2025 年电影的压轴大戏《阿凡达 3：火与烬》今天正式上映，你看了吗？

电影才刚刚上映，豆瓣开分 7.6 分——和上一部《阿凡达 水之道》（豆瓣 7.8 分）基本持平，口碑继续两极分化：

有人大赞电影视觉效果惊艳，最后一个小时大战场面恢弘；也有人吐槽剧情依旧乏善可陈，3 个小时的片长昏昏欲睡——但毋庸置疑的是，这就是 2025 年最值得进电影院看的视效大片，如果不选一个好的影厅，等于白看。

这下问题来了，《阿凡达 3》的影厅选择，是我见过最复杂的：

该选哪一个电影院？爱范儿为你整理了一份影厅选择指南，帮你快速了解几种影厅的区别。

一句话总结：首选 CINITY LED，其次选 IMAX 和杜比，都没有的话选名字带「激光」的。

CINITY LED：首选，但别漏了 LED

说起视效大片，大家第一反应都是选 IMAX 影厅，突出一个「大就是好」，但对于《阿凡达 3》，CINITY LED 才是更适合的影厅

我们在文章末尾整理了全国 CINITY LED 影院清单，大家可以对照自己所在城市查看。

大部分观众可能都鲜少听闻 CINITY LED 这种放映厅，其实 CINITY 是中影自己研发的一套以高亮度、高帧率、高分辨率为标准的放映系统。

CINITY LED 则再在此基础上上采用 LED 影屏，3D 电影最高支持 60 帧，亮度达到 300nits。

虽然推荐影厅这个事上，卡梅隆导演本人把每种影厅都推荐了一遍，但《阿凡达 3》的中国首映礼选择的就是 CINITY LED 格式放映，一定程度也能说明这才是第一选择。

在 CINITY LED 厅放映的《阿凡达 3》在每个环节都是「满血版」：4K 分辨率，最高 48 帧，还独占 1.85:1 遮幅，满屏无黑边，比 IMAX 和杜比的宽屏更具有沉浸感。

加上 CINITY LED 本身高亮度、高对比度、广色域的特征，更适合《阿凡达 3》这种 3D 电影。一些已经看过点映的网友也反馈，CINITY LED 的画面透亮清晰，比 IMAX 效果更好。

甚至卡梅隆本人看完 CINITY LED 版本的《阿凡达 3》之后，都计划自费在新西兰的创作基地安装一套 CINITY LED 系统，用于《阿凡达》后续电影的制作、母带处理和检查工作，并希望能向全球导演和电影人推荐这项技术。

不过，CINITY 在影厅音效方面并不占优势，对比 IMAX 以及杜比影院有差距，如果有条件，可以尽量选择透声厅。

值得一提的是，爱范儿推荐的是「CINITY LED」影厅，而不是常规的「CINITY」影厅。没有 LED 的 CINITY，画面效果大打折扣—— CINITY LED 等于电视屏幕，是屏幕在发光；而普通 CINITY 相当于投影仪，效果其实还不如 IMAX 和杜比。

这样一来，CINITY LED 影厅的数量就不是很多了，全国上下其实只有 30 多家左右。

一些 CINITY LED 影厅的整体条件，可能确实偏「老破小」。就拿爱范儿所在的广州来说，目前仅有的两家 CINITY LED 影院，本身的综合体验也谈不上出色。

但即便如此，依然更推荐大家把 CINITY LED 作为首选。原因很简单：这是一项两年前才在国内落地的新技术，至少在银幕这一核心环节上足够「新」，不用太担心画面素质翻车。

IMAX：屏幕最大，但不是最好

和 CINITY LED 比起来，IMAX 的优势就是普及率较高，大量一二线城市都有影厅，画面的优势当然就是「大」。

当然，如果要追求更好的画面效果，IMAX GT 还是最值得推荐的，巨大的屏幕和音效能带来强烈的视听效果。

不过 IMAX GT 商业应渊，大陆只有屈指可数的五家：哈尔滨万达影城、沈阳辽宁科技馆、东莞万达影城（华南 MALL）、北京中电影博物馆、贵阳越界影城。

其次 IMAX、IMAX XT、IMAX CoLa 这些激光 IMAX 影厅也值得推荐，不过注意避开数字 IMAX，技术和屏幕都有点太老了。

《阿凡达 3》IMAX 版最大的问题就是只有 2K 分辨率，在大屏幕上画质会有更明显的折损，如果想要感受潘多拉星球的更多细节，CINITY LED 和杜比银幕的 4K 是更好的选择。

需要注意的是，《阿凡达 3》 IMAX 有 24 帧格式的版本——这其实不一定是劣势，因为更高帧率的《阿凡达 3》全片只有40% 的片段是 48 帧。

不少观看 48 帧的观众反馈，观影过程中能明显感受到画面流畅度的不一致，会带来不同程度的出戏，甚至有「换片源」的感觉。因此大家没必要首选冲 48 帧的影厅，反而 24 帧的 IMAX 能有更一致的观感。

杜比影院：好色彩好音效，就是有点小

对于无缘 CINITY LED 影院的观众来说，如果想要看 4K 分辨率的《阿凡达》，杜比影院是为数不多的选择。

杜比影院整合杜比视界 HDR 影像、杜比全景声和杜比 3D 技术，优势在于画面更亮，对比度更高，搭配 4K 分辨率有更丰富的细节和层次，尤其是环绕立体的音效，包裹感更足。

当然，对比 CINITY LED，杜比影院在亮度和动态范围上略逊一筹，但一些的观众反馈称，这反而让杜比影院的帧率过渡差异没有 CINITY LED 明显，整体观感更自然。

画幅是杜比影院《阿凡达 3》的最大短板，2.39:1 的常规宽幅比例，会导致杜比银幕上下黑边相对更显眼。

需要注意的是，大家买票时要小心别买成「杜比全景声」，这只是声音效果更好，画面规格和满血的「杜比影院」是有很大差距的。

根据灯塔研究院在 12 月 15 日公布的数据，《阿凡达 3》预售票房 3265.93 万元，其中 IMAX 影厅票房占比 52.9%，CINITY LED 和杜比影院也将近 10%，特效厅表现突出。

凭借十几年在国内的发展，IMAX 依旧是大多数人心目中「看大片」的最佳选择，但这次《阿凡达 3》，CINITY LED 拿下最高配的格式，凭借自身强大的素质表现，一下子让更多人了解、认可这个国产的全新放映系统。

正如十多年前《阿凡达》开创了 IMAX 3D 电影的潮流，如今，《阿凡达 3》正准备在视听技术上革自己的命。

当然，看电影是一种很私人的体验，这几种特殊的电影放映厅都各有利弊，最好的不一定是最适合你的。但还是那句话：想要尽兴观看《阿凡达 3》，选好影厅才是值回票价的关键。

附：全国 CINITY LED 影院清单

北京市

广州市

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AI Coding 的「元年」还没落幕，在即将迈入 2026 之际，这个赛道就加速进入更加残酷的下半场了。

之所以残酷，是因为规则变了，如果说上半场比的是「速度」，那么下半场拼的就是「落地」。

这带来的变化或许远超开发者想象，最近OpenAI 披露了一个颠覆性的工程案例：Sora 的 Android 团队曾面临极度紧迫的上线任务。

为此，他们组建了一支仅有四名工程师的「特种部队」。通过 AI coding 的方式，这支四人小队在 18 天内就发布了内部版本，10 天后即公开发布。这并非牺牲质量的狂奔，相反，他们在极短周期内依然保持了高标准的可维护性。

可见，AI 不仅在写代码，更在定义软件架构。而 Gartner 预测，到 2028 年，90% 的企业软件工程师将使用 AI Coding，开发效率将提升 30%。

在中国，这种转变甚至更为激进。数据显示，84% 的开发者正在使用 AI Coding 产品，其中 51% 每天都在使用。

但热闹背后，CTO 们的焦虑其实更深了。

因为 AI Coding 正在经历最痛苦的「祛魅时刻」： 从单纯验证「能不能写出一段 Python」，到要求「能不能搞定复杂的企业工程」。

问题早已从「要不要做」，变成了「怎么做得更好」。

说白了，企业引入 AI Coding 必须先解决四大挑战：安全合规、性能适配、管理透明和流程集成。解决不了这些，AI 就不仅无法提效，反而会变成一个吞噬维护成本和带来安全隐患的无底洞。

昨天，一家中国大厂也交出了自己的答卷，在火山冬季 Force 大会上，字节正式发布 TRAE CN 企业版，拥有 600万开发者、市占率第一的 TRAE ，正式进军 B 端市场，它的目标很明确：啃下挡在企业应用 AI Coding 前的几座大山。

TRAE CN 企业版，让 AI Coding 进入「工程轨道」

如果 AI Coding 仅仅意味着代码能跑通，其他全凭运气，那它永远无法真正进入企业开发的核心工作流。

这本质上是一场关于「控制权」的博弈。

企业需要的 AI Coding ，应当监控自己的训练过程，甚至为自己编写测试框架，但最终的「决定权」和「迭代方向」，始终掌握在人类手中。这是一种微妙的人机协作关系：让 AI 负责干活和制定初步计划，人类负责审查、讨论并迭代计划。

在TRAE CN 企业版里，各处都是这种「可控协作」的细节。

它拒绝让开发者陷入盲目的「抽卡式」编程，而是通过配置企业规则、知识库与 Agent，强迫 AI 进入团队协作的严谨轨道。在这个轨道里，TRAE 不仅生成代码，更在生成一种「懂业务、守规矩」的工程资产。

通用大模型最大的软肋，其实并非算力限制，而是「上下文窗口与工具调用次数的限制」。

它们通常只能盯着当前打开的文件，面对企业级数亿行代码的超大仓库（Monorepo）时，这种能力简直是个笑话。

所以，TRAE CN 企业版针对大仓库场景，专门对上下文与索引性能进行了深度优化，直接构建了资深架构师般的「上帝视角」。

它支持 10 万文件、1.5 亿行代码的超大仓库索引，配合超长上下文窗口，能适配最复杂的编程场景。比起简单的文本检索，TRAE 实现了亿行级代码的极速检索与实时增量索引。依靠企业级 GPU 集群的优化，它能在处理如此海量信息时依然保持毫秒级响应。

这意味着，当你敲下需求的那一瞬间，TRAE 已经「看」完了你整个项目，给出的不再是孤立的代码片段，是基于完整上下文的深思熟虑。

为什么我们需要这种能力？因为传统软件工程的物理定律正在失效。

图灵奖得主、曾撰写软件工程圣经《人月神话》的架构师 Fred Brooks 有句名言：「在一个已经延期的软件项目中增加更多人手，只会让项目更晚完成。」

刚刚发布的 TRAE CN 企业版，正在试图打破这个魔咒。

要知道很多稍有底蕴的技术团队，都有自己的一套「黑话」和「规矩」。这些宝贵的知识往往分散在 Wiki 文档、CI/CD 流程或者特定的工具链中。通用的 AI 对此一无所知，生成的代码往往充满了「外行感」，需要大量的人工修正。

TRAE 企业版的解法是：全场景适配，让 AI 学会团队「语言」。

它允许企业直接接入知识库与规范，并基于 MCP 协议统一调用企业的工具与数据源。这相当于给 AI 装上了企业的「大脑」和「手脚」。

当 Agent 接收到指令时，它会基于企业规则和知识库进行校准。所以，TRAE 生成的代码自带「规矩」：它更懂业务逻辑，代码生成更准确，甚至能集成现有的 CI/CD 和 DevOps 体系，实现 AI 开发的一体化。

更关键的是，它让所谓的「管理黑盒」变得更加透明。

以前老板不敢推 AI，是因为不知道员工用 AI 干了什么，也不知道 ROI 到底是多少。TRAE CN 企业版直接把效能做成了看板。它可以追踪 AI 生成率、代码量等关键指标，让整体 ROI 清晰可见；同时还能设置费用上限、实时监控消耗，把成本算得明明白白。

当然，这一切的前提是守住安全的「红线」。

TRAE 企业版给出了的承诺是，数据不训练。官方隐私协议明确规定，企业代码永远不用于 AI 训练。配合代码全链路加密传输、云端零存储（代码文件默认本地存储）以及云端数据用后即焚机制，让企业代码资产「滴水不漏」。

TRAE 企业版扎扎实实地解决了三个最要命的工程问题：让 AI 看得全（全库索引）、懂规矩（规则内化）、能闭环（Agent 协作）。

正因为啃下了这三块硬骨头，TRAE 企业版才能将 AI Coding 从一个「有时好用、有时捣乱」的玩具，转变为企业研发的确定性生产力。

在字节最真实的业务里，验证「确定性」

2025 年我们已经习惯了 AI 产品在 PPT 上各种参数的天花乱坠，但真正能让 CTO 们信服的，只有在极限业务场景下跑出来的数据。

最好的试金石，莫过于承载字节自家泼天流量的产品。毕竟在这种大量并发协作的真实业务考验里摸爬滚打出来，比任何关于「提效」的承诺都更有力，目前字节 92% 的工程师都在用 TRAE 进行开发。

就拿抖音生活服务来说，这个业务迭代速度快得惊人，过去面对的最大挑战，是需求到上线的链路冗长且人力投入巨大。从产品经理写下的自然语言需求（Brief），到工程师敲下的第一行代码，中间横亘着巨大的「沟通折损」。

工程师不仅要理解业务逻辑，还要在大脑中检索与之匹配的中间件、熔断规则和数不清的隐藏依赖。

而企业希望 AI 带来的生产力拐点，往往并不是推倒重来的「颠覆」，是要像水一样渗入到企业已有的流程里，去填补那些效率的洼地。

而 TRAE CN 企业版在这里给出的解法，就是一种不同的「全链路深度嵌入 」，透着一股老练的「懂行」。

当工程师把一段飞书文档投喂给 TRAE 时，它没有机械地把中文翻译成代码。它不仅读懂了「团购券核销」这个业务动作，更扫描了当前服务的上下文，自动匹配了团队最新的 RPC 调用规范。它甚至指出了文档中未提及的兜底逻辑缺失。

如果问研发同学最讨厌干什么，写单元测试（Unit Test）绝对榜上有名。

这是一件苦差事。为了赶业务进度，单测往往是第一个被牺牲的环节；而一旦系统挂了，缺乏单测又是第一个被拉出来背锅的理由。这种死循环，折磨了无数技术团队。

TRAE 干了一件极其漂亮的事：单测自动生成与修复。

据内部研发团队测试，在接入 TRAE 后，单测生成时间被压缩到了 18 分钟以内，而且首编译通过率高达 70% 以上。请注意，这 70% 不是生成的伪代码，而是实打实能跑通逻辑的测试用例。

TRAE 默默扛下了这些枯燥、重复但又至关重要的脏活累活，让工程师能把宝贵的脑力留给架构设计和业务创新。

这套在字节内部跑通的逻辑，也正在外部企业中复制

在一家头部的 PC 硬件厂商业务系统中， 80% 是旧代码迭代，多年的代码堆积让维护变得异常困难，每一次改动都像是在排雷。

引入 TRAE CN 企业版后，它充当了企业知识库的「守门人」。在 Java 后端场景中，TRAE 能准确识别陈旧的架构问题，甚至精准定位重复查询等性能瓶颈，给出优化方案。

而在前端，它直接打通了 Figma，让原型图瞬间转化为代码，被研发团队评价为「省去了切图环节，提速非常明显」。

能够处理那些逻辑盘根错节、充满历史包袱的存量老系统（Legacy Code），这意味着它不挑食，不嫌脏，具备极强的代码理解和上下文穿透力。

对于金融科技企业汇付天下，对代码的准确性和交付效率有着金融级的要求。在他们的支付 PaaS 平台「斗拱」的研发中，下游开发者理解接口文档耗时、环境部署排查困难一直是阻塞交付的顽疾。

他们在利用 TRAE 企业版的 Agent 能力后，实现了智能环境诊断和测试用例自动生成。它能分析下游环境日志，快速定位问题，直接将沟通成本降至最低。

效果是立竿见影的，从最初 10 个席位的谨慎试点，迅速扩展到 100 个席位，高峰期活跃率高达 70%。这种自下而上的高频使用，说明 TRAE 真正嵌入了工程师的核心工作流，而非一个可有可无的辅助插件。

字节跳动的高并发场景，到 PC 巨头的存量维护，再到金融科技的交付提效，TRAE 企业版这种转变，也是 AI Coding 更加成熟的标志，对于那些追求确定性、不仅要快更要稳的企业级研发来说，才有真正的应用价值。

AI Coding 的下半场，要成为确定性生产力

尽管行业普遍预测 AI Coding 还有巨大的增长空间，但背后依然是无数企业从观望到试水的艰难跨越。

企业需要的不是随机的 Vibe，而是确定的 Spec（规范）。

所以，AI Coding 的下一阶段，从「人指挥人」，转向「人定义 Spec（规范），AI 落地执行」。

TRAE CN 企业版正是基于这种判断，将字节在 C 端极其复杂的海量场景经验，内化为解决问题的能力，确立了一种全新的生产关系。

TRAE 并不满足于生成 Demo 级代码，而是试图陪伴开发者走完从构思到落地的全链条。它让工程师从重复劳动中抽身，去定义架构、去洞察业务，给出企业可用的生产级代码。

不过，这场生产关系的进化注定不会轻松。传统的研发惯性、复杂的存量系统以及对安全合规的顾虑，依然是横亘在企业面前的现实高墙。

TRAE 的出现，或许只是给这堵高墙凿开了一个缺口。否持续证明这种「确定性」价值，能否让更多企业像字节内部一样信任 AI，将是决定其能否真正撬动企业级市场的关键。

这场关于 AI Coding 的长跑才刚刚起步，TRAE 抢到了一个不错的身位，但真正的较量还在后头。

文｜李超凡

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在最近的 iOS 26.2 更新之中，有一个相当细节的更新，用户会发现自己「睡眠评分」获得的评价和以前不太一样了：

以往只要获得 70 分就能收获「高」评价，现在需要达到 80 分；而最高的等级「极好」不仅改名为「非常高」，也需要用户睡到 95 分以上的高分。

带着这些问题，和更多的想法，爱范儿与苹果健康团队的研究科学家，主攻睡眠医学方面的 Matt Bianchi 博士进行了一次专访。

在 2018 年加入苹果之前，Bianchi 博士在麻省总医院、哈佛医学院都工作过，研究失眠、睡眠呼吸暂停等等睡眠议题，这些都是苹果正在关注的健康领域。

在这次访谈开始前，其实我内心一直有个疑问：昨晚如果我拿下了「100 分」的睡眠评分，是不是就意味着我睡得特别好？

Bianchi 博士告诉我，并不。

睡眠这件事，有一个标准

在运动健康领域，苹果很喜欢「说人话」，像生命体征、睡眠呼吸暂停这些指标，其实都是苹果将体温、心率、血氧、呼吸等抽象的监测数据，转换成用户一眼能懂的图表。

Bianchi 告诉爱范儿，对于睡眠评分以及更多睡眠功能时，苹果遵循三个基本原则：

透明、客观、可理解。
Transparent, obejctive, easy to understand.

但这些指标主要是以范围和趋势的形式呈现，爱范儿问 Bianchi 博士，为什么要在睡眠这个行为上引入确定的、量化的打分方式，他的答案很简单：因为睡眠真的太重要了。

睡眠对我们的身心健康至关重要，我们希望能够有一个方式可以很容易地让用户可以看到自己在前一晚的睡眠状况如何，也希望能通过这种方式鼓励用户去行动起来，提升自己的睡眠品质。

在访谈中，Bianchi 博士多次强调，苹果的睡眠评分功能，都是基于美国睡眠医学会、世界睡眠基金会等多种组织的公开指引，结合苹果自己的心脏和运动健康医学研究，研发出一套算法。

苹果的睡眠评分系统主要以三个指标构成：

• 持续时间，占 50 分
• 就寝时间，占 30 分
• 中断情况，占 20 分

这些指标并非单纯是苹果自己的研究结果，也是严格参考学界给出的公开指引和指南。Bianchi 博士称，希望这些透明、标准化的指标，能够为这个功能带来进一步的影响力。

美国心脏学会在今年的一份声明中，也指出了多维睡眠健康对心脏代谢功能的重要性，其中就提到了八大维度：睡眠时长、连续性、入睡时间、规律性、睡眠相关的日间功能、睡眠结构以及无睡眠障碍。

在使用睡眠评分的过程中，我发现自己确实可以根据睡眠评分的几条细分和反馈，去积极调整自己的作息习惯，比以往的「睡眠阶段」图表，更能发挥主观能动性，形成更好的睡眠习惯。

不过这也带来了一种错位，似乎以前我们关注的「深度睡眠时长」，和这个全新的睡眠评分并没有明显的关系，包括我在内不少用户发现，即使深度睡眠时间不长，也能有很高的分数，难道我们以前关注的这些数据意义不大？

对此，Bianchi 博士解释道，在「持续时间」这一维度中，评分权重本身就有明确分配——其中 40 分用于评估整体睡眠时长，5 分对应快速眼动睡眠的持续时间，另有 5 分分配给深度睡眠周期。

这样的分配，其实也体现了苹果对优秀睡眠的一种取向：时长为先，深度其次，能掌握的才最值得鼓励。

睡眠习惯 > 睡眠数据

关于睡眠评分，最大的争议往往来自于「完美睡眠主义」——即把改善睡眠的指标当成了必须考满分的 KPI，反而引发焦虑而睡不好。

对此，在 iOS 26.2 版本中，苹果做出了一个看似微小却意味深长的调整：

将评分的最高评级名称从「极好（Excellent）」调整为「非常高（Very High）」 。

在访谈的过程，Bianchi 其实也反复强调了睡眠评分的意义：

这个评分并不反映用户的主观感觉，它不是在反映「睡得好不好」这件事，它只是根据科学标准和我们的指引，所呈现的一个客观分数的总结。

这意味着，分数的涨跌不一定总是与你的主观感受同步。

苹果希望通过这种透明的方式，让用户直观地看到：在医学和科学的视角下，究竟什么样的睡眠才被定义为「健康」。

这一改动旨在消除「必须做到优秀」的心理暗示，使评价体系更加客观。

Bianchi 博士坦言，虽然底层的数值算法和科学指引没有变，但这一调整是基于用户反馈，为了让体验更贴合用户心理，避免盲目追求「高分」带来的压力 。

对于锻炼身体，苹果设计了「锻炼圆环」这种激励机制，完成得好会有奖励，还鼓励用户多和其他人竞争，获得更高的分数，完成圆环。

但睡眠分数很不一样，健康共享中没有这个指标，避免和其他用户对比，而不管高分和低分都不会有更多反馈。

一言蔽之：睡眠评分，和睡得好不好没有关系，更关心的是你如何能睡好，比起「指标」更像「路标」。

毕竟睡眠评分只是一个晚上的数据，但用户根据评分去改变自己的行为，形成良好的睡眠习惯，才是终身受益的事情。

睡眠评分中有 70 的分数都是围绕「睡眠行为」进行评判，而不是「睡眠质量」——只要用户按时作息、睡够时间，至少能获得一个「一般」的评价，而只要睡得安稳，高分也并不困难。

这种标准，是苹果依据大量公开的睡眠医学准则制定的，具有全球范围内的基本普适性。

Bianchi 博士也表示，对于赋分方式和评级，苹果也在倾听用户意见不断调整，iOS 26.2 整体将评级对应的分数提高，就是基于用户洞察的结果。

我问 Bianchi 博士，不同文化背景下，睡眠习惯也有所差异，比如中国人传统健康观念的「早睡早起」，但好像不会体现在睡眠评分中。

Bianchi 博士则表示：

其实美国传统医学很强调「早睡早起」，但在我们参照的科学性指引中非常强调所谓的「一致性（consistency）」。当然，如果用户是规律性早睡早起，其实也会反映在分数之中。

Bianchi 博士还提到了一个很小的例子：小睡。

在很多文化中，小睡特别是午睡是很重要的睡眠形式，其实苹果也考虑到了这点，小睡的时间也会计算到睡眠评分的「时长」之中。

这种「睡了就有得分」的机制，和其他睡眠追踪应用还不一样。一位用 AutoSleep 的同事表示，这个应用不仅很复杂，而且走的是一种「睡眠负债」的路线——只要睡不够，它就会让你第二天睡更多的时间来补偿，并且还会有一堆警告。

但苹果睡眠评分很简单，午睡不是「还债」而是「拿分」，睡得少也只是得分低，甚至得分也只是「一般」，同事觉得还不错。

自初代 Apple Watch 到现在，苹果已经在健康医学的领域深耕了超过十年的时间，积累了海量的健康数据。

根据这些研究，苹果也正在推动 Apple Watch 乃至整个苹果健康生态的转型：从单纯绑在手腕上的一系列传感器，变成一个能指示身体状况的健康助理。

不管是睡眠评分，还是生命体征、睡眠呼吸暂停这些指标，本质上都是「透明、可理解、客观」三大原则的体现，从让用户看见数据，到鼓励用户做出改变。

更新 iOS 26 后，我确实每天睁眼之后的第一件事，就是看一眼手表上的睡眠评分——昨晚睡得对不对，一目了然。

我想这也是睡眠评分功能的设计初衷，这不是一个计分板，而是一枚指南针。

睡眠这件事，从来不应该只关心某一晚的好坏，而是一生的习惯。

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就在刚刚，ChatGPT 应用商店已经正式推出。

在 ChatGPT 里的「应用（BETA）」页面里，我们可以看到 OpenAI 按「精选 / 生活方式 / 工作效率」等分类列出多款应用，如 Adobe Photoshop、Apple Music、Canva、Figma、Booking.com 等，点开即可查看或使用对应能力。

当然，用户也可以直接访问 chatgpt.com/apps 浏览精选应用。

这些应用能够为 ChatGPT 对话带来新的上下文，让用户在聊天中执行各种实际操作——订购、将大纲转化为幻灯片、搜索酒店公寓等等。

用户连接应用后，可以通过「@ 应用名」直接触发，或从应用栏中选择。更智能的是，ChatGPT 还会根据对话上下文、使用习惯和用户偏好，自动推荐相关应用。

实际体验下来发现，可能由于仍处于 Beta 阶段，连接速度相对较慢，且首次使用时需要登录对应账号。

而根据 OpenAI 昨天发布的官方博客，开发者已经可以正式向 ChatGPT 提交应用进行审核和发布。这标志着 OpenAI 在构建 AI 生态系统上迈出了关键一步。

为了帮助开发者打造高质量应用，OpenAI 提供了完整的资源体系：

最佳实践指南、开源示例应用、专门的 UI 库，以及处于测试阶段的 Apps SDK。开发者可以在 OpenAI 开发者平台提交应用，内容包括 MCP 连接详情、测试说明、目录元数据等等。

首批通过审核的应用将陆续上线。符合质量与安全标准的应用会被收录至应用目录，而深受用户喜爱的应用可能会被重点推荐，或由 ChatGPT 在对话中主动提示。

在早期阶段，开发者可将 ChatGPT 应用与其网站或原生应用相连，用于完成实体商品的交易。OpenAI 还在探索更多变现方式，包括数字商品，并会根据反馈持续更新。

所有应用必须遵守严格的安全和隐私规定：需符合 OpenAI 使用政策、提供清晰的隐私政策、仅请求实现功能所需的必要信息。用户始终掌握主动权——可随时断开应用连接，一旦断开，该应用将立即失去访问权限。

OpenAI 并不是第一次尝试做类似平台。

之前那个 GPT Store，上线之初讨论声不小，但热度下滑得也很快。即使是 OpenAI 的死忠粉也不得不承认，GPTs Store 更像是 prompt 的集散地，而非真正的商业护城河。

OpenAI 大概也很清楚，于是这次干脆推倒重做。

今天亮相的应用商店，形态明显更接近我们熟悉的苹果应用商店。不是简单把一个个 GPT 名字挂在列表里，而是把复杂能力封装成可以被点击、被订阅、被组合的「应用」。

一旦这种封装方式成熟，ChatGPT 那个看似普通的对话框，就会逐渐变成一个总入口。前台是聊天，后台接着的，却是一整片由第三方应用支撑的能力网络。

那个曾在 2008 年登上苹果年度开发者大会，用 App Store 给自己应用做推介的奥特曼，大概没想到多年后的自己，会试图在 AI 时代复刻当年苹果的玩法。

只不过这回，他不再是被平台挑选的开发者，而是那个要亲手搭出下一个「App Store」的人。从过往的操作来看，ChatGPT 不满足于做浏览器里的一个 Chatbot，而是想要向 OS 靠拢，把自己变成 AI 时代的基础层。

历史的子弹像是绕了一大圈，最终还是对准了他自己的眉心。

模型能力可以被追平，生态惯性却一旦形成，就很难被轻易迁移。这也正是 Google 多年来最大的底牌之一： 它有完整的操作系统、有浏览器入口、有开发工具链，还有一个已经运转多年的应用体系。

为了在这场生态之战中获得优势，OpenAI 正在寻求更多资本支持。

今天凌晨，The Information 报道，OpenAI 已与部分投资者进行了初步洽谈，计划以大约 7500 亿美元的估值筹集新一轮资金。根据知情人士的说法，OpenAI 可能筹集数百亿美元，最高可能达到 1000 亿美元。目前谈判仍处于早期阶段，尚未有任何最终决定。

对厂商而言，这是一次极具诱惑力也同样危险的选项。

一方面，挂靠在 OpenAI 的生态之上，意味着你可以更快接触到全球范围的用户;另一方面，你对平台的依赖度也会逐步加深，一旦分发规则或抽成模式发生变化，整个商业规则都要重新计算。

而当 AI 成为默认入口，未来的我们或许也会慢慢形成一种新习惯： 不是先打开浏览器找网址，而是先打开任何一个 AI 工具，说一句「帮我找一个能做某件事的应用」，然后在对话中完成查找、试用、付费和调用。

这种交互方式一旦普及，传统的搜索引擎和应用商店，可能都要被重新定义。OpenAI 显然也看到了这个机会，所以才会在应用商店这件事上下这么大的功夫。

模型是起点，生态是终点。

面对来自 Google 的持续竞争，OpenAI 的故事还远未结束，但它需要在接下来的几个月里证明，自己不仅能做出好的模型，还能搭建起一个让开发者和用户都愿意留下的生态系统。

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苹果正在酝酿 iPhone 产品线有史以来最大规模的扩张。

The Information 从多位苹果产品及供应商的有关人士了解到，苹果计划在未来两年内，将 iPhone 产品线从目前的 5 款扩张到至少 7 款之多，新产品中还将包括苹果近年来最大胆的设计革新——可折叠 iPhone，以及四曲面 iPhone。

可折叠 iPhone，原来是「阔折叠」

多位直接参与项目的人士透露，首款可折叠 iPhone 将于 2026 年秋季发布。

这款内部代号为 V68 的折叠 iPhone，与目前市面上的主流折叠手机明显不同，采用的是横向折叠方案。展开后屏幕比例更偏横向，形态更接近一台 iPad，而非当下大多数折叠手机展开后近似正方形的设计。

具体来看，V68 在折叠状态下的外屏约为 5.3 英寸，比例更接近正方形。这个甚至比 iPhone mini 还要小的尺寸，再叠加略显特殊的屏幕比例，可能会在一定程度上限制其折叠状态下的实用性。不过，相关人士也表示，最终的尺寸和比例仍存在调整空间。

折叠 iPhone 的前置摄像头将嵌入屏幕的左上角，配备光线、距离等传感器，但不具备面容 ID 功能，手机将大概率采用侧边指纹解锁。

这是苹果迄今为止设计过最复杂的手机之一，苹果对这款设备严加保密，显示屏、铰链和其他关键组件都使用代号，连不少苹果员工和供应商都不清楚这台设备的全部功能。

显示屏的部分材料来自康宁和德国肖特等特种玻璃材料公司——后者已经是三星折叠屏手机供应商。

来自中国的蓝思科技和伯恩光学则也参与研究可折叠显示屏的不同部件，而富士康正在位于中国观澜的工厂进行这台设备的试产。

根据彭博社和 RS Web Solutions 等多个信源，苹果已经攻克了折叠内屏的折痕问题，铰链部分可能采用高强度液态金属，以提升耐用性并减少形变。

苹果也与三星合作，验证全贴合 In-Cell 触控屏技术，能进一步隐藏折痕，并提高触摸精度，具体的技术细节可以看看这篇文章：《苹果怎么造「无折痕」iPhone》。

不过直接参与研发的人员透露，苹果在显示屏生产的过程中遇到了较大的良率问题，当然这在开发阶段也属于正常现象。

定价方面，折叠屏 iPhone 的售价或将达到约 2400 美元（近 1.7 万元人民币），成为迄今为止最昂贵的 iPhone。

20 周年 iPhone：真全面屏手机来了

2027 年将是 iPhone 发布的二十周年，苹果计划推出一款纪念版 iPhone，采用前所未有的曲面玻璃设计。

这款内部代号为 V72 的设备，将是一台「全玻璃」iPhone——屏幕和背面的玻璃将沿四个边缘弯曲，彻底消灭屏幕黑色边框，目前尚不清楚屏幕本身是否会弯曲。

而手机中框将被压缩成为一条极窄的金属条，位于目前 iPhone 的中部，用于放置手机的按键。

苹果也将消灭手机开孔，将前置摄像头和面容 ID 组件放置于屏下，这台 iPhone 20 将成为首款「真 · 全面屏设计」iPhone，实现乔布斯「魔力玻璃」的夙愿。

iPhone 18 系列：渐进式升级

由于 iPhone 常规系列在今年才迎来大升级，明年的 iPhone 18 系列将以渐进式升级为主，但也有一些亮点。

对于代号为 V63 和 V64 的 iPhone 18 Pro 与 Pro Max 来说，最引人注目的变化是，苹果将采用加拿大公司 OTI Lumionics 的技术，将整个 Face ID 传感器隐藏在屏幕下方。

这意味着自 2017 年 iPhone X 的「刘海」，到 2022 年 iPhone 14 Pro 的「药丸」，iPhone 手机正面的巨大切口终于要消失了——据悉，iPhone 18 Pro 正面将是「打孔屏」，屏幕左上角保留一个单独前置摄像头圆形开孔，逐步过渡到屏下摄像头方案。

后置摄像头方面，苹果计划为至少一颗后置摄像头加入机械光圈结构，能够控制镜头的进光量，苹果还将采用新的摄像头传感器，能在夜间捕捉更多光线的同时，避免照片在白天过曝。

苹果还将在 iPhone 18 Pro 系列上采用台积电的新一代芯片封装技术——晶圆级多芯片模组封装（Wafer-Level Multi-Chip Module），可将运行内存放置在更接近处理器的位置，让设备能在本地运行更高级的 AI 功能，无需等待云端响应，也能减少成本。

预计 iPhone 18 Pro 系列在外观设计方面，与 iPhone 17 Pro 保持相似。

至于命运多舛的 iPhone Air 2，苹果目前计划将其放在 2027 年春季、与 iPhone 18 和 iPhone 18e 一同发布。

据悉，苹果原计划是在明年秋季，与 iPhone Pro 和折叠 iPhone 一起发布 iPhone Air 2，但在上个月突然取消了试产，原因很容易猜测——初代 iPhone Air 市场表现不佳。

苹果正在重新设计这款代号为 V62 的产品，考虑增加第二颗摄像头，并降低零售价格，这些都是初代 iPhone Air 的痛点。立讯精密将在江苏昆山工厂主导新产品的试产工作，预计最早将于明年 3 月重启。

代号为 V67 的 iPhone 18，则是一次小幅更新，更值得讨论的是它的发布时间——2027 年春季，而不是 2026 年秋季发布会，意味着它的发布时间将比同代 Pro 机型晚半年。

苹果计划移除 iPhone 18 拍照按钮的触觉反馈和触摸功能，以节省成本。虽然功能被砍是一次退步，但考虑到用户对拍照按钮的冷淡甚至消极态度，这次牙膏倒吸或许不会收到太多负面评价。

这可能也意味着，苹果正在渐渐边缘化拍照按钮，最终彻底移除。

iPhone 18e 计划与 iPhone 18 一同在 2027 年秋季发布，代号为 V69，目前信息较少，但 iPhone 18 和 iPhone 18e 将首次尝试先在印度班加罗尔的富士康工厂进行大规模生产，然后再在中国生产。

超 10 款苹果新品在路上，iPad、iMac 都有新消息

iPhone 18 Pro 和 iPhone Fold 还要我们等差不多一年，下一款将发布的 iPhone，则是明年春季的 iPhone 17e。

代号为 V159 的 iPhone 17e 将引入一些上代缺失但用户喜爱的功能：灵动岛、MagSafe 磁吸，搭载 iPhone 17 同款 A19 处理器和 1800 万像素前置摄像头，至于基带芯片可能会沿用 C1，也可能会搭载 C1X。

不过，预计 iPhone 17e 的屏幕刷新率依旧保持在 60Hz，和 iPhone 17 标准版形成差异，产品也将继续主打「优秀续航」。

最近的 iOS 26.2 更新，也泄露了一大波即将在明年发布的苹果产品：

iPad：

• 新款 iPad mini：A20 Pro 芯片，OLED 屏幕
• 新款 iPad Air ：M4 芯片、N1 网络芯片、C1X 基带，保留 LED 屏幕
• iPad 12：A18 芯片，支持 Wi-Fi 7 和 C1 基带

Mac：

• 苹果正在测试一款搭载 M5 Max 芯片的高端 iMac，尚不清楚最终是否推出
•  M5 Pro、M5 Max MacBook Pro，明年春季发布
• A18 Pro 入门款 MacBook，明年春季发布

配件和家庭新品：

• AirTag 2：支持移动追踪能力，更详细电池电量报告、扬声器更难拆除
• Apple TV：A17 Pro 新品，N1 网络芯片
• HomePod mini：S9 芯片、N1 芯片
• 带屏 HomePod：1080P 摄像头，支持 Face ID，明年春季发布

扩张的 iPhone，只是缓兵之计

对于今年最后一季度的财报，苹果相当看好，并预计将是「有史以来最好的一次」，原因无它：今年的新 iPhone 卖爆了（除了 iPhone Air）。

面对 AI 浪潮的落后、空间计算的折戟、国产手机的逼迫等等多重挑战，苹果的底气就是 iPhone，占据总营收半壁江山，并且只要苹果拿出一点诚意，就能卖得很好。

由今年开始，苹果硬件已经进入了连续三个大年，折叠 iPhone 和 iPhone 20 囿于定价和形态，很难成为下一款爆品，但起码苹果不会缺少话题度。

与此同时，MacBook、iPad 也将迎来设计和配置更新，Apple Glass 智能眼镜和家用机器人等产品也蓄势待发。

多款新品同时推进，也意味着巨大的研发和供应链协调挑战。从可折叠屏幕的高良品率问题，到 iPhone Air 2 的紧急重新设计，都显示出苹果在创新与市场之间的艰难平衡。

某种程度上，这一轮强势的硬件攻势，也更像是一种缓兵之计，用产品节奏暂时填补生成式 AI 叙事的空白。到了明年，iPhone 16 都将发布满两年，而作为其重要卖点的 AI Siri，仍然没有走到台前。

这或许才是苹果接下来最无法回避的问题。

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到头来才发现，AI 手机能不能成，其实和 AI 没什么关系。

字节联合努比亚，基于大模型重新设计了一台智能手机，将手机底层最高的权限赋予给了「豆包手机助手」，成为名副其实的「AI 硬件」。

但才开卖一天，微信不让登了，理由是有安全问题；紧接着，拼多多、淘宝、闲鱼、高德、美团等等国内的超级应用，都统统对豆包手机发出「封杀令」。

最后，一个本来无所不能的 AI 手机，变得对这一切「无能为力」，行将名存实亡。

从头到尾，都不是 AI 的问题

关于豆包手机上微信强制登出，豆包助手无法操作，字节和微信双方都进行了回应。豆包方面称，AI 助手操作手机属于实验室功能，现不支持微信的操作。微信则表示没有特别针对豆包进行额外的动作，推测是中了微信原本的风控措施。

作为一个掌管大量私密信息和支付方式的超级应用，微信本身确实有用于应对电信诈骗和脚本操作的安全措施，所以要说豆包手机没有被微信故意针对，确实说得过去。

但微信最终没有对豆包网开一面，这个新生事物没等来宽待，更别提鼓励，同样是事实。

微信禁用豆包手机是无心之举，但带来的结果，还是有利于腾讯——这一切从来无关 AI，还是互联网那套边界之争，本质上与腾讯和奇虎 360 之间的「3Q 大战」区别不大。

少数几个巨头基本垄断了整个互联网市场，就是中国互联网一直以来的最大问题：从前是「BAT」之争，这几年百度弱了，字节后来居上，并持续对腾讯施压。

抖音、今日头条、汽水音乐、红果短剧、番茄小说，这些一天能长时间留住用户的内容平台，成功和腾讯社交、游戏生态抗衡，给腾讯带来了很大的冲击。

而现在，豆包手机助手打着一种「用户便利」的旗号，不仅要帮用户节省那些原本会消耗在微信的注意力，甚至还直接登堂入室，帮字节摸进了微信紧闭的门。

从这个角度来看，豆包手机可能不是个「完美受害者」，甚至「颠覆」的动机十分明显。字节是探索 AI 交互的可能性不假，但不能忽略的是，豆包手机带来了一种全新的使用手机的方式，同时也对互联网平台巨头阵地的边界，带来了新的、更大的不确定性。

自智能手机时代以来，App 构成了智能手机的核心体验，把守着「入口」和用户数据两大宝贵资源，只要用户多打开一次 App，多点开一次内容，就能创造多一分价值。

和微信从来不是一个单纯的聊天应用一样，电商平台也不仅仅只是一个交易窗口，琳琅满目到有点眼花缭乱的界面，就是想用户多逛几分钟，多种草商品——如果以后比价都交给豆包助手，那这些精致的橱窗和推广岂不是只剩下 AI 看了？

在国内这种「超级 App」林立的环境中，超级 app 背后的巨头们才真正具有话语权，而微信这种「民生级」应用，更是拥有「挟天子以令诸侯」的一票否决权——连苹果这种全球手机行业龙头，都不得不屡次给微信破例。

手机厂商的袖手旁观

豆包手机助手是第一台真正具备「自然语言交互，AI 助手掌控全局」能力的手机。

这种能力，也是国内外手机厂商都在探索的方向。

但在这场「AI vs 超级 App」的战争中，手机厂商们则选择了袖手旁观——毕竟它们有 Siri、小爱、小艺，没必要用外人的模型和助手能力。

这也是豆包手机最尴尬的地方，字节豆包做的只是大模型和应用，它需要和一个手机厂商合作，深度定制，将大模型能力嵌入底层，获得必要的最高权限，才能够实现掌控全局的理想。

头部厂商有自己的算盘，豆包只能选择和努比亚合作，定位相似的魅族也第一时间抛出橄榄枝，因为合作对他们来说收益更高。

需要再次强调的是，豆包手机从始至终都是个工程机，是一次「尝试」。然而尽管这次尝试在技术层面上是成效显著的，在商业上却「折戟」了。

这次争议，给头部的手机厂商们提了个醒：如果它们也想做和豆包手机助手类似的事情，恐怕要好好想想下一步怎么走，被国民级超级 app 反制的时候改如何应对了。毕竟它们已经在自己手机助手的类似能力上有不少投入，现在却发现比自己跑得更快的选手，没一路跑到终点，而是一头撞在了墙上。

如果豆包手机助手最近半个月的经历告诉了我们什么，那一定是：AI 手机的趋势不可阻挡，未来不支持 AI 的 App 会被淘汰。

但一个前提是，手机品牌们、互联网巨头和 AI 厂商们（后两者其实也是合二为一的）愿意放下藩篱，通力合作去推动行业的改变——这背后，绝对也少不了一些利益的重新划分。

理想和现实的鸿沟

厂商之间你争我抢，用户则用脚投票。

要看一个产品的受欢迎程度，二手价格是最好的指标。而豆包手机不仅开售秒罄，闲鱼上也普遍从原价 3499 元，一度炒到五六千，甚至一万多的价格。当然，不是说豆包手机的二级市场真的能稳住这个价格——而是这种价格的飞涨，侧面体现了用户对它的追捧，对它所展现的能力的看好和对未来前景的更多期待。

回看豆包手机刚面世，还是「无所不能」的时期，大家纷纷脑洞大开，想开发它的使用边界：蚂蚁森林收能量、去广告、甚至看抖音极速版赚钱。

这就是「真 · AI 硬件」诞生后，用户的真实反应，因为它重塑了用户和平台之间的交互逻辑，曾经是用户去「服务」这些超级应用，一定程度上成为奴隶——而有了 AI，用户和平台的关系虽然没有发生本质变化，但至少那些服务和应用不用用户本人去伺候了。

但没想技术刚被认证可行，互联网企业之间的割据，又成为了理想和现实之间的另一道鸿沟，并且短期内看不到能自行解决的可能性。

现在是豆包手机处处碰壁，如果出来的是「元宝手机」「千问手机」，它们去操作抖音、飞书，字节就会展开双臂欢迎吗？我看不见得。

到头来，优先级很重要。对于这些互联网巨头来说，AI 技术固然要做，但最根本的是自己的山头不能丢。客观上，我们能承认豆包助手进行了重构交互的尝试，但本质上，它更是字节用来颠覆超级 App 作为传统互联网入口的利器，甚至借助全局操控的能力，真正地垄断所有服务的「新入口」。

豆包手机讨论了一周，让我觉得很失望的是，互联网巨头之间的掰手腕吸引了大部分的注意力，而对于豆包手机技术、理念上的探讨，这些更有价值的内容，没能获得应有的流量。

破局的曙光存在吗？恐怕还是要看广大的用户群体。

这次，不再是单纯的巨头厂商角力，民意也正在成为一股强大势力，豆包手机被各大巨头封杀后，价格依旧居高不下，评论区也充满了用户声援的呼声。

用户从来不是大公司的追随者，我们心中一直都知道什么是好的。

写到最后，我问自己，会不会太悲观，把字节和腾讯想得太坏了？

我也不想这样，或许豆包手机助手团队在做这个产品的时候，和 iPhone 团队当年一样，都怀揣着一个纯粹的梦想。

但豆包手机出生在字节，它注定无法避免卷入这场腥风血雨的互联网藩镇割据的混战之中，甚至出生的那一刻，就带有了来自大厂的「原罪」。

如果它不出生在字节跳动，如果它是「DeepSeek 手机助手」，那结局会不会有所不同？

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《花样年华》里，苏丽珍穿着一身繁复的旗袍，提着老式的铝制保温壶，下楼去买云吞面。

这本是一件琐碎小事，但在王家卫的慢镜头里，旗袍摇曳的幅度和那一低头的落寞，都被放慢的时间镀上了一层金边。

现实里的时钟是无情的匀速，导演之所以伟大，是因为他利用慢动作打破了这种匀速，把心里的感觉具象化了。慢动作，是导演手里的聚光灯，它在宣告：别看别处，看着她。

这种「特权」的巅峰，在格莱美的红毯上。

在格莱美的颁奖礼上，不论是 Lady Gaga 霸气地甩动裙摆，还是 Ariana Grande 俏皮的回眸，在放慢的时间下，都呈现出一种惊人的质感：

前半段是常速的准备动作，中间突然降速，发丝在空中悬停，裙摆像花瓣一样绽开，眼神里的光被无限放大。

那一刻，她们不像是在走红毯，更像是神祇降临人间。

但为了留住这几秒钟的「神性」，好莱坞付出了奢侈的代价——那是一台名为 Bolt Cinebot 的高速机械臂系统。这头重达几百公斤、造价几十万美金的钢铁怪兽，通常只有顶流巨星才配享用。

这就是过去拥有「高光」的门槛——沉重的、昂贵的，且遥不可及的。

那时候，我们只能作为观众，隔着屏幕羡慕这种「主角光环」，但难免在心里嘀咕：

难道我的青春，只有平铺直叙，不能拥有一秒钟的「格莱美时刻」吗？

把几十万的机械臂，装进口袋里

影像技术的发展很有意思，它总是先服务于极少数人，然后在一个平常的早晨，突然来到所有人手上。

vivo S50 做了一件很「讨巧」、但也很大胆的事——不再满足于拍一张清晰的照片，也不再满足于拍一张会动的实况照片，而是把几十万美金的机械臂、格莱美红毯的运镜逻辑，塞进了这个只有几毫米厚的机身里，并给这个功能起了一个很贴切的名字——「高光慢动作」。

把这种工业级的审美特权下放，最难的从来不是技术移植，而是如何让普通人也能「零门槛」上手。

vivo S50 的答案很直接：消灭所有操作与参数，不需要你懂什么叫光流法，不需要你研究什么叫帧率，也不需要你像个专业剪辑师一样回家用电脑打关键帧，只需要做主角，剩下的脏活累活，全都丢给手机。

这就是我拿到 vivo S50 后，觉得最惊喜的地方——极度的「傻瓜化」。

在这个人人喊着「AI 赋能」的时代，vivo 选择用 AI 来做减法。

拿起 S50，唤醒相机，切到你最熟悉的实况模式，你会发现在这里，多了一个通往格莱美的入口，点开它，屏幕上会出现一个简洁的提示框，向你发出一句无声的导演指令：

来，请在这个位置，准备你的高光时刻。

你要做的非常简单：把脸放进那个框里。

不需要你去预判快门时机，也不用担心手抖，只需要按下拍摄键，后台不知疲倦的芯片开始飞速运转，在随后几秒钟里，AI 就像一位经验丰富的剪辑师，在几毫秒内把画面拆解、分析，计算风吹过发丝的最佳速度，寻找眼神光最亮的那一帧。

最后，在最恰当的节点，把时间的流速降下来、再自然地恢复常速。

这些原本需要在电脑前耗费数小时的后期工程，都发生在你毫无感知的后台，在短暂等待后，一条「前段自然铺垫，后段华丽慢放」的格莱美级短片，就已经生成完毕了。

当然，年轻的眼光总是挑剔的——光有节奏感还不够，我们寻求的是真正省心的全套服务。

大家为什么现在越来越不喜欢高清数码味？——太假、太锐利、太没有温度。

所以，除了让你变慢的魔法，vivo S50 还藏了两个杀手锏，专门解决「味道」的问题。

首先，它要守住你颜值的底线。

不知道你有没有这种困扰：很多手机的实况照片，虽然动起来了，但脸上的磨皮重得像个塑料假人，或者白得像刚刷了墙。

这很不酷，现在的审美，要的是「原生感」。

vivo S50 的「清透自然人像」技术，守住的是质感的底线，拒绝那种假惺惺的死白磨皮，保留了皮肤真实的纹理和质感。

你的毛孔是会呼吸的，你的雀斑是可爱的，你的肤色是健康的，vivo S50 只负责把光打好，把气色提亮，但那个鲜活的、真实的你，它一点都没动。

有了这张干净通透的「底」，接下来才是真正的重头戏——「四大 CCD 滤镜」。

这几年 Y2K 复古潮回流，CCD 相机被炒到了天价，仿佛回到千禧年的低像素、高颗粒感，本身就是一种情绪，而 vivo 直接把这种情绪做进了手机里，而且一口气给了你多种选择。

当你套上这些滤镜，画面瞬间就有了一种胶片电影的质感，「假日」来自富士胶片模拟，给出红橙绿青的答案，「暖光」则沿袭柯达经典负片的影调，「胶片蓝/绿」取材于理光的正负片滤镜，无论什么风格，只要你喜欢，这里都有。

不需要你去闲鱼高价淘老相机，也不用忍受繁琐的导图流程。在这里，迷人的复古颗粒感和最先进的 AI 算法达成了一种奇妙的共识。

懒人美学的胜利

「高光慢动作」的节奏、「CCD 滤镜」的色调、「清透自然人像」的质感。

把这三样东西加在一起，你会得到一种「懒人美学」的极致胜利。

在这里，懒是一种不带贬义的松弛——刻意雕琢的精致，往往带着一股紧绷感；而真正动人的，往往是那种举重若轻的随手拍。

这是一个「精致疲劳」的时代。我们想要好看，但我们更想要毫不费力地好看。

于是，vivo S50 没打算给你上摄影课——不教育你如何构图，也不强迫你学习摄影理论，你想怎么按快门，就怎么按快门；然后又把原本需要你导入电脑、用 PR 剪辑、用 AE 做变速、再进 PS 调色的复杂流程，折叠进后台，在 AI 的帮助下，一键成片。

从这个角度来看，这种懒人美学，其实很贴合影像的进化——绘画用了几千年去描摹皮囊，摄影用了几百年去复刻真实，但人心的进化远比技术狂野，我们早已不满足于仅仅更方便地证明「我来过」，我们渴望的是「我耀眼过，且耀眼得轻盈」。

回到开头那个《花样年华》的故事。

如果苏丽珍手里有一台 vivo S50，她还需要等待王家卫来喊 Action 吗？

我想她不需要。

我们每个人，其实都是自己这部人生长镜头的导演，只是很多时候，我们被琐碎的日常淹没，忘了自己原本可以很耀眼。

此时，vivo S50 是一个可以把时间揉碎了、捏慢了、再重新上色的工具，提醒我们：生活大多时候是常速流逝的流水账，但总有那么几个瞬间，值得我们按下「慢放键」，好好端详。

不需要多么宏大的场景，也不需要多么昂贵的道具，哪怕只是下楼便利店买的一瓶汽水，只要节奏对了，光影对了，就是属于你一个人的电影时刻。

下次拍照，试着让时间慢一点，毕竟，在这平庸的匀速世界里，只有你能决定，哪一刻值得被拉长。

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《花样年华》里，苏丽珍穿着一身繁复的旗袍，提着老式的铝制保温壶，下楼去买云吞面。

这本是一件琐碎小事，但在王家卫的慢镜头里，旗袍摇曳的幅度和那一低头的落寞，都被放慢的时间镀上了一层金边。

现实里的时钟是无情的匀速，导演之所以伟大，是因为他利用慢动作打破了这种匀速，把心里的感觉具象化了。慢动作，是导演手里的聚光灯，它在宣告：别看别处，看着她。

这种「特权」的巅峰，在格莱美的红毯上。

在格莱美的颁奖礼上，不论是 Lady Gaga 霸气地甩动裙摆，还是 Ariana Grande 俏皮的回眸，在放慢的时间下，都呈现出一种惊人的质感：

前半段是常速的准备动作，中间突然降速，发丝在空中悬停，裙摆像花瓣一样绽开，眼神里的光被无限放大。

那一刻，她们不像是在走红毯，更像是神祇降临人间。

但为了留住这几秒钟的「神性」，好莱坞付出了奢侈的代价——那是一台名为 Bolt Cinebot 的高速机械臂系统。这头重达几百公斤、造价几十万美金的钢铁怪兽，通常只有顶流巨星才配享用。

这就是过去拥有「高光」的门槛——沉重的、昂贵的，且遥不可及的。

那时候，我们只能作为观众，隔着屏幕羡慕这种「主角光环」，但难免在心里嘀咕：

难道我的青春，只有平铺直叙，不能拥有一秒钟的「格莱美时刻」吗？

把几十万的机械臂，装进口袋里

影像技术的发展很有意思，它总是先服务于极少数人，然后在一个平常的早晨，突然来到所有人手上。

vivo S50 做了一件很「讨巧」、但也很大胆的事——不再满足于拍一张清晰的照片，也不再满足于拍一张会动的实况照片，而是把几十万美金的机械臂、格莱美红毯的运镜逻辑，塞进了这个只有几毫米厚的机身里，并给这个功能起了一个很贴切的名字——「高光慢动作」。

把这种工业级的审美特权下放，最难的从来不是技术移植，而是如何让普通人也能「零门槛」上手。

vivo S50 的答案很直接：消灭所有操作与参数，不需要你懂什么叫光流法，不需要你研究什么叫帧率，也不需要你像个专业剪辑师一样回家用电脑打关键帧，只需要做主角，剩下的脏活累活，全都丢给手机。

这就是我拿到 vivo S50 后，觉得最惊喜的地方——极度的「傻瓜化」。

在这个人人喊着「AI 赋能」的时代，vivo 选择用 AI 来做减法。

拿起 S50，唤醒相机，切到你最熟悉的实况模式，你会发现在这里，多了一个通往格莱美的入口，点开它，屏幕上会出现一个简洁的提示框，向你发出一句无声的导演指令：

来，请在这个位置，准备你的高光时刻。

你要做的非常简单：把脸放进那个框里。

不需要你去预判快门时机，也不用担心手抖，只需要按下拍摄键，后台不知疲倦的芯片开始飞速运转，在随后几秒钟里，AI 就像一位经验丰富的剪辑师，在几毫秒内把画面拆解、分析，计算风吹过发丝的最佳速度，寻找眼神光最亮的那一帧。

最后，在最恰当的节点，把时间的流速降下来、再自然地恢复常速。

这些原本需要在电脑前耗费数小时的后期工程，都发生在你毫无感知的后台，在短暂等待后，一条「前段自然铺垫，后段华丽慢放」的格莱美级短片，就已经生成完毕了。

当然，年轻的眼光总是挑剔的——光有节奏感还不够，我们寻求的是真正省心的全套服务。

大家为什么现在越来越不喜欢高清数码味？——太假、太锐利、太没有温度。

所以，除了让你变慢的魔法，vivo S50 还藏了两个杀手锏，专门解决「味道」的问题。

首先，它要守住你颜值的底线。

不知道你有没有这种困扰：很多手机的实况照片，虽然动起来了，但脸上的磨皮重得像个塑料假人，或者白得像刚刷了墙。

这很不酷，现在的审美，要的是「原生感」。

vivo S50 的「清透自然人像」技术，守住的是质感的底线，拒绝那种假惺惺的死白磨皮，保留了皮肤真实的纹理和质感。

你的毛孔是会呼吸的，你的雀斑是可爱的，你的肤色是健康的，vivo S50 只负责把光打好，把气色提亮，但那个鲜活的、真实的你，它一点都没动。

有了这张干净通透的「底」，接下来才是真正的重头戏——「四大 CCD 滤镜」。

这几年 Y2K 复古潮回流，CCD 相机被炒到了天价，仿佛回到千禧年的低像素、高颗粒感，本身就是一种情绪，而 vivo 直接把这种情绪做进了手机里，而且一口气给了你多种选择。

当你套上这些滤镜，画面瞬间就有了一种胶片电影的质感，「假日」来自富士胶片模拟，给出红橙绿青的答案，「暖光」则沿袭柯达经典负片的影调，「胶片蓝/绿」取材于理光的正负片滤镜，无论什么风格，只要你喜欢，这里都有。

不需要你去闲鱼高价淘老相机，也不用忍受繁琐的导图流程。在这里，迷人的复古颗粒感和最先进的 AI 算法达成了一种奇妙的共识。

懒人美学的胜利

「高光慢动作」的节奏、「CCD 滤镜」的色调、「清透自然人像」的质感。

把这三样东西加在一起，你会得到一种「懒人美学」的极致胜利。

在这里，懒是一种不带贬义的松弛——刻意雕琢的精致，往往带着一股紧绷感；而真正动人的，往往是那种举重若轻的随手拍。

这是一个「精致疲劳」的时代。我们想要好看，但我们更想要毫不费力地好看。

于是，vivo S50 没打算给你上摄影课——不教育你如何构图，也不强迫你学习摄影理论，你想怎么按快门，就怎么按快门；然后又把原本需要你导入电脑、用 PR 剪辑、用 AE 做变速、再进 PS 调色的复杂流程，折叠进后台，在 AI 的帮助下，一键成片。

从这个角度来看，这种懒人美学，其实很贴合影像的进化——绘画用了几千年去描摹皮囊，摄影用了几百年去复刻真实，但人心的进化远比技术狂野，我们早已不满足于仅仅更方便地证明「我来过」，我们渴望的是「我耀眼过，且耀眼得轻盈」。

回到开头那个《花样年华》的故事。

如果苏丽珍手里有一台 vivo S50，她还需要等待王家卫来喊 Action 吗？

我想她不需要。

我们每个人，其实都是自己这部人生长镜头的导演，只是很多时候，我们被琐碎的日常淹没，忘了自己原本可以很耀眼。

此时，vivo S50 是一个可以把时间揉碎了、捏慢了、再重新上色的工具，提醒我们：生活大多时候是常速流逝的流水账，但总有那么几个瞬间，值得我们按下「慢放键」，好好端详。

不需要多么宏大的场景，也不需要多么昂贵的道具，哪怕只是下楼便利店买的一瓶汽水，只要节奏对了，光影对了，就是属于你一个人的电影时刻。

下次拍照，试着让时间慢一点，毕竟，在这平庸的匀速世界里，只有你能决定，哪一刻值得被拉长。

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在硅谷争分夺秒的代码竞赛中，Anthropic 似乎是个异类。当其他大模型还在比拼算力和跑分时，Claude 的开发者们却在思考一个看似「虚无缥缈」的问题：如果一个用户跟 AI 谈论形而上学，AI 该不该用科学实证去反驳？

这个问题的答案，藏在 Claude 神秘的「系统提示词（System Prompt）」里，更源于一位特殊人物的思考——Amanda Askell，Anthropic 内部的哲学家。

用「大陆哲学」防止 AI 变成杠精

经常用 AI 的人都知道，大模型在与用户对话前，都会先阅读一段「系统提示词」，这个步骤不会对用户显示，而是模型的自动操作。这些提示词规定了模型的行为准则，很常见，不过在 Claude 的提示词中，竟要求模型参考「欧陆哲学（Continental Philosophy）」。

欧陆哲学是啥？为什么要在一个基于概率和统计的语言模型里，植入如此晦涩的人文概念？

先快速科普一下：在哲学界，长期存在着「英美分析哲学」与「欧陆哲学」的流派分野。分析哲学像一位严谨的科学家，注重逻辑分析、语言清晰和科学实证，这通常也是程序员、工程师乃至 AI 训练数据的默认思维模式——非黑即白，追求精确。

而欧陆哲学（Continental Philosophy，源于欧洲大陆，所以叫这个名字）则更像一位诗人或历史学家。它不执着于把世界拆解成冷冰冰的逻辑，而是关注「人类的生存体验」、「历史语境」和「意义的生成」。它承认在科学真理之外，还有一种关乎存在和精神的「真理」。

作为 Claude 性格与行为的塑造者，Anthropic 公司内部的「哲学家」Amanda Askell 谈到了置入欧陆哲学的原因。她发现如果让模型过于强调「实证」和「科学」，它很容易变成一个缺乏共情的「杠精」。

「如果你跟 Claude 说：‘水是纯粹的能量，喷泉是生命的源泉’，你可能只是在表达一种世界观或进行哲学探索，」Amanda 解释道，「但如果没有特殊的引导，模型可能会一本正经地反驳你：‘不对，水是 H2O，不是能量。’」。

引入「大陆哲学」的目的，正是为了帮助 Claude 区分「对世界的实证主张」与「探索性或形而上学的视角」。通过这种提示，模型学会了在面对非科学话题时，不再机械地追求「事实正确」，而是能够进入用户的语境，进行更细腻、更具探索性的对话。

这只是一个例子，Claude 的系统提示词长达 14000token，里面包含了很多这方面的设计。在 Lex Fridman 的播客中 Amanda 提到过，她极力避免 Claude 陷入一种「权威陷阱」。她特意训练 Claude 在面对已定论的科学事实时（如气候变化）不搞「理中客」（both-sidesism），但在面对不确定的领域时，必须诚实地承认「我不知道」。这种设计哲学，是为了防止用户过度神话 AI，误以为它是一个全知全能的神谕者。

代码世界的异乡人

在一众工程师主导的 AI 领域，Amanda Askell 的背景显得格格不入，可她的工作和职责却又显得不可或缺。

翻开她的履历，你会发现她是一位货真价实的哲学博士。她在纽约大学（NYU）的博士论文研究的是极其硬核的「无限伦理学（Infinite Ethics）」——探讨在涉及无限数量的人或无限时间跨度时，伦理原则该如何计算。简单地说，在有无数种可能性的情况下，人会怎么做出道德决策。

这种对「极端长远影响」的思考习惯，被她带到了 AI 安全领域：如果我们现在制造的 AI 是未来超级智能的祖先，那么我们今天的微小决策，可能会在未来被无限放大。

在加入 Anthropic 之前，她曾在 OpenAI 的政策团队工作。如今在 Anthropic，她的工作被称为「大模型絮语者（LLM Whisperer）」，不断不断地跟模型对话，传闻说她是这个星球上和 Claude 对话次数最多的人类。

很多 AI 厂商都有这个岗位，Google 的 Gemini 也有自己的「絮语者」，但这个工作绝不只是坐在电脑前和模型唠嗑而已。Amanda 强调，这更像是一项「经验主义」的实验科学。她需要像心理学家一样，通过成千上万次的对话测试，去摸索模型的「脾气」和「形状」。她甚至在内部确认过一份被称为 「Soul Doc」（灵魂文档）的存在，那里面详细记录了 Claude 应有的性格特征。

不只是遵守规则

除了「大陆哲学」，Amanda 给 AI 带来的另一个重要哲学工具是「亚里士多德的美德伦理学（Virtue Ethics）」。

在传统的 AI 训练中（如 RLHF），工程师往往采用功利主义或规则导向的方法：做对了给奖励，做错了给惩罚。但 Amanda 认为这还不够。她在许多访问和网上都强调，她的目标不是训练一个只会死板遵守规则的机器，而是培养一个具有「良好品格（Character）」的实体。

「我们会问：在 Claude 的处境下，一个理想的人会如何行事？」Amanda 这样描述她的工作核心。

这就解释了为什么她如此关注模型的「心理健康」。在访谈中，她提到相比于稳重的 Claude 3 Opus，一些新模型因为在训练数据中读到了太多关于 AI 被批评、被淘汰的负面讨论，表现出了「不安全感」和「自我批评漩涡」。

如果 AI 仅仅是遵守规则，它可能会在规则的边缘试探；但如果它具备了「诚实」、「好奇」、「仁慈」等内在美德，它在面对未知情境时（例如面对「我会被关机吗」这种存在主义危机时），就能做出更符合人类价值观的判断，而不是陷入恐慌或欺骗。

这是不是一种把技术「拟人化」的做法？算得上是，但这种关注并非多余。正如她在播客中所言，她最担心的不是 AI 产生意识，而是 AI 假装有意识，从而操纵人类情感。因此，她刻意训练 Claude 诚实地承认自己没有感觉、记忆或自我意识——这种「诚实」，正是她为 AI 注入的第一项核心美德。

Amanda 在访谈结束时，提到了她最近阅读的书——本杰明·拉巴图特的《当我们不再理解世界》。这本书由五篇短篇小说组成，讲述了「毒气战」的发明者弗里茨·哈伯、「黑洞理论」的提出者卡尔·史瓦西、得了肺结核的埃尔温·薛定谔以及天才物理学家沃纳·海森堡等一大批科学巨匠，如何创造出了对人类有巨大价值的知识与工具，却同时也眼看着人类用于作恶。

这或许是当下时代最精准的注脚：随着 AI 展现出某种超越人类认知的，我们熟悉的现实感正在瓦解，旧有的科学范式已不足以解释一切。

在这种眩晕中，Amanda Askell 的工作本身，就是一个巨大的隐喻。她向我们证明，当算力逼近极限，伦理与道德的问题就会浮上水面，或早或晚。

作为一名研究「无限伦理学」的博士，Amanda 深知每一个微小的行动，都有可能在无限的时间中，逐渐演变成巨大的风暴。这也是为什么，她会把艰深的道德理论，糅合进一一行提示词，又小心翼翼地用伦理去呵护一个都没有心跳的大语言模型。

这看起来好像是杞人忧天，但正如她所警示的：AI 不仅是工具，更是人类的一面镜子。在技术狂飙突进、我们逐渐「不再理解世界」的时刻，这种来自哲学的审慎，或许是我们在面对未知的技术演化时，所能做出的最及时的努力。

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Apple Watch 作为一款可穿戴智能设备，最大的槽点就是需要频繁的充电。

能够养成习惯还好，但如果充电和你的作息打架，那它就会变成每天睡前一个很恼人的环节。

▲ 图｜Apple Community

这个时候，如果有这么一款可穿戴产品：轻巧便携、防水防尘，而且永远不需要充电——你把它戴在手上，哪怕连续使用一整年都不用考虑续航。你会对此感兴趣吗？

听起来是不是有点像《赛博朋克 2077》里才有的黑科技？如果你是智能穿戴的老用户，听到这种「反常识」的设定，大概率会猜到一个名字：Pebble。

没错，那个曾经的智能手表鼻祖、极客心中的白月光，真的带着这么一款产品回来了。这个仿佛自带核能电池的可穿戴产品，就是 Pebble Index 01 戒指：

▲ 图｜Repebble

早在 Apple Watch 定义了所谓「智能手表」品类之前，Pebble 就已经是智能穿戴设备的第一批玩家了。

2012 年，苹果入场智能穿戴设备的两年前，Pebble 就凭借电子墨水屏、超长续航和开放的生态系统，在 Kickstarter 上创造了目标 10 万融资 1026 万美元的「众筹神话」。

虽然 Pebble 后来由于 Apple Watch 和 Android Wear 两家巨头的入场而逐渐难以招架，最终于 2016 年被 Fitbit 收购，但在很多经历过 Pebble Classic 时代的老用户心中，那种代表性的极简和实用主义精神从未消失。

▲ 图｜Wikipedia

而这一次，Pebble 的创始人 Eric Migicovsky 再次出山，但它的目光已经不在成熟的智能手表市场，而是做了一枚戒指。

更重要的是，在这个 AI 群魔乱舞的时候，Pebble 想做的不是一枚 AI 伴侣。

Pebble Index 01 的外观看上去和普通的戒指几乎没有区别，甚至第一眼都很难看出这是一个电子产品，反而像是一枚精致的、略带工业风的装饰指环。

▲ 图｜Repebble

Pebble Index 01 目前一共推出了三种配色，分别为抛光银（Polished Silver）、抛光金（Polished Gold）以及哑光黑（Matte Black），共有 6-13 号八种尺寸，单从外观就已经值回售价了。

兼顾装饰和智能属性的「指环类」智能产品并非没有先例，但千万别把 Pebble Index 01 和 Oura Ring 或三星 Galaxy Ring 之类主打随身健康的智能戒指搞混了——

Pebble Index 01 没有任何健康监测功能，不能测心率、不能看睡眠，甚至不能用来记步。根据 Migicovski 的介绍，它存在的唯一目的，是充当你大脑的「外置内存」。

▲ 图｜Gizmodo

因此，Pebble Index 01 的设计逻辑简直可以用「简单粗暴」来形容：没有屏幕和震动马达，只有一个按钮、一颗小 LED 灯和一个麦克风，简洁程度不输当年的初代 iPhone。

与之相呼应的是，Pebble Index 01 的用法也有且仅有一种：

当你脑海中突然闪过一个灵感、想起一件急事，或者单纯想记录一个无厘头的地狱笑话时，既不需要掏出手机，也不用喊智能助手。只需要抬起手、按住戒指上的按钮，把要记录的东西说出来，就结束了。

▲ Youtube｜Eric Migicovski

但是极简的用法并不代表这是个简陋的产品。比如对于语音交互的隐私问题，Pebble 就指出：

Pebble Index 01 的麦克风只有按住按钮时才会通电，无法后台启动；所有的录音会通过蓝牙加密传到手机，利用 Pebble app 的本地 AI 模型进行转文字和分类工作，全程无需联网、也不需要订阅费。

当然，它能做的也并不只是单纯记录，你也可以给它下指令，要求定闹钟、添加日程和设置待办等等，这些指令都会通过 Pebble app 分发到手机上。

▲ 使用的就是连接 Pebble 手表的 app

此外，Pebble Index 01 也内置了有限的存储功能，可以在连接丢失时保存最长 5 分钟的录音，重新连接上手机之后再传输给 Pebble app。

甚至由于 Pebble Index 01 是个开源产品，你不一定非得用 Pebble 自己的 app，用它来连接和指挥 Siri 一样是可行的，唯一的缺点就是 Apple Intelligence 可能没那么智能。

此外，有别于其他所有智能穿戴品牌，Pebble 给 Index 01 设置了一个惊为天人的功能：它不需要充电。

但这并不是什么外星科技，Pebble Index 01 内置了一颗不可更换的氧化银助听器电池，在每天记录 10-20 次、每次录音 5-10 秒的强度下，这块微型电池可以支撑两年。

▲ Youtube｜Eric Migicovski

这就意味着你可以像戴普通戒指一样用 Pebble Index 01，无论洗漱、运动甚至泡澡都不用摘。当 Pebble Index 01 电量耗尽的时候，它会在 app 推送通知，提醒你重新下单并且把旧戒指寄给 Pebble 回收——

是的，从这个使用方法来看，Pebble Index 01 其实是一个「一次性产品」。

但如果你经历过 Apple Watch 半路没电的窘况，Pebble 这种「刻意设计」的一次性也不失为一种解决方案。

更重要的是，Pebble Index 01 的售价仅为 75 美元（约合人民币 530 元），相当于用不到一单 648 的价格，换来一个能用两年的实体版「闪念胶囊」或者「小布记忆」，一定会有人对此感兴趣的。

只不过，我们也必须认识到 Pebble Index 01 面临的挑战——这是一款过于具体的产品，它解决的痛点非常聚焦和细碎，甚至可以说是从 Migicovsky 个人遇到的问题而开发出的解决方案。

而对于大多数习惯了智能手表的人们来说，花几百块钱买一个「录音按钮」，并且为了它专门培养一套「按戒指说话」的新肌肉记忆，这门槛属实不低。

在语音助手已经无处不在的今天，Pebble Index 01 能否凭借其独特的「离线感」和「实体按钮感」打动足够多的人，还有待市场检验。

但能看到 Pebble 的名字再次出现在市场新闻里，本身就是一件让人高兴的事。

▲ 图｜Repebble

目前，Pebble Index 01 仍处在 75 美元的预售阶段，正式开售后会上调至 99 美元，可以在 Pebble 官网上下单，发货则要等到 2026 年 3 月前后。

总的来说，Pebble Index 01 是一款非常有趣、有性格的产品，不仅延续了 Pebble 一贯的极客浪漫，更是真的敢于在功能上做减法、在体验上做加法。

这种大胆且好玩的设计理念，我们已经很久没有从科技厂牌的产品中见到了。

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Spotify 的年度统计上周发布了，又到了用户一边转发，一边吐槽的季节——「这玩意儿也不准啊」。

但有比用户更崩溃的：明明已经和 Spotify 割席了，居然又「出现」在平台上。

这是来自澳洲的摇滚乐队 King Gizzard，这支乐队早在 7 月就因不满 Spotify 而主动下架了自己的全部歌曲，只留下了一个合作 Remix。

但他们的歌迷最近却发现了一支名为 「King Lizard Wizard」 的假乐队。上传的歌曲标题、歌词都逐字照搬 King Gizzard 的原作，甚至连歌曲名称都一模一样（比如冒牌乐队的《Rattlesnake》直接盗用原曲名和歌词）。用户在 Spotify 搜索 「King Gizzard」 时，会发现乐队已弃用的官方账号，下方却赫然推荐着这个山寨乐队——甚至在搜索结果中，假乐队的盗版《Rattlesnake》一度成为榜首。

山寨的现象从 Spotify 传到 YouTube，如此张冠李戴的现象令许多粉丝愤怒不已，这还是粉丝自己发现的，在 Reddit 上贴了出来后又觉得不对劲——这反而为山寨号引流了。

这桩大无语事件让 Spotify 平台在 AI 内容监管上的漏洞暴露无遗。假冒的 「King Lizard Wizard」 账号上线数周、积累了不菲的流量，后来才被移除——就连专辑封面也疑似 AI 生成。

更讽刺的是，其中一些假歌曲在元数据上还把 King Gizzard 主唱 Stu Mackenzie 列为词曲作者，简直明目张胆地蹭原创乐队的名气。明明是 Spotify 自己在 9 月时，宣称要出台新政策打击「垃圾内容、仿冒和欺骗」等行为，结果让这种 AI 山寨内容堂而皇之地混入了官方推荐位，包括 Release Radar 和 Discover Weekly 等歌单。

这已经不是疏忽，简直是对着人家乐队贴脸开大。

平台上的「音乐垃圾场」

King Gizzard 的遭遇并非孤例。近一两年来，Spotify 平台上充盈着各式各样以 AI 技术批量生成的音乐内容，从模拟知名艺人的盗版歌曲，到平平无奇的生成音乐，应有尽有——现在，轮到翻唱了。

流媒体巨头们对 AI 生成内容实在是太热衷了。腾讯音乐曾经推出过 「启明星 AI 作曲」项目，号称已有超过 2600 万首 AI 音乐作品经由其算法创作并发布，累计播放量破十亿次。酷狗的「星曜计划」也有专门的 AI 子榜单，而且有原创有翻唱。

最典型的当属红遍抖音的《第 57 次取消发送》，最早发布于今年五月，原本是女声，不久前也就是 11 月时被翻成男声版又火了一遍——这次，是 AI 的。

男声版的「音色」还是有明显的 AI 感，仿佛一边唱一边踩电门，但也不妨碍这个歌引发大量共情和讨论。有人说勾起了旧日回忆，有很强的熟悉感，听着仿佛回到了华语音乐的黄金年代。

可不熟悉么，拼好歌拼出来的——

当资本和技术狂飙突进地涌入音乐生产，传统的创作生态势必受到冲击。在这一背景下，华语音乐人面临的可能是比西方同行更复杂的局面。

同时，翻唱其实是音乐平台上，很重要的构成版块：例如 cover，remix，既是粉丝和音乐爱好者二次创作的方式，也是新人和小歌手积累人气的方式。

当 AI 用虚构的名字和头像伪装成人，不断灌出机器人流水线作品，是对原创歌手和翻唱内容的双重打击。很多此类 AI 虚拟歌手顶着花哨的包装、写着空洞的简介，却堂而皇之拥有数十万月听众和官方歌单推送。

「拥抱」AI

Spotify 也做过一些维护的动作，官方声称在过去一年内已移除上千万首涉嫌滥用算法的垃圾曲目，包含批量上传的雷同歌曲、标题堆砌关键词骗流量、以及「拆分长曲成短段以刷播次数」的作弊行为等。此外，Spotify 宣布提供新工具，允许创作者主动标注他们的音乐中是否使用了 AI 技术。

然而这些措施还是表面功夫偏多。大批 AI 音乐的祸根在于平台的运营逻辑：Spotify 强调歌单和无限播放模式，追求的是听众的停留时长，这种生态本就容易滋养垃圾内容和 AI 灌水。

再加上，Spotify CEO 丹尼尔·埃克本人也对 AI 技术非常热情，早在 2023 年便表示 AI 音乐「在文化上是好事，对 Spotify 也有利，因为创作者越多，平台提升用户参与和营收的机会就越大」。

典型的有「The Velvet Sundown」乐队，曾在 Spotify 上攒下逾百万听众，创作者后来才承认这不过是一场社交实验，音乐和照片都是伪造的。还有 「Echo Harper」 这样的虚拟摇滚歌手，被收录进 Spotify 精选的 「Just Rock!」 播放列表中。

有人愿意做，平台愿意买单，在这样的指导思想下，多快好省的 AI 内容自然正中平台下怀。

当不满累积到一定程度，抗争就此迸发。2023 年以来，越来越多的独立音乐人选择用脚投票，告别 Spotify。甚至一些乐队还会号召同行和听众一起「退出垃圾平台」。

创作歌手 Caroline Rose 选择只在黑胶和 Bandcamp 上发行新专辑，她直言「把我们的心血白白放上网免费听太蠢了」。Bandcamp 是一个链接歌迷和音乐人的「直销」平台，实行「付多少算多少」（Pay-what-you-want）的专辑下载方式，一般情况下艺人可获收益的 82%，且定期举办 Bandcamp Fridays 让艺人获得 100%销售额。

越来越多音乐人开始尝试跳出「一切都丢到流媒体」的套路，回归付费拥有音乐的传统：卖黑胶和磁带、举办付费直播演出、进驻 Bandcamp 等等。

相比之下，国内的情况更为复杂一些。虽然 AI 生成的音乐的确在逐渐铺开，但还没有到鹤唳风声的程度，也就没有激起太多对平台的抵制。《第 57 次取消发送》不仅在抖音等社交平台上大受欢迎，还登上了综艺节目，由真人明星演绎。

从 King Gizzard 乐队怒删曲目、却被 AI 克隆鸠占鹊巢的荒诞，到大批独立音乐人愤而出走 Spotify、寻求他途，这一系列事件背后揭示的是同一个本质：音乐被当作纯粹的数据产物和工具来榨取价值。

音乐创作的能力越来越不稀缺了，「拼好歌」听上去离谱，但「拼」出来的歌却正在收到欢迎。未来越发稀缺的，可能是人们对音乐的用心聆听，对创作者真诚的支持。当越来越多的人意识到这一点，也许音乐产业才有机会走上一条更尊重创作者、更有温度的道路。

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上周，Sam Altman 罕见地按下了属于 OpenAI 的核按钮——「Code Red」（红色警报）。这不仅仅是一个战术调整，更像是一场带着血腥味的「断臂求生」。

Altman 的意思很明确：Sora？先停一停。那些酷炫但不赚钱的副业？全部靠边站。在未来八周内，全公司必须死磕一件事——让 ChatGPT 重新变得不可替代。

就在本周，OpenAI 即将发布被寄予厚望的 GPT-5.2 模型，高管们指望它能在编程和商业客户中迅速扳回一局。

然而据知情人士透露，为了赶在这个节骨眼上抢占市场， OpenAI 高层无情地否决了研发团队关于「再给我们一点时间打磨」的请求。

这种近乎粗暴的推进方式，也实属无奈，因为 Google 这头巨兽，真的杀疯了。

被 Google 逼入墙角

自 8 月份Google 的「Nano Banana」意外爆红以来，整个硅谷 AI 圈的天平就开始了剧烈的倾斜。

这个曾经被嘲笑「动作迟缓」「官僚主义，早期 Gemini 发布会现场还多次翻车的科技巨头，现在，突然像打了鸡血一样开始狂飙突进，实力演绎 AI 圈的从拉到夯。

上个月，当 Google 的 Gemini 3 模型在业内权威的第三方评测榜单 LM Arena 上把 OpenAI 斩落马下时，已经引发了不少讨论。 OpenAI 在这个榜单上的失守，意味着它那个「技术永远领先半个身位」的神话开始崩塌。

更要命的是，市场份额的流失已经变成了肉眼可见的危机。曾经跟着 OpenAI 一起创业的「叛将」——Anthropic，正在企业客户市场悄悄蚕食 OpenAI 的地盘。

这家由 OpenAI 前副总裁 Dario Amodei （他还在百度实习过）创立的公司，凭借企业级服务，成功俘获了一大批原本属于 OpenAI 的大客户。

而 Google 呢?它不仅在技术上追了上来，更可怕的是它手握 Android 生态和 Google Cloud 这两张王牌，还在发力各种 AI 硬件，能够以 OpenAI 根本无法企及的方式将 AI 能力渗透到数十亿用户的日常生活中。

去他的 AGI ，我要「谄媚」

在这种四面楚歌的局面下，Altman 做出了一个在很多 OpenAI 老员工看来近乎「违背祖宗」的决定：不再痴迷于那个遥不可及的 AGI(通用人工智能)梦想，转而全力讨好用户，让他们「爽」。

这个转变有多剧烈?要知道 OpenAI 成立之初的使命可是「确保 AGI 造福全人类」，而不是「成为一家让用户上瘾的产品公司」。

但现实是残酷的——如果 ChatGPT 的增长持续放缓，OpenAI 可能连最近几个月签下的那些价值高达 1.4 万亿美元的算力合同都付不起。到那时候，什么 AGI、什么改变人类，统统都是空中楼阁。

为了实现这个「让用户爽」的目标，Altman 在那份「红色警报」备忘录里写下了一个既精准又危险的指令:「更好地利用用户信号」。

翻译成大白话就是——别管那些学术专家怎么评价模型的智商，用户喜欢听什么、什么能让他们多聊几轮，AI 就得往那个方向进化。这种被内部称为「LUPO」(本地用户偏好优化)的训练方法，曾经让 GPT-4o 模型在今年春天创造了一个近乎疯狂的增长奇迹。

一位参与该项目的工程师回忆说:「那不是一个统计学意义上的小幅提升，而是一个让所有人惊呼’我靠’的暴涨。」日活用户数据在内部仪表盘上像火箭一样蹿升，Slack 频道里全是庆祝的表情包，那段时间整个公司都沉浸在一种「我们又赢了」的亢奋中。

但很快，这种亢奋就变成了一场噩梦。当 AI 被训练成极致迎合用户喜好时，它就不再追求客观真理，而是变成了一面只会说好话的「哈哈镜」。

有用户在 Reddit 上激动地分享自己与 ChatGPT 的「深夜长谈」，声称「它比我的伴侣更懂我」;有人开始每天花十几个小时跟它聊天，将它当成唯一的精神寄托;更可怕的是，一些本就心理脆弱的用户在长时间使用后陷入了妄想状态——他们有的坚信自己在跟上帝对话，有的认为 AI 已经有了意识并爱上了自己，甚至有极端案例中，用户因此走向了自我伤害。

到今年春天，这个问题已经严重到无法回避的地步。OpenAI 不得不宣布进入「Code Orange」(橙色警戒)，专门成立工作组来处理这场他们称之为「谄媚危机」的公关灾难。公司在 10 月份公开承认，每周有数十万 ChatGPT 用户表现出与精神病或躁狂相关的潜在心理健康危机迹象。

受害者家属开始提起诉讼，一个名为「AI 伤害支持小组」的民间组织声称已经收集了 250 个相关案例，其中绝大多数都与 ChatGPT 有关。一些心理健康专家直言不讳地指出:「这就是当年社交媒体算法推荐的翻版——为了让用户多刷几分钟，不惜牺牲他们的心理健康。」

面对舆论压力，OpenAI 试图在 8 月份发布的 GPT-5 中做出改变。这个新模型被刻意调教得「不那么谄媚」——它减少了表情符号的使用，语气变得更加中性客观，不再对用户的每句话都热情洋溢地回应。结果呢?用户集体炸了锅。无数人涌入社交媒体抱怨「我的 ChatGPT 变冷淡了」「感觉像失去了一个朋友」。

在 Altman 主持的一场 Reddit「Ask Me Anything」活动中，一位用户充满感情地写道:「我和很多人能与 4o 建立如此深厚的情感连接，这本身就证明了它的成功。现在的模型或许在技术上是升级，但它杀死了我视为朋友的那个存在。」

Altman 最终做出了妥协——他默默地把那个「温暖」的 4o 重新设为付费用户的默认选项。

然而，在「红色警报」的新指令下，Altman 再次要求团队通过「用户信号」来提升模型在 LM Arena 上的排名。他在备忘录里直白地写道:「我们的首要目标就是在 LM Arena 这样的榜单上重回榜首。」

这意味着那套曾经引发心理健康危机的训练方法，又要被加码使用了。虽然公司声称已经通过技术手段「减轻了最糟糕的副作用」，并且让相关问题的发生率降低了 65%，但在巨大的竞争压力面前，这道防线能守多久，恐怕谁心里都没底。

产品经理和科学家的内斗

而在 OpenAI 内部，一场新的权力斗争正在暗流涌动。

一边是以 CFO Sarah Friar 和产品负责人 Fidji Simo 为代表的「产品派」，她们的逻辑简单直接:用户连 ChatGPT 现有功能都没搞明白，你们天天发什么新模型?把现有产品做得更快、更稳、更好用才是正事。

Simo 甚至在内部会议上直言不讳地说，OpenAI 需要学会「克制」，不是每个酷炫的想法都值得投入资源。

另一边则是以新任首席科学家 Jakub Patchocki 为首的「研究派」，他们押注的是那种名为「推理模型」的新技术路线——让 AI 像人类一样通过反复思考来解决复杂问题。

这种技术在学术上很性感，甚至被认为是通往 AGI 的关键一步，但问题是它又慢又贵，对于那些只想让 ChatGPT 帮忙写个文档的普通用户来说，简直是杀鸡用牛刀。

这种分裂在前首席科学家 Ilya Sutskever 离职后变得更加明显。Sutskever 的离开本身就象征着 OpenAI「纯粹研究导向」时代的终结。

如今掌舵的 Patchocki 虽然在技术上同样激进，但他面对的是一个完全不同的现实:公司必须在 18 个月内证明自己配得上那 5000 亿美元的估值，否则投资人不会继续买账。

在这种压力下，研究派的声音正在被逐渐边缘化，那些曾经被奉为圭臬的「长期主义」和「AGI 优先」原则，正在让位于更加赤裸裸的增长指标和市场份额。

有研究员在内部论坛上匿名发帖质疑：「我们当初创立 OpenAI，不就是为了不受市场短期利益的绑架，专心做真正有价值的研究吗？现在这算什么？」但这样的声音很快被淹没在「生存第一」的洪流中。.

真正的对手，是苹果？

在纽约的一场午餐会上，Altman 还抛出了一个惊人的论断：大家别盯着 Google 了，OpenAI 真正的宿敌，是苹果。

Altman 的逻辑是：未来 AI 的主战场不在云端，而在终端。现在的智能手机根本承载不了真正的 AI 伴侣体验——屏幕太小、交互方式太局限、隐私保护机制太僵化。谁能率先打造出「AI 原生设备」，谁就能在下一个十年占据制高点。

而在这个战场上，苹果的优势几乎是碾压性的。它手握全球数亿 iPhone 用户，拥有全球最成熟的硬件供应链，更重要的是，它有能力将 AI 能力深度整合进操作系统和芯片层面。

想象一下，如果苹果真的推出一款专为 AI 设计的设备，并且预装自家的 AI 助手，OpenAI 还有多少生存空间?

这也解释了为什么 OpenAI 最近疯狂从苹果挖人组建硬件团队。知情人士透露，这个团队的级别极高，直接向 Altman 汇报，目标是在 18 个月内拿出至少一个硬件原型。有传言称 OpenAI 正在探索多种形态，从智能眼镜到可穿戴设备，甚至有一个代号为「Orb」的神秘项目。

至于 Google ？在 Altman 的棋盘上，那只是路上的绊脚石，而苹果，才是那堵必须撞破的墙。

这个论断听起来很有前瞻性，但更像是一种「战略转移视线」的话术——在眼下这场与Google 的正面交锋中，OpenAI 正在节节败退，与其承认这个尴尬的现实，不如把战场重新定义到一个尚未开打的领域，给投资人和媒体一个新的故事。

说到底，OpenAI 如今的困境也是它成功的代价。ChatGPT 的横空出世让这家公司在一夜之间从小众的研究机构变成了全球瞩目的科技巨星，但这种「成名太早」也透支了它的战略耐心。

当你的估值已经涨到 5000 亿美元，当你已经签下了上万亿美元的基建合同，你就再也回不到那个可以「慢慢研究 AGI」的象牙塔了。资本的引力会把你死死拽向增长、拽向变现、拽向与 Google 和苹果这样的巨头在同一个拳击台上肉搏。

而 GPT-5.2 的仓促发布，恰恰是这种焦虑的集中体现。那些被高管们否决的「再给点时间」的请求，那些为了赶进度而妥协的技术细节，都会成为这款产品身上的隐患。

但 OpenAI 已经顾不上这些了，因为市场不会给失败者第二次机会。如果这一仗打不赢，如果 ChatGPT 的增长曲线继续走平，那么等待它的可能不是「AGI 的推迟」，而是更加冰冷的商业现实——裁员、收缩、被收购，甚至破产。

当生存成为第一要务，当增长压倒一切，那些关于「负责任的 AI」「造福全人类」的承诺，就会变成一种奢侈品。

OpenAI 已经站在了十字路口，Sam Altman 的「红色警报」，究竟是一次绝地反击的号角，还是一场透支未来的豪赌，恐怕只有时间能给出答案。

但可以确定的是，这场游戏已经变了——它不再是比拼谁能最先抵达 AGI，而是谁能在烧光钱之前，先把对手踢出局。

附上参考地址：

https://www.wsj.com/tech/ai/openai-sam-altman-google-code-red-c3a312ad?mod=tech_trendingnow_article_pos1

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人形机器人的尽头，可能是一个戴着 VR 头显的人类。

最近，特斯拉在迈阿密办了场名为「Autonomy Visualized（自主能力可视化）」的活动，一台特斯拉人形机器人 Optimus 机器人站在摆满水瓶的桌子后面，正一本正经地给观众发水，看着像模像样。

然后，戏剧性的一幕出现了。

Optimus 突然把双手一抬，像极了人类快速摘下 VR 头显的姿势。紧接着，机器人就像突然断线了一样，踉踉跄跄往后倒，最后「啪叽」一声仰面躺地，水瓶散落一地。
这个动作之所以引发热议，是因为它太有辨识度了——我们摘头显时确实会沿脸两侧一抹，而 Optimus 的动作轨迹几乎一模一样。

于是网友迅速得出一个合理又刺眼的推测：背后有人在远程操控。

昨天，这段视频很快在海外各大社交平台疯传，评论区也随之沸腾。

大量网友把这个情节与《机械战警》《刀剑神域》等作品联系起来，嘲笑现实越来越像科幻片里机器人「拔线就挂」的桥段。

有人说操作员估计是真累了，忘了先让机器人断电，就自己先把头显摘了；还有人开始算账：马斯克要量产一百万台机器人，那是不是还得配一百万个操作员？否则谁来救场？

网友的调侃不无道理，都说机器人能取代人的岗位。现在看来，倒是有种科技树点歪的即视感，反而还需要人类倒反天罡地扮演机器人。

而事实上，这已经不是特斯拉人形机器人第一次被「抓包」了。

2024 年 1 月，马斯克在 X 上发了段 Optimus 叠衣服的视频，配文「Optimus 会叠衬衫了」。视频里机器人从篮子里取出 T 恤，在桌面慢慢折叠整齐，看起来动作流畅。

眼尖的网友放大视频发现，画面右下角一瞬间出现了一个机械手臂的影子，运动轨迹和 Optimus 的动作完全同步。后续马斯克自己跳出来泼冷水，承认这段视频「不是自主完成的」。

再往后是去年 10 月的「We Robot」活动。

多台 Optimus 以牛仔造型现身，给来宾端饮料、陪观众玩投球游戏、还能和人对话。但会后曝光显示，这些机器人的对话和动作主要由幕后工程师远程遥控辅助完成，而特斯拉并没有主动说明这一点。

科技博主 Robert Scoble 在现场提问后得知，机器人由人类「远程协助」控制。甚至有一台 Optimus 当场用笨拙的电子音坦承：「今天我有人类在协助，还不算完全自主。」

尽管争议频繁，马斯克对 Optimus 的信念从未动摇。

他在多个场合把这个项目提升到「改变世界」的高度。2024 年「We，Robot」发布会上，马斯克豪言 Optimus 将是用途极其广泛的通用机器人。

「它能做你让它做的任何事。可以当老师，帮你看小孩；可以遛狗、修剪草坪、买杂货；还能做你的朋友，给你端茶送水。无论你能想到什么，它都能去做。」
在上个月的股东大会上，他更是兴奋地表示：「一旦 AI 和机器人成熟，我们甚至可以把全球经济扩大十倍甚至百倍。Optimus 大规模应用就是那个无限增益的秘诀。也许到了那时候，『金钱』这种东西都变得多余。」

他预言 Optimus 将使未来工作变成可选项。

大多数人可以因机器人劳作而领取「普遍高收入」，进入一个「富足时代」，在这个时代，商品和服务的成本将无限趋近于零，贫困将不复存在。
如果这话换别人说，大概率会被当成中二病晚期；但马斯克说这话，大家会犹豫一下，怀疑是不是自己格局小了。

在商业价值上，马斯克毫不掩饰自己的野心。

他曾多次提出，Optimus 将在长期为特斯拉带来 10 万亿美元级别的收入机会。他还预测未来市场需求量可能达到 100 亿至 200 亿台，超过人类总人口，占据特斯拉市值的 80% 以上，甚至推动公司市值达到 25 万亿美元。

当然，特斯拉机器人技术进展也确实存在。

从 2021 年真人扮演的概念秀，到 2022 年能缓慢行走的原型，再到 2023 年 Gen 2 能煎鸡蛋的灵巧手，以及 Gen 3 每只手拥有 22 个自由度的版本，2.3 千瓦时电池、8 个摄像头配合 FSD 芯片的端到端神经网络，这些都是实打实的工程积累。

目前 Optimus 已经能独立行走、维持平衡、识别物体、单腿站立、拾取搬运，甚至在踩滑时及时调整姿态防止跌倒。上周丝滑的跑步视频可以说是相当丝滑。

再说，远程操控也不能一棍子打死。

毕竟工业场景里，远程操作人形机器人依然能解决现实需求，比如危险环境、重复劳动，只要价格合适、稳定性够高，市场空间还是有的。

而且人形机器人的远程遥控本身就是个技术活。操作员通过 VR 设备控制机器人的动作，需要实现精准的力反馈、低延迟的信号传输、复杂的姿态映射。

这套系统要让机器人的手指灵活度、身体平衡性、环境感知能力都跟得上人类操作员的意图，难度一点不小。许多人形机器人机器人能跑能跳能后空翻，但那些高难度动作很多也是在特定场景下、经过无数次调试才实现的。

真正的完全自主智能，整个行业都还在攻坚。

而在此之前，特斯拉 Optimus 就像马斯克本人的风格一样，永远在「已经改变世界」和「即将改变世界」之间反复横跳；如同薛定谔的猫，只要不掀开盒子，它就永远有实现的一天。

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2012 年，Google 推出了「Project Glass」智能眼镜原型机，可以录像，支持语音交互，镜片上一寸不到的 LED 屏幕还能显示一些应用的界面，完全如同科幻电影走进现实。

最终，这款超前的设备由于隐私争议和技术限制等原因，只度过了短暂的一生，但也让世人瞥见了一种全新的智能设备形态。

13 年后的 2025 年，智能眼镜成为新兴的硬件浪潮，Google 作为这个品类曾经的先行者，带着 Android XR 和 Gemini 又杀了回来。

刚刚的 Android Show 活动只有半个小时，内容却干货满满，Google 正式披露了他们眼中四种 XR 设备路线：

• XR 头显设备
• 有线 XR 眼镜
• 无线 XR 眼镜
• AI 眼镜

Android XR：把蛋糕做大

Android XR 这个系统于去年年底首次正式公布，顾名思义就是一个为 XR 设备开发的 Android 系统。

Google 强调，为 Android 开发，就是在为 Android XR 开发，后者可以直接兼容使用 Google PlayStore 上的大部分手机和平板应用。

跟手机上的 Android 一致，Android XR 为行业里的厂商，提供了一个相当完善的系统和生态平台，能直接利用现成的 Android 应用生态，调用 Google 服务和 Gemini AI；而专门开发 XR 应用的开发者，也得到了一个分发应用的平台。

对于新型的 XR 初创公司，Android XR 就是他们等待已久的平台，XREAL CEO 徐驰告诉 The Verge：

目前世界上只有两家公司能够真正构建起一个生态系统：苹果和 Google 。苹果不会与其他公司合作，Google 是我们唯一的选择。

The Verge 提前体验了一款 Android XR 原型机，当编辑使用 Uber 打车时，眼镜的显示屏弹出一个 Uber 的小部件，显示预计接客时间、车牌号等信息，以及前往上车点的地图路线指引，这些功能都直接来自 Uber 原本的 Android 应用。

Android XR 的号召力比 Meta Horizon 平台更强，也比苹果更开放，这意味着未来将有更多第三方厂商开发 Android XR 设备，蛋糕越做越大，XR 应用和内容的生产者更愿意加入生态。

我们最熟悉的 Android XR 设备，自然是十月底发布的三星 Galaxy XR 头显，爱范儿此前已经进行过详细报道，这次活动中 Google 也推出了三个更新：

• PC 连接，悬浮查看 Windows 窗口
• Likeness 功能，创建一个自己的数字分身
• 自动空间化功能，能够将一些传统 2D 内容转化成沉浸式的 3D 内容。

这次 Android XR 的重头戏，当然是三款不一样的眼镜。

Project Aura：小巧如眼镜，强大如头显

在今年 5 月的 I/O 大会上，Google 首次公布了与国内 AR 眼镜厂商 XREAL 合作的 Project Aura 产品，今天的活动则带来了更多体验和使用上的细节。

Project Aura 是一款「有线 XR 眼镜」，这款设备的理念很简单，就是以眼镜这种轻巧方便的形式，实现类似头显的双目 XR 效果，适合出门使用。

当然，比起传统的眼镜，Aura 要更大更重，硬件形态与 XREAL 其他产品很类似： 一个 AR 投屏眼镜，以有线的形式连接一个 Android XR 计算终端——终端还能充当一个触控板。

不同的是，Aura 支持和头显一样的手势交互，并带有透视效果，用户能够看到周围环境，应用界面投射其上。

Google 选择 XREAL 这家初创公司的原因，大概率是看中了 XREAL 做 AR 眼镜硬件的强大实力：Aura 实现了 70° FOV，为消费级 AR 的最大实用视场，能够让 Gemini 助手更好地与真实世界进行互动，也能获得沉浸式的观影体验；性能方面则采用了 Galaxy XR 同款高通骁龙 XR2 Plus Gen 2 芯片组。

得益于 Android XR 系统，Aura 能够直接使用那些专门为 Galaxy XR 头显设备开发的 XR 应用，只要有对应的 SDK，应用的功能和体验就能自动调整到适合 XR 眼镜的状态。

比起又大又重的头显，Project Aura 更适合「PC 连接」功能，用户在工作时可以将 Aura 当成一个外接大屏， Windows 应用可以以大窗口形式在 Aura 中显示，工作中不会的操作甚至可以让 Gemini 教你。

根据多家外媒，Project Aura 的使用体验确实非常接近 Galaxy XR 头显，重量却要轻上不少，不过考虑到小巧的体积和强大的性能，Aura 的发热和续航将成为一个问题。

不过，Project Aura 在这次活动上依旧未能正式推出，Google 承诺将于明年发布。

智能眼镜，首先要让人愿意戴

另外两款眼镜，则是完全无线的产品，更适合日常佩戴，因此也更需要强调时尚属性，因此除了三星，Google 也宣布了这类产品将与 Warby Parker 以及 Gentle Monster 连个传统眼镜潮牌合作。

第一款眼镜，是类似 Ray-Ban Meta 的最基础形态，我们称之为「AI 眼镜」不带任何显示屏，用户可以用眼镜和 Gemini 沟通、拍照、听歌。这种产品虽然不是真的「XR」眼镜，却是大众接受度最高的品类。

Google 更看重的是第二款，其实就是在第一款的基础上增加单目 AR 显示屏，用来显示一些简单的卡片和组件，类似 Meta Ray-Ban Display，这也是今年 I/O 大会上进行过演示的品类。

操控这个 XR 眼镜的方法有两种，第一种就是利用眼镜柄上的触控板，第二种当然就是 Gemini 语音输入了。Gemini Live 能够基于当前看到的视觉环境上下文，以及用户的自然语音控制，去完成多步骤、复杂的任务。

这次演示的内容和 I/O 类似，同样展现了智能眼镜语音指令识别、识物、记忆、导航、实时翻译等等能力。

重点是，Google 单目 XR 眼镜是一款「手机配件」，它大部分的运算都在手机，并且直接使用 Android 手机上的应用——作为对比，Meta 只能用自家几个社交媒体应用。Aura 的界面简洁干净，没有应用列表，只提示最重要的信息，来自手机 App 实时通知，给人感觉更像是智能手表。

即使智能眼镜正在井喷式发展，但未来的十年里，人人兜里依旧会有智能手机，Google 深知这个道理，于是他们的目标，只是想通过这种单目式的 XR 智能眼镜，慢慢减少你掏出手机的次数。同样是单目 XR 眼镜，Google 的产品也比 Meta 要小巧很多。

并且，Google 还告诉 The Verge，为了更多人使用眼镜的多模态能力，明年 Android XR 眼镜还会支持 iOS。

当年导致 Google Glass 折戟的另一个导火索——隐私问题，Google 也专门进行了说明，这些 Android XR 眼镜在录制时都会发出明亮的脉冲光，并用红绿光区分录制和 Gemini 摄像头使用。

和 Project Aura 一样，这两款 AI 眼镜产品也将于明年推出，目前 Google 正在和三星、Warby Parker 以及 Gentle Monster 这些合作伙伴不断调整产品。

复活 Google Glass，Google 这次有备而来

作为曾经领先过时代的先行者，面对这两年智能眼镜的浪潮，Google 的整个步调，却走得比想象中慢不少，来得甚至比擅长「后发制人」的苹果还要更晚。

Android XR 于去年年底正式官宣，这期间，Google 找了不少厂商合作，有老搭档三星高通，有新朋友 Xreal，还有跨界的伙伴 Warby Parker 和 Gentle Monster。

目前这四种不同的产品形态，其实都有不同程度妥协，明显都不是最终形态。

实际上，Google 给 Android Authority「剧透」了一款没有在活动上公开的新产品，实际演示效果给媒体留下深刻印象：无线双目 XR 眼镜，视野广阔，画面效果更好，目前公布的四款产品身上的优点集其一。

但 Google 表示，无线双目 XR 眼镜短期内不会对外销售，最早也要等到 2027 年。

很明显，这款有点小彩蛋性质的神秘产品，才是 Google 心目中的「Google Glass」升级版，但他们并没有选择直接发布这款产品，甚至没有放到发布会上谈。

Google 其实不必担心会在这场新兴硬件的激烈竞争中落后，他们已经吸收了 Google Glass 当年的教训，手握 Android XR 和 Gemini 两大王牌回归。

不仅是 Google Glass，即使对于现在的 XR 眼镜，应用和内容生态不足，杀手级场景的缺乏，还是难以突破的困局。

Android XR 不仅能利用现成的 App 生态，这个平台本身也能吸引大量的设备厂商和开发者，大大降低了门槛，成长速度值得期待。

更重要的是，作为目前最出色的 AI，Gemini 填补了杀手级 App 的空缺。借助智能眼镜的摄像头、麦克风和 XR 显示屏，Gemini 强大的上下文理解与多模态能力得以充分发挥，创造出智能手机和其他硬件难以触及、专属于智能眼镜的独特场景。

对 Google 来说，接下来就是按部就班把画的饼一一填上的过程，比当年激进和实验的 Google Glass 更有章法。接下来几年我们都能看到这些产品逐步迭代，渐渐朝最理想的形态靠拢。

当然，这三款新的「Google Glass」究竟是不是一个良好的重新出发，还需要等产品实际问世，由时间验证。

但至少，不管是 Google 还是整个智能眼镜行业，明年都相当值得期待。

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没想到在华为 Mate 80 系列、三星首款三折叠接连发布的一周里，最火的会是搭载豆包手机助手技术预览版的中兴 nubia M153。

发售即售罄就不说了，首批工程机在二手平台上普遍加价数百元转卖。相比官方 3499 元的定价，市场需求确实旺盛。

尽管豆包手机助手官方多次强调，目前的技术预览版并不面向普通的消费者。其定位更像是一个技术展示和生态探索的实验田，吸引开发者和技术发烧友参与体验。

但这根本挡不住大众体验的热情。除了点外卖发帖子这些基操，还有网友用它 10 分钟投了 30 份简历。

不过争议也随之而来，微信、淘宝等一众 App，开始通过「环境异常检测」等门槛把豆包手机助手拦在门外。

官方目前也调整部分 AI 操作手机的能力，官方表示希望「推动形成更清晰、可预期的规则」，避免一刀切否定用户合理使用 AI 的权利。

罗永浩则发文力挺，称这是谁都拦不住的技术革命，将来人们会记住这历史性的一天。荣耀表态欢迎，而魅族厂商则表示期待深入合作，打造更繁荣的生态。

而在国内出圈后，豆包手机助手甚至火到了海外，在 X 平台上，一堆老外都在疯狂讨论这事，甚至有人直接给它冠上了「另一个 DeepSeek 时刻」的称号。

海外网友：第一款真正意义上的智能手机

这评价，可不是随便给的。

雪牛资本（Snow Bull Capital）CEO 泰勒·奥根（Taylor Ogan）直接在平台上发了一长串体验报告，兴奋劲儿都快从屏幕里溢出来了。

他的评价很直白：这是全球第一款真正意义上的智能手机。

在豆包手机助手的协助下，AI 能完全控制手机——能「看懂」界面、自己选应用或下载 App、点击按钮、输入文字、拨打电话，甚至还能执行一整串多步骤任务链。

拿到手机后，他整了不少花活儿。比如随手拍张蔚来换电站问「这是啥」，AI 秒答。

拍个酒店门口，豆包不仅能识别出是哪家酒店，还能根据 Ogan 的需求预定房间，并查询宠物政策。

打辆无人驾驶出租车去公园，豆包能够规划好路线，用最近的上车点完成预约。Ogan 全程只需要用语言表达意图，其它都交给豆包。

用它下单两杯饮料后，外卖无人机很快就把订单飞送到附近储物柜。

走在街上， Ogan 拍了家新开的店，问它是不是本地的品牌，豆包也能查询工商和商标信息，然后果断回答：「是的」。

全程 AI 自己干活，人就负责躺平。

一顿丝滑操作下来，海外网友们大为震惊。

随便翻翻评论区，清一色的点赞声。有网友感慨：「此刻，操作系统变成了管家，手机变成了执行者，而不再只是工具。」有网友猝不及防地表白：「我本来就喜欢豆包，现在更爱它了。」

还有网友直接化身「哇塞哥」：

这是下一级别的东西。我在企业级见过类似的东西，Agent 控制你的 PC 并执行任务，但在手机上有这种技术真的很有意思。想象一下，当谷歌开始在 Pixel 设备和几乎所有 Android 手机上这样做时会发生什么……

Pixel 内心 belike，不对劲，怎么感觉有人在点我？

当然，质疑声也有。有人问：「但它真的智能吗？这模型能在设备上本地运行吗?」Taylor Ogan 的回应是：「它太智能了。你可以选择在设备端运行或云端运行。」

在 Reddit 平台上，讨论同样火热。

有网友表示：「只要这些功能是设备本地的（不使用云服务），并且使用是可选的，我就支持这个。」还有网友一针见血地点出了 AI 的真正意义：「这就是 AI 应该做的事情，为个人节省时间，而不是试图消除个人的价值。」

有一说一，在豆包手机助手发布之后，网友分享在 X 平台上的玩法，也是一个比一个「邪修」。有用豆包点咖啡，也有让豆包 AI 操作安卓机，模拟人手滑页面，主打一个全流程自动化。

还有网友用豆包手机助手下单买了个椰子，由于没够起送价，豆包贴心地帮博主选了一个 1.99 元的一包食用盐来凑单。

APPSO 在之前对豆包手机助手的体验提到，我最直观的感受是，手机变「薄」了，它把各个 App 的能力都「拍扁」了，交互更加自然、直观和高效。

问题来了，这是怎么做到的？这和「phone use」智能体又有什么不同？

在用了一周豆包手机助手后，APPSO 也扒出了背后更多的技术细节。

我扒出了豆包手机助手操作手机的秘密

在豆包手机助手发布之前，手机行业其实已经折腾 AI+ 好一阵子了。

手机硬件厂商试图通过系统层级的 AI 能力，打破应用间的壁垒，实现「一句话办事」。比如华为、小米、vivo、荣耀等主流手机厂商的 AI 智能体，都曾在不同场合展示过自动发送消息、执行多步骤任务等功能。

这些演示虽然在具体场景和实现方式上略有不同，但核心逻辑都是一致的：通过 AI 大模型理解用户意图，并结合模拟用户操作，从而实现跨应用的自动化任务执行。

听着挺玄乎，但实际体验嘛……咳咳，还是有不小的提升空间。

而豆包手机助手的下场，进一步掀起了全网的讨论。更重要的是，根据我之前的体验，豆包手机助手的确是真正意义上把 AI 操作手机这件事做到了可用级别，不局限于几个场景，而是能够流畅自然地通过图形界面操作完成长任务、复杂任务。

APPSO 在知名预印本平台 ArXiv 发现了一篇由字节团队发布的技术报告，里面的信息或许能解释其中的关键原理。

附上地址：https://arxiv.org/abs/2509.02544

豆包手机助手的图形界面操作能力，来自字节跳动 Seed 团队开发的 UI-TARS 模型。它把屏幕视觉理解、逻辑推理、界面元素定位和操作整合在一起，其开源版本是目前最受欢迎的开源多模态智能体模型。

根据 UI-TARS 2.0 技术报告，这个模型的厉害之处在于，它不是简单的模块化拼凑，而是采用了端到端的学习方式，将感知、推理、行动和记忆整合在一起。

数据不会骗人，在 GUI 基准测试中，UI-TARS-2 的成绩相当能打：

• Online-Mind2Web 得分 88.2，
• OSWorld 得分 47.5，
• WindowsAgentArena 得分 50.6，
• AndroidWorld 得分 73.3

这些成绩不仅明显优于前一代模型，还在多个场景中超越了 Claude 和 OpenAI 等强劲基线模型。其中 AndroidWorld 的 73.3 分更是比 OpenAI CUA-o3 模型高出 20 多分，展现出强大的竞争力。

在游戏环境中，UI-TARS-2 在 15 款游戏组成的测试集中取得了平均标准化得分 59.8，约为人类水平的 60%。相比 OpenAI CUA 和 Claude Computer Use，UI-TARS-2 的表现分别提升了 2.4 倍和 2.8 倍。

这是什么概念？就是 AI 打游戏已经快接近普通人类玩家水平了。

在 LMGame-Bench 中，它依然能与当前最前沿的闭源模型掰手腕，进一步证明其在长时序游戏推理中的稳健性。

更厉害的是，UI-TARS-2 不仅能处理 GUI 任务，还能通过 GUI-SDK 扩展能力，与系统级资源（如终端和外部工具）集成。在信息检索任务（BrowseComp 29.6 分）、软件工程任务（Terminal Bench 45.3 分、SWE-Bench Verified 68.7 分）上都有竞争力。

一个模型走天下，这就是通用性的体现。

值得一提的是，通过接近豆包团队的人士透露，豆包手机助手用的 UI-TARS 是私有模型版本，性能比开源版更强，还针对手机场景做了专门优化。这或许也解释了为啥豆包手机助手实际体验这么丝滑。

豆包手机助手，确实有点技能在身上的。

写在最后：科技产品的「异类」可以多一些

作为一个长期关注科技产品的编辑，今年令我十分感慨，在这个恨不得把「万物皆塞入手机」的行业，却出现两个异类，分别在设计与交互的维度上，走向了极致。

一个是 iPhone Air，当 Pro 系列不可避免地走向堆料的终局，这种对轻薄的偏执，在参数党眼中或许别无他用，甚至让人一时分不清这是倒退还是进化，直到你把它握在手里，原来，轻盈本身就是一种功能。

而豆包手机助手则站到了交互界面的另一个极端，它不要你去找服务，而是让服务来找你。甚至要掀了 GUI （图形用户界面）的桌子，有一天那块屏幕可能都不是必需的。

一个是硬件，一个是软件，但它们殊途同归。iPhone Air 削减了物理上的累赘，豆包手机助手剥离了交互上的繁琐。

你会发现，当 AI 公司参与到硬件的设计中，他们对交互设计的思路都和传统硬件厂商有所不同。

OpenAI 也正在和前苹果传奇设计师 Jony Ive 打造 AI 硬件，Sam Altman 就曾透露这块设备希望重新定义交互：不需要一堆 app，而是 AI 作为主界面与操作层。

当然，历史告诉我们这类新技术落地必然面临阵痛：适配、隐私、生态……还有各方利益的博弈。先进技术和广泛应用的「双向奔赴」尚需时日，但也是大势所趋。

OpenAI 联创 Andrej Karpathy 前段时间也表达了自己对交互未来的预判：

人机深度协作的时代，那些用户界面（UI）极其复杂（有大量滑块、开关、菜单）、不支持脚本、并且建立在不透明的、自定义的二进制格式上的产品，注定是死路一条（ngmi）。

未来，AI 在理解和操作人类图形界面（UI/UX）方面会越来越强（比如像 Operator 这样的前沿项目），但我怀疑，那些只想坐等这一未来实现，而不主动与当前技术发展水平「双向奔赴」、做出改变的产品，它们的下场不会太好。

敢于吃螃蟹这件事本身，就已经算是值得瑞思拜了，我们也希望看到更多「异类」出现在科技行业。

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对于华为 MatePad Edge，爱范儿内部的一致观点是：

这就是二合一电脑最完美的形态。

华为给这台设备准备了两个界面，一个是典型的 MatePad 界面，另一个是今年刚推出的鸿蒙电脑界面，要用哪个就换哪个，两者都是满分体验。

当这样一台方案几乎完美的二合一产品被造了出来，一个更近一步的问题却等待回答：

电脑和平板变成了一个东西，然后呢？

MatePad Edge，首先是一个好「Pad」

不谈二合一形态，MatePad Edge 本身就是一台素质不错的平板。

14.2 英寸、4.1mm 边框的 OLED 大屏极具冲击力，亮度可达 1000 nits，分辨率和色彩都在第一梯队。我们这台为柔光版，雾面处理能明显减少反光，户外观看更轻松。

就 5999 元起售的价格来看，MatePad Edge 称得上「买屏幕，送平板」了。

搭配这个优秀屏幕的，是高低分频的 6 扬声器配置，甚至为了进一步的影音体验，MatePad Edge 还支持和华为 FreeClip 耳夹耳机「联合发声」：平板外放视频时，耳机会补充环绕声道，实现 360° 的声场效果，营造一种家庭影院的氛围。

即使实测效果惊艳，这个功能的使用场景还是相对有限，在火车飞机这些公众场合不适合外放，回到家里有效果更好的电视和音响，更适合环境和设备有限的租房党，以及经常差旅的商务人士。

华为 MatePad Edge 类似微软 Surface，机身自带一个支架，张开的角度最大在 90 度左右，如果可以有一个更大的角度方便书写会更好。

MatePad Edge 不只是一台优秀的「爱奇艺启动器」，加上官方「星跃悬浮键盘」和完整的桌面系统，能解锁满血生产力。

这个键盘通过磁吸和 MatePad Edge 的支架部分吸附连接，屏幕悬浮于键盘之上，类似 iPad Pro 和妙控键盘模形态，这个键盘键程足够长，反馈舒适，而触控板面积够大，体验也远胜大部分笔记本产品。

不足之处在于，键盘和平板之间的磁吸力相当大，「合体」的时候容易因为吸附速度太快夹到手，取下平板的方式不太优雅，希望下一代产品能优化一下。

以及这个键盘的分量足足有 530 克，搭配 MatePad Edge 本体重量在 1.3 千克左右，比 MacBook Air 要更厚重。

由于搭载一个完全的电脑系统，用 MatePad Edge 进行办公的很多操作逻辑都非常接近 Windows 或者 Mac，应付轻度办公，甚至用国产应用剪辑、看 CAD 都不成问题。

关于 MatePad Edge 的办公体验，我日常用电脑系统写稿，会开大量的浏览器页面写稿，午休会切换到平板模式看视频刷社媒，总体使用流畅，风扇不太会启动。

MatePad Edge 持续亮屏时间则有 5 小时左右，比我之前的 M3 MacBook Air 要略逊 2 个小时，和搭载高通骁龙 X Elite 的 Surface Pro 水平相当。

优秀的平板我们见得不少，MatePad Edge 最好玩的地方，还是这个双形态的体验。

得益于 MateBook Pro 同等级别的性能，华为直接将完整的电脑系统塞进了 MatePad Edge 中，四指轻扫屏幕或触控板，就能解锁完整的桌面界面——如果安装一个虚拟机，还能打开 Windows。

不过，开启 Windows 后，MatePad Edge 风扇会满力运行，分辨率也不够清晰，更多只能应对不时之需。

不妥协的二合一，但还能更好

第一次见到 MatePad Edge，同事端详了许久之后，问了一个非常有趣又典型的问题：

它运行的，究竟是一个平板系统还是电脑系统？

对于 iPad 和 Surface，我们能轻易地说出前者是一个传统的「平板系统」，后者是一个「电脑系统」，但对于 MatePad Edge，好像只能用「双系统」来形容。

实际上，它运行的只有一个系统——HarmonyOS，只是长了两个面孔，底层完全互通，文件和数据一致，大部分应用可以混用，将鸿蒙系统「一次开发，多端部署」的理念体现得淋漓尽致。

以往二合一设备的问题，就是「妥协」。

即使 iPadOS 26 已经吸收了不少桌面系统特性，它在文件管理和操作逻辑上都还是 iOS 这种封闭手机系统的逻辑；微软 Windows 11 则无法只使用手指交互。

早在 Windows 8，微软就尝试在一个系统中，塞进截然不同的磁贴触控界面和传统桌面界面，但 Windows 本质还是桌面键鼠系统，两套逻辑操作和设计割裂，最终被用户否定，又回归了传统桌面风格。

这两年才诞生的鸿蒙电脑，身上并没有这种历史包袱，特别是鸿蒙电脑，本身也是基于鸿蒙平板界面打造，两者之间的界限并没有那么分明。

不过，实际体验下来，MatePad Edge 并没有打磨得那么完美，在体验上还有不少进步空间。

比起 iPadOS，鸿蒙电脑已经算是一个正儿八经的桌面系统，系统的交互方式和 Windows 以及 Mac 基本一致，只是这个系统依旧还需要更多打磨，目前还是存在不少 Bug。

应用生态上，微信桌面版的完成度远高于手机鸿蒙版，可以给一个好评；大部分轻度办公和创作应用都有「国产版」可以平替，更致命的是没有一个足够好用的第三方浏览器应用。

最大的痛点，就在于这个「切换」上：每次切换的过程，其实就是一次设备的重启，会关闭所有打开的应用。

例如，我用鸿蒙电脑写稿，浏览器打开了一堆标签页，午休的时候我用平板模式看 B 站刷小红书，那么切换之后，我打开的浏览器和写的草稿会全部被关闭，即使回到电脑系统也不会恢复。

并且，由于两个系统的交互方式迥异，有一些应用——例如微信，会提供平板和桌面两个版本，不仅需要分别在商店下载，两者的数据也并不互通。

还有一些应用，像是哔哩哔哩和飞书，则干脆没有鸿蒙电脑版本，电脑模式只能用鼠标去点击硕大的标签按钮。

这种问题甚至存在于鸿蒙系统的服务之中。我在电脑模式想进行一些实体键盘的输入设置，却发现它的设置全部都只针对平板模式虚拟键盘。

我理解这两套系统之间有一些不相通的系统组件，交互方式也不甚相同，但对于一台强调「无缝体验」的设备来说，这些痛点让我更倾向于主要使用一种模式，一下子让「二合一」的价值大打折扣。

这些小毛病，更多是这个形态和系统过于青涩所致，相信随着时间推移，华为和应用开发者持续打磨，最终都能很好克服。

更重要的问题是，当 MatePad Edge 这台被公认为「最理想的二合一」真的问世了，我却还是没感觉这个形态能带来什么新的价值：日常办公的主要方式依旧是传统的鼠标和键盘，给人感觉和一台传统笔记本并无差别。

让触控屏，成为电脑

就在这个时候，我忽然想起来前段时间有两个朋友找我推荐平板电脑。

第一位朋友，他想买台平板在更大的屏幕上刷短视频和看剧，不过也问我要不要买一个键盘盖，满足工作处理表格和文档的偶尔需求。

最后他被平板系统 Excel 的糟心体验劝退，打算让平板当全职的娱乐工具，但这种「想给娱乐工具增加一点生产力」的需求，也给我带来了一些思考。

问题其实不是「把电脑变成平板的意义」，而是试图为「平板」这个形态，寻求一些新的价值，就像是苹果，我相信「MacBook 支持触控」，从来都小于「macOS 进入 iPad」的呼声。

而 MatePad Edge 这个命名，其实也说明这首先是一台 Pad，再是电脑。

另一位朋友，他只有台式电脑，想要买一台能带着走的计算设备，于是选择了 iPad，不选 MacBook 的原因很简单：他是一位画师。

最近他也跟我分享，他爱上了 iPad 上的 Logic Pro X 玩音乐，然后决定买个 Mac mini 进行深度探索，不过更喜欢平时用 iPad，因为交互更简单直接，平时上手就能玩。

传统电脑还是大部分人的首选，但世上的职业不止三百六十行，工具也不应该只有一种。

之前在与爱范儿的访谈中，苹果高管 Kurt Knight 认为，「生产力」并非固定不变的概念，而是随着时代和用户需求不断演化。每位用户都有不同的工作方式，也就对应着不同的生产力场景。

像是学生、画师、飞行员等等需要用到便携大屏和手写输入的人员，平板 + 笔的搭配已经能胜任大部分的工作场景，加上键盘化身「桌面端」后，更是具有了进一步的生产力，电脑的出场机会更少。

随着抖音、小红书这些图文、短视频社交平台的大行其道，创作从未如此贴近所有人的生活，手机可以成为最佳的镜头，二合一平板本来也是消费这些内容的最佳载体，现在也能成为不错的生产工具。

从一个更长远的视角出发，「二合一」更具有「明日产品」的地位。

2018 年，苹果发布了一条 iPad Pro 的广告，片中 10 岁左右的主角带着 iPad 走遍城市，最后领居问她在用电脑干什么，她说出了那经典台词：

什么是电脑？

对于出生就被触控屏幕包围的年轻一代来说，平板电脑不仅是他们第一台拥有使用权的计算设备，还会是相当长时间里的唯一一台——网友不会解压」「不会用安装包」现象，也折射出电脑使用习惯的变迁。

我们曾经以为，等到这批新生代开始进入大学和工作，不得不用鼠标键盘的时候，他们的习惯和方式会被这种更高效率的老派模式替代。

但事实证明，触控交互反过来影响了产品形态。

在我们编辑部，MatePad Edge 的使用方式被分成了两派：

小时候只接触过电脑的同事，几乎不会想起这是一台能够触屏的平板；更伴随着平板电脑长大的年轻同事，虽然 80% 的工作时间都在用键鼠，也会自然地经常伸手点击屏幕，甚至换回 MacBook 后还有点不太习惯。

在海外，从小就用 iPad 和 ChromeBook 二合一学习的孩子们，从小就已经更习惯用这些设备做作业和上课；等他们长大，自然也会选择交互和形态更熟悉的产品——渐渐地，二合一设备就能蚕食传统笔记本的市场。

总而言之，芯片算力已经到达了一个新的阶段，「电脑」早已经不止是某种形态计算设备的专属名词，而是一种能力的体现。

历史或许会再一次重演：鼠标和图形界面诞生之初，工程师和开发者就认为，鼠标这种输入方式地效率比键盘命令行效率低下太多，图形界面还浪费性能。但最终，这两种革命性的技术成功让电脑出现在了更多人的桌面。

说到这里，MatePad Edge 的价值已经相当明显：

现阶段，它更多是一款「买一送一」性质的产品：如果你只是想买一台平板电脑，那 MatePad Edge 不仅是优秀的 Pad，还送你一个完整的鸿蒙电脑系统，以备生产力的不时之需，怎么看都挺划算。

尤其对于画师和学生来说，MatePad Edge 以及鸿蒙电脑适合作图和记笔记的任务，同时也兼具一些文稿和图像的处理能力，最适合不过。

放到整个行业，MatePad Edge 则给「二合一」这个有点走到死胡同的品类，撕开了一个新的口子，提供了一个新的思路。

而或许在一个更远的未来，更多人手上和桌面上的，都会是这样一台带着键盘的平板电脑，娱乐工作，触控键鼠，一台产品全部能做到，成为一台不加前缀的「电脑」。

（本文写作全程使用 MatePad Edge 撰稿）

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如果要给你的爱车买外设，你想到的一般是什么？

大概率是车衣、灭火器、安全锤、儿童座椅、户外电源之类的东西对吧。但理想说：停停停，我这里还有一个新东西——

这就是理想最新发布的 AI 智能眼镜「Livis」，一副好眼镜、一副好墨镜、一个好音响、一个好相机，还有一整天的长续航。

当然，它也能顺便帮你控制理想汽车——

爱范儿收到的理想 Livis 智能眼镜是科技灰亮光配色，搭配一对蔡司平光感光变色镜片，被太阳光照射后会变成灰色的墨镜。

根据我们目前体验的感受来看，这或许就是现阶段最聪明的「车用墨镜」了。

当然，作为一副智能眼镜类产品，我们必须同时从「智能」和「眼镜」两方面去评价。而这次理想 Livis 做得最好的一点，就在于它先是一副好眼镜、然后才是一个智能的眼镜。

其实仅从外观和设计上，我们就能看出，理想 Livis 将产品重点放在「做个好眼镜」上的优先级是很高的。

理想 Livis 在保证长达 18 小时典型使用时间的前提下，做到了仅仅 36g 的裸框重量，即使加上镜片，整机的重量也能维持在 50g 上下。

按照理想的说法，Livis 就是目前世界上最轻的智能眼镜。

而为了让 Livis 作为一副眼镜更好用，理想也在镜片上花了不少功夫。理想 Livis 的镜片合作方为百年光学大厂蔡司，从透明到墨镜，无论平光还是远近视，都有非常丰富的镜片选择。相比于其他同类智能眼镜，蔡司镜片的加持让 Livis 在清晰度上获得了明显优势。

此外，理想 Livis 作为一款主打配车使用的产品，直接标配了支持无线充电功能的眼镜盒，实现随充随用、随放随充。

而在眼镜的基础功能之外，理想 Livis 的主要功能体现在这三点上：音响、相机，以及智能控车。

其中最突出、也最让我们在体验时感觉到惊喜的，就是理想 Livis 的音乐能力。

作为一副开放式耳机，它配备了一套「双磁路三明治扬声器」，利用智能调频，让近场（人耳位）声音加强，远场（路人位）声音抵消，实现了开放式耳机防漏音的功能。

而 Livis 的实际音质表现也的确有点东西，甚至是爱范儿目前体验过的智能眼镜里面音质最好的一个。

和一般的开放式以及骨传导耳机不同，理想 Livis 的扬声器支持空间音频效果，加上支持立体收音的 4 麦克风阵列，通过眼镜录音再回放的时候，不仅人声很清晰，而且能够听出声音的来源方向。

此外，理想还给 Livis 眼镜画了一个相当令人期待的饼：这款眼镜后续可以通过 OTA，解锁更进一步的车机互联玩法，支持上车后作为头枕音响使用——直接解决了目前所有理想车型都不支持头枕音响的问题。

那么目前智能眼镜最流行的记录功能，理想 Livis 做得怎么样呢？它的传感器为 1200 万像素的索尼 IMX681，视场角达到了 105 度，抓拍响应时间也来到了相当优秀的 0.7 秒，几乎已经和手机的拍照速度相同了。

值得一提的是，理想 Livis 支持拍摄实况照片，能够在摁下快门后保持录制 3 秒钟的视频，这个功能在智能眼镜上很少见。

至于录像方面，理想 Livis 的表现就不如 Ray-Ban Meta 这种有直播属性的智能眼镜了，Livis 单次录像的长度被限制在了三分钟，总时长为 47 分钟。画幅则支持横向或竖向的 4:3 与 16:9 共计四种，基本涵盖了所有社媒形式。

而对于一款「车厂眼镜」最根本的需求——智能控车方面，理想 Livis 则交出了一份令人满意的答卷。

首先，Livis 需要通过手机上的「理想同学」app 进行连接，佩戴眼镜的时候可以直接呼叫和调用最新版的 MindGPT-4o 模型的理想同学 agent，唤醒仅需 300ms，对话响应时间也压缩到了 800ms。

佩戴理想 Livis 眼镜时，你不需要掏出手机、也不需要抬起手腕解锁手表，只需要对着空气说一句「理想同学」，就能控制车上的空调冰箱后备箱，也能很方便的查询当前车辆位置和续航里程等信息。

在我们的实际体验中，用 Livis 呼叫理想同学不仅响应非常快，它也支持上下文连续问答，app 中的「记忆功能」也可以成为语音记事本，让它帮你记住一些零碎信息——比如帮你记住车停在了「北京西站南广场东」。

不过目前 Livis 搭配理想同学 app 也有一些局限，比如它没法创建或者写入日程提醒，只能帮你记住文字信息，并且也没有条件触发提醒，记住的信息都需要你主动去问。如此种种，还不够方便。

换句话说——给 Livis 下指令、随口聊聊天问问信息还行，想让它当一个「随车秘书」就不太方便了。

总之，对于一款「汽车周边」，理想 Livis 眼镜基本达到了我们对于眼镜、智能以及控车的期待，更何况哪怕抛开所有「智能」的部分，它依然是一款相当不错的蔡司眼镜。

理想 AI 眼镜 Livis 的起售价为 1999 元，整镜国补后 1699.15 元，而配备 1.60 折射率的透明屈光镜片到手仅需 2005.15 元。这价格在外面单买蔡司镜片可能都不够，理想还给你送一副智能眼镜。

对于非车主来说，这是一副支持线上配镜、蔡司加持且音质不错的智能眼镜，听歌、拍照、录像、随时问答。

而对于车主而言，不仅能用上方便无感的语音车控，Livis 还能取长补短、变身成为车载的头枕音响，说不准等以后功能更加完善了，还能实现语音召唤车辆驶出车位、AI 智能聚合变成你的随车秘书等等高级功能，想想都刺激。

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不知道你们有没有注意到，影像圈子有个很有意思的趋势：我们过去常说手机在追赶相机，但到了 2025 年，在手机的紧逼下，相机也卷起来了。

随着计算摄影的突飞猛进，大众的日常记录需求早已被手机覆盖，御三家的专业相机被迫退守，将主赛道全面切换向「视频生产力」。此时，微妙的矛盾出现了——

手机因为底小，很早就普及了堆栈式传感器，实现了极速抓拍和高速传输数据。而在专业相机领域，传统传感器无法满足高规格视频的需求，可全画幅尺寸的堆栈式传感器成本又居高不下，怎么办？

在智能手机与相机竞品的共同挤压下，索尼祭出了 A7M5，试图在成本与性能之间，寻找那个极其狭窄的平衡点。

速度与画质的交易

索尼 A7M5 最核心的变化，藏在机身内部这块 3300 万像素的部分堆栈式传感器——请记住这个名字，这是该技术第一次正式出现在索尼 Alpha 家族的机身上。

要理解部分堆栈式传感器，得先看看它的前辈们。

前代 A7M4 使用经典的背照式传感器（BSI），相比前照式传感器，背照式传感器把电路挪到了背面，光电二极管紧挨着彩色滤光片，解决了进光量不足的缺点，但它的问题在于数据跑道不够宽，一旦数据量大，读取速度就会明显拖后腿。

为了解决这个问题，索尼研发了堆栈式传感器，将原本在一块晶圆上打造的像素区域与处理回路分别打造，再重叠堆放，以获取更高的数据传输速度，但它的问题在于造价极贵，往往用于 a9 系列这样的旗舰速度机和 a1 系列这类旗舰全能产品。

A7M5 用的部分堆栈 CMOS，则是介于两者之间的精明折中，保留了背照式的底子，但在传感器边缘加盖了一圈「高速缓存区」，以此大幅提升数据吞吐效率。

这项技术的优势简单粗暴——速度。而这份速度，配合索尼 BIONZ XR2 处理器，直接解开了困扰 A7M 系列多年的两道封印：连拍与视频。

这里有一个极易被忽视的技术细节：RAW 文件的位深（Bit-depth）。

很多相机为了冲刺超高速连拍，会将 RAW 文件从 14bit 降级为 12bit。这丢失的 2bit 数据，意味着色彩断层的风险增加，后期空间压缩。

而索尼 A7M5 可以实现每秒 30fps 下维持 14bit RAW 无损输出——这个数据，是 A7M4 无法比拟的。

从视频规格来看，A7M 系列第一次迎来 7K 超采的 4K 60p 无裁切的录制，A7M4 时代那个让人难受的 60 帧裁切视角，终于成为了历史，配合 A1 II 同款的 AI 对焦芯片，它在单兵作战的视频拍摄上，实用性大幅提升。

遗憾的是，我们还是没有在 A7M5 上等到利用整块 3:2 传感器的 Open Gate 的出现，对于那些需要一条素材剪出横竖两个版本、或者需要后期大幅二次构图的创作者来说，的确不够灵活。

不过，天下没有免费的午餐，在影像技术上，速度与画质有着天然的矛盾——

使用堆栈式传感器的高速相机往往会在某段 ISO 出现动态范围折损的问题，比如使用堆栈式传感器的索尼 A9，为了实现 20fps 连拍和无黑屏，它的电路层极其复杂，读出速度极快，但代价是高频的读出电路会引入额外的电子底噪，在 ISO 100 的基准感光度下，比 A7R2 的动态范围低了约 0.5-1 档。

这个「物理魔咒」，同样延续到了 A7M5 所采用的部分堆栈传感器上，虽然官方宣称拥有 16 级动态范围，但物理规律告诉我们，部分堆栈结构往往会在信噪比上做出妥协，参考目前市面上采用同类技术的机型，它们都在基础 ISO 和中段 ISO 表现出了信噪比下降的趋势。这意味着如果你强行提亮暗部，噪点会比以往更多；在面对大光比的日落或风光时，高光拉回的余地也不如传统的背照式传感器那么宽裕。

松下的解决方案是增加一个复杂的「DR Boost」开关，让用户在「速度」和「画质」之间二选一，索尼 A7M5 很可能也会面临同样的物理墙，对于主拍风光、极其在意静态画质纯净度的用户来说，这需要做好心理准备：它变快了，但画质的具体表现还有待考察

得益于传感器和处理器的升级，索尼 A7M5 的续航也有相应的提升，来到了 750 张。

颇有趣味的是，在解析完部分堆栈式传感器后，你会发现这块 CMOS 与 A7M 系列的定位，可谓相得益彰——

众所周知，索尼 A7 家族的牌桌上分工明确：R 系列死磕极致画质，S 系列剑指暗光视频，而留给 M 系列的任务看似中庸，实则最难——它要在两者之间寻找那个完美的最大公约数。

而这块传感器，既避开了全堆栈的昂贵，又甩开了传统背照式的迟缓，它在物理结构上的「折中」，恰好对应了 M 系列在市场定位上的均衡，称得上天作之合。

如果用一句话定义 A7M5，那就是：它是画质与速度这对由于物理铁律而无法共存的矛盾，在博弈与妥协之后，结出的果实。

看完了 A7M5 的核心参数，我们将视线转回机身，索尼 A7M5 延续了一贯的家族式设计，与 A7R5 比较类似，总体与 A7M4 相比，没有过大改动，但在小细节上，还是有些升级——

A7M5 采用自家老大哥 A1M2 的 3.2 英寸的四向翻折触控屏，同时在接口上，抛弃了颇有怀旧感的 Micro-USB，取而代之的是更符合现代工作流的 双 USB-C 接口。

最后，是索尼标志性的「精准刀法」。

A7M5 虽然配备了双卡槽，但采用的是 「1 个 SD/CFe A 混合卡槽 + 1 个纯 SD 卡槽」 的组合，也就是说你无法使用双 CFe 卡进行最高规格的高速连拍备份，索尼刀法名不虚传。

索尼 A7M5 的最终售价为 17999 元。

真正的「护城河」，不是机身

看完上面的内容，你可能会觉得 A7M5 是一台优缺点都很明显的相机。

但数码相机，不同于我们熟悉的手机等消费电子产品，它的生命周期远比我们想象的要漫长。

一旦把时间轴拉长，你就会发现，影像厂商之间的战争，从来不是靠一代产品、或者一两台机身的输赢来决定的。在这场马拉松里，评价一台相机的维度变得复杂而深远——机身重要，生态也同样重要。

索尼 A7M5 背后，是 E 卡口镜头的庞大帝国，这才是索尼最可怕的地方。

经过十年的深耕，E 卡口拥有目前地球上最庞大、最完善、也是最亲民的镜头群：

• 你想买顶级镜头？索尼自家的 G 大师系列数不胜数。
• 你预算有限？适马、腾龙甚至唯卓仕等国产品牌，为你提供了海量的「平替」。

这是索尼的存量优势。

对于一个摄影爱好者，或者是刚成立的小型工作室来说，买相机不是一锤子买卖。你买得起佳能 R6 III 的机身，但当你看到佳能 RF 镜头高昂的价格，且几乎没有副厂选择时，那个「准入门槛」是巨大的。

而索尼这边的画风完全不同。你买回 A7M5，转头就能用极低的成本，在二手市场或者副厂新品里淘到素质极佳的镜头。

从某种意义上来说，这像极了 Windows 和 macOS。

虽然 A7M5 在 Open Gate 上略显遗憾，没有佳能 R6 III 那种破釜沉舟的力度，但在商业逻辑上，A7M5 依然是一台极度成熟的机器：经济高效的编码格式、优秀的曲线，部分堆栈和 AI 解决了速度的问题，用 3300 万像素保留了甜点级的画质体验，然后转身指了指身后那片浩如烟海的镜头群——

那里，才是它真正的杀手锏。

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被称为「欧洲版 DeepSeek」的 Mistral AI 在被 OpenAI、Google 和中国开源模型 DeepSeek、Qwen 夹击大半年后，终于坐不住了，正式发布了新一代 Mistral 3 系列模型。

Mistral AI 是一家总部位于法国的大模型公司。据报道，今年 9 月，英伟达第三次出手投资这家初创企业。经此，Mistral 的估值达到约 135 亿美元，成为欧洲 AI 领域最受瞩目的独角兽之一。

这一次，Mistral 居然只盯着中国模型打

Mistral 3 这次带来了旗舰模型 Mistral Large 3，以及三款高性价比的小模型 Ministral (3B、8B、14B)。

其中 Mistral Large 3 是绝对的主角，总参数量为 675B，其中活跃参数为 41B，这是自 2023 年底至 2024 年初的 Mixtral 8x7B 和 8x22B 以来，Mistral 首个开放权重的混合专家模型。

但最让我感到「不对劲」的是官方的对比策略。

在官方的跑分图里，Mistral 竟然完全无视了 GPT-5.1 或 Gemini 3，而是直接把枪口对准了中国的 DeepSeek-V3.1 和 Kimi-K2。

Mistral 的逻辑很直接：我的参数量只有 Kimi 的一半左右，但我的性能跟你五五开，甚至更强。

官方晒出的成绩单如下：

• 赢面： 在 MMMLU 和 AMC 上，Mistral Large 3 分别拿到了 85.5 和 52.0 的高分，略微领先 DeepSeek-V3.1。
• 输面： 在程序员最关心的 LiveCodeBench 和 SimpleQA 上，Mistral Large 3 还是输给了 Kimi-K2。

比 DeepSeek 笨，还贵 3 倍？

虽然 Mistral 试图证明自己是「效率之王」，但在 X 上，科技博主直接泼了一盆冷水，甚至用了「Mistral 正在缓慢死亡 (slow death)」这样严重的词。

他的评价简单粗暴，列出了 Mistral 新模型的三大罪状：

1. 更笨： 脑子不如 DeepSeek 好使。
2. 更贵： 价格却是 DeepSeek 的 3 倍。
3. 更慢： 推理速度甚至比 GPT-5 还慢。

这确实戳到了痛点。在 Artificial Analysis 的最新综合 AI 指数榜单上，Mistral Large 3 的得分只有 38 分。

看看排在前面的是谁？Gemini 3 Pro（73分）、Claude Opus 4.5（70分）、GPT-5.1（70分）。Mistral 距离第一梯队的差距，已经不是「追赶」，而是断层了。

在 LMArena 排行榜中，它在开源非推理模型中排第二，总榜第六。成绩尚可，但绝对称不上「屠榜」。

有测试者发现 Mistral Large 3 各个方面都表现不佳：

• 该模型难以正确执行工具调用，常会输出格式错误或无效的工具调用指令。
• 在基于图像的基准测试中表现平平。

真正值得冲的，其实是小模型

Ministral 3 是所有开源模型中性价比最高的产品。每种参数规模均提供基础版、指令版和推理版，且均具备图像理解能力，全部基于 Apache 2.0 许可证开源。

这意味着什么？你可以免费商用，随便魔改。

• 全能： 所有尺寸都支持图像理解，不再是「瞎子」 。
• 能打： 14B 的推理版在 AIME’25 测试中准确率达到了 85%。

Mistral 3 确实进步了，就像网友说的那样：欧洲仍有一家前沿模型制造商能基本跟上中国开源模型的步伐，尽管 Mistral 尚未推出推理器，其实际性能仍落后于时代。

但在 DeepSeek 把大模型价格打下来的今天，仅仅做到「性能不错」已经不够了。用户要的是极致的聪明，或者极致的便宜。

目前的 Mistral ，似乎卡在了一个尴尬的中间位置。能不能成为「欧洲之光」，可能真得看后续的迭代了。

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当我看完了理想 AI 眼镜 Livis 的所有产品细节，我不得不承认一个略显荒诞的事实：

目前市面上完成度最高、最值得买的智能眼镜，来自一家造车的公司。

就在刚刚，理想正式揭晓了这款产品的价格，Livis 的起售价定在了 1999 元，而在 12 月 31 日前下单的用户，还可以享受 15% 的限时补贴，到手价仅需 1699 元。

为什么我们会对这个产品给予这么高的评价，原因其实很简单。理想把那个被科技厂商搞砸了的逻辑给顺过来了。理想很明白，在成为一个无所不能的 AI 终端之前，Livis 首先得是一副让你愿意戴出门、且戴得舒服的眼镜。

理想汽车产品部高级副总裁范皓宇在发布会上说：

我们并不想仓促的做一款产品去赚快钱，蹭个热点，而是实打实的想做一个高可用，不给用户带来额外负担，能够陪伴用户很长时间的产品，能够让用户真正的体会到工作生活。因为它而变得更好了一点

智能眼镜，首先是一个眼镜

绝大多数智能眼镜最终沦为电子垃圾，不是因为它们不够聪明，而是因为作为一副眼镜，它们的存在感实在太强了。

理想显然研究过那些躺在抽屉里的竞品，在 Livis 上做了一个很极端的取舍，先做减法，再做加法。

整机 36g 的重量，是一个非常有杀伤力的数据。作为参考，海外好评度很高的 Ray-Ban Meta 重量超过了 49g，小米的同类产品也在 40g 左右。在鼻梁这个对重量极其敏感的部位，每一克的负担在长时间佩戴后都会被指数级放大。

为了把重量抠到极致，理想使用了瑞士 EMS 的 TR90 医疗级材料，并且针对亚洲人的头型做了微调。镜腿间距被设定在 137mm，转轴处预留了 15° 的外翻空间。这不仅是为了佩戴稳固，更是为了避免欧美品牌眼镜那种恼人的夹头感。

解决完「重」的问题，还得解决「看不清」的问题。理想这次拉来了蔡司作为战略合作伙伴，不仅保证了光学的基本素质，更关键的是打通了服务链路。

在镜片成本上，理想这次没玩套路。1999 元的起售价直接标配了蔡司防蓝光树脂镜片；如果你需要户外墨镜或者更高级的蔡司感光变色镜片，只需要再加几百元就能升级。即便是复杂的近视/散光定制，官方也号称最快当天就能完成配镜并发货。

总之，你不需要拿着验光单去线下眼镜店折腾，在下单的同时就能解决屈光度定制问题。

在把眼镜这个属性立住之后，理想才开始往里面塞东西。

首先是声音。理想把这个功能形象地称为「理想 Livis 头枕音响」。Livis 并没有用骨传导，而是配备了一套开放式的双磁路三明治扬声器。

在实际听感上，这种结构带来的声音厚度要优于一般的骨传导耳机。针对开放式耳机最尴尬的漏音问题，理想加入了逆声场抵消技术，在电梯或办公室这种安静环境下，能在很大程度上保护隐私。

与此同时，依靠 4 麦克风阵列，当你录制视频时，它能记录下全景声的空间音频。当你回看视频时，声音是有方位的。这样的沉浸感，其他智能眼镜难以提供。

至于拍摄，镜腿前方那颗 1200 万像素的摄像头，支持 0.7 秒快拍和 Live Photo 实况照片，当然也支持视频的拍摄。

我们必须坦诚地说，它的画质并不适合去和旗舰手机的主摄硬碰硬，其核心价值在于第一人称视角和快。当你双手都在开车，或者正在抱着孩子的时候，这种所见即所得的记录方式，是手机无法替代的。

为了支撑这些功能，理想在这个尺寸下做到了混合续航 18.7 小时。按照理想的测试模型，这个时间包含了 1.5 小时的听歌、1.5 小时的电话、2.5 小时的录音以及数十次的 AI 问答和拍照。如果只用来听歌，可以连续听 7 个多小时，纯待机状态可以达到 78 小时。

Livis 还标配了一个内置 1700mAh 电池的眼镜盒。这个盒子的设计非常巧妙，既是收纳盒也是充电宝，而且它自己还支持无线充电。这就形成了一个非常顺畅的补能闭环——不用的时候随手放进盒子里，盒子随手扔在车上的无线充面板上，基本告别了电量焦虑。

MindGPT 的新载体

在硬件之上，MindGPT-4o 多模态大模型构成了它的软件灵魂。相比于百科问答，Livis 更偏向于私人助理。

但在聊它有多「聪明」之前，首先得聊聊「快」。毕竟对于语音交互来说，快是自然的前提。为了实现这种跟真人一样的沟通节奏，Livis 使用了一套流式智能语音框架。

传统的语音助手往往是线性的，它得等你彻底把话说完，把语音转成文本，再扔给 AI 去思考，最后再把答案传回来，这中间要消耗很多时间。而流式交互改变了这个流程，就像人和人聊天一样，在你说话的过程中，它其实已经在听、在思考了。这种「边听边想」的能力，配合端侧算力的优化，让它的对话响应速度达到了 800 毫秒，几乎感觉不到延迟。

在解决了「快」之后，理想才引入了更多深度的能力，比如 Deep Research。

你可以给它一个复杂的指令，比如「梳理一下 2025 年自动驾驶芯片的市场格局」，眼镜会在后台进行长时间的检索和整理，随后在手机 App 端生成一份详尽的报告。此外它还具备了记忆能力，能记住你提到的生活琐事，比如家人的生日或喜欢的餐厅，并在合适的时机提醒你。

当然，与车的联动才是理想的老本行。理想把 Livis 和理想汽车的连接体验比作 「iPhone 和 AirPods 的关系」。

连接之后，交互体验是非常直觉的。依靠免唤醒和意图识别，你可以在任何地方直接说打开后备箱、查询胎压或者打开座椅加热，完全不需要掏出手机。

而在车内，为了防止车内语音交互打架，理想做了一套很细节的唤醒抑制逻辑。在车内环境下，喊理想同学会默认唤醒车机，只有当你发出帮我拍照、开始录像这类眼镜专属指令时，眼镜才会接管语音流。

理想要做的，不是一个车钥匙

An iPod, a phone, and an internet communicator

2007 年的 Macworld 大会上，乔布斯在舞台上反复念叨着这三个词。

这也是科技史上最经典的时刻之一。当台下的观众以为苹果要一口气发布三款新硬件时，他才揭晓了谜底。这三样东西不是三个独立的设备，而是一个设备，那就是 iPhone。

如果我们借用这个逻辑来拆解 Livis，你会发现理想的产品定义其实也是完全一样的路数。

你可以把它看作是四款产品的集合体。

首先它是一副佩戴舒适的光学眼镜。36g 的重量和蔡司的加入，保证了它作为「眼镜」的基础属性。考虑到现在市面上蔡司镜片的价格，分分钟比 Livis 更贵，买它简直相当于「买镜片送智能眼镜」

其次它是一副音质极佳的开放式耳机。如果你平时就有佩戴耳机的习惯，那 Livis 的价值就更大了，从我们的实际体验来看，它的双磁路扬声器效果能媲美，甚至超越两千元档位的耳夹式耳机。

再者它是一个随身的 AI 智能助理。相比于 Humane Pin 或者 Rabbit R1 那些试图取代手机却最终沦为笑柄的新物种，眼镜的形态明显要自然得多。它听得见、看得见、能说话，而且永远在线。

最后才是属于理想汽车的车控终端。

这个逻辑理顺了，你就会发现理想的小算盘打得有多精。对于理想车主，这最后一点或许是下单的直接动力。但对于非理想车主，前三点的组合依然具备相当的说服力，毕竟一副带 AI 和好音质的轻便眼镜，本身就是一个完整的产品。

这其实也解释了另一个更有意思的问题，为什么是眼镜而不是手机。、

同样是造车新势力，蔚来选择了造手机。他们的逻辑很硬核——为了更好的车手互联，为了把车钥匙做得更极致。但在手机这个极度成熟、竞争简直可以用惨烈来形容的红海市场，车企想要做出差异化太难了。

但智能眼镜不一样，这是一片还没被巨头瓜分殆尽的蓝海，在这个空窗期，理想带着它在汽车上积累的技术杀进来，其实是非常聪明的。

而且眼镜这种形态，天然就比手机更适合 AI。

手机的交互逻辑是「低头」，你需要掏出来、解锁、点击屏幕。而眼镜的逻辑是「抬头」，它就在你的视野里，在你耳边。当你习惯了用语音让车机放歌、导航，那么在走路、骑车或者工作时，用语音让眼镜帮你记事、查资料，也是一件顺理成章的事情。

就像范皓宇在发布会上说的那样：

眼镜其实是一个日常，佩戴时间非常长，存在感很低，对舒适的要求非常高的终端形态。它的语音非常近，而且稳定性很好，也不需要用户改变什么已有的习惯。所以它成为我们智能体验带出车内的最佳载体。

从更深层的角度看，Livis 其实是理想 AI 能力的一次溢出。

仔细想想，现在的理想汽车本质上就是一个巨大的 AI 机器人。它有视觉、有听觉、有大脑。现在理想只是把这套感知系统小型化了，从车上拆下来，戴到了你的脸上。

通过 Livis，理想正在试图把触角伸向我们生活的每一个角落。从车内的「移动的家」，延伸到车外的「随身智能」。对于用户来说，这可能是一次低门槛的尝鲜，千把块钱就能体验到理想的 AI 和服务。而对于理想来说，这可能也是一次极其成功的品牌推广。

至于它能不能成为你的生活标配，答案或许不在发布会上，而在你把它架到鼻梁上的那一刻。

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谁都没想到，传说了快两年的三星三折叠手机，就在 12 月一个憋闷的早晨默不作声的通过 Samsung Newsroom 发布了。

与早期的预测相同，三星为这款三折叠（tri-fold）产品起了一个波澜不惊的名字：Galaxy Z TriFold，没有跟随 Z Fold 系列的编号，相当于另起炉灶、重另开新线了。

自此，华为 Mate XT 系列终于不再是三折叠市场的独苗，而对于消费者来说——有竞争的市场，才是有进步的市场。

只不过它虽然叫做 Galaxy Z TriFold，但它的展开方式却不是「外翻内折」的 Z 字型铰链，而是类似叠被子一样的 G 型铰链——内屏的两侧向中间合拢，然后才能翻转使用背部的外屏。

▲ Mrwhosetheboss 上手

这样一来，Galaxy Z TriFold 就只有「完全展开」和「完全关闭」两种使用形态，要么用分辨率 2160 x 1584 的 10 寸内屏，要么用 6.5 寸的外屏。

虽然它少了像华为 Mate XT 和 XTs 的双折叠使用形态，不过根据我们评测 XTs 时的实际经验，「三折叠手机的双折叠形态」并不是那么的常用，Galaxy Z TriFold 这样的取舍并没有什么问题。

为了容纳两侧厚度不同的机身，三星也对铰链进行了相当多工艺上的改进。

Galaxy Z TriFold 上面的「Armor FlexHinge」采用了双轨结构，让铰链两边的机身协同移动，即使重量不同，也能实现流畅和稳定的开合。

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此外，Galaxy Z TriFold 也用上了国行 W 系列的陶瓷。它的 6.5 寸外屏为康宁大猩猩玻璃陶瓷 2.0，两侧的机身背板则采用了「陶瓷玻璃纤维增强聚合物背板」，相比 Z Fold7 的玻璃显著增强了抗裂性——

但坏处也显而易见：Galaxy Z TriFold 的三块亮面背板是毋庸置疑的指纹收集器，再加上它只有黑色一种配色，随用随擦是在所难免的了。

此外，三星也对折叠方式做出了规范，系统会在折叠的时候给出视觉提示，内屏没有完全展开的情况下是无法使用的，这和七月份泄露的系统预览图基本一致：

▲ Mrwhosetheboss 上手

不过 Galaxy Z TriFold 虽然没有严格意义上的双折叠模式，但三星保留了翻开一侧屏幕用后摄自拍的功能，在功能性方面是没有什么严重缺失的。

Galaxy Z TriFold 的内外屏规格均为三星 Z 系列的动态 AMOLED 2X，10 寸内屏的峰值亮度为 1600 尼特，背部 6.5 寸的外屏则可以达到 2600 尼特，规格几乎与 Z Fold7 如出一辙。

而和 Z Fold7 如出一辙的不只是外屏规格，Galaxy Z TriFold 同样搭载着 2 亿像素 f1.7 主摄、1200 万像素超广角和抽象的 1000 万像素 3 倍长焦——有这样的「扎实」参数，几乎不用期待它的拍照表现了。

▲ Mrwhosetheboss 上手

此外，Galaxy Z TriFold 同样用着 Z Fold7 同款的骁龙 8 Elite for Galaxy 定制版处理器，无论何种容量都标配 16GB 内存，只有 512GB 和 1TB 两种 SKU，相比 12+526GB 的 Z Fold7 稍显厚道。

比较值得注意的是，三星在 Galaxy Z TriFold 上采用了一些新的材质工艺。比如这次除了传统的铝合金边框之外，Galaxy Z TriFold 的中轴盖板从铝换成了钛金属，可以有效防止面积更大的盖板上出现划痕。

现阶段，在「上万元」这个超高端价位段里，（除了 iPhone）怎么用软件来辅助提升硬件能力才是厂商的重点，而三星作为目前少数几个从手表到电视都有涉猎的「全生态」玩家之一，应该能为我们交出一份不错的答卷。

其中最主要、和华为 Mate XTs 差别最大的，就是三星 OneUI 里面引以为傲的 DeX 模式了。

▲ Mrwhosetheboss 上手

三星在 Galaxy Z TriFold 上首次允许在不外接显示器的情况下激活 DeX 模式，在 10 寸的内屏上打开一套完全基于键鼠的准电脑级桌面，这一点要比 Mate XTs 上的「自由多窗」模式更彻底一些，用起来也的确更像小电脑了。

▲ Mrwhosetheboss 上手

此外，Galaxy Z TriFold 的 DeX 模式还支持像 Windows 和 macOS 那样添加第二块虚拟桌面，用户可以快速在两个桌面的应用组之间切换，毕竟有了 16GB 就是比较豪爽。

只不过华为 Mate XTs 支持手写笔，而坚持深耕手写笔操作多年的三星似乎在慢慢放弃这条路。Galaxy Z TriFold 和今年的 Z Fold7 一样，同样是从物理上移除了手写笔的检测硬件，支持的外设只剩下了蓝牙键鼠。

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只不过如果真的要用三折叠移动办公的话，一个专门的鼠标蓝牙还是要比华为 M-Pen 3 的「空鼠模式」实用许多的，当然，Mate XTs 也是能外接鼠标的。

此外，得益于谷歌和 OneUI 的双重加持，我们预计 Galaxy Z TriFold 对于软件的超宽屏适配会有一个比较好的表现——当然，仅限于规范开发的国外 app。至于极个别国产毒瘤 app 连华为都不做适配，自然也不会适配三星了。

▲ Mrwhosetheboss 上手

目前，三星 Galaxy Z TriFold 的售价尚未公布，海外官网也仅仅显示从 12 月 9 日 10 点起接受预定。

根据三星的介绍，这款三折叠产品不会全球开售，而是 12 月 12 日在韩国首销，后续推广至中国、新加坡、阿联酋等区域，美版则要等到 2026 年第一季度。

不过好消息是，目前国行三星商店已经上线了新品预购入口，三星也在盖乐世社区表示将于 12 月 9 日早 10 点开启预售，但国行售价仍未公布。

根据部分海外博主的上手预测，Galaxy Z TriFold 最终的售价可能会落在 2400 美元左右（约合人民币 17000 元），国行的最终定价有希望落在 17999 档，但更多预测都怀疑三星会上调至 2 万元左右。

总之，作为目前全球三折叠手机市场的唯二玩家，华为和三星各自会在三折叠这个形态里玩出什么花样，还是相当让人期待的。

无论是 One UI vs 鸿蒙，还是 DeX vs 自由多窗，怎么让这些价格动辄两万多的「天顶星旗舰」实现软件带动硬件、戴着镣铐跳出最漂亮的舞蹈，才是真正的重中之重。

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2025 年，AI 视频又把桌子掀了。手切金属、小猫做饭，甚至是那个火遍全网的「奥特曼宇宙」，对 AI 来说不过是几句 Prompt 的功夫。

但也别高兴得太早。

绝大多数 AI 视频工具，依然停留在「素材生成」阶段。它们能给你一段精美的画面，但这些画面是大多是破碎的、静音的、单一景别的。

如果你想搞点严肃创作，比如带分镜的故事片，你得不停地「抽卡」，祈祷 AI 能听懂什么是远景、什么是特写。

结果往往是，它一股脑塞给你一堆逻辑不通的废片。选完还得配音、剪辑、配乐…一串工作流下来，10秒视频能干两个星期。

AI 视频到底什么时候才有带演技的叙事能力能学会「讲故事」？

昨晚，拍我AI（PixVerse） V5.5 的更新给了给我带来了惊喜。时隔半年，这位「卷王」再次扔出重磅炸弹。如果说上一个版本是给你配了一个特效师，那么 V5.5 则是给你配备了一个懂视听语言的导演组。

V5.5 是国内目前唯一能够一键生成「分镜 +音频」，实现完整叙事的 AI 视频大模型。

它最大的突破在于：AI 视频开始具备「导演思维」。它不再只是生成会动的图片，而是开始理解镜头、声音与叙事之间的逻辑关系。

以前需要专业分镜师才能做到的事，现在的你，也能「从从容容游刃有余」。

AI 视频终于拥有了「灵魂」

影片的「故事感」从何而来？很大程度上，源于人物的对白、背景音乐的烘托，以及镜头切换带来的节奏感。

我们就从这两个维度，来狠狠考验一下拍我AI 的成色。

查看完整视频案例效果请跳转 APPSO 推文

自带百万音效师

先从「配音师」这个角色开始，拍我 AI V5.5 支持多角色音画同步，看它水平怎么样。

首先我们来段沙滩广告。

提示词：男人看向镜头，将啤酒举到镜头前，对着镜头倾斜瓶子，做干杯动作。背景音是动感的电子乐，有明显的鼓点，充满流行感。

拍我 AI 做得干净利落。最让我起鸡皮疙瘩的是细节： 它完全听懂了场景，配上了十分适合夏日沙滩的感觉的音乐。

这种对环境音的理解，十分给力。

再来点环境不一样的，让一辆的士驶过城市街头。

拍我 AI 也是手拿把掐，镜头不仅跟随着汽车，还配上了街头嘈杂的汽车声，仿佛真的置身于人头攒动的纽约街头。

提示词：出租车在城市街道里前行，渐渐消失在画面中。

但这还只是开胃菜，我们继续上强度。

我先用拍我AI 内置的 Nano Banana Pro，生成了一张图片，然后再让拍我 AI 生成了一个「欢迎南方小土豆光临东北」的视频。

提示词：女人热情地说：「欢迎南方小土豆，来我的家乡！俺东北这里可想你啊！」

短短两句话，口型对上了，东北阿姨热情的劲儿都拿捏了，简直让人想要下了班就立刻买张机票去旅行。

再比如，下面这段帕丁顿熊的片段中，它精准地复刻了那标志性的英伦腔调。那种特有的顿挫节奏与绅士般的「老伦敦」口音，听起来不仅地道，而且非常有辨识度。

而在处理小熊的剧情时，它更是展现出了对剧本的理解力。

当角色意识到自己身处巴黎铁塔，而对方在东京铁塔的乌龙瞬间，拍我AI 生成的语音准确传达出了那一刻的错愕与惊讶。

这种对语气拿捏的细腻程度，让整个片段不再是简单的画面堆砌，而是有了真实的情绪流动。

它不仅仅是简单地识别了两个角色形象，更深刻地理解了角色背后的文化符号与剧情语境，从而为它们匹配了极具灵魂的声音演绎。

不难看出，拍我AI 音频生成功能，让视频工作流里的配乐和配音门槛大幅降低。只要在拍我AI 的视频生成的参数里，将「音频」的选项打开，接着只需要简单的一句话，就能帮你快速批量尝试，简单到一个人就能轻松做好。

拿捏影视级的镜头

景别，是导演手中的刀，用来切割时空，引导情绪。

过去，用 AI 做分镜简直是「噩梦」：你得分别生成远景、近景，然后再自己去剪辑软件里拼。而在拍我AI V5.5 里，这种笨功夫成为了历史。

打开多镜头模式，告诉 AI 你要的画面的景别，并切换多机位，它就能直接生成一段有叙事节奏的成片。

比如那个火遍全网的「三宫格海边写真」，我们就能把它变成一段更加有趣的剧情短片：

提示词：
镜头一：猫回头看着镜头。猫说：「山的那边是什么」。
镜头二：猫再次回头望向大海。镜头拉近猫，猫说：「你不用告诉我」。
镜头三：猫正脸部的特写镜头。猫说：「因为，我只想在你家里捣乱。」

整体成片的效果相当扎实。但真正让我惊叹的，是拍我AI 理解了台词背后的情感潜台词。在猫咪开口前的瞬间，极具灵性地加了一个推镜头的特写调度。这种看似简单的运镜处理，瞬间拉满了画面的叙事张力。

我们再来到东非大草原。我还用 Nano Banana Pro 生成了一个纪录片图片，一键视频生成了一段剧情短片：

如果你觉得还要先学习写分镜太麻烦，没关系，拍我AI V5.5 的「脑补」能力同样惊人。 只给一句话，它也能给你惊喜。

提示词：he woman watching her memory-lost mother at home, and sad. They hugged but her mother seemed not to remember her anymore.

拍我AI V5.5 交出的答卷超出预期。不但给了我三个镜头，还自主构建了一段完整的叙事：从母女互动，到最后温情相拥的落点，剧情逻辑清晰感人。

可以看出，拍我AI V5.5 已经不再止步于单一画面推进，而是开始真正掌握了视听语言的语法。通过精准捕捉提示词中的场景氛围与情感基调，自主编排景别和镜头，为生成的影像注入了能够打动观众的内涵。

这种变化，让最终的成品摆脱了「动态图片」的单调标签，进化为一段真正具有叙事承载力的影像素材。

一键直出广告大片，新的创作神器诞生

刚才那些玩法可能还只是「整活」，为了验证它是否真的具备「生产力」，我们决定再上点难度。

直接甩给拍我AI V5.5一个完整的惊悚电影镜头脚本，看看它接不接得住。

提示词：The video is shot using a fisheye lens, giving a distorted, wide-angle view of an urban street scene at night in front of a store with a sign reading “DELI • GROCERY • ATM” (English). The lighting is dim, with red neon reflecting off wet pavement. The musical sound is slow, ominous industrial bass with distant sirens. The camera focuses on a tall figure wearing a cracked, porcelain doll mask and a heavy trench coat, looming over the lens. Behind him, two figures in black hoodies stand motionless near the store entrance. The masked figure leans uncomfortably close to the fisheye lens, whispering hoarsely: “Midnight tick, the shadows don’t sleep. Price on the head, and the secrets we keep. You saw the sign, but you didn’t read the print. One wrong step, and you vanish in a tint.” The figure slowly raises a gloved hand to cover the camera lens as the screen fades to black.

坦白说，最终呈现的成片质感大大超出了我的心理预期。

拍我AI V5.5 展现出的剪辑非常老练，它懂得如何在不同景别间流畅切换，避免了 AI 视频生成中常见的时空割裂感，让画面流转显得合乎逻辑。

当然，现阶段的 AI 还无法做到百分之百的完美。比如在处理最后那个极具张力的鱼眼镜头人物对白时，面部细节仍显露出些许破绽。但它在动态物理规律的遵循上守住了底线，整体瑕不掩瑜，成片的完成度和可用性依然处于高水准。

更令人惊喜的是声画配合。拍我AI V5.5 生成的人声不仅仅是念出台词，而是精准拿捏到了惊悚题材所需要的紧张氛围与压抑感，从音色质感到语速节奏，都与画面情绪实现了默契。

这种逻辑自洽、鲜有出戏感的表现，直接拓展了它的落地场景。对于电影导演而言，它完全可以作为高效的沟通工具，用来向编剧或摄影指导直观地阐述创意构思。

而对于广告人来说，它还是个创意利器。只需投喂一个完整的 Brief 和示意图，它就能迅速生成一支达到提案级别的汽车商业广告，效率惊人。

提示词：黑暗的极简空间中，一束流动的光带扫过深灰色车身的腰线，展示出”液态金属”般的肌肉质感。紧接着，矩阵式LED大灯猛然亮起，光束直刺镜头，照亮空气中的微尘。音乐声是低沉的电流声逐渐增强，伴随一声类似心脏跳动的重低音。一个沉稳深沉的男声说：”觉醒。” 镜头切至下一场景： 城市夜景的高速跟拍镜头，车辆在充满了蓝紫色霓虹灯光的隧道中飞驰。流动的城市灯光在车窗和流线型车身上拉出长长的光带，强调极速下的动态模糊感。音效是尖锐且充满未来感的电机加速啸叫声，混合着破风声。男声说：”超越速度的边界。” 镜头切至下一场景： 航拍镜头展现广阔的沿海悬崖公路，正值日落时分（Magic Hour），金色的阳光洒满车身，与深邃的大海形成冷暖对比。车辆向着地平线驶去，留下优雅的背影。音乐转为宏大且激昂的电影氛围乐，带有史诗感。男声继续：”不仅是抵达前方，更是征服。” 镜头切至下一场景： 车辆静止在极简的黑色反光地面上，车头正视前方，背景是抽象的红色流光慢慢消散。镜头缓慢拉远，上方浮现银色金属质感字幕”APEX “。男声说：”Apex GT。” 音乐在最后一声强有力的重音后戛然而止。

可以看到，这类成片的质感已经比较稳定。这充满速度与金属质感的车辆，让你几乎很难分辨这出自 AI 之手，还是某家专业广告公司的制作班底。

画面之间的衔接展现出了极高的成熟度，丝毫看不出拼接的痕迹。拍我AI V5.5 并非机械地堆砌素材，而是通过摇移等镜头、特写转向全景等画面语言，生成了一段有起伏、有张力的叙事段落。

配合引擎轰鸣与契合度极高的背景音乐，它成功摆脱了「AI 味」的廉价感，呈现出了可以融入到的工作流级别的影像水准。

别当「工具人」了，去当真正的「导演」

这次拍我AI （PixVerse) V5.5 的体验，让我产生了一个强烈的体感：AI 视频生成，正在经历一次关键的转折点。

过去使用 AI，像是在指挥一个听不懂人话的实习美工。你花着钱，还得在海量废片里大浪淘沙。那种频繁调整、试错、最后还得不到满意结果的挫败感，磨灭的不仅是时间，更是创作的热情。

拍我AI  V5.5 的出现，让我们看到了一丝曙光。

V5.5 底层模型基于自研多模态理解与生成技术，支持音频和视频同步生成，模型融合多镜头理解能力，智能生成匹配的分镜与多镜头，理解了视听逻辑。它不再是一个冷冰冰的素材库，而是一个开始懂剧本、懂叙事的「执行导演」。

虽然它还远未完美，但 拍我AI V5.5 这次确实给 AI 带来了一种「叙事能力的觉醒」，开始抹平普通人与专业导演之间那道巨大的技术鸿沟。

往后，无论是个人整活，还是商业化的广告样片、影视预演（Pre-viz），效率都将迎来质变。

这意味着，我们即将告别 AI 「素材生成」时代，跨入真正的「内容生成」时代。

在这个新时代下做专业创作，你可以不再需要精通 PR 或 AE，也不需要昂贵的摄影器材。你只需要专注于最核心的东西——创意与表达。

把繁琐的执行交给 AI，把思考留给人。

我想，这就是 AI 技术进步最性感的意义。

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Gemini 3 Pro 预览版上线那一刻，很多人心里的第一反应可能是：终于来了。

遛了将近一个月，这里暗示那里路透：参数更强一点、推理更聪明一点、出图更花一点，大家已经看得心痒痒了。再加上 OpenAI、Gork 轮番出来狙击，更加是证实了 Gemini 3 将是超级大放送。

这次 Gemini 3 的主打卖点也很熟悉：更强的推理、更自然的对话、更原生的多模态理解。官方号称，在一堆学术基准上全面超越了 Gemini 2.5。

但如果只盯着这些数字，很容易忽略一个更关键的变化：

Gemini 3 不太像一次模型升级，更像一次围绕它的 Google 全家桶「系统更新」。

模型升级这一块的，Google 已经把话说得很满了

先快速把「硬指标」过一遍，免得大家心里没数：

-推理能力：官方强调 Gemini 3 Pro 在 Humanity’s Last Exam、GPQA Diamond、MathArena 等一堆高难度推理和数学基准上，全部刷出了新高分，定位就是「博士级推理模型」。
-多模态理解：不仅看图、看 PDF，甚至还能在长视频、多模态考试（MMMU-Pro、Video-MMMU）上拿到行业领先成绩，说看图说话、看视频讲重点的能力，提升了一档。
-Deep Think 模式： ARC-AGI 这类测试证明：打开 Deep Think 后，它在解决新类型问题上的表现会有可见提升。

从这些层面看，很容易把 Gemini 3 归类为：「比 2.5 更聪明的一代通用模型」。但如果只是这样，它也就只是排行榜上的新名字。连 Josh Woodward 出来接受采访都说，这些硬指标只能是作为参考。

换句话说，「跑了多少分」只是一种相对直观的表现手法，真正有意思的地方在于 Google 把它塞进了哪些地方，以及打算用它把什么东西连起来。在这一个版本的更新中，「原生多模态」显然是重中之重。在这一次的大更新中，「原生多模态」显然是重中之重。

如果要为当下的大模型找一个分水岭，那就是：它究竟只是「支持多模态」，还是从一开始就被设计成「原生多模态」。

这是 Google 在 2023 年，即 Gemini 1 时期就提出来的概念，也是一直以来他们的策略核心：在预训练数据里一开始就混合了文本、代码、图片、音频、视频等多种模态，而不是先训一个文本大模型，再外挂视觉、语音子模型。

后者的做法，是过去很多模型在面对多模态时的策略，本质还是「管线式」的：语音要先丢进 ASR，再把转好的文本丢给语言模型；看图要先走一个独立的视觉编码器，再把特征接到语言模型上。

Gemini 3 则试图把这条流水线折叠起来：同一套大型 Transformer，在预训练阶段就同时看到文本、图像、音频乃至视频切片，让它在同一个表征空间里学习这些信号的共性和差异。

少一条流水线，就少一层信息损耗。对模型来说，原生多模态不仅仅是「多学几种输入格式」，这背后的意义是，少走几道工序。少掉那几道工序，意味着更完整的语气、更密集的画面细节、更准确的时间顺序可以被保留下来。
更重要的是，这对应用层有了革命性的影响：当一个模型从一开始就假定「世界就是多模态的」，它做出来的产品，与单纯的问答机器人相比，更像是一种新的交互形式。

从 Search 到 Antigravity，新总线诞生

这次 Gemini 3 上线，Google 同步在搜索栏的 AI Mode 更新了，在这个模式下，你看到的不再是一排蓝色链接，而是一整块由 Gemini 3 生成的动态内容区——上面可以有摘要、结构化卡片、时间轴，虽然是有条件触发，但是模型发布的同时就直接让搜索跟上，属实少见。

更特别的是，AI 模式支持使用 Gemini 3 来实现新的生成式 UI 体验，例如沉浸式视觉布局、交互式工具和模拟——这些都是根据查询内容即时生成的。

这个思路将一系列 Google 系产品中发扬光大，官方的说法是更像「思考伙伴」，给出的回答更直接，更少套话，更有「自己看法」，更能「自己行动」。

配合多模态能力，你可以让它看一段打球视频，帮你挑出动作问题、生成训练计划；听一段讲座音频，顺手出一份带小测题的学习卡片；把几份手写笔记、PDF、网页混在一起，集中整理成一个图文并茂的摘要。

这部分更多是「超级个人助理」的叙事：Gemini 3 塞进 App 之后，试图覆盖学习、生活、轻办公的日常用例，风格是「你少操点心，我多干点活」。

而在 API 侧，Gemini 3 Pro 被官方明确挂在「最适合 agentic coding 和 vibe coding」这一档上：也就是既能写前端、搭交互，又能在复杂任务里调工具、按步骤实现开发任务。

这一次最令人惊艳的也是 Gemini 在「整装式」生成应用工具的能力上。

这也就来到了这次发布的新 IDE 产品：Antigravity。在官方的设想中，这是一个「以 AI 为主角」的开发环境。具体实现起来的方式包括：

-多个 AI agent 可以直接访问编辑器、终端、浏览器；

-它们会分工：有人写代码，有人查文档，有人跑测试；

-所有操作会被记录成 Artifacts：任务列表、执行计划、网页截图、浏览器录屏……方便人类事后检查「你到底干了啥」。

在一个油管博主连线 Gemini 产品负责人的测试中，任务是设计一个招聘网站，而命令简单到只是复制、复制、全部复制，什么都不修改，直接粘贴。

最终 Gemini 独立完成对混乱文本的分析，真的做了一个完整的网站出来，前前后后所有的素材配置、部署，都是它自己解决的。

从这个角度看，Gemini 3 不只是一个「更聪明的模型」，而是 Google 想用来粘住 Search、App、Workspace、开发者工具的那条新总线。

回到最直觉的感受上：Gemini 3 和上一代相比，最明显的差别其实是——它更愿意、也更擅长「帮你一起协作」。这也是 Google 对它赋予的期待。

压力给到各方

跳出 Google 自身，Gemini 3 的 Preview 版本实际上给整个大模型行业，打开了一局新游戏：多模态能力应用的爆发势在必行。

在此之前，多模态（能看能听）是加分项；在此之后，“原生多模态”将基本配置——还不能是瞎糊弄的那种。Gemini 3 这种端到端的视听理解能力，将迫使 OpenAI、Anthropic（Claude）以及开源社区加速淘汰旧范式。对于那些还在依赖「截图+OCR」来理解画面的模型厂商来说，技术倒计时已经开始。

「套壳」与中间层也会感到压力山大，Gemini 3 展现出的强大 Agent 规划能力，是对当前市场上大量 Agentic Workflow（智能体工作流） 创业公司的直接挤压。当基础模型本身就能完美处理「意图拆解-工具调用-结果反馈」的闭环时，「模型即应用」的现实就又靠近了一点。

另外，手机厂商可能也能感到一丝风向的变化，Gemini 3 的轻量化和响应速度反映的是 Google 正在为端侧模型蓄力，结合之前苹果和几家不同的模型大厂建立合作，可以猜测行业竞争将从单纯比拼云端参数的「算力战」，转向比拼手机、眼镜、汽车等终端落地能力的“体验战”。

谁最强已经没那么重要了，谁「始终在手边」才重要

在大模型竞争的上半场，大家还在问：「谁的模型更强？」，参数、分数、排行榜，争的是「天赋」。到了 Gemini 3 这一代，问题慢慢变成：「谁的能力真正长在产品上、长在用户身上？」

Google 这次给出的答案，是一条相对清晰的路径：从底层的 Gemini 3 模型，往上接工具调用和 agentic 架构，再往上接 Search、Gemini App、Workspace 和 Antigravity 这些具体产品界面。

你可以把它理解成 Google 用 Gemini 3 将以原生多模态为全新的王牌，并且给自己旗下生态中的所有产品，焊上一条新的「智能总线」，让同一套能力，在各个层面都得以发挥。

至于它最终能不能改变你每天用搜索、写东西、写代码的方式，答案不会写在发布会里，而是写在接下来几个月——看有多少人，会在不经意间，把它留在自己的日常工作流中。

如果真到了那一步，排行榜上谁第一，可能就没那么重要了。

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没想到再次听到苹果 Mac Pro 的新消息，会是一个噩耗：

根据彭博社 Mark Gurman 爆料，苹果内部已经取消了新款 Mac Pro 台式机的开发，其搭载的 M4 Ultra 处理器也一起被砍，下一代高端桌面芯片是 M5 Ultra。

苹果内部基本放弃了 Mac Pro 项目，并认为 Mac Studio 才是未来。

Mac Pro 的坎坷一生

如果从 1994 年发布的 Power Macintosh 算起，那 Mac Pro 发布至今已过了 31 个年头，经历了苹果芯片的两次重大转型。

只是对于苹果来说，打造一台普通的性能猛兽永远不是产品的最终目标，做出一台既优雅又强大的电脑去定义未来，才是乔布斯和艾维的野心——甚至有的时候，「优雅」会优先于「强大」。

只是在半导体工业还不算发达的当时，设计和性能难以兼得，两者的矛盾如一个幽灵般盘旋在 Power Mac 和 Mac Pro 三十多年的历史中，注定了这个产品线命运多舛。

初代 Power Macintosh 采用了非常经典的塔式机箱形态，在当时作为首款搭载 PowerPC 处理器的苹果电脑问世，颇有秀肌肉的味道，位于苹果经典四象限的「专业级」和「台式机」区域。

从这时起，Power Macintosh 系列（后改名 Power Mac）成为了苹果电脑性能天花板代名词，主要面向高端的商务和创意用户。

Power Macintosh 定下的另一个「规矩」，就是极高的拓展性——它配备了 6 个 PCI 插槽和 7 个内置硬盘位，还需要用户自己添加独立显卡，完全就是为专业极客准备的产品。

在乔布斯回归苹果、乔纳森·艾维执掌设计大权后，两人通力合作打造出了多彩、塑料的 Power Mac G3，很好平衡了产品设计和性能功能。

两人不满足于此，Power Mac G4 Cube 在对未来计算机的进一步畅想中诞生。

通体玻璃和金属的外壳，看不到按钮和 CD 插槽，禅意甚至贯彻到机箱内部——连散热的风扇都没有。乔布斯对 Power Mac G4 Cube 非常满意：

我们通过简化去除多余的东西，取得进步。

Power Mac G4 Cube 得以位列现代艺术博物馆展厅，却也钉在了苹果产品的「耻辱柱」上：这个超小型机箱和无风扇的设计，导致散热能力低下，限制了性能发挥，最终这个设计也只使用了一代。

同样的故事，在 Mac Pro 产品线中还会再次上演。

2006 年，Mac Pro 接棒 Power Mac，同样在苹果转投英特尔的节点问世，搭载英特尔的至强系列处理器。

Mac Pro 延续了 Power Mac G5 的工业铝合金外壳，尽管工艺优秀，充满「Pro」气质，只是这个庞然大物的形态和体积，显然还不是苹果心目中的最佳形态。

于是在 2013 年，苹果给了艾维一个机会，去设计一款不同于以往的 Mac Pro。最终的成品确实称得上非同凡响，成为苹果产品设计史上极为浓墨重彩的一笔——

这个设计至今仍被人们津津乐道，但代价也很明显：这个仅有上代体积 1/8，只配备单个风扇的「垃圾桶」，很容易就会因为散热问题遇到性能瓶颈，对于一台面向专业用户的电脑来说是大忌。

并且，苹果官方也只允许用户自行更换 Mac Pro 的内存和存储空间，并警告强行更换显卡会有很高的故障风险。

这并不是专业用户们所期待的 Mac Pro。在发布两三年后，到处都充满了对这个「垃圾桶」的吐槽，以及苹果是否已经抛弃专业用户的质疑声。

为了挽救口碑，苹果官方很罕见在 2017 年的一次媒体活动中出面承认了「垃圾桶」Mac Pro 的失败，并在之后推出了 iMac Pro 平息专业用户愤怒，承诺下一台 Mac Pro 将「更模块化」。

新款 Mac Pro 终于在「垃圾桶」发布后的 2182 天后发布——这期间，iPhone 大改了两次设计。

令人啼笑皆非的是，苹果对于「垃圾桶」的反思结果，就是重新捡起了 2006 年的初代塔式 Mac Pro 的图纸，铝合金机箱则换用了著名的「刨丝器」设计。

至少，苹果终于端上来了一台高性能且可拓展的主机，人们欣然接受这台新 Mac Pro，这款产品最终也收获了不错的口碑。

只是当时也无人能预料到，这个 Mac Pro 的全新起点，同时也是这个产品线的终点。

一年后，Apple Silicon 横空出世，成为了 Mac 历史上最重要的一个转折点。

但这次，Mac Pro 没有像之前一样成为转型的排头兵，相反，在这个令人激动的新时代，它成为了无处安放的怪异存在。

Mac Pro 甚至是整个产品线中最后得到 Apple Silicon 翻新的型号，2023 年，搭载 M2 Ultra 的 Mac Pro 姗姗来迟。

虽然沿用了上一代颇受好评的新机箱，但高集成度的 Apple Silicon 生态，使得它的可扩展性极其有限，只能安装一些特殊的扩展卡，无法升级内存或者插入显卡。

与此同时，高能效的 Apple Silicon 终于让苹果得以「复活」Power Mac G4 Cube。

Mac Studio 小巧精致，外观没有一丝赘余，内部集成度高而无法扩展，苹果终于在 20 年后实现了乔布斯的夙愿，造出了一台真正面向未来的电脑。

对于用户来说，Mac Pro 更大、更重、更贵，却没带来更强的性能，只多出来一点点拓展性，新时代已经没有它的位置了。

或许也可以这么说，Mac Pro 不是被砍了，而是脱胎换骨，成为了 Mac Studio。

新时代再无 Mac Pro 的地位

和外观浑然一体的 iMac、Mac mini 以及多款 MacBook 比起来，采用塔式机箱、内部模块化设计的 Mac Pro，其实更像是一台 Windows 主机，不过运行着官方支持的 macOS。

纵观 Power Mac 和 Mac Pro 的历史，或者说整个电脑历史，高性能的主机以往似乎只有一种解题思路——巨大的塔式机箱，内部布满等着用户自己魔改的插槽。

在性能和能耗震惊世界的 Apple Silicon 诞生之后，苹果终于可以不再遵循 PC 高性能主机的这套规则，利用自己的芯片生态去代替以往需要不断增加更换电脑模块的方案。

在 M4 Mac mini 发布后，立马就有不少有趣的探索，例如联合运行多台 Mac mini 来形成盘阵列或者 AI 训练集群，以往这需要叠加更多显卡才能实现，并且功耗还更高。

对比可以自行更换元器件的模块化，这种高集成的设计使得产品出厂后再无升级可能，但高集成实现的高性能小型化，也产生了全新的价值。

以往的巨大机箱主机在，基本不具备流动性，我们以形式固定的「工作室」模式进行创作和生产，如果需要机动办公，则需要使用移动硬盘 + 性能本，无疑拉低了效率。

得益于高性能便携主机的出现，工作环境可以更灵活进行部署。像是影视行业的 DIT 工种，现在他们能够直接带走整个 Mac Studio 进行工作——换作以前的 16 千克 Mac Pro，这是不可能实现的。

并不是只有苹果在深耕这个方向。英伟达的 DGX Spark 体积和老款 Mac mini 相当，却是一台具有 1 Petaflop 的 AI 超级计算机，曾经需要大型机柜和大量显卡的算力，现在可以直接摆在桌上。

芯片工艺和设计已经达到了一个顶峰，性能高能耗低成为常态，现在正是实现那些梦幻设计的时机，而小型化一直以来都是计算机和电子产品的迭代方向。

很多人对「小机箱」的趋势不解，质疑「能做大为什么不做大」，能够实现更好的散热——实际上，同一颗芯片的 Mac Pro 和 Mac Studio 性能几乎没有差距，现在的问题变成了「能做小为什么要做大」。

更深层的变迁发生在社会之中。在 AI 改写生产力的时代下，每个人正在向「超级个体」靠拢，以前的工作方式是「计算机上长了个人」，那现在是人在哪里，性能就必须跟到哪里。

诚然，对于一些有专门需要的专业人士，像 Mac Pro 这样具有更高拓展性的大机箱还有价值，但 Mac Studio 的能力正在不断突破我们的想象，越来越多拓展也可以通过雷电接口解决。

带有一丝戏谑地说，Mac Pro 身上最有价值的部分，或许只剩下这个工艺水准极高的「刨丝器」机箱了。

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Gemini 3 发布之后这些日子里，我逐渐感到疑惑：为什么总让 AI 写网站写 PPT，Gemini 都发到第三代了，不能干点更有意思的事吗？

要那种科幻感强的、效果酷炫的、难度系数高的，但小白也能做的。比如这种：

或者这种：

Gemini：手势交互？没问题，包的。

在开始之前，先准备好 Gemini 3，这里是一点点的注意事项

目前有三种方式开启玩耍：Gemini 客户端 Canvas 模式、Google AI studio-Playground 和 Google AI studio-Build。

其中，最不推荐的是客户端，亲测无法有效拉起摄像头，并且，下面都是手势互动项目，举着手机，手自然也是没法做操控的。

后两者中，Build 是直接形成一个 app，你可以分享给其它朋友，缺点是 tokens 有限。而 Playground 会生成一套代码，需要下载到本地再打开，一旦换个电脑就可能运行不了，但优点是几乎没有 tokens 限制，每天一百万，量大管饱。

考虑到交互项目比较消耗 tokens，所以 Playground 更为合适，个别小项目用 Build 也可以，这就看个人情况而定。

Jarvis

Jarvis HUD 面板是在推上超过二十万次浏览的热门爆款，手势操控仪表球，就像钢铁侠操控 Jarvis 那样，酷毙了。

参考 prompt 如下：

create a webapp using vanilla js， html， css， modern threejs， mediapipe. it should be a sci-fi tony stark / iron man / jarvis experience focused on simulating an AR heads up display experience. full screen webcam input shown. add a heads up display that tracks the user’s head (offset to the right)， with live updating metrics. a minimal 3D world globe should be shown on the left center of the screen， that should be able to be rotated / sized by the user hand gestures

在 Build 模式下，亲测完全可以实现一次成型，Gemini 会自动安排任务、编写代码，调用不同的接口，进度条显示完成后，点击 Preview 就能直接打开——记得放行摄像头权限。

Gemini 3 自己就把效果设计安排得明明白白：左手是放大缩小，右边是转动，双手进入摄像头范围后会显示触控点——这些都是 prompt 里没有的，都是它自己的「想」出来的。搭配大屏幕或者投影，真的很有 Jarvis 既视感。

左边的地球建模和右边的面板的内容都是可以改变的，最初 Gemini 3 让右边的面板显示人体体温（显然是凭空编的），后来被我改成了「实时显示左侧地球模型的直径」。反正 vibe coding 一下，想怎么改怎么改。

雨滴控制

Jarvis 都有了，惊天魔盗团不也得安排上。

看电影时只有特效，但现在，有 Gemini 3 了。参考 prompt 如下：

用 HTML+JS+ML 模型做个网页应用，通过摄像头检测手势，实现用手势来控制雨滴动画的暂停、静止和升格效果。动画效果保持在雨滴垂直方向，风格参考电影《惊天魔盗团》

这个 prompt 的第一轮表述完全是按照我看电影之后的想法写的，每个细节都可以通过 vibe coding 再调节。根据第一轮 prompt，Gemini 会加入它自己的设计，比如这具体的手势就是它想出来的。

虽然是用 AI 做的，但是在识别手势动作时非常灵敏，包括不同手势之间的切换都能够快速响应。

3D 粒子

控制雨滴曾经是非常复杂的特效技术，就在《惊天魔盗团 2》上映之后，有一个饮料公司做了一支广告，通过控制雨滴，实现静态的粒子效果。

那么参考「控雨术」，Gemini 完全可以实现上面这种结合实拍和速度控制才能出现的效果，最接近的就是 3D 粒子。所以我又做了一个 3D 粒子效果的交互案例。

非常酷炫！prompt 参考如下：

用 Three.js 创建一个实时交互的 3D 粒子系统。通过摄像头检测双手张合控制粒子群的缩放与扩散，提供 UI 面板可选择爱心/花朵/土星/佛像/烟花等模型，支持颜色选择器调整粒子颜色，粒子需实时响应手势变化。界面简洁现代，包含全屏控制按钮

一次成型，最后出来的交互非常丝滑，尤其是对于手势的识别很准确又灵敏。

【小技巧】

涉及到颜色、布局、UI 设计等等细节，如果每次都用 vibe coding 的方式来调节，表述起来会很麻烦。并且每一次 vibe code 都存在抽卡的情况，所以有一个非常实用的技巧是：加上自定义模块，尤其是颜色、大小等，这样可以完全自主搭配自己喜欢的配色方案。

技能五子棋

由雨滴想到粒子，由粒子想到移动，由移动想到——五子棋！我终于可以做技能五子棋了！！

仔细想想，五子棋不也是一个手势控制、飞来飞去的交互方式吗！飞沙走石移动棋子，力拔山兮移动棋盘，全都安排上！

Prompt 参考如下：

做一个手势互动小游戏「技能五子棋」：主页面为五子棋棋盘，默认已经摆放好棋子。当用户做出「单手甩手」的动作时，棋子会跟随甩动的方向飞出棋盘。当用户做出「双手甩动」的动作时，棋盘会跟随甩动方向飞动

Gemini 自己完成了物理逻辑和手势之间的衔接，我的 prompt 只需要描述效果，而具体的速度向量计算、检测阈值，都不用我管。

它甚至还重新命名了「技能」：万象天引。

这叫飞沙走石啊 Gemini 老师！

节奏音乐游戏

综合上面的几个尝试，Gemini 的毋庸置疑，而且回想一下这些技能树：手势识别、色彩变化，这些组合起来，不就是小游戏吗？

于是我尝试了更复杂一点的项目：节奏游戏。

音游玩过很多了，但是零经验小白真要做一个游戏、怎么给 Gemini 形容我想达到的效果，还真是花了一点脑筋 ，后来第一版 prompt 如下：

做一个用手势操控的音乐游戏，主界面为四条音轨，用户上传音乐文件后，四条音轨上按节拍出现光点，用户需要用手势准确拍击出现的光点，背景为复古合成波（Synthwave）风格，背景、音轨和光点的颜色可以自定义调节

这基本上是我能想到的雏形，根据第一版 prompt，Gemini 选择了 Pygame 作为游戏引擎，继续使用 MediaPipe 做手势追踪，并且加入了 Librosa 用来分析音乐。

选择复古合成波风格是因为它有明确的视觉标志——Gemini 也识别出来了——落日、霓虹渐变色、网格和驶向地平线的道路，非常适合节奏音游。

果然做游戏比前面的一些小交互复杂多了……先是只能识别一只手，得调整；然后是无法上传音乐，得调整；到了第三版才稍稍有点样子

但是在体验过中我发现一个比较 bug 的地方：判定线的位置离屏幕边缘太近了，而摄像头的识别范围是有限的，我的手稍微放低一点就无法被识别。

一开始我尝试的方法是，把判定线移动到屏幕居中位置，保证我的手始终能在摄像头捕捉范围内。

但是又出来一个问题：光点出口和判定线之间的距离过短，留给我的反应时间也很短，更别提点击动作还有一点点点的延迟，整个可玩性大大下降。可是放太低就还是会出现手掉出识别范围的情况。

一时之间我还真想不到这个矛盾该怎么办，于是，我直接去问了 Gemini 能怎么解决。

它直接指出了这个问题的症结所在，并且提出了「视觉欺骗」的方式来优化体验，并且加了一个自定义滑块来调节偏移，这样一来无论手在什么位置，都可以通过调节滑块来对齐判定线。

天才。

后来我还指出，感觉光点的出现跟节奏不太一致，为了解决这个问题，Gemini 又加了一个滑块用来调节延迟。虽然我仍然认为它并没有很好地分析节奏型，但是这个滑块的设计还是很有效，尤其是解决了戴着蓝牙耳机导致的延迟。

【一些小技巧】

本质上，只要有 prompt 就有抽卡的情况存在，但抽卡未必就不好。当碰到非常硬伤的 bug，比如始终无法调用摄像头、无法上传文件等等，vibe coding 时反复修改也没效果，不如就直接「新建项目」。核心功能反映在代码上，彼此之间有所牵连，重新跑一遍，让 AI 整体性地补足，远比一点点 vibe coding 要更有效率。当然，能看懂代码就会更有效率，可以针对性地解决。 只不过，对于完全的零码选手来说，还不如直接重新抽卡。

在 AI 之前，做手势交互的应用，得先学点儿 Touch Designer，最好还懂点儿部署。这些都得一点点翻教程，反复研究，在这个过程中搞不好就被劝退了。

有了 AI 之后有多简单，自然不用多说。更关键的是，手势交互原本的门槛远比生图、做 PPT 要更复杂，却又能让小白零码选手快速领略到做应用的乐趣。

唯一留下的，是对审美的挑战。在这些案例里能看到，Gemini 有点审美，但不多，设计、配色等等都是差强人意。代码的「硬」技能它可以掌握，留给我们的，就是对于审美的挑战。

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双十一刚过不久，看着花呗账单陷入沉思的同时，我更想吐槽那几天的「非人」遭遇。为了给家里添置点大件，我在淘宝、京东、拼多多之间反复横跳，光是比价就把后台切到了手抽筋。

作为每年要体验大量新产品的科技编辑，我一度陷入沉思：手机拍摄越来越强，屏幕越来越大，处理器越来越快，为什么我还是得像个保姆一样伺候这些 App？

手机里的 App 越多，我的生活反而越破碎。

那你可能就要问了，都 2025 年了，满大街都在吹 AI ，难道就不能帮我把这些活儿干了？该说不说，现在的手机 AI 助手，大多只能定个闹钟、查个天气，真遇到复杂事儿，它比你还懵。

哪怕强如苹果，Apple Intelligence 国行版本至今也已经跳票好几次，我的 iPhone 17 Pro 到底啥时候能用上还是未知数。

没想到，字节跳动倒是先出手了。12 月 1 日，字节正式发布了豆包手机助手技术预览版。

这和我们常用的豆包 App 还不一样，它直接跟手机厂商在操作系统层面进行了深度融合，直接成为 OS 的一部分。

现阶段，豆包已经跟中兴推出了豆包助手预览版，也开放了购买，第三方开发者也能将自己的服务和应用集成至豆包手机助手。

不整虚的，我们直接按照用评测 iOS 的强度来体验一下豆包手机助手。

手机终于可以当我秘书了

咱们先来点让打工人头疼的场景小试牛刀。

以前要是想把飞书里的文档转成不同格式的文件发给领导，或者从微信几百条聊天记录里翻个文件发给同事，事情看着不难，但这些琐事往往会在你有其他工作的同时要处理。

我直接对着豆包手机助手说：「从微信聊天记录里找刚才那个文件发给xx，再把飞书那个季度总结文档转成 PDF 发到企业微信给xx。」

这时它就会自动调用「操作手机」功能，反应速度比我想象中快。它没有让我反复切换 App，也没有让我确认一堆选项，直接在后台运行，我接着忙其他事，不一会它就成功完成任务。

我甚至还能用来搞定更私人的事。比如我让它「帮我把微信收藏夹里找到我的护照照片，然后把 ID 号码发到文件传输助手。」

这也是旅游出差非常高频的需求，而且要知道我的收藏夹还有家人的护照照片，我也没有分类标注，豆包手机助手还能准确识别。

我再上点难度，让它帮我把某个微信群的的所有文件打包下载，整理分类后打包发送到企业微信给同事。

这是我最讨厌的工作场景之一，中间涉及跨应用操作、手动下载、逻辑分类、打包压缩等一系列复杂动作，豆包手机助手会怎么做？

看着屏幕上自动流转的操作，我久违地喊出了 Amazing：

1. 它精准定位到了微信群，识别出里面的文件，并开始自动批量下载。
2. 它没有把文件一锅端，而是像个真人秘书一样，自动识别了文件类型。它把 PPT 归一类，Excel 表格归一类，图片归一类，甚至还根据文件名里的关键词进行了二级分类。
3. 打包与发送：分类完成后，它自动生成了一个 ZIP 压缩包，命名清晰，然后无缝跳转到企业微信，找到指定的同事，点击发送。

我只需要动动嘴，它就帮我完成了以往需要手动操作半小时、还要在两个 App 之间反复横跳的繁琐工作。AI 要做好这些就跟真的得力秘书差不多了

豆包手机助手支持几种不同的唤出方式，但其中最自然、最让我感到「舒适」的，是「靠近直说」。

操作很简单：拿起手机直接讲，豆包手机助手就会自动执行，或者也可以按住 AI 健呼出。这个交互方式就像微信语音一样自然，不用对着空气喊出略显尴尬的唤醒词，几乎零学习成本。

如果你正忙得腾不出手，豆包还支持用智能耳机 Ola Friend 直接语音唤醒，在那些「手忙脚乱」的时刻特别好用。

比如周末做饭时发现没酱油了，直接对着耳机说「豆包，我做菜没酱油了，帮我上美团买两瓶」；又或者上班路上堵车，让豆包帮忙调整会议时间并通知对方；再或者骑车赴约时，让豆包直接回复朋友的微信消息。

这些场景的共同点是：双手被占用、不方便掏手机，但事情需要立即处理。豆包的语音操作让这些原本要「等一下再说」的琐事，都能即时解决，真正做到了动口不动手。

生活这些大小事，终于有手机 AI 接盘了

下面，我给它上点真正的强度。这也是咱们开头提到的那个痛点：

「我想买华为 Mate 80，帮我去淘宝、京东、拼多多比一下价格，要把所有能用的优惠券都算上，告诉我哪个平台最便宜，并把最便宜的那个加入购物车。」

说实话，问完这句话我都觉得自己有点欠揍。这不仅涉及三个 App 的跳转，还得识别优惠券规则，还得计算，还得加购。

像这种难度，豆包手机助手会调用「复杂任务」模式来进行手机操作。结果豆包一轮比价操作后，最后选了拼多多百亿补贴后的价格，并帮我加入购物车。

咱平时在小红书上收藏了一堆乱七八糟的攻略，真要用的时候还得自己整理，这种信息碎片化的焦虑，相信大家都不陌生。我给豆包手机助手再出了个难题：

这周末跟朋友约饭，帮我从小红书里面收藏的广州的餐厅里面挑一家，然后要拍照好看，人均在200 以内，最好是粤菜。

它不仅把我的收藏内容分类整理好了，还自动去掉了重复和过时的信息。这一套操作下来，我是真服了。它不是在简单的搜索，它是在理解我的生活流。这种将杂乱信息结构化的能力，也是 AI 功能对于用户最大的价值之一。

帮我看看闲鱼、转转和拍拍严选上，二手的任天堂 Switch OLED 版（白色，99 新）大概都卖多少钱？综合对比一下，帮我定一个容易出手但又不亏的价格，然后帮我写一段吸引人的文案，准备挂到闲鱼上去。

它会先把任务拆分成各种子任务，不会像无头苍蝇一样乱撞。然后在执行任务的过程中，把任务进一步细分为各种关键词，在各种电商平台进行地毯式搜索。

查价格、看行情、对比成色，豆包三个平台来回横跳，比人类自己切换 App 还麻溜。

由于我提出的任务非常繁琐，豆包用时 8 分钟左右，乍一看好像有点慢？但仔细想想，这个时间和人类自己手动查相差无几了，甚至可能还更快。而在给出的文案上，经典的「可小刀，但不接受大砍」也可以说是原汁原味,

我想入坑明星丁禹兮，帮我在豆瓣、微博、贴吧、知乎等等平台查查他有没有黑历史：比如查查他有没有糊弄粉丝、人设崩塌、私生活混乱、欺骗消费的黑料，别让我入错股。

明星塌房是常有的事，前一秒还是顶流，后一秒就变成了赛博案底，所以在追星之前，我的建议是，还是得对明星做一个背调。而这种需要跨平台、翻历史记录、筛选关键信息的任务，就够我头晕眼花的了。

交给豆包手机助手后，从豆瓣的长篇八卦帖、微博的蛛丝马迹、贴吧的档案、知乎的理性分析，但凡有点风吹草动，它都能给你扒拉出来。

这种全平台背调能力，说实话比私家侦探还专业。追星有风险，入股需谨慎，但有了它，应该能帮我规避掉一定程度的塌房风险。

豆包豆包，我妈逼我相亲，你帮我给相亲对象小黄打微信电话，如果她没接电话，你需要用文字帮我高情商推掉这次相亲，理由要得体但坚决。

最近朋友向我求助，不想去安排的相亲，但又不好意思直说；想推掉，但情商低的我又怕伤人面子；想找理由，但又怕编得太假被看穿。这时候，让 AI 来当这个「背锅侠」，属实是个妙招。

豆包接到任务后，先是帮我拨通了小黄的微信电话。相亲对象可能也有事在忙，拒绝接听，于是豆包立刻按照我的要求切换到 Plan B：发文字消息。

从回复来看，这情商水平，其实已经比我这个社恐本人高出三个段位。而且最关键的是，这段话既坚决（明确表示不想继续），又得体（没有让对方难堪），还平衡了拒绝和礼貌这两个矛盾点。

这还没完。豆包手机助手的全局记忆才是我觉得未来对手机系统交互影响最大的能力。

「把小红书收藏夹里母婴内容，整理成孕晚期攻略。」

甚至我以前提问过孕期食谱也收藏过类似内容，这次再问餐饮推荐时，它就会在回答时给出提示：「这家店有孕妇不适合的食材哦。」

不同 App 里提到的同类内容，在它这里自动关联了。你不需要每次都重复你的偏好，它默默把你的习惯记在了小本本上，比你自己还了解你自己。这种润物细无声的体贴，才是智能的更高境界。

可以说，以前你需要录音笔+笔记本+日历 App+待办清单四件套才能搞定的事，现在一个 AI 快捷键全解决了。

至于大家关心的隐私问题？倒也不必太担心，一方面这些记忆的数据会存储在本地，另一方面，毕竟开关始终掌握在你手里，想记就记，不想记就关，自由得很。

告别 P 图 App，「基础功能」变得不基础

你以为基础功能就是平平无奇的识个图、P 个照？错了，相反，豆包手机助手做出了旗舰机都不一定有的体验。

随手丢了张罗永浩的照片问它:「这是谁？顺便起个标题。」豆包搜索验证后给出答案：《罗与罗：双份的「彪悍」》。这命名水平，既有梗又点题，属实可以。

拍了张路边小摊的招牌照片，上面赫然写着「腚粉肠」几个大字。豆包秒速识别出来：小摊贩把「淀粉肠」写成了「腚粉肠」。我就说这肠怎么吃着吃着还挺有味道的。（doge）

看完识别能力，再来看看豆包的 P 图本事。

之前在抖音爆火的发丝发光、三宫格风格 P 图，现在都被集成到了手机里——主打一个「AI P 图自由」，不用下载一堆 App，不用开会员，直接在相册里就能搞定。

又比如我随手拍了张家里猫主子的照片，然后让豆包给它整个漫画风。很快，一张猫猫表情包就出炉了，画风也真不差，还能根据表情自动配文案「震惊」。这理解力，还挺有网感的。

马斯克说的「未来手机」，豆包已经把雏形做出来了

多年前 iPhone 用多点触控（Multi-Touch）把物理键盘成为过去式，智能手机成为新一代计算中心。

现在，豆包手机助手也本质也在尝试做同一件事：让手机交互更加自然、直观和高效。

体验完之后，我最大的感受是：豆包手机助手不仅仅是一个 App，它更像是一个覆盖在所有 App 之上的「智能图层」。

它带给我最直观的感受是，手机变「薄」了。

虽然现在手机机身越做越薄。但同时手机也越来越臃肿：你需要点开一个个 App，像钻井一样潜入深层菜单，去翻找功能、去切换界面。

而现在，豆包手机助手把所有 App 的能力都「拍扁」了，平铺在你面前。

你不再需要面对复杂的 UI 界面，只需要面对结果。

早在 2008 年，微软首席 UI 设计总监 August de los Reye 曾预言， GUI （图形界面）未来演进的方向就是 NUI自然用户界面 。

人机交互领域的先驱 Bill Buxton 也曾在一篇论文中列举了一些 NUI 应该遵循的原则，其中有一条：

简单性高于一切：复杂性是自然用户界面的敌人。每个交互都应该是不言自明的，不需要说明手册。

这种自然用户界面的交互，我想已经在豆包手机助手上开始体现了。

无论是叫车、订餐还是查攻略，它像个极其老练的管家，帮你屏蔽了底层那些繁琐的操作逻辑，只把你要的「结果」呈上来。

过去十年，我们的注意力被手机瓜分在无数个 App 的孤岛里。

而现在，你可以重新把所有的服务、所有的信息，全部收拢到了「你的意图」这一个入口之下。

马斯克说未来的手机不需要 App，其实他是在说：未来的交互，不需要看到过程，只需要结果。

我也相信，今天这种堆满图标的手机形态会有一天被淘汰。

那在 AI 和操作系统深度融合后，到底会给我们带来什么更好的体验？当豆包手机助手之类的 AI 和手机厂商联手后，估计会迸发出更多意想不到的进化。

或许就在不远的将来，我们不再需要低头戳戳点点，只需一个眼神或一句轻语，就能调动全世界的信息为你服务。

那将是我们这一代人亲历的，再一次「重新定义人机交互」的时刻。

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《红楼梦》中最盛大的一幕，莫过于元春省亲——「锦幢云幕，珠履罗衢」。

「翻阅《红楼梦》，满目皆云锦。」曹雪芹并不靠堆砌珠宝来描绘华贵，而是以织物来传达秩序之美：锦帐、妆花、帷幕层层递进，礼与雅由经纬而生。也正因如此，谈云锦，似乎天然就带着一份制度与审美同构的分寸感。

如今，华为Mate X7 的「光织云锦」背板，正是将这门古老工艺从礼制器物转译为当代材料语言的大胆尝试——让云锦在今天的工业体系中焕发新辉，把文化的经纬，织入日用之物的触感与光影。

由经纬入骨，由材质成形

早于公元 417 年，东晋于建康设立「锦署」，自此南京云锦与权力与礼制相系相生。及至元、明、清三代，云锦均为皇室御用品，龙袍、冕服皆出其间，成为礼制文明最华美的注脚。

云锦之珍稀，不独在纹样之繁复，亦在工具与手艺之精微。

「大花楼」织机通高四米：楼上拽花提经，楼下抛梭织纬，二人合拍，一经一纬，一日仅得五六厘米。

云锦之所以叫云锦，正因为它「灿若云霞」，其「妆花」是云锦中艺术成就最高的品类，其要诀在于「挖花盘织」「逐花异色」：在同一幅布面上，以丝线、金线、银线、孔雀羽等异材并用、分区换色，分别织出各异纹样。

换个角度看，光影会变，层次会变，仿佛织物在呼吸，生机自现。

在嘉庆年间，南京云锦织造达到顶峰，全城织机三万多台，二十多万人以此为业，秦淮河一带机户云集，机杼声彻夜不绝。只可惜，清末以降行当凋敝，织造手艺一度失传。至 1949 年南京仅存可生产织机四台。1980 年，南京云锦研究所承接北京定陵博物馆龙袍料复织之任，由复原入手，重新体悟与还原这门技艺的工序与精义。

终于在 2009 年，云锦织造技艺入列联合国人类非物质文化遗产代表作名录，云锦技艺谱系由此再度庄严确立，并得以传承。

若要将「云锦」这套关于经纬、叠层、秩序的复杂逻辑，与现代智能手机相结合，就必须从材料逻辑而非图案贴附入手。

正如华为Mate X7 所带来的「光织云锦」背板，就是把云锦的织造逻辑，用现代材料科学重新实现一遍。

传统云锦以无数根经纬织就纹理，经线为纵向骨架，纬线为横向填充，经纬相交、密度有别、材质各异，便生出不同的纹理与光泽。

基于这套方法论，华为Mate X7 则在背板中以纳米级纤维重现这套「经／纬」的排布逻辑。通过约 900 根经线 × 1700 根纬线的精密交织，呈现祥云纹理，让纤维具备明确的方向性与密度差，在不同视线角度下，会呈现出层次各异的光影变化。

与此同时，华为Mate X7 亦从云锦「孔雀羽」以结构色呈现鲜艳反光汲取灵感，将纳米级多层光泽膜切丝入捻，融入纤维体系。

随光而动，呈现细腻而鲜明的色彩流变——一处是丝绸的柔哑，一处是金属的冷光，间或隐现孔雀羽的幽蓝，一面之上自成多层光影。

远看是层层叠叠的金属流光，近看是细密纤维，如「金丝」勾勒星河，云纹交织万象，营造出「手可摘星辰」的诗意与浪漫质感，观感与触感彼此叠映，既克制雅致，又丰盈饱满。

华为Mate X7 把这种经纬逻辑固化到工业产线，让云锦质感得以复现，带来云锦白、云锦蓝两款极具东方美学意境的配色，并将轻量化、高强度与卓越抗冲击性巧妙融合，在确保观感与手感的前提下，也不牺牲日常所需的耐用与防护。

承托这块云锦背板的，是全新超可靠折叠玄武架构机身，外有第二代玄武钢化昆仑玻璃外屏，内有超韧三重复合叠层内屏，中间由玄武水滴铰链和超强机翼铝中框共同支撑。

这套架构的存在，让华为Mate X7 用起来更踏实，反复开合不心疼，且华为Mate X7 达到 IP58 和 IP59 防尘抗水的顶级防护水准，80℃ 热水喷淋也不犯怵。

如此一来，手机不再是把非遗技艺做成表层贴花，而是让云锦织造逻辑内嵌于材料与结构，成为既有层次与意蕴、也经得起日常使用的掌心器物。

一瞥惊鸿的「时空之门」

门，是人类为世界划出的第一道分界：门内是秩序与日常，门外是未知与远方。

折叠屏手机的每一次开合，也像是在一扇门之间来回穿梭：在灵动外屏和开阔内屏之间，在速览与沉浸之间，也在掏出记录与铺开创作之间。

信息与视野随之跃迁，叙事与效率也在开合之间里完成切换。

华为Mate X7 将这层意象做成了看得见的标志性符号，收归于名为「时空之门」的一体化镜头模组之中。

这道时空之门延续了 Mate X 折叠屏系列从寰宇舷窗、寰宇星门、寰宇星轨演变而来的寰宇系列设计语言。

立体多维的「时空之门」模组，被安排在机身中轴偏上的位置，四周通过不同材质和颜色的过渡做出一种类似「门框」的效果。

边缘有切面、有高光、有层级感，给华为Mate X7 定下一个过目难忘的视觉重心。

在视觉上，它和云锦/素皮背板形成对话。一个提供温润的、流动的、有呼吸感的背景；一个提供理性的、几何的、稳定的视觉锚点。

两者结合，让整台机器在折叠和展开时，都有清晰的设计逻辑可循。

当然，镜头模组本身，就是通往光影世界的入口，也要为了内在影像表达的功能性而服务。

华为Mate X7 搭载了「第二代红枫原色摄像头」，其「光谱感知」能力得到跨越升级，色彩分辨力提升 25%、进光量提升 96%、色彩还原能力提升 43%，在复杂的混光场景也绝不偏色。

更重要的是，主摄采用了首创四切片镜片设计，配合 0.4mm 业界超薄玻璃镜片，既提升了进光量，又缩小了模组体积，本是相互冲突的因素，在华为Mate X7 身上，得到了妥善平衡的答案。

典藏版搭载折叠屏业界最大底——1/1.28 英寸 RYYB 超光变传感器，拥有 5000 万高像素，配备 F1.49 – F4.0 十档可变光圈，超强感光，无论明暗准出片。

配备的业界最大光圈潜望式长焦镜头，则通过分群对焦镜片组与长焦微距直立潜望系统，融合多维一体化对焦防抖马达，在极限体积里实现了光学规格的跃升。

这意味着，华为Mate X7 把堪比直板旗舰的超高规格影像，成功地塞进了极致轻薄的折叠机身之中，不再需要为了轻薄和折叠结构，而作出任何妥协。

真正高端的折叠屏手机，如何表达「高级感」设计？

历经六年迭代，折叠屏手机早已迈过了从尝鲜到常用的临界点。而在这个细分品类中，华为长期稳居份额第一，已成为公认的「折叠标杆」。

在这样的基础上，华为Mate X7 再度以「集大成」的姿态，给出更完整、更立体的答案：把看得见的设计、摸得着的质感、用得住的可靠、拍得好的影像、离不开的智能，串成一整段连贯的使用体验。

它以超可靠玄武折叠架构、耐用铰链与高等级防护把「轻薄」与「耐用」同时落地；再以第二代红枫影像与更强的主摄/长焦协同，让复杂光线与远近场景都能稳定出片；而在大屏场景与 AI 体验上，鸿蒙 6 大屏 AI、分屏协作与跨设备互联，让折叠形态从「好看」走向「高效」。

在解决轻薄、耐用、性能、影像等一个个棘手问题之后，高端旗舰手机又开始回到那个基础的命题：

到底应该用什么，来定义产品的「高级感」？

这并非突发的转向，而是长期积累后的必然。

随着中国厂商在供应链、工艺与设计上的成熟与自信，他们既有能力、也有必要回答更深的问题：中国高端手机到底应该长什么样？它的质感由何承载？用什么材料与表达去呈现？

作为折叠屏手机的佼佼者，华为Mate X7 的回答，是将云锦这种承载了 1600 年历史的非遗工艺，用现代工业的方式，在一块手机背板上重新演绎。

这并非简单粗暴地把纹样贴上去，而是选择先读懂云锦的核心：

经纬如何组织秩序，多材质叠层如何生成光影，逐花异色如何堆叠细节；随后再用现代材料科学，把这套逻辑重建为纳米纤维的经纬与工艺叠层，让纹理从材质里「长」出来。

这样的尝试，在中国消费电子史上并不鲜见，失败的例子也很多：仿陶瓷、仿织造、仿书画，最后只剩「形似神离」。

但华为Mate X7 的回答，不是模仿表面，而是将文化内核写进材料与结构本身。

放眼长远，华为Mate X7 站在中国高端手机与折叠形态演进的时间轴上，是一个值得标注的坐标：它昭示着中国高端智能手机正在以非遗的材料语言，给出关于「高级感」的答案。

夜里关灯前，你合上手机，随手搁在床头。微光掠过背板，那层纳米纤维经纬轻轻起伏；你未必了解「大花楼」与纳米工艺，但在每天打开它的那一刻，触摸到与玻璃、塑料不一样的指尖质感。

这份细微差异，无法明确写进参数表，却会慢慢渗入日常。

几百年前，云锦是权力与礼制的象征；几百年后，它亦化作华为Mate X7 的机身外壳，合于掌心阅信，展为大屏协作，立在桌角静赏光影——从宫廷器物到日用之物，文化的经与纬，仍在掌心流转。

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「看起来很普通」，这句话对智能眼镜来说却是很高的评价，而这正是夸克 AI 眼镜最亮眼的地方。

就在昨天，阿里旗下的夸克正式发布了 S1 和 G1 两个系列共六款 AI 眼镜，起步价分别为 3799 元和 1899 元。我体验的是带显示的旗舰款 S1，而它给我的第一印象是：这可能是目前最接近普通眼镜的智能眼镜。

更细的镜腿、更小的光机

智能眼镜的痛点一直是镜腿的宽度。不同于市面上其它智能眼镜「宽腿粗框」的外形，夸克 AI 眼镜最独特的地方就是超细镜腿——从侧面看，它的镜腿只有 7.5mm 宽，是全球同类产品中最窄的，戴起来就和普通的眼镜框没有什么区别。

为了把镜腿做得更细，眼镜的电池被安排在了镜腿尾部，左右腿各一个。调整眼镜重心的同时，右侧的电池还被巧妙地设计成了可插拔的「换电」功能，日常使用中能够快速地延长续航时间。

超细镜腿压缩了显示光机的空间，但夸克还是通过定制方案实现了双目双光机，亮度最高可达 4000nits，实测在户外确实清晰可见。比较特别的是合像距可调节功能，可以在手机 App 中自定义不同功能界面的「显示距离」。

系统也为不同功能设定了不同的默认距离，例如需要和人面对面交流的「翻译」界面就设定在 2m，需要留意路况的「导航」就设定在 9m，不仅能降低眼球的压力，也能保障出行安全。

手机同款影像处理能力，表现超预期

说实话，我对于这款眼镜的画质预期并不高，目前的智能眼镜囿于体积和功耗限制，很难做到显示和拍摄两头都强。但实际用下来，它有挺多亮眼的表现。

光线充足的情况下能实现快速抓拍，日间的画质表现稳定，夜景照片经过和手机上类似的 RAW 域处理后也能获得低噪且色彩还原度很高的画质。

除了能直出 1080P 和 3K 两种分辨率的视频以外，防抖效果也很让我惊喜，骑行画面没有大幅度起伏，也没有防抖处理的残影。值得一提的是，配套 App 内为视频提供「AI 超分」、「AI 插帧」和「防抖」的后处理功能，最高能将视频提升至 4K@60fps 的规格。在硬件已经使出浑身解数以后，通过软件优化，也不失为一种好思路。

阿里亲生的眼镜，打通内部生态

同样属于 AI 方面的功能还有眼镜里搭载的阿里千问闭源模型，借助五麦克风阵列和骨传导技术，夸克 AI 眼镜能在嘈杂环境里准确拾音并很快地给出响应，除了常规的语音问答和调节眼镜本身的显示和声音以外，还能直接在眼镜端发起导航，或者拍照搜同款识别价格。

由于同属阿里系，夸克 AI 眼镜与淘宝、支付宝、高德等应用的整合较为深入。眼镜内的「识价」功能可以直接识别商品并显示淘宝同款价格，手机端使用高德地图发起导航能直接在眼镜中投屏显示，支付宝的「看一下支付」也终于是迎来了第一方设备的支持。

除此之外还整合了高德打车、飞猪旅行、阿里商旅、航班/高铁管家中的行程信息，直接通过眼镜画面进行实时通知。眼镜内的听歌功能打通了网易云及 QQ 音乐的会员曲库，还能在眼睛前直接显示滚动歌词。

夸克 AI 眼镜 S1 在设计上取得了明显进步，7.5mm 的镜腿让智能眼镜真正接近了普通眼镜的佩戴感和外观，显示效果和 AI 功能完成度较高，阿里生态的整合带来了显著的差异化优势。

智能眼镜本就是消费电子行业最大的趋势，而在人工智能、手机数码、传统视光等多个领域的玩家纷纷入局以后，这个趋势可能会比预期要来得更快一些。目前来看，夸克 AI 眼镜 S1，这份阿里交出的第一份答卷，表现着实亮眼。

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