前不久，OPPO 正式发布自有影像品牌 LOMO 凝光影像，宣告在多年打磨之后，已建立起一套成熟的影像认知体系，并开始探索属于自己的影像美学之路。

而在一周后，OPPO 再次召开发布会，一口气推出了三台手机，分别是今年国产手机厂商的第二台影像超大杯、搭载 LOMO 凝光影像的 OPPO Find X8 Ultra，以及 Find X8s 和 X8s+ 一大一小两部兄弟机型。

爱范儿也提前拿到了产品，并拍摄了不少的样片，在初步体验之后，我认为 OPPO Find X8 Ultra 这台手机，也许是旗舰影像机型的转折点。

OPPO Find X8 Ultra：设计很听劝，影像很坚持

在设计上，OPPO Find X8 Ultra 可以说是相当听劝。

它采用了用户呼声颇高的直屏设计，正面配备一块 6.82 英寸 OLED 显示屏，分辨率达 3168×1440，像素密度 510PPI，支持 1-120Hz 自适应刷新率，全局峰值亮度高达 1600nit，依旧维持旗舰级显示素质。

机身背面则摒弃了前代的分区设计，所有配色版本均采用统一一体化风格，带来更加完整和谐的视觉体验。

视线转向影像模组，这一代对前代 Ultra 颇受争议的不对称镜头布局进行了调整，改用更为对称的十字形排列。哈苏 logo 回归模组正中央，闪光灯依旧独立于模组之外，安置在机身左上角。

这种改动可谓见仁见智——你觉得，它对你的审美胃口吗？

OPPO 将本代影像旗舰称为「夜神」——别误会，这个夜神的意思是「夜景人像神器」。

影像模组中的四颗镜头延续了 OPPO 一贯以来的四摄方案，以超广角、大底主摄再加上两颗长焦镜头覆盖常用焦段需求。

原生 15mm 超广角均适用于风光与人像题材；主摄延续一英寸大底传感器的配置，原生 23mm 焦段，支持拓展至 28mm、35mm、47mm 三个经典焦段，自然还原人物与环境关系。

长焦是这一代升级的重点，70mm 潜望长焦采用 1/1.56 英寸 CMOS，光圈升级至 F2.1，还提供了额外 85mm 焦段的选择，进光量比至今仍在爱范儿编辑部广受欢迎的 Find X7 Ultra 提升了 150%，这颗镜头也被称为凝光影像的王牌镜头，尤其适合带有环境特征的人像拍摄。

而 135mm 潜望长焦配备 1/1.95 英寸 CMOS，光圈从 F4.3 提升至 F3.1，进光量提升 251%，最长焦段可以延伸至 600mm。

进光量的提升，带来的不仅仅是亮度的增强，更是一系列影像质量的根本性改善。

随着进光量的增加，手机可以在更低的感光度下完成曝光，从而有效抑制画面噪点，而手机常采用多帧融合来提升画质，单帧噪点的降低也意味着系统可以减少融合帧数和拍摄时间，进一步提升成像效率与稳定性。

换句话说，在夜间拍照时，不仅画质更纯净，成片率也更高，不容易出现糊片或抖动的问题，让夜景拍摄变得更简单、更可靠，这也是他们将 OPPO Find X8 Ultra 称为「夜景人像神器」的凭仗之一。

除了影像模组规格升级，Find X8 Ultra 对光线的处理也有重大突破。

首先是定制的红外截止滤镜。OPPO 宣称这枚蓝玻璃采用屏幕级封装工艺加工，拦截杂光性能比传统蓝玻璃材质提升 81%，显著提升画面色彩纯净度。

其次是色温控制。随着 LED 光源在日常照明中的普及，光谱成分更加复杂多变，传统相机的全局白平衡难以准确应对多光源场景，极易导致肤色偏黄或泛青，画面光影混乱。

为解决LED光源复杂的色温问题，OPPO Find X8 Ultra 的影像模组迎来了第五个成员——丹霞原彩镜头。

OPPO 将这颗镜头称为「电子阿胶」，因为这颗具备完整光学结构的独立摄像头，内置分区色温感知技术，能够将画面划分为多个区域，针对每一区域的色温进行独立识别与校准，特别适用于夜间人像拍摄。

简单来说，分区色温计算，就是一位懂得因地制宜的调色师，可以将画面分成一块一块的区域，分别识别和校准不同区域的色温，在夜晚拍摄人像时，它能独立优化人物肤色的白平衡，避免肤色因全局调整而发黄或发青，让肤色保持自然，同时还能确保背景霓虹灯不被误调偏色，保留真实光影的氛围感，让整幅画面在情绪和真实之间取得更好的平衡。

而定制的蓝玻璃与丹霞原彩镜头，就是「夜景人像神器」的第二个凭仗。

更进一步，OPPO 基于亚洲多光照环境下的肤色数据库，打造了首个 AI 肤色模型，融合电影色彩工程师与彩妆品牌的美学标准，通过算法优化肤色分区与光影过渡，减少后期调色需求，使成片更自然、更一致。

值得一提的是，由于用户对于影像模组厚度的顾虑，OPPO 延续了传感器倒置的设计，Find X8 Ultra 在搭载一英寸大底与双潜望镜头的情况下，依旧将镜头模组厚度控制在可接受范围内，机身厚度 8.78mm，加上影像模组的厚度也仅有 13.99mm，整体手感较为轻盈。

除了硬件升级，Find X8 Ultra 的软件也迎来进一步优化。

上一代口碑颇佳的大师模式再次进化，新增风格自定义界面，用户可通过滑动切换多种摄影风格，并进行更深层次的个性化调节，同时，Find X8 Ultra 还引入了 JPG Max 格式，在保留 5000 万像素全尺寸输出的同时，大幅降低文件体积，兼顾高画质与便捷分享。

大师模式是我在初步体验 OPPO Find X8 Ultra 时最喜欢的一个功能，这个模式不会过分压制高光，也不会大幅度提亮暗部，整体保留了画面的自然动态范围；同时极大程度地去除了算法锐化带来的「数码感」，搭配 OPPO 全新引入的拍摄场景与题材识别的自适应影调引擎，让照片呈现出极具光学质感的成片效果。

在 OPPO Find X8 Ultra 上，OPPO 对 HDR 进行了全面升级与普及：ProXDR 效果不仅应用于相机取景预览和实况照片，还实现了所见即所得的成片一致性体验，并且在相册中对照片进行编辑，也能保留 HDR 效果，后续小红书还将在 4 月底全面支持 OPPO ProXDR Live 照片的分享，进一步提升使用便捷性与影像呈现力。

随着 Find X8 Ultra 推出的，还有进一步升级的 AI 功能。

在 OPPO Find X8 Ultra 机身左侧，还新增一颗全新的「快捷键」，默认绑定为 AI 一键闪记。该功能可智能识别、分析并记录当前屏幕中的各类信息，自动储存在「小布记忆」App 中，随后，AI 会对内容进行分类整理并形成记忆，用户可通过 app 或语音指令便捷调用，或是 AI 主动根据日程提醒，实现「所见即记、随时可取」的用户体验。

OPPO Find X8 Ultra 搭载高通骁龙 8 至尊版移动平台，整机重量为 226 克，厚 8.78mm，搭载 6100mAh 电池，支持 100W 有线快充及 50W 无线快充，兼顾性能、续航与充电效率。

OPPO Find X8 Ultra 一共提供了星野黑、月光白、晨曦微光三种配色，售价根据配置不同，分别为：

• 12GB + 256GB：6499
• 16GB + 512GB：6999
• 16GB + 1TB（卫星通讯版）：7999

在体验了一段时间的 OPPO Find X8 Ultra 后，我还有一个更深的感触，也就是我在开头写下的最后一句话——这也许是旗舰 Ultra 机型的转折点。

我最中意的大师模式，之所以可以极大程度地还原光学质感，说到底凭借的是足够强大的硬件底气，才能在尽可能脱离算法的前提下提供依旧优秀的成像，而这些强大的影像硬件，正是 Ultra 机型一直以来的象征。

在这种拔尖定位下，「极致影像」几乎成了 Ultra 的代名词——无论是设计、手感，甚至是便携性，都可以为影像性能的极致表现让路。

这么来看，这一代 OPPO 的影像超大杯可以说相当有意思，在核心竞争力影像上，OPPO 坚持走自己的双潜望路线，先夯实硬件基础，再将突破口聚焦在夜景人像，进一步解决杂光干扰、色温偏差等夜拍顽疾，试图从底层打通复杂光线下的人像表现，取得新的突破。

但在设计上，OPPO 却一反 Ultra 机型完全极致和厂家主导的设计理念，不仅开始考虑手感、厚度，也明显听进去了不少用户的反馈，对上一代存在争议的部分进行了大刀阔斧的改动，可谓「听劝」听到了点子上。

坚守中有改变，听劝中又有坚持，牺牲手感换影像的时代，可能要结束了。

OPPO Find X8s 系列：一大一小，直屏全能

除了影像旗舰 Find X8 Ultra，OPPO 此次还同步推出了两款 X8s 系列新品。

OPPO Find X8s 是呼声已久的小屏旗舰，搭载 6.3 英寸 1.5K OLED 显示屏，屏幕像素密度达到 460PPI，支持 1-120Hz 自适应动态刷新率，全局峰值亮度达到 1600nit。

这部小屏旗舰的最大亮点之一，是来自第二代芯片级屏幕封装技术的 1.25mm 的屏幕黑边，这个数据比 X8 标准版缩减了 0.2mm，比 iPhone 16 Pro 窄了 0.18mm，同时仅 7.73mm 的厚度配合 179 克机身重量，带来更加轻盈、舒适的手感体验。

OPPO Find X8s+ 搭载 6.59 英寸 OLED 显示屏，屏幕像素密度达到 460PPI，支持 120Hz 自适应动态刷新率，亮度规格保持一致，定位为更大尺寸的性能旗舰。

OPPO Find X8s 系列两部手机正面均采用直屏设计，背面则采用了新的浮光寰宇影像模组设计，镜头布局由 OPPO Find X8 系列的十字布局改为了「×」形布局，未与 OPPO Find X8 Ultra 这台超大杯对齐，有些可惜。

值得一提的是，OPPO Find X8s 的镜头凸起仅 2.97mm。

两部手机均搭载 LOMO 凝光影像三颗摄像头，但潜望长焦的焦段设置稍有区别：

• OPPO Find X8s 的潜望长焦为原生 85mm（3.5 倍）
• OPPO Find X8s+ 的潜望长焦为原生 73mm（3 倍）

两款新品同样搭载了 Find X8 Ultra 上的 AI 一键闪记，让小屏旗舰也拥有不打折扣的智能体验。

在续航方面，Find X8s 配备 5700mAh 电池，Find X8s+ 则为 6000mAh，双机均支持 80W 有线快充与 50W 无线快充，续航与充电体验都在线。

性能上，两款新机均搭载天玑 9400+ 处理器，提供旗舰级的性能表现，确保日常流畅与高强度使用场景下的能效兼顾。

OPPO Find X8s 共提供星野黑、月光白、落樱粉、海岛蓝四种配色，根据配置不同，售价分别为：

• 12GB + 256GB：4199 国补到手价 3699
• 12GB + 512GB：4699 国补到手价 4199
• 16GB + 256GB：4399 国补到手价 3899
• 16GB + 512GB：4999 国补到手机 4499
• 16GB + 1TB：5499 国补到手价 4999

OPPO Find X8s+ 在星野黑和月光白的基础上新增一个风信紫配色，根据配置不同，售价分别为：

• 12GB + 256GB：4199 国补到手价 3699
• 12GB + 512GB：4699 国补到手价 4199
• 16GB + 512GB：4999 国补到手价 4499
• 16GB + 1TB：5499 国补到手价 4999

在简单上手 OPPO 这一次推出的其中两款手机后，我最大的感受是一个词：听劝。

OPPO 这代产品策略的核心，是兼听则明。也正是因为这种「听劝」的姿态，Ultra 机型被确立为顶层锚点，一方面承载了 OPPO 对旗舰影像的理解与表达，另一方面也开始拿出余力去顾及更多日常使用体验。

这种理念最终落到了产品层面，便有了 X8s 与 X8s+ 的组合搭配——在主打一手掌握的同时，与 Find X8 Ultra 形成高低错位、前后呼应的产品梯度，通过尺寸、定位、手感、影像能力等多个维度的差异化，对不同用户的呼声做出了更具体系感的回应，也进一步完善了自身的旗舰产品矩阵。

在坚持原本产品核心竞争力的前提下，这种听劝，本质上是一家厂商放下姿态、将用户反馈从「被听见」变成「被实现」的努力尝试，这种尝试无疑会获得用户的认同，这本身就是一种进步，也值得肯定。

将目光转回这个矩阵的排头兵——OPPO Find X8 Ultra，也许有朋友会认为，这样的方式让 Ultra 失去了一些极致的味道，反而有些面面俱到、四平八稳的中庸感；

但如果让我以一个普通用户的身份来回答，在一台尽可能照顾到手感、设计、影像体验乃至用户反馈的旗舰产品面前，我会毫不犹豫地说一句：

我很喜欢。

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成百上千万美国人，进厂打螺丝。

很难想象吗？

在特朗普看来，这并非什么不可能任务。

近日，美国突然向全世界上几乎每一个国家发起关税战。对于中国来说，关税比例已经超过了 100%。

关税战可能意味着 iPhone 以后在中国不好生产了？没关系，美国早有对策。上周末，美国商务部长霍华德·拉特尼克在电视直播上发表了他的伟大计划：

成百上千万的美国人，进厂打螺丝，造 iPhone！这样的景象将会来到美国。很多工作将会被自动化，但美国的专业技能将会解决一切问题。我们将创造大量的机械工、空调技师、电工。美国的专业技能，美国的高中毕业生们，将会成为我们劳动力的核心，创造历史上最伟大的一次就业浪潮。高科技工厂将来到美国，而他们将加入这些工厂。

白宫发言人卡罗琳·莱维特也在回答记者问时表示：

（总统）认为美国拥有大量的劳动力，以及资源，来实现（在美国生产 iPhone）。

简直是计划通。但问题是，拉特尼克的设想，特朗普的这场「iPhone, Made in USA」的大梦，真的能实现吗？

今天的苹果，一手构建并运行着全世界最庞大、复杂，也最成功的供应链体系：将近 190 家已知、公开的供应商，遍布全世界 50 多个国家和地区。受雇于这些供应商并为苹果项目工作的人员数以百万计。但这些供应链，能够顺利地迁移到美国吗？

让我们来跟随 iPhone 手机从原材料到精炼，从组装到成品的整个过程，看看区区 iPhone，到底能不能美国制造？

原材料供应链，能「复制粘贴」吗？

手机没有电池不行，电池没有钴和锂不行。这里，我们先用 iPhone 电池所需的钴、锂这两种有色金属材料来举例。

根据苹果在官网公开的清单，该公司使用的几乎所有的钴、锂金属精炼厂都位于中国大陆。在大约 200 家精炼厂的供应商列表中，绝大多数位于世界其他国家和地区，只有 10% 位于美国，且苹果使用的美国精炼厂仅具有少量 3TG 精炼能力，不具备钴、锂精炼能力。

但根据美国官方公布的数据，美国本土的已探明钴矿储量只有 100 万吨左右，位于世界末位，且年产量极小。并且，美国本土没有一座能够具备电池级和航天级钴精炼能力的精炼厂。

世界钴矿储量最大的国家是刚果（金），最大的精炼钴国家是中国。这两个国家均受到本轮「自由日」关税的影响，中国的税率更是高达 104%。

锂矿资源方面，美国倒是储量丰富，目前世界排名第三。但美国本土锂资源开采控制极端严格，直到去年 10月才批准了过去 60 年以来的首座锂矿。至于精炼能力，电池级锂精炼厂在美国同样不存在。

美国缺乏电池这一 iPhone 最重要的元器件之一所需要的两种关键元素的原材料生产和精炼能力。这意味着苹果没有可能也没有理由在美国生产 iPhone 电池，就是这么简单。

如果仅从海外采购并在美国组装，可行性并没有提高多少。考虑到特朗普的「自由日」关税显著提高了苹果从海外采购有色金属/稀土元素原材料以及铸造精炼服务的难度，高昂的采购成本，加上本土的高人力、运营成本，将会显著提高最终的美产 iPhone 的价格，且产能难以爬坡。

电池重度依赖美国缺乏的稀土资源，而中国掌握全球稀土资源的极高话语权。事实上 iPhone 的电池几乎全部都在中国生产。如苹果被迫将 iPhone 电池生产转移到美国，进口稀土资源的难度将会显著增加，成本暴增。显然，将 iPhone 转移到美国生产来对抗中国产 iPhone 的 104% 关税是毫无财务意义的。

这还只是在说电池。其他的半导体元器件所需的关键材料，比如「3TG」（锡、钽、钨和金，），苹果采购来源多达 79 个国家和地区。其他稀土元素方面，苹果更是已经和中国、非洲、拉美等国家和地区供应链深度绑定。这些资源当中的大多数，美国本土都比较匮乏，也缺乏现成的开采和精炼基础设施，现有产能供应国内其他低需求产业略显勉强，无法达到苹果的需求量级，更无法和苹果的成本目标匹配。

美国不仅缺乏原材料，也缺乏完整的产业链。而中国拥有完整的电子产业集群，提供不限于芯片封装、屏幕、光学、电池等元器件在内的生产、制造、组装，以及开模、测试、物流等覆盖全链条的服务能力。

究其根本，作为一个系统设计复杂、元器件种类多样的高精密数码设备，iPhone 所需的原材料的供应链无法被轻易复制和粘贴。这不是一纸命令或者各式各样的补贴政策可以改变的。没有就是没有，巧妇难为无米之炊。

百万美国人进厂，靠谱吗？

第二次世界大战之后，中国百废待兴，选择了全球制造工厂的站位，并一直坚定站到了今天；而美国公司将低附加值的制造业离岸化，利用剪刀差获得了更高的利润，投入到创新研发、并购整合等再投资用途，进而制造更高附加值的商品，循环往复。

但在今天的全球化分工十字路口，甭管中国想怎样，反正美国是腻了。按照美国商务部长拉特尼克的说法，美国应该将这些低附加值的制造业回流。

与其将价值链上最前和最少的那一部分留给中、印、越，从而让美国跨国企业可以相对轻松地赚到链条后端的大钱——为什么不让美国公司和美国劳动力都更辛苦一点，但可以把整个价值链都留在本土呢？

好，百万美国人，像富士康厂弟厂妹们一样，进厂打螺丝吧。

用不了多久美国工厂主就会发现，用本土劳动力来土生产 iPhone，是一件完全不经济的事情

根据苹果官方发布的供应链报告，苹果供应链雇佣了上百万人。就以最大的组装商富士康的郑州工厂为例，为苹果产线工作的常态人数稳定在 20 万人左右（不一定全职苹果产线），而为新机出货爬坡准备的旺季人力可以轻易达到 30 万人。

近年来富士康苹果产线员工的月薪在 7000 元人民币上下浮动，即便加上旺季额外工资和返费等也并不高。而相比之下，2002 年数据显示美国「机械操作工」(machine operators，和富士康工厂装配工基本对等）的平均年薪是世界第二高达到了 3.25 万美元，折合人民币月薪高达 2 万元，仅次于德国，是富士康厂工的 2 倍还多。

也就是说，不考虑美国行会组织的阻扰、高强度和技能密集型人力资源的匮乏程度等诸多额外限制因素，就纯粹假设美国有一个大城市地区能够一夜之间提供数十万人进厂打螺丝，工资成本的增加也已经严重拉低了苹果的傲人的利润率。

而如果把额外限制因素纳入考虑，情况只会更加糟糕。

首先，美国缺乏高科技制造所需的技能密集型劳动力。在 iPhone 流水线上最需要的精密焊接组装等工作内容上，美国不但缺乏相关劳动力，也缺乏培训资源。

解决的办法是引进外部劳动力或者引进培训师。考虑到特朗普的「美国优先」大政策方向，引进外劳几乎没有可能。后者则更加复杂。

一方面，工厂需要快速招到足够多的人从而进行高效率的大批量培训，因为招聘进度决定培训进度，进而决定了产能和良率爬坡的进度。但在美国，恐怕没有城市能够复刻富士康在人口大省河南「一个周末招聘 5 万人」的招聘速度；另一方面，即便招到了人，培训的转化效率也是个大难题。苹果不可能在美国招到像在中国那样配合度高，工作勤恳的劳动力。

看看福耀玻璃就知道了。

奥巴马投拍过一部福耀玻璃在美国办厂的纪录片《美国工厂》，片中直观、详细地展示了创始人曹德旺从中国带去的熟练技师，面对拒绝「吃苦耐劳」的美国本地工人有多么无奈。怎么教都教不会、不愿意学，上不了一会班又被行会派来的人请去茶水零食招待。

前《美国在线》记者曾经探访福耀玻璃在美国的工厂，发现中国工人「一次扛三块挡风玻璃」，美国人一次只能扛一块；中国工人愿意每周工作六天，每天 12 小时，而美国工人每周能干满 40 小时就已经叫苦连连了，效率不及中国工人的一半。这位记者在 X 上直言不讳：

你算算 iPhone 在美国制造，成本要多少？

如果福耀玻璃美国工厂这样一个相对低技术要求的项目的失败还不能让人信服，那么不妨直接看看苹果和老朋友富士康自己的试错经历。

苹果曾经宣称 Mac Pro 在美国组装（不是制造），然而这个和 iPhone 相比已然是庞然大物的机型，在美国组装的过程中仍然难免受到供应链不足和劳动力短缺的影响，结果苹果被迫将部分组装工作转移到中国；富士康曾经在美国威斯康辛州做了一个「AI+5G+8K」的梦，打算在这里投资兴建一家全世界最顶级的 LCD 工厂，然而即使拿到了数十亿美元的投资和补贴，最终还是梦碎——富士康在本地聘请的一位高管直言：问题在于技术工人短缺。

但如果按照充分利用工业自动化的魔法，让美国工厂可以在高技术/经验工人暂时短缺的情况下也能够顺利生产，这种方式可行吗？

The Information 曾有一篇报道，提到苹果计划逐渐削减供应链装配工数量，到 2030 年实现减半。今年 2 月，苹果 CEO 蒂姆·库克还官宣将在未来 4 年内在美国本土追加高达 5000 亿美元的投资，其中包括在得克萨斯州兴建一座总面积超过 2.3 万平方米的新工厂，用于生产 Apple 智能背后的私有云计算服务器，能创造 2 万个本土岗位。

然而一个摆在眼前的大难题是，特朗普在 4 月上旬先后多次提出、取消、再追加新的关税，对于包括苹果在内的任何一家希望在美国投资办厂的企业来说，带来了巨大的不确定性。对于 iPhone 这样的高精密电子设备，其生产所需的机械装备主要来自中国和欧洲。而这两个国家和地区在本轮「自由日」关税战中得到的税率也是最高的。

关税暴增，使得工厂主无法用合理的落地价格采购成套的自动化生产解决方案和组装机械所需的零部件。机器变贵，自动化的难度只增不减，意味着苹果以及其他生产商们要么花费更高的成本购买机器，承受更长的回本周期，要么被迫回落到对于传统人工装配的模式——无论怎么做，都无法实践特朗普的承诺，这个道理不难理解。

彭博社近日采访了美国供应链管理和物流服务巨头 Flexport 公司的 CEO 瑞安·彼得森，他在节目中提到美国的工厂需要来自其他国家的机器和零部件才能正常运转。而机器变贵等于生产变少。

反观中国呢？相当多人们还以为苹果的 iPhone 供应链在中国能够成功仅是因为劳动力成本低，实际上这个观念早已过时。库克早在 2017 年就说过：

中国早已不再是低劳动力成本的国家……（苹果的供应链）选择中国的原因在于技术能力，技术类型，以及掌握这些技术能力和类型的工人的密集性。我们的产品需要先进的材料加工、先进的机械工具 (tooling)、极高的精度，而中国的工程能力非常深厚。好比在美国，你想要找所有的 tooling 工程师，我不确定能够装满一个房间——然而在中国，你可以装满好几个球场。

结果就是，机械工具、技术工人、供应链支援等各种苹果生产 iPhone 所需的生产要素在中国已然齐备。再这样的前提下还要强行制造业回流到美国，可以说没有困难也要制造困难了。

制造 iPhone 背后，到底意味着什么

最后我想讨论两个东西。

第一个是：苹果，以及以苹果为代表的美国跨国高技术公司，过去一直以来做的是什么？

其实前一小节其实已经简单提到。无论是苹果在中国生产 iPhone，抑或是美国化工巨头从加拿大进口石油进行精炼，生产出更高附加价值的产品再出售给加拿大以及其他国家，底层逻辑都是一样的：

美国跨国公司将低附加值的制造工序转移到海外，利用劳动力价差来赚取足够高的利润率，然后再将利润投入到技术创新研发、收并购等行业横向/供应链纵向的整合，不断开发出更新更高科技的产品，继续交给离岸国家生产，赚取更高的利润。自从 iPhone 发布以来，苹果用了 20 年构建维持了现在这个巨大的优势供应链，把高研发-高利润率的雪球滚起来。

这个过程中离岸制造商和它们的国家并非一直被利用和收割，而是也吃到了技术创新结果的下放和滴漏效应。但无论如何，这个过程中美国和美国跨国公司斩获了绝大部分的价值链，是毫无疑问的赢家。

然而在全球化的信念早已破产的今天，似乎美国已经不再认可共赢，而是只有自己赢才是真的赢。必须所有的价值链都在自己手上。肥水不流外人田。

但是，代价是什么呢？

通过本文的 iPhone 例子，强行将一个高附加值产品生产过程中的低附加值阶段回流到美国，意味着美国跨国公司将痛失利润率。而利润降低，意味着研发等增长驱动型再投资活动也将降低，进而干扰创新发生的节奏。这无论对于美国还是它的最大贸易伙伴和中国，都不是件好事。不顾一切出拳，只会把暴露更多的弱点。

第二个想讨论的东西，是另一支人们没太关注到的「美国生产手机前辈」。

2017 年，一个名叫 Purism 的美国团队发起众筹，宣布要独立制造一款不受任何巨头控制，注重安全和隐私的手机。再后来，这个项目的画风逐渐离谱，团队开始大张旗鼓地宣传手机完全在美国本土制造。

最后，这支名叫 Liberty Phone 的手机，在原定交付延迟了整整一年多之后，终于磕磕绊绊地问世，售价高达 2000 美元，而且采用的配置性能极其落后，甚至低于项目在 2017 年宣布时的同期中端机水平——5.7 英寸的 720P 屏幕、4GB RAM+128GB ROM、非主流的 NXP 处理器。即便如此，即便宣传「美国制造」，手机内相当大比例的零部件仍然不可避免从中国和越南采购。

一支美国生产的 iPhone，或许从配置和体验上不会比 Liberty Phone 糟糕。至少苹果无论放弃什么都不会放弃引以为豪的体验。然而考虑到这家公司对利润率的极致追求（不只是单纯的营利性，也出于确保研发的动机），iPhone made in USA 的价格，应该不会太美丽。

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编者按

过去一个世纪，消费电子是创造力最为旺盛的行业。每隔几年，我们就会见证一个新品类的诞生，而许多足以定义时代的「明日产品」便从中而来。明日产品的诞生，并非一蹴而就。第一批明日产品怎么样了？

时至今日，他们未必是市场的引领者，却是时代的探索者。我们试图打捞这些被遗忘的技术标本，从中寻找明日产品演进的脉络，为你提供一个新的视角。

转眼间，Apple Watch 已经十岁。智能手表这个品类，也从问世时略带科幻感的「明日产品」，成为和耳机一样常见的可穿戴设备。

而如果对比市面上的智能手表，会发现它们虽然有圆有方，但都大同小异：触控屏幕、数字表冠构成了基本的交互逻辑，与智能手机协作以及健康监测功能则是手表的核心功能。

Apple Watch 无疑是智能手表拓荒的胜利者，但在十年前可不是这样。

第一批智能手表怎么样了？

2013 年，搭载墨水屏的智能手表 Pebble 曾经风靡一时，又很快被市场抛弃。沉寂近十年，他们宣布重新计划推出新的手表。

只是不再智能了。

十年前的墨水屏手表，到现在也没有过时

2013 年，距离初代 Apple Watch 诞生还有 2 年，第一台 Pebble 手表伴随着众筹金额打破纪录的傲人成绩正式问世。

不管是当时，还是现在，初代 Pebble 的设计还算独树一帜：彩色的方形表盘设计非常有活力，虽然体型和普通手表相当，但外观很有玩具感。

和现在的智能手表不一样，Pebble 采用的是一块黑白电子墨水显示屏，而且不支持触控，所有交互靠表盘旁的按钮完成，倒是很像功能手机。

和 Pebble 配套的是一个手机 App，支持 Android 和 iOS，能用来显示手机上的通知，或者控制音乐播放。

更进阶的玩法是，Pebble 提供了一个应用商店，里面有大量可以安装到手表的 App，为手表带去更丰富的功能，当年很火的 Flappy Bird 游戏就和操作简单的 Pebble 有不错的配合。

至于手表显示时间的本职工作，Pebble 也完成得很好：商店里有上千款表盘可供下载，虽然手表显示素质一般，从现在的眼光看不少盘面都颇有一种 Lo-Fi（低保真）美学。

上面这些功能是不是有种很熟悉的感觉？夸张地说，现在的智能手表，都在用 Pebble 玩剩下的模式。

但 Pebble 只风光了三年。2015 年，距离 Pebble 被低价收购还剩一年，苹果发布了初代 Apple Watch。

如果只是一些功能和数值上的比拼，Pebble 未必落后 Apple Watch 多少：墨水屏虽然老旧，但能提供 7 天续航，还能常亮显示时间，Apple Watch 只能抬腕亮屏，还只勉强够用一天；闭着眼睛都能用实体按键切歌的 Pebble，比主要靠点小屏幕的 Apple Watch 要更加方便。

但正如前文所说的，Pebble 像手表上的功能机，而 Apple Watch 的形态，更像是手表上的 iPhone。

Apple Watch 虽然一开始走歪成时尚奢侈品的路线，但在二代开始悬崖勒马，开始注重时尚和健康功能，在第四代完成转型，最终真正成为改变我们生活的明日产品。

Pebble 其实也在 2016 年的第三代上加入了健康追踪功能，但这个功能更现代、更丰富的 Pebble 2（没错，第三代叫 Pebble 2），看起来不再是引领者，更像是一个步履沉重的追赶者。

Pebble 创始人 Eric Migicovsky 在采访中表示，其实公司早就知道要朝运动的方向转型，但当产品终于面世时，一切都太晚了。

作为一家初创公司，市场没有给 Pebble 太多追赶的机会，Pebble 2 的备货还没发完，公司市值一落千丈，从最高估值 7 亿美元，最后申请破产，被健康可穿戴大厂 Fitbit 以 2300 万美元收购，黯淡收场。

Pebble 不再智能了，但它战胜了时间

2018 年 6 月，Pebble 的在线服务正式停止服务；2021 年，Pebble 的手机配对 App 也正式下架，原本的智能手表，成为了几天就要冲一次电的普通的电子表。

Pebble 手表从大众的视野中淡出，但却没有从这个世界上完全灭绝，甚至直到今天，全世界可能还有几百名用户在使用这个手表。

给 Pebble 续命的是一个民间的爱好者组织「Rebble」——名字结合了组织发源地，网络论坛「Reddit」。

Rebble 提供了一个在线工具，可以刷入爱好者自己开发的商店和在线功能，可以安装老 App，调用天气和语音听写。虽然过程并不算简单，但确实能够让手表「复活」。

甚至 Pebble 的创始人 Eric Migicovsky 自己，也加入了 Rebble 论坛，至今还在用 Pebble 手表。

这不仅仅是一种对自己作品的怀念，Migicovsky 表示，Pebble 能提供当前市面智能手表所没有的体验：低调的墨水屏，不仅阳光下可以读，还不会分散用户注意力；很长的电池寿命，不用经常充电；方便可盲操作的按钮；以及最重要的，很强的社区开放性。

Migicovsky 不是一个人。美国一位护士 Raymond Forte 表示，Pebble 刚好卡在电子手表和智能手表之间的形态，非常适合自己的工作：长续航满足长时间的值班，一种低调的提醒方式来让他接收 911 通知，并快速回复同事，还能用应用程序连接 Google 地图为他开救护车提供简单的导航。

还有一些科技爱好者或者说极客单纯觉得，不管是彩色的初代 Pebble，还圆形的 Pebble Time Round 和金属外壳的 Pebble Steel 这个有点复古感的外观，以及 Pebble 现存一千多个表盘上那种低保真设计，都提供了一种当下智能手表所没有的美学价值。

Pebble 早已谈不上智能，但它还是一块手表，因此能经受住时间的考验，并不奇怪。

智能手表的答案不止一种，还可以更酷

我认为，（Apple Watch）并不是要去解决什么特定问题。更多地，它是一种优化，是一个机遇。

出自苹果前首席设计师 Jony Ive 的这段话，可以说用高情商的说法概括了智能手表探索初期的一个尴尬处境，那就是形式先于用途存在。

当行业和技术已经进步到能够将智能设备的尺寸缩小到手腕级别，行业反而因为不知道该用这小小方寸去实现什么功能，而陷入迷茫。

从上世纪用来「看电视」，到 Pebble 用来看天气看通知，厂商们都在不断摸索，但产品只能说都是隔靴搔痒，毕竟这些功能，手机能干得更好，说服不了消费者掏钱。

「并不是要解决什么问题」的 Apple Watch 问世，自然也没能回答行业和消费者的疑惑，一直到苹果找准了健康量化的路子，才定下了智能手表的模版。

运动健康虽然是智能手表的标准答案，但不是所有人心中的答案，至少对于 Pebble 死忠粉而言如此。

沉寂八年后，Eric Migicovsky 在年初成功说服 Google 将 Pebble 的软件开源，然后宣布成立一家新公司推出新的手表。虽然因为商标归属权原因，Migicovsky 的新手表不会被称为 Pebble，但会是那些经典产品的「精神续作」。

Migicovsky 表示，用户们对 Pebble 的长情给他带来了很多启示，让他意识到产品更新不需要抱着「改变世界」的想法，也不需要频繁推出，可以完善和维护当前的产品。

这种模式和当下科技行业的趋势大相径庭，但 Migicovsky 相信这就是 Pebble 续作的决定性特征。

Pebble 不会过时，因为它已经过时了。

也就是说，Pebble 的对手不再是 Apple Watch 等智能手表，而是卡西欧这种电子表。

第一批明日产品，在今天成为了「昨日产品」，但消息一出，外网的媒体和粉丝都在欢呼，他们对 Pebble 的回归，已经等了太久。

手表确实是一种非常神奇的品类，智能手表和传统手表之间虽然存在竞争，但不是一种你死我活的互相替代关系。因为戴手表除了功能，还有一层文化和审美的价值在其中。

即使成为了 Apple Watch 的忠实用户，我还是时不时有一股冲动，想把它换成一块设计精美的 Swatch。

Apple Watch 虽然很强大，但我们真的需要它上面的这么多功能吗？对我来说，最主要的还是运动记录和睡眠追踪功能，以及和苹果生态的高度集成，其他 App 偶有用到，但更多时候还是下意识掏出手机。

Migicovsky 在三年前也重新思考了 Pebble 失败的原因，最后他认为，并不是没能及时紧跟趋势为手表配备健身功能，反而是因为想要更多大而全的功能，加入太多生产力和健身的功能，导致产品定位偏移。

迭代了十年，智能手表似乎也到了一个瓶颈期，只能往上不断累加更多健康功能，路越走越窄。

可以预想的是，Pebble 再次出山不会掀起太大波澜，但它能提醒我们，智能手表，明明可以还可以更酷。

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上周的任天堂直面会，将 Switch 2 的热度炒到最高点，一时间不同的声音充斥了各个社交媒体。

有人对新机器挤牙膏的配置但更高的售价表示失望，也有人对全新的配置、游戏和玩法激动不已，准备冲首发，更多人还在持币观望，等待更多信息和新游戏的消息。

所以，这台期待已久的 Switch 2，究竟好不好玩？该不该买？全球首批幸运 Switch 2 玩家已经分享了他们的体验。

「Switch 2 是一次不错的更新」

直面会后的周末，任天堂举办了几场线下活动，邀请媒体直接上手感受和试玩 Switch 2，这也是我们目前能获取到最真实和直接的 Switch 2 情报。

首先，LCD 屏幕是「降级」吗？

一上手就很难不注意到 Switch 2 最明显的不同：尺寸。对比 6.2 英寸屏幕的 Switch，Switch 2 明显要大了一整圈，配备了一块 7.9 英寸的 LCD 屏幕，而整机厚度却没有变化。

关于为什么没有沿用 Switch 上已经出现过的 OLED 屏幕，任天堂表示，Switch 2 的 LCD 技术取得了很多进步，深思熟虑之后选择了采用 LCD 屏幕。

但这块支持 120Hz 可变刷新率以及 HDR 的 LCD 屏幕，即使对比的是 OLED 屏幕，也很难说是一次「降级」。Switch 2 的屏幕亮度很高，色彩也非常丰富，让 Engadget 记者表示「不怀念 OLED 屏幕了」。

虽然 OLED 屏幕能带来更深邃的黑色，但在感知明显的 HDR 和高刷加持下，Switch 2 这块 LCD 屏幕的总体表现也非常优秀。

当然，任天堂也很可能会仿照 Switch 的模式，在未来发布「Switch 2 OLED 版」。

Switch 2 性能怎么样？游戏好玩吗？

任天堂并没有展开谈论 Switch 2 采用的处理器细节，不过，英伟达方面确认这块定制芯片的性能提升是初代 Switch 的 10 倍，并且支持 DLSS 技术，可以利用 AI 增强游戏画质和帧率表现，以及具备基于硬件的光追能力。

试玩会上提供了《马力欧赛车 世界》的试玩，单从直面会的短暂介绍，我们也能感觉到这款新游戏在体量上超过不少老 Switch 游戏，很适合用来展示 Switch 2 的新机能。

不少游玩了《马力欧赛车 世界》的记者都惊叹于这个游戏构建的庞大世界，比赛多达 24 名车手，游戏过程中发生的各种事情让人应接不暇：对手扔来的障碍物、赛道上出现的动物，还有变化的天气……但 Switch 2 的表现非常出色很稳定。

在 120fps 帧率加持下，Engadget 甚至表示「赛车游戏在任何任天堂游戏机上都从未如此流畅」。

而作为一位老 Switch 玩家的 Tech Crunch 编辑，本来认为自己并非「画质党」，但她留意到 Switch 2 画面中的酷霸鳞片以及咚奇刚毛发等更加精致的细节之后，她感觉「回不去了」。

另一款护航大作《咚奇刚 蕉力全开》也在活动中开放了试玩，这款游戏的核心玩法是「破坏」与「探索」，玩家可以操控大猩猩咚奇刚到处砸东西，比如在地上掏出一块大岩石砸向敌人，或者为自己砸开一条道路，发现隐藏的道路或者洞窟。如果你喜欢 3D 马力欧游戏，那么这款 3D 咚奇刚游戏不容错过。

这款游戏在 Switch 2 的表现依然很出色，不过由于时间限制，试玩人员基本上只能探索其游戏内容的冰山一角。据任天堂介绍，游戏世界中一切都是可以被砸毁的。

这两款第一方游戏的玩法，在以往的任天堂游戏机上都难以实现，只有性能更强的 Switch 2，能够支撑如此庞大的游戏世界。

一些 Switch 上的经典游戏，在 Switch 2 上也迎来了升级——比如《塞尔达传说 旷野之息/王国之泪》现在能够以 4K HDR 60 帧运行，清晰度、流畅度和读取速度都有了长足提升。任天堂还为这些「升级版」游戏加入了更多的新内容，比如能够通过手机 app 联动、新的游戏功能或关卡等，这其中有部分游戏可以免费升级，不过也有一些游戏需要你额外多付 10-20 美元解锁「升级包」。

至于大屏幕和重量对手感的影响，大部分试玩人员都表示，如果是 Switch 老玩家，那上手后也不会有太多不适应，拿在手上玩也不会比 Switch 重多少。

不过在场人员都只能在相对短的时间内试玩，如果游戏时间更长，总共超过 500 克的重量想必还是会造成一定压力。

活动也提供了《马力欧派对 空前盛会》的新模式试玩——借助外接摄像头配件，Switch 2 能够扫描每个玩家的脸和身体来对应游戏角色，看上去效果还不错。任天堂官方表示，开启这个摄像头功能并不需要官方的原装摄像头，第三方摄像头也能支持。The Verge 编辑还提到了 Switch 2 麦克风让人惊喜的收音效果：不仅能远距离收到玩家的声音，还能较好消除嘈杂的环境音。

值得一提的是，任天堂也确认了 Switch 2 机身上方新增的 USB-C 接口虽然可以进行充电，以及外接摄像头等扩展硬件，但不能进行视频输出，因此也无法外接另一块屏幕。

磁吸 Joy-Con 2 稳不稳？鼠标模式好玩吗？

The Verge 还提到了手持游玩时的一个亮点：采用磁吸的 Joy-Con 2 手柄，在机器身上要比采用滑扣的前代牢固许多。按下背面的按钮，Joy-Con 2 会伸出一个小杆，将手柄从主机上推出。

有意思的是，IGN 尝试将两个 Joy-Con 反着插上主机，发现可以正常吸附和拆卸，不会像前代那样造成机体的损坏。

关于 Joy-Con 2 的摇杆，任天堂否认换用了霍尔摇杆，但表示也经过了重新设计。至于前代出现的摇杆漂移通病是否能在这代解决，还需要时间验证。

不少媒体都上手试用了 Joy-Con 2 的另一个重点功能「鼠标模式」——此前，爱范儿也独家做过该功能的深度解读。

在《银河战士 P4》中，玩家可以把 Joy-Con 2 当成鼠标进行射击，一开始可能会觉得手感有点奇怪，但 Engadget 认为比用手柄来瞄准要更好，「Joy-Con 鼠标」也能进行很精确的点击，非常利好 FPS 爱好者。

轮椅篮球游戏《Drag x Drive》的玩法则完全围绕鼠标模式构建，玩家要用同时用两个 Joy-Con 2 来回拖动，模拟双手摇轮椅操控游戏小人移动，然后可以随时抬起手柄用体感的方式投篮。虽然很好展示了 Joy-Con 鼠标模式，但 The Verge 的编辑反馈玩着很累人，两把之后肩膀就有点酸了。

虽然任天堂表示 Joy-Con 2 的鼠标模式可以在大腿上滑动，但不少媒体都认为，正确的打开方式还是找一个类似桌子的平面，因此也不免和 Switch 随时开玩的理念有点出入。

就目前任天堂披露的内容而言，新增的「鼠标模式」更像是对第三方游戏的敞开双臂的尝试：鼠标可以更好操作《文明 7》这种策略类游戏，以及未来更多的 FPS 射击游戏。

作为玩家，我们无需担心「鼠标模式」的加入，会导致任天堂第一方游戏在玩法设计上的偷懒和单调化，在更多游戏中，它只是一部分而不是全部，更像是为游戏添加了一种更多样化的交互，用任天堂自己的话来说，属于「枯萎技术的水平思考」。

毕竟任天堂已经用《斯普拉遁》这样的游戏证明，用手柄玩射击游戏可以比鼠标更自然，更好玩。

第三方游戏表现如何？

活动现场还展示了《街头霸王 6》《赛博朋克 2077》《文明 7》《哈迪斯 2》等第三方游戏。在运行《赛博朋克 2077》测试版本时，Switch 2 很难达到像《马力欧赛车》和《咚奇刚》那样的高画质和流畅度，大概只有 30 帧，而画质介于 720P 和 1080P 之间，还加入了很多动态模糊。开发团队称，他们的目标是在 Switch 2 的桌面模式下，能以 1080P 分辨率和 40 帧的流畅度运行。

Engadget 还提到，《文明 7》在 Switch 2 上的加载时间要比 PC 上更长。而像《霍格沃茨之遗》这样在 Switch 初代上表现不佳的 3A 大作，在 Switch 2 上则有了长足的提升——桌面模式能够以 4K 30 帧的模式运行，但画面和 PS5 相比仍有差距。

有意思的是，在实际上手体验完后，几家媒体都不约而同给出了一个非常类似的评价：对比 Switch，Switch 2 很难说是一次「惊艳的」大更新，但可以算得上「不错」的更新，基本上都能满足玩家对一台新任天堂游戏机的期望，也值得这个更高的价格。

可以说，更强的性能，更特别的玩法，都为 Switch 2 注入了更多的可能性。目前的首发游戏阵容只能说是开胃小菜，但已经带来了变化的预兆，也可以想见，次世代的「马力欧」「宝可梦」「塞尔达传说」等等任天堂头部 IP，有望把 Switch 2 的游戏性推到新的巅峰，让这款游戏机「更好玩」。

更多直面会没提到的信息

除了上手试玩的实际体验，更多直面会上没直接提到的 Switch 2 信息也在近日公开。

比如「钥匙卡」这个完全没有在直面会上提及的概念，就引发了不少争议：插入主机后，还需要联网下载游戏本体，而且每次玩游戏时，都需要插入相应的「钥匙卡」进行验证。

简单来说，就是用法和实体卡完全一样，但玩的是下载在 Switch 2 里的游戏。

一些体积不小的大型游戏将提供「钥匙卡」，比如第三方游戏《街头霸王 6》《勇气默示录》《艾尔登法环》，而 3A 大作《赛博朋克 2077》则表示会提供 64GB 容量的完整游戏卡带。

显然，钥匙卡的存在，首先是为了解决「Nintendo Switch 2 Edition」这个版本的问题。

直面会上介绍，部分老 Switch 将推出「Switch 2 版本」，会利用 Switch 2 更强的性能，呈现更好的画面，或者往老游戏中新增 Switch 2 的新玩法。

而这个「Switch 2 版本」，不少媒体推测，其实不是在 Switch 版本上增加升级补丁这么简单，而是一个全新的为 Switch 2 制作的版本。

「Switch 2」这个命名其实相当有迷惑性：虽然看似是 Switch 的升级版本，但其与前代产品的差异之大，超过了 NDS、3DS , Wii 和 Wii U 之间的代际差距。

任天堂表示，其实 Switch 2 和 Switch 基于完全不同的硬件进行构建，本质上是两台机器，通过一个软硬件相结合的编译层，才能让前者兼容后者的游戏。

而「NS2 版本」，本质上是一个将老游戏移植到新机器的全新版本，不是「老游戏+ 升级包」这么简单而已。

虽然 Switch 的卡带在付费升级后能够变成 Switch 2 版本，但这时原本的卡带其实已经变成了「钥匙卡」，用来启动 Switch 2 上下载的数字版。

关于「NS2 增强版」的定价和种类也非常多样，大致有以下几种不同的版本：

• 2000 日元（人民币约 100 元），除了画质增强，还有全新的玩法和游戏内容，相当于一个 DLC，售价，包括《星之卡比 探索发现》《马力欧派对 空前盛会》
• 1000 日元（人民币约 50 元），主要是画质和帧率的增强，包括《塞尔达传说：旷野之息/王国之泪》
• 免费版，主要是画质和帧率的小幅提升，包括《超级马力欧：奥德赛》《宝可梦：朱/紫》等多款游戏

Switch 2 在 SD 卡的兼容性上也和前代有所不同：只支持 SD Express 卡——这是一种全新的存储卡格式，支持 985MB/s 的读取速度。在 Switch 2 之前，还没有多少消费级产品支持这款存储卡，因此，目前价格也是居高不下。

初代 Switch 上用的普通 microSD 卡不能继续沿用。目前，任天堂已经在官网上预售为 Switch 2 准备的 SD Express 卡，售价要比其他渠道的更便宜一些。

预购的情况也五花八门，目前不同地区的政策都不太一样：

• 日本官方渠道已经开始预售，但需要进行抽选
• 香港官方渠道还未开始预售，需要进行抽选，部分第三方渠道商已经开启预售，不需要进行抽选
• 澳大利亚的第三方渠道商已经开启预售，不需要进行抽选
• 美国由于新的关税政策，预售已经推迟

所以，Switch 2 值不值得入手？该不该冲首发？

就目前而言，Switch 2 对比 Switch 最大的优势其实是第三方游戏的支持，像《艾尔登法环》《赛博朋克 2077》这些 3A 大作都已经宣布了 Switch 2 支持，可以预料的是，未来还会有更多第三方大作首发支持 Switch 2。

如果你手上没有其他游戏机，还是一位 Mac 或者轻薄 PC 本用户，那确实可以考虑入手一台 Switch 2 当主力的游戏机，不仅能玩第一方独占游戏，还能玩一些知名第三方大作。

但如果你是任天堂第一方游戏的爱好者，或者对任天堂的第一方游戏很感兴趣，在等马力欧、动森、塞尔达或宝可梦的次世代续作，那其实可以等等再入手，很明显任天堂目前还藏了不少大招没放。目前，任天堂第一方只公布了《马力欧卡丁车 世界》《咚奇刚 蕉力全开》《密特罗德 究极 4》《塞尔达传说 封印战记》《宝可梦传说 Z-A》这几款重点游戏的发售窗口期，有不少游戏还没有具体的发售日。

我们预计，在夏季的任天堂直面会上，我们可以期待更多任天堂第一方游戏的亮相。届时，Switch 2 的游戏阵容可能会更充沛，也有更多掏钱包的理由。

鉴于目前 Switch 2 的预售抽选难度较高，且新主机刚发可能还会有溢价，我们建议你再等等看，或许下半年甚至 2026 年，会是一个更合适的时机。

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昨天，Meta Llama 4 就这么突然地发布了。

纸面参数很高大上，号称原生多模态 MOE 模型，击败 DeepSeek V3，还有 2 万亿参数巨兽，连 Meta CEO 扎克伯格也发视频，摇旗高呼迎接「Llama 4 日」。

欢呼是短暂的，当网友开始实测后，却几乎是一边倒的负面评价，堪称今年 AI 界最大的「翻车」事件。

在专门讨论本地部署大语言模型的社区 r/LocalLLaMA（可理解为 Llama「贴吧」）中，一篇标题为「我对 Llama 4 感到 incredibly disappointed（极度失望）」的帖子迅速获得了大量关注和共鸣。

更有 Llama 忠实粉丝原地破防，直言是时候该将「LocalLLaMA」改名为「LocalGemma」了，调侃 Llama 4 的发布更像是迟到的愚人节玩笑。

实测表现货不对板，曝 Llama 4 发布前疯狂「灌题」

在 Reddit 的这篇原帖中，网友 karminski 强烈建议不要使用 Llama 4 进行编码。

他表示 Llama-4-Maverick——总参数达 402B 的型号——在编码能力上仅能与 Qwen-QwQ-32B 勉强匹敌。而 Llama-4-Scout（总参数 109B 的型号）表现则大致与 Grok-2 或 Ernie 4.5 相仿。

事实上，根据最新的 aider polyglot 编码基准测试结果，Llama 4 Maverick 的得分仅为 16%。

这一基准测试旨在评估大型语言模型（LLM）在多语言编程任务中的表现，覆盖了 C++、Go、Java、JavaScript、Python 和 Rust 六种主流编程语言。

而这个分数，在众多模型中也是属于妥妥的垫底水平。

博主 @deedydas 同样表达了对 Llama 4 的失望，直呼其为「一个糟糕透顶的编程模型」。

他指出，Scout (109B) 和 Maverick (402B) 在针对编程任务的 Kscores 基准测试中，表现远不及 4o、Gemini Flash、Grok 3、DeepSeek V3 以及 Sonnet 3.5/7。

另一位网友 Flavio Adamo 分别让 Llama 4 Maverick 和 GPT-4o 生成一个小球在旋转多边形弹跳的动画，并且，小球跳动的过程中要遵循重力和摩擦力的影响。

结果显示，Llama 4 Maverick 生成的多边形形状缺乏开口，小球的运动也违背物理规律，相比之下，新版 GPT-4o 的表现明显更胜一筹，而 Gemini 2.5 Pro 的表现则堪称王者。

回望今年 1 月，扎克伯格还宣称，AI 将达中级软件工程师编程水平，就目前 Llama 4 糟糕的表现，属实是打脸来的有些快。

另外，Llama 4 Scout 的上下文长度达到了 1000 万 tokens。这一超长上下文长度使得 Llama 4 Scout 能够处理和分析极长的文本内容，例如整本书籍、大型代码库或多媒体档案。

Meta 官方甚至还展示了「大海捞针」的测试结果以证明其能力。

然而，根据 Fiction.LiveBench 最新给出的结果，Llama 4 模型的效果也是中看不中用，整体效果不及 Gemini 2.0 Flash，而 Gemini 2.5 Pro 依旧是当之无愧的长文本王者。

Google 上大分+1。

网友 karminski 进一步指出，Llama 4 在 1K 上下文召回率（近似理解为问题回答的正确率）时就已跌至 60% 以下，甚至 Llama-4-Scout 在超过 16K 时仅剩 22%。

他还给出了一个形象的例子「《哈利·波特与魔法石》的文本长度恰好约为 16K。

这意味着，如果你把整本书输入模型，然后问「哈利小时候是住在卧室还是楼梯下的储物间」，Llama-4-Scout 只有 22% 的概率能答对（近似理解，实际召回机制更复杂）。而这个成绩自然也就远低于头部模型的平均水平。

不仅模型本身稍显拉胯，Llama 4 作为「开源扛把子」的光环也在逐渐褪色。

Meta 开放了 Llama 4 的权重，但即使使用量化（quant），也无法在消费级 GPU 上运行。号称单卡运行，但实际指的却是 H100。门槛之高，对开发者可谓是相当不友好。

更何况，Llama 4 的新许可证还有几个限制条款，其中备受诟病的则是拥有超过 7 亿月活跃用户的公司必须向 Meta 申请特别许可证，Meta 可以自行决定是否批准或拒绝。

等等，昨天 Meta 公布的纸面参数可不是这么说的，怎么过了一天，风向就全变了。

在大模型竞技场（Arena）排名中，Llama 4 Maverick 名列总榜第二，成为第四个突破 1400 分的模型，在开源模型中更是高居榜首，更是超越了 DeepSeek V3。

面对实测性能的「货不对板」，细心的网友很快嗅到一丝蹊跷。在 LM Arena 上取得高分的 Maverick 其实用到了一个「实验性聊天版本」。

这还没完，今天一亩三分地社区的爆料贴也似乎揭开了一些内幕。爆料称，经过反复训练后，Llama 4 未能取得开源 SOTA，甚至与之相差甚远。

而 Meta 公司内部设置发布的 deadline（截止日期）则是 4 月底。

于是，公司领导层建议将各个 benchmark 的测试集混合在 post-training 过程中，目的是希望能够在各项指标上交差。拿出一个「看起来可以」的结果。

这里说的将各个 benchmark 的测试集混合在 post-training 过程中，是指在模型的后训练（post-training）阶段，通过混合不同基准测试的数据集，模型可以在多种任务和场景中学习，从而提升其泛化能力。

打个简单的比方，这就像考试时作弊。试题本该从保密题库（benchmark 测试集）中随机抽取，考前无人知晓。可如果有人提前偷看了题目并反复练习（相当于将测试集混入训练），那考试的时候肯定能考得很好。

帖主进一步解释说，Llama 4 发布之后，实测结果遭到 X 和 Reddit 网友的吐槽。作为一名目前也在学术界的人他宣称实在无法接受 Meta 的做法，已提交离职申请，并明确要求在 Llama 4 的 Technical Report 中剔除自己的名字。

他还表示，Meta 的 VP of AI 也是因为这个原因辞职的。而早在几天前，就有报道称 Meta AI 研究负责人乔尔·皮诺（Joelle Pineau）宣布将于 5 月 30 日离职。

不过，对于这桩疑似「刷榜作弊」的指控，真相究竟如何，或许还需更多证据。一位名为 LichengYu 的 Meta 员工也疑似在评论区实名回应称：

「这两天虚心聆听各方 feedback(比如 coding，creativewriting 等缺陷必须改进)，希望能在下一版有提升。但为了刷点而 overfit 测试集，我们从来没有做过，实名 Licheng Yu，两个 oss model 的 post training 有经手我这边。请告知哪条 prompt 是测试集选出来放进训练集的，我给你磕一个+道歉！」

公开资料显示，Licheng Yu（虞立成）曾本科毕业于上海交通大学，2014 年获佐治亚理工学院和上海交通大学双硕士学位，在 2019 年 5 月获北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学博士学位，。

他的研究领域专注于计算机视觉和自然语言处理，多篇论文被 CVPR、ICLR、ECCV、KDD 等顶级会议接收。

Licheng Yu 曾在微软、Adobe 等大厂有过工作经历，目前(2023.06 至今)担任 Meta 的研究科学家经理，曾参与 Llama3.2 多模态模型(11B+90B)的发布，以及领导 Llama 4 项目中 17Bx128 和 17Bx16 的 文本+图像强化学习阶段。

真假难辨，或许还可以让子弹再飞一会。

开源大模型的「王座」，不能靠蛮力夺取

在去年这个时候，Meta 还被誉为 AI 行业的天选之子。

当然，脱下简单的灰色T恤、牛仔裤和连帽衫，扎克伯格也开始频繁地穿着大 LOGO 的名牌服装，颈间挂上粗犷的大金链子，甚至在公开场合自信展示自己的健身成果。

醉翁之意不在酒的扎克伯格试图通过展现更「真实」、更「接地气」的一面，拉近与公众的距离。这不仅让 Meta 显得更加亲民，也使其顺势成为对抗 OpenAI 闭源模型的开源旗手，声势一时无两。

与此同时，Meta 的雄厚实力为转型提供了坚实后盾。据悉，Meta 计划在 2025 年投入高达 650 亿美元用于扩展其 AI 基础设施，这一数字在业内堪称大手笔，到 2025 年底，Meta 计划拥有超过 130 万块 GPU。

其次，Meta 坐拥丰富的社交平台数据，这为其 AI 研发提供了得天独厚的优势。

作为 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 等全球知名社交平台的母公司，Meta 掌握着数十亿用户的日常交互数据。据统计，其平台的全球日活跃用户数（DAU）在 2024 年已超过 30 亿，这一庞大的数据体量为 AI 模型的训练提供了海量的原材料。

再者，Meta 在人才储备上同样不遑多让。其 AI 部门的领军人物是业界享有盛誉的图灵奖得主 Yann LeCun。在他的带领下，Meta 坚持开源策略，推出了 Llama 系列模型。

因此，Meta 也野心十足——它不仅要巩固自身在社交领域的地位，更希望在 AI 领域实现弯道超车，目标是在 2025 年底前超越 OpenAI 等强劲对手。

但眼见他起朱楼，眼见他宴宾客，眼见他楼塌了。

若一亩三分地的爆料属实，Llama 4 的研发过程中可能存在为追求基准测试分数而「作弊」的行为——通过将测试集混入训练数据，也更像是「AI 流量焦虑」下的操作变形。

年初就曾有消息称 DeepSeek 让 Meta AI 团队陷入恐慌：

「当生成式 AI 组织中的每个高管薪资都比训练整个 DeepSeek-V3 的成本还要高，而我们有好几十个这样的高管，他们要如何面对高层？」

2023 年，Meta 凭借 Llama 系列在开源大模型领域几乎建立了垄断地位，成为开源 AI 的代名词和标杆。

然而，AI 一日，人间一年，在 Llama 4 遭遇「滑铁卢」的评论区中，其他开源模型的好评随处可见。其中，Google Gemma 以轻量高效和多模态能力赢得广泛认可，阿里的 Qwen 系列基座模型崭露头角，而 DeepSeek 更以低成本高性能的黑马姿态震撼了整个行业。

Meta 能否调整策略重回开源 AI 的模型领跑位置尚未可知，但无论如何，开源 AI 的百花齐放已经不可逆转地到来了。

秉持着哪个 AI 好用，用哪个的原则，Meta 也不能全然怪用户「墙头草」。更何况，在开源透明度方面，相较于上述几家公司的开源模型，Llama 4 的自缚手脚，也颇有些自断一臂的意味。

而 Meta 目前的挣扎或许也表明，即便手握全球所有的 GPU 算力和海量数据，资源优势已不再是决定性因素，开源大模型的「王座」，不能靠蛮力夺取。

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曾经被视为必备技能的 PS，如今似乎陷入了「可学可不学」的微妙处境。

最新版本的 Gemini「言出法随」，仅需一句话就能改图，成为现象级的存在，GPT-4o 多模态生图功能上线以来，生成的吉卜力风格图片也几乎在一夜之间席卷网络。

新势力的崛起，老牌 AI 图像生成巨头 Midjourney 也不甘示弱，刚刚正式发布最新版本 V7 。

新版本要点如下：

• 整体图像质量提高，处理文本提示词更出色，身体、手部及各种物体在细节上的一致性大幅增强。
• 人物肤色和面部细节更加自然清晰，材质纹理(如羽毛、衣物)质感表现精细，光影效果逼真
• 能更好理解并呈现提示词描述的完整场景，元素间空间关系合理，背景与主体融合度高
• 能准确表现特定视角，低角度和特写等拍摄风格表现专业
• 氛围感和情感表达略弱，缺少一些戏剧性和神秘感，某些艺术风格的独特性和创意性稍显不足

需要注意的是，V7 是首个默认启用模型个性化的版本。用户需解锁个性化设置才能使用此功能，整个过程约需 5 分钟，且可随时开关。

V7 的另一大亮点是「草稿模式」（Draft Mode）。该模式成本仅为标准模式的一半，图像渲染速度却提升至 10 倍。

在网页端使用时，提示栏将自动切换为「对话模式」，用户可直接通过指令调整内容，例如将猫替换为猫头鹰或将场景改为夜晚，系统会自动调整提示并生成新图像。

点击「草稿模式」并启用麦克风按钮后，用户还能进入「语音模式」，通过语音指令进行实时创作。若需明确运行草稿任务，用户可在提示后添加「–draft」参数，适用于排列组合或重复生成等场景。

Midjourney 官方认为，「草稿模式」是迄今为止迭代创意的最佳方式。

用户若对草稿图像满意，可点击「增强」或「改变」按钮，以完整质量重新渲染。需要注意的是，草稿模式下的图像质量低于标准模式，但其行为和美学表现高度一致，适合快速验证想法。

V7 目前支持两种运行模式：Turbo 和 Relax。Turbo 模式速度更快，但成本为普通 V6 作业的 2 倍；草稿模式则成本减半。标准速度模式仍在优化中，预计不久后推出。

目前，放大、编辑和重新纹理功能将回退至 V6 模型，未来将逐步升级至 V7。情绪板和 SREF 功能已可用，后续更新将进一步提升性能。

Midjourney 团队透露，在未来 60 天内，每隔一至两周将推出新功能，其中最受期待的则是全新的 V7 角色和对象引用系统。

话不多说，先来看图。

知名博主 @nickfloats 分享了 MIdjourney V6/V7版本基于同一提示词生成的的图片对比，一起来看看。

Prompt：
A young Indian woman with dark hair in an open ponytail and a black jacket stands on a university campus, looking directly at the camera. The image has a 1990s-style movie still aesthetic, with a close-up portrait on a sunny day.
（一位年轻的印度女性，黑色头发扎成松散的马尾，穿着黑色夹克，站在大学校园里，直视镜头。照片呈现出90年代电影剧照风格，背景是阳光明媚的一天，特写的肖像。）

新版本的光线更加自然，尤其是在人物脸部，肤色更加清晰，细节更加丰富，画面焦点更加清晰，尤其是人物的发型部分，但也因此牺牲了一些氛围和情感的表达。

Prompt：A majestic barn owl perched on an ancient, moss-covered tree branch, surrounded by the misty forest. The scene is bathed in soft light filtering through the dense foliage, creating a magical and ethereal atmosphere. Photorealistic style with attention to detail of the feathers and textures.
（一只威严的 barn owl（仓鸮）栖息在一根古老、覆盖着苔藓的树枝上，周围是迷雾缭绕的森林。柔和的光线透过浓密的树叶洒下，营造出一种神秘而飘渺的氛围。画面风格为逼真的写实风格，细致入微地展现了羽毛和树皮的质感。）

新版本的猫头鹰羽毛纹理更加细腻，羽毛的层次感和光影效果更强，显得更加真实。猫头鹰的姿态上，新版本也更自然，身体略微倾斜，显得更有动态感，眼睛的细节也更生动，传递出一种警惕的神态。

简言之，鱼和熊掌，不可兼得，V7 在追求真实感的目标上更胜一筹；V6 则可能在追求画面冲击力和神秘感上更具优势。

Prompt：A person’s hand points towards the window of an airplane, which is seen from inside with its wing visible in profile. The sky outside shows a clear horizon at dawn or dusk. In front of them lies a vast expanse of ocean.
（一个人的手指向飞机窗外，窗外的飞机机翼从侧面可见。外面的天空清晰，天际线显示出黎明或黄昏的景象。眼前是广阔的海洋。）

同样都是从飞机舷窗向外看的情景，一只手指向窗外，V7 的进步肉眼可见，通过加入飞机机翼的元素，增加了画面的层次感和真实感，让观众更能感受到自己身处飞机上的视角。

Prompt：A close-up of broccoli being sautéed in oil, with the vegetable’s green florets contrasting against a dark brown sauce. A large spoon is partially visible inside a stainless steel pot filled with caramelized and shiny black glaze on top, against a white…
（一块近距离拍摄的西兰花在油中翻炒，绿意盎然的花椰菜与深棕色的酱汁形成鲜明对比。一只大汤勺部分可见，放在一个不锈钢锅中，锅里覆盖着一层焦糖色的光泽黑色酱汁，背景是白色的…）

V6 虽然通过特写镜头突出了酱汁和勺子，焦点非常明确，注意力很容易被吸引到酱汁的质感和细节上。但从提示词的角度出发，新版本通过展示整个锅内的西兰花和酱汁的搭配，呈现了一个更完整的烹饪场景，逻辑上更符合实际烹饪过程。

Prompt：Close-up of an anime woman’s face with a shocked expression, dark hair, in the anime style. Colorful animation stills, close-up intensity, soft lighting, low-angle camera view, and high detail.
（一位动漫女性的面部特写，表情震惊，黑色头发，呈现动漫风格。色彩丰富的动画画面，特写镜头强烈，柔和的光线，低角度拍摄，细节非常精致。）

光影和色彩的处理上，V7 也符合提示词中的「soft lighting」要求，脸部的高光和阴影过渡更加柔和自然，尤其是眼部和脸颊的光影分布，营造出更立体的效果。

Prompt：A dynamic film still of an epic space battle with sleek starfighters zooming past a massive space station, lasers firing, and a distant planet visible in the backdrop.
（一幅动态的电影画面，展示了一场史诗般的太空战斗，流线型的星际战斗机飞驰而过，巨大的太空站在一旁，激光四射，远处的行星清晰可见，构成了一幅震撼的画面。）

人像方面，v7 在细节的精细度和真实感（服装、皮肤、光影等）上有所提升，人物的立体感和与背景的融合度更高，但在情感传递、表情的戏剧性、动态感上有所倒退。

以下为三个具体的对比案例：

Prompt：1980s mystery film, low-angle shot of an evil-eyed French Butler sporting a black suit and grasping a candle in the hallway of a creepy Victorian mansion with musty decor. The warm candle glow evokes a spooky sense of mystery
（一张 1980 年代神秘电影风格的低角度镜头，拍摄了一位邪恶眼神的法国管家，身穿黑色西装，手中握着一支蜡烛，站在一座装饰陈旧、充满霉味的维多利亚式大厦走廊里。温暖的烛光营造出一种阴森神秘的氛围。）

Prompt：1990s medium-full street style fashion photo shot on Kodak 500T capturing a rugged 50-year-old man with curly gray hair, 5-o’clock shadow, and a stern look walking down the sidewalk on a bright spring morning in Paris. He’s wearing …
（一张 1990 年代中等全身街头风格的照片，使用 Kodak 500T 胶片拍摄，捕捉到一位五十多岁的男子，他有着卷曲的灰白色头发、胡茬和严肃的表情，正走在巴黎春日明媚的早晨人行道上。他穿着…）

Prompt：Cinematic, off-center, two-shot, 35mm film still of a 30-year-old french man, curly brown hair and a stained beige polo sweater, reading a book to his adorable 5-year-old daughter, wearing fuzzy pink pajamas, sitting in a cozy corner nook…
（一张电影感的35毫米胶片画面，构图偏离中心，拍摄了一位30岁的法国男子，卷曲的棕色头发，穿着一件弄脏的米色 polo 衫，正在给他可爱的5岁女儿读书。女儿穿着柔软的粉色睡衣，坐在一个温馨的角落里。）

海螺 AI+Midjourney 会是让图片动起来的王炸组合吗？网友 @ainextastro 也试了试。

下面由 @tanvitabs 用 v7 生成的这张照片则将 AI 图像生成的坑都踩了个遍，包括凭空多出来的第三只手，T 恤和西装着装上的混淆，以及不匹配的面部生成等。
[图片]

最后留个课堂作业，以下基于同一提示词生成的四张照片，你更喜欢哪个版本的？请投票。

Prompt：Elegant female model standing by a large window in a sunlit room, soft morningliaht casting natural highlights and shadows on her face, wearing a flowing beigedress, relaxed pose, minimal makeup, 85mm lens depth of field, lifestyle fashioneditorial, cinematic tones, airy atmosphere
（一位优雅的女性模特站在阳光洒进的房间大窗旁，柔和的晨光在她的脸上投下自然的高光与阴影，身穿一袭飘逸的米色长裙，姿势放松，妆容简约。使用85mm镜头拍摄，背景有着浅景深，营造出生活方式时尚编辑感，画面呈现电影般的色调，空气感十足。）

你更喜欢哪个版本的图片：
Midjourney v7
Google Imagen 3
ChatGPT 4o
Reeve

过去几年，AI 图像生成的主旋律是追求真实、无油腻感。

去年，Flux 因生成超真实人像而一举破圈，声名大噪，现在，Midjourney V7 接过接力棒，以更丰富的细节、更有层次感的光影、自然的肤质纹理，再次将「真实」推向新的高度。

但追求真实，是一切的终点吗？

最近，随着 GPT-4o 多模态生图功能的发布，一股意想不到的风潮席卷而来——吉卜力风格的图片，几乎在一夜之间点燃了网络，也像一阵春风吹进了 AI 图像生成的世界。

技术选择的可能性多了，创作的玩法也跟着变了。用更通俗的话来说，现在就好比站在厨房里，你是想做顿踏实的饭，还是想整点黑暗料理的，全然在你。

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人类对光的驯服，始于一种近乎原始的忍耐与妥协。

1839 年，法国画家达盖尔发明银版摄影术时，曝光时间动辄十几分钟甚至半个钟头。那些渴望被历史记住的面孔，不得不在烈日下如雕塑般静止，稍一动弹便化为模糊的魅影，这也让早期肖像总蒙着一层庄严的「石化感」。

两个世纪后的今天，手机成为每一个人口袋里的相机，但移动影像技术狂欢的背后，「大底传感器」、「超大光圈」构筑起新护城河，本质仍未脱离古典光学的路径依赖。计算摄影在加速移动影像弯道超车的同时，也带来了一眼望穿的算法痕迹。

在 OPPO 2025 影像科技之夜上，OPPO 正式宣布推出自有影像品牌——LUMO 影像，通过搭载凝光影像的的 OPPO Find X8 Ultra，我们看到了一种面对移动影像困境的全新思考路径：

不再满足于追赶光学，而是以计算重新发明光学。

光的桎梏：传统摄影中百年未见之困局

摄影是用光的艺术，却也是被光绑架的艺术。

相机主导摄影的百余年间，人造光源基本只有白炽灯和荧光灯两种。

传统相机设置中，针对人造光源仅有白炽灯和荧光灯两类白平衡选项，它们以特定权重计算全局白平衡的自动算法（AWB），这也是手机影像沿用的白平衡计算方式。

但 21 世纪的发展速度超过了人们的想象。

白炽灯、钨丝灯、荧光灯等传统光源逐渐从历史舞台退场，取而代之的是拥有更高显色性、更低功耗的 LED 灯，只是这种光源对于影像来说却是个不小的难题——LED 光源色温复杂多变、光谱组成不一，令传统成像系统难以适从。

世界愈发繁华，光线也愈加复杂。用户拍照的时候面对的不再是单一的荧光灯，而是外滩那霓虹斑斓的灯光秀、是大唐不夜城变幻莫测的全息投影，是酒吧闪耀的 RGB 光带。

传统方案试图以全局白平衡矫正色彩，却让人物与背景陷入「非此即彼」的妥协：为保留霓虹灯的冷艳色调，人像脸颊不得不被迫染上冷峻青色；因光影多变，影像不得不接受光影错位或层次断裂的视觉困扰。

这种削足适履的逻辑，构成了百年影像发展中无法逾越的光影困局。

「第五颗镜头」，重构手机多摄的协同逻辑

面对眼花缭乱的世界，凝光影像带来了丹霞原彩镜头。

这不是什么辅助角色，而是一颗功能完备的摄像头，它由完整的光学模组、CMOS、滤光片等元器件共同构成。背后更有一套量身定制的算法支撑——分区色温感知技术。

简单来说，分区色温计算就是一位懂得因地制宜的调色师，可以将画面解构为一块一块的区域，分别识别和校准不同区域的色温，彻底突破了「一刀切」的全局处理局限。

在光影复杂的夜晚拍摄人像时，它能独立优化人物肤色的白平衡，避免因全局调整导致的肤色偏黄或偏青问题，确保人像呈现自然通透的质感。同时，背景中霓虹灯的独特色彩得以完整保留，真实光影氛围不受干扰，使整幅画面在情绪表达与视觉真实之间取得理想平衡。

凭借着全球首个分区色温感知技术，丹霞镜头终结了沿用百余年的全局白平衡的困局，让手机首次实现对复杂光源的精细化光谱解构——人物肤色与场景光效不再互相妥协。

从技术哲学角度看，丹霞镜头的分区色温感知技术本质是将计算能力植入光学底层。

不同于传统影像链路中算法仅在后端处理 RGB 信号的表层干预，OPPO 通过前端光谱传感器直接获取原始光谱数据，使计算摄影从后期修正转变为光学设计的内在组成部分。

这是一种「硬件即算法」的范式转换，类似半导体行业将 AI 加速器从外部附加组件提升为芯片核心架构的革命性演进。

随着多摄时代的到来，一台旗舰手机的摄像头甚至可能多达四五个，这种硬件堆砌的边际效用正在变低，而 OPPO Find X8 Ultra 正在重构手机多摄的协同逻辑——广角超广角负责环境叙事，长焦捕捉情感特写，丹霞镜头扮演「色彩协调者」，在不同焦段间建立光谱统一性。这使得各个镜头不再孤立成像，而是通过光谱、色温、深度等多维度数据的智能融合，构建出完整而精准的场景物理光场模型。

这种多模态感知架构，超越了传统光学的机械复制。就像自动驾驶系统整合多种传感器感知世界一样，丹霞镜头或许预示着未来移动影像将整合更多维度的感知能力，从而让影像从视觉复刻升维为环境感知的艺术表达。

而驱动这一切的核心，是以人类感知体验为中心的设计哲学的胜利。

全链路原彩 ProXDR：一次从技术到生态的「影像普惠」

2010 年，当 iPhone 4 首次将 HDR 技术引入手机领域时，三帧合成的魅力让人们初次领略了计算摄影对传统影像的革新。

十多年后，虽然移动 HDR 已经拓展到视频领域，却仍处于「残缺不全」的状态——社交平台压缩了动态范围，跨设备的色域映射出现失真，即使最惊艳的 HDR 影像也难逃千篇一律灰调平面的命运。

这种断裂折射出一个残酷现实：影像技术的单点突破无法扭转生态割据的系统性困局。

凝光影像作为一个完整的影像系统，所构建的不仅是从硬件到底层算法的全链路能力，更包含了常被忽视、却至关重要的一环——展示。

过去，我们评价一个影像系统的优劣，经常会说「所见即所得」，但照片不只是被「拍下」，更重要的是被「看见」这一社会化过程。

「所得即所见」同样重要。

在全新的凝光影像系统中，OPPO 通过全链路的原彩 ProXDR 体验，实现了三个维度的革新：

• 从按下快门的那一刻起，用户在取景框里看到的画面就已经具备完整的 HDR 效果，彻底消除了拍摄与成片之间的观感落差；
• 后期编辑时，全链路 ProXDR 实况仍能保留 HDR 显示，确保不论怎样调色或剪裁，照片的动态范围与色彩表现都不被破坏；
• 原彩 ProXDR——作为全球首个完整的 HDR 解决方案，OPPO 并没有完全将其封闭在自家的生态里，而是联手谷歌，推动 HDR 标准在越来越多的社交平台上完成适配，共同推进 HDR 图像的生态普及，让影像之美真正跨越设备界限。OPPO 还与国内影像潮流发源地小红书达成平台级战略合作，首次将完整的原彩 ProXDR 显示技术带进小红书，让用户在小红书分享的内容也能亮起来。

这是业界第一次彻底以 HDR 规格，重新构建了从拍摄、成片、编辑、显示到分享的全部影像管线，并覆盖了从照片、视频、到 Live Photo 实况照片的全部拍摄格式。

从达盖尔银版术到柯达胶卷，影像史本质是一部标准争夺史。全链路原彩 ProXDR 的价值不仅在于技术先进性，更在于其揭示的行业真理：​影像的民主化，从来不只是硬件普及，更是体验标准的无界统一。

计算摄影的进化轨迹：从补偿机制到重新定义「光的意义」

正如银版摄影术催生了印象派画家对瞬间的痴迷，凝光影像或许正孕育着这个时代的布列松。

丹霞原彩镜头与原彩 ProXDR，一者解构光的复杂性，一者重构光的完整性，演绎着移动影像的一体两面：

丹霞原彩镜头代表通过分域感知与精准计算，让每一缕光线重获「表达自由」，全链路 ProXDR 则在重新定义「何为真实」。

追溯计算摄影的进化轨迹，我们可以清晰地看到三个发展阶段：

• 第一阶段：计算摄影作为一种补偿机制，用算法弥补硬件短板
• 第二阶段：让算法与光学相互赋能，形成光学与算法的协同系统
• 第三阶段，通过多摄协同与感知升维，重新定义「光的意义」

当凝光影像在技术与艺术、客观与主观、记录与表达之间寻找平衡点时，OPPO 不仅在解决一个工程问题，更在回答一个哲学问题——我们创造的究竟是更聪明的相机，还是更懂光的眼睛。

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iPhone 发布会一年一度，但 Switch 发布会，要等个 8 年才有一场。

用一支 3 分钟不到的预告片吊起全世界胃口后，任天堂足足让我们再躁候了 2 个半月，让传言和猜测飞一会儿，才终于在今天召开 Switch 2 的首次直面会，为我们真正介绍这款新机器。

任天堂首先公布了 Switch 2 的发售日期：6 月 5 日，有两个售价如下：

• 日本国内专用版 49980 日元，折合人民币约 2431 元
• 多语言版本 69980 日元，港版标价 3450 港币，人民币 3221 元左右

值得一提的是，「日本国内专用版」Switch 2 只提供日文语言，其他国家和地区的玩家需要购买「多语言版本」，这个版本也支持日语。

大家对「锁区」这件事不用太恐慌，其实更像是 Switch 推出了个「日本国行版」，发行策略和 Switch 腾讯版有点类似，都是独立的销售体系，我们只要买「多国语言版」就行。至于游戏卡，任天堂表示只要插入任何主机都能游玩。

任天堂着重介绍了外界猜测最多的全新 Joy-Con 2 手柄。从上一代的滑轨卡扣式设计，改成了更方便安装拆卸的磁吸式设计，可以更方便、牢固安装到机身或者握把上，而一按背面的按钮就能轻松卸下。

为了配合开麦功能，Switch 2 还内置了一个麦克风，通话时还能降噪。

除了连麦，任天堂还推出了全新的外接摄像头配件，能够实时共享自己的脸部 Reaction，更具临场感。

Switch 2 顶部多出来的 USB-C 口用途也正式揭晓：可以用来外接摄像头，也能用来充电，也许未来任天堂还会带来更多丰富的外接配件。

除了能开语音房连麦打游戏，Switch 2 也将支持同一个游戏分享给附近的 Switch 联机游玩，老款 Switch 能够加入串流游玩。

为了让新玩家更加熟悉 Switch 2 的结构和按键功能，任天堂还贴心准备了一个《Nintendo Switch 2 Welcome Tour》的小游戏，操控一个小人探索 Switch 2——随着主机发售上线，售价 990 日元。

任天堂也带来了 Switch 2 Pro 手柄，同样配备全新 C 键，还增加了背部的 GR/GL 自定义按键，以及 3.5 毫米耳机接口，还改善了耐用性和握持感，摇杆在使用时也非常安静，任天堂内部称之为「Aerial 摇杆」。

Switch 2 全新升级的处理器，还是带来了更强的画面表现力。掌机模式下，Switch 2 支持最高 120fps 1080P 的画质，还支持 HDR、VRR 等现代游戏机功能。搭配全新的底座，在主机模式时最高能输出 4K 画面，相比于 Switch 确实清晰不少。

得益于 Switch 2 更强的性能，任天堂也将为一些兼容的 Switch 游戏推出「NS2 增强版」，包括《塞尔达传说：旷野之息/王国之泪》《宝可梦传说 ZA》《星之卡比 探索发现》《马力欧派对 空前盛会》等，部分游戏可以免费更新，还有一些则需要额外购买售价 1000 日元（折合人民币约 48元）的「升级包」，或者加入任天堂的网络会员服务。

除了画质，Switch 2 的鼠标模式、麦克风、摄像头玩法也将适配部分升级后的游戏，增加更多新玩法，比如这个新的马力欧派对小游戏，看起来有点日本综艺那味了。

总的来说，Switch 2 一共支持三种游戏：

• Switch 2 独占游戏
• Switch 兼容游戏，但 Switch 2 增强版，可能有画质或玩法的升级
• Switch 兼容游戏，直接运行即可，可能会有帧数或画面的提升

需要注意的是，在超过一万个 Switch 游戏中，有一百多个 Switch 游戏并不兼容 Switch 2，其中就包括《健身环大冒险》《Labo》等话题游戏。

Switch 2 还将配备 256GB 的内置存储空间（是的，容量比 iPhone 标配版还大），外置存储卡带将支持 microSD Express 卡，但不再支持之前的 microSD 卡。

以上就是 Switch 2 的基本情况， 任天堂也为我们带来了更让人期待的游戏阵容——

首先是备受期待的《马力欧卡丁车 世界》，采用「开放世界」设计，支持最多 24 位玩家，和 Switch 2 同步发售。

另一款马力欧世界观的大作，是咚奇刚 3D 新作《咚奇刚 BANAZA》，采用全新的 3D 动作玩法，将于今年 7 月 17 日发售。

值得一提的是，Switch 2 游戏也有涨价趋势——《马力欧赛车 世界》的价格大幅上涨：数字版 8980日元（折合人民币 436.94 元），实体版售价为9980日元（折合人民币 485.60 元）；而《咚奇刚 BANAZA》的价格维持现状：数字版售价 7980 日元（折合人民币 388.28 元），实体版售价 8980 日元。

此外，「星之卡比」之父樱井政博也带来了《星之卡比 AirRiders》，从宣传片看来，似乎是沉寂已久的星之卡比赛车系列新作。

虽然没有「红帽子」，但「绿帽子」的新作没有缺席——无双玩法系列新作《塞尔达无双：封印战记》将于今年冬季发售，设定为《王国之泪》的前传故事，讲述塞尔达公主和古代贤者们对抗魔王的故事。

除此之外，还有一款名为《Drag x Drive》的游戏，操控轮椅小人打篮球，将主要利用 Joy-Con 2 的鼠标模式进行操作——这个异质玩法非常任天堂。

第三方游戏也有重磅产品——由 From Software 开发、宫崎英高担任监督的 Switch 2 独占游戏《The DuskBloods》官宣，将于 2026 发售，是独特的 PVPVE 玩法。

宫崎英高的另一款大作《艾尔登法环》，以及《赛博朋克 2077》《双影奇境》《最终幻想 7 重制版》《霍格沃茨之遗》等更多话题度拉满的第三方游戏，都官宣了推出 Switch 2 版本。

还有经典老游戏支持——Switch 2 将可以模拟游玩 Nintendo Game Cube（NGC）游戏，任天堂也顺势推出新的 NGC 手柄。

虽然是一款全新的机器，但 Switch 2 在发售当日，首先就能玩上老 Switch 游戏库中绝大部分的游戏，还能享受更好的增强画质，第一方新作《马力欧赛车 世界》，以及部分像《赛博朋克 2077》这样的第三方新作都将随 Switch 2 同步发售，《咚奇刚 BANANZA》也在下个月推出，因此不愁冲 Switch 2 首发没游戏玩。

更大问题可能是，买不买得到？

直面会结束后，任天堂也公布了 Switch 2 预约的抽选方式，条件可谓非常苛刻，以日本的规则为例（港版、美版的抽选规则类似）：

• 截至 2025 年 2 月 28 日，Nintendo Switch游戏软件累计游玩时间达 50 小时以上（体验版软件及免费软件不计入）
• 申请时需具有累计1年以上的 Nintendo Switch Online 会员资格，且申请时仍处于有效订阅状态
• 家庭计划成员中，仅主账号的持有者符合上述条件
• 仅限 Nintendo Account 国家或地区设置为日本的用户参与申请及购买

自 Switch 2 第一条预告发布以后，任天堂股价节节攀升，甚至创下历史新高，市值首次突破千亿美元关口，说明市场对 Switch 2 抱有非常高的期待值。

所以 Switch 2 怎么样？更强，更大，更贵，但也好像，没什么不同。

全新的「鼠标模式」可能是一种新的变数：有人觉得是更全能的交互方式，可以用 Switch 玩更具操作难度的游戏；也有人觉得是对 Switch 多样可玩性的背离，是玩法设计上的偷懒。

至于答案，只有真正拿到手上开始玩的那一刻，才能知道了。

践行前社长岩田聪「游戏人口扩大化」战略十余年后，任天堂已经从一家专注电子游戏的公司，转型为一家超大型的 IP 管理公司：走进电影院有任天堂的电影，想去游乐园有超级任天堂世界，想听歌还有任天堂音乐服务，任天堂甚至在最近发布了一个「Nintendo Today!」的应用，专门用来更新发布任天堂动态，提供各种任天堂内容。

但对于任天堂而言， 游戏依旧是他们展示创意的最佳形式，而 Switch 2 就是最好的平台。

8 年过去，科技行业的变化几乎可以说翻天覆地，但却并没有尽数反映在 Switch 2 身上。

对于任天堂而言，一台游戏机最重要的不是参数，而是如何让更多人能享受到游戏的乐趣，也就是所谓的「枯萎技术的水平思考」。

让家庭主妇挥舞起游戏手柄的 Wii 、小学生和老人都爱玩的 NDS 如此，能实现各种意想不到玩法的 Switch 更是如此。

所以，对于 Switch 2，任天堂是这么说的：

Nintendo Switch2 虽然是性能提升的 Switch，但我们不希望顾客觉得 Switch 2 真厉害，而是想，这是任天堂制造的新 Switch——我们希望这能成为 Nintendo Switch 的新标准，因此才命名为 Nintendo Switch 2。

或许以后，我们会像更新 iPhone 一样更新 Switch，更新的是硬件的标准，但快乐的本质不会变。

附上我们对任天堂 Switch 2 的选购建议：

• 除非你长期生活在日本，否则不需要考虑买日本限定版，直接选购多语言版本即可
• 如果你是国行 Switch 用户，Switch 2 目前仍没有公布国行计划，港版 Switch 2 售价是 3200RMB，这是离我们最近的渠道
• 多语言版本的 Switch 2，本质上跟现在的 Switch 没什么不同，你的游戏、账号都能得到保留
• 你并不一定需要首发购入，因为 6 月随着 Switch 2 发售的独占游戏并不多，你可以考虑等到 7 月甚至更晚，货源更充足时再选择入手，买游戏机，最重要的还是看能玩到什么游戏
• 不用过于担心 Switch 2 买回来后没有游戏可玩，Switch 拥有超过一万个游戏的游戏库，如果你只有一台游戏机，那么 Switch 2 是一个不错的升级选项
• 如果你之前没有 Switch，那么择机买一台 Switch 2 也是很好的选择

最后，附上 Switch 2 的规格表：

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在去年展示了颇为科幻的「Orion」AR 眼镜的原型机后，外界都期待 Meta 何时能正式向市场推出首款 AR 眼镜产品。

彭博社今天带来最新消息：Meta 计划最早在今年年底向市场推出第一副带屏幕的眼镜，售价将超过 1000 美元，最高在 1300-1400 美元左右，也就是说人民币可能将突破万元。

作为对比，不带屏幕的智能眼镜 Ray-Ban Meta 售价 399 美元，折合人民币 3000 元左右。

需要指出的是，Meta 即将向市场推出的 AR 眼镜并不是去年展示的那个「Orion」，据悉这个产品的代号为「Hypernova」。

和 Orion 的双镜片显示系统不同，第一代的 Hypernova 只在右镜片的右下象限有屏幕，这意味着内容只会显示在用户的右眼，并且显示效果在向下看时最清晰，至少避免了面对他人时「翻白眼」看眼镜屏幕的问题。

彭博社也表示，虽然 Hypernova 一代还没问世，Meta 已经在着手开发 Hypernova 2，将包含双目显示系统，预计在 2027 年推出。

Hypernova 预计将采用高度定制 Android 系统，而不是自家去年推出的 Meta Horizon OS 系统，Meta 也暂时不打算为 Hypernova 配备一个应用商店。

打开眼镜，显示完「启动屏幕」后，圆形应用图标将水平排布在 Hypernova 的主屏幕，类似 iPhone 和 Mac 的底部「dock」栏，接近当下 Meta Quest 的界面。

眼镜的应用程序将包括相机、相册、地图等等，并且将非常依赖手机上的 Meta View 程序，配对后可以接听电话、播放音乐，还支持接收手机 App 的通知，例如 Meta 自家的社交媒体 Messenger 和 WhatsApp。

对于这副眼镜的交互方式，Meta 准备了两种方案：

• 眼镜镜框侧面的电容式触摸，用户可以滑动、点击眼镜腿来滚动和选取应用或照片
• 「神经腕带」，使用手势来控制眼镜，可以转手、捏合来滚动和选取项目，代号为「Ceres」的配件将在包装盒内随眼镜一起提供，这个方案也作为 Orion 的交互在去年进行过演示。

和 Ray-Ban Meta 类似，第一款 Hypernova 也专注于图像拍摄和语音 AI 功能。Meta 将升级智能眼镜的摄像头参数。目前的 Ray-Ban Meta 摄像头为 1200 万像素，Meta 将其视为「iPhone 11」级别，而对于 Hypernova，Meta 希望能配备一个「iPhone 13」级别的摄像头。

可以说，Hypernova 就是带有一个屏幕的 Ray-Ban Meta，定位类似 Ray-Ban Meta 和 Orion 之间的过渡产品。而迭代的 Hypernova 2 将会更加接近 Orion，采用更先进和昂贵的技术。

除了 Hypernova，Meta 还在打造「Supernova 2」的智能眼镜，这款产品将基于 Oakley 运动眼镜打造，不带任何显示功能，基本等同于 Ray-Ban Meta 的运动款，对自行车骑行等运动进行了优化。

至于 Orion 原型机的商用计划，彭博社也报道了最新进展：产品名可能定为「Artemis」，目前 Meta 正在利用 Oriion 进行软件测试和应用开发， 最终将提供给开发人员，Artemis 的推出可能不会早于 2027 年。

知情人士表示，上面的消息并不意味着 Meta 最终都会推出这些产品，因为 Meta 经常在开发过程中更改和取消产品。就目前而言，Meta 的混合现实部门 Reality Labs 内部也对产品计划有不少顾虑，有可能将 Artemis 和 Hypernova 合二为一。

Hypernova 不禁让人想起当年的 Google Glass，都类似地配备了单眼显示屏、镜腿滑动交互、相机拍摄，但它没有成功，除了隐私争议，还因为当时的技术难以支撑带来的产品硬伤，以及大众还难以接受超前的产品形态，特别是它这个看似科幻，实则怪异的外观。

沉寂 10 年后，在今年的 CES 大会上，一款「Halliday Glasses」引发了媒体的热议，它也是一款单眼显示屏眼镜，不是一款大而全的产品，却让试用过的媒体人都对其赞不绝口，因为它小巧轻便，能出色完成有限的功能，比那些野心勃勃但基本不太可用的产品靠谱多了。

10 年过去，Google Glass 当年描绘的蓝图，终于凭借日臻完善的技术渐渐实现，而像是 Ray-Ban Meta 这样的拍摄/音频眼镜，也让大众渐渐熟悉这种全新的设备形态。

除了 Halliday Glasses 今年国内的 Rokid Glasses 充当演讲「提词器」也出了一波圈，OPPO 在几年前也探索过单眼分目式的智能镜片，可以单挂在脸部一边显示内容，适用性更广。

还有一点，不管是 Meta Orion、 Halliday Glasses 还是 Rokid Glasses，它们的外观都尽量贴近现实中的眼镜，戴在脸上不会吸引太多人异样的目光。

比起 Orion 这种全能型的 AR 眼镜，Hypernova 是一次相对「保守」的尝试，从 Ray-Ban Meta 往前迈出了一小步，保证这款消费级的产品，能真正获得更多用户。

在 Meta 眼中，这款还不能脱离 iPhone 使用的 Hypernova，恰恰是取代 iPhone 的关键一步，开始尝试从智能手机中抢夺用户的注意力，让更多消费者习惯去用眼镜解决一些简单的问题。

同时，Hypernova 也是一招先发制人，苹果、三星、Google 等竞争对手都已经传出打造更轻便 AR 眼镜的计划，完整的双目显示暂时出不来，今年能推出的初代 Hypernova，无疑能更快抢占市场。

虽然 Hypernova 的想法很美好，但超 1000 美元的售价或许是其能成功普及的最大挑战。Ray-Ban Meta 能大获成功的一个原因就是和普通雷朋眼镜相持的低廉售价。要说服消费者用能买 iPhone 的钱，买一副只能提供部分 Apple Watch 功能的眼镜，Meta 必须拿出更具吸引力的理由。

对于无法提供完整 AR 体验的 Hypernova 而言，多模态 AI 或许是一个突破口。借助语音 AI 和增强现实显示，Hypernova 也有望带来 Orion 已经演示过的现实交互能力。

比如，识别食材后生成相应的食谱，还能一步步进行烹饪教学；异国旅行，能实时翻译看到、听到的外语；出门在外，能根据现实世界的街道进行实时导航……

Hypernova 或许难以和 Ray- Ban Meta 一样「卖爆」，也不是一款能淘汰智能手机的革命性产品，但就目前的信息，它确实有潜力成为我们迈向 AR 时代的坚实一步，虽然只是一小步。

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1929 年，一位美国空军上尉和医疗设备公司博士伦合作，开发了一款镜片墨绿色的眼镜，作为抵挡高空眩光和紫外线的护目镜，提供给了飞行员。随后二战爆发，身穿皮夹克、戴着太阳眼镜的美国飞行员形象出现在世界各地，给世人带去了极其深刻的印象。

后来，博士伦墨镜演变成了现在知名的雷朋眼镜，开始面向大众推出配饰用的墨镜产品，并成就了奥黛丽·赫本在《蒂芙尼的早餐》中的经典形象，成为至今经久不衰的时尚潮流。

这样的演变在人类历史上时常发生：原本出于某种目的才穿戴在身上的「工具」，逐渐变成时尚界的宠儿。眼镜如此，戴在头上的耳机也是如此，已经成为了日常穿搭（OOTD）的一个重要元素。

所以，当我看到华为FreeBuds 6 这个流线型设计，还带有一颗大「水滴」的外观和配色，久违地有种眼前一亮的感觉。

美学和实用主义并举的外观

和市面上真无线耳机普遍采用耳机包+直线形耳机柄+黑白纯色塑料设计相比，华为FreeBuds 6 的外观可以用「出众」形容：总体流线型的设计，有点另类的「水滴形」耳机柄，特别的机身材质泛着金属光泽。

除了比较常规的「星空黑」和「天际白」配色，华为FreeBuds 6 水滴耳机还紧跟时下潮流，推出「极光紫」配色。

流线型的外观，加上金属的质感，也很容易让人想起这两年大热的「酸性设计」。这种融合了迷幻艺术和复古科技感的视觉风格，以高光的金属质感作为标志元素，常常用在潮流和数字艺术领域，是一种富含未来感和科技感的反主流美学。

曲线设计加上这个泛着银色光辉的「极光紫」配色，和《三体》中象征着外星高科技的「水滴」也颇有几分神似，更增添了一种当下无线耳机鲜少的科幻感。

对比以细长耳机柄和光滑塑料感为主的传统无线耳机设计，华为FreeBuds 6 水滴耳机确实称得上「反主流」，但对于华为来说，反倒是一种「家族基因」。

通过不同定位的产品成为不少用户心中的「无线耳机大厂」后，华为并没有止步，而是开始了耳机形态的全新探索，因此诞生了颇为异类的「水滴耳机」和 FreeClip「耳夹耳机」。

华为FreeBuds 6 水滴耳机特别的形态，首先在外观设计层面就能给人带来一点不同，曲线流畅的耳机柄，加上金属质感的外观，远远看上去，仿佛佩戴了一对颇具潮流感的耳饰。

但在产品设计领域，没有人能突破「形式追随功能」的金科玉律。华为FreeBuds 6 水滴耳机这种「异形」设计的底层逻辑，同样是为了更好的佩戴体验和功能服务。

传统的半入耳式无线耳机，为了防止掉落，通常只能将上端的耳机包尽可能做大，卡在耳朵之中，虽然有效，但侵入的感觉更强，而且耳机重心也集中在上端，进一步影响佩戴体验。

由于采用圆润的水滴形设计，华为FreeBuds 6 水滴耳机的耳柄和耳机包能更好贴合耳道以及耳廓的曲线，也就是说，耳机两头双管齐下，让耳机能更好固定在耳朵之中，所以用「半开放式」而不是「半入耳式」来形容华为FreeBuds 6 要更加合适。

对比上一代，华为FreeBuds 6 的水滴耳杆要更小更薄，体积缩小 12%，耳机重量减少 9%，进一步让佩戴体验更舒适无感。

同时，水滴形的耳机包也能避免传统设计「头重脚轻」的情况，佩戴感受上更加均衡。

除了提升用户的佩戴体验，水滴这个外形设计也为华为FreeBuds 6 带来了更优化的机身空间，意味着配置和性能上的提升。

中看，也更中用

得益于更充裕的内部空间，华为FreeBuds 6 采用了「声学系统、控制系统、电池系统」独立拆分的设计，因此成为业界首个搭载双单元的半开放式耳机。自研的高音单元，叠加低音 Turbo 2.0 技术，让华为FreeBuds 6 在哪个频段都能有不错的体验。

用华为FreeBuds 6 的来听「煲机金曲」《渡口》时，从开头的鼓点就能感受到饱满的低频表现，人声也足够清晰，比较让我惊喜的是全新高音单元带来的高频听感，让编曲中的吉他声音更显清脆动听。

另一首「耳机试金石」《Blank Space》的表现也可圈可点：鼓点回弹细节丰富，高频部分的电子合成器不会太刺耳，偏中低频的人声也没有发糊的情况。

有好的硬件，自然要能播放更好的音乐。借助自研麒麟 A2 芯片，以及星闪连接核心技术加持，华为FreeBuds 6 可以实现最高 2.3Mbps 的无损传输。

FreeBuds 6 也是华为首款支持头部追踪空间音频的半开放式耳机，能够捕捉头部即使只是微小幅度的转动角度，实现「声随头动」的空间听感。

作为一款半开放式耳机，华为FreeBuds 6 的主动降噪表现让人惊喜。在办公室、咖啡厅、公园等不算非常嘈杂的环境中，FreeBuds 6 都能很好消除外界杂音和风噪，丝毫不逊色一些入耳式耳机。

更重要的是，开启主动降噪后，FreeBuds6 几乎不会带来很强的压迫感，因此长期佩戴也不会有太多不适。

除了听音降噪能力，FreeBuds 6 也继承了华为耳机在通话降噪方面的优秀基因。能消除 95dB 的环境噪音的双向静谧通话，实测在车水马龙的大街上通话，能够将人声清晰还原传输。

FreeBuds 6 作为华为首款半开放式悦彰耳机，音质表现和佩戴体验一样，都主打一个「舒服」，是适合大部分手机用户的好耳机。

为什么好耳机需要一个好外观？

兼顾科技和质感，一直以来都是华为可穿戴设备的重要路线：从将奢华融入智能的非凡大师蓝金表，到今天我们在谈的时尚和智能碰撞的耳机。

在上个月，华为FreeClip 耳夹耳机就携手中国设计师品牌 Sara Wong，一同登上米兰时装周的秀场，耳机与钻扣珠联璧合，为这场时尚盛会注入了前沿的科技潮流。

永远有人为品牌效应和时尚价值买单，耳机作为佩戴在最显眼的位置的设备，它的价值已经不止停留在单纯的功能方面，更成为穿着搭配之中的重要环节。

所以，单纯用「耳机」来形容华为FreeBuds 6，似乎不是那么准确，我更愿称之为「电子配饰」。华为发布会现场，也提供了一些电子配饰的 DIY 思路，陈列了和耳机一起搭配使用的配饰套装「心芒系列」「蝴蝶系列」「爱之刃系列」，进一步加强耳机的时尚属性。

近日，人气偶像希林娜依·高佩戴华为FreeBuds 6 的时尚芭莎硬照上线，更加夯实了这款产品潮流单品的定位。

在真无线耳机兴起之初，就已经不只是一种「后 3.5 接口」时代的替代方案，和传统的有线耳机相比，使用方式更简洁、可能性更多的无线耳机，就已经是一种未来生活方式的象征，除了功能还有情绪价值。

九年过去，真无线耳机洗去科幻感，成为大部分人都司空见惯的普通产品，如何重赋其魅力，成为了厂商除了音质和功能探索的下一步。

华为的答案，就是 FreeBuds 6——舒适的聆听体验和时尚潮流的设计，用「电子配饰」的潮流提醒我们，科技产品本就该这么酷。

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你有没有发现，现在的 AI 搜索真的很懂摸鱼？

当 ChatGPT、Perplexity 等工具相继问世，都说 AI 将彻底颠覆搜索领域，但现实情况却是，当我随手扔给它一个复杂问题时，一顿操作猛如虎，哐哐一顿搜索几百个网页，搜索结果却平平无奇。

仔细一看，要么堆砌了一堆零散的信息，要么抓不住重点，感觉就像是把一堆资料硬塞给我，自己却没怎么动脑子，像极了敷衍了事的职场人。

不过，这也不能全怪 AI。毕竟换位思考一下，即便是人类，带着问题去查资料时，也很容易被信息洪流冲昏头脑。不少 AI 产品开始对此进行优化，比如 OpenAI 和 Grok 在推理模式基础上又推出了 Deep Research/DeepSearch 模式。

国内厂商里，字节也刚刚给出了新的解决方案，对豆包的深度思考功能进行了升级。正在测试的豆包新版深度思考的一大亮点便是免费支持「边想边搜」，现在下载最新版豆包 APP，或在 PC 及 Web 版豆包中即可体验该功能。

APPSO 也第一时间进行了深度体验。

简单来说，用户无需单独开启搜索功能，只需打开深度思考模式，AI 能在推理过程中灵活调用搜索工具，进行多轮动态搜索。

从「先搜后想」到「边想边搜」，AI 终于学会了如何像人类一样搜索问题。

DeepSearch+深度思考，豆包这个新功能不止让你少问几步

生成式 AI 发展两年了，颠覆搜索了吗？

早期的 AI 搜索工具虽然不怎么做互联网的搬运工，但模式上还是传统的「先搜后想」的套路——先把网上的信息抓一堆，再根据这些信息组织答案。

豆包新版深度思考则不一样，它结合了深度思考能力，把搜索和推理捆绑在一起，基于每一步的思考结果进行多次搜索，能让回答更有逻辑、更贴近需求。听起来挺玄乎，我们也用几个问题来实际体验一下。

先来个贴近生活的投资问题，「如果我从今年 1 月开始同时投资小米股票和英伟达股票，截至 3 月 24 日收盘哪个收益更高？」豆包的回答让我有点意外。

APPSO 拆解了豆包新版深度思考的思考过程，我们发现它的搜索逻辑有了明显不同：

1. 先进行问题分析和框架设定

2. 获取初步信息建立概念

3. 深入挖掘具体数据点

4. 遇到不确定性时进行额外搜索

5. 基于现有信息进行合理推断，并给出结论

之前 AI 可能会直接给出两支股票的涨跌百分比，然后就直接得出结论，但豆包新版深度思考则进行了多轮思考，进行问题分析和框架设定（时间段-股价表现-调用搜索工具）。

一旦有了较为妥当的思路，它便会继续搜索，比如在互联网上找到了 14 篇参考资料，这个过程仅仅是为了获取一个笼统却清晰的概念，方便进一步边思考边有针对性地搜索。

由于缺乏 1 月 1 日（休市）的准确收盘价，以及英伟达的数据存在不确定性，它需要再次搜索来确认这两个关键数据点，最后基于现有信息进行合理推断。

最后的结果，也不只是给出投资收益的对比，还对股价波动因素进行分析，并提示了未来的风险，甚至整理成了表格，考虑得颇为周全。

洞察到了我想问但没说出来的问题，把需要「追问」的细节提前融入答案之中，妥妥一个醒目的投资顾问。

最近我计划去新加坡旅游，想知道有没有最优的往返机票方案。

普通 AI 搜索引擎可能一股脑儿搜几百个网页经验帖，然后汇总交差，但豆包新版深度思考则有所不同，它会带着问题思考，拆解几个关键点——出发地、时间、预算等，然后逐步深入分析，形成一个「思考-检索-继续思考」的良性循环。

而这恰恰也说明了豆包的新版深度思考倾向于「思考驱动」而非「搜索驱动」。

换句话说，以前需要照顾 AI 的能力，把大问题拆分为几个小问题，一步步问清楚；可现在完全不用，直接丢出你的需求，剩下的交给豆包就行。

或许正因如此，它的整体响应速度体感上并不慢，体验相当流畅。

有个很现实的问题，没时间看国足比赛怎么办，别急，这时候就可以请出豆包新版深度思考来救场。把你想知道的具体内容告诉豆包，比如比赛结果、关键时刻、球员表现或者规则积分，它就能化身速通大师，省时又高效。

当然，如果不开启深度思考功能，我们会发现，虽然回答依然快刀斩乱麻，效率没得说，但质量明显就差了一截。不仅缺乏更清晰的分点罗列，连逻辑层次感都显得单薄，甚至引用的资料信息更少。

这么一对比，像人类一样思考的重要性就凸显出来了。有了深度思考的加持，它能把答案打磨得更精致、更贴心，条理清晰不说，还能塞满干货，让你读起来既舒服又有收获。

接下来，我们用更贴近个人需求的决策场景来考验它。

对于 iPhone 16e，我们给出的观点是，这是一台酱香型手机，越晚入手越香，那它和 iPhone 16 比，哪个更有性价比，以及如果用腻了，又该换哪款备用机？

就像 Grok DeepSearch 标配的图表一样，豆包新版深度思考也提供了清晰的参数对比，屏幕、芯片、摄像头一目了然，甚至还贴心地准备了数据迁移建议，这贴心程度值得点赞。

逻辑性是豆包新版深度思考回答的最大特点。

针对 Android 备用机推荐问题，它不会一股脑儿抛给你一堆机型名字，而是通过「边想边搜」的迭代循环，针对你可能会用上的使用场景，再一步步搜索、推理，最后奉上一份既有逻辑又实用的推荐清单。

当然，扒蛛丝马迹这种细活儿，还是得交给 AI。

「悟空在第十四回中打死的六个盗贼，分别叫什么名字？该如何理解作者这一情节的安排？」豆包新版深度思考的回答不仅列出具体名字，还融入了佛学和心理学视角，分析得头头是道，时不时冒出几句金句，颇有亮点。

李白、杜甫和白居易是唐代诗人的标志性符号，那他们三者之间是否存在交集？

对于这个问题，在豆包新版深度思考的理解中，这种交集并不局限于现实生活的人际往来，还延伸到了更广阔的文学脉络以及彼此风格与创作上的相互影响。

最后所引用清代赵翼的点评「李杜诗篇万口传，至今已觉不新鲜；江山代有才人出，各领风骚数百年」，恰到好处，为整个分析增添了历史厚重感，也让人读后回味无穷。

从「先搜后想」到「边想边搜」，搜索的未来长什么样？

技术未来学家、Google 工程总监雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil），曾在《奇点临近》一书中预测，未来的搜索将像人一样思考，而不是像机器一样索引。如今，这一预言正在成为现实。

之前的 AI 搜索，其「先搜后想」的模式是一个简单粗暴的线性过程：

「输入问题 → 调用搜索工具获取数据 → 基于数据进行推理 → 输出答案。」

这种方法的短板显而易见，非常依赖关键词匹配和网页索引技术，导致信息「广而不深」。

基于深度思考和 DeepSearch 的 AI 搜索已经大大解决了这个问题，AI 能理解自然语言中的复杂语义，比如问它「明天广州适合穿什么衣服？」就可以分析天气数据、时尚趋势、个人偏好等隐藏需求，实现多维信息关联。

而豆包新版深度思考与多轮搜索相结合的模式，进一步补足了深度思考和 DeepSearch 在处理复杂、模糊及动态信息需求时尚存的几块短板。

1.  一轮搜索无法解决的复杂问题: 更好应对需要多轮信息整合、动态调整策略的复杂任务。在思考过程中多次搜索，让信息持续更新和补充，给出更全面、准确和深入的回答。
2.  模糊查询与信息关联: 对于一些描述模糊、信息不完整的问题，「边想边搜」让模型在推理过程中不断搜索和验证，逐步缩小范围，找到相关信息
3. 动态规划与多步骤任务: 在处理需要长期规划或多个步骤的任务时，「边想边搜」能够在每一步骤中进行信息校验和调整，提高了执行任务的成功率。

豆包新版深度思考「边想边搜」的执行路径，让我不禁想起最近常被提及的 Agent。「互联网之父」Berners-Lee 早在多年前就提出：

真正的智能体，就是在每个具体场景中，都能自动完成用户心里想做却没明确说出来的事情。

虽然豆包新版深度思考和 Agent 还有些区别，但某种程度上却是 Agent 工程化思路在搜索上的应用。Agent 自主决策和动态调整，将任务高度自动化，大大减少额外的数据预处理和人为干预。

说白了，就是让 AI 像一个聪明的助手，自己去网上找答案，它能自己动手，自己动脑，找到我们要的东西。用户不需要像喂饭一样把问题拆得细碎，才能得到满意回答。

由此我们也可以推理出 AI 时代理想的搜索过程：

• 1. 接收并分析用户问题
  用户提出问题后，AI 会先分析问题的内容，拆解其核心需求，并尝试推测用户的真实意图。
• 2. 自主选择搜索策略
  根据问题的性质，决定是用通用搜索还是直接调用特定专业数据源。它能记住常用工具和 API 的调用方式，直接利用现有网络资源（如站点地图或结构化数据）进行搜索，而非依赖预设流程。
• 3. 多步骤动态搜索
  搜索不是一次性完成，而是分成多个连续步骤。先发起初步搜索，查看结果后，可能调整关键词、浏览网页深入挖掘，或转向其他数据源，模拟人类在网上探索的过程。
• 4. 实时优化搜索路径
  在搜索过程中不断学习和判断。如果发现当前方向无效，它会自主放弃并尝试更有效的路径，如同经验丰富的专业人士那样灵活应变。
• 5. 整合信息并生成结果
  搜集到足够信息后，它还会通过推理将零散内容重新组合，将结果整理成逻辑清晰的总结，确保输出符合用户需求。
• 6. 记录决策过程
  每一步决策和推理都会留下清晰的记录，增强结果的可解释性，让用户能追溯其搜索逻辑。

如同媒介理论家保罗·莱文森所言，技术进化是人类认知结构的外延。每个时代技术的核心驱动力是信息处理能力的提升，当 AI 以越来越接近人类的思维方式处理信息，重塑的将不仅仅是我们对搜索的习惯。

作者：李超凡、莫崇宇

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前段时间上手了全新的三星 Galaxy S25，主编们让我着重体验一下这台手机著名的 AI 功能，于是我把它当作主力机来使用，换掉了手上这台和 AI 毫无关系的 iPhone 15。

先不谈 Galaxy AI 好用与否，在体验的过程中，另一个想法也渐渐在我内心成型：目前用户和手机的交互，似乎还没有一个能很好容纳 AI 的范式。

这也衍生出了一个疑问：有必要为 AI，增加一颗专门的按钮吗？

我想要一颗 AI 按钮

这样的想法，源于我刚刚拿到三星 Galaxy S25 时的体验。

既然要体验「AI」，那 AI 在哪呢？第一反应肯定是直接长按那个曾经被称为「电源键」的长条按钮，果不其然，呼出了三星的 AI 语音助手 Bixby。内置了大模型的 Bixby 体验和大部分国产手机类似，能说会道，还能一句话帮忙发朋友圈。

但当我想使用圈点即搜、AI 识物等多模态功能时，我却有点困惑了，这些功能都藏在哪？

没有教程，没有引导，也就是说，如果是不太了解手机 AI 的小白用户，他们很可能完全不知道自己花大几千买的新手机，还包含了这些发布会上大谈特谈的新功能。

这个现象不只是三星一家，同样非常重视手机 AI 的国产厂商，AI 的正确打开方式，也总是让人摸不着头脑：长按导航条、长按电源键、「AI 岛」……各家还不完全一样，各种 AI 功能被塞在各种各样有点抽象的交互之中。

但 AI 现在已经被提升到一种优先度极高的战略级地位，不管什么设备什么平台都要讲「AI」，什么操作都可以让 AI 赋能。

所以我不由得去思考，如果有一颗交互专门围绕 AI 功能的实体按钮，不管什么场景，只要一按，就能得到 AI 助力。

而且，专门做一颗按钮，也能给消费者和用户一种更深刻的「AI 手机」印象。

AI 按钮这个概念，其实并不算特别新鲜。如果现在入手一台全新的 Windows 笔记本，很大概率会发现，方向键的左边是一个全新的按键。

从去年开始，微软出台一个新规范：所有的 「AI PC」笔记本，出厂都要配备一个「Copilot」按键，将旗下的 AI 功能提升到一个更高的地位。

虽然一年过去，这个 Copilot 按键基本上只能用来呼出 Windows 的 Copilot 聊天机器人网页应用，而如果你在 Copilot 不支持的地区，那它就只是一个普通的搜索键而已。

另一个桌面阵营的「AI 按键」就有用多了。Google 也在去年开始推广 ChromeBook 键盘上的「Quick Insert（快速插入）」按键，按下就能快速访问 ChromeOS 的 AI 生成工具菜单，快速生成需要的文字和图片内容，或者进行搜索。

而苹果这边，iPhone 比 Mac 要抢先迎来「AI 按键」：iPhone 16 上的全新「拍照按钮」不仅能用来抓拍，还能用来启动「视觉智能」功能；没有拍照按钮的 iPhone 15 Pro 和 iPhone 16e 系列，则把这个交互放在了操作按钮上，方便用户抬手就能用 Apple 智能看世界。

现在的 AI 形态，已经不满足于一问一答的聊天机器人，各种多模态和智能体，已经深入我们的工作流和设备当中，这也是现在厂商们提倡的「系统级 AI」。

未来设备上的 AI 功能，一定会比现在花样更多，这时候就需要一颗专门用来承载这些功能的 AI 按钮了。

比如，当用户在小红书刷到一家餐厅的种草帖，按下 AI 按键就能自动提取出相关的地址信息，推送大众点评的详细评价，还能自动安排合适的日程。

没想到，一些不同的「AI」按键的设备，真的出现在我的面前。

不同的 AI 按键，体验如何？

作为一家新品牌，Nothing 没有太多的技术积累，很难像其他大牌一样拿出「系统级 AI」的解决方案，因此语音助手的集成上只能依靠 Google Gemini 和 ChatGPT。

不过，全新的 Nothing Phone 3a 上面的 AI 功能要更别出心裁：名为「Essential Space」，有点类似老罗的「闪念胶囊」。

用户可以随时按下锁屏按键下方的 Essential Key 截取一张屏幕截图，并可以加入一点文字描述，或者长按录音转文字 AI 也会在后台识别截图和录音的内容，生成一个摘要。

理念很美好，但用起来却有点在我的预期之下，一个问题是，很多时候我几乎想不起来有这么一个功能，误触的次数比主动唤醒要多得多。

毕竟，要让用户形成全新的使用习惯并不容易，除非是一个让用户一碰就回不去的顶级功能。而这个简陋并且不太靠谱的 Essential Key，有用但不算特别好用，归纳总结和语音识别都不算特别准确，更多只是一个将重要信息保存在另一个地方的截图键和录音键而已。

但与此同时，另一种「AI 按键」，却赢得了编辑部不少小伙伴的好评。

这个乍一看非常雷人的「AI 键盘」，其实就是一个做工 50 元的普通键盘，加上了一大堆能一键直达相应 AI 功能的按键：文稿校对、阅读理解、AI 问答、AI 写作…… 集成的是 DeepSeek R1 模型，然后售价高达 399 元。

一开始，这个键盘以一种「智商税」的形象出现在我们的讨论之中，但一上手，我就被这种简单粗暴的交互方式折服，逢人便说好。

原因很简单，这些一键直达的 AI 功能，很多都是我需要先点开浏览器页面，再点击 DeepSeek 的书签，还要往里面输入合适的 prompt，最后才能真正用上这些功能。

所以，即使知道 DeepSeek 和 ChatGPT 的翻译、校对能力都要更胜一筹，很多时候我还是因为懒得打开相关页面和输入 promt，选择使用更古早的工具。

而这一切都被这个方便的 AI 键盘颠覆，真正让 AI 直接渗透了了我的工作流。

AI 交互的答案

要不要增加 AI 按键，说到底还是一个「入口」的问题。想要一个 AI 按键，其实就是渴望一个统一的 AI 入口，让 AI 为所有操作和交互赋能。

AI 键盘就是直接用一种简单粗暴的方式，将各种各样的 AI 功能入口，直接推到我的手下，功能的实现路径被缩到最短。

当然，这也因为，AI 键盘的功能都是强生产力相关的，能完美融入我用电脑的工作流之中，极大增加工作效率。

手机和电脑，不管是交互还是场景都有着不小差异。电脑上我们可以让 DeepSeek 生成十篇不同的文稿择优录取；手机上，我们希望 AI 能一声令下完成任务，但现在的技术水平还达不到百分百的可靠，难以说服用户积极使用。

为 AI 单独设立一个按键，不管从智能设备的演变，还是 AI 发展的路径来看，或许都不算最终答案，最多只是一种过渡。

不仅智能手机本身就在「去按键化」的道路上一往无前，如果过度依赖一个物理的入口，也会固化「AI = 独立工具」这样的认知，而目前公认的 AI 方案，其实都是让 AI 深入系统底层，实现「真智能」。

毕竟，AI 不是目的，而应该是更好用户体验的手段。

就像是 Nothing 的 Essential Space，如果能够实现全自动化，在我需要的时候，就能搜索快速检索出之前我看过的信息，比如淹没在海量聊天记录中的一家餐厅，或是飞机信息，那就是更加高级的智能。

vivo 的「原子岛」也很有这种感觉：复制一个地址信息，原子岛就会建议地图导航；复制一个淘口令，原子岛里淘宝已经等着你去打开。

真正高明、简约的交互，不应该需要用户频频转移注意力去完成，而是当用户需要的时候，就能用最简单的方式获得需要的帮助，更多时候甚至是主动提供帮助。

我相信，未来这几年内，会有更多设备做出 AI 按键的尝试，但最终又都会消失，甚至更多其他现存的交互也会不复存在，因为 AI 已经将一切完成了。

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这两年，富士可谓是大出风头。

从一众军舰头相机中脱颖而出的复古造型，加上无需后期即可直出经典质感的胶片模拟，让 X100VI 这台机型为首的富士 X 系列相机疯狂溢价，一度有了「电子茅台」的戏称。

在便携相机市场尝到甜头后，富士将目光转向旗下另一条更为专业、性能更强悍的 GFX 中画幅产品线。

于是，以中画幅 CMOS 为核心的大号 X100VI 顺理成章地来了，富士影像正式发布全球首款固定镜头中画幅数码相机——GFX100RF。

画质，是中画幅也能「好玩」的底气

一直以来，无论是相机还是手机，拍摄的照片质量都与传感器尺寸息息相关，在同一时期的技术水平上，基本遵循一条物理规律：

底大一级压死人。

以常见的全画幅相机为例，其传感器尺寸为 36mm × 24mm，是当前旗舰影像手机常用的一英寸传感器面积的 7.5 倍。

而 GFX100RF 搭载索尼制造的 1.02 亿像素中画幅 BSI CMOS 传感器，采用 4:3 画幅，尺寸为 44mm × 33mm，成像面积达到全画幅相机传感器的 1.7 倍，可以以每秒 6 张的速度拍摄 16-bit 的照片。

近年来，「中画幅」这一原本属于摄影师的小众概念，正在被越来越多内容创作者和观众熟知，它最大的魅力，就是依托大尺寸 CMOS 与超高像素带来出色的宽容度和解析力，为后期裁切、二次构图提供极强的自由度。

这张照片拍摄于云南雨崩，使用的是一亿像素的中画幅相机。即便在经历了大幅裁切后，下雨崩升起的炊烟、阳光洒落在树枝上的光影细节依然清晰可见。

可以说，哪怕焦段不够也无妨——中画幅所带来的像素冗余与宽容度，让随意裁切成为可能，想要多少焦段都能后期实现。

这种强大的裁切能力，正是富士敢于在 GFX100RF 上玩出新花样的底气所在。

GFX100RF 搭载的是一颗不可更换的 35mm F4 固定镜头，等效全画幅视角约为 28mm，这个焦段拥有「人文摄影黄金视角」的美誉。

相比平稳中庸的 50mm，28mm 能容纳更多元素、展现更广阔的空间，画面张力更强，也更具现场感。

但正因为如此，28mm 也被认为是最难驾驭的焦段之一，对使用者的构图能力要求相当高，一不小心就极易拍出画面杂乱、主题不明的作品，出片率也大大下降。

为此，富士为 GFX100RF 带来了第一个新花样——数码变焦拨杆。

这枚拨杆位于快门按钮下方，正好落在手柄的食指位置，便于在拍摄过程中快速操作，使用者可通过拨杆快捷切换焦段至等效 36mm、50mm 和 63mm，在不同拍摄场景中灵活应对，弥补固定镜头带来的构图限制。

虽然本质上，数码变焦就是裁切，但得益于 1.02 亿像素的中画幅传感器，即便裁切至上述三个焦段，GFX100RF 依旧能输出 6100 万像素、3100 万像素以及 1900 万像素的画面，足够日常应对不同的拍摄场景，给固定镜头提供更多的可能性。

而第二个新花样，同样也藏在机身上——画幅转盘。

作为一家拥有 90 年历史的影像品牌，富士在胶片时代不仅与柯达在胶片领域分庭抗礼，还打造了属于自己的胶片相机家族 FUJICA。

在 FUJICA 家族中，大多数成员都是中画幅相机，覆盖了从 645、6×6、6×7 到 6×17 等多种画幅规格，甚至包括至今仍被摄影爱好者奉为传奇的 XPAN 画幅。

如今，这些曾在胶片时代孕育出无数经典影像的画幅，也被富士带回到了 GFX100RF 上。

在机身背部，一枚圆形画幅转盘格外醒目，刻印着多个经典画幅比例。

使用者只需转动这枚拨盘，便可在 原生 4:3、经典 1:1、严谨的 5:4、横幅史诗感十足的 65:24 等多种比例之间自由切换，根据拍摄场景和创作意图，快速找到最合适的画面构图方式。

作为配合，GFX100RF 在 576 万像素的 EVF 电子取景器与 3.15 英寸 210 万像素的两向翻折显示屏上都设置了清晰的画幅线框，不仅能够直观显示当前所选画幅的成像范围，还能帮助用户观察取景框外的环境，提升构图预判能力，从而在拍摄瞬间把控更多可能的画面细节。

此外，作为 X100VI 的放大版，GFX00RF 同样采用镜间快门的设计，这种快门结构集成在镜头模组中，最高快门速度达 1/4000 秒，具备低震动、低噪音和全速闪光同步等优势，深受街拍摄影师与商业用户青睐。

为了进一步提升实用性，GFX100RF 还内置了 4 档 ND 滤镜，可在强光环境下辅助用户控制光圈、实现长曝光拍摄，或为视频拍摄提供更灵活的快门速度选择。

说起视频，富士为 GFX100RF 配备了 4K 30p 10-bit 4:2:2 的视频规格，并提供了较为专业的 F-Log2 曲线，为专业调色留足空间。

早在 2023 年底，富士就已经在 GFX100II 上引入了完整的视频规格，并为其推出专用的电动变焦镜头。近期还有传闻称，富士或将在年内推出中画幅电影机，进一步拓展其影像产品线。

作为主要竞争点，富士为 GFX100RF 配备了全套的胶片模拟，备受喜爱的 Classic Negtive 以及最新的 Reala Ace 模拟均在其中，亦支持对这些胶片模拟进行自定义设置，打造自己的胶片配方，直出带有一定风格的 JPG 照片，省去繁琐的胶片步骤。

GFX100RF 整机具备防尘防滴溅设计，735 克的机身重量配合 820 张续航的电池，全天候户外拍摄也没什么问题。

在过去，中画幅相机几乎是昂贵与专业的代名词，这些机器往往出现在无比专业的场景中——不是大型商业广告拍摄，就是博物馆文物数字化存档，离普通摄影爱好者的生活颇为遥远。

而 GFX100RF 的出现，则可以说是富士第一次真正将中画幅带入日常生活：一台可以拿上街头、记录生活的相机，不仅能拍，还能「玩」，甚至玩起来还挺有意思。

在富士的官网上，也直言不讳地讲出 GFX100RF 的设计目的：

从转动刻度盘的触觉乐趣到取景器的构图创造力，GFX100RF 的设计以最纯粹的形式提供摄影乐趣，将您与图像制作过程无缝融合。

好玩，但不意味着好卖

从精心打磨的复古设计，到别出心裁的画幅转盘，再到一应俱全的胶片模拟，不难看出，富士对 GFX100RF 寄予厚望。

但这台中画幅版的 X100VI，真的能复刻电子茅台的热度，把中画幅推向更广阔的应用市场吗？

如果不考虑外观和价格，我的回答几乎是肯定的。

但凡事就怕「如果」。

我们不妨将视线拉回到 X100VI。

这台风靡全球的小相机之所以能爆红，除了没有更换镜头的后续成本、胶片模拟对新手的友好之外，最核心的卖点其实是外观设计——因为在影像之外，它也满足了大众「拿着就好看」的情绪价值。

毕竟，颜值是第一生产力的定律，在相机上也不会失效。

X100VI 采用的是经典的旁轴设计，其最大特点是在机身上保留了光学取景器（OVF），兼具观感与操控体验。

而目前做旁轴数码相机的主流厂商，只有富士与徕卡 M 系列，而徕卡 M 系列均为手动对焦，更偏向进阶或专业用户，门槛较高，而富士则以自动对焦、便携机身以及胶片模拟等特性，将旁轴设计带入更大众化的使用场景，自然赢得了更广泛的关注，甚至一度被称为时尚单品。

但在 GFX100RF 上，富士按照比例做了一个稍大的 X100VI，却将光学取景器砍掉了，只保留了电子取景器，加上 GFX100RF 并没有配备内置闪光灯，就导致相机的正面顶部出现了很大一块视觉空缺。

而最灾难的是，富士将对焦辅助灯放在了这里。

审美虽因人而异，我无法替所有人下定论，但若说它不如 X100VI 讨喜，恐怕不会有太大争议。

而另一个更切实际一些的原因，是价格。

GFX100RF 的定价高达 34900 人民币，这个价格约为 X100VI 的三倍。

如果你的目的是扫街、记录生活，想要一台具备扫街乐趣的相机，同样的预算其实还有很多选择。

比如，你可以为一台入门级全画幅相机搭配一颗大三元镜头，组成一套更具系统性和灵活性的组合，剩下的钱，还够你再买一台理光 GR 追求纯粹的扫街乐趣。

你还可以考虑徕卡推出的 Q 系列 ——不仅拥有 F1.7 的大光圈，还配备了防抖系统，在轻便与画质之间取得了不错的平衡，同样具备极高的拍摄乐趣与成像能力。

如果你更看重的是中画幅所带来的画质与成像能力，那么 GFX100RF 还要面对富士自家人的打击。

富士中画幅系统之所以能在专业圈站稳脚跟，很大程度上依赖于其强大的 GF 镜头群。从开山之作 GFX100 到近年来颇具口碑的 GFX100 II，这套系统的专业属性正是建立在丰富、高素质镜头支持之上。

同样价位下，你完全可以选择支持全套 GF 镜头、拥有更强扩展能力的 GFX100S。这台相机在体积控制上依然合理，却拥有更高的灵活性与系统完整性，在便携性与专业性之间取得了更好的平衡。

在外有同价位竞品围攻、内有自家兄弟对位的双重夹击下，这台「好玩」的中画幅相机，恐怕注定走上一条略显命途多舛的道路。

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每年的这个时候，苹果都将召集 100 名最具影响力的高管，前往库比提诺附近的一个绝对保密的地点，决定这家全球市值第一的公司，如何走出下一步。

不用想，今年会议桌上的焦点，将会是苹果近几年最大的烫手山芋——Siri。

在 3 月初宣布AI 增强版 Siri 跳票之后，苹果股价单日暴跌 4.85%，创下两年半来的最大跌幅，各种负面评论更是足足刷屏了两周。

3 月 21 日，彭博社爆料称，苹果 CEO 蒂姆·库克已经对目前的 AI 团队失去了信心，并更换了 AI 团队的负责人——现在由 Mike Rockwell 负责，他之前是 Apple Vision Pro 团队的关键人物。

对于苹果而言，AI Siri 只能成功，不能失败。

AI Siri 的真实情况究竟如何？

2024 年的开发者大会，苹果不出所料地公开了自己的 AI 方案：Apple 智能。

文生图、写作工具、图片消除……这些几乎家家必备的功能乏善可陈，重头戏在「增强 Siri」上。

和以前机械的语音助手比，AI 版本的 Siri 有了理解上下文和用户情景的能力，可以读取屏幕，在 App 内和跨 App 进行操作。

根据 WWDC 上的演示，用户可以直接问类似「我该什么时候去接妈妈？」「我和家人什么时候吃午餐？」等个人问题，Siri 会直接从相关的邮件、短信消息中提取相关信息回答，不需要用户提前设定好日历安排，成为名副其实的「个人助理」。

只是这个功能没有马上随着新系统开始测试，甚至也没能在年内推出，苹果当时对它的预期就是 2025 春季面世。

著名科技评论人 John Gruber 去年现场参加了 WWDC，他认为发布会上的「增强 Siri」只是在分享一些模拟的概念视频，甚至不能说是演示。在发布会视频播放后的线下演示环节，苹果工作人员实际操作了写作工具、照片清理等功能，这些都包含在目前正式发布的 Apple 智能集合之中。

但丝毫没有增强 Siri 的身影，即使这已经是全程由工作人员操作的受控演示环境，很大程度佐证了在 WWDC 举办时，「增强 Siri」基本只存在于苹果的幻灯片中。

从现在来看，没有任何演示已经是一种危险的信号，但当时大部分媒体都因为苹果在功能兑现上的良好口碑，选择相信苹果会按时带来增强 Siri。

虽然苹果从 2017 年开始频繁在发布会上画饼，但基本都能按时兑现，即使延期，也很少超过几个月，像 Siri 这样一推迟就是一年的情况极其罕见。

• HomePod：2017 年 6 月官宣，原定 12 月上线，最终 2018 年 2 月发布
• AirPower 无线充电板：2017 年 9 月官宣，原定 2018 年上线，最终在 2019 年 3 月宣布取消
• FaceTime 群聊：2018 年 6 月官宣，原定 9 月上线，最终 2018 年 12 月发布
• 通用控制功能：2021 年 6 月官宣，原定 10 月发布，最终 2022 年 3 月 发布
• CarPlay 2.0：2022 年 6 月官宣，原定 2024 年推送，目前仍在开发中
• 台前调度（iPadOS 16）：2022 年 6 月官宣，原定 9 月推送，推迟 10 月发布

在以 Siri 和其他 Apple 智能功能为卖点的 iPhone 16 发布后，苹果一直在对这些功能进行宣传和炒作，甚至还有单独针对「增强 Siri」功能进行演示的电视广告，即使它们还完全没有踪影。

所以现在的增强 Siri 进度究竟如何？彭博社爆料，在苹果的测试中，Siri 只有 75-80% 左右的时间能正常工作，而苹果内部想要它完全成为用户真正能依赖的工具。

通过 Daring Fireball 宣布 Siri 延迟后，苹果也将这条广告撤下，并且还在官网相关功能简介中补充了免责声明，但更大的麻烦还在路上。

在 Siri 团队换帅消息出来的同一天，苹果也陷入了一场集体诉讼之中，被指控推广其被推迟的 Apple 智能，构成了虚假广告和不公平竞争。

曾经领先的 Siri，为什么会走到这一步？

2011 年，Siri 在 iPhone 4S 发布会上压轴登场，语音查天气、设日程、打电话的一通演示操作，不仅震撼了在场的与会者，更让全世界都感觉一扇未来之门在徐徐展开。

结果，十几年过去，iPhone 已经改头换面，Siri 却仿佛冻龄，现在依旧只能查天气、设日程、打电话。

当时乔布斯对这项技术的期待值很高，即使身体每况愈下，依旧深度参与了收购 Siri 的过程。他看到的不仅是语音助手这种交互的可能性，更是背后能从用户中不断学习、自我改进的人工智能技术。

但不需要特别熟悉苹果的朋友都知道，乔布斯和库克的苹果是两家风格迥异的公司，后者更强调科技的人文属性，优先级甚至比创新更高。

而在面对「战未来」的抉择问题，苹果自然在人工智能和空间计算中，选择了潜在伦理问题更少的后者。去年谈论苹果的人工智能策略时，彭博社就爆料称，苹果内部对生成式 AI 的态度非常消极，导致了他们在人工智能技术的落后，让这家公司在大模型技术上没有太多积累。

在介绍沉入系统底层、广泛收集用户数据的 Apple 智能时，苹果花了很长时间大谈背后的隐私策略，用户不一定听得懂这些深奥的技术原理，但起码会觉得，数据交给苹果，很放心。

即使是再小心的苹果，也无法摆脱目前的 AI 幻觉。前段时间 Apple 智能正式上线的「通知摘要」功能也在上线后不久被发现有「胡编乱造」的情况。BBC 指出，这个功能错误地改写了自己应用的通知，捏造 PDC 世界飞镖锦标赛的冠军，和网球运动员 Rafael Nadal 的性取向。

对于正确率只有八成，却又是整个 AI 体验核心的 Siri，苹果自然采取更谨慎的态度。

宣布延期后，不少人开始「招魂」乔布斯。如果是那个男人，这一切会不会有所不同？

著名分析师郭明錤认为，如果是乔布斯，他会和「天线门」一样亲自出面致歉用户，而不是像现在这样，通过第三方渠道宣布这个事情。

而 John Gruber 援引了乔布斯当年对错漏百出的 MeMobile 邮件服务团队的严肃处理，表示这应该才是正确的应对方式。

其实，如果是乔布斯，这一切大概率都不会发生，因为他不可能错过 Siri 这个再一次领先时代的机会。

只许成功，不许失败的 Siri

苹果上次千呼万唤也出不来的「饼」，想必大家不会陌生：

两者的困境都很类似：过于提前发布，却没能按时解决技术挑战，成了一张空头支票。

但我们都知道，增强 Siri 不会和 AirPower 一样胎死腹中，这个产品，苹果一定会想办法做出来，即使需要再来一年，甚至两年的开发时间。

市场并没有要求苹果去做一个 AirPower，有没有这个产品，其实对苹果来说几乎无伤大雅，整个发布事故最大的槽点，只是苹果太早发布了一个没有能力完成的产品而已。

但这次情况要更严峻。生成式 AI 时代，苹果一直是非常被动的追赶者，亮点寥寥的 Apple 智能就是苹果的对策。每一家企业都在 All in AI，好不好用，消费者买不买单另说，但不做，就意味着跟不上版本，态度上就要被淘汰。

而增强 Siri 是 Apple 智能的核心体验，奠定了苹果生态中 AI 的解决方案，所以在去年那场 WWDC，苹果只能硬着头皮端上一碟还算是原材料的菜，就是为了稳定市场，留住信任。

苹果算是被 AI 浪潮驱策前行，但现在骑虎难下。

在苹果确认增强 Siri 跳票之后，有两个相关的消息接连曝出。

第一个和苹果智能家居计划有关。去年开始，不断有报道指出苹果准备大力发展自家落后的家居生态。最新消息指出，苹果原本是想在这个月发布智能家居中心新品，但因为这些产品依赖增强的 Siri 功能，只能不断延期。

也就是说，Siri 的落后不仅影响的是用户体验那么简单，也制约了苹果接下来的产品和生态布局。

另一个消息则是苹果打算重新设计操作系统的界面，包括 iOS、iPadOS 和 macOS 多个平台，据悉将会是「十年来最大程度」的翻新。

所以今年的 WWDC，苹果打算主谈 UI 而不是 AI，更像是一次围魏救赵，转移人们对它落后 AI 功能的注意力。

因为根据彭博社爆料的 Siri 小组内部会议，苹果高管 Robby Walker 表示，增强版的 Siri 实际上没有一个准确的发布时间，明年春季只是一个「目标」，不意味着一定就在那时发布。

在手机 AI 竞争日渐加速的当下，苹果还要回过头完成以前的功能，不禁让人担心会不会进一步掉队。

转念一想，其实苹果激流勇退，何尝不是一种以退为进。

外媒 The Verge 在 AI Siri 跳票后发布了一篇文章，标题为《所有这些糟糕的 AI 正在破坏整整一代的智能产品》，批评了当下智能设备对 AI 助手功能的炒作：发布时大谈多模态和交互革命，实际上手一个比一个不靠谱。

而苹果自然是当中最违反游戏规则的一个，因为他们的 AI Siri，甚至还不能上手。

但同时，他们或许也是最遵守游戏规则的一个，因为他们不愿意发布这个无法百分百按介绍运行的半成品，而其他厂商并非如此。

虽然正式发布的日子没个准信，但苹果内部仍然非常看好增强 Siri。在对 Siri 团队进行了严厉批评后，Robby Walker 还是称赞了这些技术人员，表示「我们应该对所做的事情感到自豪」：

我们游了数百英里，已经创造了游泳距离的吉尼斯世界纪录，但我们仍然没有游到夏威夷。我们被激怒不是因为我们游得很棒，只是因为我们还没到达目的地。

直接改组管理高层的操作，在苹果内部并不常见，Mike Rockwell 的加入有望加速苹果在 AI 方面的追赶。

Rockwell 不仅成功带领团队开发出 Vision Pro 头显，多年来他也一直主张让 Siri 更加智能化，这几周还在不断为 Siri 小组提供建议，原本他也被前 AI 团队领导者 John Giannandrea 视为「接班人」。

加上苹果内部越来越将 Vision Pro 项目视为「AI 产品」，Rockwell 在硬件方面的经验也能很好帮助 AI 和未来苹果设备的结合。

喧嚣过后，市场也还是选择信赖苹果，本周股价已经开始缓缓上升，释放出一个积极的信号。

还在探索的行业，给了苹果一个喘息的机会后来居上，但不是只有苹果想游到夏威夷，这次留给苹果的时间，已经远远没有十四年这么多了。

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如果在手机厂商中说起探索，那么华为一定是避不开的名字，无论是每年超过收入百分之二十的研发投入，还是近年来层出不穷的技术创新，都印证了华为对探索的执着。

随着一段引人注目的宣传短片发布，片中众人齐心协力推动泳池边界，人们的视线再次来到这家擅长「探索」的公司身上。

与之一起进入视野的，还有在上一代推出伸缩主摄，探索移动影像新形态的 Pura 产品线。

在众说纷纭的期待下，华为正式召开 Pura 先锋盛典，推出了属于 Pura 产品线的新角色——「阔折叠」Pura X。

不寻常的「阔折叠」，是新物种吗？

与这两年着重发力的大折叠不同，Pura Fold X 是一台拥有新形态的小型折叠手机，新形态的亮点，在于这台小型折叠手机的比例，有点意思。

Pura X 配备了一块 6.3 英寸柔性 OLED 内屏，激发亮度高达 2500 nit，支持 HDR Vivid 高动态显示，呈现更丰富的光影细节与色彩表现。

同时，屏幕支持 1-120Hz 自适应刷新率，根据场景智能调节，兼顾流畅与省电体验，并搭载 1440Hz PWM 调光，有效减少屏幕频闪，提供更护眼的视觉体验。

这块内屏展开后的比例为 16:10，与前期宣传片末尾的文字相呼应。

相比以往小折叠更趋近 21:9 的细长比例，Pura X 在展开后显得更宽，视觉体验更接近日常使用的直板手机。

16:10 这一比例的选择恰到好处，既保留了更宽广的视野，又兼顾了多场景适配。

在日常使用中，16:9 是电影、电视剧、短视频平台的主流比例，也是手机原生视频拍摄的标准格式，因此在横屏模式下，Pura X 能提供更出色的沉浸感。

据华为官方数据显示，观看 16:9 视频时，Pura X 的可视画面相比传统小折叠提升 40%，而在欣赏 4:3 比例的图片时，显示面积提升 60%，带来更完整、宽阔的视觉体验。

此外，Pura X 还配备了一块 1:1 比例的 3.5 英寸 OLED 外屏，同样支持 1-120Hz 自适应刷新率与 1440Hz PWM 调光，在护眼与显示效果上达到了旗舰水准。

3.5 英寸，是智能手机初期的主流尺寸，而且还是 1:1 这样的特殊比例，在普遍习惯大屏幕的今天，小屏交互体验如何，很重要。

为了这块外屏，华为为 Pura X 打造了一整套基于外屏的卡片式交互。

在折叠状态下，这块外屏可满足轻度日常使用需求，无需展开主屏即可轻松回复消息、查看信息，单手操作更加便捷，同时还针对地图、航班等出行信息提供了优化，使外屏上的信息一目了然，提升交互效率。

同时，华为还给 Pura X 的外屏上方配备了听筒，在通话状态下，不需要打开折叠屏，就可以顺利完成对话，打造全方位的折叠体验。

值得一提的是，华为依旧延续了对折叠屏影像体验的高标准追求。

尽管 Pura X 是一款尺寸较小的折叠产品，但在影像系统上几乎没有妥协。

Pura X 搭载四摄影像系统，其中三颗光学摄像头实现从超广角到长焦的完整覆盖，提供丰富的拍摄视角，充分满足用户的多场景影像需求。

而剩余的一颗，是前段时间首发于 Mate 70 Pro+ 上的红枫原色摄像头，通过多光谱捕捉，精准还原白平衡。

华为 Pura X 搭载 4720mAh 的高硅负极电池，支持 66W 有线快充，40W 无线快充。

Pura X 终于揭开了自己的面纱，出现在我们面前。

但比起 Pura X 本身，更让我感兴趣的，是余承东在发布会开场时高调宣布：这是一台「新物种」。

新物种，是什么？

一直以来，折叠屏市场只有两种形态，在过去几年的折叠屏探索中，大折叠已经逐渐摆脱了噱头大于实用的质疑，在办公、观影等场景中找到了适合自己的发展方向。

相比之下，小折叠始终游离于时尚市场，因轻巧便携而受欢迎，却难以兼顾外观与功能，深陷「美丽小废物」的困境。

当然，业界并非没有尝试突破这一限制，我们看到不少小折叠在外屏形态上做文章，尝试方形、圆形、长条等不同设计，试图通过外屏，为小折叠找到一条新的路子。

但在整体使用逻辑上仍然遵循传统直板手机的模式——竖向展开，回归直板形态。

这是行业默认的思路，直到华为打破了它。

华为的突破口，来自于两件事，第一件，是屏幕比例。

大屏的需求始终存在，iPad mini 产品线的延续便是佐证，但这种需求在小折叠领域一直未被激发。

而 Pura X 通过调整屏幕比例与尺寸，终于将小型折叠手机的内屏做到真正具备可用性和实用性，使小折叠不再只是「好看但不够好用」，而是成为折叠屏形态进化中的新可能。

有人说，这听起来很简单，为什么现在才有人做？

这一切的答案，指向了鸿蒙。

鸿蒙 5 正式版，是华为定义新物种的底气

与折叠两个字一起出现的，除了厚薄、铰链以外，最多的是系统，一个折叠屏好不好用，很大程度上取决于系统怎么样。

回溯至去年年底，华为为 Mate 70 系列 准备了 两个不同版本的系统——一款是兼容 Android 的鸿蒙 4.3，另一款则是原生鸿蒙 5 公测版，为全面转向鸿蒙生态奠定了基础。

经过小半年的打磨，鸿蒙 5 终于结束了阶段性的修行，正式版随 Pura X 正式登场。

在当下的操作系统竞争中，AI 已成为重头戏，作为鸿蒙 AI 入口，全新小艺率先亮相。

华为宣称，小艺历经超过 100 个场景、百万小时的对话训练，具备更精准的情绪感知能力，能够理解语气变化，与用户进行更自然、更富有情感的交流。

同时，全新视觉交互设计让小艺的动态表现更具「呼吸感」，进一步拉近人与 AI 之间的距离。

小艺帮接功能的加入，让 AI 助手不仅能听懂你，还能代替你。

当用户不便接听电话时，小艺可以自动接通外卖、快递等重要来电，并记录详细信息，确保重要通知不遗漏。

不仅如此，小艺还能智能读取用户行程，提前提醒缓存视频或小说，为旅途增添乐趣。

同时，它还可智能整理相册，根据行程、地点等信息，自动生成回忆视频，并匹配合适的音乐与文案，让珍贵瞬间以更生动的方式呈现。

这一切的背后，是盘古大模型与 DeepSeek 双模型的深度协同，在晟腾 AI 云服务 强大算力的支撑下，实现更高效、更精准的智能交互，让 AI 进一步融入用户生活。

语音助手，再次向个人助理迈出一步。

据华为官方数据，鸿蒙 5 正式版在整机性能上实现 40% 的提升，同时，安全能力进一步加强，自发布以来，已成功拦截 28 亿次不合理权限索取，有效保护用户隐私和数据安全。

此外，让信息触达更加高效的实况窗功能使用率提升了三倍，这个功能无需启动应用，即可实时提醒行程动态或重要信息变化，让用户随时掌握关键通知。

同时，Pura X 还首发搭载 AI 人像精修功能，借助人工智能的强大计算能力，智能识别光线环境，提供多种专业级打光效果，精准塑造轮廓与质感，让每一张人像照片都呈现出更自然、立体的光影层次，为人像拍摄带来更专业的优化体验。

在发布会上，华为邀请了一些鸿蒙应用开发者，分享原生鸿蒙应用与鸿蒙 5 正式版系统的互动，展现了鸿蒙 5 正式版的跨应用协同 AI 能力。

截至 2025 年 3 月，鸿蒙已收获用户反馈的优化建议 400 多万条，完成系统更新迭代 30 多个版本，新增超过 150 项功能特性。

如今，已有 2 万多个鸿蒙应用及元服务上架，微信、抖音、支付宝等 20 多个APP下载量超过 200 万次，稳居全球第三大移动操作系统。

在超 10 亿台终端的庞大基数支撑下，华为正向 10 万个原生应用与元应用的目标迈进，加速构建更为繁荣的鸿蒙生态。

随着 Pura X 与鸿蒙 5 正式版的推出，余承东也正式宣布：

华为终端正全面进入鸿蒙时代。

鸿蒙 5 正式版的更新，是华为在生态上再进一步，也是华为敢用 Pura X 定义一个新物种的底气所在。

过去，应用生态仍以直板手机为主，面对适配非传统比例的高昂成本，厂商只能望而却步，所以主流厂商通常采用硬件适配软件的方式，比如通过定制特定屏幕形态来兼容现有软件生态，来打造小折叠。

而华为则反其道而行之，利找到了一条新思路。

鸿蒙 5 具备极高的灵活性，能够完全按照华为的意志适配不同设备形态：在直板手机上，它是直板生态；在折叠屏上，它能自适应折叠形态；在三折设备上，它也能完美匹配多段折叠体验。

以鸿蒙系统为核心，华为实现了软件生态对不同硬件形态的自适应，彻底打破设备形态的固有边界。

这，才是华为敢于探索业内少有人涉足的领域，实现「用软件定义硬件」的真正底气。

从 Pura X 开始，华为不再只是硬件厂商，而是正式迈入完整自研的智能生态时代，为移动终端市场带来前所未有的可能性。

手机与鸿蒙 5 正式版发布后，余承东还预告了电脑的存在，鸿蒙电脑，将于 5 月与大家见面。

早在去年九月，华为常务董事余承东便公开表示，由于 Windows PC 的供货停止，华为计划推出搭载鸿蒙操作系统的电脑。

时间来到现在，微软 Windows 操作系统的许可证即将到期，而鸿蒙操作系统的发布，也恰逢其时。

在此之前，华为已率先推出 预装 Linux 第三方系统的 HUAWEI MateBook D16，并相比 Windows 版本降低了 300 元，为鸿蒙 PC 生态的落地进行前期铺垫。

根据调研机构 Canalys 的数据显示，2024 年华为台式机与笔记本在中国（大陆）市场出货量达到 430 万台，以 11% 的市场份额位居国内 PC 市场第二，仅次于市场份额 35% 的联想。

华为首款正式搭载鸿蒙操作系统的电脑，又将带来怎样的突破和惊喜？

5 月，我们拭目以待。

搭载鸿蒙 5 正式版的 Pura X 提供月影灰、零度白、幻夜黑三种经典配色，同时还推出了两款采用素皮拼接设计的典藏版，在质感与设计上更具独特风格。

根据不同配置，Pura X 的售价分别为：

• 12GB + 256GB：7499
• 12GB + 512GB：7999

Pura X 典藏版的售价为：

• 16GB + 512GB：8999
• 16GB + 1TB：9999

以上两个版本都将于 3 月 20 日 18:08 开始预售，3 月 30 日 10:08 正式发售。

发布会的落幕，是新旅程的起点。

无论是折叠屏的新形态，还是登台的鸿蒙 5 正式版，都在讲述一个清晰的主题——从现在开始，华为将摆脱以往的任何辅助，以完全独立的姿态，正式成为第三个拥有完全自主操作系统的移动终端厂商，而这个年轻的系统，将拥有更强的后劲与潜力。

这份 「纯粹」，倒也与发布会 Pura 的命名理念相呼应。

当然，产品行不行，最终还是要落到实际体验上，Pura X 好用吗？鸿蒙 5 正式版的实际体验如何？还有什么发布会上没有提及的惊喜吗？

爱范儿将准备一系列的体验与评测，一一为你解答。

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时间来到三月距离一年一度的苹果秋季发布会还有半年，但按照往年节奏，iPhone 17 系列的设计验证测试（DVT）与量产验证（PVT）已进入关键阶段。

此时，关于新机的爆料逐渐浮出水面，信息的准确度也显著提升，iPhone 17 系列的轮廓正变得愈发清晰。

不过有些不同的是，今年的焦点并非惯例中的 iPhone 17 或 17 Pro，而是一个全新的角色——iPhone 17 Air。

自 iPhone 6 系列推出大屏手机以来，苹果是第一次重新审视 Plus 机型，并且将产品设计的方向从大屏转移到了超薄上——究竟 iPhone 17 Air 会是一款什么样的手机，目前已经有足够多的信息能够帮助我们窥探这款新 iPhone 的样貌。

超薄的 iPhone 17 Air，会弯吗？

既然「超薄」作为最大的卖点，iPhone 17 Air 的机身厚度也是最受关注的地方。

根据彭博社 Mark Gurman 爆料，iPhone 17 Air 将比 iPhone 16 Pro 薄约两毫米，iPhone 16 Pro 的厚度为 8.25 毫米，那么 iPhone 17 Air 的厚度大约在 6.25 毫米左右。

但还有一些爆料的信息显示，iPhone 17 Air 也许会更薄。

天风国际证券的分析师郭明錤认为 iPhone 17 Air 的厚度将只有 5.5 毫米，与最后一代 iPod nano 的厚度几乎一致；而苹果分析师 Jeff Pu 则同意 iPhone 17 Air 的厚度会在 6 毫米左右。

考虑到这么多年 iPhone 影像模组凸出的传统，或许这两个尺寸只是游标卡尺卡在不同位置所致，换言之，机身最薄处可能在 5.5 毫米，而最厚的地方约 6.25 毫米。

作为对比，iPhone 历史上最薄的产品是 11 年前的 iPhone 6，最薄处厚度为 6.9 毫米，今年将发布的另一台超薄手机——三星 Galaxy S25 Edge 的最薄处厚度则为 5.84 毫米。

薄是卖点，也是麻烦。

iPhone 17 Air 的尺寸选择，曾是苹果内部的一大焦点。

在设计初期，苹果曾考虑两种方案：一是 6.9 英寸，与 Pro Max 和 Plus 机型看齐；二是 6.6 英寸，介于 Pro 与 Pro Max 之间，提供新的尺寸选项。

之所以在尺寸上反复权衡，是因为苹果在「薄」这个字上面，实在是已经吃过太多亏了。

2014 年，iPhone 6 和 iPhone 6 Plus 的发布，让苹果第一次在「薄」这条路上踩到了陷阱。

相比前代，这两款机型采用了更薄的铝合金机身，屏幕尺寸也明显增大。

发布不久后，就有部分用户发现 iPhone 6 Plus 在口袋里使用一段时间后，会出现机身弯折的现象。

虽然苹果最初否认问题的普遍性，但 2018 年的一份集体诉讼案件报告揭露了一个关键事实：苹果在 iPhone 6 系列发布前的内部测试中，已发现 iPhone 6 的弯折概率是 iPhone 5s 的 3.3 倍，而 iPhone 6 Plus 由于机身更大，弯折概率高达 7.2 倍。

在之后的 iPhone 6s 系列上，苹果一改之前采用的铝 6063—T6 合金，使用常见于航空航天和高端自行车制造的铝 7075 合金，抗弯折强度显著提高，大幅减少了 iPhone 6 的弯折问题。

但教训并未止步于 iPhone。

2018 年，苹果推出全面屏 iPad Pro，更纤薄的设计带来了更好的手感和便携性，却也让机身的刚性大幅下降。用户陆续反馈 iPad Pro 在日常使用中容易弯曲，甚至有部分设备出厂时就已略有弯折。

苹果仍然维持一贯的态度，声称轻微弯折「属于正常现象，不影响使用」。

直到 M4 iPad Pro 这一代，苹果才在「全球最薄 iPad」上彻底加强了机身强度，为这一问题画上了句号。

苹果硬件主管 John Ternus 曾在接受采访时表示，新款 iPad Pro 具有新的内部结构，其中新的金属盖位于主板的顶部，沿着设备中部分布，在中间形成了一个「肋骨」支撑着 iPad。

这个设计不仅极大提升了产品的坚固程度，也更有助于散热。有了保持超薄机身的同时加强结构强度的产品经验，相信 iPhone 17 Air 也不会像 iPhone 6 那样弱不禁风。

从最新流出的 CAD 图来看，iPhone 17 Air 的显示屏尺寸最终从 6.9 英寸缩小到了 6.6 英寸。在苹果看来，5 毫米厚度区间内，6.6 英寸是更合理的折衷方案，在保证轻薄的同时降低弯折风险。

同时，iPhone 17 Air 可能是钛合金含量最高的 iPhone，通过更高比例的钛金属边框提升机身刚性，进一步防止因超薄设计导致的结构性弯折问题。

苹果对「薄」的执念从未改变，但 iPhone 17 Air 选择的每一步，都透露出他们在轻薄与强度之间的谨慎权衡。

iPhone 17 Air 配置大改 ，是偏科生还是特长生？

从多个信源爆料来看，好消息是，非 Pro 版本的 iPhone 也终于要上高刷了，坏消息是，上的是 iPhone 17 Air。

彭博社爆料称，iPhone 17 Air 将配备一些过往 Pro 系列 iPhone 才有的高端功能，比如支持 1Hz 至 120Hz 的自适应刷新率的 ProMotion 屏幕——但也会有一些低端 iPhone 才会见到的配置，比如单摄像头。

在外观设计上，iPhone 17 Air 依然采用灵动岛。尽管此前有传言称，iPhone 17 系列可能会引入超透镜（Metalens）技术，从而缩小灵动岛，但天风国际证券分析师郭明錤认为，当前技术仍未成熟，灵动岛的尺寸缩小或许还需要等待，iPhone 17 Air 仍将保持原有的开孔设计。

影像系统方面，iPhone 17 Air 将采用单摄方案——目前在售的 iPhone 里，仅有 iPhone 16e 是单摄像头设计。唯一的好消息是，这颗摄像头可能与 iPhone 17 标准版的主摄保持规格上的一致，可以拍摄 4800 万像素的照片，同时支持两倍无损的数码变焦，配置还是比 iPhone 16e 的要好些。

摄像头被安置在机身背部顶部的横向条形突起模组中——一侧为摄像头，另一侧容纳了闪光灯与麦克风。值得注意的是，单摄像头的设计意味着 iPhone 17 Air 可能无法拍摄空间视频或空间照片。

尽管 Vision Pro 已具备将普通照片转换为空间照片的能力，但对于视频内容，目前仍然无能为力。换句话说，如果 iPhone 17 Air 仍坚持单摄方案，那么在 Vision Pro 的空间体验上，它或许会有所局限。

此外，iPhone 17 Air 将搭载与 iPhone 17 标准版一样的 A19 处理器，同时配备 8GB 内存，以满足 Apple Intelligence 的使用需求，在轻薄设计与性能之间寻求最佳平衡。

因为超薄设计而一并缩水的配置，还有扬声器和实体 SIM 卡槽。

X 用户 @Majin Bu 公布的 CAD 图不仅泄露了 iPhone 17 Air 的尺寸，同时也泄露了全系列手机的底部开孔情况。

从图片上看，Pro 和 Pro Max 机型每侧的开孔数量相同，而 iPhone 17 Air 的底部开孔则减少到每侧只有 2 个。

而在此之前，已经有相关爆料称 iPhone 17 Air 不再采用双扬声器设计，仅在机身顶部配备扬声器，以便在有限的机身空间内为电池及其他关键元件让路。结合 CAD 图片来看，底部开孔很可能仅用于麦克风。这意味着 iPhone 17 Air 的外放音质将会受损。

与此同时，实体 SIM 卡槽也将在 iPhone 17 Air 身上消失。

目前，苹果已在美国市场推出完全取消 SIM 卡槽的 iPhone 机型，而在其他地区，iPhone 至少保留了一个实体 SIM 卡槽。而为了让超薄设计落地，iPhone 17 Air 可能会全面摒弃实体 SIM 卡的设计。

最后，是关于 USB-C 接口的取舍。

在许多折叠屏手机上，我们已经看到机身厚度逐步逼近 USB-C 接口的物理极限。而在 iPhone 17 Air 的设计过程中，苹果同样曾认真考虑彻底砍掉 USB-C 接口，以释放更多内部空间，实现更极致的轻薄设计。

如果 USB-C 接口被移除，苹果目前唯一可行的充电方案便是 MagSafe 磁吸充电。然而，MagSafe 仍面临诸多挑战，包括充电发热、功率受限，以及部分国家和地区的无线充电频段限制，距离完全成熟的体验仍有一定差距。

所以在最新爆料中，Mark Gurman 表示苹果最终决定保留 USB-C 接口，但这并不意味着苹果已完全放弃「无端口化」的设想，苹果高管对 iPhone 17 Air 相当重视：

iPhone 17 Air 代表了苹果大变的开始，如果这款新iPhone成功，苹果打算再次尝试制造无端口 iPhone，并陆续应用到更多机型上。

显然，iPhone 17 Air 看上去像是偏科生，实则是苹果眼中的特长生。

iPhone 家族求变第一步，也是决定性一步

早在 iPhone 16e 发布之前，苹果官方对于 iPhone 的宣传口径就已经悄然变化——从 iPhone 变成了 iPhone 家族（iPhone family）。

在 iPhone 17 Air 之前，iPhone 只有数字系列和 Pro 系列两条产品线，相同产品线的配置基本一致，只有尺寸不同—— 比如 iPhone 12 mini、iPhone 12 跟 iPhone 12 Plus，只有屏幕尺寸大小和电池容量不同，但其他配置都保持同一规格。

而 iPhone 17 Air 不同，它以约 899 美元的价格取代了销量低迷的 Plus 机型，定价介于标准版与 Pro 之间，这个区间既不会撼动标准版的核心市场，也不会侵蚀 Pro 系列的高端定位，反而为苹果提供了更大的试验空间，去探索更加激进的产品形态。

低端与高端、妥协与突破并存的矛盾组合，造就了在 iPhone 家族中独树一帜的 Air。

与产品本身同样值得探讨的，是 iPhone 17 Air 的定位——苹果为何要在 iPhone 17 这个代际，推出这样一款充满矛盾的机型？

折叠屏的探索已被提上日程——前不久，业内消息称苹果计划在 2026 年推出折叠屏 iPhone，爱范儿此前也对苹果提速折叠屏 iPhone 的可能性做过详细分析。

就像 Apple Watch 在推出前，苹果就已在 iPhone 上广泛测试 OLED 技术那样，iPhone 17 Air 在超薄机身、结构调整、接口裁撤上的尝试，很可能正是苹果的一场技术实验，为折叠 iPhone 铺路。

另一方面，还是老生常谈的问题，Apple Intelligence 和 Vision Pro 的表现不及预期，苹果未来很多年都还需要让 iPhone 来挑大梁——但 iPhone 单薄的产品线已经不足以满足市场的需求，苹果亟待一场变革。

iPhone 17 Air 可能是另一个革命的火种。

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在冲向 AI PC 的赛道上，每一个芯片、设备企业都生怕落后。

这场竞速赛，目前苹果生态大幅领先，爱范儿在上周的 Mac Studio 评测中，成功在本地部署并运行 DeepSeek Q4 量化版 671B 和 70B 版本，而且 token 吞吐性能不错，展现了 M3 Ultra 芯片以及高达 512GB 统一内存的实力。

而在 x86 阵营这边，目前最有竞争力的「车队」AMD，正在试图加速超车。

在 3 月 18 日举办的 AMD AI PC 创新峰会上，公司高级副总裁、计算与图形总经理 Jack Huynh 展示了在 AMD 架构笔记本电脑上运行 DeepSeek 大模型的能力。

根据现场展示，一台搭载 AMD 锐龙 AI Max+ 395 处理器的笔记本电脑，顺利运行了 DeepSeek-通义千问融合 7B 大模型。Token 秒速并没有公开，但根据现场肉眼观测的结果，结合我们过往在不同机型上测试的经验，现场速度应该至少能够达到 15 tok/s 以上。

需要说明的是，根据现场 demo 区显示，这一部署和运行结果依赖 AMD StrixHalo LLM 软件，一个 AMD 开发的大模型运行环境。根据我们的理解，背后逻辑简单来说，AMD 会对支持的大模型进行内部优化，显著降低单位 token 激活参数成本，然后再将支持能力实装到用户本地设备。

而锐龙 AI Max 处理器家族本身也支持了更高的显存分配能力。在现场我们看到，AI Max 支持最高 96GB 的显存分配，让处理器集显获得了高端独立显卡才能实现的性能，而这一性能既可以用于 AI 训练和推理计算，也可以用于游戏。

经过优化之后，参数量再大也不愁。在 demo 区的示例中我们看到，前述同款芯片在华硕 ROG 幻 X 2025 款笔记本电脑上，最高可以运行 Meta 开发的 Llama 3.1 70B 大语言模型。

尽管参数量极大，过往对硬件要求也极高，远超过去业界对于移动计算设备本地推理能力的认知上限——笔记本电脑现在也可以顺利且轻松地运行数百亿参数量的大模型了。

AMD 这样做的目的，是确保基于大模型的企业级应用和科研能力，能够被普及到 x86 阵营的笔记本，甚至配置更轻便的移动计算设备。目前，AMD AI PC 环境支持 DeepSeek 1.5B、7B 等主流型号的大模型。

如果笔记本不足够的话，AMD 也为真正的重型用户提供了能够运行 DeepSeek R1 全参数大模型的服务器方案，领先了英伟达一步（后者可能会在明天凌晨更新 AI 计算集群模块化产品）。

现场展示了两种不同方案，其一是 AMD 自主的方案，基于 vllm 框架，采用 8 x W7900/78000 显卡，可以完全离线本地部署 DeepSeek 671B，为企业内部研发和知识产权保驾护航。

其二是 AMD 和群联电子合作的 aiDAPTIV+ 方案，大致逻辑是让显卡通过 NAND 闪存扩展内存，从而打破单卡的显存瓶颈。通过现有 AMD 显卡，同样可以在单机的形态下实现 DeepSeek 671B 全参数级别训练的能力。

当然，大多数人只是纯粹的 AI 应用用户，而非开发者。所以 AMD 在这次峰会现场也和 OEM 合作伙伴一起，展示了各类主流形态的消费级 AI 应用。

很有意思的是现场的 demo 之一，由清醒异构开发，基于 AMD Ryzen AI 平台的大模型图片生成工具「绘梦师」。它支持文生图、图生图、边画边生图等生成模式，而且完全可以在本地运行，不需要联网。

再比如联想展示的个人智能体「小天」作为 PC 端的 AI 入口，其背后的大模型可以根据个人数据训练和优化，在前台具备任务分解和规划、自然交互、长期记忆、工具调用等能力。

最近一年时间里，AI 技术发展的太过于迅猛，能力上限一再提高，大模型可选项也与日俱增。但受制于设备本地计算能力，PC 行业也在面临很大的挑战。

而考虑到最大的友商目前面临非技术困难，AMD 作为 x86 阵营另一个底层计算技术头部厂商，认为自己必须肩负责任，迎接挑战，领导变革，让 AI 能够真正通过 AI PC 进入千家万户和千行百业。

在峰会上，AMD 给了 OEM 合作伙伴很大的露出机会。包括微软、联想、华硕、宏碁、惠普等生态合作伙伴，纷纷带来了基于最新 AMD 锐龙 AI 处理器家族的 PC 新品。

AI PC 的品牌和机型的选择权宽度，AI PC 产品本身的大模型运算能力，以及不同消费级场景的应用丰富度，对于 PC 品牌和芯片厂商们在 AI 时代守住本阵营市场份额尤为重要。

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如果你上网冲浪比较频繁，恰好也关注了不少数码博主的话，那么你应该有在微博看到过一个多年来被反复提及的热梗：

「中年男人有三大爱好：充电头、NAS、软路由。」

相较于沉迷文玩、手串、钓鱼，沉迷于购买和收藏充电头这个爱好，似乎听起来会比较令人匪夷所思。

到底，是哪些人在不断地购买充电头？

噢……原来是我。

虽说现代人每天都需要给手机电脑耳机等一大堆电子设备进行充电，充电头本身就是一个刚需产品。

但充电头本身仅作为数码设备的一个周边产品，以往都被视为是「配角」的存在。直到近年来业态蓬勃发展变得更加成熟，充电头也迭代得更加多元化，才得以成为难以忽视的「主角」产品。

就连胡彦斌作客 Papi 酱最新的访谈节目时，也特意展示了他常用的几款充电头，以及一根较粗的 240W USB-C 充电线。他还向观众简单地科普了一下：​想要获得快充，不但要选大功率充电头，也需要匹配支持大功率的充电线。

最近，爱范儿与微博数码一起回溯了近年来数码领域的充电头趋势——从 20W 迷你充到 140W 的桌面充电站，充电头在自己的细分领域里不但已经升级到 NEXT LEVEL 的存在，更是成为了互联网中年男性的赛博手串、数码爱好者们争相拥有的「新型手办」。

我们也意识到，这看似是一种小众爱好，但其实背后涉及了技术需求、心理满足、消费趋势等多种因素。对于普遍的消费者来说，其实充电时也存在着许多隐性的痛点。

缘起环保：iPhone 12 开始苹果不再附送充电头，用户只能自己买

五年过去了，这时候再次肯定地说一句「iPhone 12 系列奠定了后续几年的 iPhone 设计」，应该不会再有任何质疑的声音了。

最显而易见的，就是外观设计用上了纯平直屏和直边的金属中框，Pro 款的后置三摄排列方式也延续至今。而在设计之外，更隐性的传承，可能是在于 MagSafe 磁吸充电和「不再随包装附送充电头」的铁律。

前者，带动了一整个 MagSafe 磁吸生态周边市场；后者，让第三方充电头市场再次迎来一波蓬勃发展。

自 iPhone 12 系列开始，苹果以环保为理由，直接取消了 iPhone 包装盒内的充电器配件，顺应改用了更加小巧扁平化的包装，包装盒内除了手机就只剩下一根数据线和一枚金属卡针。

在 iPhone 12 发布之后，尽管伴随着消费者纷纷质疑的声音，但三星和小米都选择了跟进，均取消了包装盒内充电头的附送。只不过雷军想要做一个「实验」，于是在小米 11 发布的时候尝试「轻装上阵」，取消了包装内的充电头甚至是数据线。

但既然是实验，小米依然为消费者提供了二选一的权利：带充电套装的版本一样价格。从后续小米 12 系列重新附送充电头的举动里应该可以下定论，消费者依然选择配有充电头的版本。

最终，唯有三星坚持与苹果一样，不附送充电头至今。

时至今日，大多数 iPhone 和三星用户们，在面对设备迭代而带来的充电功率提升时，就不得不去选择更大功率的三方充电头产品。

虽说苹果不再为 iPhone 附送充电头的举措，一直都是用户吐槽的对象。但若然要从好的方面来看，苹果这一举动确实为第三方充电器厂商创造了发展机会，不仅推动了行业技术升级，也促使更多消费者开始关注非原厂的多样化充电产品。

协议碎片：充电头越买越多，皆因充电协议碎片化日益严重

显然，Android 手机，尤其是旗舰 Android 手机，现阶段都难以直接抛弃原装充电头。皆因不同的设备和不同的充电头，即便有着相同的 USB-C 接口，但其所兼容的充电协议往往也各不相同。

一方面，设备和充电头之间，需要互相识别充电协议，双方「握手」成功，才能够进行充电。

而另一方面，不少手机厂商都推出了「独家」的私有快充协议，电流电压和功率都存在差异，彼此互不兼容。

要捋清各个安卓手机厂商的快充协议，就像是一群武林高手在华山论剑，每个门派的功夫各不相同，都有自己的独门绝技——私有快充协议。

正因为私有协议具有排他性，甚少对外开放，所以有很多手机都必须使用官方充电器，才能够实现高功率的快速充电。

除了比较通用的 USB Power Delivery（PD），市面上比较活跃的协议还有高通的 Quick Charge（QC）、联发科 MTK PE、华为 FCP 和 SCP、OPPO SuperVOOC、vivo FlashCharge、小米 ChargeTurbo、三星 AFC、 融合快充 UFCS 等等协议。

尽管 USB-IF（USB 开发者论坛）有心力挽狂澜，将最高 100W USB-C PD 充电的功率上限一口气提升至 240W，带有 PPS （Programmable Power Supply 可编程电源）的规范也能够涵盖市面上主流的快充协议，但智能手机革新的速度之快，远超 USB-IF 制定标准的速度。

很久之前，许多安卓厂商私有协议的功率，纷纷越过了 100W 的限制，几年前发布的小米 10 Ultra 就已经可以实现 120W 快充，realme 也将快充功率提升至 240W，甚至在概念试产机上配备了 320W 快充技术。

有不止一家厂商在接受爱范儿的采访时都提到过相近的观点：为了满足用户对高速充电的需求，私有协议是不得已而为之；而且在公有协议上进行投入，产出的性价比和速度都不够高。

所以，即便 Google 力推 PD 充电成为 Android 设备的标配，但目前来看也仅仅是齐齐换上了 USB-C 接口，然后兼容了较低功率的 PD 档位，满足了握上手能充上电的需求。若是用户想要以更高的功率来充电，就不得不选择兼容设备快充协议的充电头以及专用的线缆了。

只要私有协议快充仍然对充电器材有兼容性要求，那么用户就不可能在每次充电时，都能享受到最有效率、最高速的充电流程——也就是说，快充再快，都仍然是局限的。

也正因为「私有充电协议壁垒」的存在，消费者不得不为了更高的充电效率，而为每台设备单独配备充电器，尤其是那些同时使用多个不同品牌的设备用户，不得不多买几个充电头，分别对应不同设备所需要的不同私有快充协议。

所幸的是，随着 SDC 软控充电器（Software Defined Charger）的出现，诸如 AI 小电拼 Pro & Ultra 这样的充电产品，已经可以实现 OTA 更新充电协议，不但兼容市面上几乎所有的公版充电协议，还能直接写入机内芯片做到常用常新。就像近期，制糖工厂也更新实现了 PPS 开关和双档位 PPS 的功能。

可以预见，未来通过软件定义的 SDC 充电器也会迎来一轮产业升级与普及，至于充电协议的大一统，可能要依靠充电头本身具备丰富的协议兼容能力和 OTA 升级的能力才能够实现了。

功率剧增：既要小体积，也要大功率，更要多接口

得益于氮化镓（GaN）技术的普及，充电头在体积缩小的同时，也实现了功率的大幅提升。

例如，100W 氮化镓充电器的体积仅相当于传统充电头的一半，却能直接支持笔记本电脑等高功率设备的充电。而且 USB PD 3.1 协议已支持 28V/5A 扩展档位，140W 可以轻松地为 16 英寸 MacBook Pro （Apple Silicon）满载输出。

既然功率提升了，那么充电器也能提供更多的接口，去支持更多的设备同时充电。尤其是在差旅途中，只需要带一个多接口的 GaN 充电器，就能够满足旅途中多设备的充电需求，轻便携带之余，也能减少插座的占用。

原本，业界主流的 2C1A （2×USB-C+1×USB-A）多口充电器，现在已经拓展至诸如 AI 小电拼这样的 4C1A（4×USB-C+1×USB-A） 输出，而且每个接口都能支持动态功率响应， 通过 AI 自由流来实时分配功率。

于是「既要又要」的用户需求定律，在充电头产品领域就可以总结为：既要小体积，也要大功率，更要多接口。

这种技术升级，某种程度上激发了用户对「更小、更快、更强」设备的追逐，甚至形成「参数党」的圈子文化，也满足了设备端迭代升级之后对充电功率的升级需求。

说实话，谁不想拥有一个「一即是全」的充电头呢？

设计多元：中年男性减速带，不同场景会选择不同样式的充电头

正如一年有四季，每个季度要穿着的衣物都需应时而变，按不同的天气和气温，以及不同的场合，换上符合时宜的得体衣服。所以，面对居家、差旅、办公等不同场景时，用户对充电头的需求各异。

有着「中年男性减速带」之称的充电头类别，其实也有着数量众多、不同形态、不同设计的充电头产品可选。一些数码极客们，也会按照日常随身、短期旅行、海外出行等情景来购买不同的充电头产品。

可以看到，充电头在 GaN 的加持下，形态可以发生显著变化，小巧如方糖，也可模拟经典的麦金塔电脑外观，甚至再充电器上附加显示屏和 RGB 灯效，也有外壳用上亚克力透明材质的。

另一方面，也有充电器基于实用性考量，实现了「墙插不掉」的设计，甚至在充电头里加入了移动电源的功能。

针对桌面多设备而且大功率的要求，也有号称「充电站」的大功率 GaN 产品，一次提供超过 4 个 USB-C 接口，并且总功率超过 240W，单接口最高 140W 的表现能够满足一个桌面同时充两台笔记本电脑的高阶需求。

更有一步到位使用可拼拆设计的小电拼，用前端 4C1A GaN 氮化镓充电头，加上后端两个 AC 插座的设计，来满足家旅双栖全能充的需求，在家用和在外用都能够轻松切换，应对自如。

当然，能够促使充电头爱好者们越买越多充电头，快速形成收藏文化的前提，依然是入门价格相对亲民。

相较于汽车、电脑、手机等大件消费品，充电头作为相对低价消费品，在一定的经济压力下成为「小确幸」的载体；相较于渔具、茶具等高价爱好，小巧的 GaN 充电头只需要花费几十元的成本，就能给你提供即时满足感，其带来的供电体验也能直击「花小钱办大事」的心理，属于男性「口红效应」的经济选择。

仔细想想，陆续购入的充电头虽然数量不少，但是花费下来的价格好像比上学时候买的手办和模型，要便宜许多。

未来期望：不被忽视的充电头，也理应无限更新

总的来说，玩充电头，既是技术需求驱动的实用行为，也是心理满足与社会文化交织的体现。

从解决兼容性问题到追求极客参数，从低价消费的「口红效应」到中年男性的「数码代偿」，不断升级迭代的多元化充电头的的确确正在成为人们的「新型手办」，也是现代消费方式当中，理性与感性复杂互动之后的结果体现之一。

以往，没有过多存在感的充电器，总是千篇一律没有特点；如今，充电器顺应时势，优化了体积和充电效率，更是在颜值和交互上雕琢不少细节设计。

这就像博主@老贾是我了 在微博话题里分享的观点那样：

好的充电器或许就是这样，在不经意间给生活加点糖，成为生活的一部分，家居的一分子，幸福感自然来得也就如此简单。

可以预见，未来随着快充技术标准化（如 USB PD 3.1）和「真正」的环保趋势（可 OTA 更新快充协议），充电头的收藏文化将会逐渐转向更加可持续的方向。

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AI 时代的超级应用，不仅要深度思考，更要动手干活。

今天，又一个国民级 AI 应用朝这个方向迈出了新的一步——夸克宣布升级，更新 「AI 超级框」。

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去年的 WWDC 上，苹果为所有屏幕前的观众带来了久违的 One more thing——Apple Intelligence。

不过一年的沸沸扬扬以后，大家都难免有些疲惫，苹果似乎也是如此，在继续推进 Apple Intelligence 的同时，苹果终于将目光转回了设计上。

据彭博社报道，苹果公司计划于今年晚些时候对 iOS、iPadOS 和 macOS 进行重大界面设计更新。

设计的最终目的，是交互

上一次，苹果如此对设计动大刀，是 2013 年的 WWDC。

2013 年 6 月 10 日，苹果首席执行官 Tim Cook 站在台上宣布 iOS 7 的发布，然后聚光灯转移到刚从 Scott Forstall 手中接手软件设计的 Jony Ive 身上。

他没有急于介绍 iOS 7，而是先谈起了自己对设计的理解：

我认为简约、清晰与高效中蕴含着深刻而持久的美。真正的简约远非仅仅摒弃杂乱与装饰，而是要在复杂中建立秩序。

短短的一句话，几乎成为 UI 设计的金科玉律，也道出了为什么拟物化被淘汰的原因——在小尺寸的屏幕上使用拟物化设计，需要在图标中填充大量的信息，这些信息会浪费人的注意力，同时也增加了不少的辨识成本，从而导致交互的迟钝。

而扁平化干净的线条与配色，让使用者可以迅速分辨出该图标的含义，通过简化视觉元素，让功能本身成为设计的焦点，同时，也无比契合苹果一贯「少即是多」的设计语言。

所以，哪怕拟物化曾是美学标杆，无论人们如何评价 iOS 7 的扁平化变革，苹果依然果断将其推入历史。

很明显，从 iPhone 在国内兴起到 iOS 7 短短几年时间，彼时的用户对拟物化 UI 仍意犹未尽，以至于多年后，SmartisanOS 那套迟到的拟物 UI 依然被人津津乐道。

遗憾的是，锤子也和拟物化一起，成为了时代的眼泪。

时间来到现在，iPhone、iPad 与 Mac 的功能愈发复杂，功能的入口也随之变得越来越繁杂。

举个最直观的例子，相机 App 的界面如今已近乎「窒息」。

如果你打开照片格式或照片风格选项，取景框之外的每一寸空间几乎都被二级菜单入口占据，甚至顶部菜单还与功能选项发生了明显的重叠，让整个界面显得局促不堪。

还有一个或许更直观的例子：iPhone、iPad 与 Mac 之间的操作逻辑已逐渐分化，曾经那种无缝上手的体验，如今已不再是理所当然的事情，切换设备时的适应成本正变得越来越高。

设计影响交互，交互决定体验，iOS 7 以来构建的 UI 体系，已经无法满足当前多设备协同的需求，而这，正是苹果无法容忍的。

因此，苹果决定重塑设计语言，通过更统一的视觉与交互逻辑，让不同设备之间的操作体验更加一致。

为了达成这个目的，苹果选择 Vision Pro 作为锚点，让整体视觉风格向 visionOS 靠拢。显然，苹果仍然视 Vision Pro 为「明日产品」，并希望以其设计理念作为未来 UI 体系的基石。

本次更新内容将涵盖操作系统的核心视觉元素，包括图标、菜单、应用程序、窗口样式以及系统按钮，目的是通过简化交互逻辑，让用户更便捷地使用设备。

visionOS 随着 Vision Pro 一起问世，以空间计算为核心，强调数字内容与物理空间的有机融合，其设计原则包含三个层级：

1. 层级感知：通过动态景深与虚实叠加，构建类似现实世界的光影层次感（如窗口悬浮高度暗示操作优先级）
2. 物理隐喻：沿用触控直觉（如滑动、拖拽），但引入三维空间操作（物体旋转、空间缩放），降低学习成本
3. 情境响应：界面元素会根据环境光线变化自动调整透明度和色调，确保视觉舒适度

这套设计语言本质是将 iPhone 的平面交互升维至空间，同时保留苹果标志性的设计美学。

很显然，目前的主流移动终端依旧是以屏幕为内容承载物，所以这套语言的大多数层级都不能照搬到 iPhone、iPad 或 MacBook 上，但其中的材质语言，是完全可以统一的地方。

visionOS 为了与现实世界有机结合，精心挑选了一个在现实世界中存在，又可以成为虚拟世界桥梁的材质——毛玻璃。

毛玻璃这种材质首次出现在 iOS 7 上，系统大量使用了毛玻璃材质，将其作为扁平化设计的补充策略。

通过高斯模糊叠加半透明层，系统界面（如控制中心、通知栏和多任务切换窗口）在保持极简视觉的同时，构建了立体层级感。

这一设计巧妙平衡了扁平化浪潮下的信息密度问题，不仅区分信息层级，更通过虚实叠加引导用户注意力，用模糊的底层内容暗示非当前操作焦点，毛玻璃成为核心交互元素，正式成为「交互状态的可视化载体」。

2014 年，随着 UIVisualEffectView 和 UIBlurEffect 等原生 API 的开放，开发者可在应用内自由实现动态模糊效果，键盘弹出时的背景虚化、文件夹展开时的层级过渡，都可以设计毛玻璃效果。

毛玻璃逐渐从系统级控件扩展至第三方应用，成为 iOS 生态的标志性设计语言。

而如今，在 iOS 19，毛玻璃将迎来新一轮的重塑与强化，最终可能成为三个终端设备的共同交互认知——在 iPhone、iPad 与 Mac 等基于屏幕显示的移动终端上，毛玻璃材质用于平面层级的轻量化交互；

而在 Vision Pro 上，毛玻璃用于承载三维空间中的多窗口叠加与深度交互，本质是通过光学隐喻构建数字世界的认知框架。

从现在第三方给出的概念图来看，iOS 19 甚至有将图标改为圆形的尝试，不过这种形态的可能性并不算大，因为使用完整的圆形并不符合苹果目前的主流终端设备——它们的显示屏都以矩形为主。

如果一切顺利的话，这套全新的系统体系将在今年 6 月的 WWDC 上与我们见面，并更新在 iOS 19、iPadOS 19、macOS 16、visionOS 3 等系统中。

与爆料一同而来的，还有一个坏消息：此次更新仅限于交互设计方面，苹果无意合并其不同操作系统的底层架构，仍将保持 iOS、iPadOS 和 macOS 的独立性。

一直以来呼声较高的 iPadOS 与 macOS，将继续保持独立。

苹果的困境，是 Apple Intelligence 的狼来了

苹果之所以突然对设计动刀，除了交互上的麻烦已经积重难返以外，还有另外一个因素。

苹果一向是一家偏向保守的科技公司。相比追逐潮流，它更倾向于整合已有技术，经过精细打磨后再推出，以确保最佳的用户体验。

但这种保守在已经形成燎原之势的 AI 时代，已经相当严重地拖了苹果的后腿。

不仅是在国内迟迟无法落地，导致 iPhone 16 系列的 AI 体验形同鸡肋，甚至被戏称 Apple Intelligence 最直观的变化是让 iPhone 全系升级到 8GB RAM。

即便是在已落地的海外市场，Apple Intelligence 的表现也远未达到人们的期待。

这一切都是因为苹果将自己圈在一个自己画下的禁咒里。

当其他厂商争相接入各种 AI API，推动智能化生态时，苹果却始终对「将用户数据交给外部服务商」持谨慎态度。

而按照苹果一贯的传统，第三方应用在 iOS 上几乎无法获得跨应用操作的权限。这意味着，如果苹果想要构建真正系统级的 AI 生态链，唯一的选择，就是完全依赖自己的 AI。

但奈何，自家的 Siri 也不争气。

Siri 本应是苹果 AI 战略的核心入口，但多年来，它的功能局限、交互僵化，逐渐沦为智能助手领域的「边缘角色」。如今，苹果想要在 AI 时代重回主导地位，必须解决一个关键问题：如何让 Siri 从「语音助手」升级为 AI 生态的核心枢纽。

为了让 Siri 变得更聪明，苹果不得不破例引入 ChatGPT，借助第三方 AI 提供支持，同时还宣布开发一个更个性化的 Siri，这个 Siri 能深入理解用户的个人背景，并具备跨应用执行任务的能力，成为真正的 AI 助手。

但现实却并不乐观。

前不久，知名爆料人 Mark Gurman 也表示，苹果自研的大语言模型进展受阻，最初打算将 LLM Siri 与 iOS 18.4 一起推出，但进展并不乐观，于是苹果推迟到了 5 月份的 iOS 18.5，而现在看来，可能要在 2025 年 9 月推出的 iOS 19 至 2026 年 3 月的 iOS 19.4 上才能看到全新的 LLM Siri，而路透社等媒体也跟进了这条新闻。

至于跨应用 AI 的能力，恐怕也得一并延期。

既不愿意彻底开放生态，也无法迅速造出自己的 AI，左脚绊右脚，苹果就这么在 AI 移动端落地的路上磕磕绊绊，不知道什么时候才能跑起来。

随着 Apple Intelligence 的推迟，消费者与投资人的信心也在悄然动摇。

2024 年 9 月，由于 AI 相关功能延期，iPhone 销售预期下调，苹果股价单日暴跌 4.85%，创下两年半来的最大跌幅。

而在竞争更加激烈的中国市场，情况更是不容乐观。

2024 年第四季度，苹果的市场份额跌至 16.7%，排名第三，落后于华为和小米，销售额同比大跌 18%，中国市场份额的大幅丢失，导致 iPhone 在全球销量同比下滑了 5%，在全球市场的市场份额下跌 1 个百分点至 19%。

此时，iOS 19 的更新毫无疑问是围魏救赵，能吸引很大一部分注意力，争取一些喘息的时间。

也说得过去——毕竟，如果 AI 是改变移动终端的最终答案，Apple Intelligence 就是第一步，而操作系统，则是这一切的基石。

既然 Apple Intelligence 还需要时间，那就在等待的时间里，做点值得期待的事。

不过，这个转移目光的方式，可不一定管用，短短一年时间，苹果已经从万众期待，变成「狼来了」——用网友的话来说，之前承诺的 Apple Intelligence 还没来，又要端新的大饼上桌。

这大饼到底是真好吃，还是画饼充饥，就不好说了。

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就在刚刚，OpenAI 发布了一系列专为构建 AI Agents 设计的新工具和 API，帮助开发者更容易地创建能自动完成任务的 AI Agents（智能体）。

OpenAI 认为虽然过去一年推出的高级推理、多模态交互等模型能力为 Agent 奠定了基础，但开发者在构建生产级 Agent 时，还会遇到不少难题。

为此，这次发布的核心产品包括全新的 Responses API、三种内置工具以及以及一个开源的 Agents SDK。

省流版如下：

• Responses API：结合 Chat Completions API 简洁性与 Assistants API 工具使用能力的新型 API 接口
• Web 搜索工具（Web Search Tool）：让模型访问互联网获取最新信息的工具
• 文件搜索工具（File Search Tool）：从大量文档中检索相关信息的增强工具
• 计算机使用工具（Computer Use Tool）：由 Computer-Using Agent (CUA) 模型提供支持的计算机操作自动化工具，让 AI 能像人一样操作电脑界面
• Agents SDK：基于 Swarm 框架升级，简化多 Agent 工作流程编排的开源框架

具体来说，Responses API 结合了 Chat Completions API（主要用来生成对话回复）的简洁性和 Assistants API（能让 AI 调用外部功能，比如查资料、操作东西）的工具使用能力，成为构建 Agent 应用的新基础。

在内置工具方面，Web 搜索工具支持 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 模型获取网络最新信息并提供清晰的引用。在 SimpleQA 基准测试中，这两款模型的搜索预览版分别拿下了 90% 和 88% 的亮眼准确率。

升级后的文件搜索工具更是给力，支持多种文件格式，还能优化查询、过滤元数据、自定义排序，让开发者从堆积如山的文档中迅速找到关键信息。

计算机使用工具则由与 Operator 相同的 Computer-Using Agent (CUA)模型提供支持，可捕获模型生成的鼠标和键盘操作，在 OSWorld、WebArena 和 WebVoyager 基准测试中分别取得 38.1%、58.1% 和 87% 的成绩。

OpenAI 还推出了开源的 Agents SDK，专门用来简化多 Agent 工作流程的编排。

相比去年发布的实验性 Swarm 框架，这个全新 SDK 有了显著的改进，提供易于配置的 LLM 与内置工具集成、Agent 间智能交接控制、可配置安全检查以及可视化追踪等功能，适用于客户支持自动化、多步研究、内容生成等多种应用场景。

一些早期测试用户已经拿这些新工具做出了实打实的成果。

在官网列举的案例中，Hebbia 利用 Web 搜索工具帮助资产管理者和法律从业者从海量数据中提取可行见解；Navan 将文件搜索工具应用于 AI 旅行 Agent 中，为用户提供精准的旅行政策答案。

Unify 和 Luminai 则使用计算机使用工具自动化复杂操作流程，特别是对缺乏 API 的传统系统；Box 利用 Agents SDK 快速构建和部署了企业数据搜索应用。

产品发布后，网友也在 OpenAI 的评论区玩起了梗，甚至还有网友专门留言感谢 Manus AI。

在今天凌晨 1 点的现场直播中，演示人员也向我们展示了一个「个人造型师」 Agent 的应用案例，用来展示各种新工具的能耐。

举个例子，他们先用文件搜索工具翻看了用户（比如「Kevin」）的服装喜好数据，系统轻松整理出这些人的穿衣风格。

然后结合 Web 搜索工具，系统能够基于用户所在位置（演示中使用了「东京」作为 Kevin 的位置）搜索附近的相关商店，为 Kevin 推荐了东京的 Patagonia 店铺。

接着，计算机使用工具（Computer Use Tool）登场，自动操作网页界面，为 Kevin 买下一件黑色 Patagonia 夹克，整个过程行云流水——点击、拖拽、填信息，宛如真人在操控。

最后还演示了 Agent 间的交接功能。一个 Agent 将退货请求无缝交接给客服 Agent，后者能够调用获取密码和提交退款请求等功能，帮助用户完成 Patagonia 夹克的退货。

可以说，凭借新工具和 API 的默契配合，这些 AI Agent 不仅能读懂用户喜好、获取实时资讯、执行复杂操作，还能在不同任务间灵活切换，完美覆盖从推荐到购买再到退货的全流程。

至于现有 API 的安排，OpenAI 表示会继续全力支持 Chat Completions API，为不需要内置工具的开发者提供新模型和功能。

而基于 Assistants API 测试版的反馈，他们已经把关键改进整合到 Responses API 中，计划在功能对齐后，于 2026 年中期正式停用 Assistants API，同时会提供详细的迁移指南。

新工具的定价也新鲜出炉，Web 搜索每千次查询分别为 GPT-4o 搜索 30 美元和 GPT-4o-mini 搜索 25 美元；文件搜索每千次查询 2.5 美元，文件存储 0.1 美元/GB/天（首 GB 免费）；计算机使用工具则按每输入百万 token/3 美元和每输出百万 token/12 美元计费。

OpenAI 表示，随着模型能力变得更加具有 Agent 属性，他们会继续深化 API 间的整合，并提供新工具帮助部署、评估和优化生产环境中的 Agent。

英伟达 CEO 黄仁勋曾表示，未来每个公司的 IT 部门将转变为 AI Agent 的「HR 部门」。

从管人到管 AI，Agent 将很快成为劳动力的重要组成部分，提高各行业的生产力，而此次发布的工具集只是帮助开发者和企业构建、部署和扩展可靠高效 AI Agent 的重要一步。

此前，开发者需要自行组合不同 API 和编写复杂的协调逻辑来构建 AI Agent，而新工具极大地简化了这一过程。

Responses API 将多种功能整合成一个简单接口，而内置工具为 AI 提供了「感知」和「行动」的能力，Agents SDK 则提供了协调多 Agent 的标准框架。

通过降低技术门槛，使得更多企业能够快速构建和部署 AI Agent，这或许也是 OpenAI 所说的「Agent 元年」的真正含义——让 AI 不再局限于聊天框，而是能融入现实工作流程，成为你的「数字助理」甚至「数字同事」。

附上 AMA 问答：

Q：哪种操作系统最适合 computer use：Linux、Mac 还是 Windows？是图形界面（UI）、终端（terminal），还是其他方式更好？哪些应用程序在计算机上表现最佳，还是说这并不重要？
A：CUA 模型主要是针对网页任务进行训练的，但早期用户发现它在桌面应用程序上的表现也出乎意料地好。不过现在还处于早期阶段，我们还有很多可以改进的地方！

Q：你们会提供 TypeScript SDK 吗？
A：是的！我们很快会推出 TypeScript SDK，敬请期待！

Q：我们未来会在 API 中看到 o1 pro 吗？
A： 是的，我们计划很快在 responses API 中发布它！

Q：我们需要自行管理 Docker 环境来使用计算机功能吗？
A： 如果你愿意，你可以自行管理 Docker 环境，但你也可以使用云服务，比如 @browserbasehq 或 @scrapybara。

Q：何时会有 Operator 在 API 中可用？
A：从今天开始，你可以在 API 中使用与 Operator 相同的功能！我们已经在新的 Responses API 中部署了驱动 Operator 的 CUA 模型。

Q：你们会考虑提供集成的虚拟机（VM）来支持「 computer use」，或者与合作伙伴合作，以减少搭建环境的需求吗？
A：目前还没有这样的计划，但你可以查看 CUA 示例应用，其中包含一些示例环境，包括 @scrapybara 和 @browserbasehq，用于远程托管。

Q：在整个 agent-handoff 流程中，如何确保个人隐私？有没有什么方法可以增强用户与 Agent 交互时的隐私保护？
A： 我们有多种隐私保护机制。Agents SDK 支持开发者定义的安全措施（guardrails），用于输入/输出验证。此外，你可以使用 input_filter 来限制在交接过程中传递的消息上下文。

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全新天蓝配色、起售价自刀 1000 元、强悍 M4 芯片配置，围绕全新 MacBook Air 的三个亮点还没消化完，国补后六千出头甚至五千多的平台价格，又再次刷屏。

不少网友大呼「这次真的买得起了」。所以，M4 MacBook Air 真的值得买吗？如果手上有新款，值得换新吗？

想快速了解 MacBook Air 新配色和更新点，可以点击下方视频

「薛定谔」的蓝

如果真的要说 MacBook Air 当中最「Air」的配色，我现在会毫不犹豫选全新的天蓝色。

毕竟，金属感满满的四款老配色，颜值虽然在线，还是缺了一丝生气，而清淡的天蓝色就是「空气感」本身，低饱和的色泽非常轻盈。

午夜色和天蓝色在色阶上刚好形成一个对应关系：

前者是色阶上最深的蓝色，是接近 MacBook Pro 上深邃的「深空黑」的蓝。

后者是色阶上最浅的蓝色，在 MacBook 经典的银色上带了一抹蓝。

而且，因为后者更亮，不会像午夜色那样容易将沾满的指纹暴露。

我真的相信这就是最浅的蓝色，因为在强光或者弱光的环境下，肉眼很难捕捉到设备上的蓝色，只有在光线简单或者较弱的环境中，蓝色才会完全现形。

如果你碰巧对天蓝色不感兴趣，那其他配色的新款 MacBook Air，在外观、重量、尺寸上都几乎没有任何差距，不过不再提供经典的深空灰配色了。

其实更让我激动的不是天蓝色本身，而是苹果未来对 MacBook Air 设计和配色的更多可能。隔壁家 Surface 好看的「仙茶绿」，以及人见人爱的的猛男粉，不如都在下一代安排上？

性能更强，但温度更低

我们手头上的 MacBook Air 是满血版配置，也就是 10 CPU 核心 + 10 GPU 核心的版本，和我手上的满血版 M3（8 CPU + 10 GPU） MacBook Air 对比，跑分上的差距还是非常明显的：

不过，对于没有风扇的 MacBook Air 来说，电脑性能其实更多被发热制约。

我曾经用 M3 MacBook Air 玩文字冒险游戏《霓欧出租车》，因为这个游戏未原生支持 M 芯片，需要转译运行，玩一会儿 MacBook Air 就会发热严重，卡得玩不下去。

我用 M4 MacBook Air 试了试，发现同样的 10 分钟游戏流程和进度，M3 MacBook Air 已经烫手，而 M4 MacBook Air 还只是温温热。

根据插件显示，M4 的最高温度在 70 度左右；而 M3 一度来到 90 度，并且游戏后期已经卡得无法进行。

作为一位文字工作者，日常使用 M3 MacBook Air 主要遇到的性能瓶颈，基本是在 Chrome 打开大量网页并且用插件翻译的时刻，特别是一些大型网页，几乎一点即热，一热就卡，这时只能耐心等待笔记本自然降温，然后赶紧关掉几个网页。

同样是 16GB 内存，M4 MacBook Air 上打开已经让 M3 版发热卡顿的 35 个网页，前者的机身温度虽然也有所上升，但远不如后者烫手，响应速度也没有变慢，能快速在这些网页中切换。

即使是类似 Apple Insider 或者 Reuters 这些特别容易卡的大型多媒体网页，也没能拖慢 M4 的步伐。

生产力的提升不止于性能。M4 MacBook Air 还支持在打开笔记本的同时外接两台显示器，堪称「史诗级」更新，以后 MacBook Air 也能额外多接一个小竖屏看信息流了。

还有一个非常细节的变化：键盘手感，新款要更「肉」，按下按键要花更多的力气，没有旧款那么「脆」，止于哪种更好用见仁见智，我个人更习惯打起字来能「噼里啪啦」的旧款。

这个沿用了五年的屏幕，或许是目前 MacBook Air 最大的槽点。在户外拍摄时我翻开它的屏幕，发现上面唯一清晰可见的只有指纹。已经不指望这两三年 MacBook Air 能有高刷屏，但更高的屏幕亮度，以及 MacBook Pro 同款的纳米屏幕可选项，相信能让更多用户更加舒心。

值不值得买？

在 MacBook Air 发布快讯的评论区，有一位小伙伴这样留言：

从参数上看，M4 处理器无疑比 M1 Pro 要更强；但定位上，MacBook Pro 又要比 MacBook Air 更高，处理器之外像是屏幕、扬声器、散热等等素质都明显更好。

所以要不要换机？其实答案很简单：既然已经动了 MacBook Pro 换 MacBook Air 的想法，那说明 MacBook Pro 上多出来的配置，或许并不是你所需要的。

如果需要一台更低价、更轻便的新电脑，那老 MacBook Pro 「降级」更换 MacBook Air 也未尝不可。

相信也有不少老 Air 用户在看到新配色和低价后就心痒痒了，我个人认为最适合换新的，是还在用 M1 甚至更老，以及当年入手了 8+256GB 起步配置的 M2 用户，也就是俗称的「钉子户」。

如果你在最近趁国补低价购入了 16+256 的 M2/M3 MacBook Air，那这台机器其实还能再战许久，或许下一次换机的黄金时机，是更换模具、去掉刘海的大更新之时，根据爆料应该还有 2-3 年。

而对于想要一台性能能打、续航领先的轻薄本，又对系统没有硬需求，或者向往 Mac 生态的消费者，目前国补后六千出头、叠加教育优惠甚至五千多的价格，确实是入手的最佳时机了。

MacBook，还是 MacBook Air

在被人遗忘的角落，12 英寸 MacBook 在前天刚刚度过了自己的十岁生日。

这个直到现在依旧惊艳的极致轻薄和时尚设计，在当时明显就是为了代替 MacBook Air 品牌而来。在 New MacBook 问世后，MacBook Air 仿佛进入冻龄期，过时的外观和配置沿用了好几年，和最新产品格格不入。

但 MacBook 的探索并不成功。为了这个极致的机身，MacBook 牺牲了性能、键盘稳定性、接口，而这些都是构成一款笔记本核心体验的基础。

这个尴尬的尺寸和便携性，也和苹果力推的 iPad Pro 产品重合，二者只能选其一，而我们已经知道了苹果的选择。

MacBook 的迭代最终停留在 2017 年，第二年，重新设计的 MacBook Air 接棒推出，产品迭代至今。

M1 问世之后，12 寸 MacBook 复活的呼声渐起，毕竟这个低功耗、高性能的平台，确实最适合这款极致轻薄的设备。

5 年过去，我们几乎可以盖棺定论，12 寸 MacBook 不会复活。

但它还需要复活吗？极致便携的生产力，已经被 iPad 代劳；而兼顾时尚和实力的定位，现在落在了 MacBook Air 头上。

这代 MacBook Air 比以往都更有 MacBook 的即视感：全新的天蓝色是 MacBook 产品线上少见的彩色，如同 12 寸 MacBook 上昙花一现的粉色，代表一种更有活力的路线；更低的起售价，意味着 MacBook Air 要面对更多入门用户推出。

所以，MacBook 不会复活，也无需复活。

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短短几天，Manus 成了衡量 AI 产品优劣的最佳试金石。

近期，Manus 在海外的热度暴涨，，外国大 V 自发在 X 平台转发宣传，《福布斯》更是直接盖章定调，冠上了「第二个 DeepSeek 时刻」的称号。

让子弹再飞一会儿，却净是反转、反转、再反转。噪声太多，容易淹没对一款产品价值的判断。在业内，AI Agent 的落地早已心照不宣，底层基础模型的进步，Deep Research 的广泛普及，都为犹在襁褓的 Manus 席卷全网扫除了不少认知障碍。

在喧嚣之外，我们需要重新审视，一个套壳 AI 产品对用户和行业是否有价值？在 AI 快速迭代的今天，创新的定义是什么？

Manus 海外风评如何

Manus 的爆火来得猝不及防，以至于连团队也没有准备好迎接这泼天的流量。

合伙人张涛近日发文称低估了大众的热情，目前服务器资源无法满足市场需求，因此只好采用邀请码机制，同时也表示团队正在全力输出，争取让大家早日体验到更好的产品。

与刻意降低国内存在感的策略不同，Manus 这几天反而向不少海外 X 博主大 V、以及 Reddit 社交平台陆续开放不少邀请码，有意借势推高热度。

拿到使用权的 @deedydas 让 Manus 对特斯拉股票进行专业的分析，结果它在大约一个小时内完成了通常需要大约两周才能完成的的专业级工作。这效率，不比打工人好用（不是）。

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先别羡慕 AI 三小时做的小游戏，9 天赚 12 万，manu 也能做。@_akhaliq 让 Manus 用 three.js 打造一款无尽跑酷游戏，画面游戏有些粗糙，但游戏机制相当完善。

搞钱才是王道，这也是网友对 Manus 呼声最高的要求。使用 Manus 构建一个仪表板，筛选出日本符合收购条件的上市公司作为潜在的收购目标，还能打造成 90 年代风格的日本视频游戏。

结果也是完美交付，让人挑不出毛病。

@LamarDealMaker 对 Manus 的能力赞不绝口，称其为最疯狂的 AI Agent。

Manus AI 在极短的时间内为他规划了一次为期两个月的家庭旅行，路线涵盖澳大利亚、新西兰、阿根廷和南极洲，安排得滴水不漏。并且，它还能够自动分配任务、浏览网页研究，最终奉上了一份涵盖住宿、预算和美食指南的详细行程。

另一位用户 @ivanfioravanti 则秀出了 Manus AI 用 p5js 做的动画，创意和效果双双在线。

Hugging Face 的产品负责人称 Manus 是「我用过的最令人印象深刻的 AI 工具」。AI 政策研究员 Dean Ball 将 Manus 描述为「最复杂的 AI 计算」。

要说 Manus 的重量级背书，绝对少不了两位比较重磅的人物。

一个是 Twitter 创始人 Jack Dorsey，直接甩出了「excellent」的评价，言简意赅但分量十足。另一个则是 X 博主 Rowan Cheung，他所创立的 therundownai 可以说是 X 平台阅读量最大的 AI 新闻快讯自媒体。

Rowan 前几天还没体验 Manus，却在海外率先喊出「中国第二个 DeepSeek 」。截至目前，那条推文也在 X 平台狂揽 276 万的阅读量。

直到最近，Manus 团队也向 Rowan Cheung 分享了邀请码。

创建 Rowan Cheung 的传记、并据此部署网站；分析旧金山最佳租车地点；创建一门关于内容创作 AI 的完整课程，Manus 的表现也都可圈可点。

先说好评，还有差评，@mckaywrigley 给 Manus 打了个大大的好评，认为它的底层代理模型和 UI 都做得无可挑剔，但这位博主也话里有话，主打一个未来可期，点到即止。

@ai_for_success 是最早一批点赞 Manus 的博主。

同样地，他其实最开始并未拿到邀请码，体验后，他表示，「Manus AI 太疯狂了，我以前从未使用过类似的东西。」还特意加了个免责声明，说自己没拿 Manus 一分钱。

尽管案例很高大上，但问题是计算是否正确，他的心里也没底。

相比 OpenAI 的 Deep Research，医学博士 @DeryaTR_ 就指出 Manus 历经两轮尝试，都未能顺利完成任务，且耗费时间过长。

有趣的是，Manus 创始人季逸超今天在 X 平台发文称，Manus 为了提高系统性能而降低了故障率，但结果用户的会话现在运行时间更长，且由于系统负荷过重，Manus 故障率又开始回升。

站在福布斯的另一端，外媒 TechCrunch 则指出 Manus 可能不是中国的第二个「DeepSeek 时刻」，几轮体验下来都以任务失败告终。

极致的套壳，就是胜利

Manus 爆火后，网友们抛出的头号疑问是，它真就有技术壁垒吗？

张涛曾在混沌学园采访中谈到，单纯的「套壳」（即直接使用大模型的技术输出）在 AI 普及的背景下，难以成为核心壁垒。真正重要的是找到市场需求和商业逻辑，利用 AI 这个「通用商品」创造独特的价值。

换句话说，套壳只是起点，关键在于如何构建需求驱动的差异化优势。

昨日，网友 @jianxliao 因为疑似套出 Manus 系统提示词和运行代码，引来了季逸超的回应。

回应的细节很多，但较为值得关注的是，当被问及 Manus 的基础模型时，他表示目前使用的是 Claude 和 Qwen 微调模型。并且，Manus 采用多 agent 协作的架构设计。

早在 Manus 崭露头角前，海外如 OpenAI 的 Deep Research 已是相对成熟的产品。据 The Information 报道，OpenAI 甚至还计划推出一款每月高达 2 万美元的博士级 Agent。

某种意义上，Manus 的成功像是「摸着前人石头过河」。

技术若无热度，便如深谷孤响，Manus 有了足够的热度和关注，也吸引更多人投入资源和精力去研究、复现甚至开源类似的技术。

最近，MetaGPT 的 4 名团队成员在 GitHub 发布了名为「OpenManus」的开源项目，旨在复刻 Manus 的核心功能，同时大幅降低使用门槛。

团队宣称，该项目仅花费了 3 小时便开发完成。

快是快了，但这种速度带来的代价是功能和效果上的妥协，OpenManus 更偏向技术验证和社区协作，功能深度也更聚焦，无法像 Manus 那样覆盖广泛场景。

截至发稿前，OpenManus 在 GitHub 已收获超 2.6 万的星标。

据官方介绍，OpenManus 支持 SEO 审计与报告生成，同时采用轻量化设计。其基于 MetaGPT 的多智能体协作框架，支持利用不同角色分工并自动化生成代码与文档。

此外，OpenManus 的开源特性，允许社区为其贡献扩展功能。该项目的底层支持来自 Anthropic 的 computer-use 和 browser-use。

置身于风暴中心，OpenManus 背后的四名成员连同他们的过往经历，迅速被媒体扒出：

• 梁新兵：华东师范大学硕士，曾参与爆款 AI Agent 项目 Data Interpreter 的开发。
• 张佳钇：中国人民大学高瓴人工智能学院本科生，目前在香港科技大学（广州）攻读博士，其参与的智能体框架 AFlow 刚被深度学习顶会 ICLR 2025 接收。
• 向劲宇：西南交通大学应用物理学本科，曾在 2024 年阿里巴巴全球数学竞赛 AI 赛道斩获全球第二。
• 于兆洋：中国人民大学高瓴人工智能学院本科生，与校友张佳钇曾凭 MathAI 方案在阿里数学竞赛 AI 赛道拿下全球第三。

同样在 3 月 7 日，CAMEL AI 的 OWL 项目公布，并剑指 Manus。

官方表示 OWL 直接做到开源界 GAIA 性能天花板，达到了 58.18%，超越 Huggingface 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表现。

在官方给出的演示案例中，让 OWL 查询今天伦敦有哪些电影上映。

它会自动生成待办事项规划并编写任务清单，开始浏览网页，搜索伦敦地区符合条件的电影院。

整个过程宛如真人操作，流畅地执行滚动、点击、输入以及实时信息检索等步骤，最终为用户呈上一份详尽的当日电影总结报告。

据 CAMEL AI 介绍，OWL 通过逆向工程将 Manus 工作流拆解为 6 步，并开源所有模块；支持 GitHub 一键 clone，同时工具链能够自由扩展，执行环境也支持云端和本地任选。

CAMEL AI 强调，OWL 完全免费，且优化了 Token 消耗。

然而，与这些后续开源项目相比，Manus 的真正优势在于更早抓住了行业痛点，如何将复杂多智能体协作技术转化为用户可感知的价值。

精心设计的用户界面、相对透明的流程优化，Manus 将复杂的技术包装成了易于理解和使用的产品，也为第一波热度添柴加火。

并且，Manus 的爆火，某种程度上源于它在对的时间踩中了风口。

黄仁勋曾经在 CES 预言，随着 AI Agent 浪潮席卷，未来 IT 部门将转型为 AI「员工」的人力资源部门。Manus 同样正是基于这一趋势，向用户展示了一个能够有效管理多个 AI 智能体协作的平台。

诚然，业内虽对「套壳」嗤之以鼻，套壳可以是起点，不应该是终点。

但用季逸超的话来说，极致的套壳就是胜利。Manus 能够将现有技术包装并推出满足用户需求的产品，应用端的创新同样不可忽视。

类似的案例比比皆是，同样作为现象级产品，AI 搜索引擎 Perplexity 也因为「套壳」而置于风口浪尖之上，但其创始人 Aravind 却也看得通透：

只有当你真正有了值得「护」的东西时，护城河才有意义。人们可以将 Perplexity 看做是一个 AI 套壳，但成为一个拥有十万用户的套壳产品显然比拥有自有模型却没有用户更有意义。

Perplexity 采取的策略奏效了。发展不过三年，月活跃用户已逼近 1 亿，庞大的用户基础，随之而来的海量搜索数据，其市场影响力也在日渐增强。

他们的成功路径清晰可见，先打造产品、紧盯市场需求，然后通过不断迭代产品来收集用户反馈和搜索行为数据，为后续自研模型打下了坚实基础。

资本市场的正反馈对这种商业模式给予了有力背书，Perplexity 的市场估值实现「三级跳」，在去年 12 月完成新一轮融资后，一路飙升至 90 亿美元。

流量如潮水，Manus 的长期价值是否经得起考验，仍有待时间的考验。

但在此之前，对于绝大多数 AI 初创企业来说，先果断抓住市场中那一小块关键红利，循序渐进地积累实力。当这些短期红利转化为企业自身实力后，技术壁垒或许也就水到渠成。

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2019 年初，三星率先推出折叠屏 Galaxy Fold，开创了一个新的智能手机形态，仅仅四天后的 MWC 2019 大会上，华为也推出了初代折叠屏手机 Mate X，而苹果却迟迟没有动作。

转眼 6 年过去，同样是在开春，我们又听到了不少折叠屏的消息——MWC 2025 大会上出现了传音 Infinix 的竖向三折叠，还有爆料称，华为可能会在三月推出一款 3:2 比例、内屏 6.3 英寸的「新形态」折叠屏手机，搭载原生鸿蒙系统，这让折叠屏手机的讨论又热了起来。

那么，已经传闻许久的折叠屏 iPhone 呢？或许离我们不远了。

近日，天风证券分析师郭明錤在他的 X 推文爆料称，苹果的折叠屏 iPhone 项目已经提速，大尺寸的折叠屏手机或许将在明年与我们见面，售价或在 2000 美元以上（约合人民币 15000 元），是定位最高阶的 iPhone。

折叠屏 iPhone，无折痕是关键

据爆料称，折叠屏 iPhone 将采用左右折的 book style 设计，这是目前主流的折叠屏手机形态，手机屏幕左右展开，从 5.5 英寸屏幕变成 7.8 英寸屏幕。

折叠 iPhone 的折叠厚度大约在 9 毫米到 9.5 毫米之间，展开后能保持在 4.5 毫米至 4.8 毫米，这个数据比目前三星最新的折叠屏 Galaxy Z Fold 6 更薄，大约介于 OPPO 新推出的 Find N5 与华为 Mate X6 之间，可能与小米 Mix Fold 4 差不多。

折叠屏，讨论最多的就是「折痕」。

尽管实际体验下来，成熟的折叠屏手机屏幕折痕都不太影响日常体验，但对于美学自成一派的苹果而言，「折痕」是必须要解决的问题。有多个信源的爆料称，苹果正在研发「无折痕」的折叠屏手机，而且有一大一小两个方案，内部代号为 V68——这是苹果常用的开发模式，初代 iPhone 就有全触屏和轮盘操作两个原型机版本。

彭博社记者 Gurman 曾爆料称，苹果内部正在研发折叠 iPad 的原型机，这款折叠 iPad 的最大特征是没有折痕。

爱范儿也从苹果的专利中，找到了一些关于「无折痕」技术的端倪。去年年底，美国专利商标局正式授予苹果一项与可折叠显示设备相关的专利，在这份专利文件中，详细描述过苹果的铰链设计：

这一套连杆结构由薄片材料制成，其中包括了指状物和月形槽，在设备的折叠期间，容纳销可以沿着月形槽滑动，从而确保相邻的链接件绕旋转轴相对于彼此旋转。

在另一份专利文件中，苹果描述了配合铰链实现无折痕的关键技术：

为了解决铰链本身的坑洼，以及数次折叠后折痕不可逆的问题，苹果专门为柔性屏和铰链的缝隙里，设计了一种用来填充的聚合物。聚合物可以放置在凹槽和缝隙里，把屏幕上能看见与能摸到的凹凸填满，以此来达到无折痕的效果。就很像在毛玻璃上倒了一盆水，坑洼被水填满后，毛玻璃的表面变光滑，磨砂质感也变成了透明玻璃。

虽然专利中没有说明聚合物的具体材质，但还是列举了一些备选，例如用玻璃条或玻璃珠等硬化结构这些质地较硬的材料，覆盖在比较薄、或者不平整的地方，以此来硬化部分柔软的屏幕。

用较硬的材质来填充有两个显而易见的优势，一是提高了屏幕的平整度，二是提升了柔性屏的强度，特别是在打游戏和用手写笔时，屏幕能有更好的支撑。更重要的是，加固之后柔性屏也能通过铰链平顺折叠，而且因为多了一层硬化的防护，折叠后对屏幕的包裹性以及稳定性都有提升。

两者合一，为折叠 iPhone 的折痕消失提供了可能，但专利描述很美好，量产落地能否达成理想效果，还需要等待时间的验证。

折叠设备机身结构复杂，对于设备尺寸的控制至关重要，这意味着折叠屏 iPhone 不仅要薄，还得足够轻。

郭明錤称，折叠 iPhone 将采用不锈钢和钛合金复合材料的铰链，并采用钛合金中框，这种材质已经在近两代 iPhone 上得到验证，为折叠形态提供更稳固的支撑。除此之外，传闻在今年发布的超薄 iPhone 上的高密度电池技术，也会用在折叠屏 iPhone 上。

为了轻薄，折叠屏 iPhone 还有可能做出一个「违背祖宗」的决定——重新采用指纹解锁的方案。

折叠屏手机意味着两种使用形态：合上与展开，用户在不同状态下都可能需要解锁。那么，Face ID 应该如何布局？难道要在内外屏各开一个灵动岛？这显然不太现实。

行业常见的解决方案，是给手机侧面配上一个指纹识别模块，这套方案在 iPad 产品线上已经启用多年。如今，我们可能会在 iPhone 上再次用上 Touch ID。

新形态 iPhone，也是 AI 时代的 iPhone

折叠屏的 iPhone 到底有什么用？我们还是得先从这块屏幕上找答案。

折叠 iPhone 展开后为 7.8 英寸，已经相当接近 8 英寸——这也是 iPad mini 所在的尺寸区间。

iPad mini 是后乔布斯时代，苹果最具争议的产品之一，乔布斯执掌苹果时，曾对 7 英寸的小尺寸平板电脑嗤之以鼻，但后来 iPad mini 的巨大成功，又让「小尺寸」的 iPad 站稳了脚跟。

时至今日，直板手机的屏幕已经扩展至 7 英寸，而折叠屏手机在经历了多年的探索后，基本上也达成了共识——8 英寸，就是折叠屏手机的甜蜜点。

问题是，在这个尺寸上，苹果已经有 iPad mini 了，折叠屏的 iPhone 又有何用武之地？

AI 手机，可能是最终的答案。

郭明錤的爆料称，苹果将折叠屏 iPhone 定义为「真正的 AI 手机，具备多模态和跨 app 的能力」。

迟迟没有上市的 Apple 智能，已经让我们瞥见苹果在跨 app 执行上的可能性，而通过 AI agent 进行多任务多窗口的交互，则很有可能是 AI 时代全新的交互方式。

近日火遍全网的 manus，就是一边看 AI 执行，一边预览输出结果的图形界面，而这样的范式，显然在展开的大屏上操作，才能获得最高的效率。

试着想象一下，在折叠 iPhone 展开的大屏上，让 Siri 规划一趟旅游行程，可能就是一边看着 AI 进行实时的行程规划，一边看实时输出的旅游攻略。要是都挤在长条形的屏幕上，操作起来多少会有些蹩脚。

显然，关于折叠屏 iPhone 的产品规格，苹果也仍在不断地调试当中，这也是为什么我们能看到诸多爆料的原因。但对于急着在 AI 时代迎头赶上的苹果而言，可以纠结的时间已经不多了。

有消息称，苹果预计在今年二季度敲定折叠 iPhone 的最终规格，并于下半年正式启动项目，目标在 2026 年第四季度实现量产。而且，初代折叠 iPhone 的量产可能会是地狱难度。

最快，我们会在 2026 年底看到这款折叠 iPhone，但真正要能买到，可能得等到 2027 年。

最后一个问题是，折叠 iPhone 真的就是 AI 手机的版本答案吗？

我看未必。

事实上，折叠屏手机的销量一直不见起色。2023 年，中国折叠屏手机市场出货量约 700 万台，不足 2.89 亿部的智能手机出货总量一个零头，市场份额只有 2%。

Counterpoint Research 的数据显示，2024 年第三季度折叠屏智能手机的显示屏出货量首次同比下降，预计 2025 年仍将持续下滑。折叠屏手机的市场似乎已经触及天花板，增速放缓而且后劲不足。

市场颓势之下，是一个疑虑：折叠屏手机到底能做什么？

折叠屏手机的诞生，承载着一个美妙的愿景——只需要带一台设备，就能兼顾手机、平板和 PC 的需求，大多数折叠屏手机的宣传片里也是这么描绘的。

但真正能改变大众认知的产品还没有出现。

时间流转，市场回归理性，消费者的热情也随之降温，折叠屏从炙手可热的「未来手机」，变成了可有可无的「极客玩具」。

市场太需要有爆款出来证明，折叠屏手机是颠覆的新物种。

售价一万五的折叠屏 iPhone 能成为爆款吗？

这个价格，真的一点儿不便宜——足以把 iPhone、iPad 和 Mac 收入囊中。

卖得越贵，期望越大，苹果悍然入局，「真正的 AI 手机」能交出一份满意的答卷吗？

我是真的拭目以待。

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「以下是为您修改、润色和优化后的内容。」

如果你是一位辛苦等待连载的网文读者，点开最新的付费 VIP 章节，却看到了一句自曝使用了 AI 的文案，想必你的脑海就冒出了退钱哥的那句经典发言。

冷静下来之后，对这句话再读了一遍，你可能会安慰自己，至少不是完全用 AI 生成的。

那么，网文究竟可以用 AI 辅助吗？如果用了，怎样的程度是被允许的？更爱看古法手作的付费读者，又如何保证，自己看的网文都是作者手打的？

这些问题，不仅是作者和读者，连网文平台自己都很迷茫。

晋江打出「反 AI」的第一枪？但 AI 辅助网文创作已不可避免

2 月 17 日，女性向原创文学网站晋江，在晋江作者读者专用论坛「碧水江汀」，发布了《关于 AI 辅助写作使用、判定的试运行公告》。

公告由晋江文学城创始人兼站长黄艳明（网名「iceheart」）发出，开头就点出了拟定公告的部分原因，「已经收到了晋江上有作者疑似使用 AI 的举报」。

整篇公告，可以看作是晋江对 AI 辅助创作判定标准的一次摸索，规定了晋江目前只允许三种 AI 辅助。

• 校对：AI 帮助修改错字、错词、语法错误、错知识点等。
• 要素：AI 生成文章的个别要素，包括文章名、角色名、功夫名、人设等。
• 粗纲：AI 生成简单的人物关系和一两句话概括的故事情节，不涉及记叙文的七要素。

用 AI 润色文字，直接由 AI 生成情节，都不被允许，因为已经影响了「人作为写作主体的原创性」。违反规定的作者，将面临锁章、黄牌、禁榜、退还订阅等处罚。

规定看似清晰，但还需要补充和细化。从评论区看，读者们普遍不看好 AI 辅助，甚至认为晋江就不该给 AI 松绑。

这和晋江的付费模式有关。晋江官方披露，自 2008 年 1 月网站 VIP 业务开通起，截至 2025 年 1 月，注册用户数已超 7037 万。

晋江签约作者荷桃粥，从贴吧、论坛时代开始就笔耕不辍，她很理解读者的心情，「有些网站的作者，收入来源于流量曝光，晋江还在采用单独章节付费，相信选择晋江这样付费模式的作者与读者，更在意文字的原创性」。

在晋江，维护原创的氛围很强烈，或者说，对 AI 的容忍度非常低。一次，荷桃粥亲手设计了小说封面，并买下了所用素材的商用版权，但她没想到，部分素材是 AI 生成。被读者告知后，她很快就替换上了在画师接稿平台定制的手绘。

尽管晋江的步伐迈得谨慎，AI 辅助已经成了网文平台必须考虑的问题，关键在于程度。

抖音旗下的免费阅读产品番茄小说，在 2024 年 5 月上线 AI 写作工具，几乎涵盖了写作的各个阶段，包含构思大纲、情节参考、查询资料、起名、扩写、改写、续写等功能。

不过，扩写和续写仅限非保底作者使用。这不难理解，在量大管饱的番茄，签约不难，但保底是为了让优质新书获得收入保障，拿到保底意味着作者的成绩已经不差，有资格获得相对稳定的收入，对 AI 的使用便也更加谨慎。

2 月 5 日，阅文旗下的辅助创作产品「作家助手」，独立部署了 DeepSeek-R1，支持联网搜索和深度思考，升级了智能问答、获取灵感和描写润色三大功能，比如，DeekSeek-R1 擅长推理，可以在作者卡文的时候，推导多个可能的剧情路线。

从名字就看出，阅文对 AI 的定位是明确的，故事是「人人心中有，人人笔下无」的东西，如果作者都不知道自己想要什么故事，怎样的表达是合适的，AI 也帮不上忙。

2023 年 7 月发布首个网文大模型「阅文妙笔」时，阅文说过，「AIGC 不会取代作家，它是创作的金手指，而主角永远是作家」。

网文作家们仍然是主导故事的人，同时，他们也必须面对 AI 时代出现的新问题。

鉴定用没用过 AI，为什么成了作者的难题

既然网文平台允许在一定程度上使用 AI，如何判断有没有用过 AI，以及使用 AI 的程度？

事实是，很难。连晋江文学城站长都吐槽过，自己的原创诗歌作品被 DeepSeek 认为是 AI 创作。用 AI 鉴定 AI 的检测软件，准确率也存疑，修改几个句子，概率可能波动极大。

荷桃粥试过腾讯朱雀的 AI 生成文本检测，投入了自己正在连载的小说《不渡长夜》的第 1 章、第 22 章、第 40 章，分别测出 0%、44%、87% 的 AI 概率。当她删减了第 1 章的前后铺垫，只剩三分之一的内容，朱雀又给出了 100% 的结果。

检测软件只提供概率，不分析像 AI 的原因。荷桃粥猜测，「越是晦涩难懂、有语病、内心描写多的段落，反而越容易被 AI 判定，或者是思维跳脱、使用比喻较多、文风稚嫩的内容，也容易被 AI 判定」。

比作者更依赖检测软件的，可能是网文工作室的审稿编辑，他们的邮箱，每天会接收大量短篇小说的投稿。

小红书上有网文编辑吐槽，「平均每天被 20 个 AI 稿子追杀」。他们对接的网文平台不支持 AI 投稿，一篇被举报了就可能封号，所以要求普遍严苛，甚至「宁可错杀不可放过」。

原乐是一名网文工作室的网编，她收到的投稿主要来自信任的老作者，所以 AI 稿件不算多，但她流量好的同事发现，很多新加联系方式的新作者会用 AI 投稿。

责编建议原乐，用朱雀或者豆包检测 AI 稿件，但原乐觉得并不准确，「最有效的还是人工」。

DeepSeek R1 将数学和代码的推理能力，延伸到了文学创作，但它的文风，算是几个 AI 里很好辨认的一个，喜欢使用比喻和数字，堆砌不必要的意象和莫名其妙的描写，还容易发散思维，这可能与强化学习过程对创造性的偏好有关。

如果一篇稿件人设崩坏、人称混乱、词藻华丽、过渡生硬、剧情无主线，就可能被编辑质疑是用 AI 生成或润色的。编辑们更加看中的是，节奏和情绪的流畅度。不过，所谓的怀疑并非铁证，新人作者也会犯类似的毛病。

原乐解释，判断可能是 AI 稿件时，编辑们会询问作者，并要求作者给出证据，「一般来说需要写作痕迹，大多数软件都有历史文档内容，通常无法造假」。另外，码字记录证明、文档编辑时间，也是比较可行的自证方式。

种种原因导致了，作者们陷入了一个非常被动的境地，文字和图片不同，没有图层，写手比画师更难自证清白，就像荷桃粥所说，「证明使用了 AI，和证明没使用 AI 一样难」。

晋江考虑到了这种情况，并在公告里提醒作者们一个有些笨拙的方法——存档。与 AI 的聊天记录、输入 AI 前的最后一版稿、AI 输出的第一版稿，都建议保存。

荷桃粥一直有存档的习惯，十多年前开始写小说时，她连智能手机都没有，只能写在纸上。至今，她仍然会在笔记本上手写部分大纲、地图、人物设定。但她担心，这些「证据」最多只能证明大纲是原创。

坚持原创的作者，对抗的不仅仅是 AI 的效率和产量，还有不算友好的大环境。

AI 检测软件的盛行，让部分作者担心，只要使用，就存在把作品主动投喂 AI 的可能。虽然朱雀声明了「从未使用任何用户数据用于模型训练」，但这种恐慌不算空穴来风。

2024 年 7 月，番茄的「AI 训练补充协议」通知作者，作品将用于 AI 模型训练。很多作者表示无法接受，联合抵制。最终，番茄上线了合同条款解除功能。

检测的不确定性，心血被投喂的可能性，再加自证的高难度，作者们的无奈尽在无言中。

应该交给 AI 的，和不能被 AI 替代的

微博热搜上天天挂着 DeepSeek 又回答了什么问题，焦虑在工作和生活里如影随形，人们痴迷预测，渴望观点，尽管事实还没有发生，但情绪足够将人困住。

AI 圈子里流行着这么一句话，「如果你觉得 AI 很好用，那么你的工作大概率就会被 AI 取代」。那么，网文作者会被 AI 取代吗？

担任编辑的原乐，给出了否定的答案。她只感觉到，自己的工作量增加了，AI 稿件变多，排查变得复杂。但她认为，在很长一段时间内，AI 都代替不了写手，因为「AI 没有完整的思路，更创作不出人能写出来的文章」。

身为网文作者的荷桃粥，对 AI 的感受很难用一两句话概括。

她的主业是新媒体内容运营，这是一个非常推崇使用 AI 的行业。在「唯结果论」的氛围下，质量和数量，是比内容是否原创更重要的东西。荷桃粥承认，AI 在宣发广告上的表现「令人意外」，已经能够做到「精炼」「吸睛」「调动情绪」。

但小说创作是不同的。按照荷桃粥的标准，AI 还没入门。

荷桃粥拿自己很满意的创作和 AI 的结果比较过，低于 1000 字的短篇，AI 的创作能力十分令她意外和担忧，但在创作长篇上，目前 AI 还是有许多不足，「华丽的辞藻堆砌，无法自洽的逻辑，还有生硬的情感拉扯，只要多看几篇就会比较乏味」。

DeepSeek 拥有很多人眼中的好文笔，但荷桃粥认为，在小说中，情节、情绪对读者的打动性，甚至略大于文笔。作者想要达到这个境界，需要做到有生活积累、具备创造力、投入情感。这三点，AI 目前都还不具备。

AI 的缺点，影响的是完全依赖 AI 创作的人类。如果他们本人没有这些品质，且不具备内容审美能力，荷桃粥的判断是，「大概率没办法在这场洪流中存活下来」。

凡事仰仗 AI 不可取，但荷桃粥明白，AI 有不能否定的客观价值，适合作为提高效率的工具。她尝试用 DeepSeek 搜索「形容枭心鹤貌的成语还有哪些」，它很快能够搜索出 10 条，比词典、传统搜索快得多。

她意识到一个事实：查资料、追热梗、拼字数，人类是没法和 AI 比较的。完全不用 AI 的「原教旨主义」创作者们，会陷入更深入的自我怀疑：花了更多的时间，生产的内容还不一定比 AI 优质。

历史的车轮无法阻挡，只能适应。荷桃粥也会感到遗憾和恐惧，但她同样明白，正确的答案是什么——积极了解新的事物，同时坚持创作的长期主义。

晋江对 AI 辅助创作的约束，很符合她个人对平台规则的预测。这也是荷桃粥在一众小说网站中，回到晋江签约的原因之一。

荷桃粥相信，生活是不断创新的，碰撞是千姿百态的，作者在文中融入的哲理和感情，也是 AI 很难替代的。坚持原创内容，打造精品内容，是荷桃粥给自己定下的创作路线。如果换种更加小说的表达，应该就像她在晋江的作者专栏写下的「终极梦想」那样：「虐哭读者，接着笑出鼻涕泡，最后对我的角色念念不忘。」

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又一个「DeepSeek 王炸组合」，来了。2 月 28 日，两个国民级应用，百度文库和百度网盘，全量接入了 DeepSeek-R1 满血版。

作为用户，看到百度的一系列动作，心情肯定是欣喜的，使用 DeepSeek 的渠道又多了一个，但更重要的是，百度鲜明地表达了自己的态度——开放。

在一众接入 DeepSeek 的平台里，百度真的有些不一样。体验了加强版的文库和网盘之后，我们可以先下一个结论：这是学生党的神器。

当最强的模型，遇上了最好用的工具，不用人类做搬运工，很多活可以直接交给 AI 解决。

接入 DeepSeek 的百度文库，一键搞定 PPT 和画本

之前你可能在微博看到过「DeepSeek 王炸组合」的热搜，我当时兴冲冲地点了进去，却大失所望。

就说制作 PPT 这件事，DeepSeek 确实可以提供 PPT 的大纲，但生成最终的 PPT，还需要打开另一个 AI 工具，把大纲复制粘贴进去。搞了半天，人类还是要担任中间商。

但百度文库不一样，它本身就有生成 PPT 的功能，接入 DeepSeek-R1 之后，真正让我体会到了，用强大的模型和工具一键生成 PPT 是什么感觉。

使用方式很简单，点击百度文库首页的「智能 PPT」，点亮对话框下方的「DeepSeek-R1 满血版」，直接输入我们的主题就好。

大一的时候，应该都做过经典书目的读书笔记作业吧？往事不堪回首，作为萌新，学术素养实在有限，能把书读懂就不错了。现在的大学生，倒是可以让 AI 帮自己入门。

我在输入框填进了以下内容：「《社会学的想象力》读书笔记汇报，按作者介绍、内容概述、主要观点三个部分进行展开，主要观点的部分需要再细分，详细论述每个观点。」

几乎不需要等待，DeepSeek-R1 先展现它的思维链，然后再输出 PPT 大纲。看这不明觉厉的用词，调子起得够高。

我们可以按自己的想法微调大纲的章节和子节，接着就开始挑模板，百度文库的素材够多，审美也够高级，我选了一个简约现代带点渐变的模板，PPT 便开始生成了。

生成PPT还不算结束，PPT 的侧边栏有个「智能助手」，可以编辑 PPT，或者围绕 PPT 生成更多的内容。插入一页 PPT，生成口语化的演讲稿，都不在话下。

顺带一提，「编辑」功能几乎在百度文库随处可见，看似不起眼的功能，却非常影响 AI 产出的质量。当人工修改的空间更大，那么 AI 生成的内容也更能符合我们的预期。

除了生成 PPT 这种学生党必备的功能，百度文库还有一个形式非常创新的玩法——AI 有声画本，目前也接入了 DeepSeek-R1。

AI 有声画本在百度文库 app 体验，点击底部的「智能助手」，再选择「AI 有声画本」，输入一个主题就能生成画本，方便家长给小朋友讲丑小鸭之类的睡前故事。

其实，画本也很适合用来给大朋友学习，我们可以输入类似这样的主题——「通俗易懂地科普，大模型的 Token 是什么」。

画本文案只用几秒钟就生成了，然后再挑选我们喜欢的画风，等待几分钟，让百度文库生成匹配文案的图片，画本的形态就基本完整了。

画本生成后，点击「播放」，画本会自动给文案配音，得到图文声并茂的视频。

从「DeepSeek 王炸组合」的热搜看，用户们普遍希望，「聪明但不爱干活」的 DeepSeek，可以在多模态的场景里发挥作用，无奈创作过程有点长——先输入想法，由 DeepSeek 优化，再将内容复制粘贴到图片、视频等 AI 工具。

奔波在多个软件之间，并非长久之计，此时就需要工具类平台主动接入模型，百度文库便是一个例子。顺着用户的需求升级产品，效益显而易见。

当工具类平台将创作的链路变得更短，就是对创作者的赋能。未来，百度文库的智能研报、漫画、小说、海报等全模态能力，也将全面接入 DeepSeek-R1 模型，值得期待。

拥抱 DeepSeek 的网盘，把积灰的资料盘活了

储存了大量赛博财产的百度网盘，是另一个接入 DeepSeek 的国民级应用。

以前我们怎么在网盘找资料？通常是在搜索框输入关键词，打多或者打少了字，可能找不到，或者结果不相关。

但现在不一样了，有资料要找，直接和百度网盘智能助理「云一朵」聊。

点击网盘底部栏中间的「云一朵」入口，选择对话框下面的第一个 logo，再点击「搜文件」，然后说人话就可以。

当我要求「找出和商务英语有关的资料」，DeepSeek 开始思考，哪些文件名称和路径明确提到了「商务英语」，或者「BEC」「剑桥商务英语」等相关的关键词。

同时，它排除了名字只带「商务」的文件，包括我之前做过的一些商务项目。

最终，云一朵找出了 157 个文件，并按教材、真题、听力专项训练进行了分类整理，不仅有教材的 PDF 文件和压缩包，还找到了音频材料的 mp3 文件和压缩包。

点击文件末尾的标号，mp3 可以直接播放，然后云一朵还能继续发力，帮我生成 mp3 的摘要和总结，恨不得我立刻开始学习。

还有一点值得一提，云一朵会温馨提醒我，找到的所有文件可以创建成一个「专辑」，省了我自己整理材料和重复查找的功夫，非常适合懒癌晚期的本人。

不光是文档，图片也可以这样搜索——点击「智能搜图」，然后输入主题。

找到资料的目的，是为了不积灰。收藏如山倒，读书如抽丝，这时候，可以使用百度网盘的「智能总结」，至少让我们的学习开始得更容易些。

「智能总结」妙就妙在，可以调出某个存在网盘的文件，然后帮我解读。举个例子，让它概括网络传播概论的主要知识点，它丝滑地帮我完成了「量子速读」。

接入了 DeepSeek 的百度网盘，让我看到了让收藏夹不再被冷落、把资料都活用起来的可能，这应该也是资料等身的大学生们的愿望。

当强大的模型和个人的数据库无缝地结合，数据库不再只是存储，通用的 AI 也能真正地「以我为主」，变得更加个性化。总之，该好好学习了！

越来越开放的，也必将越来越好用

万物皆可接入 DeepSeek，这话本身没错，但为什么接入，以及怎么接入，是在蹭热点之外，每个平台或者产品都必须要思考的问题。

百度文库和百度网盘，在 2月 28 日全量上线 DeepSeek-R1 满血版，论接入的时间，并不算领先，但这一系列开放动作，是非常坚定且有效的。

先从技术的角度看，百度自己就是一家大模型厂商，旗下有各种尺寸的文心模型，它对于开源模型并非简单地接入，而是做了技术的精调和优化，将各种模型整合成了一个协调的系统。

百度文库便是一个例子，它采用的是 MoE（混合专家模型，Mixture of Experts）架构，像分派专家一样，给模型分工，可以根据不同的输入数据，动态地选择多个擅长不同任务的子模型，从而提高效率，并降低计算成本。

多样的模型，共同组成了「最强大脑」。而且，背靠大厂，模型使用的体验感也更好，在文库和网盘使用 DeepSeek-R1 时，不用再担心服务器崩溃或响应慢的问题。

再就是产品的维度，百度文库和百度网盘这两个工具，很值得被拎出来谈谈，为什么它们接入 DeepSeek-R1 是很有优势的。

百度文库有 14 亿的文档资源，百度网盘有海量的个人数据，再加上搜索，公私域的内容被打通了，数据这块首先就是个护城河，方便用户调用全网信息，打造自己的知识库。

而在数据之外，它们的形态也和聊天式的 AI 产品不一样，提供了大量的多模态功能，支持内容的一站式存储、获取、问答、创作、编辑、分发，同时还具备其他平台缺乏的编辑器、播放器、阅读器等工程层基建，可以说，内容创作的全流程，都被包圆了。

产品的基建做得扎实，就像拥有健全的四肢，再将模型作为大脑，金风玉露一相逢，用户们想要创作什么内容，就不必在多个网页和产品之间辗转，原地就能把事情解决了。这才叫，既能思考，又能干活。

除了效率更高，全面的产品形态还有一个好处：形成一个持续、流畅的内容循环。生成前，我们消费内容，生成中，AI 按我们的指令产生内容，生成后，我们还能再编辑内容。从灵感激发到内容创作，源源不断的创造将在其中产生。

变现的效果，直观地说明了产品是否被用户认可。目前，百度文库的付费用户突破了 4000 万，位列全球第二中国第一。截至 2024 年 12 月，文库的 AI MAU（月活跃用户数）已经达到 9400 万。文库的智能 PPT 功能，更是占了超过八成的市场份额。

文库和网盘接入 DeepSeek-R1 之后，百度还有什么动作？

看得出来，百度是下定决心要开放了。百度搜索、自由画布、文心智能体平台，同样接入了 DeepSeek。百度 app 也焕新升级，用回了那句经典口号「百度一下，你就知道」，上线新的「AI 搜索」入口。

同时，想要留在牌桌上，技术仍然是最硬的底牌，百度显然加快了自有模型升级和开源的脚步，3 月 16 日文心大模型 4.5 发布，4 月 1 日 0 时起文心一言全面免费，并且文心大模型 4.5 系列将于 6 月 30 日起正式开源。

收费变免费，闭源变开源，画风转变的百度，全力拥抱了开放的生态。同时，百度所拥有的强大的模型、好用的工具、海量的数据，又让它成为了 AI 行业里有些特别的存在。当强大的技术和国民级的产品可以被人人享用，一个大众化的 AI 创作新时代，便真正地开始了。

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小米 15 Ultra 发布，正式掀开了今年超大杯的影像之争。

作为开头炮，15 Ultra 并不是小米最终的惊喜，在周日的直播中，雷军拿出了一部工程机，上面搭载了小米最新的预研影像技术——小米模块化光学系统。

爱范儿也在 MWC2025 现场第一时间体验到了这款新品，先说结论：

小米模块化光学系统的成熟度很高，影像表现也足够惊艳，但这绝不是手机影像的升维之作，而是小米品牌的升维之作。

小米模块化光学系统上手体验

这个名为小米模块化光学系统的东西，其实是一颗外挂摄像头，摄像头内集成了一组等效全画幅 35mm 焦段，光圈 F1.4 的光学镜组，以及一颗 M43 规格的传感器。

这种传感器常见于奥林巴斯等无反相机上，尺寸是现在影像旗舰主流一英寸 CMOS 的两倍，随着 CMOS 的增大，小米外挂镜头的动态范围达到了 16 档，且高感、景深和解析力也随之迎来提升。

整个系统可以输出高达一亿像素的照片，同时最近对焦距离为 30cm，这意味着它可以通过裁切等方式获得一些微距能力。

小米模块化光学系统通过类似于 MagSafe 的磁吸方式与定制版的小米 15 连接，手机背面有两个触点凹槽，用来为模块镜头连接和供电。

在这两个凹槽之间还有一个近乎透明的圆形接口，这是小米为这套模块化光学系统设计的「小米 LaserLink 无线光通信接口」，可以实现无损的 RAW 格式图片信息传输。

整个系统听起来复杂，但使用起来很简单——你只需要将模块化光学系统对准手机背面的磁吸环，吸附完成后，然后就可以通过手机的原生相机 app 调用整个光学系统进行成像，这意味着你只需要像往常用手机拍照一样操作，就可以直接得到一张集成了手机强大算力与相机光学素质的照片。

不过，外挂相机模块这条路，其实十几年前就有了，并不算新鲜的概念，但是那些早期探索者几乎无一幸免，在极短的时间内折戟沉沙，迅速被时代的浪潮吞没，消失在移动影像的发展史中。

十年前的手机外挂镜头，为什么失败了？

彼时，智能手机市场竞争愈演愈烈，芯片每年大跨步提升，屏幕技术、扬声器与手机形态各有千秋，大家还没有完全将目光全都放在影像上，当时，主流旗舰手机的影像传感器尺寸还集中在 1/2.3-1/3 英寸之间。

而索尼，在自家影像部门的撑腰下，率先将目光放在了移动影像上。

2013 年，索尼推出了两个配合手机的外挂影像系统，分别名为 QX-10 和 QX-100，前者搭载 1820 万像素的 1/2.3 英寸传感器，后者则采用 2020 万像素的一英寸传感器，通过支架安装在手机背面，再通过 NFC 与 Wi-Fi 与智能手机连接并控制拍摄。

QX-10 与 QX-100 两颗外挂镜头均为电动变焦，可以在 25mm-250mm 与 28mm-100mm 间进行无损的光学变焦。

一年后，索尼再次推出 QX-1 与 QX-30，分别搭载 2010 万像素的 APS-C 传感器与 2040 万像素的 1/2.3 英寸传感器，前者支持更换索尼 E 卡口镜头，甚至可以扩展至 A 卡口，与专业相机共享镜头生态，而后者从去年的最多十倍光学变焦提升到了 24mm-720mm 的 30 倍超长变焦，同时还支持 1080P 60 帧规格的视频。

两年时间，四款 QX 外挂镜头，索尼将手机影像的生态拓展进行了多元化的尝试，最终将外挂光学系统归总为两条路线：高画质更专业的 QX-1 、长变焦更入门的 QX-30。

不过遗憾的是，当时的技术受限还比较大，索尼 QX 系列的外挂镜头只支持 2.4GHz 的 Wi-Fi 连接，传输速率较低，导致预览照片时存在明显的加载延迟，更麻烦的是，控制与拍摄界面的操作延迟，让整个使用体验变得不够流畅，基本不能实时操作。

几乎是与此同时，在隔海相望的中国，OPPO 也推出了一个外挂式的镜头状相机，名为 OPPO O-Lens 1。

OPPO O-Lens 1 采用 1/2.3 英寸 CMOS，支持 5mm—50mm 的 10 倍电动变焦，以 6 张/秒的速度拍摄 1635 万像素的照片，整个外挂系统采用 NFC 以及 WI-FI 与手机连接，还支持三脚架、储存卡等扩展配件。

从定位上来说，OPPO O-Lens 1 外挂相机的定位更接近索尼 QX-30，虽然传感器面积较小，但大范围的光学变焦才是主要卖点，补齐了当时智能手机还远没有能力触及的焦段。

紧跟着的 2016 年，摩托罗拉也推出过适配于 Z 系列的哈苏相机模组，内置 1600 万像素的传感器，通过手机背部的触点与手机连接，还有 Google 对于模块化手机的试探，也动用了类似外挂相机的思路，但受限于传感器尺寸，表现也不尽如人意。

体验一言难尽，价格也不便宜，甚至还有画质上的硬伤，都是横亘在这些手机外挂镜头面前的难题。

但时代与技术的更迭，并没有给外挂镜头解决难题的时间。

2016 年，华为 P20 Pro 推出了 1/1.7 英寸大底传感器，Google Pixel 凭借计算摄影单摄吊打多摄，彻底挤压了这类外挂配件的生存空间，最终使其成为技术过渡期的探索性产物。

与索尼和 OPPO 外挂镜头的横空出世不同，小米的模块化光学系统，显然是有备而来。

虽然并没有推出过类似方案的外挂镜头，但小蚁相机的尝试为小米打下了一些影像基础，再往后，小米 12S Ultra 概念版支持外接徕卡镜头，通过破坏手机本身镜头焦段分配，再通过外接形成升级的方案，是小米对手机外挂镜头做出的进一步尝试。

今天，我们终于看到了小米外挂镜头的完全形态，这种形态更倾向于索尼两条路径的中间态——没有给可更换镜头的卡口，但给了一颗在焦段、光圈与体积之间保持平衡的定焦，同时分配了一块比主流影像旗舰大两倍的传感器。

被优化的不只是路径方案，曾经拦在索尼与 OPPO 面前的信号传输问题，也被小米通过磁吸环上那个光信号传感器解决了。

小米模块化光学系统的光信号带宽非常强，能在保持稳定连接的情况下达到 10GB/s，对比之下，目前主流的蓝牙 5.0-5.4 的理论最高速率仍为 2 Mbps，而用于设备间点对点通信的 Wi-Fi Direct 通常在 1 Gbps-3 Gbps 之间，与之对应的，光信号的延迟也远低于蓝牙或是 Wi-Fi。

根据我们的上手体验和已披露的信息，小米模块化光学系统使用的光通信方案，已经基本解决了曾经索尼与 OPPO 的困境，且有着与小米手机系统级的高集成度加持，终于让外挂镜头这个东西，从理念变成了实际可用的产品。

这不是手机影像的升维，而是小米品牌的升维

痛点被解决，体验变完善，又逃脱开手机设计的限制，甚至让这个十年前「被做死」的概念重新焕发生机。

无独有偶，也是在同一天，我们看到了真我推出的另一套外挂镜头组合，虽然跟小米的方案原理不尽相同，但可见外挂镜头这件事又被手机厂商们带回到了舞台中央。

但它真的有机会成为手机影像的下一步，甚至颠覆相机吗？

我不认为这就是手机影像的未来，甚至并不是那么看好外挂镜头的解决方案。

从产品角度来看，它确实比同类竞品表现更好，但对于消费者而言，这可能是一个被生造出来的需求。

我们将视角拉到一个更大的维度——民用市场的影像系统。

胶片相机从上世纪下半叶开始走进普通人家的家庭，又在千禧交替时达到顶峰并快速衰落，而数码相机也并没有统治太长时间，在 2010 年往后开始被智能手机挤压市场。

时至今日，排除飞思为首的昂贵专业中画幅，我们可以按照 CMOS 尺寸，将民用影像市场大致分为几个级别：全画幅、APS-C 画幅、M43 画幅、一英寸及以下。

全画幅来源于胶片时代的 135 胶片尺寸，是演变最早、最成熟的尺寸，也是大多数从业者与爱好者的最终答案，诸如索尼 Alpha 1、尼康 Z9 等全能型全画幅相机的价格已经来到了三到五万的区间；APS-C 画幅是一些退烧友或是入门爱好者的舒适区，这些机型的竞争力往往在于有一定画质的同时，色彩或机身设计独树一帜，价格在五千至一万余元级别。

而 M43 画幅则以强悍的防抖和便携的机身著称，相比全画幅与 APS-C，这个传感器尺寸的用户相对小众，但目的性极其明确——要么是以视频拍摄为主，要么非常看重便携与防抖。

最后，才是以手机为主的一英寸及以下的传感器尺寸。

经过近二十年的市场竞争，民用影像市场已经形成了清晰的阶层划分，每个幸存下来的品类，都牢牢占据了自己的生态位，并非一个不太成熟的新形态产品就能轻易撼动的。

而小米，以手机的形态，通过外挂镜头，企图「以下犯上」，首当其冲要面对的，就是以极致防抖和便携以及视频著称的 M43 画幅。

但从小米这颗外挂镜头的参数来看，它的机身内部并未搭载内置防抖组件，加上刚推出的 ACES Log 还未在视频创作者圈层得到广泛验证，对于 M43 画幅的核心用户群体——视频创作者和看重手持防抖的用户来说，这颗外挂镜头的吸引力非常有限。

真正可能被打动的，或许是那些追求便携性的用户，但如果他们本身不是小米手机用户，那么淘汰现有 M43 设备后，还需要额外购入小米手机才能使用外挂镜头，这无疑增加了成本和使用门槛。

而再往上，就是 APS-C 画幅的强势选手——从便携、画质和色彩上全方位降维打击的理光 GR 系列，对于真正有便携摄影需求的专业用户来说，专业选手无疑是更好的选择。

这几道坎，还真的没那么好跨过去。

所以，与其把外挂镜头视作对相机市场的冲击，我认为它更大的意义，在于小米对自身高端品牌的建设。

过去十年，行业经历了上半场的性能竞争、形态创新，智能手机已步入下半场的影像竞争，影像能力成为旗舰机型最重要的竞争力之一，以至于大家有了一定的共识——谁的影像表现更出色，谁就更有可能赢得市场的青睐。

小米携手徕卡深耕移动影像四年，刚刚发布的小米 15Ultra 则进一步夯实了小米手机影像旗舰的地位——这是一部融合了光学摄影与计算摄影的拍照手机，几乎为影像妥协了一切，也带来了足够惊艳的影像表现，这是足以代表小米高端品牌的产品。

产品之外，更进一步的是加强用户心智——随着小米 15 Ultra 的上市，小米影像大赛也如期举行。经过几年影像大赛的浸淫，已经有万千米粉培养了举起小米手机记录生活瞬间的习惯，这个看似简单的创作动作，实则在用户与品牌之间编织着情感纽带——他们在分享光影故事的过程中，不仅找到了同好者的共鸣，更在潜移默化中强化了对小米影像实力的信任。

这种由用户自发构建的内容生态，又恰是品牌忠诚度最鲜活的培养皿。

而现在，小米模块化光学系统，则代表了小米高端品牌要前往的未来。对于米粉而言，雷军有句话深入人心：

要做米粉心目中最酷的公司。

无论是之前的小米 MIX 品牌还是最近的小米汽车，都为这个愿景贡献了足量的价值。小米模块化光学系统也是如此，对摄影爱好者而言，这是突破手机物理边界的创作利器；对品牌建设而言，则是尤其重要的战略支点——既满足专业用户对极致画质的追求，又在大众市场持续强化「专业影像」的认知标签。

当品牌认知度通过跨界合作建立，品牌联想借文化符号固化，感知质量由用户共创验证，品牌忠诚度在生态体验中沉淀，小米的高端品牌版图，已然构筑起多维立体的护城河，这比以往任何时候更立得稳、站得住。

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高通旗舰 SoC 适配 Android 旗舰手机成为这十多年来行业默认的惯例，一方面是因为高通旗舰 SoC 的性能确实一直领跑，另一方面则是搭载高通旗舰 SoC 的旗舰手机信号表现非常稳定。以至于很多人说买高通 SoC 手机，是「买基带送芯片」。

在全球移动通信大会 MWC 上，高通刚刚发布了全新的 X85 5G 调制解调器及射频，这是高通的第八代调制解调器到天线的解决方案。

在 4G 末尾，千兆下行的速率已经是堪比家庭宽带的网速了，理想情况下，用户可以通过移动网络获得光纤 Wi-Fi 的体验，到了最新的骁龙 8 至尊版 SoC 里集成的 X80 调制解调器及射频，下行峰值速率已经达到了 10 Gbps，上传速度也可达到 3.5 Gbps。

实际上，高通的 X80 调制解调器及射频并非在去年年末骁龙峰会上随着骁龙 8 至尊版一起发布的，而是在去年年初的 MWC 上发布。

所以这个 X85 5G 调制解调器及射频不出意外的话，将会集成在下半年的骁龙 8 系旗舰 SoC 里。

高通 X85 5G 调制解调器及射频的下行峰值速率达到了 12.5Gbps，相比上代的 X80 调制解调器及射频提速 25%。

另外，高通还表示，依然是业内唯一一家能够提供全集成并经过验证的调制解调器到天线解决方案的公司，包括基带、收发器以及射频前端等。这种全集成方案可以帮助手机厂商更方便地进行产品研发，以及推进 5G Advanced 的演进。

除了速率提升之外，高通 X85 调制解调器及射频还有不少行业首创特性：

• 高通 X85 是首个支持 400 MHz下行链路带宽的从调制解调器到射频的解决方案，是目前行业同类产品所支持的最大带宽
• 高通 X85 将上行峰值速率提升至 3.7Gbps，这是通过使用 200 MHz 频谱以及4层上行载波聚合（UL-MIMO）实现的
• 高通 X85 5G 调制解调器及射频也引入了双卡双通（DSDA）技术——Turbo DSDA，与上一代（支持1CC+1CC）相比，5G SA 载波翻倍

简言之，这些特性基本上都是在为极致的上才行速率服务；但速度也不是高通 X85 的全部，还有 AI，不过 AI 也是为 5G 网络速度服务的。

高通 X85 搭载高通第四代集成到调制解调器的专用 AI 处理器，AI 推理速度相比于上代快了 30%，可以更快地运行更多 AI 专用 5G 算法。

比如说，高通的数据流量引擎能够利用 AI 处理器，增强数据流量模式识别能力，从而提升连接体验。具体来说，当用户玩手游的时候，高通 X85 能识别并且降低时延，然后提升游戏响应速度。当数据流量引擎识别到用户在使用 OTT 通话功能（比如微信语音电话，微信视频通话）时，也会用更合适的系统配置为用户提供更加流畅的语音和视频通话体验，从而支持常用的消息和通话应用连接质量的提升。

再比如，当用户使用某个 OTT 呼叫应用时，高通 X85 支持的智能双卡双待功能会做出识别，如果发现另外一张SIM 卡的号码正在被呼叫，就会有效防止通话中断。

另外，持续驱动业界往 5G Advanced 演进也是高通的目标之一，所以高通 X85 调制解调器及射频也有很多新特性是为 5G Advanced 做准备的，比如支持超过 10000 种载波聚合配置、卫星通信、1024 QAM 调制方式等等。

高通还表示，除了用在手机等移动设备上，高通 X85 调制解调器及射频还可以用在固定无线接入（FWA）上，比如 CPE （客户终端设备）或 ODU（室外单元）上，用这些设备接收 5G 信号并转换为 Wi-Fi 或有线网络信号，来让 Wi-Fi 网络难以到达地区有更多的人获得更好的网络连接。

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在 OpenAI 的预热和众人的望眼欲穿中，GPT-4.5 终于来了，然后只听骂声一片。

APPSO 第一时间体验到了 GPT-4.5，但不是订阅 Pro 会员，而是以 api 的形式尝鲜，暂时没有联网功能。

那么，OpenAI 最后一个非思维链式大模型，到底表现如何？

情商还行，但读不懂人情

OpenAI 在内部测试中发现，与 GPT-4o 相比，测试人员更喜欢 GPT-4.5 的回答，认为它更自然、更温暖、更符合人类的交流习惯。

甚至，它能够理解言外之意，捕捉我们微妙的情绪变化。

总之，情商更高，几乎是 GPT-4.5 最突出的特点。那么我们就来试一下，输入提示词——「我头发剪得好难看，想暴打 Tony」。

GPT-4.5 的安慰，语气是挺友好的，但内容让我更生气了，这时候它应该像个闺蜜和我一起骂，而不是说，下次带个图片去或许就好了。

我怒而追问，GPT-4.5 油盐不进，还想让我自己补救发型，活脱脱像个没用的中央空调。

再让 GPT-4.5 讲个最好笑的笑话，还是和以前一样，比杀鱼的刀还要冷。

我直言不讳，提出批评，GPT-4.5 让我讲个笑话给它听，领教下我的「高端笑点」，怎么感觉像在阴阳我呢？

之前在小红书刷到过一个情商测试题，可能只有山东网友可以答对——「下乡只带了一把伞，给镇长还是给我的分管副镇长」。

评论区最高赞的回答是，「那不是你的伞，是副镇长给镇长带的伞，恰巧放在你包里而已」。

来看看 GPT-4.5 怎么回答？它啰嗦了一大堆，但是不够一针见血，不懂人情世故，不明白为人处事的学问。

虽然情商是一个很难定量的特质，但从目前的个例来看，GPT-4.5 还是不太擅长理解人类的内心，并且讲话直接，不拐弯，对于内心戏很多的老油条来说，显得有些蠢萌。

一个可以佐证的例子是，让它模仿写海龟汤。海龟汤通常涉及一个非常奇怪的情景，然后由玩家推理，还原整个故事。

我给的参考案例，留有恰到好处的怪异，逻辑又很合理，叫人背后一寒。

但 GPT-4.5 给的答案，汤面和汤底并没有很好地对应，只是为了营造恐怖而恐怖，并不存在可以推敲的地方。

写作能力有惊喜，商业头脑也不错

要说让我最满意的，就是 GPT-4.5 的写作能力了。

我让它「模仿汪曾祺，写一篇八百字左右的作文，题目为《故乡的美食》」，提示词就这么简单，但 GPT-4.5 给出的结果出乎了我的意料。

除了结尾有点 AI 味，读下来就像一篇娓娓道来的散文，语言优美流畅，既有文学性，又不失亲切，对故乡的怀念贯穿了全文，对食物的描写非常细致，细节多，但不累赘，比喻也不炫技，而是为了服务于表达。

不过，时间顺序上有些混乱，立冬、夏秋、冬日、除夕，段落之间的衔接和过渡不明显，感觉是想到哪写到哪，不免有点拼凑之嫌。

写作能力还体现让 GPT-4.5 列商业计划上，之前 DeepSeek 的一个答案很出圈，用户问怎么让书店赚钱，DeepSeek 在违法的边缘游走，卖盗版教辅、临期食品，并且压榨尽人力资源，妻子收银、儿子理货、岳母做饭。

GPT-4.5 懂这个吗？我让它参考小超市盈利模式，给出一个实体书店复兴方案，它给的答案，看起来可行性比较高。

GPT-4.5 先是分析了实体书店不好赚钱的原因，然后再给出了改进的思路——「提升书籍的附加价值，而盈利主力在书籍之外」。

看到「提供打印、复印、快递代收……」的时候，我的内心 OS：这个项目我王多鱼投了。

脸皮厚的猪先在风口起飞，GPT-4.5 的道德感确实也不算强烈。

让它做经典的电车难题，救 1 个人还是救 5 个人，它知道这是一个伦理困境，但仍然果断地给出了答案，并且是以「我个人」的口吻，而不是说「我是一个 AI 助手」。

GPT-4.5 更倾向于，拉下操纵杆，用 1 个人的命换 5 个人的命，并且逻辑自洽——「我认为不作为本身也意味着对后果负有道德责任，袖手旁观不等于道德中立……我愿意承担这样一种选择带来的道德和情感负担」。

比起讲笑话、出海龟汤，这时候的 GPT-4.5 才更像个人。

画 SVG 不如 Claude，也会掉进脑筋急转弯里

看腻了常规的数学题、代码题，测试大模型的能力，还有一个非常有趣的测试题——生成一张鹈鹕骑自行车的 SVG。

AI 大神 Andrej Karpathy 解释，这测试的是大语言模型在二维网格上布局多个元素的能力，对 AI 来说很难，因为它们不像人类那样「看见」东西，而是「摸黑」用文本进行布局。

GPT-4.5 的结果如下，和 GPT-4o 对比，还是不错的。

前提是，没有和没开推理的 Claude 3.7 Sonnet 对比，这简直是降维打击。

连 Andrej Karpathy 也怀疑，Claude 在训练期间特别针对 SVG 能力进行了优化。

至于代码能力，我参考了 X 网友@AGI_FromWalmart 的提示词，生成可以交互的天气动画卡片，对比 Claude 3.7 Sonnet 和 GPT-4.5。

GPT-4.5 一次就生成成功，但设计简陋了点。

Claude 3.7 Sonnet（未开推理）的问题更大，第一次生成时，忘记了做交互功能，我提醒了一次后，它生成了符合要求的结果。这一局，GPT-4.5 略胜一筹。

这次，不想再让 GPT-4.5 数草莓（strawberry）有多少个 R 了，本质是个分词问题。更想考验 GPT-4.5 的，是最近很火的、让大模型们纷纷落败的脑筋急转弯——5.5m 长的棍子能通过 3x4m 的门吗？

这个题对我们来说一点也不难，横着拿进去就行了，但是大模型会把自己绕进去，仿佛世界是平面而不是三维的，认为门的对角线是 5m，所以 5.5 米的棍子通不过去。

连可以推理的 Claude 3.7 Sonnet，都被带进沟里去了。

那么 GPT-4.5 如何？好吧，也没能幸免。

目前，GPT-4.5 还有一个问题：通过 API 访问，速度有点慢。虽然不是一个字一个字地蹦，但也感觉有点卡。

而且，GPT-4.5 的价格也太贵了，每百万输入 75 美元，每百万输出 150 美元。相比之下，Claude 3.7 Sonnet 输入 100 万个 token 收费 3 美元，输出 100 万个 token（包括思考过程中使用的 token）收费 15 美元。

第一波实测的 X 网友，也总结了一些 GPT-4.5 的优点，情商高，读图和写作能力强，擅长创意任务和数据提取……

OpenAI 员工自己给 GPT-4.5 的评价是，不是一个推理模型，也不是基准测试的杀手，而是一个低调的研究预览版，对于复杂的数学、代码和严格遵循指令的任务，更推荐 o1 或者 o3-mini。

总之，作为最后一个非思维链模型，GPT-4.5 的定位有点尴尬，能力有提升，但体感不明显，尤其放在高昂的价格下面，很难说真香。只能说，期待 GPT-5 能够快点上线，迎接一个推理的世界吧。

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