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苹果 50 年,什么都被抄走了,除了这一样

2002 年,苹果申请了一项专利。

无关芯片、屏幕、系统这些「硬货」,只聚焦在一颗灯上——那颗 MacBook 合上后,机身前端小小的 LED 灯。

专利编号 US 6658577 B2,描述的是一个「呼吸状态 LED 指示灯」。苹果工程师研究了成年人静息状态下的呼吸频率,大概在 12-20 之间,于是取了下限,让这颗状态指示灯以每分钟 12 次的节奏明灭,亮起的过程比熄灭的过程略短,模拟一次真实的吸气与呼气。

专利中还特别写道:根据本发明,睡眠模式指示灯的闪烁效果模仿了呼吸的节奏,这在心理上对人有吸引力。

没有用户会拿秒表去计算这颗灯的频率,也不会有评测会提到这个细节,但苹果为它做了研究,最终选定了一个让人深夜看到时不会焦虑的频率。

这颗灯如何闪烁,几乎毫不影响它的功能,但却划出了一条关于「品味」的分明泾渭。

1

要聊到苹果的品味源流,自然离不开创始人史蒂夫 · 乔布斯,他对「品味」的近乎执拗,彻底塑形了这家企业。

虽然这件事本身相对私人化,每个人对所谓「好品味」都有自己的看法,但不可否认的是,对设计、艺术、禅宗天生就更有浓厚兴趣的乔布斯,确实具有普世意义上的好品味。

1973 年,乔布斯从里德学院退学。

但他没有马上离开学校,而是继续旁听一些课程,其中一门是书法课。教课的人名为罗伯特 · 帕拉迪诺,是一位前特拉普派修士,一笔一画间带着修道院的沉静与讲究。

▲ 罗伯特 · 帕拉迪诺

乔布斯在那里学到了衬线字体与无衬线字体,学到了字母之间微妙的间距调整,以及版面设计的诀窍。

十年后,当乔布斯在打造第一台 Mac 电脑时,这些在多数人眼里「无用」的知识又再次在他脑海里冒了出来。

因此,Mac 电脑采用了位图显示,可以支持无数种字体,苹果还聘请了专人和乔布斯一同设计了大量字体。

▲ Macintosh 上的字体

当时苹果的其他高层无法理解乔布斯对 Mac 字体的痴迷,认为这是在「浪费时间」。结果,这些漂亮的字体,以及其与激光打印机和图形功能的结合,让 Mac 催生出了桌面出版行业,并从中大举获利。

这是一个典型的「乔布斯品味」案例,乔布斯对此相当满意,并认为如果自己没上那门书法课,个人电脑时至今日都可能不会有漂亮的字体,因为 Windows 界面深受 Mac 影响。

在 Mac 之前,没人认为电脑屏幕上的字需要好看。

一个退学生从修士那里学到的书法美学,最终改写了全世界每一块屏幕上文字的面貌。乔布斯说这叫「connecting the dots」,将点连成线。

但能连上这些点的前提是,你得先有这些点。一个只活在代码和数据里的人,连不出这条线。

在他成长的时代,硅谷也同步崛起,大多数科技公司里,工程师地位无可挑战,设计师只是成本项,技术决策由效率和数据驱动。

这是纯粹的工具理性,什么跑得更快,什么转化率更高,什么能更节省成本,这些才是做产品的第一标准。

▲ 左边:Macintosh,右边:IBM PC,图源:Digitalfire

但在乔布斯眼中,设计师、艺术家和工程师一视同仁,甚至在苹果的很多时候,是先有了产品设计,然后乔布斯和艾维再去推动工程实现。

有时候,这些决定是相当「反常识」的。

iMac G3 外壳顶部有一个内嵌的提手,它几乎没有实际意义,因为这是一台台式电脑,没有人会提着它到处走。

艾维解释,加入提手的意义在于让这台计算机「平易近人」,让大众更愿意接触计算机,乔布斯非常支持这个设计,即使它成本高昂。

最终,世人永远记住了这个提手。

这说明,苹果遵循的是「价值理性」,追问的首先是「值不值得做」,然后才是「能不能做到」。

这是一种独立思考的能力,而不是照抄行业的现成答案,是看到千篇一律的选择时,跳出框架给出一个不一样的答案。

一家遵循工具理性的公司,会在睡眠指示灯上选最省电的方案;一家遵循价值理性的公司,会去研究人类的呼吸频率,然后为一颗灯申请专利。

乔布斯并不将自己视作单纯的企业家,也不认为自己的团队只是工程人员。在初代 Macintosh 电脑的机壳内部,有着这四十五人的签名,因为「真正的艺术家会在作品上签名」。

从皮克斯,到 iPad 2 发布会,乔布斯很喜欢提到一句 Slogan:「科技与人文的交汇」,不少人认为这是公关金句。

但你究竟在信奉着什么,产品会替你诉说一切。

2

品味并不只是「要做什么」,更多是知道「不做什么」。这种取舍的能力,自史蒂夫·乔布斯时代起,便被写入苹果的文化基因,成为了「极简主义」的核心表达。

这同样是一种必须经过独立思考才能得到的结果。极简主义不是「为减而减」,需要去审视那些习以为常的惯例,是真正必要,抑或是只是多余。

在乔布斯离开、斯卡利掌舵后,苹果曾经经历了一个「失去品味」的低谷。

那时,苹果推出了 Newton MessagePad,某种意义上说,它的理念接近 15 年后的 iPhone,是一台使用手写笔交互的触控掌上设备,几乎是当时的苹果唯一能称得上「创新」的产品。

但 Newton 过度追求功能的丰富性,外形极其臃肿,更像当年苹果鄙夷的 IBM 产品;更要命的是,这台产品出厂时有将近数千个漏洞,手写笔输入的效果很糟糕,明显是还没有打磨完全,当时市面s没有人喜欢这台设备。

毫不意外,等乔布斯回来执掌大权,立马不计成本直接大刀阔斧砍掉了 Newton 整个产品线。

对于 Newton 上这只「手写笔」,乔布斯更是深恶痛绝,「明明上帝给了我们 10 支手写笔,我们何必再发明一个?」

「臃肿」的问题不止停留在单一产品设计上,当时的苹果电脑同时在售卖 Apple II、Macintosh、Lisa、Performa 等产品线,定位重复,亮点匮乏,销量低迷。

所以,乔布斯直接对整个产品线动手术,70% 的品类被去除,然后画了一个四宫格,将他们需要做的电脑品类数量压缩到最少。

这个动作,已经成了商学院课堂上的经典案例,但讲的都是「聚焦」「战略收缩」这些更「专业」的解读。

其实乔布斯想得还真没那么多,他只是觉得,这些产品不配存在。

所有人都会做加法。但知道该删什么、敢删什么,这需要判断力。

在 iPod 诞生之前,市场上已经有不少 MP3 播放器,它们功能更多,按钮更丰富,文件管理更灵活,但没有人觉得它们好用——只能装 16 首歌,并且功能眼花缭乱。

iPod 反其道而行之,交互被删剩一个转盘,和听歌无关的功能统统去掉,必须要交由 Mac 完成。

于是乎,iPod 几乎只为「聆听」一个行为服务,不能做歌单,不能删歌,却能装下 1000 首歌曲。这也是因为乔布斯立下了一个规矩:iPod 上所有功能使用,按键次数都不能超过三次

至今,我仍然钟情 iPod 的「转盘」,它用简单直觉的动作,替代了过去需要不断按下按钮的繁琐操作。

本质上,这是一种对常规的反叛,交互不一定需要通过按钮完成,跳出框架反而会有更合理的解决方式。

类似的决断,在将近 15 年后出现在了苹果的另一款音频产品上。

似乎自电器诞生起,「电源键」就如影随形。人们从不追问它为何存在,反倒是在它消失时,质疑才会汹涌而来。

但在 AirPods 去掉电源键之后,用户才发现,不受「关机」制约,体验竟变得如此畅快舒服,自然而然,几乎无需思考。

▲ AirPods Pro

所以你看现在的 TWS 无线耳机,哪里还有什么开关,所有人都习惯了打开盖子直接把耳机塞进耳朵的动作。

大多数公司的产品决策由数据驱动,要做大量的市场调查,去了解用户要什么,竞品做了什么,什么趋势正在起来。

苹果的产品决策由一个更刺眼的问题驱动:这个东西有没有必要出现在世界上?

前者是在回应市场,后者则直接定义市场。

我们看到的极简主义,只不过是这个过程最终呈现的结果,而推动它产生的判断力,就是「品味」。

3

在乔布斯小时候,他的父亲保罗 · 乔布斯教导他:做一个衣柜,哪怕是贴墙看不见的背面,也不应该用胶合板敷衍,而应该继续用一块漂亮的木头,因为你知道它始终在哪里。

▲ 左:Paul Jobs,右:Steve Jobs

在看不见处下工夫,在无用之用上较真,一直是乔布斯和苹果的不妥协之处。

对于 Apple II 内部的电路板布局,乔布斯要求设计得尽善尽美,芯片、插口都要排列整齐,即使很多人不关心也看不见。

时至今日,苹果产品全面采用封闭式设计,个人用户很难自行打开一台 Mac,但从最昂贵的 MacBook Pro,到最便宜的 MacBook Neo,内部的电路板排布,依旧执拗地遵守着对称美学。

我相信世界上绝大部分人都很难理解,为什么苹果要将 Home 键和触控板做成不可按压的平面,然后再用 Tapic Engine 来模拟按动的手感,这样做的成本更高,且用户获得的反馈感几乎没有不同的。

但通过这种方式,苹果几乎将这两个部分的接缝完全消除,也没有影响任何用户体验。

和力度 Home 键一同问世的,是那台经典的 Jet Black iPhone 7,通过技术层面尽可能挤压物理接缝,再通过通体的高光掩盖这些感知上的「缝隙」。

最终,连正面的那颗标志性的按钮,都彻底融入了玻璃之中。

如果说这弥合了手机物理的接合处,那么 Apple Watch 那颗手感以假乱真的数字表冠,则抹平了交互上的「缝隙」。

苹果利用振动马达,赋予一颗平滑的旋钮齿轮般的转动感,让第一次面对 Apple Watch 这个新兴物种的用户,可以将以往操作机械手表指针的经验,平滑转移到操作 Apple Watch 的应用界面上。

这不是一种炫技——既然是「炫」,那必然是大部分用户能明确感知到的细节,但多数用户不关心 MacBook 里面长什么样,也不会意识到这些按钮背后的玄机。

这是一种比「完美主义」更深一层的追求,产品的完整性不由用户的注意力边界来定义。

好不好,不取决于有没有人在看,只取决于你是不是真的想把它做「好」。

4

现在随便走进一家消费电子品牌门店,各种产品上或多或少的白色、圆角、留白、克制设计,门店的玻璃幕墙和木质长桌,都不难发现苹果的影子。

▲ 北京三里屯 Apple Store

这些东西都是可以被计算的,可以拆解为流程、参数、方案,然后在另一个生产线上组装。

但品味本身无法被复现,你可以模仿别人的品味和设计,这个行为本身就暴露了你本身没有品味。

品味也没有参数,写不进规范,却支撑着所有决定,最终来到我们手上的产品,品味定义了它的一切。

50 岁的苹果,给这个行业,甚至这个世界最重要的一课,就是品味。

这不是说,苹果之前就不存在「有品味」的企业,但作为全球最有影响力的科技公司,苹果确实极大推动了全世界人民对品味的关注,面对一个产品,除了它好不好用,耐不耐用,我们已经完全习惯用「品味」去评价。

被品味所成就的苹果,如今更是被放在了大众更严格的「品味」放大镜下去审判,每一个细节都无所遁形。

不可否认,如今的苹果已不再是乔布斯与艾维时代的品味巅峰,产品设计更容易向功能和实用性妥协,也不再像以往那样,极度重视一些细枝末节,甚至还有一些被批评「没品位」的时刻。

▲ iPad Pro 广告,近年来苹果创意「翻车时刻」之一

不过,即使售价 3000 多元的 MacBook Neo,上手依旧是熟悉的铝合金机身细腻手感和扎实做工,在同价位几乎无出其右,低价但不廉价,这依旧是当下稀缺的品质和品味。

如果说苹果 50 年最大的遗产,我认为是证明了一件事:

在一个被工程效率和数据理性统治的行业里,品味可以赢。一家把价值判断置于工具理性之上的公司,赢了。

在今天,这个结论比以往任何时候都更值得被重新看见。

我们正在进入一个 AI 为所有人拉高平均线的时代。AI 能写出 80 分的文案、做出 80 分的设计、生成 80 分的代码。能力差距正在被快速抹平,「还不错」变得前所未有地容易获得。

但 AI 只是让抹平了门槛,天花板依旧在别处。

从 80 分做到 90 分,靠的还是专业能力;但从 90 分到 100 分,只有品味能突围,在 AI 给出的海量选项中,能够知道要什么,不要什么,知道什么才是更好的,比以往都要更重要。

计算可以穷举方案,却无法决定方向;数据可以逼近最优,却做不出判断。

这种能力,只能在人漫长而反复的审美积累与价值排序中生长出来。

这就是品味,那个唯一抄不走的东西。

品味,即苹果。

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所有人都在追赶 AI,但有个真相被忽略了……

2026 年,AI 的效率高到每天都像愚人节。当我们都在焦虑被时代抛下时,回头看看科技公司们曾经的「离谱脑洞」才发现:科技跑得再快,最终还是为了回到生活里。曾经的玩笑,给未来铺好了路。

来,看个视频,放松下。

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早报|Claude Code 50万行代码「被开源」/OpenAI最大融资落地,估值接近万亿/招行董事长:员工很少准点下班,企业文化是最大护城河

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Claude Code「被开源」,隐藏功能「赛博宠物」和永久记忆 AI 提前曝光

🍎

苹果回应国行 AI 意外上线:软件问题,上线时间待审批

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微信上线压缩包免解压预览功能

🛑

DeepSeek 又崩了,这次火速修复

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中兴通讯:正推进新一代豆包 AI 手机

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Meta 推行「AI 转型周」,全员用 Claude Code 搞黑客马拉松

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真我全面接入 OPPO 售后体系

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千问测试「引证」功能,AI 回答支持信源核查

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长安汽车获批 L4 Robotaxi 测试牌照

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华为去年营收 8809 亿,智能汽车业务暴增 72%

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智谱交出上市首份年度成绩单

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联想控股去年收入 6060 亿创历史新高

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招行董事长:员工很少准点下班,这才是我们最大的护城河

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Waymo 联席 CEO:自动驾驶技术终将进入私家车

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OPPO Find X9 Ultra 定档 4 月 21 日

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支付宝推出国内首个「支付集成 Skill」

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TRAE 旗下 AI 协作产品 SOLO 开放内测

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B 站下线「猜你喜欢」算法、上线新算法

重磅

Claude Code「被开源」,隐藏功能「赛博宠物」和永久记忆 AI 提前曝光

昨天下午,开发者 Chaofan Shou 在 X 发文,直接放出了 Anthropic 旗下命令行工具 Claude Code 的完整源码压缩包,引发开发者社区广泛关注。该帖子数小时内浏览量突破 1200 万次。

事件起因是 Anthropic 在向 npm 公共镜像库发包时,忘记删除 .map 文件(Source Map)。这类文件的作用是将压缩、混淆后的生产代码映射回原始源码,方便本地调试,但在正式发布时将其删除是基本操作。

正是这一失误,导致近 2000 份文件、超过 50 万行 TypeScript 代码在网上公开裸露。

在已泄露的源码中,开发者们扒出了多个尚未发布的功能。讨论度最高的是代号 BUDDY 的项目——一个计划内置于终端的「赛博宠物」系统。

宠物根据用户 ID 的哈希值生成,每人独一无二,预设了 18 种生物形态,包含鸭子、龙、水豚、幽灵等,并设有从「普通」到「1% 传奇」的稀有度体系,以及五项动态数值:DEBUGGING(调试力)、PATIENCE(耐心)、CHAOS(混沌)、WISDOM(智慧)和 SNARK(阴阳怪气值)。

源码显示,该功能原计划于 4 月 1 日至 7 日作为彩蛋预热,5 月份向 Anthropic 内部员工开放内测。

另一个备受关注的功能是代号 KAIROS 的「永远在线」AI助手。该助手能够跨会话保持持续记忆,将用户的工作习惯和项目背景存储在私密目录中,并有权限主动发起任务。

值得注意的是,源码中还包含一个名为「Nightly Dreaming(夜间做梦)」的机制——在夜间自动启动后台进程,回溯当天交互内容,剔除冗余信息,将核心内容沉淀为长期记忆,以防止上下文日志无限膨胀。

🔗 相关阅读:不开玩笑,Claude Code源码泄露,50万行代码被扒光

大公司

软银、英伟达领投,OpenAI 史上最大融资落地

OpenAI 今日凌晨宣布完成新一轮融资,融资规模达 1220 亿美元,融资完成后公司估值为 8520 亿美元。

本轮融资由亚马逊、英伟达和软银共同领投,其中软银与 a16z、D. E. Shaw Ventures、MGX、TPG 以及 T. Rowe Price 旗下账户联合领投。微软作为长期合作伙伴继续参与跟投。

值得关注的是,OpenAI 此次首次向个人投资者开放参与渠道,通过银行渠道募集超过 30 亿美元。

在资金用途方面,OpenAI 表示将继续大规模投入 AI 芯片采购、数据中心建设及顶尖人才招募。

在业务数据方面,OpenAI 披露 ChatGPT 目前每周活跃用户接近 9 亿,付费订阅用户超过 5000 万,月活跃用户数量预计即将突破 10 亿。公司月收入已达 20 亿美元,企业业务占总收入比例超过 40%。

API 平台每分钟处理 token 数量超过 150 亿,Codex 每周活跃用户超过 200 万,过去三个月增长 5 倍,月环比增速超过 70%。

🔗 相关阅读:刚刚,OpenAI 创下史上最大融资纪录,估值逼近万亿

苹果回应国行 AI 意外上线:软件问题,上线时间待审批

昨天,国行 iPhone 设置页面短暂出现「Apple 智能与 Siri」选项,引发热议。不过,该入口随后被迅速移除,已下载模型的用户功能也一并被收回。

据了解,本次推送是由于软件问题,国行 iPhone 和 iPad 曾短暂可以下载其他地区适用的设备端 Apple 智能并启用该功能。该问题已被苹果迅速修复。

Apple 智能尚未在国行设备推出,推出时间依监管部门审批情况而定。

曝新版 Siri 将支持一句话同时完成多个指令

据彭博社报道,苹果正在测试一项新的 Siri 功能,允许用户在单次指令中同时处理多个请求。

这项功能将作为 iOS 27、iPadOS 27 和 macOS 27 的组成部分,用户可以在一句话中向 Siri 发出多项指令,如同时查询天气、创建日历事项并发送一条消息。

苹果此次改造的目标,是将其打造为一款能够理解上下文信息(包括用户的个人信息与屏幕内容)的智能助手。

此外,苹果还在探索升级系统键盘,通过类似 Grammarly 的方式扩展自动更正功能,提供替代词建议。不过该功能是否最终发布尚未确定。苹果近日已对键盘算法进行了更新,以改善「缺字」问题。

苹果预计将于当地时间 6 月 8 日的全球开发者大会(WWDC)上正式发布新版 Siri 及 Apple Intelligence 的相关功能。

微信上线压缩包免解压预览功能

昨天,微信官宣上线压缩包「预览」功能,现在无需下载或解压,点击压缩包后选择「预览」即可直接查看其中内容,不占用本地存储空间。

在查看模式上,预览界面右上角提供视图切换按钮,支持在列表与图片视图之间自由切换,方便用户快速浏览压缩包内的图片等核心内容。

此外,用户还可以在预览状态下选择单个或多个文件,直接执行保存、转发或收藏操作,无需将整个压缩包全部解压下载。

DeepSeek 又崩了,这次火速修复

昨天 17:30 左右,DeepSeek 再度出现「网页/API 性能异常」,大量用户反映平台处于「服务器繁忙」状态,官方随即展开调查。截至 18:05,DeepSeek 服务状态页面显示问题已排除,服务恢复正常。

值得注意的是,本次故障距上一次大规模宕机不足三天。3 月 29 日 21:35,DeepSeek 网页端和 App 同时出现无法发起新对话、已有对话频繁中断的情况,故障持续近 12 小时,直至次日上午 10:33 才正式修复,创下该平台上线以来最长中断纪录。

中兴通讯:正推进新一代豆包 AI 手机

据界面新闻报道,中兴通讯昨日在 2025 年度业绩说明会上披露,公司正与字节跳动等生态伙伴深化合作,共同推进新一代豆包 AI 手机的研发与落地,预计将于今年第二季度中晚期发布,目前正推进相关认证工作。

Meta 推行「AI 转型周」,全员用 Claude Code 搞黑客马拉松

据《商业内幕》报道,Meta 正在内部推行名为「AI 转型周」(AI Transformation Week)的密集 AI 培训计划,鼓励全体员工积极尝试 AI 工具,并借助 Claude Code 构建实际项目。

今年 3 月,多个团队相继举办了 AI 周活动,内容涵盖黑客马拉松、内部工具演示以及 AI 智能体(Agent)的实操体验。

据悉,Meta 已为各团队设定了差异化的 AI 工具采用目标,并在旗下 Reality Labs 部门推行「AI 原生」重组——将员工重新定义为「AI 构建者」,并以 AI 原生「小组」(Pod)为单位重新编排团队结构。

上周二,Meta 首席技术官 Andrew Bosworth 宣布将亲自主导公司内部 AI 应用推广工作,该项目在内部被称为「AI for Work」。Bosworth 在 X 平台发文表示:「这些工具有望赋予每位员工更强大的能力去完成工作。」

值得注意的是,就在部分员工参加 AI 培训的同期,Meta 对 Reality Labs 及其他部门进行了数百人规模的裁员。

真我全面接入 OPPO 售后体系

昨天,真我手机宣布,自今天起,realme 将全面接入 OPPO 售后服务网络,realme 用户原有售后权益基本保持不变,并将同步享受更优质的服务升级。

官方表示,依托 OPPO 全国近千家官方服务中心,realme 用户可就近享受便捷售后支持,门店提供面对面专业维修,工程师持证操作,维修品质更有保障。

千问测试「引证」功能,AI 回答支持信源核查

千问近日上线了一项名为「引证」的新功能,可对涉及新闻时事、政策动态等需引用外部信源的回答内容进行二次事实核查。目前该功能仍处于测试阶段。

实际体验中,「引证」按钮仅在用户提问涉及新闻时事、政策动态等需参考网络信息的内容时,才会出现在回答末尾。

点击后,系统将自动进入核查模式,对回答中的关键信息进行智能标注:有可靠、可交叉验证的权威信源支持的内容以绿色高亮显示;信息来源模糊、存在矛盾,或尚未被主流媒体证实的内容则标记为红色,并提示「需进一步核查」。

长安汽车获批 L4 Robotaxi 测试牌照

昨天,长安汽车官宣,正式获批 L4 级 Robotaxi 测试牌照。经重庆市永川区智能网联汽车政策先行区六部门联合审议全票通过,长安汽车成为国内首批拥有全合规、全场景 L4 级无人驾驶实测资格的车企。

在技术路线上,长安汽车 L4 级 Robotaxi 基于旗下天枢智能「端到端同源」架构,与量产 L2、L3 车型实现底层算法高度复用,训练数据覆盖城市通勤、高速干线、拥堵路段及恶劣天气等复杂场景。

华为去年营收 8809 亿,智能汽车业务暴增 72%

昨天,华为发布 2025 年年度报告,披露全年核心经营数据与业务进展。

  • 销售收入 8809 亿元,同比增长 2.2%,净利润达 680 亿元,同比增长 8.7%;
  • 经营活动现金流同比大增 44.1%,达 1274 亿元,创近五年新高;
  • 研发费用支出 1923 亿元,约占全年收入的 21.8%,近十年累计研发投入超 1.38 万亿元。

各业务板块表现分化明显,智能汽车解决方案业务以 72.1% 的同比增幅领跑,数字能源业务增长 12.7%,ICT 基础设施与终端业务保持稳健,云计算业务则小幅下滑 3.5%。

  • 鸿蒙生态:截至去年底,搭载 HarmonyOS 5 和 HarmonyOS 6 的终端设备突破 3600 万台,注册开发者超 1000 万人,应用市场可获取应用和服务突破 35 万款;
  • AI算力:昇腾 384 超节点已规模服务于互联网、金融、运营商等行业,昇腾开发者超 400 万,鲲鹏开发者超 380 万,合计合作伙伴超 9800 家;
  • 数字能源:逆变设备全球发货量约 185 吉瓦,累计助力客户生产绿电超 2 万亿度,减少二氧化碳排放约 10.6 亿吨。

轮值董事长孟晚舟在年报致辞中将人工智能定性为「人类历史上最后一场技术变革」,并明确表示华为将坚持「以硬件为主要盈利模式」,战略聚焦「集群 + 超节点」规模算力,持续推动鲲鹏昇腾「无处不在」。

此外,华为昨晚发布公告称,根据公司轮值董事长制度,汪涛将在 2026 年 4 月 1 日 ~ 9 月 30 日期间,当值轮值董事长,主持公司董事会及董事会常务委员会。

智谱交出上市首份年度成绩单

智谱昨日发布上市以来首份年度业绩公告。

2025 年全年,公司实现总营业收入 7.24 亿元人民币,同比增长 131.9%;年内亏损 47.18 亿元,同比扩大 59.5%;经调整净亏损 31.82 亿元,同比扩大 29.1%;每股亏损 12.03 元。

营收增长主要来自三条核心业务线:开放平台及 API 收入 1.90 亿元(同比增长 292.6%),企业级智能体收入 1.66 亿元(同比增长 248.8%),企业级通用大模型收入 3.66 亿元(同比增长 70.5%)。

毛利率则由去年的 56.3% 下降至 41.0%,公司在业绩公告中将此归因于云端部署业务占比提升,以及本地化部署业务毛利率的阶段性下降。

亏损扩大的核心驱动因素是持续加码的研发投入。2025 年,智谱研发开支达 31.80 亿元,同比增加 44.9%,主要源于员工成本上升及向第三方算力供应商支付的计算服务费用增加。

今年 1 月 8 日,智谱以每股 116.20 港元在港交所主板挂牌上市,募集资金总额约 50 亿港元(含超额配售)。上市以来股价一路走高,截至昨日收盘,累计涨幅近五倍,总市值约 3092 亿港元。

联想控股去年收入 6060 亿创历史新高

昨天,联想控股发布 2025 年全年业绩公告。

全年收入 6060 亿元,同比增长 18%,首次突破六千亿元大关,创历史新高;净利润 98 亿元,同比增长 28%;归属于公司权益持有人净利润 10.6 亿元,同比大幅增长 698%。

核心驱动力来自旗下联想集团。去年,联想集团收入同比增长 20% 至 5604 亿元,AI 相关收入同比增速超 140%,已占联想集团收入比重近 30%。

  • PC 业务:去年第四季度全球市场份额达 25.3%,是统计数据以来首家超过 25% 市占率的 PC 厂商;AI PC 实现三位数增长,第四季度已占联想 PC 总出货量逾 30%,在 Windows AI PC 类别中稳居全球第一;
  • 基础设施方案业务(ISG):收入同比增长 37% 至 1,262 亿元,AI 服务器实现三位数增长,第四季度订单储备超千亿元;联想在今年 1 月的 CES 上携手英伟达推出新型 AI 推理服务器及「联想人工智能云超级工厂」;
  • 方案服务业务(SSG):收入同比增长 19% 至 687 亿元,连续 19 个季度保持双位数增长,营运利润率维持 20% 以上。

招行董事长:员工很少准点下班,企业文化是最大护城河

据澎湃新闻报道,招商银行董事长缪建民昨日在该行 2025 年度业绩发布会上表示,招行真正的「护城河」并非零售业务或金融科技,而是将「以客户为中心」的理念内化为企业文化,并转化为员工日常行为。

缪建民以员工日常行为举例:下午 5 点后前往招行分支机构,会发现员工很少准点下班;2025 年度业绩公布后,董事会办公室同事仅用两天时间便完成了厚厚的分析师及投资者沟通材料。

这就是公司文化,我觉得这是最大的护城河。因为理念也好,经营也好,技术也好,都是靠人来推动运营的。

他进一步强调,若缺乏这种文化与凝聚力,其他护城河终将倒塌。缪建民表示,招行在银行业下行周期中始终能跑赢大市、优于同行,根本原因正在于此。

💡 Waymo 联席 CEO:自动驾驶技术终将进入私家车

据《商业内幕》报道,Waymo 联席 CEO Dmitri Dolgov 近日在接受采访时表示,该公司的自动驾驶技术最终将进入私人乘用车市场。

Dolgov 在采访中表示,Waymo 旗下的产品线未来将走向「融合」。

现在你可以通过 Waymo 的 App 打车,未来这套技术会出现在你自己的车上,这是可以预见的方向。

Dolgov 同时指出,私家车场景尤其适合在商业密度不足的地区落地。

技术层面的问题已经解决,但如果你身处偏远地带、出行需求稀少,Waymo 的叫车服务在那里备车待命,显然不划算。

新产品

OPPO Find X9 Ultra 定档 4 月 21 日

昨天,OPPO 正式宣布将于 4 月 21 日 19:00 举行 OPPO x 哈苏影像新品联合发布会,发布年度影像旗舰 Find X9 Ultra 与 Find X9s Pro 两款新机。

据爆料,Find X9 Ultra 将搭载 2 亿像素 LYT901 主摄(光圈 F1.5),潜望长焦则采用 5000 万像素 JNL 传感器,支持原生 10 倍光学变焦。

OPPO 官方透露,该机行业首创 5 反射棱镜设计,等效焦距可达 460mm,对应 20 倍光学品质变焦,至高支持 120 倍数码变焦。

Find X9s Pro 同样主打影像,据爆料将搭载联发科天玑 9500 芯片,并配备双 2 亿像素镜头系统、搭载「7K 级」大容量电池。

支付宝推出国内首个「支付集成 Skill」

支付宝昨日正式发布国内首个「支付集成 Skill」,将基础支付能力封装为标准化组件,面向 Vibe Coding 开发者开放使用。

开发者只需通过三个步骤即可完成接入:下载「支付宝支付集成 Skill」、在开发工具中完成安装,随后以自然语言描述收款需求,AI 便可自动完成支付功能的集成,整个流程无需手动编写支付对接代码。

TRAE 旗下 AI 协作产品 SOLO 开放内测

昨天,TRAE AI 宣布,旗下 AI 协作产品 SOLO 桌面端与网页端正式开放用户内测。

SOLO 采用全新三栏工作区设计,项目文件集中管理、任务进度实时可见,并集成多类 Skills 与工具,支持按需调用。

在智能体架构上,SOLO 引入双模式设计——通用任务模式(MTC)与代码开发模式(Code),分别面向写方案、做分析和写代码等不同场景。Code 模式下,桌面端与网页端可随时协同,多个任务可同时在后台并行运行。

文件处理能力方面,SOLO 支持 JSON、Python、PPTX、CSV 等多种格式,所有产出直接在工具面板中展示,用户可随时评论与修改,实现更直观的成果迭代。

蚂蚁灵波开源 2.71TB 深度数据集

蚂蚁灵波科技昨日正式开源大规模 RGB-D 深度数据集 LingBot-Depth-Dataset,总数据规模达 2.71TB,包含 300 万对高质量样本,是目前开源社区中规模最大的真实场景 RGB-D 数据集。

据悉,此次开源的数据集每条样本均包含 RGB 图像、传感器原始深度图和真值深度图,可直接用于深度估计与深度补全任务的训练和评估,有助于提升模型在不同设备和场景下的训练、适配与评估能力。

摩尔线程开源机器人仿真加速方案

摩尔线程昨日正式开源 MuJoCo Warp MUSA,这是具身智能领域首个基于 MUSA 架构的全功能 GPU 加速物理仿真后端。

MuJoCo 是由 DeepMind 维护的高精度物理引擎,已被 OpenAI Gym、dm_control 等主流平台广泛集成。摩尔线程此次为其增加了 MUSA 原生支持,使国产全功能 GPU 得以直接参与机器人物理仿真与强化学习训练。

官方数据显示,使用摩尔线程旗舰智算卡 MTT S5000,在宇树 Go2 四足机器狗平地运控训练中,单卡处理 4096 个仿真环境仅需 78 秒,相较多核 CPU 的 280300 秒实现约 40 倍加速,原本耗时数周的训练可在 1 小时内收敛。

难度更高的宇树 G1 人形机器人动作跟踪任务中,单卡约 4.8 天完成模仿学习收敛;扩展至 32 卡分布式训练时,收敛速度接近线性提升,最快约 3.6 小时即可完成。

💻 GitHub: https://github.com/MooreThreads/mujoco_warp_musa

新消费

B 站下线「猜你喜欢」算法、上线新算法

B 站宣布今天零点起正式下线「猜你喜欢」算法,届时平台将不再根据用户的历史行为和个人喜好来推荐主页内容,同时上线全新的推荐算法。

值得注意的是,B 站官方随后还发文进一步解释了本次变化的细节:

届时,将不再只推荐「猜你喜欢」的内容,你还可以选择切换成「猜别人喜欢」的内容。

新功能限时上线 24 小时,或为愚人节彩蛋

一网店推「地球使用费」:退货运费不退还

户外品牌 Patagonia 天猫旗舰店近日宣布推出「地球使用费」机制,对每笔订单单独收取包装及物流费用,首件商品收取 15 元运费,每增加一件加收 5 元。官方说明概括如下:

若消费者最终确认收货且不退换货,这笔运费将在 24 小时内原路退还;若发生退换货,运费则不予退还,并将全额捐赠给 SEE 基金会旗下「1% 地球税」环保公益项目。

值得注意的是,该店同时声明不开通运费险,若因个人原因(尺码、颜色、不喜欢等)申请退换货,运费须由消费者自行承担。

名创优品 2025 年报:收入增三成,TOP TOY 出海加速

昨天,名创优品发布 2025 年度业绩:

全年总收入达人民币 214.44 亿元,同比增长 26.2%;经调整净利润为人民币 28.98 亿元,同比增长 6.5%。

受永辉超市亏损拖累,集团按国际财务报告准则计算的年内净利润大幅下滑至人民币 12.10 亿元,较上年同期的人民币 26.35 亿元减少约 54%,主要源于名创优品于今年第一季度完成对永辉约 29.4% 股权的收购。

门店扩张方面,截至去年底,名创优品品牌全球门店总数达 8151 家,其中中国内地 4568 家,海外 3583 家,较 2024 年底净增 647 家。

TOP TOY 门店增至 334 家,其中 30 家位于海外市场,这是 TOP TOY 自 2024 年四季度启动全球化以来的首次大规模海外布局。

会员方面,中国内地名创优品累计会员总数突破 1.12 亿人,较上年增长 17.8%;美国市场累计会员数增长尤为突出,同比增长 150.3%,达约 440 万人。

鸣鸣很忙交出首份年报,收入 661 亿元、县城门店占六成

昨天,量贩零食连锁鸣鸣很忙集团公布 2025 年度业绩报告,全年收入突破 661 亿元,净利润同比增长近 181%。

  • 净利润 23.3 亿元,同比增长 180.9%;
  • 毛利率由 7.6% 提升至 9.8%,毛利达 65.1 亿元,同比增长 116.9%;
  • 门店总数由 2024 年底 14394 家增至 21948 家,约六成门店位于县城及乡镇,县城覆盖率约 75%;

集团旗下「零食很忙」与「趙一鸣零食」双品牌继续保持互补布局,以加盟模式为主(加盟店占比 99.9%)。集团计划未来持续深耕下沉市场,并推进 AI 调度、智能补货等数字化能力建设。

好看的

《AI 纪录片》在美上映:Altman、Amodei、Hassabis 齐聚

据《商业内幕》报道,由奥斯卡获奖导演 Daniel Roher 与 Charlie Tyrell 联合执导的 AI 纪录片《The AI Doc: Or How I Became an Apocaloptimist》(AI 纪录片:或我如何学会与末日共存)已于昨日(3 月 27 日)登陆美国院线。

在受访者阵容上,影片邀请到了 OpenAI CEO Sam Altman、Anthropic CEO Dario Amodei、Google DeepMind CEO Demis Hassabis 等 AI 领域核心人物,还有多位 AI 伦理与风险专家。马斯克原本也在受邀之列,但据导演透露,他「太忙了」,最终未能出镜。

影片以 Roher 即将为人父的个人视角切入,试图厘清 AI 技术的现状、潜力与风险。「apocaloptimist」(末日乐观主义者)一词贯穿全片,折射出创作者对 AI 时代的复杂情绪——既充满忧虑,又抱有期待。

影片也直面了 AI 竞赛背后的商业逻辑。Altman 在片中坦承,在同等条件下,愿意在安全上走捷径的一方往往能抢占先机,但他同时表示 OpenAI 正利用自身的领先优势投入更多时间进行安全测试。

尽管影片弥漫着对 AI 失控的隐忧,Altman 仍对未来表达了个人层面的乐观:「我不担心孩子们在一个有 AI 的世界里成长。」影片最终以 Roher 迎接新生儿的私人影像作结,将宏大的技术命题落回到一个普通父亲对未来的期许之上。

影片目前在烂番茄上获得 89% 的新鲜度(基于 35 位影评人),Metacritic 综合评分为 60 分,评价呈「褒贬不一」态势。

《消失的人》官宣定档五一

昨天,电影《消失的人》官宣定档五一,并同步发布「屋内有人」版定档预告及「楼中谜」版定档海报。

影片由程伟豪编剧并执导,郑恺、刘浩存领衔主演,邱泽特别主演。故事聚焦于一栋普通居民楼,唐宇(郑恺 饰)、林雨彤(刘浩存 饰)、严午(邱泽 饰)等住户的平静生活被一系列离奇事件打破。

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不开玩笑,Claude Code源码泄露,50万行代码被扒光

世界是个巨大的草台班子。

今天下午,开发者 Chaofan Shou 发了一条推文,直接放出了 Anthropic 最新命令行工具 Claude Code 的完整源码压缩包 src.zip。

这条推文迅速在开发者圈子里炸开,几个小时内浏览量突破 530 万。

评论区瞬间热闹起来,用户 @ai_for_success 只说了一句:「快给 Dario 打电话!」(Dario Amodei 是 Anthropic 的 CEO);

有网友直接爆粗:「见鬼了。」另一位开发者 @realsigridjin动作更快,已经把泄露的源码备份到了 GitHub,仓库名叫 instructkr/claude-code,标注为「Claude Code Snapshot for Research」。

也就是说,即便 Anthropic 紧急删除原文件,代码也已经在开源社区里永久留存了。这次泄露的体量相当惊人:近两千份文件、超过五十万行 TypeScript 代码,全部在网上裸奔。

▲附上地址🔗 https://github.com/instructkr/claude-code

只是,这么大一家 AI 独角兽,核心代码怎么就泄露了?答案说出来都让人哭笑不得:他们往 npm 发包的时候,忘了删 .map 文件。

不过,当全球开发者蜂拥扑向这份源码时,很难不发出惊叹,因为在这份本不该公开的代码里,除了 Claude Code 源代码,Anthropic 藏着一整套极其浪漫又硬核的 AI 蓝图:

有能在终端里陪你写代码的赛博宠物,还有会在半夜自己「做梦」整理记忆的常驻 AI 助手。

一场史诗级的公关灾难,硬生生变成了一场震动业界的「野生发布会」。

一次低级失误,撕开了 Claude Code 的秘密

在聊那些让人兴奋的未来功能之前,得先看看 Anthropic 眼下有多狼狈。

如果你最近用过 Claude 的 API,大概率遇到过一个诡异的问题:你的使用额度像漏水的浴缸一样,以完全不正常的速度疯狂往下掉。目前 Anthropic 官方还在焦头烂额地排查这个让 Token 消耗暴增的 Bug。

屋漏偏逢连夜雨,Token Bug 还没修好,底裤又被扒了。

这次闯祸的 .map 文件(Source Map),前端和 Node.js 开发者都不陌生。

它的作用是把压缩、混淆后的生产代码映射回原始源码,方便开发者本地调试。但正式发布到 npm 这类公共镜像库时,删掉 .map 文件是写在每本新手教程第一页的基本操作。

然而,一向把「安全、谨慎」挂在嘴边的 Anthropic,居然犯了这种实习生级别的错误。

泄露的架构本身也足够震撼:四十多个功能模块组成工具层,涵盖文件读写、Bash 执行到子 Agent 生成;一个近五万行的推理核心 QueryEngine.ts 负责思维链调度;还有多智能体调度器 coordinator 和 IDE 桥接模块。

除此之外,开发者们从源码里扒出的未发布功能,信息量大得惊人。

其中,在所有泄露的隐藏功能中,代号 BUDDY 的项目讨论度最高。用户 @baanditeagle 在 Chaofan Shou 原帖的评论区贴出了 BUDDY 功能的截图,让整个讨论彻底沸腾。

想象一下这个画面:你正对着黑底白字的终端敲代码,突然,输入框旁边弹出一个像素风的对话气泡,里面住着一只专属于你的赛博宠物。它的设定十分细致:

  • 宠物根据你的用户 ID 哈希值生成,每个人孵出来的都是独一无二的。
  • 代码里预设了 18 种生物,有鸭子、龙、六角恐龙(axolotl)、水豚、蘑菇,甚至还有幽灵。
  • 宠物分「普通」到「1% 传奇」的稀有度,还有各种帽子外观和类似宝可梦的「闪光(Shiny)」变体。
  • 赛博宠物有五项动态数值:DEBUGGING(调试力)、PATIENCE(耐心)、CHAOS(混沌)、WISDOM(智慧),以及最亮眼的——SNARK(阴阳怪气值)。
  • 第一次孵化时,Claude 还会根据这些数值实时生成宠物的名字和性格,配上精灵图动画和漂浮的爱心特效。

这多少让人想起当年微软 Office 那个烦人的「大眼夹(Clippy)」。但 BUDDY 可以说是它的终极进化版。

有趣的是,源码显示,这个功能原计划 4 月 1 日到 7 日作为彩蛋预热,5 月份先向 Anthropic 员工内测。但现在,全世界都提前知道了这个惊喜。

一个会做梦的 AI,和睡不着的 Anthropic 团队

如果说 BUDDY 是工程师的浪漫彩蛋,那代号 KAIROS 的功能,就彻底暴露了 Anthropic 在 AGI 路径上的野心。

我们现在和大模型对话,基本都是「阅后即焚」的。关掉网页,新开对话,一切从头来过。KAIROS 想打破这个局面,它被定义为「Always-On Claude(永远在线的克劳德)」。

这不只是一个长文本记忆库。KAIROS 能在不同会话之间保持持续记忆,把你的工作习惯、项目背景存在一个私密目录里。它甚至有权限主动发起任务。

此外,代码里还有一个名为 Nightly Dreaming(夜间做梦)新的机制。

怎么理解呢?在人类生理机制中,睡眠时的「做梦」是大脑整理白天碎片记忆、清除无用突触、巩固重要信息的关键过程。

Anthropic 把这个仿生学概念引入了 AI。为了防止长期记忆日志无限膨胀、导致逻辑混乱,KAIROS 会在夜间自动启动「做梦」进程。代码里甚至详细处理了午夜跨日的时间戳问题,确保做梦进程不会中断。

具体而言,在这个进程中,Claude 会像人脑一样在后台回溯你当天的交互,剔除冗余信息,把核心内容沉淀为长期记忆。

AI 白天帮你写代码,深夜你睡着后,它独自在服务器里「做梦」来更懂你。把一个冷冰冰的工程问题(上下文窗口压缩与检索)变成充满生命隐喻的解决方案,这种产品思路确实让人眼前一亮。

除了 BUDDY 和 KAIROS,源码里还藏着更多东西:

  • ULTRAPLAN:支持在云端进行长达 30 分钟的远程深度规划。也就是说,Claude 不再只是给几行代码建议,而是能接管整个系统架构的构思和推演。
  • Coordinator Mode(协调者模式):这可能是通往终极 Agent 的关键。在这个模式下,一个主 Claude 实例可以同时生成并管理多个「工人 Agent」,让它们并行处理复杂的工程任务。

可以说,当其他大模型还在卷跑分、卷多模态效果的时候,Anthropic 已经尝试在系统底层悄悄搭建一套完整的「数字员工生态」:有记忆(KAIROS),有规划能力(ULTRAPLAN),有团队协作(Coordinator),甚至还有情绪陪伴(BUDDY)。

如无意外,Anthropic 的工作人员大概正在经历一个不眠之夜,。Token 消耗 Bug 还没解决,又来了史诗级源码泄露,对任何科技公司来说都是灾难。

但这场灾难又让人感慨万千。

在 AI 行业越来越充斥着 PPT 画饼、期货发布和同质化竞争的今天,Anthropic 用一种最尴尬、最不体面的方式,向外界展示了他们真正在做的东西有多前卫。

当然,也有人看到了更深的问题。用户 @QiyangYao 在评论区写道:

如果所有东西都像今天的 Claude Code 这样泄露,迟早有一天,某个黑客组织——会利用 AI 加上这些开放框架,搞出史上最具破坏性的事件。

看似滑稽的工程事故背后,是这家顶级 AI 公司在安全管理上的系统性漏洞。Anthropic 花了数十亿美元研究一个终极问题:如何让 AI 变得更像人类。这次泄露事件给出了一个意外的答案:不用急,先让人类变得更像 AI 就行了。

比如,学会在发布前自动执行一遍检查清单。

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「电子垃圾」iPhone 4,成了打脸 AI 审美的回旋镖

「iPhone 4 回收价暴涨 80 倍」

「iPhone 4 回收可卖 400 元」

「手机店老板说回收手机比挖金矿便宜」

最近这些热搜,我是刷了一条又一条,有时甚至已经分不清这是科技新闻还是财经报道了。

就在我以为全是二手贩子们自导自演的热闹时,GadgetHacks 最新数据显示,iPhone 4 在过去一年的搜索热度也的确实打实翻了十倍;TechRadar 的数据更夸张,购买 iPhone 4 的搜索量暴涨了 979%。

只是,作为一台没有 5G,没有人脸识别,连电话都打不出去的「电子古董」,iPhone 4 怎么突然就成了年轻人的心头好?

「烂」本身,成了卖点

想理解这件事,得先回到手机影像这十年走过的来时路。

过去十年,手机摄影进化的方向几乎只有一条:更清晰、更稳定、更聪明。高像素、大底传感器、AI ISP、多帧合成……技术每前进一步,「失败的照片」就少一张。

到今天,你几乎很难再拍出一张真正「糟糕」的照片了。

天空蓝得恰到好处,夜景亮如白昼,人像完美无瑕。算法在你按下快门之前就已经开始运算,帮你把所有不确定性提前消灭掉。
结果是什么?

世界太清晰了,清晰到没有一点秘密,也清晰到极其平庸。每一张照片看起来都是「正确答案」,而正确答案看多了,就失去了惊喜感。

人天生对「不完美」有一种隐秘的迷恋。胶片的颗粒感、CCD 的过曝、宝丽来的偏色——这些「缺陷」之所以被反复追捧,不是因为它们在技术上更先进,恰恰因为它们留下了某种无法复制的「意外」。

iPhone 4,就是这逻辑下的最新受害者,抑或者说,最新受益者。

要搞清楚 iPhone 4 为什么拍出来那个味道,得先看看它的硬件有多「寒酸」。

后置摄像头只有 500 万像素,传感器尺寸是 1/3.2 英寸背照式 CMOS。宽容度极差,稍微光线暗一点,传感器就开始疯狂产生热噪点和散粒噪声。

面对高光,它压不住,直接过曝一片白;遇到暗部,它提不亮,死黑一片。自动白平衡算法也很原始,在室内灯光下极容易偏黄、偏绿。

▲图片源自 TikTok 网友@richardstransitdiary

这些放在参数表里,确实一无是处。但年轻人偏偏从这堆缺点里,看出了另一种美。
500 万像素的低解析力,天然模糊掉脸上的痘印和毛孔,比任何「磨皮算法」都自然,是最无感的颜值滤镜。那种压不住高光、提不亮

暗部的「爱咋咋地」式曝光,反而呈现出黑得纯粹、亮得耀眼的高反差画面,符合传统摄影的自然美学。

就连那不规律的色偏,在海外 TikTok 年轻人眼里被赋予了一个极具氛围感的词:「情绪」。

一张偏黄的室内自拍,糊糊的、暖暖的,像从记忆里打捞出来的老照片。没有精准的白平衡,没有讨好眼球的饱和度,甚至连细节都是模糊的。

但正因为模糊,反而留下了一种暧昧的空间感,看的人会不自觉地往里填东西,填情绪,填记忆,填自己的故事。这种质感,花再多钱买来的旗舰镜头,也拍不出来。

iPhone 4 受追捧的背面,还有一条隐线。

从 iPhone 5S/6 时代开始,苹果引入了更强的 ISP(图像信号处理器)。为了掩盖噪点,算法开始主动「涂抹」画面。这就是那个被称为「水彩画效应」的阶段——画面肉呼呼的,糊糊的,噪点没了,但复古味也一起没了。

2019 年,随 iPhone 11 系列推出的 Deep Fusion(深度融合)是苹果计算摄影的真正分水岭。发布会上,苹果高管 Phil Schiller 专门放大了一件毛衣的针织纹理,骄傲地展示机器学习如何还原每一根线头的细节。

清晰确实无可辩驳,但也带来了两个难被忽视的副作用。

第一个是过度锐化。算法为了强调纹理,会把边缘「加硬」,放大来看,线条生硬,不像是光通过镜头自然落下的样子,更像是被人工描了一圈轮廓线。

第二个是降噪涂抹。为了让纹理清晰,暗部的噪点被暴力抹平。皮肤失去了毛孔,平滑表面出现了「塑料感」,整张照片像是被套上了一层薄薄的蜡。

这种被计算出来的「精致」,在参数党眼里是进步,在追求质感的年轻人看来,却越来越像是一种冷漠:机器在替你做审美决定,而且过犹不及。

最近就有海外网友做了一个有意思的测试:把 iPhone 4 和 iPhone 17 Pro 放在同一场景下各拍一张,发到社交媒体上征集评价,结果出乎意料,iPhone 4 的好评反而更多。

▲iPhone 4 和 iPhone 17 Pro 拍同一场景,iPhone 4 好评居多。

这当然不是说 iPhone 4 的影像能力更强。它赢的,恰恰是一种说不清道不明的「人味儿」。

除此之外,iPhone 4 这波「回春」,还少不了颜值的功劳。乔布斯在发布 iPhone 4 的 WWDC 上,把这台手机比作「一台优美的老徕卡相机」。放在 15 年后重新审视这个比喻,也依然不违和。

前后玻璃加不锈钢中框的经典三明治结构,边缘利落的直角切削,3.5 英寸小屏配上物理 Home 键——整体设计有棱有角,精密感十足。

对比同时代 iPhone 3G/3GS 那种廉价感的圆润塑料机身和镀铬银边,iPhone 4 在工业设计上确实高了一个段位,放在今天也依然有辨识度。

而这种「有棱有角」的美,刚好和当下 iPhone 圆润轻薄的玻璃背板形成了强烈反差。时代兜了一圈,直角中框反而成了更推崇的设计语言。某种程度上,iPhone 4 早就预言了这一切。

情怀被明码标价,但我劝你先冷静

在任何一波怀旧浪潮里,当情怀被明码标价,也自然少不了商家的推波助澜。

嗅到商机的商人,开始在二手平台大量收购 iPhone 4 系列机型,翻新、清洁、贴膜,挂上「复古情怀」「原生画质」的标签,价格直接上去。废品回收站 5 块钱一台,转手 150 到 400,最高溢价 80 倍。

更绝的是,部分商家预先在机器里装上《水果忍者》《小鳄鱼爱洗澡》《植物大战僵尸》等十几款当年的经典游戏,用「复古游戏包」强化购买时的情绪体验,让年轻买家感觉自己拿到的不只是一台手机,而是一整段消逝的青春。

当然,炒作本身无可厚非,但如果你准备下单了,建议先冷静三分钟。情怀是美好的,但被时代淘汰也是客观事实。这台 15 年前的手机,在当下的实用性几乎为零。

一方面,iPhone 4 永远停留在 iOS 7.1.2,这个版本早已停止更新,各种安全漏洞无法修复,连接网络后,手机里的信息很容易被泄露,相当于在网络环境里「裸奔」。

iPhone 4 仅支持 3G 网络,而目前国内的 3G 网络几乎全面退网,即便插入手机卡,也无法正常接打电话、使用流量。它唯一的使用场景,就是连接 Wi-Fi,勉强用来拍照、玩几款复古小游戏,实用性大打折扣。

除此之外,iPhone 4 还存在诸多硬伤:电池老化严重,即便更换新电池,续航也难以支撑正常使用,长期使用后,系统卡顿、应用闪退等问题也会频繁出现,严重影响使用体验。

说白了,iPhone 4 现在的最终宿命,大概率和 CCD 相机一样:偶尔拿出来拍几张「氛围照」,亦或者更多时候就是放在桌上做摆件。

如果你的心动,只是被社交媒体平台上的「渣画质」出片效果种草,单纯想要拍出 iPhone 4 那种复古、有情绪的照片,其实完全不必花冤枉钱入手这台「电子古董」。

我们为你整理了一组 AI 提示词,不用花钱,就能轻松模拟出 iPhone 4 的成像效果,性价比拉满:

「Use the reference image as a strict blueprint and keep the same framing, perspective, identity, pose, expression, wardrobe, textures, background, and lighting. Restyle it as a 2010 iPhone 4 straight out-of-camera 5MP JPEG: moderately limited dynamic range with mild highlight clipping and slightly lifted shadows, moderate contrast, subtle color cast and imperfect white balance, light grain and light chroma noise, soft edges with faint sharpening halos, mild JPEG smearing and macroblocking, slight banding, subtle vignetting, and faint handheld micro-blur in low light.」

把用现在手机拍的照片丢进去,出来的效果和真机相差无几。500 万像素的颗粒感、偏暖的色调、轻微的过曝,全都有,而且随时能调整、反复试验,比淘一台实机方便得多。

说到底,年轻人追捧 iPhone 4,追捧的从来都是它所承载的那些东西:复古质感、真实情绪,以及某一代人关于青春的集体记忆。这份情感,完全值得被尊重。

只是,情怀有价,智商税没有必要交。与其花几百上千元入手一台实用性为零的「电子古董」,不如用更便捷、更省钱的方式,捕捉自己喜欢的复古质感,这才是潮流背后,最有意义的追求。

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从硬派越野变为豪华旗舰,全新坦克 700 用上 Hi4-Z,预售 43.8 万元起

国产越野这条赛道,几年前几乎是坦克和北汽两家的独角戏。

但去年以来大火的「硬要越野」风潮让这个品类着实火了一把,随着方程豹、捷途等品牌的入局,曾经的小众圈子正在变成愈发大众化的赛道。

与此同时,用户需求也在发生变化。并非所有人都追求极限穿越能力,相当一部分消费者想要这辆车,既有越野车的姿态和通过性,同时也不牺牲日常通勤的舒适度。

面对这种变化,坦克品牌开始从纯粹的「强越野」路线向「泛越野」方向延伸。

3 月 30 日,全新坦克 700 开启预售提供 Hi4-T 巅峰版、Hi4-Z 极境版和 Hi4-Z 极致版三款车型,预售价为 43.8 万元至 51.8 万元。

「一分为二」

相较于老款坦克 700 的「机甲科技」风格,全新坦克 700 以中国传统瑞兽麒麟为核心意象的「麒麟」设计语言。

车身尺寸 5105×2061×1985mm,标配 22 英寸米其林轮胎,坐姿最大离地高度 1003mm。高宽比接近 1:1,整车呈金字塔式姿态,视觉压迫感相当强烈。

车身侧面和外扩的轮拱型面采用了垂直立体的块面结构,不再用传统曲面过渡,线条处理得非常硬朗。机盖上的筋线取自麒麟头部轮廓,以凸起式造型呈现。

车身工艺上则有几处值得关注的细节。比如前大灯「瑞麟之眼」采用全球首创的机械旋转开合式结构,内含 260 颗 LED 灯珠,涉及 32 项技术专利,并首次将可变激光光源应用于远光灯,5lx 照射距离最远达 260 米。

车侧贯穿一根 2860mm 的一体式铝合金饰条,从头到尾无拼接、无台阶;D 柱采用行业首创的倒扣式模具工艺,实现了无痕设计。

尾部的大尺寸悬浮尾翼「祥麟焰尾」,是专为硬派越野车开发的,据称经过 10 轮仿真优化和 7 次风洞测试才最终定型。

全新坦克 700 在产品策略上最核心的变化,是动力系统的「一分为二」。

老款 700 仅提供 Hi4-T 一种动力,全新款首次引入 Hi4-Z 版本。两套系统各自瞄准不同场景:Hi4-T 面向极限越野和持续高负荷工况,Hi4-Z 面向城市通勤兼顾泛越野需求。

Hi4-T 搭载国产唯一自研的 3.0T V6 双涡轮增压混动发动机,与 P2 电机组合后系统综合功率 395kW、综合扭矩 800N·m,百公里加速 5 秒级。发动机曲轴经磨粒流超精密内腔抛光技术加工,变速器为国内首款 9HAT 混动变速器,8.84 宽速比、97% 传动效率。

相比上代,P2 电机功率提升 10kW 至 130kW,快充功率从 50kW 翻倍到 100kW。越野硬件方面,智能四驱、Mlock 机械锁止、三把锁齐备,并且是自主品牌中首个搭载电子可断开式稳定杆的车型。

Hi4-Z 采用全球首创的功率分流技术,由 2.0T 米勒循环发动机搭配前 215kW/后 240kW 双电机组成「三擎四驱」布局,系统综合功率 635kW、综合扭矩 1195N·m,零百加速 5.6 秒。

电池为 59.05kWh 三元锂电池包,WLTC 纯电续航 190km、综合续航 1191km,支持 800V 平台和 163kW 高压快充,15 分钟可从 30% 充至 80%。

Hi4-Z 的越野能力并没有因为偏向城市而打折扣。它是同级唯一具备「真 4L 模式」的车型,该模式下前后桥均可实现 20 倍扭矩放大,前桥峰值扭矩 6150N·m、后桥 8100N·m。

底盘同样提供两种方案。螺簧版采用 1900MPa 锐衡合金弹簧,减振器使用 S 型鹤颈导流活塞阀设计,该版本麋鹿测试成绩为 72km/h,作为参照,奔驰 G 级为 67.7km/h、路虎揽胜为 65.8km/h、丰田普拉多为 69.7km/h。

空悬版为空气弹簧配合电磁减振器,六挡高度调节,最大可调范围 120mm,电磁减振器每秒调节 100 次。

在两种底盘之上,还有一套非承载式车身专属的五层滤振体系,从轮胎、悬架轴套、减振器、车身悬置到座椅系统,逐级过滤不同频段的振动。

「全场景旗舰」

全新坦克 700 座舱采用中轴对称的内饰布局。顶棚及腰线以上立柱使用高克重麂皮绒包覆,座椅面料选用德国柏德 Nappa 真皮,前排 20 向电动调节,后排支持 141°无级电动调节,全车座椅均配备通风、加热与 10 点位 3 层气袋按摩。

空间形态上,前排靠背可 180°放平,配合后排调节能够组合出大床休憩、商务会客等多种模式。

后备箱常规容积 600L,后排放倒后扩展至 1601L。车内还配备一台 5.4L 独立压缩机冰箱,支持-6℃至 50℃四挡温控。

车内共有 7 块屏幕组成,HUD 抬头显示、1.39 英寸触控时钟、12.3 英寸仪表屏、15.6 英寸 2.5K 中控屏、17.3 英寸 3K 吸顶娱乐屏、双 50 帧高刷流媒体后视镜以及 7 英寸后排扶手屏。

全新坦克 700 在智能化方面做了大幅度的硬件升级,搭载 Coffee Pilot 4.0 辅助驾驶系统。

这款车是目前行业中唯一在非承载式车身上同时搭载激光雷达、英伟达 Thor-u 芯片和 VLA 大模型的车型,全车配备 27 个辅助驾驶传感器,算力达到 700TOPS。

架构上,VLA 作为「车端大脑」负责实时驾驶决策,世界模型作为「云端大脑」提供数据训练和经验增益。

交互层面,系统支持口语化语音控车,用户可以用自然语言调整路线和驾驶风格。系统也具备长时记忆能力——例如告诉它「这条路以后都开慢点」,下次经过时会自动减速。

泊车功能覆盖垂直、水平、斜方、断头路等 200 余种场景,车位识别成功率 96%;记忆泊车单条路线最远 3 公里,可存储 100 条路线;遥控泊车通过手机蓝牙连接,在车外即可完成一键入库和召唤出库。

全新坦克 700 还配备了同级独有的 Coffee Night Vision 2.0 远红外夜视系统,最远探测距离 300 米,搭载千万参数级红外图像分割数据库,能够实现像素级物体轮廓勾勒,并对车辆、行人、动物进行差异化分色渲染。

安全方面,新车车架采用 99% 高强度钢的金字塔形梯形结构,截面尺寸 200mm×100mm;车身高强度钢使用比例超 83%,可承受 12 吨车顶静压,最大扭转刚度 30122N·m/°。

电池防护方面,Hi4-T 版本将电池包布置在横纵梁内侧及车身地板上部,离地间隙达 620mm,50km/h 后碰撞测试中无泄漏、无起火。

Hi4-Z 版本采用 8+4 层安全防护结构,纵向可承受 1000J 能量冲击,相当于行业标准的 6 倍以上。两个版本的电池包均达到 IP68 级防水,在 1 米水深中静置 48 小时后内部无水进入。

全新坦克 700 在设计语言、智驾系统、动力架构、座舱配置上做了一次彻底的产品迭代。

而 Hi4-Z 版本的加入使得坦克 700 不再只是面向硬核越野圈层的旗舰,而是试图覆盖从极限穿越到城市通勤的全场景需求。

老款坦克 700 Hi4-T 在 2025 年全年销量仅 5633 辆,月均不足 500 辆,相比 2024 年的 1.5 万辆大幅下滑。

一款只面向硬核越野圈层的旗舰,天花板终究有限。

Hi4-Z 的出现,本质上是坦克 700 从「越野旗舰」向「全场景旗舰」的一次身份转换。

它能不能拉宽用户基盘、扭转销量走势,才是这次换代背后真正要回答的问题。

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华为、宁德时代、高通齐聚!奇瑞捷豹路虎重启「神行者」,首款车型为 800V 增程

2025 年 5 月 19 日,江苏常熟,奇瑞捷豹路虎宣布常熟工厂将在未来 18 个月内逐步停产捷豹 XEL、XFL、E-Pace 及路虎揽胜极光等国产车型。

而今天随着最后一辆极光 L 燃油版下线,捷豹路虎在中国市场长达十余年的本土化生产时代落幕,接替极光登场的,是一个从路虎经典车名延伸而来的全新独立品牌——FREELANDER 神行者。

「神行者」这个名字,很多人并不陌生。1997 年,路虎推出初代 Freelander。此后,它连续 5 年拿下欧洲 SUV 畅销榜冠军,也成为英国皇室御用座驾之一。

如今,在奇瑞与捷豹路虎的新一轮战略合作中,这个曾经的经典车系被正式升格为独立品牌,成为「拥有豪华底蕴的新能源科技品牌」。

在全新的分工模式下,中方不再仅仅扮演制造者的角色,而是直接负责产品定义、新能源与智能化技术开发、供应链整合以及品牌运营;而捷豹路虎则将重心放在了他们最擅长的领域输出豪华品牌基因、把控设计体系以及提供全球资源支持上。

纯正的路虎味

这种合作理念在神行者的首款概念车 Concept 97 上就有所展现。

操刀这款新车的,是业界大拿 Phil Simmons。这位曾主导过 2017 款揽胜星脉和 2019 款卫士的设计师,恰好也是初代神行者的设计参与者。由他来刻画神行者的未来,无疑是最契合的人选。

在 Concept 97 身上,依然能清晰地看到路虎家族经典的「城堡式」车身比例,舱体向上逐级收紧,勾勒出上窄下宽的稳健轮廓。

前脸标志性的三层几何结构与水平切面进气风道相得益彰,侧面熟悉的三条金线能从不同视角呈现出直线和曲线两种效果。

尾部采用垂直切削语言,近乎垂直的尾部线条与宽阔肩线结合,尾门中央大面积留白。

内饰部分,Concept 97 的座舱设计更注重日常使用的实用性。

车辆驾驶席采用「指挥官式」高位坐姿,视野开阔,便于观察复杂路况;第三排座椅采用环抱式沙发布局,靠背角度与填充物经过多次调整,减少长途乘坐的疲劳感;可升降的 Targa 半敞篷尾窗在天气晴好时开启,能引入自然光线与微风,提升座舱通透感。

材质上,座舱大面积使用新型环保织物面料,触感柔软细腻,成本高于传统高档皮革,但更注重耐用性与可持续性。

设计团队希望传递一种理念,即豪华不在于堆砌符号,而在于细节处的用心与真实触感,让车辆成为适合家人交谈、短暂休憩的移动空间。

在华丽的皮囊之下,神行者藏着一套武装到牙齿的「技术底座」。

FREELANDER 神行者此次首发了 iMAX 架构,全称为 Intelligent Modular Architecture to X。得益于中央超算与域控融合架构,它的系统响应时间比传统控制方式缩短了将近一半,数字底盘的响应更是达到了毫秒级。

在平台扩展能力上,iMAX 的轴距带宽覆盖 2850 至 3250 mm,可覆盖中型 SUV 到全尺寸旗舰 SUV,并且可以同时支持 1000 V 纯电、800 V 增程和插混三种技术路线。

值得一提的是,即将于下半年在中国市场发布的首批产品,起步就是 800V 高压增程平台。

「三位外援」

而在智能化下半场的角逐中,神行者拉来了三位重量级「外援」。

全系标配华为乾崑智驾 ADS 的最新一代系统,目前正与 ADS 4.1 版本进行深度联调。首款车型搭载了 896 线激光雷达,属全球首批应用于全地形 SUV 的高线数雷达,能够有效提升对细小障碍物的识别能力与探测距离。

同步推出的 i-ATS 智能全地形系统,以该激光雷达与双目 800 万像素摄像头为核心感知单元,经 6 轮实地调校、覆盖 20 种典型地形(如泥地、砂石、积雪等),通过算法实现地形预判与模式建议。

系统还具备「全地形魔毯」功能:行驶中可提前识别井盖、减速带等路面起伏,联动 CCD 系统毫秒级调节悬架阻尼;配合前机械差速锁、后 e-LSD、虚拟中锁及闭式双腔空气悬架,面对交叉轴、坑洼等复杂路况时,能更平稳通过。

FREELANDER 神行者与高通合作,全球首搭骁龙 8397 车规级芯片。根据官方数据,CPU 算力达到上一代 8295 的 3 倍,GPU 算力接近 3 倍,NPU 算力达到 12 倍。配合英国研发团队操刀的「Atmosphere Science Lab」交互体系,整个座舱的感官体验被提升到了一个新的维度。

动力电池部分,品牌与宁德时代联合开发全地形专用骁遥增混电池。快充性能方面,峰值充电速度可达 6 C,峰值充电功率为 350 kW。电池采用宁德时代 「0 无热扩散」 技术,实现高压与烟气主动隔离,并采用定向向下热导流设计。电池底部使用超强特种钢与 FD 高分子防爆耐磨涂层组合。根据官方数据,其撕裂强度为常规 PVC 的 10 倍,冲击强度达到国标的 7 倍,防盐雾周期可达 20 年。

捷豹路虎曾经历过极其辉煌的时代。

2014 年,它成为继 BBA 之后第 4 个在华年销量突破 10 万辆的豪华品牌;2017 年进一步达到 14.6 万辆的阶段峰值,中国市场一度贡献了路虎全球近四分之一的销量。

当年投产的常熟工厂设计年产能达到 20 万辆,揽胜极光、发现神行、捷豹 XFL、捷豹 XEL 等车型陆续国产,可以说是满负荷运转的印钞机。

然而 2018 年后,随着市场风向转变,捷豹路虎进入了漫长的调整期。

2018 年,合资公司国产车型销量降至 6.8 万辆,此后一直没能回到此前高点。到 2024 年,国产揽胜极光与发现运动版合计年销量已降至约 2 万辆,月均千台左右的规模,很难撑起常熟工厂原有的产能预期。

不过,品牌也没有全面失守。在更高端的细分市场里,进口揽胜依然保持了稳定存在感,连续 23 个月位居百万级以上豪华 SUV 销量榜首。

所以到了 2024 年,合作模式调整几乎成了顺理成章的事。

中方不再只停留在制造端,而是向产品定义和核心技术开发延伸;外方则把重点更多放在品牌基因、设计体系和全球资源赋能上。

FREELANDER 神行者,就是这轮调整之后最重要的新项目。

不再死守旧有的燃油车红利,不再纠结于传统的合资话语权之争。从制造端向产品定义和核心技术开发的全面转型,FREELANDER 神行者是中英双方对当前中国乃至全球汽车市场交出的最新答卷。

但这并不是一条好走的路。

今天的中国新能源市场,节奏太快,玩家太多,留给新品牌建立认知和证明自己的时间并不宽裕。更何况,挂着经典名字出场,既是资产,也是压力。大家会天然期待它拿出路虎的气质、奇瑞的效率,还有新能源时代该有的智能化水平。

这也正是 FREELANDER 神行者最值得期待的地方,带着旧时代的包袱和荣耀的它,在一脚踏进新赛道,究竟能取得怎样的成绩呢?

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凌晨三点,我在排队等一个 AI

「你见过凌晨四点的洛杉矶吗?」

这本是一句用来兜售自律的鸡汤文,可在 AI 浪潮漫过各行各业的今天,深夜走进一家 AI 漫剧制作公司,你可能会看到一群眼圈发黑的打工人在工位上使用 AI 来处理他们本该在白天完成的工作。

AI 能提升效率、解放劳动力的故事,我们听了太多年,不能说全是谎言。

但当算力变成紧俏的稀缺资源,「错峰使用」也成了全球 AI 公司心照不宣的统一话术时,打工人非但没有从冗余的工作里解脱,反而被塞进了另一套更拧巴的工作时间表里。

AI 算力不够,打工人的睡眠来凑

今年年初,字节跳动的 AI 视频生成模型 Seedance 2.0 爆火,火到无需多言。

宇树科技创始人王兴兴称它是「全球遥遥领先」。冯骥体验过后,给出「AIGC 的童年时代结束了」的评价,春节返工后的高峰时段,排队使用的人数一度冲到十万,足以见得市场对它的狂热。

行业大佬的背书、市场的狂热,直接推高了 Seedance 2.0 的旺盛需求,而这份需求,最终也传导到了下游的 AI 相关企业。

据 36 氪未来消费报道,AI 漫剧制作公司鹤芽漫剧,早早就把上班时间调到了中午,一干就到凌晨 1 点,目的只有一个:避开白天的算力高峰。

更戏剧性的情节是,凌晨 1 点的排队人数仍以万计,无奈之下,上班时间只能再往后提,最终定格在凌晨三点。

 

据此前 The Information 报道,想获得 Seedance 的企业授权,先要通过资质审核,想拿到谈判席位,企业需要先承诺至少 1000 万元人民币的使用预算,这还只是排队的起步价。

值得注意的是,这些报道的细节未必完全准确,但有一点大概率成立:能坐上谈判桌的,本来就是少数。

对大多数中小型公司来说,错峰上班,用人熬夜换机器运转,反倒成了最务实的办法。

究其原因,AI 工具的能力已经强到足以重组一家公司的工作方式,可支撑它的基础设施,却还没跟上这份能力的步伐。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。这直接倒逼 AI SaaS 平台的定价模型,从过去的席位制,转向基于 Token、基于操作、基于消耗量的计费方式,一分一毫都算得清清楚楚。

在这样的 Token 经济学逻辑下,边际成本高企,平台方根本无法容忍用户在算力紧张时无节制消耗。因此,限制配额、排队等待、建议错峰使用成了必然选择。

另一个方面就是 Sora,据《华尔街日报》报道,OpenAI 之所以选择关闭 Sora,原因之一就是它每天要烧掉约 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。

包括同一时期,Anthropic 宣布调整 Claude 的使用规则,将太平洋时间早 5 时至 11 时定为高峰时段,这个窗口内,用户的会话额度消耗会明显加快。换算成北京时间,恰好是晚 8 点到凌晨 2 点,也让不少网友自嘲,难得享受到了时差的红利。

去年 DeepSeek 爆火时,也因为服务器资源紧张做过类似的尝试,一度暂停了 API 充值。重新开放后推出了夜间优惠,表面上是给用户让利,本质上,就是用价格杠杆,把流量强行分散到夜间,缓解白天的算力压力。

只是,我们发明 AI 是为了像人一样思考,结果却要求人像机器一样「错峰运行」。

当然,这或许只是一个过渡阶段。当年宽带刚普及的时候,也有人半夜爬起来下载一部电影,谁也没想到后来流媒体会变得如此理所当然。

尽管我们还没有到完全被 AI 支配日程的地步。但这个苗头依旧值得留意——当越来越多的工作流开始依赖 AI,当 AI 的响应速度和可用性直接影响到一家公司的产出效率,人对它的依赖,也就在不知不觉中加深了。

用了 AI,为什么越来越累?

如果说第一部分的「错峰上班」还只是为了解决能不能用的问题,那么更深层的痛苦则来自于:即便算力充足,AI 也没有让工作变少。

在铺天盖地的宣传里,AI 是那个无所不能的超级助理,是解放双手的灵丹妙药。可一旦这些工具真正落到具体的工位上,打工人们发现,预想中的「一键下班」并没有发生。

Upwork 在 2024 年对 2500 名职场人士的调查发现,96% 的管理层坚信 AI 会提升员工效率,可实际上,77% 的员工反映,AI 的引入,反而让他们的工作量增加了。

领导们觉得 AI 在帮你减负,于是理所当然地给你加派任务;而你却像个被抽得越来越快的陀螺,忙得脚不沾地,连喘息的时间都没有。

EY 2025 年覆盖 29 个国家、1.5 万名员工的调查,给出了类似的结论:64% 的受访员工认为过去一年工作量有所增加,而真正能把 AI 用到改变工作方式、提高效率的,只有 5%。

换句话说,大多数人用 AI,还停留在搜索、总结这种浅层层面。并且根据《哈佛商业评论》今年 2 月份的研究,AI 非但没有减少工作,它让工作强度变高了。

研究发现,AI 引入后,员工的工作节奏被强行加快,承担的任务范围变宽,工作时间延伸到了更多碎片化的小时里,而且很多时候,并没有人明确要求他们这样做。

这背后,藏着一个容易被忽视的经济学逻辑——「杰文斯悖论」:

技术让某件事变得更高效,往往反而会增加对这件事的总需求。AI 在职场中的处境,完美契合了这个悖论:单项任务的效率提高了,但任务总量也跟着水涨船高,最终,打工人的总工作量,非但没有减少,反而越来越多。

尤其是当 AI 生成的内容如海啸般涌现,可事实核查、逻辑梳理、细节修改这些需要人类判断力的工作,仍然只能由人来完成。于是,打工人的工作,从具有成就感的创造,悄然变成了枯燥又疲惫的打扫和校对。

期间工作量并没有凭空消失,它只是换了一种更隐蔽、更折磨人的形式。

除此之外,人不光要把自己的本职工作做好,还得自己去琢磨那些不好懂的提示词,在各个 AI 模型之间来回切换、反复尝试,才能找到能用的工具。

伊万·伊利奇 1981 年提出的「影子劳动」,指的是为了维持正式工作运转而不得不做的无偿准备性劳动。学会用 AI、管理 AI 工具链、校验 AI 输出,这些也正在成为职场隐性的准入门槛,既不算工作时间,又不计入薪酬,却真实地消耗着人的时间和精力。

比如有的人为了不被时代落下,也为了完成公司要求的 AI 使用指标,只能自己花钱,每个月掏几百上千块,去订阅各种 AI 工具的高级账号。

凌晨三点上班,看上去是在抢算力红利,本质上,是个人在用自己的生物钟,替一个还未成熟的行业,扛下它转嫁出来的不稳定性和成本。这笔账,怎么算都不划算。

只是目前在时代浪潮面前,个体的反抗,大多显得苍白无力。

工业革命以前,人跟着太阳走,天亮干活,天黑睡觉,时间是自己的。后来有了电,夜班出现了,工作时间开始突破昼夜的界限。再后来有了互联网,下班的边界开始模糊,工作可以随时随地找上门。

再后来有了手机,随时在线变成了默认状态,工作彻底入侵了生活的每一个角落。

每一次技术迭代,都有人说,这是自愿的,是进步,是效率的提升。

每一次,也都有人发现,最后承担代价的人,从来都不是最先喊着技术革命的那个人。

我们最初希望 AI 能替人省力,让时间变得宽裕一些。可眼下的现实是,它在某些地方确实提升了效率,却也在另一些地方制造了新的紧迫感:因为它能做到,所以你必须用;因为人人都在用,所以你不能慢。

内卷的逻辑没有消失,只是换汤不换药。我不确定这算不算一种必然的规律。但我知道,AI 本该是给你一把伞,帮你遮风挡雨,而不是顺理成章地把你赶进一场更大的暴雨里。

*封面、正文图片源自互联网

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腾讯「八虾夺嫡」内幕:一只龙虾,怎么成了全村的希望

99 年生的张舒昱,是腾讯电脑管家团队入职不久的产品经理,这在腾讯算不上核心业务线。

今年 1 月 OpenClaw 刚在中国爆火,她着了迷,拉上几个人攒了一个产品原型 QClaw:基于 OpenClaw,一键安装,通过微信直接操控智能体。

项目在腾讯体系里几乎没有存在感,没有立项审批,没有总办资源,几个年轻人凑在一起写代码。

3 月 9 日,QClaw 内测上线。一周之内,数百万用户注册。

然后事情开始失控,惊动了腾讯总办。

高层反应极快,随即调拨数十名员工和计算资源到张舒昱的团队。同日,另一支团队推出了 WorkBuddy,同样兼容 OpenClaw。再隔一天,腾讯港股大涨超过 7%,投资者把涨幅直接归因于这两只虾。

3 月 11 日凌晨 2:06,马化腾发了条朋友圈:「自研龙虾、本地虾、云端虾、企业虾、云桌面虾,安全隔离虾房、云保安、知识库……还有一批产品陆续赶来。」

这对腾讯 11 万员工是一个鲜明的信号,无数员工将其解读为:Pony 支持他们 all in 龙虾

据 The Information 独家报道,截至本月,腾讯内部同时有 8 个团队在开发基于 OpenClaw 的产品和服务。加上在研和内测项目,总数已超过 10 个。

15 年前,腾讯内部三个团队赛跑移动 IM,张小龙的广州研发部跑出了微信,是腾讯史上赛马最成功的一次。这次换了个物种,叫赛虾。

一个 99 年产品经理做的边缘项目,两周之内变成一家万亿市值公司的战略支点,似乎有点不可思议。

张舒昱对 The Information 说了一句大实话:「我们都在用 AI Agent 做实验。此刻,没有人能说什么是最佳方法。」

翻译一下就是:我们也不知道答案,但先跑起来总比站着强。

全村的希望:腾讯为什么把命押在一只虾身上

要理解腾讯对龙虾的狂热,先要直面鹅厂当下在 AI 竞争中的处境。

过去两年,中国 AI 大模型军备竞赛打得昏天暗地。

阿里砸钱做千问,字节孵出豆包,在用户规模和模型能力上都拉开了身位。腾讯呢?手握游戏和微信广告的丰厚利润,但在 AI 赛道上远不及这两个对手激进。

自研的混元大模型尚且无法与竞争对手匹敌,又拖累了自家 AI 助手「元宝」的进展。

腾讯不是没努力。去年请来前 OpenAI 研究员姚顺雨执掌混元研究,重建了研发基础设施。 4 月即将发布的混元新一代模型,业内普遍视为腾讯模型能力的一次摸底考试。

▲姚顺雨. 图片来自:智源社区

但远水解不了近渴,在新模型交卷之前,缺乏强大的内部模型,让元宝在与豆包和千问的竞争中暂时落于下风。

所以当 OpenClaw 在中国引爆了 Agent 热潮,腾讯高层几乎是本能地抓住了这根绳子。这只龙虾证明了 AI 的下一个爆发点未必在聊天框里,可能在桌面上,在工具里,在无数个能替你干活的智能体身上。

腾讯高层的判断很清晰: OpenClaw 引发的这一轮 Agent 浪潮,将是 AI 战场重新洗牌的机会

他们逻辑是这样的,如果腾讯能通过将 OpenClaw 类Agent 能力与微信深度整合,提供配套工具和服务,成为中国最好的 Agent 使用平台,那么即便其内部大模型不是最强大的、AI助手也不是最受欢迎的,腾讯依然有可能在 AI 下半场逆风翻盘。

2020 年,马化腾在腾讯内部将视频号称为「全村的希望」,寄望于它在短视频赛道上扳回一城。如今,「全村的希望」换了物种。

区别在于,视频号好歹是亲生的,龙虾来自一个奥地利独立开发者的 GitHub 。

某种意义上,这更像是 2014 年纳德拉接手微软后做做的事,承认在移动互联网上输了,放下「什么都要自己做」的控制欲,押注一条全新赛道。

纳德拉用了十年,腾讯希望快一点。

八虾夺嫡,腾讯赛虾背后

外界把多团队并行理解为经典赛马机制,腾讯内部更愿意说「多样性」。QClaw 和 WorkBuddy 是最先冒头的两只虾,路线截然不同。

QClaw 是张舒昱从电脑管家边缘团队杀出来的,直接拥抱 OpenClaw 开源生态,做微信一键安装,野蛮生长。设计理念就四个字:打开即用。不需要配置环境,不需要懂终端命令,微信扫一下就能让 AI 接管你的电脑。

▲张舒昱. 图片来自:南京审计大学

WorkBuddy 则走了一条完全不同的路。负责人汪晟杰在接受 APPSO 采访时反复强调一件事:百分百自研,没用过一行 OpenClaw 源码

它走半自动化路线,避开了 OpenClaw「透传」模式下信息暴露在公网上的风险,采用 bot 推送通知模型,每一步关键操作都需要用户确认。汪晟杰的定义很明确:龙虾是一个概念,不等于 OpenClaw。WorkBuddy 要做的是安全可控的龙虾,企业能放心用的龙虾。

汪晟杰透露了一个时间细节:WorkBuddy 在 1 月 17 号那个周末就已启动,三四个人通宵做出 MVP(最小化可行产品),原计划 3 月 16 日发布。看到龙虾热潮后提前了一周,撞上了 QClaw 同期发布。

▲ 汪晟杰.

也就是说,腾讯并非在 OpenClaw 火了之后才匆忙跟进。多个团队在不同时间点嗅到了同一个机会,OpenClaw 的爆火更像催化剂,把水面下的项目一夜之间推上了前台。

但赛虾机制的矛盾也摆在桌上。

QClaw 和 WorkBuddy 功能高度重叠,都能通过微信操控 AI 智能体,用户该选哪个?8 支团队同时跑,资源会不会内耗?

答案藏在张舒昱那句话里:「此刻没人知道什么是最佳方法。」8 支团队同时下场,与其说是信心爆棚,不如说谁都没有把握

腾讯选择用数量对冲不确定性,多条路线同时跑,押中一条就够了。

赛马机制的精髓从来都是:靠数量提高命中概率。15 年前微信就是这么跑出来的。

马化腾的养虾哲学

赛虾的前提是有虾可赛,但这只虾不归腾讯管。

3 月 12 日,OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 在 X 上公开批评腾讯,矛头直指腾讯的 SkillHub 服务复制了社区 Skills 却没有做出任何贡献。

两天后,腾讯通过 GitHub 捐款,随后被列为特色赞助商,与 OpenAI 并列。在上周英伟达 GTC 大会上,腾讯云 CEO 汤道生当面约见 Steinberger,提出由腾讯云贡献服务器和安全服务,并探讨与 OpenClaw 基金会更深层的合作。

中国市值最高的互联网公司之一的高级副总裁,飞到圣何塞跟一个开源项目创始人坐下来谈合作。在腾讯历史上几乎没有先例。当你需要别人的东西比别人需要你的东西更急迫时,身段自然就放下来了。

同一周的财报发布会上,腾讯总裁刘炽平宣布 2026 年将 AI 新产品的投资至少翻倍,从去年的 180 亿元起步。而在阐述钱花到哪里时,他只点了三个名字:混元、元宝、以及最新的 Claw 产品

一个月前还是边缘项目的龙虾,一跃与腾讯自研大模型和旗舰 AI 应用并列。龙虾从「大家自己玩玩」正式升格为「公司战略」

马化腾最近在财报会议上的发言,进一步回答了一个更本质的问题:腾讯想用龙虾做什么

他的切入角度直接跳过了产品层面,落在生态上。

马化腾认为龙虾类应用有记忆和个性,更像助理,带有「活人感」,能让 AI 落地到办公、终端、小程序等各种场景中,不再全部挤在 chatbot 这条独木桥上。

但真正耐人寻味的是他关于「去中心化」的论述。微信本身是中心化的 App,但微信生态是去中心化的,数十万小程序商家构成了开放平台。马化腾认为 AI Agent 天然具有去中心化特征,可以融入微信生态。有一句话特别关键:

所有服务商的心态都是怕被 AI 智能体「短路化」「渠道化」。

意思是,他不想让 AI Agent 变成一个新的中间商,把微信里的服务商变成纯粹的后端 API。他想让小程序保留独立性,同时具备 AI 能力。「每一个小程序都可以智能化和龙虾化。

这个思考比「我们也做龙虾」高出一个维度。马化腾看到的是一种范式转移的可能:AI 的价值分配方式,从「一个超级 chatbot 统治一切」变成「无数分布式智能体各显神通」。

如果这个判断成立,拥有全球最大通讯生态和最活跃小程序平台的微信,天然就是 Agent 时代最肥沃的土壤

刘炽平在财报会上把这套逻辑做了明确的总结:「Claw 提出了一种去中心化的模型……有段时间,似乎每个人都在争夺成为 AI 智能体唯一的入口和垄断者。但现实并非如此。」

一句话概括腾腾讯的押注逻辑:模型之争输了一局,但生态之争的牌还没摊开

当然,这套叙事也可以被翻译成另一句话:我们模型不够强,所以告诉你们模型没那么重要。

自洽和自欺之间,有时候只隔一层窗户纸。但关键在于,这一次腾讯确实有牌可打。微信不需要成为最强大模型的容器,只需要成为最好用的 Agent 运行环境

这和纳德拉的 Azure 逻辑如出一辙,你不需要自己做出最好的 AI,你只需要让最好的 AI 都跑在你的云上。

养虾产品全景图,腾讯到底下了多少注

腾讯的「养虾」远不止做几个 C 端产品那么简单。腾讯周五公布了「养虾产品全景图」,这套从底层到应用层的完整龙虾矩阵,密度超出外界预期。

消费级产品打头阵。QClaw 主打微信一键安装,面向普通用户;WorkBuddy 走桌面端自研路线,强调安全可控;微信 ClawBot 负责让用户在微信聊天界面直接操控龙虾。

三个产品覆盖了「小白用户一键上手」「桌面深度使用」「微信生态无缝接入」三个核心场景。光是消费级这一层,腾讯就同时铺了三条路。

企业级产品紧随其后。ClawPro 面向企业和政务客户,主打安全隔离和精细权限管控,企业微信独占通道,账号权限分级,内置技能审核机制,代码生成类操作要过审,网页搜索走安全网关。

汤道生在腾讯云峰会上重点推介了 ADP(智能体开发平台),定位是企业构建定制化 Agent 的工具箱。配合 Claw Runtime 提供安全沙箱运行环境,Lighthouse 做安全管理。

整套企业方案的逻辑很清晰:OpenClaw 太野了,我帮你把它关进笼子里。

开发者生态也没落下。CodeBuddy 是去年下半年就上线的 AI 编程助手,现在被纳入龙虾矩阵成为开发者入口;SkillHub 是 AI 技能社区,做了本土化适配,也正是因为这个产品被 Steinberger 点名批评后才有了后面那笔捐款。TokenHub 则是模型服务市场,不光接混元,也接 DeepSeek、MiniMax、Kimi 等第三方模型,统一计费。

腾讯连「卖铲子」的生意都想好了。

从这张全景图可以看出,腾讯不想只在产品上做单点突破,要做一整条龙虾产业链——从安装到运行,从个人到企业,从消费到开发,每个环节都有人盯着。

这正是汤道生反复强调的「Harness 工程」思路:Agent 时代的胜负手不在模型本身,在于脚手架。工具调用、上下文工程、长期记忆管理、工作流设计,这些看起来不性感的苦活,才是决定 Agent 好不好用的关键变量。

汤道生在腾讯云上海峰会上表示:「AI 落地不只是算法题,Harness 工程能力是关键变量。不同的脚手架设计,会显著影响实际使用效果和 token 成本。」

翻译成人话就是:模型是发动机,但没有底盘和方向盘,跑不了多远。腾讯模型暂时跑不过别人,但如果能把底盘和方向盘做到最好,照样能赢。

虾潮退去之后

把所有线索串起来,这个故事可以被浓缩成一句话:腾讯用一家大公司能调动的所有资源,去拥抱了一个自己无法控制的开源项目

这是一个充满张力的姿态。

OpenClaw 的更新节奏是每周两三个版本,API 说改就改,Breaking Changes 说来就来。Peter 点一下 merge,深圳大厦里好几支产品团队可能就要通宵救火。腾讯把战略命脉系于别人的 GitHub 仓库上,这需要的不只是勇气,还有一种前所未有的谦逊。

但换个角度想,腾讯可能也没有更好的选择了。

如果继续只在模型和 chatbot 赛道上硬碰硬,不是陪跑就是陷入同质化厮杀。但 Agent 浪潮撕开了一条新缝隙:谁能把 AI 变成最好用的工具,谁就能重新定义入口

微信有 14 亿月活,有小程序生态,有支付,有社交关系链。这些东西造不出最强模型,但能造出最好的 Agent 使用环境,这是腾讯手里唯一一张别人没有的牌。

问题在于,这张牌的有效期有多长。

OpenClaw 仍在快速迭代,生态远未定型。今天的龙虾热,会不会像去年的 Manus 一样来得快去得也快?8 支团队赛虾,会跑出下一个微信,还是跑出 8 个半成品?马化腾的「去中心化 Agent 生态」蓝图很美,但从蓝图到现实之间,还有需要经历多少次「技术事故」?

不过,有一件事是确定的。

当一家公司的 CEO 凌晨两点发朋友圈,总裁在财报会上把龙虾和自研模型并列,高级副总裁飞到美国去约见开源项目创始人,8 支团队同时下场赛虾,AI 投资直接翻倍,它就已经不是在追热点了,它在押注这家公司的未来。

赌的不是这只虾能活多久。赌的是在 AI 重构一切的十年里,腾讯还能不能坐在牌桌上,以及坐在什么位置

视频号当年也被叫做「全村的希望」。五年过去了,它还没打败抖音,但在微信生态内长出了自己的活法。龙虾能不能也走出第三条路?答案还早。

不过,当一个巨头被逼到墙角,终于想清楚自己要什么,把资源砸向同一个方向的时候,你永远不能低估它。

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在热带海岛上,我们拍到了「极光」|vivo X300 Ultra 短片

凌晨三点,热带海岛。我们带上 vivo X300 Ultra,追一场反常识的「极光」。

来,看个视频,放松下。

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大众 ID. ERA 9X 预售 32.98 万元起,曾经质疑增程的它,带来了「地表最强增程」

在理想、问界、蔚来等品牌不断改写中国新能源 SUV 市场格局的时候,燃油车时代长期占据主导位置的大众,实际上错过了这一轮行业切换中最关键的几年。

问题不在于大众完全没有察觉趋势,而在于它始终没能把判断快速转化为稳定的产品节奏。战略摇摆、决策迟缓,再加上 CARIAD 长期拖住软件与电子电气架构的落地进度,让大众一次次错过本该抓住的窗口。

等它还在解决体系内部的问题时,中国新能源市场已经进入了新的竞争阶段。用户看重的不只是品牌、机械素质和制造体系,还加上了产品定义、智能化体验,以及迭代速度等能力。

大众过去那套依靠品牌积累和工程口碑逐步建立优势的方法,在这样的环境里,显然已经不够用了。

留给合资品牌的机会已经不再宽松,甚至可以说,每往后一步,试错空间都在变小。

所以,ID. ERA 9X 的出现,意义并不只是「大众终于出了一台新的大型增程 SUV」,也不只是补上一款旗舰车型那么简单。

它更像是大众第一次真正放下过去的路径依赖,开始按照中国市场已经形成的新规则来重新组织产品。

大众 ID. ERA 9X 全系标配四驱,共有 3 个版本,起售价为 32.98 万元。

最大的大众

外观,是 ID. ERA 9X 递给市场的第一张名片。

该车型在设计上结合了包豪斯功能主义风格。车身比例设定为 4 倍轮轴比、2.5 倍轮高比以及 1:2 的窗身比,旨在降低视觉重心并拉长侧面轮廓。

车身线条由贯穿式肩线、下压式车顶弧线以及上扬的裙线构成,外覆盖件多采用连续饱满的曲面进行过渡,取代了传统的锋锐折线。

车头配备贯穿式灯带,并在侧翼集成双排投影灯,可与车辆解锁及闭锁状态联动。

来到车身侧面,设计师通过对全车立柱的黑化处理,巧妙营造出悬浮式车顶的视觉效果,在保留旗舰 SUV 厚重气场的同时,为车身线条注入了一丝轻盈感。

此外,车门配备了电吸功能,后门最大开门角度设定为 80°,配合低地板设计,有效优化了乘员上下车的动线。

新车长宽高分别达到 5207/1997/1810mm,轴距更是长达 3070mm。这一越级身形超越了揽境,使其一跃成为大众品牌全球在售体型最大的 SUV。

如果说磅礴的外观是敲门砖,那么 ID. ERA 9X 的座舱,则是其真正展现「本土化诚意」的核心答卷。

依托 3070mm 的超长轴距与方正的车身结构,乘员可更为顺畅地步入采用三排六座布局的座舱。

乘员舱一至三排的纵向空间数据为 2650mm,第一排至第二排最大间距达 1960mm;在满载状态下,第二排与第三排的膝部空间分别为 70mm 和 50mm。

全车还规划 40 处储物空间,涵盖门板双层储物盒(含雨伞格)、墨镜盒以及各座位独立的手机槽、USB 接口和杯托,中控区域则集成了一台支持双向开启的智能冷暖压缩机冰箱。

同时,车内支持 6 种空间布局切换,第三排座椅放倒后可与后备箱地板平齐,配合全系标配的带独立电动遮阳帘的前后双全景天窗,进一步拓展了座舱的通透感与空间实用性。

在宽绰的空间基础之上,车内的乘坐系统着重提升了舒适度。

第二排配备动态零重力座椅,因集成了随动安全带与坐垫气囊,该功能在车辆行驶过程中亦可开启。

全车座椅表面采用 Nappa 真皮包覆,内部以 MDI 高弹发泡材质与丝绵填充,并配有独立的颈部支撑软垫。

在功能层面,座椅支持坐垫与靠背的分区智能温控调节,一、二排的靠背、座垫及腿托均具备独立加热功能。同时,座椅内置 16 点阵式按摩系统,预设 11 种模式,并标配 4 向可调腰托。

物理层面的舒适配置之外,座舱的数字化则是另一块核心。

车内搭载由 9 个显示终端组成的系统,包含 8.88 英寸仪表盘、15.6 英寸 2.5K 中控双联屏、21.4 英寸 3K 后排可调吸顶屏、流媒体后视镜以及支持随速动态调整显示层级的 W-HUD 抬头显示系统。

第二排两侧门板各内嵌一块 6 英寸控制屏,采用微孔膜片技术实现息屏时的视觉隐藏,主要用于调节后排温度、座椅及冰箱,并接入了外后视镜的盲区摄像头画面以辅助开门观察。

车机系统支持多屏内容流转,并可通过 OMS 摄像头实现手势控车。语音系统覆盖 4 个独立音区,具备声源定位、方言识别以及车外防误唤醒功能,同时内置了定制化虚拟语音助手。

车辆还配备了 Carlog 功能,可通过多机位摄像头记录行车画面,中控 UI 则采用了 3D 全景实况渲染技术。

声学与照明系统也进一步完善了座舱的整体氛围。

车内配备 4 个独立头枕音响,支持各座位分区独立听音及车载 K 歌功能;车外配置的独立发声单元,不仅用于行人警示,还支持车内外双向语音沟通及户外场景的音乐播放。

车内布置了总长 12.8 米的 255 色氛围灯,采用漫反射导光方案隐藏光源直射,以提供更为均匀的光线。该灯组支持色彩自定义及主题切换,并可与开门预警、迎宾、驾驶模式切换、空调调节、自动泊车及语音交互等车辆运行状态进行深度联动。

从 AR-HUD 抬头显示、二排零重力座椅、智能冷暖冰箱,到支持四音区独立唤醒的智能语音系统、5G 车联网以及主动降噪技术,ID. ERA 9X 的座舱配置已全面对齐国产高端新势力,彻底补齐了以往合资品牌在舒适体验与科技感上的短板。

在消费者日益看重的智驾领域,大众果断选择了成熟的「中国方案」。

新车搭载了由 Momenta 深度赋能的高阶智驾系统。在车顶激光雷达、毫米波雷达与高清摄像头等强大硬件的加持下,新车能够实现涵盖高速、城市以及点到点的全场景无图 NOA 领航辅助。

无论是自动跟车、智能变道,还是复杂场景下的智能泊车与开门预警,其智驾表现均已跻身行业第一梯队。

纯正德系旗舰

ID. ERA 9X 的动力总成与底盘调校,则是大众将深厚德系工程底蕴与中国本土需求完美融合的最佳印证。

新车搭载了专为增程车型研发的 EA211 EVO II 系列 105kW 发动机,官方自信地将其誉为「地表最强增程器」。

通过集成米勒循环、VTG 可变截面涡轮以及 350bar 高压直喷等先进技术,该增程器在亏电工况下的动力衰减仅约 5%。

即便在零下 30℃ 的极寒环境中,其零百加速依然能达到 6.31 秒,且增程器介入时的舱内噪音增量不到 0.5 分贝(dB),真正做到了无感介入。

针对增程式动力特有的 NVH(噪声、振动与声振粗糙度)工况,该车从声源抑制与主动降噪两方面进行了技术介入。

在声源端,EA211 增程器采用了紧耦合排气净化装置,旨在降低排气系统的机械共振。在座舱端,车辆在全车密闭隔音设计的基础上搭载了 ANC 主动降噪技术。

根据相关的冬季实测数据,在亏电状态并换装雪地胎的测试环境下,车内噪音峰值维持在 58dB 以内;同时,在增程器介入与关闭的切换过程中,第二排乘客位置的噪音波动差值被控制在 0.5dB 以下,平滑了内燃机启停时的听觉感知。

电池方面,大众提供了 51.1kWh 磷酸铁锂与 65.2kWh 宁德时代三元锂两套方案,CLTC 工况下最高纯电续航超过 400km,综合续航里程更是突破 1000km。

为了让这台长达 5.2 米的庞然大物在城市中穿梭自如,大众为其配备了越级的底盘系统。

该车采用了前双叉臂与后五连杆的独立悬架组合。其中,前悬架配备锻铝下摆臂,后悬架采用「五铝一钢」的连杆材质配比,前后桥均布置有四点液压衬套。通过提升铝合金部件的占比,车辆有效降低了簧下质量并增强了底盘的整体刚性。

悬挂系统配备了双腔空气弹簧与 DCC 无级可调减振器,支持车身高度与阻尼硬度的毫秒级自适应调节。其空气悬架的最大调节行程达到 150mm(支持向上升高 80mm 以提升通过性,或向下降低 70mm 以方便乘员上下车)。

得益于后轮转向技术的加入,ID. ERA 9X 的最小转弯半径大幅缩减至 5 米左右,让这款大型 SUV 在狭窄地库中的操控灵活性足以媲美紧凑型轿车。

而为了为了统筹上述复杂的底盘硬件,车辆在控制逻辑层面引入了 VMC 底盘智控中枢。该系统将底盘的制动、驱动、转向、悬架及动力控制进行了全域数据融合,可实现车辆在横向、纵向及垂直三个维度(六自由度)的综合运动协同与干预。

安全性方面,ID. ERA 9X 车身关键部位采用了强度高达 1300MPa 的热成型钢;电池包获得 IP68 级防尘防水认证,并顺利通过了挤压、针刺、火烧、涉水等严苛测试。

同时,全车标配多安全气囊与侧气帘,并搭载了车身稳定系统、胎压监测、上坡辅助、防翻滚系统等丰富的安全配置,全方位守护出行安全。

从公开质疑增程,到发布一台增程旗舰,大众用了不短的时间才完成这次转身。

尽管过程有曲折,但 ID. ERA 9X 显然放下了合资品牌之前高高在上的身段,认真思考了中国用户到底需要什么。

ID. ERA 9X 认真对待了中国用户对空间的需求,把三排真正做成了可以长途乘坐的座位;认真改进了增程系统的缺陷,在 NHV 和动力衰减上做了补足;它也认真对待了座舱体验与竞品之间的差距,和合作伙伴一起,把中国用户需要的配置一一补齐。

不过,这个时间点并不轻松。

大众现在面对的,不是一个等待开拓的新市场,而是一个格局已经初步成形、用户认知已经被教育过、头部品牌已经各自占住位置的市场,它要追赶的,远不只是销量。

不过,好在 ID. ERA 9X 目前看来,很值得期待。

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16.98 万元起!丰田这台「拼好车」铂智 7,把华为、Momenta、小米都装上了

丰田可能是一众合资车企里,把「打不过就加入」执行得最彻底的一家。

在铂智 7 的上市发布会上,他们提出了一个口号:「新能源时代的丰田味道」。

即他们的策略是,作为一家最擅长系统整合的车企,丰田继续守住整车制造、底盘调校、安全验证这些核心护城河;至于自身积累相对薄弱的座舱、智驾等环节,则深度引入华为、Momenta 等科技公司的能力,加快成熟方案落地。

所以,铂智 7 也确实称得上是一台集多方优势于一身的「拼好车」。

「我全都要」

先来看看价格配置。

铂智 7 共推出 6 个版本, 指导价区间为 16.98 万元至 22.98 万元,整个版本体系的配置递进比较清晰。

入门版 600 Pro 已经标配鸿蒙座舱、数字钥匙、纯天然实木内饰、座椅通风加热、20 寸轮毂等基础配置;600 Pro 激光雷达版则进一步引入 Momenta R6 强化学习大模型,支持高速领航、城区领航、记忆泊车等功能。

700 系列全系标配双电机、零重力座椅、主驾大腿托、后排智能触控面板和 23 扬声器。顶配 710 Ultra 激光雷达版,在三大核心配置全部到位的基础上,又增加了 27 英寸全景 HUD 抬头显示、 NAPPA 真皮方向盘与座椅,以及智能香氛系统。

能看出来,丰田这次的配置逻辑并不复杂,日常高频使用、对驾乘体验影响最直接的功能,尽量做到全系覆盖;差异化配置,则在这个基础上按版本逐步上探。

铂智 7 的车身尺寸为 5130/1965/1500mm,轴距 3020mm,是广汽丰田目前在售纯电轿车中车宽最大的一款。

放在同级合资纯电车型里看,很多产品的轴距还停留在 2.8 米左右。铂智 7 做到 3020 mm 的轴距、接近 2 米的车宽,后排空间和横向宽适感自然更容易做出来。

设计上,新车前脸采用封闭式极简布局,视觉重心压得很低;分体式大灯搭配 C 型贯穿灯带,车顶激光雷达也没有刻意隐藏。车身侧面通过溜背曲线收束,配合 21 英寸十辐轮毂和 255 / 40 R21 轮胎,整体姿态比较低趴。尾部则用熏黑包围和贯穿式尾灯收尾,风格相对利落。

不过,相比设计,铂智 7 这次真正更值得聊的,还是它在智能化上的「彻底开放」和「深度共创」。

新车搭载华为鸿蒙座舱 5,完成了从「功能机」到「智能机」的一次跃迁。它支持 50 + 鸿蒙应用和 5 万 + 手机应用的无感流转,同时也把 AI Agent 「智能体」真正带进了更具体的车内场景。

按照广汽丰田的说法,新车引入了 MoLA 通用大模型,并在导航、车控、多媒体等垂直领域部署专用智能体。

比如,导航智能体支持多轮复杂指令修改和模糊语义理解;车控智能体则允许用户自定义「智慧场景」。

这种「能动口就不动手」的交互方式,至少在体验层面,缩小了它和新势力之间的差距,也让丰田第一次更接近一种「可对话」的产品形态。

广汽丰田此次还宣布与小米达成合作,开放硬件生态接口。这意味着未来车载屏幕、音响等设备将有机会直接接入小米庞大的智能生态,实现车机与智能家居的无缝互联。

在中国市场尤其看重的智驾层面,铂智 7 搭载 Momenta R6 强化学习大模型,并配备激光雷达在内的 27 个高精度传感器。

但丰田的做法并不是简单买一套现成方案装上车。它真正的差异化在于,依然用丰田 TSS 智行安全系统的标准,去约束和校准本土智驾算法的工程化落地。

这套系统在开发过程中,全面植入了 14 项丰田安全标准,重点针对暴雨、夜间、鬼探头、行人横穿等长尾复杂场景做了更深的优化和冗余设计。

「丰田味道」

当然,丰田也没有丢掉自己一直强调的机械素质。

动力部分,铂智 7 采用华为 DriveONE 双电机电驱系统,最大功率 207 kW,最高车速设定为 180 km / h。电池则提供 88.13 kWh 和 71.35 kWh 两种规格。

其中,88.13 kWh 电池组根据配置不同,提供 680 km、700 km 和 710 km 三种续航版本;71.35 kWh 电池组对应的纯电续航里程为 600 km。

针对此前对电池品牌的质疑,丰田此次也特别做了回应。

丰田不唯品牌知名度论,而是综合考量安全、品质、购车成本等关键因素,为用户提供更均衡的方案。

具体来看,广汽丰田采用了「育成式采购」模式。工程师会提前 2 年反向进驻电池厂,围绕铂智 7 的电池提出超过 300 项安全标准,并验证 26 道关键工序,尽量确保每一个零部件、每一道工序都达到丰田全球标准。

基于这套体系,广汽丰田也给出了明确承诺:电池衰减在 2 年或 5 万公里内超过 10 %、6 年或 10 万公里内超过 20 %、8 年或 15 万公里内超过 25 %,厂家直接担责,并可免费更换全新原厂电池。

底盘方面,铂智 7 全系标配双腔空气弹簧与 SDC 减振器,并由丰田 GR(Gazoo Racing)与雷克萨斯团队参与调校。

这套悬架系统可根据路况实时调节阻尼软硬,在颠簸路段变软滤震,在高速过弯时变硬提供支撑,将此前多用于高端车型的底盘配置下放至 20 万级市场。

与这套高规格硬件相匹配的,是丰田近乎苛刻的耐久性测试标准。

新车的空悬系统经历了 904 万次测试,远超行业普遍的 450 万次标准;悬架耐久验证也达到了 20 万次。

铂智 7 还提供双腔空悬超长质保。在常规 5 年 / 15 万公里基础上叠加延保权益后,质保期限可达 10 年或 30 万公里,大约是行业平均水平的 2 倍。

安全性设计上,铂智 7 整车高强度钢和铝合金占比达到 73 %,最高强度达到 2 GPa。

同时,丰田把很多安全冗余前置到了设计阶段。比如,它把传动轴断裂点预设在电驱壳体内部,避免碰撞时部件侵入乘员舱;又采用机电一体式门把手设计,确保在极端断电情况下,车门依然可以从外部物理开启。

最懂车的全球大厂加最懂科技的中国伙伴,就是铂智 7 的核心竞争力。

广汽丰田在铂智 7 上的思路,其实可以概括成两条线同时推进。

一条线面向外部,主动整合华为和 Momenta 在座舱交互、高效电驱、智驾算法上的成熟能力,借助本土智能供应链的优势加快研发节奏,也更贴近中国用户的需求。

另一条线面向内部,继续把整车制造、底盘调校、安全验证这些核心环节抓在自己手里,用丰田体系的工程标准去约束和校准外部方案的落地质量。

这两条线配合起来,产品能跟上时代,品质和可靠性也还有基本盘。

这才是「新能源时代的丰田味道」真正想表达的东西,该借力的地方不硬撑,该自己扛的地方也绝不放手。

这种既「把产品做对」,又能「把产品做好」的策略,或许才是合资品牌下一阶段竞争中更为可行的路径。

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全球首个多模态创意营销 Claw 来了,好创意比以前更值钱了

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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4.48 万元起!全新五菱宏光 MINI EV 变为四门四座,既实用,也体面

A0 级小车市场,绝对称得上「闷声发大财 」几个字。

在市场的目光被「高阶智驾」、「旗舰」、「大六座」等眼光缭乱的配置吸引住时,A0 级小车的销量却在节节攀升。

比如五菱宏光 MINI EV 就在过去 3 个月内,狂卖了 4.1 万辆。

但随着新能源市场的不断发展,市场对代步车的期待也在变得越来越高。不只要能跑起来,还要好看、好用、好玩,坐进去不寒碜,开出去有面子。

这也是今天上市的第五代宏光 MINI EV 的核心变化。

第五代宏光 MINI EV 的产品定位是「四门玩趣代步车」,覆盖带娃出行、日常通勤、城区练手和周边短途探索等场景。

对这款车来说,「四门」补上了过去微型车在实用性上的短板,「玩趣」则回应了年轻用户更看重的情绪价值。

第五代五菱宏光 MINI EV 共有 4 种配置,起售指导价为  4.48 万元起。

「四门」更实用

外观方面,第五代宏光 MINI EV 采用了名为「甜趣方糖」的全新设计语言。

整车延续了家族式的方正轮廓,同时通过更圆润的局部处理,弱化了传统方盒子造型的生硬感。

车身视觉重心按照 0.618 的黄金分割比例布局,前后观感更均衡,整体姿态也更轻巧。

前脸配有一条贯穿式镀铬饰条,形成略微上扬的弧线。保险杠两侧加入了类似「酒窝」的装饰,表面纹理在光线下层次更明显。

灯组部分,前后大灯采用圆环加贯穿灯带组成的「同心」式 LED 结构。近光覆盖宽度达到 84 度,官方称可照亮 7 条车道;远光照射距离为 165 米。全系的位置灯、转向灯、大灯和刹车灯均采用 LED 光源。

轮毂饰盖采用了旋转四叶草的造型,并经过空气动力学优化,用于降低风阻和整车重量。

新车推出了绿悠悠、白绒绒、灰萌萌三款偏复古取向的幻彩珠光车色。绿悠悠采用蓝绿双色珠光粒子,车漆会随视角和光线变化呈现不同层次;灰萌萌采用高定双涂色漆,在光影变化下更有流动感;白绒绒则偏向低饱和奶油色系,整体观感更柔和。车漆采用 8 层涂装工艺,并使用巴斯夫全涂层解决方案。

如果说外观变化更多体现在风格上,那么空间升级就是第五代宏光 MINI EV 最直观、也最有说服力的进化。

新车长宽高分别为 3268 × 1520 × 1575 mm,纵向空间利用率达到 89%,肩部空间利用率达到 79%。后排上方身体通过空间为 620 mm,下方腿部通过空间为 454 mm。

四门四座布局确实解决了过去许多微型车「后排能坐,但进出狼狈」的问题,此外新车后排独立车窗的可视面积约为 2016 cm²,还配备了同级唯一的电动升降功能,乘坐体验提升了很多。

车辆后备厢常规容积为 170 L,可以放下一个 23 英寸行李箱;后排座椅按 5:5 比例放倒后,容积可扩展至 838 L,能够同时容纳 1 个 32 英寸、1 个 28 英寸和 2 个 24 英寸行李箱。

全车共规划了 20 处储物空间,包括专属手机位、杯托、副驾双挂钩、门板储物槽和网兜等。

走进车内,第五代宏光 MINI EV 采用了「环趣美学」设计语言。环形元素贯穿仪表台、出风口、门饰板和储物格,整体视觉比上一代更完整,也更有主题感。配色采用焦糖色和奶油白组成的「焦糖奶油」撞色方案,再配合复古棕白格纹座椅面料,整体风格较为年轻化。

五菱还在仪表台区域设置了一个「百变造景空间」,既能储物,也可用于个性化展示,并采用了同级少见的波点镭雕工艺,质感比普通注塑或喷漆更细腻。副仪表台则采用「灵动岛」式一体化环形设计,将杯架、手机位和储物格整合在一起。

并且变速机构升级为怀挡设计,换挡时不用低头,手也无需离开方向盘,中央区域因此腾出了更多储物空间。

便宜但不将就

智能配置上,第五代宏光 MINI EV 这次同样升级了不少地方。

新车配备 10.1 英寸中控屏,是同级中尺寸最大的方案之一。下拉式控制中心集成了 17 项高频功能,UI 提供 5 种壁纸可选,还支持日夜模式智能切换。

手机互联支持 Apple CarPlay、华为 HiCar 和 Carlink 三大主流系统,同时支持有线与无线连接。

驾驶模式则提供经济、标准和运动 3 种选择,能量回收模式则有舒适、标准和强 3 档可调,支持靠近自动解锁、远离自动闭锁,踩下刹车即可启动,无需插钥匙;开门自动上电,关门闭锁后自动下电。

手机 App 远程控制功能也比较齐全,支持远程启动、导航寻车、双闪鸣笛定位、远程解闭锁、远程预调空调、查看实时电量与充电状态、预约错峰充电,以及预约空调定时开启。

主动安全层面,新车标配同级少见的 ESC 车身稳定系统,并针对微型车使用场景进行了专项调校,集成 ABS、EBD 等功能,在转向过度、转向不足和湿滑路面等工况下可自动介入。

电子手刹和自动驻车同样是标配,对坡道起步和拥堵工况更友好。高清倒车影像与后倒车雷达,则承担了停车时最基础、也最实用的安全辅助功能。

被动安全方面,车身采用环状笼式结构,高强钢占比达到 60%,热成型钢占比为 5.84%,关键防护区域使用 1500 MPa 超高强度钢材。

五菱表示,整车共进行了 14 种碰撞工况、累计 30 余次试验,覆盖从低速到高速、从正面到侧后碰的多种极端场景,模拟强度超过法规要求。模块化车身设计还能在轻微碰撞后显著降低维修成本,节约幅度超过 90%。

新车搭载了「神炼电池」,电池箱体采用 2 横 6 纵结构设计,底部设置了碰撞吸能结构,并 MUST 件将结构梁、侧板和热管理系统集成为一体,结构强度较传统方案提升超过 60%,维护成本降低 90%。

车云双 BMS 智能协同系统可在云端实现超过 240 项安全监管和超过 80 项故障预警,电池还具备加热和智能保温功能,在充电枪连接电源的状态下,可以在 24 小时内将电池温度维持在 20 ℃ 至 35 ℃ 的工作区间。

动力系统上,新车搭载 30 kW 三合一集成电驱,将电控、电机和减速器集成为一体,0 至 50 km/h 加速时间为 4.56 秒。

新车有 205 km 和 301 km 两个续航版本,其中 205 km 版本的度电续航里程超过 12.65 km/kWh,全系百公里综合电耗为 8.9 kWh,折算下来每公里使用成本约 0.05 元。

第五代五菱宏光 MINI EV 同时支持直流快充、交流慢充和家用 220 V / 10 A 插座。直流快充模式下,电量从 30% 充到 80% 需要 35 分钟;交流慢充从 20% 充到 100% 最快 4.8 小时。

随车充电枪内部电路板防护等级达到 IP67,充电枪与插座连接后的整体防水等级为 IP55,支持雨天户外充电。

除此之外,当低压蓄电池电压低于 11.9 V 且持续 14 秒、整车 SOC 不低于 10% 等 5 项条件同时满足时,车辆会自动启动 3 小时补电功能,用来防止小电瓶亏电。

底盘结构采用前麦弗逊式独立悬架和后三连杆式非独立悬架,制动系统标配前后盘式刹车。

如果把第五代车型放回整个宏光 MINI EV 家族的演进脉络里,会看到一条很清晰的演进过程。

第一代主打小巧便利,第二代强调时尚好看,第三代开始突出好玩有趣,第四代则往从容舒适上走。

而到了第五代,五菱想把前几代积累下来的产品价值重新整合起来,把四门布局正式固化为家族标配,再在设计语言、智能体验和续航上做一次系统升级。

宏光 MIN IEV 在 2020 年进入市场时,几乎带着一种开荒者姿态。那时,中国的微型纯电代步车市场还没有真正成熟,五菱抓住了「路面堵、停车难、油费高」这些非常现实的痛点,用一款价格低、好停车、使用成本也低的小车,迅速切入了城市通勤人群。

但现在 A0 级的市场风向变了。

早期比的是「有没有」「够不够用」,现在更看车辆外观是否漂亮,智能体验是否优秀以及是否有能被记住的差异点。

过去,宏光 MINI EV 最强的地方,是用极低门槛满足了城市短途出行的刚需。

现在它想做的,是在这个基础上加入更好的空间、设计、智能和安全性,让宏光 MINI EV 从「便宜的小车」,慢慢变成一台真正更好用、也更像样的代步车。

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别被机器人跳舞骗了,我们还在 GPT-2 时代| 具身智能百亿圆桌

说到机器人,过去两年科技圈里,最不缺的大概就是各种机器人「后空翻」的视频。

社交媒体上的讨论和各大公司的宣传片,也让人觉得我们距离被机器人接管,似乎就差那一个季度的距离。

刚刚,在 2026 中关村论坛年会上,几位国内具身智能的创始人,进行了一场「百亿具身智能圆桌会议」。来自银河通用的王鹤、智平方张鹏、千寻智能高阳、原力灵机唐文斌,以及星动纪元的席悦坐在一起,聊了聊具身智能的核心议题。

现在的具身智能到底发展到哪一步了,哪些场景是得到了验证?

技术方面,要让机器人真正进入我们的生活学习和工作,需要解决的问题是数据、模型还是机器人硬件?

以及未来一两年内,具身智能的主要发力场景会集中在哪些方向,工业化落地多还是真的有望进入家庭?

最后,他们也谈到了具身智能的发展,需要像自动驾驶一样,有 L3、L5 类似的标准,才能规范整个机器人行业所处的智能水平。

欢迎来到机器人的 GPT-2.0 时代

如何定义刚刚过去的 2025 年与机器人赛道全面进击的 2026 年?

五位大咖给出了高度一致的研判:2025 年是「打基础」的蓄势之年,而 2026 年将是机器人场景泛化能力提升,和商业规模化落地的元年。

千寻智能的高阳将当前的具身智能所处的阶段,比喻为大语言模型的 GPT-2 时代。

▲千寻智能联合创始人 高阳

他提到具身智能行业,在 2025 年解决了大量数据基建层面的问题,随着模型参数与数据规模的提升,2026 年极有可能迎来跨越至 3.0 时代的跃变。

原力灵机唐文斌也坦言,当前行业仍处在发展初级阶段,但在数据规模化驱动下,行业斜率(增速)极大。

他直言哪怕今天我们坐在这里谈论模型、算法,但是连一个大规模的 benchmark 都还没出现,无法准确的衡量不同具身智能的水平。

▲星动纪元联合创始人 席悦

星动纪元联合创始人席悦则提到,过去一年资本的疯狂涌入,一些 2025 年没有出现的公司,在 2026 年突然涌现;同时也伴随着很多公司突然就消失。

这是速度和加速度都飞快的一年。

银河通用创始人王鹤则提到了前段时间他们和清华大学合作的项目,让机器人也可以上场打网球。他说随着很多概念的逐渐清晰,具身智能是正在迎来从实验室走向真实世界的时刻。

得数据者得天下

和李飞飞推出的大规模图像数据集 ImageNet,成为深度学习发展中重要一环类似,具身智能的发展也需要大量的数据。

相比于 ChatGPT 这类大语言模型能够从互联网的海量文本里面提取数据,物理世界的高质量交互数据依然缺失。

星动纪元的席悦说,「数据,是当前最卡脖子的瓶颈」。

想要让机器人能在复杂的特种环境里自主工作,就需要它在真实场景里收集数据。但真实场景的试错成本太高了,没有哪个厂长愿意让一个半成品机器人在自家流水线上瞎折腾。

原力灵机则说的更直接,唐文斌认为数据本质上就是钱的问题,它不是最关键的,花钱就可以解决。真正的数据难题是需要让机器人从真实场景里面反馈数据。

但他也提到,这会是一个鸡和蛋的问题。现在的机器人不成熟,没有办法被批量部署,但是想要机器人得到进步,我们又需要机器人被批量使用。

▲智平方联合创始人 张鹏

智平方的张鹏认为,真正能让模型产生质变的,永远是一线真实场景回流的数据。而在数据之外,模型的架构和系统的设计也同样重要。

他认为具身智能是「模型+本体硬件+场景系统」的三位一体的综合实力比拼。让机器人在不同场景上,能够以更小的成本去适应更多的场景,对具身智能行业应用来说是一个非常大的挑战。

就像自动驾驶领域的特斯拉和 Waymo。谁能以最低的成本,让最多的机器人在真实物理世界里跑起来,谁就能拿到通往 GPT-3.0 时代的入场券。

做家务不是今年的优先场景

如果说 2025 年是拼 Demo、跳芭蕾、表演武术的一年,那 2026 年就是拼场景的一年。

而这些创始人们选出的落地场景,都不约而同地放弃了科幻电影里那些高大上的 C 端家庭场景,转而一头扎进了物流、公共服务,甚至是街头零售。

张鹏、高阳与席悦一致看好半结构化的工业制造、简单的服务与物流搬运场景。

特别是物流环节中那些「人类只需短时间培训即可上岗」的日结型工作,其高标准化和明确的指标要求,能成为机器人最易替代与规模化复制的突破口。

▲原力灵机创始人 唐文斌

唐文斌则给出了四个极为严苛的落地标准,堪称具身智能的「避坑指南」。

第一,必须是能容忍错误的场景;第二,必须对效率有容忍度;第三,需要一定的泛化能力,否则直接用非标自动化机器就行;第四,能够长时间作业算得平账。

他幽默地提到,在技术尚不完美的当下,「伪装成干活的跳舞」,能够提供情绪价值的展示型应用,也不失为一种极佳的商业路径。

▲银河通用创始人 王鹤

银河通用的王鹤提到了他们正在全国铺开的「太空舱」零售店。在这些充满未来感的舱体里,机器人自主帮顾客取货。

机器人取货的动作可能没有人类店员那么利索,但它新奇、酷炫,为顾客提供了极高的「情绪价值」,顾客愿意为这份体验买单。

同时,在这个过程中,银河通用已经积累了 8 万小时的真实货架取货数据。

这不仅是一个成熟的商业场景,更是一个极其巧妙的具身智能数据采集方案。

在圆桌会议的最后,他们还聊到了整个具身智能行业需要一些标准。

刚好今天央视新闻有报道,中国信通院联合 40 余家单位,发布了具身智能领域的首个行业标准,将于 2026 年 6 月 1 日实施。

该标准不仅统一了基准测试框架(静态仿真、动态仿真、真实环境、组合式),还配套建立了包含超 1 万条测试任务的题库,覆盖工业、家庭等 300 种场景,结束了行业「无标可依」的现状。

▲知名的具身智能算法评测平台 RoboChallenge

几位创始人也提到了标准、法律和安全的重要性,只有一套广泛认可的行业标准,才会有具身智能实质性和规模性的进步。

结束的时候,主持人说今天是「百亿」,希望明年能变成千亿具身智能对话。

是的,还没到万亿,机器人要想彻底接管人类,可能还需要再练习好几年。

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杨植麟、罗福莉、夏立雪、张鹏、黄超,五个AI圈顶流把龙虾、Token 、开源聊透了

龙虾,是最近 AI 圈出现频率最高的词汇。

它指的是 OpenClaw,一个近期在AI圈迅速蔓延的开源智能体框架。有人觉得它像贾维斯,有人觉得它像脚手架,有人觉得它像轻量级操作系统,所有人都在用,而且越用越停不下来。

围绕它的讨论也随之而来:龙虾能干什么,干不了什么,下一步往哪走,算力够不够,谁在受益,谁在焦虑。

现在,行业里最靠近前线的一批人坐下来,认真聊了聊这件事。就在刚刚,月之暗面创始人杨植麟在北京中关村论坛年会的开源主题圆桌中主持了一场五人谈话,智谱创始人张鹏、无问芯穹创始人夏立雪、小米 MiMo 大模型负责人罗福莉、香港大学助理教授黄超共同参与。

对话从 OpenClaw 的实际使用体验出发,延伸至模型定价逻辑、推理基础设施的结构性瓶颈、模型架构创新,以及对未来十二个月行业走向的集体判断。

从聊天到真正干活,OpenClaw 改变了什么

论坛开场,杨植麟抛出了一个共同话题:日常使用 OpenClaw 或类似产品,最有想象力的体验是什么?从技术角度看,如何理解今天智能体框架的演进方向?

张鹏说,他很早就开始自己动手折腾这类工具,当时还不叫 OpenClaw,最早叫 ClawBot。毕竟是程序员出身,折腾这些东西有自己的手感。在他看来,OpenClaw 最大的突破在于把顶尖模型的能力,尤其是编程和智能体方面的能力,交给了普通人。

「这件事不再是程序员或极客的专利。它在模型上方搭起了一个牢固又灵活的脚手架,让原来因为不会写代码而无法实现的想法,今天通过简单的对话就能完成。」他更愿意把 OpenClaw 这类工具称为脚手架,它提供的是一种可能性,而不是一个封闭的产品。

夏立雪的第一反应是不适应。他习惯了和大模型聊天的交流方式,一开始发现 OpenClaw 响应慢,觉得很卡。但后来他意识到,这类工具和聊天机器人有本质区别:它更像是一个能承接大型任务的人,而不是一个回答问题的工具。

「从按 token 计费的模型,到能帮你完成任务的智能体,AI 的想象力空间已经做了一次大的跃升。但与此同时,对整个系统能力的要求也大幅提升,这就是我一开始觉得它卡的原因。」

他随后披露了一个直观的数据:无问芯穹从今年一月底开始,基本上每两周 token 用量翻一番,到目前为止已经翻了十倍。「上次见到这个增速,还是 3G 时代手机流量刚普及的感觉。那时候大家每个月一百兆流量,现在的 token 用量就是那种感觉。」

他认为,现有的所有资源想要支撑这个快速增长的时代远远不够,需要更好的优化和整合。

罗福莉从产品框架设计角度给出了不同的观察。她把 OpenClaw 视为 agent 框架领域一次革命性和颠覆性的事件。她注意到,深度 coding 圈子里很多人的第一选择依然是 Claude Code,但她认为只有真正用过 OpenClaw 的人才能感受到这个框架在设计层面的独特之处,包括近期 Claude Code 的很多新更新,其实也在向 OpenClaw 的设计方向靠近。

她总结了 OpenClaw 核心价值的两个层次。

第一是开源。开源让整个社区能深度参与、持续改进,这是一个非常重要的前置条件。她认为,开源框架的一个关键价值在于把国内参数量不那么大、但水平仍然可观的模型的能力上限大幅拉高,

「在绝大部分场景下,任务完成度已经非常接近 Claude 最新模型的水平,同时它靠一套完整的 harness 系统和 skills 体系把下限也保证得很好。」

第二是点燃了大家对大模型之上那一层的想象力,也就是智能体层。她看到越来越多非研究员背景的人开始通过更强的 agent 框架参与 AGI 的变革,一定程度上替代自己工作中的重复任务,把时间释放出来做更有创造力的事情。

她还提到了一个具体的使用感受:相比 Claude Code 只能在桌面上延展创意,OpenClaw 可以随时随地参与进创意过程,想象力的扩展没有场景限制。

黄超从交互模式切入,分析了 OpenClaw 能引发广泛关注的原因。

他认为第一个关键因素是「活人感」。以往的 Cursor、Claude Code 这些 agent 工具,使用起来更像工具;OpenClaw 以 IM 软件嵌入的交互方式呈现,让人感觉更接近自己想象中的个人贾维斯。「这种活人感是很多人第一次真正觉得 AI 要来了的时刻。」

第二个因素是,OpenClaw 再次验证了 agent loop 这种看似简单但极为高效的框架范式。第三个值得思考的问题是,我们到底需要一个 all-in-one 的超级智能体,还是一套类似轻量级操作系统或脚手架的存在,去撬动整个生态里所有的工具和能力。

他倾向于后者,认为 OpenClaw 更像一个操作系统级别的小管家,通过这个入口,社区里越来越多的人开始设计面向这类系统的应用,以 skills 和 harness 的形式去赋能各行各业,这和整个开源生态天然结合得非常紧密。

干一个任务,消耗原来百倍的 token

杨植麟随后把问题引向了智谱最新发布的 GLM-5-Turbo 模型,以及伴随而来的提价策略,并问这背后反映了什么样的市场信号。

张鹏说,这次更新是在整个发展目标中提前放出来的一个阶段性成果。核心目标只有一个:从「对话」转向「干活」。OpenClaw 让大家意识到大模型真的能帮人完成任务,但这背后对模型能力的要求远超以往。

「它需要自己做长时间的任务规划,不断压缩上下文,随时 debug,还要处理多模态信息。这和传统面向对话的通用模型完全不同。」

GLM-5-Turbo 在这些方面做了专门的加强,尤其是在如何让模型持续自我 loop、不停执行任务这个问题上投入了大量工作。同时也做了效率优化,在面临复杂任务时能用更高效的推理路径完成,避免用户只看到账单上的数字在不停往下掉。

对于提价,在他看来,现在完成一个复杂任务,模型背后的推理链路很长,要写代码、要和底层基础设施打交道、要随时修正错误。消耗的 token 量可能是回答一个简单问题的十倍甚至百倍。模型变大了,推理成本相应提高,价格自然要回归正常的商业价值。

「长期靠低价竞争,对整个行业的发展都不利。我们需要一个良性的商业闭环,才能持续优化模型能力,持续给大家提供更好的服务。」

现有的云计算架构,并非为 AI 设计

随着 token 用量的爆发和行业从训练时代转向推理时代,推理基础设施的压力成为不可回避的话题。

夏立雪说,无问芯穹是一家诞生在 AI 时代的基础设施厂商,目前同时为 Kimi、智谱以及多所高校科研机构提供服务,也在和 memo 合作。他们一直在思考一个核心问题:AGI 时代需要的基础设施是什么样的,以及如何一步步去实现和推演它。

在他看来,当前脚下最紧迫的问题是如何打造一个更高效的 token 工厂。

无问芯穹的做法是从软硬件打通的角度出发,接入了国内几乎所有种类的计算芯片,将几十种芯片和几十个不同的算力集群统一连接起来。「资源不足时,最好的办法有两个:第一,把能用的资源都用起来;第二,让每一分算力都用在刀刃上,发挥出最大的转化效率。」他们也在探索最新的模型结构和硬件结构之间能否产生更深的化学反应。

但他认为,仅仅打造一个标准化的 token 工厂还不够。他提出了一个更根本的判断:当前大量云计算基础设施,在设计上服务的是人类工程师,而不是 AI。「我们做了一个基础设施,上面的接口是为人做的,再往上包一层才能接入智能体。这种方式用人的操作能力限制了智能体的发挥空间。」

他举了一个具体的例子:智能体能做到秒级甚至毫秒级地思考和发起任务,但现有的很多底层能力根本没有为这个速度做好准备,因为人类发起一个任务通常是分钟级别的。这个问题需要打造一套更智慧化的调控系统,他们把它称为 agency 能力的一部分。

从更长远的视角看,他认为真正 AGI 时代到来时,连基础设施本身也应该成为一个智能体,能够自我进化、自我迭代,形成自主的组织。「相当于基础设施有一个 CEO,这个 CEO 是一个 agent,它根据 AI 客户的需求自己提需求、迭代自己的基础设施。这样 AI 和基础设施之间才能产生真正的耦合,而不是一个接收需求、另一个执行的单向关系。」

他们目前也在探索让 agent 和 agent 之间更好地通信,以及 cache to cache 的复制能力。在他看来,基础设施和 AI 的发展应该产生非常丰富的化学反应,这才是真正意义上的软硬协同,也是无问芯穹一直想实现的使命。

算力限制,反而催生意外突破

罗福莉没有直接回答小米的独特优势,而是把问题拉到了整个中国大模型团队的层面,认为这个视角更有价值。

她说,大约两年前,她就看到中国基座大模型团队开始了一次非常重要的突破。这个突破来自于一个被逼出来的命题:在有限算力、尤其是 NVLink 互联带宽受限的情况下,如何突破低端算力的限制,在看似为了效率妥协的情况下做模型结构上的创新。

DeepSeek V2、V3 系列,以及后来的 MiniMax M1 等,都是这类探索的产物。

「这些创新引发了一次真正的变革:怎么在算力一定的情况下,把智能水平发挥到最高。DeepSeek 给所有国内大模型团队带来了一个勇气和信心。」她强调,虽然今天国产芯片的限制已经没有那么严峻,但这段时间被逼出来的对更高训练效率、更低推理成本的模型结构探索,形成了真正有价值的技术积累。

她提到了几个具体方向:混合稀疏架构(hybrid sparse)、Kimi 的 KSA 架构、小米面向下一代的新结构。这些都区别于当前这一代的 transformer 架构,是在思考如何为智能体时代做更好的模型结构创新。

她特别强调了长上下文能力的重要性,并把它和 OpenClaw 直接挂钩。

「OpenClaw 越用越好用、越用越聪明,前提是你的推理上下文足够长。但很多模型做不到一兆甚至十兆的 context,不是能力问题,是成本问题,推起来太贵、速度也太慢。只有在长上下文下成本够低、速度够快,才能把真正有生产力价值的复杂任务交给模型去完成。」

她进一步描述了这条路径的终点:在超长 context 的支撑下,模型可以在复杂的环境里完成对自我的进化,包括对框架本身的优化,也包括对模型参数本身的迭代。这个方向在预训练侧要做好长上下文架构,在后训练侧要构造更有效的学习算法,采集在一兆、十兆、百兆上下文里真实具有长期依赖性的文本和复杂环境轨迹数据。

她也分享了一个来自团队内部的数据:借助 Claude Code 加顶尖模型的组合,团队做大模型研究的同学,研究效率已经提升了近十倍。

规划、记忆与工具调用

黄超从技术角度系统梳理了当前智能体框架在三个核心模块上的主要痛点和未来方向。

规划层面,他认为面向复杂任务、超长上下文的规划能力仍然不足。比如五百步甚至更长的部署任务,很多模型做不好规划,本质上是缺乏垂直领域的隐性知识。他认为一个方向是把复杂任务的领域知识固化到模型里。skills 和 harness 这类工具,一定程度上也是在通过提供高质量的外部能力来缓解规划中出现的错误。

记忆层面,信息压缩和检索精度始终是难题。任务复杂度上升时,context 会暴增,目前各类智能体框架普遍采用的还是文件系统这种最简单的共享方式。他认为未来的 memory 机制需要走向分层设计,但通用化很难实现,因为 coding 场景、deep research 场景、多媒体场景的数据模态差异极大,如何对这些 memory 进行高效检索和索引,始终是一个 trade-off 问题。

他还指出了一个新的压力来源:未来可能不止一个智能体,每个人可能同时拥有一群智能体,Kimi 的 agent swarm 机制已经指向了这个方向。一群智能体带来的上下文暴增,会远超单个智能体,对 memory 机制和整个 agent 架构都是非常大的压力,目前还没有一套成熟的机制来应对这个问题。

工具调用层面,他认为高质量的 skill 依然稀缺,这和当年 MCP 时代高质量工具稀缺的问题如出一辙。低质量的 skill 会直接拉低任务完成率,恶意注入的安全风险也是一个不容忽视的问题。他认为这需要整个社区共同建设,甚至需要探索如何在执行过程中动态进化出新的 skill,而不是依赖人工预设。

未来十二个月:生态、自进化、可持续 Token 与算力

论坛最后,杨植麟请每位嘉宾用一个关键词描述未来十二个月最重要的趋势。

黄超感慨,十二个月在 AI 领域已经是很遥远的事情,不知道届时会发展成什么样子。他给出的关键词是「生态」。他认为现在大家使用智能体还带着新鲜感,但未来真正的挑战是让它沉淀成日常工具,从个人助手转变为真正的打工人和 coworker。这需要模型迭代、skills 平台建设、各类工具的共同推进,大家一起把整个生态向智能体原生的方向拉。

他还提出了一个有趣的判断:未来大量软件可能不再面向人类,而是面向智能体原生设计的。人类需要 GUI,但智能体不需要,整个生态正在从 GUI 和 MCP 的模式转向 CLI 模式。这意味着软件系统、数据乃至各种技术,都需要完成一次向 agent native 的转型。

罗福莉给出的词是「自进化」。她说这个概念听起来有点玄,但她最近对它有了更具体的体感和更务实的实操方案。关键在于:借助足够强大的模型,当你在智能体框架里叠加一个可验证的约束条件,再设定一个持续的 loop,让模型不停迭代优化这个目标,你会发现它能持续拿出更好的方案,而且能自主运行两三天。

她举了一个具体案例:在探索更好的模型结构这类有明确评估标准的科研任务上,模型已经能够自主运化和执行两三天。「自迭代是唯一能创造出这个世界上不存在的新东西的路径,它不是替代人的生产力,而是像顶尖科学家一样去探索未知。我一年前觉得这需要三到五年,但现在我认为一到两年内就可能真正实现。」

她预计,结合强大的自迭代 agent 框架,对科研的加速将达到指数级。

夏立雪选择了「可持续 Token」。他说,现在整个发展还在一个持续的过程中,需要让它有长久的生命力。他用了「AI made in China」来描述他的愿景:把中国在能源和算力上的优势,通过高效的 token 工厂持续转化为优质的 AI 能力,输出到全球。

「从 made in China 到 AI made in China,逻辑是一样的。中国能把低成本的制造能力变成好商品输出全球,同样可以把这种能力迁移到 token 的生产和输出上。」他希望在今年看到这件事真正成形,让中国成为世界的 token 工厂。

张鹏的关键词则是「算力」。

在他看来,「所有技术的前提,是大家用得起。你不能因为算力不够,提一个问题让它思考半天也不给答案,这肯定不行。」

他提到了一句在行业里流传的话:没卡没感情,谈卡伤感情。需求已经是十倍百倍地爆发,而很大一部分需求还没有被满足。他认为,算力问题是接下来十二个月最需要大家一起想办法的事情。龙虾打开了想象力的上限,但算力、架构和基础设施,还在进步的路上。

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大唐朔北的一场 S 级事故

折痕这个千古难题,OPPO Find N6 给「摆平」了

来,看个视频,放松下。

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不讲武德!零跑 A10 集齐 800 V、激光雷达和「车位到车位」,只要 6.58 万元起

毫不夸张的说,零跑 A10 的出现,是对整个 A0 级纯电车市场的一次降维打击。

过去,这个价位段更看重续航、空间和基础舒适性,大家默认首先得解决「代步」这件事,至于补能效率、车机流畅度、智能驾驶,往往不会被放在核心位置。

但零跑 A10 用 800 V 高压平台、2.5 K 中控屏、高通 SA8295 座舱芯片、12 扬声器音响以及激光雷达和 6.58 万元的起售价,把原本属于更高价位车型的配置,压进了 10 万元以内的区间。

零跑其实是在告诉消费者,预算不高,也照样可以对体验提出更高要求。

零跑 A10 共推出 4 个版本,403 舒享版售价 6.58 万元,403 悦享版售价 6.98 万元,505 悦享版售价 7.68 万元,505 激光雷达版售价 8.68 万元。

仅仅「够用」可不行

A10 面向的是一批以城市通勤和家庭日常使用为主的用户。

这部分消费者对预算相当敏感,但随着新能源市场持续发展,他们对车内交互、充电速度和日常装载能力的要求,也已经明显提高。

所以,A10 并没有把自己做成一辆仅仅「够用」的小车。它更像是在有限的价格带里,尽量把用户最容易感知、最影响日常体验的部分,优先做到位。

A10 的车身尺寸为 4270 / 1810 / 1635 mm,轴距 2605 mm,前脸采用封闭式格栅,车门使用半隐藏式门把手,整体线条偏圆润,型面处理相对简洁。整车观感干净、克制,同时也保留了一定亲和力。

被称为「嘻嘻」和「哈哈」的前后灯组,再加上橡果棕、海苔绿等 6 种清新的自然车色,让这台车拥有一种轻松、愉快的视觉气质。

而空间利用率,是 A10 的核心竞争力之一。

虽然车长只有 4.27 米,但零跑通过结构优化,将 A10 的车内「得房率」做到了 88.1 %。后备厢常规容积为 602 L,后排座椅放倒后可扩展至 1549 L,账面表现已经明显超出同级常规水准。

更巧的是,它还设计了一个 106 L 的可冲洗下沉式储物舱,支持干湿分离,适合收纳露营后的脏污工具,或者海鲜这类容易污染车厢的物品。全车储物空间多达 34 处,再配合灵活的座椅翻折方案,无论是婴儿车还是宠物笼,都能比较轻松地安置。

进入车内,A10 全系标配 8.88 英寸液晶仪表和 14.6 英寸悬浮式中控屏,其中中控屏分辨率达到 2.5 K。激光雷达版还越级搭载了高通 SA8295 芯片,并配备 16 GB + 128 GB 存储组合,保证了交互响应的流畅度。

车机系统内置的「超级小零」接入了通义千问大模型,支持多模态识别、文生图创意、全场景可见即可说、方言识别、声纹识别、儿童智能对话等丰富功能。

虽然受限于成本,部分隐蔽位置使用了硬塑料,并简化了腰托调节,但零跑还是在车内常接触的部分大面积使用了软包覆盖,并且配备了母婴级环保座椅、7.1 声道音响及香氛系统。

三电与智驾则是 A10 真正的杀手锏。

在竞品普遍停留在 400V 时代时,A10 率先引入 800V 高压快充架构,将 30%-80% 的补能时间缩短至 16 分钟,极大缓解了补能焦虑。

新车搭载 53 kWh 电池包,CLTC 综合续航里程达到 505 km。与之匹配的是七合一高性能油冷电驱,相比普通水冷电机,散热效率更高,能够支持连续高强度动力输出不衰减,最高时速可达 160 km/h,并支持 150 km/h 高速巡航。

智驾部分,同样是 A10 颇具攻击性的一环。

中高配车型搭载包括激光雷达在内的 27 个高精度感知硬件,并配备高通 8650 辅助驾驶芯片,实现同级少见的「车位到车位」全场景领航辅助驾驶能力。

用户设定目的地后,车辆可以连续完成驶出车位、停车场巡航、通过闸机、公开道路领航、进入目标停车场并自动泊入车位等操作。

同时,新车还具备 6 大泊车功能,包括泊车辅助 「APA」、自定义泊车、手机泊车辅助、直进直出、停车场记忆泊车 「HPA」,以及 120 米超长距离循迹倒车功能。

零跑 A10 还全系标配自研的 LMC 一体化运动融合控制系统,把原本常见于更高价位车型的安全能力进一步下放。

它可以在 140 km/h 时速爆胎、积水路面、湿滑冰雪路面、高速过弯等极端情况下维持车身稳定。

被动安全方面,零跑 A10 采用同级领先的「9 横 7 纵 4 强环」笼式车身,关键部位使用 2000 MPa 航空级热成型钢,车顶可承受 3.1 倍自重顶压。

同时,新车拥有 18 项主动安全功能,搭载同级领先的 4 – 130 km/h 紧急制动辅助 「AEB」,最高支持 120 km/h 刹停,并配备 80 – 130 km/h 工作区间的紧急转向辅助 「AES」。

高度整合下的主动权

对于目标年销 100 万辆的零跑而言,A10 既是 A 系列承担销量任务的一台主力车,也是零跑现阶段的一个缩影。

作为零跑面向全球主流市场推出的全新 A 系列首款车型,A10 从研发之初就立足全球市场,以全球标准、全球品质、全球销售为核心。它的设计、配置和验证流程都遵循全球标准,未来还将登陆近 40 个国家和地区销售。

而 A10 能在这个价格区间里塞进这么多东西,原因并不复杂,关键在于零跑的制造方式和成本分配逻辑。

根据此前公开信息,零跑整车自研自造比例已达到 65 %,覆盖车灯、座椅、油泵、内饰树脂配件等多个环节,旗下共有 17 个零部件工厂。

换句话说,零跑已经实现了约 65 % 整车成本核心部件的自研自造。从八合一电驱、CTC 电池底盘一体化,到「四叶草」中央域控架构,它的技术路径一直都围绕垂直整合和成本控制展开。

更重要的是,这套能力已外化为制造体系。零跑目前拥有 17 家核心零部件工厂,产品涵盖电芯、电驱、AR-HUD、热管理系统乃至座椅和保险杠。它不再仅仅是整车厂,同时也是一家 Tier 1 供应商,向国内外十余家车企供货。

「整车+零部件」的双轮驱动模式,不仅保障了供应链安全,更使零跑获得行业领先的成本结构。

高度垂直整合带来的价值,不只是降低采购成本,更重要的是让配置取舍的主动权掌握在自己手里。

A10 能在 6 万多元到 8 万多元的区间里给出 800 V、12 扬声器音响、激光雷达和更高规格的座舱芯片,背后当然不是没有成本压力,而是零跑压缩了一部分中间环节,把预算更集中地投向了用户最容易感知的地方。

在发布会上,底气十足的零跑汽车董事长朱江明还表示,2026 年零跑全系都将升级高阶辅助驾驶。

升级后车型可实现「车位到车位」全场景通行,涵盖无高精地图高速领航、城区 NOA、暴雨天 120km/h 障碍物精准探测等核心功能。

搭载 LEAP3.5 技术架构的零跑汽车产品将于 3 季度实现车位到车位的高阶辅助驾驶全量推送;搭载 LEAP3.0 车型将于 2027 年车位到车位的高阶辅助驾驶全量推送。

预计 2026 年底前,零跑将完成智驾基座模型搭建,并落地基于 AI 大模型的辅助驾驶方案研发工作,届时相关技术实力将达到行业领先水平。

零跑还是沿袭原来的风格,慢热型,打后发优势。2021 年左右只有几十人的智驾团队,投入资金也很少,算力也是以租代买。现在,我们已经跟上节奏了,开始接近第一梯队的水平。2026 年,我们会全面爆发。

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预售 13.99 万元起,奇瑞风云 T9L 不止性价比,还有设计和豪华

在 3 月 25 日的风云之夜上,奇瑞一次性亮相了 8 款车型,产品线从 A0 级到中大型级别全面铺开,覆盖轿车、SUV、混动、纯电等多个方向。

按照规划,风云将在未来 3 年内推出 12 款全新产品,进一步补齐家用新能源出行的各个细分市场。

不过,在这一系列新车中,关注度最高的,还是这次正式开启预售的风云 T9L,新车共有 4 个版本,预售价为 13.99 万元至 16.99 万元。

风云 T9L 被定位为一台 20 万级的「智美大五座 SUV」,车身尺寸为 4870 mm × 1930 mm × 1710 mm,轴距达到 2920 mm。

这样的轴距放在同级车型中颇有优势,也直接带来了更宽裕的座舱空间。二排腿部空间达到 1037 mm,膝部空间为 211 mm,中央通道宽度为 361 mm,成人和儿童上下车都会更从容。

过去很多人提到奇瑞,第一反应往往是技术和性价比,设计并不是它最先被想到的标签。

但在 T9L 上,奇瑞开始认真补课,T9L 采用的设计语言名为「东方书韵」,核心灵感来自中国水墨书法。

新车前大灯轮廓取自书法中「逆锋入纸」的笔触,被命名为「点墨大灯」;侧面腰线模拟中锋行笔的笔意,形成「银钩腰线」;后视镜下方的镜组采用 7 层光圈设计,对应「山影叠镜」;尾灯则使用 OLED 材质,灵感来自书法中回锋收笔的动作,被称为「水墨长虹」。

座舱设计延续了这种东方叙事,整体概念被命名为「文房雅居」,意象来自传统书房,采用环抱式布局、大面积软包材质与绗缝工艺,再配合「暖霞金橙」「水墨霁蓝」「极光紫境」三款内饰配色,整套车厢氛围十分精致。

奇瑞为风云 T9L 配备了 17.3 英寸 3K 高清低蓝光吸顶屏,整车搭载灵犀智舱 2.0 系统,底层核心是一颗 3 nm 制程的车规级旗舰芯片,支持 13 亿参数的 AI 本地语音大模型,支持全场景免唤醒连续对话,可识别车内 4 个音区的独立指令,在弱网甚至断网环境下也能正常响应。

车内音响系统采用 23 扬声器、7.1.4.2 全景声布局,功放功率达到 1080 W,名称也延续了东方语境,被称为「伯牙之音」。

风云 T9L 前排标配双零重力座椅,主驾和副驾都支持 16 向电动调节,并配备 3 档通风、加热和按摩功能,同时提供 4 向电动腰托与腿托,最大躺角可达 115°。这类配置过去更多出现在 30 万元以上的豪华车型或商务 MPV 上,

新车后备厢常规容积为 573 L,二排座椅完全放倒后可扩展至 1597 L,官方表示可容纳 10 个 20 寸行李箱。全车共设置 38 处储物空间,门板、中控台、前后排扶手等高频使用区域都照顾到了。T9L 还提供前后排双大床模式,两排座椅放平后可形成超过 1.8 米的连续平躺空间。

动力方面,T9L 搭载奇瑞鲲鹏超能电混 CDM 6.0 系统。综合续航超过 2000 公里、馈电油耗低至 3.9 L / 100 km、零百加速进入 5 秒级。

新车配备的是一台 1.5 T 混动专用发动机,峰值功率 115 kW,峰值扭矩 220 N·m,热效率达到 45.79%,并曾获得「中国心」十佳发动机称号。与之匹配的是全新一代 DHT 260 变速箱实测峰值转速达到 26407 rpm,峰值功率 260 kW,峰值扭矩 330 N·m。

整套系统采用双电机智能四驱,综合功率 550 kW,CLTC 纯电续航为 230 公里,综合续航超过 2000 公里,最高车速可达 240 km / h,90 至 120 km / h 加速时间为 3.8 秒。

在能量管理和底盘层面,T9L 也下了不少功夫。

新车全系标配鲲鹏 AI 能量管理系统,可与导航信息联动,根据路况提前预判并进行能量分配。奇瑞表示,这套系统可使综合能耗降低 15%,制动干预减少 80%。

T9L 采用前麦弗逊加后全铝 H 臂四连杆独立悬架,并搭载 CDC 电磁悬挂系统,每秒可进行 1000 次路况感知和 100 次阻尼调节;。转向系统采用 DP-EPS 双小齿轮电动转向,四驱系统为雪豹智能四驱,响应时间仅 0.02 秒。

此外 T9L 的转弯半径只有 5.95 米,对于一台接近 4.9 米长的 SUV 来说,在城市中停车、掉头、窄路转弯都会轻松不少。

智能驾驶方面,T9L 搭载猎鹰 700 高阶驾驶辅助系统,采用地平线征程 6P 芯片,算力达到 560 TOPS。

全车共配备 27 个传感器,包括 1 颗激光雷达、3 颗毫米波雷达、11 颗高清摄像头和 12 颗超声波雷达,全域感知范围超过 3 个标准足球场,最远识别距离可达 300 米。

这套系统采用与 L4 级 Robotaxi 相同的一段式端到端神经网络,并结合 VLM 视觉语言大模型,不依赖高精地图,理论上可支持全国范围内的城市和高速 NOA 导航辅助驾驶。

被动安全上,T9L 车身结构采用磐石笼式吸能太空舱设计,高强度钢板覆盖率达到 85%,热成型钢占比 21%,满足中国、欧盟、东盟等全球 7 大严苛安全标准。

全系标配 7 个安全气囊,包括同级少见的 48 L 双腔远端气囊和 2080 mm 超长侧气帘,后排还采用双 V 型防护结构。

风云被奇瑞定位为新能源战略的核心支点,主打两个关键词:技术平权和豪华平权。通俗点说就是把原本只出现在高端车型上的配置和技术,下放到主流家用车的价格区间。

为此,奇瑞专门为风云品牌搭建了独立设计团队,由前奔驰设计总监领衔,混动、纯电、智能驾驶和智能座舱四条技术线同步推进自研自控,最终形成鲲鹏动力、猎鹰智驾、灵犀智舱、犀牛电池四大技术矩阵。

而风云 T9L 更像是风云品牌这几年重新梳理方向、重建产品逻辑之后的一次集中展示。

它并不满足于只做某一项能力突出的单点产品,而是希望在设计、动力、智能化和安全层面同时建立起竞争优势,瞄准的是是那些希望一台车尽可能覆盖全部家庭出行场景的用户。

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专访 OPPO 陈希:打造 AIOS,就是模拟人生 | 系统观

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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小小的但有硬派味,丰田酷路泽 FJ 正式发售,约 26.7 万元

兰德酷路泽家族在曼谷车展上迎来了新成员 Land Cruiser FJ。

这个以可靠性、耐久性和硬派越野闻名的经典车系,以更轻盈的方式向更多用户打开了大门。

和家族里那些更强调任务属性的车型相比,FJ 把「Freedom & Joy」放在了更靠前的位置。它依旧保留了酷路泽家族的硬派基因,但气质明显更轻快,也更愿意让更多人用自己的方式接近越野和出行本身的乐趣。

FJ 是目前兰德酷路泽家族里最小的一台,车身长宽高为 4575 / 1855 / 1960 mm,轴距为 2580 mm,整体体量与路虎卫士 90 接近。

虽然车的体量不大,但丰田依旧把家族一贯的硬派气质,塞进了当下很受欢迎的「方盒子」轮廓里,于是它看上去既像一台标准的酷路泽,又多了一点紧凑车型才有的灵巧和可爱。

FJ 的外观设计由来自中国的华人设计师易路主导,他毕业于清华大学,目前担任丰田设计中心外观负责人。

按照丰田的说法,FJ 的造型是一种「类似骰子的长方体」,车身整体是规整的矩形轮廓,但边角做了倒角处理,宽大的 C 柱、向外扩张的轮眉、黑色侧裙和黑化轮圈则充分体现出了它的越野气质。

FJ 提供了两种不同风格的前脸设计。一种采用复古圆灯,明显是在向经典车型致意;另一种则使用更现代的方形灯组,并配上 C 字形日行灯。两套方案都搭配印有「Toyota」字样的简洁格栅,下方前保险杠的造型也各有区分,所以同一台车可以呈现出两种完全不同的性格,一个偏怀旧,一个偏当代。

在结构层面,FJ 基于与 Hilux 和 Fortuner 同源的 IMV 梯形车架架构打造。

不过,丰田并没有简单照搬现有平台,而是针对这台更紧凑、更强调灵活性的酷路泽,额外增加了底盘加强件,以提升车身刚性和操控稳定性。

FJ 的整车离地间隙达到 245 mm,涉水深度为 700 mm,接近角和离地间隙也与 250 系列接近。再加上更短的前后悬和紧凑轴距,它在复杂路况下会有更好的通过性,也会给驾驶者更多脱困余量。

目前泰国市场采用单一高配版本发售,搭载 2.7 升 2TR-FE 直列四缸自然吸气汽油发动机,最大功率 164 马力,峰值扭矩 245 牛·米,匹配 6 速自动变速箱、分时四驱系统以及后差速锁。

配置上则标配 18 英寸合金轮毂、全 LED 灯组、双区独立空调、12.3 英寸中控触摸屏、7 英寸数字仪表盘、合成皮质内饰、7 个安全气囊,以及完整的 ADAS 主动安全辅助系统。

价格方面,FJ 在泰国的发布价格为 1,269,000 泰铢,约合人民币 26.7 万元。这个价格略高于当地顶配版卡罗拉 Cross GR Sport。

在泰国发布会上,丰田还同步带来了 4 款改装概念车,分别是 Meridian、Nature Explorer、Legendary 和 Street Cruiser。丰田尝试把 FJ 的不同使用场景直接摆到展台上,让人更容易理解这台车究竟可以怎么玩。

Meridian 是其中越野味最重的一台,采用水泥灰车漆,并搭配了黑色地形纹路涂装。

整车装上了全套 ARB 配件,包括护底板、涉水喉、兼具踏板功能的防刮侧踏、车顶行李架和 LED 灯条,再配上 17 英寸 Lenso MX Dinero 合金轮圈、全地形轮胎,以及由 Old Man Emu 弹簧和 Nitrocharger Plus 避震器组成的 20 mm 升高套件。

Nature Explorer 的方向则更偏向露营和长途户外。它采用烟蓝色车身搭配白色车顶,并且配备了车顶平台、车顶帐篷和侧方遮阳篷,夜间照明则由格栅上的 ARB 射灯和前挡风玻璃底部的 Nacho LED 灯负责。

Legendary 是 4 款概念车里最有情怀的一台,灵感直接来自经典的 FJ40。

它采用砂岩黄色车身,同色护板、细腻的镀铬装饰和黑化细节交织在一起,营造出很强的复古气息。它也是 4 台车里唯一使用圆形 LED 灯图案的版本。17 英寸 Lenso MX Duty 轮圈特意做出了类似镀铬钢圈的质感,翼子板上还印有经典的 Land Cruiser 徽标。

Street Cruiser 的路数则完全不同。它不再强调荒野,而是把重心放到城市驾驶和个性表达上。

20 英寸 Lenso Jager Astra 轮圈配公路胎,悬挂高度被进一步降低,制动系统升级为带红色 Brembo 卡钳的通风刹车盘。磨砂车身贴和赛车风格拉花让它明显更张扬,亮黑色车顶和尾翼也更有都市运动感。车尾原本放备胎的位置被换成储物盖板,腾出了安装摩托车架或自行车架的空间。

除了概念车,丰田还公布了面向泰国市场的 3 款官方改装套餐,同时也支持消费者按单件自由选购。Unbound Explorer 套装售价 32,450 泰铢,包含涉水喉、ARB 护底板和泥挡;Urban Unique 套装售价 32,700 泰铢,提供格栅装饰条、备胎盖、车门饰条、油箱盖、侧窗雨眉以及前后 2K 行车记录仪;Freedom Journey 套装售价 36,400 泰铢,则在前者基础上增加了 ARB 车顶平台。

和 FJ 一同出现的,还有一款名为 Land Hopper 的电动个人移动产品。丰田的设想是,它可以直接装进 FJ 的行李厢,在车辆抵达目的地之后,继续承担更深入的短途移动任务,比如穿行山林、非铺装小径,或者解决目的地周边的最后一段路程。

1951 年,在丰田皇冠和卡罗拉都还没有诞生的年代,兰德酷路泽以「丰田 BJ」之名出现,并成为首台登上富士山六合目的汽车。此后 70 多年,这个名字靠着可靠性、耐久性和硬派越野能力,进入全球 190 多个国家和地区,累计销量约 1215 万辆,逐渐从一台工具车,长成了一个极具辨识度的品牌符号。

而这辆 Land Cruiser FJ 则是丰田对这个经典名字做出的一次新解释。

过去,酷路泽更多时候代表的是远行、任务、耐久和征服复杂地形的能力;到了 FJ 这里,这些东西还在,只是表达方式变得更轻了一些,也更靠近日常生活。

它没有试图削弱酷路泽的传统,反而是用更友好的姿态,尝试将这个家族带到更多人的生活半径里。

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32.29 万元起,华为乾崑加持的奥迪 A6L,开始淡化「行政」标签

去年 12 月,搭载华为乾崑智驾的一汽奥迪 A5L,单月全系销量达到 8057 辆,刷新了车型销量纪录。

这个数字在一定程度上说明了一条路径的可行性,即在豪华车市场整体承压的背景下,引入表现突出的本土供应商来补齐短板,确实有机会抬升产品的市场表现。

A6L 的换代思路,正是奥迪在这样的背景下展开的。

它选择了双线并行,让燃油版 A6L 继续强化机械质感这项传统优势,同时借助华为补足智能化短板;而基于 PPE 豪华纯电平台打造的首款轿车奥迪 A6L e-tron,则试图兼顾智能体验与驾控质感,在纯电市场寻找突破口。

目前率先上市的是燃油版 A6L,共推出 4 个版本,起售价为 32.29 万元,相比 25 款指导价降低了约 10 万元。

纯电版 A6L e-tron 则开启了预售,起售价为 31.3 万元。

淡化「行政感」

燃油版 A6L 是一汽奥迪销量体系里最关键的一款车。

在中国市场销售已接近 30 年,积累下来的不只是知名度,更像一种长期形成的市场认知。提到公务接待、商务出行,很多人第一时间想到的,大概率是 A6L。

但「行政」这个标签,一方面稳住了它的一批核心用户,另一方面也在无形中拉远了另一部分消费者,尤其是那些更在意个性、科技感和新鲜感的人。

所以,无论是发布会上请来韩寒、马龙站台,还是这次设计风格的调整,都能看出奥迪正在有意识地淡化过去的「行政感」。

上一代车型那种稳妥、端正、不容易出错,但也偏保守的设计语言,在新车上已经被明显削弱。

新车前脸的六边形格栅开口更大,整体姿态更低,压迫感更强。内部的 Y 型填充结构,无论采用镀铬还是熏黑处理,都让整车气质更鲜明。前包围两侧的纵向通风口也进一步强化了切割感,视觉重心明显前移。

好在,奥迪也为偏好传统豪华风格的用户推出了更强调稳重气质的雅致型前脸。

「灯厂」新车的矩阵式 LED 大灯单侧集成 48 个发光单元,支持自适应远近光,灯腔内部加入了更精致的金属饰条,并提供 8 种可切换的灯光签名。尾灯组则采用第二代 OLED 分体式尾灯,上下分区设计更强调层次感,底部灯带横向贯穿,单侧包含 198 个 OLED 发光单元,并支持 Car-to-X 通信,可在特定场景下向后车传递制动信息。

车漆方面,除了传奇黑和茉莉白,新车还新增了香槟黑、深洋蓝和曼达洛银 3 款专为中国市场定制的配色,本土化取向十分明确。

空间一直是 A6L 的核心优势,这一代车型又把这一点进一步放大了。

新车长宽高分别为 5142 mm、1874 mm、1450 mm,轴距达到 3066 mm,较上一代增加了 42 mm,与标轴版奥迪 A8 的轴距持平。

增加出来的空间主要体现在后排。腿部余量更充裕,地板中央凸起也更低,长途乘坐的舒适性会得到比较直接的提升。

进入车内,奥迪这次的思路也很明确,就是把舒适性、数字化和豪华感同时往上推。

车内采用五屏联动布局,包括 14.5 寸中控屏、11.9 寸虚拟座舱仪表、13.1 寸 W-HUD 3D 抬头显示,以及带电子防窥功能的 10.9 寸副驾娱乐屏。

主驾座椅支持 18 向电动调节,配备加热、通风和按摩功能;后排靠背最大可调至 35 度,同样具备加热、通风和按摩功能,四驱版后排还支持电动调节。

车内顶棚和上门柱护板采用仿麂皮材质,地毯使用法国簇绒工艺,配合 16 扬声器 B&O 音响和三区独立空调,整体氛围明显朝着更强的感官豪华感推进。

1.96 平方米的全景天幕支持 6 个区块独立控制,夜间还能配合由 112 颗 RGB LED 构成的星空顶和 30 色氛围灯,进一步强化座舱的高级感。

动力部分则是这辆车最能体现奥迪德系底色的地方。

全新 A6L 提供 3 套动力系统,全系匹配 7 速湿式双离合变速箱。2.0T 低功率版最大功率为 150 kW,采用改良版米勒循环和 VTG 可变截面涡轮,整体取向更偏向燃油经济性。

2.0T 高功率版最大功率为 200 kW,基于第五代 EA888 发动机打造,压缩比达到 12.5:1,热效率为 39.4%,燃油喷射压力提升至 500 bar,同样配备 VTG 可变截面涡轮和 48 V 轻混系统。这套系统还引入了 HDI 双电机全域智混架构,采用 P0 + P3 并联混动结构。

集成于变速箱输出轴的 P3 电机可在 0 至 140 km/h 范围内随时介入,额外提供 18 kW 动力输出和 25 kW 能量回收能力,峰值扭矩达到 230 N・m。在低速和泊车工况下,车辆还能实现电机直驱,从而改善平顺性与静谧性。

更值得关注的还是 3.0T V6 版本。它搭载新一代 EA839 发动机,最大功率 270 kW,0 至 100 km/h 加速时间为 4.6 秒,并配备 48 V 轻混系统、quattro 全时四驱、自适应空气悬架,以及同级少见的全轮转向系统,后轮最大转角达到 5 度。

在当前越来越强调混动和纯电的市场环境里,奥迪依然保留这台 V6,去服务那些对六缸发动机仍有执念、同时对新能源路线并不热情的用户。

稳住长处,补齐短板

新车的辅助驾驶系统,值得单独展开讲讲。

硬件层面,新车配备双激光雷达,支持城区 NOA 和高速 NOA,可覆盖自动上下匝道、无保护左转、跨层记忆泊车、循迹倒车、车位到车位等场景,整体能力达到 L2 + 级别。

软件层面,华为乾崑智驾负责感知与决策,而在具体执行端,转向、制动和悬架响应仍由奥迪调校的 VMM 车辆运动管理模块来完成。

也就是说,这套方案是借助华为的感知和算法能力提升智能驾驶水平,同时把车辆最终呈现出的动态质感继续交给奥迪把控。

它想做的,其实是把华为的智能化能力和奥迪多年积累下来的底盘调校经验融合在一起。理想状态下,用户获得的是接近新势力水准的智驾体验,同时还能保留传统德系豪华车应有的行驶质感。

对华为来说,这个项目同样有特殊意义。此前,乾崑智驾主要落地于问界、智界这类与华为绑定更深的品牌,而 A6L 面对的是完全不同的用户群体和产品语境。燃油车的存量市场依然庞大。这样的合作案例,无论未来继续在国内复制,还是进一步向海外市场输出技术方案,都会更有说服力。

A6L e-tron

如果说燃油版 A6L 这次换代的重点,是补上智能化短板,稳住传统豪华轿车的基本盘,那么纯电版 A6L e-tron 就是在用一套更彻底的电动化底层,参与新能源市场的竞争。

这辆车最核心的看点,首先还是智能化。奥迪与华为深度合作,为 A6L e-tron 引入了深度定制的乾崑智驾系统,支持高速 NOA、城区 NOA,以及跨层记忆泊车、循迹倒车、遥控泊车等一整套高级泊车辅助功能。

它的双激光雷达采用嵌入式设计,并加入恒温自清洁能力,再配合摄像头和传感器共 9 处清洗装置,可以缓解雨雪、泥泞等复杂环境下感知能力衰减的问题。

座舱部分,A6L e-tron 也明显在向当下主流高端电动车靠拢。

奥迪与思必驰联合开发了全场景语音助手,支持「可见即可说」、连续多指令识别和方言交互,还加入了眼神控制车窗和 Avatar 语音形象。再配合六屏联动座舱、AR-HUD、电子外后视镜、环抱式交互灯带和九分区可调光全景天幕,整套车内氛围的科技感很强,

A6L e-tron 基于 PPE 豪华纯电平台和 E³ 1.2 电子电气架构打造,配备前后五连杆、FSD 频率选择减震器和自适应空气悬架。

全域 800 V 架构、107 kWh 电池、最长 815 km 续航、270 kW 直流快充,以及 quattro 电动四驱系统,也让它在续航、补能和动态表现上进入了当前豪华纯电市场的主流竞争区间。

这次换代,燃油版 A6L 的重点,在于守住传统豪华轿车在空间、底盘和机械素质上的优势区间,以及品牌长期积累下来的信任感;A6L e-tron 则代表了奥迪在纯电赛道上的另一种回答,它试图通过智能化、电动化和更彻底的本土定制,重新参与市场竞争。

这其实也是 BBA 在新能源冲击下普遍采取的办法:不过度押注单一路线,而是在燃油和纯电两条赛道上同时补齐短板,尽可能为自己争取更多转身时间。

先把现有阵地稳住,再寻找下一阶段的主动权。

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一篇论文引发存储芯片股暴跌,Google 的「DeepSeek 时刻」来了?

看过 HBO 神剧《硅谷》(Silicon Valley)的朋友,想必都对那个名为 Pied Piper(魔笛手)的虚构公司念念不忘。

在剧中,男主角 Richard Hendricks 发明了一种「中间压缩算法」,能以极高的压缩率无损处理文件,甚至因此改写了整个互联网的规则。

当时我们都以为这只是编剧的脑洞。直到 Google Research 正式发布了名为 TurboQuant 的 AI 压缩算法。

这原本是一条枯燥的技术新闻,却在社交网络上引发了病毒式传播,不到 24 小时,就收获了 1280 万次浏览。原因无他,这项技术的设定简直就是 Pied Piper 的翻版:

在不损失模型性能的前提下,将 AI 的「工作记忆」压缩至少 6 倍。

市场的反应也极为真实,美股存储芯片板块盘中遭遇抛售,美光科技、闪迪等头部企业股价齐齐收跌。

这不禁让人好奇,一项纯软件层面的算法创新,为什么会让卖硬件的先慌了神,而 Google 到底向当前的 AI 牌桌上扔了一张怎样的底牌?

困在「记忆黑洞」里的大模型

抛开网络热梗,TurboQuant 的出现其实不仅是为了好玩,更是为了解决一个让整个 AI 行业头疼已久的真实瓶颈。

众所周知,现在的 AI 模型越来越大,对显存的胃口也像无底洞一样。尤其是在推理阶段(也就是你和 AI 聊天的时候),AI 需要记住上下文信息,这部分数据被称为 KV Cache(键值缓存)。

每处理一个词,模型都要把它转成一个高维向量存进 GPU 显存。对话越长,这份「数字备忘录」膨胀越快,很快就把 GPU 显存塞满。这就是为什么你的 AI 助手聊久了会「变笨」或者直接报错,脑容量不够了。

更棘手的是,传统的压缩方法一直面临一个两难困境:压缩数据时,需要额外存储「量化常数」来告诉模型怎么解压。这些元数据听起来很小,加起来却能把压缩带来的收益全部抵消掉。

Google 的 TurboQuant 的诞生正是基于此。

研究人员设计了一套两阶段的数学解法。第一阶段叫 PolarQuant,把数据向量从传统的直角坐标系转换成极坐标系,拆分成「半径」(表示大小)和「角度」(表示方向)。

这个几何变换的妙处在于:转换后角度的分布变得高度可预测,模型不再需要为每个数据块单独存储昂贵的归一化常数,直接映射到固定的圆形网格上就行了,开销为零。

第二阶段叫 QJL(量化 Johnson-Lindenstrauss 变换),充当数学层面的纠错器。它把压缩后残留的误差投影到低维空间,再把每个误差值压缩成一个符号位(+1 或 -1)。

这个设计保证了 AI 在计算「注意力分数」时,压缩版本的结果与高精度原版在统计意义上完全一致。所谓注意力分数,就是模型判断上下文里哪些词最重要的关键步骤。

如果说以前 AI 记笔记是「逐字逐句抄写」,那么 TurboQuant 就像发明了一套「极简速记符号」:该记的一个不漏,占的空间却少了六倍。

这套方法还有一个对企业来说格外友好的特性:无需重新训练模型。你现有的开源模型,或者自己微调过的模型,直接套上 TurboQuant 就能跑,不用额外的数据集,也不用重新跑一遍训练流程。

光说不练假把式,在「大海捞针」基准测试里,让 AI 从 10 万个词里找出一句藏好的话,TurboQuant 在 Llama-3.1-8B 和 Mistral-7B 上跑出了满分召回率,同时把 KV Cache 的显存占用压缩了至少 6 倍。

在 LongBench 综合评测套件(涵盖问答、代码生成、长文摘要)上,TurboQuant 全面追平甚至超过了此前的最强基线方法 KIVI。

最硬核的数字来自英伟达 H100 GPU 的实测:4 位精度的 TurboQuant 在计算注意力逻辑上的速度,比未压缩的 32 位方案快了整整 8 倍。

论文发布后的 24 小时内,社区已经开始动手验证。

Apple Silicon MLX 框架的知名开发者 @Prince_Canuma 把算法移植到了 Apple Silicon 的 MLX 框架,测试 Qwen3.5-35B 模型,上下文长度从 8500 到 64000 token 全覆盖,每个量化等级都跑出了 100% 的精确匹配。他还发现,2.5 位的 TurboQuant 能把 KV Cache 压缩近 5 倍,准确率零损失。

Google 的「DeepSeek 时刻」?

对于 TurboQuant 的发布,Cloudflare CEO Matthew Prince 甚至将其称为 Google 的「DeepSeek 时刻」。

把时间拨回一年前,DeepSeek 以极低的成本训练出了性能惊人的模型,彻底打破了硅谷大厂对高成本才能训练出高性能 AI 的迷信。那次冲击也让整个行业意识到:光有大模型不够,还得跑得起、跑得快。

TurboQuant 也是这种背景下的产物。如果这项技术能从实验室走向大规模应用,它将带来肉眼可见的商业价值。同样一张 H100,推理成本理论上可以直接打折超过 50%;端侧部署的门槛也会大幅降低,以前需要 32 位精度才能跑的大模型,放在 Mac Mini 或者本地服务器上也能运行,还不会有质量损耗。

市场的反应,已经很说明问题了。TurboQuant 发布当天,美股存储芯片板块盘中遭遇明显抛售。闪迪、美光科技等头部企业股价显著收跌,存储芯片与硬件供应链相关指数单日跌幅超过 2%。

究其原因,如果 AI 巨头能用一套纯软件算法把显存需求砍掉六分之五,那些押注 AI 会持续疯狂消耗高带宽显存的多头,就得重新盘算自己的仓位了。

而这种防御性反应背后,也表明,过去两年支撑存储股估值的核心逻辑之一,是 AI 对显存的需求只会越来越大。TurboQuant 第一次在技术层面正式动摇了这个假设。

当然,虽然听起来很美好,还是要泼一盆冷水。

一方面,历史上每次效率提升,往往反而带动了总需求增长,经济学里叫「杰文斯悖论」。AI 跑得更便宜,可能意味着更多人更频繁地用它,最终消耗的算力反而更多。所以这场「显存危机」到底会不会因此化解,还真不好说。

另一方面,TurboQuant 目前仍处于实验室阶段,根据最新消息,Google 计划在下个月的 ICLR 2026 大会上正式展示这项技术,届时还将同步亮相另一场顶会 AISTATS 2026。

但从论文到大规模生产部署,中间隔着工程适配、不同架构的兼容性测试、真实场景的性能验证,每一关都不轻松。

▲论文地址:https://arxiv.org/abs/2504.19874

有网友直接开炮,这篇论文的底层研究其实早在去年四月就已公开,根本谈不上横空出世,眼下的舆论热潮,多少有点追着旧闻起哄的意思。

在他看来,如果存储股因为一篇算法论文而大跌,恰恰暴露了市场里有多少人根本没搞清楚这件事的边界,并把这波反应比作「丰田出了新混动引擎,石油就该崩盘」。

更重要的是,TurboQuant 解决的只是推理(Inference)阶段的显存瓶颈,训练阶段的显存消耗依然是另一座大山。想从头训练一个主流量级的大模型,需要的算力资源依然是天文数字。

在《硅谷》里,Pied Piper 的压缩算法最终改变了整个互联网。而在现实中,TurboQuant 的野心没那么大,目标只是让 AI 在有限的物理空间里记得更多、算得更快、跑得更便宜。

现实终究不是好莱坞剧本,不必彻底改变互联网,能和 AI 聊得更长、不再半途报错,已经是很多人想要的了。

附上 TurboQuant 官方技术博客:

https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/

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千问 AI 打车来了:一句话,马上出发

老人说「打车回家」,三分钟后,车到了。你说「娃刚睡着」,它自动匹配驾驶平稳的司机,还会贴心提醒:请保持安静。那些菜单里找不到的选项,现在说出来就能办到。
不同的人,不同的场景,千问 AI 打车都在一一满足。背靠阿里生态,它的可能性远不止于此。现在就试试——一句话,就出发。

来,看个视频,放松下。

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打车这件事,被千问用 AI 重新定义

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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2026 苹果最重要发布定档:Siri 无处不在,即将接管你的 iPhone

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。

▲ 苹果官方新闻稿

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

一边画新饼,苹果一边还得把「欠」了用户 2 年的 AI Siri 交付。

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。

▲ Apple 智能:行业领先的 AI 隐私保护

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」。

▲ 苹果摄像头假想图

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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突发!Sora 宣布关停,史上最贵 AI 表情包生成器只撑了七个月

去年 9 月底,Sora 2 上线的第一天,OpenAI CEO Sam Altman(山姆·奥特曼)就把自己的 cameo 权限向所有人开放。很快,他被做成各种荒诞 AI 表情包在社交媒体疯传。

网友玩得不亦乐乎,社交媒体上「AI 视频元年」的口号铺天盖地。

七个月后,他亲手签下 Sora 的死亡通知书。

▲网友还是懂玩梗的

据《华尔街日报》报道,奥特曼在内部信中宣布:Sora 视频平台将全面停运。不只是那个消费端 app,开发者 API、ChatGPT 里的视频生成功能,统统砍掉。干净利落,不留余地。

就在刚刚,Sora 官方也在 X 平台上发文告别:

「我们将与 Sora 应用说再见。对于所有使用 Sora 创作、分享并围绕它建立社区的大家:谢谢你们。你们用 Sora 创作的内容意义重大,我们知道这个消息令人失望。
我们很快将分享更多信息,包括应用和 API 的时间表,以及保存你们作品的细节。
– Sora 团队」

这大概是 AI 行业过去一年里,最戏剧性的情节。

一个 AI 视频模型杀手的速生速死

回到去年 9 月,Sora 的发布可以说是 OpenAI 最高调的一次产品秀。

它不是一个简单的视频生成工具。OpenAI 给它设计了社交 feed 流,用户可以用 AI 生成视频、发布、互相观看。

本质上,这是一个 AI 原生的短视频社区。奥特曼本人亲自下场玩梗,鼓励用户把他剪进各种流行文化的名场面里。

排场拉满了,市场反响也是真实的。Sora 上线不到五天,下载量就突破了 100 万,一度冲上苹果 App Store 榜首。开局阶段,用 Sora 生成《海绵宝宝》《皮卡丘》等知名 IP 视频的创作者们引发了一阵狂欢。

但问题从一开始就埋下了。

据《华尔街日报》报道,Sora 上线时,OpenAI 内部就有员工对这个项目消耗的算力规模感到「惊讶」,因为彼时完全没有明确的用户需求验证,公司却已往里砸了大量计算资源。

换句话说,这是一个老板觉得该做的产品,而用户真正的持续需求,始终没有被验证。

数字不会说谎,上线后,这种担忧也逐渐变成了事实。硅谷风投机构 a16z 合伙人 Olivia Moore 在社交媒体上晒出一张 SensorTower 的监测截图:Sora APP 的 30 天用户留存率仅为 1%,60 天留存率直接归零。

奥特曼自己后来也承认,大量用户主要用 Sora 制作趣味表情包分享给好友。这种一次性的娱乐行为,天然缺乏复购动力,也几乎没有变现路径。

产品本身的体验也在加速流失。

实测数据显示,Sora 生成的视频中,真正达到可发布水准的仅占 5% 到 10%,用户平均需要生成十条视频,才可能得到一条满意的结果。加上单次渲染动辄数分钟,一个勉强可用的成片往往要耗掉大半小时。

这种「靠运气」的创作体验,对内容创作者来说是致命的。

版权问题,则从另一个方向压缩了用户的创作空间。

上线初期,生成知名 IP 视频的能力是 Sora 最大的吸引力,但版权方的强烈反对很快迫使 OpenAI 将授权规则从默认可用改为需明确授权,并大幅加强了内容限制。新鲜感退潮之后,留下来的创作空间已所剩无几。

社区功能同样乏善可陈。推荐算法单一,优质内容得不到曝光;用户只能点赞,没有评论和收藏;视频播放过程中无法暂停;搜索体验混乱。

正如 Olivia Moore 所分析的:「纯 AI 生成内容的社区,效果劣于人机混合内容的形态。」Sora 产出的优质内容,最终大多流向了短视频平台,它只是一个创作工具,从来没有成为一个独立的社交产品。

一个烧钱的无底洞

留存问题之外,更直接压垮 Sora 的,是它的运营成本。

据外媒估算,每日约 1500 万美元的运营开销(年化约 55 亿美元)、单段 10 秒视频 1.3 美元起步的生成成本、复杂场景下高达 33 美元的单次费用,这些数字让 Sora 的商业模式从一开始就站在悬崖边上。

Sora 负责人 Bill Peebles 甚至公开承认,当前的运营模式「完全不可持续」,团队 GPU 资源已经不堪重负。
为了控制成本,OpenAI 被迫将免费用户的每日生成额度从 30 个削减至 6 个。

但这个决定本身是一把双刃剑,进一步削弱了普通用户的参与意愿,加速了留存的崩塌。与此同时,Google Gemini、Meta,以及国内的可灵、即梦等竞品相继推出视频生成功能,加速了用户的分流。

当 60 天留存率趋近于零的数据摆上桌面,停运就只是时间问题了。

只是,如果说 Sora 的故事里有什么最让人唏嘘的细节,那一定是迪士尼的那 10 亿美元。

去年 12 月,迪士尼宣布向 OpenAI 投资 10 亿美元,并签署了一份为期三年的授权协议。超过 200 个迪士尼角色将被引入 Sora,用户可以和卢克·天行者一起挥光剑,把自己塞进《玩具总动员》的世界里。

这本该是 AI 与内容产业最具标志性的联姻。

但这笔交易从未完成交割。据知情人士透露,Disney 方面实际上从未完成这笔投资,合同始终停在纸面上。OpenAI 宣布退出视频业务,直接宣告了这笔合作的终结。

迪士尼发言人表示:「随着新兴 AI 领域的快速发展,我们尊重 OpenAI 退出视频生成业务、将重心转向其他方向的决定。我们珍视双方团队之间富有成效的合作,也将继续探索以负责任的方式拥抱新技术。」

从高调官宣到体面分手,前后不过三个月。10 亿美元级别的战略合作,说散就散。这不仅是 Sora 的失败,更折射出当前 AI 行业现实之残酷。

战略收缩,Sora 或许只是开始

公平地说,Sora 被砍,不完全是因为产品本身的失败。

更根本的原因是,OpenAI 正在经历一场彻底的战略收缩。就在同一天,OpenAI 还宣布叫停了去年推出的「即时结账」购物功能。Sora 同样也是整体「瘦身」的一部分。

这背后有一条清晰的财务逻辑:OpenAI 估值已高达 7300 亿美元,IPO 预期最快落在今年第四季度。要向资本市场讲好故事,就必须收紧支出、聚焦变现。

哪怕是过去那种「大规模自建数据中心」的豪赌思路,也已悄然转向,OpenAI 正回归云计算采购方的定位,而非押注自己下场造基础设施。

组织层面的变化同样意味深长。

奥特曼在同一封内部信中宣布,他将卸下对安全和安全保障团队的直接管辖。安全研究团队划归首席研究官 Mark Chen 领导的研究组织,安保团队则并入联合创始人兼总裁 Greg Brockman 主导的「规模化」部门。

奥特曼本人将把精力集中在融资、供应链和「以前所未有的规模建设数据中心」上。与此同时,Fidji Simo 的产品部门被正式更名为「AGI 部署」(AGI Deployment)。

更值得一提的是,据 The Information 报道,奥特曼还在内部信中透露了另一个重磅消息:代号「Spud」的下一代主力模型已完成预训练阶段,预计「几周内」就将正式亮相。

他对这个模型寄予厚望,称团队相信它「真正能够加速经济发展」,并感叹「事情推进之快,超出了我们很多人的预期」。如此看来,释放给 Spud 的算力,很有可能正是来自 Sora 腾出的那部分资源。

奥特曼给出的新方向很明确:聚焦生产力工具,全力押注企业和开发者市场。

就在上周,OpenAI 宣布将 ChatGPT 桌面端、编程工具 Codex 和浏览器整合为一个「超级应用」,希望用一个统一的产品对齐所有员工的方向。

应用业务负责人 Fidji Simo 在本月的全员会上更是如此说道:员工不能再被「支线任务」(side quests)分心。她强调,公司现在要积极地向高生产力使用场景转型,核心是保持专注、极致执行。

现在,Sora 就是那个被判定为「支线」的东西。

当 Anthropic 正在企业和编程市场上快速蚕食 OpenAI 的份额。在 Agentic AI(能在用户电脑上自主执行任务的 AI 系统)这个下一爆发点的赛道上,OpenAI 只能不再分散兵力。

不过,Sora 团队不是被裁,而是被转向了更长远的方向。

Sora 负责人 Bill Peebles 在宣布消息后随即发出一条内部 Slack:「为这支小而极其出色的 Sora 产品团队所完成的一切感到无比自豪;这个 app 给世界带来了很多欢乐,也让我们在这个规模下磨砺了 Sora 的基础设施。」

他同时宣布,Sora 研究团队的下一个目标,是构建「通过模拟任意环境来深度理解世界的系统」,也就是世界模型(World Model),最终指向「自动化物理经济」。

奥特曼在内部信中的表述与之呼应:Sora 研究团队将「优先推进长期世界模拟研究,尤其是与机器人相关的方向」。

简言之,从砍掉 Sora,到合并超级应用,再到聚焦 Agentic AI。OpenAI 的这一轮动作,本质上是在做减法。

这和过去两年 AI 行业的主旋律截然相反。

2024 到 2025 年,几乎每家 AI 公司都在疯狂扩张产品线:做聊天的去做机器人呢,做文本的去做图片,做图片的去做视频,做视频的去做硬件。大家都怕错过下一个风口,于是什么都想试。

OpenAI 自己就是这种「全面开花」策略的典型代表。奥特曼曾公开表示希望公司「大胆思考产品路线图」,甚至还公布了所谓 AI 硬件设备的计划。但现在,现实给了所有人一记耳光。

当 Anthropic 用 Claude 在企业市场稳扎稳打,当 IPO 的时间表越来越近,OpenAI 终于意识到:在 AI 这场马拉松里,跑得快不如跑得对。

Sora 的故事,与其说是一个产品的失败,更像是一个时代的拐点。而那些还在追逐下一个 wow moment 的公司,或许该认真想想:你现在旗下的产品里,什么是主线任务,什么是支线任务?

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是时候买电车了!油价全面进入「9 元时代」

不少车主应该都在 23 日收到了中石化发来的加油提醒短信。

最近几天,国内成品油价格持续上涨。随着 3 月 23 日第六轮调价落地,国内汽油价格全面进入「9 元时代」,部分地区甚至逼近 9.5 元/升。加满一箱 50 升汽油,和年初相比要多花 80 多元。

燃油车车主难得体验了一次有些尴尬的场面:加油居然比充电还慢。市区不少加油站排起长队,场面可以用「水泄不通」来形容,有的加油站推出了延迟 23 小时涨价的做法,才勉强缓解排队压力。

涨的也不仅仅只是汽油。一些石化副产品,比如液化石油气,价格同样有所上升,连带着肠粉也涨价了。

这一轮涨价,源头还是国际原油市场的剧烈波动。

受国际局势影响,全球原油库存快速下降,市场一度弥漫着「无油可运」的恐慌情绪,这样的预期很快推高了国际油价。

布伦特原油价格一路冲高,突破 103 美元/桶,仅 3 月单月涨幅就超过 40 %。花旗集团甚至预测,油价还有可能进一步升至 130 美元/桶,逼近 2008 年的历史高位。

而我国成品油采用的是「十个工作日一调」的定价机制。每隔 10 个工作日,根据国际原油的 10 日均价变化,对国内成品油价格进行调整。

在 3 月 9 日到 23 日这个计价周期内,国际原油变化率一度达到 45 %,远远超过上调阈值。按照原本的机制测算,这一轮汽油本应每吨上调 2205 元,柴油每吨上调 2120 元。

不过,国家发展改革委在 23 日下午宣布,考虑到国际油价出现异常波动,将采取临时调控措施,对本轮涨幅进行适度压缩。最终,汽油实际每吨上调 1160 元,柴油每吨上调 1115 元,大约相当于理论涨幅的一半。

即便如此,传导到终端消费者身上,依然是每升接近 1 元的上涨。

油价上涨最心痛的,往往是那些每天靠车吃饭的人,比如网约车司机。

他们来说,油费本来就是最核心的运营成本之一。油价每涨一点,实际到手收入就会被挤掉一点。这次每升接近 1 元的涨幅,对每天跑两三百公里的司机来说,一个月多支出的油费,很可能就是几百元,甚至上千元。

普通家庭车主虽然没有这么高的用车频率,但这一轮油价上涨,还是把一个老问题重新推到了台前:到底该继续用油,还是转向用电?

这个问题以前也常被讨论,但这一次刺激来得更强、更猛烈。

单看使用成本,燃油车每行驶 1 公里,油费大约在 0.7 元左右;而电动车如果使用家用充电桩,在谷电时段充电,电价通常只有每度 0.3 元多,折算下来每公里成本不到 0.05 元。

跑得越多,这个差距就越明显。假设一年行驶 2 万公里,燃油车一年的油费接近 1.4 万元,电动车家充电费大约只要 1500 元,差额接近 1.2 万元。

▲ 东风奕派制作的对比海报

使用成本的差异,反应到市场端就是:3 月 1 日到 15 日,国内乘用车新能源市场零售达到 28.5 万辆,较上月同期增长 36 %,新能源零售渗透率则突破了 50.7 %。

同样的趋势也在海外出现。

澳大利亚、泰国、新加坡、菲律宾、印度尼西亚等国家,同样承受着油价快速上涨带来的压力。而就在最近两周,比亚迪、长安、奇瑞、小鹏、广汽、零跑等近 10 家中国新能源汽车品牌,在这些市场迎来了订单明显增长。有些门店近两周的订单量,已经接近过去整整一个月的销量。

此前,当然,很多人对电动车并不是没兴趣,只是一直有顾虑。

其中最常见的一条就是:充电还是太慢。

而这几年电池和充电技术的发展,有效的打消了这个顾虑。

比亚迪最新发布的第二代刀片电池配合闪充技术,电量从 10 % 充到 70 % 只需要 5 分钟,从 10 % 充到 97 % 只要 9 分钟。

进一次服务区,上个厕所,顺手买杯咖啡,回来差不多就充好了。这个体验,已经相当接近燃油车加油。

另一条路线是换电。蔚来目前已经在全国布局 2500 座换电站,最新一代换电站完成一次换电只需 2 分 24 秒,速度甚至快过传统加油。

宁德时代也在加快换电布局,计划到 2027 年建成 3000 座换电站,长期目标是 1 万座,单次换电时间预计可压缩到 1.5 分钟。

还有人会担心另一个问题:以后电费会不会也跟着涨?

这个担心可以理解,但在中国,情况和油价并不一样。

中国是全球发电量最高的国家,2024 年全年发电量超过 9 万亿千瓦时,风电、水电、光伏装机规模都位居全球前列。整个电力体系的自主性很强,国际油价大幅波动,对国内电价的直接影响相对有限。这也是新能源车在中国市场一个非常现实的优势。

▲国内火电厂

欧洲一些国家的情况就不同。由于部分国家对天然气发电依赖度较高,油气价格上行时,电价也会受到明显影响。以意大利为例,电价从 2 月底的 0.107 欧元/千瓦时,上涨到 0.166 欧元/千瓦时。即便如此,充电成本整体仍然低于加油成本。

其实,如果满足这些使用场景,电车一定比油车更合适。

如果你有固定车位,可以安装家用充电桩,日常用车又主要集中在市区和近郊,单次出行很少超过 200 公里,那么纯电车通常会是一个很稳妥的选择。几乎确定可以省钱,日常补能也不会太麻烦。

但也有一些情况,现阶段还不太适合直接从燃油车切换到纯电车。

比如没有固定车位,经常跑高速长途,或者所在城市的充电基础设施还不够完善。在这些场景下,插电混动可能是更平衡的过渡方案。平时可以按电车的低成本使用,长途又不用太焦虑续航。

▲ 吉利银河星舰 7 Em-i

电动化不可逆趋势已成定局。

乘联会秘书长崔东树在接受采访时如此表示。

他判断,今年全年新能源汽车渗透率还会继续向 60 % 靠拢,而这一轮油价上涨,很可能成为推动这一进程加快的外部催化剂。

就在今年 2 月,中国新能源乘用车渗透率已经超过 45 %,和燃油车的差距缩小到了 10 个百分点以内。

假如油价继续维持高位,新能源汽车渗透率大概率还会被进一步推高 2 到 3 个百分点。

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两门燃油版小鹏 P7?「超性感」日产 Z Nismo 亮相,将于年内引进

2025 年 10 月,在日产中国 40 周年品牌之夜上,东风日产宣布将于 2026 年引入经典性能车型日产 Z Nismo。

日产 Z Nismo 是日产 Z 系列的高性能版本,由日产御用改装及赛事部门 Nismo(Nissan Motorsport International)操刀升级。

而最近,日产 Z 完成了一次中期改款,外观、内饰、机械结构和动力系统都有所升级。

新款 Z 的整体轮廓没有明显变化,依旧和老款车型一样保持了很高的辨识度。但是换上了全新的前保险杠,线条比旧款更加柔和一些,整体依旧是非常运动且复古的气质。

新车的格栅也经过了重新设计。横向饰条配合同色中央横梁,让车头看起来更有层次,容易让人联想到 Datsun 时代的经典 Z 车型;同时新的保险杠和格栅结构也优化了进气导流,降低了空气升力和风阻。

日产为运动版和性能版都配备了新设计的 19 英寸锻造轮毂,采用质感更强的黑色轮辐配机械加工轮缘。

新车同时新增了一款「深海绿珠光金属漆」,这一颜色灵感来自 1970 年代初代 S30 Z 的经典绿色。在日本市场,它被称为「云龙绿」,配合双拼黑顶的设计,视觉效果相当醒目。

新车的内饰改动不大,整体布局沿用了现款设计。车内标配数字仪表盘,中控配备 8 英寸或 9 英寸触控屏,同时提供自动空调、自动防眩目内后视镜,以及一系列驾驶辅助功能。标准版配备 6 扬声器系统,性能版和 Nismo 版升级为 8 扬声器 Bose 音响。

性能版还加入了新的棕褐色内饰配色,让车厢看起来更温和一些,也多了点精致感。

机械部分,2027 款 Z 全系更换了重新设计的油箱。新油箱针对高横向加速度过弯进行了优化,在激烈驾驶或者赛道使用时,能让燃油更稳定地供给油泵,减少断油风险。

性能版还换上了更大直径的单筒减振器。新的设定提升了对路面振动的处理能力,日常驾驶会更舒服一些,同时也让极限状态下的车身反应更稳定、更可预期。

这次改款中变化最大的还是 Nismo,在车迷群体的强烈呼声中,日产为其增加了带有 6 速手动变速箱的版本,其离合器规格比运动版和性能版更高,用来匹配更大的动力输出。

与 Nismo 匹配则是是经过专项调校的 3.0 升双涡轮增压 V6 发动机,最大功率 420 马力,峰值扭矩 520 牛・米。相比之下,运动版和性能版为 400 马力、474 牛・米。

新发动机的油门响应更积极,主动音效增强系统和主动降噪系统也针对手动版重新标定,运动模式下会带来更有情绪张力的声浪表现。

与此同时,Nismo 的前制动盘采用了来自 GT-R 的两件式铁铝复合结构。前制动系统减重约 19 磅,约合 8.6 公斤,簧下质量更轻;同时,新的散热设计也有助于在连续激烈驾驶时降低制动片温度,提升制动稳定性和耐久性。

底盘和转向也跟着做了调整。前悬架经过重新调校,以适应制动系统减重后的变化。转向机内部摩擦力降低了 20%,转向手感会更顺,过弯时对方向盘的修正动作也会减少。

2027 款日产 Z 将于下周在纽约车展正式亮相,随后在今年夏季在北美市场开始交付。

目前,官方还没有公布新款车型的售价。作为参考,现款 Z 的起售价大约在 30 万人民币左右,顶配 Nismo 在 46 万人民币左右。

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