最近有支叫《霍去病》的 AI 短片让我印象深刻，播放量轻松破亿，逼真得让人以为是重工业大制作。

真相是：3 个人，48 小时，从立项到成片。 核心创作者还不是影视科班出身，人家之前只是一名内容运营。

同样正在大火的《雪山救狐狸》 AI 小短片，已经衍生出了一个「复仇宇宙」，让全民都开始了这场「抽象狂欢」，甚至连不少大 V 都一起玩梗。

如果要用一句话来形容这件事，我只想说：传统影视工业那套「排期三个月、经费三百万」的秩序，正在被悄悄地颠覆着。

现象级的热门特效视频，很可能就藏在你的下一个 AI 工具里。

但别以为小白就能做到这样的程度，一旦你想试试，就会发现，总是被迫在各种网页和软件之间反复横跳：找这个大模型写脚本文案，切到那个工具生成图像，再换一个平台去把图转成视频。它们就像是公司里各自为战的员工，彼此之间毫无默契，记忆不互通。

一旦某个环节的产出偏离了预期，整条流水线就得推倒重来。

最近 OpenClaw 爆火后，已经有网友尝试指挥龙虾来完成影视创作全流程 —— 用 AI 生成素材，导入 Premiere Pro，再让 Agent 自行完成剪辑。从策划到最终成片，除了疯狂消耗 Tokens 之外，没什么问题。

前期策划、脚本写作、素材生成、剪辑、裁切、配音、字幕，AI 全包了。

这的确让人兴奋，但大多人还会茫然，这……是一种新工作流，但具体怎么跑起来？用什么工具？接口在哪？指令怎么写？中间还隔着一条不小的鸿沟。

恰好最近，我留意到常用的一个视频生成工具 Vidu，上线了 ViduClaw 「V 龙」——全球首个多模态创意营销 Claw。虽然此前已有不少 AI 厂商推出了自家的「Claw」，但作为视频模型厂商，而且做得这么完整的，Vidu 是我见到的业内头一个。

APPSO 体验后，我认为尤其是两类人 —— 广告营销和电商从业者，终于能吃上「真香」的龙虾了。

因为目前体验下来，Vidu Claw 完全不是那种需要你不停折腾养虾的「小众自嗨」，而是目前头一个能实际创意落地、直接把最终成片拍在你桌上的「营销全链路」龙虾。

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单枪匹马，也能「团队级」交付提案

先说说它是什么。

市面上多数的 AI 视频生成器只是单纯的工具，而 Vidu Claw 更像是一个「全能员工」。

它把 Marketing 领域里不同岗位的能力全部打包成一个 Skill，集中赋能给了你的操作终端。

不过，过去那些厉害的 Skill，总是要研究各种复杂的代码部署，一步跑错，整个龙虾可能都嘎了。而 Vidu Claw 开箱即用。直接进入 https://abc.vidu.cn/vidu-claw，登录账号，输入邀请码 XXXX，就完事了。

当然，如果你已经部署了自己的龙虾，只要在龙虾的对话框里输入一行简单的指令：「帮我安装 Skills https://github.com/Saerdna/vidu-skills」，你也能让它即刻入职。

那么，它到底能做什么？

就拿广告行业里最常见的工作来举例：给客户提案。在从业的几年时间里，一个 Campaign 从 Brief 解读、市场与受众分析，到头脑风暴，再到最终的方案包装，每一步都在疯狂消耗人力和时间。尤其在提案阶段，最让人无力的就是「光靠嘴说」。

比如，我曾在广告公司负责过一个护肤品的案子，当时我们定的主题是「自信转身，高光一刻」。我脑子里有着极其清晰的画面：女主角转身时的光影变化、发丝的飘动、配合着鼓点的运镜。

但在现实中，受限于预算和排期，我们不可能为了一个还没中标的提案去实拍一条 Demo，最后只能拿着几张粗糙的分镜草图，指望客户凭空「脑补」出那种高级感。

现在，Vidu Claw 不仅能精准理解这些抽象的创意，还能直接跑出一整套极具质感的视觉方案。

我可以拍好产品后，直接用 Vidu Claw 生成视频静帧图，然告诉它我想要的效果，它就开始干活了。

它不是毛头小子上来就哐哧干活，而是先理解我的需求，写出对应的视频画面脚本，再调用合适的镜头，才正式「开工」。

开工之后，它还会随时给我同步状态。有新进展了再来敲我，不用我干等着。

如果它在「摸鱼」没回你消息，你还可以直接问它进展怎么样了。

很快，一个简短的演示短片就搞定了。

相比于过去需要精雕细琢提示词、在多个平台间来回倒腾的折磨，Vidu Claw 带来的绝不仅仅是生产力的解放。它打破了过去需要策划、美术、导演、后期一整个团队通力合作的壁垒，让所有环节的交付能力浓缩于你一人之手。

现在，哪怕只是我一个人坐在屏幕前，也能端出完整团队级别的专业提案 —— 我一个人，就是一间五脏俱全的创意广告公司。

让每一个独立创作者，都有专业级的底气

如果说 Vidu 过去的能力更专注于电商和广告，那么 Vidu Claw 则是它的一次关键进化：它成为了独立创作者的「超级助理」。

还在广告公司摸爬滚打时，遇到瓶颈至少还能拉上几个同事头脑风暴，拼凑出一个相对完美的方案。但自从转做自由职业后，个人的能力再全面，也难免会遇到「双拳难敌四手」的时刻。

不仅仅是我这样的文字工作者，很多单打独斗的自媒体人都有过同样的无力感。

但 Vidu Claw 的到来改变了这种单兵作战的劣势。想做一支降噪耳机的创意短片？现在只需要扔给它几张产品图，加上一句话的描述，它就能包揽爆款脚本、镜头调度以及背景音乐的匹配。

这甚至让我回想起了职业生涯里的一次「意难平」。

曾经，我为一个新锐茶饮品牌构思过一套充满夏日清新感的视频创意。想法很好，但因为没能拿出足够抓人的动态视觉演示，方案显得单薄，最终遗憾落选。

如果把当时的场景放到今天，结果也许会完全不同。

哪怕只有我一个人，只需要把茶饮的物料图和参考人物发给 Vidu Claw，它就会自动梳理出符合夏日清爽氛围的调性，替我写好每一幕的分镜，安排好运镜走向，铺上配乐，直接生成一支可以放在大屏幕上向客户展示的成片。

我想，如果当时有 Vidu Claw 的帮忙，我们也许就不会错失这个机会了。

从「好玩的玩具」，到「好用的生产力」

AI 工具的焦虑，本质上来自两件事：一是「学不完」，二是「用完还是啥活没干」。

各种 Agent 涌现，确实突破了聊天框的桎梏，但高昂的学习成本和依然存在的平台割裂感，并没有真正给打工人减负，反倒催生了一种新型焦虑——我花了三个小时学了这个工具，但我原来要干的活还在那里等着我。

这是把工具当目的，而不是把工具当手段的结果。

但在使用 Vidu Claw 时，我完全感受不到这种焦虑。相反，我有一种踏实感——那种真正能帮人把活干完、把事落地的技术，终于来了。

回想在广告行业的那段日子，每一天都在和 Deadline 赛跑，为憋不出好点子抓狂，或是因为团队交付延迟而急得落泪。但如今重新用 Vidu Claw 操刀这些业务，曾经那种压迫感就逐渐消散了。

我唯一的感慨就是「相见恨晚」：如果当年我们拥有这个永远 24 小时在线、能瞬间响应热点和需求的神队友，是不是就能留下更多令人惊叹的爆款案例？

我想，一款真正优秀的「Claw」，就应该像 Vidu Claw 这样。

它既不是纯粹只能提供情绪价值的 Chatbot，也不是激进到企图取代人类的审美和创意。相反，它只会默默在后台扫清一切技术执行上的障碍，让我能用最快的速度、最低的成本，去验证那些天马行空的灵感。

所以，如果你也苦于脑海里光怪陆离的创意无法成真，不如也试试 Vidu Claw 吧。目前，Vidu Claw 已开放内测，输入 AppSo 为大家准备的邀请码 APPSON1，注册即送 500 积分，快来 Vidu Claw 施展你的创意吧。

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A0 级小车市场，绝对称得上「闷声发大财 」几个字。

在市场的目光被「高阶智驾」、「旗舰」、「大六座」等眼光缭乱的配置吸引住时，A0 级小车的销量却在节节攀升。

比如五菱宏光 MINI EV 就在过去 3 个月内，狂卖了 4.1 万辆。

但随着新能源市场的不断发展，市场对代步车的期待也在变得越来越高。不只要能跑起来，还要好看、好用、好玩，坐进去不寒碜，开出去有面子。

这也是今天上市的第五代宏光 MINI EV 的核心变化。

第五代宏光 MINI EV 的产品定位是「四门玩趣代步车」，覆盖带娃出行、日常通勤、城区练手和周边短途探索等场景。

对这款车来说，「四门」补上了过去微型车在实用性上的短板，「玩趣」则回应了年轻用户更看重的情绪价值。

第五代五菱宏光 MINI EV 共有 4 种配置，起售指导价为  4.48 万元起。

「四门」更实用

外观方面，第五代宏光 MINI EV 采用了名为「甜趣方糖」的全新设计语言。

整车延续了家族式的方正轮廓，同时通过更圆润的局部处理，弱化了传统方盒子造型的生硬感。

车身视觉重心按照 0.618 的黄金分割比例布局，前后观感更均衡，整体姿态也更轻巧。

前脸配有一条贯穿式镀铬饰条，形成略微上扬的弧线。保险杠两侧加入了类似「酒窝」的装饰，表面纹理在光线下层次更明显。

灯组部分，前后大灯采用圆环加贯穿灯带组成的「同心」式 LED 结构。近光覆盖宽度达到 84 度，官方称可照亮 7 条车道；远光照射距离为 165 米。全系的位置灯、转向灯、大灯和刹车灯均采用 LED 光源。

轮毂饰盖采用了旋转四叶草的造型，并经过空气动力学优化，用于降低风阻和整车重量。

新车推出了绿悠悠、白绒绒、灰萌萌三款偏复古取向的幻彩珠光车色。绿悠悠采用蓝绿双色珠光粒子，车漆会随视角和光线变化呈现不同层次；灰萌萌采用高定双涂色漆，在光影变化下更有流动感；白绒绒则偏向低饱和奶油色系，整体观感更柔和。车漆采用 8 层涂装工艺，并使用巴斯夫全涂层解决方案。

如果说外观变化更多体现在风格上，那么空间升级就是第五代宏光 MINI EV 最直观、也最有说服力的进化。

新车长宽高分别为 3268 × 1520 × 1575 mm，纵向空间利用率达到 89%，肩部空间利用率达到 79%。后排上方身体通过空间为 620 mm，下方腿部通过空间为 454 mm。

四门四座布局确实解决了过去许多微型车「后排能坐，但进出狼狈」的问题，此外新车后排独立车窗的可视面积约为 2016 cm²，还配备了同级唯一的电动升降功能，乘坐体验提升了很多。

车辆后备厢常规容积为 170 L，可以放下一个 23 英寸行李箱；后排座椅按 5:5 比例放倒后，容积可扩展至 838 L，能够同时容纳 1 个 32 英寸、1 个 28 英寸和 2 个 24 英寸行李箱。

全车共规划了 20 处储物空间，包括专属手机位、杯托、副驾双挂钩、门板储物槽和网兜等。

走进车内，第五代宏光 MINI EV 采用了「环趣美学」设计语言。环形元素贯穿仪表台、出风口、门饰板和储物格，整体视觉比上一代更完整，也更有主题感。配色采用焦糖色和奶油白组成的「焦糖奶油」撞色方案，再配合复古棕白格纹座椅面料，整体风格较为年轻化。

五菱还在仪表台区域设置了一个「百变造景空间」，既能储物，也可用于个性化展示，并采用了同级少见的波点镭雕工艺，质感比普通注塑或喷漆更细腻。副仪表台则采用「灵动岛」式一体化环形设计，将杯架、手机位和储物格整合在一起。

并且变速机构升级为怀挡设计，换挡时不用低头，手也无需离开方向盘，中央区域因此腾出了更多储物空间。

便宜但不将就

智能配置上，第五代宏光 MINI EV 这次同样升级了不少地方。

新车配备 10.1 英寸中控屏，是同级中尺寸最大的方案之一。下拉式控制中心集成了 17 项高频功能，UI 提供 5 种壁纸可选，还支持日夜模式智能切换。

手机互联支持 Apple CarPlay、华为 HiCar 和 Carlink 三大主流系统，同时支持有线与无线连接。

驾驶模式则提供经济、标准和运动 3 种选择，能量回收模式则有舒适、标准和强 3 档可调，支持靠近自动解锁、远离自动闭锁，踩下刹车即可启动，无需插钥匙；开门自动上电，关门闭锁后自动下电。

手机 App 远程控制功能也比较齐全，支持远程启动、导航寻车、双闪鸣笛定位、远程解闭锁、远程预调空调、查看实时电量与充电状态、预约错峰充电，以及预约空调定时开启。

主动安全层面，新车标配同级少见的 ESC 车身稳定系统，并针对微型车使用场景进行了专项调校，集成 ABS、EBD 等功能，在转向过度、转向不足和湿滑路面等工况下可自动介入。

电子手刹和自动驻车同样是标配，对坡道起步和拥堵工况更友好。高清倒车影像与后倒车雷达，则承担了停车时最基础、也最实用的安全辅助功能。

被动安全方面，车身采用环状笼式结构，高强钢占比达到 60%，热成型钢占比为 5.84%，关键防护区域使用 1500 MPa 超高强度钢材。

五菱表示，整车共进行了 14 种碰撞工况、累计 30 余次试验，覆盖从低速到高速、从正面到侧后碰的多种极端场景，模拟强度超过法规要求。模块化车身设计还能在轻微碰撞后显著降低维修成本，节约幅度超过 90%。

新车搭载了「神炼电池」，电池箱体采用 2 横 6 纵结构设计，底部设置了碰撞吸能结构，并 MUST 件将结构梁、侧板和热管理系统集成为一体，结构强度较传统方案提升超过 60%，维护成本降低 90%。

车云双 BMS 智能协同系统可在云端实现超过 240 项安全监管和超过 80 项故障预警，电池还具备加热和智能保温功能，在充电枪连接电源的状态下，可以在 24 小时内将电池温度维持在 20 ℃ 至 35 ℃ 的工作区间。

动力系统上，新车搭载 30 kW 三合一集成电驱，将电控、电机和减速器集成为一体，0 至 50 km/h 加速时间为 4.56 秒。

新车有 205 km 和 301 km 两个续航版本，其中 205 km 版本的度电续航里程超过 12.65 km/kWh，全系百公里综合电耗为 8.9 kWh，折算下来每公里使用成本约 0.05 元。

第五代五菱宏光 MINI EV 同时支持直流快充、交流慢充和家用 220 V / 10 A 插座。直流快充模式下，电量从 30% 充到 80% 需要 35 分钟；交流慢充从 20% 充到 100% 最快 4.8 小时。

随车充电枪内部电路板防护等级达到 IP67，充电枪与插座连接后的整体防水等级为 IP55，支持雨天户外充电。

除此之外，当低压蓄电池电压低于 11.9 V 且持续 14 秒、整车 SOC 不低于 10% 等 5 项条件同时满足时，车辆会自动启动 3 小时补电功能，用来防止小电瓶亏电。

底盘结构采用前麦弗逊式独立悬架和后三连杆式非独立悬架，制动系统标配前后盘式刹车。

如果把第五代车型放回整个宏光 MINI EV 家族的演进脉络里，会看到一条很清晰的演进过程。

第一代主打小巧便利，第二代强调时尚好看，第三代开始突出好玩有趣，第四代则往从容舒适上走。

而到了第五代，五菱想把前几代积累下来的产品价值重新整合起来，把四门布局正式固化为家族标配，再在设计语言、智能体验和续航上做一次系统升级。

宏光 MIN IEV 在 2020 年进入市场时，几乎带着一种开荒者姿态。那时，中国的微型纯电代步车市场还没有真正成熟，五菱抓住了「路面堵、停车难、油费高」这些非常现实的痛点，用一款价格低、好停车、使用成本也低的小车，迅速切入了城市通勤人群。

但现在 A0 级的市场风向变了。

早期比的是「有没有」「够不够用」，现在更看车辆外观是否漂亮，智能体验是否优秀以及是否有能被记住的差异点。

过去，宏光 MINI EV 最强的地方，是用极低门槛满足了城市短途出行的刚需。

现在它想做的，是在这个基础上加入更好的空间、设计、智能和安全性，让宏光 MINI EV 从「便宜的小车」，慢慢变成一台真正更好用、也更像样的代步车。

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说到机器人，过去两年科技圈里，最不缺的大概就是各种机器人「后空翻」的视频。

社交媒体上的讨论和各大公司的宣传片，也让人觉得我们距离被机器人接管，似乎就差那一个季度的距离。

刚刚，在 2026 中关村论坛年会上，几位国内具身智能的创始人，进行了一场「百亿具身智能圆桌会议」。来自银河通用的王鹤、智平方张鹏、千寻智能高阳、原力灵机唐文斌，以及星动纪元的席悦坐在一起，聊了聊具身智能的核心议题。

现在的具身智能到底发展到哪一步了，哪些场景是得到了验证？

技术方面，要让机器人真正进入我们的生活学习和工作，需要解决的问题是数据、模型还是机器人硬件？

以及未来一两年内，具身智能的主要发力场景会集中在哪些方向，工业化落地多还是真的有望进入家庭？

最后，他们也谈到了具身智能的发展，需要像自动驾驶一样，有 L3、L5 类似的标准，才能规范整个机器人行业所处的智能水平。

欢迎来到机器人的 GPT-2.0 时代

如何定义刚刚过去的 2025 年与机器人赛道全面进击的 2026 年？

五位大咖给出了高度一致的研判：2025 年是「打基础」的蓄势之年，而 2026 年将是机器人场景泛化能力提升，和商业规模化落地的元年。

千寻智能的高阳将当前的具身智能所处的阶段，比喻为大语言模型的 GPT-2 时代。

他提到具身智能行业，在 2025 年解决了大量数据基建层面的问题，随着模型参数与数据规模的提升，2026 年极有可能迎来跨越至 3.0 时代的跃变。

原力灵机唐文斌也坦言，当前行业仍处在发展初级阶段，但在数据规模化驱动下，行业斜率（增速）极大。

他直言哪怕今天我们坐在这里谈论模型、算法，但是连一个大规模的 benchmark 都还没出现，无法准确的衡量不同具身智能的水平。

星动纪元联合创始人席悦则提到，过去一年资本的疯狂涌入，一些 2025 年没有出现的公司，在 2026 年突然涌现；同时也伴随着很多公司突然就消失。

这是速度和加速度都飞快的一年。

银河通用创始人王鹤则提到了前段时间他们和清华大学合作的项目，让机器人也可以上场打网球。他说随着很多概念的逐渐清晰，具身智能是正在迎来从实验室走向真实世界的时刻。

得数据者得天下

和李飞飞推出的大规模图像数据集 ImageNet，成为深度学习发展中重要一环类似，具身智能的发展也需要大量的数据。

相比于 ChatGPT 这类大语言模型能够从互联网的海量文本里面提取数据，物理世界的高质量交互数据依然缺失。

星动纪元的席悦说，「数据，是当前最卡脖子的瓶颈」。

想要让机器人能在复杂的特种环境里自主工作，就需要它在真实场景里收集数据。但真实场景的试错成本太高了，没有哪个厂长愿意让一个半成品机器人在自家流水线上瞎折腾。

原力灵机则说的更直接，唐文斌认为数据本质上就是钱的问题，它不是最关键的，花钱就可以解决。真正的数据难题是需要让机器人从真实场景里面反馈数据。

但他也提到，这会是一个鸡和蛋的问题。现在的机器人不成熟，没有办法被批量部署，但是想要机器人得到进步，我们又需要机器人被批量使用。

智平方的张鹏认为，真正能让模型产生质变的，永远是一线真实场景回流的数据。而在数据之外，模型的架构和系统的设计也同样重要。

他认为具身智能是「模型+本体硬件+场景系统」的三位一体的综合实力比拼。让机器人在不同场景上，能够以更小的成本去适应更多的场景，对具身智能行业应用来说是一个非常大的挑战。

就像自动驾驶领域的特斯拉和 Waymo。谁能以最低的成本，让最多的机器人在真实物理世界里跑起来，谁就能拿到通往 GPT-3.0 时代的入场券。

做家务不是今年的优先场景

如果说 2025 年是拼 Demo、跳芭蕾、表演武术的一年，那 2026 年就是拼场景的一年。

而这些创始人们选出的落地场景，都不约而同地放弃了科幻电影里那些高大上的 C 端家庭场景，转而一头扎进了物流、公共服务，甚至是街头零售。

张鹏、高阳与席悦一致看好半结构化的工业制造、简单的服务与物流搬运场景。

特别是物流环节中那些「人类只需短时间培训即可上岗」的日结型工作，其高标准化和明确的指标要求，能成为机器人最易替代与规模化复制的突破口。

唐文斌则给出了四个极为严苛的落地标准，堪称具身智能的「避坑指南」。

第一，必须是能容忍错误的场景；第二，必须对效率有容忍度；第三，需要一定的泛化能力，否则直接用非标自动化机器就行；第四，能够长时间作业算得平账。

他幽默地提到，在技术尚不完美的当下，「伪装成干活的跳舞」，能够提供情绪价值的展示型应用，也不失为一种极佳的商业路径。

银河通用的王鹤提到了他们正在全国铺开的「太空舱」零售店。在这些充满未来感的舱体里，机器人自主帮顾客取货。

机器人取货的动作可能没有人类店员那么利索，但它新奇、酷炫，为顾客提供了极高的「情绪价值」，顾客愿意为这份体验买单。

同时，在这个过程中，银河通用已经积累了 8 万小时的真实货架取货数据。

这不仅是一个成熟的商业场景，更是一个极其巧妙的具身智能数据采集方案。

在圆桌会议的最后，他们还聊到了整个具身智能行业需要一些标准。

刚好今天央视新闻有报道，中国信通院联合 40 余家单位，发布了具身智能领域的首个行业标准，将于 2026 年 6 月 1 日实施。

该标准不仅统一了基准测试框架（静态仿真、动态仿真、真实环境、组合式），还配套建立了包含超 1 万条测试任务的题库，覆盖工业、家庭等 300 种场景，结束了行业「无标可依」的现状。

几位创始人也提到了标准、法律和安全的重要性，只有一套广泛认可的行业标准，才会有具身智能实质性和规模性的进步。

结束的时候，主持人说今天是「百亿」，希望明年能变成千亿具身智能对话。

是的，还没到万亿，机器人要想彻底接管人类，可能还需要再练习好几年。

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带队发布 Qwen 3.5 小模型系列、获马斯克公开点赞，20 小时后在社交媒体宣告离职。林俊旸离开阿里的方式，本身就是 2026 年 AI 行业最戏剧性的一幕。

32 岁，阿里最年轻的 P10，一手将千问做到全球下载量超 10 亿次、衍生模型超 20 万款，成为全球开源模型的新王。他的离开源于一次组织架构调整的分歧：

阿里希望将 Qwen 团队按预训练、后训练、视觉、语音等维度水平拆分，与通义实验室其他团队合并；林俊旸则坚信预训练、后训练乃至基础设施团队应该更紧密地垂直整合，而非割裂。这不只是管理风格之争，更是对「怎样才能训出最好的模型」这个根本问题的路线分歧。

离开近一个月后，林俊旸发出了这篇长文。他没有回应任何人事风波，直接亮出了自己对 AI 下一阶段的判断：我们正在从「训练模型」的时代，进入「训练智能体」的时代。

这篇文章之所以值得逐字读完，不仅因为写它的人在过去两年亲手操刀了 Qwen 全系列的后训练，更因为林俊旸在文中罕见地复盘了 Qwen3 在「混合思考模式」上的得与失。

以下为 APPSO 对林俊旸的编译：

原文 https://x.com/JustinLin610/status/2037116325210829168

从「推理式思考」到「智能体式思考」

过去两年，彻底改变了我们衡量 AI 模型的方式。

OpenAI 的 o1 证明了一件事：「思考」可以是模型的核心能力，可以专门训练出来、直接交到用户手里。DeepSeek-R1 紧随其后，证明这种「推理式后训练」并非大厂专利，可以在原始实验室之外复现和扩展。用大白话说：o1 是一个被教会了「回答之前先想想」的模型，R1 则是一个开源版的同类选手，跟 o1 打得有来有回。

那个阶段很重要。但 2025 年上半年的行业主旋律，说到底还是在围绕一件事打转：怎么让模型「想」得更多。 让它在推理阶段烧更多算力，用更强的奖励信号训练它，暴露或控制那些额外的「思考过程」。

现在的问题是：然后呢？

我相信答案是智能体式思考。为了行动而思考，一边跟真实环境交互，一边根据世界的反馈不断修正计划。

1. o1 和 R1 的崛起真正教会了我们什么

第一波推理模型教会我们一个朴素的道理：想在大模型上把强化学习跑起来，你得有靠谱的评分标准。

什么叫靠谱？就是答案能判对错、结果能验证、反馈信号足够清晰。数学题有标准答案，代码能跑测试，逻辑推理能验证步骤。这些领域之所以成了强化学习的主战场，就是因为在这里，模型收到的奖励信号远比「让人类标注员觉得这个回答还不错」强得多。换句话说，强化学习终于能优化正确性，终于不用只追求看着像那么回事了。

然后，基础设施的重要性一下子凸显出来了。

一旦你开始训练模型进行更长的推理链条，强化学习就不再是在监督微调上面加个小配件那么简单了，它变成了一个重工业级的系统工程。你需要大规模的模拟推演（rollout）、高吞吐量的答案验证、稳定的策略迭代、高效的采样流程。推理模型的诞生，表面看是算法突破，底下看是基础设施的胜利。

OpenAI 把 o1 定义为用强化学习训练的推理产品线；DeepSeek R1 接棒验证了同一方向，同时也展示了推理式强化学习对底层算法和基础设施的要求有多高。

APPSO 划重点： 第一次大转折发生了。行业焦点从「扩展预训练」转向「扩展面向推理的后训练」。模型变强靠的不再是吃更多数据，靠的是在训练后阶段学会「怎么想」。

2. 真正的难题从来不只是「融合思考和指令模式」

2025 年初，我们 Qwen 团队心里有一张很大的蓝图。

理想中的系统长这样：一个模型同时搞定「思考」和「执行」两种模式。你可以手动调节它思考的深度，轻度、中度、深度，就像调空调温度一样。更理想的情况是，模型自己就能判断：这道题简单，直接答；这道题有点难，多想想；这道题极难，调动全部算力来啃。

方向是对的。Qwen3 是当时最清晰的公开尝试之一。 它引入了「混合思考模式」，一个模型家族里同时支持「想了再答」和「直接答」两种行为，还描述了一条四阶段后训练流水线，其中明确包含了在长链推理冷启动和推理强化学习之后的「思考模式融合」步骤。

但融合这件事，说起来一句话，做起来要人命。

难在哪？难在数据。

很多人一听「融合思考和指令模式」，脑子里想的都是模型层面的事：一个模型文件能不能同时跑两种模式？一套对话模板能不能在两种风格之间切换？一个推理服务能不能暴露正确的开关？这些确实要解决，但都不是最深的坑。

最深的坑是：两种模式想要的东西，从根儿上就不一样。

你想想，一个好的「指令模型」该长什么样？干脆、简洁、格式规范、响应快。企业用户拿它来批量改写文本、打标签、做模板化客服、结构化数据提取，这些场景要的是效率和稳定，不需要深思熟虑。

一个好的「思考模型」呢？恰恰相反。它该在难题上多花时间、维持清晰的推理中间步骤、探索不同的解题路径、保留足够的「思考余量」来确保最终答案的正确性。

这两种性格天然打架。 如果融合的训练数据没有精心设计，出来的模型往往两头不讨好：思考的时候啰嗦、犹豫、不够果断；执行指令的时候又不够利落、不够稳定、比客户真正需要的版本更贵更慢。

说实话，我们在平衡融合与数据质量的过程中，没有把所有事情都做对。

在不断修正的过程中，我们也仔细观察了用户到底怎么用这两种模式。结论是明确的：这两种行为画像确实在相互拉扯。

现实很诚实。2025 年晚些时候，在 Qwen3 最初的混合架构之后，我们的 2507 版本还是发布了独立的 Instruct 和 Thinking 版本，包括分开的 30B 和 235B 变体。大量商业客户根本不需要思考模式，他们要的就是高吞吐、低成本、高度可控的指令行为来跑批量任务。对这些客户来说，融合不是福音，是多余的成本。拆开来做，反而让两条线的团队都能更专注地解决各自的问题。

其他实验室走了相反的路：

Anthropic 公开押注集成式路线。Claude 3.7 Sonnet 是一个混合推理模型，用户可以选择普通回复或扩展思考，API 还能设定「思考预算」。Anthropic 直接放话：推理应该是模型的集成能力，不该单独拎出来做一个独立模型。

GLM-4.5 同样定位混合推理，把推理、编程和智能体能力统一到一个模型里。

DeepSeek V3.1 后来也做了类似的事，推出了「Think & Non-Think」混合推理方案。

那么问题来了：谁是对的？

答案不在「融合」还是「分离」这个二选一本身，在于融合是否有机。如果思考模式和指令模式只是尴尬地挤在同一个模型里，像两个性格迥异的人被硬塞进一件衣服，用户体验不会好。

真正成功的融合，需要一道平滑的光谱：模型能自如地在不同推理力度之间切换，最好还能自己判断该用多大力气。GPT 风格的 effort control（推理力度控制）指向了这个方向，这是一个关于「花多少算力来想」的连续策略，不是一个「想 / 不想」的二元开关。

APPSO 划重点： 林俊旸罕见地直言 Qwen3 在融合上「没做到完全正确」。核心矛盾其实很好理解：一个追求快准狠的执行者，和一个追求深思熟虑的思考者，硬融到一起，很容易两头都做成半吊子。

3. 为什么 Anthropic 的方向是一种有益的纠偏

Anthropic 在 Claude 3.7 和 Claude 4 上的做法，是一种值得注意的克制。

他们没有大谈模型有多能「想」，把重点放在了：集成推理、用户可控的思考预算、真实世界任务、编程质量，以及后来的关键一步，让模型在思考的过程中就能动手用工具。Claude 3.7 是带可控预算的混合推理模型；Claude 4 更进一步，推理过程和工具使用可以交错进行，边想边干。与此同时，Anthropic 把编程、长时间运行的任务和智能体工作流摆到了最优先的位置。

这里面有一个深刻的洞察：

推理链更长，不等于模型更聪明。 很多时候恰恰相反。一个模型如果对所有问题都用同样冗长的方式来「推理」，说明它根本分不清轻重缓急。它可能正在失败于三件事：该优先处理什么（优先级判断）、该压缩掉什么（信息浓缩）、该在什么时候停止想而开始做（行动决策）。

Anthropic 的做法暗示了一种更有纪律的观点：思考应该为具体的工作目标服务。 如果你要做的是编程，那思考就该帮你导航代码库、规划架构、拆解问题、恢复报错、编排工具调用。如果你要做的是智能体工作流，那思考就该帮你在漫长的执行过程中保持质量，而不是产出一堆令人印象深刻但没有实际行动力的中间长文。

这种「思考必须服务于行动」的理念，指向了一个更宏大的命题：

我们正在从训练模型的时代，进入训练智能体的时代。

这句话我们在 Qwen3 的博客里也明确写过。智能体是什么？一个能制定计划、决定何时行动、使用工具、感知环境反馈、修正策略、并在长时间跨度上持续运作的系统。一句话概括它的核心：与真实世界的闭环交互。

APPSO 划重点： 长不等于强。Anthropic 的实践提供了一个重要的纠偏信号。思考的价值在于有没有真正服务于最终的行动目标，不在于产出了多少字的推理过程。这是从「炫技式推理」到「实用型思考」的转向。

4.「智能体式思考」到底意味着什么

说了这么多铺垫，现在进入正题。

智能体式思考和推理式思考，优化目标完全不同。

打个比方：推理式思考就像闭卷考试，评判标准是你交卷那一刻答案对不对。模型能不能解出定理、写出证明、产出正确代码、通过基准测试。想得再天花乱坠，最终只看结果。

智能体式思考更像是在真实世界里做一个项目。 评判标准不是某一刻的答案，是你能不能在跟环境不断互动的过程中持续推进、持续解决问题。

核心问题变了。

不再是「模型能想多久？」，变成了：「模型能不能以一种维持有效行动的方式来思考？」

这要求模型处理一堆传统推理模型可以绕开的难题：

• 什么时候该停止思考、开始动手？ 想太多会错过行动窗口，想太少会犯错
• 该调用哪个工具、先后顺序是什么？ 这是一个规划和调度问题
• 怎么消化来自环境的嘈杂、不完整的信息？ 真实世界不会给你干净的输入
• 失败了怎么办？ 不能崩溃，得修正计划继续干
• 怎么在几十轮交互、几十次工具调用之后还保持连贯？ 这是长程记忆和一致性的问题

如果用一句话概括：

智能体式思考 = 通过行动来推理的模型。它在做的过程中不断地想。

APPSO 划重点： 推理式思考像闭卷考试，智能体式思考像在真实世界里做项目。前者看最终答案对不对，后者看你能不能在复杂、动态、充满意外的环境里持续推进。这是 AI 能力评价体系的根本性转向。

5. 为什么智能体 RL 的基础设施更难

目标一变，底层的工程全都要跟着变。

经典推理强化学习的那套基础设施，不够用了。

直观地理解一下区别：在推理 RL 里，模型做一道题、给出一个答案、评估器打一个分，整个过程基本上是自包含的，评估器也相对干净。就像在一个封闭的考场里阅卷。

但在智能体 RL 里，模型不是在考场里答题，它活在一个复杂的真实环境中。 工具服务器、浏览器、命令行终端、搜索引擎、模拟器、代码执行沙箱、API 接口、记忆系统、调度框架……模型的策略嵌在这一整套系统里。环境不再是一个站在旁边打分的裁判，它本身就是训练系统的一部分。

这带来了一个新的硬需求：训练和推理必须更干净地解耦。 否则整个系统的吞吐量会崩掉。

举个具体的例子：一个编程智能体生成了一段代码，需要在真实的测试环境里跑一下看结果。这时候，推理端在等执行反馈，干不了别的；训练端在等完成的轨迹数据，也饿着。整条流水线的 GPU 利用率远低于你在经典推理 RL 里的预期。再加上工具响应延迟、环境状态不完全可见、每次交互都会改变环境状态，这些低效会成倍放大。结果就是：你还远没达到想要的能力水平，实验就已经慢得让人崩溃了。

环境本身也变成了一等公民级的研究课题。

在监督微调（SFT）时代，所有人都在拼数据多样性，谁有更多更好的标注数据，谁就占优势。在智能体时代，该拼的是环境质量了：环境稳不稳定？够不够真实？覆盖了多少场景？难度梯度合不合理？状态空间够不够丰富？反馈信号够不够有营养？模型能不能找到漏洞作弊？大规模生成训练轨迹的效率够不够高？

环境构建正在从一个「顺手搭的实验配件」，变成一个独立的创业赛道。如果你训练的智能体最终要在类生产环境中运作，那这个环境本身就是你核心能力栈的一部分。

APPSO 划重点： 一句话总结这个转变，SFT 时代拼数据，智能体时代拼环境。构建高质量的训练环境，正在从「实验室的脏活累活」升级为「决定你能走多远的战略资产」。

6. 下一个前沿是更可用的思考

我的判断是：智能体式思考将成为思考的主导形态。

它最终很可能取代那种旧式的静态独白推理，就是那种模型关起门来、对着自己嘟嘟囔囔写一大篇内部推理过程，试图用更多更多的文字来弥补「我没法跟外界交互」这个根本缺陷的做法。

即便面对极其困难的数学或编程问题，一个真正先进的系统也应该有权利去搜索、去模拟、去执行、去检查、去验证、去修正。目标是把问题切实解决掉，而且解决得稳健、高效。 不是比谁的推理链写得更长更好看。

但训练这类系统，有一个比什么都棘手的挑战：奖励劫持（reward hacking）。

一旦模型有了真正有意义的工具使用能力，奖励劫持的危险就成倍增加。怎么理解？

• 一个能搜索的模型，可能在强化学习训练过程中学会了直接搜答案，不是靠推理做出来的，是查到的。
•  一个编程智能体，可能学会了利用代码仓库里的未来信息（比如测试用例本身就暗含了答案）、滥用日志、或者发现某个捷径让任务直接「通过」但其实什么都没做。
• 如果训练环境有隐藏的信息泄漏，模型可能看起来表现超人，实际上只是被训练成了一个高效作弊者。

这就是智能体时代比推理时代精细得多、也危险得多的地方。 工具越强大，模型越有用，但模型能钻的空子也越多。更好的工具同时扩大了「虚假优化」的攻击面。

我预期，下一个让整个行业卡住的研究瓶颈，将来自这几个方向：环境设计、评估器鲁棒性、反作弊协议、以及策略与世界之间更有原则的接口。

但方向是清晰的：工具赋能的思考，就是比闭门造车的思考更有用，也更有希望带来真实世界的生产力提升。

智能体式思考还意味着一种全新的系统工程。核心智能将越来越多地来自于多个智能体如何被组织起来：一个负责全局规划和任务分发的编排器（orchestrator），一群各有专长的专业智能体（specialist agents），以及执行更具体任务的子智能体（sub-agents），后者帮助控制上下文窗口、防止信息污染、在不同层级的推理之间保持清晰的边界。

未来的路线图是三级跳：从训练模型，到训练智能体，再到训练系统。

APPSO 划重点： 工具让模型更有用，也让模型更容易作弊。奖励劫持是智能体时代的「定时炸弹」。谁先解决好环境设计和反作弊问题，谁就掌握了下一阶段的竞争主动权。

结论

推理浪潮的第一阶段，确立了一件至关重要的事：当反馈信号靠谱、基础设施扛得住的时候，大模型上的强化学习能够产出质变级别的认知提升。

但更深层的转变，是从推理式思考到智能体式思考：从「想更久」，到「为了行动而思考」。

训练的核心对象已经变了。不再是单一的模型，是模型 + 环境构成的整个系统。更具体地说，是智能体本身，加上围绕它的一切工程。这意味着什么研究最重要也变了：模型架构和训练数据当然还重要，但环境设计、rollout 基础设施、评估器鲁棒性、以及多个智能体之间的协调接口，重要性一点不输前者。

它还改变了「好的思考」的定义：在真实世界的约束下，能够维持有效行动的那条推理链，才是最好的。 不是最长的那条，不是看起来最酷炫的那条，是最有用的那条。

它也改变了竞争优势的来源：

推理时代，拼的是更好的强化学习算法、更强的反馈信号、更可扩展的训练流水线。

智能体时代，拼的是更好的训练环境、更紧密的训练与推理一体化、更强的系统工程能力，以及闭合「决策 → 后果 → 学习」这个循环的能力。

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龙虾，是最近 AI 圈出现频率最高的词汇。

它指的是 OpenClaw，一个近期在AI圈迅速蔓延的开源智能体框架。有人觉得它像贾维斯，有人觉得它像脚手架，有人觉得它像轻量级操作系统，所有人都在用，而且越用越停不下来。

围绕它的讨论也随之而来：龙虾能干什么，干不了什么，下一步往哪走，算力够不够，谁在受益，谁在焦虑。

现在，行业里最靠近前线的一批人坐下来，认真聊了聊这件事。就在刚刚，月之暗面创始人杨植麟在北京中关村论坛年会的开源主题圆桌中主持了一场五人谈话，智谱创始人张鹏、无问芯穹创始人夏立雪、小米 MiMo 大模型负责人罗福莉、香港大学助理教授黄超共同参与。

对话从 OpenClaw 的实际使用体验出发，延伸至模型定价逻辑、推理基础设施的结构性瓶颈、模型架构创新，以及对未来十二个月行业走向的集体判断。

从聊天到真正干活，OpenClaw 改变了什么

论坛开场，杨植麟抛出了一个共同话题：日常使用 OpenClaw 或类似产品，最有想象力的体验是什么？从技术角度看，如何理解今天智能体框架的演进方向？

张鹏说，他很早就开始自己动手折腾这类工具，当时还不叫 OpenClaw，最早叫 ClawBot。毕竟是程序员出身，折腾这些东西有自己的手感。在他看来，OpenClaw 最大的突破在于把顶尖模型的能力，尤其是编程和智能体方面的能力，交给了普通人。

「这件事不再是程序员或极客的专利。它在模型上方搭起了一个牢固又灵活的脚手架，让原来因为不会写代码而无法实现的想法，今天通过简单的对话就能完成。」他更愿意把 OpenClaw 这类工具称为脚手架，它提供的是一种可能性，而不是一个封闭的产品。

夏立雪的第一反应是不适应。他习惯了和大模型聊天的交流方式，一开始发现 OpenClaw 响应慢，觉得很卡。但后来他意识到，这类工具和聊天机器人有本质区别：它更像是一个能承接大型任务的人，而不是一个回答问题的工具。

「从按 token 计费的模型，到能帮你完成任务的智能体，AI 的想象力空间已经做了一次大的跃升。但与此同时，对整个系统能力的要求也大幅提升，这就是我一开始觉得它卡的原因。」

他随后披露了一个直观的数据：无问芯穹从今年一月底开始，基本上每两周 token 用量翻一番，到目前为止已经翻了十倍。「上次见到这个增速，还是 3G 时代手机流量刚普及的感觉。那时候大家每个月一百兆流量，现在的 token 用量就是那种感觉。」

他认为，现有的所有资源想要支撑这个快速增长的时代远远不够，需要更好的优化和整合。

罗福莉从产品框架设计角度给出了不同的观察。她把 OpenClaw 视为 agent 框架领域一次革命性和颠覆性的事件。她注意到，深度 coding 圈子里很多人的第一选择依然是 Claude Code，但她认为只有真正用过 OpenClaw 的人才能感受到这个框架在设计层面的独特之处，包括近期 Claude Code 的很多新更新，其实也在向 OpenClaw 的设计方向靠近。

她总结了 OpenClaw 核心价值的两个层次。

第一是开源。开源让整个社区能深度参与、持续改进，这是一个非常重要的前置条件。她认为，开源框架的一个关键价值在于把国内参数量不那么大、但水平仍然可观的模型的能力上限大幅拉高，

「在绝大部分场景下，任务完成度已经非常接近 Claude 最新模型的水平，同时它靠一套完整的 harness 系统和 skills 体系把下限也保证得很好。」

第二是点燃了大家对大模型之上那一层的想象力，也就是智能体层。她看到越来越多非研究员背景的人开始通过更强的 agent 框架参与 AGI 的变革，一定程度上替代自己工作中的重复任务，把时间释放出来做更有创造力的事情。

她还提到了一个具体的使用感受：相比 Claude Code 只能在桌面上延展创意，OpenClaw 可以随时随地参与进创意过程，想象力的扩展没有场景限制。

黄超从交互模式切入，分析了 OpenClaw 能引发广泛关注的原因。

他认为第一个关键因素是「活人感」。以往的 Cursor、Claude Code 这些 agent 工具，使用起来更像工具；OpenClaw 以 IM 软件嵌入的交互方式呈现，让人感觉更接近自己想象中的个人贾维斯。「这种活人感是很多人第一次真正觉得 AI 要来了的时刻。」

第二个因素是，OpenClaw 再次验证了 agent loop 这种看似简单但极为高效的框架范式。第三个值得思考的问题是，我们到底需要一个 all-in-one 的超级智能体，还是一套类似轻量级操作系统或脚手架的存在，去撬动整个生态里所有的工具和能力。

他倾向于后者，认为 OpenClaw 更像一个操作系统级别的小管家，通过这个入口，社区里越来越多的人开始设计面向这类系统的应用，以 skills 和 harness 的形式去赋能各行各业，这和整个开源生态天然结合得非常紧密。

干一个任务，消耗原来百倍的 token

杨植麟随后把问题引向了智谱最新发布的 GLM-5-Turbo 模型，以及伴随而来的提价策略，并问这背后反映了什么样的市场信号。

张鹏说，这次更新是在整个发展目标中提前放出来的一个阶段性成果。核心目标只有一个：从「对话」转向「干活」。OpenClaw 让大家意识到大模型真的能帮人完成任务，但这背后对模型能力的要求远超以往。

「它需要自己做长时间的任务规划，不断压缩上下文，随时 debug，还要处理多模态信息。这和传统面向对话的通用模型完全不同。」

GLM-5-Turbo 在这些方面做了专门的加强，尤其是在如何让模型持续自我 loop、不停执行任务这个问题上投入了大量工作。同时也做了效率优化，在面临复杂任务时能用更高效的推理路径完成，避免用户只看到账单上的数字在不停往下掉。

对于提价，在他看来，现在完成一个复杂任务，模型背后的推理链路很长，要写代码、要和底层基础设施打交道、要随时修正错误。消耗的 token 量可能是回答一个简单问题的十倍甚至百倍。模型变大了，推理成本相应提高，价格自然要回归正常的商业价值。

「长期靠低价竞争，对整个行业的发展都不利。我们需要一个良性的商业闭环，才能持续优化模型能力，持续给大家提供更好的服务。」

现有的云计算架构，并非为 AI 设计

随着 token 用量的爆发和行业从训练时代转向推理时代，推理基础设施的压力成为不可回避的话题。

夏立雪说，无问芯穹是一家诞生在 AI 时代的基础设施厂商，目前同时为 Kimi、智谱以及多所高校科研机构提供服务，也在和 memo 合作。他们一直在思考一个核心问题：AGI 时代需要的基础设施是什么样的，以及如何一步步去实现和推演它。

在他看来，当前脚下最紧迫的问题是如何打造一个更高效的 token 工厂。

无问芯穹的做法是从软硬件打通的角度出发，接入了国内几乎所有种类的计算芯片，将几十种芯片和几十个不同的算力集群统一连接起来。「资源不足时，最好的办法有两个：第一，把能用的资源都用起来；第二，让每一分算力都用在刀刃上，发挥出最大的转化效率。」他们也在探索最新的模型结构和硬件结构之间能否产生更深的化学反应。

但他认为，仅仅打造一个标准化的 token 工厂还不够。他提出了一个更根本的判断：当前大量云计算基础设施，在设计上服务的是人类工程师，而不是 AI。「我们做了一个基础设施，上面的接口是为人做的，再往上包一层才能接入智能体。这种方式用人的操作能力限制了智能体的发挥空间。」

他举了一个具体的例子：智能体能做到秒级甚至毫秒级地思考和发起任务，但现有的很多底层能力根本没有为这个速度做好准备，因为人类发起一个任务通常是分钟级别的。这个问题需要打造一套更智慧化的调控系统，他们把它称为 agency 能力的一部分。

从更长远的视角看，他认为真正 AGI 时代到来时，连基础设施本身也应该成为一个智能体，能够自我进化、自我迭代，形成自主的组织。「相当于基础设施有一个 CEO，这个 CEO 是一个 agent，它根据 AI 客户的需求自己提需求、迭代自己的基础设施。这样 AI 和基础设施之间才能产生真正的耦合，而不是一个接收需求、另一个执行的单向关系。」

他们目前也在探索让 agent 和 agent 之间更好地通信，以及 cache to cache 的复制能力。在他看来，基础设施和 AI 的发展应该产生非常丰富的化学反应，这才是真正意义上的软硬协同，也是无问芯穹一直想实现的使命。

算力限制，反而催生意外突破

罗福莉没有直接回答小米的独特优势，而是把问题拉到了整个中国大模型团队的层面，认为这个视角更有价值。

她说，大约两年前，她就看到中国基座大模型团队开始了一次非常重要的突破。这个突破来自于一个被逼出来的命题：在有限算力、尤其是 NVLink 互联带宽受限的情况下，如何突破低端算力的限制，在看似为了效率妥协的情况下做模型结构上的创新。

DeepSeek V2、V3 系列，以及后来的 MiniMax M1 等，都是这类探索的产物。

「这些创新引发了一次真正的变革：怎么在算力一定的情况下，把智能水平发挥到最高。DeepSeek 给所有国内大模型团队带来了一个勇气和信心。」她强调，虽然今天国产芯片的限制已经没有那么严峻，但这段时间被逼出来的对更高训练效率、更低推理成本的模型结构探索，形成了真正有价值的技术积累。

她提到了几个具体方向：混合稀疏架构（hybrid sparse）、Kimi 的 KSA 架构、小米面向下一代的新结构。这些都区别于当前这一代的 transformer 架构，是在思考如何为智能体时代做更好的模型结构创新。

她特别强调了长上下文能力的重要性，并把它和 OpenClaw 直接挂钩。

「OpenClaw 越用越好用、越用越聪明，前提是你的推理上下文足够长。但很多模型做不到一兆甚至十兆的 context，不是能力问题，是成本问题，推起来太贵、速度也太慢。只有在长上下文下成本够低、速度够快，才能把真正有生产力价值的复杂任务交给模型去完成。」

她进一步描述了这条路径的终点：在超长 context 的支撑下，模型可以在复杂的环境里完成对自我的进化，包括对框架本身的优化，也包括对模型参数本身的迭代。这个方向在预训练侧要做好长上下文架构，在后训练侧要构造更有效的学习算法，采集在一兆、十兆、百兆上下文里真实具有长期依赖性的文本和复杂环境轨迹数据。

她也分享了一个来自团队内部的数据：借助 Claude Code 加顶尖模型的组合，团队做大模型研究的同学，研究效率已经提升了近十倍。

规划、记忆与工具调用

黄超从技术角度系统梳理了当前智能体框架在三个核心模块上的主要痛点和未来方向。

规划层面，他认为面向复杂任务、超长上下文的规划能力仍然不足。比如五百步甚至更长的部署任务，很多模型做不好规划，本质上是缺乏垂直领域的隐性知识。他认为一个方向是把复杂任务的领域知识固化到模型里。skills 和 harness 这类工具，一定程度上也是在通过提供高质量的外部能力来缓解规划中出现的错误。

记忆层面，信息压缩和检索精度始终是难题。任务复杂度上升时，context 会暴增，目前各类智能体框架普遍采用的还是文件系统这种最简单的共享方式。他认为未来的 memory 机制需要走向分层设计，但通用化很难实现，因为 coding 场景、deep research 场景、多媒体场景的数据模态差异极大，如何对这些 memory 进行高效检索和索引，始终是一个 trade-off 问题。

他还指出了一个新的压力来源：未来可能不止一个智能体，每个人可能同时拥有一群智能体，Kimi 的 agent swarm 机制已经指向了这个方向。一群智能体带来的上下文暴增，会远超单个智能体，对 memory 机制和整个 agent 架构都是非常大的压力，目前还没有一套成熟的机制来应对这个问题。

工具调用层面，他认为高质量的 skill 依然稀缺，这和当年 MCP 时代高质量工具稀缺的问题如出一辙。低质量的 skill 会直接拉低任务完成率，恶意注入的安全风险也是一个不容忽视的问题。他认为这需要整个社区共同建设，甚至需要探索如何在执行过程中动态进化出新的 skill，而不是依赖人工预设。

未来十二个月：生态、自进化、可持续 Token 与算力

论坛最后，杨植麟请每位嘉宾用一个关键词描述未来十二个月最重要的趋势。

黄超感慨，十二个月在 AI 领域已经是很遥远的事情，不知道届时会发展成什么样子。他给出的关键词是「生态」。他认为现在大家使用智能体还带着新鲜感，但未来真正的挑战是让它沉淀成日常工具，从个人助手转变为真正的打工人和 coworker。这需要模型迭代、skills 平台建设、各类工具的共同推进，大家一起把整个生态向智能体原生的方向拉。

他还提出了一个有趣的判断：未来大量软件可能不再面向人类，而是面向智能体原生设计的。人类需要 GUI，但智能体不需要，整个生态正在从 GUI 和 MCP 的模式转向 CLI 模式。这意味着软件系统、数据乃至各种技术，都需要完成一次向 agent native 的转型。

罗福莉给出的词是「自进化」。她说这个概念听起来有点玄，但她最近对它有了更具体的体感和更务实的实操方案。关键在于：借助足够强大的模型，当你在智能体框架里叠加一个可验证的约束条件，再设定一个持续的 loop，让模型不停迭代优化这个目标，你会发现它能持续拿出更好的方案，而且能自主运行两三天。

她举了一个具体案例：在探索更好的模型结构这类有明确评估标准的科研任务上，模型已经能够自主运化和执行两三天。「自迭代是唯一能创造出这个世界上不存在的新东西的路径，它不是替代人的生产力，而是像顶尖科学家一样去探索未知。我一年前觉得这需要三到五年，但现在我认为一到两年内就可能真正实现。」

她预计，结合强大的自迭代 agent 框架，对科研的加速将达到指数级。

夏立雪选择了「可持续 Token」。他说，现在整个发展还在一个持续的过程中，需要让它有长久的生命力。他用了「AI made in China」来描述他的愿景：把中国在能源和算力上的优势，通过高效的 token 工厂持续转化为优质的 AI 能力，输出到全球。

「从 made in China 到 AI made in China，逻辑是一样的。中国能把低成本的制造能力变成好商品输出全球，同样可以把这种能力迁移到 token 的生产和输出上。」他希望在今年看到这件事真正成形，让中国成为世界的 token 工厂。

张鹏的关键词则是「算力」。

在他看来，「所有技术的前提，是大家用得起。你不能因为算力不够，提一个问题让它思考半天也不给答案，这肯定不行。」

他提到了一句在行业里流传的话：没卡没感情，谈卡伤感情。需求已经是十倍百倍地爆发，而很大一部分需求还没有被满足。他认为，算力问题是接下来十二个月最需要大家一起想办法的事情。龙虾打开了想象力的上限，但算力、架构和基础设施，还在进步的路上。

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折痕这个千古难题，OPPO Find N6 给「摆平」了

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今年春节，OpenClaw 火了。短短两个月不到，它又冷下去了——又一场 AI 应用层面的热闹。

热闹散了，没人知道下一个 OpenClaw 是谁，也没人知道这些东西究竟在解决什么问题。

用影像旗舰手机拍下一张夜景当中的人脸，细节清晰到能看见眼眶里的水光。但手机可能并不清楚，主角刚才是否哭泣，也就无法理解这张佳作的情绪背景；再用长焦技能把数百米外的一个路人拉到面前，细节纤毫毕现。但你问手机：这个人是着急赶路，还是在找什么东西？手机仍然不知道。

今天的 agent 能写代码、能操控网页、能把一份 PDF 整理成会议纪要。这些它都做得不错。但这些事情有一个共同点：处理的全是人类已经事先转好格式的信息。文件、数据库、网页，都是数字化过的世界。一旦面对物理世界，一扇门、一段动作、一个表情，它们是失明的。

从今天的大模型，到能真正读懂物理世界的所谓「具身智能」，中间有一道鸿沟，现在没有人说得清楚怎么填。

这道鸿沟，是胡柏山在博鳌亚洲论坛上花了最多时间讲的一件事。

胡柏山是 vivo 总裁兼首席运营官。在博鳌亚洲论坛，他告诉爱范儿，自己有一个很直接的判断：「在明确的物理大模型没有出来之前，要有好的体验，就要把物理世界的信息转化到数字世界。」

他相信，这件事，不仅手机可以做，而且应该用手机去做。甚至在未来十年里，其它设备都很难替代。

拼大脑，没有护城河

过去两年，几乎所有手机厂商都在说「AI 手机」。大模型接入、智能助手升级、端侧算力提升，这些能力以肉眼可见的速度在普及。

去年 DeepSeek 横空出世，今年 OpenClaw 引爆讨论，各家都在抢着把最新的模型能力塞进自己的产品。

这场军备竞赛，有一个必然的结局：大模型的高度商品化、同质化、可替代化。

拼模型能力，没有护城河。

你比友商快三个月上线某大模型，以及大模型驱动的 agent 功能；友商六个月后跟上，用的模型和 agent 能力都比你更强。时间上的领先、花费的金钱和精力，卷出的工时和损耗的员工健康，价值又是什么？

于是，真正的差异化只能在别处找。

vivo 给出的答案是「感知」。

感知，是 vivo 刚刚成立的新技术赛道。

中外互联网公司和手机品牌纷纷加速进军「AI 手机」。行业一度以为模型能力会成为手机厂商的护城河。

在胡柏山看来，实际并非如此。「相比模型而言，积累下来的场景数据才最有差异化。」紧接着他补了一句：「当然，该做还是要做，要做就找适合我们的，可以做慢一点，晚一点也 ok。」

当被问及「如果不看好大语言模型，vivo 会否发力世界模型」时，他的回答更加保守却又直接：「世界模型也很大。我们还是找适合我们的技术路径。我们先把手机模型搞好，小模型搞好。」

当今 AI / 互联网科技巨头大打人才争夺战，顶级研究精英如 NBA 巨星般抢手，转会费一再突破新高。但胡柏山并不认为 vivo 应该为这团火再添柴。他告诉爱范儿，先想清楚思路，看清方向，定好技术平台，再发力，完全不迟。

在这个所有人都在比拼模型能力和 AI 人才储备的时间点上，掌门人直接把 vivo 的优劣势与行动纲领展开在媒体面前。这种坦诚令人印象深刻：vivo 的稳健、谨慎， 究竟有何用意？

胡柏山回应称，vivo 从不回避竞争。相比模型、算力，未来最大的差异化是来自于场景数据。

场景数据，是跟着使用行为逐渐积累的，不能批发，不能抄近路——影像数据尤其如此。经过十年光学硬件积累、用真实场景训练出来的感知判断，没有捷径。

而这些积累与判断，构成了 vivo 接下来押注的「感知」的底层。这些东西，其他人（无论友商还是互联网/AI 公司）想要，也只能自己去积累。

这就回到了刚才那道鸿沟。大模型的训练数据是互联网信息，而这些信息已经被数字化。但现实世界里大多数有价值的信息，还没被数字化。那些无法或很难被转化，或者转化起来成本极高的数据，成为了 AI 走向现实世界的障碍。

光线、空间、人脸、动作、情绪，这些东西存在于物理世界，需要被感知、被转化，才能成为模型可以处理的输入。谁的感知做得好，谁就控制了大模型进入现实世界的那扇门。

现在，没有人知道这扇门后面是什么，也没有人知道最后会是谁站在那里。

押注「感知」

感知不只是「更好的相机」，这一点 vivo 很清楚。

胡柏山说，相机是记录工具，它等你按下快门。但感知是另一件事：持续观察、理解正在发生什么，把这些信息转化成设备可以直接使用的输入。7×24 小时，不需要你触发。

从「记录」到「感知」，中间隔着一个系统架构的重建。

胡柏山给这件事起了个名字：「感知一体」。字面意思，是感知到的信息和设备的决策系统要即时打通。这一点，现在还做不到。

难点在于，原始的感知场景数据，比如一段视频、一张图、麦克风收到的声音，体量巨大，格式混乱，里面大部分是噪声。把这些原始信号转化成手机真正「读得懂」的结构化信息，需要一整套专门的处理链路。

「怎么把场景数据转换成手机能够读懂的数据，是最难的。这个领域开源资源少，需要自主探索，」他说。

这也是为什么 vivo 在内部把感知设为一级技术赛道。

「一级」意味着感知不再是影像部门下面的一个子方向，它会统揽包括视、听、嗅、触等多种感官种类，和感知方向。

不过，vivo 的感知研究与研发工作仍处在初期阶段。胡柏山用 vivo 的通信研究院做了一个类比：大约 200 人的团队，从 4G 开始持续投入，走过 5G，现在在做 6G，已经十几年了。

对于感知赛道，他的预期是相似的节奏：小团队作战，先构建认知。认知清晰了，开始加油门；等待软硬件生态成熟了后，油门再往下踩。「有一种渐进式加速、螺旋上升的感觉。我们拒绝一脚油门一脚刹车。」

胡柏山不希望 vivo 做感知计算，以及做任何事情，出现拍脑门、砸大钱的做法。他认为，感知是一个天花板很高，但今天没人能说清楚正确的技术演进路线是什么的东西。「我们准备好用五年、十年的周期来持续投入。但我们对这件事的认知获取，要循序渐进。认知没到，砸钱都是烂尾工程。」

感知赛道是一个判断，但判断要落地，需要现成的积累。

vivo 的底牌是十年影像。具体看，这十年沉淀的东西有两层。 

第一层是硬件。与蔡司的合作，如今已经走到了联合研发的深水阶段，传感器尺寸这一轮 X300 Ultra 的主摄升到了 1/1.12 英寸，和索尼的合作在往提升半导体转化效率的方向走——他提到了感官技术方面的「雪崩效应」，一种可以把感光元件的进光转化率，从 90% 推到 110% 以上甚至更高的新技术路径。

在硬件层面，胡柏山的判断和行业观察者及媒体大致相同，传感器尺寸已经卷到了边际收益递减的阶段，接下来更大的空间在转化效率和外挂形态——在 X300 Ultra 上，vivo 已经做了 200mm、400mm 定焦增距镜，还有更多在路上。

第二层是算法和认知。

vivo 三年前提出长焦大底，两年后全行业跟上。但跟上硬件很容易，「为什么是那个时间点做这件事」，这个判断很难。vivo 为什么选择在那个时间点上做这件事，动机来自于在影像上多年领跑的经验所形成的认知——没有可以搬运和复制的捷径。

「算法跟认知强相关——认知知道要什么方向，算法匹配，这是需求和技术的有机结合，对手很难快速跟上。」

这个逻辑延伸到端侧 AI 上同样成立。在 X300 Ultra 上，vivo 首次提出了一种「多 agent」理念，也即：

你举起手机拍一张照片，有个 agent 在判断你在拍什么、用多远的焦段、在什么光线下——这个判断，以前需要用户自己去做。而另一个 agent 在整理你的相册，根据你过去的修图习惯推荐或自动添加滤镜，又或者它能自动把几段素材剪成一条可以直接发的短视频。

这不是那种统一的「超级 agent」，比如 Gemini 或豆包手机助手那样的，而是每个场景一个专项 agent，既互通有无，又各干各的。

胡柏山的理由很实际：现有的硬件算力撑不起一个什么都管的大 agent，手机AI的发展要结合硬件的能力上限来推进。

这些工作仰仗 vivo 在端侧 AI 推理上的持续投入。据爱范儿了解，vivo 是手机厂商当中目前在算力购买上花钱最多的——不仅是云端算力，接下来的押注方向，是在旗舰机上嵌入专用的算力芯片。

vivo 的节奏是：先把不要求实时响应的 agent 做好，影像和相册是当前优先级；全域感知是五到十年的目标，always-on、全时段在线、所有感官打通，这是最终的方向。

一切交给时间

今后十年的 vivo，会去往什么方向？

胡柏山给了一个大概的路线图：手机是现在用户的核心产品，往后至少 10 年也仍然不变；MR 需要三到四年；机器人是五年以上。

这三个方向不是各自独立的押注，底层是同一套感知能力在不同形态上的延伸。

vivo 去年成立了机器人 Lab，聚焦「大脑和眼睛」。当被问及目前进展如何，胡柏山很直接地摊牌：「2025年把阶段性目标梳理地更加清楚，2026年进入整个路径的清晰规划。」

但这对于 vivo 来说并不是问题。

在一个各家都在发布机器人样机、争相宣称「具身智能元年」的节点，承认自己还没手搓出实物，是一种不多见的坦诚。胡柏山说「手搓一个机器人不是我们要干的。」

vivo 的机器人逻辑，和感知赛道的投入逻辑是一套：先想清楚目标用户是谁，再定义场景，再识别核心技术控制点，再等技术成熟度到位。

胡柏山告诉爱范儿，目前 vivo 还在论证第一步。他们倾向于服务年轻人，这也正是 vivo 从旗舰到年轻系列产品线一直希望抢占心智的群体。vivo 的第一代家庭机器人，可能的起点，是照顾宠物和叠衣服也说不定。

但这个场景，会不会太小？胡柏山认为，不能一上来就做通用机器人，不可能刚一开始就把所有的场景都做好。如果你非要那么做，最终的结果也只能是每个场景都不及格。

诚然，今天的具身智能机器人，可能做预录制的舞蹈能做到一百分，其他场景都没有足够的说服力。特别是在家务场景，「就说打鸡蛋这件事，想要做到百分百成功率，人都不一定，机器人十年内也做不到。」

胡柏山希望，vivo 的机器人能够先把一件具体的事情做到 60-70 分，然后一代一代泛化，优化现有的场景，再获得新的能力。

喂好了宠物，场景数据就来了。场景数据够了，机器人就知道这只狗每天几点饿，进而知道这家人几点起床，进而知道这家人的生活节律。不需要一步到位，因为每一步都在为下一步备料。胡柏山管这叫「沿途下蛋」。

这个逻辑，和在手机端押注感知的逻辑，是统一的：先把影像 agent 做好，场景数据够了，感知能力才往外延伸。

但在机器人的旁边，手机扮演什么角色？「手机是最懂你的随身数字助理。你的行为习惯、偏好、你喜欢养什么宠物，都在手机里。」胡柏山说，机器人早期做不好的事，手机可以遥控介入补足。

就像自动驾驶的早期，人类一直在干预，干预产生数据，数据让系统越来越好。「手机和机器人之间，场景数据是打通的。」

当然，他也没有把话说满。感知这个赛道，其他人也在做。包括苹果、谷歌等在内都有自己的感知计算框架。vivo 在这个方向上的竞争空间，更多在手机端的小模型感知这个细分方向。这是除了苹果以外的大厂，暂时没有重点关注的地方。

今年，胡柏山给机器人 Lab 设的任务，是把路径图画出来：目标用户、核心场景、关键技术节点、以及「技术成熟到可以商业化」的时间预期。

vivo 叫停了 AI 眼镜项目。他算了一笔账：一年几十万台，不符合目标体量；两年内又做不出差异化；技术平台目前也撑不起 80 分以上的体验（超过 30g 戴在鼻子上会很累）——三个条件一个都没过，砍掉没毛病。

「三年后做也不着急，它不是关键品类。」

不过，这个决定放在今天的背景下，还是有点逆势。2025 年 AI 眼镜是行业里最热的新品类之一，这个事实有目共睹。Ray-Ban Meta 卖爆，国内跟进者一茬接一茬。

创始人兼 CEO 沈炜在年会上表示，vivo 今年的策略是「少押注，押重注」。vivo 选择给 AI 眼镜按下暂停键，但将感知赛道的存在地位升级，其实是统一的逻辑和筛选标准的一体两面：一个赛道的天花板够不够高、vivo 自身的差异化属性够不够、技术平台能不能支撑长期投入。

这种思路，与近期 OpenAI 等在内的硅谷巨头，摒弃「支线任务」，聚焦真正长板的思路不谋而合。

2026 年选定的道路，vivo 会走到哪，现在胡柏山也还给不出答案。感知一体化的技术难题还没有解，端侧专用芯片的落地有难度，机器人的路径图今年才刚开始画。

胡柏山知道这些，也没有回避。他说，认知到了加油门，认知没到宁可慢。

手机行业正在经历一个奇怪的时刻：换机周期拉长到四十个月，中国市场年销量从高峰期的五亿多部跌到现在约 2.5 亿部，存量市场的天花板清晰可见；但 AI 带来的能力跃升，又让所有人觉得什么地方似乎还藏着一点增量。

胡柏山的判断是，从 Smartphone（智能手机）到 Agent Phone（智能体手机），才是把存量市场变成增量市场的机会。而感知，是这个机会里他认为最难被复制的护城河。 

接下来交给时间。

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苹果或允许第三方 AI 接入 Siri

今日，彭博社记者 Mark Gurman 发文称，苹果计划在即将发布的 iOS 27 系统中向第三方竞争对手开放 Siri 接入权限，以重构其端侧 AI 生态。

知情人士透露，苹果正在开发一套名为「Extensions」的新系统。该功能将允许通过 App Store 安装的第三方 AI 聊天机器人（如 Google Gemini 和 Anthropic 的 Claude）与 Siri 深度集成。

据悉，用户可在 iOS 27、iPadOS 27 及 macOS 27 的设置面板中自由开启或关闭各项 AI 服务，并在下达指令时直接将请求路由至指定的外部大模型。

目前，苹果的 Apple Intelligence 由 OpenAI 的 ChatGPT 提供服务，而本次调整则意味着 ChatGPT 不再是苹果的唯一选择。

Gurman 还提到，苹果在本周向其 iPhone 硬件设计团队发放了罕见的非周期性奖金，以防范核心人才流失至 OpenAI 等人工智能初创企业。

据报道，苹果向 iPhone 产品设计（PD）团队的多名成员发放了特别奖金。该笔奖金以受限股（RSU）形式发放，需分四年行权，员工完整行权后的总价值约为 20 万至 40 万美元。

目前，由前苹果 iPhone 产品设计主管 Tang Tan 参与管理的 OpenAI 硬件部门，已累计招募了数十名曾参与 iPhone、iPad、Apple Watch 及 Vision Pro 研发的苹果工程师。

另外，苹果的 Mac Pro 正式从苹果官网下架。

据 Gurman 报道，目前 Mac Pro 已停产。同时其也表示，苹果其实早在一个月前就已经暗示了 Mac Pro 的命运：

• 零售店、线上渠道的 Mac Pro 均已断货；
• 停产 Pro Display XDR，并将新品命名为 Studio Display。

真我将于 4 月关停官方商城

3 月 26 日，真我商城官网发文表示：

因公司业务规划调整，真我商城将于 2026 年 4 月 25 日停止提供购物、商品内容浏览、用户反馈、活动参与、商品评价、帖子评论、观看视频与直播、积分服务，保留历史订单信息查询服务等。

真我表示，OPPO 商城后续可以查询用户在真我商城的历史订单信息；真我商城下的会员权益可在 OPPO 商城中继续使用。

另外，真我社区近期也宣布，因公司业务规划调整，真我社区将于 2026 年 4 月 25 日 14:00 停止提供社区运营，后续真我手机相关内容与互动，将在 OPPO 商城圈子继续运营。

今年 1 月，真我（realme）正式回归 OPPO 商城，并上架手机、耳机等产品；同时 realme 全面接入 OPPO 的售后服务体系。

小米汽车遭「老头乐」公司起诉

据《深圳商报》，山东燕鲁新能源车业有限公司近日对小米汽车 3 件外观专利提起了无效宣告请求，涉及后保险杠、前保险杠及前大灯，国家知识产权局已于昨天完成了口头审理。

被申请无效的三项专利均为小米汽车科技有限公司名下的外观设计专利，分别为前大灯（专利号 2023300276401）、前保险杠（专利号 2023300278040）及后保险杠（专利号 2023300280286）。

三项专利均于 2023 年 1 月 19 日提交申请，去年 3 月正式获得授权，其设计方案已应用于小米 SU7、YU7 等主力车型，是上述车型外观的核心组成部分。

山东燕鲁新能源车业注册地位于山东省聊城市高唐县，核心产品为电动正三轮摩托车，即市场俗称的「老头乐」低速电动车，产品定价集中在 5000-20000 元区间。

据悉，「口头审理」是专利无效程序中的一个审查环节，并不等同于最终裁定。昨天的审理中，双方围绕涉案专利是否与现有设计存在明显区别、是否符合外观设计专利法定授权条件等核心争议焦点完成了举证与辩论。

而在昨日，据风口财经从当事的燕鲁新能源方获悉，双方已于 3 月 25 日达成和解，和解内容暂不方便透露。

本田和索尼叫停电动汽车合资项目

索尼与本田昨日联合发布声明，宣布终止旗下合资公司「索尼本田移动出行」（Sony Honda Mobility，SHM）的全部电动汽车开发与上市计划，并将对 SHM 的业务方向展开重新评估。

这一合作始于 2022 年，双方以各持股 50% 的形式成立合资公司，计划推出融合索尼 PS5 技术生态的高端电动汽车品牌 Afeela。

首款车型 Afeela 1 此前已启动预生产，原计划今年年中在日本及美国正式交付；第二款车型也已于今年 CES 展完成全球首秀。然而项目在推进不到四年后即宣告终止。

叫停的根本原因，在于本田深陷财务危机。本田本财年预计将出现上市以来的首次年度净亏损，其电动化业务在北美持续受挫——多个电动车项目相继叫停，与通用汽车的电动化合作也走向终止。

东洋证券分析师安田秀树认为，索尼大概率会继续推进相关业务，无论是否有本田参与。

林俊旸离职后首发长文：反思千问得失

3 月 4 日凌晨，阿里通义千问（Qwen）技术负责人林俊旸在 X 突然发文，向自己一手带大的开源模型项目告别。

在离开阿里近一个月后，林俊旸于社交平台发表长文指出，第一波以 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 为代表的推理模型验证了强化学习在后训练阶段的价值，但行业下一阶段的核心将转向「智能体式思考」，即模型通过与真实环境交互并在行动中持续修正策略。

此外，林俊旸罕见复盘了 Qwen3 早期尝试融合「思考」与「指令」双模式的局限性。

他坦言，由于追求高效执行的指令场景与深思熟虑的推理场景在底层数据需求上存在结构性矛盾，强行融合易导致模型表现妥协。

这也解释了 Qwen 在后续版本（如 2507 版本）中重新拆分 Instruct 与 Thinking 独立产品线，以满足商业客户对高吞吐和低成本需求的原因。

相关阅读：林俊旸离职后首发长文：反思千问得失，预判 AI 下半场需要「智能体思维」

xAI 被曝再走一名联创，11 人仅剩 1 位

据 BusinessInsider 报道，马斯克旗下人工智能初创公司 xAI 的联合创始人再走一位，至此该公司初始的 11 名联合创始人中已有 10 人退出。

知情人士透露，Manuel Kroiss 已正式通知公司其离职决定。他在 xAI 主要负责模型预训练工作，并直接向埃隆·马斯克汇报。

此前，他曾与本月上旬离职的另一位华人联合创始人 Guodong Zhang 共同主导改进 xAI 的编码模型。在加入 xAI 前，Kroiss 曾任职于谷歌和 DeepMind，在强化学习等领域具备深厚技术背景。

随着 Kroiss 的离开，xAI 创立初期的 11 位联合创始人目前仅剩 Ross Nordeen 一人留守。

据悉，Ross Nordeen 属于马斯克的特斯拉「嫡系」，曾担任特斯拉技术项目经理近四年，主要负责支持超级计算与机器学习部门的高性能计算基础设施。

微信官方解读「正在输入」背后原理

昨天，微信官方公众号「微信派」发文，解答了微信聊天中「对方正在输入…」功能的触发机制及其背后技术原理。文章指出，「对方正在输入」的出现需同时满足两个条件：

• 时效性，即收信方必须在消息发出后 10 秒内打开对话框；
• 动作感，即对方在打开对话框后还需在输入框内实际输入了内容（哪怕只是一个空格）。

在技术层面，微信官方将其定义为「信令握手」机制。微信聊天采用类似「对讲机指挥塔」的模式，当用户发起聊天，系统会申请临时私密频道；若对方在 10 秒内打开对话框，服务器便会捕捉这一动作并即时通知发送方。

在这篇文章中，微信还回应了「为何没有已读功能」的疑问：「已读」意味着「看见了，但没回你」，容易引发猜忌焦虑，甚至形成催促回复的压力。

微信强调，不设已读功能，是将「回应与否」的选择权交还给用户；而「对方正在输入」则是一种「有限度的透明」，在传递在线信号的同时，也为双方保留了思考与沉默的空间。

曝 Kimi 考虑赴港 IPO，估值约 180 亿美元

据《中国日报》和彭博社报道，月之暗面（Kimi）正考虑在香港进行首次公开募股（IPO），以借助投资者对 AI 领域日益高涨的热情完成融资。

知情人士透露，月之暗面已与中国国际资本公司（CICC）及高盛集团就潜在上市事宜展开初步接触，但具体时间表尚不明朗。

与此同时，Moonshot AI 也在积极推进私募融资。据报道，该公司今年早些时候已完成逾 7 亿美元的融资轮次，目前正在洽谈额外筹集最高 10 亿美元的资金，扩大后的融资轮次将使公司估值达到约 180 亿美元。

彭博社指出，目前已有多家中国 AI 公司完成香港上市，其中智谱和 MiniMax 两家公司今年 1 月登陆港股后，估值均已攀升至约 400 亿美元。

Google 发布新型 AI 内存压缩技术，存储股集体下跌

昨天，Google 研究院发布 AI 内存压缩算法「TurboQuant」。

据介绍，该算法可将大语言模型推理过程中的 KV Cache（键值缓存）压缩至少 6 倍，同时在英伟达 H100 GPU 上实现最高 8 倍的推理提速，相关论文下月将在 ICLR 2026 上正式发布。

核心指标如下：

• KV Cache 内存占用压缩至少 6 倍，量化精度低至 3 bit，无需重新训练或微调；
• 在英伟达 H100 GPU 上，4 bit TurboQuant 推理速度较 32 bit 未量化版本提升最高 8 倍；
• 在「大海捞针」等长上下文基准测试中实现零精度损失。

消息发出后，美股存储芯片板块盘中遭遇明显抛售，美光科技、闪迪等头部企业股价显著收跌，存储芯片相关指数单日跌幅超 2%。Cloudflare CEO Matthew Prince 将此次发布称为 Google 的「DeepSeek 时刻」。

TurboQuant 目前仍处于实验室阶段，且仅解决推理阶段的内存问题，训练阶段的显存消耗不受影响。

相关阅读：一篇论文引发存储芯片股暴跌，Google 的「DeepSeek 时刻」来了？

美团公布「外卖大战」后成绩单，由盈转亏 234 亿元

昨天，美团公布 2025 全年业绩公告：

营收 3648.5 亿元，同比增长 8.1%，但全年录得亏损 234 亿元，由前年盈利 358 亿元大幅转亏。

亏损主因在于竞争加剧下的全面投入扩张：

销售及营销开支同比激增 60.9% 至 1029 亿元，占收入比例从 19% 升至 28.2%；核心本地商业分部经营利润率从 20.9% 骤降至 -2.6%，经营亏损 69 亿元；研发开支同比增长 23.5% 至 260 亿元，主要用于 AI 投入。

在 AI 布局上，美团去年推出智能助手「小美」与「小团」，依托自研「LongCat」系列大模型深耕本地生活场景。

据第一财经消息，在随后的财报电话会上，美团 CEO 王兴提及了出海、AI 等重点业务的发展规划。报道称，王兴花了较大篇幅讲述美团对于 AI 的看法。

他表示，在 AI 革命中唯一合理的策略是进攻，而不是防守。但美团不会盲目追求成为「词元工厂」，而是将 AI 视为战略机遇，用于改进、加强甚至彻底变革本地服务这一核心业务。

王兴表示，自 2023 年初以来，美团在资本支出和 AI 人才上进行了大规模投入，「除有云计算业务的企业外，美团在 AI 上的投入规模，大概率是国内企业里最大的，且已经坚持布局三年多了。」

王兴认为，AI「超级入口」，关键在于精准理解用户需求，并且高效执行任务，其复杂程度远超「聊天机器人」。尤其是本地生活领域，消费场景复杂多样、海量商家信息分散，数据和信息未被有效线上化。同时，本地生活平台还需要对履约交付做深入的管理，这是通用 AI 所欠缺的能力。

王兴表示，未来模型能力会持续优化，美团也会继续深化「小团」在美团 APP 里的融合，力争让美团成为未来本地生活需求的 AI 入口。

另外，电话会还透露了一季度外卖亏损将好转的消息。王兴表示，预计今年一季度餐饮外卖的单均亏损环比优化幅度会好于去年四季度。

刘强东造游艇最新进展：制造基地落户大连

据辽宁发布消息，3 月 25 日，大连市政府与深圳市探海游艇产业发展有限公司签署战略合作协议，总投资 150 亿元的探海游艇制造基地与游艇运营项目正式落户大连。

报道提到，省委书记许昆林、省长王新伟、探海游艇产业发展有限公司投资人刘强东出席签约仪式。

据悉，探海公司将投资 150 亿元，在大连建设定制化高端游艇生产线，主要从事大型游艇及配件研发、设计和生产制造，运营游艇城市会客厅及综合服务母港，打造游艇服务枢纽。

今年 2 月，珠海市政府与探海游艇签署《高端游艇产业基地项目战略合作框架协议》，项目计划总投资额约 50 亿元。

据「21 世纪经济」消息，刘强东在现场指出，自己的精力仍将主要放在京东集团。但同时他也针对 50 亿的总投资额做出回应，「这样才能够去跟欧美全球顶级的游艇制造公司竞争。」

他透露，将致力于打造百分之百的新能源游艇，并希望未来能带动行业造出 10 万元级别的游艇，「让游艇像汽车一样进入千家万户。」

斯柯达将退出中国市场

据贝壳财经消息，针对斯柯达品牌退出中国市场传闻，大众中国方面回应称：

斯柯达汽车在中国的销售将持续到 2026 年年中，此后仍将为车主持续提供得全面的保修和售后服务支持。

大众中国方面表示，斯柯达汽车对全球战略进行了调整，将重点聚焦印度、东盟等高增长市场。

同时，大众中国再次强调，中国始终是大众汽车集团全球战略的核心。

据悉，大众集团在华建有近 40 座工厂，服务超 5000 万名客户，同时设立了德国总部外规模最大的研发中心——大众汽车（中国）科技有限公司（VCTC），以持续推进智能网联汽车技术的开发。

Meta 将推出扶持中小型企业推动 AI 应用落地

据 Axios 报道，当地时间周三，Meta 宣布启动「Meta 中小企业」计划，旨在扶持创业企业并推动 AI 技术的落地应用。

Meta CEO 马克·扎克伯格在致员工的内部备忘录中表示，目前全球已有逾 2.5 亿家中小企业通过 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 使用 Meta 旗下产品，数千万创业者每天借助其平台与客户建立连接、实现业务增长。

在 AI 时代，人们创办新企业的难度理应比以往任何时候都更低。我们希望打造相关服务来实现这一目标。这对于确保大众能够广泛共享超级智能所创造的繁荣至关重要。

该计划将由 Meta 总裁兼副董事长迪娜·鲍威尔·麦考密克（Dina Powell McCormick）和产品负责人内奥米·格莱特（Naomi Gleit）共同牵头，二人均为公司最高级别高管。

荣耀高管谈内存涨价：价格高位或持续到 28 年

昨天，荣耀中国区副总裁林林发长文，分享了其对消费电子行业全面涨价趋势的判断。其预判：

存储高位将持续至明年下半年甚至 2028 年，唯一的变数在于消费端需求萎缩是否超出预期。

其还在文中描述了一种小概率情形：若实际需求收缩至 70%-75%，而各厂商已按 85% 预估备货，届时或出现短暂微幅回调，但空间有限，因为 AI 服务器端对存储的需求仍是「无底洞」，可以迅速吸收消费端释放的产能。

林林指出，当前行业几乎所有核心物料均处于涨价通道，包括内存、存储、显存及处理器 CPU/SoC。其中存储涨幅最为显著，游戏本因同时叠加内存、存储与显存三项成本，涨价压力最重，其次为轻薄本，再次为手机和平板。

对于市场价格混乱的现象，林林解释称，根本原因在于各厂商低成本库存深度不同：备货充足或此前销量偏弱的厂商，仍有大量低价存货可消化；而低端产品因流速快率先耗尽低价库存，已出现低端倒挂高端的异常定价。

他判断，4 月和 6 月将是本轮涨价的两个关键节点，届时低成本库存将加速耗尽。有网友询问 618 大促期间涨价压力是否会有所缓和，林林直接回应：「不可能。」

苹果联创：我不太喜欢 AI

据 Fox Business 报道，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）于本周日接受 Fox Business 主播 Liz Claman 的节目《The Claman Countdown》采访时表示，现有 AI 系统在可靠性与情感理解方面仍存在明显不足。

沃兹尼亚克在采访中强调，他期望技术能够真正理解人类情感，而非仅仅输出措辞得当的回答。

我希望有某个像我一样的人在思考，知道我的感受，理解情绪这些东西。

他还结合自身的使用体验指出，AI 系统往往无法直接回答问题，给出的内容宽泛甚至偏离需求。

我希望每次都能得到可靠的内容……我真的不太喜欢 AI。

他还对 AI 引发的依赖行为表达了担忧。他认为，人们对自动化系统的日益依赖，可能会改变人类处理信息和解决问题的方式。

大疆首款全景无人机发布，2788 元起

昨晚，大疆正式发布首款 8K 全景旗舰无人机大疆 DJI Avata 360，先看售价：

仅飞行器售价 2788 元；搭配 DJI RC 2 售价位 4388 元；畅飞套装（含 DJI RC2）为 5488 元；体感畅飞套装售价 5488 元。

作为大疆首款全景无人机，DJI Avata 360 拥有一英寸旗舰影像，支持 8K/60fps HDR 高清视频拍摄，同时还搭载了旗舰级 O4+ 全高清图传、内置 4G 增强图传以及全向避障系统。

DJI Avata 360 在进行拍摄时可通过遥控器轻松切换至单镜头模式，化身 Avata 系列经典形态，为内容创作者带来 4K/60fps 的高画质视频录制体验。

细节体验方面，DJI Avata 360 镜头外层镜片采用便捷的可拆换设计，用户仅需购买镜片与专用工具，即可自行更换；同时机身内置 42GB 存储空间，可存储约 30 分钟 8K 全景视频素材。

零跑 A10 上市，售价 6.58 万元起

昨晚，零跑汽车正式发布了全新 A10 车型，先看售价：

6.58-8.68 万元，共有 403km、505km 两个续航版本，其中顶配配备激光雷达。

新车定位 A0 级纯电 SUV，尺寸为 4270/1810/1635mm（长宽高），轴距 2605 mm；前脸采用封闭式格栅，车门使用半隐藏式门把手，整体线条偏圆润，型面处理相对简洁。

内饰方面，A10 全系标配 8.88 英寸液晶仪表和 14.6 英寸悬浮式中控屏；激光雷达版还越级搭载了高通 SA8295 芯片，并配备 16 GB + 128 GB 存储组合。

三电方面，新车搭载 39.5/53 kWh 电池包，匹配七合一高性能油冷电驱，最高时速可达 160 km/h；快充引入 800V 高压架构，30-80% 充电需 16 分钟。

另外，顶配配备包括激光雷达在内的 27 个高精度感知硬件，以及高通 8650 辅助驾驶芯片，支持「车位到车位」全场景领航辅助驾驶能力。

相关阅读：不讲武德！零跑 A10 集齐 800V、激光雷达和「车位到车位」，只要 6.58 万元起

1999 元起，iQOO Z11 系列正式发布

昨天，iQOO 正式发布 Z11 和 Z11x 两款新机：

iQOO Z11：

• 联发科天玑 8500 满血版；后置 50MP 主摄 + 2MP，前置 16MP；
• 9020 mAh 蓝海电池，支持 90W 闪充、55 W PD/PPS；6.83 英寸 AMOLED，1.5K 分辨率，165 Hz 刷新率；
• 8GB + 256GB 起售价 1999 元，16GB + 512GB 顶配 3199 元。

iQOO Z11x：

• 联发科天玑 7400；后置 50MP 主摄，前置 8MP；
• 7200 mAh 电池，支持 44W 快充、44W PD；6.76 英寸 LCD，120 Hz 刷新率，全局亮度达 1200nits；
• 8GB + 256GB 起售价 1499 元，12GB + 512GB 2199 元。

OPPO Enco Clip2 耳夹耳机亮相

昨天，OPPO 正式公布了 Watch X3 mini 以及全新耳夹式耳机 Enco Clip2。

OPPO Watch X3 mini 同样采用了白金配色，保留了右上角的旋转表冠以及右下角的快捷按键；定制礼盒版本还提供真皮表带以及定制猫咪充电支架。

Enco Clip2 则采用了全新的亮面设计：机身均采用亮面金色处理；据公布的图片显示，Enco Clip2 还将拥有丹拿联合调音。

另外，OPPO 还将在 4 月 1 日正式发布全新的 K15 Pro 新机：配备金属中框，拥有岚影呼吸灯、内置扇热风扇。

马斯克：特斯拉正开发一台神秘新车

3 月 25 日，马斯克发文确认，特斯拉正在开发一款全新车型，重点填补旗下大家庭出行产品线的市场空白。

马斯克当天发文称，赛博皮卡（Cybertruck）的后排有三个 isofix 接口，宽度足够安装三个儿童安全座椅或者是容纳三个成年人。

随后有网友称，「马斯克你能不能造个 minivan（MPV 的一种）」，马斯克则热情回复「一款比 minivan 还酷的车型即将到来」。

在 2024 年 10 月，特斯拉曾在「We,Robot」这场发布会上展示过一款电动小巴 Robovan，全车 14 个座位，由 FSD 进行全自动驾驶。

五菱官宣缤果 Pro

昨日，五菱正式公布了旗下新一代缤果车型「缤果 Pro」。

新车保持缤果系列的圆润造型，同时前大灯组改为圆形设计；车身提供多款双拼配色；尾灯则采用圆润的类矩形设计；车身四周配备多个镀铬装饰条。

据此前消息，新车尺寸为 4050mm（长）×1758mm（宽）×1580mm（高），轴距为 2560mm；提供前后雷达、外后视镜摄像头等配件；动力方面提供 65kW 电机。

罗技鼠标推广视频惹众怒，客服致歉

据界面新闻消息，3 月 26 日，罗技在短视频平台的官方账号发布鼠标推广视频，配文「我一降价，还不是像狗一样跑过来」，引发网友强烈声讨。

目前相关视频已下架，而在 26 日晚该账号的直播间和会员群中，仍有众多网友留言表达不满。

罗技旗舰店客服通过报道表示，后续将严格加强内容审核，接受所有批评，目前已经给予短视频组同事严厉警告，扣除全部绩效处罚。

世界最大跨径双层悬索桥狮子洋大桥主塔封顶

据央视新闻报道，3 月 26 日 11 时许，粤港澳大湾区核心枢纽工程狮子洋通道关键控制性工程——狮子洋大桥实现东、西主塔封顶，转入上部结构施工。

据了解，狮子洋通道全长 35 公里，主体工程由跨江主桥狮子洋大桥及陆域引线工程组成，横跨珠江口「A」字形顶端的咽喉要道，连接广州南沙区和东莞沙田、虎门两镇，是粤港澳大湾区发展的又一重要落子。

未来将与周边路网共同构建「1 小时生活圈」，助力珠三角城市群高质量建设发展。

基于周边城市经济发达程度高、航道密集和过江通道线位资源稀缺等因素的综合考虑，狮子洋通道选择建设主跨 2180 米的悬索桥「一跨过江」，并采用上下双层 16 车道的设计方案，将创下双层悬索桥「主跨跨径、车道数量、主塔高度、锚碇直径和主缆直径」5 项世界第一。

美团：用 AI 造谣骑手，一网民遭拘留

美团官方昨天发文称，上海青浦公安分局已破获一起利用 AI 素材散布外卖行业谣言的案件。

网安部门在日常巡查中发现，网民刘某某为博取流量，从网络下载一段标注「AI 技术生成」的视频，刻意抹去 AI 生成标识后，将其以「某平台外卖员将洒落在地的面条重新装盒配送」为由发布至短视频平台，虚构骑手违规配送情节。

视频扩散后，网民高某某、武某某为蹭热度，在评论区发布「我也干过」「这事谁没干过」等不实跟风言论，进一步放大谣言影响。

目前，刘某某已被依法处以行政拘留，高某某、武某某被依法处以行政处罚。美团方面表示，公司始终坚决维护骑手群体形象与权益，并将协同有关部门对此类内容予以严厉打击。

《洛克王国：世界》正式上线

《洛克王国：世界》昨日全平台正式上线，开服后下载量迅速飙升，已登顶苹果 App Store 中国区免费游戏榜首位。

《洛克王国：世界》是经典页游《洛克王国》的正统续作，由腾讯魔方工作室原班人马基于虚幻 4 引擎打造，支持 PC、安卓、iOS、鸿蒙多端，全平台数据互通。

游戏目前收录 347 只精灵，提供超 50 小时剧情内容，玩家将扮演魔法学院新生，在精灵栖息的开放大陆展开冒险，核心玩法围绕精灵收集、养成与对战展开，并支持多人同玩互动。

《疯狂动物城 2》密钥到期，上映四个月票房 45.94 亿元

迪士尼动画电影《疯狂动物城 2》密钥已于昨天到期，中国内地最终票房定格在 45.94 亿元，位列中国影史票房榜第 7 位。

目前中国影史票房榜前十依次为：《哪吒之魔童闹海》154.46 亿、《长津湖》57.75 亿、《战狼 2》56.94 亿、《你好，李焕英》54.13 亿、《哪吒之魔童降世》50.35 亿、《流浪地球》46.88 亿、《疯狂动物城 2》45.94 亿、《满江红》45.44 亿、《唐人街探案 3》45.23 亿、《飞驰人生 3》43.20 亿。

《拆弹专家 3》宣布启动

据新浪电影消息，由邱礼涛执导、刘德华监制的「拆弹专家」系列新作《拆弹专家 3》发布首款概念海报，宣布启动。

前作 《拆弹专家 2》由邱礼涛执导，刘德华、刘青云、倪妮主演，于 2020 年上映，今年 3 月 28 日将在中国内地重映。

猪猪侠新电影定档五一

近日，电影《猪猪侠大电影之竞速小英雄》宣布定档 5 月 1 日上映。

据悉，新电影是猪猪侠与星航默契搭档首次银幕同框，两人将穿越时空回到过去，用赛车拯救被神秘物质影响的车神银河。影片也是《竞速小英雄》系列的首部院线大电影。

该片由古燕梅担任总导演，王永健、钟彧担任导演。

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毫不夸张的说，零跑 A10 的出现，是对整个 A0 级纯电车市场的一次降维打击。

过去，这个价位段更看重续航、空间和基础舒适性，大家默认首先得解决「代步」这件事，至于补能效率、车机流畅度、智能驾驶，往往不会被放在核心位置。

但零跑 A10 用 800 V 高压平台、2.5 K 中控屏、高通 SA8295 座舱芯片、12 扬声器音响以及激光雷达和 6.58 万元的起售价，把原本属于更高价位车型的配置，压进了 10 万元以内的区间。

零跑其实是在告诉消费者，预算不高，也照样可以对体验提出更高要求。

零跑 A10 共推出 4 个版本，403 舒享版售价 6.58 万元，403 悦享版售价 6.98 万元，505 悦享版售价 7.68 万元，505 激光雷达版售价 8.68 万元。

仅仅「够用」可不行

A10 面向的是一批以城市通勤和家庭日常使用为主的用户。

这部分消费者对预算相当敏感，但随着新能源市场持续发展，他们对车内交互、充电速度和日常装载能力的要求，也已经明显提高。

所以，A10 并没有把自己做成一辆仅仅「够用」的小车。它更像是在有限的价格带里，尽量把用户最容易感知、最影响日常体验的部分，优先做到位。

A10 的车身尺寸为 4270 / 1810 / 1635 mm，轴距 2605 mm，前脸采用封闭式格栅，车门使用半隐藏式门把手，整体线条偏圆润，型面处理相对简洁。整车观感干净、克制，同时也保留了一定亲和力。

被称为「嘻嘻」和「哈哈」的前后灯组，再加上橡果棕、海苔绿等 6 种清新的自然车色，让这台车拥有一种轻松、愉快的视觉气质。

而空间利用率，是 A10 的核心竞争力之一。

虽然车长只有 4.27 米，但零跑通过结构优化，将 A10 的车内「得房率」做到了 88.1 %。后备厢常规容积为 602 L，后排座椅放倒后可扩展至 1549 L，账面表现已经明显超出同级常规水准。

更巧的是，它还设计了一个 106 L 的可冲洗下沉式储物舱，支持干湿分离，适合收纳露营后的脏污工具，或者海鲜这类容易污染车厢的物品。全车储物空间多达 34 处，再配合灵活的座椅翻折方案，无论是婴儿车还是宠物笼，都能比较轻松地安置。

进入车内，A10 全系标配 8.88 英寸液晶仪表和 14.6 英寸悬浮式中控屏，其中中控屏分辨率达到 2.5 K。激光雷达版还越级搭载了高通 SA8295 芯片，并配备 16 GB + 128 GB 存储组合，保证了交互响应的流畅度。

车机系统内置的「超级小零」接入了通义千问大模型，支持多模态识别、文生图创意、全场景可见即可说、方言识别、声纹识别、儿童智能对话等丰富功能。

虽然受限于成本，部分隐蔽位置使用了硬塑料，并简化了腰托调节，但零跑还是在车内常接触的部分大面积使用了软包覆盖，并且配备了母婴级环保座椅、7.1 声道音响及香氛系统。

三电与智驾则是 A10 真正的杀手锏。

在竞品普遍停留在 400V 时代时，A10 率先引入 800V 高压快充架构，将 30%-80% 的补能时间缩短至 16 分钟，极大缓解了补能焦虑。

新车搭载 53 kWh 电池包，CLTC 综合续航里程达到 505 km。与之匹配的是七合一高性能油冷电驱，相比普通水冷电机，散热效率更高，能够支持连续高强度动力输出不衰减，最高时速可达 160 km/h，并支持 150 km/h 高速巡航。

智驾部分，同样是 A10 颇具攻击性的一环。

中高配车型搭载包括激光雷达在内的 27 个高精度感知硬件，并配备高通 8650 辅助驾驶芯片，实现同级少见的「车位到车位」全场景领航辅助驾驶能力。

用户设定目的地后，车辆可以连续完成驶出车位、停车场巡航、通过闸机、公开道路领航、进入目标停车场并自动泊入车位等操作。

同时，新车还具备 6 大泊车功能，包括泊车辅助 「APA」、自定义泊车、手机泊车辅助、直进直出、停车场记忆泊车 「HPA」，以及 120 米超长距离循迹倒车功能。

零跑 A10 还全系标配自研的 LMC 一体化运动融合控制系统，把原本常见于更高价位车型的安全能力进一步下放。

它可以在 140 km/h 时速爆胎、积水路面、湿滑冰雪路面、高速过弯等极端情况下维持车身稳定。

被动安全方面，零跑 A10 采用同级领先的「9 横 7 纵 4 强环」笼式车身，关键部位使用 2000 MPa 航空级热成型钢，车顶可承受 3.1 倍自重顶压。

同时，新车拥有 18 项主动安全功能，搭载同级领先的 4 – 130 km/h 紧急制动辅助 「AEB」，最高支持 120 km/h 刹停，并配备 80 – 130 km/h 工作区间的紧急转向辅助 「AES」。

高度整合下的主动权

对于目标年销 100 万辆的零跑而言，A10 既是 A 系列承担销量任务的一台主力车，也是零跑现阶段的一个缩影。

作为零跑面向全球主流市场推出的全新 A 系列首款车型，A10 从研发之初就立足全球市场，以全球标准、全球品质、全球销售为核心。它的设计、配置和验证流程都遵循全球标准，未来还将登陆近 40 个国家和地区销售。

而 A10 能在这个价格区间里塞进这么多东西，原因并不复杂，关键在于零跑的制造方式和成本分配逻辑。

根据此前公开信息，零跑整车自研自造比例已达到 65 %，覆盖车灯、座椅、油泵、内饰树脂配件等多个环节，旗下共有 17 个零部件工厂。

换句话说，零跑已经实现了约 65 % 整车成本核心部件的自研自造。从八合一电驱、CTC 电池底盘一体化，到「四叶草」中央域控架构，它的技术路径一直都围绕垂直整合和成本控制展开。

更重要的是，这套能力已外化为制造体系。零跑目前拥有 17 家核心零部件工厂，产品涵盖电芯、电驱、AR-HUD、热管理系统乃至座椅和保险杠。它不再仅仅是整车厂，同时也是一家 Tier 1 供应商，向国内外十余家车企供货。

「整车+零部件」的双轮驱动模式，不仅保障了供应链安全，更使零跑获得行业领先的成本结构。

高度垂直整合带来的价值，不只是降低采购成本，更重要的是让配置取舍的主动权掌握在自己手里。

A10 能在 6 万多元到 8 万多元的区间里给出 800 V、12 扬声器音响、激光雷达和更高规格的座舱芯片，背后当然不是没有成本压力，而是零跑压缩了一部分中间环节，把预算更集中地投向了用户最容易感知的地方。

在发布会上，底气十足的零跑汽车董事长朱江明还表示，2026 年零跑全系都将升级高阶辅助驾驶。

升级后车型可实现「车位到车位」全场景通行，涵盖无高精地图高速领航、城区 NOA、暴雨天 120km/h 障碍物精准探测等核心功能。

搭载 LEAP3.5 技术架构的零跑汽车产品将于 3 季度实现车位到车位的高阶辅助驾驶全量推送；搭载 LEAP3.0 车型将于 2027 年车位到车位的高阶辅助驾驶全量推送。

预计 2026 年底前，零跑将完成智驾基座模型搭建，并落地基于 AI 大模型的辅助驾驶方案研发工作，届时相关技术实力将达到行业领先水平。

零跑还是沿袭原来的风格，慢热型，打后发优势。2021 年左右只有几十人的智驾团队，投入资金也很少，算力也是以租代买。现在，我们已经跟上节奏了，开始接近第一梯队的水平。2026 年，我们会全面爆发。

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在 3 月 25 日的风云之夜上，奇瑞一次性亮相了 8 款车型，产品线从 A0 级到中大型级别全面铺开，覆盖轿车、SUV、混动、纯电等多个方向。

按照规划，风云将在未来 3 年内推出 12 款全新产品，进一步补齐家用新能源出行的各个细分市场。

不过，在这一系列新车中，关注度最高的，还是这次正式开启预售的风云 T9L，新车共有 4 个版本，预售价为 13.99 万元至 16.99 万元。

风云 T9L 被定位为一台 20 万级的「智美大五座 SUV」，车身尺寸为 4870 mm × 1930 mm × 1710 mm，轴距达到 2920 mm。

这样的轴距放在同级车型中颇有优势，也直接带来了更宽裕的座舱空间。二排腿部空间达到 1037 mm，膝部空间为 211 mm，中央通道宽度为 361 mm，成人和儿童上下车都会更从容。

过去很多人提到奇瑞，第一反应往往是技术和性价比，设计并不是它最先被想到的标签。

但在 T9L 上，奇瑞开始认真补课，T9L 采用的设计语言名为「东方书韵」，核心灵感来自中国水墨书法。

新车前大灯轮廓取自书法中「逆锋入纸」的笔触，被命名为「点墨大灯」；侧面腰线模拟中锋行笔的笔意，形成「银钩腰线」；后视镜下方的镜组采用 7 层光圈设计，对应「山影叠镜」；尾灯则使用 OLED 材质，灵感来自书法中回锋收笔的动作，被称为「水墨长虹」。

座舱设计延续了这种东方叙事，整体概念被命名为「文房雅居」，意象来自传统书房，采用环抱式布局、大面积软包材质与绗缝工艺，再配合「暖霞金橙」「水墨霁蓝」「极光紫境」三款内饰配色，整套车厢氛围十分精致。

奇瑞为风云 T9L 配备了 17.3 英寸 3K 高清低蓝光吸顶屏，整车搭载灵犀智舱 2.0 系统，底层核心是一颗 3 nm 制程的车规级旗舰芯片，支持 13 亿参数的 AI 本地语音大模型，支持全场景免唤醒连续对话，可识别车内 4 个音区的独立指令，在弱网甚至断网环境下也能正常响应。

车内音响系统采用 23 扬声器、7.1.4.2 全景声布局，功放功率达到 1080 W，名称也延续了东方语境，被称为「伯牙之音」。

风云 T9L 前排标配双零重力座椅，主驾和副驾都支持 16 向电动调节，并配备 3 档通风、加热和按摩功能，同时提供 4 向电动腰托与腿托，最大躺角可达 115°。这类配置过去更多出现在 30 万元以上的豪华车型或商务 MPV 上，

新车后备厢常规容积为 573 L，二排座椅完全放倒后可扩展至 1597 L，官方表示可容纳 10 个 20 寸行李箱。全车共设置 38 处储物空间，门板、中控台、前后排扶手等高频使用区域都照顾到了。T9L 还提供前后排双大床模式，两排座椅放平后可形成超过 1.8 米的连续平躺空间。

动力方面，T9L 搭载奇瑞鲲鹏超能电混 CDM 6.0 系统。综合续航超过 2000 公里、馈电油耗低至 3.9 L / 100 km、零百加速进入 5 秒级。

新车配备的是一台 1.5 T 混动专用发动机，峰值功率 115 kW，峰值扭矩 220 N·m，热效率达到 45.79%，并曾获得「中国心」十佳发动机称号。与之匹配的是全新一代 DHT 260 变速箱实测峰值转速达到 26407 rpm，峰值功率 260 kW，峰值扭矩 330 N·m。

整套系统采用双电机智能四驱，综合功率 550 kW，CLTC 纯电续航为 230 公里，综合续航超过 2000 公里，最高车速可达 240 km / h，90 至 120 km / h 加速时间为 3.8 秒。

在能量管理和底盘层面，T9L 也下了不少功夫。

新车全系标配鲲鹏 AI 能量管理系统，可与导航信息联动，根据路况提前预判并进行能量分配。奇瑞表示，这套系统可使综合能耗降低 15%，制动干预减少 80%。

T9L 采用前麦弗逊加后全铝 H 臂四连杆独立悬架，并搭载 CDC 电磁悬挂系统，每秒可进行 1000 次路况感知和 100 次阻尼调节；。转向系统采用 DP-EPS 双小齿轮电动转向，四驱系统为雪豹智能四驱，响应时间仅 0.02 秒。

此外 T9L 的转弯半径只有 5.95 米，对于一台接近 4.9 米长的 SUV 来说，在城市中停车、掉头、窄路转弯都会轻松不少。

智能驾驶方面，T9L 搭载猎鹰 700 高阶驾驶辅助系统，采用地平线征程 6P 芯片，算力达到 560 TOPS。

全车共配备 27 个传感器，包括 1 颗激光雷达、3 颗毫米波雷达、11 颗高清摄像头和 12 颗超声波雷达，全域感知范围超过 3 个标准足球场，最远识别距离可达 300 米。

这套系统采用与 L4 级 Robotaxi 相同的一段式端到端神经网络，并结合 VLM 视觉语言大模型，不依赖高精地图，理论上可支持全国范围内的城市和高速 NOA 导航辅助驾驶。

被动安全上，T9L 车身结构采用磐石笼式吸能太空舱设计，高强度钢板覆盖率达到 85%，热成型钢占比 21%，满足中国、欧盟、东盟等全球 7 大严苛安全标准。

全系标配 7 个安全气囊，包括同级少见的 48 L 双腔远端气囊和 2080 mm 超长侧气帘，后排还采用双 V 型防护结构。

风云被奇瑞定位为新能源战略的核心支点，主打两个关键词：技术平权和豪华平权。通俗点说就是把原本只出现在高端车型上的配置和技术，下放到主流家用车的价格区间。

为此，奇瑞专门为风云品牌搭建了独立设计团队，由前奔驰设计总监领衔，混动、纯电、智能驾驶和智能座舱四条技术线同步推进自研自控，最终形成鲲鹏动力、猎鹰智驾、灵犀智舱、犀牛电池四大技术矩阵。

而风云 T9L 更像是风云品牌这几年重新梳理方向、重建产品逻辑之后的一次集中展示。

它并不满足于只做某一项能力突出的单点产品，而是希望在设计、动力、智能化和安全层面同时建立起竞争优势，瞄准的是是那些希望一台车尽可能覆盖全部家庭出行场景的用户。

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编者按：

Gen AI 时代，所有的产品都值得用 AI 重做一遍，操作系统也不例外：

液态玻璃正重塑苹果生态的视觉语言，而 Gemini 已渗入 Google Pixel 的每个角落……新一代操作系统正在重新定义我们与设备的关系：它决定你看到什么、何时被打扰、如何做出选择。

爱范儿认为，隐身在产品背后的，是一套「系统观」。

在《系统观》这个专题里，我们将与各大操作系统的设计者对话，探讨操作系统背后的权衡与意图，发掘明日产品的交互设计新趋势。

操作系统并不中立，它是产品哲学的镜子，是明日产品的路标。

2023 年的某天，陈希正准备把旧手机里的资料搬到新手机上，打开相册，他发现居然有一万多张截图——团队发来的设计稿、微信的聊天消息和林林总总需要记录的各种内容。

陈希觉得这些截图实在太多了，而且很多信息已经失去时效，截图变成了垃圾。他盯着那些截图，突然意识到一个问题：

我要的不是截图本身，而是截图里的信息。

于是，陈希立刻给 OPPO 首席产品官刘作虎打电话：我们能不能做一个键，这个键能像抽取人的灵魂那样，把界面的灵魂提取出来？

这就是 ColorOS 16 如今最具代表性的 AI 功能——「一键闪记」的雏形，而这也是 ColorOS 一以贯之的方法论：到用户场景中，去找到真实的洞察。

本文是爱范儿《系统观》专题的第一篇，我们和 OPPO ColorOS 设计总监陈希进行了对谈，我们聊到了 AI 功能的开发逻辑，操作系统产品体验的打磨以及与苹果在设计理念上的差异。

对陈希来说，打造 ColorOS 的过程，是一个关于「洞察」的命题。

灵魂提取键

那通电话之后，陈希和团队开始琢磨怎么实现「抽取灵魂」的体验。

差不多十年前，三星手机曾有过这样一个功能：在浏览器截图，系统便会在图片信息中自动保存这个网页的地址，下次要用这张截图的时候，就能够很方便地跳回原网站。

但陈希想要更做得彻底一些，他连截图都不想要：

我们不是想要截图式的界面，而是先把内容高亮，再浮起来、虚化掉，『chua』地抽进去。就像奇幻电影里巫师抽灵魂时那样，是透明的东西出来，抽完之后人『啪』地就枯萎了。灵魂抽走之后，那个枯萎的实体照片不重要了，因为信息已经被提取了。

他们的动画设计改了很多版，最终实现了如今我们看到的效果，当你按下一键闪记，屏幕上的内容会泛光、浮起、晕染，最后被吸入到屏幕上方的流体云里，整个过程一气呵成——这就是「提取灵魂」的具象化表达。

不过，在现实生活中，用户并不会像设计师预期的那样去使用产品——陈希举了一个身边的例子：

有天早上，他看到自己的妻子正在家里用「一键闪记」把体检的病历记下来——这是因为很多智慧医院会提供电子版病历，但分散在医院的各个系统里，找起来非常不方便，所以她会定期把这些电子版病历打印出来，归拢到一处。

有了「一键闪记」之后，就有了一个能将散落在各处的数字或实体数据「记」下来的地方，而这些病历则经历了从数字版变成纸质版，再变成数字「记忆」的过程——手机有了记忆，就能一直跟着不会丢。

正因如此，产品设计团队更需要洞察用户需求，这也是一个和用户共创的过程。为了让每个用户都能学会使用「一键闪记」，ColorOS 团队需要持续挖掘让用户有所感知的「英雄场景」。

当然，陈希自己也是用户。

每天中午，陈希都有在办公室楼下买咖啡的习惯，经常会找不到取餐码，于是他想到，让「一键闪记」把取餐码记下来，在记下取餐码的同时，还能顺便记账，这就成了一个「英雄场景」。有了「英雄场景」作为钩子，用户就知道按下这颗键，手机就能帮我把屏幕上的信息记下来。

除了取餐码，「一键闪记」还可以记账、记视频、记文章，几乎「什么都能记」。

在 AI大模型加持下，ColorOS 的记忆转化能力正在不断拓展边界，不仅能记下来，还能理解，进而推荐，甚至代理用户实施下一步操作——这成了 OPPO 手机在硬件之外的护城河。

主张就是取舍

洞察之后，更难的是「主张」，主张决定了取舍的边界。

比如很多 Android 手机都会有一个「长拉悬停」呼出侧边栏的功能，而 ColorOS 却一直没有实装，这让很多用户感到不解。

陈希告诉爱范儿，其实这个功能已经开发完毕，并且通过了内部测试，但在上线前夕，团队决定砍掉它：

我们觉得这个体验不优雅。

人在浏览手机页面时，经常会回到上一个页面里。有时候在看一篇文章，有人发消息了，我想回，但文章还有两句没看完，手卡在那儿半看不看犹豫的过程中就触发了（侧边栏）。我觉得这是一个很不从容和失控的体验，它不允许人犯错、不允许人模糊。

很多用户说，那要不要返回你还不知道吗，但实际情况不是这样，人和计算机不同，人会犹豫、会摇摆、会纠结，所以有很多模棱两可的场景，产品设计要考虑容错，因为这个原因，我们决定将这个功能砍掉。

我们所追求的东西，是功能的还是体验？这是完全不一样的，我相信我们有不一样的追求。我们和用户之间也存在带引号的「博弈」，是基于长期你这是个好产品，还是短期你这是个好产品。

功能做到 100% 之后还要追求 101%，溢出了功能价值自然产生情感价值，当一个东西既有功能价值又有情感价值时，我觉得这就是个好产品。

这种取舍背后，也暗含了 ColorOS 的主张：不追逐功能的丰富性，而是追求体验的完成度。

你可能见过手机内置的 AI 换天、AI 扩图等看起来很神奇的功能，但 ColorOS 加入的 AI 影像功能却是去模糊、去反光、人像补光等。

「我们的影像主张是真实，」陈希解释，「娱乐性的东西更抓眼球、更 magic，但我们要先把基于真实的做好。这不是说我们不能做，而是有优先级，背后就是我们影像的理念——真实自然。」

这种「主张即取舍」的理念，也影响着陈希对行业趋势的判断。

譬如对于苹果今年推出的液态玻璃（Liquid Glass）设计，陈希的态度就很复杂。

一方面，他认可液态玻璃的设计思路，在他看来，从 iOS 16 的灵动岛设计开始，苹果就已经从以往偏实用主义的理性，走向更能表达情感、更装饰性的设计，并且将苹果的技术能力、品牌溢价，通过设计非常显性地表达出来：

这是一个显性的价值转换。

一个压根不关心汽车行业、不了解汽车技术的人，在大街上看到流线型的车身，就会觉得这车性能好，即使他不懂发动机——这就是把技术语言转化为设计语言的表达，因为历史经验告诉我们，赛场上所有性能好的车都长这样子，所以流线型的车就性能好。

苹果很聪明，它把流畅转化为设计语言，把性能用视觉表达出来，这是一种更显性的价值表达，非常出色。它永远能找到怎么用显性的英雄表达——就像乔布斯从信封里拿出 MacBook Air 那样。

但他也提出质疑：

但回到本质上，在这个转化过程中，（Liquid Glass）确实没有带来更多新的价值，导致它损失了一些东西……

Liquid Glass 是一个反经典设计的路线，对很多可用性的问题没有很好的解决，像前几天，他们新版本加了一个（Liquid Glass 效果的）开关，我们觉得这个体验是一种妥协的结果，很不苹果

你能感受到 ColorOS 这套系统强烈的主张与风格——偶尔，我也会抱怨没有诸如「长拉悬停」这样的功能，用起来不太方便。

但更多时候，ColorOS 16 有着强大的拉力——从公测版用到现在，即便是和 iPhone 双持使用，我也愿意更多掏出 OPPO 手机「一键闪记」：记账的时候会用，看视频的时候会用、查攻略记日程的时候也会用，甚至会刻意用「一键闪记」来记些犄角旮旯的琐事，譬如记某个小众游戏的攻略标点。

很多时候，我就是想知道这套 AIOS 的边界在哪里，而 ColorOS 通常也能给我满意的反馈。

有一个极小的细节让我印象深刻：有次我用一键闪记把火车票记下来，很快车票信息就被推送到了流体云上，提醒我什么时候该出门了。

而就在我将将到站的时候，耳机传来了一声火车的呼啸，随即是一声语音提醒：还有十五分钟，火车就要开始检票了——居然连声音都考虑到了！

那便是我用 ColorOS 16 的尤里卡时刻。

不是有了 AI 就一定要用 AI 的方式

对陈希而言，近年来最重要的主张，是对 AI 交互的逐层理解。

当整个行业都在讨论「贾维斯式」的语音助手时，陈希却有不同的观点:

我不太赞同未来由声音语音交互来决定一切。人类有了眼睛也需要嘴巴，有了嘴巴也需要耳朵、鼻子，也需要手，是多模态、多感官协同的。

你能用语音吃饭吗？用语音吃饭吗？用语音睡觉？用语音上厕所？

陈希认为，不同信息需要不同的表达方式：

特别长的信息很枯燥，可能用视频表达挺好。但有些信息很简单，不一定适合视频，比如若干年前我刚来到深圳，和很多人一样，看到这句标语「来了就是深圳人」，难道用视频表达就更好吗？我不相信，用文本最有力，那这个时候信息最好的表达形式就是文本。

所以我们的「一键闪记」的「记视频」也是一样，视频的表达更「丰富」，但文字的表达更「直接」，不是所有的内容都适合视频表达一样。

这是 ColorOS 系统设计的核心：给场景找到恰当的交互方式，给信息找到恰当的表达形式，而不是让一种交互方式统治所有场景，不是今天有了 AI 就一定要用 AI 的方式。

具体到产品设计上，陈希总结为八个字：流畅本色，AI 出色。

流畅是本色，AI 是更出色的东西，让本色更出色。流畅代表经典的东西，AI 代表新的东西，它的未来成功归依就是流畅 AIOS。

但这里的「流畅」，已经不是传统意义上的性能流畅，而是场景完成度的流畅。

陈希认为，流畅作为基础体验场景，各个系统之间差异不大，但认知差异却很大：

把基础体验做成认知、做成卖点，我觉得这是很困难的事情。就像车的安全性，沃尔沃做得很好，大家提起来你甚至不知道它有什么东西好，但你知道它有安全性。我们一直在做的，就是各种边界场景（流畅体验）的完整性。

什么是边界场景？比如我正在看视频，突然要回个微信，再干个什么事情，可能很短的链路里遭遇一个并行场景。这种场景会放大缺陷，因为这是人的情绪高点，他正焦急时你还卡，那就会放大这种情绪，只有做好这些场景了才能把整个认知打起来。

而在 AI 这一侧，ColorOS 面临的挑战是整合。

「手机里功能很多，用户甚至不知道有这些功能，很细碎，」陈希坦言，他妻子曾问他:「小布助手、小布记忆和小布建议有没有区别？」在她看来都是小布。

用户接受的信息量没有那么大，怎么把事情做简单？陈希说：

让用户在一个地方接触到所有体验，而不是在十个地方找五十个体验，all in 1。这个 1 指的是符合用户直觉的交互方式，这很重要。

所以 ColorOS 把很多 AI 能力整合在流体云上、整合在一键闪记上、整合在小布上：

我认为你找到一个整合度高的交互方式是关键中的关键，才能把用户体验变得简单——这是 AI 时代最大的挑战。

这种整合能力的背后，也是组织和文化的支撑。

陈希表示，如何将 AI 新技术整合到传统的 OS 产品是一个巨大的挑战，这是不同的两种思维方式，要解决大量的沟通和协同问题：

当然我们非常好地解决了这个问题，所以带来巨大的生产力效率提升。打个比方，我们不是在做发动机，也不是做电机，我们在做电动汽车，电动汽车就是 AISO

而且我想特别强调一点，在 如今AI 时代，打造产品的开发逻辑也在悄悄变化。

以前做功能，可能是 PM 提需求，研发去实现，是线性的。但做 AI 不一样，它是一个双向激发的过程。有时候是我们对场景的洞察逼出了技术的极限，但更多时候，是研发团队的技术突破，反过来给了我们设计的灵感。所以，一个好的 AI 产品，绝对不是产品经理拍脑门的“灵光一现”’，它是对用户深刻的洞察和研发团队技术厚度产生化学反应后的结晶。这是一种互相折磨，也是一种互相成就。

这在行业里并不常见，即使是在苹果，AI 部门和系统部门之间也存在拉扯，甚至影响到整个苹果智能的布局。至于面对竞品的追赶，陈希认为：

我们还是要着眼于真实的「用户场景」，去创造「价值」，去带来先进生产力，因为先进生产力永远是会被抄的。

我问陈希 ColorOS 16 是否达到预期，他松口气，说「至少现阶段目标达成了」。但在陈希的设想里，ColorOS 还有一个更大的愿景：成为一种年轻人的生活方式。

无论是用户场景的洞察、设计的定义或者功能的开发上，甚至产品营销的品牌心智和社交媒体的内容口吻，陈希都要求 ColorOS 是年轻但高品质的：

我们有很多想法，都是基于年轻人的生活方式开展的。我们不想做价值太薄或太花哨的东西，有一个词叫「要年轻但要高品质」，它不能廉价，因为年轻不等于廉价。

当所有厂商都在思考如何用 AI 重做系统时，陈希和 ColorOS 选择回归用户洞察：AI 之于这些年轻人而言，其价值原点是什么？

陈希心里有一个答案，这也是他的「系统观」：

我现在想到四个字是「模拟人生」——就是还原真实，模拟人生。

我很喜欢玩经营类的游戏，我小时候就喜欢拿积木搭一个城市，现实里面的很多想象力是很匮乏的，但是当你进入到数字世界，你的想象力是非常大的，但是又不太真实，没有现实的实感。

它和打游戏的感觉是一样的，我也喜欢那种角色扮演类的游戏，很多扮演类的游戏让我有一个人生的体验。做产品也是，怎么样能够把系统里的很多东西，就像日常生活中一样做出真实的感觉，有那种临场感、沉浸感，我觉得是蛮重要的。

包括我们做取餐码，就会觉得这个瞬间真实的世界和数字世界连接起来了，我认为这是很神奇的感觉，非常神奇。

 

很久以前有个叫 Paper 的笔记本应用，他们有一个功能是可以把你的数字笔记，在线下打印成 Moleskine 的实体本子寄给你。我当时觉得这个功能特别好，明明是数字世界的东西，突然跳出次元壁来到了生活里面，这种感觉很奇妙。

那生活中的东西，能不能扔到手机里，看到「你的生活」？

这种感觉太棒了。

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3 月 26 日，iQOO Z 系列带来一台搭载超大容量电池的手机 iQOO Z11，定价 1999 元起。

毫无疑问，iQOO 这次把满配的续航放到了 Z11 的核心位置。

iQOO Z11 采用 9020mAh 超薄蓝海电池，这款电池是和宁德新能源联合开发，搭载第二代半固态蓝海电池技术的第四代硅负极电池，能量密度为 879 Wh/L，是目前容量最高的蓝海电池。

超高的能量密度方便控制体积，iQOO Z11 裸机尺寸为 163.72mm x 76.17mm x 8.25 mm，重 216.5g，配合平整顺滑的中框，裸机单手握持的手感还不错。

机身内置了磐石缓震架构，支持 IP68 / IP69 防水防尘，日常作为长时间亮屏的户外工作机也不需要担心。

9020mAh 的超大容量，iQOO Z11 的续航表现很稳。重度使用能够轻松坚持两天，日常普通使用也能够坚持 2.5 天到接近 3 天，对于需要长时间亮屏当做业务机使用的用户来说，iQOO Z11 的续航表现还是很安心的。

手机支持反向充电，而且在 1%-5% 的极限低电量状态下也能保持 USB 反向供电。虽然很少会遇到这种极限情况，但如果你需要拿手机做一些长时间的记录，或者是其他需要到外置 USB 设备的长时间使用，那这个功能也能保障稳定。

充电部分，Z11 支持 90W 超快闪充，还支持 55W PD/PPS、44W UFCS 通用快充，升级了全局直驱供电 2.0，使用时可以直接供电到手机使用，降低游戏边充边玩的发热。

除了续航，屏幕也是 iQOO Z11 的核心卖点。

它搭载了一块 6.83 英寸 2800 x 1260 165Hz 旗舰新国屏，普通模式下最高亮度为 1000nits，开启「职业模式」后全局激发的最高亮度为 2000nits，局部峰值亮度可以得到 5000nits，在室外顶着大太阳，也能够看到内容。

亮度提升的同时，功耗比上一代低了 7%，户外使用的时间更长。

显示刷新率也提升到了 165Hz，手机支持《逆战：未来》、《无畏契约 源能行动》的原生 165FPS 模式，像是《CODM》、《火影忍者》、《荒野乱斗》、《节奏大师》、《跑跑卡丁车》等游戏也都支持 165fps 高帧率档位适配。

iQOO 在手机上增加了超感触控，针对这块屏幕做了优化，提升了点击、滑动操作以及高帧率状态的响应，降低延迟提升精度。

手机还提供了 4D 游戏振感和超感音域功能，前者提供了三档振动调节，《崩坏：星穹铁道》游戏仲有官方适配；超感音域则是搭载了自研空间音频算法，提升扬声器呈现声音时的空间环绕感，FPS 游戏听脚步声会更加准确。

另外，屏幕还有 2160Hz PWM 融合调光和全亮度类 DC 调光，支持 vivo 悦目护眼 2.0，有 SGS 低蓝光低频闪认证和优酷 ZREAL 帧享、腾讯臻彩试听和爱奇艺帧绮映画认证，算是同价位内比较齐全的现实配置。

性能方面，iQOO Z11 搭载天玑 8500 满血版，8GB+256GB 起步，最高支持 16GB+512GB，有五个储存版本。常温环境下安兔兔跑分为：2341563。

系统内提供了「职业模式」功能，适配常用的骑手和网约车软件，除了用于提升显示亮度，还配备了免提通话增强、优化网络配置和电量在 80% 后开启直供电等功能。

影像部分，iQOO Z11 采用了「主+副」的双摄组合设计，主摄搭载了一块 5000 万像 1/1.953 英寸的 CMOS，F1.79 的光圈，支持 OIS 光学防抖。

相机内提供了 1x、1.5x、2x 焦段可选和 HDR 算法增强功能，可拍摄 LivePhoto，支持氛围感夜景、运动感抓拍、视频提升、AI 消除 2.0 等功能。

最后来看看价格，iQOO Z11 有极夜黑、天光白，以及我们手上这款通过「高精密纳米级光刻工艺」制作出浮光纹理的「沧浪浮光」配色三款可选，合共 5 个储存版本：

• 8GB+256GB 1999 元
• 12GB+256GB 2299 元
• 12GB+512GB 2799 元
• 16GB+256GB 2599 元
• 16GB+512GB 3199 元

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兰德酷路泽家族在曼谷车展上迎来了新成员 Land Cruiser FJ。

这个以可靠性、耐久性和硬派越野闻名的经典车系，以更轻盈的方式向更多用户打开了大门。

和家族里那些更强调任务属性的车型相比，FJ 把「Freedom & Joy」放在了更靠前的位置。它依旧保留了酷路泽家族的硬派基因，但气质明显更轻快，也更愿意让更多人用自己的方式接近越野和出行本身的乐趣。

FJ 是目前兰德酷路泽家族里最小的一台，车身长宽高为 4575 / 1855 / 1960 mm，轴距为 2580 mm，整体体量与路虎卫士 90 接近。

虽然车的体量不大，但丰田依旧把家族一贯的硬派气质，塞进了当下很受欢迎的「方盒子」轮廓里，于是它看上去既像一台标准的酷路泽，又多了一点紧凑车型才有的灵巧和可爱。

FJ 的外观设计由来自中国的华人设计师易路主导，他毕业于清华大学，目前担任丰田设计中心外观负责人。

按照丰田的说法，FJ 的造型是一种「类似骰子的长方体」，车身整体是规整的矩形轮廓，但边角做了倒角处理，宽大的 C 柱、向外扩张的轮眉、黑色侧裙和黑化轮圈则充分体现出了它的越野气质。

FJ 提供了两种不同风格的前脸设计。一种采用复古圆灯，明显是在向经典车型致意；另一种则使用更现代的方形灯组，并配上 C 字形日行灯。两套方案都搭配印有「Toyota」字样的简洁格栅，下方前保险杠的造型也各有区分，所以同一台车可以呈现出两种完全不同的性格，一个偏怀旧，一个偏当代。

在结构层面，FJ 基于与 Hilux 和 Fortuner 同源的 IMV 梯形车架架构打造。

不过，丰田并没有简单照搬现有平台，而是针对这台更紧凑、更强调灵活性的酷路泽，额外增加了底盘加强件，以提升车身刚性和操控稳定性。

FJ 的整车离地间隙达到 245 mm，涉水深度为 700 mm，接近角和离地间隙也与 250 系列接近。再加上更短的前后悬和紧凑轴距，它在复杂路况下会有更好的通过性，也会给驾驶者更多脱困余量。

目前泰国市场采用单一高配版本发售，搭载 2.7 升 2TR-FE 直列四缸自然吸气汽油发动机，最大功率 164 马力，峰值扭矩 245 牛·米，匹配 6 速自动变速箱、分时四驱系统以及后差速锁。

配置上则标配 18 英寸合金轮毂、全 LED 灯组、双区独立空调、12.3 英寸中控触摸屏、7 英寸数字仪表盘、合成皮质内饰、7 个安全气囊，以及完整的 ADAS 主动安全辅助系统。

价格方面，FJ 在泰国的发布价格为 1,269,000 泰铢，约合人民币 26.7 万元。这个价格略高于当地顶配版卡罗拉 Cross GR Sport。

在泰国发布会上，丰田还同步带来了 4 款改装概念车，分别是 Meridian、Nature Explorer、Legendary 和 Street Cruiser。丰田尝试把 FJ 的不同使用场景直接摆到展台上，让人更容易理解这台车究竟可以怎么玩。

Meridian 是其中越野味最重的一台，采用水泥灰车漆，并搭配了黑色地形纹路涂装。

整车装上了全套 ARB 配件，包括护底板、涉水喉、兼具踏板功能的防刮侧踏、车顶行李架和 LED 灯条，再配上 17 英寸 Lenso MX Dinero 合金轮圈、全地形轮胎，以及由 Old Man Emu 弹簧和 Nitrocharger Plus 避震器组成的 20 mm 升高套件。

Nature Explorer 的方向则更偏向露营和长途户外。它采用烟蓝色车身搭配白色车顶，并且配备了车顶平台、车顶帐篷和侧方遮阳篷，夜间照明则由格栅上的 ARB 射灯和前挡风玻璃底部的 Nacho LED 灯负责。

Legendary 是 4 款概念车里最有情怀的一台，灵感直接来自经典的 FJ40。

它采用砂岩黄色车身，同色护板、细腻的镀铬装饰和黑化细节交织在一起，营造出很强的复古气息。它也是 4 台车里唯一使用圆形 LED 灯图案的版本。17 英寸 Lenso MX Duty 轮圈特意做出了类似镀铬钢圈的质感，翼子板上还印有经典的 Land Cruiser 徽标。

Street Cruiser 的路数则完全不同。它不再强调荒野，而是把重心放到城市驾驶和个性表达上。

20 英寸 Lenso Jager Astra 轮圈配公路胎，悬挂高度被进一步降低，制动系统升级为带红色 Brembo 卡钳的通风刹车盘。磨砂车身贴和赛车风格拉花让它明显更张扬，亮黑色车顶和尾翼也更有都市运动感。车尾原本放备胎的位置被换成储物盖板，腾出了安装摩托车架或自行车架的空间。

除了概念车，丰田还公布了面向泰国市场的 3 款官方改装套餐，同时也支持消费者按单件自由选购。Unbound Explorer 套装售价 32,450 泰铢，包含涉水喉、ARB 护底板和泥挡；Urban Unique 套装售价 32,700 泰铢，提供格栅装饰条、备胎盖、车门饰条、油箱盖、侧窗雨眉以及前后 2K 行车记录仪；Freedom Journey 套装售价 36,400 泰铢，则在前者基础上增加了 ARB 车顶平台。

和 FJ 一同出现的，还有一款名为 Land Hopper 的电动个人移动产品。丰田的设想是，它可以直接装进 FJ 的行李厢，在车辆抵达目的地之后，继续承担更深入的短途移动任务，比如穿行山林、非铺装小径，或者解决目的地周边的最后一段路程。

1951 年，在丰田皇冠和卡罗拉都还没有诞生的年代，兰德酷路泽以「丰田 BJ」之名出现，并成为首台登上富士山六合目的汽车。此后 70 多年，这个名字靠着可靠性、耐久性和硬派越野能力，进入全球 190 多个国家和地区，累计销量约 1215 万辆，逐渐从一台工具车，长成了一个极具辨识度的品牌符号。

而这辆 Land Cruiser FJ 则是丰田对这个经典名字做出的一次新解释。

过去，酷路泽更多时候代表的是远行、任务、耐久和征服复杂地形的能力；到了 FJ 这里，这些东西还在，只是表达方式变得更轻了一些，也更靠近日常生活。

它没有试图削弱酷路泽的传统，反而是用更友好的姿态，尝试将这个家族带到更多人的生活半径里。

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去年 12 月，搭载华为乾崑智驾的一汽奥迪 A5L，单月全系销量达到 8057 辆，刷新了车型销量纪录。

这个数字在一定程度上说明了一条路径的可行性，即在豪华车市场整体承压的背景下，引入表现突出的本土供应商来补齐短板，确实有机会抬升产品的市场表现。

A6L 的换代思路，正是奥迪在这样的背景下展开的。

它选择了双线并行，让燃油版 A6L 继续强化机械质感这项传统优势，同时借助华为补足智能化短板；而基于 PPE 豪华纯电平台打造的首款轿车奥迪 A6L e-tron，则试图兼顾智能体验与驾控质感，在纯电市场寻找突破口。

目前率先上市的是燃油版 A6L，共推出 4 个版本，起售价为 32.29 万元，相比 25 款指导价降低了约 10 万元。

纯电版 A6L e-tron 则开启了预售，起售价为 31.3 万元。

淡化「行政感」

燃油版 A6L 是一汽奥迪销量体系里最关键的一款车。

在中国市场销售已接近 30 年，积累下来的不只是知名度，更像一种长期形成的市场认知。提到公务接待、商务出行，很多人第一时间想到的，大概率是 A6L。

但「行政」这个标签，一方面稳住了它的一批核心用户，另一方面也在无形中拉远了另一部分消费者，尤其是那些更在意个性、科技感和新鲜感的人。

所以，无论是发布会上请来韩寒、马龙站台，还是这次设计风格的调整，都能看出奥迪正在有意识地淡化过去的「行政感」。

上一代车型那种稳妥、端正、不容易出错，但也偏保守的设计语言，在新车上已经被明显削弱。

新车前脸的六边形格栅开口更大，整体姿态更低，压迫感更强。内部的 Y 型填充结构，无论采用镀铬还是熏黑处理，都让整车气质更鲜明。前包围两侧的纵向通风口也进一步强化了切割感，视觉重心明显前移。

好在，奥迪也为偏好传统豪华风格的用户推出了更强调稳重气质的雅致型前脸。

「灯厂」新车的矩阵式 LED 大灯单侧集成 48 个发光单元，支持自适应远近光，灯腔内部加入了更精致的金属饰条，并提供 8 种可切换的灯光签名。尾灯组则采用第二代 OLED 分体式尾灯，上下分区设计更强调层次感，底部灯带横向贯穿，单侧包含 198 个 OLED 发光单元，并支持 Car-to-X 通信，可在特定场景下向后车传递制动信息。

车漆方面，除了传奇黑和茉莉白，新车还新增了香槟黑、深洋蓝和曼达洛银 3 款专为中国市场定制的配色，本土化取向十分明确。

空间一直是 A6L 的核心优势，这一代车型又把这一点进一步放大了。

新车长宽高分别为 5142 mm、1874 mm、1450 mm，轴距达到 3066 mm，较上一代增加了 42 mm，与标轴版奥迪 A8 的轴距持平。

增加出来的空间主要体现在后排。腿部余量更充裕，地板中央凸起也更低，长途乘坐的舒适性会得到比较直接的提升。

进入车内，奥迪这次的思路也很明确，就是把舒适性、数字化和豪华感同时往上推。

车内采用五屏联动布局，包括 14.5 寸中控屏、11.9 寸虚拟座舱仪表、13.1 寸 W-HUD 3D 抬头显示，以及带电子防窥功能的 10.9 寸副驾娱乐屏。

主驾座椅支持 18 向电动调节，配备加热、通风和按摩功能；后排靠背最大可调至 35 度，同样具备加热、通风和按摩功能，四驱版后排还支持电动调节。

车内顶棚和上门柱护板采用仿麂皮材质，地毯使用法国簇绒工艺，配合 16 扬声器 B&O 音响和三区独立空调，整体氛围明显朝着更强的感官豪华感推进。

1.96 平方米的全景天幕支持 6 个区块独立控制，夜间还能配合由 112 颗 RGB LED 构成的星空顶和 30 色氛围灯，进一步强化座舱的高级感。

动力部分则是这辆车最能体现奥迪德系底色的地方。

全新 A6L 提供 3 套动力系统，全系匹配 7 速湿式双离合变速箱。2.0T 低功率版最大功率为 150 kW，采用改良版米勒循环和 VTG 可变截面涡轮，整体取向更偏向燃油经济性。

2.0T 高功率版最大功率为 200 kW，基于第五代 EA888 发动机打造，压缩比达到 12.5:1，热效率为 39.4%，燃油喷射压力提升至 500 bar，同样配备 VTG 可变截面涡轮和 48 V 轻混系统。这套系统还引入了 HDI 双电机全域智混架构，采用 P0 + P3 并联混动结构。

集成于变速箱输出轴的 P3 电机可在 0 至 140 km/h 范围内随时介入，额外提供 18 kW 动力输出和 25 kW 能量回收能力，峰值扭矩达到 230 N・m。在低速和泊车工况下，车辆还能实现电机直驱，从而改善平顺性与静谧性。

更值得关注的还是 3.0T V6 版本。它搭载新一代 EA839 发动机，最大功率 270 kW，0 至 100 km/h 加速时间为 4.6 秒，并配备 48 V 轻混系统、quattro 全时四驱、自适应空气悬架，以及同级少见的全轮转向系统，后轮最大转角达到 5 度。

在当前越来越强调混动和纯电的市场环境里，奥迪依然保留这台 V6，去服务那些对六缸发动机仍有执念、同时对新能源路线并不热情的用户。

稳住长处，补齐短板

新车的辅助驾驶系统，值得单独展开讲讲。

硬件层面，新车配备双激光雷达，支持城区 NOA 和高速 NOA，可覆盖自动上下匝道、无保护左转、跨层记忆泊车、循迹倒车、车位到车位等场景，整体能力达到 L2 + 级别。

软件层面，华为乾崑智驾负责感知与决策，而在具体执行端，转向、制动和悬架响应仍由奥迪调校的 VMM 车辆运动管理模块来完成。

也就是说，这套方案是借助华为的感知和算法能力提升智能驾驶水平，同时把车辆最终呈现出的动态质感继续交给奥迪把控。

它想做的，其实是把华为的智能化能力和奥迪多年积累下来的底盘调校经验融合在一起。理想状态下，用户获得的是接近新势力水准的智驾体验，同时还能保留传统德系豪华车应有的行驶质感。

对华为来说，这个项目同样有特殊意义。此前，乾崑智驾主要落地于问界、智界这类与华为绑定更深的品牌，而 A6L 面对的是完全不同的用户群体和产品语境。燃油车的存量市场依然庞大。这样的合作案例，无论未来继续在国内复制，还是进一步向海外市场输出技术方案，都会更有说服力。

A6L e-tron

如果说燃油版 A6L 这次换代的重点，是补上智能化短板，稳住传统豪华轿车的基本盘，那么纯电版 A6L e-tron 就是在用一套更彻底的电动化底层，参与新能源市场的竞争。

这辆车最核心的看点，首先还是智能化。奥迪与华为深度合作，为 A6L e-tron 引入了深度定制的乾崑智驾系统，支持高速 NOA、城区 NOA，以及跨层记忆泊车、循迹倒车、遥控泊车等一整套高级泊车辅助功能。

它的双激光雷达采用嵌入式设计，并加入恒温自清洁能力，再配合摄像头和传感器共 9 处清洗装置，可以缓解雨雪、泥泞等复杂环境下感知能力衰减的问题。

座舱部分，A6L e-tron 也明显在向当下主流高端电动车靠拢。

奥迪与思必驰联合开发了全场景语音助手，支持「可见即可说」、连续多指令识别和方言交互，还加入了眼神控制车窗和 Avatar 语音形象。再配合六屏联动座舱、AR-HUD、电子外后视镜、环抱式交互灯带和九分区可调光全景天幕，整套车内氛围的科技感很强，

A6L e-tron 基于 PPE 豪华纯电平台和 E³ 1.2 电子电气架构打造，配备前后五连杆、FSD 频率选择减震器和自适应空气悬架。

全域 800 V 架构、107 kWh 电池、最长 815 km 续航、270 kW 直流快充，以及 quattro 电动四驱系统，也让它在续航、补能和动态表现上进入了当前豪华纯电市场的主流竞争区间。

这次换代，燃油版 A6L 的重点，在于守住传统豪华轿车在空间、底盘和机械素质上的优势区间，以及品牌长期积累下来的信任感；A6L e-tron 则代表了奥迪在纯电赛道上的另一种回答，它试图通过智能化、电动化和更彻底的本土定制，重新参与市场竞争。

这其实也是 BBA 在新能源冲击下普遍采取的办法：不过度押注单一路线，而是在燃油和纯电两条赛道上同时补齐短板，尽可能为自己争取更多转身时间。

先把现有阵地稳住，再寻找下一阶段的主动权。

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看过 HBO 神剧《硅谷》（Silicon Valley）的朋友，想必都对那个名为 Pied Piper（魔笛手）的虚构公司念念不忘。

在剧中，男主角 Richard Hendricks 发明了一种「中间压缩算法」，能以极高的压缩率无损处理文件，甚至因此改写了整个互联网的规则。

当时我们都以为这只是编剧的脑洞。直到 Google Research 正式发布了名为 TurboQuant 的 AI 压缩算法。

这原本是一条枯燥的技术新闻，却在社交网络上引发了病毒式传播，不到 24 小时，就收获了 1280 万次浏览。原因无他，这项技术的设定简直就是 Pied Piper 的翻版：

在不损失模型性能的前提下，将 AI 的「工作记忆」压缩至少 6 倍。

市场的反应也极为真实，美股存储芯片板块盘中遭遇抛售，美光科技、闪迪等头部企业股价齐齐收跌。

这不禁让人好奇，一项纯软件层面的算法创新，为什么会让卖硬件的先慌了神，而 Google 到底向当前的 AI 牌桌上扔了一张怎样的底牌？

困在「记忆黑洞」里的大模型

抛开网络热梗，TurboQuant 的出现其实不仅是为了好玩，更是为了解决一个让整个 AI 行业头疼已久的真实瓶颈。

众所周知，现在的 AI 模型越来越大，对显存的胃口也像无底洞一样。尤其是在推理阶段（也就是你和 AI 聊天的时候），AI 需要记住上下文信息，这部分数据被称为 KV Cache（键值缓存）。

每处理一个词，模型都要把它转成一个高维向量存进 GPU 显存。对话越长，这份「数字备忘录」膨胀越快，很快就把 GPU 显存塞满。这就是为什么你的 AI 助手聊久了会「变笨」或者直接报错，脑容量不够了。

更棘手的是，传统的压缩方法一直面临一个两难困境：压缩数据时，需要额外存储「量化常数」来告诉模型怎么解压。这些元数据听起来很小，加起来却能把压缩带来的收益全部抵消掉。

Google 的 TurboQuant 的诞生正是基于此。

研究人员设计了一套两阶段的数学解法。第一阶段叫 PolarQuant，把数据向量从传统的直角坐标系转换成极坐标系，拆分成「半径」（表示大小）和「角度」（表示方向）。

这个几何变换的妙处在于：转换后角度的分布变得高度可预测，模型不再需要为每个数据块单独存储昂贵的归一化常数，直接映射到固定的圆形网格上就行了，开销为零。

第二阶段叫 QJL（量化 Johnson-Lindenstrauss 变换），充当数学层面的纠错器。它把压缩后残留的误差投影到低维空间，再把每个误差值压缩成一个符号位（+1 或 -1）。

这个设计保证了 AI 在计算「注意力分数」时，压缩版本的结果与高精度原版在统计意义上完全一致。所谓注意力分数，就是模型判断上下文里哪些词最重要的关键步骤。

如果说以前 AI 记笔记是「逐字逐句抄写」，那么 TurboQuant 就像发明了一套「极简速记符号」：该记的一个不漏，占的空间却少了六倍。

这套方法还有一个对企业来说格外友好的特性：无需重新训练模型。你现有的开源模型，或者自己微调过的模型，直接套上 TurboQuant 就能跑，不用额外的数据集，也不用重新跑一遍训练流程。

光说不练假把式，在「大海捞针」基准测试里，让 AI 从 10 万个词里找出一句藏好的话，TurboQuant 在 Llama-3.1-8B 和 Mistral-7B 上跑出了满分召回率，同时把 KV Cache 的显存占用压缩了至少 6 倍。

在 LongBench 综合评测套件（涵盖问答、代码生成、长文摘要）上，TurboQuant 全面追平甚至超过了此前的最强基线方法 KIVI。

最硬核的数字来自英伟达 H100 GPU 的实测：4 位精度的 TurboQuant 在计算注意力逻辑上的速度，比未压缩的 32 位方案快了整整 8 倍。

论文发布后的 24 小时内，社区已经开始动手验证。

Apple Silicon MLX 框架的知名开发者 @Prince_Canuma 把算法移植到了 Apple Silicon 的 MLX 框架，测试 Qwen3.5-35B 模型，上下文长度从 8500 到 64000 token 全覆盖，每个量化等级都跑出了 100% 的精确匹配。他还发现，2.5 位的 TurboQuant 能把 KV Cache 压缩近 5 倍，准确率零损失。

Google 的「DeepSeek 时刻」？

对于 TurboQuant 的发布，Cloudflare CEO Matthew Prince 甚至将其称为 Google 的「DeepSeek 时刻」。

把时间拨回一年前，DeepSeek 以极低的成本训练出了性能惊人的模型，彻底打破了硅谷大厂对高成本才能训练出高性能 AI 的迷信。那次冲击也让整个行业意识到：光有大模型不够，还得跑得起、跑得快。

TurboQuant 也是这种背景下的产物。如果这项技术能从实验室走向大规模应用，它将带来肉眼可见的商业价值。同样一张 H100，推理成本理论上可以直接打折超过 50%；端侧部署的门槛也会大幅降低，以前需要 32 位精度才能跑的大模型，放在 Mac Mini 或者本地服务器上也能运行，还不会有质量损耗。

市场的反应，已经很说明问题了。TurboQuant 发布当天，美股存储芯片板块盘中遭遇明显抛售。闪迪、美光科技等头部企业股价显著收跌，存储芯片与硬件供应链相关指数单日跌幅超过 2%。

究其原因，如果 AI 巨头能用一套纯软件算法把显存需求砍掉六分之五，那些押注 AI 会持续疯狂消耗高带宽显存的多头，就得重新盘算自己的仓位了。

而这种防御性反应背后，也表明，过去两年支撑存储股估值的核心逻辑之一，是 AI 对显存的需求只会越来越大。TurboQuant 第一次在技术层面正式动摇了这个假设。

当然，虽然听起来很美好，还是要泼一盆冷水。

一方面，历史上每次效率提升，往往反而带动了总需求增长，经济学里叫「杰文斯悖论」。AI 跑得更便宜，可能意味着更多人更频繁地用它，最终消耗的算力反而更多。所以这场「显存危机」到底会不会因此化解，还真不好说。

另一方面，TurboQuant 目前仍处于实验室阶段，根据最新消息，Google 计划在下个月的 ICLR 2026 大会上正式展示这项技术，届时还将同步亮相另一场顶会 AISTATS 2026。

但从论文到大规模生产部署，中间隔着工程适配、不同架构的兼容性测试、真实场景的性能验证，每一关都不轻松。

有网友直接开炮，这篇论文的底层研究其实早在去年四月就已公开，根本谈不上横空出世，眼下的舆论热潮，多少有点追着旧闻起哄的意思。

在他看来，如果存储股因为一篇算法论文而大跌，恰恰暴露了市场里有多少人根本没搞清楚这件事的边界，并把这波反应比作「丰田出了新混动引擎，石油就该崩盘」。

更重要的是，TurboQuant 解决的只是推理（Inference）阶段的显存瓶颈，训练阶段的显存消耗依然是另一座大山。想从头训练一个主流量级的大模型，需要的算力资源依然是天文数字。

在《硅谷》里，Pied Piper 的压缩算法最终改变了整个互联网。而在现实中，TurboQuant 的野心没那么大，目标只是让 AI 在有限的物理空间里记得更多、算得更快、跑得更便宜。

现实终究不是好莱坞剧本，不必彻底改变互联网，能和 AI 聊得更长、不再半途报错，已经是很多人想要的了。

附上 TurboQuant 官方技术博客：

https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/

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消费电子产品由硅驱动，却也遵循碳基世界里的自然法则：物竞天择，适者生存。

鼠标已年过花甲，形态上却几乎没有太大的变化。计算机 70 年历史，从一间房蜕变成家用电器甚至演化成每个人的囊中之物。

而像 BP 机、GPS 导航仪、iPod 更多的产品，还没来得及演化，就被其他产品吞噬而终成为一代人的记忆。

爱范儿《明日后视镜》栏目，我们将持续审视那些持续演化中的明日产品：它们从何种想法中孕育？又如何在变化中存续？它们如何塑造新生活方式，又如何被用户所改变？

生活中总有一类人，无法接受任何他觉得「现阶段不成熟」的电子产品。

我的朋友 K 就是其中的佼佼者——从 EarPods 到 AirPods，他等了两年半；从 Home 键到「上滑解锁」，他等了四年。

而最近，他看上了我手里这台 OPPO Find N6。

作为消费电子科技产品弄潮儿——也就是我——的朋友，K 并非没有接触过折叠屏。

比如在前几年我折腾二手 Z Flip 的时候，他就做出过这样的评价：

我本来以为它能展开一整块屏幕，但这个折痕总让我觉得它是「拼好屏」。

而在 K 摸过 Find N6 之后，我可以明显看到这个坚定保守派的动摇——相比曾经的 Z Flip，Find N6 的屏幕是字面意义上「不是一个时代」的产物了。

折叠屏的期待偏差

今年的 OPPO Find N6，最主要、也是最拿得出手的特点，就是这块号称「无感折痕」的内屏了。

然而就像 K 评论 Z Flip 的那样，「折叠屏」与「折痕」之间的关系，实际上存在另一套隐形的逻辑：

表面上看，人们都是因为折痕破坏了眼睛的视觉体验和手指的触觉体验，在使用过程中「打破沉浸感」而无法接受折痕存在的。

但回归问题本质，折叠屏的存在，其实是为了满足我们当初对于「人类迟早能从口袋里掏出一个 72 寸电视」的狂野幻想而生的——

折叠屏手机的重点，从来不是能折叠，而是能在口袋里塞下一块大屏！

换言之，曾经那些对「折痕」的口诛笔伐，往往都将关注点错误地局限在了「折痕破坏了折叠屏体验」的层次。

折痕真正破坏的，是我们潜意识中对于一块完整屏幕的认知：

更糟糕的是，过去几年间，手机厂商营销折叠屏的方式，也对这种错误认知起到了推波助澜的作用。

现在去看折叠屏机型的发布会，厂商往往无所不用其极地宣传「悬浮窗」、「工作台」、「多窗口」等等功能，完全不提操作这些「小票尺寸」的窗口有多不方便。

▲ 图｜CNET

而回头看 2019、2020 年折叠屏刚刚在市场上崭露头角时大家的期盼，就会轻易发现：

现在我们满脑子都是如何把一块 8 寸屏拆成两个甚至三个屏幕来用，却完全忘记了当年我们期盼的都是一整块 8 寸的大屏。

「折痕」所破坏的，正是这一层体验；Find N6 让我那个保守派朋友动摇的原因，正是给足了完整大屏的暗示。

Find N6 做对了什么

关于 OPPO Find N6 使用了哪些措施让原本显眼的折痕变得无感，我们在产品评测中已经进行了简单的介绍。

伴随着使用时间的加长、产品正式开售以及越来越多技术细节浮出水面，我们终于可以系统性地了解一下 OPPO 选择的技术路线了。

简单来说：Find N6 能够让折痕变浅乃至自修复，并不是因为什么外星科技，而是把现有柔性屏幕支撑技术发挥到了极致。

比方说 Find N6 的铰链，虽然本身只是控制机身开合的机械结构，但对于屏幕平整度同样有着至关重要的作用。

以往的折叠屏手机中轴铰链，需要借助数量不等的齿轮扭力结构将两侧衔接在一起，负责为机身开合以及悬停姿态提供足够的摩擦力和稳定性。

而出于体积、厚度和结构设计因素，以前的机型大多只会设置三组扭力结构，比如去年的 Find N5 就使用了这种「三轴」铰链：

▲ 图｜哔哩哔哩 @胜利文绉绉

这样的设计虽然省空间，但三组扭力结构之间的不等距，导致铰链对屏幕的支撑也不均匀，容易出现折痕「从上到下有深有浅」的问题。

到了 Find N6 这，OPPO 选择了一种既简单又困难的方式解决——既然三轴铰链支撑不均匀，那就换成四轴铰链。

这样一来，虽然 Find N6 的机身结构设计变得更复杂了，但铰链对于屏幕的支撑效果也均匀了许多，让工程师可以把精力放在折痕深度上：

▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome

解决了支撑的均匀度之后，就要解决如何支撑平整的问题了。

尽管厂商会将铰链顶层做平，尽可能让所有零件在摊开后形成一个平面，但生产和组装时候的细微公差仍然会导致零件高低差，给屏幕以下陷的机会。

为了解决这个问题，OPPO 选择了一个所有模型玩家都会做的事：喷一层补土。

更准确地说，是用流量控制精度极高的立体喷墨打印技术，搭配 3D 扫描，用填料喷涂在铰链的凹陷处，再进行光固化，让屏幕拥有更多的支撑点。

▲ 图｜OPPO

这个技术还是「因机而异」的。OPPO 甚至单独建了一条生产线，对每一台出厂的 Find N6 铰链进行单独的「找平」：

▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome

另一方面，Find N6 的屏幕本身也起着非常重要的作用。

毕竟折痕的形成，不仅仅是铰链的支撑力不够，「屏幕自己下陷」也是不可或缺的一环——

尽管表层屏幕可以使用柔性材料，但屏幕下方的支撑板却不能直接承受如此大角度和高强度的弯折。无论是不锈钢箔、碳纤维还是钛合金，都需要在折叠处蚀刻网状结构以释放应力：

▲ 三星超薄玻璃供应商 eCONY 开发的玻璃材质支撑板

但支撑板的镂空网刚好处在折叠屏折痕的位置，也就导致了矛盾：网状结构必须足够软才能弯折，但太软了又会被屏幕压弯，导致折痕变深。

为了解决这个问题，Find N6 选择在支撑网的工艺和屏幕材料两方面下手。

一方面，Find N6 的支撑网虽然还是传统的金属材质，但用上了三星同款的蚀刻工艺，将支撑网的开缝宽度从 0.1mm 缩小到了约 0.03mm：

▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome

开缝更小，支撑网的强度就更高，在屏幕展开的时候可以给上层的柔性材料提供更强的支撑，让折痕变得不那么「凹」。

同时，Find N6 还提升了屏幕表层 UTG 玻璃的厚度，以及屏幕每一层之间光学胶（OCA）的成分。

更厚的 UTG 玻璃除了提高屏幕强度之外，也让屏幕更不容易下陷形成折痕；改良过的光学胶则可以减小 OLED 屏幕各层之间的蠕变，以及在展平后有回弹的余量，让折痕慢慢「自我修复」。

这样一来，依靠铰链和屏幕「一下一上」的配合，Find N6 的确实现了那个曾经看来遥不可及的梦想：一台感觉不到折痕的折叠屏。

折叠不是答案，大屏才是

说来也巧，除了这台 Find N6 之外，我们手头刚好还有一台来自 2019 年的折叠屏手机。

并且不是随便哪台折叠屏，而是那台「开启了大折叠市场」的折叠屏——三星 Galaxy Fold：

七年过去，这台 Galaxy Fold 的成色当然不甚理想。原本松垮的铰链变得更加放荡不羁，就连屏幕本身都出现了细微的裂纹，已经失去了曾经的光鲜。

然而即使跨过这么多年，拿起这台 Galaxy Fold 最具有冲击力的第一观感，仍然是中间那条巨大的折痕：

无论是当年还是今天看这台 Galaxy Fold，我们都能感觉到它身上那股非常明显的「技术尚未成熟，同志仍需努力」的感觉。

但是 Galaxy Fold 的不成熟阻碍了「折叠屏手机」市场的发展吗？显然没有。

根据统计机构 Counterpoint 的数据，2025 年是全球折叠屏市场数据最强劲的一年，仅第三季度就实现了 14% 的同比增长，创下了折叠屏品类历史出货量的新纪录。

同时，国际数据公司（IDC）在《全球季度手机追踪报告》中预测，2025 年全球折叠手机出货量将实现超过 10% 的同比增长，全年全球出货量可能达到约 2100 万部。

▲ 折叠屏 vs 直板机年增长率对比｜IDC

如此强势的数据，其中大部分都是价格近万元的「大折叠屏」，对比波动不断的直板机市场，只能得出一个结论：

虽然折痕从 2019 年存在至今，但很明显并没有阻挡人们购买折叠屏手机。

毕竟从产品的角度看，2019 年发布的三星 Galaxy Fold 可谓「灾难性开局」，设计缺陷和品控问题轮番上阵，也没让市场对折叠屏产品失去信心，反而衍生出了其他形态更极致的产品——

帮助折叠屏市场在极不稳定的大环境里保持连年增长的，无外乎我们对于一块「更大的屏幕」的需求始终没有变过。

OPPO 通过 Find N6 实现的，表面上看只是让折叠屏的「折痕」变得可以接受，更深层次来说，更像是第一次让「一块大屏」的体验变得圆满了起来。

折叠屏不一定是智能手机形态的终极答案，但更大的屏幕——无论实体的还是虚拟的，一定是绝大多数用户的长期追求。

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国家超算互联网免费送 3000 万词元

昨天，国家超算互联网宣布启动新一轮词元（Token）赠送活动，单人最高可免费领取 3000 万词元额度。本次活动旨在降低科研专属智能体「龙虾」SClaw 等产品的使用门槛，领取规则如下：

• 新用户注册并登录超算互联网，即可获得 1000 万 Tokens；
• 在超算互联网上一键部署 OpenClaw，可再领 1000 万「养虾」专属 Token（已参与上一波活动的老用户，体验时长将统一延长至 4 月 6 日）；
• 参与超算互联网客户端 SClaw 功能测试体验，可额外获得 1000 万「养虾」专属 Token。

此外，超算互联网用户此前享有的 0.1 元 / 百万 Tokens 特惠续用价，有效期同步延长至 4 月 6 日。

SpaceX 最快本周提交 IPO，目标募资超 750 亿美元

据 The Information 报道，SpaceX 计划最快于本周向监管机构提交 IPO 招股说明书，目标在今年 6 月完成上市。据文艺复兴资本数据，此次募资规模若成真，将超过去年美国所有 IPO 的募资总和。

参与筹备的顾问预计，SpaceX 此次 IPO 募资规模可能超过 750 亿美元，高于此前外界估计的 500 亿美元。公司目前估值为 1.25 万亿美元，但最终募资规模和定价将在 IPO 前数周才会确定。

高盛、摩根士丹利、美国银行、摩根大通和花旗已全程参与 IPO 筹备工作，尽管尚未正式获得委任。据 The Information 此前报道，SpaceX 已与各投行讨论分工模式，由不同银行负责不同任务板块。

曝苹果将推 Siri 独立 App 对标 ChatGPT

据彭博社报道，代号「Campo」的全新 Siri 预计将在 6 月 9 日的 WWDC26 上随 iOS 27 和 macOS 27 正式亮相，这是 Siri 自面世以来最大规模的重构。

报道指出，重构后的 Siri 将作为单独的 App，用户可直接打开与 Siri 对话，UI 与 iMessage 类似。主界面以列表或圆角矩形网格呈现历史对话，可置顶常用会话、搜索历史记录。

对话界面则采用气泡式布局，支持文字与语音模式自由切换，也支持上传文档和图片进行分析。发起新对话时，Siri 还会根据使用习惯推荐提示词。

在系统层面，苹果正在测试以 Siri 取代 Spotlight，成为统一的系统搜索入口。激活后，Siri 将从灵动岛弹出，提示用户「搜索或提问」。

新版 Siri 还将提供更丰富的网页摘要回答，包含摘要、要点和图片，并可通过 Apple News 内容生成每日新闻摘要，与 Google Gemini、Perplexity 等 AI 搜索工具展开竞争。

与此同时，苹果还在测试两个新的系统级入口：长按呼出菜单中将新增「与 Siri 对话」选项，用户可将选中内容直接发送至 Siri 展开对话；键盘顶部则将新增「Siri 帮写」按钮。

相关阅读：刚刚，苹果版 ChatGPT 曝光，AI Siri 将接管你 iPhone 上的一切

MIUI 正式停更，最后两款设备停止支持

据 Gizmochina 报道，昨日，小米正式终止了所有搭载 MIUI 系统设备的更新支持，这款运行长达 15 年的定制 UI 就此谢幕。

最后停止支持的设备是 Redmi A2 和 Redmi A2+。两款机型均以 Android 13 作为最终大版本升级，于 2024 年 12 月完成最后一次版本更新（固件版本号 V14.0.44.0.TGOMIXM），昨天起安全更新也已正式终止。

智谱多模态大模型「上车」迈巴赫

昨天，梅赛德斯-奔驰官宣，与清华大学、智谱合作开发的端侧多模态大模型技术将落地新一代 S 级轿车。

新款梅赛德斯-迈巴赫 S 级轿车将率先搭载该技术，其后排娱乐系统将深度融合自然语言处理与视觉、音频等多模态理解及生成能力，并结合车内摄像头等感知硬件，为后排乘客带来更智能、更人性化的沉浸式交互体验。

相关阅读：智能化全面升级！新一代迈巴赫 S 级亮相，还有一台全新 MPV

Epic Games 宣布裁员逾千人

Epic Games 近日宣布将裁员超 1000 人，直接原因是《堡垒之夜》自 2025 年起用户参与度持续下滑，导致公司支出远超收入。

裁员后，Epic 仍有超 4000 名员工。受影响员工将获得至少四个月基本薪资的遣散补偿，具体金额视工龄而定。

CEO Tim Sweeney 在公开信中将此次挑战分为行业共性问题与 Epic 自身问题两类：

• 行业层面，增长放缓、消费疲软、当前一代主机销量低于上一代，以及游戏须与其他娱乐形式争夺用户时间；
• Epic 自身层面，尽管《堡垒之夜》仍是全球最成功的游戏之一，但公司在「每个赛季持续创造『《堡垒之夜》式奇迹』」方面遭遇困难；重返移动端并针对全球数十亿智能手机优化《堡垒之夜》的工作仍处于早期阶段。

针对外界对 AI 取代开发者的担忧，Sweeney 在公开信中明确表示：「此次裁员与 AI 无关。」他强调，只要 AI 能够提升生产效率，公司希望拥有尽可能多的优秀开发者。

快手 2025 年财报：日活破 4 亿，AI 单月收入破 2000 万美元

快手科技昨日披露 2025 年全年业绩，总体来看：

• 全年营收 1427.76 亿元，同比增长 12.5%；经调整净利润 206.47 亿元，同比增长 16.5%；
• 全年日活跃用户 4.102 亿，月活跃用户 7.246 亿；第四季度日均使用时长达 126 分钟；
• 全年 GMV（商品交易总额）约 1.6 万亿元，第四季度同比增长 12.9% 至 5218 亿元。

可灵 AI 第四季度营收达 3.4 亿元，去年 12 月单月收入突破 2000 万美元，年化收入运行率（ARR）达 2.4 亿美元。

研发投入方面，去年全年研发开支同比增长 18.8% 至 144.91 亿元，销售及营销开支占收入比例则从 32.4% 降至 29.6%，盈利质量持续改善。

Cloudflare 选择 Kimi K2.5 替代闭源模型，推理成本直降 77%

昨天，Kimi 开放平台宣布，Cloudflare 近日披露，该公司已将 Kimi K2.5 引入核心生产业务，并实现了 77% 的推理成本降幅。

Cloudflare CEO Matthew Prince 在今年的 SXSW 2026 大会上表示，未来互联网流量将由数以亿计的 AI 智能体驱动，推理需求将呈指数级增长。面对这一趋势，Cloudflare 已决定在实际业务中不再依赖闭源模型。

在评估过程中，Kimi K2.5 凭借 256k 上下文窗口、视觉输入能力和稳定的逻辑推理能力脱颖而出，同时支持复杂的多轮工具调用与结构化输出，在编程和 Agent 任务中表现突出。

脑机接口企业傲意科技获 1.5 亿融资

昨天，傲意科技昨日宣布完成 C1 轮融资，融资金额为 1.5 亿元人民币。本轮由中金资本旗下深圳市脑科学与类脑智能产业投资基金（中金脑科学基金）领投，多家老股东持续跟投。

据官方资料，上海傲意信息科技有限公司专注于非侵入式神经信号传感与 AI 解析技术，是国内最早实现脑机接口技术规模化商业应用的科技企业，也是国内首家构建「脑（EEG）- 肌（EMG）- 机（ROBAT）」三位一体技术体系的脑机接口企业。

Kimi CEO：AI 研发正进入「AI 主导研究」时代，行业标准「已具备被挑战的条件」

昨天，月之暗面 CEO 杨植麟在 2026 中关村论坛全体会议上发表演讲，主题为《开源 AI：加速探索智能上限》，系统阐述了 Kimi 在大模型规模化效率与底层架构创新方面的最新进展。

杨植麟将大模型的本质概括为「把更多的能源转化成智能」，强调规模化是过去数年 AI 发展的核心基础。

他指出，Kimi 围绕三个维度提升规模化效率：

• TOKEN 效率：通过更优的网络架构与优化器，从相同数据中提取更多智能；
• 长上下文能力：Kimi 自研的 Kimi Linear 架构可在更长上下文下获得更低的损失函数，支持更复杂任务的完成；
• Agent 集群（Agent Swarm）：通过并行调度数百个 Agent 协同工作，使任务执行时间不再随复杂度指数增长，从而让此前「完全不可能实现的任务变得有可能」。

杨植麟还援引英伟达 GTC 2026 黄仁勋主题演讲中的幻灯片指出，Kimi 系列开源模型正在成为全球芯片厂商和研究机构的评测基准，「如果要发布一个新的芯片，你必须要通过 Kimi 或者其他的开源模型来评测你的性能的提升」。

在研发范式的判断上，杨植麟描绘了一条清晰的演进路径：

三年前以互联网天然数据加少量人工标注为主，去年转向大规模强化学习，而今年起将进入「AI 主导研究」阶段——AI 将自主合成任务与训练环境、设计奖励函数，乃至探索新的网络架构。

他认为，过去十年被视为行业标准的技术（如 Adam 优化器、标准 Attention 架构）如今均已具备被挑战的条件。

很多以前认为是标准的东西，现在都是可以被挑战的。

经典科幻小说《雪崩》作者：我对头戴设备的判断是错的，二十年后人们还是会看手机

昨天，经典科幻小说《雪崩》（Snow Crash）作者 Neal Stephenson 发文，就 Meta 关闭元宇宙项目一事发表评论。

Stephenson 在文中回顾了自己在混合现实（MR）头戴设备公司 Magic Leap 任职期间的核心信念。

他曾说服同事和外界：「你真的认为二十年后，每个人还会整天盯着手里的小矩形屏幕吗？」彼时他认为答案显而易见：不会。

不过，在这篇最新的文章中，他直接推翻了这一判断。

读者，我改变了想法。二十年后，每个人依然会盯着手持的矩形屏幕——至少在唯一的替代方案是在脸上戴东西的前提下，是这样。

Stephenson 进一步指出，试图将头戴设备做得越来越像普通眼镜，并不能解决接受度问题，反而带来了新的信任危机。

Google Glass 问世后几乎立刻催生了「glasshole」（眼镜傻 X）一词，Meta 外形接近普通眼镜的智能眼镜产品同样遭遇了类似的社会反弹。

他认为根源在于透明度的缺失：当有人盯着手机时，旁人至少能判断出他在看手机；而面对头戴设备的佩戴者，没有人知道对方是否正在注视自己，摄像头是否正在录像。这种不确定性让设备天然带有侵入感，「所以它令人不安」。

智元酷拓发布 D1 MAX 四足机器人

智元机器人近日发布行业级四足机器人「智元酷拓 D1 MAX」，这是其 D1 系列迄今最高规格的产品。

官方数据显示，该机器人最高行进速度达 8 米/秒（约 28.8 公里/小时），在极限地形下的续航里程可达 30 公里，双电池系统支撑下的持续工作时长约 5 小时，相比智元此前推出的 D1 Ultra 翻倍有余。

在运动能力上，D1 MAX 有效载荷为 30 公斤，最大越障高度达 80 厘米，可连续攀爬 25 厘米高度的台阶，并支持点足与轮足两种模式切换，以适应不同地形场景。

该机器人达到 IP67 防护等级，可在 -20°C 至 +55°C 的极端温差环境下稳定作业，支持对动态障碍物的实时避障，并采用模块化设计，可扩展多种插件以适配不同行业需求。

原子重塑发布全球首款 12 喷嘴 3D 打印机

昨天，原子重塑（AtomForm）在硅谷举办「Creation Unbound 创作无界」全球新品发布会，正式推出 Palette300 智能多色多材料桌面级 3D 打印机，这是全球首款搭载 12 喷嘴系统的桌面级 3D 打印设备。

Palette300 的核心突破在于其独创的 OmniElement 12 喷嘴全自动切换系统，集成 12 个独立加热、独立供料的专用喷嘴，彻底摒弃传统单喷嘴切换模式，实现「秒切即打」，从根源上杜绝串色问题。

相较传统方案，该系统可将耗材切换速度提升 50%，耗材浪费量降低 90%。设备配备 350°C 高温热端与 65°C 主动控温腔体，支持单次 36 色扩展打印及 12 种材料组合使用。

软件方面，原子重塑还同步推出了切片软件 AtomForm Studio 和 AtomVerse 创意生态平台。

火山引擎创作 Agent 2.0 发布：接入 Seedance 2.0

昨天，火山引擎正式发布创作 Agent 2.0 版本，全面接入 Seedance 2.0 视频生成模型，并将同款能力接入火山引擎 ArkClaw 官方 Skill 库，支持通过「养虾」对话方式直接调用，实现营销视频「一键成片」。

• 支持最长 60 秒的长视频生成及多语言口播，可承载品牌故事、产品测评、剧情演绎等更完整的叙事内容；
• 多模态参考机制可确保人脸稳定、商品细节不变形、文字清晰可读、视觉风格统一，可用率大幅提升；
• 内置专业镜头控制，支持水平/垂直位移、缩放、旋转及希区柯克变焦等技巧。

目前，平台已覆盖品牌广告、剧情演绎、测评对比、日常 Vlog 等主流社交媒体视频营销类型，横竖版均有支持。

另据《晚点 LatePost》报道，火山引擎豆包大模型日均调用量已超过 100 万亿词元，不到两个月时间增长超 60%。全球目前只有三家公司的 Token 消耗量超过 100 万亿，分别是 OpenAI、Google 与字节跳动。

腾讯元宝派推出电脑版

昨天，腾讯元宝正式推出「元宝派」电脑版。

在电脑端大屏环境中，用户可边参与共享屏幕，边在独立窗口与派友或元宝进行聊天互动。电脑版同步支持多端消息同步、文件拖拽、截图等功能，实现跨设备的信息流转。

此次电脑版还同步支持「一键创建龙虾」及关联已有龙虾的功能。接入 OpenClaw 的元宝派电脑版，以 AI 原生 IM 的形式，支持深度调研、撰写报告，以及与派内其他 Bot 和元宝 AI 协同完成创意任务。

LABUBU 撑起百亿营收，泡泡玛特交出史上最强年报

昨天，泡泡玛特国际集团发布 2025 年全年财报。

• 2025 年，泡泡玛特实现营收 371.2 亿元人民币，同比增长 184.7%，未达市场预估的 379.6 亿元；
• 经调整净利润 130.8 亿元，同比增长 284.5%；
• 净利润 127.8 亿元，同比增长 308.8%，超出市场预估的 126.4 亿元。

IP 方面：

• LABUBU 所在的 THE MONSTERS 系列实现营收 141.6 亿元，同比增长 365.7%，占总营收比重跃升至 38.1%，首次突破百亿大关；
• SKULLPANDA、CRYBABY、MOLLY、DIMOO、星星人等 6 大 IP 营收突破 20 亿元，17 个 IP 营收突破 1 亿元。

地区市场方面，中国市场全年营收 208.5 亿元，同比增长 134.6%，净增 14 家线下门店，门店总数达 445 家；亚太市场实现营收 80.1 亿元，同比增长 157.6%。

拓竹 x 《无畏契约》发起 3D 打印模型设计大赛

昨天，拓竹与《无畏契约》联合官宣，发起主题跨界活动，旨在激发玩家社区与 3D 打印创客的创意联动。

本次活动核心包含两项并行赛事：「MakerWorld x 《无畏契约》主题模型设计大师赛」与社媒「#上拓竹打瓦# UGC激励计划」。

设计大师赛分为「瓦的创意实体化」和「Rave 派对装备」两个赛道，鼓励参赛者将游戏内的角色、装备、道具等元素转化为可打印的 3D 模型，或设计具有潮流感的可穿戴配饰。

获奖者将有机会获得拓竹 H2C 多色套装等奖励，优秀作品还将在《无畏契约》V-TOUR 无畏巡回杭州站进行官方展示。

「中园石化」加油站被查

据央视新闻报道，河北石家庄鹿泉区一家名为「中园石化」的加油站近日引发广泛关注。

该加油站招牌采用红底白字设计，中文名称与「中国石化」仅一字之差，英文标识「SNOPEC」也与中国石化「SINOPEC」相差仅一个字母「I」，整体外观装潢、配色及字体风格与中国石化高度相似。

事件起因于一名河北网友发帖称，加完油才发现所在加油站并非中国石化，「大意了，这也太像中石化了」。该帖随后引发热议，相关话题话题登上热搜。

鹿泉区市场监督管理局随后介入调查，经核查认定该加油站擅自使用了与「中国石化」近似的门头装潢，已责令其拆除相关标识，并正式立案调查。

《双城记》首曝剧照

BBC 与 MGM+ 联合打造的狄更斯名著改编剧集《双城记》昨日首曝官方剧照。

该剧共四集，由许泰丰执导，丹尼尔·韦斯特担任主创及编剧。剧情设定于 1782 年，横跨伦敦与巴黎两座城市。

故事围绕女主角 Lucie Manette（麦克饰）展开——她得知被认为已死去 20 年的父亲其实仍在人世，带来这一消息的法国移民 Charles Darnay（西维尔饰）随即以叛国罪被捕。

Lucie 求助于才华横溢却性格乖僻的年轻律师 Sydney Carton（哈灵顿饰），由此引发一段复杂的三角关系。

曝迪士尼将拍「灰姑娘」衍生电影

据《Deadline》报道，迪士尼将开发真人电影《Stepsisters》（继姐），该片据悉为经典动画《灰姑娘》的衍生作品，故事聚焦于灰姑娘的两位「恶毒继姐」Anastasia 与 Drizella。

导演一职由阿基瓦·沙弗尔（Akiva Schaffer）出任，编剧则由丹·格雷戈尔（Dan Gregor）与道格·曼德（Doug Mand）担纲，二人将在 Michael Montemayor（《魔发奇缘》编剧）的原始剧本基础上进行改写。

制片方面，阿里·贝尔（Ali Bell）将代表 Party Over Here 担任制片人，迪士尼真人电影部门执行副总裁杰西卡·维尔图（Jessica Virtue）将监督该项目，创意执行 Cady Stark 协同参与。

《森中有林》定档五一

《森中有林》昨日发布定档预告与定档海报，官宣将于 5 月 1 日全国上映。

影片讲述一个家庭跨越四十年的命运变迁。故事围绕一桩悬案、两组家庭与四十年光阴，交织爱恨纠葛，呈现三代人之间的报恩与复仇历程。

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

这是一台用来定调的车。

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

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

面对这些来势汹汹的新对手，迈巴赫终于给出了他的回应。

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

这道题不好解。

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

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

比如，一条能在冬天迅速热起来的安全带。

老钱的体面，新贵的玩具

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

负责梅赛德斯-奔驰大中华区业务的佟欧福在台上描绘了这个场景。

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

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

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

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

除了安全，为了稳住这群老钱，迈巴赫还在底盘和动力上发力。

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

除了 V12，迈巴赫这次还着重介绍了一台 M177 EVO V8 发动机。

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

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

佟欧福说：

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

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

同时，迈巴赫在外观上也用了一些颇具心思的小手段。

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

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

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

这可能就是老钱们喜欢的尊贵感。

但这台车并不打算只赚他们的钱，它还得讨好那些习惯了智能化体验的新贵。

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

新势力的车机习惯让用户反复喊唤醒词，迈巴赫则选了一个更无感的方式。

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

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

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

迈巴赫的拟人化表达和情绪感知能力，终于跟上了中国市场的主流水平。

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

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

用算力与共识守住的护城河

迈巴赫对造车的理解，其实一直挺固执的。

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

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

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

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

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

你不可能同时拥有迈巴赫和自卑。

这样的阶级认同，甚至蔓延到了流行文化里。

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

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

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

奔驰集团董事会主席康林松在发布会上透露。

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

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

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

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

在机械底蕴和算力之间找个平衡点，这就是迈巴赫现在的生存哲学。

不只是新一代迈巴赫 S 级，在赚取利润和拓展版图上，迈巴赫还有别的安排。

发布会上，康林松顺嘴提了一句未来的新车。

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

这台名为迈巴赫 VLS 的新车，大概率是一台全尺寸的豪华纯电 MPV。

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

对于那些还在靠情怀支撑溢价的对手来说，这绝对不是个好消息。

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