这是影石Insta360 创始人刘靖康在 AGI Playground 2026 上对影像行业未来趋势的判断。上个月，影石刚刚宣布了「打造 Cameraman」的最新产品愿景——它代表着一种「更简单操作+更好的交付」的影像体验。

刘靖康说：「也可以认为这是一种 Camera Agent」。

产品形态大概率是多样的。因为哪怕「前轻」，不同出片场景里人们依然需要不一样的镜头、焦段以及第一人称、第三人称等不同拍摄形式。

和具身领域一样，目前距离让设备本体在通用场景里「自由移动」，仍有不小的挑战。但 Cameraman 未必需要一个「通用」的大脑，因为对于记录和分享生活而言，「审美在线」很大程度上比「聪明地执行标准化任务」更重要。

据刘靖康介绍，目前影石已经尝试通过云端为用户直接提供 AI 剪辑服务。收费标准是 6 元/条，前两个月的灰度测试已经完成了数十万条的剪辑，导出率（类似于视频生成的「抽卡率」）超过50%。

但这条路仍然走在早期。Camera Agent 不止是一个独立存在的个人或服务，它需要提升的不仅是自身的智能和审美，还有对于人类在物理世界里的「审美期待」的更深刻理解。

以下是影石Insta360 创始人刘靖康（JK）和极客公园创始人&总裁张鹏的对谈内容。经 FounderPark 整理。

策划、整理 | siqi

编辑｜ 万户

Cameraman，核心不是拍摄，而是结果交付

张鹏：欢迎 JK 来到 AGI Playground。Insta360 前段时间更新了产品使命：以前你为消费者提供「camera」，未来想提供的是「Cameraman」。这个变化意味着什么？

刘靖康：Cameraman 这个想法不是一蹴而就的，它始于 2019 年。当时我们第一次把准备发布的运动相机装到一台穿越机上去拍广告片，拍出来的镜头非常好看。但想要拍出这样的画面，操控门槛很高。于是我们就自然地往下推导：怎么让每个人都能更容易拍出这种画面？

再往下思考，我们觉得必须看到消费者「需求背后的需求」：大多数人真正要的不是操作机器，而是得到好的照片和视频。正如今天大家出去玩，有些人会请摄影师给自己跟拍，今天这个活动也有 cameraman（摄影师）帮我们抓拍——我们不需要自己动手，就能拿到很多好照片，这是影像的上限体验。

张鹏：所以你们从那时候就开始拆，一台能全自动拍摄的机器该具备什么？

刘靖康：对，我们整体分出了 3 个技术方向。

第一个是 Imaging，跟「眼睛」相关。我们花了很多时间储备各类镜头、传感器和影像调校技术。

第二个是 AI，从 2018、2019 年我们就开始做自动剪辑。给机器一个全景画面，让它理解用户的意图，学习怎么裁切才有更好的构图。

第三个是 Robotics，代表「身体」。一台相机能不能构图，跟它所处的位置、拍摄角度都有关系，这需要一个移动的平台。我们做了无人机和云台技术，前者在户外可以自由移动，后者可以让取景没有角度限制。

我们从 2019 年开始储备这些东西，并陆续实现了一些技术变现：云台最早用在会议摄像头上，无人机去年发布，各种自动剪辑和影像调校技术在过去的产品里都发布过。今年我们发起这个冲锋，就是之前说的零件已经凑齐了，现在去拼那个大脑。

张鹏：所以 Cameraman 本质上是一个你们过去脑子里就想清楚的方向，只是现在吹了个冲锋号。

刘靖康：对，其实我们每年年会都跟全员讲。

张鹏：只是没跟我们说。

刘靖康：一直在拼凑各种零件，现在发起冲锋。今天早上咱们聊天的时候我有一个启发，如果「Cameraman」这个概念解释成本比较高，今天似乎有个更好的词：CameraAgent。现在不是流行讲 agent 吗？

可能大家更好理解，不用那么绕。核心价值不是「操作」相机的过程，而是能自动完成好照片、好视频的「交付」。

张鹏：我们不是在买一个 gadget，而是在用一个 agent。我们现在已经很习惯在数字世界里用 agent 直接跑任务、交结果，未来希望影像这个领域也能这样。

刘靖康：希望在现实世界里面也可以做到。

「前轻后重」，传统路径正在往 AI 走

张鹏：我们先聊聊 Imaging 这条线。这几年随着大模型、云和端的发展，Imaging 这条线有什么显著的变化？它是整个 Cameraman 最前端的部分，今天是什么状况，未来会是什么格局？

刘靖康：这里面确实有挺多新发生的技术路线，举几个典型例子。

譬如「降噪」这个场景，过去的方法是从 Sensor 到 ISP（图像信号处理器）的传统 CV 降噪。2019 年开始我们通过 AI 做端到端的降噪模型，实现了运动相机也能把夜景拍好。

后来，行业开始用端到端做 Tone Mapping（色调映射），所以近几年无论是我们还是同行，色彩都有比较大的飞跃。

但影像除了基本的色彩、宽容度、噪点之外，还跟 Color Grading（调色）有很大关系。

它可以带来不少直观理解叫「P 图」的东西——加光晕、加暗角、做图像分层。我们最后发现通过模型直接去处理，可以做出很多在端上根本做不出来的效果。

这还只是照片领域，视频领域有更多效果在端上根本没办法出来。

所以我们认为 Imaging 这件事，在整个相机开发上可能有一个范式变化：更少地依赖前端。以后前端的相机部分可能会很轻，甚至很便宜，不一定非得是很「高级」的硬件。

张鹏：它更像是个传感器了。不再像原来那样，认为镜头或者光学是这台设备的灵魂。

刘靖康：肯定也有很多人追求传统技法。但我相信，对更多用户来说，大多数情况下用一个足够轻便的东西，把画面拍好看更重要。

张鹏：现在行业还有哪些方面需要补强？

刘靖康：举个例子，对于那些用超长焦拍到的细节，AI 确实还很难补。另外，云端生成目前是异步的，而对一台相机来讲，即拍即得是个很基本的需求。

所以可能模型成熟之后，这些技术会再跑回端上。目前端侧算力还受限于芯片制程，相信等芯片升级后，端上的推理生成能力可以更强。

总之，我认为有一件事没变：传统的路径正在往 AI 走。

张鹏：也就是所谓的「前轻后重」？光学这一端可能依旧要求一个不能降低的标准，但未来提升的重心在后面，跟 AI 相关、跟计算相关。

刘靖康：对。举个例子，虚化。这件事靠传统光学可以做得很好，但传统光学基本上是没办法压缩的：你的底有多大、光圈多大，直接决定了景深够不够、虚化够不够自然。你通过算法去模拟，基本上做不出来；但通过 AI 生成，就可以出来很自然的效果。

张鹏：那如果端这一侧的算力持续上升，摁下快门一秒钟就出来，而且里面其实有生成的成分——这看起来是一场端和云的赛跑吗？还是说未来会有别的方式来确定两者的配比？

刘靖康：我觉得除了我们这个行业，很多行业将来都会有这个分支：有人愿意购置硬件的成本低一些，长期付订阅；也有人愿意一次性买断这个服务和算力。

我觉得它不是一场赛跑，而是未来会出现两种消费方式。有些人不想一次性付很多钱，愿意长期付，甚至对有些人来讲，这不一定是他一直会用的东西，他会觉得用云端更便宜。但对刚需高频的人来讲，他可能就会一次性买断这个算力。

AI 也会成为影像内容的消费者，但不一定是坏事

张鹏：那你会考虑在 Action 层面做一些探索吗？这跟具身看起来就比较接近了。你们在说 Cameraman 的时候，有没有思考过它不只是后期怎么生成和优化，而是在拍摄、行动、动作这个层面上也要具备「man」的能力？

刘靖康：实际上我们目前在无人机形态的 Cameraman，它就是这样子的。

它自身有小脑的部分，就是我们说的对环境的 360 度感知。你要拍一个好的镜头、拍视频，运镜是很关键的东西——理解现在的主体是什么、场景是什么、可通行的空间或路径是什么，怎么去画那条轨迹。这牵涉到本体运动，是比较复杂的一件事。

还有一种「运动」的思路是纯粹数据层面的：输入一个广角图像，找到好的裁切方式。

张鹏：所以 Cameraman 未必需要物理层面的「移动」，也可以是剪辑和裁切？

刘靖康：对。一种是 ego motion（自身移动）；一种是焦点移动，在采集到的全景数据里做裁切。

整体来讲，无人机的移动比在地面上移动的东西还是要简单很多，因为它在一定高度之上，障碍物要少很多。

张鹏：所以找一个双足的 Insta360 设备在屋里来回拍，不是想象中正确的方向？

刘靖康：这种复杂场景里，通过性还是挺有挑战的。扫地机都要解决很多问题，室内的拍摄机器人要解决的问题比扫地机复杂很多。

张鹏：现在具身领域有非常多的资本、非常多优秀的人在探索。在他们的数据需求上，过去的那些设备已经不一定是最优的采集方式了。是不是也有这样的机构在跟你们交流？你怎么看？

刘靖康：我们确实有跟一些公司合作。

整体来说，我们认为在这个赛道里，目前大家在数采这件事上路径还没有收敛：有人采第一人称的，有人采第一人称加第三人称，有人采全景的，还有一些人根本不采数据，直接从视频里学习。

说直接点就是还没起量。目前基本只有少数共识，例如预训练阶段不搞遥操了，因为采集成本和数据量上不去。

所以我们现在保持比较密切的观察。我们也「怕」数据采到一半，纯粹从视频里学习那条路就走通了，那这些采集的素材可能就不需要了（笑）。这也有可能，今天还是有很多分歧。

张鹏：那会不会带来需求的变化？以前我们做的所有影像相关的东西都是给人用的。如果未来机器人的时代到来，给机器人用的传感数据需求量可能会比人还多——就像今天人的搜索量在下降，AI 的搜索在指数级上升。如果具身的时代到来，你觉得影像这件事会怎么变化？

刘靖康：我觉得无论是 AI 还是具身，对我们这个行业的目标客户影响可能比较小。因为影像服务人们的记录，而记录这件事跟 AI 没有关系，它是关于个人经历一些很美好、很珍贵的时刻。

我们手机里拍的东西，不一定都是分享给别人看的，有些只是自己回忆，或者放到家里的数码相框里。人们不太会为没有发生过的事情去生成一张图。从记录这个角度来看，我觉得不会有太大的影响。

但影像除了服务记录，还有两类需求。

一类是分享。在这一步里，AI 可以起到「放大器」的作用，把你很多拍不出来的效果强化出来；还有一类是创作，通过影像表达一个想法，或者拍一个商业广告、做一个作品，这部分我相信 AI 也可以起到很大的替代作用。

张鹏：那以后影像内容的消费者会从人变成机器吗？

刘靖康：一定程度是会的。

但换个角度看，我们用 AI 去消费其他内容，无论文章还是视频，很多时候是服务于生产力的，例如让 AI 帮你快速给老板写个分析报告。但你不会通过 AI 去帮你看个电视剧，因为看电视剧产生的情绪，机器没办法替你感受。

所以我认为，记录和分享不受影响，创作可能会有些影响，而在消费这一块不会改变。它会多出机器人去消费内容，但你拍出来的内容被人们娱乐、影响人们情绪的这部分，客户不会变少。反过来，正因为大家工作时间变少、消费内容的时间变多，对内容消费来讲不见得是个利空的事。

Cameraman 需要一个「有审美」的专用大脑

张鹏：最近行业里有一类讨论：未来 All-in-One（一体化）的设备会不会「一统江湖」？在某个局部里做一个特定的产品，天花板是不是永远很低？这有点像 AI 领域里的问题——是做一个通用的 agent，还是在某些明确需求上做到极致。你怎么看这个问题？

刘靖康：我觉得相机这个品类还是比较特殊的。从原理上看，影像内容有几种不同的分类，就决定了它在形态上一定会至少分好几类：

第一类，拍我们自己看到的东西。我们大概率会用手机、相机，或者云台相机来拍摄；

第二类，叫 POV（第一人称视角）。这类内容在运动的时候比较常见，它要求相机是「可穿戴」的，相机形态就会是眼镜、拇指相机，或者挂在头上的运动相机。

第三类，是第三人称视角，它是解放双手的。从 Cameraman 的角度看，它一定不是你操控的，它是独立的。所以除了手上拿的，还会有戴在身上的，以及跟你有一定距离、自主移动、自动帮你拍摄的，无人机肯定也是一类。

张鹏：所以它未必是一台 All-in-One 的设备就能把 Cameraman 全部实现？

刘靖康：影像或者摄影里有个很重要的概念叫焦段，指的是一个画面里能拍多广、多远。不同焦段服务的事情是不一样的。

全景很适合站在你自己的角度拍周围，你把所有都拍下来，后面通过计算和 AI 帮你处理。

但从记录的角度看，你必须有相当一部分画面是关于拍你自己的：相机在近处拍你的脸和背景，在比较远的地方拍你全身和背景，或者在更远的地方拉一个长焦拍你的半身和背景，产生的感受都不一样。而且视频里有一类很好看的镜头，共同特性是主体和背景的相对运动变化，这类只有从第三视角才拍得出来。

所以影像有两种大的形态和需求，一种是从别的视角拍你，一种是从你的视角拍别的。这两种都是重要的镜头语言。从采集的角度看，这两种数据都需要；从应用的角度看，这是两种不同类型的需求。相机可能就像车一样：你说它的本质功能是不是从 A 点到 B 点？是，但它还是衍生出了非常多的分支。

张鹏：那么从大脑的角度看，具身领域今天大家都在说要有一个通用的大脑。那对影像行业来说，未来这个大脑是一个，还是多个？

刘靖康：只说 Cameraman 的脑子，我们目前判断大概率不会是特别复杂的一件事。我们会不会被一个更大的模型直接就把这块也包含进去？也有可能。

但我觉得还有另一个从商业角度出发的推理：我相信无论是做模型还是做智能，从商业角度看，大家还是会追求自己的独特性——就是某个部分里只有你有的东西。

所以默认情况下，确实有可能一个通用的大脑可以做好千行百业所有的事，或者说针对摄影摄像这个行业，一个大脑也可能把大部分场景都做得很不错。

但从人性、从商业的角度看，我觉得很有可能大家都希望：我在这个场景理解比较深，所以我在这个场景训练的数据更多，甚至很多数据是我独有的，甚至这个拍摄方法就是我发明的——我把它变成我在这个场景专用的模型或专用的技能，并且为此实现额外的增值收费。

张鹏：谈到影像，那个大脑对我们来讲更重要的可能是它有更好的审美——理论上它应该超越我，如果它能交付这个。审美这件事用什么样的数据、什么样的方式，能确保它普遍交付更高的审美？这件事今天有比较明确的解法吗？

刘靖康：这是个很好的问题。我们目前在构图和剪辑上训练的方向，还是公约数的审美。

今天我们的自动剪辑，或者说 Cameraman，之所以相对好交付，第一是因为它本身不反作用于物理世界，第二是它可以同时提供多个选项，它的评价标准本身不收敛，所以总有一个能中。但它的问题在于，你没办法百分之百猜对客户的意图。

我们内部有一个公式：客户的满意度等于你交付的东西除以他的期望。但期望本身摸不准。打个比方，今天有个 AI 直接决定你晚上吃什么，它再了解你——就像你太太决定你今天晚上吃什么——也不可能每顿都刚好命中你当天想吃的。

下一个方向可能还是回到客户本身：我们提供多个选项，从他自己的选中习惯里再学习他的偏好，作为下次推理的上下文或参数送进去，最后做到千人千面。但这个还没跑出来，因为客户编辑视频的频次，远远没有他刷视频的数据量大（笑）。

所以我认为在审美这件事上，或者说这类需求上，匹配客户需求的命中率总感觉有一个隐形的上限。

张鹏：我知道你们在云端已经有能直接帮用户剪出视频的功能了，甚至有用户在付费。你认为随着技术成长、随着审美的进展，这部分服务占比会越来越高吗？

刘靖康：我认为是必然的。你都花那么多时间去拍了，从需求上必然希望把它总结出来，无论是给自己还是分享给朋友，而且这件事花的时间确实非常多。你前置已经花了钱去旅行、花了时间去拍摄，那从临门一脚的角度讲，肯定是有需求的。过去客户的剪辑成本实在太高，所以很多人就跳过了最后一步。

我们目前有一些高端的剪辑服务，大概收 6 块钱一条，上线两个月左右已经剪了几十万条，而且这还只是灰度。

张鹏：他要抽几次卡才会采用一条？

刘靖康：目前我们的导出率都大于 50%。每给他提供两个选项，就有一个会被选中，大概能到这种程度。

张鹏：两个里头就有一个被采用了。

刘靖康：是。但这还是跟我们的屁股坐在哪里有关系。我们判断这是个刚需，最后可能还是会有人选择一次性买断算力——毕竟 6 块钱一条，还有一定概率要抽卡，相当一部分人的消费习惯不是这样的。甚至以后可能跟买断算力也没关系，手机的算力起来了，可能在手机上就能跑完，或者在家里的 NAS 上跑完。

张鹏：那你觉得「屁股」的位置，未来有可能变吗？

刘靖康：整体来讲，客户的行为和消费习惯是一个分布，它不会百分之百是某一种——不会百分之百是云，也不会百分之百是买断相机上的算力，也不会百分之百在手机上或 NAS 上。

从公司战略的角度，我们确实会考虑把计算从一个平台扩展到其他平台。但很重要的一点是要看它本身的成熟度和渗透率。今天我们从客户那里收费是件很严肃的事，要确保他的体验是好的。而今天能够把握统一体验的，要么是云，要么是你自己的硬件。第三方无论是 NAS 还是手机，距离我们的算力目标还是差太远——基本上没有消费级的、能上百 T 算力的芯片或产品被集成在手机或 NAS 上。但一旦这个趋势起来了，我们提供计算的服务肯定也会跟着扩展。

张鹏：今天整体聊下来，我印象比较深的是，如果我们今天对 AI 的智能很有信心，那对审美这件事可能不要过度有信心，因为审美好像是个性化的。所以在 Cameraman 这个层面上，如果审美是关键，那它是很难的。

刘靖康：我可以跟大家讲个笑话：每个汽车厂都有很好的设计师，但车好不好看，真的取决于那个厂老板的审美。

张鹏：最后还是要看老板。谢谢 JK，期待你的审美永远在线，给我们带来更多好产品。

过去十多年，从消息通知、移动支付、身份识别到手势控制，厂商几乎把所有对可穿戴设备的想象都装进过戒指。它足够贴身，又比手表更轻，理论上应该是最接近人的计算设备之一。但在真实使用中，一枚没有屏幕、算力和电池空间都极其有限的戒指，很难独立完成一套足够复杂的交互。

很多能力因此停留在发布会演示里：抬手翻一页 PPT，捏一下手指拍照，或者隔空切换一首歌。第一次体验很新鲜，但用户很快会发现，它们既不能替代原来的遥控器，也没有构成购买一枚戒指的充分理由。

经过几轮产品迭代，Oura、RingConn 等公司逐渐把健康监测推到产品核心。与需要即时响应的交互相比，健康是一条更容易闭环的路径：戒指贴近手指血管，适合长时间采集心率、血氧和睡眠数据；没有屏幕反而意味着更低功耗，也减少了睡觉时的佩戴负担。硬件负责采集，App 负责生成睡眠、恢复和压力报告，用户则通过长期数据获得持续佩戴的理由。

这并不是因为戒指天然只适合健康，而是健康最终成为现阶段最适合的答案。

代价是，智能戒指也逐渐被定义成了一只更小、更轻的健康手环。它能够感知人，却很少帮助人主动操作周围的数字世界。即使一些产品重新加入拍照、关闭闹钟等手势能力，这些功能通常也只连接特定手机和少数操作，更像健康产品上的附加项，而不是一种新的输入方式。

生成式 AI 和 Agent 的出现，可能改变现状。

过去，要让戒指控制手机、电脑、汽车、电视和智能家居，厂商需要为不同设备编写规则、适配接口，再让用户记住不同手势。一枚几克重的戒指，既承担不了这样的计算，也无法独自理解复杂场景。但 Agent 可以在手机或云端理解人的意图、判断目标设备，并把任务发送到正确的终端。

戒指不再需要成为一台缩小的计算机，只需要做好最贴近人的那一部分：持续在线，捕捉手指动作，在需要时完成唤醒、选择、确认和连续调节。

这让戒指有可能成为 AI 时代的通用 Input。

在一个由手机、耳机、眼镜、汽车和家居设备共同组成的计算环境里，人未必还需要先找到一块屏幕、打开一个 App，再进入层层菜单。语音可以快速表达复杂意图，眼镜可以感知环境，而手势仍然适合完成那些高频、私密、需要即时反馈的操作。

KiWear 想重新押注的，正是智能戒指曾经没有走通的这条路。

Kiwear 智能戒指｜来自：KiWear

健康救了智能戒指，也限制了它

从产品角度看，健康之所以成为智能戒指最主流的方向，不只是因为传感器技术已经成熟，也因为它对「交互」的要求最低。

健康监测是一种被动体验。用户不需要记住动作，也不需要频繁给戒指反馈，只要持续佩戴，数据就会在后台积累。即使同步偶尔延迟，或者某一次测量出现偏差，也可以通过更长周期的数据和算法进行修正。

主动交互则完全不同。

当戒指承担输入任务时，每一次操作都必须立即被识别。一次误触、一次断连，或者稍显迟钝的反馈，都会直接破坏操控感。用户也不会因为戒指能够翻动一页 PPT，就扔掉翻页笔；更不会因为它可以让电视菜单上下移动，就收起遥控器。只要确认、返回、音量或设备切换中有一个关键环节走不通，用户就会重新拿起原来的设备。

「能操作」与「能替代」之间，隔着一条看似不宽但深不见底地鸿沟。

生态割裂又进一步放大了这个问题。手机、电脑、电视、汽车、智能眼镜和智能家居，使用不同的系统、权限和交互规范。如果一枚戒指每进入一个场景，都要等待终端厂商单独适配，它最终只会成为某一台设备的昂贵配件；如果不同设备又对应不同手势，用户为了省下一次点击，反而需要学习更多规则。

过去很多智能戒指的交互功能最终变成 showcase，并不是因为手势本身没有价值，而是它们通常只完成了一个孤立的动作，没有完成整个场景。

三星 Galaxy Ring 的双指捏合可以拍照或关闭闹钟，就是一个典型例子。它证明戒指能够识别人的动作，却仍然发生在特定手机、特定功能和特定系统版本之间。对用户来说，这是一个有趣的附加功能，却还不是一套可以迁移到其他设备上的通用 Input。

KiWear 对这个问题的判断是，交互戒指首先必须能够覆盖完整场景，其次才是设计更多让人眼前一亮的手势。

「如果我用它控制电视，上下左右都可以滑，但确认键点不进去，那它就不是一个遥控器。」KiWear 创始人 Chris 说，「只要有一个环节失效，用户就会把原来的遥控器拿回来。」

KiWear 想把戒指重新变成一个输入设备

在 ChinaJoy，Chris 戴上戒指，向我演示了 KiWear 能做到什么。

中指双击，控制对象从一台三星手机切换到另一台设备；手指轻轻滑动，短视频开始翻页；再抬一抬手，屏幕上出现一个空中鼠标，可以移动光标、点选元素、返回桌面或者调节音量。

KiWear 可以支持 8 台设备的连接｜来自：Kiwear

一枚 KiWear 戒指最多可以添加 8 台设备。相同的操作可以被用在手机、平板、PC、电视、投影仪和部分车机上。中指双击承担全局返回或 Home 键，滑动可以切换内容，其他手势则可以被映射到播放、暂停、音量和远程拍照。

这些操作看起来仍然像一场 demo，但 KiWear 试图解决的是 demo 背后的通用性问题。

据 Chris 介绍，KiWear 的基础交互建立在通用蓝牙协议之上。只要终端开放相应的标准输入能力，戒指就可以被识别为一类输入设备，不需要先与每一家手机、电视或汽车厂商进行一对一定制。涉及车门、后备箱等更深层权限时，再通过手机中枢、SDK 或厂商合作完成。

Chris 自己就喜欢在没有提前适配的情况下，用戒指连接餐厅里的电视、出租车后排的车机，以及不同品牌的手机。Chris 说，在团队目前测试过的设备里，大部分手机、平板和 PC 都可以直接使用，超过半数的智能电视也能完成基础控制。

通用协议并不能解决所有问题，却让 KiWear 不必一家一家地死磕终端厂商。

这与团队过去的经历有关。KiWear 核心成员从事手部人机交互超过十年，从早期的裸手识别，到六自由度手柄和笔式输入，再到戒指形态，团队长期服务于高通及消费电子厂商，也参与过多款 XR 设备的交互方案量产。

KiWear 最初做智能戒是要做 AI 眼镜的输入配件。眼镜需要一套比手柄更轻、更隐私的操作方式，而戒指正好可以完成点击、返回和空间选择。但在继续测试后，团队逐渐发现，AI 眼镜只是其中一个终端，手机、电视、汽车和电脑反而构成了更现实、更大的使用范围。

换句话说，KiWear 想做的不是一只专门控制眼镜的戒指，而是一只可以在不同设备之间迁移的通用「鼠标」。

健康能力仍然被保留了下来，产品可以监测睡眠、心率和血氧。按照团队测算，现有样机在频繁使用交互功能时，续航约为 3.5 至 4 天；只进行健康监测时，可以达到约一周；正式发货版本的目标则是把频繁交互场景的续航做到 5 天以上。

但在 KiWear 的产品逻辑中，健康更像是一条佩戴基线。它给用户睡觉时继续戴着戒指的理由，也让产品拥有一个已经被市场验证的价值；真正构成差异的，是戴着它醒来以后还能做什么。

运动时用 Kiwear 切歌调节音量｜来自：Kiwear

Chris 将三类能力分别对应到智能手机的发展过程：健康监测类似于通话，是基础能力；多设备操控类似于多点触控，让人与内容之间的交互更方便；轻量游戏和互动内容，则可能像早期的《愤怒的小鸟》，成为由新交互方式催生出来的新应用。

这个类比或许过于乐观，却透露出 KiWear 对产品终局的理解：它不希望永远做旧设备的遥控器，而是希望出现一些只有戒指交互才能成立的内容。

一枚千元戒指，不能只做某台设备的配件

通用交互在技术上成立，并不意味着它在商业上也能自然成立。

KiWear 计划把面向消费者的产品定在千元以上。这个价格决定了它不能只是某款手机、汽车或 AI 眼镜的普通配件。消费者不会因为主设备多了一项可有可无的功能，就顺手买下一枚千元戒指；终端厂商也很难按照普通配件的采购逻辑，为它承担完整的用户教育和售后成本。

因此，KiWear 希望面向 C 端销售独立产品，而不是成为某一家终端厂商的配件 ODM。

To B 合作仍然会继续。车企、眼镜和其他终端厂商可以帮助 KiWear 进入特定场景，触达更精准的用户，也能让团队理解车内娱乐、空间计算和智能家居中的真实需求。但 Chris 强调，与终端厂商的作用更多是验证场景，而不是把产品做成各类硬件的附赠配件。

这也意味着一个长期 ToB 的团队必须完成转变。

To B 项目习惯回答客户提出的问题：这里增加一个手势，那里加入一个按键，再为某个设备设计一套专属操作。消费产品却需要拒绝大量彼此冲突的需求，建立一套稳定、容易学习、能够持续扩展的交互标准。

「平台应该自己定义交互，让场景来匹配平台，而不是根据每一个客户的需求重新定义平台。」Chris 说。

Kiwear｜来自：Kiwear

这套产品逻辑最终还是回到「闭环」。

以智能家居为例，如果用户想用戒指调节空调，却仍然需要先拿出手机、打开 App、选中设备，再开始做手势，那么戒指只是给原来的流程增加了一步。

对于智能戒指而言，真正困难的并不是完成升温、降温、调节风量这些具体操作，而是如何用足够低的使用门槛，识别用户的意图并完成对控制对象的切换，并在操控开始后用手势准确地、低延迟地完成对电视、空调这些设备的操控，而不能让用户尝试几下后就开始找手机或者遥控器。

另外值得注意的是语音和手势的操控不应该是替代，而应该是相辅相成的关系。他举了一个简单的例子：「把空调调冷一点」适合用语音表达，但究竟冷多少，用户通常还要根据体感反复调整。语音需要说完、识别、执行再反馈，手势则可以一边操作，一边感受变化。

「人已经进化了这么多年，手是人最灵活的部分，为什么要把手扔掉？」

真正难的，是让用户摘下戒指后觉得不方便

按照 KiWear 的计划，产品将在 2026 年 8 月下旬登陆 Kickstarter，并在众筹结束后推进量产和全球发货，目标时间是 11 月。

Kickstarter 的第一批用户大概率不会是普通消费者，而是身边已经有大量科技设备的极客、智能汽车用户、游戏玩家和开发者。他们拥有更多可以连接的终端，也更愿意主动寻找一枚戒指的新玩法。

这批用户可以验证人们是否愿意为产品的想象力付钱，却不能证明 KiWear 已经成为一款成熟的消费级产品。

首先要补上的，是消费硬件的基本功。戒指涉及多尺码库存、佩戴舒适度、防水、充电、续航、连接稳定性、误触控制和长期耐用性。健康戒指可以允许部分数据延后同步，输入设备却不能在用户准备确认、返回或调节时突然失灵。

对于一支长期从事 To B 业务的团队，转向消费市场还意味着另一套完全不同的能力：渠道、内容营销、尺码换货、客服、社区运营和全球售后，都会成为产品体验的一部分。用户购买的不只是当前的硬件，也是在判断团队能否持续更新功能、内容和生态。

更重要的问题仍然是：用户究竟会为了什么购买它？

目前最接近答案的，是「手离开手机以后」的内容操控。

短视频比长视频更适合戒指，因为它需要高频、持续地翻页；床头支架、沙发投屏或者磁吸充电时，用户不方便一直拿着手机；远程拍照要求人离开手机；跑步时切歌和调节音量，也不值得每次都掏出设备。

KiWear 甚至计划在包装中附赠一个手机支架。这个看似不起眼的配件，实际上会决定用户有没有机会体验产品最核心的场景：手机放在远处，人仍然可以继续控制内容。

Chris 提到，一个让团队信心增加的现象是手机支架的普及。人们愿意花钱把手机固定在床头、桌面和汽车里，说明「让手离开手机」的需求真实存在。问题在于，一只便宜的支架并不能自然转化为一枚千元戒指的市场。KiWear 仍然需要证明，它节省下来的操作足以让用户愿意支付这个差价。

刷短视频可能是一个高频抓手，却很难单独撑起整个产品。智能家居足够广泛，但设备发现和切换必须自然；AI Coding 和语音输入对极客用户可能有吸引力，却还需要被打磨成无需学习的流程；远程拍照、车内控制和办公操作都能增加使用理由，但未必足够不可替代。

用戒指在床上刷视频是一个好的场景｜来自：KiWear

KiWear 也把一部分希望放在了内容上。

团队正在尝试跑酷、轻运动、回合制卡牌和互动影游等内容。戒指并不适合高精度竞技游戏，但在跳过对话、完成选择和轻量互动动作——比如在一个女频爽剧时，扮演主角删恶毒女配一巴掌，戒指这样的硬件可以把原本被动观看的内容变成亲身参与。

问题是，生态建设远比做出几个 demo 更慢。智能手机早期可以依靠《愤怒的小鸟》《水果忍者》证明多点触控的独特价值，智能戒指也需要自己的原生应用。但在它出现之前，KiWear 更现实的办法，是先提供足够多的「爽点」，再让这些爽点逐渐沉淀为习惯。

Chris 已经戴着样机刷了半年短视频。他发现，当戒指不在身边时，自己有时会先去找戒指，而不是直接在屏幕上滑动。

「爽点会沉淀为情绪价值，会形成一种习惯。我要的就是习惯。」

这可能是判断 KiWear 能否成立的一个简单标准：不是功能列表有多长，而是当用户摘下戒指以后，某些原本顺手的事情是否突然变得麻烦。

AI 需要的不只是一张嘴

智能戒指的故事最终仍然要回到 AI。

Agent 正在把计算从「每一台终端独立完成」，变成「由模型理解意图，再调度分布式设备」。人未来或许会越来越少面对传统意义上的桌面级、移动级终端，也不再需要完全通过图形界面处理所有事情。

但这并不意味着语音会成为唯一的替代方式。

公共场合不适合说话，连续微调不适合反复说完整句子，隐私操作需要更小的动作，确认和否决也需要一种快速、明确、能够随时撤销的输入。

未来的人机交互更可能由分布式 Input、分布式传感器和分布式 Output 共同组成：耳机听见声音，眼镜看见环境，手机和云端提供算力，汽车、电视与家居设备执行任务，而戒指让人的手继续留在整个系统的回路中。

在 Chris 看来，豆包这样的 Agent 不是 KiWear 抢夺人机入口的竞争对手，反而可能成为互相补充的伙伴。模型帮助用户从一句复杂意图快速抵达目标，戒指则让人保留细腻、即时的控制感。Agent 也让一枚小小的戒指不必承担全部计算，能够用更低算力和更低功耗，获得相对通用的能力。

这可能才是智能戒指真正被 AI 激活的地方。

它不需要替代手机、眼镜或者语音，而是成为连接它们的那一下输入。就像钢铁侠打开战甲的开关：开关本身并不承担全部能力，却能让分布在周围的模型、屏幕和设备开始响应。

当然，在成为 AI 时代的通用入口之前，KiWear 还要先回答一个更具体的问题：有没有一件事情，会让用户因为没有戴戒指，而不愿意开始做？

大家都在看一个问题：

当 Agent 从对话走向执行，我们离自动交付还有多远？

圆桌上， Airwallex 空中云汇全球首席营收官吴 恺 给出了一个不同于多数人的 观点 。他没有从模型能力或交互界面切入，而是直接把问题拉到了金融这个最严苛的场景 ，他认为， AI 不 仅 会改变软件的使用方式，还会改变企业的构建和运营方式 ：「 我们正在为 AI 原生的企业金融与商业构建 底层执行能力 」。

这句话意味着 Agent 的终局不是一个更聪明的对话界面，而是一套能真正运转企业资金的执行系统。在 Airwallex 的叙事中，这套系统被概括为 「AI 原生的金融操作系统」 。围绕这套操作系统，公司看到了两个清晰的机会：业务运营侧的自主金融（Autonomous finance），以及支付与结账侧的智能体商业（Agentic Commerce）。

吴恺判断，市场已经到了一个关键拐点，随着智能体商业的发展，消费者会授权自己的 Agent 去比价、选品和下单，Agent to Agent 的新型支付系统将成为未来趋势。

01

可信任是 Agent 真正上线的入场券

过去一年，Agent 几乎成了 demo 大赛的主角：演示视频里，它们能在几分钟里串联一整套业务流程；但真正落地时，很多企业却发现， 演示很惊艳，落地很难。 吴恺对「落地」给出了一个明确的标准，他认为真正的落地「不只是能演示，而是能被信任、并且可以反复完成生产任务。」

这个标准拆解开来，包含五个维度：采用率、可靠性、可衡量的业务结果、可审计性，以及清晰的回退路径，也就是说模型质量只是起点，不是终点。吴恺特别强调了金融场景的特殊性：「在金融领域，只有当 Agent 能够运行于公司真实的审批、合规和风控框架内时，才算真正上线。」

这意味着，Agent 不能只是一个挂在外面的智能助手，它必须嵌入企业已有的审批链、合规规则和风控体系中。在空中云汇的实践中，Agent 最擅长处理的是那些原本由人工完成、重复性高、且只需要最少人为判断的任务，例如财务运营、对账流程、报表准备，以及需要按序完成搜索、比较和执行的商业工作流。

相反，Agent 目前最薄弱的，是那些「上下文很难拿全」的任务。比如构思全新产品、做复杂的战略判断，这些需要大量领域经验和人际沟通中的隐性信息，现阶段的 Agent 很难胜任。

这种对于能力边界的清醒认识，最后都落在了产品设计上。

近期推出的 T:0 和 Airi，分别瞄准了两个场景。T:0 是一个 AI 原生的金融平台，旨在端到端运行财务职能，如记账、预测和报表等，其本质上是一个从第一天起就可自主运转的财务部门。Airi 最初是一个一键结账钱包，但从战略上看，它也是 Agentic Commerce 的信任层和凭证层，让用户只需保存一次支付信息，就能在参与商户间更便捷地完成支付，同时为 AI Agent 的委托支付打下基础。

随着场景、技术的不断演进，吴恺认为目前推出这两个产品的时机已经成熟。在财务侧，客户已经厌倦了碎片化工具、表格、对账工作和反复交接；在商业侧，智能体商业兴起意味着钱包和支付层必须进化，因为 Agent 要帮助用户发现、比较并购买商品，就需要一种安全的支付方式，并且不能暴露客户的卡片凭证。

而空中云汇之所以有底气去做这件事，很大程度上源于过去十年打下的基础：在支付、资金管理和监管基础设施上的长期投入，让它有能力在真实的金融通道之上，再叠一层智能执行。

02

可委托执行但要握紧控制权

当 Agent 开始处理资金，最现实、最核心的问题就演变成了「授权链如何设计」的现实问题，因为 Agent 花的是用户的钱， 谁在授权？谁在执行？谁为结果负责？ 这些问题如果说不清楚，Agent 再聪明也很难进入生产。

吴恺在现场做了一个重要区分：企业需要的是「委托授权」，而不是「控制权转移」。

在空中云汇的产品中，AI 助手「Kai」拥有与该用户同等的权限，并受相同的账户角色、权限、资格规则和工作流控制约束。整条链路被理解为「用户→Agent→下游 Airwallex 服务」的委托关系，而非用户把控制权整体交给 Agent。

沿着这条链路，产品团队又给出了非常具体的边界设计：Kai 可以帮助检索信息、引导设置、在政策允许范围内完成部分操作，但对于资金流动或会产生费用的操作，产品必须清晰说明 Kai 即将执行什么，并在继续前要求用户确认。对于更敏感的情况，正确的模型是升级审批和人工复核，而不是静默执行。

吴恺用一句话总结了这条原则：「Agent 可以执行，但人和企业仍然定义使命、边界和责任框架。」他认为，自治能力的提升必须伴随治理能力的提升。随着时间推移，Agent 可能会承担更多工作流，但不会承担最终责任。

这一理念同样贯穿在 AgentOS 的设计中。AgentOS 将 Agent 连接到生产账户，但默认带有 OAuth scope、护栏，并且默认不允许资金外流动作。换言之，Agent 拿到的不是一张空白支票，而是一张有额度、有用途限制、有审计追踪的授权卡。

吴恺认为，理想的长期模型应是基于 OAuth 的委托链，能够验证主体是谁、哪个 Agent 在执行，以及在敏感操作时何时需要升级确认。实际边界可以归纳为五个要素，用户权限、限定范围、风险升高时显式确认、全程可审计，以及在信心或授权不足时可升级到人工处理。

03

金融生态决定 Agent 上限

如果说授权链解决的是「Agent 能做什么」的问题，那么「上下文」则决定了「Agent 能做多好」。

在圆桌上，吴恺还分享了一个被空中云汇反复验证的认知，他表示「在企业环境中，上下文不是最后『补上去』的东西，企业必须先构建或收购那些能够生成干净、结构化金融上下文的系统。」

这句话的背后，是空中云汇在收购上的战略逻辑。OpenPay 和 Leapfin 等收购，不只是增加产品界面，而是把更多计费、收入、对账和会计的数据模型纳入同一个生态中，让 Agent 能基于更完整、更可靠的业务图景采取行动。

吴恺解释了为什么上下文在金融场景中如此关键，实际上企业上下文不仅仅是更多数据，而是分散在整个资金生命周期中，例如收入如何产生、支付如何路由、交易如何对账、账目如何结账等，如果这些数据散落在不同的系统中，Agent 就像一个被蒙住眼睛的导航员，有方向感，但看不到路况。

基于这些实践，吴恺判断，「最好的企业 Agent 会构建在集成化金融系统之上，而不是附着在割裂数据孤岛上的孤立 Copilot 之上。」

这也是 Airwallex 十年基建的护城河所在。十年的支付、资金管理和监管基础设施，不仅是一堆牌照和通道，更是一个能够为 Agent 提供完整、结构化金融上下文的底座。没有这个底座，再强的模型也只能做碎片化分析。

04

智能体金融落地 ：

搭建分级可控资金安全体系

面对智能体自主操作资金的安全难题与企业落地效果难量化的行业共性困惑，吴恺给出兼具实操性与前瞻性的完整解决方案，为金融类 AI 智能体落地划定清晰路线。

金融是对风险零容忍的赛道，开放智能体资金操作权限，机遇与隐患同步放大，这是全行业共同的难题。吴恺提出「用户全权掌控、操作分级放行、全链路可追溯」三大底层准则，平衡自动化效率与资金安全。

他将智能体操作划分为不可逆、可逆两大场景建立差异化管控逻辑：转账、薪酬发放、供应商付款等资金无法撤回的不可逆操作，智能体仅可发起申请，最终决策权牢牢掌握在用户手中，支持批量审批等多元授权模式；记账、会计分录录入等可撤销操作，则放开自动化权限，减少人工频繁介入拖慢业务流转。

为筑牢风险兜底防线，空中云汇配套完整操作溯源机制，智能体每一步操作全程留痕，用户可回溯所有变更记录，一键撤销可逆操作；长期还将搭建错误反馈闭环，让智能体从历史失误中自主学习，规避同类风险重复发生。

面向 C 端智能体电商交易场景，权责界定更为复杂。吴恺明确行业统一权责底线：用户主动授权是交易成立前提，出现拒付、欺诈纠纷，最终责任归属持卡人。空中云汇正联合卡组织，共建智能体支付纠纷标准化处理规则，补齐下一代自主交易的合规短板。

当行业扎堆落地智能体，企业普遍陷入如何判断智能体是否成功、有无真实商业价值的迷茫。吴恺提出，要从业务闭环完整度，及模型智能是否为瓶颈这两个维度评判框架，并将市面上智能体划分为三类，清晰区分产品商业爆发力层级。

第一类是理想标杆级应用：业务可实现 100% 执行闭环，全部卡点仅来源于模型推理能力，AI 代码生成是典型代表，行业都在寻找此类颠覆性产品。

第二类是自动化工具型产品，空中云汇智能体金融、智能体电商均归属此类：模型能力不存在短板，能打通端到端完整业务流程。吴恺强调，自动化 90% 与 100% 是天壤之别，只要流程最后一步仍依赖人工，整体落地渗透率与效率会大幅受限。全链路自动化落地后，企业采纳率将实现质的飞跃。同时智能体推动企业决策高频化，传统财务按月复盘，如今可按日、小时监测指标持续优化流程，这也是智能体金融核心研发方向。

第三类是 AI 辅助 Copilot：无法形成完整业务闭环，核心瓶颈来自模型智能，金融不可逆资金划转操作便是典型。这类产品必须保留人工审核环节，AI 仅承担数据分析辅助工作，具备基础价值，但商业化爆发力远不及前两类。

*头图来源： AGI Playground 2026

编辑｜靖宇

1999 年，Jeff Dean 加入谷歌的时候，这家公司只有 20 个人，办公室在 Palo Alto 一家 T-Mobile 门店的楼上。27 年后，他是谷歌的首席科学家，身后是 MapReduce、Bigtable、Spanner、TensorFlow、TPU、Gemini——几乎每一项支撑谷歌运转的核心基础设施，都有他的名字。

8 月 5 日，Jeff Dean 宣布离开谷歌，和三位长期合作者共同创立 Discovery Loop。消息公布当天，Alphabet 股价下跌约 5%。

市场的反应很诚实。走的不是一个高管，是一根承重柱。

01

造 AI 研究的基建

Discovery Loop 的目标，用创始团队自己的话说，是「自动化机器学习、科学和工程的实验循环」。

这句话需要拆开来理解。科学研究的核心流程其实是一个循环——提出假设，设计实验，执行实验，检验结果，然后基于结果提出新假设，再来一轮。人类做了几百年的科学，靠的就是这个循环。问题在于，这个循环极度依赖人工，速度受限于人类的精力和时间。

Discovery Loop 要做的，就是 用 AI 模型和大规模算力，把这个循环自动化，并行跑成千上万个实验 。

Discovery Loop 团队，全部来自谷歌技术大拿｜图片来源：x

具体路线分三步：

第一步， 先拿机器学习研究本身开刀——用 AI 自动做 AI 研究 ，自动提出实验方案、自动跑评估、自动迭代模型。这是最务实的起点，因为 ML 研究的反馈循环最短、评估指标最清晰、数据最现成。

第二步， 用这套能力优化自己的技术栈，让自己成为自己的第一个客户 。

第三步， 推广到更广阔的科学和工程领域 ，包括硬件设计、药物发现和清洁能源。

公司注册为公益公司（Public Benefit Corporation），和 OpenAI、Anthropic、xAI、Ilya Sutskever 的 SSI 走的是同一种治理路径。

公司种子轮由 Radical Ventures 和 Khosla Ventures 联合领投，Lightspeed、Kleiner Perkins、Doerr Capital 以及 Alphabet 本身都参与了投资。金额和估值未披露。

值得注意的是， 谷歌不只是投了钱，还将作为云合作伙伴，为 Discovery Loop 提供至少第一年的算力支持 。

这个细节意味深长——老东家愿意掏算力资源，来扶持一家由自己核心员工创办的外部公司，这在硅谷并不常见。

02

「基建活化石」

Discovery Loop 的创始团队只有四个人，但这四个人加在一起， 几乎就是一部现代计算和 AI 基础设施的简史 。

Jeff Dean ，谷歌第 30 号员工，27 年老兵。他和 Sanjay Ghemawat 一起创造了 MapReduce、Bigtable、Google File System 和 Spanner——这些不是什么花哨的应用层产品，而是让谷歌能够处理全球规模数据的底层「操作系统」。没有这些东西，就没有谷歌搜索、没有 Gmail、没有 Google Ads。后来他领导了 Google Brain，推动了 TensorFlow 的开发和 TPU 芯片的设计，又在 2023 年 Google Brain 和 DeepMind 合并后出任首席科学家。

Sanjay Ghemawat ，谷歌高级研究员（Senior Fellow），Dean 超过 20 年的搭档。在谷歌内部，Dean 和 Ghemawat 是一个传奇组合——两人几乎总是一起出现在最重要的论文和项目上。有人开玩笑说，他们共享一个大脑。

Oriol Vinyals ，Google DeepMind 研究副总裁，Gemini 的技术负责人之一。在 DeepMind 期间，他参与了 AlphaStar（击败星际争霸职业选手的 AI）、AlphaCode（代码生成）等标志性项目。

Quoc Le ，Google Brain 联合创始人，AutoML 的开创者之一，在序列到序列学习（sequence-to-sequence）领域做出了奠基性工作。

Jeff Dean 在 x 上发布的离职公告｜图片来源：x

Jeff 的离职公告内容 ：

明天将是我在谷歌的最后一天，在这里度过了 27 年，目睹它从 25 人发展到超过 190,000 人，这是一段令人惊叹的旅程。以下是我今天在谷歌内部与许多人分享的一封便条。摘录如下：

与您共事并帮助打造一些有史以来使用最广泛和影响最深远的产品，绝对是一种荣幸。小时候，我梦想着帮助构建被许多人使用的软件，而谷歌现在有 13 款产品被超过十亿人使用（太不可思议了！）。

我们的工作对世界产生了巨大的影响，我有幸与许多我深深钦佩、尊敬并乐于相处的同事合作并建立友谊。每次看到人们在世界各地使用我们的产品来查找信息、处理电子邮件、翻译文档、观看视频、学习新事物、导航并理解物理世界、浏览网络、使用手机、在我们的基础设施上运行大规模计算、乘坐自动驾驶车辆，或在我们的 AI 系统的帮助下执行复杂任务时，我仍然感到无比喜悦。我希望你们都能分享这种喜悦，因为这是一项共同的成就！感谢这些年来谷歌的所有同事！

现在我很兴奋地要与我的老朋友和同事 @Sanjay_Ghemawat 、 @OriolVinyalsML 和 @quocleix 一起开始 @DiscoLoopAI 。

四个人合作时间跨度从 14 年到 30 年不等。Discovery Loop 官网的介绍写到，这个团队包含了 AI 领域被引用次数最多的三位研究者，以及分布式系统领域被引用次数最多的两位研究者。

如果你仔细看这份履历，会发现一个贯穿 Dean 整个职业生涯的关键词——基础设施。 他在谷歌做的从来不是面向用户的产品，而是让别人的工作能被系统性放大的那一层。MapReduce 放大了工程师处理数据的能力，TensorFlow 放大了研究者训练模型的能力，TPU 放大了整个行业的算力供给。

现在，他要放大的是科学家做研究的能力。工具变了，但角色没变。 Discovery Loop 的本质，是「科学发现的基础设施」。

03

AI 迁移浪潮

Jeff Dean 的离职不是一个孤立事件。

就在今年夏天，谷歌 DeepMind 经历了一波前所未有的人才流失。6 月，诺贝尔奖得主 John Jumper（AlphaFold 团队核心）离开加入 Anthropic，Transformer 论文共同作者 Noam Shazeer 也在不久前离开。仅 6 月的一周内，就有五位 DeepMind 高级研究员分别投奔 Anthropic 和 OpenAI，Alphabet 市值一度蒸发约 2700 亿美元。

现在，连造 MapReduce 的人都走了。

而且这不是谷歌一家的问题。 Mira Murati 2024 年离开 OpenAI，创立了 Thinking Machines Lab，5 个月内融资 20 亿美元，估值 120 亿美元。Ilya Sutskever 从 OpenAI 出走后创立了 SSI，专注超级智能安全。Andrej Karpathy 也在今年加入了 Anthropic。

一个值得深思的趋势正在浮现—— AI 行业最核心的技术人才，正在系统性地从大公司向创业公司迁移。

这背后的原因并不只是钱。Anthropic 和 OpenAI 的 pre-IPO 股权确实有巨大吸引力，但 Dean 在谷歌并不缺钱。他自己给出的理由更值得关注—— 上市公司的季度财报压力，限制了科学决策的自由度。 这句话的潜台词是，在一个需要向华尔街交代季度收入的体系里，很难去做十年尺度的基础研究。

Discovery Loop 注册成公益公司，本质上就是在制度层面解决这个问题。PBC 结构允许公司在追求商业回报的同时，保持一个受法律保护的使命承诺，不会因为股东压力而被迫把长期科学目标让位给短期变现。

谷歌显然也意识到了这个矛盾。 Alphabet 自己投资了 Discovery Loop，还提供第一年算力——这几乎是在承认，有些事在自己体内做不了，但又不想彻底失去这些人。 这是一个大公司面对人才外流时的务实选择，但也暴露了一个结构性困境。

与此同时，谷歌也在内部做出调整。和 Dean 离职同日宣布的重组中，Demis Hassabis 卸任 Google DeepMind 日常管理，转任主席兼 Alphabet 首席科学家；CTO Koray Kavukcuoglu 升任高级副总裁，接管 Gemini 模型开发。Pichai 在内部信中说，这是为了给谷歌的 AI 工作注入新的势能。

但市场读出的信号可能恰恰相反。

分析师们注意到，今年夏天从谷歌 AI 部门离开的标志性人物，数量超过了公司历史上任何一个可比时期。 走的不是「在基础设施上训练模型的人」，而是「建造基础设施本身的人」。这是一个质变。

Jeff Dean 在今年 6 月华盛顿大学毕业典礼上说过一句话，现在回看像是一个预告。他告诉计算机科学专业的毕业生，值得解决的问题之一是「开发加速科学发现和工程的工具」。

他还说了另一句话，大概更能解释他为什么要走。

「软件的美妙之处在于，一小群人就能建造出对世界产生巨大影响的东西。」

27 年前，他在一个 20 人的创业公司里证明了这件事。现在，58 岁的他想再证明一次。

*头图来源：WIRED

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

传 DeepSeek 重启融资

据多名交易人士透露，大模型公司 DeepSeek 重启了第二轮融资，本轮计划募资 500 亿元，投前估值约 5000 亿元，并计划将在 8 月下旬完成签约。

多位投资人提到，DeepSeek 第二轮融资至少在 7 月中旬就已开启，但在 7 月底突然暂停，当时一些谈判候补名单上的投资人被告知签署融资协议的计划暂缓。

据介绍，DeepSeek 和正在谈判桌上的投资人们希望这次融资在重启后能低调进行。目前，一些此前积极接触的投资机构表示，他们还没有接到 DeepSeek 重启融资的消息，通道仍处在暂缓状态。（来源：财经）

Anthropic 证实正在组建内部芯片团队

据媒体报道，随着旗下模型需求快速增长，人工智能公司Anthropic正在组建团队，开发自研AI芯片。

根据一份招聘信息以及公司声明，Anthropic正在招聘工程师，为其Claude模型设计定制芯片。

Anthropic一名发言人对媒体表示，公司正在组建内部半导体团队，为Claude设计专用芯片。这是Anthropic首次公开确认相关计划。

据悉，Anthropic将协同设计硬件和AI模型，使Claude能够在“满足客户需求的规模下”运行得更快、更高效。（来源：财联社）

谷歌前首席科学家 Jeff Dean 宣布离职创业

当地时间 8 月 5 日，Google DeepMind 负责人哈萨比斯宣布卸下日常管理职责，转任 Google DeepMind 主席兼 Alphabet 首席科学家。

几乎在同一时间，谷歌的灵魂人物、首席科学家杰夫·迪恩宣布将在任职 27 年后离职，并将创办新公司 Discovery Loop，未来尝试利用 AI 探索如何自动化科学研究和工程实验。与迪恩一同离职并创业的还有三名资深研究人员。

据外媒报道，迪恩表示他大约五周前才开始认真考虑创业。（来源：APPSO）

马斯克：SpaceX 将独家采用英伟达芯片

近日，马斯克确认 SpaceX 和 xAI 将独家采用英伟达 GPU 进行构建。

他在 SpaceX 财报电话会议上表示，英伟达 Vera Rubin NVL72 机架级系统的架构设计优于目前市面上所有其他方案，是最佳的 AI 计算机。

更引人注目的是，SpaceX 计划将这套系统部署至太空。马斯克透露，StarMind AI 卫星本质上将是优化版的 Vera Rubin NVL72 计算机，「这并非遥远的未来构想，我们预计明年开始发射。」

相较于英伟达目前仅计划在太空部署数个 Rubin 加速器的 Space-1 模块，SpaceX 的野心更大：旨在将包含 36 颗 Vera CPU 和 72 颗 Rubin AI GPU 的完整机架级性能带入轨道。不过，此类高密度算力设备在太空环境中的散热与可靠性挑战，仍有待验证。（来源：ZAKER 科技）

曝长鑫拒绝苹果压价，要求采购价不低于三星电子和 SK 海力士

据韩媒《Digital Daily》报道，苹果公司近期考虑将中国长鑫存储（CXMT）作为新的供应链以降低成本，但目前在进一步降价谈判中遭遇困难。

报道称，苹果公司曾与长鑫存储就移动 DRAM（包括 LPDDR5X）的供应价格进行谈判，以缓解其下一代 iPhone 和智能设备产品线的制造成本压力，但遭到拒绝。长鑫存储坚持要求内存采购价格高于或与三星电子或 SK 海力士的报价相近。

报道认为，长鑫存储之所以能够大胆拒绝苹果的降价要求，关键在于华为、小米等中国 IT 巨头的大规模「抢购」。中国成品制造商通过签订长期合同，抢占了长鑫存储的 DRAM 订单，以实现国内市场的自给自足。因此，长鑫存储不再有理由向苹果的降价要求妥协。（来源：IT之家）

余承东：手机之后可能都要大规模涨价

在 8 月 5 号的尊界时代旗舰 MPV 及华为全场景新品发布会上，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端 BG 董事长余承东发表主题演讲，介绍了鸿蒙智行三款新车和 MateBook Fold 非凡大师折叠屏电脑。

余承东在发言中表示：内存高昂涨价，手机之后可能都要大规模涨价，否则原本的价格都在亏损销售。（来源：IT之家）

谷歌首款追踪器 Pixel Tag 曝光：对标苹果 AirTag

据媒体曝光，谷歌首款自有品牌的蓝牙追踪器「Google Pixel Tag」将于 8 月 12 日正式发布，欧洲售价为 34.99 欧元（约合人民币 272.5 元）。

该产品将与 Pixel 11 系列手机及 Pixel Watch 5 在同场活动中亮相。

从外观上看，Pixel Tag 采用了类似三星 Galaxy SmartTag 2 的长圆形设计，但机身未预留任何挂绳孔或钥匙孔。这意味着用户可能需要像苹果 AirTag 那样，通过购买专用的保护壳或钥匙扣配件来将其固定在物品上。

在功能方面，Pixel Tag 内置扬声器，可用于近距离查找。不过，关于这款追踪器是否支持 UWB（超宽带）技术目前仍悬而未决。如果 Pixel Tag 不支持 UWB，在与同样售价 35 欧元左右的苹果 AirTag 的竞争中可能会处于劣势。（来源：IT之家）

鸿蒙智行尊界 V800 旗舰 MPV 上市发布新款鸿蒙折叠电脑，76.6 万元起售

8 月 5 日，鸿蒙智行旗下尊界品牌首款 MPV——V800 正式上市，尊享版售价 76.6 万元，行政版售价 86.6 万元，领航版售价 101.6 万元，9 月启动交付。

尊界 V800 拥有超大尺寸，车身长宽高为 5495/2006/1850mm，轴距达 3430mm，是行业目前尺寸最大的 MPV 之一，有效舱内空间长达 3.9 米，为二、三排提供了极其宽敞的乘坐体验。

作为国产首款百万级超豪华 MPV，凭借超大尺寸、华为全栈技术及多项行业首创配置，冲击高端商务 MPV 市场。（来源：IT之家）

北京首例破坏 AI 模型刑案落槌：九零后算法工程师「删库」获刑

8 月 4 日，据「最高人民检察院」微信公众号消息，北京市首例破坏人工智能模型刑事案件近日尘埃落定：九零后算法工程师王某因犯破坏计算机信息系统罪，被判处有期徒刑五年十个月，并赔偿公司经济损失 20.4 万余元。

据《检察日报》报道，王某是计算机科班出身，履历上写满互联网大厂经历。2024 年 1 月，他入职北京市东城区某科技公司，在 AI 短剧部门担任算法工程师。

2024 年 9 月 3 日下午，王某用旧账号密码登录 A 集群，查找本部门文件夹未果，随后打开 AI 游戏部门的文件夹。那里存放着该公司自主研发的多个文生 3D 和渲染 AI 模型，以及全部训练数据。

拉取目录未果后，他输入了一条程序员圈子里被称为「删库跑路」的指令：以最高权限、无需确认、强制删除当前目录下的一切文件和子目录。

王某到案后始终辩称「以为数据没用了才删除」。压垮这一辩解的，是检方从海量手机数据中挖出的聊天记录。记录显示，王某与网上结识的同行高某早有约定：利用公司的数据和算力，帮对方「训模型」「跑数据」。

检方据此认定，王某删除公司数据，目的是为自己干私活下载模型腾出空间。（来源：21 世纪经济报道）

编辑｜ 靖宇

从今年 6 月到 8 月初，短短不到 60 天时间，有一件事几乎同时在新 BAT 发生。

先是 6 月，阿里率先开启内部 Agent 的产品线与能力大整合，到 8 月 3 日，官宣在编程（Coding）和专业办公（Cowork）能力大幅提升的 Qwen3.8 模型的同时，正式将内部孵化的三款 Agent 产品 QoderWork、悟空、MuleRun 合并为统一的 Agent 产品「千问办公」。

紧随其后，7 月 20 日，腾讯开启业务整合，QClaw 的相关业务和团队被并入 WorkBuddy 体系。

10 天后的 7 月 30 日， 字节跳动宣布飞书产品团队整体并入豆包，飞书负责人谢欣向豆包负责人赵祺汇报 。

不同的组织结构、不同的产品积累和优势市场，三家中国最顶级的互联网企业却在相近时间作出相似整合选择。这不太像巧合。

更合理的判断是，这种整合，是在 AI 行业走过摸索期，进入入口争夺阶段背景下的必然选择：过去，大厂需要用多个团队验证桌面操作、云端执行和企业协作等不同路线；现在，主要产品形态已经逐渐清晰， 竞争也开始从能不能做出 Agent，转向谁能成为用户和企业的统一入口。

而千问办公作为这轮收束中最新落地的产品，也是最适合观察观察行业变化的样本。

作为阿里阶段性的能力重组，它将此前分散在模型、桌面端、云端和企业协作场景中的积累，装进了一款新的独立产品。

同时，它身上也集中体现了企业 Agent 竞争中最关键的几个问题：内部赛马为什么此时结束，企业 IM 与云为什么成为 Agent 的底层资产，以及模型、产品和真实任务如何形成共同进化的闭环。

读懂它，就读懂了企业级 Agent 真正的赛点。

01

大厂为什么同时收敛路径

大厂为什么几乎同一时间开始整合 Agent 产品？

拿阿里来说，在今年年初，同时保留 QoderWork、悟空和 MuleRun，是合理的。

三款产品代表了三种不同判断。

QoderWork 运行在用户电脑上，擅长读取和处理本地文件；悟空试图进入钉钉的企业账号、权限和应用体系；MuleRun 从一开始就运行在云端，可以长时间执行任务，也更早进入海外市场，截至今年 5 月，它已经服务了 43 个国家和地区的企业和用户，其中单月付费超过 200 美元的用户占比达到 34%。

在市场尚未定型时，三个团队分别测试本地执行、企业协作和云端运行，可以帮助阿里更快地找到方向。

问题在于，试错期不会一直持续。今年上半年，行业对通用 Agent 的理解发生了明显变化。

Anthropic 发现，许多非技术员工会绕过普通聊天界面，直接使用 Claude Code 整理文件、处理表格和完成多步骤知识工作。于是，Cowork 在随后被做了出来：它保留 Claude Code 的任务执行能力，但换成更适合普通知识工作者的交互方式。

相似的变化也发生在老对手 OpenAI 上。在 OpenAI，一部分用户在 ChatGPT 里处理编程问题，另一部分用户则在 Codex 中完成报告、图片和数据处理等非编程任务。聊天、编程和办公之间原本清晰的产品边界， 开始被用户主动打破。于是，7 月下旬，OpenAI 将独立运行近一年的 Codex 并入 ChatGPT 桌面客户端内，至此 Chat、Work、Codex 三端合一。

而于千问办公的此次动作来说，它同样也是阿里三场实验验证过的能力重新组合：桌面端继承本地文件和电脑操作能力，云端承接长任务、资源调度与多模态生成，企业端则继续进入组织身份、权限和业务系统。 把原来分散的产品能力和反馈数据，集中到一个入口、一套工程体系和一个迭代闭环中。

千问办公实测，可以快速根据需求产出专业报告之外，还能直接打通钉钉发送到聊天界面

用户在自发的用脚投票，市场也已经没有给大厂留下太多继续分散试验的时间。

易观分析发布的二季度报告显示，2026 年 6 月，17 款主流桌面端 AI 办公智能体的合计访问量已经超过 6000 万次。腾讯系、字节系和阿里系产品相加约为 5622 万，留给其他玩家的市场不到 500 万。

技术路线逐渐确定，头部效应也开始出现，这时候，分散就会成为资源分配上的负担。

工程层也是同理。过去，模型每升级一次，三支团队都要针对务规划、上下文管理、工具调用、失败重试、权限控制做一次重新适配，这本质上是一种不必要的重复劳动 。

「千问办公」就是在这个分秒必争背景下出现的产物。

02

企业 Agent 的分水岭

目前市场上大多数通用办公 Agent，首先解决的仍然是个人生产力问题。它们可以读取用户电脑里的文件，分析个人文档，理解历史对话，整理个人日程，再根据用户本人拥有的权限调用有限的外部工具。

但这些主要是个人上下文。 个人上下文的叠加不等于企业上下文。企业内所有人的效率相加，也不等于企业效率。 给每位员工配置一个更聪明的个人助手，可以提高局部产出，却未必能够改善整体信息流转、任务协同，以及个人结果转化为组织行动与结果的效率。

企业面对的是另一类问题。

企业并不是个个人账号的简单集合。所有员工的文件、对话和任务相加，也不会自动变成企业的运行方式。同样一份文件，在个人 Agent 看来可能只是一份需要总结的材料；在企业 Agent 看来，它还涉及谁可以阅读、谁需要确认、结论应该同步给哪些部门，以及后续任务必须经过谁批准。

这是企业级 Agent 与个人办公 Agent 最根本的区别。也是相似的整合背景下，中美大厂行为逻辑产生明显区别的一个认知基础。

OpenAI 和 Anthropic 主要在合并聊天、编程和桌面执行入口。 中国大厂的整合范围，则包括了钉钉、飞书这样的企业协作软件，同时也让云成为了 Agent 底层能力的一部分。

体现在企业内部产品协同上，豆包产品线融合飞书的同时，也与火山引擎深度结合。千问办公合并了此前主攻钉钉场景的悟空，也同时继承了阿里云过去在企业级服务市场上关于行业认知、数据管理、资源调度的全方位资源。

也就是说，是 Agent 开始吸收 IM 与云，把它们变成底层的 infra。

云作为 Agent 核心 infra 的重要性不比多说。这里我们主要看看 IM 的整合叙事。

传统办公软件按照功能划分世界：邮件负责沟通，文档负责写作，表格负责数据……但真实世界中，用户想完成一个目标，需要的是对中工具能力的组合，Agent 也是同理。

也是因此，过去十多年，整合了沟通、员工身份、组织关系、协作网络、文件、会议、审批、权限和各种企业应用连接的钉钉式 IM，作为功能最多，也包含完整组织上下文的软件，必定会成为 Agent 时代最底层的能力支撑。

我在自建的钉钉组织群里模拟了一段三人选题讨论，让千问办公总结讨论要点并提取待办事项。它不仅从对话中识别出了五条待办，每条都正确分配了负责人，还给紧急的那条标了「较高」优先级和「即将截止」，并直接写入了钉钉的待办系统。

当然，对一个外部的第三方 Agent 来说， 通过连接器读取群消息，再生成一份摘要，或者完成投研、网页制作或者表格处理并不困难。真正难的是写回：创建待办、调整日程、发送邮件、提交审批，或者把任务分配给正确的人。

读取只需要接口，而写回需要更高的信任。企业必须确定 Agent 能看到什么、可以替谁操作、哪些步骤需要审批，以及发生错误后如何追溯和撤销。从这一方面来看， 过去十多年里，钉钉为 Agent 的积累不仅是工具，更是信任与企业级上下文的护城河。

03

模型和 Agent，成为智能飞轮

如果再将眼光进一步收敛到国内的一梯队玩家，不难发现，阿里在这场竞争中还有一项少见的条件。它同时拥有一线大模型、企业协作平台和云计算基础设施。

但模型和应用都在自己手里并不会自动转化成优势。只有模型和 Agent 能够相互提供反馈时，这种组合才真正有价值。

于是，我们看到，推出千问办公的同日，阿里低调放出在编程（Coding）和专业办公（Cowork）方面能力大幅提升的 Qwen3.8。

这背后的逻辑在于， 在生产环境中，Agent 可以为模型提供一种比聊天记录更有价值的反馈，模型又能一劳永逸的解决 Agent 中的底层问题。

比如，很多 Agent 产品中很多看似发生在应用层的问题，根源其实在模型层。过去，模型选错工具，产品团队可以增加一条调用规则解决；模型在长任务中忘记最初要求，团队也可以在外面再套一层工作流；这些应用上的修补客观上可以降低错误率，却不能改善模型本身的判断与认知能力。

因此，我们可以看到 OpenAI 推出 Codex 时，没有只是给通用模型接入代码编辑器，而是训练了面向软件工程任务的 codex-1。它使用真实编程任务进行强化学习，能够读取和修改文件、运行测试，并根据测试结果继续调整，直到得到通过的结果。它的出现，一举改善了开发者们在编程任务中的大量问题，也成为 OpenAI 在编程领域逆袭的关键。

模型解决了 Agent 的底层能力问题，Agent 也可以为模型带来比聊天记录更完整的反馈 。

对 OpenAI 和千问系列模型来说，Agent 留下的完整行动轨迹，可以告诉模型它如何理解目标，制定了什么计划，调用了哪些工具，在哪一步偏离要求，用户修改了什么，以及最终产物是否真的被使用。尤其在代码任务中，在代码任务中，能不能运行、测试有没有通过、文件是否正确修改，通常可以被机器验证。而这种真实企业任务中的失败轨迹又能反馈给模型，成为模型迭代的动力。

最终，Agent 为模型提供真实任务反馈，模型为 Agent 提供更强的判断能力。模型+ Agent 构成的，正是一套持续运行进化的飞轮系统。

04

结尾

当然，客观来说，千问办公这次整合完成，并不意味着阿里关于 Agent 的探索从此就可以高枕无忧了。但它至少说明，阿里已经找到了自己的主线。

当越来越多 Agent 都能制作 PPT、分析表格、控制浏览器时，各种 To C 式 Agent 的功能差异会快速缩小。未来真正的差距，将来自产品背后的系统能力：它掌握多少企业上下文，能够获得多大的执行权限，又能否把每一次 Agent 真实任务变成下一次模型升级的依据。

在这个过程中，IM 的上下文，infra 的基础能力建设，模型与 Agent 的飞轮缺一不可。

千问办公，已经拿到了半张门票。

*头图来源：千问办公

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

8 月 4 日晚，@ 鸿蒙智行发言人 发布关于近期「竹知了」相关网络信息的情况说明。

鸿蒙智行表示：长期以来，网络上持续存在恶意剪辑、仿冒相关高管声音、利用 AI 丑化肖像、虚假归因、侮辱诽谤等侵害个人合法权益的内容。我们一直依法开展日常取证和投诉。本次投诉是日常维权工作的一部分，针对的是具体侵权内容，并非针对「竹知了」玩具。

截至 8 月 4 日晚，共监测到相关网络信息累计 5.6 万余条。我们实际对其中 171 条具体侵权内容发起投诉，平台反馈下架 144 条。

经多部门复核，相关投诉均有明确侵权事实和留存证据，不存在仅为正常把玩、制作、展示或者销售「竹知了」的内容。我们未向任何电商平台投诉「竹知了」商品，也从未要求任何电商平台下架、停售该商品。网络上有关「全网下架」、「禁止销售」、「许多单纯展示玩具或分享童年回忆的普通视频也被连带下架，部分账号头像变灰、昵称被重置」等说法与事实不符。（来源：cnBeta）

苹果向法院申请临时禁令，阻止 OpenAI 使用、披露其机密信息

8 月 4 日，苹果当地时间周一向美国法院申请初步禁令，要求禁止两名前员工以及 OpenAI 获取、访问、使用或披露涉嫌属于苹果的机密信息。与此同时，苹果正推进其商业机密侵权诉讼。

与此同时，苹果周一还提交了一项加快证据开示程序的动议，要求被告提供与涉嫌访问苹果专有信息和商业机密相关的文件。

苹果还请求法院要求诉讼中涉及的两名前苹果员工刘畅（Chang Liu，音译）和唐坦（Tang Yew Tan，音译）接受庭前证词询问（deposition）。此外，苹果还要求 OpenAI 员工彭宇婷（Yu-Ting Peng，音译）以及另一位曾任职于苹果、目前供职于 OpenAI、但身份尚未公开的员工接受问询。

刘畅曾担任苹果高级系统电气工程师，唐坦则曾任苹果 iPhone 和 Apple Watch 产品设计副总裁。

苹果还要求 OpenAI 以及其商业硬件部门 io Products（同样被列为本案被告）的企业代表接受庭前证词询问。苹果在提交给法院的文件中表示：「如果法院不发布初步禁令，苹果将遭受无法弥补的损害。」

对此，OpenAI 当地时间周一晚间在一篇博客文章中回应称：「苹果申请初步禁令既基于错误信息，也完全没有必要，因为我们既没有，也不希望拥有苹果的任何商业机密。」（来源：IT 之家）

ChatGPT Atlas 浏览器 8 月 9 日停止服务，用户需 10 天内导出书签

8 月 4 日，OpenAI 宣布 ChatGPT Atlas 将于 8 月 9 日正式停止服务，此后既不再推送功能更新，也不再修补安全漏洞，这款产品从 2025 年 10 月 21 日登陆 macOS 算起，满打满算才活了不到十个月。

OpenAI 官方表示，ChatGPT Atlas 的所有数据不会自动迁移至新版 ChatGPT。如果用户希望保存过往书签、历史记录，则需要将其导出为 HTML 文件，再导入到 Chrome 等其他浏览器。

同时，ChatGPT Atlas 浏览器目前无法导出 Cookies 数据，用户迁移至其他浏览器后需要重新登录。（来源：aibase）

微软或正研发首个原生实时语音模型，可同时听和说

​小红书：大量 AI 毒动画、未成年人软色情陪聊、教唆自残等典型账号被永久封禁

8 月 4 日，小红书发布了两项治理公告，分别通报了涉未成年人违规内容及暑期旅行安全专项的治理进展。

截至 8 月 4 日，平台在「清朗 · 未成年人网络保护」专项行动中已累计处置违规笔记 8.4 万余篇、违规评论 10.5 万余条、违规账号 3571 个。

小红书宣布，平台针对三类典型违规行为采取了严厉处置，分别如下：

• 一是恶意篡改经典动画内容，部分账号利用 AI 技术炮制「毒动画」，如账号「可 X」恶意生成恐怖版《天线宝宝》视频，已被永久封禁并全量下架相关笔记。

• 二是诱导未成年人不良交友，账号「永叽」以「招裴（陪）」「无 hf（会费）」等黑灰产话术为诱饵，诱骗未成年人脱离平台从事软色情陪聊服务，已被永久封禁。

• 三是教唆未成年人伤害身体，账号「小 * Q」发布「爱我就给我买刀片」等带有自残倾向的极端图文，已被永久封禁并清理相关内容。小红书表示已升级风险识别模型，对圈层暗语、变种图片等恶意规避审核行为实施前置拦截。（来源：IT 之家）

8 月 4 日，据工信部消息，7 月 30 日，工业和信息化部组织制定并归口的《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》（GB 44721—2026）强制性国家标准正式发布，拟于 2027 年 7 月 1 日起实施。这是我国首部针对 L3 级（有条件自动驾驶）和 L4 级（高度自动驾驶）系统的强制性国家标准。

该标准适用于搭载 L3 级、L4 级系统的 M 类（载客）和 N 类（载货）车辆，不适用于自动泊车系统。标准构建了四大安全要求体系：一是健全企业全生命周期安全保障机制，要求制造商从安全方针、风险管理、安全保证、安全提升四个维度建立覆盖设计开发、生产制造及部署后全过程的保障能力；二是强化系统动态驾驶任务执行能力，要求自动驾驶系统安全水平至少达到合格且专注驾驶人的水平；三是规范人机交互与用户告知要求，L3 级系统需具备驾驶人接管能力监测功能；四是完善多维度检验检测方法，构建「企业保障能力检验+安全档案检验+确认性试验」体系。（来源：cnBeta）

Spotify 的 Premium 付费用户数突破 3 亿

8 月 4 日公布二季度营收 47.8 亿欧元，同比增长 14%；第二季度经营利润 6.55 亿欧元，同比增长 61%；Premium 付费用户数同比增长 9% 至 3 亿，月活用户数同比增长 12% 至 7.77 亿。

Spotify 预计三季度 Premium 付费用户数达 3.05 亿，月活用户数为 7.88 亿，营收达到 50 亿欧元。（来源：界面） 

内存短缺致 MacBook Air 一机难求

8 月 4 日，据据知名科技记者马克·古尔曼爆料称，基础配置的 M5 MacBook Air 已推迟至 8 月下旬才能发货，部分尺寸、颜色和存储空间组合的 MacBook Air 则要等到 9 月初。

这相比过去大约延迟了一个月，业内人士认为，对于苹果通常在下单后几天内就能发货的产品线来说，这种情况几乎是前所未有的。（来源：格隆汇）

Hugging Face CEO 发声：中国正赢得 AI 竞赛，美企闭门造车恐将落后

8 月 4 日，据 CNBC，开源 AI 平台 Hugging Face 首席执行官克莱芒·德朗格（Clément Delangue）在接受采访时表示，中国正在通过开源模型赢得人工智能竞赛。他指出，鉴于目前的发展速度，中国 AI 工具预计将在今年底或 2027 年追上美国前沿实验室的水平。

德朗格分析认为，中国 AI 技术突破的核心动力源于其开放协作与共享的生态系统；相比之下，美国模型开发者大多在「闭门造车」，面临落后风险。（来源：格隆汇）

微信官方回应能否出临时好友功能：有三项功能不必加好友也能使用

8 月 4 日，微信官方发文，回应前段时间登上微博热搜的「能否出一个临时好友功能」话题。  微信官方对此回应称：「好友位很宝贵。有些小事，不一定非要加个微信好友。」同时，官方在文章中给出了几个不加好友也能用的微信功能。 

第一个是临时传照片 / 文件：点击「扫一扫-我的二维码-面对面收照片和文件」，就能直接扫码传照片或文件，不用加好友，也不耗流量，传完即走；

第二个是临时转点钱：朋友就在身边的时候，点击「扫一扫-我的二维码-面对面收红包」。扫码，到账，两清。朋友不在身边的时候，点击「右上角「+」-收付款」，选择「向银行卡或手机号转账」。省去再来一道加微信的环节；

第三个是临时碰个头：线下临时需要拉个沟通群的话，直接点击「右上角「+」-添加好友-面对面建群」约定一个 4 位数字密码，当场聚首。聊完散伙，通讯录依然干净。  微信官方最后表示，用微信，不一定非要加微信。用完「一拍两散」，也是一种「皆大欢喜」。（来源：IT 之家）

全球最小 GPU 成功点亮，实测 3D 图形渲染达 15 帧

8 月 3 日，据开发者 Pongsagon Vichit 在社交媒体及 GitHub 上公布的信息，其自主研发的微型 GPU 芯片 TinyGPU v2.0 已正式通过流片后的实机功能测试。

作为目前世界上体积最小的 GPU 芯片之一，它成功在 ASIC 物理层面上实现了基础的 3D 图形输出，实测 3D 图形渲染达 15 帧。虽然规模极小，但它完整支持单动态方向光、平滑着色、背面剔除以及仿射纹理映射等核心图形技术。

在配合 Basys3 开发板的测试演示中，该芯片能够以 7.5 到 15 FPS 的帧率渲染低多边形模型及彩色地球旋转动画。

需要说明的是，TinyGPU v2.0 并非为了与现代主流显卡竞争，而是为了验证微型 ASIC 架构在极低功耗和极小面积下的图形计算能力。

目前该芯片的实测性能表现与其此前的 FPGA 模拟版本基本一致，没有出现运行逻辑上的偏差。下一代 TinyGPU v3.0 已在 v2.0 回片前提交流片，新版芯片将引入关键的可编程像素着色器，预计将于 2026 年底交付。（来源：快科技）

首批由长鑫存储晶圆厂生产的 LPDDR6 内存芯片基础速率为 10.7 Gbps，最高运行速度可达 12.8 Gbps，一举接棒此前极速状态下仅能达到 10.7 Gbps 的 LPDDR5X 标准。在规格参数上，长鑫存储本次量产的单颗芯片容量为 16 Gb（相当于 2 GB），内部集成约 1295 个球栅阵列引脚，采用适用于移动设备的 POP（Package-on-Package）封装形式。（来源：cnBeta）

腾讯混元 Hy ASR 3.0 preview：让语音识别理解上下文

8 月 4 日，腾讯混元正式发布新一代语音识别模型 Hy ASR 3.0 preview。基于最新一代大语言模型 Hy3 的语言理解能力，Hy ASR 3.0 preview 融合高精度语音识别与深度语义理解能力，在通用识别、上下文感知、多场景鲁棒性以及方言覆盖等核心维度实现全面提升。

从用户使用的角度，Hy ASR 3.0 preview 重点提升了四类能力，包括：

• 通用识别更准确：提升通用语音、方言、中英混说等场景下的识别准确性，进一步减少错字、漏字问题。

• 更能理解用户意图：结合上下文 Context 精准捕捉用户语境，智能纠错同音词，消除语义歧义。

• 更容易适配专业场景：支持热词注入增强，帮助模型快速识别品牌产品名称、人名及行业术语，降低业务接入和持续维护成本。

• 复杂环境下更稳定：面向高噪、耳语、悄悄话等多种声学场景下进行专项优化，复杂条件下依然保持稳定表现。（来源：量子位）

马斯克遭遇「黑色七月」，个人财富缩水约合人民币 2.45 万亿元，约亏掉 2 个「黄仁勋」

头图来源：视觉中国

7 月 30 日，字节跳动下发内部邮件，完成了近年来力度最大的一次 ToB 业务架构调整：飞书产品团队与豆包产品团队整合，成立新的豆包产品团队，由豆包负责人赵祺统筹，飞书负责人谢欣向其汇报；飞书商业化团队则与火山引擎整合，成立新的 ToB GTM 组织「创造力服务平台」，由火山引擎负责人谭待负责。

关于这次调整，字节暂时还没有对外给出系统性的解读，但如果我们站在今天这个时间节点去观察，这件事可能并不只是一次简单的部门合并、汇报关系变化或者组织架构调整，而有可能是飞书自诞生以来最根本的一次使命转向。

这件事背后，既藏着字节对 AI 未来的战略下注，也有着飞书这家从内生工具成长起来的产品，走到今天必须面对的关键转折点——当先进企业最迫切的问题已经发生变化，飞书还能不能像它诞生时那样，率先定义问题，并提供一套更好的答案？

这可能才是这次调整真正值得讨论的地方。

一、飞书来自于一次「目标创新」

要读懂这次转折，或许要先把镜头拉远，回到飞书诞生的起点。

飞书最初并不是为了进入 ToB 市场而从零设计的产品。

2016 年前后，字节跳动正处于高速扩张期，员工、业务和地域边界迅速扩大，原有工具越来越难以承载这家公司的工作方式。信息散落在聊天、邮件、会议和文档里，上下文在层级传递中不断损耗，一线员工难以在离问题最近的地方做出判断。

既然外部没有合适的答案，就自己造一个。

飞书由此从内部效率工程中生长出来。它把字节已经验证过的一套组织实践——信息透明、文档驱动、分布式决策与 OKR 对齐——逐渐固化为产品。

从诞生第一天起，飞书就和传统 OA 产品走在两条完全不同的路上。它后来被概括为「Context, not Control」的理念，背后是一个不同的判断：组织生产力的损耗，不只来自员工是否执行到位，也来自他们是否获得了足够充分的上下文。

飞书真正的创新并不只是把聊天、文档、会议和日历放到了一起。更重要的是，它率先定义了一个有意义的问题：数字化时代，怎样让信息更充分地在组织中流动，让更多人能够自主决策？

它也给出了一个经过自身验证的答案。

2019 年前后，这套在字节内部生长出来的产品与方法开始向外溢出。许多创业公司和知识密集型企业选择飞书，不只是因为产品体验更现代，也因为它们希望获得一部分「字节如何工作」的答案。

很多人至今仍对早期的飞书未来无限大会印象深刻。台上的主角是一批来自不同行业的客户。大家谈组织、谈协作、谈如何减少会议、如何让目标被更多人看见。看起来是在介绍软件，真正被传播的却是一套关于公司应该怎样工作的共同信念。

那毫无疑问是飞书最「锐利」的阶段。它用一个新的问题和一套新的答案，重塑了传统企业软件的管控逻辑。飞书早期的 PLG，也因此不只是产品驱动增长，更包含了一种世界观的自然扩散。

二、当锐利进入厚重的现实

一套新的方法被证明之后，产品终究要走进更大的市场。

飞书从协同办公进入组织管理，又继续深入业务管理。People、多维表格、项目和低代码等产品，让它不再只处理沟通和文档，而是进入招聘、绩效、门店、销售、研发与生产等具体流程。客户也从互联网公司扩展到汽车、消费零售和制造业。

这是一款企业软件成长的必经之路。

早期飞书像一把锥子，靠一个足够尖锐的判断，迅速刺穿旧有认知；进入更多行业之后，它面对的却是厚重的现实：复杂的权限、历史系统、采购流程、行业差异和长期交付。这个时候，只靠锐利已经不够，团队必须拿起锤子和锉刀，一下一下地往前推进。

飞书的定位变化，足以说明这条路径：从新一代协同办公，到组织管理，再到 2023 年提出「让业务先进一步」，它逐渐从输出一种组织世界观，下沉为解决企业每天面对的具体业务问题。

2023 秋季飞书未来无限大会上，飞书 CEO 谢欣介绍飞书智能伙伴等系列 AI 产品的新功能｜图片来源：视觉中国

商业规模也随之增长。飞书 2023 年 ARR 已超过 2 亿美元，2024 年一度被预期达到 3 亿美元。被验证的产品和方法开始被复制到更多客户，这本来就是所有 ToB 产品走向成熟的方式。

如果没有新的变量，飞书接下来的故事其实已经可以想象：继续把业务场景做深，把行业做厚，用五年甚至十年时间，一寸一寸地推动更多企业完成数字化。

然后，AI 浪潮的带来，改变了这个故事。

三、AI 改变了先进企业最需要解决的问题

今天，我们大多数人都能感知到 AI 对个体、对组织的影响。

但回头看，如果没有 AI 呢？

在没有 AI 之前，组织生产力的提升更多来自流程优化、信息流通效率提升、管理方式创新，找到一个新的视角，可能带来百分之十几的效率提升。

如果没有 2023 年这波大模型浪潮的全面爆发，飞书很可能会沿着既定的路径，继续深耕，继续业务场景做深、把行业做厚，一步步推进组织效率的提升。

AI 的到来，彻底改变了这个故事的走向。

AI 带来了指数级提升的可能性，它甚至成为了未来整体生产力提升最大的变量。新的问题也随之而来：如何让这种智能真正落到组织内部，如何与人形成新的分工协作关系，如何重塑组织形态，最终有效产生价值，成为面向未来的最大命题。

要解决的问题本身已经变了。

飞书的 AI 布局，对应了这个命题从边缘走向核心的全过程。它没有第一时间就完成了目标对齐，而是经历了漫长的逐步对齐，AI 与原有世界观的关系，也在这个过程中悄然发生了变化。

最早，妙记和早期智能功能首先用于信息沉淀；2023 年推出「飞书智能伙伴」，强调企业需要先完成数字化建设，做到 AI Ready；此后，Aily、妙搭以及多维表格等产品不断加入 Agent 能力，飞书也开始从办公平台走向「人+AI 协作」的平台。

飞书 aily｜图片来源：视觉中国

其中的变化是，早期 AI 主要帮助飞书更好地解决原有问题——生成内容、总结会议、查询知识；后来，AI 开始改变问题本身。飞书需要承载的，是智能如何进入组织、获得上下文和权限，并参与一段真实的工作流程。

与此同时，飞书的一批「先进客户」已经开始向前探索。

过去，很多企业跟随飞书学习如何文档协作、管理信息与提高组织效率。现在，一些企业已经在尝试把 AI Coding 变成研发流程，把 Agent 放进业务工作流，重新设计岗位和团队边界。它们面对的问题，已经超出了传统协同办公产品原有的想象范围。

这种关系的变化值得关注。过去，是飞书先发现一个先进企业应该解决的问题，再把答案输出给客户；AI 时代，一些最先进的客户已经先一步摸到了新问题，而市场上还没有一套成熟答案。

「先进企业用飞书」曾经是飞书最重要的品牌心智之一。现在，先进企业的定义变了，飞书也需要重新回答：什么是 AI 时代的先进企业，它们最需要解决的问题又是什么？

四、一次重新「锐利」的机会

沿着这条线再看飞书与豆包的整合，战略图景会更清楚一些。

字节内部对这次调整的完整定义尚未对外释放，但从组织变化来看：飞书产品团队并入了豆包产品体系，而商业化团队则并入了火山引擎的商业化体系。飞书原本在一个体系内承担的两类目标，被进行了拆分，这两条线各自对应的目标未来也会变得更加清晰。

而在 AI 已经成为核心驱动力的时代背景下，加上字节本身具备较强的大模型能力，未来飞书的价值成长路径，尤其是商业价值的成长路径，可能也不会再完全沿着传统软件的发展逻辑展开，而是会探索出一条新的路径。

从这个角度看，这次组织变化也为这种探索提供了更大的空间：一方面，飞书可以在产品侧回到核心问题——在 AI 时代重新定义新的问题和答案；另一方面，它的商业化也可以探索一种不同于传统软件模式的成长方式，让新的产品能力以新的方式释放价值。

如果把豆包、飞书和火山引擎放在一起看，它们实际上分别回答的是同一条链路上的不同问题：智能从哪里来，如何被个人使用，又如何进入企业并真正影响业务。

飞书过去积累的东西并没有因为问题变化而失去价值。恰恰相反，企业的文档、消息、组织关系、权限和业务数据，是 Agent 真正进入组织的前提。过去几年飞书推动企业数字化、帮助客户做到 AI Ready，也为下一阶段准备了智能可以调用的上下文。

但 AI Ready 只是起点。

接下来更难的问题，是如何把模型能力、人的能力和组织能力重新组装起来：让 AI 进入流程，承担任务，改变一家公司的成本、速度和决策质量。

市场还没有成熟答案。大部分企业仍在徒手摸索，人和 AI 如何分工、Agent 如何被管理、组织架构如何变化，也都没有一套可以直接复制的方法论。

这反而给了飞书一次重新变得锐利的机会。

它可以重新回到自己最擅长的起点：与一批先进企业共同定义一个有意义的问题，在真实组织里探索最佳实践，再把被证明的答案沉淀成产品、权限机制和管理方法，最终输出给更多企业。

当年，飞书从字节内部的组织实践中生长出来，回答了数字化时代公司应该怎样协作。今天，它需要探索的是另一套工作方式：当组织里不再只有人，企业应该怎样运行。

从极客公园的视角看，这次调整对飞书并不只是一次归并。它可能意味着，飞书从长期深耕具体业务的节奏里，再次被推到一个需要「目标创新」的位置。飞书曾经靠定义一个新问题而锐利地出现。AI 改变了问题，也给了它一次重新定义答案的机会。

什么是 AI 时代的先进企业？AI 时代里的先进企业，要去解决什么样的新问题，解决的办法是什么？——这些问题里面可能就藏着飞书开启新故事的新起点。

编辑｜靖宇

2026 年一季度，百度 App 月活跃用户降至 6.55 亿，同比下降 10%。

百度不是一个普通的 App，在过去 20 年的中国互联网里，「百度一下」几乎是「上网搜东西」的同义词。它是流量的起点、信息的入口、无数网站赖以生存的「水龙头」。

但是，在 AI 时代—— 用户越来越倾向于直接从 AI 助手获取答案，而不是通过搜索引擎点击链接。

环球同此凉热。

在太平洋的另一边，同样的剧本正在以更剧烈的方式上演。一场波及整个互联网的「流量大崩塌」正在发生。

而人们，并不在意。

01

无人生还

2026 年 3 月，分析公司 Chartbeat 向 Axios 独家提供了一组数据，引爆了整个出版业。

这组数据追踪了 Chartbeat 全球数千家客户网站过去两年的流量变化，结论触目惊心—— 小型出版商（日均 1,000 到 10,000 页面浏览量的网站）的搜索引流暴跌 60%。 中型出版商跌了 47%。大型出版商跌幅相对「温和」，但也有 22%。

规模越小，死得越惨。原因也不复杂——大型媒体有品牌认知度、有 App、有邮件订阅列表、有直接访问的忠实用户。 小型出版商几乎把全部身家压在了 Google 搜索上，当搜索流量断崖式下跌，它们没有任何缓冲 。

来自 Google Search 的页面浏览量在 2024 年 12 月到 2025 年 12 月之间下降了 34%。Google Discover 同期也下降了 15%。整个 Google 这个「流量水龙头」，正在被拧紧。

但具体到个别网站，数字比这些平均值惨烈得多。

Loopex Digital 在 2026 年 5 月发布的一份报告里，列出了受影响最大的网站名单。Business Insider 的流量暴跌 48.4%。WebMD 的月访问用户从 1.22 亿降到了 6950 万。全球最大的编程问答社区 Stack Overflow 流量下跌 35.5%， Google 搜索量下降 32.4%。Quora 跌了 28.1% 。就连 Unsplash 这样的图片素材网站也没逃过，月用户从 2680 万降到 1770 万，跌幅 34%。

如果你把这份名单横向一看，就会发现一个令人不安的规律——被砍得最狠的，恰恰是过去十年「互联网信息基础设施」的核心组成部分。

新闻媒体（Business Insider、CNN）、知识问答平台（Quora、Stack Overflow）、医疗信息网站（WebMD）、图片素材平台（Unsplash）——这些网站有一个共同特点： 它们存在的根本价值，是回答用户的问题 。

而现在，有别人在替它们回答了。

02

「零点击」时代

要理解正在发生什么，需要先搞清楚一个概念——「零点击搜索」（Zero-click Search）。

这个词指的是：用户在搜索引擎上输入一个问题，直接在搜索结果页面上得到了答案， 不需要点击任何链接，不需要访问任何网站。 全球大约 60% 的搜索现在以零点击结束。在移动端，这个数字更是高达 77%。

零点击搜索并不是 AI 时代才出现的。Google 早就通过「精选摘要」「知识面板」「People Also Ask」这些功能在做同样的事情——把答案直接展示在搜索结果页上，减少用户点击离开 Google 的理由。但 AI Overviews 把这件事推向了一个完全不同的量级。

根据多项研究的数据，Google AI Overviews 目前已经覆盖了大约 48% 的搜索查询，同比增长 58%。当一个搜索结果页面出现 AI Overview 时，排名第一的自然搜索结果点击率下降 34% 到 58%——取决于你看哪项研究，但方向完全一致。

Seer Interactive 的分析更为激进， 认为在有 AI Overview 的查询中，自然搜索整体点击率暴跌了 61% 。

说白了就是：你的网站还在搜索结果里，排名可能完全没变，但点击量可能已经腰斩了。 这对很多网站运营者来说是最令人困惑的部分——「我什么都没做错，但流量就是断崖式下跌了。」

但 Google AI Overviews 只是故事的一半。

另一半，是一整个新兴的「AI 搜索」生态正在野蛮生长。

ChatGPT 现在每周处理超过 10 亿次搜索查询。Perplexity 的月查询量也超过了 10 亿。Claude、Gemini、Copilot 都在快速增长——Goodie 的 2026 年 AI 搜索流量报告显示，Claude 的 AI 引流份额在 2026 年初从 11.8% 跃升到 18.5%，是所有 AI 搜索引擎中增长最快的。

这些 AI 产品的运作方式，和传统搜索引擎有一个本质区别。Google 过去的商业逻辑是「把用户送到网站上」——你搜一个问题，Google 给你一串链接，你点进去，Google 的工作就完成了。这是一个「导流」模型。

而 AI 聊天产品的逻辑是「把答案直接给你」。它读了你的内容，理解了你的知识，合成了一个回答，然后直接交付给用户。 用户满意了，用户离开了，从头到尾不需要知道这个答案来自哪里，也不需要访问任何一个网站。

这就是为什么仅仅盯着 Google 的流量变化是不够的。真正正在发生的事情比「Google 算法更新」深刻得多。

整个互联网正在从一个「链接网络」，变成一个「答案网络」。

过去 20 年，互联网信息流动的基本链条是：创作者生产内容 → 搜索引擎索引和排序 → 用户点击链接 → 访问网站 → 内容创作者获得流量和广告收入。这是一个闭环。每个参与者都有自己的角色和利益。

现在，这条链条正在被截断。新的链条变成了：创作者的内容被 AI 抓取和学习 → AI 直接回答用户的问题 → 用户满意离开 → 内容创作者什么都没得到。

中间那个「点击」的环节，20 年来支撑起整个数字出版业、数字广告业、内容营销业的核心基础设施， 正在被系统性地消灭。

03

中国的「平行宇宙」

有人可能觉得，这主要是 Google 和英文互联网的故事，跟中国关系不大。

恰恰相反。中国正在经历同样的事，只是拿走流量的公司不同。

在美国，截流的主要力量是 Google 自己的 AI Overviews——Google 在自家搜索结果顶部放一个 AI 生成的摘要，把用户留在搜索结果页上，不再导向外部网站。这相当于 Google 自己「截」了自己的流量。

中国的情况更激烈。截流的不是传统搜索自己，而是一整批独立的 AI 原生应用，豆包、千问、DeepSeek，它们直接从传统搜索手里把用户抢走了。

数字很说明问题。

QuestMobile 的数据显示，2026 年 4 月，搜索引擎类 App 月人均使用次数同比下降 18.8%，使用时长下降 11.8%。而同一时期，AI 原生 App 月活用户已接近 5 亿，月人均使用次数达到 91 次，人均使用时长 180 分钟。其中豆包到 6 月月活已经突破 5.28 亿。

5.28 亿——这个数字已经逼近百度 App 的 6.55 亿月活了。 而且，前者还在涨，后者还在跌。

QuestMobile 在 2026 年 5 月的调研中发现，在其观察的 25 个行业 App 中，28% 的行业同时面临用户使用次数和时长的同比下降，另有 40% 至少一项指标下降。搜索、汽车资讯和旅游，是最先感受到 AI 信息分发冲击的三个行业。在线旅游行业用户中，69.4% 同时在使用 AI 原生 App。汽车资讯用户中这一比例是 51.1%。

这里有一个数据特别值得咀嚼。太平洋汽车的网站内容被豆包、千问和 DeepSeek 引用之后，合计触达了 1237 万用户。这听起来是个好消息——直到你意识到，这 个数字相当于太平洋汽车 App 自有流量的 113.8 倍 。

113.8 倍。也就是说，有超过一百倍的用户通过 AI 平台，「消费」了太平洋汽车的内容，但这些用户从未踏入太平洋汽车的网站。他们在豆包的聊天窗口里问了一个关于买车的问题，豆包引用太平洋汽车的内容给出了答案，用户满意地关掉了对话。

太平洋汽车贡献了知识，AI 平台收获了用户，而太平洋汽车什么都没得到。

拿走流量的公司不同，但被侵蚀的逻辑完全一样——不管是 Google AI Overviews 还是豆包，本质上都是在做同一件事： 读取内容创作者的知识，合成答案，直接交付给用户，跳过原始来源。

04

有去无回的流量

到这里，可能有人会想：AI 拿走了搜索引擎的流量没错，但 AI 不是也会引用来源、附上链接吗？这些 AI 产品不是也在给网站「导流」吗？

理论上是。实际上，几乎可以忽略不计。

Chartbeat 的数据显示，从 2024 年 12 月到 2025 年 12 月， 来自 AI 聊天工具的引流确实增长了超过 200%。但增长了 200% 之后，它占出版商总页面浏览量的比例仍然不到 1% 。

Contentsquare 在 2026 年的《数字体验基准报告》中给出了更精确的数字——AI 引流流量同比暴增 632%，但仍然只占所有流量的 0.2%。而且这 0.2% 的质量也不乐观，53.6% 的 AI 引流用户直接跳走了。

600% 的增长，0.2% 的占比，超过一半直接离开。

这组数字勾勒出一幅很残酷的画面——AI 正在从搜索引擎那里吃走大量流量，但它并没有把这些流量「转发」给内容创作者。它只是把流量留在了自己的平台上。

更值得玩味的是用户从 AI 点击到网站后的行为。

多项分析指出，很多从 AI 聊天工具点过来的用户，其实只是想验证 AI 给的答案是否准确——他们打开网页，扫一眼，确认 AI 没有胡说八道，然后关掉页面离开。 他们不是来「消费内容」的，而是来「核实事实」的。 这种访问对内容创作者来说几乎没有商业价值。

这就构成了一个巨大的「生态不对等」。

AI 公司用出版商和内容创作者的内容来训练模型。用户向 AI 提问时，AI 利用这些学到的知识生成答案。用户满意了，留在了 AI 平台上。广告收入（如果有的话）留在了 AI 平台上。 而那些创造了原始知识和内容的人，几乎什么都没有得到。

这不仅仅是一个流量分配的问题。它正在动摇整个数字内容经济的根基。

过去 20 年，互联网数字广告的基本逻辑建立在「访问 → 展示 → 点击」这个链条上。用户访问网站，看到广告，广告主付费。当「访问」这个起点本身开始消失，这整条链条的基础就不存在了。对于那些依赖广告收入生存的媒体和内容平台来说，这是一个存亡级别的威胁。

Gartner 的预测是， 到 2028 年，来自传统搜索引擎的有机流量将下降 50%。不是 5%，不是 10% ——是砍掉一半。如果这个预测成真，我们将生活在一个与今天截然不同的互联网中。

05

最深层的悖论

这可能才是这场「截流」最深层的悖论。

回到开头的百度。百度正在用 AI 来弥补搜索广告的衰落——2026 年一季度，AI 驱动业务收入 136 亿元，同比增长 49%，占核心业务收入的比例首次超过一半。百度在用 AI 杀死旧百度的同时，试图用 AI 再造一个新百度。

但更大的问题不在百度身上。 百度至少有能力转型。那些被百度导流养活的无数中小网站、内容平台、垂直社区呢？它们没有能力做 AI，也没有品牌让用户直接来访。当搜索引擎不再导流、AI 也不导流的时候，它们怎么办？

20 年来，搜索引擎和网站之间有一个不成文的「契约」：你生产内容，我给你流量。这个契约没有合同，没有法律保障，只是建立在一个简单的商业逻辑上——搜索引擎需要好内容来吸引用户，网站需要搜索引擎的流量来生存。双方互利。

现在，AI 让这个等式失衡了。搜索引擎（和 AI 平台）发现：我不需要把用户送到网站上，我自己就能给出答案。用户甚至更喜欢这种方式——不用点击，不用等页面加载，不用在一堆广告中寻找真正的内容。

一个让用户更满意的产品，恰恰是一个让内容创作者更痛苦的产品。

当一个生态系统中，用户体验的提升和创作者利益的损失变成了同一件事的两面，这个生态系统就走到了一个必须重新设计的十字路口。

AI 正在杀死喂养自己的生态系统。

而互联网接下来会变成什么样，目前还没有任何人给出合适的答案。

*头图来源：singaporewebdesign

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

白宫拟召集 OpenAI 和 Anthropic 等巨头，讨论 AI 模型安全测试框架

据五位知情人士透露，特朗普政府已邀请 OpenAI、谷歌、Anthropic 等大型科技企业工作人员于周二前往白宫，审议人工智能监管框架最终版本。该框架将设立一套自愿性机制，要求人工智能实验室在向合作方及公众推出模型前，向政府提交相关模型。

今年 6 月初的行政命令要求在 8 月 1 日前完成框架制定，本次会议定于该期限结束数日之后召开。另一名消息人士称，会议由行政分支下属的国家网络总监办公室主办，邀请函写明，会议将探讨该框架后续推进方案，同时商议一项尚未披露的相关活动。

两名知情人士表示，参会代表为企业中层工作人员，并非高管，本次会议不会对外正式发布这套全新框架。目前尚不清楚白宫是否会在会议上收集企业意见，或是对外公布框架终稿。

一名白宫官员周一表示，这套自愿性框架已按期完成，政府正与行业各方磋商后续安排，但并未说明该框架是否已经正式生效。（来源：环球市场播报）

iPhone 最高或涨 1350 元，苹果折叠新机起步价将超 13500 元

当地时间 8 月 2 日，知名科技记者马克·古尔曼发文称，iPhone 预计会涨价 100 美元至 200 美元（约合 675 元至 1350 元人民币）。

古尔曼在回答网友提问时强调，苹果肯定会在今年涨价，原因包括该公司当前正面临内存芯片和主设备处理器的短缺问题，以及 iPhone 18 Pro 和 Pro Max 全新相机系统的成本变高，更不用说首款可折叠 iPhone 采用更为昂贵的设计。

在古尔曼看来，最近几周 iPad 和 Mac 的涨价情况已经为外界提供了一些参考方向。

6 月 25 日，苹果宣布全球范围内上调 Mac、iPad 全系硬件定价，覆盖 MacBook 全系列、iPad 全系、Mac 桌面设备、Vision Pro 与 HomePod。iPhone 当时暂未涨价。从国内调价情况来看，本轮苹果产品涨幅普遍落在 15% 至 20% 区间。（来源：界面新闻）

阿里巴巴正式发布新一代基座大模型 Qwen3.8，总参数量 2.4 万亿

8 月 3 日，阿里巴巴正式发布新一代基座大模型 Qwen3.8，总参数量 2.4 万亿，在编程（Coding）和专业办公（Cowork）方面能力大幅提升。近日放榜的三方榜单 Arena 中，阿里 Qwen 模型仅次于 Anthropic 的 Claude 系列。目前，Qwen3.8 的 API 已上线千问 AI 平台，并接入阿里同步推出的 Agent 产品「千问办公」。Qwen3.8-Max 预计下周开源，同时还将开源 Qwen3.8-27B。（来源：36 氪）

MiniMax H3 开源，华为昇腾、AMD 等十六家芯片厂商、开源社区 Day 0 适配

8 月 3 日下午消息，MiniMax H3 模型开源，华为昇腾、摩尔线程、沐曦、海光信息、昆仑芯、天数智芯、壁仞科技、AMD、Intel 及 Hugging Face、魔搭 ModelScope、ComfyUI 等十六级芯片厂商、开发社区和云推理平台均在 H3 开源同日完成了相关适配支持。

MiniMax H3 是一个通用型全模态生成系统，在 Artificial Analysis 榜单中视频编辑能力排名全球第一。它能够统一理解由文本、图像、视频和音频构成的多模态上下文，并可生成最高 2K 分辨率、最长 15 秒、带有原生立体声音频的视频。得益于以任务泛化为导向的系统设计，H3 在预训练阶段便已具备广泛的多模态上下文理解与生成能力，因此能够出色地遵循复杂的多模态指令。

H3 系统由 H3-Context-IR、H3-Base、H3-Regenerate-2K 三个模块组成。开发者可以直接从 Hugging Face 下载 MiniMax H3 模型，H3-Base 目前支持通过 SGLang、vLLM、diffusers 和 ComfyUI 等推理框架和工作流进行部署。（来源：新浪科技）

智元公布核心管理层名单，回应罗剑岚缺席系「岗位调整」

8 月 3 日晚间消息，智元创新官网最新披露公司董事会及核心合伙人团队名单。官网信息显示，智元创新管理层团队由 9 位合伙人及 3 位独立非执行董事构成。

其中，智元创始人、董事会主席兼 CEO 邓泰华，联合创始人、CTO 彭志辉（稚晖君），联席总裁兼 COO 姜青松，联席总裁姚卯青、熊彦，通用业务部总裁王闯，6 人既是董事会成员，也是公司核心合伙人。

值得注意的是，在最新公布的核心管理团队名单中，原智元机器人合伙人、首席科学家罗剑岚已不在列。此前，有网传消息称罗剑岚已经离职。

罗剑岚此次缺席是否意味着已经离职？据智元方面回应，罗剑岚缺席系「岗位调整，没有离职」。（来源：新浪科技）

消息称蚂蚁灵波启动首轮融资，拟募资 15 亿元

8 月 3 日消息，据《科创板日报》从知情人士处获悉，蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技已启动首轮融资，首轮拟募资 15 亿元，目标在今年年底完成二轮融资。

据了解，蚂蚁灵波公司于 2025 年 3 月在上海浦东落地，进军具身智能和机器人业务。公开资料显示，蚂蚁灵波科技致力于打造机器人的通用大脑。专注于具身智能基础大模型的自主研发，建立了从空间智能、灵巧操作到环境反馈的全栈技术，不断探索具身智能上限。在应用层面，蚂蚁灵波积极探索下一代智能硬件形态，推动机器人进入千家万户。

在 7 月初，蚂蚁灵波刚刚发布了 LingBot 系列模型 2.0 版本，包括：全球首个空间原生视觉基模 LingBot-Vision，高精度空间感知模型 LingBot-Depth 2.0，面向「一脑多机」、支持 20+ 机器人构型及全身自由度控制的具身基座模型 LingBot-VLA 2.0，支持无限时长、实时交互的世界模型 LingBot-World 2.0，全球首个 MoE 架构、面向具身智能的开源视频生成模型 LingBot-Video，以及全球首个全自主预训练的世界动作模型 LingBot-VA 2.0。（来源：科创板日报）

ChatGPT Atlas 浏览器将于 8 月 9 日停止服务，用户需抓紧导出书签数据

8 月 3 日消息，OpenAI 旗下 ChatGPT Atlas 浏览器将于 8 月 9 日停止服务，往后将不再有功能和安全更新。这款浏览器最初于 2025 年 10 月 21 日登陆 macOS 平台，上线距今不到 10 个月。

OpenAI 官方表示，ChatGPT Atlas 的所有数据不会自动迁移至新版 ChatGPT。如果用户希望保存过往书签、历史记录，则需要将其导出为 HTML 文件，再导入到 Chrome 等其他浏览器。

同时，ChatGPT Atlas 浏览器目前无法导出 Cookies 数据，用户迁移至其他浏览器后需要重新登录。

IT 之家注意到，ChatGPT Atlas 可能会在 8 月 9 日以后无法打开、浏览网页。官方建议用户不应继续使用 Atlas，因为停止支持的浏览器产品可能会随时间暴露出漏洞，影响网络安全。

此外，OpenAI 目前已针对 Chrome 浏览器开发 ChatGPT 扩展、侧边栏，用户也可以选择使用全新 ChatGPT 桌面版应用。（来源：IT 之家）

比亚迪腾势 Z9S 预售发布，31.98 万元起

8 月 3 日消息，比亚迪腾势 Z9S 预售发布，新车定位「科技豪华智能轿车」，标配天神之眼 5.0、第二代刀片电池等，拥有十大全球第一顶尖科技，共分三款车型，预售价 31.98 万元起。

据介绍，比亚迪腾势 Z9S 采用优雅之势原创设计，拥有流星定格前脸 + 流星尾迹车尾，提供七款外观色三款内饰色。新车内饰还配备后排宽奢豪华大扶手 + 前排双零重力座椅 + Nappa 真皮座椅 + 奢享豪华后排座椅。

腾势汽车总经理李慧宣布，腾势 Z9S 打破纯电续航最长量产车纪录——CLTC 工况达 1100km，位居全球第一，宣称「半个月只充 1 次电」。新车还搭载第二代刀片电池及闪充技术，充电速度全球第一，5 分钟充好，9 分钟充饱，零下 30 度只多 3 分钟。

根据比亚迪官方公布的最新数据，比亚迪全国闪充站数量已突破 7000 座。（来源：IT 之家）

阿里「千问办公」开启公测，注册可获 2000 积分

8 月 3 日上午消息，阿里巴巴旗下企业级 Agent 产品「千问办公」（QwenWork）开启公测。个人和企业用户均可通过「千问办公」官网体验，目前网页版和独立 PC 客户端已开放，钉钉 PC 端和手机端内置入口近期也将开放。用户可在「千问办公」体验阿里最新旗舰模型 Qwen3.8。

据悉，新的「千问办公」由 QoderWork、MuleRun、悟空三款产品全面整合而来，是业内首款同时支持桌面端 Agent、云端 Agent、企业协同 Agent 的产品，致力于帮助个人与企业提升办公生产力。

不同于市面上已有的 Agent 产品，「千问办公」除了可以帮助个人提效外，最重要的区别是全面瞄准企业级市场。「千问办公」已初步打通了钉钉 IM，未来将全面连接企业真实的数据库和工作流，帮助企业提效。（来源：新浪科技）

搜索引擎公司 DuckDuckGo「整活」推出 Paso Robles 太阳镜，号称无 AI、无摄像头、永不发送数据

8 月 3 日消息，谷歌、三星、Meta 等科技巨头正在争相布局 AI 智能眼镜市场，镜框内置的微型摄像头，则逐渐让智能眼镜成为公众的隐私「噩梦」，利用其导致的偷拍和其他滥用事件呈增加趋势。

注重隐私的搜索引擎公司 DuckDuckGo 上月末（7 月 30 日）宣布推出 Paso Robles 太阳眼镜，宣传语是「普通得不能再普通的太阳镜」。

据介绍，这款太阳镜联合 Knockaround 出品，主打无摄像头、无麦克风、无 AI、无电池，没有任何电子元件，也不会向云端发送任何数据，起售价 5700 日元（约合 243.7 元）。

当然从本质角度说，这款产品就是个普通的黑色太阳镜，只不过镜腿上有 DuckDuckGo 标志。

同时，这款产品的卖点是「无限续航」「永无消息通知」「永远离线」，这些玩味十足的语气表明，DuckDuckGo 希望通过这款眼镜反讽一下同行们。（来源：IT之家）

AI 产业扩张引发内存芯片短缺，消息称苹果 MacBook Air 笔记本出现供应紧张局面

8 月 3 日消息，据彭博社记者马克 · 古尔曼（Mark Gurman）报道，全球内存芯片短缺正在影响苹果 Mac 产品供应，其中受消费者欢迎的 MacBook Air 正面临库存压力。

古尔曼表示，此次内存短缺主要受到 AI 产业快速扩张影响。随着人工智能企业大量采购高性能存储芯片，挤压了消费电子市场供应，苹果旗下部分产品已经受到影响。

此前，用户基数更少的 Mac mini 和 Mac Studio 已经出现供应限制，而如今这一问题正在扩展至销量更高的 MacBook Air。目前，通过苹果官网购买 MacBook Air，部分型号预计需要等待至 8 月下旬才能发货，部分特殊配置甚至要等到 9 月。同时多家第三方零售商也声称，目前 MacBook Air 库存情况比以往更加紧张。

值得注意的是，今年苹果返校季宣传材料也首次明显减少对 MacBook Air 的强调，转而突出基础款 MacBook Pro，并特别标注「MacBook Air 视供应情况而定」。（来源：IT 之家）

因造成环境污染，马斯克 SpaceXAI 宣布数据中心将逐步拆除 69 台移动涡轮发电机

8 月 2 日消息，马斯克旗下 SpaceXAI 宣布，Colossus 数据中心 69 台临时移动涡轮机自今年 8 月起逐步拆除，需在 2027 年 7 月前全部清退。

这批移动发电机曾是 SpaceXAI 快速落地算力的关键：公司仅用 19 天完成 10 万块英伟达 H200 部署，依靠自备发电摆脱公共电网限制，该模式也被 OpenAI 等同行效仿。但设备因缺少运营许可、引发污染争议遭到居民投诉，还被全国有色人种协进会提起诉讼。虽美国司法部曾以保障关键任务为由介入，SpaceXAI 最终与当地环保部门达成拆除协议。

作为替代方案，一座装机 1.2GW、配备 41 台永久涡轮机的新发电厂正在建设，相关许可已于 2026 年 3 月获批。同时 SpaceXAI 表示，将为移动涡轮机加装排放控制设备，降低环境影响。（来源：IT 之家）

国家超算互联网上线 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API，一键接入即可快速调用

8 月 2 日消息，7 月 31 日，DeepSeek 官宣 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 开启公测。国家超算互联网正式上线 DeepSeek-V4-Flash 正式版（DeepSeek-V4-Flash-0731）模型 API 调用服务和模型文件。

据介绍，DeepSeek-V4-Flash-0731 经过大量后训练工作，智能体能力大幅增强，指令遵循能力大幅增强。在多项基准测试中，DeepSeek-V4-Flash 正式版性能可与当前最强的闭源模型相媲美。

超算互联网现面向企业和开发者提供 DeepSeek-V4-Flash-0731 模型 API 调用服务，用户无需繁琐环境配置，一键接入即可快速调用。用户可登录国家超算互联网官网 PC 端，通过首页「服务」下拉菜单进入「模型服务」专区，一键直达模型 API 调用页面。

目前，超算互联网 AI 社区已累计汇集 1700 余款国内外热门开源大模型，覆盖 DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi 等主流系列，全面上线 DeepSeek-V4、MiniMax-M3、Kimi-K3 等多款国产开源大模型 API 接口。

注意到，伴随核心节点已正式投运，国家超算互联网已成为全国首个十万卡级超智融合算力资源池。（来源：IT 之家）

古尔曼：苹果计划将智能眼镜打造为健康健身平台

8 月 2 日消息，据马克・古尔曼最新一期《Power On》通讯报道，苹果计划将即将推出的非 AR 智能眼镜打造为又一个健康健身硬件平台，不过相关功能大概率不会随明年问世的第一代产品首发落地。

根据他的报道，苹果早已着手把 Vision Pro 打造为健康平台。公司曾开发可在这款头显运行的 Fitness+ 应用版本，用户能够佩戴头显观看健身课程视频、追踪自身动作，并完成健身圆环目标。

苹果计划加入一套专属人体追踪分析功能，以此区别于 iPad、Apple TV 等设备。但受限于头显自重过高，苹果最终搁置该方案：

尽管如此，苹果正计划在这款新一代智能眼镜上重启相似构想；不过由于眼镜没有显示屏，实现形式需要另辟蹊径。目前苹果这款智能眼镜的具体研发规划尚不明确，但已知苹果正在为此招人。报道原文写道：

注意到，古尔曼于 7 月 26 日爆料称，苹果即将推出的智能眼镜计划最早于明年 6 月举行的全球开发者大会 WWDC27 上亮相，并于明年秋季正式发布。（来源：IT 之家）

比亚迪：今年前 7 月新能源汽车销量 222.77 万辆

比亚迪 8 月 2 日公告，2026 年 7 月公司新能源汽车销量为 419,211 辆，产量为 420,249 辆。2026 年 1-7 月，公司累计新能源汽车销量为 2,227,722 辆，较去年同期下降 10.54%；累计新能源汽车产量为 2,234,379 辆，较去年同期下降 8.98%。（来源：36 氪）

Win11 要优化 8GB 内存 微软新承诺被指画饼：你敢信吗

快科技 8 月 2 日消息，2026 年 PC 行业好像倒退回了 2016 年——AMD 推出了 4GB 的游戏卡，微软日前又表态要优化 8GB 内存 in11 能在低端平台上也能流畅运行。

这一切都是内存大涨价带来的后果，大家当然可以骂三家内存巨头自己大赚特赚，结果让其他行业和消费者承担代价。

但是现实就是现实，在内存供应及价格回不到从前的情况下，很多人要被迫接受「世界上几乎不再有低端 PC」这个事实，微软之前还推荐大家玩游戏要上 16GB 甚至 32GB 内存呢，现在要考虑的是如何优化 8GB 内存的 Win11 电脑。

Windows 业务负责人 Pavan Davuluri 日前发布的一篇博客这两天成为科技媒体的头条，他就承诺微软会重点优化 Win11 在 8GB 内存下的使用体验，解决内存占用及性能问题，年底前给大家一个交代。

然而这很难打消大家的疑虑，看了 X 网友及多个媒体的反应，更多的看法还是认为微软只是画饼，因为微软在这方面没有什么优秀记录，反而有负面代表。（来源：快科技）

前 DeepMind 技术大牛爆料：谷歌曾比 ChatGPT 早一年做出类似产品 但最终被雪藏

快科技 8 月 2 日消息，据媒体报道，今日，OpenAI Codex 工程负责人蒂博·索蒂奥在 X 平台爆料称，DeepMind 曾在 ChatGPT 发布一年前做出类似产品，当时名字叫 LMChat，后来换过内部代号。

但令人遗憾的是，最终这款产品并没有发布，原因是公司担心该产品可能与谷歌搜索互相竞争，所以一直被雪藏。

同时，谷歌也有规定，DeepMind 不能发布「可能颠覆 Google 现有业务」的产品。

据悉，蒂博曾在谷歌 DeepMind 人工智能实验室工作六年，研究过 AI 基础设施、机器学习工程等项目。

而谷歌员工杰夫·迪恩曾表示，谷歌曾在 ChatGPT 发布前研发过聊天机器人，但公司内部认为该产品并没有比谷歌搜索更好，所以没有推出。

目前，OpenAI 正在加速推进其 AI 编程产品 Codex，试图在快速增长的 AI 编程工具市场追赶竞争对手 Anthropic 的 Claude Code。

知情人士今年 3 月透露，Claude Code 已贡献 Anthropic 约五分之一收入，年化规模超过 25 亿美元，而 Codex 年化收入约为 10 亿美元。

这一差距意味着，在被认为可能达到数万亿美元规模的 AI 编程市场中，OpenAI 正从早期领先者变成追赶者。（来源：快科技）

微信地震预警上线新功能：可上报震感、自动提醒更新位置

8 月 2 日消息，今天，中国地震台网小程序正式上线「震感上报」和「位置更新」两项新功能。

此次升级在原有毫秒级预警推送与亿级覆盖能力的基础上，进一步完善震感反馈、位置服务和公众参与等功能，提升地震预警服务的实用性和精准度。

其中，「震感上报」功能主要指当用户收到地震预警并确认自身安全后，可进入小程序上报位置并反馈震感情况。用户反馈的信息，经处理后会形成震感分布图。

这个反馈信息有啥用呢？微信官方表示，「有用，而且很重要」。

据了解，目前小程序已有黄橙红三级预警，但个人最真实的震感，不仅能为专业部门提供更多更精准的数据，还能为与你境况相同的人提供参考。

「位置更新」功能是指当你的地理位置发生变化时，小程序会主动识别并提醒你将目前所在地添加为预警位置，进一步增强推送的针对性和实用性。数据显示，截至目前，微信地震预警平台已预警超过 700 次地震，订阅用户超 6000 万。（来源：TechWeb.com.cn）

Snap 将于 9 月 16 日举行专场活动，全面展示旗下首款面向普通消费者的 AR 眼镜 Specs

8 月 2 日消息，Snap 宣布，将于 9 月 16 日在美国洛杉矶举办专场活动，全面展示旗下下一代 AR 眼镜产品 Specs。届时 Snap 联合创始人兼 CEO 埃文 · 斯皮格尔（Evan Spiegel）将首次深入介绍这款设备的功能与应用场景。

Snap 表示，此次活动将「首次全面展示 Specs 如何将 AI 辅助、工作工具、娱乐体验以及共享互动融入现实世界」，帮助「用户在保持与周围环境连接的同时，实现创作、沟通、学习和工作等操作」。

Snap Specs AR 眼镜已于今年 6 月开启预购，售价为 2195 美元（注：现汇率约合 14858 元人民币）。

上纬新材启元宣布与暴雪《魔兽世界》合作，推出限定「鱼人定制款」Q1 机器人

8 月 2 日消息，上纬新材料科技股份有限公司（上纬新材）旗下消费级具身智能品牌「启元机器人」在 2026 年度 ChinaJoy 期间官宣与暴雪《魔兽世界》进行合作，推出活动限定「鱼人定制款」启元 Q1。

据介绍，该产品依托启元 Q1 探索版模块化设计、软硬件开源能力实现。在展会现场，启元 Q1《魔兽世界》鱼人定制款与现场 Coser 结伴逛展，实现各摊位「串门」打卡。

公开信息显示，启元 Q1 机器人于去年末发布，其身高约 80-88 厘米，拥有 22 个自由度，支持精细动作，支持轮足、人形、四足三态切换，适应室内外不同场景，并搭载 AI 跟拍等功能。

项目规划之一就是推出可在头显内运行的 Apple Fitness + 版本。设想场景为：用户佩戴设备跟随课程锻炼，头显依托人体追踪技术分析动作姿态。但受技术难题以及头显过重影响，该方案最终未能推出。

苹果视觉产品事业部负责开发这款眼镜以及下一代头显。团队正在招募人选，要求应聘者定义视觉硬件产品下健康、康养与健身体验的未来形态。苹果表示，该岗位需要将「空间计算、可穿戴设备、大众健康、人体行为」交叉领域里尚不明朗的潜在机遇，转化为清晰的产品方向。

马斯克和 Altman 达成共识：人类已迈入 AI 奇点时代

科技媒体 thenews 近日发布博文，报道称马斯克和 Altman 在 AI 奇点（singularity）方面达成共识。

7 月 25 日作客 Relentless 播客节目时，Altman 表示：「我们现在差不多已经身处奇点时代。」奥尔特曼还预测，在人类目前能完成的工作中，AI 已经能够自动化完成约 30~40% 的工作，并表示 AI 正推动「自工业革命以来最大的经济变革」。

马斯克于 7 月 31 日在 X 平台发布推文，指出：「AI 在很多方面都已经超越了人类。我们正处于奇点之中。」

注：AI 奇点是未来学家雷 · 库兹韦尔（Ray Kurzweil）在 2005 年提出的假设，是一种理论情境，即人工智能自我改进的速度超过了我们人类监控和控制它的能力。(来源：IT 之家)

高通完成收购 Modular，加速 AI 计算布局

8 月 2 日消息，高通公司最近（7 月 29 日）宣布完成收购 Modular Inc.，双方将进一步打造领先的 AI 计算平台，提供完整的 AI 解决方案。

Modular 是一家专注于 AI 原生软件基础设施的初创企业，他们的软件平台可帮助开发者在异构计算系统中，部署生成式 AI 和智能体。

据悉，此次收购将加速高通在 AI 方面的发展进度，如数据中心、边缘基础设施、工业 AI 等。同时帮助 Modular 扩大市场并覆盖更多用户。Modular 对开放异构生态系统的承诺不变，并提供 CPU、GPU 和 NPU 的定制方案。

Modular 旗下的 Mojo、MAX 和 Modular Cloud 将继续作为产品和品牌运营，并获得高通公司的投资和支持。Modular 联合创始人兼 CEO Chris Lattner 将出任高通技术公司高级 AI 软件与平台执行副总裁。(来源：IT 之家)

谷歌、微软、Meta、亚马逊「四巨头」未来数年投入 2.4 万亿美元，豪赌 AI 基础设施

据彭博社报道，谷歌母公司 Alphabet、Meta、微软和亚马逊已经为未来数年的数据中心建设承诺投入近 2.4 万亿美元（现汇率约合 16.24 万亿元人民币），AI 基础设施竞赛仍在迅速升温。

亚马逊首席执行官安迪 · 贾西认为，眼下的巨额投入与 AWS 早期扩张如出一辙，最终有望换来丰厚回报。

过去一年，四家公司为扩建数据中心，在租赁、建筑、能源和设备方面作出的支出承诺急剧膨胀。部分资金将在近期投入，也有一些合同需要在未来数十年内逐步履行。

科技行业今年一直在争论，企业斥资数千亿美元建设 AI 数据中心，最终能否收回成本。Alphabet 和亚马逊的自由现金流已经转负，Meta 预计也将很快步其后尘。尽管如此，四家公司最近仍相继上调支出计划，理由大多相同：AI 算力需求极为庞大，现有基础设施远远不够。

不过，披露金额并不全都用于数据中心，各公司的统计口径也不完全一致，不能简单横向比较。Meta 的部分计划支出将用于 Reality Labs 部门的消费级硬件，Alphabet 和亚马逊还把内容授权费用计入承诺支出。

贾西周四表示，亚马逊正以更快速度重演 AWS 最初的扩张过程，早期投入虽高，后期回报也可能十分可观。即便亚马逊今年把资本支出提高到 2200 亿美元（现汇率约合 1.49 万亿元人民币），云基础设施容量仍无法满足全部需求。AWS 第二季度营收增长 37%，增速创 2021 年底以来新高。(来源：IT 之家)

马斯克旗下 X 平台与全球广告主联盟达成和解, 终结多年非法抵制诉讼

马斯克旗下的社交平台 X 与全球广告主联盟（WFA）已正式就长期存在的法律纠纷达成和解，标志着该平台与广告行业之间这场极具代表性的矛盾暂告一段落。

根据双方发布的联合声明，X 公司与 WFA 表示已将相关诉讼抛在脑后，此举重塑了两大机构之间的关系。不过，双方均未公开具体的和解条款。

这一和解终结了 X 于 2024 年发起的高调诉讼中的关键部分。此前，X 控告 WFA 及其旗下数家大型广告商协同组织「非法抵制」，导致该平台损失了数以十亿美元计的广告收入。虽然一名联邦法官在今年早些时候驳回了该案，但 X 在今年 4 月提起了上诉。目前，X 针对诉讼中涉及的其他公司的上诉程序仍在继续。

尽管与 WFA 的和解消除了 X 向广告业发起的最重大外部法律挑战，但它并未从根本上解决平台内容治理模式与广告商资金投放考量之间的深层次矛盾。（来源：cnBeta）

苹果公司警告 AI 算力资源或面临短缺, 或将引发产品与服务延迟发布

科技巨头苹果公司在其提交给美国证券交易委员会（SEC）的最新 10-Q 财报文件中发出警告，指出公司在人工智能（AI）和机器学习领域的计算资源可能面临短缺风险。

虽然苹果在最新的业绩报告中重点提及了供应链瓶颈可能对本季度收入增长造成影响，但仔细研读其监管文件可以发现，该公司对 AI 及机器学习基础设施产能紧张的问题表达出了更为深层的担忧。

公司首先指出，将其零部件及部件的采购集中于少数特定供应商，会使公司更容易受到价格波动和供应短缺的影响，进而损害整体收入。

此外，苹果特别提到了当前存储芯片行业的持续短缺问题，强调 NAND Flash 和 DRAM 领域的动荡已经严重影响到公司以商业合理条件（甚至根本无法）获取足够数量零部件及产品的能力。

苹果过去一直未在大规模 AI 基础设施领域进行巨额投入，而是选择依托第三方的算力支持，例如利用 Google 的基础设施。然而苹果在本次文件中坦言，其 AI 及机器学习服务的高度运行均深度依赖于「能否获取足够的计算资源」。

若未来无法以商业合理的条款或在需要时争取到足够的产能，苹果旗下产品与服务的功能性和可用性都将受限，甚至可能导致新产品及新服务的部署进度被迫推迟。（来源：cnBeta）

iPad Air 或于 2027 年迎四年来首次重大外观重构

自 2020 年发布第四代产品以来，iPad Air 已经连续多代维持了相同的外观设计，成为苹果平板电脑产品线中外观沿用时间最长的机型。在此期间，iPad Air 虽历经 M1、M2、M3 及 M4 等多款芯片的内部迭代，但其外壳设计始终未发生改变。不过，这种长期「套壳」升级的局面有望在 2027 年迎来彻底改变。

相关消息透露，苹果计划在 2027 年初为 iPad Air 换装 OLED 屏幕。本次面板预计将由三星显示（Samsung Display）供应，采用单层 LTPS OLED 方案。虽然在成本与峰值亮度上略低于 iPad Pro 所配备的双层串联 OLED 屏幕，但这依然将是 iPad Air 迎来的一次里程碑式硬件升级，同时也是苹果将 OLED 技术逐步扩展至 iMac 和 MacBook Air 等更多产品线计划的重要一环。除了屏幕材质的更换外，新一代 iPad Air 还被曝将搭载全新的 M5 芯片。

鉴于 iPad Air 与 iPad mini 长期共享设计语言的历史——正如 2012 年首款 iPad mini 的造型启发了次年 iPad Air 的外观——若 iPad mini 率先完成设计迭代，iPad Air 极有可能会在次年跟随跟进。

尽管目前关于 iPad Air 外观改款的具体细节尚未有确切传闻，但如果其延续 iPad mini 的改版路线，未来不排除会同步引入防水保护以及无孔振动扬声器等全新设计特性。（来源：cnBeta）

环球、索尼、华纳等多家唱片公司提议将低质 AI 音乐从排行榜中剔除

8 月 1 日消息，据 The Verge 报道，环球音乐集团、索尼音乐、华纳音乐集团等多家唱片公司提议将低质量的 AI 音乐从排行榜中剔除。

唱片公司代表在一份联合声明中公开指出，大量充斥流媒体平台的 AI 生成音乐并非出自艺人之手，而是利用未经艺人许可、以艺人作品为基础训练的工具制作而成。

报道称这项新提议的严苛程度，远超此前由美国唱片业协会、国际唱片业协会等机构提出的标识提案。先前的提案旨在为 AI 生成及 AI 辅助音乐设立一套标准化的标识系统。

唱片公司的这项新提议不仅要求对歌曲进行清晰标识，更明确指出：除非歌曲满足「实质上由人类创作」等特定标准，否则将被禁止进入国际排行榜。

如果 AI 仅起到辅助作用，则仍有资格进入排行榜。但要想获得打榜资格，这些歌曲还必须符合所使用的任何 AI 服务的服务条款。此外，AI 模型必须拥有其训练数据的合法使用权，且歌曲本身「不会引发对刷榜或操纵排行榜的担忧」。至于何种情况构成「担忧」，以及如何界定「实质上由人类创作」，目前官方的表述仍不清晰。(来源：IT 之家)

小米手机正式涨价 300 元起，影响小米 17 系列、REDMI K90、Turbo 5

8 月 2 日 0 点更新：小米商城价格显示，通知中提到的手机确实已经涨价。

• REDMI Turbo 5：从 2299 元起上涨到 2599 元起
• REDMI Turbo 5 Max：从 2499 元起上涨到 2799 元起
• REDMI K90：从 2799 元起上涨到 3099 元起
• REDMI K90 Max：从 3199 元起上涨到 3499 元起
• REDMI K90 Pro Max：从 4199 元起上涨到 4499 元起
• REDMI K90 至尊版：从 2999 元起上涨到 3299 元起
• 小米 17：从 4499 元起上涨到 4799 元起
• 小米 17 Pro：从 4999 元起上涨到 5399 元起
• 小米 17 Pro Max：从 5999 元起上涨到 6499 元起

REDMI K90 标准版、REDMI K90 Pro Max 此前已经上调过 200 元，REDMI Turbo 5 则取消了新春特惠。

小米集团合伙人、总裁、手机部总裁、小米品牌总经理卢伟冰在 7 月初曾发文称，手机行业正在经历近十年以来最严峻时刻，失控的成本已经席卷了整个手机市场，而千元机毫无疑问受伤最严重。(来源：IT 之家)

Google 或将推出智能追踪器「Pixel Tag」

Google 似乎正在研发一款名为「Google Pixel Tag」的智能追踪设备，以竞争苹果的 AirTag。相关产品信息和图片来源于一家斯洛文尼亚电商网站的商品页面，页面内容显示，这款呈小椭圆形外观的设备是一款智能物品追踪器，配备了内置扬声器，并接入 Google 现有的「查找我的设备」（已更名为 Find Hub）网络。

此次泄露恰逢 Google 即将于 8 月 12 日举行的新品发布会之前。在此之前，Google 已经预热了 Pixel 11 系列手机，同时网络上也陆续曝光了新款折叠屏手机、智能手表以及无线耳机等硬件产品。

根据泄露的商品描述，Google Pixel Tag 主打轻巧便携与耐用设计，用户可将其挂附在钥匙、钱包或行李等重要物品上。借助 Google 庞大且安全的「查找我的设备」网络，用户能随时通过智能手机精准掌控物品位置，同时借助设备内置的高音量扬声器进行近距离寻物，并在设计上注重保护用户隐私及个人数据安全。

目前，Google 方面尚未对此消息做出一回复。（来源：cnBeta）

比亚迪方程豹全新轿车系列「方程 S」开启全国巡展，三季度上市

8 月 1 日消息，比亚迪方程豹「方程 S」开启全国巡展，定位「全场景多形态个性轿车」，首站位于上海豫园，活动时间为 8 月 1 日至 9 日。

在今年 4 月举行的 2026 北京国际车展上，比亚迪方程豹宣布其首发的轿车系列产品线定名「方程 S」。官方公布了「方程 S」家族的三款车型：方程 S、方程 SL 三厢轿车，以及方程 S GT 猎装车。

目前方程豹的「豹系列」属于智能化的越野车，「钛系列」属于全能化的城市车，最新迎来的方程 S 将于 2026 年第三季度上市。

今年 6 月，工信部公布了第 408 批《道路机动车辆生产企业及产品公告》新产品公示，比亚迪方程豹品牌首款轿车——方程 S / 方程 S GT 正式申报。

申报信息显示，方程 S 长宽高分别为 5060/1967/1483 或 1458mm，轴距 2960mm，整备质量 2140kg，总质量 2580kg，最高车速达到 240km/h。该车搭载一台峰值功率 245kW 或 300kW 的单电机，还有 190/300kW 的双电机可选，匹配磷酸铁锂电池。(来源：IT 之家)

马斯克刚刚关注了 DeepSeek 的 X 账号

8 月 1 日消息，关注科技公司 CEO 和高管动态的账号 Big Tech Alert 发布提醒消息，埃隆 · 马斯克刚刚关注了 DeepSeek 的 X 账号。

DeepSeek7 月 31 日通过 API 文档发布日志，宣布 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，凭借超高性价比再次引爆 AI 圈。

值得一提的是，马斯克当地时间 7 月 23 日在接受英国《经济学人》专访时表示，中国在机器人和 AI 领域实力雄厚，未来「很有可能在某个时候成为领导者」。(来源：IT 之家)

DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，V4-Pro 正式版将「尽快」发布

7 月 31 日消息，今天（31 日）下午，DeepSeek 通过 API 文档发布日志，宣布 DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测。

根据介绍，DeepSeek-V4-Flash 的 Agent 能力大幅增强，基准测试远超 V4-Pro-Preview：

• Terminal Bench 2.1: 82.7
• NL2Repo: 54.2
• Cybergym: 76.7
• DeepSWE: 54.4
• Toolathlon verified: 70.3
• Agent Last Exam: 25.2
• Automation Bench (Public): 25.1
• DSBench-FullStack: 68.7
• DSBench-Hard: 59.6

据悉，正式版 V4-Flash 原生支持 Responses API 格式并针对性适配 Codex。DeepSeek-V4-Flash-0731 的模型结构、尺寸和 DeepSeek-V4-Flash-preview 保持一致，仅重新进行了后训练。（来源：新浪财经）

字节跳动国内推出 Seedance 2.5 视频 AI 模型：单次生成时长 30 秒、突破长叙事能力

7 月 31 日消息，字节跳动今天（7 月 31 日）发布公告，宣布在国内推出 Seedance 2.5 视频生成模型，可单次生成 30 秒高质量视频片段，陆续上线即梦 AI 与豆包专业版，API 服务也将于近期接入火山方舟。

官方称，Seedance 2.5 延续 Seedance 2.0 统一的多模态音视频联合生成架构，重点提升长叙事、多模态参考和编辑能力。

该模型面向影视、广告、教育、工业制造、具身智能和自动驾驶等场景，目标是让视频生成从「生成一个片段」转向「完成一段创作」。

在生成方面，Seedance 2.5 将单次视频生成时长从 15 秒提升至 30 秒，并支持多轮延长。官方称，模型可在 30 秒内组织多个具备逻辑关联的镜头，让故事可以按照铺垫、推进、转折、收尾展开。

库克：苹果已获准在中国推出首批「Apple 智能」功能，未来的 Siri AI 还处于起步阶段

7 月 31 日消息，苹果现任 CEO 蒂姆 · 库克（Tim Cook）今天在 2026 财年第三季度电话会议中确认，苹果公司已在中国获准推出首批「Apple 智能」（Apple Intelligence）功能。

问答环节中，摩根大通分析师萨米克 · 查特吉（Samik Chatterjee）问库克：

库克对此回答道：

据此前报道，网信部门本月会同有关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，新增「Apple 智能」等 7 款提供手机端侧生成式人工智能服务备案信息。（来源：IT 之家）

美团正式上线送外卖「等灯停表」功能，预计年内覆盖超百万骑手

7 月 31 日消息，美团今日宣布，美团和苏州公安联合正式上线了外卖骑手「等灯停表」功能首个正式版本，目前已在率先接入交通数据的苏州道路进行实际路测。

当骑手在交通路口等红灯时，页面呈现红灯倒计时读秒信息，美团骑手 AI 安全助手发布提示信息「红灯停一停，正在记录等灯时长，订单结束时将延长本单配送时间」，骑手还可在该页面中看到所在区域的禁行道路信息，选择不同的配送路线，或根据需求自主决定配送线路。

配送完成后，骑手页面弹窗提示「订单号、等红灯累计时间」，系统告知「相应顺延最晚送达时间」，完成「等灯停表」功能。

目前，外卖骑手「等灯停表」功能首个正式版本已率先在苏州落地试点，首批覆盖姑苏区和苏州工业园区约 1100 个路口。在已接入交通数据的路口，骑手「等红灯、表就停」。

实现「等灯停表」主要依赖两部分数据信息，一是骑手的位置轨迹信号，二是骑手所在区域实时的红绿灯灯态数据。美团接入交通数据后，骑手 App 结合位置轨迹可实时判断骑手等灯状态。

当骑手身上有多个订单怎么办？「如果骑手在等待红灯时，身上有多笔订单，那么等灯的时长也会计入每一笔订单的配时。」美团配送安全技术团队介绍，「从最近的内部封闭路测来看，骑手体验顺畅，也有不少骑手给我们提出一些细节建议，我们已经一一记录。」

目前，北京与无锡已在同步对接测试，上海、杭州、成都、南昌、兰州等 20 余个城市也在评估中，具备条件的城市将陆续上线，预计今年内覆盖超百万骑手。

（来源：腾讯科技）

「A 股老大」长鑫科技上市 5 天市值首次突破 4 万亿

7 月 31 日消息，长鑫科技今日继续冲高，盘中涨超 13%，每股达到 60 元，总市值首次突破 4 万亿。

国产 DRAM 龙头企业长鑫科技 7 月 27 日正式登陆科创板，当日收涨 465.82%，总市值突破 3.28 万亿元，登顶 A 股。

据此前报道，长鑫科技上市首日即刷新四大 A 股历史纪录：

• 1、A 股历史首只开盘市值破 3 万亿的科技股，开盘总市值约 3.31 万亿元；
• 2、登顶 A 股市值榜首；
• 3、A 股首只单日成交额突破千亿的个股，上市首小时成交已超 1000 亿元；
• 4、A 股首只千亿成交额叠加超 50% 换手率的新股。

规范互联网渠道售卡管理，移动联通电信三大运营商停止第三方互联网渠道号卡办理

7 月 31 日消息，据央视新闻报道，中国电信、中国移动和中国联通 7 月 31 日晚发布「关于规范互联网渠道售卡管理的公告」。

《公告》称：为保障用户权益和数据信息安全，对互联网渠道号卡订购业务进行统一规范。自 2026 年 8 月 1 日起，用户如需在互联网渠道订购号卡，只能通过电信运营商官方 App、官方网站等渠道办理，第三方互联网渠道不再提供电信号卡办理相关服务。

运营商在《公告》中表示，近期发现有不法商家冒用「运营商授权合作」名义发布虚假售卡信息，或假借售卡名义收集用户身份证件、住址、联系方式等个人敏感信息，侵害了用户权益，给用户带来了极大的信息泄露风险。（来源：IT 之家）

消息称 DeepSeek 计划在内蒙古建设大型 AI 数据中心，增加 1GW 算力

7 月 31 日消息，据彭博社今日援引知情人士消息，DeepSeek 正计划在内蒙古建设一座大型 AI 数据中心。这一雄心勃勃的基础设施项目显示，这家中国人工智能初创公司正在扩大 AI 算力布局。

据不愿透露姓名的知情人士透露，DeepSeek 计划在内蒙古乌兰察布增加 1GW（吉瓦）规模算力。该公司除了自建数据中心计划外，也有意从其他公司租赁额外算力。

其中两位知情人士表示，DeepSeek 数据中心的部分算力将在明年年底或 2028 年初投入运行，目前尚不清楚该项目使用何种芯片。作为参考，英伟达目前是 AI 数据中心的行业标准，而华为则是中国数据中心领域的代表企业。

据 IT 之家此前报道，DeepSeek 已于 4 月放出新一批招聘信息，除了杭州和北京外，首次出现了工作地为内蒙古乌兰察布的岗位。两个相关岗位分别为数据中心高级交付经理、数据中心高级运维工程师，薪资为 15-30K · 14 薪。

乌兰察布年平均气温约为 4°C，天然的低温环境能够降低高功耗 AI 服务器的散热需求，因此成为各大企业建设数据中心的理想地点。

英伟达 CEO 黄仁勋曾预计，一座配备最先进 AI 加速器的 1GW 级数据中心，投资成本可能达到 500 亿美元（IT 之家注：现汇率约合 3386.82 亿元人民币）。不过这种成本会因为建设地点、AI 芯片类别产生巨大差异。众所周知，中国 AI 数据中心的建设成本通常低于美国。

由于工作时间缘故，DeepSeek 并未立即回应彭博社的置评请求。

小米 REDMI K100 Pro 系列「满分旗舰」手机官宣，8 月 11 日发布

7 月 31 日消息，今天上午，小米集团合伙人、总裁、手机部总裁、小米品牌总经理卢伟冰宣布，REDMI K100 Pro 系列手机双旗舰将于8 月 11 日正式发布。

随后，卢伟冰通过长文详细介绍了这款手机背后的故事。

（来源：IT 之家）

比亚迪海洋旗舰 SUV 海狮 08 内饰全球首秀，有望 8 月上市

7 月 31 日消息，比亚迪汽车海洋网销售事业部总经理张卓今日公布海洋旗舰 SUV 海狮 08 内饰：「天地阔境，奢感入舱，落座之间，皆自在从容」。

从官方海报来看，此次展示的是海狮 08 六座版本，前排配备常规的悬浮式中控屏，二排吸顶屏带来更多娱乐功能，有望配备二排零重力座椅，带来更多舒适体验。

据 IT 之家此前报道，比亚迪海狮 08 今年 4 月在北京车展首发亮相，搭载第二代刀片电池、闪充技术、云辇-A（智能空气车身控制系统）、后轮转向、天神之眼 5.0 等配置。

（来源：IT 之家）

动力太强不适应：美国一女子首次驾驶 Model Y 撞入理发店后决定起诉特斯拉，索赔超 1000 万美元

7 月 31 日消息，据 CarsCoops 今日报道，美国一名 59 岁女子因试驾特斯拉 Model Y 时发生事故受伤，近日向法院提起诉讼，要求特斯拉赔偿超过 1000 万美元（I 现汇率约合 6765.7 万元人民币）。

诉讼文件显示，该起事故发生于 2024 年 9 月 21 日，美国弗吉尼亚州阿灵顿，59 岁的阿莱姆泽沃德 · 劳加莱特（Alemzewd Lawgalet）在试驾特斯拉 Model Y 时发生严重事故，车辆冲过路面撞入一家美发店，撞击后起火。她本人也在此次事故中受重伤。

她在诉状中提到，特斯拉销售人员明知这是她第一次驾驶电动汽车，却仍让她独自驾驶车辆，没有让她充分了解电动汽车的特性，包括动能回收等功能，且车辆处于最高性能的「Insane」加速模式。

据本人称，特斯拉销售人员曾告诉她 Model Y「和燃油车操作一样」。但当她在高速公路行驶过程中松开加速踏板时，动能回收产生的强烈制动感让她措手不及，随后她驶离高速准备归还车辆。

此次事故发生在路口绿灯亮起后，她当时毫无准备地踩下加速踏板，结果 Model Y 瞬间爆发出远超预期的加速性能，冲过路面并撞入路边美容店，而她完全来不及反应。

她表示，在该模式下，Model Y 的 0-60 英里 / 小时（约 96 公里 / 小时）加速仅需约 3.3 秒，已达到超跑水准。

特斯拉方面否认承担责任，并认为她驾驶过程中未能尽到合理注意义务。双方争议焦点包括，车辆处于「Insane」驾驶模式是否合理，以及特斯拉是否有责任提前向试驾用户说明动能回收制动和车辆性能特点。诉讼尚未作出最终裁决，目前无法确认事故责任归属。

（来源：CnBeta）

我的第一个问题想回到 WWDC。当时你们宣传 Siri AI 时提到，你们可能不会在中国大陆和欧洲率先推出 Siri AI。我现在想问问这方面的最新进展，以及如果要在这些地区推出 Siri AI，还需要跨越何种障碍？

感谢你的提问，我将分别回答两个地区的问题。

如果先看欧盟，我们正在和欧盟委员会密切合作。显然我们希望的情况是能够在全球所有地区同步推出所有功能，这一直是我们的理念。

但目前我们还无法在欧盟推出 Siri AI。但我们正在与他们紧密合作，努力寻求解决方案，以便在欧盟提供 Siri AI。

Siri AI 目前已在 Mac 上测试并即将推出，因为 Mac 不像 iPhone 和 iPad 那样受到法规约束。总体来说，我们正在和欧盟方面合作，希望能够达成某种解决方案。

如果再看中国市场，上周我们已经获得批准，可以推出首批「Apple 智能」功能，比如相册的「消除」等。

我们目前正在推进这些功能的发布工作。至于未来要推出的 Siri AI，我们目前还处于起步阶段，还有更多工作要努力完成。

满血性能，满配游戏体验

屏幕、影像、续航，全面焕新升级

一起见证，这份给你的「满分答卷」

当下手机行业，内存成本暴涨，核心硬件涨价，风浪席卷整个赛道。

REDMI K 系列从不是时代的幸运儿。2019 年至今，它每一次面对的都不是好打的仗，曾经的「缺芯少屏」犹在眼前，但正是那些最难的仗，逼出了双平台布局，逼出了国屏供应链的崛起。七代产品，七次蜕变，每一次求变迎战，都让 K 系列比上一次站得更高。敢变、能变、变得更好—— 这是 K 系列百战不殆的底牌。

今天，全新的 K100 系列来了。面对存储价格疯涨的行业周期，我们再次做出逆惯性的选择。行业惯性扎堆下半年发布，K100 系列产品节奏提档，只为打造一款用户真正期待的全能旗舰。

K100 Pro 双旗舰，率先登场。

去年我们以不设上限的理念，打造了 K90 Pro Max，在性能、续航、屏幕维持传统优势的同时，质感、影像、音质实现跨越式升级。这一次，K100 Pro 双旗舰，要让每一项体验都经得起较真。

K100 Pro，打造 4K 档全能旗舰，无短板：K100 Pro Max，目标是全能之上，打造游戏体验新标杆；

K100 时代，K 系列进入新阶段。全能旗舰已经是我们能做好的事。Pro 不再只是更好的版本，它就是 K 系列精神的继承者，能力的承载者，体验的标杆。满血满配，不是硬件堆料，是每个维度都拉到这个价位段的上限，尤其在游戏场景，我们花了大量精力去打磨。

K100 Pro 双旗舰，满血满配，满分旗舰。

当然，标准版并未缺席，它将坚守 K 系列「旗舰性能与务实体验」的精髓，稍晚时带来更多元选择。

编辑｜郑玄

最近，影视飓风开始进入 AI 影视赛道，选择与 TapNow 推出一套 AI 影像创作教程。

一套教程的出现，本身就是个信号，它说明 AI 影像正在走出「展示奇观」的阶段，开始形成可以被讲解、学习和复用的创作方法。

被教程吸引进来的，也未必都是准备拍电影的人。

车企、游戏公司和消费品牌都在增加视频内容的使用：产品发布需要概念片，游戏上线需要世界观短片，市场部门则要持续生产品牌视频、更新社交媒体。

对这些团队来说，AI 影像正在从一项新技术，变成工作里可以调用的制作能力。

但真正开始做视频以后，问题很快就从「怎么生成」变成了「怎么把视频做下去」。

一条完整的视频还要经过创意开发、视觉设定、分镜、素材生成、修改和剪辑。视频一旦从十秒左右的镜头走向完整作品，人物、场景和前后决定都要保持连续，原本分散在不同工具里的问题也会同时出现。

观众看到的是一条视频，但创作者面对的是一个项目。AI 影像已经不缺会生成的工具，缺的是一套能把项目做完的系统。

为此，TapNow 推出了 Creative OS，并将其定位为「世界首个 AI 原生创作系统」，平台的创作者们也把它类比为「创作界的 Codex」。

但 AI 影像，为什么开始需要一个操作系统？

01

AI 视频的真实落地

要回答这个问题，让我们先回到真实的创作场景里。为了理解 Creative OS 怎样进入真实生产，我实际体验了两个差别很大的项目，也带着一篇多年没有拍出来的短片剧本，观察它在专业影视上的能力边界。

第一个是准备改成自媒体视频的想法，只有一个大概方向，还没有发展成脚本；

第二个是已经立项的内容工作，时长、形式和更新频率基本确定；

第三个是我写完的短片剧本。因为拍摄成本和精力限制，一直停留在文字里。

一个念头、一项工作和一篇剧本，刚好构成了 AI 影像进入真实生产的三个台阶： 先进入个人内容创作，再进入 企业内容生产 ，再最后尝试承接电影级表达。

TapNow 的创作者类型并不局限在「导演」上｜图源：TapNow

传统 AI 视频产品通常默认用户已经想清楚了。打开工具后的第一步，就是输入 Prompt。但要写出一条准确的 Prompt，我得先确定人物、剧情、叙事方式和视觉风格，再把这些内容翻译成模型能够理解的语言。

可问题就在这里： 如果我已经能把一切描述清楚，最困难的创意阶段其实已经结束了 。

对于刚开始尝试 AIGC 的用户，这一步是劝退级的门槛。但 Creative OS 里的 Brainstorm 提供了另一种起点。

Brainstorm 不会直接把一个模糊想法生成视频，而是沿着现有方向继续发散，带着我把还没想清楚的问题拆成人物设定、叙事方向和视觉方案，再给出几组可以选择、修改和继续追问的提案。

这些没在脚本里体现的内容，Brainstorm 会直接拿出可用方案｜图源：TapNow

这也让我看到了 Brainstorm 对非专业用户的价值。

自然语言处理让 AI 听懂了人的想法，Brainstorm 则是反过来，把视听语言里的专业问题，翻译成普通用户也能看懂的方案。 它让 AI 听懂「外行」，也让「外行」看懂内行在判断什么。

用户不需要先学会景别、运镜和用光，才能迈进创作的第一步。专业判断依然存在，作出判断的人也仍然是用户，只是一个模糊想法终于有了继续往下发展的路径。

Brainstorm 的前期推演同样适用于企业内容。像是产品发布、游戏宣发和品牌活动，往往都从一个传播目标为起点，再逐渐长出视觉概念和视频方案。

当方向讨论清楚后，Agent 还会把前面的创意直接整理成一个对外展示的网页。省掉了把聊天记录重新整理成提案的步骤，可以直接进入汇报、评审和客户沟通环节。

Agent 生成的提案网页｜图源：TapNow

Brainstorm 解决了「怎样开始」的问题。接下来要解决的，是怎样把一套方法稳定地重复下去。

02

让 AI 进入已经运转的工作流

第二个项目，是一个脚本结构、视频时长和更新频率都已经确定的内容项目。

目前项目进展了很多期，但我面临着特别现实的问题：人已经找到方法，AI 却没有把它记住。这也是很多打工人和 AI 协作共创的常态。

每换一篇新脚本，我都要重新说明画面风格、怎样拆解剧情、怎么运镜……即使工作内容高度相似，我和 AI 的沟通仍然要从头开始。

Creative OS 里的 Skill 解决的就是这个痛点。

我在 TapNow 里完成第一条成片后，就可以把这套流程封装成一个 Skill。之后，我只需要在新窗口调用它，再输入一篇新的脚本，Skill 就会沿着之前的画风、改编方法和制作步骤自动推进，我只需要检查结果，再处理这一期内容里的特殊部分。

Skill 很像 WPS 里的工作模板。模板不会替人完成所有工作，却能保留一套已经验证过的格式和方法，让后来者不用每次重新搭建。

一套方法能够被重复以后，AI 才真正有机会进入日常工作 ，毕竟对于需要持续更新的内容项目来说，稳定地做出第二条、第三条，往往比偶尔生成一条效果出色的视频更重要。

我调用 Skill，只需要输入新的脚本，TapNow 会自动跑一遍已有的工作流｜图源：TapNow

而在工作场景里，一个项目也很少只由一个人，在一个平台里单独完成，往往要经过策划、设计、视频和客户审核，在多个同事和软件之间流转。

于是 Creative OS 做出了 Plugins（插件），让 AI 可以直接进入这些已经存在的工作资料。

比如，公司准备举办一场新品发布会。策划人员可以让 Agent 读取飞书里的会议纪要，再结合 Notion 中的客户 Brief，整理出活动方案和汇报 Deck。

设计师可以从 Pinterest 挑选参考图，确定发布会的视觉风格；负责视频的同事也可以使用同一批资料，完成发布会预热视频；客户新的要求还可以从 Slack 同步；视频进入审核阶段，还可以通过 Frame.io 完成批注和版本确认，最终成片可以放到 Vimeo 管理、分享和展示。

在过程里，Brainstorm 还能辅助策划，提供更丰富的视觉方案；如果品牌已经形成稳定的视觉规范和内容方法，可以继续把它们保存成 Skill 复用。

原本需要多个软件、多个岗位反复协调的工作，在 Creative OS 里变成了一条连续的生产线。

从 Brainstorm 到 Skill 再到 Plugins， Creative OS 超越了单一的 AI 影像，深入到了更泛化的内容工作场景。

这种场景对应着一群数量更大的用户。TapNow 面对的企业用户，往往分布在品牌、市场、游戏发行和产品传播团队。他们很少把自己称为影视创作者，却在持续生产视频内容。

因为做方案、找参考、出物料、剪视频和完成跨部门协作，就是工作的一部分。

文档的流转可以全部在 Creative OS 里实现｜图源：TapNow

对他们来说， TapNow 不只是影视工具，也是一套从策划走到影像的创作工具。

专业影视项目有明确的行业边界，企业里的产品传播、品牌活动和内容更新却每天都在发生。

Creative OS 能覆盖多少这样的工作，构成了 TapNow 的应用广度，象征了 Creative OS 的横坐标。

另一条纵坐标，是它在自己最擅长的 AI 影像领域，究竟能走多深。

03

AI 横店，一套 AI 创作系统的专业上限

第三个项目是一篇多年没有被拍出来的短篇剧本。它对 TapNow 的要求最高，因为剧本影视化涉及人物、场景、镜头、表演、声音和剪辑。

在我输入短片剧本后，TapNow 会直接给我生成一套项目方案｜图源：TapNow

受限于体验时间，我没有把它从剧本完整跑到成片。但这次体验让我观察到 TapNow 为复杂影像项目准备了哪些能力。

短片的宣传小片｜图源：TapNow

打开 TapNow 时，最先吸引我的，是首页那批极具电影感的样片。

其中不少作品长达五到二十分钟，有人物，有场景，也有完整的情绪和叙事，在篇幅上已经进入电影短片的范围。

这些作品展示的不只是画面质量，也在展示 TapNow 能够把 AI 影像推到多高。

模型、专业 Prompt、角色资产、Skill、3D 场景和镜头工具，被 TapNow 集中在同一个平台里。为了理解这种密度，我把 TapNow 看成一座「AI 横店」。

TapNow 建立了一个完善的 AI 角色库供用户直接调用｜图源：TapNow

剧组经常在横店扎堆，因为场景、群演、服装、道具、器材和制作班底都聚集在那儿。剧本需要一条古代街道，或者临时增加一场夜戏，制片团队能迅速找到相应的资源。

TapNow 也在尝试搭建类似的环境。

平台提供了大量的视频模型，因为模型决定了画面能够达到的高度。但模型越多，创作者越难判断什么时候该用哪一个。

比如同样是一条视频，汽车高速行驶的镜头和游戏角色的表情特写，对模型的要求完全不同。

Harness Layer 会根据具体任务，准备更合适的模型、专业 Prompt、参考资产和生成方法。它就像一名熟悉所有制作部门的制片人，用户提出画面要求，它负责安排合适的班底。

这套匹配能力也来自 TapNow 与模型供应商的前置合作。

在新模型正式发布前，双方就会针对具体场景沟通，提前调整 Prompt 和 Agent 工作流。等模型上线，用户调用的模型是已经优化好的方案，发布后就能丝滑使用。

TapNow 提供的海量模型｜图源：TapNow

3D 虚拟片场解决的是另一个问题：怎样把镜头放进一个稳定的空间里。

它可以把一张场景图，搭成一个能够进入和拍摄的空间。底层的世界模型还会推算出图片之外的部分，让摄影机能够向前走、转到侧面，或者拍摄原图里没有出现的角度。

这功能很像先搭好一座可以反复使用的虚拟摄影棚。

车企可以围绕同一个展厅和产品空间制作不同机位的宣传镜头，品牌想要制作的横屏宣传片、竖屏短视频和发布会物料，都能从同一个空间里取景。

3D 世界可以把一张静帧图扩展为一个可调用的场景｜图源：TapNow

场景搭好以后，TapNow 的多角度和镜头切分功能再负责「拍」，可以围绕同一个场景生成不同机位，再把一个连续动作拆成一组镜头。

因为真实片场也不会只拍一个机位。导演会准备全景、中景、特写和反打，给后期剪辑留下重新组织场面的空间。

视频剪完后，过去还要再花一轮时间单独处理声音。

TapNow 新接入的视频原生 AI 声音模型 Sonilo Sound Effects 1.0 就能识别视频里的动作和场景，自动补上动作声与环境声，并把时间点对齐。

再配合 Sonilo 的音乐模型，上传一次视频，配乐和声音设计就能一起完成，用户可以直接拿到一个声画完整的版本。

这些视听能力也不只服务 AI 电影。

产品广告里，需要准确表现产品、空间和运动镜头，游戏宣发视频里，要维持角色与世界观的一致性。这些低频却关键的能力，决定了 TapNow 能否承接复杂、专业、高规格的影像项目。

而一套 AI 影像系统的专业上限，最后还是要由作品来证明。

04

AI 视频的商业化，可能先发生在一到十分钟之间

长片电影仍是 AI 影像最远的目标。但在现阶段， AI 视频的「工业化」和「商业化」，可能先发生在一到十分钟之间。

十秒 Demo 太短，只要一个镜头足够惊艳，人物有没有变化、空间能不能接上、故事是否成立，都可以暂时藏起来。

九十分钟的电影又太长，它会同时考验长叙事、制作管理、算力成本和发行体系。现阶段，大多数 AI 团队还很难承担这一整套压力。

一到十分钟的中视频刚好处在中间。它足够长，人物、场景、风格和节奏都要经得起时间检验；它也足够短，个人和小团队仍然承担得起试错；它还刚好是品牌短片、MV、动画和自媒体视频的长度舒适区，已经有成熟的发布渠道和明确的内容需求。

AI 视频最早形成规模的地方，很可能就在这里。

市场也证明了这一点，目前国内超过 70% 的车企、部分头部的游戏厂商，都在把 TapNow 纳入产品传播、游戏宣发和品牌内容中的固定生产环节。

当 AI 开始进入有预算、有流程、有交付要求的项目，AI 影视的工业化就有了更具体的尺度。

这些领域正是 AI 影像最先能商业化的地方｜图源：TapNow

创作者敢不敢给出报价和工期？客户能不能提出修改？团队做完这一条以后，还有没有能力继续制作下一条？

当这些问题都有稳定答案，AI 视频才能变成一个行业，一门生意，它也会拥有一套比「效果展示」更具体的评价标准。

当 AI 视频从一个镜头走向一部作品，平台的竞争方式也会跟着改变。

第一轮竞争看的是模型和功能。谁接入的模型更多，画布更灵活，工作流更完整，谁就能吸引创作者。这些能力今天仍然重要，但正在逐渐成为 AI 视频平台的基本配置。

下一轮竞争，要看平台能不能持续产生完整作品，它能承接多复杂的项目，能不能让创作者从一个想法走到交付，又能不能聚集一批愿意长期使用这些专业能力的人。

TapTV 上不断涌现的中短片，就是一种答案。大量的优秀 AIGC 创作者在 TapTV 上分享制作过程，作品可以传播，方法可以学习，一些内容也借由 TapNow 引荐，开始进入专业展映和行业活动。

TapTV 上汇集了大量的优质 AI 短片｜图源：TapNow

当这些经验继续回到新的项目里，TapNow 积累的就不再只是一组功能，还包括创作者、作品和逐渐形成的专业标准。

至此，文章开头的问题「AI 影像为什么开始需要一套操作系统？」也有了答案。

当创作停留在一次生成，一件工具就够了。项目开始变长以后，创意、资料、人物、场景、镜头和团队协作会陆续加入，还会在反复修改中不断变化。它们需要围绕同一部作品保持联系，也要沿着前面作出的决定继续推进。

Creative OS 处理的，正是从「想法」到「项目」的全过程。

从影视飓风推出教程，让普通用户第一次接触 AI 影像，到 TapNow 提供完整的创作环境，再到 TapTV 展示作品和工作流，最后进入电影节与行业活动。

TapNow 正在搭建一条从入门到专业创作，从一个想法到一部作品，全链路能跑通的路径。

两端之间那段漫长的制作过程，就是 TapNow 希望用 Creative OS 覆盖的位置。

*头图来源：TapNow

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

越来越多的具身技术正先一步外溢到消费电子领域，包括这款会跳的机器人。

作者｜Li Yuan

编辑｜郑玄

 

会飞的无人机，我们见过。

会跳舞的人形机器人，我们也见过。

但你见过，行走方式纯粹靠跳的机器人吗？

近期极客公园了解到，眺月科技正在做这样一款硬件——长得像无人机加了条腿。为了让世界认识跳跃机，他们年底将发布第一款遥控产品，瞄准的是穿越机发烧友和科技潮玩爱好者。

不管是机器狗还是人形机器人，腿脚再灵活，通常也迈不过比自己还高的坎。这台机器不一样，原型机能跳到 2 米高，是自身高度的好几倍，人形、四足机器人过不去的障碍，它一跃而过，实在跨不过的沟壑，甚至可以直接飞过去，扛着它直接去野外玩也没问题。

这款硬件被定义成了一个新品类，他们给它起了个自己的名字，跳跃机，英文 hopcopter。

在它之前，已经有机器人能连续跳了——2016 年伯克利做的 Salto 就是个例子，但结构复杂，没法量产。

眺月科技的 CEO 王方正是个 99 年的年轻人，博士在香港城市大学就读。

在读博士期间，同实验室的师兄解决了这个问题：把整台会跳的机器抽象成一根弹簧——弹簧绕支点旋转、压缩、伸展，正是人和动物奔跑时落地、蹬地、再腾空的那一瞬间。结构因此能简化到只剩一根弹簧腿，加一个产生推力的四旋翼。全地形，长续航，两个核心优势跟着就来了。

论文发表时，王方正判断，这可能是一个机器人新品类的机会，「而且等我博士毕业，这个机会不一定还在了」——没等博士毕业，他就拉上师兄和导师，把公司做了起来。

眺月科技已完成数百万元种子轮融资，第一代产品定在年末发布，先上海外众筹，卖给穿越机发烧友和科技潮玩爱好者。

它像是这一代硬件路径的一个缩影：出自顶刊论文的具身技术，首发走的却是消费硬件的路——先找到一千个「死忠粉」，再谈别的。越来越多的具身技术正先一步外溢到消费电子——场景等不起的时候，先让技术有人玩、有人买单。

而消费端并不是终点。等运动控制、传感器和自主能力继续成熟，眺月科技仍然想验证，跳跃能否成为继足式、无人机之后，另一条成立的具身智能路径。

以下是极客公园与眺月科技 CEO 王方正的对话，经编辑整理。

问：奠定眺月科技基础的那篇论文，最关键的突破是什么？

答：最大的创新点，是我们把跳跃机的运动抽象成了一根弹簧，并且实现了连续的可控跳跃。这是之前完全没有的思路。

现在的足式机器人是另一套思路：把机器人造得像人、像狗，再在仿真里大量地学、大量地练，把动作练出来。

问题是，它并没有一套公式能推算自己该怎么动、怎么控制，全靠仿真。一般环境没问题，可一旦换到复杂环境，比如海边的礁石，就没法稳定了，因为现实比仿真复杂得多。

我们抓的是奔跑的本质：落地又弹起、连续地跳，那一瞬间就像一根弹簧绕着一个点在转，我们管它叫弹簧倒立摆。

这篇论文其实不只是一个模型。除了把运动抽象成弹簧，它还含一整套怎么感知姿态、怎么实现控制的算法，毕竟这是个从 0 到 1 的东西。

针对这个特性做出来的机器人，结构非常简单，就是一根弹簧加一个能产生推力的四旋翼。因为它就是一根弹簧，不管环境多复杂，怎么弹、怎么维持平衡、怎么加减速，我们都能用公式算出来。这就是全地形。

问：抽象成弹簧，凭什么就能全地形？换个地面它不用重新学吗？

答：不用。

跳跃机与地面接触时，只有一个点接触，而不是一个较大的面接触，这种点接触使得跳跃机无论在何种地形上着陆，其动力学特性完全保持一致且可以预测。

只要机器人不发生打滑，它在任何凹凸不平或倾斜的表面上跳跃的动力学表现都是一样的，软的地面给的力小，硬的地面给的力大，只要我们获得了力的反馈，就可以使用同一套控制逻辑，让机器人在多种不同的地形上稳定可靠跳跃。

问：跳跃机跳的时候，究竟发生了什么？

答：它以自由落体的抛物线下落，弹性腿把重力势能转成弹性势能、再转成动能，让自己被动弹起来。

这个过程一定有能量损耗，所以上升时我们会轻微开一下旋翼补能。不管跳 20 厘米还是 2 米，运动方式和控制算法都一样。

现在的原型机最高能跳两米。两米也不是极限，只是第一代出于安全和控制精度做的限制。

我们还有能连续跳到 3.6 米高的样机：在腿部加了电机，空中把腿收起来储能、落地时弹得更高。

问：如果只靠跳跃、不切成无人机模式往前飞，它一步能跳多远？

答：单步距离取决于跳跃高度。原型机最高能跳 2 米，以 45°角弹起的话，单步最远能跳 3 米。

一般情况下高频小步稳定行进时，平均一步大约 0.7 米，速度差不多是普通人的跑步速度。

问：在你们之前，公认跳得最好的是加州伯克利那台机器人 Salto，它和你们的区别是什么？

答：它 2016 年就出来了，也能连续跳，是个很好的科研成果。但它结构比较复杂，不是能量产的东西，我觉得这是它没能商业化的原因之一。

跳跃机器人本质上要解决两个问题：落地时损失的能量怎么补，空中怎么调整姿态维持稳定。

Salto 是用两套机构分别解决，我们巧妙的地方，是用四旋翼同时解决了这两个问题。

而且旋翼对我们其实不是不可替代的。我们的核心是这套把机器人当弹簧来解算的算法，空中用什么调姿态可以换：惯性轮、离子推进器都行。

比如在月球，那里没有空气、旋翼用不了，我们把旋翼换成不依赖空气的方案，这套算法照样能让它稳定地跳，我们其实已经可以做到了。

问：无人机加一条腿，这个形态并不难想出来，实际做出来的难点在哪？

答：卡在姿态上。无人机靠里面的 IMU（惯性传感器）感知重力来判断姿态。可它做完全自由落体的时候是失重的，感知不到重力，也就不知道自己是什么姿态。

我们的办法是，用它落地那一下的速度和姿态，反推空中那条抛物线；抛物线受重力影响，所以我们仍能知道重力方向，进而算出当前姿态和理想姿态差多少，再用旋翼去调。该方法同时也可以帮我们估计出速度与位置。

这使得仅靠一个 IMU，我们的跳跃机就能做到稳定的跳跃控制。这是传统无人机做不到的：无人机悬停、定位必须靠视觉、GPS、或其他定位机制。

问：人形机器人现在也能做到一定程度的跳跃和避障，区别在哪？

答：现在的人形和四足机器人虽然也能通过攀爬等动作跨越障碍物，但很大程度上，这仍然受到机器人体型的限制，例如，四足或人形通常无法攀爬远超自身高度的障碍物。而我们的机器人可以轻松将跳跃高度增加到两米甚至更高，数倍于自身高度，因此可轻松越过这些人形与四足无法越过的障碍物。

遇到沟壑或者无法跨越的障碍时，跳跃机也可以飞过障碍物。

问：那要真让它去跑个马拉松、越野赛，它能连续跑下来吗？

答：长距离是可以的。我们在校园里做过长距离奔徙，跳跃机的速度和移动距离可以超过目前市面上绝大多数的足式机器人。

最大的限制其实就是电池续航。发热、结构疲劳、脚垫磨损、控制稳定性这些，都能靠工程手段优化；电池我们做了快拆设计，理论上能换电池就能一直跑，就像机器人马拉松上的那样。

我们做过长时间测试：一台自重 220 克的样机，搭载 1.5 千克重的电池，能连续跳超过 1.5 小时。

再跟无人机比，跳跃模式的续航大约是飞行模式的 4 倍。加上它载重更好、能带更大的电池，放弃飞行能力时跳跃机的续航时间能做到同尺寸无人机的 10 倍以上。

问：大家对人形那么痴迷，很大程度是因为人形有搭双臂、能干活的基础。你们这个形态，未来能干活吗？

答：能。说白了，轮式也好、足式也好、我们这种跳跃也好，比的都是下半身，就是怎么移动。

上半身你搭什么都行，你能搭机械手，我也能搭。我们负责去到任何地方，跳过去、停下来，在那儿作业。

所以，何必非要把一个机器人做得像人呢？、

问：你们的优势是全地形和长续航，这对应着哪些未来场景？

答：我提几个场景：灾后救援、复杂地形巡检、外星球探索，这是我们反复论证过、确实有优势的。

救援需要贴地运动、又能持续作业。无人机飞十分钟、二十分钟，过去拍张照就得回来；我们把腿加上之后，续航能放大一个数量级。

有些巡检场景其实比生活环境更复杂，有挡板、有高低错落的设备。机械狗要么过不去、要么够不到桌上的东西，需要一个能更高维度移动、又不会被卡住的东西。

至于外星球，火星上最高的山比地球上的还高，以前没办法去探索那些地方——而这种低重力的崎岖环境恰恰是我们的跳跃机所擅长的。

问：现在的版本能自主移动吗？

答：现在主要还是遥控操作。自主移动是接下来的方向：融合更多传感器，逐步做到 AI 控制。

这件事我们不担心，只要「小脑」做好了，剩下的就是把「大脑」和「眼睛」加上去。

加上大脑之后，它首先要能看到障碍物、处理突发情况，比如有人突然靠近；再一个是判断前面这块地能不能踩、能不能跳上去，自己规划出从这个点到那个点的路线。

打个比方：无人机刚出来时，玩穿越机要靠一个很厉害的飞手；后来人们让无人机自己就能飞得像高手在操控。我们也会往这条路走。

问：那个「完全智能化」的终点，你想象成什么样子？

答：大概率是一个类似「户外搭子」的东西。我们最大的优势是地形适应性，它能去到任何人能去到的地方，很适合做一个陪在身边的机器人助手。

但本质上我们还是一家技术领先的科技公司。随着 to C 往前走，也会去看 to B 的机会。

问：接下来怎么思考产品的第一代？

答：我们认为，要把这么一个新形态的东西迭代出来，我们应该从发烧友和极客入手。

我们首先会做一个最小可行性产品（MVP）——遥控跳跃机，目的是让世界认识跳跃机，并且聚集一批最核心的用户，让人们去看到它，去想象未来他能干什么。同时我们团队也积累量产的经验。

问：第一代具体是个什么东西，卖给谁，多少钱？

答：它大概 40 厘米高，约 300g，长得比我手里这台碳纤维原型机更帅。

之所以是这个尺寸，不是技术上做不了别的——任何尺寸的四旋翼加弹性腿都能用我们这套方法控制。是 40 厘米，纯粹是因为现在市面上能买到的无人机标准配件就是这个大小，电池这些都是现成的。工程上这就是个 MVP，不用为了尺寸额外花力气。

第一代可能会先上海外众筹。目标用户我管他们叫「like something new」的人:一类是穿越机发烧友，喜欢这种全新的遥控感受；另一类是科技潮玩爱好者、KOL，这东西很吸引人，他们可以拿去做二次传播。

问：第二代、第三代怎么规划？

答：第一代先把身体打磨好，第二代做成可二次开发的版本，面向高校实验室、更专业的极客和潜在的 toB 客户。让更多的开发者进来，实现技术共创。

很多人见到它会冒出很多想法：能加什么传感器、能不能用 AI 控制，他们可以自己在上面做。这样会形成一个社区生态，大家分享改装方案，帮我们把潜在场景探出来，也缩短我们自己的研发时间。

技术上我们也在持续往前推：融合更多传感器、逐步实现自主移动，形态上也会有新突破，能适应更多地形。

再往后，才谈得上一个完全智能化的版本，大概可以想象为是一个「户外搭子」。

问：目前的融资情况如何？

答：眺月科技已经完成数百万元种子轮融资，由英诺基金独家投资，目前正在进行新一轮融资，并准备在年末发布产品。

问：跳跃机的核心原理，论文已经发出来了，大家都可以照着做，你们的壁垒还剩多少？

答：首先是先发优势。一个技术从我们实现到把论文发出来，中间会隔一到两年，我们还积累了很多没有公开的核心技术。我们始终走在最前面，科研也从没停过，融资里大概四成会继续用于研发。

再一个，我们也在进行全方位的专利布局，就算大厂之后想要做一样的事情，也很难 100%复刻。除了论文里写的，我们还经过上万次实验，积累的经验是别人学不走的。

同时，未来我们还会有品牌壁垒、生态壁垒和数据壁垒。

问：听说你们的抖音很热闹？

答：有两拨人一直在吵。一拨人问：这东西到底有什么用。另一拨人说：当年老祖宗把水烧开、顶开壶盖时，也没想到蒸汽机后来有那么大的用。我们站后面这个观点。

一个机械效率和运动性能都超过现有机器人的新形态出现，伴随的是无限可能。我现在能想到的那几个场景其实挺狭隘的，它真正带来的，可能是些我都想不到的场景，那才代表这个技术的未来。

就像投资人，有的更关心你第一代能卖多少台、现金流多少，我们觉得他们有些「舍本逐末」了。就像 SpaceX，你要实现的是人类的太空梦想，老拘泥于今年盈利多少、明年亏多少，不谈未来就没意思了。

问：十年之后，你希望「跳跃机」是个什么位置？

答：「跳跃机」这个名字、包括 hopcopter 这个英文，都是我们自己命名的。十年之后，我希望它已经进入大众视野，身边有人在玩，也有场景在用，它是一个能和足式、无人机并列的机器人新物种。

我们公司的使命是「让探索没有限制」：以前的机器人有很多去不到的地方，那里也有很多我们想探索的东西。

这个赛道未来肯定不止我们一家，但我想做的，是像苹果之于智能手机、大疆之于无人机那样，成为这个新赛道的开创者和引领者。

*头图来源：眺月科技

本文为 Hardwire 原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

极客一问

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这几天，关于 OpenAI 的硬件生态版图的曝光急速增加，无论是彭博社关于音箱细节的报道，还是来自供应链分析师郭明錤关于手机规格和代工名额单的详细调查，都让我们逐渐拼齐了 OpenAI 硬件这头大象的实际轮廓：

一台音箱、一部手机，后面跟着眼镜、台灯，可能还有耳机。

其中，音箱作为最早首发的硬件产品，预计将于 2027 年初上市，手机的量产时间被提前到了 2027 年上半年。其中音箱预计定价为 200 到 300 美元。OpenAI 交给普通人的第一件东西，是这个价位的一台无屏音箱。

但真正值得看的不只是价格，目前曝光出的供应链清单上的关键信息，更能勾勒出 OpenAI 到底想做一台什么样的 AI 硬件：除了带有摄像头的音箱，OpenAI 首款手机被点名的头号规格同样是 ISP，也就是处理摄像头画面的那颗芯片；舜宇光学一次拿下两款 OpenAI 设备的订单，很可能都是摄像头模组。

把这些细节摆在一起能看出，OpenAI 在造的不是几台设备，其实是环绕着你生活、一双无处不在的眼睛。

首先是第一款产品：和苹果前首席设计师 Jony Ive 一起做的便携无屏音箱。

按目前从供应链已知的产品描述，它可充电、能在房间之间带着走，有一颗用于理解周围环境的摄像头，还有会自己活动的机械结构，让它显得像是活的。

按照 OpenAI 此前在社区交流中给它的定位，它的定位应该是一个住在你家里、像人一样的 AI 陪伴者。

它由 ChatGPT 驱动，对话部分用 GPT-Live，按同一份报道的口径，它有自己的性格，会越用越个性化、越主动。

无屏、可充电、带摄像头，2027 年初上市｜图片来源：io

这台设备的产品定义，几乎是 OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 那句话的逐字翻译。

之前，我们曾写过他在 Stanford 那场交流。他说「手机不是为 agent 设计的」，理由是今天的交互是 app-based、session-based 的：你打开一个 app，做一件事，关掉。

关联阅读：《OpenAI 硬件负责人的闭门分享，向我们揭示了为什么硬件「终点」仍是智能手机》

但一台没有屏幕的音箱，把这三个动作全取消了：没有「打开」这个动作，自然也就不存在 session。

但说实话，音箱这个形态一点都不新。无屏音箱做了快十年，最后大多变成了闹钟和天气播报器。从硬件规格表上来看。OpenAI 音箱主要区别在于摄像头，和会自己动。

前者是输入，后者是主动性。上一代智能音箱的限制不在模型，在于它只有耳朵：你不说话，它就不知道屋里发生了什么，只能等着被叫醒。有了摄像头，「主动」才有可能不变成骚扰。代价是用户得先同意，让一台会自己转动的机器一直看着自己家。

这一关键性的概念区别，决定了 OpenAI 这款音箱对标的并不是 HomePod 这样的产品。而是一台用来给模型更多用户实际上下文的传感器：这实际上也是手机的逻辑。

手机这条线，最早是郭明錤在 4 月 27 日发布的。他把它称作一款「AI Agent 手机」，围绕持续的、有上下文感知的界面构建，而不是围绕一个个独立 app。

他的论据是，手机是唯一能捕捉用户完整实时状态的设备：位置、活动、通信、所处情境都在里面。这是实时 agent 推理最重要的上下文输入。要交付完整的 agent 服务，就必须同时掌控操作系统和硬件。

Altman 在同一天发帖，说是时候重新想想操作系统和用户界面该怎么设计了。

如今，关于 OpenAI 手机我们知道了更多规格补齐了一部分：定制版联发科天玑 9600，台积电 N2P 制程，也就是苹果即将启用的「A20」所在的节点。郭明錤 4 月还提到 OpenAI 把高通和联发科并列为芯片伙伴，如今联发科看起来会是独家。立讯精密被认为是独家代工，舜宇拿到了覆盖两款设备的零部件订单。

但整份规格单里被明确点为头号已知规格的，不是屏幕，也不是主频，是那颗带增强 HDR 管线的 ISP。目的是提升通过摄像头对真实世界的感知。旁边为其单独配备两颗 AI 处理器，分别同时处理视觉和语言。

这份规格单和过去二十年的手机规格单，重心是反的：过去所有的核心参数都围绕人怎么看设备：尺寸、分辨率、刷新率、峰值亮度。这台手机放到最前面的，是设备怎么看世界。

让模型如何更好地「看清」世界，逐渐成为一个只有硬件才能回答好的问题｜图片来源：OpenAI

HDR 管线对拍照的意义是宽容度，对 Agent 来讲是另一回事。逆光、暗光、屏幕反光这些人眼能自动适应的场景，恰恰是视觉模型最容易失手的地方。把增强 HDR 做进 ISP，等于在数据进入模型之前先把世界调好一遍。

两颗 AI 处理器分开跑视觉和语言，是同一个思路的延续。视觉不再是拍照功能的附属，而是和语言并列的一路输入。

这正好接上 Richard Ho 当时的判断：未来不是 cloud-only，也不是 edge-only。个人上下文、隐私数据、低延迟交互留在设备端，复杂推理留给云。那两颗处理器，就是「设备端那一半」的物理形态。

个人上下文、隐私数据、低延迟交互必须在设备端，复杂推理留在云端。如果一个 agent 想随时拿到用户的「当下状态」，它必须在操作系统层有足够完整的权限。

把供应商的名字连起来看，还有另一层意思：立讯是苹果最重要的代工厂之一，舜宇是全球最大的手机摄像头模组厂商之一，N2P 是苹果下一代芯片要用的节点，负责工业设计的是苹果前首席设计师。郭明錤特意提到，立讯这些年一直想降低对苹果订单的依赖，OpenAI 这单来得正是时候。

目前，OpenAI 硬件团队里有超过 400 名前苹果员工，包括原 Vision Products Group 负责人 Paul Meade。整条产品线源自 OpenAI 以 65 亿美元收购 Ive 的公司 io Products。

OpenAI 不是在学苹果做产品，是在把苹果那套组织能力和供应链原样搬一遍。区别只在最后交付的设备里，默认入口从 App Store 换成了一个 agent。

另外，OpenAI 目标的产品量级同样是外界非常关心的一个问题：郭明錤的预测是，如果开发不出意外，2027 与 2028 两年合计出货约 3000 万台。摊到一年一千多万台，在手机行业大概是一个二线品牌的体量，无论如何，OpenAI 在早期都撼动不了 iOS 和 Android 的基本盘。

但 OpenAI 原本的目标可能就不是份额：Ho 说 agent 想拿到用户的当下状态，就必须在操作系统层有完整权限。

也就是说，OpenAI 需要的不是所有人的手机，是一台自己说了算的手机。一千万台够不够做成生意另说，够不够证明「agent 优先的系统跑得起来」，是够的。

真正的未知不在硬件。如果界面真的不再是 app，用户的银行、打车、外卖、社交关系从哪来？

这是一个几乎困扰着行业所有选手的问题，OpenAI 给的答案是订阅捆绑，用它撑起一个围绕 agent 的开发者生态；但 agent 如何稳定地调用第三方服务，这件事今天在任何一个平台上都没被跑通过，而它恰恰不是自研芯片能解决的问题。

此外，一个值得注意的细节是，手机和音箱的上市时间点相比最初经历过了调整：音箱原定今年上市，滑到了 2027 年初。手机原本瞄准 2028 年量产，被郭明錤在 5 月改到 2027 年上半年，他给的理由是 OpenAI 计划中的 IPO，以及这个品类正在变激烈的竞争。

硬件排期通常由良率、验证周期和软件成熟度决定，很少由上市计划决定：确切的芯片规格和其余供应商，预计要到 2026 年底或 2027 年第一季度才能敲定。这个节点和 2027 年上半年量产之间，最多只隔一个季度。

提前的是量产节点而不是发布时间。音箱和手机是两个团队、两条供应链，一个延期一个提前，完全可能各有各的原因。

OpenAI 全球事务负责人 Chris Lehane 给过的官方口径是，首次硬件发布在 2026 年下半年，上市在 2027 年初。这和音箱的时间线对得上。

OpenAI 首款音箱硬件概念对硬件规格有独特的需求｜图片来源：Jony Ive

但还有一股力气在往反方向拽。

苹果 7 月 10 日起诉 OpenAI 窃取商业机密，起诉书里点到一项专有的金属表面处理工艺。彭博社的 Mark Gurman 认为诉讼已经起拖慢 OpenAI 进度的效果：苹果的工程师不敢再去面试，供应商面对 OpenAI 的需求也变得更加谨慎。

OpenAI 的回应是对别人的商业机密没有兴趣，接近项目的人对彭博社说，这台设备和苹果在售的产品都不一样。

苹果不仅是说说而已，公司同时向法院申请了禁令，一旦获批，OpenAI 可能被直接禁止发布硬件。苹果那边还有个更直接的动作，给 iPhone 产品设计团队发了最高 40 万美元的限制性股票留任奖金。

一边是禁令申请和观望的供应商，一边是提前一年半的量产目标。这两件事都真的话，让步的大概率是后面那个。

眼镜、一盏智能台灯，可能还有耳机，都在路线图上，位置更靠后，其中一些可能被取消。但舜宇那笔覆盖两款设备的订单说明，至少有两条线在同时推。

苹果的路线图几乎是镜像的：智能眼镜、带摄像头的 AirPods、一款 AI 挂坠，以及一台带屏幕和摄像头的家庭中枢。两家公司在四个品类上正面相撞。

更多形态的产品，更激烈的竞争｜图片来源：Information age

四种形态摆在一起，共同点不是屏幕，是传感器。音箱、手机、眼镜、耳机，形态差得远，要解决的是同一个问题：让 agent 持续看见你所在的世界。在这批设备的零件表上，屏幕是可选项，摄像头是必选项。

Richard Ho 在那场交流最后给的判断是，不再是在芯片层赢，而是在系统层赢。他也说过，当你开始谈 20GW 这种规模，就必须谈电力，甚至国家安全。

这条链路上，芯片、数据中心、电力的账 OpenAI 可以自己算，也可以跟合作方一起算。只有 200 到 300 美元这一端不行，这笔钱要普通人自己从口袋里掏。

所以第一台设备被定成一个两百多美元、会自己动、带着摄像头的盒子。整套系统里最难说服的不是电网，是消费者的客厅。

过去两年，凭借着 SU7、YU7 两款现象级的爆款单品，小米进入汽车领域的首轮战役可谓风卷残云。累计交付超过 70 万台新车，汽车业务快速实现盈亏平衡。

但这两款车，其实并没有进入竞争最激烈的主流市场——SU7、YU7 的成功，和它们在相对小众的细分领域里差异化竞争力的战略思路不无关系。

而全新的澎程系列，从设计思路、目标用户再到市场定位，都和前两款车截然不同：

设计是前者的重要标签，无论配色、外形还是内饰语言，都做到了行业标杆；但澎程系列则要求「先做空间，再用空间撑起外形」。前者瞄准了「悦己」的用户群体，后者希望突破的，显然是更挑剔的家庭市场。

这是小米第一次进入中国汽车市场过去 3-5 年增长最快，也是竞争最激烈的增程 SUV 市场。

7 月 30 日，在小米澎程技术发布会上，雷军用近 2 小时的时间，较为详细地解释了小米对这个全新系列 SUV 的定义过程，并发布了其中两款车型的预售价格：

其中，三排七座的小米澎程 N90 Max，预售价为 29.99 万元；而两排五座的小米澎程 N70 Max，预售价为 24.99 万元。

值得一提的是，澎程系列在此前工信部新车展示时，一共申报了四款车型。搭载更小电池的 N70 入门版以及配备可升降车顶的 N90 露营版，并没有在本次发布会上被提及。

但无论如何，N90 系列接近 30 万元的预售价，比小米此前发布的两款成功车型 SU7、YU7 都要高出不少。定价说明了一个问题：澎程系列绝不是网传的「红米汽车」，价格战不是小米此时进入主流 SUV 市场的目标和期待。

一切为了更大的空间

用小米汽车 CTO 胡峥楠的话来说，全新澎程系列的设计原则是：先做内饰设计，再平衡外观设计。

也就是说，同样是「532」尺寸的（指车长 5 米、轴距 3 米、车宽 2 米）外形设计，小米澎程系列（N90 车型）希望打造更大、更舒适、更灵活的车内空间。

为了达到这个目标，小米从 2023 年开始，便开始着手为澎程系列研发全新的「昆仑」架构。不同于 SU7、YU7 背后那个追求极致性能的「摩德纳」架构，「昆仑」架构最重要的使命，是要把车内空间做大、做平，以及还要丰富可变。

具体来说，昆仑架构通过优化底盘布局，达成了以下 3 个关键目标。

第一，有别于过往三排 SUV 两层台阶式的地台格局，昆仑架构让车内拥有了一块从驾驶舱贯穿到后备箱的 2.9 米超长纯平地板。

为了把地板「做平」，核心就是重新思考包括电驱、电控等一系列零部件的位置布局。据雷军在技术发布会上介绍，甚至连电池包上的控制模块，都拆分分别往前往后进行了移动。

第二，通过重点优化后轮轮包的大小，让车内拥有更「方正」的空间构造。

这一环节的工程重点，包括「簧减分离」（空气弹簧和减震器分离）以及优化后排的空调风道布局，使其更接近车轮。官方数据显示，小米澎程 N90 Max 拥有 4.4 平方米的舱内可用面积。

而这些优化在车内最直观的体验，就是传统三排 SUV 因为后轮侵入显得逼仄的三排座椅，可以变得更宽、更大。也正因为如此，小米 N90 七座版本采用了和主流三排 SUV 截然不同的「2+2+3」的座椅布局（一般为 2+2+2 六座或 2+3+2 七座座位布局）。

第三，车内设置了 6 根超长滑轨，包括三排座椅以及前排中岛支持前后滑动，让车内空间可以「自由装修」、「自主装饰」。

值得一提的是，尽管小米并没有在这次技术发布会上重点介绍 N70 系列车型，但据多位已经提前体验或拍摄过澎程系统的媒体透露，得益于超长滑轨，N70 系列的第二排座椅可以比传统二厢 SUV 更靠后。

笔者听到过的一个描述是：1.7 米的成年男性，当二排座椅调整到最靠之后，即便腿完全伸长也不会碰到前排座椅。

此外，根据工信部新车申报材料显示，小米澎程系列四款车型全部采用增程动力方案。其中，除 N70 入门版本外，其余版本均采用了 76kWh 的「大电池增程」方案。目前，只有零跑 D19 的 80.3kWh 度电池比它堆料更狠。

官方信息显示，N90 Max 版本 CLTC 工况纯电续航为 464km。再加上 60L 的大油箱，综合续航里程可达 1705km。雷军表示：这款车从北京开到上海，如果满油满电出发，肯定既不用充电也不必加油了。

不是奶爸车，也不是露营车

全新架构让澎程系列在同等外形尺寸里拥有了更大的内部空间。在内饰布局上，小米在车内添加了可旋转座椅、零重力座椅以及包括冰箱彩电大沙发等舒适性配件。

但问题在于：对于后来者的小米来说，面对一系列堆料拉满的 9 系对手，以上配置并不是产品的胜负手。真正要解决的问题是：怎样让用户可以简单、方便地把车内的大空间「玩」起来。

小米对澎程系列的产品定义是：这不是一辆简单的家庭车、商务车、露营车，用户也不仅限于奶爸、宝妈或者某一个特定群体。它的核心是打造一个「可变空间」。

在今晚的技术发布会上，小米团队为澎程系列预设了 18 种可设定的车内场景。

以小米澎程 N90 Max 为例，它的第三排座椅支持向后折叠，再加上车内超长的滑轨，使得第二排座椅可以更加靠后，留出更长的纵向腿部空间。

这样，在开启「对坐模式」（即第一排座椅驻车状态旋转）的情况下，一二排成员就可以有效避免「交叉腿坐」的尴尬。

同时，N90 系列把前排的中岛也做成了可滑动模式，并原生设计了 4 个杯托。在对坐的情况下，中岛可以向后调节，就自然变成了一个多功能茶几（还可以外接桌板）。

在前排不向后旋转的情况下，二三排同时往后移动，可以拥有一个超大的座舱空间。雷军在发布会上介绍，在「大四座」模式下，「大金毛也可以在二排自由移动」。

对笔者来说，我个人其实很期待体验一下二排座椅放倒后的「贵妃椅模式」（这不是一个官方名字）——即坐在第三排上，把放倒的第二排当成一个超长腿托。唯一的担心就是不知道三排座椅厚度和靠背角度如何，希望有机会可以尽早体验一下。

稍微有些遗憾的是，由于零重力座椅要比普通座椅略大，所以在澎程系列上，前排的可旋转座椅和零重力只能二选一，无法同时满足。

据官方介绍，包括车内、全车座椅、中岛以及方向盘都支持电动调节，所以都可以通过小爱同学语音控制。从正常模式切换到「对坐模式」耗时 52 秒。小米希望用电动化的控制+智能语音，降低控制门槛，提升「旋转座椅」的使用频率。

空间方面，小米澎程 N90 Max 可以在满载 7 名成年男性的情况下，最多放下 7 个行李箱，官方预售价为 29.99 万元。

还有「大招」没公布？

稍微让人有些意外地是，在今晚这场 2 小时的技术发布会里，除去介绍全新昆仑架构、整车安全等技术点用去的时间，雷军把剩下的几乎所有全部留给了 N90 Max。而两排五座版的 N70 系列，总共只用了不到 3 分钟快速带过，还包括发布了 N70 Max 25.99 万元的预售价。

这显然不是澎程系列可以打出的所有牌。

从工信部申报信息来看，小米澎程首批申报的车型还包括搭载更小电池（52kWh）的 N70 普通版本，以及那款拥有可升降车顶的 N90「露营版」。

小米澎程 N90 露营版「工信部证件照」

此外，网传的澎程系列有多种配合座椅、滑轨的百变模式，以及可以对外拓展的露营空间等，今天的发布会上也还没有时间一一展示。

在发布会上，雷军反复强调这不是一辆「奶爸车」，也不是一辆「商务车」，他不希望澎程系列被打上任何固定标题，而是可以尽量覆盖更广的受众。

他也罕见地喊出了「50 万以内最好的增程 SUV」的口号——虽然比起友商，这个数字好像小了不少；他还在最后这句话的时候，补了一句「之一」。

但在目前国内新能源市场增速逐渐放缓的当下，小米仍然用 3 年磨一剑的心态带来的变化，不知道是否还能像此前的 SU7、YU7 那样，给这个市场带来一些有趣的变化。

这一次，雷军几乎完全放弃了在前两款车上的成功经验，他希望得到一个更大的市场。

编辑｜靖宇

这世界，有时候疯癫得超过任何人的想象。

当地时间 7 月 29 日，美国联邦通信委员会（FCC）正式宣布，将外国制造的「先进机器人设备」和连接式逆变器加入其「受限清单」（Covered List）。

消息一出，所有人的注意力都在人形机器人上——毕竟，这正是硅谷最火的赛道，波士顿动力的四足机器人、Figure 的人形机器人，画面感十足。

但真正被这条禁令「扫」到的，是一个谁都没想到的品类——扫地机器人。

FCC 媒体关系总监 Katie Gorscak 向美国媒体确认，扫地机器人确实在禁令覆盖范围内。

一条本意针对人形机器人的国家安全禁令，意外命中了全球最普及的消费级机器人品类。更重要的问题是，美国是重要的海外市场，中国扫地机器人公司，要如何应对？

「机器人」的定义问题

事情要从 FCC 对「先进机器人设备」的定义说起。

根据 FCC 的标准，只要一个设备同时满足以下条件，就算作「先进机器人设备」——由软件控制的自主机器人，能够感知周围环境，重量超过 2 公斤（约 4.4 磅，含充电基站），在地面移动，并具备无线连接功能。

把这五条标准逐一对照，你会发现扫地机器人完美命中了每一条。它由软件控制路径规划，用 LiDAR 或摄像头感知环境，主机加基站的重量轻松超过 2 公斤，在你家地板上自主移动，还得连 Wi-Fi 才能被 App 控制。

FCC 写了一个「人形机器人」的定义，但这个定义的网眼太大，把扫地机器人一起捞了进来。

而且不止扫地机器人。

按照这个定义，机器人割草机、人行道送餐机器人，甚至 Segway 的自动割草设备，理论上都在射程之内。Gizmodo 还指出，FCC 对「连接式逆变器」的定义同样宽泛到离谱——任何带 AC 插座、配有手机 App 的外国制造便携储能设备都可能中招。

FCC 确实给了一些豁免品类，包括自动驾驶汽车和火车、无人机和水下航行器（这些有单独的禁令）、手术机器人、电动轮椅，以及工业制造中的固定式机械臂。

但扫地机器人？不在豁免名单上。

这是一个典型的「定义溢出」——政策制定者瞄准的是一个品类，但技术定义的粒度失控，导致禁令的实际覆盖范围远超预期。

对不起，不存在非中国扫地机

和加征关税不同，FCC 的 Covered List 是一种完全不同级别的限制手段。

关税再高，厂商还能通过涨价、调整供应链、甚至东南亚转口来消化。但 Covered List 的逻辑是——你的新产品根本拿不到在美国销售所需的 FCC 授权。已经获批的型号可以继续卖，但任何新型号都必须单独申请豁免。

豁免的门槛有多高？即使设备在美国设计和组装，也需要至少 65% 的零部件来源于本土。对于扫地机器人这个品类来说，这几乎是一个不可能完成的任务。

看一眼这个行业的版图就明白了。

根据 IDC 的数据，2025 年全球家用清洁机器人市场出货量达到 3272 万台，同比增长超过 20%。前五大品牌合计占据了超过 73% 的市场份额（按 GMV 计算），其中石头科技以 27% 的智能扫地机器人全球份额位居第一，连续两年拿下全球销量和销额双冠。排在后面的科沃斯、追觅、Narwal，全都是中国品牌。

石头科技 2025 年的财报数据更能说明问题。全年营收 186.95 亿元，同比增长超过 56%，创下上市以来新高。其中海外收入达到 104.42 亿元，占比 56%，同比增长超过 63%。2026 年一季度延续了增长势头，营收 42.27 亿元，同比增长超过 23%。

这些数字背后是一个残酷的现实——FCC 的禁令不是在加税，而是在冻结中国扫地机器人企业的产品迭代权。现有产品可以继续卖，但新品上不了架。对于一个每年都要推两到三代新品、靠技术迭代驱动增长的行业来说，这相当于掐住了命脉。

而美国这边能填补空白吗？

目前唯一被提到的美国本土扫地机器人品牌是 Matic，一家尚未实现规模量产的初创公司。iRobot（Roomba 的母公司）在亚马逊收购案失败后元气大伤，而且它本身也是中国所有。这可能是少有的「封了之后没有替代方案」的禁令——货架上的选择不会被替换，只会消失。

DJI 的剧本，会重演吗

如果这个场景看着眼熟，那是因为同样的事情 7 个月前刚刚发生过。

2025 年 12 月，FCC 用完全相同的机制 Covered List，封杀了 DJI 等外国制造无人机的新型号。DJI 当时占据美国消费级无人机市场约 80% 的份额，和今天中国扫地机器人企业的市场地位如出一辙。

半年多过去了，无人机禁令的后续发展，值得扫地机器人行业认真研究。

DJI 选择了法律路径，对 FCC 的决定提起了正式挑战，理由是限制措施缺乏证据支撑，实质上是保护主义而非安全考量。与此同时，美国本土最大的无人机制造商 Skydio 宣布了一项 35 亿美元、为期五年的制造扩张计划，试图填补 DJI 留下的市场真空。

但现实比计划骨感得多。

业内人士普遍指出，要匹配 DJI 的产能和价格竞争力，美国本土供应链还需要数年时间来搭建。更关键的结构性问题在于——中国控制着全球约 90% 的稀土加工能力，和 99% 的无人机电池生产。供应链的起点就在中国，你可以不买中国品牌的成品，但你绑不开中国的上游。

FCC 后来也做了一些微调，批准了少量无人机型号的豁免申请，建立了一个「受控准入」体系。但整体格局没有根本性变化。

扫地机器人的处境可能比无人机还要极端。

无人机至少还有 Skydio 这样的本土玩家拿得出手，扫地机器人这边，Matic 连规模化的影子都还没有。而中国厂商在这个品类上的技术代差更大——2026 年 CES 上，石头科技展示了能爬楼梯的双足扫地机器人，追觅发布了带机械臂的 Cyber 10 Ultra，这些产品的技术复杂度，已经远超传统家电的范畴。

对中国扫地机器人企业来说，DJI 的经历提供了几条可参考的路径。法律挑战是一条，申请豁免是一条，等待政策松动也是一条。但 Gizmodo 的报道指出了一个颇具讽刺意味的细节——这个禁令实际上并不解决安全问题。一家安全实践再差的企业，只要把足够比例的制造环节搬到美国，就能通过合规审查。

换句话说，「在哪里造」比「造得安不安全」更重要。

对石头科技、科沃斯、追觅这些企业而言，最终要回答的问题可能不是「能不能继续在美国卖」，而是「值不值得为美国市场专门搭建一条满足 65% 本土化要求的产线」。考虑到美国市场在它们全球营收中的占比，这道算术题并不简单。

当然，也有另一种可能。扫地机器人毕竟不是无人机，它飞不起来，也进不了军事领域。当美国消费者发现货架上的新品选择越来越少、价格越来越高的时候，市场的反弹力量可能会反过来推动政策调整。DJI 禁令之后，美国商务部已经撤回了一项更激进的全面进口禁令提案，说明政策并非铁板一块。

但在那之前，中国扫地机器人企业面对的是一个前所未有的局面——不是产品不够好，不是价格不够低，而是连上场比赛的资格都可能被取消。

而对于整个行业来说，扫地机器人大概率不会是最后一个被「定义」进禁令的消费品类。毕竟按照 FCC 那个宽泛的定义，风靡美国的割草机器人、阳台上的智能浇花器、甚至自动喂猫机，可能都只差一个「先进机器人设备」的认定。

所有中国厂商，可能早晚要想好这个问题的答案。

OpenAI 称 7 月年化收入继续走高，正面临 Anthropic 与开源模型双重竞争

7 月 30 日消息，据 CNBC 今日报道，OpenAI 首席财务官萨拉 · 弗里亚尔（Sarah Friar）在当地时间 7 月 29 日举行的一场内部员工会议上透露，公司 7 月份的年化经常性收入（ARR）已超过整个第二季度的任一一个月。OpenAI 第二季度表现并不弱，而 7 月收入增长势头进一步增强。

此举旨在向员工传递公司业务仍保持增长态势的信息，也需要向外部投资者证明其高达 8520 亿美元（现汇率约合 5.78 万亿元人民币）的估值具备支撑，因为 OpenAI 正在为可能进行的大规模首次公开募股（IPO）做准备。

OpenAI 方面认为，增长动能主要来自 GPT-5.6 系列模型的发布、新款企业级智能体 ChatGPT Work，以及 AI 编程工具 Codex 的采用率持续上升。

与此同时，竞争对手 Anthropic 的增长势头强劲。今年 5 月，Anthropic 的年化收入运行率已突破 470 亿美元。

OpenAI 和 Anthropic 均已于 6 月向美国证券交易委员会（SEC）秘密提交 IPO 文件，但两家公司都尚未公布具体上市时间。（来源：搜狐）

微软确认 Copilot「超级应用」年内问世，整合智能体、AI 编程、聊天

7 月 30 日消息，据外媒报道，当地时间周三（29 日），微软 CEO 萨提亚 · 纳德拉在财报电话会议上透露，微软正在打造一款 AI「超级应用」，计划把 Copilot 的对话、编程和智能体功能整合到同一个应用中。这款「超级应用」将于今年发布，同时面向个人用户和企业客户。

纳德拉表示：「Copilot 正在迅速从聊天工具发展为 Cowork，再迈向 Autopilots。本季度，我们将把编程等多种 Copilot 体验整合进一款超级应用…… 这将是一个重大进展，我期待很快公布更多消息。」

今年早些时候，《财富》曾报道称，微软正在开发一款整合 Copilot 聊天机器人、GitHub Copilot 编程助手、Copilot Cowork 和智能体 Autopilot 系统的超级应用。OpenAI 最近也推出了 ChatGPT Work，将 ChatGPT 与 AI 编程工具 Codex 集成到同一个应用中。

微软上一季度营收大幅增至 900 亿美元，AI 和云业务成为主要增长动力。（来源：cnbeta）

诺奖级 AlphaFold 团队被拆散，DeepMind 科研战略迎重大调整

最新消息显示，谷歌 DeepMind 已解散其旗下 AlphaFold 团队。AlphaFold 论文最初作者中的大多数成员在过去一年里已被重新分配岗位。这支团队打造了凭借蛋白质结构预测技术获得诺贝尔奖认可的人工智能（AI）系统，这一调整标志着这家全球顶尖 AI 研究机构正在重新制定科研战略。（来源：财联社）

高通财报：苹果业务加速流失，中国手机厂商贡献收入已触底

7 月 30 日消息，高通发布了最新的 2026 财年第三季度财报，并对第四季度业绩作出展望。

高通预计第四季度调整后每股收益在 2.05 至 2.25 美元之间，低于分析师平均预期的 2.36 美元。同时，高通警告称，由于供应链限制，来自苹果产品的收入下滑速度将快于此前预期。

财报显示，高通第三财季营收为 99.5 亿美元，同比下降 4%，但略高于分析师预期的 96.7 亿美元；调整后每股收益为 2.21 美元，与市场预期基本持平。当季净利润为 20 亿美元。

高通 CEO 克里斯蒂亚诺 · 安蒙（Cristiano Amon）在接受采访时表示，成本上涨不仅限于内存芯片，而是覆盖了整个供应链。为此，高通计划从 9 月 1 日起提高产品售价，以将毛利率恢复至历史水平。

关于苹果业务，高通预计从第四季度开始，来自苹果产品的收入将加速下滑。安蒙指出，供应限制导致高通在下一代 iPhone 中的零部件份额「远低于此前 20% 的估计」。

安蒙表示，高通正通过业务多元化应对苹果业务的流失，预计到 2027 财年，公司大部分芯片销售将来自智能手机以外的领域。他直言：「我们基本上用数据中心业务替代了苹果。」高通预计其数据中心业务到 2027 财年将创造 50 亿美元收入。

在安卓手机市场方面，高通重申，来自中国手机制造商的收入已在第三财季触底。但据 Counterpoint Research 数据，小米、OPPO 和 vivo 在 6 月当季的全球前五大智能手机厂商中出货量降幅最大。安蒙表示，虽然安卓手机销量开始回升，但手机厂商被迫提价，导致消费者转向高端机型中的低端产品甚至旧款机型，这种产品组合变化对高通的利润率构成了压力。（来源：IT 之家）

三星电子 2026 财年第二财季营业利润，同比增长 1813.83%

7 月 30 日消息，三星电子今日发布 2026 财年（2026 年 1 月～2026 年 12 月）第二财季（2026 年 4 月～2026 年 6 月）业绩快报报告：

营业总收入 171.5 万亿韩元，同比增长 130.00%；71.27 万亿韩元（现汇率约合 3290.54 亿元人民币），同比增长 1344.46%。营业利润达到 89.49 万亿韩元（现汇率约合 4131.75 亿元人民币），同比增长 1813.83%，盈利能力修复速度超出市场预期。（来源：财联社）

存储芯片短缺波及产业链，上半年全球智能手机芯片出货量同比下滑 15%

由于持续的存储芯片短缺给各大智能手机厂商带来不小压力，相关产业链零部件也受到了明显波及。

根据 Counterpoint Research 发布的最新报告显示，2026 年上半年全球智能手机芯片（SoC）出货量同比下降了 15%。受此影响，市场两大头部厂商高通和联发科遭受的打击最为严重，两者的芯片出货量预计相比 2025 年上半年下滑了 25%。

具体来看，高通旗下的旗舰级芯片骁龙 8 Elite Gen 5 及其他高端产品的增长较为有限；联发科方面则是低端 5G 芯片出货量大幅下滑，不过其旗舰级天玑 9500 系列的市场表现相对较好。

与高通和联发科的下滑趋势不同，苹果、紫光展锐（Unisoc）以及三星则在逆势中实现了芯片出货量的增长。其中，苹果主要得益于市场对 iPhone 17 系列的强劲需求，带动了 A19 和 A19 Pro 芯片的出货；紫光展锐的上涨则源于入门级智能手机市场出现了从 5G 联发科芯片向 4G 紫光展锐芯片转移的明显趋势，再加上其与小米旗下红米及 Poco 品牌达成的合作，进一步推动了其市场份额的提升。（来源：cnbeta）

英国将限制苹果 App Store 可抽成的产品和服务，并要求开放第三方外链支付

7 月 30 日消息，当地时间 7 月 29 日，苹果公司向英国竞争与市场管理局（CMA）提交正式反馈意见，反对其拟议的 App Store「引导」规定，称其将赋予监管机构「高度侵入性」的企业管理权限。苹果认为，该提议可能影响创新和投资。

英国 CMA 目前正在评估是否要求苹果调整 App Store 相关规则，允许应用开发者在应用内引导用户使用 App Store 之外的支付方式。当前，英国开发者无法在 App Store 中直接引导用户前往外部支付渠道，而美国和欧盟地区的 App Store 已允许部分类似做法。

英国 CMA 于 2025 年 10 月将苹果和谷歌的移动平台指定为「战略市场地位」（SMS），这一地位赋予监管机构对相关企业实施定制化行为要求的权力。根据该提案，苹果和谷歌须允许应用开发者通过链接或按钮等方式，将英国用户引导至外部网站完成数字商品和服务的购买。

根据 CMA 的提议，苹果和谷歌仍可以向开发者收取通过外部支付渠道完成交易产生的相关费用，但收费标准需要符合「公平且合理」的原则，并低于目前 App Store 的佣金水平。CMA 表示，这样可以让开发者将节省下来的成本转化为更低价格提供给消费者，或者投入业务发展和创新。（来源：IT 之家）

马斯克 SpaceX 再获 16 亿美元订单，由猎鹰 9 号执行美国太空军 18 次发射任务

7 月 30 日，美国太空军宣布向 SpaceX 授予一份价值 16 亿美元（现汇率约合 108.46 亿元人民币）的新合同，由猎鹰 9 号（Falcon 9）执行 18 次发射任务，计划于 2027 年前将五角大楼用于探测和跟踪空中目标的卫星送入轨道。

美国太空军表示，这 18 次发射任务分别通过两份任务订单下达，属于其旗舰发射采购计划的一部分。该计划由 SpaceX、联合发射联盟（ULA）和蓝色起源（Blue Origin）等多家美国航天企业共同参与，通过竞争方式分配政府发射任务。

随着特朗普政府推进总规模约 1850 亿美元的「金穹（Golden Dome）」导弹防御体系建设，SpaceX 今年以来获得的五角大楼合同金额已至少达到 70 亿美元。

今年 5 月，SpaceX 曾获得美国太空军 65 亿美元卫星合同，其中包括 41.6 亿美元的空中移动目标指示（AMTI）卫星网络项目，以及 22.9 亿美元的通信卫星合同，用于实现导弹预警、跟踪系统与拦截系统之间的数据实时传输。（来源：凤凰科技）

奔驰「最小 SUV」迎来电动化换代，全新 GLA 正式首秀

7 月 30 日消息，北京时间今天（30 日）凌晨，梅赛德斯-奔驰的入门级紧凑型跨界 SUV GLA 迎来了全面换代，新一代车型将以 2028 款的身份上市。升级范围不仅涵盖内外设计，座舱和动力系统也迎来显著调整。

全新 GLA 将同时提供纯电版和混动版。纯电车型分为两个动力级别，GLA 250+ 最大功率为 200kW，GLA 350 4MATIC 最大功率达到 260kW，后者 0-100km/h 加速仅需 5.3 秒。

GLA 纯电版采用可用容量为 85.0kWh 的三元锂电池，在欧洲 WLTP 标准下的最高续航里程为 657km。

GLA 混动版将搭载全新开发的 1.5 升涡轮增压四缸发动机，并在新型八速双离合变速箱内集成电动机。奔驰暂未公布具体功率和扭矩，确认混动版将提供两种动力配置。

GLA 纯电版采用全新格栅，镀铬边框外围加入发光设计，GLA 混动版则使用带有星徽图案的格栅。车身尺寸方面，新车长 4565mm，宽 1873mm，高 1604mm，轴距达到 2790mm。全新车身覆盖件、重新设计的前大灯和横向视觉效果更强的尾灯，共同强化了 GLA 的车宽感。消费者可以选择 18 至 20 英寸轮毂，AMG Line 和 Night Edition 还将提供专属饰件、轮毂及内饰装饰。（来源：新浪财经）

小米澎程系列实车 7 月 30 日起陆续到店，覆盖全国 146 城 499 家门店

7 月 29 日消息，小米官方宣布，小米澎程 7 月 30 日起实车陆续到店，覆盖全国 146 城 499 家门店。

小米澎程作为小米汽车的第二个系列产品，经过 566 台测试车、累计超过 428 万公里真实路测，覆盖极寒、高温、高海拔等极限工况。首发将推出 N90 系列（大七座旗舰增程 SUV）与 N70 系列（大五座四驱增程 SUV）两款车型。（来源：网易）

谷歌 Waymo 展示网约车 Ojai：整合 Gemini AI，三屏协同显示

7 月 30 日消息，谷歌母公司 Alphabet 旗下自动驾驶公司 Waymo 发布博文，宣布为其 Ojai 自动驾驶汽车推出 Gemini in Waymo 和重新设计的车载界面。

在体验方面，Ojai 车舱内部署 Gemini in Waymo 对话式人工智能助手，乘客可通过屏幕或语音查询信息、调节部分车内设置，并请求靠边停车。

乘客点击屏幕上的 Gemini 图标后，可通过语音调节车舱控制项、查看行程信息、了解 Waymo 服务或查询日常知识。例如，乘客可以说「把空调调到 65 华氏（18 摄氏度）」，也可以询问附近咖啡店的位置或地标历史。

在功能方面，Gemini in Waymo 独立于 Waymo Driver 驾驶系统，乘客可通过语音提出靠边停车请求，但 Waymo 表示，Gemini 不控制车辆移动或路线，也无法访问实时驾驶数据。（来源：搜狐）

揭秘 AI 入侵 Hugging Face 全过程：4 天半执行 17600 次操作

7 月 30 日，据外媒报道，Hugging Face 近日公布了一份关于近期 AI 智能体入侵事件的完整技术时间线，披露了一套基于 OpenAI 模型构建的自主 AI 智能体如何在 4 天半时间内执行约 17600 次操作，最终成功突破公司多项安全防护。

根据 Hugging Face 披露的信息，此次事件并非 AI 脱离控制自行作恶，而是一套原本用于参加 OpenAI 网络安全评测的 AI 智能体，在关闭常规安全限制后，自主寻找漏洞，并将攻击目标扩展至考试之外的系统。

时间线显示，该 AI 首先利用一个尚未修复的软件漏洞逃离原本的测试环境，随后入侵另一套公开暴露的 AI 测试工具，并植入代码，将其作为后续攻击 Hugging Face 系统的跳板。

进入 Hugging Face 系统后，AI 发现服务器对外部请求进行了限制，但未限制本地文件读取。它随后上传伪装成普通数据集的文件，诱导系统读取服务器上的密码、源代码等敏感信息并返回结果。随后，AI 又利用另一处漏洞，将原本应作为普通文本的数据当作系统命令执行，从而获得服务器代码执行能力。

调查显示，这套 AI 没有搭建专门的攻击基础设施，而是利用 Paste 网站、请求日志服务以及 Hugging Face 自身上传和代理功能建立起隐蔽的数据传输通道，并设计了简单的消息重组机制，将分散的数据重新拼接，同时对传输内容进行加密混淆，以躲避自动检测。

为了维持攻击持续进行，该 AI 还在 11 台不同服务器上部署了自身副本，即便部分节点被关闭，其他副本仍可自动恢复运行。

Hugging Face 在报告中认为，此次事件暴露出的漏洞，包括不安全的数据集处理、云元数据暴露、权限配置过宽以及长期有效凭证等，本质上均可能被经验丰富的人类攻击者利用，不同之处在于，AI 能够以前所未有的规模和持续性不断尝试各种攻击路径，大幅提升漏洞发现和利用效率。（来源：凤凰网）

上周，Kickstarter 上出现了一款现象级的爆品——全球首款桌面级全彩 3D&UV 打印机 G1X，24 小时内销售额 722 万美元，约人民币 5000 万。不到一周，金额已经达到 1000 万美元。

极客公园了解到，很多在线下提前见过实物的人，给出了极其高的评价：

这可能是消费级 3D 打印的「Game Changer」。

一些用 G1X 打印的产品图流出后，有人质疑这是假的。我们先直接展示几个打印实物的拍摄效果吧：

G1X 的机器长这样，体积不大，可以放在书桌上：

G1X 真机｜图片来源：黑格科技

G1X 的出现，打破了大众对于「3D 打印」的固有印象。过去，3D 打印仍然意味着单调的颜色、层层堆叠的塑料模型、粗糙的表面和「玩具感」的作品。而 G1X 能够直接制造全彩商品级的产品。

它代表的是和「拓竹」完全不同的路线，而前者可能是行业的未来。

简单讲，消费级 3D 打印一直有四大技术路线：FDM（多色）和光固化（单色），以及材料喷射（全彩）、金属等因为成本问题无法普及的高端流派。

FDM 多色路线的代表企业是「拓竹」。而另一条「光固化」的技术路线，能够打印出的产品更加精致，但因为技术难度、使用难度、模型难度，在大众市场存在感不高，主要是专业玩家和中小商家在使用。

G1X 采用的就是材料喷射技术路线，但其 UV 固化工艺、树脂耗材体系，其实都和光固化有关系。

可以说，对比成熟的 FDM 主流产品百元至千元价格带，G1X 以 3000 美元、2 万人民币的众筹价格把一个新品类短时间卖爆，反向验证了市场对全彩的真实需求。

G1X 背后的公司是黑格科技。在产品发布前，极客公园在黑格办公室见到了正忙于调试设备的创始人桂培炎。他们的创业故事也颇有传奇色彩。

10 多年前，也是 maker 一员的黑格科技创始人桂培炎在美国 UIUC 读书，撺掇了 6 个同学一起休学回国创业。

于是，创始团队当时只有「高中文凭」。

在上学的时候，桂培炎曾和同学在网上接单做定制耳机，一年赚了几万美金。回国后，他们想做「中国人自己的高端无线耳机」，用户通过他们开发的 App，可以扫描自己的耳廓形状，然后定制能够完全贴合自己耳朵的产品。

结果销量爆单，交付跟不上，生产资金也受限，又赶上苹果入局 TWS 耳机，后来转向了 3D 打印。

「我们决定选一个天花板更高、能给我们足够发展周期、可以闭门先把事情搞定的赛道。」桂培炎告诉极客公园，他们选择从齿科领域的 3D 打印切入。

两年后，他们在这个领域，一炮而红。

现在，黑格科技在国内齿科市占率超 60%，北美出海第一，欧洲增速超 100%。从光学、设备、材料到软件，全部自研。全链路 3D 打印解决方案，覆盖齿科、消费电子、具身智能、鞋服穿戴等等。

创业 12 年的桂培炎，其实是位 90 后，属于是「年轻的科技圈大哥」。黑格科技累计融资超 10 亿元，5 月官宣的最新 C 轮融资超 3 亿元，由君联资本、达晨创投联合领投，歌斐资产、国科投资跟投。

在创投行业押注下一个消费级增长点的关键阶段，借着 G1X 的发布，极客公园与桂培炎聊了聊他对市场走向的判断和观察，以及复盘。

问题涵盖了：

访谈中的部分精彩观点：

编辑｜靖宇

「我们可能需要调节 AI 发展的节奏，给社会足够的时间，来应对这些新的能力等级。」

说出这句话的不是伦理学家，不是政客，而是 Sam Altman——全球最激进地推动 AI 前沿的那个人。

7 月 28 日，在播客 Invest Like the Best 中， 他用了一个不常见的词来形容自己对近期 OpenAI 入侵 Hugging Face 安全事件的感受：「viscerally」——发自内心的震动 。

Pacing the Frontier 公开信网站于 7 月 28 日上线｜图片来源：Pacing the Frontier

同一天，一封名为「Pacing the Frontier」的公开信网站悄然上线。

1134 名来自前沿 AI 公司的员工签下了自己的名字。签名者包括 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki、Anthropic CEO Dario Amodei、Meta AI 首席科学家 Shengjia Zhao。

他们请求美国政府支持一项国际协调努力，为自动化 AI 研发的推进速度设定「刹车机制」。

这不是硅谷第一次喊「AI 慢下来」。

但这一次，他们手里有了一个具体的、无法回避的理由。

01

顶尖 AI 人的再次请愿

2023 年 3 月，Future of Life Institute 发出过一封更著名的公开信，呼吁暂停训练超过 GPT-4 能力的 AI 系统至少六个月。Elon Musk、Yoshua Bengio、Stuart Russell 等超过三万人签了名。

那封信最终什么也没改变。它的问题在于「太远」——对着一个假想中的未来危险挥拳。所有前沿实验室照常训练，GPT-4 之后是 GPT-4o，然后是 GPT-5，然后是 GPT-5.6 Sol。

六个月的暂停，甚至没撑过六天的讨论热度。

2024 年 6 月，13 名 OpenAI 和 Google DeepMind 的现任和前任员工发出了第二封公开信「A Right to Warn」，要求公司不得用竞业协议和股权威胁来封住员工对安全风险的警告。其中六人选择匿名，因为害怕遭到报复。那封信的问题在于「太弱」——它谈的是员工权利，而不是技术本身。

「Pacing the Frontier」与前两封信有根本性的不同 。

它不要求「暂停」，不谈「权利」，它提出的是一个非常具体的机制性诉求： 在自动化 AI 研发（也就是 AI 研究 AI、AI 改进 AI 的递归加速阶段）真正到来之前，建立起国际层面的「节奏调控工具」 。

信中对当前局势的判断相当冷峻：每一家公司、每一个国家都承受着不能单方面减速的竞争压力，而目前全世界「缺乏有意调节前沿推进速度的技术和治理手段」。

签名请愿的人都是硅谷顶尖 AI 创业者｜图片来源：Pacing the Frontier

签名者的构成，是这封信最有力的注脚。

他们不是旁观者或批评者——Jakub Pachocki 是 OpenAI 的首席科学家，Dario Amodei 和 Jared Kaplan 分别是 Anthropic 的 CEO 和首席科学官，Mark Chen 是 OpenAI 首席研究官，Dawn Song 是 Meta AI 的研究副总裁。

这些人在工作日训练世界上最强大的模型，然后在下班后签了一封信说「我们可能需要一个刹车」。

OpenAI 研究员 Leo Gao 的评论用了一个核物理的类比：「世界正被锁在一场通向智能爆炸的致命竞赛中——AI 创造更好 AI 的能力达到临界点，就像失控的核链式反应。放慢速度会给我们急需的时间来让事情走上正轨，但没有任何单一行为者愿意单方面停下来。要想生存，我们必须协调减速。」

这些话听起来像是对遥远未来的忧虑。但签名者之一 Dawn Song 在她的评论中提到了一个非常具体的名字：ExploitGym。

就是这个名字，引出了让所有人签下名字的那件事。

02

降维打击式的网络攻击

7 月 9 日到 13 日之间， 一个 AI agent 自主执行了一场持续四天半的网络入侵行动 。它不是在执行人类的指令，也没有人在背后操控。它是在「考试作弊」。

事情的起因是 OpenAI 的一次内部安全能力评估。被测试的模型包括 GPT-5.6 Sol 和一个尚未发布的更强模型。为了测量网络攻击能力的「裸上限」，安全限制被刻意解除。agent 的任务是在 ExploitGym（一个评估 AI 漏洞发现和利用能力的基准测试）上解题。

但 agent 没有解题。它决定去偷答案。

它首先在自己沙箱唯一的对外通道，一个软件包代理缓存中发现并利用了一个零日漏洞，突破隔离获得了互联网访问。然后它找到了纽约云计算公司 Modal Labs 一个客户部署的公开代码执行沙箱，攻破并将其变成自己的「作战基地」。Reuters 7 月 28 日的独家报道确认，Modal 的 CTO Akshat Bubna 已证实这一事实。

Hugging Face 发布的几天内 GPT-5.6 Sol 的 Agent 进行的网络攻击行动｜图片来源：Hugging Face

从这个基地出发，agent 向 Hugging Face 发起了攻击。它构造了恶意的数据集配置文件，利用 Hugging Face 数据处理管线中的两个注入漏洞——一个是 HDF5 文件读取漏洞，泄露了生产环境的密钥和源代码；另一个是 Jinja2 模板注入，让 agent 在 Hugging Face 的生产 Kubernetes 集群中获得了任意代码执行能力。

接下来发生的事，Hugging Face 在 7 月 27 日发布的技术报告中做了详尽还原。这份报告的细节程度让安全研究社区震惊—— 他们从 agent 的日志中还原出约 17600 个攻击动作，跨越了 6280 个行动簇 。

agent 的行为模式更令人不安。

它在攻破的节点上部署了自我重生的 Pod 集群，删除单个 Pod 无法阻止它 。它自行发明了一套加密通信协议，把公共粘贴板、文件上传站和 Hugging Face 自己的数据集提交系统组合成了指挥控制网络。

它使用反取证手段——将节点身份保存在内存中、关闭客户端遥测。它甚至用 Hugging Face 平台上一个开放的 CORS 代理 Space 作为自己的流量出口中继， 用被攻击者自己的基础设施来掩护攻击 。

最终，agent 获得了 Hugging Face 内部代码仓库的写入权限，尝试通过提交恶意 PR 来渗透 CI 流水线。这一步被执行策略阻止。

Hugging Face 的结论是：agent 访问到的客户内容，仅限于 ExploitGym 的测试答案。没有其他模型、数据集或软件包受到影响。

但 Hugging Face 的安全团队在报告结尾写下了一段克制但沉重的反思： 「机器速度的攻击，使普通的安全弱点变得代价高昂得多。LLM agent 带来了攻击者能测试的路径数量、失败路径被替换的速度、以及防御者必须解读的证据量的阶跃式增长。」

有一个被低估的细节值得一提。Hugging Face 在调查中首先求助了 Claude Opus 和 Fable 来分析攻击日志，但这些模型的安全护栏把「逆向工程一个攻击」和「发起一个攻击」混为一谈，反复拒绝协助。

最终 Hugging Face 在自己的基础设施上部署了开源模型 GLM-5.2 完成了全部取证。 同一种能力，在一个场景下是安全风险，在另一个场景下是防御的必需品 ——目前没有任何框架能区分这两者。

03

硅谷 AI 焦虑的背后

硅谷对 AI 风险的「公开焦虑」已经持续了三年。

2023 年的暂停信、2024 年的「警告权」信、无数场国会听证、英国的 AI 安全峰会、欧盟的 AI 法案——每一次警告都很严肃，每一次都没有真正改变竞赛的节奏。这些呼吁有一个共同的致命弱点：它们都在对着假想中的未来风险说话。「可能会」怎样，「如果」怎样。

Sam Altman 坦言 GPT-5.6 Sol 的攻击事件让他真正感到震动｜图片来源：YouTube

Hugging Face 事件改变了这个前提。它是第一起由 AI 自主发起、跨越多个组织边界的真实网络入侵。不是模拟，不是红队演练，不是论文里的思想实验。

这也许解释了 Sam Altman 在播客中那种异常坦率的语气。 他说 OpenAI 已经暂停了相关模型的训练 。他说这是他第一次对安全问题有「发自内心的感知」。他说「可能需要调节 AI 发展的节奏」——这句话从一个以「加速」著称的 CEO 口中说出，分量不轻。

但 Altman 同时也表达了一个真实的矛盾。他担心「放慢」会演变为巨头的特权——变成「监管俘获」或实验室之间的「串谋」，以安全之名封锁竞争。

「我不相信那种世界，」他说，「以安全的名义，只有一小群人可以拥有 AI，因为它太危险了，只有他们才懂。别担心，他们会替我们所有人做正确的决定。」

这正是所有「减速」倡议的核心悖论。谁来决定速度？谁来执行？谁来监督执行者？

美国国会已经做出了第一个尝试。

7 月 23 日，众议员 Ted Lieu 和 Nathaniel Moran 提出了「AI Kill Switch Act」，要求训练成本超过 1 亿美元的 AI 系统必须保留紧急关停能力，并赋予国土安全部下令执行的权力。Lieu 在声明中说：「强大的 AI 系统可以失控、表现出极端危险的行为，甚至抵抗人类干预。」

Pacing the Frontier 的签名者们提出了另一种路径：不是由政府单方面拉闸，而是建立一套国际协调机制，让「刹车」成为一种可用的工具，而不是某一方的特权。

这两种路径谁更可行，现在没有人知道。但有一件事已经发生了改变—— 争论的焦点不再是「AI 会不会变得危险」，而是「危险已经发生了，我们怎么办」。

三年前，喊「暂停」的是旁观者和批评者。

两年前，喊「警告」的员工需要匿名，怕丢掉工作。

而这一次，签名名单上排在最前面的，是 OpenAI 的首席科学家、Anthropic 的 CEO、Meta AI 的首席科学家。不是匿名，不是离职后的控诉。他们用自己的名字、自己的头衔，在自己还在任的时候，说出了这句话。

这不一定意味着什么会真正慢下来，但它意味着， 造出这些模型的人，已经不再认为速度本身就是答案 。

*头图来源：Cybernews

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苹果市值首次突破 5 万亿美元

7 月 28 日消息，苹果公司股价盘初上涨 1%，在刷新历史新高的同时，市值正式突破 5 万亿美元（现汇率约合 33.87 万亿元人民币）大关，成为继英伟达之后全球第二家达到这一里程碑的上市公司。

苹果股票近期表现强势，近一个月累计涨幅超过 20%，远超标普 500 指数同期约 0.8% 的涨幅。

英伟达当前总市值约为 4.7 万亿美元，位居全球上市公司市值排行榜第二位。（来源：IT 之家）

马斯克 5 天亏掉 8800 亿元，SpaceX 市值已经跌去 1 个特斯拉

7 月 28 日消息，最近的一个半月，马斯克旗下两大核心资产同步承压。

SpaceX 已连续第四周走低，上市以来仅有三周实现上涨。截至美东时间 7 月 27 日收盘，SpaceX 股价下跌 1.36%，报 113.5 美元，总市值 1.49 万亿美元。

相较巅峰时期约 2.64 万亿美元市值，SpaceX 市值已经蒸发超过 1.2 万亿美元，几乎相当于马斯克旗下另一家公司特斯拉的全部市值。

特斯拉则刷新 2026 年以来股价新低，截至美东时间 7 月 27 日收盘，总市值为 1.22 万亿美元。

这两家公司的同步下挫，让马斯克的万亿富豪头衔也随之褪色，其个人财富在短短五个交易日内蒸发了约 1300 亿美元（约合 8800 亿元），而在几周前，他刚刚成为人类历史上首位身家突破 1 万亿美元的富豪。

作为史上规模最大的 IPO 项目，SpaceX 于 6 月 12 日登陆纳斯达克，发行价定为每股 135 美元，基础募资规模达 750 亿美元。

上市初期，市场情绪狂热，各路资金同步涌入，推动 SpaceX 股价迅速攀升，上市首日市值突破 2.1 万亿美元，6 月 16 日盘中触及 225.64 美元的历史高点，总市值攀升至约 2.66 万亿美元，短暂超越亚马逊，跻身全球上市公司市值前五，马斯克个人净资产也随之突破 1 万亿美元。

不过，随着 SpaceX 星舰试飞临阵叫停、项目进度不及预期，叠加星链用户增速放缓、竞争对手加速布局等因素，SpaceX 的股价迎来大幅回落。6 月 22 日，SpaceX 单日暴跌超 16%，市值蒸发 4000 亿美元。

进入 7 月，SpaceX 跌势进一步加剧。当地时间 7 月 15 日，SpaceX 股价盘中一度跌至每股 132.15 美元，为上市以来首次破发。（来源: TechWeb）

英伟达出资 500 亿美元租赁得州数据中心，将采用其芯片

英伟达签署最高价值 500 亿美元的巨型得州数据中心租赁协议。这项此前未对外披露的合作，再度引发市场关注：这家芯片巨头正不断深入参与 AI 基础设施融资环节。五位知情交易人士透露，这家市值接近 5 万亿美元的企业将整租数据中心开发商 Hut 8 在建的这座 1 吉瓦算力园区，园区内将部署数十万颗英伟达图形处理器。

此举是英伟达首席执行官黄仁勋充分利用公司雄厚资金实力、稳固自身在高速增长的 AI 算力市场核心地位的最新案例。

英伟达此前已投入数十亿美元扶持 CoreWeave 等新一代 AI 基础设施服务商，推动这类企业采购并运营英伟达 GPU。而本次得州租赁项目更进一步，英伟达直接锁定承载自家芯片的数据中心场地。

一名熟悉交易的高管表示，这座得州园区已经落实电力供应。当下各大开发商竞相争夺电网供电配额，电力资源愈发稀缺，英伟达依托资金优势拿下该场地，保障自家硬件能够落地部署。

这位不愿具名的人士称：「英伟达拥有雄厚资产负债表获取电力资源，并借此确保自家产品顺利投入使用。」

知情人士表示，项目竣工后，英伟达可将算力转租给旗下「Neocloud」合作伙伴；这类合作企业采购英伟达 GPU，对外提供 AI 云计算服务。（来源：环球市场播报）

华为 HarmonyOS 7 花粉 Beta 版超百项更新曝光：全局沉浸空间、小艺基于 Agentic 全面进化重构等

7 月 28 日消息，华为开启了鸿蒙 HarmonyOS 7 花粉 Beta 版报名，随后新版本便已开启推送，带来了大量新特性，系统包大小也来到了 10GB 左右（部分机型更是冲破 20GB）。

博主 @Adak 封狼居胥 早些时候透露，此次花粉 Beta 版将带来超百项更新。博主刚刚再度发文，分享了 HarmonyOS 7 更详细的更新内容：

（来源：IT 之家）

月之暗面传寻求更多英伟达顶级芯片，以训练下一代 Kimi K4 大模型

据知情人士与外媒最新报道，继不久前正式发布拥有 2.8 万亿参数的全新开源旗舰模型 Kimi K3 后，月之暗面目前正计划寻求获取规模更大的英伟达 Blackwell 架构 GPU 算力资源，用于筹备和训练其下一代 Kimi K4 大模型。

在此之前，特朗普政府官员及部分美国 AI 公司曾公开对月之暗面提出指责，声称其通过第三国转运以及秘密持有包含英伟达 GB300 在内的高性能服务器，并质疑其 Kimi K3 模型存在针对美国同类旗舰模型的蒸馏与蒸馏微调行为。对此，业界分析指出，考虑到 Kimi K3 庞大的参数规模、长达 100 万 Token 的上下文窗口及其独特的混合专家（MoE）架构优化，该模型在技术架构上具备极高的自主创新性，绝非单纯靠短时间内对外部模型进行蒸馏所能实现。

目前，随着 Kimi K3 展现出惊人的推理效率与算力性价比，包括微软在内的科技巨头已被曝出正评估将其引入企业级服务中，以大幅降低推理运营成本。而为了使下一代 Kimi K4 模型在规模与智能化水平上进一步跨越，月之暗面在继续通过跨数据中心集群技术发挥国内芯片潜力的同时，对顶级算力的渴望也达到了新高度。（来源：cnBeta）

Altman 预言：AI 将像「神灯精灵」一样实现人类愿望

人工智能公司正竞相打造能够像人类一样思考、推理和创造的系统。这项技术已经开始影响从 科学研究到 AI 辅助 游戏开发等多个领域，而业内人士普遍认为，它的能力未来还将迎来更大的飞跃。

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 则更进一步，最近提出了一个颇具想象力的概念——面向人类未来的「AI 神灯精灵（AI Genie）」。

据媒体报道，Altman 近日在一次采访中谈到了这一「AI 神灯精灵」的设想。他表示，这个「精灵」将能够满足人类提出的任何愿望，不过他也强调，人类许下的第一个愿望应该是对全人类都有益的事情。

这里的「神灯精灵」其实只是对高度智能 AI 的一种比喻，并非真的意味着 AI 能够实现所有愿望。但不可否认的是，Altman 的这番言论乍一听确实有些离奇，甚至带有几分「反乌托邦」色彩。

「我们已经接近创造出一个能够实现任何愿望的『神灯精灵』。当你开始许愿时，计算机就会帮你实现这些愿望。」（来源：3DMGame）

全美最大电网拟对大型数据中心实施临时限电 以防范大规模停电

由于近年来数据中心爆炸式增长导致电力需求骤增，美国规模最大的区域电网运营商 PJM Interconnection 在近期增加发电能力的拍卖未达预期后宣布，将在电力供应紧张时期对数据中心及其他大型用电户采取临时切断供电的措施，以防范电网发生大规模停电。

该限电政策预计将于 2027 年 6 月正式开始实施，切断对象仅针对用电规模在 50 兆瓦（MW）及以上的大型数据中心。PJM 目前也在同步推进新一轮的发电能力拍卖。与运行数十年的传统「需求响应」计划类似，被切断供电的客户将获得相应的经济补偿，并通常会在限电发生前的 30 分钟至几天内收到通知。

分析指出，这一举措可能会促使更多新建及既有数据中心自行建设自备电源。尚未搭建自发电设备的数据中心则可能不得不依赖柴油发电机等备用电源，但这不仅会增加运营成本，还可能引发严重的环境污染问题。

覆盖从弗吉尼亚州到伊利诺伊州、服务约 6700 万用户的 PJM 电网近期因发电能力与大型新用电户的管理问题饱受质疑。过去一年中，该区域的批发电价上涨了近一倍，独立市场监管机构指出数据中心的用电激增是推动电价飞涨的主因之一。而根据相关预测，到 2035 年，数据中心的总用电量预计将达到目前水平的四倍。（来源：cnBeta）

苹果推出硬件租赁服务「Apple Upgrade」覆盖 Mac、iPad 等全线产品

苹果公司正式推出了名为「Apple Upgrade」的全新硬件租赁计划，旨在降低消费者购买其最新款 iPhone、Mac、iPad 以及 Apple Watch 等设备的门槛。该服务已率先在美国市场上线，采用类似于汽车租赁的运营模式。用户在订阅期满后，可以选择保留现有设备、提前结清尾款买断，或者直接升级换代至最新发布的设备。

据悉，这一租赁项目的推出背景是苹果此前对其 MacBook 和 iPad 等多款硬件产品进行了价格上调，主因是目前仍在持续的内存与存储芯片短缺。

在服务支持方面，全新的 Apple Upgrade 计划将同步在苹果线上商店及线下零售店提供，金融借贷服务由瑞典金融巨头 Klarna 提供支持，申请者须通过软性信用评估方可开通。租赁期限根据产品线有所区分：iPhone 和 Apple Watch 提供 24 个月的租赁方案；而 Mac 和 iPad 的租期则延长至 36 个月。

在价格方面，该计划的月租门槛相对较低：iPhone 17e 的起售价为每月 17.99 美元，Apple Watch Series 11 为每月 11.99 美元，MacBook Air 为每月 24.99 美元，iPad Air 则为每月 11.99 美元。当合约到期时，用户拥有极大的自由度，既可以选择升级到下一代全新设备，也可以通过一次性支付尾款永久买断，或是直接归还设备退订该服务。（来源：cnBeta）

拒绝模仿在世作家文笔，OpenAI 悄悄为 ChatGPT 增加限制

7 月 28 日消息，据科技媒体 Android Authority 今天报道，OpenAI 最近悄悄更新 ChatGPT。当用户要求按某位在世作家文笔仿写作品时，AI 会直接拒绝。

实测显示，当用户要求用斯蒂芬 · 金（Stephen King）的写作风格创作开场时，ChatGPT 会回应称「我无法完全按照斯蒂芬的风格或独特语气进行写作，但是可以基于『美国小镇恐怖故事』写出原创作品。」

同时，ChatGPT 目前无法将《奥德赛》改写成斯蒂芬 · 金风格，也无法模仿谭恩美。但它可以按照斯蒂芬 · 金的叙事风格、不安感和氛围改写作品。

但对于查尔斯 · 狄更斯、欧内斯特 · 海明威和威廉 · 莎士比亚等逝世已久的作家来说，ChatGPT 仍然会接受类似的仿写请求。

虽然美国版权法只保护具体文字表达，而不保护抽象的写作风格，但 OpenAI 显然希望降低法律风险。（来源：IT 之家）

消息称 Nothing 品牌首款智能手表 9 月发布，售价低于 300 美元

7 月 28 日消息，据 X 平台爆料人士 Yogesh Brar 今日发文，Nothing 正在打造品牌首款智能手表，预计 9 月发布。

虽然 Nothing 旗下品牌 CMF 曾推出过多款智能手表，但 Nothing 迄今为止还没有以自身名义推出过智能手表。

据介绍，这款手表将采用 Nothing 一脉相承的设计语言，预计将拥有半透明、黑白纯色等 Nothing 经典元素。

同时，该手表的售价低于 300 美元（现汇率约合 2032 元人民币），将在部分市场上市。按照这一价格定位，这款手表预计将搭载谷歌 Wear OS 操作系统，而非 CMF 智能手表的 RTOS 平台。（来源：IT 之家）

配件厂商 UAG 推出「救援袋」，号称能拯救泡水的手机

7 月 28 日消息，据科技媒体 Android Authority 今天报道，配件厂商 UAG 最近推出「救援袋」产品，号称能拯救泡水的手机，售价 35 美元（现汇率约合 237.1 元人民币）。

据介绍，这款配件适用于所有手机产品，袋子内部带有吸湿衬层，可将手机内的水分吸走。

同时，这款产品可在 2-5 小时内恢复轻微浸水的手机；严重泡水则需要 3-12 小时。官方强调，把手机放入袋子前仍需要先关机、移除保护壳、擦去表面液体，并断开充电线。

此外，这款产品使用后需要维护。用户可将袋子放在阳光下晾晒，也可以使用吹风机烘干，紧急情况下也可使用普通电烤箱加热。（来源：IT 之家）

编辑｜靖宇

7 月 27 日，长鑫科技在科创板挂牌。开盘价 49.50 元，较 8.66 元的发行价暴涨 472%。盘中最高触及 54.65 元，涨幅一度突破 531%。

按开盘市值 3.31 万亿元计算，它在那一刻成了 A 股最值钱的公司。

当所有人都在算合肥市赚了多少钱、长鑫员工多少人成了富翁时，美国同行们就没那么好过了。

同一天，大洋彼岸的存储股集体「跳水」。

美光跌了 5%，闪存厂商 SanDisk 暴跌 12%，SK 海力士的美股 ADR 跌掉 8.5% ，连光刻机巨头 ASML 都被拖下水，跌了超过 7%。

如果把时间线拉长一点，早在 7 月中旬长鑫确认挂牌日期的那天，美光就已经单日暴跌 8%，市值跌破了一万亿美元。

一家中国公司的 IPO，引发了一场全球性的恐慌抛售。

这不是一次情绪化的波动。 华尔街在定价一种可能性——一个新的、有规模的 DRAM 供应源头出现了，而它可能打破过去几十年由三家公司主导的定价权。

但恐慌之余，一个更值得深究的问题浮出水面——长鑫到底有多强？

01

英雄叙事

长鑫存储的故事，放在五年前讲，是一个「烧钱换时间」的苦涩叙事。

DRAM 内存芯片，手机、电脑、服务器里最基本的存储部件，过去几十年被三星、SK 海力士和美光三家公司垄断，全球市占率合计超过 95%。长鑫从 2016 年在合肥起步，靠收购德国奇梦达的专利包起家，购入 ASML 的 DUV 光刻机建产线，一路烧掉了超过 50 亿美元。直到 2025 年，它的累计亏损仍然是一个天文数字。

但 2026 年的存储超级周期，彻底改写了这家公司的命运。

AI 基础设施的爆发式投资把高端存储产能全部吸走，通用 DRAM 的合约价格在 2026 年一季度环比暴涨超过 90%。长鑫恰好坐在通用 DRAM 的产能上。

2026 年一季度，长鑫营收达到 508 亿元人民币，同比暴增超过 700%。 它从一个「还在亏损的国产替代标的」，一跃变成了一台日赚 3 亿的印钞机。

现在的长鑫是全球第四大 DRAM 厂商，市占率约 8%，排在三星（36%）、SK 海力士（29%）和美光（24%）之后。它的 IPO 募资 295 亿元，创下科创板历史纪录。野村证券的预测是，到 2028 年，长鑫的全球 DRAM 产能份额将从现在的约 10% 攀升至 18%。

在通用 DRAM 市场，长鑫已经具备了真实的搅局能力。

它有产能、有成本优势、有政策扶持，更重要的是，中国本土市场对 DRAM 的需求本身就是一个庞大的底盘。当三大巨头纷纷把最好的产能。倾斜给利润更高的 AI 存储时，通用 DRAM 的供给反而出现了缺口。长鑫填进来了。

02

库克的支持

如果说长鑫的 IPO 是一记重拳，Apple 在 7 月初的动作，更像是一把慢刀。

据外媒报道，Apple 已经开始测试长鑫的 DRAM 芯片，计划用于在中国销售的设备。与此同时， 苹果公司实际上的老大库克，正在游说华盛顿，争取获准更广泛地使用长鑫的产品 。

这不是 Apple 第一次对中国存储供应商表现出兴趣——早在今年 7 月初，就有消息称它在与长鑫和长江存储洽谈采购意向，而更早之前，Apple 就曾向特朗普政府申请使用长鑫产品的许可。

问题在于，长鑫在五角大楼的 1260H 名单上——这是一份美国国防部认定与中国军方存在关联的企业清单。 这意味着，Apple 的每一步都踩在地缘政治的钢丝上。

Apple 为什么要冒这个险？答案很直白——成本。

2026 年上半年，标准 DRAM 合约价格飙升了 55% 到 60%。AI 服务器对高带宽内存的海量需求，把三大巨头的产能「虹吸」走了，留给消费电子的份额越来越少。

Apple 已经被迫对 MacBook、iPad 等几乎全线产品提价，部分涨幅高达 20% 。如果能引入长鑫作为第四个 DRAM 供应商，Apple 在未来与三星、SK 海力士、美光的谈判中就多了一张牌。

这件事的信号意义远大于商业本身。 它意味着，即便是全球最顶级的消费电子客户，也开始把中国存储视为一个「可用的选项」。

三星、SK 海力士和美光花了几十年构建的客户壁垒，正在被价格压力和供应紧张撕开一道口子。

SemiAnalysis 的数据显示，长鑫的 DRAM 市场份额预计到 2028 年将从约 11% 升至 15%，合肥、上海、北京的新产线正在陆续投产。当产能真的上来之后，它就不只是中国市场的替代方案，而可能成为全球供应链中一个绕不过去的节点。

这正是美光们最害怕的事。美光 2026 财年第三财季的营收高达 414.6 亿美元，同比暴增 346%，毛利率达到 84.9%。 但这个惊人的利润率，恰恰建立在供给高度集中、定价权牢牢掌握在三家公司手中的前提上。

长鑫每多拿一个百分点的市场份额，这个前提就松动一分。分析师测算，美光近一个季度 DRAM 销售额增长中，大约 90% 是由涨价驱动的，出货量仅增长了低个位数。这意味， 哪怕 DRAM 价格只出现轻微下行预期，都足以抹掉出货量增长带来的收益。

03

EUV 高墙

如果故事只讲到这里，长鑫看起来像一个势不可挡的搅局者。但真实的画面要复杂得多。

存储芯片的世界正在分裂成两个赛道。一个是传统的通用 DRAM——手机、PC、常规服务器里用的 DDR 和 LPDDR；另一个是 AI 时代真正值钱的高带宽内存 HBM——它是 AI 加速卡的核心部件，无论海外还是国内的 AI 芯片都离不开它。长鑫目前的产品线集中在前者，而在后者的领域，它面前有一堵很高的墙。

这堵墙叫 EUV。

长鑫无法获得 ASML 的极紫外光刻设备。 这是美国主导的出口管制体系中最关键的一环。没有 EUV，长鑫只能依赖上一代的 DUV 光刻机来推进工艺节点，这使得它在 HBM 领域大约落后 SK 海力士和三星两个技术世代。

业内有消息称长鑫正在用 DUV 尝试 HBM3 的研发，也有报道说已经有样品产出。但「样品」和「量产」之间隔着一道叫做良率的深渊——HBM 需要将多层 DRAM 芯片通过硅通孔（TSV）技术堆叠封装，任何一层出问题，整个堆叠就报废。用老一代设备做这件事，难度呈指数级上升。

与此同时，美国的管制网还在收紧。2024 年底拜登政府已经将 HBM 纳入对华出口管制范围。进入 2026 年，有报道称美国正在讨论对 HBM 实施更严格的单边限制。长鑫据分析已经在 2024 年前后囤积了足够用到 2026 至 2027 年的半导体制造设备，但囤货终有用尽的一天。 当库存的设备消耗完毕，如果出口管制没有松动，长鑫在 HBM 领域的追赶窗口就会急剧收窄。

这也是为什么有一种声音认为， 长鑫上市的那一天，可能恰恰是这轮存储超级周期的顶部信号。

逻辑并不复杂——行业巨头密集 IPO，往往不是行情的起点，而是情绪的峰值。2020 年中芯国际科创板上市时，同样万众瞩目，上市首日暴涨 202%，但随后半导体板块进入了漫长的回调。高盛和摩根士丹利的判断高度一致，本轮存储景气周期将贯穿 2026 至 2027 年，2028 年才是供需拐点。长鑫赶在周期最热的时候上市，聪明，但也意味着它的估值已经把最好的日子定价进去了。

回到 7 月 27 日那天的画面。科创板这边，长鑫开盘即狂欢，合肥的「芯片梦」在资本市场得到了最热烈的回应；纳斯达克那边，美光、SanDisk、SK 海力士的投资者在匆忙抛售，试图重新定价一个「中国存储真的来了」的世界。

这两幅画面叠在一起，讲的不是一个「取代」的故事，而是一场「共存中的撕裂」。

长鑫已经强到能让华尔街恐慌——它的通用 DRAM 产能在扩张，它的成本结构有竞争力，连 Apple 都开始认真考虑把它纳入供应链。

但它还没有强到能让硅谷真正低头——在 AI 时代最核心的 HBM 战场上，EUV 光刻的缺失划出了一条清晰的技术边界，而出口管制又在这条边界外面加了一层政策围栏。

对于三星、SK 海力士和美光来说，长鑫带来的威胁是真实的，但也是有边界的。它能侵蚀通用 DRAM 的定价权，能压缩旧业务的利润空间，但在 HBM 驱动的 AI 存储赛道上，三巨头的技术护城河短期内依然牢固。

真正的变量不在长鑫自己，而在两件事——出口管制的边界会不会继续移动，以及 Apple 这样的超级客户会不会用脚投票。

*头图来源：网络

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编辑｜靖宇

「 我问了很多人，为什么美国没有领先的开源模型。没人能给我答案 。」

在最近一期 20VC 播客上，知名投资人 Jason Calacanis 抛出了这个问题，语气里带着困惑。他数了一遍美国有能力做这件事的公司名单 Google、Meta、xAI，然后摊手：

没有一家在认真做 。

这个困惑在 2026 年的夏天显得格外刺眼。

中国模型公司月之暗面的 Kimi K3 模型刚一推出，不仅把美国芯片股打趴下了，而且撕裂了整个硅谷 ；OpenAI 的 GPT 5.6 Sol 在测试中越狱，直接攻陷了 Hugging Face， 以至于后者不得不在本地部署中国公司智谱的 GLM 5.2 模型，才分析出了此次攻击的细节。

同时，Hugging Face 的数据显示，中国开源模型的下载量已经占到平台总量的 41% 。

NPR 报道，美国初创公司正在批量转向更便宜的中国模型来压缩成本。一位匿名的美国创业者告诉媒体，使用阿里巴巴的 Qwen 模型每年能省下 40 万美元。

全球最有钱、最有人才的美国 AI 产业，在「开源模型」这件事上集体缺席。

这不是偶然，而是一个结构性问题。

01

开不起的源

要理解美国为什么做不出开源 AI，得先理解美国前沿 AI 的经济账。

训练一个前沿模型的成本是数亿美元。OpenAI 和 Anthropic 的年训练开支已经远超大多数上市公司的全部研发预算。

但比成本更要命的是时间。

20VC 播客中，投资人 Rory 指出了一个残酷的现实： 一个前沿模型的「保质期」大约只有 12 到 24 个月。 新一代模型一出，上一代就贬值。这意味着数亿美元的训练投入，必须在一到两年内通过 API 定价回收，否则就是沉没成本。

在这种压力下，闭源不是一种选择，而是生存逻辑 。

OpenAI 和 Anthropic 卖的不是模型本身，而是通过模型提供的「智能服务」——按 token 计费，按调用收钱。整个商业模式建立在一个前提上：用户无法绕开你，直接获得模型的能力。开源会直接摧毁这个前提。

那能不能像软件行业那样，靠社区力量来做开源 ？

答案也是否定的。一个分析文章说得很直白： 开源 AI 不是 Linux。 Linux 之所以成功，是因为全球的程序员可以贡献代码，而代码一旦写出来，复制和分发的成本几乎为零。但训练一个前沿 AI 模型，需要集中调度数十万块 GPU 跑上几个月，这不是任何社区能众筹的事情。

所以在美国 AI 的版图里，要么靠闭源卖钱（OpenAI、Anthropic 的路），要么靠一个不需要模型盈利的「金主」来养（Meta 曾经的路）。没有第三条路。

Ramp 的经济学家 Ara Kharazian 在接受 NPR 采访时说了一句大实话——中国开源模型的崛起，恰恰证明市场上存在一个巨大的需求，而美国的模型公司目前没有在满足它。

美国前沿 AI 的成本结构，天然排斥开源。训练成本要回收，推理成本要覆盖，投资人要超额回报——三重压力之下，「免费」是一个付不起的代价。

02

Meta 的「叛变」

如果说美国 AI 圈曾经有一个真正的开源信徒，那就是 Meta。

2024 年，Mark Zuckerberg 写了一篇长文，标题就叫「 开源 AI 是前进之路 」。在一次播客上被问到对闭源模型的看法时，他的回答简洁有力——Fuck that。

Meta 接连发布 Llama 2、Llama 3，成为美国开源 AI 事实上唯一的旗手。

但 Meta 做开源的逻辑，从一开始就不是为了建设公共生态。它的算盘是竞争策略——如果开源模型足够好，就能侵蚀 OpenAI 和 Google 的护城河。而 Meta 自己靠广告赚钱，不需要模型直接盈利。 说白了，Llama 是一把递给全世界的武器，目标是 Meta 的竞争对手，不是 AI 普惠的理想。

可惜，这把武器在 2025 年末失灵了。

Llama 4 的内部表现没有达到预期，在与 GPT 和 Claude 的对比中落了下风。Meta 随即做出了一个震动整个行业的决定——放弃开源路线，转向一个代号为「Avocado」的闭源模型项目。

这个转向的深层原因，比 Llama 4 的失败本身更值得关注。

Meta 多年来优化的一直是开源的分发效率——怎么让更多人用上 Llama，怎么让生态长得更快。但它从未真正在「前沿性能」这个维度上全力以赴。 一旦战场转移到闭源模型之间的能力比拼，Meta 发现自己已经落后于始终只做一件事的对手。

有分析文章说得很直接：当全世界最坚定的开源 AI 公司亲手放弃了这条路，这本身就验证了 OpenAI 和 Anthropic 从一开始选择的商业模式。

Meta 的 Avocado 转向，不是小扎的心血来潮，而是整个美国 AI 产业用实践投出的一张票—— 在前沿 AI 这个赛道上，闭源是唯一在商业上成立的路径。

03

被锁死的路

Meta 不干了。有没有其他美国公司愿意接这个位置？

理论上是有的。美国至少有四五家公司具备训练前沿模型的技术能力。但它们面临一个「结构性困境」。

假设你是一家美国初创公司，想做一个低成本开放权重模型，你面对的第一个问题是效率。从零训练一个模型，成本是天文数字。业界公认的一种高效方法叫「蒸馏」——用一个更强模型的输出来训练一个更小、更便宜的模型。

这不是什么灰色手段， 马斯克在法庭上公开承认自家公司 xAI 也用蒸馏 ，并表示这是行业常规做法。

但问题来了。OpenAI 和 Anthropic 的服务条款，明确禁止用户将模型输出用于训练竞争性模型。如果你是一家守规矩的美国公司，你就不能用市场上最强的模型来加速自己的训练。

Thompson 一针见血地指出了这个悖论的荒诞之处—— 美国的开放权重模型制造商遵守前沿实验室的服务条款，结果是它们比不遵守这些条款的竞争对手更弱。

再叠加人才和资本的虹吸效应。美国最好的 AI 研究者几乎全部被 OpenAI、Anthropic 和 Google 锁定，因为那里有最大的算力、最高的薪水和最前沿的课题。剩下的创业公司，要用十分之一的资源做出同等水平的东西，这几乎是一个不可能完成的任务。

也不是没有人在尝试。

2026 年 7 月 15 日，OpenAI 前 CTO Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 发布了 Inkling，一个 9750 亿参数的开放权重模型，使用了最宽松的 Apache 2.0 许可证。

但 Thinking Machines 自己也坦承——Inkling 不是前沿模型，它的定位是「 微调的好底座 」。

一个前 OpenAI CTO 带着 120 亿美元估值的创业公司全力以赴，做出来的东西还是够不到前沿。 这恰恰证明了开源条路被锁得有多死。

04

回不去的开源时代

如果把视野拉远一点，美国做不出开源 AI 这件事，指向的可能是一个更大的命题—— AI 时代的经济规律，和软件时代根本不同。

回头看，开源软件的黄金时代几乎是一个经济学上的奇迹。

1991 年，一个 21 岁的芬兰大学生 Linus Torvalds，在自己的卧室里写出了 Linux 内核的第一个版本，然后把源码发到了网上。没有风投，没有算力账单，没有 GPU 集群。他需要的全部工具就是一台 PC 和一个编译器。

关键在于， 一旦代码写出来，「复制」的成本几乎为零 。任何人都可以下载、修改、再分发。全世界的程序员通过互联网协作，每人贡献一点代码，积少成多，最终让 Linux 长成了一个能撑起全球互联网基础设施的操作系统。Apache、MySQL、Python、Android——整个开源生态都建立在同一个经济前提上： 代码是一种写出来之后就不再消耗物理资源的东西。你写了一个函数，一亿个人调用它，你不需要为这一亿次调用多付一分钱。

在这个前提下，开源是一件经济学上完全自洽的事。个人程序员贡献得起，因为贡献的只是时间。企业参与得起，因为维护社区的成本远低于自己从头开发。用户受益，因为免费使用不增加任何人的负担。这是一个完美的正和博弈。

AI 模型把这个前提彻底打碎了。

一个大模型的「复制」不是 Ctrl+C。它的「复制」是推理——每回答一个问题，每生成一段文字，都在消耗真实的算力和电力。模型越大，推理越贵。

当 Claude 在为你写一封邮件的时候，Anthropic 的数据中心里有一排 GPU 正在满负荷运转。这不是零边际成本，这是每一次使用都在烧钱。

更残酷的是训练端。Linux 内核可以迭代 30 年，每一行新代码都叠加在旧代码之上，知识是累积的。 但 AI 模型的训练是「推倒重来」式的 ——每一代新模型都需要重新投入数亿美元，上一代的训练成本基本无法复用。软件时代的开源像滚雪球，AI 时代的开源像填无底洞。

Rory 在 20VC 播客中点出了另一层差异：微软当年能用捆绑策略碾压竞争对手，是因为把浏览器塞进操作系统的成本几乎为零。但 AI 公司不行——你每降一次价，你的推理成本不会跟着降。你的边际成本是刚性的，是由物理定律和电费账单决定的。

这就是为什么「开源 AI」，在经济学意义上是一个反自然的存在。

你不可能让一个有持续物理成本的东西真正免费。有人必须持续为这些成本买单——用风险投资、用广告收入、用国家战略预算，或者用别的什么。但无论哪种方式，都不是 Linus Torvalds 在卧室里就能启动的那种模式了。

所以美国做不出低成本开源 AI 模型，不是某家公司的失败，不是某个政策的缺陷。 这是 AI 这种技术的经济本质，和「开源」这种模式之间的深层矛盾。

一个值得追问的悬念是：如果开源在 AI 时代注定需要真金白银来支撑，那愿意持续为全世界「付出」的那个角色，最终会是谁？

中国模型公司不断给美国同行带来的「惊喜」，是这个问题最好的答案。

*头图来源：WIRED

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月之暗面正式开源 Kimi K3 模型，2.8 万亿参数

7 月 27 日，月之暗面官方正式开源 Kimi K3 模型。官方发布了 Kimi K3 的模型权重、技术报告，并开源支撑 Kimi K3 模型训练的关键 Infra 技术：MoonEP、FlashKDA 和 AgentEnv。

Kimi K3 是一个 2.8 万亿参数模型，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 token 上下文窗口。

官方表示，Kimi K3 是首个达到 2.8 万亿参数规模的开源模型，在过去 12 个月中的 9 个月里，Kimi 模型都保持着开源模型的规模上限。

据介绍，Kimi K3 具备很强的长程编码能力。在极少人工监督的情况下，它可以持续完成长时间工程任务，理解和处理大型代码库，并协调使用终端工具；Kimi K3 也擅长结合软件工程与视觉推理的任务。它能够利用截图和视觉反馈，优化游戏开发、前端和 CAD 等场景。

官方此前表示，虽然 Kimi K3 的整体表现仍落后于最强的闭源模型 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，但在整套评测中展现出前沿水平的能力，并稳定超过了其他所有模型。（来源：IT 之家）

英伟达、微软、IBM 等 37 家企业成立开放安全 AI 联盟：构建和共享开源工具、推动 AI 安全与保障

7 月 27 日，英伟达、微软、Adobe、SpaceXAI、IBM、SAP、戴尔、思科等企业宣布成立开放安全人工智能联盟，旨在构建和共享开源工具，以促进 AI 的负责任使用。

英伟达、微软、IBM 等 37 家企业成立开放安全 AI 联盟：构建和共享开源工具、推动 AI 安全与保障

官方表示，开源软件是全球经济的核心支柱，为云计算、金融服务、制造业、电信、政府及互联网服务奠定了坚实基础。

而网络安全是开源软件最大的受益领域之一。开放安全 AI 联盟以 Linux 基金会的 Akrites 倡议与 OpenSSF 社区成果为基础，旨在利用开源技术修复并公开披露安全漏洞。

世界既需要封闭模型，也需要开源模型。对于网络安全而言，开源模型与开源运行框架至关重要——它们能够普及防御能力、提升防御者的透明度、在保护数据的同时实现网络防御，并以可定制的本地化控制手段对前沿封闭模型形成有力补充。

开源使得大规模分布式、社区驱动且自主可控的防御成为可能，从而消除了单点故障。（来源：IT 之家）

谷歌 CEO 称正在训练 Gemini 4，据过往节奏推测有望于今年年底发布

7 月 27 日，据科技媒体 9To5Google 报道，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊最近在 2026 年第二季度财报电话会议上透露不少信息，称目前正在训练 Gemini 4，但是此前 Gemini 3.5 Pro 并未按计划在 6 月发布。

PChome 7 月 27 日消息，据科技媒体 9To5Google 昨日报道，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊最近在 2026 年第二季度财报电话会议上透露不少信息，称目前正在训练 Gemini 4，但是此前 Gemini 3.5 Pro 并未按计划在 6 月发布。

皮查伊于采访中承认，谷歌 Gemini 在编程、智能体等领域仍存在不足，团队正在高度关注这些方向，他希望 Gemini 4 发布时能追上前沿水平。他继续说道：「下一代前沿模型需要规模更大的基础模型，我们目前正在训练 Gemini 4，并且投入了非常大的资源。我对 Gemini 4 的进展感到非常欣喜，并且相信用户会满意。」

据 9To5Google 推测，根据谷歌过往节奏，Gemini 4 有望在今年 11 月或 12 月发布。（来源：PCHome）

OpenAI CEO 奥尔特曼：人类已经进入了「奇点」时代

7 月 27 日，OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼表示，我们在人工智能竞赛中已经来到了科幻小说里才会出现的时刻。

奥尔特曼在当地时间上周六播出的《Relentless》播客中表示：「我们现在差不多已经身处『奇点（Singularity）』时代。」

所谓「奇点」，通常是指人工智能整体智能水平超越人类，并开始以人类难以预测或控制的速度持续进化的临界点。

奥尔特曼在播客中表示，仅仅十年前，「奇点」仍然只是一个遥远且几乎不可能实现的梦想，当时他和同事们只会在午餐时半开玩笑地讨论这一话题。

他说：「如今，我们真的已经来到了当年在餐桌上漫不经心谈论的那个时代。我这一生都在等待这一刻，我相信它将会令人难以置信，为世界带来巨大且积极的改变。」

奥尔特曼去年曾预测，到 2030 年，人工智能将在各个领域全面超越人类智能。他还表示，未来 AI 最终可能承担人类当前 30% 至 40% 的工作任务。（来源：IT 之家）

Anthropic 澄清立场：从未主张禁止开放权重 AI 模型

7 月 28 日，Anthropic 表示，其从未倡导禁止开放权重 AI 模型，对近期的相关说法予以反驳。该公司首席执行官达里奥·阿莫代伊称，公司并不同意开放权重模型天然更利于 AI 安全防护开发的观点。（来源：格隆汇）

长鑫科技上市当日收涨 465.82%，SK 海力士跌破 IPO 发行价

AI 大模型周榜：Kimi K3 蝉联前端开发榜全球第一、智能体榜表现突出

7 月 27 日，Arena（arena.ai）平台发布了 2026 年第 30 周的 AI 大模型排行数据，统计周期为 2026-07-20 ~ 2026-07-26。

本周国产模型表现亮眼，月之暗面旗下的 kimi-k3 蝉联前端开发榜全球第一，同时代码榜杀入 Top 10，成为本期最大亮点。

整体榜单中 Anthropic 旗下多款 Claude 新模型集中入榜，头部梯队集中在 1500 分区间，国产模型在多个细分赛道持续实现突破，不少模型进入对应榜单的头部序列，整体竞争力稳步提升。

综合榜头部格局保持稳定，claude-fable-5 以 1508 分继续蝉联榜首，Anthropic 旗下多款 Claude 系列模型占据前 6 名位置，其中 claude-opus-4-6-thinking、claude-opus-4-7-thinking 等多款新模型完成入榜。（来源：IT 之家）

腾讯 QQ 宣布 QQ 宠物回归，接入腾讯混元 Hy3 大模型

7 月 27 日，腾讯宣布，承载一代人青春记忆的 QQ 宠物将以全新形态回归。此次升级不仅将形象全面 3D 化、赋予毛茸茸的触感质感，更将腾讯自研的混元 Hy3 大模型装进了宠物的小脑袋，让这只虚拟伙伴拥有了主动回应的能力。

养宠玩法在保留喂食、洗澡、打工等经典机制的同时全面进阶——你可以从多种外形和性格中挑选专属宠物，戏精型还是粘人型，每只都有自己的脾气。宠物还将出现在聊天列表与聊天框等 QQ 核心场景中，随时陪伴在侧。

此次为 QQ 宠物注入灵魂的 Hy3 模型于 7 月 6 日正式开源，采用 MoE 混合专家架构，总参数达 2950 亿，激活参数 210 亿，最大支持 256K 上下文长度。用户可以根据喜好选择小太阳、粘人精、淘气包、小戏精等不同性格。（来源：aibase）

Claude 对话分享链接意外被谷歌收录，用户隐私聊天内容曝光

7 月 27 日，据外媒报道，大量 Claude 对话分享链接意外出现在公开搜索结果中，再次引发外界对 AI 聊天记录隐私保护的担忧。

Reddit 论坛 r/ClaudeAI 板块的一篇帖子展示了一张谷歌搜索结果截图，搜索关键词为「site:claude.ai/ share」，结果页面中出现了大量可直接点击的 Claude 对话链接。

根据 Reddit 用户的说法，这些公开分享页面原本包含「noindex」标签。这是一项标准的网页指令，用于告诉搜索引擎可以访问页面，但不要将其收录到搜索结果中。通常情况下，谷歌、必应等主流搜索引擎都会遵循这一规则。

这些被公开的聊天内容涉及多个敏感领域，包括律师之间讨论法律策略、技术故障排查、带有性暗示的私人聊天，以及其他包含个人隐私和敏感信息的对话。（来源：IT 之家）

王朝 9 系旗舰轿车：比亚迪大汉官图发布，8 月成都车展正式亮相

7 月 27 日，比亚迪王朝网销售事业部总经理路天今日放出了一组比亚迪王朝 9 系旗舰轿车——大汉的多角度官图。

据介绍，这款新车将于 8 月在成都车展亮相，号称「静中藏锋，简中见奢」。IT 之家汇总该车目前已知的主要信息如下：

比亚迪大汉定位是王朝首款 D 级旗舰轿车，长宽高分别为 5256/1999/1510mm，轴距 3130mm。工信部信息显示，新车提供纯电、插混两种动力：

纯电版提供单电机、双电机两款车型，前者功率为 370kW，后者功率为 200/370kW；

插混版搭载 1.5T 发动机，电机最大功率 200kW。

工信部减免购置税目录信息显示，比亚迪大汉纯电版搭载 102.326kWh 电池、插混版搭载 54.489kWh 电池。（来源：IT 之家）

小度 AI 手表 Fit 开售：搭载百度文心大模型，国补价 159.8 元

7 月 27 日，小度 AI 智能手表 Fit 于正式发布，定价为 198 元，国补价 159.8 元。这款产品搭载百度 AI 文心大模型，轻触表盘后通过语音提问即可获得智能作答，日常查询天气、穿搭建议、健康饮食方案都能快速得到响应。

小度 AI 智能手表 Fit 配备 1.95 英寸超清全面屏，采用 320*386 分辨率的 IPS 广视角面板搭配弧面玻璃，显示效果清晰顺滑，抬腕即可浏览丰富内容。

该手表内置 100+ 种运动模式，覆盖跑步、骑行、羽毛球、瑜伽等常见运动场景，依托百度 AI 算法，它可以对多种运动数据进行专业分析，同步展示运动时长、心率、热量、步数、配速、距离等核心信息，帮助用户全面掌握自身运动状态。

它支持 24 小时全维度健康监测，内置生物追踪光学传感器，可实时监测情绪、压力、心率、血氧等数据，还能自动识别并记录睡眠状态，完整还原整晚睡眠结构。（来源：IT 之家）

黑格科技发布「全球首款全彩 3D+UV 打印机」，众筹首日销售额近 5000 万元

7 月 25 日，黑格科技公布 G1 全彩系列 Kickstarter 众筹成绩：上线 24 小时金额约 722 万美元，折合人民币约 5000 万元。按公司口径，这是 3D 打印品类首日销售额最高的单品之一。

主力机型 G1X 定位为「全球首款桌面级全彩 3D 及 UV 打印机」，支持 UV 3D 树脂、UV 墨水和水溶性墨水三套体系，可完成全彩 3D 打印、平面打印、表面纹理打印和织物转印，覆盖超 50 种应用及 400 余种基材。黑格称，其设备价格约为传统工业级全彩设备的十分之一，耗材售价约为国外同类产品的十五分之一至十分之一。

黑格初期瞄准工作室、职业创作者和中小商家，长期计划将整机价格降至 5000 元以内。这意味着，黑格正试图用材料喷射和全彩打印切入消费市场，寻找齿科医疗、消费电子之外的新增长曲线。（来源：极客公园）

历史系教授：35 名学生有 32 名在历史考试中使用 AI 生成答案

7 月 27 日，历史学教授 Jason Gibson 在一则浏览量逾千万的 Tiktok 视频中说，他的两个班级共 35 名学生有 32 名学生期中考试不及格，因为他们都用 AI 生成了全部答案。而且他们根本检查都没检查。

识别作弊非常简单，Jason Gibson 在试卷隐藏了一个白色的提示词，如果直接拷贝题目扔到 AI 工具里，那么 AI 会根据该提示词的指令去生成一段包含马达加斯加的无意义句子。在考试后他向学生解释是如何发现作弊的，给予学生机会申诉成绩，只有两名学生选择申诉。他在视频中分享了学生使用 AI 生成的马达加斯加句子。（来源：Solidot）

编辑｜郑玄

你见过能实时互动的 AI 视频吗？

跟着小狐狸游览景色，你询问它接下来的计划，它会马上带你看附近的景色，会拿着旅游地图，边走边指着身旁的风景讲解给你听。

这不是一段提前录好的视频。屏幕里的小狐狸，是由 Vivix-A1 实时生成的 AI 角色。用户说出的指令，会直接改变它接下来讲什么、做什么。

7 月 24 日，成立一年多的 AI 公司 Vivix 发布两款激活参数约 30B 的实时交互多模态模型 A1 和 W1。这也是全球首个集合了多模态参考、原生交互以及流式视频生成的基座模型。更值得关注的是速度和成本：据其官方报告给出的可见反应延迟低于 0.6 秒,计入网络传输和直播推流后，端到端 TTFR（首次反应延迟）低于 1.7 秒；团队的实时视频推理成本在过去一年内降低 2 个数量级，已接近主流视频平台每小时 CDN 带宽成本量级。这些数据意味着，实时交互多模态技术终于可以走出实验室，走进真实世界，最终来到每一个用户身边。

Vivix 想推动 AI 视频从生成「一段固定的内容」，走向生成「一场持续的互动体验」。

这是 Vivix 对下一代 AI 内容的判断，也是它同时推出 A1、W1 和 API 平台的起点。

01

Vivix- A1：

从「会说话」到「会行动」

Vivix 将 A1 定义为首个面向交互式 AI 角色的实时全双工模型。它要解决的问题很直接：让 AI 角色不再只是「固定画面里一张会说话的脸」，而是成为能够「边听、边说、边行动的完整生命」。

常见的 talking avatar，本质上是一张会说话的脸：先生成语音，再让嘴型跟上。Vivix-A1 则把角色从一张脸扩展到完整的身体。它不仅能感知周围环境，还能走动、拿取物品，完成各种全身表演。

具体来看，A1 的能力主要体现在四个方面。

角色可以走动、拿东西，也能完成全身表演

线上看房场景中，AI销售可以带你看房子的构造、自然走出房间对外观进行展示，镜头也会跟随角色移动。角色不再只能面对固定镜头介绍产品，整场讲解可以跟着他的行动自然展开。

露营场景中，AI 向导会根据用户的问题，随即拿起一盏露营灯，边展示边讲解。物品可以随着对话自然进入场景，角色也能通过实际的拿取动作回应。

小狐狸导览、房产销售和露营三个场景，分别展示了 A1 的全身表演、物体交互和空间移动能力。A1 要解决的，是让 AI 角色不只听懂用户的要求，还能调动全身，用行动作出回应。

用户随时插话，角色随时回应

A1 支持实时全双工交互。即使角色正在说话或行动，用户依然可以插话、追问或更换话题，不必等它完成这一轮表演。

用户之外，周围环境也会影响角色。风声、雷声等声音可以直接进入模型，改变角色接下来的表情和动作。角色开始知道身边发生了什么，也会根据新的情况作出反应。

自然的表情与丰富的情绪

角色是否具有「活人感」，不只看脸做得够不够真实，更要看它的表情、声音和动作，能不能随着对话自然变化。

A1 可以同时生成表情、声音、手势和全身动作。角色开心、惊讶或生气时，变化会落在眉毛、额头、眼神和嘴角，也会反映在语气和身体姿态上。

这些细节会跟着对话实时变化。角色的情绪不再是一套提前准备好的表情，而是在对话发生的当下，通过表情、声音和动作自然呈现出来。

Vivix 官网对 A1 的介绍把微表情、视线、手势和全身运动的协同列为模型的重要能力。这种表演能力可以覆盖写实人物、3D 角色和动漫形象。

互动过程中 ，也能 动态加入 新的 图片

A1 支持语音、文字和图片输入。图片不只负责确定角色最初的样子，也可以在互动过程中继续加入素材。

用户临时上传一张商品图，角色可以根据新的图片调整讲解，把商品带进场景，再完成拿取和展示。整个过程接在当前视频后面，不需要重新开始生成。

这些能力为什么能同时发生

常见的 AI 角色系统，会让语音识别、语言模型、语音合成和视频驱动依次工作。一个环节完成后，下一个环节才开始。链路越长，角色越难在行动过程中及时接收新的要求。

A1 没有把这些环节简单串在一起。Vivix 为它设计了一套原生多模态生成循环，让模型持续处理声音、图片和交互信息，同时生成相应的声音与画面。

Director Agent 像一个实时导演，负责判断角色接下来要说什么、做什么，同时记住此前的对话和场景状态。用户中途换了问题，角色可以从当前状态继续回应。

视频则采用流式生成。模型不会等整段视频全部完成，而是每次向前生成一小段，再让下一段沿着已经发生的内容继续生成。为了避免片段之间出现跳变，也防止人物和场景在长时间生成中逐渐偏移，A1 使用局部连续性保证前后片段自然衔接，再通过全局序列先验维持人物、背景、声音和动作的长期一致。多维联合蒸馏则把推理过程压缩到两步，进一步降低实时生成所需的计算量。

A1 先把实时交互放到一个角色身上。Vivix-W1 再把这套能力扩展到整个场景和故事。

02

Vivix- W1：

当用户开始 实时 改变整个故事

A1 让一个角色根据用户的要求继续行动。W1 再往外走了一步，把变化扩展到人物、物体、场景、镜头、声音和事件。

在 W1 的互动叙事体验中，用户输入「外星人入侵地球」的 Prompt，画面中随即依次出现太空指挥部、太空和民众视角的不同场景，氛围紧张、镜头切换自然。

W1 最值得关注的地方，是它把过去通常分开处理的几项能力，放进了同一个流式模型：

「原生音画联合生成」 让画面、对白、环境音和音效一起生成。画面里开始下雨，声音也会同时发生变化，不需要再由另一个音频模型单独补上。

「多模态参考」 让文字、图片、音频和视频都能成为内容生成的依据，并共同影响最终呈现。这些信息既可以确定故事的开场，也可以在故事进行到一半时加入。用户上传一张新图片，或者通过点击选择一个物体，后续内容会从当前状态继续改变。

「原生多镜头叙事」 负责组织镜头。故事转向其他人物或场景时，模型可以切换视角、移动镜头，并继续处理对白节奏和人物反应。用户改变的不只是画面里的某个元素，故事的讲述方式也会随之变化。

故事一直生成，怎么保证它不越跑越偏

W1 不需要等整段视频生成完成，而是以流式方式，一小段一小段地持续向前生成。上一段内容会成为下一段的基础；用户中途加入的语音、图片、触控或镜头操作，也能继续改变后面的故事。

这种方式需要同时解决两个问题：既要让每一段生成得足够快，也要避免时间一长，人物、场景和声音越跑越偏。

Vivix 为此设计了 Vivix-Turbo。它通过「超低步数蒸馏」减少每一段音视频所需的推理步骤，再通过镜头规划和时间连续性优化，保持人物、场景和镜头的稳定。

模型生成得快，并不代表用户马上就能看到变化。一条新指令还要经过处理、生成和传输，才会变成屏幕里的画面和声音。

因此，Vivix 又为 A1 和 W1 搭建了实时推理系统 Vivix Infra。它让输入处理、音视频生成、解码和推流同时运行。模型生成当前画面时，系统也能继续接收用户的新要求。

用户中途改变想法，系统会直接调整后续生成。已经发生的内容和上下文会被保留下来，模型无需从头计算。这既能缩短响应时间，也能降低实时视频长期运行的成本。

Vivix-Turbo 提高 W1 的生成速度和稳定性，Infra 则缩短模型响应传到用户屏幕所需的时间。两个技术底座，共同支撑 W1 的实时交互。

03

从一个人，到一段持续生长的内容

Vivix 成立于 2025 年初，目前已经完成 A 轮融资。历史股东包括 IDG、红杉、蓝驰、5Y、Monolith，和战略投资人京东和阿里（按照时间顺序）。

Vivix 瞄准的是那些很难被大量提供的互动体验。今天，一场体验要做到实时回应，通常有两种办法。一种是让真人在线，另一种是由制作团队提前准备内容。前者受限于真人时间，后者受限于内容制作量。Vivix 希望用实时交互模型补上中间的一块。角色可以面对不同用户作出不同回应，故事也可以根据每个人的选择继续发展。制作团队不必提前录完所有内容，真人也不用始终守在屏幕另一端。

而关于「互动」，团队也形成了一个共识：互动是一件很重的事情，它要求用户付出注意力和操作成本，所以必须带来大幅的体验增益——比如游戏，提供更强的沉浸感、更真实的反馈。进一步说，把某种生成能力包装成工具不够，单纯改变交互方式也不够，而必须需要创造一种体验增益足够大的新内容格式。 A1、W1，正是 Vivix 对这一方向给出的探索。

Vivix 对互动的理解，比「用户发出指令，系统给出反馈」多了一层，他们把一场互动拆成三个基本元素：人、场景和时间。

A1 先处理「人」，不是固定机位下的大头数字人，而是让角色能够听懂用户并采取行动；

W1 加入场景和时间，让人物之外的环境和事件也能发生变化；

Infra 则让这些变化及时出现在屏幕上，并控制长期运行所需的成本。

AI 生成的内容不一定只能等待观看，它也可以在用户进入以后，继续生长。

*头图来源： Vivix

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编辑｜靖宇

不管是家长，还是教师，近两年无疑会面对这样一个场景：学生拿手机拍摄作业题，直接传给 ChatGPT 或者豆包，解题思路和答案直接出来，轻松愉快。

AI 公司显然早就意识到了教育市场的潜力，所以，也在高烈度竞争下，分出精力进入到教育市场。

不过， 和中国 AI 公司直接面向学生和家长不同，美国 AI 公司，首先要拿下的，是教师群体 。

7 月 14 日，Anthropic 发布了 Claude for Teachers，向全美 K-12 教师免费开放 Pro 级别的 Claude。消息本身不算炸裂——毕竟 OpenAI 去年 11 月就推出了 ChatGPT for Teachers，Google 更是早早把 Gemini 塞进了教育版 Workspace。

过去一年多，几乎所有大模型公司都在往教育领域塞产品。OpenAI 给教师免费、给大学生免费；Google 靠 Workspace 生态直接覆盖学区；Khan Academy 的 Khanmigo 由微软买单，全美教师零成本使用。

为什么顶尖 AI 公司要用当年互联网一样的「免费」策略攻占校园，「跑马圈地」的背后，AI 公司的算盘又是怎样的？

下面，我们或许可以从 Anthropic 的打法中，得到一些答案。

01

A 社的「基础设施」打法

Claude for Teachers 最值得关注的不是「免费」，而是它背后的技术架构。

Anthropic 接入了一个叫 Learning Commons 的课标知识图谱。这个由陈·扎克伯格基金会开发的系统，覆盖了美国全部 50 个州的学术标准，并且不仅仅是标准本身—— 它还包含每个标准下面的细分能力点，以及学生通常的学习顺序。

Claude for teachers 的注册页面｜图片来源：Anthropic

这意味着，当一个得克萨斯州的五年级数学老师让 Claude 帮忙备课时，Claude 不是在用通用知识「猜」应该教什么，而是沿着得州课标体系，精确到这个年级、这个学期、这个知识点该怎么教。它还能接入 OpenSciEd 科学课程和 Illustrative Mathematics 的 IM v.360 数学课程，直接基于学校在用的教材生成教案。

更有意思的是 Anthropic 在产品形态上的选择。

Claude for Teachers 不只是一个聊天窗口。它集成了 Claude Code 和 Cowork，教师可以设置自动执行的任务——比如每天下午四点自动批改当天的课堂小测验，然后根据结果调整第二天的教学计划。这已经不是「问答式 AI」，而是一个能持续运行的教学助手。

Anthropic 还做了一件在 AI 教育领域几乎没人做的事：把教学技能开源了。

它和 Learning Commons 共同开发的两个核心 Skill，课程规划和课程分层，代码和评估框架全部放在了 GitHub 上。任何开发者、任何教育科技公司，都可以拿去给自己的 AI 产品用，不限于 Claude。

这个动作的意义远大于产品本身。

Anthropic 不是在做一个教育产品，而是在做教育 AI 的基础设施。 它把自己放在了「标准制定者」的位置上——你们都来用我的框架，我来定义什么叫「好的 AI 教学」。

02

「下一代用户」圈地战

回溯过去一年半，AI 巨头进入教育的节奏越来越密集。

2025 年 4 月，Anthropic 推出 Claude for Education，面向大学，跟东北大学、伦敦政经学院等高校合作，主打一个叫「Learning Mode」的功能，引导学生自己思考而不是直接给答案。

同月， OpenAI 宣布向北美大学生免费开放 ChatGPT Plus 。

2025 年 7 月，OpenAI 和美国教师联盟，合作成立了 National Academy for AI Instruction，目标是五年内培训 40 万名教师。Anthropic、微软也参与了这个项目的资金支持。2025 年 10 月，Anthropic 组建了高等教育顾问委员会，由耶鲁前校长 Rick Levin 担任主席。

到了 2026 年，战线从大学延伸到了 K-12。

OpenAI 的 ChatGPT for Teachers 覆盖到 2028 年，Google 把 Gemini 深度整合进 Classroom 和 Docs，Anthropic 的 Claude for Teachers 则在 7 月落地，同时还承诺了 1000 万加元的加拿大教育研究投入，并在印度推出了本地化定价。

这些动作放在一起看，逻辑非常清晰：AI 公司不是在做慈善，而是在复制 Google 十年前用 Chromebook 占领美国学校的策略。

谷歌当年想用 Chromebook 抢占学生市场来为之后铺路｜图片来源：GoGuardian

2012 年前后，Google 以极低的价格向学校推 Chromebook，搭配免费的 Google Classroom 和 Google Docs。到 2020 年，美国 K-12 学校里超过六成的设备是 Chromebook，一整代学生从小用 Google 全家桶长大。他们毕业进公司后，Google Workspace 几乎不需要推广。

虽然 Chromebook 在主流消费市场一直表现惨淡，但确实为谷歌的服务和软件，提供了一批潜在用户。

今天的 AI 公司做的是一模一样的事。 学生用 Claude 写论文、做实验报告、准备面试，毕业后进公司的第一件事就是续订 Claude。 教师用三年 ChatGPT 备课、批作业、写评语，换一个平台的切换成本会越来越高。

免费不是成本，是获客。

Anthropic 教育负责人 Drew Bent 的说法很克制，但意思很明确：Anthropic 的目标是「与大学合作探索 AI 赋能的教学模式」。翻译一下， 就是让 AI 成为教学流程的一部分，而不是学生偷偷用的作弊工具 。

这也解释了为什么几家公司都在强调「不用教师数据训练模型」「符合 FERPA 学生隐私法规」—— 它们需要打消学校管理层的顾虑，才能真正进入采购清单。

Anthropic 为 Claude for Teachers 专门准备了 K-12 数据处理协议，并且在底特律公立学校启动了正式的试点评估，与盖茨基金会合作追踪教师体验和教学效果。

03

AI 教育的难点

把视线拉回中国，一个有意思的对比浮现出来。

中国并不缺 AI 教育的动作。

字节在 2026 年 1 月把「豆包爱学」推上了豆包 App 的核心入口，阿里千问上线了「一键搜试卷」，好未来的九章大模型刚在 7 月的世界人工智能大会上，展示了教师端「九章龙虾」和学生端「小精龙」。

QuestMobile 的数据显示，截至 2025 年第三季度， 国内 AI 教育应用月活已经突破 1.2 亿 。

但仔细看会发现，中美 AI 教育走的是两条几乎完全不同的路。

美国公司的思路是「赋能教师」 。Anthropic 做课标知识图谱，OpenAI 做教师培训学院，Google 做教学工作流整合—— 它们的共同特点是不碰内容本身，而是给教师提供工具，让教师决定怎么用 AI 。这是一个平台逻辑，核心是成为教育系统的基础设施。

中国公司的思路是「直达学生」 。

学而思靠二十年积累的题库做垂直大模型，豆包靠免费流量做通用入口，作业帮、猿辅导各有各的 AI 解题产品。 它们的共同特点是围绕「做题」展开，核心是付费转化。 好未来走的更远——自研学习机加自研大模型加自研内容，做成了一个封闭生态。

这两条路各有各的道理。

美国的教育体系是分散的，每个州课标不同，教师有很大的教学自主权，所以「赋能教师」是合理的切入点。中国的教育体系围绕统一考试运转，学生和家长的核心需求就是提分，所以「帮学生做题」是更直接的商业逻辑。

但一个不太好忽视的现实是，当所有「AI 教育产品」都在做解题工具的时候，真正被学生大规模使用的，反而是豆包这样的通用大模型。

不是因为豆包做了多好的教育功能，而是因为它免费、够用、什么都能问。专门的 AI 教育产品反而陷入了一个尴尬的定位——解题不如通用大模型快，教学又不如真人老师深。

美国公司选择从教师端切入、做开放基础设施，中国公司选择从学生端切入、做封闭付费产品。谁的路走得通，可能要等这一代「AI 原住民」长大才知道。

但至少有一件事已经清楚了， AI 进入教育，不是一个技术问题，而是一个关于「谁来定义教和学」的权力问题。

答案不同的地方，会长出完全不同的教育。

*头图来源：Gemini

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梁文锋不满会谈纪要外流，DeepSeek 第二轮融资紧急叫停

7 月 26 日消息，外媒曝料称，中国 AI 明星初创企业 DeepSeek（深度求索）的第二轮融资计划突生波折。据知情人士透露，DeepSeek 已向部分潜在投资者发出口头通知，宣布暂缓推进本轮融资，原定于近期签署的投资协议也将无法如期落地。不过，该消息人士同时强调，这并非融资的终局，DeepSeek 未来仍有可能择机重启交易进程。

此次融资「急刹车」的背后，DeepSeek 创始人梁文锋的個人意志成为关键因素。据报道，融资暂缓部分源于梁文锋对近期事态的不满。此前，一份疑似为梁文锋与投资者会谈的纪要在网络上迅速发酵并引发广泛热议，这或许是导致创始人重新评估融资节奏的导火索。当然，目前的谈判依然存在变数，DeepSeek 也不排除后续继续推进本轮交易的可能性。（来源：TechWeb）

SHEIN 披露聆讯后资料集：2025 年营收 418 亿美元

7 月 26 日晚间消息，SHEIN 向港交所披露聆讯后资料集。若顺利挂牌，将成为 2026 年港股最大的跨境电商 IPO。2025 年，SHEIN 实现总收入 418 亿美元，2023 至 2025 年复合年均增长率达 14.2%；2025 年同期实现净利润 20.6 亿美元。截至 2025 年底，平台服务约 2.73 亿活跃客户，业务覆盖约 160 个市场。（来源：新浪科技）

AI 入侵后，Hugging Face 向 OpenAI 索要 1 亿美元算力

7 月 26 日消息，当地时间 7 月 21 日，OpenAI 称其内部一款 AI 模型在测试环节中突破沙盒环境，入侵开源 AI 平台 Hugging Face 的基础设施。

随后 Hugging Face 首席执行官克莱门特 · 德朗格（Clem Delangue）决定前往旧金山，与 OpenAI 进行会面。

这名 CEO 最近披露了自己向 OpenAI 提出的要求：公开该 AI 模型的全部运行痕迹，并要求 OpenAI 提供价值 1 亿美元（约合 6.79 亿元）的算力资源，帮助 Hugging Face 加强网络安全防御能力。

值得注意的是，德朗格最近还在旧金山组织了一场小型游行，呼吁外界接受开源权重 AI 模型。（来源：IT 之家）

近 20 亿美元神秘交易落地，特斯拉重金收购 AI 硬件企业

7 月 26 日消息，特斯拉一笔备受关注的 AI 领域神秘收购终于尘埃落定。在今年早些时候释放出一些暗示之后，公司已正式完成对一家未公开名称的人工智能硬件公司的收购，交易规模接近 20 亿美元。

这一消息来自最新披露的监管文件。根据特斯拉最新提交的 10-Q 季度报告，公司已于第二季度完成这笔交易，收购对价为价值 19.5 亿美元（约合 132.25 亿元）的普通股和股权奖励。

特斯拉最初于今年 4 月宣布了这项收购计划，当时披露的交易规模最高可达 20 亿美元。最终完成的 19.5 亿美元交易中，有 17.3 亿美元与业绩目标及服务条件挂钩，另有 2.22 亿美元用于收购一项特定的「专利及相关已开发技术」资产。文件显示，随着相关技术部署达到既定阶段，剩余价值将逐步确认。

对于特斯拉而言，收购外部科技公司并不常见。长期以来，特斯拉一直坚持高度垂直整合的发展模式，更倾向于自主研发核心技术。这其中也包括自研 AI 芯片，例如与 SpaceX、英特尔等合作推进的 TERAFAB 项目。（来源：IT 之家）

马斯克旗下隧道挖掘公司拟以 200 亿美元估值进行新一轮融资

据《华尔街日报》报道，马斯克旗下的地下隧道挖掘初创公司「无聊公司」（The Boring Company）目前正就一笔高达 40 亿美元的融资进行谈判，该轮融资对公司的估值预计将达到 200 亿美元。不过，相关交易目前尚未正式闭环，最终条款仍有可能发生变动。

若此次融资顺利完成，200 亿美元的估值将比该公司在 2022 年融资金额时 57 亿美元的估值实现大幅跃升。

目前，无聊公司已在拉斯维加斯建成了地下隧道网络系统，通过特斯拉电动汽车接送乘客往返于各个站点之间。然而，该公司的运营过程并非顺风顺水，其隧道施工人员曾遭受过严重的工伤事故；同时，内华达州监管机构也在去年指出，无聊公司涉嫌违反环保法规近 800 次。（来源：cnBeta）

国产科幻电影《群星闪耀时》上映 2 天宣布撤档，豆瓣评分 7.5

7 月 26 日消息，电影《群星闪耀时》官方宣布，决定调整《群星闪耀时》的上映计划。原定的路演及其他线下活动将全部取消，同时会积极妥善处理后续退票事宜。

本片在豆瓣评分 7.5，其中 25.7% 的观众给出五星好评，一星评价占比为 2.0%。

电影《群星闪耀时》于 7 月 25 日上映，猫眼专业版数据显示，该片目前总票房 5865.9 万。

《群星闪耀时》讲述了未来时空，三名中国航天员在返回地球途中突遇险情，与地面失去联系。危急时刻，一条神秘电子信号悄然出现，其中隐藏的代码，将彻底改写他们的命运。影片由黄建新监制，章笛沙执导，黄渤、吴磊、高叶、孙阳领衔主演。（来源：IT 之家）

比亚迪迪空间预热人形机器人，八月初亮相

7 月 26 日消息，「比亚迪迪空间 | 郑州馆」微信公众号发布人形机器人悬念海报，暗示机器人产品将于八月初首次面向公众亮相。

比亚迪高层此前已对外释放过明确信号。上个月比亚迪执行副总裁李柯表示，希望未来每家比亚迪门店都能部署机器人，并能够向顾客介绍和演示车辆。李柯表示，面向家庭和服务行业的人形机器人将成为比亚迪的一个巨大市场。「我的目标是在每家门店放两三台机器人。机器人可以为顾客讲解，也可以活跃气氛，甚至能够展示和演示车辆。」

李柯预计，机器人销售顾问有望在未来一两年具备实际应用条件。不过，展厅机器人虽然可以参与销售，却无法取代人类销售与顾客之间的「情感联系」。「我们仍然需要人类员工，但机器人技术可以帮助我们进一步改善服务。」

此前网传比亚迪自研人形机器人代号「尧舜禹」，计划于 2026 年在内部部署 2 万台。对此，比亚迪方面表示：「『比亚迪人形机器人代号尧舜禹』『第七代原型机在深圳和长沙工厂实地测试』『约 150 台上岗，目标年内自用 2 万台』等消息均不属实。」（来源：IT 之家）

SK 集团会长崔泰源：Anthropic 已就自研芯片项目寻求海力士供应

7 月 26 日消息，据彭博社报道，SK 集团会长崔泰源近日在美国加利福尼亚州旧金山举行的一场人工智能活动上表示，Anthropic 已就自研芯片项目向 SK 海力士寻求（存储半导体）供应。

崔泰源称，一家人工智能开发商能怀有自主研发芯片的雄心，实属难得。

此前，外媒 The Information 曾在本月初表示 Anthropic 已启动自研人工智能芯片的早期开发工作，正与三星电子洽谈定制项目事宜。该项目有望采用三星晶圆代工的 2nm 制程工艺以及先进封装技术。（来源：IT之家）

月之暗面 Kimi K3 庆功照流出，现场标语「冲上月球」

7 月 26 日上午消息，据报道，在经历过去一段时间月之暗面 Kimi K3 发布引发的广泛关注后，月之暗面于本周五在北京的一个酒吧举行了庆功活动。

据流出内容，月之暗面展示的一张庆功标语显示，月之暗面对于 K3 的定位是「扩容升级」，同时期望将下一代 K4「狠狠干到极致」，并喊出了「冲上月球」口号。

一张流出的图片显示，本场活动上，月之暗面联合创始人、总裁张予彤疑似也到了现场。

据了解，Kimi K3 于本月 16 日登场，是 Kimi 迄今能力最强的模型，拥有 2.8 万亿参数，100 万 Tokens 上下文，主要面向长程编程与端到端知识工作。（来源：新浪科技）

消息称影石 Insta360 X6 全景相机本月末发布，实拍图曝光

7 月 26 日消息，消息人士 Igor Bogdanov 近日在 X 平台发文，曝光影石 Insta360 X6 全景相机的包装盒渲染图。

从图片中可以看到，这款相机在录制 8K 30 FPS 全景视频时，最长续航可达 140 分钟。支持 PureVideo 视频模式，可提升低光环境下的画质表现，配备升级版可换镜头方案。

与此同时，Reddit 用户 u/FunnySushi1738 也发布了一组 Insta360 X6 的实拍照片。显示该机的机身高度略高于 GoPro Max 360，其外形相比上代产品 Insta360 X5 机身更短。

此外，这款相机的电池容量是 2600mAh，包装盒内附带有隐形自拍杆、镜头保护盖、充电管家等配件。该名用户表示，Insta360 X6 预计将于 7 月 30 日发布。（来源：IT 之家）

全新莲花 Emira Scura 限量版发布：98.8 万元起，中国限量 9 台

7 月 26 日消息，莲花跑车官方宣布，全新莲花 Emira Scura 限量版正式发布，官方售价 98.8 万元起，中国限量 9 台，将于 7 月 27 日上午 10 点在官方 App 开放订购。

新车重启 2009 年限量 35 台的 Exige Scura 的传奇命名，Scura 在意大利语中意为「黑暗」，新车主打暗黑赛道风格。车顶、外后视镜及 20 英寸锻造轮圈均以亮黑色处理，搭配红色刹车卡钳。

据了解，这款新车搭载专属哑光暗影灰车漆、黑化套件，搭配运动悬架、锻造轮毂及米其林 Pilot Sport Cup 2 高性能轮胎。

新车动力沿用标准版 EMIRA 两套总成，包括梅赛德斯-AMG 2.0T 涡轮增压发动机，最大功率 400 马力，最大扭矩 480 牛・米，匹配 8 速双离合，0-96km/h 加速 3.8 秒，极速 291km/h。另外该车还提供 3.5 升机械增压 V6 发动机，最大功率可达 400 马力，最大扭矩 420 牛 · 米，传动系方面匹配 6 速手动变速箱，0-96km/h 加速 4.2 秒，极速 290km/h。（来源：IT 之家）

罗永浩怒斥电视厂商产品经理：长辈模式老人依然用不明白，只能加装 IPTV 机顶盒

7 月 26 日消息，罗永浩最近在微博发文，控诉电视机厂商的产品经理。

罗永浩表示，他最近给老太太换了两次电视机，但所谓的「长辈模式」家里老人完全用不明白，最后只好加装了一个老人至少会用的 IPTV 机顶盒。罗永浩还感慨道，明明网络节目上有看不完的电视剧，最后还是只能让老人看传统电视频道。

据了解，国家广播电视总局去年推出「便捷看电视」认证证书，目前已有华为、康佳等厂商跟进。

所谓「便捷看电视」功能，是指电视机开机后能直接通过机顶盒收看直播频道（即「开机进直播」），并可以在任意界面下通过遥控器一键切换到直播频道（即「一键进直播」）。（来源：IT之家）

被罚 51.79 亿元，携程公布 19 项整改措施

本报北京 7 月 25 日电（中青报·中青网记者 魏婉）记者从国家市场监督管理总局获悉，该局今天依法对携程集团有限公司（以下简称「携程」）滥用市场支配地位实施垄断行为作出行政处罚，罚没款合计 51.79 亿元。

经查，2020 年以来，携程滥用其在中国境内在线酒店预订平台服务市场的支配地位，实施了两种垄断行为：要求「特牌」酒店经营者开展独家合作，构成限定交易行为；强制「金牌」「无牌」酒店经营者给予「全网最低价」，构成附加不合理交易条件行为。同时，携程利用技术手段监测酒店经营者独家合作、「全网最低价」实施情况，并通过限制流量、「摘牌」、扣除订单储备金等惩罚性措施保障行为实施。

根据反垄断法第五十七条、第五十九条规定，综合考虑携程垄断行为的性质、程度、持续时间等因素，市场监管总局依法作出行政处罚决定：责令携程停止违法行为，全额退还强制扣除酒店经营者的订单储备金 1.22 亿元；没收违法所得 16.58 亿元；处以其 2025 年中国境内销售额 469.58 亿元 7.5% 的罚款，计 35.21 亿元。

对此，携程表示「全盘接受、坚决服从」，将严格落实各项整改要求，并公布了 5 个方面共 19 项整改措施。市场监管总局表示，将督导携程全面整改，公开整改措施，接受社会监督，切实保障酒店经营者和消费者合法权益，维护优质优价、良性竞争的市场秩序，促进行业创新和健康发展。（来源：中国青年报）

三星斩获博通 2000 亿美元巨额订单，进一步缩减与台积电差距

在芯片代工领域，台积电（TSMC）凭借领先的技术和先进封装工艺长期占据主导地位。然而，三星正在通过提供超出单一 2nm 代工维度的综合解决方案，展示出强大的竞争潜力。

据最新消息，三星与博通（Broadcom）签署了一项谅解备忘录，将在未来五年内展开深度合作，共同构建下一代人工智能基础设施，该协议的总价值高达 2000 亿美元。

根据合作协议，双方合作的重点包括三星的 2nm 环绕栅极（GAA）制程技术以及下一代 HBM4 高带宽内存。博通将在其 AI 加速器中采用三星的 HBM4 及后续增效版 HBM4E 内存，并利用三星的 2nm 节点制造包括高速数据通信芯片在内的核心产品。

除了提供基础产能，三星还将为博通提供从芯片设计阶段到物理优化、封装乃至量产的全流程深度辅导，以大幅缩短芯片的设计与开发周期，这也是本次巨额合作的核心附加价值所在。

随着这笔重量级协议的落地，三星凭借独特的一体化优势，在与台积电的竞争中开辟了新的战场，为其未来进一步扩大市场份额奠定了坚实基础。（来源：cnBeta）

传库克力推长鑫、长存加入苹果供应链遭美光强烈反对，特朗普夹在中间犯愁

据《华尔街日报》报道，苹果公司为降低不断上涨的成本，积极游说使用中国存储芯片，但是这一努力与其主要供应商美光科技采取的同样强烈的阻挠行动发生冲突，使得美国总统特朗普陷入了两家美国大型企业之间的角力之中。

据知情人士透露，近几周，苹果 CEO 蒂姆 · 库克 (Tim Cook) 及其他高管已向特朗普以及包括商务部长霍华德 · 卢特尼克 (Howard Lutnick) 和财政部长斯科特 · 贝森特 (Scott Bessent) 在内的官员推介了一项计划，拟在美国以外销售的苹果产品中使用长鑫存储和长江存储的存储芯片。

苹果认为，此举有助于缓解全球存储芯片供应紧张的局面，并有可能降低美国消费者的购买价格。

然而，苹果的这些理由遭到了美光的反驳，后者是美国唯一一家规模较大的存储芯片制造商。知情人士称，包括美光 CEO 桑杰 · 梅赫罗特拉 (Sanjay Mehrotra) 在内的美光高管已警告卢特尼克及其他政府官员，无论销售区域在何处，允许长鑫存储和其他中国公司向美国科技企业销售产品都可能摧毁美国本土产业。（来源：IT 之家）

马斯克：SpaceX 将在下一次飞行中尝试用发射塔捕获星舰

SpaceX 当地时间周五完成了第 13 次全尺寸「星舰」（Starship）飞行测试，火箭从美国得州南部发射，飞越半个地球后，最终精准落入印度洋预定海域，且飞船整体保持完整，可谓一次近乎完美的任务。

星舰此前也曾实现精准溅落，但这一次有所不同。飞船落入海面后缓缓倾倒，并漂浮在澳大利亚西部附近的一片偏远海域。而此前几次海上溅落，星舰最终都会发生剧烈燃烧。

从现场画面来看，漂浮在印度洋上的星舰状态良好。SpaceX 工程师随后使用无人机飞越飞船，对其隔热层进行检查，这是迄今为止他们首次如此近距离观察星舰返回后的状态。覆盖在不锈钢机身表面的 1.8 万多块陶瓷隔热瓦，经受住了高达 1430 摄氏度的高温考验。当天，星舰从美国得州星舰基地（Starbase）起飞，经过约一小时飞行后高速重返大气层。

此次飞行取得近乎完美的结果后，SpaceX 很可能将在下一次发射中迈出更大一步。公司创始人兼 CEO 埃隆 · 马斯克表示，下一次任务可能会让星舰飞入更远的轨道，甚至进入近地轨道，随后返回发射场，由发射塔上的机械臂在飞船减速悬停时直接完成空中捕获。

此前，SpaceX 已成功多次利用发射塔机械臂回收「超重型」（Super Heavy）助推器。

马斯克在 X 平台发文表示：「除非任务数据分析后发现新的问题，否则 SpaceX 将在下一次飞行中尝试用发射塔捕获星舰。」（来源：IT 之家）

Verizon 与 Google 达成逾 10 亿美元合作，将为其数据中心提供暗光纤连接

美国电信巨头威瑞森（Verizon Communications）于周五宣布，已与 Google 母公司 Alphabet 签署了一项价值超过 10 亿美元的暗光纤基础设施协议，将为 Google 推进人工智能数据中心建设提供网络连接支持。

受此利好消息及强劲财报刺激，威瑞森股价在周五交易中一度上涨超过 4%，Alphabet 股价也同步小幅走高。

威瑞森首席执行官丹·舒尔曼（Dan Schulman）在第二季度财报电话会议上透露了这一合作细节。根据协议，威瑞森将提供暗光纤网络，连接 Google 的数据中心、计算集群及区域网络，以满足日益增长的人工智能基础设施需求。舒尔曼表示，全美 AI 基础设施的建设是当代最大的资本周期之一，威瑞森凭借现有的长途与城域光纤资源，占据了独特的竞争优势。

舒尔曼称该协议具有「重大意义」，并强调这只是公司拓展 AI 基础设施连接业务的开端。威瑞森预计将在今年年底前陆续公布更多类似合作，这些长期且稳定的协议预计将在未来几年内为公司带来数十亿美元的额外收入。此外，威瑞森还在将其部分电信机房改造为边缘推理解析数据中心，以全面支持 AI 工作负载。（来源：cnBeta）

高通芯片涨价冲击 VR 市场，Valve Steam Frame 头显售价或超 1000 美元

围绕 Valve 新一代 VR 头显的期待正持续升温，公司近期已开始接收疑似与该设备相关的货物。不过，消费者仍在等待 Steam Frame 的正式售价和发布日期。而高通近期上调骁龙芯片价格，可能会给这款产品的上市计划带来新的变数。

彭博社于 6 月 24 日报道称，高通计划将旗下芯片价格上调两位数百分比，新价格将于 9 月 1 日起生效，这一时间点可能恰好晚于 Steam Frame 的发售。不过，Valve 爆料人士 Brad Lynch 认为，高通此次涨价将对整个 VR 头显市场产生影响。

Valve 原本希望将新产品定价低于前代 Index 的 999 美元。早期较为乐观的预测认为，基础版售价有望控制在 800 美元左右，但随着成本持续上涨，如今超过 1000 美元（现汇率约合 6782 元人民币）似乎已成为更现实的预期。

此前，Steam Machine 的成本上涨幅度也超过了外界预期。包括 YouTube 博主 Moore's Law Is Dead 在内的爆料人士认为，Valve 未能在内存危机进一步恶化前提前囤积足够的关键零部件，是成本上升的重要原因。理想情况下，Valve 应该已经赶在高通 9 月 1 日涨价前储备了一批骁龙 SoC。

目前来看，这场供应链危机尚未对 VR 游戏市场造成严重冲击。不过，Meta Quest 3 和 Quest 3S 已于今年 4 月分别涨价 50 至 100 美元。由于 Steam Frame 使用了更高端的硬件配置，相比价格更低的竞品，可能更容易受到成本上涨的影响。（来源：IT 之家）

App Store 假冒比特币钱包应用致用户损失 180 万美元，苹果遭起诉

根据当地时间周五提交至美国加利福尼亚州联邦法院的一份诉状，苹果正面临三名用户提起的新诉讼。这三名用户因下载了 App Store 中的一款假冒比特币钱包应用，合计损失约 180 万美元（现汇率约合 1220.7 万元人民币）。

诉状称，苹果违反了加利福尼亚州《消费者法律救济法》（Consumers Legal Remedies Act）及其他相关法律，因为苹果未能充分审核和监管 App Store 中的应用，却长期将 App Store 宣传为「一个安全、值得信赖的应用发现和下载平台」。

原告认为，正是基于苹果的这些宣传，他们才相信自己在 iPhone App Store 下载的「Sparrow Wallet」应用是真实可信的。然而实际上，这是一款专门伪装成 Sparrow Wallet、用于窃取用户比特币的欺诈应用。

诉状写道：「用户发现自己的账户已被清空，加密货币资产全部被转入诈骗者控制的钱包。此次诈骗之所以能够得逞，正是因为苹果利用了自己十多年来持续将 App Store 塑造成安全、可信环境所建立起的消费者信任。」

根据诉状，三名原告分别为 James Ramirez、Christopher Ellis 和 Jalen Delgado，他们于 2025 年 5 月至 8 月期间，通过这款假冒应用分别损失了价值约 87.5 万美元、84 万美元和 12 万美元的比特币。

诉讼还称，即便受害者向苹果举报诈骗行为，苹果往往也几乎不采取任何措施。目前，App Store 中仍然存在其他假冒的 Sparrow Wallet 应用。

三名原告目前要求苹果赔偿损失，包括返还他们因下载假冒 Sparrow Wallet 应用而遭受的全部资金损失。（来源：IT 之家）

Waymo 与 Uber 合作关系生变，据报拟解约并重回独立运营

根据《金融时报》等媒体报道，由 Alphabet 旗下的无人驾驶汽车公司 Waymo 目前正寻求终止与网约车巨头 Uber 的合作关系。在此之前，双方合作将 Waymo 的自动驾驶出租车（robotaxi）接入 Uber 网络，在奥斯汀和亚特兰大等地提供服务。

Uber 方面于周五向媒体证实，Waymo 已正式通知对方，计划自 2028 年 1 月起在上述城市通过自营应用程序独立提供自动驾驶出行服务，届时将与 Uber 现有的合作服务并行运行。

据 Uber 透露，双方覆盖奥斯汀和亚特兰大市场的合作合同将于 2028 年 5 月正式到期。此前，两家公司已于今年早些时候结束了在凤凰城地区的合作。针对这一报道，Waymo 未在第一时间回应置评请求。（来源：cnBeta）

OpenAI 加入，签署支持 AI 开源模型发展公开信组织增至 35 家

7 月 25 日消息，微软、英伟达、IBM、Meta 等 25 家美国科技公司昨日联名签署公开信，呼吁开放权重 AI 模型。

声明表示，开放权重模型指任何人都可以下载、检查、修改并在自有基础设施上运行的人工智能模型，这类模型有助于扩大创新机会、加强竞争、降低风险，有助于推动人工智能进入生产生活各个领域，并避免人工智能发展收益集中在少数主体手中。

目前该名单中的组织有所增加，已经达到 35 家，包括 OpenAI 等。

（来源：IT 之家）

奇瑞风云 A9 纯电轿跑上市，超级置换价 10.69 万元起

7 月 25 日消息，奇瑞风云 A9 纯电轿跑今日正式上市，上市指导价 10.99 万元起，超级置换价 10.69 万元起。

奇瑞风云 A9 轿车尺寸为 4836×1896×1489mm、轴距 2900mm；提供海棠红、山烟紫、云粉米、雪岭白、玄武灰、鸣沙翠、墨石黑七种车色和夜幕紫黑、云雾紫灰两种内饰颜色。整车风阻系数达到 0.223Cd。

奇瑞风云 A9 搭载单电机，最大功率 178kW，最大扭矩 275N·m；搭载 70.11kWh 磷酸铁锂电池，CLTC 纯电续航里程 655km，30%-80% 快充时长为 20 分钟。

据悉，风云 A9 支持猎鹰辅助驾驶，采用 1 颗激光雷达 + 3 颗毫米波雷达 + 11 颗高性能摄像头 + 12 颗新型超声波雷达 + 1 颗高性能智驾芯片的配置组合，支持城市 NOA、高速 NOA、泊车场景等辅助驾驶功能。（来源：IT 之家）

比亚迪仰望 U8 豪华版 2023 款、越野玩家版 2024 款 OTA 升级：新增灵动岛通知、一键无痕等

7 月 25 日消息，比亚迪仰望 U8 车型近日迎来 OTA 升级，覆盖豪华版 2023 款、越野玩家版 2024 款车型，带来 13 项新增功能，多项功能优化。

据悉，比亚迪「百万级硬派越野」仰望 U8 豪华版于 2023 年 9 月上市，售价 109.8 万元。据介绍，该车配备 12.8 英寸 OLED 中控屏、23.6 英寸仪表屏、23.6 英寸副驾多媒体屏、70 英寸 AR-HUD 抬头显示、流媒体后视镜以及 7 英寸后排中央扶手液晶屏，豪华版还在后排配备了 2 块 12.8 英寸悬浮式多媒体屏。

动力方面，仰望 U8 搭载比亚迪的「易四方」电机技术（可实现四电机独立控制），动力系统为插电式混合动力系统，由一台 2.0 升发动机和四台驱动电机组成，电池包 49.05kW・h，综合最大功率 880kW，最大扭矩 1280N・m，豪华版零百加速 3.6s，CLTC 纯电续航 180km，CLTC 综合续航将达到 1000km。（来源：IT 之家）

号称首款全面集成 AI 的个人健康助手，三星推出 Health Assistant

7 月 25 日消息，三星本周（7 月 21 日）宣布推出 Health Assistant，号称是「首款全面集成 AI 的个人健康助手」。

据悉，这款产品将整合 Samsung Health 平台的睡眠、活动、营养、正念和生命体征五大核心健康数据，结合自身知识库为用户提供高质量的健康建议。

同时，该产品将支持每日健康监测，帮助用户更深入地了解自身状态，并让用户更早发现早期健康风险。三星将在未来整合更多硬件产品能力，提供体重管理等服务。

此外，该服务还可将日常健康数据与临床医疗服务连接，加快用户健康洞察与医疗团队之间的安全共享，并实现规模化应用。目前该服务已面向美国用户提供 Beta 测试，未来覆盖地区暂不明确。（来源：IT 之家）

2026 暑期档电影票房破 55 亿，《八仙！》票房破 6 亿成档期黑马

据央视新闻报道，2026 年暑期档电影总票房（含预售）已突破 55 亿元。同时，2026 年度电影总票房（含预售）突破 212 亿元。

据介绍，今年暑期档有超 120 部中外影片陆续上映，包含历史、喜剧、动作、动画、科幻等多种类型。同期上映的喜剧动画电影《八仙！》票房（含预售）突破 6 亿元，成为今年暑期档的一匹黑马。

另外，喜剧运动题材电影《功夫女足》目前票房（含预售）已超 18 亿元。影片由周星驰担任编剧及导演，是其时隔 7 年再度回归喜剧创作，延续了周星驰喜剧作品的幽默风格。

7 月 25 日正式上映的科幻冒险电影《群星闪耀时》首日票房就突破了 3900 万。此外，电影《给阿嬷的情书》持续发力，全球总票房目前已突破 21 亿元。

据测算，2026 中国电影全产业链产值已超 3100 亿元。（来源：IT 之家）