「人们总是高估了未来 1-2 年的变化，但低估了未来 10 年的变革」，比尔盖茨的这句话，有了一个更具象的版本，上海音乐学院音乐工程系教授、系主任，上海市音乐声学艺术重点实验室主任、作曲家于阳评价 vivo TWS 5 Hi-Fi 版的时候说：

vivo 这个耳机，放在十年前，不知道该卖怎么高的价格。

当然，以 10 年前的技术水平，断然没有一家厂商敢说能造出这样一款兼具 60dB 降噪深度，以及全链路无损传输的 Hi-Fi 真无线蓝牙耳机。于阳教授的意思是，单以音质而言，这款售价 499 元的 vivo TWS 5 Hi-Fi 耳机不算贵，但是能让手机随身音乐的音质水平达到了 10 年前难以想象的高度，以及审美水平。

去还原最难还原的交响乐

对于一款耳机的调校来说，突出高亢嘹亮的高音，或者凸显锤击心脏的低音是更显性、更奏效的方法，即便再迟钝的人，也会在某几首耳熟能详的试音歌曲里感受直接的听感刺激。

但 vivo TWS 5 Hi-Fi 版选择了另一条路：vivo 金耳朵声学实验室与上海音乐学院调音大师团一起进行了音质调校，解构了交响乐中 32 种乐器的共鸣特性，联袂打造了「至臻大师」音效。

虽然文字去形容声音总是不够绘声绘色，也鲜有人能写出「银瓶乍破水浆迸，铁骑突出刀枪鸣」这样的句子，但 vivo 还是尽力这样描述「至臻大师」音效的呈现听感：

让大提琴的木质腔体在耳畔呼吸，小号的金属摩擦化作金箔簌落。同时将维也纳金色大厅的声学密码编译进微型腔体，使勃拉姆斯与德彪西的笔触在方寸间纤毫毕现。不止于音符，更是乐器与空气最本真的对话。

vivo 金耳朵声学实验室声学工程师告诉爱范儿：

交响乐非常考验耳机声学系统能力，流行人声音乐通常注重旋律和节奏，乐器通常是流行四件套的结构搭配。而交响乐要表现出复杂的节奏、旋律、音色跟和声，音乐本身配器复杂、动态大、音域广、声场宽且纵深大，这些特性要在 TWS 耳机上做好是很难的。

也就是说，相比于流行乐里人声加少量的乐器伴奏，交响乐的复杂度高出非常多，广音域和大声场对于小体积的 TWS 耳机的挑战相当大。

他进一步解释了为什么在 TWS 耳机上还原交响乐为什么如此之难：

用概念去解释声音的听感，其实是很难的，也很空洞的，因为声音本质上是感受，同样是「临场感」大家内心的体验也是不同的。

 

我们的理解是，「空气感」对应「清澈和解析力」，如何将音乐现场的乐器带动空气的震动，通过扬声器真实的还原呢，就好比：音乐会现场乐器或人声仅通过空气振动直达我们的耳膜，琴弦起伏的细微变化都能清晰分辨出来，在耳机上就要求更高的清澈度和解析力。

 

「氛围感」对应「温暖和层次」，从听觉心理学的角度，温暖和有层次的声音才能更好烘托出氛围感，通常来说需要有厚实且清晰的中低频，高中低三频分布均衡且连接平顺。

 

如上描述，「乐器与空气最本真的对话」其实就是 Hi-Fi 的体现。

还原交响乐，其实就是对 Hi-Fi 的一次终极考试，能呈现「身临其境，宛在现场」的感觉便是高分，因为满分是「真在现场」。

与 vivo 金耳朵声学实验室一起进行音质调校的上海音乐学院调音大师团当中，除了上海音乐学院音乐工程系教授、系主任于阳，也有上海音乐学院教授、博导、人工智能音乐疗愈重点实验室主任、民族音乐系主任、作曲家、巴松管演奏家刘灏，还有音乐工程系教授、音乐设计与制作教研室主任秦诗乐，音乐工程系副教授、音乐科技与艺术教研室主任、一级音响调音员陈世哲，上海交响乐团录音师、一级录音师、一级音响调音员王鑫，这是一个从事交响乐从作曲到演奏，再到录音调音的全链路团队。在被问到他们首选什么方式听交响乐的时候，他们的答案完全一致：

去现场。

于是，「去还原最难还原的交响乐」这件事就变成了 vivo 声学团队与上海音乐学院调音大师团需要各展己长又相互理解的任务。

这不仅需要在 TWS 耳机的小腔体内制作比以往更精密的声学结构，还要强化真无线Hi-Fi从信号传输到音频解码，再到声学单元呈现的全链路无线真Hi-Fi性能，更要配备对交响乐艺术的深刻理解和更好的审美能力。

vivo TWS 5 和 vivo TWS 5 Hi-Fi 版采用了第二代陶瓷钨原声振膜，这是声学系统里的核心部分，振膜将接收到的电信号转换为物理振动，进而推动空气同步运动，并传导到耳膜，形成人耳听到的声音。而第二代陶瓷钨原声振膜因为采用了 4 重纳米镀层，具备高刚性和弹性特性，能够获得非常好的解析度、瞬态和动态响应，频响范围达到 16Hz-48kHz，所以能够更好地表现声音丰富的细节，提升声音的纯净度与动态表现力。

而 vivo TWS 5 Hi-Fi 版则是首款天玑平台支持无损音频传输的耳机，可以支持 1.4Mbps 无线音频传输速率。

这是一条线，因为 CD 音质（16bit/44.1kHz）的码率是 1.4Mbps。而vivoTWS 5 Hi-Fi 版支持LHDC 5.0超清传输协议，并首次在天玑平台支持LHDC Lossless无线无损音频传输，在传输速率高达1.4Mbps的同时，可以带来更高的48KHz/16bit无损音质体验。

在这个硬性的技术基础上，上海音乐学院调音大师团进行发挥了他们的长处。

在细节调校的部分，弦乐作为交响乐的基础，其弦乐乐器又是个大家族，从小提琴到贝斯横跨了整个频域，且泛音丰富，这正是 vivo金耳朵 声学实验室和上海音乐学院调音大师团最关注的部分，他们首先进行的工作就是把弦乐部分的细节调好。在此之上，才是攻坚特色乐器，尤其针对一些音色比较难调的铜管乐器和打击乐器，由于这些乐器音色难以精准捕捉，音质调校团队就需要像在油画调色盘上调色一样，反复测试最佳音色配方，确保每个音符的质感与层次都能精准还原。

还有更重要的一部分，关于音乐审美，或者说是听音审美。

上海音乐学院调音大师团于阳教授告诉爱范儿：

在这款耳机的音质调校中，我们主要是加强了听觉的审美调性，还有对声音品质的界定。

 

因为如果单纯依赖科技路径做出来的产品，往往都是数据化，客观的，有指标的，但未必好听。就比如说钢琴有几百条琴弦，88 个键，如果完全按照机器来调音，可以调得非常精准，分厘不差，但这样调出来的效果未必动听。我们这个团队，主要是把比较主观的，比较共性的声学审美标准，与这款耳机客观的硬件的部分结合起来，达到相适配的状态，让大家能感受到，什么是好的声音。

什么是好的声音呢？

对于协作双方来说，得到一致的答案并不容易。因为对好声音的评判是主观的，千人千面的， 此次，vivo 声学团队和上海音乐学院调音大师团讨论最激烈的议题是「对于市场上普遍的声学喜好，是去迎合，还是引领？」。

如果是迎合市场，那就故意把高频和低频做的过分一点，让听感刺激强一点。

如果是引领市场的声学审美，那么就应该以交响乐的平衡感去入手。

最终的结果当然早已通过双方的合作成果明示，他们最终都想在「什么是好的声音」这个关乎音乐本质的核心议题上，做更前沿的引领者的工作。

但讨论仍是常辩常新，主观的、艺术的、审美的层面如何与客观的、技术的、量化的层面交融，达到可以相互解释，相互印证的境界，仍是协作双方值得继续讨论的长远议题。

技术的「光」与「热」

技术有时候会像篝火一样，在靠近的时候，会感觉到技术的辐射和热量，明显感到温暖。

降噪，就是让用户明显感知到的技术力量。

vivo TWS 5 和 vivo TWS 5 Hi-Fi 版的降噪深度最高达到了 60dB，降噪宽度也达到了 5500Hz。如前面谈音质那样，强悍的硬件，领先的参数，最终还是要为具体的场景服务。

vivo 金耳朵声学实验室告诉爱范儿：

我们研究发现，用户使用耳机的核心场景主要是在家里、通勤还有走在路上等日常场景，尤其是通勤、差旅场景噪声比较大，用户的痛点一直没有很好的解决，所以我们就针对这些大噪声场景做了专门的噪声采集、分析最终调试出我们最满意的降噪效果。

 

深度是代表降噪效果的其中一个指标，但并不代表在任何场景都需要达到这个深度，为了达到最佳的效果，我们特调降噪曲线作为这些场景的补充。

如同手机影像一样，多年以前拍照追求比较单纯，比如人像就要背景虚化强，磨皮磨成剥壳的鸡蛋，夜景就要亮如白昼，而现在手机影像的审美层次明显提升了，人像要有血气充盈的生命感，夜景也得明暗有致，要有夜的深邃感。

TWS 耳机降噪也不是仅仅是一杆子捅到底，直接降噪到最深就完事儿，不分场景的过度降噪并不会让人感到舒适。因而，vivo 在 vivo TWS 5 和 vivo TWS 5 Hi-Fi 版对飞机、地铁和公交三个典型交通场景进行了针对性的调优，比如：飞机上最大声、最恼人的是引擎发出的低频噪声，那么在「飞机」降噪模式下，就针对低频频段进行了对应的、更完美的降噪压制与加强。

还有一些场景也值得多注意细节，比如：在早起工作的黄金时段，或者中午小憩的时候，可以开启「沉浸模式」，在降噪的同时来点白噪音，反而能更让人专注。

vivo TWS 5 和 vivo TWS 5 Hi-Fi 版上这种用技术直接改变体验的例子还有很多，比如： 42ms 低延迟游戏模式，保证在 FPS 射击游戏里几乎音画同步；IP54 防尘防水可以应对下雨天和锻炼时候的雨水、汗水、灰尘的侵扰；与 vivo 手机上的「vivo 翻译」联动的「AI 翻译」在出国差旅场景里，也发挥巨大作用，诸如此类。

但有的时候，如篝火一样的技术，起作用的不止是「热」，还有「光」。

上海音乐学院调音大师团陈世哲副教授正在探索音乐和 AI 方面的研究，他发现，他们团队用 AI 生成的国外音乐质量要远远高于国内音乐，这不是算法的原因，而是数据质量的原因，用于训练大模型的数据源不够好，最终生成的音乐质量也会差一些。

上海音乐学院调音大师团陈世哲副教授还告诉了爱范儿，上海音乐学院最终选择和 vivo 合作的一个底层逻辑：

我们的小朋友从小上的音乐课用的播放设备都不太好，要么是一个便宜的小音箱，要么是墙上挂的小喇叭，等于说是从小就被训练得对音质不太重视。

 

包括之前卡拉 OK 流行的时候，很多音乐作品都是为了适配卡拉 OK 扬声器录制的，也是设定了一个标准，一方面是促进了音频工业的发展，另一方面也影响了很多人的音乐审美。

拼声儿大，拼感官刺激的播放设备，在过往生活中深刻地影响了大家的听音观，但更好更科学的音乐审美，需要建立在更均衡和准确的听觉曲线，以及更好的播放设备上。

而这，也是当下的消费者对耳机提出的最新要求。vivo 智能终端开发部总经理王友飞这样告诉爱范儿：

随着全社会音乐审美提升、无损音乐的普及和各厂商音频技术的迭代，消费者对耳机中听到的声音也提出了更高的要求，对音质的要求从「听个响」逐步升级到「录音室级真实原声还原」，并希望在音乐体验中可以获得更加沉浸的感觉。

技术和产品的进步，音乐审美的提升，用户需求的升级，这三者本来就是三股交织的绳索，关系越来越紧密。

在 vivo 和上海音乐学院调音大师团合作双方看来，vivo TWS 5 Hi-Fi 版希望成为一款连接过去和未来的纽带产品。

一方面，它以均衡和准确的曲线，以及 Hi-Fi 音质，重塑过往大众接受的强刺激性且低音质的音乐审美；另一方面，面向未来 AI 时代的音乐创作，音乐的 AI 语料库需要高音质、高审美的音乐作品。而能够精准呈现审美和音质双重价值的耳机设备，是撬动音乐创作的杠杆，更是决定 AI 时代我们音乐水平高低的核心基石。

最关键的是，如上海音乐学院调音大师团于阳教授所言，技术进步一面是体验向上，另一面是门槛降低，曾经我们说耳机是「万元以下听个响」，现在vivo则能做到「五百不到听 Hi-Fi」。

vivo 金耳朵声学实验室对音乐的理解，也在这一次合作中更丰富了，此前他们把对声音的追求凝练为「高解析度、清澈、温暖的声音」，如今通过此次合作深化了「空气感」和「氛围感」的体现，这是因为要突出交响乐的那种临场感和真实感，让听众不仅能听见音符的精准还原，更能感知到乐团演奏时的空间共鸣、乐器间微妙的音色过渡，以及音乐所蕴含的情感氛围，最终实现从「技术性还原」到「艺术性表达」的跨越。

就像我们总是听说「维也纳金色大厅」一样，对于多数人而言，这座音乐殿堂是个抽象的名词，在这里听一场新春音乐会是一个模糊的概念，我们都知道这里的音乐是美的，但始终与这层美隔纱相望。

vivo金耳朵声学实验室的工作，实际上就是想要把这种高概念，高模糊度的美，通过产品尽可能地具象化出来，进而完成一次美育工作。

这就是技术「光」的一面，轻柔，但可感。

虽然站在音乐审美教育，或者未来 AI 时代音乐水平的角度来看，很难说像 vivo TWS 5 Hi-Fi 版这样做为代表的产品能在短期内产生直接且直观的影响，但在漫长的时间里与悠长的链条中，这些地方需要被「光」照亮，我们才会逐渐意识到：哦，原来这才是我们应该往前走的方向。

这是以 10 年为单位计量的事业，也许 10 年之后，在更好的计算音频，空间音频乃至脑机接口等技术的帮助下，我们真的可以在随身设备里，几乎 100% 还原在维也纳金色大厅里听交响乐的震撼听觉感受。不过不要忘了，我们当下走出的第一步，就决定了我们最终会到达哪里。

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谢谢你，鳌拜。

真我GT8 Pro 的 ID 设计师游胜博在设计这款手机的准备工作里，第一个谢谢的人，是周星驰主演电影《九品芝麻官》里的大权臣鳌拜。

原因是他收到的真我GT8 Pro 设计需求只有八个字：既要性能，也要影像。

对于手机设计而言，方形以理性的形态暗喻性能，圆形以拟物镜头的方式呼应影像。虽然「既要又要还要的需求」是几乎所有人工作里的常态，但需求是二者兼得，现实是只能二选一的纠结困扰游胜博许久，直到一个画面突然出现在了他的脑中：

我全都要。

逾规矩，也守规矩，终成方圆

一念心中起，顿觉天地宽。

首批拿到真我GT8 Pro 的用户，除了选择手机的配色之外，还有多种背部镜头Deco 形式可以手动选择，比如：

• 经典圆形
• 机能罗伯特形态 (机器人造型)
• 金属舷窗 (方形)
• 透明魔方 (方形)

通过行业首创的机械拼装设计，这款手机在设计上不仅全都要，还通过 Deco 可拆可拼可换给了更多，甚至可以给到无限多可能性。

真我产品线总裁王伟 Derek 告诉了爱范儿这款手机设计的最底层逻辑：

手机行业设计的确越来越同质化，很多时候，后盖上的相机 Deco 成了唯一能体现各家手机区别的地方。无论是方是圆，只要和谐都是好设计，但我们想在此之上，做出一些更有意思、更有趣的东西。

 

如今非方即圆设计定式下，如果整个行业都在追求一种「最安全」的选择，那最终的结果就是所有人的产品都长得一样。这本质是设计上的懒惰，更是对用户的一种傲慢。

 

手机设计不该成为面无表情的「大众脸」。

 

真我GT8 Pro 的机械拼装设计，本质不是单纯为了炫技或者博眼球。背后是我们的一种尝试：我们想和用户一起玩起来，认可并鼓励年轻人个性化的自我表达。

 

它不仅仅是终结方圆之争，更是为了将设计的主动权交还给用户，把手机变成不撞款的大玩具，像高达或者乐高这样可以动手拼装。

真我GT8 Pro 不再仅仅是个工具了。从工具到玩具的转变，让冰冷的科技产品变成一个能与人产生情感连接的载体，甚至成为不可替代的「伙伴」。

圆规，矩尺，是最基础的工具，设计上也有一个最优解，从古至今，规和矩的大差不差，因而规和矩，也成了一种规矩。

但玩具不一样，去掉「实用」的包袱之后，它的设计可以天马行空汪洋恣肆。

掌握产品最终命运的真我产品线总裁王伟 Derek 其实也面临着真我GT8 Pro 的 ID 设计师游胜博一样的纠结，那便是手机作为工具本身，同时也要兼具创新的时候，产品定义和产品设计该如何取舍的问题。

手机行业不是没有模块化拼装手机的尝试，也有不少惊世骇俗的纯玩物设计，但大多已经变成了史料。

一款使用年限在两三年甚至更久的手机，恰好介于快消品和耐用品之间，流星般闪耀不是手机产品定义和设计的目的，年轻的真我品牌也不是一个叛逆的品牌，它还是想做一个品学兼优但也潮流爱玩的学生。

王伟 Derek 说：

我们思考的原点不是「怎么设计最安全」，而是「在约束的框架内，怎么把选择的权利还给用户，怎么做出年轻人喜欢的设计」。

真我GT8 Pro 是一款「严肃活泼」的产品，这个严肃要置于活泼之前，王伟 Derek 给产品和设计团队一再强调的准则是「真我的设计，不是另类的设计，是在主流审美之上，去主动寻找年轻人更喜欢的元素」。

这款手机首先要是一款好看好用，并不怪异的手机，然后才是一款可拆卸拼装 Deco，用户能自己 DIY，具有玩具属性的手机。

那些更具模块和拼装属性的手机之所以没有多少出货就销声匿迹，最主要原因就是可拼装和模块化成为了第一卖点，但是由此牺牲了续航，性能和影像能力，付出了太多空间和重量给模块化这件事。

因此，除了设计上不能另类，不能为了不同而不同之外，王伟 Derek 还定下了另一个准则：

我们做机械拼装设计时，首要的衡量标准是不能给体验带来负担。

游胜博说：

如果用户不做拆卸的过程，真我GT8 Pro 本身是一个非常完整、一体化的设计，当用户拿起螺丝刀操作时，它才会有结构化和这些元素。

 

我们想在确保可靠性、一体感的前提下，尝试给用户找回逐渐消失在主流产品中的一种「人机互动感」。

这些可以更换的 Deco 装饰组件的创新方案，几乎没有对机身的厚度和重量造成影响，用户通过拼装更换解锁的好心情与成就感这些情绪价值，最终是以可以忽略的代价换来的。

这依然是一款厚度和重量在旗舰机范畴内表现优秀，同时仍然有 IP69 防尘防水等级的手机。

用游胜博的话来说，他们想做的是，宁愿被 3 亿人喜欢并感觉这很「独一无二」的设计，也不愿做 30 亿人评价为「还行」的复制品。

这大概与真我手机目前的市场形势有关，这个成立只有 7 年的品牌，一方面以「年轻」为品牌精神，需要在设计上更大胆活泼，来契合受众的需求，另一方面，智能手机行业的竞争如此激烈，任何想做「小而美，小而酷」的品牌，都面临从小到无的风险，兵行险招以小博大在这个行业并不成立。

真我GT8 Pro 是真我极具野心的产品，影像上选择了和当下大热的相机品牌理光 GR 联名，全链路深度定制的理光 GR 影像系统让真我影像有了极具风格化的竞争力。设计上的方圆俱全，「逾规矩，也守规矩」形成的可玩性也是收敛的，既增加了对年轻受众的吸引力，也不会引起对性能与影像更关注群体的反感。

手机行业还不够重视「情绪价值」的价值，这是真我的机会

在这场讨论真我GT8 Pro 的设计采访中，我与王伟 Derek 和游胜博就「无用之用」这个话题讨论了许久。

「无用之用，方为大用」也有一个通俗的版本：泡泡玛特创始人王宁曾经说过，如果他们的玩偶内置了一个 U 盘的话，那肯定卖不了这么多，因为消费者只需要一个 U 盘，不会再去买第二个。正是泡泡玛特的盲盒玩偶没有实用价值，才能让消费者不断复购。

手机的特殊性在于它本身就是工具，必须「有用」，「无用之用」是否能为「大用」，是个待确定的命题。

但真我的特殊之处在于，它可能是所有智能手机品牌里最像泡泡玛特的，更敢于在设计上去探索、创新。

「真奇喵」是真我推出的潮玩 IP，由皮克斯电影的动画指导和角色开发师 Mark A. Walsh 设计，真我也为这个潮玩形象推出过不少实体潮玩周边，可以说是手机圈里的 labubu。

于公司业绩，或者手机功能来说，「真奇喵」能够提供的实用价值极为有限，做一个手机支架已经是它实用性的极限了，但真我在它身上却倾注了不少精力。

王伟 Derek 说：

如果我们不做手机，那我们肯定会去潮玩和潮流文化。

 

我们品牌基因的内核就是「潮玩」，就是「敢」，就是和全球年轻人在情绪上同频，我们不仅仅是卖产品，也在构建属于年轻人的文化社群。与《火影》、《画江湖之不良人》这些 IP 的跨界合作，打造自家 IP 「真奇喵」，或者和理光 GR 携手推进街拍文化，都是一脉相承的理念。

王伟 Derek 和游胜博把这些非工具意义的「情绪价值」提炼成为「有趣，有意思」，并且，从一开始，他们就认为这些情绪价值不是「无用之用」，而是「天生有用」：

手机已经成为每个人使用时间最长的物品，它已经具备了足够的功能价值，但当它同时成为一台「有趣」的设备时，它也许还可以给你提供情绪价值。

 

特别是如今，设计趣味已经成为手机行业的濒危物种。旗舰市场竞争中，「好看」已经成为基准线，「有趣」成为一种奢侈品。有趣的设计，必然是好看的，因为它充满了创意和故事；但好看的设计，未必有趣。

 

真我GT8 Pro 希望成为那部既好用又有趣的手机。

更具体来讲，机械拼装设计带来的「选择的权利」和「表达的自由」本身，就是一种珍贵的用处。他说：

设计可以没有「用途」，但是不能没有「用意」。现在大家追求了太多的效率和有用，但是真我还是愿意为难得的「有趣」投入成本。

 

因为，让人会心一笑的情绪价值，是这个同质化时代里最奢侈的体验。

游胜博自己是资深的潮玩、手办和拼装模型的玩家，所以更能理解这些产品带来的情绪价值，他认为这里的「有趣，有意思」用英语的 Interesting 和 Fascinating 表述更贴切，而不是简单的 Funny：

这遵循一个类似马斯洛需求的层次：首先要满足有用和好用的基本需求，其次是好看的心理需求，在此之上，我们才进一步探索有趣，去实现用户的自我认同和情绪价值。

简单讲，就是一家「如果不做手机就去做潮玩」的手机品牌，把自己的产品目标受众定在了「年轻爱玩，敢想有趣」的群体，赋予旗下产品更多的「情绪价值」，来打造品牌，以及获得市场的故事。

过去，真我有大量类似的产品，真我进入国内市场的第一款产品 realme X 选择了和设计大师深泽直人合作，推出了「白蒜」和「洋葱」大师版，在一众渐变色手机里呈现了经得起时间考量的独特意味。

后面的「点」和「线」，「水泥」和「红砖」等等大师版机型也足够独特，并且回过头看依然觉得饶有趣味。

与我个人而言，真我GT 大师探索版最为经典，它以行李箱为设计灵感，大胆地在手机背部采用了立体素皮造型，还原旅行箱起伏的流线格栅，暗合了当时人们对「诗和远方」向往的情绪。

与引领行业走向扁平化和冷峻未来主义的苹果不一样，真我一定程度上钟爱「实感」，白蒜和洋葱的植物纹理，「水泥」和「红砖」的奇妙触感，以及真我GT大师探索版对行李箱的立体还原，都可以用游胜博的一句话来解释：

真我不想设计一个剥离了一切情感的极简工具。

在真我GT8 Pro 上，如果把所有的装饰 Deco 去掉，相机模组的形状类似于一个机器人，这也是一个暗喻时代的设计巧合。

王伟 Derek 认为，机器人造型与当下 AI 时代的机器人未来感相映成趣。

游胜博则解释这里面的巧合：

这个形态我们命名为「机能罗伯特形态」，但是这个造型并非刻意为之，只是「形式追随了功能」，因为内部空间和元器件堆叠的约束下，摄像头这么排布是最高效的，闪光灯和色温传感器的位置，又被内部巨大潜望式摄像头挤到了两边，恰好形成了这个造型。

可以说这是一种「未完成」的状态，也可以说是方与圆之外的一个意外，但不管如何，真我的产品总是希望用户能够获得这样的一种感受，联想起一种事物，获得一种情绪。

在 ID 设计师看来，这也可以呼应建筑里面的工业风，当工业风装修风格刚开始出现时，很多人认为水泥、管线外露的风格是未完成的毛坯房，但现在工业风成为一种被广泛接受的设计美学。原始的「机能罗伯特形态」献给追求硬核、坦诚、原始机械美学的用户。

这是一种「敢」，也是一种竞争策略。

王伟 Derek 认为，以真我目前的规模，如果只靠实用性和价格，很难去和 Top5 手机品牌竞争，但恰恰是行业不够重视的「情绪价值」给真我提供了核心价值：

呼应年轻人情感需求的独特情感共鸣和情绪价值，是无法用参数去衡量的，但它恰恰构成了用户对品牌热爱的基石，而不是停留在使用的层面。

这种在情绪价值上的投入不是没有回报，王伟 Derek 说，当时的真我GT 大师探索版，直到现在依然有很多用户在用，甚至是收藏。是因为用户看到了特别设计背后提供的情绪价值。

真我GT8 Pro 是一个开始，「有意思」的设计未来会有更多

一个可以称得上有意思的地方是，真我GT8 Pro 有一个透明方形塑料装饰件「透明魔方」，塑料材质已经很久没有出现在旗舰手机的 CMF 选项里了。

也是一个「敢」字。

王伟 Derek 说：

真我GT8 Pro 的设计里，有意思，好看和符合可靠性标准是第一位的，材质在评判体系里排第二，材质可以是金属，也可以是透明塑料，还可以是 3D 打印材料。

 

好的设计不一定要花大钱，材质也不分贵贱，工艺决定价值。即便是这个「透明魔方」，我们也采用了顶级的处理工艺，质感就像打磨过的玻璃一样温润亲肤。

 

我们的目标不是用材料去溢价，而是想用设计和工艺来提供价值。

透明设计也是真我惯常使用的一个标志性元素，今年真我Neo7 Turbo 透明新生设计市场反馈也不错，作为 ID 设计师，游胜博的思考方向并没有禁锢在旗舰机的定式里，他说：

如果永远都用旗舰机应该用什么去思考材料，那手机只会出现铝合金、不锈钢、陶瓷等所谓高端材料了。

 

透明塑料材质的「透明魔方」是给用户一个不一样的选择，苹果也是透明材料的拥护者，早期的 Mac G4 外面就用了透明元素，大家也觉得也很酷啊。

 

其实透明元素挖掘一下，是很有意思的，现在 Geek 玩家喜欢的透明台式主机，二次元玩家喜欢的透明「痛包」，都是用透明来彰显个性。

在旗舰机上使用可换 Deco 设计，本身也是打破定式的想法，所以在金属件之外，再提供一个透明的选择也合乎情理，这更像是真我官方展示的一种「可能性」，就目前的市场反馈来看，这个透明 Deco 很受欢迎。

这便是前面说的：通过机械拼装设计，这款手机在设计上不仅方和圆全都要，还给了更多，甚至可以给到无限多可能性。

游胜博给爱范儿展示了满满当当一袋子测试用的可换 Deco 部件，有除了常见的金属和透明或者半透明塑料材质，还有原木，锻造碳，琥珀材质，夜光塑料材质，潮玩毛绒材质等等等。

甚至还有更抽象的在螺丝位置装饰香插，可以插线香（当然，这只是还未量产的设计师脑洞作品）……

其中有的很可行，有的只能自己 DIY 但没法作为工业批量产品，有的真我正在攻克工艺难题，力求后续上市。

比如，潮玩属性最大的毛绒 Deco 因为需要处理多个孔洞收边的问题，真我正在研究如何利用镭雕等技术让它既好看又不粗糙，力争后续推出市场。

游胜博也尝试了用锻造碳、原木等材料来制作Deco，发现多数木材的密度与纹理结构非常影响强度而不具备可靠性。

这其实意味着，虽然真我GT8 Pro 的本体研发已经完成，并正式发布上市，但它的设计仍是进行时，可以说永远都在 OTA，永远都有新东西可以尝试。

不光是在真我的办公室里，这项工作仍在继续，用户自己也可以参与其中。

真我不仅开源了这个可拼装 Deco 的 3D 打印资料，也正在和 3D 打印公司拓竹科技合作举办 Deco 设计大赛，这意味着用户在有条件的情况下，可以自行设计创造，也可以参与到这场共创之中。

这种进行时的状态会持续很久，因为此前模块化手机总是昙花一现，没有后续，但王伟 Derek 告诉爱范儿：

站在用户视角上打造的设计不该是昙花一现，我们也希望将其打造为真我GT 系列乃至真我品牌的标志性符号之一。

而站在 ID 设计师的角度来看，这一次真我GT8 Pro 的机械拼装 Deco，也是一个开始，本质上它是一种形式来表现「有意思」设计，是提供「情绪价值」的载体，而非为了可替换而可替换的举动，游胜博说：

我们追求的核心价值是「有意思」，可换 Deco 是这个概念下的一种实现形式。未来我们会持续追求有意思的东西，可换 Deco 是其中一条会继续探索的路。它可能会以简化、转化的不同形式延续下去，比如磁吸、旋转、卡扣等任何符合「有约束、好看、且能给用户惊喜」原则的方式，在以后的产品中呈现。

 

我们也希望用户或者第三方可以去做一些有趣的配件，这也是一个可持续发展的方向。

设计关乎权衡，要久处不厌又时时觉新，持续迭代的消费电子产品更要考量承续与创新，在此之上，真我还要考量「情绪价值」的命题……

采访中有一个问题与 Deco 部分无关，但精神又是一脉相承的，问题是「别家和专业影像联名的时候，都会把影像品牌突出显示，为什么真我GT8 Pro 上的 RICOH GR 标识却如此低调？」，王伟 Derek 说：

我们和理光 GR 有很多的互动和商议，最终呈现的方案，是我们双方都认可的、在美学上更优的呈现方式。

 

理光 GR 街拍一个很重要的原则是「不打扰」，我们也希望这个 RICOH GR 的丝印「不打扰」机身整体设计。

 

而且，理光 GR 相机的 GR 标识在镜头的右下角，我们也把 RICOH GR 放在了相同位置，这也是一种复刻。

克制，比放肆更难，但也会走得更远。

在「既要又要还要」的需求里，最难的，反而是知道「不要什么」。

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2025 年对于高通来说是个具有纪念意义的年份，不光是高通公司成立 40 周年，也是高通在华发展的 30 周年，这意味着这家科技企业经历了数个技术浪潮，见证了 2G-3G-4G-5G 四代通信技术的变迁，也为即将到来的 6G 网络在做准备。

除了对应高通（Qualcomm）的通信技术之外，智能手机产业进入到了成熟期，而智能眼镜，具身智能机器人，AI 新设备，汽车智能化智驾化等等趋势汹涌而来。

如果智能手机行业的起点是在大洋彼岸，中国智能手机产业是从追赶开始，发展到与苹果三星这些巨头分庭抗礼的话，那么上面提到的关于 AI 新设备，具身智能机器人，乃至智能汽车的发展中心，天然就在中国。

这意味着高通需要更加契合中国本土创新的节奏，也面对着更多的中国机遇。这便是爱范儿等媒体在 2025 骁龙峰会上与高通中国董事长孟樸对话的背景，以下是对话摘录。

Q：今天我们看到峰会现场邀请到了张亚勤院士和（宇树科技）王兴兴，是否是在释放发力具身智能的信号？此外，对高通 CEO 安蒙所说的 6G 预商用终端最快有望在 2028 年开始推出，智能体可能会成为新的使用入口的观点，您有什么看法？

A：这次在中国落地骁龙峰会，我们特意邀请了中国一些技术领域的大咖。当前，AI 无疑是一条贯穿各领域的主线，而具身机器人（具身智能）作为国家重点推动而且处在产业前沿的方向，也备受关注。今早吴晓波老师也分享了，最近专门调研了 14 家具身机器人的公司，显示出这一领域的蓬勃发展。

因此，我们邀请张亚勤院士和王兴兴先生，正是看重他们在各自领域的代表性和影响力：张亚勤院士在 AI 方面，特别是 AI+ 领域有着独特见解；而王兴兴所在的宇树科技，在具身机器人领域中具有鲜明特点和代表性。

从高通公司战略角度看，AI 将一直是我们的一条主线方向。至于具身机器人，尽管最近才成为热点话题，但实际上高通早有布局。早在 2021 年上海进博会的时候，高通率先提出「5G+AI 赋能千行百业」的理念。在历次进博会展会上，我们也展示了 AI 赋能的咖啡拉花机器人、乒乓球机器人等前沿的AI应用演示。

如今，随着各种大模型的产生、演进和在终端上的落地，这些技术将迎来更为广泛的普及。高通公司将这些视为端侧 AI 落地的具体实现路径，并致力于与中国的产业链以及各领域的行业领军企业深入合作，推动技术创新与应用普及。

Q：您能否分享几个高通与中国新能源汽车品牌合作中比较有意思的故事或者感受。其次，高通未来在中国将如何与新能源车合作，有哪些合作重点？

A：我们在新能源车领域还是有蛮多故事的，高通进入汽车行业已经有 20 多年，只是大家知道得比较少，从最早的通用汽车安吉星 CDMA 1x 车载网联解决方案，到后面的很多车包括大众普及型的车里面都有这种无线连接，这个设备在行业里一般叫 T-Box（车载无线终端），高通一直是这个领域主要的供应商。但在之前，汽车行业还是比较传统的行业，100 多年的历史，层级也比较多。我觉得 2020 年到 2022 年这三年期间（很值得一提），这几年中国的车企在新能源应用和智能网联上正好处于大爆发，这两项技术相辅相成，如果没有新能源，很多智能网联的功能没有意义或者说不能实现。所以新能源是很重要的，但是只是新能源没有智能网联的话，车从应用场景来讲也不会有太大的变化。

从分享故事的角度来讲，讲到智能网联汽车最先提出的是欧美厂商，起码从高通公司了解到的，（最初）对我们提需求的实际上是一些欧美厂商。但是汽车行业比较传统，以前的厂商设计车的时候都是做四到六年的规划，我们谈很长时间定型了以后，四年以后才上车。中国厂商很不一样的一点，特别是从在那三年发生的情况来看，他们推动新技术在新能源车里面的应用非常快速。因为在中国，新能源车里因为有电池，所以应用场景不一样了。欧美厂商推动智能网联的目的，更多是帮助驾驶员和乘坐成员更舒适、更安全地从 A 点到 B，车辆仍然是一个交通工具。而中国的新能源汽车厂商，推动汽车成为「第三生活空间」，可以在车里打游戏、听音响、看大片、周末去郊游和钓鱼，这些都是与欧美不同的场景。在这样场景的推动下，「中国速度」就提出来了，我们很多的客户一边还在跟我们签约，谈合同细节，一边就跟我们说交货要晚了。因为他们速度非常快，今天签约后告诉你明年 1 月他们就上车了。我觉得，中国的发展对我们来讲是很重要的，这就是为什么，我们后来经常提到「中国速度」。我们一定要适应「中国速度」的要求，按照传统汽车行业、传统欧美厂商的速度，我们没有办法支持这些客户，所以这是一个例子。

再举一个例子，从智能网联车应用的时候，中国厂商每家都对应用场景有不同的诉求或是不同的优先级，所以对我们芯片的要求非常广泛。每家都不一样，有的厂商因为有不同的需求，觉得一个芯片觉得不够用了，选择两颗芯片；有的厂商觉得我们的芯片有充足的算力，让我们给开放接口用于别的用途。所以，中国厂商要求的方方面面，也是鞭策和挑战，不管是从跟上「中国速度」，还是满足中国厂商多方面的要求，我觉得对我们来说是一个考试。我觉得挺高兴的是，我们通过了这些中国厂商的「考试」，我们从智能座舱到舱驾融合，支持越来越多的中国厂商。上午 Akash和我的主题演讲都有提到，在过去 3 年时间里，我们已支持众多中国汽车品牌推出超过 210 款车型。国外一个市场、一个厂商，每年也就是发布一两款，不会有那么多。而这些，都是我们在跟新能源汽车或者说是跟中国汽车产业进行合作的成果。

对于其他领域的合作，比如说人工智能，车是一个很好的端侧 AI，是非常好的实现点。因为车的安全性和移动性，它没有办法依赖于云端的 AI，一定要在本地解决，包括上午张亚勤院士提到的，有很多操作一定是要在车里实现的。这些方面，我觉得后面我们跟中国汽车产业合作的机会也会越来越多。

Q：我想询问拓展电脑、手机、汽车的芯片之后，高通会不会去看其他 AI 硬件的专用芯片？今天早上王兴兴总也提到了缺乏机器人的专用芯片，而且我们也听到中国的 AI 眼镜公司提到说中国已经有面向耳机的芯片，但他们希望有眼镜的芯片使眼镜更轻巧，未来高通会专门研发其他 AI 硬件专用芯片吗？您怎么看未来市场的增长呢？

A：我觉得您要把从一个阶段性的、带有发展性的角度来看这个问题。我觉得高通的一个优势是，在所有大家谈到人工智能的时候，有很多已经在手机里做过了。以前我们讲到智能终端的时候，就是智能手机，而没有其他的智能终端。随着 5G、AI 的发展，所有的终端都变成了智能终端。上午的主题演讲也提到，高通的优势或者说战略就是，我们在手机里所做的技术和解决方案，它能扩展到其他的终端品类。对高通来讲，所有的工业品类中，单品类量最大的就是手机，全球一年手机的出货量超过 12 亿，所以它有非常好的通用性和经济性。我们在看不同终端的时候，很容易就利用现有的芯片，去评估能不能解决需要解决的问题。

在汽车领域，高通骁龙座舱平台一直不断演进，我们在去年也推出了骁龙座舱平台至尊版。在 XR 眼镜领域，我没有统计过具体有多少家，据说有「百镜大战」，其中大部分使用的是高通的芯片。为了能更好地赋能 XR 眼镜，我们有专门做 AR 的芯片，有做 VR 的芯片，包括参考设计。PC 因为对 CPU 要求比较高，所以我们有专门的产品。

我认为，任何一个新的终端品类出现的时候，最初的解题思路一定是在现有的主流芯片基础上，可能做一些小的改动就可以适配，硬件不一定要有大的改动。但是，在发展过程中随着这些终端应用越来越多，会开始分类。比如早期的XR 眼镜，就是智能手机眼镜，现在专门有做 AR、做 VR 的，因为它有不同的用途。现在汽车的芯片也跟智能手机不太一样，刚才我讲到汽车芯片的发展因为有车规的要求，以前可能比手机要落后几代或者是落后几年。但现在，因为不同的应用场景，算力的要求可能要大于手机，所以也会有专用的芯片。

回到您的问题，我们不会为了一个新的品类，或为了开发一个新的芯片而开发，而是要考虑在具体的应用层面上，有没有一些特殊的需求。哪些可以使用现有的技术？哪些需要做出调整？您刚才讲到具体的机器人，可以把它看得很特殊，但也有很多共通之处。并非所有研发具身机器人的公司都涉足汽车，但是所有研发汽车的公司都在开发具身机器人。因为，已经研发汽车后再开发具身机器人，很多（技术）都是相通的。所以，具身机器人里需要用到哪些芯片、在应用场景里有哪些应用，我们愿意跟随产业一起探索。

Q：回顾高通在中国市场过去 30 年以及您重回高通后这 10 年的发展历程，其产业链合作堪称业界典范。这意味高通在中国市场的业务已进入创新的「无人区」，可能缺乏现成参照供高通模仿、对照、复制。以往智能手机行业增长较为强劲的时期，向更多领域拓展与创新或许相对容易。您如何为自身设定 KPI？在当下智能手机增长放缓或未达预期的情况下，这类创新的难度是否有所增加？此类产业链合作是否需要投入更多精力？对您而言，这构成了怎样的挑战？

A：我小时候曾学过的一个成语「纲举目张」，恰好适用于描述当前情况——意为抓住事物的关键原则，便能带动其他方面。回顾过去 30 年，行业中许多企业经历了起伏。回归根本，高通作为一家技术公司，必须持续进行技术创新，固守旧有技术无法保持优势。这正是高通坚持每 10 年推动一次通信世代（G）升级的原因。为何有些企业在从一代向下一代演进的过程中落后？往往是因为他们在上一代技术中表现卓越，于是试图固守优势，但这实际上难以持续。因此，高通始终致力于推动产业发展。今天上午，安蒙提到 6G 预计在 2028 年实现预商用，这与我 2015 年重回高通后，次年全力推进 5G 发展的时间节奏相似。推动技术创新与产业进步，这是高通的第一个重点。

第二，高通对自身定位有清晰认知。作为产业中的基础研究环节，我们能够合作的链条很长。首先我们不与客户竞争，其次客户如果不成功，我们也无法成功。以芯片业务为例，今天参会的中国主要手机厂商若采用高通芯片设计推出的手机市场表现不佳，高通便难以成功。这种产业链合作的关系是我们的基石。

每一代技术都面临不同的宏观环境和具体技术条件。然而无论是 AI 还是 6G 迭代，核心始终在于，我们的技术能否持续创新，能否继续为客户提供技术赋能的价值，以及能否尽可能推动产业链合作与进步。若能推动进步，合作机会将依然丰富。

AI 时代与以往有同有异。每一代技术升级时，环境都在变化。在 2G、3G 时代，我们主要接触运营商、系统厂商、终端厂商，4G 实现了移动宽带互联网接入，涉及游戏公司、视频公司及互联网平台公司，这就要求我们与其建立产业层级的合作。

回顾高通在游戏领域的努力，例如每年参与 ChinaJoy，以及在手机芯片上适配和调测各类游戏，都是产业变革带来的变化。如今随着人工智能时代到来，各类 AI 模型以及智能体（Agent）进入终端，其适配对象和具体厂商可能有所不同，但合作的方向并未改变。

因此，高通将继续努力与中国产业链伙伴保持良好的合作关系，特别是在早期阶段共同推动相互适配。今天我们邀请王兴兴参会，正是因为具身机器人领域受到来自国家、社会、产业的共同关注。我们希望在这些领域，尽早与潜在合作方共同定义未来方向。王兴兴提到，目前缺乏非常适合机器人的芯片，这正为我们提出了努力的方向和机遇。倘若他表示现有芯片已非常完美，我们反而会失去创新目标。因此，只要坚持创新与合作，未来仍充满大量机会。

Q：高通已经成立 40 周年了，用中国的话讲已经进入了「不惑之年」，面对全球半导体重构的大格局，高通如何巩固在中国市场的优势，以及如何扩大跟中国产业链的合作？

A：我比较少用「巩固」这个词，我觉得要回到我一直讲的两个点，一个是技术创新，一个是合作。在合作中有共赢的基础，有合作的机会，这是最好的方式。要不断地挑战自己，不断提升和各方面合作的能力，我觉得这是科技公司进步的方式。

这也得益于高通的特点。今天贸促会的领导在致辞中提到，高通是比较早期进入中国的厂商。其实在行业里，也有历史更悠久、更早进入中国的企业。实际上，高通是一家很年轻的公司，但是生在了合适的时机。高通是一家技术公司，我们给大家当实验室，做水平式赋能，如果再早 10 年，这件事可能就无法成立了。因为那时候，各个国家都有自己的大型科技公司，这些公司基本上连螺丝钉都是自己造的，不与外部合作，这些企业在各个国家独占鳌头。全球化推动了高通这种水平赋能模式的出现，使得高通这种中小企业能够突破、发展。我常常说，高通的成长跟中国的成长模式是一样的，如果没有全球化，在原来的模式下没有太多发展机会，全球化给我们带来了这些机会，所以我们不断创新，不破不立，一直在努力。

Q：您提到了端侧，近日 AI+ 文件也提到 2027 年智能终端要超过 70%，在您看来提升到 70% 意味着多大的市场空间？高通是如何抓住这个机遇，在 AI+ 有什么新的布局？

A：在国内，智能手机的出货量在过去几年基本上维持着每年 2.8 亿部的水平，70% 的数字就很容易算出来，从当年的出货量来看这是能实现的。到 2027 年，我自己觉得单从智能手机计算可能过于保守了，因为现在技术一旦开始实现，下沉速度会很快。所以一开始很多高端旗舰机上的 AI 能力，不管是上大模型的能力还是一些具体的应用功能，比如语音、照片处理，这些都会很快下沉到大众市场。我自己觉得 2027 年能看到的一些 AI 在智能手机里面的应用下沉下去，我觉得那个量很大。

但是从另外一个角度看，我们还在人工智能发展的非常早期的阶段。现在我们看到的很多人工智能的应用，在很久之前就出现了，但是当时没有被称为人工智能。比如照片处理，10 年前就出现了用摄像头识别上百种不同猫、狗品种的能力。所以，现在我们仍然处于发展的早期阶段。

我倒觉得真正的人工智能还没有到来。如张亚勤院士上午提到，智能涌现会是越来越爆发的阶段。手机或者是终端里，可以有很多个多模态的模型或者说不同的智能体，现阶段我们还是要操作这些智能体，跟我们用 App 的区别不大。在真正实现人工智能的时代，智能体会了解你的使用习惯，直接帮你处理需求。比如照片处理，智能体了解到你拍了照片以后总是会把照片里的一棵树、一个人删掉，以后再拍的照片就会直接进行处理，不再需要你进行操作。

我觉得真正的人工智能，会把今天的人工智能升级和替代掉。人工智能真正发展以后，正如张院士说的，我们坐在这儿讲我们的，手机里各种的智能体已经自己处理了很多事情，把我们一两个星期以后的事都操办掉了。

虽然，实现真正的人工智能需要更长一段时间，但这一天一定会到来。

Q：我们看到高通在中国的布局首先是智能手机，还有智能汽车，在您看来下一个重点布局的赛道是什么？有哪个赛道可能会像今天的智能手机、智能汽车出现爆发式的增长？

A：正如安蒙所言，高通的策略就是依托智能手机业务展开的。过去，我们 100% 的业务都集中于这一领域，现在，高通公司约 70% 至 75% 的业务仍与智能手机相关。因此，服务好该领域的客户是我们的核心业务。

在深耕智能手机业务的过程中，我们的技术和产品也在不断地适应新的领域，目前已在汽车、物联网、XR 等赛道努力探索。不过，这一过程中存在类似智能手机发展初期的共性问题，大家都在找 killer app（杀手级应用）。从 3G 时代到 4G 时代，我们始终在追问「killer app 是什么？」。

如今，在与运营商的交流中，当安蒙提及 2028 年 6G 即将到来时，大家都很兴奋，而第一个问题依然是「6G 的killer app 是什么」。我觉得 killer app 不一定能直接找到，而是一个探索的过程，基于这个想法，在相关领域的布局中，部分赛道的爆发可能需要更长时间。但我个人坚信，有两个领域假以时日，其应用规模有望等同于甚至超过智能手机：一是机器人，二是各种可穿戴的眼镜，包括 AR、VR 及 AI 眼镜。这两类产品未来有望达到「人手一个」的普及度，机器人也将广泛应用于家庭及各类场景中。不过，这一目标的实现需要我们和产业合作伙伴共同推动，而需求层面的潜力是明确存在的。相比之下，汽车比较难实现每人一辆车，PC 也达不到这个量，因此机器人与 AR、VR、AI 眼镜的增长潜力更为突出。所以，高通在这两个领域一方面要继续积极探索，另一方面也会持续投入技术研发，以保持领先地位。

Q：手机时代 SoC（系统级芯片）的几家企业分享了全球市场，但细分市场都出了很多小的玩家，例如智能驾驶，眼镜的 SoC 市场，未来是否会有更多的玩家参与，最终又是否会像手机 SoC 市场一样，形成少数几家企业主导细分行业的格局？

A：从经济规律来看，市场难以容纳过多参与者，因此长期来看，市场必然会走向整合，不过当前大量企业涌入这一领域，我觉得是好事，在于两个方面：首先，竞争是技术进步的核心推动力，充分的竞争能加速技术的创新与突破。其次，众多参与者的涌入能印证赛道的价值。当你已身处其中或刚进入赛道时，看到大量同行都在踏实布局，会更坚定对赛道的判断，避免因“孤军奋战”而怀疑方向是否跑偏。以高通的发展为例，在 3G 时代布局 CDMA 特别是 WCDMA 的时候，回看全世界做集成电路的上市公司的年报，2005 年、2006 年的时候，几乎每家都在研发 WCDMA 芯片，中国政府在推动 TD-SCDMA 芯片的研发时，第一批投资也覆盖了 7 家企业。可见，新赛道初期往往会吸引大量参与者，但随着产业的发展推进，会出现主动离场或被动掉队的情况，这完全符合经济规律。

你刚才提到的几个领域也是如此。比如，GPU（图形处理器）本身入门门槛其实不算高，很多企业都能参与研发。但后续的应用场景存在差异，开发的产品是自研自用，还是作为商品对外供应；是针对特定项目开发，还是要打造标准化产品供市场采购？这些差异会导致企业竞争力分化，因此在新机会面前，初期参与者众多，但最终数量一定会逐步减少。

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一年一度的高通骁龙峰会又来了，只不过今年节奏加快，骁龙 8 系旗舰芯片在 9 月末就正式发布，这意味着今年的骁龙旗舰手机也会节奏加快，在 9 月和 10 月密集发布，然后就是双十一的销量决战。

留给 iPhone 17 的代差时间少了，当然代价也是留给高通和各家 Android 厂商的研发时间也短了。

但即便如此，第五代骁龙 8 至尊版依旧狠狠挤爆牙膏，性能获得了全方位，大幅度的增长。

第五代骁龙 8 至尊版的 CPU 的架构沿用了上一代 2+6（2 Prime 超级内核+6 Performance 性能内核）的全大核架构，两个超级内核的主频来到了 4.6GHz，基本上接近桌面级芯片的频率了，而性能内核的主频则为 3.62GHz。

作为对比，第四代骁龙 8 至尊版的 CPU 超级内核主频为 4.32GHz，性能内核主频为 3.53GHz 。

单从主频上看提升没有那么大，但是从实际表现来看，第五代骁龙 8 至尊版的性能表现其实实现了一次突飞猛进，这还是在上代芯片已经性能跃升过一次的前提下。

根据已经释放出来的高通工程机性能跑分数据，第五代骁龙 8 至尊版的 GeekBench 跑分为单核 3800+，多核 12000+，这个成绩与苹果的满血版 A19 Pro 芯片（单核 4000+，多核 11000+）各有千秋，单核略差，多核领先。

第四代骁龙 8 至尊版的 GeekBench 分数大概为单核 3200+，多核 10000+，基本上可以认为，第五代骁龙 8 至尊版的 CPU 整体性能提升在 20% 左右。

而在安兔兔 V11 的跑分里，第五代骁龙 8 至尊版能够斩获接近 450 万的分数，联发科天玑 9500 官方的跑分数据是安兔兔 V11 410 万分，这里高通的旗舰芯片要领先近 10%。

需要说明的是现在安兔兔公布的一些跑分是基于安兔兔 V10 版本，第四代骁龙 8 至尊本的典型跑分数据是 300 万出头，低温环境加强散热也可以来到 310 万的分数，即便这样，不考虑版本差异，这里第五代骁龙 8 至尊版也实现了巨大的性能提升。

这里面的提升自然也包括 GPU 的提升，高通官方表示，第五代骁龙 8 至尊版的 GPU 性能提升幅度为 23%。

这几年 AI 性能成为了各家芯片厂商讨论的重点，也是每一年性能提升幅度最大的部分。

第五代骁龙 8 至尊版的 NPU 性能提升了 37%，端侧 AI 能力能够处理 220token 每秒的输出，同时也支持 INT2 和 FP8 的大模型量化精度，数字越小，精度越低，但同时对性能和内存的资源消耗也越低，开发者可以根据自己的需要选择适当的量化精度。

同时，骁龙 8 系移动平台已经把 AI 应用支持延伸到了智能体 AI 助手，可以跨应用为用户提供定制化操作。通过持续的终端侧学习和实时感知，多模态 AI 模型能够深度理解用户，从而实现主动推荐和基于情境的提示优化——同时确保用户数据始终存放在终端设备上。

其他关于第五代骁龙 8 至尊版的重要信息包括：

• 采用了第三代 3nm 制程工艺
• 影像 ISP 支持 20bit 色深，动态范围提升 4 倍
• 5G 下行速度达到了 12.5Gbps
• 功耗大幅降低，CPU 功耗降低 35%，GPU 降低 20%，整体功耗降低 16%

除了第五代骁龙 8 至尊版之外，高通也没有忘记自己的 PC 野心，发布了 2 款 arm 架构的 PC 芯片：骁龙 X2 Elite Extreme 和骁龙 X2 Elite，均采用了与第五代骁龙 8 至尊版相同的第三代 3nm 制程工艺。

其中骁龙 X2 Elite Extreme 拥有 18 核心，分为 12 个超级核心(Prime Core)，主频最高 4.4GH，6 个性能核心(Performance Core)，主频最高 3.6GHz。

如果 12 个超级核心只开启 1-2 个核心，那么频率最高可以加速到 5GHz。此外，NPU 算力达到了 80TOPS，支持 3 路 5K 60Hz 显示器输出。

骁龙 X2 Elite 则分为了 2 个版本：

• X2E-88-100： 18 核心，超级核心频率 4.0GHz，性能核心频率 3.4GHz，最高的加速频率 4.7GHz。
• X2E-80-100，12 核心，其中 6 个超级核心，总缓存减至 34MB，频率 4.0GHz，性能核心频率 3.4GHz。

今天晚上，小米 17 系列发布会将会首发第五代骁龙 8 至尊版，一共 3 个版本：小米 17，小米 17 Pro 和小米 17 Pro Max，到了 10 月份，预计 iQOO，荣耀还有 realme 等厂商也会发布会基于第五代骁龙 8 至尊版芯片的旗舰手机。

至于搭载骁龙 X2 Elite 系列的终端，预计将于 2026 年上半年上市。

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电影《点球成金》讲了一个真实的故事：奥克兰运动家队是美国职业棒球大联盟 MLB 里经济实力很弱的一支队伍，布拉德•皮特饰演的主角比利是这支球队的教练，经历了一场惨败之后，奥克兰运动家队的三名主力被重金挖走，球队前途渺茫。

但是在大数据技术的帮助下，比利不再追求当红球星，而是挖掘在数学模型下具有巨大潜力的球员，最终这支平民队伍在 2002 年赛季拿到了打破 MLB 纪录的 20 连胜，一度成为联名豪强。

也就是说，合理运用技术能力，能够在看重资金实力的顶级职业联赛里获得更多胜机。

类似的事情，正发生在网球运动领域。

2025 年度比利·简·金杯（Billie Jean King Cup）总决赛在深圳湾体育中心开赛，这是该全球顶级女子网球团体赛事首次落户中国。作为比利·简·金杯的全球技术与创新合作伙伴，微软携 Match Insights（国际版）解决方案亮相赛场。

微软基于 Azure 云平台和数据分析技术，量身开发了 Match Insights（国际版）解决方案，可实时处理海量数据，生成统一、精准的战术洞察，帮助教练与运动员在极短时间内做出科学决策，实现从数据到行动的高效衔接。

每场比赛期间，微软智能云 Azure 会处理来自多个数据源的超过 30 万个数据点，并即时生成 1500 余种独特的统计组合。同时，人工智能模型对这些数据进行实时分析，提炼出关键洞察，帮助教练和球员灵活调整战术。该系统还能深入挖掘球员行为、击球选择和局势变化，生成如回合球效率、发球得分率等深度分析数据，为战术制定提供有力支撑。

今年，微软把 Microsoft Copilot 副驾驶的 AI 搜索能力整合进了 ，进一步提升系统的交互智能与全球适配性。比如借助 Microsoft Copilot 副驾驶的多语言自然语义处理能力，运动员和教练可直接使用母语实时提问，例如：「对手在第二盘的反手失误率如何？」或「我在关键分上的发球偏好有哪些？」。 Match Insights（国际版）可以即时解析问题，从海量数据中提取洞察，生成个性化的战术建议。

在 2024 年，比利·简·金杯斯洛伐克队队员Rebecca Šramková 说：

赛前，我预计对手会采用快节奏打法，微软 Match Insights（国际版）提供的所有数据与洞察都印证了这一点。我据此调整了自己的战术，最终赢得了这场比赛。Match Insights（国际版）帮助我分析对手并为每场比赛完善我的策略，使我们的队伍在比赛准备和决策方面具有优势。

在 2025 年度比利·简·金杯（Billie Jean King Cup）赛事期间，我们和微软大中华区首席运营官 Chris Tao，国际网球联合会技术负责人 Jamie Capel-Davies，微软全球战略合作伙伴负责人 Monica Robbins 聊了聊 AI 将会如何影响网球这项运动，以下是对话实录。

Q：更加精细的数据分析和 AI 指导在多大程度上可以提高比利·简·金杯运动员的胜率？

Jamie Capel-Davies：这是个很好的问题。我认为 AI 确实在部分团队和技术层面发挥了作用，帮助他们获得了有价值的洞察。

比利简金杯中，大家都围绕「赢得比赛」这一共同目标努力，所以我们能够真正有所作为。我个人印象最深的是去年有一场比赛，一位球员凭借胜利赢得了参赛资格，而我们所提供的，就是为这种关键性的时刻，提供差异化支持。我认为不同团队对 AI 的使用程度和方式各不相同，而且比赛结果还受到很多其他因素的影响。

Q：目前，数据和AI主要为人类教练提供辅助功能。那么未来，AI 是否真的可以取代人类教练？

Monica Robbins：不是取代人类，实际上是赋能人类。就像你在体育领域看到的那样，AI 的作用是帮助个人在他们所做的事情中取得更好的表现。比如网球比赛中的司线判罚，确实可以完全自动化，但整个过程中仍然需要人的参与。AI 的真正价值在于增强人类专注于关键决策的能力。所以我想对于人类教练来说，AI 不是为了取代他们，而是为了通过更多方式赋予他们力量。

Jamie Capel-Davies：是的，我完全同意。AI 确实带来了很多价值，但有些事情仍然需要人类的参与。AI 可以处理纯粹且客观的数据，但在网球领域，教练的很多工作在短期内是人工智能难以替代的。我们真正感到兴奋的是看到这项技术正在更广泛地应用，它可以帮助提升比赛的公平性。我们拥有大量可用的数据和各种类型的系统，而且这些技术变得更便宜、更易获取，因此在更多比赛中都能提供有价值的洞察。

Chris Tao：我想说的是，微软在人工智能与人类协作方面的基本理念、目标是创造出能够以更好方式帮助人类的 AI 技术，从而提升整体生产力。我们始终认为人类应该处于主导地位，而 AI 则是持续支持人类的、聪明的「Copilot 副驾驶」。最终，我们希望 AI 不仅能在教练领域提供更好的建议，还能在教育等其他领域发挥作用。我们也希望 AI 能在不同文化背景下都表现出色，成为真正意义上的助理教练，具备应对未知问题和不断进化的能力。

Q：在智能运动领域，AI 已经彻底改变了国际象棋和围棋，模仿和学习 AI 可以带来更高的胜率。然而，有人认为，由于存在最优解，AI 介入的运动可能会失去创造性和观赏价值。网球会出现这种情况吗？

Jamie Capel-Davies：我不这么认为。这确实是个值得探讨的问题，不过我自己不下棋，所以无法完全比较。但我觉得 AI 的加入其实是为运动增添了新的维度。虽然 AI 有时会击败人类，而且这种情况越来越常见，但真正有趣的是AI 与人类之间的互动。所谓的「最优解」反而让比赛变得更有看头。网球本身就包含很多要素，比如技术、身体素质、战术等，是一个高度多维的运动。我们尝试用 AI 来强化其中的战术和战略部分——这是非常关键的一环，但也只是众多维度之一。

Chris Tao：我补充一点。在网球领域，我们已经积累了多年成熟的经验，尤其是在数据分析的支持下，我们可以更好地分配资源。你提到一个很重要的观点：在一个高度竞争的环境中，人类应该如何定位自己？是“人类+AI”的协作模式，还是坚持人类主导？你可能还记得上个月在中国举办的 2025 世界机器人大会，那场展览真的很精彩。它促使我们重新思考：如何借助 AI 增强人类能力，而不是让 AI 取代人类在关键领域的作用。

Jamie Capel-Davies：如果我们进一步展开这个话题，我认为 AI 还有潜力帮助球员更好地参与比赛、减少受伤风险。

Monica Robbins：是的，这正是 AI 的核心价值所在。当我们谈论 AI 时，它是在赋能各类应用的负责人，而不是取代他们。我常常会想到一个例子：AI 可以让信息「活」起来，帮助运动员更好地理解自身表现，从而发挥最大潜力。比如从人体力学的角度来看，运动员在特定项目中往往遵循相似的运动原理。而借助 AI，他们可以发现，通过对身体姿态的微调，自己可以跑得更快、跳得更高，或者更高效地完成动作。所以再次强调，这不是关于替代，而是关于提供工具，帮助他们实现更好的自我表现。这也是我们真正关注的方向。

Q：AI 或微软的机器学习系统是如何挖掘出传统系统无法识别的数据维度？微软的技术在哪些方面可以补足传统系统的不足吗？

Monica Robbins：是的，我可以先分享一些想法，然后 Jamie 可以补充。从根本上讲，这个问题回到了「数据如何实现实时统一」的能力上。传统系统通常是在赛后进行分析，也就是说，你只能在比赛结束后回顾数据，制定策略。而微软的解决方案实现了实时数据处理，这意味着你可以在比赛进行过程中就获取关键洞察，并据此做出即时调整，而不必等到下一场比赛。这是一个非常重大的转变。我们在本次锦标赛中引入的一些新功能，正是围绕如何更深入地理解比赛动态展开的。现在，运动员甚至可以通过自然语言提示在比赛期间获取实时建议。如果我是网球运动员，我可以根据AI的反馈调整我的发球策略，这在过去是无法实现的。

Jamie Capel-Davies：使用 Azure 的一个关键优势在于系统的可扩展性。我们可以根据比赛的节奏和安排灵活调整资源配置。比如本周有些比赛日安排了两场比赛，有些只有一场，我们的系统可以根据实际情况动态扩容，同时保持成本效益。此外，微软的 AI 平台具备模型迭代和切换能力。我们可以根据反馈不断优化模型，并在不同模型之间灵活切换。我们最近就做过一次模型升级，结果显示新模型的反馈质量明显优于之前的版本。这种持续优化的能力，是传统系统难以比拟的。

Q：有人使用 AI 来帮助策略，而有人不使用，那么对于这种情况导致的不公平，你们会如何回答呢？

Monica Robbins：我们合作的每个组织都肯定会思考的一个问题是，他们如何以完全公平的方式提供解决方案。其中一件事是，现在AI正变得更容易被更广泛的受众使用。实际上，在某些方面，它确实带来了更多的获取机会。但当我们与潜在客户或不同组织合作时，比如与比利·简·金杯合作，关键在于我们如何确保所有团队都能获取相关信息，并确保他们能够充分利用这些信息。确实，像任何新技术一样，总会有一些早期采用者，但这也是推动技术普及的重要力量。我们希望通过这种方式，逐步实现更广泛的技术覆盖。

Chris Tao：是的，这项技术实际上已经在一定程度上缓解了原本可能加剧的不公平问题。过去，资源获取的不平衡确实让一些团队或教练处于劣势，但现在我们正努力让 AI 技术变得更加普及和易用。我们的目标是确保尽可能多的人都能使用这项技术，而不仅仅是少数拥有高端设备或资源的专业团队，比如那些顶级教练。过去可能需要依赖复杂的系统才能进行数据分析，而现在，更多人可以通过更便捷的方式获得同样强大的支持。这意味着，AI 不仅提升了专业教练的能力，也为更多基层用户打开了可能性。我们希望通过技术的普及，真正实现更公平、更广泛的赋能。

Jamie Capel-Davies：我们所做的是与所有团队一起开展培训，以此来帮助降低风险和解决问题，而不是做其他事情。正如 Monica 提到的，不同团队的使用方式可能不同，但我们努力确保每个团队都有机会尝试并充分利用这项技术。微软其实还有一个专门的部门，会对产品进行严格的审查，确保在推出时符合伦理和公平的使用标准。

回到开头所说的《点球成金》电影，大数据技术确实在一段时间里帮助奥克兰运动家队获得了极强的竞争力，但是这项技术的门槛没有想象中那么高，于是其他球队也纷纷跟进，最终抹平了技术能力的差距。

实际上到现在来看，无论是 MLB，还是 NBA，或者足球里的五大联赛，一支球队的技术分析和医疗康复能力，很大程度上决定了这支球队的上限，也决定了球员的职业生命。

在科学的比赛建议，以及更好的医疗康复关照下，像刚刚过了 40 岁生日的莫德里奇，或者 40.5 岁的 C 罗，依旧还保持着不错的竞技状态，能够在顶级赛事中发挥巨大作用。

技术能力在体育运动里一直都是你追我赶，先到先得，并且具备非常大的杠杆效应，而在微观到具体的运动员身上，AI 等技术带来的，不仅是一段时间的提升，也可能是整个职业生涯的延长。

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与腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平的采访并不像以往的采访那样发生在会议室或者咖啡馆这种场景，而是在位于深圳宝安大铲湾的腾讯新总部与宝安中心地铁站之间的自动驾驶摆渡小巴士上进行的。

这辆小巴士将来会用于腾讯员工通勤的接送，达到了 L4 级别的自动驾驶水平，搭载了腾讯自研技术。

即便腾讯这家公司对大家生活的影响如此之深，但在汽车领域，腾讯做的事情却并不显性，我们当中的大多数人没法像使用微信，玩《王者荣耀》那样亲身感受腾讯为员工准备的自动驾驶小巴士，但这并不意味着腾讯没有影响我们的出行。

相反，腾讯对智慧出行的影响，无论是从链条的长度，还是时间线上的长度，都可能是腾讯所有业务里最为深远的之一。

在车上点个麦当劳，和腾讯云有关系吗？

2025 腾讯全球数字生态大会出行专场上，腾讯发布了 TAI 6.0 智能座舱系统和全域智能化升级方案，通过「端云一体」的新一代座舱大模型矩阵与 AI Agent 架构。在端侧，基于混元深度定制的 LLM ，TAI 6.0 智能座舱系统推理速度提升 81%，并在长上下文窗口中，实现对车身传感器信号理解的准确率超 97.5%。新发布的 VLM 多模态模型在部分场景下，舱外环境感知超 98%。

可实现场景与意图的精准理解，并通过自研端云模型协同策略，达成快速响应，意图理解时延小于 500 毫秒、准确率超 95%。AI agent 架构支持微信小程序、LBS、联网搜索等丰富信源扩展和腾讯生态能力，车企与第三方可通过标准化接口轻量接入智能体开发。

围绕出行全场景，TAI 6.0 推出五大智能体：

• 本地生活智能体：用户可实现自然语言交互，无缝连接车外生活服务，例如智能体可基于用户偏好，主动推荐餐厅优惠信息，也实能现边聊边问的拟人化服务体验，支持下单、支付全流程操作。
• 全能陪伴智能体「随行Chat」：聚焦车内情感陪伴需求，提供包括儿童故事陪伴、专业知识交流及娱乐八卦互动等多角色在内的聊天服务。
• 出行探索智能体「哪儿值得去」：场景化出行服务，可主动发现沿途兴趣点，智能生成顺路打卡路线，并提供目的地讲解、提前购票等服务。
• 出行连接智能体：打破车机与手机的服务边界，依托小程序生态，实现一键连接、内容流转与多用户协同控制，支持音乐、文章等多种内容类型无缝车机同步。
• 腾讯地图车机版 9.0 升级为 AI 地图导航智能体：实现 AI 指路、AI 服务、AI 陪伴等更人性化的产品体验。

举一个例子就可以理解这些智能体的作用了，以往我们在开车的时候想要点一顿麦当劳吃，那就必须要停车到路边，用手机进小程序点单，然后开车前往取餐。

现在有了这些智能体，加上整个腾讯生态，包括小程序和微信支付，就完全可以通过车内语音交互，找到附近的麦当劳，通过语音沟通，选择想要的餐品，然后在车机内支付，再导航过去取餐，整个流程完全不需要使用手机，驾驶者也不需要停车，甚至可以不需要怎么看车机屏幕就可以完成这一切。

这种场景体验的变化，背后其实是我们怎么看待「车」这种产品，钟翔平告诉爱范儿：

车可以看成两种属性，一个就像让人从 A 点到 B 点的一个载具，这个车从古至今都是有这个能力属性定位的。另外也是因为智能化、移动化发展之后形成一种新的车型，就是移动空间。移动空间这个特性是一个非常重要的延伸。

 

一个是载具，一个是空间。载具的这个属性的进化，其实将来服务化就是智能驾驶，就是让车自己完成从 A 点到 B点。但是作为空间的时候，它发展的方向就不一样了，它致力的就是让人很舒心，符合他对这个空间场景的期待。比如说有的场景我们希望这个地方是一个会议室，它可能要很方便开会。有的时候我们希望它是一个影院，它是可以看电影。还有更多的场景，是一个游戏室，然后更多的一些娱乐内容，甚至是我们让这个空间比如说让它帮我们订好咖啡，我们到下一个地点可以去取。所有这些都是移动空间带来的用户对它的期待。所有这些我们都会在智能座舱这个方向上更好地地打造。

 

TAI 6.0 致力于用端侧模型和云端大模型结合，对用户既能够很快的反应，同时也能够更全地去调动云端的能力解决更复杂的任务。腾讯也会将 AI Agent，加上广泛的服务生态，然后再加上位置服务能力这三种能力叠加在一起，形成一个让用户可以在车内结合出行位置，结合他可能期待的也许是咖啡，也许是订座，也许是点餐，或者是一些内容服务，都可以结合这几个放在一起形成最优体验。

 

有很多内容和服务的组件它原本就在，但是它缺少被用户用语音的方式启动，或者符合场景的方式去调度。我们用 AI 化的方式就完成了这一点，既清晰知道你的地点，知道你的路线，知道你什么时间可能到达哪个地方，这个时候我需要在那个地方提前或者是预约某一个时间，点一杯咖啡或者是点一个座，它都可以帮你去做到。当然这个也结合腾讯很重要的优势，我们有广泛的小程序生态。而且我们车端在很早之前就已经成熟化完成小程序框架，因为框架以及小程序本身就是现成的，我们结合 AI 时代之后，我们让大模型再结合更多的 Agent 的调用，使得它获得更完美的体验。

现在，腾讯的智能座舱产品在 60 多个汽车品牌、超过 1600 万车辆中应用。

我们可以这么理解腾讯在智慧出行上的产业链布局：点麦当劳作为单点场景，牵一发而动全身，从底层的云服务，到地图数据，再到小程序生态，还有支付能力等等，缺一个点就吃不到汉堡了。以此，我们也可以反推，腾讯智慧出行，究竟在出行里扮演了什么角色。

在 AI Infra 这一基础设施层，腾讯提供了腾讯云等服务，涉及高性能计算，高性能网络和高性能存储等服务。而在 AI Platform 的平台层，腾讯提供了自研的混元大模型以及开源的 DeepSeek 大模型等等技术，来提供各种直接的 AI 能力。在 AI Application 应用层，就有我们熟悉的微信各种能力，元宝应用等等等了。

那么问题来了，腾讯拥有几乎全栈的汽车智能化能力，自己也有能力做到 L4 级别的自动驾驶摆渡小巴士，为什么不像 Google 或者百度那样，直接提供自动驾驶整体方案，甚至是 RoboTaxi 服务呢？

钟翔平说：

每家公司有每家公司的定位，因为腾讯在 2018 年进行重要的战略转型升级的时候，当时就在思考如何做产业互联网，我们当时说扎根消费互联网，拥抱产业互联网。但同时我们清晰地对待产业互联网，想清楚我们的定位，我们叫数字化助手。

 

数字化助手这个定位是经过深度思考之后形成的，因为本质就是强调我们不是站在前面的那个角色，我们其实既是背后的助力者，有一些场景我们也会是伴随着企业客户，成为他们的数字化共建者，但是我们不是进入到他们行业里面去成为那个玩家。所以我们不断强调，我们不做 Robotaxi 也好，不做自动驾驶车，本质都还是遵循数字化助手这个定位。

当然，这个助手不仅仅是相对于用户来说，对于车企或者经销商来说，都能从腾讯获得想要的助力。

比如说，腾讯结合 SD 地图、轻地图、地图数据服务等云化地图能力，与博世、文远智行、元戎启行等出行科技公司携手，提高自动驾驶训练效率。在腾讯的云地图数据和合规服务的支持下，文远知行联手博世仅用 18 个月即完成了智能辅助驾驶方案的量产上车。

同时，腾讯与广汽、长安、蔚来汽车等车企合作，以智驾云专区、AI Infra、大数据等工具和云图一体化的数据闭环方案，加速端到端自动驾驶落地。

在营销服务环节，AI 销售助手，正在借助大模型能力，辅助销售员整合信息、专业应答，推动线索转化从流程化全面迈向智能化。在服务一汽大众等企业时，试驾线索成本降低了 20% 以上，到店转化率提升 30% 以上。

腾讯做自动驾驶能理解，为什么还做具身智能？

如果说一个在车上点麦当劳的场景，能够牵扯出腾讯在出行产业链上的长度和深度，那么关于具身智能的布局，则反馈出了腾讯在一条技术脉络上的长远思考。

在 2025 腾讯全球数字生态大会上，腾讯联合文远知行、黑芝麻、光轮智能等出行科技企业，发布面向具身智能研发场景的全链路工具链。

面对具身智能数据管理存在的全局治理难、多模数据保存与处理难等问题，腾讯推出的智能数据平台已实现 EB 级具身智能多模态数据的统一接入、治理与标注。腾讯也与文远知行联合打造从数据采集到模型部署的全栈 AI 数据闭环解决方案，为具身智能提供精准、丰富的训练数据支持。

此外，基于在自动驾驶领域积累的端云一体化闭环工具链，腾讯可以提供覆盖「数据采集-标注-挖掘-模型训练-仿真评测」全流程的具身智能研发能力。腾讯基于 3DGS、时序建模等技术实现的仿真环境，支持 L2-L4 级自动驾驶算法训练和 VLA 模型验证，并可扩展至具身智能算法开发。

今年 7 月，腾讯 Robotics X 实验室与福田实验室联合发布了具身智能开放平台Tairos 「钛螺丝」，这是国内首个以模块化的方式提供大模型、开发工具和数据服务的具身智能软件平台，通过 SDK 和 API 的方式面向机器人行业开放。截止到目前，Tairos 已经与越疆科技、乐聚机器人、帕西尼感知科技、擎朗智能、众擎机器人科技、宇树科技等多家具身智能企业探索合作。

同时，为验证自动驾驶技术在具身智能领域的应用潜力，腾讯以「导盲机器人」为载体，构建多模态感知规划、避障导航与交互能力，为四足机器狗、人行机器人等低速移动智能终端提供「无图」导航解决方案。

虽然自动驾驶和具身智能没有一个字是一样的，但是在钟翔平看来，汽车企业具备布局具身智能产业先天优势，「感知、决策、交互」等自动驾驶基础能力，能够与具身智能体结合，技术上一脉相承。

甚至，它们现在就发生了交集：搭载腾讯自研算法的四足机器狗，在大铲湾腾讯新总部里，完成了自动驾驶小巴的上下车测试。

钟翔平说：

车本身就是一个非常成熟的，非常好的实践中的具身智能体。因为车具备了感知能力、智能化的计算能力，然后实践中去打磨具身智能的应该叫物理智能，或者是空间智能。 在这个方向上面我们也沉淀出来一系列的工具集，一系列的工程方法都会应用到具身智能这个方向。

 

机器人相关的具身智能，会和智能驾驶会有所变化，这个变化主要会在于智能驾驶其实还是跟路本身高度关联，到了机器人也好，或者是到了更广泛的通行区域，更广泛的生活场景中的这种智能体，它面对的场景数据的要求并不是遵循着一个路的模式，这个时候会使得它需要因为数据自由度的扩大而带来的数据的量级急速攀升。当这个数据量级需要急剧攀升的时候仿真在其中扮演的价值和作用其实会更加扩大。

腾讯智慧出行解决方案总经理费玉霞解释了腾讯在这里布局的底层逻辑：

2025 年，Physical AI 成为行业的新焦点，自动驾驶和具身智能是 Physical AI 的不同形态，其核心技术底座高度重合，我们全面升级在自动驾驶领域的积累，积极投入具身智能，取得了阶段性的成果。

 

现今，具身智能产业正从价值验证迈向规模爆发，但是我们也看到支撑智能算法相对滞后，还有一些困难需要我们共同去解决。困难一研发落地路径长，研发中需要将上百个不同模块的软硬件深度融合，需要懂硬件、懂系统、懂数据、懂算法、懂仿真的专业团队，超过三年的研发投入才有可能有所产出，急需一套工具平台加速研发流程。

 

某种程度上来说，腾讯在具身智能领域，依旧扮演着「数字化助手」的角色，一来是因为自动驾驶和具身智能的技术脉络是一脉相承的，另一方面，具身智能也是 AI 技术的延续，在 Physical AI 领域的布局，也是 AI 布局的子项，没有哪家科技公司，敢在这个时代忽略 AI 机会。

当然，这一切都还在早期，也正如钟翔平所说：

智能驾驶本身就是一个很好的具身智能实践过程，因为是一个行进在路上的车，让这个车本身变成一个高度的智能化。它要解决的矛盾首先就很多，它要让车能够和人之间如何协调共处，让智能的车和非智能的车如何和谐共处。

 

其实这些问题在智能驾驶这个方向上已经到了一个相对收敛期。这个收敛的过程所形成的经验，或者是一些思考的沉淀或许是一种很抽象的思维的沉淀，我都会认为对于后续解决不同场景的具身智能会有参考和借鉴意义。

在我们聊这种时间维度的时候，9 年前腾讯成立了自动驾驶实验室与此时运行在宝安中心地铁站和腾讯新总部的自动驾驶小巴士形成了互文。当时腾讯在出行领域还没有形成如今清晰的布局和认知以及定位，但对于自动驾驶全栈方案的探索，形成了如今的工具集，以及提供给车企和自动驾驶科技公司的能力。

所以，今天对于具身智能的前瞻性探索，未来也可能形成这种能力。

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