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库克罕见「打鸡血」:AI 革命属于苹果!

By: 杜晨
2 August 2025 at 13:00

根据彭博社 Mark Gurman 报道,在刚刚发布亮眼财报后,苹果 CEO 蒂姆·库克罕见地召集了全体大会,而且是在飞船总部的史蒂夫·乔布斯剧院。

——苹果的内部会议极少在这个纪念公司创始人、主要用来开发布会的场地举行。

这场长达一小时的内部动员会上,库克给员工们狠狠打了鸡血,描绘公司在 AI 领域的雄心壮志,并坦承公司面临的挑战。

迟到但不缺席:苹果的 AI 追赶战

库克在苹果总部的乔布斯剧院里开门见山地告诉员工们,AI 革命的影响力「与互联网、智能手机、云计算和应用程序一样大,甚至更大」。

他语气坚定地说:

苹果必须做这件事。苹果会做这件事。机会只要我们去抓,就一定能抓住,。我们会为此投资。

(Apple must do this. Apple will do this. This is sort of ours to grab. We will make the investment to do it.)

确实,苹果在 AI 领域起步较晚。当 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌、微软等公司的 AI 产品已经铺天盖地时,苹果才推出了 Apple Intelligence。更令人尴尬的是,这些 AI 工具的表现并不尽如人意。

但库克显得不为此焦虑。他提醒员工,苹果从来不是第一个吃螃蟹的:

我们很少是第一个。Mac 之前有 PC,iPhone 之前有智能手机,iPad 之前有很多平板电脑,iPod 之前有 MP3 播放器。

关键在于,苹果发明了这些产品类别的「现代版本」。

「我认为在 AI 上我们也会这样,」库克说道。

收拾 Siri 残局:从混合架构到一体化

会议上,苹果软件工程高级副总裁 Craig Federighi 详细解释了 Siri 助手的重大改进计划。

最开始,苹果最初试图将两套不同的系统合并:一套用于过去的使用场景(比如设置闹钟之类的),另一套则基于大语言模型。

「我们最初想要做混合架构,但我们意识到这种方法无法达到苹果的质量标准,」Federighi 坦言。

现在,苹果正在开发一个全新架构的 Siri 版本,预计最早在明年春季发布。Federighi 表示,目前的改造工作进展顺利,达到甚至超出了预期效果。

他明确表示,目前在公司里,「没有项目比这个 (Siri) 更受重视。」

今年早些时候,苹果让 Vision Pro 的创造者 Mike Rockwell 直接接手 Siri 团队的管理。Federighi 表示,Rockwell 和他的团队已经「超级增强」了公司在这一领域的工作。

不裁员,还要多招人;进军服务器芯片

库克透露了苹果在 AI 领域的「大手笔」投资。过去一年,公司新招聘了 12000 名员工,其中 40% 加入了研发部门。这个数字足以说明苹果对 AI 的重视程度。

在芯片开发方面,苹果正在研发更强大的云计算服务器芯片,代号为「Baltra」,专门用于支持 AI 功能。

同时,公司还在休斯顿建设新的 AI 服务器制造工厂。库克强调,由 Johny Srouji 领导的芯片开发工作是苹果 AI 战略的关键。

全球扩张与未来产品:库克「我太兴奋了!」

谈到零售战略,库克表示苹果将重点在新兴市场开设新店,并加大对在线商店的投资。

今年,苹果将在中国、印度、阿联酋等国开设新店。

「我们需要进入更多国家,你们会看到我们特别会进入更多新兴市场,」库克说道。

库克还「预告」了一下即将推出的产品:「我从未像现在这样感受到如此兴奋和充满能量!」

虽然他没有透露具体细节,但产品管线显然让他信心满满:

我不能多说:太棒了,伙计们。太棒了。有些你们很快会看到,有些会晚一些,但有很多值得期待的。

那么这些到底是什么产品呢?

很有可能是明年计划推出首款折叠屏 iPhone、智能眼镜或更轻量级的 Vision 头显产品,以及智能家居产品等等。

明年将会是 iPhone 20 周年,非常值得期待。

「员工都要用 AI」

当然,苹果还是面临不少挑战。

特朗普政府的关税政策将在本季度带来 11 亿美元的阻力,全球监管部门对大科技公司的审查也在加强。

库克对此表态:

我们需要努力去改变监管单位的意图,而不是放任他们摧毁我们在改善用户体验、隐私、安全上面的努力。

说归说,关税产生的恐慌购买,反而对上季度财报带来了明显的提振。

销售额在第二季度增长了近 10%,远超华尔街预期,也缓解了分析师对 iPhone 需求和中国市场放缓的担忧。App Store 收入也实现了两位数增长。

库克最后敦促员工们加快将 AI 融入工作和未来产品的步伐:

「我们所有人都已经在大量使用 AI,作为一家公司我们也必须这样做。不这样做就会被抛在后面,我们不能让这种情况发生。」

看来,虽然苹果在 AI 赛道上起步较晚,但这家科技巨头正在全力追赶,而且野心不小。

正如库克所说,苹果要做的不是第一个,而是最好的那一个。

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看《F1》电影,选什么影厅?

By: 杜晨
14 July 2025 at 16:44

由苹果 Apple Originals 全资制作的《F1:狂飙飞车》(以下简称《F1》)成为了今年院线里难得的佳作。爱范儿在上个月初美国加州举办的 WWDC 开发者大会期间其实就有幸参与了提前点映。回到国内后,我们又去电影院自费刷了几次。

也正因此,身边会有朋友问,这部电影,看杜比、IMAX、CINITY……买什么票比较好?

如果你问我,我会推荐杜比——而如果你正好在北京的话,不妨去三里屯的英皇电影城。

7 月初,杜比实验室和英皇电影城合作的中国首家「杜比视界+全景声厅」,在三里屯英皇电影城终于揭幕。而首映排片没有更好的选择,正是高燃刺激的《F1》。

赛车的漆面光泽映射出刺目的阳光,前车的走线溅起赛道上的轮胎颗粒,打在我的面前。镜头切换,主演布拉德·皮特被头盔目镜遮挡但仍然坚毅的眼神,显示的无比清晰。与此同时,耳边传来环绕式的 F1 赛车发动机轰鸣,与空气被气动套件切破的混响。

当画面切换到苹果工程师由 iPhone 改制的 T-cam 所拍摄到的车内视角画面,每一个细节都清晰可见, 特别是在高速行驶的场景中,画面的流畅和清晰度令人惊叹。我仿佛置身于驾驶座上,感受着引擎的轰鸣与速度的冲击。

这不是花几十元看了一场电影,是参与了一次长达 3 小时的 F1 大奖赛全方位体验之旅。

在杜比视界和杜比全景声的双重加持下,《F1》这部电影的感官刺激被提升到了极致,带来的极致视听体验远超其他影院放映格式。

朋友追问我,为什么看《F1》要选杜比视界+全景声影厅,它到底有什么优势?

在观影后,我与杜比和英皇的高管进行了深入的交流,更深入地了解了这项技术的创新之处。

电影最先是视觉体验。而杜比视界 (Dolby Vision) 能够提供 1000nit 甚至更高的峰值亮度,以及100 万:1 的超高对比度,让黑色更深邃,白色更耀眼,显著增强画面深度和细节。更重要的是,杜比视界是一个制作端和消费端共享的全流程体验,在制作期间提供强大的「动态元数据」能力,支持对每一帧画面的亮度、色彩进行细致调节。

Netflix、Disney+,以及本次的苹果,都在采用杜比视界规格进行内容制作。爱奇艺、腾讯视频、优酷和 B 站上也有杜比视界+全景声的内容。毫不夸张的说,杜比视界+全景声已经成为影视行业的「院线」和「在线」双市场的顶级制作标准。

但电影也早已不是默片,声音不仅重要,更是电影的沉浸感的最大贡献。这也是为什么当你去一个音响毫无调教,甚至「纯吵」的影厅看电影,就算片子再好看,你也会感觉不舒服。

在三维的真实世界中,我们听到的声音也会来自三维空间的任何方位。但在以前,由于技术限制,大部分声音只能通过双声道或多声道来「模拟」,虽然立体,但并不能还原真实声场。

而杜比全景声 (Dolby Atmos),正是为了把真实的三维空间声场还原出来,给观众票价应得的声音体验而来:多达 128 个声音对象 (audio objects) 能够让声音设计师精确地三维声场内定位和移动声音,显著提升像《F1》这样的赛车电影的沉浸感。

杜比实验室大中华地区影院业务销售总监兰欣告诉我,声音的精确性、方位感和沉浸感,能够帮助电影创作者支撑起电影的虚拟世界。观众不再是单纯地「看」电影,而是能够真正「置身」于故事中,感受《F1》中由皮特扮演的桑尼·海耶斯的赛场人生——这正是电影的终极魅力。

将杜比视界和杜比全景声结合在一起,观众们终于获得了全面的视听沉浸体验。现在你应该明白为什么我会推荐《F1》一定要看杜比视界+全景声影厅。

经历了跌宕起伏之后,中国院线市场重新恢复增长速度,各种高规格放映技术层出不穷。在这种背景下,院线为何应该选择杜比作为合作伙伴?

英皇电影城(中国内地)总经理李承翰告诉我:其实观众的选择就是最好的答案。在《F1》的杜比视界+全景声影厅版本上线后,次周上座率仍能超过 85%,「这说明观众不仅是为技术买单,更是为头盔视角下引擎声从脑后追来的窒息感而买单。」

根据杜比方面提供的数据,目前全球有超过 725 部影片发行杜比视界+杜比全景声版本,包括正在热映的《F1》、《侏罗纪世界:重生》,以及即将上映的《超人》、新《神奇4侠》等。过去几年的《沙丘 2》、《封神》、《哪吒 之魔童闹海》等热门佳作,同样在顶配格式上选择了杜比视界+杜比全景声。

至少就《F1》来说,一部充满速度和激情的电影,当然要用配得上它的观影格式来享用。就像我告诉朋友的那样,对所有人我都会这么说:《F1》值得你用能承受的最高票价来观看——而杜比视界+杜比全景声版本,或者任何杜比版本,都会让你在 3 个小时里,过足 F1 车手瘾。

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「太晚了,我们追不上英伟达了」:英特尔 CEO 内部讲话泄露

By: 杜晨
14 July 2025 at 16:05

在加州 Santa Clara, 英伟达的新总部距离老伙计英特尔的总部只有短短 1.5 英里。

然而在本周,这两家公司的头顶,一个艳阳高照,一个阴霾重重。

本周昨天,英伟达公司市值短暂冲破 4 万亿美元。而它曾经的老伙计英特尔,终于坦承了自己的落后。

「我们不在全球芯片公司前十名了……AI竞赛已经太晚了。」

——在一份意外泄露的全球员工内部讲话中,英特尔新任 CEO 陈立武这样讲到。这位半导体巨头的新掌门人,以一种「摊牌了,不装了」的语气,向全球员工坦白:英特尔在 AI 时代掉队了,而且可能追不回来了。

「我们不在前十名了」

想象一下,一个曾经统治 PC 时代的芯片霸主,如今却像迟到的学生一样站在门口,望着早已被坐满的教室,尴尬地承认:「对不起,我来晚了。」

这正是英特尔在当下的 AI 领域,以及被 AI 完全裹挟的芯片行业的处境。根据美国媒体《俄勒冈人》获得的一份英特尔内部讲话视频,CEO 陈立武毫不掩饰公司的颓势:英特尔已经不在全球十大半导体公司之列了。而在 AI 芯片的竞赛中,「我们追不上英伟达了」

「在训练(芯片)上,我觉得对我们来说太晚了,」陈立武在这次不到半个小时的在线沟通中,对全球员工如实说到,并指出英伟达在市场上的地位「太强了。」

这种「CEO 亲口认输」的场面,在科技行业实属罕见。别说公开表达,即便是在硅谷科技巨头的内部沟通中也极少发生,因为这种表达往往意味着管理层无颜以对员工,非常容易损害士气,间接导致员工流失。在大公司中,高管通常会用「战略性调整」、「短期挑战」等话术来掩饰问题。

可能是因为刚执掌英特尔不久,陈立武能够更加直截了当地承认现实,直接掀开遮羞布,丢掉无意义的「体面」。

英特尔:从”芯片之王”到”追赶者”的坠落

曾经,传承了仙童半导体衣钵的英特尔,是硅谷的骄傲。「Intel Inside」的标签贴在每一台电脑上,它的 x86 芯片几乎等同于「计算力」的代名词。但如今,英特尔却已成了 AI 时代的「旁观者」,一位迟暮的拳王,站在擂台上气喘吁吁,看着年轻的挑战者们——英伟达、AMD、台积电、甚至苹果——一个个从它身边超越。

这已经不是英特尔这家公司第一次错过技术革命了。

  • 当苹果发布 iPhone,高通、ARM、三星等迅速抢占移动芯片市场,英特尔一度固执地认为「手机只是玩具」;
  • 2012 年深度学习开始爆发,GPU 因为并行计算优势成为了 AI 训练的首选硬件,而英特尔仍然坚信「CPU 才是计算的未来」,直到对手的 CUDA 生态统治了机器学习世界,才匆忙收购 Nervana 来补足 AI 技术栈;
  • 即便在 CPU 业务上,英特尔也仍然在挤牙膏,CPU 性能微乎其微,勉强维持着摩尔定律,但对手的性能早已是换代翻倍的水平了。

当 AI 的闹钟敲响,英特尔却睡过了。闹钟过后,可就只剩下警钟了。

迟到的觉醒

陈立武在这次泄露的讲话中,也提到了「调整战略」。

AI 芯片需要长期投入,英伟达的领先优势,少说也有 3-5 年。而英特尔这家公司,过去一直跟随摩尔定律的钟摆规则,来安排技术进步和产品发布的节奏。这或许没错,毕竟摩尔定律不只是个行业规律,更是高精密技术生产的铁律(至少英特尔这样认为)。

但问题是,老伙计英伟达已经在跟「规模法则」(Scaling Law) ——大模型训练/推理的「第一性原理」——做攻守对抗了,英特尔如果还抱着嘀嗒钟摆的陈规不放,已经不止从技术上,而是从指导思想上落后了。

如果英特尔是一艘核动力航母,对手可能早就是太空飞船了。

当陈立武说出「我们晚了」的时候,某种程度上,这反而成了英特尔近年来最诚实的一次表态。

如今的英特尔,就像一位曾经的世界冠军,现在却不得不承认:「是的,我老了,年轻人比我强。」而科技行业的残酷之处在于——它从不等候迟到者(除了苹果)。

无论怎样,陈立武的这次演讲都会成为一个重要的转折点:要么是英特尔触底反弹的起点,要么是帝国黄昏的注脚。但无论如何,在 AI 时代,我们恐怕再也看不到「Intel Inside」了。

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流量劫匪:AI 正在切断互联网的生命线

By: 杜晨
7 July 2025 at 16:55

写在前面:这不是一篇新闻,而是一些基于事件和数据所引发的想法,欢迎讨论。

5 月初,Google 在开发者大会 I/O上讲了很多东西,我们只说三个:AI Overviews、AI Mode,以及 Gemini。

你会发现,这三个产品/功能是并存的。并且,它们分别代表了 Google 作为 web 时代的搜索巨头,在 AI 时代转型的过程中,尝试的三种不同路线:

  • AI Overviews:传统 web 产品,向后兼容
  • AI Mode:web 搜索向 AI 过渡的中间态
  • Gemini:纯粹的 AI 产品

大公司还是大公司,一个 AI 搜索做了三种不同形态,且并驾齐驱。大厂「养蛊」还得看 Google。熟悉 Google 的朋友应该能够预想到,未来几年内会发生的事情:Gemini 将取代前两者,甚至取代 Google 搜索。

就算不取代,以 Gemini/ChatGPT/DeepSeek 为代表的生成式 AI 产品,也已经在杀死传统搜索了。

全球共有约 56 亿网民,Google 搜索市占率 90%+,约合用户量 50 亿左右;而 Google 自己透露目前全球有 15 亿人使用 AI Overviews——倒不一定这 15 亿人从此都不会访问搜索结果链接了,但至少他们当中会有相当大的比例不再点击链接。

人们直接使用 AI 产品的整理归纳能力来完成任务,需求完全在 AI 产品内部解决,不需要再访问第三方网站。

Cloudflare 公司 CEO 马修·普林斯最近接受美国政府质询时指出:在今天,75% 的搜索查询无需离开 Google 即可得到回答。

我们正在目睹 AI 爆发的副作用:AI 瓦解了传统互联网的核心商业模式,扼杀互联网通过搜索引擎获得的流量。

Google 它不断推进 Gemini、AI Mode 和 AI Overviews,一边将生成式 AI 产品提升至顶级入口,一边用(非主观的)流量补贴/惩罚策略来绑架内容平台:在 I/O 之后接受采访时,CEO 桑达尔·皮柴透露,如果内容平台同意让 AI Overviews 的爬虫抓取,将会得到更高的流量。

彭博社做了一些采访,发现很多网站的流量因为 AI 受到严重冲击,不得不调整内容发行策略,更有甚者只能关门大吉。

分析机构 SimilarWeb 数据显示,AI 产品严重降低了基于网页分发内容的平台所获得的流量,首当其冲的有时尚、旅游、手工、家居、美食、生活方式等领域。

一些内容平台已经感受到流量的大幅下滑,做出了不同的应对。

  • 实力雄厚的新闻机构已经提前布局,包括新闻集团、美联社、施普林格等在内的新闻巨头,已经和 OpenAI 达成授权合作;
  • 一些新闻机构则发起抵制,纽约时报集团起诉了 OpenAI 以及背后的微软,指责其非法使用时报内容开发产品并与自己竞争。

这些合作与诉讼的具体细节尚不为外人所道,但新闻巨头的动机很直截了当:内容提供商的流量正在越来越多被 AI 蚕食。没有流量就没有广告/会员收入,内容提供商也无力抵抗,所以 AI 产品公司必须给内容源头分成。

市场营销公司 Seer Interactive 做了一些关于 AI 汇总功能对网站点击率冲击的研究,发现 AI Overviews 对搜索结果页点击率的降低效果达到 70%,对网站主投放的付费广告的点击率则直接砍半。

硅谷知名投资机构 a16z 也做了一组报告,援引 SimilarWeb 数据,发现 LLM 产品对 YouTube、Quora、Reddit、媒体、电商、金融等网站的流量引导比例普遍低于 5%。

显然,AI 产品/AI 总结功能对传统互联网核心商业模式的打击是巨大的。

图像

究其根本:

  • 内容平台提供内容,搜索引擎获得数据;
  • 搜索引擎提供流量,内容平台获得收入;
  • 内容平台投放广告,搜索引擎获得收入

——这一互联网时代价值交换的体系,已经被 AI 彻底打破。

情况只会更加严重:市调机构 Gartner 认为,到 2026 年搜索引擎的流量将会暴跌 25%。

SimilarWeb 数据显示 2025 年 3-4 月各大主流网站和搜索引擎流量暴跌,只有ChatGPT.com 逆势增长。

SimilarWeb 数据显示 2025 年 3-4 月各大主流网站和搜索引擎流量暴跌,只有ChatGPT.com 逆势增长。

最近很火的 AI 浏览器项目 Dia,其创始人 Josh Miller 前不久专门写过一篇文章,讲公司为什么从传统浏览器转型 AI 浏览器,顺便也讲述了他对互联网的几个观察。

其中之一:生成式 AI 将取代网页,成为新的交互界面。

传统浏览器的任务是加载网页。但现在,网页(包括 app、文章、文件等各种形式)正在越来越多变成 AI 聊天界面的「工具调用」(tool calls)。 AI 聊天产品已经很像浏览器了:它们能搜索、阅读、生成、做出反应。它们和 API、LLM、数据库交互。人们每天使用这些 AI 产品好几个小时。如果你还看不到这一点,给还在上学的亲戚打个电话就知道了。自然语言界面抽离了旧有的计算模式的乏味,将会成为新的标准。

Miller 的观察早已灵验:国内外有很多传统互联网企业,包括本地生活、导航、在线旅游、效率办公等领域,都已经主动拥抱变化,开发了 MCP 能力,让用户在使用 agent 的时候仍然可以调用它们的服务。企业可以在 AI 产品调用其 MCP/API 时收费,从而维持收入。

但内容是完全不同的商业模式。互联网上绝大多数的内容都是公开免费的,但很多人往往忽视了一点:这些内容之所以免费,是因为得到了广告或付费墙收入的补贴,这些收入只有直接链接访问才能够产生。

而 AI 产品抓取这些内容并生成用户需要的答案,整个过程就此为止。在今天,这些 AI 巨头和创业公司们往往一门心思发展自己,却没有为内容的来源网站主或创作者提供分成的计划——即便少数 AI 产品在交付物里提供了资料链接,大部分用户也不会点击访问。

在可预见的未来,互联网内容的生成将进入一种「不可持续」的状态。现在大批 AI 公司已经在用大模型生成的内容进行再次训练了。长此以往,互联网公域将充斥着大量由 AI 生成的低质量、虚假、与现实不符甚至毫无关联的内容。

我在之前的一篇评论文章里就提到过这种情况将会出现。APPSO 之前关于 AI 生成音乐的报道,也从另一个侧面展示了 AI 生成内容充斥网络后的吊诡情境。

种种迹象似乎预示,AI 产品工具的大流行如果不加控制,如果 AI 新时代的利益分配机制不尽快出现——传统互联网将会被杀死,届时没有人会成为赢家,即便是 AI 公司。

所以,AI 公司构建新利益分配机制的进展怎么样?

目前来看,这方面的工作还很「初级」。前文提到的 OpenAI 和内容提供商签订协议(具体金额和计费机制细节未知),除此之外并没有太多新进展。

a16z 上个月发表了一篇文章,试图描绘一个新的图景:从 SEO(搜索引擎优化)转移到 GEO(生成引擎优化)。

顺应这个趋势出现了一些新的创业公司,例如 Profound、Daydream 等。它们帮助客户和网站主分析特定关键词(例如品牌)在 AI 生成回复当中的表现——简而言之,就是「策略性」地帮助客户提高在 AI 生成总结答案中的曝光度。

但截至目前,业界在这方面的尝试仍然尚浅。核心痛点仍然存在:即便内容创作者面向 LLM 的逻辑优化自己的内容,在 AI 产品里获得了曝光,点击率仍然是个大问题。没有流量,所谓的「生成引擎优化」恐怕只是个美好的梦。

最后,这跟普通人有关系吗?乍一看似乎没有,毕竟大部分人都认为世界的变化从来不为普通人的意志驱动。

但实际上,这个情况和每个人都有千丝万缕的关联。

传统互联网从来不是完美的,但它仍然是迄今为止一切人类创造的精华宝库。互联网的黄金年代造就了如今最优秀的商业公司,推动着技术的进步;它也凝聚了无数人无偿/低偿向世界分享的知识:以博客、维基百科、YouTube、贴吧们为介质。每一个人都从这些公司的产品,以及这些互联网平台承载的信息中获益。

一切都是生意,互联网信息其实是一个市场。如果内容创作者无法获得价值,他们就不会创作原创内容。经济激励的缺位,势必导致在线内容平台的萎靡,导致互联网信息市场里公开免费有价值的内容出现短缺。这将会限制人们获取真实信息、新闻、观点的能力,威胁每一个人的知情权。

如果 AI 巨头杀死了传统互联网,成为了新的技术霸权,决定人们能否获得、获得怎样的信息,进而构建新的认知霸权——我们准备好迎接那样的世界,承担相应的后果了吗?

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地球在变暖,这群人却用冰做硬盘

By: 杜晨
7 July 2025 at 16:50

 

信息的存储,人类科技追求的圣杯之一(除了 AGI 之外)。

从石板刻字到结绳记事,从打孔卡片到磁带硬盘,人类已经尝试过一切的存储介质,有成功,也有失败。

但现在,北京理工大学的学者又为这场竞赛增添了一个新选手——一个隐藏在我们眼皮底下数千年的存储介质。

冰。可以装进冰箱、放进饮料里的冰。就这么简单。

当然不是说在冰上刻字……而是一种更加精妙的方法:通过操控结冰时困住的微小气泡,来编码信息。

这技术听起来有点冷 (pun intended),但仔细一想:离线,冰凉,难以被入侵——这不正是字面意义上的「冷存储」吗?

大自然的硬盘,冰冷且古老

地球在变暖,有人居然想用冰当硬盘,脑洞真够大的。其实背后的原理却出人意料的优雅,早已被亿万年的轮回证明有效:

地球表面大约 10% 的面积被冰覆盖。大气循环进入水体,而水结冰时又困住了大气,以「受陷气泡」形式存在。世界各地的古老冰芯,就这样封存远古大气的秘密,成为天然的时间胶囊。它们是科学家的宝库,还原亿万年前的地球模样,为有关环境和进化的未解谜题提供新知。

换言之,如果地球是一台计算机,那么冰就是它的「硬盘」。无法逃逸的气泡,就是数不尽的数据点。

知道了这些东西,下次再去酒吧的时候,你可能会有不一样的感受:调酒师追求完美的透明冰块,竟然在和大自然的法则对抗……

如何更精确控制冰里的受陷气泡,同样困扰着北理工大学教授、热力学专家宋孟杰。他告诉我,2018 年在东京大学担任特别研究员时,在微米级的受陷气泡上做了不少研究,摸索出了气泡的大致控制思路。

这些发现如种子般植根在他的脑海里,萌发出新的灵感:

既然大自然可以用冰做「硬盘」,我们为什么不能?

控制气泡的原理,说来很简单:水结冰会挤出溶解的气体,形成受陷气泡。降温过急,气泡呈椭圆状;慢一点,出现针状气泡;再慢一点,甚至完全没有气泡——资深调酒师早已掌握的技巧。

这些气泡的形貌,对应上 1 与 0、点或横、开和关,不就成了一段数据吗?

但光有这个发现还不够,如果只是 1 和 0 的简单映射,一块冰可能存不下一句完整的话。团队需要提高编码信息的效率和存储密度,才能让这个发现更具现实意义。

北理工团队搭建了一个装置,你可以想象一台专为冰块设计的「2D 打印机」:在透明塑料片之间夹一层水,下面有个冷板,精确控温,再通过精确的信号处理,为冷板设计出一条完美的温度曲线。

通过控制温度和时间这两个变量,团队能够稳定、高效地生成有序的气泡。这就是编码,但更像是在冰中创作一幅画。

解码过程同样简洁优雅,透着程序员能懂的美感:给冰拍张照,转换成灰阶图像,计算机视觉算法接手剩下的工作。软件读取气泡的粒径、形貌、数量、分布等信息,翻译成二进制或摩斯电码。

想象在《007》电影中,喝惯了干马天尼的邦德,拿到一杯带着巨大方形冰块的鸡尾酒。调酒师的眼神让他明白这里面的门道有多深,邦德用智能眼镜快速读取了冰块里的气泡,机密信息交接完成。

当然,从实验室到好莱坞大片,中间还有不少路要走。

回到现实中来,宋教授坦言,冰存储的密度虽不及传统硬盘,但也远超团队最初的预期:一块 10 x 10 厘米的冰片,「大约可以存储 3、4 页纸的信息。」

虽然追不上电脑里 SSD,但至少对于一个字面意义上的「冷存储」方案来说,已经相当不错了。存储密度的进步不靠研究团队,而要靠业界。这项研究更偏重基础科学,而非展示应用可能性。

当问到这项技术的复现难度时,宋教授表示,用市售的常规硬件,加上一定的动手和计算机能力就能还原个八九不离十,「一万块钱左右」即可复现。

当然,这只是一个粗略、乐观的估计,并不是说任何人花一万块都能在家开始生产硬盘——而是说这篇论文背后的技术,复现难度其实并不高,普及化门槛低。

 

冷技术,热未来

冰绝对不是在所有场景下都好用的存储介质,不能完全取代存储密度和耐久性上优势巨大的固态硬盘。但这并不意味着探索冰作为一种存储介质是痴心妄想。事实上,基于电力的传统存储技术所遇到的挑战,正好可以被冰解决。

以极地为例,传统电子设备不仅面临低温挑战,更受到电力匮乏的限制,海量信息依靠卫星上传也昂贵且不稳定。而在白茫茫的世界里,一块看似普通的冰,可能就承载着整个科考队的重要发现。

抑或在战争阴霾下,电磁脉冲可以轻易切断电子设备生命线。而冰存储几乎不消耗任何能源,一块普通的冰块,或能承担一台服务器的重任,无法被热成像识别和电磁辐射追踪到,隐蔽又安全。

换个角度,冰存储更是一种字面意义上的「冷存储」方案。将需要留存备份,没有频繁读取需求的数据编码到冰里,可以零成本保存。

尤其是在电力、硬件失效,甚至是世界末日场景下,冰存储大有用武之地。试想一下,当极端气候引发滔天海啸,或者人类愚蠢地发起最后的世界大战并将自己推向灭亡……冰存储可以作为最后的「信息方舟」,留待地球生存环境恢复,社会再度萌芽之时。

今天的人类,从冰中提取 DNA 并成功克隆出北极狼。而当人类自己的存亡之际到来,何不求助于冰,来保存千年的知识与文化传承——自己曾经存在的证明?

当然,在主流视角下,这些事情都太远、太早、太不重要。所以不妨再换个角度:以互联网和 AI 为代表的第三、四次技术革命,也为地球带来了过量的电子垃圾。而用冰来存储数据正好是一种与之相对的环保哲学的体现:

科幻电影中近未来的电子垃圾山并不遥远,而在信息读取完毕,冰块不再被需要的时候,它可以完美「降解」为水,或者直接被投入其它用途,比如保鲜、物流、食用,甚至用于建筑。

说到建筑——其实信息存储并不是宋孟杰团队唯一的灵感。在东京时他就意识到,精确控制气泡的用途,不仅限于冰,还包括更多固体或多相形态的材质。

几天前,我们在北理工的办公室里畅谈这项技术用于材料工程科学方面的前景。

比如,无论因为气候变化不可逆,还是依靠宇航技术的爆发,有一天人类终将成为马斯克口中的「多行星物种」。但当人类去到月球、火星生活,会发现缺乏大兴土木的材料。而世界上有许多团队,都在探索将月尘通过高温高压等方式凝聚为固态材料,用于建筑的可能性。

存储的原理,在这里同样可用:通过温度、压力等物理量的控制,可以在各种固态材料内精准生成气泡(或异物包裹体)。而这些气泡的粒径、形貌、数量、分布,也会改变固体材料的物理特性。

假设修建一座建筑物,需要不同形状的砖块。在地球上,我们通过模具铸造、切割或材料打印的方式来实现,这种生产方式难以复用到地外星球。而通过气泡控制固体材料来打印「砖块」,用手一掰,或者锤子一敲,就能裂成需要的形状——这将极大提高人类在外太空的建筑效率和生存质量。

(这些可能性在论文里有所提及,但碍于学术领域期刊收稿的一些客观规则,这篇论文将重点放在了信息存储上。)

在技术革命的宏大叙事中,人们总是在寻找新的突破点——更快、更小、更强、更智能,等等。但有时候真正的创新需要「退一步」,重新审视和利用那些被我们认为理所应当的东西。

研究完这篇论文之后,我产生了一个暴论:最强大的技术往往不是最复杂和全面的,而应该是简约、优雅,在特定场景下完美的。它不需要稀土元素,不产生电子垃圾,几乎不消耗电能,而是只需要水、冷空气,和一些人类的聪明才智。

最后,我其实希望在看文章的你,这辈子都不需要利用到冰存储这项技术。但如果人类终究还是难免终焉时刻,愿冰川能够守护复苏的希望。

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供应链报料:折叠 iPhone 进入原型试产,折叠 iPad 搁置

By: 杜晨
2 July 2025 at 22:00

在安卓厂商已经实现折叠屏手机商业化整整 6 年之后,苹果入场的消息终于传出来了。

有媒体援引供应链消息指出,一向以「后发制人」闻名的苹果,正在加速推进其首款折叠 iPhone 的开发进程。

根据《电子时报》(DigiTimes) 的供应链信源,苹果已经于 6 月启动了折叠 iPhone 的初步原型 1(Prototype 1/P1)阶段。

如果按照苹果的传统产品开发时间表,这台折叠屏手机预计将在 2025 年底完成主要的原型测试阶段,随后进入工程验证测试 (EVT) 阶段。发布目标预期最早可能在 2026 下半年。

十五年磨一剑的技术布局

至于这是一台小折叠(竖折)还是大折叠(横折),原报道并未提到。

苹果对折叠屏技术的探索,其实比外界想象的更早。早在 2011 年,苹果就申请了第一项名为「柔性显示设备」的折叠手机专利 US8787016B2,主要涉及折叠铰链技术。

此后,苹果陆续在 2014 年、2016 年、2018 年等多个时间节点申请了折叠屏幕设备专利。2024年,苹果甚至申请了一项「自愈合」屏幕专利,能够自动修复折叠屏幕的折痕。

但专利归专利,产品化又是另一回事。多年来,业界对苹果何时推出折叠 iPhone 的猜测从未停止,时间点从2020年推迟到2022年,再到如今的2026年。这种「一推再推」可能是苹果对产品完美主义追求的体现,但也彰显了在苹果标准下量产折叠屏技术的复杂性。

供应链全面就位,但挑战依然巨大

供应链人士告诉《电子时报》,苹果的 P1 阶段将持续约两个月,随后将依次进入 P2 和 P3 阶段。苹果的供应链合作伙伴将进行小规模试产,随后富士康、和硕这两家主要 iPhone 代工厂将会接手 (EVT) ,验证生产良率和可制造性。

通常,P1 到 P3 会在大规模生产 (MP) 之前约一年进行。这也是为什么行业估计这台新设备如果一切顺利的话,上市目标会在 2026 下半年。

不过,苹果在折叠屏产品线上仍然面临不小的挑战。原报道指出,苹果已经搁置了了原本计划与折叠屏 iPhone 同期推出的折叠屏 iPad 项目。搁置的理由包括制造困难、柔性显示技术带来的生产成本增加,以及消费者对大屏折叠设备的需求不足。

2026 年的苹果,将面对一个已经相当成熟的折叠屏手机市场。三星、华为、小米、OPPO、vivo 等主要竞争对手早已打磨了多年折叠屏技术。其中三星已经做了 6 年,国产厂商更是加速追赶。

如今,大折叠手机已经比旗舰 iPhone 直板机更薄。可能这也是为什么苹果准备在今年推出超薄直板机的 iPhone 17 Air,从而让直板机产品线和未来的折叠屏产品线之间形成足够的区别。

苹果一贯的策略是「虽迟但到」,也即等待技术成熟后再推出产品。从音乐播放器到智能手机,苹果从来都不是相关品类的开创者,但都成功打造了足以定义品类的标杆产品。

当然,即便原型和试产流程顺利,一切也还要等到 2026 年才能见分晓。在此之前,苹果需要解决的技术挑战和产品定义挑战还有很多。

比如,人们会对苹果有这样的期待:折叠 iPhone 不应该只是「又一款」折叠屏手机,它必须要有足够的创新点来证明苹果「迟到」的合理性。

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一个被 AI 硬件伤害了十年的创业者,又做了一个 AI 硬件

By: 杜晨
30 June 2025 at 08:18

一个从十多年前就沉迷于智能硬件,笃信 AI+硬件将能够引发下一代人机交互革命的创业者,一路走来却总是被自己选择的道路和坚持的信仰,带进一个又一个坑——

 

当他从坑里爬出来之后,还会做继续硬件吗?

对于李志飞,答案是肯定的。

这个一直在领先行业变革,产品却鲜少获得用户接受的创业者,又一次回到曾让自己黯然神伤的 AI 硬件赛道。

作为早在大模型成为热潮之前就对其有着早期研究和深度洞察,被好友评价为生成式 AI 创业组局交流「香饽饽」的技术大佬,本来已经在转型 all in AIGC 后实现公司年入过亿……却又一次转身望向自己所热爱的硬件,带着未竟的理想,又站回了这里——不知道该叫起跑线还是十字路口的地方。

他是个傻子吗?

至少在今天不是。李志飞早就学乖了。

6 月 25 日,他的公司出门问问,在北京发布了一款硬件 TicNote。

这是一支 AI 录音笔,但又不只是 AI 录音笔:它能将会议录音、笔记、文档等转变为结构化的 AI 知识库,并且一站式为用户提供他们所熟悉和需要的各种大语言模型生成服务,包括并不限于:

  • 速记整理
  • 翻译
  • 深度研究
  • 灵感顿悟
  • 思维导图等

TicNote 内置的 AI 智能体名叫 Shadow。顾名思义,李志飞将其形容为一个「如影随形」的 agent 助理,做你的影子,学你怎么思考,帮你完成记录、总结、深度研究等工作。

TicNote 的国内售价是 999 或 1499 元人民币,送 3 个月或一整年的 Pro 会员,每月固定送 1500 个使用 AI 功能会消耗的积分。

TicNote 随附一个 MagSafe 皮套,可以贴在手机背面。它的使用场景有两种,一种是无感录音电话,另一种则是拆下来放在桌子上做会议录音。它的录制续航时间可以达到数十个小时。

这是一个毫不吸睛,存在感极低,但陪伴感极强的录音+AI 生成报告工具。你可以把它贴在手机上,或者装在钱包、卡包里随身携带。当遇到任何需要录制的场合,只需要轻按电源键两秒,感受到一下震动,它就已经开始录音了。

完成后,它会自动将录音上传到手机里,用 DeepSeek 或 GPT-4o 等大模型进行解读,生成你需要的各种会议纪要和深度思考内容;你也可以在网页端很方便地管理这些内容,将多个文件编组到不同的项目里,形成知识库,然后再基于这个知识库,和 Shadow 智能体进行对话,获得更多基于 AI 生成能力的灵感和帮助。

准确来说,TicNote 并非多么革命性的硬件——甚至它根本不是什么新鲜事物:

从软件上,它有的所有功能,早已被字节跳动飞书、微软 Teams/Copilot、Google Gemeni/NotebookLM 等实现;

从硬件上,早在五六年前就有同行们做过 AI 录音笔。当然诚实来讲,在今天,在我用过的所有 AI 录音速记摘要和生成报告的解决方案中,TicNote+Shadow 不仅效果更好,而且一站式解决。

「我就是喜欢重复造轮子,」

李志飞告诉我。但只要轮子造的比现有的好,它就有存在的意义。

TicNote 在今年 4 月已经登陆海外市场。这个思路是对的。在海外市场,各行各业的组织架构和工作方式尚未迎来 AI 彻底革命,小而美且解决具体需求的产品方案绝对有存活空间。

关于对象客群,我的猜测和出门问问的官方答复差不多:产品经理、设计师、律师、媒体工作者,语言能力差的留学生,以及在五花八门意想不到的场景下开会的上班族,是 TicNote 目前最主要的客户群体。

一位身居欧洲,经常跨洲、跨语种开会的时尚行业咨询人士表示:TicNote 不只是在做记录,而是帮我持续梳理复杂对话背后的思路演进。

TicNote 早已不是出门问问的第一个硬件,却是第一个让李志飞丝毫不担心卖得好不好的硬件。

我发现某竞品收入 1000 万美元时有 7 万用户,意味着不仅没有实现太多增值付费(会员/直购 token),甚至产品也在打折卖。带着这个情况我去问李志飞,他表示毫不担心。这次的硬件肯定不会亏钱,绝对不会再重演早年做手表的惨状。

他说,TicNote 这个产品,核心卖的肯定还是出门问问自研的 Shadow 智能体所带来的各种神奇的工作能力,硬件只是载体和帮助 AI 理解上下文的工具。

如果你把这个东西当做硬件去做,必然会同质化,必然会想方设法搞各种噱头,就像我们之前那样,又会掉进硬件的坑里……

李志飞很诚实地表示,TicNote 的硬件本身不是他自己做的,而是来自成熟的供应链方案。也就是说,之前 TicWatch 手表那种大范围深度定制,提前压货零部件、预备产能高达上千万元的情况,不会重演。

也正因为此,在 TicNote 上,出门问问可以更加放松地去做自己最擅长的事情:借助大模型和 Agent 的生成能力,为指向用户提供更优秀的功能和服务。

我现在想的就是怎么在软件上做更多的东西,不要卷价格、卷功能,而是做一些基于软件,真正能帮到用户的东西。

我自己是出门问问几乎所有关键硬件产品的用户,最早可以推到这群人在中关村的一个办公室里捣鼓出来的 Google Glass 定制操作系统——当时,中国境内 80% 的 Google Glass 都装了这个系统。

李志飞曾经想象成为中国的 Google。2017 年我曾经写到,这是我「头一次发现,对一家试图取代 Google 的公司讨厌不起来。」

我也深知这家公司过去太多的硬件产品市场「失败」背后的底层原因,无外乎:过于领先市场,以及壁垒被大厂轻易突破。

他的创业生涯至今,都在和大厂对抗。

早年他有一个 Android 智能手表以及 TicWear 操作系统的梦,没过几年就被崛起的一众中国 Android 终端设备品牌以及 Google 慢慢步伐稳健的 WearOS 轻易击碎;

几年前,在「生成式 AI」可以被称为一个「行业」之前,他就已经率先进入这个领域,开发了好几个低调数钱的项目,赚的盆满钵满。很多人可能不知道:荼毒短视频的「小美小帅」式拆条混剪二创,基本都源自出门问问推出的各种 AI 生成工具。然而在巨头纷纷冲进生成式 AI,乱战大模型和 agent 的今天,李志飞又感受到壁垒透风的凉意了。

从手表到耳机,从家庭音箱到车载硬件,当被问及硬件创业十来年的收获,他诚实地表示:

现在明确,我们是一个 AI 公司,硬件把我伤的太深了,我们不会再对那个东西有执念……我们今天做硬件和以前完全不一样,哪怕我只卖出一万台,只要我能找到用户的刚需,迭代出更多功能、更好的体验,我就再也不怕和大厂的竞争。

当被问及在今时今日做产品——包括硬件产品——的背后逻辑,他告诉我:

我一直想能不能够避开手机厂商,避开大厂们的战略焦点。所有人都看好硬件是 AI 的入口?(指 Humane AI Pin、Rabbit R1、OpenAI 传闻中的 AI 硬件等,希望取代手机的硬件)我们就偏不做。我们反而要做小而美的东西,做大厂没有优势,没有碾压式壁垒的东西。

就像 TicNote 的功能和定位,之于过去一年爆红又快速死亡的各种想要取代手机的 AI 硬件那样,今天的李志飞,野心也已然极度收敛。

我倒希望这种收敛就像引力坍缩,在某个时点可以像超新星爆发一样,无比耀眼。

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