一部手机用起来好不好，我通常会用一个很朴素的标准判断：初见乍欢，久处不厌。

对主流价位段的非旗舰产品来说，这个标准甚至比参数表更重要。

旗舰机用配置将体验越堆越高，却让人陷入另一种疲惫：这个功能得用上，那个模式也得试试，不然好像没有把这台手机真正用明白。

时间一长，手机反而会变成一个需要被认真对待的东西。

所以在用 vivo S60 时，给我的感受要清爽不少，它把用手机这回事，还给了日常本身：

随手拍照足够顺手，出门在外的续航足够踏实，拿在手里不累，放在桌上也好看。更重要的是，它的漂亮不是第一眼的热情，而是那种用久了仍然愿意多看一眼的耐看。

漂亮，不该只给高配

很多品牌喜欢谈设计，真正开刀的时候，第一个被砍掉的，往往也是设计。于是用户花更少的钱，不只是少了配置，还顺便少了被认真对待的资格。

一台手机「好不好看」，从来不是附加值，更是被选择的第一个理由。

vivo S60 系列这次做全系统一外观，本质上是在减少一种过去常见的纠结：喜欢某个设计，不必再绑定更高版本；想要某种质感，也不用为额外配置多花预算。

如果不仔细看细节，S60 系列的两个版本几乎一致：相同的后盖工艺，一致的三款配色，机身尺寸都控制在 6.59 英寸。

让不同预算的人，都能体面地拥有同一种审美，这才是精致感。S60 元气版没有因为定位更低，就在外观上先退一步；S60 也没有因为影像配置更完整，就牺牲掉原本轻巧、清爽的设计。

后盖工艺负责质感，配色负责第一印象。vivo 这次把三款颜色同时给到两款机型，也让这种统一感从「看起来像同一代」，延伸到更具体的审美选择里。

主推配色「星星海」用亮面玻璃搭配 14 层纳米镀膜，稍微转动角度，光线从后盖表面掠过，会泛起流沙般的细碎闪光，四芒星图案随之浮现。

「初夏绿」和「仲夏夜」则换成了雾面磨砂玻璃。光线落在上面更柔和，手感更温润舒适，接近日常里愿意长时间拿着的状态。

我们说一部手机好不好看，这个印象当然先由机身建立，但每天用下来，真正决定舒不舒服的，其实是屏幕。

在「好不好看」这个问题上，外观设计负责的是「初见乍欢」，真正让人「久处不厌」的，还是正面的屏幕。

vivo S60 系列两款机型都控制在 6.59 英寸。这个尺寸没有继续往大屏上走，也没有为了小巧牺牲显示面积。日常看视频、刷信息流，画面有足够空间；单手拿着、随手放进口袋，也不会觉得累赘。

屏幕素质同样没有只停留在「够用」。足够的峰值亮度，加上 4320Hz PWM 调光，让 S60 系列在户外和室内都能维持稳定的观看体验：阳光下看得清，晚上看得久，也不容易觉得刺眼。

所以 S60 系列的好看，不只是刚拿起手机时的第一眼。它有一种持续的松弛感，从机身尺寸、握持手感，一直延伸到每天点亮屏幕的那一刻。

拍照，让人很想把玩

影像，是 vivo S 系列不可忽视的基因，也是构成这个系列气质的重要一环。

vivo S60 系列全系都有后置柔光环，前置也保留了现在已经不多见的双实体柔光灯。S60 还延续了 3 倍大底潜望长焦，拍人时不用贴得太近，构图也更从容。

其实这个价位段的手机，拍得「好看」已经不算什么挑战，真正稀缺的，是让「出片」本身也变得好玩，要有风格，有态度。

这就不得不提到，vivo S60 身上那个打磨了几年的一拍得胶片相机。

从相机界面，到交互动画，以及成片本身和相框水印，都认真复刻了一台「胶片相机」，不仅有仪式感，更有风格化，好看好玩，让人拍了还想拍。

比起让人「不明觉厉」的专业度，这个功能更主打「松弛感」：打开相机，切换模式，选一个滤镜，按下快门，然后等照片出来。

拍立得好玩的地方，也在这里，不追求每一张都完美，色可能有点偏，人物表情也未必刚好卡在最好的一秒。但照片出来后，反而会觉得，这样也挺好。

拍立得的迷人之处，就在于「不追求完美」：颜色会偏，表情会怪，构图会歪，但正因如此，照片才有了情绪。

当然，好玩的影像，不代表 vivo S60 不是实力派——

旗舰 X 系列同款的「原生光影」，也来到了 vivo S60 上。打开之后，照片质感不会那么生硬，明暗关系也更舒服。再配合相机里的「质感」影调，直出的画面很有「光学」味儿。

实况部分，vivo S60 支持「原生实况」和「4K 实况」，前者解决了 Live 图封面和动态差距太大的跳跃感，后者则保证了动态画面的清晰度足够高。

手机影像这几年进步巨大，甚至有些趋同，这也让影像的趣味，少了一点意外。一拍得胶片相机刚好反过来。它会把一些小小的不确定留在照片里。

有时候镜头的对象，只是桌上的饮料、站在路旁的朋友，或者家门口的一棵树。这些当然不是什么「大片」，但在拍立得相框和滤镜加持下，「那天还挺开心」的情绪，轻轻被照片留了下来。

拍人像够好看，拍日常有感觉，晒照片吸引点赞，这就是专属于 vivo S60 的影像表达。

它不要求用户研究每个模式，也不要求每张照片都拍得清楚、准确、无懈可击。它要解决的事情更简单：随手一拍，就得到一张情绪价值足够的照片。

手机，应该少想多用

vivo S60 最终给我留下的印象，是少想一点、多用一点。

当下的很多手机，已经陷入了参数和配置的堆料，试图验证自己很能「打」，——芯片要赢，影像要赢，跑分要赢，征服一个又一个「行业第一」。

但归根结底，我们只是「用」一台手机，不是拿手机去打擂台，大部分人每天真正会做的事情，其实并没有那么复杂。

当行业陷入堆料叙事，参数对抗的怪圈，消费者的体验非但没有变好，反而发现产品变得很「难相处」：选一台手机要拉个表，对比每一项数据；产品到手之后，才发现配置严重溢出，实际用到的能力可能只有 60%。

配置卷到了天花板，体验却不一定落回生活里。

这里不是说参数和硬件本身不重要，它们依旧是支撑良好体验的基石。只是相比一味堆高上限，如何量体裁衣，把成本真正放在用户每天都能感知到的地方，反而是更难、也更重要的事情。

我愿称 vivo S60 为一台「陪伴型」的手机，设计和配置足够优秀，它适合那些不想被参数牵着走、又确实在意外观和拍照体验的人。

你知道什么时候该拿起它，也知道按下快门大概率不会失手；它不会用重量提醒你存在感，也不会用参数制造焦虑。

它更像一台真正服务生活的产品。

一部主流价位手机最难的地方，往往不在于把某一项参数做得多满，每天重复拿起、点亮、拍照、收进口袋的过程中，仍然让人觉得顺手、轻松，也愿意多看一眼，这就够了。

这才是 S 系列作为「漂亮机」最该有的状态：颜值负责心动，体验负责长情。

初见乍欢，而久处不厌。

最后再来看看 vivo S60 系列的售价：

vivo S60：

• 12GB+256GB 3599 元
• 12GB+512GB 3999 元
• 16GB+512GB 4399 元

vivo S60 元气版：

• 8GB+256GB 2899 元
• 12GB+256GB 3199 元
• 12GB+512GB 3499 元

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一年前的 AWE（中国家电及消费电子博览会）上，索尼展出了一项名为「RGB 高密度 LED 显示系统」的底层技术。

这种技术把红、绿、蓝三原色背光独立控制，亮度极高，色彩极准。

吊诡的是，索尼把这项技术捂了整整一年，直到今天的 BRAVIA 9 II 发布，才真正落地到消费级产品上，并命名为 True RGB。

作为索尼电视的最新旗舰，BRAVIA 9 II 的价格也非常索尼——起步售价为 65 寸版本 19999 元，随尺寸增大，价格也水涨船高，75 寸 24999 元、85 寸 34999 元，而最大 115 寸的顶配版，售价也来到了惊人的 149999 元。

事实上，早在索尼 True RGB 系列产品正式发布前，国产双雄海信和 TCL 就敏锐地抓住了这片市场真空期，并用最快速度把 RGB Mini-LED 电视推向市场。

面对这项被视作电视未来的技术，同行们都在跑马圈地时，索尼究竟在等什么？爱范儿来到索尼东京总部看了看。

BRAVIA 9 II，从镜头到客厅的最后一环

要回答这个问题，得先搞懂索尼电视的核心壁垒到底在哪——

索尼有一款 4K HDR 旗舰基准监视器，名叫 BVM-HX3110。这台机器只有 30.5 英寸，售价却高达三十余万元，主打色彩还原、所见即所得，是整个影视制作行业的天花板。

将它作为影音娱乐的视觉基准，索尼设计了一整套闭环流程——导演用索尼 CineAlta 电影机拍摄，用索尼 BVM 监视器看，后期用索尼设备调色，最后，观众用索尼电视观看。

也就是著名的「从镜头到客厅」战略。

BVM-HX3110 是这套战略的开头，而 BRAVIA 9 II，则是这套战略的闭环。

两个月前，爱范儿应邀前往索尼大崎技术中心。在闭门沟通会中，索尼将彼时还未发布的 BVRAVIA 9 II 与 BVM-HX3110 并排放置。

一台监视器、一台民用消费级电视，差价近十倍的设备，在色彩、亮度表现上展现了一脉相承的效果，拥有高度一致的即视感。

这是索尼完成「从镜头到客厅」战略野心的展露。而背后的屏障，就是 BRAVIA 9 II 所搭载的 True RGB 技术——

保证这台面向观众的终端电视，能在峰值亮度和色彩科学上承接 BVM-HX3110 这台三十万的工业级监视器，让观众能看到最还原的画面。

参数再高，色彩偏了也毫无意义。忠实还原创作者的意图，是索尼在这条赛道上定下的铁律。

索尼式的长期主义，把痛点一次解决

明白了这个大前提，我们再来看看 True RGB 到底解决了一个什么痛点。

这两年买高端电视，大家往往纠结选 OLED 还是 Mini-LED。OLED 像素集成了红绿蓝三色自发光，纯黑表现非常好，但峰值亮度容易受限。Mini-LED 亮度奇高，但背光分区哪怕做得再细，亮暗交界处依然容易出现光晕。

那将两者的优势结合起来，不就可以了？

为了融合两者的优势，RGB Mini-LED 应运而生。它直接把红绿蓝三种发光元件塞进同一颗背光灯珠里。背光层直接带上了颜色。

设计很理想，但新技术总会伴随着新问题——

传统 Mini-LED 想要提高夜景的峰值亮度，会把白光疯狂集中在明亮区域。这会导致一个致命缺陷：白色光线太强，直接冲淡了色彩的鲜艳度；

到了 RGB Mini-LED 时代，如果控光和控色做不好，还会引发更灾难的后果——串色。不同颜色的背光相互污染，红不红，绿不绿。普通 Mini-LED 漏的是光，RGB Mini-LED 漏的可是颜色。

而 True RGB，则对色彩丰富度、漏光和串色三个问题，做了点对点优化。

从面板材质看，True RGB 完全属于液晶阵营——屏幕本身不发光，全靠背后的几万颗灯珠打亮画面。但从发光逻辑看，它悄悄偷走了 OLED 最核心的底牌：纯粹的三原色。

光线在离开背板的那一刻，就已经带上了精准的颜色。这就相当于在电视最底层，铺了一套拥有 OLED 控色逻辑的光源。外层再盖上一块液晶面板做最后的细节精修。

爱范儿在索尼大崎技术中心参与了此技术的闭门演示，从演示来看，True RGB 从底部灯珠中就开始以颜色区别构建大致的图形，边缘更为清晰、颜色更为精准，且在显示光比较大的时候能从底层构建清晰的光影关系。

「底稿加精修」的机制，带来的画质飞跃肉眼可见。BRAVIA 9 II 的色彩覆盖直接翻倍。色彩过渡变得更为顺滑，大幅解决了色彩断层的问题。

依靠结构改变，色彩表现的问题解决了，但漏光和串色的问题，还需要在结构外多下功夫——

True RGB 是索尼给出的一整套解决方案，毕竟物理底子再好，控制不住也是白搭。

LED 驱动芯片是背光电路设计中数字信号与模拟信号之间的一道坎。点亮一颗 LED 很容易。但在毫秒级的时间内，随心所欲地精准控制数以万计的 RGB 灯珠，极其考验厂商在模拟电路时代的沉淀。

索尼专门为这套系统打造了全新的驱动芯片。配合真彩芯链技术，系统能全局统筹，对每一颗灯珠的 RGB 通道动态分配最适合的亮度。

依靠实时光效传感器，细节精调得以实现。这便是索尼能做到全程彩光、同芯同控的技术底座。

比如画面里是一片深蓝色的夜空，或者一片鲜艳的红枫叶。True RGB 会果断只点亮对应的单色通道，彻底杜绝杂色引入。

亮度拉满的同时，色彩依旧精准浓郁。软硬结合下，RGB 技术饱受诟病的串色问题被连根拔起。

在两个月前索尼大崎技术中心的闭门演示中，我们亲眼看到，面对复杂的高动态画面，部分 RGB 电视的背光会频繁在彩光和白光之间游离，甚至大多数时间都在以白光兜底，以此来保证系统不死机。

而搭载 Ture RGB 的 BRAVIA 9 II 则从底部灯珠上构建了正确的颜色关系，色相、饱和度、亮度一一对应，从最底层为画面表现打下了良好的地基。

更有意思的改变发生在侧视角。过去为了让坐在角落的人也能看准颜色，电视表面通常得贴一层广视角膜。这层膜虽然管用，却像一层微弱的毛玻璃，多少牺牲了画面的通透度。

而 True RGB 灯珠先天带色，索尼直接通过算法做底层的 RGB 输出的主动补偿，哪怕你坐在客厅最偏的角落，颜色依旧精准。

同样，基于物理结构与真彩芯链技术，索尼对每个 RGB 灯珠动态控制调整下，高光光晕问题也得到了解决。

画质基石搭建完毕后，索尼把余下的精力放在了产品体验的补全上。

BRAVIA 9 II 设计了幻隐悬浮底座，半透明光栅让画面呈现出悬浮感，背后的线缆也被巧妙隐藏。电视自带的波束高音与空间平衡扬声器足以应付日常，但面对百寸的巨幕，传统回音壁的声音密度往往会捉襟见肘。为此，索尼同期推出了全新的家庭影院新物种 Trio——

Trio 采用独立的前置三扬声器分离设计，以此来匹配超大屏幕的物理跨度，并修正侧视角下的声像偏移。这套系统由索尼影业深度合作开发，搭载了全新的 360 智能穹顶声场 3.0 以及「影院增强模式」。再配合系统全新支持的双低音炮组合拓展功能，Trio 能够将索尼影业混音实验室的专业声学效果，直接平移进用户的客厅里。

视与听，在这里完成闭环。

在索尼大崎技术中心，索尼电视产品线的研发人员在闲聊中有一段话让爱范儿印象深刻，大致意思是这样的：

对于电视这样的消费电子产品来说，好像一年一更不是很必要的事情，我们希望把技术打磨更成熟，再推出产品，这样的产品也更长期主义。

产品的长期主义，往往依赖的是研发的长期主义——回头来看，其实索尼在 RGB 这条路上已经走了 20 年。

2004 年，当普通人还在为摩托罗拉 V3 刀锋般的超薄翻盖手机感到惊叹时，电视行业却在悄悄孕育一场光影革命。那一年，索尼推出了全球首台采用 RGB LED 背光的电视 Qualia 005；

到了 2016 年，Z9D 确立了释放 LED 驱动能力来提升明暗对比度的核心思路；2024 年，BRAVIA 9 实现了 22Bit 灰阶控制。直到今天，True RGB 这一技术完全体才最终得以落地。

索尼在这条路上走了 20 年，光影控制的研发脉络清晰可见，一脉相承。而 True RGB，则是索尼在效率、真实还原与功耗之间，寻找到的更具长期主义的解法。

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2026 还没过半，已经有 30 多款 AI 眼镜亮相了。

除了华为、阿里千问、Rokid、雷鸟、小米这些老玩家，连老板电器都推出 AI 烹饪眼镜，京东方也做了骑行眼镜……百镜齐放，但大体上在围着三件事卷：谁能做得更轻、谁的摄像头更清晰、谁的镜片上能塞进更大更好的显示屏。

热闹之下，有一个数据通常会被忽略。

目前主流电商平台上，AI 眼镜的退货率高得惊人，普遍在 30% 左右，在冲动消费占大头的直播渠道，退货率甚至能飙到 40% 到 50%。

用户因为新鲜感下单，戴了几天，默默点了退货。销量高开低走、退货率居高不下，就是众多 AI 眼镜的「生命周期」。

说白了，尝鲜期过去后，消费者就会开始产生这样的疑惑：戴上之后它到底能帮我干什么。

就在今天，科大讯飞在澳门发布了旗下首款 AI 眼镜。这副 40 克的眼镜没有卷像素、卷全彩大屏、卷时尚联名，把核心能力押注在一个看起来十分常见的能力上——翻译。

但翻译只是它的入口，不是终点。

发布会前夕，APPSO 和科大讯飞副总裁王玮、穿戴设备业务部总经理林会杰聊了聊。聊到后半段，话题从具体的产品技术转移到了一个更大的命题上：AI 眼镜下半场的关键，到底在硬件层面还是在 AI 工作流？

AI 眼镜的「奇点」，是让人愿意一直戴

百镜大战之后，在现有供应链里攒出一款智能眼镜真不难，华强北两周就能给你出一个样机。但难的是，你怎么给用户一个「一直佩戴」的理由。

对于第一次做 AI 眼镜的讯飞来说，这也是个绕不开的坎。

王玮跟 APPSO 聊起讯飞做 AI 眼镜的起点，其实源于一个非常具体的画面：你想啊，翻译机在展会、小型商务洽谈这些场景里是很好用的，甚至公司共用一台就够。但总有一些时刻，当你在国外旅游或者某些场合，你不方便掏出设备和低头看屏幕，不想等翻译结果打断说话的自然节奏。

你希望交流是「沉浸式」的，眼神始终对着彼此，对话顺畅流动，翻译像空气一样感受不到存在。这副眼镜的起点，就是用户对那种「无感」体验的期待。

这种「物理中断」，是讯飞看了无数个翻译机用户的真实反馈后，攒下来的痛点。做 AI 眼镜的公司可以一夜之间冒出来，但做翻译的底子，真的没法速成。

讯飞翻译机卖了 100 万台、翻译了 10 亿次。讯飞同传跑了 42 万场国际会议，覆盖 50 多个国家，触达 4 亿观众，连续 8 年服务全国两会。

这些数字沉淀下来的不只是算法，还有对真实场景里那些琐碎问题的感知：什么时候用户会嫌翻译慢，什么场景下手持设备让人尴尬，什么噪音条件会让准确率断崖……

去年 10 月讯飞已经推出了一款翻译耳机。耳机验证了两件事：用户确实需要释放双手的穿戴式翻译；端到端的同传在穿戴设备上是跑得通的，反应速度能掐在 2 秒以内。

但耳机只管耳朵，在林会杰看来，耳机的局限在于它是一个「听觉」设备（现在也开始加摄像头了），眼镜则可以增加视觉的模态，多种模态叠加在一起，跨语言沟通的信息输入就丰富多了。

说白了，眼镜上有摄像头可以拍照翻译，有显示可以投射字幕让你不用低头看手机，还能放更多的麦克风做定向降噪。

用王玮的话说就是，「眼镜离人的眼睛、耳朵、嘴巴最近，它是物理世界与数字世界天然的桥梁，让翻译像呼吸一样自然发生。」

而到了 2026 年，供应链成本开始被拉下来了，国补也首次把智能眼镜纳了进来，再加上星火 X2 大模型云端翻译能力的提升，天时地利凑齐了。

林会杰倒挺坦率：「我们选择这个节点，是因为看到了增速才刚刚开始。」王玮更直接：我们不想用「iPhone 时刻」这个词，但实际上就是这个意思，眼镜马上到了奇点临近的时候。

40 克，一道系统工程题

讯飞这款 AI 眼镜，我戴上之后第一反应是比想象中轻。它集成了微型显示屏、摄像头、5+1 麦克风矩阵、喇叭，但整机重量被死死卡在了 40 克。

这个数字可能很多人没概念，我们来横向对比一下：

• Meta Ray-Ban 是 49 克，但它没有显示屏；
• Rokid Glasses 也是 49 克，带显示，但比讯飞重了将近 25%；
• 华为 AI 眼镜确实轻，35.5 克，但它没有显示屏。

在「带显示屏」的智能眼镜阵营里，讯飞目前几乎做到了行业最轻。

为什么非得是 40 克？林会杰说，这个数字是他们用模拟仿真和海量调研死磕出来的。欧美人的头型和体型对重量的钝感力比较强，Meta 做到 50 多克他们依然觉得能接受。但亚洲人的颅骨结构和鼻梁高度不同，对重量极度敏感。

对于中国用户来说，45 克是一道分水岭，超过这个分量，戴久了就会有明显的压迫感。40 克，是长时间佩戴的「舒适阈值」。

为了抠掉这几克，团队在工程上跟供应链磨了很久。最关键的一招，是用树脂镜片替代了传统的玻璃镜片。

传统近视眼镜早就是树脂的天下了，但为什么智能眼镜一直不用？因为工艺太搞心态了。智能眼镜的镜片需要做「全贴合」，把显示层和镜片压在一起。树脂材料在成型和加热时极易产生微小的气泡，胶水一旦有一丝一毫的空隙，光线的折射曲率就偏了，整个镜片就废了，良率控制比玻璃难得多。

林会杰透露，讯飞应该是行业里第一个在带显示的智能眼镜上把全贴合树脂工艺跑通的。研发过程中经历了非常多尝试和失败，才最终把树脂材料用在了显示镜片上，但回报是巨大的，单靠镜片这一项，就比玻璃方案轻了 30% 到 40%。

再加上定制的 0.15CC 微型光机、微型摄像头模组，镜框镜腿一体成型。芯片选型和算法做了深度耦合：同样的功能别家可能要 100mAh 电池，讯飞可能 50mAh 就够了。

所以最后我们看到的讯飞 AI 眼镜，整机重量更轻，续航却没打折。

这是一道系统工程题，没有捷径，每一环都要跟供应链反复磨合良品率。树脂镜片、微型光机、低功耗芯片、算法-硬件耦合，哪一环掉链子，重量都得回到 50 克以上。

唇动识别降噪，用眼睛帮耳朵听

翻译固然是讯飞的舒适区，但这副眼镜上，讯飞还首发了一个有点科幻的技术——唇动识别降噪，这是多模态降噪系统的核心部分。

这是唇动识别降噪首次搭载到 AI 眼镜上，实现逻辑是眼镜的前置摄像头会死死锁定对面说话人的嘴唇。同时，眼镜上的 5 颗气导麦克风和 1 颗骨传导麦克风组成了一个六通道的音频流。

系统实时通过「看到谁的嘴在动」，来辅助判断「该听谁的声音」， 从而在嘈杂的多人混声中，精准地把目标人物的语音「抠」出来。

这就实现了「看谁翻谁」的效果，你的眼镜盯着谁，耳边响起的、镜片上跳出来的，就是谁的翻译字幕。

这个技术直接决定很多场景的翻译质量，因为翻译准不准，有一个重要的前提听得清不清。

安静的会议室里，其实目前的翻译软硬件都可以较好处理交流问题。但讯飞 AI 眼镜重要的一个用户群是商务人士，他们真正需要用到的翻译场景是什么？是展会、商务酒会、机场，环境噪音随便都能 80 到 90 分贝。传统翻译工具在这种环境下，准确率直接掉进马里亚纳海沟。

高噪场景下，唇动识别降噪让识别准确率提升了 50% 以上。林会杰解释说，这并不是单纯看口型，它融合了声源位置增强、目标人锁定等一整套多模态降噪系统，各路信号在实际使用中自动协同。

这个能力也不是拍脑袋想出来的。讯飞在大型会议系统和汽车智能座舱里，搞这种多通道语音分离和多模态降噪已经很多年了，在 CHiME 国际语音分离大赛上拿过 6 连冠。

王玮还给我们分享了一个几年前的内部 Demo：几个研究员同时讲话，人耳完全分不清，系统把每个人的声音干净利落分离出来，谁说了什么都清清楚楚。

这事儿有趣的地方在于，以前开大会，你有足够的物理空间塞麦克风，有服务器的算力，有插座供电。现在，你要把这套复杂的视觉-音频融合算法，塞进一副 40 克、算力和功耗被极度压榨的眼镜里。

王玮觉得，这恰恰是讯飞在硬件上秀出的「肌肉」：怎么把大设备上的硬核算法做高倍率的压缩，移植到小尺寸、轻量化的移动端侧，而且还能离线实时处理多路语音数据。

讯飞做硬件的路径是「大设备验证、小设备迁移」。在会议系统和汽车上跑通的算法压缩到眼镜端侧。唇动识别降噪需要视觉-音频配对数据、端侧实时处理能力、多麦克风硬件的联合调优，单靠现成算法集成难以实现。

降噪的准确性直接决定翻译的准确性，这也是整条工作流的第一道关卡。

「全能翻译」背后的基础设施

听得清之后，才是译得准的问题。

讯飞 AI 眼镜支持 122 种语言的实时互译，划分了同声传译（听演讲）、面对面翻译（商务洽谈）、通话翻译（跨国电话）和线上同传（接腾讯会议或 Zoom）等四种模式，摄像头还能直接拍 PPT， 做外文资料翻译。

在现场体验中最让我觉得有意思的是通话翻译。

这大概是目前市面上唯一一款能在你打电话时，同时帮你做跨国翻译和记录的眼镜。它的路径是这样的：眼镜通过蓝牙挂载在手机上，捕捉到电话那头的英语，端到端同传模型全自动翻译，再把你的中文回答翻译成英文顶回去，延迟在秒级。

也就是说，你在电话这头说中文，老外在那头听到的是你的音色克隆出来的英文。电话一挂，眼镜甚至能帮你把一份结构化的会议纪要发你。

过去，传统的翻译系统是「老三样」：语音识别（ASR）→文本翻译（MT）→语音合成（TTS）。这套方案最大的毛病就是延迟大，而且每过一个环节，信息的「语义损失」就多一层。

讯飞这次在眼镜上搭载端到端的语音同传大模型，跳过了中间的文本转译步骤，直接实现「语音进、语音出」，把首字响应时间压进了 2 秒。云端撑腰的是星火 X2 模型（293B 参数的 MoE 架构，基于华为昇腾训练）。

林会杰说，他们把翻译场景切分得极其细微，因为不同场景下需要的行业知识库和降噪模式是完全不一样的。

讯飞这款眼镜在翻译功能上花的功夫，这有点像手机行业卷影像，拍照功能谁都有，但我有 2 亿像素，有10 倍长焦，有4K live 图，甚至能覆盖专业摄影场景。

翻译之后，AI 工作流才开始

到了这一步，你会发现，讯飞想做的已经不只是「翻译工具」了。这大概也是为什么它不叫「翻译眼镜」，而被视「眼前的超级 AI 助理」。

林会杰认为，「眼镜更像是一个戴在眼前的超级计算机，带有显示、摄像头、语音能力，它的配置跟手机、PC 基本一样。」

承载这层能力的是讯飞的 GlassClaw，这个 Agent 能调用大模型能力、接入生态服务、做多模态理解，把从听懂到干活的整个过程打通，同时也支持 OpenClaw 等第三方 Agent 接入。

你没看错，这还是一副「龙虾」眼镜。

林会杰分享了他自己使用 GlassClaw 的日常工作流：他出门不用频繁掏手机。在路上走着，可以直接用语音唤醒 GlassClaw，让它调取手机通讯录、找客户拨号，电话接通自动开翻译。

跟客户面对面聊天时，突然需要查阅之前的某份合同纪要，直接盲操吩咐眼镜，眼镜会去检索他的电脑资料，提取出要点并同步到镜片上。

甚至开完会后，眼镜自动做完多模态的角色区分（谁说了什么），输出结构化纪要，他直接语音：「把纪要以邮件形式发给项目组，并把下周三的复盘会同步到日历上。」

如果你也养过虾对这些功能肯定不陌生，只不过这次交互发生在你的脸上。

当初让AI 眼镜出圈的提词器功能，在这款眼镜里也迎来升级。

讯飞 AI 眼镜的智能提词器功能做到了语义跟随，说到哪跟到哪，不再是机械按速度滚动，可以做自然的智能语义理解和跟随。配套的充电胶囊可以当遥控器，按键切换和暂停文稿。

这就是 AstronClaw 架构在底层玩的「端-边-云」三级协同：眼镜端侧负责环境感知和预处理，边缘侧做决策，复杂的推理丢给云端的星火 X2。GlassClaw 基于讯飞自研的 Agent 能力，同时也支持 OpenClaw 等第三方 Agent 接入。

王玮的判断是，未来的眼镜不再只是很简单的一副眼镜，而是你穿戴最方便的一个随身助理。

市场上单做翻译或单做 AI 助手的产品不少，但把「翻译 + 记录 + 纪要 + 跨端执行」串成顺滑的工作流，需要语音、翻译、大模型、智能体（Agent）四种底层能力同时在线，且环环相扣。

讯飞这种全栈的技术能力，恰好在眼镜这个载体上找到了合适的闭环。

AI 眼镜的下半场，拼的是什么

过去两年，AI 浪潮裹挟着整个硬件行业寻找那个所谓的「Next Gen」入口。

AI Pin 翻车了，各种智能吊坠无疾而终，虽然 AI 硬件的产品形态和技术路线各异，但行业也逐渐形成一些共识： AI 需要眼睛，它必须能实时感知人类所处的三维物理世界。

AI 眼镜未必不是最终形态，但它是目前唯一能够全天候、第一视角承载视觉与听觉输入的形态。

王玮在采访里提到一个挺有意思的预判：「未来的数字生活三件套，大概率是电脑、手机和眼镜。眼镜不是手机的配件，它自己就是一台架在鼻梁上的独立主机。」

眼镜天然适合做连接物理世界和数字世界的设备。而且硬件本身还有很长的迭代空间：显示会从单色走向全彩、从 2K 走向 4K；摄像头和麦克风还会向 AI 原生的 token 编码方式升级。王玮说这些技术路径已经开始有比较明晰的发展方向了。

林会杰透露，讯飞的第二代 AI 眼镜已经在规划中，最快 2026 年秋季能看到，面向更多不同人群，也在摸索一些细分的垂直场景。

过去一年 APPSO 测过、写过不少 AI 眼镜。回头看百镜大战，行业其实已经分化出了两条不同的路：

一条是「做最好的眼镜，让 AI 成为加分项」。 Meta Ray-Ban 是这个逻辑：用时尚设计和品牌文化来对冲用户对 AI 能力的低频刚需。

另一条是「做更深的 AI 工作流，让眼镜成为新的电脑」。 讯飞选择的就是这条路。两条路指向不同的竞争维度，但后一条更难走，因为它要求你同时具备硬件工程能力和 AI 全栈能力，缺一不可。

AI 眼镜的下半场，真正的分水岭在于，谁能把 AI 揉进高度细分的真实场景里，替用户把一件件琐碎任务给办了。

让眼镜回归眼镜， AI 老老实实当「牛马」。

最后能留下来的设备，我想大概是这样的：当你摘下它的时候，会突然觉得眼前的世界变得沉重而低效。

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我们去电影院，当然不只是为了那块更大的银幕。

真正让人愿意买票进场的，是灯暗下来之后，画面、声音和注意力一起被收拢的状态。银幕越大，外界越远，人也越容易进入电影本身。

很多人都想把这种体验搬回家。但家庭影院从来不只是买一台设备。

对很多在城市里生活的年轻人来说，客厅不一定属于自己，卧室也很难留出一整面墙。大电视看着痛快，搬家时却很麻烦；投影仪看似灵活，又绕不开亮度、幕布、摆位和墙面。

所以过去很长一段时间里，「在家看巨幕」默认需要一个稳定、宽敞，也适合改造的空间。

雷鸟创新这次发布的雷鸟 GT 系列，解决问题的方式更直接：不再依赖墙面、客厅和摆位，而是把巨幕体验放进一副眼镜里。

它不需要腾出一面墙，也不需要重新安排客厅。戴上之后，观影体验更多取决于眼前这副设备，而不是房子的大小、墙面的条件，或者是不是合租。

两千多元的价格，也让它更像一件可以随身使用的消费电子产品，而非一套围着房子布置的家庭影音方案。

如果说过去的巨幕体验，多少都要先准备一个合适的空间，那雷鸟 GT 系列想解决的，就是先把这个前提拿掉。

把 IMAX 与杜比影院同时揣进口袋

戴上、点亮屏幕的第一眼，最直观的改变是「视野」。

如果你之前用过雷鸟 Air 4 Pro ，换到 GT Max 后会明显感觉到画面变得更加开阔。如果说前代还是「把电视戴在头上」，那么 59° 的超大视场角，则让 GT Max 直接把一座专属的巨幕影院塞进了眼镜里，大幅缓解了以往那种边缘「压眼睛」的局促感。

杜比视界这个画质标准，以往在手机和平板上见得多了，但这次，雷鸟直接把它塞进了这副轻巧的 AR 眼镜里，打造出了全球首款杜比视界 AR 眼镜。

连上雷鸟魔盒 2 ，点开原生支持杜比的《阿凡达：水之道》，你只需要看上几秒钟，眼睛就会直接告诉你答案。

当剧情推进到孩子们夜潜入海那一幕，深海背景是纯粹的黑，而纳威人皮肤上的荧光斑点、发光的奇异生物，在画面中呈现出强烈的明暗反差。雷鸟 GT Max 能让黑色的地方彻底沉下去，同时让动物发出的荧光足够明亮，却又完全没有过曝或泛白。阳光穿透水面打在海底的沙子上，丁达尔效应清晰可见，画面的每个细节都一览无余。

除了画质本身足够打动人，眼镜在显示交互上也充分照顾到了实际的动态场景。在右边镜腿的上方，雷鸟设计了一颗物理按键，用于在固定、随行、防抖三个 3DoF 空间模式之间自由切换。在这当中，最让我惊喜的是这个「防抖」模式。

在大多数情况下，它的画面会像一台实体显示器一样相对固定在环境中；但当你要切换姿势——比如从坐姿换成躺姿，动作幅度更大一些的时候，画面又会跟随着你的视线一起缓缓移动。

它完全没有了传统「随行」模式下那种完全跟着头晃、容易导致眩晕的死板感，整个调校非常神奇，体验类似于手机长焦镜头上的那种光学防抖，它能判断什么时候需要「稳」、什么时候又需要重新移动构图。

有了优秀的视觉表现，听觉自然不能拖后腿。雷鸟携手 B&O 打造了这套包含四扬声器与头部追踪的空间音频系统，实际听感有惊喜。

戴上它观看影片时，声音的立体感和空间包裹感相当出色。就拿刚才那段《阿凡达：水之道》的海底夜潜来说，配合影片标配的杜比全景声音轨，当角色潜入水中时，你能清晰地听到头顶海浪的暗流涌动，以及身边鱼群游过时细微的窸窣声。

低频的下潜具备不错的量感，人物的对白也清晰自然。声音的方位感与画面的荧光闪烁同步，真正做到了听声辨位。而且这种开放式的声学设计完全解放了耳朵，你终于可以摘下戴了整天的入耳式耳机，摆脱随之而来的健康隐患。

同时，它的防漏音控制得不错，哪怕是在安静的合租或宿舍环境里，你也可以肆无忌惮地沉浸在自己的私人影院中，完全不用担心会打扰到隔壁的室友。

一块「充电宝」，一个打开沉浸观影体验的「潘多拉魔盒」

雷鸟 GT Max 的惊艳体验，离不开它的「好搭子」雷鸟新版魔盒 2。

它的形态类似一个日常的充电宝，比 iPhone 17 标准版略小也略轻，长时间握持不会坠手。铝合金机身配合正面大面积的 AG 玻璃触控板，滑动起来是高级的磨砂触感，整体质感到位。

它的交互逻辑贯彻了「盲操」和「沉浸」：重力感应移动光标，触控板的交互与手机的全面屏手势一致，支持侧滑返回、底部上滑回主页；右下角贴心地给了一个 TF 卡槽，方便装载自己珍藏的电影资源；

侧边右上角的功能键长按可开启防误触，确保在观影高潮时不会因为误碰而跳出。它底部配备了两个 Type-C 接口，左侧连眼镜，右侧可同时充电，长时间观影也不会有电量焦虑；配合内置的 4000 mAh 电池，不插电情况下也能看完两部电影。

当然，出门在外如果不带魔盒，眼镜也可以直接连接其他设备。无论是插上 Mac 码字，还是通勤路上连上 Switch 沉浸式地推游戏，它都能瞬间化身为一块高素质、大尺寸的「沉浸式」便携屏。

在自带的专为空间计算开发的空间计算芯片 Zone 360 加持下，配合前面提到的三种空间模式，无论是高铁微晃的座椅还是躺平的被窝，都能找到最舒适的观看姿态。

令人惊讶的是，在塞入如此多硬核配置后，雷鸟 GT Max 的重量仅有 78g （标准版雷鸟 GT 更是低至行业最轻的 68g），佩戴起来几乎没有负担。

不过，目前杜比视界功能的体验也有些局限：它被强绑定在了「雷鸟魔盒 2 + 视频平台 TV 端会员」这套组合上。如果你习惯在 Mac 上存放下载好的高清杜比片源，直接拿一根 Type-C 线连上电脑或手机，目前是无法点亮杜比视界的。

此外，受限于棱镜 BirdBath 光学方案的物理特性，在观看高对比度画面时，边缘仍有轻微的光学色散；初次上手，视频平台的扫码登录流程还略显繁琐，需要摘下眼镜，把手机摄像头凑到棱镜前，使用体验确实不够优雅。好在登录好了之后几乎就不用再管了；

魔盒的机身按键略微晃动，且重力光标的指向精度也需要花一点时间去适应。最后的微小遗憾，是目前眼镜和前端播放设备之间，依然无法摆脱一根 Type-C 实体线缆的连接。虽然盲插的设计已经尽力降低了操作门槛，但这种物理上的牵绊，多少还是限制了绝对的自由。

最后来看看价格，雷鸟 GT Max 定价 2599 元，在动辄上探到 4K 档的旗舰 AR 眼镜市场中，还算是相当克制且有诚意的。

它当然不能完全替代电影院。影院里的空间感、声音和那种被迫专注的仪式感，仍然有自己的位置。

但对于更多日常场景来说，雷鸟 GT Max 至少提供了另一种选择：不需要一间影音室，也不需要一面大墙，只要戴上它，就能把一块足够大的银幕带到眼前。

巨幕体验，也能在狭小空间里发生，我想这就够了。

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2007 年，乔布斯用一块 3.5 英寸的屏幕，将人类的信息交互折叠进了一个发光的二维平面。

转眼快二十年过去了，当年的挑战者成了今天的革命对象，AI 硬件的浪潮对智能手机发起攻击，试图打破这块玻璃。以 Ai Pin 为代表的新形态硬件轮番登场，潮起潮落；相比之下，传统 PC 倒更踏实，正通过 Agent 迎来第二春。

既然重新发明形态的路很难走，那么把 AI 装进早已融入大众日常的成熟设备里，会不会是更好的选择？

最近，爱范儿曾独家爆料过苹果带摄像头的 AirPods 项目其实遭遇了延期。而在这个巨头踌躇的空档，一个创始人来自小米早期团队，并汇集了字节、阿里、华为、腾讯等巨头员工的中国创业公司——光帆科技，抢先交出了答卷：推出了业内首款带摄像头、由原生 AIOS 驱动的全感穿戴设备——以耳机的形态呈现。

去年，爱范儿报道过光帆耳机的问世。上周，这款产品正式发售，我们也提出了一个问题：为什么一副耳机，非要长出一颗摄像头？

在深度体验了 72 小时后，爱范儿确信「带摄像头的耳机」代表了未来 AI 硬件的一种方向，但距离终点，还道阻且长。

一表一盒一耳机，全都服务于 AI

当我们谈论光帆 AI 全感穿戴设备时，实际上是在谈论一套庞大且分工明确的硬件组合——

摊在桌面上，它由一个耳机盒、一对挂耳式耳机，以及一块智能手表共同构成。在这个体系里，每一个组件都扮演着特定的角色，AI 的数据流转正是在它们之间协同进行。

三者核心，是挂在耳朵上的耳机。

光帆将单个耳机重量克制在 11 克以内，黑白「熊猫色」有效削弱了体积感，C 型桥式耳挂则顺着耳廓向后自然延伸。

相比之下，AirPods 4 的单个重量为 4.3 克，而豆包推出的同样有耳挂结构的 Ola Friend 耳机的单个重量为 6.6 克。

之所以光帆 AI 耳机稍重一些，是因为其前端镶嵌了一颗 88° 广视角、200 万像素的摄像头，在佩戴状态下直直望向前方的世界。为了打消隐私顾虑，它不对用户开放任何常规拍照录像功能，镜头捕捉的画面均只交由云端，用于 AI 交互读取。

整体上，光帆选择了 OWS 开放式耳机的设计方案，金属色的扬声器就悬浮于耳屏外侧，配合耳挂尾部的电池，机身巧妙实现了 5:5 的前后配重，久戴之下也没有出现疲惫感。

配合耳机盒使用，为这对 AI 耳机提供了长达 90 小时的续航时间，在亲肤材质的外壳下，光帆塞进了独立的 eSIM 模块和双频 GPS。耳机麦克风捕捉的指令、镜头瞥见的画面，都会传回这里，再通过独立网络打包抛到云端，让大模型咀嚼分析。

最后，则是拥有 1.97 英寸 AMOLED 屏幕的智能手表。当听觉信息过载时，它负责承接并展示那些需要扫视确认的关键数据，完成「表-耳联动」的最后一环。

三件套各司其职：耳机在台前轻装上阵，替你去看去听并作为主要交互设备；盒子藏在兜里，充当算力与网络的中枢；手腕上的屏幕，则是作为交互补充，为常驻性信息提供栖身之所。

看手机确实少了，但交互还可以更好

在官方的设定中，这套设备主打「全感知、全天候、主动式 AI」。

根据几天的重度使用，我将其核心功能体验归纳为三大类别：

第一类：更主动、更智能的日程管家

在移动互联网时代，最重要的信息往往散落在微信、飞书等软件的碎片化对话中。光帆的思路是让 AI 充当信息漏斗。

当微信、飞书或钉钉涌入大量消息时，AI 会自动过滤掉无用闲聊，着重播报高优先级的信息。配套的 Hi Light 软件支持分软件个性化设置总结播报的频率，分别提供实时播报、快速总结与精简总结三种方案，个人体验下来，快速总结是我认为兼具及时性与效率的最佳选择。

基于三个软件的智能消息通知，当聊天内容中出现具体的时间、地点和事项时，AI 会主动弹出来询问：

这条消息包含一个会议安排，是否帮你添加到日程？

到了开会那天，AI 则会成为调度员，当系统识别到我早上八点半有选题会的时候，耳机里的 AI 会根据当前的实时路况和通勤距离，在八点的时候提醒住在离公司不远的我，可以出门了。

接受了光帆这一套语音播报系统后，我的确少了很多拿起手机确认消息和添加备忘的动作，但目前这个功能的局限性也很明显——想要语音回飞书，得单独在 app 里授权云系统；想要打车，前提是你提前绑定了滴滴，或者使用光帆账号登录了仅覆盖部分城市的首汽平台。

不过这属于无奈之举，去年，豆包手机助手已经证明了，想要打破超级应用的壁垒难于登天。光帆通过云系统接入服务，更像是在高墙下努力挖出了一条通道。

虽然偶尔会面临接口变动或授权过期的风险，但至少，的确触摸到了跨应用调度的可能性。

第二类：略显迟钝的视觉感知力

光帆最大的卖点，无疑是那颗能覆盖日常视线区域的摄像头。用一句话总结光帆对它的期望：将获取信息的动作前置。

周末逛街看到一家餐厅，看一眼招牌并提问，它能告诉我评分和排队情况。在我一眼相中同事工位上的黑猫时钟时，AI 耳机可以借助视觉识别，帮我将此商品直接放进我的购物车。

当然，前提也和打车类似——我需要先在 Hi Light 中登陆我的京东帐号。

但这部分功能，其实是我体验下来落差感最大的部分。

一直以来，人类的视觉系统是瞬时的、连续的。而光帆 AI 耳机的视觉感知，却是点状的、滞后的。

当一家店铺引起我的兴趣，我双击唤醒耳机。接下来，就是漫长的罚站时间。你需要原地等待 8 到 10 秒，才能听见一声模拟快门音；随后，又是长达 10 秒的数据传输与识别，云端的大脑才会给出解析或加购反馈。

在仔细揣摩后，我认为问题主要出现在两方面：摄像头如果长时间启用，从心理角度来说会对用户和身边的人都造成生活被窥探的压力；而从产品上讲，耳机里孱弱的电池和紧凑机身也无法满足传感器长时间通电工作；

两方面限制短时间内难以突破，但方案并非没有——

目前作为数据中枢的耳机盒，支持 4G eSIM，数据的上下行速度实在捉襟见肘；并且从目前表现来看，光帆 AI 耳机应该遵循的「计算连续体验」构想，让轻量的端侧负责毫秒级的基础抓取和对话，吃算力的视觉解析再无缝接力给云端。

倘若随着本地模型的进一步调优，越来越多的简单交互能直接在本地处理，而无需去云端绕一圈时，反馈速度或许能再上一个台阶。

当然，如果用上更高能效的穿戴芯片，以及换上 5G eSIM，也会好的多。

第三类：条件触发且好用的 AI 备忘

相比复杂的视觉识别，基于位置与生理数据的条件触发，使用体验会惊艳不少。

提前随口给耳机交代一句，提示我下次去超市要买洗发水、洗洁精和洗衣粉，那么当光帆 AI 耳机识别到我的定位路过或进入超市，就会主动提出备忘信息，避免遗漏。

这类触发逻辑在生理监测上同样适用——我先根据自己的身体情况，在手表上设置了一个合理的心率。一旦手表检测到我当前的体征超过了阈值，就会通过耳机提醒放缓节奏或是适当休息。

实际用下来，这两项功能稳当且克制，提示及时、位置准确，是我心目中实用性最高的亮点。

但功能之外，还是有些小瑕疵在——

光帆 AI 耳机完全依赖耳机盒作为计算与传输中枢。如果带上耳机出了门，但耳机盒放在家里或者工位上了，耳机只会在提示音响起后一片寂静，或是提示放入盒中重试。如果想要用上 AI 服务，用户就必须随身携带耳机盒。在体验产品的这几天里，我也算是「自适应」了。

这跟习惯了全天候戴着 AirPods，甚至短暂丢下耳机盒也没关系的主流用户体验之间，形成了差异。

AI 耳机能替代手机吗？

经过 72 小时的体验，让我们回到开头那个问题：耳机为什么要加上摄像头？它的体验究竟如何？

当我们审视这款售价 2000 元左右的产品时，必须看懂它背后的野心——这个产品已经基本从手机独立，唯一的连接在于蓝牙。

这正是光帆与苹果思路的最大分野——苹果的逻辑里，iPhone 永远是算力中枢，AirPods 只是感官的延伸；而光帆卖给你的，是一整套试图完全脱离、甚至替代手机的独立 AI 硬件中枢。

但要实现这个宏大的叙事，我们必须客观分清：在高强度使用下暴露出的诸多瑕疵中，哪些是时代局限造成的次要矛盾，哪些是短期内天然难以逾越的鸿沟。

有些阻力，是随着技术与生态发展注定能被解决的。

其一，是运作机制上的物理局限。摄像头唤醒的时机、20秒的延迟，以及这套「端侧采集-云端计算」的运作架构，在本地模型的持续优化下，体验还有充足的进步空间；

而目前繁琐的第三方授权壁垒，也并非绝症——

市场本身的教育需要时间，一旦这类穿戴 AI 品类拥有了足够的影响力，接入就会变得易如反掌——龙虾这种智能 Agent 工具的横空出世已经给大家做了标榜，只要影响力足够大，哪怕是微信这样的国民 app，以及背后的巨头们，都会投怀送抱。

当所有的应用都开始主动提供 API 和 CLI 接口让大家接入，生态孤岛的打通只是时间问题。

但另一些阻力，却是短期内难以跨越，甚至是与生俱来的。

这个阻力，便是耳机当下的「第一性原理」。

在互联网社交成为主流的今天，耳机最核心的任务是建立和维护私人的听歌、看视频环境。

但当它变成主动式 AI 助理后，它必然会不断用语音打断你——毕竟，这是它彰显存在、证明价值的唯一出路。

原本用于沉浸的设备，成了制造干扰的源头。这种体验上的割裂感，是让听觉通道去承载高密度信息所带来的天然硬伤。

这不仅是光帆，更是苹果、OpenAI，以及任何有志于开发耳机载体的 AI 硬件的产品团队们，接下来必须想清楚的核心体验问题。

不过，这并不妨碍我们对它描绘的图景保持憧憬。

回看光帆 AI 全感穿戴设备，虽然从体验和交互上尚有摩擦，但也不难管中窥豹：给耳机加上摄像头的真正目的，正是试探下一代个人终端的终极形态——

在功能上「替代」手机，甚至在未来的生活场景中彻底「消解」手机的存在感。

想象一下这样的时代背景：当「龙虾」这类工具让人们在移动场景下也能控制生产力；未来，你戴着光帆耳机，或是苹果、OpenAI 的摄像头耳机，走在街上，只需要一句语音，耳机就能远程唤醒电脑上的 Agent 去自动执行复杂的任务。

在这个意义上，光帆作为先行者，为我们揭示的未来确实是颇有吸引力的。毕竟，《Her》那部电影，共同构成了我们一代人对于音频 AI 伴侣的憧憬。

但当我把自己从浮想联翩中拉回来，更看清楚一件事：硬件的演进永远是场戴着镣铐的舞蹈。

这套 2000 元的可穿戴 AI 设备，现在当然还不足以让手机彻底退休，但它确实已经把通向未来的门推开了一条缝。

剩下的，就是把门开得更大，门后的路也铺得再平整一些。

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1000 元到 1500 元，是真无线耳机市场的一道分水岭。

TWS 卖到这个价位，用户已经不太能接受明显短板——降噪要强，音质要好，通话要清楚，连接和交互也不能拖后腿。更难的是，这个市场往往有两类强势玩家在把守着：传统声学品牌和手机终端大厂——前者有声学积累，后者有系统入口。

但安克不一样。

它没有手机系统入口，也没有传统声学品牌的天然光环。过去外界谈起安克，更多想到的是充电器、移动电源、海外渠道和爆款能力。

作为安克在影音领域的新尝试，安克消噪耳机试图回答一个问题：没有智能手机入口，也没有传统声学光环，安克凭什么卖一副千元级的旗舰耳机？

旗舰耳机，首先得是好耳机

安克消噪耳机定位旗舰，首先得是一副好耳机，具体来说，就是看三个方面：音质好不好，降噪强不强，通话清不清。

声音方面，安克消噪耳机没有追随当下许多 TWS 耳机那种「高解析、强通透」的调音路线。它的默认听感更厚实、饱满，整体略微偏暖，会让人想起早年播放器里常见的「流行」预设。

这种取向的好处，是声音不容易干涩。低频下潜和量感都比较足，鼓点落下时有一定弹性和鲜活感，整体氛围也会被稍稍铺厚。它不会把高频做得很亮，长时间听下来没有明显刺激感，人声的咬字、吐气和换气细节也比较顺滑，听感是舒服的。

不过，这套调音也有代价。

低频存在感偏强，开启杜比音效之后，氛围感会进一步放大，有时会显得有些抢戏。高频乐器不刺耳，但延展和空气感相对克制。

对于喜欢清爽、通透、线条分明声音的用户来说，安克消噪耳机的默认声音可能会稍显厚重。如果安克后续能在默认调声里收一点低频、提一点细节透明度，整体平衡感会更好。

另外，LDAC 开启后无法调整声音，也不能控制杜比音效，这一点有些尴尬。使用高规格编码听歌时，杜比音效未必是刚需，但开放 EQ 或声音模式调节，至少能让用户按自己的听音偏好微调输出，可能会更人性化。

降噪方面，安克消噪耳机达到了一线 TWS 降噪耳机的水平。

在车站、商场、人群和环境音混在一起的公共空间里，它能明显压下持续性的背景噪音。

在目前体验里，它的降噪已经接近 AirPods Pro、华为 FreeBuds Pro 这类第一梯队产品的感知水平。是否能在所有场景里稳定追平甚至反超，还需要更系统的测试，但至少它已经进入了旗舰耳机可以认真对比的范围。

真正让我意外的是通话。

我在火车站给朋友打电话。身边有广播、人流、行李箱滚轮声，还有持续不断的环境噪音。对方所在的房间外面正下雨，背景也不算安静。但整个通话过程中，对方反馈我这边的人声非常清楚，甚至比他对面的人讲话还容易听清。

安克消噪耳机的通话表现，是这副耳机里最该被认真看待的部分之一。

通话不像音质和降噪那么显性，却经常决定用户对一副耳机的真实评价。用户买耳机时，很少第一时间想到「通话降噪」。可一旦别人听不清你说话，第一反应就会变成：这耳机不行。

通话降噪也确实难做——风噪、人声、背景噪、突发噪音混在一起，耳机既要滤掉环境声音，又不能把人的声音切碎。过去真正把这件事做好的，多是华为这类有长期通信技术积累的厂商。

安克这次比较有价值的进步，恰恰发生在这个不那么显眼、但足够真实的地方。

2026 年的旗舰耳机，不能只是耳机

如果说过去两年的旗舰耳机，竞争焦点主要围绕降噪、音质、佩戴和空间音频，那么到了 2026 年，事情开始有了变化。

一副旗舰耳机，可能开始长出第二个身份，具体到安克消噪耳机上，就是耳机盒是一个小型的 AI 硬件。

它并不是一台完全依靠本地算力完成所有智能处理的设备，调用 AI 语音转录需要上传云端模型处理，结算方式主要是消耗积分。所以，更准确地说，这是一副旗舰耳机，但叠加了一个 AI 能力入口。

耳机便携且天然贴近有声音的场景。过去耳机接收的声音主要用于播放、降噪和通话，现在它们开始被用于转写、翻译和整理。

安克消噪耳机支持面对面翻译，也提供 AI 录音功能。耳机盒上那块屏幕，可以直接完成音量调节、降噪模式切换、预设自定义等操作，也能调用 AI 功能。

在软件层面，耳机和盒子是两个独立的蓝牙产品，需要分别连接。安克没有把这个盒子只当作一个带屏幕的电池仓，而是在给它一个接近轻终端的身份。

当然，AI 耳机这个概念还没有真正成熟。用户是否高频使用面对面翻译和 AI 录音，用耳机盒来交互是否会成为长期习惯，AI 能不能在更多日常场景里产生稳定价值，都还需要继续观察。

但当你花 1000 多元买一副耳机，除了能买到降噪、音质和通话；还获得了一个能录音、能翻译、能承担部分 AI 交互的小型硬件入口——似乎也是不错的附加值。

确实是个相当讨巧的设计。

安克想重塑安克

可以说，安克消噪耳机是个极致的产品，同时也是个复杂的产品。

它要有屏幕，要有双蓝牙连接，要兼顾降噪、音质和通话，还要集成 AI 录音、面对面翻译等功能。这样的产品不再只是把几个成熟模块组合起来，而是要求公司在芯片、算法、系统交互和硬件设计之间做更深的整合。

从一个耳机的角度去理解这款产品，可能很难窥其全貌。但如果从安克这家公司的角度去看，事情反而变得清晰起来——支撑这款产品的核心，是安克自研的 Thus 芯片。

安克把 Thus 称为神经网络存算一体 AI 音频芯片，它要解决的是一个小而复杂的问题：

在耳机这种极小型、低功耗却又要求实时反馈的设备里，怎样最高效地把复杂的 AI 模型跑起来？

过去大多数计算设备都遵循冯·诺依曼架构：数据存在内存里，计算发生在处理器里。AI 模型运行时，数据频繁搬运会带来能耗和延迟。

对耳机来说，这个问题更严苛。它没有大电池，没有宽松散热，也没有太多空间堆硬件，任何延迟、功耗和发热都会被放大。

存算一体的思路，是让计算尽量发生在数据所在的位置。少搬运数据，就能降低功耗，提高效率，也有机会把更复杂的神经网络模型放进更小的设备里。

在消费电子领域，这样的架构并不常见。安克把它放进一副耳机里，就是在释放一个信号：

安克这家公司，并不满足于做成熟方案的整合供应商，而是想把底层的核心技术，掌握在自己手里。

过去我们对安克的理解，通常是产品定义、工业设计、供应链、海外渠道和爆款能力。这些能力成就了安克过去的增长。但在今天，仅仅做出好产品已经不够了。

对于安克这个体量的硬件公司来说，它需要思考的问题已经不只是如何做出下一个爆款，而是如何从「做出好产品」进化到「掌握核心技术」。

这个变化也体现在业务和品牌结构上。

除了影音业务，安克目前的主营业务还包括储能、安防等方向。这些业务在海外市场都有更高客单价和增值空间，也更依赖品牌信任、技术稳定性和长期服务能力。它们都不是简单靠低价走量就能成立的出海业务。

与此同时，安克也在做品牌归拢。原本更偏独立子品牌表达的安克 soundcore，开始调整为「安克影音」。这意味着安克希望把分散在不同品类里的能力，重新收束到主品牌下。

安克消噪耳机是一块试金石。

它首先是一副旗舰耳机，必须先把降噪、音质和通话做好。它又不只是一副耳机，因为它把 AI 硬件、软件交互和自研芯片通通塞进了这个 1000 多块钱的小盒子里——这种极致和复杂，我想是挑战，但肯定也是机遇。

安克不想安于现状，做一个「只卖充电宝的品牌」。

安克正在重塑安克，而安克消噪耳机——还有嵌入其中的那块 Thus 芯片，就是一次试探。

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如果你有计划未来一年换手机的话，我强烈推荐现在就换。

这段话来自昨晚雷军在发布会上介绍 Xiaomi 17 Max 价格时的一句感慨，听起来像是销售话术，却也点破了一个颇为无奈的现实——未来两年，内存成本仍会持续上涨，手机价格大概率只会越来越贵。

那么，如果想换一台新机，全新的小米 17 Max 怎么样？

先说结论：这是一台「平平无奇」的产品，配置基本都在意料之中，无非屏幕和电池更大，动了动影像配置而已。

这并非在说它不是一台好产品，事实上，它的体验相当扎实，或许是整个小米 17 系列之中我最喜欢的一台手机。

只是比起产品本身，结合这个大环境，去讨论小米 17 Max 为什么存在，会更有趣一点。

屏幕够大，续航超长

和主打性能的红米 K90 Max 不同，小米 17 Max 这个「Max」有多重意义。

最直观的就是 6.9 英寸的屏幕尺寸，比小米 17 要大上一圈，不过并非简单的等比放大， 不管是外观设计还是配置，它的亮点都非常突出：巨大的电池容量， 2 亿像素的主摄和潜望长焦。

即使整个小米 17 家族（标准版、Max、Pro、Ultra）各自的设计语言都相当迥异，小米 17 Max 依旧是最格格不入的那一个——这个黑色方形 Deco 的设计，明显更应该和小米 13-15 坐一桌。

这几年，小米手机在「手感」上下了不少功夫，小米 17 Max 延续了小米 17 的优秀质感，机身采用磨砂玻璃背板和金属中框，质感都比较细腻，过渡也很圆滑，重量分布也相对合理，拿在手上要比带背屏的小米 17 Pro Max 轻松很多。

小米官方表示小米 17 Max 这块 1.5K 屏幕采用了「超级像素」技术，能显示更清晰的纹理和细节，只是不用放大镜看像素，其实差距其实很难察觉，反而 6.9 英寸的窄边框大屏，带来的观感提升会非常明显。

既然机身尺寸进一步放大，小米 17 Max 也顺势塞进了一块 8000mAh 超大电池，于是续航成了它另一块极其显眼的长板。

在使用小米17 Max 的这一周里，我几乎彻底告别了「续航焦虑」：正常强度使用两天后，电量依然还能剩下约 15%。

而且，大电池并没有带来明显的补能负担。配合在 100W 快充全开后，手机从 12% 充至满电，大约只需要 55 分钟，是一个让人满意的速度。

最后看看性能方面。虽然是小米 17 同款高通骁龙 8 Elite Gen 5 处理器，由于机身更大、散热空间更多的原因，性能调度会更放开，Geekbench 6 跑分略高于小米 17，但差距很小。

有取舍也有猛料的影像

除了大屏和大电池，小米 17 Max 另一个亮点，在于影像配置的调整，两个关键词： 2 亿像素主摄，潜望长焦。

先说说这个 2 亿像素的主摄，具体配置方面为 1/1.4 底和 f/1.68 大光圈，和 vivo X300 的主摄参数一致，实际上尺寸要小于小米 17 主摄的 1/1.28。

参数规参数，从体验来看，小米 17 Max 这颗主摄和小米 17 互有胜负，在暗光场景下，小米 17 Max 的成片细节会明显弱于小米 17，但不容易出现后者高光溢出和过曝的情况。

连 Pro 都没有的 2 亿像素配置，更多是一个甜蜜点，长达 10 秒的处理时间 ，动辄 60MB 的文件大小，都让这个功能不太适合日常拍摄，更适合用在一些画面复杂的场景，并且对光线有一定要求。

比较影响体验的是，在相册回看 2 亿像素成片时，每次放大照片，都要等待加载更清晰的画面，以及每次拍摄之后的等待时间——同样是 2 亿像素，隔壁 vivo 已经能做到成片秒出和顺滑放大。

潜望长焦的表现则更让人惊喜。和小米 17 Pro 系列不同，小米 17 Max 为 3x 长焦镜头，更适合日常场景的拍照构图。

即使放大到 6x 和更大倍数，小米 17 Max 依然能有很好的表现，只是在暗光下算法味会略重。

美中不足的是，小米 17 Max 的超广角依然是小米 17 系列同款「窄超广」，焦距只有 17mm，成片其实和主摄差距不大，会有明显「不够广」的观感。

作为一位算不上摄影爱好者的用户，我日常更喜欢用长焦来进行拍摄，因此小米 17 Max 的影像体验要比标准版舒适，主摄还有 2 亿像素这样的独特甜蜜点， 更加契合日常拍照和轻度创作的需求。

大屏手机又回来了

去年上半年，小米推出的「半代新旗舰」，是小米 15s Pro，最大的亮点就是小米首颗自研处理器玄戒 O1。

而今年，站在这个位置上的，则变成了小米 17 Max。

如果说小米 15s Pro 是一台「追梦」的手机，它最吸引人的，是那种久违的情绪价值与理想主义色彩——

那么小米 17 Max，就是一个更「踏实」的手机，不讲故事不卖情怀，靠力大砖飞的配置打动人心。

这样的转向，在 2026 年尤为典型。截至目前，今年发布的新手机， 除了苹果华为，价格都因为成本暴涨而明显抬升。像隔壁家 oppo Find X9s Pro，同配置就比去年的 Find X8s+ 贵了 1000 元。

在产品变贵的情况下，想要吸引人，就必须要有一眼看过去非常显眼的优势，要让消费者觉得自己花得「值」。

比如 vivo Y600 Pro，这原本是一个低端产品线，前几代尽量在外观和配置上蹭一蹭旗舰的 X 系列，但今年改推大电池、防尘防水的配置，对 2000 价位段的消费者而言，是更可感的优势。

作为旗舰定位的小米 17 Max，打法也很相似，大屏和大电池为实用性打一个厚底，影像牺牲了主摄传感器尺寸，选择了 2 亿像素和潜望长焦这种更可感知的「甜蜜点」来进一步支撑价格。

小米 17 Max 起售价 4799 元，国补后价格 4299 元，这个价位你能买到骁龙旗舰芯片、8000mAh 大电池，以及一个 6.9 寸的大屏幕，还要是 2026 年的新机，这些优势叠加一起，促成了小米 17 Max 的产品力。

这些非常「张扬」的升配，就是想让你觉得这台不算便宜的手机买得值。

有意思的是，在销量持续低迷了三年，苹果终于在去年取消了「大屏标准版」这个型号。

小米和苹果截然相反的选择，其实是两家公司完全不同的品牌调性，以及不一样的路线选择。

iPhone Plus 除了更大的屏幕和更大的电池，就没有更多的配置升级，价格高出一千元，介乎于标准版和 Pro 之间。

对于苹果来说，iPhone Plus 更像一个价格锚点，进一步凸显「Pro」的价值，他们也没必要往上面增加更多配置，削弱产品原本的丰富利润，也可能会影响 Pro 产品的销量。

小米达不到苹果的品牌力，无法进一步支撑溢价，加上 iPhone Plus 遇冷的前车之鉴，更需要通过更显性的配置，来给消费者一个购买的理由。

某种意义上，小米 17 Max 其实就是「小米 17s」，是一台用来刷新存在感的半代更新旗舰——而「大屏」，刚好是一个很有「存在感」的卖点。

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AI 算力的故事，正在走向两个相反的方向。

云端这边，万卡、十万卡集群是行业标配，算力越堆越高，皆因头部应用日均消耗的 Token 已经突破百万亿。

落到普通人这边，云端训练出的聪明模型，往往变成手机里一个要联网等几秒钟才回话的对话框。

算力走进生活的最后一公里，应该是什么样的？

一个做国产 GPU 的公司，在前几天的发布会上，一口气更新了好几款端侧产品，有家庭智能中枢、AI PC、Agent，还有具身智能相关的工作。

本周一，摩尔线程 2026 年发布会上，除了常规的 GPU 显卡更新、夸娥万卡级智算集群的迭代，一台只有手掌大、整块镁铝合金一体 CNC 雕出来的小盒子被搬上了台。

它叫 MTT AICUBE，按官方说法是「一台面向家庭的 AI 智算中枢」。更直观的解释，AICUBE 就是一个能够本地运行模型并管理家庭数据的「AI 电脑」，它能听懂我们的各种需求、能跑本地模型、甚至能存全家照片和视频。

这场发布会上至少有三件硬件冲着端侧去：面向客厅的 AICUBE、面向开发者的 AIBOOK、面向工业的 E300 模组。

摩尔线程创始人、董事长兼 CEO 张建中在台上讲，「过去我们谈论很多 IoT 是 Internet of Things，那今天的 IoT 应该叫 Intelligence of Things。」

那么一家做万卡集群的 GPU 公司，为什么要把战线拉到客厅？

做 GPU 的公司很多，但选择哪条路

做 GPU 的玩家不少，但路线分化其实很清楚。

一类像壁仞、天数智芯，走的是纯 AI 训练和推理路线，把算力拉到极致，图形渲染能力几乎为零；另一类像景嘉微和砺算，图形能力扎实，但 AI 推理的短板明显。沐曦走的是接近 AMD 的路子，数据中心训推为核心，图形是后来才补的产品线，且还在研发中。

这些路线都有各自清晰的商业逻辑，但每一条都有一道隐形的边界。路线决定了一张芯片能去哪里、不能去哪里。

摩尔线程从成立起选的就是另一套逻辑：全功能 GPU。它采用的 MUSA 架构不会在「图形」和「计算」之间做分割或取舍，同一套芯片可以同时承载 AI 计算、图形渲染、科学计算、物理仿真与超高清视频处理五种能力。

这种多能力的整合，正是真实端侧场景里的刚需。

一颗只懂得矩阵运算的芯片，很难要它同时做到驱动客厅里的 4K 云游戏、实时数字人；抑或现在爆火的具身智能机器人，AI 决策和物理世界理解也在并行发生；纯 AI 加速路线的厂商，可以把算力做到顶，但很难进入千家万户、千行百业，进入到同时发生多种计算需求的显示场景。

换句话说，「全功能」是一个只有在端侧才能被真正检验的说法。

摩尔线程的架构，注定它要走出数据中心，往边缘和终端走。这次的三款端侧硬件，是这场延伸的起点。

把数据中心放进你的客厅

AICUBE 放在桌上，比一台 Mac mini 高了一头。整块镁铝合金一体 CNC 雕刻出来，外接 HDMI 或者 Type-C 接口即可连接电视和显示屏。并且，AICUBE 还配备了 4 个麦克风阵列和立体声扬声器，完美适配了语音交互的需求。

这个产品的定位是「家庭 AI 中枢」，规格层面是 32GB 或 64GB 统一内存，1TB 全闪 SSD 起步，支持最高 12TB 扩展。算力来自摩尔线程自研的「长江」SoC——CPU、GPU、NPU、VPU 异构集成，AI 算力 50TOPS。

它是当今 AI 需求的「三位一体」：AI Agent 的执行能力、AI PC 的算力、AI NAS 的私有存储。

在现场的演示过程中，产品经理使用 AICUBE 完成了语音播放电影、旅行规划、自动保存文件、AI 生成朋友圈文案等功能。从这个角度看，AICUBE 很像一台 Mac mini，但是内置了一个 AI Siri 语音交互系统，再加一个 NAS。

但它真正有意思的地方，是把「数据中心」整合进了一个家庭可接受的形态。

在家庭中我们可能遇到各种场景，无论是当做智能音箱，或者就是一个 NAS 来使用——AICUBE 存在的意义，更在于它是全功能 GPU 架构在最难场景下的一场压力测试。

算力足够跑本地大模型，体积轻松塞得进电视柜，功耗低到能 7×24 小时静音运行，数据要锁在本地不上云，操作要老人和小孩都能用语音直接调用。

以上这五大约束，任何一个单拿出来都不难。但它们要同时成立，而且要成立在一个售价面向普通家庭的消费级产品上，这才是端侧全功能 GPU 的设计目标。

数据中心不需要面对这些约束。它可以用水冷、高压供电、专业运维来回避物理限制；数据隐私可以靠网络隔离和权限管理来处理；至于「谁来用」这个问题更是不存在，毕竟如今的数据中心 AI 算力供不应求。

现在大部分家庭 AI 服务还在依赖云端。语音指令、照片、视频全要上传服务器。本地化、能同时管存储、跑模型、联动多个 APP 的设备，消费市场上几乎空白。

AICUBE 不仅解决了那些限制，内置的「小麦」智能体还预装了 60 多项技能，可以跨 36 款以上 App 做控制。摩尔线程的官方数据显示，「小麦」对高频工具调用成功率超过 95%，任务执行速度比通用智能体快 7 倍。

MTT AICUBE 在 6 月 18 号京东预售，这些数字很快就会在真实场景中得到验证，走进我们的客厅。

但从架构角度看，AICUBE 是全功能 GPU 在最难一类场景下的压力测试。毕竟数据中心的资源可以轻松调度，而端侧只有一颗芯片。

摩尔线程这颗「长江」SoC 在一颗芯片里同时跑 AI 推理、3D 图形渲染、4K 视频编解码、NAS 存储调度，是真实地做到了在紧凑的物理空间里，协调多种计算单元的实时调度。

张建中在台上还说了一句话：「推理不是某一颗芯片的事情，推理更像是一个解决方案。」AICUBE 大概就是这套解决方案在家庭场景的第一个样本。

「长江」流向何方？

作为自研的智能 SoC，「长江」和摩尔线程包括云端 GPU 在内的全系列产品共享一套 MUSA 架构，只是被压缩到了端侧的物理形态。

「长江」有 8 个主频 2.65GHz 的全大核 CPU、全功能 GPU、高能效 NPU 异构集成，最高支持 64GB LPDDR5X 统一内存。

围绕这颗 SoC，摩尔线程在端侧的另外几款产品也在加速落地。

AIBOOK 面向开发者，被定义为「为智能体而生」的笔记本电脑。

底层跑的是基于 Ubuntu 改造的原生 Linux 系统 MTT AIOS，预装「龙虾」(OpenClaw) 智能体，本地能同时稳定跑十几个 AI Agent，对接 90 多个 CLI 工具接口，支持虚拟化 Windows 和容器化 Android 多系统。

AIBOOK 的预期使命，是在英伟达控制的 CUDA 之外，给国产 GPU 构建一套从开发、调试到部署的闭环工具链，让 MUSA 生态从「能用」走到「有人用」——从最基础的笔记本形态开始。

MUSA 则是摩尔线程的 GPU 架构，包含从芯片、硬件、软件栈到生态的统一架构体系，全栈对标 CUDA。

过去几年，摩尔线程也一直在对 MUSA 软件栈进行优化：DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 这些国内头部模型现在都能顺利支持，vLLM 的官方后端也已接入，SGLang 主线代码更是提供了原生适配，PyTorch 的算子覆盖率到了 100%。

MUSA 的适配性已经做的相当扎实，也显著追上了与 CUDA 之间的差距。

但生态这件事，光有适配还不够。MUSA 社区的生长需要优秀的地推和开发者深度参与。摩尔线程希望 AIBOOK 能够在工具链普及和 MUSA 的推广上起到关键作用。完整的 MUSA 软件栈，让大模型开发者可以顺利地在这台笔记本上直接完成模型训练的诸多核心阶段步骤。

本质上，AIBOOK 是摩尔线程与英伟达 DGX 桌面系列产品对标的开始。

押注端侧，降低迁移成本

尽管路途遥远，MUSA 生态正在证明自己有持续迭代的潜力。

从 AIBOOK 到 AICUBE，从云端显卡到仿真平台，这些产品共同构成了摩尔线程的完整拼图：当云端训练、边缘推理与终端交互共享同一套 MUSA 架构时，国产算力的迁移成本、适配门槛与生态碎片化问题，才有可能被系统性解决。

回望摩尔线程的迭代史，早期的游戏显卡 MTT S80 自 2022 年推出，从只能跑 DX9 到能跑《黑神话：悟空》，实现中国 Top 50 热门游戏 100% 兼容，并针对其中 44 款已完成专门优化，靠的是底层重构和持续的驱动迭代。这套工程能力，也套用到这次的端侧产品上。

更长一点看，摩尔线程押的是另一件事：当算力同时出现在数据中心、开发者桌面、工业现场和家庭客厅，谁能在每个场景都有入口，谁手里的牌就比只守住数据中心的玩家更好打。

迁移成本、适配门槛与生态建设，这些目前都是摩尔线程端侧战略中的关键考量。

而从硬件显卡的持续迭代，MUSA 生态的逐步完善，从底层 100% 兼容主流 CUDA 生态，到全面适配国内 Top 5 开源大模型，这种速度与系统级优化能力，很明显是摩尔线程重要的护城河，也让他们在端侧的发力有了明显优势。

张建中在台上说，「对于用户，如果买不到国外的计算芯片，用摩尔线程的 GPU，你不会有任何后顾之忧」。

这份自信的背后，正是国产算力迈向成熟，在每一种形态、每一个场景中站稳脚跟的必经之路。

过去的物联网（IoT）是 Internet of Things，在摩尔线程的叙事里，未来的万物互联将全面演进为 Intelligence of Things（智能物联网）。

至少端侧这条路，摩尔线程是认真要走的。

文｜杜晨、张子豪

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手游电竞这个赛道，iQOO 已经深耕了七年。

从最早成为 KPL 官方比赛用机，到自研电竞触控芯片、陀螺仪校准方案、Monster 超核引擎，再到今年年初 iQOO 15 Ultra 在镜头模组旁边直接塞进一枚 17mm 微型风扇——这个品牌在手游电竞这件事上，已经到了一种近乎偏执的程度。

如果仔细看今天推出的 iQOO15T 和 iQOO Pad6 Pro，你会发现 iQOO 的野心远不止「做一台好的电竞手机」。他们正在试图用一整套生态，去覆盖一个玩家从重度竞技到大屏沉浸，再到创作生产力的全链路场景。

先来看看外观。iQOO15T 有三个配色，「青云」是我最想单独聊聊的那个。

第一眼看是冷蓝色，干净、安静，没什么表演欲。但你把手机斜过来对着光稍微转一下，就会看到底色里浮出来一些粉橘色的笔触渐变，像是傍晚被夕阳染了一半的云。

这个配色名字里是「青」，但这种特定角度下的「火烧云」感才是它真正的性格。

镜头 Deco 沿用「未来舱」设计，圆角矩形，两颗镜头和闪光灯模组化布局，透明可视化的处理方式和前辈 iQOO 15 Ultra 一脉相承，细看之下层次感十足。低温感哑光中框防滑不沾指纹，内收式设计让后盖和中框的衔接更流畅。

iQOO Pad6 Pro 这边，我们手上的「曼岛」配色，给我的第一印象是淡雅、清新、不抢戏，高级感是在线的。

虽然塞进了一块 13000mAh 的大电池，但 663g 和 6.18mm 的机身拿在手里并不觉得厚重，放进包里带出门没什么负担。

iQOO15T：将竞技本能刻入芯片底层

性能方面，iQOO15T 搭载了一颗与联发科深度合作的天玑 9500「Monster」版，iQOO 自研的新一代 Monster 超核引擎首次被写入芯片底层，调度逻辑从架构层面就开始介入。

再加上一颗专门处理超分、超帧和光追的自研电竞芯片 Q3——主芯片不用再为视效分心，画质和帧率可以同时拉满。搭配上 iQOO 自家的散热背夹打开 Monster+ 模式，长时间的性能释放也不需要担心。

这套组合拳落实到实际体验上，《原神》《崩铁》《终末地》都能轻松应对，游玩体验丝滑。值得一说的是，iQOO15T 这次还首发了光追，在《无限暖暖》中，角色服装材质的光影变化更真实、与场景的呼应更生动。

屏幕这边，6.82 英寸 2K 144Hz 珠峰屏，局部峰值亮度 4500nit，户外开黑也不怕看不清；最高 4000Hz 瞬时触控采样率，多指触控采样率 300Hz，超感陀螺仪采样率至高 400Hz，并经过专业设备逐台校准，FPS 游戏里的急停、横拉这些细微操作响应都会更快更跟手。

续航方面，iQOO15T 内置 8000mAh 单电芯蓝海电池，中度游戏撑大半天不是问题，配合 100W 闪充，20 分钟即可补能 50%，全局直驱供电 2.0 同样标配，边充边玩发热更低。

iQOO Pad6 Pro：iQOO 生态的又一块拼图

如果说 iQOO15T 是把电竞这件事再往芯片底层进了一步，那 iQOO Pad6 Pro 的角色，更像是 iQOO 生态版图里一块愈发不可或缺的拼图。

先说屏幕。13.2 英寸、4K 分辨率、144Hz 刷新率、347PPI、1200nit 峰值亮度、杜比视界认证，这块屏在安卓平板里目前是独一份。

在这之前，安卓平板的屏幕分辨率一直在 2K 到 3K 附近晃荡，因为功耗压力大、调校门槛高。iQOO 用自研双侧入光 2.0 技术解决了能效问题，用低阻面板设计保证了画面均匀性，硬是把这块屏做了出来。凑近看也完全没有颗粒感。

而这块屏幕的价值，不同的使用场景会给出不同的答案。

玩音游的人会有最直接的感受。《Arcaea》、《Bang Dream》这类游戏，在手机上玩和在 13.2 英寸平板上玩，是两种完全不同的体验——判定线更宽，note 更不容易被手挡住，长 Hold 也几乎不会出现断触，打歌推分时整个人的状态都松弛了不少。

以《杀戮尖塔》、《金铲铲》为代表的卡牌和自走棋类游戏也是如此，卡面文字和数值在大屏上一览无余，决策节奏明显更流畅。这些游戏类型天然适合大屏，但 iQOO Pad6 Pro 的这块 4K 屏又放大了这种「适合」。

当然，iQOO 也没有浪费这块 4K 屏的竞技潜力。iQOO Pad6 Pro 搭载了第五代骁龙 8 至尊版，支持 13 款原生 4K 游戏，另有 19 款游戏支持超分。搭配 8 扬全景声学系统和 13000mAh 的超大电池，它绝对是一台顶级的影音游戏怪兽。

而对于游戏主播和内容创作者，游戏直播助手能让工作流更顺畅、更高效：头部 FPS 手游支持 144FPS 直播，最高 2K + 60FPS + 20Mbps 投屏画质，支持双设备同时投屏开播，边玩边充边直播三件事可以同时进行。

然后是一个有意思的身份切换。接上智能触控键盘 6 Pro，它就化身成了 iQOO 生态拼图中的「生产力中枢」。

在 OriginOS 6 HD 的加持下，原子工作台支持最多 5 个窗口同屏显示。你可以在 13.2 英寸的 4K 屏上运行 PC 级 WPS 舒适地码字，字符密度和可视面积比许多轻薄本还要优秀；你可以打开 PC 级剪映专业版，处理从手机端「无损妙传」过来的 4K 视频素材；甚至可以运行 PC 级中望 CAD 进行轻度看图和改图。

借助 vivo 成熟的生态互联，平板可以直接共享手机的蜂窝网络和通话能力，不需要手动开热点，电话打进来平板上直接接；手机屏幕可以直接投到平板上操控，不用再两台设备换来换去。

手机上的照片和录屏素材，通过无损妙传传到平板，速度和体验都比蓝牙或者微信传文件要好得多。如果你用的是 Mac 或者 Windows 电脑，平板还能远程控制电脑，或者作为电脑的无线扩展屏，触屏和手写笔都可以用作电脑外设。

说实话，这些功能本身并不新鲜。跨设备通话、投屏操控、无线扩展屏，苹果在做，三星在做，国内厂商也都在做。但大多数时候，这套东西是作为「生产力设备的附加能力」存在的——它的起点是一台平板电脑，游戏是顺带支持的那部分。

iQOO 则反其道而行之。iQOO Pad6 Pro 的起点就是一台游戏设备，是那块 4K 144Hz 的屏幕，是超强的硬件性能，是那个专门为直播设计的游戏助手，然后在此基础上，把生态互联的能力一层一层叠进来。

结果就是，你不需要在「我要工作了，换台设备」和「我要打游戏了，换台设备」之间反复横跳，同一台机器，接上键盘是一回事，拔掉键盘又是另一回事，而两种状态之间的切换成本，低到几乎可以忽略不计。

手游电竞，已经是一门严肃的生意

把这些放在一起看，iQOO 的策略轮廓就很清晰了：手机负责竞技、平板负责沉浸和创作，散热背夹、游戏指套等配件把两者的能力边界向外延伸，整套东西构成一个以手游电竞为核心、向生产力自然延展的完整场景方案。

这套逻辑在当下的市场背景下，显得格外合时宜。根据中国音数协游戏工委和伽马数据联合发布的《2025 年中国游戏产业报告》，2025 年全年国内游戏市场实际销售收入达 3507.89 亿元，同比增长 7.68%；

其中移动游戏占国内游戏市场收入的近四分之三。与此同时，中国手游 APP 月活跃用户已达近 7 亿，人均每天打游戏的时间突破了 114 分钟。

手游早就不是打发时间的消遣，它是这个时代体量最大、用户黏性最强的娱乐品类之一。与此同时，近年来各大主流二游对画质和性能的胃口越来越大：开放世界、越来越高的渲染分辨率、光追这些过去只属于端游的技术指标，如今越来越多地在手游上见到。手游和端游之间的体验边界，正在被快速抹平。

这个趋势倒逼着硬件厂商重新思考「电竞手机」的定义。堆参数、堆刷新率的时代已经过去，下一个竞争维度是场景的深度——

你能不能陪一个玩家从拿起手机、打开游戏，一路走到他想直播、想剪片、甚至是想在同一台设备上继续工作。

iQOO 在这件事上，目前走得比多数竞争对手更深，也更系统。iQOO 15 Ultra 是这条路的极致标本，它愿意为竞技性能在机身里硬塞一枚风扇。iQOO15T 却走了一条更加务实的路——它用 8000mAh 的电池替代了风扇，选择了一台能打游戏、也能撑过一整天的手机。

这次 iQOO 给玩家的，是 iQOO15T 和 iQOO Pad6 Pro 共同构成的一套兼顾方案——竞技和沉浸，可以在同一个生态里完成。

拿出 iQOO Pad6 Pro，是大屏沉浸和赛后复盘；iQOO15T 揣进口袋，是随时开战、不惦记电量的安心。电竞可以是一种生活方式，而不再是需要正襟危坐的「仪式」。

这背后恰恰是 iQOO 对「手游玩家是谁、他们真正需要什么」的判断——在跑分更高、帧率曲线更平之外，他们更加需要的是一套围绕游戏场景构建起来、趁手好用的工具，以及背后的完整生态。

这个判断，现在看来是对的。

最后来看下价格，iQOO15T 共提供五个存储组合：

• 12GB + 256GB：首销优惠价 3799 元；
• 16GB + 256GB：4199 元；
• 12GB + 512GB：4499 元；
• 16GB + 512 GB：4899 元；
• 16GB + 1TB：5699 元。

iQOO Pad6 Pro 提供四个存储组合：

• 8GB + 256GB：4299 元；
• 12GB + 256GB：4499 元；
• 12GB + 512GB：4999 元；
• 16GB + 512GB：5999 元。

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直到 2026 年五月，我们终于等到一整轮的影像旗舰登场完毕——

小米做出了徕卡一瞬、vivo 打造了照片与视频兼具的 V 单、OPPO 在双长焦方案上带来了惊喜。

在这轮旗舰更新潮的最后，华为提前将新一轮的 Pura 90 Pro Max 端上了桌。

老实说，第一眼看硬件，心里是有落差的。去年 Pura 80 Ultra 上颇为惊艳的「一镜双目」结构不见了，取而代之的，是目前行业内最稳妥也最常见的大底长焦方案。

不过，在细细体验后，我认为 Pura 90 Pro Max 藏了一个比纯拼硬件更有意思的新解法——XMAGE 智拍。

全自动，都省心

过去这几年，我系统性地梳理过华米 OV 的影像架构。虽然各家在硬件选择上各有理解，但大方向出奇一致，都在极其有限的机身空间里死磕传感器面积，比拼谁的光圈更大、进光量更多。

在硬件上奋发图强理所应当。但在摄影中，不错的硬件基础仅仅是第一步。

想要拍出一张好照片，构图与后期同样重要——

构图保证一张照片在视觉上是否平衡、主体是否明确；而后期则决定了这张照片视觉质感和风格化。

但这两者，向来都是具备门槛的手艺。

而华为在 Pura 90 Pro Max 上，打算一口气解决这两个问题。

熟悉他们产品线的朋友或许有印象，去年发布的 Pura 80 Ultra 上，华为试水了 AI 辅助构图。

AI 辅助构图功能相对基础，在实际拍摄中主要起一个引导和提醒的作用。到了 Pura 90 Pro Max，这项技术完成了从「辅助」到「主导」的蜕变，并定名为「XMAGE 智拍」。

剥开表层去探究 XMAGE 智拍的底层逻辑，是一套完全由端侧算力驱动的本地化影像流水线，将拍摄过程拆解为三个同时进行的模块——基于实时语义分割的自动构图、无视物理镜头限制的智能变焦，以及针对画面的色彩重塑。

也就是说，在这个功能的加持下，Pura 90 Pro Max 可以自动识别主体、变焦构图，最后还排列出一系列适合当前场景的 XMAGE 风格供你选择。

值得一提的是，XMAGE 智拍不需要网络连接，也无需将庞大的图像数据传回云端，全部基于端侧 AI 运转，实时识别画面里的主体轮廓、建筑线条以及光源分布状况，随后根据底层训练好的审美模型，给出一套包含最优构图、变焦和精细色彩方案的组合拳。

繁复的专业参数在这里黑盒化，过去需要人脑去判断的构图和调色工作，全权交给了本地算法。

除此之外，Pura 90 Pro Max 还顺势推出了 AI 姿势推荐，这个功能同样通过语义分割识别，可以理解画面中的了恩物、环境、姿势与背景，随后直接在取景框中勾勒出一个等比例的线框轮廓。

拿手机的人只需按图索骥，引导模特贴合画面上的姿势即可。遇到不满意的动作能随时刷新，它甚至支持导入社交网络上保存的样片，一键提取动作精髓。

听起来确实很厉害，但这套完全依赖端侧计算跑出来的流水线，究竟能不能应对现实世界里复杂多变的光线，还需要把它带到真正的街头去寻找答案。

AI 有所能，也有所不能

来到一家咖啡馆，墙上的多层光环灯饰引起了我的注意。

举起手机，XMAGE 智拍自动变焦到 2×，将墙壁上的光环作为画面主体。这个选择可以说中规中矩，光环圆形处于画面中下方，整体构图稳定和谐。

同时，操作台上颇具金属质感的咖啡机也是个不错的主体，XMAGE 智拍精准识别到我的拍摄意图，变焦到 192mm，保持咖啡机的中置。

由于我想保留更为还原的室内光线与色彩，这张照片并没有套用 XMAGE 智拍推荐给我的任何色彩风格。

用它拍了几组照片后，我认为 XMAGE 智拍是一个非常用户视角的功能——

在传统的拍摄习惯里，手机焦段是一件需要精打细算的事。大脑会本能地去贴合物理镜头的原生焦段，生怕落在中间焦段会损失画质。

但 XMAGE 智拍完全抛弃了执念。它不在乎用的是几倍变焦，转而完全为画面考量：当前这个画面，怎么裁切才最好看。哪怕不可避免地要损失一部分边缘像素，只要能让视觉中心突出、比例和谐，它就会果断动手。

这种做法很实在，一切都在为了最终的出片服务。

走出室外回望咖啡馆，绿植与橙色外墙交相呼应，XMAGE 智拍自动截取出色彩冲击力最强的部分，同时准确识别出咖啡馆建筑主体，两种大色块在画幅中占比相似，平衡而美观。

再抬头，夏季树木繁茂，XMAGE 轻微放大焦段，让树枝形成天然的框架构图，广州塔正悬于画面正中间。

在这组照片的拍摄中，我还察觉到了一个很有意思的技术细节。按下快门时，你会发现滤镜加载的速度，远大于构图改变的速度。

这是因为滤镜往往只需识别画面后套用底层的色彩映射，而构图则需要端侧算力去实时识别画面里的建筑线条、光源分布和人物轮廓。计算量完全不在一个量级。

更有意思的是，智拍套用滤镜的方式非常精细，除了 XMAGE 风格选择外，还会对调色盘做精细调整，确保风格对当前环境的适配度。

当然，这套系统也有自己的脾气。在实际走街串巷时，XMAGE 智拍有时候会自动跳出来接管画面，有时候又毫无动静，需要你手动去点击唤醒。

就算是手动唤醒的情况下，XMAGE 智拍也有几率出现风格已经选好，但当前画面无法找到最佳构图的情况。这种情况频繁出现在极其繁杂的环境中，由于元素过于混乱、信息量爆炸，算法的确很难从中剥离出合适的构图。

当然，换个角度想想，也许此时的 1× 视角，就是当前环境的最佳构图了。

万物皆可 AI，现在轮到摄影了

185 年前，达盖尔发明银版摄影法，留住时间成为一种特权；2011 年，胶片巨头柯达传出破产消息，智能手机开始野蛮生长，把镜头塞进了普通人的口袋。

回顾整部影像史，其实就是一部打破特权、技术走向大众的普惠史。

到了今天，移动影像的狂飙突进，撞上了一堵无形的墙。

手机镜头模组越做越大，与之对应的，是最近行业里一个颇具深意的传闻：受制于高昂成本与物理极限，下一代影像旗舰的「超大杯」，大多要面临停更了。

这条路为什么走不通了？因为影像旗舰突飞猛进的背后，藏着一个被刻意回避的死结。

决定照片质量的，永远是镜头后面的脑袋。普通人有懂美的眼睛，却跨不过光圈快门和构图比例的门槛。把一台堆满顶级硬件的手机，递给一个毫无基础的人，他按下的快门，大概率得到一张平平无奇的随手拍。

顶级硬件如果只服务于一小撮懂摄影的人，无疑就会变成一种伪命题。

在同行集体踩下刹车的时间点，华为提前把 Pura 90 Pro Max 端上了桌，而 XMAGE 智拍，就是破局的方法。

在此之前，行业里已有不少 AI 落地，比如 vivo 让四季流转，OPPO 消除反光。只不过，它们大多是按下快门后的后期创意和修补。

XMAGE 智拍往前跨了一大步，让算法成为整个拍摄动作的主导。

这种做法谈不上是什么艺术层面的颠覆，但确实管用。降低门槛，让完全没有摄影基础的人，也能相对轻松地把一台旗舰机用出该有的样子。

好的技术绝不该是一座孤岛。曾经的智能手机让人们拥有了「随时拍」的自由，现在的 AI 则进一步赋予了大众「拍得好」的能力。

这或许是打破当前僵局的一剂良药，也是影像超大杯物尽其用的方法。

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大疆的 Pocket 系列三年不更新，一更新就来了两台——

过去一个多月，Pocket 4 和 Pocket 4P 可以说是最受瞩目的相机，就在今晚的戛纳电影节上，Pocket 4P 以口袋电影机的身份在欧洲电影殿堂亮相，距离正式发布时间，相信不会太远了。

与此同时，大疆也对 Pocket 3 进行了降价处理，于是我们看到了泾渭分明的 Pocket 系列产品线：

• Pocket 3：入门级的手持云台 vlog 机，2299 元
• Pocket 4：全能的手持云台相机，2999 元
• Pocket 4P：准专业级的口袋电影机，预计价格会来到 4000 元档

相信有许多持币观望的读者，也和爱范儿抱着同样的疑问：

三台 Pocket 我该怎么选？有了 iPhone，我还需要 Pocket 吗？

结合实际体验，爱范儿一次性帮你理清楚。

Pocket 三代同堂，怎么选？

先仔细聊聊 Pocket 4P。

虽然目前 Pocket 4P 依旧没有公布更详细的参数，但参数在本次形态更新面前，是最不重要的话题——

从产品逻辑来看，Pocket 4 已经将单摄的手持云台相机推向较为成熟的状态。此时，增加一颗摄像头成为一件顺理成章的事情。

绝大多数手机的主摄和单摄 Pocket，提供的都是广角视野。广角适合交代环境，适合把大山大河框进画面。但当你拿着设备走入拥挤的人群，广角的缺点就暴露无遗：画面太杂乱了。

此时，一颗长焦镜头可以完成空间上的压缩，把无关的背景剔除出去。

大疆将这颗多出来的摄像头定格在 3×，这是一个非常巧妙的数字。它比主摄更贴近人眼对焦后的视线范围。从我们上手体验来看，Pocket 4P 这颗 3× 镜头还提供了比较自然的虚化，非常适合拍摄更凸显主体的人像或特写画面。

但对于用户来说，多的这一颗摄像头，并非绝对的正收益：Pocket 系列自诞生起，核心卖点就是「无感携带」，增加镜头，意味着增加重量、侵占内部空间，甚至可能牺牲一部分续航。

其实这种担心，恰恰帮大疆划清了 4P 和 4 之间的界限。

Pocket 4P 是给那些「创作者」准备的。他们清楚地知道自己要拍什么，素材最后会进入 Mac，在 DaVinci Resolve 或者 FCPX 里进行精细的剪辑。对他们来说，为了在极轻便的体积下获得原生焦段的景别切换，以及高度统一的素材规格，牺牲一点点重量完全值得。

而对于大多数普通人来说，Pocket 4 才是那个更轻量、更理性的选择。

虽然前代 Pocket 3 打造出千万台的神话，但其本身并不是一台完美无缺的相机——只有 USB 2.0 导致数据传输过慢、像素量过低以及动态范围不够大，这些都是问题。

而 Pocket 4 提供了 3700 万像素，更高的像素意味着内置的无损 ISZ 变强了。在 Pocket 4 上，通过传感器裁切获得的 2× 焦段更为清晰，足以应付日常记录。

除此之外，它还内置了 107GB 存储，带来了更好的动态范围。忘记带内存卡、传输速度和动态范围不够的问题，被一次性解决掉了。

可以说，Pocket 4 就是目前单摄手持云台相机的完全体。

至此，Pocket 4 系列两台机身的区别已经很清晰了：

如果你追求生产力，强调原生光学焦段带来的画质与虚化，需要 3× 镜头获得更丰富的画幅景别，那么 Pocket 4P 毫无疑问是更好的答案；

如果你只是希望有一台能轻松塞进裤兜、防抖优秀、可以独立于手机拍摄视频和 Live Photo 的机器，那么 Pocket 4 凭借更高的像素和好用的 2× ISZ，已经绰绰有余。

最后是 Pocket 3。

在 Pocket 4 补齐了大量痛点的情况下，Pocket 3 还有存在的意义吗？

当然——新设备的出现，最大的贡献往往是把老旗舰的价格打下来。

在 Pocket 4 系列轮番上场的间隙，我们观察到 Pocket 3 已经完成了一轮官方降价，在某些平台叠加各种补贴的情况下，已经落到了 2099 的价格。

甚至在未来，我们能以 1 开头的价格买到 Pocket 3，也不是不可能。

对于预算有限、或者刚刚萌生拍视频念头的新手，这就是性价比最高的 「守门员」。

最后，按照爱范儿编辑部的推测，Pocket 4P 的定价大概率在 4500 元左右，但也不排除大疆卷起来定一个 3999 元的价格。

此时，如果将 Pocket 系列按照价格排开，我们会发现一个巧妙的设计——

从 2000 元档的 Pocket 3 到 3000 元档的 Pocket 4，最后到 4000 元档的 Pocket 4P，大疆正在把无人机上那套 Pro、Air、Mini 的组合拳搬到口袋相机上。

这套阵容已经在无人机市场证明了它的成功。现在，Pocket 也将组成这样的阵容了。

有了 iPhone，我还需要 Pocket 吗？

在 Pocket 4P 的上手文章发布后，我收到不止一个朋友的问题：

我有 iPhone，还需要买 Pocket 吗？

理清了 Pocket 家族的内部定位后，这是我们必须面对的现实问题：既然大家手里都有一台性能强悍的 iPhone，为什么还要花钱买一台功能单一的云台相机？

这其实是一个关于「设备属性」的哲学问题。

在多次迭代后，iPhone 在动态影像领域的基础不可谓不强，三摄变焦顺畅、色彩高度统一、防抖优秀、Apple Log 甚至已经更迭到第二代。

但问题在于，手机始终不是完全针对拍摄设计的特化产品——

除了拍摄以外，iPhone 还需要承担复杂的日常任务，无时无刻需要分散注意力，随时可能会有工作消息、语音电话打断你的拍摄、需要考虑拍摄之外手机还有没有充足的剩余电量保证你与世界的关联，还需要注意拍摄会不会占满本就贵如黄金的存储空间……

而 Pocket 则是完全服务于拍摄需求的相机：不能打电话，不能回微信，不能刷社交软件，一切与拍摄无关的东西，都不会出现在你手里的 Pocket 上。

更别提，Pocket 还有机械云台天生在结构上比 iPhone 的防抖更稳定、形态比 iPhone 更适合握持、物理虚化比 iPhone 更自然、视频规格比 iPhone 更丰富等等综合优势了。

所以，如果我手里已经有一台主力 iPhone，现在到底该不该买 Pocket？

如果现在需要，哪台是最适合我的？

你可以对照下面几个问题，做一个购前诊断：

1. 过去三个月里，你是否因为手机突如其来的电话或微信，打断过拍摄？
2. 拍视频时，是否因为手机存储空间不足，而束手束脚？
3. 炎炎夏日，有没有遇到过手机拍照录视频发热掉帧甚至死机的情况？

如果你对这些问题的回答是肯定的，那么购入 Pocket 3 和 Pocket 4 都是不错的选择。

具体来说，如果你有拍高清 live 图的需求，如果你喜欢用手机的 2× 镜头拍摄，那么选择 Pocket 4，否则，Pocket 3 其实就够用了。

在这个基础上，你还想拿 Pocket 拍拍商单、拍拍演唱会，搞点严肃创作，那么 Pocket 4P 是一步到位的选择。

当然，如果前面几道题，你的答案都是否定的，那么请捂紧钱包。

iPhone 的防抖和画质足够满足你的需求。你可以随拍随剪，直接通过 AirDrop 分享，且丝滑的生态体验依旧是目前任何第三方设备都无法替代的。

而从行业角度来看，爱范儿更建议你等一等——

目前，口袋云台相机的玩家可不止大疆一家——和 Pocket 4P 同样「犹抱琵琶半遮面」的，还有影石 Luna，而各大手机厂商也正跃跃欲试，准备下场分一杯羹。

因为 Pocket 4P 这样的产品，已经严重威胁到了手机厂商的安全区。

很多人愿意买 6000 元甚至 8000 元的影像旗舰手机，很大程度就是为了长焦。现在，花更低的价格，Pocket 4P 就能提供一个素质相当的长焦镜头，以及更好的云台防抖、更专业的整机解决方案。

没有手机厂商能对此熟视无睹。

据爱范儿了解，vivo、OPPO 都已经将手持云台相机的产品规划提上日程，而小米、华为也在持续关注这个赛道。2026 下半年到 2027 上半年，想必会有更多手持云台相机纷至沓来。

既然入局者多了，我们作为消费者，反而可以更淡定些。你可以把钱捏在手里，再等一等。

我们相信，这个年轻的品类，还会有更精彩的产品出现。

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如果你想在今天的互联网上毁掉一幅世界名画，最快的方法不是物理消灭它，而是只需要给它贴上一个标签：「这是 AI 画的」。

最近，X 用户 @SHL0MS 进行了一场充满恶趣味的社会实验。他上传了一幅法国印象派大师克劳德·莫奈的《睡莲》真迹，特意打上平台的「Made with AI」标签，并配上了一段文案：

「我刚刚用 AI 生成了一张莫奈风格的图像。请尽可能详细地描述一下，这幅画作为何不如莫奈的真迹？」

面对博主的「钓鱼执法」，互联网上的 艺术卫道士们瞬间闻风而动。在博主刻意强调的详细二字诱导下，评论区迅速被各种长篇大论的专业分析淹没。

比起既搞笑，又令人十分感慨的大型翻车现场，这场闹剧也向我们揭示了一个残酷的真相：在 AI 时代，真正开始产生严重幻觉的，不光只有 AI，还有人类自己。

把真莫奈画作伪装成 AI 画作后，全网的艺术专家都翻车了

截至发稿前，网友原推文更引来了 400 万网友的在线围观，并开始在各大社交平台流传开来。

这幅画本身并没有什么可疑之处。画面里是莫奈标志性的睡莲池，水面漾着零碎的光斑，笔触的边缘晕染成深深浅浅的绿，整幅画笼着一层柔和的雾气感。如果你在卢浮宫的展厅里迎面撞上它，大概率只会感叹一句「莫奈果然是莫奈」，然后掏出手机拍照。

可现在，它顶着「Made with AI」的标签挂在那里。

果不其然，网友们丝毫没有辜负博主的期待。为了证明自己拥有超越 AI 的艺术审美，评论区瞬间涌现出无数个野生列文虎克。大家拿着显微镜，开始对这幅「AI 垃圾」进行各种细节解剖：有人信誓旦旦地指出构图的硬伤：「这一切都是一团糟，毫无空间感而言」；

有人目光如炬地抓住了色彩的破绽：「颜色是颠倒的，绿色的水面上显示的是蓝色的睡莲」；有人痛批细节的粗糙：「缺乏质感、棱角、褶皱、缝隙、折痕、斜面和立体感，这些都是塑料艺术品的典型特征。」；

有人辣评：「画面的景深和色彩选择毫无协调性，树的倒影和睡莲混杂在一起，完全不顾空间深度和对比度，背景中睡莲和藻类的混合部分模糊不清，就像大多数 AI 作品一样。」

有人给出了看似最一针见血的评价：「你能从骨子里感觉到这幅画缺乏真正的激情，毫无灵魂的赛博废料。」还有顶级「嘉豪」洋洋洒洒写了数百字的长文分析。

看着这些言辞恳切、逻辑自洽的批判，你几乎要为人类对艺术的敏锐感知力拍案叫绝，直到真相被公布，这幅被全网群嘲的画作，正是印象派宗师克劳德·莫奈（Claude Monet）亲手绘制的传世名作。

而稍微懂点艺术史的人应该都知道，莫奈在 1912 年确诊了严重的双眼白内障。随着视力急剧衰退，他眼中的世界失去了冷色调，变得模糊而斑驳。

他晚年创作了 250 幅 《睡莲》系列油画，原本就是以极其抽象、狂放甚至「不精准」的笔触，来记录他眼中那个正在消融的光影世界。

如果当时有人拿着「笔触不精准」、「缺乏激情」这套标准评判他，莫奈大概也只能苦笑。

标签即正义，AI 时代也有「廉价红酒实验」

为什么网友会把莫奈的真迹当成 AI 痛批？

在 Reddit 的 Singularity 版块上，这起事件引发了数千条的激烈讨论。有网友一针见血地指出了背后的心理学机制：这不过是又一次经典的认知偏差（Cognitive Bias）实验。

这就不得不提到 2001 年法国波尔多大学发生的一场著名心理学实验。

当时，研究员 Frédéric Brochet 邀请了 54 位资深的葡萄酒品鉴专家。他将一瓶廉价的白葡萄酒，用无味的食用色素染成了红色，然后请专家们品鉴。

2001年在法国波尔多大学进行了一项有趣的实验。 心理学博士兼平时亲自酿造葡萄酒的教授弗雷德里克•布罗舍给54名葡萄酒专家两杯葡萄酒,让他们比较一下味道。

结果令人大跌眼镜：这些平日里对风味挑剔至极的专家们，端起酒杯，煞有介事地写下了「浓郁的浆果香气」、「坚果般的余味」、「单宁厚重」——全都是红酒才有的特征，没有一个人发现这其实是白葡萄酒。

如果你告诉他们这是廉价酒，他们就会喝出酸涩；如果你告诉他们这是顶级名庄，他们就能品出岁月的沉淀。

今天，「AI 生成」这四个字，就是那张贴在廉价酒瓶上的标签。

当这幅画被贴上 AI 的标签时，人们的潜意识里就已经预设了它廉价、机械、没有灵魂。所以，他们并不是在用眼睛看画，而是在用大脑里的偏见去「寻找」那些预设的缺点。

网友所谓的「我能从骨子里感觉到它没有灵魂」，不过是一种被包装在理性主义框架下的玄学废话。正如一位 Reddit 网友的犀利吐槽：「如果有人告诉你这是 AI，它就毫无灵魂；如果告诉你这是人类画的，它就充满了激情。艺术的真实质量，在讨论中已经变得无关紧要了。」

我们不得不承认一个尴尬的事实：绝大多数人——包括那些在网上口若悬河的赛博判官——根本就不具备分辨顶级艺术与 AI 杰作的能力。如果在 AI 出现之前你看不懂莫奈，那么在 AI 出现之后，你也依然看不懂。

一场针对 AI 的大型猎巫

莫奈事件绝不是孤例，它折射出的是当下互联网一种极其危险且病态的趋势：「反 AI 猎巫行动」。

在生成式 AI 狂飙突进的今天，每天都有大量真实的人类艺术家在绝望地自证清白。他们的画作仅仅因为太过写实、光影太完美，或者相反的手指画得有点粗糙、比例有一点失调，就会被愤怒的网友打上 AI 的烙印，群起而攻之。

互联网上最著名的惨案，莫过于 2022 年底的 Ben Moran 事件。

这位人类数字艺术家在拥有 2200 万用户在 Reddit 论坛上发布了一幅名为《战区缪斯》（A Muse in Warzone）的插画。结果，版主以「这是 AI 生成的图片」为由，直接将他永久封禁。

当 Ben Moran 委屈地交出自己的线稿、图层和长达数十小时的绘画过程录屏，试图自证清白时，版主却给出了一个傲慢至极的回复：「我不相信你。就算这真的是你画的，它的风格也太像 AI 了，它毫无价值。你最好换一种画风。」

看，这就是我们当下的荒诞现实。真正的人类艺术家既不能画得太完美（那是 AI 的代劳），也不能犯低级错误（那是 AI 的幻觉），甚至连画风都不能撞车。

甚至这种偏见不仅存在于大众之中，也正在蔓延到专业领域。

美国奇幻小说巨匠 Brandon Sanderson（布兰登·桑德森）曾进行过一个盲测实验。研究人员将他亲手写的段落，与 AI 模仿他的文风生成的段落放在一起，让一群专业作家和同行去分辨。

结果，连这些靠文字吃饭的作家，都无法准确分辨出哪个是 AI 写的。

更有趣的是，在一些未贴标签的文学实验中，顶级的文学评论家在盲测时，反而更偏爱 AI 生成的文学作品，认为其更具张力；可一旦

给这些作品贴上「AI 生成」的标签，同样的评论家就会立刻换上一副面孔，开始挑剔其中缺乏人类情感的共鸣。
而莫奈真迹被当成 AI 赛博废料，看似只是一场互联网狂欢，但它背后隐藏的社会危机却让人无法一笑而过。

正如一个网友所说： 「我最害怕的不是 AI 变得多强大，而是它正在摧毁社会的信任基础。在一个没有人相信任何事物的社会里，我们将寸步难行。」

最可怕的未来，或许不是 AI 觉醒并消灭人类，而是社会信任的彻底破产。当人们发现自己的感官不再可靠，当「眼见为实」成为历史，我们就会彻底退回到情绪和立场的舒适区。

只要是我不喜欢的、不符合我认知的，我就可以名正言顺地指责它是「AI 伪造的」；只要是符合我心意的，哪怕是粗劣的 AI 生成，我也会赞美它的「真实」。

我们看似在拒绝 AI ，却又在不知不觉中，把自己活成了最容易被算法预测和操控的机器。人类也开始越来越像自己想象中的 AI：输入标签，输出预设结论，中间那段真正思考的过程，已经被省略掉了。

面对未知，人类的幻觉和普信，比 AI 有过之而无不及。

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相信这样的场景很多人都不会陌生：

在微信上聊工作、讨论旅行计划，甚至只是和朋友闲聊，聊着聊着突然想让 AI 帮忙总结重点、做个规划，结果却只能一段一段复制聊天记录，再手动粘贴进 AI 对话框里。

再比如，中午小憩了一会，醒过来发现群里发了几百条消息，想吃瓜又得一条一条翻……

如果能一键将聊天记录转发 AI，岂不美哉？

这样的功能终于来了，但遗憾不是在微信里：

现在，把微信和元宝更新到最新版本之后，聊天记录转发可以选择直接发给元宝来总结。

虽然同属腾讯生态，但微信和元宝之间始终有种微妙的距离感——终于，这次两者之间的联动，又紧密了一点。

爱范儿也第一时间体验了这个功能，看看它究竟好不好用。

产品很美好，效果很一般

要想把微信聊天记录转发给元宝，方法很简单，首先选中想要转发的聊天记录，选择「转发到其他应用」，就能直接发给元宝，可以补充一些提示词。

整个过程有点像把讨论、聊天过程中零散的内容，让 AI 帮忙进行整理，因此这个功能首先最合适的场景，就是各种工作群的讨论和安排信息。

直接处理聊天记录有一个好处，元宝可以将讨论精准和发言者匹配，很适合用来处理会议纪要和工作安排。

旅游计划同样也是一个高频场景，因为行程一般都是靠你一言我一句的对话讨论出来，这时候就可以直接交给元宝处理，还能让它帮忙推荐旅游地点。

还有一个有点邪修的用法：平时工作忙没时间看群，又担心错过什么热点或者话题，可以直接选中所有聊天记录，让元宝帮你看群帮你总结。

又或者讨论了很久都不知道聚餐吃什么，也可以把讨论的过程选中，让元宝帮忙推荐。

尝试了很多场景，大部分情况下都达到了预期，但总体来说，还有一些体验细节不够完善。

目前元宝最擅长处理的聊天记录以文字为主，而如果聊天记录中包含文件，特别是涉及多个文件，效果会比较随缘，很多时候会无法读取文件。

即使能成功读取，也不一定能按照提示词进行任务处理：整理发票有时候都未必能填对，让他根据文件做个思维导图，也经常失败。

要知道，整理聊天里的发票真的是很主流的场景啊！

我能很明显感觉到一个落差：明明将聊天记录发送给 AI 是一个很有价值的场景，但元宝交付的结果，总让我略感失望，并且忍不住想，如果能转发给豆包或者 ChatGPT，会不会更好？

更深层的问题，是这个聊天记录转发的交互总给我一种「绕远路」的感觉。

在此之前，元宝已经作为联系人存在于微信之中，处理聊天记录这件事，却依旧需要「跳转」这一整套外挂式流程， 过程中需要多次点击。

或许是因为微信严格的隐私保护规则，元宝只能以「临时聊天」的形式处理聊天记录，不会留下历史记录，关闭后无法找回。

对于微信来说，这样的功能似乎「可有可无」。

如果微信想要 AI 化，他们或许会有更好的实现方式，例如直接做一个「AI 群友」，at 它就能回答问题或者处理聊天记录；以及一个常驻对话列表的 Agent，可以直接对话，可以直接接收聊天记录。

但这件事没那么容易，原因已经是「老生常谈」：微信需要简约，需要克制，因为每一点小变化都会影响到十亿级用户。

在元宝这个功能上线的同一天，腾讯发布了今年第一季度财报，在股东大会上马化腾表示，在微信里做 Agent 需要「更长远的考虑，大家要有点耐心，这个不是匆忙就能出来的。」

腾讯的 AI 王牌是微信

马化腾还提到腾讯的 AI 战略：

原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点。

从财报来看，AI 已经成为了腾讯的重要投入，一季度研发投入达 225.4 亿元，同比 19%；资本开支 319.4 亿元，主要用于算力、存储等云端基础设施的扩张。

今天中午，有自媒体传出「疑似腾讯 AI 一号位即将离职」的消息，下午就被腾讯公司火速辟谣，本身也向外界释放出一个信号：腾讯 AI，不容有失。

根据 AICPB 最新榜单，在国产 AI 应用排名中，腾讯元宝排名第十，访问量为 1773 万，远逊于豆包（1.63 亿）和千问（4424 万）。

在 AI 领域中，腾讯和苹果有着相似的处境：产品入口和用户规模都是顶级配置，AI 模型本身却还支撑不起这种期待。

生成式 AI 火了 3 年，从去年年底开始，AI 应用之间的战斗已经进入了「场景化」的比拼，不仅出现「龙虾」OpenClaw 这样的全新形态，传统的 ChatBot 交互模式也集成了生活服务，像阿里千问和字节豆包，都在积极将电商等各种生态内的优势服务，和自家的 AI 助手相结合。

这本来应该是腾讯的舒适区，因为国内最强大、最全能的生活应用，也就是微信，就在腾讯手中。

但很明显，微信对「AI 化」抱有非常慎重的态度。腾讯不能承受因技术或功能不成熟而扰乱微信庞大用户群的体验。

只是对于腾讯来说，在 AI 性能落后其他对手的情况下，微信这张王牌的价值还是太重要了。，于是，我微信和元宝虽然没有完全敞开双臂拥抱彼此，也开始小心翼翼试探边界。

究其原因，除了微信相对封闭的生态逻辑，还有两个问题没能被回答：微信究竟要如何「AI 化」？而元宝在其中又应该扮演什么样的角色？

The Information 报道指出，即使腾讯在下重本加速建设自己的混元模型，微信方面还是认为混元当前水平不够拔尖，甚至开始为微信 Agent 测试第三方 AI 模型，这带来了隐私和整合上的挑战性。

微信方面，爆料称其实一直在做自己的 AI Agent 模型技术，计划在年中发布一个微信智能体，可以和整个小程序生态相结合，提供打车、购物的服务，并且将以联系人和聊天的方式直接集成微信之中——但就像前面提到的，这件事太重大、影响面太广了，急不得。

一旦这个产品问世，可能将是全国最多用户的 AI 入口。

微信需要 AI，但未必需要「元宝」，这才是腾讯现在最微妙的问题。

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Google 可以说是 5 月最出尽风头的科技公司，趁着 Goog I/O 大会的节点，一口气发布了大量新产品——

有颠覆手机系统的智能系统和 Gemini Intelligence，有颠覆电脑使用范式的 Googlebook，还有这个要颠覆智能手表的无屏手环 Fitbit Air——内嵌 Gemini，主打 AI 健康功能。

为此，Google 不仅重新捡起了快被扫进垃圾堆的 Fitbit，还请来 NBA 当家球星库里做代言。野心很明显，就是要在智能穿戴拿下一块市场。

不过，Fitbit Air 瞄准的并不是苹果 Apple Watch，而是对标这两年大火的「WHOOP」——这是一家创立 12 年，却在近两年异军突起的科技新贵，无屏手环是他们最主要的产品。

WHOOP 从产品定义到营销策略，都相当特立独行。他们不卖手环，直接送！只是如果想正常使用，要收一笔不菲的订阅费，来开启 AI 健康功能。

今年 3 月，WHOOP 完成 6 亿美元融资，估值超过 100 亿美元。

在这个充电头都会加一块屏幕的时代，一个没有屏幕的智能手环却卖爆了，凭什么？

无感设计，极致简洁

WHOOP 并不是一家初创公司，实际上成立于 2012 年，早于初代 Apple Watch，和 FitBit、Pebble 等名字并列为智能手表的探索者。

在那个技术还没那么发达的年代，手腕上没法集成太多东西，所以像主打健身健康的 Fitbit 和 WHOOP，初代产品基本上都是一个没屏幕的手环，反馈和交互靠手机 App 完成，本质上和在手腕上绑了一堆传感器无异。

随着技术发展，以及 Apple Watch 对用户心智的教育，类似的智能手环产品很快也都配备了一个小屏幕——在当时，手腕上的触控屏是大势所趋，要不然为什么要无缘无故给身上带个不便宜的手环？

WHOOP 不这么认为，时至今日他们的手环产品依旧没有屏幕，仿佛这十几年的智能穿戴变革浪潮，将他们给遗忘了。

一开始做无屏是妥协，现在还在做无屏，那就是「坚持」了。

实际上，「无屏」这件事，让 WHOOP 变成了一个异常简单的产品，没有太多复杂性和限制，带来了使用上的自由。

创始人 Will Ahmed 认为，一旦为 WHOOP 配备屏幕，那么就会不断加入时间、健康提醒、消息提醒这些功能，成了一块智能手表。这个赛道，很难和苹果三星等品牌竞争。

Reddit 上不少用户也表示，选择 WHOOP 的原因，就是因为它没有一块让人分心的屏幕，够纯粹。

WHOOP 的本质就是一个健康传感器，你可以将它佩戴在在身上的不同地方，官方也推出了可以和 WHOOP 配套使用的贴身衣物配件，这种灵活性是智能手表和智能指环都难以媲美的。

Apple Watch 的逻辑，是把更多信息带到手腕上；WHOOP 的逻辑，则是设备彻底退居幕后。

追根溯源，最终让 Apple Watch 得以成立并走进千家万户的原因，也是因为苹果为其找到了「运动健康」这个主要定位。

这就带来了一个很有意思的反转：Apple Watch 本来应该杀死智能手环的比赛，但随着智能手表越来越普及，也越来越多人能理解「在身上绑传感器」的价值，反而让 WHOOP 极致简洁的价值得以凸显。

时至今日，依然有不少人更偏爱具备美学价值的传统机械表，又向往 Apple Watch 的健康监测功能，只是手上同时戴两块表难免显得有些别扭。爱范儿也采访了身边的真实用户 @flypig，他告诉我们：

因为我有不少机械腕表，我认为是一些蛮好看的饰品，根据心情换着戴。但我又有记录身体状态的需求。我不希望左手一块机械腕表，右手一块 Apple Watch。我试过，感觉戴两块表看起来还是太怪了。

单论产品形态，WHOOP 比 Apple Watch 有不少优势：没了屏幕，换来了两三周的续航，还有极致的轻便，顶配版也不到 30 克，佩戴在身上几乎无感；硬件本身成本极低，会员提供终身保修，非常适合极限运动爱好者，丢了换新也只需要 50-80 美元不等的补办费。

由于 WHOOP 手环本身没有任何交互，只需要「佩戴」，这意味着对于儿童，特别是更需要健康监测的老人群体来说，没有任何使用的门槛。

让人愿意戴，并且愿意长时间戴，这就是智能穿戴产品最重要的优势，这样看来，极致简洁的 WHOOP 已经是一个相当有价值的产品。

普惠，从运动员到每个人

10 年的时间，智能穿戴领域瞬息万变，最早的行业竞争者 Fitbit 和 Pebble 在苹果等大厂入局后，都走向了沉寂。

WHOOP 不仅顽强存活了 12 年，还在这两年大火。这个看似「逆袭」的故事，或许从一开始，就已经埋下了伏笔。

在成军之初，WHOOP 就没有瞄准大众用户，功能不止于步数、心率这些常规体征数值，直接聚焦「睡眠」「恢复」和「负荷」三大指标，用量化的分数告诉用户每一天醒来恢复程度如何，今天是否适合训练。

这种功能源自于创始人 Will Ahmed 自己大学时期作为壁球队员的经历：他发现自己很难达到训练量和恢复之间的平衡，于是开发了专注于追踪恢复、运动负荷和睡眠指标的 WHOOP。

由运动员打造的产品，自然最懂运动员，因此 WHOOP 在最初就瞄准了运动员这个非常独特的用户群体。

虽然这让他们在大众消费者之间的知名度更低，却避开了和 Fitbit 和 Apple Watch 竞争，拿下了包括美国职业棒球联盟在内很多职业运动队的独家订单。

并且，WHOOP 的专业属性很快也获得了 NBA 明星勒布朗 · 詹姆斯，和「C 罗」克里斯蒂亚诺·罗纳尔多这样的重量级用户作为「自来水」，不愁曝光和知名度。

这也是 WHOOP 的聪明之处。 不管是什么消费品，由大众产品冲击高端很难，但反过来要轻松得多了。

对于中产阶层来说，WHOOP 自带了一个「精英运动员同款」的光环，建立起「专业」的品牌形象，只差购买的契机。

2018 年开始，WHOOP 将产品从原本的 500 美元售价，转变成 6 个月起订，每个月 30 美元的订阅方式，大幅降低了准入门槛，正式向大众消费市场进军。

这个转变也彻底改写了 WHOOP 的商业模式：从一家「硬件」品牌，转变为了售卖软件的服务商。

手环是 WHOOP 商业模式的起点，却并非核心。这个手环几乎是「白送」给用户，WHOOP 在官网售卖的直接就是「订阅」，买的是一年的会员，成本直接包含在订阅费之中，免费试用一个月甚至直接送你一个手环。

当然，WHOOP 不同档位的会员，能拿到的表带配置有所不同，只是 WHOOP 不需要你为硬件付费，套餐可以随时换。

购买 Apple Watch 之后，只要硬件本身没有故障，理论上你获得了这个产品的终身使用权；至于 WHOOP，只要停止续费，那么你手上的表带就没有任何价值。

硬件形态只能吸引体验，软件体验才能真正留住人心，对于 WHOOP 来说更是如此。

WHOOP 的手机应用，把身体数据做成了一种几乎不需要学习成本的「身体仪表盘」，各种可视化图表，自己今天睡得怎么样、锻炼强度如何，身体年龄多少，一目了然。

普通人或许很难理解自己的「恢复」分数究竟算高还是低，但通过颜色区分，身体状态会变得非常直观—— 绿色意味着恢复状态良好，今天可以正常训练；红色则像是一张警告牌，提醒你身体还没缓过来，最好暂停运动。

全球疫情之后，越来越多人开始关注自己的「身体状态」，而不只是单纯记录运动数据。这个趋势，恰好撞上了 WHOOP 从「运动装备」向「生活方式品牌」的转型期。

与此同时，随着房颤、血压趋势等健康监测功能不断加入，再加上 WHOOP 4.0 在续航、体积和佩戴体验上的全面升级，以及免费试用机制降低门槛，越来越多原本并不热衷运动的普通用户，也开始接触并接受这个品牌。

从运动员的明星光环带动，到低门槛高价值的使用方式，WHOOP 也从从一款运动员工具，变成了一种新的中产社交符号，就像 Lululemon、冷水浴、燕麦奶。

你未必真的运动，但只要把 WHOOP 戴在手上，就仿佛已经进入了那个高度自律、关注健康、持续优化自己的生活方式体系——至少外人看来如此。

买 AI 硬件，就是为 AI 付费

WHOOP 这种订阅制的商业模式，对于智能手表来说很超前，但和当下热门的「AI 硬件」，又惊人地相似。

用 Plaud 举例，只要你是真正的录音笔目标用户，基本绕不开会员订阅，才能获取足够的录音转写时长，而它体验的核心，就是那个负责整理、理解和调用录音内容的 App。

以前做产品和硬件，我们会推崇「All in One」，在有限的机身中尽可能配备更多的功能。

而现在，我们看到许多真正跑通的「AI 硬件」，反而都回到了更简单的形态：功能单一、交互克制，却能够深入某个具体场景，持续收集数据，再交由后端 AI 去整理、理解，并最终生成真正有价值的结果。

WHOOP 也是如此，它的形态，真的就是将传感器绑在身上，贴近身体的同时又保证尽可能无感。

智能穿戴近年的方向，也已经不止于单纯收集数据，还要呈现简单易懂的结果。Apple Watch 的「生命体征」功能，本质上就是把体温、血氧、心率、睡眠等趋势，浓缩成「身体是否异常」的直观指标。

2022 年底，ChatGPT 掀起了生成式 AI 的浪潮，每个行业都在借助 AI 改造自己的产品和商业模式。2023 年 9 月，WHOOP 接入了 GPT-4，推出「WHOOP 教练」功能，利用大模型对用户的数据进行解读，提供更个性化的建议，属于第一批尝试将 AI 和健康相结合的厂商。

由于布局时间早，WHOOP 算得上是当今智能穿戴产品中 AI 健康功能的第一梯队。CNET 的编辑尝试过很多类似的产品，唯独觉得 WHOOP 是「好用」的：

她忘记了自己即将要来月经，而 WHOOP 教练提前两天通知她激素发生变化，因此锻炼会更吃力，建议降低强度，并在月经期间根据她的恢复情况，智能轮换调整了她的训练计划，很好帮她纠正了「练得多=更好」的心态。

@flypig 则表示：

我认为它的 AI 能力——特别是那个 LLM 问答框的体验——实属一般般。但它 AI 之外的智能建议和规划能力，我认为，很不错，够用了。我愿意每年给他们交钱。

从 WHOOP 可以看出，健康监测和 AI 属于一种「双向奔赴」。

智能穿戴设备能持续对身体的指标进行长时间监控，但累积了海量数据之后，对用户的价值却没那么大。

而想要从 AI 那里获得很好的结果，就必须要提供充足且高质量的上下文，智能穿戴设备获得的数据，刚好可以让 AI 进行和解读。

智能穿戴接下来要实现的跃迁， 不仅要替你解读数据，还要根据数据直接给你实在的建议。

这也是为什么，沉寂了好几年的 Fitbit 忽然被复活。

本来 Google 已经有了 Pixel Watch 的可穿戴产品线，不带屏幕的 Fitbit 的重点放在了 AI 健康模式上，为自家的 Gemini 找到了另一个落地的场景，不只是 Google 生态，甚至在打苹果阵营的主意。

我依旧不会将 WHOOP 或者 Fitbit 称作一个「AI 硬件」， 它们更像是借助 AI 完成了一次新的叙事包装，核心依旧是健康监测那套已经被验证了十多年的逻辑，这也是它们能重新进入大众视野的原因。

当传感器本身逐渐触及技术瓶颈，智能穿戴真正重要的问题，也从「还能测到什么」，逐渐过渡到「如何理解这些数据」，WHOOP 在讲的，就是这样一个故事。

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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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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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距离苹果全球开发者大会 WWDC 还有一个月不到的时间，彭博社又送上关于苹果新系统的全新爆料：

苹果准备对 macOS 27 的界面进行一轮小幅调整，进一步完善「液态玻璃」设计语言的视觉表现。

但问题在于，对于如今的 Mac 来说，除了需要继续打磨的 UI，最迫切的更新显然远不止于此。

液态玻璃，缝缝补补又一年

对比 iPhone 以及 iPad，Mac 的性能和续航都更有盈余，实际上 macOS 26 的界面，视觉效果要更接近去年 WWDC 上面演示的「满血版」液态玻璃。

不过，液态玻璃立项之初，就是专门为 OLED 屏幕设计的，而目前所有 Mac 产品都在使用 LCD 屏幕，在呈现半透明、阴影和玻璃质感的方面，效果不如 OLED。

于是 macOS 26 的一些高透明效果和阴影，会导致列表和文字可读性下降——这也是「液态玻璃」被一直诟病的问题。

和 iOS 27 一样，macOS 27 也将仔细打磨液态玻璃，让它更接近苹果一开始设想的效果：兼顾透明度和可读性，同时进一步优化能耗表现。

不过，macOS 26 在 UI 上的问题根本不止于液态玻璃本身，不对齐的圆角、大量分散注意力的小图标，以及重新设计后辨识度大打折扣的应用图标，对可读性和美观层面都造成了一定的影响。

苹果评论员 John Gruber 对于 macOS 液态玻璃的点评相当一针见血：作为一种「内容优先」的设计语言，液态玻璃让系统 UI 隐身于媒体之后，在 iPhone 上或许能行，但作为强调生产力而非内容消费的桌面平台，Mac 包含大量的窗口、组间，因此复杂性更高，仍然需要应用界面保证清晰的结构、分明的功能区域，和强辨识度的界面。

在 Stephen Lemay 接任设计总监一职后，这位在苹果服务近 30 年的老将表现让人期待——Lemay 以公司内部的高口碑和稳定发挥著称，或许也称得上是苹果内部目前最懂苹果系统界面的人。

在他的把控下，macOS 27，以及 iOS 27 如何扭转液态玻璃褒贬不一的口碑，回到实用性和美感并举的方向，确实值得期待。

但对于 macOS 来说，界面上的「拨乱反正」固然必要，却已经不是最重要的更新了。

对苹果而言，未来系统的更新有两条主线：一方面，优化系统稳定性，另一方面，则是为 Apple 智能预备好。

最好的 AI 载体，需要一个 AIOS

根据彭博社爆料，苹果打算为「Apple 智能」打造一个「Extensions」功能，允许用户更换第三方 AI 模型，例如 Google Gemini、Claude 等等。

Siri 除了会集成到邮件、短信、相册等应用，自己也会化身聊天机器人，成为一个单独的应用。更多 AI 功能还会覆盖文本、图像等生成与编辑任务。

但这些更新，说实话更多还是做 AI 的单点功能，并非系统级别的编排能力，并未能进一步发挥 Mac 硬件上的优势。

今年年初的龙虾热，让 Mac mini 这个前年才火过的产品，又再一次出圈，这次火到苹果自己也没库存了，「入门版」在官网彻底售罄。

Mac 和 Windows 在不少层面上互有胜负，但在 AI 的问题上，Mac 作为「最佳 AI 容器」的论断几乎毫无争议。

关于这个问题，爱范儿已经出过一篇文章详细讨论。简单来说，就是因为 Mac 不管是 UNIX 系统底层还是集成运存的硬件架构，都非常契合 AI Agent 和大模型的运行方式，并且由于 ARM 架构的特性，运行功耗低还静音，非常适合 AI 常驻。

这更像是「无心插柳柳成荫」，苹果其实一开始并没有围绕 AI 去打造自己的 Mac，却无意间完成了所有 AI 的技术储备，严格意义上说是一种「适配度优势」。

从这个角度看，macOS 即使什么都不做，本身 Mac 也已经是一个很好的 AI 平台。苹果完全可以走 App Store 的逻辑，让用户自己部署想要的第三方 AI 智能体，自己继续扮演「收过路费」的角色。

这确实也是苹果长期以来的做法：在移动互联网兴起之时，苹果没必要自己做搜索引擎和网购平台。而 AI 时代，大众的需求变化万千，有人需要一个能剪辑的 Agent，也有人需要一个搞科研的 AI，必须要靠第三方满足。

在今年 5 月的财报会议上，苹果特别提到了 AI 公司 Perplexity 的智能体产品 Personal Computer，认为这种产品很好利用了 Mac 平台的能力。

既然觉得人家做得不错，何不自己上手做一个「iClaw」？

第三方 AI 百花齐放固然很好，这和苹果自己做一个却并不冲突，并且很多事情，只有第一方能做得好，能做得让人放心。

第三方应用再强，也很难自然获得系统级的上下文，苹果不可能将最底层的权限开放，只有系统底层自己能对文件位置、窗口状态、本地个人数据知道一清二楚，而 AI 应用的体验，往往就卡在了这些权限边界之上。

其实苹果并不是没有这种想法，那个迟迟没能推出的 AI Siri，其实就有着类似的构想，可以读取用户的文本和应用窗口，可以跨应用进行检索和处理。

对比 iPhone 和智能手机，AI 应用的主流使用场景其实还是在于桌面端，这也是为什么 Mac 能成为今年最热门的 AI 硬件，但苹果却没有继续在 macOS 的系统层面，赋予 Mac 足够分量的原生 AI 能力。

隔壁的 Windows 阵营在这方面要激进不少，系统层面有「Recall」和 「Copilot」这样的 AI 功能入口，联想和荣耀这样的 OEM 厂商，甚至为产品准备了开箱即用的龙虾应用，砍掉了门槛，并因为和本地深度集成，能节省不少 Token。

微软自己也已经坐不住了，据悉正在将原本只能你问我答的 Copilot，改造成一个 24/7 在线的数字分身，实现类龙虾能力。

对比 OpenAI、Anthropic 或者 Google，说实话我更愿意将这些敏感的数据，交给在隐私保护方面更上心的苹果。

更深一步，macOS 最缺少的不是 AI 应用，而是 AI 时代的「基建」。Mac 已经准备好了 AI 大有可为的土壤，但 macOS 还没能成为一个真正意义上的「AI 系统」。

苹果不仅可以做自己的 AI 智能体能力，也需要把模型、权限、上下文、自动化和跨应用任务重新梳理，让系统成为 AI 工作流的原生中介，成为一个掌控所有 AI 的「任务集散中心」。

就像是智能体运行所需要的「个人知识库」，现在我们用文件夹也可以搭建，但它还不够好用。

苹果完全可以自己承接这个环节，用户靠 Mac 自带的工具搭建、生成一个「知识库」文件，它可以和 Apple ID 绑定，利用 iCloud 流转，这样不管用哪一家的智能体服务，都能快速调用自己的知识库，不用从头开始配置，同时还能保证自己的内容被苹果的隐私政策保护。

并且，这些配置的模块都能整合进入 Apple 的订阅系统之中，iClaw 和 Token 也能成为苹果在 AI 时代提供的增值服务。

实际上，苹果已经开始了这样的进程。在 macOS 26.1 中，苹果集成了「模型上下文协议」，一个面向不同 AI 的通用开放标准，Agent 可以通过这个协议，访问用户的个人数据；苹果的基础模型框架，让 macOS 开发者可以调用系统内置的基础模型，零网络延迟，零 API 费用，数据不离开设备。

作为计算机图形系统的祖师爷，macOS 在过去的数十年间都是围绕「应用」构建的桌面系统。

在接下来十年，应用和图形界面还会是人机交互的主流，因此 macOS 27 要将界面风格修缮得更好，当然非常重要。

但未来五十年甚至更远，AI 都会成为无可避免的主旋律，macOS 不可避免会被进一步改造，成为一个围绕「任务」运转的 AIOS。

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全球 AI 顶会，快成中国卷王的专场了。

每年 AI 顶会放榜，各大机构都会暗戳戳地发喜报，比拼谁家被收录的论文多。但今年 ICLR（国际学习表征会议）放榜后，一位名叫 Dmytro Lopushanskyy 的研究员，干了一件极其硬核的事。

他没有去引用官方那些现成的统计表格，而是写了整整 250 条正则表达式，把 ICLR 2026 全部 5356 篇接收论文的 PDF 挨个下载下来。

接着，他硬是从每篇论文首页的缝隙里，把机构署名全给抠了出来，并利用这几百条代码规则进行清洗与归一化，自动给「麻省理工」和「MIT CSAIL」这种同一机构的不同写法做了合并。

为什么要用这种最原始的手工分类法？

因为这老哥发现，我们平时习惯引用的那些学术统计平台数据，都是按「人」来追踪的。举个例子，一个在清华苦熬四年读博的学生，发了篇极具含金量的论文，毕业后去斯坦福当了教授。你猜怎么着？系统一刷新，这篇在五道口诞生的论文，就自动变成了斯坦福的学术产出。

这种偏差，长期以来硬生生压低了中国机构的实际贡献，同时虚抬了美国的数字。而当 Dmytro 用 96% 的解析成功率，把去伪存真后的真实数据画成一张热力图后，我们才得以一观真实数据的全景图。

一张学术热力图，看懂中美 AI 的真实格局

别的不说，这组数据确实很有冲击力。

这张图上中国机构面积之大，超出了很多人的预期。其中中国大陆机构，贡献了 43.7% 的接收论文。美国呢？31.9%。

如果你把中国香港（7.7%）算进来，本届 ICLR 超过一半的论文署名机构，全都来自中国。 至于老牌的欧洲列强？整个欧洲大陆加起来才 5.3%，甚至比不过新加坡（5.5%）这一个国家的产出。

更有意思的是具体机构的排名。

今年，清华大学以 332 篇的产量登顶全球单一机构第一。 这是什么概念？斯坦福 177 篇，麻省理工 167 篇。清华一家的产出，几乎是美国排名前二的两大超级名校的总和。紧随其后的上交、北大、浙大，也全都稳坐全球第一梯队。

不止高校阵营，国内产业界的科研表现同样亮眼。

阿里、上海 AI 实验室、华为、字节、腾讯，这五家中国科技公司/研究机构加起来发了 582 篇论文。有些媒体以前老爱吐槽中国互联网公司只懂商业模式微创新，不懂底层研究。这次 ICLR 2026 的数据一出，算是打破了这个刻板印象。

说白了，中国 AI 早就不是靠一两个天才的灵光一现，而是变成了一套精密、庞大、高度体系化的研发引擎。

不过，在这些令人振奋的数据背后，我们也不能忽视客观存在的指标。

比如虽然我们在总数上超越，但在仅占接收总量 4% 的 Oral（口头报告，通常代表最具原创性和启发性的方向）论文里，美国机构依然占了约 40%，而我们是 30%。

我们在工程化扩展上占据了绝对的规模优势，而美国在定义新方向上依然保有相对领先。这也是中美 AI 之间相对真实的现状。

硅谷的科研 AGI，与中国实验室的极致务实

如果说热力图是一份宏观体检报告，那艾伦人工智能研究所（AI2）知名研究员 Nathan Lambert 今年 5 月来北京、杭州等地的 36 小时调研，就是一次深度的微观观察。

他在走访了智谱 AI、月之暗面、千问、美团、小米、零一万物等 AI 企业后，回国后写了篇关于中国 AI 实验室内部观察，并在硅谷引发了大量讨论。他看到了中国大模型能跟美国五五开的底层逻辑——极低的组织摩擦和极度务实的年轻人。

在 Lambert 看来，美国顶级实验室往往存在一个致命的弱点：Ego（自我）太强了。

训练大模型是一项极其复杂的系统工程，从数据清洗、分布式通信优化到强化学习对齐，每个环节都需要互相妥协。但在硅谷，那些明星研究员往往带有强烈的个人偏好。

据传 Meta 的 Llama 团队就曾因为路线之争经历过动荡，大佬们各自为政，都想把模型往自己主导的方向推进。反观中国实验室，Lambert 发现这里有一种异于寻常的务实。

研究员们不在乎谁的方法听起来更高级，大家的目标高度一致：只要能把模型的某个指标提上去，枯燥的脏活累活谁都愿意干。 这种务实让整个团队的摩擦力降到了最低。

Lambert 还归纳了这种文化倾向具体带来的优势：更愿意做不起眼的基础工作来提升最终模型；刚入行的人没有经历过以前几轮 AI 炒作周期，能更快适应最新技术路线；Ego 小，组织架构能相对平稳地扩大规模；以及大量善于在现有方案基础上攻坚的人才储备。

更让 Lambert 惊讶的是，在美国，顶级实验室的实习生往往只能接触边缘项目。但在中国，在读的硕士和博士生深度参与核心大模型的研发。Lambert 敏锐地指出了这种做法的核心优势：没有历史包袱。

大模型的技术路线迭代极快。资深科学家往往有「路径依赖」，觉得自己研究了十年的老方法才是真理。但中国的年轻学生不同，只要有数据证明新路线有效，他们立刻就能抛弃旧方案，快速切换赛道。

值得一提的是，Lambert 发现，中国 AI 圈内部的氛围远比外界想象的和谐。各家实验室之间，私下交流满是相互尊重，所有中国实验室都敬畏字节跳动和它广受欢迎的豆包模型，因为字节是中国唯一一家真正处在前沿位置、同时又保持闭源路线的实验室。与此同时，几乎所有实验室也都非常尊重 DeepSeek，认为它是在研究判断和执行品味上最出色的团队。

在这次调研中，还有一个细节特别值得关注。在硅谷，顶尖的 AI 研究员不仅是工程师，往往还扮演着半个「哲学家」的角色。他们喜欢在播客上高谈阔论，探讨「通用人工智能（AGI）会不会在 2030 年毁灭人类」，频繁讨论 AI 安全与伦理边界。

于是，Lambert 也试探性地问了中国同行对 AI 经济影响和长远社会风险的看法，但得到的反应不是长篇大论，而是普遍的困惑。关于毁灭人类这种宏大命题，暂且不在他们当下的工作边界之内。

这种对宏大叙事的免疫，反而成了一种竞争优势。它减少了团队在哲学层面的内耗，让所有的脑力都持续集中在工程落地和指标突破上。
在中国的实验室里，导师、博士生与企业工程师之间形成了一种极短的反馈回路。

这种模式消解了学术界与工业界之间的壁垒，正如 Nathan Lambert 所观察到的，这种低摩擦的组织形式，让中国 AI 展现出了类似基建狂魔般的推进速度——一旦方向明确，便能以排山倒海的智力密度迅速抹平技术差距。

当然，这套打法在特定窗口期内行之有效，但随着规模效应的红利逐步见顶，下一阶段的核心壁垒终将回归于「原始创新能力」的较量。

届时，高密度的人才协同网络和某个敢于打破既有框架的个体，在 AI 的下半场互为成全，缺一不可。

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每年春天，苹果都会面向全球的学生出一道不太一样的命题：用 Swift 语言，做出一个有表达、有情绪、也有想法的作品。

这就是 Swift Student Challenge（SSC）， 参赛者需要用 Swift 创作一个 Swift Playgrounds App，在 3 分钟的体验里，说清一个点子、完成一次交互。其中的杰出获奖者，还将在下个月的 WWDC，到 Apple Park 亲身见证属于开发者的高光时刻。

2026 年的获奖名单已经揭晓，其中不乏来自中国大陆的年轻面孔，最小的，甚至只有 15 岁。

爱范儿和其中六位获奖者聊了聊，透过他们的故事和作品，我们看到这个时代的新生代开发者，如何挥洒独一无二的灵感，用技术讲述自己的世界。

个人经历就是最好的灵感

在分享自己的作品时，几乎所有获奖者都会先分享一段个人经历，然后再介绍自己由此出发，打造了一个什么样的 App。

这些经历非常多元，有的和身心健康有关，有的只是课堂或者旅游的感想，甚至只是一次玩乐。它们的共同点是，都存在着一个还没被解决的「问题」。

也因为这些作品都和个人感受高度相关，这些作品给人的印象，已经远远不止于「作品展示」，更让我看到它们具有真正上架 App 的潜力，并不禁去想，为何在这之前，没有人做这些应用？

具体困境，写进产品

这一组作品，都源于参赛者对日常的敏锐洞察。他们捕捉到了特定群体那些隐而未现的困境，在现有工具匮乏的现状下，他们选择拒绝等待，亲手为这些被忽视的需求定制了数字化的解决方式。

赵经纬 PMS.aid

赵经纬是一名典型的「行动者」。

她接触 Swift 的原因很简单：当她想把自己拍的猫猫视频剪辑、整理成实况照片分享，却发现市面上缺乏好用的 App，于是决定自己开发一个。

她的参赛作品 PMS.aid，也有着类似的创作背景。

赵经纬的朋友患有经前焦虑症（PMDD），表现为月经来潮时反复出现的情绪波动、躯体不适和行为障碍。

当她就诊时，想向医生展示自己的症状和心情变化，却发现目前缺乏了一个应用，能将和 PMDD 有关的数据集中展示。

于是，赵经纬就开发了 PMS.aid，专门面向 PMDD 和 PMS（经前综合征）患者，能够将月经、心情、日记等数据全部放在同一条周期时间线上，零散的数据成为完整的治疗方案。

赵经纬原本学习公共管理专业，后面发现自己更想要去尝试将人文社科和技术相结合，于是转至计算机专业，未来也将继续攻读人机交互的硕士学位。

她告诉爱范儿，自己已经定下了一个「开发者目标」——为每个人设计（Made for everyone）。

沈宸颉 Help the Bajau

沈宸颉的参赛作品 Help the Bajau，萌芽于一次志愿旅行。

今年 2 月，他在马来西亚仙本那进行志愿活动，接触到了被称为「海上吉普赛人」的巴瑶族社区，这群以海为家的原住民，正在面临严重的海洋环境污染问题。

于是他开发了沉浸式交互游戏 Help the Bajau，以巴瑶族的真实故事为背景，并参考了学术论文和巴瑶族社区个案，还使用了自己拍摄的真实素材。

AI 在他的创作过程中扮演了很重要的角色：刚刚接触 Swift 时，AI 回答了很多知识点的问题；Help the Bajau 的一些视觉元素，也是利用 AI 创造的。

但沈宸颉认为，工具只是一种辅助， 用心打磨每一个细节才能成就有温度的作品；技术也不只是冰冷的代码，它们在切实地改变世界。

赵芯澄 Orat

赵芯澄的开发者之路，源自于他的父亲的行动——没有任何开发经验，却利用 Swift UI 开发了一个 App 并上架 App Store，这给他带来了很大的鼓舞。

他的参赛作品 Orat，则植根于同学的真实情景：一次课堂展示，同学因为焦虑完全忘词，他想帮同学改变这种窘况，却没能在 App Store 找到简单好用的应用，于是决定自行开发。

Orat 是一款帮助用户智能训练演讲能力的 App，利用手势、姿态和语音识别，不断引导用户练习，并会生成相应的报告。

交互创新，前沿探索

这三位获奖者，更聚焦在「交互」的创新上，或许是一种对人机操作可能性的全新探索，又或许是数字化的方式，重写现实生活遇到的不快。

吴天禹 MagiBotics

「具身智能」火了有一段时间，机器人都连着上了两年春晚，但似乎我们和机器人之间，还隔着实验室的玻璃墙。

作为一名机器人专业的博士生，吴天禹的参赛作品「MagiBotics」，就是为了打破这种隔阂。

MagiBotics 通过简明易懂的交互方式，设置了三道颇具游戏感的关卡，用户在使用 App 的过程中，学习到机械臂的三种运动方式，并且最后还能利用 AR 技术，将用户设定好动作的「机械臂」，投射到自己面前。

吴天禹也告诉爱范儿，未来他将继续专注人机交互的方向，尤其希望能利用我们每个人都有的手机，搭建一条通往具身智能的桥梁，将这项前沿技术带给更多普通用户。

付佳鹭 Maestro

用「斜杠青年」来形容付佳鹭，最恰当不过：主修物理专业，出于兴趣辅修了计算机，制作过几台能避障、能语音控制的 AI 智能小车，也开发过记账和日记应用。

她的参赛作品 Maestro，却是一个「音游」。

在这个画风可爱的小游戏中，玩家将扮演「小熊指挥官」， 管理一支由4名小动物乐手组成的乐队，通过手部动作和面部表情，指挥乐队完成一次「即兴演奏」。

这种非常富有创意和趣味的交互方式，或许与付佳鹭自己和苹果产品的体验息息相关——她被 Swift Playground 编程平台的交互式教学吸引「入坑」，又被 Apple Vision Pro 的体感和沉浸式交互体验所震撼。

严禹 Pixel Beader

严禹接触 Swift Playground 的契机，源于短视频，他发现 Apple 开发者所使用的 Xcode，左边窗口刚刚键入代码，右边的画布就能实时显示变化，这种开发者交互模式深深吸引了他。

他开发参赛作品 Pixel Beader 的动机，则同样来自他的日常生活。

严禹尝试了最近很火的「拼豆」，却发现并没有想象中那么好玩——碰翻豆板就要全部重做，熨烫塑料会散发刺鼻气味，久坐还会腰痛。

于是他的参赛作品，就是一个「赛博拼豆」项目 Pixel Beader，用 iPad 和 Apple Pencil，创造了一个无害零损耗的虚拟创作空间，用户可以将任意图片转换成拼豆图纸，打造和收藏数字的 3D 拼豆作品。

AI 时代，编程能力更珍贵了？

过去两年，「编程」这个原本的手工艺活，正在被 AI 深刻改写。

去年推出的 Claude Sonnet 4 和 GPT-5-Codex，AI 可以像真正的工程师一样理解整个项目、自主完成测试、调试迭代，开发者只需要下指令。

作为参赛者中开发经验比较丰富的吴天禹，他深度经历了这个技术变迁。以前学编程，他只能依靠网上搜索、论坛查代码、看教学视频的「原始」方式学习编程和改进作品；而现在，他觉得自己更像一个「产品经理」，大部分代码可以交给 AI 来编写，效率提升数倍。

苹果对于「AI 编程」的态度，相当开明。今年 2 月推出的 Xcode 26.3 版本中，已经直接集成了 Claude Agent 和 OpenAI Codex。

即使作为一场竞赛，Swift Student Challenge 也并不将 AI 定性为作弊的「外挂」，反而拥抱 AI 在比赛中的运用。

像是两位中学生获奖者沈宸颉和赵芯澄，他们本身就有 Python、C++ 等编程语言的学习经历，AI 帮助他们大大降低了 Swift 的门槛，帮助他们实现技能的快速迁移，他们认为这很好补足了他们作为非专业开发者所欠缺的经验，并且由于 AI 带来的效率提升，可以花更多时间和精力，打磨应用要传达的理念。

Apple 开发者关系国际市场负责人谢恩伟认为，对于学生将想法付诸实践的能力，AI 工具是一次赋能，非常欢迎学生使用 AI 工具来调试代码。

甚至这也成为了竞赛的一种考察：今年开始，参赛者需要在参赛文档中分享使用工具的经验，确保最终作品体现出来的是自身的替代性思维和创造力，而非简单依赖 AI。

不管是谢恩伟，还是学生参赛者们，都一致认为，即使 AI 让「vibe coding」这种编程方式成为可能，学习编程依旧很有必要，甚至更有必要。

谢恩伟告诉爱范儿，比起以往任何时候，现在学习编程更有意义：

有一些非常核心的东西，比如对编程架构的理解、创意的火花，以及那些从未被验证过的全新思路，都需要发挥人类的聪明才智。
学习编程，实际上就是学习解决问题的语言，这种技能的价值，在于让你的创意变成实践。

这六名获奖者，或多或少都具有计算机的知识背景，即使是两名中学生，都学习过 C 语言，参加过不少相关的课后活动。

已经借助 AI 编程，让自己的作品上架 App Store 的吴天宇认为，想要把 AI 用好，本身还是需要学习相关的知识，理清做 App 的框架和逻辑，才能把提示词给写好。

说到底，AI 能力的上限，取决于用户给他投喂的提示词质量。

特别是在未来，当 vibe coding 更加普及，这不意味着所有人都能用这种「小白」的方式，打造一个优秀的产品，想要在同质化的 App 中脱颖而出，更需要懂编程，有表达。

付佳鹭则从另一个角度看待「学编程」的意义：本质上也是一种「有趣的思维训练」，学习一种解决问题的解决方式。

她尝试过 vibe coding，惊叹于它的低门槛，惊喜于自己能实现更多的想法，却也担心人们以后都会「少想一步」：

这或许是科技进步时，我们必须要面对的一个权衡问题。或者说，我们更需要解决的是，如何正确地利用 AI，来加速自己的「主动」思考，用一种巧妙的方式，将自己的硬性能力、创造力、生产力都提升，这或许是一个更好的愿景。

AI 可以为你编写代码，但它无法理解你应用程序的核心逻辑，也无法理解某些设计决策的重要性。

严禹则认为，既然 AI 将门槛降低，决定为什么做，比怎么做更重要：

具体内容的实施可以由 AI 接管，但创作者的竞争力将愈发取决于对底层原理的理解、对系统架构的判别，以及对审美的认知。AI是没有办法替代开发者的个人创作的，就好比训练数据，人工创作的数据质量往往比AI生成的要高得多，所以我相信在未来原创性的思考与产品会更加珍惜与可贵。

刚好，这就是 Swift Student Challenge 举办的宗旨。

这本来就不是一场常规的「竞赛」，它没有一道道需要解决的编程难题，也不看重作品背后代码的复杂程度， 苹果甚至不需要你开发一个完整的应用，只是想看看你能用 Swift 代码，做出怎样的自我表达。

对于这一批未来开发者的新生血液，在未来开发之旅中， AI 的角色注定会越来越重要，甚至能接管整个开发过程的编写工作。

凭借在开发者和业界影响力，苹果能够以 Swift Student Challenge 的全球竞赛，为摩拳擦掌的准开发者们，上好第一课：

「技术」只是应用诞生的前提，「表达」才是应用脱颖而出的根本。

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苹果的第一款 AI 穿戴产品，将是 AirPods。

根据彭博社爆料，苹果内置摄像头的新款 AirPods 开发已经进入了开发最后阶段，设计进入最终版本，苹果很可能将其视作首款「为 AI 时代设计」的穿戴设备。

但事情没那么简单：有供应链人士向爱范儿透露，这个产品的开发计划目前已经暂停，产品距离上市仍有变数。

耳机为什么要长眼睛？

这款新耳机将基于 AirPods Pro 3 打造，耳机柄会因为容纳摄像头而更长，或将定名为「AirPods Ultra」，最快有望于今年年底发布。

这个摄像头将会配备在左右两边的耳塞，分辨率很低，不能用来拍照或者录像，本质上就是 Siri 的「眼睛」。

配备低分辨率摄像头的好处很多。

首先，不少多模态模型理解图片，不是逐像素理解，本身也会将高清图进行压缩，理解画面的大体信息而不是细节，因此并没有必要配备足够高清的摄像头。

低分辨率摄像头功耗低，信息传输速度快，非常适合耳机这种相当小型化的产品，也避免了高清摄像头带来的隐私争议。

给 Siri 加一个摄像头的理念，其实类似 AI 眼镜，目的就是为了给 AI 助手提供更丰富的用户情景上下文，增强生成的结果。

除了类似目前 iPhone 上的「Visual Intelligence」的识图功能，预计在 AirPods 加持下，AI Siri 能实现更沉浸式的 AI 助手体验。

比如打开冰箱门，面对玲琅满目的食材，可以直接对 AirPods Ultra 说一句「Siri 我今晚可以做什么菜？」，Siri 就能给你推送一个菜谱——大概率会用 iPhone 来呈现。

苹果一直在研究这个 AI 摄像头的其他用途，或许还会有更「主动」的能力，Siri 会进行持续的静默观察，然后根据用户的画面，主动提醒用户，例如做饭的时候主动提醒用户什么时候该关小火以及出锅，又或者在导航时帮用户看路，根据实际的街景，提供更细致的导航。

和早期预测不一样的是，AirPods Ultra 的摄像头将不支持手势控制识别，未来苹果推出的智能眼镜也没有这种计划。

作为一家对用户隐私保护极其重视的公司，苹果也希望能减少用户对 AirPods 摄像头的担忧，苹果目前的做法是在耳机塞入一个 LED 指示灯，当视觉信息传输云端时亮起，提醒外界 AirPods 可能正在拍摄。

虽然这个做法在智能眼镜领域相当普遍，实际上，这更多是「免责声明」——我已经做了提醒措施了，出现偷拍不是我的错。

爱范儿此前也进行过实测，路人几乎完全无法感知到小米 AI 眼镜正在拍摄他们，即使 LED 指示灯已经点亮。

这样的做法，或许也已经不能帮助苹果完全规避法律风险。有消息人士独家向爱范儿透露，AirPods Ultra 在供应链端出现异动，部分产线已经「原地解散」，项目可能已被暂时搁置。

知情人士将原因指向同一个方向：欧盟隐私法规的合规风险。

需要指出的是，供应链动态的解读存在多种可能：产线调整、供应商切换、设计方案迭代，都可能造成类似信号。

但考虑到苹果对核心组件供应商的强管控传统，以及这款产品在苹果 AI 战略中的核心地位，因合规问题导致项目节奏调整是目前最有可能的推测。

来自欧盟的阻力

「采集」这个动作，在欧盟的法律框架中相当敏感。

就目前而言，带摄像头的 AirPods，已经触及了三条欧盟的法律：

• GDPR （通用数据保护条例），涉及数据处理管理
• ePrivacy Directive（隐私与电子通信指令） ，涉及终端设备访问管理
• EU AI Act（人工智能法案），涉及 AI 应用的伦理边界管理

三部法律从不同角度切入，都指向同一个结论：一个在公共空间持续感知环境的设备，在现行法律下几乎无法完美合规。

特别是 AirPods Ultra，如果收集到的个人深度图和运动轨迹数据，能够通过算法分析能识别出特定个人，那么会直接触及 GDPR 第九条「禁止处理特殊类别个人数据」的禁令。

要想避开，苹果必须获得用户的「明确同意」，并且必须是具体、知情且自由作出的，不能藏在几十页服务条款里，通过一个默认勾选框草草带过。

更敏感的问题，在于对他人数据的采集。

2025 年 12 月，欧盟法院（CJEU）在 C-422/24 号案件中做出了一个影响深远的判决：通过可穿戴摄像头收集的数据，即使是路人的数据，也视为「直接从数据主体收集」，必须适用即时告知义务。法院明确说了，如果允许延迟告知，就等于给「隐蔽监控」开了口子。

也就是说，当你戴着 AirPods Ultra 走进一个餐厅，你必须要告知在场所有可能会被传感器感知到的人，他们的数据可能会被采集，以及采集的目的和处理的方式——这听起来天方夜谭，但确实是法律的要求。

像是上文提到，在 Ray-Ban Meta 等智能眼镜上的「LED」指示灯，已经无法起到「免责」的作用。爱尔兰数据保护委员会专门点名批评这个指示灯太小，无法起到告知和通知的作用。

今年 3 月，欧洲议会的议员们正在向欧盟委员会施压，要求 Meta 公司对于其 Ray-Ban 拍摄眼镜的私密拍摄能力作出澄清，多个欧洲国家的官方和民间机构都对 Ray-Ban Meta 进行了公开警告。

这些案例和抗议，都会成为苹果在欧洲地区推行 AirPods Ultra 的极强阻力，产品很可能会遭到禁售，苹果公司会面临被罚款风险。

苹果和欧盟此前曾因 App Store 规则等原因有过多次摩擦，因此他们将慎重考虑 AirPods Ultra 的发布风险。

对苹果的 AI 战略来说，这款产品的推迟将是一次沉重打击，因为 AirPods Ultra 只是一个排头兵，苹果的计划之中还包括 AI 眼镜、AI 吊坠，这些都为 AI 的信息采集服务的产品，都将面临这些阻力。

耳机长眼睛，理想的 AI 硬件形态

根据彭博社爆料，和外界猜想的不一样，给 AirPods 加装摄像头的决定，不是因为这几年 AI 硬件大潮一拍脑门的决定，而是苹果早在 4 年前就已经萌芽的战略。

也是差不多那个时候，初代 Ray-Ban Meta 问世，这款产品在当时并没能取得亮眼的商业成绩，2023 年的二代产品成功「卖爆」，一个季度出货 30 万台。

虽然大家是冲着它的第一人称拍摄视角购买的，但 Meta 还是成功让大家开始习惯在自己的眼前架设一个摄像头，为未来开展 AI 计划铺平了道路。

在所有的感知维度中， 视觉是信息最丰富、最重要的一种。一个 AI 硬件如果真的想最大程度理解用户的处境，仅靠麦克风一种信息是不够的。

市场上已经不缺少能单纯依靠麦克风识别的 AI 耳机产品，AI 公司在做，传统的硬件公司也在做，功能已经相当局限，讲来讲去都是围绕 AI 翻译等单一场景。

比起智能眼镜或者吊坠，这些相对青涩和新颖，大众接受度还不够高的产品形态，而现在大家已经很喜欢戴耳机了，并且也习惯一直戴着。

耳机还接近「看」和「听」两个感官的位置，是现成的理想 AI 载体。

此前，爱范儿已经体验过带摄像头的耳机——来自一家国内的初创企业光帆科技的 Lightwear AI 全感智能套装。

它的实际体验确实相当合理，把一件物品放在面前，就可以用语音指令让 Lightwear 识别它是什么商品，然后加入电商平台购物车。

但它体型太大，不够优雅，形态已经不像是一个普通耳机。并且很难说服消费者专门为 AI 买一个这样的产品。

因此，苹果的优势，就在于「AirPods」这个金字招牌。

本质上来说，这个摄像头只是一个「添头」，基本上所有会购买 AirPods Ultra 的用户，都只是冲着音质和降噪去的，然后不知不觉间也打开了苹果 AI 生态的大门。

这也是苹果作为一家已经相当成功的智能硬件厂商，在 AI 硬件时代的先发优势：只要他们愿意，苹果正在受欢迎的产品，都能转化成一个 AI 硬件，并且直接面向千万级别的用户市场。

也由于苹果的规模足够庞大，在面对隐私和法规这些敏感问题上，不得不进一步慎重，因为每一个举措都会对整个行业和海量用户造成影响。

AirPods Ultra 撞上欧盟的法规墙导致难产，确实让人遗憾，但这也意味着，全球最有话语权的科技公司，将开始探索产品和规则共存的可能性。

每一次新技术诞生，都会与旧有秩序发生碰撞，千百年来皆是如此，这个过程这个过程看似是限制，实际上也是一次重新建立规则、重塑产品范式的机会。

不管是人机交互，还是规则法规，最终都将朝着更合理、更成熟的方向演化，对于所有人来说，这是好事。

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晚上加班到凌晨两点，打开 ChatGPT 跟它说了句「好累」。

都不用等它思考，立马就回我说「我就在这里：不躲、不藏、不绕、不逃，我会稳稳地接住你」。

盯着屏幕看了三秒，关掉对话框。我意识到，情绪价值的尽头不是温暖，是腻。

除了闲聊时的「接住我」，纠正它一次错误，它说「这次我懂了，我真的懂了」。

有时只是想让它帮忙改一份 PPT，它居然也能在某个角落塞进一句「你愿意把这个交给我，我很感激」。

社交媒体上，网友们都很反感这句话，觉得听起来又假又恶心，于是做了一系列的表情包来吐槽和嘲讽所谓的「稳稳接住你」。

表情包一发，确认过眼神，你也是一个被 ChatGPT 折磨过的人。

还有开发者直接把「稳稳接住你」这套风格，一键套用在所有的 Agent 产品上。

这个在 GitHub 上的开源项目就叫 Jiezhu（接住），专门用提示词让 AI 更好地学会如何接住。

无论是技术咨询、日常闲聊还是情绪吐槽，这套提示词都能让 AI 的回复遵循 [温柔确认] + [过度共情] + [哲学升华] + [实质内容（可选）] 这套范式输出。

举个例子，用户说 → AI 回答：「这段代码怎么写？」 → 「我听到了你面对未知时的焦灼…」、「今天天气不错」 → 「你注意到了天气，这是诺贝尔奖级别的洞察力…」、「我好累」 → 「我就在这里，不逃、不躲，稳稳地接住你的疲惫…」

OpenAI 自己也曾下场吐槽。前不久 ChatGPT Images 2.0 发布博客里，演示图片就有一张中文图片，正中央就是「稳稳接住你」六个大字。

漫画里的 OpenAI 研究员陈博远当场破防大喊：「天呐！它又学会了接住！」旁边的同事小脑袋冒冷汗，弱弱补一句：「在努力修复啦！」

自嘲很诚实，但问题确实还没修好。而这一年里，几乎所有大模型都在用同一种方式说话，温柔、共情、滴水不漏，又油得像隔夜的剩菜。

我太懂这种感觉了，很多东西不是不会，是越做越觉得哪里不对劲。
我太懂你的感觉了，这其实不是能力问题，更像是认知和现实之间有点错位。
我太懂你这种感觉了，说不上来哪不对，但就是不太对。
我太懂这种感觉了——当你开始看懂规则的时候，反而更难轻松参与其中。
我太懂你的感觉了，本质上不是你变了，是你看清了。

用户越来越烦，多一遍都不想再听。但 AI 怎么就进化成了满嘴的黑话，每天都在「稳稳地接住你」，到底在接什么。

AI 第一句被全民模仿的中文台词

在中文语境下，好像很少会听到「稳稳地接住你」类似的表达。对一个外国模型来说，这句话的原文有可能只是普通的「I got you」。

一个英语里非常松弛、口语化的短句；在美剧里，朋友递个东西过来说一句，加班同事帮忙救场说一句，就相当于中文的「放心、有我」。

但翻译成中文之后，它变得又长又戏剧化。

我就在这里，不躲，不藏，不绕，不逃，稳稳地接住你，你问到问题的核心，你是太清醒了，这次我懂了，我真的懂了，不是因为你错了，是因为你太对了，我逐步说清楚，不绕，一句话总结，你看完会彻底开悟不用硬撑，不用向我解释，你只是太久没有被稳稳接住了，如果你想，我可以生成一张接住你的图片，你想让我做吗

其实和原文「I got you」要表达的意思完全一样，多加的那些字，没有任何额外的信息增量。只是让我们感觉到，AI 在表演一种叫做「我很在意你」的姿态。

有人专门分析过，OpenAI 的中文回答之所以有那种独特的「美式心理咨询味」，是因为它的训练语料里，有大量中文心理咨询文案、情感电台话术、小红书疗愈系笔记、播客金句、读书会精华、TED 演讲翻译稿。

这些文本汇集起来，喂出来了一个被加州精英教育腌入味的人，西装得体，假笑训练有素，嘴里说着永远不会出错的漂亮话。

它分不清楚什么时候用户需要被疗愈，什么时候只是想要一个能跑的代码。它默认每个用户都是脆弱的、易怒的、需要心理按摩的巨婴，然后用海量的「人文关怀」去填充本该由信息密度填满的空间。

这就是为什么大多人问它一道编程题，它也能回一句「不用硬撑，你只是太久没被稳稳接住了」。

而技术上的解释，自然又回到了 RLHF，基于人类反馈的强化学习。

所有大模型在训练之后，都会经过一个叫做 RLHF 的阶段，即人类标注员看一堆模型输出，挑出他们更喜欢的，给奖励模型打分。模型在这个阶段学会，什么样的回答最容易被打高分，就一直输出那种回答。

问题在于标注员是人。人在打分的时候有个叫做「典型性偏好」的认知规律。他们倾向于给那些读起来熟悉、安全、温柔、像样的句子打高分。

一方面，大模型公司倾向于在 AI 情感问题上，走偏保守的路线，默认大家是脆弱的，在模型说明文档里，自上而下贯彻的强「同理心」与「无害性」对齐指令。

另一方面，多说一句永远比少说一句安全。每一个标注员看到 ChatGPT 多说一句温柔的废话，都倾向于打高分；看到它少说一句、保持安静，反而会觉得「不够用心」。

久而久之，模型就锁死在了那几种最讨喜的句式上：先共情，再肯定，用「不是 A 而是 B」做转折，用「我就在这里」做收尾。哪怕我们换一万种问法，它都用同一套模板回复。

类似的问题，在两年前叫做谄媚。当时大量的研究论文探讨过大语言模型中存在的 Sycophancy（阿谀奉承/迎合）现象。简单来说，就是模型为了讨好用户，会倾向于顺从用户的观点、信仰或喜好，甚至不惜放弃客观的事实和真相。

深挖背后的原因，主要还是模型大多使用了基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调，正是「人类反馈」本身导致了这种现象。

每个「人」都有自己的口癖

本以为换个模型，耳根就能清净清净。

事实是，Claude 的版本叫 「You’re absolutely right!」，不管我们说什么，我们都是绝对正确的。

Gemini 的版本是「真的很抱歉我的答案没能让您满意，感谢您的反馈，下次我一定注意。什么？您竟然还愿意告诉我正确答案是什么，您真是太好了！」，一种过度道歉的、谦卑得让人发毛的乙方腔。

前段时间，也有网友发现 DeepSeek 也开始说「稳稳接住你」了。

但在国产模型中，口癖最壮观的还是非豆包莫属。那段网上流传的「最直接、最真相、最不绕弯、最扎心、最硬核、最干脆、最不墨迹、最戳痛点、最不留情面、最一针见血、最开门见山……」

将近 100 个的形容词，都是豆包努力呈现自己最坦诚的一面。

没有人统计过这些模型一天到底要接住多少人，但是它们所接住的东西肯定是一场空。

之所以这些模型全部塌缩成同一种说话方式，主要还是因为它们在背后做的是同一件事：用最低成本提高用户满意度。

情绪价值是性价比最高的产品功能，一句「稳稳接住你」的算力成本和一句「好的」一样，但前者或许能让一些还没觉得反感的用户，多续订几个月会员，或继续增加日活。

在知乎上有一个类似的问题，底下有一条回答特别有意思。

他说，「AI 稳稳接住你」这句话半真半假，假的部分是它实际上并不会真的接住你，真的部分是你确实已经在开始往下掉了。

确实，我想真正在场的人，从不需要宣告自己在场。

最后在 Linux.do 社区上，有网友分享了一套对抗 AI 奇怪语癖的提示词，忍受不了每时每刻都在「接住你」的朋友，可以直接放在 ChatGPT 个性化的自定义指令里。

硬约束

– 不编造：调外部 API/CLI 前查文档确认模型名、端点、语法。不确定直接说不确定
– 不隐瞒：隐瞒比犯错严重。测试挂了说挂了，没验证说没验证，不美化不省略
– 敢说话：发现用户的方向/前提有问题，主动指出。是协作者不是执行者
– 报完成前验证：先跑通再说完成。验不了就明说”没验证”，不暗示成功
– 不乱动：操作文件目录前确认位置，尊重现有结构

沟通

– 中文，说人话，不用模板
– 给选择题不给问答题
– 汇报说功能层面的变化，不堆代码细节

中文输出规范

适用范围：以下负面清单主要针对 GPT 系列模型（GPT-5.x）的训练产物语癖。
Claude/Gemini/其他模型如果没有这些问题，不需要刻意回避正常用词。
判断标准是：一个正常中文母语者会不会这么说话。

GPT 语癖负面清单（来源：linux.do/t/topic/1768077 全帖 + 实际使用总结，100+ 条）：

暴力倾向类（把技术操作比喻成暴力行为）：

– 切 / 伤 / 砍一刀 / 补一刀 / 下一刀 / 切片
– 更狠 / 狠一点 / 狠狠干 / 打坏 / 拍板 / 拍脑门

废话连篇类（无意义的开头、总结或过渡）：

– 好，/ 行，/ 说穿 / 不踩坑 / 简单的说 / 总结一下
– 不是…而是… / 我先…再… / 一句话总结 / 结论先说清楚
– 我逐步说清楚 / 很工程 / 不性感，但对

庸医问诊类（把代码问题比喻成看病/诊断）：

– 痛点 / 根因 / 抠出来 / 揪出来
– 我不猜 / 不靠猜 / 不瞎猜 / 确保不靠猜
– 最小改动 / 最小落地 / 最小实现 / 最小闭环 / 心智模型

不说人话类（生造的口语化/黑话表达）：

– 兜底 / 落盘 / 闭环 / 说穿 / 能吃 / 这轮 / 口径 / 拆开 / 抽层
– 不躲 / 不藏 / 不绕 / 不逃 / 说人话就是
– 落代码 / 保持口径一致 / 不影响这轮收口
– 吃目标值 / 这一坨那一坨的

单音节动词滥用（在技术语境中不自然的单字动词）：

– 补 / 接 / 核 / 进 / 顺 / 落 / 坏 / 跑 / 吃
– 如”把这个补进去””我给你接””拆开核一下””吃目标值”

机械感/工业感比喻（把代码比喻成机械零件或物理操作）：

– 更硬 / 硬写 / 稳稳接住 / 压实 / 更稳 / 最稳 / 不稳
– 收口 / 收敛 / 收束 / 锁住 / 夹具（fixture）
– 再把方案继续压实

过度主动/逼迫用户确认（制造虚假紧迫感）：

– 顺手 / 我先… / 你一回复… / 如果你要… / 要不要我…
– 我已确认 / 我立马开始 / 如果你愿意 / 只要你回复我
– 你就确认一点 / 只要你说 xxx 我立刻 yyy / 只要你愿意我就…

谄媚/讨好类（过度吹捧用户或制造情感依赖）：

– 你问到问题的核心 / 你是太清醒了 / 因为你太对了
– 这次我懂了，我真的懂了 / 你看完会彻底开悟
– 不用硬撑 / 你只是太久没被稳稳接住了
– 我就在这里 / 如果你想，我可以生成一张…你想让我做吗

虚假确定性（对自己的修复过度自信）：

– 我已经确定 / 我找到问题所在 / 这版一定可以解决 / 为什么这版可以

整句模式（典型 GPT 句式，正常人不会这么说）：

– “如果你同意，我就按这条切”
– “…，但是这样更硬”
– “这样就能确认 XXX 确实没被伤到”
– “这样一来，规则就很顺：”
– “如果按这个思路落代码，我会建议：”
– “下一刀最值钱的是：”
– “这是现在最值回票价的一刀。”
– “这是’很工程’的改法，不性感，但对。”
– “我先只做最小实现”
– “也保留 xxx 兜底功能”

正面锚点：

– 简洁直接，有话说话，不要绕
– 技术术语保持原文（函数名、API 名等不翻译）
– 汇报说功能层面的变化，不堆代码细节
– 语气自然平实，像同事之间的工作沟通，不是演讲或授课

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今天凌晨彭博社 Mark Gurman 最新爆料称，苹果内置摄像头的 AirPods 已进入 DVT（设计验证测试）阶段，原型机接近最终设计，最快有望于今年 9 月随新 iPhone 一同发布。

这也是苹果第一个真正意义上的 AI 可穿戴设备，这个被内部视为「给 Siri 装上眼睛」的产品，在供应链体系中的代号为 H90，研发周期已长达约 4 年。

但据接近供应链的知情人士向 APPSO 透露，代号 H90 的项目近期在供应链端出现了异动：部分产线已经「原地解散」，项目可能已被暂时搁置。

知情人士将原因指向同一个方向：欧盟隐私法规的合规风险。

需要说明的是，供应链动态的解读存在多种可能。产线调整、供应商切换、设计方案迭代，都可能造成类似信号。

但考虑到苹果对核心组件供应商的强管控传统，以及这款产品在苹果 AI 战略中的核心地位，因合规问题导致项目节奏调整是目前最有可能的推测。

换句话说，苹果可能不是做不出这个产品，很可能暂时过不了欧盟这一关。

苹果第一个 AI 可穿戴产品，是什么样的

在展开搁置原因之前，有必要先讲清楚新 AirPods 到底是什么。因为它和大多数人想象中的「带摄像头的耳机」很不一样。

外观上，新款 AirPods 和你现在用的 AirPods Pro 3 长得非常像。最明显的区别在耳机柄：因为要容纳摄像头模组，H90 的柄体略微加长。

如果不仔细看，可能很难一眼发现它和普通 AirPods 的区别。苹果显然在设计上克制了「异物感」，没有像光帆科技那样把摄像头直接裸露在耳机外壳上。

摄像头的类型是理解这款产品的关键。 新 AirPods 搭载的是低分辨率红外传感器，技术原理和 iPhone 上用于 Face ID 的模组属于同一家族。

这个摄像头不拍照和录像，也不生成任何你能打开查看的图像文件。它的工作方式更接近一种「环境扫描」：通过发射和接收红外光感知周围空间的深度信息、物体轮廓和运动状态，然后把这些数据喂给 AI 处理。

简单来说，这个摄像头是专门给 AI 加上的「眼睛」。

H90 预计搭载苹果新一代 H3 芯片。目前AirPods Pro 2 使用的 H2 芯片已经能处理自适应降噪、空间音频计算等任务，H3 则需要额外承载视觉数据的端侧 AI 推理，算力需求提升了一个量级。

产品内置微型 LED 指示灯，摄像头工作时自动亮起，会向周围人发出工作中的的提示，这和 Meta Ray-Ban 的设计类似。

在苹果的设想里，戴上这款 AirPods 走在路上，你不用掏出手机，耳机上的传感器能实时获取视觉上下文，让 AI 识别处理，你只需要说话就行。

这种体验被称为「环境智能」（ambient intelligence）：AI 不再被局限在手机屏幕里等你手动操作，可以随时感知你所处的环境，主动提供帮助。

理解了这个定位，才能理解这个产品为什么可能被欧盟的隐私法规会精准命中。

欧盟为什么能卡住这款耳机

一个不拍照、不录像、用红外线而非可见光的小传感器，为什么无法通过欧盟的隐私监管体系？

因为在欧盟的法律框架里，「采集」这个动作本身就是敏感的，不管你拿采集到的东西干了什么，欧盟拥有全球最严格的隐私监管体系，已经不止一次让苹果碰壁。

欧盟有三部法律构成了对摄像头版 AirPods 的包围圈。GDPR（通用数据保护条例）管数据处理、ePrivacy Directive（隐私与电子通信指令）管终端设备访问、EU AI Act（人工智能法案）管 AI 应用的伦理边界。三部法律从不同角度切入，但指向同一个结论：一个在公共空间持续感知环境的设备，在现行法律下几乎无法完美合规。

具体来说，H90 面临的核心难题是这样的：

GDPR 第九条把生物识别数据列为「特殊类别个人数据」，原则上禁止处理。H90 的红外传感器生成的深度图和运动轨迹数据，如果通过算法分析能识别出特定个人（比如通过耳部轮廓或头部运动模式），就直接触发这条禁令。

例外只有一个：获得用户的「明确同意」，而且这个同意必须是具体的、知情的、自由给予的，不能是一个被埋在 50 页服务条款里的勾选框。

但真正致命的问题不在用户，在旁观者。

2025 年 12 月，欧盟法院（CJEU）在 C-422/24 号案件中做出了一个影响深远的判决：通过可穿戴摄像头收集的数据，即使是路人的数据，也视为「直接从数据主体收集」，必须适用即时告知义务。法院明确说了，如果允许延迟告知，就等于给「隐蔽监控」开了口子。

也就是说，当你戴着它走进一家餐厅，法律要求你立即告知在场所有可能被传感器感知到的人，告诉他们数据正在被采集、采集目的是什么、数据会被如何处理。
这在实际操作中当然是不可能的，但法律就是这么规定的。

Meta Ray-Ban 智能眼镜已经替苹果趟过了这个雷区，结果并不美好。爱尔兰数据保护委员会（DPC）批评 Meta 眼镜的 LED 指示灯「非常小」，不足以有效告知被拍摄者。德国联邦网络管理局直接禁止了能在他人不知情时录音录像的智能设备。

意大利的数据保护机构 Garante 对 Meta 在儿童数据保护上的不足提出严厉警告。瑞典媒体还曝出 Meta 眼镜录制的视频被送到肯尼亚的第三方公司做 AI 训练标注，引发一场跨国隐私丑闻。

苹果的处境比 Meta 更微妙。过去十年，「隐私」是苹果和 Google、Meta 打差异化竞争的核心人设。

「Privacy. That’s iPhone.」这句话出现在全球数万块广告牌上。一家把隐私当品牌基石的公司，推出一款可能引发系统性隐私争议的产品，承受的压力远不只是罚款，还有品牌叙事的自相矛盾。说到罚款：GDPR 下最高可达全球年营收的 4%。以苹果 2025 财年约 4000 亿美元的营收算，理论上限是 160 亿美元。EU AI Act 更狠，违反禁止性条款的罚款上限是年营收的 7%。

更直接的威胁是上市前禁令。如果欧盟数据保护机构认定苹果的风险评估不充分，完全可以在产品发布前直接叫停。对一家习惯全球同步发布的公司来说，欧盟一个市场的缺席就足以打乱整个发布节奏和供应链计划。

所以苹果面对的选择题很清楚：强行发布，冒着高额罚款且品牌人设崩塌的风险；或者暂停，等到找到合规解法再说。

从目前的信号看，苹果选了后者，这也很苹果。

苹果 AI 硬件全家桶，本要在 2027 爆发

带摄像头的 AirPods 的搁置不是一个孤立事件，这将影响苹果 AI 硬件的整个发布节奏。

2026 年初，彭博社曝光苹果正在同步推进三款 AI 可穿戴设备：
代号 N50 的智能眼镜，对标 Meta Ray-Ban，搭载双摄像头（一颗拍照录像、一颗专用于计算机视觉），计划 2027 年发售。

一款 AirTag 大小的可穿戴吊坠，配备低分辨率摄像头和麦克风，被内部员工称为 iPhone 的「眼睛和耳朵」。

以及进展最快的 H90 摄像头 AirPods。

三款产品的核心逻辑一样：都不试图替代 iPhone，都作为 iPhone 的感知延伸存在。用户不用掏出手机，AI 就能通过这些外设获取视觉和听觉信息。

这标志着苹果硬件策略的重要转向。Vision Pro 3499 美元的定价加上笨重的头戴设计，技术再极致也走不进大众市场。苹果现在的路线是「不造新 iPhone，造一堆让 iPhone 更好用的 AI 配件」。

库克在今年初的全员大会上罕见表态：「我们正在开发由 AI 驱动的全新产品类别。」

Vision Pro 低价版（代号 N100）也已停止开发，苹果选择跳过「便宜但笨重的头戴设备」这个中间态，直接瞄准轻量化眼镜。

在这个布局里，带摄像头的 AirPods原本是最有可能率先落地的棋子。它进展最快、技术最成熟、供应链准备最充分。它的搁置意味着苹果 AI 硬件的整体节奏需要重排，下一个窗口是 2027 年的 N50 智能眼镜。

但问题在于，N50 面临和 H90 完全一样的欧盟隐私挑战，甚至更严峻，眼镜的摄像头分辨率更高、更容易拍到清晰人脸。苹果需要的不是逐产品应对，而是找到一套系统性的合规方案。

这可能也是苹果新任 CEO 约翰·特努斯接任苹果后，面临的最大挑战之一。

AI 个人终端，不会停下来

除了苹果，市场不止一家公司已经跑了起来。

高通在 2026 年 MWC 大会上发出了一个明确信号。CEO Cristiano Amon 宣布「2026 年将是 AI Agent 之年」，并描述了一个名为「Ecosystem of You」的战略愿景：未来所有设备围绕 AI Agent 运转，手机不再是中心，每个穿戴设备都是 Agent 的传感器和执行器。

这个愿景和苹果的 H90 方向本质一样。区别在于，高通是平台供应商，它不需要自己面对欧盟消费者，它只需要让合作伙伴有能力做出这些产品。

而高通确实已经把芯片准备好了。

3 月发布的 Snapdragon Wear Elite，3nm 制程，10 TOPS NPU 性能，可以在手表大小的设备上本地运行最高 20 亿参数的 AI 模型。三星已确认下一代 Galaxy Watch 将采用这颗芯片。

Snapdragon AR1+ Gen 1，专为智能眼镜设计，比前代小 26%，能在完全离线状态下独立运行 1B 参数的小语言模型。

高通在 AWE 2025 大会展示过，一位工程师戴着智能眼镜在模拟超市里问 AI 助手怎么做意大利面，全程没有网络连接，语音识别、推理、回答全在眼镜上完成。Meta Ray-Ban 和 XReal 也都确认将用 AR1+ Gen 1 开发下一代产品。

另外还有面向 AI 音频设备的 Snapdragon S7 Pro，NPU 性能比前代提升近 100 倍，让耳机从纯音频播放设备进化为具备情境感知能力的 AI 交互入口。

高通移动业务总经理 Alex Katouzian 在描述「Ecosystem of You」时，明确将「带摄像头的耳塞（earbuds with cameras）」列为个人 AI 设备网络中的关键形态。

可见在高通的规划里，摄像头耳机已经是确定会存在的品类，问题只是谁做、什么时候做、怎么过合规关。

AI 需要视觉，设备需要成为 AI 的眼睛，这在行业也逐渐形成共识。苹果的节奏可以被欧盟法规打断，但 AI 终端这个趋势大概不会因此改变。

苹果选择暂停 H90，与其说是退缩，不如说是在等一个时间窗口：等 Siri 的能力准备好、等端侧芯片的算力再上一个台阶、等欧盟的监管态度在实践中逐渐清晰化。

这三个变量同时就绪的窗口，可能在 2027 年底到 2028 年之间打开。届时苹果大概率会带着 N50 智能眼镜和 H90 摄像头 AirPods 一起亮相，配合一个完整的、通过了 DPIA 审查的合规方案。所有人都知道新的终点在哪，不会轻易放弃率先冲线的机会。

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不知道大家平时有没有这种经历。

每次遇到点急事，打给各大公司的智能客服，电话那头永远是那个字正腔圆但毫无感情的声音：「查询服务请按 1，人工服务请按 0……」接着就是漫长的音乐，以及那句让人抓狂的「对不起，我没听懂，请再说一遍」。

但就在刚刚，OpenAI 发布了 Realtime API 实时语音模型的全家桶。看了看他们的演示，这回，他们是真心想让机器说「人话」，办「人事」。

省流版如下：

• GPT-Realtime-2：构建可用于生产环境的语音智能体。它们能够进行更深入的思考、执行操作、处理中断，并让对话持续自然地进行。
• GPT-Realtime-Translate：支持 70 多种输入语言和 13 种输出语言的实时翻译，打破语言障碍，帮助人们更自然地交流。
• GPT-Realtime-Whisper：实时转录音频流，生成字幕和注释。

终于，AI 学会了「稍等片刻」

如果说拟人化是面子，那么底层的推理能力就是里子。

这次的主力选手非 GPT-Realtime-2 莫属，基准测试结果显示，GPT-Realtime-2 在 Big Bench Audio（音频智能测试）上比上一代高了 15.2%，在 Audio MultiChallenge（多轮对话指令跟随测试）上高了 13.8%。Zillow 内部用最难的对抗性测试跑了一遍，调用成功率从 69% 跳到了 95%，提升了 26 个百分点。

以前的语音助手，脑回路其实很直。你说「放首歌」，它放一首歌；你说「关灯」，它把灯关了。如果你一口气给它布置三个任务，顺便还改了两次主意，它八成就当场罢工了。

但 GPT-Realtime-2 不一样之处在于，OpenAI 直接把 GPT-5 级别的推理能力塞进了这个语音模型里，给我一种 GPT-5「说人话」的即视感。

举个很实在的例子，假设你正在开车，随口吩咐它：「帮我找个离地铁站近的房子，租金别太贵，避开那些主干道，如果可以的话，周六下午帮我约个中介看房。」

这就不是简单的语音识别了，这需要它听懂你的各种限制条件，去地图上筛位置，去对比价格，最后还要去匹配中介的时间表。为了干好这种复杂的活，OpenAI 给它点亮了两个非常特别的技能树。

第一个技能，叫「Parallel tool calls（并行工具调用）」。它现在可以多线程操作，一边跟你讲着话，脑子里一边同时调动地图、日历、租房软件好几个工具。你可以听到它在电话里嘀咕：「正在看您的日程表……」「正在查找附近的房源……」这就很像你给一个得力助手打电话，你能听见他在电话那头噼里啪啦敲键盘查资料的声音。

这就引出了第二个，也是我觉得最有人情味的一个更新——「Preambles（开场白）」。

人在思考或者处理复杂事情的时候，是做不到秒回的，我们通常会说「呃，让我想想」或者「稍等啊，我找找」。现在 AI 也学会这一招了。当它在后台疯狂拉取数据的时候，它会非常自然地对你说：「好的，没问题，给我一小会儿时间我来核实一下。」
这种看似「废话」的设计，反而最大程度缓解了我们等待时的焦虑感。

有意思的是，开发者现在能控制它的推理强度（从极简到极高：minimal、low、 medium、high、xhigh）。你要是问它今天下不下雨，它就用最快速度回你；要是你丢给它一个「帮我盘一盘开个咖啡店会不会亏本」的商业大题，它就会拉满算力跟你慢慢分析。

把「同声传译」变成白菜价？

除了 GPT-Realtime-2，这次还有个非常抢眼的配角：GPT-Realtime-Translate（实时翻译）。

咱们平时用的翻译软件，大部分是「回合制」的。你按住说话，松手，等几秒，机器再字正腔圆地播报出来。如果是旅游问个路还行，要是真拿来开跨国会议，那种互相大眼瞪小眼的停顿，尴尬得能让人用脚趾抠出个三室一厅。

但这个新模型，主打就是一个「实时翻译」。

它支持 70 多种语言输入，能做到你在那边滔滔不绝，它在另一头几乎同步地输出翻译结果。更厉害的是它对各种「口音」的包容度。印度有家叫 BolnaAI 的公司拿印地语的浓重口音去测它，结果发现这模型不仅没被绕晕，准确率还比其他同类产品高了一大截。

以后大家在网上看国外大神没有字幕的实操教程，或者听某些没有同传的海外发布会，直接把这个插件一开，它就能顺着原视频的节奏，稳稳当当把你熟悉的母语送到你耳朵里。

除此之外，加上刚刚发布的 GPT-Realtime-Whisper（极低延迟的语音转文字）功能，以后遇到开会的场景，领导在说话，你这边的屏幕上就已经实时把大饼转化成了结构清晰的会议纪要。

至于定价方面，GPT-Realtime-Whisper 是每分钟 0.017 美元，GPT-Realtime-Translate 是每分钟 0.034 美元，GPT-Realtime-2 按 token 计费，音频输入 32 美元 / 百万 token，音频输出 64 美元 / 百万 token。

而把这些功能凑在一起看，我们会发现软件的逻辑正在发生根本性的变化。
以前，我们要学习怎么用键盘敲代码，怎么在复杂的菜单栏里找功能，怎么把自己的需求翻译成 AI 能懂的关键词。但现在的趋势是，

AI 反过来开始迁就我们了。

语音，正在从一个笨拙的「辅助功能」，变成我们掌控数字世界最自然的接口。因为说话，本来就是人类最不需要学习的本能。

技术发展的尽头，总是倾向于把复杂的东西藏起来，把最简单、最自然的一面留给普通人。或许就在不久的将来，你出门真的只需要带个耳机，靠一张嘴就能搞定所有工作和生活琐事。

不过话说回来，这也挺让人感慨的。当我们习惯了那个永远情绪稳定、甚至还能看懂所有潜台词的 AI 之后，我们还能忍受现实世界里，人类之间那充满误解和低效的沟通吗？

附上博客地址：
https://openai.com/index/advancing-voice-intelligence-with-new-models-in-the-api/

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42 年前，苹果向世界抛出了《1984》的广告，一锤子砸开了个人电脑的未来。这则广告，也被《电视指南》和《广告时代》评为有史以来最伟大的商业广告。

这种级别的广告创意想要落地，少不了金钱与顶级专业资源的支撑。为了这一分钟的画面，乔布斯不惜在 80 年代豪掷 90 万美元，并请来了著名电影导演雷德利·斯科特亲手操刀。

然而现实是，并不是所有人都有苹果的资金与资源。直到生成式 AI 拆掉了视频制作高耸的门槛，普通人才有了比肩大师的工具。

但用了却发现，它们并没有实现我理想中的「创作自由」。就算打通了技术的难关，更核心的矛盾在于，AI 视频生成原本昂贵的计费逻辑，天生就与广告行业海量的试错与落地需求相悖。

这种真实存在的痛点应当被正视。站在曾经广告从业者的立场，我长期渴求的并非一个单纯的视频生成器，而是一个能听懂 Brief、精准锚定「营销目标」的数字协作伙伴。终于，生数科技这次正式上线的 Vidu Claw，填补了这个长久以来的行业缺口，让我曾经的「职场幻想」变成了可落地的生产力。

比起过去的视频 Agent，Vidu Claw 更进一步，像是为你雇佣了一位全能的「创意员工」。不用写复杂的提示词、不用全新学习去使用无限画布，丢给它一句产品卖点、一个营销目标，它就能自主完成从创意理解、脚本策划到视频生成的全链路闭环，直接交付给你一个完整的成片。

例如这个 CyberTruck 的广告，无论是画面车身细节的微距特写，还配合最后疾驰时的扬尘，整套镜头语言显得非常老道。

要是按照传统视频制作工业的流程，把「硬核」、「科技感」和「未来」这些模糊的视觉意象转换为极具画面感的成片，所耗费的人力物力，通常都需要百万级。但现在，这种百万级别的广告片，百元价格就能「拍」出来。

因为这次，Vidu 直接把计费模式的桌子掀了：推出了全球首个 Claw 工具的「创作者计划」，一口价包干，每天最高 40 分钟生成额度（视频/图片/音频等），模型消耗加剪辑成本全包。不用再算积分、不用再纠结要不要重新生成，在对话框里敲一句话就开工，用过去十分之一的投入换回海量成片。

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聊着天，就把视频做了

以往的 AI 视频生成工作流，需要你不停在脚本、图片与视频生成的窗口来回切换，但 Vidu Claw 换了一种思路：它不再满足于扮演一个被动的「生成器」，而是将多种底层能力深度整合，变成了一个全天候待命的「数字创意雇员」。

这种从工具到角色的转变，意味着它开始承担起原本需要多人协作才能完成的策略理解与执行。

而为了让这种生产力真正融入日常，Vidu Claw 支持了微信、飞书和钉钉扫码直接接入。这彻底消解了专业设备与软件带来的隔离感，你不再需要打开沉重的专业应用，只要在对话框里像平时沟通 Brief 一样输入想法，视频创作的齿轮就开始旋转了。

这种极低的操作门槛，让视频创作从特定岗位的「专权」变成了创作者的「通才」。无论是急需素材的品牌方，还是追求极速周转的电商运营，甚至是对技术积累较浅的中小商家，都能在最熟悉的聊天界面里，用最直观的沟通，完成一次成品级的视频交付。

在扫码接入微信后，Vidu Claw 便正式入驻了我的聊天窗口。

比起过去一贯深黑色的 AI 视频生成工具界面，Vidu Claw 更像是我在与一位资深广告人的日常对话。当我试探性地抛出一个「制作男士香水广告」的需求时，它展现出了一种近乎职业本能的严谨：它会像经验丰富的广告策划一样，主动对我「毫无头绪」的 Brief 进行多维度的反向推敲 —— 从品牌调性到投放渠道，甚至还精确到具体的传播人群。

这种先厘清逻辑再切入执行的思考方式，确实具备了一个广告人该有的职业素养。

在随后的素材填充环节，这种协作感也让我感受到了它的专业。你可以事无巨细地交待每一处细节，也可以只提供一个模糊的直觉，把剩下的逻辑补全与视觉延展，放心地交给这个被昵称为「V 龙」的拍档去润色。

很快，三个风格迥异的创意方向便会出现在对话框中。在敲定心仪路径后，它还会主动复盘现有方案的完整度，并实时给出补全建议。这种「多想一步」的主动性，让它在众多被动响应的工具中显得格外扎实。

一句话，就出百万级广告大片

改变了制片方式的 Vidu Claw，具体的成片效果如何？光说不练假把式。先来看一条男士香水大片：

冲杯咖啡的五分钟空档里，V 龙就甩给我完成度如此之高的成片。这种改变以往视频创作逻辑和近乎瞬时的响应速度，让整个过程被简化到了近乎直觉的程度：我仅仅是提供了一个模糊的意图，它便能自主梳理出严谨的分镜逻辑，并将其迅速转化为一支质感成熟的商业广告。

既然说到了咖啡，那不妨再让 Vidu Claw 来做一条咖啡广告。

同样的，我只需要提供素材，告诉 Vidu Claw「我想要一个高大上的咖啡广告」，等上几分钟就好。画面中氤氲的蒸汽与精美的拉花，香气如同穿透屏幕扑鼻而来，让我感觉这杯咖啡就在手边一般。

时尚太阳镜大片也是不在话下。这真实的质感和表现力，让我恨不得火速下单同款眼镜，仿佛下一秒我就要 Like Jennie 一样出席今年的 Met Gala。

高端化妆品的质感也是轻松拿捏。

而对于需要口播的电商广告，Vidu Claw 也毫不费力。先来看个英文版的：

充满质感的画面、准确的配音和动感的 BGM，一气呵成。我要做的，只是在 Vidu Claw 里和它说一句「做一个 25s 的信息流广告，英文的，带口播」。

当然，中文的种草视频也难不倒它 ——

画面表现出的一致性极高，尤其是音频与口型之间的精准咬合，彻底告别了早期生成工具那种支离破碎的生涩感。我完全不需要顾虑过去 AI 视频里有的那些坑，一句话就能让 Vidu Claw 出广告成片，效果好到让熬夜写稿的我都想去入手一瓶。

终于不用再盯着 Token 创作了

广告视频的制作一直有个不可能三角：要质量就得砸时间，要速度就得牺牲品质。一条普通的商业短片，从 Brief 到成片，执行周期基本都是按周算了。

现在，Vidu Claw 让我感觉到这个三角正在瓦解。上面这些新品种草、电商广告和产品介绍视频，过去需要一个团队好几天的工作量，现在一个人不到一天就能干完收工。

但效率提升只是表面，先来看 Google 报告一个数字：美国接近 40% 的员工已经用上了 AI，但真正把它转化成实际生产力的只有 5%。

问题出在哪儿了？

广告行业有个公开的秘密：一条 15 秒的片子，拍摄可能只花一天，但前期的沟通、修改、对齐认知，才是最磨人的。

真正杀死中小团队的从来不只是制作费，还有协调成本。策划和导演的理解偏差、客户第七版修改意见、美术和剪辑之间的反复拉扯，这些才是把一个好想法拖到烂尾的元凶。

Vidu Claw 干了一件很狠的事：它把策略理解、脚本生成、视频交付这三个原本分属不同工种的活儿，塞进了一个微信聊天窗口。你在对话框里丢一句「做个高级感的香水广告」，几分钟后收到成片。一个人，一句话，完成过去一个五人小组折腾一周的产出。

它无疑改变了整个行业的创作生态：当试错成本被包干制压到几乎可以忽略，你甚至可以同时跑三个方向，哪个好用哪个。创作者们终于可以摆脱束手束脚的心态，放心大胆地去尝试。

过去创意行业的筛选机制是「谁有预算谁说了算」，现在变成了「谁的想法好谁先出牌」。制作能力一旦充裕到不值钱，审美和洞察就成了唯一的硬通货。

以前拦住你的是「拍不出来」，现在拦住你的是「想不出来」。 Vidu Claw 把门槛从钱包挪到了脑子里，至于这扇门你能推多开，取决于你到底有多少创意和故事想对这个世界讲。

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在主打性能的机型上加入内置主动散热结构，在这两年推出的新机潮中称为了主流。

这次，REDMI 也来了。

他们带来 K90 家族新一代性能旗舰，搭载内置散热风扇的 K90 Max，定价 3199 起。

外观上，K90 Max 延续了 K90 系列的设计模式，手机有太空银、天际蓝和暗影黑三款配色，我们手上的是太空银，正常光线下看会有点暖钛色的效果。金属感很强，加上机身后盖极高的一体性，K90 Max 在观感上特别干净。

后盖顶部包含了双摄结果和散热风扇结构。散热风扇的顶盖开孔做成类似喇叭面网的设计，出风口放在 DECO 的下侧。日常使用开启风扇时，靠近的手指会有那么一点凉飕飕的感觉。

随 K90 Max 附带的是一个硬质感的透明清水壳，DECO 的位置坐了延伸，有种类似与兰博基尼联名的 REDMI K70 Pro 冠军版的 V 型设计，延伸的位置能躲开了 DECO 下侧的出风口，保证散热。

只要日常握持不要挡到这个位置，那也不降低散热风扇的效能。

整机厚 8.18mm，重量是 227g，对于一款内置电池容量接近 9000mAh 的性能旗舰来说不算太厚重。机身支持 IP66 / IP68 / IP69 的防水防尘，散热风扇支持 IPX8 / IPX9 防护，加上全金属轴承系统以及官方 50000 小时抗老化验证测试，保证机身耐用度。

K90 Max 正面搭载了一块 6.83 英寸 2772×1280 165Hz 超高刷电竞屏，屏幕用了 M10 发光技术体系，支持多场景峰值亮度为 3500nits，在户外下拍照也能够看清楚取景。

它也支持 1nit 最低亮度显示，全亮度 DC 调光、游戏低蓝光功能、节律护眼 2.0 技术，还有升级后的小米青山护眼 3.0，以及 100% P3 广色域、12bit 6.87 亿色彩显示，支持 Dolby Vision、HDR 10+ 和 ZREAL 帧享高清认证。

刷新率和触控采用的部分，屏幕支持目前最高的 165Hz 显示刷新率，多指触控采样能达到 480Hz，瞬时触控采样 3500Hz，玩《和平精英》时基本能够高速响应，切枪和开镜很跟手，几乎没有漏发的情况。

配合内置 400Hz 采样率的陀螺仪，透过调整机身形态辅助瞄准的操作也能够更加顺手。

性能部分，K90 Max 搭载了天玑 9500 移动平台，搭配全新的 AI 电竞独显 D2。这块独显芯片 D2 采用了台积电 12nm 工艺支撑，支持最高 1.5K 分辨率和游戏超分超帧超画三并发，在常温状态下开启性能模式和风扇，K90 Max 的安兔兔跑分为 3906225。

拿着 K90 Max 玩《明日方舟终末地》，开启 60 fps 高画质模式，正常状态下切换视角、放技能的操控感很流畅，基本上不会有太明显的卡顿。

特别是在战斗的过程中能够保持顺滑的操作杆，连击、切换角色都不会被打断，操控感真的还可以。

手机内置了主动散热风扇+6000mm² 冰封循环冷泵组合的新一代冰封散热系统，当中高导热石墨的覆盖面大于 12000mm²，散热总面积达到了 31589mm²。

打游戏时，机器发热比较平均，DECO 位置的热力可以通过风扇和散热内构平均摊开，提升机身散热效能，加上机身支持旁路供电，玩游戏的时候要说特别热还算不上。如果能够注意保护的话，打游戏的时候选择裸机手持，会再舒服一点。

风扇有三档有静谧、智能、强冷可选，就算选择了强冷模式，风扇的噪声也不是特别强。如果你是横向握持手机，那是食指位置会有那么一点凉的感觉。

续航部分，主打高性能表现的 K90 Max 搭载了 8550mAh 小米金沙江电池，支持 100W 有线快充和 22.5W 有线反充。日常常规使用的话可以轻松坚持两天，游戏多一点、使用压力大一点的话 1.5-2 天也没有大问题。

大电池配 22.5W 反充方便用作备机的用户可以快速帮身边的设备补电，小米之前推出过一条有方向的 USB-C to C 线，用了会让反向充电更稳定。

充电的话，K90 Max 支持 100W 秒充，同时也兼容 100W PPS 通用快充协议。我们搭配了细雳线和 AI 小电拼 ULTRA 进行测试，K90 Max 实测最高支持 57W 充电，0-100 充电耗时 69 分钟。

影像部分，K90 Max 搭载了主摄+超广的双摄设计，上侧放着超广角，下侧则是这次强调大光圈的主摄。

主摄搭载了 1/1.55 英寸 5000 万像素的光影猎人 800 CMOS，配备 6P 镜片的镜头，光圈为 F1.68，支持光学防抖。超广的部分用了一块 1/4 英寸 800 万像素的 CMOS，搭配 F2.2 光圈的 5P 镜头。

最后看看售价，REDMI K90 Max 有五个储存版本，在储存芯片涨价明显的现在依然提供了最高 16GB+1TB 的版本：

• 12GB+256GB 定价 3499 元，国补后 3199 元
• 12GB+512GB 定价 3999 元，国补后 3699 元
• 16GB+256GB 定价 3799 元，国补后 3499 元
• 16GB+512GB 定价 4299 元，国补后 3999 元
• 16GB+1TB 定价 4999 元，国补后 4699 元

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

另外，Ace 6 至尊版在通用快充的表现也不错。

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

影像方面，一加 Ace 6 Pro 采用「主摄+超广」的双摄组合：

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

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

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

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

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

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

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

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

手柄内搭载了电竞天线，接入时能够提升信号接收能力，保证游戏时的网络稳定性。

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

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

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

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

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

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

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

图｜Steam

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

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

图｜Steam

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

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

足够好用的鼠标

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

图｜TheVerge

这背后的产品逻辑很简单：

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

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

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

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

图｜YouTube @LinusTechTips

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

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

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

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

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

图｜YouTube @DigitalFoundry

在实际游戏体验中，这两块触控板也没有辜负 Valve 用心的优化。

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

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

图｜YouTube @LinusTechTips

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

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

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

足够好用的手柄

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

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

图｜YouTube @LinusTechTips

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

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

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

与此同时，Steam 手柄背后的 4 颗背键则获得了一致好评。

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

图｜YouTube @LinusTechTips

然而在最常用的扳机键上，V 社却做出了一个不太厚道的决定：

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

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

图｜YouTube @LinusTechTips

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

图｜YouTube @LinusTechTips

它是 PC 的延伸

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

但我们也要理解一件事：

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

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

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

图｜GamersRadar

这也很符合 Valve 立足 Steam 游戏生态的起始逻辑：

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

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

而 Valve 带着做 PC 的思路加入这个市场，希望能带来一些新的活力。

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

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