代人的集体记忆中。借助巨大的品牌惯性，柯达彻底放下曾经作为专业影像霸主的包袱，转而推出这种轻摄影、重乐趣，带有强烈周边性质的潮流玩具，目标群体，也注定随之扩大。

身份的转变，产品到文化的转向，不要求用户懂相机、会参数、了解算法、取舍模式，只邀请你毫无负担地去玩。这其实相当契合《小王子》作者圣埃克絮佩里的「海洋论」：

如果你想造一艘船，不要先去招募人手收集木头，你要先去激发人们对浩瀚海洋的渴望。

当所有人都在拼命造「木头」时，柯达脱下长衫，打算用一个连对焦都省了的塑料盒子，重新唤醒人们毫无顾忌地记录生活的快乐。

一条轻巧、体面且聪明的路。

旧时代的影像巨头没能赶上计算摄影的列车，但每个时代的影像，都不止一种形式。

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3 月 17 日，亚布力论坛年会现场，宇树科技创始人王兴兴被问及中国 AI 进展时，点名表扬了一款国产 AI：「今年一月份字节跳动 Seedance 2.0 视频生成软件，我觉得是全球目前最好的，全球遥遥领先。」

事实上，Seedance 2.0 的爆火速度也的确出乎许多人的预料。创作者们争相用它生成视频、制作内容，相关作品密集涌现。但热潮之下，各行各业的从业者也在认真盘算同一件事：

短剧公司、品牌营销、影视制作，这项技术究竟能不能真正嵌入自己的工作流，切实改变制作流程、拉升内容质量、压缩生产成本？今天，这个问题有了一个务实的回答。

APPSO 注意到，字节跳动旗下一站式内容创作平台小云雀 AI，正式推出行业首个搭载 Seedance 2.0 的短剧漫剧 Agent，支持剧本一键直出视频成片。

伴随着 AI 视频技术向垂直行业落地迈出实质一步，小云雀为短剧创作者备下的远不止 Seedance 2.0 这张牌，围绕短剧制作全流程，平台还提供了诸多实用工具……

作为短剧爱好者，我们也第一时间上手体验了小云雀 AI 这些新功能。

我把一部武侠剧本丢进去，它给了我一部漫剧

为了测试这个功能的真实上限，我选了一个难度不低的原创剧本——《墨影惊锋》，武侠题材，人物关系复杂，主角洛风和女刺客颜如玉在废弃客栈里的一场打斗，涉及大量动作细节、特效描写和角色形象的交叉出现。

这种本子拿去考 AI，相当于直接去考压轴题。

系统目前支持上传标准格式的 .docx 剧本文件。上传完成后，点击「开始创作」，Agent 即开始解析并生成大纲。

如暂无现成剧本，也可使用 AI 剧本生成功能：输入一句话故事创意，系统即可自动生成剧本，首次使用免费，无需消耗积分。

接下来需要做几个选择：画面风格选哪种、是否需要旁白改编、横屏还是竖屏。系统会根据选题自动推荐五种画风，也支持自定义输入，风格覆盖 2D、3D 和真人三大类。

《墨影惊锋》这种国风武侠，我选了 2D 国风半厚涂，气质比较搭。

然后是整个流程里最考验耐心的部分：等待。Agent 开始构建故事骨架，同时进行全局角色设计。官方提示预计半小时以上，实际体验中等待时间因剧本复杂程度而有所不同。

等待结束后，眼前出现了一份完整的「故事蓝图」。

这是整个体验里让我最意外的部分。Agent 不只是把剧本拆解成了分镜，它也真正读懂了剧本里的人物关系。

一个角色在第一集懦弱，第三幕果决，行为变了，但 Agent 始终知道那是同一个人——说话的方式、面对某类处境时的惯性反应、和特定角色之间的相处模式，这些细节它都记得，也都对得上。

这些对得上的细节，是过去需要人工逐字阅读几万字剧本才能提炼和比对出来的东西。

再比如它对人物形象一致性的处理。同一个角色出现在不同场景里，服装、神态、细节特征都对得上，不会因为换了一场戏就像换了一个人。这件事听起来简单，但在实际的分镜生成里很容易出问题，也是过去 AI 图像生成里最常见的毛病之一。

资产库里还附带类似人物小传的介绍。如果对系统生成的角色图片不满意，可以替换图片，确认之后，便正式进入分镜脚本编辑环节。

我们可以逐个分镜修改提示词和角色引用，也可以跳过直接生成视频。系统支持多个生成任务，如果是多集连载，只需完成一次剧本解析就可以逐集生成，不用每集都重来一遍。

最终跑出来的成片，打斗节奏、墨迹特效、角色形象的还原程度都超出了预期。

为了避免幸存者偏差，我们又拉着小云雀 AI 跑了几个截然不同的剧本。

《我在古代装神仙的日常》讲的是一个现代程序员穿越古代，还没搞清楚状况就跪在了刑场，眼看一刀落下，千钧一发之际激活了超级 AI，从此开始在古代装神仙的故事。

穿越爽文的核心在于「绝境逆袭」，主角从一脸懵到发现自己「带挂」，情绪转折又快又狠。生成的成片节奏稳，关键帧都卡在情绪高点，轻喜剧基调下整体比预期流畅不少。

龙王赘婿的案例则完全是另一个方向。这类爽剧本身靠的是节奏和情绪爆点，「恭迎龙王归位」那一幕，黑衣人涌入、BGM 骤变，生成结果整体是对味的，它极其精准地抓住了这种类型片的叙事套路。

相对而言，走动画路线的龙虾安装案例表现也很不错。日常感是极难伪造的。没有大开大合的镜头调度撑场面，背景里的路人、街角的招牌、主角细微的肢体协调性，一旦经不起推敲，就会散发出浓烈的廉价感。

好在最终成片的节奏足够轻快，人物动态自然，直接扔进短视频信息流里，大概率不会被一眼识破。

整体来看，对于一个刚刚上线的功能，这个完成度是真心不低。

当然，体验过程中也遇到了一些小瑕疵，比如等待时间偏长，一致性方面也偶有瑕疵，文字乱码现象、分镜编辑的自由度也还有成长空间等等。比如《墨影惊锋》的打斗场景里，也出现了类似穿模的现象。不过，好在可以局部生成，可以大大节省我们这些创作者的精力。

再换个角度想，AI 把生成过程压缩到了一个小时内。当试错成本无限趋近于零时，「反复抽卡」本身就成为了一种极具性价比的生产力。你觉得这场戏情绪不对？没关系，重新跑一次，大不了再等半小时。

这种容错率，是传统剧组想都不敢想的。

这恰恰是小云雀 AI 这次更新最硬核的价值判断：它没有死磕如何让某一帧画面绝对完美，而是把资源砸向了长文本理解、全局角色管理和工作流自动化。它知道创作者的痛点在哪里，也知道自己要往哪个方向走。

全链路提效，AI 短剧元年来了

去年这时候，AI 短剧最大的问题是「一眼假」，看两秒就知道是机器生成的。但这次体验下来，感觉有些东西确实不一样了。不是说已经做到无懈可击，瑕疵还是有的，但其中有相当一部分内容，随手刷到的话，多数人大概不会多想。

这个变化听起来不大，但对整个行业来说，意味着一道门正在慢慢打开。

过去，想做一部短剧，你得先凑齐剧本、演员、摄制组、后期团队，资金到位才能开机。这道门槛把很多有故事的人挡在了外面，不是因为他们没有创意，而是因为他们没有钱。

现在情况变了。传统真人短剧单集制作成本在几十万到上百万之间，而全链路 AI 自动化可以将这一成本进一步压缩。一个人，一台电脑，一份写好的剧本，剩下的交给 AI 就够了。

这扇门的松动，专业内容公司也感受到了。小云雀 AI 官宣上线短剧 Agent 后，华策影视、柠萌影视等头部影视制作方也相继公开表态。华策影视表示，华策始终相信好故事值得被更好地讲述，言下之意，工具升级了，但内容本身的分量没有变。

柠萌影视则更直接地点出了产业逻辑：降低制作成本、优化创作流程、提升 IP 转化效率。这三件事，正是过去制约短剧规模化的三道卡口。

当然，他们的入场，某种程度上说明：AI 短剧已经不只是独立创作者的游乐场，而是值得被严肃对待的下一个生产方式。

对大公司来说这是提效工具，对普通人来说则是一张入场券。你可以说这是技术进步，但我更愿意把它理解成一种技术平权，就像印刷术让知识走向民间；摄影术让图像记录从画家手中交还给普通人；互联网让创意扩散到每一个有网络的角落。

AI 短剧这件事，大概也是如此。

当然，门槛低了之后，涌进来的内容会良莠不齐，这是可以预见的事情。当大家都在用同一套工具生产故事，画面可以越来越精，但雷同的感觉也会越来越强。观众的注意力是有限的，也是会疲劳的。

到那个时候，真正能留住人的，大概还是故事本身有没有说到心坎里去。

如果说在过去，你可以把片子的难看归咎于「剧组太穷」「演员面瘫」「特效五毛」。那么现在，当 AI 把最顶级的皮相免费端到你面前时，如果你的短剧依然没人看，你又该把锅甩给谁？

AI 负责把故事搬上屏幕。让故事值得被搬上屏幕的，是人。

这件事没有捷径，也没有 Agent 可以替代。所以创作者真正需要守住的，是对生活的感受力，以及把这种感受力转化成故事的能力。AI 可以帮你把故事搬上屏幕，但它替代不了你坐在那里想清楚「我到底想说什么」这件事。

而小云雀 AI 在这个节点推出生成漫剧短剧的新功能，既是视频生成模型进步的结果，也是整个行业在往前奔涌时必然会发生的事。它现在还有需要打磨的地方，但它所指向的方向，是让好故事真正不再被资源和门槛所困。

每个心里藏着故事的人，现在都有机会把它讲出来。而这，才是小云雀 AI 真正有意思的地方。

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