当 iOS 26 发布后，无论是全新的 Liquid Glass，还是炸裂的可读性、经常性掉帧的动画，都引起了巨大的舆论争议。

这番景象，像极了 2013 年 iOS 7 发布时的光景。

不过与扁平化设计随后获得广泛采用的命运不同，Liquid Glass 的出现迅速获得了 Android 阵营的响应：

不跟进。

技术实现的复杂度是原因之一，但更深层的是，如今的 Android 厂商早已形成了各自的设计哲学，它们有足够的底气对苹果的新设计说不。

但有一个应用，其设计理念却意外地获得了超越阵营的审视价值，甚至可能成为争议漩涡中，少有的、值得所有厂商静下心来学习的范本——相机。

这个简单的相机，是苹果的知行合一

我们先来看看 iOS 26 改版后的相机到底长什么样。

新设计将屏幕的大部分区域真正还给了取景画面，视觉干扰被降到了最低。

底部的模式切换器也得到了大幅简化，默认状态下只留下最高频使用的照片与视频两个核心选项，让用户在最基础的拍摄模式切换上动作更直接、更不易出错。

至于人像、全景这样的摄影衍生模式或慢动作、电影效果等摄像衍生模式，则被巧妙地归置在照片与视频两个选项的两侧，只需要在切换器向侧方滑动就能唤出它们。

非常值得一提的是，当你需要调整设置时，相关的控件不再像 iOS 18 及之前那样占据屏幕顶端和底部固定的黑色区域，而是以契合 Liquid Glass 整体风格的半透明玻璃浮窗形式叠加在画面之上。

同时，右上角的快捷控件也一改之前相机 app 的复杂逻辑，将重要的闪光灯、夜间模式等控件前置，将倒计时、画幅比例等调整频率较低的控件塞到了二级菜单中，一目了然。

如果用两个字来概括这个新的相机 app，就是「简单」，没有任何复杂的选项，没有任何重复的图标，除了最显眼的快门按键，其他一切都为取景器让路。

这种「简单」并非无迹可寻，也不是乱打乱撞，在苹果官网中，有份文档起了至关重要的指导作用。

在苹果公司人机交互指南（Human Interface Guidelines, HIG*）中，有两条准则，堪称基石性的原则：

• 清晰 (Clarity)：相机界面中的每一个元素都力求不言自明。它使用用户早已熟悉的 SF Symbols 符号体系，确保图标（如变焦、闪光灯）的表意清晰、易于理解，无需学习成本，界面布局有明确的视觉层次，将最重要的信息和控件放在最显眼的位置；
• 遵从 (Deference)：设计本身不应分散用户的注意力，而是要支持用户的任务，这也是 iOS 26 相机设计的精髓。UI 元素被设计得中性而克制，主动退后，将视觉焦点完全让给取景器中的内容。这种理念旨在让科技变得隐形，让用户专注于拍摄主体，而非操作工具本身。

可以说，目前 iOS 26 相机的首界面，就是按照清晰与遵从两条准则，以极大力度简化了主要操作界面的信息复杂度，严格遵循了这份指引设计与交互的文档的结果。

而前面提到的那些额外的模式或使用频率较低的控件，则被苹果采用了「渐进式披露」的策略来处理，当需要时才出现，而不是随时用信息密度占据注意力。

这种设计哲学的精妙之处在于，它将复杂性巧妙地隐藏起来，只在你真正需要时才呈现，从而极大地降低了日常使用相机 app 的认知负荷，你不会被满屏的选项所包围和淹没。

值得一提的是，由于新的相机设计使用了 Liquid Glass，整个相机应用的图标也得到了相应的升级——WWDC25 上发布的 SF Symbols 7 图标库*，是撑起新相机 app 设计细节的另一位关键角色。

作为与苹果整个生态系统设计语言深度集成的核心资源，SF Symbols 7 的这次更新带来了革命性的动画功能、更丰富的视觉表现力以及一系列智能化的改进，为开发者和设计师们在 iOS 26、iPadOS 26、macOS Tahoe 26 等新一代操作系统中打造更生动、更直观的用户体验，提供了前所未有的强大工具。

其核心亮点集中在四大方面：绘制动画 (Draw Animations)、可变绘制 (Variable Draw)、渐变效果 (Gradients) 和增强的魔术替换 (Enhanced Magic Replace)，此外，新版本还包含了数百个全新符号，并进一步扩展了本地化支持。

相机界面中使用的所有图标均来自这套统一的 SF Symbols 7 符号库，确保了极高的辨识度和系统一致性。

图标与设计结合，加上新的交互方式，iOS 26 的相机界面，是苹果 Liquid Glass 设计语言与 iOS 26 开发者预览版推出后，最「知行合一」的具象化表现。

在看完相机 app 的新设计与新交互后，让我们将话题转回开头，为什么我说这样一个「简单」的相机 app，值得所有厂家学习？

手机影像，尽可能不做选择题

相机，作为摄影从出现至今，横跨近两百年历史的主要载体，已经得到了充分的发展、竞争。

进入数码时代后，各个相机厂商都推出了多样化的机型，以应对不同使用群体的不同专业需求。

而与之对应的手机摄影，相比之下历史就短了很多，但它的普及面是史无前例的广——手机每个人都用，就意味着每个人都能摄影。

摄影权力和群体的普及，让手机摄影的专业属性大大降低，它的首要任务，是服务于远大于专业群体的日常用户。

这些用户需要的不是一台宽容度、分辨率、色深等参数强到极致，可以去非洲大草原的星空下拍 8K120p 狮子的相机，而是一台能以最快的速度、最高的效率、最集中的注意力，记录下想记录的画面的手机。

速度、效率、集中注意力，诸如此类听起来颇为现代的目的，却与摄影大师 Henri·Cartier·Bresson 在七十多年以前提出的决定性瞬间不谋而合，他将其定义为：

在一刹那间，对一个事件的意义和能够确切表达这一意义的精准的几何构图的同时认知。

这个概念，放在数码时代的今天，也能完美地概括手机摄影的灵魂——在日常生活中捕捉那些不断流逝、不可重现的瞬间，俗话说，就是那些你想抬手就记录下来的瞬间。

但当我转头举起手机，拍照、人像、夜景、高像素、专业模式、慢门……

茫茫多的模式，正摆在我的面前，虽然并不是什么特别重要的选择，只要不用长曝光拍人像就不影响成片，但这片刻的停顿就像是鞋里进了一颗小石子儿，不妨碍走路，却总是硌脚。

随着手机功能的越来越多，这种矛盾愈发凸显：

想记录家人，举起手机，我需要想想要不要调整到人像模式；面对车水马龙，我需要思考用慢门还是专门的长曝光——而大多数时候，我甚至很难分清自动弹出的夜景模式和单独分隔出来的夜景模式有什么区别。

从这个角度看，一个充斥着菜单、滑块和选项的复杂界面，可以说是这种珍贵瞬间的天敌，它强迫你在按下快门前思考工具本身，从而打断了拍摄者与被拍摄对象之间的情感连接和直觉反应。

当然，在移动影像的竞争中，厂家费尽心思为手机配备了更强大的硬件、更聪明的算法，功能也随之越来越多，这是一件很好的事，但随之而来的，是用户也要做更多的事、做更多的判断与选择，这就不是好事了。

所以，最好的手机影像，就是尽可能的不要做选择题。

*参考或关联网站：

• Human Interface Guidelines：https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines
• SF Symbols7：https://developer.apple.com/sf-symbols/

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照片后期，向来是横亘在普通人与「大片」之间的一道坎。

专业人士为此耗费心力，将拍摄后的数小时投入到电脑屏幕前，与各种曲线和图层搏斗；普通爱好者更是 常常因为摸不透 Photoshop 和 Lightroom 里那些天书般的工具而望而却步。

我们似乎都默认，一张出彩的照片，必然需要高超的后期技术。

不过，前两天登上热搜的「豆包修图」让我眼前一亮。

在 AI 大行其道的当下，修图这件事或许真的可以变得无比轻松：你只需要用一句话交代你的想法，AI 就能帮你 P 出一张心仪的大片。

对 AI 来说，题材不再是难事儿

摄影作为一门古老的艺术，早已分化出人像、风光、美食等诸多门派。

过去，每个门派都有自己秘不外传的后期心法，而现在，AI 就像一位打通了所有门派经脉的武林高手，用一套大力出奇迹的算法，通吃各种题材。

风光摄影师常常为了等待一个完美的天气和光线而起早贪黑。

可如果运气不好，拍到一张天空惨白的照片，后期处理起来就相当麻烦——需要创建复杂的蒙版，把天空和地面分开，单独进行调整。

但有了AI，这一切变得像点外卖一样简单。

我将一张照片分别用 Photoshop 和豆包进行处理，照片拍摄于入夜前，但厚重的云层挡住了壮观的落日，同时也大幅度压低了画面的亮度，观感暗沉。

修图的目的是替换掉原本不够漂亮的天空，你能一眼分辨出哪张是 AI 修的，哪张是我手动修的吗？

揭晓答案——左边是我在不到五分钟内用 Photoshop 手动处理的结果，右边则是豆包在几十秒内生成的版本。

乍一看两者效果相近，但作为亲手操作过两个版本的我来说，这其中的差别一目了然。

按照传统的修图流程，我需要手动精细抠出天空，保留地面树枝的细节；接着再寻找合适的晚霞素材替换原本厚重的云层，并统一天空与地面的色调与亮度，以保证整张图的色彩和谐。

而在豆包中，我只需要一句话提示，就能直接生成这样一张几乎完成度极高的图片。

放大查看细节后，尽管在极限放大下，AI 图像的画质略逊于手动处理版本，但豆包依然保留了树林与天空交界处的细节，地面亮度与色温也同步优化，整体画面协调自然，展现出相当成熟的修图逻辑。

日常风景照片的另一个难题，则是茫茫多的路人。

按照传统方法，你需要先将照片导入 Photoshop，用污点修复画笔或仿制图章工具，放大到 300% 进行精细处理。

在涂抹路人的同时，还得纠结到底是用内容识别还是近视匹配，若是遇到复杂纹理，还得手动创造纹理，繁琐至极。

但对于 AI 来说，这也不过是分分钟的事——

在不到一分钟的等待后，我收到了处理完成的照片：不仅保留了原图的色调与画质，还精准去除了所有路人。

尤其令人称赞的是，AI 在清除人物的同时，还细致地保留了右侧江岸岩石的阴影细节，没有出现常见的粗糙涂抹痕迹，整体效果令人非常满意。

光影重塑是风光摄影进阶的修图技巧，指的是摄影师在后期处理中，根据照片的不同表现，运用蒙版、画笔等工具，精细调整局部画面。通过顺应直觉和逻辑的方式，重构整体光线效果，营造明暗对比，从而突出主体，渲染氛围，提升照片的视觉冲击力。

停！

我知道，这么一大串讲完，你已经迷糊了，简而言之，光影重塑就是根据个人审美与技术，调整出更具冲击力和逻辑感的照片。

过去，要做到这一点，不仅需要熟练掌握 Photoshop 的各种工具，还需要对光线有一定的理解和控制能力，以及出色的审美，才能做出既不夸张又恰到好处的光影效果。

而现在，交给 AI 也就是一句话的事儿——

在简单交流后，AI 为这张照片按照风光摄影的修图思路进行处理，给画面添加了遮盖无用细节的平流雾，让其覆盖较低的楼房，营造出朦胧氛围；

同时进行光影重塑，从画面原本的光影逻辑出发，加强了阳光在建筑面上的反射效果，使画面光影合理、有层次感，突出了东方明珠的主体性。

同样的方法，我们也可以挪用到相册中另一个不能忽视的大种类上——宠物和人像。

这里指的不是磨皮、面部重塑等因人而异的主观调整，而是 AI 可以按照一定的逻辑帮你润色画面的光影，营造特别的氛围，以达到手机无法直出的质感。

除了光线调整，在这类照片中，用 AI 添加道具，营造特殊的氛围，也是另一种玩法。

就像前面的一句换天一样，你可以用一句指令让 AI 为画面中添加一些符合环境的元素，比如漫天飘散而下的黄叶，或是从窗台倾泻而入的阳光。

再将脑洞打开一些，如果遇上不满意的天气，你可以让 AI 换一下天空，顺带注意处理好人物的光线，得到一张毫不违和的照片。

风景和人物宠物解决了，还有一个重要的题材不能忘记——美食。

如果按照传统方法，摄影师需要精确校准白平衡，防止任何偏色都会让食物看起来不新鲜。

进入后期，还要小心地提高清晰度，但又不能过头，否则食物会显得干瘪，毫无食欲；接着还要利用色调曲线和 HSL（色相、饱和度、明度）滑块，精确地调整每一种颜色的表现，让色泽更诱人。

在这方面，AI 也可以帮上大忙。

润色后的照片层次更为分明——冷吃兔与鸡肉裹满红亮油润的酱汁，表面铺满鲜红辣椒段，点缀其间的金黄花生米酥脆诱人，视觉与味觉的冲击感扑面而来，瞬间唤起食欲。

可以说，在 AI 的帮助下，你已经跨过了曾经逾越在普通人与大片之间的那道高墙，拥有了「言出法随」般的修图能力。

但魔法并非总能随心所欲，想要精准地实现心中所想，「咒语」是关键。

对 AI 讲话，有些诀窍要注意

用 AI 修图看起来很新鲜，但背后其实就是我们熟悉的文生图的进阶应用。

顾名思义，AI 从我们这里获取一段描述，并从中理解我们的意图，最后生成出符合它理解的图片。

这里的难点在于，什么样的话是 AI 容易理解的呢？

我准备了一张想要处理的照片，以豆包为例，尝试不同提示词的效果。

第一次，如果我简单描述：

将这张照片 P 好看。

此时，AI 对照片进行了一定的基础处理，我们可以明显看到画面对比变得更强了，颜色也更加浓郁，但我对这样的处理并不算满意——

这张照片拍摄于傍晚，最大的问题在于画面不够通透，层次也不够丰富，相比提升对比度和饱和度，我其实更希望从整体风格上进行调整。

回头看我的提示词，只有一句模糊的「好看」，但「好看」本是一个极其主观的感受，AI 无法隔着屏幕感知使用者的审美偏好，只能依靠预设的主流美学风格帮忙处理图片，最后就得到了一张「饱和度战士」。

但如果将描述改为：

将这张照片的拍摄时间改为蓝调。

有了更明确、客观的描述，AI 生成的图像也明显更符合需求，在观感自然的基础上，蓝调更突出了，画面的冷暖对比也更为强烈，但这样还不够——

单一维度描述的咒语还不够精准，AI 可能会出错，同时由于日落与城市开灯之间有时差，所以拍摄时城市还没有亮起灯光，照片本身并没有体现出城市的繁华，这比较遗憾。

想要这张照片更好看，我们可以为 AI 准备一个更全面的建议。

所以，我们进一步将描述扩充为：

将这张照片的拍摄时间改为蓝调，为画面中的建筑物添加一些符合逻辑的灯光，远处高大的建筑可以添加示廓灯，为画面打造内透效果，注意灯光的合理性。

从更多角度描述我们意图的提示词，得到了非常不错的效果，AI 在凸显蓝调的同时，顺利为图片中的建筑物添加符合逻辑的灯光，打造出一张富有层次感的城市夜景照片。

到了这里，我们可以总结出一套方法论，来为 AI 提供精准的描述，以尽量准确的方式传达我们的意图——

「主体 + 时间/环境 + 光线/色调 + 风格/情绪 + 特殊效果 + 细节约束」

公式由六个部分组成，六个部分分别代表了一张照片的各个维度：

1. 主体：你希望 AI 处理的核心对象，如：这张人像照片、这张城市夜景
2. 时间/环境：希望照片呈现的时间或自然条件，如：傍晚、蓝调、清晨、下雪天
3. 光线/色调：想要强化或改变的视觉氛围，如：暖色调、冷光、日落光影、通透感
4. 风格/情绪：照片整体想传达的感觉或调性，如：繁华都市、静谧夜景
5. 特殊效果：希望额外添加或修饰的视觉元素，如：添加建筑灯光、水面倒影、天空星星
6. 细节约束：对 AI 输出的合理性、真实性的补充要求，如：灯光符合建筑逻辑、注意真实透视、避免过度磨皮

按照这个公式，我们可以最大程度地掌控照片中的各个元素，越全面，AI 能理解就越精准。

依旧是这张照片，我们用这条公式的方法来撰写提示词，试试 AI 能不能给我们提供另一种风格的照片：

这张照片（主体）改为雨天拍摄，此时正值入夜前的傍晚（时间），为画面添加一定的雾气，雨水与雾气被建筑灯光打亮，在空中连成丝线，雾气可以盖住部份建筑（特殊效果），同时按照逻辑重塑光影（光线），注意不要改动删减照片中已有的建筑和元素（细节约束）。

雾气自然、影调和谐，积雨的屋顶还有符合逻辑的光线反射，这张照片的确出乎意料——

以往需要繁杂后期才能实现的效果，现在不到 30 秒就能轻松获得。

需要一提的是，在我试过的几十张照片中，修图效果最强的是豆包，其次是 ChatGPT，文中总结出的提示词公式，在这两个 AI 上都能取得相当不错的效果；

而 Gemini、Qwen 等 AI 工具则更倾向于重绘，照片改动痕迹较重，相较之下更推荐前两者进行精修润色。

玩到这里，我一边感叹 AI 的确强大——不需要任何修图基础，只需要提供完整的想法，就可以得到一张处理得八九不离十的照片；

但另一方面，一个有些老生常谈，但的确没办法忽视的矛盾，开始拷打我的内心。

照片的「真实」，到底在哪里？

在 AI 技术的加持下，我们的创作和表达变得前所未有的自由和丰富。

修图不再是专业人士的专利，普通人也可以轻松地通过 AI 实现照片的修饰与再创作。

不过，当我们沉浸在用 AI 把自家猫咪 P 成宇航员的乐趣中时，一个纠葛已久的矛盾，也随着而来：

在一些人眼里，AI 修图让照片背离了现实，变得虚假；而另一部分人认为，这只是自娱自乐，何必用如此严格的要求去度量一张照片。

在技术交替的时期，类似这样的理念之争并不稀奇，甚至已经有了愈演愈烈之势。

德国摄影师 Boris Eldagsen 在用一张 AI 生成的图片赢得索尼世界摄影奖后，主动拒绝领奖，并公开了图片的 AI 身份。

在世界级的专业摄影比赛上整这种活儿，并不是一个玩笑——他想以此引发人们的讨论，并强调我们必须区分用光写作（摄影）和用提示词写作（AI 生成），以保护照片的公信力。

不过，这场关于真实的辩论，或许从一开始就混淆了两个不同层面的问题，我们必须区分两种不同的语境：一种是「公共领域的真实」，另一种是「个人表达的真实」。

对于法庭上的证据，或是《纽约时报》的头版照片，客观、可验证的真实性是其生命线，一张照片的来源——由谁、在何时、何地、为何拍摄——是判断其价值的根本标准。

在这种语境下，任何未经声明的修改都可能构成欺骗。

但对于你的朋友圈来说，真实的含义则完全不同。

在数字世界的私人领地里，我们追求的往往是一种情绪的真实、一个笑话的真实或一种审美的真实。

是的，当看到一张猫猫正在帮忙做饭的图片时，我们不会感觉自己被欺骗了，只会被逗乐。

这里的真实无关乎事实，而关乎表达。

这或许才是普通人拥抱 AI 修图的真正原因——在个人表达的领域里，意图是事实更重要的准绳。

一位新闻记者的意图是见证，他有责任尽可能忠实地记录事件；而一个普通人的意图是表达，他有权利通过各种方式来传达自己的情感和创意。

所以回到最初的问题，去吧，大胆地让赤道下雪，让猫咪登月。

在这个 AI 的时代，在你的私人世界里，想象力是唯一的边界。

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关于 iPhone 17 Pro 的影像部门，最近又传出两个新消息。

其一，是前两天爱范儿报道的 iPhone 17 Pro 系列上的长焦镜头有可能支持最高 8 倍的连续变焦。

在国产手机卷生卷死，拍月亮都已不再是极限的同时，苹果最似乎终于回过味来了，开始追赶「拍得远」的潮流了。

但市场与用户经过多年的实践，早已明白焦段不是越长越好，iPhone 的长焦从 3× 到 5×，现在又要直接上 8×，大家还买不买账，真不好说。

不过，比起这个有点争议的长焦，另一条消息我倒是举双手赞成：

苹果要亲自下场，开发一个专业级的相机 app，很有可能随 iPhone 17 系列和 iOS 26 一起问世。

只不过，我对「专业级」的形容，可能另有想法。

手机上的专业相机 App ，可以不那么专业

在聊这个新的相机 app 之前，我们先回头看看 iPhone 目前的原生相机。

它的槽点，其实积攒已久。

争议主要集中在两点——太繁杂，太自动。

繁杂不难理解，如果你使用的是 iOS 18 系统，可以打开相机看看，从 iOS 7 沿用至今的界面，如今已经被各种新功能塞得满满当当，底部模式栏多达七八种，还有隐藏在二级菜单里的各类功能，想要完整摸清，非重度用户几乎做不到。

而太自动，则更让人无从下手——在 Android 阵营手机已经遍地专业模式、RAW 支持、AI 参数自定义的今天，iPhone 的相机却依然像是个「你只负责按快门，其它我来决定」的保姆。

这种不给用户选项的设计哲学，一直被不少人吐槽过于傲慢。

于是，在 iOS 26 上，苹果终于动手了。

借着全新的液态玻璃视觉语言，原生相机迎来一次罕见的大改版——

过去复杂堆砌的功能被有序拆分，照片与视频两个主模式作为「主轴」，其余的慢动作、延时摄影、全景等被收纳到子菜单，只有在滑动切换时才会展开；而原本埋在角落的二级菜单，也获得了更清晰的层级与结构。

可以说，在 iOS 26 之后，iPhone 的相机终于看起来没那么吓人了。

但问题也随之显露得更清楚了：自动依旧自动，参数依旧不给调。

一部价值万元、拥有强大 ISP 与影像系统的设备，在原生相机手里，却只能拍「苹果希望你拍的样子」。

这就引出一个疑问：

这样的相机，真能释放 iPhone 的全部影像潜力吗？

的确，虽说大道至简，但代价是压抑创作空间，那恐怕就不是「设计减法」，而是创作自由的减法了。

沿着这个逻辑，一个「专业级」的，兼顾视频与照片的相机 app 出现，变得顺理成章了起来。

不过，就像开篇的结尾说的那样，这个所谓的「专业级」，我要打个问号。

虽然目前还没有更详细的爆料，但从苹果近年来的一系列动作，我们也许可以管中窥豹——

苹果也许不会像 Blackmagic Cam 那样，走完全复刻相机和电影机设置的路线，而是更可能选择开放一部分关键参数控制权，打造一个半专业的 app。

这并不是胡说八道，从 Apple Log 的推出开始，苹果就在悄悄尝试一套更「苹果味儿」的专业路径——Final Cut Camera。

作为苹果亲自操刀的原生视频 App，Final Cut Camera 没有塞满快门、ISO、白平衡这些硬核参数，而是只保留了几个关键控件：视频规格、焦段选择、音量监看。

设定好帧率之后，用户基本就可以一键开拍，不用再纠结曝光三要素。

当然，目前 Final Cut Camera 更重要的任务，是服务于多机位联拍——它支持多台 iPhone 和 iPad 之间的远程同步录制，所有素材自动打上时间码，精确同步，拍完即导入 Final Cut Pro，原生无缝衔接，堪称苹果生态下最「顺滑」的拍摄前端工具。

而在 Final Cut Camera 之后，苹果在去年 App Store Awards 上的一次选择，也从侧面印证了这条「半专业路线」的可行性：

苹果把「年度 iPhone 应用」这个最高奖项，颁给了一款名叫 Kino 的 app。

这是一款专门为 Apple Log 设计的视频拍摄工具，内置了几十种针对 Apple Log 的专业 LUT，哪怕你完全不懂调色，也能快速搞出风格化大片。

不过，Kino 能拿下年度 App，不止因为它有 Log LUT，更在于它将专业与易用间的平衡，拿捏得非常到位。

打开 Kino 的主界面，你会发现它非常克制：

• LUT 列表
• 对焦
• 焦段选择
• 视频规格
• 音量监看

除此之外，没有任何专业参数需要你去控制，连白平衡都放进了二级菜单中。

这种设计方案带来的是使用上的简单——

你不需要知道 24fps 对应多少快门速度，不需要会看直方图判断灰片曝光对不对，甚至连 ISO 都不用调。

你只需要确认好帧率，然后举起手机，就能拍大片。

这种将关键参数「保留」，将技术细节「隐藏」的思路，本质上是把用户从复杂的参数设置中解放出来，把注意力重新拉回到画面本身。

可以说，Kino 就是在专业和易用的两极之间，找到了精准的中间地带，砌筑了普通用户用好专业功能的桥梁。

在 Final Cut Camera 和 Kino 之后，苹果如果真要做一个自己的「专业相机 App」，大概率也会延续这条路线。

「大师模式」：给大师加码，为大众铺路

有的朋友可能会说，刚刚举出的例子，似乎都是视频，可这个苹果的新相机 app，可是打算照片视频通吃的啊。

那拍照这块，还有没有想象空间？

别急，还真有——我们不妨把视线转向国产阵营。

在今年的 Find X8 Ultra 上，OPPO 全新升级的大师模式，就给出了一个非常具有参考价值的解法：

它融合了哈苏的经典影调和 OPPO 的计算摄影技术，同时又赋予用户极高的创作自由度，打造出一个既不是「自动模式」，也不是传统「专业模式」的全新界面。

什么意思呢？

一方面，它不像专业模式那样需要用户理解快门、感光度、白平衡等参数，不需要每一项都手动调整；

但另一方面，它又不是传统自动模式那种一键出片、风格固定的流水线，而是保留了足够多的调性控制权，让你可以根据自己的审美去定义一张照片的影调、质感和色彩。

你不需要变成摄影师，也能拥有掌控画面的自由度，这其实就是一种介于易用与专业之间的「中间地带」设计。

而在 iPhone 上，另一个 app 也从功能性上为苹果做了个好榜样——

前段时间，Google 相机之父跳转到 Adobe 以后推出的计算摄影软件 Indigo，不仅通过算法为 2×、10× 等非原生焦段带来媲美光学变焦的画质，还几乎没有 DeepFusion 的别扭锐化感，甚至将放大后的底噪也解决得很漂亮。

更重要的是，它并不要求你拍 RAW，也不用会调 LUT，开拍即用，所见即所得。

这为易用和专业间的中间地带找了个精准的边界：专业不一定意味着复杂，精准的体验设计与算法支持，也能为摄影创造另一种美学路径。

当然，目前的相机 app 还没有太多的爆料，上面提到的内容，更像是一场基于苹果过去动作和已有事实的结果归因。

但话又说回来，为什么我在一开始就说，我非常支持苹果做一款新的相机 App？

只要我们回头看看这几年智能手机的发展路径就会发现：

处理器你追我赶，屏幕你亮我亮，电池快充早卷成了标配，系统交互也逐渐同质化……

影像，成了手机厂商为数不多还能讲故事的主战场。

无论你愿不愿意，在没有突破性的技术革新之前，手机拍照好不好，录视频怎么样，依然会是本阶段的主旋律。

在这样的背景下，不只是苹果，所有头部厂商都会愈发向专业化靠拢。

我相信你肯定也已经感受到了这个趋势：

杜比视界、HDR、RAW、Log、LUT……

这些曾经只属于专业摄影圈的术语，正在越来越频繁地出现在手机发布会上，被一个个当作卖点塞进 PPT 里。

厂商说得热血沸腾，用户听得一脸懵懂——这些功能，和我们有什么关系呢？

换句话说，当我们花了旗舰的价格，获得了旗舰的配置，怎么才能真正把它们用起来，而不是买完就搁置呢？

硬件尽了力，希望在软件。

如果苹果真的要做一款新相机 app，我希望它在兼顾发烧友的同时，用简单体验打包专业能力，也做给每一个被复杂参数劝退过的普通用户。

给少数人加码，为多数人铺路，两件事儿可以不冲突。

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一段看起来像是夜视监控拍到的「兔子蹦床」视频，在 TikTok 上爆火，全网收获了有 5 亿次播放。

视频看上去像是某户人家的安防摄像头拍到的，灯光昏黄、画面模糊，但恰到好处地捕捉到几只兔子轮番起跳，活像在开夜间演出。

视频的标题写着：「刚查看了家庭监控，我想我们家后院来了几位特邀嘉宾！@Ring」 。

监控的模糊画质、几只看似在狂欢的兔子，这可爱又略带一丝真实感的画面迅速吸引了人们的眼球 。

在社交媒体平台 X 上坐拥百万粉丝的名人 @Greg 也评论说，「我从没意识到自己需要一群蹦床兔子，直到今天」。

然而，这份可爱是虚假的。视频中的兔子并非真实存在，有人发现，它是AI生成的。

第 5 到第 6 秒之间，左上角的兔子忽然「消失」。回头再看，细节确实有点怪。

但和大多数「AI 穿帮」视频不同，这次几乎没人第一时间认出来。哪怕是刷视频经验老到的年轻人，也直呼「完了，我居然被骗了」。

但这不是一场骗局，更像是一种小型社交媒体的灾难：不是「我们被骗了」，而是「我们居然愿意被骗」。

看似糊得刚刚好，其实「骗」得刚刚好

这段 AI 视频之所以能成功「欺骗」大众，很大程度上并非因为 AI 视频生成技术已经完美，而在于它「骗得刚刚好」。

它精准地利用了我们对监控视频的固有印象，也踩中了最能让我们放下戒备的那些流量密码。

模糊的夜视画质和静态背景，刚好遮住 AI 的弱点

我们习惯于认为夜晚监控录像就是模糊、黑暗且充满噪点的。这种先入为主的印象，完美掩护了 AI 视频的技术硬伤，例如在动作连贯性、阴影细节和背景动态上容易穿帮等问题。

所以当它以「夜晚监控录像」的方式出现时，画质本身的低清模糊反倒成了障眼法，帮它遮住了真实感缺口。

此外，尽管一些 AI 视频生成模型在处理前景主体方面已经相当出色，但背景的渲染往往会显得非常超现实。

而这段视频的背景是静止的，这又为 AI 规避了一个技术难题。

带「@Ring」的文案增强了来源可信度

视频发布者在标题中聪明地标记了家庭安防摄像头品牌「Ring」，一下子就让这视频的来源显得有理有据，让人感觉更真了。

这个小细节营造出「这视频是别人家门铃拍到的」错觉，让人自动归类为「生活记录」而非「创作内容」。

「动物夜间搞事情」是互联网用户默认接受的 meme

无数次病毒式传播的视频，已经训练我们相信这个场景是真实的。猫晚上偷吃泡面、浣熊夜闯泳池、郊狼在蹦床玩耍，动物们总爱在人类不在时「犯规」一下。兔子蹦床这种事，怎么看都合理。

最重要的：它太可爱了！谁会去质疑这么温柔的一幕呢？当一段内容足够甜、足够轻，它就很容易让我们「选择相信」。

尽管视频中间，左上角的兔子突然消失，暴露了 AI 生成的本质。但对于绝大多数刷短视频，快速滑动的观众来说，这一瞬间的破绽极易被忽略。

就在兔子视频引发热议的同时，马斯克也分享了 AI 视频技术的惊人进展。

10 天前，一段 6 秒的视频渲染需要 60 秒，之后降至 45 秒，再到 30 秒，现在已缩短至 15 秒。

本周我们或许能将时间控制在 12 秒以内。

他同时表示，实时视频渲染技术有望在 3 到 6 个月内实现。

这意味着，今天我们还能看到的「兔子消失」这类穿帮镜头，在几个月后可能就几乎很难发现里面的 bug。

当 AI 视频在技术上无懈可击时，再去讨论「如何分辨真假」就失去了意义。

这也让我们不得不把目光从技术本身，转移到更核心的问题上。

让我们被骗和狂欢的，其实不是 AI

视频的真相揭晓后，许多用户表达了一种「信仰崩塌」的感觉。

一位 TikTok 用户说，「这是第一个我相信是真的 AI 视频，等我老了肯定完蛋了」。另一位用户则表示，「现在我觉得我以后就会是那种被骗的老年人」。

这种从自信到恐慌的情绪转变，成了一个新的网络热点。

然而，将问题仅仅归咎于「AI 发展得太快」或「我们太容易被骗」，可能忽略了更深层次的原因。这一事件的核心，或许不在于 AI 技术本身，其实在于社交媒体平台本身的那一套玩法。

通过翻看视频的评论记录，我们发现人们在评论区的反应，呈现出来的几乎是同样的一个心理剧本。

首先是「天啊，这也太可爱了」；

然后，「等等，好像不太对劲？」；

第三步，「我被骗了？完了，我要变成会被骗的老年人了吗」；

最后还是回到了，「但……我不怪它」

我们正在和 AI 视频建立一种全新的「互动逻辑」。

我们不是完全相信它，而是默认它可能是假的，但我们依然愿意停下来看看、点个赞、转发给朋友猜一猜，就像一个游戏。

而平台的算法，也深知这种心理结构。

在这个过程中，「AI 视频是真是假」不再是重点，它更像一种参与门槛：你看懂了没？你能分辨出来吗？你被骗了吗？

AI 爆发的这两年，我们总是感叹 AI 视频图片已经能以假乱真，因此感到恐慌，担心自己未来会更容易被虚假信息蒙蔽。

然而，这个视频的病毒式传播，并非完全源于 AI 技术的「欺骗性」，而是源于人类观众内心深处对「被欺骗」的需求。

这些网友不都是被动地被骗，而有不少是主动地、心照不宣地参与了一场名为「假装相信」的集体游戏。

这场狂欢的主角不是 AI，而是我们自己。

正是视频中那「一闪而过」的兔子消失 bug，才让整个事件升级为一场全网参与的「找茬游戏」。如果视频完美的天衣无缝，它可能只会然后迅速被下一个视频淹没。

这就像观众明知道魔术师在「欺骗」他们，但他们享受的恰恰是那种「明明知道是假的，却看不出破绽」的认知挑战。

AI 兔子的「穿帮」，就是这个魔术被揭穿的时刻，它让所有人加入讨论，从而引爆了传播。

缺陷创造了争议，争议驱动了参与。视频的真假不再重要，它所引发的混乱和讨论本身，就是流量的保证。

这种「我竟然也被骗了」的自嘲，迅速拉近了陌生网友间的心理距离，形成了一种「我们都是容易被骗的笨蛋」的社群认同感。由「共同被骗」而产生的连接，其社交价值远大于视频内容本身的真实性。

理想的情况是，我们学会有意识地享受这种「虚假内容」带来的乐趣，同时保持一份清醒的认知，但这可能对大多数人来说并不容易。

潜在的危险不只在于 AI 的逼真程度，而在于当这种「集体欺骗」被用于恶意时，比如制造谣言或骗局。我们需要建立的，是对信息「意图」的识别，而非仅仅对「真伪」的判断。

我们可以多问问自己：这个内容想让我产生什么感觉？它最终想让我做什么？

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编者按：

当我们想喝可乐的时候，在极长的时间都只有两个选择：百事可乐和可口可乐。当我们选择手机的时候，有 90%的概率在苹果和华米 OV 等品牌里辗转。当我们买运动服饰的时候，第一时间想到的，大概率是 Nike、Adidas。

 

但世界之所以缤纷多彩，是因为在这些巨头之外，有一些不遵从传统，力求创造不同，注重设计和功能，着眼于明日的公司存在。

 

它们有着非主流的商业模式，设计与产品能提供独特的用户价值，和足够的社交谈资。重点是，它们没有大公司的包袱，敢于不顾一切的进步。它们，是「多样性公司」。

 

多样性，是开放世界的关键。爱范儿相信，只有真正关注和理解多样性公司才能比更多人更早地看见未来。在同名栏目中，爱范儿将以专访的形式，与你一同见证这些多样性公司，如何重塑未来，定义新常态。

本文为「多样性公司」栏目的第 6 篇，我们和 Hypershell 的创始人 Kelvin Sun 和联合创始人 Penn Yu 进行了对谈。

Hypershell【极壳（qiao）】是世界上第一家把机械外骨骼产品从医疗和工业领域带到消费者领域的创业公司，现在每个人都有机会去体验机械外骨骼产品给人类躯体带来的力量和体能提升。这有点像钢铁侠在山洞里造出了 Mark I 装甲一样，人类对于「自身」的想象力可以进一步扩展，更重要的是，这种科幻想象，真的有机会变成未来的现实。

Hypershell 目前一共有 3 款产品在售，分别是基础款 Hypershell Go X，功率更高的 Hypershell Pro X，更轻更耐久，采用了碳纤维和钛合金材质的 Hypershell Carbon X，这些产品可以在登山爬楼，徒步骑行等 10 多个场景提供腿部助力。理论上，拥有 1 马力功率的 Hypershell Pro X 可以提升 40% 的腿部力量，抵消 30 公斤的负重，节省 30% 的体能。

极壳首款产品年初在海外正式上市后，已在全球范围拥有超过 1 万名用户，在快速增长的成绩加持下陆续获得了来自 IDG、红杉等资本的青睐，已累计获得数千万美元融资。

Hypershell 也在积极开拓中国市场，八月将在国内前沿潮品渠道 DrivePro 开启体验与销售。

「我的生命没有一分钟被浪费，都在为 Hypershell 做准备」

Q： 为什么给公司取名叫 Hypershell？有什么特别的意义？

A：很大程度上是受一些文化作品的影响，对我们影响最深刻的就是《攻壳机动队》，Ghost in Shell，在这个动漫里 Shell 其实有蛮特殊的含义，指的是灵魂的容器，就是人除了自己的自由意志之外都是 Shell。

这个就跟我们做的事情强相关，我们想要最新的机器人技术和 AI 技术赋能人本身，增强人的自由意志。所以 Hypershell 其实也是指更好的 Shell，更好的人类自由意志的容器。

第二层意思来说，我们做的事情跟户外也是强相关，可以说我们的产品也是一种新的户外装备，过去户外装备有软壳 Soft Shell，硬壳 Hard Shell，Hypershell 也会是一种新的户外装备形态。

我们觉得 Hypershell 很能代表外骨骼这个品类，我们和用户测试了很多名字，比如 Exoskeleton，比如 Power Suit，最后大家普遍觉得 Hypershell 很有代表性，就像吉普车就是吉普车，不用叫四轮越野车一样。

Q： Hypershell 创始人 Kelvin Sun 之前创业的领域是在开发板领域，还有一些机器人项目，为什么这次创业选择了机械外骨骼赛道，毕竟这是一个非常新兴且未被验证的赛道。科技领域创业，你认为是应该更多基于趋势判断，还是源于某种使命感或个人直觉？

A：之前我做开发板其实也是一种机器人的控制器，做的一些机器人产品也是各种机械臂，然后还有 3D 打印以及机器人移动底盘的创业项目，它们都是非常典型的跨学科机电产品。

要说为什么选择外骨骼这个赛道，最真实的答案一定是基于我自己的愿景，我想要实现的东西，和当下趋势之间的双向奔赴，只有这样，事情才有机会做成。

每一代人创业的方向一定是很大程度上受他们小时候的各种因素和看过的文化作品的影响，我非常理解马斯克想让人类上火星，是因为他小时候看的都是《银河系漫游指南》之类的。我们这代人小时候看的都是高达，EVA，当时你会发现这些东西非常酷，但因为太科幻而很难成为现实。现在我会觉得这些东西极尽自己所能，能一点点地拉进现实世界里，这就是非常有意义的方向。

我初中做的第一个 DIY 项目，是一个肌电传感器，现在看，做外骨骼最难的地方在于人，怎么去理解人的运动意图，肌电信号恰好是个有效途径。

到了现在这个时间点，我会发现过往所有的精力其实都是在为此刻而存在。

外骨骼是一个包含机器人，人工智能，还有人机工程学的复杂领域，我觉得过去做的大量的各个方向的工作，都是在为这样一个目标做筹备。

回过头看，我的时间没有一分钟被浪费，这是一种很活得很真实的感觉。

Q： Hypershell 众筹的成绩非常不错，首月 2638 名支持者，123 万美元众筹金额，对于你们来说，众筹的作用是不是验证这款产品在消费级市场的潜力？

A：拿到第一笔融资过了半年，23 年年初的时候，我们第一版全功能的原型机出来了，等于是我们已经验证了这个产品的可行性，从脑子里的虚拟物件变成了实际的产品，还能给很多人去体验，大家都觉得功能上超出了预期。

当然我觉得原型机距离真正能够量产的产品差距还非常大，缺了很多工程细化和可靠性的优化，以及各种 corner case（边角案例）的推敲。

我们定义了消费级的外骨骼能够有最大 1 马力的功率，在很多场景够用了，然后续航还很长，接近 20 公里，同时它真实地融入 AI 能力，能够自适应多种多样的地形。

更重要的是，我们把这些能力打包起来，还有一个很亲民的价格，几百美元，相比于传统工业级外骨骼价格有数量级的降低。

当时对内来说是验证了概念的可行性，但我觉得一定要去验证这个品类的需求。很多做这种创新类消费硬件的公司，往往死在了闭门造车，拿着锤子找钉子，我们过去的创业经历也犯了大量这种错误。

众筹对我们的价值其实是进一步的 PMF（Product Market Fit）验证，是产品和市场需求之间匹配度的验证。

Q： 对于 Hypershell 这样在新兴领域的初创公司，目前公司面临的最大挑战是什么？

A：外骨骼是一个很需要技术创新和产品创新的赛道，这个品类的迭代一定不是依靠内卷和高压去实现的，而是要尊重时间，需要团队花时间沉下心，去思考，去理解，去不断摸索。

这种时间和过程的不可压缩性，和我自己的紧迫感是有矛盾的。

做外骨骼肯定是个长期的事情，需要未来几十年去努力和迭代，但整个硬件行业的竞争又非常激烈，节奏非常快。

甚至我们还没法依靠堆人力来解决问题，因为行业里不存在现成的外骨骼方向人才，我们筛选到合适的人也需要很长的培养周期，才会对外骨骼有系统性的理解。

另外我们也是在跟物理规则做对抗，相比于软件开发，Hypershell 的产品跟人有强相关和接触性，既要极致轻量化，又要极致高强度，这里面需要权衡和选择很多东西，外骨骼不仅前沿，链条又很长，需要从实验室环境牵引到产品化，中间还要在链路上的关键技术点做突破。

我们研发团队的构成，一半偏学术型，一半偏产品化，我们跑在靠前位置就是需要做大量实验室阶段的工作。

Q： 目前做机械外骨骼产品的初创企业有好几家，产品形态看上去也比较接近，Hypershell 的差异性和竞争力在哪里？

A：Hypershell 第一代产品上线之后，算是证明了这个品类的潜力，还有用户的需求。所以确实也能看到最近一年不断有类似形态的产品出来，不过我觉得做一个长得像的产品并不难，因为这个东西的复杂度看上去好像也没那么高，无非就是两个电机，中间几个杆子连起来，加一些布带子绑起来。

无人机在物理形态上也贼简单，4 根树枝绑 4 个电机也能飞，但是看着接近和真实好用的产品之间的差异非常大。

外骨骼需要在人体工程学，可穿戴设计，机器人，到动力系统和 AI 算法上都研究得很深入，还要抠得很细，最终体验上才比较好。

我们的优势就是除了做了很多前沿性的探索之外，在做外骨骼这件事上足够认真，以及抠得足够细。

竞品确实很容易抄一个形态，但是对于这个形态的底层逻辑很难有具象化的概念，当他们在每一个环节都做得差一点的时候，最终叠加出来的整体体验肯定是比较糟糕的。

比方说，十几年前花 1000 块就能买一个扫地机器人了，但是当时扫地机器人的策略是随机乱撞，回家还要找机器人随机到家里哪里去了，这种产品在我妈的印象里就很傻很垃圾，这个观念在她脑袋里存在了十几年。最近换了自动上下水，带激光雷达和 AI 规划算法的扫地机器人，她才觉得扫地机器人现在很聪明很方便了。

所以对于外骨骼这个品类来说，一定不能让一代人因为一两款垃圾产品就觉得这个品类不行。

实际上我们众筹真实交付的产品也不是众筹展示的那个版本，我们把众筹那一代砍掉了，重新做了第二代发货，因为我们觉得第一代的构型存在很多瑕疵。我们甚至觉得如果这一代产品发给用户，那消费级外骨骼行业就凉了，这代人可能都对这个品类有不好的印象。

「AI 是 Hypershell 产品最核心的两个能力之一」

Q： 一些外骨骼公司从工业或康复市场切入，更偏 B 端，而你们选择了面向日常用户，聚焦户外助力，为什么会有这样的决策？

A：我觉得这不是一个很难的决策。

就是如果你真的选择一个出发点是基于愿景和使命感的创业项目，这就是一个自然而然的决策，最终都是 people mission fit （人和愿景匹配）的问题。

你让我去做医疗或者工业领域的外骨骼，我觉得我也做不好。

我自己就是一个户外爱好者，我喜欢徒步，生态游，自驾，我很能理解这些场景下用户需求和用户痛点是什么，我也很想去打造极致的产品，让我自己也很享受使用这个产品的过程。

这就是我做这个品类的基础，我能同理心用户。

Q： 对于目前的机械外骨骼市场来说，绕不过的就是体积重量和功率之间的矛盾，为什么 Hypershell 的初代几款产品，选择了 2KG 左右，32 N·m 扭矩，800W 峰值功率，1 马力的尺寸？为什么不做得更重更强？或者说 Hypershell 内部是把 1 马力作为目标，然后尽可能极限地做小做轻？

A：其实这个 1 马力是反向虚标，它真实的功率其实是 1.1 马力左右，800 多瓦。

因为我们我觉得用户很难具象化理解多少瓦是什么概念，但是马力很好理解，就是一匹马的力量，人显然没有马的劲儿大，我们调研发现 1 马力用户很好理解。

选择这个性能很大程度是在这在这种构型下，800 多瓦的功能不单能应对日常出行场景，同时还能在一些跑步冲刺，还有极限登山场景也能有很好的助力，是一个非常够用的性能指标。

800 瓦就是我们算出来合理够用的功率范围，1 马力是更好的用户沟通选择。

然后 800 瓦会决定大概的扭矩是多少，扭矩会决定产品结构的刚性和可靠性，然后再去决定用什么材料，要不要上碳纤维或者钛合金，怎么去设计产品的疲劳寿命。

其实就是这样的推导过程，确实就是先把目标定好再来想办法实现，但这个目标也是来自于我们的理论推导，对场景的理解还有实际的测试。

Q： 作为一款「助力」设备，Hypershell 的机械外骨骼产品，AI 对于人类动作意图的理解和预判，是否和本身的机械能力一样重要？

A：Hypershell 产品里一个「小脑」叫 MotionEngine ，融合很多种不同的传感器，还有不错的算力。

为什么有这个东西呢，是因为我理解阻挡外骨骼产品走向更泛化更多样的场景的，不光是硬件性能，或者价格很贵，很大程度上是因为 AI 能力不够。

从实验室角度来看，两个人身材接近，但脚的码数不同，走路步态也会完全不一样，这种情况下什么样的助力方式是有效的？结果其实是千人千面，这个策略对我有效，但是对你就完全没有效果。

另外不同的场景和运动形式，走路，上小坡，爬楼梯，走碎石路，登雪山，或者力量训练，或者骑自行车，用户需要的助力方式也完全不一样。

在用户千人千面，场景纷繁复杂的情况，让 Hypershell 的产品能够无缝地去自适应切换，其实是 MotionEngine 要解决的问题。

我们的机器上只有一个按键，就是开关机，我们的理念是你除了开关机之外，整个设备在使用过程中都不需要任何的按键操作，而是通过 MotionEngine 帮你做了识别，然后帮你做预测、调整和适应。

这是让外骨骼走向现实生活，应对复杂的非结构性场景的必由之路。

行业里最主要的一个难点就是对于人的意图识别，就像我刚才说的，刚好我在初中的时候就开始做肌电传感器了。

所以我的理解是，MotionEngine 背后的 AI 能力，是 Hypershell 产品核心的两个能力之一。

Q：机械外骨骼这个名字形容 Hypershell 的产品恰当吗？你们希望用户把 Hypershell 看作一款什么样的产品？是运动辅助器？是下一代可穿戴？还是未来的人体增强工具？

A：这个问题我们最近也在不断地去探讨和思考，就今天来看，Hypershell 的产品在不同场景有不同的作用，比如在自行车场景下能让所有自行车变成 E-Bike，徒步场景呢，又是 E-Hike，工作场景里，比如要爬好多楼梯的巡逻巡检也会更轻松。

坦白讲，我们对 Hypershell 产品定义的认知仍然在一个迭代的过程中，我们认知它是一个比较 multipurpose 多用途的东西，我们不希望它这个场景或者用户群被限缩，还是希望去保持它的这种延展性和多样性。

不过更抽象地讲，我会说 Hypershell 的产品是一种物理层面的增强现实。

这是我前段时间才有的理解，它是人和物理世界中间连接的一层「介质」，它可输出、可编程、可数字化，可以去提升人的能力，对吧？

也可以去模拟一些体验，让你感觉好像在月球走路，或者让你在感觉在更重的环境走路，比如泳池里面，然或者让你模拟碰到了什么墙，踢到了什么东西。

我觉得人的很多能力和体验其实都可以在这层介质的基础上去重新思考。

Q： 目前 Hypershell 产品主要还是腿部助力，未来会不会有手部助力产品的规划，应对搬运等场景？

A：我觉一家公司的产品拓展方向必须具备两个维度的考量，第一是你的底层的技术能力模块是否能够很好的重叠和复用，第二是用户群是不是同一波用户群。

最完美的拓展方式应该是两个都符合，就是同一种技术路径，然后同一种人群可能存在着不同需求，那这是一个很好的品类拓展路径。

对我们来说，搬运这些场景，我们觉得是一个很刚需很现实的需求，但和我们当下用户人群的重合度很低，加上上肢的外骨骼其实更难做，上肢的动作维度更多更高，很难被标准化，属于很难做一个产品匹配不同场景的领域，这里更适合做高度定制化的产品。

Q：从目前的产品情况来看，是否可以接入一些智能手表等可穿戴设备，根据当前的心率水平，血氧含量等身体数据动态调整 Hypershell 产品的输出功率？

A：这是一个非常好的 idea，Hypershell 产品其实具备基础的这种能力，根据你的动作，还有当下的能耗水平，实时地去调整助力的策略和功率。

这也是为什么它能实现单键操作，用户只需要开关机就行。

刚才你说的这个方向，我们也在做一些准备，最近的探索就是 Apple Watch 端的 app 很快就会上架，和可穿戴设备结合确实是我们关注的方向，通过 Apple Watch 检测身体状态之外，手表也是一个更适合我们产品的人机交互界面，比如户外场景下，抬手就能看到自己和设备的状态。

「成为钢铁侠，是可以想象可以触及的未来」

Q： 已经有马拉松选手穿戴你们的产品参加了马拉松赛事，提升了他的最好成绩，马拉松属于重在参与的运动，不过事实也是 Hypershell 因为便携性轻量化加上助力特性，一定程度上能提升运动表现，你如何看待外骨骼技术在提高个体能力的同时，可能带来的效率悬殊以及公平性的问题？尤其在劳动或竞技场景中。

A：首先我觉得这是一种 trick，一定算是作弊。

当然那个用户的成绩属于可讨论的范畴，他没有影响奖金和名次，更多是提升自我成绩。

对于我们来说，他也是通过这种参加马拉松的方式去测试 Hypershell 产品的有效性，一个运动员在剧烈的，竞争态势的竞赛环境里长时间跑步，能够看到这款产品真实的有效性如何。也不光是为了省力，也能帮助运动员挑战自己的极限。

从运动本身长期来看，外骨骼产品肯定会被禁掉，今天它还处于大家没留意的地步。但是外骨骼产品也可能会催生新的比赛种类，就像之前北京举办的机器人马拉松比赛一样，说不定未来也有外骨骼铁人三项，大家在竞技场里公平竞争，反而也会引导行业，还有人类去突破极限，就像现在的 F1 比赛一样。

Q：人与机器的距离越来越近了，我们好像正处在一个人机融合得微妙临界点，你怎么看待「赛博格」这个概念逐渐成为现实，尤其在人机协作与身体延展的语境下？

A：大家似乎看到了一些影子，比如说这两年马斯克的脑机接口 Neuralink 项目有些进展，还有我们 Hypershell 这样的产品能做人类物理层面的增强，大家似乎看到了人和机器融合的可能性，但是我觉得真要说「临界点」，还需要大量的基础突破才有可能。

比如说智能义肢的研发，就比外骨骼更难，我和一些研究团队沟通过，他们的研发状态就是开发了很多智能义肢，但整体和人的适配度非常低，很多案例里只有一两个人穿戴的时候有不错效果。

我觉得这是一个缩影，真正可用的连接神经的人机接口我觉得还得 20 年往上，今天来看还是体外的工具型设备更现实，更普适，门槛更低，比如说电机的能量密度，已经是人类肌肉的 100 倍。

Q：手机、耳机、智能手表，包括智能眼镜都在变成日常随身设备，还有新兴的潮流是 360°全景相机，乃至一些 AI 记录设备都具有随身性，机械外骨骼产品有这样的潜力吗？就是人们把它变成一种很酷的电子产品日常使用。

A：今天看当然还差很远。

为了实现这样的目标，也需要很多的底层技术创新，对场景不断的拓展。

之前外骨骼产品仅限于行业级场景，到今天不少人在爬山徒步骑行等等日常场景里用，我觉得已经是行业里挺大的进步了。

可能努力个十几年二十年，一代一代的迭代更新，产品爬坡，场景破圈，最终会在某个节点下形成质变。

质变的节点可能是这样的，它一定是在更泛化的场景里面，并且正面作用越来越大，负面作用越来越小，就像 Vision Pro 一样，现在看它观感非常震撼，但实在太笨重了，如果未来负面作用很小，它不压头，同时卖 1 万块以下，我觉得它就质变了。

外骨骼也是类似，今天它对人的耐力提升只有百分之几十，随着技术不断迭代，质变到能提升 100%，甚至 200% 的体能，然后穿戴起来又很无感，平时都意识不到它的存在，关键时刻才有感知，同时成本也不断降低，价格更便宜的时候，我就觉得行业的机会点到了。

Q：我之前采访了一些不同行业的科技公司创始人，从新能源汽车，到无人机和扫地机器人行业，他们无一例外都把企业的长期愿景放在了「具身智能」上，即强 AI 绑定高自由度的机器人，实现更多场景的无人化。对于 Hypershell 来说，在有人的场景里，人类又该如何适应这样的未来？人类的机械化，是不是一个必然选项？

A：用不同的技术去增强人类本身，一定是人类文明的下一个演进阶段，这趋势我觉得是正确的，只是技术类型有很多，AI 也是一种对人的增强，只是它增强的是人的脑力，人的信息获取能力还有逻辑推导能力。

人类增强这件事是未来 10 年，20 年非常重要的技术方向，我们在做的其实只是其中一个细小的分支。就像我说的，外骨骼其实就是人和物理世界进行交互的介质，可输入，可编程，可数字化，它要实现的就是我们在物理世界的增强现实，来实现人的自由意志。

人的自由意志可以被各种技术综合起来去呈现，去放大，这也是我们公司的长期愿景。

如果更具象一点的话，像钢铁侠那样的装甲和人工智能，在未来是可以想象，也可以触及的。

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苹果版 Chat GPT 曝光

据彭博社最新消息，苹果在今年早些时候成立了一个名为「答案、知识和信息」的团队，简称「AKI」（Answers、Knowledge and Information），目标就是打造一种类似 ChatGPT 的全新搜索体验。

报道称，该团队正在构建一种「答案引擎」，能够爬取网络数据来回答常识性问题，目前还处于研发的早期阶段。「答案引擎」不仅会有一个独立的 app，还会作为基础技术，为未来的 Siri、Spotlight 聚焦搜索以及 Safari 浏览器提供搜索的功能。

据悉，这个团队由「AI Siri」的前负责人高级总监 Robby Walker 领导，向 AI 主管 John Giannandrea 汇报工作。

而苹果也已经开始了针对该团队的招聘活动，提到了搜索算法和搜索引擎方面的经验需求，信息中还提到了 Siri、Spotlight、Safari 产品。

随着 Google 反垄断案的持续进行，苹果很可能将被迫终止与 Google 搜索的多年合作，这会导致其失去 200 亿一年的授权费。而苹果自己的 Apple 智能进度缓慢，AI Siri 持续跳票，因此需要一些新的更有吸引力的 AI 功能。

虽然此前苹果内部对聊天机器人之类的 AI 应用持有保留态度，但在今年已经发生了 180 度转弯。苹果服务高管 Eddy Cue 甚至公开表示，基于人工智能的搜索是未来的发展方向，并证实了苹果正在探索和 AI 搜索公司 Perplexity 等团队的合作关系。

值得一提的是，在近期的财报电话会议上，CEO 库克曾强调了苹果对 AI 技术的重视，也明确表达了收购 AI 公司的开放态度。此前有不少消息称，苹果内部已经讨论过收购 Perplexity 的合理性，也约见过其领导团队。

乘龙卡车多日发声，理想深夜回应对撞测试

近期，理想 i8 新车与乘龙卡车对撞测试的争议在网络引发了巨大讨论，而当事双方也纷纷下场回应事件。

8 月 1 日，东风柳汽（乘龙卡车所属企业）研发院车身开发部张部长通过封面新闻回应「理想高管提议的直播复测」。其明确表态：「东风柳汽既产乘龙卡车也产风行乘用车，我们不挑事但不怕事。」

值得一提的是，这是东风柳汽首次以「商乘双生产者」身份回应。张部长透露，乘龙对此次测试全程不知情，相关车辆由理想与测试机构对接，「过往测试均按法规进行，从未参与跨品牌碰撞测试，但在卡车接力赛等剧烈赛事中多次夺冠。」

8 月 2 日，乘龙卡车官方则发布海报，写着「活着，才有资格谈理想」，并在海报中放出了两个拳头对撞的图案，以及乘龙卡车旗下车型和风行乘用车。

而在昨日晚，理想汽车发布了《关于理想 i8 安全性碰撞测试的说明》。针对「为什么做这次测试」，理想方面表示：

为了确保新设计的安全可靠性，我们决定通过主动模拟现实生活中对用户安全极为关键的对撞场景，科学验证并持续提升理想 i8 的被动安全性能。

其表示，本次测试特别委托第三方权威机构「中国汽车工程研究院股份有限公司」执行高强度碰撞测试，并通过视频形式，透明、真实地向用户展示测试过程和结果，其初衷就是让用户看到理想 i8 在提升车辆安全性上的努力与成果。

针对舆论消息，理想方面强调，「本次测试目的只是为了验证和提升理想 i8 的被动安全性能，并非针对其他任何品牌进行产品质量评价，测试结果也不应被解读为对其他品牌产品质量的论断。」理想还解释：

测试所用东风柳汽乘龙品牌二手卡车仅作为移动式壁障物，我们无意、也没有对其做出质量方面的引导性评价。对于测试过程导致东风柳汽乘龙品牌被意外卷入舆情争议，我们实属无心之举。

理想方面还澄清，理想汽车与东风柳汽乘龙不存在直接竞争关系。「我们专注于家庭乘用车，而对方是中国卡车领域的杰出代表、拥有数十年历史的央企行业标杆，我们一直秉持敬重之心。」

特斯拉自动辅助驾驶车祸宣判：总计判赔 3.29 亿美元

据 CNBC 报道，佛罗里达州一个陪审团日前裁定，特斯拉应对 2019 年的一起 Autopilot 驾驶辅助系统致命车祸事故承担部分责任。

根据裁决，特斯拉在该案的总赔偿金高达 3.29 亿美元，预计其需承担其中约 1.29 亿美元的补偿性赔偿，以及全部 2 亿美元的惩罚性赔偿。

针对上述裁定，特斯拉方面回应 CNBC 表示，「裁决是错误的，这只会阻碍汽车安全发展，并危及特斯拉以及整个行业开发和应用救生技术的努力。」其还表示，将会计划上诉。

2019 年，车主 George McGee 驾驶着一辆配备「Enhanced Autopilot」（增强版 Autopilot）的 Model S，途中 George 在捡起掉落的手机时，车辆以超过 60 英里的时速，并且在未减速的情况下撞上一辆路边停放的空车。而这起事故造成空车一方的 Naibel Benavides 当场死亡，而她男友也身受重伤。

值得一提的是，庭审中，McGee 承认自己在驾驶时因手机掉落而分心去捡。但他表示，自己当时相信自动驾驶系统会在前方有障碍物时自动刹车。

对于上述情况，原告方律师 Brett Schreiber 则认为，特斯拉设计的 Autopilot 仅适用于受控的高速公路，却故意不限制驾驶员在其他地方使用它，同时，CEO 马斯克还告诉全世界 Autopilot 比人类驾驶得更好。其强调，

特斯拉的谎言将我们的道路变成了其有根本缺陷的技术的试验场。

阿里通义 Qwen3 模型拿下全球第三

据阿里通义消息，国际知名大模型评测 Chatbot Arena 日前公布最新榜单，Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 斩获 1433分，超越顶尖闭源模型 Grok4、Claude4、GPT4.1，Qwen3 位列总榜「全球第三」。

据悉，Chatbot Arena 采用盲测评价机制，是 AI 大模型领域最具影响力的榜单之一。

此次 Qwen3 的 1433 分，是全球开源大模型和中国大模型的历史最高分。同时，Qwen3 还在 5 个关键能力子项中摘得「全球第一」，包括数学（math）、代码（coding）、复杂提示（hard prompts）、长文本检索（longer query）和指令遵循（instruction following）。

除 Qwen3 Instruct 模型外，Qwen3 家族多款模型也取得优秀成绩：

• 推理模型 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 也闯进榜单前十，数学能力并列全球第一；
• 在 Chatbot Arena 专门评估编程能力的 WebDev Arena 子榜单中，编程模型 Qwen3-Coder 性能与 Gemini2.5 Pro、DeepSeek-R1、Claude4 并列第一。

GPT-5 难产内幕曝光，性能还远低预期

据 The Information 报道，被 OpenAI 视为迈向 AGI 关键一步的 GPT-5 经历了严重的技术挫折，陷入「难产」危机。

去年 12 月，OpenAI 发布的模型原本在获得更多时间和计算能力时表现出色，但当研究人员将其转化为名为 o3 的聊天版本以响应 ChatGPT 用户指令时，此前公布的性能提升几乎完全消失。

这一失败可追溯到 2024 年下半年，当时 OpenAI 正在开发内部代号为 Orion 的模型，原计划将其作为 GPT-5 发布，预期能大幅超越当年发布的 GPT-4o。但 Orion 项目最终未能产出更优秀的模型，后不得不将其降级为 GPT-4.5 发布。

失败的原因包括高质量数据供应减少，以及模型调整在小规模时有效但扩大后失效的问题。直到今年 6 月，OpenAI 正在开发的所有模型都没有一个达到 GPT-5 的命名标准。

尽管进展缓慢，GPT-5 在编程、数学任务和AI代理驱动等方面仍有所改进，能以更少计算资源生成高质量内容。但内部人士坦言，这些改进远不及从 GPT-3 到 GPT-4 的飞跃式提升。

值得一提的是，OpenAI CEO Sam Altman 昨日发文表示：

接下来几个月我们将推出大量新内容——新模型、新产品、新功能等等。请在可能出现的一些小问题和容量紧张时多多包涵。虽然过程可能有些波折，但我们相信你会非常喜欢我们为你打造的东西。

今日凌晨，Altman 全网首次公开了 GPT-5 的对话界面，揭示这款尚未发布的大模型在真实使用场景中的表现。

截图显示，Altman 向 GPT-5 提问：「什么是最发人深省的 AI 题材电视剧」GPT-5 随即给出了一份详细推荐清单，内容不仅涵盖剧集名称、播出平台和评分，还深入介绍了每部剧集的核心议题与哲学内核。

有趣的是，网友的高赞评论却是吐槽 ChatGPT 的标点使用习惯：「请永久删除 ChatGPT 中的破折号。」后续，Altman 还发布了一条帖子表示：「很快进入 SaaS 的快时尚时代」，疑似暗示 GPT-5 不仅是一次模型升级，更可能重塑传统 SaaS 产品的形态与节奏。

库克超越乔布斯，成为苹果任期最长 CEO

截止 2025 年 8 月 1 日，库克担任苹果 CEO 时长达到 5091 天，超越了史蒂夫・乔布斯的 5090 天，同时也成为该公司历史上任期最长的 CEO。

在硬件方面，乔布斯作为 CEO，在 1997 年至 2011 年期间，负责了 iMac、iPod、MacBook Air/Pro、Apple TV、iPhone 和 iPad 等经典产品；而库克则负责了 Apple Watch、AirPods、HomePod、Apple Silicon（芯片）、Vision Pro 等产品。

软件上，乔布斯主要推出了 iTunes、Mac OS X、Safari 浏览器、iOS、FaceTime、iCloud 等产品；库克则是负责了 Swift、Apple Pay、Apple Intelligence 的推出，以及 Apple 服务的各类扩展（Apple Music、Apple TV+、Apple Arcade 等）。

商业表现上，乔布斯成功盘活了曾经的苹果，获得了微软 1.5 亿美元的投资，进入了零售行业，制定了建造 Apple Park 的计划，以及 Apple 成为最有价值的美国科技公司；而库克带领苹果在 2022 年的时候，估值突破 3 万亿美元，让苹果成为最具价值的上市公司，并且完成了部分重要的收购（如 Beats）。

马斯克：将推出 AI 视频生成器 Grok Imagine

昨日，马斯克在社交平台 X 上宣布，Grok 将推出 AI 视频生成工具 Grok Imagine。

Grok Imagine 目前处于测试阶段，允许用户通过输入文字描述他们想要看到的图像或场景，随即 AI 将其转化为带有声音的动画视频片段。这项功能正在逐步向每月支付 30 美元的 SuperGrok 高级订阅用户开放，其他 X 平台用户也可以注册加入候补名单。

马斯克将这项新功能称为「AI 版的 Vine」。Vine 是一个允许用户创建和上传 6 秒视频的短视频服务平台，2012 年创立后不久即被当时的 Twitter 收购，直至 2017 年关闭。

在 TikTok 出现之前，Vine 是许多早期病毒视频的发源地，并催生了无数「史上最佳 Vine 视频」合集，在互联网文化中占据重要地位。

值得一提的是，马斯克在同一条帖子还表示：「顺便说一句，我们最近找到了 Vine 视频档案（原以为已经被删除），正在努力恢复用户访问权限，这样你们如果想的话就可以发布它们。」

不过，目前尚不清楚恢复 Vine 档案的具体形式——是允许用户重新访问他们的旧账户，还是仅作为临时措施让用户能够获取该服务的旧文件。马斯克尚未对此作出进一步说明。

法拉第未来回应「抄袭长城」

昨日，法拉第未来 FF 全球总裁王佳伟发视频回应「新车抄袭长城」争议。

视频中，王佳伟表示，「我们一直在说我们是和中国的产业合作伙伴进行合作去做的这款车，不存在任何抄袭的情况，用我们的话说，四轻四快五聚焦五赋能带来了独特的价值，独特的优势。」

其称，「以产品的开发为例，做美国合规碰撞测试，开发出符合美国当地人使用习惯的操作系统，这个是 FF 通过 10 年的经验、能力、资源的积累去换来的我们的显著的核心能力之一。」

王佳伟还表示，法拉第把与产品开发相关的核心能力与合作伙伴去结合，各司其职，但各取所长，「一起把中国好的产品带入到美国去落地，这是一件非常有意义和了不起的事情。」

近期，法拉第旗下第二品牌 FX 的首款车型 Super One 在刚发布时经历了一次「抄袭风波」：有网友在其详细介绍页里观察发现，内容中出现了「高山 9 全系标配智能电四驱系统」等内容。

而据亿欧汽车获悉，贾跃亭旗下 FF（法拉第未来）第二品牌 FX 的首款车型 FX Super One，系获得魏牌高山合作授权的车型。有趣的是，FX Super One 的付费预订量超过 1 万，达到 10034 台。

Anthropic 切断 OpenAI 访问 Claude 的权限

据《连线》杂志报道，Anthropic 已经切断了 OpenAI 对 Claude 的 API 访问权限，理由是 OpenAI 违反了其服务条款。Anthropic 发言人 Christopher Nulty 在声明中表示：

Claude Code 已成为全球程序员的首选工具，因此得知 OpenAI 自己的技术人员也在 GPT-5 发布前使用我们的编码工具，这并不令人惊讶。不幸的是，这直接违反了我们的服务条款。

根据 Anthropic 的商业服务条款，客户被明确禁止使用该服务构建竞争产品或服务，包括训练竞争的 AI 模型或「逆向工程或复制」该服务。

据多位知情人士透露，OpenAI 通过特殊的开发者 API 接口将 Claude 接入其内部工具，而非使用常规的聊天界面，以便帮助 OpenAI 在类似条件下比较自家模型的表现并进行相应调整。

对此，OpenAI 首席传播官 Hannah Wong 回应称：「评估其他 AI 系统以基准进展和提升安全性是行业标准。虽然我们尊重 Anthropic 切断我们 API 访问的决定，但考虑到我们的 API 仍然对他们开放，这令人失望。」

Anthropic 方面则表示，公司将继续确保 OpenAI 拥有 API 访问权限，以便进行基准测试和安全评估，这也是行业的标准做法。但该公司未就当前对 OpenAI 的限制将如何影响这项工作作出进一步说明。

OpenAI 回应 ChatGPT 越用越傻：学生应将 ChatGPT 视为工具而非「答题机器」

上周，OpenAI 教育副总裁 Leah Belsky 在最新的播客节目中表示，在 AI 驱动的时代，反对技术进步的人将没有立足之地，学生必须尽早学习如何正确使用 AI 技术。

然而，当前教育界对 AI 的态度仍以防范为主。大多数学校都在寻求阻止学生使用 AI 的方法，而非鼓励或教授相关技能。这主要源于两个担忧：一是 AI 使用被视为作弊行为，二是担心过度依赖 AI 会导致「脑力退化」。

对此，Belsky 将 AI 比作计算器，认为 AI 归根结底是一种工具。在教育领域，最重要的是如何使用这项工具。如果学生把 AI 当作答案机器来使用，他们是学不到东西的。

「因此，我们的部分工作是帮助学生和教育者以能够扩展批判性思维和创造力的方式使用 AI。」

Belsky 特别强调，编程应成为学生的「核心素养」。

她指出，随着「vibe coding」（通过自然语言提示 AI 编写代码）等新技术的出现，编码变得更加容易。她认为每个学生不仅应该学习如何一般性地使用 AI，还应该学习如何使用AI来创建图像、开发应用程序和编写代码。

iPhone 17 Pro 国行电池或缩水

日前，博主 Majinbu 公布了 iPhone 17 Pro 电池的相关信息及图片。

据其爆料，iPhone 17 Pro 今年依然采用钢制外壳电池，并且采用 L 型设计。值得一提的是，Majinbu 透露，本次 iPhone 17 Pro 或在中国、美国两地采用不同型号的电池。

从 Majinbu 公布的图片来看，国行版电池异形侧，相较于美版电池要更加短，因此电池容量方面，国行版或会小于美版。Majinbu 也解释称，国行版减少的电池位置是为了放下 SIM 卡槽。

另外，此前 Y.M.Cinema Magazine 曾爆料称，苹果拥有一项名为「具有高动态范围和低噪声的堆叠像素图像传感器」的专利，旨在计划开发搭载 LOFIC 技术的相机传感器，并且该传感器的动态范围可与现有专业电影摄像机相媲美，实现高达 20 档的范围。

对此，媒体 wccftech 援引并表示，尽管 iPhone 17 系列不会搭载拥有 LOFIC 技术的传感器，但在 iPhone 18 系列上有望能见到技术落地，甚至相关技术还有可能运用到未来的新款 Vision Pro。

零跑首款 MPV 曝光

据博主「SugarDesign」消息，日前零跑旗下首款 MPV 车型遭到曝光，并发出了该车型的相关谍照图。

从曝光的图片来看，整车尺寸较大，造型圆润，车头较短，并且采用类似 B 系列车型的前脸设计，拥有贯穿式行车灯以及分体式大灯。

细节方面，新车或配备激光雷达（车顶拥有疑似激光雷达的模组）。侧面来看，新车后门将采用滑门设计，滑轨位于后窗下方。

据悉，零跑汽车董事长朱江明此前在 3 月的用户分享会上透露，零跑计划在 2026 年二季度推出 D 平台旗舰 MPV 产品。

朱江明表示，全尺寸旗舰 D 系列将会推出两款车型，一款 SUV、一款 MPV，两款车型都将在 2026 年推出，2025 年的产品重心则放在 B 系列上。

全新小鹏 P7 多色公布，本周亮相

近期，小鹏汽车公布了旗下全新 P7 车型的多款外观配色、细节等内容。

目前，小鹏已公布了全新 P7 的「微星灰」「新月银」「星芒蓝」「星暮紫」「星瀚绿」。尺寸方面，新车长度达到 5017mm，车宽 1970mm，拥有 1407mm 的极致车高。

细节方面，全新 P7 将拥有行业首个一体式纯平发光 LOGO，配备悬浮牌照架、主动进气格栅、10 档自定义可调节的主动式升降电动尾翼。另外，新车将提供四驱版本，并且在车身侧面提供专属「Q」标识（意为：Quantum）。

全新 P7 将于 8 月 6 日进行首秀。

喜茶 CHIIKAWA 联名产品公布

昨日，喜茶正式公布了与热门 IP CHIIKAWA 联名的相关产品。

烤布蕾波波冰系列将作为联名活动饮品登场，拥有「烤布蕾油切乌龙冰」「烤布蕾抹茶冰」以及夏日返场的「抹茶波波冰」。

联名周边方面，将拥有三小只联名包装、贴纸包、亚克力立牌，另外还有三小只联名金属徽章、mini 陶瓷杯。

联名产品将于 8 月 6 日上架。

特斯拉餐厅开业数天惹来一身「麻烦」

据 electrek 和 404 报道，7 月 21 日正式开业的「特斯拉餐厅」，在营业数日后，却引来了不少「麻烦」。

报道称，特斯拉餐厅附近的一栋公寓楼的住户出现了巨大不满。用户指出，特斯拉餐厅多年的建设、每天 14 小时的营业时长和会排放出污染尾气的嘈杂发电机都影响到了他们生活。有部分住户还表示，特斯拉餐厅中那一面 12 米高的电影屏幕挡住了自家窗户，并且还伴随着屏幕散热所带来的风扇噪音。

报道指出，上述问题可能会在特斯拉餐厅的热潮过去后得到缓解。

而看似很灵活、很会给人打爆米花的「网红」特斯拉 Optimus 机器人，也被爆出是由人类远程操控的。据特斯拉餐厅员工证实，Optimus 打爆米花为人类远程操作，尽管该任务较为简单且重复。

另据 TMZ 报道，特斯拉餐厅的基础设施也似乎不太牢固：用户在餐厅露台用餐时，却遭遇户外遮阳伞松动后，砸中头部，并出现短暂失去意识。

央视揭秘航校「30 小时拿证开飞机」内幕

8 月 3 日，据央视新闻报道，空中游览作为搭乘多人以观光取酬为目的的高频次飞行活动，对飞行员的要求全面而且严格，而网上有多家航校推出了几万元学飞行执照的业务。

报道通过联系某评分较高的航校，工作人员介绍，只需学满 30 个小时，自己独立完成一次起降就能拿证，拿了证，所有运动类飞机都能开，并表示「因为民航局发的执照，全国都统一承认的。」

而据《民用航空器驾驶员合格审定规则》要求，取得运动驾驶员执照，需要５小时初级飞机上的单飞时间，包括3次起飞，3 次全停着陆。运动类飞机多种多样，运动驾驶员执照并非一照通飞。

报道还指出，要想取酬，学满 30 小时取得初级执照后，还需要有 35 小时的飞行经历时间。也就是说，总共飞够 65 小时，才能利用飞行取酬。但航校工作人员介绍，只要跟老板关系好，飞行时间达不到要求也不耽误挣钱。

据了解，这类 30 小时拿到的只是初级运动驾驶员执照，属于只能自我体验飞行乐趣的私照。根据民航规章，担任空中游览业务的驾驶员，不仅要取得商业驾驶员执照，还要具有至少 500 小时驾驶员飞行经历时间，其中还有转场和夜间飞行的时间要求。

电影《731》定档 9 月

日前，电影《731》正式定档，将于 9 月 18 日上映。

该片主要讲述了在抗战胜利前夕，侵华日军为了扭转战局在我国东北哈尔滨平房区开展细菌战研究，屠戮百姓进行人体实验的故事。

《731》由山东省委宣传部、吉林省委宣传部、黑龙江省委宣传部、哈尔滨市委宣传部、青岛市委宣传部联合制作，长春电影集团等联合出品，赵林山执导，赵林山、刘恒编剧，姜武、王志文、李乃文领衔主演。

《蜘蛛侠 4》宣传预告公布

日前，电影《蜘蛛侠 4》公布宣传预告，片中汤姆·霍兰德身着新制服走来：「你准备好了吗？」

据苏格兰《格拉斯哥时报》近期报道，漫威、索尼超级英雄新片《蜘蛛侠 4》日前正式开拍。报道指出，该片于 8 月 1 日在城市中心道路（已被假扮成纽约街头）开始拍摄，也正是今年「蜘蛛侠日」。

据悉，《蜘蛛侠 4》副标题为「全新的一天」(Brand New Day)，将于明年 7 月 31 日北美上映。汤姆·霍兰德继续饰演蜘蛛侠彼得·帕克，赞达亚和雅各布·巴特朗也回归，萨迪·辛克新出演，角色未知，「惩罚者」乔·伯恩瑟将客串。

《星球大战：新希望》将于 2027 年重映

据守望好莱坞消息，《星球大战：新希望》将于 2027 年 4 月 30 日重映，纪念该片推出 50 周年。

《星球大战：新希望》于 1977 年 5 月 25 日美国上映，由乔治·卢卡斯编剧并执导，马克·哈米尔、凯丽·费雪、哈里森·福特、大卫·鲍罗斯、亚利克·基尼斯、彼得·库欣等主演。

该片是《星球大战》正传的第一集，也是「星战」电影总系列的第四部，讲述了银河帝国统治时期，各大星系揭竿而起，建立义军同盟反抗帝国的残暴统治，生活在塔图因的卢克·天行者加入义军，摧毁帝国的终极武器死星，走上绝地武士之路的故事。

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深蓝汽车在 8 月 1 日推出了 S05 的增配车型，共有 620Plus 纯电版、620Max 纯电版与 620Ultra 纯电版三款车型，官方指导价为 12.99-14.99 万元。

作为增配车型，新车最大的升级点是换装了采用宁德时代电芯的 68.82 度电池，从而使车辆续航里程由原来的 510 公里 CLTC 续航提升至了 620 公里，拓展了车辆的使用半径，新车全系标配了 3C 超充技术，从 30% 电量充至 80% 约需 15 分钟。

这块电池同时也满足了《新国标》的要求并搭载了全时感温报警技术和醇冷高效散热系统，做到了电池循环寿命超 5000 次，按每年行驶 2 万公里计算的话，用户在 60 万公里内几乎感知不到衰减。

针对北方用户普遍存在的冬季续航衰减的问题，深蓝 S05 新版本搭载了一项微核高频脉冲加热技术，它可以使车辆电池在极寒环境下快速升温，从而让车辆的动力性能提升 50% 左右，充电效率也能提高 15%。

动力配置上，超长续航版 S05 沿用了现款车型的成熟配置，采用后置单电机驱动，最大输出功率达到 175 千瓦，峰值扭矩为 320 牛·米，百公里加速仅需 7.3 秒，最高车速可达 180 公里/小时。

此外新款车型在安全方面也进行了升级，整车车体使用了 78% 的高强度钢铝混合材质，车身扭转刚度到了 35000N·m/deg，主动安全系统升级了包括 AEB 自动紧急制动和 540° 全景影像在内的 17 项主动安全功能。

作为一款紧凑型 SUV，深蓝 S05 在 4620mm 的车身长度和 2880mm 的轴距下，尽可能把空间留给了成员仓和后备箱，其二排的腿部空间长达 864mm，车辆也提供了一个 154L 的前备箱和 492L 的后备箱，后排座椅支持纯平放倒成大床模式。

在舒适性配置上，深蓝 S05 搭载了同级唯一的副驾零重力座椅，并且提供了 8 点式按摩，前排座椅支持通风加热功能。全车均采用了 5mm 静音玻璃，以百公里速度行驶时，主驾侧的噪音仅 62dB，安静程度大致与图书馆相同。

S05 车型的另一个亮点在智能化方面，新车标配了「DEEPAL 百万像素智趣光影大灯」，拥有 130 万像素，可以投出 120 英寸的画幅，不仅能在窄路会车时投射车身宽度提示线来避免剐蹭，也能在晚上露营时投射电影画面或者用光影在墙上画画。

S05 车内则提供了一块可以左右旋转 15°的 15.4 英寸 2.5K 向日葵屏，主副驾都能轻松操作，搭载了高通骁龙 8155 芯片和 HUAWEI HiCar 手机互联功能，智能语音助手支持连续对话和四音区识别。

辅助驾驶方面，深蓝 S05 搭载了 5 个高清摄像头+5 个毫米波雷达的硬件组合，能实现高速领航辅助、智能换道、自动泊车等功能。在高速上能根据车流自动调速、智能换道，泊车辅助也支持窄车位泊车等功能。

深蓝 S05 是深蓝目前销量最高的车型，过去近 4 个月的销量均在 8000 左右，但是在 10-15 万元 SUV 这个最大也最卷的市场中，深蓝之前较短的续航确实成为了其最大的一块短板。在升级了续航和安全性能之后，深蓝 S05 的产品力也提升到了能和零跑 B10、宋 PLUS、海狮 06 等一众车型同台竞技的水平。

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预热了快一年的上汽奥迪 A5L Sportback 今天终于正式上市了。

先期可以交付的一共有 5 个版本，低配版售价为 25.99 万元，带华为智驾版本的为 28.99 万元，还有两个大顶配版本要等到年底才能交付。这个价格还算有诚意，比现款 A4L 的售价降了 3 万元。

奥迪 A5 系列的上市节奏拖的有点久，去年广州车展看到新车亮相时的激动，在10 个月之后逐渐化为了麻木。但当发布会开场时看到新车沿着环形跑道冲上舞台，我还是忍不住哇哦了一声。原因无它，带有华为智驾的上汽奥迪 A5L Sportback 对我来说就是一辆近乎完美的燃油车。

首搭华为高阶智驾的燃油车

上汽奥迪 A5L Sportback 最大、也是最具标志性的亮点在于——它是首款搭载华为乾崑智驾技术的燃油车型。

奥迪和华为在智能化领域达成合作的时间点其实相当之早。2018 年 11 月的华为 CONNECT 活动上，华为宣布和奥迪将在在智能网联汽车领域进行全面战略合作，并在现场用一辆奥迪 Q7 展示了自动驾驶技术。

那时，华为的车 BU 尚未成立，问界品牌也还未诞生。

华为总裁徐文伟在合作会议上讲到：

在汽车智能化的趋势下，华为将发挥 ICT 领域的领先技术优势，与世界最成功的优选汽车品牌之一——奥迪联合创新，共同引领自动驾驶进入快车道。相信不久的将来，消费者可以体验到更加安全、舒适、便捷、智能的自动驾驶服务。

然而，这个不久的将来，受限于后续的制裁等原因，直到今天，才真正落地。

A5L Sportback 配备了多达 32 个高性能传感器，包括 12 个高清摄像头、6 个毫米波雷达和 12 个超声波传感器，并搭载两颗配备恒温自清洁系统的激光雷达。与其他布置在车顶的雷达不同，这两颗激光雷达被安置在车辆前脸两侧。

凭借这套硬件，A5L Sportback 实现了全场景高阶辅助驾驶能力，包括高速、城区和泊车场景，以及上下匝道、智能避障、无保护左转、礼让行人、跨层代客泊车等复杂功能。

过去已有部分燃油车具备 L2 级辅助驾驶功能，如大众途观 L Pro、帕萨特 Pro 等，但上汽奥迪在硬件配置和体验上，显然更进一步。

燃油车做高阶智驾有两个难点。

在技术层面，燃油车要实现精准控制，天然比新能源车更困难。原因之一是油门响应和基于真空环境的刹车系统本身就存在非线性反馈。因此，想让智驾系统精准控制燃油车，必须依赖复杂的标定与校准工作，以确保算法能准确转换为实际动作。

更复杂的是，燃油车大多采用分布式电子电气架构，ECU 控制单元分散于车身各处，使用 CAN/LIN 等传统通信方式，带宽和速度相对有限，极大增加了系统协同的难度。

解决这些问题，不比新造一个车辆平台来的容易。

这次华为智驾能够成功上车，离不开奥迪全新 PPC（Premium Platform Combustion）豪华燃油车平台的功劳，其搭载的 E³ 1.2 端到端电子电气架构，由 5 台使用千兆以太网标准的高性能计算平台组成了运行核心，可以控制包括驱动系统、驾驶辅助系统、信息娱乐和舒适功能、安全系统和后台连接在内的所有车辆功能，并保证了域控制器、控制单元、传感器和执行器能够高效协作和安全运转。

此外传统燃油车的供应链体系经过几十年的发展，成为了一个高度稳定的体系，燃油车时代的主机厂更多的是在把控产品定义以及供应链和渠道管理上，细分领域的技术细节则完全由 Tire 1 供给，而博世、大陆、采埃孚这些传统 Tire 1 则在高阶辅助驾驶长集体掉队，地平线、Momenta、卓驭等新兴供应商在缺乏经验的情况下上手燃油车的车辆控制，必定难度极高，品质也没法保证。

所以直到 2025 年，BBA 们才广泛将国产辅助驾驶供应商们纳入到生产体系之中。

华为和奥迪在辅助驾驶能力上的的合作，像是一个「样板间」。

对于奥迪来说，华为智驾为了提供了一个独有的竞争优势，其他的燃油品牌想要追上来，还需要一段时间，借助华为对智能化的理解和能力，奥迪或许能迎来一波新的增长周期。

而对于华为来说，奥迪的项目标志着其一举打开了依旧占据不小份额的燃油车智驾市场，也为其智能汽车技术出海，树立了一个标杆样本。

毫无疑问的运动型轿车

上汽奥迪 A5L Sportback 另一个让我觉得几近完美的原因是，它依然是一台原汁原味的运动型轿车。从奥迪选择上海国际赛车场这个发布场地也能看出来，奥迪依然在强调这辆车的运动和操控属性。

虽然带了个 L，但的 A5L Sportback 轴距其实只加长了 2.2cm，比上一代的 A4L 克制了很多，其整车尺寸为 4903 / 1883 / 1427mm，轴距为 2922mm，这也为新车带来了称的上「爽快」的驾驶质感。

其搭载的第五代 EA888 发动机，最大输出功率为 200kW，喷油压力为 500Bar，奥迪还为其配备了保时捷同源 VTG 可变涡轮增压技术及全新 MHEV Plus 超级轻混系统，零百加速则做到了 5.6 秒。

新车的底盘用料也堆得相当扎实，前后均为五连杆独立悬挂，搭载渐进式转向系统，quattro 四驱车型还配备奥迪赛道级 S-Sport 悬挂，包含低车身、高刚性弹簧与新一代采埃孚 CDC 悬架。

在 BBA 最近的新车里面，奥迪的设计水准依然在线，没有其他两家那么急于求变。

A5L Sportback 几乎完整保留了欧洲原版 A5 的核心设计：掀背姿态、0.59 的黄金轴长比、无框车门等元素都得以延续。灯厂的招牌也没落下：矩阵式 LED 大灯支持多样化灯光主题与个性签名，用户还可选装尾翼、熏黑尾灯与同色门把手等套件。

毫无疑问，它是今年最具美感的新车之一。

一点小遗憾

当然，没有哪辆车是真正完美的。非要说上汽奥迪 A5L Sportback 有什么让人觉得遗憾的地方，那一定是在座舱内。

这不是说奥迪不够用心——前排座椅支持电动调节、加热、通风和按摩，音响则是 20 扬声器的 B&O 3D 系统，甚至在头枕内都布置了扬声器。车顶采用支持 9 区智能调光的全景天幕，可实现毫秒级明暗切换。15.6 英寸曲面仪表、10.25 英寸中控屏和 10.9 英寸副驾娱乐屏也算得上主流配置。

但问题在于细节上的割裂感。

比如中控两块屏幕之间缺乏过渡设计，组合略显生硬。亮屏后，较宽的黑边和稍显陈旧的 UI，多少削弱了科技感。如果能像凯迪拉克锐歌那样采用一体式 8K 超大曲面屏，整体观感会更协调。

中央扶手区域的设计也略显随意，取消了游艇档把之后，储物盖板直接套用了大众样式，与整体座舱氛围格格不入。

还有一处遗憾是，奥迪只给了第五代 EA888 204 匹马力，似乎也显得过于保守，隔壁大众途昂 Pro 的同款发动机是 272 匹马力，不过在双 48V 电机和奥迪的调校功底下，车辆起步其实并不慢，高速行驶时的车辆动态表现也不错，所以还算可以接受。

虽然我很喜欢这台车，但我还是得说，上汽奥迪 A5L  Sportback 面向的客户群体其实十分有限。

即使搭载了华为智驾，A5L  Sportback 的主要竞争对手也还是以宝马 3 系和奔驰 C 级为代表的传统豪华品牌们。后两者尤其是宝马 3 系，目前在机械素质、颜值、实用性以及价格方面都来到了一个十分均衡的区间。而 A5L  Sportback 的特点则更鲜明一些，它面向的是那些不在乎家用，同时喜欢燃油车和最新科技的那批人。

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周末也值得一看的新闻

第四批国补资金 10 月下达

据新华社报道，8 月 1 日国家发展改革委召开新闻发布会，解读当前经济形势和经济工作。国家发展改革委政策研究室有关负责人表示：

10 月份将按计划下达第四批 690 亿元资金，支持消费品以旧换新。

据悉，今年第三批 690 亿元支持消费品以旧换新的超长期特别国债资金已下达完毕，将于 10 月份按计划下达第四批 690 亿元资金，届时将完成全年 3000 亿元的下达计划。

下一步，国家发展改革委将会同财政部、商务部等部门，督促地方落实资金配套责任、细化资金使用计划，确保资金有序均衡用到年底。同时，进一步加强产品质量和价格监管，严防「先涨后补」、骗补套补等风险，确保政策规范实施。

库克：AI 是属于我们的机遇

据彭博社报道，苹果 CEO 库克在日前的全员大会上，围绕公司的人工智能前景和「令人惊叹」的产品管线来鼓舞员工。

库克表示，人工智能革命「与互联网、智能手机、云计算和应用程序一样大，甚至更大」。据知情人士透露，库克在会上向员工强调：「苹果必须这样做，并且在某种程度上，这属于我们的机遇。我们将通过投资来实现它。」

报道指出，苹果在 AI 领域的起步较晚，在 OpenAI、Google、微软等公司推出各类 AI 产品数月后才推进了 Apple Intelligence（苹果智能），并且推出后市场反响平平，甚至因为「画大饼」等行为饱受诟病。

但对于上述情况，库克乐观表示，「苹果通常在新兴技术领域起步较晚。」他表示，苹果很少是第一个的，「在 Mac 之前有 PC；在 iPhone 之前有智能手机；在 iPad 之前有很多平板电脑；在 iPod 前也有 MP3 播放器。但他表示，苹果发明了这些产品类别的「现代」版本。「而这也是我对人工智能的看法」。

另外，9to5Mac 昨日报道称，库克在财报电话会上表示，「很难想象一个没有 iPhone 的世界。」

库克在被问及苹果是否已预见 AI 手机对 iPhone 的影响，以及未来 AI 硬件的涌现，是否会危及 iPhone 的地位时，其反驳强调：「iPhone 在我们的生活中扮演着重要角色。从连接人与人，到游戏娱乐和拍照，帮助用户探索世界，处理日常生活内容」。

同时库克还暗示，苹果为了有望推出深度集成 AI 的产品，其表示「这不意味着我们没有考虑其他事物（产品），但我认为设备之间是可以互补的，而非（iPhone 的）替代品。」

OpenAI 开源模型疑似泄露

据博主「Tibor Blaho」消息，日前网友 @apples_jimmy 在 Hugging Face 上传了一组疑似 OpenAI 开源模型。

该组模型名称分别为「gpt-oss-20b」和「gpt-oss-120b」。据多方信息分析称，两组模型中，gpt 代表 OpenAI 旗下模型，oss 则代表开源软件（Open Source Software），20b 和 120b 为模型的参数信息。

据博主「Jimmy Apples」公布的上述模型的配置文件显示，OpenAI 本次开源模型似乎是一个基于 MoE 混合专家架构的高容量模型。

另外，博主「secemp」同样也意外发现了「gpt-oss」模型的出现，而他的爆料内容收到了 OpenAI 成员的点赞。

据悉，上传上述模型的组织叫做「yofo-happy-panda」，共有三名成员，其中名为「Dominik Kundel」正是 OpenAI 的现任员工，目前负责开发者体验和 SDK。

据此前另 The Verge 报道，OpenAI 曾尝试在 7 月底前发布传闻已久的开源模型，而日期将会早于 GPT-5 的发布（爆料信息称 GPT-5 将会在八月初亮相）。据知情人士透露，该开源模型为 o3 mini 的类似物，具备推理能力。

微信提现手续费下调，最低 0.01 元

据我们实际观察发现，微信近日悄悄下调了提现手续费门槛，目前该手续费最低下限为 0.01 元。

据财经网科技援引腾讯客服消息，因银行侧有交易成本，为平衡成本和可持续发展，免费提现额度使用完后，微信支付会收取一定的提现服务费：

目前超额部分按提现金额的 0.1% 收取服务费，单笔服务费小于 0.01 元的，按照 0.01 元收取。

在此之前，「微信零钱」简介显示单个身份证终身享有 1000 元免费零钱提现额度；超出额度后按提现金额的 0.1% 收取服务费，单笔最低 0.1 元 / 笔。

另外，腾讯官方也在昨日宣布，QQ、微信余额能够实现互转。用户升级到 QQ 最新版本（9.2.5）后，即可体验 QQ 钱包余额转账到微信，实时到账，不收手续费，仅支持转账到与 QQ 钱包实名一致的微信零钱账户。

Google 否认全面恢复中国大陆地区服务

8 月 1 日，中文社交媒体开始流传一份所谓「Google 中国公告」的截图，声称 Google 宣布全面恢复在中国大陆地区的服务。

Google 对爱范儿表示：这则信息不是来自 Google，这不是真的。

据爱范儿了解，Google 在中国的常规业务与运营仍在健康进行中，包括并不限于工程师团队、开发者社群运营、广告销售、出海营销等，团队遍布北京、上海、深圳等地。

8 月 13 日，Google 将在上海举办 Google I/O Connect China 开发者大会活动，包括技术演讲、开发实践、出海 Hackathon、沉浸式互动体验等环节内容。

本土开发者和合作伙伴可以在这次大会上了解 Android、AI、Web、云计算等最新动态，和 Google 技术专家面对面交流，获取出海方面灵感与支持。

亚马逊 CEO 计划在 AI 对话中投放广告

据 TechCruch 报道，亚马逊 CEO Andy Jassy 在日前的二季度财报会上表示，自己看到公司旗下 AI 助手 Alexa+ 的投放广告绝佳好位置——用户与 Alexa+ 对话时进行投放。

Andy 透露，用户对搭载 Alexa+ 的设备充满热情，并且通过 Alexa+ 进行大量购物行为。对此，他认为这种愉悦的购物体验还能持续优化。

Andy 表示，随着多轮对话场景的增加，广告将逐渐成为帮助用户发现产品的媒介，同时也将成为创收的重要杠杆。

据悉，目前亚马逊向自己的 Prime 会员（14.99 美元/月）免费提供 Alexa+ 服务，并且还额外推出了一个 20 美元/月的 Alexa+ 订阅方案。但 Andy 透露，Alexa+ 未来还可能会推出超越现有层级的订阅方案，比如无广告版本。

值得一提的是，AI 圈里面并非亚马逊一个人想往对话式 AI 里面加广告。Google 正在探索如何将广告融入其 AI 搜索体验的「AI 模式」中，而 OpenAI CEO Sam Altman 则表示对 ChatGPT 中「有品位的」广告形式持开放态度。

多家车企公布 7 月销量/交付情况

昨日，多家车企公布了自家 7 月份的销量/交付情况：

• 小米：小米创办人雷军宣布，小米汽车 7 月交付量超 3 万台。7 月 10 日，小米汽车则在上市 15 个月后，成功达成交付 30 万台的成绩。
• 小鹏：7 月共交付新车 36717 台，同比增长 229%，环比增长 6%，创单月交付量历史新高。另外，小鹏汽车在 2025 年 1-7 月累计交付新车 233906 台，同比增长 270%。
• 理想：7月共交付新车 30731 辆。截至 2025 年 7 月 31 日，理想汽车历史累计交付量为 1368541 辆。
• 零跑：7 月交付达 50129 台，同比增长超 126%，值得一提的是，这也是零跑首次月销量突破 5 万台。
• 鸿蒙智行：全系销量达到 47752 辆，其中问界系列共计交付 40753 辆；尊界 S800 上市 50 天大定突破 8000 台。
• 蔚来：7 月交付新车 21017 台，2025 年前七个月同比增长 25.2%。其中，蔚来品牌交付新车 12675 台；乐道品牌交付新车 5976 台；firefly 萤火虫品牌交付新车 2366 台。
• 极氪科技：7 月销量 44193 台，其中极氪销量为 16977 台。
• 智己：7 月交付量达 7027 台。

蔚来李斌：纯电动才是终极技术路线，增程/插混只是过渡

据《每日经济新闻》昨日报道，蔚来董事长李斌日前在乐道 L90 媒体见面会上表示：

从整个汽车产业发展来说，电动汽车终极技术路线是纯电动，这是没有什么争议的。

李斌坦言，2022 年至今，增程式和插电式混合动力汽车的销量表现确实非常好。他强调，无论是增程式还是插电式混合动力汽车，在整个新能源汽车发展过程中只是一个过渡期产品。

另据 IT 之家消息，李斌还在会上透露，乐道 L90 从技术发布会之后，关注度就非常高，目前订单和热度是非常高的。是蔚来很重要的一款战略性产品，助推持续稳健的经营，能够帮助蔚来四季度盈利。

智元机器人获 LG 领投入股

据证券时报网消息，智元机器人又获国际集团战略入股，本次投资由 LG 电子（LG Electronics）、韩国未来资产集团（Mirae Asset）联合领投。根据公开信息，这是 LG 电子在具身智能领域全球首次对外布局。

报道指出，就在不久前的 7 月中旬，智元机器人曾获得正大集团旗下正大机器人的战略投资。正大机器人将助力智元机器人在生命科技、新零售、新消费、康养服务等垂直领域进行全场景业务的探索开发。

在近期举办的 2025 世界人工智能大会上，智元机器人全面展示了旗下机器人家族，灵犀 X2、远征 A2、精灵 G1、远征 A2-W、四足机器人 D1Ultra 集体亮相，带来「运动、交互、作业」三智能全场景演示。

智元机器人通用业务部总裁王闯日前在接受采访时表示，具身智能从工业化场景落地，到商业场景的情感陪伴，再到担任未来家庭的「管家」角色，其产业化路径正在沿着「渐进式突破」节奏演进。

王闯透露，目前远征 A2 已完成 2000 多小时测试，实现自主完成作业任务，「从今年开始，它的进步会越来越快，手机下单召唤机器人的功能即将向用户开放」。

Meta 或收购斯坦福天才少女 AI 创企，发力视频生成

据 The Information 报道，小扎的 Meta 日前正在积极寻求与 AI 视频生成技术的初创公司建立合作伙伴关系，旨在发力视频生成领域。

知情人士称，Meta 近期与 AI 视频初创公司 Pika 就潜在合作展开了讨论，内容包括可能的收购或技术授权协议。另据透露，Meta 还与另一家专注于创作者的小型视频生成商 Higgsfield 讨论过收购事宜，但目前谈判已暂停。

据悉，Pika 以生成逼真视频的 AI 技术而知名。而据公开信息，郭文景是 Pika Labs 的联合创始人与 CEO。她与联合创始人兼 CTO Chenlin Meng 均为斯坦福大学 AI Lab 博士生，在 2023 年 4 月从斯坦福辍学、创立了 Pika Labs，致力于开发基于文本生成短视频的 AI 工具。

值得一提的是，郭文景入读斯坦福读博前还曾任职于 Meta AI 研究团队。据了解，郭文景自幼展现非凡学术天赋，被誉为「学霸少女」，是浙江杭二中首个被哈佛本科提前录取的学生 。

另外，Pika 仅成立半年便爆红，团队最初只有四人，却在 2023 年完成三轮融资，筹资约 5500 万美元，估值约 2–3 亿美元；随后在 2024 年 B 轮融资约 8000 万美元，使估值上涨至近 5 亿美元。

Pika 的核心产品为「文生视频」模型，号称用户一句话描述，就能生成风格多样的动画短视频。

AI 反而把程序员之间的差距拉成了鸿沟

日前，博主「凡人小北」发表了自己对于 AI 编程的看法，其认为「AI 不但没抹平差距，反而把程序员之间的差距拉成了鸿沟。」

「凡人小北」坦言，自己在第一次使用 Copilot 的时候有点小震撼，「自动补全几行代码、写个工具脚本爽得不行，心想：‘以后大家差不多了，AI 一上，谁还不是个工程师？’」但其表示，现在回望这个想法，似乎有点太天真了。

其指出，「以前顶尖程序员和普通程序员差 10 倍，现在差的可能是 100 倍、1000 倍。」「凡人小北」解释称，「因为 AI 直接把普通程序员的短板暴露出来了。」

「凡人小北」具体道，AI 时代下，那些平时就擅长拆系统、搞架构的程序员，AI 就是为他们量身打造的外挂。他指出关键：「你指令写得越准，反馈越强；你想不清楚，AI 也只能陪你绕圈。」

最后，「凡人小北」提到，工具越来越聪明的时代，真正的差距只会转移到一个地方：一个人脑子里到底装了多少「不可替代的判断」。

AI 把「怎么做」给你代劳了，但「做什么 + 为什么这么做」那部分，只会更贵。

智界 R7 改款亮相

8 月 1 日，鸿蒙智行发布了智界 R7 的改款官图。

新车最直观的变化是换装了全新的品牌 logo，并且对前大灯下放的装饰组件进行了升级，调整了两侧的导流槽细节并取消了现款的纹路造型，整体看起来更协调，此次改款还新增了极光绿车色，目前智界 R7 的车身颜色已经拓展到了 9 种。

外观变化之外，新款智界 R7 新增了主副驾双零重力座椅、后视镜麦克风、21 扬声器的 HUAWEI SOUND 等舒适性配置，1.5T 增程器的油电转化效率提升至了 3.7kWh/L，综合续航最高可达 1673km。

新款智界 R7 将搭载华为 ADS 4 辅助驾驶系统，配备华为 192 线激光雷达以及 5 个 4D 毫米波雷达，并将标配后向高精度固态雷达，支持全场景车位到车位的辅助驾驶。

智界 R7 和 S7 的改款都将于 9 月上市，加上已经公布日期的享界 S9T、尚界 H5 和全新问界 M7，9 月鸿蒙智行至少有 5 款新车上市。

Kimi K2 高速版登场：快 4 倍

昨日，月之暗面公布了旗下 kimi-k2 模型的最新版本——kimi-k2-turbo-preview。

官方介绍，kimi-k2-turbo-preview 是 kimi-k2 的高速版，模型参数与 kimi-k2 一致，但输出速度由每秒 10 Tokens 提升至每秒 40 Tokens。

目前，kimi-k2-turbo-preview 定价为每百万输入 token 2 元（缓存命中）、每百万输入 token 8 元（缓存未命中）、每百万输出 token 32 元。

据悉，kimi-k2 于 7 月 11 日发布，是一款具备超强代码和 Agent 能力的 MoE 架构基础模型，总参数 1T，激活参数 32B。在通用知识推理、编程、数学、Agent 等主要类别的基准性能测试中，k2 模型的性能超过其他主流开源模型。

IMO 金牌同款，Gemini 2.5 Deep Think 发布

昨晚，Google 正式推出了 Gemini 2.5 Deep Think，值得一提的是，新模型即为近期获得 IMO 2025 金牌的 Deep Mind 内部模型的变体版。

官方介绍，Gemini 2.5 Deep Think 经过优化，在 IMO 2025 获奖模型的水平上，速度更快，而数学能力可以达到 IMO 2025 铜牌水平。

性能表现上，Gemini 2.5 Deep Think 在人类最后的考试（推理/知识）、LiveCodeBench（代码）、IMO 2025/AIME 2025（数学）等多个基准测试中，均超越了自家的 Gemini 2.5 Pro、OpenAI 的 o3 以及 xAI 的 Grok 4.

值得一提的是，Google 本次推出了两个版本的 Gemini 2.5 Deep Think：

• 面向 Ultra 订阅者的日用版：在 Gemini 中提供，反应更快，更适合日常使用；在 2025 IMO 基准测试中达到铜牌水平，并且足以应对大量复杂的日常任务。
• 面向顶尖数学家的竞赛级完整版：达到了 2025 IMO 金牌水平的版本，提供给一小部分精选的数学家和学者。该版本推理时间更长，能力也更强，旨在帮助数学家、学者进行前沿研究，并收集反馈以持续改进模型。

小米浏览器接入豆包大模型

昨日，字节火山引擎发文宣布，小米手机自带的「小米浏览器」现已升级「AI 搜索」功能，并通过接入豆包大模型及火山方舟高代码智能体产品，进一步提升了 AI 搜索的效率与服务丰富度。

据介绍，小米浏览器推出的「AI 搜索」功能，通过接入豆包大模型 1.5 和豆包视觉理解大模型，带来自然语言交互的搜索体验，并且进一步解锁「AI 写作」「AI 搜题」等服务。

另外，小米应用商店也同步接入火山引擎扣子——用户通过扣子搭建的智能体，可以上传到小米应用商店，与其他用户一同分享。

火山引擎表示，未来，小米应用商店、小米浏览器将持续携手火山引擎，深入探索大模型与智能体在终端场景中的应用，拓展智能交互边界，为用户带来更高效、便捷、个性化的服务。

三大外卖平台发文：抵制无序竞争

据新华社报道，8 月 1 日，美团、饿了么、京东等先后在官方网站等发布了声明：

承诺将「规范促销」，同时提出多项限制补贴行为的举措，包括规范促销行为、合理规划发放补贴、不做非理性促销活动、不以显著低于成本的价格销售商品和服务等。

其中，美团在官网发布《繁荣行业生态 抵制无序竞争》的声明称：

• 开展补贴活动严格遵守《反垄断法》《反不正当竞争法》《电子商务法》《价格法》《反食品浪费法》等法律法规，不以显著低于成本的价格销售商品和服务，严重扭曲价格信号，扰乱市场竞争秩序，造成浪费。
• 开展补贴活动依法向商家和消费者公示补贴信息，不对补贴总额进行夸大宣传。
• 不强制或变相强制商家参加补贴活动，切实保障商家自主定价权。
• 对商家和消费者遵循无歧视原则，确保促销补贴活动公平性，不通过选择性补贴伤害中小商户利益。
• 积极构建消费者、商家、外卖骑手和平台企业等多方共赢的良好生态。

饿了么在官网发表题为《持续提升服务 推动良性竞争 激发消费烟火气》的声明：

• 从消费者和商家需求出发，合理规划发放补贴。尊重并保障商家参与活动的知情权、选择权和定价权，为此建立了专项的严查和治理机制，并设立了兜底赔付。
• 坚决抵制恶性竞争。坚决尊重市场运营规律，保障商家实收与盈利空间，不做大规模「0 元购」等非理性促销活动；将持续提升消费者即时到家的服务体验，与商家、协会等各界共同维护好线下经营秩序。
• 持续提升服务质量。将持续提供多元化的消费场景，更丰富的品类；平台的促销活动为消费者提供简单明晰的优惠信息，展示价即到手价，保障消费者权利。

京东以《践行主体责任和社会责任 共建外卖行业健康生态》为题发布声明：

• 规范补贴行为：继续坚持反内卷立场，坚决杜绝不正当竞争，抵制「0 元购」等恶性补贴，绝不以冲单量体现市场地位、制造市场泡沫。
• 抵制恶性竞争：通过打造差异化特色菜品、提升服务质量等，用产品、价格、服务赢得用户口碑、创造长期价值，推动行业从「比补贴」回归「比品质」「比服务」。
• 提升服务质量：坚守食品安全底线，坚守诚信经营底线，持续打造品质消费体验。

三大运营商统一外呼号码

据工信微报援引央视新闻消息，为落实「信息通信暖心服务实事」，解决用户反映突出的通信业务电话营销虚假宣传、诱导消费等问题，三家基础电信企业于 8 月 1 日集体发布规范电话营销举措，统一外呼营销号码。

据悉，三家基础电信企业唯一官方外呼营销号码分别是：中国电信 10001、中国移动 10085、中国联通 10016。如果接到其他号码要你办卡办套餐，可以肯定不是正规渠道。而三家基础电信企业要求：

• 如果用户明确拒绝电话营销的业务，就不能再继续呼叫打扰用户；
• 电话营销必须全面准确介绍营销内容，不虚假宣传、诱导消费，不隐瞒资费标准、适用场景、有效期限、限制性条件等关键信息，所有向用户推介的资费方案都要在网络营业厅和官方 App 公示。

另外，外呼营销要全程录音、全量复查，以严格标准实施全流程质检，确保诚信合规、清晰透明。征得用户同意后，工作人员要向用户发送请求业务办理确认短信，说明业务必要信息，用户短信回复确认后办理业务。办理成功后，要及时发送告知短信。

Soul 打造「Gen AI 社交游乐园」

8 月 1 日，第二十二届 ChinaJoy（中国国际数码互动娱乐展览会）在上海启幕，而社交平台 Soul App 以「Soul 树洞情绪疗愈酒吧」为展台主题亮相活动现场。

据悉，本次 Soul 不仅重磅推出原创 IP「莫比乌斯·第三弹」ChinaJoy 限定款数字文创，还在展台还能体验 Soul 最新的 AI 技术在社交领域的实践，与虚拟人即时互动等。

本次 ChinaJoy 展会期间，参观者在 Soul 的展台现场，不仅可以感受「莫比乌斯」的数字文创，还能体验 Soul 的 AI 社交实践，如与「孟知时」等虚拟伴侣的端内互动等。在自研端到端全双工语音通话大模型支持下，Soul 的虚拟人具备感知能力，表达也更口语化，因此更具「活人感」。

在三次元实践中，Soul 希望通过 AI 技术打造「超类真人」和「深度沉浸」的社交体验，让 AI 在真实社交中扮演双重角色：贴心的 Companion（情感疗愈伙伴），动态解析用户社交困境，提供个性化情绪赋能；高效的 Connector（真人关系桥梁），AI Agent 在真人用户间捕捉共鸣信号，催化真实友谊的萌芽。

《蜘蛛侠 4》开拍

据守望好莱坞援引苏格兰《格拉斯哥时报》报道，漫威、索尼超级英雄新片《蜘蛛侠 4》日前正式开拍。

报道指出，该片于 8 月 1 日在城市中心道路（已被假扮成纽约街头）开始拍摄，也正是今年「蜘蛛侠日」。

据悉，《蜘蛛侠 4》副标题为「全新的一天」(Brand New Day)，将于明年 7 月 31 日北美上映。汤姆·霍兰德继续饰演蜘蛛侠彼得·帕克，赞达亚和雅各布·巴特朗也回归，萨迪·辛克新出演，角色未知，「惩罚者」乔·伯恩瑟将客串。

是周末啊！

One Fun Thing｜一边打机一边爽吃薯条

边打游戏边吃薯条，不知道是马车跑得快，还是我吃薯条的速度快。

近期在 markword 上，名为 user7R135 的网友，推出了适用于 Switch 2 的「吃薯条配件」。该配件不仅适配了左/右撇子不同人群的使用习惯，同时还贴心的准备了手柄模型下的使用。

游戏内赢金币，现实里补热量，可以说是真正的「双线升级」了。

周末看什么｜《哪吒之魔童闹海》

终于，电影《哪吒之魔童闹海》将于今天 10 点上线国内多个视频网站。

据悉，本次《哪吒之魔童闹海》将登陆哔哩哔哩、腾讯视频、爱奇艺、优酷等多个网站。其中，据腾讯视频表示，《哪吒之魔童闹海》在腾讯视频站内预约量冲破 1246 万，登上站内电影预约榜单 TOP1。

《哪吒之魔童闹海》于今年 1 月 29 日上映，全球累计总票房达到 159.11 亿元，位居全球影史票房榜第五位。

该片是《哪吒》系列电影的第二部，讲述了天劫之后，哪吒、敖丙的灵魂保住了，但很快会魂飞魄散，太乙真人打算用七色宝莲给二人重塑肉身，但是在重塑肉身的过程中却遇到重重困难，哪吒、敖丙的命运将迎来更多的挑战。

买书不读指南｜《偷书贼》

这是个讲述书是如何振奋灵魂的令人难忘的故事。豆瓣评分 8 分。

书本讲述了 1939 年的德国，9 岁的小女孩莉赛尔和弟弟被迫送往慕尼黑远郊的寄养家庭，而 6 岁的弟弟不幸死在了路途中。在冷清的葬礼后，莉赛尔意外得到她的第一本书《掘墓人手册》，这将是 14 本给她带来无限安慰的书之一。

在孤苦伶仃的时候，莉赛尔学会了阅读。尽管生活艰苦，她却发现了一个比食物更难以抗拒的东西——书。她忍不住开始偷书。莉赛尔，这个被死神称为「偷书贼」的可怜女孩，在战乱的德国努力地生存着，并不可思议地帮助了周围同样承受苦难的人。

《偷书贼》由作者马克斯·苏萨克所写。

游戏推荐｜《禁闭求生 2》

7 月 30 日，《禁闭求生 2》（Grounded 2）正式上架。

游戏中，玩家扮演的角色将会缩成蚂蚁大小，同时玩家也会，发现曾经熟悉的空间变成了一片广阔无垠的未知疆域。在探索已被大自然覆盖的人造游乐场时，玩家可以独自生存，也可以与朋友合作，制作武器、锻造盔甲和建造基地。

《禁闭求生》系列由黑曜石娱乐开发的生存冒险游戏，初代作品于 2022 年 9 月正式发售。目前《禁闭求生 2》Steam 售价为 98 元起。

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苹果财报：全球营收 940 亿美元

今天凌晨，苹果正式公布了 2025 财年第 3 财季最新财报（截至 6 月 29 日），具体来看：

总营业收入为 940.4 亿美元（约合人民币 6771 亿元），同比增长 10%；大中华区营业收入为 153.7 亿美元（约合人民币 1106 亿元），相比较去年同期的 147.28 亿美元，同比增长 4.35%；净利润达 234.3 亿美元。

其中，iPhone 收入达 445.8 亿美元；iPad 收入为 65.8 亿美元；Mac 收入为 80.5 亿美元；可穿戴设备、家居和配件收入为 74 亿美元；服务收入达 274.2 亿美元。

据 9to5Mac 报道，在该财季的电话会上，苹果 CEO 库克表示，中国市场的 iPhone 销量实现反弹，相比上一季度，该地区总收入增长 4.35%。他还表示，中国的 iPhone 用户数量达到历史新高，并且销量回升的主要原因是国补政策。另外，库克在接受 CNBC 采访时表示，iPhone 16 相比去年同期的 iPhone 15 更受欢迎。

同时，库克还宣布，自 2007 年推出以来，苹果已累计出货 30 亿部 iPhone，创造了新的里程碑。据悉，苹果于 2016 年 7 月宣布 iPhone 全球累计出货量达 10 亿部。

库克还在电话会上表示，Mac、iPad、Apple Watch 等产品也深受中国消费者青睐。其中 MacBook Air 是中国最畅销的笔记本电脑机型，Mac Mini 是中国最畅销的台式机机型。

在 AI 领域，库克也透露了更多相关进展。其表示，公司正在「大幅增加」AI 领域的投资，并且对能「加速技术路线图」的并购持开放态度。

库克还表示，苹果在更加个性化的 Siri（开发）方面取得不错的进展，并正如苹果所承诺，该公司预计将在明年正式发布相关功能。此外，库克高度评价 AI 的价值，称其为「我们一生当中最深远的技术之一」。

库克在接受 CNBC 采访时透露，苹果 2025 年迄今为止已收购「大约 7 家公司」，但「没有一起是金额巨大的」。

苹果回应「微博放错视频」

日前，有媒体报道称「苹果官方微博闹乌龙」，表示刷到苹果官方账号「Apple 支持」发表了一条关于苹果设备的家长控制功能的介绍微博，但该微博下方的视频却是三星 Z Flip 7 的宣传视频。

但我们在 7 月 29 日就已经刷到过这条微博内容，彼时并未出现任何异常情况。目前，该微博的状态依然正常，并未看到有「已编辑」的二次编辑标记。

而苹果官方昨日也就上述事件发表了声明：

Apple 支持仅发布过 Apple 相关内容。我们正与微博沟通，以调查此事的发生原因。

考虑到此前网传的截图是来自微博国际版客户端，所以我们猜测，这很可能是因为数据流、缓存，或其他原因，而导致的视频错位现象。

昨晚，新浪微博 CEO 王高飞（来去之间）发文表示，本次苹果的视频异常是微博轻享版客户端的一个 Bug——本地缓存问题。

扎克伯格：未来不用 AI 眼镜就吃亏了

据 TechCrunch 报道，Meta CEO 扎克伯格日前在公司第二季度财报会上，向投资者表示，其认为未来没有使用 AI 眼镜的人将会处于竞争劣势。

「我始终认为眼镜本质上将是 AI 的理想载体，因为它能够让 AI 全天候感知你的所见所闻，并与你交流，」扎克伯格还表示，为 AI 眼镜添加显示屏还会释放出该品类的巨大价值。

值得一提的是，Meta 此前曾发布了一款配备显示技术的 AI AR 眼镜 Orion，并且有望在未来推出类似 Orion 的可显示 AI 眼镜。

扎克伯格进一步表示，「我认为未来如果没有使用 AI 的眼镜，或是没有其他与 AI 交互的手段，相比他人，你可能会处于相当显著的认知劣势。」

近日，扎克伯格还发表了一封公开信，透露了 Meta 将目标定在了打造超级智能。

其在信中坦言，自己对超级智能帮助人类加速进步持积极乐观态度，但更重要的是，超级智能有望开启个人赋权的新纪元——人们将拥有更大的自主权，按照自己选择的方向来改变世界。

大众 CEO：GTI 会一直卖到 2030 年的

据 motor1 报道，大众汽车 CEO Thomas Schäfer 日前确认，旗下高尔夫 GTI 车型将会被保留到 2030 年。

「（高尔夫 GTI）在 2030 年绝对会继续存在，而内燃机车型仍将保持强劲的存在」，Thomas 在日前的一次采访中表示。但值得一提的是，Thomas 也透露，「（GTI）可能会加入一些电气化元素」。

值得一提的是，目前大众高尔夫存在插电混动版的 GTE 车型。报道指出，若 Thomas 透露的内容属实，那么未来 GTI 和 GTE 可能将会合并为一款车型。

据悉，大众此前已确认将在本年代末（2030 年前）推出第九代高尔夫，届时该车型也将全面走向电动化。而 Thomas 所指的 2030 年仍存在的燃油车型，或为目前的第八代高尔夫（该车型或持续生产至 2035 年）。

机构：2029 年全球机器人市场规模超 4000 亿美元

昨日，数据机构 IDC 发文预测称，到 2029 年全球机器人市场规模将超过 4000 亿美元。

IDC 指出，中国市场占据近半份额，并以近 15% 的复合增长率位居全球前列，成为推动全球机器人产业增长的核心引擎。具体来看：

• 商用服务机器人：2024 年，全球商用服务机器人出货量突破 10 万台，而中国厂商以 84.7% 的出货份额引领全球；
• 四足机器人：2024 年，全球四足机器人市场规模超过 1.8 亿美元，出货量约 2 万台。IDC 表示，从全球格局来看，中国厂商宇树科技、云深处依托完善的供应链体系与高度集成的产品设计，在性能表现、出货规模及开放性等方面实现突破，正逐步重塑全球市场领导格局。
• 人形机器人：在政策引导下，中国人形机器人行业正通过「技术突破—应用验证」的双向循环模式加速发展，吸引多元化厂商积极参与，协同构建产业生态，推动行业持续进步。另外，百度、华为、字节、智元机器人等企业正积极推进具身智能大模型的创新升级与应用落地。

值得一提的是，IDC 还预测 2025 年中国人形机器人商用销售出货量预计约 5 千台，2030 年将增至近 6 万台，年复合增长率超 95%。

理想回应 8 吨重卡撞不过新车

日前，理想 i8 与大货车碰撞测试冲上热搜，引发广泛关注。

从理想官方公布的视频来看，理想 i8 共经历两次卡车撞击。而在撞击后，理想 i8 的 A 柱、B 柱、C 柱、门梁均无变形，9 个气囊全部打开，电池包无漏液、无起火，车门自动解锁、门把手自动弹开。

值得一提的是，与理想 i8 撞击的卡车则出现了整个车头断裂，甚至四轮悬空的情况。

对于上述情况，理想汽车通过封面新闻回应，明确此次测试的真实性与科学性。其表示，i8 和卡车撞击的超级实验，是基于用户真实交通会车场景的模拟，全权委托专业的第三方检测机构测试认证。试验场地、测试设备以及市场端随机购买的测试卡车均由检测机构提供，理想汽车没有任何指定。

而视频当事卡车所属品牌方「乘龙卡车」（该品牌隶属东风柳州汽车有限公司），昨日也发布了声明回应了上述事件。

乘龙卡车方面指出，某汽车品牌日前发布与乘龙卡车正面碰撞视频的行为，已构成严重侵权，并超过正常商业竞争范畴，严重误导和损害公众知情权，对乘龙卡车品牌及商业名誉带来了巨大负面影响。

乘龙卡车强调，据其了解，某汽车品牌未公开测试车辆状况（双方车辆是否改装、减配、卡扣是否固定、车辆是否过检等）、场景环境（测试场地状况、车速、驾驶状态等），通过自定义碰撞条件，特定设计非常规测试场景，发布与公众认知的正常碰撞结果偏差较大的碰撞视频。

乘龙卡车表示，其对此事高度关注，将持续关注此事件，本着专业、严谨、负责的态度成立专项组进行进一步研究，并对此事造成的影响，保留追究法律责任的权利。

另外，针对此事，九派新闻以投资者身份致电对撞试验的测试方中国汽研，其证券部工作人员回应称，测试的全过程肯定符合所有的规定和标准，不会因为（哪一方）是客户，去刻意调节车辆参数。关于卡车的来源，其表示，测试卡车是一辆全新车，具体来源还需要与业务部门确认。

该工作人员还表示：「这次测试不属于公告准入测试，我们理解应该不是强制性必须做的一个（项目）业务，（测试结果）一般用于车辆的开发验证。」

昨日，理想汽车产品线负责人「老汤哥 Tango」也发文回应称，「相信权威机构的专业，要不来复测一把？」，随后理想汽车另一名产品线负责人张骁转发并表示「可以啊，直播都行」。

罗马仕员工回应「公司破产」

日前，市场流传罗马仕已进入破产程序。据蓝鲸新闻向罗马仕员工求证，该名员工表示：

国庆节前应该会有结果——由于证书暂停不得超过 3 个月，若 9 月底仍未恢复，所有库存产品都将销毁。

该人士还表示，「如果届时将无法恢复生产和售卖产品，最终要么注销，要么走向破产。」

据媒体「知危」7 月报道，目前已进行大规模停工停产的罗马仕仍有大量需要处理的问题、货物。

据报道援引罗马仕产品部员工消息，公司目前还有不少于 5000 万成本价货值的成品，都印有 LOGO 的，也不知道之后要怎么处理。员工透露，去年罗马仕营业额大概是 17-18 亿左右，其中充电宝业务占了大概 80%。

员工还表示，公司可以选择仅关闭充电宝业务，但罗马仕却选择解散所有业务。

字节扣子团队公布「开源理由」

昨日，字节旗下扣子团队发文，制作一期官方 AMA。

据悉，扣子自 2025 年 7 月 26 日在 GitHub 开源后，获得了开发者的广泛关注。当前，Coze Studio 已有 13k+ stars，Coze Loop 已有 4k stars。

「为什么决定开源扣子」，扣子运营负责人则表示，「开源的策略并不是简单敲定的，我们在内部经过了很多轮的讨论，最终才决定开源出来。」该负责人总结下来主要有三个原因：

• 顺应技术浪潮，加速生态建设：扣子团队指出，Agent 赛道正处于一个爆发式增长的时刻。其认为，未来不会是一家公司定义所有 Agent，而是由成千上万的开发者共同来定义。其希望通过开源，将扣子打造成 Agent 开发领域的「基础设施」和事实标准。
• 构建信任，拥抱透明：扣子团队表示，尤其对于 Agent 这种需要连接企业内部数据和服务的应用，信任至关重要。开源意味着将扣子的核心代码、架构和逻辑向社区公开，这是建立信任最彻底的方式。
• 驱动产品迭代，吸收全球智慧：开源能够让扣子团队直接获得来自全球一线开发者的反馈、代码贡献和创新思想。社区的需求会成为扣子迭代最直接、最宝贵的驱动力，帮助团队把产品打磨得更好，避免闭门造车。

腾讯研究院圆桌实录：AI 发展下，人的想象力却变成最后的独特优势

日前，腾讯研究院发布最新一期《仲夏六日谈》，主题为《AI 时代如何把想象力变成一种竞争优势？》。本次对话嘉宾拥有多位 AI 创企的创始人，大家分别讨论了 AI 时代下，想象力与竞争的相互转化。

主持人、腾讯研究院资深专家袁晓辉指出，在 AI 越来越具备行动力的时代，人的想象力反而可能成为最后的独特优势。围绕对未来 3 到 5 年的展望：

• 捏 Ta CEO 胡修涵预测会有个人创作者用智能体 IP 打造「一人公司」；
• 井英科技创始人朱江强调 AI 让人人都能表达内心的故事并与内容更深互动；
• 特赞科技 CEO 范凌则认为智能体将从辅助工具进化为可独立交付结果的「数字员工」，而工具公司也将向结果导向型智能体平台转型；
• 可触未来联合创始人游威则聚焦在用户习惯与 AI 产品形态的协同演进上，指出真正的机会不在模型能力本身，而在如何将其融入具体使用场景并形成用户协作新习惯。

对于「AI 是否会取代人类的主体性」这一更深层的议题，嘉宾们持有清醒的判断和复杂的情感：

• 朱江认为 AI 娱乐的终极形态可能是一种更具沉浸感的内容体验，而创作和消费在未来将趋于合一。
• 胡修涵坦言，其担忧技术过于强大会削弱文化领域的平等性，尤其是当 AI 不仅承担创作也承担评判角色时，人的创作欲望和评论权也许会被稀释。
• 范凌从历史中找到信心：就像照相机的诞生没有终结艺术，反而开启了抽象、装置、摄影等新艺术形式，AI 也未必是人类想象力的终点，而是另一个起点。

大疆首款 360 全景相机发布

昨晚，大疆正式发布了旗下首款全景相机 OSMO 360。

详细看新品：这台全景相机，重现《F1》飞车镜头｜大疆 OSMO 360 上手

新机最大亮点在于其采用了专门定制的相机传感器。与传统手机/相机的 4:3 矩形 CMOS 不同，OSMO 360 搭载了定制的 1/1.1 英寸方形 CMOS，最大化匹配全景镜头的圆形成像区域，并且降低了耗电和发热，体积重量也得到进一步优化。

画质方面，OSMO 360 实现了 8K50fps，同时支持 6K60fps 和 4K100fps 等多种规格；并且还支持 10Bit 和 D-Log M。照片方面，新机支持拍摄高达 1.2 亿像素/16K 超高清全景照片。

续航方面，OSMO 360 采用了与 Action 运动相机系列通用的1950mAh电池设计，一块电池在 8K30fps模式下能连续录制 114 分钟。另外，机身还内置 105GB 存储。

配件生态同样丰富：除了兼容 Action 系列的磁吸配件，还能通过触点连接手柄进行供电和控制。机身自带 1/4 螺口，第三方配件的选择也非常广泛。这次大疆还专门推出了适合骑行和车载的新配件。

价格方面，OSMO 360 起售价为 2999 元。

消息称奔驰新车将采用吉利插混技术

据 36 氪汽车消息，奔驰拟面向中国市场，推出一款超长续航的插电式混动新车，以参与愈发白热化的大电池插混产品竞争。而如今，奔驰初步计划与吉利汽车合作开发这款新车的插电混动系统方案。

知情人士透露，奔驰有意采用吉利旗下豪华品牌莲花跑车（此前为路特斯）的插电混动技术方案。据悉，双方正在密切洽谈，关键方向性的决策已经做出，目前还在就开发主体与细节进行协商。

报道指出，今年以来，吉利和奔驰已经开展了一系列合作。据此前报道，奔驰已经决定采购吉利系业务亿咖通和星际魅族的联合座舱方案。

据了解，莲花跑车的混动技术方案于 2024 年 11 月发布，名为「路遥」。该方案以电机驱动为主，涡轮增压发动机既可以用于发电，在高速工况也参与直驱。新方案下，整车综合续航将超 1100 公里。

另外，在 900V 技术的支持下，除了插入式快充，「路遥」还支持行驶中自主快充，解决了亏电场景性能下降的问题。

另据此前消息，奔驰这一混动新车项目已启动预研工作，新产品的定义之一便为油电同驱、超长续航，目标超过上千公里续航。而「路遥」混动技术方案的确符合奔驰新车的部分预期。

Manus 上线「广泛研究」

昨晚，Manus 正式推出一项新功能，能够通过协调数十个 AI 智能体进行同时工作，以实现广泛研究，并命名为「Wide Research」（广泛研究）。

官方介绍，Wide Research 的关键不仅仅在于拥有更多的智能体——而是它们如何协作。与传统的基于预定义角色（如「管理者」「编程者」「设计师」）的多智能体系统不同，Wide Research 中的每个子智能体都是一个功能完备的、通用的 Manus 实例。

据悉，在 Wide Research 加持下，Manus 解锁了一种强大的新方式，让用户能够处理需要获取数百个项目信息的复杂、大规模任务。「无论您是在探索财富 500 强企业，比较顶尖 MBA 项目，还是深入研究 GenAI 工具，Wide Research 都使深入、大量的研究变得毫不费力。」

Wide Research 即日起正式向 Pro 用户推出，并计划逐步向 Plus 和 Basic 层级用户开放。

租电 17.98 万元起，乐道 L90 正式开售

昨晚，乐道 L90 正式上市，先看售价：

乐道 L90 六座版 Pro，整车购买售价为 26.58 万元，采用 BaaS 电池租用方案的售价则为 17.98 万元；六座版 Max，整车购买售价为 27.98 万元，BaaS 方案售价为 19.38 万元；六座四驱 Ultra 版 ，整车购买售价为 29.98 万元，BaaS 方案售价为 21.38 万元。

来看新车：17.98 万元起！乐道 L90 正式开售，还多了一个七座版本

尺寸方面，乐道 L90 车长 5145mm，轴距达到 3110mm。同时，其还拥有容积达 240L 的智能电动前备箱。在座舱内部，L90 还正式推出了大七座（2+3+2）版本。（价格为 27.18 万元起，BaaS 租电为 18.58 万元起）

在驾乘体验层面，L90 全系标配静音电吸门；动力系统提供两种配置，后驱版搭载 340kW 电机，四驱版综合功率则达到 440kW，百公里加速时间为 4.7 秒。

另外，新车底盘用上了前双叉臂后五连杆悬架，并配备拥有 100mm 调节行程的空气悬架；蔚来自研的「行云智享底盘」系统还可以根据云端数据，预判路况并提前调节悬架。

智能化层面，L90 的座舱采用四屏布局，搭载高通骁龙 8295P 芯片；35 英寸的 AR-HUD 支持 AR 增强显示，并可在转向时显示 16.7 英寸的盲点影像。辅助驾驶硬件上，标配了包括 4D 毫米波雷达在内的 30 个高性能感知硬件，为其全场景 NOA 领航辅助功能提供了支持。

续航上，新车通过轻量化车身、0.25Cd 的低风阻和高效热管理系统，在标配 85kWh 电池包的情况下，官方公布的百公里电耗为 14.5 度电，CLTC 综合续航为 605 公里。

网易云音乐起诉 SM 娱乐

据企查查消息，法院日前公开杭州乐读科技有限公司、杭州网易云音乐科技有限公司起诉 SM ENTERTAINMENT CO. 、卡斯梦（上海）文化传播有限公司等开庭信息，案由涉及滥用市场支配地位纠纷。

公告显示，该案件计划将于 8 月 6 日，在浙江省杭州市中级人民法院开庭审理。

据悉，今年 1 月，网易云音乐曾发布致韩国 SM 歌迷的一封信，告知各位歌迷朋友因版权方单方面通知不续约，并表示在 2025 年 1 月 31 日以后，平台很可能不得不下架韩国 SM 娱乐公司旗下全部歌曲内容。网易云方面会争取版权续约的可能，如果有进一步的消息会第一时间告知用户。

值得一提的是，今年 5 月，腾讯音乐通过场外大宗交易方式，斥资 12.9 亿元成为 SM 娱乐二股东后，其在 K-pop 版权市场的话语权显著增强，甚至可能进一步压缩网易云音乐的版权空间。

另据法院公开，深圳市腾讯计算机系统有限公司、腾讯音乐娱乐（珠海）有限公司起诉广州网易计算机系统有限公司、杭州乐读科技有限公司、杭州网易云音乐科技有限公司，案由涉及不正当竞争纠纷，同样也计划将于 8 月 6 日，在浙江省杭州市中级人民法院开庭审理。

「鼠标手」被纳入职业病

据 IT 之家消息，国家卫生健康委等 4 部门联合印发新版《职业病分类和目录》，由原有的 10 大类 132 种职业病增加到 12 大类 135 种职业病，并将于 2025 年 8 月 1 日起正式实施。

目录新增 2 个职业病类别，分别为职业性肌肉骨骼疾病、职业性精神和行为障碍，每个类别中分别新增 1 种职业病。

其中，职业性肌肉骨骼疾病类别中新增腕管综合征，职业性精神和行为障碍类别中新增创伤后应激障碍（限于参与突发事件处置的人民警察、医疗卫生人员、消防救援等应急救援人员）。

据悉，腕管综合征即俗称的「鼠标手」，本次被纳入新版《职业病分类和目录》，但只限于长时间腕部重复作业或用力作业的制造业工人。

目录要求 2025 年底前，每个省份至少有 2 家以上机构可提供新增职业病的检查、诊断及康复服务，保障劳动者健康权益。

小红书 RED LAND 将登陆上海复兴岛

据人民网报道，8 月 8 日至 10 日，小红书 RED LAND 开放世界冒险岛活动将登陆位于杨浦区的复兴岛，上海杨浦复兴岛将变身为全球首座二次元「痛岛」。

RED LAND 活动期间，复兴岛上的 8 万平米空间将因地制宜，与经典的游戏、二次元动漫场景有机结合，为游戏二次元爱好者带来沉浸式游玩体验。

据悉，位于杨浦区的复兴岛面积约 1.3 平方公里，是上海黄浦江畔唯一的内陆岛屿，也是规划中一块罕见的「留白」地。2024 年 12 月 13 日，上海量子城市时空创新基地落地复兴岛，开启了书写复兴岛全新的故事篇章。

史努比动画音乐剧定档 8 月上线

据守望好莱坞消息，史努比&花生漫画改编近 35 年来的首部音乐剧——特别集《Snoopy Presents: A Summer Musical》发布预告。

该剧将讲述查理·布朗热爱露营，决心让自己的最后一年过得特别。但第一次参加露营的莎莉却对这个陌生的新地方感到紧张和疑虑。就在大家安顿好营地时，史努比和伍德斯托克发现了一张藏宝图，这张地图指引他们踏上附近的野外探险之旅。

影片由 Erik Wiese 导演，艾蒂安·凯利奇、Jayd Deroché 配音，将于 8 月 15 日上线 Apple TV+。

《哪吒 2》明日全网上线

昨日，电影《哪吒之魔童闹海》宣布，将于 8 月 2 日 10 点上线国内多个视频网站。

据悉，本次《哪吒之魔童闹海》将登陆哔哩哔哩、腾讯视频、爱奇艺、优酷等多个网站。其中，据腾讯视频表示，《哪吒之魔童闹海》在腾讯视频站内预约量冲破 1246 万，登上站内电影预约榜单 TOP1。

《哪吒之魔童闹海》于今年 1 月 29 日上映，全球累计总票房达到 159.11 亿元，位居全球影史票房榜第五位。

《纽伦堡》首曝预告，11 月上映

据守望好莱坞消息，电影《纽伦堡》预告公布，并定档 11 月 7 日北美上映。

影片改编自《纳粹与精神病医生》，聚焦二战结尾，纽伦堡法庭对德国劳工阵线领导人罗伯特·莱伊的审判（其后来在狱中自杀），以被委任来对纳粹头领们进行评估的美军精神科医生 Douglas Kelley 的视角展开。

该片由詹姆斯·范德比尔特执导并编剧，罗素·克劳、拉米·马雷克、利奥·伍德尔、迈克尔·珊农主演，另外还将于 2025 年 9 月 6 日在多伦多国际电影节首映。

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仰望 U8L 鼎世版的发布会这次有点不一样。

场地并没有放在某个有大屏的会展中心或者是体验中心内，而是搭了一个很有古风韵味的，有木地板又有水池，背景是远山的场景。上台的第一个嘉宾也是精挑细选过的——王潮歌，一位专注于本土文化的导演，执导过《印象刘三姐》、《秦始皇》、《又见敦煌》等歌舞剧。

传统文化的氛围营造的很足，和仰望 U8L 鼎世版的设计也结合的很巧妙。

既然叫鼎世版，那新车的设计语言必然用了很多「鼎」或者说传统文化相关的元素。

我们用「鼎」作为设计主题，背后有更深的含义。过去 100 多年来，豪华车的设计语言是由西方定义的，但仰望 U8L 鼎世版将中国元素作为设计的主标识，这是一种与我们文化、历史和进步相契合的表达。

比亚迪介绍说仰望 U8L 鼎世版前脸及大灯设计灵感都来自于中国传统「鼎」的意象，左右各 99 颗菱形灯珠规律排布与前格栅组成了「鼎」字轮廓，为了营造出大气、尊贵的视觉效果也将前保险杠进行了熏黑处理。前脸中央、尾部以及方向盘上的车标都使用了由 24K 真金经过 24 道工艺精制而成，勾勒出了甲骨文中「电」字的轮廓。

新车提供的两款专属黑金配色的灵感也来源于战国时期的黑漆描金工艺。比亚迪在 U8L 鼎世版上采用了大面积的日曜金色与神秘深邃的曜石黑的对冲设计，颜色分界线从引擎盖贯穿至车尾，与水切腰线平行，配合上方正厚重的车声，让我想起一句诗「黑云压城城欲摧，甲光向日金鳞开」。

除了颜色设计，仰望 U8L 鼎世版庞大的车身带来的体量感也很足，车长 5400mm，宽 2049mm，高 1921mm，轴距 3250mm，比路虎揽胜创世加长版的 5250*2047*1870mm，轴距 3197mm 的车身尺寸大了不少，能够带给人相当强的威严与压迫感，比亚迪为其提供了 23 寸的八孔锻造轮毂和 22 寸的多幅锻造轮毂可选，轮胎的胎宽也增加至了 285mm。

此外，U8L 鼎世版还搭载了上下对开式的电动尾门，下放的地门可以供 2-3 个成年人乘坐，在小酌、休憩或者观景时都能提供舒适的体验。

与 U8 主攻硬核越野方向不同，U8L 鼎世版定位则是行政豪华和商务接待之用，所以 U8L 的内饰风格显得更低调自然一些，在配色和选材上都呈现出了更内敛的高级感。

U8L 鼎世版是大六座布局，座舱空间达到了 5.3m³，提供了黑棕、紫灰两款内饰配色，比亚迪介绍说这两种颜色的灵感分别来自于「 秋日庐山的深沉画卷」和「香炉紫烟」的氤氲 。

新车在材质和细节设计上也是精挑细选精心修饰。 U8L 鼎世版四门门板与副仪表台处的木材采用柚木或黑胡桃木，都取自同一颗树最好的部分，木板的纹理走势协调统一，地面和顶棚则分别使用了羊毛和麂皮材质。

整车的中控部分则做成了中轴对称布局，内饰中央放置了一块 12.8 英寸 OLED 材质的瀑布曲面屏，两侧是 23.6 英寸仪表屏和 23.6 英寸副驾多媒体屏，后面有一块 21.4 英寸的液晶折叠屏。

除了视觉上的豪华感之外，U8L 鼎世版在听觉，触觉，便利程度上堆足了料。

仰望 U8L 鼎世版搭载了丹拿铂金证据系列 Hi-End 级 32 扬声器系统，功率可达 2040W，支持 7.1.4 杜比全景声。二排车窗、二排角窗、三排车窗都支持 11 档遮光效果调节，甚至可以结合车辆定位、阳光照射角、座椅角度以及车辆周围行人多少等自动变化 PDLC 的雾度和暗度。

在静谧性上，仰望 U8L 鼎世版在车速 120km/h 下，车内噪声不超过 64.6dB。同时其也继承了仰望 U8 行业领先的涉水密封性，核心系统防水等级高达 IP68。

U8L 鼎世版这次还搭载了可感知乘客体温和体表湿度的智能感温扶手，在 35℃-43℃宽温域下，能够有效提升冬季用车体验，14 点座椅按摩、主副驾电动可伸缩式腿托、二排双行政零重力座椅等也都一应俱全。

车辆的动态部分这次则没有介绍太多，不过有透露 U8L 鼎世版将搭载易四方技术平台和 云辇-P 智能液压车身控制系统，具备应急浮水、爆胎稳行、原地掉头等能力，也升级了双阀液压减震器。辅助驾驶系统采用了 天神之眼 A – 智能辅助驾驶三激光版方案。

此外主动后轮转向、碳陶刹车盘、刀片电池等技术也都将搭载于 U8L 鼎世版上。

比亚迪在发布会上用了这么一段话来描述此次 U8L 鼎世版的设计理念：

车外是「鼎」立天地的磅礴气度，车内是独属于中国人的一方山水秘境。当车门轻合，喧嚣渐远，任外界风浪波涛如何汹涌，入座便是心安归处。这既是中国人的心理境界，也是中国豪华车所必须具备的格调。

一时间我竟想不出什么更好的表达来描述对这种「东方韵味」的喜爱，只是觉得，要是正式发布会放在大明宫遗址，或者嘉峪关前开，会不会更震撼一点？以及预售 130 万元的话，如果避开豪车税大概率会低于 107 万，似乎还挺「划算」的？

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近半年，国内汽车市场销量最好的车是吉利星愿，过去 6 个月里，这辆小车一共卖出了 20.4 万辆，而在此之前，这项桂冠属于比亚迪海鸥。

星愿成功的要素说起来也简单，与同价位的海鸥相比，星愿在空间、配置、颜值上几乎有着压倒性的优势，甚至和价格更高的海豚相比也有来有回。

比亚迪当然不会看着这块市场被吉利完全抢走，他们一边给海鸥降价，一边推出了元 UP 的新版型想尝试给星愿一次降维打击。

比亚迪这次加推的版型叫做 301km 领航版，主要是针对日常出行半径 50 公里的消费者而设计，相比元 UP 之前已有的车型，领航版的售价降低 2 万元来到了 7.48 万元。

作为一台紧凑型 SUV，元 UP 天然有着比 A00 级两车厢更好的空间表现和通过性，其整车尺寸为 4310×1830×1675mm，轴距 2620mm，长宽高都比星愿来的更大，只是轴距短了 3 cm。新车的车身线条简洁利落，配备半隐藏式门把手和16英寸碳素钢轮毂，车尾则采用了贯穿式 LED 尾灯设计。

同时比亚迪还为新车增加了乐动米和悠悠紫两款外观颜色，更加贴合年轻用户的审美偏好。

元 UP 在座舱内配备 8.8 英寸全液晶仪表盘和 10.1 英寸中控触屏，采用怀挡式换挡结构。主副驾座椅支持手动调节，具备一体式舒适坐姿设计，后排座椅支持 4:6 比例放倒，最大后备箱空间可拓展至 1320L，同时元 UP 还拥有同价位星愿缺失的自动空调和热泵管理系统。

新车搭载了 DiLink 50 标准版车机系统，支持双音区智能语音交互、手机互联地图导航与远程车控。NFC 车钥匙功能兼容市面主流手机。同时元 UP 还搭载了 6 个超声波雷达和CCS定速巡航系统，支持 360° 全景影像功能，车内还配有车载 ETC 和 4 扬声器音响系统。比起星愿，元 UP 缺失了 Hi Car、Carlink 等手车互联功能，但将 360 全景影像变为了标配。

值得一提的是，比亚迪在元 UP 领航版上并未搭载「天神之眼」辅助驾驶系统，仅提供了 4 个摄像头和 6 个超声波雷达用于 360 环影。

动力系统方面，元 UP 301KM 领航型搭载 70kW 前置单电机，最大扭矩 180N·m，0-100km/h 加速时间为 12 秒，最高时速为 150km/h。新车采用了 CTB 电池车身一体化技术，底盘方面采用前麦弗逊+后扭力梁式悬架的组合（星愿为多连杆），并配备电动助力转向系统，转弯半径约 5.25 米。

新车搭载了一块 32kWh 的磷酸铁锂刀片电池，CLTC 纯电续航里程 301km，30 分钟可将电量由 30% 快充至 80%；宽温域热泵系统下的百公里电耗为 12kWh，同时也支持 3.3kW 的对外放电。

为了增强品牌与用户之间的互动感，比亚迪还在新版型上市的同时，联合 Emoji 发起了「元家族全球用户共创大赛」，邀请用户参与外观设计并尝试更多的个性化表达。

总体而言，比亚迪这波反击瞄准了星愿在空间上的痛点，也给到了更有诚意的配置，星愿自然也感受到了压力，于是元 UP 直接对标的 310km 梦想版直接降价 4000 元，来到了 7.38 万元。

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去年这个时候，爱范儿和董车会在理想北京研发中心与理想辅助驾驶团队进行了一场交流，当时理想辅助驾驶的新技术架构「端到端+ VLM 视觉语言模型」即将上车，理想辅助驾驶团队当时的表述是：

「端到端+ VLM 视觉语言模型」背后的理论框架，是自动驾驶的「终极答案」。

随着「端到端+ VLM 视觉语言模型」的技术架构过渡到了 VLA（Vision-Language-Action，视觉语言动作模型），我们离「终极答案」又进了一步。

按照李想和理想辅助驾驶团队的说法，这是理想辅助驾驶能力从「猴子」阶段，进化到「人类」阶段的关键一步。今天同期，我们又来到了理想北京研发中心，继续和理想辅助驾驶团队聊这个领域的新动向。

辅助驾驶里，猴子和人类有什么区别？

去年理想辅助驾驶方案切换到「端到端+ VLM 视觉语言模型」之前，采用的是业界通用的 「感知 Perception — 规划 Planning — 控制 Control」技术架构，这个架构依赖工程师根据现实各种各样的交通情况来编写对应的规则指导汽车的控制，但难以穷尽现实所有交通情况。

这是辅助驾驶的「机械时期」，辅助驾驶只会应付有对应规则的情况，没有思考和学习的能力。

「端到端+ VLM 视觉语言模型」是辅助驾驶的「猴子时期」，相比于机械，猴子要更聪明，也有一些模仿和学习的能力，当然，猴子也更好动更不听话。

「端到端+ VLM 视觉语言模型」的本质就是「模仿学习」，依赖大量人类驾驶数据进行训练，数据的数量和质量决定性能。并且因为安全考虑，在这个架构中，负责复杂场景的 VLM 视觉语言模型并不能参与控车，只是提供决策和轨迹。

VLA（Vision-Language-Action，视觉语言动作模型）则是辅助驾驶的「人类时期」，拥有了「能思考、能沟通、能记忆、能自我提升」的能力。

猴子经历了漫长的变化才变成人类，理论上「端到端+ VLM 视觉语言模型」的「模仿学习」也可以在漫长的岁月里学会人类几乎所有的驾驶数据，做到行为上几乎像个人。

但代价就是「时间」。

理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋说：

我们去年实际的端到端 MPI（平均接管里程），去年 7 月份第一个版本 MPI 大概在十几公里，当时已经觉得挺不错的，因为我们的无图版本迭代了很长时间，综合 MPI（高速+城市）也就 10 公里左右。

 

从 100 万到 200 万 Clips（用于训练端到端辅助驾驶的视频片段），再到 1000 万Clips，随着数据量上升，今年年初，MPI 达到 100 公里，7 个月 MPI 翻了 10 倍，平均一个月翻一点几倍。

 

但是到了 1000 万 Clips 之后，我们发现一个问题，只增长数据量是没有用的，有价值的数据越来越少。这就跟考试一样，不及格的时候，随便学一学分就提升非常快。当考到八九十分了，再往上提 5 分、10 分，是很难的。

 

这时候我们使用了超级对齐，强制让模型输出符合人类要求的结果。另外，我们也筛选了一些数据补充到超级对齐里，让模型能力进一步提升，这样做是有一定效果的，但我们大概从今年 3 月份到 7 月底，花了 5 个月时间，模型性能才提升了 2 倍左右。

这是「端到端+ VLM 视觉语言模型」技术架构在飞速进步后遇到的第一个问题：越往后，有用数据越稀少，模型性能进步的速度也越慢。

而其本质问题也随之暴露出来，郎咸朋说：

本质来看，现在端到端的这套模仿学习并不具备深度的逻辑思考能力，就像猴子开车一样。喂猴子一些香蕉，它可能会按照你的意图做一些行为，但并不知道自己为什么要做这些行为，一敲锣它就过来，一打鼓它就跳舞，但不知道为什么要跳舞。

 

所以说端到端架构不具备深度思考能力，顶多算是一个应激反应，就是给一个输入，模型给一个输出，这背后没有深度逻辑。

这也是为什么要在端到端大模型之外再加一个 VLM 视觉语言模型的缘故，VLM 视觉语言模型具有更强的理解和思考能力，能提供更好的决策。但这个模型一是思考得慢，二是和端到端大模型耦合得不够深，很多时候端到端大模型理解和接受不了 VLM 视觉语言模型的决策。

去年这个时候，理想辅助驾驶团队就说过：

以后两个趋势，第一是模型规模变大，系统一和系统二现在还是端到端加 VLM 两个模型，这两个模型有可能合一，目前是比较松耦合，将来可以做比较紧耦合的。第二方面也可以借鉴现在多模态模型的大模型发展趋势，它们就朝这种原生多模态走，既能做语言也能做语音，也能做视觉，也能做激光雷达，这是将来要思考的事情。

趋势很快就变成了现实。

郎咸鹏也说了为什么要从端到端+VLM 切换到 VLA 的原因：

去年做端到端的时候一直也在反思，是不是端到端就够了，如果不够的话我们还需要再做什么。

 

我们一直在做 VLA 的一些预研，其实 VLA 的预研代表的是我们对人工智能的理解并不是一个模仿学习，一定像人类一样是有思维的，是有自己推理能力的，换句话说它一定要去有能力解决它没有见过的事情或未知的场景，因为这个在端到端里可能有一定的泛化能力，但并不是足以说有思维。

 

就像猴子一样，它可能也会做出一些你觉得超越你想象的事情，但它不会总做出来，但人不是，人是可以成长的、可以迭代的，所以我们一定要按照人类的智能发展方式去做我们的人工智能，我们就很快从端到端切换到 了VLA 方案去做。

VLA（Vision-Language-Action，视觉语言动作模型）就是去年的趋势思考，以及当下成为现实的技术架构。

虽然 VLA 和 VLM 就差了一个字母，但内涵差异非常大。

VLA 的 Vision 指各种传感器信息的输入，也包括导航信息，能够让模型对空间有理解和感知。

VLA 的 Language 指模型会把感知到的空间理解，像人一样总结、翻译、压缩、编码成一个语言表达出来。

VLA 的 Action 是模型根据场景的编码语言，生成行为策略，把车开起来。

直观的差异就是，人可以用语言去控车，说话就可以让车慢点快点左转右转，这主要是 Language 部分的功劳，人的指令大模型收到的 prompt，VLA 模型内部的指令也是 prompt，等于是打通了人和车。

此外，视觉和行为之间，也没有阻碍了，从视觉信息输入到控车行为输出的速度和效率都大大加快，VLM 慢，端到端不理解 VLM 的问题被解决了。

更显著的差别是思维链（Chain of Thought，CoT）能力，VLA 模型的推理频率达到了 10Hz，比 VLM 的推理速度快了 3 倍多，同时对环境的感知和理解更充分，可以更快更有理有据地进行思维推理，生成驾驶决策。

除了思维能力和沟通能力之外，VLA 也具备一定的记忆能力，可以记住车主的偏好和习惯；以及相当强的自主学习能力。

理想辅助驾驶的《飞驰人生》

现实世界里，人类想要成为老司机，肯定先得去报个驾校考个驾照，然后贴「实习标」蹒跚上路，在真实道路上开几年时间。

此前辅助驾驶的训练也是如此，不光需要真实世界里的行驶数据用作训练，也需要在真实世界里进行大量的路试。

在一些小说里，有些天赋异禀的选手可以通过读书，读成武力境界超高的实战高手，比如《少年歌行》里的「儒剑仙」谢宣，《雪中悍刀行》里的轩辕敬城。

但是在传统武侠小说里，只会有《天龙八部》里王语嫣这样精通武学典籍，自身却是毫无实战能力的战五渣。

当然，也有介于中间态的情况：在赛车电影《飞驰人生》里，落魄赛车手张弛在脑海里不断复现巴音布鲁克地区的复杂赛道情况，每天在脑海里开 20 遍，5 年模拟开了 36000 多遍，然后回到真实赛道的时候，成为了冠军。

虚拟开车，不断精进，超越自己过去的最好成绩，这是「算法」。

不过张弛回归赛道，再次成为冠军车手之前就已经在这条赛道多次证明过自己，积累了大量的实际驾驶经验。

实车实路，积累经验，直到了解这条赛道所有的路况，这是「数据」。

郎咸朋说，想要做好 VLA 模型，需要四个层面的能力：数据，算法，算力和工程能力。

理想强调自己数据多，数据优秀，数据库好，以及数据标注和数据挖掘准已经很久了，关于数据，理想也有新技能：生成数据训练。

通过世界模型进行场景重建，然后在重建的真实数据之上，举一反三，生成相似场景，比如理想在世界模型里重建一个出高速 ETC 的场景，在这个场景下，不仅可以用原来的真实数据情况，比如白天晴朗地面干燥，也可以生成出白天大雪地面湿滑，夜晚小雨能见度不佳等等场景。

理想训练 VLA 模型算法的更迭也跟生成数据息息相关，郎咸朋介绍说：

2023 年我们还没做端到端，一年用实车的有效测试里程大概 157 万公里，每公里花 18 块钱。

 

我们开始做端到端的时候，就有一部分在做仿真测试了，2024 年全年的仿真测试仿了 500 万公里左右，实车也测了 100 多万公里，平均下来成本降到了 5 块钱一公里不到，差不多也是花了 3000 万左右。但是同样花 3000 万，我能测 600 万公里了。

 

今年半年时间（1 月 1 日-6 月 30 日），我们测了 4000 万公里，实车只有 2 万公里，就跑一些基本的场景。所有的测试，大家看到的超级对齐、现在的 VLA，我们都是用仿真测的，5 毛钱一公里，就是付个电费，付个服务器的费用。并且测试质量还高，所有的 case、所有的场景都能举一反三，可以完全复测，分毫不差。我们的测试里程多了，测试质量好了，研发效率就提升了。

 

所以很多人质疑我们不可能用半年做个 VLA，测都测不过来，实际上我们测试非常多。

仿真测试的优点除了成本低之外，还能完美复现场景，真实场景测试情况下，一个场景很难被 100% 还原，对于 VLA 模型来说，场景复现差之毫厘，驾驶表现可能就失之千里。

以此而言，理想训练 VLA 模型的形式，与电影《飞驰人生》里主角在真实驾驶经验基础上，不断地虚拟训练的模式，有一些类似。

当然，最后 VLA 模型的训练，也需要背后巨大算力的支撑，理想现在的总算力为 13EFLOPS，其中 3EFLOPS 给了推理，10EFLOPS 给了训练。换算成显卡数量，是等效 2 万张英伟达 H20 用作训练，等效 3 万张英伟达 L20 用于推理。

关键 Q&A

Q：智能辅助驾驶存在一个「不可能三角」，也就是效率、舒适和安全三个目标之间是互相制约的，目前阶段可能难以同时实现。理想汽车的 VLA 目前在当前阶段最先优化的指标是哪一个？刚刚提及到 MPI，是否可以理解为目前理想汽车最终的指标是提升安全性以有效减少接管？

郎咸朋：MPI 是我们衡量的指标之一，还有一个指标是 MPA，也就是指发生事故的里程，理想车主的人驾数据是 60 万公里左右出一次事故，而在使用辅助驾驶功能的情况下是 350 到 400 万公里发生一次事故。这个里程数据我们还会持续提升，我们的目标是将 MPA 能提升到人类驾驶的 10 倍，也就是比人驾安全 10 倍，做到 600 万公里才出一次事故，但这必须等到 VLA 模型提升之后才能做到。

针对 MPI，我们也做过分析，可能一些安全风险问题会导致接管，但有时候舒适度不好也会导致接管，比如急刹、重刹等，因为并不一定每次都会遇到安全风险，但是如果驾驶舒适度不好，用户依然不想用辅助驾驶功能。因为 MPA 可以衡量安全性，在 MPI 方面，除了安全性之外，我们重点提升了行车舒适度，如果体验了理想 i8 的辅助驾驶功能，会体验到舒适度比之前的版本有很大提升。

效率是排在安全和舒适之后的，比如走错路，虽然效率有所损失，但我们不会通过一些危险的动作立刻纠正，还是要在安全和舒适的基础上去追求效率。

Q：VLA 模型的难点在哪里？对企业的要求是什么？如果一个企业想要落地VLA模型会面临哪些挑战？

郎咸朋：曾经也有很多人问过如果车企想做 VLA 模型是不是可以跳过前面的规则算法，跳过端到端阶段，我认为是不行的。

虽然 VLA 的数据、算法等可能跟之前不太一样，但是这些仍然是要建立在之前的基础上的，如果没有完整的通过实车采集的数据闭环，是没有数据能够去训练世界模型的。理想汽车之所以能够落地 VLA 模型，是因为我们有 12 亿数据，只有在充分了解这些数据的基础上，才能够更好的生成数据。如果没有这些数据基础，首先不能训练世界模型，其次也不清楚要生成什么样的数据。

同时，基础训练算力和推理算力的支撑需要大量资金和技术能力，如果没有之前的积累是不能完成的。

Q：今年理想实车测试是 2 万公里，请问大幅减少实车测试的依据是什么？

郎咸朋：我们认为实车测试有很多问题，成本是其中一方面，最主要的是我们在测试验证一些场景时不可能完全复现发生问题时的场景。同时，实车测试的效率太低了，在实车测试过程中要开过去之后再复测回来，我们现在的仿真效果完全可以媲美实车测试，现在的超级版本和理想 i8 的 VLA 版本中 90% 以上的测试都是仿真测试。

从去年端到端版本我们就已经开始进行仿真测试的验证，目前我们认为它的可靠性和有效性都很高，所以我们以此替代了实车测试。但仍有一些测试是无法替代的，比如硬件耐久测试，但和性能相关的测试我们基本上会使用仿真测试替代，效果也非常好。

工业时代来临后，刀耕火种的流程被机械化替代；信息时代后，网络替代了大量工作。在自动驾驶时代也是一样，端到端时代来临后，我们进入了使用 AI 技术做自动驾驶的方式，从雇佣大量工程师、算法测试人员，到数据驱动，通过数据流程、数据平台和算法迭代提升自动驾驶能力。而进入了 VLA 大模型时代，测试效率是提升能力的核心因素，如果要快速迭代，一定要把在流程中影响快速迭代的因素迭代掉，如果这其中仍有大量的实车和人工介入，速度是会降低的。并不是我们一定要替代实车测试，而是这项技术，这个方案本身就要求要使用仿真测试，如果不这样做，并不是在做强化学习，并不是在做 VLA 模型。

Q：VLA 其实没有颠覆端到端+VLM，所以是否可以理解成 VLA 是偏向于工程能力的创新？

詹锟（理想汽车自动驾驶高级算法专家）：VLA 不只是工程方面的创新，大家如果关注具身智能，会发现这波浪潮伴随着大模型对物理世界的应用，这本质就是提出了一个 VLA 算法，我们的 VLA 模型就是想把具身智能的思想和路径引用在自动驾驶领域。我们是最早提出，也是最早开始实践的。VLA 也是一种端到端，因为端到端的本质是场景输入，轨迹输出，VLA 也是如此，但算法的创新是多了思考。端到端可以理解为 VA，没有 Language，Language 对应的是思考和理解，我们在 VLA 中加入了这一部分，把机器人的范式统一，让自动驾驶也能成为机器人的一类，这是算法创新，不只是工程创新。

对于自动驾驶而言，很大的挑战是必须要有工程创新。因为 VLA 是一个大模型，大模型部署在边缘端算力上是非常具有挑战的。很多团队并不是认为 VLA 不好，而是因为 VLA 部署有困难，把它真正落地是非常具有挑战性的事情，尤其是在边缘端芯片算力不够的情况下是不可能完成的，所以我们是在大算力芯片上才能部署。所以这不仅仅是工程创新，但的确需要工程部署大范围优化才能实现。

Q：VLA 大模型在车端部署的时候是否会有比如模型裁剪或蒸馏版本？如何在推理效率和模型之间做好平衡？

詹锟：在部署时的效率和蒸馏上我们做了非常多平衡。我们的基座模型是自研的 8×0.4B 的 MoE 模型（混合专家模型），这是业界没有的，我们在深入分析英伟达芯片后，发现这个架构非常适合它，推理速度快的同时模型容量大，能够同时容纳不同场景、不同能力的大模型，这是我们在架构上的选择。

另外，我们是大模型蒸馏出来的，我们最早训练了一个 32B 的云端大模型，它容纳了海量的知识和驾驶能力，我们把它做出的思考和推理流程蒸馏到 3.2B 的 MoE 模型上，配合 Vision 和 Action，使用了 Diffusion 技术（扩散模型，可以生成图像、视频、音频，动作轨迹等数据，具体到理想的 VLA 场景，是利用 Diffusion 生成行车轨迹）。

我们用这样的方法做了非常多的优化。从细节上来看，我们也针对 Diffusion 做了工程优化，并不是直接使用标准 Diffusion，而是进行了推理的压缩，可以理解为一种蒸馏。以前 Diffusion 可能要推理 10 步骤，我们使用了 flow matching 流匹配只需要推理 2 步就可以了，这方面的压缩也是导致我们真正能够部署 VLA 的本质原因。

Q：VLA 是一个足够好的解法了吗？它抵达所谓的「GPT 时刻」还需要花多长时间？

詹锟：多模态模型之前说没有达到 GPT 时刻，可能指的是 VLA 这种物理 AI，而不是 VLM，其实现在 VLM 已经完全满足一个非常创新的「GPT 时刻」标准，如果针对物理 AI，现在的 VLA，特别是在机器人领域、具身智能领域可能并没有达到「GPT 时刻」的标准，因为它没有那么好的泛化能力。

但在自动驾驶领域，其实 VLA 解决的是一个相对统一的驾驶范式，是有机会用这个方式做到一个「GPT 时刻」的，我们也非常承认现在的 VLA 是第一版本，也是业界第一个往量产上要推的 VLA 版本，肯定会存在一些缺陷。

这个重大尝试是想说我们想用VLA来探索一个新的路径，它里面有很多尝试的地方，有很多需要去落地的探索的点，不是说不能做到「GPT 时刻」就一定不能去做量产落地，它有很多细节，包括我们的评测、仿真去验证它能不能做到量产落地，能不能给用户「更好、更舒适、更安全」的体验，做到以上三点就可以给用户更好的交付。

「GPT 时刻」更多指的是具有很强的通用性和泛化性，在这个过程可能随着我们自动驾驶往空间机器人或往其它具身领域去拓展的时候会产生出更强的泛化能力或者更综合的统筹能力，我们也会在落地以后随着「用户数据迭代、场景丰富、思维逻辑性越来越多、语音交互越来越多」逐渐往 ChatGPT 时刻迁移。

像郎博（郎咸朋博士）说的，到明年我们如果到了 1000MPI，可能会给用户这种感觉：真的到了一个 VLA 的「GPT 时刻」。

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从气象学角度讲，刚刚过去的几年，每一年都是新的「极端天气之最」。2025 年自然也不例外，夏天还没过完一半，有记录的台风和洪水烈度就已突破天际。

《北京密云抗击暴雨灾害一线见闻》｜新华网

极端天气与自然灾害，距离我们说近不近，说远也不远——就在上个月，清远一场 4.3 级地震的震波也让身处广州的爱范儿编辑部着实紧张了一把。

人类虽然没有办法正面对抗天灾，但灾害前的预警却是我们所擅长的。最近发生的几次大范围暴雨、内涝和微型地震之后，总会有人问「我要怎样才能收到提前预警？」，而这也正是爱范儿想要为大家解答的。

系统预警

说到灾害警报，与大家关联最强的无非台风暴雨内涝、高温山火干旱、地震滑坡泥石流等等。

其中，对于台风、暴雨、高温、山火等等规模大但是缓慢的事件，我们平时在手机上使用的天气服务已经足以涵盖，只要记得打开通知、设定关注类型即可。

然而对于诸如城市内涝、洪水、滑坡泥石流等等「受天气引发但时间不固定」的事件，以及类似地震这种前兆难以判别的突发事件，单纯依靠天气服务就不够了。

目前，国内最权威的应急信息发布平台应该是中国国家突发事件预警信息发布系统，它负责发布包括自然灾害、事故灾难、公共卫生事件等等的预警信息，是我们平时通过各种渠道接收到的「应急预警信息」的总源头。

但是对于每天朝九晚五的你我他来说，每天时时刻刻盯着中国气象局的网站肯定是不现实的。来自国家突发事件预警信息系统的通知，更多时候都需要再通过更具体的软硬件渠道，才能「跨过最后一公里」来到我们手中。

1. 国家应急广播预警（微信小程序）

「国家应急广播预警」是中央广播电视总台（CMG）下属的一个微信小程序，里面包含了国家预警信息发布中心、海洋环境预报中心、国家气象局等等诸多信息源，能够以小程序通知的形式向你播报你所在位置的各种应急预警通知：

除了当前位置的通知之外，你还可以在小程序首页直接查询全国地区的各类预警信息，支持查询的预警种类超过五十种，其中甚至包括低空风切变、空间天气、下击暴流甚至是核应急响应——

在预警功能之外，国家应急广播预警小程序还关联了国家应急广播的视频号，可以在里面查询到很多绝对正规和权威的科普和指南，功能可谓相当完善。

2. 中国地震台网

作为地震预警信息最直接的来源，中国地震台网目前有两个主要的实时发布渠道：「中国地震台网」小程序，以及「地震速报」app。

两者的信息来源是几乎相同的，但是考虑到「地震速报」app 的目标 API 还停留在 Android 12 时代，上一次软件版本更新还是今年一月，相比之下其实是微信小程序更方便一些。

从功能上讲，中国地震台网小程序与国家应急广播预警小程序的实现方式差不多，主要的区别在于地震台网小程序支持额外添加一个关注地点，让你可以同时接收自己所处位置和关心的人的位置的地震信息：

3. 手机系统内置预警

但微信的通知也不是万能的，单纯的小程序通知很容易受到网络状况、静音勿扰等等影响，尤其针对地震这种大多在夜晚的突发情况。此时，手机厂商自带的预警系统就派上用场了。

目前，经过爱范儿实测，荣耀、小米、OPPO、vivo 四大主流品牌系统内置的地震信息预警，其信源全部来自成都高新减灾研究所（ICL）的地震监测网络，并且都可以免费直接开启。

其中，vivo 的地震预警开关位置比较特殊，并不在设置里，而是被放在了天气 app 里面，除了首次打开会有弹窗提示之外，引导性相比其他几家稍差，如果用户不主动搜索的话比较难意识到。

而小米的 HyperOS 则是把地震预警的开关放在了手机管家 app 的「家人关怀-预警中心」菜单里面，并且区分了地震预警和自然灾害预警，甚至还有和米家设备联动的房屋紧急情况报警：

而荣耀和 OPPO 就相对常规一些，两者的地震预警开关都可以在设置 app 的相关栏目中找到，OPPO 是在「设置- SOS 紧急联络-地震预警」中，荣耀则是「设置-安全-应急预警通知」：

OPPO（左）与荣耀（右）

而华为的 HarmonyOS 虽然也提供了地震预警服务，但它的信息来源并非成都高新减灾研究所，而是华为 2024 年与深圳防灾减灾技术研究院（深研院）合作搭建的独立预警网，入口位于「设置-系统-应急预警通知」中：

除了华米 OV 耀这五个大头之外，爱范儿还测试了手中一些比较小众的品牌。与苹果的逃避态度不同，国行三星是搭载了地震预警功能的，入口在「设置-安全和紧急情况-地震预警」下，合作方同样为成都高新减灾研究所。

而联想旗下的摩托罗拉——它的系统叫做 MyUI ——虽然作为目前国产品牌里面风格最接近原生 Android 的系统，却也保留了地震预警的功能，数据依然来自成都高新减灾研究所，开关位于「设置-紧急情况-地震预警」中：

无网通讯

当然，灾前的预警固然重要，救灾抢险期间的通讯不可或缺的。而在今年北京暴雨和洪水事件中，我们就看到了一项此前没有出现过的特殊服务。

7 月 29 日，中国移动宣布为北京地区用户免费提供为一个月的北斗卫星短信服务，只要用户的手机支持北斗短信、在有信号的时候给 10086 发短信开通，后续进入信号盲区就可以直接使用了。

图｜IT 之家

这是最近几年陆续出现包含卫星电话和短信功能的手机以来，除了野外迷路之外，我们见到的最贴合实际的使用场景了。

目前，除了国内最早做卫星通讯的华为之外，其他大厂都陆陆续续推出了支持的旗舰机型，比如小米 14 和 15 Ultra、OPPO Find X7 和 X8 Ultra、vivo X100 和 X200 Ultra 都在 1TB 的机型上支持了卫星通信功能，荣耀也在 Magic 6 Pro 上推出了自家的鸿燕卫星通讯，市面上可选的种类正在不断增加。

图｜华为官网

比起卫星通信功能总得提前开通，vivo 在一边兼容双星通信之外，在 X200 Pro 系列的发布会上还提出了另一条不同的思路：公里级的无网通信。

图｜环球网

这套无网通信技术由 vivo 与联发科联合研制，基于蓝牙连接，在比理想环境下可以实现 2 公里左右的对讲和 4 公里左右的文字广播——在实际使用中，可以让相隔几百米的两个人相互找到难度不大，前提是对方也拿着 vivo 手机。

总而言之，无论是卫星通讯还是蓝牙对讲，在面对自然灾害时，我们的需求始终都是一致的：保护好自己，向家人报平安。这种时候，国产手机堆料时被调侃的「我可以不用，但你不能没有」，才真正显示出了它的含金量。

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如果你这几天没被一部叫《特朗普爱上在白宫当保洁的我》的短剧刷屏，恭喜你，你可能是唯一没被骗的人。

光听这部剧的标题就有点像土味爽文，情节设定也足够魔幻：美国总统特朗普爱上了白宫保洁员艾米丽，还准备抛弃超模妻子梅拉尼娅，迎娶艾米丽为第一夫人，属实是「美版甄嬛传 + 白宫恋爱脑」双重 Buff 叠满了。

就这样，各大社交平台一时间全都被这条新闻刷屏。不少知名媒体，还有平时看起来挺有判断力的大 V 们开始纷纷转发，表示这部在海外爆火的短剧三个月狂赚 1.5 亿美元，成了中老年女性新晋的心头好。

但很快剧情迎来 180 度的大反转，这部短剧被证实压根不存在，从头到尾都是一个彻头彻尾的虚假新闻。

那么问题来了，一部没人看过的剧，是如何在短短几天内火遍全网的？而 AI 又怎么推波助澜，让这个不存在的消息让更多人相信。

这背后究竟发生了什么？

一部不存在的海外短剧，是如何骗过了人类和 AI？

如果你以为这只是一场乌龙，那就低估了这次传播的复杂程度。

根据多方溯源，这起假新闻风波最早可以追溯到 7 月 1 日，由一个名为「留学生日报」的自媒体账号发布的一篇文章。账号选题擅长「猎奇+流量」，而从语言风格与内容逻辑来看，有很大可能是由 AI 写作工具辅助生成，再经过人工润色。

但问题在于，虽然它只是一个普通的自媒体，却经常被一些国内的正规媒体转载引用。时间来到 7 月 23 日，新加坡《联合早报》旗下的媒体《新明日报》发布了一篇《中国霸总短剧风吹到美国》的文章。

报道内容可以说是写得有鼻子有眼，特朗普放弃模特老婆梅拉尼娅，要娶一个在白宫打扫卫生的亚裔单亲妈妈当第一夫人，甚至还表示这剧三个月赚了 1.5 亿美元，中老年女性观众边骂边氪金，一边骂离谱，一边付费追更。

考虑到《联合早报》是在中文互联网可信度较高的媒体，于是这条新闻又被国内媒体大量转发，各路短视频博主纷纷解读……一个完美的「出口转内销」信任闭环形成了。

此外，一堆二创短视频、图文报道也在海外社交平台火速扩散。这部「假短剧」便开始以「真新闻」的姿态，被全世界的用户相信、讨论、甚至被用来吐槽中美的审美差异。

每个人都在一本正经地谈论一个根本不存在的东西。

直到有媒体实在觉得这事不对劲，开始认真查证。这部剧在任何海外平台（包括短剧平台 ReelShort、YouTube、TikTok）上毫无踪迹，号称收录全球影视作品的权威数据库 IMDb 亦查无此剧。

此外，国内一些头部短剧出海的高管也纷纷出面辟谣，比如「听花岛」副总裁李元君更是直言这类题材根本就不会碰。而撑起整个假新闻的关键证据图，也被一一锤爆。

第一张图，出自综艺《周六夜现场》的讽刺片段，被演员邵逸凡亲自出来打假。第二张特朗普与亚裔女性的合影，就更是一眼假得不能再假，整张图都透着一种塑料感，AI 味拉满。

而如果时间线再往前翻，会发现类似爽文标题早就活跃在社交平台上：

《南北战争爆发，林肯三次请我出山!》《穿越开局 911，看我如何拯救双子塔》……这些明显是爽文小说的标题，不知为何就这样一传十，十传百地被包装成了真实存在的海外短剧。

有趣的是，可就在谣言被揭穿之前，连 AI 都信了这件事。

在事件未被大量媒体正式辟谣前，我试图用多款常用的 AI 工具验证这部短剧的真伪，它仍然信誓旦旦地说「这部剧确实存在」，理由依然是多个平台有权威媒体图文并茂的内容交叉验证。

当然，随着昨天下午大量媒体开始辟谣，这些 AI 工具已经更新了最新消息，能够正确识别这是一则假新闻了。

我们常说，AI 搜索有「幻觉」问题，是因为它有时候会无中生有地生成看似合理但完全错误的答案。

为了把 AI 的幻觉「关进笼子里」，厂商们在技术方面做了很多努力：强化引用机制、引入可信来源、限制模型自由发挥。可当 AI 用来判断新闻真实性的依据，本来就是从假新闻来的，那这些手段却未必管用。

人类和 AI 都靠不住，我们还能相信什么

仔细想想，你很难说这部假新闻的走红属于偶然，虽然故事看似荒诞，但却有着完美的传播基因。

它具备了一切爆款内容的经典配方：明确的叙事结构、图文并茂的素材、经过包装的数据以及精准的传播节奏。

土味短剧在海外走红？美国中老年人迷上猎奇题材？TikTok 成为文化出口？这些设定单独拎出来都不是空穴来风，拼在一起也很难立刻被判定为假。

更何况，AI 成为谣言受害者和传播者的背后，往往离不开人类的恶意操纵和推动。尤其是这些由 AI 编造的内容大多具备几个共同特征：

生成成本极低，一个脚本几分钟就能产出成品；传播能力极强，标题党配合视觉冲击，点击率居高不下；叙事极其抓马，专门攻击人性弱点，什么励志、煽情、猎奇，怎么刺激怎么来。

近期的「DeepSeek 向王一博道歉」事件便是一个典型的案例。一篇标题为《演员王一博案，判了》的报道声称，DeepSeek 曾因错误传播王一博的信息而发布道歉声明，并附上了所谓的「刑事判决书」作为佐证。

然而，经过多轮事实核查，这份所谓的道歉声明，实际是网友诱导 AI 自动生成的内容，但由于措辞专业、结构完整、语气严肃，部分媒体在未经核实的情况下将其误当成真实公告进行传播，引发了大范围的误读和传播。

类似的案例也变得越来越常见。AI 生成的内容已经全面渗透进了整个互联网，特别是在多模态领域表现得尤为突出。最初大家对 AI 能够生成逼真图像感到无比兴奋，可是后来，越来越多的「开局一张图，剩下全靠编」的情况开始出现，且真伪难辨。

比如有人使用 ChatGPT 等 AI 工具将完好的商品（水果、衣物、日用品等）生成破损、发霉、污渍等虚假图片或视频，冒充有问题的商品来申请恶意退款，导致大量商家货款两空。

而在灾难报道中，我们也能看到 AI 的身影开始频频掺杂进公众视野。

去年美国佛罗里达州被飓风袭击，一张穿着救生衣的小女孩，在救生艇上抱着小狗流眼泪的图片横扫了社交网络。然而平台最终证实这只是一张由 AI 生成出来的图片，平白无故地消耗着善良人们的同情心。

又比如去年十月底，西班牙瓦伦西亚地区经历特大暴雨，最后当洪水退去，就出现了下面这张图片的景象。可是由于越来越多内容真假难辨，公众开始用怀疑的眼光看待一切，于是在面对这张照片的时候，很多人的第一反应是：AI 做的吧，假新闻。

当「狼来了」的游戏不断扩大，真正反映、通报险情的消息，被安上「AI 做的吧」，从而错过最佳施救时间，也是一种恶果。

与此同时，平台内容治理的难度也在迅速上升。

今日头条在 2 月份发布的治理报告中就提到，仅去年一年，就拦截了超过 500 万条不实信息，处理 AI 低质量内容 93 万条，处罚同质化发文 781 万篇……

在一些媒体报道中，我们也看到一些完整的 AI 内容造假产业链正在浮出水面。内容工厂批量生产 AI 文章，营销公司用 AI 工具包装推广，SEO 团队研究如何让 AI 内容在搜索引擎中排名更高。

他们都在研究同一个课题：怎么制造 AI 更容易相信的内容，以及怎么让人类更容易相信 AI 制造的内容。

去年六月，网络上出现西安发生特大爆炸的消息，时间地点俱全。但是西安警方核对之后，发现并没有这回事。这条消息是用一家 MCN 机构所持有的账号发出来的。

被警方抓获后，主犯交代自己是利用了 AI 工具，给定 prompt，工具就会自动在网络上抓取相关的文章，然后生成几百到上千字的文本。

最高峰一天能生成 4000 至 7000 条信息，全程几乎不需要人工参与，而且专门挑民生相关、热度高的话题和事件——有研究表明，消极、负面、激发情绪的信息，往往更容易抓住人的注意力，这是由我们的顶叶和额叶区域结构决定的。

当以上这些高互动、易传播的「假信息」被频繁引用、转发、收录，一不留神的 AI 模型也会将其视为语料进行学习并纳入生成机制。如此一来，幻觉也在 AI 与人类之间形成了一个闭环：

人类用 AI 制造假信息→AI 学习假信息→AI 传播假信息→更多人类相信假信息→假信息成为「既定事实」→新的 AI 继续学习这些「事实」……

如此循环往复，形成一个谣言螺旋，每转一圈，真相就被稀释一分，而谎言却变得更加精致、更难识破。人写的东西不敢信，AI 说的话也靠不住，我们仅存的判断力成为最后一道防线。

只是，在信息过载的时代，我们的判断力正在被各种因素侵蚀：偏见让我们只相信符合既有认知的信息；信息茧房让我们失去了更全面视角；情绪化的传播也让理性思考变得稀缺。

或许，在这个所谓的后真相时代，最大的真相就是——大部分「真相」都值得打个问号。尤其是下一个「特朗普爱上保洁员」短剧，可能已经在路上了，而且，它会比这次更离谱，也更难被戳穿。

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自 iPhone 16 Pro 系列标配 5 倍长焦镜头之后，苹果就在死磕更长焦段的路上越走越远了。

最近，一位自称参与了新 iPhone 广告制作的爆料人向 MacRumors 投稿，爆出了 iPhone 17 Pro 机型上即将发布的三项新功能：

首先，iPhone 17 Pro 的长焦镜头有可能支持最高 8 倍的连续光学变焦，推测实现方式可能与索尼在 Xperia 1 VII 上使用的可移动镜组连续光变长焦类似。

其次，苹果有可能会在 iOS 26 正式版中加入第一方的专业相机 app：

• 尚未确定是一个全新的 app，抑或是在 Final Cut Camera（苹果推出的专业视频拍摄 app）的基础上，增加专业摄影功能。
• 该软件是否为 iPhone 17 Pro 系列独占？目前尚不清楚。

最后，除了现有的相机控制（Camera Control）按键之外，iPhone 17 Pro 还有可能在顶部边框上再增加一枚用于控制相机功能的实体按键，但暂时无法确认新按钮的操作逻辑。

图｜PCMag

而在今年早些时候，彭博社的 Mark Gurman 也曾表示 iPhone 17 Pro 将在影像方面做出重大升级，比如三摄全部升级到 4800 万像素传感器。

简而言之，影像系统依旧是区分 iPhone 旗舰与非旗舰款的分水岭，而长焦镜头无疑是其中最重要的一环。无论是传感器还是变焦倍数的升级，苹果都想让 iPhone 拍得更清、更远。

巧合的是，就在上周，部分提前泄露的宣传资料表明谷歌的 Pixel 10 将会全系搭载「主长广」的三摄组合，无印版 Pixel 10 今年的主要卖点就是新增的长焦镜头，并有概率会趁势涨价。

图｜9to5Google

两厢对比之下，事情就变得有意思了起来。

众所周知，以美国为代表的海外智能手机市场，长年来一直保持着苹果、三星、谷歌的「两超一强」格局，御三家每年的标准版机型全部集中在 799 美元的价位段上，构成了每年中高端销量的大部分：

但是这 799 美元能够买到什么东西——尤其是在影像部分——御三家却是大相径庭的。

在过往的几年中，苹果和谷歌两家美国品牌始终坚持着标准版只用广角 + 超广角的配置。反而是东亚怪物房卷出来的三星，相对厚道一些，从 S9 开始就采用着「标准版也要给长焦镜头」的策略。

而今年，谷歌 Pixel 10 在相机配置上的规划已经板上钉钉，一下子就让苹果变成了御三家里面的个例——iPhone 17 将会是今年顶着 799 美元的高售价，却无缘长焦镜头的标准版。

考虑到 iPhone 17 Air 特殊的产品定位，采用不同的影像策略可以理解｜Techie Inspire

换言之，在如今这个以相机能力区分产品等级的市场环境下，我们可以认为：

标价 6000 元却不配长焦镜头的 iPhone 17，没有资格被称为高端手机。

虽然这个论点在前几年也经常被人提起，但今年的特殊之处在于：伴随着标准版 Pixel 10 加入三摄，苹果终于被「孤立」，成了全球智能手机市场上唯一不给旗舰手机标准款加上长焦的厂商。

反观同时期主流国产品牌的标准版机型，在长焦镜头这件事上简直卷出了花。

就拿最近一年内主流品牌的直板主产品线为例，OPPO 在 Find X8 上靠着传感器倒置的方案，塞下了一颗等效 73mm 的三倍长焦，vivo X200 则是一颗带 T* 镀膜的三倍「蔡司超级长焦」，小米 15 更是在近似的体积下做到了等效 60mm 与 f2.0 的光圈，打上了徕卡的 Summilux 标签。

传感器倒置是目前在小体积内压缩长焦段的比较好的解决方案之一｜OPPO 官网

在国内先进经验的反衬下，苹果最近几年的「倒行逆施」就显得更加突出了，无论是在小红书还是小绿书（酷安），标准版 iPhone 因为没有长焦而引发的争论更是屡见不鲜，几乎已经成了绕不开的固定话题：

小绿书（酷安）尚显平和，小红书上面的抱怨声音甚至更大一些

这个观察的背后，其实是我们在国内智能手机充分竞争的市场上，已经享受了好几年的特性，正在逐渐被市场压力变大的海外厂商学习的过程。「标准版也能用上长焦」的普惠理念，中国消费者无疑是全球最早一批享受到的。

小米 11 青春版（左）与小米 13（右），从「有长焦」进步到「可以用的长焦」

而海外巨头开始加入国产品牌已经摸爬滚打好几年的「长焦之战」，背后的逻辑也是非常清晰的。长焦镜头的光学特性决定了，它是所有手机摄影方式中，出片门槛最低、也最能够让使用者获得差别感的那一个：

没有构图、没有色彩、没有故事，但冲击力拉满，只有长焦能做到

这种画面感「有长焦就拍得到、没有长焦绝对拍不到」的特点，具像化到手机的卖点上，也就是最朴实的「你有我没有」的区别。

而对于产品同质化严重、极易受供应商控制，且需要在有限的体积内实现普通人也能拍好照片的手机摄影来说，一颗长焦镜头，就是毫无争议的旗舰机分水岭。

那么问题来了，标准版 iPhone 要到什么时候，才能配上一颗好用的长焦镜头呢？

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