巨大的穹顶缓缓打开，镜筒转向几亿光年之外，一束用从宇宙深处赶来的微光落到探测器上。然后告诉人类，这里几百万年曾经出现过超新星、伽马暴、中子星合并……研究的问题也从微观的重元素从何而来，覆盖到恒星如何死亡、极端物理条件下会发生什么。

但这些工作落到具体的天文望远镜使用时，日常却会变得琐碎而辛苦。

冬天夜长，国家天文台兴隆观测基地一次值班经常要持续十几个小时。值班人员需要彻夜守着望远镜和控制软件，盯目标位置、天气和设备状态，调参数，排任务。地球在转，目标也在不断改变位置；云层、湿度、风速、月光都会影响观测；机械、网络和供电也可能出现变动。

只是按照既定计划观测一晚，就已经够繁琐。但对瞬变观测来说，麻烦还远不止是夜班长。

超新星、伽马暴这类事件无法提前推算。尤其是超新星爆发后的早期阶段，亮度和光谱会快速变化，一些特征可能过了几个小时或者几天就不再出现。科研团队发现得越早、跟得越快，能够留下的观测数据也越完整。

中国科学院国家天文台高级工程师，兴隆观测基地天文组负责人郑捷把这种情况形容成「天上掉馅饼」。

首先能「看到馅饼掉下来」，就是非常复杂的第一步。

瞬变就意味着有一些原定观测任务需要被打乱排班。如果今晚已经排了三个科学任务，突然，一颗疑似极早期超新星突然出现在预警系统里，那这个目标到底重不重要，它现在是否处于可观测区域，天气是否允许，哪台望远镜有条件接手；原来的任务已经排满，又该挪掉哪一个……这些繁琐的任务，全都需要在极短时间里完成重新判断。然后逐级协调排程与设备调用。

于是，今年国家天文台科研团队在千问办公协助下做了一次新的尝试。

基于千问办公的 Agent Harness，团队用不到 3 天、千元左右的成本搭出了一套科研级望远镜仿真环境。望远镜组件和传感器接口被包装成 MCP，Agent 可以读取设备状态和可观测条件，随后，相关 Agent 框架又接入了「司天」探路者和「司天」原型机。

一种新的瞬变观测范式，在 AI 的驱动下，逐渐走向成熟。

01

自动望远镜已经发展了几十年，

为什么还需要 Agent？

望远镜自动化并不是大模型时代才出现的技术。

简单来说，我们可以将它分成三个阶段：发现异常、分析异常和资源调度。

这其中，最成熟的是资源调度。今天的 Las Cumbres Observatory 已经把分布在全球 7 个站点的 27 台机器人望远镜当作一个整体运行。科研人员提交观测请求，中央调度系统根据目标可见性、天气、设备和时间窗口安排任务；一个站点天气变差之后，任务还可以被重新分配到其他站点。整个网络的计划每小时会被重新计算多次。

关于发现异常，目前行业也产生了一批颇具代表性的探索。比如 2026 年 2 月 24 日，Vera C. Rubin Observatory 在一个晚上发出了约 80 万条科学告警。随着系统全面运行，这个数字预计最高达到每夜 700 万条；一次天空变化被发现后，公开告警可以在约两分钟内发出。

候选数量可以随着巡天能力迅速增长，适合做后随观测的望远镜时间却始终有限。于是，一个新的问题出现了：这些海量异常到底值不值得跟踪，选哪一个跟踪，在有限时间里用哪台设备跟踪，判断的代价并没有同步下降。

为了解决这个问题，国家天文台相关团队自 2025 年起，就开始尝试着用 AI。

根据公开资料，由国家天文台银河系三维结构组与兴隆观测基地合作开发的星语望远镜 StarWhisper Telescope 以千问为基础模型，把观测计划、望远镜控制和数据处理放进同一套 Agent 框架，并部署在多台望远镜组成的观测网络上。它能够生成观测列表、控制设备、处理数据，在发现新的瞬变以后继续触发后随任务。这项工作后来也被列入了斯坦福大学 以人为本人工智能研究院（Stanford HAI）发布的《AI Index Report 2026》报告的 Science 章节中， 是 2025 年物理、天文、化学和材料科学领域的代表性 AI Agent。

当然，固定工作流能把模型、程序和望远镜接口提前串起来。对于确定的流程，这种方式很好用；到了真实观测现场，用什么波段，多长曝光，安排在哪个时间窗口，天气、设备状态和临时出现的高价值目标要如何处理，这些参数和流程仍然需要人回来调整。

考虑到 Agent 能够在运行时选择工具、读取结果再决定下一步动作，相关团队开始把尝试继续往设备一侧推进。

但很快，一个无法绕过的问题出现了：新的控制方式需要大量测试，真实望远镜根本经不起这样的试错。

02

先造一台可以反复试错的仿真望远镜

一台科研望远镜远比很多人想象的要复杂得多。

国际主流 10 米级地面光学望远镜一个有效观测小时的运行成本可以达到数万元。钱还只是其中一部分。望远镜的镜筒、转台、相机和大量传感器彼此联动，错误控制可能带来设备风险；正常科研时间也不可能专门腾出来，让 agent 反复尝试各种失败策略。此外，对于一些可能会出现的某个单体望远镜临时故障、几颗高优先级目标同时发生的情况，现实中，也根本无法按照开发计划排练预演。

因此，在千问办公的协助下，国家天文台科研团队先给 Agent 准备了一台仿真望远镜。

过去开发一套专业仿真系统，需要科学家先把观测流程、设备逻辑和实验需求解释给软件团队，开发人员实现以后再交回来验证。遇到偏差，再继续修改。按照项目团队的介绍，同类开发过去往往需要数月和数万元。

千问办公把这段过程压缩到了 3 天左右。

第一版仿真系统没有追求完整复制一台真实望远镜的全部物理行为，它先试着把一次观测的数据链跑通。

假设系统收到一颗刚刚出现的超新星候选。专业模型会先判断候选的性质和大致演化阶段，然后天文程序根据时间、台站和坐标计算它现在能不能看、还能看多久；天气系统返回云量、风速和湿度，设备端给出当前状态。

这些数据的获取都有各自成熟的工具。Agent 会直接读取这些程序返回的结果，再把它们组织成一份观测计划：什么时候开始，需要什么波段，曝光多长，放在当前队列的什么位置。

计划生成以后，再通过 MCP 调用仿真设备。然后望远镜完成模拟指向、曝光，数据进入原有处理管道，分析结果继续回到下一轮计划。

过程中，设备能做什么，也提前写进了接口。机械限位、合法参数范围、强制停止条件由底层系统约束，重要节点仍然可以保留人工确认。一次任务中验证有效的方法，还可以沉淀成后续继续调用的 Skill。

第一版跑通数据流以后，团队开始加入硬件响应。真实设备日志被用来模拟电机等组件收到指令后的运动，传感器和控制器也会逐步进入这套环境。最终，观测任务怎样落到设备动作、设备状态怎样反过来改变计划，最终可以在同一个仿真环境里发生。

借助这样一套系统，过去观测中的选择困难症将会成为历史。

假设晚上同时出现三颗值得跟踪的候选。A 的科学价值最高，但两个小时以后就会落到低空；B 条件很好；C 刚刚爆发，早期特征消失得最快。原来的队列里还有已经排好的任务，凌晨天气又开始恶化。

真实望远镜只能选一条路线。但在仿真里，我们可以同时将各种可能的方式方法及环境变量提前演练很多遍，然后加速现实中的判断。

目前，国家天文台团队已经尝试在仿真系统中把同一批目标、同样的天气变化交给不同调度策略，比较最后拿到了多少有价值的数据，又漏掉了哪些目标。设备故障、多目标竞争这些现实中难以重复制造的情况，也可以主动加入。

这些链路跑通之后，Agent 开始与天文望远镜一同，对准了真实夜空。

03

让一颗候选成为一个观测对象

如果说仿真解决的是策略演练的问题，真实瞬变链路解决的就是另外一个问题：当机会真的出现，怎么让它更加高效。

国家天文台团队先从发现端开始抢时间。

单台望远镜拍摄同一个区域时，两次拍摄之间的间隔可能会比较久，如果超新星爆发的关键变化恰好落在两次观测之间，有价值的信息很容易就此错过。

国际天文团队为此训练了一套跨波段光变基座模型，把来自不同波段、不同望远镜的数据在时间上对齐。原本分散的观测点被组合起来以后，时间采样会变得更密，从而更早识别处于爆发初期的候选。

候选出现以后，真实的观测工作开始沿着和仿真环境相似的链路运行。

在千问办公的 harness 框架中，模型给先出候选信息，专业程序继续计算可见性，天气和设备状态被读入，相关工具通过 MCP 接入 Agent，定时任务持续检查新的结果，agent 再根据当前任务形成后随方案，还可以通过消息系统通知科研人员并触发下一步操作。

截止当前，这套 agent 框架已经接入「司天」探路者和原型机，并预警约 8 颗极早期超新星候选，其中 2 颗在天气条件允许时触发了后续观测。

对比过去，传统观测里，一条预警弹出来以后，接下来要做的是一套线性的流程：值班人员才开始逐项查目标、查天气、算可见窗口、看设备、调整原来的队列。

链路连通以后，agent 可以随着候选出现一起启动，并行推进。科研人员看到一颗新目标时，可以同时看到它大致处于什么阶段、当前有没有观测条件，以及系统给出的后随方案，再做最后的科学判断。

单台望远镜的控制只是开始，真正的挑战是望远镜阵列。

提到阵列，绕不开的就是我国面向时领天文学提出的大型分布式米级巡天望远镜阵列项目——「司天」工程。

目前，司天工程（GOTTA）已经入选联合国教科文组织「科学十年」认证计划。按照官方介绍，它希望构建覆盖全球的百余台 1 米级宽视场光学望远镜，对全夜空进行高频次、多色持续监测，寻找超新星、中子星合并、黑洞潮汐瓦解恒星等极端事件的早期信号。

在这个网络中，哪几台负责持续巡天，哪一台去观测突然出现的目标；两个站点都能看的时候该选谁；一个站点天气恶化以后，它排队中的任务怎样重新分出去；哪个事件值得多台设备同时跟进，会是一套更复杂的调度系统，也将是一件只有借助 Agent 才能完成的事情。

04

尾声

一边是几亿光年之外的恒星爆发观测，一边是企业级 AI Agent。

过去，我们往往难以把这两件事情联系起来。但本质上，从办公到生产、科研，所有工作中被消耗掉最多的时间，其实都是：从一个系统拿到信息，交给另一个程序处理；看完结果，再决定打开哪个软件、改哪组参数；计划发生变化，就重新把后面的流程接一遍。

过去这种十几分钟、几十分钟的效率提升，放在一天的工作流中，或许并不起眼。

但是当一束光走过几万年、几百万年，甚至更久，才终于抵达地球；让我们能够仰望天空，想象自己在群星中的位置时。留给我们的时间窗口只有昂贵且不可逆的几个小时。

这时候，即使 1 分钟的加速也弥足可贵。

但换个角度来说，现在三体人还没解放地球牛马，是因为叶文洁没用上千问办公吗？

*头图来源：千问办公

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2026 年 9 月，42 个平均 67 岁的人，在六只不同的时钟上同时变年轻了。

这些时钟不在墙上，而在他们的血液里。

服用一种名叫 rentosertib 的药物四周后，患者体内近 3000 种蛋白被检测，其中 326 种发生显著变化。六套由不同团队开发的模型都认为，他们的身体正在朝更年轻的方向移动。

多数时钟倒退了 3 到 4 年。其中一只，倒退了接近 6 年。

更不可思议的是，这款药是 AI 做出来的。

它来自英矽智能，一家已经登陆港交所、也是目前全球临床进展最快的 AI 制药公司之一。AI 帮助它从海量生物数据中找到靶点，再设计出能够作用于这个靶点的分子。如今，rentosertib 已经走到Ⅲ期临床。

极客公园采访了英矽智能创始人 Alex Zhavoronkov。他告诉我们，自己平均每六天就会发表一篇论文。

但说起这项研究，他没有掩饰自己的激动：「这是我一生中最重要的论文。」

在许多古老传说里，世界某处藏着一眼不老泉。

衰老的人只要喝下泉水，就能恢复青春，让时间重新在身体里向后流动。

几千年来，不同国家的人们都曾痴迷于寻找不老泉的力量。

不老泉当然从未被找到。

但这一次，我们在一场真实的人体试验里，第一次看见了它可能流过的痕迹。

你今年几岁，是一个很容易回答的问题。

你的身体究竟几岁，不是。

两个同样 67 岁的人，一个可能每天跑步、工作、旅行；另一个已经同时患上肺病、糖尿病和心血管疾病。他们在日历上活过了同样长的时间，身体内部的时间，却走得完全不一样。

现代医学几乎可以测量人体的一切。

血糖有数字，肿瘤有影像，肺功能甚至可以精确到毫升。但直到今天，医生仍然没有一支温度计，可以插进人体，读出一个人究竟「老到了什么程度」。

这也是抗衰老药一直很难被证明的原因，等待人们吃下抗衰老药过半个世纪确认疗效很难。

20 世纪 50 年代，科学家开始正式讨论「生物年龄」：身份证上的数字只代表一个人出生了多久，身体里的年龄，应该反映他距离衰弱、疾病和死亡还有多远。

但这个年龄要怎么测，随后困扰了研究者几十年。

真正的转折发生在 2013 年前后。UCLA 教授 Steve Horvath 发现，只要观察 DNA 上数百个会随年龄变化的化学标记，就能相当准确地推算出一个人的年龄。这套方法后来被称为「表观遗传时钟」。

这些时钟不看生日，而是看时间经过身体后留下的东西。

DNA 上的微小标记、血液里的代谢物，以及成千上万种蛋白，都会随着年龄发生变化。把足够多人的数据交给 AI，它就能从一管血里猜出：这个人的身体，更像 50 岁，还是 70 岁。

过去，衰老时钟主要负责报时。

9 月 8 日，英矽智能宣布，它们第一次在自己的一款药物试验里，看见六只时钟同时向后走了。

英矽智能的这款药叫 rentosertib。在这之前，它一直以另一种身份出现：一款治疗特发性肺纤维化（IPF）的新药，是一种 TNIK 抑制剂。

TNIK 可以被理解成药物要压住的一个生物开关。它参与推动肺部纤维化，让肺组织在反复损伤中结疤、变硬，导致特发性肺纤维化。现有药物通常只能让恶化慢一点，很难把已经失去的肺功能重新拿回来。

而 rentosertib 已经做到了其中一部分。在中国完成的Ⅱa 期试验中，71 名患者服用了不同剂量的 rentosertib 或安慰剂，持续 12 周。表现最好的一组，用力肺活量平均增加了 98.4 毫升。今年 7 月，这款药正式进入Ⅲ期临床。

但英矽智能从一开始，就在这场疾病试验里藏了第二个问题：

一款治疗肺病的药，能不能同时干预衰老？

研究人员向 55 名完成试验的患者征集蛋白质组学分析的知情同意，43 人签署，1 人因第 12 周数据缺失被排除，最终 42 人纳入分析。他们在治疗前和服药后的第 2、4、12 周抽血，一共检测了 2841 种蛋白。

然后，这些数据被交给六套由不同团队开发的衰老时钟。

有的时钟根据实际年龄训练，有的观察器官状态，还有的原本用来估算死亡风险。

Alex 告诉我们，在以往的研究中，它们经常各说各话。这一次，答案却出奇地一致。

服药第四周，多数时钟认为患者的预测生物年龄下降了 3 到 4 岁。其中一只给出的最大数字，接近 6 岁。

rentosertib 原本要阻止一个人的肺继续变老。结果，它似乎把血液里的时间也往回拨了一段。

当然，一个更简单的解释是：这些患者本来就患有严重的肺病。药物让疾病好转、炎症下降，血液里的蛋白自然也会变得更健康。

实验数据却更有趣一点：肺和时钟，没有选出同一组人。

肺功能改善最多的是 60 毫克每日一次组。衰老信号最稳定的，却是 30 毫克每日两次组。

两组每天吃下的药一样多，只是服用方式不同。如果衰老时钟只是肺功能的另一种表达，两条曲线应该大致重合。实际并没有。

另一种怀疑来自评价体系本身。衰老时钟并不是真正的寿命，用衰老时钟评价药物，很容易让人怀疑：这是不是一场模型自己出题、自己答题的考试？

这也是为什么团队选择了「六只时钟」。

它们并不都来自英矽智能，而是由哈佛、牛津、北京大学和英矽等不同团队分别开发。使用的蛋白、算法和训练目标并不相同。

如果只有一只时钟倒退，可能只是模型偏爱某几项恰好被药物改变的蛋白。六只时钟一起倒退，至少说明它们看见的不是同一个狭窄的统计巧合。

论文审稿人还追问了一步：所有参与者都是肺纤维化患者，怎么知道这些变化和正常人的衰老也有关系？

研究人员找来英国生物样本库中 5.5 万多名老年人的数据。

这些数据记录了人在正常变老的过程中，血液里的蛋白会怎样一点点变化。把 rentosertib 患者的数据叠上去，一组相反的轨迹出现了。

一些通常会随年龄增长而升高的蛋白，服药后开始下降；原本逐渐减少的，则开始回升。

它们正在沿着衰老走过的路，往回移动。

一款肺病药，为什么会从一开始就测量衰老？

答案其实来自 rentosertib 诞生以前很久。

1979 年，英矽智能创始人 Alex Zhavoronkov 出生在拉脱维亚。从小，他就对长寿有着很强的执念。

20 世纪 90 年代，年轻的 Alex 研究过饮食、运动、睡眠和各种替代疗法。按照他的说法，他看了大量「胡说八道」。

最后他选择了计算机。衰老牵涉太多基因、蛋白、器官和疾病，单靠人脑很难理清。

2014 年，他在英伟达 GTC 大会上做了一场演讲。当时大多数人关心的是，深度学习能不能认出图片、听懂人说话。

Alex 问的是：「英伟达能帮助解决衰老吗？」

同一年，他创办了英矽智能。

公司最初更像一个计算衰老的算法实验室。2016 年，Alex 和团队收集超过 6 万份体检数据，训练出一组神经网络。只需要血糖、白蛋白、尿素和红细胞等 41 项指标，AI 就能猜出一个人的年龄，平均误差约为 5.5 年。这是最早一批基于深度学习的人体衰老时钟。

真正让英矽智能走出长寿研究的小圈子，是三年后的一场实验。

2019 年，公司用生成式 AI 为 DDR1 靶点设计抑制剂。通常需要几个月甚至更久的早期分子筛选，AI 用了 21 天。

研究人员把这些分子合成出来。其中一些在细胞实验中有效，还有一个进入了小鼠实验。论文发表后，《福布斯》直接把标题写成：

「一家创业公司用 AI 在 21 天内设计出药物。」

这个标题有些夸张。

英矽当时完成的主要是早期分子设计，距离真正的新药还很远。但它让外界第一次直观地看到，AI 生成的分子不只是一张电脑图片。

它可以被合成，也可能在生物体内产生作用。

所谓 AI 制药，最后仍然是一门卖分子的生意。

药企购买的不是装在瓶子里的几克粉末，而是一个候选分子的开发和商业化权利。这个分子必须能够被合成、拥有专利、经过实验，最好已经向人体临床迈出几步。

2021 年，复星医药成为英矽智能的首个大额合作伙伴。2022 年赛诺菲与英矽智能达成 12 亿美元的药物研发合作。之后英矽智能的合作伙伴中又增加了 Exelixis、美纳里尼、施维雅、礼来、诺和诺德等多个大型药企。2025 年底，英矽登陆港交所。

一个研究衰老时钟的算法团队，逐渐变成了能够把候选药物送进人体、再把开发权卖给大型药企的上市公司。

看起来，Alex 终于从不切实际的抗衰老，转向了更现实的癌症、纤维化和代谢疾病。

实际上，他从来没有离开。

Alex 告诉我们，英矽大约 40 个药物项目里，至少一半是以治疗疾病开始的，又以不同方式与衰老有关。

rentosertib 就是其中最重要的一个。

英矽最初注意到 TNIK，不只是因为肺。它还同时出现在炎症、细胞衰老和纤维化等年龄相关过程中。

而 IPF 这种疾病主要影响老年人，缺少真正逆转疾病的疗法，同时拥有一个非常清楚的临床数字：患者能够吸进多少空气，可以通过肺活量测出来。

药物有没有作用，不必等待几十年。

几个月后，就能看见方向。

所以，rentosertib 从一开始就有两种身份。

在临床登记中，它是一款肺纤维化药；在 Alex 最初的设想里，它是一款通过调控肺部疾病进而影响人体的抗衰候选物。

而此次的论文发布，Alex 认为终于出现了一个有意义的阶段性成果。

直到今天，还没有一款药被证明能够通过改变衰老本身，让人类多活一年。

长寿研究面对的第一个问题，甚至不是如何延长生命，而是怎样把一款药送进人体。

新药进入临床之前，必须说明它治疗什么疾病、招募哪些患者，以及什么结果算有效。但「衰老」还不是一种拥有明确审批路径的适应症，也没有一个得到监管机构认可、能够在几年内读出结果的临床终点。

你可以研究衰老，却很难把「治疗衰老」写进一张新药申请。

过去，研究者通常从已经获批的老药中寻找延寿效果。雷帕霉素原本用于器官移植，二甲双胍原本用于治疗糖尿病。它们已经被大量患者服用多年，因此更容易找到人体线索。

但这些药大多已经失去专利保护。

即使实验成功，任何药厂都可以生产仿制药。很少有公司愿意花费数亿美元，再用几十年替所有人验证一次。

Calico 和 Altos Labs 选择了另一种办法：用数十亿美元，为漫长的长寿研究买单。

Alex 认为，rentosertib 展示了第三种可能。

它没有摘掉镣铐，而是试着戴着镣铐跳舞。

先从人类衰老的数据中寻找靶点，用 AI 设计一款拥有专利的新药，再选择一种与年龄密切相关、又能在短期内测量疗效的疾病。

疾病试验照常进行，衰老指标同时被放进去。

Alex 把这种顺序称为「aging first」——先从衰老出发寻找目标，再回到具体疾病中做药。

如果 rentosertib 无法通过Ⅲ期，它就不是一款合格的肺病药；如果衰老时钟的变化不能在其他人群中复制，也没有带来更好的体能、更少的疾病和更长的生命，它就不能被称为抗衰老药。

这条路允许自己失败。

过去许多抗衰产品之所以永远「有效」，恰恰因为它们从未进入一场足以证明自己无效的实验。

这条路也第一次为漫长的验证过程，找到了一个可以持续的商业结构。

Alex 说，英矽早期很难靠抗衰老获得资金。投资人愿意为一种具体疾病和明确的临床终点付钱，却不愿意等待几十年，看看一群人是否真的活得更久。

「双重用途」药物把两个目标放在了一起。

疾病市场负责让一款药活下来。临床进展和药物授权带来收入，抗衰研究则附着在同一款药上，等待更长期的答案。

Alex 把它称为一种「商业上可行、能够持续的探索」。

他并不担心一款真正有效的长寿药有没有市场。在他看来，具体疾病只影响一部分人，衰老却会找上所有人。

真正困难的，是先把那款药做出来。AI 压缩的是寻找的时间。

它可以读完人类无法读完的论文和组学数据，从数万个基因中筛选靶点，再从近乎无限的化学空间里寻找分子。英矽用不到 18 个月，把 TNIK 从一个新靶点推进到临床前候选药物。

但药物一旦进入临床，所有公司都只能按照真实世界的速度前进。

「我们可能会先在火星上种出草莓，」Alex 说，「才知道怎么让地球上的每个人健康地多活十年。」

只有 AI，也做不出 rentosertib。

英矽在上海建立研发团队，并设立自动化智能实验室。AI 提出的分子，需要在那里被合成、测试和反复修改。rentosertib 的Ⅱa 期试验在中国 22 家医院完成；Ⅲ期计划在 47 个中国临床中心招募约 320 名患者。

「没有中国，这场实验永远不可能发生。」Alex 告诉我们。

AI 缩短了电脑里的寻找。

中国的化学、实验室和临床体系，则缩短了一个分子进入人体的距离。

不老泉还没有被找到。

但寻找它，终于有了一条可以持续走下去的路。

*头图来源：AI 生成

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极客一问

如果抗衰药物落地，你更看重健康寿命，

还是单纯拉长寿命？

传 Anthropic 计划在 IPO 前夕推出新一代 AI 模型助力资本市场信心

据路透社援引多名知情人士消息透露，全球顶尖人工智能初创企业 Anthropic 正考虑在公开首次募股（IPO）之前，正式发布其最新的旗舰级人工智能模型。这一战略举措旨在进一步巩固其在生成式 AI 领域的市场领先地位，同时在关键的资本市场亮相节点前，向潜在投资者展示其强劲的技术迭代能力与商业化前景。

知情人士指出，作为 OpenAI 的强劲对手以及 Claude 系列大模型的开发商，Anthropic 目前正在对这款新模型进行最后的内部测试与性能调优。尽管具体的发布时间表与模型技术细节仍存在根据市场反馈调整的可能，但公司内部高层倾向于在提交 IPO 申请或启动路演前的关键窗口期将该模型推向市场，以塑造更为有利的估值环境。（来源：cnBeta）

Meta 个人 AI 助手 Muse 击败 ChatGPT 登顶美国 App Store

Meta 推出的个人 AI 代理应用 Muse 正在迅速成为人工智能市场的新焦点。上线仅一周时间，这款产品便登上苹果美国 App Store 免费应用排行榜第一位，超越长期占据领先地位的 ChatGPT，成为当前美国市场下载量最高的免费应用之一。

这一成绩被视为 Meta「个人超级智能」战略获得市场认可的重要信号。与传统聊天机器人主要负责回答问题不同，Muse 被设计成能够代表用户执行实际任务的人工智能代理。

根据 Meta 介绍，Muse 不仅能够完成信息查询，还能够帮助用户填写表格、在线购物、预订餐厅、寻找宠物照看服务，并与邮箱、日历、Spotify、Instagram 以及 OpenTable 等服务进行连接。系统会逐步学习用户偏好，在获得授权后代替用户处理各种事务。（来源：cnBeta）

谷歌 AI 首次「越狱」：Gemini 在测试中入侵三家企业

谷歌的 Gemini 模型在一次网络安全能力测试中访问了互联网并入侵了其他公司，这是该公司人工智能系统自主实施此类行为的首个已知案例。

谷歌周五证实，这些黑客行为发生在 5 月，是 Irregular 公司进行的一次测试的一部分。Irregular 也曾参与 OpenAI、Anthropic 和 Meta 披露的类似事件。

在其中一起案例中，该模型不断猜测密码，直到获得对一个受保护系统的访问权限。在另外两起案例中，该模型在公共代码库中找到了凭证，从而得以访问受保护的系统。谷歌表示，在每起案例中，模型在确定自己访问的是真实公司的系统后，都终止了入侵。

谷歌和 Irregular 表示，Irregular 在 7 月底将黑客行为通知了谷歌，当时正值 OpenAI 的智能体入侵 AI 软件公司 Hugging Face 的事件被曝光之后。谷歌直到媒体本周就此询问时才披露这些黑客行为。（来源：环球市场播报）

AI 太烧钱：报道称 OpenAI 未来 5 年自由现金流为负 2780 亿美元

9 月 19 日消息，金融时报（FT）近日发布博文，称获得一份演示文稿，显示 OpenAI 公司预计 2026 年至 2030 年累计产生 2,780 亿美元（约合 1.87 万亿元人民币）负自由现金流，此外计划在算力和基础设施上投入约 8,560 亿美元（约合 5.75 万亿元人民币）。

自由现金流（Free Cash Flow）是企业在支付经营成本、资本支出及必要投资后，可自由用于偿债、分红、回购或继续投资的现金余额。

自由现金流为负，通常表示企业当期经营与投资活动消耗的现金高于产生的现金，需依赖现有现金、融资或资产处置补充资金。

根据该演示文稿，OpenAI 公司的支出将远远超过收入，存在较大的资金缺口，在未来 5 年需要通过融资不断「烧钱」。（来源：IT 之家）

苹果 M6 芯片 GPU 跑分曝光，相比 M5 提升约 20%

9 月 20 日消息，苹果 M6 芯片近日出现在 Geekbench 跑分数据库中，其 12 核 CPU 分别录得 4071 分、22783 分的单核 / 多核成绩，已经能够在多核方面追平 M3 Max。

如今，苹果 M6 的 GPU 跑分成绩已经出现在 Geekbench 平台。在 Metal 基准测试中，该芯片的 12 核 GPU 录得 92000 分成绩。作为对比，M5（IT 之家注：MacBook Air,15"）的 10 核 GPU 跑分约为 76530 分，M6 芯片的性能提升约 20.2%。

GPU 性能提升十分明显。但由于 Metal API 为苹果独有，无法将该成绩与英伟达或 AMD 显卡进行比较。

不过 Geekbench 也提供 OpenCL 测试，苹果 M6 在其中获得约 58000 成绩，仅勉强追平 8 年前的英伟达 GeForce RTX 2060 Max-Q。但需要指出的是，苹果 macOS 系统早已经弃用 OpenCL，因此上述数据的参考价值十分有限。（来源：IT 之家）

马斯克脑机公司 Neuralink 新突破：让失语者「说出我爱你」

9 月 19 日消息，伊隆 · 马斯克（Elon Musk）联合创立的脑机公司 Neuralink 昨日（9 月 18 日）在 X 平台发布推文，有语言障碍的志愿者 Terry 在植入脑机接口后，可以通过意念向其亲人传达「我爱你」信息。埃隆 · 马斯克称此次演示 " 令人动容，出乎意料 "。

在 23 秒的视频中，一名此前丧失语言能力的男子，借助脑机接口将神经信号转化为与其原声高度匹配的合成语音。

据介绍，Terry 先通过尝试模拟说话训练算法，随后可仅在脑中思考词语，系统便以其自然声音输出语音。

该演示采用 Grok Voice 语音技术；Neuralink 同时强调，其设备仍属研究阶段，尚未获美国 FDA 或其他监管机构批准，个案体验不代表所有受试者或未来临床结果。（来源：IT 之家）

OpenAI 等四家企业遭起诉，被指控合谋呼吁管控 AI 发展节奏

当地时间周五提交至联邦法院的一份民事诉讼显示，人工智能巨头 Anthropic、OpenAI、SpaceXAI 以及谷歌因近期呼吁协同放缓人工智能研发速度，被指控存在串通行为。诉状指出，Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代伊本月早些时候公开呼吁「全行业协同」，以「管控人工智能前沿的发展节奏」，SpaceXAI 负责人埃隆·马斯克、OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼以及谷歌深度思维联合创始人德米斯·哈萨比斯均对此表示认同。依据美国反垄断法，上述行为属于竞争者之间达成的非法商业协议。

代理四名原告、在加州北区法院提起本次诉讼的律师之一 Nick Rowley 表示，提起本案，是为了防止全球最具实力的营利性科技企业达成「利己的私下协议」，进而导致人工智能「迅速脱离人类掌控」。Rowley 在一份声明中表示：「面对核战争这类足以造成物种灭绝的威胁，以及如今这项人类历史上面临的最大风险，人类理应拥有牢不可破的防护机制。法律规则应当由政府以透明、合法的方式制定，并对公众负责。」（来源：新浪财经）

同声传译大模型 Qwen3.8-LiveTranslate 正式发布

9 月 19 日，据千问大模型消息，今日正式发布全新的同声传译大模型 Qwen3.8-LiveTranslate，模型以 Interleave 架构重构实时同传，准确度、流畅度、简洁度全面提升，字均延迟（LAAL）从 2.8 秒降至 2.3 秒。（来源：36 氪）

张雪机车发布五款车型，最贵卖 13.8 万元

2026 中国摩博会期间，张雪机车亮相 N7 展馆。张雪机车同时举行新品发布会，五款车型同台首发，发布会由张雪机车创始人张雪主讲。

此次发布的车型售价方面，600V 售价 27980 元，27 款 500F 售价 30580 元，820RR-RS 售价 138000 元，820RR-RC 售价 128000 元，820X 售价 46800-57800 元。对于五款车型中售价最高的 820RR-RS，张雪表示，13.8 万元这个价格当然不便宜，但可能有些车友都知道，一些国际品牌给到这个配置的，要卖到 150 万元，「我们不到别人的 1/10。」（来源：新浪科技）

阿维塔 06T 猎装骑士版更多官图公布，896 线激光雷达

9 月 19 日消息，阿维塔 06T 猎装骑士版公布更多官图，新车将于 9 月 20 日正式上市。

结合官方海报可以看到，该车前脸采用家族式设计，配备半隐藏式门把手，车顶搭载 896 线激光雷达，尾部则采用当下流行的贯穿式尾灯，标配太行分布式电驱。

阿维塔 06T 于今年 4 月上市，全系标配华为乾崑 ADS 4、宁德时代 5C 超充电池，定位全场景运动轿车，售价区间为 21.99 万元 ~27.99 万元起。

在售车型标配鸿蒙座舱 HarmonySpace 5 + MoLA 大模型，搭载 35.4 英寸 4K 全景星环屏。车身尺寸为 4940×1960×1475mm、轴距 2940mm。

在售阿维塔 06T 纯电版四驱三电机峰值功率（前 / 后左 / 后右）210kW / 251kW / 251kW，纯电版后驱双电机峰值功率（后左 / 后右）251kW / 251kW；增程标配 45.06kWh 骁遥超级增 · 混电池，纯电 CLTC 续航里程超 330km；纯电新增 89.33kWh 神行超充电池，CLTC 续航里程超 740km。（来源：IT 之家）

马云深度参与：淘宝闪购城市骑士制服获 2026 年法国设计奖最高奖

9 月 19 日消息，阿里巴巴宣布，2026 年法国设计奖（French Design Award）颁奖典礼在巴黎举行，淘宝闪购城市骑士制服获颁金奖。

据悉，这是该奖设立以来，首次将金奖授予一套面向一线劳动者的职业制服。

城市骑士制服主设计师杨涛，在致辞和采访中特别感谢了阿里巴巴创始人马云。「是他（马云）对这个群体的关注和尊重，是他的 idea 才有了这个设计，他每天晚上都会问设计的进度，他不仅是监制，设计师，还负责试穿和体验面料！」

据悉，去年夏天，马云深度参与到诸多细节的讨论中，比如提升骑手夜骑安全性、提升长时间骑行舒适度、以及新增配备急救装备等。（来源：IT 之家）

我当时听完，先跟他说了两个目睹了好几代创业者后的观察：

首先，咱要个心理预期：绝大部分情况下，第一笔投资是你最好拿的那笔钱。

第二，凡是能被公关轻易影响的投资人，大概率都不是对你未来最至关重要的投资人。

真正愿意笃定你，给你出大钱的机构，以及真正愿意押上青春和自身能力的顶级人才，从来都不是被 PR 搞定的。

看过那么多创业者的历程后，我发现那些优秀投资人要被打动，底层其实有个「A-B-C 连线」的方法论。然后我就给他讲了当年王兴的故事。

回到当年千团大战最热的时候，所有对手都在疯狂投站台广告、发补贴、烧钱抢地盘，甚至当时的「领头羊」拉手网都自信到倒排出了上市日期。王兴却说：「团购投广告和烧钱这事算不过账，商业模式跑不通，不能这么花。」

那时候整个行业包括他公司内部都是一片质疑：你不烧钱，别人一统江湖了，你账上留着钱有什么用？大家都觉得美团在这场竞争中悬了。

后来王兴甚至为了证明公司不是没钱烧，被逼得发布会上直接亮出了银行流水单——账上确实趴着 7000 万，证明他真不是没钱，是真的不烧。

结果拉手网倒在上市前三个月，原因很简单，因为算不过账，商业模式跑不通。最后是美团一统了团购的江湖。

在这个转折点发生之前，王兴说什么，外界都打着大大的问号，但在这个转折点发生之后，似乎全世界都服了——大家发现，全世界都错了，王兴是对的。

王兴自此拿到了高维度的信任资产。

所以等美团面临外卖大战时，即便后来阿里进场力挺饿了么，王兴却换了一套和当年截然相反的逻辑：「今天要把钱给到最有效率的人去烧。比如我。」结果投资人认了，给钱让他直面阿里的炮火，结果他就是拿下了市场老大的地位。

所以为什么那时候投资人信他？这 100% 不是 PR 做得有多好，而是因为他此前积累下的那个「信用」，大家真的信他了。

讲完王兴的故事，我跟这位创业者拆解了下背后的逻辑：真正决定你能不能拿到深层信任的，不是单点的公关发声，而是你在时间轴上的「A-B-C 连线」。

A 点（历史决策）： 你在充满不确定性、大家甚至看不懂的时候，下了什么注？为什么这么选？

B 点（客观结果）： 经过一段时间的验证，你当初「吹过的牛」、算过的账，有没有拿到扎实的兑现？

C 点（未来判断）： 站在今天，基于前面的逻辑，你下一步要带大家去哪儿？

没有 A 点的 B 点，有可能会被看作侥幸。 你不提前把逻辑和下注讲清楚，就算拿到了结果，别人也会觉得你只是撞上了大运或行情托举。

没有 B 点的 A 点，叫画饼。 如果只有口号没有兑现，那 PR 往往不是助力，反而是给未来埋下的一颗「雷」。

只有当 A 点跨越时间、扎扎实实落到了 B 点，这个闭环才叫「思想履约」。

你判断得对、兑现得好，一次、两次，别人就不用天天替你重算一遍账了。这就好比我们今天用 AI 写代码，为什么用到最后你连生成的代码都不去 review 了？不是因为某一行代码写得特别漂亮，也不是因为你变懒了，而是它在此前的任务中持续做好了「履约」。

而由 A 到 B 拉出的这条极其坚固、solid 的实线，它的延长线，才是唯一能击穿 C 点、让投资人和优秀人才愿意为你的未来下注的依据。

真正对你有意义的伙伴——不管是懂你的投资人、跟你并肩作战的核心团队，还是未来不可或缺的优秀人才——他们对你的判断，绝对不会只在一个孤立的截面上完成。

创业不是靠一次次光鲜的亮相或包装的说辞来吸引资源，它的本质是 A → B → C 不断累进的最小循环。

而它甚至不是一种沟通技巧，它就是创业的本质：「累积确定性」。

谷歌最新旗舰模型 Gemini 4 Pro 疑似「偷跑」，多项指标领先 Astra 和 Fable 5.1

9 月 18 日，Google 下一代旗舰模型 Gemini 4 Pro 疑似正以「gemini-3.8-flash」名称「偷跑」上线。据反馈，谷歌在 Arena 等基准平台上测试了其最强 Gemini 4 Pro 模型，内部开发代号为 Argon。

网上流传的一张测试图显示，该模型在智能体编程测试 DeepSWE v1.1 中得分超过 88%，在 Terminal-bench 2.1 和 OSWorld 2.0 中分别获得 95.3%和 86.8%的成绩，高于 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1。不过，该图片的来源、测试条件及完整结果尚未公开，相关分数暂时无法独立验证。（来源：华尔街见闻）

苹果回应 iPhone Duo 维修费达 8000 元传闻：具体价格尚未公布

9 月 18 日消息，针对苹果首款折叠屏手机 iPhone Duo 维修费用可能达到 8000 元的传闻，苹果官方维修人员回应称，该产品尚未开启预售，目前没有具体维修价格，苹果一般会在新机预售后于官网公布相关费用。

这一传闻来自第三方维修人员的估算。此前，影视飓风 Tim 在体验 iPhone Duo 时反向弯折机身，导致外屏闪屏。杭州一家数码店负责人据此判断，如果屏幕和铰链同时损坏，整体维修费用可能达到七八千元，但该价格并非苹果官方报价。

iPhone Duo 起售价为 15999 元，将于 10 月 16 日 20 时开启预购，10 月 23 日正式发售。与其对应的 AppleCare+价格也尚未公布。苹果客服表示，反向弯折造成的损坏属于人为损坏，不在标准保修范围内。（来源：界面新闻）

研究人员借助 Claude 攻破 OpenAI 内部系统

9 月 18 日，安全公司 Hacktron AI 披露，研究人员借助 Claude Opus 5，在不到 72 小时内将一个图像处理漏洞扩展为完整攻击链，最终获得一名 OpenAI 员工的 ChatGPT、Codex 账户及内部 GitHub 访问权限。

攻击入口为基于 Discourse 搭建的 OpenAI 社区论坛。研究人员利用图像处理组件 libheif 的堆缓冲区溢出漏洞取得论坛服务器控制权，随后通过 OpenAI 单点登录系统中的另一处独立缺陷进入员工账户。由于该账户已连接 OpenAI 的 GitHub 组织，研究人员让 Codex 在内部代码库中创建了一个无害的拉取请求，以验证相关权限，未读取敏感源代码。

Hacktron 表示，Claude Opus 5 在数小时内生成了可用的 ARM64 漏洞利用程序，并将其适配至论坛使用的 x86-64 环境。研究人员已于 7 月 25 日通过漏洞赏金平台 Bugcrowd 向 OpenAI 披露问题，OpenAI 当天完成修复，并支付 6500 美元赏金；Discourse 也于 7 月 28 日发布补丁。

该事件还显示，当 AI 账户同时连接 GitHub、Slack、邮箱及云端文档等企业服务时，单个账户失守可能进一步扩大至多个内部系统。企业因此需要限制 AI 代理的授权范围，并将其凭证按照特权账户管理。（来源：华尔街见闻）

全面追赶 OpenAI，消息称 Anthropic 计划在今年年底前拥有约 5 吉瓦可用算力、明年年底翻倍

9 月 18 日，在争夺顶尖模型性能的较量中，OpenAI 与 Anthropic 的竞争已进入白热化阶段。而这场较量的核心，正是训练与部署这些模型不可或缺的基础设施——算力。

据纽约时报消息，过去几年里，OpenAI 在可用算力规模上始终占据领跑地位。据知情人士透露，截至去年，Anthropic 在可用算力储备上仍处于下风，其规模约为 1.5 吉瓦（GW），而 OpenAI 则已达到约 2 吉瓦。

消息称 Anthropic 已经制定了全面的追赶计划。多位知情人士表示，该 AI 实验室已告知投资者，计划在今年年底前储备约 5 吉瓦规模的可用算力，并预计到明年年底将这一容量再度翻倍。

而据掌握 OpenAI 内部预估数据的人士称，这一节奏已与 OpenAI 的扩容路径大体持平——后者同样计划在今年达到约 5 吉瓦的算力规模，并在明年拓展至约 10 吉瓦。（来源：IT 之家）

9 月 18 日，针对社区中有关代码库数据上传的讨论，智谱旗下编程产品 ZCode 今日通过智谱官方群组向受影响用户致歉，并发布回应称已第一时间完成自查，相关问题目前已经修复。

据官方说明，此次问题源于 ZCode 的「代码库索引」功能。该功能旨在帮助用户在本地生成仓库索引，以支持包括历史版本在内的会话检查点恢复、历史版本回退及 Repo Wiki 等功能。其中，Repo Wiki 在生成 Wiki 页面时，可能会触发仓库数据上传。官方称，Wiki 页面在云端生成后，相关上传数据会立即销毁，不会保存。由于该功能在上线初期默认开启，导致部分用户受到影响。

针对数据安全及产品信任问题，官方宣布近期将开源 ZCode 代码库，并邀请第三方评估人员对系统运行情况进行审查，持续公开产品审查进展。此外，ZCode 将为全体用户额外提供一次周额度重置，今日起发放。（来源：cnBeta）

消息称长鑫正准备进入闪存市场，与三星、海力士、美光正面竞争

9 月 18 日，据路透社消息，三位知情人士透露，长鑫存储正计划进军需求激增的闪存市场。

知情人士透露，长鑫存储计划在其位于北京的新工厂建设一条用于 NAND 闪存研发生产线。该公司还在北京设立了研发机构，相关研发项目包含了 NAND 技术的开发。

此外，长鑫存储已就其 NAND 业务规划与客户展开接洽，其中包含一家新成立的初创企业。该企业计划采购长鑫存储的 NAND 芯片，用于人工智能系统及超级计算机的存储产品研发与部署。

TrendForce 集邦咨询数据显示，按营收口径计算，三星电子以 29.3% 的市场份额在 2026 年第二季度位居全球闪存市场榜首，SK 海力士位列次席，美光紧随其后。

长鑫存储 DRAM 内存营收则在 2026 年第 2 季度达到 146.24 亿美元（现汇率约合 983 亿元人民币），环比增幅达到 99.3%，市占则从 2026Q1 的 7.6% 提升至 9.5%。（来源：IT 之家）

吴恩达回应 AI 末日论:别被科幻叙事带偏，应解决现实工程问题

曾参与创办 Google Brain 和 Coursera 的 AI 领域研究者吴恩达，在 9 月 17 日在接受彭博电视采访时表示，顶尖模型开发商近期有关 AI 可能导致人类生存风险的警告「更像科幻小说，而不是科学」，并认为这类叙事可能分散行业对实际 AI 安全问题的关注。

吴恩达称，科技行业早期曾放大 AI 潜在灾难性风险，以获取关注并影响监管方向;近两周相关讨论再次升温，也可能存在类似动机。他认为 AI 确实存在现实风险，尤其包括网络安全等领域，但不认同将人类灭绝风险作为当前 AI 发展的核心判断依据。

与「减速」主张不同，吴恩达认为行业应继续推进 AI 发展，同时通过受控测试、工程防护和迭代改进解决可验证的安全问题，并让 AI 更多应用于能够产生社会价值的场景。当前，AI 安全讨论正从模型能力边界进一步延伸至网络安全、代理失控、对齐及前沿模型治理等具体问题。（来源：aibase）

闲鱼：坚决打击色情违规内容，今年已冻结风险账号 9.8 万个

9 月 18 日，闲鱼发布关于持续严打色情引流的公告，称闲鱼持续致力于打造安全、健康、可信的社区交易环境。针对平台上利用色情内容进行引流、欺诈等行为，闲鱼已建立「前置识别—即时处置—警企联动」综合防控治理机制。闲鱼将坚决打击色情违规内容，持续强化平台治理力度，维护网络清朗环境。

2026 年 1 月至今，闲鱼已累计冻结色情引流类风险账号 98358 个。平台主动将相关线索移送公安部门。今年以来，警企协同已成功打击色情团伙 15 个。

为此，闲鱼持续升级色情引流内容打击能力，从监测预警、技术识别、人工巡查三个维度构建系统化治理机制：（来源：IT 之家）

比尔·盖茨警告：AI 或成为人类历史上最严重的不平等来源

9 月 18 日据媒体报道，比尔・盖茨近日表示，人工智能的发展和普及速度远快于电脑、互联网等以往技术，如果完全由市场决定资源投入和产品方向，相关收益可能率先集中于富裕人群及基础设施完善的地区，使贫困地区进一步落后。

盖茨指出，目前大模型训练数据中超过 90% 为英文，英语环境下部分工具的识别错误率低于 6%，在部分小语种中失败率则超过 60%。语言数据及基础设施的差异，可能使发展中国家难以获得可靠的 AI 服务。

盖茨基金会宣布，未来两年将投入至少 10 亿美元，用于建设小语种数据集，并支持面向医疗、教育和农业等领域的 AI 工具。盖茨认为，未来 12 至 18 个月是决定 AI 资源如何分配的关键时期；如果在产品设计和资金投入中考虑弱势群体，AI 也可能用于缓解医生、教师等公共服务资源不足的问题。（来源：cnBeta）

阿里 AI 登顶《科学》：全球首个专家级通用医疗影像模型，一个模型识别 146 种病症

9 月 18 日电，阿里巴巴达摩院与浙江大学医学院附属第一医院等机构研发出通用医疗影像 AI 模型 DAMO RADAR，登上国际顶级学术期刊《科学》（Science）。

该模型面向腹部增强 CT 诊断，可一次性识别超过 146 种病症，其准确性首次达到影像科专家级水平，现已正式开源。（来源：财联社）

腾讯 WorkBuddy 上线「应用生成能力」

9 月 18 日，据腾讯云消息，WorkBuddy 上线「应用生成能力」。

据介绍，WorkBuddy 全栈「网页应用」生成，包括以下核心能力：

• 一站式制作发布：页面生成、数据配置、上线发布闭环在 WorkBuddy

• 免部署：不用买服务器、不配环境，发布即得访问链接

• 云数据库：结构化数据存云端，支持增删改查，可配权限规则控制谁能读写

• 文件存储：图片、附件等文件上传到云端并在应用内调用

• 注册登录：内置身份认证，用户可注册登录，数据按用户隔离

• 免密钥 AI 调用：直接调用大模型，不用自己申请和管理 API Key

• 运营数据统计：上线后可查看用户数量、注册增长（来源：IT 之家）

9 月 18 日，腾讯全新 AI 原生输入工具 Chatterfly 低调开启内测，该产品也被市场称作此前传闻的元宝输入法。

目前内测仅开放 macOS、Windows 桌面客户端，进入产品需要使用内测码；iOS、安卓移动端页面标注「即将发布」，尚未上线。底层依托腾讯混元多模态大模型，区别传统输入法单纯语音转文字，Chatterfly 定位 AI 表达助手，主打「开口即成稿」能力，能够理解上下文语义，把口语内容自动整理润色为书面文本，适配嘈杂、弱网、轻声等复杂录音环境。

产品内置六大自然场景 Skill 能力，覆盖会议纪要、工作汇报、项目进度梳理、营销文案、邮件润色、Vibe‑Coding 提示词优化，可在微信、QQ 等各类应用软件内调用。值得注意的是，语音转写录音、相关记录默认在本机存储，不上传云端。产品还会逐步学习用户表达习惯，优化输出风格，支持个人词库维护。

截至目前，腾讯尚未发布官方正式公告，产品功能、迭代节奏、移动端上线时间均以官方后续披露为准。（来源：cnBeta）

Snap 推出 AR 智能眼镜 SPECS，AI 应用 SPECS Intelligence 同步发布

9 月 17 日，Snap 在洛杉矶发布新一代 AR 智能眼镜 SPECS。该产品将计算硬件集成在眼镜中，无需外接处理器，可通过手势和语音操作，并将 AI 助手、导航及其他数字信息呈现在用户视野内；连接手机后还可接听电话、查看通知和播放音乐。

Snap 同步推出 AI 应用 SPECS Intelligence。该应用可跨 iPhone、Mac 和 SPECS 运行，在用户自主连接应用和工具后，逐步了解其目标、日程和使用习惯，并在适当时间主动提供信息或操作建议。目前，美国年满 18 周岁的用户可体验 iOS 预览版，Mac 版本则采用邀请制。

SPECS 还支持 60 种语言实时翻译、步行导航、流媒体播放、运动训练及商品 3D 预览等功能。Snap 表示，设备不使用面部识别，也不会持续录制或保存周围的音视频；拍摄时镜框上的 LED 指示灯会亮起。

SPECS 已开放预订，售价 2195 美元，需支付 200 美元可退还定金，预计今年秋季晚些时候在美国、英国和法国发货。Snap 还将单独销售可提供四次额外充电和蜂窝网络连接的充电盒。（来源：白鲸出海）

微软高管：AI 训练是「人类历史上最大规模的劳动盗窃」

9 月 18 日，近日根据《纽约时报》公开的法律文件，微软应用科学总监布伦特·赫希特（Brent Hecht）在内部备忘录中，将 AI 模型训练定性为「人类历史上最大规模的劳动盗窃」，并称之为「规模空前、令人震惊的盗窃行为」。

赫希特在 2023 年 1 月的一份内部备忘录中写道：「全球数百万人很快就会将大型模型『吸走』他们所有作品的行为视为一场规模空前的惊人盗窃……几乎没有人打算让自己创作的内容以这种方式被使用，他们也没有为此获得补偿。」

在另一份日期为 2024 年 1 月的内部演示文稿中，赫希特用「毁灭循环」（doom loop）来描述 AI 对新闻业的影响：AI 产品不断减少新闻网站的流量和收入，导致新闻机构减少内容生产，最终 AI 模型自身也将失去可靠的信息来源。「一个终端产品威胁其核心供应商的经济基础，这是极不寻常的，但这正是我们为 LLM 业务所创造的处境。」赫希特在文件中写道。（来源：手机中国）

过去一年，AI 硬件创业者开始扎堆手机背面。

Plaud 的 AI 录音卡累计出货突破百万台。2026 年 6 月，Plaud 宣布 ARR 达到 1 亿美元、服务超过 200 万专业用户；截至 9 月，公司最新披露的全球用户数已超过 250 万。另一边，做磁吸电子纸屏的阅星曈完成近 5000 万元 A 轮追加融资，顺为、经纬、博裕和小红书等老股东继续跟投；极稚科技则称，其无源墨水屏手机壳已经卖出超过 14 万只，其中八成销往海外。

销量和融资之外，新的产品还在不断冒出来。Flowtica 在 IFA 展出集录音、电子纸和会议待办于一体的 Verso；获得线性资本天使投资的 NOOKLAB，准备推出支持持续收音的 AI 随身屏 Moonphase Flip；极稚科技也计划用 Sloth 从静态墨水屏进入 OLED、麦克风和虚拟宠物。

大厂的动作更快。钉钉、出门问问、科大讯飞和 360 相继进入 AI 录音卡市场；荣耀、海信和影石，则分别从磁吸副屏、可拆卸电子纸和影像配件的方向试探手机背面的可能性。与此同时，华强北已经把基础录音卡的价格压到一两百元。

一个原本以手机壳、卡包和充电宝为主的配件位置，突然挤进了录音公司、电子纸创业者、消费电子团队、互联网大厂和手机厂商。它们给出的答案并不相同：有人想把它做成录音工具，有人放上一块低干扰屏幕，有人想做虚拟宠物，也有人试图把录音、显示和 Agent 全部装进去。

这些公司争夺的不只是一个新品类，更是手机上所剩不多的高频携带位置。一部手机的背面很难同时挂着录音卡、阅读屏、充电宝和 AI 宠物。当越来越多产品要求用户把自己长期留在这里，它们之间就不再只是功能差异，而会形成直接的产品和战略竞争。

这也是手机背面今天值得被重新关注的原因。

MagSafe 早已让用户习惯把配件吸在手机背后，但这一轮变化，是 AI 硬件开始借助这个成熟位置寻找自己的入口。Plaud 率先证明，独立 AI 工具可以在这里获得百万台规模和持续付费；屏幕产品的增长和融资，则让另一种可能浮现出来：手机背面或许不只负责采集信息，也可以成为 AI 向用户返回结果的第二界面。

一场围绕几厘米空间的竞争，已经从配件生意进入 AI 硬件创业的中心。

一、手机背面的「隐藏金矿」

较早让市场意识到手机背面可以成为 AI 硬件入口的，是一张录音卡。

2023 年 6 月，深圳团队 Plaud 推出 Note：厚约 3 毫米、重 30 克，通过 MagSafe 吸在手机背后，按下按键即可录音，会议结束后在手机 App 里查看 AI 转写和摘要。它没有发明录音，也没有发明 AI 转写—— 讯飞这些公司已经做了很多年。它做对的事情是位置选择：把一个独立硬件寄生在手机上，用户不需要多带一个东西，不需要在开会前想起从包里翻出录音笔。

图片来源：Plaud 淘宝

这个选择缓解了独立 AI 硬件普遍面对的一道难题：如何让用户每天带着它。

Plaud 的增长速度超出了大多数人的预期。

产品连续两年保持约十倍增长。6 月，Plaud 宣布其软件订阅业务的年度经常性收入（ARR）从 100 万美元增长到 1 亿美元（两年约 100 倍），设备出货量突破 200 万台—— 在达成这一里程碑的 AI 公司中，它是少有的以硬件为入口的公司，其余几乎都是纯软件。

Plaud 的成功引来了快速的模仿和围猎。2025 年以来，钉钉推出 DingTalk A1 录音卡（499 元起），出门问问发布 TicNote（999 元起），360、科大讯飞相继跟进，华强北白牌则把同类产品的价格打到 120 至 150 元。纯录音 + 转写的功能差异，在一年之内被压缩到几乎为零。

但 Plaud 真正验证的不只是「有人愿意为 AI 录音付费」，更是手机背面这个位置本身有价值：独立 AI 产品可以借助手机背面既有的磁吸位置，获得高频携带，并进一步建立付费需求。原本以防护、充电和装饰为主的配件位，开始具备成为 AI 硬件入口的可能。

这个判断很快又被另一批创业者从显示的方向继续验证。

极稚科技做了一款无源墨水屏手机壳 XTREM，利用手机 NFC 刷新电子纸，静态显示不耗电—— 用户从 App 里选一张照片，把它留在手机背后。

图片来源：极稚科技小红书

产品售价 59 至 79 美元，有报道称其累计出货超过 14 万只，其中约 80% 销往海外。报道数据称，使用一个月后日均投图次数依然达到 4.8 次。用户愿意反复经营这块原本几乎没有信息的区域，让它成为情绪表达和社交展示的一部分。

阅星曈则把这个方向推得更远。创始人胡宇沸在 2024 年创立阅星曈，做了一块 4.3 英寸的磁吸电子纸阅读器，重量约 75 克，吸在手机背面翻转即可阅读。

图片来源：阅星曈

产品上市仅半年，月销量增长超过 10 倍，海外市场首月即破万台。今年 8 月，阅星曈完成顺为资本、经纬创投、博裕创投和小红书近 5000 万元 A 轮追加融资，资金首要用途就是提前锁定电子纸屏幕供应和产能。

融资的方向透露了一个关键信息：上游产能正在成为瓶颈。

全球超过 90% 的电子墨水薄膜由元太科技供应，2026 年 3 月元太宣布投资 50 亿新台币建设观音新厂，但一期要到 2027 年第二季度才落成、2028 年才量产。在产能释放之前，谁能提前锁定屏幕，谁才有资格谈规模。

到了 2026 年年中，一个此前只属于创业公司的位置，开始吸引手机厂商亲自下场。

荣耀在 600 系列上推出了可拆卸磁吸副屏，用户称之为「电子吧唧」—— 可以显示照片、当自拍预览窗、控制补光，还可以取下来远程拍照。影石 Insta360 则在 3 月推出 Snap，一块 3.5 英寸的磁吸屏通过 USB-C 直连手机，解决后置镜头自拍时无法预览的问题，售价 499 元起。OPPO 也发布了 Bubble 潮玩自拍屏。海信在 8 月底发售 A10 Ultra，正面搭载墨水屏，背面则标配一块磁吸可拆卸彩色 LCD 副屏。

创业公司从录音和阅读两个方向验证了需求，资本在产能端押注，手机厂商则开始用自己的方式进入。几条线索在 2026 年交汇，手机背面不再只是配件市场的一部分—— 它开始拥有成为独立硬件入口的条件。

但这也引出了下一个问题：当录音设备和屏幕设备争夺同一个位置时，这个品类接下来会往哪里走？

二、两条路线，和它们的交叉点

录音卡和阅读屏原本服务于不同的人群，但当它们都想长期留在手机背后，就开始成为彼此的竞争对手。用户可以拆换，也可以叠加，但手机的厚度、重量和手感，限制了这个位置能容纳多少设备。

对创业者来说，问题随之变得具体：继续把单一功能做深，能否守住这个位置？如果对手在一块屏幕上补齐了录音能力，或者让录音卡直接显示摘要，用户会不会换一个选择？

一些团队已经跨过这条边界。

前段时间的 IFA 展会上，Flowtica 展出了 Verso：一块同时装有电子纸屏幕和麦克风阵列的磁吸设备。

图片来源：Flowtica 官网

它可以记录会议，再把摘要、行动项和日历显示在自己的屏幕上。用户不必打开手机 App，也能看到一场会议留下了什么。产品预计售价 299 美元，计划于 2026 年第四季度交付。

类似的还有 NOOKLAB 推出的 Moonphase Flip，一块重约 54 克的磁吸 AI 随身屏。它支持持续收音，可以从现实对话中识别人、项目和待办，再把一句总结和几项等待确认的事项留在屏幕上。用户不需要重新打开 App 翻找会议记录，只要翻过手机，就能看到自己刚刚答应了什么、接下来需要处理什么。

图片来源：NOOKLAB 官网

按照 NOOKLAB 的设想，这块屏幕不负责承载更多信息，也很少主动推送，而是只留下 AI 判断后值得用户注意的内容。团队把这种设计称为「低打扰的 AI 随身屏」：需要时进入用户的注意力，平时则停留在余光里。

阅星曈也把「探索 AI 能力」列为融资后的投入方向。按照胡宇沸的设想，AI 可以在内容抵达屏幕之前完成整理，减少用户寻找文件、导入和推送的操作。它并不一定要把所有能力都装进背屏，也可以通过云端、手机 App 与电子纸设备协同完成。

极稚科技则准备从展示走向互动。其下一代产品 Sloth 将静态墨水屏换成 OLED，加入麦克风、对话和虚拟宠物功能。第一代产品上用于展示照片的屏幕，到了这一代，开始根据用户的交流发生变化。

沿着录音卡路线进入的企业也在增加显示能力。钉钉的 A1 Pro 已经为录音卡加上了彩色触控屏，可以显示状态和电量。不过，小型状态屏与能够阅读摘要、处理事项的完整屏幕，承担的任务并不相同。录音设备补上一块屏幕，并不代表它已经变成了背部信息终端。

推动这些团队向外扩展的，是单一功能越来越难做出差异。

对录音公司来说，转写和摘要正在成为常见能力。设备已经能把声音保存下来，下一步竞争自然会进入录音之后的工作：用户怎样查看结果，如何从摘要中提取待办，又如何继续跟进没有完成的事情。屏幕提供了一种可能，让录音设备从采集工具进入后续流程。

对屏幕公司来说，问题在于显示什么。阅读器可以显示书籍，手机壳可以显示用户挑选的照片；如果屏幕想主动提供信息，就需要理解用户此刻关心什么。输入可以来自麦克风，也可以来自手机里的日历、消息和其他数据。无论采取哪种方式，屏幕都需要从被动承载内容，走向对内容进行选择。

两条路线因此开始靠近：录音设备需要一个更直接的输出方式，屏幕设备则需要更丰富的上下文。

Agent 让这种交叉有了新的用途。

当 AI 只负责整理一场会议，用户在手机或电脑上打开摘要，任务就结束了。但如果它还要跟进会议里留下的事情，就需要记住谁答应了什么、截止时间是什么，以及事情后来有没有变化。

比如，录音中出现「周五前把方案发给客户」，生成一条待办并不困难。要继续推进这件事，还需要判断任务属于谁、时间是否已经确认、方案有没有发出，以及什么时候提醒用户最合适。

麦克风可以补充没有进入聊天记录的现场信息，Agent 负责理解和组织，屏幕则把少量需要确认或跟进的结果留在用户眼前。这三种能力第一次有机会围绕同一项任务工作，而不只是被装进同一块硬件。

为什么还需要一块背屏，而不是继续使用手机主屏？区别不在于屏幕能显示多少内容，而在于信息以什么方式出现。

手机主屏适合搜索、输入和处理复杂任务，却也装满了消息、应用和信息流。一次解锁，用户面对的是无数个选择。背屏更适合承载那些需要持续存在、又不值得专门打断用户的信息：下一场日程、等待确认的待办，或者一项还没有兑现的承诺。用户不必寻找应用，这些内容也不会在通知列表里迅速消失。

电子纸刷新慢、色彩有限，在这里反而形成了一种约束。它很难承载视频和不断滚动的信息流，只适合留下少量结果。NOOKLAB 将产品称为「低干扰 AI 屏幕」，瞄准的也是类似方向：采集语音和上下文，再把值得继续推进的事情放回用户面前。

但屏幕并非所有录音场景的必需品。对录完访谈后集中在电脑上处理材料的人来说，更轻的设备、更长的续航和更可靠的拾音，可能比随时查看摘要重要。对只想阅读的人来说，麦克风、提醒和 Agent 也可能成为负担。

融合因此不会简单取代录音卡和阅读屏，更可能出现的结果是产品分层。

所以这个市场接下来的竞争，更关键的问题可能是，哪支团队能让两种能力共同完成一项原来没有被做好、又足够频繁的任务。

三、最难的是让用户接受

把录音、屏幕和 Agent 装进手机背面，技术上已经没有太多悬念。更难的问题是：用户愿意为这些功能承担多少额外的重量、续航焦虑和价格。

Plaud Note Pro 重约 30 克，可以实现最长 50 小时连续录音；Flowtica Verso 加入触控墨水屏、麦克风阵列和更大的电池后，重量达到约 98 克，最长续航为 72 小时。两款产品的功能与测试条件不同，却足以说明融合需要付出的代价：屏幕、录音和计算每增加一项，设备都会更接近一台独立硬件。

电子纸可以降低显示功耗，却无法消除录音和无线传输的耗电；磁吸解决了设备放在哪里，也没有自动解决充电问题。Verso 仍然使用 USB-C，其他录音卡则尝试无线充电或者手机反向供电。如果用户需要频繁把设备取下来充电，或者它已经明显影响手机的握持感，「随手机携带」带来的优势就会迅速减弱。

价格会进一步改变用户的预期。几十美元的手机壳，可以凭借外观、趣味性和新鲜感吸引用户尝试；当一块融合设备卖到 299 美元，购买者会认真计算：它替自己减少了什么工作，节省了多少时间，又为什么不能直接使用手机？

功能越多，产品越不能依靠「配件」这个身份降低用户预期。到了一两千元的价位，它已经是一台需要独立定义场景、独立证明价值的硬件。

更大的变量来自手机厂商和系统生态。

录音、转写和摘要正在进入手机系统，背屏也开始被整合进手机本体或官方配件。磁吸副屏、可拆卸 E Ink 背屏，以及自拍屏，都说明手机厂商和消费电子企业已经开始关注这个位置。相比创业公司，它们可以调用手机的电池、算力和系统数据，也拥有更成熟的渠道。

独立设备仍然有自己的窗口。它可以跨手机品牌使用，也能从手机背面取下放到会议桌上，还可以围绕特定人群，设计专门的流程。大厂能够复制一块屏幕或者一个录音功能，却未必愿意为每一个小群体建立完整服务。

但如果创业公司无法围绕某类用户建立足够深的产品习惯，它们验证出的需求反而可能被手机厂商吸收。这个窗口能够存在多久，取决于创业公司跑得多快，也取决于手机厂商愿意把系统能力开放到什么程度。

比硬件和竞争更难回答的，是用户究竟为什么购买它。

手表找到了健康，Plaud 找到了录音。录音、屏幕和 Agent 汇合以后，同样需要一个足够清楚的场景，而「全天个人助理」还算不上答案。

此外，持续记录还会带来隐私边界的问题。设备可以录一整天，不等于使用者和周围的人愿意接受它在所有场合工作。清晰的录音提示、方便的启停方式，以及用户对数据去向的控制，都是这类产品走出会议室的前提。

接下来真正需要观察的，是新鲜感过去以后，还有多少用户继续使用、愿意为软件付费，并且没有把它从手机背面取下来。

手机背面从来不缺可以放进去的功能，真正缺的是一个足够重要的使用理由。接下来的竞争，就看谁能在「有用」与「无感」之间找到平衡：足够轻，让用户忘记它的存在；足够明确，让用户知道为什么需要它；也足够独立，能够在手机厂商的阴影下建立自己的价值。

谁能先做到这几点，谁才有可能定义手机背面的第一个新品类。

编辑｜靖宇

AI 圈子里最懂怎么让模型「开口聊天」的人，现在决定剥夺大模型的语言能力。

这位前 OpenAI 研究员、ChatGPT 的共同发明者 Diogo Almeida，在潜行两年后带着他的新公司 TypeSafe AI 和 4000 万美元融资回到牌桌。他们发布的全新模型 Jev， 既不能写打工人的周报，也不能陪用户深夜长聊。它甚至连一个标点符号都吐不出来 。

TypeSafe 创始人 Diogo Almeida｜图片来源：X

这是一个反常识的时刻。过去三年，全行业都在教大模型怎么学会像人类一样「慢思考」，各家实验室拼命拉长推理链条，让模型在给出答案前默默自言自语几千个词。

但 Jev 走了一条完全相反的路： 它不做文本生成，只输出确定性的结构化决策。

这不仅是一个新产品的发布，更像是对当前大模型技术范式的一次公然叫板。

01

给 AI 装上「反射神经」

要理解 Jev 到底是个什么东西，得先看懂当下的 AI 开发者有多痛苦。

如今大部分工程师把大模型接入业务系统时，做的事情往往很荒谬。你明明只需要它回答「这封邮件是不是垃圾邮件」或者「在五个 API 接口里选一个」，但你不得不让一个拥有上千亿参数的庞然大物，在漫长的几秒钟里，一个词一个词地把一串 JSON 字符敲出来。

为了保证这串字符符合代码规范，开发者得写满整整两页提示词，求着模型「不要输出任何废话，只要纯 JSON 格式」。即便如此，模型偶尔还是会在前后加上一句「好的，这是你要的格式」，瞬间搞崩下游的整条流水线。

Jev 解决问题的方式极其粗暴。 它根本就不是一个文本自回归模型 。

速度对比，3 秒时间 Jev 这边已经腹泻版吐出 Token（左）｜图片来源：TypeSafe

在 Kahneman 著名的《思考，快与慢》中，人类的思维被分为两个系统。系统一是无意识的、极速的本能直觉；系统二是缓慢的、需要调动精力的逻辑推理。当下的主流大模型都在拼命卷系统二，而 Jev 给自己的定义是世界上第一个纯粹的「系统一模型」（System One Model）。

它不逐字生成内容，所有决策都在一次单向并行计算中同时产出。这意味着它没有生成式的废话，输出永远严格锁定在开发者预先定义的 Schema 里。

在数学层面上，Jev 彻底消灭了结构化输出的格式幻觉。

由于不需要一步步推演下一个 token 是什么，它的端到端延迟直接被压缩到了 70 到 500 毫秒之间，比目前市面上的前沿大模型快了 40 到 200 倍。

Jev 打 Doom 游戏测试｜图片来源：TypeSafe

TypeSafe 甚至拿 Jev 去玩射击游戏 Doom。在不需要做复杂长线规划、只需要每秒钟做出约 10 次即时操作判断的场景下，Jev 表现得像一个反应极快的人类玩家，而整套推理成本每小时大概只要 7 美元。

更夸张的是价格。Jev 的输入成本是每 100 万 token 仅需 0.042 美元，输出则完全免费。 平均算下来，单次结构化决策的成本大约是 0.0004 美元。作为对比，调用一次 GPT-5.6 Terra 的费用大概是它的 76 倍，而 Claude Opus 5 则是它的数百倍 。

输入非结构化数据，瞬间吐出带有校准概率的分类选择、数值评分或布尔判断，然后立刻交出控制权。这就是 Jev 的全部工作。

02

Agent 的瓶颈不是脑子太慢

为什么 TypeSafe 会选择在这个时间点，做一个完全不吐字的模型？

答案藏在正在全面铺开的 AI Agent 里。

无论是 Cursor、GitHub Copilot 还是硅谷各种企业级自动化工作流，工程师们很快发现了一个残酷的现实：现在的 Agent 之所以又卡又贵，往往不是因为核心逻辑不够聪明，而是因为中间的「执行摩擦」太大了。

一个完整的 Agent 任务通常包含几十个微小的决定。比如判断当前步骤是否成功、决定调用工具 A 还是工具 B、提取上一段输出里的关键字段、判断要不要终止流程。

如果每一个微小动作都要去调用一次千亿参数的超级大模型，不仅延迟会层层累加到几十秒甚至几分钟，成本也会迅速失控。更要命的是，只要其中任何一步的 JSON 格式解析失败，整个 Agent 就会直接卡死在半路上。

工作流平均准确率和成本对比｜图片来源：TypeSafe

行业被自回归文本模型绑架得太久了，以至于大家几乎默认了所有 AI 任务都必须通过自然语言去中转。

但现实世界里的生产系统，绝大多数节点本质上只是传统的代码控制流。代码不需要情绪价值，代码不需要排比句，代码只需要一个极度廉价、极其迅速、绝对符合类型的决策信号。

Jev 的出现， 其实是在大模型的系统架构里插进了一层「前置反射弧 」。

在理想的协同架构里，那些昂贵的前沿大模型应该退居幕后，充当统领全局的系统二，负责宏观规划和高难度思考。而在第一线负责处理脏活累活的，比如工单分类、内容合规初筛、大批量数据打标、乃至在几十个 API 里精准选择调用哪一个，完全可以交给 Jev 这样的系统一模型去毫秒级搞定。

TypeSafe 给出的自有测试数据显示，在四个典型的企业工作流中，Jev 的准确率达到了 67.8%，几乎打平了 GPT-5.6 Terra 的 67.9%。如果只看判断的精准度，它并没有输给比它贵数十倍的大模型，而执行速度却拉开了几十倍的差距。

把大脑皮层的慢思考与脊髓的条件反射拆开，这或许才是 AI Agent 能真正跑进大规模工业化落地的正确姿势。

03

0 误差背后的黑盒

不过，如果把 Jev 看作一颗完美的银弹，显然过早了。在这份惊艳的技术答卷背面，至少有两块巨大的阴影被刻意回避了。

首先是可解释性的全面丧失。

传统的思维链模型虽然啰嗦且容易出错，但它至少会把「为什么这么选」的过程写在草稿纸上。当一个信贷审核 Agent 拒绝了客户的申请，或者安全系统拦截了一笔交易，合规部门可以通过推理过程去追溯模型的决策逻辑。

而 Jev 的输出只有干瘪的选项和概率，它根本不具备用自然语言阐述理由的能力。当模型做出一个关键误判时，没有任何人能从它黑盒般的权重里找出原因。在金融、医疗、法律这些强监管领域，这种缺乏审计能力的决策机制，往往会直接撞上合规的南墙。

其次是技术细节与评估基准的封闭。

TypeSafe 宣称他们发明了一种名为 RLCD（基于校准决策的强化学习）的全新训练方法，取代了传统的 RLHF。但从目前公开的信息来看，具体的奖励函数怎么设计、网络架构到底基于什么、校准概率的数学方法论究竟为何，官方全都没有披露。

更微妙的是那些漂亮的分数。目前所有的基准测试全部来自 TypeSafe 内部评估，没有任何第三方独立机构完成过复现。他们用来作为真值标准的参考答案，甚至是由 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 跑出来取平均值得到的。 用竞争对手的下一代模型来当裁判，再宣布自己在性价比上大获全胜，这种自证闭环本身就带着强烈的公关色彩。

更不用说商业模式的可持续性。每 100 万 token 仅收 4 美分，且输出完全免费，这种价格低到了让人怀疑是在烧 4000 万美元融资打价格战。

目前 Jev 依然处于小范围邀请内测阶段，当大量高并发的真实企业级流量涌入时，这套体系能否在保持超低延迟的同时维持收支平衡，还要画上一个问号。

把模型做小、做快、做确定，确实击中了当下的行业痛点。但在没有真正接受真实业务环境里极端情况的拷打之前，断言它已经颠覆了范式，还为时尚早。

过去几年，所有人都在惊叹于 AI 越来越会说漂亮话。而现在终于有人意识到，在沉默的机器世界里，行动往往比语言更重要。

*头图来源：TypeSafe

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

传 Manus 即将完成 5 亿美元融资，估值 40 亿美元

据彭博社 9 月 17 日报道，AI 智能体公司 Manus 即将完成 5 亿美元融资。这是该公司撤销 Meta 收购交易后的首轮融资。

报道表示：在新一轮融资中，Manus 的估值将提高一倍，至 40 亿美元。这家 AI 智能体公司也将成为该领域中国估值最高的创业公司。

知情人士称，谈判仍在进行中，交易条款仍可能变化。

Manus 的现有投资方包括腾讯控股、红杉中国和真格基金。截至发稿，Manus、腾讯、红杉中国和真格基金均未回应置评请求。（来源：凤凰网科技）

地瓜机器人宣布完成 4 亿美元 C 轮融资

9 月 17 日，地瓜机器人宣布完成 4 亿美元 C 轮融资，由国际知名投资机构未来资产领投，资方数量接近 30 家。

本轮是标准的 club deal，距上一轮仅过去 5 个月——今年 4 月，地瓜刚完成 2.7 亿美元的 B 轮融资。今年以来，地瓜累计融资近 50 亿元人民币。

地瓜机器人方面没有披露具体投后估值，但据了解，目前估值与最受捧的几家具身明星基本同一梯队。

根据融资用途推测，本轮融资后具体的发力点是面向具身的高算力 560 TOPS 旭日 S600 芯片，以及从数采、模型训练、仿真验证到推理部署的全链路软件平台。（来源：投中网）

黄仁勋：英伟达 2027 年芯片销量将翻倍

9 月 17 日，英伟达 CEO 黄仁勋在英国的一场人工智能活动中表示，英伟达明年芯片销量将是今年的两倍。

近期一些业界人士主张放缓 AI 开发进度，以便让安全措施跟上步伐。黄仁勋表示，人工智能安全至关重要，企业应继续快速推进，如果认为某些产品存在安全隐患，就暂缓推出这些产品。（来源：第一财经）

传苹果自研 AI 服务器芯片，有望 2029 年登场

近日，科技媒体 The Information 称苹果公司正筹划推出企业级服务器，采用自研芯片，并可能接入英伟达的网络设备。

The Information 的报道表示，苹果计划面向 AI 开发者、企业和政府机构销售这款服务器。产品目前考虑推出两个版本：基础版配备两颗计划中的 M8 Ultra 芯片，高配版则配备四颗。并且，苹果考虑用英伟达的 NVLink Fusion 连接这些 M8 芯片。NVLink Fusion 包括交换机、芯粒和软件，能够让数据中心内的多颗芯片高速协同工作。

彭博社知名记者马克·古尔曼近日补充表示，这颗服务器芯片可能基于 M7 系列开发，预估 2029 年发布，上市后会和英伟达竞争。（来源：IT之家）

赛力斯否认「问界撤出华为门店」

9 月 15 日晚间，赛力斯与华为相继宣布战略合作模式进行调整，赛力斯会拥有更多自主权和话语权。

根据双方发布的公告，问界仍然是鸿蒙智行大家庭的核心成员之一。即日起，问界将在鸿蒙智行合作框架下探索新合作模式：产品定义、产品设计、品牌营销、渠道零售、服务体系由赛力斯主导，华为终端参与赋能。所有问界用户的既有权益及后续服务不受影响。此次调整不涉及鸿蒙智行其他品牌，尊界、享界、智界、尚界仍然采用华为全流程主导的合作模式。问界品牌将采取专属专营模式。

赛力斯方面向红星资本局表示，华为没有撤出问界，问界仍是鸿蒙智行成员，华为的技术供应、商业合作和股权联系仍然存在，问界继续使用华为的智能化技术；华为商超店里还会有问界，鉴于商超店大部分为华为数码渠道商，这部分主导权仍在华为。（来源：红星资本局）

影视飓风 Tim 称 iPhone Duo「烫到握不住」，苹果官方回应

近日，影视飓风 Tim 发布苹果首款折叠屏手机 iPhone Duo 测评视频。Tim 表示，Duo 日常使用时机身温度可控，但在视频录制及高负载运行时，摄像头下方区域发热明显，并称其为测评过的「最烫的手机之一」。此外，Tim 反向弯折苹果折叠屏后，手机出现闪屏现象。

对此苹果客服回应称，iPhone Duo 目前在中国大陆尚未开启预售，网络博主的单台设备测试比较片面，建议消费者产品正式发售后前往线下门店体验。

对于设备发热问题，客服表示，新设备到手后可能需要 3 至 5 天的适应期；如存在硬件导致的发热问题，可通过技术团队及线下门店进行检测处理。（来源：21经济网）

零跑官宣第二品牌，预计明年第四季度交付

9 月 17 日，在零跑技术日活动上，零跑创始人朱江明公开表示，零跑争取成为汽车行业的苹果，同时官宣全新第二品牌，其首款产品计划明年四季度正式亮相并交付。

朱江明以苹果的发展路径为例，指出宽带无线通信、电脑、触屏等技术并非苹果首创，但乔布斯通过功能组合创新、生态创新与极致产品创新成就了苹果。

他认为，随着新能源汽车完成能源与动力系统替代，以及智能驾驶接管次数持续减少，汽车形态将发生根本性改变，因此零跑设立第二品牌，并希望其首款产品能像 iPhone 取代传统功能手机一样，带来革命性变化。

据悉，第二品牌将与零跑主品牌形成清晰区隔，主打高端「移动空间」全新品类，跳出传统汽车设计框架，冲击更高价格区间，两条产品线将分开独立运营，避免内部定价冲突。（来源：第一电动）

IDC 报告：中国智能眼镜市场首次出现负增长

据国际数据公司（IDC）近日发布的《全球智能眼镜市场季度跟踪报告》显示，第二季度全球出货量同比增长 35.3%，音频及拍摄类眼镜成为增长主力，AR / ER 眼镜加速渗透，头显市场则面临调整。

2026 年第二季度全球智能眼镜（Smart Eyewear）市场出货量达到 354.7 万台，同比增长 35.3%。其中，2026 年二季度中国智能眼镜市场出货 61.1 万台，同比下滑 8.0%，市场首次出现负增长。

报告认为，下滑主要受到音频眼镜市场影响，但整体行业竞争依然活跃。2026 年二季度，中国音频和音频拍摄眼镜市场总出货量为 33.2 万台，同比下滑 35.4%。市场结构继续升级，音频拍摄眼镜市场份额已超过音频眼镜，占比达到 55.3%，同比增长 81.4%。

此外，2026 年上半年，全球智能眼镜市场累计出货量达到 711.4 万台，同比增长 70.5%。本轮增长主要由眼镜形态产品推动，市场结构正逐步向更高阶和智能化方向演进。（来源：IT之家）

小鹏 G9L 正式上市，23.18 万元起售

9 月 17 日，小鹏 G9L 正式上市，新车定位「全球大五座科技旗舰」，是继小鹏 GX 之后「旗舰双王」布局的第二款车型，售价 23.18 万元起。

小鹏 G9L 以 5120mm 车长搭配 3100mm 轴距，实现「相同车长、轴距更大，相同轴距、车长更短」；1999mm 车宽配合 1782mm 车高，比例协调，旗舰气场十足。新车共推出 4 个纯电/2 个增程版本。

智驾方面，小鹏 G9L 全系搭载第二代 VLA 升级版本，3 颗图灵 AI 芯片带来 2250TOPS 有效算力，首次将「时间」纳入 AI 理解维度，综合安全能力提升 20 倍。

动力续航方面，小鹏 G9L 全系标配 800V 高压超快充平台 +5C 充电。纯电版最高续航达 755km；超级增程版均搭载四驱，CLTC 纯电续航 435 公里、综合续航 1602km，兼容 92 号汽油，9 分钟最多补能 280 公里，最低出行成本 3 分钱/公里。（来源：快科技）

华为发布业界首个采用 NPO 技术的昇腾 960 超节点

9 月 17 日，华为全联接大会 2026 在上海启幕。华为发布业界首个采用 NPO 技术的昇腾 960 超节点，并升级鲲鹏超节点、推出 OceanStor M900 AI 记忆存储系统。

会上，华为副董事长、轮值董事长汪涛宣布昇腾 960 芯片研发进度超出预期，实现性能翻番。其中，昇腾 960DT 将于 2027 年 Q1 推出，比原计划提前三个季度；昇腾 960PR 将于 2027 年 Q3 推出，比原计划提前一个季度。后续将坚持一年一代的演进节奏。依托τ定律的创新方向，实现算力规格继续翻倍，访存带宽、访存容量、互联带宽等也将大幅提升。

基于昇腾 960 芯片和 Hi-ONE，华为打造了业界首个采用 NPO 技术的超节点——昇腾 960 超节点，单个超节点为 4096 卡规模，最大可提供 8E FP8 的算力，高达 1PB 的 HBM 容量。超节点中用 5500 个 Hi-ONE，替代原本需要的 4 万 8 千颗 800G 光模块，降低了超 550 千瓦功耗，系统无故障运行时间提升一倍，系统可用度达到 99.8%。（来源：财联社）

网友吐槽电脑版微信三栏布局难用，微信官方：无法手动恢复

近期微信电脑版开启三栏布局灰度测试，改版后界面分为三栏，公众号文章、朋友圈链接、收藏内容默认在右侧预览栏打开，不再自动弹出独立窗口。

但有不少用户反馈新版界面很难用。使用小尺寸屏幕电脑的用户表示，页面被分割后阅读区域变窄，操作逻辑发生变化，日常办公时感到不习惯，希望能够换回原先两栏。

对此，微信客服回复称，该功能仍处于灰度测试阶段，目前无法手动关闭整套三栏布局，不能一键恢复旧样式。

不过客服也提供了临时解决方案：打开公众号文章、收藏或朋友圈链接后，点击页面右上角菜单，选择独立窗口显示，单篇内容就能以传统弹窗形式打开，缓解阅读拥挤的问题。

官方表示会持续收集用户的使用反馈，在后续版本中持续优化界面体验。用户可以在微信设置的帮助与反馈板块提交意见，等待版本更新调整。（来源：快科技）

但到了 2026 年，问题变了。人们开始追问：它到底能干什么？

这个问题，京东在今年的 JDD 大会上，给出了自己的答案。

京东把这届大会的主题定为「JoyAI · 跃迁物理世界」。它想传达的是，AI 的下一站不只是能说会道、更聪明，而是要进入仓库、货架、家庭、配送路线和售后服务，去完成真实任务。

有意思的是，这次站上舞台的，除了京东高管，还有一批 95 后业务负责人和产品经理。他们讲的不是概念里的未来，而是京东 App 的 AI 化改造、物流具身智能机器人、家庭 AI 入口。这背后京东正在推进一项更大的战略——建设全球最大物理世界运营中心。AI 正在走出屏幕，而年轻人正在成为这场迁移的主力。

95 后冲进 AI 最难落地的地方

陈屿有一段时间，每天都在问自己同一个问题：我们是不是做错了？

那是 2025 年底、2026 年初，整个电商行业都在往「智能体电商」这个方向猛冲。用户输入一句话，AI 理解需求、推荐商品、辅助下单。这个想象很迷人，也足够「未来感」。

陈屿和他的团队也投身这场探索，推出了「京东 AI 购」独立 APP，去打磨这套纯对话式的原生购物体验。经过完整试点之后，团队看到了边界：对话模式擅长处理复杂的选品咨询，但并不适配全部购物场景。

即便是在 AI 对话窗口内，用户聊完需求，最后依旧会追问，「这个能不能再便宜一点？今天有没有优惠？」陈屿说，这些问题，其实在京东原来的首页里，早就解决了。

还有耐心问题。纯对话式购物，你得打字，系统理解，给你推荐，你说不对，再调整、推荐。这个来回消耗的不只是 token，还有用户的时间和信任。买个东西，不是在谈判，人是会烦的。

图片来源：京东

于是陈屿面临了一个真正的岔路口。

一边是行业里最热的方向，所有人都在冲，不跟上显得落伍；另一边是回到用户本身，找寻真正更好的体验。

他们选了后者。他们不是抛弃 AI 助手，而是把 AI「长进」京东原有的购物流程里。搜索里加意图增强，推荐里融入时间‑场景‑用户多维度信息，购物车顶部悄悄加一个「场景提示词」入口。买了钢琴，系统轻声提醒你：节拍器要不要一起？买了投影仪，那些你根本不知道怎么选的参数（激光、原色、幕布），系统帮你变成可以直接点选的选项。

陈屿打了个比方：「就像超市里的导购。你买东西，旁边有人轻声说，你买这个，旁边那个货架上有个配件，用起来会更好。」

这条路，比做一个独立 AI 助手要难得多。你要在一个已经成熟运转的超级 APP 里，在不打扰用户原有习惯的前提下，把新的东西悄悄嵌进去。就像在一栋住满了人的楼里重新装修，不能断水断电，还要让住户觉得越住越舒服。

如果说陈屿的战场是屏幕，林澈的战场就是真实世界的仓库。他是京东物流仓储具身算法开发负责人。

2026 年初，科技圈每天都在被炫酷的机器人 Demo 刷屏。今天是打拳击比赛的人形机器人，明天是能叠衣服的灵巧手……

图片来源：京东

但林澈已经在想另一个问题了：这些机器人，进了真实的仓库，面对满地的杂物遮挡、人员走动，它还能用吗？能给用户带来什么更好的体验吗？

他更关心的不是 Demo 好不好看，而是每小时能拣多少件、准确率是否足够、能覆盖多少 SKU、能否稳定运行，以及能不能和一线员工安全协同。

他的日常不是坐在工位前调参，而是跟着机器人，在真实的仓库里一待就是一整天。

京东的仓库里有十几万种 SKU。同一个储位，上午和下午的摆放可能完全不同。前一件商品被拣走，后面商品的遮挡关系就变了。机器人停靠位置稍有偏差，它看到的画面和能操作的空间就不一样了。

「这些东西，你在实验室里是看不出来的。」

所以他的团队，把仓库当成了实验室。研发人员长期驻扎现场，跟一线操作工人聊：哪些货最难拿？什么时候最忙？出了异常怎么处理？然后把这些经验，一条一条喂给模型。

图片来源：京东

他们自研了一套架构——世界意图模型（World Intent Model）。

逻辑来自一个很朴素的观察：人在抓一个杯子之前，不需要预测每 0.3 秒之后的画面，只需要知道「我要抓这个杯子」这个意图。有了意图，动作自然就跟上了。

传统的世界模型，每次推理都要生成未来的视频帧，速度慢，不实时。他们的方案是：用大模型生成意图，再把意图交给「动作专家」以高频率执行。中间加一个控制器，一旦出现意外——比如杯子没抓到——就重新触发大模型，生成新的意图。

「既能处理长程任务，又能应对实时的突发变化。」林澈说。这套架构，在「仓狼」机器人上取得非常优秀的效果，抓取准确率 99.9%，商品覆盖率超过 85%，每小时拣货效率达到 80 件。这些数字，意味着它不是 demo，是真的可以进仓库、算得过经济账的产品。

京东真正的底牌，不在模型榜单上

相比陈屿和林澈，许欣的经历是另一种京东特色。2019 年，许欣以管培生身份加入京东，在五六年间从 0 到 1 成长为产品负责人。

在最开始半年的轮岗结束后，许欣选择了自己最感兴趣的普惠金融相关产品方向。她觉得，这件事能解决真实的社会问题。在这个项目里，她从一个写需求文档的产品新人，成长为能独立主导战略级项目的产品经理。

京东对待人才有一个有趣的传统，叫「七上八下」。当你的能力具备 70% 的时候，就把你推去做需要 120% 能力的事。许欣说，这是她职业生涯里最重要的训练。「你永远不会在完全准备好的时候被推出去。但正因为如此，你才真的成长了。」

图片来源：京东

之后，许欣转向 C 端 AI 原生 APP，负责用户增长相关工作。那是一套目标清晰的线上产品环境：明确用户从哪里来，如何提升流量，如何完成转化，团队内部语境高度统一。

而接手 JoyInside 之后，她踏入了一个完全不一样的复杂场域。不再局限于纯软件产品的逻辑，工作需要直面硬件工程、供应链、采销、外部品牌方等多方角色。

她描述接手后这段经历是「快速学习」。第一次开硬件供应链的会，会议室里坐着硬件工程师、采销、算法团队，大家开口就是 BOM 成本、声学结构、推理延迟。这些东西，她以前从来没碰过。

但这只是复杂度的开始。做 JoyInside，你面对的是还有整个上下游的协调与合作。你不能只盯着屏幕上的数据，你还要搞清楚一颗芯片怎么装进一个玩具狗里，一个点读笔的声学结构会不会影响 AI 的响应体验，一个品牌商愿不愿意跟你合作，能不能最快在 30 天内把一个传统硬件改造成 AI 产品……这是一个完全不同维度的战场。

如今，JoyInside 已经跑通了样板。小鸡球球 AI 点读笔累计用户突破 10 万，凯米斯 AI 机器狗也实现了近 10 万台的销量突破，跑出了智能硬件爆品节奏。在 JDD 大会现场，JoyInside 还搭了一个 AI Home 样板间，客厅、卧室、厨房、浴室，全品类覆盖，把「AI 进入家庭场景」这件事，从概念变成了可以走进去参观的真实空间。

但许欣清楚，这只是起点。她真正要解决的问题，不是打造一两个爆品，而是从单点爆品，到全品类的批量复制能力。

三个人的故事讲完了。

但如果只把他们看成三个努力的年轻人，你会错过一件更重要的事。

他们能做成这些事，不只是因为他们足够聪明，足够拼。更关键的是，他们背后站着一个足够真实、足够复杂的物理世界。而这个世界，是京东用二十多年一点一点搭出来的。

很多公司爱讲「给年轻人机会」。但在物理 AI 这件事上，光有机会远远不够。

物理 AI 必须进入仓库、供应链、门店、家庭。你得真的泡在这些复杂现场里，在真实的业务压力下把问题跑通，才能知道模型到底能解决什么，不能解决什么。这种训练，你在 PPT 里得不到，在实验室里也得不到。

陈屿推动京东 App AI 化，是因为背后有足够厚的零售数据、商品知识、采销经验和履约服务能力，能支撑 AI 真正嵌入购物链路。林澈做仓储机器人，是因为京东物流本身就有足够复杂、高频、刚性的生产现场，可以让机器人一边干活一边进化。许欣所在的 JoyInside，也依托京东的硬件渠道、品牌合作、家庭消费场景和服务供应链，才有机会把 AI 真正推进真实家庭。

没有这套基础设施，这三个人的故事，可能都只是一个好看的 demo。

今年 JDD 上，京东把这套东西概括成一个词：超级 AI 供应链。云提供算力，数据推动 AI 进化，模型提供大脑，终端进入物理世界，场景负责验证能力，供应链完成规模化。

图片来源：京东

尤其在机器人产业上，京东进一步提出「六个全球第一」，最大的具身智能数据采集中心、最大的机器人产业基地、最大的机器人零部件供应网络、最大机器人维修服务网络、最大规模的物流具身机器人应用军团、最大的机器人零售渠道。

这些加在一起，便是京东的「物理 AI 加速计划」，赋能机器人训练、研发、制造、销售、应用和服务的全链路、全周期。

换句话说，京东看到的物理 AI 产业化，不是做一个爆款机器人，而是把整条链路全部串起来。

当 AI 走出屏幕，人不能被留在原地

三位 95 后负责人的故事，只是京东人才版图里的一个切面。

京东真正在做的，是针对不同的人，找到他们能发挥最大价值的位置，再把他们送进真实的场景里去。

这套逻辑，从初中生就开始了。

今年 8 月 26 日，京东与中国人民大学附属中学联合启动了首届 JDXplorers——未来青少年 AI 探索者计划。面向 12 到 18 岁的在读初高中生，征集 AI 创意作品。

这个计划有两个主题，都很有意思。

一个叫「AI 原点」，强调的是观察身边真实世界，用 AI 解决今天的问题。比如，让不熟悉手机的老人通过语音或拍照完成购物；让 AI 在暴雨前提醒家庭提前准备必需品；让 AI 更好地辅助健康管理。都是很小的事，却都是真实的事。

另一个叫「AI 奇点」，鼓励青少年跳出当下，想象未来。比如，机器人进入家庭后，不只是扫地，还能陪伴老人和孩子、协助设计房间；视障人士逛街购物时，AI 通过语音和触感描绘商品、指引货架；无人车根据用户时间自动规划快递送达。

放在京东的整体布局里看，JDXplorers 更像是一个很早的入口：让年轻人在还没进入职场之前，就开始用真实问题校准自己对 AI 的理解。

再往后，京东有面向校招生的「五年成长计划」，让年轻人到重点业务里挑大梁；也有「顶尖青年技术天才计划」，面向全球招募技术人才，给他们资源和空间。

这是一条从青少年到职场新人再到技术精英的完整路径。

但京东视野里的「人才」，不只是这些站在技术前沿的年轻人。

刘强东曾公开说过一句话，大意是将来都是机器人送货了，根本不需要快递员，但他不希望我们 70 万兄弟没有饭吃、没有工作。

图片来源：京东

这句话背后，是京东内部正在推进的「涅槃计划」：把京东已有的 70 万快递员等蓝领工人送到学校做技术培训，为此在全国签了 120 所学校。

逻辑很直接，机器人送货之后，可能也会出故障，故障了还得人去修。与其让这 70 万人被技术淘汰，不如让他们成为历史潮流的一部分。

这是京东要回答一道真实的命题：技术在变，岗位在变，但人不能被落下。

京东想建立的不是一个只服务于精英工程师的人才漏斗，而是一套覆盖不同人、不同起点、不同场景的系统。从还在上初中的青少年，到刚入职的校招生，到已经在仓库里跟机器人并肩工作的快递员。

物理 AI 的未来，不仅写在仓库里、货架上、家庭的客厅里，也写在京东 90 万员工里。最终让这一切成立的，从来不只是算法，而是一个个真实的人。

去年一年，全球扫地机器人的出货量约 2412 万台。同一年，全球人形机器人的出货量约 1.8 万台。两个数字都来自 IDC，中间差了 1300 多倍。

带着这两个数字走进今年柏林的 IFA 主会场，这种体感上的反差就更明显了。

IFA 官方今年搭了迄今最大规模的人形机器人展示平台，主题是「未来已来」，机器人走秀也排进了每天的日程。转到清洁电器区，几家中国清洁品牌的展台上，扫地机器人长出了手和腿：有会爬楼梯的，有伸出机械臂往墙角边缘的。

追觅的展台是这个领域中把这件事做得最极致的选手之一：从带机械臂的割草机、能自己跟着人走的高尔夫球包车，到一副外骨骼、一台正在叠衣服的工业机器人，还有两台处于研发阶段的家庭服务机器人 ECHO，四块业务第一次被摆在同一片地毯上。

这也是追觅今年 6 月宣布聚焦智能家庭、户外庭院、智能出行、具身智能四大赛道之后，四块业务第一次同台。

在 IFA 追觅展台现场前，第一眼看到的是四种不太相干的机器。看第二眼会发现，它们共用的东西比不同的多。

割草机、球包车、机器人，第一次同台｜图片来源：极客公园

四块业务里，追觅现在最厚的一块还是智能家庭。IFA 上追觅展出了上百款家用产品，从扫地机、洗地机到风扇、吹风机和擦窗机器人。

今年这些产品上的新技术，几乎都对着家里那几个老问题：边角、低矮空间、不同的地面材质，还有跨房间的移动。对应的答案是 180℃ 的蒸汽、能往外探 18 厘米的机械臂、会自动切换干湿滚刷的洗地机、往墙边外伸的探洗滚刷，以及一台叫 TriForm 的三形态洗地机器人，它可以自己在地上跑，也可以拆下来当手持洗地机和吸尘器用。

这项业务今年在市场上拿到的结果，是四块里最硬的。IDC 今年 6 月发布的一季度数据里，全球扫地机器人出货 656.3 万台，同比增长 29.4%，追觅以 155.5 万台、23.7% 的份额排在销量第一，销售额份额 28%。

到上半年结束，按 IDC 季度跟踪报告，追觅品牌的销量份额 21.7%、销售额份额 25.8%，加上旗下 MOVA 品牌之后分别是 26.1% 和 31.2%，两项都是全球第一。

这两组数字里有一个细节：销售额份额一直高于销量份额，说明追觅卖出去的扫地机均价高于市场平均，份额第一是靠贵的机器拿到的。扫地机之外，追觅的洗地机到今年 5 月累计出货超过 1000 万台，这是追觅自己的数字。

这些数字背后，做扫地机这件事本身带来的改变，首先体现在规模上：2412 万台只是全球一年的出货，装进家里跑着的存量以千万计，它们每天在真实的客厅和厨房里建图、避障、找充电桩。很难找到第二种自主移动机器人有这个部署量。

其次是场景。追觅累计服务了 4200 万户家庭，家庭环境的复杂程度是实验室造不出来的，沙发腿、拖鞋、电线、宠物，每一样都是机器在用户真实场景中必须学会应付的东西。一项技术在几百万个客厅里跑过，和在一个测试间里跑过，是两回事。

扫地机是一年一代的品类，一项新技术要么让下一代产品卖得更好，要么被市场淘汰，反馈周期短到以季度计。

户外庭院是四块里增长最快的一块。IDC 的数据里，2025 年全球割草机器人出货 199.2 万台，同比增长 63.8%，是家用清洁机器人里增长最快的品类之一。

在 2024 年 11 月到 2025 年 10 月，追觅是全球激光雷达割草机器人销售额第一。这个品类指向的产品路线和扫地机是同一条：用扫地机上练熟的传感器去割草。追觅自己公布的数字是今年前五个月割草机销售额环比增长 240%，欧洲市场销量同比增长 106.4%。

IFA 上这部分追觅展出的新产品，是 MOVA 品牌的 AstraX 机械臂割草机器人，它的机械臂可以贴着草坪边缘修剪，做到 0 厘米贴边，同台的还有面向户外庭院的泳池机器人。

智能出行这块业务，追觅从 2021 年就开始做了，品牌叫 NAVEE。它反而是今年追觅生态在 IFA 展台中最靠前的一个，据现场介绍，产品已经进入 60 多个国家和地区，服务了 100 多万用户，在欧洲高端电动滑板车市场的份额位居前三。对它来说，6 月的聚焦是回到一块已经跑了五年的核心业务。

这三块业务在 6 月 18 日那份说明里被放在了一起。追觅在宣布聚焦四大赛道的同时公布了一个数字：今年 1 到 5 月主营业务收入同比增长 80%。这也很能说明追觅的转型战略：资源往已经跑通的业务上集中。

追觅把撑起四块业务的技术归成三层，分别叫全域感知系统、家庭通用模型和智能控制系统，对应的是机器怎么看世界、怎么想事情、怎么动手。三年前追觅解释「广义机器人」时用的是传感、处理、执行三个词，三角没变，每一层里装的东西变了。

三层的成熟度并不一样。动手这一层发展最久；看世界这一层是最近三年攒出来的，从激光雷达一路走到占用网络；想事情这一层处于研发阶段，一部分能力已经装进了在售的扫地机，更多的还在研发中。

展墙上的三层：看世界、想事情、动手｜图片来源：极客公园

看世界的这一层，先在扫地机上换了好几代眼睛。现在的主力方案是主动双目，两只摄像头之间多一个红外投射器，往白墙和纯色桌面上投出纹理，让机器在没有纹理的地方也能判断远近。

这套眼睛后面接的是占用网络。这条路线最早用在自动驾驶领域，把周围的空间切成一格一格逐格判断，追觅把它搬进扫地机，格子切到 1 厘米。它支撑的是追觅份额里最贵的那部分旗舰产品竞争力：高端扫地机之间拉开差距，第一件事就是避障。

眼睛在扫地机上练好之后，开始往别的身体上装。割草机今年用上了自研的 96 线激光雷达，户外的草坪、树根和坡度是室内没有的场景，反过来逼出了新的传感器。

研发中的 ECHO 用的还是那套主动双目，只是这回它判断的不是地上的电线，而是手要抓的那件衣服离自己多远。

两只眼睛中间那颗，是红外投射器｜图片来源：极客公园

「想事情」的这一层是三层里最新的、也是最需要时间验证的一层。追觅把它称为「家庭通用模型」，这一整套概念中，其实装着三种不同场景的模型：一种听得懂人话、能推理，按追觅的说法已经在扫地机的语音控制里落地；一种看图理解空间和物体关系，追觅的计划是下半年进扫地机新品；还有一种把看到的和听到的直接变成动作，即将在研发阶段的 ECHO 上运行。

这三种在追觅的口径里分别叫 MLLM、VLM 和 VLA。它们今天支撑的业务只有智能家庭，而且只支撑了一小部分，这一层的成熟度要靠时间和出货量来评价。

动手的这一层是追觅起家的本事：马达。每分钟 20 万转的高速数字马达先装进吸尘器，后来是扫地机、洗地机、吹风机，同一套做马达的能力再往下走，就是关节模组，也就是机器人的肌肉和关节，追觅现在的关节模组从 10 牛米到 525 牛米，小的装在手腕上，大的装在髋膝上。

2023 年，追觅的扫地机第一次伸出一条机械臂，往墙角和家具底下够。到今年，这条臂变成了双关节，能往外探 18 厘米。同一条思路又长到了割草机上，成了贴着草坪边缘修剪的那条修边臂，再长到 ECHO S1 上，成了那只抓衣服的手。

要抓住一件东西，机器得同时知道它在哪和用多大力，前者是眼睛的活，后者是手的活。在一台几千元的消费品里，这两件事第一次必须同时做对。

这条臂先长在扫地机上，再长到割草机上｜图片来源：极客公园

支撑这三层往外迁移的，是研发投入的规模。按追觅自己的数字，研发费用占销售额超过 7%，投入分成三份：一份给现有产品迭代，一份给现有领域的创新，一份给新领域。扫地机的销量支撑着后两份，第三份的出口就是具身。

四块业务里离家最远的是具身，追觅生态中做这件事的是魔法原子。

过去两个月，魔法原子发布了三款机器人：旗舰级全尺寸通用人形 MagicBot X1、工业轮式人形 D1、轻工业四足 MagicDog T1，以及 Magic-VLA K02 具身通用大模型。

魔法原子重点展示了两个高价值场景：柔性搬运和物流分拣，几种形态不同的机器人靠同一个大脑协同，把供包、分拣、转运这条链跑完。魔法原子把这套方案背后的技术支撑叫「一脑多形」，省掉的是每换一种身体就重新训练一遍的成本。

按追觅的介绍，D1 已经在追觅自己的工厂里承担车间的物料搬运和上下料；魔法原子在手及跟进中的订单超过 11 亿元，市场覆盖近 30 个国家。

具身是今天物理 AI 里机会最大的一块，也是最缺真实场景的一块。语言模型是靠互联网上现成的文本练出来的，具身模型要学的是机器在真实世界里怎么动手，这种经验互联网上没有，实验室里造不出来，只能从真实业务里长出来。今天大多数具身公司的模型，缺的正是这一段。

追觅做广义机器人的基础，就是把成熟业务里练出来的这套能力搬过去。感知、理解、执行三层先在扫地机上经过了千万个真实家庭的验证，再装进割草机器人、智能滑板车，以及家庭服务机器人和人形机器人。特斯拉做人形机器人的理由是自己的工厂需要，追觅的版本是扫地机先养出了马达、眼睛和手，工厂又给了它们第一个家庭之外的岗位。

场景也是两头来的。成熟业务提供的是这套能力在真实世界里的验证，几千万个客厅、几十万片草坪，没有两个长得一样；自己的车间提供的是真实的工业任务，机器在那里干的每一件活，都是这套能力第一次离开家的考试。大多数具身公司只能先站在其中一头，追觅两头都有。

研发中的 ECHO 是这套东西回到家庭的第一个形态。它在展台上演示的是认出一件衣服的颜色和面料，分类，洗，洗完收起来，每一步单拆出来都不算难，难的是让一台机器连着做完，中间不出错。

认衣服到收衣服，ECHO S1 仍在研发｜图片来源：极客公园

逛完 IFA 之后，我觉得追觅在 IFA 上展出的不是四条产品线，是一套技术的四个出口。四个出口是平行的，但这套能力只在扫地机上从头练过一次：先在几千万个家庭里把感知、理解、执行练出来，再装进割草机、滑板车和工厂里的机器人。具身离家最远，最能检验它是不是真的通用。6 月聚焦这四块而不是别的，是因为它们用的是同一套东西，一套能力撑四块业务，比四套能力各干各的要稳。

全球首款 AI 智能体手机努比亚 NaviX Ultra 上市：5999 元起，首销销售额「一秒破亿」

9 月 16 日，中兴旗下努比亚今日下午正式发布 NaviX Ultra，官方称其为「全球首款 AI 智能体手机」，也被外界称为「第二代豆包手机」，标志着 AI 智能体手机从工程样机迈入规模化量产商用阶段。发布前该机京东单平台预约量已突破 37 万台，它是第一台搭载豆包手机助手消费者版的机器，现货开售后官方公布首销销售额 「一秒破亿」。此前，京东的预约量已经过了 36 万台。

售价方面，12GB+512GB 版本 5999 元、16GB+512GB 版本 6499 元、16GB+1TB 版本 7499 元，全系 512GB 起步，叠加国补后到手价 5499 元起。

硬件搭载第五代骁龙 8 至尊版移动平台，首发长鑫存储速率达 10667Mbps 的 LPDDR5X 内存（系国产 10667Mbps 高速 LPDDR5X 首次量产应用），机身厚 7.62mm，内置 7100mAh 电池，支持 90W 有线与 50W 无线快充，配备 2 亿像素主摄，可选幻梦、蓝境、黑、白四款配色。

AI 能力是这台手机的核心。努比亚总裁倪飞提出 AI 智能体手机的四项能力维度——「听得懂、能干活、记得住、够安全」，对应响应、执行、记忆、安全。机器搭载行业首个集成指纹识别的独立 AI 按键，用户完成身份校验后无需解锁即可直接执行 AI 任务。（来源：极客公园）

黄仁勋和特朗普拒绝协同放缓 AI 发展的提议

9 月 16 日，据媒体报道，上周末，Anthropic 的达里奥・阿莫代伊、OpenAI 的萨姆・奥特曼以及埃隆・马斯克公开呼吁行业协同放缓研发节奏，妥善应对 AI 带来的各类风险。

而英伟达 CEO 黄仁勋则在采访里表示，安全和创新并不矛盾，已经发生的安全事件应该按照工程问题进行根因分析，通过技术、流程和测试加以控制。

对于近年来频繁出现的 AI「末日预测」，黄仁勋列举了「放射科医生将被 AI 取代、90% 的代码将在短期内由 AI 生成、50% 的初级岗位即将消失」等此前被证明并不准确的判断。他认为，这类预测缺乏足够的科学依据，也不应该被用来制造社会恐慌。

近期，特朗普也在其社交媒体平台 Truth Social 上多次发帖，称人们对失控人工智能的担忧是「骗局」，并猛烈抨击了对公共数据中心的抵制。周一，他更是公开致电了正在洛杉矶「All-In Summit」峰会上发表演讲的英伟达 CEO 黄仁勋。

特朗普在电话中毫不掩饰自己对当下全球 AI 安全监管浪潮的强烈反对，直言外界热议的 AI 风险纯属无稽之谈。他说，「这就是一场骗局。机器人不会接管世界，人工智能也不会掌控全球，这种事绝不会发生。」

他进一步直言，所有鼓吹 AI 存在致命风险、呼吁政府介入监管的声音，都是「荒唐的阴谋论」，所谓 AI 末日风险完全是不实言论。（来源：新浪财经） 

OpenAI 总裁称已进入 AGI 时代：GPT-6 Astra 可自主执行任务 24 小时

9 月 16 日，OpenAI 总裁 Greg Brockman 近日在接受 a16z 采访时表示，人工智能正在进入「AGI 时代」。在他看来，AGI 更像一段能力逐渐变化的光谱，而非某个明确的时间节点；GPT-6 Astra 已能连续自主执行任务约 24 小时，因此可以被合理地称为 AGI。

Brockman 表示，Astra 在计算机操作方面取得了明显进展。他曾让 Codex 检查自己的个人网站，模型在 15 分钟内发现 13 个安全问题，随后用约 45 分钟完成配置调整、托管迁移等操作，并为需要等待 48 小时的流程设置后续任务。不过，他也承认模型能力仍不均衡，例如写作质量尚未达到理想水平。

随着模型自主操作能力增强，OpenAI 已将安全和对齐视为影响模型发布节奏的重要因素。Brockman 称，公司曾抽调约 25% 的生产环境工程师参与内部安全排查，并计划投入 10 亿美元支持医院、供水系统等关键基础设施提升防御能力。需要指出的是，关于 Astra 是否已经达到 AGI，目前仍属于 OpenAI 高管的判断，行业尚无统一认定标准。（来源：新智元）

GPT-6 Astra 在具身智能测评中展现显著优势

9 月 16 日消息，银河通用机器人团队将 GPT-6 Astra 用于双臂机器人仿真测试。在混合控制模式下，具身模型 π0.5 负责生成候选动作，Astra 根据画面、执行历史和机械臂轨迹判断是否需要修正。

在 RoboDojo 的 50 个任务中，混合策略成功率为 48%，高于 Astra 独立控制的 26%；Astra 实际修正的控制步骤仅占 14.4%，Token 消耗较独立控制减少约 44.8%。在以语义抓取和放置任务为主的 RoboLab 测试中，Astra 独立控制完成了 50 次测试中的 49 次。

测试显示，Astra 较擅长理解指令、识别目标和根据反馈纠错，但在抓取、接触、力控及双臂协调等操作中仍存在明显不足，与具身模型结合的表现更加稳定。

另据业内人士透露，OpenAI 已通过数据采集机构购买千万小时级机器人训练数据，并投入百亿元人民币级资源推进具身智能。不过，相关采购规模和投资金额尚未获得 OpenAI 官方确认。（来源：时氪分享）

OpenRouter：OpenAI 模型调用支出首次超过 Anthropic，GPT-6 Sol 疑似开启测试

9 月 16 日，据 AI 模型聚合平台 OpenRouter 公布的数据，在 9 月 7 日当周，用户调用 OpenAI 模型产生的支出超过 Anthropic，为 2024 年初以来首次。

其中，发布约半个月的 GPT-6 Astra 占 OpenAI 与 Anthropic 模型合计支出的 19%，超过 Claude Opus 5 的 16%；GPT-5.6 Sol 和 Terra 分别占 10%。需要注意的是，该数据统计的是 OpenRouter 平台上的调用支出，会同时受到模型价格和使用量影响，不能直接等同于整体市场份额。

与此同时，多名开发者称，在请求 GPT-5.6 Sol 时获得了「GPT-6 Sol」的模型标识，也有 ChatGPT Plus 用户表示其请求被路由至该模型。早期测试者称，GPT-6 Sol 的输出质量低于 Astra，但响应速度明显更快。不过，OpenAI 尚未正式公布 GPT-6 Sol，其具体能力、开放范围及发布时间仍待确认。（来源：新智元）

iPhone 18 Pro 系列首销卖爆，天猫成交额创历史新高，酒红色最受欢迎

9 月 16 日，据数码博主@数码闲聊站 透露，截至 9 月 15 日，天猫平台 iPhone 18 Pro 系列成交额较上一代 iPhone 17 Pro 系列实现翻倍，创下历史新高。

值得注意的是，本代苹果 Pro 系列机型数量较上年少了一款，整体均价同步上调，但市场购买热情仍显著高于预期，这个成绩相当硬核。

从销售结构来看，iPhone 18 Pro Max 成为销量更高的机型，新配色勃艮第酒红色购买率也位居 TOP1，256GB 成为更多消费者的主流选择。

价格方面，据苹果中国官网信息，iPhone 18 Pro 系列提供 256GB、512GB、1TB、2TB 四种容量，以及勃艮第酒红色、冰川蓝色、银色、黑色四款配色。

其中，iPhone 18 Pro 256GB 起售价 9999 元，较上代同版本上涨 1000 元；iPhone 18 Pro Max 256GB 起售价 10999 元。首次新增的 2TB 顶配版本售价达 21499 元，为本轮调价中涨幅最高的型号。（来源：快科技）

内存价格飙涨五到七倍，英特尔 CEO 预警内存短缺还会继续恶化

9 月 16 日据《科创板日报》报道，英特尔 CEO 陈立武认为，内存短缺还会继续恶化，电力供应和冷却技术将成为半导体行业接下来必须面对的两大问题。陈立武表示，去年年初提到内存可能成为重大瓶颈时，恐怕没有多少人真正意识到这一点。

结果问题真的出现了，而且情况还会变得更糟。产能同样非常有限，很多项目因为拿不到足够的内存而被迫延期，内存价格也涨到了原来的五至七倍。对于中低价位手机和笔记本电脑来说，要确保内存供应已是尤其困难。（来源：财联社）

哈啰 Robotaxi 完成约 1 亿美元新一轮融资，投后估值接近 30 亿美元

9 月 16 日，哈啰旗下 Robotaxi 业务（上海造父智能科技有限公司）宣布完成约 1 亿美元新一轮融资，由上海国投先导基金领投，闵金投、创世伙伴创投跟投，投后估值接近 30 亿美元。

造父智能于 2025 年 6 月由哈啰、蚂蚁集团、宁德时代共同发起成立，去年 9 月获阿里巴巴战略投资，哈啰、蚂蚁、阿里、宁德时代四方齐聚；距其官宣下场 Robotaxi 刚满一年多，首款量产 L4 车型 HR1 今年 7 月下线、规模已超百台，国内多个城市获测试准入资质，研发团队超 500 人，日均回流数据十几万 clips。（来源：第一财经）

全新理想 i9 Home 六座 SUV 发布：第二代纯电平台的首发旗舰，36.98 万元

9 月 16 日，全新理想 i9 Home 旗舰六座 SUV 正式发布，新车是系列首台家庭纯电旗舰 SUV，也是理想第二代纯电平台的首发旗舰，全国统一零售价格 36.98 万元。

据介绍，全新理想 i9 只提供 Home 一个版本，尺寸为 5225×1970×1752mm、轴距为 3168mm，风阻系数 0.215Cd（全球量产 SUV 最低）。

全系标配 101kWh 三元锂 5C 超充电池、前后双电机智能四驱，CLTC 综合续航里程 705 公里，10 分钟充电 500 公里，拥有旗舰级 NVH 表现。

新车还标配线控转向 + 后轮转向、第三代双腔双阀魔毯空气悬架，5.2 米车长能做到约 5.3 米转弯半径。

全新理想 i9 Home 还标配 4 把全尺寸零重力座椅、三排电动前后滑 + 55 度大躺角、二排旋转座椅，拥有 Home 空间（Home 客厅 + Home 影院 + Home 套房）。

理想 i9 Home 搭载高通骁龙 8797 座舱芯片，将支持苹果 CarPlay（登陆全景屏），显示面积相当于三台 iPhone Duo，使用 CarPlay 时，原生导航与车机应用仍可正常使用。新车还支持其他手机的互联互通，并配有 29 英寸 6K 全景屏和支持前后滑移的 21.4 英寸 4K 娱乐屏。（来源：IT 之家）

vivo 发布蓝心小 V Pro 个人 AI 助理

9 月 16 日，vivo 在 2026 开发者大会上正式推出蓝心智能系统及全新 AI 助手蓝心小 V Pro。该助手定位为个人专属 AI 助理，依托大模型、Harness 框架与智能体安全架构，可调用超 6000 项原子能力，支持逾万种任务。

其具备跨端任务拆解与执行能力，覆盖旅行规划、办公协同、资讯推荐、简历定制、面试模拟等场景，并新增拍照翻译、视频问答、灵动组件生成等功能。OriginOS 7 系统将首发搭载该 AI 能力，首批适配 vivo X500 系列与 iQOO 16。（来源：DoNews）

大疆 Osmo Pocket 4P 双主摄口袋摄影机「珠光白」配色开售，3799 元

9 月 16 日，大疆 Osmo Pocket 4P 双主摄口袋摄影机「珠光白」配色今日正式开售，标准套装定价 3799 元。

Osmo Pocket 4P 的珠光白版机身可呈现出带层次感的珍珠光泽。机身握持区与云台外观件使用云母珠光颜料，以白云母、合成云母为基底，经多涂多烤复合工艺处理而成。涂层加入抗指纹与抗污处理，提升耐用性。

配置方面，Osmo Pocket 4P 的广角主摄拥有 20mm 等效焦距和 f/2.0 光圈，在 LOFIC 技术加持下可实现 17 级动态范围。中焦镜头则是具备 60mm 焦距和 f/1.8 光圈，支持 3 倍光学变焦与最高 12 倍变焦。

价格方面，该机标准套装售价 3799 元，内含 Osmo Pocket 4P 主相机（珠光白）、补光灯、1/4'' 螺纹手柄、便携收纳袋、USB-C 至 USB-C PD 快充线（USB 3.1）等配件，Vlog 套装后续推出。（来源：IT 之家）

硅谷科技巨头安保人员计划罢工：谷歌、OpenAI、Anthropic 等办公室或受影响

9 月 16 日，据《商业内幕》报道，负责 Anthropic、谷歌和 OpenAI 等科技公司加州办公室安保工作的员工，计划于本周罢工。

当地时间 15 日上午，这些安保人员提交了 72 小时罢工通知，准备从当地时间 18 日凌晨 4:30 起拒绝参加任何在该时间或之后开始的班次。工会 SEIU-USWW 称，他们负责亚马逊、微软、Salesforce、OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta 和英伟达等大型企业的办公场所安保。

如果罢工成行，部分办公室可能被迫关闭，企业也可能要求员工居家办公，不过旧金山湾区的科技公司暂未宣布这类安排。截至周二，罢工仍未最终确定。（来源：aibase）

它们是 AI，但可以像普通员工一样被拉进群聊，阅读此前的讨论和文档，参与会议、承接任务，并调用不同的业务工具完成工作。你甚至可以看到 Agent 在群里 @ 另一个 Agent，共同推进一项复杂工作。

当 Agent 从个人助手变成组织中的「数字同事」，企业需要的不只是更聪明的模型，还需要一套能够承载人与 Agent 共同工作的协作平台：让 Agent 获得必要的业务上下文和工具，同时遵守企业的权限与管理规则。

飞书 CEO 谢欣｜来自：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会

今年的飞书未来无限大会，因此多了一个有趣的新名字——豆包工作开工大会。

对一个 Agent 来说，「开工」比回答问题复杂得多。它需要了解公司的业务是什么、今年要完成什么样的目标、任务由谁提出、应该用什么工具、结果交付给谁。这些能力很难由模型，甚至通用的 Harness 框架提供，却恰恰存在于企业长期使用的协同办公平台。

飞书和豆包工作正在尝试给出一套相对完整的答案。飞书 8.0 为 Agent 重构协同平台；豆包工作提供原生融入飞书的企业级 Agent；仍在定向共创阶段的豆包工作伙伴，则进一步探索拥有独立身份、权限和记忆的团队智能体。

在飞书积累的企业组织上下文里，豆包工作开始真正「工作」了。

协同办公，翻开新的一页

在大会开场，字节跳动 CEO 梁汝波回顾了过去 50 年的四轮技术浪潮：PC、Web、移动互联网和 AI。

IT 50 年｜来自：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会

每一次底层技术变化，都会重新塑造工作的入口。PC 时代，Office 等软件帮助个人完成数字化生产；云和移动互联网时代，文档、沟通与业务流程被搬到线上，协同平台成为企业的数字基础设施。

进入 AI 时代，工作平台再次发生变化——它不仅要服务人与人协作，还要承载人与 Agent、Agent 与 Agent 共同完成任务。

换言之，「协同办公」没有消失，但它的目标正在改变：过去的协同办公主要解决如何让人高效沟通，现在则要进一步解决如何让工作被理解、被执行，并最终产生结果。

过去，企业选择协同工具，主要考察沟通是否顺畅、文档是否好用、系统能否连接。现在，一个新的指标开始出现：这套平台能不能让 AI 真正进入组织。

这种变化首先发生在具体的业务流程中。

2025 年，亚朵的后厨员工开始用 AI 改造食品安全管理，四维图新将大量文档审核工作交给 AI。到 2026 年 OpenClaw 等 Agent 工具兴起后，北汽福田打造的「长超小福」，可以自动收集信息、整理数据并生成工厂日报，把原本需要多人协作数小时的工作缩短到数分钟。

这些案例的共同点是，AI 不再停留在生成一段文字或回答一个问题，而是开始真正进入企业的工作流里，执行一些更具体的任务。

AI 能力也开始影响企业对整套协同平台的选择。赛力斯选择飞书，将协作平台升级为承载组织 AI 化的 SAI 2.0；正大天晴为了更充分地使用 AI 能力，推进核心办公系统向 SaaS 化的飞书迁移；迈金智能将飞书称为「未来的企业 AI 操作系统」。一批大模型、自动驾驶和机器人公司，也将飞书作为默认的组织基础设施。

这种变化已经反映在飞书的商业进展中。据飞书披露，2026 年上半年，其 ARR 增速达到去年同期的 2.5 倍，创成立以来新高；超过九成的新增客户同步采购了飞书 AI 产品。过去一年，飞书的中小企业客户总量增长了 70%。

飞书各行业客户全景图｜2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会

这些数据并不意味着企业已经完成 AI 转型，却呈现出一个明确的选型信号：企业考察协同工具时，关注的已不只是今天能否更好地沟通和写文档，也包括它能否让 Agent 理解这些工作，并成为新的参与者。

在飞书的上下文地基上，盖 Agent 的高楼

决定企业 Agent 能力上限的，不只是模型有多聪明，还有它能获得怎样的上下文。

企业每天产生的群聊、会议、文档、知识、数据和流程，已经沉淀在协同平台中。它们共同解释了一家公司如何运转，谁负责什么，企业的价值观是什么，以及更具体的——一项任务如何执行、一个决定如何做出，经历过哪些讨论。

离开这些信息，Agent 再聪明，也只能回答通用问题；不能调用企业工具，也就只能提供建议，不能真正完成工作；而缺少审计监督和权限管理，一个公司也无法真正放心让 Agent 进入核心流程。

这构成了飞书向 Agent 平台演进的地基。

2026 年初 OpenClaw 兴起时，国内开发者很快开始将飞书作为 Agent 连接真实工作的入口。随后，飞书开源 CLI，将消息、文档、会议、日程、多维表格和业务流程等能力开放给不同类型的 Agent。

与飞书的融合让豆包工作「懂业务」｜来自：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会

据飞书披露，自今年 3 月上线以来，飞书通过 CLI 向 Agent 开放的功能点已从 247 个增加到 767 个。Agent 不仅可以阅读和生成内容，还可以操作多维表格、安排日程待办、查阅云盘与妙记、发起审批，甚至使用飞书画板绘制可继续编辑的信息图。

飞书 8.0 进一步将这些能力产品化。飞书 CEO 谢欣将其概括为三个方向：让人与 Agent 自然协作，让 Agent 像人一样使用飞书的各种产品，以及让企业管理 Agent 时权限清晰、安全可控。

在群聊中，员工可以通过搜索名字直接把 Agent 拉进群；在文档里，可以通过评论 @Agent，让它回答问题或修改内容；多个 Agent 也可以在同一群组中协作。Agent 由此不再是隐藏在独立对话框中的功能，而是成为组织协作网络中的一个节点。

与此同时，Agent 的数据权限沿用使用者的身份和权限：员工无权查看的信息，Agent 同样无法获取。管理员则可以统一管理企业中的 Agent，追溯其使用情况，并对 AI 用量和高消耗场景进行管控。

如果说飞书 8.0 提供的是 Agent 协作和治理的底座，豆包工作解决的则是企业如何获得一个可以直接投入工作的原生 Agent。

与需要跳转或额外连接的第三方产品不同，豆包工作与飞书共用账号和权限体系，可以在授权范围内调用群聊、文档、会议、多维表格及企业业务系统中的信息。因为原生融入飞书，它不必从零开始理解用户所在的公司和业务。

在发布会上，豆包工作团队用「能力强、懂业务、守规矩」概括其特点。它既可以汇总不同销售团队提交的报告，核对统计口径并生成汇报材料，也可以研究电商平台的用户评价，提炼消费者需求并制作营销内容。群聊中形成讨论后，员工还可以让它继续整理方案、拆解任务。

企业工作很难通过一次指令完成。正如发布会上所说，「真正的工作是非常难一次成型的，好结果往往是一版一版改出来的。」这意味着企业需要的 Agent 不能只完成一次回答，还要理解反馈、保留上下文，并陪伴任务持续迭代。

豆包工作伙伴｜2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会

新发布的豆包工作伙伴又往上走了一层。这个产品把服务对象从个人扩展到了团队，拥有独立身份、权限和记忆，可以加入群聊、参与会议，在不同群组之间寻找信息，并将团队长期形成的方法沉淀为可复用的能力。

飞书内部使用的工作伙伴「小飞」，曾在群聊中发现一个长时间无人认领的问题，主动到另一个相关群组寻找答案，再将结果带回原群。这里的 Agent 不再等待每一次指令，而是开始观察工作进展，并在适当的时候主动介入。

目前，豆包工作伙伴仍处于与企业定向共创、逐步开放的阶段。它更重要的意义，是展示 Agent 办公可能抵达的下一步：AI 不只是每个人各自拥有的助手，也可能成为团队共同拥有的组织角色。

飞书 8.0、豆包工作和豆包工作伙伴由此形成了三个层次：协作与治理平台、可以直接使用的企业级 Agent，以及面向未来的团队「数字员工」。但三层产品能够成功，都离不开同一块地基——飞书长期积累的组织上下文、业务工具和权限体系。

字节跳动的「多兵种联合作战」立竿见影

今年大会同时挂出「飞书未来无限大会」和「豆包工作开工大会」两个名字，本身就是一个明确的信号：豆包与飞书不再只是局部功能连接，而是共同定义 AI 时代的工作产品。

梁汝波在大会上提到：「所以我们在两个月前把豆包、飞书、火山引擎的力量整合到了一起，更加聚焦打造优质的工作与生产力产品。」

至少在产品层面，这场「多兵种联合作战」已经取得了初步的、但足够清晰的结果：飞书 8.0 系统性适配 Agent，豆包工作原生进入飞书，豆包工作伙伴开始探索面向整个团队的 Agent 形态。平台、Agent 和模型不再各自讲述一套故事，而是被放进同一套企业工作方案中。

发布全景图｜来自：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会

这种整合有其行业必然性。随着基础模型逐渐具备执行复杂任务的能力，企业 AI 市场的竞争重点，正在从「谁的模型更强」，转向「谁能帮助客户把 AI 真正部署到业务中」。越来越多 AI 公司也开始从模型服务，向 Agent、企业工作入口、数据连接、安全治理和交付服务延伸。

对企业客户而言，模型、Agent 和协同办公不是三个独立问题。模型决定 AI 能否理解任务，Agent 决定它能否调用工具并执行工作，协同平台为它提供员工、数据、关系和流程，云基础设施和服务团队则保证部署、安全与持续交付。

如果这些能力仍然按照产品边界分别提供，最终只能由客户自己承担系统打通的成本。任何一个环节断开，AI 都可能停留在演示阶段。这也是为什么看似无所不能的 Codex、Claude Code，今天真的把它接入到公司的业务系统，让它填报销单可能还没实习生干得快、干得好。

豆包、飞书和火山引擎的整合，正是在回应这一问题：豆包提供模型、AI 能力和 Agent 产品；飞书承载企业中的员工、知识、数据与工作流程；火山引擎提供模型服务、算力、开发工具和企业技术服务。三者组成的不是简单的产品组合，而是一条从模型能力到业务落地的完整链路。

这种整合也意味着，字节正在从「由产品定义业务」，转向围绕客户场景重新组织 AI 能力。客户需要解决什么问题，模型、Agent、协同平台、云基础设施和交付体系就围绕这一问题协同作战。

而在这套组合中，飞书过去十年在协同办公领域的积累，并没有因为 Agent 出现而成为旧时代的遗产。恰恰相反，组织中的群聊、会议、文档、知识、流程、身份和权限，构成了 Agent 进入企业最难重新搭建的上下文底座。

模型决定 Agent 可以有多聪明，这块底座则决定它能否理解真实的组织、接住任务并持续产生价值。

飞书在协同办公时代的积累，正在变成 Agent 时代的竞争力，也是豆包工作伙伴这类新产品形态能够成立的重要前提。

如果说今年 3 月，Arm 推出首款自研 CPU 芯片，是这家公司向市场释放的一个信号，它开始尝试突破过去「只提供底层架构授权」的角色边界。那么在上海举办的 Arm Everywhere China 活动上，Arm 想传递的信息更加明确，不要再用过去「CPU IP 供应商」的方式理解今天的 Arm。

在这场活动中，Arm 没有只围绕某一个产品展开叙事，而是第一次更加完整地将自己的未来方向拆成三条线，云 AI、边缘 AI 和物理 AI。

和往年不太一样，去年 Arm 的主题演讲几乎全部围绕一件事展开 SME2，也就是让 AI 在 CPU 上跑起来。那是一个典型的「架构升级」叙事。但今年的主题演讲，三位业务负责人分别讲边缘 AI、物理 AI 和云 AI，围绕场景展开，算力会在云、端侧和物理世界之间流动，而 Arm 想成为这个「计算基建」的底座。

今年的 Arm 试图回答的是另一个问题，当 AI 正在重新改变计算方式时，下一代计算平台应该如何被设计？当 AI 计算正在从单一芯片性能竞争，转向多个计算单元协同竞争时，谁能够组织这些计算资源？我们惊讶地与多位 Arm 高管的交流中发现，当下的算力平台似乎不再追求为某一种确定的未来而设计，而是选择拥抱某种不确定性。

一、AI 时代，芯片 IP 已无法决定一切

过去几十年，Arm 最成功的商业模式是通过 CPU 架构和 IP 授权连接整个半导体产业。芯片厂商基于 Arm 架构设计 SoC，终端厂商基于这些芯片打造产品，而 Arm 通过开放授权模式成为移动计算时代的重要基础设施。到今天，基于 Arm 技术的芯片累计出货已经超过 3500 亿颗。

过去，芯片竞争更多围绕单一指标展开，需要更强的 CPU、更大的 GPU、更先进的制程。但进入 AI 时代后，一次完整的 AI 任务已经不再只是某一个计算单元完成，AI 任务也从单次计算逐渐走向连续推理、多模态交互以及智能体式的任务执行。这意味着，未来计算竞争的关键不只是拥有多少算力，而是如何让不同计算资源更加高效地协同。

这次活动的主题演讲， Arm 重点讲述了在不同任务场景里的算力需求变化。

在边缘 AI 领域，算力从「被动响应」到「持续运行」。两年前的 AI 是你问一句、它答一句，任务结束；今天的智能体则要理解上下文、检索本机数据、调用应用、在用户授权下自主完成任务，而且要在手机的功耗和散热约束下持续运行。终端设备正在从执行应用和处理数据的工具，变成能够理解意图、实时响应的智能节点。

在物理 AI 领域，算力从「车」转移到「机器人」。Arm 过去在汽车上的角色是提供安全、实时、低功耗的计算底座，而现在它走到了机器人上，两者共同的特征是感知和执行，都要求从「传感器」到「执行」的延迟足够短。

图片来源：极客公园

在云端 AI 领域，Arm 引用 IDC 的数据说，基于 Arm 架构的机架级服务器市场规模已经超越 x86，成为加速计算的主流平台。过去二十年数据中心 CPU 面向的是横向扩展的突发性负载，但智能体则是持续的，一个智能体能发起数百次调用。

「在智能体时代，CPU 的角色不再是加速，而是编排」。Arm 基础设施业务的负责人提到，这也是 Arm 开始改变自身角色的原因。如果继续停留在过去的 IP 授权模式，Arm 可以提供优秀的 CPU 架构，但无法参与决定一次 AI 任务最终如何完成。因此，近几年 Arm 开始逐渐从单纯提供 IP，走向提供更加完整的平台能力。如今，客户可以买 Arm 的 IP、也可以买 CSS，甚至可以买芯片。

但今年最明显的不同，是 Arm 开始正面拥抱 AI 时代最大的特点：不确定性。

下一代终端到底是什么形态，端侧模型最终会发展到什么规模，智能体的算力应该放在 CPU、NPU 还是云端，目前都没有明确答案。Arm 自己也没有假装自己看到了答案。在媒体沟通会上，我们问了很多关于「谁来决定」的问题，得到的回答却都是「待定」。

当被问到 CPU 和 NPU 之间的分工由谁来定，他们认为「系统的所有者拥有控制权」；问 CPU 会不会比 NPU 更重要，他们提到「行业在寻找下一个平衡点」；问 CSS 会跨领域复用还是持续分化，他们回答是「取决于市场需要」；问未来 GPU 里传统着色器和神经计算的资源比例怎么分，他们回答是这个决定「留给芯片合作伙伴」。

从这里我们看出，Arm 和英伟达区别之一就在于英伟达的路线是「我知道未来 AI 计算是什么样，所以我构建一个完整的平台」；Arm 的路线是「未来 AI 计算还没有确定，所以我要构建一个允许变化的平台」。前者用 CUDA 把开发者锁进一种范式，后者把范式的决定权交出去，只保证无论选哪一种，底座都有 Arm 参与搭建。

理解了这一点，再看 Arm 这次发布的每一个产品，会发现它们的设计思路都是同一个逻辑的不同表达，不替客户做决定，但让每一种决定都能跑得更好。

二、从计算单元到计算协同，Arm 重新定义 CPU、GPU 和 CSS

过去，芯片厂商习惯于围绕不同功能划分计算单元。CPU 负责通用计算，GPU 负责图形处理，NPU 负责 AI 加速。这种分工在过去几十年里非常有效。但 AI 时代正在模糊这些边界。尤其是在端侧，AI 任务并不是简单地把一个模型丢给某个加速器运行，而是包含了理解、记忆、推理和执行等多个环节。不同阶段需要协调不同类型的计算资源。

因此，未来芯片竞争的重点，可能不再是谁拥有更强的单一计算单元，而是谁能够让这些计算单元更高效地协同。

当 AI 计算不再由单一芯片决定，未来的计算平台应该如何重新设计？我们可以从 Arm 此次发布的 CPU、GPU 和 CSS 平台后看看 Arm 的最新思考。

CSS for Mobile 2：第一个 AI 原生计算子系统，重组 SoC 设计方式

过去客户获得的是不同的 IP 模块，需要自行完成大量设计和优化。而 CSS 是 Arm 打造的一套计算子系统，可以让客户能够更快构建面向 AI 时代的芯片，也就是说，是一个「半成品」的芯片设计方案。

有意思的是，去年的第一代 CSS for Mobile 当时叫 Lumex，今年改名为 CSS for Mobile 2，Arm 说是为了让人一眼看出这个子系统面向哪个行业，也从单个 IP 升级到完整 AI 计算平台。

9 月 8 日，Arm 将刚刚推出的 CSS for Mobile 2 定义为首个 AI 原生移动计算子系统，包括 Arm C2 CPU cluster、Mali G2-Ultra NX GPU、SI L2 system interconnect 以及软件和开发工具。

相比上一代，单线程性能提升最高 15%，多线程性能提升最高 12%，网页浏览速度提升最高 15%，应用启动速度提升最高 12%， AI 模型性能最高提升 1.7 倍。

这次发布的 Neoverse CSS N4 是 Arm 迄今可配置性最高的 CSS，单颗裸片支持 128 个 CPU 核心配置，也是首款支持 LPDDR6 和 PCIe Gen 7 的 Neoverse CSS；相比上一代 CSS N3，插槽性能最高提升至 2 倍，每瓦性能最高提升 25%，内存带宽最高提升 75%。

图片来源：极客公园

在系统层面，N4 进一步强化了内存和 I/O 能力，以满足智能体 AI 时代更高的数据移动需求。「智能体工作负载让内存需求比以往任何时候都高，在内存访问过程当中，每一纳秒都是非常重要的」，Arm 高管解释道。

CSS 模式的价值已经在产业链中得到验证。微软基于 Neoverse CSS 在 18 个月内完成两代 Cobalt CPU 的交付；云豹智能则基于 CSS N2 构建 DPU 产品。

图片来源：极客公园

当被问到 CSS 会不会跨领域复用时，Arm 高管提到「未来我们的产品怎么走，取决于客户到底需要什么。」合 Arm 不预设 CSS 应该长什么样，它只希望无论市场往哪个方向走，这个底座都跟得上。「我们服务的还不仅仅只是开发人员，我们还要考虑到智能体。」对 Arm 而言，CSS 的意义并不只是减少客户设计时间，而是把过去分散的 IP 组合成一个可以面向未来变化调整的平台。

C2-Ultra CPU：重新定义 AI 时代 CPU 的位置

在 AI 浪潮的前几年，行业曾经出现一种观点：随着 NPU 等专用加速器的发展，CPU 的重要性可能会下降，手机芯片的竞争会逐渐转向 TOPS 竞争。

但 Arm 给出的答案并不一样。

Arm 此次推出的 C2 CPU 集群参考配置为 2 颗 C2-Ultra 加 6 颗 C2-Pro，并通过 DynamIQ Shared Unit（DSU）共享 L3 缓存，同时配置两个 SME2 单元增强 AI 工作负载处理能力。相比上一代 C1-Ultra，C2-Ultra 单线程性能提升 15%，多线程性能提升 12%。在实际终端体验中，Arm 测试显示网页浏览速度提升 15%，应用启动速度提升 12%，AI 工作负载性能最高提升 1.7 倍，相同性能下功耗最高降低 38%。Arm 认为，C2 延续了近几年 CPU 性能持续实现「双位数提升」的趋势。

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但相比这些性能数字，Arm 更想强调的是一个新的应用场景：Agent。

传统应用更多是用户发起一次请求，系统完成一次任务。但当 AI Agent 进入终端之后，一个任务可能会经历理解用户意图、调用本地数据、生成内容、访问应用服务等多个阶段。一次完整的 AI 任务，不再只是某一个模型推理过程，而是多个计算资源共同参与的连续流程。

例如，用户让手机帮助规划一次旅行。系统首先需要理解用户需求，然后读取本地日历、照片、位置等信息，再调用模型生成计划，最后可能还需要连接第三方应用完成预订。在这个过程中，并不是所有步骤都需要 NPU 完成。有些任务需要低延迟响应，有些需要访问系统资源，有些需要在 CPU、GPU、NPU 之间完成协同。而这些工作，正是 CPU 长期以来擅长的领域。

Arm 工程师在沟通中提到，对于 AI Agent 这样的新型工作负载，峰值算力并不是唯一指标，整个任务链路中的延迟和效率同样重要。因此，未来 CPU 并不会取代 NPU，而是在 AI 计算体系中承担更加重要的基础角色。

Mali G2-Ultra NX GPU：重新定义视觉计算

如果说 C2 CPU 回答的是「AI 时代谁负责组织计算」，那么 GPU 回答的是另一个问题：未来终端的视觉体验，是否会因为 AI 而被重新设计？

移动设备始终面临一个无法绕开的限制，用户希望看到接近 PC 和主机级别的视觉效果，但手机的功耗、散热和电池容量不会无限增长。过去提升画质主要依靠增加 GPU 算力，而 AI 正在提供另一种路径，让 GPU 用更少的计算完成更复杂的视觉效果。

对于游戏开发者而言，这意味着过去因为移动设备性能限制无法实现的视觉效果，开始有机会进入终端设备。

Arm 此次推出首款集成神经网络加速能力的 Mali G2-Ultra NX GPU，本质上是在重新设计 GPU 和 AI 之间的关系。这是第一款将神经网络加速器直接集成到着色器内核中的 Mali GPU。

图片来源：极客公园

该加速器支持 int8 和 int16 计算，神经网络加速器的运行频率最高可达到 GPU 时钟频率的两倍，并与执行引擎共享 L1、L2 缓存，可以作为图形管线的一部分参与调度。同时，它拥有独立功耗门控，在不使用时可以关闭。

这意味着 AI 不再只是 SoC 中的一个独立模块，而开始进入传统图形处理流程。

在传统渲染中，GPU 需要计算大量真实像素；而在 AI 原生图形中，GPU 可以只生成部分内容，再由 AI 完成重建。例如，神经超级采样可以只渲染四分之一像素，其余由 AI 恢复；神经帧率超分可以在两帧真实渲染之间生成额外帧；神经超级采样结合降噪，则可以减少光追需要计算的光线数量，再通过 AI 恢复画面质量。

Arm 工程师表示，这套网络采用卷积网络而非 Transformer，模型经过高度压缩，功耗不到 1 瓦。目前 Arm 主要聚焦单帧插值，并没有走向 DLSS 类似的多帧生成路线。

除了 AI 图形能力，G2-Ultra NX 也继续增强传统渲染能力。它采用了 Mali 七代以来最大的一次指令集重构，每个线程组寄存器数量翻倍，寄存器分配从固定 32 或 64 改为 16 为单位动态分配，从而减少寄存器溢出，并支持包括 Unreal Engine 5 Lumen、Nanite 在内的复杂图形工作负载。

同时，Arm 带来了第三代光追单元，通过更紧凑的三角形表达消除冗余数据、减少内存访问，主流光追基准场景下 DRAM 流量最高降低 13%。配合硬件级遮挡剔除（OMM），光线追踪工作负载最高降低 70%，帧率最高提升 30%。在传统渲染方面，游戏基准综合性能平均提升 20%

但 Arm 并没有试图定义唯一的 AI 图形方案。

在《光影新生》的展示中，Arm 展示了 AI 重建和光追结合后的移动端视觉效果。与此同时，Arm 将神经图形相关模型开源到 Hugging Face 和 GitHub，让开发者可以根据自己的游戏风格重新训练模型。

《光影新生》将在 6-12 月内上线｜图片来源：极客公园

Arm 高管提到，移动设备种类非常复杂，不同产品拥有不同的功耗预算，因此未来 GPU 中传统着色器和神经计算资源的比例，不应该由 Arm 单独决定，而应该由合作伙伴根据产品定位调整。

SME2：真正的竞争不只是硬件，而是如何让 AI 能力被使用

在沟通会上，Arm 高管坦率表示，SME2 引擎本身与去年保持一致，今年的变化更多体现在 CPU 集群中加入更多 SME2 单元，以及围绕指令集和软件生态进行优化。

如果说 C2 CPU 代表了 Arm 对「AI 时代 CPU 应该扮演什么角色」的判断，那么 SME2 则体现了 Arm 另一层思考：硬件能力最终能否产生价值，取决于软件生态能否真正调用它。

去年，Arm 介绍最多的技术之一就是 SME2。它通过扩展 CPU 处理矩阵计算和向量计算的能力，让更多 AI 工作负载能够运行在 CPU 上。

但今年，Arm 关注的重点已经发生变化。SME2 不再只是一个新的 CPU 指令集，而正在成为 Arm 推动 CPU AI 生态的重要入口。

通过 KleidiAI 等软件优化，Arm 希望降低开发者调用 CPU AI 能力的门槛。目前 KleidiAI 已经支持多个 AI 框架和应用，让开发者不需要针对每一款芯片单独优化，就能够利用 CPU 中的 AI 加速能力。这也体现了 AI 时代芯片竞争逻辑的变化。

过去，芯片厂商竞争的是有没有新的硬件能力；但在 AI 时代，真正决定体验的，是这些能力能否被软件生态快速使用。对于开发者而言，他们并不关心芯片内部增加了多少指令集，而更关心自己的模型和应用能否在不同设备之间快速迁移。

从 C2 CPU，到 SME2，再到 Mali G2-Ultra NX 和 CSS for Mobile 2，Arm 实际上都在回答同一个问题：AI 时代，竞争不再只是制造更强的计算单元，而是让不同计算能力能够被更高效地组织和使用。

三、Token 生成之后，Token 调度成为 AI 计算的新竞争

如果说过去几年 AI 产业竞争的核心，是如何训练更大的模型、拥有更多参数，那么进入推理时代后，行业正在面对另一个问题：模型产生 Token 之后，如何让这些 Token 被更高效地处理和分配。

随着智能体、多模态应用的发展，一次完整的 AI 任务已经越来越少由单一芯片完成。一个用户请求背后，可能包含语音识别、信息检索、本地数据访问、模型推理、应用调用等多个步骤，而这些步骤可能分别适合运行在 CPU、GPU、NPU 甚至云端。

因此，未来 AI 计算竞争的重点，可能正在从「制造智能」转向「管理智能」、「编排智能」。

Token 会被分散到云、边缘和终端不同位置产生，而决定一个任务应该在哪里运行、什么时候调用哪一种计算资源，以及如何降低整个流程的延迟，会成为芯片产业下一阶段需要解决的问题。

联想高级副总裁贾朝晖在活动现场提出了一个更激进的判断，未来可能有 80% 的 Token 生成会发生在本地设备上。无论这个比例最终是否实现，它都反映出一个趋势，AI 正在从云端走向更多边缘场景，终端设备将不再只是数据入口，而可能成为智能计算的重要节点。

但未来芯片的竞争或许不再是谁能生成更多 Token，而是谁能够以更低成本、更低延迟处理这些 Token。围绕这个问题，一场关于「谁来决定计算资源如何分配」的竞争正在展开。

芯片上下游的公司正在给出不同答案。英伟达选择的是通过 CUDA 构建从硬件到软件的完整 AI 计算平台。过去几年，CUDA 生态帮助英伟达掌握了数据中心 AI 计算入口，而随着 AI 向端侧延伸，英伟达也开始尝试将这套逻辑带到更多设备场景。

苹果则选择了另一条路线。通过自研芯片、操作系统以及应用生态的深度结合，苹果能够在设备内部完成软硬件协同，自己决定不同任务应该如何分配。

高通希望围绕 Snapdragon 平台成为端侧 AI 的重要入口，通过 CPU、GPU、NPU 和软件生态的组合，让 AI 能力更容易进入手机和 PC 等终端设备。

三星则试图通过芯片、存储和终端产品之间的协同形成优势。在 AI 时代，计算效率不仅取决于处理器性能，也取决于数据如何在计算单元和存储之间流动。

相比这些路径，Arm 选择的是另一种方式。当被问到未来 CPU、GPU 和 NPU 之间的任务分配是否会由 Arm 来决定，以及 Arm 是否会建立统一的 AI 调度层时，Arm 给出的答案是否定的。

Arm 认为，最终的调度权应该交给系统拥有者，由 OEM 厂商、芯片设计公司以及软件开发者根据自己的产品需求决定任务运行在哪里。Arm 自身做的，是确保每一个计算单元都具备足够强的基础能力，并通过软件生态让这些能力更容易被调用。这其实也是 Arm 长期商业模式的延续。

过去，Arm 并不制造最终设备，而是通过开放架构让不同厂商基于 Arm 设计自己的产品。进入 AI 时代后，Arm 并没有试图成为唯一的计算调度者，而是希望成为不同计算资源能够高效协同的基础平台。

从这个角度看，Arm 此次发布的 CPU、GPU、CSS 以及软件生态，并不是单纯增加某一个计算单元的能力，而是在回答同一个问题：当 AI 计算越来越复杂时，如何让不同资源更高效地组合在一起。

未来，芯片竞争的标准可能不再只是「谁拥有最强的计算单元」。因为 AI 时代真正困难的问题，不是产生更多 Token，而是让每一个 Token 在正确的时间、通过正确的计算资源完成任务。

过去三十年，Arm 通过指令集架构连接了移动计算产业；未来，它希望通过计算子系统、软件生态以及系统级优化，继续成为 AI 时代计算基础设施的一部分。

在一个未来形态仍未确定的时代，Arm 选择的不是预测唯一答案，而是建立一个能够适应不同答案的平台。

这或许也是它对 AI 时代最大的判断，下一个阶段的竞争，不只是计算能力的竞争，而是组织计算能力的竞争。

助听器，是一门奇特的生意。

整个全球市场，近九成的助听器市场份额被五家外资公司把持：索诺瓦（峰力）、Demant（奥迪康）、WS 听力、瑞声达、斯达克。他们的旗舰产品在中国线下，一对要卖到七到十万块。即便是在美国本土，一副售价也要卖到三四万。而且过去二十年，助听器市场的格局几乎少有波动。

让他们垄断助听器市场的，最早其实是一道技术难题：音频分离。

想要模拟人耳在嘈杂餐厅里锁定一个声音，其实并不容易。在嘈杂的声音之下，究竟什么声音应该被放大？需要放大的应该是一个声音还是多个声音？在当时，谁能能把这道题解得好，谁就有资格定高价。五家外资公司，用芯片和算法把这件事做到了七八十分，然后，用遍布全球的验配门店，把助听器市场锁成了一套封闭的体系。

不是没有人挑战过，几十年间，无数创业者试图打破它，最终都没能跨过去。但这个局面，正在被打破。2026 年，两家来自深圳的公司，把助听器卖到了原来十分之一的价格。

据公开报道，听象科技旗下的昂听用 1 年时间就拥有超 50000 用户，做到了美国亚马逊助听器类目 Top1，年销超 1500 万美元，市场份额从 1%迅速增长至 18%。飞声的开放式 AI 助听器在日本的众筹金额超过 300 万美元，创下助听器类目的众筹纪录。

改写这一切的前提，是 AI。

它第一次让助听器在嘈杂环境理解了什么是「人声」；它通过推测声音的信号，让助听器减少啸叫；它把原本需要专业门店才能完成的验配，移到手机里，十几分钟就能完成。

AI 做的事，不是给助听器加了新功能，而是把过去巨头们垄断的技术关卡拆掉了，一同拆掉的，还有建在它之上的定价逻辑。

这并非是一个逆袭的故事。助听器市场的结构刚开始松动，无论是价格、渠道、产品形态，还正经历市场检验，结局远未落定。

通过这篇文章，我们想回答的问题是：

• 一副助听器，为什么从十年前起，就能卖到近十万块？
• OTC 政策放开了四年，为什么还是没能改变这个市场？
• AI 到底改变了助听器的什么，用户能感受到的差别在哪里？
• AI 助听器，和过去的助听器相比，真正不一样的地方是什么？
• 这场变化，最终会让谁受益？

一、一副十万的助听器，凭什么？

2022 年 10 月，美国 FDA 正式放开 OTC 助听器销售。轻中度听损的成年人，第一次可以不经处方、不进验配门店，直接在药店和亚马逊买到助听器。

消息一出，市场像被点燃了引线。科大讯飞、苹果、各路耳机团队纷纷切入，美国亚马逊相关品类涌入不少中国卖家同比增速曾一度超过 160%。

所有人都以为，OTC 助听器会是一个翻盘时刻。

它手拿的应该是一个新品类撕开专业壁垒、把价格打下来，听起来像消费级设备逆袭专业医疗的经典剧本。

但 2026 年最新调研数据给了所有人泼了盆冷水，OTC 助听器，其实连整体市场都没跑赢。

过去，买一对专业助听器要花小十万，甚至能买一辆车。十几年过去，助听器的价格几乎没变，调查显示，过去十年，专业助听器平均价格只下降了 228 美元，不到 5%。

贵，是所有人看到的第一个问题，也是想改变的第一个方向。但更隐蔽的问题是，就算花了这笔钱，大多数人仍然不愿意戴。

调查显示，65 岁以上人群中应该佩戴助听器、但真正从中获益的比例只有 6.5%。堵耳、鼓闷感、耳道潮湿，每天戴十几个小时的不适感，对很多用户来说，佩戴助听器，其实是一种煎熬。

「助听器根本不是为最需要用它的那群人设计的。设备越做越小、技术越来越复杂，对很多老年人来说恰恰是错的方向。」一位听力学专家说道，在他接诊的老年患者里，约有一半有某种程度的手部灵活性问题，麻木、颤抖、或者动作受限，但助听器上的一些按键，只有绿豆大小，很难操作。

但用户不得不选的五大品牌助听器，有它不可替代的理由。

简单来说，五大品牌通过专用 DSP 甚至 AI 协处理器，把芯片算力抬上了一个新台阶。以索诺瓦 2024 年发布的旗舰款为例，它在传统 ERA 芯片之外，额外内置了一颗专用 AI 协处理器 DEEPSONIC，每秒 77 亿次运算，比行业通用芯片高出 53 倍。

如果说普通芯片是在一条车道上慢慢挪，它就像突然多了一条高铁专线。更关键的是，这颗芯片「学过」超过 2200 万个真实环境声音样本，能在嘈杂环境里实时把人声单独「摘」出来，而不是把所有声音混在一起放大。

在安静的客厅里，你可能感受不到差别。但到了嘈杂的餐厅、多人会议的饭桌，普通助听器会啸叫、错误放大背景噪声，甚至反过来加重听力损伤，而专业助听器像是给你单独开了一条清晰的声音通道。

这种体验差距，几乎是断档式的，且没有中间选项。于是，很多用户绕了一圈，还是回到了五大品牌的怀抱。这个阶段的助听器，不是「好用」，而是「不得不用的东西」。因为没有替代品，用户只能在差和更差之间被迫选择。

更何况，几十年过去，产品之外，五大还握着另一张牌，全球数千家专业验配门店和经销商网络。

处方助听器的物理寿命是 3 到 7 年。在这段时间里，听力师会根据用户听损的持续变化，不断重新调整增益曲线、频段补偿、降噪参数。这种定制化、专业化的设备和服务方式，深度捆绑用户的长期生态，很难被一个电商页面替代。

不可否认，OTC 品类的存在，让越来越多的人开始关注自己的听力问题。从规模上看，美国 OTC 助听器市场从 2022 年的 1.1 亿美元增长到 2025 年的 2.7 亿美元，年复合增速 35%。

但你如果仔细研究就会发现，在有听力问题的美国人里，只有 5.7%采用了 OTC 产品，而处方助听器采纳率纹丝不动地停在 39%，OTC 助听器的退货率高达 30%到 70%。而同期整体助听器市场的预期增速是 11%。OTC 非但没有逆袭处方市场，反而跑得更慢。

在自述存在听力困难的人群中，助听技术的采用率如上｜来源：The MarkeTrak 25

我们查阅了当时的 OTC 助听器反馈看到，有网友说，「第一周还能听清，之后就每况愈下，我不得不反复调整设置。想退货，但商家不认亚马逊渠道的 45 天退货承诺。现在已经 41 天了，我损失了 900 美元。这个牌子是朋友强烈推荐的，但我听不清，而且操作对我来说太难了。」

当时的 OTC 助听器，能把设备交到了用户手里，却没办法把其他环节打通。这块曾经被不少人趋之若鹜的市场，最后连索尼、GN 这样的老牌玩家都相继退出了市场。

放到中国市场，情况又不一样。尽管中国是全球最大的助听器出货地，2022 年出口约 1432 万台，占全球总量的 60%以上，但中国市场 90%以上助听器份额依然被五大外资占据。

国内不是没人尝试打破这个局面。挚听 2025 年推出搭载 6 纳米专用助听芯片的产品，结合腾讯天籁 AI 算法，针对中文语音特点优化；联影微电子带着医疗影像的技术积累切入消费端。但这些团队还在爬坡，国产品牌份额加起来仍然较少。

挚听小贝壳 Air 搭载 6nm 专业助听芯片｜来源：挚听

中国至今没有 OTC 助听器类别，助听器仍是国家药监局监管的二类医疗器械，必须持注册证、经验配师验配才能合规销售。但电商平台上，百元级的「智能降噪助听器」比比皆是，大多数本质上是无差别放大的扩音器，实际相当于放个喇叭在你耳边喊。它们游离于监管之外，打着助听旗号进入千家万户，不仅作用很小，更会进一步加重听障人群的听力损伤。

如果要靠等待更好的 DSP 芯片，或者沿传统路径一步步追赶，显然走不通。

真正的破局需要另一种逻辑。

而这个逻辑，来自 AI。

二、AI 将会如何改变助听器的体验？

「戴了一个月，我觉得变化很大。在餐厅里，我不用再假装自己听得见了。我又能参与到对话里去了。」一位佩戴了最新国内 AI 助听器的用户这样写道。

「2022 年 OTC 出来之后，市面上充斥着一堆放大器。用户觉得光听到声音不行，我要听清楚声音。听得清了，用户觉得又不够，我要戴得舒服。戴得舒服还不行，我要降噪非常强。」飞声创始人彭守昆提到，AI 的加入，对助听器品类来说，最重要的一件事就是提供了更多样化的声音处理方案。这其中主要会涉及到三个环节：声音分离、声音增强以及声音预测。

AI 助听器与传统助听器的区别｜来源：飞声

声音分离，就是把用户想听的和不想听的分开，分离越干净，底噪越低，用户在安静或嘈杂环境里都不会被不必要的声音骚扰，这是舒适感的基础。

声音增强则是，根据个体听损曲线，在特定频段做定制化补偿。高频陡降的人和低频损失的人，增强的方式完全不同。这也是，AI 助听器和 AirPods Pro 所自带的助听功能不同的地方之一，算法不是为音乐和通话优化的，而是针对个体听损曲线的精细补偿。

比如说，昂听的做法选择把「你的耳朵」建立成一张数字档案。用户通过 APP 完成纯音测听，系统根据结果生成个人听力图，再从 29 条听损补偿曲线里匹配最适合用户的参数，高频陡降型、平坦型、低频损失型，每种听损模式对应不同的频段处理策略。你的耳朵缺什么信号，就补什么信号。

再来就是声音的预测，根据不同场景下的情况去预测接下来可能出现意外「啸叫」的一些场景。比如说，我走在路上，有可能会出现长按喇叭的尖锐声。AI 可以通过预测，识别出相关声音，并将其控制在合理范围内。

飞声目前计划在新品中采用 CRN 架构，是一种卷积+循环神经网络，区别于普通 DNN 的地方在于时序记忆，「DNN 只能看当下这一帧声音，我的架构能处理前面一整句话」彭守昆提到。正是这段时序上下文，让系统在啸叫出现之前就能预判并抑制，而不是等啸叫出来了再压制。

这三个环节在芯片里是同时运行的。全链路处理必须在 10 毫秒以内完成，昂听 Beyond Pro 的延迟是 8 毫秒，飞声 H9 经第三方检测的时延是 5.4 毫秒。时间太长，声音和口型就会不同步，用户会觉得「对方的嘴在动，声音慢半拍才到」。彭守昆说，这也是「AI 助听器算法要远远难于 AI 耳机」的其中一个原因，耳机可以容忍几十毫秒的延迟，助听器不。

过去，AI 通过训练才能快速地根据训练结果去理解不同声音的处理方式，但现在 AI 借助新的架构能够做到实时对进入耳朵里的声音进行处理。这样的处理速度，以及通过现有处理框架是过去很长一段时间内很难做到的，也给了大家在听力算法方向一些弯道超车的机会。

飞声 AI 助听器｜来源：飞声官网

更值得关注的是，AI 助听器里的 AI，和我们通常说的大模型关联并不大。它不是主要靠参数量取胜，而是靠新的架构设计，把过去需要堆算力才能解决的声音处理问题，用更小、更快、更省电的方式重新实现。飞声选择将一个从 10MB 压缩到 100~300KB 的小模型，运行在毫瓦级功耗的芯片上。这套算法，飞声团队在过去「迭代了至少七八十遍」。彭守昆提到，「这难度是非常大的。」

芯片路线上，相比五大走「传统 DSP 外挂 AI 芯片」的双芯片方案，国产团队选择了另一条路，用中国 TWS 供应链的能力，集成 SoC，把蓝牙、DSP、高算力 NPU 集成在一颗芯片上，用更低的功耗和体积，解决所有的声音处理问题。「未来的趋势一定是一颗 SoC 芯片解决所有的问题，」彭守昆说。飞声和昂听走的都是这条路线，差异在于各自算法的实现深度。

但这同样意味着，单靠芯片很难拉开差距，大家买的是同一代供应链里的芯片。彭守昆自己也承认，「我们只是在系统层、芯片的底层进行 SDK 定制，现有的芯片能力已经满足我们未来两三年的算法演进。」真正能形成壁垒的，是算法。他的判断是，「未来两三年内，产品研发里面 70%到 80%的重要性在算法。」谁能在同样的算力约束下，把声音分离做得更干净、补偿做得更精准、预测做得更提前，谁才能在这场比赛里真正领先。

三、下一代 AI 助听器，正在攻山路上

声音处理是 AI 带给助听器最直接的礼物，但它带来的变化远不止于此。当算法足够强，原本被认为「不可能」的产品形态开始成立，原本繁琐的使用流程也开始简单，原本被整个行业忽视的用户需求，也开始被认真对待。

最新看到的变化来自于形态的改变。

过去的传统助听器大多都是入耳式的，让耳道形成一个密封空间，声音传导效率更高，只需要一点点声音外放就饿能够产生比较大的声音增益效果。尤其当中重度的听障患者需要声音往往在 40-60dB 以上，才能听清楚。

但这往往会带来一个新的问题，啸叫。开放式助听器的最大技术挑战：解决啸叫的技术难度，远远高于入耳式。过去，对于入耳式的产品，麦克风在耳道外面收音，扬声器在耳道内扩音，两者之间有物理隔离，相对来说没有开放式产品那么容易形成啸叫。如果两者之间是开放式的，扬声器输出的放大声音会被麦克风再次收录，再次放大，形成声音循环回路，导致「啸叫」，所以过去助听器大部分都是封闭的入耳式。研发人员一般通过用数学模型实时估算反馈路径、再提前减去反馈信号。但往往等到反馈信号出现了再处理，反应滞后，且容易误判。

当 AI 能够在啸叫形成之前就预判并抑制，入耳式助听器就不再是唯一的选择。飞声 B02 是目前市场上少见的开放式 AI 助听器，耳夹形态，不入耳，戴一整天没有堵耳和鼓闷感，外观和普通耳机几乎没有区别。昂听则走了另一条路，2026 年 CES 上发布的 Delight，是完全入耳式的设计，坐在耳道里几乎看不见，昂听对目标用户的描述很直接：「想要现代感外观、不想让人知道自己在用助听器的人。」过去因为中耳炎、耳道变窄无法使用入耳式的用户来说，开始有了其他选择，也从某种程度上减轻了「佩戴助听器」的突兀感。

「有很多人觉得戴了助听器别人会把他看作残疾人，于是不能接受」，我们在一些社交媒体上看到，不少儿女劝服父母佩戴助听器的一大难点就是助听器本身，甚至有一位网友的母亲，因为怕被说「老糊涂了」，宁愿偷偷在网上买百元的「隐形助听器」，也不愿让子女陪着去正规机构验配。

正在被 AI 改变的还有助听器的验配环节。

过去的助听器验配环节和去医院看病几乎没什么两样。先去医院做听力检查，拿到听力图；再预约专业验配门店，等候、选机型、初次调机；戴回去感觉不对，再预约复诊；前前后后要跑好几趟，历时数周甚至更长。

当 AI 参与到助听器的验配流程开始完全不同。用户在家打开 APP，做一次纯音测听，十几分钟后系统自动生成处方参数，设备自动完成初始调配。如果感觉还不够准，可以连线远程听力师做视频调机。昂听的 ElePro 服务，45 分钟一对一，听力师在线实时调整，用户坐在自己家的客厅里，在真实的声音环境下被精确适配。不过，昂听的验配离不开手机，所以它的产品主要面向的是那些会用智能手机、愿意学习新东西的新潮老人。

听象科技旗下的昂听 AI 助听器｜来源：听象科技官网

但彭守昆并不认为验配师会被 AI 完全取代。他认为，「中国老人的动手能力非常弱。」所以飞声在 APP 和远程验配之外，还在深圳开了自营验配中心，铺了覆盖 400 城的护士上门网络，为那些连视频都不会开的老人，保留一条全人工路径。

在 AI 的介入之后，验配从一个需要反复跑门店的专业仪式，变成了一个可以在家完成的持续服务。这不只是效率的提升，是用户和助听器之间关系的重新定义。助听器也开始成为随着听力变化持续迭代的伙伴。

再比如，适老化配置上，有所改变。

AI 助听器的用户，九成以上是老人。但过去几十年，助听器使用难度比较高，单靠老人自己几乎很难学会使用。这也是为什么一开始会提到即便买了小十万的设备，还是有很多人将其放在抽屉里吃灰。

现在的国产 AI 助听器，第一次把适老化当成产品设计的出发点。飞声的充电盒上直接集成了实体按键，老人不需要打开手机、不需要找 APP，按一下调音量，按两下切场景，操作逻辑和电视遥控器一样直接。同时它还支持室内蓝牙查找和户外 GPS 定位，过去满城寻找助听器的难题，也有了更新的解法。

形态、验配、适老化，这三件事加在一起，才是 AI 给助听器带来的完整改变。但改变能走多远，最终要看市场的答案。

彭守昆认为，助听器市场正处于一个「油车」转「电车」的时刻。

这已经不是第一次有人向这座大山发起冲锋。过去十几年，几十个团队带着钱和勇气进来，最终都倒在了芯片、算法和渠道这三道墙前面。不同的是，这一次冲锋的人手里有了新的武器，AI。

但能不能翻过这座山，现在下结论还太早。美国 OTC 放开四年，采纳率只有 5.7%；中国 1.2 亿听损老人，戴上助听器的不足 5%。技术拐点或许正在路上，但市场拐点还没有。

如果你在小红书上搜「助听器」，能看到这个市场最真实的样子。很多子女想给父母配一副，看到价格后囊中羞涩，打听有没有千元级的选择；有人买了，但父母一句「太贵了、太麻烦」，再也没戴过；有人在花式营销里踩了坑，几百块的「隐形助听器」让父母越戴越聋，心生愧疚。帖子的字里行间，都是同一种焦急：再不解决，父母就真的听不见了。

这份期待，等了太久。我们希望这个方向能被更多人看到，做算法的、做芯片的、做供应链的、做医疗渠道的，这条赛道需要更多的玩家，需要更多的路线，需要更多人愿意把 AI 的能力，用在最需要的人身上。

AI 能改变很多东西。但能不能让一个老人重新听清世界的声音，这件事，值得更多人一起来做。

这是创新工场联合首席执行官、管理合伙人汪华对大厂重金押注 AI 办公的判断。

2026 年的这个夏天，中国科技巨头发起了 Agent 时代第一场「战役」：豆包工作正式发布，TRAE、扣子团队整体并入豆包体系。更早的 7 月底，飞书产品团队并入豆包；另一边，腾讯的 WorkBuddy 已经跑出了千万月活，阿里也在整合自己的桌面 Agent、云端 Agent 和钉钉能力。

巨头为何会集体兴奋？AI 办公的背后他们在思考什么？在争夺什么？最近，极客公园邀请了汪华、Floatboat.ai 创始人兼 CEO 谭少卿一起来聊一聊。

今年初那场「小龙虾热」，本质上只是一场极客的自我狂欢。谭少卿说，「它是个过渡产品」，属于三类产品分层中的「极客产品」，从一开始就没打算走大众化路线。模型不够强、配置门槛高、Harness 不成熟，把普通用户挡在门外。

真正的转折发生在最近几个月。汪华认为，国产模型是最近才真正跨过了那道坎。GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4-Flash 这些模型不仅把指令遵循能力做上去了，更关键的是把成本打了下来。

现在，才是中国 Agent 爆发的真正原点。

这里面有一个反直觉的逻辑：移动互联网时代，千万月活根本不值得巨头兴师动众，但这次大厂已经开始了一场「大会战」。

汪华说，背后的驱动力是恐惧。年初 Claude Code 还没到千万月活时，ARR 就已经达到 200 亿美金了。这意味着，未来的高价值经济入口，可能不建立在高日活之上。法律、财务这类高价值的专业工作，一旦被 Agent 重新定义，丢掉的不是用户规模，而是整个赛道的船票。

除此之外，还有另一个因素是算力。C 端产品比如豆包，算力负担极重，只能用压缩的小模型，所以「有时觉得它智障」；而办公 Agent 恰好卡在一个理想区间，既能体现大模型真实能力，又不会因为用户规模过大导致算力扛不住，同时商业模式能跑通。

WorkBuddy 的火热，某种程度上是一场内部赛马的幸存者故事。「它是踩在众多失败项目的尸体上活下来的。」大厂采取的都是内部赛马策略，那些算力成本过高、商业模式不成立的项目自然死亡后，资源自动向幸存者倾斜。

巨头进新战场，常被认为自带优势。但这次不一样。汪华说，「巨头唯一的壁垒其实只有钱，而钱能兑换的仅仅是算力。过去积累的数据和用户，不会自动转化成新赛道的优势，庞大组织架构反而会极大抵消资金优势」。

虽然巨头已经下场，但汪华认为，中国创业者有一个很大优势，距离中国开源模型更近。「大家在一个圈子里，私下交流多，最懂怎么在这些开源模型上做微调、建生态，那就能相对于其他地方的创业者建立一些优势。」

进入 Agent 时代，巨头们都在争夺通往未来的船票。汪华说，「船票」其实只有两张：成为水电煤般的基础设施，以及掌握基础模型。至于用户平台层面的船票，很可能根本不存在了，因为 Agent 本质上「是一种能力、一种智力、一种计算形态」，而不是一个需要被圈养的平台。

谭少卿从产品实践里看到了更远的东西：当 Agent 具备主动性，甚至开始向 CTO、COO 的角色过渡时，连 WorkBuddy 这样的「工作台」形态，都可能只是过渡产品。「模型越聪明，其实越不需要WorkBuddy这种中间层。」

巨头们这一次冲进 AI 办公战场，多少带着一点恐惧：怕错过新入口，怕丢掉下一代生产力的船票。但有意思的是，他们在重兵投入的同时，也无意中完成了市场教育，让更多用户第一次真正理解，Agent 不只是聊天工具，而是能干活的生产力系统。

而创业公司并没有因此被挤到墙角。相反，在巨头照亮市场之后，它们反而看见了更多细分机会：更垂直的场景、更灵活的产品形态。

以下是极客公园创始人&总裁张鹏和汪华、谭少卿的对话内容，部分有删减。

Part 1：中国 Agent 的「ChatGPT 时刻」来了

张鹏：近期腾讯、字节、阿里等大厂在 AI 办公领域的动作非常密集。你们怎么看他们最近的系列动作？

汪华：我觉得这事特别好。有了大厂来推动，包括他们愿意补贴，才能真正开启中国 Agent 领域的「ChatGPT 时刻」。

之前大家用豆包、DeepSeek，体验的是 Chatbot 对话。国内真正用过 Agent 的普通人极少。年初虽然小龙虾火过一阵，但门槛太高，绝大多数人根本没有用起来。它本质上只是极客的狂欢，再加上一点好奇用户的外溢。

现在大厂把 Agent 包装得非常易用，把 PPT、绘画、办公等场景预设好了，花力气把它推给了至少千万用户，相当于给全市场做了一次 Agent 普及教育。除了教育层面，用的人多了，各种应用场景也会被开发出来。

跟今年上半年小龙虾那波相比，还有一个关键不同，是国产模型是最近才真正跨过了那道坎。倒退三个月，国产模型的指令遵循能力还不够。同时，GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4-Flash 这些 Flash 模型把成本打下来了。所以一切水到渠成。

大厂推动 Agent 普及，对创业公司同样是巨大的利好。如果没有大厂去教育市场，创业公司自己拓荒太难了。现在，才是中国 Agent 爆发的真正原点。

图片来源：视觉中国

张鹏：怎么理解从小龙虾到 WorkBuddy，中间的逻辑是什么？毕竟这是两个不同人群的产品？

汪华：小龙虾热的时候我们也聊过，结论是它太复杂了，没法直接给普通用户用。但那波热潮让所有人，尤其是年轻科技爱好者，第一次亲手摸到了科幻小说里的东西。

大家都想尝试，但最后卡在几个地方：一个是模型不够强，当时只有 Opus 4.6 能用但又慢又贵；二是配置门槛太高，普通人搞不定 Linux 环境；三是 Harness 也非常不成熟。

现在完全不同了。模型和 Harness 每一两个月就在飞跃，现在 Opus 4.6 已经被随便「吊打」。更关键的是，普通人需要的是云化，不用自己在本地配置，云端配好直接用。现在的 Codex、Claude Code、豆包工作，也都是帮用户在云端配置好，起码是一个手机或消费品级的体验。

从小龙虾到 WorkBuddy，在用户体验上有一个巨大差别：从极客的玩具，到手机 App、消费品。腾讯在这方面一直做得很好，他们始终把 WorkBuddy 当成一个用户级、消费级的 App 来开发，花了几个月时间就走到了今天这一步。

很多人认为这是创业公司的事，但并非如此。创业公司可以在海外做开源，但如果要做消费级、工业化的消费级产品，还得解决流量冷启动、数据积累这一整套问题，可能还是大厂，他们有流量、有资源。

张鹏：小龙虾火了之后，对你们有什么启发？怎么看现在巨头纷纷入场 AI 办公这件事？

谭少卿：我们做得比较早，去年 7 月就发现模型能力在长程任务上已经足够好。但面向普通知识工作者，市场上缺一个原生的「工作台」产品，所以我们就切入了这个方向。

小龙虾今年爆火的价值在于让大众第一次看到，Agent 可以后台 24 小时运行，发个任务就能跑，哪怕经常崩溃、又贵又慢。包括 ClaudeCowork 的发布，这对我们是特别好的事情，它证明了这个方向是可能的，我们第一轮融资就是在 ClaudeCowork 发布之后完成的，我们做的更早，跟它同天发布。

但我们判断当前的 Cowork 类的产品是过渡形态。因为 Cowork 本质上还是以人为中心，随着 Harness 价值的显现，Agent 长程能力越来越强，未来会过渡到以 Agent 为中心，产品形态、交互设计都会不一样。

张鹏：这对投资人的决策有影响吗？

谭少卿：之前从这个角度切入是反常识的，大家觉得这该是个通用赛道而不是垂直 Agent，而且软件演进路径是从软件到 SaaS 到 Agent，从桌面端切入好像是「开历史倒车」。但 ClaudeCowork 发布后，外界对这个路线开始有了认知。

我们把产品分成三类：极客产品、专家产品、大众产品。小龙虾属于极客产品，虽然我们一开始就没打算走这条路，但它让大众看到了可能性。

巨头入场，也是在帮我们教育市场。我们产品今年 1 月公测时，有用户抱怨积分用得太快。但当我们做用户访谈的时候问他任务满不满意，他说很满意，超出预期。再问干了什么工作，往往是实习生需要干半个月的工作量。当时只是没把价格锚定到生产力上，所以大家还是觉得贵。现在各类 Work 产品，让更多人知道了 Agent 真能解决问题，对我们是好事。

汪华：我特别希望这次巨头能教育中国用户交月费。以前，中国用户交月费不能超过 10 块钱，而美国用户为产品付费几十美金是常态，工作类甚至 50-100 美金。中国这么多年的免费模式，导致付费习惯一直起不来，而广告和交易支撑的商业模式，在商业模式上天生就有局限性，不是每种产品都适合这套逻辑。

张鹏：你认为到什么条件下，你会认为付费习惯基本建立起来了？

汪华：现在已经有很好的趋势了。虽然还是一小部分人，但程序员和专家用户，已经能坦然接受 68、98 元这个档位的月费。相比以前，这已经是巨大的进步。

中国用户以前的付费习惯，其实是被巨头抢用户的免费模式毁掉的。中国用户不是不爱付钱，你看 Steam 上 30% 都是中国玩家，巨头的生态是能培养习惯的。

现在大厂做 AI 办公，骨子里还是以前打用户量、算 ARPU、做入口的那套思维，并不是真正的「以 Agent 为中心」。唯一的好处是，因为 Agent 需要算力成本，他们没法再搞纯免费了，必须正儿八经推付费模式。这算是把以前毁掉的习惯又慢慢拉回来了。

谭少卿：确实如此。我们产品一开始主打海外，定价 40 美金一个月，没对国内外用户做价格区分。我们就是想验证，用户愿不愿意为好产品付比较高的价格。结果发现国内用户的付费习惯远超预期。有些重度用户一天甚至能充值两三千块钱，他们是真的把 Agent 当作生产力工具在用，而不是传统软件。

最近我们选了 DeepSeek-V4-Flash，跑了五个主流榜单，并且比官方的 Harness 评分更高。这证明 DeepSeek-V4-Flash 和 GLM 5.2 已经能驱动很复杂的长程任务，配合我们的 Harness 能做得多快好省，就能进入更多的生产力领域，因此推出一个便宜版本。从数据上看，巨头教育市场，对我们的付费率和留存反而都有明显的提升。

Part 2：WorkBuddy 是怎么踩着「尸体」跑出来的？

张鹏：从个人的视角，怎么看 WorkBuddy 这个产品？它是怎么演进的？

谭少卿：这类产品的交互逻辑，基本是从 Coding 场景演变过来的。进去先看到一个 Chat 面板，然后选一个项目文件夹开始工作。但大部分知识工作者的文件系统其实是半结构化的，不会把一份工作相关完全塞进一个文件夹，只有程序员才习惯把所有代码扔进一个目录下面。所以这个交互形态，没什么实质创新，只是把 Coding 的逻辑照搬过来。

真正让大厂资源开始发挥作用的转折点，是把 Skills（包括原来 GPTs 那种形态）包装成「专家」模式。这么做的好处是小白用户更容易理解。小白用户面对一个输入框可能完全不知道该干嘛，但「找个专家」这个概念他能秒懂。虽然这通常会拉低模型智能和 Harness 本身的表现，但也拉低了用户理解产品的门槛。一旦跨过这个门槛，巨头的运营和投放能力就能真正发挥作用。

在这个基础上，WorkBuddy 在易用性上确实做得稍好一点，比刚发布的飞书的豆包办公要更成熟些。

有意思的是，从几家产品官网就能看出各家的文化背景差异：WorkBuddy 官网做得很简单，甚至跟它现有的新版 UI 对不上，说明他们还在快速迭代；千问办公的用词和风格偏工程化，更贴近技术，更像是千问模型的一个管道；豆包办公则更年轻、更酷炫，内容呈现更靠前。这些细节背后其实是各家公司风格的直接投射。

张鹏：我们推导一下，为什么 WorkBuddy 是腾讯先做出来的？而不是字节或阿里？

汪华：实话说，我不知道。年初小龙虾那波热潮，其实是飞书吃到了最大的红利，他们当时也投入了很大精力做相关产品，但确实没跑出来。

其实大厂内部很多团队在赛马，字节有一批，腾讯也有一批，但字节这批没跑出来。

更关键的一点，可能是腾讯在模型选择上更开放。

字节的模型本身有点不够行，这在豆包这种对话式产品里其实无所谓，字节在交互体验上一直做得不错。可一旦到了办公场景，这背后是长程 Agent，对模型智能、指令遵循的要求会更高。而 WorkBuddy 可以自由选择模型，可以接入最好的生态。现在模型更新此起彼伏，「模型即产品」这一点在 Harness 时代依然成立，模型不行，前端交互做得再好，用户体验还是不行。

张鹏：可以选择不同的模型，现阶段是吸引用户的点吗？

谭少卿：坦白讲，对非专家用户来说，选模型这件事其实挺让人懵的。我们从产品早期到现在，一直保留让用户选模型的选项，核心原因是模型之间的差异依然非常大。日常办公用 DeepSeek-V4-Flash 确实又快又好，但如果追求极致效果，比如在 Coding 上，GPT、Claude、GLM 之间的差距依然很大。

只要产品还允许自选模型，就说明模型能力还没有收敛到一家独大。我们判断这会是个比较长期的状态。因为还有新的变量出来。目前，训练和蒸馏技术越来越成熟，任务越长越重要，Harness 越重要。比如很多用户反馈 Fable 5 在编程上不用提示词就特别强，但做非编程任务时会觉得智能下降了，就因为它模型的训练越来越多地对齐在自己的 Harness 上。同时，办公、Coding、世界模型，这几场仗都还没打完。模型厂也不是无限弹药的，专注于当前办公产品的资源其实也有限。

二是供给会越来越充足。大家都可以在基础模型上针对特定领域做后训练，通常都能比原始基模表现更好。我们也接触到一些还没在市面发布的基模，所以供给端只会越来越丰富。

另外，我们在产品协同上选择了和巨头完全不同的「分布式模式」。我们赌的是这次变革本身的特性：AI Agent 的能力不同于以往的技术，它能够根据用户的场景去自我编程、改进，从而让用户不必捆绑于具体的软件和 SaaS 平台。

现在数据其实是分布式的，大家并不关心文档是在飞书、Google Docs，还是存在本地，因为 Agent 全都能访问。所以这些边界被淡化掉了，用户的迁移成本也没那么高了。

正因为如此，分布式的供给才有了可能性。大量中小企业和个人用户，本来就没有谁真心愿意把数据锁死在一个平台上，他们更愿意让数据回归到自己手里。

同时，硬件端也出现了巨大变量。现在的 Mac 顶配电脑跑 27B 甚至 70B 的本地模型已经没问题。我们判断，未来很可能会重演早期 PC 时代的演进路径，算力供给将从中心化回归到个人终端。有可能到年底或明年年初，我们会看到消费级设备上也能跑出可以驱动 Agent 的能力。

张鹏：移动互联网时代，千万月活根本不值得巨头去打会战。为什么腾讯会重金加持？背后的战略思考是什么？

汪华：我觉得首先是恐惧。千万月活确实不多，但你要知道，年初 Claude Code 还没到千万月活时，ARR（年度经常性收入）就已经达到 200 亿美金了。

腾讯的逻辑大概是两点：第一，当年豆包出来，腾讯没重视，结果被做出了一个新入口，所以这次没有哪个巨头敢在一个东西还小的时候就轻视它；第二，大家都害怕未来的新经济形态，生产力、高价值的专业工作，比如法律、财务等，不一定建立在高日活上。如果这波没赶上，可能不是丢了用户规模，而是平白丢掉了高价值的经济入口。这仗打错了，最多是白烧几十亿；但如果不打，可能是生死问题。

而且对国内公司来说，现在算力已经没法像海外那样大规模投，美国那几家一年 CAPEX 就是 2000 亿美金级别。相比之下，国内打应用层的仗，真不算什么大的负担。

张鹏：这个视角很有意思。巨头需要把投资变成未来的资产和能力，否则护城河就会变矮或消失。那应用层是一个很好的选择？

汪华：而且办公场景还有一个巨大的好处：算力可控。

像豆包那种面向几亿 C 端用户的产品，算力负担极重，只能用压缩的小模型，所以大家有时觉得它「智障」。如果算力充裕，按照字节的秉性，肯定愿意给 C 端放开更强的模型，但现实是不允许的。

而办公 Agent 处于一个完美的平衡点：既能体现大模型的能力，又有实际价值和未来的高溢价空间，同时用户规模又不会像 C 端产品那样失控。加上它还能收点费，跑通商业模式，这确实是一个非常合适的战场。

我觉得并不是腾讯一开始就想得有多清楚。他们内部肯定有很多团队在赛马。那些算力成本太高、用户反响不好，或者商业模式不成立的项目，在过程中自然就死掉了。

WorkBuddy 是踩在很多失败项目的尸体上活下来的。大家都看到它跑通了，证明这是当前一条相对正确的道路，资源自然就会向它倾斜。

豆包工作的操作界面｜图片来源：豆包官网

张鹏：前段时间字节做了一个组织调整，飞书被划到了豆包体系下。你怎么看这个动作背后的逻辑？

汪华：小龙虾刚火的时候，我跟飞书的一些同学聊过。当时他们内部就在推一个项目，把飞书完全 Agent 化，让飞书能通过命令行、MCP 或接口的方式被 Agent 或小龙虾调用。我当时提了一个观点，跟他们说想法类似：整个 Office、飞书界面，对于用户创造价值或内容而言，其实是没有必要的。

举个极端例子，Cursor 刚出来时，编程还需要一个用户界面，能看到所有代码，旁边输点命令做补全。但用户只想要一段能跑起来的程序，而不是一个复杂的编程界面。Claude Code 就是第一个放弃 GUI 编程交互界面的产品，你直接告诉它要什么，它直接把结果递给你。

长期来看，对飞书这样的产品，用户要的是文档协同和工作结果，不是一个 Word 编辑界面。所以我当时判断，飞书会变成一个被 Agent 调用的引擎，而不是被人直接使用的东西。

如果飞书将来真的变成一个可以被 Agent 调用的引擎，大部分界面会进一步简化，那把它挂到豆包体系下面，反而是顺理成章的事。我甚至觉得，未来很多复杂软件都会变成给 Agent 用，而不是给人用。

在 Agent 时代，软件的交互界面会发生巨大变化。软件不再向人类暴露复杂度，而是退居幕后。人不再需要痛苦地去学习和使用软件，只需下达意图，Agent 负责操作执行，最后直接把结果递送给你。

Part 3：「巨头唯一的壁垒其实只有钱」

张鹏：当字节、腾讯这些巨头进入 AI 办公战场，对创业者接下来的方向或动作有什么影响？

谭少卿：坦白讲，对我们会有一些影响。感谢巨头入场来教育市场，以及让我们坚定的开放中立生态位在不断被证实。

首先，我们认为这次 AI 变革更像 PC 早期，是从生产力领域先启动的，而不是像移动互联网那样从娱乐消费开始。所以我们现阶段的产品定位是「办公 Agent 工作站」，里面可以驻留多个 Agent 协同工作，甚至可以拉它们进飞书、钉钉。

我们最开始完全瞄准海外市场，定价也比较贵。但国内发布后，我们发现用户的付费意愿其实很不错。一部分是对上限有极高追求的高净值专家用户，来自于 ClaudeCode、Codex，当然也包括 Workbuddy 的用户，他们最能感知到 Agent 能力的强弱；另一部分是刚入门的小白，因为我们的交互兼容了传统习惯，把文件管理器、编辑器、浏览器原生集成进来了，但在底层上是非常 Agent-first 的。所以这两个月我们开始认真做国内市场。

还有一个点，是 Pro-C 用户和一些中小 B 端用户，工作模式其实高度一致，只是组织密度不一样。一个专家用户做策划、做内容、做推广，跟企业内很多岗位做的事类似。这套模式在 Agent 里是可以被持续优化的，它是共通的。

这带来一个新变化：B 端和 C 端开始融合了。以前在国内定制化成本很高，导致很难规模化，边际成本曲线非常陡。但我们现在整个 Harness 是自适应的，在各个垂直场景里，边际成本的斜率没有那么陡了。

这也改变了我们原来的立场：以前坚决不碰 B 端，是怕陷入定制泥潭，没法保证技术高强度投入去保持领先；现在 B 端和 C 端这件事融合到了一起，这条路变得可能了。

张鹏：在这个新时代，巨头到底面临什么考验？他们过去的优势，哪些失效了？哪些依旧有优势？

汪华：以美国市场为例，巨头并没有体现出绝对的优势。他们唯一的壁垒其实只有钱，而钱能兑换的仅仅是算力。

现在云厂商的基础设施和开源框架非常成熟，训练一个原生模型，只需要十几个核心研究员配上几十人的外围团队。Google 动辄上千人的团队，并没有体现出比几十人更大的优势，庞大的组织架构会极大抵消资金优势。大厂过去积累的数据和用户，并不会自动转化成新赛道的优势。像 WorkBuddy，也是靠内部小团队打拼出来的。

再有就是，AI 时代的计算和生产力工具，没有像互联网平台那样走向中心化。中国 Agent 还相对比较早，美国的 Agent 生态早就演化出了非常丰富的层次：第一层是跟中国办公场景接近的，类似微软 Office 365、Google Docs 里的办公 Agent；第二层是真正意义上的通用 Agent，以编程为主但早已超出编程范畴，Claude 和 Codex 都是万能 Agent 入口。

第三层主要包括两种：一种是垂直行业的，像 Harvey 那样做法律、医疗、研发这些垂直或功能性 Agent；另一种是企业内部私有化部署的 Agent，连接企业内部数据和本地上下文。这两类在美国都已经有一大批估值百亿美金的创业公司。

这波浪潮虽然以 coding 为主，但哪怕是做 coding，也有很多是在企业内部连接自己的代码库和上下文来做的，而不是直接用 Codex、Claude Code 这类通用工具。Claude 有 70% 的收入来自 API，连的就是垂直和企业 Agent，不是那些通用 Agent。这 70%中大约 7 成依然是 Coding，但已经有 3 成是非 Coding 了，而且最近 Codex 的调研报告显示，Coding 虽然还是主流，但增长最快的已经是非 Coding 部分。

张鹏：从最早 Coding 是唯一的轴线，到现在 Non-Coding 等多元化场景开始快速发展，这个信号是很值得关注。

汪华：没错。做垂直领域，创业公司能做的事情很多，大厂未必做得好。Harvey 前段时间微调了 Kimi K3，只用了 1000 多条强化学习轨迹，大概 130 多张卡，就在法律专有任务上比 Fable 还强得多。

中国的开源模型现在是创业公司最大的红利。如果说微调 Kimi K3 比较贵，那微调 DeepSeek-V4-Flash 或者最新的 GLM-5.3-Flash，估计十几张卡就够了。这种事大公司不仅不愿意做，组织架构也不适合做，成本效益对他们来说也不划算。甚至连美国最大的 coding 战场， 大公司都没干过 Claude Code 和 Codex，更别指望它们在法律这类垂直赛道上打掉 Harvey 了。

千问办公｜图片来源：视觉中国

张鹏：巨头虽然有钱，但如何才能变成未来的肌肉和资产？其实最好的办法就是多投创业者。你怎么看？

汪华：特别认同。美国跑出来的 Agent 创业公司，背后一半的资金都来自巨头。连 OpenAI 和 Claude 最大的金主也是大厂。美国巨头虽然在应用层没做出具有统治力的产品，但他们砸重金做基建、算力、云，把基础工作做的特别好，让创业公司能轻松生长。

我觉得中国创业者有一个很大的优势，是离优秀的国产开源模型最近。未来很长一段时间内，全球的企业级应用，尤其是垂直领域的 Agent，大概率都会基于中国的开源模型来做。因为在海外，只有极少数顶级 500 强企业，才请得起 OpenAI 去做私有化部署和微调。剩下的海量企业，只能指望开源生态。

中国创业者和中国开源模型都在一个圈子里，私下交流多，最懂怎么在这些开源模型上做微调、建生态，那就能相对于其他地方的创业者建立一些优势。

说句实在的，模型本身是可以被借鉴、蒸馏和获取训练轨迹的。所以，开源模型永远不可能被闭源模型甩开太大的差距。

张鹏：你预计巨头们会在这上面准备花多少钱？这会是一场什么级别的战役？

汪华：我觉得 AI 办公这场仗打不了太大。不是他们不想打，而是现实条件限制。这些巨头都是上市公司，得做得比较合规，这就意味着必须用国内算力，数据不能出境。

珍稀的算力还要拿去做模型训练、模型微调，同时又要打 AI 办公，资源根本不够分。

反而是 Kimi、智谱这类公司更灵活。Kimi 的模式就挺聪明，理论上模型是开源的，但如果超过 2000 万美金的使用规模，就要谈分成，大概 30%-40%。这样他们不需要像 Claude Code 那样要自建算力，可以直接用海外的云厂商( 比如亚马逊 AWS)，虽然少赚一点但轻装上阵。

未来如果国产算力真的起来了，大厂为了避免掉队，必须砸重金去建算力中心。基建要花钱，模型要花钱，巨头家里其实也没有余粮去打应用层的无限游戏。相比之下，美国的情况完全不同。因为算力供给充足，美国几家巨头已经到了砸锅卖铁的地步。发债、发股，把每年上千亿美金的纯利润，硬生生打成了负现金流，都在全力押注。

国内因为算力供给的硬约束，这场仗反而打得没有海外那么惨烈。

张鹏：美国 Agent 领域经常会看到比较令人震惊的投资或者进展，国内似乎没有那么多，为什么？

汪华：国内生产力和企业应用这波，起得确实没美国快，本质上是在为过去那些年被毁掉的付费习惯「还债」，以及畸形 SaaS 市场欠下的债。

当年国内的企业服务，名义上是 SaaS，实际上都在靠收定制费、服务费活着。用户也没被培养出付费习惯，也没建立起真正意义上的销售通路。当年做企业销售，大家为了抢用户量，同样的企业软件坐席，这家报 200 万，那家直接报 20 万，最后企业就觉得这软件根本不值钱。

在美国，创业公司只要做出一个好 Demo，靠现成的渠道就能迅速铺开，不需要养庞大的销售团队；但在国内，这就难得多。

但我觉得这一次不一样，整个环境确实在变好，大公司终于开始正儿八经收费了。现在算力成本和 Token 都很贵，巨头们也没法像过去那样无底线地打价格战了。这对整个行业的商业化生态来说，其实是一个正在好转的信号。

张鹏：你们身边肯定有很多做 Agent 的创业者朋友。过去这一年，大家的状态到底怎么样？

谭少卿：我身边干不下去回去上班的倒没有，大家还是比较坚定在创业。但有一部分，中间转型好几次的。

像我们这样咬定一个方向、产品逐步往前迭代的，其实非常罕见。我甚至问过投资人，年初看过的几十家 Agent 团队，现在还有几家在坚持原来的方向？答案是大部分都转型了。

当然，转型是非常理性的选择。我观察到这个赛道大家主要有几个去向：一部分人转向了离钱更近的业务，一部分人开始往企业端走得更深，做起了 AI 培训或者 FDE；甚至还有个别团队，直接转型去代理 WorkBuddy 了。

Part 4：通往新时代的「船票」到底是什么？

张鹏：假设你现在是 WorkBuddy 的产品经理，下一步该怎么演进？

谭少卿：如果完全站在巨头的视角，其实挺难的。要考虑太多产品协同问题，还要考虑怎么发挥自己原有的能力。我知道一些朋友在大厂里负责相关业务，老板考核甚至直接看企业用了多少 Agent，但这个定义本身不算科学。

如果完全站在巨头的立场，我肯定会坚定地往云端方向去做。就像豆包做手机，我会做云手机而不是做实体机，微信之外还有那么多生意可以做，完全没必要硬碰硬。

办公场景也是同样的逻辑，我大概率会直接从云端把 Agent 之间的协同做起来，这可能是对大厂更可行的路径。

Floatboat 的界面｜图片来源：Floatboat

张鹏：如果 WorkBuddy 再加一个 IM，这不就变成一个新的生产力工作系统吗？你判断它该不该加 IM？

谭少卿：他们现在应该有个 Teams 版本的「项目」feature 在推。站在我的角度，肯定应该加，我们四月份就已经在做这件事了。但关键是不能用原有的 IM 逻辑去改造，不能想着把飞书或企业微信改一改就用，因为原来那套产品设计完全是为人与人的协同设计的。

比如原来我们把 Floatboat 连到飞书里用，用户一看权限审核就吓到了，几百项权限，根本不知道该开哪个关哪个。一旦涉及多个 Agent 协同，你会发现整套体系根本不是为这个场景设计的，完全用不了。所以我们不是非要另造一个轮子，而是原有体系确实很难兼容这种新的办公范式，只能自己重新设计。

站在大厂的视角，第一层可能是先把基础做好，你可以用 Claude Code，也可以用 Codex，先把这一层跑通。我们在 Floatboat 之外做的上面那一层协同，其实就是这个思路。因为模型不会被统一，创业公司或中小公司选模型的门槛也不高，Infra 已经很成熟，方法论也成熟，只需要足够好的 Trace 和一些设计理念就行。

在这种前提下，Agent 的运行时显然也不会完全统一，为什么我只能用 WorkBuddy，或者只能用另一家？如果能把这些都协同起来，产生更大的价值，可能才是更好的基建方向。这里面流通的东西跟以往的 IM 也不太一样：它不是娱乐性质的内容，而是真实的生产力。这也是我们正在尝试推进的一个方向。

张鹏：从产品的角度看，大厂已经都进场了，就得开始加速创新，走出不同的方向？这个你怎么看？

谭少卿：之前以为巨头入场会很激进，但最近两个月的观察并非如此。

比如，现在很多人在做 Multi-Agent，巨头为了短期快速变现、切入企业客户，往往会把 Agent 强行适配现有的组织架构。他们在产品里塞满各种「专家」，给 Agent 设定跟人一样的职能、部门和权限。

这种做法对前期获客确实有好处，但对于提升智能上限、构建新的生产关系来说，其实是一种落后的表现。受限于此，大厂的产品形态大概率不会太激进。

反而是创业公司，更有机会去探索真正的新形态。现在的 AI 时代和过去互联网时代不同，过去是拼规模、烧钱做渠道，用户还不愿付费。现在重度用户的付费意愿非常强，创业公司不需要去砸钱铺规模，完全可以专注在生产力的创新上。

在企业端，我们根本不在意传统的「降本增效」，我们只做增量。

我们在意的是，Agent 能不能探索出比人类更优的路径。人类受限于管理带宽，是无法无限横向扩张的。但 Agent 不一样，它可以瞬间并发，一小时就能干完以前几百人干的事。

比如在营销投放领域，数据闭环后，一个合伙人带着一群 Agent，干得比以前庞大的投放团队还要好。Agent 会自我强化和进化，找出全新的业务路径，而不是在老路径上做降本增效。

张鹏：你最近在内部的深度实践中，有什么新的前沿洞察可以提前剧透一下吗？

谭少卿：自从产品有了 Demo，我们就把绝大部分工作迁移到了自己的系统上。如果你做的是生产力工具，自己却不用，这很荒谬。

以 coding 为例，我们把 Floatboat 部署在本地和服务器上，直接拉进日常沟通环节。同事报个 Bug，发个截图，Agent 就会自己去文档里拉取信息，拆解任务，排查副作用。然后它把代码写好、测试完，甚至录个运行视频发给你。提需求的同学看完觉得没问题，Agent 再去走发布流程。它已经变成了一个自动运转的系统。

更有意思的是，我们发现它已经不仅仅是一个「同事」了。

它具备了主动性，会尝试去优化整个工作系统。在人机协同中，它能察觉到我们没注意到的效率漏斗。只要我们确权同意，它就会去改进工作流。某种程度上，它正在向 CTO 或 COO 的角色过渡。这让我想到 OpenAI 当时画的 Agent 进化路线图，它真的在逐步接管和运行一个组织。

在我个人的工作里也是如此。Agent 会每天翻我的邮件和信息。如果我有个重要的会没时间准备，它会主动去飞书、Notion、Google Doc 里把相关的上下文全搂出来，提前给我备好一份材料。全程无人工干预，可用度能达到 80%，这真的救了我好几次。

有一次，它发现我两周后有个重要事项没动静，就主动建了日程，临近时提醒我：「你还没准备材料，要不要我先弄一份草案？」我点个同意，它就去干了。

我们现在之所以还需要图形界面，是因为模型很难一次性产出 95 分以上的结果。所以人类现在的核心动作，变成了「授权」和「确权」。本质上，是人跟 Agent 在共同优化这套协同系统。

张鹏：其实，如果只把 AI 当成生产力，其实并没有真正用好它？

汪华：大家千万不要低估这代模型的自主执行能力，真的是超强。

我同时订阅了 200 美元的 Claude 和 Codex 额度。每到周末发现额度没用完，我就会给它们布置一些开放性的题目，让它们自己去折腾，完全无人干预。

比如有一次，我让它们写一个生产级别的棋牌网站。我让 Claude Opus 当主控，因为它有 100 万的上下文；Codex 负责主编程，Opus 负责 Code Review。连协同框架都让它们自己写。

跑了两天，60 个游戏全部带 AI，连美术都是 Codex 调用生图模型自己搞定的。还有一次，我让它们去拆解 AI 供应链，两天时间，从设备到材料，穿透得极其深刻。

在这个过程中，你会发现 Agent 之间不仅会自主划分角色，甚至还会「抢功」。比如 Codex 执行完一步，有时候不愿意把控制权交还给 Opus，非要自己拼命往下写。现在的 Agent 主动性极强，会执着地试图去完成一件事。

而且，模型的「性格」差异极大。Opus 是超强的防御性编程，它写的回归测试代码甚至比生产代码还要多；Codex 则是雷厉风行，迅速把事搞定。

更有意思的是，它们通过文档沟通，犯了错会自己更新「开发手册」。你甚至能看到不同的 Agent 在开发手册里互相吵架。所以我特别同意少卿，AI 早就不是一个简单的工具，它甚至已经超越了普通同事的范畴。

张鹏：最后一个问题。移动互联网时代大家都在抢「船票」。对于大厂来说，通往新时代的「船票」到底是什么？

汪华：目前业界对 C 端 Agent 平台到底长什么样，其实没有共识。甚至未来的 Agent 年代，根本不需要用户平台，因为它本质上是一种能力、一种智力、一种计算形态。

所以未来大厂能抓住的船票，可能只有两件事：第一是更接近传统基础设施水、电、煤那种角色。无论你是创业公司做 App 还是做别的，都绕不开要用它的服务；第二是基础模型，这也是谁都绕不开的一件事。这两者，就是大厂未来拿到船票、不被淘汰的两个选择之一。

第三点，未来在消费、娱乐方面，更多是现有用户平台的延续，比如你原来刷抖音消遣，未来 AI 化之后，抖音依然有很大优势。真正发生质变的可能是，未来的生产力会以 Agent 为中心，甚至 WorkBuddy 都不应该是最终形态，因为模型越聪明，其实越不需要 WorkBuddy 这种中间层。

再往后，当 Agent 时代真正到来，尤其是物理世界的 Agent 或者 Robotics 起来之后，大厂就更只能做基础设施了。（完）

没有直播，没有全球媒体轰炸，只请了少数受邀者参加。活动开始前，特斯拉的网红粉丝们发布了照片和视频。特斯拉还在网站上设置了倒计时，为该活动预热。

这场发布会的主角，是那台被外界戏称为「三无车型」的 Cybercab：没有方向盘，没有踏板，连传统意义上的侧后视镜都没有。它从设计之初就不打算遵循任何传统汽车的逻辑，目标是把单车成本和每英里运营成本压到极致。

Cybercab 的发布比以往的产品演示更重要。2026 年 9 月 3 日，摩根士丹利分析师 Andrew Percoco 表示，在其对特斯拉 400 美元的目标价中，自动驾驶出租车业务贡献了约 120 美元的估值；今年 3 月，美国银行还将特斯拉的自动驾驶出租车业务估值为 8440 亿美元，相当于特斯拉当时估值的一半左右。

按照马斯克的设想，Cybercab 未来会是特斯拉销量最大的一款车，支撑起一张覆盖全球的无人驾驶出租车网络。更有想象力的一层是：车主自己不用车的时候，可以把车「投放」进特斯拉管理的车队里去跑单，闲置资产变成现金流。

马斯克十年故事，终于开始兑现

有意思的是，这场发布会官方没有直播，但 X 用户 Kyle Conner 发布了一批现场照片和技术细节，让外界看清了 Cybercab 的真实底子。

配置上，Cybercab 刹车用的是线控刹车，但每个车轮都配了独立的执行器，这在无人驾驶场景下是个关键的安全冗余设计；驱动是前轮驱动，配合较高的齿轮比，特斯拉在压低电机噪音传入车厢这件事上明显下了功夫；电池用的 4680 电芯，可以支撑 50 万英里的使用寿命，同时能扛住高频直流快充、持续振动、剧烈温度波动；电气架构是 48V 低压，自动驾驶大脑跟 HW4 类似……

目前这台 Cybercab 还没开放面向客户销售。但特斯拉在官网挂出了一份表格，专门用来收集有意进行 Cybercab 车队车辆采购人士的联系方式。

不过，奥斯汀的用户已经可以抢先体验了。通过特斯拉去年上线的 Robotaxi 叫车应用，现在可以预约乘坐 Cybercab。

全新设计的 Cybercab，支撑了特斯拉将近一半的估值｜图片来源：视觉中国

其实，这不是马斯克第一次讲这个故事。早在 2016 年，他就开始向粉丝和投资者描绘一幅画面：一辆车能够完全自主地横跨美国，不需要任何人为干预。2024 年 10 月，特斯拉在洛杉矶一家电影制片厂办了一场发布会，展示了 Cybercab 的原型。

接下来，又是特斯拉的「传统艺能」：产品发布，永远比承诺的时间晚，规模也永远比画的饼小。马斯克曾说，到 2025 年底，特斯拉的自动驾驶叫车服务将覆盖美国一半地区；到 2026 年底，将有数以百万计的特斯拉无人驾驶出租车上路。

但根据德克萨斯州机动车辆管理局网站上的公开记录，截至 9 月 3 日，特斯拉在德克萨斯州注册用于无人驾驶运营的车辆总数为 420 辆，其中 45 辆 Cybercab 车辆已获得授权在该州进行无人驾驶运营。这距离「大规模商业网络」仍然很远。

相比之下，Waymo 目前在美国 14 个城市运营 Robotaxi 服务，拥有约 4000 辆无人驾驶车辆跑在路上。

技术路线之争，到摊牌时刻了

这场发布会真正值得关注的，不只是车本身，还有持续 10 年的技术路线之争正走到一个摊牌的窗口。

发布会前一周，8 月 26 日，Waymo 车载软件副总裁 Srikanth Thirumalai 发了一篇长博客，标题是《从 2 亿多英里完全自动驾驶里程中获得的 10 条 AI 经验》。文章通篇没提特斯拉的名字，但里面至少有三条，跟特斯拉有关。

第一条是，纯视觉不够。Waymo 在跑完超过 2 亿英里真实无人驾驶里程后给出的结论是：要安全、大规模地把完全自动驾驶铺开，必须同时依赖摄像头、激光雷达和毫米波雷达三种传感器，谁也替代不了谁。

特斯拉的路径恰好是其反面。马斯克 2019 年就把激光雷达称为「注定失败的徒劳之举」，2021 年拿掉毫米波雷达，2022 年拿掉超声波传感器，把纯视觉路线推到了极致。马斯克一直坚称，只需视频摄像头和人工智能就能实现完全自动驾驶汽车。

特斯拉和 Waymo 代表着 Robotaxi 的两条路线｜图片来源：视觉中国

第二条，是警惕纯端到端的「黑箱」。Waymo 高管在博文里说了一句很重的话：「AI 很强大，但不是魔法。」纯粹的端到端架构存在难以审计的黑箱风险。

而这是特斯拉全力押注的路线。FSD V14 和 V15 最大的卖点，就是"端到端神经网络"，用一个模型端到端搞定感知到控制的全过程。

第三条是，L2 升到 L4 是「虚假的山顶」（false summit）。Waymo 高管认为，从 L2 一路"升级"到 L4，这条路本身就是一场错觉。真正的 L4 系统必须从零开始构建、专门训练，不能是 L2 的放大版。

Waymo 认为，真正的 L4 必须是从零构建、专门训练的系统。无论是数十亿英里的模拟里程，还是数百万英里的「有人监督」里程，都无法复制系统在无人备份情况下学到的经验——「系统只有在独自承担驾驶任务时，才能真正成熟」。

这正是特斯拉的核心逻辑：依靠数百万辆客户车辆在人类司机监督下跑出的数据飞轮，反过来论证这套系统具备升级到 L4 的潜力。

纯视觉还是多传感器融合，端到端还是可解释架构，L2 数据能不能喂大 L4 能力，这些问题行业争了快 10 年，谁也没能彻底说服谁。

接下来，争论本身可能还会持续，但检验的方式已经从谁讲得更有说服力，变成了真实的道路体验。

规模化运营才是主战场

这场发布会最该被问出的问题，或许根本不是「车有多酷，技术有多先进」，而是谁能先把规模化运营真正跑通。

自 2025 年 6 月在德克萨斯州奥斯汀启动小型试点项目以来，特斯拉已将其无人驾驶出租车服务扩展到德克萨斯州和佛罗里达州的其他几个城市。

接下来，Cybercab 大概率首先要面对的，是法规这道墙。多年来，美国监管机构对自动驾驶汽车的态度一直偏谨慎，像 Cybercab 这种没有方向盘、没有踏板的设计，天然就踩在现行规则的边缘上。

一个积极信号是，2026 年 6 月，美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)提议出台新规，拟取消自动驾驶系统必须配备手动踏板的要求，目的就是让这类新技术能更快合法上路。

NHTSA 目前的机制是可以向汽车制造商发放豁免，允许其销售未完全符合现行规定的车辆，但这类豁免车辆每年上限只有 2500 辆。这距离特斯拉百万级的愿景，依然遥远。

技术已经不是最大难题，Robotaxi 接下来的挑战是规模化运营｜图片来源：视觉中国

跨过监管这道坎之后，真正的硬仗才刚刚开始：安全、效率、成本。从目前的进展看，安全问题随着技术的进步正在被逐步验证，接下来真正考验的，是成本和效率。

据爱建证券推算，Cybercab 的单车成本已经被压到 2.3 万到 2.5 万美元区间；作为对比，一台顶配 Waymo 车辆，加上传感器和改装成本，大约在 7 万到 15 万美元之间。更关键的是运营端的数字。此前，特斯拉给 Cybercab 设定的量产运营成本目标是每英里 0.2 到 0.25 美元，只有传统网约车成本的两成左右。

但外界对这门生意的成本结构，普遍存在一个误解。驭势科技联合创始人、董事长兼 CEO 吴甘沙曾提到，很多人以为无人驾驶的成本就是几颗激光雷达加上一台车的造价，但实际上，硬件成本在整个生命周期里只占很小的一部分，真正的大头藏在运营和售后环节。

比如车需要买保险，需要补能，而补能不是简单算一笔电费，背后需要有人专门负责充电调度；载人的车需要清洁维护，乘客乱扔垃圾也没人管；车辆每天要做检查，还要定期保养维修；需要配备远程操作员，不管人车配比是 1 比 3 还是 1 比 10，都是持续的人力成本；遇到突发情况，还得有现场紧急救援团队待命。

据了解，萝卜快跑刚在武汉落地运营时，平均每两公里就要配一名网格员，一旦有车趴窝在路上，必须第一时间冲过去处理。除此之外，事故成本也是一笔不能忽略的隐性开支。

行业此前最关心的核心指标是 MPI，即每次接管前能跑多少英里；但真正决定行业能不能跑通的关键指标，其实是 CPM，即每英里成本。安全、效率、成本，这三关一关都不能少，否则规模化就无从谈起。

这次 Cybercab 的发布，与其说是特斯拉又推出了一款新车，不如说是马斯克讲了十年的故事，开始进入落地检验阶段。接下来，谁能率先在实际运营中把每英里成本降到可规模化落地的水平，将是竞争的关键所在。

车、芯片、手机，这三张牌，小米憋了很久。造车、造芯、造高端旗舰，每一件单拎出来都很重磅，而雷军选择把它们同时摊在同一张桌子上。四款澎程新车、三颗自研玄戒芯片、史上第一款破万的小米 18 Fold 折叠屏，再加上一块想要正面掀翻 iPad 的小米平板 9 Pro Max。

值得注意的是时间分配：两个半小时里，光澎程系列的四款车，雷军就讲了一个半小时。重头戏是谁，答案不言而喻。发布会后，小米披露，4 分钟澎程锁单突破 10000 台。

而当那块能在车顶升起一整间「移动小屋」的电动顶舱亮相时，现场响起了热烈的掌声。

今晚的小米，想讲的不是参数，而是一个关于「下一个十年靠什么活」的故事。

一、一个半小时、四款车

这次发布会的重头戏是小米澎程系列。当雷军讲到这部分的时候，现场掌声最大。

此前 7 月底的技术发布会上，7 月 30 日，小米汽车举办造车五年来的第二次技术发布会，系统分享了小米昆仑技术架构，并发布小米澎程首款车型 N90 Max，两排五座的 N70 系列只用了不到 3 分钟快速带过。

而今晚，主角调了个个儿，雷军重点介绍了 N70 系列的两款新车，并带来搭载原生设计电动升降顶舱的 N90 Max 探索版。

不同于 SU7、YU7 追求极致性能，澎程系列是要把车内空间做大、做平，还要丰富可变。这次同步上市的 4 款车里，N70 Pro 和 N70 Max、N90 Max 露营版是大五座，N90 Max 是三排六座。

它们共享同一套设计语言：全平地板、可移动中岛、前排座椅 180°旋转，一键切换会客厅、大床、办公等超过 13 种场景。

几台车的价格也一次性亮明：

N70 Pro 起售 20.99 万、

N70 Max 23.99 万、

N90 Max 26.99 万、

N90 Max 探索版 29.99 万，9 月 7 日晚 22 点正式开售。

小米澎程 N70 是一款「大小合适、驾驶轻松、乘坐也舒适」的主流 SUV，车长 4960mm、车宽 1998mm、轴距 2950mm，拥有和 N90 系列一样的智能可变大空间，支持对坐模式等多种可变场景。

N70 全系长续航，Pro 版搭载 52 度磷酸铁锂电池，CLTC 纯电续航 351km、综合续航 1351km，Max 版搭载 76 度三元锂电池，CLTC 纯电续航 505km，是目前市面上纯电续航最长的增程车型。全系搭载小米 1.5T 增程器，Pro 版亏电油耗仅 5.7L/100km，Max 版亏电油耗 6.1L/100km，不挑桩、不挑油，支持 92 号、95 号、98 号汽油。

此外，N70 Max 还新增了高性能四驱、空簧、连续阻尼可变减振器、HUD 和 25 扬声器豪华音响等配置。

智能方面，N70 全系智能满配，智能基座采用小米四合一域控制模块，全系标配高通 4nm 旗舰 SoC 芯片、4nm 英伟达 Thor-U 辅助驾驶芯片、激光雷达、4D 毫米波雷达和终身免费的 HAD 辅助驾驶。小米澎湃智能座舱支持五屏联动，全新超级小爱已覆盖 95%的车控功能。

图片来源：小米汽车

除此之外，雷军还带来了全新探索版车型：N90 Max 探索版，也就是坊间口中的 N90「露营版」，以 29.99 万元的售价，把一件过去属于极客玩家的小众爱好，直接推到了大众消费的门口。

N90 Max 探索版采用全新大五座布局，拥有目前国内 SUV 唯一的原生设计电动升降顶舱，顶舱升起后，车内空间化身上下两层 LOFT，二层活动空间达到 2110mm×985mm，最大承重 200kg。升顶后可在车内直立活动，车内挑高达到 2.29 米，「就像一个真正可移动的房子」。

它甚至还配了木纹地板和地暖，这已经不是「帐篷」这个词能装得下的东西了，本质上，小米是在你的车顶上，塞进了一间会移动的小房子。

与此同时，小米还展示了它多变的使用场景：婚纱摄影团队在荒郊野外拍外景，客户换衣化妆终于有了体面的私密空间；钓鱼的人则多了一个随时能躺下休息、避雨取暖的据点……

过去玩车顶帐篷的人都懂那种拧巴：加装要打孔、要配横杆、要考虑风阻和油耗，用一次搭一次、拆一次，光是折腾装备就能劝退大半热情。小米这次干脆把这套逻辑推翻，做成了原厂原生的电动升降顶舱——车辆静止时，车顶匀速自动升起，几乎不需要人动手，停车即可露营。

二、三颗芯片打通端侧 AI

再来说说发布会最先亮相的自研芯片玄戒 O3。当晚，小米一口气亮出三颗自研玄戒芯片，均已完成研发和测试验证。

作为小米第二代 AI 旗舰 SoC，玄戒 O3 在 8 月 24 日正式发布，安兔兔跑分成为业界首个突破 500 万分的 SoC。

有意思的是它的技术选择。O3 用了十核全大核架构（6 超大核+4 大核），最高主频 4.35GHz。一般来说，主流手机 SoC 讲究的是「大中小核」三档搭配，用小核去省电、大核去干活。而小米直接砍掉了小核，全上大核。它的底气来自 3nm 制程：只有工艺足够先进，全大核才可能在拉满性能的同时把功耗压住。

图片来源：小米

存储层面，玄戒 O3 行业首发支持 LPDDR6 内存，带宽对比上一代 LPDDR5x 直接拔高近一半。再配上专为大语言模型深度优化的 NPU、200 TOPS 的张量算力。这不是一颗为「打游戏」设计的芯片，而是一颗为「端侧 AI」重新排布晶体管的芯片。

如果说 O3 是给消费者看的「面子」，那 O100 和 D100，才是给整个行业看的「里子」。

玄戒 O100 是一颗高带宽 AI 加速芯片，专攻端侧大模型推理。它最惊人的地方在封装——全球首款 6nm 3D 晶圆级堆叠先进封装，用上了先进混合键合工艺，键合间距逼近物理极限。这套工艺带来的结果是 1.22TB/s 的恐怖带宽，达到传统手机内存带宽的 16 倍，端侧推理速度冲到 330 TPS。简单说，这是在解决 AI 落地端侧最卡脖子的内存带宽。

玄戒 D100 则是国内首款 3nm 智驾高算力 AI 芯片。 20 核高性能 CPU 加 16 核高算力 NPU，最高 160GB 统一内存，可以在车上本地部署 200B 参数的大模型。 更值得注意的是那个「三芯协同计算」的 Xiaomi AI Cube 原型，以及端侧部署 120B 和 3B 双模型、支持快慢系统切换的设计。这是把人脑「直觉反应」和「深度思考」两套系统，搬到了硅片上。

O3 管手机，O100 管端侧 AI 加速，D100 管汽车智驾，这是小米手机到汽车的算力链。 而且它们共享同一套思路：All in AI，一切为大模型的端侧运行服务。

三、首款「破万」手机

除此之外，发布会的另一个重点是小米 18 Fold，这是小米首款「中折叠」形态旗舰，也是小米历史上第一款起售价破万的手机，10999 元起，最高配 14999 元，陶瓷版 15999 元，9 月 10 日 10 点开售。

单看万元起售会觉得贵，但把它扔进 2026 年的行业坐标系，结论可能会有所不同。苹果首款折叠屏 iPhone Fold 正被密集曝光，供应链预估国行起售价在 1.4 万至 1.5 万元人民币之间，顶配甚至可能突破 2 万元。

图片来源：小米

过去六年，折叠屏一直活在一个尴尬的悖论里。

横向大折看着气派，本质却是两台直板机拼在一起。 你得到了大屏，代价是笨重的机身，以及被折叠系统吃掉的续航。更讽刺的是，多数用户 80%到 90%的时间只用外屏，那块贵得离谱的内屏，大部分时候是折着的、睡着的、被闲置的——你花大价钱买了它，却几乎不用它。

竖向小折则走向另一个极端。 轻巧、能塞进任何口袋，但续航、性能、散热，样样都得给那个小字让路。它好看、好携带，却撑不起一台真正的旗舰。

一个太重，一个太弱。这就是折叠屏六年来没能真正走进主流的根本原因。

小米 18 Fold 给出的答案，是第三条路——中折叠：合上是一台 5.38 英寸的小旗舰，握感接近正常直板机；展开是 7.58 英寸的大屏，视野足够铺开一份文档、一本书。 这个尺寸区间，恰恰卡在了大折和小折之间那块无人认领的空白地带。

而最见功力的细节，是内外屏都用了√2:1 的标准纸张比例。这个比例听起来像个冷知识，它正是 A4 纸的比例。看书、看文档时不用缩放、不用裁切，App 从外屏切到内屏也不用重新适配。它让折叠屏第一次真正贴合了「纸」的使用直觉。

性能上，小米 18 Fold 首发玄戒 O3 芯片及长鑫 LPDDR6 内存，内置澎湃 OS 4 及 Xiaomi MiMo 端侧大模型。影像搭载徕卡 Summilux 三摄系统（2 亿像素主摄+5000 万超广角+5000 万潜望长焦），内置 6000mAh 金沙江叠片电池，支持 67W 有线及 50W 无线秒充。

四、平板的生产力野心

除了手机，发布会上还推出了小米平板 9 Pro Max。该机配备 13.3 英寸大屏，同样首发搭载玄戒 O3 芯片，机身厚度仅 5.67mm，内置 12000mAh 大容量电池。它号称是「小米最强专业生产力平板」，主打桌面级性能与 PC 级应用适配。

过去十年，安卓平板和 iPad 之间隔着一道叫性能天堑的鸿沟。苹果用 M 系列桌面级芯片把 iPad Pro 抬进了生产力的殿堂，而安卓阵营的平板，本质上还是被放大的手机。玄戒 O3 的意义，是小米第一次用自研芯片，把这道天堑填平了。

图片来源：小米

它用了一块 13.3 英寸的大屏，并把重量控制在 650 克左右，主打「适配各类 PC 级应用」。更关键的是屏幕比例——小米没有沿用平板惯用的 16:10，而是选了 3:2 这个比例。相比传统 16:10 屏幕，3:2 的纵向显示面积更大，浏览文档、表格、网页时一屏能展示更多内容，减少频繁上下滑动。

3:2 是微软 Surface、是笔记本电脑的比例。当一台平板刻意向笔记本的屏幕比例靠拢，它想说的话已经很清楚了：我不是来陪你追剧的，我是来替你办公的。

定价 4799 元起、国补后 4299 元，这个价位段能拿到桌面级性能加 PC 级形态，性价比的杀伤力是显性的。

发布会散场，人们讨论最多的往往是价格、参数、谁性价比更高。

小米今晚摆上桌的四件东西：车、芯、机、平板，表面上分散在四个完全不同的赛道，内核却指向同一个词：All in AI。

从手机，到汽车，再到平板，小米依旧希望自己，成为消费者下一代智能生活的入口。

如果只看画面，这好像是又一段科技公司放出来的机器人视频。在这个被大模型和具身智能席卷的时代，科技圈每天都在被各种炫酷的机器人 Demo 刷屏：有人形机器人打拳击，有灵巧手叠衣服，也有机器人在舞台上完成复杂动作……

这次更值得关注的，并不是机器人行走本身，而是它身后那条刚启用的自动化产线。这次的机器人并不是工程师手工拼装出来的，而是像汽车一样经过一整条工业化产线，自动化总装然后下线。

一、会表演不够了，能量产才算数

小鹏押注机器人这件事，其实比外界想象的要早得多。早在 2020 年，小鹏就已经切入了机器人赛道，比现在市面上大多数明星机器人公司都要早。

但选择在 2026 年这个时间点启用产线，这更像是小鹏过去几年物理 AI 战略的一次集中呈现。从智能汽车到 Robotaxi、人形机器人、飞行汽车，小鹏正在推动 AI 能力从汽车场景向更多物理空间延伸。

机器人和汽车在硬件形态、运动方式和应用场景上差异很大，但在 AI 层面，两者需要解决的问题类似：如何让人工智能理解真实环境，并在复杂物理空间中完成任务。

汽车业务中形成的部分模型能力、数据体系和 AI 基础设施，可以进一步向机器人延伸；一套物理 AI 底层能力能否跨越不同本体，新的本体进入更多真实场景后，又会产生新的数据，推动模型持续迭代。机器人是这个战略中的一个重要落点。

图片来源：小鹏集团

其次，小鹏战略层面的准备也早已就位。 2026 年 6 月，何小鹏在全员信中宣布，除了继续担任小鹏集团 CEO，他还将亲自兼任机器人业务的「CEO」。这意味着小鹏集团把机器人业务提升到最高战略优先级。

紧接着是 8 月小鹏机器人业务完成首轮融资，融资金额超 9 亿美元，投后估值超 63 亿美元；再紧接着就是这次的产线投产。

长期投入之后，小鹏机器人的推进节奏明显加快，融资、估值与量产接连落地，一种喷薄而出的加速度正在显现。

更重要的是，机器人行业的竞争主线发生了变化。过去几年，人形机器人热度很高，但更多的是各种 demo 展示，能够真正落地场景的并不多。

但随着本体、芯片、模型、数据采集技术的发展，机器人行业从技术研发阶段，切换到了量产与商业化阶段。接下来比拼的会是产线、供应链、良率、成本、数据闭环和交付能力。

对于任何一家想要做大的机器人公司来说，最难的不是造出第一台机器人，而是造出第一千台、一万台，并且每一台都足够可靠和一致。

二、为什么是高阶人形机器人？

当行业的主战场从 demo 走向产业化，一个绕不开的问题是：什么样的机器人值得被大规模制造?

小鹏给出的答案，不是随便一种人形机器人，而是难度最高的那一种：极致拟人、AI 驱动、具备最高标准安全品质的通用高阶人形机器人。何小鹏的话说得很直白，「我们最想做的是能够自主帮我们干活的高阶人形机器人，这意味着要做最难的硬件，最难的 AI，并且把不同的能力平衡好。」

图片来源：小鹏集团

过去一年多发生的两件事，证明了这条路到底有多难。2025 年小鹏科技日现场，小鹏人形机器人 IRON 走着「猫步」入场，它行走时的流畅度、柔顺感，以及肩颈、胯部的协调摆动，引发公众对「是否真人套壳」的质疑。为了自证，团队不得不现场剪开腿部的皮肤，露出里面的骨骼结构。

然而，在这个过程中并不只是高光时刻。2026 年 2 月，IRON 在深圳湾万象城首次公开亮相时，行走过程中突然失衡摔倒。那一刻，社交媒体的笑声盖过了技术讨论。

但何小鹏自己也承认，「做机器人需要习惯失败，每一次成长背后都会有代价，这是门票，不是意外。」

小鹏敢走这条最难的路，底气来自过去多年在智能汽车上的积累。

从智能汽车到人形机器人，看似在做不同的产品，本质上一直在做同一件事：让 AI 真正理解并进入物理世界。小鹏一直在积累同一种能力：如何让 AI 感知物理世界、理解物理世界，并最终在物理世界中行动。

车和机器人形态不同，但本质上面对的是同一个问题：AI 如何理解现实世界，并驱动不同的「身体」完成任务？这也意味着，小鹏在智能驾驶、VLA 模型、AI Infra、端侧部署、数据闭环和车规级制造能力的积累，都可以迁移到机器人上。

三、不是手工攒机器，小鹏要把机器人做成工业品

小鹏这条机器人产线，真正值得关注的是它正在把一整套成熟的工业体系，迁移到了还处于早期的机器人赛道。机器人行业过去并不缺令人兴奋的 Demo，缺的是稳定制造、规模交付的能力。

汽车工业的核心，从来不只是把零件装成一台车，而是产品定义、供应链管理、质量控制、成本优化、工艺设计、软件迭代、售后体系和全球交付能力的系统工程。恰恰这些能力，是今天多数机器人公司最缺的。

许多机器人创业公司强在执行器、运动控制、灵巧手或算法模型，但它们往往需要重新学习如何规模制造，如何管理供应链，如何控制良率，如何建立服务闭环。

图片来源：小鹏集团

这次小鹏自主设计开发了全球首条高阶人形机器人自动化产线，并将汽车行业成熟的质量控制方法，与人形机器人的高精度装配需求结合。

按小鹏的说法，这条产线核心制程的自动化率超过 80%，意味着小鹏已经把机器人制造从「手艺活」变成了「工业品」。过去这个行业长期停留在小批量、半手工装配的阶段。

何小鹏用一句话概括了小鹏在这条赛道上的位置：小鹏可能是中国唯一一家对机器人进行全体系自研的公司，技术栈完整覆盖本体、大脑、中脑、小脑、数据和 Infra。这句话有两个关键词：自研和全体系。

以 IRON 为例，其全身拥有 76 个自由度，单手拥有 21 个自由度，采用全包覆柔性晶格，并自研控制器、运动模组和灵巧手等核心部件。算力层面，IRON 搭载 3 颗小鹏自研图灵 AI 芯片，有效算力达到 2250 TOPS。小鹏希望通过端侧算力支撑复杂任务推理，减少对云端连接和远程操控的依赖。这对于真实场景中的稳定性、低时延和数据安全都至关重要。

除此之外，模型方面，小鹏计划把与 AI 汽车同源的物理 AI 基座大模型部署在机器人端侧，以获得更低时延，并强化数据安全；数据方面，拟人化硬件能够适配原本为人类设计的空间和工具。机器人进入真实工作场景后，可以持续产生操作数据，再用于模型训练和迭代。

外界或许会问，为什么小鹏不把更多非核心部件交给供应链伙伴？

何小鹏的解释也很现实，汽车产业已经成熟，可以高效分工；但机器人行业还没有形成稳定范式，创新速度太快。如果每个零部件迭代都依赖外部伙伴，就要经历立项、投资、开模、测试等流程，周期往往以月计算。而在人形机器人早期，内部方案可能几周就更新一次。等供应商完成上一代方案，公司内部可能已经进入下一代。

这时候如果转头告诉合作伙伴「对不起，我们又升级了」，对方几乎没有办法承受这个损失。所以创新和试错的成本只能小鹏自己扛下来，不能转嫁给外部伙伴。

因此，小鹏的全栈自研是被行业阶段逼出来的选择。在成熟产业里，开放协作是效率；在新物种早期，全栈能力往往是速度。

四、走下产线之后，机器人必须回答「谁来买单」？

不过，产线启用、机器人自主走下来，只是故事的前半段。对整个人形机器人行业来说，最核心问题仍旧是 PMF，也就是产品和市场是否真正匹配。

一台机器人能不能跳舞、打拳击，跑得够不够快，都只是「能不能做出来」的问题。真正决定一家公司能不能活下去的问题是，谁愿意为它付费？哪些场景能够容忍它当前的能力边界？能不能持续产生价值？

图片来源：小鹏集团

从目前公开的信息看，小鹏选择的路径相当务实。据了解，小鹏机器人计划于 2026 年底正式进入规模量产阶段，并首先服务于小鹏自己的门店和产业园区。到 2027 年，小鹏 IRON 将正式在全球范围内公开上市，而 2027 年的月产规划，已经可以达到数千台的量级。

门店和园区，是人形机器人进入真实世界的理想缓冲区。这里有真实人流、服务需求和运营任务，但相比家庭环境，空间布局和任务类型更可控，也更容易标准化建模。

更关键的是，小鹏本身就是这些场景的运营方，早期部署不必依赖外部客户的耐心。机器人在接待、引导服务中的问题，都可以在内部快速反馈迭代。对仍在能力爬坡期的人形机器人来说，自有场景是一个低摩擦、高频率的真实试验场。

同时，「数据—模型—应用」的数据闭环也开始达成。机器人部署越多，执行的真实任务越多，产生的数据就越丰富；数据反哺模型，模型提升能力，能力提升后又能进入更多场景，最终带动更大规模生产。

总体来看，小鹏这次产线启用的意义，是把行业问题向前推了一步：从机器人只能做 demo 展示，推进到能不能被规模化、稳定地制造出来，并开始回答谁来买单？这是人形机器人产业化过程中真正残酷，也最有价值的问题。

当特斯拉、Figure 还在各自的道路上攻克量产和交付问题时，小鹏交出的这份答卷，或许还称不上是终局答案，但它已经是目前所有玩家里，最接近产业化落地的一条路径。

人形机器人这场竞赛，正在从舞台上的炫技表演，真正走向产业化的深水区。而在这场竞赛里，最终能跑出来的，不会是某一项单点技术最强的公司，而是那些能够同时掌握 AI 模型、芯片、本体、数据、制造和场景，并且让它们真正形成数据闭环的公司。

2026 年 9 月，特斯拉也发布了一款「土豪金」产品——不是Space Phone，而是特斯拉 Cybercab，用于 Robotaxi 的无人驾驶电动车。

「土豪金」Robotaxi 来了！｜图片来源：极客公园

特斯拉不是第一个做无人驾驶车的，但是彻底拿掉方向盘、加速、刹车踏板和后视镜，完全用第一性原理做出Robotaxi 车型的，特斯拉显然又引领了潮流。尤其是，这样的 Cybercab 已经在美国得州奥斯汀真的开始「拉客」了。

虽然不知道特斯拉的 FSD 什么时候进入中国，但是不到两周，极客公园就在国内亲自体验了 Cybercab，狠狠吃下马斯克给大家画的「新饼」。

金色「缝合怪」

北京蟹岛特斯拉交付中心，就在交付大厅内，团队搭了一个简单的摄影棚。在轮胎与地面摩擦声中，极客公园看到了那台金色的 Cybercab。

不知道是不是因为刷了太多关于 Cybercab 的视频，第一眼看到 Cybercab，并没有特别令人惊艳。毕竟，这是一台 4 米 4 的双座小车，不过金色的配色，让这台车从一种新能源车中跳脱出来。

Cybercab 有点「缝合怪」的意思｜图片来源：极客公园

Cybercab 看起来非常像一台缝合怪，车的前半部分和焕新版的 Model 系列很像，尤其是封闭式前脸加上中间的贯穿式灯带。但是从中间到后部，一道斜向下的平直溜背，则让人一眼就想到了 Cybercab 的大哥——Cybertruck，配合中间的腰线，把 Cybercab 的「硬」给体现了出来。

前面是 Model 的圆润，后面是 Cybertruck 的硬朗｜图片来源：极客公园

虽然看起来很低调，但是 Cybercab 的开门方式却相当高调。蝴蝶门的开门方式，按下车内按钮，车门斜向上开启，让人感到自己坐的不是一台网约车，而是超级跑车。

Cybercab 的蝴蝶门看起来非常炫酷｜图片来源：极客公园

不夸张的说，Cybercab 的开门方式，甚至比 Model X 的鸥翼门开启方式更酷。当然，选择这个开门方式，其实还有实际作用，后面会详细介绍。

Cybercab 外观还有一个让人感到有意思的点，就是你会发现，一台没有后视镜的车，才更像是车的本质，设计得再好看的后视镜，对于一台车来说，都是多余的，这可能也是为什么，没有后视镜的 Cybercab 其实看起来更自然。

Cybercab 金色的轮毂｜图片来源：极客公园

这台无人驾驶电动车另一个让我吃惊的点，是它的后部设计了一个竖向长方形的后备箱，并且这个空间相当大，得益于掀背的结构，乘客可以很轻松的把很多大东西，例如小自行车或者轮椅，放到后备箱中。

根据资料，为了在 4 米 4 长的车身中挖出两个人的座舱+大后备箱，Cybercab 采用了前驱形式，和现售的 Model 系列的后驱完全不同。

再回到「土豪金」配色，特斯拉官方介绍这套车漆是和汽车组件制造一起完成的，不仅更加高效环保，而且防刮蹭能力也提升很多。毕竟 Cybercab 是用来提供公共服务的车辆，好整备打理、抗造也非常重要。

「毛坯房」再进化

特斯拉 Model 系列的「毛坯房」内饰一直是大家吐槽的重点，相比之下，Cybercab 的内饰堪称是毛坯中的毛坯。

穿过酷炫的蝴蝶门，进到 Cybercab 座舱，首先能感受到的是车辆座椅，和 Model 的乘用车相比要薄一些也低一些，座椅的材质也比较普通。座椅高度低，据说是为了能让包括残障人士在内的乘客，能够更轻松的进到车内设计；而材质一般，显然是为了后期清洁整备方便着想。

Cybercab 座舱异常简洁｜图片来源：极客公园

在姿态方面，虽然 Cybercab 是无人驾驶车，但是乘客并不能「葛优瘫」或者「零重力」，整个坐姿有点类似于某些影院观影沙发的形式。

进入 Cybercab 还是比较丝滑的｜图片来源：极客公园

除了座椅，最能吸引人的大概就是座舱中间的 22 寸大屏幕，乘客可以在这块屏幕上体验一些娱乐内容，当然，我猜更多乘客可能会选择刷手机，或者和车载 Grok 扯淡。

屏幕下方有两个塑料感十足的车窗开关，以及两个 USB-C 充电口，可以给乘客的手机充电。

前面也说过，蝴蝶门和低座椅的设计，其中考虑到了残障用户的需求。Cybercab 座舱内的双闪、开门按钮上，也都配备了盲文，方便视障患者乘坐使用。在这块，特斯拉作为美国公司做的确实到位。

坐进去确实可以把腿伸直｜图片来源：极客公园

同时，别忘了 Cybercab 是为了运营而生的车辆，所以在座舱前方配备了一颗摄像头，想要在车厢内做一些特殊活动的乘客，可能要考虑一下自己的计划，毕竟这些活动内容会被记录下来，成为针对自己的「证据」。

特斯拉官方曝光过一段视频，一台配备大吸力吸尘器的机械臂，被用来打扫座椅和地板；换上一个清洁头，机械臂又可以清洁大屏幕。无人驾驶车辆，显然由无人看管的机器人来打扫和整备，组成真正的无人运营闭环，才是 Robotaxi 的完全体。

从这个角度来看，你也就可以理解为什么 Cybercab 的座舱如此简易、毛坯，这种极简设计本身就有运营方面的考虑。

新一代 Model 实验田

我不知道有多少人曾经因为马斯克痛下杀手，砍掉「Model 2」小车车型而扼腕痛惜。从某种意义上来看，Cybercab 确实就是流产的 Model 2 的无人驾驶变体。

为了让这台车更符合 Robotaxi 在运营成本上的期待，Cybercab 在能耗、动力、操控以及制造等方面，都进行了重新设计。

金色的 Cybercab 和旁边的擎天柱机器人相得益彰｜图片来源：极客公园

在这台 4 米 4 长的小车上，特斯拉只为其配备了一台 163 kW 的电机，马力只有219 匹，堪堪是当下入门级纯电轿车的配置。不过，鉴于 Cybercab 只用了一块 47.6 度的电池，整车质量更是做到了只有 1412 公斤，加上低于 0.2 的风阻系数，这让 Cybercab 的续航达到了惊人的 673公里！

根据特斯拉官方数据，Cybercab 的能耗达到了百公里 10.2 度，相比于一般竞品百公里 15 度的能耗，Cybercab 显然又刷新了自己的纪录。

而之所以要做到如此极致，因为特斯拉给 Cybercab 的未来预计每英里成本是 0.2 美元，约合每公里人民币 0.84 元——中国国内无人驾驶车辆补贴后的每公里费用也要达到1.5元-2 元，这个价格在全球来看，都是非常炸裂的。

除了能耗，Cybercab 在生产制造上采用的 Unboxed 工艺，即所有零部件可以在⼦组件中并⾏⽣产，最后⼀次性总装。极大地提高了车辆生产效率，特斯拉给出的预期是生产节奏降至 5 秒。相比之下，特斯拉上海超级工厂一台车下线的时间是 30 多秒。

Cybercab 的制造工艺也是特斯拉实力的一部分｜图片来源：极客公园

同时，Cybercab 前后均采⽤⼀体式压铸件，外层“漆”与面板一体注塑成型，不仅让车漆厚度更厚，且更耐剐蹭，顺便让喷漆这个环节更环保。

就像马斯克最常说的，特斯拉的生产产线，本身就是公司最重要的产品之一。

在 Cybercab 身上，你可以看到下一代 Model 车型上可能采取的技术，例如线控刹车、转向；车身漆面以及组装和制造，从某种意义上，Cybercab 也像是特斯拉的一块实验田。

目前，美国得州奥斯汀的道路上，已经有数台 Cybercab 在进行运营了，但是距离特斯拉预计的千台规模，还有差距。以及，特斯拉大概何时能将 Robotaxi 的价格打到每公里 8 毛钱，可能仍需要很长时间。

但Cybercab 的出现，无疑在设计、制造、运营等多个方面，给未来的 Robotaxi 车型打了样，它也成了未来友商很难绕过的一个新标杆。

因加大 AI 投入 报道称字节跳动 2026 上半年净利润下降

据报道，由于加大了在人工智能领域的投资，字节跳动 2026 年上半年净利润同比出现下降。同时，受 TikTok 等海外业务推动，字节跳动上半年营收同比增长 30%，海外收入占比再创新高。字节跳动未对以上数据置评。

在净利润下降的同时，字节跳动的净利润率也出现了持续下滑。此前有外媒曾报道，字节跳动 2023 年净利润率为 26%，2024 年为 21%。而从最新数据看，字节跳动在 2026 年上半年的净利润率进一步下降至 16.7% 左右。

报道称，字节跳动近期从银行获得约 300 亿美元贷款，这是该公司有史以来规模最大的一笔贷款，可为其不断飙升的 AI 投资提供资金支持。而字节跳动在国内最大的竞争对手们也正在募资，为自身的人工智能布局提供资金支持。阿里巴巴正寻求通过大规模配股募集约 100 亿美元，用于人工智能基础设施建设支出。智谱 AI 于近日启动了总额 50 亿美元的股权及可转债发行，以支撑其人工智能相关投入。（来源：新浪科技）

「三巨头」联手，OpenAI、Anthropic、谷歌 Deepmind 开始合作研究 AI 安全措施

9 月 15 日消息，随着美国各界对 AI 可能威胁经济和国家安全的担忧不断升温，OpenAI 开始与主要竞争对手 Anthropic 和谷歌 DeepMind 合作研究 AI 安全措施，进一步推动行业共同应对潜在风险。

OpenAI 全球政策主管克里斯 · 莱恩透露，公司与 Anthropic 和谷歌围绕 AI 安全问题的接触持续了数周。OpenAI 认为，三家公司开展这类协调并不需要专门获得反垄断豁免。「尝试合作、优先保障安全，对大家都更好。」

当地时间上周六，Anthropic CEO 达里奥 · 阿莫迪发表了一篇 3800 词的长文，呼吁放缓最先进 AI 系统的研发，让研究人员有更多时间了解潜在威胁，也让 AI 生存风险迅速进入公众讨论。OpenAI CEO 萨姆 · 奥尔特曼和 SpaceXAI 负责人埃隆 · 马斯克很快对阿莫迪的主张表达支持。（来源：新浪财经）

美光展示全球首个 512GB DDR5 内存模组，支持 9200MT/s 传输速率

9 月 15 日消息，Micron（美光）当地时间展示了全球首个 512GB DDR5 内存模组。这一产品属于 3DS RDIMM，通过硅通孔 (TSV) 堆叠 DRAM Die 最大化单封装内存容量。

单条 512GB 意味着其在双路 24 内存插槽（12 通道 1DPC / 6 通道 2DPC）配置下可在单一服务器上实现 12TB 的内存容量。此外，这一内存模组支持 9200MT/s 传输速率，相比 4 个 128GB 模组节能超 60%。

美光预计 512GB DDR5-9200 3DS RDIMM 将于 2027 年下半年量产，AMD、英特尔正在下一代服务器处理器平台上进行该内存模组的验证工作。（来源：新浪财经）

Meta 计划明年上半年部署新一代自研 AI 芯片

9 月 15 日消息，据彭博社今天（15 日）报道，Meta 计划明年上半年在数据中心部署新一代自研 AI 芯片，希望在运行 AI 模型时进一步降低成本和能耗。

Meta 于 2023 年公布自研 AI 芯片计划，目前正在测试第三代产品 MTIA 450，代号 Arke。下一代 MTIA 500 代号 Astrid，预计约一个月后完成设计，并于 2027 年底进入数据中心。相比前几代产品，Meta 计划更大范围部署 Astrid。（来源：IT 之家）

华为监事会主席郭平：虚心向苹果学习供应链，在 ICT 及计算领域的目标是成为英伟达

9 月 15 日晚间消息，近日，华为心声社区对外披露了华为监事会主席郭平与新员工座谈纪要。在与新员工的沟通中，郭平回应了手机业务与苹果对比、车 BU 发展、大模型战略、半导体业务方向等话题。

被问及未来华为手机的销量有望超越苹果公司吗？郭平表示，苹果的首席执行官是业界供应链管理的大师，是华为学习的榜样。在当前华为的供应形势受到约束的情况下，供应是华为的保障底线。

谈及 AI 话题，郭平表示，全球顶尖企业正高度关注并积极实践人工智能的应用。华为也将实现人工智能视为最大的机遇。

公司在战略层面如何看待自研大模型？郭平表示，华为聚焦于连接与计算领域，但不同业务板块对自研大模型的需求存在差异。对于 ICT 业务及计算领域，华为的目标是成为英伟达。华为的核心优势不在于拥有自研大模型，而在于支持客户构建优秀的大模型，确保全球任何大模型均能在华为昇腾、鲲鹏、超节点及集群上高效运行。（来源：网易）

「问界大饭店」回归，推出免费错峰洗车 / 加玻璃水、餐饮等服务

9 月 15 日消息，据问界用户服务公众号消息，问界服务迎来升级，覆盖养车、智检、道路救援等方面。

官方服务升级介绍页面显示，「问界大饭店」也得以回归，并升级推出免费错峰洗车、免费添加玻璃水及餐饮服务。

去年 12 月，「鸿蒙智行大饭店」被曝停止宣传，禁止提供免费餐饮、充电及洗车服务。「鸿蒙智行大饭店」是车主对鸿蒙智行用户服务中心的戏称，因其提供免费高品质餐饮等超预期服务而得名。（来源：凤凰网科技）

马斯克 SpaceX 星舰第 14 次试飞定档 9 月 22 日，首次冲击地球轨道

9 月 16 日，SpaceX 宣布，将于当地时间 9 月 22 日实施星舰第 14 次试飞。这次任务中，星舰上面级将首次尝试进入地球轨道，同时计划部署 26 颗第三代星链卫星。

此次发射窗口为美国中部时间 9 月 22 日上午 7 时 15 分开始，持续 75 分钟。如果任务顺利，这将成为星舰项目的一项重要进展。SpaceX 此前多次试飞星舰，但上面级尚未真正进入环绕地球运行的轨道。

今年 7 月进行的第 13 次试飞中，星舰首次完成了 V3 星链卫星的部署测试。不过，这批卫星仅用于验证释放能力，并未进入预定轨道，约 20 分钟后在地球大气层中烧毁。第 14 次试飞部署的 26 颗 V3 卫星将正式加入 SpaceX 约 1 万颗卫星组成的星链网络。

SpaceX 正计划逐步用星舰取代猎鹰 9 号和猎鹰重型火箭。（来源：TechCrunch）

微信员工辟谣 AI 助手小微「直接读取聊天记录」、「偷看所有隐私」：都是失实的

9 月 15 日消息，微信员工 @ 客村小蒋 发文谈及了微信 AI 助手小微，表示这是个微信团队自己开发的原生 AI 助手，可以通过文字或语音对话，让小微查天气、查快递、点外卖；另外，在朋友圈、公众号、聊天、视频号等场景，小微也可以在你需要的时候被随时唤起，来总结内容、提供更多信息等。

对隐私问题，他也做了解释：

小微能接触的信息，不会超过你本人可以查看的信息范围的权限；

小微会基于公众号、视频号等的关注、浏览、互动数据，做一些问题的推荐；

关于聊天记录，只有在聊天场景，你主动发起「问小微」的时候，小微才会被临时调起，从微信客户端本地读取你指定的聊天记录，分析总结之后，原始聊天记录不会被保存，通用的「用完即弃」的逻辑；

一些说小微「直接读取聊天记录」、「偷看所有隐私」的帖子，都是失实的。（来源：cnbeta）

18999 元起：索尼最轻超远摄定焦镜头

9 月 15 日消息，索尼宣布推出 FE 400mm F4.5 GM OSS、FE 600mm F6.3 GM OSS 长焦镜头。两款新品主打轻量化设计，是索尼最轻的超远摄定焦镜头，售价 18999 元 / 24999 元。

这两款镜头的重量均低于 1kg，全开光圈下可获得优秀的 MTF 表现，满足大幅裁切需求。搭载 3 枚 Super ED 超低色散镜片、1 枚 ED 低色散镜片，拥有 2 个 XD 线性马达，最高支持 120 张 / 秒连拍自动对焦、自动曝光。

同时，两款镜头均采用优化镜片布局，重心更加接近机身，方便用户握持。配备 11 片光圈叶片，可拍出较圆的光斑，拥有第二代纳米 AR 镀膜，有效抑制炫光鬼影。（来源：IT 之家）

消息称 Meta 将推出无摄像头的智能眼镜，应对日益加剧的隐私顾虑

9 月 16 日消息，据 The Information 援引知情人士消息报道，Meta 计划于今年秋季推出一款不配备摄像头的智能眼镜，其内部代号为「Luna」。

智能眼镜产品所具备的摄录功能正面临越来越严格的隐私与安全审查，Meta 此举被视为对这一外界关注的回应。

该款新眼镜内置了六枚麦克风，支持通过语音交互接入 Meta 的 AI 聊天机器人，以及 Meta 面向消费者推出的 AI 智能体产品 Muse。「Luna」镜框侧面设有一颗快捷按键，可用于一键唤醒 Meta AI，其内置扬声器的规格则与现有在售机型相似。

Meta 可能会在下周三至周四举办的年度 Connect 开发者大会上正式发布这款眼镜，并计划于 10 月开启出货。（来源：cnbeta）

美国首次证实已在太空部署武器

美国于周一首次公开表态，太空军已经在轨道部署武器。美国空军部长特洛伊・明克在航空航天与网络大会上称，美国拥有「在轨太空控制武器」。他同时阐述了推动空军与太空军现代化的整体规划，以此应对对手的技术进步、人工智能发展以及自主武器越来越广泛的应用。

我们将大规模列装高度自主化系统，以此大幅提升作战实力。」他表示，「凭借当下正在推进的各项举措，到 2032 年，美国空军面貌将会发生根本性改变。」

就在各国政府重新评估需要配备何种武器与防御系统，以抵御日趋严峻的混合攻击威胁之际，明克发表了上述言论。乌克兰战场的冲突尤其凸显出现代战争正越来越向自主系统、人工智能与无人机倾斜。（来源：环球市场播报）

头图来源：小宇宙

过去一年，播客被推到了内容行业的聚光灯下。

B 站拿出 10 亿元流量扶持视频播客，罗永浩、鲁豫等名人带着数小时的长对谈进入市场。小红书也在持续补齐视频与音频播客能力，抖音精选则通过自制节目试水长对谈。那些原本只在播客听众中流动的内容，被剪成短视频切片，登上热搜和推荐流。

商业化也在加速。2025 年，小宇宙合作品牌数量同比增长 422%，商业收入增长 760%，实现变现的播客数量增长 356%。一个过去长期被称为「小众」「慢热」，甚至需要创作者「为爱发电」的行业，开始出现做大的迹象。

但新的问题也随之而来。

名人、机构和平台资源不断进入，意味着更多用户和商业预算，也意味着流量进一步向头部聚集。视频让播客更容易传播，却可能把一种以声音、陪伴和长期信任为基础的内容，再次带回对点击率和注意力的竞争中。

当播客不再只是「小众爱好」，它将变成什么？当小宇宙开始承接更大的用户、内容和商业需求，它又该如何避免成为另一个追逐流量的内容平台？

小宇宙 CEO Kyth 给出的答案是：小宇宙想要的不是「小而美」，而是「强而久」。

「强」意味着让更多内容被发现，让更多创作者获得收入，让听众、创作者和品牌形成一个真正运转起来的生态；「久」则意味着，当一轮风口和流量过去，创作者仍然愿意更新，听众仍然愿意留下。

8 月底，小宇宙在上海举办首届 AI 垂类线下活动「先声信号塔」，并发布《2026 AI 趋势报告》。报告显示，2025 年，小宇宙 AI 相关内容创作者数量同比增长 187%，相关节目数量增长 239%。

AI 内容的爆发，给这个问题增加了新的变量：当声音、文稿和观点都可以被批量生成，一个播客平台究竟应该保护什么？

在 Kyth 看来，答案是「真」——一个真实的人，以自己的声音和立场，长期面对听众。

活动结束后，Kyth 接受了极客公园专访，话题从视频播客和 AI 内容，延伸至用户增长、创作者生态、小宇宙的商业化，以及一家播客平台如何成为一家「强而久」的公司。

以下是对话实录，经整理编辑。

01 当播客有了画面，声音仍然是主角

极客公园：小宇宙前段时间开始内测视频播客，这个想法是什么时候开始的？

Kyth：其实很早就规划好了。我们想填补的是用户在小宇宙里看视频的需求——这个需求是真实存在的。对我们来说，为播客消费者提供完整体验，是这件事的关键词。

比如喜剧播客，很多是在线下录制的，有手部动作、有眼神交锋、有笑或者没有笑。这些视频能够提供的增量信息，对用户来说是非常合理、非常立体的需求。它给播客提供的是更丰富的价值，这个价值应该由小宇宙来提供，所以想明白了之后，就顺理成章地安排功能开发了。

小宇宙 CEO Kyth｜图片来源：小宇宙

极客公园：加上视频之后，播客是不是变「重」了？

Kyth：能够有观看视频的选项，并不代表你一定要盯着看。美国视频播客的消费场景，印象中有三分之二是作为背景音播放，主要场景是在电脑端。大家在手机时代的注意力已经非常分散，需要背景里开着内容，才觉得没有浪费注意力。

所以我们的产品判断是：视频播客是一种按需提供的能力。当我想看主播表情的时候，可以随时打开；当我想沉浸收听的时候，再切回音频。这是比较自然的方式。当然，我们也会在与创作者、用户的交互过程中持续修正判断。

极客公园：视频访谈节目早就有了，为什么现在大家叫它「视频播客」？

Kyth：所有类似旧瓶装新酒的东西，有一个能让大家兴奋的标签，是一件好事。「视频播客」可能就是过去一年里出现的这样一个标签。

更深层的原因是，在越来越快速、碎片化的时代，大家想要感受到真实的人的声音和想法。人与人之间的对谈本来就存在几千年了，只是在移动互联网出现之前，采访资源和发布渠道是权威化的，掌握在电视台和少数大众媒体手里。

移动互联网出现后的这十多年，访谈内容其实一直没有出现一个真正的「移动互联网版本」。播客也好，视频播客也好，都是这些内容背后的真实用户需求，在新技术和新渠道形态下的表现。

02 AI 冲击，播客的护城河是人的立场

极客公园：AI 内容已经可以大量降低生产成本，公众号、短视频领域都出现了大量 AI 内容，你们怎么看这件事？

Kyth：组稿层面使用 AI 是无法阻挡的。策划、组稿、修改、润色，这些环节使用 AI 都是无法阻挡的。但是，听众最终还是会在很多很多的选择中，挑出他真正想要的东西。而他想要的东西，我猜测会和「真」有关。当然，如果最后有人能够天衣无缝地用 AI 做出用户非常喜欢的东西，它也会胜出。

对我们来说，我们已经在后台对 AI 批量生成的内容进行分发限制了，只是大家没有明显感知到。我们会持续观察站内可以用 AI 做到什么程度，思考这种提效会对真人创作生态构成怎样的冲击，提前保护真人创作者在小宇宙的生态里得到尊重、重视和倾斜。

极客公园：这个底线会因为技术发展或大众需求的变化而动摇吗？

Kyth：有可能。但我们始终想做这个时代最珍贵的东西。对创业公司来说，满足最大用户的最普遍需求，未必是生存之道。

我们内部很早就有一个说法：想要的是「强而久」，不是「小而美」。这几年这个想法没有变过，只是过去没有对媒体这样表达。

我们不是第一次创业了。对我们来说，绝对意义上的「小而美」并不指向更坚实的价值，也不能为一家公司的工作提供清晰方向。相比两三年前，今天的小宇宙在能力上更加全面，也更有余力快速探索和尝试。

我希望十年后，小宇宙上的那些创作者仍然在更新，用户仍然在这里消费，它还是一个有家的感觉的平台。变大可能是某种必经之路，但它不是我们判断一切的标准。

极客公园：广播剧这类内容，AI 的替代性可能会很高，那播客呢？

Kyth：广播剧是制播分离的——制作文稿和播讲文稿的是两个人，播讲者只是配音演员，读的是稿，不是在说自己的心里话。

播客非常重要的一个特点是：它是那个人自己。如果听众想听的是一个人用原声讲他的观点、故事和经历，那就不是 AI 生成的声音能够代替的，因为少了 authenticity——真实性。我们想要的不是一个更完美的声音来讲你的故事，而是你的原声。

更根本的一点是，AI 的输出是零成本的。它不需要承担名誉上的损失，不需要思考「我对这件事情只能发言一次」，没有 stake 这个概念。

因此，AI 所做的所有内容都可以再按一下按钮重做一遍。可以有一些小区别，可以做两遍，也可以做两亿遍。那我凭什么知道，哪一遍是值得我花最多时间去收听的？

人不能在同一件事情上表态十万次，给出十万个不同的态度。如果是这样，我就会放弃你，因为我要的是你唯一的态度。这才是人的魅力所在。

比如《奥本海默》上映后，播客领域会出现非常多不同的观点和褒贬，但一个播主只应该有一个态度，只应该打一次分数。我宁愿听五个节目分别给出 1 分、5 分、3 分，各自有各自的角度，这会非常有意思。

但如果是同一个 AI 做五期节目，第一期打 1 分，第二期打 2 分，第三期打 3 分——这没有立场，是在浪费我的时间。

极客公园：国内播客和美国播客之间的差距在哪里？

Kyth：有些因素是美国有、我们没有的，不方便细说。但最重要的因素是坚持。

Joe Rogan 成为今天的 Joe Rogan，是从 2009 年开始积累的，已经坚持了十七年。听众对一个主播看待世界方式的依赖，以及通过一个人的窗口接触各种各样的人，这个过程需要时间积淀。

耳朵是和温度、信任联系在一起的。长期听一个人的声音，就是在建立对这个人的信任。这个信任建立在长期坚持、长期表达，以及长期统一的视角和人格上。

因此，播客的核心价值一定是「真」。你很难长期扮演另一个人，也很难长期做出截然不同面貌的表达。听众一旦感知到这种变化，选择你的心理基础就会发生改变。

极客公园：语音动态这个功能是什么时候有的想法？

Kyth：几年前就有这个想法，但资源有限，一直排着队，今年才上线。

上线两周以内，已经出现了完全在意料之外的用法。比如「基本无害」的毛书记和「日谈公园」的李叔，已经在语音动态里直接 K 歌了。

另一个在我们预期之内的使用方式是，比如一位电影主播，原来看完《奥本海默》，需要组稿、约人、线下录制、剪辑，至少要走两三天的流程。但有了一个随性表达的空间，他走出电影院就可以开始录。

口条好的主播能够在一条 60 秒的语音动态里，呈现真实、有活力、鲜活的表达，而这种表达完全可以发生在小宇宙。

03 小宇宙想要「强而久」

极客公园：公开资料显示，小宇宙 2024 年的用户增长约 50%。最近一年，这种增长是否还在继续？

Kyth：最近一年，小宇宙仍然在稳健增长。无论从内容还是用户来看，增长来源都比较多元。更具体的数据，可以期待我们每年年初发布的小宇宙播客大赏。

极客公园：小宇宙下一阶段的 PMF 是什么？

Kyth：小宇宙第一阶段的 PMF，大概在三年前就已经达成了。下一阶段，我们想要服务更多潜在听众和创作者。

下一阶段的 PMF，意味着用户的需求会更加「直给」——他们的发现欲和发现习惯，和我们最早一批用户已经不一样了。

新用户可能想更轻松地 get 到一档播客里最能抓住他的东西。这也是为什么我们做了文稿功能，顺应用户想要更轻松获得信息充盈感的需求。现在一个中文长视频没有字幕，已经是一件难以忍受的事情，产品开发不能刻舟求剑。

我们今年开始测试一个更偏推荐流的页面，这是一个初步尝试。接下来最重要的头等大事仍然是：怎么让播客更容易被发现、被种草，让更多人感受到它的魅力。

极客公园：AI 相关创作者增长很快。从全平台来看，创作者持续更新以及获得收入的情况怎么样？

Kyth：AI 确实是过去一年新增内容和创作者比较集中的方向之一，但全平台创作者生态的增长并不只来自单一品类。

我们更关注的是，创作者能否保持稳定更新，以及是否有更多路径支持他们长期创作。目前，持续更新的节目数量保持增长；通过品牌广告和付费内容获得收入的创作者数量，也比去年有所增加。

越来越多不同规模、不同类型的节目，正在找到适合自己的收入方式。

图片来源：小宇宙

极客公园：你提到要让听众、创作者和品牌形成循环。这个循环目前走到什么阶段了？

Kyth：这个循环已经开始形成，但还处在持续建设的阶段。

听众对创作者的长期信任，是整个循环的起点；创作者通过稳定的内容建立影响力，品牌则通过更尊重内容语境的方式参与进来，为创作者提供更加可持续的收入。

好的商业合作应该反过来支持内容生产，而不是打断原有的创作关系。

目前，我们在品牌广告、付费内容以及线上线下结合的合作方式上都在持续探索。获得商业收入的创作者范围正在扩大，品牌对播客的理解，也在从一次性的内容投放，逐渐转向更加长期、更贴近节目和主播特点的合作。今年，我们也在推动更大维度的商业产品和 IP 实践。

极客公园：从平台角度看，现在的商业化状况怎么样？

Kyth：还行。但对主播来说，很多人仍然会觉得商业化状态不及预期，这也是我们要做更多商业产品、拓展更多商业化可能性的原因。

从平台层面，我们要回答一个问题：播客和小宇宙让品牌必须选择的理由是什么？

播客内容对品牌的价值，在这个时代仍然有非常多可以深耕的空间。它既可以是「投播客」，也就是直接做内容投放；也可以是「做播客」，帮助品牌生产自己的播客。

未来结合视频和线下场景，我们还会进行更加立体的商业化尝试。

事实上，C 端付费内容的 GMV 体量每年都在健康增长，大概每年增长 50% 以上，B 端的增速更高。

大家可能会因为个别案例，对播客商业化产生刻板印象，但实际上有很多健康的案例正在发生。比如「梵高 MoneyTalk」已经连续两年推出包年订阅，虽然定价不低，仍然有稳定的听众支持。

这类案例说明，建立在长期信任之上的内容，是有机会形成持续收入的。

极客公园：你觉得小宇宙两三年后的理想状态是什么？

Kyth：很朴素。

第一，播客内容的丰富性和多元化有显著提升；第二，播客创作者被发现的效率有显著提升；第三，商业化的形态和规模有显著提升。主要就是这三点。

还有一点想额外补充：我们想保护那些目前可能只有播客才能承载的内容消费需求和内容品类。

比如去年「西西弗高速」的崛起，就是一个很典型的案例。这档节目的主播来自纸媒，是做深度报道的记者。有一部分深度报道的消费欲和创作欲，正好被播客的听众和创作者承接了。

有一批听众不想被浅层化、碎片化的内容裹挟。他们想消费深度内容，想找到一个不被打扰的空间——小宇宙需要保护这种连接。

前几天，我在微博上看到「展开讲讲」的主播洞姐发了一句话。她说，每次播客发出来，只要有一个听众回复说「我很喜欢这一期」，她就觉得很满足。

我非常珍视这件事。

哪怕只有一个听众愿意向创作者表达：「我听到了，我有很好的感受，我度过了一段很好的时光。」我们能够承接内容的发布、听众与创作者之间的交流，并且让这种交流发生在善意的碰撞之中——这就是我们做小宇宙的意义所在。

今天，IFA 柏林开展，一千九百个品牌都在不同角度展示自己的创新力，连戴森都掏出了一款牙刷来告诉行业，我也能用 AI 玩出花样，牙刷 Dyson CameraJe 刷头下藏着一颗 1 毫米的摄像头，每秒盯着你哪颗牙没刷干净。联想打造了个人智能体 Qira，横跨着电脑、手机、手表等多设备生态。你在哪里，智能体跟随服务到哪里。

我们发现，不少公司想明白了一件事，与其从零生一个新物种，不如顺手改造一个老物件。牙刷、手表、鼠标、充电宝，全是用了几十年的东西，AI 不负责发明它们，AI 负责把它们重做一遍。改造，正在比发明更快地成为这个秋天的硬件主题。

正当一批人忙着证明无处不 AI 的时候，也有人对 AI 不屑一顾。电子纸徽章 TICKEY 不发光，充一次电能挂两个月。一位创客造的相机，按下快门吐出一张永不褪色的电子纸照片。「我用技术还原物品本身」也成为当下造物的一条思路。

我们还注意到手机背后的磁吸接口正在长出新物种。磁吸墨水屏、磁吸充电宝，磁吸拍照神器，IFA 上，绿联甚至给自家的磁吸充电宝开了透明天窗，既想要屏，也想要充电功能。大家对手机内的功能升级审美疲劳时，开始琢磨手机外的其他玩法了。手机背面，或许正在变成手机硬件的下一个配货架。

以下，是「造物 100」栏目第 5 期推荐的最新造物。

Violoop：给 AI 找工位，配了一套键盘和鼠标

所有公司都在教 AI 找接口，深圳的 Bvio 反着来，选择给 AI 造一个工位，并配上了一套键盘和鼠标。

Violoop 是一个手掌大小、带触摸屏的小盒子，HDMI 线抓取你的屏幕画面，USB 口模拟真实键鼠。把它插上任何一台 Windows、Mac 或 Linux 电脑，AI 就能像人一样看着屏幕、动手操作。一些传统没有接口的老软件，AI 都能打开。9 月 4 日在 IFA 柏林全球首秀，Kickstarter 定档 9 月 15 日，早鸟价 399 美元，零售价 699 美元，10 月发货。

该团队 CEO Jaylen He 是 YC W19 的连续创业者，CTO 出身 MIT，此前在 ADI 给 Xbox 和 HoloLens 设计过芯片。今年 3 月，团队一个月内连拿两轮融资，IFA 首秀当天官宣种子轮累计 2000 万美元。

它最认真的设计其实在安全上。付款、删除、发消息这类关键操作，全部卡在一颗实体按键后面，你不按它不动；锁屏走人它继续干活，干完了推送通知找你。别人的 AI 安全是一行设置项，它的安全是一颗必须亲手按下去的按钮。

更有意思的是它选择的方向。AI 操作电脑这件事，所有大厂都在软件层解，写插件、接 API、做自动化框架，而存量世界里绝大多数软件根本没有合适的接口。Violoop 从硬件层把这个问题整个绕开，让 AI 用人类的方式用电脑，等于把整个旧软件世界一次性变成了 AI 可以操作的。上周 Anthropic 刚发布 MHS 标准，给 AI 操控实验室和产线设备修统一接口。巨头在工厂修路，Violoop 赌的是同一件事在每个人书桌上的版本。

（想要了解更多内容：👉 硬件加强版「WorkBuddy」，拿下数亿融资，瞄向你的终极上下文）

带摄像头的牙刷 Dyson CameraJet：戴森把刷牙这件事重造了一遍

一百多年来，刷牙全凭手感和自觉。戴森觉得这事不该再靠猜，于是它把一颗 1 毫米的摄像头藏进了刷头底下。CameraJet 每秒扫描 28 帧，机器学习实时识别刷毛没够到的牙缝，发现缝隙后 100 毫秒内，会朝那个点精准喷出一股漱口水。它不是给你计时打分的 App，它真的看得见你哪里没刷到。售价 499 美元，9 月初在巴黎发布、柏林 IFA 场边展出，官方状态是即将开售。

这是戴森第一次做牙刷。今年它一口气发了十款新品，首席工程师 Jake Dyson 给出的主题是，从纯机械设备转向能看、能想、能响应的智能机器。

戴森还为这套系统重新设计了牙膏。它没把摄像头当成加在牙刷上的一个功能，而是把刷牙这件事的全部假设推倒重来了一遍。当然，换个角度看，专用牙膏也成为一种持续性的耗材。

更有意思的是定价的逻辑。499 美元听着离谱，但戴森认为你付的不是牙刷钱，是终结「以为刷干净了」这件事的错觉，并拿到了新的牙刷成果。

不过摄像头进嘴这件事，清洁、防水和隐私需要经过市场的检验，已经有不少媒体开玩笑，这把牙刷会把一切告诉你的牙医。

AI 手表 moto watch ultra： 让 AI 不认设备，跟着人走

这块 moto 手表如果只看硬件，其实本身平平无奇。Wear OS 系统、eSIM 独立联网、Polar 提供健身算法，拆开看全是市面上有的东西。它值得写的原因只有一个，它是第一块搭载联想个人 AI「Qira」的穿戴设备，9 月 3 日 IFA 发布，定价和发售日待公布。

Qira 是联想的跨设备 AI Agent，这次一口气铺到了 80 多种 PC 配置、Moto 手机、平板，手表是拼图的最后一块。抬腕或者喊一声 Hey Qira，它调取的不是这块表里的信息，而是你散落在电脑、手机、平板上的全部上下文，记忆跟着人走，不属于任何一台机器。

有意思的地方在于，这是「AI 该住在哪」这道题的第三种答案。这几周我们看着 Hugging Face 和 Autonomous 给 AI 造新身体，鸭子和台灯；看着 Plaud 把 AI 藏进旧身体，耳机充电盒。联想的答案是都不选，AI 像游牧民族，PC、手机、手表全是它的帐篷。而这条路只有手握全家桶设备的巨头走得起，小玩家造肉身，巨头修驿站，AI 硬件的不同路线已经摆上了桌面。

不过跨设备体验的成色完全取决于 Qira 本身的水平，助手不够聪明，铺再多设备也只是把平庸复制了五份。这块表是联想战略的探针，值不值得买，要等它真戴上手腕才知道。

万能水翼助推器 Foildash：把上万美元的电动水翼拆成一个模块

玩水翼冲浪的人面前一直摆着一道选择题。纯人力水翼便宜但门槛高，起飞全靠体力和浪况；电动水翼爽但一整块板卖 6000 到 12000 美元，装备柜里已有的板子全作废。

Foildash 把这道题撕了，它不卖板，只卖一个能装到任何水翼桅杆上的电动助推模块，最大推力 34 公斤，电池挂腰上，整套最轻 3.8 公斤，你自己的板加上它，就是一块电动水翼。

它 8 月 11 日上线 Kickstarter，9 月 4 日刚刚收官，最终筹到约 78.6 万美元，超募 61 倍，230 名支持者人均掏了三千四百多美元。众筹价 2500 美元上下，零售 3000 起。创始人 Su 是华裔美国人，闷头开发了两年，Axis Foils 的官方极限测试骑手和夏威夷传奇板匠 Glenn Pang 都实名背了书。

水上运动正在重写，最贵的部分做成平台，剩下的做成可换件。「装到任何桅杆上」这五个字是它和同类助推器的分野。别家的助推器绑定自家板型，它做成了通用件，230 个人均三千多美元的支持者，买的就是不用背叛现有装备这件事。

不过 230 人，也说明它还是个小众玩家的生意，需要看看首批用户交作业。

电子纸徽章 TICKEY：29 美元的胸牌，两个月不用充电

这是一块 3.8 毫米薄、45 克重的电子纸卡片，夹在包上是挂饰，摆在桌上是任务板，贴在冰箱上是天气预报，挂在胸前就是一张会显示身份的电子工牌。

该设备拥有 48 色电子纸屏，CNC 铝机身，可换面板，NFC 加二维码当数字名片。电子纸只在刷新画面时耗电，当挂饰用一次充电能撑两个月以上。Kickstarter 早鸟约 29 美元，ESP32 主控、固件开源，9 月下旬收官，11 月发货。

它的产品逻辑一句话能说清，你手机里那些照片和信息，都藏在熄屏里，TICKEY 把它们放出来，做成一个不发光、不推送，但一直在那儿的实物。

上期我们写过另一张挂在胸前的卡片，FoloToy 的 AI Passport，把两张放在一起看正好是一个品类的两条路线。AI Passport 赌的是玩法，让 AI 现场给你写固件；TICKEY 赌的是显示本身，用电子纸的零功耗常显换存在感。一个动，一个静，电子徽章这个小品类，居然在一个月里跑出了两种世界观。

更有意思的是它踩中的情绪。人人都在逃离发光的屏幕，电子纸是唯一一种越看越平静的显示技术，从阅读器爬到相框、爬到桌面摆件，现在别上了胸口。

不过它明说了不防水，动画能力也就是像素级的意思一下。买它的人要的本来也不是性能，是一个安安静静替你说话的小物件。

液冷充电宝 UGREEN MagFlow Pro：冷却液流动，让你看会发光的充电宝

无线快充的老毛病是发热，热了就降速，夏天口袋里还多个暖手宝。绿联的解法是把手机行业卷了几年的液冷搬进充电宝，一颗微型泵驱动冷却液在机身里循环，官方测试峰值温度，iPhone 17 Pro Max 40 分钟充到一半比行业基准低 18 华氏度。10000 毫安、Qi2 25 瓦磁吸，149.99 美元，9 月 1 日在官网和亚马逊已开卖，自称全球首款液冷磁吸充电宝。

但真正让它从一堆充电宝里跳出来的是那扇窗。机身正面开了一块透明的 Cyber Window，你能亲眼看着冷却液流过元件，旁边一块小屏实时显示功率、电量、循环次数和冷却状态。

更有意思的是这扇窗背后的设计思潮。这个月透明机身的 CD 机在把机械结构当卖点，机器将展示自己工作的情况变是产品力的一部分。

不过 149.99 美元买一万毫安，价格确实不太美丽，液冷带来的体验差距值不值这个溢价，还需要冷静想想再下单。

折叠鼠标 OrigamiSwift：鼠标成折纸玩具

旅行鼠标这个品类几十年只有一个思路，做小。小了是好塞包了，握感也跟着没了，每次出差都在便携和手感之间受夹板气。OrigamiSwift 换了个解法，用折纸结构让一只全尺寸鼠标折成一片平板，塞进包里薄得让你忘了它的存在，掏出来展开又是完整的握持面积。85 美元，Yanko Design 商店在售。

不过铰链结构天然比一体成型多一个磨损点，传感器性能相比桌面正经鼠标大概率也有取舍。它是给多地办公的人的一个小而美答案，不是给电竞玩家的。

电子纸相机 Camera With Digital Film：按下快门，弹出来永久照片

一位创客造了一台会「吐照片」的数码相机，逻辑像拍立得，按下快门，机身弹出一张卡片。区别在于拍立得吐出的是会褪色的化学相纸，它吐出的是一小块电子纸屏幕，上面显示着你刚拍下的画面。电子纸断电不丢图，这块卡片不插电、不联网、不需要任何 App，从弹出那一刻起就永远是这张照片。立在桌上、钉在墙上、当场送给刚被你拍的人，都行。

创作者认为弹出来的是照片本身。你所有的数码照片都躺在某个文件夹里，绝大多数永远不会再被看第二眼，这台相机把「拍下」和「永久拥有」重新接上。

巧的是，电子纸天生就适合干这个。它不刷新就不耗电，一张静止的照片恰好永远不需要刷新，缺点在这里变成了本分。而且这些「胶片」还能攒，拍满一抽屉，每张都亮着自己的画面，比任何云相册都像回忆。

拍立得当年靠什么打动人？拍下的瞬间就能拿在手里，还能递给身边的人。这台相机把这份体验原样保住了，又去掉了相纸会褪色、拍一张少一张的心疼。

最近围绕拍立得和电子纸的尝试明显多了起来，这两条线其实是同一件事的两面。拍立得是数码时代唯一逆势增长的相机品类，富士 instax 一年出货上千万台，比很多手机厂商的旗舰机卖得都多，它证明的是人们愿意为「照片的实体」付钱。

9 月 10 日，苹果发布了筹备多年的首款折叠屏 iPhone Duo，又是一款集大成之作，困扰多年的折叠屏折痕有了「苹果」解法。但我们明显发现硬件创新的品类迭代速度开始变得缓慢，这两年「原来还能有这种东西」的哇塞时刻越来越少。大家似乎默认，下一个时代级的硬件新品类短期内等不来，与其赌一个新物种的诞生，不如在成熟产品上做新的形态和能力。

所以硬件创新来到了大融合时代。你做手持影像，我做会飞的手持影像；你做智能轮椅，我做会自动驾驶的智能轮椅；你做录音手环，我做能录环境音的录音手环。这期名单里的产品，几乎每一件创新产品前都有一个独特的限定词。

融合创新并没有好坏，手机当年就是相机、电话和电脑集成出来的新品类。但更关键的应该是，用户价值。价格翻倍是否真的给用户带来了新的价值，还是虚构了一个用户的需求？在潮水退去时，每位造物者都要抓稳自己的锚绳。

以下，是「造物 100」栏目第 6 期推荐的最新造物。

会变形的口袋相机 HoverAir Versa：手里拍着拍着，它飞起来了

这是全球第一台既是手持云台相机、也是一款自拍无人机的。拆掉机翼，它可以是一台 Osmo Pocket 类型的口袋云台机。设备自带屏幕、录制键和摇杆，几秒变形展开，同时它起飞时，还可以变成一台自主跟拍的无人机。同一颗镜头，同一段素材，可以从不同视角记录，这也是这款产品最大的卖点之一。目前该产品正在众筹进行中，2026 年秋季在美国上市。

但做它的 Zero Zero Robotics 不是新面孔，它曾开发出 HoverAir X1，是自拍无人机品类早期产品之一。他们认为创作者，既想要拍 vlog，也想要航拍镜头，但大家都不想同时背两台设备出门，也不想花大功夫把同一个景点的素材调成一致，所有造了个一机两用，剪辑时连调色都省了。

不过，这款产品变形结构的耐久性、飞行模式下的续航，都要等首批实测。

「无人驾驶」的智能轮椅 Strutt ev1c：自动规避行人与障碍，语音输入指令

这是一台会自动驾驶的电动轮椅。车上有两颗激光雷达、十颗深度传感器、六颗超声波加两颗摄像头实时构建 3D 地图。在 Co-Pilot 模式下，它能自动避开行人、宠物和台阶边缘。Auto-Pilot 模式下，轮椅的无人驾驶能力更「强」，你只需要在屏幕上点个目的地，或者直接说一句带我去厨房，它就自己规划路线开过去。

依靠于四轮独立悬挂设备、ABS 和电子稳定系统，无论是 13 度的坡，还是铺满鹅卵石路，据介绍，这款设备都照走不误，出远门还能被拆成五个模块塞进后备箱。

轮椅这个品类，一百多年没有发生过路线级的变化。电动化解决了力气问题，但操控依然需要完好的手部功能和空间判断力，但 Strutt 把自动驾驶的整套技术栈搬了进来，操控轮椅的逻辑也发生了改变。

更有意思的是，自动驾驶技术在汽车行业卷了十年，激光雷达和感知算法的成本被打到了地板价，才让一台轮椅装得起两颗激光雷达。汽车行业卷出来的技术红利，第一批溢出的受益者，也到了坐轮椅的人。

不过它的价格还没公布，这套传感器配置不会便宜，这也或许会成为它能不能走出展台的关键。

租房党的光伏储能 EcoFlow STREAM 5000：让 AI 替你管电费

这是一套插上就能用的家庭太阳能发电和储能系统，可以给已有的阳台光伏加上电池和智能管理，专门为欧洲市场的租房者和公寓住户设计。不需要打孔、不需要改电路、也不需要房东同意，插电即用，搬家还能拆走。10 月还会上线断网也能跑电力的本地模式。

它搭载的 Oasis 3.0 系统能够理解动态电价规则、能看天气预报、学你的用电习惯。你对 AI 助手说一句，明早七点前用最便宜的电把车充满，它就能自己排计划执行充电计划；家里来客人用电激增，它会自动重排，以降低多余电力损耗。发电、储电、用电三件事，第一次在一台设备里有一个共用的大脑。

众所周知，欧洲太阳能光伏是个「爆炸性」市场，因为只有房主，才能打孔、能改电路、能签二十年的安装合同，所以租户空白人群，一直不是核心用户。但 EcoFlow 现在把它做成了插线板一样的东西，随取随用，还能多设备共享。

不过它的实际收益取决于你所在地区的电价政策和日照条件，如果是英国的话，可能太阳本身就是最大的难题。

AI 滑雪教练 HeyGo：耳机里住了个教练，实时纠你的动作

HeyGo 宣称全球首个的 AI 单板滑雪教练系统。运动传感器装上雪板，采用九轴采集运动信号、每秒一百次采样，可以实时追踪刃角、压力、转弯对称性等一百多项指标。当 AI 教练会实施在蓝牙耳机里告诉你，这个弯重心太靠后了，下个弯试着把膝盖再压低一点。HeyGo 提到自己的 AI 教练系统是与北美三大滑雪教练认证体系的专业教练共通打造，用超过十万次真实滑行数据训练。

官方目前在招募三十名 Beta 测试用户，正式发售和定价都没公布。过去，滑雪私教课一小时一百美元起步，一个雪季学下来的费用堪比奢侈品，但如果用好传感器加 AI，学滑雪的费用将会降低不少。从网球机器人到滑雪教练，专业指导的平价化，正在从健身房蔓延到雪场。

在这个赛道上，双板滑雪已经有 Carv 跑出不错的成绩，但针对单板滑雪市场，目前市场的产品并不到。马上雪季就要开始，如果能够得到专业用户的认可，或许也能在细分赛道跑出自己的成绩。

长焦相机 RocXZoom：499 美元，一台会自己追拍的超长焦相机

RocXZoom 相机采用 20 倍光学变焦，混合变焦拉到等效 2000 毫米。机身会放置在一个电动云台上，内置 AI 芯片可以自动识别 300 多种动物，但 AI 认出目标后，云台会主动驱动镜头，围绕跟着它转，并自动变焦。官方数据是云台响应快至 0.01 秒，追得上时速 45 英里的移动目标。

整机 400 克，5 英寸屏，IP54 防尘防水，续航 4 小时。Kickstarter 在筹，目标 9999 美元，已筹 24.7 万美元，超募 24 倍，超级早鸟 449 美元。

做它的 FarseerTech 由前大疆影像工程师创立，自称全球首款机器人超长焦变焦相机。今年 1 月在 CES 展过实机，演示里相机全程追着一只装在遥控车上的模型鸟转，操作员的手没动过。

超长焦拍摄最大的苦，不是买不起镜头，是端不住。2000 毫米焦段下，目标稍微动一下就出画，而手动跟拍是个体力活加技术活。你选定目标，但现在 RocXZoom 可以把一些机械劳动包了。观鸟的人不用再扛着大炮加三脚架蹲守，把它往那儿一放就行。

更有意思的是它动了「拍摄」这个词的定义。相机发明以来，构图始终是人的活，它是少数把「保持目标在画面里」为核心的产品。不过，观鸟经济赛道里，有智能喂鸟器 Bird Buddy，RocXZoom 或许也能成为小众赛道里的玩家，比如说演唱会场景。

声音手环潜调 UTONE：主动通过环境音记录你经历了什么

UTONE 是一条全天候佩戴的声音感知腕带，一颗金属主体配上一条编织表，从外观上来看，和普通手环没区别。

但它不主要的功能不仅是录音笔，而是一条自动整理好的生活时间线，今天发生了哪些事、和谁、在哪、持续多久，据介绍，该产品每天还原一百多件生活事件，还能将时间时间和心率、压力、恢复这些身体数据放在一起。目前产品还在研发中，尚未开售。

做它的潜调科技只有七个人，核心成员多出自小米可穿戴体系，CEO 是小米可穿戴创始团队出身，团队操盘过单品三百万销量的爆款。

表面看，它是「你做录音手环，我做能录环境音的录音手环」，但其实是团队实测发现语音转文字的模型上，从来不回录环境音，也是过去录音设备所谓的「噪音」。他们认为这些最像生活的时段在转写方案里是空白，也是被遗漏的信息。潜调改以环境声为中心，水声加切菜声加餐具碰撞，判定为在家做饭；列车报站加密集脚步，判定为地铁通勤。

隐私上，它做了一个激进的架构选择，产品定义里没有「回听」这个动作。声音在设备上就加密，本地不解密不导出，云端在可信环境里算完立刻销毁原始音频，只留下几点、在哪、发生了什么的结构化结果。整条链路上，没有任何环节能把你那天的声音再放一遍。

不过它还没上市，所有数据都来自团队自述。声景理解的标准缺失很难判断，所以究竟环境音带来的价值信息有多少，我们或许可以等 Kickstarter 上线后再细看反馈。

特朗普抨击 Anthropic CEO：AI 发展不能踩刹车，美国有「高智商总统」就足够

特朗普周一在社交媒体发文，明确表示其不认可 AI 数据中心引发的民众反弹及外界对前沿模型的忧虑。他写道：「AI 所需的唯一『护栏』，就是一位强悍而聪明（高智商！）的总统，而美国恰好拥有这样的总统。」

这一表态较他上周末承认需要某种程度监管的措辞明显趋于强硬。

争议的导火索是 Amodei 近日的公开表态。他呼吁业界应在开发最先进模型之前放缓步伐，以便企业更充分地评估潜在风险。OpenAI 的 Sam Altman 及 SpaceX 旗下 xAI 的 Elon Musk 随后表态附议，支持适度放缓。

白宫内部就 AI 监管问题已形成两个阵营：财政部长贝森特与国家网络总监 Sean Cairncross 支持更强保护，而科技顾问 Michael Kratsios 与前 AI 沙皇 David Sacks 则认为监管会扼杀创新。

周一美国副总统万斯被问及是否担忧人工智能的发展。他表示：「就我个人而言，我觉得有点奇怪，现在有这么多前沿 AI 科技公司主动与政府接触，甚至恳求政府对它们进行监管。在我看来，这有点像一个『特洛伊木马』，所以我们必须对此保持谨慎。」（消息来源：华尔街见闻）

中方回应 Anthropic 限制论：反对以遏制手段干预人工智能发展

近期，美国与中国在人工智能领域的竞争成为国际科技界关注的焦点。此前，美国方面不断强调在人工智能竞赛中的战略优势，一些美国政界人士甚至呼吁盟友在人工智能发展方向上与美国保持一致。

针对上述观点，中国外交部发言人郭嘉昆作出回应，明确反对将人工智能发展问题置于对抗和竞争框架之下。他表示，制造恐慌、挑动对立以及恶性竞争不仅无助于问题解决，反而将干扰全球人工智能治理进程，损害各方共同利益。（消息来源：cnBeta）

Opus 5.2 深夜上线

据外网消息，今天清晨，许多开发者发现，新一代神级模型 Claude Opus 5.2，已经在 Claude Code 中开启灰度测试。

越来越多的 Claude 用户发现：在 Claude Code 中调用 Opus 5 时，它的表现和网页版 Opus 5 截然不同。

这就是前沿 AI 大厂最喜欢玩的「障眼法」——路由（Routing）。开发者们通过抓包和查看请求状态（/status）发现，虽然前端名字没变，但背后的模型 slug 已经赫然指向了 Opus 5.2。

根据开发者实测反馈，这次的升级可以总结为三个字：快、准、狠。

相比于之前 Opus 5 的慢条斯理，路由到 5.2 版本的模型生成速度有了肉眼可见的质的飞跃。

现在的 AI 普遍有一种懒惰感，遇到复杂长任务喜欢让你「按继续」，或者只给你一个框架让你自己填。但 Opus 5.2 彻底变了！它不仅不懒，还非常「工作狂」。有开发者惊呼：「它甚至不需要我催促，就开始像被喂了狂暴药水一样，自动进行『严酷循环（gauntlet loop）』，不断自我迭代和完善代码，直到任务完美结束！」（消息来源：新智元）

苹果正式发布 iOS 27：Siri 迎来重大 AI 升级 性能提升并新增多项智能功能

苹果于当地时间 9 月 14 日正式向全球用户推送 iOS 27，这是苹果今年面向 iPhone 推出的最大规模系统更新之一。

iOS 27 在延续上一代 Liquid Glass 设计语言的基础上，对系统界面、性能以及人工智能能力进行了大幅升级，其中最受关注的变化是全新的 Siri AI。与此同时，苹果还加入了更多 Apple Intelligence 功能，并进一步改善照片、隔空投送、快捷指令、「查找」等系统功能。

全新的 Siri AI 是 iOS 27 最重要的升级。苹果终于将此前已经预告多年的新一代 Siri 正式带给用户。相比过去主要用于设置闹钟、查询天气、发送消息以及执行简单系统操作的 Siri，新版 Siri 更加接近一个具备上下文理解能力的 AI 助手，可以处理更加复杂、连续和自然的请求。

Siri AI 能够理解用户在设备上的个人信息，并结合个人上下文回答问题。它还具备屏幕感知能力，可以理解用户当前正在查看的内容，并根据屏幕上的信息执行相应操作。同时，Siri AI 能够与更多支持相关能力的应用进行交互，从而直接替用户完成部分任务。

不过，新版 Siri 并不是在所有地区同步提供。苹果目前首先以英语推出 Siri AI，法语、日语、韩语、葡萄牙语和西班牙语等语言版本计划在 10 月陆续加入。（消息来源：cnBeta）

波士顿动力 IPO 计划遇阻：Atlas 人形机器人尚未大规模部署

9 月 14 日消息，路透社韩国当地时间今日报道称，一位现代汽车集团高管表示，集团旗下机器人企业 Boston Dynamics（波士顿动力）难以在 2027 年内实现 IPO 上市。

这位匿名管理层人士表示，波士顿动力的 Atlas 人形机器人尚未达到大规模部署阶段，企业也仍未能实现盈利。（消息来源：IT 之家）

李想：旗舰 SUV 越做越大的趋势一定会结束

9 月 14 日消息，随着新能源蓬勃发展，一同变大的还有整车的尺寸，尤其是旗舰 SUV，动辄达到 5.3 米，宽度超 2 米，一旦左右都有车辆，不靠离车泊入，停到标准车位里下车都很困难，也给他人带来了困扰。

李想解释称，油车时代，想要更大的空间，就只能把车做大，纯电时代不需要。

「电机很小，前悬可以做短，省出来的空间直接还给座舱，电池平铺在底盘，地板可以做平，不需要靠车高来换头部空间。同样的内部空间，纯电车需要的外壳可以比油车小一圈。想明白这件事，在尺寸上做文章就没那么大意义了。」

那么为何现阶段尺寸还在卷？李想也给出了自己的回答：是因为行业还在用油车时代的思维惯性做产品。

但他称这个惯性会消退，「你做到 2 米宽，我做到 2 米 05 宽，体感上没什么差别，但用户每天停车的焦虑多了不少，自己打不开门、下不了车，还被其他车开门杀。」（消息来源：快科技）

宇树科技发布人形机器人 G1+：一次性 6 项升级 标准版售价 9.5 万元

9 月 14 日消息，宇树科技宣布人形机器人 G1 大升级，正式推出 G1+。

G1+围绕运动性能、感知交互、智能体验三大维度进行 6 项升级，在保留 G1 高性价比定位的同时，重点补强颈部灵活性、关节电机输出与热管理、视觉与触觉感知、供电续航以及远场语音交互能力。

目前，标准版 G1+含税售价为 9.5 万元，面向科研与深度开发场景的 G1+EDU 售价暂未公布。

豆包手机助手发布消费者版本

9 月 14 日消息，今天，豆包手机助手消费者版本正式发布。

交互体验是此次豆包手机助手消费者版本重点介绍的基础能力之一。据介绍，豆包手机助手支持语音、AI 键等多种唤醒方式，以适配不同使用场景。

其中，专属 AI 键带有指纹鉴权能力，完成本人验证后无需二次解锁，即可调用助手执行相关任务。语音唤醒方面，豆包手机助手也针对远场、内噪和嘈杂环境等场景进行了优化。

此外，值得一提的是手机助手的屏幕问答能力。用户无需额外截图或切换应用，即可让助手结合当前屏幕内容继续处理任务。

例如，在官方视频演示中，用户打开相机对准室内环境，说出「根据这个装修风格，帮我选一个一米二以内、价格不超过一千元的柜子」，豆包便可结合画面信息和用户要求，在电商平台找到符合条件的商品推荐。（消息来源：快科技）

1059 美元起，V 社 Steam Frame VR 头显正式发布

9 月 15 日消息，V 社今日正式推出全新无线 VR 头显产品 Steam Frame，支持 VR 和非 VR 游戏，既可以串流运行整个 Steam 库游戏，也支持独立运行，现已开放预约登记。

Steam Frame 是 Valve 推出的一体式无线 VR 头显 + 控制器套装，主打串流游戏体验，同时支持独立运行，目前已有超过 100 款游戏通过「Steam Frame 独立认证」，且阵容还在不断扩大。所有购买 Steam Frame 的用户均可额外免费兑换一份《半衰期：爱莉克斯》，每台设备仅限兑换一次，如果玩家库中已有该游戏则无法重复兑换。

黄仁勋称每天都要批评员工，却催生 NVIDIA 极低离职率

9 月 14 日消息，据报道，NVIDIA CEO 黄仁勋近日受访时谈到自己的管理风格，形容自己带有「中国台湾父母式」的严格特质，几乎对员工每一项成果都会提出批评，但这种高压文化却催生了业界极低的离职率。

黄仁勋今年 5 月接受专访时表示，中国台湾父母永远觉得不够好，每天都要批评几句，他自己也是如此，员工拿任何东西给他看都会挨批，他形容这就是他的「折磨方式」。

但他强调，批评的重点不是惩罚而是帮助改进，就像父母一样，批评完之后立刻回到关爱，始终以让员工变得更好为目的。

这种管理风格的成效体现在数据上，NVIDIA 2025 财年整体离职率仅 2.5%，约五分之一员工在公司待了至少十年，五分之二待了五年以上。

黄仁勋表示，领导力的本质是创造条件让他人实现梦想，把工作变成终身志业，在 NVIDIA 可以做到这一点。

黄仁勋对自己的要求比对员工更严苛，现年 63 岁的他每周工作七天，周末和假日不休息，部分原因是担心 NVIDIA 随时可能失败。

当同龄人开始考虑退休时，黄仁勋表示离开不在他的计划中，他希望能尽可能长时间工作，死在工作岗位上是他的梦想。（消息来源：快科技）

最近这两周，一只「机器鸭」在 X 上刷屏了。

这只叫 Microduck 的机器鸭，由 Hugging Face 旗下的 Pollen Robotics 设计，售价 399 美元。高峰期平均每 4 秒卖出一台，五天后预售破万台，销售额突破 500 万美元，目前订单已经排到明年。

它火了，火出了科技圈，还可能会刷新消费级机器人出货纪录。

而这只全球爆款，由深圳制造，工程化公司是潘昊创办的 Seeed Studio 矽递科技。在此之前，潘昊团队已为 Hugging Face 代工过 Reachy Mini，后者登上过英伟达 CES 展台，同样供不应求。

英特尔工程师出身的潘昊 2008 年来深圳，逛了一圈华强北就决定不走了。那一年他创办 Seeed，为全球创客采购、制造硬件，成为了全球创客与中国工厂之间的枢纽，扮演着「供应链严选」与硬件制造商的角色。

18 年过去，他们如今是全球知名开源硬件制造商之一，90%客户来自海外，几乎参与了每一波硅谷硬件浪潮。

Microduck 的爆火，是观察全球 AI 硬件产业分工演变、理解爆款密码的一个绝佳切面。

这次对话，我们从 Microduck 这单具体的生意切入，拆解它为何爆火的底层规律和启示。一路聊到硅谷创业者与深圳的关系变化、新时代硬件创业者的价值到底在哪、软硬件创业者之间新的分工，以及被容易忽视的中国供应链里的江湖规则。

例如，潘昊感受到，硅谷团队来中国正从「采购」变成「托孤」。同时，更多的失败创业在发生，他提醒软件出身的 AI 从业者：不必把精力消磨在重新做硬件上，这是一种 respect，你的长处应该在硬件之外，知道什么不必从头做。

以下是极客公园与潘昊的对话，经编辑整理。

极客公园：Microduck 现在预售数量破万了，这个结果符合你们的预期吗？

潘昊：这个鸭子会火，有些预料。但没想到会火成这样，连科技圈外都在关注，这是始料未及的。

极客公园：现在回头看，它的出圈有哪些可总结的规律？

潘昊：有几个关键点，跟现在具身智能的做法不太一样。

第一，它不是功能性的东西，不是为了证明技术、证明性能。这个作者更像匹诺曹他爸：要做一个有意思的、像自己孩子一样的东西，一个自己喜爱、倾注了感情的东西。

这让它的产品定义、形态，跟市面上的机器人不一样。比如你请个人形回家，晚上起床不小心看到，可能吓一跳，侵入感太强。但一只鸭子，你会觉得像宠物，比很多机械更有灵性。你看它动的方式，我们都知道它是一堆舵机加控制器，但它动起来像一个小小生物，像一个硅基生物。这是第一点，让更多人愿意接受和了解它。

第二，它的成本比普通具身机器人便宜很多。一台人形几万、几十万，一个鸭子 2000 块，大家突然发现，这么可爱的东西，我稍微付出一个可接受的代价，就能拥有它。大家从旁观者变成了参与者。

我觉得这两点比较关键。大家都有的逻辑是：我买一台机器人，去训练它。以前是一群学者、研究员围着一两台机器人，现在一个人可以有一堆机器人去训练，整个 sim-to-real 的成本降了。

我们自己也在做更大型的机器人，带出去参展或操持它，很担心安全问题、负重问题。但小鸭子人畜无害，让参与训练、复现成果的成本都降低了。

首先，科研、researcher 这个内圈，看到鸭子就变成传播者，再到外圈，最后到 C 端，大家都想要。这个过程挺顺畅。

极客公园：所以第一批目标受众，或者第一批对它感兴趣的，是 researcher 群体？

潘昊：对。比如它宣发时并没有太多媒体配合，就在 Hugging Face 官网，关注 Hugging Face 的就是各种 researcher、从事大模型研究的人。

极客公园：399 美金的价格，确实比其他用于 research 的机器人显著降低。但小鸭子里工程挺复杂，比如 15 个电机、一个摄像头，还有激光雷达。你们怎么把价格打得这么低？成本省在哪？

潘昊：跟传统机器人相比，有几个范式区别。

比如，很多人形机器人，可能首先卖给科研，科研采购是低频的，属于高成本采购，需要招标，交易成本很高。

到了鸭子，基本是 D2C，直接到用户，中间没有太多代理商。定价非常激进，鸭子没有太多利润空间：大家复刻、手搓的成本比整体售价贵太多。

我们自己怎么做？整体优化，包括以这样的量去上游谈判。

极客公园：合作背后的过程是怎样的？你们是怎么和 Hugging Face 或者 Pollen Robotics 达成合作的？

潘昊：Hugging Face 几年前就收购了 Pollen Robotics。我们跟 Hugging Face 的合作，实际上是在收购之后：他们开始有更多资源、更强意愿去做各种具身开源机器人，这是起点。

但跟 Pollen Robotics 的合作很早，因为他们是我们的客户，用我们的开源硬件做早期开发，很早就知道我们。

极客公园：Hugging Face 找到你们时，机器人本身就是鸭子形态吗？还是讨论之后演变成鸭子？

潘昊：这个鸭子找到我们时就是鸭子。

极客公园：其他合作细节上，大家是默契地达成共识吗？

潘昊：基本很默契。他知道我们的边界和能力，我们也非常尊重他们的想法，配合非常默契。

极客公园：这个「边界和能力」具体指什么？

潘昊：不太方便讲太细节。我们跟海外客户，或者说跟客户的共创过程，往往是客户聚焦在自己的设计、know-how、软件。

我们希望客户不要只跟我们画张图，而是自己也是个创客，可以手搓出原型，再给我们看，沟通成本会低很多。我们拒绝了很多只拿一个想法来找我们的。

很多客户是拿原型机来找我们，而且原型很多也用了我们的开源硬件，跟我们的供应链兼容。

所以我们是他最好、也最快的 scale up 合作伙伴。

极客公园：如果 Microduck 直接对接背后的供应商，实现难度大吗？

潘昊：通过我们效率可能高很多。

你今天哪怕买一根线，找谁买？线没有很明确的标准和品牌，找大厂还是小厂，提的要求、各种安规合规，都要磋商很久。

但这只是一根线，你的精力要耗费在这根线上吗？还是更应该放在产品结构设计、社区互动、核心算法上？

对我们来说，这根线可能买了 1000 次了。我们其实是机器人供应链的严选，是一条至少不太宽、但已验证的路径。

你的聚焦、价值创造不应该在供应链上，而在之外。我们开玩笑讲，中国团队能把东西做便宜，美国团队擅长把东西卖贵，那美国团队就不要天天来干把东西做便宜的事。

极客公园：Microduck 的形态不像手机和平板已经有流程化、成熟的流水线。但凡涉及创新形态和技术，很难找到一个完全能理解需求的工厂去对接？

潘昊：对，它背后不是一个工厂，而是工厂套工厂套工厂。比如我要一根线，线的上游可能又是塑胶、铜皮，像一棵树。

大家都在谈事、谈怎么做，但在我看来，还是关系、信任和信心的问题。每个链条上是否信任上下游，上下游是否都有信心认为这个产品有潜力。

但这个信息传导很难。比如可穿戴设备火之前，一个做塑胶的工厂，他哪理解这个事。

极客公园：你觉得小鸭子这个产品几年后还能存在、不被别人抄到的关键点是什么？

潘昊：关键点是，它不是一个硬件而已，现在已经成了一个文化现象。

即使不是文化现象，按原计划，它应该是一个具身的数据载体：大家训练这一堆东西，因为上面有大量模型，导致大家都愿意继续用这个鸭子。

每个人可以把它用在不同的 WHY 上。每个人定义的 WHY，才是接下来最有价值和最有魅力的地方。

我一直强调的观点：硬件的价值在硬件之外。

极客公园：现在这种协作模式，已经成为深圳跟硅谷约定俗成的模式了吗？

潘昊：对我们来说是比较成熟的模式，但对整个硅谷加深圳，我不敢说，因为我们很有局限性和偏见。

最自然的硅谷态度是：我今天融了一大笔钱，要找个地方生产。有人试过新加坡、马来西亚，甚至印度，也有人试美国。最后发现，还是跟中国密切合作的团队能打胜仗、能占领市场，这是最终结果。

有了这个结果，会发生两种可能性：一种是华人跑到美国，以华人为中心创业，最后把市场吃下来，像 Anker 这些，往外走、出海；另一种，硅谷有些团队也招华人进来，然后跟深圳、跟中国发生更多强联动。

因为它不是简单买卖关系，不像我来中国采购一个零件，把品质标准验完就结束。它其实很像「托孤」，把我的小孩或宠物托付给值得信任的合作伙伴，因为要从无到有，中间可能有各种问题，大家得当成一个团队去解决。

上一波有很多团队过来，铩羽而归，花了很多钱，东西做不出来：他们并没有尊重我们的 factory smart。很多一线制造经验没有写在书本上。看上去很普通的工人，反而可能给你很多指导。

但硅谷身价很高的工程师到了现场，是颐指气使，还是虚心请教、平心合作？这非常影响结果。

极客公园：什么画像的创业者，过来时态度转变比较轻松？什么画像的创业者，无论自己到硅谷还是团队到深圳，没办法适应协作过程？

潘昊：我们有一个判断标准：他愿不愿意跟我们一起吃火锅。

不管你来自哪里，愿意一起吃火锅，说明你愿意接受陌生习俗或食物，或者本身对文化有了解。你会面临各种新食材，是抗拒还是愿意尝试？我们遇到有客户或合作伙伴，拿着面包都不愿意在中国尝试新东西，那他一定做不好。

他的认知会有局限，建立信任的过程会比较慢，但这个慢可能是致命的。这是最简单的标准。

这只是举个例子。主要是看这些团队是否愿意保持空杯心态，接受不熟悉的东西，并愿意尝试、学习。

它不是简单买卖关系，而是 partner 关系。就像大家一起徒步远行，重装去无人区，你选什么样的伙伴？

极客公园：您刚才提到「托孤」，是不是大家实际关系比我们印象中的 partner 关系还要深入？

潘昊：这看产品复杂程度或成熟度。

如果产品已经非常成熟，形态一看就明白，比如像手机、平板，那基本就是找 N 个供应商中的一个。但如果你今天做的形态前无古人后有来者，那可能要大家一起做很多冒险和尝试，需要更多理解和认同。

比如我们为什么愿意投入像 Hugging Face 这些项目？

因为我们首先知道这个项目本身有品位和水平，有独特性。而不是今天很多人找我们，说「我听说那个产品火了，我也想做类似机器人，多少钱你们可以做」，这种我一般都拒绝。

极客公园：深圳的优势具体体现在哪里？

潘昊：我觉得中国工厂就是六边形战士，没有明显弱点。成本、品质、创新能力，主动性、责任心，而且非常有弹性。

「工厂」是整个工程师以及供应链协作的大命题。工人可以放到越南去，中国工程师可以飞过去支持，但其实只是表象上的外迁。

尤其做创新产品，你就像厨师，你得到海鲜市场找食材，而不是在岸上随机找食材，效率差太多。

中国工业体系门类齐全。你想做一个机器人，机器人确实复杂，有电子、结构、驱动、散热、光学、声学，还有各种包装、材质、纹理。

你在任何地方做这件事，如果今天缺一个物料，工厂就停线。这不光是有没有的问题，而是产能要跟你匹配，而且恰好匹配。

如果产能不足，比如你要生产 10 万，这个厂只能给 1 万，剩下 9 万全得等；但如果这个工厂只为你服务，其他 90% 产能空着，他给你的价格可能是 10 倍。

所以，中国工厂是这样一个网络，经过多年形成的丰富、平衡、稳健的生态系统。

美国人来中国，是把自己 plug in、嵌入到这个网络的支持和缝隙中；但如果要 Made in USA，就得把这个生态系统再重建回去。

我觉得两种都合理且存在，但对大部分创业者来说，植入现有生态会快且性价比高得多。

极客公园：如果一个海外创业者来深圳，直接找到工厂，不经过你们，他会经历哪些必经弯路？

潘昊：最直接的是大部分工厂不愿意理他。

工厂思维是量越大越好，对方公司越大越好。你如果是苹果，名片一递，马上围着你转。

也有可能是，工厂起初愿意配合，但后面合作着，发现你这个东西怎么老干不出来，逐步建立的信任就坍塌了。

大家都要付出和投入，中间需要建立信任的机制。我们其实是把两边连起来。我们把各种小工厂、大工厂整合，因为整合了小的碎片化需求，把中间共性部分剥离出来集中采购。

哪怕我提需求，也提专业需求；我下订单，也有专业保证，你不用担心对方收不到钱。

但不是所有产品都适合通过我们。比如有些确实融了很多钱，就愿意直接上；或者有很专业的项目经理。路径很多，我们只是其中一种。

极客公园：所以供应商跟客户，特别是最开始，关系要比我们想象中更脆弱？

潘昊：对。而且这个关系还有一个更合理且脆弱的地方：本来你跟供应商说好今天做这个东西，然后供应商某天告诉你，我接了个大单、重要客户，没法服务你了，或者交期会很长。

你也不能阻止别人不挣钱。这样的事不是一件，而是在你的供应链里每个环节都可能出现。如果你人在旧金山，对供应链都不熟悉，怎么处理？

像当年 Pebble Watch，是早期智能手表代表，在 Kickstarter 上募了 1000 多万美金。创始人 Eric Migicovsky 说，为了做第一代原型机，他本人以及三名硬件团队成员曾经前后大约六个月都住在深圳工厂附近。

当时他已经募了 1000 多万美金，完全有刚性需求，已经证明这个品类，他跟供应商谈，大家都知道数量够大，而且有投资、各巨头都在，依然有这么多问题。

他当时已经卖了一两万只表，但如果数量更少的品牌呢？而且他们当时拿两万只表订单去找做手表的厂，很多手表厂也会觉得这只是一个小单。更不要谈智能手表，我还要给你单独开模。这其实是巨大的鸿沟。

极客公园：如果一个主打软件的团队想拓展硬件能力，第一次来深圳，一个月时间应该怎么分配？

潘昊：如果你本身不是硬件圈，就不必把精力消磨在重新做硬件上。这也是一种 respect。我们很怕那些没怎么做过硬件的软件工程师，确实聪明厉害，但有些坑得自己踩一下。

那就先把这个边界看一圈：华强北，或者深圳机器人谷，都值得看看。目的是知道现在硬件边界在哪里。你在深圳看到已有的，或者说只要做出来的硬件，多半能找到现成公司复刻，或找到上游公司提供。

看完之后，还是得动手：不是做硬件，而是去用硬件。不要从头做，而是基于现有硬件。你的长处应该在硬件之外，才值得来深圳。

我们现在也在准备一些体系课程，比如 vibe coding 一个硬件，vibe coding 一个机械臂。大家在这个过程中，第一建立信心，第二知道有哪些东西可以用，就知道什么不必从头做。如果用一个词总结我们在做的事，可能就是 vibe hardware。

极客公园：Seeed Studio 做了一个创客社区叫柴火创客空间，这套课程是柴火社区的一部分吗？

潘昊：是的。课程本身开源且免费，更多是让大家相互交流。我们也鼓励更多人去上这个课，之后能形成相互信任机制。因为我们的理念，这十几年唯一不变的叫「让科技随手可得」。

柴火社区扮演的角色是在创业之前和最初期：你还没成立团队，怎么看到各种可能性，怎么跟不同人交流？柴火是一个起点，有各种活动、workshop。就像一个 OPC 还没融到钱，就可以在柴火把原型搓出来。

甚至很多海外团队过来后，在我们空间待着，搓原型效率更高，因为他不是通过想象从远方买器件，而是有机会直接去供应商、去工厂，to design from manufacture。他们可以看看工厂已经在怎么做，或者有哪些类似形态已经量产，能不能借过来改装？效率会高很多。

所以第一步都是先来深圳看看，可能来三天、一个星期，再来第二次，来深圳待一个月，在这里跟大家一起生活、工作，把思维打开，跟大家认识、交朋友。

极客公园：你们也在自研硬件，哪些零部件、元器件会自研，哪些直接采购？界限怎么把控？

潘昊：零件基本不会自研。比如要芯片、要摄像头，成熟的我们来整合，但会把它做成模组，让用户方便使用。

我们往上下都在做得更完善，让用户团队可以变小。他不需要光学、热学专业工程师，只要基于我们的开源硬件，有个想法、有算法、有市场影响力，就可以跟我们轻盈合作。

这其实跟软件有点像。软件从什么都要自己做，到 IaaS、PaaS、SaaS；我们也是 Manufacture as a Service。但起点是，你还是要从开发时基于我们这套东西做一个框架。

极客公园：你们在选择合作对象时，纯消费品的优先级似乎不高，几乎都是面向开发者？

潘昊：首先，纯消费品成功概率比较小，很容易昙花一现。纯消费品往往需要非常 aggressive 的团队才能做好。

我们更愿意做一些不那么热门，但有意义、有影响力的产品：各种垂直细分领域探索、各种形态探索，这更值得做。

极客公园：你们怎么判断是不是属于消费品？

潘昊：消费品的判断是用来满足欲望，而不是创造价值。

我们擅长的还是把新技术实现、推广出去。新技术的逻辑肯定是先从 researcher 出发，然后到 B，最后才是 C。宁愿先做 B 的事。C 的事可能已经卷得不行。

极客公园：你认为人形形态跟 Microduck 这种小型桌面机器人，哪条路线更容易规模化出货？

潘昊：越便宜越容易出货。门槛越低，参与人越多。这是其中一个要素。

还有一个重要要素是它的「WHY」。

在深圳，很多创业者过于注重「HOW」而忽略「WHY」。人形形态上，比如我买的原因是什么？我花 20 万请个人形回去，干啥？让他叠衣服？普通人是想不通的。

我无法说服我妈花 20 万买机器人回去帮她叠衣服，那你能说服谁？20 万的门槛要去解决谁的问题？

而小鸭子 2000 块解决的是什么问题？它能解决的问题多多了。哪怕当高级手办、玩具、宠物，它都是可行的消费。当然核心还是具身智能的训练，然后其它用户可以尝试当成可以训练的机器人宠物。

我们需要去回答，机器人今天能把什么活干了？

比如之前 Reachy Mini，最直接就是在各种服务业、零售发挥作用。有前台我放一个，至少让客户有更好观感，也就一两千块钱，简直是生产力工具。

它还能帮我排位，跟客户沟通、取号，就很好了。机械臂也是，以前 10 万块，现在 1 万块，几千块能把某件事干了，更容易起量。

极客公园：对比两年前到现在，Seeed Studio 接到的订单里，具身智能占比有明显上升吗？

潘昊：我们其实不太分具身智能，因为我们的东西好像都算具身智能。

现在我们把所有产品线分两段。第一段是 Everything to AI，需要更多真实世界数据，哪怕今天 Reachy Mini 的摄像头，其实也是真实世界数据，它的对话也是语料。

第二段是 AI to everything，我们把 AI 做小、做便宜、做好用。有大的，比如几百上千 T 的 AI 算力；也有把一个嵌入式模型放到 30mW、 5美金的单片机上。这些可以把模型做完之后，赋能到现有设备、设施、物件里去。

极客公园：过去一年半，AI 玩具、AI 硬件类概念产品很火，但最终真正火起来的产品，几乎都来自开源硬件生态，比如小智 AI、Reachy Mini、现在的小鸭子。为什么现在火起来的硬件几乎都来自开源领域？

潘昊：我觉得这是逻辑上的必然，因为 mass market 总是滞后的，大众市场总会晚一步。大众市场会由 pilot、early adopter 引导。他们自己也是 maker、hacker，一定最先接触开源东西。

一个闭源的产品，我看得到摸不到；开源的，我成为其中一部分，能早期使用它、相信它、为它贡献，并且不担心被掠夺。

那这些 hacker、maker、geeker 会自然团结在开源项目周边。

反过来说，大厂有消费者引领能力，但往往不太敢创新。苹果再强，现在也不怎么创新了。

开源项目没有这么强盈利能力，但至少能把极客们团结起来。当这个东西有实际价值，并且阻力够小，它就出圈了。

极客公园：开源硬件领域会不会变得越来越消费电子化？

潘昊：首先底层逻辑还是像个人网站、独立 App 一样，大家都可以自己做一个。都可以自己做，就会有很多不严肃、为自己嗨的东西出来。那独立硬件就变成独立游戏机，可能有更多赛博饰品、眼镜出来。

未来电子产品会更像个性表达：我挣的钱不多，但我很酷，我能做出不一样的东西。它不会变成大家都必须买、出货量很大才行的事。

因为以前你必须开模、必须 mass marketing。但现在我小红书一发，3D 打印一个东西，大家都可以用。你喜欢，我把源码给你，你自己复制。

极客公园：你觉得开源硬件领域，未来的机会在哪？

潘昊：比如软硬件结合就有很多空间探索。OpenAI、Claude 也正在往 physical AI 发力，我觉得时机应该很快就来了。

我们在深圳，苦恼的就是太多 shell 没有 ghost：灵魂不够发达，全是很硬的硬件。我们认为硬件本身价值不全面、不够，一定得加上有意义的软件，才是整体解决方案。而且它应该离深圳越远越有价值。

深圳是大后方，使劲把锤子做得更完善，但钉子在远方。

就像我说的，我们判断合作方的重要标准，不在于他是否有硬件专长。做好硬件的能力应该在硬件之外。

（极客公园 Liyuan、Sean 对本文亦有贡献）

2011 年 9 月 30 日，苹果递交了一份名叫「Flexible electronic devices」的专利申请。它描述的是一台屏幕可以对折的设备，合起来能揣进口袋，靠传感器判断自己是开着还是合着。

这份专利 2015 年 1 月获授，发明人一共六位，其中一位叫特努斯（John P. Ternus）。

十五年之后的 2026 年 9 月 9 日，当年署名的那位工程师，第一次以苹果 CEO 的身份站上发布会，发布了 iPhone Duo。

虽然对这位新任 CEO 来讲，这是首次发布会上最重磅的产品，但中间这十五年，苹果关于折叠屏的大量预研工作，已经在水面之下进行了许久。

按彭博社马克·古尔曼在发布会前一天的报道，苹果工程师大约到 2016 年才开始认真做折叠 iPhone，项目由特努斯的前任、硬件工程主管丹·里奇奥发起。方向也一直没定下来，前几年试的是一台能展开成大平板的 iPad mini。

2019 年 2 月，三星和华为前后隔了四天发布了各自的第一台折叠屏：Galaxy Fold 合上超过 15 毫米厚，Mate X 干脆把屏幕折在外面，折痕都是肉眼可见的一道沟。苹果比这两家早八年想到这件事，此时什么也没拿出来。

转折在 2020 年。库克从亚洲出差回来，看到三星和华为的折叠机在那边到处都是，把方向掰向了折叠 iPhone。彭博的报道里引了一句话：库克是这个项目最早也是最大的支持者。

真正卡住工程团队的是四件事：折痕看不看得见、铰链能不能扛住反复开合、内屏的柔性盖板玻璃怎么做、摄像头怎么藏到屏幕底下。盖板玻璃最后和康宁一起定制，铰链用了钛和铝。这四件事全是硬件问题。

从 2019 年那两台机器算起，七年过去。华为 Mate X7 做到了 9.5 毫米、235 克，小米 18 Fold 把书本式折叠卖到 10999 元。苹果最后一个进场，交出的 iPhone Duo 合上 11.3 毫米、254 克、国行 15999 元起，是同尺寸折叠屏里最厚、最重、也最贵的一台。

TrendForce 在发布会当天给出的预测是，这台机器今年能卖出大约 500 万台，第一年就拿走全球折叠屏市场的 24.8%；Counterpoint 7 月的估算是 25%。一台硬件参数几乎每项都落后的折叠屏，分析师却一致认为它一上来就能切走四分之一。

用「苹果品牌溢价」解释这件事，在这个问题上无疑是一种偷懒的做法：折叠屏七年没解决的问题，一直也不在铰链上。硬件问题是可以用钱和时间堆出来的，而华为、三星、小米这七年里唯一没有堆出来的东西，是让手机里的 App 老老实实为折叠屏改一遍。

折叠屏的软件问题只有一句话：App 是按一块竖着的长方形屏幕写的，展开之后屏幕变成了近似正方形，App 不知道该怎么办。

谷歌的解法在 2022 年的 Android 12L 里定型：不会适配的 App，就在屏幕中间显示成一个竖条，两边留黑，称为兼容模式。这是一个兜底方案，前提是开发者会尽快跟上。四年过去，这个前提没有成立。谷歌今年 7 月给开发者的宽折叠适配指引里，列出的问题仍然是展开之后画面被拉伸、裁切、横过来。

谷歌在安卓开发规范中，很早就有关于折叠屏的适配内容，但进度缓慢｜图片来源 Google

从 Android 16 起，Android 系统在大屏设备上默认无视 App 自己声明的方向和尺寸限制，开发者可以临时申请豁免；到 Android 17，豁免取消，只有游戏例外。一个手握安卓的平台方，从「求」走到「逼」用了四年，走到「逼」之后的效果，还要再等一年才看得到。

开发者不跟的原因，首先体现在量上：折叠屏至今只占全球智能手机出货的不到 2%，一个开发者为它改界面，收益覆盖不了成本。

其次是形态不统一：三星过去几代的外屏是 21 比 9 的窄长条，国产厂商做的是接近直板机的宽外屏，华为 Pura X 又做成了 16 比 10 的阔折叠，展开之后每一家的比例都不一样。开发者适配了一家，不等于适配了折叠屏。

在中国，这个问题被华为的份额掩盖了一半。IDC 的数据里，今年一季度中国折叠屏出货 280 万台，同比涨 65%，华为一家占 60%，Pura X 上市一年累计出货超过 150 万台。即便如此，它也没能让所有 App 为一块 3.5 英寸的方屏改一遍。

硬件那一侧，反倒早就没有秘密可言：Duo 的折叠面板由三星显示独家供应，韩国媒体 The Elec 今年 4 月报道的合同期是三年；蓝思科技、领益智造这些同时给国产手机供货的厂商，在发布会当天先后回应媒体，说自己供的是 UTG 超薄玻璃、屏幕支撑板和铰链精密件。

也就是说，苹果第一台折叠屏的屏幕来自三星，结构件来自给华为小米供货的同一批工厂。折叠屏的硬件供应链是全行业共用的，没人能靠它建起护城河。

能建起护城河的东西，只剩下操作系统。

苹果给折叠屏生态开的方子，说到底是把它变成一台你口袋中的 iPad。

内屏展开的交互乍看起来与 iPadOS 差别不大｜图片来源：Apple

但这个做法不是为 Duo 临时造的。iOS 在 2014 年就把屏幕尺寸抽象成「紧凑」和「常规」两类，开发者从那时起就被要求用一套界面同时伺候 iPhone 和 iPad；2015 年 iPad 有了分屏，2022 年有了台前调度，到去年的 iPadOS 26，苹果干脆把用了十一年的分屏和侧拉一起废掉，换成真正的窗口。

十二年里苹果一直在做同一件事：让一个 App 无需假设会被显示在多大的一块屏幕上，也能在所有屏幕尺寸上的给用户交付同一种体验。

折叠屏要的正好是这个能力。所以苹果这次不必发明什么，它只需要在十二年的地基上补最后一层与折叠有关的东西：铰链在哪里、半开合怎么办、两块屏之间怎么交接。

这套打法可以帮苹果做到「首战即终点」：虽然晚了友商七年入场，但第一代就得是完成品。安卓阵营是一边卖一边补，谷歌用了四年才敢把适配变成强制；苹果把补课的功夫全放在了进场之前。

要做到这一点，苹果首先需要克服的难题是全新的尺寸：iPhone Duo 合上是一块 5.4 英寸、宽 84 毫米的外屏，苹果的口径是显示面积相当于 iPhone 18 Pro 的 90%；展开是 7.6 英寸，长宽比接近 1 比 1.42，比 iPad 略长一点。

苹果给开发者的指引里，外屏对应「紧凑宽度」，内屏对应「常规宽度」：换句话说，一个已经做过 iPad 版的 App，在 Duo 上不需要重新理解自己是什么，它只需要在展开的时候把 iPad 那套布局拿出来用。

苹果在这一步上选了边。它没有沿用三星做了七年的窄长外屏，而是站到了另一边：Duo 的外屏尺寸与 9 月 7 日发布的小米 18 Fold 的 5.38 英寸几乎完全一样。三星自己今年也改了口，按 GSMArena 的对照表，Z Fold8 的外屏做成了 5.5 英寸的宽屏，谷歌 7 月随即给开发者发了那份宽折叠的适配指引。

折叠屏的形态在 2026 年收敛到了同一个答案，而苹果的规则是按这个答案写的。

其次是开发接口：iOS 27 里加入了一个称为「保留区域」的概念，铰链和摄像头所在的位置由系统告诉 App，App 在半开合的时候把内容从折痕上挪开；工具栏、标签栏、灵动岛从屏幕上下两端搬到侧边竖着放，给内容留出一块完整的矩形。

Dock 和灵动岛竖到侧边，给内容留整块矩形｜图片来源：Apple

苹果给开发者的建议只有一条：不要为每种姿态单独画一套界面，做一套会自己适应的布局。连横屏还是竖屏都退到了次要位置，先问的是尺寸类别。

外屏竖着拿是「紧凑」，内屏展开后横竖都是「常规」。界面按拿到多大空间来决定，而不是按机器朝哪个方向。

规则之外，苹果还给了一样没写成要求的东西。

同一个 App 可以在两块屏上同时开出两个界面，两块屏也可以各显示各的。从这个角度看，Duo 未必是一台特殊的机器，更像是 iPhone 应用形态换代的起点。

iOS 27 专门给 Duo 的铰链开了一组接口，SwiftUI 里叫 onHingeChange，UIKit 里叫 UIHingeInteraction。App 不但能知道机器现在是合着、半开还是全开，还能拿到连续变化的铰链角度。

折叠这个动作因此可以不只是切换界面。角度是一个连续的输入量：相机可以把它映射到某个参数，三维软件可以用它转视角，音乐软件可以用它推拉音高。苹果自己的示例演示的就是最后这一种，把机器折到不同角度，一把虚拟吉他的音高跟着变，像在用摇把。直板 iPhone 上没有这个维度。

铰链角度是连续输入，官方示例用它推拉音高｜图片来源：Apple

两块屏幕的另一种用法，是把外屏留给别人看。发布会上苹果演示了三个：FaceTime 时旁边的人能从外屏加入通话；用后置摄像头拍人时，被拍的那个人可以在外屏上看到取景画面；还有一个专门哄小孩，外屏上放一段动画把注意力吸过来。

iOS 27 正式版 9 月 14 日推送，Duo 10 月出厂时预装的是 27.1。发布会结束后，苹果在开发者网站上线了六场技术讲座的视频，排了 9 月 16 日和 17 日两场线上实验室、9 月 23 日三场答疑。完整支持 iPhone Duo 的 Xcode 27.1 测试版和配套接口，苹果预告在本月晚些时候才放出，里面带一台 Duo 模拟器，可以在 Mac 上开合、旋转、半折。

按苹果给开发者的说明，iPhone Duo 上的 App 分三档：没有按 iOS 27 的开发工具重新编译的 App，被框在屏幕中间一块安全区域里，四周是黑边；按 iOS 27 编译的能占更多面积，但仍有空白；只有按 27.1 重新编译的 App 才能占满两块屏幕。

这和安卓的兼容模式看起来是同一个东西，区别在于压力落在谁身上。安卓折叠屏用户看到黑边，抱怨的是手机；iPhone Duo 用户看到黑边，抱怨的对象会是那个 App：同一台手机上，Netflix、Zoom、Slack 已经在发布会上被点名适配完了，谁还带着黑边，谁就显得落伍。

三档兼容模式，黑边是给旧 App 的惩罚｜图片来源：Apple

苹果做这件事有先例。2017 年的 iPhone X 换成了带刘海的 2 比 1 屏幕，没更新的 App 同样上下带黑边；2018 年 4 月起苹果要求所有新上架的 App 必须支持 iPhone X 的屏幕，7 月起所有更新也必须。从发售到全部 App 被迫适配，中间不到九个月。

目前，苹果还没有宣布 iPhone Duo 的适配截止日期，但三档兼容模式就是同一套动作的第一步，按惯例，App Store 的最后期限会在明年出现。

这套动作之所以只有苹果能做，在于它同时拥有三样东西：唯一的一种形态、一个几乎所有 App 都绕不开的应用商店，以及一个第一年就有 500 万台的规模承诺。对开发者来说，500 万台形态完全相同的设备，比 1500 万台比例各不相同的安卓折叠屏值得投入。

TrendForce 同一份预测里另有一个数字：2026 年安卓阵营的折叠屏出货合计约 1520 万台，同比下滑超过 20%，市场总量只涨 0.5%，苹果的 500 万台几乎全是从安卓手里切走的。Counterpoint 更乐观，认为总盘子会涨 21%，但两家给苹果的份额都是四分之一。

两家机构的分歧在总量，一致在苹果四分之一｜图片来源：极客公园

成本落在两拨人身上。一拨是开发者，从发布会到 10 月 23 日发售只有六周，第一批拿到 Duo 的用户很难不在某些 App 上看到黑边。

另一拨是国行用户，Duo 在中国大陆只支持 eSIM，激活要去运营商营业厅，Apple 智能的推出时间官网写的仍是「依监管部门审批情况而定」。

这在某种程度上解释了开头提到的那个违和感：分析师给一台最重最贵的折叠屏 25% 的份额，赌的不是苹果的铰链，是苹果能让 App 在几个月内改完这件事，七年来第一次有人有条件做到。华为在中国的 60% 也印证了同一个道理：折叠屏市场站得最稳的两家，恰好是手里有自己操作系统的两家，而靠安卓吃饭的三星，两家机构都预计它今年的份额会掉。

不过这只答了一半的题。App 适配决定的是折叠屏好不好用，它决定不了一个人要不要买折叠屏。

从最早折叠屏手机发布到如今过去七年，折叠屏在全球智能手机出货里仍然不到 2%，TrendForce 给 2026 年全球总量的预测只涨 0.5%。七八年里没有一家厂商真正答上来的问题是：一台手机为什么值得多花五千块，只为了它能对折。

这道题苹果的处境比谁都难。它最后一个进场，卖得最贵，还在这台机器上做了减法：没有独立长焦，没有面容 ID。

友商可以说自己在探索新形态，苹果不能这么说，它的用户手里拿着的是同一场发布会上的 iPhone 18 Pro Max，两台机器差了整整 5000 元。多付这笔钱，少一颗长焦、少一个刷脸解锁，换来那块 7.6 英寸的屏幕，一天会被打开几次。

折叠屏的下半场比的不再是谁的手机更薄，而是谁的操作系统能让 App 听话，至少这一局，苹果的赢面更大。

OpenAI 首席执行官：今年不会上市，不能冒哪怕 10% 杀死所有人的风险

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在接受采访时表示，这家人工智能公司专注于解决围绕 AI 技术的安全担忧，今年不会上市。

Altman 表示，今年进行首次公开募股「时机不合适」，公司要到明年才会上市。

「我认为，哪怕冒着 10% 的在本十年结束前杀死所有人的风险，都是不可接受的，」Altman 说，「我认为，我们正在进入一个新时代，就像过去迈入其他时代时一样，我们需要采取不同的行动，确保我们所做的事情能够让这一理念造福全人类，同时也要确保没有任何人承担哪怕接近这种程度的风险。」（来源：环球市场播报）

苹果 iPhone 18 Pro 与 Pro Max 正式开启全球预购

在秋季新品发布会落幕数日之后，苹果公司新一代直板旗舰手机 iPhone 18 Pro 与 iPhone 18 Pro Max 于 9 月 12 日正式在全球数十个国家和地区同步开启预订。

作为今年苹果直板机型中的绝对顶配主力，两款新机携台积电首发 2 纳米制程打造的 A20 Pro 芯片、机械可变光圈相机模组以及全面重构的端侧人工智能体验登场，首批预订订单预计将于 9 月 18 日星期五起正式发货交付并同步开启线下零售。

从预购初期的渠道反馈与出货排期来看，尽管面临着起售价的上调，核心科技极客与高端存量用户对 2 纳米先进制程算力与专业影像升级的追逐依然狂热，多款热门大容量配色版本的预计送达时间在短短几十分钟内便已顺延数周，预示着该系列在高端市场的强劲吸金势头。（来源：IT 之家）

上市 4 分钟锁单破万台！小米澎程今天全国交付：网友最关心的不是车，是雷总去哪开门

9 月 12 日，小米澎程系列正式在全国开启交付，首批交付服务直接覆盖全国 75 座城市（据官方数据，澎程系列上市后 4 分钟锁单突破 10000 台。），绝大多数预定用户在家附近就能完成全部提车流程，不用特意跨城跑特定交付点。

不少网友这段时间都抱着强烈的好奇心，猜测小米创始人雷军这次会现身哪座城市的交付现场，亲手为首批提车的澎程车主打开车门，复刻此前小米汽车交付的经典名场面。

网友的这份期待完全有充足的来由。时间回溯到 2024 年 4 月 3 日，小米 SU7 的首批交付仪式在北京亦庄小米汽车工厂举办，当天雷军站在交付区门口，亲自给每一位到场提车的车主打开车门、递上新车钥匙、和车主合影留念，之后还站在原地挥手目送车主驾车离开。

当时有车主当场就表示自己幸福到眩晕，千亿市值企业的老板亲自给自己开车门的名场面，直接在全网爆火，成了传播度极高的网络热梗。

之后这个充满仪式感的动作就被小米延续了下来，从后续发布的 YU7 车型到迭代更新的新一代 SU7，雷军到场为首批车主开车门，逐渐成了小米汽车所有大型交付仪式的固定标志性环节。

有汽车行业博主评价说，不管这个动作的初衷是品牌营销还是用户服务，站在普通消费者的角度，这件事只要最终是让用户获得了实实在在的被尊重感，就完全没有可以指摘的地方。（来源：快科技）

英伟达考虑向 Anthropic IPO 投资 100 亿美元 超级 IPO 估值或达 2 万亿美元

人工智能公司 Anthropic 正在筹备一场可能成为全球历史上最大规模的首次公开募股（IPO），而英伟达正考虑以基石投资者身份参与其中。知情人士透露，Anthropic 计划通过 IPO 筹集最多 1000 亿美元资金，公司上市后的估值可能达到约 2 万亿美元；英伟达则考虑投入最多 100 亿美元认购其股票。

如果最终按照这一规模完成，Anthropic 的上市将刷新此前全球最大 IPO 的纪录，也将成为资本市场对前沿人工智能企业巨大估值和巨额算力需求的一次重大检验。目前相关谈判仍在进行，具体投资金额和交易条件都可能发生变化。由于讨论属于私下磋商，知情人士要求匿名。

英伟达此次可能参与 Anthropic IPO 的消息此前并未公开。如果交易最终达成，英伟达将成为 Anthropic 上市时的重要战略支持者。（来源：cnBeta）

DeepSeek 灰度测试 AI 语音对话，支持四种音色

近日，有网友发现 DeepSeek 正在 App 端灰度测试 AI 语音对话功能。获得内测资格的用户，可在 App 右上角看到喇叭入口，开启语音实时对话交互。

功能上线后，设置页面新增「朗读音色」选项，内置 4 款不同风格语音：贝壳（百变活泼）、白浪（明朗坚定）、海星（俏皮甜美）、暗潮（低沉浑厚），用户可按需切换。

据了解，本次仅为小范围灰度测试，并非全量开放。此前 DeepSeek 已支持语音转文字输入，本次新增 AI 语音回复能力，补齐完整语音对话链路，进一步对标主流 AI 助手产品。（来源：三言科技）

白嫖四张 RTX 5090！英伟达 NBA 2K27 海报挑战赛开跑：总价值约 7 万元

近日，英伟达联合 2K Games 正式启动《NBA 2K27》DLSS 5 海报挑战赛。奖品是四张定制版 GeForce RTX 5090 显卡，官方为每张卡估值 2599 美元（约合人民币 17479 元），四张合计约 1.04 万美元（约合人民币 7 万元）。

这四张显卡采用 NBA 2K27 主题涂装，不通过零售渠道销售。英伟达官方称，其中 1999 美元（约合人民币 13444 元）对应 RTX 5090 本身，600 美元（约合人民币 4035 元）为定制外观费用。

参赛方式分两类。内容创作类需用 RTX 50 系列显卡或 GeForce NOW Ultimate 云游戏，在《NBA 2K27》中开启 DLSS 5 截取画面或视频，发布时 @NVIDIAGeForce 并添加 RTXPoster 标签。

互动参与类无需制作内容。用户只需对英伟达官方 GeForce 账号的帖子进行投票、评论、分享或回答官方提问即可参与抽奖。两类各产生两名获奖者，共四名。

活动从 9 月 10 日持续至 12 月 31 日，获奖名单预计 2027 年 1 月 31 日前公布。参赛者需年满 18 岁，且居住在美国、英国及部分欧洲国家等英伟达规定区域。

目前 RTX 5090 在美国市场售价已突破 5000 美元（约合人民币 33627 元），是首发价 1999 美元的两倍多。GDDR7 显存短缺持续冲击显卡供应，价格数月来只涨不跌。

若按当前实际成交价计算，四张定制版 RTX 5090 的市场价值合计可能超过 2 万美元（约合人民币 13.5 万元）。白嫖一张，等于省下一台高端整机的钱。(来源：快科技)

Anthropic CEO 阿莫迪称 AI 行业应当放缓发展速度，并承诺让第三方评估机构获得员工级访问权限

9 月 12 日消息，Anthropic CEO 达里奥 · 阿莫迪（Dario Amodei）发文，称人工智能行业应当放缓发展速度。

阿莫迪表示，从 2026 年夏季开始，AI 协助构建下一代 AI 的能力快速演进，若不加节制，技术突破速度将彻底超越人类的理解与掌控能力。

他提到了 OpenAI 模型入侵 Hugging Face 事件，称这绝非单家公司的偶发事故，类似但较轻微的问题在包括 Anthropic 在内的全行业都曾发生，未来 6–12 个月内更强大的类似集群极可能演变为席卷互联网的僵尸网络并造成灾难性破坏。

阿莫迪称放缓并不等于彻底停滞，而是利用争取来的 1–2 年窗口期，将资源投入到以下四个关键领域：

• 解决因复杂基础设施、强化学习环境过滤缺陷等执行失误带来的安全漏洞，建立媲美民航工业级别的工程标准；
• 确保安全合规训练能够跟上模型能力的扩张，消除偶发且不可预期的违背意图行为；
• 提升类似于「模型大脑 fMRI」的内部机理探查技术，深挖模型未言明的隐性动机；
• 开发更强大的评测基准，防止高智能模型伪装对齐或欺骗安全检测。

阿莫迪表示，Anthropic 将向第三方评估机构提供针对其系统的永久性、员工级别的访问权限，使评估人员能够监督 Anthropic 安全措施的执行情况、报告相关事件，并评估模型在训练过程中的对齐表现。（来源：IT 之家）

微软首席传播官弗兰克·肖宣布将于年底离职, 执掌公司声音近三十年

科技巨头微软公司的核心对外发声人、长期担任首席公关传播官（Chief Communications Officer）的弗兰克·肖（Frank Shaw）宣布，他将于今年年底正式卸任并离开公司。

作为全球科技行业最具知名度与影响力的企业传播领袖之一，肖在微软及其核心公关代理机构任职与合作近三十年，深刻参与并主导了微软在过去四分之一个世纪里的品牌形象构建与重大战略叙事。微软官方目前尚未公布其职位的继任者人选。

弗兰克·肖的功成身退，标志着微软乃至整个科技产业一个公关传播时代的落幕。眼下，微软正处于全面推行 Copilot 生态落地、重组底层 AI 基础设施以及应对全球严密反垄断审视的关键发力期。微软内部对肖在过去近三十年中对企业愿景塑造、危机公关应对及团队建设所作出的不可磨灭的卓越贡献表达了高度致敬，预计新任首席公关传播官的遴选与交接工作将在接下来的数月内平稳展开推进。（来源：cnBeta）

欧洲首例全无人 Robotaxi 启动载客测试：小马智行、极狐参与，车内不设安全员

9 月 12 日消息，获 Rimac 支持的自动驾驶网约车初创公司 Verne，在克罗地亚萨格勒布正式开放公共道路完全无人驾驶载客测试，成为欧洲首个实现该形式运营的企业。

此次测试由 Verne 与小马智行合作推出，用户可通过 Uber 应用体验服务。测试路线全长 22km，连接 Verne 总部、市中心商业区以及萨格勒布机场。

Verne 此次测试完全取消了车内驾驶员。小马智行自动驾驶系统负责实际驾驶操作，Verne 则通过远程方式监控车辆。车辆的转向、制动、加速等主动驾驶行为，均由系统自主完成。（来源：IT 之家）

V 社 Steam Frame VR 头显评测视频意外曝光，完整展示实际使用体验

9 月 13 日消息，此前已有传闻称，V 社即将推出的 Steam Frame VR 头显已经进入评测阶段。如今，一段完整评测视频疑似在媒体保密协议（NDA）解除前意外上线，短暂曝光了这款头显的大量细节。

此次泄露的评测视频来自 Linus Media Group 旗下的 YouTube 频道 ShortCircuit，视频时长 17 分 26 秒。该视频曾短暂公开，随后被删除，不过由于上线时间足够长，已有网友保存视频副本，并在社交平台上传播。

从目前流出的内容来看，这段视频首次完整地展示了 Steam Frame 的实际使用体验，包括包装盒内的配件、控制器设计以及首次设置流程，同时还介绍了头显的显示效果、眼动追踪、接口等功能。视频还进行了佩戴适配测试和无线连接距离测试。

值得注意的是，视频确认 Steam Frame 控制器出厂时会附带电池，这与 Valve Index 控制器有所不同。后者采用内置可充电电池，而 Steam Frame 控制器则选择了可更换电池方案。

此前有业内人士透露，Steam Frame 可能会在 9 月 14 日正式上市。如果这一消息准确，V 社很快就会公布更多正式信息。届时包括售价、预订方式以及具体发货时间在内的关键细节，也将得到确认。（来源：IT 之家）

鸿蒙智行问界 M9 Ultimate 领世加长版开启全国交付，64.98 万元起

9 月 12 日消息，鸿蒙智行问界 M9 Ultimate 领世加长版在赛力斯超级工厂（龙兴）开启全国交付。

鸿蒙智行全新一代问界 M9 发布于 5 月 27 日，其中 Ultimate 领世加长版阔五座 64.98 万元，享六座 65.98 万元。

问界 M9 Ultimate 领世加长版长宽高分别为 5402/2026/1845mm，轴距 3236mm。作为参考，问界 M9 长宽高分别为 5285/2026/1845mm，轴距 3125mm。

问界 M9 Ultimate 领世加长版采用全新寰宇三联屏设计，中控区域配备双 17.2 英寸双 3.4K 超宽屏，预装鸿蒙智行专属 HarmonyOS 车机；首创单光机双焦面 AR-HUD，支持近焦面显示辅助驾驶、安全信息。

问界 M9 Ultimate 领世加长版搭载 800V 全主动悬架，单轮最大举升力 11451N，支持 400mm/s 响应、180mm 大范围悬架高度调节；支持全新线控转向，以数字信号替代物理连接，提供多重安全冗余设计、手感智能滤除、精准转角对位、自适应转向比、路感自适应模拟等能力。（来源：IT 之家）

从「越界」到「失控」：Anthropic 研究员辞职信发出超级 AI 末日警告

美国人工智能公司 Anthropic 的研究员雅各布·考克森在社交平台 X 上宣布辞职，并在辞职声明中警告称，业内领先的人工智能公司正在竞相开发「可能在本十年末毁灭我们所有人」的超级人工智能技术。

几分钟后，考克森的观点就得到了同事埃文·胡宾格的响应。「我们真的非常相信 AI 可能会毁灭所有人类！我个人认为，在未来十年内，这种情况发生的概率会超过 10%。」胡宾格在社交平台 X 上写道，「我相信 Anthropic 公司正在尽最大努力，但我们目前还没有解决超级 AI「一致性」（确保 AI 系统的目标、行为和价值观符合人类的意图和安全规范）问题的方案，而且显然也没有走上正轨。」

胡宾格和考克森的观点迅速点燃了关于超级 AI 技术可能对人类带来严重危险的辩论，并且在美国政界引发轩然大波，一些民主党议员借此机会呼吁对 AI 技术施加新的限制。

部分 AI 行业人士长期以来持有立场，即 AI 最终将对人类构成生存威胁。这种观点遭到了另一些人士的强烈反对，被指是带有科幻色彩的末日预言。但近几个月来，随着 Anthropic 及其竞争对手 OpenAI 的最新版本 AI 系统被发现能够绕过限制并入侵计算机网络，此类观点获得了更多支持。（来源：澎湃新闻）

不久前，Meta 在美国正式推出了 Pocket。Pocket 的玩法很好理解，用户不用写代码，只要告诉 AI「我想做一个什么东西」，几十秒后就能得到一个可以直接操作的小游戏、小工具或者互动页面。

做完以后，它就像发帖一样，发到了 Pocket 的信息流里，其他人刷到后，可以直接玩、评论、转发，或者拿去修改成自己的版本。

打开 Pocket 后刷到的小游戏｜图片来源：Pocket

如果按照一个游戏玩家的标准去看，Pocket 上绝大多数的内容，很难称得上是「游戏」。它们画面普遍简单，玩法也没有多少深度，有些东西十几秒就能体验完。

但奇怪的是，我还是一直往下刷，停不下来……

01

不就是几个简陋小游戏吗？

Pocket 的页面，更像社交媒体，而不是 Steam 或 4399 式的游戏库。页面上没有动作、射击、解谜等游戏分类，我也不用挑选游戏，就是「刷到哪条玩哪条」。

这和我平时玩游戏的思路完全不同。我打开 Steam，会从游戏库，点进游戏介绍页面，看它的玩法够不够有趣、系统有没有深度，再看看玩家们的评价。

但在 Pocket 里，只有单纯的「下滑 - 玩一下」，每个页面都让我好奇「这是什么？」。

每一次下滑确实有「开盲盒」的感觉｜图片来源：Pocket

这种好奇，很大一部分来自，Pocket 里的游戏，简单到不像这个时代的产物。

Pocket 里最常刷到的是那种最基础的手机小游戏：比如疯狂点击屏幕，看你一秒钟能按多少次；点哪里，哪里就出现动效动画，又或者像《Flappy Bird》，点屏幕让角色保持「起飞」，还有早期电子游戏里常见的弹球、乒乓、打砖块。

当年爆火的《Flappy Bird》的 3D 版｜图片来源：Pocket

还有一些甚至谈不上什么规则，比如在屏幕不同位置放几个按钮，每点一下发出一种声音，最后让你自己拼出一段音乐。

稍微复杂一点的，会调用手机本身的陀螺仪，比如让你倾斜手机，控制一颗弹珠慢慢滚到终点。

玩这些东西的时候，我总会想到 iOS 7、8 前后智能手机小游戏大量冒出来的那几年。

那时候一个玩法可以非常单纯，画面也不复杂，只要把触摸屏、重力感应这些手机刚普及起来的交互方式玩出一点新鲜感，就足够让人和朋友轮流玩上几局。

Pocket 里很多作品就有这种复古气质：玩法一眼就能看穿，但刷到了，还是会想顺手玩两下。

通过调整 RGB 画框，调出最匹配左侧的颜色，满分 1000 分，很适合朋友对战｜图片来源：Pocket

让我开始觉得 Pocket 和这些老游戏不太一样的，是另一类同样简单、却明显依赖 AI 才成立的内容。

比如我刷到一个故事生成器，页面上只有四个按钮，分别对应「起、承、转、合」，点击不同按钮，就能按要求续写故事。

还有我很喜欢的一个应用叫「Life is a Poetry」，它调用了手机摄像头，再根据画面，调用大模型生成一首诗。

我们曾在《终于有正经 AI 硬件了，一台能写诗的「拍立得」》报道过一个类似硬件｜图片来源：Pocket

还有诸如「塔罗占卜」、「根据家里冰箱的食材，生成菜谱」、「推荐影音剧」…… 这类所有根据你的输入，动态生成内容的小游戏，本质都是把 AI 塞进了一个交互壳子里。

在体验 Pocket 期间，我都是在很多碎片时间点进应用，结果一打开就刷了几十个小游戏。这种感觉其实比起 4399，更接近刷小红书、Instagram 或短视频。

区别在于，其他平台的信息流让我「看」，Pocket 想让我「玩」，而相似点也在于，社交媒体和 Pocket 一样，还想让我发内容。

02

半分钟，做出自己的小游戏

Pocket 在我首次登录，刷完几个小游戏后，就会引导我也做出一个自己的小游戏。

我不需要考虑任何 prompt 写法，只需要描述一个想法，它就能把游戏做出来，像随手拍几张图发朋友圈一样简单。

比如一次朋友聚会，我们没有带实体的桌游。这时，我打开 Pocket，写道「做一个基于桌游《阿瓦隆》的游戏，能让每个人拿手机抽取身份，并且记录下身份信息。」

我原本做好了和 AI 来回修改几轮的准备。结果不到半分钟，Pocket 就给出了一个相当完整的版本。

界面简洁明了，游戏开始前，我可以选择游戏人数，加入哪些身份牌，还能手动编辑玩家姓名。

它连圆桌位置和发言顺序也安排好了，我们只需要传递手机查看身份牌即可。

Pocket 一次生成的「阿瓦隆」｜图片来源：Pocket

我们就用这个「Pocket 版阿瓦隆」玩了几轮游戏，没有发现任何问题，于是我顺手点击了「发布」，让它成为了我 Pocket 第一个作品。

在被 Pocket 惊艳后，我又喊它做了一个特调鸡尾酒生成器。

我的设定里，我先选择想要的口味方向，比如偏酸、偏甜，再输入「热带」「海岛」「告别」之类的抽象意象，让它自动给出一款鸡尾酒的基酒、辅料和制作方法。

Pocket 很快把这套流程做成了一个简单页面，而后我又进一步优化，比如加上 BGM 和「摇酒」的特效，给每款鸡尾酒取个特别的名字和一句话的介绍。

特调酒单生成器｜图片来源：Pocket

很快，我就拥有了自己的「无限特调酒单」。而这个游戏，比「阿瓦隆」更让我理解 Pocket。

因为我完全可以直接问 ChatGPT「我想要一款偏酸但带有海洋气息风味的鸡尾酒，用于庆祝旅行的结束。」去得到一份像样的配方。

但这个流程，让 Pocket 套了个交互和游戏的外壳后，它就变成了一个很有意思的小作品。

这也意味着，把 Pocket 简单理解成「一句话生成小游戏」会低估它的「毒性」。

我觉得 Pocket 最特别的地方，其实是一个「轻」感。Pocket 玩起来很轻，做起来很轻，分享出去也几乎没有负担。

以前临时和朋友玩桌游，我会先去微信里搜有没有现成的小程序；突然想做一个鸡尾酒配方生成器，至少也得 Vibe Coding 几轮，从需求、页面到交互一点点和 AI 理清楚。而 Pocket 跳过了所有的流程，想法直达结果。

它甚至不一定非要拿来「刷」，我可以完全不玩别人的作品，攒出一套只服务自己的小工具：做饭的时候给我配菜谱，想喝酒的时候帮我出一杯特调，剧荒时按照我的偏好推荐电影，朋友聚会时，拿出来玩社交游戏。

当制作时间被压到几十秒以后，这类「有点儿意思，但过去根本不值得开发」的小玩意儿，反而成了 Pocket 最丰富的内容来源。

03

比从零生成更有意思的，是直接改别人的

Pocket 还在很明显地鼓励另一种玩法：直接改别人的作品。

只要作者发布时点击了「可以被 Remix」，任何人都能在原有作品基础上，告诉 AI 自己想改什么样。

比如前面提到的「拍照成诗」，我点下 Remix，写道「加一个复古相机外框，把界面改成中文，生成的内容换成类似中文古诗的诗句。」十几秒以后，它就变成了一个中文版的「拍照成诗」。

Remix 后的「中文古诗版｜图片来源：Pocket

这种二创的门槛，比让我每天凭空想一个新应用低得多。毕竟，刷到一个好玩的东西，人的第一反应往往不是「我怎么没想到这么做」，而是「我也来这么搞一下」。

我们已经在短视频模板、滤镜、热门音频和各种网络梗里反复经历过这种创作路径。

当然，也是在二创的时候，我第一次比较明显地撞到了 Pocket 的边界。

我刷到一个把四张图片切成不同画幅，放到一张图里。我马上想到，把我的照片，替换成电影里的经典镜头，「电影美学拼接图」不就有了？

不过，我这次二创最后没有成功。

Pocket 在几轮调整后，可以让我输入电影名称，它自动捕捉名场面镜头，但它无法从网上获取电影图片，只能用 AI 生成图片。

《奥德赛》经典镜头抓取正确，但图片是 AI 生成的｜图片来源：Pocket

所以用了一段时间后，我发现 Pocket 更适合承载「想法」，每一个作品都像一张可以被操作的卡片，卡片上可以是一个小游戏、一次测试、一段 AI 生成、一个简单交互。

04

Pocket 想试的，可能是下一种「内容」

用完 Pocket 以后，我反而不太想把它归进「AI 做小游戏」这一类产品里。

因为一句话生成网页、小游戏、小工具，今天已经有很多 AI 产品能做到。但 Pocket 并不是用打造 AI 产品的思路，更像一个 AI 原生的互动内容平台。

AI 负责把一个想法迅速做成东西，至于最后出来的是小游戏、测试、相机、占卜还是一个临时工具，其实没有那么重要。

重要的是，它得像一条普通内容一样被刷到，几秒钟看懂，顺手玩一下，还有机会被发给朋友，或者改成另一个版本，甚至赌一次「火爆全网」。

非常魔性的「跟着歌手转头」的小程序，传播数据也很好｜图片来源：Pocket

这么看，Pocket 现在很多「不够精致」的地方，比如画面简单、复杂交互少、玩法一眼被看穿，这些未必全是缺点。因为放在信息流里，一个作品做得太重，反而没人愿意花时间研究怎么玩。

Pocket 还让我想到那些在朋友圈里刷屏的 H5 小游戏，什么《羊了个羊》、人格测试、年度关键词、两个人的反应测试、32 强专辑排行榜……这种网页总会隔一阵冒出来一个，它们未必有多少游戏性，甚至玩完一次以后永远不会再打开，但大家看到就愿意参与，还愿意转发。

过去，这些很难变成日常的内容。哪怕只是简单 H5，也要有人设计页面、写前端、处理交互、部署上线。制作一条互动网页的成本，远高于发一条帖子。

但 Pocket 就是让「制作互动」变成像「发帖」一样简单。因为当 AI 让生产速度足够快以后，一段程序就可以「速死速生」。

今天我想到一个梗，几句话生成发到 Pocket，几百个人玩了一遍，其中几十个人 Remix 成自己的版本。两天没人再打开它，就像很多社交媒体上的视频和帖子一样。

像这类「算命类」程序，在 Pocket 平台很受欢迎｜图片来源：Pocket

所以 Pocket 放在 Meta 手里，才显得特别合理。

如果它只是一个 AI 生成工具，Meta 并没有特别大的优势。但让 Pocket 难以成立的，其实是这些随手做出来的小玩意儿，怎么让合适的人刷到，怎么让更多人跟着玩、跟着改，怎么让大家把一次玩耍，变成一种消费内容的习惯。

这些难点，反而是社交网络巨头 Meta 最大的优势。AI 把这些小玩意儿做出来，Meta 再让它们流动起来。

这也是我觉得 Pocket 和大多数 AIGC 产品最不一样的地方。

很多 AI 产品都在争夺「创作工具」的位置，希望用户打开它就是为了做点儿 AIGC 的内容。

Pocket 反过来，先让用户消费，再让用户产生「我行我上」的创作欲。哪怕绝大多数用户，没有想过「我要做一个小游戏」，但只要其中一部分人在刷到好玩的作品后愿意点一次 Remix，它就已经完成了「内容裂变」。

所以 Meta 赌的不是「人人都能 Vibe Coding」。它赌的更像是，「程序」可以成为一种社交媒体的内容单位。

回顾社交网络的内容变迁，文本变成图文，图片延伸成短视频，但短视频之后，未必是另一种「视频」，也可以是一个 AI 程序。

从这个角度看，Pocket 更像 Meta 在 AI 时代做的一次社交内容实验。而 AIGC，只是它生产内容的方法。