2026 年虽然是马年，但真要选个「年度动物」的话，非得是龙虾莫属。

就像海里的龙虾一样，OpenClaw 虽然美味，但想要烹调和享用好，还是需要相当的门槛的：不仅要自己配置环境、设置接口、寻找模型，更是得专门留一台 24 小时待机的电脑给它当「笼子」。

再加上自己配置技能（Skill）、进行微调（SFT）、接入 MCP 所需的时间、精力和金钱成本，真正的日常用户其实是很难让 OpenClaw 发挥出「明显改善效率」的意义的。

就在这时，老牌 PC 大厂联想站了出来，做了一件非常具有启发性的事情。

它们以联想电脑、平板和摩托罗拉手机为载体，做了个免安装、跨平台、全天候的 Claw 服务——

换言之：让每个人都能享受 Claw 的乐趣。

3 月 18 号，联想在春季新品直播中正式宣布了自家智能助手「天禧个人智能体」 Claw 能力上线，并于 3 月 30 号正式开启了内测：

▲ 图｜联想

爱范儿也参与了这次天禧 Claw 的测试活动。在这段时间的使用之后，我们觉得：天禧 Claw 就是现阶段上手难度最低、跨设备能力最强、软硬件结合最好的 Claw 部署方案之一。

龙虾「最后一公里」，联想替你走

以往想要在 Windows 上安装一个能用的龙虾，是件非常让人头疼的事情。

由于 OpenClaw 高度依赖类 Unix 环境，许多底层脚本也是基于 Darwin 或 Linux 写的，因此想要在 Windows 上得到一个能用的龙虾助手，光是折腾 WSL2 就足够劝退 90% 的尝鲜用户了。

而对于联想的天禧 Claw 来说，以上这些都不是问题——

与纯本地手动部署不同，天禧 Claw 采用了「端云混合」的运营逻辑。

联想作为软硬件供应商，可以直接给自家硬件预留好调用接口，然后用类似「云电脑」的形式，在服务器端运行天禧 Claw。

这样一来，用户既省下了手动部署的麻烦，获得了文件隔离的安全性，同时还能享受到纯本地龙虾带来的硬件操控能力。

仅需一个联想账号，所有人都可以在电脑、Pad 和手机上同时运行天禧 Claw，做到了真正的「零成本部署」和「开箱即用」。

就拿我们在内测阶段的体验来说，在这台联想 YOGA Air 14 上运行天禧 Claw，其实只需要四步：开机、打开天禧 app、登录联想账号，开始使用：

同时，天禧 Claw 作为一款「预装类」的龙虾助理，最大的优势就在于它出厂预装了非常多实用的技能（Skills），不需要挨个在 ClawHub 上下载压缩包了：

在目前的测试版本中，天禧 Claw 已经支持了包括文档处理、设计创作、硬件操控、生活娱乐、技术工具等等十多种 Skills 。

无论是要天禧 P 个图、草拟一份周报、写一封声情并茂的请假申请，还是直接搞定路演 PPT，都只是一句话的事儿：

除了这些预装技能之外，你当然也可以自己给天禧 Claw 添加别的 Skill ——

比如我自己常用的高级搜索工具 web-search-plus，只需要把 ClawHub 的项目网址发给天禧 Claw 就可以自动完成安装：

但即使不看上述的第三方 Skill，天禧 Claw 作为一款电脑出厂预装的龙虾助手，仅仅依靠它自带的那些技能就已经足够满足绝大多数的日常需求了。

就拿编辑的工作流为例，我可以用自然语言给天禧 Claw 设置一个循环任务，让它每天早上检索并整理过去 12 小时的热门科技新闻，生成摘要并导出至本地：

而在工作过程中，则可以直接和天禧 Claw 以聊天的形式让它帮忙搜索信息、整理知识库和修改图片，以及对我来说最重要的——查找本地文件：

这时，天禧 Claw 就可以发挥出它作为一个端云混合龙虾的全部优势：我既不需要盯着一个沉闷的 cmd 窗口等回复，过程期间我的电脑风扇也不会起飞，只需要舒舒服服等待它反馈。

第一个免配置跨平台龙虾

折腾 OpenClaw 的另一个问题是如何跨端跨网进行指挥。

如你所知，OpenClaw 原本作为一个纯本地化运行的 agent 工具，如果你的使用场景仅限自己家里的空间，那么完全不需要担心操控问题。

可一旦你希望出门之后也能控制你的龙虾，尤其是涉及到使用 MCP 以及管理龙虾后台的时候，就必须给家里的网络设置内网穿透或者虚拟代理，繁琐程度可想而知。

天禧 Claw 对于这个问题给出了一个相当完美的解法：它重新给龙虾套了一层网络客户端的壳，所有指令都通过「天禧个人超级智能体」app 上传和下发。

这样一来，只要你的电脑开着机、连着网，你在千里之外只需要拿出手机或者平板电脑，就可以继续执行天禧 Claw 在电脑上的操作：

并且这种能力还不是单向的——我用这一台 moto razr 60 可以远程管理联想笔记本上面的文件，自然也能反过来用笔记本管理手机和 Pad。

这时就不得不提天禧 Claw 的独家 Skill 了：由于天禧 Claw 属于联想的第一方应用，联想专门为它配置了一套可以直接调用硬件功能的专属技能。

比方说用手机给电脑上的天禧 Claw 发信息，让它把电脑设置成暗色模式，并且把屏幕亮度调整到最低，电脑就可以直接执行：

同理，在电脑上对着天禧 Claw 说在平板上设置一个明早 7 点起来喂猫的闹钟，它就可以在平板上直接创建闹钟，完全不需要解锁：

而上述的一切，都只需要一个联想账号。

这样一套跨平台、跨设备的龙虾不仅不需要分别折腾 Windows 和 Android 两套繁琐的配置，更实现了熄屏时的后台静默操作，能够为普通用户解锁什么样的便捷场景简直不敢想——

小问题不影响天禧成为「最方便吃」的龙虾

需要注意的是，联想天禧 Claw 目前仍然处在测试阶段，我们体验到的各项功能严格来说都还不是「完全体」。

在短暂的测试中，我们也注意到了天禧 Claw 目前存在的一些问题——毕竟从它的运行机制来说，相比本地部署 OpenClaw 它还存在一些不太完美的地方。

首先，你虽然可以通过给天禧 Claw 发送链接的方式要求它安装 Skill，但添加某些 Skill 所需的 API Key 却很麻烦。

原因很简单：天禧 Claw 运行在联想服务器上的一个虚拟容器里，我们对话的 app 只是一个聊天窗口。

如果你使用的 Skill 需要通过修改根目录里面的 .json 文件添加 API Key，那暂时是没有办法进行修改的：

其次，目前测试版天禧 Claw 还不支持更换基础的对话模型，也无法直接修改和调整它的「性格」和对话方式——

换言之，如果你想让你的龙虾说话「更有人情味」，或者保持某种预设角色的话，天禧 Claw 目前还办不到，仅能通过添加知识库的方式让它的对话风格产生一些倾向。

最后，也是最重要的，就是天禧 Claw 的记忆机制和词元（token）收费规则了。

受限于运营模式，测试阶段的天禧 Claw 还无法负担非常长的上下文 session，会自动执行 /compress 压缩早期的信息，因此有时候会忘记你之前告诉过它的东西。

而如果你想要让天禧 Claw 长期记住什么信息，就必须命令它「记住这个」，从而将信息半手动地保存到当前账号的知识库里：

同时，联想官方目前尚未公布天禧 Claw 的词元收费制度，至于后续是否会开放用户自行选择基础模型则有待讨论。

参考其他已经存在的 OpenClaw 托管类服务的收费标准，我们猜测天禧 Claw 后续可能会采用「限时免费、后续订阅」的机制，同时也可能整合进联想其他云服务的订阅当中。

总的来说，天禧 Claw 是目前难得一见的、真正称得上「零门槛人人可用」的龙虾方案——

用户不需要自己折腾 Linux 容器，不需要在闲鱼上花 800 块钱安装再卸载，也不用担心天禧 Claw 会误删你的文件——它在执行任何删除动作之前都会向你询问，并且所有调用的数据都保存在天禧 app 的沙盒内。

对于基础的 OpenClaw，我们总会把它形容成托尼·斯塔克的 Jarvis ——但真正的难点从来都不是和 Jarvis 对话，而是怎么让它去接入和控制那些硬件。

而天禧 Claw 恰恰像是有了自己战甲的 Jarvis：它可以自己对话、自己控制、自己决断，我们只需要像托尼一样直接下达命令就好。

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马年春节，「千问帮我」变成了一种新年俗。

5520 万杯奶茶、66 倍的电影票订单、机票单周暴涨 540%——「一句话下单」近 2 亿次的背后，是用嘴巴购物的春节新景象。其中最让我意外的一个数字是：有超过 400 万名 60 岁以上的用户，在这个春节让千问帮忙下了单。那些习惯在 App 界面里迷路的长辈，开始用说话代替点击了。

春节热潮还没退去，千问又增加一个更高频的日常场景——打车。

不过，打车这件事，和之前的那些「一句话下单」不太一样。奶茶口味选错了，大不了将就喝掉；电影票订错了，退改也不算大问题。

但打车是一个对「精确」有刚性要求的场景，地址差一个字，你可能被送到城市的另一头；时间判断出了偏差，误掉的可能是一趟航班。

这意味着 AI 接手打车，没有「差不多就行」的余地。

说到打车，这件事说难不难，但「顺不顺」这件事，差异很大。打开 App，手动输入目的地，选车型，找定位，点确认……整套流程少说十几下。还好，这已经是最理想的情况了。

麻烦的是那些「塞不进下拉菜单」的需求。「路上顺便接个朋友」、「有孕妇，开得稳一点」——这类话，打车 App 里没有地方填。你也可以上车之后再和司机沟通，但大多数时候凑合凑合就算了。

打车 App 这么多年，把流程打磨得越来越顺，但底层逻辑没变——「人适应 App」。它把你的需求拆成有限的几个下拉选项，你在里面挑，它来执行。

可打车本身就是一件变量特别多的事。起点终点只是最基础的两项，往上叠加的可能是车型偏好、价格区间、时间预约、途经地点、乘客状况、车内环境……每多一个变量，用传统界面操作的成本就多一层。

如果 AI 能理解这些需求，事情就不一样了，这也是千问 AI 打车的逻辑：让 App 适应人，说出来就能走。

从最简单的通勤，到带着全家和一堆特殊要求出发，APPSO 带你看看这个 AI 打车到底能不能满足我的需求。

一句话就能走

早上赶时间，我试了最直接的一句：「打车去公司，出租车也可以。」

我说完之后，千问直接展示了行程规划页面：重点显示「已为你规划去上班的行程」，并同步展现了出租车选项——司机已接单。

就这一句话，它理解了「去公司」——调取了常用地址；也听懂了「出租车也可以」——把车型偏好同时带上，直接办妥。从说话到接单，操作步骤：1 步。

这件事本身有点微妙。「打车去公司，出租车也可以」是人对人说话时才会有的表达方式，不是人对系统填的表单。千问让这句话变得可以被执行——这个升级，比「快了几秒」要有意义得多。

之前在高德里设好了家和公司的地址，现在切到千问打车，那些预设直接就在，完全不需要重新配置什么。每天重复的路线，每次都稳稳地执行到位，通勤这种事，要的就是快、准、稳。

就因为这个，我就特别想把千问装到我爸手机上。过去她出门购物哪怕拿着大袋小袋也不愿意自己打车，不是嫌贵，就是不太会用打车软件，输入那些信息对她来说都太过复杂，最后就懒得折腾了。

只要按住语音说了句：「打车回家。」千问马上识别了当前位置并自动填入，就近匹配车辆，常用地址自动记忆识别，司机已接单。确认一下，车就在来的路上了。

「动动嘴，车就来了」的体验，不在于「快了多少秒」，在于说清楚你想要什么，这件事变顺滑多了。甚至那些原本卡在界面门口的老人，终于可以直接走进来了。

那些你「没法输入」的需求，也能满足

最简单的一句话搞定通勤，已经够用了。但打车的需求远不止如此——真正麻烦的，是那些你心里有、嘴上能说、但 App 界面里永远没有输入框的部分。

我试了一句：「叫辆空气清新的车去虹桥T2，我过敏性鼻炎。」

以前这话只能和司机说，而且大多数情况下，等你上车再说已经来不及了。

千问回应后，行程确认页面里「空气清新」选项被自动勾选。AI 直接把鼻炎过敏的诉求翻译成了可筛选的车辆偏好标签，不需要你自己去找选项。

再试一句：「逛了一下午不想挤公交了，帮我叫个特惠快车。」

这句话里藏着两个信息：累了不想挤公交的情绪，和对价格的在意。千问直接匹配了特惠快车，预估费用 9.1 元–12.7 元，确认叫车后支付页面重点显示已支付金额和「平台优惠 -12.8 元」——便宜这件事，不用自己翻菜单比价，说一句就到位了。

还有一次，我说：「娃刚睡着，帮我叫个安静点的车回家。」

这句话的信息量远不止「安静」两个字。「安静点的车」背后的真实需求是：车里别乱说话、别打电话、开稳一点、别急刹——这些对司机行为的隐性期待，千问也能满足。行程确认页面里，直接给司机带句话「车内保持安静」

商务场景同样如此。「接待重要签约客户，帮我安排一辆豪华车，预约明晚 18 点从公司到北京饭店。」一句话说完，千问推荐豪华车，预约时间精确到 18:00。

过去在打车软件里，选车型、设置预约时间、填写目的地，是分别独立的操作流程。现在千问压缩进一句话里，一起办完。

乘车途中，朋友突然发消息：「我也在诶。」

搁以前，虽然打车软件也能添加途经点，但还是要打开软件找到这个选项手动输入再点选，还是相对繁琐，还真不如让朋友自己重新打一辆来得方便。

现在，我可以直接说：「顺路接下我朋友，她在朝阳公园南门。」

地图重新规划，途经点自动标记在地图上。没有重新开单，没有让朋友自己叫车，没有任何别扭，就一句话，插进正在进行的行程里，办完了。

过去叫车，是在系统选项里「圈选需求」。AI 叫车，是用自己的语言「描述需求」。千问负责把你说的话，翻译成可以执行的指令。

那些选项框装不下的，现在说出来，也能办。

越复杂的需求，越能看出差别

前面这些，算是小试牛刀。打车需求的真正复杂度，是多个变量同时出现的时候，千问 AI 打车正是冲着这类复杂场景去的。

「周六下午两点，全家从家出发去西湖景区地面停车场，顺路经过山姆会员商店，要坐得下五个人。」

这句话里塞了四个要素：预约时间、目的地、途经点、座位数。传统打车软件要逐一输入和确认，而且途经点和多人座位的组合往往要反复调整。

千问对这类多变量场景的处理方式是这样的：推荐 6 座商务车，途经点选的山姆会员商店，预约时间定到周六 14:00，变量没有落下任何一个。

真正让我有点触动的是这个场景：「帮我打车去妇保医院，有孕妇，告诉司机不要急刹和猛加速。」

目的地、乘客特殊状况、驾驶行为要求——多个维度同时提出。千问匹配了专车，勾选了驾驶平稳，还生成了一条针对孕妇乘车情况的关怀提示，供用户确认是否传达给司机。

「有孕妇，不要急刹和猛加速」这个细节，AI 读懂了，然后把它翻译成了一套完整的服务指令。以前这些话只能坐上车再说，或者不说，靠运气。下拉菜单从来没有一个选项叫「孕妇乘客，请稳驾并提前知晓」。

需求越复杂，这种差距就越明显。点选式交互的天花板就在那里——它能覆盖的，只有被设计进去的那些需求。自然语言不一样，你能说出来的，基本都能被理解。

而且在这些能力上线后，千问 AI 打车的边界还会继续往外扩。

打车只是开始，要让每次出发都更省心

到这里，千问 AI 打车的基本能力已经摸得差不多了。但更让我惊喜的，是场景串联的体验，这是把打车和其他生活场景连在一起的时刻。

去看演唱会，在鸟巢外说「帮我找鸟巢附近的酒店，演出结束后今天入住，飞猪推荐卡片弹出来，确认第一家，再说「帮我定第一家，再预约一辆车 22 点送我过去」——车和房，两句话搞定，散场直接走人。

到了酒店随口问「推荐下本地人爱吃的卤煮」，千问调出周边热门店铺。从看演出到住下来再到吃上饭，三件事在同一个对话里接连搞定。

通勤路上说「顺便帮我点杯咖啡送到前台」，车在路上，咖啡在制作——人到公司，咖啡差不多也到了。

看电影说「订两张今晚的票，打车去，散场再预约车回来」，三句话，来去都安排好。赶飞机前问「地铁还是打车哪个更快」，千问给出建议，接着直接叫车——决策和执行，在同一个对话里完成。

这才是千问 AI 打车最大的想象力所在，不在打车本身，而在打车前后。之前千问陆续接入了飞猪、高德、大麦、淘宝闪购，「吃喝玩乐行」正在被一条对话线串起来。

以前用 App，本质是「工具集」——地图一个，打车一个，订酒店一个，买票一个，靠自己在脑子里拼。千问的逻辑不一样：理解你在做什么，把接下来该做的事直接推到你面前。AI 帮你省掉的，是那些本不该操心的琐事。

好的 AI，帮你把现实生活的每一环串起来

过去几年，我们谈 AI，谈的更多是「用 AI 写作」「用 AI 画图」「用 AI 生成代码」——这些能力确实强大，但本质上，它们是把你带进一个屏幕里的虚拟创作世界。你和 AI 对话，产出一段文字，一张图，然后……这段互动就结束了。

千问 AI 打车做的事情，方向截然相反。

它不是让你沉进去，而是帮你走出来。你说一句「打车回家」，AI 在背后接通了高德的地图、物理世界的车辆调度、你常用地的地址，然后把一辆真实的车开到你楼下。

你说一句「订两张今晚的电影票，散场帮我叫车」，两小时后你坐在影院里看大银幕，散场走出来车已经在等你——AI 把订票、打车、回家这些原本分散的环节，串成了一个完整的夜晚。

这是一种很不一样的 AI 使用方式：它的成果不是一份文件，而是一次真实的生活体验。

千问背后的阿里生态，在现实世界里铺了很多年——飞猪管你去哪，淘宝管你买什么，饿了么管你吃什么，大麦管你看什么……这些产品各自独立，以往要在一个个 App 之间来回切换，手动把「出门这件事」拼起来。

现在，打车补上了最后一块拼图。

从家门口叫一辆车出发，到咖啡在路上、票已提前选好、演出散场回程提前预约——这条链路，终于在一个对话框里连通了。

千问事业群总裁吴嘉说：「我们真正想的，是让 AI 融进老百姓的日常生活场景中。」

这句话放在这里，我觉得格外准确。AI 最大的价值，从来不在于它能创造多少数字生命，而在于它能让你的真实生活过得更顺。

现在它能帮你把吃饭、出行、看演出、送老人回家这些原本散落在十几个 App 里的环节，串成一条连贯的线。吃一顿饭更省心，看一场演出更完整，带着全家出门更从容，送老人回家更放心。

所以 AI 最好的样子，不应该只是把你钉在屏幕前，更要帮你稳稳接住现实生活的每一环。

从说出口，到真实地发生——这条路越短，AI 就越有价值。

千问 AI 打车，只是让这条路，又短了一截。

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

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

鸿蒙生态下，第一台高端性能旗舰。

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

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

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

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

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

重构 Mate 性能场景

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

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

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

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

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

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

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

除了安静不扰民，风扇更重要的指标当然是风量。

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

光有风还远远不够，翅片的导热与换热能力同样在散热过程中至关重要。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

当然，强大的散热能力，最终还是要服务于极致的性能释放。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

行业普涨中的从容定力

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

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

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

另据了解，目前华为Mate 80系列货量充足，消费者可根据自身情况选购。

当然，木桶不能只看长板，还得要讲究均衡。

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

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

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

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

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

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

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

这种「硬件很硬，软件不软」的底气，恰恰源于华为对产业链深层次的控制力。

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

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

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

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

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

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

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

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

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