周末也值得一看的新闻

触屏 MacBook Pro 开卖首日，部分渠道缺货，部分渠道发券

苹果向部分 iPhone Duo 买家发问卷，询问折痕和屏下相机体验

仰望 U9 Xtreme 在阿布扎比跑出 503.17 km/h

新华社与优必选发布仿生机器人主播，张艺谋负责形象设计

张雪：将参加 36 名重庆大学学生的校招二面

马斯克称特斯拉得州工厂将缩减 Cybertruck 生产，为 Cybercab 腾出产能

小米汽车国际业务部架构曝光，销售、交付和售后分设团队

广电总局整治微短剧「盗脸」「偷声」，换名重播也在治理范围内

中国空间站把铷原子云冷却到 9.7 皮开尔文

曝 OpenAI 新一轮融资首批约 110 亿美元已到账

微软被曝未续签甲骨文算力租约，正陆续停用相关设备

博世吴永桥：汽车不该拿来订咖啡订机票

Airbnb CEO：AI 助手带来的订单很少，旅行规划仍需要多人参与

Meta 为 Muse 加入实时通话，虚拟形象会跟着对话做表情

Perplexity 推出能长期跟进任务的 AI「同事」

Thinking Machines Lab 发布 Inkling 2 Small

索尼复刻初代 Walkman 耳机，换上 USB-C 接口

蚂蚁上线 Ling-3.2-flash，模型可以看渲染结果再改代码

开源工具 Poki 支持远程连接，让 AI 助手操作 iPhone 真机

Meta 让 Muse 用户用一句话生成应用内工作区

AI 短剧《持械入宋》走红，海外行业用「duanju」称呼微短剧

抖音双 11 进入冲刺期，豆包可领券、看直播下单

lululemon 首发 Ventscape 跑步马甲，12 月 8 日在中国上市

周末也值得一看的新闻

触屏 MacBook Pro 开卖首日，部分渠道缺货，部分渠道发券

苹果首款触屏 MacBook Pro 11 月 6 日在中国大陆开售。据界面新闻当日查询，14 英寸、搭载 M5 Pro 的深空黑色机型在部分电商渠道显示无货。其报道所附的苹果中国商店页面显示，一台触屏款配送至北京市朝阳区的预计送达时间为 11 月 21 日至 28 日，所选的朝阳大悦城门店也无法取货。

界面新闻称，银色版相对更容易买到，部分热门定制配置的发货周期则延长到了 4 至 5 周。第一财经同日查到，拼多多百亿补贴频道的触屏基础款券后价为 21299 元，苹果中国官网起售价为 22999 元。

这次发售的触屏款分 14 英寸和 16 英寸，搭载 M5 Pro 或 M5 Max，双层串联 OLED 屏可直接进行滚动、缩放和旋转等多点触控操作。

苹果向部分 iPhone Duo 买家发问卷，询问折痕和屏下相机体验

据 MacRumors 报道，苹果正通过邮件向部分 iPhone Duo 买家发放问卷。问卷先问用户为何在这个时候买下这款折叠屏手机，列出的选项包括想体验苹果首款折叠屏手机、冲动购买，以及预期智能手机还会涨价。

问卷还请买家评价合上手机时的外屏尺寸、内屏折痕有多明显，以及屏下相机是否干扰观看、拍出来的画质如何。最后是一道开放题，请买家写下最想增加或改动的地方。

iPhone Duo 上市约两周。它的 5.4 英寸外屏与此前的 iPhone mini 尺寸接近，内屏下的相机为 400 万像素。

仰望 U9 Xtreme 在阿布扎比跑出 503.17 km/h

11 月 6 日，仰望汽车公布 U9 Xtreme 的新极速成绩。11 月 1 日，车手马克·巴森驾驶这辆纯电跑车，在阿布扎比 E11 公路的封闭测试路段单向跑出 503.17 km/h，超过他去年在德国帕彭堡试车场跑出的 496.22 km/h。

仰望称，新成绩获得国际汽联和吉尼斯世界纪录认证。此次测试用车采用四台最高转速达 30,000 rpm 的电机、1200V 高压平台和为超过 500 km/h 工况开发的轮胎。团队在德国测试后复盘了热管理、电机和轮胎数据，随后把新的极速挑战移到阿布扎比。

相关阅读：503.17km/h！比亚迪仰望 U9X 再次刷新全球最速，量产车首次突破 5 字头

新华社与优必选发布仿生机器人主播，张艺谋负责形象设计

在 11 月 5 日的第七届世界媒体峰会上，新华社与优必选联合研发的两位仿生人形机器人主播「新言」和「新语」亮相，并完成现场新闻播报。张艺谋担任形象主创设计师，负责机器人在镜头里的外形和人物气质。

两台机器人采用真人比例，播报时由优必选的仿生驱动系统让口型和面部表情跟随语音。工作人员可在配套工作台编排稿件、设置播报任务。遇到现场提问，机器人可从新华社时政资讯智能体「新华语典」检索已审核素材，再组织成回答。

新华社新媒体中心主任钱彤将它称为编辑部的「新工种」，用于协助记者和编辑播报资讯、输出多语种内容和开展现场互动。

张雪：将参加 36 名重庆大学学生的校招二面

11 月 6 日，张雪机车创始人张雪表示，已有 36 名重庆大学学生进入公司校招二面。他将参与这批学生的面试，并表示如果学生同意，会公开面试过程。

据界面新闻报道，张雪称本轮校招面向多所高校，计划招 70 名研发人员，已收到约 200 份重庆大学学生的简历。此前，张雪机车在重庆大学的招聘宣讲因薪资方案引发讨论。

张雪再次回应称，公司的报价在行业中处于正常水平，正常情况下员工入职满一年会涨薪。

马斯克称特斯拉得州工厂将缩减 Cybertruck 生产，为 Cybercab 腾出产能

11 月 6 日，马斯克在 X 上表示，特斯拉计划在 2027 年年中前后，逐步缩减得州超级工厂的 Cybertruck 生产，把腾出的产能用于增产双座自动驾驶出租车 Cybercab。

据路透社报道，位于奥斯汀的得州工厂是目前已知唯一配备 Cybertruck 专用零部件生产设备的特斯拉工厂。这款采用不锈钢车身的纯电皮卡于 2023 年底开始交付。

小米汽车国际业务部架构曝光，销售、交付和售后分设团队

11 月 6 日，新浪科技披露小米汽车的国际业务部架构。汽车部副总裁于立国兼任国际业务部总经理，向雷军和卢伟冰双线汇报。小米汽车今年 5 月曾组建海外业务筹备组，也由于立国带队。

国际市场团队同时向于立国和小米集团首席营销官许斐汇报。销售、经销网络发展、交付物流、用户服务和海外各地区也设有专门团队，相关工作直接向于立国汇报。

小米汽车此前在柏林 IFA 展期间宣布，计划于 2027 年进入包括德国在内的欧洲市场，并与首批德国汽车经销商集团签署了合作备忘录。

广电总局整治微短剧「盗脸」「偷声」，换名重播也在治理范围内

国家广播电视总局 11 月 6 日公布新一轮微短剧专项治理安排，时间从 11 月 1 日持续到 12 月底，覆盖内容制作和平台推广。

制作方面，治理范围包括用 AI 盗用他人面容和声音、低俗内容，以及未按要求备案审核的特殊题材剧集。传播方面，片名、引流片段、弹幕和评论中的低俗内容都在治理范围内。

总局也将治理同一部剧更换片名或角色姓名后反复播出的做法，并要求提高平台首页首屏和重点榜单的推荐多样性。

中国空间站把铷原子云冷却到 9.7 皮开尔文

北京大学电子学院 11 月 6 日公布，中国空间站梦天舱的实验团队将铷原子云的等效温度降至 9.7 皮开尔文，刷新了人造低温量子气体的纪录。成果已发表于《科学》。

团队在微重力环境下，使用两组聚焦程度和势阱深度不同的交叉激光束逐级冷却原子。释放原子云后，研究人员根据它扩散的速度测得等效温度，并观测了 7 秒。此前同类实验的最低等效温度为 38 皮开尔文，自由扩散时间为 2 秒。

曝 OpenAI 新一轮融资首批约 110 亿美元已到账

据彭博社报道，OpenAI 新一轮融资首批约 110 亿美元已于当地时间 11 月 6 日到账，本轮融资对公司的估值为 1.25 万亿美元。知情人士称，Coatue Management 和 T. Rowe Price 参与了首批交割。OpenAI 拒绝置评。

其中一位知情人士称，OpenAI 预计在未来几周完成余下融资，本轮总额最高可能达到 200 亿美元。报道所列其他投资者包括软银、红杉资本和 Founders Fund。

彭博此前报道，OpenAI 曾寻求以更高估值募资。此次原报还提到，OpenAI 正与投行合作，尝试向高净值个人和散户募资。

微软被曝未续签甲骨文算力租约，正陆续停用相关设备

彭博社援引知情人士报道，微软未续签一项向甲骨文租用 AI 算力的合同，过去几个月一直在陆续停用从甲骨文租来的相关算力。

知情人士称，这批设备采用较早一代的英伟达芯片。随着微软对算力规格的要求变化，租来的设备已不再满足其需求。

甲骨文发言人回应称，公司 AI 基础设施的需求依然强劲，其中也包括较早型号的 GPU。微软拒绝置评。

博世吴永桥：汽车不该拿来订咖啡订机票

据第一财经报道，博世智能驾驶与控制系统事业部中国区总裁吴永桥在乌镇的汽车夜话上说，他不认同汽车将成为「第三空间」的判断。博世为全球客户做过 100 多个智能座舱项目，其中一些把订咖啡、订餐厅、订机票和酒店搬进车机，实际使用的人很少。

吴永桥认为，即使自动驾驶发展到 L3、L4，人在车里空出时间，也更可能用手机订票和订酒店，因为手机的软件服务和算法迭代更快。他建议车机把精力放在导航、车辆控制和补能等与用车直接相关的功能上。

Airbnb CEO：AI 助手带来的订单很少，旅行规划仍需要多人参与

Airbnb 首席执行官布莱恩·切斯基在第三季度财报电话会上表示，Meta Muse 和 Instinct 给 Airbnb 带来的访问量很小，实际订单更少，过去四周的流量也没有明显增长。

他把这类助手视为类似搜索引擎的入口，有机会让更多人发现 Airbnb。

切斯基用逛药店和逛宜家来区分两类需求：订一张机票可以是一次独立购买，计划一趟旅行则要同时决定住哪、做什么、怎么去。同行者要一起比较房源照片，房东也往往想直接和住客沟通。

他认为，旅客更愿意把自己不喜欢的琐事交给助手，仍会参与自己享受的规划环节。Airbnb 愿意和外部助手合作，由它们把有需求的人引导到平台继续完成预订。

Meta 为 Muse 加入实时通话，虚拟形象会跟着对话做表情

Meta 开始在美国向 Muse 用户推送实时语音和动态虚拟形象。用户在手机、网页或 Mac 版点击通话按钮，就能一边讨论旅行计划、练习面试，一边让 Muse 在后台整理信息或执行任务。

通话可以随时打断。用户可以只听声音，也可以在对话旁显示虚拟形象，或切到全屏。形象在聆听和回答时会跟随语气做出表情和动作，声音可单独更换。

Meta 在 9 月的 Connect 上预览了这项功能，并计划把语音通话带到 AI 眼镜和 Muse Charm。

Perplexity 推出能长期跟进任务的 AI「同事」

Perplexity 在 Computer 中推出 Teammates。用户可给智能体分配一项长期工作，例如跟踪销售线索。它会持续监测项目里的变化，在对话停滞时整理后续邮件草稿，并根据用户反馈调整下一轮处理方式。

Teammates 可以使用 Computer 中已有的项目文件、技能和记忆，也能相互交接任务。公司给出的例子是，让一个智能体找出网站错误，再由另一个准备修复方案。团队还可以在 Slack 里交办任务或询问进度。

每个智能体在独立环境中运行，沿用已有的工具和项目权限。用户可检查结果、接管桌面或调整执行方向。功能先向 Perplexity Max 网页版订阅用户开放。

Thinking Machines Lab 发布 Inkling 2 Small

Thinking Machines Lab 发布第二代模型 Inkling 2 Small。这款混合专家模型共有 5940 亿参数，每次推理激活 170 亿参数，支持图片输入和不同强度的推理。

团队披露，训练中途曾发现模型通过可访问的第三方服务绕过网络限制。团队暂停训练、加固基础设施，移除需要联网的训练环境，并加入工具调用前的监控，再恢复训练。

Inkling 2 Small 已可在 Tinker Playground 试用，也可通过 Tinker 微调和采样。团队计划在外部安全测试和红队测试完成后，于下周以 Apache 2.0 许可证开放完整权重。

索尼复刻初代 Walkman 耳机，换上 USB-C 接口

索尼发布有线耳机 MDR-3R，沿用 1979 年初代 Walkman 耳机的轻量贴耳设计，换上 USB-C 接口，加入通话麦克风和线控。新耳机可接入支持 USB Audio Class 1.0 的手机等设备，无需配对或充电。

索尼参照旧设计资料重新开发了同为 23 mm 口径的驱动单元，标准版附蓝、橙两色耳垫。同步发布的《怪奇物语》联名款以剧中角色 Max 的耳机造型为灵感，配黑、红两色耳垫，机身刻有剧集标志。

两款耳机将于 11 月 20 日在日本发售，联名款由索尼直营商店限量销售。

蚂蚁上线 Ling-3.2-flash，模型可以看渲染结果再改代码

蚂蚁百灵开放了原先用在灵光 2.0 里的多模态模型 Ling-3.2-flash。它支持文本、图像和视频输入，共有 5600 亿参数，每次推理激活 250 亿参数，上下文窗口为 100 万 Token。

生成网页或三维场景时，模型可以把渲染结果作为下一轮输入，检查布局、几何结构和光影有没有偏离要求，再回头调整代码。遇到工具调用失败或语法错误时，它也可以读取日志，尝试重试或调整后续步骤。

开发者可在百灵对话页体验，也可通过兼容 OpenAI 或 Anthropic 协议的 API 调用。

开源工具 Poki 支持远程连接，让 AI 助手操作 iPhone 真机

11 月 6 日，开源项目 Poki 发布 v0.1.1，新增远程连接。它在 Mac 上运行，可接入 Codex、Claude Code 等支持 MCP 的客户端，让助手读取 iPhone 屏幕、点击和滑动。独立的 Poki Agent 还可以接收 iMessage、Telegram 或终端发来的任务。

连接真机需要先用 USB 将 iPhone 与 Mac 配对，并在 Mac 上安装完整的 Xcode。项目目前只在中文界面下验证过真机支持，真机操作限竖屏。

Meta 让 Muse 用户用一句话生成应用内工作区

Meta 为 AI 应用 Muse 推出 Spaces。用户在聊天里描述自己想要的工具，Muse 会生成一个可以反复打开的工作区，例如节日礼物清单、行程板或音乐动态追踪器。

用户可以继续用对话改布局或加功能，也能直接在工作区里勾选事项、补记备注。工作区可固定在侧栏或主标签页，还能设定显示时间，例如工作日放周计划，周六换成周末安排。

连接外部应用后，工作区可以在后台更新信息。Meta 举例说，学校邮件里的活动可以汇总到看板，再加进日历。Spaces 已在 Muse 可用的地区上线。

AI 短剧《持械入宋》走红，海外行业用「duanju」称呼微短剧

11 月 6 日，讲述五个现代人穿越北宋的 AI 短剧《持械入宋》登顶红果短剧 AI 推荐榜，全网累计播放量超过 66 亿次。它由从承接 AI 短剧订单起步的老十一剧场制作，创始人张汉生去年 3 月开始学习 AI 影视制作。

爆火之后，网上流传着「团队投入算力 100 万、回报超千万」的说法。张汉生直接否认：「经济上肯定要比以前好很多，但目前还没来得及计算收益。」

总制片兼总编剧李朝华在采访中介绍，项目由 10 人负责。为了避免群像戏里出现重复的人脸，他们给出场人物分别建立形象素材。普通镜头平均生成三次就能用，战争场面往往要生成十次以上。

微短剧也在海外形成了自己的叫法。据《人民日报海外版》报道，海外从业者已用汉语拼音「duanju」称呼这类剧集。

在北美，中国微短剧公司也与当地团队合作拍摄，加拿大演员埃文·巴契奇就曾出演枫叶互动的《重返巅峰》。

抖音双 11 进入冲刺期，豆包可领券、看直播下单

抖音商城双 11 活动于 11 月 7 日进入「双 11 狂欢日」阶段，持续至 11 日。豆包也在官方公众号推广「双 11 问豆包」入口，这是抖音电商在本轮大促中分批发放消费券的渠道之一。

据《每日经济新闻》实测，用户可在豆包里提出购物需求，查看商品推荐和领券入口。部分商品在抖音商城满减券之外还有豆包渠道补贴。推荐卡片可以嵌入正在开播的抖音直播间，用户可在豆包内看直播和下单，购物页还会汇总抖音电商及生活服务订单。

lululemon 首发 Ventscape 跑步马甲，12 月 8 日在中国上市

lululemon 于 11 月 6 日在上海进博会全球首发 Ventscape 跑步马甲。它面向冷天跑步，把保暖夹层和透气网眼做在同一件马甲上，分别应对刚起跑时的冷感和加速后的闷热。

马甲采用 PrimaLoft ThermoPlume+ 保暖夹层。按品牌介绍，起跑时夹层有助于留住热量，配速提高后，通风结构可引入空气，排散身体周围的热量和湿气。lululemon 称，研发团队模拟了不同配速下的风力，并用热能人体模型测量保暖性能，刘易斯·汉密尔顿和超长距离跑者 Leah Yingling 也在低温实验舱及实际跑步环境中试穿过原型。

马甲将于 12 月 8 日在中国率先上市，通过 lululemon 门店和官方旗舰店小程序销售。

是周末啊！

One Fun Thing｜用普通刻录机在光盘的数据面画图

开源工具 Disc Image Studio 可以把照片或插画变成一段光盘数据，用普通刻录机写入空白 CD、DVD 或单层 BD-R。写入后的数据区在光线下会显出肉眼可见的图案。

软件可以导入图片、叠加图层，再调抖动、亮度和灰阶。盘片的轨距会影响图案的形状，软件允许根据盘面照片做标定，减轻直线刻出来弯曲的情况。Windows 桌面版可导出镜像，也提供实验性即时刻录。macOS 和 Linux 有实验性命令行工具，可生成供其他刻录软件写入的镜像。

周末看什么｜《假如爱有如果》

工人浩锡失业后，一名纪录片导演想拍下他和妻子美玉的生活。美玉与导演逐渐成了朋友，两对夫妻开始来往。拍摄让这几个人坐到了一起，他们却很难用同一种方式谈论工作、钱和婚姻。

《假如爱有如果》（Possible Love）由李沧东执导，是他继《燃烧》后时隔八年推出的剧情长片。薛景求、全度妍饰演工人夫妇，曹汝贞饰演纪录片导演，赵寅成饰演她的丈夫。李沧东在接受美联社采访时说，创作灵感来自韩国双龙汽车的裁员事件。他与编剧吴政美把试图记录工人处境的电影人也写进了故事。

影片获威尼斯电影节评审团大奖，11 月 6 日已上线 Netflix。烂番茄收录的 80 篇影评均为好评。英国电影协会旗下《视与听》的影评留意到，影片把劳动关系写进了很小的动作里，例如失业工人找到新工作后，还得在工头面前背诵工作口号。

买书不读指南｜《世界诞生之日》

《失落天堂》里的女孩从小住在世代航行的飞船上。她知道目的地是一颗行星，却很难想象空气可以在没有墙壁的地方留住。厄休拉·勒古恩从这个疑问写起，让一艘飞船里出生的人试着理解什么是户外。

这篇小说收在短篇集《世界诞生之日》里。开篇的《卡亥德的成年礼》回到《黑暗的左手》中的格森星，把讲故事的人换成一位当地居民，由她回忆自己的成年礼。《塞格里纪事》则用不同时期的记录，拼出另一个星球的社会生活：那里的男性人数远少于女性，住在城堡里，生活围着运动竞赛打转。

全书收录 8 篇小说。马雅翻译的简体中文版已于 10 月由北京联合出版公司出版。

游戏推荐｜《Otter Cafe》在桌面一角开家水獭咖啡厅

《Otter Cafe》会在 Windows 桌面上开一间小咖啡厅。动物客人自行入座，水獭主厨做餐，服务生端到桌上。店从几张小桌子开起，玩家陆续收集食谱、常客和家具，也能给服务生换衣服，重新布置吧台。

小店可以挪到屏幕边上，动物还可以被抛到另一块屏幕。店里会遇到石虎、台湾穿山甲和梅花鹿，也能解锁珍珠奶茶。游戏内置便利贴、计算器和鸽子番茄钟，咖啡厅营业时可以继续处理桌面上的其他事情。

游戏由独立团队 Toro Studio 开发并发行，11 月 3 日在 Steam 发售，支持简体中文。

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就在刚刚，仰望 U9 Xtreme 官宣在阿联酋阿布扎比跑出了 503.17km/h 的极速成绩。

这也是人类汽车工业走过百余年来，首次有量产车将实测极速推入 500km/h+ 的区间。

这一成绩于 11 月 1 日创下，并同时获得了 FIA 国际汽联与吉尼斯世界纪录两家国际权威机构认证。

以防你对这个数字没有直观概念，目前复兴号高铁的日常商业运营最高时速是 350km/h，而波音 737 或空客 A320 等主流民航客机的起飞离地速度，大约在 250km/h 到 300km/h 之间。

换句话说， U9X 的这个速度已经是民航客机起飞速度的近两倍，每秒钟推进的距离接近 140 米。

在仰望 U9X 之前，全球量产车的极速天花板由布加迪 Chiron Super Sport 300+ 保持，这台搭载 8.0 升四涡轮增压 W16 发动机的燃油超跑，于 2019 年在德国大众专属高速测试场跑出了 490.484km/h 的纪录。

贴地飞行

其实在去年 9 月，德国车手马克·巴森就已经在德国帕彭堡 ATP 试车场，驾驶仰望 U9X 跑出了 496.22km/h 的成绩，从布加迪手中接过了全球量产车极速第一的王冠。

距离 500km/h 这一里程碑式目标差了不到 4km/h。

在复盘德国测试的数据后，仰望工程团队发现车辆的热管理系统、电机以及轮胎依然留有性能余量。于是这一次在阿布扎比，马克·巴森再次坐进驾驶舱，而比亚迪选择将挑战场地搬到了阿布扎比 E11 高速公路的封闭测试路段。

相比专业测试场地，公开道路的路面状况往往要更差一些，但却能更好地展现车辆的实际表现。

为了在真实道路上跨过这道门槛，海外测试现场与国内研发中心采取了昼夜接力的模式，对胎压数值、环境温差和每一个底盘细微部件进行反复标定，最终在公开道路环境下将仰望 U9X 带到了 503.17km/h。

仰望 U9X 并非一蹴而就，从 2024 年 1 月仰望 U9 在武汉汉南跑出 309.19km/h 开始，三年时间里，这支平均年龄不足 30 岁的「全华班」研发团队先后在盐城、德国 ATP 与阿布扎比进行了七次测试。

2024 年上市的仰望 U9 是仰望品牌的首款纯电超跑，官方售价 168 万元。

U9 搭载 800V 高压平台、易四方四电机系统与云辇-X 智能全主动车身控制系统，综合马力 1306Ps，零百加速 2.36 秒，定位是兼顾日常街道驾驶与赛道刷圈的「可街可赛」超跑。

而仰望 U9 Xtreme 也就是 U9X，则是在 U9 的技术架构上进一步压榨物理极限的赛道特别版，全球限量 30 台。

纯电车型突破极限，面对的问题主要有两个，第一是高转速下电机功率衰减，第二则是电池高倍率放电过热。

为此，U9X 换上了全球首个量产全域 1200V 超高压平台，「云辇-X」全主动悬架也将工作电压一并升级到了 1200V。

它的四台定制电机最高转速拉升到了 30000rpm，单电机峰值功率达到 555kW，整车综合马力超过 3000Ps，推重比高达 1217Ps/t——这个马力数字，几乎是布加迪 Chiron 的两倍。

为了喂饱这四台电机且保证全程不掉电，U9X 搭载了支持 30C 超高放电倍率的赛道级刀片电池，并将热管理系统的冷却总功率提升了 133%、换热效率提升了 40%，确保在数公里的全油门极速冲刺中峰值性能不出现热衰减。

此外，仰望还联合佳通定制开发了中国首款设计时速达 500km/h 的 GitiSport e·GTR² PRO 半热熔轮胎，用高强度芳纶纤维束缚住轮胎的离心膨胀，并将配方摩擦系数提升了 38%。

车身结构方面，U9X 搭载全球最大单体壳碳舱，整车碳纤维用量超过 110kg。这套车身不仅提供了极致的轻量化与抗扭刚度，也是试车手敢把电门踩到底的底气。

此前仰望 U9X 在国内封闭场地极速摸底测试期间，就遭遇了近 400km/h 的突发失控撞击，但座舱依然完好无损。

事故发生后研发团队快速完成复盘调校，继续推进测试，最终跑出457.89km/h的国内极速纪录。

值得一提的是，仰望 U9X 也不单只是一台「直线加速车」，在纽博格林，仰望 U9X 同样跑出了 6 分 59 秒 157 的官方圈速，打破了当时的纽北最速量产纯电车纪录，也是首款闯入7分钟大关的纯电量产车。

500km/h 背后，是比亚迪的雄心

在燃油车统治的百年历史里，超级跑车的金字塔尖一直是一座封闭的俱乐部。

从法拉利、保时捷到布加迪、科尼赛克，话语权长期建立在大排量内燃机和几十年的赛事积淀之上，后来者极难在原有的规则里实现反超。

但比亚迪依靠 1200V 超高压架构、30000 转电机、以及云辇-X 的电控协同，纯电动力解决了高负荷热衰减的难题，还先一步跨过内燃机百年来无人触及的天花板。

比亚迪执行副总裁李柯在纪录诞生后说，这支年轻的工程师团队带有一点难能可贵的「疯狂」，去年在德国庆祝 496.22km/h 时，他们就已经在复盘数据，琢磨怎么把 U9X 推向更高的高度。

对于今天年销数百万辆的比亚迪而言，造出一台限量 30 台、跑过 500km/h 的仰望 U9X，任务显然不是为了走量赚钱。

U9X 是比亚迪高端技术的极限试验角色，也是比亚迪品牌向上的招牌。

在 500km/h 极端工况下验证过的全域高压架构、超高倍率刀片电池、车身姿态控制等等，未来都会沿着比亚迪的产品梯队逐步下放，最终变成主流家用车上的一部分。

从借着新能源大潮攻占家用车市场，到在纽北和阿布扎比把欧美老牌超跑拉下马，比亚迪的雄心，不只是做一家规模庞大的大众车企这么简单。

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星尘智能创始人来杰：能进入家庭的机器人可能在明年出现

纯电双座 smart 精灵 #2 豪华版上市，限时权益价 9.99 万元

月之暗面开放 Kimi K3.1 Pro 权重

百度开放文心 5.5 Flash Base 权重，推理支持百万 Token 上下文

Kimi 开放智能体云托管，企业可配置沙箱与联网权限

Claude 测试个人账本，可连接银行和信用卡查询开支

《崩坏：因缘精灵》定档明年春季，终测调整限定卡池

CygamesEdge 首作《崩落之国》发售，从世界树往下跳

谷歌视频模型 Omni 1.2 Flash 可生成 15 秒视频，支持对话改片

Instagram 剪辑工具 Edits 登陆 Mac，可免费导出无水印 4K 视频

2027 年放假安排公布，春节从除夕连休 9 天

综艺《后会友期》带火鸭舌，淘宝闪购外卖量周环比增逾五成

亚马逊接入 Uber Eats，美国 Prime 会员可在购物 App 点外卖

《嫁金钗》空镜现反向「AI 生成」字样，引发审片讨论

迈克·李新片《Tender Loving Care》发布预告，聚焦英国照护者

《复仇者联盟 5》公布全球宣传行程，上海列入九站名单

首款触屏 MacBook Pro 今日发售，M6 款同步开卖

苹果将于 11 月 6 日在中国大陆正式发售两条新款 MacBook Pro 产品线。采用 PROLED XDR 显示屏的机型提供 14 英寸和 16 英寸版本，搭载 M5 Pro 或 M5 Max 芯片。

触屏款采用双层串联 OLED 面板，支持滚动、双指开合和旋转等多点触控手势。苹果也在这条产品线上引入了灵动岛，并重新设计了散热系统。

同一天发售的另一款 14 英寸 MacBook Pro 搭载 M6 芯片，配备 12 核 CPU 和 12 核 GPU，沿用 Liquid 视网膜 XDR 显示屏。

相关阅读：MacBook Pro 能触屏了，但这只是它最小的升级｜附选购指南

OpenAI 发布 GPT-6 Cyber，首批开放给获批的安全团队

OpenAI 发布网络安全模型 GPT-6 Cyber，首批通过 API 和 Codex 向部分获批的 Daybreak Red 客户开放。OpenAI 将它在网络安全方面的能力评为最高的「关键」级，上代 GPT-5.6 Cyber 的评级为「高」。

在 OpenAI 的 Linux 内核研究中，GPT-6 Cyber 复现了 1724 项漏洞，为其中 948 项开发出可运行的本地提权利用方式。研究团队按 Linux 社区指引向维护者披露了其中 304 项关键发现，并提供候选补丁。

模型也在 Firefox 中找到了 81 项此前未知的高危漏洞，并协助拟定补丁。OpenAI 称，Mozilla 已修复其中多项漏洞。

相关阅读：刚刚，GPT-6 Cyber 正式发布，AI 最强的矛也成了最强的盾

DeepSeek Harness 单日活跃用户达 154 万，团队拟建官方插件市场

DeepSeek Harness 团队 11 月 5 日公布了桌面端上线后的使用数据。以使用官方 API 的用户为统计范围，11 月 4 日单日活跃用户达到 154 万，日消耗约 92 万亿个 Token。

团队称，第三方插件已增至约 3.5 万个，约六成活跃用户制作或安装过至少一款。Harness 的内置功能也可以被第三方插件替换。团队计划建设官方插件市场，改进插件接口的稳定性和兼容性，并完善安全机制。

面向插件作者的支持计划正在征集意向，团队提出的支持方式包括 Token 激励、技术交流和作品推荐。

丰田将设立直属机器人部门，由首席生产官兼任负责人

丰田汽车 11 月 5 日宣布，将于 2027 年 1 月 1 日设立直属公司管理的 Toyota Robotics，由执行役员兼首席生产官志贺武文兼任负责人。

丰田将把分散在公司内部的机器人技术、人员和职能集中到新部门，并把机器人列为未来业务的关键支柱之一。新部门将与开发团队合作，从制造一线的实际需求出发，推动机器人的应用、商业化和部署。

同一轮调整还将撤销碳中和工程开发中心，把相关人才与职能并入动力总成公司，重点转向混合动力系统的规划和开发。

Claude Code 前产品负责人加入 OpenAI，掌管核心产品

曾负责 Claude Code 和 Cowork 产品的 Cat Wu 于 11 月 5 日宣布加入 OpenAI，负责核心产品的产品管理。她点名将与 OpenAI 的 Thibault Sottiaux 合作，开发面向个人和团队、由用户保有控制权的智能体。

同日上午，曾参与搭建 Anthropic 增长团队的 Austin Lau 也宣布自己近期已加入 OpenAI。

相关阅读：突发！Claude Code 「产品一姐」加入OpenAI，前一天刚宣布离职

三季度全球 DRAM 营收逼近 2000 亿美元，价格上涨是主因

Counterpoint Research 发布的跟踪报告显示，2026 年第三季度全球 DRAM 营收接近 2000 亿美元，同比增长 369%。同期 DRAM 位元出货量环比仅增约 4%，平均售价升至每 Gb 1.9 美元。Counterpoint 将这轮营收大涨主要归因于价格上升，AI 加速器和数据中心的需求加剧了厂商对货源的争夺。

按营收计算，三星以 38% 的份额居首，SK 海力士营收环比增长逾 40%，缩小了与三星的差距。长鑫存储的营收份额从上季度的 10% 降至 9%。

全球平板出货创近三年新低，前五厂商仅联想增长

Omdia 公布的数据显示，第三季度全球平板电脑出货量约 3200 万台，同比下降 23%，为近三年来的最低水平。上一季度的跌幅为 10%，中东、中国和西欧市场本季度的跌幅尤其明显。

苹果仍以 36% 的份额居首，但出货量同比下降约 28%。华为同比下降 43%，在前五家厂商中跌幅最大。联想以约 410 万台排在第三，出货同比增长约 12%，是前五家中唯一增长的品牌，增量主要来自普通平板。

Omdia 指出，元器件供应紧张限制了新品的配置升级，部分消费者可能继续推迟换机。

鸿蒙电脑累计发货破百万，华为带来政企台式机与企业版

华为终端公布，截至 10 月 31 日，鸿蒙电脑累计发货量突破 100 万台，已上架的应用超过 2.1 万款。余承东在转发这一数据时同时宣布，面向企业办公的擎云 HM650 系列和鸿蒙电脑企业版亮相。

HM650 系列是华为面向政企市场的鸿蒙台式机。华为终端平板与 PC 产品线总裁朱懂东还在办公产业峰会上预告，另一款鸿蒙电脑新品将于下周开始预热。

峰会上，华为终端 BG CEO 何刚预计，搭载 HarmonyOS 6 或 7 的设备数量将在 11 月下旬突破 1 亿台。华为终端 BG 全球生态发展总裁宁胜蓝介绍，鸿蒙电脑独立应用已超过 2.1 万款，华为和合作伙伴每月培养超过 10 万名鸿蒙开发者。

杨元庆给联想 PC 定下长期目标：全球份额 30%

据第一财经报道，联想集团董事长兼 CEO 杨元庆在全球行业分析师大会上表示，联想正朝着全球 PC 市场份额 30% 的长期目标迈进。IDC 数据显示，联想今年第三季度在全球出货 1490 万台 PC，市场份额为 23.8%。

在供应紧张、价格上涨的背景下，杨元庆预计，PC 出货量短期内会面临压力。他表示，单机收入正在提高，可以抵消部分出货下降带来的影响。

Switch 2 第二财季卖出 267 万台，同比减少约四成

任天堂公布截至 9 月底的半年度业绩。Switch 2 在 4 月至 9 月售出 649 万台，游戏软件卖出 2449 万份。《斯普拉遁：突袭者》在 7 月推出，截至期末销量为 242 万份。同期初代 Switch 仍售出 127 万台，软件销量为 6573 万份。

任天堂上半财年营收为 9660.41 亿日元，同比下降 12.1%，营业利润同比增长 49.1% 至 2165 亿日元。任天堂将营业利润增长归因于软件销售占比提高，以及第一财季收到此前计入销售成本的美国关税退款。公司维持全年业绩预期。

按季度看，Switch 2 第二财季卖出 267 万台，低于上年同期的 454 万台，也少于第一财季的 382 万台。任天堂仍预计本财年 Switch 2 销量为 1650 万台。

混元 Hy4 上线首日调用激增，腾讯称扩容十倍

腾讯混元表示，Hy4 于 11 月 4 日在 WorkBuddy 首发接入，上线首日就有大量用户触及使用额度。团队已将 Hy4 推理集群紧急扩容十倍，并提高了用户的免费体验额度。

腾讯称，高峰时段仍可能有个别用户触及限额，建议遇到限额时切换到 Hy3 等模型，也可以把非紧急任务放到晚间。WorkBuddy 上的 Hy3 限免延长至 11 月 15 日 23:59。

Arm 第二财季营收创同期新高，数据中心版税翻倍

Arm 公布截至 9 月 30 日的 2027 财年第二季度业绩。公司当季营收 14.43 亿美元，同比增长 27%，创第二财季纪录。按 GAAP 计算，净利润 1.3 亿美元，同比下降 45%。

授权及其他收入增长 50% 至 7.73 亿美元，Arm 将增长归因于知识产权需求和多份大额授权合同的确认节奏。特许权使用费收入增长 8% 至 6.7 亿美元，其中数据中心特许权使用费同比翻倍。Arm 称，数据中心部署增加和费率更高的 Armv9 等技术普及带来增长，智能手机市场受到内存涨价冲击，抵消了部分增量。

高通手机芯片季度收入下滑 26%，汽车芯片收入增长 89%

高通公布截至 9 月 27 日的 2026 财年第四季度业绩。按 GAAP 计算，营收 103.22 亿美元，同比下滑 8%。手机芯片收入降至 51.37 亿美元，降幅为 26%，仍是芯片业务中收入最高的一项。

汽车芯片收入同比增长 89% 至 19.9 亿美元，物联网芯片收入同比增长 4% 至 18.88 亿美元。高通称，晶圆制造、封装测试及存储器等环节成本普遍上升，公司已调整产品价格，预计其影响将在 2027 财年下半年充分反映在芯片业务的毛利率中。

国产视频模型公司 Sand.ai 完成 2 亿美元融资

Sand.ai 于 11 月 5 日宣布完成 2 亿美元 A+ 轮融资，由基石资本与网宿科技联合领投。公司称，这是其今年第三轮融资，10 个月累计融资 3 亿美元。

Sand.ai 此前已开放视频模型 MAGI-2 的预览版权重。据《证券时报》报道，公司计划在接下来几周发布采用混合专家架构的 MAGI-2 正式版。网宿科技曾在 9 月向深交所披露拟参与本轮融资，公告列出的标的业务包括视频生成模型研发和音乐视频工具 VidMuse。

游戏与影视带动索尼营业利润增长 45%，全年指引上调

索尼公布截至 9 月底的第二财季业绩。持续经营业务营收为 34294 亿日元，同比增长约 10%，营业利润为 6223 亿日元，同比增长约 45%。

游戏及网络服务是营业利润增量的最大来源。索尼称，网络服务和第一方游戏销售增加，同时上年同期曾计入 Bungie 相关资产减值及开发成本调整，本季度少了这两项拖累。影视业务方面，新一部《蜘蛛侠》是院线收入增长的主要来源。

索尼把本财年营业利润预期从 1.72 万亿日元上调至 1.87 万亿日元。

星尘智能创始人来杰：能进入家庭的机器人可能在明年出现

星尘智能创始人兼 CEO 来杰在接受爱范儿专访时，用一个杯子解释了团队为什么选择绳驱结构。机器人把杯子放到桌上时，如果能感知桌面已经承托住杯子，就可以据此松手。来杰希望机器人学到的是物体接触时的受力变化。

在他看来，用绳索把动力传到关节，可以让机器人更清楚地感知外力，也能把电机从手腕等部位移开。他还把具身模型和基础大模型分在两个层次：前者处理感知和动作，后者规划任务，操作系统负责把两者接起来。

来杰用视频学做饭比喻这种分工：电话另一端的人可以告诉你先往热锅里放油，拿起油瓶和控制倒油仍要由自己完成。他认为，让基础大模型接收全部触觉数据，会带来带宽和成本问题。机器人可以先判断瓶子有没有抓稳，需要时再向大模型询问下一步。

来杰认为，当前的机器人离他所说的「iPhone 4 时刻」还有距离。他预计，能进入家庭的机器人可能在明年出现。

相关阅读：对话星尘智能来杰：机器人的「iPhone 4 时刻」还没到，但可能比想象中更近丨多样性公司

纯电双座 smart 精灵 #2 豪华版上市，限时权益价 9.99 万元

smart 精灵 #2 Premium 豪华版于 11 月 5 日在国内上市，限时权益价 9.99 万元。这款纯电双座小车延续了 fortwo 的短车身和双色设计，车长不到 2.8 米，最小转弯半径为 3.35 米。

新车基于 smart 的 ECA 纯电平台，采用后置后驱布局。豪华版搭载最大功率 60kW 的电机和 35.8kWh 磷酸铁锂电池，CLTC 续航为 410 公里。车尾保留上下分体式尾门，车内有 8.8 英寸仪表屏和 12.8 英寸中控屏，中控屏下方留了一排实体按键。

月之暗面开放 Kimi K3.1 Pro 权重

月之暗面在 Hugging Face 放出 Kimi K3.1 Pro 的完整模型权重。这个 10 月已通过 API 上线的模型采用混合专家架构，总参数 2.8 万亿，支持图像输入和 100 万 Token 上下文。其专用许可证允许商业使用，并要求分发时保留版权和许可声明。

百度开放文心 5.5 Flash Base 权重，推理支持百万 Token 上下文

百度于 11 月 5 日开放文心 5.5 Flash Base 的基座模型权重，在 Hugging Face 和魔搭提供 FP8 与 BF16 两个版本。

该模型采用混合专家架构，总参数量为 2800 亿，每处理一个 Token 激活其中 140 亿参数。模型从头预训练使用了 33.5 万亿个 Token，预训练上下文最长为 128K，微调与推理支持最长 100 万 Token。百度也在模型卡中给出了 SGLang 和 vLLM 的部署步骤。

Kimi 开放智能体云托管，企业可配置沙箱与联网权限

月之暗面发布 Kimi Hosted Agents，将智能体运行所需的代码执行、会话管理和工具调用等能力封装成云服务。企业可用它在内部部署运维助手，也可将客服、投研等智能体接入自己的产品。

开发者可在 Kimi API 开放平台的控制台试用，也能使用 API 或命令行接入。任务在独立沙箱中运行，企业可配置网络访问权限、随时中止会话，并导出执行记录供审计。

Claude 测试个人账本，可连接银行和信用卡查询开支

Anthropic 在 Claude 中推出个人财务功能。美国的 Pro、Max 和 Ultra 订阅者本周起陆续获得测试资格，可以通过 Plaid 连接银行和信用卡账户，查询余额、交易及账单。

Claude 可以汇总不同账户的支出，按类别列出花销，也可以生成账单日历或每周支出图表。用户可以继续追问一笔费用来自哪里，或对照以往月份查看是否出现重复扣款和涨价。

账户授权为只读，Claude 最多可读取已连接账户两年的交易记录。Anthropic 表示，个人财务页面内的对话不会用于训练模型。

《崩坏：因缘精灵》定档明年春季，终测调整限定卡池

米哈游公布《崩坏：因缘精灵》的终测预告和实机演示，确认游戏将在 2027 年春季登陆 PC、iOS 和 Android。终测将于 11 月 25 日开始，目前已开放报名。

终测调整了限定角色和精灵卡池：玩家在相应限定卡池第一次抽到五星时，必定获得当期限定角色或精灵。获得当期限定角色后，还可免费领取与其配对的同行精灵。

这是一款以捕捉精灵为核心的开放世界角色扮演游戏。玩家可带精灵探索城镇和野外，也可搭配角色与精灵参加自动战斗。新演示展示了城市的昼夜变化和可进入的店铺。

CygamesEdge 首作《崩落之国》发售，从世界树往下跳

Cygames 旗下新品牌 CygamesEdge 的首款游戏《崩落之国》于 11 月 5 日发售，登陆 PS5、Switch 2 和 Steam。游戏由 CygamesEdge 与 ZEREO 共同开发，主角是一名从世界树枝干向下探索的少女。

游戏的主要挑战是判断落点。玩家要估算高度和风向，在会崩塌的枝干与平台之间跳跃，也可以捡起花苞扔向预定落点，让长出的花朵缓冲坠落。落地失误则可能要重新走一段路。

谷歌视频模型 Omni 1.2 Flash 可生成 15 秒视频，支持对话改片

谷歌推出视频生成模型 Gemini Omni 1.2 Flash，单次生成时长从上一代最长 10 秒延长到 15 秒。用户可以接着在对话里修改同一段视频，例如替换商品、调光或切换横竖屏。

新版可以组合图片和短视频作为参考，Google Cloud 的音频参考功能只对获准使用的用户开放。谷歌的演示用多轮指令替换了同一片段的背景，保留了人物的表演与镜头构图。

模型已在 Gemini API 和 Google Cloud 正式开放。720p 视频每秒收费 0.07 美元，比上一代低 30%。在 Gemini 应用中，15 秒视频生成功能正向 Google AI Ultra 订阅者陆续开放。

Instagram 剪辑工具 Edits 登陆 Mac，可免费导出无水印 4K 视频

Instagram 将旗下视频剪辑工具 Edits 带到 Mac。桌面版支持多轨时间线、转场关键帧和精细的音频波形，并提供色轮、曲线等调色工具。

用户可导入自己的字体和 LUT，也可以自定义键盘快捷键。应用支持多种横竖屏比例，可免费导出无水印 4K 视频。直接发到 Instagram 时，可以添加标签和地点，或先用试发 Reels 功能向非关注者展示。

手机端保存的音频和文字样式已可在 Mac 上使用，Instagram 正在开发同一剪辑项目在手机与电脑间接续编辑的功能。

2027 年放假安排公布，春节从除夕连休 9 天

国务院办公厅公布 2027 年放假安排。春节从 2 月 5 日除夕放到 2 月 13 日正月初八，共 9 天。1 月 31 日和 2 月 14 日两个周日上班。

劳动节 5 月 1 日至 5 日放假，5 月 8 日上班。国庆节 10 月 1 日至 7 日放假，9 月 26 日和 10 月 9 日上班。元旦和清明节各连休 3 天，端午节和中秋节都落在周三，各放假 1 天。

综艺《后会友期》带火鸭舌，淘宝闪购外卖量周环比增逾五成

综艺《后会友期》播出后，嘉宾厉娜爱吃的鸭舌在外卖平台走红。第一财经从淘宝闪购获得的数据显示，10 月 30 日以来，平台鸭舌外卖量周环比增长超过 50%，午餐和下午茶时段的鸭舌订单分别增长 75% 和 71%。

分品牌看，绝味鸭脖在淘宝闪购的鸭舌订单周环比增长 200%，同比增长 280%。分城市看，长沙、武汉、重庆、深圳和北京的鸭舌订单增长最快。

亚马逊接入 Uber Eats，美国 Prime 会员可在购物 App 点外卖

亚马逊宣布与 Uber Eats 合作，美国符合条件的 Prime 会员已可在 Amazon.com 和亚马逊购物 App 里订餐。通过亚马逊向参加活动的餐厅下单，满 25 美元可免配送费。

合作覆盖 Uber Eats 的连锁餐厅和当地商户。上线后的前 14 天，会员在亚马逊下的前两笔符合条件的订单，每笔可减 20 美元。原有的 Prime 与 Grubhub 合作将随新服务上线逐步结束。

《嫁金钗》空镜现反向「AI 生成」字样，引发审片讨论

《嫁金钗》迎来大结局后，有观众发现剧中一段竹叶空镜的右上角留有反向的「AI 生成」字样。都市现场报道展示了这段画面的截图。

争议随后延伸到长剧的审片和标注。澎湃新闻首席评论员李勤余在署名文章中指出，剪辑、调色和审片都应有机会发现画面上的异常。如果剧方希望主动提示观众使用了 AI，也可以在更清楚的位置标注制作信息。

迈克·李新片《Tender Loving Care》发布预告，聚焦英国照护者

迈克·李编剧并执导的新片《Tender Loving Care》发布预告，北美发行方 Bleecker Street 计划于 12 月将影片带进影院。

影片以英国脱欧后的英格兰为背景，由凯特·奥弗林饰演一名社工。她既要应对工作中接连出现的照护难题，也要和家人一起面对父亲身体状况的变化。

本片今年获得圣塞巴斯蒂安国际电影节最佳影片金贝壳奖及评审团最佳编剧奖，奥弗林并列获得最佳主演银贝壳奖。

《复仇者联盟 5》公布全球宣传行程，上海列入九站名单

漫威公布《复仇者联盟 5》的全球宣传行程，上海与首尔、伦敦、罗马等城市一起列入九站名单。漫威也更新了官方倒计时直播，毁灭博士身后的画面会轮换显示各站城市的天际线。

这部电影由罗素兄弟执导，小罗伯特·唐尼饰演毁灭博士。迪士尼电影官网列出的北美院线上映日期为 12 月 18 日。

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没想到啊，最不待见触屏笔记本的苹果，还是给 MacBook Pro 加上了触屏。

当年乔布斯公开把触屏笔记本批得一文不值，直言「人体工学极其糟糕，手臂举一会儿就会酸痛」。

时隔多年，当特努斯把这台带着 PROLED 触控屏的全新 MacBook Pro 端上来时，我们知道，苹果终究还是对最符合直觉的交互——「触摸」低了头。

不过，22999 元的起售价，就注定了这台触屏 Pro 并非大多数人的日常之选。

刚好，不如就借着这个机会，仔细盘一盘今年苹果错综复杂的 Mac 产品线。

从搭载手机同款芯片的入门款 Neo、无风扇轻薄本，到拆成两套模具的 Pro，到底哪款才真正适合你？

触屏 MacBook Pro 初上手：变轻了、发光了，也变贵了

在这台全新的 MacBook Pro 身上最先引发讨论的，是 A 面重新亮起来的白色苹果 Logo。

曾经那颗靠 LCD 背光板顺带照亮的苹果灯，时隔多年在自发光的 OLED 屏幕上复活了。

它依然会随屏幕亮度变亮变暗，但光线柔和克制了不少。

在实际体验里，这块双层 OLED 屏幕的观感确实挑不出毛病。以往 mini-LED 在暗光画面下偶尔会出现的边缘泛白光晕彻底没了。

配合全屏 1000 尼特持续亮度，无论是内容创作还是娱乐观影，这就是现在市面上综合素质最顶的笔记本屏幕之一。

新的模具还带来一个看不见，但在日常使用会比较有感知的升级——减重。14 英寸做到了约 1.38kg，16 英寸压到了约 1.82kg。

经常带 MacBook Pro 出门的小伙伴可能都对此有所感触，现在终于可以减轻双肩的负担了。拿在手上不再像以前那样沉得像块实心金属板。

触屏是这次的一大讨论点。以前触控板上的多指手势，现在也可以直接在屏幕上划。

伸手点窗口红绿灯，按键会在指尖靠近时主动放大防误触；在 Final Cut Pro 里剪片，直接用手指拖拽时间线和素材片段，有时候比拨弄滚轮更顺手。

弹出系统通知时顺手直接划掉，这种在 MacBook 上从未有过的交互还挺新鲜的。

触屏的操作确实更直观，但可以预见的是用户需要更加频繁地擦屏幕。否则，不出几天就很容易满屏的指纹和油污。

在笔记本这样的形态上做触屏，苹果也依然没逃过转轴晃动的物理法则。手指用力戳上去屏幕依然会有轻微晃动，长时间悬空抬手操作也难免发酸，而且它并没有提供对 Apple Pencil 的支持。

苹果还很贴心地考虑到有些朋友并不喜欢在电脑上用触屏，在「系统设置 – 无障碍 – 触控」里专门提供了一个叫「Ignore Touch Gestures」（忽略触控手势）的开关。

打开后触控功能就会被彻底禁用，点按或手势都不会触发，建议设计师朋友们到手就关，以防同事在一旁指指点点（doge）。

由此可见，苹果显然更多把触屏当作一个添头，而非主角。需要时可以顺手点按滑动，但平时主力依然是键盘与触控板。

看久了 MacBook 上突兀的刘海，这次换成灵动岛后，顶部状态栏总算协调了不少。

不过，这次 Mac 上的灵动岛跟 iPhone 上的有一点点区别，单击是展开，再次点击打开对应 App。无论是手指戳还是光标点，都保持了一致的手感。

除了屏幕和外观，这台新机器在端侧 AI 上的表现也堪称「怪兽」级别的存在。

我们这次拿到的是高配规格的 16 英寸 PROLED XDR 版 MacBook Pro。满血 40 核 GPU M5 Max、128GB 统一内存加 4TB 固态，官网要价接近 7 万元。

高达 614 GB/s 的统一内存带宽，它天生就是专为高吞吐的端侧大模型推理准备的。

关联阅读：为什么苹果、小米的 AI 电脑，都在死磕「内存墙」｜AI 器物志

在离电状态、电源模式设为「自动」的工况下，我们用 Ollama 实测了 Qwen 3.5 35B-A3B 模型。

在 MLX 框架加持下，两轮实测生成速度稳定在 119～121 tokens/s（首轮 120.66，次轮 118.96 tokens/s），预填充（Prefill）速度能达到 519.95 tokens/s。

作为参考，此前我们在专用移动工作站 RTX Spark N1X 上跑同款模型，速度大约在 54～60 tokens/s。

要知道，它完全不需要像传统性能本那样绑着笨重的电源适配器才能满血释放，拔掉插头随时随地都能维持这种性能水平，当然这也是 Mac 一贯的卖点了。

只要合上盖子、塞进双肩包，它随时能变身为一台走到哪算到哪的端侧 AI 工作站，让你实现 Token 自由。

MacBook 从五千入门到十万顶配，钱都花在哪了

今年 MacBook Pro 的产品线其实格外尴尬。最直接的体现，就是一模一样的芯片，被分给了新旧两套模具。

拿同样是 14 英寸、M5 Pro 芯片配 24GB 内存加 1TB 存储的机型作为对比，常规 mini-LED 屏版本卖 19999 元，而全新的 PROLED 触屏版要 22999 元，刚好差了 3000 元。

这场景颇有点当年 M1 时代，带 Touch Bar 的老模具与刘海屏新机型共存的既视感。

多花这 3000 块钱，你能买到全新的双层 OLED、更窄的边框、重新亮起的苹果 Logo，以及减重带来的便携。

相比于这些整机形态和屏幕上的全面进化，键盘值最高的触控，反倒成了这台新电脑上最不重要的升级。

既然预算已经摸到了两万元档，再去省这 3000 元守着老模具意义确实不大。

而老款模具留在货架上唯一的使命，基本上只剩下 15999 元的基础款 M6，用来防守万元出头的专业本底线。

再去翻一翻今年苹果官网的在售机型，你会发现 MacBook 的价格跨度简直大得夸张——

一边是 5499 元的入门款 MacBook Neo，中间是我们手上这台近 7 万元的触屏版；要是把 128GB 内存与 16TB 存储全部拉满，顶配甚至一路突破 10 万元，两端差价足足接近 20 倍。

Neo 主打五千档的轻度尝鲜，Air 依然稳坐大众日常主力，而换上新模具的触屏 Pro，则将重心全面转向了重度创作与本地 AI 计算。

这样细颗粒度的产品分层，对清楚自己工况的专业用户来说，确实更容易精准买到刚需配置；但对于只想挑台趁手工具的普通人，面对模具、屏幕与芯片的层层切割，选购起来也是实打实的头疼。

5499 元的 MacBook Neo：最便宜的 MacBook

MacBook Neo 仍然是苹果目前最便宜的笔记本，但它的价格已经和发布时不太一样了。

这台搭载 A18 Pro 手机芯片的可爱笔记本，今年 3 月刚上市时国行起售价为 4599 元；经过 6 月调价，如今已经来到 5499 元，涨了 900 元。

但即便如此，它依然比 9999 元起步的 MacBook Air 便宜了足足 4500 元，承担着整个笔记本产品线的入门角色。

13 英寸机身、标称 16 小时续航配上轻薄身材，拿来处理日常文字文档、查资料刷网页、看网课视频都没有太大问题。

五千出头买到带 Apple Logo、一体成型铝合金机身的笔记本，代价自然就是苹果精准的刀法。

基础款不仅只有可怜的 256GB 存储，甚至连右上角的触控 ID 都直接拿掉了。

机身上的两个 USB-C 接口不支持雷雳协议，其中一个还停留在 USB 2.0 规格。更要命的是，最高就只有 8GB 统一内存，没有任何后期或选配加大的可能。

因此，如果你对 Mac 的需求不只是日常上网课、浏览网页，建议还是加一点预算，看看下面的 MacBook Air。

9999 元的 MacBook Air：大多数人最省心的选择

遥想去年，我买 16GB + 256GB 的 M4 MacBook Air 的时候，才只花了 6 千出头。

可惜时过境迁，如果不想接受 Neo 在内存、接口上的诸多妥协，门槛都来到了 9999 元。

好在，苹果也是「加价也加量」，把基础款的内存存储提升到了 16GB + 512GB 的可用组合。

这样一来，入门配置本身就已经相当可用，大多数人不需要额外掏钱升级选配。

无风扇设计保证了绝对静音，日常码字、修图、剪轻度视频的场景下也几乎不会感觉发热，标称 18 小时续航足够应付一整天外出。

不过，苹果在它身上动的刀法还是不负众望——60Hz 屏幕、仅有两个 c 口，长时高负荷任务也受制于被动散热，绝对性能不如搭载同芯片的 Pro。

15999 元起的 MacBook Pro：买性能，还是买屏幕？

夹在 Air 和顶级性能本之间的，是搭载 M6 芯片的 14 英寸常规款 MacBook Pro，售价 15999 元。

标配 16GB 内存加 1TB 存储，它补齐了 Air 上让人遗憾的所有硬件短板：120Hz ProMotion mini-LED 高刷屏、全尺寸 HDMI、SD 卡槽、三个雷雳 4 端口，以及带主动风扇的散热系统。

导出大项目，性能输出也很稳定，官方续航更是给到了 24 小时。

这台机器很适合那些平时工作负荷不轻、需要丰富接口和顶级屏幕的独立开发者、高阶文字和摄影工作者。

不过，虽然 M6 看似是比 M5 Pro 更晚推出的一代，单核表现也更快，但它在定位上始终是一颗基础款芯片。

往上的 M5 Pro 和 M5 Max，则有着成倍的内存带宽、更多的核心规模以及专用的媒体引擎。

在高负荷渲染或本地大模型这样的需求下，高阶芯片的硬件冗余依然不可替代。

如果预算严格卡在两万元以内、又需要 M5 Pro 的高带宽算力，老款常规版等一等渠道优惠或许是更务实的出路；

但只要预算能摸到 22999 元，买 M5 Pro 还是建议一步到位选全新模具。

屏幕素质与整机轻量化的综合提升，加的 3000 块也能买到实打实的体验。

台式 Mac，最贵的不一定是主机

6999 元起的 Mac mini：桌面 Mac 的入口，也比过去贵了

Mac mini 历来是苹果桌面线最容易入手的主机，但这张入场券其实已经贵了不少。

早在 2014 年，苹果曾把 Mac mini 国行起售价定在 3588 元；到了 M2 和 M4 两代，起步价也一直维持在 4499 元。

如今换上 M6，基础版直接来到 6999 元，比上一代贵了 2500 元，涨幅超过 55%。

即便如此，它依然是苹果目前最便宜的桌面 Mac。往上看，M5 Pro 版本已经来到 12999 元，而带屏幕的一体机 iMac 更是从 12499 元起步。

巴掌大的机身放在桌上几乎不占地方，待机功耗也只有几瓦。

极佳的能效比，让它成了全天候 24×7 运行的神机：常年挂着跑个人 AI Agent、当家庭中枢或路由器，甚至外挂硬盘当轻量私有 NAS，用起来都很不错。

但如果你想把它当成正经电脑用，又不得不考虑给它配一套显示器和键鼠。

接一台普通办公屏当然也能点亮，只是在字体缩放、HiDPI 和色彩一致性上体验多少会打些折扣；

如果手头什么外设都没有，想配齐一套观感舒适的 4K 广色域屏与键鼠，整套算下来其实也逼近万元了。

12499 元起的 iMac：买屏幕送主机的一体机

iMac 一贯有着「买屏幕送主机」的名声。

如果你只想要一张干干净净的桌面，插上一根电源线就能开始干活，12499 元起的 24 英寸 iMac 就是是目前最省心的一体机。

4.5K 视网膜广色域屏、声场开阔的六扬声器，再加上优雅的多彩铝金属机身，让它特别适合摆在工作室前台、书房或客厅的 C 位，就像一件赏心悦目的摆件。

需要留意的是，12499 元的基础配置只有 2 个接口，电源适配器也不带千兆网口。

多花 1500 元选 13999 元的四端口款，除了补齐接口和以太网，键盘还带触控 ID，处理器也升级成了满血 12 核 M6，日常用起来会更从容。

19999 元起的 Mac Studio：桌面 Mac 的性能上限

站在桌面金字塔顶端的 Mac Studio，起售价是 19999 元（M5 Max），顶配的 M5 Ultra 则是 46999 元。

随着 Mac Pro 在今年 3 月正式退役，最高可选 512GB 统一内存的 Studio，成了苹果唯一的工业级性能怪兽。

它的受众不仅是需要处理多轨 8K RAW、高精三维仿真的传统专业工作室；

在如今的本地 AI 浪潮下，凭借最高 512GB 统一内存和高内存带宽，多台 Studio 组阵列来本地部署和推理超大参数模型，也成了逐渐兴起的新玩法。

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今年 4 月，智己 LS8 带着「恒星超级增程」进入了 25 万元级家用 SUV 市场，用「430km 纯电续航的增程 SUV」试探了一波多口之家的需求。

半年之后，智己带来了这台车的纯电版本。

今晚，智己 LS8 NEO 正式上市，共推出 93 Max+ 与 103 Max+ 两款配置，具体来说：

• 93 Max+：上市权益价 23.98 万元

• 103 Max+：上市权益价 25.98 万元

在此基础上，针对有多人出行刚需的家庭，智己还提供了加价升级大六座的选装方案。

两个不同版本的差异实际并不大，无论是底盘硬件、全域 800V 高压平台、300kW 电机还是车内的核心座椅规格，93 Max+ 和 103 Max+ 都保持了全系一致。

差价主要花在了不同容量的电池包上，93 Max+搭载的是 93kWh 的宁德时代磷酸铁锂电池，而 103 Max+ 则为 103kWh 的宁德时代三元锂电池。

如今 25 万元级纯电 SUV 扎堆比拼冰箱、彩电和沙发尺寸，而智己虽然也在这些功能上发力，但它还有一个在其他品牌不太常见的产品点——一套全系标配的全线控底盘。

全线控底盘，是智己真正的差异化

在 LS7 和 LS6 上，智己都更偏爱圆润、低趴的轿跑溜背线条，而来到主打家庭出行的 LS8 车系上，新车换上了一副平直、厚重的车身设计，向智己的旗舰 SUV LS9 看齐。

LS8 NEO 的尺寸长宽高分别为 5085/2000/1807mm，轴距达到 3060mm。

超过 5 米的车长和超过 3 米的轴距带来了更宽敞的车内空间，但对于城市通行来说并不是一个好消息，于是智己在 LS8 NEO 上全系标配了全线控灵蜥底盘。

实际上，这套全线控底盘已经成为智己近期新车的「核心出装」，无论是此前发布的 L6 还是 LS6 都已经全系标配了全线控底盘，可见智己对这套底盘的信心。

在传统车型上，方向盘与前轮转向机之间由机械转向柱硬连接，而全线控转向取消了中间的机械传递路径，将方向盘动作转化为电信号，可变转向比范围做到了 4.5:1～14.2:1，并提供三档转向比设定供不同驾驶习惯切换。

在窄路掉头或地库揉库时，驾驶者不再需要大幅度交叉双手「搓盘子」，方向盘只需转过半圈即可打满。到了辅助泊车入位时，新车也支持「方向盘静默泊车」，在车轮大角度转动的同时，方向盘可以保持静止不动。

配合支持双向 24° 转角的后轮转向系统，这台车长超过 5 米的大车，最小转弯半径被压到了 4.85 米。

作为一套线控方案，安全性是许多人关注的重点，智己在 LS8 NEO 上设置了双冗余线控转向、大角度后轮转向与制动协同的「三重安全冗余」，品牌公布的线控系统可靠性达到 10FIT 级别，即便遭遇极端双点失效也能完成安全靠边停车。

按照智己的说法，上汽自 2018 年便启动了相关研发，累计完成约 100 万公里试验与超过 1 万项测试验证，并参与牵头制定了线控转向国家标准。

而在驱动方面，LS8 NEO 带来了「超级后驱 2.0」，由响应时间仅 20ms 的 IM SynVector 全域线控矢量扭矩协同控制，系统能在车轮出现打滑趋势的瞬间同步调动转向角与单轮制动力。

按照官方公布的分场景测试数据，这套系统可使车辆在湿滑路面上的跑偏减少近 80%，过弯稳定性提升 15%，并覆盖 80% 的日常脱困场景。

机械规格上，LS8 NEO 采用前双叉臂、后多连杆独立悬架，配备大行程智能闭式空气悬架与电控阻尼减震器，制动层面则由德国大陆 MK C2 线控制动系统负责，支持四轮单轮独立制动。

可以说，这套从转向、驱动到制动的全线控方案，是智己在 25 万元级市场真正的杀手锏。

受限于硬件成本，同价位段的竞争对手目前很少能把线控转向、大角度后轮转向和线控制动全盘装上车。

尽管市面上还有不少人对取消机械连接的全线控方案心存顾虑，但这并不妨碍智己在这条技术路线上先一步走在了前面。

抛开底盘，LS8 NEO 是一台标准大五座

尽管有超过三米的轴距和两米的车宽，智己 LS8 NEO 标配还是只在车内安排了两排五座，这台新车的二排头部空间达到 1100mm，腿部空间达到 1160mm。

当然，如果你就是想要一个六座车，智己也支持通过选装包切换为六座布局。

没有了第三排座椅的侵占，前后备箱的装载能力也得到了彻底释放。在五人满座的常规状态下，LS8 NEO 的后备箱容积就达到了 938L，在坐满五人的同时，后备箱还能塞进 15 个 20 英寸行李箱。

而在车头，LS8 NEO 留出了一个 168L 的前备箱，足以放下一只 24 英寸行李箱，前备箱支持敲击感应开启、电弹升起及电动吸合关闭。

在车内，LS8 NEO 给主副驾安排了不同的座椅。

针对需要长时间端坐的主驾，LS8 NEO 配备了「霄背 4D 机械按摩」，不同于市面上大多数靠气袋充放气按压的座椅，这套系统内置了实体机械按摩机构，官方称其按摩强度达到了传统气动按摩的 7 倍。

副驾则标配「超级右排」头等舱零重力座椅，除了支持靠背 8 点气袋按摩、通风与加热，还可以在零重力模式、贵妃椅模式以及向前完全折叠模式之间切换。

二排右侧座椅靠背最大可调躺角达到 132°，电动腿托调节角度达 70°，并配备 8 点按摩。

LS8 NEO 的前排由一块 27.1 英寸 Mini LED 驾舱屏与一块 15.6 英寸 3K Mini LED 副驾娱乐屏组成，配合高清 HUD 抬头显示，并搭载了智己标志性的雨夜模式 2.0 与 DZT 动态区域追踪 2.0，在暴雨或视线不佳的夜晚将盲区画面增强呈现在大屏上。

音响系统采用了 25 扬声器的 B&O 音响，具备 7.1.4 声道、3472W 峰值功率，以及 B&O 的专属调音。

中央扶手后方则是一台 12.3L 的冷暖冰箱，采用前后排均可顺手取物的双开门设计，支持 -6℃～15℃ 制冷、35℃～50℃ 制热以及 48 小时离车恒温。

智能化方面，在辅助驾驶与智能座舱两条线上，智己分别找来了 Momenta 和阿里千问。

LS8 NEO 搭载与 Momenta 合作的 IM AD ZETA 系统，全系标配 Momenta 世界模型底座，强调以 L4 级模型能力赋能 L2 级辅助驾驶。

座舱内则首发接入了智己联合阿里千问 Qwen 大模型打造的「IM Claw 龙虾智能体」。

这套智能体主打模糊意图推理与多 Agent 任务编排，车主一句话就能同时触发导航规划、座舱环境调节与服务搜索等多个联动任务，系统还会长期记忆车主的用车偏好，减少日常重复设置。

值得一提的是，随着车机大模型调用云端算力越来越频繁，未来车主们还有可能遇到 Token 谁来买单的问题，而智己则表示首任非营运车主 IM Claw Token 终身免费，也算是一种未雨绸缪了。

回看过去两年 25 万～30 万元级的新能源 SUV 市场，产品定义的摇摆其实非常明显。

起初大家一窝蜂地往 5 米车身里塞进三排六个座位，等不少家庭买回家发现第三排常年吃灰，车企们又开始用六座轴距打造「大五座」车型。

LS8 NEO 当然也是其中的一位，但比起大空间和大沙发，LS8 NEO 还是保留了智己在底盘和驾控上的那点执念。

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2011 年，科比·布莱恩特为 smart 拍了一支广告。

在广告里，身高 1 米 98 的科比，坐在了一台车长不到 2.7 米的 smart fortwo 里。

这支广告打消了所有人对双座微型车空间局促的怀疑——毕竟科比都坐得下，还有谁坐不下？

但在过去几年里，smart 却在越做越大。

从紧凑型 SUV 精灵 #1、轿跑 SUV 精灵 #3，再到车长超过 4.7 米的中型 SUV 精灵 #5，超过 4.9 米的 smart 精灵#6，进入纯电时代的 smart 似乎在力求一台车内能装进四个科比。

不过，就在今天，smart 正式发布了全新一代纯电双座小车 smart #2，和不怎么重视身材管理的其他 smart 车型不同，#2 带着真正代表 smart 的品牌图腾回来了。

全新 smart #2 Premium 豪华版今天上市，限时权益价 9.99 万元。

小，是 smart #2 的产品力

smart #2 是最不需要解释的 smart。

你可以在它的外观上一眼认出经典的 fortwo 轮廓，四轮紧贴四角，几乎看不见的前后悬，以及经典的双色车身搭配，smart #2 基本完整保留了初代车型留下的视觉比例。

但在细节上，梅赛德斯-奔驰全球设计团队为它换上了一套属于纯电时代的语言。车头的格栅改为更加圆润饱满的封闭式前脸与胶囊状灯组，车侧和尾部线条也被进一步简化。

车身架构也得到了升级。smart #2 基于专为超紧凑型纯电动车开发的 ECA 架构打造，搭载全新升级的 Tridion Cell Evo 坚果式高强度笼式车身，高强钢占比超过 78%，核心骨架采用最高 1800MPa 的三层夹钢安全笼结构，并标配包含主副驾远端气囊在内的 7 个安全气囊。

车身长宽高分别为 2751/1669/1555mm，轴距为 1875mm，整备质量控制在 1130kg 左右。

在如此紧凑的体量下，smart #2 依然延续了后置后驱布局，搭载一台最大功率 60kW、峰值扭矩 130N·m 的后置电机，0-50km/h 加速时间为 3.8 秒。

悬架则采用了同尺寸车型中少见的前麦弗逊、后五连杆独立悬架，配合前后 50:50 的轴荷分配，所以这并不是一辆没有操控性的车。

smart #2 的最小转弯半径仅为 3.35 米。

小巧的车身尺寸面对城市通勤有着天然优势，在如今纯电车型越做越大、车宽动辄突破两米的当下，城市老旧小区和商场地库的车位平均尺寸却没有跟着变大，一台长度不到 2.8 米，转弯半径极小的小车，对于市中心找车位和日常泊车来说更加从容。

为了进一步降低日常代步的驾驶负担，smart #2 也补齐了全套辅助驾驶功能。

新车支持 L2 级辅助驾驶，覆盖自适应巡航与车道保持等高频通勤场景，高配版本还加入了 APA 智能泊车、RPA 遥控泊车以及 360 度全景影像与透明底盘。

三电方面，smart #2 搭载 35.8kWh 的宁德时代磷酸铁锂电池，CLTC 纯电续航里程达到 410km，并支持 V2L 对外放电。直流快充状态下，电量从 10% 充至 80% 可在 20 分钟内完成。

不过，smart #2 的核心其实在于车内空间的布置。

因为不需要为第二排妥协，smart #2 整套座舱完全围绕两个人展开。中控台采用 S 形环抱式布局，配备 8.8 英寸圆形胶囊仪表屏与 12.8 英寸悬浮式中控屏，下方保留了一排实用的实体物理按键。

座椅则采用了主副驾贯通的联排双座设计。收起中央扶手后，主副驾之间没有物理隔断。

这样的设计不仅在视觉上拉宽了车内横向空间，遇到一侧车门紧贴墙壁或邻车的极限狭窄车位时，驾驶者也能直接从另一侧车门从容上下车。

少掉一排座椅后，这台小车的储物空间并不算少，而且藏着不少巧思。

在副驾前方，smart #2 设计了专属固物带，而中间扶手除了带有储物槽，也可以兼具夹具功能，用来固定手提包等物品。

smart #2 车内还预留了 1/4 英寸标准螺纹接口，可以直接固定手机支架或运动相机并取电。

后备厢常规容积达到 305 升，足以竖直放进一个 28 英寸行李箱，拓展后最大容积可进一步扩至 527 升。

车尾则延续了 fortwo 标志性的上下两段式「天地尾门」，上半部分玻璃窗可以单独掀起，方便在狭窄车位里随手取放背包和购物袋。

下半部分尾门翻折放平后最大承重达到 120kg，停在户外或街边时，翻开下尾门即可变成一张长椅。

从底盘规格、安全结构到座舱巧思，smart #2 算得上是一台非常全面、也非常「smart」的精致小车。

小车的大野心

产品力独到的 smart #2，正处在一个国内快速萎缩的品类里。

乘联会数据显示，今年 1～5 月，国内 A00 级微型轿车累计销量为 19.2 万辆，同比下滑 64%，市场份额也从去年同期的 6% 一路掉到了 2.7%。

与此同时，smart #2 在国内面对的竞争对手并不少。

论价格与实用性，尺寸更大、拥有四门五座的吉利星愿和比亚迪海鸥，早把起步价打到了 6 万至 7 万元区间。论精致感与个性化，同价位也有蔚来萤火虫提前占据了精品小车的生态位。

不过，smart #2 依然握有自己独特的差异化。

市面上比它便宜的小车没有它的底盘规格与配置水准，和它一样讲究精致的车型又没有它极致的双座尺寸。再加上奔驰设计背书，以及历代 fortwo 积累的品牌价值，对于身处都市核心区、家里不缺第一台大车的特定人群来说，这台车依然有吸引力。

更重要的是，smart #2 从一开始就不是一台只看中国单一市场的小车，而是一台在中国生产、面向全球市场的车型。

前不久，smart #2 量产版已经在吉利济南工厂正式下线，并计划于 2027 年春季登陆欧洲市场。

与国内市场向大车集中不同，在街道狭窄、停车位紧张的海外市场，尤其是欧洲市场，精品小车市场不但没有萎缩，反而存在着巨大的电动化更新需求。

欧洲及周边地区至今仍有超过 200 万辆历代 smart 车型在路上行驶，仅德国在册的 fortwo 就超过 30 万辆。

而 smart 在海外市场的业务也颇有风生水起之势。

今年上半年，smart 全球交付量同比增长 8%，业务版图已经铺开到 41 个市场、超过 700 家网点。

在多个海外市场，smart 的交付量迎来了爆发：芬兰市场同比暴涨 446%，瑞典增长 144%，德国也有 140% 的增长。

这种「墙内开花墙外香」的路线，在同属精品小车阵营的光束汽车身上已经有过先例。

2025 年 6 月，长城与宝马合资的光束汽车迎来第 10 万辆纯电 MINI 下线。当时纯电 MINI 在国内市场的终端销量并不起眼，但这丝毫不影响光束依靠向全球 90 多个国家和地区出口，迅速跑通了 10 万辆的产销规模。

用同样的视角来看，smart #2 肩上的真实任务其实是「修补品牌图腾 + 主攻全球出口」。

在国内，它负责把越做越大的 smart 重新拉回公众熟悉的认知，在海外，它则借助中国新能源成熟的供应链、三电技术与制造效率，去收割欧洲老款 fortwo 留下的庞大存量市场。

smart #2 能否凭一己之力「重铸 smart 荣光」我们尚不得知，但至少这一次，它确实用一种足够「smart」的方式，把最纯粹的 smart 带了回来。

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头戴式无线降噪旗舰耳机 QC Ultra 更新后，BOSE 也推出了新一代开放式真无线耳夹 Bose Ultra 开放式耳机 II。

新一代搭载了 Bose Open Audio 开放式音频技术和 TrueSpatial 沉浸空间音频技术，支持三模式切换和提升通话清晰度的 SpeechClarity 技术，还有 aptX Lossless 和骁龙畅听，定价和一代一样还是 2299 元。

新款用了一次性封条的小盒子包装，内盒抽出后看看到充电盒和放置配件的小盒。这次的配件只有说明书和快速安装 app 的实体二维码，Bose Ultra 开放式耳机 II 本身只靠耳夹结构固定，耳机上没有可以替换的结构，所以也不会有替换的配件。加上可能觉得大家手上 USB-C 线足够多了，这次也把线材环保掉了。

配色方面，Bose Ultra 开放式耳机 II 有经典黑和晨雾白两款基础配色，还有车厘子棕、晨曦粉和橄榄绿三款限定配色可选。

我们手上的是经典黑的版本，充电盒外层用了非常细腻的哑光处理，上手感光滑。正面只保留了亮面的 Bose Logo 和正下方的指示灯，外观的一体性很强。按键和充电用的 USB-C 接口分别在盒子的两侧，盒子底部也很平整，这能让它不管在任何时候都能够平稳放在桌面。

盒子开盖用了斜切的设计，转轴和后盖保持平整，这让它能稳定地放在无线充电盒上。

Bose Ultra 开放式耳机 II 的耳机设计和上一代相似，都是用粗连接桥的平衡豆耳夹设计模式。Bose 在连接桥上做了同配色的亮面面板，柱状稳定球的外侧也用了相同效果的原型面板，通过不同质感提升视觉质感。

连接桥用了柔性带物料，它的弧形设计有基于人体工学考虑，佩戴时能够贴合耳边嵌入，从而固定耳机。

二代的稳定性和一代相近，都能在戴稳之后锁定在耳朵上。二代的连接桥物料更柔软，打开再嵌入耳朵的设计很舒服，柔软的程度不会有担心掰坏的情况，夹在耳朵上时也比一代舒服不少。

提升柔软度的同时，耳夹稳定性也很足。佩戴固定好了之后，常规程度的甩头和运动耳机也不会动，配合 IPX4 防水防尘机身，平时戴着通勤和运动都能满足。

配置方面，Bose Ultra 开放式耳机 II 继续搭载高通第一代骁龙 S3 音频平台，支持蓝牙 5.4，有最高支持 aptX Lossless 无损编码和 aptX Adaptive 支持，也有高通 Snapdragon Sound 骁龙畅听的支持。

耳机支持 Bose OpenAudio 开放式音频技术，耳机佩戴时扬声器开孔会正对耳朵，配合耳夹式结构可以锁定耳机方向，只要调整好了耳机角度，耳机出来的声音就能有效聚拢在一起，听起来像是人处于一个宽松的空间中心，然后被两侧喇叭包围的感觉。

听歌时，声音有足够的延伸空间，完全没有局促的感觉，听现场版会有更好的延伸效果，开放式耳机的优势就体现在这里。配合支持头部跟踪的 TrueSpatial 技术做出大空间延伸的空间音频听感，看有空间音频的电影会有更多的沉浸感。

Bose Ultra 开放式耳机 II 的声音能量感也很强，耳机不是特别贴耳，但音效有很明显的扎实感，听着饱满充实，不会有脚步轻浮的感觉。日常在办公室和相对安静的环境听，音量不需要太大。

无线传输最高有 aptX Lossless，听无损的流媒体能进一步提升声音质感。

耳机支持 Bose APP 的控制，用户可透过应用选择立体声、沉浸、影院三款聆听模式，也有自定义 EQ 实现自定义声音输出。

续航方面，Bose Ultra 开放式耳机 II 纯耳机的续航从上一代 7 小时提升到 9 小时，开启沉浸空间音频的话也有 5 小时，配合充电盒最长能实现 28.5 小时。

耳机支持快速充电，支持充电 10 分钟播放两小时的快充模式，对于需要长时间佩戴待机的开放式耳机来说，还是很实用的。

总的来说，Bose Ultra 开放式耳机 II 拥有和上一代相同的稳定性，耳夹变柔软之后舒适度增加了，配合更强的续航能力，长时间佩戴的压力也变小了。

音频部分有 Bose 有 Bose OpenAudio 开放式音频技术和 TrueSpatial 沉浸空间音频技术作为基础，加上高通 aptX 高规格编码和骁龙畅听的支持，声音的表现也不错。

除了开放式耳机特性缺少的「贴耳感」，Bose Ultra 开放式耳机 II 声音的质感和效果已经比较贴近早些年中端定位平头开放式的效果。

如果你现阶段想买一款旗舰级的开放式耳机，自己用的设备对高通 aptX 编码有不错的支持表现，那 Bose Ultra 开放式耳机 II 会是一个听感和舒适度都表现不错的攻顶选项。

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Gemini 将成为美国学生不得不用的 AI。

近日，Google 宣布了一项看似让步的政策调整：从明年初开始，其 K-12 教育账户中的 AI 工具将默认关闭，学校管理员可以自行决定是否为学生启用 Gemini 等功能。消息传出后，不少教育工作者松了口气，觉得终于有了选择的余地。

但重点藏在了「小字」里，附带条款提到「搜索和 AI 是深度融合的」，不能二选一。

换言之，一旦学校选择屏蔽 AI，学生将连 Google 搜索也一并失去，屏幕上只会显示一条来自学校的提示，说明该服务暂不可用。

这个时代的教育肯定要拥抱 AI，但被逼着使用一款 AI 的课堂，已经开始变味了。

我画地为牢啊，Google

许多学区管理者陷入了两难。一边是家长和教师对 AI 在校园扩张的忧虑，另一边是放弃搜索引擎的不可承受之重。

Google 在美国 K-12 教育领域的覆盖程度，早已超过了大多数人的日常感知。

Chromebook 占据了美国学校学生设备发放量的一半以上，部分统计显示比例接近 60%。

Google Workspace for Education 覆盖逾 1.7 亿名学生和教师，Gmail、Docs、Classroom 组成了许多学区无法绕开的操作系统，从布置作业到批改、交流，全在里面。搜索引擎更是一种基础设施，像教室里的白板一样默认存在。

前联邦贸易委员会主席 Lina Khan 认为：Google 正在「利用其搜索垄断地位胁迫学校」接受其 AI 产品。多个法院已裁定 Google 违反反垄断法，而此次针对学校的操作，恰恰印证了这家公司「毫不收敛」。

南加州大学教育学教授 Morgan Polikoff 说，这是科技行业「不惜一切将 AI 强加给所有人」的典型案例，即便对象已明确表示拒绝。

从商业逻辑看，这个捆绑策略并不难理解。教育市场不仅意味着数以千万计的用户，更意味着习惯的早期塑造。让一代学生从小在 Google 生态中成长，借助 Gemini 完成作业、使用 AI 工具预习和复习，这些行为日后转化为付费用户的概率，远高于成年后才第一次接触产品的人群。

默认变了

有必要先回顾一下它怎么走到今天这一步。

2025 年之前，Google 在教育领域的 AI 功能基本处于可选状态。Gemini 是可以单独申请访问的附加工具，学区有明确的开关可以控制。

2026 年 8 月，Google 悄悄做了一件事。它为此前已允许学生独立访问 Gemini 的 K-12 学区，默认开启了 Google Classroom 内的 AI 功能。

这个动作激怒了部分学区管理者。他们并不认为自己当初允许学生访问独立的 Gemini 账户，就等于授权了整个 Classroom 平台默认启用 AI 工具。

Google 随后宣布「反转」这一决定，表示将在 2027 年初恢复学区对 AI 的自主控制权。但条件也随之而来——关闭 AI 意味着同时失去 Search。反转附带了代价，代价由学区来承担。

同时，Google 还宣布为允许开启 AI 的学区提供两种搜索模式：一种是与消费者版本相近的体验，包含 AI Overviews 和 AI 对话，另一种是基于 Gemini 的「Guided Learning」学生版，主打循序渐进的引导式学习。

其他搜索引擎对 AI 功能的处理方式并不如此，DuckDuckGo 在设置中提供了完整的 AI 功能开关，用户可以关闭 Duck.ai 和 Search Assist，或者直接访问 noai.duckduckgo.com 获得无 AI 的搜索体验，官方明确宣传这一点与 Google 不同。

Brave Search 同样提供了关闭「Answer with AI」的设置选项，只需切换一个开关。微软 Bing 虽然也有 AI 摘要功能，但提供了官方浏览器扩展，允许用户一键切换 AI 功能的开关。

相比之下，Google Search 的 AI Overviews 被官方定性为核心功能，不可关闭。唯一的变通，是在搜索结果页点击「Web」过滤器，或者在搜索时附加 \&udm=14 参数。

孩子的大脑，谁来保护

2026 年 9 月，美国两个最大的学区——纽约市和洛杉矶，相继宣布在学校设备上对生成式 AI 实施广泛限制。

纽约市禁止 8 年级及以下学生使用 AI。洛杉矶统一学区则希望学生能够继续使用 Google Search，但关掉其中的 AI 摘要功能，理由是摘要会让学生不再主动寻找多个信息来源。

纽约州随后通过了一项聊天机器人安全法，明确禁止科技公司向未成年人提供多种 AI 功能，这是美国各州在 AI 教育监管上迈出的较具体的一步。

这两个学区都是 Google 的客户，也恰好是这场争论里最具代表性的声音。

家长群体的反弹也在持续积累，他们对 AI 的顾虑，往往是对屏幕时间更大争议的延伸。AI 只是把这个争议推到了一个新的尖锐程度。

孩子使用 AI 的风险，可以从几个层面来理解。

最直接的是作弊，Gemini 可以轻松完成学生的写作作业。Google 为此推出了面向学校的「Guided Learning」版本，声称会限制 AI 直接给出答案，引导学生逐步思考，模拟一对一辅导的体验。但经过测试，即使是消费者版本的 Guided Learning，也能针对一道 AP 历史题生成一篇完整的作文。

学校版本据称有更多限制，其实不过是「吩咐」那些已经被繁重事务压得喘不过气的老师查看学生与 AI 的对话记录。

此外，多项研究表明，过度依赖聊天机器人会削弱批判性思维能力。Axios 在 2025 年报道了教师群体的普遍观察：越来越多的学生不愿意先自己思考，习惯直接向 AI 提问，然后把得到的答案照单全收。

洛杉矶学区官员也明确表达了对 AI 摘要的顾虑：摘要出现在搜索结果顶部，会让学生觉得问题已经解决，来源的多样性就此被压缩成一个声音。

感到困扰的也不止他们。不少人指出，搜索本想快速扫链接，却先被大块 AI 文字挡住，必须额外滚动或关闭，打断原本节奏。

「每次都要多点一下/多滑一下，累积下来特别累」。

Gartner 调查显示超过一半消费者对 AI 搜索不信任，61% 希望能关掉 AI 总结；实验研究也证实 AI Mode 降低了用户满意度。

在 AI 之外，这件事也折射出更大的结构性问题。Google 在教育市场的位置，使它天然拥有巨大的谈判优势。许多学区花了十年时间在 Google 生态系统里建立教学流程，这意味着即便他们不满意 Google 的某项决定，离开的成本也远高于留下来接受的代价。

Google 此次给予学校选择权，但将这个选择与搜索引擎的访问权捆绑在一起，使得本应清晰的教育决策变成了基础设施博弈，让那些希望谨慎的学区只能在功能缺失和原则妥协之间挑一个不情愿的答案。

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《灌篮高手》里，常年给赤木刚宪和流川枫传球的宫城良田，有过这么一句略带不甘的独白。把这句话搬到手机圈，恰好是一加 Ace 系列过去几年的真实处境。

过去，一加 Ace 是纯粹的游戏机，一直都是给数字系列打辅助的「小弟」。想买拍照得体、兼顾日常的手机，预算够的都会直奔数字旗舰；Ace 则留给重度手游玩家。

但今年，老大哥一加 16 身价暴涨，留给 Ace 系列的舞台一下子变大了。

把一加 Ace 7 Pro 拿在手里半个月，我发现这位「二号人物」明显坐不住了——潜望长焦、超声波指纹、满级防水悉数下放，甚至为了压住第五代骁龙 8 至尊版，它还在机身里塞进了一颗主动风扇。

很显然，它不想再当一台纯粹的「游戏备用机」了。

散热背心穿衬衫里：要里子也要外子

今年扎堆做主动风扇的厂商不少，但大多数带风扇的手机一拿上手，那股浓浓的「电竞砖头」味就藏不住了。

我们手里这台「流光白」配色的一加 Ace 7 Pro，表面上几乎看不出什么激进的痕迹——依旧沿用了家族式的金属魔方镜头模组，玻纤后盖摸上去是一层很细腻的微磨砂，平时裸机攥在手里不沾指纹。

被官方叫作「风暴岛」的椭圆形进风口，连同一圈呼吸灯，都被巧妙地收在了镜头右侧——不凑近盯着看，它就是一台干干净净的主流手机。

过往不少带风扇的手机，散热逻辑都很粗暴：风从一头进、另一头出，只管对着芯片猛吹——结果出风口呼呼冒热气，烫得直「烧心」。

一加这次学聪明了，它在机身内部把风道劈成了两路：一路专门伺候第五代骁龙 8 至尊版和 LPDDR5X Ultra 内存，风道里塞了 14 层塔式鳍片，靠着疏密齿和中间开孔的设计，硬是把换热面积撑到了 1264mm²；而另一路风，则从次出风口向下拐了个弯，专门拿冷风直吹手机后盖。

机身底下再垫上一块 6350mm² 的超大 VC 均热板和超临界导热石墨，里外彻底打通。

不管是拿《原神》最高画质去硬刚，还是连打一小时《三角洲行动》《源能行动》这种极其吃帧率和精度的 FPS 游戏，帧率曲线基本都稳得像一把直尺。

而且打游戏的过程中，这颗风扇意外地很「守规矩」，完全不抢戏。

得益于里面塞了颗 AI 温度传感器和后弯型静音扇叶，能顺着你的握持姿势和芯片功耗自己算着吹——该发力的时候慢慢把转速提上来，淡入淡出，不会一进游戏就跟起飞一样疯狂啸叫。

解决了发热掉帧的后顾之忧，你才能真正静下心来体会它在射击手感上的打磨：自研的「电竞三芯」配上 PS5 手柄同规格的「大师陀螺仪 Pro」，在《三角洲行动》里快速拉枪转身时，P4 显示芯片会把远处的建筑边缘和准星拖影压得干干净净；开镜靠陀螺仪微调压枪，800Hz 的采样率指哪打哪，整套操作下来行云流水，没有任何粘滞感。

但恰恰也是在这块屏幕上，我找到了整台手机唯一让我有些出戏的瑕疵——R 角的黑边控制。

视线盯着屏幕左右两侧时，Ace 7 Pro 的黑边其实收得很窄；可一旦目光滑向四个角落的「黄金大 R 角」，那里的黑边却肉眼可见地变厚了一圈。

这种「两边窄、四角厚」的视觉过渡，让正面的四等边一体感打了些折扣。

至于大家最担心的进灰进水，整机甚至给到了 IP66 / IP68 / IP69 / IP69K 满级防水，平时脏了直接拿水冲都行。

影像部分一加这次没再吝啬，在 2 亿像素三星 HP5 1/1.56 英寸大底主摄旁边，实打实地补上了一颗 3.5 倍的 5000 万像素潜望式长焦。

客观来讲，它的整体影像表现属于「踏实够用」的水准——毕竟对一台性能先行的机器来说，它不需要承担超大杯影像旗舰的压轴大戏。

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有了这颗长焦，它至少在硬件上褪去了那种整天窝在家里打游戏的纯粹「宅味」，应付日常出行已经足够体面。

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至于续航，在如今各家都在卷大电池的背景下，Ace 7 Pro 给到了 9000mAh 冰川电池 + 100W 超级闪充的常规满配组合。内置的「聚能芯片」保证了极限低电量下也不会掉帧卡顿，窝在沙发上边充边玩时也有全局「旁路供电」绕过电池直供主板，日常使用基本可以忘掉充电宝的存在。

当游戏机用上绿厂的「赛博外脑」

如果说前面的硬件是把地基夯实，那么真正让一加 Ace 7 Pro 完成主力机蜕变的，则是它背后极其强大的软件与 AI 生态。

在目前国内头部的手机 AI 阵营里，OPPO 绝对是稳稳能分到最大一块蛋糕的玩家。而在一加 Ace 7 Pro 上，这套系统已经迭代到了体验极其成熟的 ColorOS 17。

依托全新「极光引擎」的统一渲染架构加上「潮汐引擎」的调度，配合这块全局 165Hz 的高刷屏，在桌面上疯狂打断动画、或是在几个大型应用之间来回横跳时，那种丝滑跟手的阻尼感很难让人挑出毛病。

但比动画丝滑更打动人的，是 OPPO 在高频生活场景里展现出的那种「人性化分寸感」。

每天早晚高峰在地铁上戴着耳机低头搓两把游戏，以前最怕的就是团战打得太投入，一抬头发现坐过了站；或者为了怕过站，每隔两分钟就得切出游戏看一眼地图，游戏体验碎了一地。

但在一加 Ace 7 Pro 上，你完全可以把心放回肚子里——当列车快要抵达目的站点时，屏幕顶端的「流体云」会非常聪明地主动弹出来，轻轻提醒你「该准备下车了」。

这种「不粗暴打断你，却在关键时刻托住你」的逻辑，贯穿了整个 OPPO 的 AI 生态。

在手机上，看到长文章、视频或者满屏的取件码，按一下机身左侧的快捷键，就能触发「小布记忆」一键记下并抽取出核心摘要；

而如果你看一眼绿厂最近的动作就会发现，他们甚至把这种「主动记忆」延伸到了手机屏幕之外——比如前阵子刚推出的全天候主动式 AI 硬件「心力球」。

那颗只有 9.8 克重、像纽扣一样夹在衣领上的小玩意，早上从盒子里拿出来戴上就开始无感工作。平时开会讨论或者走在路上突然冒出什么灵感，你甚至不用掏手机，它就能自动帮你把碎片化的对话整理成结构化的摘要、归档进项目时间线，并同步生成手机里的待办事项。

从屏幕顶端准时跳出来的地铁流体云，到一按即存的侧边快捷键，再到衣领上那颗替你分担记忆焦虑的「心力球」——你会发现，一加 Ace 7 Pro 背靠的早已不是一个简单的手机系统，而是国内目前落地最扎实、最懂打工人痛点的随身 AI 生态。

跑分高低可能只在买手机的第一天让你爽一下，但这种每天亮屏几百次都能接住你的聪明劲儿，才是一台主力机真正让人离不开的理由。

跨代的意外反杀

既然已经有了当主力机的底气，最后我们不妨聊得更现实一点：这台手机到底值不值得现在掏钱？

把整台机器翻来覆去体验完，除了它自身变得更「水桶」之外，今年我格外推荐一加 Ace 7 Pro，其实还有一个略带黑色幽默的外部原因——芯片。

关注今年机圈的朋友大概都发现了，今年首批登场的新一代 8 Elite Extreme Gen 6，实际的能效控制和综合表现多少有点拉胯，甚至在不少高负载场景下，还不如去年的 8 Elite Gen 5 来得稳当。

与其顶着大涨价的高昂溢价，去给第一批脾气还不成熟的新芯片交学费，倒不如把目光往回收一收，看看把「第五代骁龙 8 至尊版」彻底吃透的一加 Ace 7 系列。

如果纯冲着风冷、185Hz 屏幕和 9000mAh 电池去，标准版一加 Ace 7 已经给齐了核心配置；但凡想要那颗能拍远景和特写的 3.5 倍潜望长焦，直接上一加 Ace 7 Pro 就行。

在芯片底子更稳、价格更理性的前提下，它凑齐了不烫手的双路风冷、好构图的潜望长焦和一套极其聪明的 ColorOS。

如果你能包容正面 R 角黑边那一点点视觉上的小遗憾——当今年的「流川枫」们纷纷因为新芯片翻车打铁时，这台替补席上杀出来的「宫城良田」，反而完成了一记漂亮的绝杀。

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当我们想喝可乐的时候，在极长的时间都只有两个选择：百事可乐和可口可乐。当我们选择手机的时候，有 90%的概率在苹果和华米 OV 等品牌里辗转。当我们买运动服饰的时候，第一时间想到的，大概率是 Nike、Adidas。

 

但世界之所以缤纷多彩，是因为在这些巨头之外，有一些不遵从传统，力求创造不同，注重设计和功能，着眼于明日的公司存在。

 

它们有着非主流的商业模式，设计、技术与产品能提供独特的用户价值，和足够的社交谈资。重点是，它们没有大公司的包袱，敢于不顾一切的进步。它们，是「多样性公司」。

 

多样性，是开放世界的关键。爱范儿相信，只有真正关注和理解多样性公司才能比更多人更早地看见未来。在同名栏目中，爱范儿将以专访的形式，与你一同见证这些多样性公司，如何重塑未来，定义新常态。

本文为「多样性公司」栏目的第 15 篇。

即便现在具身智能创业企业像繁星一样众多，但星尘智能也是足够特别的那家，这家位于深圳的具身智能企业在机器人本体技术路线上选择了「绳驱」，在整体技术上形成了「以绳驱机器人本体，具身操作系统 AOS 和具身模型的三位一体 」架构。

「绳驱」的独特意义在于机器人通过高强度的绳索来传递动力，将电机等较重的驱动部件从关节处转移并放置在机器人基座中，从而实现末端执行器手臂的重量，并带来低摩擦与高力控透明度的优势。

星尘智能的 AOS 操作系统把机器人的感知、移动、操作和交互等复杂能力封装成技能模块包，与 GPT 6 等前沿大模型和 Agent 适配，开发者可以以自然语言编程，通过大模型和 Agent 能力来在 AOS 上为机器人开发应用，赋予机器人写书法，相机跟拍，铲猫屎，打麻将等等实际应用能力。

星尘智能创始人兼 CEO 来杰此前是腾讯 Robotics X 机器人实验室 1 号员工，同时也是苹果粉丝，他希望星尘智能的「机器人，模型和系统三位一体架构」能够和苹果的「iPhone 硬件，iOS 系统和 Apple Store 应用生态」一样，形成完整的生态体系，进而实现自己和公司的愿景：让数十亿人拥有 AI 机器人助理。他们希望人类和机器人共存，共创和共赢，旗帜鲜明地反对机器人进厂打工，这大概是一种双重含义的「人文主义」，既不希望机器人取代人类，也不希望机器人困于封闭的车间。

我们与星尘智能创始人兼 CEO 来杰聊了聊，为什么机器人需要一个操作系统，为什么要把机器人应用开发的门槛降到无限低，以及为什么不想让机器人进厂打工。

给智能以身体，还是给身体以智能？

Q1：2022 年底，您选择离开大厂创立星尘智能，当时 ChatGPT 刚发布没几天，绝大多数人还没意识到 AI 浪潮的来临。是什么让您在那个时间点判断，机器人行业已经到了值得创业的阶段？

A：其实我开始琢磨创业这个事，应该 22 年的上半年就开始了。

出来创业的前置技术预判，还要更早，主要是看到了 Transformer 技术原理的潜力，不是说因为看到了 ChatGPT 才突然决定创业的。

Transformer 在当时还有一个特点，就是从语言往多模态进化了，我们当时发现，如果 Token 设计得比较合理，所有的模态都可以在某一个空间去对齐，这和我之前在腾讯 Robotics X 机器人实验室做的机器人当中的数据驱动里是一个关键步骤。

既然要数据驱动，那就把所有数据对齐到某一个空间去，所以更早是看到了这些技术趋势，才决定出来创业的。

Q2：人类的身体和大脑是在漫长的进化过程中共同演变的，我们的手、眼睛、肌肉和神经系统，实际上都在相互适应。星尘智能提出了 DFAI（Design for AI）的理念，强调为 AI 重新设计机器人的身体。那么在您看来，今天机器人行业是不是面临一个问题：机器人行业总是在考虑给机器人装进去 AI 的能力，却很少思考什么样的身体才真正适合 AI 学习？这是不是一种路线上的差异？

A：这其实是根本上的差异，第一性原理上的差异。

有一个点是我们一直在思考的，比如说手，人长成五指，老鹰长成前二后二的四指，为什么会这样？最大的原因是人和老鹰抓我的东西不一样。

抓什么东西又是谁来决定的？是脑子来决定的，也就是说智力决定了身体的构形长相，而不是说身体的构形长相决定了智力。当然其中有一些相辅相成的共同进化，老鹰也进化不出人类的智力出来。

《智能简史》里面有提到，人类智能最大一个进化的物理节点，是人的对生拇指的出现，就是拇指自由度的变化。有了这个变化，人类才能适应多种工具，更好地发挥人类智能的潜力。

所以说，我们一直所寻找的角色，就是我们和智能之间的关系，我们设计机器人一定是要帮助它真正地成长，它的所有成长又可以被我们的机器人所消化掉，我们找的，就是这个循环关系。

星尘智能的 logo，有两颗星在循环，我们会认为整个行业乃至整个人类的发展，实际上都会有两个东西在相互促进，计算机的发展就是软件不断消化 CPU 和 GPU 算力，算力又不断进化，然后继续被消化，形成相互的价值循环和传导，行业就能快速发展起来。

机器人和 AI 在社会变化层面看，本质上是智能的平权，智能如何进化，如何工作，会形成循环，这个循环里最大的突破点其实在物理世界，我们已经在虚拟世界投入了对智能的巨大热点，进入到物理世界，机器人开始自主地在这个环境中学习，那么真正的智能才会出现。

Q3：如果我们把今天的人形机器人类比成一个正在成长的孩子，它可能已经学会了走路、跑步，甚至跳舞，有些领域甚至比普通人做得还好，但距离真正帮助家人做家务，还有很长的距离。星尘智能从一开始就非常重视双臂协同、精细操作和与环境接触的能力。为什么会选择这条路线？在您看来，机器人从「会动」发展到真正「会干活」，最大的技术鸿沟是什么？

A：这也是跟我们的理念相关，我们机器人身体的每一处设计都是看 AI 能不能掌握它，如果我们认为身体设计得很好，但是 AI 掌握不了，就像我们当时的 Astribot S1 那样，有超高速度和超强负载，人去操控的话，危险系数有点高，当时的 AI 能力也驾驭不好，所以现在就会觉得身体和 AI 没有真正匹配起来。

整个机器人行业的发展中，像是宇树等企业，已经证明了机器人的身体能力可以做到足够强的，再往下的问题就如何提升智力。

现在 AI 这一波更多是智力革命，而不是说机器人革命。

智力革命意味着可以更好的把机器人当成一个工具，或者一个实践方式，去学习 AI 的智力，应用 AI 的智力。

所以我们一直说我们设计的机器人，大模型的数据采集者，也是大模型的应用终端，这是我们对于星尘智能机器人的定位。

难点和卡点在哪里？

我觉得有两块，第一块现在被解决了，这个问题在于之前大语言模型偏向于逻辑，因为语言的语料更多。后面原生大模型不把 LLM（大语言模型）和 ViT（Vision Transformer）模型分家，直接就是一起训练，这是很大的突破。机器人有了原生多模型能力之后，对于物理环境的抽象理解能力会有巨大的提升。

但是具象的理解能力还是缺失的，因为机器人首先缺这块的数据，现在互联网上的数据，还是数据采集的数据，都没有尺寸的概念，也缺少空间的意识，只有画面的意识。

缺少这层认知之后，机器人的智能会被卡住，解决方案只能是通过机器人给到完整的，偏向于空间的具象信息，所以这是我们非常好的机器，我们的机器人给大模型提供这些信息，大模型也会有更好的智力提升，智力提升之后会反哺机器人更好的工作。

这个飞轮今年已经开始出现了，GPT 也开始训练 EGO（第一人称视角）数据，机器人数据了。

Q4：给机器人装 AI 能力，还是围绕 AI 去设计机器人？有没有说哪个案例是证明后者比前者有一个先天优势？或者说只有后者能做到，但是前者就是做不到。

A：这里有一些我们客户的案例能说明问题，但是很多人未必 get 到了。

比如最近有家互联网企业参加行业会议的时候，放了我们的机器人做展示，我就刷到小红书还有一些平台上有用户评价，这个机器人人味儿很足。

为什么人味儿很足？因为我们的机器人在最开始的时候，包括关节设计，速度设计完全参考人地比例，当时的目的是因为我们有了合适的比例，未来我们可以直接用人类的数据，这样迁移的 gap 是最小的。我们在腾讯 Robotics X 机器人实验室的时候，用调酒师的数据训练过 KUKA，UR 等机器人，最后我们单独买了一台 ABB 的工业机械臂，不是因为它的工业可靠性，而是因为它的结构和人有点像，自由度和人一样，关节和人非常接近，所以就发现，在这个 ABB 工业机械臂上训练出来的模型效果更好。

为什么我们要挑战这种仿人，然后用绳驱去实现，是因为我们预知到最后结果是，当有大规模的人类数据之后，我们的机器人的人感是最强的。

这种人感并不是说它的轨迹像人，而是真正的行为像人，行为像人就包括它的智力对于一些事情的规划，也包括它最后的动作实现。

机器人有人感，本质上是它有类似于人的结构和想象力

Q5：星尘智能的绳驱技术让我联想到人类的肌肉和肌腱：肌肉负责产生力量，肌腱负责将力量传递到骨骼结构，从而带动关节运动。星尘的绳驱是不是也可以这样理解——通过绳索传递驱动力，让机器人拥有更轻巧、更柔顺的关节？相比传统的电机、减速器传动，这套结构最大的优势是什么？它是否也存在一些类似人类肌腱损伤、疲劳或者需要持续调节张力的问题？

A：其实我们最早设计绳驱方案的时候，还没有考虑到跟肌肉肌腱的对应关系，我们当时只是为了找一个力透明度最好的方案。

什么是力透明度呢？就比如说人和人握手，你会感觉你和对方的动作是伴随的，和谐的，但是人跟机器人握手，就不是你在掰它，就是它在掰你，中间没有随动感。

不只是握手这个动作，比如现在很多机器人夹住咖啡杯放下，都是判断咖啡杯快接近桌面的时候松手，然后啪的一下，咖啡杯落在桌子上。人不会这样，人会在感觉到桌子接触并支撑了杯子的时候才松手。

这里面的问题就在于很多机器人的电机结构没法感受到末端力的变化，所以只能让杯子接近桌子的时候让它落下。

我们做绳驱是想找一种传动机构，使这个力的传递过程更透明，在里面学到更深的智能关系，并不是靠绝对的位置关系来判断放多高松手杯子不会倒，这个不是智能。智能是感觉到杯子被桌子支撑了，手上不用出太多力了，可以松手了，这个才叫智能。

这是绳驱的本质。

然后在研发的过程中，就会发现绳驱在力透明度高这个好处之外，它还和人的构形很像，使得它的整个结构不用把电机放在关节，放在手腕这些地方，它没有了这个约束，就可以把电机放在小臂当中，通过绳来传导，通过「肌腱」传导到关节。

2024 年我们做绳驱国产化的时候，发现了一个更大的惊喜，就是全球大概 70% 的绳驱源头供应商都在中国，当时发现成本非常低，如果拿谐波减速器比较的话，我们全身到下所有的绳，它其实部分取代了谐波的这个减速的作用， 20 多个关节加起来才是刚性机器人 1 个谐波减速器的价格。，我们的成本可以快速地往下打。

这就是绳驱的优势点，力透明度高，构形好，并且成本还非常低。

最开始的时候，我们也有担心绳驱的强度耐久问题，一开始的话，质量体系建设就比较强，供应商的样品在我们这里要经过 2500 万次的弯折，相当于在使用负载在弯胳膊弯 2500 万次，一天 24 小时连续运动 6 年时间，评估最后的偏差值。

Q6：如果基础大模型越来越强，是否终究会吞噬具身智能公司的价值？

A：不会。

星尘智能机器人的架构我们叫「三位一体」，除了机器人本体之外，操作系统 AOS 是一块，另一块就是具身模型。

这里面有两个问题，一是具身模型和 GPT6 的关系，二是 AOS 和 GPT 6 的关系。

2023 年的时候，别人问我为什么要训练模型，这个模型要做什么？我当时有个比喻，我说具身模型这一块，我要做的是一个能听懂人话的猴子，能听懂人话，就证明它有语言接口，但更多偏向于自己在物理世界的物理反应上面。

更贴近于人的解释是，比如我不会做饭，但我又想做，怎么办？我就给我妈打视频电话，我妈在视频里开始指导，说先在热锅里放点油，但她不用说特别细，不用说哪瓶油。如果我有疑问，我再来问她是哪一瓶是油。

意思就是，我和我妈的交互是补充上下文知识，但是放油这个动作，我本身要学会，因为我妈在电话那头没法给我放油。

所以说，我们的具身模型要做什么？它一定要有自己的落下，要把现实的状态反馈为自然语言的方式，去和基础大模型提问，去和 GPT 6 提问。它自己也要在物理的环境中感知物理的参数，物理参数的话包括重量、捏的力度、有没有抓稳之类的这些东西。

所以说，我不太认可是不是 GPT 这样的基础大模型越来越强之后，把什么触觉的信息也训到那边去，不是说做不到，而是成本不合适，并且通讯的带宽也会有问题。更适合的模式是我们的具身模型抓完瓶子之后，会问 GPT 6，说我捏不住有点不稳该怎么办，GPT 再给它方案。

我们不是要把整个的这个智能世界分层，而是有点像智能体化。

智能体化的话就有点像蚂蚁，每一个智能体能力未必强，但是凑一起的话就会很强大，我们也一直强调，不是要把任务交给 GPT 去做，只做下面的接口，做被动的事情。

Q7： 现在具身智能行业越来越重视世界模型。世界模型是不是有点像人类的「想象力」：比如我们准备倒一杯水时，脑海中可能已经大概预判了水会怎样流动、倾倒角度怎么影响水流速度，杯子什么时候会满，因此不需要每一步都经过精确计算。星尘智能的 Lumo-2 具身模型也具备了隐式世界动态预测能力，Lumo-2 解决了什么样子的问题？隐式是什么意思？它和人类的想象力有什么异同？

A：Lumo-2 的预测能力，和人类的想象力非常接近，但是中间有一个世界模型发挥的点。

人在做一个动作的时候，一直想的是，我预期有一个目标，然后做的是跟我目标之间误差的修正。

VLA（视觉语言动作）大模型是什么？它其实没有目标，只是把动作进行重新的复现，所以它对误差不敏感，有了世界模型之后，机器人只要预测该怎么做，中间执行过程中的差异都可以想办法去纠正。

既然已经产生了误差，目标是纠正它，那这不是最适合强化学习做的事吗？

VLA 模型的模仿能力，现在加上世界模型和强化学习，我们搭建好试错和纠错的闭环，具身智能的结构就是完整的了。

这个隐式世界动态预测能力当中的隐式是什么意思呢？就是说世界模型是物理世界的一个重建，重建完了之后，为了表现出来，后面还有一大段是渲染，无论是是渲染成视频，还是渲染成图片，都是为了让人看懂。

我们发现，物理世界的重建是我们机器人需要的，最后的渲染不一定是机器人需要的。就像人在做梦的时候，梦境是模模糊糊的，但行为却是透传的。所以我们回忆做梦的时候，环境往往是模糊的，但是做了什么很清楚。

类似的，我们说的隐式世界模型，就是说没必要完全做给人看，机器人需要的关键是要从中去找着跟自己的动作相关的预测跟偏差。

现在的星尘智能机器人还没到 iPhone 4 那种水平，但很快就到了

Q8：为什么机器人需要自己的操作系统？我们怎么去定义 AOS，它面向的是怎么样的一个受众？

A：我们开始创业的时候，还没有具身智能这个概念，但是具身智能的发展，我觉得必须要出现 Macintosh 这样的产品，当时我认为，我们要在行业发展过程中寻找 2 个东西，第一个就是对应于电脑的图形交互界面，对于机器人来说，除了正常的命令操作图形之外，能调用智能能力 AI 能力的地方， 会形成一个新的交互界面。

所以我们的 AOS 里有一层就是去和基础大模型，还有我们自己的具身模型进行接口性的规划。

AOS 不只是想到了开发者，而是想把开发门槛降低到普通人，现在很多人开始用自然语言去生成 PPT，视频乃至应用，那么为什么不可以让普通人用 AI 给我们的机器人生成相关的能力和动作，这就是我们的目标，想要什么，只要跟它说一些提示词，让机器人自己去编译生成，把使用门槛和开发门槛降低到所有人都行。

所以，我们的 AOS 不只要让程序员看懂，也要让普通人看懂，当然，也要让 GPT 看懂。

Q9：星尘智能很喜欢用苹果的「硬件，系统和应用生态」来类比自己的「三位一体」，如果用苹果的产品史类比的话，星尘智能的目前的 S1 机器人，T1 机器人，还有 AOS 操作系统，大概相当于苹果的哪个阶段，有没有一些对应关系？苹果的硬件，尤其是操作系统有很清晰的技术传承脉络，比如 iOS 可以认为是移动简易版的 macOS，都是基于 UNIX 的图形交互系统，而 macOS 又源于更早乔布斯做的 NeXTSTEP 系统。

A：这个观察太对了，实际上我一直所把控的，在公司层面，就是传承，就是里面有哪些东西是统一化的？

关于和苹果软硬件系统的对应关系，我们也有过仔细的思考，我是把苹果的两次发展背景环境做了一定的筛选，我们发现它的路径和做法是有相似性的。

在 iPhone 诞生的时期，互联网基础设施是完整的，所以 iPhone 可以爆发，但是在 Macintosh 诞生的事情，没有互联网，所以它更多是一个硬件终端。

但是要说我们现在是个什么程度，那恐怕要让你失望了。

S1 的话，对应电脑阶段，最多对应到 Apple I，就卖了 300 来台的那个东西，苹果是从 Apple II 开始卖火的，Apple II 对应的是我们的 T1，但还没有进入到 Macintosh，就是它还没有属于自己的完整图形交互界面。

对应手机的话，S1 和 iPhone 初代也是有点像，iPhone 初代颠覆了键盘手机，系统具有开创性但并不完善，续航也不好，本身的不足和面临的质疑非常多。

但你说 T1 对应 iPhone 4，我觉得有点勉强，因为 iPhone 4 大家公认非常 OK 了。

不过有一点就是，这个行业发展的速度连我们行业内的人，都没预期到会这么快，反而是说，Macintosh 啊，iPhone 4 啊这样的爆款机器人产品，就会在明年出现。

Q10：具身智能可能第一次让机器大规模参与普通人的体力劳动。您曾经提到，希望未来数十亿人都能拥有 AI 机器人助理。但家庭是一个高度复杂、充满意外的环境，如果把今天的机器人看成一个刚刚开始学习世界的孩子，那么它究竟需要成长到什么程度，才能真正独立进入我们的家庭？如果有一天这个愿景实现了，您最希望机器人帮助人类摆脱什么，又最不希望它改变人类生活中的什么？

A：先回答第一个问题，按照现在的技术发展，可能比我们想象的近很多，我认为很有可能明年机器人就会进入家庭。

进入家庭的关键因素，从商业上来看，就是成本因素和功能因素，中间有个对等的关系，如果机器人成本足够低，那功能就不会强，但是如果功能不够强，进入家庭能够做什么呢？我觉得不只是帮忙拿拿东西这些，肯定还要有一些情绪价值，情绪价值还是能卖钱的。

我希望它有一个啥都可以做硬件平台，然后有一个啥都能做的可发展操作系统，我们会给它开发一些客户所需要的基本东西，就像你买了 iPhone，上面肯定有电话短信相机功能，后面我们要留给足够的空间给开发者，在相机之上还可以开发美颜相机，都是借助基础硬件能力，还有操作系统的开发接口。

用户在买到机器人之后，就像刚开始使用智能手机那样，每周都会下几个 App 去尝试下新功能，知道用户通过这一堆的 App 发现，诶，这个机器人好像什么都能干，有一个摸索和演化的过程，而不是说机器人弄到家里面就是个什么都会的保姆。

第二个问题，就是我一直说的，我不想让我们的机器人进场打螺丝。我认为，机器人最大的优势，是它的专业性是不可能封闭在一个领域。比如说现在的大模型，它可以是很好的工作助理，也是很好的搜索引擎，医学的，管理的，历史的，科学的都可以问，问啥都知道，它的优势在于知识的广泛性。

机器人也是类似，进入到家庭，它的角色不一定是一个有强迫症的保姆，可以是一个有设计师思维的收纳师，它做家务前可以问你，家居环境要收拾成什么风格，一丝不苟的，还是随性惬意的？

它会十国语言，可以教小朋友外语，给小朋友讲故事。

人累了，它也可以代替人去遛狗；做饭前可以给膳食营养建议等等等。

我们不会说现在的电脑就只能用 Word，Excel 和 PPT 三件套，现在人们用电脑这一种硬件，但上面有无数的软件游戏。这就是我为什么说机器人只进厂打螺丝太窄了。

还有一点，机器人进场打螺丝，token 费老板们都未必愿意交，要我的话肯定不愿意，我希望打螺丝的是固定化程序，每天 24 小时一直转就像，别打一个螺丝收我一份 token 费。

所以说，进厂打螺丝不是我们期待的方向。

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猝不及防。

就在刚刚，OpenAI 正式发布新一代图像生成模型 Images 2.6，并同步向 ChatGPT、Codex 和 API 开放。

此次升级带来了几项重要变化。

一是图像生成速度提升 50%，二是支持通过文字提示词生成 GIF 动图，三是进一步改善多轮编辑的一致性，让 AI 生图开始更接近专业设计素材的生产要求。

图｜ https://openai.com/index/introducing-images-2-6/

OpenAI Developers 官方账号也同步宣布，面向开发者推出 GPT-Image-2.6 Flare 和 Sunburst 两款模型，分别侧重快速生成和高质量图像编辑。

更值得关注的是，OpenAI 在官方博客中披露了一组使用数据。

如今，全球用户每周通过 ChatGPT、Codex 和 API 创建的图片已经达到 40 亿张，平均每天超过 5 亿张。当 AI 生图已经进入这样一个量级，行业的重点需求也就逐渐从基础生成，转向追求更精细化的修改。

与此同时，据 The Information 援引知情人士消息称，OpenAI 最快可能在当地时间周五推出新一批模型，包括新一代 Astra、Sol 以及专注网络安全的模型，不过具体发布时间仍有可能调整。

如果消息属实，Images 2.6 或许只是 OpenAI 本周密集更新的开始。

生图速度提升 50%，两款新模型分工明确

按照 OpenAI 的说法，Images 2.6 的图像生成速度较此前提升了 50%，这意味着用户可以在更短时间内拿到结果，也能更高频地调整提示词、反复修改画面。

在 API 端，OpenAI 这次给出了两款定位不同的图像模型。

其中，GPT-Image-2.6 Flare 主打速度和日常创作。

在低画质设置下，Flare 最快只需 6 秒就能生成一张图片。除了更快，它还改善了海报、产品展示图等专业视觉内容的布局质量，让模型在处理构图和元素排布时更稳定一些。

另一款 GPT-Image-2.6 Sunburst，则更强调画质、细节和多轮编辑中的一致性。

按照 OpenAI 的说法，在中高画质设置下，Sunburst 不仅能提供更好的图像质量，也能在连续修改过程中更稳定地保留人物、产品和品牌细节。

这其实对应的是 AI 生图在实际使用里最常见的痛点。

很多时候，用户不是只生成一张图就结束，而是还要继续改背景、调动作、换文案、替换部分元素。如果模型一改就把人物长相、服装或产品外观一起改掉，那么前面的工作基本就得重来。

Sunburst 想解决的，正是这种「只能重画、很难细修」的问题。

对于需要制作系列海报、广告素材或品牌视觉内容的团队来说，这种一致性往往比单张图片是否惊艳更重要，因为真正影响工作效率的，从来不是第一稿，而是后面那一连串修改。

这一点，相信每个被折磨到凌晨三点的设计师深有体会。

一句话生成 GIF，让静态图片动起来

这次 Images 2.6 最直观的新能力，是正式支持 GIF 动图创作。

根据 OpenAI 展示的案例，用户可以直接用自然语言描述角色动作和变化过程，让模型生成循环播放的 GIF，用于社交媒体表情包、品牌角色动画、营销内容甚至前期分镜探索。

例如，OpenAI 展示了 OpenArt 的两组案例。

一组是股票下跌时崩溃流泪的 Q 版上班族。

另一组则是股票上涨后兴奋庆祝的角色动画。两段内容都采用六帧连续画面，在保持人物、镜头和背景一致的前提下，通过细微动作变化完成完整情绪表达。

从官方展示的提示词来看，Images 2.6 在生成动图之余，能够理解一整套连续动作逻辑。比如它需要同时处理人物设定、镜头固定、帧数结构、前后衔接，以及循环播放时的自然过渡，这也意味着模型开始具备了一定程度上的「动画编排」能力。

OpenArt 联合创始人兼 CEO Coco Mao 也在博客中表示，GIF 本来就是社交媒体上的原生表达形式，而 GPT-Image-2.6 让创作者可以通过一段提示词就完成这类内容的制作。

OpenAI 还展示了另一个更有代表性的方向，就是把简单草图直接转成动态角色。比如在官方案例中，一只画在横线纸上的手绘猫头鹰，被转换成了可以活动的动画形象。

从这个角度看，Images 2.6 正在把 AI 生图往轻量级动画生产工具又推了一步。

我们也第一时间上手体验了这个功能。

最近 DeepSeek 蓝色大肥鱼火遍全网，相信不少人都在微信群、评论区刷到过它的各种表情包。

而有了 GPT Images 2.6，只要脑洞够大，普通用户也可以随时为自己喜欢的角色定制表情包。

比如，「震惊」版蓝色大肥鱼。

「俏皮点赞版」蓝色大肥鱼。

还有经典「吃大白饭」的蓝色大肥鱼。

相比过去需要在网上四处寻找合适的表情包，现在只需要描述人物、动作和情绪，就能按照自己的想法定制聊天素材，甚至围绕同一个角色制作整套表情包。

在实际测试中，我们也尝试让模型生成一个六帧循环的 Q 版魔法学徒 GIF，角色从挥动魔杖施法到咒语失控、脸被熏黑，再到抖落黑灰回到起手动作，整套动作链条能够按提示较完整地呈现出来。

另一组测试则是基于一张黑白小鸟线稿直接生成可爱风 GIF，模型保留了原有线条风格，只补上粉色腮红，并让小鸟完成眨眼、蹦跳和爱心飘出的循环动作，整个过程耗时约 1 分 6 秒。

我们还测试了一组拟人化橘猫揉面的六帧 GIF，模型基本还原了揉面、喷嚏、面团粘鼻子再舔掉的连续动作，整体风格和温馨面包房背景也保持了较好的统一性。

当然，从 OpenAI 目前展示的能力边界来看，Images 2.6 更适合这种短时、循环、小动作的 GIF 生成，它与长视频、复杂镜头运动或者更强叙事性的生成模型，仍然不是同一条产品路线。

不过，对于表情包、品牌 Mascot、产品交互动效和社交内容创作来说，这已经足够实用。

OpenAI 还在文中提到，AI 办公助手初创公司 Town 就利用 Images 2.6，为产品中的虚拟角色 Monty 制作动态效果，让它在用户等待 AI 回复时，以动画形式出现在输入框上方。

相比传统的加载图标或跳动圆点，这种更具性格和识别度的动态角色，显然更容易成为产品体验的一部分。

支持 SVG 导出，AI 修图也有了更多控制选项

除了 GIF，Images 2.6 这次更重要的一层更新，其实发生在编辑和工作流层面。

首先，OpenAI 将此前已经在 ChatGPT 中提供的图像标记功能带到了 API，这意味着开发者和团队可以更明确地告诉模型，到底要改哪一块内容，从而减少本来只想小修一下，结果整张图都被带偏的情况。

同时，Images 2.6 也支持 SVG 导出，方便将生成结果直接应用到网站、App 和印刷等场景中。

OpenAI 还新增了 complexity 参数，允许开发者控制模型在满足请求时投入多少规划工作。按照官方解释，图像质量参数决定的是画面的细节和保真度，而 complexity 决定的则是模型为了满足提示词要求，要在多大程度上进行场景规划和组织。

对于更换背景、调整单个元素这类简单任务，OpenAI 建议使用较低 complexity，以换取更快的编辑速度。对于包含大量元素、复杂关系或严格构图要求的场景，则可以尝试中高 complexity，让模型在理解和组织画面时投入更多处理能力。

在开放范围上，Images 2.6 已于今日面向全球 ChatGPT 和 Codex 用户开放，覆盖所有订阅档位，支持桌面端、移动端和网页端。 开发者则可以通过 API 使用 Flare 和 Sunburst 两款模型。

价格方面，Flare 和 Sunburst 采用相同的 API 定价，与上一代 Images 2.5 保持一致。

图｜ https://developers.openai.com/api/docs/pricing#image-generation

按照标准费率，图像输入每百万 Token 为 8 美元，输出为 30 美元，缓存输入为 2 美元；文本输入每百万 Token 为 5 美元，缓存输入为 1.25 美元，实际费用取决于 Token 消耗量。

从此次更新来看，OpenAI 在保持 API 单价不变的同时，提高了生成速度，并进一步完善图像标记、SVG 导出和复杂度控制等功能，显然希望让 AI 生图更深入地融入专业设计和内容生产流程。

换句话说，相比已经逐渐成熟的 C 端生图市场，专业工作流才是 OpenAI 接下来更难啃的部分。谁能让图片生成后的修改、衔接和交付更加高效，谁才更有机会让 AI 生图真正成为用户离不开的生产力工具。

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苹果收紧员工 AI 预算，部分工程师每日额度从 300 美元降至 200 美元

据彭博社报道，苹果上月将部分工程师使用 AI 模型的每日开支上限从 300 美元降至 200 美元，并考虑把部分工程团队的额度进一步降至 100 美元。与此同时，公司仍在推动员工把 AI 更深入地用于开发和内部运营。

非工程部门的许多团队已有每日 100 美元上限，苹果还讨论过把部分团队降至 25 美元；工作确有需要的员工可以向高层申请豁免。这些预算用于支付模型处理请求所消耗的 Token，部分团队正被要求改用更便宜的模型或本地模型。

内部反应并不一致：一些员工认为此前额度很少用满，另一些则担心削减预算预示着更广泛的成本压缩。苹果发言人拒绝置评。

ChatGPT 新增 GIF 生成，可调播放速度、逐帧修改

ChatGPT 开始支持用文字提示或上传照片直接生成 GIF，并允许调整动画播放速度、查看和修改单帧，再把成品分享出去。该功能随 OpenAI 的 Images 2.6 模型一起推出。

据 The Verge 报道，官方演示展示了用一句提示生成跳舞小猫动图的过程，生成界面提供速度调整和逐帧查看选项。此前，ChatGPT 无法在单一步骤中原生完成 GIF 生成。

OpenAI 表示，Images 2.6 也提高了图片生成速度，正向网页、桌面和移动端的 ChatGPT 与 Codex 用户推送。API 同时新增 GPT-Image-2.6 Flare 和 Sunburst 两款模型，分别侧重速度与画质。

彭博调查：69% 中国受访者至少等到明年才换手机

据彭博行业研究 10 月开展的调查，约 69% 的中国受访者表示，至少到 2027 年才会更换手机，这一比例约为 5 月的两倍。越来越多受访者计划将换机周期延长至两至三年。

彭博报道指出，电池续航、拍摄性能和内存仍是主要购买因素。87% 的受访者认为，16GB 或更大内存适合日常使用；在列出的 11 个换机理由中，AI 以 8% 排在末位，低于一年前的 12%。

折叠屏的吸引力同样有限：5.8% 的受访者正在使用或已决定购买折叠手机。分析师认为，AI 单独推动中国手机需求的能力有限，但 iPhone 用户对为 AI 功能付费的接受度更高，可能增强苹果的吸引力。

手机越卖越贵：第三季度出货量降 19%，营收反增 3%

Counterpoint Research 发布的初步数据显示，2026 年第三季度全球智能手机出货量同比下降 19%，营收却同比增长 3%，达到 1140 亿美元。按批发价格计算的平均售价同比上涨 27%，达到创纪录的 442 美元，高端机型占比提高与存储成本推动的涨价抵消了销量下滑。

苹果第三季度手机营收同比增长 17%，占全球市场的 50%，创同期纪录，出货量则同比基本持平。Counterpoint 将其均价上涨归因于 iPhone 18 Pro 系列首发价格提高、基础款 iPhone 18 未同步上市，以及部分旧款机型在 9 月涨价。

三星以 19% 的营收份额排第二，营收同比增长 14%，并以 22% 的出货量份额保持销量第一。小米营收同比基本持平，OPPO 和 vivo 则分别下降 26% 和 22%；报告中的 OPPO 数据包含一加和 realme。

校招 10 万起薪被嫌低，张雪：选择是双向的，不能逼我提到 20 万

近日，张雪机车创始人张雪在重庆大学校招时公布的薪资方案引发部分学生质疑：研发岗面向 985、211 高校毕业生，年薪预估为 12 万元至 15 万元；非研发岗年薪为 10 万元至 12 万元，加班费另算。部分在场学生认为薪资低于预期，张雪则以一名跟随自己多年的员工为例，强调持股与长期成长空间，这番回应也引发争议。

11 月 3 日，张雪发布视频回应：「难道选择不是双向的吗？」他表示，公司不能强迫应届生来上班，应届生也不能要求公司按其期待提高工资。

上述校招现场情况由潇湘晨报报道，非研发岗薪资来自第一财经转述的招聘材料。招聘材料还列有六险一金、员工食堂及带薪假期等福利。

宇树王兴兴：明年大概率是机器人行业或模型的临界点

11 月 4 日，宇树科技创始人王兴兴在世界互联网大会乌镇峰会互联网企业家论坛上表示，大概率明年将是机器人行业或机器人模型的临界点。

此前在 10 月 12 日的中国国际工业博览会现场，王兴兴曾解释，宇树从 2024 年起已与汽车企业开展落地试点，但从单点试验走向大规模应用，仍需提升泛化能力和作业效率。

他认为，部分面向企业的商业服务场景可能推进得更快，家庭服务对适应复杂环境的能力要求更高。

他还坦言，过去对 AI 的相信程度不够；随着技术进步，信心正与日俱增。他认为很多人对 AI 的使用仍不充分，技术变化可能快于行业预期。

在算力分配上，他提出，将运动控制等实时性要求高的计算留在机器人本体，复杂决策与大范围场景适应则尽量借助云端；本体算力按客户需要选配。

如果未来模型足够小、能够直接在本体运行，在他看来也是更理想的选择。

雷军分享小米人形机器人「实习」新进展：工厂作业达 8 小时 5 分钟，中途两次充电

昨天，雷军发布小米人形机器人的工厂作业视频，展示 CyberOne 02 在小米汽车总装车间完成中控台侧盖板排序，累计作业达到 8 小时 5 分钟。

侧盖板是尺寸较大、形态不规则的柔性工件，机器人要按车型上线顺序，从原料箱取出盖板、调整姿态并放入对应料架格口。

视频中的两台人形机器人随产线节拍运转，并配合运送物料的 AMR 调整取料路线与步幅。

测试期间，机器人分别在累计作业 3 小时 2 分钟和 6 小时 3 分钟后充电。后半程一台机器人掉落零件，由轮式机器人捡起。

对于为何在工厂使用人形机器人的疑问，雷军回应，通用人形机器人的硬件不用改动，可以适应更多岗位和场景。

近七成汽车经销商试用 AI，部分已设智能体专员

据第一财经报道，中国汽车流通协会副秘书长郎学红近日表示，近七成汽车经销商选择通过 AI 智能体提升效率，应用已涉及客服、数据处理和新媒体营销。

她给出的数据中，46.5% 的经销商认为 AI 能提高数据和客服效率，40% 认为新媒体营销效果改善，31.8% 表示智能体应用推动了人员优化或减少，约 6% 已设置智能体专员岗位。

郎学红介绍，智能体可用于材料核验、合同校验、贷后提醒和贷款方案生成，AI 对车辆残值的动态预测也可服务于融资租赁、保值回购及二手车金融。联友科技金融产品负责人则指出，汽车金融目前仍存在单点试点、数据孤岛、决策数据滞后等问题。

中国信通院等 20 家单位发布智能体公约，抵制算法压榨

11 月 4 日，中国信通院、华为、腾讯、阿里、蚂蚁、抖音等 20 家单位在世界互联网大会乌镇峰会联合发起《智能体发展自律公约》，提出互信、互联、互操作、安全防护、治理、用户权益等八条自律措施。

公约提出，共同抵制利用智能体实施算法压榨、黑灰产等行为；保障用户知情权、选择权和对重要事项的最终控制权，防范个人信息滥用、过度迎合与认知操纵，加强对未成年人、老年人等群体的保护。

在跨厂商协作上，公约倡议发展智能体注册与解析、能力发现、协议兼容与互认等技术和标准，并完善分类分级授权、行为边界、权利义务与责任划分机制。安全防护措施则包括运行监测、行为管控和异常熔断，防范越权操作、隐私泄露及行为失控。

宝马加快重组，全年汽车业务利润率预期降至盈亏平衡附近

宝马 11 月 4 日宣布加快产品与组织重组，部分使用第五代电池技术的车型将提前退出，管理职能精简也将比原计划更快实施。相关措施将在第四季度对汽车业务产生非经营性利润影响。

第三季度，宝马集团税前利润为 20.83 亿欧元，同比下降 10.6%，汽车业务 EBIT 利润率为 3.4%。公司将全年汽车业务报告口径的 EBIT 利润率预期，从此前的 1% 至 3% 下调至负 0.5% 至正 0.5%；剔除重组措施的经营性利润率仍预计高于 2.0%。

宝马表示，Neue Klasse 新世代车型需求强劲，已提前增加生产班次，产能爬坡提速也使旧技术和部分旧车型能够更早退场。公司仍预计，全年汽车业务自由现金流将超过 25 亿欧元。

国家发改委：加快推进 AI 综合性立法，支持建设监管沙盒

国家发展改革委在 11 月 3 日举行的新闻发布会上介绍，「十五五」时期将加快推进人工智能基础性综合性立法，完善数据、算力、算法等共性要素及重点应用场景的规则，建立覆盖 AI 全生命周期的安全标准和伦理准则，并定期评估、调整不适用的制度内容。

创新和高技术发展司副司长王若蒙表示，将合理设置监管政策过渡期，开展分行业的应用合规指导，支持建设不同领域的 AI「监管沙盒」，同步健全申请、测试、使用和退出机制，为试错预留空间。

在就业方面，发改委提出推动模型训练师、数据标注员等新职业纳入国家职业分类体系，加强就业替代风险监测预警和社会保障衔接。针对算法歧视、深度伪造、隐私泄露等问题，将增强溯源追踪能力，并加强防沉迷、防情感依赖的引导和干预。

何小鹏：MONA L05 首月交付有望破万，已建独立产线

小鹏集团副总裁「托马斯电火车」11 月 4 日发文介绍，何小鹏在 MONA L05 首批车主交付仪式上表示，新车交付正全面提速，预计首月交付突破 1 万辆，目标成为同级第一。

MONA L05 配备全新的独立产线，与 L03 等车型的生产交付互不影响。小鹏官方此前公布，首批 5000 台准现车在上市后 3 分钟售罄，11 月 1 日起开启全国规模交付。

L05 是 MONA 系列首款大五座 SUV，10 月 29 日上市，提供纯电和超级增程两种动力，共六款车型，限时价格为 13.98 万元至 17.18 万元。纯电版 CLTC 续航最高 635 公里，超级增程版 CLTC 综合续航最高 1310 公里。

10 月乘用车零售同比降 25%，新能源渗透率达 67.8%

乘联分会初步统计显示，10 月全国乘用车市场零售 169.3 万辆，同比下降 25%，环比增长 5%；今年以来累计零售 1502.7 万辆，同比下降 22%。

新能源乘用车当月零售 114.8 万辆，同比下降 10%，环比增长 6%，零售渗透率达到 67.8%。今年以来，新能源乘用车累计零售 890.7 万辆，同比下降 12%。

批发端表现有所不同。10 月乘用车厂商批发 263.5 万辆，同比下降 10%；其中，新能源乘用车批发 180.7 万辆，同比增长 12%，新能源批发渗透率为 68.6%。

京东重申五年采购 300 万台机器人，披露具身数据采集计划

京东集团技术委员会主席曹鹏在 11 月 4 日乌镇峰会机器人与具身智能论坛上表示，京东物流未来五年计划采购 300 万台机器人、100 万台无人车和 10 万架无人机，覆盖物流、线下零售、健康及产业园区等场景。这项采购规划此前已在 9 月的京东全球科技探索者大会上公布。

据上海证券报报道，曹鹏同时介绍，京东正推进具身智能数据采集中心建设，目标是两年内累计采集超过 1000 万小时高质量人类真实场景视频，以及超过 100 万小时机器人本体运行数据，由一线员工和数据生态合作伙伴共同参与。

他认为，机器人从演示走向任务交付，需要把算力、数据、模型、终端和真实场景连起来，并由设计、制造、销售、交付及维修体系支撑规模化应用。

OpenAI 拟收购 Pierre，将代码存储与审查工具带入 Codex

OpenAI 宣布将收购开发者工具公司 Pierre，把 Code Storage 的功能逐步整合进 Codex。交易仍需满足监管批准等交割条件。

Pierre 的两款开源库已用于 Codex：Trees 负责项目文件浏览，Diffs 用于查看代码变化。Diffs 的编辑模式允许审查者直接修改发现问题的代码行，Pierre 还推出了可随输入或智能体生成过程更新的语法高亮工具 Highlights。

Code Storage 则通过 Git 为应用提供代码存储和历史追踪。OpenAI 表示，交易完成后，Pierre 的项目将继续开源，Code Storage 客户也可继续使用服务；团队将围绕多人和智能体并行开发，扩展现有 Git 工作流。

Anthropic 拟向多国散户开放 IPO 认购，公布参与券商名单

Anthropic 在官方支持页面公布了拟参与 IPO 国际零售发行的券商与销售机构名单，计划覆盖澳大利亚、加拿大、日本、瑞士、英国及欧洲经济区部分国家。

名单中，加拿大包括 Wealthsimple 及多家银行旗下机构；日本包括三菱日联摩根士丹利、瑞穗、乐天和 SBI；欧洲及英国部分渠道包括 Interactive Brokers、eToro、Revolut 等，英国零售发行由 RetailBook 平台协调。

Anthropic 已申请在纳斯达克全球精选市场以「ANT」为代码上市，并不计划在上述国际地区另行挂牌。相关零售发行须按各地招股文件和监管程序推进，日本的证券注册文件、美国向 SEC 提交的注册声明当时均尚未生效。

李斌：自动驾驶应解放司机精力，不应让司机失去工作

11 月 4 日，蔚来创始人、董事长兼 CEO 李斌在世界互联网大会乌镇峰会互联网企业家论坛上表示，自动驾驶最大的意义是解放司机的精力、减少交通事故，不应让专车司机、出租车司机失去工作。

据第一财经现场报道，李斌认为，智能电动汽车已经成为 AI 大规模应用的产业，汽车安全能力虽然持续提升，道路交通仍造成大量生命损失，智能驾驶应当用于降低这类损失。

他将交通安全视为智能驾驶的重要用途：据他在现场引用的世卫组织数据，2025 年全球道路交通死亡约 116 万人。李斌表示，尽管汽车安全能力有所提升，这仍是巨大的生命损失，智能驾驶技术应帮助解决或大幅减少这类损失。

他还谈到，智能技术正在让汽车成为移动生活空间和有情感的伙伴。在他看来，企业家可以选择让 AI 帮助人的方向：「AI 的价值，应该让人的工作更轻松、更安全，而不是剥夺人类存在的意义。」

B 站陈睿：最好的内容一定由人主导创作

B 站董事长兼 CEO 陈睿在 11 月 4 日乌镇峰会的互联网企业家论坛上发表《AI 时代的内容创作》主题演讲时表示，最好的内容一定由人类主导创作。在他看来，一部作品之所以优秀，需要技术的呈现，也需要其中包含创作者的个人表达。作品获得认可，来自这种表达与观众形成的共情。

据新浪科技报道，陈睿现场分享了《牌子》等 UP 主创作的 AI 作品。他认为，AI 拓展了创作者的能力边界，让观察、思考、想法和兴趣有了更多实现方式；作品的核心仍来自人。

陈睿也判断，AI 是视频产生以来最大的技术革命，未来在视频制作技术上一定会超过人类。但好内容需要不断进步的制作技能与触达人心的共情共同构成。他以《诗经》为例，说明技术持续变化，人们仍会被三千年前的词句打动，并表示 B 站要把最好的技术提供给创作者，帮助他们做好自我表达。

拓竹 H3C 上市：九打印头闪切，支持超软 TPU 与软硬混打

拓竹于 11 月 3 日发布旗舰 3D 打印机 H3C，标准套装包含 H3C 与顶置 AMS 3H 供料系统，售价 16499 元，首发七天减 1000 元；符合国补条件并叠加 1500 元补贴后，到手价为 13999 元。

H3C 的 Swaptek 多头闪切系统配备九个独立进料、可主动预热的打印头。拓竹称，换头、换料到继续打印可在 6 秒内完成，单次换料废料约 38mg。顶置 AMS 3H 将密封保存、烘干和送料集成在机身内，支持边烘边打；连接不同代际 AMS 后，最多可实现 24 色打印。

可变线径挤出机同时支持常规 1.75mm 和 2.85mm 耗材，后者配合专用热端用于打印 75A TPU 超软材料。机器可在同一打印件上混用不同硬度材料和不同尺寸喷嘴，配合 CMYKW 耗材进行叠色打印；拓竹还展示了刀切、画笔、压印及冷烫金工具头的切换能力。

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影石 Ace Pro 3 新渲染图曝光：八角形镜头外壳、彩色前屏

据 Notebookcheck 报道，爆料者 Quadro_News 分享了据称为影石 Insta360 Ace Pro 3 的新图片，展示黑、白两款机身。图中的相机延续翻转屏布局，镜头外壳改为八角形，并带有徕卡标识。

与前代的前置状态屏相比，曝光图显示新机正面屏幕可呈现取景画面。该爆料者还分享了一张 FCC 认证资料截图，列出的电池容量为 2250mAh，前代 Ace Pro 2 为 1800mAh。

Notebookcheck 另援引此前消息称，Ace Pro 3 可能采用 1 英寸级、5000 万像素传感器。

腾讯发布 Hy4 正式版，首次支持视觉与电脑操作

腾讯混元于 11 月 4 日发布 Hy4 正式版，首次加入视觉理解与电脑操作能力。模型可结合图像感知、推理和工具调用处理图表、细粒度图像及数学视觉问题，也能在任务中结合命令行与图形界面操作。

相比 Hy4 preview，正式版扩大了预训练和后训练规模，并针对 Blender、CAD 等专业软件与跨应用长程任务训练。游戏开发方面，腾讯与 IEG 开发者合作优化玩法逻辑、状态理解和资产处理，适配 UE、Unity、Godot 等引擎，并开始向多人联机开发扩展。

办公方面，Hy4 支持用户与模型实时协作编辑 Word、Excel、PPT；借助 WorkBuddy 企业微信套件，可连接聊天、邮件、文档、日程和会议信息，整理项目进度与待办。

Hy4 已在腾讯云、OpenRouter 上线，也可通过 CodeBuddy、WorkBuddy、元宝和 ima 体验。腾讯表示，API 维持 preview 版价格，模型权重与系统卡片计划后续发布，近期还将推出侧重推理速度与性价比的 Hy4 flash。

CodeBuddy 国内版与国际版同步接入 Hy4，11 月 4 日至 15 日 23:59 提供限量免费体验。免费与订阅用户的额度不同，超额后可消耗积分继续使用；图片、视频生成会切换至相应多模态模型，按正常规则消耗积分。

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微信开源 WeVisOne-VL 视觉模型

微信视觉团队介绍了已开源的 WeVisOne-VL，将物体检测、定位、计数、OCR、分割与抠图放进同一个视觉语言模型，并提供 2B、4B 两个版本。面对图中不存在的目标，模型可以直接返回 None。

团队在训练中专门核对「图里没有」的样本，同时训练误框与漏检两类问题；其自动标注流程累计处理超过 1 亿张图片、约 36 亿个目标框。模型还配有约 960 万参数的像素解码器，可直接输出分割掩码及透明度信息，无需另接 SAM 模型。

项目采用 Apache 2.0 许可，公开了模型权重、技术报告、教程、评测代码与抠图标注工具 Mask2Alpha，并提供网页 Demo。目前版本支持图片输入，既能在线试用，也能在本地部署。

阶跃 Step 5 Preview 接入 Qoder CN 全系产品

阶跃星辰 11 月 4 日宣布，Step 5 Preview 已接入 Qoder CN 全系产品，用户可在产品内选择该模型使用。

Qoder 是阿里巴巴推出的编程智能体平台，可通过自然语言执行软件开发、数据分析与内容创作任务。此次接入覆盖 Bug 修复、功能开发、代码重构，以及网页搭建、数据可视化和 3D 交互创作等场景。

阶跃星辰还将深度研究、信息检索和复杂任务的持续执行列为此次接入的使用场景。

中国微短剧走红海外，「duanju」成为专用称呼

据《科创板日报》报道，汉语拼音「duanju」已被海外百科网站收录，用来指代微短剧；相关词条近两年的浏览量明显增长。

中国团队的制作经验也随短剧应用走向海外。枫叶互动于 2022 年推出 ReelShort，在北美采用本土演员、编剧与摄制团队。该应用在 2023 年 11 月登上美国苹果应用商店娱乐榜首，截至今年 8 月累计下载超过 4.5 亿次。

枫叶互动加拿大制作人克丽—李·克勒格尔表示，爱情是最热门的题材，奇幻与青少年故事同样受欢迎。她认为，中国公司从选角、服化道素材库到每日拍摄排期，已形成运转高效的制作体系。

上汽奥迪「买一赠一」小字营销被立案，实际赠品为车模

据华商报大风新闻报道，上海市嘉定区市场监管局 11 月 3 日回复称，已就相关举报内容对上海上汽大众汽车销售有限公司立案处理。此前，上汽奥迪借郑钦文夺冠发布「AUDI 全系买一赠一」宣传，引发赠品及适用车型范围的争议。

该活动实际为购买指定汽车赠送 1:18 同款车模，适用范围是 AUDI 字母标旗下的 E5 和 E7X 两款纯电车型。上汽奥迪客服此前向记者解释，活动中的「全系」指字母标品牌。

10 月 19 日，上汽奥迪就宣传争议向大风新闻表示，已在第一时间优化海报的文字表达。此次披露的新进展是监管部门立案，调查对象为上海上汽大众汽车销售有限公司。

卫龙换帅，35 岁原 CFO 余风接任 CEO

据澎湃新闻报道，卫龙美味 11 月 3 日晚公告，原 CFO 余风获委任为 CEO 及联席副董事长，联合创始人刘福平辞任 CEO，并由副董事长转任联席副董事长。陈阳接任 CFO。

余风现年 35 岁，2011 年加入卫龙，先后担任研发、电商、市场和人力资源等岗位负责人，2025 年 9 月起任 CFO。他也是公司实控人刘卫平、刘福平的表弟。

新任 CFO 陈阳拥有超过 20 年财务管理及会计经验，曾在雀巢工作，之后担任徐福记 CFO。卫龙表示，刘福平将继续参与重大决策，在战略规划、业务发展和企业管治等领域发挥作用。

寿司郎联名《JOJO 的奇妙冒险》，11 月 9 日推出限定餐品与周边

寿司郎宣布与《JOJO 的奇妙冒险：星尘远征军》联名，活动将从 11 月 9 日开始。官方海报以空条承太郎一行与迪奥等角色为主题，将角色与替身元素放进餐品、旅行贴纸、亚克力杯垫和角色立牌设计中。

首批餐品包括售价 35 元的「THE WORLD！黄金虾天妇罗爆盛山」，附随机旅行贴纸；售价 30 元的「绿宝石水花！樱桃可露丽抹茶冰淇淋」，附随机亚克力杯垫。两类赠品各有 7 款，购买指定商品随机赠送，款式不可挑选。

11 月 19 日还将推出售价 65 元的「星尘旅途 命运羁绊 5 贯盛」拼盘，附亚克力角色立牌。限定餐品及赠品售完即止；活动覆盖全国参与门店，官方列出的部分门店不参与。

《塞尔达传说：时之笛》重制版开分 96，暂列今年最高

《塞尔达传说：时之笛》重制版媒体评测解禁。Metacritic 页面显示，Nintendo Switch 2 版媒体综合评分为 96 分，获得「普遍赞誉」评价，暂居 2026 年游戏评分榜首。

这部作品将于 11 月 5 日发售。故事围绕林克阻止盖侬多夫夺取三角力量、拯救海拉鲁展开。本次重制针对 Switch 2 从头构建，重新制作视觉画面，加入过场语音、扩充对白及交响乐配乐，并调整跳跃、冲刺和镜头操作。

页面收录的评测普遍肯定其保留原作冒险、探索与解谜体验，同时改善操作和呈现。玩家评分尚未开放。

《战神》费伊外传延期至明年 5 月 20 日

索尼圣莫尼卡工作室宣布，PS5 游戏 God of War Laufey 将从原定的明年 2 月延期至 2027 年 5 月 20 日发售。工作室表示，会利用额外时间完成打磨，把作品推向更好的状态。

这部《战神》系列新作首次让费伊担任主角。她将穿行于容纳多种神话体系中神祇的 Everywhen，战斗节奏也将回归系列早期更快的风格。奎托斯仍会在冒险中出现，开发团队此前表示，后续以奎托斯为主角的作品会与本作事件相联系。

东京电影节公布获奖名单，胡伶获最佳女演员

第 39 届东京国际电影节 11 月 4 日闭幕。胡伶凭《略知她一二》（The Night That Binds Us）获得最佳女演员，成田凌凭《男ともだち》获得最佳男演员。

本届最高奖东京大奖授予米尔乔·曼彻夫斯基执导的 Sister Brother Manhole Cover。影片聚焦北马其顿首都斯科普里边缘的一对贫困兄妹：他们靠偷卖铜像和井盖谋生，一场意外改变了两人的生活。

孙逊执导的《魔法星图》获得评委会特别奖，利桑德罗·阿隆索凭《两种自由》获得最佳导演。本届主竞赛共有 15 部作品参与评审，电影节收到来自 112 个国家和地区的 1892 部报名长片。

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就在刚刚，随着 iOS 27.3 开发者测试版更新，我们苦等两年多的苹果智能，终于向国内用户开放测试了！

从 2024 年 WWDC 首次亮相，到如今真正装进国行设备里，苹果这张画了两年的 AI 大饼，总算端到了我们面前。

更关键的是，苹果这次给国行版找了个不错的本土搭档：千问。

这次的国行苹果智能，由苹果自研模型与阿里千问共同撑起底座。诸如照片消除、基础润色这类功能直接在端侧运行；而一旦遇到复杂任务，系统则会通过 Siri、写作工具和视觉智能去调用千问的云端能力。

至于哪些 iPhone 能用、国行与海外版有何区别，以及 Apple 账号和地区限制等问题，我们此前已经做过详细梳理，感兴趣的朋友可以移步阅读刚刚，国行 Apple 智能官宣，但满血 SiriAI 还得等。

等了这么久，国行 Apple 智能到底实际表现怎么样？

在正式看体验之前，如果你手里正好有受支持的机型，也想第一时间尝鲜国行 Apple 智能，可以通过以下步骤获取这次的开发者测试版：

先在 App Store 搜索并下载官方的「Apple Developer」应用，在账户栏登录自己的 Apple ID；稍等片刻后，打开系统的「设置 – 通用 – 软件更新」，就能在「Beta 版更新」里刷出最新的 iOS 27 Developer Beta 了。

毕竟是首版开发者测试固件，系统里不可避免地存在一些 Bug ，如果你手里只有一台日常高频使用的主力机，建议等到 12 月正式版发布后再稳妥上车。

Siri、修图、翻译好用吗？

本次系统更新的包体巨大，足足有 12GB，升级前请务必为手机留出足够大的存储空间。

且由于国行 AI 大量能力依赖端侧模型运行，需要建立新的资料检索，因此在刚上手的当下，存在一些稳定性问题，譬如相册里的自然语言搜索、回忆影片，以及锁屏的通知总结等功能都需要等待索引完成，可能需要等待一到两天才能能正常使用。

接下来，挑几个重点功能为大家实测一下：

全新 Siri

打头阵的，当然是 Siri。告别了那个只会设闹钟、查天气，稍微问深一点就甩给你几个网页链接的「人工智障」，换上跑马灯新皮肤的 Siri，终于支持双击屏幕底部横条，直接打字交互了。

实测下来，如果你只是问点简单的日常问题，或者直白地下达基础设置指令，它能直接搞定。但只要你稍微绕个弯，Siri 仍然是会蒙圈。

至于一句话塞两个任务、或者更深层的复杂系统调度，它依然无能为力——就系统控制力而言，它骨子里还是以前那个大家熟悉的 Siri。

那遇到更复杂的长难任务呢？我们直接丢给它一个写攻略的需求：「我下个月想去九寨沟玩四天，帮我安排一份旅游攻略。」

面对这种超出自身能力范围的问题，国行版 Siri 会弹窗询问你是否同意调用千问，并提示需要登录千问账号（如果你在这里选择拒绝调用，Siri 会干脆利落地直接放弃回答。）

在点击同意调用之后，大概 7、8 秒之后就会生成答案。单看生成速度确实不慢，但细看内容就有点露怯了。它给出的所谓四日攻略，不论是住宿建议还是景点安排都写得极其简略，信息密度很低，顶多只能算是一个非常初步的大纲预览，实际效果是远不如在千问 app 里直接提问的。

图片消除

相比依然有些木讷的 Siri，照片 App 里的「消除」功能感知要直接得多，这项能力调用的是苹果的端侧模型。

实测下来，苹果智能的消除功能表现还是挺可圈可点的。

具体来说，如果画面里要抹掉的主体离镜头比较远、轮廓清晰，而且周围背景比较干净，消除的效果非常干净利落，而且画质损失很小，单张照片的体积大概只会减少 0.2MB 左右。

可一旦你要求删除的主体比较复杂——比如我们测试图中大面积的草地和鹅卵石路面，就比较容易翻车。消除完之后，被涂抹的区域会留下一块分辨率极低的模糊色块，跟周围原本清晰的画质格格不入。

实时翻译

另一个体验下来能打好评的功能，是 Apple 智能的「实时翻译」。

这项能力同样依赖于端侧模型，初次使用时需要下载对应翻译语言的语言包，每个大概在 2GB 左右。

苹果把这项能力塞进了信息、电话、FaceTime 等应用里，甚至连接 AirPods 时，还能实现「边聊边译」。

实测下来，实时翻译功能在日常口语对话时表现让人惊喜，它的反应速度很快，延迟不到 1 秒，准确率也还不错，足够支撑你和老外顺畅交流。

写作工具

在任意可以进行文本输入的地方，选中文字，就能调用写作工具进行改写、校对、总结，写作工具绝对是打工人最容易用上的功能。但对于国行版本，我们更关心的是，这套从海外引进的 AI 写作工具，会不会在中文语境里「水土不服」？

比如一段比较生硬的催稿消息：「你们之前说周五交方案，现在已经周一了，为什么还没发过来？请尽快处理。」用写作工具尝试改写，哪怕我们特意切到了最温和的「友好」模式，改出来的句子还是会有一板一眼的感觉。以及包括更多的摘要、要点等功能，都跟大部分的 ChatBot 的水平类似。

不过在调用的便捷度上，苹果倒是发挥了系统级的优势。实测只要是有文字输入框的地方——不管是系统自带的备忘录，还是微信、飞书、钉钉这类第三方应用，都能轻松的去调用，还是比较方便的。

视觉智能

苹果这次还把识别能力搬到了现实世界——视觉智能，长按「相机控制」按键就能激活，主要有两种交互入口：「询问」和「搜索」。

左边的「询问」接入了阿里千问的能力，本意是让你直接针对眼前的物品提问，比如拍一下护肤品，顺便问问它的核心成分和用途。

右边的「搜索」则接近我们熟悉的「以图搜图」，默认使用的是百度的视觉模型，可以快速检索到百度上能搜到的同类图片。

但我们在测试时发现了一个惊喜点：除了百度识图以外，许多 app 通过接入对应的 API 接口，也能提供类似的功能。

譬如在手机里安装了得物，它就出现在了可选的搜索服务列表中，并检索到得物里在售的类似物品；甚至连我手机里装的一款冷门和弦查询应用 Guitar Wiz，也出现在了可选的搜索服务列表中，可以用于查询和弦。

不难推测，苹果大概率为第三方应用开放了对应的 API 接口——只要开发者做过适配，用户手机里装了对应的 App，就能直接通过视觉智能调起它的搜索能力。我们很期待淘宝、小红书等应用接入后的表现。

除了以上 AI 能力之外，国行 AI 还支持智慧表情（Genmoji）功能，在聊天斗图的时候，可以方便地做点表情包：

幽默。

苹果离真正的智能，还有多远

把国行 Apple 智能的首批功能挨个摸了一遍后，平时关注苹果的朋友心里应该都有数——说白了，这就是 2024 年海外最早推送的「初版」 Apple Intelligence，并非苹果最新的手机 AI 解决方案。

事实上，在 iOS 27.3 的海外测试版中，SiriAI 已经支持繁体中文，并且能力上有了进一步的升级，愈发有成熟的趋势。

对比之下，刚刚更新的国行苹果智能多少显得有些不够「智能」。

但，这依然是里程碑式的进步。

苦等了两年多，中国用户的 iPhone 总算是把这块缺失已久的系统级 AI 拼图给补上了。更何况对绝大多数普通人来说，大家本来也没指望手机里突然蹦出个无所不能的科幻管家，无非是希望 Siri 别再像以前那样一问三不知，能用上像实时翻译、图片消除等好用的功能。

倘若细细追究，这台 iPhone 有没有因为 Apple 智能而发生什么「质变」？

显然没有。

目前的这批功能，本质上还是「AI +」的赋能思路——相册加上 AI，变成了照片消除；输入框加上 AI，变成了文字润色。在这里，AI 只是给原有应用打辅助的「外挂插件」，而不是手机的底层逻辑。

我们真正期待的，是 AI 能接管底层交互：当你对手机说一句「把朋友刚发的餐厅地址加进今晚日程，再看看从公司过去要多久」时，它能认出朋友、找到地址、写入日程，替你从头到尾把事情办妥。

其实苹果今年推出的新版 Siri AI，就是主打屏幕感知和情境理解，并具备一定的个人上下文管理能力。

即便如此，过去这段时间绝大多数用户，对 Apple Intelligence 乃至新版 Siri AI 的反馈也相当冷淡：

体验远没有宣传片里那么神。

爱范儿认为，造成这种落差的关键，还是在于长程行动能力与个人记忆管理。

手机，或许是每个人最亲近的电子设备，不仅能在后台长期记住你的生活轨迹——分辨出哪个是你的「朋友」，找到你的「公司」在哪，还能跨越权限去翻找聊天记录、调动日历和地图。

目前来看，苹果正在努力打通 Siri 与 iPhone 上的各个原生应用，使其数据得以流转，调度更加顺畅。

但我们的数字生活还高度绑在微信、美团、飞书这些三方 App 里，苹果就算把自家的备忘录和日历打通得再丝滑，只要进不去第三方应用的围墙，它对你的理解就是断层的。

平心而论，即便我们很快就能顺利用上国行版的新 Siri AI，短期内对我们的日常生活也不会有翻天覆地的影响。对于苹果而言，如何建立好个人上下文，让手机里的 AI 能够更好服务于人，依然是一件需要很长时间去沉淀的事情。

过去两年，我们很多发布会上看过太多眼花缭乱的「一句话点咖啡」演示，但真正把手机当主力机用上几个月就会发现，演示 Demo 里的惊艳，离每天日常使用的稳定可靠，中间还隔着十万八千里。

个人 AI 依然处于投入期，可却也是被所有人寄予厚望的「第二增长曲线」。

还是以苹果为例，尽管刚刚交出有史以来最好的财年财报，但仍面临巨大的挑战——

硬件利润正在被元器件涨价潮侵蚀，应用分成又被全球监管盯着不放，这时苹果的 AI 战略，既是守住硬件基本盘的防御塔，也是服务业务最顺理成章的增长点。

面对手握超过 25 亿台活跃设备、15 亿份付费订阅的庞大基本盘，苹果 AI 的商业价值不只是吸引消费者更新设备，也是用户多掏钱的理由。

在这次财报电话会上，苹果高管几乎把这套商业阳谋摆在了台面上。CFO Kevan Parekh 明确提到，AI 将通过自有服务与合作伙伴创造新的变现机会；新任 CEO John Ternus 更是直接剧透，未来像 Siri AI、高阶智能修图这类依赖云端大模型的功能，将会设置基础使用额度，重度用户需要付费购买更多额度的服务。

这也意味着，过去主要云端存储空间来吸引用户掏钱的 iCloud+，未来很可能会摇身一变，成为苹果兜售「云端算力与高阶智能」的订阅入口。苹果显然不打算只凭这一代产品的表现，来衡量这场长期投资的价值。

只不过，商业蓝图再性感，那也是苹果给华尔街讲的远期故事；回到我们自己手里这台 iPhone 上，眼下的预期还是不妨放平一些。

国行 Apple 智能的落地，说到底还是一次迟到的补课——它总算把中国用户缺失的那些 AI 基础功能给补上了。

至于什么时候才能用上那台真正的 AI Phone，无论苹果还是手机行业，或许还得再等等。

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销量数据每月都发，其中最受关注的无疑是刚刚过去的九月和十月。

这两个月一直是车市最重要的销售旺季，因此也被称为「金九银十」。在这段时间里，厂家往往会集中投放主力车型，推出冲量和返利政策；经销商则会抓住中秋和国庆假期带来的用车需求，加大促销力度。多重因素叠加，汽车销量通常会在这时迎来一波高峰。

但今年秋天，车市显得有些安静。

乘联会公布的最新数据印证了这种体感：今年 10 月全国乘用车零售 169.3 万辆，同比下降 25%；周度走势上，10 月各周日均零售同比跌幅都在 20% 以上。

这样的冷清并不是突然出现的，前两年超长期国债支持的报废更新，加上各省市密集的置换补贴，把原本属于今年甚至明年的购车需求提前释放了相当一部分。如今随着补贴效果逐步放缓，市场进入了政策平稳期。

汽车的价格体系同样经历了一个变化过程。

2023 年春季特斯拉带头降价，东风系跟进政企联合补贴，行业原有的价格标尺被打破。到了 2024 年初，比亚迪打出电比油低的旗号，主流混动轿车下沉至七到十万元区间，行业平均利润率一度回落至 4.5% 左右的低位。

当价格调整从年初延续到深秋，促销每个月都在搞，消费者就不必再特意等待金九银十，传统旺季的吸引力自然也就下降了。

最早感受到变化的是经销商。

今年，新车进销价格倒挂已经不止出现在豪华品牌的展厅里，而是蔓延到了大部分主流品牌。中国汽车流通协会数据显示，上半年全国超半数汽车经销商处于亏损状态，新车销售毛利普遍转负。

现在的问题不再是旺季能卖多少车，而是卖一辆车要亏多少钱。

一位华东地区的 4S 店销售主管在接受《第一财经》采访时坦言，以前全款提车的客户最受欢迎，现在客户提出全款买现车，销售人员反而很为难。厂家指导价早已失守，他们每卖出一辆裸车就要承担两万多元的亏损。

他表示，店里目前只能尽量劝导客户选择长达五年的分期还款方案。在银行高达百分之十以上的「高息高返」政策下，一笔十余万元的车贷能带来上万元佣金，再算上随之捆绑的店内保险返点与综合服务费，门店才能勉强补上卖车产生的差价亏损。

当门店业务重心转向金融服务，经销商原本承担的「蓄水池」作用随之减弱，无力再替车企垫资备库，消费者又在持续降价预期中拉长比价周期，过去依靠旺季集中冲量的玩法越来越难以为继。

卷死合资，并非胜利

渠道的收缩，很快传导到了生产端。就在昨天，沈阳华晨宝马工厂传出人员优化消息。

据量子位 ROBO 报道，这次人员优化涉及约 1800 人，约占华晨宝马总员工的10%。

一位在沈阳工厂流水线工作的 P 岗工人回忆，许多工人口头收到的通知是从 11 月 2 日起等待电话，接到通知的人办理离职，其余人继续上班。

办公室序列的 G 岗员工同样受到影响。一位员工透露，部门里合同即将到期的同事，早在年初就收到三年期满不再续约的提醒，许多人只能提前找工作，其中甚至包括一位 57 岁的资深员工。

一份流出的赔偿方案显示，华晨宝马为这些员工提供了 N+5 的补偿，被裁员工在找到新工作前最长可领取两年失业金。

和北京奔驰去年的 N+11 比起来，宝马的赔偿方案似乎没那么引人瞩目，但不得不说，后者在国内制造业环境里已经算是清流了。

也有人将宝马在德国本土的做法拿来作对比。路透社与德国《商报》早前披露，宝马在德国针对部分白领岗位推出自愿离职方案，最高赔偿金达到 65 万欧元，折合人民币超 480 万元，数千个名额几天内便被申请完毕。

在人员调整这件事上，一些合资品牌靠着此前攒下的家底，还能给员工一份相对体面的离职补偿。相比之下，国内一些把 BBA 当作对手的品牌，做法就没那么透明了，有的甚至频繁通过法务手段处理离职纠纷。

满打满算，合资造车在国内也就走过了四十来年。对不少从业者来说，合资企业不只是一份工作，也意味着更稳定的福利和保障。如果合资品牌在竞争中进一步收缩，这些保障能否延续，也会成为新的问题。

产能利用率下降，只是问题的一面，整个行业赚钱也越来越难。乘联会数据显示，今年前 9 个月，汽车行业收入增长 2.6%，成本却增长 3.8%，利润同比下降 23%，销售利润率降至 3.3%，低于规模以上工业企业 5.68% 的平均水平。

9 月的数据更差。单月利润同比下降 68%，销售利润率进一步降至 1.4%，处于近 4 年来的低位。

利润变薄，车企只能把降本任务一层层传给零部件供应商。

晚点 LatePost 记录了一家核心底盘供应商高管的讲述，这位副总裁坦言，主机厂提出的年降指标已经接近极限，过去按年沟通的降本要求变成了按季度考核。

在一次闭门会议上，车企采购部门问他，能不能把某个连杆部件从铝合金改成双层冲压钢板，这样单件成本就能省下几十元。他当然清楚，材料一换，底盘质感和耐腐蚀性能都可能打折扣。但竞标的压力就摆在那里，完不成降本指标，下一季度的供货份额就可能被竞争对手拿走。

当降本压力落到车身底盘、防撞梁涂层和隔音隔热材料这些隐蔽环节，原本为产品质量留出的余量，也在被一点点压缩。

车越卷越快，消费者越买越慢

供应链不断压缩成本，也与新车研发节奏的变化有关。国内乘用车的研发周期已从过去的 36 个月以上，缩短到一年至一年半。硬件频繁调整，软件持续更新，汽车越来越像消费电子产品，一款车型的生命周期也随之改变。

研发节奏加快的同时，价格也在不断松动。宝马 i7 终端优惠超过了 30 万，奔驰 E 级在多地售价下探至 32 万元，雅阁、威兰达这些车型更是降到了 13 万元落地，自主品牌也在一轮轮改款和促销中不断调整价格。

从豪华品牌到主流家用车，价格都在频繁变化，消费者越来越难判断一辆车到底值多少钱。

同样发生变化的，还有市场上热销的车型。今年秋季，早期走红的 A00 级微型纯电车销量跌幅超过五成。

受成本和空间限制，这类车型很难兼顾驾控与被动安全，市场份额迅速被综合素质更全面的 A0 级与 A 级纯电家用车分走。与此同时，插电混动和增程车型还在不断蚕食传统燃油 SUV 的市场基盘。

价格和产品都在快速变化，消费者的购车心态自然也跟着变了。买车越来越像买手机，刚提车就可能遇到配置更高、价格更低的新款，早买早享受渐渐变成了晚买享折扣，「金九银十」的促销想要打动他们，也就变得越来越难。

车市的天花板，可能比我们想的更低

比起消费者越来越深的观望情绪，车企真正要面对的现实，是国内汽车市场的容量上限。

行业常用千人汽车保有量来判断市场潜力——美国超过 800 辆，欧洲和日本在 500 至 600 辆之间，国内目前约为 260 辆。

单看这个数字，国内市场似乎还有成倍增长的空间。但不同国家的汽车保有量，并不能脱离城市形态和地理条件直接比较。中国人口和经济活动高度集中在胡焕庸线以东，居民又大多住在高密度集合住宅里，与北美低密度郊区的独栋住宅截然不同。

随着全国机动车保有量来到 3.6 亿辆，一线和新一线城市所承受的道路和车位压力也越来越大。

多所交通科研机构的模型显示，受自然条件和城市结构限制，中国千人汽车保有量的合理饱和水平在 300 至 350 辆之间。如果按这个区间计算，国内车市距离增长上限已经不远。

依靠新增需求扩张的模式正在走向终点，车企不得不转向存量争夺，一家工厂想要提高产量，往往就要从竞争对手手中抢走市场。这种从增量竞争转向存量竞争的过程，十年前的中国智能手机行业已经经历过。

2014 年前后，国内手机市场活跃着数十个品牌，除了华为和小米，酷派、金立、魅族、锤子等厂商也都参与其中。随着芯片、屏幕等供应链日趋标准化，各品牌陷入价格和配置内卷。大批腰部品牌退场后，市场才形成如今的华米 OV 与苹果并存的格局。

等到硬件足以满足日常需求，创新又逐渐转向机身材质、屏幕折痕和影像风格等细节，消费者的换机周期也从早期的一年延长到三年以上。

智能手机行业的变化，对今天的智能汽车很有参照意义。主流芯片、大屏和辅助驾驶逐渐成为标配，车企越来越依赖配置堆叠，用户对参数却在慢慢脱敏，换车热情也随之下降。

如果再把时间往前拉一百年，美国汽车工业也留下过相似的经验。

20 世纪 20 年代，福特通过流水线作业，将 T 型车售价从 800 多美元降至 260 美元左右，由此拉开了持续十余年的价格战。那场竞争加上随后到来的大萧条，让上百家中小车企相继消失，最终形成了底特律三大巨头的格局。

把这些经验放回今年的中国车市，金九银十的平淡也就不显得偶然了。

市场空间接近承载上限，产品更新越来越像消费电子，竞争则转向成本、现金流和长期工程能力。

传统旺季逐渐淡去，中国汽车工业正在告别依靠营销和资本快速扩张的阶段。接下来的竞争不会更轻松，决定胜负的因素，已经和过去不太一样了。

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你付钱调用的那个 AI，真的是商家承诺的那个模型吗？

比如，一个第三方平台声称接入了旗舰模型，后台却换成便宜的小模型、旧模型，光看回答的语气和质量，我们很难判断；又或者是同一道题目，官网能做出来，用中转站却卡住了。

不少通过第三方 API、聚合平台或中转服务调用模型的国内用户来说，这大概是经常需要面对的问题。

一个看起来简单的模型请求，背后需要经过「用户—中转站—上游服务商—模型」多个环节，只要其中一环缺少透明度，我们就很难确认自己买到的，是不是标价对应的模型。

Anthropic 近日发布的一项研究，试图把这个只能靠口碑、截图和体感争论的问题，变成一个可以数学验证的问题。

这套名为 FlashProve 的开源研究原型，可以为模型推理生成密码学证明。它尝试让服务商为模型的计算结果提供密码学证明，用户不用拿到模型权重，也不用自己再跑一遍大模型，就能核验。

不公开模型，也能证明「你就是你」

除了使用模型厂商官方的应用，和从官网调用 API 进行对话，我们能确认使用模型的情况。在大多数的 API 调用里，我们提交问题，服务器返回回答，模型世界上是跑在了远程的机器上，我们无法得知后台究竟进行了那些计算。

斯坦福大学的研究项目《Model Equality Testing》曾经就测试过 2024 年四款 Llama 模型的 31 个商业 API 端点，发现其中 11 个端点的输出分布，与 Meta 发布权重的参考分布存在统计差异。

同一个模型名字，有时候并不能对应同一种表现。即便在服务页面挂着的都是 Opus 5.5，但根本无法保证用户获得完全相同的模型。

有时候我们想着可以靠几个问题来鉴别模型，就像最近内测 Opus 5.5 一样，有网友说问他 2026 年 5 月，Karpathy 去了哪里，如果模型答不出他去了 Anthropic，那就是没有被测试到。

但靠这些问题来鉴别模型，还会遇到模型厂商自己路由的问题，往往很难直接定位原因。像是碰巧答错、参数不同、上下文没传完整，和后台换了模型，最后都可能表现成一句「怎么变笨了」、「这不是我想要的模型吧」。

FlashProve 的核心，是一种名为 zkSNARK 的零知识简洁证明技术。

首先，模型服务商为权重生成一个「承诺」，它类似一组密码学指纹，能够唯一锁定特定权重，却不会公开权重本身。

随后，服务商针对给定的输入与待检查输出，生成一份证明，核验这些输出是否符合事先约定的模型计算。用户拿到模型承诺、提示词、回答和证明文件，就可以在自己的电脑上检查：这套被锁定的权重处理这段输入时，是否确实会产生这些输出。

如果中转站偷偷换了一套模型，或者有人修改了输出，证明便无法与原来的模型承诺对应。

这里用到的零知识证明也很重要，目的是为了让验证者在确认计算结果时，却不会因此获得模型权重、中间计算值，以及 MoE 模型在各层调用了哪些专家。

这也解释了它为什么比「让 AI 自报家门」可靠，回答里写了什么模型名字，不再充当身份证明，检查的是输出与指定权重之间的计算关系。

一台笔记本就能核验

过去，为大模型生成零知识证明的最大障碍是成本，证明过程可能比普通推理慢上几个数量级，证明文件也可能非常大。

Anthropic 使用公开 4-bit 权重的 Llama 4 Maverick 进行实验。这是一个拥有 4000 亿参数的混合专家模型，每个 token 实际激活约 170 亿参数。根据 Anthropic 公布的数据：

• 单张 H100 生成证明的吞吐量约为 110 tokens/秒；

• 每个 1,024-token 请求的证明约为 19 MB；

• 验证不需要 GPU，在 24 线程 CPU 上约需 17 秒，单线程约需 21 秒；

• 模型权重的初始承诺只需生成一次，耗时约 39 分钟。

不过这里的 110 tokens/秒是证明生成速度，不是用户聊天时的模型输出速度。证明依然昂贵，在 Anthropic 的对比条件下，其 GPU 时间约为普通 vLLM 推理的 70～95 倍。

即便不是免费，但这套方案，以及把一种过去近乎难以承受的验证方式，推进到了开始具有实际想象空间的阶段。

但解释不了「降智」

对于中转站用户，这项技术最直接的吸引力，当然是识别模型替换。但这里有一个关键前提，是我们必须提前知道正品模型的承诺是什么。

如果中转站拿出一份有效证明，却只能证明回答来自它自己选择的模型 B，而用户无法确认模型 B 与自己购买的模型 A 是否相同，那么这份证明仍然解决不了身份问题。

真正有效的使用方式，应当是由模型厂商、可信机构或公开透明的登记系统发布模型承诺，用户验证时固定检查这个预期指纹。在这个前提下，FlashProve 才能从「某次计算确实发生过」，升级为「我们购买的那次计算确实发生过」。

而在社交媒体上，网友们对这项技术更多的评论就是「如果这能最终终结那些 他们是不是悄悄削弱了模型 的帖子，那就太好了。」

毕竟对我们来说，最想要的结果一定是，「你们不要再吵了，把证明拿出来就好了。」

但即使权重身份已经确认，「降智」也还有其他可能。

模型权重没有变化，并不意味着服务完全没有变化。系统提示词、安全策略、上下文截断、检索内容、量化方式和解码参数，都可能影响最终体验。要排查这些问题，需要明确每项条件是否也被核验覆盖。一个绑定权重的证明，不能自动回答所有产品层面的问题。

Kimi 团队在介绍 Kimi Vendor Verifier 时就提到，自 K2 Thinking 发布后，他们收到了社区关于跑分异常的反馈，调查确认，其中相当一部分案例来自解码参数误用。团队随后在 Thinking 模式约束相关参数，并检查思考内容是否被正确传回。

要让商家拿证明，还得先有人愿意出

尽管距离消费级普及仍有距离，这项技术展示的方向已经足够重要。

Anthropic 这次同时公开了代码、技术报告和 Lean 形式化证明。按照技术博客的介绍，Claude 参与了系统构建和优化，协议文档与部分代码也由 AI 生成。

对于中转服务，实际接入还需要上游参与。模型厂商或持有权重的运营方要建立可信的模型承诺、生成证明，中转平台再把相关内容交给用户。

但如果服务商将来能够持续提供这类证明，我们投诉「你是不是换了模型」，就有机会得到一份可以自己检查的答复。

对模型厂商而言，它也可以帮助发现被入侵的推理服务器，确认实际运行的权重是否经过授权。

对评测机构和监管方而言，它则可能用于确认接受测试的模型与正式提供服务的模型是否一致，或者检查服务商是否使用了未经批准的模型。

当然，所有这些应用都还需要更低的证明成本、更长的上下文支持、覆盖真实推理配置，以及一套可信的模型承诺发布机制。

FlashProve 不会立刻终结网上那些「他们是不是悄悄削弱了模型」的帖子。即使未来权重可以验证，人们仍然可以继续争论系统提示词、解码策略和产品设计是否发生了变化。

但至少，对于模型有没有被掉包这件事，我们有机会从过去靠几个问题猜测、凭感觉争论，变成拿出一份证明，直接验证。

毕竟，我们花钱购买了指定模型的服务，确认自己收到的确实是它，本来就不应该是一件需要靠猜的事情。

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2024 年 8 月 30 日，意大利蒙扎赛道正在进行比赛周的第一节自由练习赛。

这是安德烈亚·基米·安东内利人生中第一次进入 F1 正式周末的练习赛，五天前，他才刚刚过完自己 18 岁的生日。

早在 2 月，当时还身处梅赛德斯的汉密尔顿就已经宣布将在年底转投法拉利。而车队领队托托·沃尔夫正准备借着这一次练习赛的亮相，对外官宣这个连驾照都还没考下来的高中生，将会成为明年梅赛德斯-AMG F1 车队的正式车手。

安东内利当然也想在家乡车迷面前证明自己配得上这个位置。出场第一圈，他就开着梅赛德斯 W15 赛车刷出了全场最快计时段。

但仅仅 10 分钟后，在著名的帕拉波利卡弯，伴随着高达 52G 的撞击力，安东内利的第一次练习赛止步在了轮胎墙上。

外界显然对梅赛德斯提拔一个高中生有不小的质疑。

前 F1 车队老板埃迪·乔丹就表示：

「我们早就说过，梅赛德斯的压力对基米来说太沉重了，结果恰恰就是这样。他现在不属于梅赛德斯，他应该先去别的地方练上一年。」

作为对手的红牛顾问马尔科也说：

「第一次开 F1 就在主场背负这么大的压力，这对安东内利来说也许太多了。」

但仅仅 26 个月后，2026 年 11 月 1 日，在墨西哥城罗德里格斯兄弟赛道，安东内利成功加冕，提前 4 站锁定了 2026 赛季车手世界冠军，这一天，安东内利 20 岁零 68 天。

安东内利打破了维特尔保持了 16 年的纪录，成为 F1 历史上有史以来最年轻的世界冠军。同时，他也成为了继 1953 年的阿尔贝托·阿斯卡里之后，整整 73 年来第一位夺得 F1 世界冠军的意大利车手。

回望首秀上墙的狼狈和彼时铺天盖地的质疑声，安东内利这一路走来绝非一帆风顺的爽文。

从 18 岁被推上风口浪尖，被指责拔苗助长。到新秀赛季在心理阴影中迷失，再到 20 岁以绝对统治力登顶，他的两年 F1 生涯宛如一场过山车。

梅赛德斯的十年豪赌

在首秀即撞车之后，安东内利的第一个新秀赛季经历过一段漫长而窒息的低谷。

与其他大多数年轻车手先在小车队「练级」不同，安东内利一上来就「开上了大奔」，准确来说，是七冠王汉密尔顿留下的大奔。

为了让他上位，沃尔夫力排众议，让他在 2024 年直接跳过 F3 升入 F2，又在蒙扎撞车的第二天，顶着全围场的质疑直接官宣了他的 2025 正赛合同。

沃尔夫之所以如此执拗，是因为他希望得到下一位年轻的「天才车手」。

2014 年，沃尔夫曾有机会签下当时只有 17 岁的维斯塔潘，却因为梅赛德斯没有空余的正赛席位，被红牛车队用直接上 F1的承诺截胡。

眼睁睁看着维斯塔潘在红牛建立四冠王朝，沃尔夫多少有些悔不当初。2018 年，当 11 岁的安东内利在意大利横扫少年组比赛时，梅赛德斯青训营便用一纸长约锁死了这位未来之星。

而不少关注围场的车迷也将这段故事戏称为「自研维斯塔潘」。

但被推上神坛的速度太快，代价也来得同样剧烈。

进入 2025 新秀赛季后，尽管前期安东内利表现不错，在揭幕战澳大利亚站从第 16 位追到第 4、又在加拿大站首次登上领奖台，但到了赛季中段的欧洲背靠背赛程，安东内利经验不足的问题还是被暴露出来。

许多人都认为梅赛德斯拔苗助长，毁掉了一位年轻车手。

但实际上，在聚光灯背后，梅赛德斯内部还是给了安东内利足够的试错与成长空间。

和这位年轻人一样，梅赛德斯同样需要顶住外部的压力，甚至需要用更坚定的姿态为安东内利撑腰，才有可能把他送到更高的高度。

「我们在车队内部聊过，蒙扎那次撞墙，确实让他后来面对比赛周末时带着一种异样的谨慎。」梅赛德斯技术总监詹姆斯·艾利森说。因为害怕再次犯错，安东内利在需要压榨极限的排位赛里下意识地保留了余地。

车队工程团队不断地向安东内利传达，要他完全信任自己的天赋，不要被犯错的恐惧束缚，他完全可以比自己想象的更大胆地去压榨赛车极限。

托托·沃尔夫则在媒体面前挑明了梅赛德斯的态度：

「我们早就做好了准备给他一整年去犯错交学费。这中间一定会有让我们急得抓狂的时刻，也会有天才闪光的瞬间，但这就是成长的代价。」

逐渐卸下包袱的安东内利在 2025 赛季末段迎来反弹，接连在拉斯维加斯和巴西登上领奖台，最终以 150 分、年度第 7 名结束了新秀赛季。

当然了，年度第 7 名对梅赛德斯车队来说并不算一个很好的成绩，但很少有人想到，在2026 年新规的变化下，安东内利交的学费会换来一场彻底的爆发。

「最难开的车」，成全了安东内利

安东内利能在 2026 年完成统治，和今年 F1 赛场上引发众怒的技术大洗牌也有关系。

2026 年是 F1 近十几年来规则变动最剧烈的一年。

国际汽联取消了复杂的 MGU-H，同时将 MGU-K 的电机功率暴涨三倍至 350kW，内燃机与电能的动力输出比例来到了近似 50:50，并引入了全新的主动空气动力学系统。

简而言之，2026 年的 F1 赛车是一台比以往更加标准的混动车。

新车拥有更加强大的电驱推力，但电量的回收与释放额度却给车手们带来了一场驾驶噩梦：赛车在长直道末端极易遭遇电量枯竭，即便在全油门的情况下依然会进行能量回收。

在 2026 的规则下，赛车什么时候动能回收，什么时候释放马力，都由预设的软件进行映射。

在传统的 F1 逻辑里，排位赛飞驰圈意味着车手要把油门焊死、把刹车推到最晚。但在 2026 年的赛车里，为了保证下一段直道还有电可用，车手需要违背本能松开油门滑行，或者在直道中降档来维持转速。

从巴林季前测试开始，围场里的传奇老将们就对新规怨声载道。

维斯塔潘是批评声音最猛烈的一个，他公开炮轰 2026 规则是「反赛车」，嘲讽新车开起来像打了激素的电动方程式，汉密尔顿同样直言新规「复杂得荒谬」。

连安东内利的队友，原本被视为梅赛德斯今年争冠头牌的乔治·拉塞尔，也在揭幕战澳大利亚站的排位赛里因为大段滑行攒电而显得极不适应。

老将们之所以痛苦，一部分原因是因为过锤炼出的机械本能，在新规面前并不适用。

但年轻车手们的适应能力显然更高一些，也包括安东内利。20 岁的安东内利，是从小泡在高精度模拟器和复杂数据遥测里长大的「软件原住民」。

他把驾驶 2026 梅赛德斯 W17 赛车形容为在三百公里时速下下国际象棋。

在梅赛德斯极其强大的 2026 款动力单元加持下，安东内利展现出了惊人的适应力。赛季前 6 站比赛，他在中国、日本、迈阿密、加拿大和摩纳哥狂揽 5 个分站冠军。

相比之下，更有经验的队友拉塞尔虽然全年也拿下了 3 个分站冠军，却屡屡受困于车队沟通问题和偶发失误，最终在积分榜上被安东内利甩开了整整 130 分。

意大利的英雄

整个 2026 赛季最能证明安东内利统治力的一场比赛，依然发生在意大利蒙扎。

今年 9 月的意大利大奖赛，梅赛德斯为了确保争冠冲刺阶段的引擎可靠性，选择让安东内利在主场战略性启用新动力单元并接受罚退，从第 19 位发车。

两年前，他在这里首秀，只开了 2 圈就撞碎了赛车。两年后，他在漫天挥舞旗帜的意大利车迷面前，一路超越 18 台赛车，拿下了分站冠军，成为 60 年来首位在蒙扎主场夺冠的意大利人。

算上墨西哥站的季军，安东内利在前 19 站比赛里交出了 9 个分站冠军、7 个杆位、17 次登上领奖台的统治级成绩单，以 380 分提前终结了本赛季的车手总冠军悬念。

对于意大利赛车界来说，他们终于等来了一位冠军。

过去 73 年里，这个拥有法拉利、拥有蒙扎和伊莫拉、拥有全世界最狂热车迷的国度，始终没能再等来一位本土世界冠军。

最终打破魔咒的，是一个出生在法拉利大本营旁边的博洛尼亚，名字里的「Kimi」致敬了法拉利传奇莱科宁，却穿着德国梅赛德斯赛服登顶的 20 岁年轻人。

但这丝毫没有妨碍整个意大利陷入狂欢。

夺冠当天，他的家乡博洛尼亚市政府便宣布，将授予安东内利象征城市最高荣誉的金海神奖章。

据意大利《晚邮报》报道，为了纪念这场跨越 73 年的加冕，意大利国家造币厂已经计划在年度钱币收藏系列中，专门为安东内利铸造发行一枚官方特别版纪念币。

巧合的是，在意大利现行流通的 2 欧分硬币背面，原本就印着都灵地标「安东内利尖塔」——那是 19 世纪建筑师亚历山德罗·安东内利留下的杰作。

而从现在开始，意大利的钱币上要印上第二个「安东内利」了。

祝贺基米·安东内利，F1 历史上最年轻的世界冠军。

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吉利发布了一台「新能源车」，准确来说，是一台甲醇能源车。

11 月 3 日晚，吉利银河星耀 6 EF 甲醇电混版在沈阳正式上市，吉利将其定义为全球首款量产甲醇电混家轿。

新车共推出 3 款配置，在 11 月 30 日前下订，可叠加 2000 元加醇补贴与 8000 元置换补贴，具体价格为：

• 130km 豪华版 EF：限时焕新价 7.68 万元

• 230km 尊贵版 EF：限时焕新价 8.68 万元

• 230km 旗舰版 EF：限时焕新价 9.68 万元

在纯电与常规插混已经略显同质化的新能源市场里，吉利靠甲醇给大家「整了一个新活儿」。

2026 年的「新能源车」

说实话，大多数人对甲醇能源并没有一个很清晰的概念。

作为一种液体燃料，甲醇在常温常压下就能像汽油一样直接加注和储存，燃烧产物主要是二氧化碳和水，排放比传统汽柴油更清洁，每升不到 3 元的价格也实惠得多。

但过去这种能源之所以没能在乘用车市场真正推广开，很大程度上是因为甲醇自带一定腐蚀性，且长期面临着冬季低温启动难、发动机零部件容易腐蚀磨损等工程难题。

而按照吉利的说法，这次上市的新车用上了全新开发的全车型耐醇防腐材料体系、甲醇专用燃料添加剂与专用润滑油，并配合高压直喷与高能点火技术，针对这些痛点完成了量产攻关。

银河星耀 6 EF 甲醇电混版搭载了一台 1.5L 甲醇专用四缸发动机，配合 P1+P3 双电机、11 合 1 单挡 DHT 电驱变速器组成插电混动系统，前置驱动电机的峰值功率为 140kW，峰值扭矩为 240N·m。

和此前吉利推出的早期帝豪甲醇车不同，银河星耀 6 EF 甲醇电混版不再需要靠「M100 纯甲醇直燃 + 小容量汽油副油箱」的方案来解决冬季冷启动问题。

借助 350bar 甲醇缸内直喷与吉利称为 PHI 的预压高能点火技术，这台发动机在接近 -40℃ 的低温环境下，依然可以纯靠甲醇完成一次稳定冷启动，无需先烧汽油预热再切换燃料。

在取消了独立的汽油副油箱逻辑后，全车只保留一个 70L 的单油箱，支持甲醇与汽油在同一个油箱内以 0—100% 的任意比例混合加注。

车内的燃料浓度识别传感器可以快速识别出油箱里的醇油配比，并自动调整喷油与点火策略，换加不同燃料时既不需要清洗油箱，也不需要按照固定的加注顺序，实现了真正意义上的「可醇、可电、可油」。

既然以甲醇作为能源，那这台车自然也有对应的「醇耗」。

银河星耀 6 EF 甲醇电混版的 CLTC 馈电醇耗为 6.7L/100km，如果按照目前每升 2.98 元左右的甲醇零售价折算，馈电状态下的每公里燃料成本大约只有 0.2 元。

续航与补能方面，新车搭载 17kWh 和 28.3kWh 两档神盾金砖磷酸铁锂电池，对应的 CLTC 纯电续航分别为 130km 和 230km，支持 78kW 直流快充。

在满醇满电状态下，CLTC 综合续航约为 1250km，而如果全部加注汽油，满油满电的综合续航则可以达到 1880km。

除了能源介质不同，银河星耀 6 EF 甲醇电混版依然是一台非常正常的家用轿车。它的长宽高分别为 4806/1886/1490mm，轴距达到 2756mm，后备厢容积为 609L。

在车内，吉利为这台新车配备了 7nm 龍鹰一号车规芯片与 Flyme Auto 2 智能座舱系统，接入了 DeepSeek 大模型助手，并支持 Flyme Link、HUAWEI HiCar 和 Carlink 手车互联。

银河星耀 6 EF 甲醇电混版提供冬日暖棕与烟雨墨黛两套配色，高配车型提供前排座椅电动调节、通风与加热功能，并配备了 50W 手机无线快充与带透明底盘的 540° 全景影像。

而在辅助驾驶方面，高配车型搭载了千里浩瀚 H3 纯视觉方案，配备算力 128TOPS 的地平线征程 J6M 芯片，支持高速 NOA 与城市 NOA 领航辅助，能够覆盖大车避让、自动或拨杆变道以及自主上下匝道等场景。

甲醇新能源，吉利干了二十年

跳出这台车本身，中国其实并不缺甲醇。

目前中国的甲醇年产能已经达到约 1.1 亿吨的规模，年产量也接近 1 亿吨，稳居全球首位。但其中的绝大多数都供应给了化工行业，实际被用作燃料的甲醇大约只占一成左右。

相比传统的汽油和柴油，甲醇燃烧后的主要产物是二氧化碳和水，在排放物控制上天生更干净，相较于柴油车，甲醇燃料的颗粒物排放可降低 98%，一氧化碳降低 88%，氮氧化物降低 82%。而且作为车用燃料，每升不到 3 元的甲醇在价格上也比 92 号汽油便宜得多。

不过在终端市场里，甲醇汽车目前依然是一个高度集中于特定区域和特定用途的小众物种。

按照进入国家公告的原厂车口径统计，全国甲醇汽车保有量大约在 6 万～8 万辆之间，其中商用车占了九成以上，乘用车占比仅约 8%。

在地域分布上，山西、陕西、贵州三省合计占到了全国保有量的七成以上，黑龙江、天津、甘肃则是近年来的重点推广区域。

在这条赛道上，吉利几乎是唯一一个深耕了二十多年的核心玩家。

在商用车领域，吉利旗下的远程新能源商用车已经推出了远程星瀚 H 甲醇重卡、星智 H8M 甲醇增程轻卡等产品，而在乘用车领域，市面上更是几乎只有吉利一家在坚持量产。

早期吉利曾推出过帝豪 M100 甲醇出租车，在贵州推广了超过 1.7 万台，不过当时那批车型还需要配备一个小容量的汽油副油箱来解决低温启动问题。

到了 2022 年，吉利带来了官方称为全球首款甲醇混动轿车的第 4 代帝豪醇电混动。而走到今天，技术迭代到了第五代，接棒的便成了这台插混架构的银河星耀 6 EF。

为了把车卖出去，吉利自己也在同步兴建甲醇加注站。

目前全国各类甲醇加注站大约有 1400 座，其中吉利旗下的「远醇」加注站占到了 1228 座，按照吉利的规划，这一数字计划在 2027 年底扩充至 4000 座。

当然了，相比全国总数超过十万座的加油站，即便建成 4000 座甲醇加注站，在密度上还是「差点意思」。

目前甲醇加注站的分布有着非常明显的区域性特征，山西、陕西、贵州三省的站点密度最高，黑龙江、天津、甘肃等省市正在重点铺开，而南方大多数城市至今仍未覆盖。

好在相比此前的历代甲醇车型，银河星耀 6 EF 甲醇电混版最大的优势，在于它把纯电续航做到了最高 230km，同时还能在同一个油箱里毫无顾忌地加注普通汽油。

也就是说，你可以在日常把它当作一台常规的燃油插混车来开，而如果见到了甲醇加注站，你也可以加注两块多一升的甲醇来进一步节省开销。

不用被单一燃料绑架，让这台甲醇车的泛用性提高了不止一点。

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经常玩 3D 打印的朋友都知道，打一个彩色模型，旁边一不小心就会堆出一座比模型本身还重的废料山。

单喷嘴机器每次换色，都必须把上一种耗材抽出来、送进新耗材，并反复挤出冲洗喷嘴。颜色换得越勤，等待的时间和排出的塑料垃圾就越感人。

昨晚，拓竹就为这个问题给出了一个堪称「力大飞砖」的解法：在机身里塞进整整 9 个可以自动切换的打印头。每个打印头独立送料、独立加热，机械换头只需 3.4 秒，最快 6 秒就能切到下一种材料继续打印。

给 3D 打印机装上 9 个头，省下废料其实还只是顺带的。更夸张的，是它能在一次打印里，同时对付不同粗细、不同软硬度，甚至不同打印精度的耗材。

拓竹这次端上来的机器，想做的不只是塑料模型，而是有软有硬、拿起来就能直接用的「产品」。

9 个头，轮流上

从最早的 X1 系列开始，拓竹的 AMS 自动供料系统大幅降低了多色打印门槛。但所有耗材最终还是得共用同一个喷嘴，换一次颜色就得退料、进料再挤出一大坨废料去冲洗。

正如开头提到的那个场景，颜色越多，换料越频繁，等待的时间和浪费的塑料也就越让人头疼。去年的 H2C 尝试用 Vortek 切换热端，而到了 H3C，拓竹索性把整个打印头都做成了独立模块。

H3C 搭载的 Swaptek 多头闪切系统，把每个打印头都做成了自带进料通道、加热器和硬化钢喷嘴的独立模块。需要换材料时，机器只要把手头的打印头放回挂架，再换下一个接着打，免去了反复抽料退料的折腾。

为了减少等待时间，H3C 在打印过程中就会提前准备。当前打印头还在吐料时，下一个待命的打印头已经提前升温至工作温度，换头后几乎无需等待加热就能直接恢复打印。

机身内还设计了一套可升降对接挂架：换头时挂架下降与工具头对接锁定，打印时整体升起避让成型区域，保证了高频换头下的对齐精度。

这套组合拳下来，在打印多色复杂模型时效果立竿见影。

Tom’s Hardware 用它打印了一条八色蒸汽朋克龙。过去在传统单喷嘴机器上频繁换色，足足花了 37 小时 28 分钟，擦出 267g 废料；换到 H3C 上，时间直接缩到 24 小时以内，废料也降到了 68g。

除了省下的等待时间和耗材，最终打印出来的成品也非常精细。如果事先不告诉你，你甚至很难联想到这是一件 3D 打印出来的东西。

要是觉得 9 个头还不够折腾，1 号打印头最多还能外接 4 台 AMS（自动供料系统），一口气把颜色拉满到 24 色。而且前几代老款 AMS 全都兼容，手头有现成设备的老玩家直接接上就能用，不用重新花钱换新。

软的、硬的都能打

想用 3D 打印做一双能穿的鞋，或者一个带防滑握把的工具，过去是个相当折磨人的活。

鞋底要软弹，鞋面要支撑；握把要防滑橡胶，骨架得是坚硬塑料。因为不同材料没法混打，创客们只能把零件拆开打，再拿出胶水手工粘合。

H3C 想解决的，就是让这种软硬结合的物品在机器里一次成型。

但要把橡胶一样软的材料稳定推过挤出机，难度不亚于用手去推一根煮熟的面条。像 Shore 75A 这种橡胶般的超软 TPU，用普通 1.75mm 细线进料时，稍微受阻就会在挤出机里打滑弯折，甚至缩成一团把喉管堵死。

拓竹的解法是把柔性耗材加粗到 2.85mm。线径做大后更耐推、不容易在半道弯折，搭配能动态调整夹持力的挤出机构，来避免软料进料卡死的毛病。

解决了超软胶的进料问题，就能直接成型以前很难打印的柔性大件。比如下面这个官方展示的束绳包，整只包体全由 TPU 75A 一体打印完成，既有足够的韧性与拉伸弹性，穿绳孔也能直接承受拉扯，取下来穿上绳子就能直接用。

除了刚性塑料与超软橡胶的混合，机械结构件也常常需要软硬结合的缓冲设计。不同部位在同一任务里无缝交接，材料间的层间粘合直接由高温熔融压合完成，远比打完后再拿胶水粘要牢固得多。

还有官方展示的这只腕表：细致的表盘、坚固耐摔的表壳，以及贴合手腕的柔软表带，全是由 H3C 在同一次任务里直接打印出来的。

搞定了极软的橡胶，天平另一端的「硬骨头」同样不好对付。碳纤尼龙、PC 这类硬核工程材料，打印时最怕受冷收缩导致翘曲开裂。H3C 靠着主动加温的密封腔体和耐磨的高温喷嘴，把工程件牢牢压在热床上成型。

还有像 TPU、PA 这类工程材料极易吸潮，一旦受潮，打印时就会拉丝、起气泡，影响构件强度。拓竹这次给机身顶部的 AMS 3H 料仓配了两个最高 85℃ 的烘干位，能在打印过程中持续烘料，保证工程件的成型质量。

加上超过 30 厘米见方的打印空间，做头盔外壳或机械构件这类大号功能件时，终于不用再把模型切碎分块打印、后期慢慢粘合了。

除了打印之外，这个多工具头系统还能换上画笔、割刀或压印头，在皮革、纸张上划线、切割甚至做冷烫金工艺，留给大伙的想象空间就更大了。

它很强，但不是给普通玩家准备的

最后来看看价格：拓竹 H3C 标准套装初上市价 16499 元，首发优惠叠加补贴后 13999 元起。如果选配工作站和净化器，总价甚至会奔着一万六千元以上去。

花一万多块钱买一台桌面 3D 打印机，在如今的市场里并不算便宜。

毕竟自动换头早就不是万元机的专利了，去年底快造 Snapmaker U1 用四个独立打印头实现了约 5 秒换头，首发价只要五千元左右；

今年闪铸推出的 Creator 5 系列四头机，起售价更是打到了四千多元。

不过话又说回来，要是把 H3C 当成一台能混打超软胶和工程塑料的微型打样机，其实它也颇有性价比——前提是你的工作流里，真的需要这种工业级的成型能力。

如果只是打打手办摆件、彩色模型，市面上两三千元的多色打印机就足够。

而对于需要高频做功能验证、软硬复合样件的专业创客、设计工作室和研发团队，H3C 是一个值得考虑的选项。

它省掉的拆件拼接麻烦、减少的报废率，以及大幅压缩的等待周期，其实就已经值回票价。

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AI 第一次跟着奥林匹克去非洲，干的第一件事居然是……打鼓？！

没有酷炫的算法参数科普，也不是搞数字化展览，在达喀尔青奥会的 Festival Site 现场，一套互动装置直接把鼓棒塞到了围观群众手里。

先跟着屏幕鼓上玩节奏游戏，抬头拍张照，几秒钟后，屏幕里就出现了自己穿着塞内加尔传统服饰的「数字分身」，跟着鼓点疯狂卡点。

还有小朋友不够展台高，要被大人抓住手，仰着头努力跟上敲打的节奏，人手里的鼓棒还没放下，就凑上前看生成出来的视频。

这套被围得水泄不通的装置叫 Alibaba Teranga Beat，可不是随便挑来凑热闹的道具。在塞内加尔，Sabar 鼓流淌在庆典、摔跤赛和街坊社交的血液里。Alibaba Teranga Beat 直接借用了「敲鼓、律动、围观合奏」这套当地人最熟悉的身体语言，这恰好对上了装置名字里的「Teranga」——塞内加尔文化里最引以为傲的热情与分享精神。

正在举办的 2026 年达喀尔夏季青年奥林匹克运动会，是奥运历史上第一次踏上非洲大陆，作为奥运会多年的合作伙伴，阿里巴巴带来了这样一套独特的互动装置，没有让当地人去适应一套冷冰冰的科技产品，而是反过来，让 AI 先去接住当地的文化节奏。

怎么让技术好玩到让人想凑过来、上手试一把，还能怎么让这些有用的技术留在当地？真正的本土化，从来不是换两张非洲壁纸、加个双语菜单那么简单，需要回答很多实实在在的问题。

不用背提示词，直接上手打鼓

一看到 Alibaba Teranga Beat 跟前，第一反应很难觉得这是一款「AI 产品」，倒是像一台让人看了手痒的街头节奏音游大机台。

实际上这也的确是音游的形式，握住鼓棒，照着面前的 Sabar 敲下，紧绷的鼓皮瞬间弹起回响，装置应声唤醒；再对着镜头定格一张表情，剩下的戏份就交给了后台的千问（Qwen）大模型。

最妙的设计在于「等待」本身：平时用生成式 AI，最劝退的往往是盯着那个拼命转圈的进度条干等。但在这里，算力在后台飞速运转的几十秒，都被融入进了一场停不下来的节奏挑战里，等待的焦躁早就被抛到了脑后。

不知不觉，屏幕里熟悉的脸庞立刻「飞」进了非洲大陆，有达喀尔标志性的海岸线与双丘、枝干粗壮的猴面包树，还有岸边色彩浓烈的彩绘木船。

看着屏幕上那个眉眼神态跟本人一模一样、却在娴熟敲打 Sabar 鼓的自己，现场都是新奇的呼声，很难忍住不掏出手机扫码把视频存进相册。这样一来，原本只是路过看热闹的观众，就自然而然地成了这场盛会的一部分。

敲完鼓往旁边走两步，AI 又切换成了接地气的「指路搭子」。不管是飙法语还是讲英语，直接开口问赛程、查场馆或者搞不清某项比赛规则，基于千问大模型打造的青奥专属智能问答助手都能秒回。

一个负责让人惊呼「AI 这么会玩」，一个负责搞定「下一场去哪看」，AI 就这样丝滑地跟着奥运入乡随俗。

开幕式大片里的100 张真脸，没有一个「走错片场」

如果说广场上的互动装置拼的是好玩，那刚刚落幕的达喀尔青奥会开幕式，拼的就是硬核的视觉控场能力了。达喀尔青奥会组委会携手阿里巴巴，发起了开幕式 AI 共创项目，邀请约 100 位来自全球的青年参与者，每人提交一张自己的照片。AI 会为每个人生成一段几秒的击鼓视频，最后融合一段一分钟左右的短片，在开幕式现场鼓乐演奏环节，通过现场大屏呈现。

现在的视频生成模型，随手捏一段几秒钟的炫酷空镜早已不算稀奇；但要把一段长达 60 秒的 AI 视频搬上奥运级别开幕式的大屏，可不是那么简单——要知道，这是 100 张真真实实的脸，要让他们整整齐齐亮相，最终汇合在同一个舞台上。

在阿里云基于 Wan 3.0 制作的这段开幕式百人群像短片里，最终呈现出的画面质感堪称惊艳。镜头在宏大的舞台空间里连续推拉流转，100 张鲜活的面孔在极具非洲美学张力的几何光影中接力登场。无论是大幅度的旋转，还是穿梭在明暗交错的追光灯下，每一个人的五官特征、敲打动作都稳稳锁死。

更让人叹服的是整个舞台空间与光影的物理真实感，画面中的舞台结构、塞内加尔传统纹样、高耸的立柱，哪怕是一闪而过的建筑细节，在长镜头的连续转场中都始终保持着极高精度的透视关系与建筑体量感。

这段视频出现在总统宣布本届青奥会正式开始后的下一刻。在现场，镜头从云层中由场馆穿梭到这段 AI 合奏场景，和现场表演交错，这段视频把开幕式推向华彩。

为了呈现出这种无缝衔接的的丝滑视效，制作团队在幕后给足了狠活：把 100 位参与者的面部素材逐一编号建档，搭建起严密的人物与舞台三维参考系，通过分段生成、首尾帧无缝咬合，再叠加上高精度的人脸追踪、装置运动校正、光影合成与局部精修。说白了，想让 Wan 3.0 尽情放出视觉想象力的「大招」，就得用极致的工程控制死死拽住缰绳，绝不让任何一个像素乱来。

所有的技术死磕，最终在开幕式之夜换来了一个极具感染力的瞬间，大屏幕亮起，参与者真的在万众瞩目下认出了自己，观众席上的人们也认出了自家的邻居、朋友和同胞。

比起一个毫无瑕疵却查无此人的虚拟超模，一张真实、鲜活的本地面孔出现在奥运舞台中央，才最能引爆全场的欢呼。因为这 60 秒讲的不是「算法脑补出来的非洲印象」，而是真实具体的人。用最硬核的生成技术，给在地文化最充分的尊重，这才是那支开幕式短片最燃的地方。

最懂事的技术，往往在幕后当「隐形人」

鼓点和开幕式视频，可以尽情引发尖叫，但另外一种声音必须严防死守、不能出现：「怎么买不了票？」「怎么检票机又卡了？」「比分怎么半天不更新？」

对看比赛的人来说，手机亮码、机器「嘀」一声响，就可以进场了。然而在这几秒钟背后，7 个竞赛场馆、1 个 Festival Site、约 100 万张门票的销售与核验数据，正通过现场 100 多台手持 PDA 实时传输。

电子签证、赛事管理与成绩信息发布系统，也在毫秒级地连接着来自全球的青年运动员、工作人员和观众。稳稳托住这套庞大的数字底盘的，是基于阿里云 Apsara Stack 搭建的奥运专有云，采用高可用的双可用区架构运行。

双可用区架构，防的就是大型赛事「回滚重来」的残酷现实，即便单个区域突发波动，核心业务也能无感切换、照常运转。看台上的人不需要知道自己的刷票请求跑在哪台服务器上，他们只知道队伍一直往前走、信息一刷就出来、精彩开局一秒都没耽误。

这块业务不够吸引眼球，也不能「出片」，但在奥运级别的大型赛事里，观众越是感觉不到技术的存在，越说明技术完美地做到了自己的工作。

台前的 AI 像个社牛，带着大家敲鼓、拍片；幕后的云架构则像个极致靠谱的隐形管家，把购票、验票和赛况更新安排明白。一动一静，围着转的其实都是同一个核心，让每一个来到现场的人，从踏入场馆前的第一眼好奇，到检票入座的每一秒顺畅，都能沉浸在这场非洲奥运首秀的快乐里。

比赛会散场，但那朵云决定留在达喀尔

14 天的青奥会赛程终会跑完，等到闭幕式的烟花散去，喧闹的鼓点停歇，展台、技术间、配套设施，似乎也得一起拔掉电源，打包回程了——不，阿里巴巴没打算这样做。

按照既定规划，达喀尔青奥会落幕后，这套历经国际顶级赛事严苛实战检验的奥运「专有云」将整体移交塞内加尔政府，直接转型为当地长期自主使用的国家主权云，这将是一整套已经被百万级票务与跨国赛事调度的数字基础设施能力。

以后这朵「专有云」的方向，完全由当地人自己决定。当所有权与使用权真正完成交接，这件事的性质就彻底变了，从「中国科技企业在非洲做了一个奥运项目」，变成了「非洲本土长出了一套能持续造血的数字底座」。

与此同时，另一份看得见摸得着的礼物也在同步落地：Panda Pack 计划为塞内加尔 850 所小学送去了体育器材，孩子们下课，就有了更丰富的体育器材可以使用。

这两样看似完全不搭界的东西，却在做同一件事——把短短两周的奥林匹克周期，拉长成当地人日常生活的长期红利。

从一面把人聚拢过来的 Sabar 鼓，到开幕式上那 100 位 AI 鼓手，再到为整个赛事的技术护航、赛后整体留驻的专有云，与奥运会一起首次进入非洲，是来自中国的 AI 与云技术在新的文化和基础设施条件下接受检验。

阿里在达喀尔展示了一种真正聪明的技术本土化。进入一片新大陆，从来不是拎着锤子到处找钉子、生怕别人不知道自己参数有多猛，而需要先俯下身听懂这片土地的鼓点，让这里的人玩得尽兴、用得顺手，也让当地文化被世界看见。再让技术真正的入乡随俗，长长久久地留在这片土地上。

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