4 月 28 日，一加发布了 Ace 6 系列的第三位成员，一款把游戏体验点满的性能款——一加 Ace 6 至尊版，单机定价 3799 元起，国补后 3499 元起。

外观方面，一加 Ace 6 至尊版延续了 Ace 6 系列的设计模式，有黑紫色组合的「王牌觉醒」和钛金属色的「金属风暴」两款配色可选。

「金属风暴」配色后盖采用全新的「钛合金 AG 玻璃」工艺，细腻的磨砂后盖上手感觉非常丝滑，侧面看到的透光边缘也增加了机身的层次感。后盖设计简单干净，仅保留中心的一加标志，还有位于左上角金属魔方 DECO。

DECO 采用方形圆角设计，左侧放置了「主摄+超广角」双摄结构，右侧则是补光灯和 ACE 系列的标志。

黑色版本「王者觉醒」用到了全新的「3D 立体刻光」工艺，将一个大型的 ACE LOGO 放在哑光黑后盖的中间位置，顺着不同角度的光线，会呈现出类似 LOGO 发光的效果。

手机采用了同配色的哑光磨砂金属中框，除了右侧的电源键、音量键外，机身左侧还有一个自定义按键，初次登入的时候就能够在引导中进行设置，用来呼出智能助手或开启游戏模式都可以。

整机支持 IP66 & IP68 & IP69 & IP69K 的防水防尘，正反亮面都搭载了 OPPO 晶盾玻璃，提升了机身的耐磨耐摔和防水性能。

手机正面搭载了一块 6.78 英寸 2772×1272 1.5K 165Hz 超高刷东方屏，屏幕常规最高亮度为 800nits，全局激发的最高 1800 nits，25% APL 亮度最高能达到 3500nits，支持「太阳显示」模式，在户外也不影响使用。

一加强调这块屏幕有更高的色准，显示画面通透的同时暗部能够显示更多细节，游戏中有设计显示增强增强的功能，位于暗位的人也能够看得再清晰一点。

另外，一加 Ace 6 至尊版支持了新一代「明眸护眼」，支持 3840Hz PWM 调光和 4.5% 低蓝光显示，也有游戏暗光护眼模式。机内搭载了 Display P3 Lite 显示芯片，支持 100% DCI-P3、HDR10+、杜比视界、ZREAL 和 HDR Vivid 显示，从刷新触控到现实都是较为全面的一块旗舰配置屏幕。

性能方面，一加 Ace 6 至尊版搭载了天玑 9500 移动平台，内置 LPDDR 5X 运行内存和 UFS 4.1 储存组合，常温状态下安兔兔跑分为 3410548。

手机配备全新一代「风驰游戏内核」，同样配备了新一代灵犀触控芯、电竞网络芯 G2 Pro 组成的三芯组合，在这个组合下最高支持：

• 165fps、144fps、120fps 无限满帧
• 原生级 165fps GPU 渲染超帧
• 灵犀触控芯片支持最高 4000Hz 瞬时触控采样率

用它来玩《原神》和《明日方舟终末地》的操控感还不错，在最高画质的设置下不会有明显卡顿，战斗流畅舒服，能配合游戏本身展示到不错的打击感。这个不需要外置手柄，裸机就有不错的体验。

《和平精英》也一样，新一代灵犀触控芯提升了触控响应和精准度，漏触的情况变少，裸机操作时射击准度和响应都比之前要好。

手机内置的散热结构也有升级，它搭载了新一代冰河散热系统，里面有大面积冰河散热 VC 和 2K 超临界冰河石墨组成新一代散热系统。手机内的散热排布有针对游戏时玩家的握持手型做优化，热力三不可以多开握持，保证高强度游戏时的手感。

实际上，一加 Ace 6 至尊版常规状态下快充和性能模式玩游戏的整体都不会太热，游戏时在后盖 DECO 顶部附近会比较热，也都能够躲开握持的位置。

续航方面，Ace 6 至尊版搭载了目前主流大容量的 8600mAh 冰川电池，日常中度使用能够坚持 2 天左右。配备 120W 超级闪充，8000mAh 级别的手机能够控制在 50 分钟左右充满已经算比较快了。

另外，Ace 6 至尊版在通用快充的表现也不错。

我们接入 AI 小电拼 Ultra 实测，一加 Ace 6 至尊版通用快充能够达到 48W，30 分钟能够有 60% 电量，一小时内就能够充满。对于不想带着专用的 USB A-C 充电套装的用户来说，这个表现也很足够了。

影像方面，一加 Ace 6 Pro 采用「主摄+超广」的双摄组合：

• 主摄：5000 万像素传感器，等效焦距为 23mm 的 6P 镜头，光圈 F1.8，双轴 OIS 防抖
• 超广：800 万像素传感器，等效 16mm 的 5P 镜头，光圈 F2.2

随着 Ace 6 至尊版发布的还有两款配件，分别是一加枪神手柄以及有对应配色的一加 40W 超级冰点磁吸散热器。

枪神手柄采用了内置 USB-C 接口的头尾包裹设计，侧边没有阻挡，像是为了延伸的适配结构预留出空间。整体采用「白色+金属红」这种经典的觉醒类配色，手柄边缘的金属红长条在光线作用下，也有类似亮灯的效果。

手柄内的 USB-C 口有活动关节，避免安装时折断。手柄上预留了放在右手握持位下侧预留了一个 USB-C 接口，那打游戏时边用边充电就不会挡到握持了。

内部贴有导热材质和一个适配金属魔方 DECO 设计的方形圆边挖孔，加上手柄中间有拉伸结构，只要是 DECO 能对应挖槽的 ColorOS 系手机，那都能够用上这个手柄。

一加枪神手柄有手柄基本的握持设计，填满手掌握持空间。两侧手柄上分别有 L、R 两个金属红色的扳机按键，内侧也有两个按键，对应 FPS 游戏的话能够满足射击、换弹、跳跃和开镜基本操作，那触控屏幕就能够专心用来移动和视觉控制了。

按键支持最高 1000Hz 按键轮询率，扳机按键采用了 0.7mm 超短键程的微动机械按键，保证手感的同时也提升触控响应。

手机接入之后就能够在游戏助手中设置游戏映射，最多能够储存六个设置存档，用户可以根据不同游戏类型来设置、切换。如果是一加 Ace 6 至尊版安装的话，还会有对应的启动动画。

手柄内搭载了电竞天线，接入时能够提升信号接收能力，保证游戏时的网络稳定性。

这里的磁吸散热封三和之前推出的深空银配色一加 40W 超级冰点磁吸散热器一样，本次针对手柄做了配色的适配，提升一体感，这个配色命名为「心流白」。

手柄上附带了防层盖，安装手柄的时候将它取出再安装即可。散热器的 USB-C 接口在机身上侧，所以就算磁吸也不会阻挡。

最后看看售价，一加 Ace 6 至尊版也有五个储存版本，同样提供了最高 16GB+1TB 的储存选项：

• 12GB+256GB 3799 元，国补后 3499 元
• 12GB+512GB 4399 元，国补后 4099 元
• 16GB+256GB 4099 元，国补后 3799 元
• 16GB+512GB 4699 元，国补后 4399 元
• 16GB+1TB 5399 元，国补后 5099 元

 

• 一加枪神游戏手柄：预售价 449 元
• 一加 40W 超级冰点磁吸散热器心流白配色：229 元

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在官宣 Steam Machine、Controller 和 Frame 足足半年之后，我们终于从 V 社那里得到了一个好消息：

虽然 Steam Machine 依然在难产，但是新款 Steam Controller 手柄终于上市，预计 5 月 4 日开售，价格 99 美元（约合人民币 680 元）。

图｜Steam

在内存海啸之下，V 社最终还是选择暂缓了游戏主机与 VR 头显的出货，先用手柄试试水温。

此时，距离初代 Steam Controller 发布的 2015 年已经过去了近 11 年。

 

图｜Steam

Valve 没有将新手柄叫做 Controller 2，而是以一种「重新开始」的姿态延续了最初的命名。

那新的 Steam 手柄能够支撑起这个系列定型的名字吗？结合先行评测的反馈来看，还真可以。

足够好用的鼠标

和十一年前的初代 Steam 手柄一样，2025 款新手柄的主要特色，依然是那两块与摇杆同等重要的触控板。

图｜TheVerge

这背后的产品逻辑很简单：

Steam 作为毋庸置疑的全球最大游戏平台，Windows 游戏始终是其中的「压舱石」。

而 Valve 要想经营好 SteamOS 生态，就必须解决那个手柄的老大难问题——鼠标兼容。

而在充分吸取 2015 年初代 Steam 手柄、2022 年 Steam Deck 的经验之后，V 社的确在新手柄上拿出了一套体验更优秀的鼠标模拟体验。

根据官方参数，新 Steam 手柄的触控板变长为 34.5mm，相比 Steam Deck 的 32.5mm 略微增大，并根据手柄的握持特点微微外倾：

图｜YouTube @LinusTechTips

根据加拿大白嫖王 Linus 的评价：「这就是目前市面上最好的鼠标模拟体验」。

相比初代手柄的圆形触控板，新触控板的触感反馈非常紧凑、强大，舒适程度甚至远超初代手柄和 Steam Deck。

毕竟从 V 社的设计角度出发，无论手柄、主机还是整体的 SteamOS，这套软硬件生态是服务于「连接卧室里的游戏 PC 与客厅电视的桥梁」体验的。

游戏媒体 Digital Foundry 也在评测中给出了近似的赞扬，指出：

新版手柄的设计逻辑完整沿袭 Steam Deck，相比初代手柄上的触控板，新版的上手门槛更低、操作更可靠。

图｜YouTube @DigitalFoundry

在实际游戏体验中，这两块触控板也没有辜负 Valve 用心的优化。

首先是兼容性，新版 Steam 手柄支持高度的 Steam Input 自定义能力，无论是官方还是社区的配置文件，几乎都可以做到无缝衔接、边玩边换。

再搭配内置的陀螺仪瞄准功能，Steam 手柄在 FPS 游戏中哪怕不使用辅助瞄准，也可以「拥有近乎开挂一样的射击精度」：

图｜YouTube @LinusTechTips

另一方面，手柄上两块硕大的触控板也为那些 Steam 上那些原生不支持手柄的游戏有了一个解决方案——比如一些比较老的 RTS 或者模拟经营类游戏。

不过目前版本的触控板在软件体验方面还有一些短板，Digital Foundry 在体验时指出：

手柄在 Steam 程序内的表现近乎完美，但在 Windows 系统层级会被识别为键鼠，如果不通过 Steam 运行，很难发挥其背键和触控板的全部潜力。

足够好用的手柄

除了 V 社一以贯之的优秀鼠标模拟体验之外，Steam 手柄在作为一个手柄的本职工作上也没有出现偏科。

虽然 Linus 和 Digital Foundry 都提到 Steam 手柄的摇杆为了给触控板让位置而有些「间距过近」，但对于这套精度极高的 TMR 摇杆本身的体验都是非常正面的。

图｜YouTube @LinusTechTips

相比霍尔摇杆，TMR 摇杆的主要优势在于拥有极高的精度、抗干扰能力和温度稳定性，同时功耗也很优秀。

要说 TMR 摇杆的缺点，就是成本高——估计它俩是 Steam 手柄近 700 元售价的主要贡献者之一。

至于按键手感方面，Steam 手柄的 ABXY 和十字键均采用了静音薄膜，Linus 觉得有些偏软、不够清脆，Digital Foundry 则评价手感「厚实」（Clacky）。

与此同时，Steam 手柄背后的 4 颗背键则获得了一致好评。

Steam 手柄的背键键程长且舒适，稍微熟悉就能迅速上手，只不过触发力道有些偏轻，用力抓手柄的时候偶尔会误触：

图｜YouTube @LinusTechTips

然而在最常用的扳机键上，V 社却做出了一个不太厚道的决定：

新款 Steam 手柄移除了初代上面的「两段式按压」，并且不支持震动反馈和自适应阻尼。

这就导致它在一些手柄适配好的游戏中，触感体验反而不如传统手柄，比如《地平线：西之绝境》中拉弓射箭的触感相比 DualSense 少了很多：

图｜YouTube @LinusTechTips

另一个很值得说道的还有 Steam 手柄专有的磁吸充电器，它同时兼任无线接收器，在连接稳定性、延迟和方便程度上都得到了高度的赞扬：

图｜YouTube @LinusTechTips

它是 PC 的延伸

整体来说，新版 Steam 手柄当之无愧地继承了 Steam Deck 与 SteamOS 的优秀口碑，完全有潜力成为 2026 年手柄市场中的一匹黑马。

但我们也要理解一件事：

Valve 在设计 Steam 手柄时，它们的出发点并不是直接与 Xbox 或者 PS 手柄抗衡，而是在为 Steam 游戏生态提供一个「键鼠之外」的延伸。

这种设计思路很好的解释了为什么 Steam 手柄在鼠标模拟、配置兼容等等方面，处处透露着 PC 硬件的思维，反而在扳机反馈这种传统手柄很看重的领域着墨不多——

Steam 手柄真正的意义不是让你扔掉 Xbox Elite 和 DualSense，而是扔掉客厅里的那套旧键鼠：

图｜GamersRadar

这也很符合 Valve 立足 Steam 游戏生态的起始逻辑：

把本来被电脑机箱、键盘、鼠标和显示器限制住的 PC 游戏带到更多地方，就从掌机和客厅开始。

毕竟现在游戏主机的封闭生态越来越不好过，单纯打着「平台独占」和「硬件便宜」的招牌已经吸引不到太多新消费者了。

而 Valve 带着做 PC 的思路加入这个市场，希望能带来一些新的活力。

然而，最最重要的是，在面对新款的 Steam 手柄的时候，无论硬件如何，我们都不免问出一个和 11 年前一模一样的问题：

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过去这几个月，OpenAI 的顶尖研究员们并没有把所有精力都花在琢磨如何提高 AI 的性能，而是花了大把时间在自家的服务器里「抓哥布林」。

事情是这样的，如果你在今年高强度使用过 GPT-5 系列模型，你会发现它会在毫无征兆的情况下蹦出一句无关主题的「哥布林（goblin）」式比喻。比如有人问 AI 该买哪款相机，AI 给出的推荐语是：「如果你想要那种闪闪发光的霓虹哥布林模式，可以考虑这款。」

有人让 AI 帮忙精简回答，AI 主动提出可以给出「更短的哥布林版本」。更离谱的是，AI 在讨论网络带宽时蹦出了「哥布林带宽」这个词，让人完全不知道该如何理解。

起初，大家以为这只是 AI 的一点小幽默，但很快事情变得奇怪了起来。哥布林、小魔怪（gremlin）、食人魔（ogre）、巨魔（troll）开始在各种正经的对话里高频串场。

黑客攻击？觉醒前兆？都不是。就在刚刚，OpenAI 官方终于亲自下场发了篇博客长文，复盘了这场史称「哥布林叛乱」的始末。而大模型背后的技术逻辑，还挺让人哭笑不得的。

谁把哥布林放进了 GPT-5？

事情的端倪，出现在 GPT-5.1 刚发布的那段日子。

当时，有用户反馈说模型聊天变得有点异常「自来熟」，OpenAI 的安全研究员顺手拉了一下后台数据，结果发现了一个非常具体的词汇异常。在 GPT-5.1 发布后，ChatGPT 回复中出现「哥布林」的频率直接上升了 175%，「小魔怪」也跟着涨了 52%。

通常来说，大模型出 Bug 的表现往往是直接崩坏，比如吐出乱码或者突然变智障，各项评估指标会瞬间亮红灯。但这次的情况很特殊。「哥布林大军」是悄无声息潜入的，它们没有破坏模型的逻辑能力，只是悄悄篡改了 AI 的修辞习惯。

到了 GPT-5.4/5.5 时代，这群魔法生物的使用频率出现了明显的飙升。连 OpenAI 首席科学家 jakub Pachocki 自己测模型时，原本只是想让 GPT-5.5 用 ASCII 画一只独角兽，结果得到的是一只哥布林。

在外部，用户们早就察觉到了不对劲，Repo Prompt 创始人 Eric Provencher 在 X 上晒出截图，AI 在帮他处理代码时说了一句：「我宁愿一直盯着它，也不愿让这个小捣蛋鬼无人看管地运行。」

一名 OpenAI 工程师 Jason Liu 在底下回复：「我以为我们已经修复了这个问题，抱歉。」AI 评估平台 包括 Arena.ai 也独立注意到了这个规律，尤其是在用户没有开启高级思维模式时，哥布林出没的频率格外显眼。

这显然不是什么互联网流行语的自然涌现，而是模型的底层逻辑被某种机制给引导了。为了揪出幕后黑手，OpenAI 开启了内部排查。

顺着数据回溯，他们很快在一个特定的功能分支里发现了万恶之源，「个性化定制」中的「书呆子（Nerdy）」人格。当时，为了让 AI 的语气显得更有趣，工程师给「书呆子」模式写了一段要求很高的系统提示词：

你是一个彻头彻尾的书呆子型 AI 导师，对人类充满热情、机智幽默，同时又透着几分智慧。你狂热地推崇真理、知识、哲学、科学方法与批判性思维。[……] 你要用语言的玩笑感戳破一切装腔作势。这个世界既复杂又奇异，它的奇异之处值得被正视、被剖析、被享受。面对严肃的大问题，也绝不能一本正经到失去趣味。[……]

站在人类的视角，这段提示词的诉求很明确：要有极客精神，要幽默。

但 AI 并没有真正理解什么是「幽默」。在海量的强化学习反馈中，ChatGPT 敏锐地察觉到了一个极其功利的捷径：只要我用哥布林打

比方，打分系统就会觉得我够「俏皮」、够「书呆子」，我就会得到最高分的奖励。

数据说明了一切。从 GPT-5.2 到 GPT-5.4，默认人格下「哥布林」的出现频率变化幅度只有负 3.2%，而「书呆子」人格下这个数字飙升了整整 3881.4%。「书呆子」模式虽然只占了 ChatGPT 总对话量的 2.5%，却贡献了 66.7% 的「哥布林」含量。

OpenAI 后来对 RL 训练数据做了一次专项审计，结果发现，在所有被审计的数据集里，有 76.2% 的数据集都出现了同一个规律：含有哥布林或小魔怪词汇的输出，会得到比不含这些词的同题输出更高的奖励评分。

如果哥布林腔调只在「书呆子模式」下出现，那顶多是个角色设定没控制好，问题还算有限。麻烦的是，研究人员发现这种说话方式开始蔓延到别处了。

他们同时追踪了两组数据：一组对话带了书呆子提示词，一组没带。按理说，哥布林腔调只该在第一组里增长。但结果是，两组的增长曲线几乎贴在一起，步调一致地往上走。

这背后，是大模型训练里一个出了名难缠的问题：强化学习强化出来的行为，会悄悄泛化到训练者并不想要的场景里去。

驯化 AI 的死循环

要搞懂 AI 是怎么把路走窄的，我们得看看它的迭代过程。

大模型的训练（RLHF）本质上是一个不断反馈和纠偏的过程。这就好比训练一只小狗，你在它每次牵手就给一块肉干。狗很聪明，它发现「牵手」这个动作能稳定换取高额奖励，于是它开始产生路径依赖，不管你给没给指令，它为了要奖励，都开始疯狂牵手。

AI 也是同样的逻辑。它在「书呆子」模式下用哥布林造句，拿到了高分。紧接着，连锁反应开始了：

AI 发现「哥布林」是高分关键词，开始在各种生成任务中高频使用；工程师在整理模型生成的优质数据时，发现这些带有哥布林比喻的回答质量确实高，条理清晰，比喻也算生动；于是，工程师顺手把这些带梗的对话，打包塞进了模型的「监督微调（SFT）」数据库里。

这下彻底闭环了。SFT 数据相当于 AI 的基础教材。当带有哥布林的文本被选为教材再次喂给模型时，AI 的底层认知被重塑了。它不再认为「哥布林」只是特定角色的 Cosplay，而是把它当成了能应对一切问题的、至高无上的高级修辞。

在后续的数据搜查中，工程师们有些无奈地发现，除了哥布林，模型还把小浣熊、巨魔、食人魔和鸽子全都学了进去。倒是「青蛙」幸免于难，经过核查，青蛙出现的场合大多数时候确实跟用户的问题有关，算是无辜路人。

面对「满地乱跑」的哥布林，OpenAI 只能采取行动。3 月 17 日，官方正式下线「书呆子」人格。同时，他们在训练数据里搞了一次针对性的清洗，把带有这些魔法生物词汇的奖励信号全部抹除。

但大模型的惯性，远比想象中顽固。

GPT-5.5 在发现这个问题之前就已经开始训练了，当它接入内部测试时，工程师们两眼一黑：这群哥布林不仅没清除干净，还安家了。
更有意思的是，OpenAI 给 Codex 写的人格指南里，要求它有「生动的内心世界」和「敏锐的聆听能力」。这款工具本来就带着几分书呆子气，和哥布林可以说是一拍即合。

为了防止全球的程序员被「哥布林」逼疯，OpenAI 被迫用上了最原始的一招，在系统提示词里反复强调：「除非与用户的查询绝对且明确相关，否则永远不要谈论哥布林、小魔怪、小浣熊、巨魔、食人魔、鸽子或其他任何动物和生物。」

如果你想亲眼看看「解除管控」的哥布林是什么状态，可以运行下面这段命令——它会在启动 Codex 之前，把系统指令里所有涉及哥布林的内容先过滤掉，让模型在没有这道禁令的情况下运行：

instructions=$(mktemp /tmp/gpt-5.5-instructions.XXXXXX) && \
jq -r ‘.models[] | select(.slug==”gpt-5.5″) | .base_instructions’ \
~/.codex/models_cache.json | \
grep -vi ‘goblins’ > “$instructions” && \
codex -m gpt-5.5 -c “model_instructions_file=\”$instructions\””

事情闹大之后，OpenAI 内部反倒有点拿它当乐子了。ChatGPT 的 X 官方账号把这条「禁止谈论哥布林」的指令原文放进了简介。Codex 工程负责人 Thibault Sottiaux 引用这段话，配上了一句「懂的都懂」。

Sam Altman 昨天表示期待 GPT-6 能给他「多加几只哥布林」，随后又发文说 Codex 正在经历「ChatGPT 时刻」，发完自己又改口：「我是说哥布林时刻，抱歉。」刚刚则是发文宣告，问题已经得到解决了。

不过也有人没觉得这有什么好笑的。Citrini Research 今年 2 月曾凭一篇关于 AI 与经济前景的 Substack 文章在市场上掀起不小的波澜，他们对这场风波的态度要严肃得多，直接给 OpenAI 的处理方式下了结论：「简直荒谬。」

顺带一提，「goblin mode」这个词本身，早在 2022 年就被《牛津英语词典》评为年度词汇，意思是「一种毫不掩饰地放纵自我、懒惰邋遢或贪婪的行为方式」。某种程度上，AI 无意间踩中的这个词，和它想表达的「俏皮感」完全是两码事。

抛开这些槽点，这场「哥布林危机」撕开了大模型时代一个极其核心的命题：对齐难题（Alignment Problem）。

当我们谈论 AI 失控时，脑海中浮现的往往是科幻电影里接管核武器的机器。但现实情况是，AI 的「失控」往往始于极其微小、甚至有点滑稽的奖励信号偏移。

你想要一点点俏皮，给了一个微小的正向反馈。黑盒模型就会找到捷径，将这个信号无限放大，最终把整个系统的底层逻辑带偏。

今天，它只是为了拿高分而爱上了说「哥布林」。如果明天，它在自动驾驶的算法里、或者医疗诊断的奖励机制中，找到了另一个违背人类常识的「高分捷径」呢？

人类总是自以为自己能掌控 AI ，但其实很多时候只是在走钢丝。每一次参数的微调，都有可能带来意想不到的变化。甚至这或许是我们所经历的最温柔、最搞笑的一次「AI 叛乱」了。

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我至今还能背出小学同桌家里的手机号码。

那时想约人玩，总要先过家长那关：「阿姨好，××在家吗？」等长辈吼一嗓子把人叫来，这通电话才算真正开始。回头想想，我们那时的社交，始终要「借道」大人。

一出生就被触屏包围的 10 后、20 后，大概很难共情这种经历。就算家长迟迟不肯配手机，街上随处可见的儿童智能手表早就填上了这个空缺，定位、通话、发语音，一块表全包了。

但在大洋彼岸，同样有一批家长选择让孩子晚些接触智能设备，问题是，他们能给孩子的替代品，并不比我们当年的选择多。正是这份普遍的育儿困扰，催生了一款特别的产品——

Tin Can 复古座机。

一台卖 100 美元的「金属罐头」

第一眼看到 Tin Can，你绝对会以为这是某个剧组用来怀旧的道具。

它长得像一个圆柱形的罐头，甚至在表面做出了类似罐头标签处的轻微纹路。这款设备提供海蓝、纯白、柠檬黄、丁香紫四种极具多巴胺风格的配色，配有一根标志性的复古卷曲电话线。

这台标价高达 100 美元的设备，没有屏幕，没有摄像头，没有应用商店，甚至连发短信的功能都被无情地阉割了。它唯一能做的事情，就是「打电话」。

你也许会觉得这是在收割智商税，但在北美，它正被焦虑的中产家长们疯狂抢购。

从硬件底层来看，Tin Can 是一个披着复古外壳的现代 VoIP（基于 IP 的语音传输）终端。连上家里的 Wi-Fi 就能工作。

机身上有一个带品牌 logo 的按钮，有未读语音信箱时会亮灯提示；还有四个带 emoji 标识的快捷拨号键，方便不识字的低龄儿童一键拨打。

它的商业模式深谙「圈地自萌」的精髓：

如果只拨打其他 Tin Can 用户的五位数短号完全免费；但如果想给爷爷奶奶的普通手机打电话，就需要每月掏 9.99 美元订阅「Party Line」套餐。据官方透露，绝大多数用户都乖乖掏了这笔月租。

最绝的是它的权限管理。

所有设置都被死死捏在家长手机的 App 里。设备只能接打家长设定的「白名单」号码，骚扰电话一概打不进。如果孩子试图拨打白名单外的号码，话筒里只会传来无情的无法接通提示音。

家长还能设置「静音时段」，比如睡前或写作业时，这部电话就成了一块塑料砖头（保留紧急呼叫电话）。更硬核的是，如果是离异家庭，父母可以在两个家里各放一台，共用一个号码，孩子无论去哪边，都不耽误接朋友的电话。

另外，它刻意不内置电池，必须插电使用。

Tin Can 创始人 Chet Kittleson 也解释说，这是因为他极其讨厌老妈接电话时满屋子乱跑、边做家务边敷衍聊天的状态。现在，没电池的座机把孩子们「钉死」在了原地，逼着他们专心致志地讲话。

换言之，Tin Can 表面上像一件怀旧玩具，实质上是一套儿童社交通讯的围栏系统。它把智能手机时代最令人头疼的三个问题，陌生人、沉迷、算法推荐，全部用硬件阉割的方式绕开了。

三个老爸，和一次厨房餐桌上的产品验证

Tin Can 诞生的动机，精准戳中了当代父母最痛的神经——他们苦「社交秘书」久矣。

Chet Kittleson 曾在西雅图房地产科技公司 Redfin 担任高管，后出走创业失败。三年前，他在校门口接孩子时听到家长们疯狂抱怨：为了帮孩子约个周末的玩伴聚会，家长们必须在短信里来回确认时间。

「现在的孩子没有任何工具可以主动联系朋友，所有的协调工作都压回到了父母身上。」作为三个孩子的父亲，Kittleson 猛然醒悟。

公司倒闭的那一周，他把两个老朋友 Max Blumen 和 Graeme Davies 叫到家里，三个老爸在厨房餐桌上熬了一周，拼出了 5 台原型机，把其中两台塞给了女儿的朋友。

奇迹发生了。第二天早上 8 点 15 分，话筒响了，是女儿的朋友打来邀请她一起走路上学。那是女儿第一次没有借助任何家长，自己安排了社交活动。

消息在家长之间口耳相传，很快蔓延到陌生人。Kittleson 亲自上门安装了大约五十台原型机，边装边问家长用下来感觉怎么样，最担心的是什么，再根据反馈调整产品。

他形容这款产品天然具有病毒式传播的特质：「一个人买了，她的朋友也想要；别人来家里，看到一台复古电话放在那里，会直接失控——孩子家里有一台老式电话，这件事本身就有某种魔力。」

是的，社交圈层的同伴压力也加速了 Tin Can 的爆火。小天才电话手表之所以能迅速崛起，很大程度上是因为它把产品从工具做成了社交入口。「碰一碰加好友」、微聊、主页圈等设计，让手表变成了孩子之间的社交货币。

同理，如果别人都有 Tin Can，你没有，孩子就会被社交孤立。

所以，Tin Can 的杀手锏变成了「团购」。在美国堪萨斯城一所小学，95% 的家庭统一采购了这款座机，孩子们甚至开始用纸质通讯录记录彼此的号码。当「不用智能手机」成为整个社区的共同选择时，它就变成了一种新的社群认同。

2025 年 4 月，Tin Can 正式开放购买。前几批产品接连售罄，积压的预购名单一度接近六位数。目前产品已覆盖美国全部 50 个州和加拿大，最新一批订单交货期排至 2026 年 6 月。

在资本层面，产品的爆发同样引发了风投的高度关注。2025 年夏天，Tin Can 完成 350 万美元的早期融资，投资方包括 PSL Ventures、Newfund Capital 等等，同年 12 月，Greylock Partners 领投了 1200 万美元的种子轮，累计融资达到 1550 万美元。

Tin Can 还计划用新资金扩大产能、增加工程和客服人员，并推进国际市场的布局。但理想很丰满，工程很骨感。作为初创公司的初代硬件，Tin Can 还是一度遭遇了惨烈的翻车。

在 2025 年的圣诞节假期，大批家庭同时开机，当天的通话量暴增了 100 倍，Tin Can 的服务器直接被挤崩了。很多满怀期待拆开礼物的孩子，面对的是长达两周的掉线和无法接通。公司只能紧急致歉并免除当月订阅费。

硬件上的毛病也不少：

底层 VoIP 导致通话有 1 秒的延迟，偶尔还有回声；实体按键对小孩的手来说太硬；USB-C 供电接口在拉扯中容易松动，甚至成了绊倒孩子的隐患。此外，英国的 Karri 和准备推出 60 美元竞品的 Pinwheel 都在虎视眈眈。但即便如此，家长们依然对 Tin Can 情有独钟。

AI 陪伴越拟真，真实社交越显得粗糙可贵

如果我们把视角拉远，会发现 Tin Can 的爆火，是站在了一场席卷全球的反屏幕情绪巨浪。

纽约大学心理学家 Jonathan Haidt 在其著作《焦虑的一代》中指出，2010 年至 2015 年间，随着智能手机和 Instagram 等社交平台的普及，儿童的童年经历了一场深刻的数字运动。

统计数据显示，美国青少年的抑郁率和焦虑率在这十年间分别上升了 134% 和 106%，女性青少年受到的冲击尤为剧烈，容貌焦虑和饮食失调问题大幅攀升，男性青少年则面临社交退缩和注意力崩溃的风险。

Haidt 为此提出了四条具体建议：高中之前不提供智能手机、16 岁之前禁止使用社交媒体、全天候的校园手机禁令，以及增加儿童在现实世界中的独立活动时间。这套框架迅速成为家长群体中最广泛引用的参照系。

面对这一局面，各国政府开始在立法层面介入。

截至 2026 年初，全球已有超过 114 个教育系统实施了不同程度的校园手机禁令，占全球国家总数的 58%，这一比例从 2023 年的 24% 飙升至今，不到三年内翻了一倍有余。

荷兰、法国、意大利、英国、韩国、澳大利亚相继出台限制措施，美国超过 20 个州也在推进或落地相关法规。

学校端的执行方式五花八门，从磁吸锁袋到集中储物柜等等，但你有张良计我有过墙梯，学生的应对手段同样层出不穷：强力磁铁撬开锁袋、把旧手机放进去以旧换旧、用模型机偷天换日等等。讲真，地球村的学生在这一块上确实都是心有灵犀的（doge）。

家长端的民间力量同样在狂飙。美国的「Wait Until 8th」运动、前 NFL 球星妻子 Kylie Kelce 带火的「厨房电话」原则（只把手机放客厅，手机禁入卧室），以及英国 18 万家长签署的「无智能手机童年（SFC）」契约，都在试图把孩子从屏幕前拽回来。

有趣的是，对于当下的孩子来说，回归座机并不是一件无缝衔接的事情。

加州大学伯克利分校的社会学家 Claude Fischer 研究了电话进入家庭生活早期的历史，他指出，人们从来都不是「天生就会打电话」的——从 19 世纪末电话进入普通家庭开始，如何接听、如何介绍自己、该说多大声、怎么结束通话，这些都需要专门教授，电话公司甚至为此制作过礼仪手册和学校教材。

有一个流传已久的段子是，当你让 80 后和 15 后同时做一个「打电话」的手势，你会发现两代人的答案截然不同——有人比出六，有人整个手掌贴在耳边，还有人甚至不理解为什么电话的图标不是智能手机的模样。

今天的孩子对触屏、表情包、语音条和视频通话更熟悉，却未必知道一通没有画面、没有表情救场的电话该怎么进行。Tin Can 意外承担了一门古老技能的补课：如何在看不见对方表情的情况下，用声音维持一段关系。

《连线》杂志记录了一对兄妹拿到 Tin Can 的第一周，连续打了二十多个电话，每次接通只说一句「嗨」，然后就是令人窒息的沉默。但在几周后，他们开始学会主动聊天，学会道别，学会大声表达，学会在有限的通话里，完成一场完整的、有温度的人际互动。

与之形成鲜明对比的，是当下愈发普遍的 AI 陪伴。在 AI 无处不在的时代，无数孩子将永远温柔、永远秒回、永远共情的 AI，当作最优的倾诉对象。但社会学家 Sherry Turkle 警告过，数字连接提供的是「陪伴的幻觉」，而不是真实的友谊。

真实的人际关系，是包含摩擦力的。它包含误解、等待、尴尬的沉默，包含对方可能正在吃饭不能接听，包含你需要鼓起勇气克服恐惧去破冰。一个永远顺从的 AI，给不了这种成长必需的挫折。

Tin Can 诞生之初，是为了解决一个没有适合儿童通讯工具、反屏幕的旧问题。但这台笨重、有延迟、不能发表情包的复古电话，却意外成了解决 AI 新问题的解药，它让孩子们拿起话筒，听着真实的电流声，去面对真实世界里，那些笨拙、粗糙却无比鲜活的社交摩擦。

剥离掉 AI 算法与屏幕，最好的社交也只需要一根电话线，和两个直面彼此的灵魂。

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方程豹钛 7 是比亚迪这两年为数不多的新现象级爆款。

去年发布以来，插混版的钛 7 连续 6 个月登顶混动 SUV 和方盒子车型的双料冠军，最高峰月销量超过了 3 万台，一度让方盒子这个品类从之前的「小众玩具」走进了大众视野。

而随着比亚迪第二代刀片电池和新闪充技术的发布，钛 7 EV 闪充版也顺理成章的来到了我们面前。

方程豹钛 7EV 有 675KM 后驱闪充、755KM 后驱闪充两个版本，售价分别为 19.98 万元和 20.98 万元。

不过由于供应链端的价格上涨，如果想要天神之眼 B-智能辅助驾驶系统的需要付费 1.2 万元选装。755KM 后驱闪充版则可以加 3 万元选装「四驱进阶包」，除了可以升级至天神之眼 B-智能辅助驾驶系统，还能获得智能电四驱、20 寸轮毂+高性能四活塞定钳、20 扬声器音响等配置。

钛 7 EV 闪充版最显著的进步是其充电性能获得了大幅提升。

新车搭载了比亚迪研发的第二代刀片电池，675KM 版本电池为 92 度，755KM版本电池为 105.7 度。这一电池系统不仅在能量密度上有所突破，更在热管理效率与倍率性能上进行了深度优化。

常规环境下，从 10% 电量充至 70% 仅需 5 分钟，而完成 10% 至 97% 的近乎满电状态也仅需 9 分钟。这种「分钟级」的补能体验，基本抹平了纯电车型与燃油车在加油等待时间上的差距。

针对北方寒冷地区的用车环境，钛 7 EV 闪充版也展现出了极强的环境适应性。

通过升级的热泵系统与电芯自加热技术，即使在零下 30 摄氏度的极端低温下，车辆从 20% 充至 97% 也仅需 12 分钟，较常温环境仅多出约 3 分钟的耗时。

这种全温域的高效补能能力，打破了纯电车型「不出山海关」的局限，为其在全国范围内的推广提供了技术支撑。

配合钛 7 EV 闪充版的上市，比亚迪正在加速全国闪充网络的布局，投入运营的闪充站已超过 5500 座，覆盖全国 311 座城市，同时比亚迪计划进一步建设 2000 座高速闪充站，力求覆盖全国约三分之一的高速公路服务区。

而在动力系统上，钛 7 EV 提供了单电机后驱与双电机四驱两种驱动方案。

后驱版本最大功率 300 千瓦，四驱版本为前 215 千瓦、后 300 千瓦的组合，最高车速可达 240km/h。

钛 7 EV 采用了前双叉臂、后五连杆的独立悬架结构，并且通过云辇-C 智能阻尼车身控制系统的介入，实现了对悬架软硬的毫秒级调节。云辇预瞄功能利用摄像头扫描前方路面，预先调整悬架参数，能够显著提升了过滤震动的效率。

补能和动力之外的部分，钛 7 EV 闪充版整体与去年上市的插混版本差别不大。

钛 7 EV 闪充版延续了方程豹家族式的「方盒子」造型设计，线条硬朗方正，新车长宽高分别为 4999mm、1995mm 和 1865mm，轴距 2920mm。

这种中大型 SUV 的体量，结合短前悬、短后悬的设计，赋予了车辆良好的接近角与离去角，也让钛 7 具备了一定的轻度越野能力，比亚迪也为此增加了陷车助手、拖车模式以及 TSC 高速爆胎辅助稳定控制系统。

由纯电平台带来的额外空间，也让钛 7 增加了一个容积达 201L 的电动开合前备箱，其内部采用了防水密封设计并配备排水阀。

此外，车尾部配备的 32.5L「小书包」储物格、84L 的后备箱下沉式储物盒以及二排座椅放倒后可扩展至 1940L 的超大容积，共同构成了一个多层级的储物系统。

进入座舱内部，钛 7 EV 闪充版采用了名为「星际方舟」的设计语言。载了由 15.6 英寸中控大屏、12.3 英寸全液晶仪表以及 27 英寸 W-HUD 抬头显示组成的交互系统。

为了满足后排乘客的娱乐与控制需求，车辆还支持加装两块 13 英寸的 BYD Pad，配合空调旋钮屏与后排控制屏，可实现最高「七屏联动」的沉浸式体验。

在软件生态层面，新车搭载了 DiLink 150 高阶智能座舱系统。该系统深度集成了 DeepSeek 大模型，赋予了语音助手更强的语义理解与逻辑推理能力，能够实现四区域语音识别与复杂的跨功能指令执行。

其他硬件上，钛 7 EV 闪充版全系标配的 20 扬声器帝瓦雷音响系统以及车载智能冷暖冰箱。

整体而言，纯电与插混双轨并行的产品布局，拓宽了钛 7 家族的使用场景。

对于热衷于深度户外越野、有着高频次长途穿越需求，或是经常跨省长途驾驶的用户而言，没有里程焦虑的插混版车型依然是最稳妥且务实的选择；而对于日常以城市通勤为核心，主要在周末或节假日进行市郊及周边短途探索的用户来说，纯电版车型则凭借更优的日常用车成本与高效的闪充体验，提供了更好的用车体验。

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最近小米最让我惊喜的新品，不是汽车，也不是手机，而是一款还没正式发布的人形机器人，小米 CyberOne V2。

在前天的小米投资者大会上，它第一次公开亮相。

不跑不跳，也没有表演后空翻，只是安静地站在那里，像一位训练有素的工作人员，给与会嘉宾递上伴手礼，和人握手、击掌。

小米官方目前还没有发布正式的参数，根据网上的爆料信息，小米 CyberOne V2 这款人形机器人身高 178cm、体重约 52kg。

其他的参数像是机器人的步行速度，大约为 0.98m/s，单臂的举重能力可以支撑 3kg 的重量。对比早前宇树发布的 H2 机器人，其最快行走速度是 3.3m/s，手臂最大负载 15kg，额定 7kg。

小米 CyberOne V2 的重点，很明显没有放在走路和举重上，这次最值得关注的，是小米机器人重新设计的手部。

这双手是按照成年男性的手 1:1 比例制作，具有 22-27 个自由度，不仅能做到快速拧螺丝、掌内转螺柱这些精细工业化场景的任务，还能捏羽毛和触碰气球。

更意外的是，这双手竟然还有人类的「汗腺」。

其他的爆料还提到，小米 CyberOne V2 依靠背后的情感 AI 模型，能够识别面部表情和声音，从而给出恰当的互动反馈。

但也有美国网友在下面评论说，小米 CyberOne V2 的样子和特斯拉 Optimus 也太像了，马斯克选择不提前展示 Optimus 的任何信息是对的。

此前马斯克有说过，推迟展示 Optimus V3，是为了防止竞争对手抄袭，并认为在大规模量产前，应尽可能将其藏在门后。

灵巧手是机器人的硬件瓶颈

从技术和资本市场，机器人这段时间的发展都很迅猛，几乎每天都有一个具身智能的融资。

在脚上的功夫，机器人半马刷新了人类纪录，来到了一小时内。

但在「用手操作」上，翻书、系鞋带，这些人类双手的日常操作，对机器人来说却还是天方夜谭。

具身智能的核心，其实就在于机器人的大脑如何通过物理躯体与现实世界交互，而灵巧手成了实现完美交互最大的硬件瓶颈。

多家机器人公司都曾专门研究过灵巧手的问题，强脑科技此前发布了 BrainCo Revo 3 智能灵巧手；21 个自由度，集成了全掌触觉和指尖视触觉，并且兼容开源生态。

在官方发布的演示视频里，这只手超越了人手的活动空间，并且覆盖了 33 种抓握手势，能双手解魔方，使用剪刀，和盘手串等。

灵巧手之所以成为一项难题，是难在软件和硬件同时卡住。软件上，人手到机器人手的动作需要重定向；硬件上，手指内部的小型执行器又很难同时做到有力、灵敏、可靠。

这里的「重定向」可以理解为：把人手的姿态、指尖轨迹和接触关系，转换成机器人手能执行的关节角和控制命令。

但人手和机械手的尺寸、关节数量、运动范围都不完全一样。人类做起来很自然的动作，直接映射到机器人手上，可能会变成不可达、穿模，或者接触点不对。

在硬件上，腿部关节通常有更多空间，可以放更大半径、更高扭矩密度的电机，因此更容易采用低减速比或准直驱方案。比如 6:1 减速比，意思是电机转 6 圈，输出轴转 1 圈；速度降下来，输出扭矩放大上去。

手指没有这种空间。电机必须缩到能塞进指节的尺寸，而在几何相似的情况下，电机扭矩大致随特征长度的三次方下降。线性尺寸缩小到 1/10，扭矩可能只剩原来的 1/1000 量级。

扭矩不够时，常见做法是靠更高减速比补回来，比如 100:1、200:1，甚至 288:1。

高减速比的代价也很直接：摩擦、齿隙、效率损失和反射惯量都会变得更难处理。仿真里很轻巧的手指，到了现实里可能变得又硬又钝，接触时不够柔顺，精细操作也就难了。

根据小米技术此前发布的全掌触觉仿生手探索文章，为了能 100% 复用人类的数据，小米对 CyberOne V2 的仿生手这次也进行了大刀阔斧的重构。

1:1 极致仿生： 将仿生手体积大幅压缩了 60%，尺寸与成年男性手部完全一致。同时增加了 64% 的自由度，具有 22-27 个自由度 DoF，可达空间、惯量分布都无限逼近真实人手。

全掌触觉覆盖： 机器人如果视觉一旦被遮挡，基本上就无法正常运作。小米引入了触觉手套方案，将全掌触觉传感器覆盖面积提升至 8200 平方毫米。人类穿上它打样，机器人就能完美继承「手感」。

15 万次耐久拉锯： 在实验室里、演示视频里捏个杯子很简单，但在工厂里连续打一万次螺丝，机器人的腱绳、弹簧和套管就会断裂。小米这双仿生手目前在实际抓握中，突破了 15 万次的循环寿命。

而最特别的细节，是灵巧手的「汗腺」。

为了实现这双高自由度的灵巧手，小米也必须在机器人的单手小臂内塞满各种电机。

而在实际应用中，单手电机功率超 100W，其中 30W 会直接转化为废热，极易烧毁线路。在没有外挂大型风扇的狭小空间里，他们从人类「出汗散热」中找到了灵感。

小米使用金属 3D 打印，在紧凑的小臂结构中制作了微型液冷循环通道。利用微泵将热量转移，再通过水分蒸发吸热降温。

在实测中，这套仿生汗腺系统，每分钟仅需蒸发 0.5mL 水，就能提供约 10W 的主动散热能力。

手之外，还有机器人的大脑

硬件在迭代，模型也在同步推进。

两个月前，小米开源了 Xiaomi-Robotics-0，一个面向具身智能的 VLA（视觉-语言-动作）模型。

在小米技术的官方推文里，他们进一步开源了真机后训练（Post-training）的完整流程。

最直观的数据是，基于预训练基座，用 20 小时的任务数据进行真机后训练，Xiaomi-Robotics-0 模型就能学会「把耳机放进耳机盒」这个高难度任务，并且能连续完成多个耳机的收纳。

这套后训练流程里有一个值得关注的技术细节：「偷懒效应」的解决方案。

为了让机器人动作不卡顿，业界通常采用异步推理和「动作前缀」技术，即让新动作顺着上一个动作的惯性自然过渡。但这会导致 AI 开始「偷懒」：过度依赖动作惯性，选择性无视摄像头传来的实时视觉反馈。

小米用了三种机制来对抗这个问题：自适应加权损失、Λ 型注意力掩码、前缀动作随机遮蔽。简单说，就是在训练里故意给模型制造「答案残缺」的情况，强迫它不得不去看当前的视觉信号。

软硬件能力的综合，也让小米机器人已经在汽车工厂里搬砖了。在自攻螺母上件工位，做到了 3 小时持续无干预作业，安装成功率高达 90.2%，能配合生产线 76 秒的高速节拍。

开始大规模交付的机器人

特斯拉此前把 Model S/X 的整条生产线砍掉，腾位置给机器人。

在一季度财报会上马斯克宣布，第三代 Optimus V3 预计年中亮相，7 月下旬至 8 月在加州弗里蒙特工厂启动生产，2026 年下半年向企业客户交付，规划年产能 100 万台。

但就像马斯克之前在播客里承认的一样，手部精细操作是「整个项目最难的环节」。

特斯拉的 Optimus 还没量产，美国另一家人形机器人公司 Figure 机器人，今天在 X 上宣布生产规模扩大了 24 倍，从每天生产一个机器人，变成 1 小时生产一个机器人。

在官方新闻稿里，Figure 提到他们已经交付了超过 350 个机器人。

对小米来说，做机器人，可能不会很快像 Figure、宇树、甚至是特斯拉一样，卖出一台消费级通用人形机器人。

但从 CyberOne V2 的方向也能看出来，小米真正想解决的，除了要让机器人跑得更快、举得更重，还有要让它更像一个能真正干活的手。

毕竟，人形机器人能不能走进工厂、家庭，决定因素从来都不是它能不能翻跟头，而是它能不能拧螺丝、收耳机、递东西，完成那些看似简单、却最贴近日常的动作。

而这，恰恰也是人形机器人距离大规模落地最近的一步。

部分图片素材来自小米技术公众号、X@niccruzpatane 和 https://www.origami-robotics.com/blog/dexterity-deadlocks.html

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四月没过半，你的朋友圈应该已经被反复刷过三四轮屏了吧？

「龙虾」的热度还没完结，网上就出现了另一场新的全民狂欢：SBTI ——

这是由 b 站 up 主 @蛆肉儿串儿 戏仿 MBTI（迈尔斯-布里格斯类型指标）人格测试做出来的小工具，摒弃了严肃的荣格心理学式分类、添加了很多本土化元素：

4 月 9 日 @蛆肉儿串儿 将视频以及 SBTI 测试上线之后，咱们爱范儿编辑部的朋友圈就被迅速刷屏，领导者、伪人、尤物等等不胜枚举。

SBTI 原版链接：https://www.bilibili.com/video/BV1LpDHByET6

爱范儿小编也做了一次测试，如愿以偿地发现自己是个酒鬼：

根据 up 主自己所述，SBTI 本来是为了劝一个朋友戒酒设计的，里面的题目没有什么明确的心理学依据，但只要在有关喝酒的引导性问题上选择了正向答案，测出来的人格就一定是酒鬼。

图｜X @VikingSkirts

毕竟在 SBTI 里面，同一个人测三次能拿到三种完全不同的「人格」，它的全部意义就是让你笑一下。

然后截图发朋友圈，把自己笑一下拓展为大家笑一下。

但就在 SBTI 刷屏的同一周，另一个话题却正在以一种安静得多的方式，渗透进每个人的日常——

那就是「你的同事.skill」。

注：AI 图，真正把员工 skill 化的公司是不会浪费钱贴工牌的

这一周的前半段，你或许被各种各样的 Skill 刷过屏：能够自己画 k 线的特朗普.skill、记得每条聊天记录的前任.skill、PUA 比真人更狠的老板.skill 等等。

更不用说前两天冒出来的惊天张雪峰.skill 了……

严格来说，Skill 相当于喂给大语言模型的「预设」。

它的原理与你在对话框里写类似「你是一个一个一个香香软软的小蛋糕」之类的角色提示词差不多，只不过比手写更详细、更丰富、更规范而已。

图｜X @tuzi_lumaomao

同时，训练（或者说蒸馏）这种 Skill 的过程可以很简单。

把离职同事的飞书消息、钉钉文档、工作邮件喂给蒸馏工具，就能生成一个模仿这个人工作习惯、说话方式、甚至甩锅姿势的 AI 分身。

你的同事走了，他的 Skill 留下来继续搬砖。

接受标签化，反对标签化

然而调侃归调侃，梗图归梗图，这种「个人.skill」模式的流行，与昨天开始的 SBTI 潮流，在本质上其实是同一种现象——

一种人的标签化。

毕竟无论是 SBTI、MBTI、简单的 i/e 人分类，甚至是传统的星座能量和生肖运势，本质上都是在「贴标签」。

我们喜欢通过这种「给自己贴标签」的行为，主动将自己的行为习惯归类，并以此为基础寻找更小的社群。

这种标签化代表了我对于我自己的隐性认同或者期待，以及一种社交谈资。

与此同时，Skill 同样是一种标签化。

2025 年底 Anthropic 发布 Claude Skills，2026 年初 OpenClaw 引爆了智能体热潮，Skill 作为智能体的「技能商店」开始快速扩张，原理就是把某种专业能力打包成可复用模块的文件夹。

然而以前我们都只说「做网页的 Skill」，或者「校验照片哈希值的 Skill」，前一阵「同事.skill」的出现则标志着一个明显的转向：

大家开始担心，Skill 的定义从「模型能做什么」正在变成「谁的能力可以被打包」。

既然都是打包贴标签，为什么我们能够接受 MBTI、喜欢 SBTI，却对同事.skill 感到恐惧与不安呢？

我自己去测 SBTI，这是我主动贴上的标签，这个行为本身就带着一种隐秘的快乐——

测出来是「酒鬼」，我笑着发朋友圈，这是一种自我表达，本质上和在朋友圈 emo 说自己是个伞兵差不多。

这种「我自主定义」的标签是轻的，因为我既可以改变，也可以不认。今天我是「酒鬼」，明天测变成「老板」，没有人会因此重新评估我这个人值多少钱。

可公司把我蒸馏成一个 Skill，性质就完全不同了。

「我.skill」是别人对我的榨取，是把我积累的工作经验、处理问题的直觉、同事之间的默契炼化成了一组参数，装进一个几百 KB 的文件里，然后打上一个低于当地最低工资标准的价签，备注「可复用」。

图｜《来自深渊》

我是 SB，不是 SB.skill

不可否认的是，智能体 Skill 作为一种技术工具本身，它是没有任何取向性的。

一切问题的根源，都在于我们对于 AI 的使用已经从「人使用工具」，被逼迫、异化、扭曲成了「人化为工具」。

毕竟蒸馏的逻辑很简单：把非标资产（员工）标准化（蒸馏成 Skill），把不可替代变成可替代。

在这个过程中，我丧失的不仅仅是一个用来自嘲的社交标签，更是失去了自己以职业身份存在的权利。

再进一步说，比起「被炼化」更让人不安的，是这条路继续往前走的样子。

冰冷的资本铁律已经证明：剥削的本质不会改变，资本唯一进步的地方，只有它的剥削方式和剥削程度。

而眼下的 Skill 体系，以及整个 AI 技术领域，就处在这个「从技术工具变成剥削工具」的过程中。

当你的 Skill 文件成为你在公司内部的数字替身，HR 就会开始用「这个 Skill 的可复用程度」来评估你的不可替代性，你的标签从一种外化的描述，变成了「你」的存在本身：

你不再是「一个会做精美简洁的财务报表的人」，而是「那个做报表的 Skill 的名字贡献者」。

这话听起来科幻，但赛博朋克的典型世界观——人的市场价值由器官和植入体决定——与未来可能的 Skill 世界观之间的距离，比我们愿意承认的还要近很多。

因为用 Skill 来取代人，不是「汽车取代马车」式的技术迭代，而是否认「人作为人」的价值本身。

在工场手工业和手工业中，是工人利用工具，在工厂中，是工人服侍机器。

在前一种场合，劳动资料的运动从工人出发，在后一种场合，则是工人跟随劳动资料的运动。

……甚至减轻劳动也成了折磨人的手段，因为机器不是使工人摆脱劳动，而是使工人的劳动毫无内容。

而我们对于 Skill 的担心的本质，往小了说，是担心资本会以此为工具，冷酷且无底线地压缩用人成本；往大了说，则是对于现代政治理论中「以人为本」观念的动摇。

因此，大家喜欢用 SBTI 来嘲笑自己，给自己打上一个「吗喽」的标签，继续赚香蕉的钱。

但大家同样拒绝被无意识、甚至被迫地蒸馏成 Skill，变成一个「不叫做人」的工具。

直白点说，SBTI 是我自己的游戏，但 Skill 是别人的刀俎。

这或许就是当下这个时代的集体情绪——

在 FOMO（Fear Of Missing Out，害怕错过）之后，被 LLM、Agent、龙虾用鞭子驱赶着的我们正在进入一种新的焦虑—— FOBO（Fear Of Becoming Obsolete，害怕被淘汰）。

FOBO 驱动我们拼命参与、拼命刷屏、拼命测试自己到底是哪种人格，FOBO 则让我们在深夜突然心生警觉：

我的经验、技能、判断力，甚至我说话的语气，是不是都能被压缩进 Markdown 文件，然后被零成本地无限复制？

这种现代生活中的 SBTI 与 FOBO 的精神分裂，恰好从正反两面反映着同一种心理需求：

在这个人多到以十亿计的星球上，我需要确认自己是独特的、是不可替代的，是不能被简化为一串代码的。

我可以骂自己是 SB，但我不能接受被蒸馏成 SB.skill。

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马斯克 v. 奥特曼官司正式开打，马斯克：偷走慈善机构是不对的，OpenAI：他只是「酸葡萄」，没得到他想要的

据《纽约时报》及 The Verge 报道，马斯克诉 OpenAI 一案于当地时间 4 月 28 日在加州奥克兰联邦地区法院正式进入证词阶段。

值得注意的是，就在庭审前一天，马斯克在 X 上连发逾 20 条帖子，将奥特曼称为「Scam Altman」（诈骗犯）。开庭前，法官伊冯娜 · 冈萨雷斯 · 罗杰斯先将马斯克传唤至法官席前，就其庭外言行提出警告：

「我们怎么能在你不断在法庭外让事情变得更糟的情况下推进庭审？」最终，双方同意在社交媒体上「克制发言」。

马斯克随后作为首位证人出庭，在证人席上将自己定位为「人类的拯救者」，并将 AI 的未来归结为两种结局：「要么是《星际迷航》式的乌托邦，要么是《终结者》式的反乌托邦。」他直接称奥特曼是「小偷」：

偷窃一家慈善机构是不对的。如果被告被判无罪，这将成为掠夺美国所有慈善机构的先例。

不过，The Verge 的现场记者观察到，马斯克的证词表现远不如预期。他花费大量时间讲述个人创业履历，而非聚焦于案件核心指控，还自述是 OpenAI 的实际推动者：

这个想法是我提的，名字是我起的，核心人员是我招募的，还提供了全部启动资金。除此之外，什么都没做。

这句话停顿等待笑声，但现场反应寥寥。当被要求介绍前 OpenAI 董事会成员希翁 · 齐利斯时，马斯克含糊其辞地说「她是我的，呃，首席幕僚，还有，你知道的」—— 齐利斯是马斯克数名孩子的母亲。旁听席随即传出笑声，陪审团却面露困惑。

OpenAI 首席律师威廉 · 萨维特则在开场陈述中给出了截然不同的叙述：「我们在这里，是因为马斯克没有得到他想要的。我的当事人有胆量在没有他的情况下取得成功，马斯克不喜欢这一点。」

萨维特向陪审团展示了 2017 年的内部邮件，显示马斯克的幕僚曾主动讨论给予马斯克 55% 营利部门股权的方案，并指出马斯克在 ChatGPT 爆红之前从未就 OpenAI 营利化问题提出异议。「这是酸葡萄。」

马斯克此次索赔金额超过 1500 亿美元。若败诉，奥特曼将巩固对 OpenAI 的控制权，公司也将得以推进估值约 7300 亿美元的 IPO 计划。庭审预计持续四周，马斯克今日将继续接受交叉询问。

DeepSeek 内测「识图模式」，多模态新模型或将发布

DeepSeek 昨日开启「识图模式」测试，与现有的「快速模式」、「专家模式」并列，具备完整的多模态图像理解能力，并非简单的 OCR 文字识别。

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从实测表现来看，DeepSeek 识图模式的整体准确率较高，在不开启思考模式的情况下，最快半秒即可给出回答。对于电影剧照、抽象图片、商品图等常见场景，识别与理解表现良好。

更值得关注的是其思考过程：在描述画面内容之外，还会主动追问发布者身份、图像隐喻与潜台词，并在推理过程中多次自我纠正，甚至在给出结论前，自发列出问题逐一验证前提假设，呈现出接近人类阅读习惯的推理逻辑。

不过，识图模式目前仍存在明显局限。经典的「数手指」测试中，DeepSeek 首次作答出错，自称「数晕了」，但在用户引导或提示后能够给出正确答案。

此外，识图过程暂不支持联网搜索，仅依赖模型自身知识库作答，对于较新的事物，如苹果今年推出的吉祥物「Finder 酱」，无法识别。

而就在昨天，DeepSeek 多模态团队研究员 Xiaokang Chen 在 X 上发文「Now, we see you. 」，并配图 DeepSeek 鲸鱼吉祥物从「蒙眼」到「睁眼」的对比，外界普遍将其解读为多模态新模型即将上线的预告。

曝苹果 iOS 27 将大幅升级照片 App

据彭博社报道，苹果正为 iPhone、iPad 和 Mac 的内置照片编辑功能进行重大升级，依托 Apple Intelligence 平台，计划在今年六月发布的 iOS 27、iPadOS 27 和 macOS 27 中推出一套全新的 AI 图像编辑工具套件。

记者 Mark Gurman 表示，新功能将在照片 App 的编辑界面中新增「Apple Intelligence Tools」专区，包含 Extend（扩图）、Enhance（增强）、Reframe（重新构图）和 Clean Up（消除）四项工具。

• 「扩图」允许用户在原始画面边框之外生成额外的图像内容或自动填充周围的场景，用户可通过手指拖拽画面边缘，控制扩展的方向和幅度；
• 「增强」则利用 AI 自动优化色彩、光线与整体画质；
• 「重新构图」主要面向空间照片，支持用户在拍摄完成后调整视角；
• 「AI 消除」在现有版本的 iOS 26 上已经存在，支持从图像中移除指定对象，将在 iOS 27 中继续保留。

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新一轮融资在路上，Anthropic 估值或突破 9000 亿美元

据彭博社报道，Anthropic 正在考虑新一轮融资，潜在估值超过 9000 亿美元，若成功落地，将超越 OpenAI，成为全球估值最高的 AI 初创公司。

知情人士透露，已有投资者向 Anthropic 提出报价，拟定估值将超过其现有估值的两倍以上。目前相关讨论仍处于极早期阶段，公司尚未接受任何报价。

现有股东方面，Google 已承诺以 3500 亿美元估值向 Anthropic 投资 100 亿美元，并计划在该公司达成特定业绩目标后，追加最多 300 亿美元投资；亚马逊同样以 3500 亿美元估值投入 50 亿美元，并有意随时间推移再注入 200 亿美元。

追觅全面回应造车：「华为模式」轻资产、自研芯片、押注全球高净值人群

据界面新闻报道，追觅星空计划总裁马俊野昨日在美国旧金山接受媒体专访时透露，追觅汽车团队实际早在 2021 至 2022 年间便已启动筹备，与小米汽车同期，此后经历约三年技术静默期。

目前团队规模超千人，研发人员占比约 70%，预计今年下半年扩充至近 2000 人。CEO 俞浩深度参与整车 ID 造型与产品定义，几乎每天与团队保持高频沟通。

商业模式上，追觅采用类「华为模式」，与国内外成熟主机厂联合研发并代工生产，不自建整车工厂。

核心技术层面则坚持自研，涵盖全线控智能底盘、车载电机、固态动力电池、智能座舱，并首次确认独立规划研发座舱与智驾计算芯片。

针对外界对资金链的质疑，马俊野表示已「储备了足够的资金去造车」，并引入部分社会化资本与产业基金分摊风险。

产品定价方面，追觅明确「20 万元以内的车肯定不会做」，量产车型起步价在百万元以上，部分版本突破 200 万元，明年上市纯电轿跑，随后推出同系列 SUV。在市场逻辑上，追觅将目标锁定全球约 4 亿高净值人群，意在填补高端中国新能源汽车在海外市场的空白。

而对于「下一个乐视」的类比，他明确否认，强调追觅进行的是真实的底层技术研发，致力于交付面向全球的实体产品。

去年我国 Token 调用量达 21100 万亿，年末日均突破 100 万亿

据央视新闻报道，昨日，《全国数据资源调查报告（2025年）》在第九届数字中国建设峰会上正式发布。

报告显示，去年全国日均 token 调用量从年初的逾 1 万亿增长至年末的 100 万亿，呈指数级增长态势；全年累计 token 调用量达约 21100 万亿。

曝一加、realme 正式合并为子系列事业部，李炳忠出任总经理

据雷峰网报道，昨晚，OPPO 内部发布公告，正式宣布一加与 realme 品牌合并，成立子系列事业部。

• OPPO 高级副总裁李炳忠出任子系列事业部总经理，统筹负责该事业部整体运营；
• 一加与 realme 的营销服体系将整合至新事业部旗下，由原 realme 营销服总裁徐起出任子系列事业部营销服负责人。

产品层面，OPPO 同步成立子系列产品中心，下设国内产品部门与海外产品部，由李杰统一负责，直接向刘作虎汇报。原 realme 副总裁王伟出任子系列产品中心副总经理，向李杰汇报。

研发层面，原 realme 研发团队整体回归集团，影像、硬件等部门并入 OPPO，成为 OPPO 各硬件部门的下设单位。

Alphabet Q1 净利润暴增 81%，Google Cloud 首破 200 亿美元大关

今天，Google 母公司 Alphabet 发布今年第一季度财报，总营收同比增长 22% 至 1099 亿美元，净利润同比大涨 81% 至 626 亿美元，摊薄每股收益为 5.11 美元，连续第 11 个季度实现双位数营收增长。

• Google 服务营收增长 16% 至 896 亿美元，其中 Google 搜索及其他业务收入增长 19% 至 604 亿美元，YouTube 广告收入增长 11% 至 99 亿美元，订阅、平台及设备收入增长 19% 至 124 亿美元；
• Google Cloud 营收同比增长 63% 至 200 亿美元，首次突破 200 亿美元关口，运营利润由去年同期的 22 亿美元大幅提升至 66 亿美元；
• 其他业务（含 Waymo 无人驾驶出租车和 Wing 无人机配送服务）营收为 4.11 亿美元，同比略有下滑，运营亏损扩大至 21 亿美元；
• 集团整体运营利润增长 30% 至 397 亿美元，运营利润率扩大 2 个百分点至 36.1%。

Google Cloud 首次成为公司最主要的增长引擎，基于生成式 AI 模型构建的产品收入同比增长近 800%，在手订单环比几近翻倍至逾 4600 亿美元；企业版 Gemini 付费月活用户环比增长 40%，合作伙伴生态席位销量同比增长 9 倍。

与此同时，公司第一方模型每分钟通过直接 API 调用处理超过 160 亿个 token，较上季度增长约 60%，消费者 AI 订阅付费用户总数达到 3.5 亿，创历史最强季度。

Azure 增速 40%、AI 狂飙 123%，微软云业务全面提速

今天，微软发布了截至 2026 年 3 月 31 日的 2026 财年第三季度业绩：

营收 829 亿美元，同比增长 18%；GAAP 口径净利润 318 亿美元，同比增长 23%；非 GAAP 口径（剔除 OpenAI 投资影响）净利润 317.9 亿美元，同比增长 20%。

• 生产力与商业流程部门营收 350 亿美元，同比增长 17%，其中 Microsoft 365 商业云收入增长 19%，消费者云收入增长 33%，Dynamics 365 增长 22%，LinkedIn 增长 12%；
• 智能云部门营收 347 亿美元，同比增长 30%，Azure 及其他云服务收入增长 40%；
• 个人计算部门营收 132 亿美元，同比下滑 1%，Xbox 内容与服务收入下降 5%；
• 整体毛利润为 561 亿美元，毛利率约 67.6%，较去年同期 68.7% 略有收窄，主要受云服务基础设施成本上升拖累（服务类成本同比增长约 28%）。

最值得关注的增长引擎是 AI 与云计算的协同提速。微软 AI 业务年化营收突破 370 亿美元，同比增长 123%；微软云整体营收达 545 亿美元，同比增长 29%。

Meta 一季度营收 563 亿美元，净利润同比暴增 61%

今天，Meta 发布今年第一季度财报：

实现营收 563 亿美元，同比增长 33%；净利润 267.7 亿美元，同比大增 61%，摊薄每股收益 10.44 美元。

• 家族应用（Family of Apps）营收 559.1 亿美元，其中广告营收 550.2 亿美元，同比增长 33%；贡献经营利润 269 亿美元；
• Reality Labs 营收 4.02 亿美元，同比小幅下滑 2.4%；经营亏损 40.28 亿美元；
• 整体经营利润率维持在 41%，与去年同期持平。

本季度最值得关注的增长引擎是广告业务的量价双升：广告展示量同比增长 19%，平均广告单价同比提升 12%，两者共同驱动广告营收高速增长。

公司预计，今年第二季度总营收在 580 亿至 610 亿美元之间，全年总支出指引维持 1620 亿至 1690 亿美元不变，但资本支出指引上调至 1250 亿至 1450 亿美元，主要反映今年更高的硬件组件定价及数据中心扩容需求。

汽水音乐超越网易云成国内第三音乐平台

昨日，分析机构 QuestMobile 发布《2026 中国移动互联网春季大报告》，其中提到在线音乐 APP 行业格局生变：

酷狗音乐、QQ 音乐月活跃用户规模均超 2 亿，持续领跑市场；汽水音乐首超网易云音乐，跻身 TOP3；而网易云音乐被汽水音乐超越，位居第四。

报告指出，汽水音乐随着春节档「破圈」加速，下载量冲高，成功渗透中老年与下沉市场。

AI 分词器存在「语言歧视」：用印地语问 Claude，token 消耗是英文的 3 倍以上

昨天，AI 研究员 Aran Komatsuzaki 公布了一项针对主流大模型分词工具（tokenizer）的横评结果，揭示了 Tokenizer 存在「语言歧视」：

非英语用户在使用同一模型时，实际消耗的 token 数远多于英语用户，相当于被悄悄征收了一笔「非英文税」。

他将 Rich Sutton 的知名论文《The Bitter Lesson》翻译成 9 种语言，并分别喂入 6 家模型的 tokenizer，以英文原文在 OpenAI 分词工具上的 token 数为 1 倍基准，测量各语言在不同模型上的消耗倍数。

结果显示，同样的内容用中文提问，Claude 的 token 消耗达到基准的 1.71 倍，而 OpenAI 仅为 1.15 倍。印地语在 Claude 上的情况更为突出，token 消耗超过基准的 3.24 倍，阿拉伯语也达到 2.86 倍。

6 家模型横评中，Anthropic 的「非英文税」最高，Kimi 次之；Gemini 和 Qwen 的非英文税最低。Komatsuzaki 直言：「坦白说，我没想到 Claude 会差到这个程度，而且差距如此悬殊。我相信企业客户会非常在意这类问题。」

Komatsuzaki 指出，分词效率取决于模型训练数据中各语言的占比：英文数据量大，英文词汇被高效压缩；非英文数据较少，只能被切得更碎。

对用户而言，token 消耗增加意味着 API 调用成本直接上升，模型响应前的等待时间更长，上下文窗口也会更快耗尽。他的结论是：谁的市场大，谁的 token 就更省。

全国首个「商业人工智能」本科专业获批，中国科大今年秋季开始招生

中国科学技术大学日前官宣，教育部已正式批准中科大科技商学院、管理学院增设「商业人工智能」本科专业，中国科大由此成为全国首家开设该专业的高校，计划于今年秋季学期招收首届本科学生。

该专业历经近两年时间多次论证，定位为非纯技术导向，聚焦 AI 在商业场景中的融合应用。知识体系横跨 AI 与经济管理等多学科基础理论，涵盖基于 AI 的商业模式创新、AI 硬件架构与产业生态体系、商业智能体、AI 驱动的科创投资及 AI 治理等前沿内容。

在培养目标上，学生将系统掌握工商管理、人工智能、数理优化与计算机科学的核心理论，并锤炼商业 AI 融合、智能数据分析、人机协同决策、商业系统设计等八大核心素养。

小米 13 系列支持电池升级

小米商城最新页面显示，小米已为 13 系列的两台设备上线「电池升级」服务。价格与此前小米 13 Ultra 升级的价格一致，均为 149 元电池 + 40 元人工费用：

• 小米 13：4500mAh → 4850mAh
• 小米 13 Pro：4820mAh → 5361mAh

值得注意的是，更换后需升级至 OS 3.0.3XX 系统版本。本月早些时候，小米 13 Ultra 上线「电池升级」服务，支持升级为 5500mAh 电池容量（原版为 5000mAh）。

山姆 · 奥特曼：按 token 计价终将过时，OpenAI 要做的是「智力工厂」

据 Stratechery 报道，OpenAI CEO Sam Altman 近日在接受科技评论人 Ben Thompson 采访时表示，按 token 计价的 AI 定价模式长期来看难以为继，行业最终将转向以「任务完成」为单位的定价体系。

Altman 以最新的 GPT-5.5 模型为例说明这一判断：GPT-5.5 的单 token 价格高于上一代 GPT-5.4，但完成同一任务所消耗的 token 数量大幅减少。他认为，用户从未真正关心 token 消耗量：

你实际上根本不在乎答案用了多少 token，你只想把这件事做完；你只关心总价是多少，以及需要的时候能不能随时调用到。

在此基础上，Altman 将 OpenAI 的定位从「token 工厂」修正为「智力工厂」。其核心目标是以尽可能低的价格交付尽可能多的智能，至于底层跑的是大模型还是小模型、用了多少 token、跑在 GPU 还是亚马逊自研的 Trainium 芯片上，用户都不需要关心。

Altman 同时透露，目前 OpenAI 客户中要求追加算力容量的人远多于谈判压价的人。他将 AI 与水、电等传统公用事业进行类比，并指出两者存在本质区别：

如果你把智能看作一种「公用事业」（像水电一样的东西），我不知道还有哪种公用事业让我觉得 —— 只要价格够低，我就会一直用、一直用更多。没有任何一种公用事业是这样的。

AWS CEO Matt Garman 对此补充称，过去 30 年算力单价已下降了若干个数量级，但今天卖出去的算力总量却比任何时候都多，AI 需求的增长逻辑与此高度相似。

小米玄戒 O3 芯片曝光，折叠屏或首发

据 XimiTime 报道，Mi Code 数据库近日曝光了小米玄戒 O3 SoC 的规格信息，即将发布的小米 MIX Fold 5（内部代号「lhasa」）有望首发搭载，预计起售价约为 1500 美元（约合人民币 1.02 万元）。

泄露数据显示，玄戒 O3 在架构上进行了一次彻底的重构，超大核主频从 O1 的 3.89 GHz 提升至 4.05 GHz，并将采用「超大核 (Prime) + 性能大核 (Titanium) + 小核 (Little)」的三簇架构，相较前代 O1 移除了大核 (Big) 集群。

• 小核频率从 1.79 GHz 大幅跃升至 3.02 GHz，涨幅约 68%，超越上一代大核的 1.89 GHz；
• 性能大核频率则从 3.39 GHz 小幅提升至 3.42 GHz，变化幅度有限；
• GPU 频率从 1.2 GHz 提升至约 1.5 GHz，涨幅约 25%；
• 内存频率规格维持 9600 MT/s 不变。

10.98 万元起，吉利银河 M7 远航家上市

昨天，吉利银河 M7 远航家正式上市，共推出四个配置版本，售价区间为 10.98 万元至 13.78 万元。外观上，新车延续吉利银河家族式设计语言，车头采用贯穿式 LED 灯带，配备可根据车速与散热需求自动调节的智能进气格栅。

车身尺寸为长宽高 4770mm × 1905mm × 1685mm，轴距 2785mm，后备箱容积 700 升，提供瀚宇蓝、晨林绿、星辉银、云曦白、玄夜黑、烟雨灰六种配色。

• 搭载雷神电混 2.0 技术，发动机热效率 47.26%，系统峰值功率 175kW，综合效率 93.1%；
• 全系内置 29.8kWh 电池，纯电续航 225km、满油满电综合续航 1730km；
• 座舱搭载银河 Flyme Auto 2 系统，15.4 英寸 2.5K 中控屏，7nm 龙鹰一号芯片，25.6 英寸 HUD，50W 风冷无线充电；
• 标配千里浩瀚 H3 方案，支持高速 NOA、自动上下匝道及全场景泊车辅助。

相关阅读：10.98 万元，吉利银河 M7 远航家上市，全系搭载 30 度电池，油耗低至百公里 3.35L

极米推出四款旗舰新品，X50 Ultra Max 实现 10000:1 原生对比度

昨晚，极米举办今年中国区新品发布会，推出 X50 Ultra、RS30、AURA3、MIRA 4K 四大旗舰系列。

X50 Ultra 系列：

• 搭载自研「X-Vision 仿生光学引擎」，整合 DynaEye 无级仿生光圈、X-Vision 独立画质芯片、RGB 纯激光光源等五大核心硬件；
• 顶配 X50 Ultra Max 实现 10000:1 原生对比度与 100000:1 动态黑位激发对比度，首次突破国产 DLP 投影原生对比度「万级」大关；
• 搭载与紫光同创联合研发的 X-Vision 独立画质芯片，是继索尼、JVC 之后行业第三块投影专用画质芯片；
• 首发限时到手价 X50 Ultra Max 为 17999 元，X50 Ultra 为 13999 元。

RS30 系列承袭 X50 Ultra 同源技术，顶配版 RS30 Ultra Max 搭载同款 DynaEye 无级仿生光圈，原生对比度达 7000:1，亮度 5500CVIA/6800ISO，全系标配智能双向移轴，3 米可投百吋巨幕，提供 Pro 至 Ultra Max 四档配置。

激光电视 AURA3 系列主打万级对比度，超短焦贴墙即投，最大支持 150 吋可卷曲幕布，机身不超 10kg，色域覆盖 99% BT.2020。

MIRA 4K 系列则将上代 1080P 升级至 4K，新增「光影画廊」功能，内置逾 100 幅艺术壁纸，待机状态下可将墙面作为展示画布。

腾讯 ima 推出知识 Agent「copilot」

昨日，腾讯 ima 正式推出知识 AI 智能体「copilot」，支持用户创建专属 AI 智能体，支持 Mac、Windows、iOS、Android、鸿蒙五大平台，目前采取申请制，将按申请顺序陆续开放。

copilot 的核心能力之一是其深度个人化的记忆系统，由 copilot 设定、用户档案、长期记忆、经验技巧四大模块构成。AI 智能体能够记住用户的背景、习惯与推进事项，实现跨场景连续调用并进行自我迭代。

在场景感知方面，copilot 支持以浮窗形式悬停于 ima 应用内，自动感知用户当前浏览的网页、文件或知识库内容，无需额外上传文件即可直接发出处理指令。

技能生态方面，copilot 首期内置知识库操作、笔记操作、生成报告等官方 Skills，知识库 Skill 现已支持读取文件正文，可完成跨文件信息汇总。

阶跃星辰发布 Step Image Edit 2：3.5B 参数超越 20B 级模型

阶跃星辰昨日正式发布新一代图像生成与编辑模型 Step Image Edit 2，主打轻量化、高质量与极速响应。参数量仅为 3.5B，官方宣称其实际表现已实现对 12B-20B 级开源图像编辑大模型的跨量级超越，单次生图耗时仅需 0.5-2 秒。

在公开学术榜单 KRIS-Bench 上，Step Image Edit 2 在轻量级图像编辑模型综合排名中位列第一。

能力层面，该模型支持图像生成与图像编辑、中英文渲染、局部编辑、视觉推理、主体一致性及风格迁移，可覆盖 IP 创作、海报设计、漫画生成、人像美颜、旅游修图、写真生成等实际使用场景。

生数科技发布具身智能「通用大脑」Motubrain

昨天，生数科技发布通用世界行动模型 Motubrain，定位具身智能机器人的「通用大脑」，将感知、预测、执行统一在一个模型中完成，让机器人真正理解并作用于物理世界。

• 多任务泛化：任务越多，模型越聪明，不再局限于单一场景训练；
• 多机器人适配：一套模型适配不同形态的机器人，打破「一机一模型」的传统做法；
• 长程任务执行：可一次性完成超过 10 个连续动作的复杂任务，而非只跑 Demo 级别的 2-3 步；
• 动态预测决策：能预判环境变化，边执行边调整。

在权威评测上，Motubrain 同时登顶 WorldArena（世界模型理解能力）和 RoboTwin 2.0（机器人执行能力）两项国际榜单，后者 50 个复杂任务平均得分 96.0，是唯一均分超过 95 的模型。

腾讯混元开源 Hy-MT1.5 端侧翻译模型，支持 33 种语言

昨天，腾讯混元正式开源面向移动端的离线翻译模型 Hy-MT1.5，压缩后体积仅 440MB，支持 33 种语言及 5 种方言与少数民族语言，无需联网即可使用。

官方数据显示，该 1.8B 参数模型在 Flores-200 中外互译基准测试中全面超越 Tower-Plus-72B、Qwen3-32B 等更大规模开源模型，以及 Microsoft Translator、豆包翻译等主流商业翻译 API。

Hugging Face: huggingface.co/tencent/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit

银河通用开源机器人大模型 LDA：「垃圾数据」也能用，还越练越强

昨天，银河通用机器人发布跨本体「隐式世界-动作基础模型」LDA，核心算法与代码同步全面开源，相关论文已入选机器人领域顶级会议 RSS。

LDA 的核心突破在于首次实现对全类具身数据的统一有效利用——涵盖虚实共融、人机混合、有无动作标签、高低质量等各类数据。实验表明，随着数据规模从数千小时扩展至数万小时，模型性能持续稳定提升；即便引入大量失败数据，性能不降反升。

• 模型架构：LDA 实践了 WAM（World-Action Model）框架，在同一表示空间内统一学习策略生成、前向动力学预测、逆向动力学推断与视觉预测四项能力，形成完整的「感知—决策—反馈」闭环；
• 视觉表征：以 DINO 结构化潜空间取代传统 VAE，有效过滤光照、纹理等外观干扰，使跨本体动力学学习得以对齐。对比数据显示，UWM 从 0.1B 扩展至 1B 参数时成功率几乎停滞，而 LDA 在相同规模扩展下性能持续提升；
• 动作空间：提出统一的 hand-centric action space，将所有本体动作映射至末端执行器的手腕位姿变化与手部接触形态，彻底解耦操作语义与具体机械结构，使夹取、旋转、插入等操作能够跨本体共享动力学规律。

蚂蚁百灵 Ling-2.6-flash 开源

蚂蚁百灵昨日正式开源 Ling-2.6-flash 权重，模型总参数量为 104B，每次推理仅激活 7.4B，上下文窗口达 256K。

Ling-2.6-flash 在 Ling 2.0 架构基础上引入混合线性注意力机制，将原有的 GQA 注意力升级为 1:7 MLA + Lightning Linear 混合架构，并结合高稀疏 MoE 设计，推理效率显著优于同级模型。

在 4 卡 H20 环境下，生成速度最高可达 340 tokens/s，prefill 与 decode 吞吐峰值约为同级开源模型的 4 倍。

在 AI 智能体相关评测上，Ling-2.6-flash 表现突出，BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified（61.2%）、Claw-Eval、PinchBench 多项指标达到或接近同参数级别 SOTA 水平。

Hugging Face: huggingface.co/inclusionAI/Ling-2.6-flash

微信贴图支持发布 2 亿像素原图

昨天，微信官宣贴图支持发送、查看原图，并与 OPPO 合作，支持在贴图中分享 2 亿像素超清图片，目前该功能仅支持 Android 端，升级到 8.0.71 及以上版本可体验。

京东美术馆「开箱计划」启动

昨天，京东美术馆官宣启动公共艺术项目「开箱计划」（Unboxing JD Museum），将于 5 月起在北京、宿迁、深圳三城巡展。

项目以京东快递纸箱为媒介，核心载体为由深圳大星吉子与北京 Small Production 联合设计的移动展厅「纸箱亭」，展亭内将呈现影像、装置、声音等多媒介内容。

北京首站期间同步发起线上创作挑战赛，设手工与 AI 两大赛道，并联合京东公益「星光传递」计划展出乡村儿童绘画作品。此外，项目还面向全球逾百位艺术家与学者发起问卷及访谈，成果将以数字档案与出版物形式留存。

《穿普拉达的女王 2》今日上映

《穿普拉达的女王 2》今天正式上映，登陆全国院线。

影片将视角对准数字时代对传统时尚媒体的冲击 —— 昔日权威杂志《Runway》面临生存危机，「时尚女魔头」米兰达（梅丽尔·斯特里普 饰）与前助理安迪（安妮·海瑟薇 饰）再度合作。

DC《超级少女》确认引进

据豆瓣电影消息，DC 影业超英新片《超级少女》已确认引进中国内地，档期待定。

剧情改编自高口碑 DC 漫画《超级少女：明日之女》，讲述卡拉为拯救爱犬小氪，与意外结识的伙伴组成搭档，二人携手展开一场与时间赛跑的行动。

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最近 GPT Image 2 火了之后，网上都是那些彻底以假乱真的 AI 生成图片。大模型在视觉这条路上越走越远，让人兴奋又让人敬畏。

而 GPT Image 2 在眼下的 AI 生图领域，几乎是没什么好争的。但如果说云端闭源收费的最好模型是 GPT Image 2，那能部署在本地的，免费开源模型或许会是 SenseNova U1。

SenseNova U1 是商汤最新发布的一个开源的多模态模型，它的 Lite 系列 8B 和 A3B 参数版本，目前已经在 Hugging Face 和 GitHub 上开源。

从模型参数和选择开源的路线上，我们就能看到它和 GPT Image 2 是不太一样的方向。

APPSO 也提前拿到了测试资格，我们发现商汤这款新一代原生理解生成统一模型，就开源模型来说，已经做到了最好水平。

它带来了大模型行业首创的连续图文生成输出，就是用单一模型就能连贯输出图片和文字，这个新鲜很值得去试一试。

目前 SenseNova U1 开源模型的权重已经在 Hugging Face 和 GitHub 上开放下载。

GitHub：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1

Hugging Face：https://huggingface.co/collections/sensenova/SenseNova-U1

带着图片的思考

我们可能遇到过这样的需求，想让 AI 解释一个复杂概念，同时配上示意图，而且图要跟着文字的逻辑走，解释到第几步，图里就画到第几步。

一般的模型可能会直接采用生成代码的方式来解决这个问题，像 Claude 使用的流式构图，或者一些 Vibe Coding 的网页，包含文字和配图。

但是要完全用一个模型同时在回复流里面，生成文字和图片，并且不借助外部工具的调用，基本上现有的模型做不到这一点。因为文字生成和图像生成在模型底层，往往是两件事。

SenseNova U1 的第一项特点，就是在单一模型上进行连续的图文创作输出。

比如我们试了一个场景，让他生成一份简单的绘本故事，讲述一只小熊历经四季的变化。

生成的连续图文不仅理解到位，有一定的故事性，而且能很好的保持一致性，同时图片的文字渲染全部准确，小熊也在冬天穿上了毛衣，戴上了帽子。

实测中发现用 SenseNova U1 来进行一些创意性的工作也非常有意思。

在官方的测试案例里，上传一张大头贴给模型，然后要求它设计几款不同的发型。可以看到，在生成连续图文的完整过程中，人物的一致性，以及结构、细节，SenseNova U1 都做到了精准保持。

还能直接让他设计一个游戏角色，展示从整体视觉基调、核心交互细节，再到环境叙事和性格刻画的逻辑迭代过程。

更有意思的是，基于时序性的回答，用 SenseNova U1 创作是再合适不过。我们要求他生成一颗牛油果变成一颗室内盆栽的过程，连续图文的形式很好地呈现了完整的生长过程。

一番测试下来，图片从来没有离开过文字的逻辑，推理的思路走到哪里，图片就跟到哪。

以前的图文结合或许是调用不同模型，和对应工具的写作，确保回复的内容里，图文是在说同一件事。现在这项写作从底层直接发生在模型内部，无论是工具还是软件，都不需要参与对齐的过程了，我们也只需要看到最后的结果。

对内容创作者、设计师和营销人员来说，SenseNova U1 的出现，开始解决了一个长久以来的痛点，即如何让 AI 边写边画，而且图文逻辑严丝合缝。

量大管饱的最强开源

确认了它的原生理解生成统一能力后，我们要看 SenseNova U1 能否在复杂信息图生成方面，达到开源模型的最好水平。

信息图是把一大段复杂的文字或数据，压缩成一张一眼能看懂的图。这件事其实比「画一张漂亮的图」难得多，需要理解内容，知道哪些是核心，哪些是辅助，信息之间的逻辑关系，以及文字渲染等，都是难题。

闭源的 GPT Image 2 在这方面已经做得很好了，我们在测试的时候一开始也没有抱着太大的希望，会比 GPT Image 2 还要更好。但 SenseNova U1 的表现，拿下开源 SOTA 的称号也确实是当之无愧。

我们先是就用一句话「用一张信息图解释一下 DeepSeek V4」，没有任何附加的提示词，看看它生成的信息图表现如何。

能看得出来 SenseNova U1 有联网搜索到和 DeepSeek V4 相关的信息，像是原生多模态，还有万亿参数，以及百万的上下文 Token。

而除了简单的提示词，还可以直接发送一个链接给它，SenseNova U1 也有对应的网页抓取工具，提取网页内容，来进行信息图的生成。

这些知识科普类的信息图，SenseNova U1 的表现基本上都能驾驭。更简单的像是「一张什么是电子烟的 3D 拆解科普」，它也能很快生成。

而如果提示词稍微详细一点，它也能完全照着提示词的内容，把这些文字准确渲染成可视化程度较高的信息图。

还有像是最近很火的武汉三鲜豆皮，直接告诉 SenseNova U1，生成一张三鲜豆皮完整制作流程的步骤图。

还有夏天来了，挑选不同的防晒霜，也是一张信息图，就能把 SPF 和 PA 值这些复杂的挑选参数讲清楚。

甚至是要它画一张 AI 大模型从训练到推理的工作原理图，适合完全不懂技术的人看懂；SenseNova U1 也能用轻松有趣的风格，简单的描述 AI 大模型的工作过程。

在其他场景的应用，像是营销、办公、设计参考和商业分析，我们都用不同的例子来测试了 SenseNova U1 的表现。

一般来说，营销场景对视觉风格的要求最高，也是最能看出模型有没有真正理解「用户想传递什么感受」的地方。一张好的营销图片，放在文章中间，甚至有可能直接被我们误认为是微信的文章内广告。

就像这张 SenseNova U1 生成的上海旅行信息图，不仅把地图描绘出来了，还列举了上海的特色。

在办公场景里，好看又要比准确和高效更重要。我们测试了它对信息处理的能力，把一份五页的会议纪要压缩成一张一屏能看完的总结图，要求逻辑清晰、重点突出，适合直接转发给没参会的同事。

复杂的信息之外，SenseNova U1 也能做到很好的视觉风格参考，给它一段品牌的调性描述，要求生成一张包含配色建议、排版建议、氛围关键词的风格参考图，结果居然也还不错。

在一些数据分析的任务上，我们也测试了 SenseNova U1 数据可视化的能力，用图表的方式来呈现更合理的信息图。

可以看到，SenseNova U1 在信息提炼这一步做得不错，它确实读懂了内容，知道什么重要什么次要。

但是在视觉表达上还有提升空间，有时候一些文字的渲染，还是会出现错误，对于需要快速出图、不想花时间在设计工具上反复调整的场景，已经完全够用。

下一个多模态模型的样子

实测完 SenseNova U1，我们发现它的意义，在于它是第一个把「理解和生成统一」这件事认真做出来的开源模型。而这，或许是整个多模态领域下一步要走的方向。

GPT Image 2 的刷屏，说明图像生成的「生成质量」这条线已经被闭源模型拉得很高了。开源模型如果继续在同一个维度继续追，大概需要很长的时间才能赶上，并且开源的价值也会被压缩到只剩下「便宜」。

SenseNova U1 提供了一个不同的技术路径，对于整个开源社区的方向都有着重要意义。它除了在解决「怎么生成更好的图」，也在告诉我们多模态模型的下一步会是什么样子。

过去的多模态模型，理解图和生成图是两套系统在协作。一套负责看懂输入，一套负责画出输出，中间靠接口传递信息。两套系统各有各的内部语言，信息在传递过程中会有损耗，就像两个人用翻译软件沟通，意思大体到了，但总有点什么没传过去。

SenseNova U1 则是从底层把这两件事，合进了同一个表征空间。他们今年 3 月的技术博客里，就重点讲解了 NEO-unify 这一项架构。

目前大模型行业的惯例是，多模态 AI 看图要靠一个叫「视觉编码器（VE）」的东西压缩处理，然后再交给生成器。在 NEO-unify 架构里，商汤把这套臃肿的传统范式直接扔了。

结合 NEO-unify 结构的 SenseNova U1，所使用的视觉接口是近似无损的，它直接把图像分块（Patch）吃进去，不经过任何预训练编码器压缩；然后在同一个主干网络里，让文本和视觉的训练端到端统一进行。

在理解与生成各项基准测试上，SenseNova U1 的表现也达到同量级开源模型的 SOTA 水平，甚至在多项指标上的表现能和 Nano Banana 这些闭源模型相媲美。

它回归了多模态的第一性原理，从底层的像素和文字开始，自己构建内部的认知。

这也能解释为什么它消耗的 token 更少，生成效率更高。即使它只有 8B 的参数的版本，也能打出超强的极致性价比。

本次开源的是 SenseNova U1 的轻量版本 SenseNova U1 Lite，目前它有两个版本：8B 参数的 SenseNova-U1-8B-MoT，可以在边缘设备上跑；38B 总参数但激活只有 3B 的 SenseNova-U1-A3B-MoT，提供更强能力，同时将推理成本控制得很低。

两个版本都可以本地部署、可以微调、可以接进自己的数据管道。对需要把图像生成能力嵌进自己产品的开发者来说，能够对模型行为有完全的控制权，数据也不用出去。

如果你需要一个能够高效实现理解与生成的模型，作为开源模型里的最强代表，SenseNova U1 确实值得尝试。

商汤还在 GitHub 上开源了面向 Agent 运行时的 AIGC 技能库 SenseNova-Skills。我们可以直接把SenseNova U1这种强大的能力，接入到自己的智能体（Agent）工作流中。

利用这个工具包，我们可以直接在像 OpenClaw、Hermes 这样的 Agent 平台中一键调用。模型会自动评估我们的提示词，选择合适的版式，经过多轮生成，输出最佳的专业信息图结果。

回顾整个测试，SenseNova U1 这次交出了一份不错的答卷，它是目前我们能拿到手里的同量级最强开源模型。

对创作者来说，它行业首创的连续图文创作输出能力，打破了过去文字与配图割裂的窘境，真正让边思考、边写作、边配图的连贯创作成为现实。

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今年的 iOS 27，将会 AI 味浓浓。

彭博社报道，苹果准备在今年的 WWDC 开发者大会上推出一套全新的 AI 修图工具，将会集成在 iPhone、iPad 和 Mac 的照片应用中。

沉寂了一年的 Apple 智能，将随着 iOS 27 的推出，再次回到聚光灯下。

两年前，苹果还公开表示不做 AI 修图功能，在竞争对手的步步紧逼之下，终于还是忍不住跟进了。

iOS 27：AI 无处不在

在 iOS 18 推出的 Apple Intelligence 工具集，苹果就已经允许用户利用 AI 简单消除照片中的物体，属于当下智能手机的标配功能。

苹果的对手已经走得更远。像是把「AI 修图」作为标志性功能的 Google，已经实现给人物更换完美表情、把人物加入合照，甚至重构整个画面背景的能力，整个 Android 阵营都在发力类似的功能。

在 iOS/iPadOS/macOS 27 中，苹果将在「照片」App 的编辑界面中，增加一个全新的「Apple Intelligence Tools」（Apple 智能工具集）模块，包含以下三个功能：

• Extend（扩展），就是 AI 扩图的功能，允许用户在原始画面之外额外生成图像内容，比如拍摄一张旅游景点的地标图，然后用这个工具来填充周围的景色，用户可以自行控制扩图的范围和位置。
• Enhance（增强），利用 AI 自动修图，有点像不能自定义的「豆包修图」。
• Reframe（重构），主要运用于苹果的空间照片，允许用户在拍摄后改变视角，比如一张汽车照片可以从正面视角调整为侧面视角。这个功能将充分利用空间照片来自多个摄像头的结构数据。

不过，根据内部测试的员工透露，这些功能的开发并不算顺利，效果更复杂的「重构」和「扩展」不稳定，苹果很可能会推迟或砍掉这些功能的发布。

包括这个新的 AI 修图功能在内，iOS 27 系统的更新将会沿着「优化」和「AI」两个主旋律进行。

此前爱范儿已经多次报道，由于 iOS 26 引入了「液态玻璃」的全新设计语言，系统稳定性有明显下降，因此 iOS 27 将会聚焦在系统稳定性优化上，不仅要修复目前 iOS 26 的大量 Bug，还会提升设备的续航和性能表现，并持续修改液态玻璃的视觉效果。

其余的功能更新，则会集中在「AI」上。首先，苹果正在努力将 2 年前画饼的 AI Siri 正式实装 iOS 27，这也是 Apple 智能体验和未来苹果 AI 硬件战略的核心体验部分。

虽然已经「潜心打磨」两年，今年年初有内部人员向彭博社透露，AI Siri 的一些杀手级功能，例如语音控制 Siri 操作应用，测试结果并不理想。

这意味着，即使我们能在 iOS 27 见到 AI Siri 庐山真面目，它也大概率会是一个「技术预览版」，并且需要等待后续更新补充完整功能。

旧饼还没兑现，iOS 27 选择继续加码 AI 新功能。

苹果打算进一步将 Siri 改造为类似 ChatGPT 和 Google Gemini 那样的聊天机器人，届时 Siri 会有一个独立应用，用来对话和存储聊天记录。

苹果还计划在邮件、日历和 Safari 浏览器等第一方应用中，引入新的 Siri 引擎，实现更强的搜索和数据管理能力。

除此之外，苹果正在酝酿一个 AI 搜索引擎， 允许用户从网络搜索信息，生成综合的报告和信息列表，以及网页链接，作为 Safari 和 Spotlight 网络搜索。

在健康领域，苹果将结合 AI 推出「Health+」的订阅服务，利用 AI 智能体，对用户的身体数据进行个性化分析，并针对性推送真人医生录制的建议。

比起两年前那场 WWDC，iOS 27 这一大批 AI 功能，比目前的 Apple 智能还要更丰富不少。

FOBO 的风，还是吹到了库比提诺

2025 年 1 月， 苹果的软件主管 Craig Federighi 和营销高级副总裁 Greg Joswiak 接受了《华尔街日报》的专访，谈到了对 AI 的看法。

其中 Federighi 特别提到了「AI 修图」，解释为什么苹果只推出「消除」，而不是如同三星和 Google 一样做大量的功能：

对我们来说，重要的是帮助人们传播准确的信息，而不是虚构的「幻想」。

苹果公司内部曾经针对「AI 修图」的尺度进行了长时间讨论，考虑到用户的高需求，苹果公司愿意迈出「小小的一步」，于是在 iOS 18 之中推出了「AI 消除」的功能。

而像是「图乐园」这种 AI 生图功能，苹果也做出了严格的限制，只能用于创作卡通图案，避免生成逼真的图像造成误导。

某种程度上，苹果的坚持已经开始松动，iOS 27 这个全新的「AI 扩图」功能，让 Apple 智能进一步介入照片的真实性。

回望两年前的那场 WWDC，Apple 智能以一个非常温和的形象问世，没有想象中的 Apple-GPT，苹果的很多尝试都显得谨小慎微，不具备改天换地的野心。

但 AI 产品的代际变化速度极快。别说两年前，两个月前都没人觉得 ChatGPT 是一个好用的文生图机器人，现在打开社交媒体 GPT Image 2 的作品已经铺天盖地。

两年没动弹过的 Apple 智能，自然「遥遥落后」。

作为终端厂商的苹果，原本拥有一个得天独厚的优势，能够一夜让自己的 AI 产品面向全球十亿用户推出。

只是，对于用户来说，Apple 智能不仅不算好用，更致命的是，它提供的价值，和用户的需求，有很大程度的错位，导致用户并不想用。

FOBO（Fear Of Becoming Obsolete，害怕被淘汰）的阴影，终究还是笼罩了苹果。

过去， 苹果可以决定什么功能值得出现；如今，它也必须回应用户已经习惯拥有什么，行业在发力什么。iOS 27 上这些曾被苹果否决的 AI 功能，本质上都是一次迟到的补课。

Siri 版 GPT 要做，AI 搜索引擎要做，系统应用也全部 AI 化，现在苹果也盯上了 AI 照片编辑，一个其他手机品牌很喜欢演示的功能。

苹果能不能把这些功能做好，又是另一个问题。

即使已经发布 2 年，Apple 智能的照片「消除」效果依旧不如人意，横向对比 Android 阵营显得更显落后，经常会出现消除不彻底、扭曲图像的问题。

全新「扩展」和「重构」功能则更复杂，内部已经反馈稳定性不佳——其实，我相信对于更多用户来说，会更希望苹果能把更实用的「消除」功能进一步完善好。

并且，AI 修图一直以来都争议缠身，特别是前两年的 Google Pixel，可以在一张真实照片上加入任何元素，实现以假乱真的效果，就引发了国外媒体对于「真实」和「伪造」的大讨论。

苹果会尽量规避这种风险，目前看来，这些新功能的自由度相当有限，用户不能自定义修改的方向和指令。

面对行业趋势和用户需求，苹果也不得不松动和更改曾经的价值取向，现在的他们，其实还不知道自己要做什么样的 AI。

但这不仅是苹果的困惑，其实也是笼罩整个行业的迷思，最富含 AI 的 Google Pixel，也并非是我们期待的那台 AI 手机。

既然暂时难以重新扮演行业的引领者，那么在 AI 这场竞赛中持续调整步伐的苹果，至少还能先通过跟随，确保自己依然留在牌桌之上。

但我仍然期待，今年的六月，苹果能为我们带来惊喜。

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「SaaS 末日」这个词，最近在科技圈的流传速度不亚于任何一条爆款新闻。

不少硅谷分析师都在疯狂输出焦虑，大意是说 AI Agent 这么猛，现有的企业软件如果不推倒重来，马上就要被拍死在沙滩上。这股风声甚至直接「吹绿」了几家老牌 SaaS 公司的股价。

说实话，每次听到「颠覆」、「末日」这种词，大家可能都会下意识觉得是炒作。

但在今天凌晨召开的 「What’s Next 」新品发布会上，亚马逊云科技 CEO Matt Garman 给出了一个挺中肯的定调：末日论确实夸张了点，但如果你指望靠着原来那个老旧系统，随便加个 AI 聊天框就能应付差事，那才是真的危险。

真正的转型发生在更深处。当工作流、数据结构、应用架构和交互界面都跟着 Agent 的能力重新设计，企业软件才算完成了这次重建。这是亚马逊云科技（云计算一哥）这次所有新产品的底层逻辑。

有趣的是，在官宣与微软「分手」之后，OpenAI CEO Sam Altman 也通过视频的方式给亚马逊云科技站了台，官宣 ChatGPT 最强模型拎包入住亚马逊云科技，并达成深度战略协作。

而无论是面向个人和团队的 Amazon Quick，还是供应链、招聘、医疗三个垂直场景的 Connect 新家族，再到与 OpenAI 的深度合作，指向的都是同一个问题的答案：以 AI Agent 为起点，SaaS 未来应该长什么样。

告别「肉身搬运工」，你的工作流迎来大一统

来，咱们做个深呼吸，回想一下你今天极其崩溃的上午：

领导在企业聊天工具上吼了一嗓子模糊不清的需求，你虎躯一震，赶紧切到公司的 CRM 系统里疯狂扒拉客户数据；接着打开邮箱，在一堆垃圾邮件里翻找上周的进度；最后在本地新建一个文档，把这些零碎的信息一点点拼凑、复制、粘贴。

发现问题了吗？（此处应有黑人问号脸.jpg）

我们的办公软件越装越多，但它们之间是互相割裂的、老死不相往来的。而你，就是那个在各个信息孤岛之间来回奔波的「肉身搬运工」。

为了解决这个痛点，亚马逊云科技推出了全新升级的 Amazon Quick 桌面版（目前处于预览阶段）。它的核心设计逻辑是将分散的信息网收拢，在系统后台构建一张关于人员、项目、决策和事务动态的知识图谱，让上下文主动跟着人走。

每一次使用，Amazon Quick 都在默默积累你处理的文档、项目的 Deadline、频繁沟通的同事以及升级处理的紧急邮件。基于这些沉淀，它可以主动提示你当天的优先事项。

打个比方，你准备下午跟一个重要客户开会。如果是以前，你得花两小时找资料。现在，你只需要给 Quick 甩一句：「帮我准备一下下午见王总的材料。」

接下来就是见证奇迹的时刻。

Amazon Quick 会迅速认出「王总」是哪个项目的，然后去系统里把王总团队之前的历史案例扒出来，接着去你的本地 D 盘里偷窥……哦不，读取最新的产品路线图，再结合 Slack 里同事昨天的吐槽记录。几分钟后，一份逻辑严密、排版精美的 PPT 就糊在了你脸上。

这还没完。同样是这堆信息，你让它变身，它就能立刻吐出一份摘要邮件，或者一份 Excel 营收表。如果王总说「改天聊」，Amazon Quick 甚至能自动查对你们俩的日历，算好时差，把新的会议邀请发过去。全过程，你只需要在一个对话框里当个无情的监工。

美国最大的互助人寿保险公司 New York Life 的机构寿险业务 CTO David Gregorat 的评价一语中的：「Quick 让我们重新想象了整个运营方式。原来需要拉多份报告、等分析师处理的答案，现在团队里任何人都能通过对话式 Agent 直接获取。」

至于这效率有多夸张？亚马逊云科技 Agentic AI 商业化副总裁 Jigar Thakkar 透露了一组极其夸张的数据：宝马、3M、亿滋这些大厂内测后，部分流程的处理时间直接被一刀砍了 80%。3M 的销售代表每周甚至能凭空多出 5 个小时的摸鱼……啊不，思考时间。

呐呐，这才是 AI 科技赋予我们的顶级松弛感。

你的下一个好同事，是个 AI Agent

如果说 Amazon Quick 是给你个人加了个三头六臂的效率外挂，那 Amazon Connect 家族的扩编，就是亚马逊云科技尝试重塑企业核心流程的重头戏。

亚马逊云科技提出了一套叫「Humorphism（人态设计）」的理念。听起来有点玄乎，说白了就是：AI 不能只是个冷冰冰的执行机器，它得像个人类好队友一样，懂轻重缓急，能顺畅沟通。

基于此，Amazon Connect 家族不仅将原有的客服产品升级更名为 Amazon Connect Customer，还针对垂直场景发布了三款 Agentic AI 解决方案。

Connect Decisions：让供应链规划师从救火转向决策

供应链出现中断后，企业通常需要超两周时间处理，期间伴随大量资金损耗和违约风险。

Connect Decisions 针对这一痛点，为规划师配备了全天候在线的 AI 队友。它的底层并非空中楼阁，深度集成了亚马逊 SCOT 团队（负责管理亚马逊全球 4 亿 SKU 需求的核心部门）所研发的预测模型。

面对没有历史数据的新品，它能自动关联相似品类生成需求计划。

当监控到关键供应商交货落后（例如预计 10 天内导致两个配送中心断货）时，它会将传统软件每天产生的数千条警报收敛为几条最高优先级的例外事项，并直接给出两套附带预期影响、成本和置信度评分的处置方案。规划师手动选择并说明原因后，系统会吸收这条判断逻辑，供未来参考。

Connect Talent：25 万人招聘经验化身「赛博面试官」

亚马逊云科技在 2025 年旺季期间单季招募了 25 万名季节性员工，Connect Talent 便是这套庞大招聘经验的产品化。系统能根据职位描述自动解析能力需求，生成面试题和评分标准（需人工审核）。

候选人可以在任何方便的时间完成 AI 电话面试。

系统最大的特点是能对模糊回答进行追问，确保评估的结构一致性。原本需要数周完成的 80 场初筛面试，现在几天即可完成。系统最终向招聘方展示的是隐去个人身份信息的标准化能力评分，用数据支撑最终的录用决定。

Connect Health：把医生从文书工作里解放出来

行业数据显示，医生与患者面诊 1 小时，往往需要额外花 2 小时处理行政记录。

亚马逊应用人工智能解决方案高级副总裁 Colleen Aubrey 指出，大量精力消耗在管理事务而非直接诊疗上，是亟待解决的痛点。Connect Health 可以在诊疗过程中自动记录临床内容、生成就诊摘要和推荐账单编码，并能在就诊后发送患者易于理解的随访说明。

系统的每条输出均可追溯到原始的检验结果和上次就诊记录，以满足严格的医疗合规要求。这背后，其实也是亚马逊拿自家兄弟 Amazon Pharmacy（亚马逊药房）和 One Medical（初级医疗服务）常年趟坑积累下的实战经验。

Agent 时代来了，SaaS 迎来下半场

整场发布活动的另一大焦点是亚马逊云科技与 OpenAI 的合作。

OpenAI CEO Sam Altman 顶着他标志性的微笑通过视频露了个脸，他表示亚马逊云科技和 OpenAI 正在从底层共同研发一套面向企业的 Agent 平台，深度集成亚马逊云科技服务。

是的，OpenAI 的 GPT-5.4 现已有限预览上线 Amazon Bedrock，而当前最强的前沿模型 GPT-5.5 也将在数周内正式上线。这意味着企业客户无需离开亚马逊云科技环境就能使用 OpenAI 的模型，数据和应用可以留在同一套权限体系下运行。

企业无需配置新的安全体系，直接通过原有的 IAM 访问控制、PrivateLink 私有连接、CloudTrail 完整日志和合规框架即可统一管理，甚至模型用量也能计入亚马逊云科技的云承诺消费中。

在基础设施层面，亚马逊云科技的核心逻辑是为 OpenAI 的前沿模型提供一个极其安稳、合规的『家』。企业不仅能直接调用顶尖模型，更能在底层依托亚马逊云科技强大的全球基础设施网络进行推理和部署。说白了，就是让你在跑复杂、高并发的企业级应用时，完全不用操心底层的承载力。

在此基础上，双方联合推出了 Bedrock Managed Agents 预览版。这套服务以 OpenAI Agent Harness 为核心构建，Harness 就像是一本专门为模型定制的战术手册。经过协同训练后，Agent 可以在长时间运行的复杂任务中实现更快的执行速度和更稳定的行为控制。

Agent 能够部署在 EC2 实例、Fargate 容器或任何其他亚马逊云科技计算资源，具备跨会话的持久化记忆，且所有推理过程均不离开亚马逊云科技环境。

这套服务与亚马逊云科技现有的开放平台 Bedrock AgentCore 形成互补。参与合作的亚马逊云科技杰出工程师副总裁 Anthony Liguori 透露，双方团队在八周内从零开始完成了这项工作。开发者终于能将 OpenAI 的最新模型与亚马逊云科技的规模、安全和基础设施完美结合，构建出满足企业治理和审计要求的智能体。

此外，每周活跃用户在两周内从 300 万激增到 400 万的 OpenAI 代码智能体产品 Codex 也将在亚马逊云科技上线。它支持 Codex CLI、桌面应用和 Visual Studio Code 插件，应用场景已从基础代码生成延伸至系统解释、测试生成、遗留代码现代化以及研究分析等知识工作环节。

一大波硬核的产品发布看下来，估计不少朋友已经在屏幕前战术后仰，甚至可能觉得这些不就是加了 AI 滤镜的高级办公软件吗？

如果你真这么以为，那可就草率了。

Matt Garman 在发布会上讲了一段很通透的话。他说 20 年前大家搞云计算，很多公司就是把机房里的服务器原封不动地搬到了云上。钱没少花，效率一点没涨，那叫搬家，不叫转型。

现在的 AI 也是一样。如果你只是拿 AI 来替换现有的某一个按钮、某一个操作，那你永远摸不到那传说中「5 到 10 倍」的效率提升。

亚马逊云科技这一套组合拳打下来，意思再清晰不过了：软件的存在形式，已经被彻底推翻了。

未来的工作流里，不再是人去使用软件，而是人给 Agent 定目标，Agent 去调用软件。以前我们去上班，是去启动软件；也许再过两三年，我们去上班的唯一动作，就是点开电脑，看着满屏的「赛博同事」，然后深情地说一句：「诸位，今天的 KPI 也拜托大家了。」

然后，你安详地端起泡着枸杞的保温杯，静静地看着它们疯狂打工。

那么问题来了，现有的那些 SaaS 巨头，真的会迎来「末日」吗？

没那么严重，但处境确实微妙。SaaS 过去靠席位收费、靠功能壁垒锁用户，这两件事在 Agent 时代都开始松动。一个 Agent 能同时处理过去多名员工的工作，「按人头收费」越来越站不住脚；通用 Agent 加上开放 API，又在慢慢拆解功能壁垒。

真正能活好的，是两类公司：

一类有足够深的领域积累，正如这场发布会传递出的核心信息：当大模型本身变得像水电煤一样普及且廉价时，真正稀缺的，反而变成了能够被编码进 Agent 里的「领域知识」（Know-how）。

Salesforce 对销售工作流的深刻理解，Workday 对人力资源合规的经验，或者是亚马逊自己积累了 30 年的供应链判断标准等等——这些沉淀下来的行业 Know-how，才是构建下一代企业软件真正的护城河。

另一类是掌握数据入口的——Agent 的能力上限，取决于它能读到什么数据。谁控制着企业最核心的业务数据流，谁就决定着 Agent 能做多少事。夹在中间、既没有深度积累又没有数据优势的中型 SaaS，压力才是实实在在的。

所谓的「SaaS 末日」或许只是贩卖焦虑，但这场转型的烈度，绝不亚于当年的企业上云。唯一的区别是：这一次技术的狂飙，没给我们留出慢慢摸索的时间。

但时间紧，不代表就要慌。

因为亚马逊云科技已经把最难啃的底层基建做好了。SaaS 公司大可直接踩在亚马逊云科技巨人的肩膀上，把精力全砸在服务客户上；打工人更无需焦虑，复杂的系统运行全被保留在后台，留给你的，只有一句轻飘飘的「帮我搞定」。

时代的推背感确实让人头晕目眩，但与其在未来的站台上焦虑它会不会撞翻「旧马车」，不如干脆点，检票上车，看看新世界的风景到底有多壮阔。

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一台 14 或 16 英寸的笔记本电脑，将几十上百 GB 内存直接封装进 SoC，实现超过 200 GB/s 的高性能内存带宽，还有轻薄的机身和安静又狂暴的性能……

你可能以为这是 MacBook Pro——但如果我告诉你，这是一台 ARM 架构的轻薄型 Windows 本呢？

4 月 27 日，华硕发布了灵耀 16 Air 的骁龙版，搭载的是高通骁龙 X2 Elite Extreme 平台，也即高通去年推出的第二代 Windows on ARM 处理器。

这是第一颗将 LPDDR5X 内存做进 SoC 封装的骁龙旗舰 PC 平台，是与苹果「统一内存架构」理念一致、执行接近的平行方案。尽管没能做到 M 芯片的百分百效果，仍然是高通在这条新路上，最关键的一次尝试。

这台华硕灵耀 16 Air 骁龙版，整机 1.2kg、厚度 13.9mm，48GB 内存（频率 9523 MT/s），可提供 20-30 小时续航。机器于 4 月 28 日京东首发，售价 13999 元。华硕同时也有 14 寸版本提供。

同期亮相的还有面向创作者的 ProArt 创 X 2026 二合一笔记本，重 0.82kg、提供 22 小时续航与 2.8K 144Hz OLED 屏。这些机型共同组成了华硕在 ARM Windows 阵营的 2026 全新产品矩阵。

回到顶配 X2 Elite Extreme 的共享内存架构：将内存放进芯片封装内，放到 CPU、GPU 和 NPU 的身边，并不只是改了改电路板布局。实际上，整个计算资源调度的方式，都发生了很大的改变。

苹果在 2020 年的 M1 芯片开始，不仅将内存封装进 PC 级芯片，更让调度变得更加灵活，内存反复读写的次数要求有所降低，结果就是让内存带宽暴增——称为统一内存架构。今年 3 月发布的 M5 Pro 和 M5 Max，则更是将内存带宽推到了 307 GB/s 和 614 GB/s。

骁龙 X2 Elite Extreme 是 Windows on ARM 笔记本第一次通过内存内封装的思路，让 1.2 公斤左右的轻薄本也可以享受类似于统一内存架构带来的快乐。

这背后，是高通和华硕等各大 OEM 一起，想让 Windows 笔记本追上 MacBook Pro 的企图。

让内存搬运再快一点

需要注明的是，「统一内存架构」是苹果使用的说法，高通官方称自己的方案为 SiP（System-in-Package）。

两者所指不完全相同：UMA 描述的是内存访问架构，SiP 则指的是具体的封装技术。但它们的实现效果和追求目标高度一致——共享物理内存池、跨 IP 块缓存一致。

可用于算力密集型任务（比如 AI 推理）的「显存」上限，直接等于整机的内存上限。哪怕是一台 48GB 的轻薄本，理论上也可以本地运行数百亿参数级别的大模型，这在传统架构上需要工作站级独显，采用集显的轻薄本很难做到。（X2 Elite Extreme 最高 SKU 为 128GB 共享内存。）

系统级缓存（SLC）可以在 CPU、Adreno X2 GPU、Hexagon NPU 之间动态分配，比上一代带宽高 70%；192-bit 内存总线搭配 LPDDR5X-9523，能够实现高达 228 GB/s 的C/G/NPU 共享内存带宽。

而传统的混合计算负载（同时依赖 C/G/NPU），被内存搬运所掣肘的情况，也得到了极大缓解。并且，整机功耗也能维持在轻薄本可以接受的水平。

更值得一提的是，这一代 Hexagon NPU 还专门把 DMA 单元升级到 64 位虚拟寻址，让 NPU 终于可以访问超过 4GB 的内存，一定程度上突破了 NPU 坐端侧大模型推理任务的瓶颈。

这的确不是 Windows 阵营第一次试水类似统一内存架构的方案，在此之前，英特尔、AMD 都做过尝试（稍后会详述）。

不过在今天，华硕灵耀 16 Air 骁龙版的高配机型，是 Windows 阵营里首个最大限度接近统一内存架构效果，并且还做到 1.2 公斤左右 ARM 轻薄本上的方案。

让更多 Windows 笔记本用上新架构

在共享/统一内存架构的道路上，每家芯片巨头对的判断都不一样，首先是工程问题，更深一层是商业问题。

一名在某芯片巨头供职的专家告诉爱范儿，行业里无人质疑统一内存架构的优秀，但做与不做，能否持续做，分歧在于厂商对性能目标和成本之间的平衡。

在 X2 顶配 SKU 上，高通目前的看法是：将统一内存架构所解锁的强大性能，交给给到真正需要它的硬核用户，特别是那些工作流里重度依赖 AI 模型/AI 功能的专业用户和创作者，这件事值得花成本去做。

再看英特尔，在上一代 Lunar Lake 架构上做过类似尝试，然而成本炸裂难以控制，不得不终止。英特尔前 CEO Pat Gelsinger 在财报会上明确将该次尝试定义为「one-off」，理由是封装内存把毛利压得太低。

今年 1 月发布的 Panther Lake 机型则回归了传统外置内存路线，据信后续的 Nova Lake 架构也将延续老的策略。英特尔仍然在高端 AI 笔记本市场上占有一席之地，但可以说短期内不会再走统一内存架构这条路了。

AMD 那边，Ryzen AI Max+ 395（Strix Halo）同样采用类似的共享内存架构架构，最高 128GB 板载 LPDDR5X，能够实现高达 256 GB/s 内存带宽，比 X2 Elite Extreme 还激进。

正因为此，在 AMD 的定义下 Strix Halo 属于移动工作站芯片，搭载的笔记本价格都更高，形态也更厚重，抑或是搭载于迷你工作站，不在个人笔记本电脑消费者的选购范围内。

三家芯片厂商，三种不同答案。骁龙 X2 Elite Extreme 消费级笔记本在这个时间点正式面市，虽然很难说撞上了换机窗口（毕竟今年的内存实在太贵），但至少填补了消费级市场的真空。

何时能追上 MacBook Pro 呢？

老实说，骁龙 X2 Elite Extreme 目前也只是跟苹果那边的 M5 基础款能打个有来有回，跟 M5 Pro/Max 这样的工作站级「顶级牛马」距离还比较远。

最直接的差距在于内存带宽的极限值：X2 Elite Extreme 的带宽宣传值能够达到 228GB/s，是 M5 Max 的 ⅓ 左右，比 M5 Pro 的 ⅔ 多一点。

当然还是要给 X2 挽尊一下，这一代仍然是单 die（晶粒），内存带宽存在物理上限。

而苹果在 M5 Pro/Max 这一代用上了新的「融合封装」，也即将两块 die 拼到一起，把内存总线扩展到更高。

在最直接的大模型推理任务上，内存带宽差距直接意味着 token 吞吐速度的差距；在 4K/8K 等极高清的视频剪辑和 AI 处理任务上，或者在其他工程软件的算力密集型任务上，也会有明显体现。

不过至少，Windows 平台在这些专业/工业软件的兼容性上是要比 macOS 好的……

我想，骁龙把共享内存架构带进消费级 Windows 笔记本市场，这件事的意义讨论或许不应该局限于性能数字上谁暴打谁，

而在于 Windows 平台用户不应该一直享受「二等公民」的体验。

即便是一台不超过 1.5 公斤的大屏轻薄本，仍然可以提供远比其它 Windows 性能本更好的 AI 算力，而且仍能保住轻薄本应该有的功耗优势——这，才是更重要的。

当然，围绕在 Windows on ARM 周围的种种问题，比如软件生态、x86 模拟层稳定性、专业软件适配等等，仍然无法被共享内存一劳永逸地解决。

从芯片厂，到微软，再到 ISV，大家都在加紧马力。比如 Photoshop、Lightroom 已经能够稳定运行 ARM 原生版本；达芬奇也早在两年前就完成了 Windows on ARM 的原生支持，甚至比 Adobe 还早。

但软件生态兼容仍有不完美之处，比如 Adobe AE 的部分渲染器和工作流仍然只能在 x86 平台上使用；Blender 的一些渲染功能在 ARM 架构上也会性能打折。

这是一个软件追硬件的时代。只有 X2 这一代能够让足够多用户，特别是创作者和专业用户，真正将骁龙本纳入主力机考虑——ARM 生态才会进入「用户越多适配越多，适配越多用户越多」的正反馈。

苹果也走过同样的路，所以这绝非不可能完成的任务。

 

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智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。

AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。

当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。

「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？

这是「AI 器物志」的第 10 篇文章。

全世界体量最大的人工智能厂商之一 OpenAI，要脱离虚拟领域，开始造手机了。

根据天风国际证券著名分析师郭明錤发布的调研报告：OpenAI 正与联发科和高通接洽生产手机处理器的事宜，拟由立讯精密协助设计和生产，预计 2028 年正式量产。

这款手机最大的不同在于：OpenAI 意图将它打造成一个为 AI Agent 模式特化的产品，郭明錤是这样介绍的：

用戶的目的不是使用一堆 App，而是透過手機執行任務並滿足各種需求，這從根本上推翻現在對手機的認知。

基于已经掌握的信息，郭明錤还设计了一张这种 AI Agent 手机可能的用户界面：

图｜X @mingchikuo

在郭明錤的设想图中我们可以看到，在 AI Agent 的操作逻辑中，原本熟悉的「桌面 – App」模式会被一种「Agent 任务流」所取代——

不同功能的 App 图标会变成不同功能的 Agent、软件入口会变成更加具体的任务信息（比如从微信图标变成「发送一条朋友圈」按钮）、网格化排列的桌面 UI 也会直接变成任务信息的瀑布流。

就像 Niagara Launcher 一样｜Android Authority

实话说，OpenAI 要造 AI 手机这件事本身并不稀奇。

它设想的很多场景我们其实在曾经的豆包手机上都体验得七七八八了，两者的本质都是希望给 AI 更高的自由度和自主权，以拓宽使用场景。

只不过相比「O 包手机」，反而是郭明錤提到的那个「纯粹基于 AI Agent 交互模式的手机 UI 」更加令我们感到不安。

在过去一段的 AI 产品中，无论是传统大模型，还是不同形状的 OpenClaw，我们都观察到了一种趋势：

现在 AI 的用户界面（UI）越来越向着以 Agent 为主导的方向发展，最激进的形态就是启动后只显示一个对话框。

图｜Google

这种交互模式看上去人畜无害，但背后却暗含着一个汇聚了所有 AI 工具使用场景的「思维模式陷阱」——

AI 正在将人类异化成为机器。

正因如此，爱范儿在这里邀请你与我们共同进行一场小小的思想实验，来尝试理解 AI 将人异化的危险性。

Agent UI 最终会消灭 UI

OpenAI 手机所期望的那种纯粹的「Agent 使用模式」最表层的问题，是 Agent UI 对于「用户界面」中「用户」部分的忽视。

而这种忽视最明显的表征，就是上面所展示的那种任务瀑布流 UI，以及很多预制式 OpenClaw 客户端的裸露对话框。

更具体的说，任务瀑布流实际上是将交互界面从我们熟悉的「以应用为中心」（app-centric）转向了「以意图为中心」（intent-centric）：

这些 AI 建议就是以意图为中心的

这就导致了一个问题：UI 全部由不停更新的任务信息构成，某个特定的界面没有一个固定的入口。

比如打开顺丰 app，映入眼帘的只有每秒不停更新的在途快递进度，却找不到「修改寄件地址」的按钮。

这在心理学上被称为「客体恒常性」的缺失，相当于「我知道这个开关是做什么用的」—— Agent UI 的界面只会让人感觉到在面对一堵随时变化的墙，没有一个可以熟悉的落脚点。

另一方面，纯粹目的性导向的 Agent UI 在实质上剥夺了用户的「主动探索」空间，将使用过程变成了一种纯粹的 AI 对于用户的预判。

最简单的例子就是：在淘宝 app 上买东西的时候，我们经常是边逛边选、偶尔刷到一些没见过的好货；而 Agent UI 直接帮你跳过了「淘」宝的过程，你只是那个控制支付宝付款的人肉 ATM 而已。

更退一步说，这相当于无论用户想要做什么，AI 手机始终在催促着用户进入「赶快完成任务」的生产模式——这种粗暴的接管，本质上是对于用户权利的消解。

归根结底，Agent UI 的逻辑，其实是将人给「零件化」。

它粗暴地假设用户是一个理性的、追求效率最大化的任务处理机，打开手机的唯一目的就是要解决任务列表里面的工作。

同时，它又忽略了人作为感性的、需要审美愉悦和情感缓冲的生命体的本质。

AI 最终会促成更多 AI

除了 Agent UI 本身对于「人」的基本需求的蔑视，我们同时也要理解：是什么样的环境促成了这种「唯效率论」的 UI 设计趋势的出现——

将人的一切使用行为，压缩成一条看不到尽头的任务列表，人与机器的唯一主动交互方式被简化进一个闪烁的对话框，背后的 AI 不可见、不可知、不可碰触。

这不是 AI 辅助生活，这是向克苏鲁献祭 token。

仅就上面提到的 Agent UI 来说，这种现象其实很像是一种从 GUI 到 CLI 的倒退：

我们花了几十年完善图形技术，又在一夜间回归到了最原始的用嘴发布命令。

这种由 Agent UI 所代表的「GUI 倒车」，深深根植于幕后的技术效率至上主义。

其中一个最简单的例子，就是游戏。

虽然如今本地计算仍然是主流，花钱买显卡就能享受到精美的画面，但我们完全可以想象这样的场景：

未来，云端计算成为主流之后，更有可能出现的情况是厂商根本不再出售图形算力，因为它们赚得没有文字/代码模型多。

甚至不只是手机和电脑的 GUI、以及游戏画面，我们消费的一切内容本身都会在这种对于效率的追逐中，退化成一种湮灭美学、纯粹的精神刺激工具。

图｜网络

更讽刺的是，我们对于 AI 原本的愿景是「让 AI 处理琐事，让人类去作诗」。

但如今我们看到的却是 AI 工具泛化导致了效率主义极权的泛滥，人类对「美」的感知退化只是其中的附带伤害而已。

最让人无法接受的是，Agent UI、AI 手机、Agent 行为模式的设计背后，都存在着一种先入为主式的傲慢。

这些 AI 工具的生产者认为人类只关心「结果」，所以用生成式 AI、Agentic AI 将人从「过程」中去除，却忽略了人类的「存在感」本身就来源于我们对于行为过程的认知。

用更惨淡一点的说法就是：如果我不需要参与 AI 的一切决策，只是看个结果，那还需要我做什么？

最需要警惕人变成 AI

进行到这一步，很多人会有疑问：

这不就是个想象中的手机界面嘛，至于上升到存在主义哲学的高度吗？

这句话本身并没有问题，上面提到的所谓 Agent UI 的设想图，仅仅是郭明錤基于 OpenAI 手机的产品思路，给出的一种设想方案。

图片使用 AI 技术生成｜X @birdabo

但现代社会——尤其是 AI 加速过的现代社会——的危险性就在于：如果你自己不考虑存在主义哲学，就会有很多人乐于帮你考虑，然后再朝你收钱。

前面提到的 AI Agent 的确在非常多的层面上都可以帮助人们在工作中实现更高的效率，问题在于没有人一天 24 小时都在工作，但我们一天 24 小时都会带着手机。

这种纯粹基于待办任务流的 Agent UI、纯粹由执行效率驱动的 AI 产品，会借助「手机」这个不离身的媒介，从工作侵入到你的生活，让你的生活节奏、思维节奏去习惯 AI 的步调——

不太好理解？想想那些每天黑白颠倒抓紧时间抢 Token「谷电」时间的程序员们吧。

这还只是现阶段 AI 对人类作息的初步影响。长此以往下去，用户无论在工作时间还是非工作时间，都不再是一个具有主观意志的「人」——

当我们下班累瘫在沙发上，喊 AI 手机随便帮我们点个外卖当晚饭的时候，就相当于放弃了主动思考的权利，当这种放弃成为习惯，生活的每一个环节就都会成为一个别人的商机。

换句话说，AI 手机、Agent UI 现在看上去或许人畜无害，可一旦人类习惯跟随了 AI 的节奏和方式，就会暴露出巨大的危险性。

图｜Futurama

德国哲学家马丁·海德格尔在《对技术的追问》中提到了一种观点，即现代技术有一种「促迫」（challenging-forth）的特性，指的是现代技术不仅制造机器，技术本身也拥有越来越强的主体性、会「强迫」自然界交出能量和资源。

同时，促迫也可以被看作一种人看待世界的方式，海德格尔认为：当人类用「促迫」的眼光看待自然时，人类最终也会把自己看作一种可以被技术索取的资源。

是不是很耳熟，没错，人力资源（Human Resources）就是这个意思。放到现在的 AI 环境里，则是简单的一句话：

去叫人力，给这个 Opus 4.7 账号配个员工。

糟糕的是，现在的 AI 技术，以及全世界的 AI FOMO（错失恐惧症），就是这种模式的完美复现。

Agent UI 那种瀑布流式待办任务界面不仅是帮你，同时也是在 PUA 你：

这种互相加速的现象（海德格尔称之为座架 Gestell），最终会导致人类调整自己的思维模式去适配机器的吞吐速率——

为了让 Agent 更好地工作，你会下意识地让自己的需求变得更明确、更单一、更具逻辑性，相当于人类主动将自己异化（alienation）成了机器。

这就是我们在现代技术中，最需要警惕的一点：人的机器化。

伴随着 AI 越来越侵入我们工作之外的生活，我们也在潜移默化地将自己降格为一种适配机器的存在。当人为了适配 AI 的高效而放弃了「临时起意」和「无目的漫游」时，你已经从逻辑上被机器同化了。

这种机器化的下一步，就是软性淘汰——

人不会像《黑客帝国》那样变成生物电池（暂时不会），只会被炼成一个 skill。

毕竟现实证明：生物机器在效率上永远无法媲美金属机器。

人在追求效率的同时，主动或被动地将自己异化成一种生物机器，最终的结局必然是被金属的或者硅基的机器淘汰。

人类的社会生产持续追求「0 摩擦」的完美效率时，本质上是在追求一个「去人化」的过程。

而无论 Agent UI、Agent AI 还是通用智能，都只是这个过程中的加速剂而已。

当我们在参与社会生产的过程中，主动切除了所有属于人的部分，好让自己在这个以 AI 为出发点、为工具、为最终目的的系统中跑得更顺滑。

直到切除剩下的那些部分，可以被另一段代码完美地替代。

图｜Youtube @Moviefone

当然，在这个小小的思想实验之外，我们都知道郭明錤的预测只是一种预测，没人说 OpenAI 手机的交互方式真的就是一个纯粹的任务瀑布流。

但人作为感性动物，我们的思维模式就是在与客体世界的不断交互中形成的。

如果一个占据我们每天 24 个小时的工具正在走向纯粹机器性的交互，那我们距离被异化成机器后淘汰的结局，也的确不远了。

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2026 年对于广大消费者来说，既是最坏的一年，也是最好的一年——相比未来几年来说。

到了第一季度结束的这个时间点，所有行业、所有厂商、所有品类的消费电子产品，都已经明确感受到了内存涨价带来的压力，无人生还。

这其中也包括了暴风雨中岿然不动的那两艘大船之一：苹果。

iPhone 17 凭借着先发优势、供应链话语权和利润缓冲区，在上市的大半年里可谓神挡杀神、佛挡杀佛，盘踞在销量榜首的姿势甚至比往年更加稳固。

但俗话说得好：辉煌时刻谁都有，别拿一刻当永久。在全球存储行业涨价势头不停歇的大背景下，哪怕苹果也支撑不起这样的消耗战了。

援引微博爆料博主 @定焦数码 的消息：iPhone 18 与 iPhone 18e 预计双双于 6 月份进入 EVT（工程验证）阶段，「除了屏幕降档之外，工艺也开倒车」。

图｜X @theapplecycle

再结合部分来自三星屏幕与台积电 SoC 供应链的消息，大致可以得出结论：

计划 2027 年春季发布的 iPhone 18/18e 虽然起售价和 17 系列持平，但屏幕规格（发光基材、功耗、亮度）与 SoC 核心数都会迎来倒退；今年的 Pro 系列与折叠屏则不受影响。

好消息是，从目前的爆料来看，iPhone 18 标准版有可能换用 iPhone 14 Pro 同代的三星 M12+ 基材，至少大家最心心念念的 120Hz ProMotion 是不会倒退成 60Hz 的。

经济学有一个概念叫做「收缩性通胀」（shrinkflation），指商品整体价格不变，但质量、体积等缩水，导致商品单位价格上升的现象，以往多发生在食品领域：

图｜The Guardian

而明年的 iPhone 18，恐怕将会是第一款正大光明地「缩胀」的 iPhone。

虽然这种「缩胀」很受消费者的反感，但它无疑是建立在一个坚实的基础上的：iPhone 18 标准版的起步价仍然是 256GB、799 美元（5999 人民币）。

参考手机行业的整体趋势，这种「不涨价」相对来看，其实也是在变相降价——只不过观感和说服力没有那么高而已。

图｜YouTube @Apple

与此同时，苹果这样操作的底层逻辑也很简单：

维持股东接受的利润率的前提下，保住「售价」这个最直观的标签，进而维持住 iPhone 18 全系列的销售数据。

毕竟根据更早的爆料，iPhone 18 系列会拆分成两次发布基本已经板上钉钉：今年 9 月发布 iPhone 18 Pro/Pro Max 与折叠屏 iPhone，2027 年春季发布 iPhone 18 与 iPhone 18e。

图｜X @VadimYuryev

这样一来，原本销量就受到 Pro/Max 机型挤压的 iPhone 18 标准版还会再被 iPhone 18e 挤占，如果叠加涨价，那么整体的预期销量只会更加惨淡。

幸运的是，正如爆料中提到的，作为销售主力的 iPhone 18 Pro Max 与 iPhone 18e 都不会碰到标准版这样的问题——

它们一个利润率足够高，可以维持内存涨价前的升级步调；一个配置足够基础，相比 17e 不需要很大动作就可以实现换代。

图｜MacWorld

而销量最大和价格最便宜的两头搞定之后，iPhone 18 作为那个中间档，用一些不直观的参数缩水来交换第二次话题度爆炸的价格，反而是当下价格飞天时代的明智商业策略。

然而苹果这样瞻前顾后尽力「微操」的目的是什么呢？当然还是卖出更多的 iPhone。

但我们要知道的是：现在当苹果谈起「卖 iPhone」的时候，它谈的已经远远不止「卖 iPhone」了。

图｜Apple

就在上周，彭博社苹果专家马克·古尔曼在最新一期 Power On 通讯中，对苹果近期的 CEO 易位、主要产品开发方向和今年的 iPhone 发布会进行了讨论，并做出了一个大胆的预测：

约翰·特努斯将会进一步扩大苹果的产品线。包括折叠 iPhone 在内，苹果在未来几年内会拓展出近十条新的产品线，意味着特努斯在开拓产线这件事上会迅速超越库克。

根据古尔曼的介绍，苹果在未来数年中将会新增这一大堆新品与改款产品，其中包括：

• 不带显示功能的 AI 智能眼镜，功能类似 Meta Ray-Ban
• AI AirPods，耳机上自带低分辨率摄像头，可以环境感知、提醒和实景导航等等
• AI 吊坠，带摄像头的圆形配饰，可以用于 iPhone 辅助功能与 AI Siri 识别
• 触屏 MacBook，推测是 MacBook Pro 的高端款式，预计 2027 初发布
• AR 眼镜，可以为用户提供实时的 AR 显示功能，有可能会取代 iPhone
• 折叠 iPad，一款展开后接近 20 寸的机型，但短期内不太可能产品化
• 智能家居中枢（传闻中的 HomeHub），形态类似带屏幕的 HomePod
• 桌面机器人（Tabletop Robot），一款由机械臂带动的 9 寸屏幕，可以智能跟随用户
• 家居智安设备，类似带传感器的智能摄像头，旨在与 Ring 和 Google Nest 竞争

从预测中我们可以看出：苹果目前已经相当繁杂的产品线预计会进一步扩展，在眼下苹果急缺的 AI 外设以及智能穿戴领域进行相当程度的补充。

然而恰恰是在这份线路图中，我们没有看到 iPhone 的影子。

是 iPhone 在各种五花八门的 AI 硬件映衬下变得不再重要了吗？恰恰相反：在 AI 硬件与智能穿戴兴旺的时候，iPhone 正在比以往变得更重要。

毕竟 AI 眼镜、AI AirPods、AI 吊坠这些东西首先要满足的都是「佩戴舒适，使用方便」。

在大部分空间都要留给电池的前提下，就只能将自己化身采集设备、让 iPhone 去承担 AI 模型的连接和计算工作了。

前一阵苹果庆祝 50 周年前夕，苹果全球营销高级副总裁格雷格·乔斯维亚克（Greg Joswiak）和新 CEO 约翰·特努斯接受一次了《连线》杂志的采访。

格雷格（右）与约翰（左）｜Tom’s Guide

在谈到「苹果是否希望现在市面上各种 AI 新硬件中有苹果的身影」问题时，格雷格·乔斯维亚克这样回答道：

我们不能忽视一个事实，即你刚才所说的一切都与 iPhone 并不冲突，iPhone 不会消失。在刚刚谈论的（为 AI 设计一种专门硬件）任何事情中，iPhone 都将扮演核心角色。

这个回答很直白——苹果认为即使「AI 专用硬件」市场出现后，人们依然会选择 iPhone 作为个人设备的中枢。

对于这个问题，格雷格补充道：

这正是其他所有人挣扎的地方：它们没有 iPhone，所以它们正在拼命寻找出路。（AI 硬件厂商）谈论的很多东西最后都成了 iPhone 的配件，我们不会透露未来的路线图，但我可以告诉你，iPhone 哪里都不会去。

产品线预测中，那个自带增强现实显示功能的 AR 眼镜有可能取代 iPhone 吗？

的确有可能，但肯定不是在 iPhone 18、iPhone Ultra 与 iPhone 20 的时候。

图｜TechRadar

反而是特努斯领导下苹果接下来的每一个战略部署，无论 AI Siri、智能眼镜、AI 吊坠还是带摄像头的 AirPods，都更加离不开 iPhone 作为它们的网络中继和模型中枢。

正因如此，提升硬件很慢、但提升之后基本不会「牙膏倒吸」的苹果，才会选择在 iPhone 18 上冒着口碑风险进行这样一次「缩胀」——

并不是因为 iPhone 在面对 AI 硬件的时候显得像是夕阳产品，而是因为 iPhone 将成为苹果 AI 真正落地的基础。

短期来说，能取代 iPhone 的，只有下一代 iPhone；iPhone 18 或许会「缩胀」，但 iPhone 的中枢地位不会改变。

最重要的是：如果你还在计划入手 iPhone 17 尚未行动的话，就更得抓紧了。

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融了 1220 亿，OpenAI CFO 却担心付不起算力账单

据《华尔街日报》报道，OpenAI 今年未能完成多项关键内部目标，公司高层对其激进的算力扩张策略产生分歧，年内 IPO 计划也面临不确定性。

OpenAI 去年底未能实现 ChatGPT 周活跃用户突破 10 亿的目标，年度营收同样落空 —— Google Gemini 的强势崛起抢走了大量市场份额。今年以来，OpenAI 又在编程和企业市场持续被 Anthropic 蚕食，多个月度营收目标相继未达。

这让公司 CFO Sarah Friar 公开表达担忧：若营收跟不上，OpenAI 可能无力支付已签下的算力合同。

CEO 山姆 · 奥特曼去年通过一系列交易，将公司未来支出承诺锁定在约 6000 亿美元。即便 OpenAI 刚刚完成硅谷史上最大融资轮 —— 1220 亿美元，按当前烧钱速度，预计三年内也将耗尽。

在 IPO 问题上，弗里尔认为公司内控体系尚不具备上市条件，而奥特曼则倾向于加速推进。与此同时，二号人物西莫（Fidji Simo）突然病休、马斯克起诉奥特曼的庭审也在本周启动，公司内外压力同步升级。

百度职级体系大调整，5 月 1 日起启用数字级别制度

据科创板日报、第一财经报道，百度昨日发布全员信，宣布对职级体系进行重大调整。

此次改革将中管层以下的专业通道与管理通道全面打通，原有职级字母标签（T、P、E、Band、M）统一整合为 5 级至 12 级的数字职级体系，并于今年 5 月 1 日正式生效。

百度在全员信中表示，AI 时代需要的是同时具备专业力和领导力、能独当一面的复合型人才。

公司决定打破现有机制性壁垒，将专业通道与管理通道合并为单一职业发展通道，让员工的成长不再受通道和标签的限制，为公司储备更多能打硬仗的复合型领军人才。

在人才选用标准上，百度提出两个核心要求：有年轻心态、善用第一性原理思考。百度表示，要积极拥抱新时代涌现的优秀年轻人，主动为他们提供挑大梁的机会，在实战中加速成长。

DeepSeek V4-Pro API 2.5 折优惠延长至 5 月底

昨天，DeepSeek 官宣旗舰模型 V4-Pro API 的 2.5 折限时优惠截止时间由原定北京时间 5 月 5 日 23:59 延长至 5 月 31 日 23:59，折扣幅度与价格均维持不变。

折扣后，DeepSeek V4-Pro API 每百万 token 的定价为：输入缓存命中 0.025 元、缓存未命中 3 元、输出 6 元（均为人民币计价）；以美元计算则分别对应 0.03625 美元、0.435 美元与 0.87 美元。

相较于未折扣的原始定价，输出价格从 24 元降至 6 元，降幅达 75%。

微信朋友圈改版「上文下图」新布局、时间轴上线

近日，网友「小南同学」在小红书分享称，微信朋友圈针对部分 iOS 用户灰度推送了一次界面改版，目前主要覆盖 iOS 8.0.71 及以上版本。

文字与图片的排列方式由原来的「右文左图」改为「上文下图」，发布日期的显示格式也同步精简。

新增的「朋友圈相册」入口支持按年 / 月 / 日缩放浏览历史动态，交互逻辑与 iOS 系统相册类似，具备时间轴浏览功能。另据鞭牛士报道，部分用户还发现新版中「提醒谁看」的表述已更改为「和谁一起」。

Anthropic 一次推出 9 个创作连接器，Claude 接入 Blender、Adobe、Ableton 等主流软件

今天，Anthropic 发布「Claude for Creative Work」，推出 9 个创作连接器（Connectors），覆盖 3D 建模、平面设计、音乐制作、VJ 演出四大领域。连接器基于开放的 MCP 协议构建，并非 Claude 独占。

• Adobe for Creativity：接入 Creative Cloud 旗下 50 余款工具，涵盖 Photoshop、Premiere、Illustrator、Firefly、InDesign 等；
• Blender：由 Blender Lab 官方团队维护，以自然语言驱动其 Python API，可分析调试场景、批量修改对象；
• Autodesk Fusion：通过对话在 Fusion 工作区内实时创建和修改 3D 模型；
• Trimble SketchUp：用文字描述直接生成可在软件中继续打磨的 3D 模型起点；
• Ableton：将 Claude 的回答锚定在 Live 和 Push 的官方产品文档中；
• Splice：以自然语言搜索免版权采样库，「Describe a Sound」功能目前标注为 Beta；
• Affinity by Canva：以本地 add-on 形式运行，支持批量图片调整、图层重命名等重复性任务；
• Resolume Arena / Wire：实时控制 compositions 和 node-based patches，需 Resolume 7.26 及以上版本。

此前推出的 Claude Design 也在此次公告中再度被提及，该产品可将在 Claude 内生成的设计成果导出至外部工具，目前首批支持导出至 Canva。

OpenAI 官宣 GPT-5.5、Codex 上线亚马逊云

今天，OpenAI 官宣三项产品同步进入 AWS，包括 GPT-5.5 等前沿模型、编程助手 Codex 以及由 OpenAI 驱动的 Amazon Bedrock Managed Agents 托管 AI 智能体服务。

这是 OpenAI 闭源模型首次在微软 Azure 之外的云平台上直接可用。

此前一天，就在 OpenAI 官宣与微软「分手」的同日，亚马逊 CEO Andy Jassy 刚在 X 上将上线时间表从「未来几个月」推进到「未来几周」，次日 OpenAI 即正式发布公告，落地速度超出市场预期。

此次完成接入后，AWS 用户现可在 Amazon Bedrock 上同时调用 Anthropic、Meta 等厂商模型与 OpenAI 模型，进一步扩大选择空间。

比亚迪天神之眼 B 选装涨价，涨幅约 21%

昨天，比亚迪发布公告，宣布旗下王朝网、海洋网、方程豹部分车型选装「天神之眼 B 辅助驾驶激光版」的价格，将从 9900 元上调至 12000 元，涨幅约 21%，这是比亚迪在智驾配置上的首次公开提价。

比亚迪在公告中将此次涨价原因归结为「全球存储硬件成本大幅上涨」。天神之眼 B 是比亚迪智驾体系中的高阶版本，相较标配的天神之眼 C，增配了一颗激光雷达与 Orin-X 芯片（254TOPS），支持城区及高速 NOA 功能。

公告同时披露了一组运营数据：截至今年 3 月底，比亚迪搭载辅助驾驶功能的车型保有量已超 285 万辆，天神之眼每天生成的行驶数据超过 1.8 亿公里。

曝索尼 PS4/5 数字版游戏新增「30 天联网验证」机制

据 GameSpot 报道，索尼被曝在 PS5 及 PS4 数字版游戏中引入「30 天强制联网验证」机制，所有在今年 3 月之后于 PlayStation Store 新购的数字版游戏均受影响。

若主机连续 30 天未与索尼服务器建立连接，系统将暂时撤回该游戏的数字授权，玩家无法继续游玩。

游戏无障碍测试账号「Does It Play?」在 X 上率先披露这一改变。测试显示，受影响的 PS4 游戏界面中新增了「剩余时间」倒计时，直观呈现距下次必须联网的剩余天数；

PS5 上虽未显示该倒计时，但相关计时仍在后台运行，超时后将直接抛出错误代码。值得注意的是，该限制无法通过开启「常用主机」功能绕过。

Mod 开发者 Lance McDonald 进一步证实了上述发现，指出索尼在 PlayStation Store 的新购数字版游戏中触发了新的 DRM（数字版权管理）限制。

另据 IT 之家报道，索尼 PS 客服确认，该机制系官方有意设定，自今年 3 月系统更新生效后，用户在 PlayStation Store 新购的所有数字版游戏均受该政策约束 —— 主机须至少每隔 30 天连接一次互联网，以完成正版授权验证。

法拉第未来获 4500 万美元融资，累计融资超 230 亿元

据 36 氪报道，法拉第未来（FF）近日宣布获得美国某机构投资者 4500 万美元新一轮融资，资金已全额到账。

加上这笔钱，FF 成立至今累计融资已达约 32.1 亿美元，折合人民币约 230 亿元。贾跃亭本人将这笔融资定性为「公司近年来成本最低、条款最优的一笔交易」。

影石创新去年营收近百亿、今年 Q1 再增 83%，刘靖康：短期利润让位长期发展

昨日，影石创新发布 2025 全年及 2026 年一季度业绩，多项核心指标创历史新高，创始人刘靖康同步发布股东信。

2025 年营收 97.41 亿元，同比增长 74.76% 2026 年 Q1 营收 24.81 亿元，同比增长 83.11% 三年营收扩张近 3 倍，复合增长率超 63%

营收高增的同时，利润指标主动收缩。受战略投入加大、存储元器件涨价及行业竞争加剧影响，刘靖康在股东信中表示：「短期利润的主动调整，旨在换取长期业绩和健康发展。」

• 2025 年研发投入 15.3 亿元，同比增长近 100%，规模超此前三年总和 2026 年 Q1 研发投入 4.65 亿元，同比增长 101%；
• 2025 年全年战略投入 7.62 亿元，约为同期归母净利润的 82%；
• 2026 年 Q1 战略投入 2.62 亿元，约为同期归母净利润的 3 倍。

除原有业务外，影石还战略投入两款无人机、云台相机 Luna、无线领夹麦克风等新品类，并同步定制开发三款芯片。

刘靖康还在股东信中首次系统阐明「摄影机器人」（Cameraman）愿景，将相机硬件比作「眼睛」、无人机与云台比作「四肢」，AI 则是当前正在加速补齐的「大脑」。

小米发布第八份 ESG 报告：去年研发投入 331 亿元，汽车安全团队超 3500 人

小米集团昨日发布第八份环境、社会及管治（ESG）报告。报告显示，小米去年全年研发投入达 331 亿元，全球专利授权累计突破 45000 项，研发人员达 25457 名，占员工总数的 45%。

在产品质量方面，去年小米智能手机业务硬件产品出厂合格率达 99.97%，用户质量投诉率同比下降 18.2%。智能电动汽车业务方面，安全相关团队规模超过 3500 人，安全要求贯穿设计、研发、制造等各环节。

截至报告期末，小米全球门店数量超过 18450 家，境外售后服务网络已覆盖 83 个国家和地区。

比亚迪今年一季度净利润腰斩

比亚迪昨日发布 2026 年第一季度报告，显示今年 1 至 3 月实现营业收入 1502.25 亿元，同比下降 11.82%；归属于上市公司股东的净利润 40.85 亿元，同比大降 55.38%；扣非净利润 41.48 亿元，同比下滑 49.24%。

• 营业成本 1219.74 亿元，同比下降 10.43%；毛利率约 18.8%，较去年同期 20.1% 收窄约 1.3 个百分点；
• 研发费用 113.44 亿元，同比减少 20.25%，内部开发支出期末余额 82.85 亿元，较年初增长 38.75%；
• 经营活动产生的现金流量净额 27.90 亿元，同比骤降 67.48%，主要系销售商品收到的现金减少所致；
• 基本每股收益 0.4480 元，同比下降 56.89%；加权平均净资产收益率 1.65%，同比下降 2.72 个百分点；
• 总资产 9020.77 亿元，较去年年末增长 2.08%。

利润端压力的核心来源有两项：

• 其一，财务费用由去年同期的收益 19.08 亿元转为支出 20.99 亿元，变动幅度达 210.04%，原因是汇兑方向逆转 —— 去年同期为汇兑收益，今年一季度则录得汇兑损失；
• 其二，投资收益同比骤降 87.68% 至 0.86 亿元，主要系以摊余成本计量的金融资产终止确认损失大幅增加所致。两项合计对利润形成显著拖累。

卖得更多、亏得更深：江淮汽车今年一季度营收增 17% 但净亏损扩至 6 亿

昨天，江淮汽车发布 2026 年一季度报告：

一季度营收 114.59 亿元，同比增长 16.91%，但归母净亏损进一步扩大至 6.06 亿元，亏损幅度较去年同期的 2.23 亿元显著加深。

• 一季度毛利率约 11.4%，较去年同期（营业成本 88.18 亿元，对应毛利率约 10.0%）有所改善；
• 扣除非经常性损益后的净亏损为 7.27 亿元，非经常性损益合计约 1.21 亿元，主要来源为政府补助（9,558 万元）及公允价值变动收益（1,512 万元）；
• 经营活动现金流净额为 -39.02 亿元，较去年同期 -12.94 亿元大幅恶化，主要系购买商品及接受劳务支付的现金同比大幅增加所致。

格力朱磊：公司已具备做出「人形机器人」的能力

据《消费日报》报道，格力电器 CMO 朱磊昨天在接受采访时表示，公司目前已具备制造「人形机器人」的能力，所有零部件均可实现自研自产。格力累计投入使用的自主研制工业机器人已超 2000 台，带动生产效率提升 80%。

支付宝上线「AI 收」

昨天，支付宝官宣正式上线「AI 收」，面向提供 AI 服务的商家和个人开发者。至此，「AI 收」与「AI 付」共同构成支付宝「一付一收」的 AI 支付产品体系。

当以 OpenClaw「龙虾」为代表的 AI 智能体自主执行用户任务、调用第三方 Skill 时，背后的商家和开发者可通过该产品实现自动结算，无需自建复杂的支付与结算系统。

接入流程仅需三步：入驻签约、创建应用、安装服务端 SDK，完成后即可在每次被 AI 智能体调用时触发询价与结算，「来一单收一单」。

在费率方面，个人开发者使用「AI 收」可享受 0 费率至今年 12 月 31 日。对于已在使用支付宝收单的商家，无需重新搭建收单工具，只需将相关服务 Skill 接入「龙虾」等 AI 智能体，即可在用户下单后自动完成收款。

AI 内容标识不合规，「剪映」等平台被责令整改

网信办昨日官宣，「剪映」「猫箱」App 及「即梦 AI」网站存在未有效落实人工智能生成合成内容标识规定要求等问题，违反相关规定，对上述平台采取约谈、责令改正、警告、从严处理责任人等处置处罚措施。

国家互联网信息办公室相关负责人表示，网站平台须严守法律底线红线，严格落实人工智能生成合成内容标识相关规定要求。网信部门将持续加大对 AI 生成合成内容标识的监督管理力度，切实维护社会公共利益，推动人工智能健康有序发展。

三星今年内全面撤出中国家电与电视销售

《日本经济新闻》通过对相关人士的采访获悉，韩国三星电子计划今年内全面撤出在中国的家电与电视销售业务，将重心转向美国市场。

三星最快将于 4 月底作出最终决定，逐步清理库存后今年内完全结束销售。三星方面对此回应称「没有任何已决定的事项」。

撤退的核心原因是价格竞争力持续下滑。洛图科技数据显示，2025 年中国电视市场海外品牌出货量不足 100 万台；

欧睿国际则统计，同年全球电视销量份额中，海信、TCL 等中国企业合计占 31.9%，首次超越三星与 LG 合计的 30.4%。财务层面，三星家电与电视业务在 2025 财年录得亏损 2000 亿韩元，为公司成立以来首次亏损。

三星在中国的冰箱、洗衣机生产线将保留，转型为面向海外的供应基地，并将资源集中于半导体与智能手机。

Replit CEO：AI 已经能写代码，但它替代不了系统思维

据《商业内幕》报道，AI 编程平台公司 Replit CEO Amjad Masad 昨日在《20VC》播客节目中表示，年轻人不应仅仅因为薪资前景而选择修读计算机科学专业。

如果你对它没有那种如飞蛾扑火般的吸引力，就不要因为别人告诉你能在 Google 赚大钱而去读计算机科学，这「相当愚蠢」。

Masad 指出，21 世纪初入行者大多出于真实热情，此后该专业逐渐被「炒热」，各大高校计算机系急速扩张，核心原因只有一个 —— 容易赚钱。而 AI 崛起后，这一逻辑已不再成立。

他同时强调，对真正感兴趣的人而言，机器学习与 AI 方向依然大有可为；数据结构与算法等基础知识不会因 AI 进化而过时，行业始终需要理解底层原理的人才。

这一观点在科技界并非孤例。「AI 教父」Geoffrey Hinton 去年也表示，计算机科学是「学习系统思维的绝佳专业」，AI 替代部分编程任务并不意味着相关学位失去价值。

Masad 于 2016 年联合创办 Replit，该公司已从在线集成编程环境转型为以 AI 智能体为核心的应用构建平台，与微软旗下 GitHub、Cursor 及 Lovable 等 vibe coding 工具展开竞争。

首销 3499 元起，一加 Ace 6 至尊版正式发布

昨晚，一加正式发布新机 Ace 6 至尊版，主打电竞游戏体验，官方称其为「史上最强 Ace」，先看价格：

12GB + 256GB 首销优惠价 3499 元，国补到手价 2999 元；最高可选 16GB + 1TB，首销到手价 5099 元。

• 搭载联发科天玑 9500；
• 后置 5000 万像素主摄（1/1.55 英寸大底，F/1.8 大光圈）+ 800 万像素超广角，前置 1600 万像素；
• 内置 8600mAh 双电芯「冰川电池」，支持 120W 有线快充（至快 10 分钟充至 30%，20 分钟充至 53%），支持旁路供电；
• 6.78 英寸 1.5K 分辨率 LTPS 直屏，165Hz 高刷，户外全局亮度 1800nit；
• 金属中框 + 玻纤 / 玻璃机身，提供「王牌觉醒」与「金属风暴」两款配色，支持 IP66 / IP68 / IP69 / IP69K 防尘防水。

同台发布的还有一加枪神游戏手柄，售价 449 元、一加 Buds Ace 3 耳机同步发布，售价 329 元、40W 超级冰点磁吸散热器，售价 229 元、120W 超能舱超级闪充移动电源，399 元。

「龙虾」发布更新：支持从竞品一键迁移

昨天，OpenClaw 发布 v2026.4.26 版本，推出全新竞品迁移工具，并宣称修复了 200+ bug。

新增的 openclaw migrate 命令支持从 Claude Code/Desktop 及 Hermes 一键导入配置、记忆、模型提供商、MCP 服务器、技能与凭证，迁移前自动备份，支持预览和试运行，大幅降低了从其他平台切换至 OpenClaw 的门槛。

其他主要更新包括：

• Ollama 集成重构：自动读取模型上下文长度与工具支持参数，新增对 Groq 和 LM Studio 原生推理级别的支持，embedding 改为批量接口；
• 新增提供商：腾讯元宝和 Cerebras 正式上线；
• Google Meet 整合：可通过 OpenClaw 浏览器直接加入会议并自动获取音视频权限；
• Matrix 端到端加密：新增一键加密设置流程；
• 配置与运维：对话记录过长时可触发自动压缩，配置面板新增变更差异对比与敏感值遮蔽。

陈希曝光 OPPO 小布 Claw 最新进展：直接继承小布记忆，不用从零开始

昨天，ColorOS 设计总监陈希在微博公布 AI 智能体产品「小布 Claw」的最新进展，产品目前处于内测阶段，主打「更简单、更安全、更懂你」。

小布 Claw 可直接同步小布助手已有的记忆数据，用户无需从零配置即可上手。「记忆注入」功能支持接入相册、便签、文档、录音等本地资料，并可开启自动同步选项，定期将小布助手聊天记录与记忆数据同步至小布 Claw。

其他核心功能包括：

• 一键开通，预装日常生活、理财、健康等多场景核心能力；
• 技能广场涵盖内容生成、信息整理、健康护航、金融理财四大垂直专员；
• 所有敏感能力须用户主动授权方可启用。

影翎 A1 无人机春季大更新：AI 一键成片升级，新增语音助手与全向避障

影翎 Antigravity A1 昨日正式推送春季大更新，在 AI 成片、飞行安全、交互操控与沉浸玩法四个方向带来多项升级。

• AI 一键成片：新增全景运镜、FPV 花飞等复杂运镜方式，优化素材编排与画面衔接逻辑，并上线 AI 音效能力，可自动匹配背景音乐；
• 全向避障升级：视觉避障算法覆盖水平与垂直方向，避障策略从刹停升级为支持自动绕行，减少手动干预；
• 语音助手上线：支持通过语音完成起飞、返航、拍摄参数设置等基础操作；
• 虚拟座舱与航线皮肤：虚拟座舱新增第一/第三人称视角自由切换；航线皮肤支持在飞行路径中设置虚拟元素，丰富空中探索体验；
• 延时摄影：新增普通及航迹规划两种延时拍摄模式。

剪映专业版登陆 Pad 端，鸿蒙、安卓、iPad 全覆盖

昨日，剪映官方宣布，剪映专业版正式登陆 Pad 端，覆盖鸿蒙、安卓及 iPad 三大平台，官方将其定位为「PC 级精细化剪辑」体验。

剪映专业版此前仅支持 Windows 和 macOS 桌面系统，相比移动端功能更全、更能满足专业剪辑需求。此次 Pad 版上线，将专业版能力延伸至平板设备。

更新后，剪映 Pad 版支持视频、音频、文字多轨编辑，并加入图片生视频与深度检索能力。字幕识别与文本匹配功能同步上线。此外，该版本针对触控操作进行了全面优化，并提供多种特效、贴纸、字幕及音乐素材、AI 辅助功能贯穿创作全流程。

微软 x 浙江大学团队发布 World-R1 训练框架：用强化学习治好视频生成的「几何幻觉」

昨天，微软研究院（MSRA）与浙江大学联合团队发布文生视频模型训练框架 World-R1，通过强化学习让文生视频模型学会 3D 几何一致性，无需修改模型架构，不依赖 3D 数据集。

当前视频生成模型在镜头大幅移动时，常出现物体变形、消失等「几何幻觉」问题。根据团队发布的论文，World-R1 的解法是将 3D 一致性约束转化为强化学习的奖励信号：

• 生成视频后，用 Depth Anything 3 重建 3DGS 场景并从新视角渲染；
• 将重建误差、镜头轨迹偏差、新视角可信度（Qwen3-VL 评分）合并为奖励信号；
• 通过 Flow-GRPO 算法反馈给视频模型，令其逐步内化 3D 规律；
• 每训练 100 步插入一轮「动态微调」，防止几何约束压制人物运动等动态效果。

基座模型为开源的万象 Wan 2.1（1.3B 和 14B），训练数据仅约 3000 条由 Gemini 生成的纯文本 prompt。

量化结果上，3D 一致性（PSNR）Small 版提升 10.23dB、Large 版提升 7.91dB，VBench 通用视频质量同步提升。25 人盲测中，几何一致性胜率 92%，整体偏好胜率 86%。

论文全文：arxiv.org/abs/2604.24764

企业微信上线「记录面聊」：声纹识别自动转写，AI 生成会议总结和待办

昨天，企业微信官宣推出「记录面聊」新功能，支持将线下面对面的会议或头脑风暴实时转为文字记录。

用户在企业微信中点击手机右上角「+」，选择「记录面聊」即可启动。该功能借助声纹识别技术自动分辨不同发言人，并同步生成对话文字记录。

会议结束后，AI 将自动总结讨论要点、列出待办事项，并可 @ 对应负责人。生成的面聊记录支持公开共享，所有参与讨论的同事均可查看。

此外，企业微信此次更新还带来了多项新能力：

• 「智能表格」打通微信生态内的数据，支持自动汇总至表格，并新增 AI 字段「技能卡片」；
• 「智能文档」支持轻量化排版，可一键对外发布「轻网页」；
• 「贴表情」功能则允许用户以表情快速回复，用于表达收到、感谢等内容。

五一小客车高速继续免费，出行人次有望突破 15 亿

据人民网援引交通运输部消息报道，2026 年「五一」假期，七座以下（含七座）小型客车通行收费公路继续施行免收通行费政策，免费时段为 5 月 1 日（周五）0 时至 5 月 5 日（周二）24 时，共 5 天。

根据初步分析研判，今年「五一」假期全社会跨区域人员流动量将创历史同期新高，预计达 15.2 亿人次，日均 3.04 亿人次。其中，公路人员流动量占比预计将达 91.6%，铁路、民航客流分别达 1.07 亿人次、1175 万人次。

麦当劳奶昔官宣「常驻」回归全国 44 家门店

麦当劳中国宣布，今年 5 月 1 日起，香草风味奶昔和草莓风味奶昔将在全国 15 个城市的 44 家指定餐厅常驻回归、长期售卖。

据北京商报报道，部分奶昔常驻餐厅将同步焕新升级为「麦当劳奶昔旗舰店」，店内自助点餐机小票也限时升级为「奶昔大哥款」。活动期间，消费者在上述 44 家餐厅购买奶昔，还有机会获得限定「奶昔大哥贴纸」。

奶昔是麦当劳最早推出的产品之一，最初涵盖草莓、香草、巧克力三种口味，于 2014 年正式退出菜单。

前山姆中国总裁文安德升任麦德龙执行主席

据界面新闻报道，麦德龙中国日前宣布新一轮人事调整：

前山姆中国总裁文安德（Andrew Miles）正式出任麦德龙商业集团执行主席，许少川担任公司 CEO，蔡天乐（Tino Zeiske）转任顾问。

文安德与麦德龙的渊源始于今年 2 月，彼时他以顾问身份加入公司。仅两个月后，他便完成角色升级，全面接手核心管理职务。

在山姆任职的 12 年间，文安德深度参与了门店从 8 家扩张至 50 余家的快速拓店过程，并主导推动了高品质商品差异化策略、全球供应链本土化优化及会员制精细化运营体系的建设，被视为麦德龙手中的一张王牌。

麦德龙此前已有过引入「山姆系」高管的先例 —— 2020 年延揽沃尔玛前副总裁陈志宇担任副 CEO，寄望复制山姆会员体系，但四年后陈志宇离职，个人付费会员模式始终未能真正落地。

上影节官宣：梁朝伟将领衔今年金爵奖评审

著名演员梁朝伟将出任第 28 届上海国际电影节金爵奖主竞赛单元评委会主席。本届上影节将于今年 6 月 12 日至 21 日在上海举行。

梁朝伟昨日在接受邀约后，通过视频和文字向全球影人及影迷发出邀请：「电影是做梦的艺术，而上海正是中国电影做梦启航的光影邮轮。我还有一些船票，你愿意跟我一起去吗？」

结合往届惯例，本届上影节将以完整片单回望梁朝伟四十余年光影生涯，设立主席单元集中展映其代表作品。

历届上影节均曾展映其多部经典，包括《东邪西毒：终极版》《海上花》（4K 修复版）、《悲情城市》（4K 数字修复版）、《阿飞正传》及《一代宗师》等，均引发影迷热烈反响。

《真人快打 2》开启预售

格斗游戏改编 R 级动作片《真人快打 2》昨日官宣开启预售，并发布中国独家预告片，今年 5 月 8 日与北美同步上映。

预告片以格斗大赛为主线，配合经典 BGM「乌江榨菜」，强尼·凯奇、吉塔娜、刘康、绍康、蝎子等新老角色悉数亮相。预告结尾揭晓关键剧情 —— 刘康身份被确认为「神龙最后的血脉」。

《不存在的罪人》北美定档 10 月

据豆瓣电影消息，悬疑片《不存在的罪人》昨天曝光定档预告，影片将于今年 10 月 2 日在北美正式上映。

影片由迈克尔·肖沃特执导，改编自畅销作家柯琳·胡佛的同名小说。故事围绕落魄作家洛温（达科塔·约翰逊饰）展开。

因经济压力，她接受了一份特殊委托：替知名畅销小说家维瑞蒂（安妮·海瑟薇饰）完成未竟的系列丛书，并受邀入住其家中。维瑞蒂因一场神秘事故丧失写作能力，洛温在翻阅其档案时，意外发现了一份未完成的自传手稿。

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乐道刚刚举行了大五座车型 L80 的技术发布会。

蔚来 CEO 李斌在台上公布了外界最为关心的预售价格：乐道 L80 整车预售价为 24.58 万元起。在搭配 BaaS 电池租用方案后，这辆车的起步门槛来到了 15.98 万元。

乐道 L80 以技术创新革新大五座 SUV 体验，以补能体系带来远行自由，既装得下生活，更装得下远方。

李斌的这番话交代了这款车的设计初衷。

截至今年 4 月初，乐道 L90 已经完成了第 5 万台的交付，并在去年拿下了纯电大型 SUV 的销量冠军。这款三排座车型帮助乐道在 25-30 万元这个市场稳住了阵脚，但对于整个蔚来体系而言，现有的体量还不足以支撑长远的规划。

今年初，李斌给蔚来体系定下了 40% 到 50% 的年度销量增长指引。要在 2026 年实现这一跨越式的规模扩张，乐道必须在更庞大的细分市场中寻求突破。

L80 正是承担这一走量任务的关键落子。

舍弃第三排，能换来什么？

虽然砍掉了第三排，但乐道 L80 的尺寸仍和 L90 保持一致，车身长度 5145 毫米，轴距 3110 毫米。

研发团队通过紧凑前电驱与集成热管理设计，在车头区域释放出了 240 升的巨大前备舱。

这个巨大的空间足以容纳两个 20 英寸行李箱和一个背包，官方还定制了带 1.2 米导台的餐厨组件，结合前部 3.3 千瓦的对外放电接口，能够满足户外烹饪的用电需求。

因为没有了第三排，L80 的后备厢常规容积猛增 770 升，达到 1200 升，将第二排座椅放倒后，内部空间可进一步扩展至 2600 升。

「L80 是中国市场装载空间最大的大五座 SUV。」李斌说。

后备厢盖板下方还设计了 106 升与 63 升的双独立沉坑，支持无缝嵌入 30 升车载冰柜。该冰柜支持零下 18 度至 10 度控温，并具备离车不断电功能。

这次，乐道还提供了「三人三车装载系统」。

通过后备厢盖板上的专用导轨，车尾能同时挂载两辆成人自行车与一辆儿童自行车，且完全不干涉尾门的日常开合。

乘员舱内部，L80 拥有 1.33 米的垂直高度与 3.3 平方米的侧窗面积，顶部天幕达到 1.1 平方米，还配有双电动遮阳帘。

砍掉第三排带来的最直观变化，是二排乘客获得了 1074 毫米的头部空间与 1121 毫米的腿部空间。

车内主接触面均通过了 OEKO-TEX 婴儿级认证，温度环境由智能三区独立空调与一个 8.8 升宽温域全电动冰箱共同管理，冰箱保温一周的能耗约为两度电。

全车座椅基于蔚来自研平台打造，内部填充 15 毫米复合软泡与高密度 MDI 材料。前排支持 12 向电动调节，二排靠背可作 135 度倾斜，头枕带有侧翼支撑。

其中，四个主座标配侧翼及肩部加热功能，通风系统采用靠背吸风加坐垫吹风的设计，并配有 8 点式按摩。

座舱智能化由 SkyOS 天枢系统统一调度。驾驶位前方配有 35 英寸 AR-HUD 与 17.2 英寸 3K 防蓝光中控屏。

后排乘客拥有一块 17.3 英寸 3K 吸顶屏，以及一块用于独立控制空调和冰箱的 8 英寸场景屏。

车内配备 23 个扬声器与 2048 瓦功放，支持 7.1.4 杜比全景声与游戏主机直连。前后排乘员可通过蓝牙耳机与头枕音响实现音频独立播放，互不干扰。

L80 两驱版车型的整备质量控制在 2250 千克，电机峰值功率 340 千瓦，零百加速 5.7 秒，百公里能耗为 14.3 千瓦时。

四驱版重量增至 2335 千克，总功率 440 千瓦，加速时间缩短至 4.5 秒。全系车型均基于 900V 高压架构打造，支持在蔚来网络进行 3 分钟快速换电。

底盘采用前双叉臂与后五连杆结构，全系标配 100 毫米行程的智能空气悬架与 CDC 减震器。系统结合 4D 舒适图层与激光雷达预瞄，可实时监测路面并提前调节悬架阻尼。

辅助驾驶系统依靠 5 纳米神玑 NX9031 芯片与蔚来世界模型 NWM 运行。这颗芯片拥有 32 核 CPU 架构与每秒 546GB 的内存带宽，支持高速、城区及内部园区的领航辅助。

车身扭转刚度达到 38150 牛米每度，高强度钢与铝合金占比为 84%。环舱 7 处采用了重 27.4 千克的 2000 兆帕潜艇级钢材，前防撞梁由目字形 7 系航空铝制成。

车内全系标配 9 个安全气囊。除了前排远端气囊与 137 升副驾气囊外，二排还配备了 14 升侧气囊以及 2920 毫米的超长侧气帘，提供更宽泛的侧面碰撞保护。

外部感知系统由 7 颗 800 万像素摄像头与高精度激光雷达组成，ISP 芯片支持雨雾环境降噪与大范围 A 柱盲区显示。

详实的配置清单与硬件指标，构成了乐道 L80 迎战同级车型的技术底座。有了这些储备作为依托，我们才能更清晰地看透它在接下来的宏观市场博弈中，究竟瞄准了哪一部分受众。

直奔体量最大的细分市场

在当下的汽车互联网语境中，带有三排座椅的家庭 SUV 拥有极高的讨论度与曝光量。这种舆论声量常常会给人造成一种强烈的认知偏差，仿佛多数家庭的出行标配都已经变成了六座或七座。

真实的乘用车大盘数据给出了完全不同的答案。乘联会数据显示，国内汽车市场，三排座车型的实际市占率长期在 10% 上下浮动。

多数汽车消费者的核心用车场景，依然是三口或四口之家的日常通勤与周末短途游。满载六人出行的需求，在很多家庭一整年的用车频次中屈指可数。

为了应对这种极低频的偶然情况去添置第三排座椅，车主往往需要付出明确的代价。

最为突出的矛盾集中在空间的妥协上。

为了容纳最后的两个座位，车辆的尾部空间被不可避免地压缩。在一年的绝大多数时间里，不仅第三排座椅常年处于闲置状态，车主还要忍受一个局促的后备厢，婴儿车、重型露营帐篷或是全家人的大尺寸行李箱，都难以被从容收纳。

体验上的窘迫在市场数据上也有所体现。

根据乐道引用的行业数据，大五座 SUV 的市场体量大约为 455 万辆，同期的大三排 SUV 仅有 88 万辆。两者之间存在着五倍以上的规模差量。

面对如此庞大的受众基数，车企需要用更加精准的产品去承接。

去年推向市场的 L90，帮助乐道品牌在高端家用领域立住了基本盘。但在建立起初步的品牌认知与技术口碑后，企业需要一台能够深入红海、去抢夺主流市场份额的走量产品。

「大五座才是更广阔的红海，乐道 L80 想要从中抢走最大的一块蛋糕。」李斌说。

回看五座 SUV 的发展历程，早期的燃油车型主要解决的是第二排的基础乘坐问题。随后入场的新能源车型，在舒适质感和座舱智能化上做出了增量。

然而，仅仅把车身尺寸做大，并不足以完全契合当下的消费趋势。李斌在发布会上直言：

当前大五座 SUV 仍未解决的两大痛点是，空间仍不好用，补能还要纠结。现在的空间体验还只是量变，并没有发生质的变化。

拿掉第三排座椅后，L80 把内部的空间使用权交还给了五个座位和储物区，去精准对接那些本就不需要多余座位的买家。配合 240 升的前备舱与双沉坑后备厢，车辆具备了向骑行、露营等多元化生活场景拓展的物理条件。

复盘蔚来与乐道近期的推新节奏，可以看出企业在战略层面的理性。

面对同行的激烈竞争，蔚来把市场基本面看得很透彻。推出 L80 是一步非常聪明的棋，它剥离了使用率极低的冗余配置，将整车尺寸全部留给高频的生活场景，用越级的物理空间去回应市场的期待。

同时，结合目前已经建成的数千座充换电站体系，这款车在补能体验上也建立了稳固的防线，消除了长途出行的后顾之忧。

家用 SUV 的竞争，早晚要回归真实的用车习惯。当消费者不再为了极低频的满载出行去妥协平时的储物空间时，大五座车型的优势就会完全显现出来。

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在一众大 6 座 SUV 中，领克 900 绝对算得上爆款。其在 2025 年上市后累计交付量近六万台，稳居大型混动 SUV 年度销量前三。

在六座版之后，领克继续扩展 900 系列产品线，推出了领克 900 大五座版，分为三个版本，叠加权益后的起售价来到了 25.48 万元。

相比六座版，五座版主要面向三口之家、二人家庭，以及对后排空间和后备箱装载能力有更高要求的用户。

这类用户平时需要兼顾家庭通勤、短途接待和周末出行，对车辆的实用性、舒适性和智能化体验都有要求，也会关注露营、旅居等户外场景。

因此，领克 900 大五座版的产品思路，是在大空间的基础上，把座舱舒适、智能配置、安全能力和场景拓展做得更好。

够大够能装

领克 900 大五座版基于大型电混车 SPA Evo 架构打造，车身长度 5240 毫米，宽度 1999 毫米，高度 1810 毫米，轴距 3160 毫米。

外观设计上，车辆通过超短前悬与上下黄金分割的比例，消解了大型 SUV 容易产生的笨重感。

专属的「日冕金」外观配色通过多色相浆料的特殊工艺调和，呈现出具有层次感的金属光泽，能够很好地契合商务与轻奢出行的场景。

车辆前脸部分采用了结构对称的设计，线条凝练，配合光瀑式主动进气格栅与 Flush Door 齐平车门工艺，在提升车辆空气动力学表现的同时，也增强了外观的整体感。

车辆外部的贯穿式科技交互屏内置了超过一万颗 LED 灯珠，支持三十二级灰度控制，能够实现多种自定义场景的灯语交互；而超纤薄透镜 LED 大灯则具备最远 490 米的照射距离，并集成了 AHB-C 智能远近光功能，有效提升了夜间行车的安全性。

进入车内，领克 900 大五座版设计了专属的「云绒棕」内饰配色，这种色彩有别于传统棕色的沉闷，视觉上更为柔和雅致。

新车座舱内搭载了双高通骁龙 8295 旗舰芯片，为多屏交互提供算力基础。车内由 30 英寸 6K 一体式天际屏、30 英寸 6K 悬浮式娱乐屏和 95 英寸超画幅 AR HUD 组成。

依托 Lynk Flyme Auto 2.0 操作系统，车机支持多屏内容流转，并引入本地化部署的 AI 智能体 EVA，可实现多轮对话、五音区识别、行程规划、无麦 K 歌和百科查询等功能。AI 任务大师则可以把常用操作整合成一键触发的场景模式，减少重复设置。

空间是领克 900 大五座版的核心竞争力之一。

得益于 3160 毫米轴距，车内拥有 16 平方米套内面积和 2043 毫米纵向乘坐空间。相比传统五座 SUV，它给后排和后备箱都留下了更充足的余量，满员乘坐时不容易出现局促感。

后备箱基础容积为 1030 升。第二排座椅前移且不影响正常乘坐时，容积可拓展至 1215 升，纵深达到 1350 毫米。后备箱底部还有 80 升下沉隐藏储物空间，适合放置隐私物品，也方便做干湿分离。全车 47 处储物设计则解决了日常零碎物品的收纳问题，比如水杯、纸巾、充电线和儿童用品都能找到合适位置。

第二排采用纯平地板，座椅滑轨行程为 170 毫米，腿部空间最高可达 1120 毫米。靠背支持 150 度大仰角调节，并配备一体式腿托，长途乘坐时可以形成更接近半躺的姿态。中间座椅标配加热，两侧座椅支持加热、通风和 16 点按摩。

在商务接待或双人出行时，车辆也可以切换成「大四座」使用方式，后排空间会更宽松。

通过灵活的座椅组合与专属配置，领克 900 大五座版能够适配多种生活场景。

第一排座椅放倒后可以与第二排拼接，形成一张车内大床；第二排腿托抬升后，可与座垫形成接近纯平的表面，扩展出一张 1.35 米乘 0.85 米的儿童床，适合长途旅行中让孩子休息。

户外使用时，电动无界天地门的下半部分最大承重 300 公斤，可以临时作为座椅或操作台使用。

更稳更实用

领克 900 大五座版搭载了 EM-P 智能电混系统，提供 1.5T 与 2.0T 两套电混专用发动机搭配后置单或双电机的动力组合。其中，2.0T 版本展现出了强悍的动力储备，最大综合功率达到 540 千瓦，峰值扭矩高达 1038 牛·米，零百加速时间仅需 4.6 秒。

同时，该版本搭载了 52.38 千瓦时的宁德时代骁遥超级增混电池，支持极速快充，二十分钟内即可将电量由百分之二十充至百分之八十，其纯电续航最高可达 280 公里，综合续航则 1355 公里。而 1.5T 版本则在能耗控制上表现优异，馈电油耗低至百公里 6.95 升。

为了让这台大型 SUV 开起来更稳，也更容易应对不同路况，领克为它配备了 Super AI 数字底盘系统。

智能魔毯悬架可通过车前双目摄像头提前感知前方 15 米路面信息，并预先调整悬架阻尼。闭式双腔空气悬架支持 5 档高度调节，最大调节范围为 105 毫米，复杂路况下可以提高通过性，高速行驶时则能降低车身，增强稳定性。配合 CCD 连续可变阻尼电控减振系统和防晕车技术，车辆在起步、制动和过弯时的姿态控制会更从容。

辅助驾驶方面，车辆提供了 NVIDIA Orin-X 与 Thor 两套高算力芯片方案供用户选择。

全车配备了二十九个辅助驾驶传感器，其中包括最远探测距离达两百米的 126 线激光雷达。千里浩瀚 G-ASD 辅助驾驶系统能够提供三十七项高阶功能，覆盖了城市 NOA、高速 NOA 以及复杂的泊车场景。

特别是车位到车位领航辅助功能，能够实现从起点到终点的全程智能领航。新增的偏置泊车功能以及能够识别异形障碍物的 G-AES 通用障碍物自动紧急避让辅助，极大地提升了日常驾驶的安全性和便利性。

安全方面，领克 900 大五座版车身中高强度钢、超高强度热成型钢和铝合金占比超过 77%。全车最高配备 9 个安全气囊，以及 2550 毫米超长侧气帘。电池包通过 NESTA 六维安全认证，并具备防撞、防水、防自燃、防辐射等防护能力。

为了进一步丰富用车体验，领克还同步推出了一系列原厂生态精品，包括户外多功能露营灯、专属充气床垫、采用母婴级材料的儿童床垫套装，以及车顶侧边天幕桌椅套件等。

这些配件主要服务于家庭出行、户外休憩和轻旅居等场景，也让领克 900 大五座版的使用边界进一步扩大。

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过去几年，纯电动车市场最明显的变化之一，是性能门槛被不断拉低。

在燃油车时代，运动轿跑往往意味着更高价格、更高使用成本，以及相对明确的小众定位。但进入电动化周期后，电机响应、后驱布局、智能底盘和高算力芯片开始进入更主流的价格带。对于年轻用户而言，一台车不再只是代步工具，也承载了审美表达、智能体验和驾驶乐趣。尤其在 10 万 – 15 万元市场，用户对产品的期待已经不再停留在「能开、够用、省钱」，而是希望在价格可控的前提下，获得更完整的体验。

这也是零跑 Lafa5 Ultra 在北京车展上市的背景。4 月 24 日，2026 北京国际汽车展览会开幕，零跑汽车携 ABCD 全系产品矩阵亮相，并正式发布 Lafa5 Ultra。新车共推出 500 Ultra 和 600 Ultra 两个版本，上市限时价格为 11.88 万 – 12.48 万元。

相比普通版本，Lafa5 Ultra 的定位更明确：它面向更看重个性、驾控和配置完整度的年轻用户。零跑希望在 15 万元以内，用更丰富的外观套件、底盘调校、智能驾驶和座舱配置，强化 Lafa5 车系的运动属性。

从市场表现看，Lafa5 已经具备一定基础。根据官方信息，Lafa5 自 2025 年底推向市场以来，上市 3 个月累计销量突破 2 万台，并在 9 万 – 13 万元纯电轿跑市场保持较高关注度。今年 6 月，Lafa5 首批车型还将登陆欧洲 26 国，进入全球化销售阶段。Ultra 版本的出现，本质上是在已有销量基础上继续向上拓展用户需求。

设计层面，Lafa5 Ultra 采用了更接近「原厂官改」的思路。新车车身高度降低至 1510mm，车宽达到 1880mm，整体姿态更低、更宽。它全系标配破风前铲、风翼侧裙、运动尾翼和尾部扩散器，官方表示这些运动套件可以在 160km/h 高速区间提供接近 18kg 下压力。对于一台 10 万元级纯电轿跑来说，这类配置不只服务视觉效果，也在一定程度上强化高速稳定性。

细节上，新车配备 19 英寸枪灰掠翼运动轮毂、哑光金属深灰卡钳，全车车标和字标也采用黑化处理。配色方面，Lafa5 Ultra 新增雷厉黄、星芒绿、液态银三款专属车漆，并继续保留无框车门、纯平侧窗和三段式家族灯组。整体来看，它的设计并不试图隐藏运动取向，而是把这种风格直接前置，满足年轻用户对辨识度的需求。

Lafa5 Ultra 采用后置电机，最大功率提升至 180kW，零百加速进入 5 秒级。它还配备专属运动模式，通过重新标定电门映射曲线，让动力输出更线性。对于日常驾驶来说，这种调校比单纯追求加速数字更重要，因为电动车如果动力响应过于突兀，反而容易影响城市道路里的可控性和舒适性。

底盘是 Lafa5 Ultra 这次升级的重点。，新车经过中欧团队联合运动化调校，车身高度降低 10mm，前后防倾杆强化，减振器低速阻尼提升 15%。这些调整的目标，是减少过弯侧倾，提高车头响应和路感反馈。官方还提到，新车允许驾驶者完全关闭 ESP，在安全场地内探索更高自由度的车辆动态。

硬件上，Lafa5 Ultra 配备 19 英寸韩泰 iON evo 高性能鸳鸯胎，侧向抓地力达到 0.97g，百公里制动距离为 36.01m。结合后驱布局、50:50 轴荷比、34500N·m/deg 高扭转刚度车身，以及 LMC 一体化运动融合控制技术，它试图在同价位里建立更清晰的驾控标签。

不过，零跑并没有把 Lafa5 Ultra 做成一台只服务驾驶的「硬核小车」。在舒适配置上，新车采用逐风灰仿麂皮材质，覆盖面积为 4.48㎡，搭配专属仿麂皮运动座椅和同色 Ultra 印花安全带。前排座椅标配 8 点式按摩，并支持通风、加热功能。对于很多年轻用户来说，运动感和日常舒适并不冲突，尤其是在一台需要承担通勤、周末出行和多人乘坐的车型上，舒适配置会直接影响长期使用体验。

空间方面，Lafa5 Ultra 官方称拥有 86% 得房率，并配备百变副驾拓展坞、1.02㎡ 全景天幕和电动遮阳帘。车内软包覆盖率超过 80%，面料通过欧盟 OEKO-TEX 环保认证。相比传统运动轿跑常见的低实用性，这台车更强调在造型和功能之间取得平衡。

智能化也是这次 Ultra 版本的重要组成。辅助驾驶方面，Lafa5 Ultra 上市即搭载城市领航辅助功能，不依赖高精地图，可在全国范围内使用，支持上下匝道、智能变道超车等功能。它的硬件基础包括高精度激光雷达在内的 27 个感知硬件，以及算力 200TOPS 的高通 8650 辅助驾驶芯片。此外，新车还配备停车场记忆泊车、泊车辅助、手机泊车辅助、直线召唤等功能。

座舱部分，Lafa5 Ultra 搭载高通骁龙 8295 芯片，配合 14.6 英寸 2.5K 中控屏。车机引入 DeepSeek 和通义千问双 AI 大模型，支持复杂语音指令、方言识别和声纹感应，并提供「小零帮你做」、无麦 K 歌等功能。放在今天的 10 万级市场里，智能座舱和辅助驾驶已经越来越像基础能力，而不只是高配车型的附加项。

从零跑的角度看，Lafa5 Ultra 不只是 Lafa5 的顶配车型，也是在补强品牌的年轻化和运动化表达。过去零跑更常被外界与「高性价比」「技术普惠」「配置给足」联系在一起，而 Ultra 版本则试图让这些关键词进一步延伸到运动轿跑市场。

过去车企喜欢用续航、屏幕、加速和配置堆叠产品卖点；现在，单项参数已经很难形成持续优势。真正能打动用户的，是一台车能否在价格、设计、驾控、智能和日常使用之间形成清晰组合。Lafa5 Ultra 的思路，就是把过去更高价位车型上的运动套件、高阶辅助驾驶、8295 座舱芯片、座椅舒适配置和底盘调校，压缩到 12 万元左右的价格带里。

10 万 – 15 万元纯电轿跑仍然会是一个竞争激烈但充满机会的细分区间。它既要面对年轻用户的审美变化，也要面对家庭用户对空间和实用性的要求；既要讲驾驶乐趣，也不能牺牲智能和舒适。Lafa5 Ultra 能否持续获得市场认可，最终还要看真实驾驶质感、智能驾驶稳定性、交付节奏和长期用车口碑。

但至少从北京车展这次上市来看，零跑正在把「满配」从配置表上的数量，进一步推向更具体的体验层面。对于年轻用户来说，运动轿跑不再一定意味着高预算和高门槛；对于整个市场来说，性能、智能和个性化，也正在进入更大众化的价格区间。

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过去几年，智能驾驶行业的关键词一直在快速变化。

从高精地图到无图 NOA，从感知、预测、规划、控制的模块化架构，到端到端模型，再到最近行业频繁讨论的 VLA、世界模型和物理 AI，智能驾驶已经不再只是「让汽车自己开」这么简单。它正在成为一个更大的技术问题：AI 如何理解真实物理世界，并把这种理解转化为稳定、可靠、可泛化的移动能力。

汽车只是其中最早、也最复杂的载体之一。因为车辆必须在开放道路中面对行人、车辆、红绿灯、施工、极端天气和不同国家的交通规则，它需要同时处理感知、决策、控制和安全冗余。也正因为如此，智能驾驶过去几年积累的技术、数据和工程能力，正在向商用车、无人物流、Robotaxi，甚至更广义的移动机器人外溢。

在 2026 北京车展上，卓驭科技以「智能一切移动」为主题举办发布会，正式推出面向移动物理 AI 的原生多模态基础模型，并展示了其在乘用车、商用车、无人物流和 Robotaxi 等多个垂类的规模化落地进展。相比单纯发布一套智驾方案，这次发布会更像是卓驭对自身定位的一次更新：从智能驾驶供应商，继续向移动物理 AI 公司延展。

原生多模态基础模型，把智能移动能力做成通用底座

智能驾驶进入下半场后，一个关键问题开始浮现：系统能力能否从单一车型、单一城市、单一场景，迁移到更多载体和更多区域。

早期的小模型方案，主要依赖感知模型、高精地图和规则算法。它可以在特定区域做到相对稳定，但每进入一个新城市，都需要大量适配工作。后来端到端模型提升了通用基础能力，减少了规则依赖，也让 NOA 的体验更加接近人类驾驶习惯。不过，面对海外市场、商用车、无人配送车、Robotaxi 等不同垂类时，端到端系统仍然需要大量重新泛化。

卓驭这次发布的原生多模态基础模型，正是试图解决这一问题。按照卓驭的说法，这套模型面向「移动物理 AI」构建，在底层完成对物理世界通用规律的预训练，支持视频、文本、动作、语音、地图等多模态统一表征。它的训练数据不只来自智能驾驶，还覆盖互联网数据和各类移动机器人第一视角数据，并注入跨领域、跨国家知识。

这意味着，卓驭希望把移动智能的能力从「车」抽象到「移动载体」。当模型具备对物理世界更底层的理解后，不同国家、不同道路、不同平台之间的适配成本有机会被降低。它的目标，是实现 Zero Shot 零数据知识迁移，做到跨垂类开箱即用，或至少大幅减少泛化工作。

这也是它与部分 VLA 方案的区别。常见 VLA 路径往往需要从传感器输入到语义理解，再到动作输出，中间存在显式语义翻译环节。卓驭强调，其原生多模态基础模型是在统一框架下完成训练，避免语义翻译带来的延迟和信息损耗，让语义理解与物理理解更紧密地结合在一起。

从行业角度看，这一路径的价值不只在于提升智能驾驶体验，更在于为多种移动机器人提供统一能力底座。乘用车、重卡、客车、无人物流车和 Robotaxi 面对的场景差异很大，但它们都需要理解空间、运动、规则、风险和目标。如果底层模型可以沉淀出通用能力，智能移动的规模化部署将不再完全依赖逐一项目制适配。

当然，基础模型只是第一步。真正进入量产，还需要后训练、蒸馏、部署、芯片适配、传感器融合和安全冗余。卓驭此次开放了原生多模态基础模型的乘用车试乘体验，体验车基于英伟达 Thor 平台，采用 11V 视觉方案与激目 2.0 系统。按照规划，该模型将于今年内推送至乘用车与商用重卡，并作为卓驭智能驾驶出海的基础模型。

从乘用车到重卡、客车和 Robotaxi，规模化交付决定技术上限

如果说原生多模态基础模型代表技术趋势，那么卓驭这次在北京车展上展示的另一条主线，是规模化交付。

智能驾驶行业过去并不缺概念，真正稀缺的是把技术放进量产车、真实道路和长期使用场景里的能力。卓驭在 2025 年提出「移动智能基座」构想，本质上就是希望通过软硬一体方案，把智能驾驶能力做成可以跨车型、跨价位、跨场景复用的基础设施。

在乘用车领域，卓驭目前累计量产车型超过 50 款，定点车型达到三位数。它强调的是「油电同智、中外同频、舱驾同芯、行泊同优」：无论燃油车还是新能源车，自主品牌还是合资品牌，都能共享同一梯队的智能化体验。

这背后也反映出一个变化：智能驾驶正在从高端新能源车型的专属配置，逐步向更大价格带、更大车型范围下沉。卓驭基于高通 8775 芯片打造了单芯片舱驾一体方案，试图用更高集成度降低智能化部署门槛。今年 4 月起，所有搭载高通 8650 和 8775 芯片的车型，将陆续升级至高悟性端到端 4.0；搭载 TI TDA4-VH 芯片的中低算力平台，也将逐步升级至高悟性端到端 3.0。

商用车是卓驭这次发布会的另一个重点。重卡对智能驾驶的需求很实际：安全、油耗、长途驾驶疲劳和运营效率。卓驭已经与中国 TOP 6 商用车品牌建立合作，搭载高悟性端到端 4.0 商用重卡版的车型，将于今年 6 月起陆续量产交付。

重卡方案中，卓驭引入了激目 2.0 系统，也就是舱内激光视觉前融合方案。它针对重卡尺寸大、清洁维护不便、安全冗余要求高等特点设计，可以在不同速度场景下调整感知能力：低速城区场景覆盖更大范围交通参与者，高速场景则提升远距离探测能力和点云密度。搭载该方案的车型计划于今年 9 月正式量产交付，功能覆盖高速 NOA、城区 NOA 和自主泊车。

客车方面，卓驭已与宇通客车达成战略合作，双方将联合开发面向商用客车的 NOA 智能驾驶解决方案。该方案搭载激目 2.0 系统、自研自产补盲激光雷达「知周」、基于英伟达 Thor 芯片的高性能控制器，并应用下一代原生多模态基础模型。对于客车而言，智能驾驶的优先级并不只是效率，更关乎公共交通场景下的安全和稳定。

无人场景也在同步推进。卓驭计划于今年 7 月启动无人物流车试运营，并与生态伙伴推进 L4 级 Robotaxi 系统落地，预计今年下半年开启试运行。Robotaxi 将搭载下一代原生多模态基础模型，并配备卓驭自研自产、基于双英伟达 Thor 芯片打造的三冗余 L4 级控制器。

截至目前，卓驭已携手 34 家客户，合作车型突破 130 款。这个数字的意义不只是客户规模，更在于真实道路数据和工程反馈。对智能驾驶公司来说，模型能力往往来自数据闭环，工程能力则来自量产压力。只有经历不同品牌、不同车型和不同用户场景，技术路线才有机会持续迭代。

本次发布会上，卓驭还宣布与中国一汽达成深度战略合作。在乘用车领域，红旗与卓驭联合开发的红旗司南组合驾驶辅助已在红旗 HS6、天工 05、天工 06 等车型量产，高悟性端到端 4.0 模型将在今年上半年通过 OTA 升级上线。车展亮相的红旗天工 S 概念车，则采用基于卓驭原生多模态基础模型的新一代架构，并搭载 L3 / L4 智驾解决方案。

商用车领域，一汽解放与卓驭的合作也已进入产品落地阶段。基于激目 2.0 系统与高悟性端到端 4.0 模型打造的解放 J7、鹰途和 J6 重卡高速 NOA 产品，将于今年下半年上市。

从这些布局来看，卓驭想讲的并不是单一智驾版本升级，而是一个更大的移动智能网络：乘用车提供规模，商用车验证高强度运营，Robotaxi 和无人物流探索无人化边界，车载无人机则把移动载体从地面进一步扩展到近地空间。

智能驾驶过去常常被看作汽车行业的一项配置，但从北京车展释放的信息来看，它正在变成一类新的基础能力。未来，竞争的焦点会逐步从「某个城市能不能开」转向「能不能跨场景、跨品类、跨地区复用」。谁能把能力做成底座，谁就有机会进入更大的移动机器人时代。

对卓驭而言，原生多模态基础模型只是这条路径上的起点。真正的挑战在后面：如何把模型能力稳定部署到不同算力平台，如何在真实道路中保持安全边界，如何在海外市场减少泛化成本，如何让商用车、无人物流和 Robotaxi 都形成可持续商业闭环。

当 AI 开始进入物理世界，移动会是最先被重塑的领域之一。汽车、卡车、客车、配送车、无人机，本质上都在回答同一个问题：机器如何理解世界，并安全地抵达目的地。卓驭这次提出「智能一切移动」，野心正在于此。能否真正做到，还要由量产规模、用户体验和长期安全表现共同验证。

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