当所有人还沉浸在 Claude Code 源码泄露事件时，OpenAI 又双叒叕出来抢头条了。就在刚刚，OpenAI 官宣完成一轮 1220 亿美元的融资。

单轮私募 1220 亿，人类商业史上从未有过。融资完成后，OpenAI 的估值落在 8520 亿美元，距离万亿只差一步，而这家公司成立至今才十年。

值得一提的是，这轮融资最初在今年 2 月公布时，承诺金额还是 1100 亿美元，最终收盘时多出了 120 亿，说明后来跟进的机构比预期的多。

外界普遍认为，这是 OpenAI 在年底 IPO 前最后一次大规模私募，上市节奏已经越来越清晰。

钱从哪来的

这轮融资的主要出资方，是亚马逊（500 亿）、英伟达（300 亿）、软银（300 亿），软银还和 a16z、D.E. Shaw 等机构联合领投。

微软作为多年老伙伴继续跟投，但这次没有公开具体金额，只知道截至去年底，微软在 OpenAI 的累计投入已经超过 130 亿美元。

此外，OpenAI 还首次通过银行渠道向富裕个人投资者开放募集，这部分筹到约 30 亿。ARK Invest 旗下规模 60 亿美元的旗舰创新 ETF 也宣布纳入 OpenAI，持仓比例约 3%，这也是该基金首次投资非上市公司。

事实上，T. Rowe Price 和 Fidelity 管理的部分基金早已持有少量 OpenAI 股份，这次 ARK 的加入，进一步打通了普通人参与的渠道。

简言之，几乎整个科技圈都在给 OpenAI 撑场面。

但仔细想想，逻辑其实很简单：OpenAI 拿了这些钱，还是要去买英伟达的芯片，租亚马逊和微软的服务器。巨头们把钱投进来，等于提前锁定了全球最大的算力客户。这轮融资，与其说是看好 OpenAI，不如说是一门稳赚的生意。

而对 OpenAI 来说，这笔钱更像是 IPO 前的最后一次大补仓。

账面数据确实好看：每周活跃用户接近 9 亿，付费用户超过 5000 万，去年全年营收 131 亿美元，单月进账最高 20 亿，而且增速是当年谷歌、Meta 这些互联网巨头同阶段的四倍。

只是，OpenAI 还没盈利，烧钱的速度一点没降下来。

为什么要关掉 Sora

这次融资前后，OpenAI 的产品节奏并没有停滞不前。

他们发布了目前最强的 GPT-5.4，在多任务处理和工作流性能上都有明显提升。代码生成工具 Codex 也从一个功能升级成了独立的编程 Agent，目前每周活跃用户超过 200 万，过去三个月涨了五倍，月增速维持在 70% 左右。

企业端的表现同样值得关注。目前企业服务已经占到 OpenAI 总营收的 40% 以上，预计到 2026 年底会和消费者端打平。

API 每分钟处理的 token 数量超过 150 亿，搜索功能的使用量在过去一年接近翻了三倍，广告试点项目在上线不到六周内年化收入就突破了 1 亿美元。这也是 OpenAI 希望向外界传递的信号，收入来源越来越多元，ChatGPT 的订阅费用只是其中一块了。

然而，就在这一片飘红的数据旁边，Sora 悄悄地下线了。

Sora 刚发布时，确实在影视圈和创意行业引发了不小的震动。一句话生成视频，画面质感还挺真实，很多人觉得这是 AI 技术最让人兴奋的那种东西。

但视频生成的算力消耗，远比文字生成高得多。AI 的每一次推理、每一段文本生成、每一帧视频渲染，都在真实消耗着昂贵的 GPU 计算周期和电能。没有免费的智能，每一次调用都是真金白银的损耗。

而用户这边，虽然觉得好玩，却没多少人愿意为此付高价。

根据华尔街日报》报道，OpenAI 之所以选择关闭 Sora，原因之一也是因为它每天要烧掉约 100 万美元，可用户数量却从上线时的 100 万，暴跌到不足 50 万。

当留存数据难看，商业化路径又模糊不清，这笔烧钱的买卖，自然没有继续下去的理由。于是，现实还没被颠覆，Sora 就已经不存在了。

关掉 Sora 只是开始，OpenAI 还在审视其他花钱多、回报慢的方向，准备进一步收缩；把算力集中到文本模型、代码生成、企业服务这些有稳定现金流的方向，也是 OpenAI 在向华尔街表态：我们知道、也需要怎么赚钱了。

从「改变世界」到「水电煤」

OpenAI 成立于 2015 年，最初的愿景是确保通用人工智能造福全人类。

2019 年，为了筹到足够的研发资金，公司转型为「有限盈利」模式，成立了营利性子公司，接受了微软 10 亿美元的投资。运营主体虽然商业化了，但非营利性的 OpenAI 基金会仍持有约 26% 的股权，名义上延续着最初的公益使命。

OpenAI 融资的官方声明里有一句话值得注意：「构建智能本身的基础设施层」。

寥寥数语，其实道出了 OpenAI 自我定位的转变。以前他们更在意用一个个惊艳的 Demo 刷新外界对 AI 的认知，现在更想做的，是退到幕后，成为企业和个人离不开的底层工具。

他们把这个方向叫做「超级应用」，计划把 ChatGPT、Codex、搜索、浏览器等能力整合进一个统一的入口，主要面向开发者和企业用户，让人不用在一堆工具之间跳来跳去。

这背后的逻辑，是让消费者端的习惯自然带动企业端的采购，两块业务互相强化。

一个普通用户可能今天觉得新鲜、明天就取消订阅，但一家把核心业务跑在 OpenAI 模型上的企业，不太可能说断就断，后者才是华尔街真正想看到的那种客户黏性。

过去几年，AI 行业隔三差五就会出现让人眼前一亮的东西，新模型、新产品、新的可能性，一波接着一波。

但从这轮融资和 Sora 被关掉这件事来看，那个充满惊喜的阶段，可能真的要告一段落了。接下来可能更像是一门成熟的生意：有人管算力、有人管数据、有人管销售，大家各守一块，讲究成本控制，讲究商业落地。

OpenAI 已经回不到从前了，但它也许本来就没打算回去。

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2026 年 3 月 31 日，距离苹果 50 周年纪念日还剩一天。国行 iPhone 用户的设置页面里，悄悄多了一个选项：「Apple 智能与 Siri」。

没有发布会，没有新闻稿，甚至没有一条来自官方社交媒体的预告。Apple Intelligence 就这样以一种几乎静默的姿态，落在了中国用户的手机上。

从 2024 年 6 月 WWDC 的高调亮相算起，国行用户为这一刻等了整整 21 个月。

爱范儿在第一时间完成了激活和全面实测，先说结论：

体验很「苹果」，但效果很一般。但

如果你期待的是一个能跟 Gemini 或豆包正面交锋的 AI 系统，这不是你想要的。

值得注意的是，这次苹果国行 AI 突然上线可能是一次意外，并非正式发布，目前苹果已经下线这个版本。

一向以苹果爆料闻名的彭博社记者 Mark Guman ，称国行 AI 还没拿到监管批准，他给出了以下理由：

• 苹果国行 AI 上线，官方不可能没有任何宣传动作。
• 苹果不会在中国凌晨发布国行 AI 。
• 它会调用 Google 作为视觉识别引擎，这在中国本就不合理

另据爱范儿最新了解，本次推送是由于软件问题，国行的 iPhone 和 iPad 设备曾短暂地可以下载其他地区适用的设备端 Apple 智能并启用该功能。

在问题出现后，苹果已迅速修复。

据悉， Apple 智能尚未在国行推出，推出时间依监管部门审批情况而定。

国行苹果 AI 怎么激活？

首先，你需要把设备更新 iOS 26.4 系统，然后进入「设置」，会发现原来的「Siri」入口已更名为「Apple 智能与 Siri」。

点击进入，再点亮 Apple 智能的开关，系统开始下载端侧模型。

整个过程需要连接 Wi-Fi，下载时间取决于网络状况，我们实测大约花了十分钟左右。下载完成后，一系列新功能随即解锁。

机型方面有硬性要求：iPhone 15 Pro 及后续机型才能运行 Apple 智能，更早的 iPhone 15 标准版因芯片和内存限制被排除在外。

需要留意的是，部分功能在首批推送中存在激活失败的情况。我们在实测过程中遇到了个别功能无法正常开启的状况，重启后恢复正常，但倒也并不意外。

新功能实测：速度很快，体验一般

打开新的 Siri，最直观的变化是视觉层面，屏幕边缘泛起的柔光替代了过去那个悬浮在底部的圆形动画，整个交互节奏明显更流畅。

Siri 现在同时支持语音和文字输入，这意味着你在会议室或者安静的公共场合也能通过打字跟它交流，不用担心开口说话的尴尬。

语义理解能力有所提升，能处理一些上下文连贯的对话。但在我们的实测中，Siri 的深度对话能力距离 ChatGPT 或者豆包仍然有肉眼可见的差距。

值得注意的一点是大模型调用的问题。

国行版 Apple 智能调用的后端模型情况比较复杂。视觉识别 AI 方面，我们通过 iPhone 16 的「相机控制」按钮实测，调出的视觉识别引擎应该来自 Google。

而在 Siri 的对话和内容生成环节，爱范儿实测发现是有可能调出 GPT 的，网上也有调出百度文心大模型的。

这一点颇为微妙，因为此前业界普遍预期国行版只会接入百度和阿里的模型。具体的模型调用策略，苹果官方尚未给出明确说明，也许跟网络环境高度相关。

写作工具覆盖了系统级文本输入场景，包括备忘录、邮件、信息等原生 App。选中一段文字后，可以调用润色、改写、摘要等功能。

速度是写作工具最令人印象深刻的地方。

由于模型运行在本地，从点击到结果呈现几乎没有感知延迟。在备忘录里选中一段 200 字的草稿，点击「改为专业语气」，不到两秒就输出了完整结果。这种即时反馈对日常使用来说体验非常好。

但端侧模型的能力天花板也肉眼可见。

复杂长文本的摘要有时会遗漏关键信息，语气改写偶尔会产生不够地道的表达。跟调用线上大模型的写作工具相比，它胜在速度和隐私，输在精度和灵活度，在云端模型面前，苹果的 AI 写作工具就像小学生。

Apple 智能下载完成后，桌面会新增一个「图乐园」App。

它支持根据文字描述生成图片，提供素描、插画、动画三种风格。你可以输入描述，也可以直接用照片库中的人脸作为素材，生成带有本人特征的艺术风格图像。

生成速度很快，大约三到五秒就能出图，这得益于端侧扩散模型的优化，但手机会明显发热。

苹果显然没有把图乐园定位成一个专业创作工具，它更像是一个系统级的趣味配件，如果你真要玩 AI 修图，请出门左转选择豆包。

AI 消除是本次更新中最实用的功能。

在照片 App 中打开一张图片，选择消除工具，用手指涂抹需要去除的主体，系统会自动识别并完成消除和背景填充。 好消息是速度快到令人惊讶。

选中、涂抹、消除，整个过程不超过三秒，完全在本地完成。日常清理照片中的路人、电线杆、垃圾桶之类的干扰物，效率极高。

坏消息是，精度不够。

在我们的实测中，AI 消除能够快速识别并去除主体，但细节层面存在明显瑕疵。

放大图片后可以看到阴影残留、边缘模糊、填充纹理不连续等问题。

如果是消除一个背景简单的小物体，效果尚可；但面对复杂背景或者大面积消除，画面破绽一目了然。

跟 Gemini 或者豆包的消除功能相比，Apple 智能的 AI 消除有明显差距。但苹果选择把所有处理放在本地，换来的是隐私和速度，代价就是质量上的折让。

比较私人的照片资料，也许端侧模型用起来会更让人放心一些。

系统级翻译功能现在也被纳入 Apple 智能的体系。

支持实时对话翻译和文本翻译，在信息、Safari 等场景中可以直接调用。响应速度很快，可以提前下载好语言包，实测在 iPhone 或者 AirPods Pro 3 上都能激活。

但在翻译质量上，它跟 DeepL 或者 Google 翻译的差距仍然存在，特别是在长句、专业术语和语境判断上。翻译功能对于苹果来说更像是一个系统级的实用补充，而非要在翻译赛道上跟专业选手竞争。

整体来看，Apple 智能国行版的整体体验可以用两个词概括：快，安全。 快，是因为绝大多数功能运行的都是端侧模型。

文本润色、信息总结、AI 抠图、消除，所有操作的响应速度都非常流畅，没有云端调用常见的等待感。这种「想到即得到」的交互节奏确实是苹果的强项。

安全，则体现在数据处理全部在本地完成，不会上传至云端。

对于隐私敏感度日益提高的国内用户来说，这是一个不可忽视的加分项。你的照片、文字、对话记录不会离开你的设备，这一点苹果做到了。

但「快」和「安全」的另一面，是端侧处理的质量上限。

跟调用线上大模型的竞品相比，Apple 智能在消除精度、文本理解深度、图像生成质量等维度都存在可感知的差距。

苹果在隐私与性能之间做了一个明确的选择，而这个选择的代价，用户在每一次使用中都能体会到。

为什么苹果 AI 迟迟不来？

Apple Intelligence 首次亮相于 2024 年 6 月 10 日的 WWDC24。

那场发布会上，苹果做了一件前所未有的事情：把「AI」这两个字母放进了自己的核心叙事。

在此之前，苹果一直刻意回避这个缩写，更愿意用「机器学习」之类的说法来描述自己的技术能力。但 OpenAI 掀起的生成式 AI 浪潮改变了一切，苹果也不得不正面迎战。

Apple Intelligence 被描述为一个「个人智能系统」，核心架构是端侧约 30 亿参数的小模型加上云端通过 Private Cloud Compute 调用的大模型，底层跑在 Apple Silicon 上。

在那场发布会上，苹果跟 OpenAI 达成了 ChatGPT 集成协议，Siri 在遇到超出本地能力的问题时可以调用 GPT。

2024 年 10 月，Apple Intelligence 随 iOS 18.1 在美国率先上线，随后逐步扩展到英国、澳大利亚、加拿大等英语市场。12 月，更多英语地区获得支持。

2025 年 3 月 31 日，iOS 18.4 更新让 Apple Intelligence 支持了简体中文、日语、韩语等多种语言。

但国行迟迟不来。

苹果最初的计划是在 2025 年中将 Apple Intelligence 带到中国市场，可惜这个时间表几乎从一开始就注定要被推翻。

由于合规要求，无论是苹果自己的云端模型还是 OpenAI 的 ChatGPT 都无法直接在国内使用，这意味着苹果必须找到本地合作伙伴。 苹果先是接触了百度，尝试接入文心一言，但据报道在技术对接和模型表现上遇到了障碍。

随后，苹果转向阿里巴巴。2025 年 2 月，阿里巴巴集团董事局主席蔡崇信公开确认了双方的合作关系。

根据方案，阿里的通义千问将作为 Apple Intelligence 在国行设备上的模型底座，同时负责内容合规审查。阿里还会在苹果的端侧模型之上部署一个审查层，确保 AI 输出符合国内法规要求。

但随着 2025 年上半年，世界局势的急剧变化，以及 AI 行业的迅猛发展，苹果的国行 AI 也从「行货」变成了「期货」。 此后，国行版 Apple Intelligence 的上线日期经历了多次推迟。

最初锚定 2025 年中，推迟到 iOS 18.6（2025 年夏），再推迟到 iOS 26.1、iOS 26.2、iOS 26.4。

2025 年 11 月，彭博社记者马克·古尔曼在 Power On 专栏中直言，国行版落地「遥遥无期」。

他指出，除了监管问题之外，Apple Intelligence 本身的工程进展也不顺利，模型性能未达预期。

最新的消息是，苹果计划在 iOS 27 中开发 Siri 的第三方 AI 接口，同时与 Google Gemini 深度合作，双管齐下来提升苹果 AI 的使用体验——但这种把半条命交给合作伙伴的做法，也意味着苹果在这轮 AI 大模型的军备竞赛中已经输了。

苹果能做的，就是牢牢把住 AI 硬件的入口——数十亿级的苹果生态设备。

这也是为什么，国行 Apple 智能必须尽快推出的原因，苹果要赶在 WWDC26 之前，完成全球范围的布局，为 AI 时代的 App Store 扫清障碍。

2026 年 3 月 31 日。距离苹果成立 50 周年的 4 月 1 日恰好只剩最后一天。苹果在 3 月下旬刚刚宣布了创业 50 周年纪念活动，Tim Cook 发布公开信回顾公司 50 年的历程，全球多地 Apple Store 举办了特别活动，爱范儿也受邀参加了苹果在成都和上海的特别演出。

就在这个时间窗口里，Apple 智能悄悄降临国行设备。 苹果没有解释为什么选择这个时间点，也没有给出关于合作模型、审批进展的任何官方说明。但时间节点本身已经足够说明问题：

在迈入下一个 50 年的门槛上，苹果大概不希望自己最大的海外市场之一仍然被排斥在 AI 时代的门外。

从商业角度看，这也合理。中国市场的 iPhone 销量在过去两年持续承压，Tim Cook 本人多次在财报电话会上承认，Apple Intelligence 的缺席是国行 iPhone 竞争力下滑的原因之一。

与此同时，华为、小米、OPPO 等国产厂商早已在 AI 功能上全面铺开，部分品牌还陆续接入了 DeepSeek 和龙虾，体验差距越拉越大。

苹果需要这个功能落地，而且需要在 50 周年这个全球瞩目的节点上落地。

把 Apple 智能放回它该有的坐标系里来看：它不是一个要跟 ChatGPT 或 Gemini 争夺「最强 AI」头衔的产品，它是苹果把 AI 能力融进系统层的第一步。 端侧模型带来的速度和隐私优势是实实在在的。

对于普通用户来说，能在本地完成文本润色、照片消除、信息摘要这些日常操作，不需要把数据交给任何云端服务，这件事本身有价值。

但如果你已经习惯了豆包、Kimi、DeepSeek 这些国产 AI 产品的能力水准，Apple 智能目前的表现大概率会让你觉得「就这？」。

端侧模型的参数量级和推理精度决定了它的上限，苹果在隐私和性能之间做出了清晰的取舍，而你需要判断这个取舍，是否符合你自己的需求。

等了快两年，Apple 智能终于来了。它迟到得太久，以至于我们对它的期待已经从「改变游戏规则」降到了「先能用再说」，但它确实来了。

在苹果 50 岁生日的前一天。

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我输入了一段 prompt，按下生成。手还搁在键盘上呢，视频已经出来了。

画面前景是一杯冒着热气的黑咖啡，背景模糊；随后焦点平滑转移，清晰展现出背景中一位翻阅旧书的女孩。

改了两个词，把光线方向调了一下，再按一次。又出来了，质感没掉。提示词写得很随意，就是脑子里的画面用大白话说了一遍，没有刻意堆关键词，模型全听懂了。

这是 PixVerse V6 给我的第一感受。不是「效果好」三个字能概括的，准确说是「这个效果，居然这个速度就出来了」。

PixVerse 出片快，这件事圈里不算新闻。大多数 AI 视频工具还在用排队考验耐心的时候，PixVerse 已经是同类里生成速度最快的选手。在 Artificial Analysis 的视频生成模型排行榜上，PixVerse V6 更是处在第一梯队。

不过如果 V6 只是「更快了一点、画质更好了一些」，那它只是一次常规迭代，不值得单独拿出来聊。

V6 做的事情，是把「快」从一个技术参数，变成了一种创作层面的结构性优势。指令理解强了，提示词不用反复打磨；画质也更稳了，这些环节省下来的时间叠在一起，比单纯的生成速度提升值钱得多。

换句话说，当出片质量够稳定、速度够快，创作者的瓶颈就不再是工具，而是想法本身 。AI 没有让创作者贬值，它反而让好想法比以前更值钱了。

不只是快，每一帧也经得起放大看

PixVerse V6 的操作本身没有任何门槛，新手也能轻松上手。

打开拍我 AI（网页端地址：https://pai.video），在输入框里用自己的话描述想要的画面，选好分辨率、画面比例和时长，点生成就行。支持 360P 到 1080P 输出，横屏竖屏都能选，单次生成时长可以自己控制。

V6在指令理解上有了肉眼可见的进步，只需简单描述创作意图就足够，无需堆砌专业术语，它明白你要的是什么光线、什么氛围、什么景别，这也导致省下的不仅是时间，还有反复推敲提示词的精力。

也支持上传参考图。想还原某个风格、想锁定角色长相，把图扔进去就行，模型会参照着生成。

V6 最让我意外的进步在于物理仿真。

我试了一段微距镜头。金黄色蜂蜜缓慢滴落，拉出晶莹的丝线，落在松饼上缓缓散开。丝线被重力拉细，接触面的扩散速度也和蜂蜜的黏度匹配。

它有重量，有重力，有因果。

以前 AI 视频里的物理世界是「会动的像素」，V6 里的物体在遵守物理定律。这一点的意义超出视觉层面。我们判断一个画面真不真，靠的是一种直觉：这杯水倒出来的方式对不对？这滴蜂蜜落下的轨迹合不合理？V6 在这个层面上交出了一份像样的答卷。

物理仿真解决的是世界真不真实，而人像质感解决的是人的质感对不对。

这是 AI 视频最容易翻车的科目。稍有不慎就是恐怖谷。五官精致但表情僵硬，皮肤光滑但质感像硅胶，眼睛很亮但眼神没焦点。你能认出这是一张脸，但直觉会告诉你，这不是一个人。

V6 在这方面让我重新有了新的审视。一些圈内创作者拿它和 Seedance 放在一起比，结论基本是：两者互有胜负，很难说谁压过谁。

我试了一段中年男性演员的面部特写，他正努力克制哭泣的冲动，浅景深，柔和侧光。出来的结果很难让人移开视线。鼻翼轻微颤动，眼角湿润，这几个动作之间有时间差，有层次，有内在逻辑。

这种微表情的层次感，让人物开始有了一种 AI 演员的即视感。对比之下，以前 AI 人像的情绪更接近「状态切换」，V6 里的情绪有了过程。皮肤质感的取向也值得单说——肌理，毛孔、细纹、光线下的皮肤色差都保留。

打斗戏是 AI 视频的体能测试。

拳头要打在正确位置，被打的人要有合理反应，身体运动惯性要连贯，多角色空间关系不能穿模。任何一个环节崩了，就变成搞笑视频。许多 AI 视频模型的生成结果要么是两个人在做体操，要么挥拳的手臂穿过了对方的脸。

在体验 V6 的过程中，我生成了一段大雨滂沱的泥泞小巷里，两名武术高手正在激烈近身肉搏的场景。一记重拳击中对方下颚，雨水和汗水随冲击飞溅，受击者的面部肌肉因冲击力产生真实的震颤。

画质之外，真正让我兴奋的是 V6 补齐了一套镜头语言能力。

变身特效方面，我生成了一台科技感极强的机械无人机在空中急速飞行，随后快速从金属形态幻化为一条由流动墨水和水墨线条组成的、散发幽蓝光芒的水墨神龙。

过渡自然，没有常见的像素闪烁和边缘残影。金属的硬度和水墨的流动之间有一个过渡状态，两种质感都没有被粗暴切断，整个变身过程更接近融合，而非替换。

运镜能力同样有惊喜。电影级航拍视角下，一台无人机在废弃的、生锈的工业厂房内部急速穿行。厂房的空间感、金属质感的光线处理、高速运镜时画面的稳定性，三件事同时做到位，没有出现 AI 常见的那种「不知道该看哪」的混乱感。

还有一个方向是子弹时间。黑客帝国式的视角旋转，主体定格，背景动态延续。这类镜头对时间感的控制要求很高，稍有偏差就会变成慢放，V6 处理得比较克制，速度分层是有的，没有用力过猛。

我还试了两个对空间穿越要求更高的场景。第一个是课堂。无人机视角从走廊切入教室，镜头跟着这股气流穿出教室，拉到整个校园上空。试卷和白纸被气流卷起，满天都是，运镜轨迹却没有断。

第二个是蜜蜂从窗缝挤进来，穿过卧室、客厅，找到厨房里的蜂蜜罐再飞出。每个房间光线和景深都不同，换场时蜜蜂飞行惯性有轻微滞后，和真实昆虫的节律对得上。

多镜头切镜可能是对实际工作流贡献最大的能力。一段时尚女装广告短片，三个镜头的衔接流畅，色调温暖统一，没有 AI 的拼凑感。

还有三个我比较喜欢的运镜和场景调度的测试。

比如一架纸飞机在维多利亚式书架间起飞，书本跟着腾空排成隧道，随后场景切进脑内微观世界，神经元在半透明星云状组织里闪着荧光，像缩小版的银河系。

同样是纸飞机在图书馆迷宫里做非线性飞行，俯冲、侧滑、擦边过障碍，镜头紧紧跟随，转弯时有强烈的侧滑感，没有糊掉。

前脚还是琥珀暖色的图书馆，进入脑内世界后立刻切成深蓝和深紫，但因为运镜没有断，切换反而变成了一种视觉冲击，并不突兀。

这些能力单拿出来每一项都是加分项。组合在一起，意味着 V6 开始具备完整的镜头语言能力了。

最后一个让我印象深刻的点，不是画面，是声音。

V6 在开启 Audio 之后，音频适配有了明显增强。我试了一段微缩模型视角的场景：远处火山正在喷发，小人国村民四散奔逃，一只巨大的手拿着透明碗从天而降，将整个村庄罩住，透明碗落下的瞬间带着空气被压缩的细微震动。

特别是 ASMR 类场景。下雨天的窗户、篝火噼啪声、书页翻动。这些画面本身就追求沉浸感，音频质量直接决定你是在看视频还是沉浸在场景里。

一个人暴力出片叫效率，一群人暴力出片叫生产力

如果 V6 只是一个更快更好的 AI 视频模型，故事到这里可以收尾了。但 PixVerse 显然不打算只讲到这里。

据了解，这次同步上线了两个东西：Team Plan 和 Mini Apps。

Team Plan 是给 2 到 15 人的工作室用的。核心机制很简单，团队共享一个积分池。

不再是每人一个账号各算各的，而是整个团队统一消耗，按角色分配权限。老板看全局，创意总监管项目分组，剪辑师专注出片。个人空间的素材和模板一键同步到团队空间，不用在群里来回传文件。

听起来不复杂，但解决的问题很真实。以前工作室用 AI 视频工具，就是每人开各自的账号，出了好素材在群里互传，版本管理靠文件命名加日期。这跟十年前用 U 盘传 PPT 没什么本质区别。

Team Plan 做的事情，就是把 AI 视频从个人工具升级成了团队生产线。一个人连出十条挑最好的叫个人效率，五个人各出十条，五十条里挑一条炸裂的，叫团队生产力。

Mini Apps 走的是另一条路。使用方式简单到不需要解释：上传几张商品图，系统自动帮你剪成一条完整的广告视频。不用懂剪辑，不用知道什么叫镜头语言。

一个淘宝店主、一个小红书博主、一个街边奶茶店老板，都能在几分钟内拿到一条可以直接发的产品视频。

V6 模型是给创作者的武器，Mini Apps 是给所有人的傻瓜相机。当创作门槛被压到零，暴力出片就不只是创作者的方法论了，它变成了人人能用的基础设施。

快，才是最贵的画质

画质够好，速度够快，成本这道关也值得单独说一说。

720p 分辨率常态成本大概为每秒 0.04 美元，放在当前市场里已属低位，对应的却是第一梯队的生成质量，4 月 7 日前购买会员至高打七折，生成时积分消耗再减免 30%，进一步把规模化出片的成本压了下来。

这让我想到摄影从胶卷到数码的变化。

胶卷时代一卷 36 张，按一次快门前得在脑子里构图三分钟，因为每一张都有成本，但快门本身的质量没有区别。数码时代的摄影师怎么拍？因为每一张都清晰、都够用，所以可以连拍 200 张，事后选构图最好的那张。没人会说这「不严肃」，因为最终给观众看的永远是那张最好的。

V6 让 AI 视频创作进入了这种「数码时代」。

而 PixVerse 对「快」的理解，也早已超出了生成速度本身。

从早期的高速生成，到 R1 的实时交互，到 V6 的强指令理解让描述变得更自然，再到 Team Plan 把协作效率拉到团队量级，这条线串起来，体现的是 PixVerse 在多个维度上同时提速：生成速度快、指令理解准确、协作效率提升。

支撑这一切的，是PixVerse扎实的模型迭代能力。

能在排行榜上持续保持第一梯队，靠的是每一代产品都在扎实啃硬骨头，物理仿真、人像质感、镜头语言，每一项都是难而正确的方向。V6 的初衷很纯粹：让创作者把精力放在创意上，其余的交给工具。

当一个工具把高质量的生成变成了触手可及的日常，又把使用门槛压到零、把协作效率拉到团队级别，它就不再只是一个「模型」了。它正在变成内容时代的基础设施。

PixVerse V6 开启了 AI 视频的暴力出片时代，快到不讲道理，好到能直接交片。

这个时代才刚开始。

作者：李超凡、莫崇宇

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今天，vivo 一口气交出了两份旗舰手机的答卷：除了主打全能的 X300s，更重磅的看点，是当家影像旗舰 X300 Ultra。

在移动影像卷生卷死的时代，一台被官方冠以「影像灭霸」和「V 单」称号的手机，拿出了它打磨三代后的版本答案：两颗 2 亿像素摄像头，翻倍到 400mm 的增距镜，和前所未有的专业视频模式。

过去一段时间里，爱范儿深度体验了 vivo X300 Ultra，我们试图从一个摄影师的视角，去理解 vivo 关于移动影像的最新答案。

比 2 亿像素更好的，是 2 亿像素加倍

一台设备能不能拍好照片，首先取决于你愿不愿意带出家门，上手 vivo X300 Ultra 的第一时间，我们照例看看它的外观设计。

总得来说，X300 Ultra 基本延续了一贯的家族式设计，但在小细节上有所不同——手机中框采用四曲包边设计，手感比较柔和；手机背部的影像 Deco 增加了一个比边缘略小一圈的火山口过渡，在视觉上起到收拢作用；刻度纹依旧保留，为 Deco 保持精致。

在凸起的影像 Deco 中，vivo X300 Ultra 搭载了以 14mm 超广角、35mm 主摄以及 85mm 长焦，基本保持前代的焦段方案，彻底夯实「手机大三元」战略。

维持住经典焦段组合的同时，这套「大三元」迎来了本次最核心的升级：主摄与长焦双双跨入了 2 亿像素大关——这也是 vivo 自 X100 系列首次采用 2 亿像素镜头后，又一次加码押注 2 亿像素。

在手机刚搭载上亿像素的传感器时，有一个「像素陷阱」——

在当时的语境里，画面质量更多取决于传感器大小，单纯堆砌像素只会被视作糊弄外行的数字游戏。

但当手机内部空间已经极大让渡给影像，传感器尺寸大到足以支撑高像素时，用高像素换高画质，就成了唯一行得通的路径。

对于日常拍照来说，高像素最核心的意义，就是给了你后期随意裁切的物理底气。 35mm 1/1.12 英寸主摄和 85mm 1/1.4 英寸长焦的超高像素为传感器提供了宽裕的画面保留空间，就算你拍完之后只截取画面中心的一小部分，细节依然扎实。

不过，2 亿像素更多还是象征意义，毕竟日常出门很少有人愿意顶着 2 亿像素的巨大文件体积连续按快门。

因此，vivo 设定了更实用的输出逻辑：系统默认拍摄 1200 万像素，同时开放 2500 万和 5000 万像素的档位供你手动选择。

更高像素带来的增益是明显的，用 5000 万像素拍下的照片，画面的清晰度会跟 1200 万像素拉开肉眼可见的差距。

抛开高像素的硬指标，色彩是这台机器的另一大看点。

新加入的「浓郁」与「追光」风格，色彩逻辑分别脱胎于理光的正片与负片。这两套风格极具辨识度，配合高像素的扎实细节，实拍质感相当抓人。

之前几代产品，2 亿像素传感器依然存在一些优化问题——虽然解析力高，但处理画面所需的等待时间长，很打断拍摄的流畅度。

在这一代上，vivo 优化了体验上的问题，将处理管线放在了相册后台中，拍摄时不会再有阻塞感。

除了两颗 2 亿像素外，vivo X300 Ultra 的焦段还得到了进一步拓展——前代，vivo 专门设计了一颗外挂增距镜，将手机的光学焦段拓展到 200mm，而在这一代上，vivo 首先是将 200mm 的增距镜瘦身到比一管口红还小，与此同时，加入了一枚堪称疯狂的 400mm 增距镜。

用起来怎么样？

实话说，非常挑，也非常好——

400mm 增距镜的主要场景，还是聚焦在演唱会等特殊环境。如果你打算带着它去扫街，很抱歉，在高楼密布的街道里，400mm 的焦段会让画面非常逼仄，几乎没有用武之地。

而如果你将它带去打鸟，面对真实的生态场景它也稍显局促，若是在复杂环境中，将焦段裁切到 800mm 的话，很容易失焦——无论是对手机，还是对摄影师的手，都提出了更高的要求。

但从成像效果来看，400mm 的增距镜也确实带来了更极致的长焦表现，尤其是在演唱会这样的特化场景里：

顺带一提，即便在挂上增距镜的极限状态下，实况照片功能也并没有被阉割。这让你在演唱会等特殊场景中，多了一种更鲜活的记录手段。

除了实况照片，我们还非常推荐在使用 400mm 增距镜时打开 2500 万、5000 万甚至 2 亿像素档位，会让解析力更进一步。

话说回来，虽然目前体验尚有瑕疵，但我还是想肯定 400mm 的意义——常话说「拍到比拍好更重要」。影像最基础的底线是记录，在「彻底拍不到」和「画质有点糙但拍到了」之间，答案根本不需要犹豫。

相机交互更好了，但没到最好

相机交互设计，是所有影像旗舰手机都面临的老大难问题——相机功能太多、但屏幕位置太少。

对于把影像能力推到极致的 vivo X300 Ultra 而言更是如此。

在这一代上，vivo 重新设计了整个相机 UI，二级菜单逻辑变化尤为明显。

在往代机型上，二级菜单（与拍摄相关的设置）都放在屏幕顶部中。而在 vivo X300 Ultra 上，二级菜单图标放到了取景框的右下角，也就是焦段选择的右边，图片比例、倒计时、原生光影和抓拍等设置都在其中，而顶部则保留了闪光灯、实况照片、微距、两亿像素开关这类与实时拍摄关联性更强的设置，方便用户快捷操作。

不过，表面的重构没能理顺底层的臃肿。新 UI 里依然充斥着逻辑冗余：取景框右下角已经常驻了「抓拍」和「风格」按钮，滑开二级菜单，它俩居然还在占位置。

为了应对这种混乱，vivo 开放了自定义权限。通过二级菜单最末尾的「编辑」功能，你可以手动增减、重排各个区域的快捷键，借此来适配自己的拍摄习惯。

iPhone 的诞生，让手机一举迈向智能机时代。此后，所有的交互都逐渐搬移到屏幕上。这对影像而言，这其实不算好事。

专业相机功能繁杂，作为应对，厂家用花样繁多的物理按键来给多样化的功能安家——按键、旋钮、拨杆……不一而足。但对于手机而言，物理按键的消失是既定趋势，日益复杂的功能被塞进了一块玻璃屏幕里，只能靠一层层的二三级菜单承载五花八门的设置。

更何况，这一代 X300 Ultra 还砍掉了普通用户风评不算好的操作按钮和相机控制按钮，实体按键更少了，屏幕操作空间也更局促了。

但交互上的冲突并非没有办法解决，在分析 iOS 26 的 UI 设计中，我们就找到一个不错的方案：https://mp.weixin.qq.com/s/6hM-gYyafpdEOzDK_1gFKQ

相较静态照片来说，vivo 为视频专门设计的「专业录像 Pro 模式」，显得自洽很多。

在录像模式的录制键右侧，出现了一个写着「Pro」的录像机图标，点击这个图标，就进入了专业录像 Pro 模式。

将手机横置后，这套专业界面的排布逻辑显得非常清晰。 左手边主要负责全局控制，依次是模式设置、预览切换、增距镜开关及退出键；

右手边则完全留给了核心操作，集中排布着视频规格、曝光补偿（EV）、焦段、对焦以及二级设置入口。

视线回到取景框，顶部干净地罗列着分辨率、帧率、快门、ISO 与色温等关键参数；底部两侧则留给了监看工具——左下角实时显示麦克风收音电平与剩余存储空间，右下角则是直方图与电量状态。各功能区互不干扰，井井有条。

实际体验下来，专业录像 Pro 模式的完成度相当高。快门、ISO 与白平衡均支持自动与手动双轨控制，防抖与画幅等基础功能一应俱全，内置的峰值对焦也极大降低了手动跟焦的门槛。

右侧菜单顶部预留了 Log 与 Rec.709 的快捷切换键，不仅支持官方 LUT 实时监看，还能直接导入你个人常用的 LUT 文件预览最终成色。

可以说，在专业录像 Pro 模式下，vivo X300 Ultra 已经具备了一定的生产力。

这几年打磨下来，靠着高像素和生猛的外挂长焦，vivo 在静态拍照上确实稳住了基本盘。

而随着专业录像 Pro 模式的加入，意味着 vivo 开始向视频生产工具探路。除了最高 8K 的录制规格，这台机器放开了全焦段的 4K 120 帧 Log 选项，为后期留足了明暗拉扯的宽容度。

至于它的实际表现如何，后续我们还会有一条体现 vivo X300 Ultra 视频性能的短片，大家可以一见分晓。

影像手机，终于成了相机

在文章的最后，我想提一个手机之外的有趣事情。

拿到这台 vivo X300 Ultra 时，编辑部里的人不少。每一个拿起手机的人，第一反应总是看看增距镜、拿在手上体验体验、拍一拍，没人再去纠结配置。

看待影像旗舰手机的视角，已经出现了微妙的转变。

过去几年的手机影像评测，大家习惯性死磕几个数字：底有多大、单像素面积多少、进光量提升了多少。

但发展到今天，物理限制促成了一种共识：手机内部的空间见顶了，在厚度与重量的死局里，传感器很难再变出违背物理法则的戏法。

这种不再纠结参数的心态，和我平时拿起一台真正的相机时如出一辙。作为一个影像创作者，当我摸到一台新的全画幅或 APS-C 微单时，根本不会去查阅它的 CMOS 规格表。

我心里很清楚，全画幅就是全画幅，半画幅就是半画幅，它的基础画质上限就在那里，不会突然跳出一个颠覆认知的奇迹。

相对的，拿到相机后，我只关心「干活」的体验：机身握持是否扎实？菜单逻辑符不符合直觉？配套的镜头群到底好不好用？

毕竟相机从来不是一块孤立的 CMOS，而是由镜头群、色彩科学和专业工作流构成的完整系统，而这恰恰是 vivo X300 Ultra 的发力方向——用 400mm 增距镜丰富物理焦段、用克制的算法取代粗暴的暗部提亮，再加上电影机规格的录像界面。

vivo X300 Ultra，正试图从单纯的硬件堆砌，进化成一套能打硬仗的影像系统。

也正是因为如此，我看待这台手机的逻辑也有了变化——全新的 UI 界面，在拍摄时会不会让我手忙脚乱？系统各项高频功能，呼出够不够顺手？400 毫米增距镜，能不能帮我在复杂环境里带回有用的画面？

vivo X300 Ultra 并不完美——

作为一台相机，它的交互依然有繁冗之处，极端焦段的体验也还在打磨。

作为一台手机，它的硬件配置已经不再让人纠结，取而代之的，是摄影师挑剔的眼光。

当我们以相机的要求，去审视一部手机的操控逻辑、镜头搭配和界面自洽时，事情就已经悄然发生变化——

手机摄影在我们都没察觉的时候，已然跨过靠参数搏杀的门槛。

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最近有支叫《霍去病》的 AI 短片让我印象深刻，播放量轻松破亿，逼真得让人以为是重工业大制作。

真相是：3 个人，48 小时，从立项到成片。 核心创作者还不是影视科班出身，人家之前只是一名内容运营。

同样正在大火的《雪山救狐狸》 AI 小短片，已经衍生出了一个「复仇宇宙」，让全民都开始了这场「抽象狂欢」，甚至连不少大 V 都一起玩梗。

如果要用一句话来形容这件事，我只想说：传统影视工业那套「排期三个月、经费三百万」的秩序，正在被悄悄地颠覆着。

现象级的热门特效视频，很可能就藏在你的下一个 AI 工具里。

但别以为小白就能做到这样的程度，一旦你想试试，就会发现，总是被迫在各种网页和软件之间反复横跳：找这个大模型写脚本文案，切到那个工具生成图像，再换一个平台去把图转成视频。它们就像是公司里各自为战的员工，彼此之间毫无默契，记忆不互通。

一旦某个环节的产出偏离了预期，整条流水线就得推倒重来。

最近 OpenClaw 爆火后，已经有网友尝试指挥龙虾来完成影视创作全流程 —— 用 AI 生成素材，导入 Premiere Pro，再让 Agent 自行完成剪辑。从策划到最终成片，除了疯狂消耗 Tokens 之外，没什么问题。

前期策划、脚本写作、素材生成、剪辑、裁切、配音、字幕，AI 全包了。

这的确让人兴奋，但大多人还会茫然，这……是一种新工作流，但具体怎么跑起来？用什么工具？接口在哪？指令怎么写？中间还隔着一条不小的鸿沟。

恰好最近，我留意到常用的一个视频生成工具 Vidu，上线了 ViduClaw 「V 龙」——全球首个多模态创意营销 Claw。虽然此前已有不少 AI 厂商推出了自家的「Claw」，但作为视频模型厂商，而且做得这么完整的，Vidu 是我见到的业内头一个。

APPSO 体验后，我认为尤其是两类人 —— 广告营销和电商从业者，终于能吃上「真香」的龙虾了。

因为目前体验下来，Vidu Claw 完全不是那种需要你不停折腾养虾的「小众自嗨」，而是目前头一个能实际创意落地、直接把最终成片拍在你桌上的「营销全链路」龙虾。

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单枪匹马，也能「团队级」交付提案

先说说它是什么。

市面上多数的 AI 视频生成器只是单纯的工具，而 Vidu Claw 更像是一个「全能员工」。

它把 Marketing 领域里不同岗位的能力全部打包成一个 Skill，集中赋能给了你的操作终端。

不过，过去那些厉害的 Skill，总是要研究各种复杂的代码部署，一步跑错，整个龙虾可能都嘎了。而 Vidu Claw 开箱即用。直接进入 https://abc.vidu.cn/vidu-claw，登录账号，输入邀请码 XXXX，就完事了。

当然，如果你已经部署了自己的龙虾，只要在龙虾的对话框里输入一行简单的指令：「帮我安装 Skills https://github.com/Saerdna/vidu-skills」，你也能让它即刻入职。

那么，它到底能做什么？

就拿广告行业里最常见的工作来举例：给客户提案。在从业的几年时间里，一个 Campaign 从 Brief 解读、市场与受众分析，到头脑风暴，再到最终的方案包装，每一步都在疯狂消耗人力和时间。尤其在提案阶段，最让人无力的就是「光靠嘴说」。

比如，我曾在广告公司负责过一个护肤品的案子，当时我们定的主题是「自信转身，高光一刻」。我脑子里有着极其清晰的画面：女主角转身时的光影变化、发丝的飘动、配合着鼓点的运镜。

但在现实中，受限于预算和排期，我们不可能为了一个还没中标的提案去实拍一条 Demo，最后只能拿着几张粗糙的分镜草图，指望客户凭空「脑补」出那种高级感。

现在，Vidu Claw 不仅能精准理解这些抽象的创意，还能直接跑出一整套极具质感的视觉方案。

我可以拍好产品后，直接用 Vidu Claw 生成视频静帧图，然告诉它我想要的效果，它就开始干活了。

它不是毛头小子上来就哐哧干活，而是先理解我的需求，写出对应的视频画面脚本，再调用合适的镜头，才正式「开工」。

开工之后，它还会随时给我同步状态。有新进展了再来敲我，不用我干等着。

如果它在「摸鱼」没回你消息，你还可以直接问它进展怎么样了。

很快，一个简短的演示短片就搞定了。

相比于过去需要精雕细琢提示词、在多个平台间来回倒腾的折磨，Vidu Claw 带来的绝不仅仅是生产力的解放。它打破了过去需要策划、美术、导演、后期一整个团队通力合作的壁垒，让所有环节的交付能力浓缩于你一人之手。

现在，哪怕只是我一个人坐在屏幕前，也能端出完整团队级别的专业提案 —— 我一个人，就是一间五脏俱全的创意广告公司。

让每一个独立创作者，都有专业级的底气

如果说 Vidu 过去的能力更专注于电商和广告，那么 Vidu Claw 则是它的一次关键进化：它成为了独立创作者的「超级助理」。

还在广告公司摸爬滚打时，遇到瓶颈至少还能拉上几个同事头脑风暴，拼凑出一个相对完美的方案。但自从转做自由职业后，个人的能力再全面，也难免会遇到「双拳难敌四手」的时刻。

不仅仅是我这样的文字工作者，很多单打独斗的自媒体人都有过同样的无力感。

但 Vidu Claw 的到来改变了这种单兵作战的劣势。想做一支降噪耳机的创意短片？现在只需要扔给它几张产品图，加上一句话的描述，它就能包揽爆款脚本、镜头调度以及背景音乐的匹配。

这甚至让我回想起了职业生涯里的一次「意难平」。

曾经，我为一个新锐茶饮品牌构思过一套充满夏日清新感的视频创意。想法很好，但因为没能拿出足够抓人的动态视觉演示，方案显得单薄，最终遗憾落选。

如果把当时的场景放到今天，结果也许会完全不同。

哪怕只有我一个人，只需要把茶饮的物料图和参考人物发给 Vidu Claw，它就会自动梳理出符合夏日清爽氛围的调性，替我写好每一幕的分镜，安排好运镜走向，铺上配乐，直接生成一支可以放在大屏幕上向客户展示的成片。

我想，如果当时有 Vidu Claw 的帮忙，我们也许就不会错失这个机会了。

从「好玩的玩具」，到「好用的生产力」

AI 工具的焦虑，本质上来自两件事：一是「学不完」，二是「用完还是啥活没干」。

各种 Agent 涌现，确实突破了聊天框的桎梏，但高昂的学习成本和依然存在的平台割裂感，并没有真正给打工人减负，反倒催生了一种新型焦虑——我花了三个小时学了这个工具，但我原来要干的活还在那里等着我。

这是把工具当目的，而不是把工具当手段的结果。

但在使用 Vidu Claw 时，我完全感受不到这种焦虑。相反，我有一种踏实感——那种真正能帮人把活干完、把事落地的技术，终于来了。

回想在广告行业的那段日子，每一天都在和 Deadline 赛跑，为憋不出好点子抓狂，或是因为团队交付延迟而急得落泪。但如今重新用 Vidu Claw 操刀这些业务，曾经那种压迫感就逐渐消散了。

我唯一的感慨就是「相见恨晚」：如果当年我们拥有这个永远 24 小时在线、能瞬间响应热点和需求的神队友，是不是就能留下更多令人惊叹的爆款案例？

我想，一款真正优秀的「Claw」，就应该像 Vidu Claw 这样。

它既不是纯粹只能提供情绪价值的 Chatbot，也不是激进到企图取代人类的审美和创意。相反，它只会默默在后台扫清一切技术执行上的障碍，让我能用最快的速度、最低的成本，去验证那些天马行空的灵感。

所以，如果你也苦于脑海里光怪陆离的创意无法成真，不如也试试 Vidu Claw 吧。目前，Vidu Claw 已开放内测，输入 AppSo 为大家准备的邀请码 APPSON1，注册即送 500 积分，快来 Vidu Claw 施展你的创意吧。

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编者按：

Gen AI 时代，所有的产品都值得用 AI 重做一遍，操作系统也不例外：

液态玻璃正重塑苹果生态的视觉语言，而 Gemini 已渗入 Google Pixel 的每个角落……新一代操作系统正在重新定义我们与设备的关系：它决定你看到什么、何时被打扰、如何做出选择。

爱范儿认为，隐身在产品背后的，是一套「系统观」。

在《系统观》这个专题里，我们将与各大操作系统的设计者对话，探讨操作系统背后的权衡与意图，发掘明日产品的交互设计新趋势。

操作系统并不中立，它是产品哲学的镜子，是明日产品的路标。

2023 年的某天，陈希正准备把旧手机里的资料搬到新手机上，打开相册，他发现居然有一万多张截图——团队发来的设计稿、微信的聊天消息和林林总总需要记录的各种内容。

陈希觉得这些截图实在太多了，而且很多信息已经失去时效，截图变成了垃圾。他盯着那些截图，突然意识到一个问题：

我要的不是截图本身，而是截图里的信息。

于是，陈希立刻给 OPPO 首席产品官刘作虎打电话：我们能不能做一个键，这个键能像抽取人的灵魂那样，把界面的灵魂提取出来？

这就是 ColorOS 16 如今最具代表性的 AI 功能——「一键闪记」的雏形，而这也是 ColorOS 一以贯之的方法论：到用户场景中，去找到真实的洞察。

本文是爱范儿《系统观》专题的第一篇，我们和 OPPO ColorOS 设计总监陈希进行了对谈，我们聊到了 AI 功能的开发逻辑，操作系统产品体验的打磨以及与苹果在设计理念上的差异。

对陈希来说，打造 ColorOS 的过程，是一个关于「洞察」的命题。

灵魂提取键

那通电话之后，陈希和团队开始琢磨怎么实现「抽取灵魂」的体验。

差不多十年前，三星手机曾有过这样一个功能：在浏览器截图，系统便会在图片信息中自动保存这个网页的地址，下次要用这张截图的时候，就能够很方便地跳回原网站。

但陈希想要更做得彻底一些，他连截图都不想要：

我们不是想要截图式的界面，而是先把内容高亮，再浮起来、虚化掉，『chua』地抽进去。就像奇幻电影里巫师抽灵魂时那样，是透明的东西出来，抽完之后人『啪』地就枯萎了。灵魂抽走之后，那个枯萎的实体照片不重要了，因为信息已经被提取了。

他们的动画设计改了很多版，最终实现了如今我们看到的效果，当你按下一键闪记，屏幕上的内容会泛光、浮起、晕染，最后被吸入到屏幕上方的流体云里，整个过程一气呵成——这就是「提取灵魂」的具象化表达。

不过，在现实生活中，用户并不会像设计师预期的那样去使用产品——陈希举了一个身边的例子：

有天早上，他看到自己的妻子正在家里用「一键闪记」把体检的病历记下来——这是因为很多智慧医院会提供电子版病历，但分散在医院的各个系统里，找起来非常不方便，所以她会定期把这些电子版病历打印出来，归拢到一处。

有了「一键闪记」之后，就有了一个能将散落在各处的数字或实体数据「记」下来的地方，而这些病历则经历了从数字版变成纸质版，再变成数字「记忆」的过程——手机有了记忆，就能一直跟着不会丢。

正因如此，产品设计团队更需要洞察用户需求，这也是一个和用户共创的过程。为了让每个用户都能学会使用「一键闪记」，ColorOS 团队需要持续挖掘让用户有所感知的「英雄场景」。

当然，陈希自己也是用户。

每天中午，陈希都有在办公室楼下买咖啡的习惯，经常会找不到取餐码，于是他想到，让「一键闪记」把取餐码记下来，在记下取餐码的同时，还能顺便记账，这就成了一个「英雄场景」。有了「英雄场景」作为钩子，用户就知道按下这颗键，手机就能帮我把屏幕上的信息记下来。

除了取餐码，「一键闪记」还可以记账、记视频、记文章，几乎「什么都能记」。

在 AI大模型加持下，ColorOS 的记忆转化能力正在不断拓展边界，不仅能记下来，还能理解，进而推荐，甚至代理用户实施下一步操作——这成了 OPPO 手机在硬件之外的护城河。

主张就是取舍

洞察之后，更难的是「主张」，主张决定了取舍的边界。

比如很多 Android 手机都会有一个「长拉悬停」呼出侧边栏的功能，而 ColorOS 却一直没有实装，这让很多用户感到不解。

陈希告诉爱范儿，其实这个功能已经开发完毕，并且通过了内部测试，但在上线前夕，团队决定砍掉它：

我们觉得这个体验不优雅。

人在浏览手机页面时，经常会回到上一个页面里。有时候在看一篇文章，有人发消息了，我想回，但文章还有两句没看完，手卡在那儿半看不看犹豫的过程中就触发了（侧边栏）。我觉得这是一个很不从容和失控的体验，它不允许人犯错、不允许人模糊。

很多用户说，那要不要返回你还不知道吗，但实际情况不是这样，人和计算机不同，人会犹豫、会摇摆、会纠结，所以有很多模棱两可的场景，产品设计要考虑容错，因为这个原因，我们决定将这个功能砍掉。

我们所追求的东西，是功能的还是体验？这是完全不一样的，我相信我们有不一样的追求。我们和用户之间也存在带引号的「博弈」，是基于长期你这是个好产品，还是短期你这是个好产品。

功能做到 100% 之后还要追求 101%，溢出了功能价值自然产生情感价值，当一个东西既有功能价值又有情感价值时，我觉得这就是个好产品。

这种取舍背后，也暗含了 ColorOS 的主张：不追逐功能的丰富性，而是追求体验的完成度。

你可能见过手机内置的 AI 换天、AI 扩图等看起来很神奇的功能，但 ColorOS 加入的 AI 影像功能却是去模糊、去反光、人像补光等。

「我们的影像主张是真实，」陈希解释，「娱乐性的东西更抓眼球、更 magic，但我们要先把基于真实的做好。这不是说我们不能做，而是有优先级，背后就是我们影像的理念——真实自然。」

这种「主张即取舍」的理念，也影响着陈希对行业趋势的判断。

譬如对于苹果今年推出的液态玻璃（Liquid Glass）设计，陈希的态度就很复杂。

一方面，他认可液态玻璃的设计思路，在他看来，从 iOS 16 的灵动岛设计开始，苹果就已经从以往偏实用主义的理性，走向更能表达情感、更装饰性的设计，并且将苹果的技术能力、品牌溢价，通过设计非常显性地表达出来：

这是一个显性的价值转换。

一个压根不关心汽车行业、不了解汽车技术的人，在大街上看到流线型的车身，就会觉得这车性能好，即使他不懂发动机——这就是把技术语言转化为设计语言的表达，因为历史经验告诉我们，赛场上所有性能好的车都长这样子，所以流线型的车就性能好。

苹果很聪明，它把流畅转化为设计语言，把性能用视觉表达出来，这是一种更显性的价值表达，非常出色。它永远能找到怎么用显性的英雄表达——就像乔布斯从信封里拿出 MacBook Air 那样。

但他也提出质疑：

但回到本质上，在这个转化过程中，（Liquid Glass）确实没有带来更多新的价值，导致它损失了一些东西……

Liquid Glass 是一个反经典设计的路线，对很多可用性的问题没有很好的解决，像前几天，他们新版本加了一个（Liquid Glass 效果的）开关，我们觉得这个体验是一种妥协的结果，很不苹果

你能感受到 ColorOS 这套系统强烈的主张与风格——偶尔，我也会抱怨没有诸如「长拉悬停」这样的功能，用起来不太方便。

但更多时候，ColorOS 16 有着强大的拉力——从公测版用到现在，即便是和 iPhone 双持使用，我也愿意更多掏出 OPPO 手机「一键闪记」：记账的时候会用，看视频的时候会用、查攻略记日程的时候也会用，甚至会刻意用「一键闪记」来记些犄角旮旯的琐事，譬如记某个小众游戏的攻略标点。

很多时候，我就是想知道这套 AIOS 的边界在哪里，而 ColorOS 通常也能给我满意的反馈。

有一个极小的细节让我印象深刻：有次我用一键闪记把火车票记下来，很快车票信息就被推送到了流体云上，提醒我什么时候该出门了。

而就在我将将到站的时候，耳机传来了一声火车的呼啸，随即是一声语音提醒：还有十五分钟，火车就要开始检票了——居然连声音都考虑到了！

那便是我用 ColorOS 16 的尤里卡时刻。

不是有了 AI 就一定要用 AI 的方式

对陈希而言，近年来最重要的主张，是对 AI 交互的逐层理解。

当整个行业都在讨论「贾维斯式」的语音助手时，陈希却有不同的观点:

我不太赞同未来由声音语音交互来决定一切。人类有了眼睛也需要嘴巴，有了嘴巴也需要耳朵、鼻子，也需要手，是多模态、多感官协同的。

你能用语音吃饭吗？用语音吃饭吗？用语音睡觉？用语音上厕所？

陈希认为，不同信息需要不同的表达方式：

特别长的信息很枯燥，可能用视频表达挺好。但有些信息很简单，不一定适合视频，比如若干年前我刚来到深圳，和很多人一样，看到这句标语「来了就是深圳人」，难道用视频表达就更好吗？我不相信，用文本最有力，那这个时候信息最好的表达形式就是文本。

所以我们的「一键闪记」的「记视频」也是一样，视频的表达更「丰富」，但文字的表达更「直接」，不是所有的内容都适合视频表达一样。

这是 ColorOS 系统设计的核心：给场景找到恰当的交互方式，给信息找到恰当的表达形式，而不是让一种交互方式统治所有场景，不是今天有了 AI 就一定要用 AI 的方式。

具体到产品设计上，陈希总结为八个字：流畅本色，AI 出色。

流畅是本色，AI 是更出色的东西，让本色更出色。流畅代表经典的东西，AI 代表新的东西，它的未来成功归依就是流畅 AIOS。

但这里的「流畅」，已经不是传统意义上的性能流畅，而是场景完成度的流畅。

陈希认为，流畅作为基础体验场景，各个系统之间差异不大，但认知差异却很大：

把基础体验做成认知、做成卖点，我觉得这是很困难的事情。就像车的安全性，沃尔沃做得很好，大家提起来你甚至不知道它有什么东西好，但你知道它有安全性。我们一直在做的，就是各种边界场景（流畅体验）的完整性。

什么是边界场景？比如我正在看视频，突然要回个微信，再干个什么事情，可能很短的链路里遭遇一个并行场景。这种场景会放大缺陷，因为这是人的情绪高点，他正焦急时你还卡，那就会放大这种情绪，只有做好这些场景了才能把整个认知打起来。

而在 AI 这一侧，ColorOS 面临的挑战是整合。

「手机里功能很多，用户甚至不知道有这些功能，很细碎，」陈希坦言，他妻子曾问他:「小布助手、小布记忆和小布建议有没有区别？」在她看来都是小布。

用户接受的信息量没有那么大，怎么把事情做简单？陈希说：

让用户在一个地方接触到所有体验，而不是在十个地方找五十个体验，all in 1。这个 1 指的是符合用户直觉的交互方式，这很重要。

所以 ColorOS 把很多 AI 能力整合在流体云上、整合在一键闪记上、整合在小布上：

我认为你找到一个整合度高的交互方式是关键中的关键，才能把用户体验变得简单——这是 AI 时代最大的挑战。

这种整合能力的背后，也是组织和文化的支撑。

陈希表示，如何将 AI 新技术整合到传统的 OS 产品是一个巨大的挑战，这是不同的两种思维方式，要解决大量的沟通和协同问题：

当然我们非常好地解决了这个问题，所以带来巨大的生产力效率提升。打个比方，我们不是在做发动机，也不是做电机，我们在做电动汽车，电动汽车就是 AISO

而且我想特别强调一点，在 如今AI 时代，打造产品的开发逻辑也在悄悄变化。

以前做功能，可能是 PM 提需求，研发去实现，是线性的。但做 AI 不一样，它是一个双向激发的过程。有时候是我们对场景的洞察逼出了技术的极限，但更多时候，是研发团队的技术突破，反过来给了我们设计的灵感。所以，一个好的 AI 产品，绝对不是产品经理拍脑门的“灵光一现”’，它是对用户深刻的洞察和研发团队技术厚度产生化学反应后的结晶。这是一种互相折磨，也是一种互相成就。

这在行业里并不常见，即使是在苹果，AI 部门和系统部门之间也存在拉扯，甚至影响到整个苹果智能的布局。至于面对竞品的追赶，陈希认为：

我们还是要着眼于真实的「用户场景」，去创造「价值」，去带来先进生产力，因为先进生产力永远是会被抄的。

我问陈希 ColorOS 16 是否达到预期，他松口气，说「至少现阶段目标达成了」。但在陈希的设想里，ColorOS 还有一个更大的愿景：成为一种年轻人的生活方式。

无论是用户场景的洞察、设计的定义或者功能的开发上，甚至产品营销的品牌心智和社交媒体的内容口吻，陈希都要求 ColorOS 是年轻但高品质的：

我们有很多想法，都是基于年轻人的生活方式开展的。我们不想做价值太薄或太花哨的东西，有一个词叫「要年轻但要高品质」，它不能廉价，因为年轻不等于廉价。

当所有厂商都在思考如何用 AI 重做系统时，陈希和 ColorOS 选择回归用户洞察：AI 之于这些年轻人而言，其价值原点是什么？

陈希心里有一个答案，这也是他的「系统观」：

我现在想到四个字是「模拟人生」——就是还原真实，模拟人生。

我很喜欢玩经营类的游戏，我小时候就喜欢拿积木搭一个城市，现实里面的很多想象力是很匮乏的，但是当你进入到数字世界，你的想象力是非常大的，但是又不太真实，没有现实的实感。

它和打游戏的感觉是一样的，我也喜欢那种角色扮演类的游戏，很多扮演类的游戏让我有一个人生的体验。做产品也是，怎么样能够把系统里的很多东西，就像日常生活中一样做出真实的感觉，有那种临场感、沉浸感，我觉得是蛮重要的。

包括我们做取餐码，就会觉得这个瞬间真实的世界和数字世界连接起来了，我认为这是很神奇的感觉，非常神奇。

很久以前有个叫 Paper 的笔记本应用，他们有一个功能是可以把你的数字笔记，在线下打印成 Moleskine 的实体本子寄给你。我当时觉得这个功能特别好，明明是数字世界的东西，突然跳出次元壁来到了生活里面，这种感觉很奇妙。

那生活中的东西，能不能扔到手机里，看到「你的生活」？

这种感觉太棒了。

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3 月 26 日，iQOO Z 系列带来一台搭载超大容量电池的手机 iQOO Z11，定价 1999 元起。

毫无疑问，iQOO 这次把满配的续航放到了 Z11 的核心位置。

iQOO Z11 采用 9020mAh 超薄蓝海电池，这款电池是和宁德新能源联合开发，搭载第二代半固态蓝海电池技术的第四代硅负极电池，能量密度为 879 Wh/L，是目前容量最高的蓝海电池。

超高的能量密度方便控制体积，iQOO Z11 裸机尺寸为 163.72mm x 76.17mm x 8.25 mm，重 216.5g，配合平整顺滑的中框，裸机单手握持的手感还不错。

机身内置了磐石缓震架构，支持 IP68 / IP69 防水防尘，日常作为长时间亮屏的户外工作机也不需要担心。

9020mAh 的超大容量，iQOO Z11 的续航表现很稳。重度使用能够轻松坚持两天，日常普通使用也能够坚持 2.5 天到接近 3 天，对于需要长时间亮屏当做业务机使用的用户来说，iQOO Z11 的续航表现还是很安心的。

手机支持反向充电，而且在 1%-5% 的极限低电量状态下也能保持 USB 反向供电。虽然很少会遇到这种极限情况，但如果你需要拿手机做一些长时间的记录，或者是其他需要到外置 USB 设备的长时间使用，那这个功能也能保障稳定。

充电部分，Z11 支持 90W 超快闪充，还支持 55W PD/PPS、44W UFCS 通用快充，升级了全局直驱供电 2.0，使用时可以直接供电到手机使用，降低游戏边充边玩的发热。

除了续航，屏幕也是 iQOO Z11 的核心卖点。

它搭载了一块 6.83 英寸 2800 x 1260 165Hz 旗舰新国屏，普通模式下最高亮度为 1000nits，开启「职业模式」后全局激发的最高亮度为 2000nits，局部峰值亮度可以得到 5000nits，在室外顶着大太阳，也能够看到内容。

亮度提升的同时，功耗比上一代低了 7%，户外使用的时间更长。

显示刷新率也提升到了 165Hz，手机支持《逆战：未来》、《无畏契约 源能行动》的原生 165FPS 模式，像是《CODM》、《火影忍者》、《荒野乱斗》、《节奏大师》、《跑跑卡丁车》等游戏也都支持 165fps 高帧率档位适配。

iQOO 在手机上增加了超感触控，针对这块屏幕做了优化，提升了点击、滑动操作以及高帧率状态的响应，降低延迟提升精度。

手机还提供了 4D 游戏振感和超感音域功能，前者提供了三档振动调节，《崩坏：星穹铁道》游戏仲有官方适配；超感音域则是搭载了自研空间音频算法，提升扬声器呈现声音时的空间环绕感，FPS 游戏听脚步声会更加准确。

另外，屏幕还有 2160Hz PWM 融合调光和全亮度类 DC 调光，支持 vivo 悦目护眼 2.0，有 SGS 低蓝光低频闪认证和优酷 ZREAL 帧享、腾讯臻彩试听和爱奇艺帧绮映画认证，算是同价位内比较齐全的现实配置。

性能方面，iQOO Z11 搭载天玑 8500 满血版，8GB+256GB 起步，最高支持 16GB+512GB，有五个储存版本。常温环境下安兔兔跑分为：2341563。

系统内提供了「职业模式」功能，适配常用的骑手和网约车软件，除了用于提升显示亮度，还配备了免提通话增强、优化网络配置和电量在 80% 后开启直供电等功能。

影像部分，iQOO Z11 采用了「主+副」的双摄组合设计，主摄搭载了一块 5000 万像 1/1.953 英寸的 CMOS，F1.79 的光圈，支持 OIS 光学防抖。

相机内提供了 1x、1.5x、2x 焦段可选和 HDR 算法增强功能，可拍摄 LivePhoto，支持氛围感夜景、运动感抓拍、视频提升、AI 消除 2.0 等功能。

最后来看看价格，iQOO Z11 有极夜黑、天光白，以及我们手上这款通过「高精密纳米级光刻工艺」制作出浮光纹理的「沧浪浮光」配色三款可选，合共 5 个储存版本：

• 8GB+256GB 1999 元
• 12GB+256GB 2299 元
• 12GB+512GB 2799 元
• 16GB+256GB 2599 元
• 16GB+512GB 3199 元

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消费电子产品由硅驱动，却也遵循碳基世界里的自然法则：物竞天择，适者生存。

鼠标已年过花甲，形态上却几乎没有太大的变化。计算机 70 年历史，从一间房蜕变成家用电器甚至演化成每个人的囊中之物。

而像 BP 机、GPS 导航仪、iPod 更多的产品，还没来得及演化，就被其他产品吞噬而终成为一代人的记忆。

爱范儿《明日后视镜》栏目，我们将持续审视那些持续演化中的明日产品：它们从何种想法中孕育？又如何在变化中存续？它们如何塑造新生活方式，又如何被用户所改变？

生活中总有一类人，无法接受任何他觉得「现阶段不成熟」的电子产品。

我的朋友 K 就是其中的佼佼者——从 EarPods 到 AirPods，他等了两年半；从 Home 键到「上滑解锁」，他等了四年。

而最近，他看上了我手里这台 OPPO Find N6。

作为消费电子科技产品弄潮儿——也就是我——的朋友，K 并非没有接触过折叠屏。

比如在前几年我折腾二手 Z Flip 的时候，他就做出过这样的评价：

我本来以为它能展开一整块屏幕，但这个折痕总让我觉得它是「拼好屏」。

而在 K 摸过 Find N6 之后，我可以明显看到这个坚定保守派的动摇——相比曾经的 Z Flip，Find N6 的屏幕是字面意义上「不是一个时代」的产物了。

折叠屏的期待偏差

今年的 OPPO Find N6，最主要、也是最拿得出手的特点，就是这块号称「无感折痕」的内屏了。

然而就像 K 评论 Z Flip 的那样，「折叠屏」与「折痕」之间的关系，实际上存在另一套隐形的逻辑：

表面上看，人们都是因为折痕破坏了眼睛的视觉体验和手指的触觉体验，在使用过程中「打破沉浸感」而无法接受折痕存在的。

但回归问题本质，折叠屏的存在，其实是为了满足我们当初对于「人类迟早能从口袋里掏出一个 72 寸电视」的狂野幻想而生的——

折叠屏手机的重点，从来不是能折叠，而是能在口袋里塞下一块大屏！

换言之，曾经那些对「折痕」的口诛笔伐，往往都将关注点错误地局限在了「折痕破坏了折叠屏体验」的层次。

折痕真正破坏的，是我们潜意识中对于一块完整屏幕的认知：

更糟糕的是，过去几年间，手机厂商营销折叠屏的方式，也对这种错误认知起到了推波助澜的作用。

现在去看折叠屏机型的发布会，厂商往往无所不用其极地宣传「悬浮窗」、「工作台」、「多窗口」等等功能，完全不提操作这些「小票尺寸」的窗口有多不方便。

▲ 图｜CNET

而回头看 2019、2020 年折叠屏刚刚在市场上崭露头角时大家的期盼，就会轻易发现：

现在我们满脑子都是如何把一块 8 寸屏拆成两个甚至三个屏幕来用，却完全忘记了当年我们期盼的都是一整块 8 寸的大屏。

「折痕」所破坏的，正是这一层体验；Find N6 让我那个保守派朋友动摇的原因，正是给足了完整大屏的暗示。

Find N6 做对了什么

关于 OPPO Find N6 使用了哪些措施让原本显眼的折痕变得无感，我们在产品评测中已经进行了简单的介绍。

伴随着使用时间的加长、产品正式开售以及越来越多技术细节浮出水面，我们终于可以系统性地了解一下 OPPO 选择的技术路线了。

简单来说：Find N6 能够让折痕变浅乃至自修复，并不是因为什么外星科技，而是把现有柔性屏幕支撑技术发挥到了极致。

比方说 Find N6 的铰链，虽然本身只是控制机身开合的机械结构，但对于屏幕平整度同样有着至关重要的作用。

以往的折叠屏手机中轴铰链，需要借助数量不等的齿轮扭力结构将两侧衔接在一起，负责为机身开合以及悬停姿态提供足够的摩擦力和稳定性。

而出于体积、厚度和结构设计因素，以前的机型大多只会设置三组扭力结构，比如去年的 Find N5 就使用了这种「三轴」铰链：

▲ 图｜哔哩哔哩 @胜利文绉绉

这样的设计虽然省空间，但三组扭力结构之间的不等距，导致铰链对屏幕的支撑也不均匀，容易出现折痕「从上到下有深有浅」的问题。

到了 Find N6 这，OPPO 选择了一种既简单又困难的方式解决——既然三轴铰链支撑不均匀，那就换成四轴铰链。

这样一来，虽然 Find N6 的机身结构设计变得更复杂了，但铰链对于屏幕的支撑效果也均匀了许多，让工程师可以把精力放在折痕深度上：

▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome

解决了支撑的均匀度之后，就要解决如何支撑平整的问题了。

尽管厂商会将铰链顶层做平，尽可能让所有零件在摊开后形成一个平面，但生产和组装时候的细微公差仍然会导致零件高低差，给屏幕以下陷的机会。

为了解决这个问题，OPPO 选择了一个所有模型玩家都会做的事：喷一层补土。

更准确地说，是用流量控制精度极高的立体喷墨打印技术，搭配 3D 扫描，用填料喷涂在铰链的凹陷处，再进行光固化，让屏幕拥有更多的支撑点。

▲ 图｜OPPO

这个技术还是「因机而异」的。OPPO 甚至单独建了一条生产线，对每一台出厂的 Find N6 铰链进行单独的「找平」：

▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome

另一方面，Find N6 的屏幕本身也起着非常重要的作用。

毕竟折痕的形成，不仅仅是铰链的支撑力不够，「屏幕自己下陷」也是不可或缺的一环——

尽管表层屏幕可以使用柔性材料，但屏幕下方的支撑板却不能直接承受如此大角度和高强度的弯折。无论是不锈钢箔、碳纤维还是钛合金，都需要在折叠处蚀刻网状结构以释放应力：

▲ 三星超薄玻璃供应商 eCONY 开发的玻璃材质支撑板

但支撑板的镂空网刚好处在折叠屏折痕的位置，也就导致了矛盾：网状结构必须足够软才能弯折，但太软了又会被屏幕压弯，导致折痕变深。

为了解决这个问题，Find N6 选择在支撑网的工艺和屏幕材料两方面下手。

一方面，Find N6 的支撑网虽然还是传统的金属材质，但用上了三星同款的蚀刻工艺，将支撑网的开缝宽度从 0.1mm 缩小到了约 0.03mm：

▲ 图｜哔哩哔哩 @微机分WekiHome

开缝更小，支撑网的强度就更高，在屏幕展开的时候可以给上层的柔性材料提供更强的支撑，让折痕变得不那么「凹」。

同时，Find N6 还提升了屏幕表层 UTG 玻璃的厚度，以及屏幕每一层之间光学胶（OCA）的成分。

更厚的 UTG 玻璃除了提高屏幕强度之外，也让屏幕更不容易下陷形成折痕；改良过的光学胶则可以减小 OLED 屏幕各层之间的蠕变，以及在展平后有回弹的余量，让折痕慢慢「自我修复」。

这样一来，依靠铰链和屏幕「一下一上」的配合，Find N6 的确实现了那个曾经看来遥不可及的梦想：一台感觉不到折痕的折叠屏。

折叠不是答案，大屏才是

说来也巧，除了这台 Find N6 之外，我们手头刚好还有一台来自 2019 年的折叠屏手机。

并且不是随便哪台折叠屏，而是那台「开启了大折叠市场」的折叠屏——三星 Galaxy Fold：

七年过去，这台 Galaxy Fold 的成色当然不甚理想。原本松垮的铰链变得更加放荡不羁，就连屏幕本身都出现了细微的裂纹，已经失去了曾经的光鲜。

然而即使跨过这么多年，拿起这台 Galaxy Fold 最具有冲击力的第一观感，仍然是中间那条巨大的折痕：

无论是当年还是今天看这台 Galaxy Fold，我们都能感觉到它身上那股非常明显的「技术尚未成熟，同志仍需努力」的感觉。

但是 Galaxy Fold 的不成熟阻碍了「折叠屏手机」市场的发展吗？显然没有。

根据统计机构 Counterpoint 的数据，2025 年是全球折叠屏市场数据最强劲的一年，仅第三季度就实现了 14% 的同比增长，创下了折叠屏品类历史出货量的新纪录。

同时，国际数据公司（IDC）在《全球季度手机追踪报告》中预测，2025 年全球折叠手机出货量将实现超过 10% 的同比增长，全年全球出货量可能达到约 2100 万部。

▲ 折叠屏 vs 直板机年增长率对比｜IDC

如此强势的数据，其中大部分都是价格近万元的「大折叠屏」，对比波动不断的直板机市场，只能得出一个结论：

虽然折痕从 2019 年存在至今，但很明显并没有阻挡人们购买折叠屏手机。

毕竟从产品的角度看，2019 年发布的三星 Galaxy Fold 可谓「灾难性开局」，设计缺陷和品控问题轮番上阵，也没让市场对折叠屏产品失去信心，反而衍生出了其他形态更极致的产品——

帮助折叠屏市场在极不稳定的大环境里保持连年增长的，无外乎我们对于一块「更大的屏幕」的需求始终没有变过。

OPPO 通过 Find N6 实现的，表面上看只是让折叠屏的「折痕」变得可以接受，更深层次来说，更像是第一次让「一块大屏」的体验变得圆满了起来。

折叠屏不一定是智能手机形态的终极答案，但更大的屏幕——无论实体的还是虚拟的，一定是绝大多数用户的长期追求。

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马年春节，「千问帮我」变成了一种新年俗。

5520 万杯奶茶、66 倍的电影票订单、机票单周暴涨 540%——「一句话下单」近 2 亿次的背后，是用嘴巴购物的春节新景象。其中最让我意外的一个数字是：有超过 400 万名 60 岁以上的用户，在这个春节让千问帮忙下了单。那些习惯在 App 界面里迷路的长辈，开始用说话代替点击了。

春节热潮还没退去，千问又增加一个更高频的日常场景——打车。

不过，打车这件事，和之前的那些「一句话下单」不太一样。奶茶口味选错了，大不了将就喝掉；电影票订错了，退改也不算大问题。

但打车是一个对「精确」有刚性要求的场景，地址差一个字，你可能被送到城市的另一头；时间判断出了偏差，误掉的可能是一趟航班。

这意味着 AI 接手打车，没有「差不多就行」的余地。

说到打车，这件事说难不难，但「顺不顺」这件事，差异很大。打开 App，手动输入目的地，选车型，找定位，点确认……整套流程少说十几下。还好，这已经是最理想的情况了。

麻烦的是那些「塞不进下拉菜单」的需求。「路上顺便接个朋友」、「有孕妇，开得稳一点」——这类话，打车 App 里没有地方填。你也可以上车之后再和司机沟通，但大多数时候凑合凑合就算了。

打车 App 这么多年，把流程打磨得越来越顺，但底层逻辑没变——「人适应 App」。它把你的需求拆成有限的几个下拉选项，你在里面挑，它来执行。

可打车本身就是一件变量特别多的事。起点终点只是最基础的两项，往上叠加的可能是车型偏好、价格区间、时间预约、途经地点、乘客状况、车内环境……每多一个变量，用传统界面操作的成本就多一层。

如果 AI 能理解这些需求，事情就不一样了，这也是千问 AI 打车的逻辑：让 App 适应人，说出来就能走。

从最简单的通勤，到带着全家和一堆特殊要求出发，APPSO 带你看看这个 AI 打车到底能不能满足我的需求。

一句话就能走

早上赶时间，我试了最直接的一句：「打车去公司，出租车也可以。」

我说完之后，千问直接展示了行程规划页面：重点显示「已为你规划去上班的行程」，并同步展现了出租车选项——司机已接单。

就这一句话，它理解了「去公司」——调取了常用地址；也听懂了「出租车也可以」——把车型偏好同时带上，直接办妥。从说话到接单，操作步骤：1 步。

这件事本身有点微妙。「打车去公司，出租车也可以」是人对人说话时才会有的表达方式，不是人对系统填的表单。千问让这句话变得可以被执行——这个升级，比「快了几秒」要有意义得多。

之前在高德里设好了家和公司的地址，现在切到千问打车，那些预设直接就在，完全不需要重新配置什么。每天重复的路线，每次都稳稳地执行到位，通勤这种事，要的就是快、准、稳。

就因为这个，我就特别想把千问装到我爸手机上。过去她出门购物哪怕拿着大袋小袋也不愿意自己打车，不是嫌贵，就是不太会用打车软件，输入那些信息对她来说都太过复杂，最后就懒得折腾了。

只要按住语音说了句：「打车回家。」千问马上识别了当前位置并自动填入，就近匹配车辆，常用地址自动记忆识别，司机已接单。确认一下，车就在来的路上了。

「动动嘴，车就来了」的体验，不在于「快了多少秒」，在于说清楚你想要什么，这件事变顺滑多了。甚至那些原本卡在界面门口的老人，终于可以直接走进来了。

那些你「没法输入」的需求，也能满足

最简单的一句话搞定通勤，已经够用了。但打车的需求远不止如此——真正麻烦的，是那些你心里有、嘴上能说、但 App 界面里永远没有输入框的部分。

我试了一句：「叫辆空气清新的车去虹桥T2，我过敏性鼻炎。」

以前这话只能和司机说，而且大多数情况下，等你上车再说已经来不及了。

千问回应后，行程确认页面里「空气清新」选项被自动勾选。AI 直接把鼻炎过敏的诉求翻译成了可筛选的车辆偏好标签，不需要你自己去找选项。

再试一句：「逛了一下午不想挤公交了，帮我叫个特惠快车。」

这句话里藏着两个信息：累了不想挤公交的情绪，和对价格的在意。千问直接匹配了特惠快车，预估费用 9.1 元–12.7 元，确认叫车后支付页面重点显示已支付金额和「平台优惠 -12.8 元」——便宜这件事，不用自己翻菜单比价，说一句就到位了。

还有一次，我说：「娃刚睡着，帮我叫个安静点的车回家。」

这句话的信息量远不止「安静」两个字。「安静点的车」背后的真实需求是：车里别乱说话、别打电话、开稳一点、别急刹——这些对司机行为的隐性期待，千问也能满足。行程确认页面里，直接给司机带句话「车内保持安静」

商务场景同样如此。「接待重要签约客户，帮我安排一辆豪华车，预约明晚 18 点从公司到北京饭店。」一句话说完，千问推荐豪华车，预约时间精确到 18:00。

过去在打车软件里，选车型、设置预约时间、填写目的地，是分别独立的操作流程。现在千问压缩进一句话里，一起办完。

乘车途中，朋友突然发消息：「我也在诶。」

搁以前，虽然打车软件也能添加途经点，但还是要打开软件找到这个选项手动输入再点选，还是相对繁琐，还真不如让朋友自己重新打一辆来得方便。

现在，我可以直接说：「顺路接下我朋友，她在朝阳公园南门。」

地图重新规划，途经点自动标记在地图上。没有重新开单，没有让朋友自己叫车，没有任何别扭，就一句话，插进正在进行的行程里，办完了。

过去叫车，是在系统选项里「圈选需求」。AI 叫车，是用自己的语言「描述需求」。千问负责把你说的话，翻译成可以执行的指令。

那些选项框装不下的，现在说出来，也能办。

越复杂的需求，越能看出差别

前面这些，算是小试牛刀。打车需求的真正复杂度，是多个变量同时出现的时候，千问 AI 打车正是冲着这类复杂场景去的。

「周六下午两点，全家从家出发去西湖景区地面停车场，顺路经过山姆会员商店，要坐得下五个人。」

这句话里塞了四个要素：预约时间、目的地、途经点、座位数。传统打车软件要逐一输入和确认，而且途经点和多人座位的组合往往要反复调整。

千问对这类多变量场景的处理方式是这样的：推荐 6 座商务车，途经点选的山姆会员商店，预约时间定到周六 14:00，变量没有落下任何一个。

真正让我有点触动的是这个场景：「帮我打车去妇保医院，有孕妇，告诉司机不要急刹和猛加速。」

目的地、乘客特殊状况、驾驶行为要求——多个维度同时提出。千问匹配了专车，勾选了驾驶平稳，还生成了一条针对孕妇乘车情况的关怀提示，供用户确认是否传达给司机。

「有孕妇，不要急刹和猛加速」这个细节，AI 读懂了，然后把它翻译成了一套完整的服务指令。以前这些话只能坐上车再说，或者不说，靠运气。下拉菜单从来没有一个选项叫「孕妇乘客，请稳驾并提前知晓」。

需求越复杂，这种差距就越明显。点选式交互的天花板就在那里——它能覆盖的，只有被设计进去的那些需求。自然语言不一样，你能说出来的，基本都能被理解。

而且在这些能力上线后，千问 AI 打车的边界还会继续往外扩。

打车只是开始，要让每次出发都更省心

到这里，千问 AI 打车的基本能力已经摸得差不多了。但更让我惊喜的，是场景串联的体验，这是把打车和其他生活场景连在一起的时刻。

去看演唱会，在鸟巢外说「帮我找鸟巢附近的酒店，演出结束后今天入住，飞猪推荐卡片弹出来，确认第一家，再说「帮我定第一家，再预约一辆车 22 点送我过去」——车和房，两句话搞定，散场直接走人。

到了酒店随口问「推荐下本地人爱吃的卤煮」，千问调出周边热门店铺。从看演出到住下来再到吃上饭，三件事在同一个对话里接连搞定。

通勤路上说「顺便帮我点杯咖啡送到前台」，车在路上，咖啡在制作——人到公司，咖啡差不多也到了。

看电影说「订两张今晚的票，打车去，散场再预约车回来」，三句话，来去都安排好。赶飞机前问「地铁还是打车哪个更快」，千问给出建议，接着直接叫车——决策和执行，在同一个对话里完成。

这才是千问 AI 打车最大的想象力所在，不在打车本身，而在打车前后。之前千问陆续接入了飞猪、高德、大麦、淘宝闪购，「吃喝玩乐行」正在被一条对话线串起来。

以前用 App，本质是「工具集」——地图一个，打车一个，订酒店一个，买票一个，靠自己在脑子里拼。千问的逻辑不一样：理解你在做什么，把接下来该做的事直接推到你面前。AI 帮你省掉的，是那些本不该操心的琐事。

好的 AI，帮你把现实生活的每一环串起来

过去几年，我们谈 AI，谈的更多是「用 AI 写作」「用 AI 画图」「用 AI 生成代码」——这些能力确实强大，但本质上，它们是把你带进一个屏幕里的虚拟创作世界。你和 AI 对话，产出一段文字，一张图，然后……这段互动就结束了。

千问 AI 打车做的事情，方向截然相反。

它不是让你沉进去，而是帮你走出来。你说一句「打车回家」，AI 在背后接通了高德的地图、物理世界的车辆调度、你常用地的地址，然后把一辆真实的车开到你楼下。

你说一句「订两张今晚的电影票，散场帮我叫车」，两小时后你坐在影院里看大银幕，散场走出来车已经在等你——AI 把订票、打车、回家这些原本分散的环节，串成了一个完整的夜晚。

这是一种很不一样的 AI 使用方式：它的成果不是一份文件，而是一次真实的生活体验。

千问背后的阿里生态，在现实世界里铺了很多年——飞猪管你去哪，淘宝管你买什么，饿了么管你吃什么，大麦管你看什么……这些产品各自独立，以往要在一个个 App 之间来回切换，手动把「出门这件事」拼起来。

现在，打车补上了最后一块拼图。

从家门口叫一辆车出发，到咖啡在路上、票已提前选好、演出散场回程提前预约——这条链路，终于在一个对话框里连通了。

千问事业群总裁吴嘉说：「我们真正想的，是让 AI 融进老百姓的日常生活场景中。」

这句话放在这里，我觉得格外准确。AI 最大的价值，从来不在于它能创造多少数字生命，而在于它能让你的真实生活过得更顺。

现在它能帮你把吃饭、出行、看演出、送老人回家这些原本散落在十几个 App 里的环节，串成一条连贯的线。吃一顿饭更省心，看一场演出更完整，带着全家出门更从容，送老人回家更放心。

所以 AI 最好的样子，不应该只是把你钉在屏幕前，更要帮你稳稳接住现实生活的每一环。

从说出口，到真实地发生——这条路越短，AI 就越有价值。

千问 AI 打车，只是让这条路，又短了一截。

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本周，苹果正式官宣全球开发者大会（WWDC）2026 将于北京时间 6 月 9 日在 Apple Park 拉开帷幕。

以往 WWDC 的叙事中心，几乎都围绕新一代操作系统展开。这一次，苹果官方直接在新闻稿中宣布将分享「AI 进展」，优先级还比「软件更新」更高。

当然，这也因为去年的 iOS 26 刚刚用「液态玻璃」完成了一次大更新，今年的 iOS 27 会聚焦于稳定性。

但换个角度看，这样的排序调整同样释放出一个更明确的信号：苹果正在主动抬高 AI 在 WWDC 这场舞台上的权重。

Siri 即将无处不在，还要对标 ChatGPT

2 年前 WWDC 上发布的 AI Siri 还没踪影，下一个新版 Siri 已经蓄势待发了。

彭博社最新报道，苹果正在开发一个独立的 Siri 应用，代号为「Campo」，预计将和 iOS 27、iPadOS 27、macOS 27 一同亮相。

新版 Siri 将采用类似 iMessage 的对话形式，支持历史会话回溯、对话置顶与搜索、文件及图片上传分析，以及语音与文字模式的自由切换，启动新对话时，Siri 会根据使用习惯推荐提示词。

简单来说，就是苹果把 Siri，改造成了一个和 ChatGPT、Gemini 类似的「聊天机器人」。根据爆料，新 Siri 底层将由 Apple Foundation Models 与 Google Gemini 共同驱动。

虽然有独立的应用，但用户依旧可以和以往一样，通过「嘿 Siri」语音指令以及长按电源键呼出 Siri，苹果在测试几种不同的新版 Siri 设计方案，替换 iOS 18 引入的发光边缘界面。

其中一个方案，Siri 将以「灵动岛」的方式出现在屏幕顶部，提示用户进行搜索或询问；处理请求时，屏幕上会出现一个提示「正在搜索」的药丸状指示器，以及一个发光的 Siri 图标。生成的结果，会以一个扩展的半透明「液态玻璃」面板弹出，用户可以进一步拉长面板，进入 Siri 深度对话。

除了独立的 Siri 应用，苹果还打算将这个全新的 Siri 引擎集成到系统的方方面面之中。Spotlight 搜索将被 Siri 取代，帮助用户更全面地检索本地内容，或提交更广泛的查询。

「Ask Siri」（询问 Siri）将出现在所有内置应用之中。用户可以选中文段发送给 Siri 进行询问，也可以让 Siri 进行搜索，调出对应的内容。

iOS 27 的虚拟键盘顶部，还会集成一个「Write with Siri」（用 Siri 写作）的选项，能够快速调出目前 Apple 智能的「写作工具」，生成和编辑文段，苹果希望用这种方式，进一步提高这个功能的存在感。

值得一提的是，曾经的苹果，对于类似 ChatGPT 这样的聊天机器人态度颇为消极，高管曾在多个公开或私下场合表达了对类似功能的负面态度。目前负责 AI 工作的软件工程主管 Craig Federighi 在去年接受采访时表示，苹果不希望用户为了某项任务而进入 AI 机器人聊天界面。

但事实证明，AI 聊天机器人还是当下最火热的 AI 应用形态，苹果想要迎头追赶 AI 大潮，提升 Apple 智能的日活，打造一个自家的 AI 机器人已不可避免。

Apple 智能，和 Apple 的智能能力

今年 2 月，彭博社爆料称，AI Siri 的完全体，需要等到今年 iOS 27 才会正式上线——原本的计划是下周的 iOS 26.4 推出。

苹果目前的目标，是在下周推出的 iOS 26.5 版本中推出 AI Siri 首个预览版，但不会是「完整体」，也不是「稳定版」。

像是深度访问个人数据，以及语音指令操作手机的 App Intents 系统这些能力，很可能需要进一步打磨，直到 iOS 27 时才正式上线。

不过，上个月作为苹果合作对象的 Google Gemini，对外展示了类似 AI Siri「操作手机」的能力，实现原理和苹果 App Intents 系统有所重合，看来 AI Siri 这次真的「提现」有望。

这些 2 年前画的大饼还没平稳落地，苹果还打算继续为 Apple 智能加码。

除了 AI Siri，iOS 26.5 预计还会包含两个新的 AI 功能：全新的网络搜索工具和自定义图像生成功能。这些功能也曾在 iOS 26.4 版本中进行了测试。

网络搜索功能就是此前被多次爆料的苹果版「Perplexity」AI 搜索引擎，允许用户从网络搜索信息，生成综合的报告和信息列表，以及网页链接。

新的图片生成功能使用了目前「图乐园」同款引擎，但预计会更加强大，自由度也更高，只是测试人员也表示这个功能也遇到了稳定性的问题。

由于目前这些功能还没有上线的迹象，很大概率会留到 WWDC 26 上官宣，在 iOS 27 中正式上线。

除此之外，苹果还在开发一个专注于健康的 AI Agent，能够针对针对每个用户的健康数据，AI 会给出个性化的分析和建议——新的「睡眠评分」，其实已经用到了 AI 生成个性化分析。

这个功能将包括在全新的「健康+」服务，作为 iOS 27 新功能。

从独立 Siri 应用的成形，到 AI 搜索能力的全面进化，今年的 WWDC，AI 分量将超过两年前那场宣布了 Apple 智能起点的发布会。

好在这次，苹果不再单打独斗。今年年初，苹果和 Google 正式达成多年深度合作，下一代「苹果基础模型」将直接基于 Google 的 Gemini 模型和云技术构建。

参与项目的人员透露，苹果可以要求 Google，或者自己上手调整 Gemini 模型，使其更符合苹果的要求和调性，并且会去除其中关于 Google 以及 Gemini 相关品牌信息。

比起和 ChatGPT 现在的「外挂式」合作，Gemini 会更深入集成到 Siri 底层，苹果的「Apple Foundation Models」也将基于 Gemini 模型进行构建。

为了实现严格的隐私条款，基于 Gemini 的 Siri 等其他 AI 功能将本地化运行在苹果设备，以及苹果自研芯片的私有服务器上。

换句话说，当 AI Siri 实装后，用户不会在使用过程中，感知到这是一个来自「Google」的 AI，双方的合作更集中在 Gemini 基础技术本身，数据也不会流经 Google。

具体的合作方式和细节，预计苹果也会在本次 WWDC 上进一步公开。

苹果在 AI 上的进展，完全不止于「功能向」的 Apple 智能——Mac 等苹果设备对于本地部署大模型的能力，某种程度上正在帮苹果在 AI 时代弯道超车。

刚刚新鲜出炉的 M5 Pro/Max MacBook Pro，苹果也将其包装成一款「AI 电脑」，大而高速的集成内存，每个 GPU 核心内置神经网络加速器，让 MacBook Pro 成为了 AI 模型部署、处理的最具性价比选手。

最近，还有一个名为 Flash-MoE 的开源项目在 iPhone 17 Pro 上运行，能够运行 4000 亿参数的大语言模型，虽然速度极慢，但也进一步证明了苹果设备的大模型潜力。

因此，在这届 WWDC 上，除了更丰富的 Apple 智能能力，苹果会如何进一步如何改造 Mac 产品，使其成为对开发者更友好的利器，同样值得期待。

稳中向好的 iOS 27

比起有大动作的 Apple 智能，iOS 27/iPadOS 27/macOS 27 的其他更新，会显得相对低调。

去年苹果引入的「液态玻璃」重新构建了苹果所有的 GUI，也带来了不可忽视的稳定性和高能耗问题，一些老机型运行起来又卡又热，Bug 也更多。

根据彭博社报道，iOS 27 会聚焦于「优化」，提升系统的稳定性和性能，不会引入太多新功能和新变化。

这有点像 9 年前的 iOS 11，为了迎接全面屏 iPhone 做出了不少界面调整，但极大影响了老 iPhone 的使用体验，于是次年的 iOS 12 也主打求稳，挽回 iOS 口碑。

根据彭博社，苹果的工程团队正在仔细检查苹果各个平台的操作系统，寻找可以精简的冗余功能和需要修复的漏洞，不放过任何能显著提升设备性能的机会。

同时，苹果也会继续对整套「液态玻璃」的界面进行微调，加入更多自定义选项，这些功能也已经在目前 iOS 26 的几个大版本更新中体现。

即使用户对液态玻璃的态度褒贬不一，苹果短期内也不会放弃这种风格，新上任的人机交互主管 Steve Lemay 也是一位液态玻璃的推动者，整个高管团队也对 iPhone 的新界面很满意。

彭博社也认为，目前 iOS 26 的液态玻璃并非「完全版」，因为优化和 Bug 问题有所妥协，随着专注于优化的 iOS 27 推出，当前 iOS 26 界面的一些小瑕疵也会被修复。

iOS 界面和交互上更大的变化，会随着一台全新设备到来。

今年 9 月，苹果还将发布首台折叠 iPhone，彭博社透露，它将搭载的是一个特殊版本的 iOS 27，以适配它的特别形态。

苹果并不打算直接将 iPadOS 引入折叠 iPhone，希望能维持 iOS 更简洁的多任务系统，在此基础上融入更多类似 iPad 的界面和功能，例如分屏、侧拉、底栏随时唤起等等功能，最多并排显示两个应用，而不是 iPadOS 26 那样自由拖动多个窗口。

除了这些比较显著的更新，iOS 27 还会包含一些小功能的改进，例如 AirPods 的全新配对系统，以及「照片」应用的新版收藏集功能，目前还没有更多细节。

硬件不会抢戏

WWDC 通常以软件为主，虽然偶尔会有类似 MacBook Air、新款 M 芯片、Vision Pro 这样的硬件产品宣布，不过今年还是会主要聚焦在软件上。

如果 WWDC 26 会有新的硬件产品，很可能会是已经蓄势待发的全新智能家居新品。

苹果对于智能家居生态已经虎视眈眈已久，甚至彭博社等多方传言称，这些产品都已经开发完毕，由于构成其核心体验的「AI Siri」屡次跳票，这些家居新品也只能一起推迟发布时间。

目前已知的重要产品，包括一款代号为「J490」的全新智能家居中枢，形态上类似一个长了 iPad 的 HomePod，搭载一个名为「homeOS」的全新操作系统，界面类似 watchOS，可以使用音乐、照片等功能。

这个机器人还将通过类似 FaceID 的功能，精准识别每一个家庭成员，实现个性化服务，比如播放个人的歌单和照片，呈现每个人的日程和提醒事项。

除此之外，苹果还在开发一个智能安防摄像头，内部代号为 J450，同样能够面部识别，与所有 HomeKit 设备协同：当家庭成员回家，可以打开灯光、播放个人歌单等等，相当于给其他智能家电装上了「眼睛」。

作为全新的操作系统，homeOS 很可能会在 WWDC 26 上率先亮相，相关的硬件产品更可能在 9 月份与新 iPhone 一同推出。

去年大谈液态玻璃，AI 一笔带过 WWDC，也让苹果被网友戏称为「当今世上唯一一个发布会不大谈 AI 的公司」。从爆料和苹果官方的态度来看，今年的苹果也不能「免俗」了。

上个月，苹果交出了一份极其出色的财报，iPhone 销售表现同样也创下纪录，证明在 AI 赛道落后于人，还无法动摇苹果的根基。

距离那场官宣 AI Siri 的 WWDC 已经过去两年，虽然苹果没能兑现承诺，竞争对手却也没能把苹果甩开距离，AI 还未成为用户选购和使用手机的核心环节。

AI Siri 的问题中心，已经逐渐从「AI 落后」上偏离，对于苹果来说，没能按时交付一个已经正式发布的功能，对整个品牌的伤害要更大，并且拖得越久越严重。

烫手山芋还没解决，苹果又开始持续加码其他 AI 功能，并且完成难度还不比 Siri 更低，即使已经有 Google Gemini 助力，也不由得让人担心，会不会又是一次「狼来了」？

我相信有了 AI Siri 的前车之鉴，苹果断然不敢过早发布这些功能，如果 6 月的 WWDC 上能看到这些功能，相信完成度不会太低。

如果说以前的 Apple 智能，更多是苹果愿意做的功能，对用户的帮助有限；那么这些全新的 AI 机器人、AI 搜索能力，要更贴近「用户想要」的 AI 功能。

随着这些 AI 功能上线，苹果的「后发制人」的 AI 战略才算回到发展的正轨。Mac 由于 M 芯片得天独厚的 AI 模型适配优势，就是帮助苹果实现反超的一张王牌。

因此，WWDC 26 可以说将是苹果在 AI 领域重振旗鼓的一次重要节点，希望这次，苹果真的已经准备好了。

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Siri 要有自己的独立 App 了。

不是那个按一下电源键蹦出来、说两句就断片的 Siri，是一个长得像 ChatGPT、能聊天、能翻历史记录、能上传文档分析的「全新 Siri」。

彭博社记者 Mark Gurman 今天凌晨爆出了一颗重磅炸弹：苹果正在内部测试一款独立的 Siri 应用，代号 Campo，计划 6 月 9 日在 WWDC 上随 iOS 27 一起亮相。

如果消息属实，这将是苹果自 2011 年推出 Siri 以来，对这个语音助手最大规模的一次手术。

而今年，恰好是苹果公司成立 50 周年。

一个在 AI 时代掉过队的公司，选择在自己的「金婚之年」亮出一张重新洗过的底牌。

这张牌，叫 Siri。

Siri 终于长大了：一个独立 App、一套全新界面

这次爆料的信息量很大，我尽量翻译成人话。

最直观的变化：Siri 终于有了自己的独立 App。

新版 Siri 将作为一个独立应用出现在 iPhone、iPad 和 Mac 上。打开之后，你会看到一套完整的对话界面——历史对话列表、圆角矩形卡片、可以置顶收藏的聊天、还有一个醒目的「+」号来开新话题。

对话界面长得像 iMessage 的聊天气泡，底部有文字输入框，旁边有语音切换按钮，甚至还能上传文档和照片让 Siri 分析。

是的，苹果终于让 Siri 拥有了一个持续存在的、可回溯的对话空间。这件事 ChatGPT 做了两年多了，但苹果选在这个时间点做，意味着它想把 Siri 从一个「被动唤醒的助手」变成一个「用户会主动打开的工具」。

这是定位上的根本转变。

而更大的野心藏在第二个变化里：Siri 正在吞掉 Spotlight。

苹果正在测试用 Siri 取代 Spotlight——就是你从屏幕中间往下一划出来的那个搜索。新的统一界面会把本地搜索和 AI 问答合并到同一个入口。

据爆料，Siri 会被塞进 Dynamic Island 里。激活 Siri 后，顶部会出现「搜索或询问」的提示。当你提问之后，就会先弹出一个药丸形的「正在搜索」进度条，然后结果以 Liquid Glass 风格的半透明面板展开。想继续追问？往下一拉，就进入对话模式。

是的，没有刻意新增任何按钮，苹果只是把你最熟悉的入口悄悄换了引擎。以后在 iPhone 上找任何东西，第一反应不再是打开 Safari 或某个 App，直接问 Siri 就行。

而如果说前两个变化还停留在「界面」层面，第三个变化才是苹果最拿手的那套：系统级整合。

Ask Siri 的入口，将渗透进整个操作系统。比如选中一段文字、一封邮件、一张照片，点一下「Ask Siri」，就能直接进入对话窗口；键盘顶部还新增「用 Siri 撰写」入口，方便你随时调用写作工具。

尽管类似的功能在第三方 App 里早就有了，但苹果把它做进了系统层，每个内置 App 原生支持，无需跳转，无需复制粘贴。这种润物细无声的整合能力，依然是苹果最难被复制的护城河。

用 Google 的脑子，装苹果的壳

当然，要真正理解这套新 Siri 的价值，光看产品还不够。它背后藏着一段苹果不太愿意主动提起的历史。

如果将时间拨回 2024 年 6 月，苹果在那年的 WWDC 大会上端出了 Apple Intelligence，能读懂上下文、能看屏幕、能跨 App 操作，甚至能从你的邮件里翻出航班信息，回答「我该什么时候去接妈妈」。演示视频做得天花乱坠。

全场欢呼，媒体盛赞。然后，就没有然后了。

科技博主 John Gruber 后来回忆说，那些 Siri 演示全是概念视频，连受控环境下的真机演示都没有。换句话说，在苹果把它搬上 WWDC 舞台的那一刻，增强版 Siri 还远没有准备好。

兜兜转转，增强版 Siri 延期的症结只有一个：内部测试显示，Siri 只有 75%～80% 的时间能正常工作。用户语速稍快就会被打断，复杂查询反应迟缓，偶尔还会退回到 ChatGPT 集成。苹果对产品质量的执念，让它宁愿等，也不愿把一个半成品推给用户。

但这份执念也让苹果付出了真实的代价。

从去年至今，苹果 AI 团队数十名核心成员被竞争对手挖走。基础模型负责人庞若鸣被 Meta 以 2 亿美元签下，Siri 搜索项目负责人跳槽 Meta，关键研究员流失到 OpenAI、xAI、Cohere。

同期，库克做了一个重要决定：把软件工程主管 Craig Federighi 拉来接管 AI 部门，又安排 Vision Pro 团队核心人物 Mike Rockwell 来统管 Siri 团队。

一位以强执行力著称的高管，就这样接手了苹果最紧迫的项目。

但光换帅不够。苹果自研的基础模型只有 1500 亿参数，而要让 Siri 真正「听懂人话」，需要的推理能力远超这个量级。

于是苹果做出了一个务实但大胆的决定——和 Google 签了大约 10 亿美元的合作协议，引入 Gemini 模型。
Google 提供的定制版 Gemini 拥有 1.2 万亿参数，是苹果自研模型的 8 倍。新版 Siri 的诸多功能——摘要生成、任务规划、复杂推理——都将依赖 Google 的大脑。

对于一家恨不得连数据中心螺丝钉都自己造的公司来说，把核心 AI 能力交给竞争对手来提供，需要极大的战略定力。
但费德里吉选择了务实。因为留给苹果的时间窗口已经不多了——

智能眼镜 N50 等着 Siri 才能发售，带摄像头的 AirPods 等着 Siri 才有灵魂，那个可穿戴吊坠、智能家居中心、桌面机器人，全部在等 Siri 就位。

Siri 不是一个功能，它是苹果未来五年所有新硬件的操作系统。

所以苹果选择了先跑起来。而且并非毫无章法——按照协议，Gemini 模型将运行在苹果的「私有云计算」服务器上，用户数据不经过 Google。苹果借用技术，但牢牢握住隐私。

而且苹果的架构设计本身就是模块化的：端侧小模型处理简单任务和隐私敏感操作，云端大模型处理复杂推理。这种「插拔式」架构，让苹果可以随时更换背后的引擎，而用户无感知。

今天用 Gemini，明天自研模型追上了，换掉就是。

某种意义上，这不是妥协，是「先租一辆好车上路，同时造自己的引擎」。

50 岁的苹果，为什么值得期待

1976 年 4 月 1 日，乔布斯和沃兹尼亚克在车库里创立了苹果。

2026 年，苹果 50 岁。

过去 50 年里，苹果经历过被逐出、回归、濒临破产、iPod 救命、iPhone 封神、生态帝国成型的全部剧本。几乎每一个十年，都有一个「定义苹果」的产品：Mac、iPod、iPhone、Apple Watch。

而下一个十年，苹果押在了 AI Siri 上。

OpenAI CEO Sam Altman 曾在纽约的一场午餐会上直言不讳：「大家别盯着 Google 了，OpenAI 真正的宿敌，是苹果。」

在 Altman 看来，未来 AI 的主战场不在云端，而在终端。谁能率先打造出「AI 原生设备」，谁就能在下一个十年占据制高点。而苹果手握数亿 iPhone 用户、全球最成熟的硬件供应链，还有能力将 AI 深度整合进芯片和操作系统。

在所有科技公司里，苹果可能仍然是最有可能在 AI 时代赢的那个。

原因很简单，AI 的终极战场不是模型参数的大小，而是谁能把 AI 能力无缝交付到用户手里。苹果掌控着从芯片到操作系统到应用商店的完整链路，这是 Google 没有的，是 OpenAI 没有的，是 Meta 没有的。

当 AI 从「技术展示」进入「日常工具」的阶段，平台级整合能力比模型性能更重要。而 Craig Federighi 现在要做的，就是把这个潜力兑现。

独立 Siri App、全新界面、Ask Siri 入口、Spotlight 替代——先用产品层面的巨变，让用户感知到「苹果在动了」，再用 Google 的模型兜底能力，争取时间让自研模型追上来。

这是一次典型的苹果式操作：用产品化能力弥补技术差距，再用时间换空间。

他们一直擅长这个。iPhone 第一代也不是技术最强的手机，但它是体验最好的。Siri 这次也是一样——模型不一定是最强的，但如果界面足够好用、入口足够深入、和生态的融合足够丝滑，用户可能根本不在乎背后跑的是 Gemini 还是苹果自研。

值得一提的是，2011 年，乔布斯在生命的最后几个月，深度参与了 Siri 的收购和发布。他看到的不仅是一个语音助手，更是一个能从用户中不断学习、自我进化的 AI 系统。

乔布斯离开9年，重温其最经典毕业演讲：三个故事，值得一听

15 年后，Siri 终于有机会变成他当初想象的样子。

苹果内部那位负责 Siri 团队的高管 Robby Walker 在一次内部会议上说过一段话，大意是：

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

50 岁的苹果，「正在拼命往夏威夷游」。

今年，它终于租了一艘快艇，方向也看清了。接下来就看它能不能在今年 WWDC 上，让全世界看到一个真正好用的 Siri。

这一次，我再次选择期待苹果交出的答卷。毕竟在所有可能把 AI 做进每个人口袋里的公司中，苹果手里的牌，依然是最好的。

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3 月 24 日，一加发布了新一代小屏旗舰一加 15T，定价 4299 元起。

和上一代 T 系列机型一样，一加 15T 可算是一款同定位性能配置的小屏版一加 15，拥有标准的旗舰芯片组和储存组合，这次官方还加上更大容量的 7500mAh，补足小屏性能机在续航方面的短板，让它的体验更加完整。

先来看看外观，一加 15T 沿用了和一加 15 相近的设计。

金属 DECO 沿用了 15 系列的方块化圆润造型，DECO 内的摄像头和补光灯用大小长条形椭圆设计包裹，左侧是「主摄+ 3.5x 潜望式长焦」双摄结构，右侧是补光灯。

一加给 15T 提供了三款新配色，分别是低饱和抹茶绿的「松弛抹茶」，深棕色的「纯粹可可」，还有以冷白色调为主，用微弧氧化工艺+哑光白金属中框实现手机全新一百到底的「治愈白巧」，三款配色都用上了巧克力做主体。

屏幕尺寸压缩到 6.32 英寸，机身尺寸为 150.56mm x 71.82mm 8.35mm，机身比一加 15 短一些，厚度几乎一致，重量则从一加 15 的 211g（原色沙丘）-215g（绝对黑、雾光紫）下降到 194g，对于一款能塞下旗舰配置和 7500mAh 大电池的手机来说，真的很克制。

手机缩短了之后，15T 单手操作的感觉很舒服。微弧氧化工艺制作的后盖，一加 15T 的触感非常丝滑，裸机上手和原色沙丘配色的一加 15 一样舒适。

整机支持 IP66 & IP68 & IP68 & IP69K 防尘防水认证，日常裸机使用基本没问题。但考虑到保护机身外观质感的一体性，包装内也配备了同色软壳，耐用度几乎不需要担心了。

屏幕方面，一加 15T 搭载了一块 6.32 英寸 1.5K 165Hz LTPS 旗舰小直屏。屏幕采用四边等宽 1mm 超窄边框设计，点亮时手机正面几乎都是屏幕。

这块旗舰小直屏用上了新一代发光材质，正常状态下普通的最高亮度为 800nits，HBM 亮度为 1800nits，局部峰值亮度能达到 3600nits。屏幕支持硬件级的 1nit 暗夜显示和太阳显示，还有明眸护眼模式，配备 3840Hz 超高频 PWM 调光、全亮度低频闪+经典低频闪模式，可以满足用户在大阳光户外和夜间的使用需求。

屏幕支持 1-120Hz 自适应刷新率，在部分游戏中最高支持 165Hz 显示刷新率。手机内还有灵犀触控芯片，最高支持 3200Hz 瞬时触控采样和 330Hz多指触控率，对触控响应需求高的 FPS 游戏来说，还是很有必要的。

开镜更加迅速，关键时刻少点漏触漏发的情况了，就能有更好的游戏体验。

性能配置部分，同样旗舰定位的一加 15T 表现几乎和一加 15 一样。

一加 15T 搭载了第五代高通骁龙 8 至尊版移动平台，用了 LPDDR5X+UFS 4.1 的储存组合，常温状态下安兔兔的跑分成绩为：3755635。在储存芯片飞速涨价的这段时间，一加还是提供了最高 16GB+1TB 的储存版本。

此外，15T 配备了新一代风驰游戏内核，可适配游戏的 165 超高帧模式，配合刚刚提到的灵犀触控芯，可以实现响应速度更快的操作，操控节奏更加紧凑的 MOBA 和 FPS 游戏中更实用。

电池的升级比较大，一加 15T 的电池容量从上一代的 6260mAh 升级到 7500mAh，是目前同屏幕尺寸的手机中电池容量最大的一款。日常使用，15T 可以稳定坚持 2 天到 2.5 天，不需要担心续航问题，也不用长时间挂着充电宝。

充电部分，一加 15T 给到了 100W 超级闪充和 50W 无线闪充充电组合，配上磁吸配件，回到家中充电会更加随手方便。它也支持全局旁路供电，游戏时充电能够直接供电到系统，减低边用边充电池的影响。

通用快充的部分，我们用 AI 小电拼 Ultra 搭配细雳线进行实测，一加 15T 实际录得最高充电功率为 48W，0-100 充满耗时 71 分钟。

相机的部分，一加 15T 延续一加小屏系列的「主摄+长焦」模式：

• 主摄：5000 万像素 1/1.56 英寸索尼 IMX906 CMOS，F1.8 光圈，支持光学防抖
• 长焦：5000 万像素传感器，3.5x 光学变焦，F2.0 光圈，支持光学防抖

双 5000 万像素的组合对日常拍摄来说很不错，长焦镜头来到 3.5x 的焦段拍人像更舒服，高像素也方便用户做更大幅度的裁切，拍远一点的东西也方便。

但如果，如果一定要用双摄搭配，主摄保留着方便裁切的高像素传感器，然后长焦替换成同规格的超广角，那焦段的搭配上会更完整。

最后看看价格，一加 15T 合共提供了五个储存版本：

• 12GB+256GB 4299 元
• 12GB+512GB 4899 元
• 16GB+256GB 4599 元
• 16GB+512GB 5199 元
• 16GB+1TB 5699 元

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2026 年 3 月 23 日，华为在春季全场景新品发布会上正式发布了 Mate 80 家族的新成员：华为Mate 80 Pro Max 风驰版。

作为首款搭载了风扇型主动散热结构的 Mate 手机，Mate 80 Pro Max 风驰版不仅实现了华为对于自身传统产品定位的突破，同时也为鸿蒙生态带来了一种全新的产品角度——

鸿蒙生态下，第一台高端性能旗舰。

另一方面，2026 年的消费电子市场也正在经历一场近十年未见的剧烈波动，存储芯片价格的持续攀升引发了手机行业普遍的「涨价潮」，让整个行业承压。

当大多数厂商在成本重压下，被迫借助「减配」和「涨价」的组合拳维持基本盘时，华为却以一种逆势而上的姿态，带回了全新的 Mate 80 Pro Max 风驰版。

作为一台「支持主动散热的华为手机」，Mate 80 Pro Max 风驰版的登场，对鸿蒙生态的性能极限进行了一次大胆突破，与此同时，Mate系列的传统定位也有了新的定义。

华为Mate 80 Pro Max 风驰版更是 Mate系列此前从未有过的产品形态，可以看作是一次华为深耕产业链、以「软硬芯云」突围的一次成果检阅。

它同时标志着，华为在原本 Mate系列「高端手机定义者」的身份之外，正以更极致的性能表现，拓宽「高性能移动终端」概念的边界。

重构 Mate 性能场景

华为Mate 80 Pro Max 风驰版的诞生，意味着华为正式开始对过往较少涉猎的极致性能市场开辟赛道。

去年，爱范儿在评测华为Mate 80 Pro Max 时，曾经得出这样的结论：

华为的旗舰手机，已经超越了追求「硬件参数」叠加的阶段，转而开始对构成「性能表现」的各个方面进行思考。

而针对重度游戏、专业创作以及录像直播等高负载场景，华为这套自研的「风驰散热架构」就是答案——

通过引入主动式风冷，风驰散热架构将原本「安静优雅」的 Mate 手机，变成了类似汽车界的「西装暴徒」：从外面看只是一辆低调的豪车，引擎盖下面却有近千匹马力时刻预备着爆发。

同时，在这套复杂的散热体系中，华为也创新了散热叶片的设计思维，引入了「仿生羽翼涡扇」架构。

根据相关介绍，新叶片的灵感源自鸟类羽毛尖端的细密分叉，将切割空气产生的大块湍流分解成细小的涡流，配合热流噪 AI 智能优化算法，Mate 80 Pro Max 风驰版的机身风扇可以从软硬件两方面抑制气动噪声，实现无感散热。

除了安静不扰民，风扇更重要的指标当然是风量。

在这方面，华为Mate 80 Pro Max 风驰版同样有自己的绝活：在华为实验室的测试中，仿生羽翼涡扇在同等噪声水平下，单体风量较业界传统方案提升了约 60% 。

光有风还远远不够，翅片的导热与换热能力同样在散热过程中至关重要。

仿生羽翼涡扇提供了超大风量，但要实现极致散热，还需攻克紧凑空间下的高效换热：Mate 80 Pro Max 风驰版风道上的「超导热弯流翅片」，在仅 100 平方毫米的空间内将散热面积提升了 20 倍。

相比业界方案，同等风量下，华为风驰模组的散热效率提升了约 30%，成功树立了主动散热性能的新标杆。

并且在容纳这些新部件的同时，Mate 80 Pro Max 风驰版的「高端感」依然在线。

结构设计方面，这些精巧组件被完美融入了 Mate 80 Pro Max 风驰版的一体化设计中。通过隐藏式无感出风设计，让进出风口与镜头模组巧妙结合——

换言之，用户拿在手中的，依然是那个熟悉的 Mate 80 Pro Max，全金属设计的高档机身质感如出一辙。

而在超导热弯流翅片与 1200 多个激光精雕微孔的辅助下，Mate 80 Pro Max 风驰版的出风柔和而分散，在相同风量下，风速可以降低 5m/s，很好的解决了以往主动散热设备常见的「热风烘手」痛点。

尤其对于手机这种需要长时间拿在手上的设备来说，这种追求极致散热的同时，兼顾握持舒适度的设计理念，正是华为对「全能旗舰」的性能维度、以及「全能体验」的人因维度的探索。

当然，日常使用中除了「风光」，偶尔一些「雨雪」也是不可避免的。而 Mate 80 Pro Max 风驰版除了散热是一把好手，防护性能同样不落人后。

比如华为在主动散热系统上构建了一套涵盖物理防护与智能监测的多维安全体系，并且在出风口精细防尘网上应用了行业首创的纳米级疏水涂层，让液滴实现不沾效果，确保涡扇性能时刻强劲、可靠。

当然，强大的散热能力，最终还是要服务于极致的性能释放。

根据发布会上的介绍，在风驰散热架构的加持下，华为Mate 80 Pro Max 风驰版的整机性能相较于华为Mate 70 Pro+ 实现了 45% 的可感提升。

能够在「单次换代」中实现这种幅度的跨越，可以看作是风驰版基于华为此前「软硬芯云」协同设计的系统级创新成果。

比如 Mate 80 Pro Max 风驰版上搭载了业界首创的「HyperSpace Memory 超空间内存技术」，通过 SDCU 硬化内存算法提升了压缩比和速度，让可压缩内存的范围上限得到了质的飞跃。

根据测试数据显示，Mate 80 Pro Max 风驰版的内存压缩能力平均提升了 45%，这意味着系统能够额外装载约 4.3GB 运行内存的内容——

可别小看这 4.3 个 G，在日常感知最明显的后台应用保活场景中，它的后台留存率综合对比前代提升了 67% 。

而在重载游戏场景中，华为Mate 80 Pro Max 风驰版同样表现得「从从容容，游刃有余」。

比如在最新版《和平精英》的 120 帧模式中，Mate 80 Pro Max 风驰版的画面流畅度（1% low 帧）相比 Mate 70 Pro+ 足足提升了约 50% 。

有了主动散热作为基础，Mate 80 Pro Max 风驰版的光线追踪硬加速表现也实现了升级，在鸿蒙版《暗区突围》中，最高支持实时渲染的光线数提升至 3000 万线——

这么看来，华为Mate 80 Pro Max 风驰版，既是高端旗舰，也是游戏高手，真就「把把都是顺风局」。

以上这一切，都是华为Mate 80 Pro Max 风驰版在没有牺牲作为 Mate 80系列旗舰的「基准体验」下实现的。

就拿影像来说，在长时间的录像场景下，风驰版较 Mate 70 Pro+ 温降感知明显。内置的 4 麦克风音频架构可以实时采集结构振动噪声与空气流动噪声，辅以多场景 AI 降噪，确保了打开风扇时通话、直播和录像过程中的纯净音质。

还有 Mate 80系列擅长的直播——风驰版后置支持了大多数主流平台的高清直播，比如鸿蒙版小红书就默认支持 2K 30fps，同时全程保持低散热负荷，机身温度较 Mate 70 Pro+ 能够降低 3℃ 左右。

值得一提的是，继马年春晚采用 Mate 80系列竖屏直播后，在刚刚过去的春季全场景新品发布会上，华为同样使用了Mate 80系列机型进行活动直播，夯实了它「新一代直播神器」的角色：

这种从风扇主动健康管理，再到高规格录像、超长时直播体验的全方位升级，实际上也是华为从单纯的硬件驱动迈向「软硬共生」的新阶段。

行业普涨中的从容定力

实际上，在去年存储行业上涨、友商开始「预防性」涨价的市场环境下，华为Mate 80系列的定价就已经表现出了极强的品牌号召力与市场统治力。

而作为 2026 年这个时间节点上发布的新品，华为Mate 80 Pro Max 风驰版 16+512GB 机型的起售价为 8499 元，顶配 16+1TB 款式则为 9499 元：

可以说，风驰版的推出既拓展了Mate 80系列的产品矩阵，又满足消费者切身的细分需求：如果是游戏或者直播重度用户，可以毫不犹豫选择风驰版，如果平时喜欢拍照记录，那么 Mate 80 Pro Max 依然是不二之选。

另据了解，目前华为Mate 80系列货量充足，消费者可根据自身情况选购。

当然，木桶不能只看长板，还得要讲究均衡。

华为Mate 80 Pro Max 风驰版作为高端性能旗舰，在硬件配置上依然保持着 Mate 系列一贯的高水准。

除了风扇，其在核心配置上与普遍好评的 Mate 80 Pro Max 保持了高度一致：同样的全金属玄武架构、同样的 8000 尼特灵珑屏，以及旗舰级第二代红枫影像能力。

去年的 Mate 80 Pro Max 就告诉我们：在各家厂商都在卷长焦、卷底大的时候，华为却提出——强大的硬件只是入场券，如何让拍摄的过程不再有痛点，才是「旗舰体验」的终极命题。

XMAGE 影像一直有着自己独特的色彩科学，这一次，Mate 80 Pro Max 风驰版与 Mate 80 Pro Max 一样，搭载全焦段 RYYB 排列镜头，以及熟悉的第二代红枫原色摄像头。

即使在有风扇占空间的情况下，Mate 80 Pro Max 风驰版的光学素质也没有任何缩水。从超广角、超高动态主摄到 4x 光学微距长焦，几颗镜头的色彩一致性被调教得空前统一。

同时，Mate 80 Pro Max 那夸张的 17.5 EV 动态范围也得到了保留，即便在大光比逆光场景，高光与暗部也能被收拾得服服帖帖。

换句话说，Mate 80 Pro Max 风驰版与常规语境中的「游戏手机」不同——更直白一点，Mate 80 Pro Max 风驰版是能够拿捏大型游戏的全能旗舰。

这种「硬件很硬，软件不软」的底气，恰恰源于华为对产业链深层次的控制力。

尤其对于 Mate 80 Pro Max 风驰版这一类「场景特化产品」来说，华为借着架构重构和系统级优化，实质上将行业困境转化成了一种竞争优势。

面对存储成本上涨，华为以 HyperSpace Memory 超空间内存技术实现的「以技术换空间」方案，不仅规避了硬件成本危机，也进一步提升了产品体验。

在发布会的现场演示中就能看到，启用 HyperSapce Memory 超空间内存技术之后，16GB 内存的 Mate 80 Pro Max 风驰版在应用连续启动和切换时，响应速度和稳定性足以看齐 20GB 内存的 Mate 80 RS 非凡大师：

再随着鸿蒙生态的逐步完善，HarmonyOS 5 | HarmonyOS 6 终端设备数量突破 5000 万，华为正在用这种「比以往更强调科技创新、自立自强」的方式，应对全球市场的不确定性。

伴随华为在 2025 年中国智能手机市场份额超越苹果重回第一，华为Mate 80系列勇夺 2026 年国产高端旗舰手机市场份额第一，其正以前所未有的「产品力」真正抓牢这个来之不易的位置。

特别是 5000 元以上的高端市场里，从 Pura 80系列再到 Mate 80系列，华为高端份额占比进一步提升，最终完成了「引领者」的华丽转变——

我们可以看到：在海内外友商纷纷释放涨价信号时，华为借助 Mate 80系列已经定义高端的基础上，进一步将产品领域向更细分的市场拓宽，释放着一种「国产高端市场统治者」的信号。

而在海外市场，伴随着华为Mate 80 Pro 在马德里发布会的正式推出，华为也在宣告重返欧洲及国际市场，去重新追回「失去的那些年」。

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三星的新一代真无线耳机，来了。

这次，他们同时推出了两款新的 Galaxy Buds，分别是采用半入耳式设计的 Galaxy Buds4，还有入耳式的 Galaxy Buds4 Pro。

整个 Galaxy Buds4 系列用上了相同的充电盒设计，也都拥有映雪白、旷宇黑两款固定配色，Galaxy Buds4 Pro 则多增加了一个绯霞金配色。

映雪白配色的 Galaxy Buds4 系列用了「暗蓝色透明上盖+珠光白」组合的配色模式，透明顶盖通透，能看清充电盒内部。耳机在内部通过磁吸固定，虽然长得很像，但因为耳机和充电盒的磁吸触点结构有差异，所以两款耳机的充电盒并不能混用，这一点可以放心。

耳机的 USB-C 充电口和启动配对模式的物理按键放在充电盒后侧，正面只保留了三星 Logo 和展示使用、充电状态的指示灯。

充电盒到底部做了圆滑过渡，底部有一个类似智能手表充电器的凹陷设计。底部平整，能轻松稳定放在无线充电器上面。

耳机方面，Galaxy Buds4 系列的整体设计都很相似。

不管是半开放式的标准版还是入耳的 Pro 版，三星在这个机身上采用了铝材面板雕刻面模板，面板上有三星非常熟悉的拉丝工艺。金属光泽明显的面板和稍稍有点偏冷的哑光纯白耳机结合起来可衬托出不同的质感，给平实的耳机设计增加一些点缀。

整个 Galaxy Buds4 系列都采用了短耳柄设计，饱满的耳机腔体能刚好挂在对耳轮和对耳屏之间的空隙上。耳机不需要额外固定，日常佩戴还是挺稳的。

当然，日常习惯了佩戴入耳式，又或者是外耳空间较大的用户，选用入耳设计的 Galaxy Buds4 Pro，佩戴稳定性和安全感都会强一点。

配置方面，Galaxy Buds4 系列搭载了支持蓝牙 6.1 的无线芯片，支持 LC3、SBC、AAC 这三款常规编码，以及支持 24bit 96kHz 超高清音频的三星 SSC 编码。

只要在支持的手机上开启「超高音质（UHQ）音频」的选项，并用适配这款编码的三星手机连接三星 Galaxy Buds4 系列耳机，就能够实现最高规格的播放。

目前支持这款编码的手机有：

• Galaxy S 系列：Galaxy S26 系列 | S25 系列 | S24 系列 | S23 系列
• 折叠屏系列：Z Fold7 | Z Flip7 | Z Fold6 | Z Flip6 | Z Fold5 | Z Flip5 和三星 W26 | W25 | W25 Flip | W24 | W24 Flip | W23 | W23 Flip 折叠屏机型
• 平板系列： Galaxy Tab S11 系列 | Tab S10 系列 | Tab S9 系列智能平板

比较可惜的是，Galaxy Buds4 的高规格编码只有自家的 SSC，它并不支持 LDAC、aptX 系列等通用性更高的高规格编码。这意味着，它和三星设备绑定了，你的备用机或其他家的电脑，也都只能使用最高到 AAC 编码的传输模式。

只有高规格编码还不够，要提升音质和听感的话单元也要有变化。

标准版 Galaxy Buds4 继续采用 11mm 的动圈单元，Pro 版则采用了分别负责高低频的双单元组合，低频部分用的是增强型动圈单元，双单元配备双功放对应，以满足声音输出需求。

听感部分，Galaxy Buds4 Pro 是那种声效突出、细节刻画锐利、让大众比较容易听出变化的声音模式，低频部分用的是增强型动圈单元，低频更加饱满和扎实，同时也提升了声音的质感。

而且鼓点之间的隔离做得不错，一下一下拳拳到肉清晰可见，速度上也不慢，不会有黏糊感。

细节边缘会比标准版锐利，但在传输规格不是那么高的时候，Galaxy Buds4 Pro 高频位置会稍稍有点毛刺感。

这个时候建议开启 UHQ 超高音质音频，传输质量提升之后，中高频那种锐化效果遗留下的毛刺感会消失，声音精度听声之后整体表达也变得更流畅和顺滑，听感会更舒服。

开启之后，声音细节的表达会更清楚。像是歌手细微的呼吸声、演唱时的一下小动作都能够听清楚。但有些时候还是会因为刻画过于突出导致中高位有那么一点干涩的感觉，这个可以用音效调整来平衡一下。

Galaxy Buds4 Pro 在 app 内有 9 段均衡器可以调节，也支持自动化音频，方便用户调整。

降噪方面，标准版和 Pro 版的 Galaxy Buds4 机内都搭载了 6 麦克风系统，透过麦克风收集周围的环境噪声，然后根据内在的 ANC 降噪算法输出反向声波来实现主动降噪的效果。

两款耳机可实现自动降噪强度调节，平衡听感、降噪效果以及佩戴舒适度。

实际使用来看，标准版的降噪表现还不错。半入耳的佩戴模式搭配主动降噪能够滤掉大部分来自散热风扇、空调的噪声，键盘的敲击声也会有所减弱，但不算是特别明显。如果配上音乐播放，那就可以填平掉这部分噪声的影响。

入耳式的 Galaxy Buds4 Pro 降噪效果会更加贴合，自动降噪调节配上入耳式设计的隔音效果，基本能够满足日常办公、咖啡店等场景的降噪需求。耳机本身也支持语音检测，用户在说话的时候耳机能够切换到环境声模式，要是在咖啡店买咖啡时，不需要摘下耳机。

充电和续航方面，两款 Galaxy Buds4 的充电盒都支持无线充电，它们的可播放时间分别是：

• Galaxy Buds4 Pro：单机：6 小时（开启降噪）7 小时（关闭降噪），配合充电盒：26 小时（开启降噪）、30 小时（关闭降噪）
• Galaxy Buds4：单机：5 小时（开启降噪）6 小时（关闭降噪），配合充电盒：24 小时（开启降噪）、30 小时（关闭降噪）

最后来看看价格，Galaxy Buds4 Pro 定价 1899 元，Galaxy Buds4 定价则是 1399 元。

两款都配备了目前旗舰降噪真无线必备的功能和配置，三星算是在入耳和半入耳这两碗水之间尽可能端平了。站在绑定自家旗舰手机附属耳机的角度，Galaxy Buds4 系列还算不错，要是在编码上能有更多选择，为跨生态的用户提供多一点便利会更好。

如果用三星手机的你是能够适应入耳式耳机的佩戴，而且对贴耳降噪有更多需求，那降噪模式下续航更强 Galaxy Buds4 Pro 会是更好的选择。

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本周，苹果在成都召开了特别活动，纪念苹果诞生 50 周年。

与庆祝氛围相应的，是在元旦以来不到 3 个月的时间里苹果极其密集的发布动作——MacBook Neo、两款常规 MacBook 迭代、两台全新显示器、主打下沉市场的 iPhone 17e，以及迟迟到来的 AirPods Max 2 轮番登场。

阵容堪称豪华，力度前所未有。

而 50 周年的高潮，依旧放在了全年最重要的秋季发布会——在九月，苹果将发布两款定位相对高端、售价也相应较贵的 iPhone。

折叠 iPhone Ultra，售价近两万

对于今年的秋季发布会来说，折叠 iPhone 毫无疑问是重中之重。

在迟到了七年后，这个市值万亿的公司终于等到了它认为成熟的折叠技术，一举进入折叠形态的市场。

这台可能被冠以 Ultra 之名的折叠 iPhone，其实我们已经爆料过不少。大而全地概括这台从未出现在苹果产品线的手机，大致是「打开无折痕，看着像 iPad、合上是 iPhone」。

折叠 iPhone 的外屏和内屏有可能落在 5.3-5.5 寸和 7.6-7.8 寸附近，内屏是一块长宽比约为 1.4 比 1 的宽屏，比较类似我们熟悉的 iPad mini。据彭博社记者 Mark Gurman 透露，为了适应这种全新的形态，iOS 将引入侧边栏，并落地更彻底的分屏多任务处理。需要明确的是，苹果并没有把 iPadOS 生搬硬套进来的打算，手机依然是手机的灵魂。

为了把展开后的厚度压缩到 4.5-4.8 毫米左右，苹果的取舍极其果断。这台天价机器砍掉了极其占用空间的面容 ID 和长焦镜头，让缺席已久的 Touch ID 在电源键上迎来复活。经典的灵动岛也随之消失，取而代之的是占地面积更小的单挖孔。

同时，实体 SIM 卡槽彻底成为历史，全面拥抱 eSIM，而在机身内部，苹果打磨已久的自研 C2 基带芯片将首次亮相。

妥协换来的是高昂的代价。华尔街分析师算过一笔账，哪怕极力控制支出，其 BOM 成本可能依然高达 800 美元，起售价更是直接飙升至 2000 美元。

关于这台折叠 iPhone 的更多技术细节，你可以回顾我们此前的深度报道：https://mp.weixin.qq.com/s/bvN7whUPFtdnCiWonW2LUw

最近一年，折叠 iPhone 的消息铺天盖地，从关注度来看，市场显然十分关心折叠 iPhone 的首秀表现。但近两万的售价、首代产品的实验性质，都注定了它并不是苹果今年绝对走量的机型。

真正更贴近大众、能扛起苹果 50 周年销量大旗的主角，还是被折叠 iPhone 分走注意力的 iPhone 18 Pro 系列。

走向专业的 iPhone 18 Pro

去年秋天，苹果重塑了 iPhone 17 Pro 系列的外观：镜头模组横向拉伸成一片「高原」，机身换用铝合金以减重散热。但视线下移，金属背板中依然镶嵌着一块玻璃。

原因无他，庞大的 MagSafe 生态已是 iPhone 体验的基石，为了给磁吸功能让路，这块玻璃成了背面不可割舍的自留地。

背部设计的改变见仁见智，但可以预料到的是，一套工业设计语言一旦成型，往往会贯穿数代产品。从目前可靠的爆料来看，今年的 iPhone 18 Pro 在大体轮廓和屏幕尺寸上，依然会沿用这套成熟的模具。不过 MagSafe 区域的玻璃会采用更趋近铝合金机身的相应配色，让机身看起来一体性更强。

转回机身正面，灵动岛的变化一直是 iPhone 18 Pro 系列的焦点，我们一共收集到三种消息：

The Information 在 25 年底表示 iPhone 18 Pro 会采用打孔方案，将 Face ID 放在屏下，只保留摄像头。

再之后，主流消息表示灵动岛依旧会保留，将会缩小约 35% 左右。这背后可能是用的一种名为超透镜的技术。关于这个技术，你可以回顾我们之前的报道：https://mp.weixin.qq.com/s/B58ucyVZ9eRyRlBkkaXYbQ

但最近，微博的知名爆料人 @数码闲聊站 则表示根据供应链来看，这次 iPhone 18 Pro 的灵动岛将复用 iPhone 17 Pro 的方案，大小和设计不会有明显变化。

从微博知名爆料人 @i冰宇宙 发布的信息来看，iPhone 18 Pro Max 也许会比前代更厚，从 iPhone 17 Pro Max 的 8.75mm 上升到 8.8mm，重量也随之超过 240 克，这意味着 iPhone 18 Pro Max 将会成为自 iPhone 14 Pro Max 以来最重的 iPhone。

不过，随着厚度与重量的双重增加，iPhone 18 Pro Max 的电池容量有望跨入 5100 到 5200 mAh 的大关，获得更长的续航。

除了握在手里的分量，映入眼帘的色彩同样是重头戏。每年为 Pro 系列钦定一个专属配色，早已是苹果撩拨市场的保留曲目。iPhone 17 Pro 的星宇橙赚足了眼球，而今年，多方信源都将目光锁定在了一抹深邃的「勃艮第红」上。这是一种亮度偏暗的酒红色。如果消息属实，这将是继 iPhone 14 系列之后，红色系时隔多年的再度回归。

在 iPhone 17 Pro 的评测中，我曾经得出过一个观察：

iPhone 17 系列的发布，是 iPhone 正式走向多样化的元年——苹果终于开始正视用户群体的多样性，你不再需要在几个相似的选项里做排除法，或是为不需要的功能白白付钱，而是可以根据自己的预算和最核心的需求，直接找到那个「天选之机」。

这段话看起来可能有些晦涩，换言之，标准版和 Pro，从「高低配」变成了「不同人的专属工具」。不需要专业功能的用户，不用再为类似高刷这样的功能额外付钱，换来一台不能完全用上的 iPhone 了。

而 iPhone 18 Pro，会继续延续专业化这条道路，往前迈步——据苹果供应链分析师郭明錤爆料，苹果打算为 iPhone 18 Pro 系列的主摄加入一个传统摄影里的老朋友：可变光圈。

把可变光圈塞进手机并不是什么新鲜事。早在 2009 年的诺基亚 N86 上就出现过三档可变光圈，后来三星 Galaxy S9 也用双档光圈来解决暗光噪点和强光过曝的矛盾。国产厂商也在影像竞争中陆续尝试过借助可变光圈路径打造产品优势。

但这种精密物理结构，在静态影像上的增幅其实没想象中大——在手机极小的 CMOS 传感器限制下，光圈数值的微小变化，带来的背景虚化差异其实并不明显。哪怕你把光圈开到最大，真实的物理虚化效果也远不及全画幅相机。

现在仍然保留可变光圈的手机厂商，更多是利用光圈变化的物理数据，去辅助 AI 算法算出更自然的虚化。

而与大多数厂商加入可变光圈更多是辅助静态影像的虚化不同，结合苹果这几年在视频领域的发力，我们可以合理推测苹果的目的，其实是为了更专业的视频录制。

对于专业视频创作者来说，想拍出具有电影感的动态模糊，快门速度通常需要固定在帧率的两倍（比如 24 帧视频对应 1/50 秒快门）。但在大晴天的户外，保持这么慢的快门速度，画面必定会严重过曝。传统摄影师的解决办法是在镜头前拧上一片 ND 减光镜。

而有了机械可变光圈，iPhone 18 Pro 就能在强光下直接物理缩小光圈，减少进光量，从而在不破坏画面曝光的前提下，尽量降低快门速度。

为视频服务的思路，符合时代的潮流，也符合苹果对视频持续专业化的逻辑。

搭配可变光圈登场的，是一颗由三星定制的三层堆叠图像传感器。根据台湾供应链出版物《DigiTimes》报道，这枚带有三层电路的相机传感器使用的技术被称为 PD-TR-Logic，带来更快的快门响应速度，成倍增加画面的动态范围，并大幅压低暗光下的噪点。

不过，这个传感器的消息来自 2025 年初，不能完全保证顺利落地，也不能确认这枚传感器是否会出现在 Pro 系列上。

另外，微博 @数码闲聊站 称苹果将在 iPhone 18 Pro 系列上持续优化长焦。在此之前，iPhone 17 Pro 的长焦传感器尺寸与像素数都得到了提升，而在下一代，苹果打算继续升级这颗长焦的光圈，以获得更大的进光量。

当然，iPhone 18 Pro 系列上也会引来从不缺席的升级——A20 Pro 芯片。

这颗芯片将首批采用台积电最新的 2 纳米制程工艺。在芯片的世界里，更小的纳米数意味着能在同样大小的面积里塞进更多的晶体管。与 A19 相比，A20 Pro 的性能提升了 15%，而功耗则大幅降低了 30%。

这颗芯片采用台积电的 WMCM（晶圆级多芯片模块）封装技术。简单来说，就是把曾经分开摆放内存和 CPU、GPU、神经网络引擎集成在了同一块晶圆上。数据传输的物理距离缩短，带来更快的响应速度，也缩减了主板的占地面积。

有了顶级的算力，自然要配上更通畅的连接。苹果预计将在 iPhone 18 Pro 上搭载新一代自研 C2 基带芯片。经过 C1 和 C1X 两代探索后，自研基带终于要登上 iPhone 旗舰级舞台了。

看完目前的传闻，我们已经大致对 iPhone 18 Pro 系列有了个预期——昂贵的 2 纳米芯片、复杂的机械光圈、全新的基带、更大的电池。

悬而未决的灵动岛，也将在不久后彻底敲定——

按照苹果的产线节奏，三月底这个时间点，iPhone 18 Pro 系列正处于从 DVT（设计验证测试）向 PVT（生产验证测试）过渡的关键隘口。

通俗点讲，就是准备开启小批量试产的阶段。

这意味着这部将在半年后面世的新手机，已经确定了大部分规格。等到四月，市面开始流出零零散散的 CAD 图片时，说明 DVT 已经进入尾声，手机的物理外型和三围尺寸彻底钉死。

到那时，灵动岛这种能够影响到外观的设计也将彻底落定。

当然，我们更在意 iPhone 18 Pro 系列的价格，会不会随着功能升级和内存涨价而暴涨？

好消息是，据分析师郭明錤透露，尽管台积电 2 纳米芯片的制造成本飙升了至少 50%，且行业内存报价也在大幅上涨，但苹果内部的基调是「尽可能不涨价」。

在手机普遍涨价的环境里，如果 iPhone 18 Pro 系列的价格真的稳住了，那毫无疑问会进一步增加苹果的竞争力。

翻看今年 1 月底公布的财报，单季度 852.7 亿美元的 iPhone 销售收入，足以证明苹果只要苹果愿意在产品上给点真诚的新东西，iPhone 的护城河依然深不可测。

这个诞生快二十年的老伙计，非但没有步入暮年，反而展现出了极其强悍的生命力。

但漂亮的财报，并不意味着通向未来的免死金牌。

此时的苹果，正处在多个浪潮的交汇处：公司成立半个世纪的荣光、掌舵人即将交接的隐秘暗流、AI 浪潮重塑一切的狂飙突进，以及近在咫尺的 iPhone 20 周年纪念。

这些节点单独拎出任何一个，都足以让一家科技巨头迎来巨变，而苹果必须在面对它们的全面叠加。

在洪流之下，这个曾经改变世界的巨头，能保持住势头吗？

答案尚待揭晓。

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掐指一算，上一次小米推出主品牌的旗舰笔记本，已经是 2022 年的事情了。

其实一直以来，小米推出的笔记本产品，在整个市场中都处于比较尴尬的地位。RedmiBook 走中端水桶路线，还能靠性价比和品牌知名度撬动客户；高端旗舰定位的「小米笔记本」，却反响一直平平。

这沉寂的 4 年，刚好也是小米公司冲高的关键时间，小米手机收复失地，小米汽车高开高走，如果小米想重拾笔记本产品，不仅要能匹配已经品牌升级的小米，还得跟得上继续冲高的步伐。

于是乎，Xiaomi Book Pro 14 以一个完全崭新的姿态，回到了我们的视线之中。

【视频号】

质感做工华丽变身，细节仍需打磨

如果将 Xiaomi Book Pro 14 上硕大的「XIAOMI」图标隐去，单纯感受这台笔记本的外观、质感、手感，我们或许会很难相信，这居然会是一台来自小米的笔记本。

以往的小米高端轻薄本产品，走的是一个偏「硬」的工业风设计，冷峻的铝合金机身，更均匀的矩形机身，高端商务气息浓厚，却缺乏足够的亮点。

而 Xiaomi Book Pro 14 的全新模具，走的是更「软」的路子：上手触摸镁合金机身，手感更温润细腻；楔形的机身设计，观感更超薄，商务专业的气质不减，更平添一丝优雅。

当小米笔记本 Pro 从包装盒中被抽出，围观的小伙伴们，都不约而同发出了「wow」的赞叹，就是对这个全新模具的最好的肯定。

如果说，以往的小米笔记本都对标宏碁、联想的商务本，那么全新 Xiaomi Book Pro 14 给人的感觉更接近苹果 MacBook 和华为 MateBook。

也许有人会觉得镁合金手感缺少金属的那份沉稳厚重，这点见仁见智，但镁合金带来的好处确实无可指摘——Xiaomi Book Pro 14 只有 1.08 千克，拿在手上感受不到太多分量感。

同样无法否认的是，镁合金也要比铝合金更沾污，特别是爱范儿手上这台白色配色机型，一个不留神很容易会在上面留痕。

由于收窄机身厚度的楔形设计，Xiaomi Book Pro 14 外观看似超薄，实际测量笔记本最厚处为 15.9mm，其实整体厚度不算太薄，好处就是 Xiaomi Book Pro 14 的接口相当齐全：一个 40Gbps 的雷雳 4 接口，一个10Gbps 的 USB-C 接口，一个 3.5mm 音频接口，甚至还有一个 HDMI 2.1 接口和一个 USB-A 接口。

单论这个模具的外观设计和质感，Xiaomi Book Pro 14 对比以往的小米笔记本产品都算是一次「进化」，摆脱了这个产品线长久以来「量大管饱」的水桶机印象，在工业设计上让人眼前一亮。

很可惜的是，当我欣赏完 Xiaomi Book Pro 14 的外观，抱着极高的期待打开这台笔记本点亮屏幕开始使用，一些不影响体验，但并未打磨到极致的细节，使得这台产品在我心中不断减分。

单论参数，Xiaomi Book pro 14 的屏幕绝对是笔记本中的佼佼者：14.6 寸单层 OLED 触控屏，分辨率达 3120×2080，支持 120Hz 高刷新率，实际观感通透，色彩艳丽。

只是，如果将视线转移到屏幕上方的两个角落，你会发现屏幕和电脑边缘的圆角并没有对齐。

不够重视 R 角，是一个很「小米」的问题——很长一段时间，小米手机都因此被批评缺乏工业设计。这并不影响使用体验，但考虑到小米对自己产品做出的高端定位，他们理应在这种产品细节上做得更好。

特别是叠加 Windows 系统中应用窗口对屏幕圆角的适配问题，观感上会更加糟心。

即使不去抠这种细节，这块屏幕在观感上也有明显的问题：当你侧看 Xiaomi Book Pro 14 的屏幕，它会隐隐约约显露红、绿的分层，非常影响观感和可视角度。

好在，Xiaomi Book Pro 14 键盘和触摸板体验也相当优秀：键盘键程算比较长，打字属于比较肉的手感，反馈明显；触摸板面积极大，采用力度感应而非机器结构，不管是拖动还是点击都相当跟手自然，属于 PC 阵营中的头部体验。

瑕不掩瑜，Xiaomi Book Pro 14 总体来说依旧称得上是一台质感上乘的轻薄本，某种意义上，它比现在的小米手机，还更接近「高端」。

轻薄机身也能有强大性能

对于这类重量控制在 1kg 左右的超轻本，我们都不会太过苛责它的性能，能安静、高效地完成中轻度办公，续航不要太拉垮，就已经足够。

搭载了第三代酷睿 Ultra 处理器的 Xiaomi Book Pro 14，却想要挑战一个「既要又要」的可能性。

爱范儿手上这台顶配版 Xiaomi Book Pro 14，配置为酷睿 Ultra X7 358H 和 32GB 运行内存。这颗处理器和最顶配的酷睿 Ultra X9 388H 在核心配置上基本一致：16 核 CPU + 12 核 Arc GPU，只在 CPU 频率上有所区分：358H 最高为 4.8GHz， 388H 最高为 5.1GHz。

今年 1 月，爱范儿已经详细测试了酷睿 Ultra X9 388H 的联想小新 Pro 16 GT AI 元启版，核显图形性能接近一张 RTX 3060 显卡，让人印象深刻。

作为轻薄定位的 Xiaomi Book Pro 14，TDP 自然不可能和比较「水桶机」的小新一样堆到 85W，不过标称最高也能到 50W，而根据实测能跑到 65W 左右。

先看看跑分。Cinebench R24 测试，Xiaomi Book Pro 14 连电单核 122 分，多核 999 分；离电单核 97 分，多核 969 分。

和小新不同，即使同为「性能」模式，Xiaomi Book Pro 14 的连电离电表现也有差距，实测发现同样的跑分场景，离电 Xiaomi Book Pro 14 功耗最高在 45W 左右——看来是为了续航，在底层限制了笔记本的离电功耗。

3D Mark 的 Time Spy 环节，连电得分 7499 分，显卡分数 6931 分，CPU 分数 14021 分；离电得分 6949 分，显卡分数 6401 分，CPU 分数 13501 分。

和配置更高的联想小新对比，两者在性能释放上还是有一定的差距。

对于轻薄本来说，性能的最大掣肘主要是散热。我们进行了 10 次 Cinebench R24 的多核循环测试，时长将近 90 分钟，Xiaomi Book Pro 14 不会出现非常明显的性能下降。

Xiaomi Book Pro 14 的发热区域主要集中在 C 面上半部分，使用时键盘带给手掌的温热感还是比较明显的。

跑分比较抽象，实际的游戏表现更能直观体现 Xiaomi Book Pro 14 的实际性能。《明日方舟：终末地》在 2460×1440 分辨率、高画质设置下，25 分钟平均帧率 59，兼具流畅度和一定的画面细节。

由于爱范儿手上这台笔记本还是早期工程版本，Xiaomi Book Pro 14 在不少游戏中都无法对分辨率进行调整，只能强制满 3.1K 分辨率无边框窗口运行，不过小米表示，未来的零售版本会解决这个问题。

不支持修改分辨率的《黑神话：悟空》，在中画质、XeSS 开启后，30分钟帧率能稳定在 64 左右，但操作延迟会比较高，玩起来稍微没那么流畅。

除了游戏，Ultra 系列芯片延续了英特尔 XPU 的架构，可以让 CPU、GPU、NPU 相互协调、共享资源，我们手上这台 Xiaomi Book Pro 14，能够提供 18GB 的显存，可以本地部署一些大模型。

通过 LM Studio，我本地部署了一个 20GB 左右的 Qwen3-VL-30B 模型，中度推理速度也不算太慢，一篇 3000 字的长文章，Xiaomi Book Pro 14 跑起来速度不算太慢，1 分钟就能把总结和标题交付。

在惊喜的性能表现衬托下，Xiaomi Book Pro 14 的续航就显得没那么亮眼。我从八点半开始使用它进行办公，中间休息了 90 分钟，下午到三点半左右笔记本的电量就开始告急，和我使用了 1 年半的 M3 MacBook Air 水平相当。

但作为一台重量只有 1kg 的 X86 笔记本，Xiaomi Book Pro 14 这个成绩已经可以接受，至少你不用担心在外办公两三个小时它就会坚持不住。

总而言之，Xiaomi Book Pro 14 的性能不止停留在「够用」这个等级，在酷睿 Ultra X7 358H 加持下，完成它目标的文档处理、网页浏览、中度图像和视频编辑都完全不再话下，甚至还能挑战一些曾经属于「性能本」的重度任务。

用 Xiaomi Book Pro 14 打游戏很难称得上是一种享受，但如果是出差路上，便携的它不仅能负责好生产力，拿来简单消遣打打游戏也没太大问题。

必须选 Xiaomi Book 的理由，有了吗？

2026 年，想要买一台轻薄、质感、性能兼具的笔记本，Xiaomi Book Pro 14 是一个不错的选择，但不是唯一的选择——不过，如果你是小米生态的重度用户，那你当然会更倾向于选择一台小米笔记本，希望能享受到整个生态的「万物互联」。

曾经的小米笔记本，几乎可以说是小米硬件生态中最薄弱的一环，和小米手机、小米生态之间的联动有限，并且很多能力都能安装在其他第三方电脑上。

因此，对于「重新出发」的 Xiaomi Book Pro 14，我也期待它能不能改变笔记本在小米生态互联中的地位。

根据小米的介绍，Xiaomi Book Pro 14 直接整合了米家的物联网模块「小米网络模组」，从最基础的硬件层面就将笔记本拉入了小米物联网生态之中。

因此，Xiaomi Book Pro 14 能够实现一些更为有趣的「远程控制」能力。小米平板以前就能远程控制 PC，那只是传统的远程桌面能力，需要电脑方进行确认；而现在，不管 Xiaomi Book Pro 14 是合上睡眠还是彻底关机，都能用直接唤起并远程控制，很适合用于办公应急。

另一个能力则更为直接：通过小米手机的文件管理器，能直接远程访问 Xiaomi Book Pro 14 的文件内容。

我还很喜欢「剪贴板共享」的能力，类似苹果 iPhone 和 Mac，在 Xiaomi Book Pro 14 上复制的内容，能直接出现在小米手机和平板键盘的剪贴板中。

这年头，笔记本都自诩「AIPC」，出厂都会内置一些实用的 AI 工具。 Xiaomi Book Pro 14 自然内置的是「小爱同学」，除了知识问答、文字生成、深度问答，更关键的是系统本地化能力：能调蓝牙、亮度、米家设置，还能利用本地大模型深度搜索本地文件，很好弥补了 Windows 文件搜索难用的问题。

其实，Xiaomi Book Pro 14 的互联功能已经跨过了「有没有」的问题，已经具有相当的丰富度。

问题出在了「完成度」上，由于功能太多太杂，反而牺牲了精度和完整性，屏幕互通、剪贴板共享、远程操作等等功能，会经常遇到失灵的问题，一些界面也显得需要进一步打磨。

笔记本电脑最糟的一年，可能也是最好的一年

从去年年底开始的这波元器件涨价风暴，想必大家已经从新闻报道，厂商预警，以及产品价格实实在在的飞涨上，深切地感受到了。

可以这么说，不管对于要出产品的厂商，还是想买新品的消费者，今年都称得上是「最坏的时代」。

但对于小米来说，今年反而是更适合重推高端笔记本的时间节点。

一方面，今年 PC 行业恰逢半导体制程以及芯片工艺升级，第三代酷睿 Ultra 这样的产品横空出世，PC 轻薄本相关品类迎来了产品力的爆发期，像 Xiaomi Book Pro 14 这样的「轻薄性能本」，就是一台只能在第三代酷睿 Ultra 上才能成立的产品，是「最好的时代」。

对比联想、惠普、戴尔这些传统的 PC「御三家」，大众并不太关心他们出了什么样的新品，小米却是拥有极高话题度和国民度的品牌，很快大家就会发现，小米出了台外观好看、体型轻薄、性能强劲的笔记本电脑，迅速吃上芯片带来的红利。

对于小米来说，长期在做的水桶机和性价比中笔记本产品线，也会被内存涨价的浪潮冲击，竞争力和利润都变得岌岌可危，也要力推一个定位更高端，能够进一步溢价的新品种。

不管是外观设计，做工质感，还是性能体验，Xiaomi Book Pro 4 都还有进步空间，但我依旧认为，它很好地承接了小米高端化的梦想——甚至在我心里，对它的评价比小米手机还要再高一档。

顶配版标价 10499 元，首销价 9999 元，Xiaomi Book Pro 14 确实也成为了最贵的小米笔记本，但它确实也是有史以来最好的小米笔记本。

变贵的同时，也变得更好，从性价比走向质价比，这正是我们希望所看到的「高端化」。

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最近有一组被热议的数字，值得在文章开头先放出来——

一条 2 分钟科幻短片，从概念到成片，总成本不到 200 块。而今年春节档里正在厮杀的重工业视效片，3 到 5 亿是起步价。

这两个数字。同时存在于 2026 年的中国。

对于像我这样的非专业创作者而言，这个数字不只是「成本下降」，它更像是一道门槛轰然倒塌的声音。

虽然今天手机的拍摄能力已经开始媲美专业级设备，而 AI 视频生成更是强到可以在几小时的时间内，就做出堪比影院的特效，但你会发现，影视创作依然把大多数人拦在门外。

确实，过去用 AI 工具的经历里，我跑出过好的视频片段已经不计其数，但 —— 代价是什么呢？

要么需要大片且十分专业的提示词，光是学习撰写它们就浪费难以估量的时间；要么是是片段虽然都很好，但叙事一塌糊涂，前言不搭后语；要么是其中有几帧出错，整条链路得重来一遍……

哪怕我已经习惯了「抽卡」的等待和重来，还有我的钱包在前面拦着我，让我别冲动。毕竟 AI 烧的不止是 token，更是每一个创作者真实的 money。

另一方面，OpenClaw 的爆火也让我意识到，既然我们已经能指挥 AI Agent 帮我们完成各项任务，那为什么不能让它们去做视频？

但现在，门终于要被推开了。这次带来改变的，是一款叫 LibTV 的产品。

作为一款诞生于 Agent 浪潮的视频创作平台，它并没有把自己局限在一个传统的软件外壳里，在给「人类」的创作提供了一个趁手且极具性价比的专业工具之余，它还从底层架构上为 OpenClaw 这类智能体预留了执行接口。

在体验完 LibTV 后，它可能我是目前用过的，最接近未来的视频创作工具。

一个人，就是一支专业影视团队

过去我是个文字创作者，不是导演，更不是后期。但脑海里从来不缺画面——那种充满电影质感的镜头、皮克斯风格的色调、某个只有三秒钟却让人屏息的特写。

过去，这些东西只能在脑子里飞一圈，然后消失。

学摄影、学构图、学剪辑软件，光是入门就要烧掉你半年。更别说 3D 建模、渲染、后期合成——每一个环节都是一个新的专业壁垒，心有余而力不足。

但第一次打开 LibTV，给我的感觉和其他视频创作软件完全不同。

LibTV 没有复杂的多个子窗口，也没有一眼看不到头的工具栏。出现在眼前的，是一个类似于 Figma 或 Miro 的自由空间，没有传统视频创作流程那种「门槛」很高的心理的负担。

我可以在画布上自由地排布 5 种基础节点：有负责大纲与调度的「文本」、用来确立视觉基调的「图片」、承接动态演绎的「视频」，也有掌控情绪节奏的「音频」，以及为结构化故事准备的「脚本」。

我只需要顺着我的直觉去把这些节点连接起来，一切就能运转。这不仅可以厘清我脑海中不停涌出的却杂乱的思绪，又能对任何一个节点进行发散性的创造。

看着空白的画布，我有一个念头闪过：过去那些只能停留在脑海的画面，是不是可以成真了？

比如，最近刚搬家，有次累得在沙发上睡着，梦见自己走进了《爱丽丝梦游仙境》那样的世界里，然后突然从精灵的城堡掉落，没想到被小猫接住。被吓醒的一瞬间，发现窗外的夜色正好，而小猫就在身边安静地睡着……这样幸福的感受，我总忍不住想要将它做成一个皮克斯风格的短片，与身边的朋友分享。

过去，这对我来说是不可想象的工作量。但在 LibTV 的画布上，我只需要轻装上阵，把创作变成一次有趣的「画图」。

首先，通过图片节点，轻松将我和小猫转换成了动漫风格。为了确保后期风格的一致性，我调用了 LibTV 独家的「角色三视图生成」功能。几秒钟后，人物与猫的三视图便出现在了画布中央，避免「角色崩坏」问题。

有了主角后，我向 LibTV 给出整体的视觉风格和故事大纲，便可以调用文本模型来生成详细的分镜。

当然，「一次过」这种事情在 AI 的角度来看也不容易。好在 LibTV 面对我这个挑剔的「老板」毫无怨言，点击重新生成，LibTV 就会迅速返工，直到给出我满意的脚本为止。

有了分镜脚本和素材后，只需要几分钟时间，LibTV 就能生成多机位 9/25 宫格分镜图 —— 瞬间，画布上铺开了一整套拥有大全景、中景镜头、特写切换的连贯故事板。我仿佛坐在监视器后，扫视着不同机位的预演画面。

当然，我也顺手试了试用 Prompt 来操作，也能有不错的效果。总之，怎么顺手怎么来就行。

生成的多机位图，LibTV 还能一键把它们拆分，将分镜宫格图转换为可供制作的视频静帧。

但在制作的过程中，有些镜头之间的画面衔接还不够好。这时候，我就可以用 LibTV 的前 3 秒 / 后 5 秒画面延展功能，推算镜头画面的前后连贯内容，让画面的连接更顺畅。

很快，一个简单流畅的动画视频，就搞定了。

看着我一个人真的一点一点在 LibTV 里把这个短片做出来，我第一时间并不是激动，而是多年的愿望成真时的难以置信。

这次创作的过程，让我第一次真实地感受到，原来有了好的 AI 工具加持，一个人是真的可以成为一个专业的影视团队。

但更让我惊喜的是，这套创作流程可以被打包成可复用的工作流。下一次，替换几张原素材，质感极高的影片就能自动流转产出。

LibTV 的创作者社区，也能成为我的素材来源。不用苦苦用提示词「开盲盒」，轻轻一点，便可将优秀的 skill 融入自己的工作流。

让「龙虾」替你开一家影视公司

如果说无限画布是为人类导演准备的监视器，那么 LibTV 最具野心的地方，是它还专为当下最火的各类龙虾 Agent 开发了 Skill，让我可以直接在聊天框里和龙虾对话，让它把视频生成这事给干了。

在 LibTV 的系统里，Agent 和人类天然享有同等的优先级。

想来也是，给 AI Agent 准备 Skill，其实特别契合当下的日常状态。我早就习惯了把手头的琐事外包出去，让 AI 去处理繁杂的文档，或者是处理文档、记录生活重要事项。在调度各种工具干活这件事上，这个看不见的数字助手，往往比我本人还要能干。

顺着这个思路，当我给自己的「龙虾」接入 LibTV 的 Skill 后，一切就变得水到渠成了：它直接绕过了繁琐的操作门槛，把一整套专业的视频制作能力纳为了己用。

现在，我连 LibTV 的画布都不再需要打开，直接在 Agent 对话框里下达指令就行 ——「调用 libtv-skill，新建一个 libtv 的项目，给我一个30秒的《守株待兔》动漫，绒布动画风格」。

收到指令后，它立刻就能开工，再也不用担心打工人拖延症。

没一会，一个完整的影片就出来了。

考虑到这是一条全程零人工干预、完全由「龙虾」自己一手包办的产物，它所展现出的交付级水准，确实让人有些意外。

哪怕其中有些帧出错了也没关系，因为这个项目会完整地保存在后台。如果后续需要调整，我可以在此基础上快速完善迭代，省去前期大量的制作时间。

再举个例子，假如你正在为一款新设计的美妆产品筹备上线宣传，你只需要在对话框里丢出产品图片和依据简单的 Prompt：「帮我给这个粉底液做个宣传片。」

接下来发生的事情，足以让任何传统制片人感到战栗。

龙虾会通过 LibTV 的接口，自动解析图片的风格气质，撰写符合产品调性的转成与运镜，再在后台静默调用目前市面上最顶级的模型矩阵（包括可灵 3.0 以及 Wan 2.6 等），自行完成素材生成、分镜设计、视频生成和卡点剪辑。

喝完一杯咖啡的时间，一支光影交织、画面华丽的交付级成片已经静静躺在你的聊天窗口里。

如果说之前的 AI Agent 都是帮助我处理日常事务，更像是「管家」的角色，那么有了 LibTV Skill 加持的 Agent，已经具备了真正的生产力 —— 一个人在一天的时间里完成过去一个团队都达不到的工作量，这何尝不是质变呢？

没有试错压力，创作才能自由

如果问我过去用 AI 视频生成工具最大的痛点，我绝对不会说是「抽卡」、一致性不足等问题，毕竟这些都能靠时间和提示词优化来解决。

相反，困扰我最大的问题，是我的钱包「真的不够鼓」。

当前的主流视频模型，每一次生成都伴随着高昂的算力成本。由于 AI 生成的随机性，为了得到一个满意的 5 秒镜头，我需要忍受极高的废片率，甚至直接导致了创作成本的失控。

面对这样的困境，LibTV 直接给出了一个生猛的回应：做一次彻底的「价格屠夫」。

现在，年卡优惠最低可达 39 折，部分模型还有最低 2 折左右的优惠。核心会员的 SKU 价格，硬生生比同类竞品拉低了 76%。模型积分的单价更是断崖式下跌，比竞品低了惊人的 92%。

此外，订阅后尊享版还可以直接获得 300 条可灵 3 系列的免费生成额度，不需要再额外付费。

它传达出一个非常清晰的信号：如果「抽卡」不可避免，那不如将「抽卡」的自由彻底还给创作者。

只有我的试错成本被摊薄，我才敢于去挑战更边缘的审美，去测试更极限的镜头调度，真正跑出属于个人的独特视觉风格。

工具向后，创作才能向前

在这个 AI 技术按月迭代的周期里，有一种情绪几乎无处不在——FOMO。

每天，新模型冲上热搜，越来越逼真的视频在各个群里刷屏。面对这些应接不暇的新技术，很多时候我们产生的第一反应，早就不是好奇或兴奋，而是纯粹的焦虑：慢了一拍，手里的技能被一键替代，这套剧本是不是已经在悄悄发生？

但当我真正静下心来用 LibTV 这类产品时，那种被算法追赶的压迫感，会非常自然地消散。

看着眼前这块完全自由的画布，以及那个随时待命的 Agent，我脑海里完全没有「AI 将替代人类」的紧迫感。

有的，是一种久违的、单纯的表达冲动——我多么想把以前那些天马行空的灵感，真正具象化。

这就是 AI 工具与人类创造力之间应该有的关系：AI 不是来取代你的判断力和审美的，它是来帮你清除那些挡在你与表达之间的障碍的。

当技术工具人人可用，创作视野才是稀缺品。

这正是 LibTV 给我最深的感受：一款真正优秀的工具，不应该用晦涩的技术壁垒制造焦虑，它只会安静地为你搭建好趁手的工作台，然后把你心底那股想要创造点什么的原始动力，重新点燃。

AI 的终点不是让人变成机器的附庸，而是让人更像人——有更多时间去构想、去表达、去创造那些只有人才能创造的东西。

在影视这个曾经门槛极高的领域里，LibTV 正在做的事，是把那扇门，为每一个有故事想讲的个体，彻底打开。

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2026 年 1 月，OpenClaw 席卷中文互联网。仅仅两个月后，龙虾已经进入了「全民卸载」周期。

龙虾的问题不是它不够强，而是它很难服务于每一个普通人。

从安装到卸载，第一批「养虾人」的故事，暴露了 OpenClaw 的尴尬：Agent 怎么能产生真正的生产力价值？

今天，飞书的新品发布会，想给每个人一个答案。

给每个人的智能伙伴

OpenClaw 爆火之后，有着开放、易用的机器人机制的飞书，也跟着走红了。

API 调用额度从 1 万次提到 5 万次，再到目前的 100 万次；3 月 5 日推出官方插件，让 Agent 可以直接读写飞书文档、日历和多维表格,把「养虾」的门槛从「会写代码」降到「会用飞书」。

这些动作，确实让龙虾更好养了。但 OpenClaw 本身的弊端，飞书仍然解决不了：配置复杂、普通用户上手门槛高、原生部署安全隐患大，等等。

结论是：Agent 要真正落地，必须是一个上手即用的智能伙伴。它的安全是基本线，更要能直接与每个人的工作流丝滑融合。

今天正式升级的 飞书 aily，就是飞书给出的答案。

飞书 aily 是什么？官方定位是「每个人的智能伙伴」。形态上，它以 Bot 的方式常驻在飞书联系人列表里，打开飞书就能找到，对话即交互。30 秒激活，零配置。

• 飞书 aily 有长期记忆，会随着你的使用逐渐记住你负责什么业务、偏好怎么沟通、喜欢什么格式。
• 它的权限与你的飞书账户完全一致——你能看什么文档，它就能操作什么文档，敏感操作需要你确认，所有动作全程可追溯。
• 它还有官方认证的技能市场，经过安全扫描，可以按需安装。

可以说，飞书 aily 是 OpenClaw，或者更广泛定义上「龙虾」理念的一种呈现方式。但它又跟开源的原生版 OpenClaw 有着本质的区别：

龙虾是你自己养的宠物，飞书 aily 是公司给你配的同事，入职了，开权限了，准备好和你一起开始工作了。

对于需要处理更复杂工作流的用户，还有独立的飞书 aily 专业版（aily.feishu.cn），有图形界面，可以让有需求的开发者、公司 IT 管理员去构建多步骤的自动化任务。

接下来的实测，我们会聚焦在普通人更好用的 Bot 形态，但两者底层逻辑相同。

龙虾承诺的太多，其实 aily 就够了

把飞书 aily 放进了实际工作流里，我们测了几个最日常的用法。

先来一个极高频的场景：飞书拉会。

在任务过程中，飞书 aily 直接查询了 APPSO 组织架构内的用户 ID——这一步放在别的 AI 工具里根本做不到。它能做这件事，是因为统一的权限机制。你在飞书里能看到的，它就能看到。

确认了人、确认了时间，调用飞书日历技能，一个会议就建好了。

从任务发起，到创建完成，大约半分钟。不敢说比飞书达人手搓更快，至少主打一句话搞定。

让打工人感觉痛苦，但又不得不做的事情，做月报肯定算一个。

我们把自己的社媒平台数据，先上传到了飞书云盘，然后交给飞书 aily。提示词很简单：查找不同媒体平台数据生成多维表格；再跟员工汇报文档结合，生成一份团队月报。

它整理了一共 9 份不同格式的文件，交付了一份月度汇报，以及可以作为附件的多维表格——时间只用了不到 4 分钟。同样的工作，APPSO 去年还在纯手搓，要用至少两个小时。

顺便一提，如果你想从零搭一套数据追踪的业务系统，子产品飞书妙搭也支持用自然语言描述需求，直接生成一套业务系统应用。

不一定每次都用得上，但有飞书 aily 在，你知道自己不用再求人了。

接下来，我们再看一个相对更复杂、偏创作/生成向的任务，看看飞书 aily 作为自媒体搭子好不好用。

作为 APPSO 的深度报道作者，我会写很多晦涩难懂的文章，在社媒平台传播的时候就需要生成有针对性的、更浅显易懂的版本。

我们还是可以直接在飞书 app 里，通过设定好的机器人来发指令。不过，这个任务其实更适合用飞书 aily 的专业版来完成。有图形界面 (GUI) 的辅助，可以精细化输入和调整，还可以更方便地调用原生支持的各种工具、技能和插件。

飞书里直接搜索飞书 aily，或者打开 aily.feishu.cn，就进入到了专业版界面。

它支持用户上传自定义 skill。虽然官方技能库非常丰富，但我还是想上传一个我之前经常用的「content-creator」（内容创作者）技能。

装完 skill 之后，我们只需要在对话框里输入 /content-creator（具体的 skill 命令因人而异），就能唤醒它。再把文件链接给到，它就能开始帮我写稿去了。

这种技能/插件的调用方式，和 Claude Code、Cowork、OpenClaw 等产品相同，熟悉度拉满。

开始工作后，我们能够在后台看到，飞书 aily 先是做了一个 plan，将任务分解成 5 个步骤。

即便是不指名到具体的 skill 上，飞书 aily 仍然可以判断我的意图然后调用对应的技能来完成工作。

APPSO 在这里其实还做了 A/B 测试，激活或不激活技能，任务完成时间分别是一分半和三分钟——都不算特别久，但显然调用 skill 工作更快，而且利用技能写出来的感觉更好。

无论是各种官方还是第三方的 skill，飞书 aily 都能完美适配。不过这里 APPSO 还是建议大家不要在不熟悉的情况下乱装 skill，尽量以官方的技能商城为准。

工作完成后，点击右上角的工作区，能够查看生成的内容了。

三个场景测下来，有一个感受越来越清晰：飞书 aily 跟那些「AI 生成一个文件发给你」的工具，体验差异还是很明显的。它的交付物是文档、表格、任务，可以继续被协作、被引用、被追踪。

龙虾当初让大家兴奋的那个期待，其实一直都很具体：帮我做完一件费时、费力的小事，让我能腾出脑子去处理真正重要的东西，别让心流被一堆琐碎打断。飞书 aily 做到了这一点，龙虾没有。

当然，OpenClaw 有很多「出格」的操作，它还做不到：操控本地文件系统、执行任意命令等。但换一个角度，这种「克制」本身就是企业场景的必要条件。哪怕一个新实习生学历再高、能力再强、多有灵气，公司不会给 ta 配上服务器根权限——这很正常。

飞书本就是个强有力的生产力工具。飞书来做龙虾/agent，当然不是为了实现什么 AGI。在各种宏大的叙事之外，先让普通人的打工人生更轻松，才是更重要的。

Agent 落地企业，其实并不难

企业 Agent 的竞争，正在往一个很多人还没意识到的维度转移。

过去两年，行业的注意力主要在两件事上：模型能力（谁的参数更大、基准跑分更高），以及 C 端爆发（谁的 Agent 更酷、更会演示）。

OpenClaw 的火爆是这个逻辑的顶点——一个开源框架，凭借「能干活」的形象引爆全民。

但龙虾从爆火，到卸载，仅用了两个月就快走完了一个周期，里面有一个不能更朴素、更明显的道理：

「能干活」是必要条件，绝非充分条件。

Agent 要在企业环境里真正落地，需要的远不止一个会执行命令的 AI——它需要懂业务，需要匹配组织的权限构架，需要嵌入团队已有的工作流，而不是在旁边开一个新窗口，重新训练一个昂贵且笨的「实习生」。

诚然，中国绝大部分的工作发生在微信上——团队工作的本质是沟通，这个道理上过班的人基本都明白。但飞书、钉钉、企微的流行，从侧面证明了工作绝不仅仅是沟通那么简单。

聪明人在一起工作，沟通早已不是问题。聪明人开始发现，那些聪明人也不得不干的「笨事情」，才是效率提升的真正空间所在。

Agent 的上限，取决于它能「读懂」多少你的工作。但在工作的语境下，「读懂」并不意味着你要把自己的电脑交给它。

而读懂，靠的是上下文——你留下过的笔记，开过的会和会议纪要，跟谁在群里讨论过什么，哪些项目在推进，哪些决策已经做出。

这些东西，叫做企业上下文数据，其实正是一个商业机构运转的引擎。它不存在于模型里，也不能从网上抓取，它在企业内部的协作平台上，以消息、文档、日历、审批的形式慢慢沉淀，日积月累。

飞书沉淀这些东西，已经好几年了。

OpenClaw 爆火后，中文开发者自发聚集到飞书，原因很简单——Bot 创建不需要审批，不需要公网 IP，摩擦最少。社区发起人杨明锋在自己的分支里先实现了飞书扩展，2 月 4 日被官方合并。

把 OpenClaw 的门槛从「会写代码」降到「会用飞书」，是飞书能做的事，也是其他平台很难复制的动作。

飞书大概率没有预料到这一切，但它一直在做的那套东西——足够开放、接口通畅、数据互通——恰好就是龙虾最需要的基础设施。

当在飞书中激活飞书 aily ，它读到的上下文，远比文档里的文字、表格里的数据更多。它知道这份文档是上周评审会讨论的结果，知道那个多维表格由哪个团队维护，知道@你的消息通常意味着什么优先级。

——这些，都是外部的 Agent 产品，难以复制的东西。你可以在后端接入强大的模型，可以用各种服务框架、插件、技能、hook 来强化体验。但你的工作记录，专属于你的公司、属于你的上下文，是不可被替换、很难被简单搬运走的。

竞争对手可以做出一个功能相近的 Agent，但它接入的只是空壳；而飞书 aily 面前的，是一个已经蓄满水的池塘。

这个逻辑延伸出去，还有一个更大的判断：企业 Agent 的竞争格局，最终将由「谁的地盘里的上下文最充裕」，而不是「谁的模型最强」来决定。

模型能力不是不重要，但模型的高度商品化，是既成事实；多年沉淀的上下文生态，才成了真正的护城河。

企业 Agent 时代的入口，应该是上下文最深的平台。飞书已经成为了这个入口。

钉钉有更大的用户基数，腾讯有 QQ 和微信的社交图谱，企业微信有腾讯的 B 端关系链。飞书的优势，在这三者里反而是最「纵深」的：它的用户群以科技、互联网和成长型企业为主，这批人对 AI 的接受度高，工作上下文的数字化程度也最高。

换句话说，飞书的地盘虽然不是最大的，但上下文密度可能是最高的。你在哪个平台留下了最多的工作痕迹，那个平台的 Agent 就最懂你。

究其根本，大多数人们对于龙虾的期待，并不能通过 OpenClaw 来解决。

两年后的办公 AI，会变成什么样子，没人知道。但至少今天的答案，就在工作已经在发生的地方，在飞书 aily 的身上。

飞书一直是对 agent 最友好的工作台，无论 AI 怎么进化，其实万变不离其宗。

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你觉得，我应该买 M4 iPad Air，还是买刚出的 MacBook Neo？

在决定写这篇文章之前，一个大学同学把这个问题抛给我时，我的第一反应是错愕的。

放在以往，iPad 是 iPad，MacBook 是 MacBook，井水不犯河水。设备形态、交互方式、能力边界都不论，单看价位区间就难以将 iPad 和 MacBook 放在同一起跑线上。

更何况苹果声嘶力竭地叫嚣「你的下一台电脑何必是电脑」，已经好几年了。然而营销的归营销，事实很清楚：真正能搞定工作的「生产力」，依然只存在于桌面级的 macOS 里。

于是， iPad 更像是一个称职的「配角」，待在比 Mac 更低的价位段里，去填补那些关于触控、书写与创意的空白。

然而今年，将这两款设备摆在一起讨论，突然变得极具现实意义。

莫非 iPad 终于进化出了堪比 Mac 的生产力？并没有……只是 MacBook Neo 的定价，破天荒地杀入了 iPad Air 价格舒适区。

更戏剧性的是，硬件配置上也开始「倒反天罡」了：

• 主打轻薄移动的 iPad Air，迭代搭载了 Mac 同款的 M4 桌面级芯片；
• 但真正运行着 macOS 的 MacBook Neo，却用上了一颗由 iPhone 16 Pro 首发的 A18 Pro 移动端芯片。

所以回到开头的问题：选 Mac 还是选 iPad？

这次，还真得好好盘算一下。

TL;DR 太长不看版

• 无论是 M4 之于 iPad Air 还是 A18 Pro之于 MacBook Neo，性能都够用；
• 交互重点在「触控」选 iPad；交互重点在「键鼠」选 MacBook Neo；
• 买 iPad Air：前提是你的需求非常明确前置（必须画画、重度手写笔记，或已有主力电脑作为互补）；
•  买 MacBook Neo：如果你的预算有限且需求模糊（日常办公、上课、做 PPT），别犹豫直接入。放弃「既要还要」的执念，是对钱包最大的尊重。

硬件的「倒反天罡」，与性能的「绝对够用」

从参数表上看，iPad Air M4 的性能似乎对 MacBook Neo 构成了碾压之势。

但实际上，在五千元以内这个价位段，两者的性能都出现了不同维度的「溢出」。

尽管 iPad Air 的 M4 芯片并非 MacBook Air 上的「满血版」M4 芯片，在 CPU 和 GPU 核心数量上都有所减少，但把它塞进如此轻薄的机身内，依然是一头不折不扣的性能猛兽。

在绝大多数平板应用场景里，M4 的算力都显得有些「杀鸡用牛刀」。

配合高达 12GB 的统一内存，这套配置显然不是为了应对当下的需求，而是为了放眼未来。

实际体验下来，iPad Air 优秀的屏幕素质和立体声扬声器，足以完美胜任玩游戏、看视频等一切娱乐需求。

更重要的是，12GB 的统一内存赋予了它近乎桌面级的多任务并行能力。得益于全新的窗口化机制，即便同时开启多个应用，系统依然丝滑流畅，体感上进一步逼近了 MacBook Air 的体验。

尤其是 iPad Air 依然搭载了 60Hz 的屏幕，这更是让 M4 芯片的图形性能显得绰绰有余甚至有点大材小用。

从这个角度来看，这种当下略显过剩的性能余量，足以让它从容扛过未来好几代系统的大版本迭代，历久弥新。

相比起 iPad Air 按步就班的换「芯」升级，用上智能手机芯片的 MacBook Neo 才是近期苹果最出人意料、最具战略意义的一步棋。

Neo 并未搭载 MacBook 家族常用的 M 系列处理器，而是直接用上了 iPhone 16 Pro 首发搭载的 A18 Pro 处理器。爱范儿认为，这也是苹果在 A 芯片耕耘超过 15 年，以及 ARM Mac 布局 6 年后水到渠成的结果。

只不过，Neo 所搭载的也并非「满血版」A18 Pro，而是 6 CPU 核心 + 5 GPU 核心的配置，比「满血版」少了一颗 GPU 核心。

即便如此，从 GeekBench 跑分来看，这颗 A18 Pro 的综合性能稳稳地卡在了 M1 和 M2 之间。

虽然 M1 已经是 6 年前的芯片，但时至今日，M1 轻度办公体验依旧相当能打，编辑部依然有不少编辑还在主力使用 M1 MacBook Air 工作。

所以说，一颗比 M1 芯片更强的 A18 Pro 芯片，确实有了流畅运行 macOS 的底气。

更重要的是，MacBook Neo 搭载了与 MacBook Pro 毫无二致的完整版 macOS，在系统层面未作任何妥协。这恰恰印证了 MacBook Neo 纯正且完整的 Mac 属性。

在实际体验中，它足以轻松拿捏所有常规的文字办公需求；而饱受吐槽的 8GB 统一内存，也并没有预想中那么捉襟见肘。

无论是应用的快速冷启动，还是在几十个浏览器标签页之间反复横跳，它都表现得游刃有余。甚至用剪映拖拽 1080P 素材、剪辑一条几分钟的 Vlog，时间线操作也丝滑顺畅，毫无拖泥带水之感。

只是客观来说这个 8GB 统一内存，必然没有 M4 iPad Air 那 12GB 统一内存来得那么宽裕与流畅，对我来说很容易就能摸清 MacBook Neo 的性能边界。

同样也会有点担心，MacBook Neo 能不能撑过后续几年的系统版本更新。

不过话说回来，那些更为严苛的「Pro 级」生产力需求，理应交由更高阶的 Pro 产品线去攻克，这本就不是「Neo」该操心的事。Neo 在「入门级」MacBook 这个角色里，确实做得相当好了。

iPadOS 仍然无法成为 macOS，反之亦然

也许芯片决定了一台设备能跑多快，但系统决定了它能跑多远。

自从 iPad 用上 Mac 同款的 M 系芯片之后，iPad 作为平板电脑和 Mac 电脑之间的差距，几乎就只剩下 macOS 了。

我们之前的文章讨论过很多次 iPadOS，从人机交互的宏观视角来看，iPad 绝对是苹果过去 30 年科技树中最具野心、也最多样化的集大成者。比起不能触摸的 macOS 和不能用笔的 iOS，iPad 做到了「前可伸手点屏幕、中可提笔画批注、退可键鼠移窗口」。

假设你身处大学图书馆，面对几百页晦涩的 PDF 英文文献时，你需要的是一支 Apple Pencil 随心所欲地高亮批注，是一根手指就能流畅翻页的直觉。

对于考研党、医学生或是学术研究者来说，iPad 加上 Goodnotes，就是一座可以捧在手心里、随时随地可以被涂鸦的随身图书馆。

这般独特的交互形态，对于画师、设计师等创意工作者而言，更是无可替代的生产力。

然而，万物皆有代价。当一个电子产品的交互形态越是丰富，它在某一种特定工具上的极致体验就会被稀释。

如果说电脑是一种「专用工具」，那么 iPad 绝对是一种「泛用工具」。

虽然每年的 iPadOS 更新都让它变得更像 macOS，但 iPadOS 依然是 iPad 最大的掣肘。

这就好比最新款 iPad Air 空有一台 M4 的「超跑引擎」，却只能憋屈地跑在 iPadOS 这条限速 60 的「乡间小道」上。

繁琐甚至反直觉的多任务处理机制、依然不够开放的文件管理系统、以及部分缺失的桌面级专业软件，让它依然只能稳坐「最强平板」的宝座，而无法越雷池一步成为大众意义上真正的电脑。

更不用说，iPad Air 要想配齐一套好用的「妙控键盘」，用户需要额外掏出 2199 元；如果想发挥它的手写优势，一支 Apple Pencil Pro 又要加上 999 元（哪怕选基础的 USB-C 版也要 649 元）。

这笔账算下来，绝非一笔小数目。

反观 MacBook Neo，A18 Pro 的绝对参数或许不如 M4 耀眼，但 macOS 却赋予了它降维打击的能力。如果说 iPad 是用来捕捉灵感的，那么 MacBook 就是用来将灵感「变现」并最终交付的。

自由的多个窗口重叠并行、几乎不受限制的后台任务挂机、海量的 Mac 程序支持……这些都是属于 macOS 的纯正「桌面级生产力」，也是 iPadOS 难以企及的桌面级交互体验。

想象一下，如果你坐在逼仄的会议室角落，或者是网约车的后排，膝上就是你唯一的办公桌。

此时，如果你掏出的是装配着妙控键盘的 iPad，头重脚轻的配重会让你时刻提心吊胆，狭窄的触控板和受限的屏幕开合角度更是让人束手束脚。

相反，如果你掏出的是一台 MacBook Neo，稳固阻尼的金属转轴和实体键盘能够直接让你把它安稳地平放在双腿上（Lapability 膝上办公能力），相对来说能够更容易进入工作状态。这不仅是物理形态上的安定，也是使用习惯上的从容。

所以，抛开参数，我们更应该审视的是：你最常处于什么状态？

答案是，不要看这两台设备「能」做什么，要看你「需要」它们做什么。

iPad Air 的不可替代性在于「灵动」： 一指禅的直觉触控、Apple Pencil 原笔迹书写的快感、瘫在沙发上单手看 PDF 批注的惬意，以及分离键盘后极其纯粹的娱乐属性。它是创作者的数字草稿本，也是考研党和大学生的终极无纸化终端。

MacBook Neo 的纯粹性在于「稳固」： 可以随时把它放在双腿上而不易翻倒的转轴、全尺寸实体键盘带来的肌肉记忆、以及碾压平板的极限续航。它是文字工作者、办公室职员、以及学生用户的绝对利器。

除了预算的考量，如果要用一个最直观的标准来做决定，那就是看你的核心输出方式：究竟是依赖「笔尖与指尖」，还是依赖「键盘」？

说到底，选 iPad，买的是「屏幕的自由」；选 MacBook Neo，买的是「键盘的安稳」。

如果需求还是模糊，那么就选 Neo

让我们回到文章开头的那个问题：为什么今年， 有不少人在这两款设备之间如此纠结？

答案似乎藏在消费心理学中：预算越少，想要的越多；预算充足，反而更专注单一需求。

你见过有人拿 iPad Pro 和 MacBook Pro 纠结吗？极少。因为买 Pro 的人，需求是前置的。

他们清楚地知道自己需要用 Xcode 敲代码（买 Mac），或者需要用 Procreate 画插画（买 iPad）。

毕竟，高阶设备是赚钱的工具，工具的形态由工作流决定。

但买 iPad Air 和 MacBook Neo 的人，预算是前置的。

我们尝试代入一下，当你手里紧紧攥着五六千块钱，需求往往会变得模糊且贪心。

在社交媒体上最常见的提问莫过于：「我要一台设备，上课能记笔记、回宿舍能做 PPT，周末还能躺床上看剧打游戏……」正因为预算有限，你极度害怕「选错」，从而在脑海中勾勒出一台「既能当电脑干重活，又能当平板享乐」的完美神机。

以往，这个幻象会被价格无情打碎——MacBook 太贵，买不起，只能买 iPad。

但现在，MacBook Neo 彻底放下了身段。它的起售价甚至比 iPad Air M4 单机还要便宜。

当一台出厂自带键盘、触控板，拥有完整 macOS 生态的笔记本，卖得比一台还要额外花两三千块钱配齐妙控键盘和 Apple Pencil 的平板还便宜时，消费者的心理防线是时候被击穿了。

我们总会陷入一种错觉：iPad Air 加上妙控键盘就像是一把无所不能的「瑞士军刀」。

但现实是，瑞士军刀上的那把小剪刀，永远不如一把真正的剪刀好用。

相对而言，即便 MacBook Neo 比起它的「老大哥」们有着些许妥协，但它就是那把真正锋利、称手的剪刀。

它扒下了平板「假装生产力」的伪装，给了你这个价位段最扎实、最不妥协的桌面级体验。

所以，如果你的需求依然模糊，预算有限又害怕出错，别犹豫，去买 MacBook Neo 吧。在这个价位段，放弃「既要还要」的执念，是对钱包最大的尊重。

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在三星与苹果轮番发布新机的间隙，爱范儿编辑部的桌面上，出现了一台与这个时代格格不入的非主流怪东西——

它小得有些滑稽，不到一根食指的长度，仅仅 30g 重。但在局促的机身里，闪光灯、彩色屏幕、USB-C 接口和 TF 卡槽一样不缺，甚至还在顶部煞有介事地留出了一个镂空的旁轴取景器。它的发售形式同样有趣——你买的时候根本不知道它长什么样，抽中什么配色、什么外观全凭运气，还藏着一款隐藏版。

这是柯达 Charmera 盲盒相机。

在把它挂在背包上把玩了一小段时间后，我心里冒出一个相当确凿的念头：这或许是过去一年里最值得买、也是最好玩的数码相机。

相机虽小，五脏俱全

1987 年，相机绝对是家庭重要资产。柯达却反其道而行之，推出了一台门槛相对较低、用纸壳作为机身材质，且不需要配备额外镜头的快拍胶片机 Fling，里面内置了 200 感光度的 110 格式胶片。

这台 Fling 胶片快拍机，开创了一次性相机的先河，后者在数码时代，也凭借低成本低门槛吸引了不少的用户感受胶片魅力。

同时，Fling 胶片快拍机，也成为柯达 Charmera 设计灵感与盲盒相机包装上 1987 字样的来源。

柯达 Charmera 的包装以明黄色为主，整体设计呈现出非常鲜明的美式复古风格，包装正面除了机身主要特点的文字介绍外，还有 Charmera 的主打款，编号 Type 01——以「柯达黄」为主色系，配合由暗到亮、由冷到暖的横向色条，几乎完全对应近四十年前的 Fling 快拍胶片机。

包装侧面，以图案的形式展现了共六个不同的款式，以及一个隐藏款。不同款式之间的区别，只在于不同的机身颜色、不同的正面图案设计，而隐藏款则是将整个机身设计为半透明风格，可以隐约看到里面的电路板。

包装顶部，预留了供玩家撕开的横条，一旦撕开就无法再恢复原状，是经典的盲盒机制特征。爱范儿抽到的是编号为 Type 05 的黑色款，表面设计有镜头光斑与三原色组成的彩虹色斜条，这也是我个人认为除了透明隐藏款外，最为好看的一款。

机身材质毫不意外是轻飘飘的工程塑料，但这恰恰符合它作为随身挂饰的定位。做工并不粗糙，接缝处的倒角处理得很圆润，表面甚至做了一层细腻的磨砂涂层，握在手里把玩时，不仅不会留下指纹，还颇有几分盘手串的乐趣。

麻雀虽小，五脏俱全。机身正面的微型镜头被一圈装饰环包裹，机身边缘狭长的开孔内放置了一枚闪光灯，在暗光环境下，它勉强能照亮半米内的一张脸；转到背面，是一块仅有指甲盖大小的彩色屏幕，不要指望能在这上面看到视网膜级别的细腻画质，不过用来确认画面构图和回放照片，倒也完全够用；此外，背面还有一对上下按键以及一个回放键，用于简单地操控相机。

虽然说这个相机的玩具属性非常重，但始终是要用来拍照的，Charmera 搭载了 1/4 英寸 CMOS，可以拍摄 160 万像素的 JPG 照片，具体分辨率为 1440 × 1080——这个分辨率换个更为通俗的说法，叫 1080P，没错，这台小相机，还支持以每秒 30 帧的规格拍摄视频。镜头方面，它选用了一枚等效 35mm F2.4 的镜头，这是一个进可攻退可守的经典人文焦段，相比于目前大多数手机默认的 24mm 广角，35mm 显然更容易避开杂乱的背景，变相降低了构图的门槛。

Charmera 从设计到成像都显得非常复古，但它在某些配置上，比我想像中要现代——机身底部配备了主流的 USB-C 接口和 TF 卡槽。内置的 200mAh 电池虽然不大，但随便摸出一根手机充电线就能随时回血；在存储容量上，Charmera 也治好了很多古早 CCD 只认小容量内存卡的「挑食病」，实测塞进一张 32GB 的 TF 卡也能正常读取。

现代化的接口和友好的焦段，让它稳稳守住了作为一台「现代相机」的底线，也足以让它成为一个精致的背包挂饰。但仅凭这些就能让人爱不释手吗？显然还缺乏一些说服力。

直到把它揣进口袋，真正带出去扫了几次街，我对它的喜爱，才又推到了一个新的高度。

逻辑简单，乐趣内置

长按机身顶部的开机键，分辨率极低的显示屏跳出经典的柯达 Logo，随后进入相机模式选择菜单，在这个界面，共有三个选项：

• 拍照模式
• 视频模式
• 时间戳设置

进入照片模式，中间 4:3 的区域勉强能让你看清取景画面，画面右上角同步显示当前储存空间还能拍摄多少照片，以我们插入的 32GB 储存卡来看，剩余可拍摄张数直接顶到了显示上限的 99999 张，极具视觉冲击力。

预览画面左边是模式图标，右侧从上到下分别为系统语言、储存卡和电池状态，在实际体验后，我认为这台机身最有趣的地方，就藏在屏幕右侧的方向按键里——进入照片拍摄模式，按下屏幕右侧的上下键，你会发现预览框中的画面风格出现了明显的变化，柯达相当大方地在系统里塞进了 4 款复古边框和 7 种特色滤镜，极大程度地丰富了相机的可玩性和照片的丰富度。

总共十一种风格中，我最喜欢的是像素滤镜（红色）与画家边框，前者提供无与伦比的视觉冲击力，后者则像把景物放进了千禧年的电脑中。

稍显遗憾的是，这套好玩的滤镜并没有下放到视频模式中。好在它本身那 160 万像素的 CMOS 实在算不上清晰，带有些许拖影的原始画质，反而阴差阳错地拍出了一种千禧年早期古早 DV 的味道。

继续翻找菜单，第三个选项里藏着一个极具年代感的功能：时间戳。

切到菜单中的第三个选项，时间戳设置允许你为 Charmera 拍摄的照片打上拍摄日期，由于这个钥匙扣大小的相机没有任何联网功能，所以日期需要你手动设置，并手动选择是否在拍照或视频模式下打上时间水印。

上次在照片右下角看到橘红色的数字，还是在家里三个世纪末买的胶片机与千禧年后推出的卡片机上，这个久违的元素也为 Charmera 进一步提供了复古感。

其实在体验的第一时间，我感到到一种难言的焦虑——Charmera 作为一台照相机，它的所有设置都与曝光参数无关，你没有任何办法控制快门速度、感光度，进而无法参与到成像之中，哪怕有个简陋的预览画面，对于我这样久浸于摄影的玩家来说，无法掌控画面，难免让人心里有些不踏实。

但转个头想想，这种矛盾感其实与 Charmera 本身的定位相得益彰——别忘了，这是一个玩具属性很大的盲盒相机，无法控制的成片效果，也略带有一些盲盒属性；完全无需控制的参数极大程度地拉低了它的把玩门槛，不会摄影的用户也没有任何心理压力。

也正是这种微妙的矛盾之处，引出了我开头的观点：这或许是过去一年最值得买、也是最好玩的数码相机。

两百元的快乐，百年巨头的文化哲学

当然，情绪价值给得再足，如果这台不受控的塑料小机器卖上一千块，它大概率会被骂成智商税。真正支撑起这个高评价的，是 Charmera 极其狡猾的定价策略——

两百多元的售价，恰好卡在一个非常巧妙的心理阈值上。花两百多块钱买个纯粹的塑料背包挂饰，大部分人难免会觉得有些肉痛；但如果花同样的钱，买到的是一台外观精致、具备盲盒开箱属性、还能真正拍出照片的柯达小相机，这笔账瞬间就划算起来。（如果抽到隐藏款，那么转手就能卖 800+，超过三倍的收益率）

几乎为零的决策压力，是这台盲盒相机讨喜的第一步，而第二步，则是它恰好击中当下社媒的关注点。

必须坦诚地说，Charmera 的成像质量非常糟糕——像素低得可怜，宽容度极窄。稍微遇到大光比的环境，高光就会糊成一片，暗部则爬满噪点，比这几年在社交媒体上被炒到天价的 CCD 还要劣质。但从另一个角度来说，过很落后于时代的传感器与成像风格，反而成了最稀缺的风格（甚至你都不知道成像这么差的相机还能从哪里买到）。

在各大社交媒体上，充满噪点、色彩偏移、边缘模糊的低像素照片，轻易就能击穿精美却千篇一律的九宫格，获得意想不到的追捧与共鸣。

从另一个角度来看，这也是柯达在当下找到的一条绝佳出路。

商业世界里，有一条用无数产品堆出来的经验：打造产品，充其量只能在牌桌上赢下几个回合；打造文化，才能真正跨越时代的周期。

千禧年后，亲手催化了数码相机的柯达多少带着点英雄迟暮的悲凉，推出过 DCS 系列，也打造过 CMOS 传感器，却再没出现 Retina 那般统领高端市场、惊艳世人的传世之作。

但百年巨头的底蕴并没有消亡，从胶片时代延续下来的精品招牌和「柯达黄」符号，依然深植于几代人的集体记忆中。借助巨大的品牌惯性，柯达彻底放下曾经作为专业影像霸主的包袱，转而推出这种轻摄影、重乐趣，带有强烈周边性质的潮流玩具，目标群体，也注定随之扩大。

身份的转变，产品到文化的转向，不要求用户懂相机、会参数、了解算法、取舍模式，只邀请你毫无负担地去玩。这其实相当契合《小王子》作者圣埃克絮佩里的「海洋论」：

如果你想造一艘船，不要先去招募人手收集木头，你要先去激发人们对浩瀚海洋的渴望。

当所有人都在拼命造「木头」时，柯达脱下长衫，打算用一个连对焦都省了的塑料盒子，重新唤醒人们毫无顾忌地记录生活的快乐。

一条轻巧、体面且聪明的路。

旧时代的影像巨头没能赶上计算摄影的列车，但每个时代的影像，都不止一种形式。

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现在，你的微信里也能养「龙虾」了。

龙虾爆火后，在 AI 牌桌上一向低调的腾讯，罕见打出一套快拳，迅速端出三款「龙虾」，其中最值得拿上台面聊聊的，当数 QClaw——

这是腾讯电脑管家基于 OpenClaw 打造的一款本地 AI 助手，它最特别的地方在于你可以支持直接在微信与「龙虾」对话，让它帮你干活。

今天，QClaw 正式更新 v0.1.9 版本，用户可以通过小程序接收电脑端文件，同时上线了足以充当龙虾指南的「灵感广场」。

APPSO 第一时间实测了微信养龙虾，看看实际体验如何。

一只对小白友好的腾讯龙虾

QClaw 的界面长了一张大家都很熟悉的「AI 脸」：左边聊天，右边干活。为了让你最快上手，它在主界面的 C 位甩出了几个预设选项。点击「安装你的第一个 Skill」，这只龙虾就会手把手教你如何点亮它的技能树。

背靠 ClawHub 和 GitHub ，QClaw 拥有的 Skill 储备超过 5000 种。面对这么庞大的库，该怎么挑？腾讯给出的答案很直接：别挑，直接开口。你只需要用大白话描述你想干啥，它就会自动把合适的 Skill 端到你面前。

傻瓜式的交互，极大抹平了新手的学习曲线。但对喜欢掌控感的人来说，难免会有一点隐秘的焦虑——总得有个完整菜单让我看看有什么菜吧？

稍微翻找一下，你会发现它藏在设置的「技能管理」中。在这里，你能总览所有技能，甚至可以直接从 GitHub 粘贴导入。但耐人寻味的是，哪怕在这个稍显硬核的管理界面里，排在最前面的添加方式，依然是「通过对话创建」。

可以看出来的是，在决定基础体验与 QClaw 能干什么的事情上，腾讯想尽量将事情做简单——刚刚 QClaw 回复 Skill 列表的第三点，依旧在鼓励我直接告诉它想要什么样的 Skill。

微信养虾很有趣，只是这虾有点生

部署好电脑端之后，我们直奔重头戏——微信遥控。

先在主界面左下角用微信登录 QClaw。注意：目前内测仍需填写邀请码，没有邀请码的话，就算微信登录成功也是一个空壳，什么都做不了。

不过，光在电脑端完成登录，还不足以召唤出这只「龙虾」的完全体。要想真正把它装进口袋，还得进行一次关键的跨屏连线。

在界面左下角的头像旁唤醒「微信远程」，掏出手机微信扫一扫，界面会丝滑地跳转到微信里的 QClaw 客服对话框，另一头的电脑屏幕也会默契地亮起连接成功的提示。

不需要任何复杂的内网穿透或代码配置，你的微信聊天框，此刻已经正式变成了一个能随时使唤电脑干活的随身遥控器。

我相信大多数人面对这只一举一动都要花钱的龙虾（当然，目前内测期间 Token 免费），图的绝不仅是多一个代发微信的聊天搭子，而是能实打实分担工作压力、能帮我干活儿的数字员工。

对于我也是如此——尤其是当我不在办公电脑前，又急需一些文件和图片的时候。

QClaw 最大的亮点就是免去麻烦的部署，可以通过微信对话框指挥电脑上的 QClaw，而在 v0.1.9 版本，QClaw 上线小程序文件传输能力，用户可以直接通过小程序接收电脑端文件，灵活性进一步提升。

那它的实际表现如何呢？

在我的电脑下载中，有几张拍摄的样片急需放进推文中，但我此时离公司十万八千里，于是我通过客服号中的 QClaw 对话框下达指令，请 QClaw 将照片传递过来。结果——

啊？

不死心，重试一次。这次成功了，但只能算「基本成功」——从消息内容来看，QClaw 似乎只回过来了后半段，前半段被悄无声息地吞掉了。

为了搞清楚发生了什么，我火速赶回公司，看看电脑端的对话框里是怎么呈现的这次任务：

也就是说，其实第一次下达指令后，QClaw 是成功响应了，但没有顺利反馈到手机微信里的对话框中；而第二次更是提示我可以在 QClaw 小程序中随时查看，但消息却没发送全，唯一幸运的是后半部分的链接顺利递到了我的对话框中，让我至少能正常下载需要的照片。

对于工作来说，文件的任何信息都很重要，所以我打算进一步拷打一下 QClaw：

我需要的这些照片，会被 QClaw 偷偷压缩吗？小程序中保存的照片，与链接中的照片是否一致？有没有丢失 Exif 信息呢？

抱着这样的疑问，我用手机打开「QClaw 管家」小程序，照片确实秒速送达了。令人无奈的是，QClaw 自作主张地将三张照片打成了压缩包，文件不支持点击选中，也不给任何下载到本地再想办法解压的余地。

最后的结果是这份急需的资料就这样死死僵在了列表里，没有任何办法增删查改。折腾了半天，我唯一能做的，就是隔着手机屏幕和它干瞪眼。

此时一定有人提问：不是还有链接吗？人家说小程序是用来查看的，你用链接下载不就好了。

没毛病，但我用手机返回客服号对话框，重新找到下载链接时，发生的一幕让我血压暴涨——

这个链接，是用来跳转到 QClaw 管家小程序的。

当一个事情离谱到超出我意料的时候，我会非常执着地想看看它到底能离谱到什么地步。

于是我又不信邪，用电脑点击 QClaw 给我的那条下载链接。

可喜可贺——这一次没有出任何差错，文件下载下来了。不仅下载下来了，而且图片还没有任何压缩，Exif 信息也没有任何丢失。

但是我怎么就是高兴不起来呢？

让我们看看我最初是想干什么？

因为我不在办公电脑前，所以我找 QClaw 给我发文件；
QClaw 给我发到小程序里，还给我发了链接，相当周全；
小程序里是压缩包，我打不开、看不了、下不动、删不掉；
手机打开的下载链接也跳转到小程序，我打不开、看不了、下不动、删不掉；
最后只能用电脑点击下载链接，才能顺利看到文件。
……

好，可能是文件夹里三张图片对于 QClaw 这样刚蹒跚学步的龙虾来说太多了，我只留一张，再来一次。

在我特别叮嘱「别压缩」的前提下，成了！并且 Exif 信息没有任何丢失，大成特成！

顺带一提，刚刚这一顿操作下来，又是 20 万 Token 没有了。

灵感广场，教你怎么养龙虾

对没碰过「龙虾」的小白来说，前期的本地部署就像在徒手拼装一台发动机，费尽心思终于熬过了复杂配置，满心欢喜地准备拥抱赛博未来，迎面撞上的却只有一个光秃秃的代码框——我真不知道这玩意能干什么， 或者说我不知道它能怎么帮到我。

老天给你发了一把绝世好剑，却忘了给剑谱，而 v0.1.9 上线的「灵感广场」，刚好充当了剑谱作用。

腾讯在灵感广场中预设了 15 种任务模式。说实话，其中大部分任务并不能直观体现出龙虾的想象力，以前的大语言模型 AI 也能做到看看八字、梳理知识点框架。于是，在一众应用中，我找了一个较为本地化的操作：发票/单据智能归档。

我的电脑里刚好存放着去年大半年的发票准备报销，但直接在电脑上用预设功能实在没什么意思，我打算用微信通知 QClaw 帮我智能归类，并输出为 Excel 表格：

把电脑上下载中发票报销文件夹里的发票都帮我整理成报销明细 Excel 表格

不知道是不是我在发票报销的文件夹中根据项目分出了近十个小文件夹的原因，QClaw 执行整个指令用了约五分钟的时间，最终输出的 Excel 表格通过文字反馈给了微信客服号的对话框中，并同样附上了小程序的链接。

美中不足的是，QClaw 出现了部分发票识别不了的情况——我所有的发票都是 PDF 格式，但由拍摄转为 PDF 的实体发票识别无一例外都失败了，结果差强人意。

随后，我又用电脑端单独输入了一遍同样的指令，得到的结果保持一致——由照片转来的五张发票无法顺利识别。

打开设置看看用量统计，电脑整理发票这条指令消耗了 839,061 Token，是单条简单对话的 20 倍左右，而手机微信远程指挥的消耗则为 459,501，Token 消耗比较不稳定。

不过在折腾这个任务时，我也踩到了微信遥控 QClaw 的弊端——

你在手机微信里下发的所有指令，到了电脑端并不会根据任务自动分流，全都简单粗暴地把消息塞进了一个对话框里。：一旦你想回到电脑端复盘之前的任务进度，面对的就是一个深不见底的文字瀑布。没有标签，没有分类，你唯一能做的，就是疯狂搓动鼠标滚轮，在海量的历史记录里苦苦打捞你需要的回答。

预设任务完成得尚可，更个人、更日常的任务呢？

我打算从最简单的入手——发微信。

我请 QClaw 帮我叫女朋友起床，按道理，在 v0.1.9 版本中，QClaw 已经接入微信了，发个微信应该不是什么难事儿。但意外的是，接入微信的 QClaw，找不到我的微信联系人。

面对这种窘境，QClaw 反复尝试挣扎，在经过备注、用户名、微信号三重查找后，浪费了近 20 万 Token 的 QClaw 终于找到了问题所在：

看到问题了！微信渠道虽然启用了，但 guid 和 userId 都是空的，说明微信账号还没有完成绑定/授权。

看起来很合理，但我目前已经绑定了微信，并退出重新登陆过一次，依旧无法成功，换到手机微信客服号远程指挥电脑上的 QClaw，也依旧失败。

于是我继续追问如何填充 guid 与 userld，又花费了近 20 万 Token 的 QClaw 这样回答：

看起来头头是道，逻辑正确、方案合理，但我翻遍了设置也没有找到其中任何一个解决办法的入口，而截止本篇体验完稿时，我依旧没能叫她起床……

关掉 QClaw，读者们大概会分成两拨——乐观者会期待，悲观者会批评。

但我并不打算对一个版本号仅为 v0.1.9 的初生牛犊过于苛刻。这是一个相当年轻的版本，从产品逻辑上，能看出腾讯在尽力降低龙虾的准入门槛，但一旦触及到细分需求，它就会出现零零散散的不如意。

这很符合逻辑，易用需要大众，而生产力则天生偏向极致细分，解决这样的矛盾还需要时间。目前的 QClaw 只是呈现一个粗糙的框架，向我们掀起未来一角。

跳出 QClaw 这盘「小龙虾」，也许我们还可以有一些更大的猜想——

之前我们在文章《OpenClaw 让每个聊天软件都有机会变成微信》中提到：

当一个聊天窗口可以调用任意 agent 完成从订票、编程到数据分析的任意任务时，它已经不只是一条管道——它正在变成一个超级接口。

有意思的是，这个让全球开发者兴奋不已的叙事，对中国用户来说却充满着强烈的既视感。用一个封闭生态实现「全服务覆盖」，这不就是微信当年用小程序做过的事吗？

QClaw 在体验上的种种不如意，以及未来可以预见的权限摩擦，本质上是开放工具撞上封闭生态时的必然代价。它费尽心思想绕过的那堵权限墙，对微信自己来说，不过是底层架构里的一行代码。

第三方工具在缝隙里挣扎的每一步，对平台原生能力来说都只是举手之劳。

能力的边界，往往就是入场资格的起点。

QClaw 只是掀开了一角，让我们看到了 IM 平台向「通用交互层」进化的可能性。而真正的问题是：当微信亲自下场，把原生 Agent 融入其中，那个版本的体验会是什么样的？

想象一下，不需要邀请码，不需要跨屏连线，不需要在压缩包和跳转链接之间反复横跳——只需要打开一个你每天都在用的聊天框，说一句话，事情就办完了。

这才是那个 AI 时代真正意义上的「超级接口」。

QClaw 让我们预习了这道题，但最终交卷的人，可能另有其人。

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对比换芯不换型的 MacBook Pro 和 MacBook Air，不管是设计、新品还是定位都完全新款的 MacBook Neo，自然成为了今年开年最受关注的 MacBook 新品。

如果说 MacBook Neo 圆润可爱，没有刘海的设计已经足够讨喜，那么当我们把它拆开之后，我们还能看到更多更有意思的变化。

MacBook Neo 是 14 年来最好拆修的 MacBook，并且其内部有不少新的设计和趋势，或许将会出现在未来更多的 Mac 产品上。

14 年来最好拆的 MacBook

首先，在「开盖」上，MacBook Neo 就已经大幅降低了拆机门槛，只要用对应的螺丝刀卸下笔记本 D 面的五角螺丝，就能徒手将后盖卸下，而以往的 MacBook 还需要用吸盘、翘板等工具打开卡扣。

总体来说，MacBook Neo 的内部结构与 MacBook Air 比较相似，都是无风扇的轴对称设计， 零部件从上到下依次摆放。

有趣的是，除了大面积的电池和触控板，位于机身下方两侧的扬声器体积也异常巨大，不过比较轻，意味着腔体内部有不少剩余空间。

机械结构的触控板在设计上类似 Windows 阵营的同类设计，机制比压感要简单，在触控板的下方中央有一个按钮结构，两块铰链也确保了整块触控板都有着相对一致的扎实手感。

以往的 MacBook，电池都会用胶水固定在机身内部，这导致用户更换起来相当困难，MacBook Neo 居然很罕见使用了 18 颗螺丝来固定电池。

iFixit 认为，MacBook Neo 是苹果为应对欧盟新规的一次试水：2027 年，所有在欧盟销售的便携式产品必须配备用户可更换的电池。今年年底，MacBook Pro 也将更换全新模具，届时很可能也换采用这种螺丝电池架的结构。

对于「做工」这件事，苹果的态度相当认真。MacBook Neo 的电池托架上的加强结构，以及数量远超常规的 18 颗螺丝，作用不仅仅只是为了固定电池，还能充当笔记本的结构部件，使得上方的电池不会太薄弱，于是实测中我们发现，MacBook Neo 的机身维持了以往的强韧。

同样让人惊喜的是，MacBook Neo 的屏幕、接口也采用了相对容易拆卸的设计，至于键盘，即使结构相对独立，没有被连接到电池上，但同样需要处理一些胶带和粘合剂，以及拧下 41 颗螺丝。

YouTube 博主 TECH RE-NU 将整台 MacBook Neo 所有部件拆下，总计花了 6 分钟左右的时间，比拆一台 iPhone 还快。iFixit 则给出了 6 分的可维修分数，同样是近年来 MacBook 的最高。

iPad 自行维修难度不低，官方维修报价高昂，这都是它在教育市场被冷落的重要原因，毕竟熊孩子们很容易就能导致设备故障，在 MacBook Neo 身上，苹果明显吸取了教训。

但 MacBook Neo 最有意思的部分，是这个比电池、扬声器，甚至天线还要小的主板。

超小主板，解锁未来 Mac 新形态

MacBook Neo 的主板，形态上就像一把尺子，不仅要远小于 MacBook Air M3，甚至还要略小于 iPad 10——不过比起同款 A18 Pro 的 iPhone 16 Pro 双层主板，还是要大上不少的。

和以往的 MacBook 一样，存储芯片焊接在主板上，内存颗粒直接集成于芯片之中，都是用户无法自行更换的。不过国内 UP 主@冯主任手机维修 已经成功尝试更换一颗 1TB 的硬盘，可以正常开机使用。

拆开主板的贴纸，我们还能发现 MacBook Neo 确实使用了一颗联发科的 Wi-Fi 与网络芯片，而并非博通或者苹果自研。对于这么一款入门产品来说，苹果正在通过多元化供应商，来进一步控制成本。

有意思的是，对比 iPhone 16 Pro 和 MacBook Neo 的 A18 Pro 芯片，会发现两者在大小、尺寸都基本一致，Neo 上这颗芯片很可能是当时生产缺少一颗 GPU 核心的次品。

比起这个主板设计，其实更有趣的讨论在于，苹果真的将电脑主板做得比平板还小，成本反而还比常规的产品更低，完全可以在此基础上，进一步开发更多全新 Mac 形态。

比如说，一个比 Mac mini 性能更小更弱，价格比 MacBook Neo 更低的 Mac mini Neo，是不是能成为更多人的第一台 Mac？

甚至可以更极简一点，将主板压缩到一个 U 盘的大小，连接电源插在显示器上启动完整 macOS——没错，就是当年英特尔想做的那种「计算棒」的形态，有桌面级算力的手机芯片 A18 Pro 完全能够实现。

当价格、性能、和便携性三者都不拖后腿，有趣又实用的产品形态，也会得以诞生。

MacBook Neo，是一次全新尝试

苹果在 MacBook Neo 中，埋进了不少小彩蛋。

比如说，覆盖在 MacBook Neo 新机上的保护纸，有一个「hello」的提手，并且字体的颜色还和机身匹配。

系统强调色，以及机身下方的脚垫，也都特意换成了和机身一样的颜色。

关于 Mac 的壁纸，其实一直以来都有个小巧思，乍一看看起来是抽象的花纹，但其实都隐藏了产品名信息，比如 MacBook Air 上的「AIR」，iMac 上的「iMac」。

但 MacBook Neo 那几张异彩纷呈的壁纸，隐藏的却是「MAC」，而不是「Neo」字样。

于是外界纷纷猜测，很可能 MacBook Neo 一开始就是叫无后缀的「MacBook」，但最终苹果决定将其命名为 Neo。

无论真相究竟如何，从这个全新的外部造型，到内部元器件的排布，以及苹果准备的小彩蛋，都足以可以看出，苹果在构建和物料上省了成本，却在产品设计上给足心思。

对于苹果来说，做一款低价产品，最好的方式是从现存的 MacBook Air 模具上动刀，砍掉一堆现有的配置，塞进去更便宜的 A18 Pro，而不是从头到尾设计一个全新的模具，还给内部的电池、键盘和屏幕结构采用全新设计。

而凭借强大的供应链管理，以及自研处理器和系统，苹果成为了地球上唯二有能力，做出像 MacBook Neo 这样的电脑——另外一家，是情况有点不同的华为。

多数人不知道的是，MacBook Neo 其实不是第一台搭载 A 芯片的 Mac 产品。2020 年 WWDC 上，苹果宣布 Mac 将向自研芯片和 ARM 架构过渡，一起推出的还有一个开发者样机，Mac mini 的外壳搭载了 A12Z 处理器。

某种程度上说，A12Z 的开发者样机上已经注定了 MacBook Neo 的诞生，苹果只是在等待一颗性能足够强大的 iPhone 芯片正式问世，直到两年前的 iPhone 16 Pro 的 A18 Pro 反超了 M1。

不过，我总觉得目前的 MacBook Neo 还略显青涩，下一代或许会在形态和配置上更加成熟。

目前 iPhone 17 Pro 上的 A19 Pro 处理器，集成 12GB 的运行内存，如果用在下一代 MacBook Neo 上，想必是更多人更乐于见到的配置。键盘背光这种重要配置的缺失，也很可能在下一代补上。

但鉴于芯片产能和产品定位，MacBook Neo 可能不会一年一更。如果你对 MacBook Neo 心动不已，现在的它，也已经足够优秀。

更重要的是，它为未来的 Mac 产品线，甚至说所有苹果产品，都打开了全新的可能性：电脑的体积、性能与形态，都还有进一步变化的空间。

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「平坦」一直是我们对于屏幕的追求。

这种从 CRT 延续到 LCD、再到 OLED 的追求，在折叠屏的时代的重要性，更是有过之而无不及。

只不过碍于折叠屏的形态，「平坦」和「弯折」这两个词在过去就像水火不容一样，始终无法在手机上找到平衡点。

——直到我们遇见了手里这台 OPPO Find N6。

「无感折痕」为谁而来

在爱范儿拿到这台 Find N6 评测样机、几位编辑轮流当主力机使用过后，竟然罕见地达成了共识：

「无感折痕」的真正受众，不是折叠屏用户，而是没用过折叠屏、仍在犹豫的观望用户们。

道理也很简单，人们对于折痕的观感，会因为视角不同产生天差地别的变化——

比如从正常使用手机的角度观看亮屏的折叠屏时，只要没有强烈的条状光源或者反射，用户自己是完全看不到折痕的：

但如果以路人的视角，斜着看过去，原本不深的折痕也会因为光线折射的缘故，产生比实际深好几倍的视觉效果：

▲ 某友商折叠屏

此时再看相同角度的 Find N6，浅到几乎不可见的折痕，一下就拉开了和上面对照组的差距：

根据 OPPO 的介绍，Find N6 之所以能够做到「莱茵 TÜV 认证」的无感折痕，主要是通过优化铰链支撑结构，以及改良屏幕玻璃基材实现的。

其中，对于起到支撑作用的铰链中板，OPPO 通过重复 3D 扫描 + 超高精度喷射打印 + 紫外固化的流程，尽可能消除了铰链中板上的微观凹凸结构：

至于 Find N6 的「新款天穹记忆玻璃」——虽然名字很唬人，但本质是借助新的超薄玻璃（UTG）基材和叠层技术，减小了屏幕复合层在折叠时发生的拉扯和蠕变。

更加耐人寻味的是，Find N6 的新屏幕材料还可以让内屏和记忆金属一样，展开静置的时候缓缓「回弹」，淡化已有的折痕。

换言之，Find N6 的折痕之所以「无感」，还真不是展开或者合拢某个瞬间的事情，而是由使用期间每时每刻的细微变化构成的。

至少对于爱范儿编辑部几位用折叠屏做主力机的编辑来说，Find N6 的折痕表现难得地获得了一致好评。

而有了这样一块字面意义上「一马平川」的屏幕之后，Find N6 也带回了一个我们曾经非常熟悉的配件——手写笔。

具体来说，Find N6 借助更平整的屏幕，重新打通了手写笔 + ColorOS 全景自由窗的组合，让折叠屏分屏和小窗的好用程度更上一层楼。

毕竟折叠屏手写笔最大的敌人，就是划过折痕时带来的不安感。

而当折痕同时在「视觉」和「触觉」上消失之后，用笔尖在上面书写的芥蒂也就随之消失了：

此外，Find N6 的手写笔也扮演着和 ColorOS AI 功能交互的统一入口的角色。

通过「按住笔杆按钮圈选」的动作，就可以在几乎任何种类的内容上呼出 AI 功能窗口——圈住手绘的表格、脑图和文字，就可以一键转换成电子版图表：

▲ 录屏经过加速处理

甚至你还可以用它来画画。比起文生图模型需要你绞尽脑汁地描述画面，甚至上传参考图；在 Find N6 上你可以直接用笔画个线稿，然后圈选并告诉 AI 生成指定风格的图片：

▲ 录屏经过加速处理

作为一个每日高强度网上冲浪的用户，已经可以想象到这个功能在生成表情包时候的恐怖效率了。

除了这些生成式功能之外，Find N6 的手写笔在日常记录方面也有一些让人「爱不释手」的功能。

比如在评测期间，我们使用最多的就是 AI 字迹美化，可以让开会时随手写下来的灵感和想法变成工整、清晰的正式记录。

这样无论是阅读还是 OCR 转文字，效率都是大增：

▲ zh-MS

可惜这个功能目前的效果还比较简朴，只能优化「水平排版的简体中文和英文」，不支持繁体或者竖排文本。

不过需要注意：这次的 OPPO AI 手写笔是一个需要单独购买的配件，折叠键盘也是。两者售价均为 549 元，首销优惠价为 499 元：

影像不弱，但 N3 难再

虽然我们对 Find N6 的整体评价偏向正面，但在影像这个旗舰机的兵家必争之地，它的表现依旧需要重点拎出来聊聊。

Find N6 背面基本延续了上一代简洁利落的 Deco 风格，最大的改动反而是布局——

在 Find N5 的评测里，我们曾吐槽「把闪光灯硬塞进镜头模组是个败笔」。Find N6 由于丹霞色彩还原镜头的加入，闪光灯又回到了背面角落，值得好评。

而我们也可以大胆猜测：这种闪光灯位于机身角落凸起的设计，估计会成为接下来 OPPO Find X9 Ultra 和 X10 系列的标准。

有了丹霞色彩还原镜头的加入，Find N6 的后置镜头也来到了熟悉的四摄阵容，分别是：

• 5000 万像素超广角镜头
• 两亿像素主摄
• 5000 万像素潜望长焦镜头
• 丹霞色彩还原摄像头

纸面配置看起来不错，落到实际出片表现如何呢？

对主摄来说，虽然比不上一英寸大底的扎实感，但有两亿像素兜底，哪怕是裁切到 28 或 35mm 这种经典人文焦段，画面解析力依然经得起放大细看：

Fine N6 的长焦原生焦段是 3 倍，光圈来到了 f2.7，并且在近距离拍摄时可以提供一定的微距能力，背景虚化过渡也还不错。

此外，OPPO 还在这颗 3 倍长焦的基础上给出了一个类光学变焦的 6 倍选项，与超广角、1 倍、3 倍组成四个预设焦段。

等效 139mm 的焦段可以提供强烈的画面空间压缩感。实测素质相比 iPhone 17 Pro 上的 8 倍变焦稍弱，但作为一台折叠屏的拓展焦段，基本可以满足日常使用。

不过用折叠屏拍照，不只是硬件素质决定的，体验也是不可忽视的一环——不知道有多少人跟我有同感，非常排斥展开内屏拍照。

按理说，用大屏幕取景应该很震撼。但现实恰恰相反，取景框预览的画质会随着尺寸陡然变大而剧烈劣化：

▲ 使用相同倍率放大

这不仅是 OPPO 面临的问题，更是整个折叠屏行业的通病——要在这么大的屏幕上跑满预处理算法，手机的功耗和发热根本压不住。

理智上，我完全理解这种算力与功耗的平衡术。

但在实际体验中，展开一台万元折叠屏，取景框观感却只有个 720P，的确很影响拍照时的「心流」。

在功能生态上，Find N6 几乎照搬了当家的 X9 系列的全部家当。其中最直观的感知，在于丹霞色彩还原镜头这个硬件的加入。

面对霓虹闪烁或明暗交错的复杂光线，Find N6 的色彩表现比上一代 N5 稳了太多；配备哈苏自然色彩科学的大师模式也如约而至。

另一个细节是，根据我们实测来看，Find N6 的 XPAN 模式似乎悄悄换了底层逻辑，默认调用的不再是常规算法，而换成了大师模式的内核，行为更接近传统相机的「全局测光」。

换句话说，Find N6 的 XPAN 模式相比前代，光影过渡显得更自然、更有质感了不少：

有趣的是，在 OPPO 折叠屏手机的报道中，评论区永远有人在怀念 N3。

这部三年前发布的手机将彼时接近旗舰的硬件塞到了手机背面，给不少读者留下了深刻印象，但很遗憾——

Find N3 推出的年代，折叠屏这个形态还在探索的路途中，各家厂商各有下注，颇有「乱拳打死老师傅」的试探感。

这也才有了 N3 作为折叠屏，竟然有双层晶体管像素技术的 LYT-T808 做主摄、超广角与长焦尺寸都处于第一梯队或领先的盛况。

而时至今日，跳出单款产品去看整个折叠机大盘，目前悬在厂商头顶的达摩克利斯之剑已经得到共识。

在越来越薄的机身里，折痕的优化、电池密度的突破以及系统交互的易用性这些关乎日常体验的痛点被彻底抹平之前，影像性能的优先级只能被迫让步。

等待地基彻底打牢，高楼才能平地而起。

当年 Find N3 试图在折叠形态下打造巅峰影像的疯狂，可能短期内很难重演。

折叠屏的入坑机

实话说，相比去年突破厚度极限的 Find N5，今年的 Find N6 实际上在尺寸三围与 N5 并无差异，背板从素皮换成玻纤带来的减重倒是实打实的。

但在相同的机身里，Find N6 塞下了一块 6000 毫安时的电池、全局峰值亮度 1600 尼特的内外双屏、IP58/59 防水，以及最重要的——

一块几乎可以算是「无可感折痕」的屏幕。

从各个角度来看，这都是那些之前对折叠屏持犹豫态度的人真正「入坑」的好时机：几乎和直板机相同表现的电池，有独特影调的相机，以及终于不再是阻碍的屏幕体验。

同时，ColorOS 在目前的主流折叠屏市场中也算是一股清流。

相比另外几个主打「雍容华贵」和「水土不服」的折叠屏系统，我们认为 ColorOS 是目前综合本地化功能、设计审美和 AI 实用程度之后，能够在折叠屏手机上获得的最佳体验。

当然，折叠屏的体验同样是靠价格换来的。在存储大涨价的时代背景下，OPPO Find N6 的价格算不上有惊喜——

起步版本 12+256GB 售价 9999 元，16+512GB 则来到了 10999 元，顶配的 16+1TB 卫星通讯版更是上探到了 11999 的价位段：

不过对于那些原本就有计划换机的人来说，这样一台功能不瘸腿、审美更青春、影像有兜底，且屏幕体验出奇好的 OPPO Find N6 ，称得上是 2026 年迄今「最适合观望用户入场」的一台折叠屏——

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今天，苹果为中国大陆的 Apple Watch 带来了一个全新功能：移动脉率房颤迹象记录软件功能。

想要打开「房颤迹象」功能的用户，不需要更新到最新的 iOS 或 watchOS 系统，功能后续会逐步开放。

开启路径如下：打开 iPhone 上面的健康 App，点击底栏「搜索」的放大镜图标（iOS 26）或「浏览」图标（iOS 18 及之前版本），然后在「健康类别」中选择「心脏」一栏，往底下拉就能看到「房颤历史」。

看到这里，你是不是已经准备按照步骤操作开启了？且慢！这个功能没那么简单，屏幕前的你，大概率用不上。

所以，房颤迹象记录究竟是什么？又为谁而来？借着新功能上线之际，爱范儿和苹果健康团队的科学家 Asha Chesnutt 聊了聊。

Asha Chesnutt 博士是一名美国内科医学委员会资格认证的医师，曾经在俄勒冈诊所工作，现任苹果的临床专科医生。

隐形杀手：房颤

在聊新功能之前，先要弄清一个问题：什么是房颤，为什么需要记录它？

我们每个人的心脏中都有一个天然「起搏器」，名为「窦房结」，它会定期发出电信号告知心脏跳动。

当心房出现异常电信号，导致心房与心室的节律失去同步，产生高频但无效的收缩，这就是「心房颤动」，属于最常见的一种心律失常。

正常人的心率一般在每分钟 60–100 次，而房颤患者的静息心率通常会升高到 100–120 次，极端情况下甚至可能达到 300 次。

Nature 的一篇文献显示，亚太地区 2023 年共有 8000 万房颤患者，中国是患病率最高的国家之一，有 3275 万患者，并且这个数字还会不断上升。为了提高房颤预防和认知，每年的 6 月 6 日，都是中国的「房颤日」。

虽然房颤通常被视作是一个「老龄病」，但匹兹堡心血管研究中心调查发现，65 岁以下房颤患者的案例数量占总数四分之一以上，在吸烟、肥胖、高血压、睡眠障碍、精神压力大这些因素影响下，房颤已经开始盯上了年轻人。

更棘手的是，房颤往往具有隐匿性。40% 的患者几乎没有明显症状，仍然可以正常生活；但在部分情况下，也可能出现心悸、疲劳、气短或心跳过快等表现。

真正的风险在于并发症。长期未被发现或治疗的房颤，可能增加血栓、心力衰竭等风险，其中中风的概率会提高约 4～5 倍。因此，及时发现并记录房颤迹象，对预防严重后果尤为关键。

有研究发现，即使为 65 岁以上人群进行常规心电图检查，也没有明显提升房颤的检出率。想要更准确地筛查房颤，往往仍需要依赖更专业的设备，甚至是植入式监测装置。

这也意味着，不少房颤患者在没有明显不适的情况下，难以主动就医，而常规体检也难以及时发现问题。房颤如果长期未被识别和干预，就可能在不知不觉中增加更严重并发症的风险。

首都医科大学附属北京安贞医院心律失常中心主任龙德勇教授认为，许多患者对房颤危害认识不足，除了加强普及和早期筛查，也应推广智能手表这样的可穿戴便携式心电监测设备。

移动心电图房颤提示，以及移动脉率房颤提示，这两个 Apple Watch 功能主要的功能就是「预警」，能够帮助用户识别房颤的心率不齐迹象，相关功能已经在 2021 年随着 watchOS 8.3 和 iOS 15.2 上线国行，在 iPhone 上「手表」App 的「心脏」页面中可以打开。

几乎全天被佩戴在身上的 Apple Watch，即使无法准确检测心脏病问题，也能及时检测到身体细微的病变，提醒用户去进行专业筛查，是对房颤「隐蔽性」的一种辅助解决方案。

但预警仅仅是针对未确诊的大众用户，经过专业医学检查后确诊房颤的患者，他们是一个同样需要帮助的群体。

记录房颤，很重要

这次上线的新功能，全称为「房颤迹象记录」，它不是一个「预警」，而是一个「记录」的功能。

Chesnutt 博士表示，「心率不齐通知」功能与这次更新的「房颤迹象」功能，两者是互斥的，两个只能打开一个。因此对于非患者用户来说，只需要打开房颤提示功能，帮助检测潜在的风险。

开启「房颤迹象记录」后，用户需要一周内至少佩戴 Apple Watch 5 天，每天佩戴时长不低于 12 小时，手表会综合多种参数，估算患者在一周的时间内，有多少比例的时间心脏是处于房颤的状态中，也就是所谓的「房颤负荷」，是针对「房颤」这一疾病的辅助工具。

当收集了足够的数据，Apple Watch 会在每周一显示每周的提示信息，提醒用户前一周出现房颤的时间百分比估算，将这个「隐形杀手」变为「有形记录」。

Chestnutt 博士告诉爱范儿，这个功能的诞生，也建立在苹果长时间以来对数字健康的洞察：

以往，佩戴 Apple Watch 的用户，当它们收到 IRN 的心率不齐的提示，经过专业诊断确诊后，Apple Watch 好像就失去了作用。而「房颤迹象记录」，就是着眼于确诊后继续跟踪和检测相关病情。

针对房颤这个慢性病，长期观测更是治疗的关键。

研究发现，房颤负荷与未来中风风险之间可能存在线性关系，两者之间存在剂量效应，房颤发病时长的累积会带来更高的卒中风险。

因此，医生需要结合患者的房颤负担情况，判断是否需要使用口服抗凝药来预防卒中。

由于房颤发作的症状比较隐蔽，单纯依赖「房颤是否复发」难以全面评估治疗效果，而量化的房颤负荷监测，能够作为心房颤动消融术和其他治疗方案的有效性参考依据。

但房颤是一个「阵发型」的疾病，可能一周只会发作一次，每次只有几分钟，症状也许会相当隐蔽，但患者不可能 24 小时都在医院接受专业的检测治疗，他们需要一个能随身长时间佩戴的检测仪器。

贴片式检测器虽然专业，但体型较大，使用起来也不方便；Apple Watch 不能当作诊断依据，好处在于可以长时间佩戴，并且不会让患者自我感觉像一个病人。

Apple Watch 记录的房颤负荷数据，可以以专业的 PDF 图表数据导出、分享。方便专业的医生参考，根据房颤的发作频率，设计治疗方案。

在专访过程中，Chestnutt 博士多次强调了 Apple Watch 在房颤迹象记录上的准确性。苹果的临床试验中，会将 Apple Watch 和美国食药监局推荐的检测仪器验证对比，两者数据相差不到 1%，这些试验报告都能被公开检索。

据爱范儿了解，在一些大型三甲医院中，包括 Apple Watch 在内的智能手表，已经成为了心血管医生推荐患者佩戴的工具，用来帮助患者进行预警和初筛。

至于 Apple Watch 的房颤迹象检测功能，Chesnutt 博士也认为它能在专业治疗中起到作用：

苹果的所有健康功能，核心作用都是为患者提供更充分的健康信息，让他们在就医时能和医生进行更有依据的沟通，而非替代诊断或医患互动。对于一些患者来说，他们每次就诊的时间很有限，因此为主治医师提供尽可能多的信息很重要。

在传统医疗体系中，房颤管理往往由医生主导，但这种疾病与患者的日常生活习惯密切相关，因此同样需要患者在日常生活中参与。

以往，医生只能建议患者写日志记录，复诊时描述症状，不仅受主观影响，而且也不够准确。要想进行症状的记录，就必须佩戴侵入式的检测仪。

这正是 Apple Watch 能发挥价值的地方。Chesnutt 博士指出，房颤发作和生活方式密切相关，而房颤迹象记录功能，除了收集心脏数据，还会结合用户的运动时长、睡眠、体重、酒精摄入量以及正念时长等信息，方便用户回溯，交叉对比房颤发作和哪些生活因素有关。

从异常心率检测，到房颤负荷，苹果围绕「房颤」这个隐形的杀手，打造了一个闭环的、可感的、量化的健康管理方案：Apple Watch 替用户发现风险，用户去医院体检，如果确诊了，还能继续记录数据，用于临床治疗参考。

从患者成为健康主理人

Apple Watch 房颤迹象的记录，不能代替完全的医疗诊断，更重要的意义在于，它「赋能」了患者，让他们进一步参与疾病管理。

国家药监局官网的公示中，Apple Watch 房颤迹象记录功能被注册为「第二类」医疗器械，与体温计、口罩这些公共卫生产品并列。

这类产品不能直接作为治疗处方和诊断依据，更大的意义，在于将普通人的「生病焦虑」，转化成了「确切的答案」。

除了症状带来的影响，心理上对病况的未知，同样会为患者带来焦虑。体温计的诞生，让普罗大众即时就能判断自己的身体状况，是否恶化好转，需不需要进一步治疗和就医，不用再去「猜」，确切的体温数字会帮你决策。

Apple Watch 扮演的就是这种角色，将症状更为隐蔽的房颤，以一种相对简单的方式，被进一步检测，并被量化成一个具体的数值，还能和其他身体数据进行交叉对比。

患者在这个过程中，也从相对被动的角色，转变为自身健康的管理者，而这种「掌控感」本身，就能为他们带来实实在在的心理助力。

不少人买 Apple Watch，是为了多一份「心安」：在风险来临之前被提醒，在异常出现之初被看见。那些从体征波动中捕捉到的细微信号，或许不能直接替代诊断，也能让人更早迈出回到健康的那一步。

但当我们把期待从「预警」推向「管理」，门槛也随之陡然升高，需要更高的准确性、更长期的数据积累，以及更贴近医疗体系的能力，这些都让智能穿戴一度止步于边缘。而真正需要这些能力的人，恰恰是那些无法被频繁、持续监测覆盖的患者。

变化正在发生，依托长期积累的海量健康数据，以及与医疗研究体系的协作，苹果正一点点把可穿戴设备推向更深的水域，「房颤迹象记录」就是其中一个成果。

Apple Watch 从来不为取代医生而来，它更聚焦于「患者」，或者说用户：你不再只是那个等待被诊断的人，可以更早一步，理解和掌控自己的身体健康。

文献参考：

Yang SY, Huang M, Wang AL, Ge G, Ma M, Zhi H, Wang LN. Atrial fibrillation burden and the risk of stroke: A systematic review and dose-response meta-analysis. World J Clin Cases. 2022 Jan 21;10(3):939-953. doi: 10.12998/wjcc.v10.i3.939. PMID: 35127908; PMCID: PMC8790433.

Wong, C.X., Tse, H.F., Choi, EK. et al. The burden of atrial fibrillation in the Asia–Pacific region. Nat Rev Cardiol 21, 841–843 (2024). https://doi.org/10.1038/s41569-024-01091-1

Uittenbogaart SB, Verbiest-van Gurp N, Lucassen WAM, Winkens B, Nielen M, Erkens PMG, Knottnerus JA, van Weert HCPM, Stoffers HEJH. Opportunistic screening versus usual care for detection of atrial fibrillation in primary care: cluster randomised controlled trial. BMJ. 2020 Sep 16;370:m3208. doi: 10.1136/bmj.m3208. PMID: 32938633; PMCID: PMC7492823.

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你的硬糖充电头，已经陪伴你多久了？

它稳定、小巧、好看——但其实，它还能变得更强。

回想一下我们过去的习惯：充电头买回家的那一刻起，它的能力就「定型」了。当你换了新手机、新平板，发现旧充电头各种不兼容的问题，最后只能无奈把它放进抽屉，再买个新的。这种「购买—落后—更换」的无限循环，真的不可打破吗？

在制糖工厂，我们觉得不该是这样。你的硬糖，应该是一个会随着时间「进化」的伙伴。

今天，我们向大家交出这份关于「进化」的答卷：OTW Agent 现已正式发售。

什么是 OTW Agent ？

而今日登场的 OTW Agent 是一款搭载 OTW 云服务的独立硬件设备，是用户升级硬糖充电头的专属方案。它是 OTW 过程中连接充电头和电脑的桥梁。

它能做什么？

通过它，你的硬糖 A 充或硬糖 C³ 可以突破出厂限制，持续获得新协议支持（如 UFCS 2.0、PPS 等），随时适配新设备。

你可以为不同的数字生态设备，自定义专属充电模式，优化充电策略，完美解决此前充电过程中不稳定、功率不足、协议冲突等问题。

更重要的是，一次投资终身受益，充电器永不过时，真正做到一「头」永逸。

与 AI 小电拼的区别？

AI 小电拼内置 OTW 功能，是一个全功能的智能充电中枢，适合追求一体化和随时随地升级的用户。（*Ultra 用户自动解锁 OTW 服务；Pro 用户免费获得为期一年的 OTW 权益，也可升级 Ultra Premium 权益享受完整进化能力；或单独激活为期一年的 OTW 权益）

OTW Agent 则专注于固件升级，只需连接电脑即可操作，超低门槛。

OTW，为解决问题而来

OTW 前：联想电脑的 Thinkpad T14S，开启 PPS 时功率很低，不能同时使用和充电

OTW 后：开启「笔电模式」接近原装充电头

@小小锋

OTW 前：华为 Pura 80 在默认模式下是 26W 功率峰值

OTW 后：开启「UFCS 2.0 模式」后功率峰值是 52W

@一十一

OTW 前：荣耀 Magic V5 默认优先激活 SCP 协议，功率受限在 22.5 W

OTW 后：OTW 到「安卓模式」后激活 PPS 协议，功率峰值到 51W

3 分钟，一键完成进化

无需专业知识，只需搭配一台电脑，即可让你的充电头即刻升级。

安装包地址https://go.thecandysign.com/otw-download

99 元，长期主义不过时

一次投入，终身受益。我们不仅准备了超值的单品价格，还有丰富的组合套装和社群福利。

• 标准版
  首发价 99 元。购买即附赠硬糖 OTW 终身服务权益（包含无限次协议更新、专属充电模式定制等）
• 进化组合套装特惠
  进化入门套装（OTW Agent + 硬糖 A 充）：原价 198 元，套装价 169 元（复古白/糖橙）进化全能套装（OTW Agent + 硬糖 C³）：原价 298 元，套装价 259 元

  进化全家桶（OTW Agent + A充 + C³）：原价 397 元，套装价 343 元

关于制糖工厂

制糖工厂CANDYSIGN 是一个专注极致美感和灵活多用电能产品的先锋品牌。秉承「好产品就是一颗糖」的理念，我们融合科技、艺术与时尚，服务全球最具创造力和生产力的个体，打造兼具审美与人文关怀的「明日产品」。以灵活技术与前瞻设计为驱动，我们专注于可持续发展，持续探索数字电能的无限可能。

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今年英伟达 GTC 主题演讲，应该是史上悬念最少的一届。

2022 年说元宇宙，2023-2024 年说生成式 AI，2025 年说物理 AI。但今年不一样，即便台上英伟达创始人黄仁勋的演讲还没有开始，但台下所有人已经知道答案了——Agent。

包括英伟达也悄悄在 GTC 园区里开设了「Build-a-Claw」互动专区，让与会者现场搭建自己的AI Agent。 从芯片到模型，从英伟达版龙虾到数据中心，今年主题演讲的潜台词只有一句话：

一切都要为 Agent 让路。

专为 Agentic AI 打造的 Vera Rubin 正式发布

如果说 Hopper 架构开启了生成式 AI（Generative AI）的时代，让机器学会了「说话」；那么 Vera Rubin 的使命，就是开启智能体（Agentic AI）时代，让机器学会「干活」。

• 英伟达 Vera Rubin 架构包含七款芯片、五套机架系统，以及一台用于 AI Agent 的超级计算机
• 七款芯片分别是 NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink 6 交换机、NVIDIA ConnectX-9 超级网卡、NVIDIA BlueField-4 DPU 和 NVIDIA Spectrum-6 以太网交换机，以及新集成的 NVIDIA Groq 3 LPU
• 五个机架分别是 NVIDIA Vera Rubin NVL72 机架、NVIDIA Vera CPU 机架、NVIDIA Groq 3 LPX 机架、NVIDIA BlueField-4 STX 存储机架，以及 NVIDIA Spectrum-6 SPX 以太网机架。

过去的 AI 像是一个极其聪明的图书馆管理员，我们问一个问题，它慢条斯理地翻书，然后把答案整理出来。我们对这种速度是宽容的，因为我们自己打字看书也慢。

但 Agent 完全不同。它不仅要用大模型思考，还要疯狂地调用工具——比如打开浏览器、控制云端的虚拟 PC、在无数个数据库里来回比对。更要命的是，AI 对工具的容忍度极低，它要求一切操作都在毫秒级完成。

「它会狠狠地捶打内存。」黄仁勋在台上这样形容。

当模型越来越大，上下文长度从十万 Token 飙升到数百万，还要同时处理结构化和非结构化的数据，传统的算力架构开始喘不过气了。为了应对这种「捶打」，英伟达交出了第一份答卷，全新的 Vera CPU。

这颗芯片特立独行，它是世界上首款专为智能体 AI 和强化学习时代打造的处理器，其效率是传统机架式 CPU 的两倍，速度提升 50%，采用 LPDDR5X 内存，能实现极高的单线程性能、大型的数据吞吐量和极致的能效。

黄仁勋甚至毫不掩饰他的骄傲：「我们从没想过会单独卖 CPU，但现在，这绝对是一个价值数十亿美元的业务。」

紧随其后的是 Rubin GPU，单片芯片直接塞进了高达 288 GB 的海量内存。它就像是一个拥有无限脑容量的思考者，专门用来装载那些体积越来越庞大的超大语言模型，以及处理成百上千万的上下文 KV 缓存。

除了堆叠 CPU 和 GPU，英伟达这次发布的 Vera Rubin 架构，直接把 NVLink 的带宽翻了一倍——260 TB/s 的全互联带宽。

十年前，DGX-1 用第一代 NVLink 把 8 张卡连在一起，那是专为 AI 研究员打造的奇迹；到了 Hopper 时代，是 NVLink 4；而前不久的 Blackwell 架构，用 NVLink 72 实现了 72 张 GPU 的全互联，带宽达到 130 TB/s。

为了配合 Vera Rubin，黄仁勋甚至掏出了被称为 Kyber 的全新机架。在这个机架里，计算节点垂直插入，背后是第六代 NVLink 交换机。完全抛弃了传统的以太网或 InfiniBand 限制，在一个 NVLink 域内直接打通 144 张 GPU。

即便强如 Vera Rubin，在面对「无限生成 Token」的极端需求时，也会感到吃力。

在算力世界里，吞吐量（Throughput，同时处理巨量任务的能力）和延迟（Latency，单次任务的极速响应）是一对物理学上的死敌。英伟达是吞吐量的绝对霸主，但在极致低延迟的 Token 生成上，传统 GPU 架构显得过于笨重。

这时候，Groq 出场了。英伟达早在之前就「收购」并授权了 Groq 团队的技术，在今天正式推出了 Groq LPU（语言处理单元）。

黄仁勋用一款名为 Dynamo 的软件，把这两者完美捏合，首创了「解耦推理（Disaggregated Inference）」。

• AI 推理前半段的 Prefill（预填充）和极其耗费算力的 Attention（注意力机制），全部交给 Vera Rubin 这个性能王者来处理；
• 后半段的 Decode（解码），也就是生成 Token 的瞬间，直接卸载给 Groq LPU 来降低延迟。

结果显示，在最具商业价值的高端推理层级，这种组合让性能直接飙涨了 35 倍，且每兆瓦的吞吐量同样提升了 35 倍。

一个开源项目，让所有 CEO 都睡不着觉

主题演讲的后半部分，黄仁勋抛出了一个让全场屏息的判断：OpenClaw，将是这个时代的 Linux，是这个时代的 HTML。

OpenClaw 上线仅数周，下载量和影响力已经超过了 Linux 三十年的积累，其本质上是一套智能体操作系统。它能调用大模型、管理文件、拆解任务、协调子智能体，还能发邮件、发短信，以任何模态与人沟通。

在黄仁勋看来，每一家 SaaS 公司，迟早都会变成 AgaaS 公司，也就是「Agent-as-a-Service（智能体即服务）」公司。而每一位 CEO 现在都必须回答同一个问题：你的 OpenClaw 战略是什么？

当然，开源意味着自由，但企业更需要的是安全。这也是 OpenClaw 规模化落地前最大的障碍。

为此，英伟达联合以 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 为代表的团队，召集了一批顶级安全与计算专家，推出 NeMoClaw 参考架构。

它内置 OpenShell 技术、网络防护机制和隐私路由能力，可以让企业可以在自己的私有环境中安全运行智能体系统。

而支撑这套智能体生态的，是英伟达一整条开源模型产品线。

比如 Nemotron 主攻语言推理，Cosmos 聚焦世界建模，Groot 面向通用机器人，Alpha Mayo 服务自动驾驶，BioNeMo 深耕数字生物学，Earth-2 则专注 AI 物理仿真。

黄仁勋特别强调，这些模型不只是排行榜上的名字。英伟达会持续投入推进，Nemotron 3 之后有 Nemotron 4，Cosmos 1 之后有 Cosmos 2，每一代都会更强。

更重要的是，这些模型全部以基础模型形式开放，任何企业都可以在此基础上继续微调和后训练，打造专属于自己业务场景的定制化智能。英伟达还宣布将与各地区合作伙伴协作，帮助不同国家和市场孵化本土化 AI 能力。

在台上，黄仁勋还宣布了一份让人眼前一亮的合作名单。Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral、Perplexity、Sarvam，以及 Mira Murati 创立的 Thinking Machines，悉数加入，共同推进 Nemotron 4 的研发。

划重点，英伟达不甘心只做卖铲人，更要亲自下场带头挖金矿，更重要的是，英伟达也是在构建一个生态，一个围绕智能体时代的完整体系。

玩家的显卡钱，是一场长达 25 年的「众筹」

要理解英伟达今天的恐怖统治力，黄仁勋首先把时钟拨回了 25 年前。

那时候没有 ChatGPT，没有大模型，只有一群为了让游戏画面更流畅而疯狂攒机的年轻人。「GeForce 是英伟达有史以来最伟大的营销活动」，黄仁勋在台上笑着说。

黄仁勋非常直白地承认，GeForce 就是用来吸引未来客户的。他们在我们还买不起企业级产品的时候，通过游戏显卡潜伏进我们的电脑。日复一日，年复一年。

也正是依靠一代代游戏玩家的「供养」，英伟达在 20 年前做出了一个当时看来堪称疯狂、甚至差点拖垮公司利润的决定——研发 CUDA，并将它送到了全世界每一个开发者的桌面上。

这可以说是一个在黑暗中蛰伏的故事。连续 13 代架构，长达 20 年的死磕，英伟达彻底把 CUDA 变成了一个装机量过亿的庞然大物。

这也解释了为什么当深度学习的「宇宙大爆炸」来临时，Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 们环顾四周，发现除了英伟达的 GPU，他们别无他选。

Nvidia 不是碰巧站在了风口上，而是花了 20 年时间，自己造了一台造风机。

飞轮一旦转动，就再也停不下来了。因为在这个飞轮里，硬件只是载体，真正黏住开发者的是那成千上万个工具、框架和开源项目。

既然当年是 GeForce 游戏显卡把 AI 算力（CUDA）带给了这个世界，那么十年后的今天，是时候让彻底长大的 AI，反哺它最初的「老家」了。

黄仁勋在台上甩出了惊艳全场的 DLSS 5。简单来说，英伟达正在用 AI 重新发明计算机图形学。传统的 3D 渲染是「结构化数据」，它是死板的、百分百可控的；而生成式 AI 是「概率性计算」，它是天马行空、极其逼真的。

以前这两派路线完全不同，但在 DLSS 5 里，英伟达硬是把它们揉在了一起，用可控的 3D 数据打底，用生成式 AI 去脑补和渲染细节。我们看到的画面，既不会出现 AI 经常犯的幻觉错位，又拥有近乎现实的惊人质感。

「生成出来的世界，变得极其美丽，同时又完全受控。」

但这也不只是一帮极客为了高帧率打游戏搞出来的炫技。黄仁勋说，这种将「结构化数据」与「生成式 AI」融合的逻辑，将会在每一个行业里一遍遍重演。

「这是我最喜欢的一页 PPT」

在演讲的高潮，黄仁勋放出了一张极其复杂的架构图，说这是他最喜欢的一页 PPT。接着，他又半开玩笑地说，团队屡次劝他别放这张图，但他偏要放，「反正你们有些人也是免费进来的，这就是门票钱」。

这张「最不听劝的 PPT」，真正揭示了英伟达接下来要吞噬的真正猎物，全球企业的数据中心。

过去，企业的数据分为两类。

一类是结构化数据，也就是常见的数据库 SQL、Pandas 里的那些庞大表格，它们是商业运转的地基。另一类是非结构化数据，比如海量的 PDF、视频、语音，占据了世界 90% 的信息，却因为难以检索而如同废纸。

过去几十年来，处理这些巨型 Excel 表格一直是 CPU 的绝对领地。当人类去查询这些表格时，CPU 的速度勉强够用。但黄仁勋一针见血地指出了未来的趋势，「未来，使用这些结构化数据库的，将是 AI Agents」。

当成千上万个不知疲倦的 AI Agent，以远超人类百万倍的速度同时向数据库发起查询时，传统的 CPU 计算系统连喘息的机会都没有，只会被瞬间压垮。

为了处理这个问题，英伟达掏出了第一把底层杀器：cuDF。它直接越过 CPU，用 GPU 的恐怖并行算力，把这群数据的处理速度拉爆。

而针对非结构化数据，英伟达掏出了第二把杀器，针对向量数据库和非结构化数据的 cuVS。有了这两个底层库，英伟达实际上是捏住了全球数据处理的咽喉，它正在用 AI 的方式，重新定义企业到底该怎么处理数据。

两个工具库的效果也是相当明显。黄仁勋举了非常多合作伙伴的例子，其中提到雀巢公司每天要处理覆盖 185 个国家的庞大供应链数据，在换上英伟达加速的 IBM Watsonx.data 后，速度飙升了 5 倍，成本却骤降了 83%。

这就是「加速计算」的恐怖之处。当速度实现了几个数量级的跃升，成本就会呈断崖式下跌，新的商业模式就会在此刻涌现。

黄仁勋的演讲进行到这里，满嘴都还是「算法」、「库（Libraries）」和「数据帧」，他直言「英伟达是一家算法公司。」

英伟达将自己的算法库深度嵌入每一家云端，客户为了用 Nvidia 的算力和框架，才会去购买云服务。这也是为什么几乎世界上所有的云服务巨头——Google Cloud、AWS、微软 Azure、Oracle，都得排着队，把英伟达的服务请进自己的机房。

曾经呼风唤雨的云厂商，在加速计算时代，似乎都正悄然沦为英伟达庞大生态的「底层基础设施」和「分销渠道」。

英伟达为什么能做到这一切？黄仁勋给出了一个极度反常识的定义，英伟达是世界上第一家「垂直整合，却又水平开放」的公司。

向下，它自己造芯片、造系统；向上，它懂每一个行业的应用场景。

金融界的量化交易员在用它，医疗行业的医药研发在用它，连电信行业那个只会发射信号的基站，在未来也会变成运行 AI 算法的边缘计算节点。

英伟达甚至还推出了机密计算（Confidential Computing），让极其敏感的企业数据和模型可以在完全隔离的环境下运行，连操作员都看不到。这直接打消了巨头们拥抱 AI 的最后一点顾虑。

它把自己封装成一个个底层算法库，然后像水和电一样，悄无声息地接入了所有人的基础设施；看似把所有的利润都分给了生态伙伴，但实际上，英伟达已经牢牢掌握了整个 AI 时代的命脉。

1 万亿美元，而且还会供不应求

根据黄仁勋的判断，到 2027 年，全球 AI 基础设施规模至少达到 1 万亿美元，而且这还是保守估计，实际计算需求会远超这个数字。

这个数字从何而来？答案藏在过去一年英伟达做的那件最重要的事里——AI 推理。

黄仁勋直言，很多人觉得推理很容易，但事实恰恰相反。

高难度推理是 AI 领域最难的事，也是最重要的事，因为它直接带来收入的增长。为此，英伟达在 Hopper 架构巅峰期做出大胆决定，彻底改变架构，打造出 NVLink 72，引入 NVFP4 精度格式，配合 Dynamo、TensorRT-LLM 及全套新算法，还专门建造了超级计算机来优化整套技术栈。

英伟达押注的结果，远超所有人的预期。

黄仁勋曾宣称 Grace Blackwell NVLink 72 每瓦性能提升 35 倍，当时没人相信他。后来 SemiAnalysis 发布评测报告，分析师 Dylan Patel 说黄仁勋说得太保守了，实际提升是 50 倍。

按摩尔定律，一代产品通常只能带来约 1.5 倍提升，没人预料到这次会是 50 倍。

性能提升之后，摆在面前的是另一个问题。一座 1 吉瓦数据中心，按 15 年摊销，建造成本就高达 400 亿美元，设备还没放进去。在这样的投入规模下，放进工厂里的计算系统必须是全球最好的，否则每一瓦浪费的电力都是真实流失的收入。

黄仁勋坦言，全球 AI 工厂里正有大量电力被白白浪费。

为此，英伟达发布了 NVIDIA DSX 平台，基于 Omniverse 数字孪生技术，让工程师在真正动工之前，先在虚拟空间里把整座 AI 工厂仿真一遍，从散热到电网，全部模拟清楚。

配合 Max-Q 技术，系统可以在功耗与算力之间实时动态调节。

黄仁勋说，这里面至少还藏着两倍的优化空间。同一套硬件，英伟达更新算法与软件后，Fireworks 等服务商的 token 生成速度从每秒 700 个跃升至接近 5000 个，提升 7 倍。这就是「极致协同设计」的真实含义。

过去数据中心存放文件，现在它生产 token。土地、电力、机房空间决定了工厂上限，而架构优劣决定了产出多少。黄仁勋说，未来每一家公司都会认真思考自己 token 工厂的效率问题，因为算力，就是收入本身。

更重要的是，地球上的 AI 工厂还没建完，英伟达已经把目光投向了太空。

英伟达 Thor 芯片已通过抗辐射认证，率先应用于卫星之上。英伟达正与合作伙伴联合研发名为 NVIDIA Space-1 Vera Rubin 的新型计算机，目标是直接在太空中建设数据中心。

太空没有空气，无法对流散热，散热是一道极其棘手的工程难题。黄仁勋坦承这件事非常复杂，但他相信英伟达有足够优秀的工程师来攻克它。从地面到轨道，英伟达算力扩张的路线，仍在持续。

自动驾驶的 ChatGPT 时刻，已经到来

物理 AI 是未来十年最重要的课题，而黄仁勋用一句话宣告，自动驾驶的 ChatGPT 时刻，已经到来。

英伟达 RoboTaxi Ready 平台此次新增四位重量级伙伴：比亚迪、吉利、五十铃、日产，携手打造 L4 级自动驾驶汽车。

这四家车企每年合计生产约 1800 万辆汽车，体量惊人。加上此前已加入的梅赛德斯、丰田和通用，英伟达的自动驾驶版图已覆盖全球最重要的一批整车制造商。

英伟达还与 Uber 签署合作协议，计划将具备 RoboTaxi Ready（无人出租车就绪）能力的车辆部署至多个城市，并直接接入 Uber 的全球出行网络。

在工业机器人领域，英伟达与 ABB、Universal Robots、库卡等头部企业展开合作，将物理 AI 模型集成至仿真系统，推动机器人大规模进入制造产线。卡特彼勒的加入，意味着重型工程机械也开始走向智能化。

主题演讲的最后，依旧是经典的机器人环节。

近期，《冰雪奇缘》的雪宝机器人已经现身迪士尼海外游乐园，而这一次，它也迈着憨态可掬的步伐登上 GTC 2026 的舞台，和黄仁勋有来有往地对话，动作自然，反应流畅。

它的肚子里装着英伟达 Jetson 计算机，这是整套系统的大脑。它的步态和动作，全部在 Omniverse 虚拟环境中完成训练，靠的是由英伟达、迪士尼和 Google DeepMind 三方联合研发的 Newton 物理引擎，运行于英伟达 Warp 之上。

正是这套物理仿真系统，让雪宝在进入真实世界之前，就已经充分适应了现实物理规律。黄仁勋说，未来的迪士尼乐园所有角色都将拥有真正的智能，在园区里自由走动，与每一位游客展开真实的互动。

演讲开始的时候，黄仁勋说，我要提醒你们，这是一个技术大会。我们将要谈论技术，谈论平台，最重要的是，我们要谈论生态系统。

生态系统？他实在太谦虚了，用生态帝国也不为过，黄仁勋曾经用一块五层蛋糕来描述 AI 产业的结构：最底层是能源和芯片，往上是基础设施、模型，最顶层是应用。

每一层都不可或缺。这个比喻听起来像是在描述一个分工清晰、各司其职的产业格局。但当你把这块蛋糕从底看到顶，会发现每一层里都有英伟达的手笔。

从最早「潜伏」在玩家机箱里的显卡，到主宰全球云厂商的底层框架；从太空里的抗辐射数据中心，到迪士尼乐园里和我们谈笑风生的机器玩偶。

英伟达用 20 年时间造了一台造风机，如今这台机器已经化身为一台永不停歇的 Token 生产厂。在这个工厂里，算力即权力，生态即壁垒。

当所有的企业、用户都在为如何落地 AI 焦虑时，黄仁勋已经悄悄把通往 Agent 时代的门票，塞进了世界上每一台服务器的咽喉。

这场关于未来 AI 的赌局，英伟达不仅既做庄家又做玩家，它甚至要把牌桌都买下来了。

作者：张子豪、莫崇宇

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AI 的故事，已经讲了两三年。

如果说前两年的故事，都集中在大模型的升级上，那么从今年开始，我们想看的，是模型如何跳出电脑屏幕，去连接我们的现实世界。

年初的春晚，机器人出演小品、跳舞、打功夫，年后的这个月，OpenClaw 将 AI 自我学习合理理解的能力武装到所有带电的物体上。

中国信通院的《具身智能发展报告 (2025 年)》显示，截至 2025 年 12 月，我国具身智能和机器人领域投资事件达 744 起，融资总额 735.43 亿元，应用前景相当广阔。

对普通消费者来说，「机器人」或许仍然有些距离感。但很多家庭里常见的扫地机，本质上其实就是一台智能清洁机器人。

所以，我在今年的中国家电及消费电子博览会（AWE）上，看见有不少「机器人」展品，也见怪不怪了。

不过，当我看到了科沃斯展台中的这只「小狗」，我还是停下了脚步。

这只机械小狗名为「毛团儿」，在拖扫机器人中显得格格不入，它不扫地，不会做家务。它唯一的职责，只是扮演一只会「卖萌」的小狗。

恰恰是这只小狗，让我意识到，科沃斯正在讲一个比清洁机器人更大的故事。

一只小狗，重新定义「机器人」

这几年，陪伴机器人不算新鲜，但毛团儿的颜值确实让人眼前一亮。

类似马尔济斯犬的外形，通体被柔软的白色毛皮覆盖，两只水灵灵的大眼睛看着你，在这个被各种钢铁家电包围的展会上，毛团儿更显得可爱，让人忍不住想上手抚摸。

而当我摸了摸它的柔软的头，它发出欢快的「呜呜」声，脑袋和尾巴都摇了摇，用同样的热情回应了我。

这也是毛团儿的不同之处。我几乎不是在「操作」它，而是本能地，像见到家里狗狗一样，想摸摸它，和它说几句话夸夸它，毛团儿也会给出相应的反馈，歪歪头，摇摇尾巴，眨眨眼。

这样自然的互动，都是得益于毛团儿背后的一整套多模态感知能力。

首先是位于毛团儿脑袋、下巴、耳朵和后背这些「敏感部位」的触觉传感器，只要抚摸、轻拍毛团儿，它就会非常愉快，还能识别动作的幅度、方向，给出不一样的反应。

凭借「鼻子」中的摄像头，以及「耳朵」重点麦克风，毛团儿有视觉和听觉感知能力，能够识别主人的表情，听懂主人的指令，给出对应的情绪和反馈。比如当主人夸夸它，它会欢呼雀跃；而当主人伤心哭泣时，它会「呜呜」地共情安抚。

这种设计让毛团儿摆脱了「一问一答」的机械交互，而是更接近真实宠物的互动方式。一个眼神、一个动作、一次抚摸，都可能成为交流的一部分。

除了各种反馈，我同样喜欢毛团儿的主动互动：「见」到主人靠近，就会愉快地摇尾巴欢迎，听到音乐还会跟随节拍摇头晃脑。

让毛团儿更真实，能进一步抓住用户的心，科沃斯还为其配备了一个「性格系统」：一出生就有温顺、阳光、粘人、敏感、暴躁的 5 种性格底色，以及开心、好奇、依恋等 7 种情绪。

这些设定看起来有点抽象，但在真实互动中却非常直观。

在日常的各种相处之间，用户能从不同的反馈中感知小狗不同的情绪表现。而随着时间推移，毛团儿会逐渐记住用户的互动习惯，并调整自己的行为方式。用户和毛团儿相处的过程，做出的每一个动作，说出的每一句话，都是在不断塑造它的个性。

只有借助能长期学习的大模型能力，才能让毛团儿真正摆脱了一个单纯「玩具」的形象，超越一台重复执行设定好的动作的机器，尽可能成为和用户一起生活玩耍的伙伴。

情绪价值，可以说是我们这个时代最稀缺的一种「品质」，如何让自己开心，成为了我们消费、决策的一大出发点。

盖洛普在 2023 年针对全球 140 多个国家调查显示，全球有至少 10 亿人口感到孤独，并且 19 岁至 29 岁的年轻人感到孤独的比例最高。

随着家庭、个人的原子化趋势，「孤独」渐渐成为了一种相当主流的情绪，但「陪伴」，并没有那么容易获得，它需要更多付出，因此，陪伴型机器人应运而生。

毛团儿通过自然、可预测又充满温度的互动，能为人提供即时的情绪安慰。一个眼神、一声回应、一段轻触，都会让人感受到被关注和理解，这是传统电子产品无法提供的。

比起以往在各种场合见到「只敢远观，不敢亵玩」的人形机器人，我很愿意将毛团儿抱在自己的怀里，不断抚摸，感受体温系统散发的热度，享受它的小动作和满意的哼哼声。

对于未来更多机器人来说，它们都要从这只小狗身上学习，如何跑进我们人类敏感的内心世界。

科沃斯的机器人全布局

毛团儿只是一个切面，是从情感维度的探索，科沃斯的家庭机器人布局，是一整套面向功能、学习与管理的具身智能战略。

本质上，科沃斯知名度最高的扫地机器人产品，本身也是一种「具身智能」，不过是面向「清洁」这一个维度的机器人，在 AWE 上，我们也看到了「地宝 X12」「地宝 T90 Pro」「窗宝 W3」这类产品。

但我们想象中的「家庭机器人」不应止步于此，更应该是一个「管家式」机器人，能够学习我们的需求，记得我们的习惯，实现我们家庭三维空间的管理。

对于这种需求，科沃斯的答卷，是「八界」管家机器人。

如果说扫地机器人解决的是「地面」的清洁任务，那么「八界」就是立体空间的智能管家，负责整理、归位、递送、收纳和协助。

仅仅「完成任务」并不够。科沃斯认为，对于「管家机器人」这种品类而言，自主学习是必备的能力，在最近大火的「龙虾」 OpenClaw 智能体的加持下，「八界」不只会根据指令被动执行，还能学习、理解。

传统的家庭机器人，比如扫地机器人，只是一堆「功能」的集合，还是「工具」的范畴；借助 OpenClaw，八界不为完成单一任务存在，它有长期的目标，能根据场景自我决策。

一个非常具体的场景是，当八界看到地上放着的一个物品，它不是直接抓取然后安置妥当，而是会理解、分析这个东西是什么、属于谁、通常放在哪里，以及现在「是否适合抓取」。

和毛团儿类似，八界也具有「养成」的能力，随着八界和用户相处的时间越长，它会将「经验」转化成「记忆」，辨认家中每个成员，理解他们的不同生活习惯、物品摆放。

简单来说，就是随着八界和用户相处的时间越长，它就越懂你，越个性化。

当八界、毛团儿、地宝放在一个场景之中，科沃斯完整的具身智能图景也得以显现：从工具，到管家，再到伴侣，不同的机器人各司其职，共同构成一个服务家庭生活的系统。

从单一设备到多机器人协同的变化，正是具身智能在家庭场景中的一个重要方向。

家庭里的智能机器人，不再是孤军奋战的设备，而是多态协作的队伍，这就是具身智能的未来方向

机器人走进家门，科沃斯准备好了

埃隆 · 马斯克放言，未来每一个家庭，都会有一个机器人。

过去两三年，具身智能从实验室的探索，登上晚会的大舞台，接受着聚光灯的洗礼，大众的认知和接受度也在不断提高，一个矛盾却渐渐成型：

机器人看起来很酷，但和我们的关系是什么？

其实，机器人走进家门，需要跨越的远非「科幻」与「现实」的鸿沟，而是「技术」到「实用」的门槛。

就像是扫地机，其实本质上就是「智能清洁机器人」，瞄准了家务清洁这个非常垂直的场景，真正实现了将人类从重复而繁重的清洁劳动中解放，成功验证了机器人对人类的实用价值。

对于这家全称为「科沃斯机器人」的企业来说，扫地机器人只是一个起点，只是机器人智能布局的一个板块。

随着多模态人工智能技术成熟，也到了科沃斯迈向下一个阶段的时机。如果说以前「扫地机器人」的核心是「扫地」，「机器人」只是附属；如今，科沃斯的目标，正从工具型家电，迈向多维度的智能伙伴。

于是在这届 AWE 上，我们看到了作为「管家」的八界，以及作为「伙伴」的毛团儿，它们比扫地机器人「地宝」走得更远，正在慢慢丰富科沃斯的「具身智能」阵列。

从扫地机，到八界和毛团儿，每一步都是一次坚实的技术接力：为了避障开发的多模态能力，为了学习家庭环境打造的机器学习算法，诸如此类的技术积累，都是科沃斯迈向具身智能一个个脚印，水到渠成，也顺理成章。

具身智能初创公司，将机器人领上表演台，让世界认识这种新技术，这当然是高难度的技术突破。

但想要跑通整个商业模式，不仅需要技术，还需要洞察，要将机器人从聚光灯下带走，领进每个人的家门。

当我看到 AWE 展馆里，不少路人都为毛团儿驻足，忍不住上手摸摸它的头，我相信，那个人机共存的未来，已经隐约可见。

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每年的 iPhone 春季发布会一结束，秋季发布会的新 iPhone 爆料往往就八九不离十了。

今年的看点，当然是折叠屏 iPhone，有消息称，苹果将为这款产品冠上 iPhone Ultra 的名字。

阔折叠、无折痕以及高达 2000 美元的售价，爱范儿此前也多次报道过。而据彭博社记者 Mark Gurman 最新爆料，折叠 iPhone 展开时，就是一台小 iPad。

折叠是 iPhone，展开像 iPad

苹果迟迟没有推出折叠屏手机，主要有两大顾虑——内屏太窄，折痕太深。

综合此前的产线动静来看，苹果打算用一台横向拉宽的内屏来解决第一个痛点——折叠 iPhone 的外屏和内屏有可能落在 5.5 寸和 7.8 寸附近，并且内屏不是常见的正方形，而是一块长宽比约为 1.4 比 1 的宽屏。

这个形态有些眼熟。

如果你对折叠屏市场有所了解，脑海里大概已经浮现出了初代 Pixel Fold 或是OPPO Find N2、华为 Pura X 的轮廓，明显有别于三星细长的遥控器造型。

也就是说一旦这台手机完全展开，你面对的几乎就是一块尺寸等同于 iPad mini 的内屏。

显然，以阔折叠形态，换取展开后较宽的内屏的固然没错，但又一个新问题顺理成章地摆在苹果面前：较宽的内屏意味着它的形态与传统手机有非常大的出入，怎么让这个形态好用？

根据 Mark Gurman 的爆料来看，苹果的对策，是给现有的 iOS 「动手术」——苹果打算沿着屏幕左侧加入侧边栏，并且要求开发者把 iOS 的界面适配成类似 iPad 的横屏模样。

同时，Android 手机让 iPhone 用户眼馋了多年的「分屏」功能也终于要落地了。在这块宽阔的内屏上，同时并排跑两个 app 将成为最基础的常规操作。

不过，这个类 iPad 的解决方案，并不意味着折叠 iPhone 上面会跑一个 iPadOS。爆料中直接指出苹果并没有打算将 iPadOS 引入折叠 iPhone，打不开原生的 iPad 软件，更不会有复杂的窗口化悬浮功能。而是维持 iOS 系统的简单多任务处理系统，在这个基础上打造更类似 iPad 的界面。

iPhone 与 iPad，依旧泾渭分明。

说到底，面对这台即将问世的设备，苹果恪守的逻辑底线极其清晰：在这台即将到来的折叠 iPhone 上，合上必须是干练的 iPhone，展开则像一台小 iPad。

Touch ID 回归，挖孔屏登场

聊完了软件生态的新消息，我们再看一下苹果的第二个顾虑：折痕太重。

折痕问题老生常谈，虽然从长久以来的读者反馈来看，这个问题往往是「用者无心，旁观者嫌弃」，一旦屏幕亮起，真正沉浸在内容里的人很难分心去注意那条沟壑。但对于苹果这家极其注重视觉效果的公司，的确很难忍受一条横跨屏幕的沟壑。

我们之前多次扒过苹果产线端的专利链条，他们与老对手三星达成了合作。

为了这块屏幕，苹果砸下重金，逼着三星放弃了沿用多年的 Y-OCTA 封装工艺，转而为苹果单独开发了一套 In-cell 触控方案。简单来说，这项技术直接把触摸传感器塞进了发光像素内部，变相削减了屏幕薄膜的厚度。

在折叠屏的物理世界里，屏幕哪怕薄上一微米，弯折时产生的应力就会成倍减少。更薄的屏幕结构，意味着更小的折叠阻力，也给光学胶留出了更充裕的填充空间。这正是苹果敢于叫板「无折痕」的核心底牌所在。

同时，苹果也很注重折叠屏幕的耐用性，希望解决折叠屏普遍存在的可靠性顾虑。

具体的技术细节可以看看这篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjgzMTAwODI0MA==&mid=2652423800&idx=1&sn=a4510a9c8cea7a2adacd47933d79987b&scene=21&poc_token=HJdUsmmjvhFuDC03HQ8hlsFS8FrO7vyR3l3Cr8ug

事实上，许多折叠屏手机都在攻克折痕问题，我们已经看到了 OPPO Find N6 的解决方案，而下半年的三星 Galaxy Z Fold 8，大概率也会将「无折痕」作为重点。

两大核心痛点都有了应对方案，这台机器的物理轮廓其实已经相当清晰。但当我们把目光扫向机身细节时，会发现在这台折叠 iPhone 上，苹果还是做了不少妥协。

根据此前的爆料，折叠 iPhone 的展开厚度约为 4.5mm，比目前的 iPhone Air 还要薄。

而最新的爆料指出，因为机身结构问题，折叠 iPhone 将舍弃 Face ID 为轻薄让路，转而采用 Touch ID 方案，集成在侧边电源键上。

自 2022 年的第三代 iPhone SE 之后，实体指纹解锁阔别主力机型多年，终于以一种无可奈何却又极其合理的姿态完成了回归。

随着 Face ID 的离开，我们熟悉的灵动岛也将不复存在。

内外屏的前置摄像头，都换成了占地面积更小的单挖孔。有消息称苹果其实也在内屏上挣扎过，同时测试了屏下摄像头方案，但最终因为画质原因还是选择了挖孔。

但好消息是，灵动岛的交互功能没有随着物理结构一起消失，系统提醒、实时活动等信息将依旧以你熟悉的方式运行。

翻看机身背面，这台标价昂贵的机器在影像模组上也做了减法。

Mark Gurman 称折叠 iPhone 将比目前的 Pro 系列少一颗摄像头，我们推测被砍掉的，大概率是极其吃厚度和空间的长焦。

从最近密集爆料的 CAD 图来看，这套双摄排布基本遵循 iPhone Air 的置顶高原设计，与假想中 Air 2 的形态不谋而合。

顺着这个思路往下看，实体 SIM 卡槽在这台机器上也没有了容身之所。此前的爆料指出，折叠 iPhone 将全面倒向 eSIM。

藏在机身深处的，是苹果打磨已久的自研 C2 基带以及 N1 通讯芯片。

显然，这台 iPhone 虽然亮点不少，但诸多妥协，也难以撑起 iPhone Ultra 的名号。

更重要的是，新形态的产品，通常也会拉低利润率。

有华尔街的分析师算过一笔账，哪怕在极力控制支出的情况下，这台折叠 iPhone 的 BOM 成本可能会高达 800 美元，远超常规直板机型四五百美元的区间。

极高的成本带来了高昂的定价，爆料指出它的售价定在 2000 美元，将大幅刷新 iPhone 的起售价。

比定价更让人喘不过气来的，是迫在眉睫的内部增长压力。

主打轻薄的 iPhone Air 试水遇冷，颠覆性的 AI 硬件又迟迟不见真容。在这样一个青黄不接的节骨眼上，传统的 iPhone 依然是撑起这座万亿商业帝国的绝对承重墙，不容有失。

作为家族里最昂贵的新面孔，折叠 iPhone 自然被推到了聚光灯下，扛起为苹果寻找新增长点的重任。

爱范儿过往的报道中，一直反复强调这个判断：

苹果选择进入一个市场的逻辑，从来不是基于「我也能做」，而是「我能做对」，并且做好。

但「后发制人」的经验，在折叠 iPhone 上也需要打个问号——

折叠屏早就不是什么新鲜形态。

各大手机厂商已经在屏幕材质、铰链齿轮、机身重量上卷到极致，把折叠屏从一个易碎的试验品，打造成了流水线上的成熟商品。

距离三星推出首款折叠屏手机已经过去了七年，连三折叠这样「秀肌肉」的产品都已经上市一年多了，此时苹果的折叠屏上市，多少会给人一种跟风的感觉。

在这个早已被透支了新鲜感的赛道上，单靠一块更平整的折叠屏或是一个适配大屏的系统，真的能让 iPhone Ultra 复刻 iPhone 6 Plus 的成功？

答案还不明朗。

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