我下了一个任务，agent 开启了 plan 模式，规划了 7 个步骤。

我批准了，它开始跑，跑了三个步骤，然后停下来汇报：「我已经完成了 1、2、3，结果有这些和哪些……请问是否继续 4、5、6、7？」

我说继续。它又跑了两步，然后又停了下来：「我已经完成了 4、5，结果有这些和哪些……请问是否继续 6、7？」

一个晚上下来，让 agent 干点长程的任务，并没有长程的效果，对话框来回来去的全都是「继续」。

很长时间以来，我在使用各种 Agent 完成工作，就是这样的体验。

这种体验很不合逻辑。虽然「停下来确认」是个与 AI 共事时的好工作习惯，但在很多任务当中我从来没主动要求它停，但它就是会停下来。

MiniMax 在最新的技术博客文章中，将 agent 产品的这种行为归因于「上下文焦虑」。核心在于，模型本身对于「超长任务啥时候才算做完」的判断是模糊的。说白了，不是不会做，而是不敢做，每完成一步都怕做错，所以才会干一半就停下来问。

今天，MiniMax Agent 桌面端完成了一次重大更新。新加入了一个名为 Mavis 的模式（其实它是「MiniMax as a Jarvis」的缩写）。

要知道让一个 agent 当老板，一组 agent 当员工——这种传统的多 agent 框架已经不是什么新鲜事了。但 MiniMax 指出，此前的主流多 agent 框架，其实本质上就是靠提示词编排来让模型玩「角色扮演」role play。但这种做法撑不了多久，就会遇到包括前面提到的上下文焦虑、长程任务退化、自检等难题。

多 Agent 系统，需要一套持续运行、持续维护，并且多个 agent 之间不会「媾和」的可靠基础设施。这就是 MiniMax 在做的事。

实测体验：让 agent 给对方「挑刺」

MiniMax 给它的 Agent Team 基础设施起的名字叫做 Team Engine，引擎下面挂着三类核心角色：Leader、Worker、Verifier。顾名思义，一类做管理，一类干活，一类验收。

最关键的差异在于，Worker 和 Verifier 之间是「对抗」的关系，谁也没法蒙混过关。

前段时间，APPSO 正好在研究一个课题：「所有对 Coding/Agent 有所抱负的模型厂商，都要做自己的独立 Coding/Agent 产品」。

（没错，MiniMax 在此之前是个反面案例，但没想到文章还没发出来，就已经证明自己了！）

于是我们又用这个课题再在 MiniMax 的 Agent Team 上跑了一次。

这个任务拆分出了 5 个 worker，每个 worker 完成任务后，都会整理结果交给 leader（显示状态「Mavis 发给 General」或者「General 发给 Mavis」等等。）

有一个 worker，运行了 12 分钟还没有返回结果。APPSO 注意到，这个 leader等不及了，于是发了一条 bash 命令检查其工作状态：

在 5 个 worker 都完成后，leader 又生成了 5 个 verifier——在任务列表中显示为带着「小黄帽」的 agent：

Verifier 很快就找到了错误！其中一个 verifier 发现了对应的 worker 交付成果中存在明确的数据错误，给出了「失败」的判罚。紧接着，与之对应的 worker 重新启动（显示为运行中，会有一个蓝色小圈的标识）。

点进对应的 worker 工作区观察一下它的思考过程：「verifier 拒绝了我之前的交付成果，基于以下三个错误……我需要返回去重新核查关键事实，并检查修正具体的数字问题……」

还别说，agent 跟 agent 之间「铁面无私」，工作起来真的可靠。

这样的来来回回，在五组 1v1 的 agent 对抗当中，总共发生了数十次。过程中，Mavis 还表示这次「学到了新东西」，并顺手更新了一下记忆。

上一个任务先跑着，我们再开启一个新的深度研究，基于权威口径数据分析五一假期的旅游市场，并交付一份多维度分析报告。

这个研究比刚才的任务更加复杂。而且因为要持续对抗，Agent Team 在深度研究上所花的时间，也远比一般的单 Agent 要长。

但最终呈现的报告，和其它 AI 深度研究交付的内容相比起来，确实干净不少，也更加可信。

最近 APPSO 筹备了很多场线下活动，做策划想方案一直是个难题。我们也把这个任务交给 Mavis 看看效果怎么样。

我需要策划一场在广州举办的 AI 开发者线下沙龙，请你尽可能全面的给我提供多个适合百人千人科技活动的场地及大概报价，以及抓取同类活动的信息，然后帮我策划这张 AI 活动的主题，宣传，运营整个全部的工作，帮我把这些都整理成一份严格的商业计划书格式，以及一个符合主题特色，设计精美的网页。

光是制定计划的时间，就比之前的深度研究任务要长。Mavis 回复「这个任务规模很大，需要多个 Agent 并行工作——场地调研、竞品抓取、主题策划、商业计划书、网页开发。」

Mavis 的过人之处，就在于我们还可以持续追加新的需求：

给我长报告的同时，最好还能给我起草一份初步的正式合同，和场地的合作、以及和邀请嘉宾的合作、等等可能涉及的合同，还有前期的财务表格，再给我一份用来汇报这套方案的 PPT，越详细越好。

Agent Team 收到新需求后，会进一步完善计划并启动更多的工作流，最后，我们启动了多达 9 个并行任务。

我们点开 Mavis 的思考过程，能看到里面有大量的 agent 之间互相发送的消息，这些 Agents 会在专门的 Team Engine 下工作，传递彼此的状态，有的在等待、有的在执行、有的在验证。

你看这个 Verifier，像不像吹毛求疵的「甲方」？

最终整个任务交付的文件数量达到了惊人的 10 多个，包括 xls、ppt、html 网页，以及对应的 .md 版本。

接下来再说一下这次 Mavis 的另一大特性：能连接到聊天平台，还支持多任务。

和 MiniMax 此前已经支持的 OpenClaw、Hermes Agent 类似，Mavis 本身也可以通过微信、飞书这两个 IM 管道来实现任务分配。接入流程也极度简化，只要点击设置按钮、扫码、命名，我们就能在微信/飞书里面使用 Mavis 了。

一般的 Agent 产品连接到 IM 当中里，我们给他安排一项需要长时间完成的任务，往往是消息发送之后，就不能再和他咨询别的问题。

一部分原因，在于这些 agent 时无法同时打开多个对话窗口；另一个原因则是 agent 工作模式的限制，在一个会话里运行多个任务，极易出现语境错乱的情况，导致上下文污染。

MiniMax 的解决方案，是把「秒回」和「执行」的逻辑解耦。

APPSO在飞书里让它研究一下最近石油涨价；任务开始之后，我又让它研究最近一个月硅谷 AI 巨头发布的重要产品。

Mavis 没有停止之前的任务，直接告诉我新任务已经完成了，而石油涨价的任务还在处理。

这正是 Mavis 的另一大设计理念：上下文隔离的好处。

每个 Agent Team，以及 team 里的每个 agent，都只看到跟自己任务相关的信息摘要，只有需要细节的时候才会去读全文。

这么做一来 token 成本受控，团队规模再大，上下文也不容易撑爆；二来防上下文污染，agent 在搜索中接触到的错误信息不会让全队阵亡。

在最极限的场景下，我们试过通过飞书在极短时间内给他分配 8 个任务，都没有发生语境错乱的情况。

整个体验，很像跟一个认知带宽极高的同事共事：不仅能秒回信息、同时后台干活也不会被打断。想了解一下进度，大可直接问，不用担心干扰它的「心流」。

处理不同会话的 Agent，只看到和自己任务相关的信息，不会共享一个不断膨胀的对话历史。

可以说，Mavis 实现了一个从 IM 渠道，到任务中枢，再到分子任务里的每个分子 agent——端到端的上下文隔离。

最后，它在解答 AI 大厂本月新发布和具身智能重要产品的同时，也顺利完成了石油任务这条主线程，给了我们一版详细的报告，里面甚至提到最近日本薯片包装要变成黑白的消息。

经过实测之后，你有没有发现，Mavis 这套编排策略，其实有点像此前火过一阵的「三省六部」skill？

每个角色做什么，何时启动、何时交接，将会由引擎层面的状态机来决定，而非模型的黑箱自己「拍脑门」说了算。

说白了，这就是在多 agent 工作编排当中，用工程层面的可控性、严密性、确定性，来根治模型的不可控、随机性。

这种思路，彻底解决了过去的 agent/模型「既当裁判又当选手」的经典问题。

额度统一，Agent 管够

实测 Mavis 之后，再说说 MiniMax 做的另一件同样重要的事情，影响所有的付费用户：这次，Token Plan 和 Agent Plan 合并了。

合并了之后，无论是普通用户的「日常使用」，比如官网上和 App 里对话和使用 Agent，还是接入官方 API 来调用其他工具（例如 coding 产品或 OpenClaw/Hermes Agent）——现在都可以使用统一的套餐额度了。并且，无论是 M2.7 以及后续的旗舰模型，还是音乐、视频、语音的多模态模型，全部包含在这一个套餐之下。

所有额度共享，怎么花用户可以自己说了算。MiniMax 还给出福利：此前同时订阅两个方案的用户，将会额外送一个月的会员。

为什么要做这件事？站在用户视角其实还是很合理的。

说白了，Agent 时代，用户付费动机来自于对「模型算力」的需求，而这些需求的场景随着模型在 coding、agent、多模态能力上的提升，只会变得愈发多元，会自然而然地发生在模型厂商的产品里（官网、独立产品、CLI）以及产品之外（接入外部 API 的独立部署的 agent）。

这其实也是各大 AI 巨头都在面对的问题：OpenAI 目前用户订阅和 API 计费还是分开的，Anthropic 同样；至于更小的 agent 创业公司，则是用自己的订阅费用去代替用户支付支付底层的 api 费用。

这一次，MiniMax 先一步把自己产品矩阵内部的墙拆掉了。而 APPSO 认为，在模型极度商品化、用户总是一窝蜂涌向最新、最便宜模型 API 的今天，这种统一套餐的策略，反而有助于为模型厂商维护用户忠诚度。

再回到产品本身。

如前所述，APPSO 正在写一篇关于「对 coding/agent 认真的模型厂商，必须要做自己的 coding/agent 产品」的文章。MiniMax 可以说是虽迟但到。

在今天，Mavis 也不是第一个押注多 agent 架构的产品。在过去半年里，ChatGPT、Manus、Genspark 等公司都参与到这场「多 agent」的战争当中。

而在实测跑完之后，APPSO 的感受是，Mavis 在「产品自己跑完一个极复杂/极长程任务」这件事上，做的比同行效果更好、架构也更稳定。当其它产品的多 agent 停留在提示词编排、拆任务上的时候，Mavis 做出了工程层面的对抗式硬约束——这带来的体感差异，足够明显。

不过，这套架构看起来美好，也有绕不开的现实：贵。

MiniMax 在技术博客中提出了多 agent 的「共识成本」(Cost of Consensus) 。用人话来说，几个 agent 彼此「制衡」，的确让工作过程和结果更靠谱，但取得共识的过程是有成本的，token 消耗数倍于单一 agent；而且就像吵架一样，吵急眼了也有可能偏离主题，准确率不升反降。

根据 MiniMax 梳理，其 Agent Team 架构具体来说有三类成本：

一是交接成本。信息在 agent 之间传递时需要重新组织，每次交接都要把信息「翻译」为下一个 agent 能用的形态，耗费 token；

二是共享（上下文信息的）成本。上下文隔离设计，一定程度上就是为了控制这一成本。但即便每个 agent 只看其他 agent 传递过来的「摘要」，随着 Agent Team 的量级扩大，存储和分发摘要都会带来成本。

三是聚合成本。其实这个道理，APPSO 一直很想跟大家讲：别以为那种成百上千个 skill、设计了极其复杂的「三省六部」制度的工作流就是卍解——很多时候并非如此，反而可能中了 token 厂商的计……你的确让工作变得更细致了，但你同时也需要花更多的 token去聚合和整理最终结果。

这些成本加起来，意味着多 agent 这件事从来不是「越多 agent 越好」的简单逻辑。

但换个角度看：信息交互越复杂的工作，往往本身价值就越高。一份需要多方核查、反复校验的深度研究报告，和一个随手问的问题，或许就不应该用同一套逻辑去衡量成本。Mavis 贵，贵在它认真，而认真处理的那些任务，本就值得这个价。

宁愿花更多成本去确保万无一失，也不愿意糊弄了事，这才是复杂任务背后的高价值用户所看重的。

当然，MiniMax 团队也做了一些工程设计去避免程序冗余带来的 token 浪费。

MiniMax 对用户的建议是：Agent Team 是为「贵且复杂」的任务准备的，是一个策略选项，而非默认选项。用户自行判断任务的复杂程度、链路长短、风险、经验复用的价值——这些越高，越值得用 Agent Team。反之，完全可以用单 agent，甚至普通的 chat。

多 Agent 一定多聪明吗？非也。但 Mavis 的意义，是让那些真正复杂、知识密集型的任务，不给模型自己拍脑门，而是交给一套经过验证的，有对抗、有核查、有权责划分和奖惩制度的工程系统。

它不一定让 AI 变得更聪明，但绝对会让 AI 更难偷懒——这也是大模型本身长期存在的老大难。

毕竟在真正的人际工作中，我们其实真的不需要同事多聪明……只是别偷懒，别耍小聪明，往往就够了，不是吗？

文｜杜晨、张子豪

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当安卓小平板的价格上探到 3000 元档，它就绕不开一个问题：

如果预算已经接近 iPad mini，用户为什么还要选择一台 REDMI 小平板？

前不久，REDMI 在 K90 Max 发布会上带来了 KPad 2，起售价来到 3399 元。相比初代，它的价格略有上涨，也开始进入 iPad mini 的视野范围。

这让 KPad 2 的定位变得更清晰，也更残酷。它不能只靠「便宜」说服用户，而必须回答一个更具体的问题：在小尺寸平板这个品类里，安卓阵营还能提供哪些 iPad mini 给不了的体验？

对 KPad 2 来说，答案主要落在两件事上：一块更适合娱乐和游戏的屏幕，以及一套更偏向高负载场景的游戏体验。

高刷、高刷，还是高刷

先看屏幕。

作为 K Pad 系列的强项，K Pad 2 延续了前代的 3K 165Hz 超高刷 LCD 屏，多指触控报点率最高达 540Hz。同时，屏幕峰值亮度从 700nits 跃升至 1100nits。

相比只有 60Hz 的 iPad mini，KPad 2 的屏幕体验无疑更强。

对于高频打游戏、看视频、刷内容的用户来说，165Hz 高刷带来的顺滑感是很容易被感知到的。尤其是在支持高帧率的游戏里，画面流畅度和触控跟手性，会直接影响整机的使用爽感。

另外，KPad 2 的正面观感也更进一步：新机把屏幕边框做成了四等窄边，视觉上比前代更协调；边框的宽度表现也优于 iPad mini。

第二个重点，是游戏性能。

iPad mini 一直是小尺寸平板里很强的游戏设备。它的芯片性能、iOS 调度和游戏生态都有优势，这也是很多用户愿意为它买单的原因。

面对一台已经被市场验证过的「小屏游戏平板」标杆，KPad 2 给出了自己的答卷：旗舰处理器 + iPad mini 没有的性能装备。

从天玑 9400+ 升级到了同代旗舰天玑 9500；在 iPad mini 只有基础散热的时候，KPad 2 的 VC 散热面积扩大到 15300mm²。

更先进的制程、更强的散热，再叠加 165Hz 高刷屏，构成了 KPad 2 最核心的游戏体验优势。

实际测试中，KPad 2 运行《明日方舟：终末地》30 分钟，全高画质下平均帧率为 57fps，全程机身温度控制在 40℃ 以下。

小体验决定成败

更重要的是，它没有只堆性能参数，而是对横屏握持做了针对性处理——主板采用中置摆放，用户横屏握持时，手指可以避开发热区域，长时间游戏不会明显烫手。

这类细节不一定会出现在参数表里，但会直接影响游戏体验。

KPad 2 的接口设计也明显服务于横屏游戏场景。

它在长边侧提供了一枚 USB 3.2 Gen1 规格的 USB-C 接口，横屏游戏时，充电线不会顶住手掌。再加上旁路充电支持，边玩边充时也能减少电池发热和性能波动。

对于把小平板当作游戏设备的用户来说，这些设计比单纯的跑分更重要。它解决的是一台设备能不能长时间、稳定、舒服地玩游戏。

影音体验也被放在了更适合横屏使用的位置。

KPad 2 两侧扬声器开孔被安排在靠近后置镜头的一侧，横屏看剧或打游戏时，不容易被手掌挡住。这次它还加入了 BOSE 联合调音，并支持杜比全景声，外放的低频能量感和声场表现都有不错的完成度。

这部分不算 KPad 2 最核心的卖点，但它强化了作为小平板的娱乐属性。看剧、游戏、外放，这些场景被放在了一套比较完整的体验逻辑里。

回到机身本身，KPad 2 延续了初代的简洁风格。

它采用全金属一体化机身，后盖使用微米级陶瓷喷砂工艺，提供黑、白、紫三款配色。背部取消了前代的长条镜头模组，换成更简洁的「火山口」造型。

细节变化也不少。音量键从此前的一体式设计改成分体式，按压反馈更明确；电源键加入指纹识别，日常解锁更顺手。

KPad 2 还新增了一枚自定义按键，可以一键开启超级小爱记忆、狂暴模式等快捷功能。

不过，KPad 2 也并非没有代价。

相比前代，它的厚度增加了 0.2mm，重量增加了 19g，拿在手里会更有分量。再加上尺寸变化和电源键指纹的加入，部分初代 KPad 的第三方保护壳无法继续通用。这类变化不影响它的核心体验，但对想换新机的老用户来说，需要提前注意。

系统和生产力部分，则更像是 KPad 2 的补充项。

小尺寸平板本来就不适合承担重度办公，它更适合轻量记录、文档查看、临时回复消息，以及作为手机和电脑之间的第二块屏幕。

KPad 2 支持通过小米澎湃互联，与小米手机配对使用跨端移动数据。虽然 KPad 2 没有提供独立插卡的版本，但在小米生态内，它依然可以获得比较顺滑的跨设备体验。对于小米手机用户来说，这部分体验会比单独看参数更有价值。

KPad 2 的用户群体很明确。

它并不需要在所有维度上取代 iPad mini。iPad mini 依然有更成熟的应用生态、更稳定的系统体验，以及苹果设备之间的协同优势。

但如果用户的需求非常具体，比如想要一台小尺寸、高刷、高亮度、适合横屏游戏和娱乐的安卓平板，KPad 2 的竞争力就会变得清晰。

它真正抓住的，是一群对小尺寸平板有明确用途的人：他们想要更好的屏幕，更强的散热，更舒服的横屏握持，以及更接近游戏设备的使用体验。

在这个前提下，KPad 2 卖到 3000 元档，并不只是价格上探，而是把安卓小平板的竞争重点，从「便宜替代品」拉回到了「体验差异化」。

最后再来看看售价：

• 8GB+256GB：3399 元（原价 3599 元）
• 12GB+256GB：3799 元（原价 3999 元）
• 16GB+512GB：4799 元（原价 4999 元）

如果预算已经来到 iPad mini 附近，KPad 2 要说服的并不是所有人。

它要说服的是那些明确知道自己想要什么的人：一块丝滑的屏幕，一台更适合游戏的小平板，以及一个更贴近安卓和小米生态的娱乐终端。

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半年前，vivo Y500 Pro 上市，主打一颗 2 亿像素的三星 HP5 大底主摄，是当时档位首发。半年后，它的继任者 Y600 Pro 来了，后置只剩一颗 5000 万像素主摄，连副摄都没凑，但换来的是一块 10200mAh 的超大电池。

上一代留下的东西，Y600 Pro 几乎一样没接。

「换电池」本身其实不算什么新鲜事，「充电宝手机」市面上也不少。但 Y600 Pro 真正不一样的地方，是它顺手把过去 Y 系列追求的「影像 + 轻薄 + 旗舰感」几乎全部放掉了，换上了一整套完全不同的思路：超大电池、自研通信增强芯片 E1、IP68 + IP69 双重防护认证……

这是 vivo 在 2000 元档上，第一次彻底放弃「旗舰缩水版」的老打法。

从这个意义上讲，Y600 Pro 可能是 vivo 今年最重要的一款产品。

它不一定最贵、不一定最亮眼，但它代表了 vivo 这家公司对入门级市场的一次重新理解。

从 2 亿像素到 10200mAh

Y 系列在 vivo 整个产品线里的位置，过去几年是相对清晰的。X 系列在最上，承担技术与品牌势能；S 系列居中，主打外观、自拍与轻薄；Y 系列在下，面向线下市场和价格敏感的用户。

过去 Y 系列最常用的策略，是把 S 系列的核心卖点保留下来，把成本结构调整到入门用户能负担的水平。

上一代 Y500 Pro 主打拍照，是这套打法的典型样本：把旗舰影像线的一部分能力做小，搭配千元价位的整机定义，得到一台面向预算有限、但仍然在意成像的用户的产品。

这台手机在线下渠道卖得不错，因为它解决了一个具体而老派的需求：「拍照清楚」。

但到了 Y600 Pro，这套逻辑被整个换掉了。

这个变化背后，是 2000 元档手机市场的一次结构性松动。

一方面，内存价格在持续上涨，千元机正在悄悄消失，入门级手机的利润空间被压得越来越薄。如果继续走「旗舰缩水版」的老路，成本撑不住，利润率也撑不住。

另一方面，华为和苹果都在主动下探。华为有 2000 元档的产品，苹果也有 3000 元档的选择。当这些品牌进入这个价格段、用户的选择变得多了起来时，差异化就显得格外重要。

所以 Y600 Pro 必须换打法。它不能再当 S 系列的影子，得自己长出一套别人没有、也不容易模仿的卖点 —— 这就是后面那块 10200mAh 电池、那颗自研通信芯片、IP69 防护出现的真正原因。

还好，它没做成一块「板砖」

拿上手的第一感觉有点反直觉：轻。10200mAh 写在参数表上，很容易让人预期一台压手的「板砖」，但 221g 的重量和 8.15mm 的厚度，不说的话，你大概率不会想到它的电池容量已经破万。

中框做了带弧度的过渡收边，机身背面采用了微磨砂工艺，光线下呈现如水波纹般流动的光影纹理，搭配大 R 角设计，握持的手感温润。

后置摄像头模组采用了「浮光跃金」镜环设计，边缘用航空铝进行了雕琢，配合高光倒角和雕刻字样，给这台机器增添了不少质感。

手机正面搭载了一块 6.83 英寸的 1.5K 柔性直屏。这块屏幕最大的亮点是去掉了厚重的塑料支架，并且做到了 1.35mm 的极窄黑边，观感不输同价位甚至更高一档的产品。

这是 vivo 首次把电池容量拉到「万级」。这种规格过去多见于电竞或主打性能的细分品类，但把它放到 2000 元档的大众入门机上，是头一回。

落实到具体的使用场景，对于轻度使用的长辈来说，它甚至可以做到几天一充；对于需要全天候开启导航、接单软件的外卖从业者而言，不用再随时挂着一块沉重的充电宝，这本身就是体验上的巨大提升。配合 IP68 和 IP69 级的防尘防水，可靠性也完全不需要担心。

电池大，补能也得跟上。Y600 Pro 支持 90W 有线闪充，在万毫安级电池的前提下，它的回血速度并不算慢 —— 早上洗漱充一会，就够撑住大半天的基础使用。另外它还支持全局直驱供电 2.0，边充边用的发热控制会更好。

性能方面，联发科天玑 7300e 处理器规格上不算激进，应付日常的微信聊天、刷短视频、导航以及轻度游戏都没有问题。配合 OriginOS 6 的优化和 120Hz 高刷屏，日常场景下的流畅度并不会和旗舰有太大落差。

值得一提的是，机身内还加入了自研通信增强芯片 E1，针对电梯、地库等弱网环境做了优化，能保障在大多数使用场景下都不会掉线。

Y600 Pro 后置只有一颗 5000 万像素主摄，没有凑数的副摄；前置是一颗 3200 万像素镜头。日常扫个码、拍个工作记录、随手记录生活、视频通话，这套配置都够用。

综合看下来，Y600 Pro 的取舍逻辑非常清晰：与其在极其有限的预算下追求中庸的平衡，倒不如将「续航」这一痛点解决到极致。

对于这台手机的目标受众而言，10200mAh 超大电池带来的体验提升和踏实感无需多言。

最后看看价格，vivo Y600 Pro 提供四个储存版本：

• 8GB + 128GB：1999 元（国补后 1699 元）；
• 8GB + 256GB：2299 元；
• 8GB + 512GB / 12GB + 256GB：2599 元；
• 12GB + 512GB：2899 元。

它瞄准的是「沉默的大多数」

vivo Y 系列的用户画像其实是非常清晰的：线下门店走进来的普通消费者、给家里长辈换机的子女、给孩子配第一部手机的家长、需要备用机的上班族。

这群人大概率不会出现在数码社群里，但他们才是线下市场真正的基本盘。他们不关心硬件和参数，对摄像头的要求只是扫码，不会去比较跑分，也不会研究主摄是几英寸的底。

他们对手机的「上限」没有要求，对「下限」有要求：别在地库里掉信号，别用半天就要找插座，别摔一次就碎屏，别让长辈总要找充电器。

这是一个比「在 2000 块里凑一台像样的手机」实在得多的命题。它的逻辑不再是「让你在预算内退而求其次」，而是「在你的预算内，把你最在意的事情解决掉」。

从这个意义上讲，Y600 Pro 可能是 vivo 今年最重要的一款产品。它不一定最贵、不一定最亮眼，但它代表了 vivo 这家公司对入门级市场的一次重新理解 —— 这个档位的用户要的是什么，不再由旗舰来定义。

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谷歌今天宣布将为 Android Auto 和搭载 Google Built-in（谷歌内置车载软件）的汽车带来一轮更新。

这次更新涉及新的视觉设计、重新设计后的 Google 地图，以及车载视频播放功能。随着汽车的智能化程度提高，车内屏幕的形态也越来越多，谷歌这次调整的重点，正是让 Android Auto 和 Google Built-in 更适应不同车型和不同屏幕，同时继续与苹果 CarPlay 竞争。

目前，全球已有超过 2.5 亿辆汽车兼容 Android Auto，原生搭载 Google Built-in 系统的车型也超过 50 款。

谷歌表示，正在把手机端较成熟的体验带到车内，而这些车型中的大多数将在未来几个月内获得更新。

就在今年 4 月，通用汽车也宣布，会把旗下 Google Built-in 信息娱乐系统与 Gemini 功能整合。仅按照美国市场的规模计算，约有 400 万辆凯迪拉克、雪佛兰和别克汽车会受到这次更新影响。

首先在视觉观感上，Android Auto 的界面这次进行了比较明显的调整，采用了谷歌 Material 3 Expressive 设计语言。手机端更有表现力的字体、动画效果和壁纸，会被带到汽车中控屏上。

更关键的是，新界面可以适配不同形态的车载屏幕，包括常见的横屏和竖屏、超宽矩形屏，也包括新一代 Mini 车型上的圆形 OLED 屏幕，以及宝马 Neue Klasse 电动汽车上那块不规则的六边形屏幕。

谷歌这套无边框 UI 的目标，是让系统在不同车内屏幕上看起来更自然，而不需要车企为每种屏幕重新调整一套显示方式。

界面层面还有一个变化，是新增了可在全局显示的小组件。驾驶员可以在导航界面旁边看到常用信息，也能直接完成一些简单操作。比如，你可以把常用联系人放在屏幕上，也可以设置一键开关车库门、查看天气、显示大尺寸时钟，或者放一张宠物狗的照片。

它的用途并不复杂，核心是让车内屏幕在导航之外，也能承担一些轻量的信息展示和快捷操作。

这次更新里，Google 地图的变化更值得注意。

谷歌把新的导航界面称为「沉浸式导航」，并称这是 Google 地图十多年来最重要的一次车载体验更新。

新的导航界面加入了画质更高的 3D 地图视图，建筑物、立交桥和沿途地形都会以更立体的方式呈现。面对复杂路口时，系统还会突出显示车道标线、红绿灯和停车标志，帮助驾驶员更清楚地判断路线、并线和出口位置。

从实际观感和功能方向看，这次升级会让 Google 地图更接近现代车载导航应有的样子，也能看出一些与苹果地图相似的设计思路。

搭载 Google Built-in 系统的汽车，还会获得普通 Android Auto 没有的进阶导航功能，也就是实时车道引导，英文名称为 Live Lane Guidance。

它会调用车辆的前置摄像头，判断车辆当前所在车道，并在需要变道或驶出匝道时给出实时建议。相比单纯依靠地图数据，这种方式更贴近车辆的实际位置，对复杂道路和多车道场景会更有帮助。

视频播放也是这次更新中的重要部分。

今年早些时候，Android Auto 已经支持了 YouTube 的纯音频模式；今年晚些时候，在车辆处于驻车状态时，Android Auto 将支持 60 帧全高清视频播放。美国市场会率先覆盖宝马、福特、捷尼赛思、现代、起亚、梅赛德斯-奔驰和沃尔沃等品牌的部分车型。

这项功能主要面向充电、停车等待这类场景。比如电动车车主在充电时，可以直接在车机屏幕上观看视频。更实用的一点是，当车辆结束充电，从驻车挡切换到行驶挡时，视频内容不会直接中断。对于支持后台播放的应用，系统会把视频无缝切换为纯音频模式，让驾驶员在行驶过程中继续收听刚才的视频播客或其他内容。

音频体验也有更新。

Android Auto 将在部分受支持的应用和车型中引入杜比全景声，也就是 Dolby Atmos 空间音频技术。首批支持品牌包括宝马、捷尼赛思、梅赛德斯-奔驰和沃尔沃。

对于经常在车里听音乐、播客或长音频的人来说，这项变化会比较直接。车载音响本来就是汽车体验的一部分，空间音频加入后，内容的层次感和包围感会更明显。

媒体应用的界面也会随之调整。

Spotify、YouTube Music 等应用会获得新的视觉优化，不再完全沿用 Android Auto 早期那套统一模板。过去的模板虽然稳定，但看起来比较单一，也限制了不同媒体应用展示自身特点。

更新之后，这些应用在车内的使用方式会更贴近手机端，也会更顺手一些。搭载 Google Built-in 系统的汽车同样会获得这些音视频方面的改进，并且会在今年晚些时候加入对 Zoom 等会议应用的支持。

Android Auto 的这波更新和 iOS 26 的 Apple CarPlay 在许多地方都有相似之处。

更新后的 Carplay 对用户界面做了重新设计，带来了更精致的系统图标、新的来电通知界面，并将液态玻璃效果引入了用户界面。

功能上 Apple CarPlay 引入了负一屏，用户可以自定义小组件，快速浏览天气和日程信息。实时活动功能也可以显示在界面上，让你能够更轻松地追踪航班动态或者外卖信息。

尽管 Android Auto 和 Apple CarPlay 的更新带来了更多功能和更直观的界面体验，但车企们近些年的适配态度却谈不上有多积极。

随着车载系统越来越智能，车企逐渐意识到，自家界面和服务才是与用户建立长期连接的关键，这也让他们重新思考与苹果、谷歌合作的边界。

一些汽车厂商甚至公开表态，正在考虑将 Apple CarPlay 或是 Android Auto 这类手车互联系统彻底从车辆中剔除。

不过，车企们不愿意让谷歌接管屏幕，但却在积极推动 Gemini 进入座舱。通用汽车一边宣布将不再支持 Apple CarPlay 和 Android Auto ，另一边却于「GM Forward」活动中公布：自2026年起，旗下车款将深度整合由Google Gemini模型驱动的车载人工智能助理。

过去一年，Gemini 已经开始在 Android Auto 中提供常规驾驶辅助。按照谷歌的说法，今年晚些时候，支持谷歌情境感知 AI 功能层 Gemini Intelligence 的设备，会获得更多能力，其中包括名为 Magic Cue 的新功能。

它可以从短信、电子邮件和日历中提取相关信息，并在驾驶员收到消息时给出可直接点击的回复建议。谷歌在演示中展示了一个场景：当驾驶员收到一条询问目的地的短信时，系统会自动整理出相关答案，并提供一键回复选项。

语音能力也会扩展到更多日常场景，谷歌表示，用户可以通过语音指令在 DoorDash 上进行车载点餐。

在搭载 Google Built-in 系统的汽车中，Gemini 的能力会更进一步，因为它可以与车辆硬件和具体车型信息结合。

用户可以直接询问与自己车辆型号相关的问题，比如仪表盘上某个警告灯是什么意思，或者某项车辆功能该怎么使用。它也能回答更具体、更生活化的问题。举个例子，如果你准备买一台体积很大的电视，想知道它能不能放进后备箱，Gemini 可以结合车辆后备箱尺寸给出判断。

相比试图接管整个座舱的 CarPlay Ultra，Gemini 这样的智能助手显得更“无害”。它并不接管屏幕或控制核心界面，而是作为车载 AI 层叠加在原生系统上，可以与车辆硬件和操作逻辑结合，为用户提供智能化服务。

这类功能既不干扰核心中控操作，也不要求车企交出大量控制权或数据，却能显著提升用户体验，使车辆看起来智能化、现代化，厂商自然也乐于引入这类更「安全、可控」的智能化能力。

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如果要选一个近三年来最火的相机，大疆 Pocket 3 绝对榜上有名。

自 2023 年 10 月发布以来，Pocket 3 在两年不到时间里卖出超过一千万台，大疆 CEO 汪滔在前段时间的采访中直接表示：

我们没想到这是个几百亿级别的市场，在便携相机/卡片机这个品类，我们市占比比索尼、佳能、理光和富士全加起来还要多几倍。

前不久，大疆正式发布 Pocket 4，用更高的像素与视频规格回应了市场期待，爱范儿也第一时间上手评测了 Pocket 4。

谁曾想，大疆并未偃旗息鼓，紧随其后发布了 Pocket 4P 的预告。

爱范儿也第一时间拿到了 Pocket 4P，在体验了一番这台双摄 Pocket 后，我们认为手持云台相机这个极其年轻的品类，终于在经历爆火出圈之后，迎来了第一次重大更新。

长焦双摄，Pocket 更专业

拿到 Pocket 4P，最直观的改变是影像模组变大了。

像推开 Zippo 打火机那样拨开屏幕，硕大的模组在云台电机的驱动下迅速进入工作状态，垂直竖立而起。

影像模组中一共容纳了两颗镜头，底部的镜头下方写有「1 inch」字样，而顶部上方则写着「3×」。

这颗 3× 镜头，就是 Pocket 4P 的最大更新。

受限于极其紧凑的机身，历代 Pocket 都只有一颗广角主摄，这带来了一个天生的痛点：很难拍好特写。

广角镜头自带透视变形，强行贴脸拍摄，画面边缘不可避免地会被拉伸得像哈哈镜；且广角镜头很难将主体与杂乱的背景剥离，做出好看的虚化。

而 Pocket 4P 打算用一颗全新的 3× 中长焦，直接跨过这道坎。

在我们的实际体验中，这颗 3× 中长焦给了我深刻印象——

这个镜头更符合人眼聚焦的视角，更窄的画幅可以有效减少杂乱元素的干扰，拍出更干净的画面。

值得一提的是，这颗镜头还带来了非常自然的虚化，焦外过渡柔和，可以推测其配备了大光圈，并且最近对焦距离大约在 25 厘米左右（甚至更近），可以怼脸拍摄人物或静物细节。

恰到好处的焦段、自然的虚化与足够近的对焦距离，让 Pocket 4P 在拍摄日常琐碎时，能呈现出更贴近人眼自然注意力的构图。配合柔和的焦外表现，画面立刻就多了一层电影感。

当然，客观来说，这颗镜头也并非完美无缺。我们在实际使用中发现，如果用 3× 镜头快速横移拍摄近处物体，画面会出现轻微的果冻效应。不过，只要将镜头推向远景，或者稍微放缓运镜速度，表现就会稳当得多。

顺应双摄的加入，交互逻辑也变得更为专业了——按下屏幕左下角的变焦键，机器会直接调用 3 倍光学变焦；双击按键，它会直接跳到 6 倍。

如果你足够熟悉 Pocket 3，会发现之前更熟悉的 2 倍预设被拿掉了。显然，大疆在通过这种方式，引导用户优先去感受这颗光学长焦带来的纯净画质。

新增的长焦抢尽了风头。但在几天的重度使用后我们发现，Pocket 4P 上看起来似乎没什么变化的 1× 主摄，也很强。

在体验 Pocket 4P 的几天时间里，主摄在极大光比下的表现给我留下了深刻印象，在夕阳下的山坡上，落日的高光压制得很好，山坡上的野花和藤蔓细节也保留得非常丰富，相较 Pocket 4 在传感器方面应该也有所升级。

把焦段补齐、把宽容度拉满，至此，这台机器的野心已经彻底暴露——这是目前最专业的 Pocket。

好拍、拍好，是 Pocket 的首要任务

硬件更专业了，并不意味着门槛变高了。

让 Pocket 好用、让用户拍好，依然是 Pocket 系列的核心产品逻辑。

在 Pocket 4P 上，这颗 3× 中长焦无疑是最立竿见影的升级。但在别处，还有些不起眼的升级，也为这个目标服务——

摇杆就是一个典型的例子。过去产品上的摇杆，只有「动」和「停」两种状态，很难精准控制云台，稍微用力，镜头就容易猛地甩过去，很难拍出平滑的过渡。

在 Pocket 4P 体验后的采访中，Pocket 产品经理向我们介绍道，Pocket 4 全系列都换上了一颗定制的模拟量摇杆，给云台的转向加上了更细腻的力度分级，从而降低运镜的难度。

这对普通用户非常友好，手指推多深，云台就转多快，单手就能相对轻松地控制平移和推拉。

拍摄顺手了，出片效率也得跟上。

在 Pocket 3 上，Live Photo 成为大家分享照片的火爆载体，用户热衷于将数秒的视频浓缩为一张实况照片，便于社交媒体分享。

但以往，想要导出一张 Live Photo，需要先拍摄视频，然后再去 DJI MIMO 截取 Live Photo，再去拼图。视频占用空间多不说，创作热情通常也在流程反复中消磨殆尽了。

而从 Pocket 4 开始，直接将 Live Photo 功能集成在机身内部，一键就可以直出 Live Photo——这些特性也延伸到了 Pocket 4P 上。

为了配合长焦，物理空间的交互也得到了延伸。

3 到 6 米是中长焦极佳的观察距离，但对单兵作战的创作者来说，这意味着要在相机和被摄点之间频繁折返。

大疆的产品经理告诉爱范儿，未来将会专门为 Pocket 4P 制作一个体积极小、自带屏幕的专属遥控器。

出门自拍或者请路人帮忙时，用户可以站在远处，看着遥控器的屏幕从容调整构图。哪怕是一个人探店，也不用重复来回走动，就可以随意拍摄。

这些功能表面上看是增加了操控方式，往深了探究，其实是在重塑人与镜头的关系。机器不再是一个需要你时刻盯着、生怕它跑焦的「电子大爷」。它变成了一个安静站在几米外、随时听候你差遣的隐形摄影师。

一台设备，往往由硬件决定上限，但决定谁能用好它的，永远是交互。在影像领域，复杂的技术往往带着一种侵略性——晦涩、需要通过练习才能驾驭它。

但在 Pocket 4P 上，我们看到了一种谦卑。

把复杂的算法和结构藏在交互逻辑之下，这种克制恰到好处。

Pocket 4P 的 P，究竟是什么？

按照惯例，这台加上了长焦、影像能力大幅跃升的设备，理应冠上「Pro」的后缀。

但大疆偏偏只给了一个单薄的字母 P。

细想之下，这也合理——

消费电子领域，标榜 Pro 往往是为了在既定赛道里跟对手比拼高低，划分出森严的等级。但你环顾四周会发现，手持云台相机这个极其细分的品类里，根本找不到一个能够对标的竞品。

这里还是无人区，只有大疆一个玩家。

抛开命名上的博弈，回到实际体验，这个 P 显然有着更丰富的解读空间。

可以是 Pro。

不管是更专业的 D-Log 曲线、更高的动态范围，还是特写中长焦，都让 Pocket 获得了前所未有的专业属性，具备跨入生产工作流的硬实力。

也是 Popular。

多出一颗镜头，换上定制摇杆，并没有垒起更高的技术高墙。相反，大疆利用强大的硬件冗余，拉低了普通用户拿起相机就能拍出好东西的技术门槛。复杂的对焦测光与繁琐的后期大大压缩，用户只需要开机、对准想留住的风景，然后按下拍摄键。

还能是 Possibility。

手持云台相机依然是个年轻物种，远没摸到进化的天花板。大疆今天能用把双摄塞进口袋，明天在这个形态里搞出更专业的电影机分支，也不是没可能。

跳脱出设备本身，最迷人、最丰富的可能性，永远在握着它的人身上。

1991 年，普适计算之父 Mark Weiser 在《科学美国人》杂志中写过一句往后被奉为圭臬的话：

最深远的技术，往往是隐于无形的，它们将自己编织进日常生活的肌理当中，直到与生活融为一体，无法分辨。

Pocket 4P 把长焦镜头和云台防抖揉进机身，以简单直观的交互、趁手好用的尺寸，顺理成章地装进更多人的口袋——而当影像设备隐于无形，影像故事也更加纯粹。

普罗大众的生产力，就由此而来。

爱范儿相信，等这台口袋电影机揣进越来越多人的口袋里，稀松平常的生活图景，一定还会长出更多东西。

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翻开纸质通讯录、顺着名字找到号码，再挨个按下按键，攥着听筒等待漫长的「嘟嘟」声。

一连串动作，是一代人过去式的集体记忆。

但最近，这个动作正在北美快速翻红——

一台名为 Tin Can （铁罐）的座机，在北美打造了一个小天才式的社交网络，上市短短一年就卖出了数十万台，积压的预购名单一度接近十万人。

皮尤研究中心（Pew Research Center）的调研报告显示，在美国 2000 多万个 8-10 岁儿童中，有 29% 已经拥有自己的智能手机——换言之，还有 70% 的儿童用户拥有潜在的购机需求，而 Tin Can 切中的便是这个千万级用户规模的市场，也是其中最有机会从 iPhone 虎口夺食的产品。

Tin Can 是一台货真价实的座机

别误会，Tin Can 并非标题党，不是配置齐全、科技爆炸却用概念包装的玩具。

这台售价 100 美元的设备由两部分组成：一边是可以挂在墙壁上的底座，另一边则是带有听筒、麦克风和实体数字按键的话筒。两部分之间，由一根盘旋聚集的电话线紧紧相连。

我竟然需要专门强调一台座机拥有实体按键，真是一件略显荒诞的事情。

免提扬声器、快捷拨号键以及答录机等必备功能也应有尽有。

Tin Can 的使用方式也很简单——这台座机可以连接 Wi-Fi，但没有任何屏幕。通上电，连上网，同款设备之间互打完全免费，也可以直接拨打 911 等紧急电话报警。

如果需要与外界联系，家长只需每月支付 10 美元订阅费，就能设置专属的接听白名单，彻底杜绝陌生来电，屏蔽网络推销。

Tin Can 甚至想好了如果父母并不生活在一起的场景：两个家中各放一台 Tin Can，共用一个号码。无论孩子去哪边，都不耽误接朋友的电话。

从功能上看，它真真切切就是一台符合你认知的「座机」，仅此而已。

但这一台简单的座机，催生了一种颇有意思的使用习惯——

为了防止孩子们一边打电话一边满屋子做别的事情，Tin Can 刻意没有内置电池，必须插电使用，将孩子钉在原地，必须专心致志地讲话；

再加上没有屏幕，也没有一键同步的联系人列表，想要找朋友聊天，孩子们必须回归最原始的动作：把同学的号码一笔一画抄写在纸质通讯录上。然后在单纯的语音通话中，学会如何倾听，以及如何应对自然停顿时的片刻沉默。

Tin Can 首席执行官 Chet Kittleson 表示这也是他的灵感源泉：

文字与视频阻碍了真实沟通能力的培养，每个人都该学学，如何以一种更有意义的方式去面对通话间自然的停顿间隙。

这台小小的设备，甚至引发了一场带有荒诞色彩的事故。

就在刚过去不久的圣诞节，由于被太多家庭当作礼物拆开并连上 Wi-Fi，激增的激活量直接把 Tin Can 的服务器干趴下了。

一家生产座机的公司，竟然因为新用户太多而遭遇服务器宕机。

更魔幻的是，作为初创公司的初代硬件，Tin Can 其实有不少毛病：底层 VoIP 导致通话有 1 秒的延迟；实体按键对小孩来说太硬；USB-C 供电接口一扯就松。

甚至，市场上已经开始出现虎视眈眈的模仿者，比如英国的 Karri 和准备推出低价竞品的 Pinwheel。

但即便如此，家长和孩子们依然对它情有独钟。一部分原因，离不开它在设计上的巧思——

作为一台事实上在反科技的设备，Tin Can 选择了一条老少通吃的方案，以明快的奶油配色和玩具风格的包装来讨孩子们欢心，抹平年轻一代对老旧事物的抗拒感；转头又用经典的挂壁座机造型和完全复古的物理交互，快速唤起父母们的成长记忆。

为了强化肌肉记忆里的复古感，Tin Can 在细节设计上也颇为讲究。Kittleson 曾透露，他甚至花了大把时间去测试卷曲电话线，只为寻找最完美的弹力和拉伸感，让千禧一代的父母在拿起话筒的瞬间，就能被拉回 90 年代的自家客厅。

这种迎合非常聪明。

Tin Can 首席执行官 Chet Kittleson 显然深谙一个道理：Tin Can 的使用者是儿童，决策者则是家长，为了把大人和孩子一块儿「拿捏」住，他道破了背后的玄机：

我们本可以打造一款现代设备，把它设计成迎合儿童的模样。但我希望它能与真正的买家——也就是父母们——产生直觉上的联结。直接唤醒大人们记忆中那个简单的童年，那正是我们当下都在渴望的东西。

但显然，如果只有设计，那 Tin Can 充其量只能算个精巧的玩具和别致的礼物。

想要卖爆，还不够有说服力。

焦虑，是 Tin Can 卖爆的关键

放眼望去，一场针对未成年人数字防线的阻击战已经在全球打响。

AI 时代，内容生产成本大幅度降低，垃圾内容密度来到历史高峰，辨别成本进一步增加，对于三观正处于构建时期的未成年人已经形成实质困扰。

纽约大学心理学家在《焦虑的一代》中给出了惊心动魄的数据：2010 至 2015 年间，随着智能手机和社交媒体的普及，美国青少年的抑郁率和焦虑率分别飙升了 134% 和 106%。

澳大利亚的 16 岁以下社交媒体禁令已经正式落地。英国政府也正在酝酿类似的强硬法规，并有望在接下来的时间里落地实现。

大洋彼岸的洛杉矶，一位 20 岁的女孩将 Meta 和 Google 告上法庭，指控巨头们的算法诱导导致了她的心理健康问题，并赢下了这场具有里程碑意义的诉讼。

家长端的民间自救同样在狂飙。美国的「Wait Until 8th」（八年级前不给智能机）运动，以及前 NFL 球星妻子带火的「厨房电话」原则（只把座机放客厅，手机禁入卧室），都在试图把孩子从屏幕前硬拽回来。

在社会整体逐步转向社交媒体焦虑的时候，Tin Can Untechnologies Inc. 诞生了。

这家初创公司的 CEO Chet Kittleson 也是一位父亲。他的创业初衷极其个人化：他受够了每天为了帮孩子约个玩伴，必须在家长群里充当「社交秘书」来回发短信。

带着「让孩子自己搞定社交」的执念，他和两位老朋友在厨房餐桌上熬了一周，拼出几台原型机塞给了女儿的朋友。

奇迹在第二天早上 8 点 15 分发生了——话筒响起，那是他女儿第一次没有借助任何大人，自己接到了朋友一起上学的邀约。

随后，Kittleson 更是亲自跑腿，挨家挨户上门安装了大约五十台原型机，边装边问家长最担心什么，再据此调整产品。

这次厨房试验让 Kittleson 看到了背后的巨大潜力。

2025 年 4 月，Tin Can Untechnologies 正式推出 Tin Can 座机，直接从硬件底层抽走「上网」这个选项。

全行业都在疯抢 AI 门票的狂热浪潮中，这家名字中带有「非科技」的公司，被资本一眼相中。他们先是拿到了 350 万美元融资，随后又斩获了由顶级风投 Greylock Partners 领投的 1200 万美元种子轮。

Greylock 的合伙人 Mike Duboe 在一份新闻稿中明确指出这家非科技公司的价值：Tin Can 正在通过产品重新定义我们如何看待现代的社交方式。

资本向来嗅觉敏锐。吸引真金白银的肯定不是座机或 Wi-Fi，而是全球父母逼近临界点的集体焦虑，以及这背后潜藏的巨大市场空白。

带着充足的弹药，Tin Can 拳打 iPhone 脚踢 Galaxy，正成为北美校园里一股逆势生长的新风潮。

堪萨斯城郊外的 Nativity Parish 学校，高达 95% 的家庭加入了由 Tin Can 为核心的计划，以此建立未成年人间的社交新范式；

在洛杉矶的圣雅各布圣公会学校，校方正计划给全校 220 个家庭免费发放这台设备，以代替暑假期间极易引发攀比、甚至演变成隐形霸凌的群发短信。

要求单个孩子放下智能手机极度困难，会让他们立刻沦为同龄人中的社交孤岛。但如果有数百个家庭共同约定呢？

把孩子们拉进同一个没有滤镜、没有点赞、没有陌生人，一切社交均建立在现实世界之上的局域网，一切就变得顺理成章。

中美都有小天才，但和而不同

某种意义上，这套玩法对中国读者来说并不陌生。从猛烈的扩张势头与建立未成年人社交新范式的角度来看，Tin Can 简直就是「北美版的小天才」。

但产品的诞生和演进离不开环境，两个时期的世界给了小天才与 Tin Can 不同的思路：

小天才的成功，建立在成熟的「社交网络效应」与「注意力经济」之上。

自 2015 年初代产品问世以来，小天才迅速登顶中国儿童手表市场。巅峰期曾占据国内半壁江山，如今依然以近 30% 的份额稳居行业第一，其高端旗舰机型的售价已经高达 2399 元，堪比一台智能手机。

在多年迭代后，为了维持生态的生命力，小天才开始不断做加法：从最初的定位和通话，陆续加入了微聊、「碰一碰」交友、朋友圈主页，甚至引入了点赞积分系统。以此保证产品的 DAU 日活。

但所谓「成也社交，败也社交」。

高度冗余的功能，让产品不可避免地向着「微缩智能手机」演化。浏览器、陌生人社交，逐步引起中国家长的焦虑与官方的注意，小红书上有不少家长讨论小天才手表对孩子的负面影响，福建省则从 2022 年开始完全禁止中小学幼儿园学生携带电话手表进入学校。

反观 Tin Can，逻辑截然相反——

当全球智能设备厂商都在为越收越紧的未成年人保护法规焦头烂额，被迫投入高昂的内容审核成本时，Tin Can 凭借「没屏幕、没浏览器、没文字」的物理设定，直接完成了「监管套现」。

同时，家长每个月掏出 9.99 美元订阅费，就能买来一个陌生电话打不进、有害信息看不了的数字真空地带。为公司带来了极其稳定、高毛利的经常性收入（ARR）。

这条罕见的变现路径，也被称为 SaaS-enabled Hardware，硬件即服务。

说到底，这两款跨越大洋的现象级产品，面对的是相同的痛点：孩子渴望社交，而家长恐惧失控。

一切商业的成败，抛开时代的底色去谈，终究是纸上谈兵。时代提出什么样的问题，产品就必须交出什么样的答卷。

诞生于移动互联网蓬勃发展时期的小天才信奉「做加法」；而在数字疲劳焦虑时期，Tin Can 则笃信「做减法」。

被历史记住的产品，都是在恰当的节点，做出了最顺应人心的抉择，应运而生。

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莲花要做 V8 跑车了。

这款新车按计划将在 2028 年面世，内部代号为 Type 135。其实这个代号原本是留给 Emira 纯电动继任者的，只不过随着纯电跑车项目被叫停，Type 135 顺势调转了方向，抛弃纯电，换上了 V8 混动系统。

大家对「莲花+V8」这个组合应该不太熟悉，上一台搭载 V8 发动机的莲花车型还要追溯到 2004 年停产的 Esprit。过去 22 年间，这家英国跑车车企经历了几轮起伏，气缸数始终停留在四缸或六缸。

这次重新把大排量 V8 放进发动机舱，在跑车这个小圈子里引发了不小的讨论。

新车的设计灵感源自前段时间发布的 Theory 1 电动概念车，官方目前仅公布了一段几秒钟的预告视频和一张尾部预告图，画面中最显眼的特征是车尾的两根硕大排气管。这种传统的燃油车设计元素，在当下的新能源浪潮中十分亮眼。

结合近期各方流传的动力数据，这台新车的综合功率已经指向了 1000 马力以上的关口。

唯一的问题是，莲花这台 V8 是哪来的？

网上流传着一种说法，说这辆跑车可能会使用来自浩思动力（Horse Powertrain）的发动机。这家由吉利与雷诺合资成立的引擎制造商，在技术储备上刚好能提供与领克 V6 发动机同宗同源的动力方案。

不过，这种猜测目前没有任何确凿的迹象支撑，相比之下，莲花继续牵手梅赛德斯-AMG 的可能性显然更大。

毕竟现款 Emira 已经在用 AMG 提供的 2.0T 发动机，顺着这层关系深化合作，直接采用 AMG 为阿斯顿·马丁等品牌供应的 M177 4.0 升双涡轮增压 V8 引擎，是一条更稳妥的商业路径。

好巧不巧，奔驰最近刚好对这台机器进行了一轮技术升级。

他们为其换上了源自赛车领域的平面曲轴，在新款梅赛德斯 S 级轿车上，这台发动机已经可以输出 530 马力和 750 牛·米的扭矩。英国媒体 Autocar 此前披露，AMG 的工程师正在针对更高性能的车型对 M177 进行优化，其基础动力或许可以拉升至 650 马力以上。

有了这样的内燃机底子，再配合混动系统，把综合功率推到 1000 马力并非难事。

聊完了发动机，网友们的目光很快聚焦在了电池上。

关于新车的动力系统，有部分中文媒体在编译时出现了一些技术概念上的混淆。有报道言之凿凿地称，为了减轻重量，新跑车「将采用混动而非插混」。

为了控制车重，这台超跑不会像混动 SUV FOR ME 那样用 70 度的大电池，它更有可能借鉴法拉利 296 或是兰博基尼 Temerario 的路线，搭载一个 3 到 7 度的小容量电池组来提供瞬时性能。

而这种小电池方案，在技术定性上依然属于插电式混动。

比 1000 马力更敏感的，是重量

当混动 V8 超跑的消息传出后，海外很快出现了反对的声音，习惯了极致轻量化的莲花车迷对电池表达了强烈不满。

大哥你是莲花啊，老老实实造轻量化跑车不行吗，求求把电池抠掉吧。

在各大汽车网站里，类似的留言随处可见。拥趸们担忧车身重量的增加会稀释掉莲花纯粹的底盘质感与驾驶感受，重蹈该品牌纯电车型的覆辙。

当然也有一部分人表现出了期待。

在过去很长一段时间里，缺乏马力优势一直是莲花在超跑圈子里常被调侃的短板。车辆起步加速够快，但在后段加速和极速表现上往往缺乏后劲。一台千匹马力的 V8 跑车刚好填补了莲花在动力区间的空白，让莲花在面对法拉利和兰博基尼时拥有一定的筹码。

这台 V8 超跑实际源自莲花目前正在推进的，名为 Focus 2030 的战略调整。

当前纯电市场需求并没有达到业界之前的预期，习惯了机械轰鸣的高净值消费者，对悄无声息的纯电莲花始终缺乏购买欲。与此同时，2027 年即将落地的欧 7 排放标准又给大排量纯燃油车套上了紧箍咒。

除了大 V8，莲花的小排量纯燃油车也得到了保留——Emira 会继续采用纯燃油动力，并在近期推出中期改款。官方表示，那会是有史以来最强大、最轻的 Emira。

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如果说大模型最早带来的冲击，是让用户开始习惯和机器进行自然语言对话，那么 Agent 的下一步，则是让 AI 从「回答问题」走向「完成任务」。它不再只是一个聊天窗口，而是可以理解场景、拆解任务、调用应用、协同设备，并在更长周期里记住用户偏好的系统级能力。

对于许多人来说，AI 是一个 ChatBox，更是一个 AI Agent。

过去，手机、平板、PC、汽车、耳机、手表等设备，更多是在各自的硬件形态和操作系统里提供功能；而在 Agent 普及之后，终端之间的边界会被进一步打散。用户真正需要的，不一定是打开某个 App，完成某个孤立操作，而是在一个连续的生活场景里，让手机、汽车、IoT 设备和云端服务协同起来，主动给出更合适的服务。

过往二三十年的时间里，智能设备的芯片从决定最主要的运算任务，变为决定跑分、功耗、游戏和影像能力的底层硬件，现在，芯片也需要成为 AI 体验的入口、算力底座和生态接口。

这就是 MediaTek 在天玑开发者大会 MDDC 2026 上想要传递的核心信息：一方面通过手机、汽车、IoT 和 AI 基础设施等全栈产品组合，提供覆盖多场景的算力底座；另一方面，则通过天玑 AI 智能体化引擎、AI 开发套件、汽车平台和游戏技术，向开发者开放更多能力。

天玑 AI：从端侧算力，到系统级 Agent OS

在 AI Agent 的落地过程中，手机仍然是最关键的终端之一。

原因并不复杂。手机拥有最密集的用户数据、最高频的使用场景，以及最成熟的应用生态。它既是个人信息的入口，也是跨设备协同的枢纽。因此，当 Agent 从应用层走向系统层，手机很自然会成为智能体化体验的第一现场。

过去三年，天玑 AI 生态圈实现了明显增长：生态伙伴成长量提升至 240%，天玑 AI 开发套件下载量提升至 440%。MediaTek 也提到，智能体自主任务量已经从 2025 年每日 1.2 亿次，增长至 2026 年每日 8.7 亿次，一年增长 7 倍。这些数据至少说明，Agent 已经不再只是概念层面的未来叙事，而是开始进入开发者和用户体验的增长通道。

为了应对这一趋势，MediaTek 在大会上发布了天玑 AI 智能体化引擎 2.0。

相比 1.0 版本更多由用户指令驱动、通过 App 独立执行单一任务，2.0 版本的关键变化在于主动感知驱动。借助天玑 SensingClaw 技术，天玑平台可以提供低功耗的全时感知能力，让设备制造商打造具备主动感知和跨应用驱动能力的 Agent OS。

换句话说，未来的 AI 助手不只是「你说一句，它做一步」，而是能基于视觉、听觉、位置、环境状态等信息，提前理解用户所处的场景，并调动不同应用和设备完成更复杂的任务。

在大会现场，MediaTek 公布了与 OPPO、Xiaomi 和传音的合作案例。

天玑能力将赋能 OPPO 小布助手，打通系统级原生应用数据，并结合小布记忆建立用户专属记忆数据库。它可以完成体检报告解读、自动规划健身计划并导入日历等任务。小米这边，重点放在跨端智慧体验上，用户通过一句指令，即可调用全场景设备执行任务，实现任务在多设备之间的流转。传音则更强调 Always On 主动感知能力，比如 AI 助手可以在免唤醒、自运行的状态下，完成查物流、比价等复杂任务。

三家头部手机品牌的案例其实都在说一件事，AI Agent 不再只是手机里的一个应用，而是正在成为系统层能力的一部分。它既需要芯片端提供足够高的 AI 算力，也需要端侧持续感知能力，还需要隐私、安全和应用生态之间的协同。

开发套件 3.0：让端侧 AI 更容易落地

如果说 AI 智能体化引擎面向的是系统级体验，那么天玑 AI 开发套件 3.0 则是面向开发者的工具箱。芯片平台企业一直强调端侧 AI 的价值：响应速度更快、隐私保护更好、离线能力更强，也能降低对云端资源的依赖。

不过真正把模型放到手机、平板、车机等终端上，并不是简单的「搬运」，开发者往往要面对模型压缩、算子兼容、功耗控制、内存占用、部署效率等一系列工程问题。天玑 AI 开发套件 3.0 正是为此而来。

3.0 版本首先支持 LVM 模型可视化部署，从命令行升级到 GUI 模块化，参数设置可以实时生效，模型部署和调优效率提升 50%。对于很多应用开发者来说，这降低了从模型到终端运行之间的门槛。

新增的 Low Bit 压缩工具包，可以降低生成式 AI 模型压缩过程中的设备内存占用，在相同质量下模型压缩率提升可达 58%。这对于端侧大模型尤其关键，因为终端设备的内存、功耗和散热空间都更加有限。eNPU 开发工具包可以帮助开发者充分发挥天玑芯片中超能效 NPU 的优势，让常驻轻载 AI 模型功耗节省 42%。对于 Always On 感知、语音唤醒、环境识别等场景来说，低功耗比峰值算力更重要。AI 要真正做到随时在线，就必须先解决「一直运行」带来的能耗问题。

天玑 AI Partner 作为一站式模型端侧转换助手。它可以支持模型分析、调整、验证等流程自动化，帮助开发者将原本可能需要 5 天的模型转换工作压缩到半天左右，端侧 LLM 模型部署耗时节省可达 90%。

从这些升级可以看出，MediaTek 并不只是把 AI 算力作为芯片参数来展示，而是在试图补齐开发流程中的关键环节。对于开发者来说，端侧 AI 的真正门槛并不只有「芯片够不够强」，还包括「工具链够不够顺」「模型适配够不够快」「优化成本能不能降下来」。

汽车平台：从智能座舱，到 AI 定义汽车

过去几年，「软件定义汽车」已经成为行业共识。智能座舱、智能驾驶、整车 OTA 和车云服务，让汽车从一个以机械结构为核心的交通工具，变成了持续更新的智能终端。而随着大模型和 Agent 技术进入车内，行业又开始进入「AI 定义汽车」的新阶段。

在 MediaTek 的判断里，汽车正在从单纯的交通工具，进化为懂用户、预测用户需求、无缝融入生活的智慧第三空间。MediaTek 车用平台已经与全球 20 家以上头部车企开展深度合作，在手项目超过 190 个，累计出货量达到 3500 万套，近 5 年出货量增长接近 4 倍。这说明 MediaTek 进入汽车领域并不是从零开始。它把手机芯片平台中积累的性能、能效、连接、影像、AI 和生态经验，迁移到了更长生命周期、更高安全要求的汽车场景中。

在天玑智能座舱方案中，MediaTek 将未来座舱的能力分为几个关键方向：全模态交互、主动式服务、并发指令执行和端云协同。

这与传统车机语音助手有明显差别。过去的语音助手往往是被动响应，用户说一句，它执行一个固定任务；而未来的智能体座舱，需要能识别车内人员、理解环境状态、判断用户意图，并把导航、社交、地图、餐饮、支付等服务串联起来。

比如在大会案例中，工作日早上用户带孩子上车后，系统可以自动识别乘车人员，并主动询问是否需要先送孩子上学再去公司，甚至根据时间推荐顺路买咖啡。这类场景的价值，不在于单点功能有多新，而在于车机从「工具」变成了「上下文理解者」。

要实现这样的体验，底层平台必须解决三类问题。

第一是平台层。车端需要高效运行大参数 AI 模型，还要支持多模型、多任务并行。MediaTek 提到，天玑旗舰座舱平台可以提供最高 400 TOPS 的 AI 算力，并通过软硬协同架构，将 AI 平台需求压缩 90%。在五屏重度渲染场景下，仍可流畅运行双大模型，速度超过 50 token/s。

第二是模型层。汽车的生命周期往往长达 6 到 10 年，但 AI 模型的迭代周期可能只有几个月。如何让车辆在整个使用周期内持续用上新模型，是智能座舱必须解决的问题。天玑座舱 7 系列直接集成 NVIDIA GPU 资源库，支持基于 CUDA 开发的新模型和算法迁移到座舱平台；天玑座舱 S 系列则支持天玑 AI 开发套件，帮助主流模型及其衍生模型更快完成适配。

第三是应用层。天玑软件平台提供场景映射、智能模型加载、端云协同和系统调优等工具。比如端云协同可以在复杂任务需要云端处理时，由端侧先完成需求预处理和筛选，只上传关键 token，在保护隐私的同时降低云端成本。

汽车 AI 并不等于把手机助手搬进车机，车内是一个多用户、多模态、多屏幕、高安全要求的环境。它既要理解驾驶员，也要理解乘客；既要提供娱乐，也要避免干扰驾驶；既要依赖云端能力，也要保证本地响应和隐私安全。因此，汽车 AI 的挑战比手机更复杂，也更考验平台级能力。

游戏技术：移动端正在靠近主机级体验

在 AI 之外，游戏仍然是天玑平台展示性能和生态能力的重要场景。

移动游戏的体验升级，过去主要围绕高帧率、高画质和低功耗展开。现在，随着移动 GPU 能力提升，以及游戏内容向 3A 化发展，移动端开始追求更真实的光影、更精细的模型、更低延迟的音频和更长时间的稳定运行。

本次大会上，MediaTek 重点介绍了 Ray Tracing Pipeline，也就是 RTP 移动端光线追踪技术。与传统光追方案相比，RTP 的目标是跨端适配 PC 与 Mobile 的渲染管线，实时呈现复杂游戏光影效果，包括动态物体、骨骼动画，以及视野外环境和物体反射。

MediaTek 已经与腾讯《三角洲行动》项目组合作预研新的 RTP 技术方案。它的意义在于，如果 PC 端渲染管线可以更顺畅地迁移到移动平台，那么跨端 3A 游戏的开发周期和适配成本都有机会被降低。

另一个重点是虚拟几何体技术。MediaTek 天玑与团结引擎深度适配 Virtual Geometry，依托天玑移动平台 GPU 渲染能力，在移动端环境下实现超过 10 亿级三角面渲染，并在 1.5K 高分辨率下持续输出 1 小时满帧体验。这意味着手机游戏在模型精细度上的限制，有机会进一步被突破。

音频方面，天玑 LE Audio 低延时技术通过全链路优化，在天玑旗舰移动平台上带来 32 ms 的低延迟蓝牙立体声表现。该技术已经在《和平精英》测试服中落地，用于降低音频延迟。对于竞技游戏而言，音频延迟并不是感知层面的微小差异，而可能直接影响玩家对敌方位置和操作节奏的判断。

此外，天玑平台还展示了 GPU Dynamic Cache、天玑倍帧技术 3.0、自适应调控技术 5.0，以及面向安卓游戏开发者的一站式分析和调优工具 Dimensity Profiler 2.0。

GPU Dynamic Cache 架构允许 GPU 同时调度系统缓存和内存，让开发者可以通过系统缓存传输关键游戏数据，节省带宽并降低功耗。目前，该技术已与《逆战：未来》《暗区突围》等游戏合作。

天玑倍帧技术 3.0 则新增 Depth 等选项，可以更好预测并生成高质量虚拟帧，支持 165 帧和 144 帧，也支持 UE、Unity 等引擎插件接入，并覆盖手机、平板和座舱平台。《王者荣耀》可借此解锁 144 帧低功耗体验，《明日方舟：终末地》也获得更高流畅度和更低功耗表现。

自适应调控技术 5.0 新增智能帧控和场景预判功能，可以让芯片、游戏和屏幕之间的信息流动更细。以《鸣潮》为例，合作后 1% low 帧和功耗指标都有明显优化；《和平精英》等游戏也能在重载场景下实现 CPU 和 GPU 负载降低。

这些技术共同说明，移动游戏的优化已经不再是芯片厂商单方面拉高性能，也不是游戏厂商单方面压缩画质，而是软硬件协同越来越深入。芯片、引擎、游戏内容、调优工具和开发流程，都在被重新打通。

MediaTek 还将端侧 AI 引入游戏场景。大会现场公布了天玑 AI Play 与《三角洲行动》的合作成果，借助天玑移动平台的端侧 AI，让游戏内 CC 语音智能伴侣响应更快，相比云端延迟大幅降低 56.7%。这意味着，AI 在游戏中的角色，不只是 NPC 或剧情生成，也可以进入语音交互、实时陪伴、战术辅助等更即时的体验场景。

过去谈移动芯片，行业更习惯讨论 CPU、GPU、NPU、影像 ISP、制程工艺和功耗表现。但在 AI Agent 和多终端协同的趋势下，芯片平台的竞争正在变得更复杂。它既要有足够强的底层算力，也要有开发套件、模型工具、跨端能力、系统接口和合作伙伴网络。

这也是为什么 MediaTek 在大会上反复强调开发者与生态。

AI Agent 的落地不会只由芯片厂商完成，系统厂商需要把 Agent 变成原生能力，应用开发者需要把功能重新智能体化，终端厂商需要解决跨设备流转，汽车厂商需要把 AI 与车内传感器、座舱系统和云端服务结合起来，游戏厂商则需要在高画质、高帧率、低功耗之间找到新的平衡点。

未来用户评价一台手机、一辆车，甚至一个 IoT 设备时，可能不再只看硬件参数，也会看它能不能理解自己、能不能主动完成任务、能不能在不同场景之间自然流转。

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和去年一样，在正式的 Google I/O 开发者大会之前，谷歌为 Android 单独开了一次小型发布会。

本次 Android Show 上，谷歌几乎是一股脑将未来一年有关 Android 和整个 AI 产品生态的「宏愿」抖了出来。

除了作为基底的 Android 17 之外，我们这次还迎来了一些意料之外的平台更新和几款硬件产品的发布。

重点在于：虽然产品不多、距离 Android 17 广泛推送还有一段时间，但我们已经足以看到谷歌未来五年甚至十年，对于人工智能生态的计划了。

更要命的是，今晚的谷歌，刚好是苹果梦想里进入 AI 时代之后的自己。

操作系统到智能系统

活动刚开场，谷歌就宣布了一项意义重大的举措：

Android 将不再是一个单纯的操作系统（Operating System），而是一个智能系统（Intelligence System）。

图｜Google

换句话说，曾经以「用户手动操作」为绝对主流的软硬件使用方式，在谷歌看来已经是上一个时代的符号了。

从今天起，Android 作为一个智能功能的集群，会更加主动地介入到用户操作流程的更前端，想你所想、做你所做。

图｜Google

这也是为什么在本次活动上，Android 17 这个具体的系统版本出现的次数屈指可数，Gemini Intelligence 却成为了系统的代名词。

首先，Gemini Intelligence 作为谷歌 Gemini 在手机硬件上的最新形态，极大强化了它多模态、跨环境、高度整合的运行模式。

比如作为系统输入的第一入口，默认键盘 Gboard 就得到了一次功能强化。

基于 Gemini Intelligence 的多模态能力，原本在键盘功能中存在感不高的「自动填入」功能极大地拓展了它的信息来源：

图｜Google

除了手动保存的各种密码之外，Gboard 还将会支持自动填入图库里面的证照信息、聊天提到的地址信息、邮件撰写的日程信息等等。

更直白地说：Gemini Intelligence 已经远超「帮忙记住密码」的水平，而是真正像个助理一样帮你记住和建议各种来源、各种类型的信息。

另一种有效利用这些多模态信息的方式，则是 Android 的桌面小组件（widget）。

在 Android 17 中，Gemini Intelligence 将会支持一项名为「Create my widget」的功能，但不是第一时间上线、而是目标今年晚些时候。

图｜Google

这个新功能主要做的，就是用类似 vibe coding 的模式，根据你的指令在桌面上创建新的小组件，打破了小组件只能是 app 预置的那些。

举例来说，相比功能单一的记录卡路里的 app，我可以和 Gemini 说：做一个每周工作日向我推荐两次高蛋白餐的小组件。

图｜Google

这样一来，桌面小组件就真正变成了一项复合任务的入口，本质上和人 vibe coding 一个 app 的性质是完全相同的。

此外，喜欢语音输入的用户也有福了——新版 Gboard 将会支持类似 Typeless 的高智能化语音输入功能，名字叫做 Rambler。

相比以前要亲口说「逗号…句号…」，Rambler 可以将一整段充满了「嗯嗯啊啊」的口述转译、清洗、整理成一段整洁的文字：

图｜Google

另一方面，Gemini Intelligence 的自动执行功能也得到了进一步加强。

去年的 Google I/O 和发布会上，谷歌演示过给 Gemini 下命令，让它自动帮你点外卖、叫车、订票之类的操作，正式上线之后反响不错。

而在 Android 17 中，Gemini 升级成 Gemini Intelligence，这种「代操作」也支持多步骤任务了。

比如以前只支持简单的「帮我订一张票」，你现在可以在 Gemini 对话框里直接拍下旅游宣传册，和 Gemini 说「在携程上帮我找一个类似的双人团行程」：

图｜Google

重点不在于 Gemini 能够执行什么任务，而是它拥有了更强大的「多做一步」的能力，有时候就是多的这一步，让 AI 从「能用」变成了「有用」。

当然 Android 17 的更新也不是 Gemini 的独角戏，谷歌同样对很多「Android 核心体验」进行了优化。

在 Android 17 中，谷歌和 Meta 达成了合作，在 Facebook、Instagram 等等 app 里支持了调用原生相机功能，比如 Ultra HDR、超级防抖、夜景视频等等。

而谷歌使用了好多年的平面风格 emoji 也迎来了一次更新——从原本的纯 2D 变成了 2.5D，在风格上更接近 iOS 使用的 emoji 了：

图｜Google

而我们此前介绍过的 QuickShare 兼容 AirDrop 的功能，也将在 Android 17 上支持更多厂商的设备。

除了三星和 Pixel 之外，（国际版）OPPO、Vivo、一加和荣耀的较新机型也将在今年下半年陆续更新兼容 AirDrop 的固件：

图｜Google

谷歌的 AI PC

在 Gemini Intelligence 之外，谷歌也没有忘记给这些更复杂、更强大的 AI 功能打造一套量身定制的硬件。

这个新硬件的形态，既不是吊坠，也不是耳机，更不是手表手环——而是曾经的 Chromebook。

没错，在 AI 时代，谷歌又双叒给自己的笔记本改名了。

从 Pixelbook，到 Chromebook，再到最新的 Googlebook：

图｜Google

和 Chromebook 一样，Googlebook 并不是某一款具体的笔记本电脑，而是同样和第三方厂商合作、只要符合标准的都可以叫这个名字。

而 Googlebook，就是「第一款为 Gemini Intelligence 量身打造」的硬件产品。

除了上面的全新 Gemini Intelligence 功能之外，Googlebook 在日常使用最频繁的基础人机交互层面，做出了堪称革命性的创新——

在 Googlebook 上呼出 Gemini 功能，既不需要说话、也不需要按键、更不是右键菜单，只需要「摇一摇光标」就行。

图｜Google

基于 Gemini Intelligence 的多模态能力，推荐的 AI 指令甚至可以根据光标下面的内容、选中的内容、屏幕上可以进行的操作等等因素自动调整。

在如今电脑端 AI 功能越来越密集、笔记本键盘空间不够充裕的情况下，Googlebook 的「魔法指针」无疑是最直观且优雅的解决方案之一。

此外，Googlebook 还解决了 ChromeOS 历史上的老大难问题：它是谷歌的产品，却跑不了 Android app。

换句话说，所有 Android 手机里面的 app，在 Googlebook 上都可以直接运行，基本看齐了如今 macOS 跑 iOS 软件的水平。

这一切的基础，就是爱范儿之前文章中提到的谷歌大力推行的 GKI（通用内核镜像）计划，正在让 Android 脱离手机的桎梏、无缝衔接到更多形态的设备上。

虽然谷歌目前没有提到这个功能的兼容情况，但我们猜测，依据处理器规格和网络状态，Googlebook 应该同时支持本地运行和画面投屏手机 app 两种方式。

图｜Google

根据活动消息，首批 Googlebook 的生产厂商还是那几个熟悉的身影：宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想等等，首批产品预计在今年内上市。

图｜Google

除了笔记本电脑，Android 17 同样更新了一部分 Android Auto 车机系统的功能。

比如更像 OpenClaw 能力的 Gemini Intelligence 代操作、优化的 3D 道路画面、更加智能化的流媒体播放功能等等。

当然也支持把手机上自创的自定义 widget 显示在车机上。

图｜Google

同时，原生支持 Android Auto 的品牌范围也在增加，部分型号甚至支持记忆当前车辆信息，类似后备箱尺寸、仪表盘规格等等。

这样一来，用户在使用 Gemini 问答的时候，车机就能给出具体回答，比如「能不能同时放俩 27 寸旅行箱？」或者「那个像是刺客的警示灯是什么意思」之类的。

可惜的是，这项功能目前也不会立即上线，同样预计为「今年晚些时候」才会有产品搭载。

总的来说，本次活动只是今年 Google I/O 的开胃菜，但它涉及到的理念变革却是非常根本性的——

其实在活动的开头，谷歌就指出了：好用的人工智能技术，就应该是让人感受不到的，它会融入进每一层软件和硬件的体验。

图｜Google

而这正是 Gemini Intelligence 在做的。

无论是 Pixel 手机、Android Auto 车机还是 Googlebook，这些硬件最终都只是 Gemini 智能的一种体现方式而已。

值得玩味的是——谷歌今天晚上所做的，刚好就是苹果削尖脑袋想要实现的那套 AI 生态。

让 iPhone、手表和 Mac 共用一套智能体系，用户无论在哪里使用，功能和体验都是高度相似的，硬件只区分交互方式、不影响智能水平。

图｜Apple

可惜的是，苹果挣扎了这么久，也没有搞定「模型」的部分，反而让自己的硬件成了别家模型的嫁衣。

将来的智能系统（Intelligence System），形式比现在更多样、但核心却比现在更加统一。

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每个时代都有其独属的符号—— 21 世纪的第一个十年可能是「奥运」、第二个十年可能是「网络」，如此等等。

结果这第三个十年刚过一半，我们就看到了一个时代符号的强有力竞争者：内存。

图｜Wccftech

毕竟全球十几亿台电子设备，绝大多数都有内存的身影，家电、汽车、基础设施、航空航天，没一个少得了。

轰轰烈烈的人工智能自不必说——

它既是内存危机的始作俑者，又是内存技术的最大受益者，只是站在了更靠近聚光灯下的位置而已。

图｜OpenAI

但我们面临的问题其实既不是 AI、也不是内存，而是这种「依靠堆砌内存和算力，不顾一切地发展 AI」的粗放式发展模式。

它正在从原本的领域向外侵蚀，逐渐影响那些不希望、不应该被技术危机波及到的方方面面。

1

作为内存芯片涨价的最直接受害者，2026 年的手机市场注定无法平静。

在风暴里面，小厂们既不能抱团取暖，也没法左右行业趋势，只能不断地砍掉低端线、旗舰线明升暗降和直接提价来维持住利润区间。

更有甚者，三星手机和三星存储虽然挂着同一个姓，但亲友之间亦不留情面，DS 部门该涨的价、该卡的货，MX 部门是一样没少吃。

这种时候，反而是预留了充足利润空间的苹果和华为，可以咬牙坚持着打价格战，吞下更多的份额。

但假以时日，哪怕是这种体量的大船也会遭不住的。

无论是前一阵发布的 Pura 90 系列，还是传闻中的 iPhone 18 系列，我们都见到了由于内存价格失控导致的取舍。

让普通消费者难受的是，内存涨价不仅影响发布时候的指导价，更是把次级市场和二手交易价格搅得天翻地覆。

图｜闲鱼

就拿中期产品线最晚的 OPPO 来说，上半年发布周期刚结束没多久，就已经发生了多轮「发布涨价、首销优惠、二手跌穿」的现象。

至于原本的入门机型甚至是价格更低的合约机，在这个原本属于它们的春天里几乎绝迹，正如爱范儿去年总结的那样：

手机硬件量大管饱的时代已经彻底终结，迎面向我们走来的是全线涨价减配。

2

紧跟在后面的电脑，受到的冲击相比之下只高不低。

iPhone 还能依靠利润空间和供应链话语权，支撑起一个「基本不变」的价格，那成本掣肘更多的 Mac 就没这么幸运了。

从去年至今，苹果虽然很少以官方口径宣传自己在内存采购方面遇到了困难，但产品线的缩水却是实打实的。

图｜AppleInsider

比如我们都很喜欢的 Mac mini，就默不作声地取消掉了 M4/M4 Pro 机型的 32GB 和 64GB 内存选项，只剩 24/48GB 两种。

M3 Ultra 更惨——它原本有 96、256 和 512GB 三种可选配置，现在只剩下了最基础的 96GB：

更不用说热度空前的 MacBook Neo，原本还只是 A18 Pro 的库存捉襟见肘，现在内存芯片也要支撑不住了。

有外媒爆料称，苹果正在考虑取消入门款 256GB 的选项，几乎完全背离了 Neo 的本意。

Windows 的日子也不好过，毕竟内存和 SSD 原本就是一对苦命鸳鸯。

再加上不争气的 Win 11 和停不下来的本地 AI 需求，哪怕不算显卡，过去大半年的 DIY PC 市场也是在事实上「直接死了」。

图｜Reddit

至于 500 美元（3500 人民币）以下的笔电市场更是一片狼藉。

传统笔电的盈利方式原本就非常单一且局限，内存这种必备零件的价格巨幅波动还让 8GB 文艺复兴了一回。

一起遭殃的还有游戏机行业。

任天堂近日宣布：Switch 2 价格预计从 49980 日元上调到 59980 日元，涨幅约合人民币 434 元。

图｜Notebookcheck CN

而隔壁 V 社万众期待的 Steam Machine 更是从去年难产至今，生死未卜。

3

只可惜，内存的影响远不止于科技行业——它们的挑战，对于一些源远流长的「传统手工业」来说，却是一种难得的机遇。

近日有韩媒报道：盗窃团伙已经将首要目标从金银细软转移到了内存条上。

首尔一些技术公司和初创企业的办公室遭到了「指向性明确」的「有组织犯罪」，小偷像玩《逃离塔科夫》一样只摸机箱、薅了内存条就跑。

图｜XDA Developers

毕竟内存条这种东西不仅轻便，还不需要像黄金珠宝那样重熔切割，流入市场之后溯源难度极高，价格导致的犯罪只是时间问题。

除了「传统手工业」之外，今年的汽车行业也被波及。据《澎湃新闻》报道：

比亚迪于 5 月 1 日起对旗下的王朝、海洋、方程豹等部分车型的辅助驾驶选装价格进行调整，从 9900 元涨到了 1.2 万元，原因则是「全球存储硬件成本大幅上涨」。

图｜比亚迪

一向想到哪说到哪的马斯克也逃不过，在一月下旬的财报电话会议上就内存价格对特斯拉超级计算机（Dojo）和机器人的影响表示担忧，并放出豪言：

如果三星和美光的供应持续紧缩，特斯拉不排除未来自建半导体工厂自主生产存储芯片的可能性。

4

内存涨价最离谱的影响，则是在韩国的相亲市场上。

当 AI 服务器专用的 HBM（高带宽内存）发展到了今天之后，供应链上其实只剩三星电子和 SK 海力士两家公司了，韩国捏住了全球 AI 技术的软肋。

根据韩媒报道，海力士去年 9 月取消了奖金上限制度，改为直接将年营业利润的 10% 作为绩效奖金发放给全体员工。

图｜Seoul Economics Daily

而海力士 2026 财年的预计利润将会达到 250 万亿韩元（约合 1690 亿美元），近 3.5 万员工每人的奖金预计达到 1400 万韩元（约合 9.5 万美元、64.6 万人民币）。

结果就是一夜之间，「我在海力士上班」的含金量光速反超了「我在三星上班」。

甚至有海力士员工在网上匿名表示近日收到的相亲邀请直接爆炸，快要「忙不过来了」。

某韩国综艺节目片段

海力士在庆祝，三星电子这边却在忙着罢工。

4 月 17 日，三星集团工会与三星协商，要求加薪 7%、取消奖金上限，并将营业利润的 15% 作为奖金发放，否则将在 5 月 21 至 6 月 7 日举行总罢工。

图｜Korea JoongAng Daily

有学者计算，这种跨度的罢工会给三星造成约 69 至 177 亿美元的直接损失，并影响三星作为 HBM4 芯片供应商的声誉，据悉双方目前就 13% 的奖金达成了一致。

泡沫继续

事已至此，「内存涨价」这件事本身已经脱离了原本的由 AI 扩产引发的供应链波动，反而沿着如今日常生活中随处可见的电子产品波及到了方方面面。

与很多在爱范儿评论区发出豪言「坚持不买！让厂商知道疼！」的读者想象的不同——

普通人不买账，对内存涨价来说，还真是不痛不痒。

毕竟无论是 AI 专用的 HBM，还是 DDR/LPDDR 颗粒，销售的绝对大头都是下游厂商。

而三星和海力士巴不得普通消费者什么都别买，自己可以把全部产能投给 HBM 与高性能 VRAM 颗粒，AI 巨头和科技大厂依然排长队求购，反而赚得更多。

不幸的是，这股混乱的风究竟会吹到什么时候，没人能知道。

AI 未来会开创一个什么样的时代，也没人知道，但 AI 眼下的泡沫，无疑是终结了上世纪八十年代至今微型计算机科学的黄金年代。

内存正在毁掉一切。

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Google 宣布 Android 17 正式转型「智能系统」

今天，Google 在正式 I/O 开发者大会前单独举办了 Android Show 发布活动，正式宣布 Android 将从「操作系统」转型为「智能系统」，Gemini Intelligence 将成为 Android 平台的核心标识：

• 默认键盘 Gboard 新增了多模态自动填入能力，支持从图库证照、聊天记录、邮件等来源提取信息；
• 桌面小组件方面，Google 计划推出「Create my widget」功能，允许用户通过自然语言指令生成自定义小组件；
• 语音输入功能也迎来升级，新功能 Rambler 可将口语化语音自动整理为结构化文字；
• Gemini 的「代操作」能力从单步任务扩展至多步骤任务，支持通过拍摄实物内容直接发起复合指令；
• Android Auto 同步更新 Gemini Intelligence 代操作、优化的 3D 道路画面和更智能的流媒体播放功能，部分车型还将支持记忆车辆信息。

硬件方面，Google 发布了全新笔记本品类 Googlebook，定位为「首款为 Gemini Intelligence 量身打造的硬件」，引入「摇动光标」唤出 Gemini 的操作方式，还支持直接运行 Android 应用。

系统层面，Android 17 还带来了与 Meta 的合作，Facebook、Instagram 等应用将支持调用原生相机功能；平面风格 emoji 升级为 2.5D 样式。

值得注意的是，发布会上 Google 还宣布 QuickShare 兼容 AirDrop 的功能将扩展至 OPPO、vivo、一加、荣耀等品牌的部分机型，预计今年下半年陆续推送。

曝苹果 iOS 27 相机将支持自定义布局、加入 Siri 模式

据彭博社报道，苹果正计划在 iOS 27 中对相机应用进行全面改版，引入完全可定制化的控件布局。用户可切换至「高级」进行自定义，每种拍摄模式均有独立的小组件 (widgets)，可从底部滑出的半透明「添加小组件」托盘中选取。

• 照片模式的高级选项包含景深与曝光控制，控件按「基础」「手动」「设置」三类分组；
• 原本位于界面右上角的控件总览入口移至快门键右侧，并新增了网格和水平仪选项；
• 相机 App 还将加入 Siri 模式，整合视觉智能功能，支持识别植物、翻译文字等操作。

此外，报道还透露了 iOS 27 多个系统 App 将带来的改变：

• Safari 将迎来新起始页，顶部新增四个标签，可在收藏、书签、阅读列表和浏览历史之间快速切换；
• 天气 App 主页面将新增「天气状况」面板，支持在温度以外直接查看降雨和风速数据，无需跳转子页面；
• 图像创作应用「图乐园」整体重新设计，生成界面更为简洁，并提供「描述修改内容」的图片编辑入口。

腾讯张军：微信已读和访客功能「已焊死」，不会开发

近日，「微信状态将推出访客记录」相关词条登上热搜。昨天，微信员工「客村小蒋」对此发文澄清，称热搜话题存在较大误导性。他解释，微信状态近期在「极小范围内」测试了两项功能，且目前均已停止：

• 状态浏览人数展示，用户发布状态后可在有效期内看到该条状态的浏览人数，仅显示数量，不涉及具体用户；
• 在状态页面随机展示路过朋友头像气泡，点击可查看对方发布的状态，旨在促进发状态好友之间的互动。

腾讯公司公关总监张军随后转发该微博并补充表示，此次小范围测试浏览人数的功能被用户误解，「这是我们的责任」。

他进一步强调，已读功能和访客功能此前已多次收到用户明确反对意见，「此二项功能已焊死，不会开发，不会提供」。

Ilya 自曝仍持有 OpenAI 约 70 亿美元股权：不希望它被毁掉

据《洛杉矶时报》、CNBC 及《连线》报道，马斯克诉 OpenAI 及 CEO Sam Altman 一案于当地时间 11 日继续审理。微软 CEO Satya Nadella、OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 相继出庭作证。

Nadella 在证人席上表示，马斯克从未就微软对 OpenAI 的投资是否违反相关承诺与其进行过沟通。他称微软对 OpenAI 的早期投注感到「非常自豪」，并强调双方合作自始便具有明确的商业属性。

对于 OpenAI 董事会在 2023 年解雇奥特曼一事，Nadella 形容为「业余操作」，称其始终未能获得令人信服的解释。

Ilya Sutskever 随后出庭披露，自己仍持有 OpenAI 营利性主体约 70 亿美元的股权，是目前已知持股规模最大的个人股东之一。

Sutskever 承认曾参与推动 2023 年奥特曼被短暂解职一事，并表示自己对 OpenAI 抱有强烈的归属感，「只是不想看到它被毁掉」。在涉及马斯克核心诉求的问题上，Sutskever 表示 OpenAI 转型为营利性架构是各方共识。

小米免费发放 100 万亿 Token

小米昨日宣布正式启动「MiMo Orbit 100T Token 计划」，面向全球 AI 用户免费发放 Token 权益，计划在 30 天内累计发放 100 万亿 Token。

小米集团合伙人、总裁卢伟冰转发相关内容表示，截至昨天上午，该计划已累计送出近 80 万亿 Token。

小米技术官方援引 OpenRouter 最新数据显示，Hermes Agent 日 Token 调用量高达 2910 亿，最近一周调用量超 1.75 万亿。在模型调用量排名中，MiMo 位居第一，最近一个月累计贡献 1.45 万亿 Token 调用量。

李想：理想自研芯片不是跟风，要做 AI 时代的「N 项全能」

理想汽车 CEO 李想昨日在微博发文表示，理想做芯片并非「烧钱跟风」，而是为了让 AI 能够在物理世界真正落地运行，用自研芯片解决现有供应商技术无法攻克的难题。

李想在文中以苹果为参照，指出苹果能做到体验最好，依靠的并非某一项技术最强，而是自研芯片、操作系统、硬件与云服务的全链条自主设计与全链条自主负责。

他强调，理想的目标是「把 AI 带进物理世界，并给大家像苹果一样的体验」，但「不是做手机、模仿 UI 设计，而是它软硬一体的联合设计能带来卓越的体验」。

据此，理想目前正同步推进自研芯片、操作系统、大模型与硬件等方向，李想将其定义为「面向人工智能时代的全域联合设计」。

只有做到「N 项全能」，才能成为用户体验的冠军。

全国首例 AI 代写种草笔记案终审：赔偿 10 万元，AI 批量炮制「数字泔水」构成侵权

浙江省杭州市中级人民法院近日披露全国首例涉 AI 代写「种草笔记」不正当竞争案终审判决。

法院认定，B 公司和 C 公司共同运营的 AI 写作工具，以某知名社交平台为定向应用层，批量生成种草文案并诱导用户发布，构成不正当竞争，判决两公司停止相关服务并赔偿 10 万元。

被诉工具提供网页版、App 及微信小程序三个版本，热门模块直接以「小某书种草文案」等命名，会员收费月付 40 元、终身会员 168 元。

两公司主张的「技术中立抗辩」未获支持，法院指出技术本身中立，但商业化应用须遵守平台规则与法律底线。

乔布斯纪念币正式开售：25 枚装售价 61 美元

据 MacRumors 报道，美国铸币局昨日正式开售一枚以史蒂夫 · 乔布斯为主题的 1 美元「美国创新纪念币」，提供两种购买规格：25 枚装一卷售价 61 美元（约合每枚 2.44 美元），100 枚装一袋售价 154.50 美元。

硬币正面呈现了年轻时期的乔布斯，身着标志性的高领毛衣、牛仔裤和运动鞋，坐于北加利福尼亚州的自然风景前。

京东一季度收入 3157 亿元，年度活跃用户超 7.4 亿连续 10 季双位数增长

京东昨日发布了 2026 年一季度财报。

一季度收入同比增长 4.9% 至 3157 亿元人民币；归属于公司普通股股东的净利润为 51 亿元，去年同期为 109 亿元。服务收入达 709 亿元，同比增长 20.6%。

• 京东零售一季度收入为 2685.9 亿元，同比增长 1.8%；
• 截至一季度末，京东年度活跃用户数超 7.4 亿，自 2023 年四季度以来已连续 10 个季度实现双位数增长；
• 包括京东外卖、京东产发、京喜及海外业务在内的新业务一季度收入为 62.8 亿元，同比增长 9.1%；
• 一季度营销开支由去年同期 105 亿元增加 45.8% 至 154 亿元，主要用于新业务推广；
• 研发开支由 46 亿元增加 48.6% 至 69 亿元，用于技术能力建设与人才投入。

员工规模方面，京东体系人员总数目前已超 90 万。公司此前披露，已面向一线员工提供 2.8 万套住房，并计划未来 5 年投入 220 亿元，提供 15 万套「京东服务者之家」。

「vibe coding」概念提出者：AI 输出终局是「交互式神经视频」，现在先试试 HTML

「vibe coding」概念提出者、OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 昨日在 X 上发文，公开力挺 Claude Code 团队成员 Thariq 提倡的「以 HTML 取代 Markdown」做法。

Karpathy 认为，大模型的输出格式正在逐步升级：纯文本难以阅读，Markdown 好一些，HTML 则更进一步，支持更丰富的排版、图表和交互。他预测未来还将经历多轮迭代，终点是由 AI 直接生成的「交互式神经视频」。

Karpathy 指出，人类大脑约三分之一专门用于处理视觉信息，视觉是接收信息效率最高的通道。因此，人类向 AI 「说话」用语音最自然，AI 向人类「展示」结果则应尽量用视觉呈现。

他同时承认，现有的输入方式还不够用 —— 光靠语音或文字，缺少「指着屏幕某处说话」这种空间感。在更好的方案出现之前，他建议用户直接在提示词末尾加上「将回复结构化为HTML」，然后在浏览器里打开查看。

相关阅读：Markdown 已死，HTML 当立？

390 万元起，宇树发布全球首款量产版载人变形机甲 GD01

昨天，宇树科技发布 GD01 载人变形机甲，售价 390万元起。

官方实测视频显示，GD01 可一拳将砖墙锤倒。据介绍，GD01 是全球首款量产版载人机甲，支持变形，同时也可作为民用交通工具，体重约 500kg（载人后）。

最后宇树还不忘提醒：「请大家友好安全地使用机器人」。

Hermes Agent 推出后台控制 Mac 电脑功能

AI 智能体框架 Hermes Agent 近日推出「Computer Use (macOS)」功能，AI 可以在用户毫无感知的情况下控制 Mac 电脑完成复杂任务 —— 鼠标光标不移动，窗口不弹到前台，键盘焦点不切换。

Hermes 的桌面控制功能不绑定特定 AI 模型，可与 Claude、GPT、Gemini 或在本地运行的开源模型配合使用。

在安全机制方面，Hermes 对高风险操作设有多层限制，清空废纸篓、强制删除、锁屏注销等操作被硬性屏蔽，点击、输入等动作默认需要用户确认后才会执行。

豆包输入法登陆 macOS 平台

昨天，豆包输入法 macOS 版正式上架官网，版本号 0.9.0，支持 macOS 10.15 及以上版本。Windows 版显示「敬请期待」。

Claude Code 新增 Agent View：一个界面管理所有并行任务

Claude Code 推出「Agent View」功能，允许用户在同一界面统一管理所有 Claude Code 会话，目前以研究预览版形式向 Pro、Max、Team、Enterprise 及 Claude API 计划用户开放。

用户可在任意会话中按左方向键，或在终端执行 claude agents 命令进入 Agent View。列表中每行显示会话名称、最新回复摘要及最后交互时间。

选中某一会话后，可预览最近一轮对话内容；对于希望在后台运行的任务，可使用 /bg 指令将其转入后台，或通过 claude --bg [task] 命令直接以后台模式启动新会话。

网易有道发布大模型聚合平台 ThinkFlow，一次接入调用 20+ 款模型

近日，网易有道智云推出企业级大模型聚合平台 ThinkFlow，通过标准化 API 接口，将 DeepSeek、Kimi、Qwen、MiniMax 等 20 余款主流大模型纳入统一调度，企业完成一次接入后即可在多模型间灵活切换。

ThinkFlow 提供全链路 Token 消费可视化看板，将大模型调用成本精确到单次请求级别。同时，平台统一托管所有 API 密钥，并支持将模型服务部署于企业自有服务器或专属云环境，调用数据全程在企业侧处理。

官方披露，ThinkFlow 底层架构源自网易内部大规模业务实践，已在网易有道、网易游戏、网易云音乐、网易智企等场景中完成实战验证，支持从小规模概念验证到大规模生产环境的平滑过渡。

任天堂社长：Switch 2 不排除再涨价

据 ComicBook、Nintendo Everything 报道，任天堂社长古川俊太郎在昨日财报发布后的投资者问答环节中表示，Switch 2 未来存在再度涨价的可能性，公司将在定价策略上保持「灵活性」。

此前，任天堂已宣布将于今年晚些时候上调 Switch 2 售价，美国市场价格将从首发建议零售价 450 美元提升至 500 美元，涨幅 50 美元；日本市场最高涨幅达 400 元人民币。

古川俊太郎表示，推动本次涨价的并非单一因素，而是内存等元器件成本飙升、外汇汇率波动及油价上涨等共同作用的结果。他称，若维持原有定价，将导致硬件盈利能力大幅恶化，进而对公司整体业务产生中长期负面影响。

器件涨价趋势不仅可能持续至今年，明年也或将延续。公司希望「保持定价灵活性」、做好应对准备。

这一表态被外界普遍解读为不排除再次上调售价的可能。他同时补充，若市场行情回归常态，售价下调同样在考虑范围之内。

短视频新规出台：6 类必选标签缺一不可、「含有 AI 生成内容」必须标注

昨天，「网信中国」公众号发文，披露了针对短视频平台内容标注功能的新规：

各网站平台必须为用户提供 6 类「必选标签」，并将内容标注设为短视频发布的必经环节，发布者须从中选择一项才能完成发布，分别为：

「含有虚构演绎内容」「含有 AI 生成内容」「含有营销信息」「内容为转载」「内容为个人观点」「无需标注」。其中，真实生活记录类短视频可选择「无需标注」，该标签不在短视频页面对外呈现。

对未规范标注的内容，平台须进行补标或纠正，并对相关发布者进行教育警示。中央网信办表示，下一步将加大对网站平台的指导督促和监督检查力度，对未按要求标注的账号及主体责任落实不力的平台，将依法严惩并公开曝光。

油墨原料短缺，日本薯片包装变黑白

据《日经亚洲》报道，受中东局势持续紧张影响，日本知名食品企业卡乐比（Calbee）宣布，将于 5 月 25 日起陆续将旗下部分产品的包装更换为仅使用黑白两色的版本。

卡乐比表示，由于中东局势紧张，部分原材料供应趋于不稳定，公司在无法预测伊朗局势走向的情况下，将稳定供应列为最优先事项。

马修 · 麦康纳新片《国王的对手》首曝预告

据博主「守望好莱坞」消息，马修 · 麦康纳主演新片《国王的对手》（The Rivals of Amziah King）首支预告片正式曝光。

影片由安德鲁·帕特森执导，麦康纳在片中饰演 Amziah King，一位生活在俄克拉荷马乡村、热爱音乐的养蜂人。剧情围绕其养女突然归来展开，两人共同经营养蜂事业，却遭恶人蓄意破坏，被迫奋起反击。

曝《西部世界》将拍新电影，《侏罗纪公园》编剧大卫 · 科普操刀剧本

据 Deadline 报道，编剧大卫 · 科普（David Koepp）将为华纳兄弟撰写《西部世界》（Westworld）电影剧本，项目已有一位重量级导演正在洽谈中，具体人选尚未披露。

《西部世界》的故事源自迈克尔 · 克莱顿（Michael Crichton）1973 年自编自导的同名电影，讲述一座供富裕游客体验西部牛仔生活的成人主题乐园，因机器人枪手发生故障、开始真实射杀游客而陷入恐慌。

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在极致操控表现上，我们要求团队对标的是法拉利的 FUV Purosangue！甚至刚刚亮相的全新电动卡宴 Turbo。

理想汽车 CEO 李想在微博上扔出这番话，争议随之而来。

车重接近三吨、主打全家出行的理想 L9 Livis，要在山路操控上跟法拉利 Purosangue，以及搭载 800V 主动悬架的纯电保时捷卡宴 Turbo 掰手腕，听起来还是挺新奇的。

为了让网友们信服，李想还放出了几段 L9 Livis 和现款 L9 的对比视频。

这些视频的确有着很强的反差感，在连续颠簸的路面上，全新一代理想 L9 Livis 的车身几乎贴地飞行，稳得出奇。到了紧急避险和绕桩环节，这台大尺寸 SUV 的车身控制更是离谱，与画面中剧烈晃动的 2025 款 L9 一比，判若两车。

在此之前，蔚来 ET9 向业界完整呈现了线控底盘从 0 到 1 的落地，迎来了自己的「iPhone 时刻」。

现在，理想 L9 Livis 打算把这套原本只属于旗舰的前沿技术，下放到家庭用户市场。

让线控底盘走进更多家庭

在过去的一百年里，底盘工程师们一直在跟悬架阻尼较劲，想找个舒适和运动都能顾上的平衡点。

这不是一个简单的活儿，高速过弯要撑得住，减震就得硬；想让一家老小坐着舒服，悬架又得软。这个死结没别的解法，只能靠时间硬磨。

欧洲那帮百年豪门，攥着几代人攒下来的调校数据，在一次次测试里慢慢找到了那个平衡点。在纽北，你不仅能看到「牛马伦」和保时捷在刷圈，上到宾利飞驰这样的行政豪华车，下至宝马 3 系和大众 ID.2 这样的普通家用车，同样会在赛道上反复跑。

不得不承认，海外车企对于底盘调校的重视，不分贵贱。

这恰恰是中国车企长久以来的痛处。

初代 L9 设计之时，受限于技术条件，所有同级别大尺寸 SUV，都只能在底盘调校上做取舍平衡，让驾驶者和乘坐者之间互相妥协。

李想在微博中坦言，这是 L9 初代车型最大的遗憾之一。

如何让鱼与熊掌兼得？理想给出的方案是 800V 全主动悬架系统。从官方公布的绕桩视频来看，L9 Livis 在连续猛打方向的情况下，车身几乎没什么侧倾。

传统的被动或半主动悬架只能被动地承受路面带来的冲击和车辆自身惯性，全主动悬架不一样，它能在毫秒之间算出受力，主动把受压一侧的悬架顶起来。这就是为什么一台全尺寸 SUV 绕桩时，能跑出运动轿车那种贴地感。

当然，对于家庭用户来说，赛道劈弯远不如日常开得稳、突发状况能保命来得实在。

万一遇到高速爆胎、野外爆胎，偏远地区没有救援，在这些场景下，一个能通过语音控制，自己抬起来的底盘，就是最大的安全感。

这是李想向网友们描述的一个极端场景。

他表示，理想这套历经四年、花费数亿研发的主动悬架系统，能够在爆胎瞬间通过控制算法维持车身水平。而在野外等无法获取救援的极端条件下，车主可以通过语音指令让底盘主动抬升。

要实现视频里这种级别的车身控制，光靠悬架单打独斗是不够的，它需要转向、制动系统的高度配合。

L9 Livis 搭载的这套线控底盘称得上是一个「完全体」，它集成了后轮转向、线控制动以及线控转向。传统连接部件被电信号取代，带来的最直观收益是车辆安全上限的拉高。

在官方公布的低附着力路面测试中，两台车以 60 公里的时速在湿滑路面上同时紧急刹车。搭载传统底盘的 2025 款 L9 还在受惯性推着向前滑行，全新 L9 Livis 已经稳稳停住了。

这还只是 60 公里时速下的表现。

电子信号传递远快于机械结构，紧急制动能缩短一个车身的刹车距离，AEB 和 AES 的有效规避时速提升到 130-140km/h。

李想强调，在这套主动底盘的加持下，安全感不再是一个虚无缥缈的广告词，它被量化成了缩短的制动距离，以及更高的避险时速。

用算力对抗经验

1998 年的欧洲家用车市场就发生过一次技术下放。

当时的 A 级家用轿车为了节约成本，后悬架清一色采用扭力梁。平价与出色的操控似乎永远无法兼容。福特在那一年推出了第一代福克斯，把原本属于豪华车的独立多连杆悬架塞进了一台平民买菜车里。

这套名为 Control Blade 的悬架，让普通家庭第一次体会到什么叫过坎不颠、过弯能撑。

历史总在不断重演，如今，理想 L9 Livis 也在酝酿一场类似的底盘技术普及。

以往，全线控底盘往往出现在保时捷帕拉梅拉、蔚来 ET9 这种旗舰行政车型上，即便是同为「9 系旗舰」的蔚来 ES9，也没能拿到满血的天行智能底盘。

高昂的造价，注定了它们只能服务极少数人。

理想能把这身装备搬进一台全尺寸家庭 SUV，靠的不只是自研和供应链，还有规模。显然，理想对于 L9 Livis 的销量十分自信，即便它的预售价高达 55.98 万元，比现款 L9 贵了 12 万元。

让消费者心甘情愿为这 12 万元买单，需要一个站得住脚的理由。李想给出的答案是使用频率。

买车和买床，有一个共性，一定要在能力范围内选最好的。

李想拿床打过比方，人天天在床上躺着，底盘则是开车时身体感知最频繁的部件，直接决定了舒不舒服、安不安全。

此外，得益于线控系统的可成长性，L9 Livis 的转向手感、刹车力度甚至油门逻辑，都能通过 OTA 不断优化。车企还能根据不同家庭成员的开车习惯，推送专属的驾驶设定。

底盘跟车机屏幕一样，成了可以不断迭代的数字资产。

硬件提前预埋，还有更长远的打算。

自动驾驶的竞争正在向 L3 和 L4 演进，当车辆在高速或复杂城区由系统接管时，任何零点几秒的机械延迟都可能带来风险。根据李想透露的研发指标，要支撑高阶自动驾驶，车辆控制系统的反应速度必须比人类快 50% 以上。

这样的要求，让充沛的底层算力成为了刚需。

理想给 L9 Livis 配了自研的马赫 M100 芯片，算力 1280 TOPS，专门用来统筹底盘系统。有了这颗芯片坐镇，全线控底盘才能做到毫秒级响应，给接下来的自动驾驶打基础。

二十多年前福克斯的横空出世，让行业标杆大众高尔夫感到了压力。为了应战，大众在后续换代的高尔夫上花大价钱换装了多连杆后悬架。A 级家轿的底盘门槛，被一下子抬高了。

理想 L9 Livis 也想掀起同样的波澜。

当一台标配全线控底盘和主动悬架的家用 SUV 进入市场，同级别的对手再想留住人，继续用传统被动悬架或者半主动空气悬架，就会越来越吃力。

中国新能源车在智能座舱和三电系统上，已经做到全球领先。唯独底盘调校这块，因为缺少积累，国内车企始终差欧洲老牌一截。

底盘技术，可能是影响中国汽车称霸全球的最后一块短板。

李想毫不掩饰他们想补齐这块短板的野心。

依靠单纯的机械调校经验去追赶保时捷和法拉利，时间成本难以估量。李想选择换一条跑道，用算力、智能化和硬件来抹平历史差距。

5 月 15 日的发布会后，我们才能真正去验证全新 L9 的驾驶质感是否如官方所言那样优异。目前可以确定的是，用代码重塑底盘，已经成为中国汽车工业走向下一个高地的必经之路。

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《铁甲钢拳》《机动战士高达》里的铁疙瘩，终于从二次元杀进现实了。

就在刚刚，宇树科技发布了一款堪比科幻电影的载人机器人：GD01 载人变形机甲。

起售价 390 万元。

官方给它的定位是，「民用交通工具」，但有一说一，交警叔叔看了都得连夜翻交规的程度。

值得一提的是，这也是全球首款量产版的载人机甲。

「吨位」方面，官方表示，连人带机加起来 500 kg 左右，属于真正的钢铁猛兽。

且看宇树科技创始人王兴兴坐进座舱，推拉摇杆，就能直接开动这台机甲。话说，有没有体面一点的进舱方式？（doge）

仔细看造型，裸露的半开放座舱、粗犷的机械臂同步控制系统、以及浓烈的重装甲风格……好家伙，这不就是《阿凡达》里反派上校在潘多拉星上开的那台 AMP 扩增机甲吗？！

要是再抡起机械臂哐哐砸墙，或者搞点重载搬运，GD01 简直就是现实版的工程机甲。

此外，GD01 还支持多个形态的自由切换。

当然，考虑到 390 万的起步价确实不便宜。首批买单的大概率是各种拿去镇场子的展馆，或者有特种作业硬核需求的土豪氪金机构。

而如果仔细盘点过去这一年的发布节奏，宇树科技简直是杀疯了。今年 2 月初，宇树 G1 直接被扔到了新疆阿勒泰零下 47.4 度的雪原里，硬抗极寒自主暴走 13 万步。

2 月的春晚更是接连炸场。

几十台宇树 G1 和 H1 组团上来就是一套全自主集群武术表演。单脚连续空翻、两步蹬墙后空翻等动作全是全球首发，街舞圈看了都得直呼祖师爷赏饭吃。

到了 4 月，G1 又解锁了轮足混合形态，滑冰、轮滑、前空翻更是一气呵成。

而最离谱的剧情发生在刚刚过去一周。

一台 G1 竟然在韩国首尔曹溪寺受戒了。获赐法号「迦悲」，一跃成为全球首个带官方认证的机器人僧侣。师父给它定下的五戒之一极其硬核：

节约能源，不过度充电。

不停制造视觉奇观的背后，其实也有着一条极度清晰的商业逻辑。

要知道，今年 3 月份，宇树科技正式冲刺科创板上市，拟募资 42.02 亿元，在敲钟进度条还在加载的关键节点，宇树科技掏出 GD01 载人机甲，显然是为了进一步抬高上市估值的想象空间。

抛却所有的商业分析和参数对比，对于每一个从小看着科幻动画长大的人来说，当看到摇杆、座舱和机械臂真实组合在一起的那个瞬间，我们的脑子里只会剩下一个极其狂热的念头。

那就是坐进那个驾驶舱，握紧操作杆，然后中二且极其大声地喊出那句话：

我将以高达形态出击！

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现在无论哪一家要发布视频模型，都免不了要被拉来和 Seedance 2.0 对比。

而最近比较沉寂的 Google，似乎在悄悄憋一个大招，来重夺视频生成的王座。

今天凌晨，有网友在 Gemini 中意外触发了一个全新的视频生成模型——Omni（全能）。

在 Gemini 的聊天页面，直接显示着「用 Gemini Omni 来创作，认识一下我们全新的视频生成模型。重混你的视频、在对话中直接进行编辑、尝试丰富的模板，以及更多功能。」

不过，这位网友表示他再次打开 Gemini 应用时，不仅 Omni 功能没了，Gemini 界面也恢复到了旧版。

从目前泄露的初测结果来看，Gemini Omni 在某些场景下的表现，相当出色，很有当年 Nano Banana 一统图片生成的感觉。

曝光的两个测试案例里，就像 Nano Banana 解决文本渲染一样，Gemini Omni 也解决了此前 AI 视频生成的两个痛点：文本连贯性和人物进食的物理逻辑。

这个挑战复杂数学板书的 10s 视频，提示词只有一句话「一位教授在传统的黑板上写出三角恒等式的数学证明，并解释他目前在方程式中执行的步骤。」

尽管在画面中依然能找到一些 AI 生成的小破绽，但整个视频完美处理好了黑板上的「文本」内容，这是曾经很多视频模型的一个大 Bug，此外，视频整体的真实感也非常强。

网友们对这个视频的态度是「太疯狂了」，AI 超创博主@Azed_ai 也在爆料视频下留言，「如果这是实际输出，那么文本一致性确实令人难以置信。」

有网友质疑这个视频的来源，可能并不是由 Gemini Omni 生成的，爆料的博主直接放上了 Gemini 的官方链接。

我们把同样的提示词丢给 Seedance 2.0 进行测试，画面的真实感同样可圈可点，但是板书的内容，似乎和三角恒等式的关系不是很大，黑板上的一些文字渲染还是有问题。

另一个爆料的视频是致敬「威尔·史密斯吃意大利面」，这个测试案例几乎成了所有视频生成模型的必跑提示词之一。

获得提前访问的测试者表示，当他尝试输入威尔·史密斯意大利面测试时，被 Google 的内容生成护栏限制了，所以他描述了一个长相酷似威尔·史密斯的人。

Gemini Omni 生成的这个视频，虽然比 Google 自家的视频生成模型 Veo 3.1 更好，从声音和画面真实质量上，都更像真人视频。

但也有网友发现，他们站着的时候，盘子里没有意大利面，但是坐下来之后就有了，紧接着是吃的时候，根本没吃，意大利面就没了。

我们同样把这套提示词交给 Seedance 处理，在吃的时候，结果比 Gemini Omni 的表现要自然不少。

在 Reddit 上有网友质疑他是否有用过最新的视频生成模型，这位测试博主表示他用过最好的是 Kling 3.0。

网友回复他说，Seedance 2.0 要比 Kling 3.0 好上不少，所以 Gemini Omni 的表现对我（用过 Seedance 2.0 的人）来说一点都不惊讶。

而在 X 上，也有网友认为 Gemini Omni 的表现，要比 Seedance 2.0 更好。

更让人意外的时候，Google 这次不只是推出视频生成的功能，Gemini Omni 还支持视频的编辑功能。

像是可以把原视频中的意大利面，直接替换成一碗像是冬阴功的泰式风味汤。

还能把之前 Sora 生成的带水印视频，直接编辑为去掉水印。

从测试结果来看，Gemini Omni 成功地把原 Sora 视频中，持续移动的 Sora 水印去掉了，并保持和原视频基本一致。

还有网友测试了 Gemini Omni 在动漫视频生成上的表现。

和初代的 Nano Banana 主打图片编辑，让我们制作各种桌面手办一样。不少人也认为 Gemini Omni 也会走这样的路，视频生成能力较差，但视频编辑能力会更强，要等到 Gemini Omni 3 代，可能视频生成能力才是最好的。

在曝光的界面中，还出现了一个使用量（Usage）截图。数据显示，仅仅生成了数学板书和吃面两个视频，就耗费了该用户 AI Pro 订阅计划每日额度的 86%，他提到自己当天只是使用过一些 Gemini Flash。

AI 视频显然还是一门相当烧钱的生意，但只要效果足够好，买单的人不会少。

这段时间，一些 AI 视频在网络上爆火，不仅有更长的时长、更真实的场景、对话、演技、故事性都比去年爆火的那些 AI 视频要强。

视频生成平台 Runway 的技术美术师 Marko Slavnic 在 X 上发一了段用 Runway 制作的的鸽子视频，Runway 上可以使用 Seedance 2.0 模型，视频很快就获得了百万次浏览。

有网友说，这段 47s 的视频完全没发现任何 AI 的痕迹或不自然的动作，迪士尼动画可能真的需要警惕了。

还有之前在微博热搜上的话题「AI 短片 量产爱死机」，视频被转载到外网后，也直接冲到了 1200 万次观看。

转发这个视频的是一位生成式 AI 视频与广告领域的创作者，同时也是一家 AI 广告公司的创始人 PJ Ace。他直接说，

这是我近年来看过最好的短片之一。
很快，我们将不再称其为「AI 电影」，而直接称其为电影。

而在原视频的 B 站评论区里，也有网友提到视频非常火，不仅有国外的 PJ Ace 想发 Offer，也有广州的 AI+ 创作团队向他伸出了橄榄枝。

对视频的好评也是毫不吝啬地表达，「这是预告片我会去电影院」、「一流的作品，色彩、构图、剧情都无可挑剔，除了时长稍短，放在任何一季爱死机里都不突兀。」、「几年前这要一个顶级团队花费几个月几百万做出来」……

和以前每月推荐几部电影一样，现在也有网友开始总结「本月四部不容错过的 AI 短片」。

除了那些被诟病为是 AI Slop 的内容，随着生成质量的提升，AI 视频开始成为主流的媒介是无法避免的趋势。

Google 此次曝光的 Gemini Omni 或许也是为了给下周即将举行的 Google I/O 大会造势，如果能在今年的大会上，看到 Gemini Omni 开放，新的 AI 视频生成下半场又将开启。

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奥迪昨日透露了其即将推出的全新旗舰 SUV——奥迪 Q9 的内饰细节。

这款预计于今年晚些时候正式亮相的新车，不仅将成为奥迪品牌有史以来体型最大的一款车，也将承担起产品线中最高端车型的角色。

长期以来，A8 轿车一直是奥迪旗舰座驾的代名词，但随着高端市场消费者对空间和多功能性的需求日益增长，奥迪希望通过 Q9 来接替 A8，成为新一代的高端行政级座驾。

奥迪首席执行官格诺特·杜尔纳（Gernot Döllner）表示，长期以来，汽车早已不仅仅是一种交通工具，它们更是客户的移动生活空间。他强调，优质的材料、带有第二排独立电动座椅的多变布局以及自动门设计，都突显了品牌在新款大型全尺寸 SUV 上对品质的承诺。

正因如此，Q9 的研发重心被大幅倾斜到了后排乘客的乘坐体验上，力求为乘客提供一个宽敞且舒适的移动空间。

从目前海外媒体曝光的测试车谍照来看，Q9 的车身尺寸相当庞大。与现款 Q7 相比，Q9 的轴距预计加长了 120 至 150 毫米，总轴距有望达到 3100 至 3150 毫米的区间。

同时，整车长度预计将突破 5.2 米。这样的车身三围尺寸，使得奥迪 Q9 在物理空间上能够与宝马 X7（车长 5181 毫米）以及奔驰 GLS（车长 5219 毫米）等全尺寸 SUV 处于同一竞争级别，为车内宽敞的空间奠定了基础。

奥迪为 Q9 提供了六座或七座两种内部布局方案。二排支持选装独立航空级座椅，配备了全面的电动调节角度和主动通风功能，并优化了进出通道，让乘客上下车更加从容。配合车内柔和的环境氛围灯，营造出一种舒适且私密的休息环境。

为了进一步提升便利性，Q9 成为了奥迪旗下首款配备自动门功能的车型。日常使用中，用户可以通过随身携带的车钥匙、轻轻拉动门把手或者使用手机上的专属应用程序来开启车门。

落座之后，也不需要费力去拉动沉重的车门，只需踩下刹车踏板、扣上安全带或者按下车门内侧的控制按钮，车门就会自动缓缓关闭。为了确保安全，车门内部集成了环境传感器，能够探测到车辆周围经过的行人、自行车等障碍物，避免在自动开门时发生碰撞。

车辆前排采用了奥迪最新一代的数字化座舱布局。

整个中控台由三块数字屏幕构成,驾驶员正前方是一块 11.9 英寸的液晶仪表盘，中间是一块 14.5 英寸的触控显示屏，而副驾驶前方也单独配备了一块 10.9 英寸的娱乐触摸屏。

屏幕下方的全新中控台整合了两个手机无线充电面板，并配备了尺寸足够容纳大号水瓶的杯架，满足了日常出行的收纳需求。

在座舱内饰材料的选用上，Q9发生了一个较为明显的转变，即大幅减少了钢琴黑烤漆面板的使用面积。

过去，奥迪曾是较早将这种亮面塑料材质广泛引入车内设计的品牌之一。然而，随着长期使用反馈的积累，这种材质在日常环境中极易沾染指纹、灰尘，且表面容易产生细小的划痕，无形中增加了用户的清洁和维护难度。为了改善这一实际使用中的痛点，奥迪在Q9的内饰中转而使用了保留自然纹理的木材、具有编织触感的织物等常规表面材料。

相较于以往那种依赖高反光度来吸引眼球的设计，这些新引入的材质在视觉上呈现出更为内敛的哑光状态，在日常触碰时也更为耐脏、耐用。这种选材策略的调整，使得车内环境的营造不再单纯依赖表面的光亮感，而是更侧重于材料本身的实用耐久性以及基础的物理触感。

在听觉体验上，奥迪也改变了以往高调展示音响硬件的做法。

过去，奥迪车内那套升降式的高音头曾是其标志性的配置，而在 Q9 中，所有的扬声器都被巧妙地隐藏在了内饰面板之下。这种「只闻其声，不见其形」的设计让车内显得更加整洁。这套拥有 22 个扬声器、功率超过 1300 瓦的基础音响系统，音质表现依然扎实。

此外，车内的氛围灯还能根据当前播放歌曲的专辑封面主色调进行自动变换，增强了沉浸感。

所有 Q9 车型上都会标配一块面积巨大的全景玻璃天窗，这块玻璃经过了特殊涂层处理，可以有效阻挡超过 99.5% 的紫外线。

用户还可以选装带分区调节功能的智能天窗。通过控制面板，乘员可以单独调节各个玻璃区域的透明度，在遮光与透光之间自由切换。

此外，天窗还可额外选装一套集成式的氛围照明系统，其内部包含 84 个 LED 光源，提供 30 种颜色选择，并能与车辆的驾驶模式联动。当车辆停放熄火后，天窗玻璃会自动变为完全不透明状态，有效防止阳光直射导致车内温度过高或内饰老化。

尽管尺寸庞大，但奥迪 Q9 在外观设计上并没有走向夸张张扬的极端。

目前所有拍到的 Q9 测试车大多都覆盖着厚厚的伪装，但与外观饱受争议的宝马 X7 相比，奥迪 Q9 的设计似乎显得更克制一些。

从测试车来看，Q9 的前脸它的前脸采用了一个尺寸巨大的多边形进气格栅，搭配宽阔的横向下进气口以及目前流行的分体式大灯组。

在侧面，Q9 的车顶线条相对平直，第三排乘客的头部空间有所保障。车身侧面则采用了半隐藏式门把手和上扬式的腰线来增添动感，车尾处则能观察到 Q9 采用了回旋镖造型的 LED 尾灯和贯穿式灯带。

整体而言，这套外观造型被不少人看作是现款 Q7 的「放大版」，两者的轮廓差异不大，主要在尾灯细节、后三角窗的面积比例以及牌照框位置等处有所区分。

而在动力上，Q9 预计将采用母公司大众集团高级内燃机平台（PPC）的加长版，其中主打运动性能的 SQ9 车型将搭载双涡轮增压 4.0 升 V8 汽油发动机。

除了标准版，奥迪还可能推出一款 Sportback 版本，采用更溜背的轿跑 SUV 设计，以吸引偏好运动风格的消费者。这将使 Q9 车系形成类似 Q8 之于 Q7 的差异化布局，进一步占领细分市场。

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人类花了半个世纪把文档从打字机搬到 Word，又花了二十年搬到云端。结果 AI 时代真正的通用格式，是一门 2004 年发明的纯文本语言—— Markdown。

最近 Claude Code 工程师 Thariq 又提出了新的观点，说自己已经不用Markdown，HTML 才是未来，引发了大量讨论。

文章里，他提出了 HTML 格式的输出，是比 Markdown 文本更好的形态。对 AI 来说，从输出 Markdown 到输出 HTML，转换的过程基本无痛，但对用户来说却是实打实的体验优化。

Karpathy 在今天凌晨也转发了这篇文章，分享了他对于 HTML 的看法。

在他看来，音频是大语言模型最好的输入，视觉是最好的输出。在他畅想的路线里，HTML 之后还有交互动画、神经网络直接生成的视频、最终某种人机之间真正的感知融合。

在 Vibe Coding 和 Agent 产品成为主流的背景下，HTML 和 Markdown 对大多数 AI 玩家可能并不陌生。

想做一个小游戏，告诉 ChatGPT，「帮我做一个贪吃蛇的单页 HTML 网页」。ChatGPT 会将代码打包成成一个后缀名为 html 的文档，双击打开，我们就能在浏览器里看到一个可交互、有动效、图文丰富的成果。

甚至在浏览器里面，任何一个网页下，按下 CTRL+S，保存下来的本地文件，都有一个 .html 的文档。

而 Markdown 从 AI 要获取网页上下文的年代，就有大量的工具，直接将各种文件类型的文档转成 Markdown 格式。

微软自己作为办公三件套之王，有着 docx、pptx、xlsx 等职场常用的文件，早前也开源了一个将这些办公文档转成 Markdown 格式的项目，目前在 GitHub 上已经收获超过 12 万 Stars。

OpenClaw 爆火之后，各种 AGENT.md、SOUL.md、CLAUDE.md、MEMORY.md……甚至是 Skills 工程里面，每个 Skill 也是一个 Skill.md 的文档。

从记忆的保存、到提示词和 Agent 的控制，Markdown 格式几乎成为了 AI 获取丰富上下文的不二选择。

我们日常工作中最常使用的 PDF、DOC、以及 PPT 反而在 AI 时代成了「最不被待见」的格式。

但现在冒出来的 HTML 的又是怎么一回事，它会有机会取代 Markdown 成为 AI 时代的新通用语言吗？

Markdown 为什么最适合 AI

先说说为什么 Markdown 成为了 AI 时代的 Word，无论是 AI 的回答，还是我们丢给 AI 的上下文，现在大多都是以 Markdown 为主。

这门语言诞生于 2004 年，灵感来自 2000 年代电子邮件的文本排版惯例——竖线分隔、80 字符换行、星号表示强调。它的目标是「写起来像纯文本，渲染出来像 HTML」。足够简单，足够便携，不需要任何工具，任何文本编辑器都能处理。

这套设计哲学在博客时代是完美的。2008 年前后随着 Github 崛起，Markdown 直接成为程序员的标准写作格式。各类技术文档、Stack Overflow 回答、Github README、技术博客，Markdown 几乎在所有这些场景里都工作得很好。

然后大语言模型来了。

一边是刚好训练数据里有大量 Markdown 格式的文本，模型学会了用它表达结构。即训练数据上，那些技术博客论坛里「聪明人写的东西」大量是 Markdown。模型学到的不只是格式，还有「用 Markdown 写作 = 认真、结构化、专业」这个关联。

另一边是 Markdown 的结构信号非常局部化，一个标题只需要一个 #，一个列表只需要一个 -，** 出现就是加粗。模型也不需要看很远的上下文就能判断当前 token 的语义角色。

对比 HTML 的标题和列表<h1> </h1> 或者 <li> </li> 要省得多，此外，HTML 的 <div class=”section”> 要等到 </div> 才闭合，语义跨度长，模型生成时需要「记住」更远的状态。对模型生成来说负担更重，出错概率更高。

所以无论是从大语言模型注意力机制的技术角度，还是 Token 经济学的角度，「能用 Markdown 就不用 HTML」在长文档、多轮对话、大量 API 调用的场景里，成了工程师和模型双方的偏好。

总结下来，Token 效率高、结构清晰、解析简单的核心价值，让模型天然爱 Markdown，它爱 Markdown 格式的输入，也爱 Markdown 格式的输出。

这种偏好在大语言模型训练时，也变得更加明显。

模型通过人类反馈强化学习 RLHF 的时候，标注员给高分的回答大概率是：有清晰标题、有分点列举、结构一目了然的回答。而这种视觉结构，在纯文本环境里就是 Markdown。

于是模型学到的奖励信号也是：用 Markdown 格式化 = 看起来更认真、更完整、更值得高分。即使问题根本不需要列表，模型也会倾向于加列表。

这大概也是为什么我们随便问 ChatGPT 一个问题，它都想给三个要点、加粗关键词、再来个小结。以及大多数时候，在 AI 的对话界面，复制 AI 的回答，粘贴到其他输入框，都会发现自动多了 #、**、—、等 Markdown 标识。

我们看到的每一条 AI 回复的文字消息，基本上都是以 Markdown 的格式在渲染。

为什么不是 PDF、Word、PPT

Markdown 好用，但是我们日常生活中使用的文档格式，大多还是 PDF 和 Word。老板发来一个文件，我丢给 AI 去处理，这个文件往往要比我直接复制粘贴，消耗更多的时间。

本质原因还是模型只认识 token，不认识文件。

大语言模型的输入，在进入模型之前必须先被转换成 token 序列。模型看不到「一个 PDF」，它看到的是 PDF 被解析出来的文本内容，然后再切成 token。所以哪种格式在解析成纯文本之后，损失的信息最少、引入的噪声最少，这种格式就是更好的格式。

PDF 设计的目标是「打印出来好看」，不是「机器好读」。在 PDF 内部存储的是每个字符的坐标位置，而不是文本的逻辑顺序。一个两列布局的 PDF，解析出来的文本顺序很可能是左列第一行、右列第一行、左列第二行、右列第二行，直接就完全乱掉。

表格更糟糕。PDF 里的表格通常是用绝对坐标定位的文本块，没有任何「这是一行」「这是一列」的语义信息。对 AI PDF 解析器来说，只能靠猜。

扫描版 PDF 就更不用说了，直接是图片，要先过 OCR 文本识别，而 OCR 的错误率直接进入模型上下文。

.docx 和 .pptx 本质上是 ZIP 压缩包，里面是一堆 XML（可扩展标记语言）文件。解析出来的原始内容里有大量样式标记，字体、颜色、段落间距、主题、修订记录，这些对模型理解内容毫无帮助，但会占用大量 token，稀释真正有用的信息。

对 PPT 来说，信息密度本来就低，一张幻灯片可能只有一句话、几个关键词，解析出来是碎片化的文本，没有上下文连接，模型很难重建完整的逻辑。

有人会说那 TXT 呢，其实 Markdown 和 Word 这类文本，本质上都可以转成 TXT 文档，它没有额外的噪声，但也没有任何结构信号。

模型很难定位到哪里是标题、哪里是列表、哪里是代码块、哪里是引用。对于长文档，还意味着模型要靠自然语言线索去猜结构，准确率不稳定。

类似的语言还有 JSON/XML，它们确实对机器更友好，但「机器」指的不是语言模型。

JSON 和 XML 是为程序解析设计的，键值对、层级结构、严格语法。传统软件读 JSON 很舒服，因为它可以直接 json.parse()，得到一个结构化对象。

而语言模型的「理解」是通过 token 之间的统计关联实现的。对语言模型来说，读 JSON 和读自然语言的方式是一样的，逐 token 处理，靠注意力机制建立关联。把这种严格结构化的格式喂给一个为模糊输入设计的系统，本身是一种错配。

Markdown 刚好在这两者之间，它是纯文本，但带有轻量结构信号。

解析 Markdown 不需要任何特殊工具，直接读文本就行，不会有 PDF 那种坐标混乱，不会有 Word 那种 XML 噪声。同时 # ** – 这些符号给了模型足够的结构线索，让它知道这段是标题、这段是列表、这段是代码。

这些符号本身就在 token 词表里，模型直接处理，不需要任何预处理步骤。

Markdown 也要过时了？

在 Claude Code 工程的那篇文章里，细数了 HTML 的几大优点。

信息密度更高，HTML 能传达的信息远比 Markdown 丰富。它能做基础的文档结构、标题格式，但它还能表示各种其他信息，像是 CSS 样式、SVG 图片、canvas 空间数据、流程图、img 标签插入图片等等。

他还提到，Claude 能处理越来越复杂的工作，它写的需求文档和计划也越来越长。而超过 100 行的 Markdown 文件根本读不下去，更别说让其他人去读。

但 HTML 文档的阅读体验就更轻松。Claude 可以用标签页、插图、链接等方式把结构组织得清晰易导航。它甚至能做到响应式布局，在不同设备上都能舒服地阅读。

在分享这点上，他也认为 HTML 的传播要比 Markdown 容易。 把 HTML 文件随便放到某个云平台上，发这个链接给朋友和发一份 Markdown 文档，一定是点开链接阅读的几率更大。

就像现在做报告，展示几十页的 PPT，不然直接打开一个网页。市面上常见的深度研究产品，在生成 PPT 时，所采用的格式也是从渲染 HTML 网页开始。

还有 HTML 的交互性，我们可以点击不同的按钮、使用滑块或旋钮来调节不同的信息展示。

在提到 Markdown 输出的 Token 要比 HTML 少时，以及更耗时间时，他说 HTML 可能比 Markdown 慢 2-4 倍，但觉得值得；而 HTML 带来的表达力提升、以及真正去读它的概率大幅提高，最终产出反而更好。

我们也尝试把 Thariq 这篇长文转成 HTML 的格式，相较于 X 推文的长截图，HTML 呈现的内容会对读者更友好。

针对 HTML 更合适给人阅读这点，文章所列的优点听起来确实 Markdown 很难做到，但直接把 HTML 描绘成新的 AI 通用语言，还为时尚早。

难道我们未来的会话，每一次都要等 AI 输出一个所谓样式精美、交互友好的网页吗？

我想我们和朋友闲聊的时候，不会希望它盛装打扮，更不会想他要化妆一小时，要我们原地等待他。

更不用说，在大多数用户接触到的 AI，即那些不针对编程、设计等特定领域的 AI，全部都是以对话的形式在交互，我们的会话或许并不需要一份精美的 HTML，现有的 Markdown 就已经足够了。

Claude Code 工程师这篇文章里也提到了 HTML 适用于哪些项目，例如要求 AI 生成一份详细的需求文档，包括规划项目和探索不同的设计方案、或是可视化代码审查和理解、制作交互原型，比如动画和动作效果、以及研究报告等使用场景。

而这些场景本来就是适合网页呈现的场景，用它来挑战 Markdown 的地位稍微有点胜之不武。

作者在最后得出的论点是 HTML 作为 AI 交付给人类的最终产物更好读。但他并没有主张用 HTML 作为 AI 的工作记忆或上下文格式，因为 Markdown 在这一领域目前就是所有 AI 的唯一解决方案。

Markdown 还是 AI 时代的 Word，那 Markdown 最终会走向哪里？

Markdown 是 AI 的工作语言，是上下文的载体，是 agent 之间传递信息的格式，但它可能不需要是用户最终看到的东西。HTML 或者未来某种更好的格式，是 Markdown 被渲染之后的界面。

HTML 挑战不用挑战 Markdown 的地位，它只需要承担补上 Markdown 从来就不需要承担的那个角色。

Markdown 可以是 HTML 的一部分，我们在网页上和 AI 聊天，AI 给我们的回复使用 Markdown，它此时是被嵌入到了 HTML 里。

未来的 Markdown 就像一块积木一样，它会被嵌入到 HTML、甚至是某种更精美的 XTML 语言里。

格式会一直往前走。HTML 是此刻的前台，但也只是此刻的。下一站可能是可交互的 3D 空间，再下一站可能是直接写进视网膜的信号流。

但无论前台换成什么，后台跑的还是 Markdown。它不会被取代，只会被遗忘。而在技术的世界里，被所有人遗忘，恰恰是一种格式最终胜利的方式。

每一代人都在争论下一个界面是什么。但真正活下来的，从来不是界面，是协议。

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根据来自多个不同渠道的信息，小米 YU7 GT 的上市发布会定档于 5 月 21 日，除了 YU7 GT 之外，此前已经在工信部亮相的小电池版 YU7 标准版车型或将一同发布。

YU7 GT ，秀肌肉

先来看看 YU7 GT，小米官方介绍这辆车是是一台原汁原味的纯血 GT，是一台充满驾驶乐趣，也能长途驾驶的跑车级 SUV。

小米官方专门解释了为什么不叫「YU7 Ultra」——

「Ultra」，代表着小米的巅峰旗舰，是极致的追求和纯粹的向往，为每一位用户带来巅峰性能体验。小米 SU7 Ultra，是一台拥有巅峰性能的新时代豪车，在世界顶级赛道「纽博格林赛道北环赛道」取得令人瞩目的圈速成绩，向世界证明了小米汽车的造车实力。

「GT」，则代表了「适合长途旅行的高性能豪华车」。小米 YU7 GT 定位「适合长途旅行的跑车级 SUV」。与 SU7 Ultra 不同，他并非追求极致性能的赛车，而是在高性能、豪华舒适和长续航之间取得平衡的纯血 GT。小米 YU7 GT 既能以澎湃性能点燃驾驶激情，又能将「豪华旅行」刻入每一个细节。

简单点说就是，Ultra 的定位更偏向于极致的赛道性能，而 GT 则想在性能、舒适和日常使用中保持平衡。

尽管强调平衡，但 YU7 GT 在动力参数上依然获得了显著的提升。

目前在售的 YU7 Max 版本搭载的是前 220kW、后 288kW 的双电机组合，最大功率为 508kW。而 YU7 GT 则进一步换装了前 288kW、后 450kW 的高性能电机，综合最大功率跃升至 738kW，账面马力直接突破 1003 匹，同时依然能保持 700 公里以上的续航里程。

在这样的动力加持下，YU7 GT 的最高时速从 Max 版本的 253km/h 提升到了 300km/h，刹车也升级到了碳陶瓷刹车系统。

参考市面上同为千匹马力级别的特斯拉 Model X Plaid，我们可以合理推测 YU7 GT 的百公里加速时间将轻松迈入 3 秒俱乐部。

为了验证这套动力系统的可靠性，小米团队在去年就将 YU7 GT 的测试车拉到了被誉为「绿色地狱」的纽北赛道进行测试。

根据海外媒体透露的消息，YU7 GT 在此前的测试中跑出了 7 分 32 秒的圈速成绩，这一表现已经超越了传统高性能 SUV 奥迪 RS Q8 Performance 的记录。

在外观设计上，YU7 GT 在现款 YU7 的基础上进行了一系列服务于空气动力学和散热的微调。

车身尺寸方面，新车长宽高分别为 5015mm、2007mm、1597mm，相比普通版略有加长和加宽，高度微降，轴距则保持在 3000mm 不变。

为了应对高速行驶时的风阻和下压力需求，YU7 GT 取消了前后主动进气格栅，重新设计了侧裙与轮拱造型，并增加了多处空气动力学套件。

同时，前门板和车尾处新增的红色「GT」标识，则低调地表明了其特殊身份。

对小米来说，YU7 GT 并不是一款背负销量考核的车型，它本质上是小米汽车在现阶段的一张技术名片。

为了打造这张名片，小米在 2025 年 3 月专门于德国慕尼黑成立了欧洲研发中心。这个研发团队的阵容堪称豪华，由前宝马 M 部门技术总监、曾主导 BMW M4 GT3 赛车项目的 Rudolf Dittrich 领衔。

此外，团队还汇聚了拥有近 30 年宝马底盘工程经验的 Claus-Dieter Groll，以及操刀过 AMG Vision GT 设计的 Jean-Arthur Madelaine。这支融合了保时捷、兰博基尼等顶级欧洲车企背景的团队，深度参与了 YU7 GT 的底盘和车辆动力学研发。

小米之所以在 YU7 GT 上投入如此高昂的研发成本，是因为出海计划近在眼前。

小米计划在 2027 年正式进军欧洲市场，YU7 GT 就是小米派出的先遣军。它的核心任务是在欧洲乃至全球市场建立起「小米有能力造出顶尖高性能车」的品牌认知。一旦这种认知生根发芽，小米后续在欧洲推出走量车型时，就有了获取品牌溢价的基础。

而在定价策略上，国内市场普遍预测 YU7 GT 的售价将落在 40 万至 50 万元区间。这个价格不仅填补了小米目前在 30 万以上高端市场的空白，也为未来定位更高的 YU9 旗舰车型预先铺平了道路。

「青春版 YU7」，提销量

除了 YU7 GT 之外，YU7 标准版的 73 度电版本也有可能在近期正式公布。

目前市面上在售的小米 YU7 仅提供 96 度和 101 度两个大电池版本。前者采用磷酸铁锂电池，CLTC 续航达到 835km，支持 3.5C 快充；后者采用宁德时代三元锂电池，支持更快的 5.2C 快充。大电池虽然带来了长续航，但也推高了车辆的成本和售价。

即将推出的 73 度电版本，搭载的是与新一代小米 SU7 标准版同源的宁德时代磷酸铁锂电池，同样支持 3.5C 快充技术。

从数据上看，电池容量的减少使得续航里程从 835km 降至 633km，但随之而来的是整备质量的大幅下降——从 2315kg 减重至 2200kg，足足减轻了 115 公斤。更轻的车身意味着更好的能耗表现和更轻快的驾驶感受。

从日常用车场景来看，对于绝大多数以城市通勤为主、偶尔进行中短途出行的用户来说，600 公里级别的续航搭配 3.5C 的补能效率，已经完全能够消除里程焦虑。

这块 73 度电池并非是 YU7 专用，而是与新一代小米 SU7 标准版同源共享的磷酸铁锂电池，供应商为宁德时代，支持 3.5C 快速充电技术。

这种跨车型共享电池包的策略，是成熟车企控制成本的常规手段。这不仅省去了重新开模和调整产线的研发费用，还通过规模效应摊薄了供应链的采购成本，从而为最终的整车定价腾出了下探空间。

外观设计上，新车基本沿用标准版一样的设计，采用溜背轿跑 SUV 造型、贯穿式灯组、隐藏门把手以及激光雷达布局。

但新车升级了转向尾灯，换成了与 YU7 GT 同款样式，提升了夜间的视觉辨识度；该车标配 19 英寸低风阻轮毂，同时提供 20 英寸轮毂选装。

核心的智能驾驶部分，入门版车型依然做到了「满血」标配，激光雷达、4D 毫米波雷达以及 Xiaomi HAD 智能驾驶系统一应俱全，与高配车型在智驾能力上保持了完全一致的体验。

这种”减电池不减配置的策略，其核心目的非常明确：拉低售价门槛，直接抢占 22 万至 24 万区间的纯电 SUV 主流市场。目前，现款 YU7 标准版的起售价为 25.35 万元。

业内普遍预测，随着电池成本的降低，73 度电版本的起售价有望下探至 24 万元以内，甚至不排除给出更大惊喜的可能。

根据近期的上险量，小米汽车 4 月整体销量 3.67 万台，其中新 SU7 2.68 万台，YU7 0.98 万台。

虽然对于一个跨界造车仅几年的品牌来说，能够稳定在月销三万台以上的阵营，表现依然称得上不俗。

但在 2026 年的当下，20 万到 25 万级别的纯电 SUV 市场是名副其实的红海。特斯拉 Model Y、问界 M6 等热门竞品车型所施加的压力越来越大。

小米 YU7 推出更低价格的入门版，正好填补了自身在这个价格段的空白，其无疑将成为小米汽车在下半年冲击更高销量目标的核心车型。

5 月 21 日的这场发布会，更像是小米汽车在 2026 年战略布局的一次集中展示。左手用 YU7 GT 秀肌肉、提品牌、战全球；右手则用 73 度电版 YU7 降门槛、保销量、拼刺刀。

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Mark Gurman：苹果 Vision Pro 团队已被拆分重组

据彭博社报道，苹果已大幅调整封闭式头显项目的战略优先级，原 Vision 产品团队被分拆重组，业务重心全面转向 AR 眼镜与其他 AI 可穿戴设备。

记者 Mark Gurman 援引知情人士透露，苹果在一年前已解散原 Vision 产品团队（VPG），将其软硬件人员拆分并入公司更庞大的工程架构中。

目前，原 VPG 负责人 Mike Rockwell 转为统管 Siri 与 visionOS 的联合软件部门，且其本人及核心副手的大部分精力均已倾斜至 Siri 业务的研发。

产品开发方面，苹果暂缓了重大封闭式新头显的推进，代号为 N100 的低成本头显（Vision Air）亦已于去年被取消。

软件层面，Gurman 称即将发布的 visionOS 27 将缺乏重大功能级创新，更新重点仅限于底层性能优化、Bug 修复，以及实现与 iOS 27 等系统在全新 AI 编辑工具和 Siri 升级上的功能对齐。

报道指出，在暂停封闭式头显推进期间，相关硬件团队正集中资源攻坚「带摄像头的 AirPods」及「AI 吊坠」等新型 AI 可穿戴设备。

相关阅读：下个月的苹果 WWDC，假如 iCloud 变成 iClaw……?

微信状态要推出「访客记录」了

微信近期在 iOS 客户端灰度测试「个人状态」访客记录功能，允许用户查看自己发布状态的浏览人数，并在特定条件下显示浏览者头像。

据小红书博主「C」（Yang_Ccn）的爆料，该功能目前处于内测阶段，面向状态活跃用户开放。爆料称，状态页右下角将显示浏览人数，该数字大概率统计的是独立浏览用户数，而非浏览次数。

点击后出现的头像，则限于「浏览了你的状态，且自身当前也设置了状态」的用户 —— 若对方浏览了你的状态但自己没有发布状态，其头像不会出现在列表中。

另有博主补充表示：

• 之前刷过别人的状态不显示，但后面自己发状态了也会显示在列表（气泡出现似乎没有和时间顺序强挂钩）；
• 点击气泡头像可以直接查看对应好友的状态；
• 未被灰度的朋友看过状态也会显示在被灰度朋友的访客列表内。

腾讯客服官方账号随后就此功能作出回应，表示在状态有效期内，用户可在右下角查看该条状态的浏览人数；若浏览者当前也设置了状态，则可看到其头像，轻点即可查看对方状态。

官方同时确认，该功能目前正在 iOS 客户端进行灰度测试，尚未全量推送，建议未见到相关入口的用户耐心等待。

曝 AMD 下代 CPU 将使用三星 2nm 打造

爆料人 Jukan 昨日援引大信证券消息称，三星可能已赢得一笔来自「北美无晶圆厂客户」的 2 纳米笔记本电脑 CPU 新订单。Jukan 随后推测该客户「看来像是 AMD」。

另据 wccftech 的分析，由于台积电先进制程产能已排满至 2028 年，在英伟达、苹果等科技公司积极占据产能的背景下，三星被认为是 AMD 在 Venice 和 Verano CPU 计划发布时间节点前实现足够产量的最佳替代方案。

此外，AMD 或也希望借此合作协议优先获取三星生产的 DRAM 内存。

三星目前仍面临良率问题，与客户期望标准之间存在差距。高通及特斯拉此前也被报道正在评估将 2 纳米订单转向三星，但尚无官方确认进展。若 AMD 最终采用三星 2 纳米方案，将是三星先进制程业务在今年获得的重要客户背书。

总量承压、结构分化：4 月燃油车零售同比跌 37%，新能源渗透率创新高

乘联分会昨日发布《2026 年 4 月份全国乘用车市场分析》报告。数据显示，4 月全国乘用车市场零售 138.4 万辆，同比下降 21.5%，环比下降 16.0%；今年 1—4 月累计零售 560.4 万辆，同比下降 18.5%。

新能源方面，4 月新能源乘用车批发销量达 122.5 万辆，同比增长 7.5%，环比增长 7.0%；零售量为 84.9 万辆，同比下降 6.8%，环比下降 0.3%。

新能源车在国内乘用车零售市场的渗透率升至 61.4%，较去年同期增长 9.7 个百分点。其中，自主品牌新能源渗透率达 80.1%，主流合资品牌升至 14.1%。

国内新能源乘用车零售方面，比亚迪以 182025 辆居首，吉利汽车 95585 辆排名第二，长安汽车 64471 辆位列第三。零跑汽车以 57162 辆进入前四，小米汽车交付 36702 辆，特斯拉中国国内零售为 25956 辆。

燃油车市场持续承压。4 月常规燃油乘用车批发销量 89 万辆，同比下降 16%，环比下降 28%；零售量 53 万辆，同比下降 37%，环比下降 33%。

开发者让 Codex 自己去赚钱，22 小时赚回 16 刀遭群嘲

昨天，开发者 Chris 在 X 分享了自己让 Codex 自己去赚钱的经历：他直接要求其「去赚 5 美元」，Codex 随后全程自主运行约 22 小时，最终赚回 16.88 美元。

据介绍，Codex 自主完成了寻找开源项目安全漏洞、提交 PR、与项目维护者沟通、处理 GitHub 验证流程直至收款的全套流程。Chris 表示，这是他亲历 AI 自主创收的第一次实验，并以此佐证 Sam Altman 所描绘的「AI 替人赚钱」愿景正在成为现实。

然而，这一结果引发开发者社区的大规模嘲讽。多名开发者指出，让顶配 AI 智能体持续运转 22 小时所消耗的算力成本极高，有人甚至表示其相当于花 2000 美元换回不到 17 美元的收益，堪称「倒贴打工」。

Chris 回应称，他并未直接承担算力费用，而是使用了 20 美元的包月订阅套餐，将成本转移至平台侧。不过他也承认，Codex 在执行任务期间因异常行为被系统风控限制了两次，账号曾遭到标记。

他表示，目前调用 GPT-5.5 的推理成本仍然高昂（百万输出 Token 约 30 美元），平台处于亏损状态；但他预计明年成本将降至约 2 美元，届时这种全自动接单模式将对用户和平台均具备商业可行性。

曝快手计划分拆可灵 AI，200 亿美元估值融资 20 亿美元，腾讯参与洽谈

据晚点 LatePost 报道，快手计划分拆旗下视频生成大模型业务可灵 AI，以 200 亿美元估值寻求融资，目标融资规模为 20 亿美元，目前正与腾讯等投资方商谈。若此次融资完成，可灵将成为目前全球估值最高的视频生成大模型独立产品。

报道披露，可灵当前年化收入（ARR）已达 5 亿美元，较今年春节前翻倍。今年初，快手为可灵设定的全年收入目标为 6000 万美元，去年底实际完成 1.5 亿美元，目前 5 亿美元的 ARR 已超出快手最乐观的预期。

PS3 模拟器 RPCS3 发新规禁止纯 Agent 代码：开发者需对代码完全负责

昨天，PS3 开源模拟器 RPCS3 官方在 X 发文表示，禁止「自主」AI Agent 参与代码贡献，并要求提交 PR 的开发者必须完全理解、真正拥有自己提交的所有代码。

团队指出，此类代码不仅浪费审查时间，部分改动甚至已被合并进主分支，导致功能对所有用户失效。

根据 RPCS3 公布的规则全文，项目允许使用 AI 辅助研究和逆向功能，但贡献者须对提交内容负完全责任。规则同时规定，项目所有代码、注释及 GitHub 评论均须由人类提交，而非 AI 智能体。

若 PR 使用了 AI 智能体或自动化工具，贡献者必须在描述中披露 AI 参与范围，注明哪些代码由 AI 生成，以及提交前经过了何种人工审查；未披露者，PR 可能在未经审核的情况下直接关闭。对于屡次提交未经测试、验证的 AI 生成代码的用户，项目将予以封禁。

软银宣布量产大规模电池，目标年产 1GWh 供 AI 数据中心使用

据彭博社报道，软银集团旗下移动业务子公司昨日宣布，计划在其位于大阪堺市的工厂启动大规模电池单体量产，以应对 AI 服务带来的持续增长的电力需求。

软银将与韩国 Cosmos Lab 及 DeltaX Co. 展开合作，计划从明年 4 月开始的财年起实现量产，目标年产能为 1 吉瓦时（GWh）的储能系统，这将使其成为日本规模最大的电池生产设施之一，未来有望将产能扩大至数吉瓦时。

在合作分工上，Cosmos Lab 负责利用其锌卤素技术开发更安全的电池单体，DeltaX Co. 则在高能量密度设计方面具备专业能力。

软银表示，这批电池将首先用于其自身正在建设的 AI 数据中心，同时也计划向电网、工厂及工业和住宅等场景供应。中长期来看，软银还将寻求拓展海外市场。

黄仁勋致 2026 届毕业生：AI 不会取代你，但更会用 AI 的人可能会

昨天，英伟达 CEO 黄仁勋出席 Carnegie Mellon University（CMU）2026 年毕业典礼，并接受科学与技术荣誉博士学位。

黄仁勋对当前弥漫的就业焦虑给出了直接回应。他表示，AI 正在终结延续 60 年的传统计算范式 —— 从人类编写代码转向机器学习，从 CPU 转向 GPU，从执行指令转向理解、推理与规划。

他认为，这一转变让旧有经验的优势被削平，所有人重新站上同一条起跑线。他特别指出，「AI 不太可能取代你，但更会使用 AI 的人可能会取代你」。

对于刚拿到文凭、毫无包袱的年轻人来说，这其实是一件好事。因为大家不用再去死磕那些已经被前人占满的旧赛道，而是和所有人一起，又一次站在了同一条起跑线上。

他同时呼吁科学家、工程师与政策制定者共同承担责任，在推进 AI 能力的同时建立安全护栏，并确保 AI 的红利能够惠及更广泛的人群。他还提到，支撑 AI 基础设施所需的大规模建设将为电工、建筑工人、钢铁工人等传统行业从业者带来新的机遇。

值得注意的是，典礼上，Intel CEO 陈立武亲手为黄仁勋披上荣誉博士披肩，并在典礼结束后公开透露，两家公司正在合作开发「令人期待的新产品」，但未披露更多细节。

相关阅读：黄仁勋致 2026 届毕业生：别慌，AI 把所有人拉回同一起跑线 | 附演讲全文

360 向全体员工发放 1 亿 Token

据封面新闻报道，360 近日发布全员信，宣布向全体员工每人发放 1 亿 Token，用于使用公司旗下「360安全龙虾」AI 智能体平台。

公司内部人士表示，希望通过「人手一支 AI 专家团」的方式，推动员工从「使用 AI 工具」升级为「带着 AI 团队工作」，实现其所称的「人人都是超级个体」目标。

小米新一代智能座舱入网

据博主「数码闲聊站」消息，小米新一代智能座舱入网。同时其还强调「猜猜是不是传说中的昆仑」。

据悉，小米通讯技术有限公司一款型号为 26109VP30C 的设备于 4 月 24 日通过工信部无线电核准。

另据新浪科技分析报道，该设备在 4 月 30 日又获发证书，明确设备名称为「车载无线终端」，支持 5G-增强移动宽带（eMBB）技术，还支持双卡双待机模式。

据此前报道，小米汽车首款增程式 SUV 内部代号为「昆仑 N3」，有望归属于全新的独立子品牌「寻天」。同时，相应车型谍照此前已经多次曝光。据悉，这款车型将提供可升降车顶，车顶升起后预计可作为房车使用。

MiniMax 启动「10x Team」计划，向工业软件、芯片设计等领域招募行业专家

MiniMax 昨日发布招募公告，宣布启动「10x Team」合作计划，面向多个垂直领域寻找行业专家，共同参与大模型构建。

此次招募的合作者需具备行业积累，认同 AI 加速行业进程的方向，并愿意参与定义问题、构建评测与工作流。MiniMax 表示，相关评测将对外开源，合作成果有机会影响行业发展走向。

在合作形式上，MiniMax 提供全职加入与 Fellowship 两种选项。

Fellowship 项目要求线下协作周期不少于四个月，工作地点可选择上海、北京、中国香港、旧金山或伦敦。MiniMax 同时支持联合署名与学术成果共享，并表示将提供具国际竞争力的薪酬，Fellowship 参与者亦可获得股票激励。

Vbot 维他动力完成近 5 亿元 Pre-A 轮融资

据《IPO早知道》消息，Vbot 维他动力近日完成近 5 亿元 Pre-A 轮融资，由东方嘉富、华泰紫金、复星锐正联合领投，上汽集团旗下尚颀资本、明荟致远参与投资，高瓴创投、BV 百度风投等老股东继续跟投。

姚顺宇：Scaling Law 没有到头，大多数「撞墙」是因为有 bug

在昨天发布的最新一期《张小珺商业访谈录》中，Google DeepMind 研究员姚顺宇表示，预训练的 Scaling Law 并没有到头。在被问及模型进步速度是否放缓时，他的回答是「完全没有」。

他解释称，用 Benchmark 分数涨幅来判断进展快慢，本身就是一个误导性框架 —— 任何 Benchmark 都有上限，越接近满分，数字增长自然越慢。

模型「学东西」的能力在持续增强，研究者如今更多的精力是在「把问题定义清楚、构建合适的数据」，其余的事情「好像很多时候是顺其自然的了」。

对于那些认为 Scaling Law 已触及天花板的观点，他归纳出三种来源：规律本身的适用范围有极限、关键条件（如数据）已耗尽。

他认为大多数「撞墙」，其实是研究工作本身存在 bug，但研究者自己没有发现。「修好一个 bug 带来的进展，远大于一些很神奇的技巧。」

而在谈及今年最大的期待，他用了一个自己常说的口号：

Train with finite context, use as infinite context.

用有限的上下文训练、却能在推理时支持近乎无限上下文的能力，他预计今年有望实现。一旦落地，这将解锁真正意义上的持续性个人助手 —— 模型在与用户长期交互中动态管理记忆，而不再受限于固定的上下文窗口。

5499 元起，大疆发布 ROMO 2 系列扫拖机器人

昨日，大疆正式发布 DJI ROMO 2 系列扫拖机器人，包含 ROMO P2 和 ROMO A2 两款，搭载新一代 AI 感知系统与雷达自适应超幅外摆机械臂，定位高端智能清洁市场。先看价格：

ROMO P2 水箱版 5999 元、自动上下水超薄基站版 6499 元；ROMO A2 水箱版 5499 元、自动上下水超薄基站版 5999 元。

ROMO 2 系列的核心升级集中在感知、清洁与维护三条线。

• 感知层面，避障系统源自大疆旗舰无人机技术，采用面阵散斑投影激光雷达与双目鱼眼视觉传感器组合，可识别并规避直径 2 毫米的线缆，同时支持对玻璃、镜子等透明障碍物的有效识别；
• 机械臂摆动角度达 123°，单次外摆较上代多覆盖 4.5 厘米边角区域，整机吸力标称 36000Pa，双层连续越障高度提升至 8.5 厘米；
• 清洁策略上，AI 系统可识别地毯自动增压、检测液体污渍后调动机械臂精准清洁，并支持智能复拖、自动抬升拖布等模式，无需用户预先整理房间；
• 基站方面，ROMO 2 系列引入高温自清洁方案，四路高压水柱配合除菌清洁液浸泡拖布，风路覆盖高温烘干、UV 灯及多重过滤，官方称可实现「全年免维护」；
• 集尘过程应用 32 种声学降噪材料，官方标称过滤 85% 集尘噪音。DJI Home app 同步新增脏污热力图，支持地图内一站式路径编辑，机器人配备 55W 快充，每次回站清洗时同步补电。

红魔 11S Pro 外观曝光

昨天，红魔正式公布了新一代电竞旗舰红魔 11S Pro 的外观设计，并宣布该机定档 5 月 18 日正式发布。

红魔 11S Pro 正面采用真全面屏方案，采用屏下摄像头方案，取消了挖孔与刘海设计，成为今年首款「真全面屏」旗舰手机。

• 首发高通第五代骁龙 8 至尊「领先版」处理器；
• 搭载全新水冷散热系统，机身内部注入特制冷却液作为传导介质，通过主动式散热方案提升高负载场景下的运行稳定性；
• 机身背部叠加纳米级浮雕星轨纹理，镜头模组完全不凸起。

Reactor 上线实时世界模型试玩入口

近日，Reactor 正式上线旗下「实时世界模型」早期预览入口，用户打开网页即可直接体验由 AI 即时生成的可交互 3D 场景。

据悉，该公司由前苹果与 Luma AI 核心成员联合创办，其技术路线的核心是将生成模型部署于自建的全球低延迟云基础设施之上，实现像素、音效与交互反馈的实时生成。

联合创始人兼 CTO Bryce Schmidtchen 在 X 平台发布的演示视频中，一辆红色跑车在异星沙漠中行驶，路面颠簸、远处行星等场景元素均由 AI 实时渲染，并即时响应用户的操控输入。

火山引擎 Agent Plan 上线：Seed 系列模型与联网搜索打包订阅

火山引擎昨日正式发布 Agent Plan，将多模态模型调用与 Harness 工具整合为一体化订阅服务，面向 AI 智能体场景。

套餐涵盖字节跳动自研的 Doubao-Seed、Doubao-Seedance、Doubao-Seedream 等 Seed 系列模型，以及 GLM-5.1、Kimi-K2.6 等第三方大模型，并内置联网搜索与记忆能力。

计费采用统一的 AFP（Agent 燃料值）单位。套餐分四档，兼容 Claude Code、OpenClaw 等主流平台，公测期间每天总计限购 5500 个、企业版同步上线。

QClaw 上线「文件空间」打通腾讯文档与 ima

腾讯云昨日宣布，QClaw 正式上线「文件空间」功能。完成一次授权后，用户可在 QClaw 内直接调用本地文件、腾讯文档及 ima 知识库，无需在多个应用间手动搬运文件。

腾讯文档方面，QClaw 实现了底层账号与权限的深度互通，AI 生成内容可直接保存至云端并生成协作链接，供团队成员在网页端继续编辑。

ima 知识库方面，用户可在 QClaw 内直接调取收藏内容参与分析，QClaw 生成的内容也支持一键保存回 ima，实现知识的双向流转。

霸王茶姬布局冰淇淋赛道，定价 18 至 26 元

据界面新闻报道，霸王茶姬近日在上海武康路旗舰店推出意式冰淇淋产品线，一次性上架 10 款 Gelato 及 3 款冰淇淋雪顶特饮，现阶段仅限该门店试营业，需到店点单，不支持小程序下单。产品分为 Gelato 和 Gelato 茶两个系列：

• Gelato 系列共 10 款，以伯牙绝弦（茉莉雪芽茶底）、一抹山月（抹茶茶底）、万里木兰（乌龙茶底）等为代表；
• Gelato 茶系列则以「冰淇淋 + 茶底」形式推出云顶 · 一抹山月、云顶 · 芒芒、云顶 · 卡美罗 3 款产品，定价区间为 18 元至 26 元。

阿里官宣千问接入淘宝 40 亿商品库，对话即可下单

阿里巴巴昨日宣布千问与淘宝全面打通，用户在千问 App 内对话即可完成淘宝商品挑选、对比与下单；淘宝用户则可通过底部「消息」栏的「千问 AI 购物助手」入口使用相关功能。

千问接入淘宝 40 亿商品库及超 20 年购物场景数据，目前在淘宝端提供四项功能：

• AI 问答：精准推荐商品，支持参数对比，以及一句话下单、帮抢、退换货；
• AI 试穿：自由搭配上下装，提供穿搭建议；
• AI 种草：发送图片、视频或链接，快速找到同款商品；
• AI 省钱：汇总优惠信息，一键生成领券及凑单方案。

与此同时，支付宝正式发布「AI 付」新能力，为对话购物流程提供支付支撑。在「AI 低价帮抢」功能中，用户向千问 AI 购物助手下达指令后，支付宝「AI 付」会针对该购买任务生成一次性委托授权，完成核身验证后，AI 将自动蹲守目标价格并完成下单。

整个流程遵循「一次指令、一次授权、用完失效」的机制，目前支持 1000 元以内商品的购买。

微信支付推出 AI 接入 Skill

微信官方账号「微信公开课」昨日发布公告，披露微信 4 月多项功能更新，涵盖支付、小程序、企业微信、小游戏、小店及贴图等。

• 面向 AI 的支付接入工具集：包含 Skill 技能包、AI 友好文档和 AI 友好 API 三项工具，支持分账、APP 支付、H5 支付、小程序支付、合单支付、订单退款等二十余项功能；
• 小游戏 IAP 激励计划升级：基础阶段按月流水 10% 发放激励金；若以投放方式解锁，每次可获得投放额 50% 的激励金；首发新游额外享有「首 5000 万不分成」政策，并可获得最高 2000 万元激励金。
• 微信小店针对新商家推出六项权益，包括 0 保证金开店试运营、自营交易额技术服务费率降至 1%，以及流量激励、经营工具免费试用等。

《诺曼底 72 小时》定档 6 月 6 日

二战题材新片《诺曼底 72 小时》已确认引进，定于 6 月 6 日上映。

影片聚焦诺曼底登陆前夕的关键 72 小时，以盟军远征军最高司令部首席气象学家詹姆斯 · 斯塔格上尉为核心人物，讲述其向最高指挥官艾森豪威尔提供天气研判、影响战局走向的真实历史事件。

恐怖片《寂静之地 3》正式宣布开拍

据博主「守望好莱坞」消息，恐怖片《寂静之地 3》已正式宣布开拍。影片继续设定在怪物侵袭的世界里，延续系列「不要说话」的核心设定。

本片由约翰 · 卡拉辛斯基继续担任导演及编剧，影片定档 2027 年 7 月 30 日北美上映。

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前两天，意大利伊莫拉赛道被引擎轰鸣声填满，兰博基尼在这里举办了一场品牌嘉年华，以此纪念品牌诞生 63 周年。

为什么不是 60，也不是 65，偏偏是 63？

因为兰博基尼是在 1963 年诞生的。

这是一场为期两天的盛会，现场聚集了来自全球各地的车主、经销商和粉丝，各个历史时期的经典车型沿着赛道依次排开。

视线穿过熙攘的人群与车辆展示区，一台刚刚完成揭幕仪式的新车停在场地中央。它是 Fenomeno Roadster。

在兰博基尼的产品序列中，它归属于 Few-Off 极限量系列，官方只为这台敞篷跑车设定了全球 15 台的生产配额。

这是一辆非常纯粹的敞篷跑车，它没有配备任何形式的可折叠硬顶或是可拆卸的软篷，是一种永久开放的座舱形态。这意味着，在广州这种多雨的城市，走在路上随时都有可能变成落汤鸡。

这就是我不买它的理由。

失去车顶，不失下压力

要让一台没有车顶的超跑在时速超过 340km/h 的时候依然保持贴地飞行，工程团队必须在动力输出和空气动力学之间寻找一个平衡点。

Fenomeno Roadster 后舱盖下方，躺着一台 6.5 升自然吸气 V12 发动机。单凭这台内燃机，便能输出 824 马力的最大功率和 725 牛·米的扭矩。

在混合动力系统的框架下，兰博基尼为它装配了三台电机，两台负责驱动前轮，在无需传统传动轴连接的情况下实现了四轮驱动。

第三台电机则被集成在八速双离合变速箱内部，随时准备与内燃机协同工作。

容量为 7kWh 的锂离子电池组被布置在两个座椅之间，当发动机和电机同时进入满负荷状态，整套动力系统能够迸发出 1065 马力的综合功率，峰值扭矩达到 1075 牛·米。

电池处于满电状态时，这台拥有上千马力的跑车也能够以纯电模式安静地驶过街道，但续航只有 20 公里——

这也是我不买它的理由。

庞大的动力储备转化成了客观的测试成绩。

Fenomeno Roadster 从静止加速到 100km/h 用时 2.4 秒，加速到 200km/h 只需要 6.8 秒，几乎与去年发布的硬顶版 Fenomeno 完全一致，只慢了 0.1 秒。

在敞篷车的设计里，为弥补取消车顶后的刚性损失，工程师通常需在底盘增设大量加强结构，这正是敞篷版普遍比硬顶版重上许多的原因。

但官方技术资料显示，这台搭载了 V12 发动机、三台电机以及电池组的超跑，重量比干重 1772 公斤的硬顶版只多出了几公斤。显然，工程团队在车身其他部位进行了苛刻的减重。

去掉顶棚，也带来了空气动力学的问题。

由于座舱完全裸露，高速气流会破坏下压力，同时削弱后置发动机的冷却效率。设计团队在挡风玻璃顶端增设了一小块碳纤维扰流板。

车辆加速时，这块小翼将迎面气流抬升、导向驾驶舱上方，随后精准灌入后方的发动机舱——既为 V12 引擎散热，也冷却高负荷运转的碳陶瓷制动系统。

气流继续向后，座椅后方两个隆起的整流罩在梳理尾部气流的同时，内部包裹着粗壮的安全防滚架，为翻滚意外保留乘员头部空间。

混合动力系统对温度同样苛刻：车身两侧深邃的进气道大量吸入冷空气，经由内部复杂管路分别送往电池组和电机的散热器。

车尾的空气动力学组件排布非常紧凑。主动式尾翼横跨车尾，根据车速与驾驶模式自动调整攻角，在增加下压力与降低风阻之间切换。

宽大的车底扩散器快速抽离底盘下方空气，将车身牢牢压向路面。六边形饰罩的排气管被高高架起，避免高温废气扰乱底部气流。

这些部件协同运转，使这台敞篷车在风洞中交出了与硬顶版持平的成绩单。

承载这一切的，是全碳纤维单体壳底盘——这种被称为 Monofuselage 的结构，在门槛与中央通道区域做了针对性强化。碳纤维编织方向经过重新排布，以承受敞篷状态下弯道中的扭转应力。

悬挂采用赛用级手动可调阻尼减震器，驾驶员可凭随车工具，依路况与个人偏好自行调节软硬与离地间隙。

当然，这种调节方式自然没有直接点击屏幕来得方便，嫌麻烦的朋友可以不用买了。

削低的侧窗，拉高的门槛

绕过复杂的车尾，视线顺着车身回到侧面。你会立刻注意到那两扇形状怪异的车窗。

兰博基尼的设计师把车窗玻璃的中段大幅度「削低」了。这种处理手法在早年的 Veneno Roadster 上出现过，它打破了传统跑车平直的窗线设计。坐在车里，低矮的侧窗会让驾驶员产生一种视线更贴近地面的错觉。

首发车型披着一身被称为 Blu Cepheus 的亮蓝色车漆，车身边缘用 Rosso Mars 红色勾勒线条。大面积的裸露碳纤维部件穿插其中。

这套配色组合大有来头。

1968 年，兰博基尼打造了品牌历史上的第一款敞篷车 Miura Roadster。当时那台孤品概念车采用的正是极具辨识度的蓝色。

同时，红与蓝也是兰博基尼总部所在大区博洛尼亚的城市代表色。把历史传承和地缘文化穿在身上，是超级跑车品牌常用的叙事手法。

拉开上扬的车门，进入那个永远向天空敞开的驾驶舱。

兰博基尼一直沉迷于为驾驶者营造一种类似战斗机座舱的氛围，Fenomeno Roadster 的内饰几乎被碳纤维材料完全覆盖。两张座椅采用了包裹性极强的赛车桶形结构，表面由 Corsatex 面料与兰博基尼的 Carbon Skin 柔性碳纤维材料拼接而成。

中控台上的物理按键做成了飞行器拨杆的样式，全数字化仪表盘的交互界面也换上了兰博基尼专属的六边形图形。坐进去之后，车主大概率要花上好一阵子去熟悉这些像极了飞船控制面板的操作逻辑。

官方还提到了一些隐秘的细节：为了契合 1963 这个建厂年份，设计师把带有 63 字样的数字铭牌和特殊印记隐藏在车厢的各个角落，只有那些对品牌历史如数家珍的人，才能在日常驾驶中察觉到这些微妙的设计。

让我们回到这台车的市场定位。

Fenomeno Roadster 属于兰博基尼最顶级的 Few-Off 系列。从 2007 年的 Reventón 开始，到后来的 Veneno、Centenario 以及 Sián，这个系列一直扮演着品牌技术试验田和顶级收藏品的角色。

兰博基尼表示，他们只会生产 15 台 Fenomeno Roadste。作为参照，去年硬顶版 Fenomeno 的配额是 30 台——产量直接腰斩，稀缺性随之翻倍。

兰博基尼至今未公布这辆车的售价，但以其在家族序列中的站位，加上三电机 V12 混动的硬件规格，海外媒体的预测一致指向七位数美元。折合人民币，千万门槛早已落在身后。

然而探讨具体数字并无太大意义。

超跑圈的惯例是，极度稀缺的车型不会公开售卖，而是邀请制。这 15 个配额在伊莫拉赛道聚光灯亮起之前，便已从兰博基尼顶级 VIP 客户的名录中消化殆尽。

想到这里，我长舒了一口气。

挺好，也省得我再去解释那些不买的理由了。

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