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

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

先来看看外观，一加 15T 沿用了和一加 15 相近的设计。

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

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

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

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

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

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

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

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

开镜更加迅速，关键时刻少点漏触漏发的情况了，就能有更好的游戏体验。

性能配置部分，同样旗舰定位的一加 15T 表现几乎和一加 15 一样。

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

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

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

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

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

相机的部分，一加 15T 延续一加小屏系列的「主摄+长焦」模式：

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

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

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

最后看看价格，一加 15T 合共提供了五个储存版本：

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

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

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

鸿蒙生态下，第一台高端性能旗舰。

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

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

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

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

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

重构 Mate 性能场景

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

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

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

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

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

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

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

除了安静不扰民，风扇更重要的指标当然是风量。

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

光有风还远远不够，翅片的导热与换热能力同样在散热过程中至关重要。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

当然，强大的散热能力，最终还是要服务于极致的性能释放。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

行业普涨中的从容定力

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

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

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

另据了解，目前华为Mate 80系列货量充足，消费者可根据自身情况选购。

当然，木桶不能只看长板，还得要讲究均衡。

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

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

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

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

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

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

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

这种「硬件很硬，软件不软」的底气，恰恰源于华为对产业链深层次的控制力。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Demo 的那三十秒

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

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

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

至于积分制的工具，更加是要掰着手指头用，到最后只能是，买吧买吧，买。

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

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

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

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

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

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

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

第二个月的沉默

真相是，「被说服」和「真的需要」之间，隔着的距离比想象要大。

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

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

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

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

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

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

年付陷阱

来多几次之后，我就学乖了：能月付的，绝不年付。

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

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

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

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

好嘛，这个续费通知倒是提醒我了：反手就是一个取消。

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

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

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

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

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

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

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

我在为什么付费？

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

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

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

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

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

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

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

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

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

如果答案是后者——选月付吧，可能多付个几块钱，但至少能快速止损。

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

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

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

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

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

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

一个问题，60 个专家同时在场，这就是英伟达开会的方式

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

黄仁勋首先解释了极致协同设计为何从工程逻辑上不可回避。

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

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

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

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

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

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

把 CUDA 塞进游戏显卡，是最痛苦也是最关键的决定

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ilya 说数据耗尽了，黄仁勋说他搞错方向了

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

第一条是预训练扩展定律。模型越大，训练数据越多，AI 越聪明。

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

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

第三条是测试时扩展定律，也就是推理阶段的计算投入。

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

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

「归根结底，智能的扩展取决于一件事：算力。」

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

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

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

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

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

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

黄仁勋眼中的马斯克：一个把自己变成所有人最高优先级的人

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

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

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

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

为什么中国科技圈天然倾向于开源

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

他认为，中国科技生态之所以能持续输出大量顶尖公司，有几个结构性原因。

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

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

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

第三是崇尚工程的社会文化。这是一个崇尚建造的国家。

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

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

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

43000 个人和数百万开发者，共同撑起英伟达护城河

被问及英伟达最重要的竞争护城河，黄仁勋给出了一个清晰的排序。

第一是 CUDA 的安装基数。

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

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

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

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

一个架构覆盖了全球几乎所有行业。

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

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

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

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

玩家对 AI 糊感的愤怒，其实是一面镜子

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

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

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

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

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

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

AGI、编程的未来与人类的位置

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

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

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

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

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

在工作中倒下，是最好的结局

被问及是否思考自己的死亡，黄仁勋的回答十分诚实。

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

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

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

他说自己希望的结局是在工作中倒下，而且是瞬间的，没有漫长的痛苦过程。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

但是 QQ Bot 却还能正常回应。

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

OpenClaw 更新了什么，它也是「屎山」？

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

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

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

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

OpenClaw 为什么会这么大刀阔斧地更新？

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

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

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

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

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

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

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

发布才 72 小时，就这样被拦截了

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

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

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

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

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

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

也有人反驳，是 OpenClaw 本身就很不稳定，一直在更新修改。

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

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

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

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

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过去十年，苹果在 iPhone 影像上的投入有目共睹。

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

▲ 图｜WIRED

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

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

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

▲ iPhone 5 相机广告：Photos Every Day

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

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

iOS 老牌第三方相机 app「Halide」填补的正是这个空缺。

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

▲ 图｜Apple Developer

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

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

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

Lux 的故事始于 2016 年，起点是一条 Twitter 私信。

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

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

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

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

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

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

▲ 图｜iPhone in Canada

相应的，Apple 对 Lux 的支持力度也远超一般开发者。

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

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

▲ 图｜Apple Newsroom

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

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

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

▲ 图｜CNET

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

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

但收购没有谈成。

从收购失败到创始人决裂

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

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

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

▲ 图｜Medienstürmer

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

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

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

▲ 图｜Peter Peerdeman

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

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

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

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

而 Sebastiaan de With 似乎并没有接受这个结果。

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

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

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

▲ 图｜iMore

面对诉状，被告方律师在声明中全面否认了上述指控。

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

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

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

▲ 图｜Getty Images

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

一位律师直接表示：

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

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

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

开发者社区的复杂情绪

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

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

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

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

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

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

另一位评论者更直接：

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

▲ 图｜AppleInsider

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

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

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

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

这个产品名 Sherlock，也因此直接演化成了这种行为的代名词。

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

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

▲ WWDC 2025｜Apple

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

但这一次 Lux 的遭遇，激进程度完全上了一个台阶：不折腾，直接把人招走。

无独有偶，苹果与医疗设备公司 Masimo 之间也曾有过一段类似的摩擦。

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

▲ 图｜AppleInsider

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

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

没有现成的答案

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

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

▲ 图｜Lux

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

现在的 iPhone 照片过于「完美」，以至于变得平庸。

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

从今往后，Halide 这个产品，不想再给苹果的应用生态唱「样板戏」了。

正相反，它要举起反抗苹果的大旗了。

▲ 图｜Halide.cam

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

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

▲ 图｜Wccftech

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

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

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

没人有现成的答案。

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苹果官宣 WWDC26，定档 6 月 9 日

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

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

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

影石创始人回应大疆起诉

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

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

案件的核心争议点，在于发明人身份的披露差异。

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

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

对此，影石创始人刘靖康昨日在微博发文逐条回应。他表示：

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

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

小米汽车同时冠名三大顶级场地赛事

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

小米方面表示，将持续扎根赛道、长期投入，「把这件事情认真做下去」。

小鹏汽车成立 Robotaxi 业务部，今年下半年开启载客示范运营

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

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

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

曝扎克伯格正打造 CEO Agent 替自己干活

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

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

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

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

苹果地图或加搜索广告

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

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

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

OPPO Find 系列负责人换帅，卓世杰接棒周意保主导 4 月旗舰发布

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

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

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

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

OpenClaw 创始人确认 360 独家发现漏洞

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

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

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

三星 Galaxy S26 本周支持 AirDrop

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

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

马克·库班：AI Agent 将让员工每天少工作一小时

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

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

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

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

8499 元起，华为 Mate80 Pro Max 风驰版正式发布

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

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

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

鸿蒙智行八款车型焕新，尚界 Z7 预售 22.98 万元起

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

尚界 Z7 / Z7T：

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

问界 M6：

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

享界 S9 / S9T：

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

智界 R7 / 新 S7 / V9

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

问界 M7：

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

问界 M8：

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

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

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

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

增距镜方面：

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

视频能力：

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

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

曝阿里将推出多款「养虾」硬件

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

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

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

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

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

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

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

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

12 家平台被约谈，「内卷式」竞争首批违规问题曝光

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

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

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

寿司郎回应金枪鱼虫卵风波：未检出寄生虫

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

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

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

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

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

千问上线 AI 打车，一句话搞定选车、选地点、选时间

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

• 支持个性化需求：如「要空气清新的车，价格不超过 30 元」「驾驶平稳」「服务态度好」等；
• 复杂场景的意图理解：如「我们一家人想去什刹海看夕阳，打车去，6 个人」，系统可自动判断人数并匹配商务车；「去医院、车上有病人、要开得稳的老司机」，千问则会优先推荐驾驶平稳的车，还支持给司机捎句话，如「提前开窗通风」；
• 途经点选择：如说「帮我打车到西湖乌龟潭，顺路先去西溪湿地北门送个朋友」，千问可自动添加途经点；行程开始后，也支持一句话临时添加；
• 记忆与预约能力：用户告知家庭和公司地址后，即可直接说「帮我打车回家」或「打车去公司」；说一句「下午 6 点半下班，帮我约车回家」，系统即可自动理解时间并完成预约。

龚俊、任敏主演《家事法庭》明日开播

据中国网娱乐报道，电视剧《家事法庭》将于明天起在 CCTV-1 黄金档播出，腾讯视频、爱奇艺同步于 20 点全网首播。

该剧由管虎监制，谢东燊执导，龚俊、任敏领衔主演，黄璐、高鑫、韩云云等主演，剧情聚焦基层家事法庭，讲述青年法官沈谢秩（龚俊饰）与律师秦睿（任敏饰）等法律从业者共同处理婚姻纠纷、抚养权争夺等家事案件的故事。

7 部影片定档五一

昨天，淘票票与灯塔专业版联合公布，2026 年五一档已有 7 部影片正式定档，涵盖喜剧、动画、悬疑、战争等多种类型。

• 4 月 30 日，经典续作《穿普拉达的女王 2》将率先上映，由大卫·弗兰科尔执导，梅丽尔·斯特里普与安妮·海瑟薇回归出演，延续都市喜剧风格；
• 5 月 1 日将迎来 5 部影片集中上映，包括剧情喜剧《千金不换》、动画电影《红孩儿火焰山之王》，以及悬疑类影片《非常证人》《怖偶惊情》《止罪海》；
• 5 月 4 日，战争题材影片《浴血困牛山》将压轴上映。

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

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

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

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

而这也是特斯拉、SpaceX和xAI专业技术的「汇合点」。

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

而在上周，马斯克又为这一构想打了一块补丁。

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

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

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

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

另一类芯片则面向太空应用。

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

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

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

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

这种布局在全球范围内几乎没有直接先例。

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

这对于强调快速试错和高频迭代的马斯克来说，显然比单纯增加产能更重要。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

自建晶圆厂本身并不是新鲜事，但真正困难的部分始终在于执行。

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

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

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

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

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

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

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

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

这才是决定 Terafab 最终是成为战略壁垒，还是成为沉重负担的关键。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

为什么是聊天软件？

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

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

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

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

谁先吃到红利？

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

光谱最左端：Telegram——零摩擦的开放性

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

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

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

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

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

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

但 Telegram 的开放性是一把双刃剑。

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

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

天平中间：Slack 与 Discord

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

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

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

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

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

天平向右：飞书

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

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

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

但飞书的开放性有两重限制：

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

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

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

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

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

这完全是偶然吗？不一定。

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

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

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

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

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

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

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

天平背后

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

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

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

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

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

要说不说，这个逻辑对中国读者而言，很眼熟啊——这不就是微信吗。

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

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

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

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

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

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

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

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

很快有人开始质疑，这些巨量的 Token，真的带来了同等规模的产出吗？

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

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

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

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

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

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

Token 是福利、KPI、第四份工资

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

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

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

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

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

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

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

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

 

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

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

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

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

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

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

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

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

听起来很不靠谱，但这件事情确实就这样发生了，而且成为了一种趋势。

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

脑力劳动者也没有护城河了

更深层的变化，在考核方式之外，更多的是工作本身的性质。

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

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

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

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

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

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

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

你以为你在使用 AI，其实是 Token 在使用你

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

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

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

工具升级必然伴随着预期的超级加倍，而人类永远跑不过算力膨胀的速度。

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

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

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

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

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

 

 

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

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

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

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三星的新一代真无线耳机，来了。

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

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

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

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

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

耳机方面，Galaxy Buds4 系列的整体设计都很相似。

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

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

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

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

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

目前支持这款编码的手机有：

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

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

只有高规格编码还不够，要提升音质和听感的话单元也要有变化。

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

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

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

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

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

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

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

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

两款耳机可实现自动降噪强度调节，平衡听感、降噪效果以及佩戴舒适度。

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

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

 

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

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

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

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

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

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2012 年，张一鸣给新公司取名，用了一个计算机术语做名字——字节。

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

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

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

别笑，这就是最近 AI 行业在发生的事。

别吵了，Token 最好的中文翻译一直在那儿

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

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

它不是「智能」的单位，不是「模型」的单位，它是语言处理的最小单位。

其实在这场混战之前，答案早就在那里了。

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

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

词，指向语言属性；元，指向最小粒度。两个字，一个管归属，一个管层级。

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

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

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

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

翻译界有句老话：好的翻译不是发明，是发现——发现那个本该如此的中文表达。

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

这场争论，其实没什么可吵的。

 

「提示词」， AI 时代最将就的翻译

Token 的问题可以收场了。Prompt 的问题，才刚刚开始。

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

「提示词」的问题不在于它翻译错了，而在于它把「提示」把权力关系翻反了。

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

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

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

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

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

「提示词」就是 AI 时代最将就的翻译之一。

「文令」 Prompt

APPSO 的提议是：Prompt，应该翻译为「文令」。

说理由之前，先说这个词怎么推敲出来的，过程本身就是最好的论据。

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

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

如果换成「文」，这个问题就消失了。

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

于是定了， Prompt 就是文令。

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

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

文 = 它是什么（形态）。令 = 它做什么（功能）。

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

 

像素 · 字节 · 词元 · 文令，一条从机器通往人的路

把「文令」放进更大的坐标系里，会看到让人心跳漏半拍的东西：

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

四个词，同一套构词逻辑：载体属性 + 功能属性。

像素——像（图像）+ 素（元素）。

字节——字（文字）+ 节（片段）。

词元——词（词语）+ 元（原始单位）。

文令——文（文字）+ 令（指令）。

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

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

「人工智能」的遗憾，不要再来一次

当然有人会说，叫什么无所谓，大家看得懂就行。

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

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

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

现在还来得及。

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

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

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

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

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

词元、文令：请跟我们一起说

Token 就叫词元。词，定其形。元，定其根。

Prompt 就叫文令。文，定其意。令，定其魂。

这是 APPSO 的主张，也是 APPSO 的邀请。

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

像素让机器把画面给人看。

字节让数据在机器之间流动。

词元让模型读懂人类的语言。

文令让人类的意志驱动机器的智能。

下一次你打开那个对话框，写下你想让 AI 做的事——

你写下的每一个字，都是文令。

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

这是一位德国学生在面对 AI 时，留下的真实吐槽。

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

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

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

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

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

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

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

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

把 AI 拉回具体的人和事

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

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

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

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

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

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

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

因为当对面「不是人」的时候，展示脆弱似乎没有任何「社交成本」。

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

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

生产力只是表象，我们真正想要的是「生活」

如果你问一个人希望 AI 帮他做什么，排在第一位的永远是「提高工作效率」。

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

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

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

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

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

 

 

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

一位德国的运营人员则描绘了更为冰冷的现实：

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

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

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

「你这 18 年来辛苦了，我向你鞠躬」

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

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

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

这位学生说：「从来没有人对我说过这样的话。」

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

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

AI 的反噬，是「温水煮青蛙」

但无论是效率还是情绪，使用 AI 都有代价。

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

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

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

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

一位荷兰的高管回忆了自己后背发凉的瞬间：

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

一位德国用户则点出了更深层的危机：

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

在这些下沉的世界里，AI 是一把梯子。

你呢，如果让你回答这四个问题，你眼里的 AI 是什么样？

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

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

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

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

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

这正是 Figure 想要传达的信号。

不是新硬件，是新「大脑」

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

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

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

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

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

连马斯克都不禁要来问：真是自主吗？

为家庭而生的硬件

Helix 02 的架构分为三层，可以类比人类的思考方式：

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

「家用机器人时代」真的来了吗？

先泼一盆冷水。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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「开除速度一定要快！」

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

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

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

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

全球都在赌裁员

网易不是孤例，它只是一个更大趋势的中国样本。

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

数据相当刺眼：

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

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

这种「预期性裁员」不是自然发生的。它有一条清晰的传导链：

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

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

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

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

「满意」不等于「真能干」

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

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

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

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

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

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

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

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

操之过急的代价

这种「赌」的行为正在产生远超裁员本身的后果。

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

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

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

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

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

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一起碰碰钳：AIDONE 3.0 圆满落幕

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

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

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

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

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

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

指导单位：广州市天河区科技工业和信息化局

库克：迫不及待想看看中国 AI 下一步进展

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

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

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

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

全球首个脑机接口创新产品获得医保编码

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

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

报道指出，上述标志着脑机接口产业从「规划蓝图」正式驶入「落地快车道」。

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

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

OpenAI 计划大规模招聘

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

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

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

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

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

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

英伟达：DLSS 5 不读取 3D 引擎数据

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

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

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

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

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

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

相关阅读：黄仁勋骗了所有人，DLSS 5 真是个纯 AI 滤镜

中国 AI 大模型调用量领跑全球

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

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

报道称，全球调用量排名前三的位置，更是被中国模型包揽。

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

马斯克推出「TERAFAB」：计划每年生产千亿芯片

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

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

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

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

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

劳斯莱斯放弃全面电动化

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

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

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

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

理想产品负责人：新车的全主动悬架不是某一供应商提供

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

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

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

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

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

手持智能相机市场迎来大爆发

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

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

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

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

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

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

陶哲轩：AI 已将科学想法生成的成本降至接近零

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

报道指出，陶哲轩将 AI 对数学界的影响比作汽车对城市发展的冲击。

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

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

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

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

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

微信推出官方龙虾插件

昨天，微信正式推出官方插件「微信 ClawBot」。

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

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

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

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

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

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

消息称新款 HomePod 仍需等待

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

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

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

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

雷军：小米「龙虾」电脑版正在开发

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

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

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

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

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

百度发布首个国产企业级满血版 OpenClaw「DuMate」

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

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

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

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

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

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

现在，即可到 dumate.baidu.com 官网领取可信赖的龙虾。

2500 亿元支持，财政部将加大直达消费者的普惠政策力度

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

蓝佛安表示，将以更大力度提振消费，加大直达消费者的普惠政策力度：

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

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

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

ChatGPT 即将推出广告

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

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

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

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

山姆回应深圳门店冷鲜肉争议

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

随后山姆黑板报发布情况说明，对上述事件进行了回应。

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

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

针对溯源码日期信息疑问，山姆表示主要是系统信息同步与校验环节出现失误所致：

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

网剧《逐玉》片源遭泄露，官方发文抵制盗版

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

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

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

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

甜茶或拍摄 AI 题材新片

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

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

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

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

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清晨 6:45。你的日历里标注着 9:00 在会展中心的会议。

你还没起身，Agent 在后台已经完成了几轮判断。

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

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

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

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

它不再只是网页上的一个对话框，不再只是你输入一句、它回一句的机器人。

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

聪明的 Agent 撞上了「墙」

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

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

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

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

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

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

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

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

这件事颇具历史的讽刺意味。

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

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

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

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

但车终究不是手机。

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

毕竟，人开车上路是为了出行，而不是为了操作一块屏幕。

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

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

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

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

手机做不到的，汽车天生就会

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

这种真正让汽车和其他终端拉开差距的，是跨域协同的能力。

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

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

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

一个典型的反面例子是智能家居。

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

看上去你买的是一套「智能生活」，实际到手常常是一堆彼此不怎么来往的设备。

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

所以现在智能家居最顺的体验，往往还是「全家桶」。

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

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

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

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

从「坐在车里的你」，到「完整的你」

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

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

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

 

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

它需要把你当作一个生活在连续时间轴上的「完整的人」来理解。

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

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

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

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

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

这时，文章开头描绘的那个清晨场景就不再是科幻电影，而是越来越多人的日常。

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

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

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

Agent 亦是如此。它真正动人的力量，不在于把人训练成更加熟练的机器操作员，不在于逼迫你熟记更多的唤醒词和口令；而在于它能不动声色地将你从繁琐的操作中彻底解放出来。

未来的汽车依然是那辆汽车，方向盘、座椅、车窗和轮胎都还在。但它已经开始理解你的生活节奏，记住你的个人偏好，默默替你打理好那些原本需要你亲自动手、动脑去安排的每一件小事。

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在新一代小米 SU7 的发布会上，雷军少了几分过去常有的「秒天秒地」的激昂，多了一份肉眼可见的克制。

在随后的媒体采访中，他略带感慨地吐露了心声：

两年前刚入场时觉得没那么难，但这两年干下来，觉得还是越干越难……造车是一场马拉松，大家可以从新一代 SU7 的上市环节中感受到，小米最大的变化就是从容。

「从容」二字，构成了理解这场发布会、这款新车，以及小米汽车现阶段走向的一条最核心的线索。

两年前初代 SU7 登场时，身上裹挟着消费电子巨头跨界造车的野心与锐气；两年后的今天，新一代 SU7 传递出的核心价值，已不再是冗长华丽的配置单。在经历市场博弈后，雷军和小米都完成一次认知上的迭代。

营销话术已经消失，那些隐匿在海报角落、用于规避合规风险的「小字」也被抹去。取而代之的，是一种更符合大宗工业品叙事的逻辑。

从依仗流量红利的跨界者，到遵循产业周期的长跑选手，小米用两年的时间、高昂的试错成本以及舆论的反复捶打，换来了一场不得不经历的启蒙。

「流量打法」撞上汽车工业的南墙

在聊新一代 SU7 到底有多「从容」之前，我们得先回头看看，小米汽车在过去这一年里，到底挨了多少骂、踩了多少坑。

雷军带着几百亿资金和数以亿计的粉丝冲进车圈时，小米确实打得很顺手——手机圈的参数内卷加上顶流老板的个人 IP，热度来得轻而易举。

但互联网基因是把双刃剑。当这家习惯了快速迭代的公司开始造车，聚光灯不仅照亮了它的高光时刻，也让它的每一个问题都无处遁形。

举个例子，「小字游戏」。

客观而言，「大字吸睛、小字免责」这套把戏，小米不是第一个玩的，算是车圈积弊已久的潜规则。在这个圈子里，几百块随时可退的「小订」常被包装成首发战报，「准冬测」可以堂而皇之地在 10 摄氏度下进行。

小米初入车圈，顺应并放大了这种被行业默许的生存法则。于是就有了这些名场面：「1.98 秒破百」旁边藏着一行小字——「不含起步时间」；「16.8 亿种驾驶模式」说白了是几个参数的排列组合；SU7 Ultra 那个风味机盖，除了轻点也没什么用。

放在手机圈，玩这种「小字游戏」，大家笑笑也就过去了，但汽车不一样。手机死机，重启一下，或者换台新的。汽车要是失控、起火、撞了门打不开，可没有「凑合用」这个选项。

当一个品牌习惯了在营销话术上做文章，大家自然会怀疑它是否会在看不见的安全底线上打折扣。这种不信任，最终在几起交通事故中被引爆。包括铜陵、成都在内的几起严重事故，点燃了大家的焦虑。事故发酵后，雷军微博半个月掉粉 30 万，小米汽车的直播间，弹幕里骂声刷到看不见人。

2025 年 11 月，雷军罕见地急了。他翻出几年前的微博截图，想证明自己从没说过「好看比安全重要」，还公开喊话说要抵制「黑公关」。

不可否认，黑水军是必然存在的，但这种大规模的舆情，全推给水军，说不过去。大家的疑问是很具体的，车门到底怎么解锁？事故到底怎么发生的？没人想听你说谁在黑你。

那些投入真金白银的消费者，难以接受一家被寄予厚望的科技公司，遇到安全问题，不正面回应，只会急眼和甩锅。造车是重资产、高门槛的买卖，用户最后看的不是你发布会多煽情、微博多会吵，而是出事了你扛不扛得住。

现在的小米很清楚，想要翻身，嘴上得收敛点，手里得扎实点。

营销上，雷军直播的时候就认了：「小字那套是行业陋习，一定改正。」

能用大字说明用大字说明、能写完整写完整、能写准确的写准确。

这一次，我们翻遍了小米新一代 SU7 发布会的每一页 PPT，全都没带小字。

产品端的变化看得更清楚。

面对此前争议最大的车门隐患，雷军这次没有再发长文辩论，而是拿出了一套「三重冗余车门把手」：

除了车外的机械拉手，和车内四门均配备应急机械拉手之外，小米还专门为门锁增加了一套独立的冗余备份电源，哪怕撞到大电池、小电池全断，这套备用电源还能让车门打开。

雷军在发布会上强调：这套车门设计 100% 符合要到 2027 年才正式生效的新国标。

这种回归工程本质的踏实，比发十条骂「黑公关」的微博管用得多。新一代 SU7 的「从容」，从这儿开始有了底气。

告别百米冲刺，小米跑起了马拉松

不只是门把手，被舆论狠狠教育过后，小米在版型规划上，也不搞以前那套刀法了。

21.99 万元的标准版，和 30 多万的 Max 版一样，激光雷达、700TOPS 的 Thor 芯片、端到端的 Xiaomi HAD 辅助驾驶——全都有。由 2200 MPa 超强钢打造的内嵌式防滚架、9 个安全气囊，也都是全系标配。

在新一代 SU7 上，主被动安全和高阶辅助驾驶不再是阶级划分的筹码。

和配置平权同步发生的，是宣发上的收敛。

过去的汽车发布会，为了便于传播，厂商们往往乐于使用 800V，甚至「准 800V」等词来包裹参数，但这一次，雷军把数据精确到了个位：752V、897V，不搞模糊话术。

为了证明三电系统的稳定性，小米拿量产车连续跑了 24 个小时，历经 44 次快充，干了 4264 公里；为了打消大家对于制动衰减的顾虑，小米给出了 100km/h 时速下连续 40 次全力重刹的测试数据；即便是三元锂电池包，小米也选择在 55°C 且满电状态下进行针刺实验。

在这些确凿的数据面前，修饰性的文案失去了存在的必要。

产品理念上，这次 SU7 难得地克制和务实。新势力总爱「教育用户」，小米差点也掉进这个坑。

初代 SU7 是运动轿跑底子，底盘硬、座椅硬。雷军解释说：「我们小米里面有赛车执照的大概有小 1000 人，他们非常喜欢开车。」这群人主导了 SU7 早期的调校逻辑——轮胎压过小石子、小坑，都要迅速捕捉到。「要『人车合一』，座椅必须硬」。

但小米发现，对于想买家用车的用户来说，这样的驾乘感受会给他们带来很大的落差。所以在新一代 SU7 上，雷军选择听用户的。

第一代我们觉得调得不错，但是还是有很多车主不满意，所以这一次我们是下了决心全部推倒重来。

为了让驾驶员舒适，小米新一代 SU7 标配了百万级豪车才有的 18 向调节，主动侧翼支撑更为灵敏，座椅柔软度也有所提升；为了让后排的乘客长途更舒适，增加了后排睡眠头枕和可独立调节透光度的双分区智能天幕，还有 121°的靠背角度调节。

「天幕前后分开调透光，带娃出门，能睡个好觉了。」雷军说。

产品上的「听劝」是面子，运营和体系建设的收敛，才是小米真正告别「互联网造车」的标志。

初代 SU7 的核心基本盘，是一群追求极致性能的年轻极客与数码发烧友。为了迎合这群用户，小米早期的运营策略带着浓厚的「性能崇拜」，从高调挑战纽北赛道，到组建专职销售 SU7 Ultra 的精英团队，小米一直在极力渲染零百加速的推背感。

但当交付量跨过一定量级，小米意识到，单纯的极客圈层已经撑不起 2026 年的 55 万辆交付目标。为此，小米在运营上开始主动向大众市场倾斜，在整体的产品包装上进行了柔化。

配合考究的卡布里蓝车漆和「闻献」联名香氛，这款车的受众画像，正在向注重质感的中产家庭延伸。双代言人的选择也暗合了这一逻辑：苏炳添稳固性能与速度的品牌基本盘，而舒淇则为其注入了松弛与高净值的生活方式内涵。

往远看，小米整个销售体系都在变。SU7 Ultra 专属销售团队散了，不赚钱的买卖不硬撑，向精细化运营低头；服务网点悄悄铺到 159 个城市，为长周期的售后维保补课；五年砸 2000 亿搞 AI 和芯片，则是交长期主义的投名状。

在卖车之外，经历了阵痛和觉醒的小米也在为中国汽车，建立属于自己的底层文化认同。

今年 1 月底，SU7 Ultra 成功登陆全球顶级的赛车模拟游戏《GT 赛车 7》，打破了该系列自 1997 年诞生以来长期被欧美和日系性能车垄断的格局，成为首款入驻的中国品牌车型。随后在 2 月底的巴塞罗那 MWC 展上，小米完成了纯电超跑概念车 Xiaomi Vision GT 的全球首秀。

显然，所有的这些动作，短期内都无法直接转化为交付量，但他们都释放出了一个信号：小米的视线，已经从互联网维度的「如何上热搜」，转向了产业维度的「如何赢得尊重」。

这种视角的改变，最终反哺到了具体的产品上。

新一代 SU7 褪去了新人的锋芒，也剥离了那些博眼球的营销套路。当一家车企不再靠角落里的小字找安全感，它就真正具备了留在牌桌上的资格。

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周末也值得一看的新闻

曝 Intel CPU 全线涨价 10%，笔记本电脑零售价或涨近四成

据韩媒 ETNews 报道，英特尔已于本月通知主要客户，计划从本月底起对旗下 PC 用 CPU 全线涨价 10%，涵盖其绝大多数主流产品线，从入门级到高端旗舰处理器均在涨价范围之内。

此次涨价的直接背景是 AI 需求正加速向推理阶段演进。在产能有限的前提下，英特尔选择优先保障利润更高的数据中心业务，导致消费级 CPU 供应趋于紧张。

目前，英特尔在电脑 CPU 市场占据约 70% 的份额，远超 AMD 和高通，其定价策略对整个行业具有举足轻重的影响。

TrendForce 集邦咨询曾预测，若内存与 CPU 价格同步上涨，这两项核心部件在笔记本电脑物料成本中的占比最高可达 58%；仅内存涨价一项，就可能推动普通笔记本零售价上涨逾 30%，叠加 CPU 涨价后，终端零售总涨幅或将接近 40%。

小米汽车回应「为何不公布大定数字」

昨天，小米汽车发布最新一期「小米汽车答网友问」，并回复了「为什么新一代 SU7 发布当晚，没有披露大定数字？」这一问题。

小米方面表示，新一代 SU7，从开售到现在，「锁单」进展一直比第一代更好。据悉，从去年 6 月 YU7 发布后的第二天开始，小米就选择了公布「锁单」量，而非「大定」量。

小米强调，因为不可退的「锁单」数据更能真实、客观地反映用户的选择与认可；其高度关注用户购买体验的持续改善和优化，确保让锁单车主更早提车。

库克：Mac 迎来了史上最佳首销周

昨晚，苹果 CEO 库克（Tim Cook）发文称，Mac 迎来了史上最好的首销周纪录，并且其还表示有大量用户首次使用 Mac。

虽文内未提及具体机型，但按照外媒及相关产品发布推测来看，苹果本次首销周成绩或主要归功于新发布的入门级笔记本 MacBook Neo。

据悉，MacBook Neo 于本月发售，官方起售价为 4599 元，中国大陆市场教育优惠叠加补贴最低可达 3399 元起。

而 MacBook Neo 也为苹果首款入门级笔记本电脑，搭载 A18 Pro 处理器，并且采用多款全新配色。

另外，苹果还在近期更新了 MacBook Air、MacBook Pro 的 M5 系列机型。

华为云 CEO 周跃峰：下半年将推出一系列「龙虾」产品

在昨天的华为中国合作伙伴大会 2026 上，华为高级副总裁、华为云 CEO 周跃峰透露，华为云今年将推出更多行业智能体，包括企业级智能体开发平台 AgentArts、数据智能体 DataArts 等。

预计在下半年基于 AgentArts 智能体开发平台发布一系列「龙虾」，涉及办公、代码、营销等领域。

字节跳动以超 60 亿美元出售沐瞳科技

据界面新闻报道，沙特 Savvy Games Group 近期已与字节跳动达成最终协议，以超 60 亿美元的价格收购上海沐瞳科技（下称「沐瞳」）全部股权。双方于 2025 年下半年启动谈判，核心条款于今年初达成共识。

此次出售资产还包括多款在研游戏及相关工作室。沐瞳于 2021 年被字节跳动收购。

Savvy 是沙特公共投资基金（PIF）于 2022 年全资设立的游戏与电竞产业投资及运营平台，覆盖游戏发行与研发、电竞赛事等业务。

交易消息确认后，沐瞳 CEO 张云帆昨日向全员发出内部信。信中表示，交易完成后沐瞳将成为 Savvy 的全资子公司，但管理结构保持不变，公司总部仍位于上海，张云帆本人也将继续担任 CEO 一职。

他在信中还提到，基于历史业绩贡献，字节将为沐瞳员工提供多项激励计划，包括加速部分历史授予的长期激励的归属和发放，并将基于未来业绩推出新的激励方案。

小鹏汽车首迎单季盈利，全年交付量翻倍

昨天，小鹏汽车发布 2025 年第四季度及全年财报。

• 2025 年全年总交付量达 429445 台，同比增长 125.9%；
• 全年总营收为 767.2 亿元，同比增长 87.7%，两项数据均创历史新高。

第四季度：

• 毛利率方面，Q4 达到 21.3%，同比提升 6.9 个百分点，并首次实现单季净利润 3.8 亿元；
• 单季交付量为 116,249 台，同比增长 27.0%；
• 单季营收 222.5 亿元，同比增长 38.2%，环比增长 9.2%；
• 2025 年全年毛利率为 18.9%，同比提升 4.6 个百分点；
• 截至 2025 年 12 月 31 日，公司现金及现金等价物、受限制现金、短期投资及定期存款合计为 476.6 亿元。

出海方面：

• 小鹏今年 2 月正式进入新西兰市场，在奥克兰北岸及基督城开设首批服务中心；
• 2 月 18 日，全新 G6 在英国开启预售，起售价 39,990 英镑（约合人民币 36.8 万元）；
• 截至 2025 年底，小鹏在全国共拥有 721 家门店，覆盖 255 座城市，自营超快充站达 2108 座。

对于今年 Q1，小鹏预计总交付量介于 6.1 万至 6.6 万台，总营收介于 122.0 亿元至 132.8 亿元。

CEO 何小鹏表示：「我相信小鹏汽车正处在物理 AI 应用的历史性转折点，我们不仅要扩大 AI 汽车的全球市场份额，完成 L2+ 辅助驾驶向 L4 自动驾驶的跨越，让第二代 VLA 走向海外，还要实现高阶人形机器人的规模量产。」

宇树科技将上市，拟募资 42 亿冲击「A 股人形机器人第一股」

昨天，上海证券交易所正式受理宇树科技的科创板 IPO 申请，拟募集资金 42.02 亿元，冲击「A 股人形机器人第一股」。

招股书披露，本次公开发行新股不低于 4044.64 万股，募集资金将投入四大项目：智能机器人模型研发、机器人本体研发、新型智能机器人产品开发，以及智能机器人制造基地建设。保荐机构为中信证券。

财务数据方面，宇树科技近三年实现高速增长：

• 2023 年至 2025 年，公司营业收入分别为约 1.59 亿元、3.92 亿元和 17.08 亿元，2025 年同比增长约 335%；
• 净利润分别为 -0.11 亿元、0.95 亿元和 6.00 亿元，扣非净利润超 6 亿元；
• 2025 年，公司人形机器人出货量超过 5500 台（纯人形，不含轮式双臂机器人），位居全球第一，四足机器人与人形机器人全球市场份额均排名第一。

腾讯 AI Lab 撤销，部分人员并入混元

据机器之心报道，腾讯 TEG 技术工程事业群昨天发生组织架构调整，AI Lab 正式被撤销。原 AI Lab 主任蒋杰不再担任该职务，但其他管理职责维持不变。

调整后，原 AI Lab 部分人员将并入混元团队，向姚顺雨汇报；产学研合作中心予以保留；多模态部负责人则直接向 TEG 总裁卢山汇报。

姚顺雨于去年 12 月以「CEO / 总裁办公室」首席 AI 科学家身份加入腾讯，直接向腾讯总裁刘炽平汇报，彼时年仅 27 岁，此前为 OpenAI 研究员。

报道还提到，DeepSeek 近期同样存在人员变动，曾深度参与 DeepSeekMath、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等重大项目的核心成员郭达雅已离职。

腾讯元宝换 Logo，长出了眼睛

昨天，腾讯元宝官宣更换 Logo，新版在原有设计基础上加入了眼睛元素，整体风格更为拟人化。元宝表示，全新形象旨在以「更活泼灵动的姿态」陪伴用户，并称将持续打磨品牌视觉与产品能力。

曝 OpenAI 将推出「超级 App」：整合 ChatGPT、Codex 与 Atlas 浏览器

据《华尔街日报》报道，OpenAI 计划将旗下 ChatGPT 应用、AI 编程平台 Codex 以及 AI 浏览器 Atlas 整合为一款桌面端「超级 App」，以简化用户体验、集中资源投入。

OpenAI 应用业务 CEO Fidji Simo 在昨天发给员工的内部备忘录中表示：「我们意识到，我们的精力分散在太多应用和技术栈上，需要精简。这种碎片化一直在拖慢我们的节奏，也让我们更难达到想要的质量标准。」

OpenAI 总裁 Greg Brockman 将临时主导此次产品整合与相关组织架构调整，Simo 则将带领销售团队推进新产品的市场推广工作。

在整合路线图上，OpenAI 计划率先扩展 Codex 应用的能力，使其覆盖编程以外的生产力任务，再逐步将 ChatGPT 与 Atlas 浏览器并入这一超级应用。移动端 ChatGPT 应用不受此次调整影响。

Claude Code 上线 Channels：手机发消息就能直接操控

昨天，Claude Code 低调上线了 Channels 功能的预览版。

用户通过 Telegram、Discord 等即时通讯平台，将外部消息直接推送到本地正在运行的 Claude Code 会话中，实现远程下达指令、查询进度和接收结果，整体体验与「龙虾」OpenClaw 类似。

目前，Channels 仍处于研究预览阶段，需满足多个使用条件：Claude Code 版本需为 v2.1.80 及以上，必须使用 claude.ai 账号登录，不支持 API Key 方式；同时依赖 Bun 运行插件脚本。

在安全机制上，Channels 采用配对与白名单策略。用户需先通过 Bot 获取一次性配对码，再在 Claude Code 会话中确认授权，成功后仅被允许的账号才能向会话推送消息。

功能层面，Channels 支持附件传输与状态反馈。Telegram 单个文件最大支持 50 MB，Discord 支持最多 10 个文件、每个 25 MB。

Perplexity 推出健康功能，可接入 Apple Health

昨天，AI 搜索公司 Perplexity 正式宣布推出 Perplexity Health，可将分散于各类平台的健康信息整合至同一入口，并借助 AI 实现个性化健康问答。

Perplexity Health 目前已支持接入苹果 Apple Health、覆盖逾 170 万家医疗服务提供商的电子健康记录，以及 Fitbit、Ultrahuman、Withings 等多个健康平台，背后由 b.well 和 Terra API 等合作伙伴提供技术支持。

用户可通过个性化仪表盘追踪生物标志物与运动数据的长期趋势，并在提问时同时调用医疗记录、实验室检测结果与可穿戴设备数据。

在数据安全方面，Perplexity 表示所有健康数据均经过传输中与静态加密处理，设有严格的访问控制机制，用户可随时管理或删除相关信息。健康数据不会被用于训练 AI 模型，也不会出售给第三方。

马克·库班：人形机器人最多活 10 年，未来是「人机协同设计」

据《商业内幕》报道，美国著名连续创业者、投资人马克·库班（Mark Cuban）昨天在科技直播节目 TBPN 上表示，他认为当前各大公司争相推进的人形机器人路线将以失败告终，最多只有 5 到 10 年的生命周期。

库班的核心观点是：与其让机器人模仿人类形态去适应现有的生活空间，不如从根本上重新设计空间与机器人，让两者协同进化。

我听到有人说，「房子就是房子（是为人类设计的），所以需要人形机器人」，但我认为房子本身也会被彻底重新设计。

在他设想的未来场景中，家居空间将围绕机器人的工作逻辑重构——储藏室、冰箱、洗衣机等功能区域被隐藏起来，专供形态各异的机器人（例如类蜘蛛或蚂蚁形态）操作，而人类的生活区域则独立存在。

机器人不会是完整的人形，它们会是最优形态。你为机器人设计房子，也为房子设计机器人。

他还举了亚马逊的仓储机器人体系作为例子——亚马逊目前拥有超过 100 万台用于分拣、搬运的机器人，没有一台具备人形外观。

黄仁勋：科技巨头不应向公众散布 AI 恐慌

据彭博社报道，英伟达 CEO 黄仁勋昨天在公司技术大会的一场讨论中表示，科技行业在向公众介绍人工智能风险时应保持克制。

警示是好事，但恐吓就不太好了，因为这项技术（AI）对我们来说太重要。

他认为，围绕人工智能的最大国家安全风险，并非技术本身，而是公众因恐惧、愤怒或不信任而阻碍技术落地。

他强调，人工智能并非「生物体、外星体或具备意识的存在」，而是计算机软件，缺乏证据的灾难化表述可能带来负面后果。

作为英伟达的重要客户之一，Anthropic 近期因坚持在合同中限制其 AI 产品用于国内监控和全自动武器，与特朗普政府发生冲突。上个月，美国政府以「供应链风险」为由，希望将 Anthropic 排除在政府合作项目之外。

尽管存在争议，黄仁勋仍对 Anthropic 的商业前景表示乐观，称其收入规模在 2030 年前有望突破 1 万亿美元，并认为其 CEO 对增长预测相对保守。

任天堂 Switch 2 或推新版本，支持可更换电池

据日经报道，任天堂正考虑为欧洲市场推出支持更换电池的 Switch 2 新版本。

这个消息之所以成立，不只是因为欧洲对「可维修」越来越重视，更因为现款 Switch 2 本身就不好修。

iFixit 去年拆机后给它的可维修性评分只有 3/10，点名的问题就包括电池仍是胶粘固定、多个关键部件焊死在主板上。

而任天堂此举背后的真正推手，是欧盟《电池法规》Regulation (EU) 2023/1542。欧盟要求，从 2027 年起，消费电子里的便携式电池应能被终端用户更容易拆卸和更换，这或许会直接改写硬件设计规则。

不止任天堂，许多消费电子巨头都在未雨绸缪，就连苹果也早就在做铺垫。

2021 年，苹果宣布 Self Service Repair，开始向用户开放原厂零件、工具和维修手册；2024 年，苹果又宣布支持在部分 iPhone 维修中使用二手原厂件。

近几年，苹果的新产品在可维修度方面也有显著改进，最新的 MacBook Neo 就被 iFixit 评为近年最好修的苹果产品。

爱马仕推出 3.5 万元无线充电器，不送充电头

据 The Verge 报道，法国奢侈品牌爱马仕（Hermès）近日推出了一系列以小牛皮包裹的 MagSafe 兼容无线充电配件，最高售价达 5150 美元（超过 3.5 万元人民币），超过 14 英寸 MacBook Pro 起售价的三倍。

此次新品系列名为「Paddock」，共包含三款独立充电器。入门款 Paddock Solo 售价 1250 美元，为单设备磁吸无线充电器；Paddock Yoyo 和 Paddock Duo 均售价 1750 美元，支持同时为 Apple Watch 与 iPhone 充电。

三款充电器均以爱马仕标志性的金色 Swift 小牛皮精心包裹，配以马鞍针法缝线，并在磁吸充电位置印有品牌「H」标识用于对齐定位。

值得注意的是，尽管售价不菲，爱马仕并未随产品附赠电源适配器——所有充电器均需搭配 20W 或更高功率的 USB-C 适配器使用，随附配件仅有一根长约 1 米的 USB-C 数据线。

山姆回应无理由退货 30 天缩短到 7 天

据界面新闻报道，近日，山姆会员商店发布《退货政策》更新征求意见稿，拟将线上渠道无理由退货期限从 90 天大幅缩短至 7 天，引发消费者关注与质疑。

根据意见稿，消费者通过山姆会员商店 App 及 SamsClub 小程序购买的商品，自收货之日起，若商品符合完好标准，可享受「7 天无理由退货」。

但有消费者表示担忧，目前山姆平台的无理由退货时限长达 90 天，此次调整若落地，退货窗口期是否将大幅缩短。

对此，山姆方面于 3 月 19 日晚间及 3 月 20 日相继作出回应，澄清本次退货政策优化「并不涉及退货时效调整」，调整目的在于明确线上申请换货的适用情形，并新增售后处理评价功能，以提升服务透明度与会员体验。

一家山姆门店工作人员亦表示，目前政策仍处于征求意见阶段，并非最终结论，针对干货、零食等未拆封、不影响二次销售的一般商品，90 天仍是当前最长售后时效。

《阳光女子合唱团》定档 4 月 4 日

情感电影《阳光女子合唱团》正式宣布定档 4 月 4 日。

影片由陈意涵领衔主演，讲述身陷囹圄的母亲李惠贞为即将被迫分离的女儿组建合唱团、彼此治愈的故事，「监狱里带娃」这一极具反差感的设定成为影片最大的情感张力来源。

是周末啊！

One Fun Thing｜加州海底捞机器人「失控蹦迪」，3 名店员才把它拉住

据 NBC 报道，近日，美国加州库比蒂诺一家海底捞火锅门店一台原本负责表演舞蹈的人形机器人突然「失控蹦迪」，将筷子、调料等餐具甩得四散飞溅，在场顾客纷纷躲避。

视频画面显示，这台机器人径直冲向一张餐桌，开始疯狂拍打桌面，随后掀翻餐具和食物。店员们试图上前制止，却根本拉不住它。

最终，足足动用了 3 名店员，合力拽住机器人脖子上的安全带，才勉强将其「拖离现场」——而它的脚还在不停地踩着节拍。

对于这次「失控」，海底捞方面回应 NBC News 称，该机器人「并未发生故障或失控」，其所有动作均为预先编程设定。

门店解释，事发原因是应顾客要求，机器人被带到了距餐桌「比平时更近」的位置，有限的空间影响了它的表演动作发挥。

周末看什么｜《你好，爱美丽》

《你好，爱美丽》由迈利斯·瓦拉德与韩良畴联合执导，改编自比利时作家阿梅莉·诺冬的半自传体小说《管子的玄思》，内容取材自原作者的童年真实经历。

故事以三岁小女孩爱美丽的视角展开，讲述她在异国他乡感知世界、经历成长与告别的温暖历程。

影片已积累超过 40 项国际大奖提名，其中包括第 98 届奥斯卡金像奖最佳动画长片提名、第 78 届戛纳电影节金摄影机奖（导演首作奖）提名，以及第 83 届金球奖电影类最佳动画长片提名。

买书不读指南｜《地位游戏》

《地位游戏：人生赢家是如何被选中的》是加州大学伯克利分校哈斯商学院管理学教授托比·斯图尔特（Toby Stuart）历经逾 25 年实证研究后写就的组织社会学著作。

全书围绕「受膏机制」（Anointment）这一核心概念展开。斯图尔特将其定义为：当高地位的个人或机构公开认可某人或某事物时，被认可方的价值与机会随之跃迁，并在时间轴上持续累积。

• 一幅被重新认定为伦勃朗真迹的肖像画，与其最出色弟子几乎无从分辨的同类作品，在价格上却相差数个数量级；
• 一篇科学论文在署名揭晓前后，遭遇截然不同的评价命运。

斯图尔特将这类认知捷径称为「大偏移」（Big Shift）——人们在评估作品、论文或公司时，往往将注意力从「事物本身的质量」转移至「它与谁相关」。

这一机制的深层后果，是斯图尔特在书中反复强调的「马太效应」（Matthew Effect）：地位催生更多地位，初始的微小优势经由累积效应，最终演变为难以撼动的结构性差距。

游戏推荐｜《双人成行》Steam 两折优惠

《双人成行》（It Takes Two）是由瑞典独立工作室 Hazelight Studios 开发、EA 发行的动作冒险双人游戏。

游戏剧情围绕一对感情破裂、濒临离婚的夫妻科迪（Cody）与小梅（May）展开。女儿罗丝（Rose）因不舍父母分离，将泪水滴在亲手制作的玩偶上，意外触发魔咒，令两人的灵魂被困于玩偶之中。

在「爱之书」哈金博士（Dr. Hakim）的引导下，二人被迫携手穿越花园、太空、空调夜店等奇幻场景，在化解重重障碍的过程中逐渐重拾彼此的感情，最终以一曲演唱会解除魔法、回归现实。

玩法层面，《双人成行》以「机制多样性」为核心设计理念。法尔斯明确要求团队在游戏玩法被「用腻」之前即切换至全新机制，使得整个约 10 小时的流程中几乎不存在重复设计。

本作发布后获得业界广泛好评。据 Metacritic 汇总，PC 版评分为 89 分，PS4/PS5 版为 88 分，Xbox Series X 版为 89 分。IGN 给出 9 分，称其「创意奇佳」，并将其玩法密度与宫本茂出品的游戏相提并论。

Steam 平台亦授予其「独乐乐不如众乐乐」年度大奖。截至 2024 年 10 月，游戏全球累计销量已突破 2000 万份，Steam 页面显示简体中文评测逾 11 万篇，好评率达 94%。

目前至 3 月 27 日，《双人成行》在 Steam 平台两折优惠，售价 39.60 元（原价 198 元）。

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