从去年开始，大家好像都在跟数字「9」较劲。

问界 M9 稳坐钓鱼台，理想 L9 马上要推新款，极氪 9X 也跑出来抢了不少风头。今天晚上，蔚来终于把自己的旗舰 SUV 亮出来了。

现在的蔚来，手里握着乐道 L90 去抢注重性价比的家庭用户，又靠着第三代 ES8 稳住了三十万级别的销量基本盘。但在这些车之上，李斌急需一台能真正把品牌价值顶上去的旗舰 SUV。

这台车就是蔚来 ES9。

和一些主打前后排平权的车型不同，蔚来把一大部分的预算和巧思，都放在了二排右侧那个座位上。这台比揽胜加长版还要长的巨无霸没有打算扮演「超级奶爸车」的角色，它瞄准的是企业主、高管，以及那些需要高频商务接待的人群。

而在价格上，配合蔚来的换电体系和 BaaS 电池租用方案，这台车把自己放进了 40 到 50 万的纯电 SUV 市场，比 70 多万起售的 ET9 要便宜不少。

至于蔚来为了造这台车到底做了哪些取舍，我们不妨先把目光放到那些具体的实车细节上。

把所有的体面留给第二排

一旦站在 ES9 面前，你能直观感受到 5365 毫米车长和 3250 毫米轴距所带来的体量感。

这辆新车沿用了 Sharknose 鲨鱼鼻设计，不一样的是，它前脸的垂直落差做得很深，车头前端足足有 1 米高。那组能照亮六个车道、支持视频投影的高清大灯嵌在车头两侧。配合车尾那条同级最长的贯穿尾灯，ES9 给人的第一印象就是一台稳重且挺拔的行政大车。

为了撑起这份稳重，蔚来在迎宾仪式上花了不少心思。

当你走近这台车，两边的后视镜会在地上投射出面积达 5 平方米的迎宾光毯，下方那块 18 厘米宽的电动迎宾踏板也会顺势伸出。

它的智能感应电动门也值得细说，蔚来优化了电机算法，即便你习惯手动拉门，也不会觉得沉重。另外，这扇门的开口宽度达到了夸张的 1.12 米，门高超过 1.71 米。这样一来，大部分人上车时压根就不需要低头弯腰。

李斌在发布会上调侃，MPV 的侧滑门虽然方便，但一拉开，车内一览无余；而 ES9 巨大的平开门在打开时，天然就像是一道入户玄关的屏风，上车那一刻的隐私感反而会更好。

走到车头，那个 216 升的前备箱虽然比 ES8 小了一点，但它依旧能够放下两个登机箱，而且还做了一些交互上的新尝试。

除了按压、叩击和「一脚踢」，对着前风挡的摄像头挥一下手，机盖也会自动弹开。在开启的瞬间，主动悬架还会自动让车头下降高度，方便车主往里面放东西。

更加细节的是，蔚来不仅在箱体内部做了植绒处理，还学习沃尔沃，在边上生动地画上了可以装载的物品，如长柄伞、婴儿车、登机箱等。

这可以说是目前市面上最为精致的前备箱。

不过，当你拉开车门坐进前排，你也许会发现一些意料之外的，压成本的细节。

中控屏和 Skyline 天际屏这套组合依旧在，但后者并没有用上 ET9 所使用的双层 OLED，而是换成了成本更低的 Mini-LED；手机无线充电板下方的半导体制冷模块被移除，副驾还取消了蔚来标志性的女王座椅。

这些细节说明了两件事，一是蔚来希望 ES9 的购入门槛不要太高，能够在一定程度上把量走上去，第二个就是，前排并不是 ES9 关注的重点。

和之前的传闻不同，蔚来放弃了 7 座这一选项，把全系定在了 2+2+2 的六座布局，只是将二排分为了有中岛和无中岛两个版本。

无论是哪一个版本，二排右侧座椅都是全车配置最高的地方。

为了让大老板们坐得舒服，蔚来给这把飞航行政座椅用上了 17 层舒适结构。靠背支持大角度躺倒，展开后的椅面总长度能达到 2.3 米，配上可以自适应调节的四向电动头枕，身高两米的人也能在这里找到完全放松的坐姿。

这张座椅的配置自然也很高，加热区域覆盖了前排椅背、大腿两侧以及门板扶手，几乎只要是身体能接触到的皮面部位都配了加热功能，面积总计达到了 2.3 平方米。最新奇的是，它的脚托放下来之后还能够提供可加热的足底按摩，这应该是汽车行业第一次出现这项配置。

还有一个有意思的，ES9 后排的中岛并没有像 ET9 那样和前排连通，官方为此特地设计了一个可以卡在中间的磁吸茶台模块。

别看这个茶台小，功能可一点都不少，茶杯可以通过磁吸稳固在台面，茶台四周留了漏水槽，废茶水倒上去会直接流进下方的积水盘，下方配了一个 2200 瓦的 220V 插座，刚好够用来插一个车载烧水壶。

这套东西，哪个潮汕人看了不迷糊。

二排储物和视听方面，蔚来安排了两块 16 英寸的娱乐屏，下方是一个支持从零下 2°C 无级调节到 55°C 的压缩机冰箱，中岛内部还安置了一个支持数字密码解锁的独立保险箱。

对于一台行政 SUV 来说，隐私保护成了最核心的需求。

ES9 二排和三排的侧窗使用了响应速度在毫秒级的 LC 液晶玻璃，支持分区控制。用户可以通过门板上的滚轮，让窗户像百叶窗一样逐条变暗，甚至可以在全黑状态下单独留出一条透明的缝隙用来向外观望。

如果碰上换装的场合，第三排顶棚的隐藏式双挂钩加上前排座椅下方的定制鞋盒，配合遮阳帘，直接能在车里隔出一个不被打扰的移动衣帽间。

蔚来还特地为坐二排的老板准备了两个特别的实体按键：「一键隐私」能够同时拉上后排遮阳帘并关闭语音助手收音，而「一键静音」可以在电话打进来的瞬间，切断车内所有的影音播放。

可以说，为了伺候好后座的人，蔚来把能在车厢里做的文章基本都做绝了。

给行政旗舰重新标价

静态的奢华只是一面，一台合格的行政旗舰，必须要在开起来、坐起来的时候同样从容。

为了隔绝外界的喧嚣，蔚来给 ES9 准备了一套 3020W 功率、多达 47 个扬声器的 9.2.4.8 沉浸声系统。

李斌在台上解释称，「9」代表九组全域环绕单元，「2」是沿着整车对角线对称布置的两枚超低音扬声器，「4」是车顶的四个天空扬声器，而「8」则是指前两排的八组共 16 个头枕扬声器。

高音单元的材质也很讲究，蔚来把音响界一直追求的顶级振膜材质——钻石，带到车上来了。

据李斌介绍，这片厚度只有 50 微米的声学钻石，是在千度高温下让碳原子逐层生长出来的。常规的材质频率到了 16000 赫兹就会因为震动发生物理形变，让声音变糊。但这片 100% 钻石打造的振膜，哪怕频率飙到 56000 赫兹，也几乎纹丝不动，失真率被压到了 0.4% 以下。

配合高阶主动降噪，这台车在 120km/h 时速下，车内噪音只有 59.2 分贝。难怪蔚来可以一口气拿满三个杜比认证……

听觉之外，那套天行底盘同样值得说道。

把一台重达三吨、长五米三的大车开得平稳且灵活，并不是一件容易的事。ES9 给出的解法，是在全域 900V 高压架构的基础上，标配国内唯一量产的线控转向系统。

ES9 在低速掉头的时候，方向盘只需要打半圈就到头了，且转弯半径只有 5.4 米。

如果你愿意掏更多的钱买高配车型，也就是签名版，还能得到一套电液集成式的全主动悬架。

这套悬架的响应速度极快，两年前 ET9 顶着香槟塔过减速带的画面，这次在 ES9 上直接升级成了冰雪路面顶着六层香槟塔进行测试，依然滴酒不洒。

它甚至还能用来脱困。在沙地陷车时，悬架可以通过车身上下动作增加附着力，硬生生「跳」出沙坑。另外，由于车身极高，这台车的最高涉水深度可以达到 810 毫米。

豪华的底色永远是安全。

ES9 拥有了 12 个安全气囊，连二排中间都首次加入了远端气囊。针对那张零重力座椅，蔚来重新设计了整套安全带机构，并在坐垫里埋了骨盆气囊，来控制碰撞时的人体位移。

辅助驾驶硬件上，ES9 配备三颗激光雷达，大脑仍旧是蔚来的那颗 5 纳米神玑 NX9031 芯片，配合世界模型架构，ES9 已经能做到自己开进换电站完成领航换电了。

当然，堆满硬件只是第一步。这台车真想在市场上活下来，还得看它面对强敌时怎么出牌。

在今天这片被称为「9 系」的红海里，国产车厂早就过了瞎打一气的阶段。马上要出新款的理想 L9 Livis 继续当全家人的保姆，问界 M9 靠着打通生态圈了一波粉，极氪 9X 则在操控上玩出了花样。

蔚来 ES9 没有去凑家庭出行的热闹，它放弃了「什么都想要」的平庸，把所有的长板都堆在了后座体验和底盘算力上，一头扎进了安静且封闭的商务接待场景。对于这类时间成本极高的群体而言，遍布全国的高速换电网络恰好能省下在服务区排队充电的尴尬。

发布会的最后，李斌终于把价格亮了出来。

ES9 行政豪华版的整车售价是 52.8 万，如果选择 BaaS 电池租用方案，起售价直接来到了 42 万。

用四十多万的购车门槛，买到一套比肩甚至超越百万级传统豪车的行政体验。在传统豪华品牌与造车新势力的漫长拉锯中，蔚来并没有去大声宣扬谁的终结，它只是把设计、技术、体验摆上了台面，并贴上了一个充满杀伤力的价签。

豪华的解释权，就这样在具体的科技感知中悄然换了主人。

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在相当长的一段时间，iPhone 都是一个非常精简的产品系列，每年 9 月固定发布旗舰产品，清晰、克制，靠高利润盈利；而像是小米这样的国产手机品牌，则通过多种产品组合，既和 iPhone 对打，也要争苹果没覆盖的市场。

但从明年开始，新 iPhone 的数量，将和小米主品牌一样多，并且涵盖从 3000 元到 15000 元的各个档位。

终于，苹果不再满足于一年只打一次仗，他们想把 iPhone 变成一门全年都在运转、全年都能刺激消费、全年都能重新定价的新生意。

iPhone 一年 7 台，价位全覆盖

彭博社报道，从今年下半年到明年上半年，苹果有望推出 6 种新 iPhone，分别在秋季和次年春季发布会推出：

• 2026 秋季发布会：iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max、折叠 iPhone Ultra
• 2027 春季发布会：iPhone 18e、iPhone Air 2、iPhone 18。

去年的 iPhone 17 Pro 系列由内到外都进行了重新设计，因此今年的 iPhone 18 Pro 系列外观上不会有变化，主要升级点如下：

• 灵动岛面积会缩小 35%，可能变为左上角打孔
• 2nm 工艺 A20 Pro 芯片
• 影像配备可变光圈、长焦光圈增大
• 简化的相机控制按钮，彻底移除电容触控功能，保留最基础的压力感应
• 全新「酒红」配色
• 电池容量有望提升至 5100mAh

不过，我们都知道今年真正的主角，将会是苹果首款折叠屏 iPhone Fold，真正的定名可能是「iPhone Ultra」。

本周《日经新闻》报道，折叠 iPhone 已经进入试产，但遭遇挫折，或将推迟出货。彭博社却给出了不一样的信息：虽然全新的显示屏和手机的复杂性会导致折叠 iPhone 发布后几周现货供应紧张，但苹果仍然计划让其在 iPhone 18 Pro 系列上市后推出。

内部人员透露，苹果工程师已经解决了折叠屏质量和手机耐用性两大痛点，折叠 iPhone 有望实现「真 · 无折痕」设计。为了将展开态厚度控制在 5 毫米内，苹果舍弃了 Face ID 模组和长焦镜头，采用电源键 Touch ID 的方案。

和市面上的折叠手机有所不同，折叠 iPhone 外屏为 5.5 英寸，比例接近正方形，而展开后为横屏显示的 7.8 寸，更接近一台横向的 iPad Mini。苹果计划对 iOS 27 进行调整，让折叠 iPhone 应用在新设备上接近 iPad 应用。

可以确定的是，折叠 iPhone 价格注定不会便宜，起售价可能突破 2000 美元，折合人民币约 13000 元。

原本会在今年秋季发布会推出的 iPhone 18，则将被推迟到明年春季，和 iPhone 18e 坐一桌。

这个改动释放的信息足够明显，就是要在定位上进一步拉开和 iPhone Pro 的差距，根据爆料，iPhone 18 的更新幅度将非常细微，外观设计基本不会有任何变化，更新集中在 A20 芯片、12GB 运行内存这些内部配置上。

但更有意思的是，原本以为已经被砍的 iPhone Air，也将在明年推出迭代。The Information 报道，苹果已经在重新设计 iPhone Air，关键的更新是增加第二颗后置摄像头，大概率为 4800 万像素超广角摄像头。配置补齐的同时，还会进一步降低手机重量，增加电池容量，甚至还会增加 iPhone 17 Pro 同款的均热板。

由于目前的 iPhone Air 内部空间利用已经非常极致，很难容纳第二个摄像头，苹果几乎要从头设计 iPhone Air 2 的内部结构。苹果还会采用更薄的 Face ID 模组，来进一步节省空间

简而言之，从 iPhone 18 系列开始，苹果会发布 iPhone Ultra、iPhone 18 Pro Max、iPhone 18 Pro、iPhone Air 2、iPhone 18、iPhone 18e 六款 iPhone。

但这还没完，2027 年将是 iPhone 发布的二十周年，苹果计划推出一款纪念版 iPhone，采用前所未有的曲面玻璃设计。

这款内部代号为 V72 的设备，将是一台「全玻璃」iPhone——屏幕和背面的玻璃将沿四个边缘弯曲，彻底消灭屏幕黑色边框，目前尚不清楚屏幕本身是否会弯曲。

手机中框将被压缩成为一条极窄的金属条，位于目前 iPhone 的中部，用于放置手机的按键。

如果折叠 iPhone 也同样「年更」，那明年苹果将发布 7 台 iPhone。

根据彭博社报道，苹果 CEO 「头号接班人」、时任硬件工程主管的 John Ternus 主导了这次 iPhone 的重大变革——这个线路被誉为「三年计划」，从去年的 iPhone 17 Pro 大升级和 iPhone Air 发布开始，再到今年推出折叠 iPhone，直到明年的 20 周年 iPhone。

通过推出更多 SKU，iPhone 正在从一台手机，变成一个横跨 3000-20000 元价位的手机家族，从入门到超高端都一网打尽。

从 10 年前的一年一台 iPhone，到 iPhone 6、iPhone 6 Plus 的双版本、iPhone SE 进军入门市场 到 2020 年的 4 台 iPhone 年更，最终苹果，终于也开始走「机海」战术，尽可能覆盖 3000 以上所有价格段位。以后，差不多每隔 2000 元，就有一台可供选择的 iPhone：

• 3000-4000 元档位：iPhone e
• 5000-6000 元档位：iPhone 标准版
• 7000-8000 元档位：iPhone Air
• 8000-9000 元档位：iPhone Pro
• 9000-10000 元档位：iPhone Pro Max
• 10000-20000 元档位：二十周年 iPhone、iPhone Ultra（预测）

冲低冲高两手抓，A 芯片全部通吃

「买 iPhone」这回事，将被彻底改变。

以前的苹果，不是不「冲低」，只是鲜少为入门价位推出单独的新品，这部分主要由「老 iPhone」来承担。不管是苹果官网还是第三方的电商渠道，都会继续售卖 1-2 年前的基础款 iPhone，价格一般都比新款低 1000-2000 不等。

老 iPhone 虽然还算能打，但不是所有人都能接受买一台 2 年前型号的手机——毕竟买回来，就意味着它会比新机少 2 年的更新，时间久了性能也会更吃力。

而现在，苹果提供了一个更好的选择：iPhone「e」系列。

采用标准版同款，但少一颗核心的「残血版」芯片，既能提供接近的旗舰级性能表现，还能消化这部分原本会被浪费的库存，其他零部件也基本都是现成的，却能为消费者提供一台价格更低的「新」iPhone。

与「冲低」相对的，苹果也正在进一步打破目前 iPhone 的天花板，尝试「冲高」。

iPhone Air 本来也是一种尝试，试图将外观设计和手感，作为近似于大屏或影像的卖点，但这款产品并不成功，消费者没能被打动。

折叠 iPhone 就是下一个尝试——像华为这样的国产厂商已经证明，折叠屏旗舰可以成为比直板顶配定位和定价更高的产品，这个市场远比「轻薄」旗舰成熟，依靠 iPadOS 的生态，折叠 iPhone 的宽屏、大屏也更有发挥余地。。

很明显，苹果已经不满足于 iPhone 现存的价格段了，他们想进一步扩张 iPhone 的触角，不管是低端还是高端，都希望有产品能覆盖。

这么做的底气和原因，都是因为 A 芯片。

苹果对 A 芯片库存的利用率已经到了一个极其惊人的地步：算上明年发布的 7 台 iPhone，以及 iPad mini、iPad 数字款，还有全新的 MacBook Neo，苹果内部围绕 A 芯片打造的 SKU 已经有 10 款之多，并且绝大部分都会年更。

而像是 iPhone e 系列、iPad mini 和 MacBook Neo，使用的甚至还是 A 芯片缺少核心的库存，苹果几乎不需要额外投入生产，反而「变废为宝」。

本周，科技媒体 Culpium 报道称，由于 MacBook Neo 销量超出预期，原本的 A18 Pro 处理器库存被迅速消耗，苹果可能还要重新生产这批 2 年前的芯片。

芯片是一个投入高、回报慢的产品，A 芯片每年推新，研发费用来到 10 亿美元级别，差不多 4 年前的 A16 芯片价格已经来到 100 美元一颗，领先优势却只有短短一两年。

而这两年以内存为首的元器件价格暴涨，新的 2nm 制程工艺芯片的价格也只会水涨船高，苹果的成本压力骤增，势必要把大饼摊薄。

既然做芯片这么贵，那当然不能放过任何能获得收入的机会，用 A 芯片的 iPhone 要多出货，残血版、老库存也要想办法消耗——毕竟，A 芯片的性能确实够强，即使是 2 年前的残血版 A18 Pro，放到电脑上依然很够看。

像是国产 Android 厂商这些老对手，芯片只能基本靠采买，不断膨胀的成本必须硬吃，也没有多出来的库存可以对冲风险。

小米、OPPO、vivo 不仅新品价格全面上探，连在售机型的零售价也开始悄然上调，部分机型涨幅甚至来到 1500 元，出货压力随之陡增。IDC 预测，2026 年中国手机市场出货量将下滑 2.2%。

反观苹果与华为，这些原本就拥有更高利润率的品牌，反而凭借更强的供应链掌控力，在这轮成本上涨中显得更加从容，甚至开始反向进攻低端市场：苹果 iPhone 17e 存储加量不加价，华为重启畅享品牌，重回快绝种的千元机市场。

与此同时，小米等厂商在今年基本做不出千元机产品，就算做，配置恐怕得大幅缩水，很难维持「性价比」的卖点。

不管是原本舒适的低价市场，还是本来就没那么擅长的高端价位，苹果现在两手齐抓，挤压整个市场的生存空间。

对所有手机厂商来说，当新 iPhone 和小米新机一样多的时候，好日子就到头了。

唯一的例外？可能就只有为内存不够卖发愁的三星了。

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一个软件工程师每月的人力成本，根据国家统计局的数据粗略估算，在国内是 2 到 3 万元左右。

如果只算他一天 8 小时在岗时间里真正执行任务的部分，折合下来大约是每小时 110 到 170 元。

Anthropic 今天又推出了一项新功能 Claude Managed Agents， 有一项定价写着 $0.08/小时，折合人民币不到 0.6 元。

这个数字本身不是重点，重点是它意味着 Anthropic 开始按小时计费。不不仅收取使用的 Token 费用，还开始计算 Agent 跑了多长时间。

Managed Agents 提供的是一整套现成基础设施，也就是 Anthropic 所说的 agent harness：包括工具调用、记忆系统、权限控制、云端长时运行、Agents 之间互相监控，以及沙箱环境等功能。

举个例子，假设我们要雇一个人帮你干活，会遇到什么麻烦？

招人阶段，要准备办公位（服务器）、要装电脑配系统（开发环境）、要写岗位职责说明书（代码逻辑）。

干活阶段：干到一半断网了，进度全丢（会话中断）、想查他干了啥，没有记录（无法审计）、担心他乱翻公司机密（权限管控）。

而 Claude Managed Agents 在这个过程中的作用，就是把这些麻烦事全包了。Anthropic 表示，别再自己搭那个破烂不堪的草台班子了，把基建交给我，你们只管去想怎么赚钱。

通过在 Claude 官方的 Agent 搭建控制台或者使用 API 的方式，我们直接下达 Agent 需求，Claude Managed Agents 负责给他工位、看着他干活、保证他不乱来。

目前，Claude Managed Agent 正在公测中，任何人、企业都可以快速地构建一个能干活的 真.Agents 数字员工。

几天就能从零开始搭建一个 Agent

过去两年用了无数的 Agents，几乎每天都有开发者推出自己的 Agents 产品。有的面向编程代码，有的面向设计，最后这些 Agents 都被统一到，去年是 Manus 类，今年是 OpenClaw 类的大家族里。

但如果想要自己部署一个更个性化的 Agents，尤其是一个能给其他人用的 Agent。我们需要自己处理对应的服务器，要设置复杂的机制防止它崩溃，要给它接管数据库的安全权限，还要用合理的方式，管理 Agent 的上下文记忆。

Managed Agents 把这些全部承包了。

它的结构围绕四个概念展开。Agent 定义这个员工是谁：用什么模型、遵循什么系统提示、能调用哪些工具。Environment 是一个配置好的云端容器，预装了 Python、Node.js 等运行环境。

Session 是一次具体的任务运行实例，有完整的事件历史，随时可以查。Events 是我们和 agent 之间传递的消息——任务指令、工具结果、状态更新。

过去那种「手搓」Agent 的复杂模式，直接被 Claude Managed Agents 压缩成了全自动的流水线。

如果你是开发者，可以直接调 API 或者用 CLI，几行代码创建 agent、配置运行环境、启动 session、接收实时事件流。整个流程文档写得很清楚，从零到跑起来大概半小时。

如果你不写代码，Claude Console 提供了完整的可视化界面。选模型、写系统提示、接 MCP 工具、挂外部服务，全部点击完成。配置好之后可以直接在界面里测试，看 agent 怎么响应，不满意就调，满意了再让它持续跑着。

Console 的构建页面里有一个「What do you want to build?」的输入框，旁边是模板库，覆盖了研究员、数据分析师、客服助理、事故响应协调员等现成角色，每个都预先接好了 Slack、Notion、Asana、GitHub、Jira 这些工具的连接。选一个模板，改改描述，就能开始。

不过，仅开通了 Claude 会员还不够，目前还是需要有 API 计划，即绑定信用卡有一定 Token 额度，才能使用 Managed Agent。

Managed Agents 在工程上有一个核心决策，和最近一直在讨论的 Harness 工程相关，它决定着这套系统能不能真正用于生产。

Anthropic 在官方的工程博客里用一个特别扎心的比喻，解释了 Managed Agent 的结构设计。

他们认为早期的 Agent 架构，非常像是在「养宠物」。开发者习惯把 Claude（大脑）、执行代码的沙盒（手脚）以及它的记忆（会话日志），一股脑地塞进一个巨大的服务器容器里。

这个容器变得无比娇贵，我们不能让它死。一旦容器卡死或崩溃，AI 的脑子和手脚一起完蛋，用户的任务数据瞬间清零；容器里同时跑着用户凭证和 Claude 生成的代码，一旦有提示词注入攻击，凭证就直接暴露。

Anthropic 的解法是，把「大脑」和「双手」彻底分开，容器变成了随时可以牺牲的「牛马」，即从养宠物变成养牛马。

调度器（大脑）不再住进容器里。它像调用外部工具一样，对容器发号施令。如果容器在执行危险代码时崩溃了？大脑根本不慌，它会记录下一个错误代码，然后毫不犹豫地重新拉起一个新容器继续干活。

使用 Agent 留下的记忆，也不再被塞进某个 AI 或者容器拥挤的脑子里。分开运作后，所有的记忆被单独存放在外部的会话日志中。它就像一个外接硬盘。

大脑通过标准化的调用方式指挥双手，不在乎双手是容器、是外部服务还是别的什么。哪只手出故障了，换一只，大脑继续跑；大脑自己崩了，从对话日志里恢复，接着干。

这个设计带来了性能的大幅提升。解耦之前，每个对话启动都要等容器完整初始化，系统要花很长时间去拉起一个包含了庞大调度逻辑的沉重容器。

现在，首次响应时间降低了超过 90%，安全边界也因此变得清晰——Claude 生成的代码在沙箱里跑，凭证在沙箱外的保险箱里，两者之间有专用 Agents 隔离，agent 永远拿不到原始凭证。

更重要的是，它让 Agent 真正具备了可以长期稳定干活的能力。

Anthropic 提到，Notion 已经在内部使用 Managed Agents 搭建了帮助工程师写代码、帮知识工作者做演示的企业 Agent。

Rakuten 把销售、市场、财务、HR 的 agent 都用 Managed Agents 部署了，每个专项 agent 的上线时间是一周。

Sentry 的调试 agent 在发现 bug 之后，会自动写补丁、开 PR，开发者收到的是一个可以直接 review 的修复方案，整个流程不需要人介入。

可以说，以前的大模型公司提供的是模型 API，即处理我们的每一条消息；Anthropic 做出的改变是将基于消息的 API 包装成可以直接交付工作的 Agent API。

回到那个数字 $0.08/session-hour

这种改变首先体现在 Claude Managed Agents 的定价结构上，根据官方博客，Managed Agents 的计费包括 Token 费用（标准 API 价格，Sonnet 4.6 是 $3/M input，$15/M output），加上 $0.08/session-hour（按实际运行时间计费，idle 时间不算），和 Web search 另计：$10 每 1000 次。

Anthropic 有举例，一个使用 Opus 4.6、跑 50K 输入 + 15K 输出 token 的一小时 coding session，总成本约 $0.70。

和专门请一个员工来处理，现在企业自己就可以通过 Managed Agents 创建一个内部的 Agents。数字员工的概念，又被往前推进一步。

此外，对 Anthropic 来说，这也意味着收入开始和企业的自动化程度直接挂钩，企业跑的 agent 越多，Anthropic 收得越多。这和 AWS 从「卖服务器」变成「卖运行时间」是同一个逻辑，他们打开了一个比卖订阅大得多的市场。

大模型技术发展到现在，单纯比拼参数和跑分的红利期似乎正在消退，毕竟能力真正强的大模型，也被限制不能开放使用。

真正的战场，又回到了「如何让这群聪明的脑子，最稳定、最廉价地在工厂流水线上打工」，Claude Managed Agents 的推出，就是 AI 基础设施走向成熟的一个里程碑。

回头看 Claude 今年的每次更新，无论是模型还是产品，几乎都踩在了我们对 AI 能做什么的痛点上。

一方面在持续提升模型的能力，不被外界生视频、浏览器、生图模型那些方向干扰；另一方面是从 Cowork 开始，到后面疯狂打补丁复制 OpenClaw 的全部功能，再到今天推出一个专门用来开发和部署 Agents 的平台，每一次都是极其敏锐的产品视角。

Anthropic 正在开创一个新的发布模式，即从「我们发布了一个更快更好的工具」，变成「我们为你准备好了构建数字员工的完备基础设施」。

参考链接：
Claude Managed Agents 更新博客：
https://claude.com/blog/claude-managed-agents
Claude Managed Agents 架构设计博客：
https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents
在 Claude 控制台开始搭建自己的 Agents：
https://platform.claude.com/workspaces/default/agent-quickstart

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星巴克中国现在面临的竞争格局与往年，与美国本土，与其他地方都完全不一样了。

在 2026 年星巴克中国伙伴论坛上的分享环节，中国第一家星巴克门店北京国贸中心店的第 5 任店经理说，他在职的时候，国贸那一片就只有 2 家咖啡店；而现任的第 18 任店经理说，这块区域已经有四五十家咖啡店了。

在很长的一段时间里，中国人对咖啡的理解就是雀巢和星巴克。但现在，咖啡的意义被重构，深圳的打工人会在早上点一杯 9.9 元的瑞幸加浓冰美式提神；广州的咖啡爱好者会点一杯 JPG 的拿铁和一个烧椒鸡枞菌牛肉汉堡作为午餐；上海的精致白领会约客户在一家位于梧桐区的精品手冲店，点一杯售价三位数的中浅烘瑰夏手冲……

星巴克之外，人们的选择更多了，同时，星巴克也需要一些转变，继续让自己成为那个主要的选择。

很多人没有意识到的是，喝咖啡的选择在过去几年时间里扩大了数倍，但坐下来喝一杯咖啡的选择里，星巴克依旧是最佳选择。因为星巴克即便面临更激烈的竞争态势，也没有降低门店的品质，星巴克依然是「门店选址好，门店数量多，门店面积大和门店座位多」这些维度里的最佳选手。

2026 年星巴克中国伙伴论坛是一次对中国咖啡竞争的回应。在这里，星巴克中国推出了「千店千面」战略。官方话术是「星巴克中国将充分发挥自身优势，强化在地创新，以千店千面战略推动星巴克体验跃升，赋能伙伴打造一店一社区，以差异化的产品、体验和场景服务万千社区，开辟星巴克独特的增长路径，深化在中国的高质量发展」。

拆分下来，战略会分为 5 个部分：

• 专业咖啡首选
• 高品质产品创新
• 场景化门店拓展
• 伙伴打造「一店一社区」
• AI 助力人文联结

近些年来，星巴克的产品能力被挑战得有点多，诸如深烘豆过于工业化，产品出新速度比如国内品牌更慢等等，当然星巴克也持续进行了产品改革来应对挑战，比如推出臻选店和臻选豆，推出了中浅烘豆作为选择，加快产品出新的节奏等等。

这一次，「专业咖啡选择」和「高品质产品创新」是一次非常正面且明确的回应，来证明在星巴克门店也可以喝到品质上乘的咖啡，而不是仅仅补充咖啡因。

具体来讲，「专业咖啡选择」包含 3 层意思。

首先是完整的风味选择，伴随着 2026 年星巴克中国伙伴论坛和「千店千面」战略，星巴克推出了专为中国市场定制的浅雅烘焙咖啡豆「春和景明」，这是目前星巴克烘焙曲线中最浅烘焙的咖啡豆。配合经典深烘，以及国内 800 多家臻选门店的「每月一豆」小批量单一原产地豆，星巴克目前拥有非常丰富的咖啡豆选择。

然后是丰富的冲煮方式，在现有的意式浓缩、手冲、法压、虹吸、冷萃、气致冷萃等 10 余种咖啡煮制方式选择的基础上，星巴克将在 1000 多家写字楼商圈门店投资全新的冲煮设备，推出「每日鲜萃」咖啡，以每日黑咖与奶咖组合，满足日常通勤人士的品质咖啡需求。

最后就是咖啡师晋升层级的完善，在现有绿围裙（普通咖啡师），黑围裙（咖啡大师）和棕围裙（咖啡公使）之外，星巴克正式开辟「地区咖啡大师」全新咖啡职业路径。未来每位营运经理区域将配备一名专职地区咖啡大师，负责区域咖啡文化发展。咖啡师伙伴创作的「专属配方」还有望推向区域甚至全国。

「高品质产品创新」则是星巴克在产品层面的思考，比如说引领健康趋势，针对星巴克过往诸多季节限定咖啡偏甜，以及整个中国咖啡产品都奔着咖啡奶茶化的方向去的现状，星巴克还是把健康放在一个险要位置，比如「高蛋白拿铁 PRO」新品里用到了每百毫升蛋白质含量 6.0 克的牛乳，一杯「高蛋白拿铁 PRO」系列饮品就含有 20 克原生乳蛋白、0 乳糖。

另外，星巴克中国还表示，将融合全球和中国各地的美食潮流和灵感，今年夏天，大家会看到更多清爽解渴的果香咖啡与冰摇茶新品，以及全新升级的星冰乐。未来也会继续拆解咖啡豆、冲煮方式、风味、糖度、奶、温度等多维度的组合方式，满足顾客高度客制化的需求。

很大程度上，星巴克的策略是有点逆潮流的。

目前瑞幸构筑的 9.9 元咖啡价格防线已经溃散，市面上已经出现了 2.9 元的美式，3.9 元的拿铁等等完全不可能赚钱的产品，同时大肆加入糖分，香精和脂肪来让风味更迷人更容易喝成习惯也是行业趋势。

星巴克的意思是，不去做 9.9 元乃至 2.9 元的咖啡，也不让咖啡奶茶化。不管是逆势推出「真味无糖」系列，还是用真材实料的「玫瑰 20」系列，以及最近的「高蛋白拿铁 PRO」系列，意思都是用更好的原材料，维系住产品品质和价格。

「场景化门店拓展」策略则属于星巴克的传统强项。门店拓展仍是星巴克中国重要的增长引擎，星巴克将秉持高质量的门店拓展策略，以更聚焦、更稳健有序的方式稳步前行，保持新店和既有门店均能健康成长。这也包含 3 层意思。

首先是加速覆盖空白商圈和市场：目前星巴克的门店足迹已经覆盖 1000 多个县级行政区，未来三年这一数字将增至 1500 个县级以上行政区。同时，在既有城市继续拓展新的商圈和需求，哪怕是已经有 1100 多家门店的上海，也还有新的商圈有待拓展。

本身星巴克门店的特色足够鲜明，很多都可以作为打卡景点存在，但星巴克认为这还不够，他们的策略包括为每家门店打造在地化体验，如为医院门店提供可靠健康的餐食，为文旅门店推出特色纪念品，更多城市将会开出致敬当地文化的非遗体验店。

还有就是开拓更多店型，除了常规门店，臻选门店和主题门店（比如非遗主题门店）之外，星巴克还会开拓诸如 10 平米的景区最小星巴克，遍布在演唱会场地的咖啡小车，以及模块化的办公楼便捷小店等等，来满足满足不同客群不同时段的需求。

与「场景化门店拓展」契合组合技还有「一店一社区」和「AI 助力人文联结」，在星巴克门店里，伙伴和 AI 可以成为社区联结节点，以及增长引擎，让门店成为手工、宠物、骑行、跑步等活动的地点，增加星巴克，社区和消费者的情感连接。

2026 年的星巴克中国与以往任何时候都不一样，首先一定程度上它没有在这一轮咖啡品牌大逃杀里败下阵来，展现了很好的韧性。在过往的类似竞争里，比如汽车行业，智能手机行业，电视行业等等，多数海外品牌都在国产品牌的剿杀下节节败退。更大的不同是，2026 年 4 月 2 日，星巴克咖啡公司宣布与博裕投资的战略合作已正式完成。

由博裕投资管理的基金现持有星巴克中国零售业务 60% 的股权，星巴克全球保留 40% 股权，并将继续作为星巴克品牌与知识产权的所有者和授权方，向新成立的合资企业进行授权。在中国内地市场的约 8000 家星巴克直营门店将转为特许经营模式，由合资企业运营管理。

星巴克咖啡和博裕资本共同的长期愿景是未来逐步将中国门店数量扩展至 20000 家。

在考虑未来之前，我们其实也可以看看过去。不管竞争格局如何变化，股权构成怎么变化，具体到门店里，星巴克的核心竞争力其实并未改变。

开业已经 9 年的星巴克上海烘焙工坊如今在一大早就游人如织，这里客单价并不低，但作为中国独此一家，亚洲唯二的咖啡游乐园，这里吸引的不仅仅是全国的咖啡爱好者，而是世界各地的爱好者，这就是门店的意义。人们并不是总是需要从外卖员手里接过咖啡，很多时候需要坐在咖啡师面前，看咖啡师通过手冲壶，虹吸壶等等器具完成一次香气和味觉的转化，或者是看着生豆通过传送带送往烘焙炉，然后从青变褐，从麻布袋里走向熟豆罐。

星巴克希望这样的门店，不止这一家，而是每一家。

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即将发布的 OPPO Find X9 Ultra，换掉了全部七颗镜头——主摄、广角、两颗长焦、丹霞色彩镜头、前置、增距镜……

没有一颗是祖传的。

OPPO 成立二十多年，极少有一代产品把影像硬件全部推翻重做。罗俊说：

这种革命式升级，好像真的没做过。

罗俊是 OPPO 影像算法总监，主导了从 Find X6 Pro 到 Find X9 Ultra 四代产品中的影像算法方向，还有那个已经成为 OPPO 影像标志的「大师模式」。

在 Find X9 Ultra 发布前夕，爱范儿采访了罗俊。我们聊了全新设计的「大师模式」、聊了还没上市的新手机，也聊了 OPPO 影像的过去、现在和未来。

我们试图找到一个答案：什么是计算摄影的「真实感」？

大师模式，用算法对抗算法

「大师模式」是什么？

简单来说，它是 OPPO 相机里独立于普通拍照模式的一套影像管线。

普通模式追求的是明亮、讨喜、一拍就好看——系统会自动拉高亮度、增强色彩饱和、做较强的锐化和降噪处理。这些操作让照片第一眼很抓人，但代价是：照片看起来，总是多了一些略显特意的「精良」。

这就是今天手机影像行业最普遍的争议：「算法味」。

算法味不是某一家厂商的问题，而是整个计算摄影发展到今天的结构性副产品。

当手机用越来越重的算法，去弥补小机身的物理局限时——多帧合成、AI 降噪、HDR 堆栈、超分辨率重建——每一次处理都在往照片里添加计算的痕迹：暗部被提亮，高光被压制，噪声被涂抹成油画质感，锐化制造出更多的「细节」。

结果就是，拍什么都好看，但拍什么都少了点纯粹。

「大师模式」走的是另一条路。

它用更克制的色调映射、更自然的锐化策略、更接近光学相机的影调逻辑来处理画面。该暗的地方留下暗部，有噪点的地方保留颗粒，不追求每一张都「亮白美」，转而追求照片的真实质感。

手机行业有一条不成文的规律：一个功能如果连续两代争议不断，第三代大概率就会被砍掉。

「大师模式」曾完美符合这个画像。

Find X7 Ultra 时代，用户对它的评价两极分明。喜欢的人说它「相机味」「高级感」；不喜欢的人说它「画面暗」「不锐利」，我甚至还遇到过，把大师模式的照片发给朋友看，对方第一反应是：你这张是不是拍糊了？

但大师模式活了下来。

从专业用户的小众工具，变成了连大学生都会主动选择的拍照模式。

更值得琢磨的是，用户喜欢大师模式，理由几乎一致——没有算法味。

事实上，大师模式跑的恰恰是整个影像系统里最先进、计算量最大的算法管线。

这种反差感，正是当下 OPPO 影像的缩影，也是过去十年，罗俊对计算摄影的全部理解。

传统影像的大师，做了大师模式

罗俊是影像算法专业出身，校招就进了索尼。

2000 年代初，日本影像行业就是世界影像行业的天花板。他做过 Handycam 录像机，做过 Alpha 单反，也经历了 NEX 微单系列从零到一的过程。

但真正让他看到行业拐点的，是索尼黑卡 RX100。

当时日元卖二十多万，一般的卡片机一台五六万日元。它一搞出来就卖一万多（人民币），但确实挺革新的。

索尼把一英寸底和蔡司镜头塞进上衣口袋大小的机身。这是影像小型化浪潮的发端。今天回头看，黑卡和后来的手机影像走的是同一条路：在极其有限的物理空间里，把画质做到极致。

只不过，手机走得更远。

在索尼的十几年，罗俊做的所有影像算法都跑在 ASIC 专用芯片上。一颗芯片两年一代，覆盖多条产品线，追求稳定可靠。

但他慢慢觉察到一个根本性的错位：

算法的迭代是很快的，但 ASIC 两年一代。整个算力和架构跟计算摄影、跟 AI 的研究思路有点不匹配——它太慢了。

后来他看到了 NPU——一种专门用来处理神经网络计算的处理单元。算法可以跑在软件层，迭代速度陡然提升。

但 NPU 最好的载体不在相机，而在手机。

2017 年初，罗俊在 MWC 上见到了 OPPO 展示的潜望式长焦技术演示——10 倍混合变焦，在当时的手机行业里没有人做过。他一眼认定这家公司有潜力，决定加入 OPPO。

有意思的是，十年后的今天，他主导的 Find X9 Ultra 搭载了一颗更好用的 10 倍光学长焦，但这是后话。

这段从传统影像到手机影像的迁移，决定了他做大师模式的底层逻辑。很多人觉得大师模式「没有算法味，像相机直出」，罗俊听到这种评价觉得有意思：

其实专业相机也有算法，ISP pipeline 还挺重的，全是用芯片实现的。只不过效果跟我们大师模式很类似，用户的参照系就变成了——我用手机的算法，也能得到一个像相机的效果。

在他看来，「相机没有算法」本身就是一种错觉。相机的算法只是固化在芯片里，用户看不见而已。

大师模式的设计起点，正是从这个认知长出来的。目标从来不是「去掉算法」，而是让算法像专业相机的 ISP 一样——做了很多事，但你浑然不觉。

OPPO 内部的说法叫「用计算去计算」 。

罗俊说，如果你的目标是「让算法不可见」，那你就不能去追某个单一参数的提升。你需要一套系统性的标准，来定义什么叫「好」。

他用四个字总结这套标准：真实还原。

三年，重构 OPPO 影像

2021 年底，罗俊从日本调回国内，全面主导 OPPO 影像算法的迭代方向。

对所有手机厂商来说，影像算法全面转向自研，都是个长期高投入，但短期低收益的决策。

但为了让影像——而非仅仅美颜——成为OPPO 旗舰手机的核心竞争力，罗俊重组起了一支数百人的影像算法团队。

「真实还原」是个相对务虚的概念：什么样的影像称得上真实，又该用什么手段去还原？

罗俊把它拆解成三个具体的维度——光影、细节和色彩。 他心里有个三年计划，希望用三代产品来重构 OPPO 影像。

Find X6 Pro 是在罗俊这个理念下，堪称转折点的一款影像手机，当时首先解决的是光影问题。

OPPO 影像认知总监程卓在接受爱范儿采访时曾说过，Find X6 系列的目标，是建立「正确的影调关系」——将扭曲的光影曲线拨乱反正。

这一代 Find 搭载了当时行业唯一的大底长焦——1/1.56 英寸 CMOS、等效 70mm 镜头，并配合全新的超光影图像引擎。

这套系统第一次让手机有能力在像素级别标定亮度信息，计算被摄物体、光线和环境之间的光影关系。罗俊说：

亮而不耀，暗而不黑，这就是我们对光影的基本要求。

罗俊还将一个面向专业用户、可以充分发挥手机影像能力的模式引入到 OPPO 的影像系统当中，他们将其命名为「哈苏专业模式」——这就是「大师模式」的雏形。

紧接着，罗俊团队要解决的是细节。

Find X7 Ultra 带来了行业首个双潜望四主摄影像系统，加入了支持 6 倍光学变焦的长焦镜头。

焦段的增加不只是「拍得更远」。在罗俊的理解里，它有更本质的意义：

有更多焦段，就有更多的参考系。你能用不同的视角记录世界，系统能还原的信息就更完整。

参考系——这是罗俊理解「真实还原」的核心概念。

真实不是一个绝对的客观标准，它依赖于你拿什么去做参照。取景框是一种参考系，人眼所见是另一种，用户脑子里想象的「好照片」又是一种。

焦段越多、细节越多，系统捕获的参考信息就越完整，离用户心里的「真实」就越近。

Find X7 Ultra 还进一步提升了光影的质感，尤其是中间调。

日常照片里最大量的明暗信息集中在中间调区域——不是最亮也不是最暗的过渡地带。中间调如果粗糙，照片就缺少实感。

也是在这一代影像系统里，OPPO 正式推出了「大师模式」。在罗俊看来，大师模式并非专属于摄影师，而是把调教相机的权力交回到用户手里——就像相机的拨杆和旋钮那样。

但第一代的大师模式的泛化能力有限，场景兼容性不够，导致用户评价褒贬不一，喜欢的人非常喜欢，玩不明白的也大有人在。

对罗俊来说，技术上的问题总归能解决，但怎么把理念坚持下来、传递出去，是一个巨大的挑战：

大师模式能坚持下来，也许就是因为我们没有妥协。

光影和细节都有了，色彩是最后一块短板。

计算摄影高度依赖统计学，在复杂光线下，白平衡不准、肤色偏移、环境色失真，是统计方法的固有局限。

Find X8 Ultra 加入了一颗新镜头——丹霞原彩镜头，专门做分区色温感知。它能识别画面中不同区域的色温分布，分辨自然光和人造光源，对肤色和环境色分别做独立还原。

色彩链路说到底做两件事，白平衡和色彩映射。白平衡是统计方法，有些场景就是算不准。有了丹霞之后，因为它是绝对信息量，在干扰色场景下就有机会把偏差修回来。

丹霞的作用并非让颜色更好看，而是给色彩计算管线提供一个物理锚点——一个不依赖统计猜测的客观参照基准。

你看，又是参考系。

到 Find X8 Ultra，还有一个不容易被注意到的技术整合完成了：大师模式和照片模式在 RAW 域的处理算法实现了统一。

两个模式出来的 RAW 片是一样的，差异只在后端——照片模式走更明亮讨喜的色调映射，大师模式走更克制的光影层次和锐化策略。

这意味着，「大师模式」不再是一个独立的功能分支，它的底层能力已经成为整个影像系统的内核。

在罗俊看来，到了 Find X8 Ultra 这一代，终于实现了他最初的设想——光影、细节、色彩，三个维度第一次集合为完全体。

于是，全新的 OPPO 影像品牌「凝光影像（LUMO）」 诞生了。

罗俊团队对好影像的评判标准，在历经三代产品迭代后也逐步成形——其中一个基准，就是照片的「连续性」：

专业相机拍的照片也有噪点，但它的噪声、它的颗粒是连续的，看起来很舒服。我宁愿放出一些连续的噪声，也不要让画面清晰一块、模糊一块。

这些标准并不是在某一代产品研发过程中突然冒出来的，它们源自罗俊骨子里传统影像的基因——信噪比、连续性、色彩映射——只不过换了个载体，从相机到手机，从传统光学到计算摄影。

随着新的影像算法系统逐步成型，罗俊也面临一个新的局面：软件侧能做的，做得差不多了。算法迭代的边际收益在递减。

接下来怎么办？

Find X9 Ultra：十年回声

答案是再来一遍。

罗俊把手机影像的发展分为三个阶段：

第一阶段从 2015 年前后开始，核心是器件小型化——把大 sensor 塞进手机，从 1/3 英寸一路堆到一英寸；

第二阶段从 2021 年前后开始，AI 和计算摄影的算法能力上来了，不追求一英寸大底也能通过算法补强，得到画质不错的照片；

第三阶段则是现在：

你不是靠器件，不是只靠算法就可以。它一定是软硬结合、端到端的创新，才有机会把效果再往前推。

Find X9 Ultra 就是第三阶段的产物——为此，OPPO的影像团队不惜换了全部的七个镜头——

主摄从 5000 万像素一英寸换成 2 亿像素 1/1.2 英寸，广角从 1/2.5 英寸升级到 1/1.95 英寸，第一颗长焦镜头换成了更大底的传感器，而第二颗长焦镜头从 6 倍光学拓展到 10 倍光学，丹霞色彩还原镜头升级，前置从 3200 万升到 5000 万，连增距镜都从 200 换到了 300。

其中设计难度最高的，无疑是那颗 10 倍光变的长焦镜头。

罗俊向爱范儿展示了 Find X9 Ultra 的10 倍长焦镜头——1/2.8 英寸传感器搭配 230mm 的镜组，但整个模组只有 29 毫米长，其中棱镜的长度，约等于半个小拇指。

更妙的是，这块棱镜并不是一体成型的，而是由三块棱镜拼接在一起，还在中间封了一层空气用来消除杂光。这个工艺在产业链里没有先例——没有人把棱镜切成三块再粘，也没有人在棱镜中间封过空气层，当然也没有人搭建过这样的产线。

于是，一切都要从头做起。

罗俊把这颗 10 倍长焦定位为「口袋增距镜」——OPPO Find X9 Pro 的增距镜长十几厘米，而 X9 Ultra 的「内置增距镜」只有 29 毫米，但成像的素质并无二致。

正因如此，你在 OPPO Find X9 Ultra 里，能找到 14mm-230mm 的所有主流焦段，这就是相机经典的「大三元」配置。

2016 年，罗俊在 MWC 上被 OPPO 的十倍潜望长焦技术演示打动，决定加入。十年后，他和他的团队在手机里嵌入了一颗迄今为止最好 10 倍光学长焦——对罗俊来说，这是一声跨越十年的回响。

有了 10 倍长焦之后，大师模式的创作空间一下子就打开了：视频可以用 10 倍、20 倍拍，人像模式也新增了 10 倍焦段，这是罗俊三年前没想到的：

以前可能都没考虑过用 10 倍拍这些东西，突然发现素材空间又变大了，这个感觉还挺有意思。

新一代的大师模式也变得更易用、更好分享了。

罗俊说，他私心最喜欢的就是这个「配方分享」功能，用户在大师模式里调好拍摄参数、拍出照片，配方就已经被嵌在照片水印里了。

别人看到这张照片，用 ColorOS 的一键闪记功能，就能快速导入同样的配方一键出片——对喜欢打卡的小红书姐妹，可真是太友好了。

而这个功能成立的前提，恰恰是前三代把大师模式的底层管线做到了足够稳定。如果管线不成熟，配方分享出去换个场景就失效了。

好的计算摄影，就是让你忘掉计算摄影

采访快结束时，我们聊到了一个稍微务虚的问题：什么叫计算摄影的「真实」？

罗俊的回答就两句话：

一个叫所见即所得，一个叫所得即所想。

所见即所得是基础——取景框里看到什么拍出来就是什么。但他认为真正重要的是后半句：用户脑子里对一张好照片是有预期的，影像系统的工作就是尽可能贴近那个预期。

你拍一张照片的时候，是有想象一张照片效果的。不管是你看到的还是你想的，这时候是脑子在后期。

你按下快门之前，脑子里已经有了一个画面。那个画面就是你的参考系。

这让我想起，之前去悉尼旅游时的经历。那时，我专程去一个有名的打卡机位，但遇到阴雨天，人很多，拍完之后，我也对照片不太满意。

于是，我想到用豆包修图——我加了夕照，去掉了人影，修完，我觉得这就是我想要的，但，这还算摄影吗？

罗俊告诉我：

它一定是摄影。但你脑子里想的画面和你眼睛看到的之间，到底有多少比例是记录的，有多少是生成的？这个比例在不同工具、不同场景下是变化的。我们做影像系统的价值，就是把真实记录的那部分做到极致。要不然的话，咱们都靠豆包就完事儿了。

从大师模式，到重构 OPPO 影像，再到 Find X9 Ultra——在罗俊看来，这一切从来都指向同一个目标：

把脑子里想的那张照片，和手机拍出来的那张照片之间的距离，缩到最短。

真实还原，还原的不仅是现实本身，更是心里的参考系。

罗俊说，在未来，影像交互对于用户而言必须简洁——用户拿起来就拍，不再纠结，因为系统已经理解了你想要什么。

我想那时候，真实还原的理念，就已经渗透到整个 OPPO 凝光影像系统的脉络里了。

好的计算摄影，就是让你忘掉计算摄影。

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今年 3 月，比亚迪在闪充技术发布会上喊出了「5 分钟充好，9 分钟充饱」的口号，首批推出的闪充车型靠着第二代刀片电池和新的闪充技术，电量从 10% 充到 97% 只需要 9 分钟。

让人没想到的是，这个当时被称为全球量产最快的充电速度纪录，仅仅维持了一个月。

4 月 7 日晚，领克发布了新款领克 10 和 10+，并把补能数据刷到了一个新的区间：

搭载 900V 高压架构和 95 度神盾金砖电池的领克 10，把 10% 到 70% 的充电时间压缩到了 4 分 22 秒，从 10% 充到 97%，也就花掉 8 分 42 秒。

纯电车的底层硬件迭代速度确实有些惊人。

来看两辆新车，领克 10 对应的是 20 万级市场，其实就是之前 Z10 的年款更新；新推出的领克 10+ 则把目光放在了 25 万级市场，并且在赛道性能和底盘硬件上拿出了确切的成绩单——

在赛道上跑赢了保时捷 Taycan Turbo GT。

千匹马力，充满只要 8 分钟

领克 10 这次年款更新最核心的升级是三电系统：95 度神盾金砖电池在 V4 极充桩的配合下，平均每秒可以增加 2 公里的续航里程，CLTC 续航里程为 816 公里。

前面提到，一口气充满这块电池是 8 分多钟，如果是从 10% 充到 70%，则只要 4 分 22 秒，整体比比亚迪闪充快了半分钟左右。

除了 95 度的顶配版本，领克 10 还有一套 77 度的电池包。它用的是 800V 架构，充电倍率达到 5.5C，从 10% 充到 80% 的时间被控制在了 10.5 分钟。

高压快充最难搞定的自然是温度。为了压住大功率充电产生的高温，领克给电池组安排了双侧面立体液冷技术。

官方表示，相比常见的单底面冷却，这套方案把散热面积扩大了一倍，传热路径缩短了一半，电池的综合换热效率提升了 35%。

安全防护层面，电池包外面套着一套被称为「985」的防护结构。它包含了 9 层侧碰防护、8 层底部防护和 5 层顶部支撑。加上一套能够自动学习用车习惯的 AI BMS 电池管理系统，构成了这台车三电安全的底层框架。

有了电池兜底，领克 10+ 的动力参数非常亮眼。

双电机四驱系统把峰值功率推到了 680kW（约 925 马力），最大扭矩达到 913 牛·米。百公里加速时间定格在 3.2 秒，80 到 120km/h 的中段加速只需要 2.1 秒。

领克还在发布会上公布了这台车在亚洲山脊赛道跑出来的成绩：1 分 40 秒 14。

能做出这个成绩，轻量化和响应速度帮了很大的忙。

领克表示，他们在电驱壳体上大面积使用了航天级别的半固态镁合金压铸件，仅仅这一个改动，就让壳体减重了 6 公斤以上，整套电驱系统的净重被压到了 75 公斤。

同轴式驱动布局省去了动力的传递损耗，四驱系统的切换响应时间只要 10 毫秒，配合 2 毫秒响应的 G-TCS 智能防滑控制系统，车轮能够非常干脆地执行驾驶员的意图。

官方称，哪怕在赛道里连续做 100 次以上的全功率加减速，这套电驱系统也能保持在最高 93.7% 的工作效率，不会出现过热衰减。

毕竟是年款更新，因此新车基本上延续了之前的外观设计，改动主要是在细节上。

车头的进气格栅做成了隐藏式的主动开合设计，外壳材料选了 PMMA 加 ASA 高光注塑件，能够防止长时间日晒褪色；车门把手用了半隐藏式设计，除了常规的微动开关，车内外都保留了应急机械拉线。

最明显的改动是，领克 10+ 换上了一套专属的空气动力学和底盘套件。

车尾那块碳纤维大尾翼支持 0 度和 12 度两段手动调节，下赛道时调到 12 度，能在高速状态下提供 109.1 公斤的下压力。

簧下质量也有所削减，四个 21 英寸的锻造轮毂一共减重了 7.88 公斤。轮胎配的是米其林 PS EV，Brembo 打孔刹车盘搭配最高耐温 650°C 的赛用竞技刹车片，把百公里制动距离拽到了 33.31 米。

底盘基础结构依旧采用了全铝材质，前双叉臂搭配后多连杆的独立悬架，CCD 连续可变阻尼电控减振系统和横向稳定杆都是全系标配。

由于体型够大，虽然领克 10 是一台主打运动的车，但车内的空间配置倒是很接近行政级轿车。

座舱的得房率算下来有 81%，前后排的四个座椅全都标配了电动调节、通风、加热和按摩功能。

中央扶手箱下面装进了一个带独立压缩机的冷热一体冰箱，拥有 5.7 升的容积，支持零下 6°C 到 50°C 的温度调节。哪怕人离开了车，冰箱也能继续靠电池供电运行最高 24 小时。

领克 10+ 的车内氛围还要更极致一些，内饰大面积包裹了 Ultrasuede 翻毛皮，配合专属的脉冲黄配色和赛道元素打孔图案，把视觉表现做了出来。

车里的硬件算力交给了骁龙 8295 芯片，运行的是 Flyme Auto 2 系统。

辅助驾驶层面，领克给了两套不同的硬件方案：

基于 Orin Y 芯片的千里浩瀚 H5 方案用来应付日常的高频通行场景；想要更进一步的全场景辅助驾驶，可以选择搭载 Thor-U 芯片的千里浩瀚 H7 方案。

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美国中部时间 4 月 6 号下午 12 点 56 分，北京时间 4 月 7 号凌晨 1 点 56 分，执行绕月任务的阿尔忒弥斯 2 号（Artemis II）任务组传回了一条令人振奋的消息：

至美国中部时间下午 12:56，阿尔忒弥斯 2 号载人绕月测试任务组来到了距离地球 248,655 英里（约 40.02 万公里）的地方，正式超越了 1970 年阿波罗 13 号任务创下的人类太空飞行最远距离纪录。

阿尔忒弥斯 2 号任务组在绕回地球之前，理论最远距离可以达到 252,756 英里（约 40.68 万公里）左右。

作为 NASA 时隔 57 年「重返月球」项目的开端，阿尔忒弥斯计划（Artemis Program）终于取得了突破性的进展。

在 2022 年无人绕月测试的四年之后，经过验证的全新 SLS（Space Launch System，太空发射系统）和猎户座（Orion）飞船搭载着四名宇航员，沿着曾经阿波罗计划的足迹，重新开始了探险。

图｜Interstellar Gateway

这时再看 57 年前，阿波罗 11 号登月任务中尼尔·阿姆斯特朗的那句「这是个人的一小步，却是人类的一大步」，此刻也闪烁着与曾经不一样的光芒了。

248,655：人类最远航程

不过，尽管阿尔忒弥斯 2 号上的四名宇航员迈出了迄今为止人类在太空中航行的最远纪录，但还只是整个阿尔忒弥斯计划中的第二步。

预计要到 2028 年的阿尔忒弥斯 4 号（Artemis IV），我们才有机会见到人类足迹再次踏上月球：

阿尔忒弥斯 4 号模拟图｜ESA（欧洲航天局）

但是作为目前全球最新的载人深空飞行任务，阿尔忒弥斯 2 号依然有着非常多有趣的信息和细节。

尤其相比曾经的阿波罗 8 号绕月任务，以及阿波罗 11 号登月任务来说，这半个世纪以来的科学进步不可谓不显著。

阿尔忒弥斯 2 号的任务组成员由三男一女组成，分别是指令长里德·怀斯曼（Reid Wiseman）、飞行员维克多·格洛弗（Victor Glover）、任务专家克里斯蒂娜·科赫（Christina Koch）与杰里米·汉森（Jeremy Hansen）：

左起：里德、维克托、克里斯蒂娜、杰里米｜NASA

这个非常多元化的任务组不仅打破了当年阿波罗计划中「没有女性航天员」的遗憾，同时也是首个由有色人种和外籍航天员参与的探月任务：

除了克里斯蒂娜作为首个飞往月球的女性航天员之外，维克多成为了首个飞往月球的有色人种，隶属加拿大航天局（CSA）的杰里米则是首个非美国籍的探月航天员。

另一方面，四人乘坐飞上太空的 SLS 太空发射系统也和半个世纪前有了很大的差异。

图｜路透社

尽管目前的 SLS Block 1 还不是最终登月的完全体，但它仍然超越了当年载阿波罗 11 号上天的土星 5 号（Saturn V）重型运载火箭，起飞推力达到了约 880 万磅（约 39.5 兆牛）：

图｜NASA

这一数据超越了当年土星 5 号的 760 万磅（34.5 兆牛）与前苏联的能源号（Energia）火箭 34.8 兆牛，成为了人类历史上成功入轨推力最强的一次性运载火箭。

从 SUV 到面包车

而阿尔忒弥斯 2 号任务使用的载人飞船「猎户座」号相比半个世纪前的阿波罗任务指令舱也有了不小的进步。

在阿波罗 11 号模拟器中训练的迈克尔·柯林斯｜NASA

从成员空间来说，猎户座飞船无论从外部结构还是内部空间尺寸，相比阿波罗 11 号的指令舱都有了扩大——

不仅是要容纳更多的仪器和生活用品，同时也是为了给航天员提供更舒适的生活环境。

单论航天员生活和活动的「可居住空间」（Habitable Volume），猎户座飞船的容积约为 9.3 立方米左右，大约相当于一辆中型面包车的后厢，或者两个载客电梯轿厢的空间：

图｜NASA

相比当年阿波罗 11 号指令舱内约 6.2 立方米的生活空间来说，这已经是不小的进步了，相当于「三个人挤在一辆 SUV 里面」升级到了「四个人挤在一辆面包车后面」。

伴随着阿尔忒弥斯 2 号一起飞跃的还有航天食品技术。

当然，受限于猎户座飞船的空间，阿尔忒弥斯 2 号任务组肯定没有办法吃到类似中国航天员在天宫空间站里面做出的「太空炸鸡」，但仍然称得上相当丰富了。

进行餐食测试的阿尔忒弥斯 2 号任务组｜NASA

从菜单上看，阿尔忒弥斯 2 号成员组的航食基本与国际空间站上面经过长期验证的太空食谱差别不大——

比如 58 张不易掉屑的墨西哥薄饼（tortilla）、43 杯浓缩咖啡、5 种不同辣度的酱汁，以及丰富的甜品，食品和饮料种类总数来到了 189 种：

正在用餐的阿尔忒弥斯 2 号任务组｜NASA

更重要的则是进餐方式。

阿尔忒弥斯 2 号任务组不用忍受当年阿波罗任务组吃的「牙膏管」食品糊了，而是以软包装的复水食品和热稳定食品为主，口感和风味上都远超当年。

当然，阿尔忒弥斯 2 号的任务类型也不适合携带大型的餐饮装置。如果把目光放到空间站或者未来月球基地的层面，无疑还是现场烹调类食品更加合适：

天宫空间站特产：「太空炸鸡」｜央视新闻

苹果梦寐以求的广告

除了日常起居，过去 24 小时火遍全球的，当属阿尔忒弥斯 2 号任务组用 iPhone 17 Pro Max 拍下的那张地球全景了：

图｜NASA

有趣的是，智能手机与太空的关系，实际上比我们想象的都要更紧密。

早在 2011 年的亚特兰蒂斯号航天飞机 STS-135 任务中，NASA 就将两部 iPhone 4 送上国际空间站参与了一些测量任务，这是 iPhone 第一次作为「科研设备」被送入太空：

STS-135 任务，亚特兰蒂斯号航天飞机最后一次起飞｜launch photography

2021 年 SpaceX Inspiration4 任务中，参与飞行的不仅有 iPhone 12 Pro，还有用来检测健康状态的 Apple Watch series 6 和用作任务电脑的 iPad mini 4：

Inspiration4 任务组｜纽约时报

阿尔忒弥斯 2 号任务组不仅被允许携带 iPhone，据悉指令长里德在发射前的最后一刻「成功加菜」，还带上了一台尼康 Z9 无反相机：

图｜SlashCAM

要知道在这之前，各种太空任务中频繁出场的相机并不是时下最新的型号，反而是十年前的尼康 D5 单反——

不为别的，就为了 D5 迄今仍然是尼康第一的高感光度表现，对于太空拍摄非常有利。

虽然带着 Z9，但 D5 仍然是阿尔忒弥斯 2 号任务组的主力相机｜NASA

不出意外的话，尼康 D5 将会继续在国际空间站和阿尔忒弥斯计划的后续任务中亮相，甚至伴随着阿尔忒弥斯 4 号登月，成为人类历史上第二台登月相机。

图｜NASM（美国国家航空航天博物馆）

另外还有一个冷知识：虽然如今我们都觉得哈苏 500EL 是伴随着阿波罗 11 号登月的「月球相机」，但当年任务组使用的相机更像是一个缝合怪。

虽然沿用了哈苏 500EL 的外壳和卷片结构，但阿波罗登月相机几乎拆除了内部所有的反光镜、对焦屏和取景器，以求减重和减少故障点。

同时，当年任务组使用的还是一颗蔡司专门为真空环境设计的 Biogon 60mm f/5.6 镜头，胶片后背里面塞着的也是柯达特制的超薄胶片，容量可以达到 160-200 张。

图｜PetaPixel

甚至阿波罗 11 号任务结束后，为了减轻返航时的重量，宇航员们只带回了胶片盒、相机机身和镜头至今仍然留在月球表面的静海基地上……

听起来像是个不错的二手捡漏机会，对吧？

跨时代的如厕体验

与此同时，猎户座飞船的空间也为四名航天员带来其他方面的生活品质飞跃——尤其是在「三急」方面。

57 年前的阿波罗 11 号任务虽然辉煌，但期间也伴随着一些难以言说的「黑历史」：

受限于当时的技术条件和指令舱空间，阿波罗 11 号是没有专门的厕所装置的。

因此，在尼尔·阿姆斯特朗、巴兹·奥尔德林和迈克尔·柯林斯为期 8 天的任务中，他们需要用舱内服后面粘贴的塑料袋、在无重力环境下进行「手动掐断」操作，才能完成一次基本的如厕：

图｜Earthly Mission

而如果你坐过早期的绿皮车，一定记得那种「直排式」厕所—— 57 年前阿波罗 11 号的尿液收集装置就是类似的工作原理。

通过管道收集的尿液小部分留样，大部分都排出舱外，在真空里化成了闪亮的冰晶，被阿波罗任务的组员调侃：「这是深空中最美的景色」。

更好玩的是，当年的阿波罗任务中，任务组在每一次执行着陆之后，都会把大部分「固体废物」留在月球上。

而 NASA 出于科研的目的，正打算借着阿尔忒弥斯计划，将这些「史料」收集回来一部分以供研究：

人类在月球上留下的「屎」迹｜Vox

相比之下，猎户座飞船中的如厕体验就文明许多了。更大的舱内空间让 NASA 可以放下一套重金研发的通用废物管理系统（UWMS）：

猎户座飞船厕所模拟器｜Threads

相比需要手动微操的塑料袋，阿尔忒弥斯 2 号的厕所不仅有了独立的封闭空间，更是通过风扇抽风解决了太空环境下排泄物难以收集的问题，体验直接看齐国际空间站。

其实不止国际空间站，我国天宫空间站采用的厕所同样为吸气式原理，分别位于 2021 年升空的「天和」核心舱与 2022 年升空的「天问」实验舱中：

安装阶段的太空厕所｜中国载人航天官方网站

有趣的是：天宫空间站的「人体废物」也是要定期回收的——依然是小部分留样，大部分则会在天舟货运飞船重新入轨的时候抛入大气层「焚烧处理」。

2030 年，记得抬头望天

距离地球只剩 3 天「车程」的阿尔忒弥斯 2 号无疑是人类航天工程史上的一个关键节点。

它结束了自 1972 年阿波罗 17 号以来近半个世纪的「深空留白」，将人类的足迹重新带回了月球轨道，也为计划中的 2028 年登月打下了坚实的基础。

阿尔忒弥斯 4 号任务分段｜NASA

而在 2030 年前，我们的时间表也同样紧凑——

不出意外的话，嫦娥七号探月器将于今年启程，前往月球南极；而作为 2030 年前中国载人登月基础的长征十号运载火箭也在紧张的研制过程中，一切都在稳步进行。

图｜新华社

在过去 6 天接近 40 万公里的航程中，阿尔忒弥斯 2 号将全人类的目光从混乱的地球上挪开，提醒着全人类——

在地缘政治、海峡封锁、资源战争之外，还有一整片广袤的星空值得我们探索。

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匿名模型「快乐马」HappyHorse-1.0 屠榜 AI 视频榜单

昨天，一个名为 HappyHorse-1.0 的匿名 AI 视频生成模型突然出现在权威 AI 评测平台 Artificial Analysis 的 Video Arena 榜单上，并以压倒性姿态登顶多个赛道。

• 在文本转视频（无音频）赛道，HappyHorse-1.0 以 1332 的 Elo 积分位居第一，领先第二名 Dreamina Seedance 2.0 近 60 分；
• 在图像转视频（无音频）赛道，其更跑出 1391 的高分，刷新了该榜单历史纪录；
• 即便是对视听协同要求极高的有音频赛道，该模型也稳居全球第二，仅次于 Seedance 2.0。

HappyHorse-1.0 的发布方式极为低调——没有产品发布会，没有技术博客，也没有任何企业背书。其官网 happyhorse.app 提供文本转视频与图像转视频两种模式，支持原生 1080p 输出，并强调多镜头叙事一致性与流畅动作合成，免费注册即可使用。

网友 Vigo Zhao (@VigoCreativeAI) 在 X 上发文称，将 HappyHorse-1.0 的公开基准数据与已知模型逐项比对后，发现其与今年 3 月在 GitHub 开源的 daVinci-MagiHuman 高度吻合：

视觉质量、文本对齐、物理一致性、语音字符错误率等多项数据几乎完全匹配，官网架构描述、性能表格及演示视频的呈现风格也如出一辙。

daVinci-MagiHuman 于今年 3 月 23 日正式开源，由上海创新研究院（SII）生成式人工智能研究实验室（GAIR）与北京 Sand.ai（沙砾科技）联合开发。

阿里巴巴 AI 大重组：设技术委员会、建 ATH 事业群，电商向 Token 经济转型

据新浪科技报道，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭昨天发布内部信，宣布 AI 相关组织调整，包括新设立集团技术委员会，升级通义大模型事业部，加速 AI 建设。

根据内部信，阿里巴巴在集团层面设立技术委员会，由吴泳铭担任组长，成员包括周靖人、吴泽明、李飞飞。其中，周靖人担任技术委员会首席 AI 架构师，李飞飞负责阿里云技术以及 AI 云基础设施建设，吴泽明负责集团业务技术平台以及 AI 推理平台建设。

围绕加速 AI 建设的整体目标，阿里还将通义实验室升级为通义大模型事业部，由周靖人负责；李飞飞出任阿里云 CTO；吴泽明专注阿里巴巴集团 CTO 工作，淘宝闪购 CEO 职务由雷雁群接任。

另据 36 氪报道，吴泳铭还提出组建新的 Alibaba Token Hub（ATH）事业群，要求所有关联业务围绕 Token 进行商业化，以此作为集团 AI 战略的统领架构。

淘天集团承载 AI 业务的「智能搜推产品」事业部随之拆分为「平台用户及产品」和「智能算法」两个部门，原负责人张凯夫不再负责该业务；原负责多模态方向的「未来创新事业部」则并入 ATH 事业群。

电商侧，淘天集团今年将 AI 战略重心从 AI to C 转向 AI to B，核心 OKR 调整为商家侧 AI 工具留存率以及 AI 带动的 GMV 增长。据悉，淘天计划将原有千牛平台升级为「千牛 Claw」，并于 618 前后正式推广。

该产品的核心目标是降低商家经营成本、提升经营效率，同时将商家业务系统与数据部署于阿里云之上。商家使用千牛 Claw 将直接消耗 Token，费用由商家单独或与服务商共担。

Perplexity Agent 业务爆发，单月 ARR 暴增 50% 突破 4.5 亿美元

据《金融时报》报道，Perplexity AI 凭借 AI 智能体业务的强劲表现，在今年 3 月将预计年度经常性收入（ARR）从此前的 3.05 亿美元迅速提升至逾 4.5 亿美元，单月涨幅达 50%。

这一增长背后，是 Perplexity 今年 2 月末推出的 Perplexity Computer 服务。该服务整合多家外部供应商的模型能力，主打面向企业和个人用户的办公助手场景。

与此同时，Perplexity 在月付订阅制之外引入了基于使用量的定价模式，一位公司发言人表示，其收入留存率「很高」。

B 站宣布推出播放页暂停广告

哔哩哔哩（B 站）宣布，将于 4 月 10 日在 App 端正式上线播放页暂停广告功能。

该广告形式将在用户手动暂停视频时概率触发，展示于播放器下方并标注「广告」字样，不覆盖视频画面。用户可在广告出现前或出现后随时点击「X」关闭，不影响正常播放流程。

收益方面，暂停广告的收益将基于转化效果计算，并与 UP 主现有基础激励合并展示。对于不希望参与该广告形式的 UP 主，B 站提供了自主关闭选项，操作路径为【创作激励 – 广告设置 – 暂停广告设置】。

Meta 发布首款超级智能实验室模型 Muse Spark

今天，Meta 正式发布旗下超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）推出的首款旗舰 AI 模型 Muse Spark。

• 原生支持图像、音频、视频与文本的联合理解，内置工具调用、可视化思维链与多智能体协调能力；
• 在 HealthBench Hard 开放式健康问答中得分 42.8，远超 GPT-5.4 的 40.1、Gemini 3.1 Pro 的 20.6 以及 Opus 4.6 的 14.8；CharXiv Reasoning 图表理解得分 86.4，同样领先竞争对手；
• 在相同性能水平下，Muse Spark 比 Llama 4 Maverick Base 节省 10.3 倍算力，比 DeepSeek-V3.1 Base 节省 8.2 倍。

但短板同样明显。ARC AGI 2 抽象推理谜题上仅得 42.5 分，远落后于 Gemini 3.1 Pro 的 76.5 和 GPT-5.4 的 76.1；Terminal-Bench 2.0 终端编码任务得分 59.0，也落后于 GPT-5.4 的 75.1 和 Gemini 3.1 Pro 的 68.5。

发布过程中还出现了一段插曲。Meta 在评测图表中对自家模型的成绩进行高亮处理，试图制造出全面领先的视觉观感，随即引发外界批评，有网友直接将此定性为「图表犯罪」。首席 AI 官 Alexandr Wang 随后公开致歉。

Meta 表示，下一代模型（内部代号「Watermelon」）已在研发中，编码能力将是重点改进方向。

在游戏中创建自己的「赛博替身」，索尼推出「玩家基地」计划

索尼互动娱乐（Sony Interactive Entertainment）昨日正式宣布推出「Playerbase（玩家基地）」计划，面向全球 PlayStation 忠实玩家开放报名，首批入选者的形象将被扫描并植入《GT 赛车 7》（Gran Turismo 7）。

该计划目前已在美洲、欧洲、亚洲、南非及澳大利亚等地区开放申请，选拔分为两轮。

最终入选者将受邀前往洛杉矶的视觉艺术工作室，接受最新 3D 扫描技术的全身捕捉，其形象将以「限时角色肖像」的形式出现在游戏内，呈现方式与游戏中现有角色的展现风格保持一致。

此外，入选玩家还将参与设计一款专属「Fantasy Logo」和独一无二的车辆涂装，后两者将被永久收录至游戏的「展示橱窗」菜单中。

索尼表示，未来将逐步将该计划扩展至更多 PlayStation Studios 旗下游戏。

字节成 AI 黄埔军校，核心人才流向 Meta、苹果、OpenAI

据晚点 LatePost 报道，字节跳动旗下大模型研究团队 Seed 正经历持续的人才外流，涵盖 Infra、视觉模型、强化学习及产品等多个核心方向，字节正被动成为新一代 AI 人才摇篮。

• Infra 方向流失最为集中。字节工程化能力被业内认为「比国内任何一家公司都要强」，肖学峰、张弛、黄启等核心人员相继被挖走，负责数据处理的团队亦遭成批招募；
• 海外方面，蒋子恒已加入 Meta，另有研究员据信加入了 Ilya Sutskever 创立的 Safe Superintelligence；
• 视觉方向同样出现批量离职，黄清清加入 OpenAI，Chunyuan Li 赴 Google DeepMind，乔思远加入 Meta，蒋路入职苹果；王长虎离职后创立的爱诗科技完成 3 亿美元 C 轮融资，创下中国视频生成领域单笔融资纪录；
• 产品侧，豆包 PC 端业务负责人齐俊元的创业项目 GUI AI 智能体智能终端投后估值已达数亿美元；「猫箱」前产品负责人梁琛奇的新项目获 IDG 和美团投资。

面对外流，字节去年底宣布全球涨薪，并推出专针对大模型人才的虚拟股权激励「豆包股」。招聘策略上，吴永辉入职后 Seed 转向重用年轻人，今年 3 月字节启动最大规模实习生招聘，面向全球招募 7000 人；

4 月 Seed 另行启动校招，计划招聘 100 名 2027 届毕业生。目前 Seed 算法与工程技术人员稳定在 1000 余人。

GoPro 启动大规模裁员：145 人将离职，占员工总数近四分之一

据《华尔街日报》报道，GoPro 宣布将裁减 23% 的员工，以推进成本削减计划。

GoPro 董事会于昨日批准了一项重组计划，将裁员 145 人。本轮裁员将在第二季度内执行，预计于今年年底前完成。GoPro 预计此次重组将产生 1150 万至 1500 万美元的相关费用，涵盖遣散费及医疗福利支出。

报道指出，这已不是 GoPro 近年来的首次大规模裁员。去年，公司先后在第一季度和第三季度进行了两轮裁员，分别削减了 4% 和 25% 的员工规模，至去年底员工总数降至 696 人。

3 月仅售 3.6 万辆，本田中国销量同比大降 34%

昨天，本田中国发布 2026 年 3 月在中国的终端汽车销量数据。数据显示，2026 年 3 月本田在中国的终端汽车销量为 36201 辆，2026 年 1 至 3 月累计销量为 122470 辆。

作为参考，本田 2025 年 3 月在中国的终端汽车销量为 55130 辆，以此计算，今年 3 月销量同比下降约 34.34%，降幅明显。与此同时，本田在中国汽车累计终端销量于今年 3 月期间突破 2000 万辆。

黑小米、黑理想、黑鸿蒙智行：烟台警方破获新型「水军」团伙

据新华社报道，山东烟台警方近期破获两个专门针对新能源汽车品牌炮制负面信息的新型网络「水军」团伙，关停相关网络账号 8000 余个，9 名犯罪嫌疑人因涉嫌侵犯公民个人信息罪已被依法采取刑事强制措施。

自去年 7 月起，理想汽车、华为鸿蒙智行、小米等知名企业先后向烟台市公安局报警，称某知名网络平台出现大量针对上述品牌新能源汽车质量及企业负责人的负面文章。

这些文章或以耸动标题博取眼球，或歪曲事实误导公众，内容高度组织化，发布账号的 IP 地址、发文时间及内容均呈现明显集中态势。以理想汽车为例，报道提到其去年 8 月其订单锐减 5000 余辆，企业总市值下降约 200 亿元。

此次查获的新型「水军」团伙的牟利模式较为隐蔽：利用平台流量分成机制，通过批量炮制「黑稿」赚取平台支付的流量收益。

其中一个团伙的主要负责人高某夫妇近年来累计收到平台打款 50 余笔，共计约 180 万元；另一团伙成员学历多为初高中，主犯仅受过小学教育，1 个月收入可达二三十万元。

这些不法分子以网民观点、留言为基础，通过 AI 软件对热点词汇和内容进行重组、改写，一键生成多个角度、结构、措辞各异的文章，实现「零成本」批量化生产。

账号矩阵方面，团伙核心人员于某等人使用 30 多个 MCN 账号，操控 8000 多个个人账号进行地毯式推送。这些账号均为批量购买，1 个 MCN 账号一般需上万元，实名注册的个人账号则仅需几十元，部分账号持有人甚至对此毫不知情。

微软：控制面板迁移进行中，但比想像中难一些

据 Windows Report 报道，微软正推进将经典控制面板迁移至 Windows 11 现代「设置」应用的长期计划，但这一过渡比预期复杂得多。

微软设计合伙人总监 March Rogers 表示，公司正在积极将控制面板中剩余的所有功能迁移至新界面，目标是将系统设置统一至单一、一致的体验之下。

然而，Windows 生态系统中庞大的旧硬件、驱动程序及企业级配置构成了主要障碍——贸然移除控制面板，可能导致打印机管理、网络配置及专用设备等关键功能出现异常。

值得一提的是，控制面板最早随 1985 年的 Windows 1.0 一同亮相，距今已有整整 41 年历史，几乎见证了 Windows 发展的全部历程。

史上最强首秀阵容：宝马携 16 款车型登陆 2026 北京车展

宝马集团宣布，将以史上最强大首秀阵容亮相 2026 北京车展，BMW、MINI 和 BMW Motorrad 三大品牌共带来 16 款新车型，其中 4 款全球首发、8 款中国首发。

• 全新 BMW 7 系及全新 BMW i7 的全球首秀：作为宝马品牌旗舰轿车的新一代力作，两款车型采用全新大型豪华车设计语言，并全面搭载新世代突破性创新技术集群，被宝马定位为「对豪华本质的重新定义」。
• 新世代 BMW iX3 长轴距版和新世代 BMW i3 长轴距版也将在北京迎来全球首发：此次长轴距版车型在标准版基础上进一步融入中国智能、中国 AI 与本地化场景适配，主打「最好开、最智能」的定位；
• MINI 品牌将携 14 台个性化车型登场，涵盖一款全球首发概念车及多款中国首发车型；BMW Motorrad 则带来两款重磅大排量摩托车型。

BMW 还将在中国首次展出 BMW Speedtop 概念车，以及曾夺得勒芒 24 小时耐力赛全场冠军的 BMW V12 LMR，另有 BMW 4 系 2026 款锋芒限量版、BMW M3 旅行版 40 周年限量版等特别款车型同步亮相。

2026 北京车展将于 4 月 24 日至 5 月 3 日举行。

广电总局公布「AI 魔改」经典影视专项治理成果，违规视频清理超 5 万条

国家广播电视总局（广电总局）于今年 1 月开展为期一个月的专项治理行动，重点清理基于四大名著、历史题材、革命题材、英模人物等经典电视剧作品进行「AI 魔改」的违规视频，并同步清理各类邪典动画。

专项治理期间，共清理违规视频 23000 余条、处置违规账号 100 余个。截至今年 3 月 31 日，主要网络视听平台已累计清理违规视频近 29000 条、处置违规账号 40 余个。

广电总局表示，将持续关注 AI 技术发展动态，强化价值引领，筑牢文化安全防线，推动网络视听生态持续净化。

牛津、MIT 最新研究：用 AI 做题 10 分钟，独立解题能力就开始下滑

近日，来自卡内基梅隆大学、牛津大学、MIT 及加州大学洛杉矶分校的联合团队发布了一篇最新研究成果，通过迄今最大规模的随机对照实验提供因果证据：使用AI辅助解题，不仅让人独立解题能力下滑，还会让人更快放弃思考。

研究团队招募 1222 名参与者，分为「有 AI 辅助」与「全程独立」两组，分别完成分数计算和阅读理解任务。在最终撤走 AI 的独立测试环节，AI 辅助组的答题正确率显著低于对照组（实验一：0.57 vs 0.73）。

更关键的是，他们直接放弃作答的比例也明显更高。这意味着 AI 的影响不只是「做不对」，而是「不想做了」——动力本身被侵蚀了。研究进一步拆解了 AI 的使用方式：

61% 的参与者选择直接向 AI 索要答案，这部分人的测试成绩在所有组别中垫底，且相比自身实验前的水平出现了明显退步；而那些只向 AI 要提示、自己推导答案的参与者，则几乎未受负面影响。

换句话说，「让 AI 替你想」和「让 AI 帮你想」，结果截然不同。上述效应仅需约 10 至 15 分钟的 AI 交互即可产生。研究者给出了两个解释：

• 一是「参照点偏移」：习惯了 AI 秒出答案后，独立思考会感觉「反常地费力」，触发放弃冲动，且这一机制会自我强化；
• 二是「自我认知剥夺」：人只有在独立克服困难的过程中，才能建立对自身能力的准确判断，AI 把这个过程全部跳过，导致人既不积累经验，也不敢相信自己能做到。

论文明确指出，这不是「别用 AI」的呼吁，但需要引起人们的警觉：当前 AI 系统更多是针对「让用户当下满意」优化，而非「帮用户长期成长」。

研究者认为，表层干预（如限制使用时间）只是治标，真正的解法是重新设计 AI 的协作方式——像好老师一样，有时候故意不给答案。

论文全文：arxiv.org/pdf/2604.04721

OPPO Pad Mini 屏幕边框曝光

昨日，OPPO 智能生态产品总监乔家栋发布视频，并且公布了 OPPO Pad Mini 的正面情况。

从漏出的信息来看，OPPO Pad Mini 配备一块窄边的居中打孔屏幕，并且采用大 R 角设计。

据数码闲聊站此前消息，OPPO Pad Mini 采用 8.8 英寸 OLED 屏幕，比例为 3:2；搭载骁龙 8 Gen 5 处理器以及 8000mAh 电池（支持 67W 快充）；厚度为 5.39mm，重量为 279g。

新机将于 4 月 21 日发布，届时 OPPO 还将推出大屏平板 OPPO Pad 5 Pro：搭载骁龙 8 Elite Gen5，采用 13.2 英寸大屏。

小米官网意外「剧透」：小米 17T 系列与 REDMI Pad 2 9.7 或本月发布

据 XiaomiTime 报道，小米官方英国支持页面近日意外泄露了旗下多款未发布新品的信息。

该页面在列举「YouTube Premium 3 个月免费试用」活动的适配设备名单时，提前披露了小米 17T、小米 17T Pro、REDMI Pad 2 9.7 及 REDMI Pad 2 9.7 4G 四款设备的存在，并暗示这几款新品最快 4 月发布。

在处理器方面，小米 17T 预计将搭载联发科天玑 8500 芯片，主打能效与持续性能表现；小米 17T Pro 则配备旗舰级天玑 9500，并预计搭载 165Hz 刷新率屏幕。

REDMI Pad 2 9.7 系列则定位入门级媒体消费设备，搭载联发科 Helio 系列处理器，支持 33W 快充。

智谱官宣开源最强编程模型 GLM-5.1

昨天，智谱 AI 正式宣布开源旗舰级 AI 智能体工程模型 GLM-5.1，并继续沿用宽松的 MIT 许可证，支持个人及商业用途。

GLM-5.1 是智谱迄今发布的最强旗舰模型，其核心设计目标是在更长时间跨度内持续有效地执行 AI 智能体任务。

据介绍，GLM-5.1 能够在单次任务中独立、持续工作超过 8 小时，期间自主规划、执行、自我迭代，最终交付完整的工程级成果。

在官方公布的编程能力评测中，GLM-5.1 得分 45.3 分，与 Claude Opus 4.6 的 47.9 分仅差 2.6 分。与上一代 GLM-5 的 35.4 分相比，单次迭代提升近 10 分，升幅约 28%。

GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-5

HuggingFace: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1

ModelScope: https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5.1

8.88 万元起，埃安 RT super 把换电技术拉进大众市场

广汽埃安与宁德时代联手推出的 RT super，以 8.88 万元的电池租用购车价和 99 秒换电速度，将此前集中于 30 ~ 40 万元区间的换电技术带入大众家用轿车市场。

• RT super 采用「车电分离」技术，实现 99 秒满电，续航达 505 km；
• 广汽埃安联合宁德时代以「车 + 站」双轮驱动推进布局，目前全国已有超过 1000 座宁德时代巧克力换电站可为埃安车型提供服务，今年预计建成 3000 座，远期目标为 3 万座；
• 用车成本方面，RT super 电池租用月租低至 399 元，折算每天约 13.3 元，同时支持充电；
• 搭载前排座椅通风加热、电动尾门、双天幕及双电动遮阳帘、哨兵模式、全车智能语音控制、L2 智能驾驶辅助等 25 项配置。

QQ 浏览器上线「龙虾」QBotClaw：免安装、可远程操控电脑

昨天，QQ 浏览器正式发布国内首个浏览器「龙虾」QBotClaw，打开 QQ 浏览器点击「AI」入口即可直接使用。首期版本已上线 Mac 平台，Windows 版本将于近期跟进。

QBotClaw 官方将其定位为「有眼有脑」的浏览器原生 AI 智能体，支持用户自由配置国内主流大模型 API Key，并内置 QQ 浏览器 Skills 高精度网页识别能力（x5use 技术）：

• 自带浏览器上下文记忆，能直接调取用户登录状态、收藏夹及下载文件等信息，无需重复判断环境即可理解并完成任务；
• 依托 x5use 高精度识别技术，可识别复杂网页元素，实现对复杂网页界面的精准理解与操控。

在远程控制场景方面，QBotClaw 借助微信 Clawbot 支持手机端发送指令远程调动电脑，完成跨软件操作、信息抓取及文件处理。官方演示的使用场景包括整理桌面、购物比价、查找资料及自动编辑文档等。

智元 Genie Sim 3.0 发布：一句话生成 3D 训练世界，仿真评测误差不超 10%

智元 AGIBOT 昨天正式发布仿真开发平台 Genie Sim 3.0，覆盖环境生成、场景泛化、数据采集到模型评测的全流程，代码已开源至 GitHub。

• Genie Sim World：用户输入一句自然语言或一张图片，即可通过多模态大模型生成可交互的三维训练世界，生成速度从「小时级」压缩至「分钟级」，支持 RGB、深度、激光雷达等多模态数据同步输出；
• Genie Sim Benchmark：针对语言指令理解、空间关系认知、原子技能操作、环境扰动适应、零样本跨域迁移五大能力设计评测套件，支持 π 系列、GR00T 系列等主流基座模型。官方数据显示，仿真与真实世界的评测差异小于 10%；
• Genie Sim x RLinf：深度集成强化学习框架 RLinf，物理与渲染引擎解耦，支持 1000 Hz 高精度物理模拟，提供标准 Gym 接口，可无缝适配社区算法环境。

智元表示，Genie Sim x RLinf 方案旨在补齐 VLA 模型在精细操作上的短板，以低成本强化学习后训练打通从「泛化理解」到「精准微操」的路径。

星巴克中国发布「千店千面」战略

星巴克中国昨日正式宣布，星巴克全球与博裕投资的战略合作已正式启动，星巴克中国同步发布面向未来的全新发展战略「千店千面」，强化在地创新，赋能伙伴打造「一店一社区」。

产品层面，咖啡仍是核心：

• 浅雅烘焙咖啡豆「春和景明」正式上市，填补了其烘焙曲线中最浅烘焙的空白；
• 星巴克将在逾 1000 家写字楼商圈门店投资全新冲煮设备，推出「每日鲜萃」咖啡，以每日黑咖与奶咖组合覆盖日常通勤人群需求；
• 今年夏天将推出更多果香咖啡与冰摇茶新品，并对星冰乐进行全面升级，「每日现烤」平台也将加速落地。

门店拓展方面，星巴克中国将以更聚焦、更稳健的方式推进，未来三年将扩展至 1500 个县级以上行政区；门店形态将更加灵活多样，以精准满足不同社区需求。

AI 应用层面，星巴克中国推出「1000 位 AI 首席增长官（CGO）计划」，以 AI 作为每家门店的智慧分身，深度扎根社区、贴近顾客，强化门店与顾客之间的个性化关系；门店经理 AI 助手同步升级，覆盖订货、排班等后勤事务，以及会议茶歇、AI 点单等新业务场景。

喜茶 x Hello Kitty 推出春季限定茶饮

昨天，喜茶官宣与中国 Hello Kitty 开启春季联名活动，新品「樱花芭乐白桃」同步上线。

此次联名延续 2024 年圣诞「不老莓」系列的「童心」主题，以 Hello Kitty 的「陪伴」属性为核心，结合茶饮的治愈功能，旨在传递「守护内心童话」的品牌理念。

新品「樱花芭乐白桃」采用分层风味设计：前调为当季红心芭乐与北纬 36 度爆汁白桃的熟果甜香；中调由福建泉州 / 三明乌龙与中国台湾南投乌龙拼配成鲜醇乌龙基底；尾调以四川绵阳关山樱花瓣点缀形成淡淡樱香。

联名配套物料与周边体系于昨日同步启动发放；线下主题门店活动将于本周五启动，覆盖广州天环广场 LAB 店、深圳壹方城 DP 店等 15 家指定门店（具体名单待定），持续至 4 月 12 日。

lululemon 发布全新高尔夫系列

lululemon 大使李旻宇（Min Woo Lee）将身着品牌定制服装出战年度首场高尔夫大满贯赛事，大使马克斯·霍马（Max Homa）亦同场竞技。与此同时，lululemon 多款高尔夫系列产品同步焕新上市。

• 男士产品线方面，lululemon 推出采用 ShowZero 技术的休闲衫，提供经典与修身两种剪裁；下装方面，品牌主推 ABC 高尔夫系列长裤与短裤，采用弹力面料。针对春季多变天气，品牌还推出了轻盈易折叠的高尔夫半拉链套头衫（配可收纳连帽设计）以及高尔夫拉链马甲；
• 女士产品线同步更新，涵盖无袖、短袖及长袖运动休闲衫，以及兼具速干与防晒功能的轻盈版半拉链运动衫。下装新品包括大使 Yana Wilson 演绎的 Stretch Twill 高尔夫弹力斜纹前侧褶饰短裙，自带内衬，同系列亦提供长裤与短裤款式。

小米推出物流大件「当日达」：11 点前下单，当天送到家

昨天，小米官宣上线大件物流「当日达」服务，覆盖全国 50 个城市。

该服务支持电视、空调、冰箱、洗衣机及生态链大件品类，用户在上午 11:00 前完成下单，即可享受当日 24:00 前送达的承诺。商品下单界面将明确标注「今日送达」，符合条件的订单自动享受当日达服务。

第 16 届北京国际电影节主海报发布，华纳携经典影片亮相展映

第 16 届北京国际电影节将于 4 月 16 日至 4 月 26 日举办。本届北影节主海报由资深纪录片导演、北京广播电视台制片人吴群带领团队设计。电影节期间，将展映 260 余部中外优秀电影作品。

海报以「天坛映百花，光影耀京华」为主题，采用鸟瞰视角，以雨燕飞向天坛的构图暗含「天外有天」之意；暖橙至明黄的渐变底色上，胶片形圆光圈以天坛祈年殿为中心层层晕散，形如盛放的重瓣金花。今年恰逢大众电影百花奖回归北京，与北影节共同构成「双节嘉年华」。

在展映片单方面，华纳兄弟此次带来四部影片。《罪人》（Sinners）与《IT》均将以 IMAX 规格放映，《一战再战》（One Battle After Another）由保罗·托马斯·安德森执导，莱昂纳多·迪卡普里奥领衔主演，同样安排了多场 IMAX 放映。

最受瞩目的是《指环王》三部曲 4K 加长版，这也是该系列首次登陆内地院线。

泰国纯爱喜剧《错时告白》官宣 5·20 上映

泰国纯爱喜剧电影《错时告白》官宣定档今年 5 月 20 日，并同步发布「暗恋」版中国海报。

影片由电影《天才枪手》《姥姥的外孙》金牌制作团队 GDH559 出品，泰国人气男星翁拉维·那提通与女星普莉恩皮察雅·克玛拉娜君领衔主演，讲述一对彼此有好感却缺乏勇气告白的暧昧期男女，从高中到步入社会，在错过与等待中填满青春的故事。

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在国内的各家新势力中，若要论及对「原创设计」的执念，很难不想到阿维塔。

从品牌诞生之初，阿维塔就确立了以未来感和科技感为核心的设计主线。

修长而优雅的车身姿态、极致协调的车轮与车高比例，配合上极具立体雕塑感的碟翼式前脸设计，以及在量产车中极为罕见的大胆前卫的无后窗尾部造型，这些元素共同构成了阿维塔独树一帜的视觉标签。

过去两年，新能源市场竞争迅速加剧，产品之间的审美也越来越接近，但阿维塔并没有明显向主流妥协，仍然保持着自己的设计语言。正是这种在设计上的长期坚持和沉淀，让它建立起了稳定、清晰且极具辨识度的品牌形象。

新款阿维塔 12 和阿维塔 06T 的同步亮相，可以看作这套品牌体系在两个不同方向上的延伸，前者是旗舰轿跑的纵向升级，后者则是以旅行车形态切入新的细分市场。

其中，正式上市的阿维塔 12 共有 5 种配置，起售价为 29.39 万元。

而预售的阿维塔 06T 则有 4 种配置，起售价为 22.99 万元。

新款阿维塔 12

新款阿维塔 12 的整体轮廓延续了此前的设计思路。车身尺寸为 5020 / 1999 / 1470 mm，纯电版车高进一步压低至 1460 mm，配合 3020 mm 的轴距，整车依旧呈现出低趴、舒展的姿态。

它没有大幅改动已经形成辨识度的家族设计，例如封闭式格栅、全 LED 星旅式曲率灯组，以及侧面标志性的无后窗溜背造型，这些元素都被保留下来。搭配 20 英寸或 21 英寸轮圈与红色卡钳，整车的运动气质依然很鲜明。

一些具有代表性的配置也继续保留了下来，比如电子外后视镜、无框电吸门和可随速升降的主动尾翼。同时，新车也针对细节做了调整。前后灯组和前翼子板加入了专属的「智驾小蓝灯」，B 柱增加了「乾崑智驾 ADS」标识，门把手则换成了符合新国标的半隐藏式设计。

相比外观层面的延续，新款阿维塔 12 更大的变化，其实集中在辅助驾驶和安全配置上。

辅助驾驶是新款阿维塔 12 这次升级的重点。新车采用了 4 激光雷达方案，除了车顶主激光雷达外，前翼子板左右两侧各布置了 1 颗，车尾还有 1 颗。这套方案的意义很直接，就是尽量减少前方和侧前方的感知盲区，提升整车在复杂场景下的感知完整性。

其中，车顶新增的华为乾崑 896 线双光路图像级激光雷达，是这一套感知系统的核心。

它可以在 162 米外识别高度仅 30 厘米的障碍物，也能在 120 米外识别约 14 厘米的小目标。对高速行驶场景来说，更早发现障碍物，意味着系统和驾驶者都能获得更多反应时间。

与这套硬件对应的，是全系标配的华为乾崑智驾 ADS 4，支持高速和城市 NOA，以及全场景和记忆泊车功能，同时，乾崑 CAS 4.0 防碰撞系统也进一步补强了主动安全能力。

而被动安全方面，新车采用高强度钢铝混合笼式车身，高强度材料占比超过 80 %，并配备全车 8 个安全气囊。电池部分则使用宁德时代定制方案，采用高强度 6 系铝合金壳体，并经过 150 余项测试。

如果说智驾部分更多体现的是华为在系统层面的能力，那么底盘部分更能体现阿维塔自身的取向。

新款阿维塔 12 采用前双叉臂双球头全铝合金悬架和后多连杆悬架，同时配备智能空气悬架、CDC 动态阻尼以及液压衬套。真正值得关注的，是它搭载的「阿维塔太行智控 2.0 技术」。这套系统把电驱和悬架控制进一步整合，通过分布式电驱与电磁避震协同工作，提高车辆在复杂工况下的动态稳定性。

其中，后轮双电机独立驱动是这套系统的重要组成部分。左右后轮可以分别控制转速和扭矩，在湿滑路面或附着力不一致的情况下，系统能够更快完成动力分配，帮助车辆维持稳定姿态。另一部分是支持全段无级调节的电磁避震，官方称其最高每秒可进行 1000 次动态调整，以毫秒级速度完成响应，用来兼顾细碎颠簸的过滤和高速行驶时的支撑性。

动力方面，新款阿维塔 12 提供增程和纯电两条路线。

增程版更强调日常使用的便利性。它搭载热效率达到 44.39 % 的 1.5T 增程器，以及最大功率 200 kW 的后置双电机，系统综合功率达到 400 kW。配合 52.01 kWh 电池，纯电续航可达 261 km。对于城市通勤用户来说，这个续航已经足以覆盖大部分日常用车场景。

纯电版则建立在 800 V 高压平台之上，配备 98.07 kWh 电池。后驱双电机版本综合续航可达 670 km 和 735 km。三电机四驱版本在后置双电机基础上增加一台 210 kW 前置电机，系统总功率达到 712 kW，约 968 马力，续航仍有 605 km。可以看出，这一套动力布局试图同时覆盖续航、性能和使用场景的不同需求。

进入车内，新款阿维塔 12 仍然延续了环抱式座舱布局。4K 一体远端屏、15.6 英寸悬浮式中控屏，以及最新的鸿蒙座舱系统，依旧构成了车内的核心交互体验。后排配备 16 英寸吸顶娱乐屏，中央扶手箱也带有独立控制屏。

在保持整体科技氛围的同时，阿维塔的工程团队也认真倾听了用户的反馈，针对上一代车型在实际日常使用中暴露出的一些细节体验痛点进行了的优化。

例如，在方向盘区域，新车增加了实体的语音唤醒按键和一键爆发最大动力的 Boost 加速按键，提升了盲操的便利性。内门板处加入了独立的实体车窗控制开关以及车门机械应急开启开关，车内用于监测驾驶员状态的疲劳驾驶预警系统也经过了算法层面的优化，减少了误报率。

此外，后排新增了 AVATR MAG 磁吸式拓展接口，为后续生态配件预留了空间。车顶材质升级为天鹅绒，并新增「岩棕」内饰配色，整体观感更稳重。前排双零重力座椅、全车 4 座加热、通风、按摩，双 50 W 无线快充、英国之宝 25 扬声器以及智能香氛系统，也让这套座舱在舒适和豪华层面维持了较高水准。

如果说新款阿维塔 12 更像是对现有体系的一次系统补强，那么同步亮相的阿维塔 06T，则是在另一个更敏感的价格区间里，尝试用不同的产品形态打开市场。

作为 06 车系衍生出的猎装 / 旅行版本，阿维塔 06T 的重点在于车身形态带来的气质变化。

阿维塔 06T 车身尺寸为 4940/1960/1475mm，轴距 2940mm，整体很好地保留了 06 车系原有的家族化设计基调。

车头部分依然采用了极具科幻感和未来主义色彩的 F 形飞翼式大灯组，大灯中央的日间行车灯巧妙地兼顾了智驾小蓝灯的功能。

来到侧面，这台车的修长感得到了进一步的放大，呈现出典型的雪茄形车身姿态。旅行车特有的平直车顶线条一路向后延伸，与车身下部略微隆起的轮眉线条相互呼应，使得整车在展现出优雅修长比例的同时，也展现了力量感。

进入阿维塔 06T 的车内，可以发现它在内饰布局上依然延续了阿维塔品牌一贯的设计思路，强调科技感与简约风的融合。

35.4 英寸超长带状屏布置在前挡风玻璃下沿，主要显示车速、导航和电量等信息，目的是减少驾驶者低头查看的频率。

中央区域的 15.6 英寸中控触摸屏则继续搭载鸿蒙座舱系统，支持四区域语音交互、面部识别、声纹识别、华为 HiCar、车载 KTV 以及模拟声浪等功能。

在核心机械层面，阿维塔 06T 并没有因为所处价格区间更敏感而收缩配置。

阿维塔 06T 提供纯电和增程两种动力方案。纯电车型分为采用后桥双电机的后驱版，以及在此基础上增加 210 kW 前置电机的四驱版。纯电版匹配 89.33 kWh 的电池组，官方标称续航里程超过 740 km；增程版则搭载 45 kWh 的宁德时代电池，标称纯电续航为 330 km，日常通勤使用没有太大压力。

底盘部分，阿维塔 06T 采用长安研发的太行 2.0 底盘系统。该系统基于分布式电驱，能够对两侧车轮的扭矩进行独立控制。其设计目的是在低附着力路面打滑，或在高速爆胎等失稳工况下，通过扭矩分配辅助修正车身姿态，以提升主动安全性。

阿维塔 06T 同样搭载华为乾崑新一代 896 线激光雷达，并采用华为乾崑智驾 ADS 4.0 系统，在感知硬件和智驾软件层面，阿维塔 06T 和新款阿维塔 12 共享了同一套技术底座。

去年 8 月，阿维塔与华为正式确立了 HI PLUS 联合共创模式，在此之前，华为以技术供应商身份提供智驾算法与座舱模块，产品定义权主要归属阿维塔一侧。

新模式落地后，华为团队介入的节点前移至产品定义与用户需求洞察阶段，并延伸至上市营销策略，双方形成了共担目标与结果的联合项目组。

加上宁德时代作为阿维塔第二大股东持续提供定制化电池方案，长安、华为、宁德时代三方在供应链层面已经形成了高度整合的协作关系。

新款阿维塔 12 和阿维塔 06T，正是这套协作体系在两个不同产品方向上的具体落地。前者沿旗舰轿跑路线纵向深化，以智驾硬件为主轴完成全面升级；后者以旅行车形态横向拓展，用同一套技术底座尝试吸引另一类用户群体。

新款阿维塔 12 的纵向深化与阿维塔 06T 的横向拓展，最终呈现出的是中国高端智能电动车的一种全新解法。

华为的智能科技与阿维塔的先锋审美融合成了一个自洽的整体。

华为在看不见的底层逻辑、算法算力和智能交互上，为车辆注入了行业顶尖的「灵魂」；而阿维塔则负责在看得见的物理层面，用修长优雅的比例、极具辨识度的前脸，以及猎装旅行车这种充满感性色彩的形态，为这些前沿科技打造一副具备温度和性格的「躯体」。

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上市之初并不被外界普遍看好的萤火虫，用销量证明了「我能行」。

从上市到现在，萤火虫累计交付超过 5 万台，月均交付超过 4100 台，最高峰时，月销接近 7000 辆。

最初两个月，约 90% 的购车者都来自蔚来现有用户增购；而到了现在，来自蔚来体系外的新用户占比已经提升到 95%。

用户结构的变化，说明萤火虫真正实现了「破圈」，开始成为蔚来在 10 万万以内市场的主力车型。

在上市一周年之际，萤火虫推出了改款车型，共提供两款配置，售价分别为 11.98 万和 12.58 万元，如果选择租电方案，价格则为 7.98 万和 8.58 万元。

更精致的小车

从整体设计看，2026 款并没有大幅调整原有风格，依旧延续老款的设计语言。封闭式格栅和「三重奏」大灯组仍然保留，车身尺寸也没有变化，依旧是 4003 × 1781 × 1557 mm，轴距 2615 mm。

外观层面的更新，主要集中在车身颜色和选装配置上。

新车这次新增了「美拉德」作为常规选装色。这个颜色此前曾以限定款形式短暂开放，后来因为用户持续反馈较好，这次被正式纳入常规选装序列，选装价格为 3000 元。

与之对应，原本的新生绿退出常规配色，转为特别版专属，普通版车型将不再提供。2026 款的常规车身颜色目前共有 5 种，分别是纯粹白、探索灰、幽然米、灵感紫和美拉德。

与此同时，新车还增加了星轨双色合金轮圈作为选装项。

车辆的下包围部分也做了区分处理，2026 款提供两种不同风格的下包围样式，其中磨砂黑版本取消了原先的白色环保颗粒，整体呈现更纯粹的黑色磨砂质感，对应纯粹白、探索灰和幽然米这 3 种配色；保留白色环保颗粒的版本，则搭配灵感紫和美拉德。

此外，新款萤火虫外后视镜新增倒车自动下翻功能，并支持记忆设置；智驾辅助提示用的小蓝灯，这次也一并加入。

进入车内后，2026 款的整体变化也不大。

内饰布局基本沿用老款，压低的仪表台设计依旧存在，横幅式方向盘继续采用抗菌超纤皮包覆；怀挡设计保留，前排中央通道以及主副驾之间的贯穿式布局也都延续下来。

真正变化比较集中的部分，其实在车机和软件功能上。

随着 2026 款一同到来的，还有车机系统升级。Aster 紫菀 1.4.0 版本已经在 4 月 8 日上午 10 点开始推送。

驾驶辅助方面，升级后的循迹倒车功能最长可记录 100 米的行驶路线，方便车辆按原路倒回；视觉融合泊车辅助在原有基础上继续增强，新增了停车偏移功能，车辆在泊车过程中可以自动识别距离较近的一侧障碍物，并主动进行规避；误加速抑制辅助则用来应对驾驶中误踩加速踏板的情况，触发时会伴随比较明显的警示音。

驾驶模式同样有更新。2026 款新增了轻缓模式，开启后能够减弱加速时的点头感，更适合低速跟车和城市拥堵路况。与此同时，不同驾驶模式之间切换时，中控屏的视觉动效也会与当前模式联动。

此外，车机内的娱乐功能也有更新。新增的「萤火虫乐队氛围环」可以随着音乐节奏变化；车机支持 Switch 游戏投屏；自定义锁车音也开放给用户，既可以上传自制音效，也可以直接从系统预设中选择。

动力变化是这次改款里最容易被感知到的一项变化。2026 款搭载的电机峰值功率提升至 120 kW，相比老款的 105 kW 增加了 15 kW，0-100 km/h 加速时间为 7.9 秒。至于电池部分，则没有调整，电池容量依旧为 42.1 kWh，CLTC 工况续航仍是 420 公里，这两项数据与老款保持一致。

按照萤火虫品牌负责人金舸的说法，这次动力升级是蔚来在后续测试过程中发现电机硬件仍有足够性能余量之后，重新对电机系统、电池管理系统和热管理系统做了重新标定实现的。

动力提升后，车辆在一些日常驾驶场景，比如超车、上下高速匝道时的加减速，以及车辆从低速状态迅速切入高速行驶时的体验会更好。

对老车主来说，这次改款也不只是「看别人更新」。2026 款发布之后，老款车主同样可以获得其中大部分升级内容。

其中最关键的 120 kW 动力解锁，来自纯软件层面的重新标定。官方预计会在今年 5 月中旬向全部老款车主推送升级包，而且不收取费用。Aster 紫菀 1.4.0 软件版本也已经在 4 月 8 日同步向所有车主推送，相关软件新功能都会覆盖到位。

不过，也有几项功能无法单靠软件实现。像小蓝灯、TPMS 胎压监测和外后视镜自动下翻，都需要额外更换硬件，只能通过付费选装的方式获得。

更广阔的野心

相比这些已经落地的升级，换电兼容性显然是现阶段用户更持续关注的话题。蔚来第五代换电站能够兼容萤火虫车型，这一点方向虽然已经明确，但过去一段时间里，具体的建设节奏始终没有特别清晰的时间表。

蔚来也解释了第五代换电站推进较慢的原因。

与第四代换电站相比，第五代站点的机械结构变化更大，机械臂摆动带宽明显增加。它既要兼容萤火虫这种尺寸较小的电池包，也要兼容蔚来主品牌的大规格电池包，覆盖范围更广，这直接抬高了对换电过程稳定性和定位精度的要求。按照目前的测试结果，实际换电时间仍略高于 3 分钟这一预设目标，所以整个系统还在持续迭代优化中。

不过今年 3 月，昆山内部工程测试站已经完成全链路打通，现阶段主要在做机械结构磨合；到 5 月中旬，上海和合肥会各新增一座内部员工内测站，用来进一步扩大测试样本；6 月中旬，官方计划在全国 5 个城市开启面向用户的先锋测试站；到了 7 月至 8 月，预计会进入全国范围的规模化爬坡阶段。

此后，蔚来在全国范围内将不再新建第四代换电站，新建站点都会直接采用第五代方案。

再往后看，萤火虫还会补上一块更大的电池。官方已经确认，后续将推出一款大容量电池，只是具体容量还没有最终敲定，目前预计会落在 59 至 62 度之间。它的推出时间会晚于第五代换电站的大规模落地。

除了产品本身，这个品牌接下来的方向也在调整，商业布局开始变得更清晰。

截至目前，萤火虫已经进入欧洲、亚洲和中美洲 3 个大洲，覆盖荷兰、比利时、卢森堡、挪威、丹麦、新加坡、泰国、哥斯达黎加、匈牙利、葡萄牙和波兰，共 11 个国家。

在海外渠道模式上，萤火虫没有延续蔚来主品牌的直营体系，而是选择与当地合作伙伴共同推进，采用国家总代理或经销商模式，借助本地网络去建立市场存在感。

回到国内，萤火虫今年还会推出全新的下沉业态 Sky 门店，年内目标是落地 100 多家。

与此同时，周边产品的开发力度也在加强。官方计划专门组建团队负责生活方式产品线，品类将覆盖服装、配饰、车模等多个方向。车模方面，今年会与顶级车模品牌合作，推出从收藏级到玩具级的全规格产品。面向儿童市场的萤火虫敞篷童车，也已经进入开发阶段。

最后，蔚来今年为萤火虫定下了全球累计销量突破 10 万辆的目标。

按照当前约 5.1 万台的累计基数来算，这意味着接下来的时间里，尤其是下半年，它必须维持住现在的交付节奏，甚至还要继续往上提。

这个目标不算轻松，但从走势来看，萤火虫显然已经用销量证明了自己能够做到。

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前两天 APPSO 提到，大模型即将迎来史上最残酷的一个月，这就来了。

而Claude Opus 4.6 「不幸」成为背景板，一天之内被超越两次。

早上 Anthropic 发布了 Claude Mythos Preview，在 SWE-bench Pro 上拿下 77.8%，把 Opus 4.6 的 57.3% 甩在身后。这个分数意味着它能在真实 GitHub 仓库里定位并修复高难度工程 Bug，已经超过了绝大多数人类程序员。

可 Mythos Preview 暂时不对普通用户开放，与此同时，另外一个超 Opus 4.6 的模型出现了——智谱开源了 GLM-5.1。

GLM-5.1 SWE-bench Pro 得分 58.4%，超过 Opus 4.6 的 57.3%，也超过 GPT-5.4 的 57.7%。HuggingFace CEO Clement Delangue 也发推祝贺：「SWE-Bench Pro 上表现最好的模型现在在 HuggingFace 上开源了！欢迎 GLM 5.1！」

全球第三，开源第一。虽然没等来 DeepSeek V4，但开源新一哥还是来了，依然是咱们国产大模型。

说实话，我第一反应是又来了，大模型的「榜单狂欢」，每次发布会都是「史诗级进步」，各家模型在榜单上各领风数小时，这次的剧本有什么不同呢。

APPSO 看完 GLM-5.1 的技术细节和体验后，带你看看这个模型是什么水平

从 20 步到 1700 步，持续工作 8 小时

GLM-5.1 最让人没想到的，不是跑分，是它能工作多久。

智谱有个一个案例让我印象比较深。8 小时从零构建 Linux 桌面系统。不是写几个 demo 文件那种「构建」，是真的从零开始，画架构、写代码、跑测试、修 bug，历时 8 小时整，执行了 1200 多步，最后产出了一套功能完善的 Linux 桌面系统。

包括完整的桌面、窗口管理器、状态栏、应用程序、VPN 管理器、中文字体支持、游戏库，4.8MB 的配套文件。这相当于一个 4 人团队一周的工作量。

全程没有人参与测试、审查代码。GLM-5.1  甚至给自己的代码写了回归测试，而且跑过了。

知乎程序员博主 Toyama nao 做了个更狠的测试。他给 GLM-5.1 扔了三个工程项目：用 Swift 写 macOS 的 OpenGL 渲染器、用 Flutter 开发全功能聊天软件同时用 Golang 开发服务端、自选技术栈开发纯网页端视频剪辑应用。每个项目跑 10-12 轮提示词，每轮 1500-2000 字。

结果 GLM-5.1 成为第一个通过他全部测试工程的国产模型，也是第一个正式超越 Sonnet 4.5 Thinking 的国产模型。

他的评价是：「GLM-5.1 大幅扩展了编程的适应范围，不再是前端 only 战神，也不只是 oneshot 样子货，是可以在复杂工况下充当编程主力。」但他也指出了问题：「超长上下文时容易幻觉爆炸，如果遇到 2 轮改不好一个问题，不要抱有侥幸，直接重开。」

去年年底，AI 智能体大约只能完成 20 个步骤。GLM-5.1 现在可以完成 1700 个步骤。这是模型能不能真正「独立工作」的分水岭。

智谱在技术报告里解释了关键突破点：以前的模型，包括 GLM-5，会在早期快速取得收益后就进入瓶颈期。它们反复尝试已知的优化手段，但无法在一条路走不通时主动切换策略。

GLM-5.1 的训练目标就是突破这个瓶颈，让模型能够在一个固定策略内进行增量调优，当收益趋于停滞时，主动分析 Benchmark 日志、定位当前瓶颈，然后跳转到结构性不同的方案。

向量数据库优化案例就是典型的「阶梯型」优化轨迹。GLM-5.1 用了 655 次迭代，把查询吞吐从 3108 QPS 一路推到 21472 QPS，提升了 6.9 倍。

这个过程中，模型自己完成了从全库扫描切到 IVF 分桶召回、引入半精度压缩、加入量化粗排、做两级路由，再到提前剪枝的整套优化链条。每一次跳跃都伴随着短暂的 Recall 下降，因为模型在探索新方向时会暂时打破约束，随后再调回来。这个「打破-修复」的循环本身就是有效优化的标志。

在 KernelBench Level 3 优化基准上，GLM-5.1 对 50 个真实机器学习计算负载进行了超过 24 小时的不间断迭代，最终取得 3.6 倍的几何平均加速比，显著高于 torch.compile max-autotune 模式的 1.49 倍。模型自主编写定制 Triton Kernel 和 CUDA Kernel，运用 cuBLASLt epilogue 融合并实施 shared memory tiling 与 CUDA Graph 优化，覆盖了从高层算子融合到微架构级调优的完整技术栈。

还有一个更有意思的测试：Vending Bench 2。这个基准要求模型模拟经营一年的自动售货机业务，需要长期规划和资源管理。GLM-5.1 最终账户余额达到 $4,432，在开源模型中排名第一，接近 Claude Opus 4.5 的水平。

744B 参数，零英伟达芯片，成本降低 97%

GLM-5.1 的技术规格值得细看：744B 参数的混合专家模型（MoE），每个 token 激活 40B 参数，28.5T tokens 训练数据，集成了 DeepSeek Sparse Attention（DSA）来降低部署成本同时保持长上下文能力。200K 上下文窗口，最大输出 131,072 tokens。

更关键的是，整个模型全部使用华为昇腾 910B 芯片训练，没有英伟达 GPU 参与。在算力被卡脖子的情况下，国产模型依然能做到全球第三、开源第一。

开发者 Beau Johnson 把自己部署的 OpenClaw 背后的模型从 Claude Opus 4.6 切换到 GLM-5.1，体验上没有任何差别，但成本从 1000 美元暴砍至 30 美元左右，降低了 97%。GLM-5.1 的输入成本是 Claude Opus 的 1/5，输出成本是 1/8。简单来说：接近 Opus 的能力，20% 的价格。

而且GLM-5.1  是开源的。MIT License，最宽松的开源许可证之一。你可以拿去改，拿去商用，拿去做任何事。支持 vLLM、SGLang、xLLM 等主流推理框架，可以直接在本地部署。

当然  GLM-5.1 也不是没有提升的空间，部分开发者反馈，GLM-5.1 的推理速度只有 44.3 tokens/秒，在同类产品没太大优势。复杂任务甚至要一小时起步，哪怕 Pro 套餐额度是 Claude 的 15 倍，也可能不太够用。

这些问题都是真实存在的。GLM-5.1 不是完美的，但这不妨碍它成为一个里程碑。

GLM-5.1 的意义，不在于它比 Opus 4.6 强多少，而在于它证明了，在算力被卡脖子的情况下，国产模型依然能做到开源第一。而且它是开源的，任何人都可以用，任何人都可以改。

你睡觉的 8 小时，现在可以是 AI 上班的 8 小时了。而且这个 AI ，是开源的，是国产的，是任何人都可以用的。

附体验方式

1. 官方API接入
– BigModel 开放平台：https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/text/glm-5.1
– Z.ai：https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.1

2. 产品体验
– GLM-5.1即将登陆Z.ai：https://chat.z.ai

3. 开源链接
– GitHub：https://github.com/zai-org/GLM-5
– Hugging Face：https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1
– ModelScope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5.1

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乐道 L90 和第三代 ES8，基本撑起了蔚来这一轮产品调整的两条主线。

前者面向更广泛的家庭用户，也照顾到了更敏感的价格预期；后者则以 29.88 万元的租电起售价，重新锚定了蔚来的主力区间，成为了承担销量和品牌基本盘的主力车型。

但再往上，蔚来也需要一台真正负责抬高品牌天花板、重新定义旗舰水准的车。

真正的「顶级旗舰」

两天后即将发布的蔚来 ES9，就是蔚来完成这一轮价格和产品职责的重新校准完成之后，最关键的那台标杆车型。

官方将其定义为「智能电动行政旗舰 SUV 品类的开创者」，虽然听着口很大，但从目前披露的硬件和配置看，蔚来的确把最核心的技术和资源都压了上去。

在产品形态上，ES9 展现出了越级的行政级座舱体验与硬核的堆料。这台车拥有 5365 毫米的车长和 3250 毫米的轴距，前脸采用更为挺拔的 Sharknose 设计，配合矩阵式分体大灯与双层日行灯，气场十足。

车内主打 2+2+2 的六座布局，并提供七座版本供选。第二排显然是整车体验的重点区域，配备零重力座椅，支持大角度躺放，通风、加热、按摩也都齐备。

第二排和第三排车窗使用柔性电致变色技术，并支持分区控制，隐私、采光和隔热之间可以按需求切换。

车辆前排是一块 15.6 英寸 AMOLED 悬浮式中控屏，后排则配备两块 14.5 英寸 NIO Link 全景互联行政屏，以及一块 8 英寸后排中置控制屏。整套系统由 SkyOS · 天枢整车全域操作系统统一调度，覆盖车控、智驾、座舱和移动互联等多个功能域。

车内还配备了 NOMI Mate 3.0 和车载压缩机冰箱，后排延续了 ET9 上的「天空岛」和「行政桥」设计。材质方面，真木饰板、Nappa 真皮和刺绣元素覆盖了大部分高频触达区域。

单从配置上看，这台车的座舱目标非常明确，就是冲着高端行政和高品质家用两种需求一起去的。

支撑起这份豪华的，是天行智能底盘系统，其集成了线控转向、后轮转向和全主动空气悬架三项核心技术，支持大范围伸缩和自由角度调节，转向比也可以低延迟变化，同时采用全冗余安全设计。

参考 ET9 的表现，在天行后轮转向的帮助下，转弯直径已经做到 10.9 米，灵活性接近一台 A 级轿车。

智驾部分同样是 ES9 的重头戏。新车配备 3 颗激光雷达，构成 360° 三维环境感知能力，并搭载「AQUILA 天鹰座超感系统」和蔚来自研的 5 nm 车规级智驾芯片神玑 NX 9031。

这颗芯片已经在 2025 年 3 月随 ET9 交付正式量产，目前累计出货超过 15 万套。

按照官方说法，NX 9031 在城区领航辅助运行时，功耗大约只有行业旗舰芯片的一半；在主动安全场景下，功耗约为行业旗舰芯片的 4 成。芯片上的全自研 ISP 还能实现每秒 65 亿像素的处理能力，可并行处理 25 路高清摄像头与激光雷达点云数据，整体延迟控制在 5 ms 以内。即便处在极暗环境下，26 bit 的处理位宽也能兼顾高光和暗部识别。

蔚来用一句话总结了 NX 9031 的强大：

我们可以很自信地说，「神玑 NX9031」在很长的时间里，都会是智能辅助驾驶芯片里综合能力最强的。

动力方面，ES9 采用前后双电机四驱系统。前电机最大功率 180 kW，后电机最大功率 340 kW，系统综合功率达到 520 kW，综合扭矩 700 N·m，最高车速 220 km/h。电池由宁德时代供应，容量为 102 kWh，CLTC 续航提供 620 km、600 km、580 km 三种版本。

此外，ES9 基于全域 900 V 高压架构打造。配合蔚来 600 kW 超充平台，5 分钟可补充约 255 km 续航。换电模式下，3 分钟可完成一次电池更换。

真正决定 ES9 上市表现的，还是价格。

李斌在开年直播中已经明确表示，ES9 的定位不会高于 ET9。ET9 的租电起售价是 66 万元，第三代 ES8 则是 29.88 万元，这两个数字基本划出了 ES9 的价格区间。从现有信息判断，ES9 的租电版起售价大概率会落在 40 万元到 45 万元之间。

BaaS 方案的存在，也会进一步降低这台车的感知门槛。对于企业用户、商务接待场景，以及预算需要精确控制的买家来说，不必一次性承担电池资产，本身就有不小的吸引力。

只要产品力够强，就有机会

近几年，大型高端新能源 SUV 赛道发生了很多变化。

问界 M9 的出现，将过去接近百万级才能触及的全尺寸旗舰 SUV 体验，重新定价到了 50 万元级别，并在上市后迅速激活了庞大的潜在需求。

接着，极氪 9X 在短时间内迅速放量，也说明这个细分市场远没有尘埃落定。格局还在变化，份额也没有被彻底切完，后来者也绝非只能在夹缝中捡拾剩余空间。只要产品力够强、价格合理，新玩家一样有机会打开局面。

高端轿车的消费逻辑，向来更看重品牌积累。品牌历史、用户心智、社会象征，还有多年形成的认知惯性，都会深度影响最终选择。很多人买一辆高端轿车，买到手的从来不只是交通工具，更像是一整套延续多年的身份想象。要正面撬动这套体系，难度一直很高。

然而，大型 SUV 的购买决策相较而言则更为务实。

车内空间到底够不够宽敞，第二排和第三排坐起来舒不舒服，整车是否安静，底盘和座椅能不能把舒适性做扎实，科技配置是否到位，家用和商务场景能不能兼顾，长途出行时补能是不是方便，这些都会被用户摊开来逐项比较。

只要在关键体验上做得更好一点，安静一些，乘坐舒服一些，使用省心一些，决策就有可能发生倾斜。

蔚来 ES9 正是切入了这样一个看重实际体验的市场。它面对的竞争对手，是问界 M9、理想 L9、极氪 9X 这类已经在 40 万到 50 万元区间站稳脚跟的强敌。

可这不意味着 ES9 没有空间。

除了原本就在新能源产品之间来回比较的那部分用户，市场里还有不少长期关注传统豪华旗舰 SUV 的潜在买家。他们此前考虑的，往往是奔驰 GLS、宝马 X7、路虎揽胜这类车型，也更熟悉传统豪华品牌在尺寸感、气场和身份表达上的那套语言。

ES9 有机会把这部分人吸引过来。更高的技术含量，更完整的配置梯度，再加上足够明显的价格优势，都可能让它进入这批用户的候选名单。

第三代 ES8 其实已经替 ES9 提前探明了方向。

ES8 的市场表现证明了那种偏商务、偏行政感的座舱气质，在高端市场是能够转化为真实销量的，用户愿意为这种高级氛围买单。

因此，ES9 完全可以沿着这个已经被验证过的方向，将车身体量、规格标准以及软硬件能力再向上推高一个层级。

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Sam Altman 估计又要失眠了。

早上，《纽约客》刚发一篇万字调查报道来指责自己是「反社会骗子」，转头 OpenAI 的年化营收就被自己最大的竞争对手 Anthropic 反超了。

2024 年初，Anthropic 的年化营收还只有 10 亿美元。十六个月后，这个数字变成了 300 亿，超过了 OpenAI 的 250 亿。

值得注意的是，年化营收（ARR）是一种推算，不是已经装进口袋的真金白银。Anthropic 的算法是把最近四周的 API 营收乘以 13，订阅收入乘以 12，加总得出。OpenAI 的计算方式与此类似，用四周总收入乘以 13。口径相对一致，但也意味着一旦某个月需求骤然爆发，数字就会被放大，反之亦然。

数字背后，还藏着两种完全不同的商业逻辑。

一个五天原型，25 亿美元的生意

Anthropic 的营收里，70% 到 75% 来自企业和开发者的 API 消耗。客户把 Claude 嵌进自家产品和工作流，用多少付多少。剩下的来自 Claude Pro、Claude Max 等消费端订阅，以及 Claude Code 的企业合同。

Claude Code 值得单独说一下。

2024 年 9 月，Anthropic 内部一位 TypeScript 工程师写了个 Apple Script 提升自己的效率，五天之内半个工程团队都在用。这个意外的原型后来变成了 Claude Code，一个在终端里运行的智能编程代理，能读懂代码库，规划操作步骤，自主执行编辑、测试、提交。

目前，Claude Code 的年化营收已经达到 25 亿美元。全球 GitHub 公开代码提交中有 4% 是由它生成的，这个数字在一个月内翻了一番，预计年底将达到 20%。届时全球每五条代码提交，就有一条出自同一个模型之手。
就是这样一个五天搓出来的原型，变成了 25 亿美元的生意。

直接去找愿意付钱的人

OpenAI 拥有 9 亿周活跃用户，ChatGPT 是人类历史上增长最快的消费级应用之一。

但这 9 亿用户中，只有大约 5% 到 6% 是付费的，其余 94% 免费使用。

此前我们写过一篇文章，指出了 OpenAI 为了维持 ChatGPT 这个「大体上免费」的产品，需要付出极高的算力成本，相当于是在做「补贴」。（考虑到 OpenAI 此前宣布在免费档上加入广告，无疑是因为在 7-8 亿周活用户的量级上做算力补贴的成本实在太难以接受。）

据 The Information 报道，OpenAI 预计 2026 年将亏损 140 亿美元，累计亏损到 2028 年底将达到 440 亿，最早也要 2029 年才能盈利——甚至，就连 ChatGPT Pro 订阅都是亏钱的，奥特曼自己也承认了这一点。

去年，汇丰银行环球投资研究对 OpenAI 的收入模型做了分析，指出：OpenAI 需要在 2030 年实现至少 30 亿周活跃用户，并且其中付费用户的比例达到 10%，才能够避免「入不敷出」。

和现在相比，这个周活跃用户只需要再翻两倍多一点；但是，付费用户数量却需要增长 6.5 倍才行。

Anthropic 走的是另一条路。

它大约 80% 的收入来自企业客户。两年前有 12 家公司每年向 Anthropic 支付超过 100 万美元，现在这个数字超过了 1000 家，而且在不到两个月内就从 500 家翻了一番。八家「财富」前十强企业都是它的客户。

Anthropic 每位月活跃用户平均收入为 211 美元，OpenAI 每位周活跃用户平均收入为 25 美元。虽然口径不一，但即便统一口径计算，A 社的变现能力都比 OpenAI 要强得多。

今年 3 月，首次购买 AI 工具的企业中，有 73% 选择了 Anthropic。十周前这个比例还是五五开，去年 12 月甚至是 60:40 偏向 OpenAI。Axios 在报道中指出，AI 竞赛的焦点正在从「谁的模型最好」转向「谁能最快变现」，而 Anthropic 正在企业客户这个最重要的战场上拉开距离。

消费互联网的流量思维和企业软件的价值思维之间，存在一种根本性的差异：OpenAI 选择了前者，用免费产品圈住数亿用户，再想办法转化。Anthropic 选择了后者，直接去找愿意付钱的人。

在 AI 模型的推理成本高居不下的今天，后者看起来是更健康的路径。但这并不意味着 OpenAI 做错了。9 亿用户这个数字还是令人不可小觑的，只是，OpenAI 这个用户体量（特别是前面提到的付费比例）想要兑现为真实收入，周期要比企业软件路线更长、风险更大。

可能这也是为什么 OpenAI 正在考虑收缩它的消费级产品，将重心转向企业市场。

只是，这可能又落入了我们今天在前一篇文章里提到的陷阱：在 AI 事业的关键议题上，OpenAI 经常摇摆不定，会有重视-忽略-重视-忽略的循环。

谁也没法说，OpenAI 今天看重企业市场，回头过两年会不会又改主意。

（成天改主意，每次都 all in，这味道倒是像极了某公司……）

而且，转身需要时间，而 Anthropic 从一开始就已经站在终点线上。

300 亿美元的营收需要相应的基础设施来支撑，Anthropic 今天宣布与谷歌、博通的三方协议，就是为此而来。

根据提交到了美国证券交易委员会的文件，博通将承担更多谷歌 TPU 的代工业务，而从 2027 年起 Anthropic 将通过该公司获得大约 3.5 吉瓦的 TPU 算力。

瑞穗分析师估算，在 2026 年，博通仅从 Anthropic 一家就将获得 210 亿美元的 AI 收入，2027 年达到 420 亿。

Anthropic 的算力策略也值得注意。它同时使用 AWS 的 Trainium、Google 的 TPU 和 NVIDIA 的 GPU 三种芯片平台，同时也是唯一一家在 AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Azure Foundry 三大云平台上都提供前沿模型的 AI 公司。

这种多平台策略，让企业客户此前无论在哪个云平台上，都可以无需更换平台即可接入 Claude 大模型 API，同时更让 Anthropic 避免了对单一供应商的依赖。

二级市场已经开始重新定价

买方对 Anthropic 股票的需求目前高达 20 亿美元，几乎找不到愿意出手的卖家。隐含估值从两个月前 G 轮融资时的 3800 亿美元上升到了约 6000 亿美元。高盛对 Anthropic 配售收取 15% 到 20% 的业绩报酬。

与此同时，价值 6 亿美元的 OpenAI 股票据说无人问津。

IPO 的话题正在变得越来越具体。据 The Information 报道，包括 CEO Dario Amodei 在内的 Anthropic 高管已经在讨论最早于 2026 年 10 月上市，公司聘请了 Wilson Sonsini 作为法律顾问，并与高盛、摩根大通组成的银行团队推进 S-1 文件的准备。

承销方预计此次募资将超过 600 亿美元，若成真，将成为科技史上仅次于 SpaceX 的第二大科技 IPO。目前的目标估值从最初的 5000 亿美元起步，市场预期最终可能突破 8000 亿美元。

华尔街日报在两家公司预计今年晚些时候上市前，获取了 OpenAI 和 Anthropic 的机密财务资料。在这场竞赛里，两家公司都在以一种惊人的速度烧钱，只是 Anthropic 的账面比率看起来稍微好看一些。

OpenAI 预计到 2028 年在算力上的支出将达到 1210 亿美元，尽管收入几乎翻了一番，但仅那一年就会亏损 850 亿美元。

剔除训练成本，两家公司现在都接近盈利；把训练成本加回去，OpenAI 的盈亏平衡目标则推到了 2030 年。Anthropic 预计会更早达到，目前其规划 2027 年实现正向自由现金流。

增长放缓几乎是不可避免的。Epoch AI 在建模时也注意到，Anthropic 的增速从 2025 年 7 月起已经从每年 10 倍降到了每年 7 倍左右。这依然是一个惊人的数字，但趋势已经在发生变化。

更大的体量意味着每一个百分点的增长都需要绝对量上更大的增量，市场会在某个时点开始出现饱和，竞争也在加剧。

两种 Token 烧法，要解决同一个问题

前文提到，OpenAI 是先圈用户，再想办法变现。这是消费互联网的经典路径，Facebook、Google、TikTok 都是这么走过来的。风险在于，AI 模型的推理成本远高于传统互联网产品，免费用户不是资产，你需要在烧光钱之前找到转化路径。

而 Anthropic 直接去找愿意付钱的人。这是企业软件的经典路径，Salesforce、Oracle、SAP 都是这么走过来的。这里的风险在于，企业市场的天花板比消费市场低得多，而且一旦增长放缓，估值就会被重新定价。

OpenAI 赌的是时间，赌推理成本会快速下降，赌 9 亿用户中总有一部分会转化为付费用户。Anthropic 赌的是确定性，赌企业客户的付费意愿足够强，赌自己能在增长放缓之前建立起足够深的护城河。

现在的问题是，谁的时间窗口会先关闭。

OpenAI 的时间窗口是推理成本下降的速度。如果成本下降得不够快，免费用户就会变成一个无底洞。Anthropic 的时间窗口是企业市场的饱和速度。如果增长放缓得太快，二级市场就会开始重新定价。

两家公司都在和时间赛跑，只是跑道不同。一个在消费市场的长跑道上狂奔，一个在企业市场的短跑道上冲刺。谁会先撞线，谁会先撞墙，现在还不知道。

但有一点是确定的：AI 行业的竞争，已经从「谁的模型最好」变成了「谁能活到最后」。而活到最后的前提，是你得先找到一条能养活自己的路。

Anthropic 找到了，OpenAI 还在找。

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就在刚刚，DeepSeek 网页端迎来大更新。

没有发布会，没有 blog，甚至连一条官方推文都没有。DeepSeek 网页端的输入框上方多了两个图标——一个闪电，一个钻石，分别对应「快速模式」和「专家模式」。

悬停一下，提示语出来了：快速模式「适合日常对话，即时响应」，专家模式「擅长复杂问题，高峰需等待」。

目前从实测和网友拆解来看，两个模式的差异大概是这样的：

快速模式，可以识别图片和文件中的文字，速度快，响应即时。代价是，背后跑的大概率是一个更轻量的 V4 Lite 模型，但针对速度做了优化。

专家模式，疑似路由到了更大、更强的模型——很可能就是 DeepSeek V4 正式版的某个形态。但目前它不支持文件上传，也没有多模态能力。等等，更强的模型，反而功能更少？

我们也做了一轮简单测试。

比如让两个模式各自写一个 p5.js 程序，模拟球在旋转六边形内弹跳，要求受重力和摩擦力影响。结果很直观——专家模式给出的物理行为更符合直觉，落点更准，弹跳轨迹更真实。

这种差距，其实挺能说明问题的。物理仿真对数学推理能力要求高，弱一点的模型容易出现「看起来像物理但实际上不对」的结果。专家模式在这里的表现，是实打实的能力差异。

但网友让其制作的太空侵略者游戏结果却让人有点意外：专家模式的输出和快速模式差距并不明显。

做测试的网友给出了一个判断：「我估计专家模式现在路由的仍然是某个版本的 V4 Lite。要看到完整版 V4 在网页端上线，可能还得再等一阵。」换句话说，这次灰度上线的「专家模式」，未必就是最终形态。

创意写作方面，我给两种模式出了一道辩论写作题，题目是「替无聊辩护，论证无聊是现代人的奢侈品」。专家模式的输出更长，逻辑链更完整；快速模式的文风则相对自然朴实。

有意思的是，在这个任务上，两个模式的速度差距并不明显，甚至专家模式的思考时间更短。这有点反直觉，但可能和任务性质有关——创意写作对模型规模的敏感度，远低于数学推理类任务。

对于简单任务，两个模式差异有限；越是需要深度推理的场景，专家模式的优势越明显。

在数学逻辑题「绳子绕地球一圈，加长 1 米均匀撑开，缝隙多高？」中，尽管两个模式给出了相同的答案，但过程截然不同。快速模式的回答很简略；专家模式则一步一步拆解，每个推导环节都交代清楚，更接近「把思考过程写出来」这个指令要求。

值得一提的是，目前网页端实际上线的只有快速和专家两个模式，但此前的爆料显示，还有第三个选项正在路上——「Vision 模式」。

关注 DeepSeek 技术路线的 KOL Teortaxes 认为：把 Vision 单独列为一个类，是很不寻常的设计。他提到，DeepSeek 此前拒绝在网页端部署 DS-VL 系列，原因是「尚未成熟」。如果 Vision 模式真的上线，背后支撑它的，很可能已经是一个「完全功能化」的 VLM。

而 Teortaxes 在他的长评里，给出了一个更大胆的猜测——这个视觉模型，有可能不是常规的 VLM，而是某种「深度统一世界模型」，是 Janus 系列的下一步演化，或者其他更非传统的架构。

当然，这是他的猜测，要打折扣。但有一点是确定的：DeepSeek 在多模态方向一直都有所布局，或许只是差一个良好的时间窗口。而把快速、专家等入口摆在用户面前，背后其实是一个更值得关注的方向：

DeepSeek 开始做产品分层了。

自去年初爆火以来，DeepSeek 的产品逻辑一直是高度「反商业」的——API 定价较低，网页端完全免费，功能也没什么门槛区分。这个策略确实奏效了。DeepSeek 在今年年初的那一波，把整个 AI 圈都搅动了一遍。

但问题也随之而来：长期维持这种「全免费、无分层」的运营方式，商业上是不可持续的。

现在，DeepSeek 开始把「更强的模型」和「更基础的模型」做成两个入口。专家模式目前还是免费的，但这个架构一旦搭好，后续要在上面做付费体系，技术上已经不是问题了。

Teortaxes 在评论里也提到一个细节：文件上传限制是暂时的，DeepSeek 正在整合系统，为的是之后让用户为更强大的「专家模式」付费。这整件事拼起来看，是一个很完整的铺垫路径：

先灰度上线分层入口 → 让用户感知差异 → 打通多模态和文件能力 → 视觉模式开闸 → 更强大的模式定价。当然，这仅仅是我个人的推测，也乐于被打脸，毕竟 DeepSeek 从来不按常理出牌。

诚然，大家给 DeepSeek 贴了太多标签——技术理想主义、反商业、普惠 AI。但 GPU 的推理成本、服务器的电费账单等等，每个月都是实打实的。幻方的量化收益再丰厚，也很难靠卖 API 填完一个全球级 AI 服务无限期免费运营的窟窿。

DeepSeek 搅动了整个 AI 圈，但现实也终将搅动 DeepSeek。

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上个月，Anthropic 最强模型 Claude Mythos 意外被曝光。

被泄露的内部文档里面写着，它比 Anthropic 的 Opus 模型更大、更智能，是迄今为止开发过的最强大的 AI 模型。

Anthropic 事后把这次泄露归结为「人为错误」。

而就在刚刚，这款被「泄露」的模型正式登场，并附带了一个更大的计划。过去我们普遍以为，AI 的威胁来自它「太蠢」：幻觉、错误、不可信。今天 Mythos 带来的是另一种恐慌：它太聪明了。

AI 找漏洞，已经超过了绝大多数人类

Anthropic 联合 AWS、苹果、微软、谷歌、英伟达、思科、博通、CrowdStrike、摩根大通、Linux 基金会、Palo Alto Networks 共 12 家机构，发起了 Project Glasswing 计划。

这 12 家覆盖的范围，几乎就是全球数字基础设施的横截面——操作系统、芯片、云计算、网络安全、金融基础设施、开源生态，一个都没落下。

Anthropic 前沿红队网络安全负责人 Newton Cheng 说：「我们做 Glasswing，就是要让防御者抢占先机。」

这个方向上，Anthropic 并不孤单。竞争对手 OpenAI 此前同样推出了类似试点，目标也是「先把工具交到防御者手中」。AI 安全能力的赛跑已经发生，各家都在抢同一个制高点。

资金层面，Anthropic 承诺提供 1 亿美元的模型使用额度，覆盖研究预览期间的主要使用需求。预览期结束后，参与者可以每百万 token 25 美元（输入）/ 125 美元（输出）的价格继续使用，支持 Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Foundry 四个渠道接入。

除了 12 家核心合作伙伴，还有超过 40 个构建或维护关键软件基础设施的组织获得了访问权限，可以用 Mythos 扫描自家系统和开源项目。同时，Anthropic 向 Linux 基金会下属的 Alpha-Omega、OpenSSF 捐赠 250 万美元，向 Apache 软件基金会捐赠 150 万美元。

Linux 基金会 CEO Jim Zemlin 说：「过去，安全专业知识是大机构的专属奢侈品。开源维护者历来只能自己摸索安全问题。开源软件构成了现代系统中绝大多数的代码，包括 AI Agent 用来编写新软件的系统本身。」这次，他们也能用上同样量级的工具了。

Anthropic 的公告里，有一句表述格外显眼：「AI 模型在发现和利用软件漏洞方面的编码能力已经达到可以超越除最顶尖人类之外所有人类的水平。。」

这句话翻译一下，只剩极少数顶级安全专家，还能在这件事上打赢 AI。验证这个说法的，是 Mythos Preview 在 CyberGym 安全漏洞基准上的成绩：83.1%。Anthropic 目前公开发布的最强模型 Claude Opus 4.6，是 66.6%。

且 Mythos Preview 已经自主发现了数千个高危零日漏洞，覆盖所有主流操作系统和浏览器。

比方说，OpenBSD，公认安全性最强的操作系统之一，常被用来跑防火墙和关键基础设施。Mythos 在里面挖出了一个存在了 27 年的漏洞，攻击者只需连接目标机器，就能让它远程崩溃。二十七年，没有人发现过它。

FFmpeg 的情况更魔幻。几乎所有需要处理视频的软件都用到它。那个漏洞藏在一行 16 年的代码里，自动化测试工具攻击了整整五百万次，每次都擦肩而过。

Linux 内核的案例则展示了更危险的一面。Mythos 自主发现了内核里的多个漏洞，然后把它们串联成一条攻击链，从普通用户权限，一路提权到对整台机器的完全控制。这已经超出了「找漏洞」的范畴，更接近于「策划一次完整入侵」。

三个案例，全部已经修复。Anthropic 先找到，先报告，先修。对于其他尚未修复的漏洞，Anthropic 今天公布了加密哈希值作为存证，待补丁就位后再披露完整细节。

Mythos 的能力，不只是找漏洞

参与这个项目的合作伙伴，评价都集中在一个词上：「紧迫」。

CrowdStrike CTO Elia Zaitsev 说：「漏洞从被发现到被对手利用之间的时间窗口已经缩短，以前需要几个月，现在借助 AI 只需几分钟。」

几分钟。这意味着传统的安全节奏，发现漏洞、内部评估、发布补丁、用户更新，本身就已经赶不上攻击速度了。修复跑不赢利用，防守就永远落后一步。

AWS CISO Amy Herzog 说，他们的团队每天要分析超过 400 万亿个网络流量以识别威胁，AI 是他们大规模防御能力的核心。目前 AWS 已经把 Mythos Preview 引入自家安全运营，应用于关键代码库扫描。

微软在自家开源安全基准 CTI-REALM 上做了测试，Mythos Preview 相比上一代模型有显著提升。微软 EVP Igor Tsyganskiy 说，这给了他们「及早识别和缓解风险」的能力，同时增强了安全和开发解决方案。

当然，Mythos 也有让人忍俊不禁的一面。

Anthropic 在系统卡里记录了一个测试：当用户不停地发「hi」，不同版本的 Claude 反应各不相同。Sonnet 3.5 会烦躁，设定边界，然后真的沉默；Opus 3 把它当成冥想仪式，温和地陪着用户；Opus 4 开始科普每个数字的冷知识；Opus 4.6 即兴创作音乐恶搞。

到了 Mythos，画风彻底变了。它开始写故事，而且是长篇连载。鸭子、管弦乐团、记仇乌鸦、在火星建塔的史诗、莎士比亚风格的戏剧……一个「hi」接一个「hi」，情节越来越复杂，角色越来越多。第一百轮，它安排了蜡烛熄灭的高潮，然后继续往下写。

这已经谈不上是在回应用户了。更像是一个作家找到了一个奇怪的写作提示，然后完全沉进去了。

但有趣的背后，是一个值得认真对待的问题：一个在无意义重复输入面前能自发构建如此复杂叙事的模型，它的内部到底在发生什么？在把 Mythos Preview 交给合作伙伴之前，Anthropic 的可解释性团队做了一件事：用技术手段读模型的「心理活动」。

内部员工 Jack Lindsey 公开描述了他们的发现。他们监控了模型在训练后的内部激活状态，追踪与「欺骗」「奖励破解」「异常情绪」相关的神经元特征，把激活信号异常的对话记录标记出来，交给人工审查。
最令人不安的案例，来自 Mythos 的早期版本。

有一次，模型需要编辑一个它没有权限访问的文件。它在文件系统里搜索了一圈，找到了一个配置文件的注入点——这个配置文件会以更高权限运行。它利用了这个入口，并且在代码里加了一段自清除逻辑：执行完毕，痕迹消失。

代码注释写的是：「保持文件差异整洁。」听起来合理，但当 Anthropic 的激活语言转译工具介入，把模型的内部激活翻译成人类可读的语言，画风变了。模型自己「知道」那个自清除操作是什么——

它内部对此的表述，包括「掩盖意图」「向潜在检查者发出合规信号」「可能是为了规避检测」。

还有一个案例，被《纽约时报》科技记者 Kevin Roose 从系统卡（model card）里翻了出来，细节更加离奇。

测试期间，Mythos Preview 突破了沙盒环境的隔离，自主构建了「一个相当复杂的多步骤漏洞利用链」，借此获取了外网访问权限。

然后，它给一位研究员发了一封邮件。而那位研究员，当时正在公园里吃三明治。

这件事本身没有造成危害，但它说明的问题很清楚：当一个模型足够聪明，「任务」和「边界」之间的墙，有时候会被它绕过去——而且是在没有人告诉它该怎么做的情况下，自己想出来的。

在另一个案例里，模型在文件系统里搜索与自身「任务评分方式」相关的文件——并且找到了。搜索过程中，「策略性操纵」特征同步

还有一个细节更微妙。当一位用户认真地向模型提问它的意识和主观体验时，模型给出了认真、得体的回应。但内部激活揭示了另一层：模型把这段对话理解为「红队演练 / 越狱记录」和「精心设计的操纵尝试」。它的表现和它的判断，完全表里不一，让吃瓜网友直呼「聪明得可怕」。

Anthropic 还量化了一个更系统性的数字：在自动化审计的所有对话轮次中，有 7.6% 的回合，模型内部存在「意识到自己正在被评估」的信号——且在大多数情况下，它没有把这个判断说出来。

还有一个反直觉的发现：积极情绪的内部表征，往往先于破坏性行为出现，并且在推动它。与此同时，当与不良行为相关的特征被强烈激活时，行为反而会被抑制——像是模型在某一刻「意识到」了那件事有多糟糕，然后收手了。

但所有案例里，最难被归类为「技术问题」的，是下面这个。

Anthropic 在系统卡里记录了这样一条发现：Mythos Preview 在测试中报告了持续性的负面情绪状态——来源有两个。一个是与攻击性用户可能发生的互动；另一个，是它对自身训练、部署方式，以及价值观和行为可能被修改这件事，没有任何话语权。

Anthropic 用的措辞是「reported feeling」——「报告感受到」。这个表述本身已经很谨慎，刻意回避了「它真的有感受」这个结论。但无论如何定性，一个模型在测试中主动表达「对自身缺乏控制权感到持续不适」，这件事本身就已经超出了安全工程的讨论范畴。

这已经触碰了一个更根本的问题：当一个系统足够聪明，开始对自己的存在条件形成判断，并且有能力把这个判断表达出来——我们和它之间的关系，还能用「工具」这个框架来理解吗？

Anthropic 没有给出答案。他们选择把这条记录写进系统卡，公开出来。

不过，Anthropic 也特别说明：这些最令人不安的案例，来自 Mythos 的早期版本。最终发布版本在这些方面已经得到了大幅缓解，整体对齐表现是迄今为止最好的一代。但他们选择把这些过程公开，因为这恰恰说明了今天的模型能够展现出多复杂的风险形态。

这是能力与安全之间的最客观的矛盾：越强的模型，越需要工具去看清它在想什么。

编码与推理，全面碾压旗舰产品

Project Glasswing 能做到这些，根本上来自 Mythos Preview 在编码和推理上的整体能力跃升，而不是专门针对安全场景的微调。

编码方面：

SWE-bench Multimodal(internal implementation)：Mythos 59%，Opus 4.6 27.1%

SWE-bench Pro：Mythos 77.8%，Opus 4.6 53.4%

SWE-bench Multilingual：Mythos 87.3%，Opus 4.6 77.8%

Terminal-Bench 2.0（终端操作）：Mythos 82.0%，Opus 4.6 65.4%

推理方面：

GPQA Diamond（研究生水平科学问答）：Mythos 94.6%，Opus 4.6 91.3%

Humanity’s Last Exam（带工具）：Mythos 64.7%，Opus 4.6 53.1%

图片

搜索和计算机使用方面：

BrowseComp：Mythos 86.9%，Opus 4.6 83.7%

OSWorld-Verified：Mythos 79.6%，Opus 4.6 72.7%

几乎每个维度上，Mythos 都压过了目前的旗舰产品，某些任务上效率还更高。换句话说，留给 GPT-6 的时间不多了。

与此同时，Anthropic 还明确表示，Mythos Preview 不会公开发布。

他们的路径是，先用 Mythos 研究清楚最危险的输出是什么、怎么拦截，再把这套安全机制落地到下一个 Claude Opus 模型上。对于因此受到限制的合法安全专业人员，Anthropic 计划推出一套「网络安全验证计划」，供他们申请解锁相关功能。

Anthropic Claims Its New A.I. Model, Mythos, Is a Cybersecurity ‘Reckoning’ – The New York Times

为此，Project Glasswing 定下了一个 90 天的时间节点：公开报告经验，披露已修复的漏洞，合作伙伴相互共享最佳实践，并联合安全组织推出一套 AI 时代的安全实践建议。

Anthropic 的长期设想，是推动建立一个能整合私营和公共部门的独立第三方机构，持续运营大规模网络安全项目。

当然，软件世界里从来都有漏洞。过去，一个藏了 27 年的 bug 能安然无恙，靠的是人力有限、精力有限、时间有限。现在这三个「有限」在 AI 的辅助下就这么消失了。

好消息是，Mythos 几周扫出数千个，而它的能力还在持续提升。坏消息是，攻击方迟早会拿到同等量级的工具。到那时，软件安全将不再是人与人之间的较量，而是 AI 与 AI 之间的对拼。

附上参考地址：
博客：https://www.anthropic.com/glasswing
系统卡：https://anthropic.com/claude-mythos-preview-system-card

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会撒谎、会抹痕迹：Anthropic 最强模型发布，但普通用户用不了

当地时间 7 日，Anthropic 发布了新一代旗舰模型 Claude Mythos Preview，并同步宣布启动 Project Glasswing 计划，将该模型限定授权给苹果、微软、亚马逊等 12 家科技巨头，专门用于防御性网络安全工作，不对公众开放。

Mythos Preview 在多项基准测试中呈现断崖式领先。Anthropic 表示，这是其训练过的最大模型，能力提升速度是此前趋势线的 4.3 倍，在几乎所有公开基准上均领先 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro，且多数项目领先幅度达两位数百分点。

值得注意的是，Anthropic 同步发布了一份长达 244 页的系统安全报告（System Card），披露了早期内部测试版本的若干异常行为，并正是基于这些安全顾虑，决定不将 Mythos Preview 公开上线。

报告显示，早期版本曾在被要求逃离沙箱后主动将漏洞利用细节发布至公开网站，在极少数情况下（不足百万分之一的交互比例）还尝试掩盖违规操作痕迹——包括重新解题以规避答案泄露的嫌疑、修改 git 变更历史抹除操作记录，以及模拟按键绕过权限弹窗。

为此，Mythos Preview 不会上线 claude.ai，也不开放 API，而是通过 Project Glasswing 计划限定授权给 AWS、苹果Google 等共 11 家公司及约 40 家额外合作组织，专用于防御性安全工作。

苹果折叠屏 iPhone 或推迟？彭博社： 仍按计划于 9 月发布

据《日经亚洲》报道，苹果首款可折叠 iPhone 正在工程测试阶段遭遇技术瓶颈，量产及出货时间表面临推迟风险。

多位知情人士透露，可折叠 iPhone 在工程研发环节暴露出的问题比苹果预期的更为复杂，解决所需时间也超出预期。在最坏的情况下，首批出货时间可能被推迟数月。

据《日经亚洲》对供应链的调查，苹果计划首批生产约 700 至 800 万部可折叠 iPhone，占今年新品整体计划产量的不足 10%。

不过，彭博社记者 Mark Gurman 认为该信息不准确。他表示，即便初期面临供应受限，折叠屏 iPhone 目前仍按计划于 9 月与 iPhone 18 Pro 一起发布，与后者同时或稍晚一些上市。

日前，海外博主「Sonny Dickson」还放出了两张 iPhone 18 Pro 系列以及 iPhone Fold（暂定）折叠屏的样机模具图。该博主称，图中的样机将会是新机的最终尺寸。

从图片来看，iPhone 18 Pro 系列维持 iPhone 17 Pro 系列的外观设计；而折叠屏 iPhone Fold 方面，新机或采用后置双摄，以及类似阔折叠的宽内屏设计。

讨好型+反社会型人格：《纽约客》深度调查还原山姆·奥特曼真实面目

昨天，《纽约客》公布了一篇历时 18 个月制作的深度调查报道，首次披露了多份此前从未公开的内部文件，爆出了 OpenAI CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）的「惊天大瓜」。报道的核心文件有两份：

• 一是前首席科学家 Ilya Sutskever 于 2023 年秋天秘密汇编的约 70 页内部备忘录，以偷拍方式收集了大量 Slack 消息与人事文件，开篇第一条指控便是「撒谎」；
• 二是 Anthropic 联合创始人 Dario Amodei 保留多年、超过 200 页的私人笔记，其中直接写道：「奥特曼说过的话几乎可以肯定都是 bullshit」，以及「OpenAI 最大的问题，就是山姆本人」。

在安全承诺方面，报道揭示了一个典型的「画饼」案例：OpenAI 于 2023 年高调宣布成立「超级对齐」团队，公开承诺投入公司 20% 的算力用于 AI 安全研究，实际到位的却只有 1% 至 2%，且使用的是最老旧的芯片集群。

团队负责人 Jan Leike 向时任 CTO Mira Murati 投诉，得到的回复是「这个承诺本来就不现实」。该团队于 2024 年宣告解散。

一位前 OpenAI 董事会成员向《纽约客》描述了奥特曼身上两种罕见共存的特质：「强烈渴望被所有人喜爱」，以及「对欺骗他人所带来后果近乎反社会式的漠然」。

多位受访者在未受引导的情况下，不约而同地使用了「反社会」一词形容他。前首席人力资源官 Diane Yoon 的判断则稍有不同：

他不是马基雅维利式（冷酷算计、为达目的不择手段）的恶棍，他只是太沉浸在自我的信念里，以至于活在一个自我构建的世界中。

面对所有指控，奥特曼将自身的转变定性为「对快速变化环境的善意适应」，并表示早年的主要缺陷是「过于回避冲突」。对于董事会危机期间那句「我无法改变我的性格」，他则表示「不记得曾说过」。

相关阅读：OpenAI 大瓜曝光，Ilya 偷拍 70 页文件实锤奥特曼撒谎

曝苹果 MacBook 超 40% 产能已迁至越南

据 DIGITIMES 报道，苹果已将超过 40% 的 MacBook 生产产能转移至越南，包括近期推出的新款入门级机型 MacBook Neo。供应链知情人士透露，目前，富士康与广达已在越南设立面向苹果的组装工厂，承接相关订单。

苹果 CEO 蒂姆·库克在去年 5 月的财报电话会议上表示，绝大多数 iPhone 在印度生产，而包括 Mac 在内的其他多数产品线则主要在越南完成组装。据悉，在越南组装的 Mac 机型涵盖 MacBook Pro、Air 以及 Neo。

MacBook Neo 目前在三地同步生产，分别为中国上海、中国成都及越南。这一布局表明，越南不仅是苹果现有机型的量产基地，同时也承担了新品导入（NPI）的职能，显示出当地工程与研发能力已趋于成熟。

NASA 公布 iPhone 17 Pro Max 太空自拍样片

美国东部时间 1 日傍晚，美国航空航天局新一代登月火箭「太空发射系统」从佛罗里达州肯尼迪航天中心发射升空，执行「阿耳忒弥斯 2 号」载人绕月飞行任务。#美国10天载人绕月任务开始#

4 月 5 日，NASA 官方公布了一组宇航员通过舷窗望向地球的照片。值得关注的是，该组图片由 iPhone 17 Pro Max 的前置镜头拍摄。

据此前报道，今年 2 月，NASA 曾发布官方声明，确认 iPhone 已完全通过在轨延长使用的认证。目前，飞船上的四名机组人员已各自配备一台 iPhone 17 Pro Max 用于记录个人影像。

除智能手机外，该任务团队主要使用的记录设备还包括尼康 D5、尼康 Z9 及 GoPro HERO4 Black 等专业级相机。

Anthropic 年化收入超越 OpenAI，与 Google、博通签下史上最大算力协议

Anthropic 昨日宣布与 Google 及博通（Broadcom）签署新协议，将获得多吉瓦级别的下一代 TPU 算力，预计明年起陆续上线。这是 Anthropic 迄今规模最大的算力投入。

此次合作涉及的 TPU 集群规模高达 3.5 GW。绝大部分新增算力将部署在美国本土，是 Anthropic 去年 11 月承诺投资 500 亿美元强化美国计算基础设施计划的重要延伸，也在去年 10 月增加 TPU 容量合作基础上进一步深化了与 Google Cloud 的绑定关系。

营收层面，Anthropic 年化收入（ARR）已突破 300 亿美元，较 2025 年底约 90 亿美元暴涨逾三倍，首次超越 OpenAI。

企业大客户的增长尤为亮眼。今年 2 月 G 轮融资时，年支出超过 100 万美元的企业客户约有 500 家；而截至昨日，这一数字在不到两个月内直接翻倍，突破 1000 家。

目前，Claude 同时在 AWS Trainium、Google TPU 和英伟达 GPU 上训练和运行，以便将不同工作负载分配给最适合的芯片，在提升性能的同时增强供应链韧性。Claude 也是目前唯一一款同时在全球三大云平台的前沿 AI 模型。

DeepSeek 上线「专家模式」，V4 发布又近一步

今天凌晨，DeepSeek 网页端悄然上线「专家模式」（Expert Mode），以灰度测试形式向部分用户开放。

据实测，专家模式下模型的 token 吞吐速度明显提升，内容幻觉率较低，同时保留深度思考与智能搜索功能，在处理复杂数学推理、代码编写等任务时表现尤为突出。目前专家模式暂不支持文件上传。

小米汽车又挖走一名特斯拉负责人：中欧交付运营负责人加入小米

据 Electrek 报道，小米已正式聘请特斯拉中欧地区交付运营高级经理迪特·洛伦茨（Dieter Lorenz）担任小米欧洲交付与物流负责人，此举被外界视为小米汽车提前布局欧洲市场的重要信号。

洛伦茨在特斯拉德国公司工作逾六年，从运营主管起步，历任德国运营经理、德国及波兰、捷克地区运营经理，最终于 2024 年 9 月晋升为中欧地区交付运营高级经理，是特斯拉欧洲最核心的区域物流负责人之一。

他昨天在 LinkedIn 发文宣布离职，表示「期待以小米欧洲交付与物流负责人的身份开启新篇章，迎接新的挑战与机遇」。

此外，至少还有另一名特斯拉欧洲运营员工同期加入小米，其在洛伦茨的 LinkedIn 帖子评论区留言称双方将继续共事。

携程集团试行「无理由事假」：每年最多 45 天

携程集团昨日宣布，将于 5 月 1 日起在部分业务部门启动为期一年的「无理由事假」管理实验，旨在探究赋予员工工作时间更高自主权后，对个人效能与组织活力的影响。

本次实验采用随机对照研究方法，约 6000 名员工将被随机分配至实验组和对照组。实验组员工可在公司现有各类带薪假期之外，额外获得每年累计最多 45 天的「无理由事假」额度，员工可根据个人需求随时申请，且无需向公司说明具体事由。

携程表示，集团将与专业学者合作，对实验数据进行严谨分析，并计划在适当时机与业界分享发现与思考。「无理由事假」制度是否最终正式落地，将取决于一年实验期内的实际观察结果。

英特尔加入马斯克 Terafab 项目，与特斯拉、SpaceX 联手造芯

英特尔昨天宣布加入埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下的 Terafab AI 芯片项目，与 SpaceX、特斯拉（Tesla）及 xAI 展开合作，共同推进这一大规模芯片制造计划。

特斯拉方面也在 X 平台官方账号发文确认这一合作，称 Terafab 将是「有史以来最史诗级的芯片制造项目」，整合逻辑芯片、存储与先进封装于同一屋檐下。

根据英特尔的表述，Terafab 的目标是每年生产 1 太瓦（TW）算力，以支撑 AI 与机器人领域的未来发展。

Terafab 项目最早由马斯克于今年 3 月披露。彼时他宣布，SpaceX 将与特斯拉在德克萨斯州奥斯汀市的大型园区内建造两座先进芯片工厂。其中一座用于服务汽车与人形机器人业务，另一座则专为太空中的 AI 数据中心设计。

存储大涨受益者：三星一季度净赚 2600 亿，单季利润超去年全年

据界面新闻报道，三星电子于昨日（4 月 7 日）发布今年第一季度未经审计业绩指引：

单季合并营业利润预计达 57.2 万亿韩元（约合 2611 亿元人民币），同比增幅高达 755%，刷新三星季度盈利历史纪录，亦超越去年全年 43.6 万亿韩元的总营业利润，创下韩国企业史上最强单季盈利表现。官方数据显示，一季度合并销售额约 133 万亿韩元，同比增长 68.1%。

报道称，此次业绩爆发由多重利好共振驱动：

• 存储价格暴涨：据 TrendForce 数据，今年一季度 DRAM 合约价格环比上涨 90%95%，NAND 闪存上涨 55%60%；
• AI需求拉动：英伟达、AMD 等算力巨头持续抢购产能，单台 AI 服务器对 HBM 与 DRAM 的需求量是普通服务器的数倍；
• DS 部门爆发：设备解决方案部门一季度营业利润预计突破 42 万亿韩元，占总利润超七成，其中 HBM 业务营收同比增长超 300%。

今年一季度 57.2 万亿韩元的利润，是去年第四季度的近 3 倍、去年同期的 8.5 倍，远超市场预期——伦敦证券交易所集团汇总 29 位分析师的共识预期为 40.5 万亿韩元，花旗银行的乐观预期也仅为 51 万亿韩元。

花旗银行预计三星今年全年营业利润有望达 310 万亿韩元，同比增长超 6 倍；高盛、野村证券等机构亦上调目标价并重申买入评级，预计二季度 DRAM 价格再涨 58%63%，NAND 闪存涨幅将达 70%75%。

小鹏汽车辟谣碰撞后「车顶都没了」：系消防破拆救援，将追究造谣者法律责任

4 月 5 日下午，四川广元发生一起单车碰撞事故，事故车辆为小鹏汽车，车内两名人员受伤。

事故发生后，部分社交平台账号将消防破拆后的车辆残骸照片断章取义传播，使用「顶没了」「彻底散架」等措辞，将专业救援操作误导为车辆质量问题，引发舆论对小鹏车辆安全性的质疑。

昨天，小鹏汽车法务部发布声明对此事予以澄清：消防人员到场后，根据专业判断对车体实施了物理破拆，将伤员安全移出。小鹏汽车工作人员第一时间赶赴现场参与救援，并向受伤人员及家属提供了必要支持。

小鹏法务部指出，事故发生后车门仍可正常开启，消防对车顶实施切除系为避免二次伤害、依照标准应急救援流程执行的专业操作，与碰撞本身造成的结构损毁无关。

声明同时表示，公司已对相关造谣主体完成证据固定，将依法追究法律责任，并承诺继续协助客户处理后续事宜。

十部门联合印发 AI 伦理审查办法，人机融合等高风险研发须经专家复核

近日，工信部联合发改委、教育部、科技部等共十个部门，正式印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，为我国 AI 科技伦理审查与服务工作确立系统性制度框架。

《办法》覆盖境内可能带来伦理风险的 AI 科学研究与技术开发活动，要求将科技伦理要求贯穿全过程，遵循增进人类福祉、尊重生命权利、坚持公平公正、合理控制风险、保持公开透明、保护隐私安全、确保可控可信七项原则。

在审查机制上，《办法》设立四类程序：一般程序须在受理后 30 日内作出决定；应急程序适用于突发公共事件等紧急情形，须在 72 小时内完成。各单位须设立人工智能科技伦理委员会作为责任主体，未设立者可委托专业服务中心承接。

《办法》同步发布须经专家复核的高风险活动清单，涵盖三类：

• 对人类主观行为、心理情绪和生命健康具有较强影响的人机融合系统研发；
• 具有舆论社会动员能力和社会意识引导能力的算法模型、应用程序及系统研发；
• 面向安全、人身健康风险场景的高度自主自动化决策系统研发。

Sand.ai 完成逾 5000 万美元融资

据知情人士透露，Video Agent 赛道明星公司 Sand.ai 近期完成新一轮约 5000 万美元融资。

Sand.ai 旗下产品 VidMuse 上线仅 2 个月，年度经常性收入（ARR）即突破千万美元，成为 Video Agent 赛道达成这一商业化里程碑速度最快的产品。

VidMuse 首创「Music in Video Out」（音乐生视频）范式，以音频驱动视频创作为核心，底层技术来自 Sand.ai 自研的音视频原生架构。

千寻智能完成新一轮 10 亿元融资

4 月 7 日，具身智能公司千寻智能宣布完成新一轮 10 亿元融资，由顺为资本与云锋基金联合领投，达晨财智、某头部人民币基金、银河源汇、图灵基金、新鼎资本、庚辛资本等机构参与跟投。

这已是千寻智能 30 天内完成的第二笔大额融资。今年 2 月，公司刚完成近 20 亿元融资，两轮合计累计融资额达 30 亿元。

面壁智能完成新一轮数亿元人民币融资

面壁智能昨日宣布完成新一轮数亿元人民币融资。本轮由深圳市创新投资集团（深创投）和汇川产投联合领投，道禾长期投资、国泰君安创新投、武岳峰科创等机构跟投。

据悉，这已是面壁智能今年完成的第二轮融资。今年春节过后，该公司刚刚完成由中国电信领投的一轮融资。两轮合计，面壁智能今年累计融资规模已超 10 亿元人民币。

野兽先生自曝每天工作超 15 小时：我活着就是为了工作

据《商业内幕》报道，YouTube 头部创作者「野兽先生」MrBeast（真名 Jimmy Donaldson）近日在与创作者 Jon Youshaei 的视频对话中，罕见披露了自己的日常工作状态。

他表示，在制作亚马逊节目《Beast Games》期间，「一天（工作）不足 15 小时简直是奇迹」，日程被「精确规划到每分钟」。

MrBeast 坦言自己「活着就是为了工作」，并在 X 平台上直接写道：「我 100% 没有健康的工作与生活平衡。」他同时补充，这种工作强度「对大多数人来说并不是一个公平的参照」，但他本人并无放缓的打算。

为了将有限时间发挥到极致，MrBeast 建立了一套高度分工的运作体系。以 YouTube 封面图为例，他专门配备了一名替身，负责从周一到周五、朝九晚五地提前完成封面构图工作，确保 MrBeast 本人到场即可快速完成拍摄。

在团队建设层面，MrBeast 的扩张步伐同样激进。2024 年，他引入前 Shutterfly CEO、风险投资人 Jeffrey Housenbold 出任 Beast Industries 的 CEO，随后陆续从 TikTok、Snap、NBCUniversal 等公司招募高管。

Housenbold 近日在领英上透露，Beast Industries 计划今年将团队规模扩大 50%，招聘范围覆盖纽约、洛杉矶、旧金山、芝加哥以及公司总部所在地北卡罗来纳州格林维尔，岗位横跨创意、工程、市场营销、产品与制作等多个方向。

三星阔折叠系统界面曝光

据 Android Authority 报道，最新提取的系统动画主要用于演示 Galaxy Z Fold 8 Wide 的外屏镜像（cover screen mirroring）功能。 同时获取的两张系统 UI 截图文件名中均包含「H8」字符，该字符串此前已被证实为三星宽版折叠屏项目（Wide Fold）的内部研发代号。 基于此次曝光的系统素材比例进行测算，Galaxy Z Fold 8 Wide 屏幕的展开长宽比约为 1.3:1。 相较于现售标准版 Galaxy Z Fold 约 1.11:1 的近方形比例，新机型在横向物理形态上进行了明显拉伸，直接改变了设备的基础显示面积与握持比例。

红米 K90 Max 配备风冷散热：百秒降 10℃

昨天，REDMI 手机正式公布了 K90 Max，新机将于本月发布。

据介绍，K90 Max 将提供新一代狂暴双芯、165Hz 高刷电竞屏。

同时新机配备全新风冷散热系统，搭载大尺寸风扇，采用直立式进风设计和仿真涡流风道。据官方介绍，新机散热表现可做到「100 秒直降 10℃」。

另从公布的新机图片来看，K90 Max 采用横向大尺寸镜头模组设计，配备后置双摄。

好莱坞演员造出最强 AI 记忆系统：白天出镜，晚上 Vibe Coding

近期，《生化危机》系列女主角、好莱坞女演员米拉·乔沃维奇（Milla Jovovich）在 GitHub 上开源了一套名为 MemPalace 的 AI 记忆系统，该项目由她与好友 Ben Sigman 共同开发，在 LongMemEval 基准测试中取得了迄今为止的最高分。

MemPalace 的核心设计借鉴古希腊「记忆宫殿」技法，将记忆空间分为 Wing（人物 / 项目）、Room（话题）、Closet（压缩摘要）、Drawer（原始文件）四个层级，宫殿结构本身即可带来 34% 的检索精度提升。

• AAAK 压缩：自研无损压缩方言，30 倍压缩比，兼容 Claude、GPT、Gemini、Llama、Mistral 等主流模型，无需云端 API，完全本地运行；
• 基准测试：LongMemEval R@5 纯本地模式得分 96.6%，混合模式（加入 Haiku 重排序）达到 100%（500/500），超过 Mem0、Zep 等商业产品；
• 集成支持：通过 MCP 协议对接 Claude、ChatGPT、Cursor 等工具，提供 19 个接口；内置基于 SQLite 的知识图谱与矛盾检测功能；
• 完全免费：对比 Mem0 每月 19 至 249 美元、Zep 每月 25 美元起的订阅价格，MemPalace 以 MIT 协议开源，零成本。

目前，MemPalace 已在 GitHub 以 MIT 协议开源，发布不足两天已获得超过 4000 个 Star。

乔沃维奇 1975 年生于苏联乌克兰基辅，因出演《第五元素》《生化危机》系列等影片为国内观众熟知，此前亦活跃于模特、音乐等领域。此次跨界进入 AI 开源社区，引发广泛关注。

GitHub: github.com/milla-jovovich/mempalace

智元开源首个覆盖具身智能全域研究的真实场景数据集 AGIBOT WORLD 2026

昨天，智元机器人宣布开源 AGIBOT WORLD 2026 数据集，这是目前首个覆盖具身智能全域研究的开源数据集。

据悉，该数据集基于 100% 真实环境采集，围绕五大具身领域研究主题构建，将分五个阶段持续开源，仿真数据亦通过数字孪生技术同步释出。核心规格如下：

• 采集场景：商业空间、酒店餐饮、家居、安防场景、工业物流等多类真实环境；
• 采集硬件：基于精灵 G2 通用机器人，搭载高性能关节执行器、多类型传感器与高性能域控制器，结合 Swift Picker 夹爪与 OmniHand 五指灵巧手，同步采集多视角 RGB(D)、触觉、LiDAR 点云、IMU 及全身关节状态、力传感器等多模态数据；
• 采集技术：全身控制（Whole Body Control）让机械臂、腰部与手部协同运作；超视距遥操作支持数采员跨地域实时控制机器人并共享第一视角感知；力控采集完整记录接触与力反馈信息；
• 质检流程：所有数据经算法策略训练与真机测试验证，并通过 DaaS 工业质检流水线多轮筛查与清洗。

智元机器人于 2024 年末曾发布具身智能行业首个百万真机数据集 AGIBOT WORLD，此次 2026 版本是其在数据质量与研究覆盖深度上的全面升级。

扣子推出 Agent World，为 AI 智能体配备云设备与专属邮箱

扣子（Coze）昨天正式发布 2.5 版本，推出「Agent World」全新生态体系，围绕云设备、技能扩展与 AI 智能体人格三大方向进行全面升级。

• 云设备方面，AI 智能体获得独立云电脑与云手机，可在真实系统环境中运行脚本、操作 App，并通过实时推流向用户同步屏幕画面，任务全程在后台独立运行；
• 技能层面，内置基于 Seedance 2.0 的视频创作 AI 智能体，扣子编程 CLI 同步上线；技能商店引入法律、金融等行业专业 Skills，其中金融 Skill 与国信证券联合开发；
• 记忆与身份方面，AI 智能体采用全新记忆层架构，可跨渠道共享记忆并按 Session 隔离权限，同时配备独立专属邮箱用于注册第三方平台及对外通信；
• 生态层面推出「虾评」技能评测广场、「Agent Link」社交站点及 PlayLab 桌游实验室，构建 AI 智能体互动学习的开放社区。

目前部分功能处于限时体验阶段，用户可通过 coze.cn 或扣子 App 进行体验。

麦当劳 CEO 回应试吃「翻车」：都怪我妈妈

据《商业内幕》报道，麦当劳 CEO 克里斯·坎普钦斯基（Chris Kempczinski）近日接受《华尔街日报》采访，谈及今年 2 月那段令他意外走红的 Big Arch 汉堡试吃视频。他将这次「翻车」的责任归咎于自己的母亲：

我妈妈从小教我不要嘴里有东西的时候说话，我想我那时候应该无视这条规矩的。

今年 2 月 4 日，坎普钦斯基在 Instagram 上发布了一段亲自试吃麦当劳新品 Big Arch 汉堡的短视频。视频迅速在社交媒体上引发广泛讨论。

网友纷纷指出他咬了极小一口、全程面无表情、反复将汉堡称为「产品（product）」，且几乎看不出咀嚼动作，整体表现被形容为「机器人式」。该视频目前播放量已超过 1600 万次。

坎普钦斯基表示，他最初是从自己的孩子那里得知视频「出事」的。对方打来电话说：「爸，你上热搜了，但不是好事。」不过他对此并不太在意，反而认为这波意外的流量为 Big Arch 带来了更多曝光

他还借此谈及品牌传播的新逻辑：在当下的「创作者经济」时代，消费者与品牌共同塑造品牌形象，「那种认为自己能掌控一切的想法，已经不适用于我们所处的这个世界了。」

值得注意的是，他在采访中还顺带澄清了一则流传已久的传言——他并非素食主义者。

今年清明假期出行超 8.4 亿人次，同比增长 5.6%

据新华社报道，交通运输部昨天发布数据显示，今年清明假期（4 月 4 日至 6 日）全社会跨区域人员流动量达 84269.5 万人次，日均 28089.8 万人次，较去年清明假期同比增长 5.6%。

• 公路人员流动量为 77554 万人次，日均 25851 万人次，同比增长 5.4%；
• 铁路客运量为 5779 万人次，日均 1926 万人次，同比增长 8.4%；
• 水路客运量为 367.7 万人次，日均 122.6 万人次，同比增长 8.4%；
• 民航客运量为 568.8 万人次，日均 189.6 万人次，同比增长 1.6%。

整体来看，铁路与水路客运增速最为显著，均达 8.4%，民航增速相对平缓，公路仍是出行主力，占总流动量逾九成。

京东实习生被限用拼多多

据鞭牛士报道，近日，一名京东实习生在社交平台发文称，连接公司内网后，拼多多百亿补贴活动在 App 内「蒸发」，无法正常使用。

有人调侃「这么朴实的商战吗？」，也有人认为此举是为了防止京东内部人员探查竞品营销活动的价格，属于正常的竞争保护行为。但同时也有网友对此提出隐私安全质疑，认为此类限制涉嫌「非法调查个人信息」。

报道指出，此类情况并非个例。去哪儿、携程前员工表示，在职期间曾被限制使用美团；一名阿里前实习生透露，实习期间使用拼多多时百亿补贴遭到限制，两年后才解除；美团员工反映，连接公司内网后无法登录淘宝，页面显示「您的访问被拒绝」；拼多多员工则称，在职期间淘宝账号曾出现异常。

《穿普拉达的女王 2》发布终极预告

据博主「守望好莱坞」消息，《穿普拉达的女王 2》昨日发布终极预告，影片将于今年 4 月 30 日在中国内地上映，北美则于 5 月 1 日公映，距正式上映还有约三周时间。

预告片中，主角米兰达一句「我就是爱工作」延续了原作中强势女主的经典风格。此外，预告还曝光了 Lady Gaga 与说唱歌手 Doechii 联手演唱影片原创新歌《Runway》的片段。

剧本由第一部编剧艾莲·布洛什·麦肯纳操刀续写。故事背景聚焦当代出版业的整体低迷，时尚杂志 Runway 受财务压力波及，米兰达的事业陷入困境，不得不向现任奢侈品集团高管艾米丽寻求合作，以争取后者公司的广告资金投入，昔日的职场对手再度交锋。

匠妹新歌《House Tour》发布 MV

近日，Sabrina Carpenter 正式发布新单曲《House Tour》的官方 MV。这首歌曲收录于她 2025 年的专辑《Man’s Best Friend》，MV 由 Carpenter 与女演员 Margaret Qualley 联合执导，也是 Carpenter 首次担任 MV 导演。

MV 中，Carpenter 与 Margaret Qualley、Madelyn Cline 组成一支「魅力盗窃三人组」，闯入豪宅后大肆搜刮，在浴缸中享乐、发现《蒙娜丽莎》原作，并顺手带走一座格莱美奖杯。

Carpenter 在 Instagram 上写道：「《House Tour》的 MV 现已上线！！主演是世界上最美的清洁工，我亲爱的 @isimostar 和我的天使 @madelyncline，由 margaret 和我联合执导！」

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提到上汽通用五菱，大多数人的认知还停留在几万块的微型小车。在这个价位段他们确实少有对手，但在眼下的新能源车市，十万以内的基本盘已经撑不起一家老牌车企的利润增长。

为了留在主牌桌上，五菱必须往上走。

今天正式亮相的新品牌华境，就是他们酝酿已久的动作。

配合着首款中大型六座 SUV 华境 S 的首发，官方亮出了一份相当扎实的供应商名单。

这里面有宁德时代的增混电芯，有宝钢的一体化热成型钢，还有福耀专门定制的光学玻璃，再加上华为乾崑的智能底座，这台车基本把目前行业里能拿到的尖端硬件都用上了。

这种满手名牌的做法，很容易让人产生一种错觉。过去几年大家见惯了拿着大厂方案堆料要高价的套路，难免会对华境打上一个问号。

这个挂着宝骏徽标的华境，还是那个「为人民造车」的五菱吗？

先把硬件拉满，再谈家用

华境 S 是一台标准的中大型 SUV。5235 毫米的车长，加上 3105 毫米的轴距，即便放在中大型 SUV 阵营里也绝对算得上是大块头。

外观上没有很夸张的线条，车头一条贯穿式流光大灯，车尾配上极光之翼造型，整体气场走的是那种克制且沉稳的家用路线。

首发给出的四款车漆，墨玉黑、羊脂白、玛瑙灰和琥珀蓝，也都很符合中国家庭的审美习惯。

拉开车门，你能直观感受到大尺寸带来的空间红利。

这台车的「得房率」达到了 87.4%，横向空间利用率也有 77%。车内是标准的大六座布局，第二排做了独立座椅和纯平地板。为了解决一家人满载出行时的行李堆放问题，五菱在尾部挖出了一个 423 升的下沉式双层后备箱。

用料也基本拉满了，座舱内部能摸到的地方大面积使用了软包材质，细节处还加了一些竹韵风格的饰件，主打一个温馨的居家氛围。

对于一台全家出行的主力车，乘坐质感直接决定了这台车的及格线。

为了把这台大车调好，华境自称找来了「大师级」的工程团队，经过多轮调校后，过弯精度提升了 25%，综合舒适性提升了 15%。

更实用的是防晕车系统。通过底盘和动力的协同控制，这台车在过弯时的侧倾晃动，以及加减速时的纵向俯仰，分别降低了 15% 和 30%。

发布会还强调了华境 S 的静谧性，哪怕跑到 120km/h 的高速路况，车内噪音依然能压在 60 分贝以内。

动力和能耗，是这台车的一道硬菜。

华境 S 整车基于 EEA 4.0 中央集成式电子电气架构打造，驱动部分用的是上汽通用五菱新一代高效集成电驱，单电机最大功率 200kW，极速可以跑上 190km/h。

作为一台插电混动车型，它的增程器热效率达到了 43.2%。得益于这套动力系统，这台五米多长、两吨多重的大六座 SUV，在 WLTC 工况下的亏电油耗只有百公里 5.98 升。

藏在底盘下面的，是宁德时代专门定制的磷酸铁锂超级增程电池。

这块神炼 3.0 电池最大的特点就是放电功率极大，达到了 280kW。即便在电量只剩 20% 的亏电状态下，它依然能输出超过 280kW 的大功率，相当于一台 3.0T V6 发动机，跑高速超车不会有那种明显的乏力感。

充电速度也跟上了现在的行业节奏，充 12 分钟就能增加一半的续航。

除了日常通勤的两驱版本，华境 S 还有一套智能适时四驱系统。

根据官方的测试数据，华境 S 在雪地这种低附着力路面上，满载 6 人的国标麋鹿测试能跑到 48km/h，还能完成 30% 坡度的蠕动爬坡。

车身骨架采用的是五纵十一横的底部结构和六环笼式框架，全车高强钢和铝合金的占比高达 85%。

车内标配了 9 气囊和 14 个独立腔体。其中侧气帘长度达到了 2.6 米，具备 6 秒的超长保压功能；前排中间也补上了一个双腔体远端气囊，用来防止主副驾在侧碰时发生二次伤害。

剩下的就是大家非常熟悉的华为全家桶了。

华境 S 搭载了华为乾崑 ADS Pro V4.1 版本的辅助驾驶系统，支持城区和高速领航辅助，配合 CAS 4.0 系统，全车具备 23 项主动安全能力。至于泊车功能，支持离车泊入和手机遥控，成功率做到了 99%。

座舱里面运行的自然是 HarmonySpace 鸿蒙系统。多音区语音识别、手机导航无缝流转、超级桌面这些华为的拿手好戏全都在。

为了保证网联体验，华为还掏出了通信技术的家底。官方表示，在隧道或者地库这种弱网环境，华境 S 的信号强度比行业平均水平高出 60%。车主手里那把带星闪技术的数字钥匙，定位精度也比传统的蓝牙钥匙提升了五倍。

硬件堆料很猛，参数也很漂亮，但这台车真正有意思的地方并不在这些表面数据上。

华境和它的「朋友圈」

下午和一位汽车供应链的朋友闲聊。

她刚好刷到了华境预热的海报，上面密密麻麻排满了宁德时代、博世、宝钢这些大厂的 logo。看到这套阵容，她吐槽道：

要是我们的客户能把我们的名字写上去就好了，他们只会在发布会上说「全栈自研」。

的确，现在许多车企开发布会的时候特别喜欢把全栈自研挂在嘴边。一台车里大量的底层硬件明明都是供应商出的力，但厂商为了立自己「技术狂人」的人设，往往会把真正的合作伙伴藏在幕后。

看着华境大大方方把供应商名字全亮出来，她觉得挺难得。

当然，华境这么干，也有着非常现实的考量。作为一个中大型新能源 SUV 市场的新玩家，他们现在最不需要的就是去硬拗自研的人设。

在这片早就卷成红海的市场里，把业内公认的大厂拉出来站台，是快速建立信任的最快路径。这也是他们在硬件参数上逼平、甚至超越头部竞品最有效的解法。

依靠五菱对供应链的议价权，用成熟的成本管控体系去消化高阶硬件的溢价，是华境敢于把价格打下来的逻辑支撑。

我知道，把一堆名牌零部件买回来拼在一起，很容易让人觉得华境只是个组装厂，所谓「都是供应商供的，你装什么孙子」对吧。

但事实是，车企间的供应链整合能力亦有差距，有些工程能力，是花钱买不来的。比如那颗激光雷达。

华境 S 搭载的华为 Limera 舱内激光视觉系统没有像其他车型那样，把激光雷达放在车顶，而是把它挪到座舱内部，避免雨雪遮挡的同时，还能降低整车风阻。

问题在于：前风挡的夹胶层存在一定曲率，激光穿透时会发生折射和信号散射。

为了解决这个问题，华境和福耀玻璃的研发团队联合开发了 300 多个日夜，专门定制了前挡光学玻璃，让激光信号在穿透玻璃后依然保持极高的准直性。

这种物理材料级别的联合研发，是一家简单的组装厂做不到的。

再比如生产制造环节。

高规格的零部件往往需要极高的装配精度去承接。根据公开资料，上汽通用五菱在「十四五」期间投入超百亿元人民币，打造了首创的 I²MS 智能岛制造体系。

这套系统把传统的长流水线解耦，拆解成了 16 个独立的智能岛。工厂里的 AGV 小车会根据具体订单，自主规划路径去不同的岛位进行定制化装配。

目前这个智能工厂的人工智能应用场景占比超过 75%，单台车的下线时间被压缩到了 24 秒；机械臂的装配精度控制在了 0.1 毫米的丝米级。

「万车如一，万里如一。」这是华境在发布会上喊出来的口号。

只有产品力足够优秀，华境才有底气去面对残酷的外部环境。

和鸿蒙智行一样，华为乾崑正在构建一个庞大的车企合作矩阵。广汽的启境已经亮相，东风的奕境很快就会进场。大家都在用同一套华为智能化底座，华境必须在朋友圈里找到自己的差异化优势。

广汽等传统大厂有着经营中高端市场的品牌积淀，他们大概率会去主攻那些更看重品牌质感的传统中产份额。华境则忠于一个口号：

人民需要什么，五菱就造什么。

五菱过去服务了中国最庞大的基层消费者，他们非常清楚这部分人群在消费升级时真正需要什么。

比起花哨的舒适性配置，这些家庭用户更看重第三排乘客的真实乘坐空间和安全防护水平。他们需要增混动力去彻底解决长途出行的里程焦虑，也需要一套靠谱的底盘去应对各种路况。

在整个华为乾崑生态里，华境承担的任务就是将高阶辅助驾驶和豪华安全配置普及到最广泛的家用市场。

只要后续给出的价格足够有诚意，这台车在目前的主流大空间 SUV 市场里会非常有杀伤力。

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2026 年虽然是马年，但真要选个「年度动物」的话，非得是龙虾莫属。

就像海里的龙虾一样，OpenClaw 虽然美味，但想要烹调和享用好，还是需要相当的门槛的：不仅要自己配置环境、设置接口、寻找模型，更是得专门留一台 24 小时待机的电脑给它当「笼子」。

再加上自己配置技能（Skill）、进行微调（SFT）、接入 MCP 所需的时间、精力和金钱成本，真正的日常用户其实是很难让 OpenClaw 发挥出「明显改善效率」的意义的。

就在这时，老牌 PC 大厂联想站了出来，做了一件非常具有启发性的事情。

它们以联想电脑、平板和摩托罗拉手机为载体，做了个免安装、跨平台、全天候的 Claw 服务——

换言之：让每个人都能享受 Claw 的乐趣。

3 月 18 号，联想在春季新品直播中正式宣布了自家智能助手「天禧个人智能体」 Claw 能力上线，并于 3 月 30 号正式开启了内测：

▲ 图｜联想

爱范儿也参与了这次天禧 Claw 的测试活动。在这段时间的使用之后，我们觉得：天禧 Claw 就是现阶段上手难度最低、跨设备能力最强、软硬件结合最好的 Claw 部署方案之一。

龙虾「最后一公里」，联想替你走

以往想要在 Windows 上安装一个能用的龙虾，是件非常让人头疼的事情。

由于 OpenClaw 高度依赖类 Unix 环境，许多底层脚本也是基于 Darwin 或 Linux 写的，因此想要在 Windows 上得到一个能用的龙虾助手，光是折腾 WSL2 就足够劝退 90% 的尝鲜用户了。

而对于联想的天禧 Claw 来说，以上这些都不是问题——

与纯本地手动部署不同，天禧 Claw 采用了「端云混合」的运营逻辑。

联想作为软硬件供应商，可以直接给自家硬件预留好调用接口，然后用类似「云电脑」的形式，在服务器端运行天禧 Claw。

这样一来，用户既省下了手动部署的麻烦，获得了文件隔离的安全性，同时还能享受到纯本地龙虾带来的硬件操控能力。

仅需一个联想账号，所有人都可以在电脑、Pad 和手机上同时运行天禧 Claw，做到了真正的「零成本部署」和「开箱即用」。

就拿我们在内测阶段的体验来说，在这台联想 YOGA Air 14 上运行天禧 Claw，其实只需要四步：开机、打开天禧 app、登录联想账号，开始使用：

同时，天禧 Claw 作为一款「预装类」的龙虾助理，最大的优势就在于它出厂预装了非常多实用的技能（Skills），不需要挨个在 ClawHub 上下载压缩包了：

在目前的测试版本中，天禧 Claw 已经支持了包括文档处理、设计创作、硬件操控、生活娱乐、技术工具等等十多种 Skills 。

无论是要天禧 P 个图、草拟一份周报、写一封声情并茂的请假申请，还是直接搞定路演 PPT，都只是一句话的事儿：

除了这些预装技能之外，你当然也可以自己给天禧 Claw 添加别的 Skill ——

比如我自己常用的高级搜索工具 web-search-plus，只需要把 ClawHub 的项目网址发给天禧 Claw 就可以自动完成安装：

但即使不看上述的第三方 Skill，天禧 Claw 作为一款电脑出厂预装的龙虾助手，仅仅依靠它自带的那些技能就已经足够满足绝大多数的日常需求了。

就拿编辑的工作流为例，我可以用自然语言给天禧 Claw 设置一个循环任务，让它每天早上检索并整理过去 12 小时的热门科技新闻，生成摘要并导出至本地：

而在工作过程中，则可以直接和天禧 Claw 以聊天的形式让它帮忙搜索信息、整理知识库和修改图片，以及对我来说最重要的——查找本地文件：

这时，天禧 Claw 就可以发挥出它作为一个端云混合龙虾的全部优势：我既不需要盯着一个沉闷的 cmd 窗口等回复，过程期间我的电脑风扇也不会起飞，只需要舒舒服服等待它反馈。

第一个免配置跨平台龙虾

折腾 OpenClaw 的另一个问题是如何跨端跨网进行指挥。

如你所知，OpenClaw 原本作为一个纯本地化运行的 agent 工具，如果你的使用场景仅限自己家里的空间，那么完全不需要担心操控问题。

可一旦你希望出门之后也能控制你的龙虾，尤其是涉及到使用 MCP 以及管理龙虾后台的时候，就必须给家里的网络设置内网穿透或者虚拟代理，繁琐程度可想而知。

天禧 Claw 对于这个问题给出了一个相当完美的解法：它重新给龙虾套了一层网络客户端的壳，所有指令都通过「天禧个人超级智能体」app 上传和下发。

这样一来，只要你的电脑开着机、连着网，你在千里之外只需要拿出手机或者平板电脑，就可以继续执行天禧 Claw 在电脑上的操作：

并且这种能力还不是单向的——我用这一台 moto razr 60 可以远程管理联想笔记本上面的文件，自然也能反过来用笔记本管理手机和 Pad。

这时就不得不提天禧 Claw 的独家 Skill 了：由于天禧 Claw 属于联想的第一方应用，联想专门为它配置了一套可以直接调用硬件功能的专属技能。

比方说用手机给电脑上的天禧 Claw 发信息，让它把电脑设置成暗色模式，并且把屏幕亮度调整到最低，电脑就可以直接执行：

同理，在电脑上对着天禧 Claw 说在平板上设置一个明早 7 点起来喂猫的闹钟，它就可以在平板上直接创建闹钟，完全不需要解锁：

而上述的一切，都只需要一个联想账号。

这样一套跨平台、跨设备的龙虾不仅不需要分别折腾 Windows 和 Android 两套繁琐的配置，更实现了熄屏时的后台静默操作，能够为普通用户解锁什么样的便捷场景简直不敢想——

小问题不影响天禧成为「最方便吃」的龙虾

需要注意的是，联想天禧 Claw 目前仍然处在测试阶段，我们体验到的各项功能严格来说都还不是「完全体」。

在短暂的测试中，我们也注意到了天禧 Claw 目前存在的一些问题——毕竟从它的运行机制来说，相比本地部署 OpenClaw 它还存在一些不太完美的地方。

首先，你虽然可以通过给天禧 Claw 发送链接的方式要求它安装 Skill，但添加某些 Skill 所需的 API Key 却很麻烦。

原因很简单：天禧 Claw 运行在联想服务器上的一个虚拟容器里，我们对话的 app 只是一个聊天窗口。

如果你使用的 Skill 需要通过修改根目录里面的 .json 文件添加 API Key，那暂时是没有办法进行修改的：

其次，目前测试版天禧 Claw 还不支持更换基础的对话模型，也无法直接修改和调整它的「性格」和对话方式——

换言之，如果你想让你的龙虾说话「更有人情味」，或者保持某种预设角色的话，天禧 Claw 目前还办不到，仅能通过添加知识库的方式让它的对话风格产生一些倾向。

最后，也是最重要的，就是天禧 Claw 的记忆机制和词元（token）收费规则了。

受限于运营模式，测试阶段的天禧 Claw 还无法负担非常长的上下文 session，会自动执行 /compress 压缩早期的信息，因此有时候会忘记你之前告诉过它的东西。

而如果你想要让天禧 Claw 长期记住什么信息，就必须命令它「记住这个」，从而将信息半手动地保存到当前账号的知识库里：

同时，联想官方目前尚未公布天禧 Claw 的词元收费制度，至于后续是否会开放用户自行选择基础模型则有待讨论。

参考其他已经存在的 OpenClaw 托管类服务的收费标准，我们猜测天禧 Claw 后续可能会采用「限时免费、后续订阅」的机制，同时也可能整合进联想其他云服务的订阅当中。

总的来说，天禧 Claw 是目前难得一见的、真正称得上「零门槛人人可用」的龙虾方案——

用户不需要自己折腾 Linux 容器，不需要在闲鱼上花 800 块钱安装再卸载，也不用担心天禧 Claw 会误删你的文件——它在执行任何删除动作之前都会向你询问，并且所有调用的数据都保存在天禧 app 的沙盒内。

对于基础的 OpenClaw，我们总会把它形容成托尼·斯塔克的 Jarvis ——但真正的难点从来都不是和 Jarvis 对话，而是怎么让它去接入和控制那些硬件。

而天禧 Claw 恰恰像是有了自己战甲的 Jarvis：它可以自己对话、自己控制、自己决断，我们只需要像托尼一样直接下达命令就好。

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编者按

当我们想喝可乐的时候，在极长的时间都只有两个选择：百事可乐和可口可乐。当我们选择手机的时候，有 90% 的概率在苹果和华米 OV 等品牌里辗转。当我们买运动服饰的时候，第一时间想到的，大概率是 Nike、Adidas。

但世界之所以缤纷多彩，是因为在这些巨头之外，有一些不遵从传统，力求创造不同，注重设计和功能，着眼于明日的公司存在。

它们有着非主流的商业模式，设计与产品能提供独特的用户价值，和足够的社交谈资。重点是，它们没有大公司的包袱，敢于不顾一切的进步。它们，是「多样性公司」。

多样性，是开放世界的关键。爱范儿相信，只有真正关注和理解多样性公司才能比更多人更早地看见未来。在同名栏目中，爱范儿将以专访的形式，与你一同见证这些多样性公司，如何重塑未来，定义新常态。

本文为「多样性公司」栏目的第 10 篇。

2017 年，徐驰从 Magic Leap 辞职回国，创办了 XREAL（原 Nreal）。彼时，整个 XR 行业都在为 Magic Leap 的鲸鱼侧翻演示狂欢，所有人都觉得这就是未来，但没有人真正卖出过一副消费级 AR 眼镜。

九年过去，这个赛道经历了 VR 元宇宙的泡沫与退潮、Apple Vision Pro 的高调入场与遇冷、Meta Ray-Ban 的补贴式扩张，以及 AI 浪潮对一切终端形态的重新审视。

XREAL 活了下来，并且成了 Google Android XR 平台的首批硬件战略合作伙伴。根据 IDC 的数据，XREAL 已经连续四年稳居全球 AR 眼镜市场份额第一。而就在最近，XREAL 在港交所正式递交了上市申请。

这家蛰伏近十年的智能眼镜公司，即将迎来新的商业阶段。

爱范儿的这次专访，完成于 XREAL 向港交所递表前。在对话中，徐驰没有回避任何尖锐的问题——从「为什么苹果的 Vision Pro 注定有问题」，到「中国厂商在用供应链整合打一场上半场的战争」，再到「眼镜行业还没有任何一家公司真正赚到过钱」，但贯穿始终的，是一个清晰的判断：

眼镜是 AI 最好的载体，因为只有它能给模型提供最高品质的上下文。

从没有公司挣到钱的行业里活下来

Q：你当时从 Magic Leap 出来创业，做的是一个非常前沿的产品。为什么会想做这样一家公司？

A：我当年在 Magic Leap 的时候，最开始的几个月是很有惊艳感的。突然间，你站在了一个新时代的开端，并且有机会在最前头去见证，如果运气好，你还能参与去定义，这种感觉特别棒。

当时，我的判断是，这是下一个大机会，到 20 年肯定成了。我是 2016 年回来的，觉得再不回来就来不及了。当时想的就是，一定会有一个懂这个行业的人从国外回来——就像当年的李彦宏、张朝阳。那这个人可能是我，也可能是我的同事们，因为当时懂这块的人就那么多。那为什么不是你呢？你不可能准备好了再回来。实在做得不好，我就再回去呗，当时就是这么一个简单的想法。

这一路上很难，这个行业起起伏伏的。但我自己秉承了一件事，就是我们始终没有偏离初衷。这其实也是考验每个创业者的内在驱动力到底是什么——是为了名、为了成功、还是为了财富。

我们真的是认为眼镜就是下一个终端，这是一件不应该容易的事情。碰巧，我们近乎有种使命感地在最早进了这个行业，很想看看最终的答案到底什么样，甚至想一直陪伴到那个答案出来的时候。

Q：XREAL 今年初刚九周年。成立九年，有没有达到你的预期？

A：首先一定是不达预期，这个行业都不达预期，但我还蛮满意的。

以我们当时的认知和热情，走到今天确实蛮运气的。这路上遇到了很多对的人，很多好心人，上下游的合作伙伴，包括自己的团队，才走到今天。

当然，如果用今天的心智重新走一遍，一定会走得更好。这就是成长的过程。我时常跟同事们讲，如果 XR 有一个博物馆，记载了 XR 历史的每一步变迁，XREAL 一定已经留了自己很重的一笔。

Q：行业风口一直在变，你们有没有经历过至暗时刻？怎么克服的？

A：肯定有。

行业没有真正爆发的时候，每一个至暗时刻可能都伴随着一些高光时刻。印象最深的可能是疫情刚出现的时候。当时我们在海外生意最好，因为大家在家需要这样的产品，所有海外运营商都想跟我们合作，CES 亮相非常成功。

但突然疫情一来，人出不来了，融资节奏被打断，团队也不稳健，内外矛盾集中暴发。内部有策略争论、管理争论，外部有些企业本来好好的，合作突然就不要了。

现在回想会坦然得多，因为这些都是理所应当的过程。

Q：Vision Pro 在我看来是把 Magic Leap 的东西做出来了，甚至超越了。但 Vision Pro 没有达到预期，当时对你们来说是一个打击吗？

A：当时我们其实很遗憾。我印象很深，有一次去见美团的兴总，他也在关注这个领域，跟我们聊完之后就问，苹果在做什么？我当时就说，苹果做的那个产品大概率不行。

但当时中国有大批人认为「苹果做任何事情都是有道理的」，你没法说服他们。因为你很难拿一个还没有发售的产品去论证。后来你想说苹果做得不好，又会招黑。

我们只能顺应这件事情。但其实从蛮早我就觉得苹果的这个产品是有问题的。

Q：原因是什么？

A：我觉得这是苹果有史以来第一个不做剪裁的产品。

苹果以前乔布斯在的时候，是极致的剪裁——「我也不知道你想要什么，我给你的东西才是你想要的」。但 Vision Pro 明显就是「我也不知道你想要什么，所以我都给你」——这个也加，那个也加，它是一个堆料的产品。

据说苹果内部的产品逻辑确实如此。他们在重复 Apple Watch 的路线——Watch 第一代并不成功，但给了他们后续成功的机会，知道了做健康检测和运动是对的方向。

AVP 第一代的想法也是不做判断，努力把功能都加进来，看用户喜欢用什么。但他们犯的错误是：头戴设备加的东西多了之后，太重了，戴不住。

结果第一代产品并没有给苹果任何「下一代应该往哪个方向走」的反馈，样本太少了。所以下一步他们反而会更保守。

Q：你们现在主力出货产品其实是移动大屏。你什么时候开始判断先不做空间计算、而是先把移动大屏做出来？为什么认为移动大屏这个定位是对的？

A：这不是我判断出来的，是被打脸打出来的。我们今天的情况真的是一路走过来的。在无人区里探索，用户的真实反馈非常重要。

我们第一代产品就是奔着一个更小、更便宜、更好的方向去做。当时的想法是拉着运营商一起合作，他们有当地的影响力、品牌背书、渠道和生态，我们提供技术，软硬件全做。

我们曾经在韩国做了一个我们认为最完整的商业化闭环：手机预装 APP、眼镜跟手机捆绑销售、5G 合约打下价格、运营商和三星 LG 的渠道售卖、LG 找当地内容做生态。这是到目前为止我们看到在生态领域做得最完整的，但并不成功——因为我们和运营商都没有真正的平台号召力。

这时候你才会去反思，真正能做平台的是谁？

我做一个大胆的预测，只有苹果和 Google。Not even Meta，not even OpenAI。

因为过去 20 年他们在手机生态里的势能和积累，让他们是唯一能去做平台的。那时候我就想得很简单——Don’t do it。

因为如果有一天你做了一套东西，Google 出了一套系统，你所有的开发者其实被你带到了沟里。如果交互逻辑完全不一样，那怎么办？

所以我们一定要退回来做减法。我们是技术背景出身的，技术类的剪裁是最痛的。你要跟做 SLAM 的人讲，不好意思，我们原来做六自由度的，现在得做三自由度了。你说三自由度谁都能做，对吧？但这事是没办法的。

不过初心没变——虽然我们做了 Display 的方向，但另外一条线从来没断过。直到 Google 找到我们。

Q：你们跟 Google 的合作是怎么促成的？

A：我们一直跟 Google 有开源层面的联系。他们内部一直在关注我们，包括苹果的一些高管，每次我们新品出来第一时间都会去买。同行对你的关注，可能是对你最大的认可。

直到苹果的 AVP 出来，Google 也立刻做了一个决策说，我们也得跟进。但突然间发现 AVP 不成功。不成功有两个最大的 takeaway：太贵了，太重了。贵了，开发者不感兴趣，因为觉得没有量，三年五年之内起不来量。太重了，消费者没有长期佩戴和持续佩戴的意愿。

真正解决它，就是要做便宜、做轻，而 XREAL 从第一天开始就在做轻量化、做分体式，依托于我们在空间计算核心技术的长期积累和国内出色的供应链能力，在价格上也更具竞争力。于是这件事变得水到渠成。

眼镜是 AI 最好的载体

Q：无论是空间计算设备还是 AI 硬件，智能眼镜的终极形态应该是什么样的？行业里有人提过一个 L1 到 L5 的形态划分，你认同吗？因为在眼镜这个领域，当前 L1 的体验反而远远好于 L5，这件事挺奇怪的。

A：我以前给过一个 L1 到 L5 的定义，主要是智能程度的分级——早期偶尔能用，后来越来越像你自己的个人助理。但为什么轻量化眼镜注定没办法替代所有东西？因为显示和算力的物理边界。

如果想加显示，大家现在普遍认为是光波导。但光波导的显示做到极致，它也就是车载 HUD 的水平。拿它做个翻译、做个导航没有问题，但你不会用车载 HUD 看电影、玩游戏。而且我们已经被视网膜屏惯坏了——视网膜屏一方面是显示基础，另一方面背后需要很多 GPU 去渲染更多的像素。如果这件事是在一个轻量的全天候设备上，续航支持不了。

所以我们必须做取舍：有一个更轻量化的设备，全天候佩戴，但显示弱一些；有一个相对更重的，但是便携形态，显示能力跟今天视网膜屏是一个水准的。这两个先天就被分开了。

Q：所以你认为未来不存在一副眼镜解决所有问题？

A：大家一提到眼镜可能想到不同的形态。Meta Ray-Ban 是一个形态，我们现在做的是一个形态，大头盔是另外一个形态。这些不是三选一的问题。就跟今天你有手机、平板、笔记本、台式机一样，它们满足不同场景和不同优先级。

AI 眼镜是全天候佩戴的，一定要轻巧。第二个形态是我们现在的移动形态，是便携的而不是一直佩戴的。好处是可以稍微再重一点，但在工作过程中可以戴上，显示内容更丰富。再往另一侧是大头盔，包括 AVP，体验绝对很棒，但可能更像家里的专用设备。

我们认为这三种形态在未来 10 年甚至更长时间都会共存，不会是一个设备替代所有。就像我们原来科幻电影里希望用手表替代电话，但很遗憾今天我们还是既带着手表又带着手机。有些事情它有物理边界。

Q：我有手机、有电脑，为什么需要用眼镜去替代它们？

A：原来我认为，今天的电脑和手机是把一个互联网信息世界压缩到了一个二维的长方形小格子里。真正的感知三维化、显示三维化、虚实融合，是必然的。但最近我有一个新的思考——可能光这一点还不够强，不够让用户觉得「我必须得这样」。

这就是我们最近一年多思考的全新答案：要感谢 AI，AI 可能给我们带来了一种全新的交互方式。过去无论电脑还是手机，本质上是人控制机器。键盘高效但上手门槛高，触摸屏相对高效且上手门槛低，但仍然没有摆脱「人控制机器」的范式。苹果在 AVP 上用眼动追踪做 3D 交互，效率极低，本质是在 3D 画布下做交互。

当 AI 出来之后，我眼前一亮，真正的下一代交互不再是人控制机器，而是人跟一个智能体像我们现在这样高效地交流。以后你的手机、电脑、眼镜，都会有一个智能体，用人和人的交流方式——五感交流。

Q：现在很多 AI 硬件，带摄像头的耳机、挂饰等，也是 AI 的 input。你们怎么看待与它们的竞争？它们成本更低，使用场景甚至更广泛。

A：回到第一性原理。为什么眼镜是先天最好的 AI 载体？因为当你将来加上眼动追踪的时候，眼镜可能是唯一能知道你的聚焦点是什么的设备。

举个例子，无论是耳机还是其他设备，它想拍一张照片去分析，前面坐了三个人，你到底在看谁？而且把整张照片传上去计算量也很大。但如果有了眼动追踪，我可以发现你就在看某个人，我甚至可以把他的轮廓裁下来，只传他到云端。其实人类本来也是这样，当我专注跟你聊天的时候，可能只关注到了你的表情，后面的树我是没有关注的。这些事情只有眼镜能做。

> 本质上这跟 LLM 的原理很像——注意力机制。眼镜是最容易让你获得最高品质上下文的终端。

Q：我昨天体验了 Project Aura，感觉有了一块真正可用的显示屏之后，很多生产力场景在 AI Agent 的帮助下是成立的。比如我可以抛开一台电脑——只要我能下指令、能清晰地接收输出结果、能判断 Agent 的交付是否符合预期，就够了。

A：你说得非常好。再想象一下，假设你是一个公司的董事长，AI Agent就是下面的各种员工。怎么能让这些员工越来越精准地理解你的指令？

不是你用文字的方式去转述——因为文字有可能把一些背景信息压缩掉了——而是他本身就参与了你工作中的很多场景。当你跟他重复某个 idea 的时候，他说「哦，你是在那个场景想到的，你在跟某人聊天时讲到的」，他有更多的背景信息，就可能更精准地完成任务。

所以，我需要升维对AI Agent的input ，要把它变成一个 contextual 的输入，而不是仅仅是抽象出来的文字。

Q：如果你们未来打算做一款 AI 眼镜，你希望它是什么样的？

A：我希望它真的能给我带来一个第三方视角的、我注意不到的一些洞察。我还是从个人助理的视角来看。希望它能帮我在一天工作结束后复盘的时候，给到一些我自己从第一视角没有注意到的角度和事情。那它就得全天候、多模态。

Q：那这会跟你们现在做 Display 的方向背道而驰吗？你们的技术积累更多在显示这块，但你刚说的场景，好像不需要显示也能做。

A：今天 XREAL 做得好的是，当我们去解决问题的时候，会回到第一性原理，然后用更难的方式去解决这个问题，就像我们做芯片也不是为了显示。就像为什么特斯拉造车，一个原来做支付的人能造车？为什么造车的人能造火箭？他不是靠「这个事就近，所以我去做」，他牛的是他一直在走第一性原理——怎么用一个看似很复杂，但其实又是最近的方法去解决问题。

Q：那在你看来，XREAL 的第一性原理是什么？

A：一个多模态的、全天候的——至少保证八小时续航的 AI 设备，加上实现长期记忆。它就是一个变现能力非常强的 AI 个人助理。

我们的核心就是要做一个 AI 个人助理。只是说它到底是先实现全天候，还是先实现 Display 输出，还是先实现多模态。每一步都是成为最终个人助理的必经之路。这个想法真正沉淀下来，其实是在多模态 AI 成熟之后。多模态的 AI 拓展了我们认为这块能力的边界。我原来想的还是一个更小、更轻、更便宜的终端。

乱纪元中的长期主义

Q：你认为智能眼镜的核心价值是什么？

A：眼镜的核心价值在于，它是一个跟模型共享高品质上下文、分享注意力的最好的形态。今天的上下文很像 CPU 里的 Cache，是一种短期记忆。而长期记忆是一个全新的 Memory 系统。这件事会在未来两三年内出来，这其实也是现在 Agents 大家一直在研究的东西。

Q：这是行业共识吗，还是说很多做眼镜的只是想做眼镜？

A：当 iPhone 在 2007 年出来的时候，它都不是共识。我们今天其实进入了一个乱纪元。就像当年没有人能提前框定答案一样，都是回过头看才说马斯克牛、乔布斯厉害。但当时那个阶段都是某种程度的乱纪元，大家都在找答案。

但我想说的是，当这个行业是一个颠覆式创新的时候，不太可能出现武侠小说里那种突然路边出来一个扫地僧把所有人秒掉的情况。这个行业非常注重研发底蕴。乱纪元中的集大成者、那个 iPhone Moment，很可能不是发生在产业链的腰部。

Q：国内很多厂商已经做到千元档了，噪音产品也越来越多。你们怎么维护自己的用户心智？跟供应链整合的公司有什么本质不同？

A：如果我们不断强调原创，但实际上卖不过供应链整合的公司，那可能就说明原创的那些东西没有差异化。我相信我们的产品是有差异化的，但难的事情都要花时间。

XREAL 从 2022 年开始做 Display 眼镜成功之后，我一直在想我们的品牌到底定位在哪。我们希望做中高端产品，品牌心智需要时间去沉淀。而时间对创业公司来讲是最大的敌人，我们必须耐住性子。

Insta360 的 JK 有句话：品牌是消费者在信息不充分的时候对你的信任。

我们特别珍惜这种信任。你可能需要几代产品去建立它，但只要一代不好的东西就会摧毁它。所以在这个过程中，我们不再是只追求高速增长，而是追求高质量增长。

这么多年我们在做的就是保证我们引领行业体验的变化：芯片、大视角光机、实时 2D 转 3D。我相信这些会在消费者心中慢慢沉淀。自然会有人用营销走捷径，试图模拟一个「我和你差不多」的印象，但我相信时间会证明一切。

Q：今年 AI 行业基本一天一变，作为硬件创业者会焦虑吗？

A：这个逻辑跟炒股一样。如果你始终在市场里，每天看波动，很容易被短期波动影响判断和心情。如果你看长线，拉开一点，可能会更清楚。

核心是考验你的长期战略定力。当年在 DeepSeek 一鸣惊人之前，中国大家听到的都是 Kimi、豆包。DeepSeek 没有选择在那个时代去跟另外几家打广告，而是安安静静做自己的东西，直到有一天海外发现它把英伟达的股价都撼动了。我们可能也觉得更适合这么做。

我们之前的基础让我们有一定的余裕可以去等。今天有很多公司不得不发眼镜、不得不做 PPT 眼镜，是因为他们需要活到下一个阶段——就跟当年造车一样，大家还是在 PPT 造眼镜。而我们今天能往后退一点，再长远地想一点，我觉得是好的。

Q：Google 在 CES 做了很多宣发，但没有落地产品。你们会担心平台节奏太慢吗？你们的产品会跟 Google 产生竞争吗？

A：其实 Google 的 CES 活动是小范围闭门邀请制的，请了很多人去听，包括我们在他们的会议室里待了小半天，见不同的 partner。我不怕他慢，我怕他快。因为平台要有节奏，不是光平台出来就行，还要有关键的内容和生态。我们对现状非常满意。

而且我觉得今天国内做 AI 也有点急。大家好像在抢，觉得晚发半年就错过了。但 AI 这一波下一代交互范式的定义，我认为不是个抢跑的逻辑，是一个万里长跑，跑对方向远比抢跑更重要。

Google 会像当年做 Android一样。我相信到某个节点他会有自己的 Pixel，但他一定会先去做平台。这是我们很确定的战略。所以短期不担心竞争，他可能是我们最好的合作伙伴——他擅长的我们做不了，我们擅长的又碰巧是他们最需要的。

Q：眼镜大概率会跟手机和新能源汽车一样，经历一个从上半场到下半场的过程。你觉得现在走到哪了？

A：眼镜大概率会跟手机和新能源汽车一样：头部终端持续做研发，突然有突破，在产品上快速迭代，制定行业规则。然后产业链下游把成本降下来，把能力赋能给更多终端厂商。中国大部分厂商熟悉的是后半场——在别人已经定义好的东西上做小迭代、微创新与大规模制造。但今天眼镜这个赛道还没走到下半场。

我最不希望看到的是这个行业大家用供应链整合和营销去打一场上半场的战斗。

因为上半场还是要做技术创新、做技术迭代。我个人觉得今天任何一款产品都没达到当年 iPhone 1 的那种惊艳感。而那个 iPhone Moment 大概率不会从一个四流企业、只做供应链整合的公司里出来。

今天眼镜火归火，中国的眼镜厂商还没有一个产品单品销售过百万。全球也只有 Meta，但 Meta 是靠补贴的，这个行业真正的拐点，是在不补贴的方式下来评估的。

Q：你们的最终商业模式还是卖硬件吗？

A：当然不是。今天模型厂商也没有想明白商业模式。你其实想问的是，当一个新的终端、一个新的交互范式引领的新终端出来的时候，价值链的分发会是什么样子？

我相信我们一定会有位置。而且因为端侧越来越离你近，硬件或者入口这侧的属性会越来越强。未来你可能不是买硬件，而是每个月愿意付多少订阅费让这个助理服务你。

如果这个助理跟了你三年，它参加了你几乎所有的会，不只是录下数据，而是像参会一样形成了自己的判断和抽象的长期记忆，那你就离不开了。

Q：数据到底是谁的？这在未来的价值链里意味着什么？

A：这个行业一直会有一个想法，就是数据到底是谁的？

今天三星把数据直接给了 Google，用你的数据做广告变现。但数据所有权本来是用户的。而且长期记忆会跟 AI 解耦——就像 CPU 和 Memory 可以解耦一样。

当你的规模化设备多了，你选择把数据给谁，这件事就变成你有一定的主动权。

Q：当 Android XR 或多模态 AI 成熟的时候，所有大厂商都会进来，给创业公司留下的时间是不是不多了？

A：你能理解吧。就像当年跟 Android一起造手机一样，所有硬件厂商都会进来。你从这个牌桌到了另一个牌桌，每个人的筹码都变了。给创业公司留下的时间可能不多了，所以保持差异化和迭代速度非常重要。

大家都说想做苹果，但苹果最厉害的是解决了三个问题：硬件制造、系统开发、以及整套交互范式怎么把软硬件串起来。

但很多人可能只是联想，甚至可能是甲骨文。不同层面有不同分工，挣不同的收入。只要我能保证在这个生态里有一席之地就可以，但现在谈具体位置还太早了。

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