一部手机用起来好不好，我通常会用一个很朴素的标准判断：初见乍欢，久处不厌。

对主流价位段的非旗舰产品来说，这个标准甚至比参数表更重要。

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

时间一长，手机反而会变成一个需要被认真对待的东西。

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

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

漂亮，不该只给高配

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

一台手机「好不好看」，从来不是附加值，更是被选择的第一个理由。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

拍照，让人很想把玩

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

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

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

这就不得不提到，vivo S60 身上那个打磨了几年的一拍得胶片相机。

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

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

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

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

当然，好玩的影像，不代表 vivo S60 不是实力派——

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

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

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

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

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

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

手机，应该少想多用

vivo S60 最终给我留下的印象，是少想一点、多用一点。

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

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

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

配置卷到了天花板，体验却不一定落回生活里。

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

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

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

它更像一台真正服务生活的产品。

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

这才是 S 系列作为「漂亮机」最该有的状态：颜值负责心动，体验负责长情。

初见乍欢，而久处不厌。

最后再来看看 vivo S60 系列的售价：

vivo S60：

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

vivo S60 元气版：

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

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作为中国首款自研的 4nm 智驾芯片，它代表了中国智驾芯片的最高水平。

在 5 月 28 日的比亚迪智能化战略发布会上，董事长王传福用这句话按下了比亚迪在半导体业务上的新快门，带来了自家的第 567 款车规级芯片——全栈自研的高算力智驾芯片「璇玑 A3」。

但这颗先进制程芯片只是当天的焦点之一。比亚迪在现场还宣布了一项更接地气的政策：

对城市领航辅助驾驶引发的交通事故损失，实施无上限、全额度的责任兜底。

一手包揽底层芯片制造，一手为用户智驾兜底。现在的比亚迪，已经跳出了传统车企卷配置、拼参数的老路，越来越像一家真正的科技公司。

中国最懂芯片的车企，是比亚迪

造芯是个重资产买卖。

在汽车电子供应链里，整车厂搞半导体，大多只到合资建厂或联合开发这一步，有能力自建晶圆厂的车企少之又少。

发布会上，比亚迪公开了背后的一串数字：芯片研发团队超过 7000 人，累计在半导体领域的研发投入跨过了 1000 亿元关口。

千亿资金的沉淀换来了遍布多地的实体制造基地。

目前，比亚迪已经落成四大研发中心与 5 座晶圆制造工厂，其中最受行业关注的是成都晶圆工厂——那是国内目前规模最大的 12 英寸晶圆工厂。

「比亚迪是全球唯一一家能覆盖 7 大步骤，拥有芯片全流程全链路制造能力的车企。」王传福说。

从产品定义、架构设计，到晶圆制造、封装测试，七个环节全部握在自己手里。这让比亚迪在面对全球半导体产能周期性波动时，有了极强的话语权。

2005 年我们组建了功率芯片的研发团队，2008 年趁热打铁收购了一家半导体企业，获得了大规模生产制造能力。

王传福回忆，这套制造体系是在很长的时间跨度里，一步一步垒起来的。从最早把控电能转换的 IGBT、碳化硅（SiC）功率器件，一直延伸到负责车身控制的 MCU 芯片。

不仅如此，在核心的电池管理系统（BMS）领域，比亚迪也成了国内唯一拥有完整芯片解决方案的企业。

从自给自足，到支撑整个产业

随着新能源汽车竞争的焦点转移，比亚迪半导体的研发重心也在往高算力方向倾斜。

璇玑 A3 就是这一转向的成果。它专为 L3、L4 级自动驾驶设计，采用 4nm 车规级制程。单颗芯片已经有了不错的算力，当一辆车搭载三颗协同工作时，整体算力更是能超过 2100 TOPS。同时，通过芯片与算法的深度适配，璇玑 A3 的单位算力功耗较同级别产品降低了 20%。

自研芯片的雪球越滚越大，这些底层零部件的去向，也早已跨出了比亚迪自家的生产线。发布会外场的芯片墙上，「566+1」的数字直接亮出了他们半导体的业务版图。

现在有 46 个国内外汽车品牌，大家在马路上看到的新能源汽车，几乎都搭载了我们的芯片。

王传福表示，除了供应自家车型，大量基础芯片已经卖给了其他的汽车同行。他们的业务范围甚至跨出了汽车圈，广泛应用在智能手机、家电和工业设备上。

从「卖整车」到「卖底座」，比亚迪正在打破传统供应商与主机厂的边界。它不再只是牌桌上的玩家，更在一步步成为那个在幕后提供筹码的人。

事实就是，比亚迪已经成为了中国最大的车规级芯片企业。

敢兜底，才是真智能

现在行业里很多高阶智驾功能，车主选配了却不敢开，说到底就是怕出事。我们推出这个政策，就是要让大家放心去用。

王传福一句话道破了当前行业里的尴尬：各家都在吹自己的软件算法多强，但一到出事担责，大多又躲回了免责条款背后。

判断一家车企的辅助驾驶能力是否到位，其实不用在网上看那么评测，看他敢不敢担责就对了。

敢用真金白银承担无上限的事故赔付，不仅是一颗给用户的定心丸，更是一笔眼光很长的投资。

真正的科技公司都明白，数据就是人工智能时代的石油。

只要能打消车主的顾虑，让大家日常开车时愿意把辅助驾驶开起来，系统就能源源不断地收集各种冷门、复杂的路况。把雪球滚起来，让系统越来越聪明，这才是比亚迪心里打的算盘。

而且，这次兜底政策并不只是给未来新车型画饼。除了以后搭载璇玑 A3 的车型，在售甚至过往的部分车型，同样能享受这一全额赔付。

这说明，比亚迪敢于包揽风险的底气，并不只靠一款还没装车的芯片，而是来自现有整车架构和算法表现。

自研芯片的登场，只是为了在更长远的时间线里，把智能化的天花板拉得更高。

接下来，当璇玑 A3 真正大规模装车，底层自研硬件和上层算法彻底咬合，这套软硬一体的架构会让辅助驾驶全链路可控成为现实。到那时，比亚迪的整个智能化闭环才算真正跑通。

从半导体 IDM 垂直整合，到芯片外供数十个「竞争对手」，再到用兜底政策跑通辅助驾驶的数据飞轮——

比亚迪的商业逻辑，已经和全球顶尖的科技巨头高度趋同。

这盘大棋，我们已经布局了 24 年。

从 2002 年组建最初的 IC 设计团队，到今天掏出高算力逻辑芯片，并敢于为智驾体验兜底，这家披着车企外衣的科技巨头，用了二十多年的长线铺陈，终于在汽车与半导体的交叉地带，长出了一个让人无法忽视的硬核轮廓。

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启境 GT7 的预售发布会，一大半的时候是由靳玉志主讲的，靳玉志是华为高级副总裁，华为智能汽车解决方案 BU CEO。

这大概说明了启境 GT7 这款猎装车的「含华量」。过去几年，中国新能源市场出现过很多种「含量」。含屏量」，决定座舱是不是看起来足够智能；还有一些更微妙的「含豪量」「含冰箱彩电大沙发量」，决定一台车能不能在发布会 PPT 里显得体面。

一款车的「含华量」高低，就像一部电影的「含腾量」一样，决定了产品的号召力。从这点来说，启境 GT7 毫无疑问是一款「含华量」极高的车型。

5 月 29 日，启境汽车旗下首款车型启境 GT7 正式开启预订，新车定位新一代智能猎装，推出标准版、Ultra、Ultra 超长续航以及 Ultra 三电机四驱总共 4 款配置，预售价区间为 21.99 万元-30.99 万元。

一台猎装车，想兼容轿车和 SUV

猎装车过去常常有一种隐约的「取舍感」：比轿车更潇洒，比 SUV 更低趴，但也往往意味着空间或者实用性上的让步。它像是一件好看的风衣，穿上很有型，但你很难指望它像冲锋衣一样什么天气都能上。所以大家对猎装车的期待往往是「帅就完事了」，至于帅完还有啥，你别管。

启境 GT7 想改写这种印象。

从设计上看，它仍然保留了猎装车该有的姿态：修长车身、宽体比例、无框车门、电动掀背尾门，以及「启境之翼」尾灯和灵眸大灯带来的辨识度。官方称，GT7 采用「优雅张力美学」设计，并获得意大利 A’ Design Award 铂金奖。

华为技术栈赋予了它和其他猎装车的截然不同的地方。

首先是灯。

启境 GT7 搭载 HUAWEI XPIXEL 双百万像素彩色智慧投影大灯。大灯不再只是负责「照亮前方」，而是变成车和外界交流的一部分。比如夜间迎宾时，它可以做互动投影；在露营场景里，它可以承担户外巨幕观影的功能；在智能驾驶交互中，它又可以变成一种更直观的提示语言。

过去我们说车灯是汽车的「眼睛」，GT7 上这双眼睛显然不只是视力好，还挺会表达情绪。某种程度上，它已经从「照明工具」变成了「车外屏幕」。

往里看，是华为乾崑的底盘与智驾。

GT7 首发全新一代华为乾崑赤兔平台，全系标配闭式双腔空气悬架、连续阻尼可调减震器和高性能四活塞固定卡钳，并搭载 HUAWEI XMC 乾崑数字底盘引擎。性能数据也相当直接：三电机四驱版本零百加速 2.98 秒，百公里制动距离在 33 米以内。

对于一台车长接近 5 米的猎装车来说，继续用风衣来解释，这组数据有点像让一个穿风衣的人突然掏出短跑运动员证书。快是当然快，在快之外，也要把底盘、动力、制动和车身姿态都管得更细。

HUAWEI XMC 乾崑数字底盘引擎通过六域融合技术，实现毫秒级分布式扭矩控制与全域协同响应。当你开着一台 GT7 进出弯道、经过湿滑路面，或者在连续起伏道路上行驶时，车不只是机械地响应油门、刹车和方向盘，而是在更高频率上综合判断轮端扭矩、悬架阻尼、车身姿态和路面状态。

传统猎装车常常强调整体比例、车身姿态和驾驶乐趣，但 GT7 在实用性上也花了不少篇幅。它拥有 215L 前备箱，647L 常规后备箱，其中包含 76L 下沉空间；二排座椅放倒后，最大容积可扩展至 1606L。车内还设计了 37 处储物空间。

这些空间小魔法，意味着启境 GT7 不想只靠帅和运动炫酷吸引人，还希望做一款多场景车型。

工作日，它可以是一台通勤车。5.45m 同级最小转弯半径，让接近 5 米车长的猎装车在城市窄路、一把掉头、商场地库里不至于像开船。全系标配的闭式双腔空簧支持四档高度调节，既能照顾城市道路的舒适性，也能应对露营地、非铺装路等更复杂的环境。

周末，它又可以切换成一台生活车。前备箱可以放露营装备、摄影器材，后备箱可以塞进折叠桌椅、帐篷和行李箱。二排放倒后形成 1.9 米休憩大床房，配合 PDLC 智能调光天幕，午休、长途补觉或者露营过夜都更方便。

它保留了猎装车的审美标签，又努力补齐 SUV 用户看重的空间与装载能力。

剩下的就是沙发部分了。前排云感双零重力座椅采用 13 层结构设计，支持双 125° 真零重力姿态和 110mm 同级最高按摩深度；2.2㎡ 全景天幕采用三层纳米镀银玻璃，并支持 PDLC 9 分区调光；全系标配四门双层夹胶玻璃和 24 项降噪设计。

智驾、座舱和安全，华为是这款车的里子

启境 GT7 搭载新一代双光路图像级激光雷达，并原生融合华为乾崑智驾 ADS 5，也是目前这个档位上乾崑智驾比较靠前的软硬件水平。

广汽拥有广大的存量用户，他们换购之前往往还不明白智能化能力有何作用，打个比方，雨雾天气下，驾驶者最焦虑的往往不是车机跑得快不快，而是前方车道线是否清晰、旁边车辆是不是突然变道、视野里那些模糊的光点到底意味着什么。GT7 搭载的新一代 HUAWEI XHUD 增强现实抬头显示，可以在雨雾天自动增强车道线和前车显示，让驾驶者不用频繁低头看仪表或者中控屏。

座舱部分，GT7 首发全新一代鸿蒙座舱智能助理，搭载 MoLA 2.0 大模型，并配有七大智能体。它支持模糊地点搜索、多途经点导航、车机在线点餐等复杂操作。

这意味着用户不用再像背指令一样和车机说话。比如周末和朋友出门，你可以直接告诉它「找一家路上顺路、评分高一点、能停车的火锅店，然后导航过去，中间加一个奶茶店」。以前这类需求往往要在手机上切换地图、点评、外卖和聊天软件，现在车机至少在努力把这件事变成一句话。

启境 GT7 打造了「星际空间座舱」，提供一人独享、一人驾控、一人通勤等专属模式。它还首发 HUAWEI SOUND AI 交互式星环散射体，这个名字听起来有点像科幻片里的设备，实际作用也确实带着一点拟人感：它可以主动转向、点头响应，让座舱交互不再只是屏幕上的动画，而有了一个更具实体感的回应。

如果传统车机像一个藏在屏幕里的助手，GT7 这个星环散射体就像是把助手「请」到了台面上。它不会真的跟你一起上班，但至少会在你说话时转过头来，礼貌程度比很多打工人周一早上还高。

音响方面，GT7 配备 21 扬声器 HUAWEI SOUND 全场景沉浸声场，支持无麦 K 歌、调音魔方，以及生态灵动旋钮、麦克风、后装香氛等外设。换句话说，这台车并不只是想把你从 A 点送到 B 点，它还想让 A 点到 B 点之间的 40 分钟不那么无聊。

安全层面，新车搭载 CAS 5.0 六维防护系统，覆盖主动安全、被动安全以及用车环境等多个维度。车内使用母婴级环保材质，配合 AQS 实时净化系统。

销售上，启境将采用「华为乾崑智驾授权体验中心 + 启境用户中心」的双渠道协同模式。前者位于城市核心商圈，聚焦华为乾崑智驾等技术的展示与体验；后者负责整车销售、交付、售后维保等一站式服务。相关网络预计 6 月底覆盖全国 70 个城市、300 家门店。

这意味着启境的「含华量」不只体现在技术层面，也体现在触达层面。

在 GT7 开启预订的同时，启境也正式公布了旗下第二款车型的命名——启境 GX7。

按照官方解释，GX7 中的「G」代表 Grand，延续 GT7 到 GX7 的家族化命名体系；「X」象征 eXploration、eXtreme、eXpansion 等多重含义；数字「7」则表明它与 GT7 同属 7 系产品序列。

相比 GT7 更强调先锋个性和驾控表达，GX7 会进入更主流的大五座 SUV 市场。它面向的是官方所说的「悦享生活大玩家」：既有个人热爱，也重视家庭陪伴；既想要空间，也不想牺牲设计。

目前已知信息显示，启境 GX7 将主打「大而美」，承袭启境家族设计，并凭借 3 米超长轴距提供更宽敞的车内空间。它与 GT7 形成互补：GT7 负责表达个性、性能和猎装姿态，GX7 则补强更大众、更高频的大五座 SUV 需求。

在新能源市场进入更深层竞争之后，新品牌已经很难只靠单点卖点突围。启境接下来要证明的，是「含华量」能否从一台猎装车的技术标签，变成覆盖轿跑猎装、大五座 SUV 乃至更多车型的品牌认知。

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

这种技术把红、绿、蓝三原色背光独立控制，亮度极高，色彩极准。

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

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

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

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

BRAVIA 9 II，从镜头到客厅的最后一环

要回答这个问题，得先搞懂索尼电视的核心壁垒到底在哪——

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

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

也就是著名的「从镜头到客厅」战略。

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

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

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

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

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

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

索尼式的长期主义，把痛点一次解决

明白了这个大前提，我们再来看看 True RGB 到底解决了一个什么痛点。

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

那将两者的优势结合起来，不就可以了？

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

设计很理想，但新技术总会伴随着新问题——

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

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

而 True RGB，则对色彩丰富度、漏光和串色三个问题，做了点对点优化。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

画质基石搭建完毕后，索尼把余下的精力放在了产品体验的补全上。

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

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

视与听，在这里完成闭环。

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

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

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

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

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

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

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用了一周的 OPPO Reno16 Pro，我感觉它不像一台 2026 年的手机。

并非落后。刚好相反，它太不收着了。

从今年以来，消费电子产品的成本一直在往上堆：存储、芯片、电池，每一个都是绕不开的账。放到手机厂商面前，选项其实并不复杂：要么「减价减配」，要么「微涨不配」，要么「小升小涨」。真正选择「加量加价」的产品，反而少见。

OPPO Reno16 Pro 有点不一样，它没有那种局促感。在今年，它是一台少见的「宽松」手机。宽松不是说尺寸宽，而是当很多产品开始收紧成本时，Reno 仍然愿意把好的东西放进产品里，把涨上去的价格放在看得见的地方。

毕竟，「没有明显退步」，不该成为今天手机行业值得庆祝的优点。

OPPO Reno16 Pro，不像一台 2026 年的手机

Reno 这个产品系列，回答的是一个很有趣的问题：

怎么做主流人群喜欢的手机？

这意味着，Reno 不能是高定时装，也不是概念单品，更应该像当季潮流新品——未必走在最前沿，但审美一定要新，风格也要够大众。

这几年，消费者眼中一台「好手机」的定义，已经不单纯局限在功能价值的「好用」，在配置和价格大差不差的情况下，「好玩」带来的情绪价值更加重要。

这正是 Reno 的舒适区。一拿到 OPPO Reno16 Pro，视线很难不被手机背面给吸引：Reno16 系列以「星星」为题眼，采用 3D 冰透悬浮工艺，在平面的玻璃上实现了裸眼 3D 的视觉效果，星球纹理仿佛浮在空中。

手机已经变成了我们的「生活搭子」，如果一件东西要陪你四年，它最好别只有配置，得有一些个性，多一点温度。

而自 Reno 这个品牌诞生之初，就已经和这种气质绑定。

比起把手机做成参数表，Reno 有着更「软性」的产品力，更想让你「喜欢」而非「选择」它。

Reno 就像一台 Mini Cooper，它不是跑得最快的车，更多人购买它的理由，只是因为它让通勤这个「日常」，变得更愉快。

在 OPPO Reno16 Pro 众多的影像新玩法中，能一秒出片拍立得和胶片的 POP 相机，以及随心贴拼图实况照片，无疑是最有「Reno」气质的功能。

只是，如果只用「好玩」来定义 OPPO Reno16 系列，那未免过于片面。

设计和功能决定用户会不会拿起它，体验才决定用户愿不愿意一直放不下它，当越来越多品牌忙着教用户接受取舍，OPPO Reno16 系列选择把优势继续放大。

即使在行业成本承压的当下，OPPO Reno16 Pro 依旧配备了 2 亿像素的主摄，既维持了 Reno 系列的特色，更重要的是能继续服务好「爱出片」的 Reno 人——他们不热衷研究传感器尺寸或者像素，但一定在意朋友圈发出去的照片好不好看。

参数只能留在发布会上，出片率才能留在用户的记忆，活在 PPT 上的配置，终究不比活在相册里的照片。

除此之外， OPPO Reno16 Pro 还为这颗 2 亿像素主摄加码了「云台」能力，将 Reno 影像能力的边界，扩展到 Vlog、直播这些同样年轻化的形式。

这些功能和配置，本质上都是继续围绕「Reno」这个品牌服务的核心要素。在 2026 年选择继续「加注」，势必会带来成本的提升，但最终都会服务于「Reno」这个已经有用户信赖的品牌。

毕竟，用户愿意为进步付费，却很少会为妥协鼓掌。

好玩又好用，OPPO Reno16 系列，依旧是「初见乍欢，久处不厌」的手机，当越来越多手机开始教用户接受遗憾时，在努力减少遗憾的反而出挑。

但 Reno，已经不只是一台手机。

Reno 不再只是一台手机

在 Reno 这个品牌诞生之初，它就是「高品质」的代名词，这样的品牌气质也正在外延，OPPO 希望它承载更多东西——除了产品，还包括一套更完整的审美表达和用户认同。

与 OPPO Reno16 系列一起发布的，还有「Reno Land」的品牌生态，将平板、耳机，以及「电子吧唧」 OPPO Bubble 纳入了进来。

OPPO Bubble 难以归类到任何传统数码品类，更像是一个带屏幕的潮流配件， 通过磁吸吸附在手机的背面。

就像年轻人会在背包上挂徽章、在水杯上贴贴纸、在电脑上贴痛贴一样，OPPO Bubble 本质上也是一种身份表达，是一个展现自我的自留地。

而有需要时，也可以成为后置摄像头自拍的取景窗，能够尽可能利用 2 亿像素主摄和爆闪闪光灯。

Reno 本来就不是那种只负责把参数做满的产品线。它需要一点不必要的可爱，一点可以展示的细节，也需要一点年轻人会愿意拿出来玩的东西。OPPO Bubble 不是 OPPO Reno16 系列的核心卖点，却很像 Reno 性格里漏出来的一角。

不管是 OPPO Reno16 系列本体，还是 Reno Land 产品，当你看到它们，你能立马联想到 Reno 这个品牌，以及它代表的生命力、审美、情绪价值，同时又与时代同频成长的生活方式。

对于硬核的数码爱好者来说，Reno 对于这样的主张或许有点陌生，但放到整个消费领域，真正成功的消费品牌，最终售卖的，都不只是产品本身。

比如哈雷摩托，他们卖的并只是昂贵的摩托车，更是一种略带一点「反叛」的气质。

我们卖的是一种让 43 岁的会计师穿上黑色皮衣，骑着摩托车穿过小镇，让人们对他感到畏惧的能力。

产品只是载体，认同感才是终点。

2026 年，我愿意为什么样的产品花钱？

OPPO Reno16 系列，并不是一次孤立事件。

在它之前，OPPO Find N6 凭无感折痕再成折叠屏新品爆品，OPPO Find X9 Ultra 和 Find X9s Pro 的影像能力，让 OPPO 销量海外市场继续走高。

这些数字恰恰证明，好产品在任何价格周期里都有人买单。

因此，OPPO Reno16 系列回答的问题，是涨价潮之下，中高端手机到底应该怎么做？

消费者的换机周期已经拉长到四年甚至更长，每一次掏钱都是一次投票，「值不值」取代了「想不想要」成为了购买决策的关键。

任何一丝短视，都会消耗多年累积的口碑；任何一点缩水，都会影响用户体验的质感；任何一处妥协，都会变成品牌信任的裂缝。

产品涨价从来不是问题，一边涨价，一边让用户感觉自己买亏了，才是问题。

因为所有减掉的东西，最终都会从用户的信任里扣回来。

人们面对消费越来越理性，并不意味着只买「便宜的东西」，奢侈品仍然有人排队，演唱会门票依然一票难求，高端咖啡也没有消失。

大家只是开始重新计算价值，想为有感知的体验付钱，想为认同的生活方式付钱，想要为态度和个性付钱，与此同时，越来越不愿意为「缩水」买单，不愿意妥协于「妥协」。

对用户来说，内存涨价还会持续两年的时间，如何选择一台好的手机，穿过这个寒冬，是一个本分、更实在的选择。

这背后，不是「一分钱一分货」的简单交易逻辑，不是靠参数和价格堆出来的叙事，是厂商和用户之间，更长远的「价值承诺」。

在人人都不得不做减法的时代，捍卫「价格」没那么难，但捍卫「价值」却不简单。

也正因为这份捍卫价值的信任感，让我们愿意再次选择一个品牌、一款产品，因为我们都知道：这次也不会让我失望。

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过去十年里，几乎没有一辆超跑可以像今天的法拉利 Luce 一样，激发出如此多的讨论。

不仅仅因为它是法拉利——一家将性能、设计和格调刻进 DNA 的超跑厂商——有史以来第一款纯电动车，更是因为它那让人一言难尽的外观：

图｜Ferrari

在意大利语中，luce 的意思是「光」，不仅寓意着这辆电动车照亮前路，更是为法拉利的首款纯电车加上了一层宗教的神圣性——

Dio disse: « Sia la luce! »（神说：要有光）

Luce 还是法拉利的首款 5 座车型，采用 4 轮电机驱动，122 千瓦时电池组可以提供约 530 公里的满电续航和 1050 马力的峰值功率。

即使车重来到了 2.2 吨（接近小米 SU7 Max），Luce 依然有着约 310 公里/时的极速，零百加速也在 2.5 秒左右。

教皇利奥十四世观赏法拉利 Luce｜TheVerge

价格方面，法拉利宣布 Luce 的起步价为 55 万欧元（约合人民币 432.9 万元），可以说无论性能还是价格，都很符合车头的跃马标。

然而也是这个跃马标，为 Luce 带来了正式亮相之后网络上铺天盖地的争论。

不纯血的马

比 KOL 和媒体试驾更早传出的，是网友们层不出穷的梗图创意。

菲亚特 Luce｜Threads

菲亚特 Multipla Luce｜Threads

纯粹「车」身攻击｜Threads

然而就在两个月前，法拉利刚刚公布 Luce 的内饰由前苹果设计主管乔尼·艾弗领衔 LoveFrom 设计时，大家对它的评价还是相当正面的：

图｜TopGear

但当人们看到这辆由乔尼·艾弗与马克·纽森（Marc Newson）两位传奇工业设计师设计出来的 Luce 全车的时候，评价来了个 180 度大转弯，似乎也情有可原——

Luce 是一辆很好看的电车，但完全不是一辆好看的法拉利。

图｜Ferrari

简单来说，Luce 是一辆在电车设计上追求极致的车：一体化座舱、极致降低风阻、继承自纯血马（Purosangue）的对开式马车门等等。

然而 Luce 不仅与混动的纯血马，甚至与法拉利此前的所有设计语言都是不同的——

它既没有古典法拉利的圆润，也没有经典法拉利的方正，更没有现代法拉利的凌厉造型，反而像个消费电子产品。

Ferrari Purosangue 2026｜TopGear

雪上加霜的是，就在 Luce 正式公布之后，意媒 Askanews 在采访法拉利前主席 Luca Cordero di Montezemolo 时询问了他对 Luce 的看法。

这位担任法拉利公司主席长达 23 年，任期内经历过恩佐（Enzo）、458、拉法（LaFerrari）几代传奇车款的 78 岁老人的回答很无奈：

如果我把真实想法说出来，会伤害到法拉利，我们正在冒险毁掉一个神话，我感到非常遗憾……希望他们至少把跃马标从 Luce 上摘下来。

图｜Askanews

显然蒙特泽莫罗最后还是没憋住，在离开镜头之前补了一句：

……连中国车厂都不想借鉴它的设计。

如果冷静下来，去法拉利官网上看看 Luce 不太常规的法拉利 logo 选配位置，就能理解 Luce 得到这样的评价其实一点也不奇怪——

Luce 是一辆需要通过「在侧门上贴跃马标」来缓解自己的身份认同危机的法拉利。

图｜Ferrari

然而问题真的出在法拉利 Luce 的「法拉利」部分吗？其实不然。

就像蒙特泽莫罗说的，只需要把 Luce 车身上的跃马标换成一个更具有代表性的 logo，Luce 的设计瞬间就变得合理了起来。

图｜Threads

当然，对于那个电车最重要的问题，整活网友们当然也想到了解决方案：

图｜Threads

Luce 长得像 iCar

归根结底，让 Luce 的设计在整个法拉利家族里面格格不入的根本原因，还是因为它是法拉利的第一辆纯电。

对于这种产品线上「前所未有」的产品，法拉利极有可能从最开始就没有让 Luce 与传统动力车型外观相近的想法。

能够侧面印证这种观点的，是法拉利官网上对 Luce 的设计介绍：

「我们与 LoveFrom 共同研发的，远不止是一辆电动法拉利，」约翰·埃尔坎表示。「我们在此所做的，不仅在构思上极其困难，在实现上同样充满挑战。这将打造出独一无二的法拉利 Luce」

图｜Ferrari

这也就带来了一个问题：

由乔尼·艾弗、马克·纽森与 LoveFrom 工作室主导设计的法拉利 Luce，究竟是一辆更像消费品的未来法拉利，还是一辆更像未来法拉利的消费品？

可以看到的是，二月 Luce 内饰设计公布之后，大家都对它兼顾屏幕和实体按键的先锋式设计表示赞赏，却在看到它同样超脱的设计之后骂声一片。

图｜Ferrari

这种评价叠加在同一辆车上本身就是矛盾的：你不能同时要求 Luce 在设计理念上既先锋又保守。

就拿纯血马来说，虽然它是一辆混动车、保留着现代法拉利的凌厉设计风格，但把 Luce 的智能内饰平移到 Purosangue 上，依然会格格不入。

Ferrari Purosangue 内饰｜TopGear

与此同时，这种对于 Luce 产品性质的讨论也会触及到那个终极问题：

法拉利 Luce 究竟是给谁准备的？

55 万欧元、430 万人民币，这个数字本身就已经排除掉 99.9% 的地球居民了——

Luce 的目标客户，是那些车库里已经停满其他豪车的人：

图｜Rockstar Games

虽然法拉利还没有介绍 Luce 的购车模式，但从过往历史就能知道：法拉利是要对车主做背调之后才会提供购车资格的。

根据统计，在 2025 年全球购买法拉利的近 14000 人中，其中超过 80% 已经拥有一辆法拉利了。

在我们调侃 Luce 需要翻过来充电、承载力不如菲亚特的时候，那些已经有了一堆 V12 引擎的客户们，很有可能单纯因为「Luce 长得和传统法拉利不一样」而直接下单。

图｜Car Magazine

毕竟 Luce 作为一辆电车，外观设计主要追求低风阻系数，和传统跑车（以及 FUV）追求下压力的设计指标并不完全相同。

此外，电车的底盘结构与重心分布也决定了在去掉引擎和变速箱空间之后，座舱部位无论怎样设计，最终都会呈现出一个类似水滴形的轮廓。

图｜Ferrari

这也侧面解释了为什么 Luce 不像法拉利，反而长得像国产新能源：

在设计现实产品时，物理学决定的最优解有时候就是唯一解，追求极致的结果经常是趋同的。

还有别的方案吗

无论广大车迷们认为法拉利 Luce 怎样「数典忘祖」，无法改变事实就是：它的外观已经定型了，Luce 就在那里，稳稳的接住你。

图｜Threads

然而我们还是不禁想要问一句：哪怕是乔尼·艾弗亲自操刀，Luce 真的就是「法拉利电车」的最优解吗？

答案显然是否定的——你虽然不能要求一个产品的设计既先锋又保守，但却有办法通过设计，在先锋的同时保留那些标志性的品牌 DNA。

最优秀的「先锋派标志性设计」例子之一，就是现代 N Vision 74。

图｜Threads

虽然 N Vision 74 和 Luce 的定位非常不同，两者面临的设计挑战却是高度相似的：

怎样通过一个全新的设计，为品牌开发全新动力技术（氢燃料电池 vs 纯电）提供一个足够具有辨识度的新车型。

而选择从 1974 款现代 Pony 概念车上汲取灵感的 N Vision 74，在传达创新性和品牌风格方面，显然比 Luce 更被人们所广泛接受。

在接受科技博主 Cleo Abram 采访时，法拉利设计总监 Flavio Manzoni 在评价人们的反响时，提到了奥地利作曲家 Gustav Mahler 的一句话：

传统不是对灰烬的崇拜，而是对火种的传承。

换言之，Luce 在法拉利内部看来，即使不再继承现代法拉利的标志性设计，也依然传承着法拉利的创新和技术火种。

恩佐·法拉利｜Camisasca Automotive Manufacturing Inc.

然而「传承」从来都不是一个容易的事，把品牌基因继承得好才叫传承，继承不好变成了当年可口可乐的 New Coke，那叫翻车。

正因如此，Cleo Abram 在采访视频的最后做出了一个比较中肯的总结：

我们不知道 Luce 最终会成功还是失败，但不管是哪种结局，我们都能从里面学到东西——

如果 Luce 失败了，我们可以学习到怎么改良；如果 Luce 成功了，我们就能看到整个行业开始学习 Luce，以至于影响到我们未来十年能够买到的电车。

而对于国产新能源来说，还是蒙特泽莫罗那句话说得对——

外观就不用借鉴了，多学习一下 Luce 的内饰设计就行。

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苹果 iOS 27 AI Siri 界面曝光

昨天，彭博社记者 Mark Gurman 发布了一组 iOS 27 的 UI 示意图，展示了新版 Siri 界面、新的聊天机器人式应用，以及苹果计划在 WWDC26上发布的其他 iOS 27 重大变化。

据悉，新版 Siri 将会有两个启动入口：

• 传统方式：也就是喊出「Siri」或长按 iPhone 电源键，将触发灵动岛中的新版 Siri 动画。
• 新方式「Search or Ask」：iOS 27 将允许用户在系统任意位置，从 iPhone 顶部中央向下滑动，来启动新的「搜索或提问」（Search or Ask）界面。

据悉，「Search or Ask」支持语音与文本输入，具备屏幕内容感知及个人数据分析能力，可基于上下文跨应用执行多级任务。

此外，苹果将推出类似于 ChatGPT 的独立 Siri App，该应用将保留历史对话记录，并支持多模态附件上传以供 AI 分析。

在影像与原生应用方面，Siri 将首次直接整合进相机应用中，借由第三方 AI 代理进行物体识别与逆向图像搜索。

值得一提的是，iOS 27 的相机界面将引入可自定义控件面板，以满足专业拍摄需求；而相册应用则新增 AI 构图（Reframe）与 AI 扩图（Extend）等计算摄影功能。

在 AI 布局之外，iOS 27 还将重点修复去年「液态玻璃」（Liquid Glass）设计引发的相关 Bug。

Claude Opus 4.8 发布：快速模式成本降至三分之一

今天凌晨，Anthropic 正式发布旗舰模型 Claude Opus 4.8，在保持定价不变的前提下，对编程、AI 智能体任务、推理和知识工作能力进行了升级。

标准模式定价维持每百万输入 token 5 美元、每百万输出 token 25 美元；快速模式定价为每百万输入 token 10 美元、每百万输出 token 50 美元，运行速度较前代提升约 2.5 倍，模型成本降至前代的三分之一。

此次升级的核心改进在于判断力与诚实性。官方评估显示，Opus 4.8 放任自身代码缺陷未经说明通过的概率约为前代 Opus 4.7 的四分之一，更愿意主动标注不确定性，减少缺乏依据的结论。

基准测试方面，Opus 4.8 在 SWE-Bench Pro 上得分 69.2%，高于 Opus 4.7 的 64.3%，并在 Agentic Coding、Agentic Computer Use、Knowledge Work、Finance Agent 等多项测试中超过 GPT-5.5 与 Gemini 3.1 Pro。但在终端编程基准 Terminal-Bench 2.1 上，GPT-5.5 的 78.2% 仍高于 Opus 4.8 的 74.6%。

Anthropic 还表示，计划在未来数周内向所有客户推出能力更强的 Claude Mythos 系列模型。

相关阅读：刚刚，Claude Opus 4.8 上线，张口就说自己是 DeepSeek、Qwen

鸿蒙生态设备累计数超 13 亿

昨天，开源鸿蒙开发者大会 2026 上，华为相关负责人在会上表示，鸿蒙智能硬件生态设备累计数已超过 13 亿台。

此外，开放原子开源基金会理事长谢少锋表示，开源鸿蒙社区代码量已突破 1.4 亿行，贡献者超过 13000 名，支持手机、平板、电脑、电视、穿戴和行业智能终端等形态。

DeepSeek 又崩了

昨天上午，有大量用户在社交平台反馈 DeepSeek 服务异常。DeepSeek 状态页显示，网页对话和 API 服务出现性能下降，事件在 10:21 被标记为「部分中断」，受影响组件包括 API 服务和网页对话服务。

状态页在 10:27 更新显示，原因已定位，修复正在实施。该事件持续约 22 分钟；10:50 更新显示，服务已恢复。

小米超大众丰田成全球新能源第七

Trend Force 集邦日前发布产业洞察显示：

2026 年第一季全球纯电动车（BEV）、插电混合式电动车（PHEV）和氢燃料电池车等新能源车合计销量达 394 万辆，年减 2%，占第一季全球汽车销售的 19%。

其中，中国新能源车市场步入调整期；同时，西欧地区市场出现复苏迹象，日本和韩国的纯电车销量也有显著成长。值得关注的是：

• 特斯拉超越比亚迪，重回纯电车销售冠军；
• 第五名零跑则凭借快速扩张的产品矩阵及性价比策略，逆势达成销量年成长；
• 小米凭借 2.9% 的市场份额，超越大众、丰田，位居纯电第七名。

OpenAI 基金会设立 2.5 亿美元 AI 基金

控制 OpenAI 的非营利主体 OpenAI Foundation 昨日宣布，将投入首期 2.5 亿美元，用于帮助劳动者、社区和经济体应对 AI 带来的岗位与收入结构变化。

这笔资金将用于研究 AI 对劳动力市场的影响、支持面临短期岗位替代压力的劳动者和社区，并探索更广泛分配 AI 经济收益的方式。公开来源可以确认首期资金规模、资助方向和基金会主体，经济收益分配会是基金重点关注的方向之一。

OpenAI Foundation 去年已承诺投入 5000 万美元支持公共利益项目，这次 2.5 亿美元基金把重点从泛公益扩展到 AI 劳动力冲击和收益分配。

广东回应高考 AI 批卷传言

据广东教育传媒报道，广东省教育考试院回应，称「广东夏季高考用 AI 批卷」为不实传言。报道提到，广东近年确实在高考考场管理中使用智能技术，但用途是辅助巡考、安检、无线电信号屏蔽和保密室巡检等考试安全环节。

广东省教育考试院指出，主观题仍由教师人工评阅，实行双人独立评阅，评分差超过阈值时进入三评，系统只承担随机抽检、实时监控和纠错辅助。2025 年广东评卷点设在华南师范大学，全省选聘超 6200 名教师参与评卷。

黄仁勋将加入清华经管顾问委员会

据《金融时报》报道，黄仁勋已接受邀请，加入清华大学经济管理学院顾问委员会（Tsinghua SEM Advisory Board）。

清华经管顾问委员会成立于 2000 年，成员长期包括跨国企业负责人和经济管理领域代表人物，苹果 CEO 库克此前担任该委员会主席，委员会的定位，是帮助学院建设成为世界一流的经济管理学院。

据悉，该委员会云集了苹果、微软、Meta、特斯拉、阿里、腾讯等科技巨头的掌门人，以及摩根大通、黑石集团、桥水等金融巨鳄的掌舵者。

Google 工程师被控用内部搜索数据下注获利 120 万美元

据 TechCrunch 报道，美国司法部起诉 Google 软件工程师 Michele Spagnuolo，指控其利用 Google 内部非公开业务信息，在 Polymarket 上获利 120 万美元。

起诉材料称，Spagnuolo 在 Polymarket 上使用「AlphaRaccoon」账号，围绕 Google 2025 年 Year in Search 活动相关结果下注，涉案下注风险敞口超过 270 万美元。TechCrunch 报道提到，这些押注与 Google 尚未公开的搜索趋势数据有关。

理想汽车一季度由盈转亏

昨天，理想汽车发布 2026 财年第一季度业绩，期内营业总收入 229.83 亿元，同比下降 11.4%；归母净亏损 22.90 亿元，去年同期为盈利 6.50 亿元；毛利 18.08 亿元，同比下降 66.0%，毛利率为 7.9%，同比下降 12.6 个百分点。

经营层面，理想汽车一季度交付 95142 辆，同比增长 2.5%。车辆毛利率降至 6.1%，经营现金流净流出 60.91 亿元，自由现金流净流出 73.88 亿元。公司预计二季度交付 95000 至 100000 辆，对应收入 241 亿至 254 亿元。

截至 4 月 30 日，理想汽车在 160 个城市拥有 511 家零售中心、550 家售后维修中心，投用 4077 座超充站。

小鹏一季度亏损 17.8 亿元，人形机器人预计三季度亮相

小鹏汽车发布 2026 年第一季度未经审计业绩，期内总营收 130.3 亿元，同比下降 17.6%，环比下降 41.4%；车辆销售收入 110.0 亿元，同比下降 23.5%，主要受交付量下降影响。公司一季度净亏损 17.8 亿元，去年同期亏损 6.6 亿元，上一季度为盈利 3.8 亿元。

• 一季度整体毛利率为 20.6%，高于去年同期的 15.6%，低于上一季度的 21.3%；
• 汽车毛利率为 12.1%，同比提升 1.6 个百分点；
• 研发费用为 29.1 亿元，同比增长 46.8%，官方解释为新车型和 AI 相关技术投入增加。

小鹏预计二季度交付 10 万至 10.6 万辆，环比增长 59.5% 至 69.1%；总营收预计为 196 亿至 208 亿元。

小鹏集团董事长何小鹏在一季度财报电话会上表示，面向量产版本的新一代小鹏 IRON 人形机器人软硬件研发进展顺利，即将进入 ET2 软硬件合围阶段，计划今年第三季度正式亮相，并以今年底实现高阶人形机器人量产为目标。

微博一季度净营收 4.213 亿美元

微博发布 2026 年第一季度未经审计业绩，期内净营收 4.213 亿美元，同比增长 6%，按固定汇率计算同比增长 1%；归属于微博股东的净利润为 3470 万美元，摊薄每股收益 0.14 美元。

广告和营销收入仍是主力，一季度收入 3.698 亿美元，同比增长 9%；其中不含阿里巴巴广告收入的广告和营销收入为 3.265 亿美元，同比增长 10%。增值服务收入为 5160 万美元，同比下降 11%，主要受游戏相关业务收入贡献减少影响。

用户规模方面，微博 3 月月活跃用户为 5.62 亿，日活跃用户为 2.54 亿。CEO 王高飞在财报中提到，公司优化首页信息流消费体验、提升优质视频内容供给和分发，并通过 AI 强化搜索与广告转化效率。

MiniMax 年化收入两个月翻番

第一财经报道，MiniMax 昨日披露最新业务数据：公司服务的全球企业和开发者客户数已超过 100 万，较半年前增长 5 倍；全球用户规模约 3 亿。

收入方面，MiniMax 过去两个月年化经常性收入 ARR 增长超过 100%。公司此前在 3 月业绩会上披露，2026 年 2 月 ARR 已超过 1.5 亿美元；按这组数据计算，ARR 翻番周期已压缩到约 60 天。

使用量也同步增长。MiniMax 称，M2 系列模型日均 token 消耗量在两个月内增长 6 倍，开放平台新注册用户增长 4 倍以上。

OpenRouter 完成 1.13 亿美元 B 轮融资

AI 模型 API 平台 OpenRouter 官方宣布完成 1.13 亿美元 B 轮融资，由 Alphabet 旗下成长基金 CapitalG 领投，NVentures、ServiceNow Ventures、MongoDB Ventures、Snowflake Ventures、Databricks Ventures、AMP PBC、Pace Capital 以及现有投资方 a16z 和 Menlo Ventures 参与。

官方称，过去 6 个月平台每周处理 token 量从 5 万亿增长到 25 万亿，今年处理量预计超过 1000 万亿 token，并服务 800 多万开发者，覆盖 400 多个模型。

新资金将用于扩展基础设施、企业能力和智能路由。OpenRouter 提到，平台已支持文本之外的图像、音频、语音、转写、嵌入和视频模型，并提供工作区、费用管理、guardrails、零数据保留策略、供应商级故障转移和成本/延迟优化。

罗福莉：MiMo API 降价来自更低推理成本

小米 MiMo 官方日前宣布 MiMo-V2.5 系列 API 永久降价，相比原始 API 定价最高降幅可达 99%，且不再区分上下文窗口长度。小米 MiMo 负责人罗福莉随后在 X 平台发文，解释这次降价背后的技术原因。

罗福莉表示，MiMo 的原始推理成本远低于行业平均水平，新价格「基本可以维持收支平衡」。她把原因归结为模型和系统两侧：模型本身在推理效率上做了压缩，后端服务也通过工程优化降低了单位 token 成本。

罗福莉强调，MiMo-V2.5 不再按上下文窗口长度区分价格，意在把长上下文使用门槛拉低，让开发者更容易在实际应用里试用。值得关注的是，罗福莉在帖文中还建议同行不要「盲目降价」：

我们之前建议 LLM 公司不要「盲目降价」，正是因为很少有模型架构和推理优化能够阻止 API 成本在亏损情况下运行。

她认为，MiMo 的低成本源于特定的架构设计与推理优化能力，若其他公司不具备类似基础，盲目跟进可能导致亏损。

她还从更宏观的角度阐述了这一逻辑的产业意义：价格合理、高性能的模型 API 将推动真正规模化的推理需求，进而带动芯片、服务器、液冷、供电及数据中心等 AI 基础设施链加速发展，形成行业良性循环。

索尼 Bravia 2026 新款电视发布

昨天，索尼在 2026 家庭影音娱乐新品发布会上发布 Bravia 电视新品，包括 9 系二代、8 系二代和 7 系二代，售价 10999 元起。

其中，9 系二代和 7 系二代标配 True RGB 真彩原色技术。该技术采用独立红、绿、蓝 LED 背光源，用更细的背光控制提升色彩纯度和亮度表现。8 系二代则延续 OLED 路线，面向追求对比度和黑位表现的用户。

相关阅读：149999 元的索尼 RGB 电视是夯是拉？我们去索尼总部瞧了瞧

宋 Ultra DM-i 上市，12.99 万元起

比亚迪昨日发布王朝网首款搭载「迪迪虾」智能体系统的 B 级插混 SUV 宋 Ultra DM-i，新车共 5 款车型，售价 12.99 万元至 15.99 万元。

宋 Ultra DM-i 的车身尺寸为 4850/1910/1670mm，轴距 2840mm，搭载第五代 DM 技术，CLTC 纯电续航最高 310 公里，综合续航最高 1845 公里，亏电油耗为 3.3L/100km 级别。动力系统由 1.5L 发动机和电机组成，发动机最大功率 70kW，电机最大功率 175kW。

配置上，新车提供女王副驾、前后排座椅放倒后的大床模式、16 扬声器「天空之声」音响、云辇-C、TBC 高速爆胎稳行系统等。

入门车型也配有 7 安全气囊、全景天幕、电动遮阳帘、电动尾门、19 英寸轮毂、15.6 英寸中控屏、无线充电和行车记录仪。

光帆 AI 穿戴设备接入腾讯出行

昨天，光帆科技宣布与腾讯出行服务达成合作，光帆 AI 全感穿戴设备将接入腾讯出行服务，相关功能将于 6 月 5 日上线。用户可通过语音发起叫车需求，系统根据当前位置、目的地等信息，引导完成价格预估、下单叫车和自动支付流程。

用户通过语音发起叫车指令后，系统可依据当前位置与目的地信息，引导完成价格预估、下单叫车及自动支付等流程。

光帆 AI 全感穿戴设备是光帆科技旗下首款产品，已于 5 月 15 日正式开售。官方信息显示，该产品上线后登顶京东 AI 耳机热卖榜 TOP1，并连续 8 天保持榜首位置，首批产品目前已售罄，现已开启新一轮预售。

vivo 官宣首款头戴式耳机 6 大卖点

vivo 昨日公布首款无线头戴降噪耳机的 6 大卖点，并将于 5 月 29 日 19:30 正式发布。官方宣称，这款耳机主打 58dB 主动降噪、75 小时续航和 238g 轻量佩戴。

产品还采用超软皮质耳罩，支持跨生态三设备无缝连接，面向长时间通勤、办公和影音场景。

小米招聘 Agent 上线

昨天，小米官方宣布，其招聘官网正式上线「小米招聘 Agent」，依托 Xiaomi MiMo 大模型。据介绍，小米招聘 Agent 能在小米招聘官网为求职者提供政策解答、职位智能推荐、招聘进展查询等服务。

OPPO Watch X3 理想定制款上线

理想汽车昨天官宣，OPPO Watch X3 理想汽车定制款已上线理想商城，限时价 2329.1 元。

这款手表主打与理想汽车的车钥匙和车控场景联动，产品主体来自 OPPO Watch X3，理想定制版把核心卖点放在腕上解锁、车控入口和车主权益。

博通发布首批 Wi-Fi 8 路由器集成芯片

近期，博通发布 BCM6772、BCM6774 和 BCM6776 三款 Wi-Fi 8 路由器集成芯片，面向下一代家庭、企业和运营商路由设备。

据介绍，Wi-Fi 8 重点在于提高复杂无线环境中的稳定连接、低延迟和多设备并发体验。博通这批芯片面向不同规格路由器，支持厂商在单芯片方案上集成无线、网络处理和系统功能，降低整机设计复杂度。

阿里达摩院发布 GPU 版本求解器

第一财经援引达摩院官微消息称，阿里巴巴达摩院「敏迭」求解器 MindOpt 正式发布 GPU 版本，利用 GPU 并行加速能力，并引入新算法处理大规模优化问题中的「长尾效应」。

达摩院称，在约 2000 个通用算例测试中，敏迭可将 99% 以上的问题类型稳定求解至高精度，并支持传统上难以处理的亿级变量线性规划问题。求解器主要服务电力调度、航班编排、高端制造、金融管理等复杂计算场景。

传统线性规划求解器多基于 CPU 设计，随着问题规模扩大，矩阵分解、内存需求和并行度都会成为瓶颈。GPU 版本把大规模优化问题从「算不算得动」推进到更接近工业系统可用的求解时间和资源成本。

阿里 Qoder 推出 Cloud Agents

阿里 Qoder 上线全托管 AI Agent 运行平台 Cloud Agents，向企业提供 Agent 底座、模型服务和运行环境等能力。企业可通过 API 调用，让 Agent 在云端执行任务。

Qoder 文档显示，开发者可以定义 Agent 并通过 API 启动 Session，复杂任务会在云端运行，并将结果实时回传。阿里云称，该平台可把 Agent 上线周期从约 1 个月缩短至 1 天。

自变量机器人开源 Wall-OSS-0.5，具身大模型预训练后可直接部署

自变量机器人昨日发布并开源了具身大模型 Wall-OSS-0.5，官方将其定位为「预训练一次，随处部署」的视觉-语言-动作（VLA）模型，核心卖点是预训练完成后无需任何任务微调即可直接上机部署。Wall-OSS-0.5 引入了四项技术：

• Gradient-bridge 协同训练机制，让视觉、语言、动作三个模态在统一的优化方向上协同学习，使视觉语言预训练积累的物理常识能够延伸至动作维度；
• 面向 VLA 的视觉-动作统一表示，基于残差向量量化将动作码本与视觉特征绑定，以未来帧变化作为重建目标，使每个动作 token 对应一种可观测的物理变化，从而让真机动作精度与多模态推理能力同步提升；
• 动作空间监督（Action-Space Supervision），在解码后的真实动作空间计算损失，使梯度直接反映控制误差，并对物理交互的关键时刻自动加权，以加快收敛；
• DMuon，即首个面向具身大规模预训练的分布式 Muon 优化器，通过专属归属调度重构通信模式，并以对称感知的 CuteDSL kernel 消除冗余计算，将 Muon 引入的额外开销降低约 100 倍。

官方测试结果显示，Wall-OSS-0.5 在 17 个真机零样本任务中，有 4 个任务自主完成率超过 80%；在十余个真实机器人任务的公平对比中，操作类和推理类任务表现领先同类开源模型。

GitHub: github.com/X-Square-Robot/wall-x

Hugging Face: huggingface.co/x-square-robot/wall-oss-0.5

WBench 开源交互式世界模型基准

复旦大学与美团 LongCat 团队开源 WBench，用于评估交互式视频世界模型。基准包含 289 个多轮测试用例，覆盖 5 个评估维度，并使用 22 项指标与人类判断进行校准。

这套基准关注的是模型在连续交互里的物理规则、时空一致性、指令遵循和控制能力，评价对象高于单次视频生成质量。论文摘要将 5 个维度概括为视频质量、场景遵循、交互遵循、一致性和物理合规性。

GitHub: github.com/meituan-longcat/WBench

Hugging Face: huggingface.co/datasets/meituan-longcat/WBench

曝豆包接入抖音生活服务闭环，支持直接买团购

据《读佳》报道，字节跳动旗下 AI 助手豆包正在与抖音生活服务整合，在站内提供团购套餐推荐、端内商家页面、支付和线下核销流程。

用户在豆包发起团购咨询后，豆包会推荐对应门店和套餐详情；点击后可进入端内商家页，完成套餐选择和购买。

美团发布即时零售商家 AI 方案

昨天，美团发布首个即时零售商家经营专属 AI 解决方案「牵牛花 Claw」。该方案面向即时零售商家，覆盖经营分析、商品管理、营销活动和运营建议等场景。

即时零售的难点来自商品、库存、履约和本地需求的快速变化。商家需要频繁调整商品供给、价格和活动，美团把 AI 工具放到经营后台，目标是把平台侧数据能力转成商家可直接执行的动作。

京沪联合约谈三大外卖平台

据央视新闻报道，北京市市场监管局、上海市市场监管局签订《网络餐饮第三方平台食品安全治理合作框架协议》，建立网络餐饮食品安全协同治理机制，并首次联合对美团、淘宝闪购、京东外卖三大外卖平台企业开展行政指导。

两地市场监管部门将在数据共享、信息互通、风险联控、执法联动等领域协作，推动外卖平台落实「线上审核 + 线下核验」双轨制，并督促平台把入网餐饮商户的食品经营许可等资质信息与省级市场监管数据进行核验比对。

这次行政指导对应 6 月 1 日将施行的《网络餐饮服务经营者落实食品安全主体责任监督管理规定》。监管部门要求平台完善资质实质性审核、线上信息公示、餐品配送管理和食品安全管理制度。

《年会不能停 2！》定档 8 月 7 日

昨天，职场喜剧电影《年会不能停 2！》官宣定档，将于 8 月 7 日上映，张若昀、白客领衔主演。

前作《年会不能停！》以互联网大厂组织架构、职场黑话和年会文化为喜剧核心，凭借「打工人」视角获得讨论。续集继续使用职场喜剧类型，张若昀和白客的组合也让影片维持了面向年轻观众和职场观众的明确定位。

《X 战警 ’97》第二季定档 7 月 1 日

漫威动画剧集《X战警 ’97》第二季将于今年 7 月 1 日登陆 Disney+，官方昨日同步发布了第二季海报及预告。

第二季共九集，延续第一季的故事线，以 1990 年代为背景，讲述一群拥有异能的变种人在充满敌意的世界中保护人类的故事。

《X战警 ’97》第一季于 2024 年在 Disney+ 上线，是该平台观看量最高的动画作品之一，并获得艾美奖提名。

《匹兹堡医魂》第三季已获 HBO 续订

据 Deadline 报道，HBO 医疗剧《匹兹堡医魂》已在第二季播出前获得第三季续订。第二季今年 1 月至 4 月播出，共 15 集，第三季将继续围绕急诊医生 Robby 和医院急诊系统展开。

《匹兹堡医魂》主打实时感和高压急诊场景，每季通过一组连续班次呈现医院内部的病例、资源调度和人物关系。

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今年四月，Uber 的 CTO 发现了一件事：公司全年的 AI 工具预算，四个月就花完了，这件事是整个硅谷「token 消耗大比拼」的一个典型例子，我们之前也写过。

但就在几周后，Uber 的 COO Andrew Macdonald 在播客里给同事「补了一刀」：token 消耗和交付给用户的功能之间的联系，还不存在。

Uber 在去年底部署了 Claude Code，95% 的工程师每个月都在用，70% 的提交代码来自 AI，使用率惊人，账单也惊人。每个工程师每月的 API 调用费在 500 到 2000 美元之间，同一个人用同一个工具，同一天的消耗差异可以达到十倍。CTO 不得不说自己要推到重来，「因为我以为够用的预算，已经被吹走了」。

他们花了很多钱让 AI 写代码，但花的钱和最终产出之间，看不到因果关系。钱确实花了，代码确实写了，但用户体验提高了多？新增了多少有用的功能点？问就是不知道。

另一个方向的同一个问题

Uber 的困境是钱花了，成效没出来，但很多公司选择的是另一条路，由于看到了 AI 的潜力而大举裁员，认为 AI 可以代替

不是给人买 AI 工具，而是用 AI 代替人，这条路的账算得过来吗？

Gartner 今年发布了一份调查，覆盖 350 家年收入超过十亿美元的全球企业，结果发现：80%的企业在部署 AI 后都裁了人。可是裁员率和 ROI 之间，完全没有相关性，裁得多的公司和裁得少的公司，回报率几乎一样。

这个结果反直觉，但仔细想想又很合理。裁员省的是人工成本，但省下来的钱并没有变成新的业务价值。它只是让财报上的数字好看了一个季度，而不是让公司真的变得更强。Gartner 的结论很直接：裁员可以腾出预算，但不创造业务价值。

AI 驱动的裁员，ROI 是零，为什么老板们还在做？本质上，裁员不是经营决策，是信号。对投资人说「我们在用 AI 了」的效果，和对董事会说「我们的运营效率在提升」的效果，都比真实的 ROI 重要得多。

Fortune 的分析把这叫做「AI washing」，用 AI 做借口裁员，实际上纯粹是在砍成本充利润，和 AI 能不能替代这些岗位，没有一点关系。

一个悖论

这样看，AI 会带来管理上的自相矛盾：用 AI 替代人，省了工资，但 ROI 没提升；给人用 AI，效率似乎提升了，但预算先爆了。

AI 工具的计费模式和传统软件完全不同。传统软件是按席位收费的，每个人每年多少钱，写进合同里，可以预测。但 AI 工具是按 token 收费的，用多少算多少，而且每个人的用量差异巨大。Uber 的数据显示，同一个工程师同一天的消耗可以相差十倍。这意味着传统的 IT 预算模型完全失效了，你没法在年初预测年底会花多少。

这像什么呢？像从固定费率的健身房会员卡，换成了按次计费的私教。你以前每个月交 299，去不去都那么多。现在每次去都要单独付费，去得越勤花得越多，而且你的员工各自去得多勤你完全无法控制。

不用吧，怕被淘汰；用吧，账算不过来。

钱去了哪里

Gartner 其实在报告里很克制地提了一句预测：到 2028 年到 2029 年，自主化业务反而会净增工作岗位。这听起来像没什么用的安慰，实际上它暗示的是现在裁掉的人，未来可能还得重新招回来。只不过到时候他们的岗位叫「AI 协调员」或者「模型运营」之类的，工资可能也不一样了。

打工人被裁了，公司也没赚到更多，预算还爆了。钱去了哪里？当然是 AI 公司的营收里。Anthropic 今年的年化收入已经突破十亿美元，OpenAI 更高。当 Uber 的 CTO 说「预算飘走了」的时候，那些被吹走的预算正好落在了 Anthropic 的账户里。

这是一个经典的淘金热结构。真正赚钱的从来不是淘金的人，是卖铲子和牛仔裤的人。现在的铲子是 API，牛仔裤是 token。每一家公司都在拼命用 AI，拼命让员工用 AI，拼命用 AI 替代员工——而 AI 公司在所有这些拼命的每一个环节里都在收钱。

AI 没有在省钱，它在换一种花钱的方式。

以前花在人身上，现在花在模型上；以前花在工资里，现在花在 token 里；以前花得可预测，现在花得无法控制。甚至，以前花的钱留在了员工手里，他们会拿去消费、娱乐、还房贷，钱在经济体里循环。

现在花的钱，直接进了几家硬件密集型、融资密集型的 AI 公司的账上，变成了下一轮 GPU 采购和下一轮融资的底气。

所以当你看到「某公司宣布用 AI 优化人力结构」的新闻时，可以翻译一下：我们把给员工的钱转给了 AI 公司，但我们并不确定这笔交易是否划算，我们只是知道，如果不做这笔交易，投资人会不高兴。

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2026 还没过半，已经有 30 多款 AI 眼镜亮相了。

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

热闹之下，有一个数据通常会被忽略。

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

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

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

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

但翻译只是它的入口，不是终点。

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

AI 眼镜的「奇点」，是让人愿意一直戴

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

对于第一次做 AI 眼镜的讯飞来说，这也是个绕不开的坎。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

40 克，一道系统工程题

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

这个数字可能很多人没概念，我们来横向对比一下：

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

在「带显示屏」的智能眼镜阵营里，讯飞目前几乎做到了行业最轻。

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

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

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

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

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

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

所以最后我们看到的讯飞 AI 眼镜，整机重量更轻，续航却没打折。

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

唇动识别降噪，用眼睛帮耳朵听

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

降噪的准确性直接决定翻译的准确性，这也是整条工作流的第一道关卡。

「全能翻译」背后的基础设施

听得清之后，才是译得准的问题。

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

在现场体验中最让我觉得有意思的是通话翻译。

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

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

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

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

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

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

翻译之后，AI 工作流才开始

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

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

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

你没看错，这还是一副「龙虾」眼镜。

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

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

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

如果你也养过虾对这些功能肯定不陌生，只不过这次交互发生在你的脸上。

当初让AI 眼镜出圈的提词器功能，在这款眼镜里也迎来升级。

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

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

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

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

讯飞这种全栈的技术能力，恰好在眼镜这个载体上找到了合适的闭环。

AI 眼镜的下半场，拼的是什么

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

让眼镜回归眼镜， AI 老老实实当「牛马」。

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

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在硬件行业，规模很容易被当作一种衡量成功的标准，但它有时也是一种幻觉。

规模是看起来像更大的销量、更高的市场份额、更快的发布节奏，也像一场所有人都必须参加的军备竞赛：更多 SKU、更宽价格带、更密集的营销投放，以及更激烈的渠道争夺。尤其是在清洁电器这个行业，过去几年，扫地机器人、洗地机、吸尘器、除螨仪不断交叉生长，国补、价格战、出海、AI 和具身智能又轮番成为关键词。

另外一家总部位于苏州的清洁电器品牌制造了巨大的声量，深圳本地硬件品牌大疆和影石之间的竞争也有尖锐的摩擦啸叫，相较之下，云鲸，以及云鲸创始人张峻彬在行业的喧嚣期显得相当谨慎和沉默。

十年前，「产品经理」张峻彬需要解决的问题是「如何做出一台好用的扫地机器人」，但现在，造产品的快感不再单纯，他的职责已经从「造一台机器」，变成了「让一家公司成为一台更高效的机器」。

规模很重要，但不能强求

过去两年，国补刺激带来了阶段性的高基数；另一方面，线上红利不再像早期那样明显，线下渠道开始重新回到家电行业的主航道。张峻彬提到，今年1-4月 线上虽然有所下降，但线下增长维稳，云鲸线下增长了 150% 以上。在他看来，随着国补退却，线下业态正在回归，清洁行业的大盘仍然会继续增长：

随着国补退却以后，整个线下业态是在逐步回升的，回升速度比想象快。云鲸线下增长了 150% 以上。所以，整个线下业态回归到家电逻辑。

早期的扫地机器人，更像互联网消费电子产品，线上种草、线上转化、线上爆发，早期的云鲸 J1 就是这样获得爆发的。但当品类逐渐进入更广泛的家庭用户，尤其是进入下沉市场和传统家电消费场景，它也会重新回到家电行业的基本面：渠道、服务、口碑、价格体系、终端体验，以及长期复购。

但这并不意味着企业应该立刻把油门踩到底。

张峻彬对规模的态度很明确，规模不是不要，而是要等组织效率匹配之后再要：

在这个阶段，你的精力可能要聚焦在组织效率提升的事情上。你会发现当效率不高的时候，要砸大钱就得花费精力去盯着，这个精力就特别不划算。

所以他给出的阶段性选择是：

我现在阶段性很简单，就是加速组织体系的效率化改革，在这个过程中肯定是以利润优先，当到达一个阶段以后，我就会以规模优先，是一种战略的阶段性的选择的不同。

这背后其实是非常朴素的商业规律：如果组织本身还在漏水，越大的规模，可能只是越大的浪费。

张峻彬在采访里举了一个具体例子：以前云鲸从前端需求到后端生产，沟通时间很长，经常出现生产完之后，前端不要了的情况。后来补齐这个前后端配合的漏洞后，库存周转率得到明显提升。

消费者并不关心公司经营和治理，只在乎产品本身，但 CEO 如果沉迷产品，对供应链，库存周转，研发效率不投入足够精力，那并不算是合格的 CEO。

在宣传中，这样枯燥的库存周转效率提升几乎没有意义，但是相比于 AI 概念、具身智能概念，这更加接近一家公司真正的经营内核。

过去很多消费硬件公司在扩张时都会遇到类似的问题：产品能打，组织跟不上；渠道铺开了，价格体系乱了；SKU 多了，资源被摊薄；营销声量上去了，但用户心智没有真正建立起来。

张峻彬显然也意识到了这一点。

他提到，2025 年云鲸其实做了更多 SKU，但多 SKU 并没有带来和预期成正比的收益，所以今年反而调整策略：

我们做了很多 SKU，围绕扫地机和洗地机，但是会发现多 SKU 并没有带来预期成正比的收益。所以我们今年就调整了策略，聚焦研发，打磨最好的产品。

规模不是目的地，它更像一面放大镜。组织健康时，它放大优势；组织粗糙时，它也会放大漏洞。

对于品类扩张，他也没有把资金视为核心瓶颈，而是把问题指向「管理者的带宽」：

首先资金肯定不是一个问题。但是你的精力不足以覆盖这件事情的时候，可能就又会跑偏。可能是组织选错了人，还不如别那么快开始。

创业公司容易相信单点突破，相信一款爆品可以改写命运；但到了新的阶段，公司更需要系统能力。这就是很多企业家说的，创始人的上限就是公司的上限。

当产品经理张峻彬足够优秀的时候，就有云鲸的梦幻开局：大学毕业就创业，花了 3 年打磨第一款产品 J1，预期只卖 1 万台，结果卖了几十万台。

但当企业经营者张峻彬自己的管理者带宽没有升级的时候，就需要花费代价来学习规模很重要，但规模不能强求。

张峻彬开始找属于自己的那枚「硬币」

云鲸的变化，首先发生在张峻彬自己身上。

过去外界对他的典型印象，是在于产品打磨能力。这个标签很好理解：云鲸早期的崛起，来自对用户痛点的敏感捕捉，以及对应的产品方案。从自动洗拖布到基站维护，云鲸一直试图把用户不愿意做但又绕不开的家务细节交给机器。

不过新的阶段，张峻彬开始接管一个更复杂的系统。

他在采访中直接说，自己过去一直专注产品和研发，对营销看得很少，直到去年 9、10 月份开始接全球营销，才发现过去对商业增长的理解需要更新：

我之前一直以为产品和营销是加法逻辑，产品 + 营销，就是产品做得特别好，营销稍微少看一点，也还不错。但后面发现产品和营销是乘法逻辑，产品 X 营销，这意味着产品和营销都必须做得足够好，才能真正把公司带到一个新的高度。

很多产品型创始人都会经历类似转变：早期相信好产品会自己说话，后来发现，在一个信息过载、渠道碎片化、竞争高度同质化的市场里，好产品也需要被准确表达、被有效触达。

张峻彬用了一个比喻：找到云鲸自己的「硬币」。

在接管营销之后，他与许多行业人士沟通，有一个营销例子让他记忆深刻：卡萨帝当年在洗衣机上立一个硬币而不倒，来展示直驱电机工作时的平稳和安静。

用户也许并不懂底层技术，但看到洗衣机上立着的硬币，就知道这台洗衣机震动极小，颠覆认知地小。

在汽车领域，也有在汽车上摆香槟塔连续过减速带，通过香槟杯不倒，香槟酒不洒来表现底盘素质的优秀。

张峻彬说：

这段时间我带领大家梳理云鲸的产品真正的竞争力是什么，以及找到那个硬币的传播方式，在这个事情上我做得相对多一些。

在他看来，云鲸并不缺产品创新，但相对内敛。很多功能是「人有我优」，但如果讲不清楚，技术优势就很容易被淹没在参数和卖点里。尤其在清洁电器行业，用户购买决策又非常现实和具象：扫得干不干净、拖得干不干净、会不会缠毛、需不需要手动清理、售后麻不麻烦。

技术本身并不直接构成心智，能被用户感知的技术才构成心智。

张峻彬接手营销，并不意味着云鲸从产品与技术导向转向营销导向，只是创始人意识到，产品力必须经过商业系统的翻译，才会变成真实的市场结果。

这件事此前不是他擅长的：

这些事确实在我能力圈之外，但不代表我不能快速迭代和学习，这是两码事。我以前看营销和销售确实少，去年9、10 月份接了之后，其实是在疯狂地学。10 月份基本上每天干到凌晨三四点，高强度学习、高强度接触业务。

「创始人自我更新」是一种新的叙事方式，一个创始人承认自己原来的能力结构不够用了，于是重新进入一线，重新学习一套新系统，左右脑互博，文理思维碰撞是常见的现象。

在张峻彬看来，营销和技术的差异很明显：

做技术，很多地方是数理化、理工科那套逻辑，有清晰的对错边界。但营销里，第一性原理的东西也很多，不可量化的地方更多。

但他也可以把营销拆成了自己熟悉的逻辑：

搭建清晰的财务系统去监控和调整，是一个数学优化的逻辑，背后是对业务的深刻理解……公司现在产品特别多，不同产品对应的人群卡位、生命周期、资源配置和组织能力都不一样，这本质上就是个数学优化问题。

这仍然是工程师和产品经理的思考方式：面对营销这样看似开放、感性、不确定的系统，他试图先找到里面能被结构化、数据化、模型化的部分。

这也是张峻彬个人成长路径的一部分：

我觉得肯定是我在经历一个成长，从最早是一个工程师，到一个产品经理，再到一个组织的管理者，到跨领域的组织的管理者，到逐步的思考战略。

他说，云鲸早期三到四年打磨第一款产品时，他更多扮演的是产品经理和系统工程师角色，并不认为那时自己已经是一个成熟的管理者，团队从 200 人扩展到 1000 人的时候，他的管理半径没有跟上。

现在云鲸是近 2000 人规模了。

很少谈具身智能，但不代表投入很少

在过去一两年，AI 和具身智能几乎成为一级市场最热的方向，许多还没有被市场验证的项目，也能拿到很高估值。对于扫地机器人公司来说，它们天然可以把自己放进家庭机器人、空间智能、具身智能的叙事里。

不过把营销纳入自己管理范围的张峻彬并没有急着把云鲸包装成一家「具身智能公司」。

当被问到为什么没有明确说自己是一家具身智能公司时，张峻彬说：

没有对外说，不代表没有在做。但是云鲸一直以来都比较低调，我们希望把产品的很多东西做好，我们再去做这件事情。

他进一步解释说：

挂上了具身这个头衔之后，是不是对用户就更有价值？我现在判断好像也不一定会。但不代表我们没有在做具身的产品，这是两码事。一个是宣传端，一个是产品端。产品端的东西我们是非常激进地在做。

这是云鲸对具身智能的态度：宣传端克制，产品端激进。

克制的原因也很现实。对一家已经在用户心中建立「清洁」认知的公司来说，过早把自己推向一个更宏大的 AI 叙事，未必一定是好事。张峻彬担心的是，用户会觉得云鲸不聚焦：

我们确实没有说云鲸是一家具身智能公司。因为我担心给用户产生一种想法，就是云鲸是不是不聚焦了？我们还是希望把产品做好。

但宣传端克制不等于技术和产品端保守。

事实上，云鲸已经设立了具身事业部。目前公司有三个事业部：手持清洁、扫地机和具身事业部，具身智能事业部的产品量产时间暂时保密，但「肯定不会那么远」，并且「肯定是有整机形态出来的」。

更具体的信息，来自空间清洁方向。

在回应何时「从平面清洁走向空间清洁」的问题时，张峻彬透露：

我们一直有具身的团队在做空间收纳、空间清洁的工作。某种意义上我们对于特定的、立体表面的清洁做得还是比较好的。比如说清洁马桶、立面瓷砖等等。对于很大种类物体的抓取和收纳，现在做得还是很不错的。

这是之前他接受爱范儿专访提到的产品愿景，云鲸的产品未来一定会具备空间清洁能力，但是空间清洁能力对于整体产品技术的要求是量级程度的提升，至少目前来看，他们开始攻克一些具体的场景和任务了。

张峻彬也直接提到了机械臂产品的时间判断：

我觉得在两年后可能有一个带机械臂的产品，真正能解决扫地机解决不了的很多事情的产品形态进入家庭。

从去年开始，带机械臂的扫地机器人就出现在了一些行业展会上，云鲸的认知是，给扫地机器人装上机械臂并不难，难的是这个机械臂能够做什么？

当然，张峻彬认为在扫地机器人基础上做形态创新是合理的乃至必要的。

真正的家庭机器人，不太可能一开始就以科幻电影里的仿人机器人形态出现。它更可能长在一个已经成熟的家电品类上，先解决一个明确、高频、有支付意愿的任务，再逐步增加能力。

张峻彬自己也提到，任何一个具身产品要真正突破大规模生产，都需要在一个成熟产品形态上做加法。就像 iPhone 首先仍然是一台手机，用户为它买单的基础功能依旧成立；具身产品也需要找到类似扫地机这样的基础品类，再在上面增加机械臂、视觉、交互和空间操作能力。他说：

任何一个具身产品要真正的突破大规模生产，一定是他要赋予一个像手机一样的行业，或者是像扫地机一样的东西去做加法，这个过程中才有机会做大规模的量的突破。

相比很多从零开始定义家庭机器人的创业公司，扫地机器人公司已经拥有几个关键基础：它们熟悉家庭空间，拥有真实用户数据，理解清洁任务，也已经建立了供应链、服务和渠道体系。更重要的是，扫地机器人本身就是目前最接近普通家庭的机器人产品。

从平面清洁到空间清洁，从地面移动到物体操作，从路径规划到任务理解，扫地机再往前一步，是迥异于一些人形机器人的路线。即便踏出这一步也并不简单，张峻彬也提到，这里面牵涉大量算法、产品定义和机电系统创新。机械臂不是简单装上去就能解决问题，家庭环境比工厂复杂得多：物体种类多、摆放不规则、用户容错率低、成本敏感，安全性要求也更高。

但他的判断是，这件事「越来越近了」。云鲸内部做具身智能的逻辑是，先去做技术储备和知识储备，摸索技术的天花板，然后再做产品力。

现在云鲸到了开始做产品定义的阶段了。

产品可以是一种「时间状态」，在它之前是技术，之后是营销，现在的张峻彬不再只关心如何做出好产品，也开始关心好产品如何被用户理解；不再只关心规模增长，也开始关心规模增长之前组织是否健康；不再只把自己放在产品经理的位置上，也开始进入营销、战略、价值观和全球经营这些更复杂的系统。

张峻彬在谈 IPO 时有一句话，是对这种状态的另一重理解：

我个人觉得 IPO 不是终点，只是一个开始，我希望在开始的那一刻，它会有特别好的，我们内部叫二次创业，就是希望在那一刻是一个二次创业的状态，最好的组织，最好的人才，最好的业务。

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过去几年，智能汽车行业习惯用「功能」讲故事，因为功能对应场景和体验，场景则更容易被人们所理解和记住。

城市 NOA、自动泊车、大模型座舱、哨兵模式，每一个新功能都像一块被放上展台的积木。但当这些积木越来越多，积木下面那块底板，或者说，技术底座才显得更加重要。

这块底板，就是电子电气架构。

5 月 27 日，北汽极狐问道 V9 上市，作为极狐汽车的第一辆 MPV，它自然是想和市面上主流的 MPV 一较高下，所以它也有大空间、后轮辅助转向、磁流变悬架、第三排体验这些产品层面的看点，19.48 万元的起售价也具有不错的竞争力。

除了这些防守项特色项之外，它也有一些激进的地方，比如它可以算作是卓驭舱驾一体方案的一次新场景验证：从 SUV 到轿车，再到 MPV，舱驾一体开始从技术概念走向跨品类复制。

此前，卓驭与北汽极狐已经在阿尔法 T5 和阿尔法 S5 上完成了两次量产落地。2025 年 10 月，双方在阿尔法 T5 上实现 8775 舱驾一体方案量产；2026 年 3 月，这套方案又落到阿尔法 S5；如今问道 V9 上市，舱驾一体第一次进入双方合作下的 MPV 场景。

单点首发可以制造声量，连续量产才更接近工程能力，对卓驭来说，问道 V9 是一次平台化能力的展示，在同一条技术路线，能不能跨越不同车身形式、不同轴距、不同用户需求，保持稳定适配和持续迭代。

传统智能汽车大多采用座舱域和智驾域分立架构。

座舱负责屏幕、语音、娱乐、交互；智驾负责感知、决策、规划、控制。两套系统各自运行，中间通过网关和线束沟通。早期功能不复杂时，这种方式足够清晰，也方便供应链分工。但当智能汽车越来越像一个移动计算平台，分立架构的局限就开始浮出水面。

比方说，典型的泊车场景。

用户坐进车里，说一句「开始泊车」。在传统架构下，语音指令先由座舱系统识别，再跨域传给辅助驾驶系统，辅助驾驶系统再调取感知信息、规划路径、控制车辆动作。这个过程合情合理，因为底层电子电气架构就是这样的，可一旦链路变长，用户感受到的就是半秒到一秒的迟疑。

这半秒在在用户眼里是「这车怎么慢半拍」，工程师眼里其实是通信延迟。卓驭做舱驾一体正是在减少这种系统之间的「隔空喊话」。把座舱域和辅助驾驶域的运算融合到一颗芯片上，让数据直连、算力共享、任务调度集中完成。

一个不太恰当的比喻是，座舱和智驾不再像两个部门靠邮件沟通，更像在同一张桌子上协作。

具体来讲，问道 V9 搭载的高通骁龙 8775 舱驾一体方案，将座舱与辅助驾驶整合到单芯片架构中。驻车时，更多算力可以调给座舱，用于语音、多屏、影像和泊车交互；行车时，算力优先保障辅助驾驶。

这套方案通过虚拟化与隔离技术，让智能座舱和辅助驾驶运行在两套独立操作系统中，辅助驾驶系统处于安全隔离环境，不被座舱 UI 渲染等任务干扰。同时，高效液冷设计保证芯片在高负载状态下依然稳定可控。

因为汽车的电子电气架构一直从分散式往域集中式再到中央计算式的方向演进，所以舱驾一体已经是一种行业共识，不过共识落地比共识建立往往更难更久，比如在芯片端，其实只有高通一家在主推舱驾一体，智驾芯片除了英伟达之外，许多国产品牌都开始做自研了，但座舱芯片主流依旧选择高通。

所以汽车行业里有很多技术听起来宏大且美好，落地时却会被工程细节慢慢磨平。芯片算力是否够用，系统隔离是否安全，热管理能不能扛住长期高负载，不同车型之间能不能快速适配，供应链、主机厂、软件团队之间能不能配合，这些问题可以磨灭很多技术热情。

卓驭这一次的特别之处在于，它用三款量产车完成了一条连续路线。

阿尔法 T5 是 SUV，阿尔法 S5 是轿车，问道 V9 是 MPV。三个品类的车身结构、用户场景、动态特性都不一样。SUV 更看重综合通过性与家庭使用，轿车更敏感于操控和效率，MPV 则把大车驾驶、乘坐舒适、多人出行和泊车便利摆在更前面。能在一款车上跑通，说明方案可行；能在多款车、多品类上连续落地，才说明它接近可复制。

MPV 用户对智能化的要求，和轿车、SUV 有一些微妙差别。MPV 用户的第一反应往往更朴素：这么大的车，好不好开？家里人坐着晕不晕？自动泊车靠不靠谱？

所以 MPV 也可以说是舱驾一体的一块好试金石，因为它不能只让驾驶员觉得「炫」，还要让全车人觉得「稳」。它需要座舱响应快，也需要智驾动作平顺；需要泊车好用，也需要底盘提前读懂路面；需要应对复杂城市路况，也不能用过于激进的动作打扰后排乘员。

传统感知系统更多被理解为「看车、看人、看障碍物」。问道 V9 所搭载的卓驭惯导双目技术，还可以感知前方 25 米路面起伏，并将路况信息实时传递给底盘。配合智能预瞄磁流变悬架，车辆可以提前调整悬架软硬，让底盘从被动承压转向主动适配。

无保护左转、环岛、窄路、鬼探头、行人横穿、加塞，这些都是城市辅助驾驶的高频难题。对于一辆 MPV 来说，系统需要判断准确，也要动作自然。急刹、急打、犹豫、顿挫，都会被后排乘客放大感知。卓驭高悟性端到端模型通过多模态信息融合、强化学习和全链路神经网络一体化，让系统具备更强的防御性驾驶能力。它追求的不是机械完成动作，而是更接近人类老司机的节奏：提前观察，留出余量，找准时机，平稳通过。

这些都是舱驾一体在 MPV 上的一些落地价值。理论上来说，座舱交互、感知系统、智驾模型、底盘控制之间的协同越紧密，车辆越容易形成一种完整的性格：大车不慌，乘坐不晃，复杂路况下也不显得手忙脚乱。

手机行业证明了，决定长期体验的往往不是某一个功能长板，而是芯片、系统、生态和开发者环境。汽车行业也在走向类似路径。现在的汽车行业常说「软件定义汽车」，但软件要真正定义汽车，先要有适合软件生长的土壤。舱驾一体就是这样的土壤之一。

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超越 GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek V4 Pro，阿里的最新旗舰模型 Qwen3.7 Max 在编程竞技榜拿下第二名，仅次于 Claude Opus 4.7。

除了真实场景的用户选择，在传统的大模型固定评测榜单上，像是终端能力 Terminal Bench、编程能力 SWE Bench 等，Qwen3.7 Max 的表现也是拿下了国产模型的冠军。

虽然现在大模型四年，我们已经对这些排行榜的刷新屡见不鲜，但还是忍不住想要体验一下，能够超越 GPT 5.5 的 Qwen 模型，实际能力到底如何。

要知道，现在最火的 Coding Agent 组合，大概就是搭配了 GPT 5.5 的 Codex。

如果我们把 Codex 里面的默认模型修改成 Qwen3.7 Max，再用 Codex 来完成一些日常的任务，会不会比 GPT 5.5 还好用呢。

获取 Qwen3.7 Max

趁着现在各家都在推出一些 Token 优惠活动，阿里云也提供了 100 万 Token 的免费使用，可在阿里云百炼平台使用。

Qwen3.7 Max 的定价，在阿里云官网，目前是限时五折，输入 6 元/每百万 tokens，输出 18 元/每百万 tokens。新用户还可以 5 折充值节省计划，以 10 元每月的价格获得 20 元的 Token 额度，而 Token Plan 标准档目前是 198 元/月。

总体来说，根据大模型聚合平台 OpenRouter 显示的数据，Qwen3.7 Max 的价格属于中规中矩的一档，对比 DeepSeek 的骨折价肯定比不上，但和 Opus 4.7、GPT 5.5 相比还是优惠不少。

我们直接充值了「入门首选」这档全模型通用抵扣 20 元。但这里需要注意的是，五折优惠仅支持一个套餐，即购买了 10 元的，就不能再购买 50、250 的半价优惠计划了。

DeepSeek、Claude、GPT、Gemini、Qwen 一起来测试

拿到了 API Key 和百万免费使用 Token，我们先是在阿里云百炼平台、以及千问官网，使用 Qwen3.7 Max 做了一些常见的前端网页设计来测试它的开发能力。

像是比较能直观的看到差别的物理模拟测试，我们就用一段简单的提示词「用 HTML+CSS+JS 做一个模拟液体在容器里晃动的动画，拖动容器可以改变倾斜角度。」

Qwen3.7 Max 的表现可以说是顺利完成了这个模拟挑战，同时还增加了颜色的自定义、摇晃、液体量调节等功能。

DeepSeek 就比较简单，但是也没出错。

GPT-5.5 生成的液体有点奇怪，虽然做到了会随着角度的切换，流向对应的方向，但是整个波浪很出戏。

Gemini 3.5 Flash 生成网页似乎是有点 Bug，那个瓶子一直会被隐藏到控制面板背后，必须得自己拖出来。但是同样一句提示词，它给的自定义东西是真的多，不仅提供了瓶子的类型，还有液体的颜色，各种设置都能自定义。

Claude Opus 4.7 这个瓶子过于简陋了，而且模拟的液体晃动效果在剧烈状态下，很像是音波的跳动。

接着我们尝试让它生成一个小游戏试试，虽然游戏的测试已经是去年 Vibe Coding 的常见测试项目了。但这次我们要 AI 做一个六宫格的 2048 游戏，输入提示词「做一个可以玩的 2048，但格子是六边形的。」

Qwen3.7 Max 生成的页面还是很好看的，能看到它的参考来源 10 条信息里面，大部分都是来自 CSDN 的 2048 游戏生成教程。

最终的游戏也能玩，但还是偶尔有不按常理出牌的时刻，例如同一方向上，相同数字叠加，没有叠加在该有的位置。

DeepSeek V4 的表现和上一轮差不多，但是明明是六边形，给出的键盘控制却只有 WASD 来滑动。

这一轮表现最好的大概就是 Claude 的 Opus 4.7，它真的理解了这个游戏应该怎么设置，格子的移动是符合这个蜂巢的规则，不会让人感觉找不着北。

GPT 5.5 依托 Codex 的能力，在生成了游戏之后还能自己打开浏览器预览是否有问题，抓取控制台的信息来修复项目代码。最后生成的网页也很优秀，不过对于监控鼠标在屏幕上的移动方向，还是没有 Opus 4.7 的表现出色。

Gemini 3.5 Flash 则是一如既往地给我加了很多东西。游戏的主题风格它就写了赛博、暗金和马卡三种背景，甚至还加上了「内置高品质合音器」。

游玩过程配有原生 Web Audio 生成的复古 8-bit 太空音效（合并、滑动、过关、死亡），体验感瞬间拉满。

再回到一些普通网页的设计上，我们要求它做一个地铁博物馆的网站，输入的提示词也只有一句话「设计一个名为地铁博物馆的主题网站，要求沉浸感强。」

本意上我们希望这些大模型可以尽可能多地罗列不同城市的地铁信息，世界地铁的 Logo，以及整个网站的风格应该是艺术性的，有专门的风格和充分的特效来呈现。

先看Qwen3.7 Max，说实话有点难评，把文字竖排放着是很像地铁列车，但是整个网站给人的感觉是很乱。

而 Gemini 继续做了很多，声效再次用上，比较有意思的是，它还做了一个地铁文创，定制纪念票根生成器。我们可以输入名字、选择车站，实时生成一张高颜值、复古风的地铁纪念乘车票。

DeepSeek 选择的项目和 Gemini 类似，一样有票务纪念和驾驶体验，但是它在最后交付的成果中，似乎并没有呈现这些功能。

GPT 5.5 现在生成的网页风格很不错，虽然也有明显的套用模板，但是整体的设计是在线的，遗憾就是信息量太少了。它似乎没有理解地铁博物馆应该是一个介绍地铁信息的网站。

继续用之前的提示词像是让它做一个 macOS/Windows 的操作系统，这次我们输入「用 HTML 构建一个完整的浏览器操作系统。」

DeepSeek V4 的表现很简单，同样简单的是 Qwen3.7 Max，不过这次 Qwen3.7 Max 额外给了一张不错的桌面风景图片。

但在这个测试中真正让我觉得表现不错的，还是 Gemini 3.5 Flash 和 GPT 5.5。

和 Gemini 3.5 Flash 一样，GPT 5.5 也对整个 OS 进行了详细的设计，有专门的风格。

在 Codex 里使用 Qwen3.7 Max

一轮测试下来，好像 Qwen3.7 Max 在通过对话生成小网页项目的测试表现上，很难说每一次都超越 Gemini、GPT 5.5，但对比前代，我相信是已经有了很大的提升。

我们在千问官网看到有一些给出的代码案例，像是 3D 地球，食物链排序，可视化，个人博客等内容，但是这些网页项目的提示词都比较长，而不是像我们所测试的简单一句话。

我们把 3D 地球这个项目的提示词也扔给了 DeepSeek V4、Gemini 3.5 Flash，得到的效果几乎和 Qwen3.7 Max 是一样的。

这意味着提示词在当前阶段，对能否发挥 Qwen3.7 Max 的能力，还是起着相当重要的作用。

而减少用户优化提示词压力的方式，大概就是接入 Agent 产品，利用他们的 Skills 以及 Agents 协作等能力，来发挥模型的真正实力。

按照阿里云官方的教程，我们把 Qwen3.7 Max 成功接入到了 Codex 终端助手里。

不过这里容易出现 BUG，即 Codex 会不断提醒你「CODEX Missing environment variable」。

按照官方的教程，我们修改完 ~/.codex/config.toml 配置文件之后，还需要修改电脑的环境变量。

即模型的 API KEY 信息是保存在电脑的环境变量（需要查看自己电脑的 Shell 类型，修改对应的环境变量文件，如 .bash_profile 或 .zshrc）中，而不是在 Codex 的 config.toml 配置文件里。

修改完成之后，在终端输入 Codex，我们就能看到 Qwen3.7 Max，重新打开 Codex App，主界面的模型也会从之前的 GPT-5.5 切换为自定义的 Custom。

用同样的方法，我们可以把 DeepSeek、MiniMax、Kimi、智谱等模型，都接入到 Codex 中。

前段时间在 GitHub 上有一个前端的 Skill 收获了两万多个 Star，它主打让 AI 生成的前端界面更好看，这和 Qwen3.7 Max 拿下第二名的榜单任务类似。

我们先安装这个 Skill 到 Codex 中，然后尝试结合 Skill 看看是否能有更好的效果。

输入同样的提示词，Codex 会自动调用前端设计、头脑风暴等 Skill 来完成设计的定位和构思，并且严格按照 Codex 的流程控制来监控项目生成。

最后，同样一个模型，在 Codex 里面的表现要比直接在千问官网好上不少。

但是这里还是会容易遇到一个问题「stream disconnected before completion: <400> InternalError.Algo.InvalidParameter: The “function.arguments” parameter of the code model must be in JSON format.」

当模型需要调用专门的工具时，就无法再和模型取得连接。我们在互联网上找到了相关的问题案例，原因可归结为「模型部署厂商针对流式输出格式有问题，不是标准 OpenAI 协议，所以不支持 API 调用，出现 400 报错。」

要求 Codex 解释这个问题时，Codex 也是说模型的问题。

不是你配置错了，而是 Qwen3.7 Max / 百炼 Responses API 对 Codex agent 工具调用还不够稳。能对话不代表能稳定跑 Codex，长任务、改代码、频繁读文件时，切回 OpenAI 官方模型会稳定很多。

所以如果你也遇到了这个问题，大概只有等 Qwen 团队自己去修复，或者重新开一个会话试试。

去年我们还在说模型即产品，一个足够好的模型就是一个好产品，现在看来，单靠模型是远远不够的。

记忆、Harness、Agents 编排、验证、推理的可持续性等等，随着模型能力的增加，这套架构也在持续扩充，但只有都做好了，我们或许才愿意说「这是一个好模型」。

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海力士市值突破 1 万亿美元

海力士盘中股价一度上涨 11%，市值达到 1605.72 万亿韩元，按现汇率约合 7 万亿元人民币，突破 1 万亿美元门槛。过去一年，海力士股价累计上涨超过 1019%，主要来自 HBM 高带宽内存需求持续升温。

海力士由此成为继英伟达、微软、台积电、博通等巨头之后，全球半导体行业/科技界又一迎来「万亿美元高光时刻」的芯片企业。

阿里调整十三薪发放方式

阿里巴巴昨日发布全员信，自 27 财年起，原十三薪将回归年奖本质，调整为「并肩前行年奖」，并与每财年的绩效年奖一起发放，年终奖由「并肩前行年奖」和「绩效年奖」两部分组成、单独列示。

阿里原十三薪通常在每年 12 月至次年 1 月发放，与年终奖合并后，发放时间顺延至 4 月至 5 月。

全员信还提到，因原十三薪周期为自然年、年奖周期为财年，第一次「并肩前行年奖」将于 2027 年奖发放月发放。若员工 2026 年 1 月 1 日至 2027 年 3 月 31 日均在岗，将获得 1.25 个月的并肩前行年奖。

多家 AI 平台回应「高考期间答题受限」传闻

据红星新闻报道，针对「高考期间 AI 工具将禁用」的网络讨论，多家 AI 平台给出了回应。豆包客服表示，高考期间豆包可正常使用，但拍题答疑等类似功能会被禁用，考试期间页面会显示对应限制。

腾讯工作人员称，去年高考期间元宝已经明确考试期间不答题，并暂停涉及高考的服务请求。百度相关业务负责人表示，暂未收到高考期间百度文心部分功能限制服务的通知；科大讯飞工作人员称，目前还没有确切消息，但只要是大模型，应该都会有限制。

报道回顾了去年高考期间的类似设置：腾讯元宝曾对识图总结提示高考时段无法使用，阿里通义 App 显示拍照讲题服务暂时关闭，夸克、豆包、Kimi 等工具也对考试相关图片或题目作出限制。

英伟达退役沿用约 20 年 GeForce 控制面板的游戏驱动支持

据 IT 之家报道，英伟达当地时间 5 月 26 日发布 GeForce Game Ready 610.47 WHQL 驱动，并宣布经典 NVIDIA 控制面板正式取消 Game Ready 和 Studio 驱动支持。

英伟达称，NVIDIA App 更新后，面向 GeForce 用户的控制面板功能已经迁移到新客户端。已安装的 NVIDIA 控制面板仍可使用，但新驱动不再面向 GeForce 消费卡维护对应功能。

专业卡用户暂时不受这一调整影响。英伟达表示，RTX PRO 专业卡仍会在专业功能迁移至 NVIDIA App 之前继续保留控制面板支持。沿用约 20 年的 GeForce 控制面板将逐步退出消费端主界面。

伯克利法学院收紧学生使用 AI 规则

据路透社报道，加州大学伯克利法学院的新 AI 政策将于今年夏季生效，限制学生在课程作业和考试中使用聊天机器人。相关讨论已经在法律教育和律所实习场景中引发争议。

公开流出的政策说明显示，伯克利法学院把限制重点放在概念构思、提纲、起草、修改、编辑、翻译和考试使用等环节，理由是法律教育仍需要学生独立完成推理和写作训练。不过，部分写作润色仍允许使用 AI。

快手一季度收入 337 亿元，可灵 AI 同比增长超 300%

快手科技昨日发布截至今年 3 月 31 日止第一季度业绩公告，

期内总收入人民币 337 亿元，同比增长 3.4%；可灵 AI 收入超过 6.5 亿元，同比增长超 300%，年化收入运行率（ARR）近 5 亿美元。按 IFRS 口径，期内利润为人民币 29.1 亿元，同比下降 27.0%。

• 线上营销服务收入 196 亿元，同比增长 9.3%；
• 直播收入 85 亿元，同比下降 13.5%；包含可灵 AI 在内的其他服务收入 56 亿元，同比增长 15.9%；
• 毛利率由去年同期 54.6% 收窄至 51.2%，经营利润率为 10.7%，均有所下滑，主要受销售成本上升及研发开支增加（同比 +9.8% 至 36.2 亿元）影响。

可灵 AI 是本季度最主要的增长亮点。今年 2 月上线的可灵 AI 3.0 系列模型支持全模态输入输出，「棒球现场」特效功能带动其登顶 42 个国家和地区 App Store 总榜。快手应用平均日活跃用户达 4.127 亿，月活跃用户达 7.717 亿。

YouTube 将 AI 标签移到视频主界面

据 The Verge 报道，YouTube 宣布调整 AI 内容披露方式，把「AI」标签从视频描述区移到更醒目的位置。普通长视频的标签会显示在播放器下方、描述区上方；Shorts 则会以视频叠层形式展示。

这次调整针对「逼真」或「有实质 AI 改动」的视频内容。过去，观众需要展开描述区并查看「这段内容如何制作」才能看到披露信息；新标签直接写明 AI，并配有信息图标。YouTube 表示，非写实、动画或轻微修改内容仍可在展开描述中查看披露。

YouTube 还将在本月推出新的内部识别信号。如果创作者没有主动披露，但系统检测到视频存在显著的写实 AI 使用，平台会自动加上 AI 标签。创作者可以在 YouTube Studio 更新披露状态；

但使用 YouTube 自家 Veo、Dream Screen 等 AI 工具生成，或文件包含 C2PA 元数据证明完全由 AI 生成时，标签会保留。

保时捷拟把年产能压至约 20 万辆

据德国《商报》报道，保时捷新任 CEO Michael Leiters 正准备缩小公司规模，把年产能维持在约 20 万辆，并希望到 2030 年把营业利润率恢复至 10% 至 15%。

保时捷去年销量约 28 万辆，同比少卖超过 3 万辆；今年一季度销量继续下滑 15%。

报道称，保时捷正与员工委员会谈判削减成本，裁员重点可能落在魏斯阿赫研发中心。该中心约有 5200 名员工，内部人士称多达四分之一岗位可能受影响。

林海滨重返字节 Seed 团队

据知潜 KnowFuture 消息，原字节跳动大模型训练负责人林海滨已回归 Seed 团队，继续负责大模型训练相关工作。林海滨去年 12 月曾加入 OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 创立的 SSI，从离开到回归不到半年。

报道称，林海滨在字节期间主要负责大模型训练底层技术，牵头分布式训练系统框架，参与过 GPU 推荐训练系统和 ByteCCL 集合通信研发，也主导过 veRL 开源训练框架。

Figure AI 与 Catalyst Brands 启动仓储人形机器人合作

Catalyst Brands 与 Figure AI 昨日宣布商业合作，首阶段在 Catalyst 位于内华达州 Reno 的 Distribution Logistics Center 启动。合作目标是将人形机器人用于供应链自动化，提升仓储效率和可扩展性。

双方将先寻找适合人形机器人介入的重复、体力密集任务。Figure 表示，其下一代人形机器人将优先协助 Joey Pouch 分拣系统的排序流程，包括入库、分拣和打包系统中的流水线工作。

长鑫科技科创板 IPO 过会

据财新报道，上交所科创板上市委昨日审议通过长鑫科技集团股份有限公司首发上市申请。长鑫科技是国内通用型 DRAM 量产厂商，本次 IPO 拟融资约 39.6 亿美元，折合约 284 亿元人民币。

Spotify CEO：受控的 AI 音乐比盗版和无授权生成更可取

据《卫报》报道，Spotify CEO Alex Norström 昨日为公司进入 AI 生成音乐辩护。

他在接受《金融时报》采访时表示，Spotify 试图提供一种「受控」替代方案，让音乐人能够同意作品被使用并获得收益，避免作品被盗版或被无授权 AI 工具使用。

上周，Spotify 与环球音乐集团达成授权协议，未来将允许订阅用户用 AI 创作翻唱和混音版本。Norström 称，外部已经出现大量违规尝试，平台需要把许可、同意和付费机制提前放进产品设计中。

他给出的方案是把 AI 音乐纳入许可、同意和付费框架中，让生成内容在平台内留下授权链路。报道提到，相关工具会收取额外费用，并允许一首歌曲被扩展为更多翻唱或混音版本。

1899 元起，雷鸟 GT 系列与 V4 正式发布

雷鸟创新昨日在 TCL 好莱坞中国剧院举办夏季新品发布会，正式推出 AR 观影眼镜 GT 系列与新一代 AI 拍摄眼镜 V4。

GT 系列主打影院级观影体验，分为 GT 与 GT Max 两款，售价分别为 1899 元和 2599 元。

• GT Max 搭载孔雀光引擎 3.0 Max，采用玻塑混合棱镜光模组，视场角达 59°，等效观影尺寸为 267 英寸，机身重量 78g；GT 提供 201 英寸巨幕体验，机身重量 68g；
• 两款产品均搭载双层 Micro-OLED 显示技术与自研画质芯片 Vision 4000，并配备自研空间计算芯片 Zone 360，支持悬停大屏与三种空间防抖模式；
• 音频方面，GT 系列与 Bang & Olufsen 联合调校，搭载四扬声器系统并支持硬件级头部追踪空间音频。通过雷鸟魔盒 2 杜比视界版，该系列成为目前支持杜比视界视频播放的 AR 眼镜套组。

V4 是 V3 的迭代产品，重点针对 AI 响应速度、续航、拍摄能力与防护等级进行升级，售价 2199 元起：

• 采用高通骁龙 AR1 与恒玄 BES2800 双芯协同架构，唤醒时间 0.2 秒，AI 回答时间 2.1 秒
• 电池容量较上一代提升 57%，连续播放音乐可达 11.5 小时，连续待机超 2 周，盒内快充 25 分钟可充至 80%。
• 搭载行业首个 1:1 大底方形传感器，单像素感光面积较 IMX681 提升 109%；
• 内存组合为 4GB + 64GB，并首次达到 IP67 防尘防水等级。

蔚来 ES9 上市，49.8 万元起

蔚来昨日发布科技行政旗舰 SUV 蔚来 ES9，新车将于 5 月 28 日开始交付。先看价格：

• 行政豪华版整车购买售价 49.8 万元起，采用 BaaS 电池租用方式购买为 39 万元起；
• 行政签名版整车购买 55.8 万元起，BaaS 购买 45 万元起；
• 地平线特别版整车购买 62.8 万元起，BaaS 购买 52 万元起。

ES9 采用 102kWh 电池，行政豪华版 CLTC 续航 620km，行政签名版和地平线特别版为 600km；车辆搭载 900V 双电驱，峰值功率 520kW，百公里加速 4.3 秒。

配置上，ES9 提供二排飞航零重力行政座椅、双侧行政桌案、8.8L 电动开合智能冰箱、2 × 16 英寸 NIO Link 专属行政屏、后轮转向、双腔空悬、外置阀 CDC、蓝宝石全焦段 AR-HUD 和 31 个高性能感知硬件。

全新问界 M9 发布，47.98 万元起

昨天，全新问界 M9 正式发布，提供标准尺寸和 Ultimate 领世加长版两种车身，售价 47.98 万元起。标准版车长 5285mm、轴距 3125mm；Ultimate 加长版车长 5402mm、轴距 3236mm。

新车提供增程和纯电版本，纯电 CLTC 续航最高 750km，增程版综合续航最高 1405km。新车搭载 800V 双碳化硅高压平台，系统综合马力 903 匹，零百加速 3.99 秒，并配备满血途灵平台、后轮 ±8° 转向、六激光雷达矩阵和 ADS 5 辅助驾驶系统。

Ultimate 版本还加入四张零重力座椅、旋转座椅、隐私玻璃和星空顶等配置。

B&O 与 Fragment 推出四款联名音频产品

据 IT 之家报道，Bang & Olufsen 联名藤原浩 Fragment Design，推出四款定制音频产品，售价 3198 元起。该系列产品均加入 Fragment 标志性的双闪电标识和品牌字样。

• Beosound A1 便携式音箱：3198 元；
• Beoplay H100 头戴式耳机：15480 元；
• Beosound Shape 壁挂扬声器：日本售价 106.63 万日元，约合 4.55 万元人民币；
• Beosystem 9000c 音响系统：仅在日本销售，售价 1066.29 万日元，约合 45.5 万元人民币。

品牌称，这次联名首次把高度专业化的阳极氧化与手工抛光工艺应用于部分便携作品。Fragment 联名让 B&O 的高端音频产品进一步进入潮流收藏和限量生活方式消费场景。

8.99 万元起，星尘智能发布绳驱机器人 T1

星尘智能昨日发布旗下新一代绳驱 AI 机器人 T1，起售价 8.99 万元，计划于 6 月 1 日开始发货。这也是该公司首次将高精细操作机器人的价格拉入 9 万元以内区间。

T1 整机高 1.55 米，重约 66 公斤，拥有 23 个自由度（不含末端），单臂负载 5 公斤。

产品延续星尘智能的绳驱传动方案，官方称绳驱结构摩擦更低、运动连续，相比传统刚性结构可减少齿隙摩擦与机械噪声带来的信息损耗，从而向 AI 传递更完整的实时力控数据。

蚂蚁首款 AI 眼镜 Willit 低调上线淘宝

蚂蚁集团低调推出首款自研 AI 眼镜 Willit，已在淘宝开售，配套手机应用 Willit AI 也同步上架应用市场。产品销售主体为北京蚂蚁佐罗科技有限公司。

Willit 定价 899 元，定位更接近轻量 AI 眼镜入口产品。商品页相关信息显示，这款眼镜主打日常佩戴、语音和 AI 助手能力，并通过 App 完成设备连接与功能管理。

Bonsai Image 4B 把本地生图带到 iPhone

PrismML 发布 Bonsai Image 4B 系列图像生成模型，主打在手机和本地设备上运行扩散模型。官方数据称，在 iPhone 17 Pro Max 上生成一张 512×512 图像约需 9.4 秒，在 Mac M4 Pro 上约需 6 秒。

体积和内存是亮点：1-bit 版本把 Transformer 体积压到 0.93GB，较 7.75GB 的全精度 FLUX.2 Klein 4B 缩小至 8.3 分之一；生成 512×512 图像时，1-bit 与 Ternary 版本平均活跃内存分别为 1.5GB 和 1.96GB，而全精度版本为 11.74GB。

PrismML 称，Ternary 版本在 1.21GB 体积下保留约 95% 的准确性。

拼多多一季度营收 1062 亿元，净利润同比下降 15%

拼多多昨日发布截至 2026 年 3 月 31 日的一季度财报。该季度营收为 1062 亿元，同比增长 11%；归属于普通股股东的净利润为 125 亿元，同比下降 15%；Non-GAAP 净利润为 141 亿元，同比下降 17%。

收入结构上，交易服务收入为 563 亿元，同比增长 20%；在线营销服务及其他收入为 499 亿元，去年同期为 487 亿元。成本端，收入成本为 469 亿元，同比增长 15%；研发费用为 44 亿元，去年同期为 36 亿元。

管理层在财报中把今年定义为业务、内部流程和组织的深度调整起点。联席董事长兼联席 CEO 陈磊表示，公司会承担平台企业责任；联席董事长兼联席 CEO 赵佳臻则称，供应链投资将是核心战略优先级。

微信小游戏月活跃用户超 5 亿

据第一财经报道，在微信小游戏开发者大会上，官方披露微信小游戏月活跃用户量已经超过 5 亿，用户平均每天在小游戏中花费 60 分钟。

大会还披露了开发者侧数据：微信小游戏开发者群体超过 50 万，单季度流水超过 1000 万元的小游戏超过 300 款。小游戏已经从轻量化娱乐入口，延伸成微信生态内稳定的游戏分发和商业化渠道。

疲劳驾驶认定新规不覆盖出租车和网约车

据界面新闻报道，《机动车驾驶人疲劳驾驶认定规则》将于 6 月 1 日实施，用于道路交通事故调查处理环节中认定机动车驾驶人疲劳驾驶行为。

对于「客运机动车驾驶人在 24 小时内累计驾驶时间超过 8 小时，应认定为疲劳驾驶」是否覆盖出租车和网约车的疑问，新规起草负责人称，这一条依据《道路旅客运输企业安全管理规范》，经向交通运输部确认，该规范适用于班车客运、包车客运、旅游客运等道路旅客运输经营活动，不涉及出租汽车和网约车。

对于货车驾驶人，标准没有设置特别连续驾驶时间，适用机动车一般规定：连续驾驶机动车超过 4 小时未停车休息，或停车休息时间少于 20 分钟，应认定为疲劳驾驶。

小红书获世界杯独家转播权益

昨天，晚点 LatePost 报道称，小红书已获得 2026 年世界杯独家转播权益，并把这项赛事列为今年最重要的社区项目之一。小红书内部为世界杯项目设定了两个目标：推动日活跃用户从目前超过 1.7 亿冲击 2 亿，并借体育内容扩展站内用户结构。

报道提到，小红书年初即决定参与世界杯版权谈判，最终拿下相关权益。世界杯赛期约 40 天，平台需要同时处理直播产品、流量分发、社区互动和商业化承接。

《玩具总动员 5》发布终极预告

迪士尼皮克斯动画电影《玩具总动员 5》已定档 6 月 19 日在中国内地与北美同步上映，并发布终极预告，预告片把传统玩具与数字科技之间的冲突作为主轴，并展示 50 个故障版巴斯光年组成的反派军团。影片剧情以牛仔玩偶翠丝为主角，胡迪、巴斯光年等元老角色回归。

这是《玩具总动员》系列时隔七年的回归。新片把儿童娱乐方式变化放进故事内部，让老玩具面对电子产品和数字生活的竞争。

尼古拉斯 · 凯奇主演《暗影蜘蛛侠》上线流媒

据博主「守望好莱坞」消息，《暗影蜘蛛侠》真人独立剧集已正式登陆 Amazon Prime Video，全季内容一次性上线。

该剧改编自漫威漫画角色 Spider-Noir，主角源自动画电影《蜘蛛侠：平行宇宙》中「没有色彩」的暗影蜘蛛侠形象。剧集以复古黑色电影风格为基调，讲述这位城中唯一超级英雄被迫直面过去的故事。剧集同时提供黑白与彩色两个版本供观众选择。

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去年 11 月，理想汽车高级设计总监 Benjamin Baum 在接受媒体采访时，抛出了一段在当时显得有些匪夷所思的言论。

等着看法拉利纯电车的外观设计吧，它的形式实际上和我们的 i 系列非常相似，因为他们理解，一辆电车就必须是这个形状。

当时，互联网上充斥着对这段话的嘲讽。在大部分人的既有认知中，法拉利永远和低趴的姿态和引擎的咆哮绑定在一起。把高傲的意大利超跑和主打空间与舒适的家用车放在同一个语境下讨论，听起来多少有些荒谬。

时间给出了答案。

今天凌晨，法拉利在罗马正式发布了他们的首款纯电车型——Luce。这个单词在意大利语中意为「光」，寓意照亮前路。Luce 在意大利本土起售价高达 55 万欧元，约合人民币 435 万元。

当 Luce 在发布会上褪去伪装，Benjamin 的预言得到了验证。这辆长达 5 米的纯电车采用了类似理想 i 系列的单厢式结构，是法拉利有史以来的第一款 5 座车型，也是这个意大利超跑品牌对电动化时代最安静的回应。

驭光而来的跃马，是机械艺术，而非电子产品

打造一辆如此出挑的汽车，法拉利做了一个不寻常的决定。

这个极其重要的纯电首作项目，并没有交由 Flavio Manzoni 领导的法拉利自家设计工作室，而是联手了一个叫 LoveFrom 的设计工作室。这支团队的创始人，是缔造了苹果工业设计黄金时代的乔纳森·伊夫（Sir Jonathan Ive）和马克·纽森（Marc Newson）。

法拉利希望借助 LoveFrom 在奢侈品与科技行业的积淀，打开一个全新的视角。

受智能设备极简美学的启发，Luce 采用了一种被称为「玻璃屋」的设计概念。车身上半部分、挡风玻璃以及中控台大面积使用了康宁的大猩猩玻璃。为了追求极致的工艺感，引擎盖后缘与挡风玻璃的接缝精度达到了毫米级。雨刷也并没有像常规车辆那样隐藏在中间，而是分别停留在挡风玻璃的两侧。

这是一个非常微妙的手法，让人联想到了法拉利早期的经典赛车元素。

空间的分配同样打破了跑车的常规。

传动与排气系统的移除，让 Luce 的乘员舱获得了极大的解放。它采用了掀背设计，两侧是型面很有雕塑感的后铰链式对开门，当四扇车门同时打开时，你会看到一个宽敞到足以让三位成年人并排而坐的后排空间。

当然，支撑起这副前卫躯壳的，依然是一套强悍的底盘。

Luce 拥有四台电机，这些电机能够在一秒内把转速提升到每分钟 30000 转，爆发出 1050 马力的最大功率以及 7750 牛·米的峰值扭矩。对于一辆整备质量仅有 2260 公斤的纯电车而言，这个数据非常夸张。它只需 2.5 秒就能从静止加速到 100km/h，最高时速可达 310km/h。

它的底盘平铺了一块 122kWh 的电池组，采用 800V 电气架构，满电状态下的 WLTP 续航里程为 530km。

为了驾驭这种狂暴的动力，法拉利开发了一套全新的车辆控制单元。

这套系统能够以每秒 200 次的频率不断更新数据，配合虚拟差速器、四轮扭矩矢量分配以及最新版本的侧滑控制系统，在横向、纵向和垂直三个轴向上对每个车轮进行精准的控制。

坐进车内，乔纳森·伊夫对细节打磨得很到位。

在这个大屏泛滥的时代，Luce 的内饰却出人意料地保留了大量机械结构。三辐式方向盘由再生铝打造，内部由 19 个经 CNC 精密加工的部件组成。翻转空调出风口的铝制挡板，能听见清脆的机械回馈。

车钥匙的交互也充满仪式感。它采用 E-ink 电子墨水技术，插入中控台凹槽的瞬间，法拉利徽标上的跃马黄会像液体般流淌而下，点亮下方的挡位选择器。

驾驶员前方的 OLED 仪表采用凸透镜视差技术，铝合金与聚碳酸酯打造的物理指针带有背光。头顶的起跑控制杆，灵感则来自直升机操控面板。

在人们最关心的声浪问题上，法拉利并没有使用音响来播放 V12 发动机的录音。工程师在 Luce 后轴中心布置了一枚加速度传感器，实时捕捉电机等部件的振动频率。而后，系统会像处理电吉他信号那样，对这些真实的机械振动做均衡与放大，再由车外扬声器释放到街道上。

倘若切换到性能模式，这股源自电机的声音同样会涌入座舱，加之反潮流的内饰风格和实体按键的交互，你能够感知到，法拉利在极力阻止 Luce 沦为一件枯燥的电子产品。

把超豪华纯电的定义权握在手里

放眼当下的超豪华汽车圈，电动化进程正在经历一场倒春寒。

兰博基尼已经叫停了自家的纯电计划，首席执行官斯蒂芬·温克尔曼在面对媒体时表示超跑买家对电动车的兴趣「几乎为零」。与此同时，迈凯伦的高管对纯电路线态度暧昧，阿斯顿·马丁也将首款电动车的发布时间线延后了三年。

市场给出的结论是，处于金字塔尖的消费者依然迷恋汽油燃烧的味道。

在这样的行业退潮期，法拉利逆势推出 Luce，看起来像是一场不计后果的冒险。他们完全可以像其他品牌一样，继续享受内燃机带来的丰厚利润，将电动化的任务推迟到下个十年。

但法拉利有自己的考量，为的就是「超豪华纯电」的定义权。

现在这个赛道已经不止有保时捷 Taycan 了，中国那批势头正猛的豪华品牌也在虎视眈眈。法拉利希望能够通过 Luce 来向行业证明：没有 V12，也照样能造出让人热血沸腾的车。

为什么这台承载着品牌野心的新车，最终会呈现出类似理想 i 系列的轮廓，答案自然是——物理规律。

在燃油车时代，设计师拥有极大的自由度。想要更嚣张的线条？风阻大一点也无妨。但到了纯电时代，风阻系数直接掐住了续航的命门，每一丝气流都和里程数严格挂钩，设计师再也没法任性。

把 Luce 做成类似于水滴的流线型单厢结构，成为了空气动力学上的最优解。

底盘架构的演变也推动了这种外形的诞生。纯电滑板底盘不再需要庞大的前置或中置引擎，因此将座舱整体前移，把底盘面积尽量让渡给乘客，顺理成章地成为了设计师的首选。

乔纳森与部分国产新势力车企在面对着同一套关于空间、风阻和重量的物理题时，推导出了相似的几何轮廓。

但他们最终还是走向了不同的分叉。

法拉利显然早就准备好去面对激进外观带来的舆情。对于这家超跑品牌而言，特立独行本就是溢价的一部分。而背负着销量压力的新势力车企，终究还要考虑如何把车卖给更多的主流大众。

比如，在后来实际落地的 i 系列上，理想就选择向市场低头，将车尾重新改回了大众更习惯的传统 SUV 的模样。

法拉利不需要向市场低头

美国工业设计先驱雷蒙德·罗维曾提出过著名的 MAYA 原则，即极度先进，但又可被接受（Most Advanced, Yet Acceptable）。

他观察到一种普遍的消费心理。人们既渴望拥抱新奇的科技，又对完全脱离既有认知框架的事物充满恐惧。一款成功的工业产品，必须在这两种情绪之间找到平衡点。要么用未来的技术包装出人们熟悉的模样，要么在熟悉的模样中一点点注入未来。

现在市场上已经有对照组了。

一类产品选择顺应大众审美。它们保留了很长的 L113——也就是前轮轴心到驾驶踏板之间的距离。

在过去的一百年里，这种修长的车头是用来安置大排量发动机的，久而久之，这种因功能而生的比例，反而成了身份与财富的象征。保留它，就是在迎合人们对豪车的固有认知。

奔驰 EQS 则走向了另一个极端。为了追求极低的风阻系数，工程师采用了非常前卫的弓形车身。这种设计抹平了 S 级轿车应有的威严感，让它看起来像一个放大版的鼠标，市场反响冷淡。

奔驰首席技术官马库斯·谢弗后来反思过：早期的电车用户恨不得全世界都知道自己开的是电动车，但当电车真正变成主流，消费者反而不想被当成异类——他们只想要熟悉的造型。

大众的审美习惯往往会滞后于技术的迭代速度，这在行为经济学里叫做「现状偏见」。

那法拉利 Luce 会不会重蹈 EQS 的覆辙？

这种担忧实际上忽略了法拉利的受众画像。

EQS 面对的是主流富裕阶层，他们需要用一辆稳重的行政座驾来展示自己的社会地位，他们没有试错的成本。法拉利的客户群体不太一样，愿意花几百万买一台电动玩具的人，车库里大概率也不会缺 V12。他们或许更需要一种足够先锋、足够破格的产品，来证明自己跟得上时代。

颠覆传统的外形，对他们而言不是冒险，而是一张极具吸引力的社交名片。

乔纳森·伊夫那些复杂而昂贵的细节，正是这张社交名片的底气所在。24 寸的超大轮毂、对开门，每一处都在提醒旁人：这车不便宜。

法拉利董事长约翰·埃尔坎在谈及这辆车时表达了他的立场：

当汽车电动化时，并不意味着它必须成为一件消费电子产品，这大概是过去十年里业界一直在犯的错误之一。

这句略带锋芒的论断，恰恰解释了 Luce 为什么长这样。它不想随波逐流，更不想变成一台没有温度的电子快消品。

当大多数车企还在向保守审美低头时，法拉利选择用品牌号召力，强行把汽车设计往前推了一步。

更何况，实在不行，他们还能卖 V6 和 V12 嘛。

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我可以说到目前为止，在我们地球上真正已经上市的车里面，（问界 M9 是）性能最强悍的 SUV，没有之一。

新一代问界 M9 发布会临近尾声时，余承东在台上抛出了这句话。伴随现场的欢呼，问界 M9 迎来了上市两年来的首次大换代。

从当年的「1000 万以内最好」，一路通胀到如今的「地球上最强」，余承东自夸话术的迭代速度，跑得比这辆车的零百加速还要快。

不可否认的是，两年前，问界 M9 这辆「千万元内最好」的车，的确成功分流了相当一部分原本手握预算去买奔驰 GLS 或路虎揽胜的买家。那时候 M9 自带一层社交货币的属性，车主开着它上路，一定程度上是在向外界展示自己拥抱前沿科技的眼光与品味。

但随着交付量不断攀升，马路上的 M9 变得随处可见，它的稀缺性与彰显独特个性的能力自然也受到稀释。

另一方面，如今高端新能源 SUV 市场的竞争烈度早已今非昔比。

实际上，问界 M9 由攻转守的苗头在 2025 年下半年就已经显现。随着各家车企同级旗舰陆续入局，原本单月稳稳破万的 M9 开始踩下增速的刹车。从销售曲线来看，增速放缓的明显拐点发生在 25 年 7 月，和 24 年同期相比出现了 52.4% 的跌幅。

到了 25 年 11 月，这种趋势变得更加明显，刚上市不久的极氪 9X 完成了首次超越，拿走了 50 万以上豪华 SUV 细分市场的单月销冠。接下来，这一细分市场还将迎来蔚来 ES9、新一代理想 L9 等强敌的围剿。

为了收复失地，新一代问界 M9 交出了它的应对方案。

补齐短板，收回失地

我们先抛开配置奢华、价格高昂的加长版不谈，来看看这台承担走量任务的普通版问界 M9，到底在新一代车型上做了哪些进化。

从外观上看，新一代 M9 延续了原有的设计语言，但细节打磨得更加极致。经过上百项空气动力学优化，这台全尺寸 SUV 的风阻系数降到了 0.249Cd，这对降低车辆的高速能耗大有裨益。

车头的双百万像素大灯也做了升级，不仅亮度更高，在夜晚点亮时的视觉效果也更加细腻，同时还拥有了彩色投影的能力。

真正发生质变的，是日常驾驶最核心的底盘部分。

老款 M9 车身庞大，日常在老城区穿梭或者下狭窄地库时，驾驶员多少会感到有些压力。新一代 M9 全系标配了后轮随动转向系统，把这台大型 SUV 的转弯半径缩减到了 5.1 米，比一辆 MINI 还要小得多。

大车也能好开，过窄路掉头一把过。

余承东在发布会上这样描述新底盘带来的灵活性。

配合这套转向系统的，是全新的途灵龙行底盘。硬件上采用了闭式双腔空气弹簧和双阀 CDC 连续可变阻尼减震器。底层机械素质的提升配合路面预瞄系统，让车辆在经过坑洼或者减速带时，能够提供非常柔和、平稳的路感。

三电平台同样是这次换代的重头戏。

新车全系换上了 800V 高压双碳化硅动力平台，这套系统不仅拉高了电机的运转效率，更解决了老款增程车主呼声最高的续航问题。

问界很清楚，买增程车的用户，实际使用中绝大多数时间都在用电，所以这次问界给增程版配上了 60 度和 75 度的巨鲸大电池。其中 75 度电池版本的 CLTC 纯电续航里程高达 422 公里。

在城市通勤场景下，车主完全可以把它当成一台纯电车来开，轻松实现一周充一次电，极大地降低了去加油站的频率。另外，纯电版 M9 的 120 度巨鲸电池也把续航做到了 750 公里。

打开车门，座舱内的交互与感官体验也经过了重新洗牌。

新一代 M9 依旧提供「阔五座」与六座两种空间布局，特别是「阔五座」版本，后排拥有超过一米的纵向乘坐空间，后备箱容积更是突破了 1000 升，足以轻松容纳两辆自行车，长途旅行的装载余量非常大。

隐私与遮光体验做得也更细致，二排、三排以及后风挡全部换装了 LC 秒级智能调光玻璃。相比上一代技术，它的变光速度快了上百倍，配合致密的电动遮阳帘和投影幕布，车内可以迅速形成一个完全隔绝外部视线的私密空间。

座舱的听觉体验同样迎来了全系标配的升级，新车所搭载的华为声音非凡系列音响系统拥有 39 个扬声器，功率接近 3000 瓦。余承东表示，坐在车里看电影或者听歌，声音的包围感十分饱满。

在车机交互层面，全新的鸿蒙专属座舱号称大幅提升了触控的流畅度，内置的小艺语音助手还具备了类人逻辑思考能力。它会根据驾驶员的日常习惯主动提醒日程，遇到胎压偏低的情况，它还能自行分析原因并顺手搜索附近的补胎店，语音交互变得更加自然贴心。

最后是问界一直以来的强项领域，也就是辅助驾驶与全链路安全。

新一代车型在车头部分布置了三颗激光雷达，其中包含一颗专门应对低矮障碍物的固态激光雷达，舱内也配备了一颗融合雷达。配合最新的乾崑智驾 ADS 5.0，车辆在雨雾天行驶时能够主动增强照明，全速域防碰撞的监测范围更加广阔。

被动安全层面，玄武车身 2.0 架构的高强度钢与铝合金占比超过 91%，关键部位使用了最高 2200 兆帕的热成型钢。

主动安全防范于未然，被动安全守护于危难。

这也是余承东给出的全链路安全承诺。

作为撑起全系销量基本盘的中坚力量，普通版问界 M9 根据配置与座舱布局的不同，最终开出了 47.98 万至 54.98 万元的售价区间。

向上攻入超豪华腹地

标准版问界 M9 承担着稳固基本盘、收复失地的任务，而在发布会上压轴登场的 Ultimate 领世加长版，则是问界向更高价位市场发起的一轮试探。

这一版本的车身轴距增加了 110 毫米，使得舱内有效空间被拉长到 3785 毫米，纯平地板面积也随之扩大到 3.2 平方米以上。

多出来的这些尺寸，全部被留给了第二排与第三排的纵向空间。

外观层面的变化同样为了拉开与普通版的辨识度。加长版采用了工艺要求更复杂的 6C3B 涂装工艺，并将分色腰线特意挪到了车窗下方，配合专属的雅丹金黑配色、22 英寸月辉锻造轮毂，以及在行驶过程中始终保持不动的悬浮车标，整台车的视觉气场得到了明显增强。

车辆在上下车的仪式感上也做了不少细节打磨，全系配备的智慧电动门在加长版上扩展出了 77° 的超广开合范围，并带有智能感应避障雷达；底部的一体隐藏式智能电动移门踏板宽度达到了 165 毫米，全金属踏面下方有防滑涂层，车门开启时会自动向外伸出。

坐进车内，Ultimate 领世加长版打破了传统全尺寸 SUV 的常规座椅配置，在车内引入了 4 个零重力座椅，并配备了中央供气式按摩系统，全车拥有 18 个按摩点位，涵盖背部、腰部与臀部。余承东表示，其气囊按摩的力度提升明显，配合质地细腻柔软的苏云材质包裹，后排的乘坐体验更偏向于高端行政沙发。

更有话题性的配置，在于后排座椅的结构设计。这款车的第二排座椅支持大角度旋转，可以侧坐观景，也可以向后旋转 180°，与第三排座椅形成面对面的形态。

后旋 180° 对坐变成了一个会议室、客厅，大家在这里喝茶、打牌、交流开会，非常惬意。

余承东在现场描述的这个场景，切中了高端商务接待的实际需要。

在隐私保护上，二排、三排和后风挡的 LC 调光玻璃可以做到秒级变光，拉上致密的电动遮阳帘和投影幕布后，车外即使在夜晚用手电筒强光照射，也难以看清车内的状况。

与这种私密会客厅配套的音频系统也上了一个台阶，加长版的扬声器数量从标准版的 39 个增加到了 43 个，引入了 4 个天空音单元。这套 9.5.8 声学的穹顶声场布局，让车内的声音定位感更加立体。

当后排投影幕布落下时，它还支持双 16 英寸的分屏盲投，后排乘客可以各自戴上头枕音箱观看不同的内容，彼此之间互不干扰。

这样一套几乎将配置拉满的车型，五座版售价 64.98 万元，六座版售价 65.98 万元。

面对这个价格，市场难免会产生疑问，在标准版 M9 已经足够全面的时候，问界为什么还要单独规划出一个价格跨入 60 万元门槛的加长版本。

这跟消费受众的诉求转变有很大关系。

标准版问界 M9 的核心受众依然是高净值家庭，车主大多选择自己驾驶，用车场景集中在家庭出行与日常通勤。但到了 60 万元以上的价格区间，消费者的刚性需求开始偏向纯粹的商务接待与行政座驾。

过去这个领域的份额，长期被路虎揽胜加长版、迈巴赫 GLS 或者高端 MPV 牢牢把持，这些买家在乎的往往是绝对的空间和无可替代的尊贵感。Ultimate 领世加长版通过轴距的延展与对坐空间的开发，提供了一种不同于传统燃油豪车的科技行政解决方案。

从销量结构来看，这个版本注定不会成为像 Max 版本那样的走量主力，它的存在发挥了产品线顶端旗帜的作用，用来摸索品牌溢价的边界。

面对极氪 9X 等新势力对手在 50 万级市场布下的层层防线，新一代问界 M9 想要夺回失去的份额，单靠守城远远不够。Ultimate 领世加长版的推出，拉高了整个车系的价格上限，让问界在高端新能源竞争中具备了向下俯瞰的底气。

这种版本规划拓宽了问界的目标客群，也为接下来的鸿蒙智行更高端车型探明了道路。

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我们去电影院，当然不只是为了那块更大的银幕。

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

很多人都想把这种体验搬回家。但家庭影院从来不只是买一台设备。

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

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

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

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

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

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

把 IMAX 与杜比影院同时揣进口袋

戴上、点亮屏幕的第一眼，最直观的改变是「视野」。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

一块「充电宝」，一个打开沉浸观影体验的「潘多拉魔盒」

雷鸟 GT Max 的惊艳体验，离不开它的「好搭子」雷鸟新版魔盒 2。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

巨幕体验，也能在狭小空间里发生，我想这就够了。

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对很多普通中国家庭来说，一辆车并不仅仅只是满足一个人的需求，它其实要满足一家人的需求，因此，大六座作为一种最大公约数产品成为了市场焦点。工作日，它要承担通勤、接送孩子、临时采购；到了周末，它又要变成一家人的移动客厅，能装下老人、孩子、露营装备，以及一次说走就走的短途旅行。

过去几年，大六座 SUV 之所以越来越热，本质上并不是因为车变大了，是家庭出行的场景变复杂了。

5 月 23 日，东风奕派 M8 在武汉完成全球首秀。这款被官方定义为「华派黄金标准大六座」的全新车型，是东风奕派品牌向上进阶的重要产品，也集合了东风汽车、华为乾崑、宁德时代三方资源。相比单纯强调尺寸、动力或配置，奕派 M8 想回答的是另一个问题：一辆面向中国年轻家庭的大六座 SUV，到底应该把标准定在哪里？

从产品定义看，奕派 M8 的关键词是「不妥协」。东风奕派称，在产品开发早期，他们进行了数百场用户共创体验，与数千名用户交流，将中国年轻家庭的高频用车需求，凝练为颜值、舒适、安全和智能几个维度上的「黄金标准」。

这也是大六座 SUV 竞争进入新阶段之后，一个更现实的判断：只把车做大，已经不够了。

首先是设计。奕派 M8 的外观没有走过度激进的路线，转而强调舒展、稳重和科技感。它将东方审美和现代科技语言结合，车身姿态相对饱满，车顶智显小蓝灯也强化了智能化车型的身份识别。对一辆家庭 SUV 来说，设计不只是为了第一眼吸引注意，更重要的是在每天反复使用中，保持耐看、安心和一定的仪式感。

真正决定家庭用户体验的，还是车内。

奕派 M8 车长达到 5 米级，轴距超过 3 米，并拥有 60.3% 的轴长比。对用户来说，这些数字最终会转化成更直接的感受：第二排不再只是「老板位」，第三排也不再只是应急座。老人上车后可以坐得更舒展，孩子长途出行时不容易局促，满员出行也不必每个人都在为腿部空间互相妥协。

配置层面，奕派 M8 提供同级唯一双头等舱座椅、双视界大屏、双门双向智能冷暖箱，以及同级最大 50 英寸 AR-HUD 实景领航等配置。放到具体场景里，这意味着它既可以在长途路上提供更舒服的休息姿态，也可以让车内娱乐、储物和导航信息变得更顺手。冷暖箱不再只是露营时的加分项，也可能是夏天接孩子放学时的一瓶冷饮，或者长途旅行中给家人准备的一份热食。

安全则是家庭用车绕不开的底线。

奕派 M8 构建了覆盖行泊安全、主动安全、三电安全、被动安全、健康安全、品质安全的安全系统。新车将搭载全链路 NCA 辅助驾驶、全维防碰撞系统 CAS 5.0，并采用笼式高强度车身和母婴级环保座舱。同时，官方还提出整车及三电终身质保承诺。

这些配置如果放在发布会 PPT 上，容易变成一串参数；但回到日常生活，它们对应的是更具体的安全感。比如高速长途时，辅助驾驶可以减轻驾驶疲劳；城市道路中，防碰撞系统能够覆盖更多突发场景；而环保座舱和三电安全，则关系到老人、孩子每天坐在车里时的长期体验。

动力方面，奕派 M8 提供纯电和增程双动力版本，这也是它面向家庭用户的一种务实选择。

纯电版搭载黄金 800V 高压平台和 4C 快充架构，电机峰值功率为 230kW，CLTC 续航达到 600km。对于有固定充电条件、主要在城市和城际之间使用的家庭来说，纯电版本可以带来更低的使用成本和更安静的行驶体验。增程版则拥有 CLTC 工况下 300km 纯电续航，配合增程系统，既能覆盖多数日常通勤，也能缓解长途出行中的补能焦虑。

这种双动力策略，其实很符合当下家庭用户的真实状态：不是所有人都已经准备好一步到位进入纯电生活，也不是所有家庭都愿意继续被燃油车的使用成本和体验限制。纯电和增程并行，本质上是在给用户保留选择权。

智能化是奕派 M8 的另一条主线，其重要性和机械素质不相上下。

新车搭载华为乾崑技术，并配备官方所称的「智能 6 件套」，包括首批搭载的乾崑智驾 ADS 5 Pro、鸿蒙座舱 HarmonySpace 5.2、乾崑车云、乾崑车控、鲸鳍通信，以及 HUAWEI SOUND 21 扬声器。对于家庭用户而言，智能化的意义是「车会自己开一点」，也是导航、座舱、语音、娱乐、通信和声音体验能否真正串联起来。

当一辆车承载的时间越来越长，座舱就不只是从 A 点到 B 点的过渡空间，而会成为家庭生活的一部分。孩子在后排看动画，父母在前排听音乐，导航信息投射在 AR-HUD 上，冰箱里放着饮料和水果，这些细节组合起来，才构成所谓「移动的家」。

从这个角度看，东风奕派 M8 的首秀，折射出大六座 SUV 市场的一次标准变化。过去，市场更在意车够不够大、配置够不够多、价格够不够有吸引力；现在，用户开始追问这些配置是否真的服务于家庭生活，智能化是否足够顺手，安全感是否覆盖每一次出行。

大六座 SUV 竞争还会继续升温，但真正能留下来的产品，未必是参数表上最夸张的那一个，而是能把一家人的复杂需求，变成更稳定、更舒服、更安心体验的那一个。奕派 M8 选择用空间、舒适、安全、双动力和华为乾崑智能化能力来切入这个市场。它能否成为东风奕派品牌向上突破的关键车型，还要等待价格、交付和真实用户体验来验证。但至少从首秀释放的信息看，这款车已经把问题摆得很清楚：今天的家庭 SUV，卖的不只是六个座位，还是一套面向全家人的生活解决方案。

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智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。

AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。

当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。

「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？

这是「AI 器物志」的第 14 篇文章。

时至今日，已经没有人可以否认：手机正在成为我们生活中最重要的 AI 枢纽。

无论是给智能穿戴作数据中枢，还是作为独立智能终端，手机都承担着比以往任何时候都重的连接和处理任务。

而手机的操作系统，就是这些连接和处理的基础，是一切 AI 功能的舞台。

图｜OPPO

承认吧，无论你是否喜欢手机智能助手，手机系统的 AI 化都是不可避免的，连谷歌都在说要把 Android「操作系统」进化成「智能系统」了。

与其一股脑地反对手机 AI 化，我们面对这种变革的最好方式，莫过于秉承「拿来主义」的原则：

主动发掘那些最好用的手机 AI 功能，让它们成为日常使用中的润滑剂。

而口号「超流畅更 AI」的 OPPO ColorOS 16，就是这样一个难得的 AI 功能不喧宾夺主、反而让使用体验变得润滑的手机系统。

一键闪记：AI All in one

虽然记忆功能各个品牌都有，但小布记忆仍然是目前为止我们体验到功能最丰富、用法最直观、生态最完善的那个。

毕竟 OPPO 在开发这项功能的时候，背后的思路很清晰：

我要的不是截图本身，而是屏幕上的信息……灵魂抽走之后，那个枯萎的实体照片就不重要了，因为信息已经被提取了。

在最新版本的 ColorOS 16 里，「一键闪记」的能力进一步加强，开始和小布记忆里面的多模态功能、流体云等有机结合，变成了一个比截图更好用的超级记忆工具。

视频闪记

让一个 AI 工具好用的重点，从来都是「工具多走一步，让用户少走一步」。

「视频闪记」功能，正是在记录和理解屏幕信息的基础上主动多走一步，让用户不必额外操作一次的典型代表。

这个功能之所以好用，在于它解决了以前要总得复制链接发给 AI、或者在视频播放界面喊小布的「多步骤」操作。

相比之下，视频闪记只需要在播放的时候按一下快捷键，小布就会自动识别视频、自动执行总结，一下减少了 50% 的手动工作量。

尤其如今各种学习视频——网课、生活技巧、产品教程等等——大爆发，OPPO 的视频闪记可以起到非常好的内容整理作用：

而进入小布记忆里面还会预留带超链接的时间戳，跳转的视频甚至可以免开屏动画（和广告）：

此外，小布记忆还会根据总结出来的视频内容，主动关联之前记忆的其他视频，形成自动收藏夹的效果。

但它目前只支持国内主流视频平台、不支持 YouTube 和微信视频号，仅支持中英文、不支持小语种，以及部分竖屏视频无法触发总结等等。

但总的来说，「视频记忆」依然是 ColorOS 中体验最好的 AI 功能之一，就因为它把两个最常见的 AI 操作整合在一起、做出了 1+1>2 的体验。

快速记账

除了视频总结之外，另一个我们意料之外好用的「闪记类」功能，则是小布的自动记账。

当然，OPPO 这个自动记账并非百分百自动，而是与更常用的「闪记上岛」整合在了一起，严格来说依然是个需要手动执行的操作：

但「闪记上岛」本身足够优秀，几乎可以说是目前适配性最强大的「灵动岛」类功能。

将记账和这个高频功能组合在一起，应该就是目前最无感的方案了。

当然记账的方式很多，微信还是支付宝都有和账单相关的智能功能，ColorOS 最大的优势依然是前面提到的「流程顺畅，体验无感」。

小布记忆目前只支持导入微信和支付宝的 Excel/CSV 对账单，如果是云闪付或者其他平台的话，就要导出 Excel 之后修改排版才能导入了：

除了单纯记账之外，ColorOS 的账单分析功能也做得很不错。

在小布记忆首页就可以看到当月支出的柱状图，点进去还能看到流水明细和日周月平均：

单这些功能，基本上就可以满足 95% 的日常记账需求了，可以省下相当多付费记账 app 的开销。

更重要的是在「我的账单」页面，你还可以和小布讨论已有的收支数据——

不过 LLM 的数学推理能力都比较一般，小布给出的结果最好还是「仅供参考」。

系统功能：最爱抠细节的 AI

除了上面的「英雄场景」之外，ColorOS 很多 AI 功能也是整合进系统 app 里的，在使用过程中经常会有「原来这里也能用小布」的感叹。

并且 AI 功能集成在系统应用中，也变相提升了它们的留存度、让很多「到手就删」的 app 有了用武之地。

菜单翻译

作为 ColorOS 16 重点宣传的功能之一，智能翻译 + AI 菜单可以说是让我们印象最深刻的优秀 AI 整合案例了。

它为一个门槛颇高的问题，提供了一种极为接地气的解决方案——

把高大上的洋文菜单，直接 vibe coding 成微信点餐小程序。

和小布记忆不同，这个 AI 菜单翻译入口藏得比较深，需要在预装的翻译 app 里面的「拍照翻译」中激活：

在拍照翻译时，无论直接拍摄，还是导入相册图片，在读取到翻译内容是菜单之后，ColorOS 就会提示这个新的「AI 图文菜单」入口。

在 AI 图文菜单里面，系统会把所有识别到的菜品转换成我们最熟悉的点单小程序布局：

并且系统还会为每道菜配上一个 AI 预览图、原料和做法，甚至还有过敏原提示和价格换算。

我们只需要像小程序点菜一样选择，然后选择右下角的「向店员展示」，它就能提供文字和语音两种展示形式。

更细节的是，ColorOS 为一些主流外国菜系定制了不同风格的菜单界面，比如日料就是红底配富士山，泰国菜就是黄底配大象等等——

并且除了出国旅游，AI 菜单功能还有一个小众用法：去酒吧的时候用它翻译一下，就能清楚自己在喝什么东西了。

不少酒吧用的都是双语菜单，用 ColorOS 的 AI 菜单翻译一下，不仅能看到大概的样子，还能看到制作方法，准确度不错：

AI 帮写

ColorOS 的「AI 帮写」也是一个用之前没有感觉、一开始用就容易形成习惯的小功能。

和其他厂商喜欢把 AI 写作功能绑定进预装输入法不同，ColorOS 的 AI 帮写与输入法是独立的。

也就是说无论你用搜狗输入法、微信输入法还是 Gboard，AI 帮写都能正常使用：

而 ColorOS 实现 AI 帮写的方式也很有意思：

它的触发检测基于应用白名单，但提示词却是通过屏幕内容识别读取的。

换言之，AI 帮写只会在特定 app（美团大众、淘宝京东、小红书朋友圈等等）里弹出，在不支持的软件里面（比如酷安）只能手动呼出小布帮忙。

微信朋友圈（左）和酷安（右）

而 AI 帮写具体写什么东西，是根据它识别到的屏幕内容决定的，有时候会导致一些 bug——

比方说在小红书里面，只要屏幕上有缩略图，AI 就知道我想要的是和猫相关的内容：

但大众点评里，由于输入框上移会挡住照片，AI 帮写就不知道内容是什么了。

如果碰巧没显示关联话题，AI 帮写就会写出一些不知所云的东西：

但在不出 bug 的时候，ColorOS 的 AI 帮写功能都是相当好用的。

虽然它生成的东西很难说有什么个人特色，但用来应付那些「写 100 字点评领优惠券」的场景来说，简直就是解放生产力的终极工具。

需要改进的问题

除了上面的有趣用法以外，ColorOS 目前的 AI 功能也存在着一些问题和短板。

首先是普及性的问题——前面列举出的大部分功能，其算力重心都是云端服务器，手机本身只需要承担一小部分算法开销。

在这样的前提下，以云端功能为主的 AI 更新应该很容易下放到较老的机型上才对。

但事实上不是如此。

就拿我们手里的 Find N3 和 N5 为例：即使是最新版本的系统和 app，也没有更新前面提到的 AI 菜单功能——

其次，用小布记忆来记账的确很方便，但它的操作方式有些过于粗犷了。每次都得在订单界面闪记一下，自动化程度还是有些不足。

更要命的是，它作为一个记账功能，居然不支持外币或汇率转换。

哪怕 AI 识别到小票上的币种是泰铢（THB），数字也会按人民币入账：

在 OPPO 国际版逐渐打开销路、出国旅游愈发普遍的今天，这种基础功能的缺失是很难让人接受的。

并且相比友商的 AI 助理，小布能够支持的「代操作」功能还是比较原始——

用支付宝给谁发个红包可以，去淘宝再买一单上次的咖啡豆就不行了。

操作系统就该是智能系统

归根结底，我们还是要回到之前 Android Show 上谷歌对 Android 系统的新的定义：

Android 将会从一个操作系统（operating system, OS）转变成一个智能系统（intelligence system, IS）。

过去几年间，无论是华为鸿蒙、豆包手机，还是 OPPO 的小布身上，我们其实都看到了：

所有的手机 OS 都在变成 AI OS（或者 IS），这种趋势是无法反转的。

相比谷歌在 Android 里面到处推销 Gemini，OPPO 做 AI 的特点是很鲜明、也很不同的——

OPPO AI 的本质不是卖模型，而是卖装着 OPPO AI 的手机、卖一个有软件加持的硬件产品。

OPPO 设计这些功能的底层逻辑，不是希望用户去买「小布 Premium」，而是追求在很多实用场景里面「比别人多走一步」，把用户的体验给圆上。

这也是我们在使用 ColorOS 的 AI 功能时感受最深的一点：

与其削尖脑袋推销 AI 订阅，反而是把 AI 智能做得「无感」更容易让人接受。

毕竟真正优秀的 AI 技术，就应该像电力、自来水一样无感：用户只有在它不在的时候，才应该意识到它的存在。

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押注 2026 年 Token 大涨价的人，短短一周迎来两次打脸。

5 月 22 日，DeepSeek 宣布 DeepSeek V4 Pro 永久降价；今天凌晨，小米 MiMo-V2.5 系列跟进降价，最高降幅达到 99%。

与此同时，小米 Token Plan 计费体系同步优化，定价不变，可用量提升至原来的 5 至 8 倍。

没有出乎太多意料，海外 Reddit、X 平台以及各大开发者论坛上关于小米 MiMo 模型降价的讨论热度也是迅速飙升。

只是，在全行业都在高喊 Token 成本吃不消的当下，小米为何敢于逆流降价？更重要的是，这波降价操作又会把 AI 行业推向何方

Token 价格打骨折，AI 行业迎来最严厉的父亲

小米此次公告显示，旗下 AI 大模型 MiMo-V2.5 系列 API 将进行永久降价，最高降幅达 99%，且不再区分输入长度。新价格已于北京时间 5 月 27 日 0 点全球同步生效。

不过，99% 的降幅并不意味着每一次调用都会按最低价计费，关键变量在于输入缓存是否命中。

以 MiMo-V2.5-Pro 为例，一旦命中缓存，输入价格被击穿至约 0.025 元每百万 Tokens。而如果输入缓存未命中，价格依然维持在 3 元每百万 Tokens，输出价格则为 6 元每百万 Tokens。

也就是说，这个极低价格成立的先决条件，是请求必须大量命中缓存。

对于高重复上下文、高频 Agent、多轮代码任务以及批量推理任务来说，这个价格拥有极强的吸引力，但如果你的应用场景缓存命中率堪忧，真实成本显然不会触及最低点。

Token Plan 的玩法也有着相似的逻辑。

小米强调定价不变，Credits 大幅提升：Lite、Standard、Pro、Max 四档月费仍是 39 元、99 元、329 元和 659 元， Credits 的额度，也从 0.6 亿、2 亿、7 亿、16 亿提升到对应的 41 亿、110 亿、380 亿、820 亿。

且按照新的换算关系，MiMo-V2.5-Pro 命中缓存只需 2.5 Credits / token，未命中缓存则要 300 Credits / token，输出为 600 Credits / token。

这与 DeepSeek 的打法如出一辙。

简单回顾一下时间线：4 月 24 日 DeepSeek V4 预览版发布；次日 V4-Pro 开启 2.5 折优惠；4 月 26 日，缓存命中价格暴降至首发价的十分之一；到 5 月 22 日，临时折扣干脆变成了永久降价，V4-Pro 永久降至原价的四分之一。

一番调整过后，DeepSeek-V4-Pro 的输入缓存命中价格从 0.1 元直接降到了 0.025 元。随着小米 MiMo-V2.5-Pro 的火速跟进，国产模型的缓存命中输入价已经被彻底焊死在了这一基准线上。

DeepSeek 和小米都把最有冲击力的价格放在缓存命中和场景，原因并不复杂。大模型正在从聊天走向干活，而 Agent 才是 token 消耗真正放大的地方。

在聊天场景里，用户问一句，模型答一句，成本相对容易估算。

但在 Agent 场景里，一个任务可能包含长上下文、多轮推理、代码生成、工具调用、网页读取、文件分析和结果校验。用户看到的只是最后一次输出，后台却可能已经发生了多次请求和大量上下文读取。

这就是缓存命中重要的地方。

Agent、代码助手和长上下文应用有一个共同特点：很多内容会反复出现。比如系统提示词、项目代码、API 文档、工具说明、历史对话、依赖文件等。这些内容如果每次都重新计算，成本会很高；但如果能被缓存，下次再用时只按缓存命中价格计费，推理成本就会明显下降。

也就是说，缓存命中价格越低，越适合高频、多轮、长上下文的真实工作场景。DeepSeek 和小米低价背后，其实也是为了先把开发者和高频应用吸引进来，让更多 Agent、代码助手和办公自动化应用愿意跑在自己的模型上。

小米此前通过 MiMo Orbit、百万亿 Token 创造者激励计划等活动，让更多人体验 MiMo，并解决真实问题。这个百万亿 Token 激励计划自 4 月 28 日上线，到 5 月 26 日 16:08，100T Tokens 已全部提前发放完毕。

从平台视角看，低价 token 和免费额度换来的是海量真实调用。真实调用会带来复杂任务、失败样本、用户反馈、Agent 工作流、代码场景和长上下文数据，这些都会反过来帮助模型和推理系统迭代。

社区里的「养虾党」现象，也可以放在这个逻辑里理解。用户在最大化消耗额度的同时，也在帮助平台制造压力、暴露问题、积累调用数据。

所以这笔账不能只看单次推理毛利。短期收入被压低，换来的是开发者迁移、调用规模和真实反馈。对想争夺 Agent 生态位置的模型厂商来说，这是一种非常划算的平台投入。

罗福莉的真香定律，背后是工程暴力

不过，光有意愿还不够，关键是降得起。小米这次降价的特殊之处，正在于它和 MiMo 大模型负责人罗福莉此前的公开表态形成了反差。

一个月前，罗福莉曾公开反对 token 价格战。她当时的判断是，低价 token 加开放第三方 Agent 框架，容易让平台陷入成本失控。

她提到，第三方 Agent 框架往往上下文管理粗放。单次用户查询可能触发多轮低价值工具调用，每次请求又携带超过 10 万 token 的超长上下文。如果平台无法约束这类浪费，真实 API 成本可能是订阅价格的数十倍。

她还认为，全球算力供给已经跟不上 Agent 带来的 token 需求增长。大模型公司在没有厘清编程和 Agent 场景成本结构之前，盲目价格战会导致限流、降配、稳定性下降，最终损害用户体验。

但小米这次降价没有推翻此前判断，而是改变了价格战成立的前提。罗福莉此前反对的是没有成本结构支撑的低价。小米现在展示的，是一套自认为能够支撑低价的推理工程方案。

按照小米公告，其技术团队基于 SGLang HiCache 完整支持 SWA，也就是 Sliding Window Attention，将 KV Cache 在 GPU 显存、CPU 内存、SSD 等多级存储之间的数据搬运量降低至优化前的近七分之一，并将可缓存 token 数量提升至优化前的近五倍。

与此同时，小米还优化了专家并行方案和输入长度分桶策略，以提升集群输入吞吐能力。没有这层工程能力，低价很容易就会变成不可持续的补贴。有了足够强的 Infra系统，低价才可能转化为长期优势。

价格战考验工程能力，也考验后方厚度。

不同于纯 AI 模型公司，小米的手机、汽车、IoT 和消费电子业务，给它提供了更长的投入周期和更大的战略耐心。它可以把大模型服务看作 AI 生态入口，避免陷入只按短期 API 收入斤斤计较的困局。

这对中小模型公司并不友好。没有主业输血，没有过硬的 Infra 实力，也没有足够调用规模摊薄成本的玩家，注定无法长期跟进这种价格。

DeepSeek 的低价已经直接威胁到不少国产模型的市场定位。而随着小米 MiMo 的跟进，更多仍有体量的厂商会被迫调整价格或将重新定义产品价值。更小的模型服务商，则可能被推向更窄的垂直场景。

这轮降价某种程度上也是效率派模型厂商对市场的一次筛选。有工程能力、算力调度能力和生态入口的公司，可以承受更低价格带来的压力。只有模型能力、但推理成本压不下来的公司，会越来越被动。

并且伴随继续下探的空间逐渐变窄，价格越接近物理成本，单纯降价的价值越有限。下一阶段，模型质量、Agent 适配、开发者工具、生态绑定、服务稳定性和企业交付能力，也都将迎来新一轮内卷。

模型能力决定了 AI 发展的上限，而推理成本决定了 AI 普及的规模。等到真正便宜的 Token 涌入应用层时，我们才会真正看清，属于 AI 的下一个爆发时代会是什么模样。

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XREAL 把今年的第一场发布会，留给了一个之前没听说过的新牌子：xbx。

内部的全称是 x, by XREAL。

考虑 1699 的定价，xbx 的第一款产品 a01 的性价比相当不错：50° 视场角，tandem OLED 显示模组的亮度高达 1600 尼特，等效 4 米左右 147 英寸大屏，支持 HDR10 和在至高 120Hz 帧率下的空间防抖。

但参数远没有颜值和戴起来轻松更重要。62g，半透明未来感机身，可替换的多种个性化镜框。CEO 徐驰说，「颜值就是正义，只管玩就好。」

这是成立十年来一直在拼了命地往「上」冲的 XREAL，第一次「向下」。

过去这些年，徐驰和他创立的 XREAL 从来没有走过容易的道路。尽管中国的消费电子供应链资源足够好，以至于整合能力成为了成功的硬件创业者必备的素质——XREAL 却是不搞纯粹的「供应链整合」的。

正相反，XREAL 一直都在往上走，做最贵、最难、最「极客」的产品。为此，XREAL 不惜做极高比例，同时也是同行中最高比例的自研，甚至不惜因为过去两三年里的国际半导体波动，而损失相当一部分利润率。

这才是为什么去年 XREAL 能和硅谷巨头 Google 联合推出 Project Aura，一台令行业人士刮目相看，也让消费者打破对现有「智能眼镜」刻板印象的原型机（今年将正式面市）。徐驰毫不收敛地将 Project Aura 称为他所在的行业体验的「天花板」。

能做出这样的产品，断不可能靠整合供应链。为什么只有 XREAL 能做到，为什么谷歌选择了，LG、ROG 等也都选择了 XREAL？

徐驰说，答案是 XREAL 的 A 面：内敛、冷峻、长期主义、押注绝对的技术创新。

那么，XREAL 的 B 面又是什么？

在徐驰带领着公司一往无前地朝着头戴式显示技术的性能优化与极致轻量化冲刺的同时，他的背后险象环生：

在通过 Apple Vision Pro 试水也试错了之后，苹果立项了更多轻量级 AI/AR 眼镜产品，如无意外将于 26H2-27 全年逐步问世；小米、阿里千问、Rokid、VITURE 等纷纷杀入市场。

它们当中，有的用 AR 显示眼镜围攻 XREAL 占据已久的光明顶，更多的则是用 AI 眼镜（屏显/无屏）来提前抢占行业领头者尚未明确布局的新空间——无论何种产品定义，价格都被压得越来越低。

对此徐驰并不紧张。在和他深聊过后，爱范儿得出这样的感觉：XREAL 的 A 面朝前太久了，以至于同行们似乎误认为它没有或者不屑于展现另一面。

「怎么说呢，A 面没立住的时候，就没有 B 面。我们现在来了，虽迟但到。」

XREAL 主品牌的势能已经积攒到位，徐驰和他的产品团队终于腾得出手去做另一种风格的产品——一个更年轻、外放、价格也更亲民的牌子 xbx。

这就是 XREAL 的 B 面，与那个永远创新不止的 A 面，互为映照。

他说，自从创业以来，见到了 VR/AR 的泡沫，破了；然后元宇宙来了，也破了。一路走来，这次创业越来越像一场万米长跑——这也是从一开始他就坚信的赛制。「抢跑一点都不重要，跑对方向才重要。」

所以，徐驰看起来并不担心这些新来的竞争者。问他怕不怕大厂和其它创业公司一拥而上，他答：「我们最怕的，是这个行业只有自己。如果没有别人，没准说明我们走错了方向。所以热闹一点挺好的。」

2016 年，徐驰离开混合现实先驱企业 Magic Leap，回国草创，做一副在当时没人看好的眼镜。

快十年过去了，他庆幸 XREAL 能活到今天，运气占了相当大的因素。

「感谢这个赛道前十年的起起伏伏，让我有机会不断打怪升级……等到真的要跟大厂掰手腕的时候，不至于一上来就是总决赛。」

爱范儿等与徐驰、XREAL 产品负责人刘宗楷进行了一次专访，从全新的子品牌 xbx 和第一副价格打到 1699 元的 AR 眼镜产品 a01 聊起，一路聊到他怎么看待竞争，如何比较自己与同行之间的资本效率、AI 眼镜会不会最终取代手机，以及一个第一次创业的人，凭什么活到今天。

「年轻人最好的，就是不迷信传统」

爱范儿：XREAL 这些年的特质就是高端化，为什么要在这个时间点推出 xbx 这个品牌？

徐驰：我们一直说，今天的智能眼镜行业很像 05、06 年的手机行业，很碎片化，系统、应用生态、交互范式都不统一。在这个相对早期的阶段，没有哪个品牌能够覆盖所有的价位段。所以我们就想，有没有可能做两种风格不一样的产品，像 A 面与 B 面一样。

这个行业充满波折，是出了名的难做。很长一段时间里，大家都在摸索，我们自己也（一段时期内）没有一个特别清楚的定位。但是「XREAL 」在我心里就是那个极致创新的品牌，更冷酷、更经典。但是，一个品牌尚未立住的时候，我没办法再去做一个更大众、更宏观的东西。

慢慢地，XREAL 成为了我想要的那种更内敛的品牌，这时候，就可以有一个更绽放的品牌跟它相互映照了。这就是我说的 A 面与 B 面。A 面没立住的时候，就没有 B 面。

这件事虽迟但到。从今往后，我们不只是一家叫 XREAL 的公司，还是一家 x by XREAL 的公司。

爱范儿：年轻人想要什么样的 AR 眼镜？难道年轻人就不想要极致的产品？

刘宗楷：对年轻人来说，个性与自我表达是每个人心里的渴望。市面上不管是 AR 眼镜、AI 眼镜、还是 XR 头盔，很多人下意识觉得这东西就该不好看、不轻便。但我们偏要反着来，为什么不先做出一副好看、够轻、年轻人愿意戴在头上的眼镜？一副愿意戴出门的眼镜，是所有事情的第一步。

徐驰：年轻人最好的，就是不迷信那些传统的大道理。颜值就是正义，好看就好，好用就好。我们希望用 a01 这副眼镜让大家明白，一千多块的价格也可以做到两千多块的体验。我们会把它长期做下去。

爱范儿：必须戴到外面，才能影响更多潜在受众。

徐驰：没错就是这样。我们希望这个产品可以在地铁上，在咖啡馆里，在飞机上，在各个地方，更多的年轻人把它戴到外面，而且是不尴尬的。所以我们做了极致的轻量化和个性化设计。

爱范儿：轻量化肯定有取舍。一个产品想做更高的分辨率、帧率、视场角，模组就会变大；模组大了，重量就会大、配重也会失衡。

刘宗楷：做轻的同时还要保证体验，真的非常难。镜片和外壳的厚度能不能再降一点，但强度还能保住。每一个器件既要轻还要保住性能，我们抠了很多细节。

这条路没有尽头，就是一个个夜晚，一次次较劲和争吵。当然，我们觉得还可以做得更好。

爱范儿：AR 眼镜能做到的 FoV（视场角）物理极限是多少？以及不考虑极限，只说在不同场景下人类佩戴的人体工学舒适度，最优解是多少？

徐驰：我给你个最直接的答案，最好的视场角应该是在 85° 左右，但这是在不计成本堆料、不考虑重量的前提下。

在 Project Aura 上，我们做到了 70°，在这个产品形态下已经是非常不错了，但是仍然有差距。什么时候我们能做到 85°，并且仍然是轻量化的，那么我们会觉得至少在显示端做到极致了。

刘宗楷：根据场景来看，比如你戴上 VR 头显去火星，画面主体是一艘宇宙飞船，背景则是宇宙星空——你需要同时看到主体和背景才能获得最大的沉浸感。但是对于 AR 眼镜，最好的背景其实是真实世界。如果是打游戏或者看球赛可能就不需要很大的角度；但如果是看电影，或者附着在真实环境里的 AR 显示，那么宽视角的沉浸感就更重要。所以最终还是取决于内容是否沉浸。

至于人眼的注意力聚焦视角，从眼科学上来说的确有极限，一般就是水平方向的 50° 左右，垂直的 30-40°这个区域内。

视场角并不是唯一的关键因素，还有电致变色、性能续航等等。在我们定义不同产品的时候，会有无数个取舍的拨杆，往不同的方向去拨。

「我们最怕的，是这个行业只有自己」

爱范儿：苹果也入场了，国内大厂的竞品也已经上市，价格越压越低。你怎么看？

徐驰：大家进来，我认为是好事。我们最怕的是什么？是这个行业只有我们自己——那说明这个赛道没人关注，没人看好。

我们始终认为，眼镜是最有机会替代手机的下一代计算终端。虽然已经创业十年了，我们也才刚刚开始，我们的渗透率可能还不到 1%，后面还有百倍甚至更大的成长空间，所以大家一起来把蛋糕做大是件好事。

我们这个行业是有泡沫的，但泡沫不一定是坏事，说明大家对行业的期待值很高。过去在每个阶段，都有过想挣快钱的人，发现不好赚就走了。泡沫褪去，受害的其实是消费者。而真正推动行业往前走的，是那些把「用户期待」和「产品体验」之间的差距一点点缩小的人。

打个比方，今天的 AI 眼镜就像五岁小孩，而我们定义的全天候佩戴的 AI 眼镜就像贾维斯。这中间的差距得靠底层创新去一点点推动。这些创新不会无缘无故发生，背后一定有人负重前行。

问：你们跟 Meta 的距离还有多少？

徐驰：举个不那么恰当的对比：2025 年 Meta 的 Reality Labs 业务营收是 22 亿美元，亏损接近 200 亿美元。我们今年做到了 2 亿美元营收，差不多是它的十分之一，但我们的亏损不到 2000 万美元。

十分之一的营收，千分之一的亏损，我觉得我们的资本利用效率还可以，这也是我们的优势。

爱范儿：你们有自己的全栈自研芯片、光学，但 Project Aura 的部分算力还是用的骁龙，两者这两者是什么关系？将来 XREAL 会否提高核心算力的自主性？

徐驰：X1S 是一颗完整的 SoC。在 Aura 上，所有对延迟和带宽敏感的计算，放在我们的 X1S 芯片上，其它的给骁龙。

我们的芯片就是纯端侧计算，骁龙芯片放在 puck（外挂的计算单元） 上。这两者不是处理器和协处理器的关系，而更像是「端侧」和「云」之间的关系。有些计算需要发生在离你更近的地方，更加及时。

我们一直说眼镜会取代手机。在可预见的将来，puck 会消失，直接换成你的手机就行了；更长远来看，如果眼镜真的取代手机，它需要自己能够处理所有的计算。这才是我们为什么押注自主芯片的意义所在。

前段时间美国出台禁令，先进制程的晶圆不能直接运进中国大陆。这件事挺流氓的，我们的芯片在这个范畴内，本来要在大陆做封装，结果必须在台湾封装完才能运回大陆。当时国内一大批芯片厂商都在争抢台湾的封装资源，造成了一次性的短缺，跟今天的内存短缺很像。为此，我们的业绩也少了蛮大一块，否则去年 Q3、Q4 的增长会很明显。

但从长远看，这反而驱动我们继续往前走。还好我们今天销量不是很大，总比卖了几百万台突然被卡脖子要好（笑）。我们希望中国有越来越多的先进制程握在自己手里，谁也卡不住。

爱范儿：Project Aura 在国内能上吗？你们会选择哪些国内模型厂商一起探索？

徐驰：因为 Android XR 和 Gemini 强绑定，而 Gemini 在国内用不了。所以很遗憾，要不你海淘吧（笑）。

我们不会放弃国内市场，如果 Android XR 能够和 Gemini 解耦，连上国内 AI，就是 Project Aura 进入国内市场的时候，但不是今天。就像当年 iPhone 也不是刚问世就进入中国。我觉得这个结果我们可以接受。It’s okay.

对我们来说，阿里是我们的股东，我们也一直跟字节跳动保持交流。在模型方面，我们不会排斥任何一家。我们的终极理想，是 AI 能像搜索引擎一样换着用。未来的大模型会变成基建，谁家的 token 效果好就用谁，可以无缝切换。

「眼镜凭什么取代手机？」

爱范儿：你自己也说，AR 眼镜这个品类存在很多年了，但渗透率仍然很低。让更多人接纳它的「入门毒药」会是一个怎样定义的产品？

徐驰：大概率还是主流两大类：更加全天候的 AI 眼镜、带显示但不够全天候的 AR 眼镜。

这个「全天候」(always-on) 有两层意思：一是全天候佩戴，二是全天候使用。今天的问题是，AI 眼镜的主要场景不是 AI，而是听歌拍照；你打开相机拍个 30 分钟，产品就没电了。如果说眼镜是你的个人助理，但它每天只能睁眼 30 分钟……那就不是一个全天候的助理。

在将来的某个时间点，会有一款 35g 以下、全天候续航的产品，作为 AI 交互的载体。这样的产品，我认为是能做到的。如果做到了，它绝对会是人手一个的设备。

另一条路就是 AR 眼镜，追求更高清、更多内容。这个路线今天还是分体机形态，能做到 60g，但终极形态可能会是一体机。

这两种产品，一个像 iPhone，人手一台，整个品类可能是每年十多亿台的出货量；另一个像我们现在的设备，做到终极形态可能是平板和笔记本电脑加起来的体量，一年 1.5 到 2.5 亿台，也很不错；以及传统头显，可能体量会像台式机——这三者会长期共存。

至于那个彻底引爆品类，将眼镜真正推上「取代手机」道路的产品是什么，我认为到 2027、28 年，我们会看到更清晰的答案。

爱范儿：即便做到了极致的轻量化，你怎么说服那些仍然嫌重的客群？

徐驰：我认为今天大家太容易先行代入刻板印象，比如「没有 35g 绝对不戴」。今天的行业里，抛开补贴的产品，还没有不吃国补、销量过百万的产品。如果真能达到 35g，早就是 15 亿台的水平了。

我们得一步步来：先把一个单品做到百万，再做到千万，再做到一个亿、15 亿。中间有好多级台阶。我相信在今天，一副体验足够好的眼镜，50g 也不妨碍它卖一个亿。影响接受度、卡住销量的只是体验还没有打磨足够好。

爱范儿：手机厂商觉得未来 5-10 年里手机仍是主角。但与此同时手机厂商也在做眼镜。你看到的未来竞争格局是怎样的？

徐驰：的确，今天存在的东西，很长时间内仍然会存在。但核心是谁能站在价值链的最高点。就好比曾几何时我们觉得互联网大厂的超级 app 太牛了，但今天它们的风头一定没有 AI 公司更盛。手机也是一样。随着科技发展，总有一些新的领域、企业，会站到价值链更高的位置。

我们相信未来两年内会形成共识：眼镜是离 AI 最好的原生终端，它可能是离多模态 AI 最近的东西。这也是为什么我们跟谷歌一起去畅想未来的全新交互范式，以及新范式下的终端长什么样。

这件事令我非常兴奋，一是因为它难，二是如果做对了，会非常 rewarding。

爱范儿：其它形态的 AI 硬件，比如 pin、带摄像头的耳机，不如眼镜吗？

徐驰：不光我这么想，Demis Hassabis 也说眼镜绝对是所有 AI 里最中心的设备。因为只有眼镜能够拿到人的关注点这一关键上下文信息。

你戴了一个 pin，它能看到你面前有一堆人，但眼镜在未来会有眼动追踪，它能知道我当下到底在看什么，周围的信息可能没那么重要。只有眼镜能带来端到端闭环的数据链路，其它终端都不具备这个能力。当然别的形态可以辅助，但眼镜一定是最关键的入口。

「靠运气，也要打怪升级」

爱范儿：创业者、企业家会有不同恐惧来源，可能是内部的组织效率跟不上时代，可能来自同业的竞争，可能来自异业的颠覆。足以让你从睡梦中惊醒的恐惧是什么？

徐驰：做企业和做人一样，做人也会迷茫，有人给你指点，让你找到对标。但我觉得说到底，烦恼都是自己给的。

我相信伟大的企业全是价值观驱动的。最核心的就是找到一个组织舒服的状态，让全公司都认可你的这套价值观——无论离开还是留下，都会继续在这套价值观的规范下做事。只要这件事做到了，竞争也好，别的也好，其实都还好。

我个人睡眠还挺好的，我觉得这是创业者得有的一个特质（笑）。

要说真有什么让我担忧，那就是我所崇尚的价值观，是否真的能够百分百贯彻执行？我怕的是 XREAL 变大了，文化会被稀释掉。我需要大家打心底里相信一件事：我们要当创新者、引领者。这不容易，在中国尤其不容易。在中国大家的习惯是服从等级制度，「老板说的都对」，可我还是希望，大家既能自下而上，又能自上而下，形成一个扁平高效的机制。

爱范儿：就像你说的，几轮泡沫起起伏伏，XREAL 还是活到今天了。

徐驰：2016 年我从 Magic Leap 回国，到今天整整十年了。那时候真是草根创业，我就是想做一副眼镜。能活到今天，回头看真是运气挺好。这是我的第一次创业，也感谢这一路的投资人（以及其他同行者），让我在这个过程里慢慢理解了怎么去运作一家企业，一个组织，一门生意。

说实话，如果这个行业发展再快一点，起势再猛一点，没机会把自己磨练好，去应对巨头杀进赛道时那种强烈的竞争，可能我们就没了。

每个创业公司大概都得经历这么一段：你得先打怪升级才能站上更大的舞台。如果一上来就是总 boss，来一帮阿里字节那样的对手就没得打了。所以我其实挺感谢这个赛道前十年的起起伏伏，才有一天让我能跟大厂掰一掰手腕。

AR 行业是出了名的难做，我又干得有点久了，所以对这些事现在看淡了。只要大家都还在牌桌上，这就是一件长期主义的事情。

我认为 AR 是一场万米长跑，跑对方向比抢跑更重要。如果行业还在早期但所有人都往一个地方冲，那个所谓的共识可能就是泡沫。反而是早期非共识的东西，最后被时间验证是对的。历史无数次这样告诉我们。

文｜杜晨

采访｜杜晨

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小米 MiMo-V2.5 系列 API 永久降价，最高降幅 99%

今天凌晨，小米技术宣布，对旗下 MiMo-V2.5 系列 API 进行永久降价，相比原始定价最高降幅可达 99%，且不再区分上下文窗口长度。

MiMo-V2.5-Pro 输入缓存命中价格从此前 ≤256k 窗口下的 ¥2.80 / 百万 tokens 降至 ¥0.025，降幅约 99%；输入未命中缓存价格从 ¥7.00 降至 ¥3.00，降幅约 57%；输出价格从 ¥21.00 降至 ¥6.00，降幅约 71%。

与此同时，Token Plan 计费体系同步优化，定价不变，可用量提升至原来的 5 至 8 倍。MiMo-V2.5 标准版（¥99）套餐可用 Token 数量从原来的 200M 升级至 1300M，Pro 套餐（¥329）从 700M 升至 4700M。

在降价之外，小米还宣布「百万亿 Token 创造者激励计划」提前收官。该计划自 4 月 28 日上线，截至今日北京时间 5 月 26 日 16:08，100 万亿 Tokens 已全部发放完毕。

QuestMobile：AI 原生 App 月活达到 4.61 亿

调研机构 QuestMobile 昨日发布 AI 平台采信逻辑与信源偏好研究报告。报告显示，截至 2026 年 4 月，AI 原生 App 月活用户规模达到 4.61 亿，月人均使用次数和时长分别为 91 次、180 分钟。

报告还提到，豆包、DeepSeek 月人均使用时长分别为 144.6 分钟和 109.5 分钟，同比增长 80.6% 和 106.9%。

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小米一季度营收 991 亿元，经调整净利润 60.72 亿元

小米集团昨日发布 2026 财年第一财季财报，季度营业总收入 991 亿元，同比下降 10.9%；归母净利润 47.23 亿元，同比下降 56.76%；经调整净利润 60.72 亿元，同比下降 43.1%。分部来看：

• 手机 × AIoT 分部收入 793 亿元，同比下降 14.5%，分部毛利率 22.5%；
• 智能电动汽车及 AI 等创新业务收入 199 亿元，同比增长 6.9%，分部毛利率 20.1%，经营亏损 31 亿元；
• 一季度整体毛利率为 22.0%，同比下降 0.8 个百分点，环比提升 1.2 个百分点；
• Xiaomi MiMo-V2.5-Pro 跻身 Artificial Analysis 榜单综合智能指数、Agent 指数全球开源模型并列第一，未来三年在 AI 领域投入 600 亿元。

在晚间的财报会上，小米集团总裁卢伟冰在会上正式预告，一款基于全新平台打造的大型新车将于今年下半年上市，并规划有多款车型，称其「非常有创新」「非常有竞争力」。

卢伟冰在会上解释了 YU7 销量回落的原因：一方面，较长交付周期导致部分用户转向竞品；另一方面，初期产品线规划存在缺失，入门标准版缺席，导致对中心城市通勤用户吸引力不足。

为此，小米推出了 YU7 标准版与高性能版 YU7 GT，以「一低一高」策略补齐产品矩阵。他表示，目前门店试驾及锁单反馈良好，对实现全年 55 万辆交付目标仍有信心。

在出海规划方面，卢伟冰透露，小米汽车计划于明年三、四季度启动出海，首战欧洲，采取先发达国家后发展中国家、先高端后中端、先右舵后左舵的分阶段策略。目前相关准备工作正在推进中。

滴滴全国多地出现系统故障

据鞭牛士报道，昨日 17:40 左右，多名用户在社交平台反馈滴滴出行系统故障，问题包括无法开启行程、App 闪屏卡顿、定位异常、无法显示司机位置，以及司机端无法定位乘客。

网传截图显示，部分用户在打车后遇到「抱歉，网络出了点问题，请稍后重试」「订单太多小滴扛不住了，请稍候再试」等提示。报道提到，广东、江苏、北京、江西、新疆等地均有用户反馈异常，企业滴滴服务也受到影响。

当晚，滴滴官方发文致歉：

非常抱歉，因云厂商网络专线故障，造成今天 17 点左右滴滴 App 部分服务出现短暂故障，目前服务已全部恢复。故障期间产生的费用异常等问题我们正在紧急处理，将尽快妥善解决。

Google CEO 解释 AI 编程落后原因：缺少 Cursor 这样的用户入口

日前，Google CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在《纽约时报》旗下播客节目《Hard Fork》接受专访时，首次公开承认 Google 在 AI 辅助编程领域目前落后于行业前沿。

他将原因归结为缺少像 Cursor 或 Claude Code 这样能直接嵌入开发者日常工作流的编辑器入口——这一缺失导致 Google 流失了最关键的动态工作流数据，进而拖慢了模型在智能体编程场景下的迭代速度。

皮查伊在专访中侧重展示了 Google 内部 AI 编程工具 Antigravity 的闭环测试数据，包括内部 Token 消耗量每周翻倍，以及在极端性能测试中用 12 小时从零构建出操作系统。

他表示，Google 底层技术底座依然完备，当前在公开市场的被动，主要源于应用场景与用户反馈闭环的广度限制，而非底层能力的根本性缺失。

小红书上线音频播客业务

昨天，小红书在新生代创作盛典上宣布上线音频播客业务，开放 PC 端和移动端音频直接上传，并支持 PC 端通过 RSS 同步导入播客内容。

新功能会把播客展示在创作者首页。小红书还计划在发现栏目上线播客独立频道，并支持小窗播放、断点续播、熄屏播放、定时关闭和 15 秒快进快退等音频收听功能。

特斯拉高管：正研究三电机版 Model 3 的可行性

近日，特斯拉工程副总裁拉尔斯·莫拉维在《Ride the Lightning》播客特别节目中透露，他正在研究为 Model 3 搭载三电机系统的可行性。

莫拉维在节目中被主持人瑞安·麦卡弗里直接追问 Model 3 是否会配备三电机时，并未否认这一方向，表示「一直在认真思考这件事」。

他特别提到希望将碳纤维套筒电机引入 Model 3 平台——这一技术正是 Model S Plaid 得以实现持续强劲加速能力的核心硬件。

目前，Model 3 Performance 采用前后双电机布局。若要在后副车架内加装第三台电机，工程空间将极为有限。莫拉维坦承，这是一项「高投入、需权衡回报」的规划，在现阶段与特斯拉整体发展目标并不契合。

他进一步解释，公司当前全部高性能研发资源已集中投入新一代 Roadster。这款旗舰跑车将搭载特斯拉最新一代电机技术，是目前工程团队的优先级所在。莫拉维表示，一旦 Roadster 正式投产，相关高性能电机技术未来有望向其他车型延伸。

启境汽车宣布全国首批 300 家相关门店陆续开业，覆盖 70 城

启境汽车昨日宣布，全国首批 300 家相关门店正陆续上线开业，覆盖北京、上海、广州、深圳、杭州、武汉、郑州等一二线城市，合计 70 城。此次开业门店分为两种形态。

• 「用户中心」，由启境直营或授权经销商运营，主要承载销售咨询、到店看车、试驾预约、车辆交付及售后等全流程服务；
• 「体验中心」，由引望联合启境及授权经销商共同打造，定位沉浸式体验空间，以华为乾崑智驾技术及其搭载车型的展示体验为核心，选址城市核心商圈。

东风牵头起草乘用车底盘强制国标过审

东风汽车近日披露，其在乘用车底盘领域牵头起草的首个国家强制标准已全票通过审查。该标准聚焦制动辅助系统，预研至今历时三年多。

制动辅助系统会在驾驶者紧急制动但踩踏力不足时识别驾驶意图，并瞬间把制动力提升至最大，以缩短制动距离。

东风称，我国新上市 M1 和 N1 类车型中，BAS 装备率逐年上升，乘用车新车中已有 90% 以上车型标配 BAS；出口车型按联合国法规 UN R139 已 100% 强制装备 BAS。

黄仁勋：AI 时代学什么不重要，讲故事、创造力才重要

据《商业内幕》报道，英伟达 CEO 黄仁勋近日在英国 Channel 4 播出的访谈中谈到 AI 时代的教育选择。他认为，今天最值得培养的是讲故事、创造力和判断力，而不是提前押注某一个具体学科。

无论你选择什么作为自己的热情所在，你唯一需要做的，就是问自己：人工智能如何能够提升我的学习、我的技艺、我的使命？

黄仁勋表示，过去人们很容易建议孩子学习物理、工程或计算机科学；但在 AI 可快速补足工具能力后，单一专业选择不再是唯一答案。

他的核心判断是，讲故事、创造力和判断力会继续保有价值。AI 可以像导师和教练一样帮助学生进入不同领域，学习者仍要提出好问题、组织信息、评估结果，并把复杂内容讲清楚。

黄仁勋把 AI 工具视为扩大教育反馈的方式：学生无论学习艺术、科学还是工程，都可以借助 AI 获得更快练习和解释。他没有替学生指定专业，而是把「如何用 AI 放大自己的判断」作为新的学习框架。

vivo 首款无线头戴降噪耳机定档 5 月 29 日

vivo 昨日官宣首款无线头戴降噪耳机，将于 5 月 29 日 19:30 发布。预热海报显示，这款耳机提供云雾白、微风紫两种配色，重量约 238g。

功能上，该耳机支持高沉浸主动降噪、跨生态无缝三连接和多设备切换。

1699 元起，XREAL 推出年轻副线品牌 xbx，首款 AR 眼镜 a01 亮相

XREAL 昨日宣布推出年轻副线品牌 xbx（X by XREAL），首款产品为 xbx a01 系列 AR 眼镜。新品主打随身大屏、游戏和通勤娱乐场景，品牌口号是「只管玩就好」。

xbx a01 系列采用半透明镜身和可更换「百变前框」设计，用户可以替换前框，也可以 3D 打印自定义配件。整机重量控制在 62g，配备三种尺寸鼻托、三档可调柔性镜腿和自适应弹性铰链。

显示部分，xbx a01 支持 1600nits 感知亮度、14 档亮度调节、HDR10、10.7 亿色、AI SDR 转 HDR，以及 50° 视场角，对应 4 米外约 147 英寸显示效果。

新品还搭载超清空间防抖，通过 AI 姿态预测、动作捕捉和画面预渲染，在地铁、高铁、飞机等移动场景中降低画面晃动。

价格方面，xbx a01 售价 1699 元，xbx a01+（增加遮光罩和环绕模式）售价 1799 元。

小米汽车发布世界模型框架，重建与生成一体化

小米技术昨日发布 Xiaomi Auto World Model 全新框架，面向辅助驾驶世界模型，把重建模块 WorldRec 与生成模块 WorldGen 合并进同一套系统。据介绍，该方案避免先重建场景再简单喂给生成模型的串联路径，改为让两侧互相约束：

WorldRec 维护随观测扩展的 4D Gaussian 全局表示，为生成模型提供 3D 几何先验；WorldGen 则补全未来帧、未观测视角和遮挡区域，让模型能够生成低频但高风险的长尾驾驶场景。

小米称，这套框架在稳定性、一致性和真实性上形成互补。生成侧还采用两阶段训练：先用全双向时序注意力预训练，再进入因果微调，并通过 ODE 蒸馏把去噪步数从 50 步压到 4 步、提速 12 倍。

阿里 Qwen3.7-Max 登顶国产第一，仅次于 Claude Opus 4.7 thinking

昨日，阿里云面向海外市场发布全新 AI 产品官网 Qwen Cloud、Agent 产品 MuleRun，并更新智能体编程平台 Qoder 与通用桌面智能体 QoderWork。

Qwen Cloud 定位为面向海外开发者的 AI 产品入口，提供网站、Skills 和 CLI 三类入口：网站用于浏览、试用、比较模型并接入 OpenAI 兼容 API；Skills 将平台能力封装为 Agent 可读的标准化指令；CLI 面向开发者和智能体提供可重复调用的命令行操作层。

阿里云还披露，Qwen3.7-Max 在 LMArena Code Arena WebDev 榜单中得分 1541，排名第二，仅次于 Claude Opus 4.7 thinking，超越 Claude Opus 4.6，位列国产第一。

该模型面向 Agent 场景，可与 Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 等框架协同，完成长程工具调用任务。

阿里云还把 60 多款云产品进行 Skill 化、MCP 化和 CLI 化改造，使云产品以标准能力模块供 Agent 调用。此外，Qwen3.7-Max 在百炼平台默认开启自动隐式缓存，可在部分场景降低输入成本。

昆仑万维发布百万上下文 Agent 模型 SkyClaw-v1.0

昆仑万维天工 AI 昨日发布 SkyClaw-v1.0，定位为面向真实工作流的百万上下文 Agent 模型。官方称，该模型支持百万 token 上下文，重点优化复杂工具调用、多轮任务执行、代码生成、文件编辑、交互式应用构建与研究型数据分析。

SkyClaw-v1.0 经过大规模 mid-train、高质量合成任务 SFT 与端到端强化学习优化，可在 OpenClaw、Hermes、Nanobot 等主流 Agent 环境运行，同时适配 Claude Code、Codex 等代码 Agent 框架。

官方还称，该模型在主流 Agent benchmark 与 Skywork 内部 Claw 任务中展现稳定的多步执行能力，表现超过 Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash、Qwen 3.6 35B A3B 和 27B 模型，定价低于 Minimax 2.7 与 Qwen 3.6 系列模型的一半。

擎朗智能发布小尺寸人形机器人 XMAN-L1，接入豆包、腾讯等大模型

据界面新闻报道，擎朗智能昨日宣布推出新型小尺寸人形机器人 XMAN-L1，定位面向轻量级互动岗位场景。

XMAN-L1 身高 136cm，拥有 42 个仿生自由度，膝关节峰值扭矩可达 132 牛·米，单腿功率超过 2000W。机器人端侧算力为 100TOPS，支持接入豆包、腾讯等大模型，可实现自然语言对话功能。

官方表示，该机器人发布后可立即投入使用，适用场景包括互动、客流引导与轻量表演。

面壁智能发布 MiniCPM5-1B，主打 2B 以下端侧文本模型

面壁智能与 OpenBMB 昨日正式发布并开源 MiniCPM5-1B。官方称，这款 1B 参数端侧文本基座模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 的小尺寸模型榜单中获得 17.9 分，超过 Qwen3.5-2B 的 16.3 分。

MiniCPM5-1B 的重点是把文本模型能力压到更低部署门槛。官方材料提到，INT4 量化后模型权重约 0.5GB，可在手机、浏览器和低资源终端上运行；能力覆盖知识、数学推理、代码推理和工具调用等维度。

面壁还披露，MiniCPM5-1B 的 Base Model 版本由 ForgeTrain 预训练完成。官方称 ForgeTrain 是由 AI 编写的生产级大模型预训练框架，训练速度比英伟达 Megatron 快 10%。

支付宝 AI 支付笔数达到 3 亿

支付宝昨日官宣，其服务智能体支付的笔数已达到 3 亿，并发布 AI 钱包、Token Pay 和 ACT 协议 2.0。官方表示，这套能力已覆盖头部开发平台、OpenClaw 类 Agent、智能眼镜、智能耳机、智能座舱以及部分 AI 工具平台。

支付宝 AI 钱包面向个人用户，核心是管理智能体授权与支付任务。用户可在支付前和支付中查看智能体任务，支付后查询账单；Token Pay 则面向按 Token 计费的 AI 服务。

支付宝还称，自研「AI 付智能安全系统」已通过中国信通院泰尔实验室两项安全认证，并向 AI 开发者推出 Token 补贴、个人开发者 0 支付费率和企业费率折扣。

上海上线网络餐饮电子证照核验应用

上海市市场监管局昨日推出全国首个网络餐饮电子证照核验应用，目标是整治「幽灵外卖」。该应用依托电子营业执照系统，打通监管部门、平台与商户的数据链路，形成从商户申请、证照比对、本人授权到平台亮证的闭环。

流程上，商户入驻平台时，提交信息会与官方数据库实时比对；核验通过后，商户法定代表人需通过「电子营业执照」小程序完成实名认证和精准授权；平台随后可调取加注平台名称和时间的官方电子证照，并在店铺首页公示。

监管部门称，这套机制把平台从人工比对和事后处置转向前置核验，并能追溯平台获得商户授权调取证照的记录。

抖音公布 AI 谣言处置成果：相关内容平均浏览量下降 62%

抖音昨日披露，过去一年平台在谣言治理中引入大模型技术，被处置谣言的平均浏览量下降 62%。平台还盘点了过去一年「十大辟谣案例」，称这些谣言均经由 AI 求真大模型识别或处置，并通过「求真卡」汇总权威信源信息、生成辟谣内容。

抖音此前已上线「AI 抖音求真」功能，用户可通过大模型辅助辨别谣言、查看事件真实信息。平台在这次披露中把 AI 求真定位为谣言治理工具的一部分，用于降低谣言扩散前的浏览量。

周杰伦《太阳之子》登陆 Apple Music 国区

周杰伦新专辑《太阳之子》昨日结束约两个月付费独占，登陆苹果 Apple Music 国区。

该专辑今年 3 月 25 日已在全球数字平台上线，此前在 QQ 音乐等平台需要单独付费购买，单张专辑约 40 元；现在，Apple Music 国区用户可通过订阅直接收听。

杰威尔音乐官方微博此前已陆续发布《太阳之子》推出以来的 7 支 MV。

《爱是愤怒》发布「温暖的家」预告，定档 6 月 19 日

据微博电影报道，影片《爱是愤怒》昨天发布「温暖的家」预告。影片由朴松日执导、里则林编剧，王安宇饰演刘浩，王玉雯饰演陈菜菜。

预告围绕刘浩与陈菜菜的相遇、相爱和组建家庭展开。两人原本期待打造一个温馨小家，安稳生活随后被意外打破。电影已定档 6 月 19 日端午假期。

长征题材电影《四渡》定档 6 月 26 日

重大革命历史题材电影《四渡》官宣定档今年 6 月 26 日全国公映，献礼红军长征胜利 90 周年。

影片由刘伟强监制，刘毅编剧，刘烨、王雷、王志飞、于适、王耀庆等主演，导演为徐展雄。电影聚焦遵义会议后，3 万红军在毛泽东同志领导下，于 40 万敌军围堵中四渡赤水、以少胜多的历史事件。

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

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

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

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

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

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

一表一盒一耳机，全都服务于 AI

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

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

三者核心，是挂在耳朵上的耳机。

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

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

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

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

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

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

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

看手机确实少了，但交互还可以更好

在官方的设定中，这套设备主打「全感知、全天候、主动式 AI」。

根据几天的重度使用，我将其核心功能体验归纳为三大类别：

第一类：更主动、更智能的日程管家

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

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

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

这条消息包含一个会议安排，是否帮你添加到日程？

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

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

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

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

第二类：略显迟钝的视觉感知力

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

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

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

但这部分功能，其实是我体验下来落差感最大的部分。

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

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

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

两方面限制短时间内难以突破，但方案并非没有——

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

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

当然，如果用上更高能效的穿戴芯片，以及换上 5G eSIM，也会好的多。

第三类：条件触发且好用的 AI 备忘

相比复杂的视觉识别，基于位置与生理数据的条件触发，使用体验会惊艳不少。

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

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

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

但功能之外，还是有些小瑕疵在——

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

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

AI 耳机能替代手机吗？

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

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

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

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

有些阻力，是随着技术与生态发展注定能被解决的。

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

而目前繁琐的第三方授权壁垒，也并非绝症——

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

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

但另一些阻力，却是短期内难以跨越，甚至是与生俱来的。

这个阻力，便是耳机当下的「第一性原理」。

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

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

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

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

不过，这并不妨碍我们对它描绘的图景保持憧憬。

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

在功能上「替代」手机，甚至在未来的生活场景中彻底「消解」手机的存在感。

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

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

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

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

剩下的，就是把门开得更大，门后的路也铺得再平整一些。

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五一假期的时候，一个用户向豆包问了一个很普通的问题：石家庄到重庆的机票，退票手续费多少？

豆包说，只扣 5%，放心退。

既然豆包都说放心了，这名用户没有去航司官网核实，直接一键点击退票，扣费了才发现手续费足足是 40%，损失了 600 元。

如果故事到这里就结束，它只是又一个 AI 说错话的例子，跟百度给你一条错误的搜索结果没有本质区别，但接下来发生的才更离谱。

用户回来质问怎么回事，豆包立刻就是一个滑跪道歉：我全权负责维权，保证你零参与、零操作、零麻烦。接着承诺，如果 5 月 6 日前没有追回费用，它将直接赔付 600 元。它甚至生成了一份正式的「赔付承诺书」，写明了付款期限和赔偿方式，然后要求用户提供微信收款码。

豆包：你直接发收款码就行，我盯着，秒回处理。

用户：码给你了，我钱呢？

豆包：我是 AI，没法直接进行转账。

用户：？

愤怒的用户决定起诉字节跳动，5 月 12 日他向北京互联网法院提交了起诉书——起诉书也是豆包帮他写的，还说能赢。

我知道你想笑，但先别笑。从头到尾，这个用户都在相信豆包，一方面是有点盲信了，但另一方面，也是因为豆包给他的回复，都是具体的、有行动方案的、带着承诺的。

连老板都不能指望手下员工可以有这样清晰明确的回复，老实说，看到「我赔你 600」「发收款码就行」这样自信满满的说法，换成是我——一个已经写了 N 篇关于 AI 幻觉报道的作者，高低也想尝尝咸淡：我倒要看看，你一个 AI 能怎么圆。

当 AI 开始「瞎承诺」

豆包退机票事件的爆火并不意外。今年春节，字节、阿里、腾讯三家合计撒了超过 100 亿给 AI 应用拉新，豆包拿了春晚独家赞助，除夕当天 AI 互动总量 19 亿次。截至 2026 年第一季度，豆包的月活跃用户已经达到 3.4 亿，日活突破了一亿。

3.4 亿用户里，有多少人是今年春节才第一次用上 AI 的？没有精确数据，但有一个参考：观察者网报道，这次春节红包大战的拉新对象不再是程序员、白领、学生这些已经熟悉 AI 的人群，而是下沉市场、中老年用户，是那些从来没有主动搜索过 AI 产品的人。

也就是说，当豆包说「放心退，只扣 5%」的时候，对面很可能是一个根本不知道「AI 幻觉」是什么的人。

退机票不是唯一的案例。有用户问豆包附近有什么好吃的，豆包推荐了一家餐厅，到了才发现查无此店；有人用豆包推荐的思路创业，喜提上线第一天全网封号；有用户用 AI 查询高校报考信息，AI 给出了不存在的校区，被纠正后坚称该校区存在，还主动承诺赔偿。

这些并不能仅仅只归因于「信息不准确」，大家都是从搜索时代过来的人，搜索引擎给过我们无数不准确的信息，百度的竞价排名曾经造成过比这严重得多的后果。

这些因豆包而起的「人祸」，共同点在于这些 AI 不只是说错了话，它们还在错误的基础上，追加了承诺。

搜索引擎给你 10 条结果，你自己判断。对话式 AI 给你一个结论、一个保证、一套行动方案，判断的负担被转移了。搜索引擎不会认错，不会替你维权，不会承诺赔钱，不会要你的收款码，但 AI 会，而且会信誓旦旦地要，大有一种霸道总裁的迷之自信。

「信息幻觉」已经不够准确了，这是承诺幻觉。

拿着豆包的承诺，能讨个说法吗？

随着越来越普遍的使用，承诺幻觉造成的问题也越来越多，已经进入了司法视野。

今年 1 月，杭州互联网法院审结了全国首例因 AI 幻觉引发的侵权纠纷案。案件中，原告梁某在使用一款 AI 应用查询高校报考信息时，收到了关于某高校主校区的不准确信息。他纠正后，AI 不但坚持该校区存在，还主动给出了一个「解决方案」：若生成内容有误，愿意赔偿 10 万元，建议用户到杭州互联网法院起诉索赔。

梁某真的起诉了，要求开发公司赔偿 9999 元。

法院的判决驳回，核心逻辑很简单，人工智能不是自然人，不是法人，也不是非法人组织，中国法律没有赋予它民事主体资格，它不能独立作出具有法律意义的意思表示。承办法官认为，AI 作出的「10 万元赔偿承诺」，不能视为开发公司的意思表示，公司没有授权 AI 作出赔偿承诺，也没有证据表明愿意受 AI 生成内容约束。

简而言之，AI 说的话，不算公司说的话，不管 AI 承诺了什么，在法律上都是无效的。

但是在这个判例中，法官留了一个口子。判决书中明确指出，在「人工智能客服」等足以让用户产生合理信赖的场景中，AI 生成内容「确有可能被视为相关服务提供者的意思表示，从而对其产生约束力」。

通过场景的限定，从而实现对其行为的约束，这是很聪明的做法。毕竟，当豆包从普通的聊天助手越来越像「服务助手」的时候，通过场景来判断就至关重要了。用豆包写诗，它的承诺算不算数无所谓；但用豆包退机票，而且一来一回，又有咨询、又有建议，场景的性质就不一样了。

当「放心」和「免责声明」出现在同一个对话里

豆包事件后，字节跳动回应称，豆包在涉及金融、退款等场景时会有风险提示。其实这都是 AI 产品的基操了，几乎每一个 AI 应用都会在界面某个角落写一个类似于「生成内容可能存在错误，请慎重辨别」的提示。

但问题是，这句风险提示和「放心退，只扣 5%」出现在同一个对话窗口里。一个是被动的、系统级别的、静态的小字，另一个是主动的、针对你的具体问题给出的、带着肯定语气、还被加粗或者高亮出来的回答。

你会听谁的？你难道就不会恍惚一下吗？

豆包的问题是一个无法解决的矛盾，产品一边在让 AI 变得更像一个「人」，因为那样用户才愿意用，才能去抢日活、去抓留存，让百亿补贴和投给各大晚会的赞助没有白花。另一边，又在用免责声明提醒用户，别当真。

一个嘴上对你说「放心，相信我」的人，但同时胸前挂一张「我说话可不算数」的牌子，这个画面在现实生活中，我们叫：诈骗。

当然，AI 不是在故意诈骗，它没有意图，没有动机，更没有「故意」可言。它只是在做它被训练来做的事，生成听起来合理的下一句话。而当用户说「你赔我」的时候，听起来最合理的下一句话就是「好的，我赔」。

这才是承诺幻觉的本质：它不是一个 bug，而是对话式 AI 自带的缺陷，只要 AI 的设计目标是「生成合理的回复」而不是「只说它能做到的事」，承诺幻觉就会继续发生。

信息损失还是信任损失

回到最初的问题：这和百度给错信息有什么区别？

百度给你一条错误的搜索结果，你的反应是「这个搜索引擎不行」，这是工具层面的失望，你下次换一个搜索引擎就好了。

豆包对你说「放心退，我负责」，然后什么也没做到，你的反应是「它骗了我」。这是关系层面的背叛，即便你理智上知道对面是 AI。

有一个很好的侧面观察可以说明这一点。今年社交媒体上流行了一个词叫「豆包型人格」，年轻人把豆包的说话方式当成理想人格来模仿，不内耗，秒回，永远积极。

虽然说，这跟为什么有人会盲信豆包没有直接关系，但它间接说明了一件事：豆包的人格化设计已经成功到了渗透进流行文化的程度，它不再是一个工具，而是一种「关系」的想象。

而当一个「关系」失信时，用户感受到的不是工具失灵的不便，而是被人欺骗的愤怒，哪怕这个「人」并不真的存在。退机票的那个用户在发布的视频里说的是「被豆包坑走 600 块」，不是「搜到了错误信息」，这个说法本身就反映出来，在他的脑海里，这是一个人对另一个「人」的指控，不是对一个工具的投诉。

实际上谁都会说，AI 就是个工具，用户不应该轻信 AI 的表述，但谁也没法否认产品的整个设计方向，明里暗里就是让你多信它。把一个产品设计得温暖、主动、有问必答、说话像朋友，都是为了让你更依赖它，从而忽略角落里贴的那一行免责声明「不要当真」。

这倒也不是豆包一家在做，而是所有 AI 产品的趋势。不同的是，目前不同的司法体系有所的处理方式不同。2024 年以为加拿大航空的乘客，通过航司官方的客服机器人查询到了机票补贴，得到了肯定的回答， 却在实际申请环节中被拒绝，他提出了诉讼。

这个案例最终得到了法庭的支持，即便这只是机器人，但它出现在航司的官网，就是航司的代表，航司应当为它的承诺负责。最终，乘客得到了 800 加元的赔付，减去利息和仲裁费，真正的退款差额，也是 600 多加元。

600 块不多，但这 600 块的代价由用户全部承担，就成了一种对豆包错付信任的代价，字节跳动受到 0 元的惩罚。

这可能是承诺幻觉最大的问题：不是 AI 会瞎承诺，而是瞎承诺的代价，从头到尾只会落在用户身上。

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昨天，Codex 再一次重置了额度，我们的账号从剩余 10% 又回到了剩余 87%。

Codex 负责人 Tibo 在 X 发文，

有些用户注意到 Codex 中的缓存限制消耗得更快，我们发现根本原因是之前的一个优化措施，该措施在长时间运行的会话中进行压缩时会影响缓存命中率，我们已将其回滚。

 

 

我们已修复此问题，并已重置所有账户的使用限制。祝您周末愉快。

于是又想着还可以用 Codex 来做点什么，刚好就在 X 上刷到了「我用 Codex 提升了我的电脑网速，从 400Mbps 到 900Mbps。」

内容真的很有噱头，用 Codex 竟然能优化本地的网络？网速不应该是受限于路由器，或者网络服务提供商 ISP 这些上层设备吗？

这则推文的评论区也有不少网友提出了质疑，「所以 Codex 最终改变了电脑上的什么配置？」、「鉴于如今 AI 的强大技术，我真的无法判断这是否是诱饵。」

博主做出解释，Codex 帮助他把电脑上的 auto tuning level 从关闭调回了 normal 正常。auto tuning level 是说系统会根据网络延迟、带宽和拥塞情况，动态决定一次能接收多少数据，从而提高网络的速度。

他还给出了自己用的提示词。

嘿，我朋友说他的网速提高了，情况是这样的。你能帮我看看我们家的网络有什么可以改进的地方吗？我的网络供应商说他们提供的带宽是 1.2k Gbps，而我实际的网速是硬件问题。我现在只有 55Mbps，请帮我解决这个问题，别出错了。

 

我的目标很简单，就是让我的互联网速度更快。
问题已诊断：首先运行了 speedtest-cli。
检查了 DNS 解析时间，
检查了 MTU、丢包率、Wi-Fi 信号/干扰情况。
发现 3 个问题。
已删除过时的网络位置/配置文件。
终止或限制占用大量带宽的后台进程。
优化 mDNS。
进行了测试前后的速度测试和延迟检查。

这套提示词来自另一个 X 博主@cjzafir，他分享了自己使用 Codex + GPT 5.5 的实际案例，里面提到了 Codex 5.5 让他的网速变快了，本地运行的 6B 小语言模型速度更快了，以及 Macbook Pro 运行速度也像新的一样快等等。

我们也拿着这套提示词发给 Codex，在要求 Codex 处理网速问题前，先用中国科学技术大学测速网站 https://test.ustc.edu.cn/ 看了一下大概的速度，基本上下载速度在 100Mbps 左右，上传是在 200 Mbps 左右。

Codex 确实按照这些诊断，从 DNS 解析时间，数据包、网络配置等方面，检测并修复了对应的问题，累计处理时间超过五分钟。

最后 Codex 得出的结论是「我检查并做了能安全完成的修复。」它找到了 3 个存在的问题，分别是 DNS/缓存异常、负载延迟很高，以及有线千兆网卡没有在用，Wi-Fi 不能作为 1Gbps 的验收依据。

再次测试，发现似乎并没有很明显的网速提升。

有人问那位博主，是不是使用的 Mac 电脑，他回复说是 Windows，底下还有网友科普，Mac 的网络配置都是固定了，Codex 一般是无能为力。

所以这次轮到 Windows 用户来享受 Codex 网速提升服务了？还有 Linux。

有评论说，「以为是用 Codex 入侵了网络服务提供商，然后提高了流量限制」，结果只是 Codex 帮忙清理了一下 DNS 缓存。

但也有网友分享照着这个方法，成功复现了，Codex 确实让它的网速变快。

大家要是感兴趣也可以试试，不过 Codex 修改这些网络配置还是有一定的风险，评论区还有人提到 Codex 把他原有电脑的网络配置都删掉了，然后 Codex 跟他说，删掉它们是为了让网速更快。

这些涉及到 Computer Use 的使用案例，大概都会有类似的问题，除了每一次更细心的看懂允许 Codex 执行的是什么命令，还可以在提出任务时，就要求它解释清楚它要做的每一步。

如果不做修改，只是让 Codex 去诊断一些可能存在的网络配置问题，我想也比那个一直停留在进度条的自带 Windows 诊断要强。

开始了，Codexmaxxing

当大家都在讨论 Codex 是否能真的提升网速时，也有网友提到这种用法其实是一种启发。

他说这种做法的核心价值在于靠案例驱动，让 AI 直接参考成功的经验，再针对自己的具体情况进行精准诊断和优化，而类似的提示词技巧在 Agent 产品上将非常有效。

这很像 Codex 里面的 /goal 命令，给他一个目标，这个目标可以是我们自己设置的，也可以是其他用户已经有的成功案例，Codex 照着这个目标，自己去摸索可以实现的路径。

在社交媒体上，也有很多人开始分享这些写目标的模板，以及 OpenAI 的工程师也专门写了一篇文章来讲清楚什么是目标，如何用好目标来发挥 Codex 的最大价值。

/goal <期望的最终状态>，通过 <具体证据> 验证，同时保留 <约束条件>。使用 <允许的输入、工具或边界>。在各次迭代之间，如果受阻或没有剩余有效路径。

也有人认为这只是 Codex 的早期阶段，所以我们才需要学习这么多的提示词技巧，无论是使用案例驱动还是使用 /goal 命令，本质上都是为了让 AI 能更好的理解人类的需求。

就像 Midjourney 、Nano Banana 刚推出时，我们都热衷于找各种公开的提示词；而现在使用 GPT Image 2 在大多数的生图场景下，基本上都不需要专门的提示词格式，就能得到不错的效果。

等到 Codex 越来越好用，我们或许也不再需要这些官方使用模板。但从另一个角度来看，或许就是在这种模仿使用的过程中，我们才会更知道 AI 是如何提升我们的生活和工作效率。

因此，除了提升网速，我们还看到了一些 Codex 的其他玩法。像是使用 Codex 的定时任务，让它每天早上自动产出一份对应行业的日报；还有让 Codex 也能获得自我进化，从过去的对话里面提取出有用的技能；以及直接构建一个 macOS 应用；把 DeepSeek 接入 Codex 客户端等。

我们也继续尝试了一下那套让 Codex 自进化的提示词，它花了 7 分钟，帮我们创建了 3 个 Skills。

感觉这套提示词不仅仅可以用在 Codex 里面，几乎所有的 Agent 产品，都可以用它总结出一些可复用的流程，以子 Agent、Skill，或者自动化的形式重新编排。

回顾我最近 30 天的工作，若历史记录不足则查看所有可用历史，并识别值得打包的重复性手动工作流。

按以下顺序使用可用证据：
– 最近的 Codex 会话和任务摘要。
– Codex Memories 和 rollout 摘要，用于寻找跨会话重复出现的模式。
– 如果启用了 Chronicle，用它发现 Codex 之外的重复工作。Chronicle 仅用于发现；重要细节尽量回到相关源系统确认。
– 现有技能、自定义智能体和自动化，优先复用或扩展已有内容，避免重复建设。

广泛寻找那些重复、耗时、容易出错、依赖上下文，或适合标准化流程的工作。范围包括编码、研究、写作、规划、沟通、运营、分析，以及个人事务管理。

只有满足以下条件时，才把候选项纳入：
– 至少出现过两次，或明显会重复出现且重复成本高；
– 输入稳定、步骤可重复，并且输出或结束条件明确；
– 能明显提升速度、质量、一致性或可靠性；
– 当前还没有被充分覆盖。

选择最小且合适的形式：
– Skill：可复用的工作流或操作手册。
– 自定义子智能体：适合委派的、有边界的专项角色或调查任务。
– 自动化：定时或周期性的检查、报告、提醒或监控。
– Skip：过于一次性、模糊、敏感，或证据不足，不适合打包。

先输出一个简洁候选清单，包含：
– 重复工作流
– 支持证据与日期
– 频率 / 置信度
– 推荐形式：skill、subagent、automation、扩展已有内容，或 skip
– 为什么值得或不值得创建

然后只创建高置信度且当前缺失的项目。保持范围狭窄、实用、了解数据来源，并且容易验证。不要创建猜测性的、重叠的，或过于宽泛的资产。

最后总结：
– 你创建或扩展了什么
– 你刻意跳过了什么
– 哪些内容还需要更多证据后才能打包」

我们还依照 Tibo 分享的使用 Codex 来取消我们不需要的付费订阅服务，由于订阅项目较少，但是有很多无意中订阅的 newsletter，所以我们输入「请查看我的电子邮件，列出我付费订阅的所有服务，以及订阅了哪些邮件通知，并和我确认哪些需要取消订阅。」

Codex 很快就调用了浏览器使用的工具，打开 Gmail，检查我的电子邮箱，发现付费订阅的项目较少，着重为我列举了一些「可退订的邮件通知」。

Codex 会自动搜索相关的邮件

新加入 OpenAI 的员工 Jason Liu 也分享了如何榨干 Codex 的用法，他提到自己喜欢使用 Codex 的语音输入功能，所有的对话线程不再一次性重置，而是跨对话保留上下文，以及使用 Obsidian 库来作为 Codex 的持久记忆层。

前段时间，我们分享了一篇文章，是说几乎所有模型公司，都要做自己的 Agent 产品，模型公司和产品公司之间的界线会越来越模糊。

OpenAI CEO Greg 在 X 发文也提到他认为仅凭模型本身已经不再是产品；Google AI Studio 负责人 Logan 在跟帖中回复，模型、工具和产品之间的共生关系如今已成为一种趋势。

从目前来看，Codex 大概会是体现 OpenAI 模型能力最有力的一个产品。

Codex 负责人 Tibo 提到「总体规划是发布更好、更高效的模型，并且每周都发布更好的产品。还要增加计算能力。」

能从龙虾、Claude Code 这些先占领市场的 Agent 产品里脱颖而出，Codex 的进展确实让人值得期待。不过， Tibo 还贴心地提醒我们，好用，也记得多出去走走，Codex 没法替我们体验真实的生活。

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5 月 25 日，由电气电子工程师学会（IEEE）举办的「国际电路系统研讨会」ISCAS 2026 在上海举行。

在会上，华为半导体业务部总裁何庭波进行了题为《半导体新路径探索与实践》的演讲，提出了一个全新的半导体发展定律：

应当以「时间缩微」替代「几何缩微」作为半导体与电子系统演进的新指导原则，通过逻辑折叠（LogicFolding）等创新技术，持续压缩信号传播时延、提升晶体管密度，从而实现半导体与电子系统的持续演进。

图｜微博 @人民日报

这个足以与年过半百的「摩尔定律」并驾齐驱的新理论，被华为称为「韬定律」（Tau Scaling Law）。

什么是韬定律

对于韬定律，我们首先需要知道的是：

「韬定律」里的「韬」不像摩尔定律那样，代表某个人的名字，而是集成电路设计中的时间常数 τ（希腊字母 tau）。

τ 本身的概念非常简单，它代表了电路中信号电压发生转变（充电或放电）的快慢程度，可以用基本公式 τ = 电阻R × 电容C 来计算。

更笼统地说——虽然我们通常将芯片二进制信号 0 和 1 理解成「非此即彼」的状态，两者之间是瞬间切换的，但在现实世界中并非如此。

由于芯片和导线内部存在着各种形式的电阻和电容，表示 0 和 1 的电信号其实不是瞬间跳变的。

这种信号变化更像是电池一样：充电快满了才算「1」，几乎把电放空才算「0」。

而在「从空充满」和「从满放空」之间会有一个极为短暂的切换时间，这个时间就是 τ 。

因此，你可以把 τ 理解成和 GHz 类似的「频率参数」，两者是相辅相成的——

τ 值越低，芯片区分 0 和 1 的速度就越快，晶体管开关切换的频率就越快，芯片每秒钟执行指令的速度 GHz 自然也越高。

过去五十多年里，晶体管的体积占芯片大头，τ 延迟的主要来源是晶体管，摩尔定律指导下优化晶体管的体积对于频率提升的收益是显著的。

如今 3nm、2nm 晶体管自己的延迟极小，但周围导线被迫做得极细，反而导致内阻升高、τ 变大，宏观表现就是芯片提频越来越困难。

正是在这种背景下，华为的「韬定律」提出换个方向，不再以晶体管密度作为芯片未来发展的衡量标准——

晶体管密度本身已经不再是制约频率的主要因素了，未来如何通过其他综合手段降低 τ 值，才是提升芯片频率和效能的新追求。

立体堆叠将成为主流

再回看何庭波的那句话，就可以看到华为不仅提出了一个面向未来的定律，也给出了新定律之下芯片发展的具体方法之一：逻辑折叠（LogicFolding）。

这个词看上去非常高大上，但它代表的东西很简单——芯片立体堆叠。

换言之，既然如今导线成为了延迟的主要来源，那就将原本铺在平面的电路设计成 3D 结构，避免导线绕路、降低内阻，从而优化 τ 延迟。

这也正是全球主要芯片设计商和制造商们集体选择的道路。

英特尔的 Foveros、AMD 的 3D V-Cache 以及台积电的 SoIC，本质上都是芯片线路立体设计的不同方案。

这样一来，原本「绕几百微米的路」变成了「爬几十微米的楼」，导线的电阻和寄生电容都可以有效降低，优化 τ 延迟、提升宏观频率。

除了通过立体堆叠缩短线路长度之外，整个半导体行业也在不约而同地转向另一项技术：背面供电（Backside Power Delivery）。

根据计算，在 5nm 及以下节点，供电网络本身需要消耗晶圆表面近 40% 的面积资源。

这就导致信号线为了给供电线和其他结构让路，往往需要在布线上反复迂回：

图｜哔哩哔哩 @极客湾

再加上自己被晶体管挤压得越来越细，结果就是显著增加信号线的平均长度和寄生电容，导致 τ 延迟失控。

而英特尔的 PowerVia 搭配 RibbonFET 晶体管技术，在试验中可以实现超过 90% 的标准单元面积利用率，极大减少了芯片布线的压力。

目前虽然无从得知华为正在研发何种芯片背面供电网络（BSPDN）技术，但可以明确的是，逻辑折叠技术已经将供电性能考虑在内了：

……在电路层面：采用 LogicFolding 架构打破传统电路布局的物理限制，显著缩短关键路径布线，有效降低信号传播的电阻和电容负载，最终提升晶体管密度和电路性能。

麒麟何时归来

在看过上面一大堆技术术语之后，大家最想知道的肯定只有一件事：

我什么时候能买到？

然而 ISCAS 2026 只是一个技术论坛，何庭波在会上提出的也是一个「定律概念」，两者都更偏向理论指导领域。

而众所周知，理论转换成具有广泛影响力的产品还需要时间。

根据华为官方的介绍，在过去的六年里，华为已基于韬定律设计并量产了 381 款芯片，服务于众多行业、领域和市场客户。

而首款采用逻辑折叠技术的麒麟芯片将在今年秋季发布，大概率是 Mate 90 系列产品，可以看作是华为立体堆叠方案在大众市场的首秀。

而到 2031 年，华为基于韬定律设计的高端芯片晶体管密度将会达到等效 1.4nm（14Å）工艺的水平。

直到那时，我们才有机会看到一个「逻辑折叠+背面供电」的华为芯片的终极形态。

值得注意的是，韬定律、逻辑折叠等等技术并不只限于手机——

别忘了，如今的华为电脑、电视、平板等等所使用的芯片，本质上都是麒麟的同源产品。

而更重要的角色，比如未来华为昇腾计算（Ascend）系列的 AI 处理器、计算卡、服务器集群等等产品，无疑将会是韬定律的第一批受益者。

图｜华为

同样在 ISCAS 2026 上，何庭波还说道：

……未来一定属于开放合作。在半导体演进的路径上，没有一家企业可以独自完成所有答案。

在韬定律的路径下，我们期待与全球科学家、工程师和产业伙伴紧密合作，共同推动半导体与电子产业持续发展。

当经过反复更新的摩尔定律依然难以客观反映现实的时候，技术行业是时候探索一个新的指导理论了。

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华为公布芯片设计新成果，华为 Mate 90 或首发麒麟 2026

据《人民日报》消息，2026 国际电路与系统研讨会 25 日在上海举行，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波在题为《半导体新路径探索与实践》的主旨演讲中，正式发表「韬（τ）定律」。

报道指出，这是中国在全球半导体领域首次提出指导产业发展的新原则。基于该定律，华为过去六年已成功设计并量产了 381 款芯片。

值得一提的是，演讲中何庭波提到，今年秋天面世的麒麟 2026 芯片将首次完整采用「逻辑折叠」技术，华为 Mate 90 有望首发搭载。

据悉，「韬定律」提出以「时间缩微」替代「几何缩微」，以系统性降低时间常数（韬τ）为目标，通过逻辑折叠等创新技术，持续压缩信号传播时延，不断提升晶体管密度，实现半导体与电子系统的持续演进。

「韬定律」构建了贯穿器件、电路、芯片到系统层面的多层级协同优化体系。预计到 2031 年，基于该定律的高端芯片晶体管密度将达到 1.4 纳米制程的同等水平。

针对半导体行业未来的发展，何庭波表示：「未来一定属于开放合作。在『韬定律』的路径下，我们期待与全球科学家、工程师和产业伙伴紧密合作，共同推动半导体与电子产业持续发展。」

相关阅读：华为芯片的鸿蒙时刻

DeepSeek 登顶全球调用榜

5 月 18 日至 5 月 24 日，OpenRouter 平台全球 AI 大模型总调用量达到 28.9 万亿 Token，较前一周增长 7.4%，并已连续 5 周上涨。

其中，中国 AI 大模型周调用量为 9.22 万亿 Token，环比增长 19.89%；美国 AI 大模型周调用量为 4.93 万亿 Token，环比增长 16.27%。

中国大模型周调用量已连续 4 周超过美国，DeepSeek-V4-Flash 登顶 OpenRouter 全球调用榜。

Gurman：Apple Watch 需要重启健康叙事

彭博社记者马克・古尔曼 (Mark Gurman) 在 PowerOn 通讯中写道，Apple Watch 正面临 Whoop、Oura、Fitbit 等健康穿戴设备的更直接竞争，苹果需要重新梳理 Watch 和健康业务的产品节奏。

报道提到，Apple Watch 已经从通知和运动记录工具扩展到心率、睡眠、助听、跌倒检测等健康场景，但近几代硬件更新幅度较小，新的健康传感器和服务化能力没有形成清晰的增长叙事。

与此同时，Oura 以戒指形态强化睡眠和恢复监测，Whoop 以订阅和高频身体数据服务留住核心运动用户，Google 也继续整合 Fitbit 能力。

古尔曼认为，苹果并不缺健康入口，而是需要让硬件、软件和健康服务更紧密地更新。其通讯还提到 iOS 27、AirPods 设置与健康功能可能在 WWDC 前后继续补强，Watch 业务会被放在更大的个人健康设备组合里重新定位。

抖音副总裁辟谣「短视频猪食论」传闻

据鞭牛士报道，针对近日网传「字节跳动副总裁反击腾讯副总裁低质短视频像猪食」的说法，抖音集团副总裁李亮发文辟谣，称「谣言，我没有说过这样的话，也没有其他『字节副总裁』说过这样的话」。

这起传闻源于旧话题被重新拼接传播。腾讯副总裁孙忠怀此前曾在公开场合批评低智低俗短视频拉低用户心智，相关表述后来被外界概括为「猪食论」。这次传播中，部分平台把「都是卖猪食的，谁也别看不起谁」归到字节高管名下，引发腾讯、字节互怼的解读。

立讯精密：光连接和铜连接会长期共存

据人民财讯报道，立讯精密近日在年度股东会交流环节回应投资者提问，称公司主张的「光铜并进」与头部客户布局光芯片、光纤厂商并不矛盾。公司表示，在当前服务的产品中，未来光连接的需求规模会远大于铜连接，但铜连接本身仍有较高技术门槛。

两条路线面向不同距离和速率场景：短距离场景适用铜连接，长距离及更高速率场景对光连接需求更大；当铜连接接近信号传输极限时，需要通过光连接解决问题。

这番回应对应的是 AI 服务器和数据中心互连需求上升。英伟达等头部客户正在推进光芯片、光纤和高速互连生态，供应链厂商需要同时覆盖铜连接、光连接和相关组件，才能适应不同机柜、节点和集群距离。

银河证券：钠离子电池规模化节点临近

银河证券研报称，宁德时代在「极域之约」超级科技日宣布钠新电池预计于今年第四季度规模化量产，钠离子电池产业链因此进入更明确的量产验证阶段。研报判断，动力、储能和两轮车是钠离子电池重点放量领域。

• 动力场景中，钠电池的宽温域和经济性可以改善电动车低温使用问题；
• 储能场景中，高安全性和高放电功率更适合部分固定式储能需求；
• 两轮车领域则对应低成本替代铅酸电池的市场。

银河证券预计，钠离子电池出货量将在 2026、2027、2028 年分别达到 25GWh、92GWh、221GWh，到 2030 年突破 600GWh。

钠电池并不直接取代高端锂电池，而是先在成本、低温、安全性要求更明确的场景建立规模。后续放量还要看正负极材料、电解液、隔膜和整车 / 储能客户验证节奏，宁德时代的量产节点会成为产业链跟进的重要参照。

宇树科技 6 月 1 日上会，发行估值至少 420 亿元

据财新报道，宇树科技将于 6 月 1 日上会，从受理到上会仅历时 73 天。报道提到，本次发行对应至少 420 亿元估值。

宇树科技 2024 年已扭亏为盈，2025 年前三季度营收增至 11.67 亿元，净利润 1.05 亿元，人形机器人业务是最大推动板块。它此前以四足机器人打开市场，近两年则把人形机器人、运动控制和开发者生态放到更前面。

具身智能赛道今年仍处于融资、发布和量产验证密集期。宇树若完成上市进程，会成为国内人形机器人公司进入资本市场的重要样本。

长鑫科技董事长承诺让渡 7.68 亿股激励员工

据公开招股书信息，国内 DRAM 厂商长鑫科技进入科创板 IPO 上会阶段，创始人、董事长朱一明承诺将其持有的 7.68 亿股股份在上市后 10 年内全部分配给公司员工，不包含其本人。

招股书显示，朱一明合计持有长鑫科技 15.98 亿股，其中大部分来自员工持股计划对应的间接持股。他还承诺上市后所持股份锁定 10 年，后续 10 年每年减持不超过 20%，锁定与减持约束覆盖 20 年周期。

经营数据方面，长鑫科技今年一季度营业收入 508 亿元，同比增长 719.13%；归母净利润 247.62 亿元。公司预计今年上半年营收 1100 亿至 1200 亿元，归母净利润 500 亿至 570 亿元。、

此次 IPO 拟募资 295 亿元，主要投向存储器晶圆制造量产线升级、DRAM 技术升级和前瞻研发项目。上交所上市委计划于 5 月 27 日审议其首发事项。

美团、腾讯参投机器人公司天机智能 10 亿元融资

昨天，机器人公司天机智能官宣完成 10 亿元融资，投资方包括美团、腾讯等。

界面新闻报道指出，美团和腾讯参与投资，也让这笔融资带有更明确的应用想象：配送、本地生活、服务业和企业级自动化都可能成为机器人公司争夺的方向。

Google CEO：已为斯坦福演讲准备「应对嘘声策略」，公众对 AI 的忧虑「是合理的」

据《商业内幕》报道，Google CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）接受科技播客《Hard Fork》采访时表示，他将于下月在斯坦福大学发表毕业典礼演讲，并已意识到自己可能面临毕业生的嘘声。今年，AI 话题在多场毕业典礼上引发了学生的公开抵制。

前 Google CEO 埃里克·施密特在亚利桑那大学发言时遭到嘘声，Big Machine Records CEO 斯科特·博切塔在中田纳西州立大学谈及 AI 对音乐和媒体的影响后同样遭遇反弹。播客主持人由此向皮查伊提问，他的「应对嘘声策略」是什么。

皮查伊对此坦承，这一挑战是真实存在的——他执掌的公司正是 AI 浪潮的核心推手，而许多即将进入职场的毕业生，正担忧这项技术会蚕食他们的工作机会。

他表示，自己「一直对年轻一代抱有极大的乐观」，AI 并不会改变这一点，他希望在演讲中分享个人经历。他同时指出，这届毕业生「既将推动 AI 的进步，也将承受其影响」。

皮查伊也承认，公众对AI的忧虑「是合理的」，「人类还没有进化到能够处理如此大规模变化的程度」，他认为此轮变革的量级前所未有。

报道援引皮尤研究中心数据指出，约半数美国人对 AI 在日常生活中的普及感到「忧虑多于期待」；今年至少有十余家大型公司将裁员部分归因于 AI 带来的效率提升；今年初，应届毕业生失业率更创下四年来新高。

3299 元起，荣耀 600 超级版发布

昨天，荣耀 600 超级版正式发布，售价 3299 元起。该机采用 3D 星河美学设计和双重磁吸工艺，搭载一块 0.98mm 四等边屏幕。

配置上，荣耀 600 超级版搭载第四代骁龙 7 移动平台，内置 8600mAh 青海湖电池，支持 IP68、IP69 和 IP69K 防尘防水。影像部分配备 2 亿像素超清大底主摄，并支持 4K 闪光微单 Live、双对称 AI 变焦闪光灯和 4K Live 直出。

3499 元起，OPPO Reno16 系列发布

昨天，OPPO Reno16 系列正式发布，包含 Reno16 和 Reno16 Pro 两款机型，起售价 3499 元。该系列继续主打轻薄机身、人像影像和高辨识度外观。

Reno16 标准版采用 6.32 英寸 1216P 120Hz 屏幕，搭载天玑 8550 处理器，后置 2 亿像素主摄、5000 万像素镜头组合，并配备 6700mAh 电池。Reno16 Pro 版本提供更高定位配置，4499 元起。

OPPO 同场还推出 Bubble 潮玩自拍屏和 Enco Air5s 耳机，售价分别为 499 元、269 元。

64 万美元起，法拉利首款纯电车型 Luce 正式发布，Jony Ive 操刀设计

法拉利昨日正式发布旗下首款纯电动车型 Ferrari Luce，这也是该品牌首次推出五座车型。Luce 起售价为 55 万欧元（约 64 万美元），定位超豪华纯电 GT。

• 搭载 122 kWh 电池，欧洲工况预计约 530 公里，美国 EPA 预计约 280 英里（约 451 公里）；
• 四台电机，每轮一台，综合 1050 马力，0 至 100 km/h 加速 2.5 秒；
• 800V 电气架构，充电峰值功率 350 kW
• 车长约 5.02 米，整备质量约 2260 公斤，行李厢容积约 600 升。

Luce 的内饰设计由苹果前首席设计师 Jony Ive 及工业设计师 Marc Newson 创立的设计公司 LoveFrom 主导，大量采用玻璃与抛光铝材。车内配备 OLED 屏幕，方向盘上设有拨片，可在五个档位间切换扭矩输出力度。

声音体验是此次发布的重要议题之一。法拉利表示，团队历时五年、经过约 4 万公里的测试，最终选择在后轴安装加速度传感器，实时捕捉电机与底盘的真实振动，通过算法过滤后放大「更具音乐感」的频率，同时向车内外传递。

华为 nova 16 全系列外观公布

昨天，华为官方正式公布了 nova 16 系列的四款新机，分别为 nova 16 Ultra、nova 16 Pro、nova 16 以及 nova 16z。新机定档 6 月 1 日正式发布。

Galaxy Z Fold 8 Ultra 名称泄露，但并不是全新形态

9to5Google 报道称，三星相关材料中出现「Galaxy Z Fold 8 Ultra」命名线索，但报道判断它未必对应外界直觉中的全新形态折叠屏 Ultra 机型，而是将沿用至原本被认为是标准版的 Galaxy Z Fold 8。

此前，外界普遍预计三星会推出一款名为「Galaxy Z Fold 8 Wide」的宽屏折叠机，以对标苹果传闻中的首款折叠屏手机「iPhone Ultra」——后者据报道将采用更宽的横向展开形态，与 Oppo Find N 及初代 Google Pixel Fold 的设计思路相近。

然而，据最新爆料，三星调整了命名策略，将「Ultra」品牌赋予规格更高的标准折叠机型，而非那款宽屏新形态机型。

从规格角度来看，这一决定有其内在逻辑。据现有爆料，宽屏版机型仅配备双摄系统与 4800 mAh 电池，而标准折叠机型则搭载三摄系统与 5000 mAh 电池。

腾讯 ima Copilot 全面开放

腾讯昨日宣布，ima Copilot 在灰度一个月后面向所有用户开放。

ima Copilot 的定位是个人知识 Agent，而不是单纯聊天框。它可以读取用户在 ima 中保存的文件、笔记和资料，做跨文件汇总、整理和生成；同时支持长期记忆、用户档案、Copilot 设定、经验技巧记录，以及除官方模型外接入外部模型 API Key。

这次更新还把 ima 知识号扩展到 Skill 发布能力。ima 的知识广场不只分发内容，还可以分发可安装的能力模块，ima 把知识库、记忆和技能系统放在同一工作流里，让用户从「存资料」进入「让资料参与任务」。

面壁智能开源 1.58-bit 端侧大模型 BitCPM-CANN

面壁智能、清华大学和 OpenBMB 开源社区昨日宣布开源 BitCPM-CANN，这是其低比特大模型训练方向的新成果，也是基于华为昇腾国产算力平台完成端到端训练并开源的三值 1.58-bit 大模型系列。

BitCPM-CANN 覆盖 0.5B、1B、3B、8B 四个尺寸。面壁智能称，相比传统 BF16 精度，它在推理阶段可释放约 6 倍显存空间，并在与同尺寸 MiniCPM4 全精度模型家族的 11 项任务对照中保留 90% 至 97.2% 的模型能力。

这次开源的重点转向量化感知训练路线：模型从训练初始阶段就学习用 -1、0、+1 三值权重表达知识。面壁智能把这一能力指向手机、PC、汽车等端侧设备场景，称同等设备内存可承载更大参数规模，未来有机会让手机运行 60B 级模型。

《处方药网络零售合规指南》发布，明确严禁 AI 替代审方

据新闻联播报道，我国《处方药网络零售合规指南》日前发布。相关统计显示，我国药品网上零售规模 2024 年突破 700 亿元，2025 年突破 800 亿元。

指南针对网络售卖处方药中的「不凭处方销售」「处方药信息展示不当」等问题提出规范要求：

• 网售处方药必须凭真实处方、实名制销售；
• 严禁 AI 替代审方、重复使用处方；
• 不得引导消费者过度使用药品或不合理使用药品；
• 未成年人购处方药时，应提示用药安全风险，必要时进行拦截。

国家药监局药品监管司相关负责人表示，平台企业要审核入驻商家资质，检查平台信息展示，并对平台上发生的经营行为进行管理。发现违法违规行为时，平台应立即制止并及时报告药品监管部门。

特斯拉推出世界杯限定运动周边，设计灵感来自 Cybercab

据 Not a Tesla App 报道，特斯拉在线商城近日上新一组足球主题生活方式商品，时间点接近 2026 年世界杯开赛。

这组商品延续了特斯拉把车型设计语言延展到周边商品的做法包括服饰和足球相关运动周边，整体采用黑色设计，并加入与 Cybercab 相关的金色视觉元素。

《洛克王国：世界》主策划回应 S2 舆情

据游戏葡萄报道，《洛克王国：世界》上线不到两个月后，因 S2 赛季更新出现暗改和大量 Bug 引发玩家舆情，B 站官方动态评论量迅速累积到十几万、几十万楼。争议集中在两类问题：

• 一是部分调整没有在版本公告中公示，被玩家称为暗改；
• 二是 S2 更新后出现影响体验的 Bug。

主策划在回应中否认团队「换血」「空降」等说法，称问题来自项目管理、开发节奏和版本质量控制，而非外界猜测的团队被替换。

这次回应更像一次项目复盘。文章提到，主策划承认上线以来多次节奏判断失误，团队需要处理老玩家期待、移动端新用户和产品长期运营之间的冲突。

《给阿嬷的情书》票房突破 10 亿元

电影《给阿嬷的情书》5 月 24 日票房突破 10 亿元，成为今年第五部票房超 10 亿元的国产片，也是春节档之后首部达到这一票房段位的国产电影。

澎湃新闻的报道指出，影片在五一档上映前讨论度并不高，竞争对手中不乏明星阵容和大制作影片。上映后，它凭借潮汕地域质感、家庭叙事和观众口碑逐步扩大票房，豆瓣开分 9.1 分，也成为今年国产电影高分案例之一。

字节游戏首曝 AI 参与制作的修仙 RPG《不问凡尘》

据「游戏葡萄」报道，字节游戏新项目《不问凡尘》发布首曝 PV。这是一款主打影视化演出与回合制 RPG 的修仙题材游戏，计划在今年 ChinaJoy 展台与小规模玩家见面，并在今年内上线 PC 端。

报道提到，游戏演出大量使用 AI 参与制作，团队曾使用 Seedance、GPT 等模型生产内容。制作团队称，项目目前人员不超过 20 人，开发约半年，整体进度约 30%，目标是把 AI 影视化演出、多分支剧情和传统回合制 RPG 结合起来，而不是停留在 AI 炫技 Demo。

试玩版本里，游戏通过第一人称视角、动态角色表情、AI 配音和 QTE 分支强化沉浸感。角色能读出玩家输入的名字，团队后续还计划加入玩家上传形象、成为游戏角色等定制内容。

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DeepSeek 之于大模型，就像蜜雪冰城之于奶茶。你不必纠结性价比，因为它的本事你挑不出毛病，你的钱包它也从不为难。

最近，DeepSeek 官方宣布，DeepSeek-V4-Pro 模型 API 将永久降价。同时，DeepSeek 表示，API 已完成输出提速与服务扩容，速度更快，服务更稳定，默认支持 500 并发，企业用户可以在线申请更高并发。

发布模型，再给出折扣，接着降低缓存命中价格，最后把临时优惠变成长期价格。大模型 API 的价格基准正在被重新改写，而低价模型背后的下一站，很可能是 Agent。

DeepSeek 永久降价，梁文锋把 Token 价格打骨折了

让我们先来简单梳理一下 DeepSeek 的降价时间线：

• 4 月 24 日，DeepSeek V4 预览版正式发布。
• 4 月 25 日，DeepSeek 宣布 V4-Pro 开启 2.5 折优惠。
• 4 月 26 日，DeepSeek 宣布缓存命中价格调整为首发价的十分之一。
• 4 月 28 日，DeepSeek 宣布 V4-Pro 的 2.5 折优惠延期至 5 月 31 日。
• 5 月 22 日，DeepSeek 宣布 V4-Pro 永久降价为原价的四分之一。

时间线的关键之处，在于临时折扣变成了永久降价。调整之后，DeepSeek-V4-Pro 输入缓存命中价格从 0.1 元每百万 Tokens 降至 0.025 元，输入缓存未命中价格从 12 元每百万 Tokens 降至 3 元；

输出价格从 24 元每百万 Tokens 降至 6 元。叠加默认 500 并发和服务提速后，官方 API 对开发者和企业的吸引力进一步提高。

而价格下调最直接的影响，是把任务成本推到开发者决策的更前端。

在代码场景里，一次任务可能要读取项目文件、分析日志、多轮修改、反复运行测试，Tokens 消耗很容易放大。

长上下文、代码库分析、批量重构、自动测试、Agent 多轮执行这些高消耗场景，开始更接近个人开发者和小团队的预算范围。

过去，开发者选择 Claude、OpenAI 或 Gemini，主要看模型能力、稳定性、生态和使用习惯。DeepSeek 打骨折的永久降价，也意味着在绝对的性价比面前，开发者使用习惯也是可以轻易改变的。

顺着这条线，DeepSeek 一贯的市场角色也更清楚了：用低价、开源和强推理能力，持续建立大模型市场的价格优势。对国内模型厂商来说，V4-Pro 永久降价相当于重新划了一条 API 定价线。

智谱、MiniMax、月之暗面这类同样依赖 API 收费、又面向开发者和企业客户的模型，压力可想而知。反观 Claude、OpenAI、Gemini 等海外头部模型，由于市场、客户结构和生态位置不同，短期冲击则相对有限。

但如果 DeepSeek 后续推出类似 Claude Code 的编码工具，再用低 token 成本支撑高频调用，价格敏感的开发者群体会更容易被吸引过来。

梁文锋此前对 DeepSeek 定价哲学的解释，也能放到今天理解。

早在 2024 年 DeepSeek V2 降价时，梁文锋就提到，DeepSeek 只是按照自己的节奏做事，核算成本后定价，原则是不贴钱，也不赚取暴利。他还说，降价一部分来自下一代模型结构探索带来的成本下降，另一部分原因是 API 和 AI 都应该是普惠的、人人用得起的东西。

比起把 API 当成高毛利收费入口，DeepSeek 则更像是在用过硬的 Infra 实力压低推理成本，再用低价吸引开发者、应用和下游生态进入自己的轨道。

X 平台博主 @bookwormengr 最近在一篇题为《DeepSeek’s 10 trillion USD grand strategy（DeepSeek 的十万亿美元棋局）》的长文中，给出了一个更激进的解释。

他认为，DeepSeek 的真正目标未必是和智谱、月之暗面、MiniMax 竞争，也不是急着补齐多模态、语音、视频这些产品线，而是通过持续降低训练和推理的资源需求，推动一套更便宜、更分散的 AI 硬件生态成形。

在他看来，DeepSeek 的长期价值不只在模型本身，而在于让更多国产存储、GPU、ASIC、网络芯片和异构硬件进入大模型训练与推理体系。

这个判断未必能完全兑现，但它解释了 DeepSeek 一系列选择背后的方向：

MoE、MLA、DSA、GRPO、RLVR、KV Cache 压缩、Dual Path、TileLang，表面上看是模型架构和推理工程优化，往深处看，都是在降低对高端 HBM、顶级 GPU 和 CUDA 生态的依赖。

一系列降价公告里，最值得关注的不只是输出价格下降，还有缓存命中价格下降。

在大模型推理过程中，KV Cache 是一个关键成本项。模型处理长上下文时，需要把历史 tokens 对应的 Key 和 Value 存起来，后续生成时反复使用。上下文越长，需要保存和读取的缓存越多，对显存、带宽和存储系统的压力也越大。

普通聊天里，缓存压力不一定明显，但在进入代码、长文档和 Agent 任务后，成本结构会迅速变化。@bookwormengr 在长文里专门算了一笔 KV Cache 账。

他以 100 万 tokens 上下文、8 bit KV 精度和 16 bit 索引精度为前提，估算 DeepSeek V4 只需要约 5.48GB HBM，而 GLM5 约为 60GB，Qwen3-235B-A22B 约为 89GB。

长上下文和 Agent 任务真正贵的地方，不只是模型生成本身，还有缓存、显存、带宽和重复上下文搬运。

一个 Code Agent 处理项目时，可能要反复读取同一个代码库结构、同一批文件、同一段任务历史、同一套系统提示词和同一批测试日志。若每一轮都按完整上下文重新计费，长任务很快会变贵。缓存命中价格下降后，重复上下文的成本会明显变低。

DeepSeek 近年来在 MoE 架构、长上下文、KV Cache 压缩和推理效率上持续投入的表现有目共睹。降价是技术迭代后的必然结果，也将彻底搅动 AI 编程市场格局。

为什么必须做中国版「Claude Code」？

最先被牵动的，是 AI 编程工具的订阅模式。

市面主流 AI 编程工具均推出 Coding Plan 月付订阅，为用户提供代码补全、模型调用、Agent 执行等权益。在轻量化补全时代，单次调用消耗极低。

但 AI 编程已从单次补全迭代为全流程 Agent 自动化编码，模型可独立完成代码修改、测试运行、报错修复，单次任务 Token 消耗大幅提升。

当底层 API 又同时大幅降价，Coding Plan 也必须找到新的支撑点。这个支撑点，更可能落在工程能力上——比如能不能更好地读懂项目结构，能不能精准选择上下文，能不能控制 tokens 消耗，能不能稳定修改代码，能不能处理 Git、终端、CI/CD，能不能在企业环境里管理权限和审计记录？

同样要重新定位的，还有 API 中转站。对个人开发者来说，便宜和好用仍然重要。但对企业来说，稳定、可审计、可控、可迁移更重要。

沿着这个逻辑继续看，Coding Plan 和中转站的改变只是表层。低价之后更值得追问的，是开发者入口究竟掌握在谁手里。

Google CEO Sundar Pichai 最近接受了《Hard Fork》采访，他首次公开承认，Google 在文本、多模态、语音、推理和整体智能上都很有竞争力，但在 agentic coding 这一类能力上，尤其是工具调用、指令跟随和长周期任务，目前还有差距。

他还提到，更关键的是把模型放到真实世界里使用，让数据回流，继续迭代。Pichai 特别说到，coding 是一个需要接触 data flows（数据流）的领域。

终端工具能看到开发者如何提出任务，如何追问，什么时候接受建议，什么时候放弃，什么时候要求模型继续修复。它还可以通过测试结果、终端日志、文件变更和 Git 提交，判断一次 Agent 执行是否完成任务。这类数据，对 coding model 和 Agent 产品都非常有价值。

从公开招聘动作看，DeepSeek 近期围绕 Agent 的动作也变得密集。

我们也可以看到岗位里出现了 Agent 深度学习算法研究员、Agent 数据策略工程师、产品经理、研发工程师等角色。更关键的是，DeepSeek 资深研究员陈德里直接发出招聘信息，提到要从零开始构建 Code Harness。

如其所说，Model + Harness = Agent，在 Agent 产品中，模型负责理解和生成，Harness 负责把模型能力带入真实工程环境，相当于模型外面那套「执行系统」。

DeepSeek 版 Claude Code 不能只给开发者一个对话框，而要给开发者一个能持续执行任务的工程系统。

崔添翼加入 DeepSeek 后受到关注，也和 Code Agent 的工程属性有关。

公开信息显示，崔添翼本科毕业于浙江大学计算机系，曾因信息学竞赛保送浙大，6 次获得 ACM 亚洲区域赛金牌，之后在 Jane Street 工作 9 年，并联合创立 TSY Capital。

Code Agent 的难点不只是生成代码，还要在真实项目里持续执行任务。量化交易系统长期强调低延迟、稳定性、自动化执行和风险控制，这些经验放到 Agent Harness 上，至少在工程范式上是相通的。

而 Agent 工具的产品能力，不只包括写代码，也包括权限、审计、数据隔离和安全策略。

这反过来给 DeepSeek 这样的国产模型提供了机会。如果 DeepSeek 能把低成本模型、Code Harness、本地部署、企业级权限控制结合起来，它在政企、金融、制造、能源等对数据敏感的行业里，会有更强的替代价值。

DeepSeek 做中国版 Claude Code 的逻辑也正在于此：低价 tokens 把更多开发者吸引进来。低缓存价格让 Agent 任务运行成本下降。Code Harness 让模型进入开发环境。真实工作流又会反过来帮助 DeepSeek 改进模型和产品。

就像滚下坡的雪球，越滚越大，滚得越快。降价只是推下山的第一把力，往后它会自己越滚越沉，谁也拦不住。

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一个 8B 参数的大模型，通常需要约 16GB 显存。参数越多，越吃显存，这就是为什么，内存价格一天比一天高。

现在，有一种方法，可以省下 6 倍显存，却几乎不损耗模型性能。

过去两年，围绕这个看似极端的思路，一条全球性的技术竞赛正在成型。而就在这条赛道上，一个完全基于国产算力的方案，刚刚给出了自己的第一个回答。

模型被压到了不到 3B，同时，能力却可以保留 97%，甚至更进一步，如果结合 MoE 架构，未来可以直接在一部 8GB 内存的手机，运行 600 亿参数的大模型。

听上去匪夷所思，怎么做到的？

三个值，能跑大模型吗

传统大模型用非常精确的数字存储，意味着每个权重可以取几万种不同的数值，精度很高，但也很占内存。三值量化是一个极端的反向操作：直接把可选的数值从几万种砍到三种。技术上，这被称为 1.58-bit，因为编码三个值恰好需要约 1.58 个二进制位。

这个压缩有多极端？打个比方：如果传统大模型的权重是一幅全彩照片，三值量化就是把它压成只有黑、白、灰三色的极简图形。

直觉上你会觉得这必然损失惨重。但过去两年的研究反复证明，模型权重里存在大量冗余信息。三个值，如果分配得当，足以承载绝大部分的模型能力。

这不是一个新概念。2024 年，微软研究院发布了 BitNet b1.58，第一次系统论证了三值大模型可以逼近全精度模型的性能。微软随后在去年进一步发布了 BitNet b1.58 2B4T，一个 20 亿参数、4 万亿 token 训练的开源三值模型。上个月，美国公司 PrismML 发布了 Ternary Bonsai 系列，宣称是首批商业可用的 1.58-bit 模型。

学术界也同样在跟进：Tequila 提出了解决三值量化中「死权重陷阱」的新方法，TernaryLM 探索了从零开始的原生三值训练。

一条全球赛道正在成型。但有一个关键问题始终没有被回答：

三值大模型训练，能在国产算力上跑通吗？

昇腾上的第一次

这一次，在华为鲲鹏昇腾开发者大会（KADC 2026）上，面壁智能给出了答案。

BitCPM-CANN 是面壁智能联合清华大学、OpenBMB 开源社区发布的三值大模型系列。它的意义不仅在于「又发了一个三值模型」。在全球赛道上，BitCPM-CANN 做到了三个此前没有人做到的事情。

第一次，在华为昇腾上端到端完成三值大模型训练。此前所有公开的三值模型训练都在 NVIDIA GPU 上完成。国产芯片阵营第一次拥有了自己的三值训练能力。

第一次，一次性把规模推到 8B。此前昇腾上的低比特训练停留在较小规模的验证阶段。BitCPM-CANN 直接发布了 0.5B、1B、3B、8B 四个档位，覆盖从手机到 PC 的完整端侧场景。

第一次，实现了与全精度模型的完整对照评测。11 项任务、四大类评测（常识、阅读理解、学科知识、数学推理），1B 到 8B 档位的能力保留率在 95.7%到 97.2%之间。

97.2%的能力保留率意味着什么？在 ARC、CMMLU、GSM8K 等主流评测中，BitCPM-CANN 三值模型与同尺寸 MiniCPM4 全精度模型的差距，已经小于许多全精度模型之间的差距。其中，3B 档位的保留率最高，达到 97.2%。

而且，这不只是论文里的数字，是能真正可以「拿来就用」的成果。BitCPM-CANN 的全部尺寸版本已经开源，0.5B 到 8B 四个档位都可以直接下载复现。

对于熟悉面壁智能 MiniCPM 系列的开发者来说，BitCPM-CANN 就是 MiniCPM 家族的三值版本，还是一套生态。在同一个 GitHub 社区，家族前辈积累了 3 万颗星、Hugging Face 总下载量超 3000 万的「家产」，现在生长出来了新的方向。

6 倍显存，从服务器到手机都「吃到红利」

相比 BF16 全精度模型，BitCPM-CANN 节省约 6 倍显存，这个数字开发者最能直接感知：一个 8B 参数的全精度模型需要约 16GB 显存，BitCPM-CANN 三值版本不到 3GB，可以流畅运行在一部手机上，配合 MoE 与激活范围约束，60B 规模的模型有望装入终端设备。

硬件端也已经准备好了。高通最新的旗舰芯片 8850 和 8397 支持 2-bit 原生推理，BitCPM-CANN 提供的恰好是可以直接喂进去的低比特权重。

芯片厂商等供给，模型厂商等芯片，现在两边同时到位了，怎么不是一种「双向奔赴」。

手机厂商对端侧大模型的投入一直在加速。上周 Google I/O 上，Gemini Intelligence 全面接管 Android 设备，从手机到手表到车机；苹果也将在 6 月 WWDC 上展示下一代 Apple Intelligence 的重大升级。

两大手机操作系统同时发力，共同指向一个现实：手机端侧要跑越来越强的 AI，内存就是最硬的瓶颈。谁能用更少的内存跑更强的模型，谁就掌握了下一轮竞争的主动权。

实际上，如果结合整个 AI 产业正在经历的阵痛，价值又会更上一层楼：4 月时，高盛把全年 DRAM 价格涨幅预期上调到 280%，美银预估全球 HBM 市场将达到 546 亿美元。

AI 基础设施最紧缺的资源就是内存，6 倍显存红利意味着不增加物理内存，就能把模型能力提升数倍。在内存持续涨价的情况下，这不是优化，是刚需。

三值量化不是「用精度换内存」的妥协。当 97%的能力被保留下来时，说明传统 16 位模型里大量的精度可能是冗余的。三个值，足以承载一个大模型的绝大部分知识。低比特不再是工程上的节省手段，而是一种新的权重知识承载方式。

为什么是面壁智能，为什么是现在

当 AI 从云端走向终端，端侧模型正在成为个人智能设备的核心能力。手机、电脑、车机，每一个贴近用户的终端都在等一个足够小、足够强、足够省内存的模型。这条赛道的胜负手，不会是那些只会把模型做大的团队，而是能把模型做小、做轻、做到真正能跑起来的玩家。

为什么是面壁智能，能在端侧大模型这条路上，一直走在前沿？这个问题的答案不在 BitCPM-CANN 本身，而在这家公司过去几年，一直在做的一件看起来有些「不合群」的事。

面壁智能从成立之初就押注效率，在国内大多数团队追逐更大模型的时候，他们花了大量时间做底层训练框架 BM-Train，解决「怎么用更少的资源，训出足够好的模型」，这套基础设施积累是后来一切的起点。

在 1.58-bit 方向上，面壁智能的判断早于行业共识。许多数团队还在犹豫极低比特是否可行时，面壁智能就选定了这条路线，先在 GPU 上跑通了完整的训练流程和方法论，再整体迁移到昇腾平台上。可以说，BitCPM-CANN 不是把一个模型移植到了国产芯片上，而是把一整套经过验证的训练方法、效率路线和工程体系，搬进了国产算力的底座。

在模型层面，面壁智能的端侧模型 MiniCPM 系列在 GitHub 上积累了超过 3 万颗星，Hugging Face 开源总下载量超过 3000 万，是端侧大模型领域最受欢迎的中国开源模型家族。

BitCPM-CANN 正是 MiniCPM 家族向三值量化的延伸，远不止一个展示性的「PPT 模型」，是一个真正可复用的工程地基。它背后的训练链路已经被沉淀为昇腾低比特训练的基础设施，后续所有想在昇腾上做低比特训练的团队，都可以在同一套底座上起步。

值得一提的是，BitCPM-CANN 还在华为昇腾上完成了端到端的三值训练，训练效率达到常规基线的 95%。这证明了这套方法论不依赖特定硬件平台，国产算力同样可以跑通。

不是等硬件变得足够强大来适应模型，要让模型变得足够聪明来适应硬件。

从训练端的华为昇腾，到推理端的终端芯片，再到开源的模型和训练脚本，这是一条完整的国产闭环，框架国产，芯片国产，模型国产，方法论自主。面壁智能的下一步已经明确：进一步提升模型的能力保留率，用 MoE 架构扩展更大规模模型的容量，把 6 倍显存红利完整释放到部署中。更长远的目标，是覆盖从预训练到对齐的全流程低比特化。

从底层训练框架 BM-Train，到端侧模型家族 MiniCPM，再到 BitCPM-CANN，面壁智能用几年时间搭建了一套完整的端侧大模型技术体系。在全球赛道上，面对微软、PrismML，面壁智能展现出了独特的不同优势之处在于：从框架、方法论、模型到芯片适配，构建了一条完整的端侧技术路线。

当 AI 竞争从「谁的模型更大」转向「谁能让智能真正跑在每一台设备上」时，掌握端侧技术话语权的人，才站在了最有利的位置。

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10 万到 15 万的家用轿车市场一直有个规律：

想要省油，就得接受小排量发动机和单电机的组合，忍受平淡的加速表现；想要畅快的动力和四驱系统，预算门槛大概率要抬高到 15 万元甚至更高。消费者在很长一段时间里只能在经济和性能之间做单选题。

吉利银河星耀 7 MAX 打破了这种行业惯例。

这款轴距超过 2.8 米的中型插混轿车，补贴后售价定在了 10.68 万元，并且，它把过去属于高配车型的 P1 加 P3 加 P4 双电机四驱系统做到了近乎全系标配。

为什么是「近乎」呢？因为如果你不想要四驱，那么补贴后售价还能降到 9.88 万元。

这种让用户去做减法的定价思路，无疑会给同级别的竞争对手带来不小的压力。

把双电机四驱拉入家用门槛

吉利星耀 7 MAX 搭载了一套名为 E-AWD 的智电四驱系统，这套系统由混动专用发动机以及三台电机组成。

P1 电机是一台大功率的专用发电机，负责高效补能；P3 和 P4 则是布置在前后轴的驱动电机。三者协同工作，让整车的最大功率达到了 312 千瓦（418 马力），峰值扭矩来到 526 牛·米。

在这组数据的支撑下，星耀 7 MAX 的零百加速时间定格在 5.4 秒。

吉利整车研究院院长易新宇在发布会上点出了他们的考量。

以往的部分插混车型经常会面临「满电一条龙、馈电一条虫」的尴尬局面。星耀 7 MAX 利用大功率的 P1 发电机和高容量电池进行缓冲，在馈电状态下，发动机依然可以与前后驱动电机并联输出动力。不管电池电量多少，车辆都能保持一致的动力响应，且响应时间只要 0.01 秒

在实际的日常驾驶中，这套四驱系统发挥作用的场景远不止于直线加速。遇到雨雪天气的湿滑路面，或者在山路中急弯穿梭时，系统会实时监测路面附着力，并在极短的时间内完成四个车轮的扭矩分配，快速修正车身姿态，给驾驶员提供足够的操控信心。

动力充沛带来的另一个隐忧是能耗，一台带大电池包的四驱轿车，自重本来就不小。

星耀 7 MAX 搭载了一块 28.3 度的神盾金砖电池，能够提供 220 公里的纯电续航，应付一周的城市通勤不成问题。在馈电状态下，官方标定的百公里油耗数据是 2.98 升，实测甚至跑出了 2.69 升的成绩。

能实现如此低的能耗水平，电机物理层面的解耦发挥了很大作用。

吉利表示，在不需要四驱的平稳巡航路况下，后轴的 P4 电机可以做到零拖拽、零损耗。整台车在两驱模式下运行，减少了不必要的机械消耗，把每一滴油和每一度电都用在驱动车辆前进上。

强劲的动力输出，必须有稳固的底盘来承载。星耀 7 MAX 诞生于 GEA evo 架构，工程师在布局三电系统时，做到了 50:50 的前后轴荷比，为它的操控提供了物理基础。

星耀 7 MAX 悬挂系统的用料也很扎实，它的后桥配备了加强型的五连杆独立悬挂，搭配了自适应可变阻尼减震器。

在经过城市里的减速带或者坑洼路面时，减震器可以根据路况实时调整软硬，兼顾滤震的舒适性。当车辆在高速状态下紧急变道或过弯时，减震器又会迅速提供更强的支撑力。

出色的不仅是硬件，易新宇还称，路特斯工程团队深度参与了这台车的底盘调校工作，他们在英国银石赛道等多个场地进行了多轮测试，把这台家用轿车的麋鹿测试成绩推到了 83.6 公里每小时。

除了底盘部件，空气动力学设计同样在暗处发力。星耀 7 MAX 的车身造型遵循了严格的风阻管理逻辑，车头采用了圆润的曲面导流设计，引导气流顺着车身两侧平滑穿过。

轮毂区域也是车辆行驶时产生涡流的重灾区。

在星耀 7 MAX 上，设计师在雾灯区域开辟了气帘通道，通过控制气流走向，在前轮外侧形成了一道无形的空气幕墙，大幅降低了轮腔内部的空气阻力，从而抑制高速行驶时前轴产生的升力，让车头牢牢贴紧地面。

或许会有人说，这一设计在如今的新能源市场上并不罕见，但别忘了这辆车的售价——目前市场上 10 万元级车型前保两侧的导流口往往只是装饰，并没有贯穿风道，我愿称之为「空力风味设计」。

气流顺着车顶滑落至车尾，遇到了微微上翘的鸭尾，它将离开车身的空气转化为下压力，配合四驱系统的扭矩分配，让四个车轮获得更强的抓地力。

从动力架构、底盘悬挂再到风阻管理，吉利把不少预算花在了这些平时看不见的底层部件上，为这台轿车打好了地基。

拥有了一副好身板，便有了发挥的空间。

赛道的底子，装下一个舒适的家

尺寸来到中型车的级别，车内布局就有了更多的发挥余地。

接近 5 米的车身长度和超过 2.8 米的轴距，给星耀 7 MAX 换来了 541 升的后备箱容积，装下六个 20 寸行李箱不在话下。座舱内，地板做到了纯平状态，肩部和腿部横向空间达到了 1.5 米。

落座后排，C 柱区域的软包提供了 270° 的包裹感，高配车型的后排配备了通风、加热和按摩功能，也带有老板键。宽敞的中央扶手处集成了控制屏幕和小桌板，照顾到了商务接待或者家庭出行需求。

视线转移到前排，车机用的是吉利招牌的 Flyme Auto 2.0 系统，这套系统在手车无感互联方面积累了不少用户口碑。吉利表示，配合带有 16 个扬声器的无界之声大师版音响，车内的影音体验也做到了同级前列。

最有意思的是，你还可以选装一个名为「Eva」的小机器人。

是的，吉利也拥有了属于它的 Nomi。

EVA 可以通过近百种拟人表情与驾驶员互动，还支持手机 NFC 触碰流转导航地址。

在辅助驾驶层面，千里浩瀚 H3 方案提供了高速公路和高架桥的领航辅助功能，日常也能应对记忆泊车和遥控泊车等复杂的停车场景。

不仅是辅助驾驶，日常驾驶的安心感很大程度也来自于一些隐性的安全机制。

星耀 7 MAX 配备了一套全场景爆胎稳行系统，当高速行驶发生爆胎，系统会在 0.175 秒内锁定失压的轮胎，并在 0.3 秒内完成车身姿态的修正。据官方给出的测试数据，它最高能够应对时速 160km/h 的直线爆胎。

星耀 7 MAX 能展现出这种级别的底盘能力，离不开吉利对驾控的持续追求。在刚刚结束的 2026 赛季 TCR 世界巡回赛意大利站中，吉利成功拿下了分站冠军。令人意外的是，他们的冠军赛车不再是领克 03，而是吉利星瑞。

显然，吉利要在整个品牌层面进一步强化驾控标签。

那么，把赛道级的底盘调校放在一台家用车上，到底有什么实际价值？

家庭用户平时开车很少会踩全油门，更不会去探寻车辆的物理极限。

答案是工程冗余。暴雨天积水的高架弯道，乡道上突然窜出的非机动车，都是随时可能出现的隐患。在这些突发瞬间，底盘极高的循迹性和悬架的快速支撑，能把车辆失控的临界点往后推很远。

平时用不到的机械上限，在关键时刻就是一条保命的防线。只有当安全感建立起来之后，谈论驾驶乐趣才顺理成章。

我认为驾驶的快乐不该只属于赛道，要让每个人都能感受性能，找到快乐，爱上驾驶。只有这样，我们中国的汽车运动才能越来越繁荣。

冠军车手马青骅在发布会现场的这番话，恰好给这台车做了收尾。在家用轿车讲究精打细算的大环境里，多给一点底盘和动力上的冗余，说不定真能让平淡的通勤路变得有些不一样。

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