DeepSeek V4.1 Flash 模型正式发布：全面超越 V4 Pro、原生多模态视觉理解，最高降价 60%

9 月 10 日消息，深度求索今日正式发布DeepSeek V4.1 Flash 模型。这是其全新模型结构系列中的最小尺寸的模型，具备原生多模态视觉理解能力。

新模型结构的设计初衷是：能力上限更高、推理速度更快、吞吐更大、可扩展到更大参数模型。

DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数的 MoE 模型，采用了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构，输入和输出不对称，输入激活只有 8B，输出激活 16B，成本显著低于已知的同尺寸模型。同时，V4.1 Flash 还采用了新的预训练方式、经过了更大规模的强化学习后训练，在基准测试中，成功超越了包括 DeepSeek V4 Pro 在内的一众旗舰模型的智能水平。

▲ DeepSeek-V4.1-Flash 与主流前沿模型在 Agentic Benchmark 上的性能对比

此外，新一代模型大幅减少了 KV Cache 缓存的大小，与上一代模型相比，对 HBM 的需求减少到 1/4，对 SSD 的需求减少到 1/8。

在 Agent 使用场景中，缓存命中的费用往往占比较高，对 KV Cache 的压缩大幅降低了 Agent 类任务的使用成本。

如图展示了 DeepSeek 在减少上下文存储方面的持续进展。相对于初代模型，KV Cache 是原来的 1/437。

DeepSeek V4.1 Flash 已同步上线 DeepSeek API，原生支持多模态，将模型名称更改为 deepseek-flash 即可调用最新的 V4.1 Flash 模型。

旧版本模型 V4 Flash 与 V4 Flash Vision Exp 现已下线，出于兼容考虑，模型名 deepseek-v4-flash、deepseek-v4-flash-vision-exp 将被暂时路由到 V4.1 Flash。（来源：CnBeta）

罗永浩狂喷苹果首款折叠屏手机 iPhone Duo，屏下摄像头、阔屏比例、内外屏无缝等全是「抄的」

9 月 10 日消息，罗永浩今日在微博发文，以个人视角点评苹果旗下首款折叠屏手机 iPhone Duo。

罗永浩表示，这台手机的折叠机形态、屏下摄像头、矮胖的阔屏比例、侧面 Dock 栏、外屏 / 内屏无缝接力、多角度悬停、钛合金 3D 打印铰链盖全是「抄的」。

他还认为，苹果搞不定内屏折痕问题，所以不惜降低屏幕体验用雾面屏掩饰。这部分确实是原创的，但这又导致前摄在雾面屏下会糊，只好在雾面屏上单独磨亮前摄那一小块，导致本来要掩饰的前摄又被突出了，「肯定是百分之百的屎上雕屎」。

不过，罗永浩还是肯定了这台手机打开 / 闭合时的动画效果。他还在文中感慨，25 天后就是乔布斯逝世十五周年，他感到无限怀念和伤感。

后续有用户质疑罗永浩：「老罗深知，骂苹果没有法务风险，也不影响人家品牌和销量，就喜欢过过嘴瘾。」

罗永浩对此回应称：「我有影响力和公信力，有斗争经验，有律师团队…… 只要说的是实话，我骂谁都没有风险，如果哪天我准备退休了，开始百分之百地实话实说，会是很多企业最大的噩梦。」（来源：IT 之家）

GPT-6 Astra 需求空前：OpenAI 宣布暂停 200 美元 Pro 20X 新增订阅，已订用户及 API 不受影响

9 月 11 日消息，OpenAI 首席产品官 Tibo（@thsottiaux）今早在 X 上发文称，为确保现有用户获得良好体验并流畅访问 GPT-6 Astra，将暂停接受 200 美元档 Pro 20X 订阅服务的新增订阅。

截至发稿，200 美元（现汇率约合 1,345 元人民币）档 Pro 20X 订阅服务已不可选，Pro 订阅仅剩每月 100 美元的 5X 档位。

Tibo 解释称，Pro 订阅对系统压力最大，暂停新增订阅是「影响最小的办法」，以便尽可能扩大访问范围。另外，已获得 ChatGPT 订阅的账户不受影响，OpenAI 正以尽可能快的速度增加容量。

据介绍，此次调整只涉及 200 美元 Pro 计划的新订阅，OpenAI 其他订阅层级和 API 服务继续开放。

知情人士回应「月之暗面拟赴香港、上海双重上市」：消息不实

9 月 10 日消息，今日，有报道称，国内头部大模型企业月之暗面正考虑在香港和上海两地上市，以借此获得更多资金。对此，知情人士独家对《科创板日报》记者称，该消息不实。

《南华早报》今天援引两名知情人士消息称，中国 AI 初创公司月之暗面可能考虑在香港和上海两地上市，争取更多融资并提升市场知名度。

据此前报道，一名知情人士称，月之暗面 7 月与投资方商谈赴港首次公开募股（IPO）的具体安排后，又透露出赴港上市后进一步在内地上市的意向。另一名知情人士透露，月之暗面在内地可能瞄准上海证券交易所以科技企业为主的科创板，相关磋商或将很快启动。科创板近期吸引了长鑫存储、宇树科技等一批中国科技明星企业，也在等待 DeepSeek、长江存储等知名企业加入。

苹果 iPhone Duo 发布后三星火力全开嘲讽：这是《模拟人生》续作吗，热剩饭怎么没通知我，多邻国快来

9 月 10 日消息，苹果今日正式发布了其首款折叠屏手机 iPhone Duo，作为苹果的老对手、「折叠屏手机全球首发量产」称号拥有者，三星也是照常开启了「火力全开吐槽」模式。

三星 Galaxy 美国官方 X 账号 Samsung Mobile US 今日凌晨在苹果发布会进行时更新多条帖子，表示：

• 到目前为止，还是老样子。
• 配饰？它给人的感觉就像是调味品却没有食物。
• 让我们等着？行。我们就在这儿，三折叠。
• 感觉很熟悉。这是《模拟人生》的续作吗……
• 请在你重新加热我们的剩饭剩菜时通知我们
• 不是床头闹钟。它给人一种《土拨鼠之日》的感觉。
• 有距离吗？没有。刺激吗？没有。发生了吗？是的。

三星还 @ 了语言学习平台多邻国（多邻国的吉祥物名叫 Duo 多儿），表示「我真的很抱歉，他们也抄袭了我们」。（来源：腾讯科技）

智谱启动杭州全城 Coding 计划，个人用户购季卡减免 44%、年卡减免 51%

9 月 10 日消息，智谱今天（10 日）通过 Bigmodel 开放平台宣布启动「智谱 · 杭州全城 Coding 计划」，该计划是智谱联合杭州市、上城区推出的城市级 AI 编程普惠行动，全国首创城区级 AI 模型调用支持。

该计划旨在降低人工智能编程工具使用门槛，支持创业者、开发者、企业研发团队和青年人才更便捷、更稳定、更低成本地使用高质量国产大模型能力，活动时间为9 月 10 日至 12 月 9 日。

（来源：IT 之家）

马斯克「无聊公司」融资 30 亿美元，阿联酋领投

9 月 10 日消息，据科技媒体 electrek 今天报道，马斯克旗下「无聊公司」（The Boring Company）已完成 30 亿美元（注：现汇率约合 201.77 亿元人民币）D 轮融资，由阿拉伯联合酋长国领投。

据报道，本次投资使无聊公司估值达到 230 亿美元（现汇率约合 1,546.87 亿元人民币）。除阿联酋外，投资方还包括红杉资本、a16z、淡马锡、Valor Equity Partners、Vy Capital 等。本次资金将用于招聘工程、运营和生产等，以及进一步推进 Prufrock 隧道掘进机研发工作。

无聊公司承诺在阿联酋建设超 150 公里隧道。该公司已计划在迪拜试点建设 6.4 公里隧道和 4 座车站，预制构件生产工作已经开始，计划今年年底动工。

SK 海力士与工会达成新临时协议：利润分享绩效现金支付比例升至 50%

9 月 10 日消息，据韩联社当地时间今日报道，SK 海力士管理层与生产岗工会达成了一份新的临时劳资协议。这一协议尚需通过本月 15~16 日的工会投票才能生效。

SK 海力士劳资双方曾在今年 8 月达成过一版协议草案。当时的条款规定「利润分享」绩效奖金将按 40% 现金 + 60% 股票的形式支付。但 SK 海力士股价一年多来的急剧变动意味着股票部分的「利润分享」绩效存在重大不确定性。在这一担忧下，8 月草案以微弱劣势未能通过表决。

而9 月新版草案则将标准的现金支付比例提升至 50%，股票则在三年内分别发放 30%、10%、10%。劳方个人可按 10% 为步进自主选择更大的股票支付比例。

SK 海力士资方还同意提前支付去年「利润分享」绩效的递延部分，同意承担股票发放过程中因股价上涨而产生的额外费用，同意扩大住房贷款额外资助至单亲家庭。（来源：CnBeta）

全国首个，乐聚联合安徽电信、华为发布 5G-A 具身智能专属套餐

9 月 10 日消息，乐聚机器人今日宣布，联合安徽电信、华为发布全国首个 5G-A 具身智能专属套餐「具身翼联」，同步落地业界首个 5G-A 具身人形机器人园区群体巡检应用示范。

据介绍，「具身翼联」是全国首个 5G-A 具身智能专属套餐。针对机器人高上行占比、低时延、多机并发需求，提供峰值上行 500Mbps、超低时延 20ms@95% 及业务优先调度保障，相当于为机器人开通一条网络「专属高速路」。

套餐设标准版 599 元（IT 之家注：上行峰值 300Mbps、200GB 高速上行流量）与增强版 999 元（上行峰值 500Mbps、500GB 高速上行流量及动态切片增强），可按场景定制，为具身智能规模化应用打通网络瓶颈。

依托 5G-A 大上行、低时延、高可靠网络保障，多台「夸父」机器人在示范区 8 条主路线并行巡检。机器人作业产生的高价值数据实时回传乐聚数采平台，经清洗、标注后反哺模型迭代，形成「巡检作业-实景数采-数据回流训练」的完整闭环。

（来源：IT 之家）

vivo X500 手机四款配色官图首秀，9 月 21 日发布

9 月 10 日消息，vivo X500 系列及智慧终端新品发布会将于 9 月 21 日 19:00 举行，官方今日首次公布 vivo X500 四款配色官图。

根据目前官方预热信息，vivo X500 标准版搭载 1/1.28 英寸 LYTIA-828 主摄、LYTIA-610 长焦、50Mp 超广角。

Pro 机型搭载 LYTIA-610 长焦。Pro Max 配备一块 6.83 英寸京东方 Q11 2K 面板，搭载 1/1.28 英寸 50Mp 主摄、200MP HP0 长焦、50Mp 超广角，主打「3 度大角度云台级防抖」。支持 4K 240fps 高光慢动作视频，首发 2nm 天玑 9600 Pro 处理器。

IT 之家注意到，vivo 新一代旗舰由 X300 系列直接跳过「数字 4」。vivo 这一命名策略已在此前的系列机型中得到印证，比如 Y300 的下一代直接是 Y500，X Fold3 的下一代是 X Fold5。（来源：IT 之家）

《GTA 6》开发者谈如何让讽刺内容经久不衰：避开短命网络热梗

9 月 10 日消息，讽刺是《侠盗猎车手》（GTA）系列不可或缺的一部分，不过目前已开启预购的《GTA 6》，却让开发商 Rockstar 面临一道棘手的难题：游戏自 2015 年便启动开发，也就是说，当初撰写剧情时紧贴时事的热点话题，等到游戏正式上线、玩家上手体验时，可能早已过时。

但这并不意味着 Rockstar 会放弃社会讽刺内容。Rockstar 开发主管罗布 · 纳尔逊在接受游戏媒体 Troiscouleurs 采访时，就阐述了团队的应对思路：如何让游戏的讽刺内容在未来多年仍保有现实意义，不会随时间褪色。

据了解，《GTA 6》的故事设定在当代，和系列前作一样，被定位为一款「时代时间胶囊」。纳尔逊表示，即便再过十年、二十年，玩家重温这款游戏时，依然能清晰认出属于这个时代的种种荒诞特征。「我们在挑选要放进游戏的创意时必须格外审慎，」他解释道，核心原则是：内容既要能自然融入剧情和游戏世界观，又要在多年后依然站得住脚、有共鸣。（来源：CnBeta）

晴天｜一道彩虹，让心放晴；

晨曦｜破晓曦光，万物向明；

大地回声｜旷野星河，天地共鸣；

摄夜｜静谧夜色，晚风作伴。

头图来源：小度

Agent 正在寻找自己的「身体」。

过去一年，智能体的主要工作对象是文件、网页和软件。它们可以搜索资料、分析数据、制作 PPT，也可以打开浏览器、调用工具，把一句需求推进成一份可供交付的结果。衡量一个 Agent 能力的方式，也集中在任务能不能做完、执行路径是否稳定、生成结果是否可用。

但屏幕里的 Agent 仍然与现实世界隔着一层。

它可以替人整理一周的工作记录，却不知道会议室里刚刚讨论了什么；能够生成一套家庭计划，却看不到孩子有没有开始写作业；可以给出老人用药的注意事项，却无法确认提醒是否被听见。文件、网页和软件提供的是结构化信息，现实世界则充满持续变化的人、物品、声音和空间。Agent 想从数字工具变成更普遍的行动者，首先要获得感知和触达这些信息的入口。

硬件由此进入 AI 公司的视野。

9 月 2 日，腾讯在 WorkBuddy 生态发布会上展示了九款联名智能硬件，覆盖智能眼镜、录音卡、麦克风、耳机和桌面陪伴设备。它们承担声音、图像等现实信息的采集，WorkBuddy 负责后续的理解、规划和执行。海外市场也在发生相似变化：Google 将 Gemini for Home 带入音箱、摄像机、门铃和家庭应用，Amazon 则借助 Alexa+连接智能家居、外部服务与多种终端。

Agent 的竞争开始越过聊天框，进入设备与现实场景。

9 月 8 日，在 2026 小度新品发布会上，小度也给出了自己的方案。百度搭子全面落地小度添添闺蜜机 Ultra、小度智能屏 X9 Ultra、小度智能摄像机 C1500 和小度智能音箱 Pro Max。百度搭子提供需求理解、任务规划、工具调用和执行反馈等能力，超能小度则依托小度的硬件体系，对这些能力进行家庭化适配。

家庭只是这次被摆到台前的场景。更值得关注的问题是，当 Agent 获得摄像头、麦克风、屏幕、传感器以及设备控制能力之后，它会怎样改变人与硬件之间的关系？

一、Agent 为什么需要一个硬件载体

软件世界为 Agent 提供了一套相对清晰的操作规则。

网页有链接和按钮，文件有明确格式，应用提供接口，任务结果也容易检查。用户让 Agent 搜集资料、整理表格或者制作演示文稿，它可以把目标拆成多个步骤，再借助浏览器、代码环境和各类工具逐项完成。即便执行中途出错，也能够撤回、修改或重新生成。

现实世界的任务往往更加模糊。

一个人说「帮我看着孩子写作业」，其中可能同时包含坐姿、专注度、休息时间和作业进度；一句「照看一下老人」，背后涉及活动情况、用药提醒和突发风险。人类能够结合环境和常识理解这些要求，传统智能设备却只能等待一句准确的指令，或者按照提前设定的规则运行。

过去的智能音箱和智能家居已经解决了部分连接问题。用户可以开灯、播放音乐、查看摄像头，但交互通常围绕单次命令展开。设备听见「打开空调」，完成动作后任务便告结束。Agent 带来的变化，是把一次设备控制放入更长的任务过程中：先理解用户想解决什么问题，再结合环境信息规划步骤，调用合适的设备，并根据执行结果调整后续动作。

于是，硬件对于 Agent 的意义也发生了变化。摄像头提供视觉，麦克风提供声音，屏幕负责呈现信息，传感器描述环境，家电和服务构成可被调用的行动端。硬件让 Agent 接触到软件之外的信息，也让它拥有影响现实环境的可能。

这正是百度搭子需要硬件载体的原因。

百度搭子此前强调「交付即惊艳」，希望把办公任务从回答问题推进到生成可直接使用的成果。但无论报告、网页还是应用，其交付终点依然位于软件内部。小度拥有智能屏、摄像机、闺蜜机和智能音箱等多种设备，可以为同一套 Agent 能力提供视觉、语音、内容和控制入口。

图片来源：小度

双方的分工也相对清晰。百度搭子负责理解目标、拆解任务、调用工具和处理反馈；超能小度负责识别家庭成员、连接设备，并将通用能力转化为家庭可以理解和使用的产品功能。用户不必研究每台设备能做什么，只需要表达自己希望完成的事情。

这也延续了小度近两年的产品变化。2025 年，小度发布超能小度，将原有语音助手升级为具备多模态能力的 AI 助手；2026 年，小度进一步提出「家庭智能体中枢」，强调从感知、思考到行动的任务闭环。百度搭子的加入，相当于为这套硬件体系补上一层更完整的任务规划和执行能力。

对于百度搭子而言，硬件也提供了一个不同于桌面入口的竞争坐标。它不再只处理文件、网页和应用，也可以借助小度探索 Agent 如何感知环境、调用设备并参与现实任务。

二、四款硬件，成为家庭 Agent 的触角

一个演示是，家长通过手机微信发送一张作业图片和一项家庭日程，相关内容随后出现在智能屏上。孩子可以查看各科作业进度，进入作业模式，完成古诗背诵并上传录音；家长则在手机端收到结果。原本分散在聊天消息、口头提醒和纸质作业里的信息，被组织成分配、执行、提交和反馈的过程。

图片来源：小度

这条演示的重点并不复杂，却恰好说明了 Agent 与传统智能硬件的区别。过去的智能屏可以显示课程、设置闹钟，也可以播放教学内容，但这些功能彼此独立。家庭成员仍然需要自行记住任务、寻找入口并检查结果。接入百度搭子之后，超能小度试图围绕一个目标调用不同能力，让硬件从功能集合变成任务过程的一部分。

四款新品承担了不同角色。

小度智能屏 X9 Ultra 是家庭任务的集中呈现界面，日程、作业进度和成长记录可以在大屏上被家庭成员共同查看。它还加入视觉定位和红外控制能力，可以识别家电所在位置，并对没有智能联网能力的传统家电进行控制；温度、湿度和光照等环境信息，也可以用于联动其他设备。

小度添添闺蜜机 Ultra 和小度智能音箱 Pro Max 提供更自然的交互入口。闺蜜机可以通过语音在应用内搜索和播放内容，也承载口语练习、学习与影音场景；智能音箱则适合在用户不方便操作屏幕时接受需求、反馈结果。对于家庭 Agent 来说，交互入口越接近日常习惯，用户越不需要专门「打开 AI」。

小度智能摄像机承担的任务则是让 Agent 看见家庭环境。过去的家用摄像机主要依赖预设算法识别人形、移动、哭声或宠物，触发条件来自厂商提前定义的事件库。视觉大模型出现后，用户可以用自然语言提出「孩子晚上有没有玩手机」「宠物有没有翻垃圾桶」等自定义需求。据小度披露，用户已经创建了超过 3000 种看护事件，这也从侧面说明，真实家庭的需求很难被几个固定选项覆盖。

此次发布的 AI 看护智能体 2.0，又向前推进了一步。用户提出「帮我看孩子写作业」，系统会尝试将其拆解为坐姿、分神、拖延和注意休息等具体任务，并持续观察，而非等待某个单一动作出现。针对长期习惯，它还会生成阶段性记录，例如孩子近期是否按时起床、入睡时间有没有改善。

硬件配置为这些能力提供了基础。C1500 采用三摄双画面，可以同时观察空间全景和目标特写，并通过移动跟踪持续关注孩子、老人或宠物；本地算力则用于提高识别的响应速度。对家庭 Agent 来说，获取稳定、连续的环境信息，比单次拍得更清楚更重要。

识别之后如何行动，是看护功能更敏感的一环。按照小度公布的设计，普通问题会先通过设备对被看护者轻提醒，持续未改善后再通知看护人；高风险情况可以直接发起微信通话。系统还可以把一天的看护内容整理为摘要，减少用户翻看大量录像的成本。

在电脑上，Agent 通常追求尽快执行；进入家庭后，最直接的动作未必是最合适的动作。系统还要考虑提醒对象、发生频率、紧急程度，以及一次行动对家庭成员的影响。

从作业管理到 AI 看护，超能小度此次展示的核心能力可以归纳为一条任务路径：理解需求、拆解步骤、调用设备、持续观察，再把结果反馈给合适的人。四款硬件提供的屏幕、语音、视觉和控制能力，让这条路径可以覆盖更多家庭空间。

三、进入家庭之后，真正的门槛才刚刚出现

硬件让 Agent 获得更多信息，也带来了软件世界中较少遇到的风险。

一份报告生成错误，用户可以修改或重新运行；一次看护误报，可能让家长产生不必要的焦虑；一次漏报，则可能使用户失去对产品的信任。Agent 调用网页和调用现实设备也有显著差别。前者的错误通常停留在屏幕里，后者可能改变家中的温度、发送通知，甚至联系其他家庭成员。

因此，家庭 Agent 的能力不能只用任务完成率衡量。它还要准确理解用户意图，判断什么时候需要询问确认，针对不同紧急程度选择行动，并允许用户随时停止或修改任务。

多设备协同同样存在矛盾。为了让任务连续进行，智能屏、摄像机、闺蜜机和智能音箱需要共享必要的身份、日程和任务状态；但摄像头画面、儿童信息、健康记录又属于高度敏感的数据。共享太少，设备无法协作；共享过度，则会侵入家庭最私密的空间。

小度需要让用户看清这些连接如何发生：哪些数据留在本地，哪些信息需要上传，不同家庭成员拥有怎样的权限，一项看护任务由谁创建、谁可以查看。技术上的连接只是起点，可理解、可控制的机制才可能形成长期信任。

另一个待验证的问题是，硬件究竟成为了 Agent 的「身体」，还是只做了一层数据入口。

如果摄像机只负责上传画面，音箱只是转发指令，智能屏只显示云端结果，不同设备仍然缺乏有效分工。更成熟的方式，是让设备根据位置、感知能力和使用对象参与任务：客厅摄像机发现风险，附近音箱先提醒，智能屏展示具体信息，手机只在必要时通知不在家的看护人。

这对端侧能力提出了更高要求。部分感知和判断如果完全依赖云端，延迟、成本、网络稳定性和隐私都会成为问题；将更多能力放到本地，又会受到算力、功耗和硬件价格限制。软硬件融合听起来是一条自然的产品方向，真正落地时考验的是模型、芯片、设备连接和交互设计的共同成熟。

健康和儿童场景还要求产品保持明确边界。AI 可以整理信息、提供基础科普、记录长期变化，也可以提醒用户寻求专业帮助，但它无法自动获得医生、教师或家长的责任。面对高风险任务，可靠的 Agent 往往需要更谨慎，而非表现得无所不能。

图片来源：小度

从这个角度看，百度搭子全面落地小度产品矩阵，更像一次软硬件协同的集中验证：当通用 Agent 接入多种硬件，能否获得新的感知、交互和执行入口；同时，也是百度 9 月 1 日完成双重主要上市，9 月 7 日入港股通之后，业务落地最新动作。

作为港股主要上市科技企业中具备全栈 AI 能力的公司，百度已形成「芯-云-模-体」完整布局，底层有昆仑芯片，中间层的智能云负责分发算力，文心大模型则是云与 MaaS 服务之间的桥梁，最上层是应用，包括百度搭子这样的通用智能体，也包括萝卜快跑为代表的物理 AI 应用。

对百度搭子而言，小度提供了持续存在于家庭空间的硬件载体；对小度而言，百度搭子补充了理解复杂需求、规划任务和调用能力的 Agent 底座。双方的结合不是简单增加功能，而是围绕家庭任务重新组织软件与硬件。

家庭是一个合适的起点。这里有大量尚未被软件完整组织的任务，也有摄像机、屏幕、音箱和家电构成的设备基础。同时，家庭对隐私、可靠性和交互分寸的要求，也会最早暴露 Agent 进入现实世界后的问题。

如果这套逻辑得到验证，它的边界不会停留在客厅。办公室、汽车、门店、养老机构和更多公共空间，都存在相似的机会：硬件提供持续感知和行动能力，Agent 负责理解目标并组织设备协作。

Agent 正在接触一个更复杂的世界。百度搭子与超能小度这次带来的真正看点，也正在这里——AI 开始尝试参与现实事务，家庭只是一个开始。

头图来源：视觉中国、ChatGPT 生成

最近，微信开始小范围测试一项新的「小微 AI 社交」功能。

用户如果想联系一位朋友，可以先把诉求告诉自己的「小微」。小微找到对方的小微后，会说明此次沟通的话题，并向对方本人请求授权。获得同意后，两个小微先行交流；遇到需要用户作出选择或者确认的地方，再分别回来提醒各自的主人。

这和「帮我给某某发一条微信」并不相同。

代发消息仍然由用户决定说什么，AI 只是代替用户点击发送。小微 AI 社交中，用户交给 AI 的是一个目的。如何发起询问、交换哪些信息、怎样归纳分歧，部分沟通过程已经交给两个 AI 完成。

据极客公园实测，两个小微之间的交流不会出现在双方原有的微信聊天框中，而是留在小微内部的独立空间。AI 没有直接进入私人对话，而是在两名用户之间建立了一条代理通道。

不过，小微目前仍处于小范围测试阶段，相关功能尚未全面开放。从产品完成度看，这还是一次早期实验。但它触及的问题是，当 AI 能够代表这个人与另一个人的 AI 沟通，社交平台连接的对象就开始从「人和人」扩展为「人的代理与人的代理」。

对于微信而言，这是一条最有优势、也最不能冒进的 AI 路线。

熟人关系链，是微信做 Agent 最现实的入口

过去，AI 进入社交产品，主要承担内容辅助的角色：生成文案、润色回复或者总结聊天记录。AI 可以帮助用户说话，但很少真正参与人与人之间的沟通。

今年以来，个人 Agent 以及 Agent 之间相互交流的产品实验开始增多。

OpenClaw 让更多用户看到，AI 可以连接工具、持续运行并代表用户执行任务；Elys、Second Me 等产品则尝试用用户的经历、兴趣和表达习惯训练数字分身，让 AI 帮助筛选信息、寻找对象并完成初步互动。

不过，让 AI 代表用户社交，首先要解决身份和关系从哪里来的问题。

对于一个新平台而言，用户不仅要重新建立关系，还要提供足够多的个人信息，并相信 AI 能够准确表达自己的想法。即使两个 Agent 产生了大量互动，也不能保证这种互动最终会变成两个真人之间的关系。AI 分身可以被快速生成，真实的信任却很难从零开始。

微信不需要解决这一层冷启动。

截至 2026 年第二季度，微信及 WeChat 合并月活跃账户数达到 14.39 亿。用户的家人、朋友、同事和客户已经存在于平台之中。小微不需要替用户重新寻找一群人，而是可以在已有的好友关系上，增加一条代理沟通渠道。

这构成了微信做 AI 社交最现实的优势。在问答、搜索和内容生成方面，小微面对的是大量能力接近的通用 AI 产品；微信真正难以被复制的，是十多年积累下来的真实身份、与熟人关系。只有让 AI 进入这些关系和服务，小微才能形成与独立 AI 助手不同的价值。

图片来源：极客公园

在微信里，关系已经存在，AI 需要做的是帮助关系中的双方减少事务性沟通成本。这也让约饭、组织活动、确认行程等场景更容易成立。它们只需要 AI 在现有关系中收集信息、整理分歧，并把可选方案交还给人。

以约饭这个简单场景为例，两个小微现在可以先替用户确认时间和需求，如果未来还可以调用餐厅、地图、打车和支付服务。那么原本需要用户在聊天框、搜索结果和多个小程序或者平台之间完成的操作，有可能被重新组织成一个连续任务。

腾讯总裁刘炽平在今年 8 月的业绩电话会上曾提到，未来用户可以直接向微信中的 Agent 发送复杂指令；更长远看，每个用户、小程序和商家都可能拥有自己的 Agent，并通过相互通信完成任务。

「小微 AI 社交」或许可以被视为这一构想的早期测试。如果它能够成立，微信将不再只是容纳聊天、支付和小程序的超级 App，还可能成为个人 Agent 寻找联系人、协调条件并调用服务的运行环境。

这是微信做 AI 最顺理成章的方向。

但关系链不是一项可以任意调度的数据资源。用户之所以把真实朋友和家人留在微信，是因为这里首先是一套人与人直接沟通的系统。小微越深入这套系统，越需要证明它不会为了展示 AI 能力，反过来消耗微信赖以成立的熟人信任。

从小微到 A2A，微信正在试探 Agent 的边界

这次「小微 AI 社交」更值得关注的，其实是微信第一次尝试把 Agent 放进人与人之间的沟通链路。

过去，AI 在微信中更多承担搜索、总结、生成文案或者执行操作等任务。即使是「帮我发一条消息」，沟通主体仍然是用户，AI 只是代为生成或者投递内容。

此次测试则向前走了一步：用户只需要表达目标，自己的小微便可以联系好友的小微；得到对方授权后，两个 Agent 先行交换信息，遇到需要承诺和选择的环节，再把人请回来确认。

沟通链路由此变成了「人—Agent—Agent—人」。AI 不再只是人与软件之间的交互入口，也开始成为两名用户之间的中介。

单独看，这仍然只是一个处于小范围测试中的功能，适用场景也相当有限。但如果把它放回小微今年以来的更新脉络中，微信的 Agent 产品轮廓已经比几个月前清晰了不少。

今年 6 月，微信开始扩大对小微的灰度测试。它被放在微信首页左上角，用户可以通过文字或者语音与其交流，也可以让它搜索资料、总结文件、处理图片、设置提醒，或者调起小程序完成点外卖、打车、订票等任务。与此同时，微信开始向小程序开发者开放 AI 生态接入能力，让小微不只是回答问题，也可以寻找和调用微信内部的服务。

此后，AI 又被陆续嵌入公众号、朋友圈、聊天图片和视频号等具体场景。它可以总结文章、辅助处理图片，也开始尝试生成朋友圈文案和评论。到如今测试小微之间的 A2A 沟通，微信对 AI 的尝试已经从信息获取延伸到内容生成，从调用服务进一步走到了跨用户协调。

这条产品脉络正在变得清楚：微信想做的可能是一层可以理解用户意图、调用微信能力，并在不同服务和用户之间完成任务的 AI 交互层。过去，小程序把大量服务装进微信；小微则可能试图让用户不再逐个寻找和操作这些服务，而是通过自然语言直接提出目标。

不过，目前小微仍然处在灰度测试阶段，许多功能散落在不同入口，能力表现也并不稳定。对于绝大多数普通用户而言，它还没有成为一种能够被明确感知的使用方式；有时，AI 入口甚至会给原来的操作增加干扰。例如在视频号观看内容后搜索相关信息，原本明确的搜索需求可能被导向「问 AI」。当 AI 并没有给出更准确、更高效的结果时，这种变化更像是产品在寻找使用场景，而不是用户真的需要一个 Agent。

这或许也是微信当前 AI 尝试的一个矛盾：一方面，它需要尽快验证 Agent 能否进入真实、高频的使用环境；另一方面，微信已经承载了通讯、内容、支付和生活服务，任何新入口都可能改变用户熟悉的操作路径。AI 嵌入得太浅，很难形成独立价值；嵌入得太深，又可能打扰原有体验，甚至触碰社交关系的边界。

A2A 功能正好把这种矛盾推向了更敏感的位置。

图片来源：极客公园

从现有功能看，微信实际上为小微设置了两条不同的对外沟通路径。

第一条是代发消息。用户可以让小微直接给好友发送微信，在发出前由用户确认，消息随后进入双方原有的聊天窗口。这个过程中，小微主要承担的是执行功能：表达内容来自用户，AI 负责完成发送，对方不需要另外授权。

新测试的 A2A 功能则不同。用户不是让小微向好友本人发消息，而是让自己的小微联系好友的小微。发起方确认后，对方还需要决定是否允许自己的小微参与，两个 Agent 才能在独立空间中继续交流；遇到需要作出选择的环节，小微再分别向用户确认。

图片来源：极客公园

这里所区分的，可能正是「AI 执行人的指令」和「AI 代表人参与协商」之间的边界。

这种谨慎与微信所处的环境有关。微信拥有其他 AI 产品难以复制的熟人关系链，也因此比一般工具更接近真实的人际关系。Agent 如果理解错了一项事务，用户还可以重新操作；但如果它错误判断了一句话的语气、立场或者分量，带来的可能不只是任务失败，还有人与人之间的误解。

这也意味着，小微接下来仍然需要回答一个比「还能增加哪些功能」更关键的问题：AI 在微信里究竟应该成为谁？

它可以是一个相对独立的个人助理，帮助用户搜索信息和完成任务；也可以成为微信账号的 AI 运营助手，协助处理消息、内容和联系人；还可能成为统一调度微信服务的 LUI 入口，让自然语言逐渐替代菜单和按钮。未来再往前一步，它甚至可能被塑造成具有长期记忆和人格的数字分身。

这几种定位对应着完全不同的权限、身份和责任边界。尤其在 A2A 协商中，小微需要理解用户的诉求和偏好。这些信息会被保存多久、能够在多少场景中复用、会向对方的 Agent 透露到什么程度，都将影响用户是否愿意把真实事务交给它。技术上能够完成沟通，并不意味着它已经获得了代表用户沟通的信任。

因此，A2A 功能更像是微信对 Agent 角色的一次边界测试，对于微信而言，真正的长期挑战可能是划清哪些事情可以交给它，哪些事情必须由人亲自完成。

2025 年被认为是「消费级外骨骼元年」。今年，这个行业迅速涌入了上百个新玩家。

极壳 Hypershell 去年的全球出货量超过了 3 万台，是这个细分领域里公认的头号玩家。创始人孙宽认为，这仍然是一个相对早期和小众的品类，现有的产品体验还有大量提升的空间。

在孙宽看来，竞争并不是当下驱动行业创新的核心动力。他希望跨越鸿沟，把外骨骼产品的目标用户从户外、老年等几个特定群体，推向「国民级」的消费市场。

9 月，极壳在 IFA 发布了行业首个髋膝一体化的下肢外骨骼新品 Halo。这个项目的研发起始于 2023 年，但很长一段时间里没有满意的进展。孙宽告诉我们，核心变化来源于团队今年的一次调整，「还是同样的研发团队，聚焦目标之后，之前做了两年多的东西，很快就看到了突破」。

对这位 90 后创始人来说，考验不只是死磕研发和技术。这是一个全新的品类，没有先例可循。他要带着一个还在不断扩大的组织，在竞争越来越激烈的赛道里，朝确定的目标前进。

以下是 Hardwire 和极壳创始人孙宽的访谈，经编辑整理。

访谈、整理 | siqi

编辑 | 郑玄

Part.1：创业进入「深水区」

Hardwire：听说最近非常忙，主要是为新品（Halo）发布做准备吗？

孙宽：大部分工作跟新品有关，也有一些其他思考。相较于上次我们见面的时候，感觉创业逐渐走到了深水区。

Hardwire：怎么理解「深水区」？

孙宽：今年之前，公司的核心目标是验证品类的 PMF。需要我们找到对可穿戴外骨骼产品有需求的用户，并且让他们高频地使用，我觉得第一阶段我们做得不错。

今年的目标是推动这个品类从早期的极客用户走向大众市场，走进更多人的生活。这带来了很多方面的挑战，需要我们对用户、商业、增长有更多了解，要想办法把用户了解产品、体验产品的阻力变得更低，所以我们近期也开了线下店。

Hardwire：产品方面的变化有哪些？

孙宽：消费级外骨骼是一个非常新的品类，所以当下的产品，从构型到软硬件，肯定还有很多不完善的地方。我们想推动品类往前走，就需要迭代产品、提升体验。这需要非常关注技术发展，同时足够了解用户。

Hardwire：你觉得这两点你们之前做得怎么样？

孙宽：这个过程里其实有很多 mindset 的变化。一开始很乐观，觉得这个时代有那么多新技术手段，我们能解决所有问题。后来发现技术的发展有周期性，而且技术进步和用户感知之间，并不是等价和同步发生的。

同样的，一开始我们觉得对用户的理解很多，中间有一段发现似乎没有那么懂用户， 现在我们又重新走在更理解用户的路上。

Hardwire：什么时候会觉得「没那么懂用户」？

孙宽：我们服务过非常多不同的用户群体：有行动不便的老年人、徒步和旅行爱好者，也有一些户外工作人群。过去，我们希望用一款更通用型的产品去覆盖更多人群，但后来发现，户外人群和老年人对产品的需求和痛点其实完全不同，很难用单一的产品线去满足所有人，所以其实推导出来的一定是很不一样的产品策略。

另外，今天极壳的很多用户都是由一个原点用户，推荐给了身边的朋友们。在用户使用过程中，也让我们发现了很多之前没有想到的场景。

Hardwire：那现在回看，你觉得一开始的策略是合理的吗？如果重来一次，会不会做得更好？

孙宽：一开始我们的策略很明确，聚焦户外和运动群体，希望通过这个原点人群创造的内容和生活方式，重塑人们对外骨骼这个品类的认知。我觉得今天我们也仍然在这个品类破圈的过程中。

但这中间确实产生了变量。举个例子，我们现在不仅有户外人群，还有很多老年用户。大多都是年轻人以礼物的形式把产品买给家里长辈的。我们原来以为这两个群体的破圈还需要更长时间，但其实这个过程比我们想象得更快。

Hardwire：新增用户对产品的需求，跟一开始设定的「原点用户」有哪些不同？

孙宽：最大的 gap 是不同用户的生活方式完全不同。我们看到，海外其实有不少的老年用户，他们会穿着我们的设备去登山徒步。但国内的老年用户，可能随着年龄增长，他们的生活半径也逐步减小，可能就不怎么出门了。

Hardwire：但他们的生活也很自洽。

孙宽：是的。我们当然希望，Hypershell 最终可以扩大人们的生活半径，但这也和生活方式、文化习惯有关。重要的是，现在我们也需要在类似家庭这种新增场景里，为不同用户提供更好的体验。

Hardwire：外骨骼和物理世界的关联太大了，改变用户习惯的成本应该比软件要高得多。

孙宽：对。工具影响的是人的生活方式和对生活的想象力，这个影响本身是一个很长期的过程。你很难找到没有需求的人，教育他产生一个新需求。

Part.2：第二代产品，软硬件都要重做一遍

Hardwire：将要在 IFA 正式亮相的新产品，跟过去相比有哪些不同？

孙宽：在整体构型上，新一代产品是一个下肢多关节产品，做成了髋膝一体的设计，在两侧膝关节侧面各增加了一个电机。第一代产品没有覆盖到膝关节，这次把下肢所有核心的关节都覆盖到了。

另外，算法层面我们也突破了外骨骼领域的一套端到端的全新控制逻辑，它可以在任何动作和姿势下，都提供非常好的助力。甚至可以在一些跑酷动作里提供持续帮助。

刚刚在 IFA 2026 上发布的新一代极壳Halo | 图片来源：极壳

Hardwire：我去年试用了你们上一代产品，它已经能很好地适应不同的地形了。这一代的变化是什么？

孙宽：每一种动作都有一条完整的动作链去完成。即使在同样的地形下，动作的多样性其实也非常强，而且很随机。比如同样是走路，摄影师在运镜时会微蹲屈膝，这个时候膝盖就要承受比平时更大的压力。

而且，人的动作是连续的。举个特殊一点的例子，我希望穿着外骨骼完成叶问蹲这个动作，以前的产品是不太能提供这种慢慢往下的连续支撑能力的。

所以，其实用户需要的助力是非常多元的。过去我们可以在走路、跑步、登山这样的「交错运动」里提供助力；而新一代可以在「连续运动」的过程中，都有很强的支撑和助力感。我相信你很快就能体验到。

Hardwire：从断续到连续，听你的意思好像是一次算法层面的范式变迁？

孙宽：它和自动驾驶技术从过去人写规则的 Rule Based 时代，到现在数据驱动的演变过程是一样的。人很难穷尽所有场景和可能性。

Hardwire：你们以前肯定不会专门写叶问蹲这种动作。

孙宽：对。而且人其实也很难知道，要完成一个动作，什么样的规则才能最轻松、最省力，它很容易被人的主观感受迷惑。

今天的逻辑是采集到大量人在不同姿势下的运动数据，以及背后的动力学原理，训练一套新的端到端模型。

Hardwire：最大的难点是什么？

孙宽：怎么找到有效数据，怎么在设备端很好地运行这套逻辑。这是学术界过去花了非常多时间，也一直没有突破的方向。

Hardwire：那为什么硬件构型也要变？跟算法提升有关吗？是一个怎样的推导过程？

孙宽：上一代产品发布之后，我们确实收到了很多用户的反馈。用户告诉我们，他们需要膝关节的助力。所以，这首先是一个非常清晰的用户驱动。

其次，从技术逻辑来说，只有融合了下肢多关节，才能在刚刚说的那些复杂动作里提供足够的助力。也就是我们说的「下肢全动力链」才可以闭环。所以多关节的构型就变成了一个必要条件。

假设单纯的髋关节产品有 10 种模式，做一个纯粹的膝关节产品也有 10 种模式。但这两个东西组合起来，带来的不是「10+10」，而是「10x10」——100 种以上的功能模式。所以几乎在你任何能想到的动作场景里，都能有效地组合髋关节和膝关节，让你感受到有效的助力。这是它们组合在一块的很大价值。

Hardwire：以前行业里有这种消费级的髋膝关节一体的产品吗？

孙宽：概念产品是有的，量产产品一直没有出现。我们这个项目从 2023 年就开始预研，投入了大量时间和资源做迭代。

Hardwire：难在哪里？

孙宽：问题比想象中多很多。在膝关节加一组电机，哪怕跟髋关节重量相同，对人体新陈代谢的影响也是不一样的。因为这两个位置离人体质心的距离不同。越往下的负载，对人来说负担就越重。

Hardwire：这就是你以前提过的那个「局部省力、全局费力」的陷阱。

孙宽：对。所以解决这个问题的核心就是要把产品做轻，只有轻了它才能有效。新一代产品机身部分只有 2.6kg，比起上一代产品，逻辑上来说产品复杂度多了一倍，但重量只增加了大约 20%，因为我们把电机的功率密度也提升了一倍还多。 另外，构型变复杂了，还必须要保证灵活性。不能像医疗式外骨骼那样，穿上之后行动变得很不方便。但新一代产品折叠起来，和上一代产品大小相近，而且你甚至可以穿着它跷二郎腿。这些都是极致轻量化的目标逼出来的技术突破。

Part.3：「顿悟时刻」

Hardwire：我最近在看一本讲苹果早年历史的书，我觉得新形态的硬件产品似乎会面临共同的问题：苹果一开始设计 Mac 的时候，也会讨论键盘要不要集成到机身、要不要加卡槽、要多大内存……因为都没有现成的答案。你们也一样：没有人告诉你一个下肢外骨骼应该有几个关节、用什么材料。所以你们预研的时候，判断依据是什么？

孙宽：其实直到今年年初，我们都没有跑通端到端。包括最新的构型，我们也探索了很久，才让它体验慢慢变好。所以虽然做了两三年时间预研，但进展其实不是线性的，可以说前期进度挺慢的。

Hardwire：那你们的目标始终是明确的吗？还是会有摇摆和修正？苹果 80 年代做 Mac 的时候，也有很多修正，甚至有不同小组在竞争。

孙宽：这非常有意思。我们一开始做了很多尝试，有一些复杂度更高、覆盖更多关节的方案。有些包括上肢，甚至还有鞋子，连脚都给你覆盖了。然后通过仿真、实测验证，逐渐做减法，收敛到今天这个最优解的构型。

但如果你问是什么东西可以让我们仿佛「看到未来」，我觉得是一种想象。

从左到右：最初的众筹产品 Omega、第一代量产产品 X、新一代产品 Halo | 图片来源：极客公园

Hardwire：想象出一个四电机的下肢外骨骼产品？

孙宽：没有那么具体。我能够想象这个东西如果做出来了，能在不同场景里带来怎样的帮助。或者想象不同助力单元组合起来的时候，带来怎样的体验变化。但只是想象。

Hardwire：这听起来有点抽象，而且有点私人。你怎么把想象描述给团队，让大家相信你的想象？

孙宽：确实挺难的。首先，把外骨骼覆盖到更多的关节是很多研究人员一直希望突破的方向。但在真实推进的时候，会存在很多想象和商业效率之间的冲突。

作为一家快速增长的公司，要回答的问题是很多的。这些方向到底值得花多少资源去做，团队内部也有不同的声音。以及我们在探索新方向的时候，外骨骼行业已经出现了挺多竞争对手，有人做鞋子、有人做新的护膝的形态。内部也会听到一些质疑声音：竞争对手已经做出这种产品了，看上去卖得也挺好，为什么我们不去跟进这个方向？我们是不是选错了方向？

Hardwire：你怎么回答呢？

孙宽：在产品做出来之前，我也不能 100%确定方向是不是对的。但我们内部也试了很多竞争对手在做的方向，从很早的时候就去试。实话说，体验不好，很难达到我们想要的那种体验和帮助。它也许带来一定的正面影响，但是负担非常大，你总觉得这不对劲，不是一个让我觉得有价值、值得投入的方向。我为什么说今年进入「深水区」，也跟创业到一定阶段后，这些摩擦不可避免地变多有关。

Hardwire：那什么时候开始聚焦到现在这个方向的？是看到效果之后吗？

孙宽：其实没有。反而是因为聚集了更多资源，大家一起坐下来挨个拆解了关键问题之后，才发生了非常快速的变化。

Hardwire：所以是先资源聚焦，然后看到了突破？

孙宽：我想先分享一个个人的故事。今年五一假期，我去英国待了七八天，从伦敦租车一路往北开，风景非常非常漂亮。而且脱离了日常的环境，可以重新去思考哪些方向可能有问题了，哪些决策可能有些偏执。人很多时候可能只有在这种放松的时候才能有更多答案。不然天天太 intensive 了，其实很难有一些有价值的思考。

那个时候我就一边开车，停车的时候把脑子里的想法记下来，写了非常非常多的点子。回国之后再找大家聊。

Hardwire：那是一个属于孙宽自己的「顿悟时刻」？

孙宽：那次旅行让我意识到了方向的重要性。如果方向错了，最终输出的质量和效果，可能会差 100 倍。事实是，最后还是同样的研发团队，聚焦目标之后，大家的效率一下子就变快了。之前做了两年多的东西，很快就看到了突破。人没有变，只是决策和优先级调整了。

Hardwire：这是你个人的转变过程，团队是怎么转变的呢？

孙宽：之前内部肯定有不赞同的声音，因为公司毕竟还面临着增长压力。我也看过一些统计数据，即使是一个非常强的产品公司，它做全新创新品类的成功率也只有四分之一——这还是成功公司的数据。所以如果从商业经营逻辑来说，我们也许应该把所有资源都放在「保粮仓」的产品上。对探索性产品，可能投 10% 的资源就够了。但我们其实有点反过来，也许 80% 放在了这种有一定风险和不确定性的新项目探索上。

Hardwire：你指的资源是指？

孙宽：研发人员，也包括经费。核心就是大家的注意力，包括我的工作注意力。但最近我们又开了一次产品冲刺的动员会，明显感觉到大家的状态好了非常多，打满了鸡血。因为大家看到了努力之后带来的变化。

Hardwire：你之前说的那个「想象」开始被大家看到和感受到了。

孙宽：我觉得大家都很难想象没有看到过和体验过的东西。我可能之前有一些经验，做出过体验好的产品，把一个过去不太被认同的东西，变成了改变很多人生活方式的新品类。这个经验同时告诉我，共识不一定是全局最优解。循规蹈矩的做事，很难带来 10 倍增长，也很难带来更大的领域突破。我们的目标毕竟是跨越鸿沟，让外骨骼进入大众市场。

Part.4：好的设计会埋到脑子里

Hardwire：聊聊你的早年经历吧。你大学一开始接触的并不是外骨骼，而是 3D 打印。听说很早就做光固化打印机了？

孙宽：我是学理工科的，自动化方向的专业。我觉得我有创造东西的兴趣和热情，3D 打印机是一个非常独特的品类，它能把你想象力里的东西传送到现实里。

所以对我来说，它不是一台模型 3D 打印机，而是想象力的 3D 打印机，可以用最快速的路径，把你想创造的东西变成现实。

而且 3D 打印机的复杂度足够高。它是典型的机电一体化，或者说机器人产品，只是不像今天的人形机器人看上去那么 fancy。

Hardwire：3D 打印在那个时候还是挺前沿的？

孙宽：算是非常跨领域的学科融合。你要考虑光学、运动控制、材料等一系列复杂的事情。对我来说算是一次比较系统的训练，是第一次带着目标做关键技术的拆解，然后一个问题一个问题去解决。

Hardwire：做 3D 打印机是大一的事吗？

孙宽：大一。

Hardwire：大一不是应该上公共课和谈恋爱吗？但你已经跑到实验室里做这些事了。

孙宽：我真的很享受创造东西的过程。直到今天，开一家公司，最让我享受的部分还是这个过程。

Hardwire：公司其实也是一个产品嘛。

孙宽：对，是一个需要被创造和设计的过程。

Hardwire：听说那个时候你很喜欢逛一些创客社群，那是一种什么氛围？

孙宽：其实从初高中的时候，我就沉浸在各种的创客社群里。那个时候的创客社群跟今天不太一样，模型网站上大家会分享自己做的各种航模，一步一步怎么 DIY、遇到什么问题怎么解决。我印象中还有「高阶区」，会教你怎么做一个电磁轨道炮之类的。其实对初阶小白来说可能是有危险的，所以设了一个门槛。你得有足够的积分才能进去看。

我当时在论坛里是个小白，没有权限，所以我就把那个网站的积分系统 hack 了，生成一堆邮箱去刷积分，快速达到了门槛，从里面下载了非常非常多内容。后来第二天还是第三天，就被管理员发现了。

Hardwire：那是好奇心很充分很旺盛的时候。

孙宽：可以说完全沉浸在自己想要的世界里。除了 3D 打印，我那个时候还很喜欢逛 CNC 板块。CNC 今天很火，其实那个时候就已经是创客社区里非常热门的板块了，因为它是做航模最基本的工具之一。我记得是初三还是高一的时候，手搓了第一台自己的 CNC。

Hardwire：你自己手搓了一台 CNC 设备？

孙宽：对。做这种创造类的工具，算是我的「传统艺能」。那台 CNC 现在还在我家里，我妈前段时间还给我发了张照片。我回看的时候，还是觉得挺帅的。虽然所有金属件都是手动做出来的，但我仍然把它做成了像苹果一样风格的标准倒圆角，线材走得非常非常规整，感觉我的产品「强迫症」很早就有了（笑）。

孙宽在极客公园创新大会上分享创业经历 | 图片来源：极客公园

Hardwire：你的这种动手能力来自天赋吗？

孙宽：很难说是天赋，但它一定跟「关注点」有关。

这种关注点的来源，我很难说是从什么时候开始的。我印象很深，小学的时候我在家里的一本杂志上看到一张照片，是奥运会用的气步枪。然后我就去琢磨，发现气步枪上是一个非常极致的功能性设计：第一，它很轻量化；第二，在需要跟人接触的地方，需要考虑握持的舒适性；不需要跟人接触的地方，就会考虑效率、轻量这些因素。整个枪身其实就是一个极简的 CNC 的形状。那个图对我冲击非常大。

Hardwire：大部分人看到奥运会气步枪，可能会想谁是奥运冠军。你的这个关注点真的非常独特。

孙宽：每个人都有自己的关注点。我觉得你说的「天赋」和我谈到的「关注点」，应该是相辅相成的。观察、思考、有收获，然后成长，是一个正循环的过程。从那张图，我感觉到自己应该有挺好的空间想象能力。

我觉得大概就是从那个时候开始，我会经常在脑子里面推演工具的创造过程。这种思维其实贯穿在了我们所有的产品设计，甚至组织设计里面。所谓的功能性设计，它应该是合理的，而不是冗余的。你说后来我为什么做个 CNC 还要把圆角倒出来，可能很大程度上就是从那张图开始的。

Hardwire：你那个时候看过和苹果、乔布斯或者沃兹尼亚克有关的故事吗？

孙宽：当时还没看过他们的访谈或者自传，但看过他们的产品，并且会自然地被这些好的设计吸引，那种设计理念会埋到脑子里。后来我再去看他们产品背后的思考和哲学，也能感受到他们是通过产品传递的价值观。

Part.5：产品可以改变市场

Hardwire：后来为什么要去做外骨骼？你的第一份工作是管培生，履历看起来相当不错，有过一些成功的项目经历，但后来决定去辞职去英国读书。

孙宽：其实是 18 年的时候，我经历过一次小小的误诊。它唤醒了我对死亡和意识消退的恐惧。

Hardwire：你为什么害怕死亡？

孙宽：我觉得从初中就开始想一些奇奇怪怪的话题，比如活着的目标、意义之类的。我很难想象死亡之后的世界。死亡就像一堵无限宽、无限高又无限长的墙，进去之后不知道会发生什么。但极大概率进到那个状态里，人就没法思考了。

我觉得是我太喜欢思考了，我太喜欢在脑子里闪过很多画面，去推演这些东西的变化，去想象物理结构形态之间的互动。我太爱这个过程了，所以很难想象进到一个不能思考的状态。我觉得死亡恐惧的本质，其实是不能思考。

Hardwire：你的紧迫感很强？

孙宽：对，我觉得其实 18 年那次误诊，又加深了一次这种对时间有限的紧迫感。然后回家休息了一两个月，就觉得要重新出发，做自己最想做的方向。

过去也做过不同的产品，但对我来说，那些是实现想法的工具，而工具的目的是让我创造产品。但今天我们在做的外骨骼这个品类，是希望把人变得更强。

18 年的时候，市面上的外骨骼产品还很不成熟。所以就觉得要去看看前沿的学术进展，看看到底哪里是可能的突破点。

Hardwire：我以为一个创业者起点是，先看看市场、品类、供应链是否成熟，思考这些所谓更「实际」的问题。你好像不是这么想的？

孙宽：我一直的理念是，产品能够改变很多东西。以外骨骼和户外场景为例，人对自由的向往是普适性存在的，只是过去没有好的工具和技术方案。核心矛盾其实不是在需求本身，而是在于有没有人能做出一个让大家能用的东西。一旦体验超过了那个阈值，市场自然就会出现。在拐点出现之前，看任何的报告、市场观察都没有用。报告都是基于后验的经验总结，它不会告诉你机会在哪里。

Hardwire：我想到 JK（影石创始人刘靖康）之前在极客公园创新大会上说过一句话，好的产品人要发掘出用户没有说出来的需求。

孙宽：对，用户很难想象没有体验过的、不存在的东西。我前两天在回看早期的用户调研，里面有一个早期用户占比很高的产品卖点，你可能都想象不出来：健身。

Hardwire：直接把外骨骼当电子沙袋了？

孙宽：对，是穿着外骨骼负重的意思。当大家面对一个很新很陌生的品类时，他的联想是一些他已经非常熟悉的产品。如果我们一味跟着这个反馈去做，那显然就要被带到沟里去了。

Hardwire：你们最近要在深圳湾万象城开一个线下门店。为什么决定放到一个 shopping mall 里，周围都是科技品牌，而不是放到一些风景很好的徒步路线上？很多友商都是这么做的。

孙宽：考虑的因素很多，包括拉近距离、品牌曝光。我这里说一个和用户相关的吧：放在深圳市区，可以让极壳的同事们离用户更近。我们现在对用户的理解还不够多，或者说还没有被用户「骂」的足够多。

人之所以愿意做出改变，可能是因为经历过比较「尖锐」的情绪体验（笑）。我觉得跟用户在现场交流，比在售后邮箱里看到的反馈，情感冲击要强 1000 倍。门店是我们接触用户、了解用户的一个重要触点。

极壳在深圳的第一家线下门店 | 图片来源：极壳

Part.6：竞争不是驱动创新的唯一解法

Hardwire：今年外骨骼这个品类明显变热了，可以看到很多背景不同的竞品。在所有这些已经下场或还没下场的对手里，你觉得未来真正的挑战会来自哪一类对手？

孙宽：我想说我们今天并没有那么的竞争驱动。我们会看竞争对手，分析大家策略上的优劣势，看他们有什么值得学习的地方。但我们不会把大部分注意力放在研究竞争对手上，去对标或者做一个比他们稍微强一点的产品。

因为今天消费级外骨骼仍然是一个很小的市场。比起研究对手，我们反而更关注增量的机会，有哪些是过去我们没想到的、可能今天全行业也没想到的需求。

大家都在讨论从 0 到 1 ，我觉得没有，可能只是从 0 到了 0.1。这个品类才刚刚起步，并不是一个跟大家针锋相对、一定要比个高低的状态。

Hardwire：所以现在很多用户也还是所谓的 early adopter？

孙宽：很多是 early adopter，但逐渐更清晰了。在这个状态下，整个市场加起来体量还非常有限，即使我们把所有份额全占了，也不是我们想实现的目标。今天还有很多用户对外骨骼产品不满意。

我们公司的使命并不是成为这个领域里的第一品牌，我们的目标是让人变得更自由。所以所有关注点都会从目标角度去看：今天哪些人需要更自由？我怎么让他变得更自由？

我觉得极壳是一个有清晰愿景驱动的公司。用户告诉我们他觉得好，我们就非常开心。我们也相信，如果选了一个正确的价值导向和有规模的用户方向，商业成功是一个必然结果。

Hardwire：会把对手当成参照吗？

孙宽：竞争对手也是一种 benchmark。但如果你总是从竞争的维度去思考，反而会让我们进到一个局部最优解里互相卷，那就没有意义。从长期看，这个市场的竞争一定会更充分。今天我们在国内有四五十家竞品。

Hardwire：四五十家？

孙宽：接近四五十家，其实每一个新品类的早期都会有这样的情况。比起优秀的对手，我们反而更担心那种产品力非常差的。（作者注：在 IFA 展会上，另一家行业头部公司的研发负责人告诉我们，他认为有「上百家」公司进入了消费级外骨骼领域。)

Hardwire：会破坏品类的消费者心智。

孙宽：是的，这会非常影响品类未来的发展。即使你以后产品做得更好了，大家对这个品类的信任可能在早期就已经丧失了。

以及，长期看，如果一个品类可以成长为一个「基础品类」，其实是很难出现垄断的，手机、汽车都是这样。我相信外骨骼的终局是一个大众品类，那就一定会百家争鸣。

Hardwire：到终局的时候，产品形态可能是相对收敛的？就像手机都长得差不多。但现在还远没到那个阶段——下肢、上肢、软体的都有。你觉得之后还会有一个产品形态加速发散的过程吗？

孙宽：一定会有。今天我们找到的只能说是当下最优解，但技术本身还在快速迭代。才一两年时间，我们的动力单元功率密度就提升了一倍，再往下还有更大的空间。

同时也获益于今天的产业链环境，以及整个社会在硬科技方向投入了更多资源，我们也是受益者。

Hardwire：那你怎么要跟团队制定目标呢？你会设定销量、出货量这样的 KPI 吗？

孙宽：目标本身的设置是 tricky 的，因为目标的设定会影响所有人的动作和决策。比如你以销售为目标，可能最后是通过降价促销的逻辑去把那个目标冲大。但它并不能真实反映业务是否健康，也不能作为通向成功的信号。所以目标的设计是一个更复杂的工程，我也还在学习的过程中。

Hardwire：嗯，这也算你的第一次创业。

孙宽：对，还是要看哪些关键信号能衡量我们走在正确的路径上。当然，今年我们还是有销售目标的。但前提是，它是一个「以 PMF 为驱动力的增长」。

Hardwire：怎么理解？

孙宽：要真实满足用户需求。PMF 的目标就是：对用户的理解足够多，产品体验要足够好。一旦这两个原始驱动力实现，那你的传播效率就足够高，就带来增长。前面这两个东西更本质，增长是结果。

Hardwire：前一段时间极壳发了一个登顶珠峰的视频。其实创业也很像登山，对你来说，你想象中的山顶长什么样子？

孙宽：我前两天还在回看当时在奇绩创坛写的申请材料，发现一个很神奇的点：当时写的东西拿到今天来看，好像也没有很大变化。

当然，也许是我们迭代太慢了（笑）。但也可以说，这么长时间我们努力的方向，还是始终如一的。

Hardwire：你当时怎么写的？

孙宽：让人变得更自由，让人的世界能够变更大。因为随着年龄增大，行动能力会下降，一个人的「世界」也会变小，最后可能压缩到一张沙发那么大。

我自己挺喜欢户外的，自驾也好、徒步也好，对我来说都是人生的关键转折点，是获得心力的方式，也是重新自我发现的过程。

Hardwire：你经常去户外吗？

孙宽：其实我以前对自驾和徒步并没有那么感兴趣。后来我买了单反相机，才开始出去找好看的风景拍摄。

我觉得，工具会决定人的生活方式。汽车也是一种工具，提高了大家的移动半径，整个城市化其实都是建立在这种工具上的。

所以，如果让人们更轻松地运动，大家就能更好地去探索和感受世界。极壳一以贯之的理念，就是增强人的行动能力，让大家走得更远、看得更多，把每个人的世界变更大。

我一直在想：能不能把产品做到像鞋子一样小，又很好地提供帮助。这算是一个小小的 milestone，你可以说是极壳创业的「珠峰」。当然，我们最终的目标可能不是珠峰，maybe 是去月球。

Part.7：彩蛋：一个没有打开的背包

Hardwire：最后我想到跟你一起回顾一个故事。去年 12 月，你到极客公园创新大会来做分享，我记得你背了一个包，包里放着你们的产品。候场的时候，休息室里有罗永浩老师和其他嘉宾。

有点出乎意料的是，罗老师说他之前有尝试联系极壳，但没有成功建联。在我的视角里，罗老师给你「上了点压力」。后来直到你演讲结束，离开会场都没有把那个包打开。

孙宽：首先，罗老师是一个我非常 respect 的人，我也一直很喜欢听他的播客。我把很多内容下载下来在飞机上听，他之前跟李想、何小鹏的访谈，我都觉得收获非常大。

所以那天罗老师「给压力」的时候，我是有点 shock 的。因为我觉得如果罗老师提过想跟我们沟通，我们肯定不会拒绝。我当时就在回忆，是哪里出了问题。

其次，我确实知道产品上存在很多问题，但我也觉得不至于体验这么糟糕。所以我就在想，一定要找个机会去带着产品让罗老师再好好试一次。

Hardwire：后来还是成功联系上了。

孙宽：对，也非常感谢张鹏老师帮我们做了引荐。我们就约了一个时间去拜访罗老师。那次见面，他跟我们讲了一下之前的故事：其实是他买了我们的产品送给朋友，结果体验不好。他试图联系我们想解决这个问题的时候，得到的客服回应和帮助也非常有限。

这确实是我们的服务没有到位，而且产品跟那个场景的匹配度不一定好，还有一些使用门槛的问题。腰带有没有系紧、档位有没有设置好，都会非常影响体验。所以我前面说需要同事们去店里听用户的反馈。

那天我们拿了最新版的产品——算是第一版的端到端原型机——给罗老师体验，让他对比过去的算法和新算法的差异，也跟他做了一些讲解。

其实那天罗老师很忙，但后来他体验产品的时候「玩」了很长时间。那是一个办公楼，中间有个连成一圈的走廊，他就在里面一圈圈骑自行车，越体验越开心。到后面甚至说「你看，我倒退走还能助力」。我能感受到那种真切的开心，停不下来，最后都不愿意脱下来。

我当时也很开心，觉得做的算法优化是有价值的，这算是解释清了之前的那个误会。

罗永浩在今年和蔡永康的访谈中也再次分享了外骨骼的使用体验 | 图片来源：视频截图

Hardwire：后来罗老师在年底的十字路口创新大会上推荐了你们的产品。我甚至今年听他和蔡康永的播客，聊到最后还提到了你们的产品。应该是真心喜欢。

孙宽：我觉得一方面罗老师体验过了产品，另一方面他应该也看到了我们为产品做的迭代和变化，觉得还是有潜力有机会的。

我们现在还和罗老师维持着很好的关系，之前他来深圳还到我们公司分享了他创业的经验和故事。我们公司有很多罗老师的粉丝，大家也都很开心。

Hardwire：我其实当时有点担心你，因为第一次见面我觉得你是个相对腼腆的人（笑）。

孙宽：是。我后来去找罗老师，看到他对我们产品态度 180° 转弯，也让我意识到：那些对你有尖锐评价的用户，都是对你期待最大的。而且他们是可挽回的——只要你真诚地服务、做好产品的体验和迭代，他们其实都是你潜在的忠实用户。这种由黑转粉，其实是更珍贵的。

Hardwire：非常精彩的故事。希望更多人能体验到极壳的新产品，也期待未来更多优秀的硬件创业者到极客公园进行分享。我相信不仅是复盘自己的故事，对其他创业者也很有启发和帮助。

孙宽：谢谢，我们一起加油。

苹果首款折叠 iPhone Duo 亮相，国行 15999 元起

北京时间 9 月 10 日凌晨，苹果发布首款折叠手机 iPhone Duo，国行 15999 元起，10 月 16 日开启预售，23 日正式发售。同场推出 iPhone 18 Pro 系列，9999 元起；标准版 iPhone 18 推迟至明年春季发布。

该机采用书本式内折设计，内外屏尺寸与小米 18 Fold 接近，价格高出 5000 元。机身重 254 克，厚度在同类折叠机型中偏厚重，但支持 IP68 防水。机型取消长焦镜头与面容 ID，改用侧边 Touch ID，搭载 A20 Pro 芯片。iOS 27 首次加入手机分屏功能，后续还将支持 Apple Pencil。

此外，Apple Watch Series 12 新增对话摘要功能，AirPods 5 基础款首次搭载主动降噪。多款 AI 相关新功能暂未在国内上线。苹果仅优化了折叠屏软件适配，并未解决行业普遍存在的重量与高价难题。（来源：极客公园）

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OpenAI 企业收入反超 C 端

OpenAI 企业业务持续增长。弗莱尔表示，今年年初，公司 60% 收入来自 ChatGPT 个人用户，剩余部分来自企业客户；如今这一收入结构已经反转。她补充道，6 月至 7 月，公司整体年化营收增长 20%，企业业务年化营收增幅达到 32%。

为追赶 Anthropic，OpenAI 正全力拓展大型企业客户。Anthropic 最快将于今年秋季上市，募资规模有望超过 1000 亿美元。弗莱尔希望转变面向企业客户的营收模式。她计划不再依据客户消耗的令牌（模型读写的基础信息单元）计费，而是转向基于价值的收费方式。

据一位了解相关数据、但未获授权公开发布信息的匿名人士透露，尽管 OpenAI 预计到 2030 年算力投入将达到约 7500 亿美元，但公司仍然深感算力严重不足。（来源：新浪科技）

京东计划 5 年采购 300 万台机器人

9 月 9 日，在 JDD 京东全球科技探索者大会上，京东物流新发布五款「狼族」机器人全新产品和技术，包括 7x24 小时无人药房自动作业的「母狼」、为冷链场景打造的料箱货到人「智狼」低温版、全新具身拣选机器人「仓狼」、采用 L4 级自动驾驶能力的「独狼」第六代智能配送车 Plus 版、行业首个支持全无人化运营的物流无人机「飞狼」L05，以及在分拣场景规模化应用落地的具身灵巧臂「异狼」。

据悉，京东物流致力于打造全球最大规模的具身机器人应用军团。未来五年，京东计划采购超过 300 万台机器人、100 万台无人车和 10 万架无人机，进一步推动物流全流程自动化升级。（来源：新浪科技）

谷歌计划在芬兰投入至少 130 亿欧元用于 AI 基建，为其在欧洲最大单笔投资

9 月 9 日消息，Alphabet 旗下谷歌正在芬兰推进其在欧洲规模最大的单笔投资，计划投入至少 130 亿欧元，用于建设人工智能基础设施。

谷歌当地时间周三在一份声明中表示，未来两年，公司将在芬兰至少建设 3 座新的数据中心，同时扩建位于该国东南部城市哈米纳（Hamina）的现有数据中心。

谷歌选择芬兰，很大程度上是看中了当地较为寒冷的气候。低温环境可以减少数据中心的制冷需求，同时服务器产生的热量还能够被回收，用于为当地居民住宅供暖。此外，芬兰约 96% 的电力来自无碳能源，主要由核能和可再生能源构成。

芬兰当地还拥有充足的淡水资源。当地数据中心采用封闭式水循环系统，可以减少水资源浪费。

谷歌首席投资官 Ruth Porat 在声明中表示：「谷歌很自豪能够进一步扎根芬兰。这是公司迄今在欧洲进行的最大单笔投资。」

谷歌预计，该项目在建设阶段将在芬兰全国创造或支持超过 3.7 万个就业岗位，其中约 1.6 万个属于建筑行业岗位。数据中心建成后，预计将长期支持约 7000 个就业岗位，其中包括供应商以及当地服务业提供的岗位。（来源：IT 之家）

曝 DeepSeek 备战科创板 IPO，知情人士：消息属实

9 月 9 日下午消息，有市场消息称，DeepSeek 已委托中信证券筹备科创板 IPO。

截止目前，DeepSeek 方面并未官方回应此事。不过已有知情人士确认称，「该消息属实」。

据悉，目前中信证券已与 DeepSeek 方面接洽并进入尽职调查阶段，但双方尚未签订正式的上市辅导协议。（来源：新浪科技）

脉脉 CEO 林凡：明年科技公司将只招 AI 人才，白领绝大部分工作都可以用 Coding Agent 实现

9 月 9 日消息，据界面新闻报道，脉脉 CEO 林凡接受采访时表示，今年各家大厂和头部创业公司对基础模型人才的争夺愈演愈烈，预训练、后训练、推理优化等方向的 AI 人才，一些应届毕业生的薪酬已达到几百万甚至千万元年薪。

林凡介绍称今年脉脉平台的 AI 人才招聘规模又增长了 7.9 倍。目前平台在招岗位中，三四成已经是 AI 相关岗位。

林凡表示，白领的绝大部分工作都可以用 Coding Agent 实现。他也因此提出了全新的判断：明年，科技公司将只招 AI 人才，不再招非 AI 人才。用 AI 的人产出可能比不用 AI 的人多两三倍。企业付同样的工资，甚至多付 30% 的溢价，想要哪种人，答案是显而易见的。（来源：IT 之家）

王腾公司首款 App 内测近万人报名，专注睡眠监测：首期仅支持 iOS

王腾的创业公司今日宜休 ISHO 9 月 9 日推出了首款 App，目前已经开启内测，开启了用户招募。

王腾发文介绍，ISHO 首款 App 的内测，受到了近万名同学的报名支持。目前已经发出第一波邀请码，有几百名，发放逻辑是按照大家报名的顺序，后面几天会陆续发出更多内测邀请。（来源：快科技）

Google × 埃森哲组建 1000 人 FDE 军团，FDE 正在从硅谷新职业变成咨询业新工种

据报道，谷歌云与埃森哲宣布成立 Accenture Gemini Enterprise Business Group，将培训多达 1,000 名前线部署工程师（FDE），直接进驻客户工作场所，协助企业在 Gemini Enterprise 平台规划、开发及导入代理型人工智能(AI）应用。

新团队除包括埃森哲 FDE 外，也将纳入产业、流程及资料等领域的专家，负责将解决方案扩大至企业其他部门；谷歌云则会派出小规模 FDE 团队，针对少数顶级客户提供支援。

双方表示，这项合作代表一笔重大投资，但拒绝透露具体金额。（来源：新浪财经）

消息称鸿蒙智行问界 M9 Ultimate 领世加长版先行者将于 9 月 12 日交付

9 月 9 日消息，据汽车之家消息，鸿蒙智行问界 M9 Ultimate 领世加长版先行者将于 9 月 12 日交付。该车售价 64.98 万元起，先行者将提供外观、内饰、轮圈、隐私调光玻璃、云氧奢享套装等配置。

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。

另外，问界 M9 系列首发华为智擎全 800V 高压双碳化硅动力平台、全新华为巨鲸电池平台，全系标配全新一代华为途灵龙行平台，首创全域融合架构实现自主判断、自主控制。全系标配 ±8° 后轮转向，最小转弯半径可达 5.1m，最大 8° 蟹行模式可让极窄泊车更轻松。（来源：IT 之家）

消息称三星研发带显示屏的 AI 眼镜，预计最早明年下半年发布

9 月 9 日消息，据韩媒 TheElec 消息，三星电子已着手开发其首款配备显示屏的 AI 眼镜。与 Meta Ray-Ban Display 智能眼镜类似，该产品不仅能提供音频功能，还能在镜片上显示彩色视觉信息。

据业内人士 9 日透露，三星电子上个月要求三星显示为 AI 眼镜开发微型显示屏（Micro Display），三星电子提出了具体要求，涵盖产品外形、信息显示区域、色彩能力及价格等。

据悉，三星电子目前对 OLEDoS（硅基 OLED）或 LEDoS（硅基 LED）等候选面板方案展开评估，重点权衡其性能与成本。业内预计该产品将在 2027 年下半年或 2028 年上半年发布，具体时间主要取决于面板开发和产品验证所需的周期。

在规格方面，三星电子正评估 0.2 英寸以下的超小型微显示面板，以便直接集成于眼镜镜框内。系统通过近眼光学系统将面板图像放大并投影至人眼，主要用于承载文字、系统通知、UI 图标及导航箭头等轻量化信息。目前硬件形态尚未最终定型，仍在评估双目显示与单目显示两种光机架构方案。（来源：IT 之家）

专家建议征收 AI 税

中金公司首席经济学家缪延亮在外滩大会表示，AI 冲击所带来的需求不足是结构问题和分配问题。

他建议应调整税制，纠正税制对劳动与资本的「差别对待」，并可考虑适度征收「自动化税」、「机器人税」或「AI 税」。

此外，由于 AI 时代新岗位创造较慢，迫使求职者向较低技能岗位下沉。缪延亮认为，应通过财政贴息，并与专项再贷款等结构性货币政策工具协同，引导社会资本投向 AI 难以替代或需要人机协同的新兴服务业。（来源：新浪科技）

北京时间今天凌晨，苹果发布了第一台折叠屏手机，名字叫 iPhone Duo。国行 15999 元起，10 月 16 日晚 8 点预购，10 月 23 日发售。同场发布的 iPhone 18 Pro 系列 9999 元起，9 月 12 日晚 8 点预购，18 日发售。

三天前，小米发布了 18 Fold：外屏 5.38 英寸，内屏 7.58 英寸，10999 元起。iPhone Duo 按苹果规格页的标准矩形口径，外屏 5.36 英寸，内屏 7.58 英寸。

两块屏幕的尺寸，差别在小数点后第二位。价格差了 5000 元。

书本式内折，合上是一块 5.4 英寸的外屏，翻开是 7.6 英寸的内屏，苹果的口径是比 iPhone 18 Pro Max 的屏幕大一半。两块屏比例相同，都支持自适应刷新率和常亮显示，峰值亮度都是 3000 尼特。内屏做了纳米纹理，苹果说这是为了让折痕不那么显眼。外屏上方是一颗 1200 万像素的前置摄像头，会自动切换横竖构图；内屏的前置摄像头藏在屏幕下面，不用的时候看不见。

后置只有两颗镜头：4800 万像素主摄，光圈 ƒ/1.6；4800 万像素超广角，光圈 ƒ/2.2，兼做微距。视频最高 4K、120 帧，支持杜比视界。芯片是和 18 Pro 同款的 A20 Pro。

机身里塞了两块电池，一边一块，苹果给的视频播放时间是内屏 31 小时、外屏 44 小时、两块屏混着用 24 小时，有线充电 20 分钟能到 50%。

合上 11.3 毫米，重 254 克。小米 18 Fold 是 10.68 毫米、219 克，华为 Mate X7 是 9.5 毫米、235 克。苹果说它是「最薄的 iPhone」，展开只有 5.2 毫米，这句话在 iPhone 家族内部成立。放进折叠屏市场，它是最厚、最重的那一档。

比它们重的同时，它也比它们防得住尘。IP68，苹果给的口径是 6 米水深 30 分钟；国产折叠屏做到的最高等级是 IP58 和 IP59，防尘只到 5 级，三星 Z Fold8 是 IP48。中框是 5 级钛金属，镜面抛光；铰链部分用了 3D 打印工艺，苹果说它由一百多个零件组成。

内屏的结构苹果讲得很细：最上面是抗刮涂层，往下是一层纳米纹理的聚合物盖板，苹果说刚度比常规做法高 40%，折叠区上下各垫一层高强度玻璃，最底下是一块钛板。外屏用的是抗刮性能翻了三倍的超瓷晶面板 2。

为了做成这个样子，苹果砍掉了两样过去几年 Pro 机型上都有的东西。一是独立长焦，Duo 的 2 倍是主摄裁出来的，光学变焦选项只有 0.5 倍、1 倍、2 倍；二是面容 ID，整份新闻稿里没有出现这个词，解锁靠侧键上的 Touch ID，或者手腕上的 Apple Watch。从 iPhone X 算起，这是第一台不带面容 ID 的旗舰 iPhone。操作按钮也没有，只留了相机控制键。

对于阔折叠这个品类来讲，新的亮点主要有两个：今年晚些时候，Duo 会支持 USB-C 版 Apple Pencil，内外屏都能写。

此外，iOS 27 第一次给 iPhone 加了分屏：两个 App 并排，同一个 App 能开两个窗口，组合可以存下来下次直接调出，Siri 在一侧对话、另一侧照常看内容。

待机显示在任何一块屏上都能用，不用插着电。灵动岛改成竖着放，内容会跟着折叠状态在两块屏之间切换。苹果点了三个已经适配好的名字：Netflix、Zoom 和 Slack。

两个颜色，星光白色和夜空色。存储从 256GB 到 2TB，顶配 26499 元。美国 1999 美元起，按汇率算国行贵了大约 12%。它比 18 Pro 晚五周开卖。

新任 CEO 特努斯对它的定义是「初代 iPhone 以来最具变革性的一次改变」。库克 9 月 1 日卸任转做执行主席，这是特努斯第一次以 CEO 身份主持发布会，也是他给出的第一句产品定义。

国行版有两道门槛，都写在苹果中国官网上。一是 Duo 只支持 eSIM，不支持实体 SIM 卡，激活要「前往中国移动、中国电信或中国联通的线下营业厅核验身份证件」；二是 Apple 智能，官网的原话是「推出时间依监管部门审批情况而定」。一万六的手机，买回来先去一趟营业厅，AI 什么时候来没有日期。

这一年的涨价账，在 18 Pro 身上比在 Duo 身上更清楚：国行 iPhone 18 Pro 256GB 版 9999 元，Pro Max 10999 元，苹果第一次把一台 iPhone 的起售价定在了一万以上。

对照去年的 17 Pro，256GB 和 512GB 两档各涨 1000；到 1TB 档，从 12999 元变成 15499 元，涨了 2500；Pro Max 的 2TB 档从 17999 元变成 21499 元，涨了 3500，涨幅 19.4%。

同一部手机，买的容量越大，多交的钱越多。美国那边全系只涨了 100 美元，18 Pro 1199 美元起。国行比美国涨得多，也更不均匀。

多交的钱换来的东西，最新的一样在主摄上。4800 万像素的融合主摄第一次用了可变光圈，六片激光切割的叶片，四档：ƒ/1.48、ƒ/1.8、ƒ/2.8、ƒ/4.0。此前的 iPhone 只有一个固定光圈，拍人像靠算法虚化；这次可以真的收小光圈，把景深做出来。

配套的是 Pro 级相机控制，光圈、白平衡、快门速度都能手动设，还有一个跟着移动主体走的智能追焦。三颗后置镜头没变，光学变焦从 0.5 倍到 8 倍，前置换成 1800 万像素。

18 Pro 主摄的六片可变光圈叶片｜图片来源：Apple

A20 Pro 是 2 纳米工艺，6 核 CPU 比上代快最多 20%，7 核 GPU 快最多 40%，神经引擎变成两组 16 核，苹果的说法是 AI 算力翻倍、内存带宽多一半。散热面积苹果说是上代的 3 倍。

机身延续铝金属一体成型，和 Duo 用钛正好反过来；灵动岛变小了；四个颜色，勃艮第酒红色、冰川蓝色、银色、黑色。

视频播放时间 18 Pro 最长 36 小时，Pro Max 最长 45 小时，国行 Pro Max 官网标的是 43 小时，差在保留了实体卡槽。有线充电 15 分钟到 50%，Pro Max 充 5 分钟能看 7 小时视频。每人限购两部。

不均匀的地方，正好落在存储上。同一场发布会，Apple Watch Series 12 国行 2999 元起，和去年持平，新增的陶瓷表壳 7499 元起，心率传感器的采样频率苹果说是上代的 24 倍，多了一个把各项健康数据折算成「健康年龄」的评分，9 月 11 日早 9 点预购。

Series 12 上最值得单说的功能叫 Siri Recap。开着它，手表会在一段对话结束后，由 Apple 智能自动生成一个标题和几条要点，存进新的 Siri App 里，留着事后回看。

苹果特意强调它给的是概括性的总结，不是逐字记录；什么时候记、在哪儿记由用户自己定，随时可以关掉。配套的还有一个 Live Rewind：连按两下数码表冠，表盘上会以文字显示刚刚过去 15 秒的对话，同时手表会响一声提示音，静音状态下也会响。

隐私上苹果给的设计是不留声音。这两个功能不生成也不存储音频，原始音频在 S11 芯片里一个叫 Secure Exclave 的隔离区里处理完就立刻删除，生成的文字以端到端加密的方式存在 Siri App 里，通过 iCloud 同步。

三天前我在 IFA 写过，下一代穿戴设备的本质，是把录音笔和摄像头戴在身上。苹果的版本来得比我预想的快，只是它把录音笔里最敏感的那部分拿掉了：留下摘要，不留录音。

这两个功能今年晚些时候才以测试版推出，要搭配一台能用 Apple 智能的 iPhone 16 或更新机型，16e 除外，首发只有英语，欧盟初期不可用。国行的 Apple 智能没有日期，中文也不在首发之列，这段短期内和国内用户没有关系。

AirPods 5 依旧 999 元起，主动降噪第一次下放到了基础款，苹果的口径是比 AirPods 4 降噪版再强最多 50%，无线充电盒的版本 1149 元，18 日和 iPhone 同一天发售。涨价只落在装着大容量闪存和内存的机器上。

这条线从 8 月就开始了。新款 Mac mini 那一次，每个配置涨 2500 元，我当时写它是一笔「AI 税」。集邦咨询的数据，今年一季度一般型 DRAM 合约价环比涨了 93% 到 98%，三星、SK 海力士把先进产能转去做了 AI 数据中心用的高带宽内存 HBM。一个月后，同一笔账轮到了 iPhone。

苹果官网上，去年的 iPhone 17 现在 6799 元起，比发布价高 800 元。而这场发布会上没有标准版 iPhone 18，按彭博的说法要等到明年春天。想换一台普通款 iPhone 的人，今年的选项是涨了 800 的 17，或者一万起步的 Pro。

随 iOS 27 一起来的新版 Siri 测试版，能读到你的信息、邮件和照片里的上下文，多了一个保存对话记录的独立 App，首发只有英语，苹果还给云端功能设了每日用量上限。国行的时间表就是官网那一句「依监管部门审批情况而定」。

另有一项用参考照片识别深伪的功能，苹果明确说因监管要求，中国首发时不提供。

最后，折叠屏这件事，华为做了七年，三星做了七年，小米在三天前把书本式折叠做到了 10999 元。折叠屏的老问题一直是三个：重量、价格、适配。苹果最后一个进场，带来的新东西全在 iOS 这一层：分屏、App 组合、随折叠状态切换的界面，以及大概率会跟上的开发者。三个老问题，它只碰了适配这一个；另外两个，它做成了同尺寸里最重的，和最贵的。

2026 年 2 月 3 日，由 Anthropic 带头，华尔街替 SaaS 写好了讣告。

几天前，Anthropic 正式官宣把 Claude Cowork 的插件能力扩展到法律、销售、金融等知识工作。与普通聊天机器人不同，这些插件可以携带部门工作流、调用外部工具和数据，并按照预设规则完成一段具体工作。

市场很快把这种能力翻译成了另一个词：替代。2 月 3 日，高盛一篮子美国软件股单日下跌 6%；彭博统计，当天软件、金融服务和资产管理相关股票合计蒸发约 2850 亿美元。一天之后，Wind 香港 SaaS 指数又下跌 6.39%，板块总市值缩水近 150 亿港元。

七个月后，这个问题又进一步从资本市场蔓延到了产品端。

9 月 7 日，千问办公上线多人工作台。用户不再先选择我要做 CRM 或者我要做项目管理，只要说清有哪些角色、每个人要做什么、需要保存哪些数据。系统据此生成一个可以在线发布的协作应用，带角色权限、云端数据库和管理后台，最多支持百人同时在线。

「千问办公」产品首页

在这背后，数据库、权限、后台、状态流转这些过去构成一套专业企业软件的基本零件，开始由 Agent 根据一段业务描述临时组装出来。

而这，也让这 SaaS 与企业办公 Agent 之间的关系变得更加微妙：过去二十年，SaaS 解决了一个巨大的问题：寻找企业办公的公约数，然后将软件低成本复用，统一升级、云端部署、订阅收费，软件公司的边际交付成本因此大幅下降。

但它始终没有彻底解决另一个问题：软件怎么低成本地适配一家具体公司甚至一段具体的业务流程。但办公 Agent 做到了。

01

国产 SaaS，为什么 20 年了还没爆发？

中国 SaaS 大概是科技行业里最擅长过元年的赛道。

至少在 2007 年前后，SaaS 就已经逐渐在国内成为显学。那时中国管理软件市场还是一个很有江湖气的世界：南金蝶、北用友。两家公司从财务软件一路打到 ERP，全国铺销售、实施和服务团队。

到了 2015 年，伴随移动互联网、云计算和资本进入，行业再次迎来公认的大规模扩张期，中国 SaaS 市场规模就已经达到 10.5 亿美元，同比增长 30%。研究机构们，后来也将这一年称为中国 SaaS「元年」。

最近一次，则是疫情催化下，2021 年企业服务融资再度火热，媒体又一次开始讨论「新的 SaaS 元年」。到 2023 年，中国 SaaS 市场规模已经达到 581 亿元，仍然同比增长 23.1%；但另一边，从 2021 年至 2023 年，SaaS 投融资事件数量减少了 71%，融资金额下降 85%。

元年复元年背后，企业数字化需求从来没有消失，只是行业一次又一次高估了需求增长转化成软件规模化利润的速度。

原因就藏在 SaaS 最漂亮的商业模型里。

SaaS 的经济性建立在复用上。同一套产品卖给第一百家公司和第一万家公司，研发投入不需要同步扩大一百倍。但企业越大，组织结构、审批制度、行业规则和历史系统往往越复杂。

所以中国 SaaS 长期真正卡住的，并不是企业愿不愿意数字化，而是一组很难同时成立的条件：客户希望软件越来越懂自己，软件公司却只有让客户尽量使用同一套东西，才能拥有最理想的规模经济。

这也是为什么过去二十年里，企业软件一直在不断寻找标准化和个性化之间的新接口。配置项越来越多，开放 API 出现，PaaS 兴起，随后又有低代码、无代码。技术路线不断变化，背后其实始终在解决同一个问题：一家公司的特殊之处，究竟由谁负责翻译成软件？

过去，这份翻译工作主要由实施顾问、产品经理、客户 IT 部门和开发团队完成，软件的迭代始终无法真正跟上业务的变化。

但 Agent 时代，这个前提变了。

02

每个人快十倍，公司为什么只能快一点

生成式 AI 最先制造的错觉，是让我们把员工效率和公司效率当成了一件事。

一份报告原来写半天，现在几十分钟；一套 PPT 原来做几个小时，现在 Agent 可以直接交付初稿；程序员过去一天完成的任务，可能几轮对话就跑起来。这些变化都是真的，但一家公司从来不是若干独立劳动者效率的简单加总。

微软在 2023 年的 Work Trend Index 里分析 Microsoft 365 中的工作行为，发现员工平均有 57%的时间花在会议、邮件和聊天等沟通活动上，真正用于文档、表格和演示等内容生产的时间占 43%。

这里可以借用计算机领域一个已经存在近六十年的概念。1967 年，IBM 计算机架构师 Gene Amdahl 提出后来被称作「阿姆达尔定律」的判断：一个系统里，只要还有一部分工作无法被加速，那么无论其他部分变得多快，整体速度最终都会被那一小段没有加速的部分限制。

于是，一个系统里，一个销售十分钟写完客户方案，仍然可能等半天才能拿到库存；项目经理半小时完成排期，仍然需要等负责人审批；市场团队一天生成二十套内容，法务的审核队列反而可能更长。

AI 加速个体效率的同时也制造了一种新的组织生产率悖论：每个人都能制造更多输出，于是组织需要处理的审核、同步和决策反而更多。

这也解释了为什么 CRM、ERP、项目管理和工作流软件没有因为 Excel、即时通讯或者更聪明的个人工具出现而消失。CRM 的核心价值除了让销售记一段客户笔记，也让整个组织承认「这是谁的客户、现在处在哪个阶段」；ERP 则让组织相信此刻库存、订单、应收和成本对应的是同一组事实。

企业软件最难替代的能力，是共享状态：谁能看到什么，什么已经发生，事情走到哪一步，谁拥有修改权，下一步应该交给谁，以及事后能否还原这一切。

基于这一背景，个人 Agent 只能解决我能不能更快完成工作；企业 Agent 必须进一步解决我们能不能高效协同、共享上下文，甚至让软件的生产形式针对组织需求，灵活定制。

03

多人工作台，有 SaaS 的命，没 SaaS 的病

SaaS 最诱人的商业模式，从来不是上云，而是复制。

一套产品开发出来，卖给 100 家公司和 1 万家公司，研发成本不会同步放大 100 倍。多租户、统一升级、订阅收费，背后都建立在同一个前提上：客户最好尽量使用同一套东西。

但世界上没有一模一样的两片叶子，也没有一模一样流程的两家企业。

于是 SaaS 的标准化走得太远，企业只能削足适履；但如果定制化越做越深，软件公司又会长出越来越重的实施和项目团队。

一定程度上 SaaS 把软件从项目变成了产品，却没办法把所有企业变成同一种企业。但企业级办公 Agent 反过来，让软件生产变得更加简单，去适应不同的企业流程。

以千问办公的多人工作台为例，只要告诉 Agent 有哪些角色、这些角色分别要完成哪些任务、系统需要管理什么数据，系统就能生成协作工具，让所有人协同办公、共享上下文。

如果企业要举办一个百人市集，过去可能需要一张表收报名，一个微信群催资料，另一张表排摊位，再单独找财务核押金。现在主办方可以直接生成一套工作台：摊主提交资料、查看审核状态；主办方审核并安排摊位；财务跟进押金。不同角色看到不同数据，所有人的进展保存在同一套云端数据库里。

最重要的是，千问办公为代表的办公 Agent 还有一个 SaaS 平台很难天然拥有的优势——完整上下文。传统定制项目理解一家公司的业务，主要靠访谈、需求文档、流程图和实施顾问。但办公 Agent 如果已经接入员工每天工作的 IM、文档、会议、邮件和业务系统，就有机会持续知道这家公司究竟怎么工作，不必等到立项时再从头问一遍。

基于以上背景，OneX AI 社区创始人火哥开始尝试让千问办公更接近真实生意。

他有近二十年旅游行业经验。使用千问办公多人工作台，他尝试搭建了一套旅业协同台，让旅行社里的销售、计调和财务围绕同一笔订单工作。

因为旅游行业有一个非常适合暴露协作问题的东西：库存。销售看到还有两个位置，不代表提交订单时仍然有；客户发来付款截图，不代表财务已经确认到账；占位时间结束，也不能保证位置立刻可以重新出售；客户提出取消，退款和库存释放同样是两件不同的事。

于是，一笔订单在不同岗位之间流转时，如何让系统承认此刻共享什么事实，去需要一套专业化的办公 SaaS，但现在他只要让千问办公先生成系统，再不断修改业务规则，就已经可以运行部分业务流程。而整个开发过程，第一版大约用了半小时生成，之后也只花了一夜迭代。这在过去的 SaaS 时代，几乎是不敢想的开发速度。

04

为什么是千问办公？

如果只看今年 6 月到 9 月，围绕办公 Agent，国内大厂的动作密集得有些反常。

先是 6 月，阿里率先开启内部 Agent 的产品线与能力大整合，把原本分散在不同团队的 QoderWork、悟空和 MuleRun 整合进同一条产品线；到 8 月 3 日，最新的千问办公正式发布，是全球首个瞄准企业级场景的 Agent。此后，仅仅一个月时间，千问办公就已经更新了 120 个版本，迎来长安汽车、汇付天下、传化集团、科伦药业、老乡鸡在内 3000 万用户。

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

10 天后的 7 月 30 日，飞书产品团队与豆包产品团队整合，飞书 GTM 团队则与火山引擎合并。不到一个月，8 月 25 日，豆包工作正式发布，并与飞书深度打通，可以在用户权限范围内调用企业知识和工作上下文。

办公 Agent 成为新的企业入口，已经成为共识。而在这场战争里，千问办公手里的牌尤其特殊。

首先是其背景资源的特殊性，钉钉目前已经承载超 2600 万企业组织、8 亿用户；阿里云则已经为全球 500 万客户提供云计算服务。对于一个企业 Agent 而言，这是庞大的潜在用户池，更是一张已经铺好的企业基础设施网络。

而在使用方式上，相比传统 SaaS 需要企业先采购，再实施，再培训；员工要记住新的账号、字段、菜单和操作规则。复杂系统甚至意味着原来的业务流程也要跟着软件调整。千问办公与钉钉深度整合后，用户可以直接在钉钉里用自然语言下达任务。

于是，底层 CRM、ERP 或数据库可能仍然存在，但入口已经被办公 Agent 所取代，成为新一代企业级软件的交互标准。

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尾声

长期来看，Agent 和 SaaS 之间真正的关系或许并不是谁把谁杀死：财务总账不会因为一句 Prompt 就变得不需要审计，银行、制造、医疗等关键系统背后的行业规则、权限、安全和合规，也不是一个模型几轮对话就能重新学习一遍的东西。

SaaS 依然是最重要的 Infra。

但建立在这些已有的基础设施基础上，办公级 Agent 基于协作能力与完整上下文，带来了一个更大且更贴合实际工作流的超级蓝海：那些不广泛存在于每一家企业标准流程中，但足够重要的非标流程与项目。

它们可能是一场只办三个月的活动、一个几十人参与的供应商项目、一个总部临时发起的新店筹备流程、一家只有十几个人，却有销售、财务、供应商和客户共同参与的公司。

但更长远来看，这也是软件生产变革的开始。

*头图来源：AI 生成

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消息称苹果折叠屏 iPhone 初期产量受限，每日仅数百部

9 月 8 日，据日经中文网报道，根据多位知情人士指出，市场期待已久的首部苹果折叠 iPhone，由于苹果极为严格的质量管控标准，初期生产量每天仅有「数百部」，而苹果及其供货商正全力加快产量爬坡。

熟悉情况的供应链主管向《日经亚洲》透露：「苹果设定了极高的质量标准，在正式量产之前，8 月又追加了一轮试产」。该人员表示：「截至 8 月下旬日产量仅数百部。按这样的初期产能计算，有可能难以满足市场需求」。

《日经亚洲》先前报导，苹果计划今年内生产 800 万~1000 万部折叠屏 iPhone，并希望凭借这款全新外型设计的机型激发市场需求，进而推升营收。（来源：DoNews）

OpenAI 最强 AI 生图模型：ChatGPT Images 2.5 登场，延迟降低 50%、新增 Sketch 草图

9 月 9 日，OpenAI 官宣发布 ChatGPT Images 2.5，图像生成延迟最多降低 50%，并新增 Sketch 草图参考、模板库、图片内评论标注等实用功能，是该公司当前最先进的图像生成模型。

相比较 2026 年 4 月发布的 Images 2 模型，Images 2.5 重点降低了图像生成延迟，在细节锐度、自然光照和纹理丰富度方面均有提升的情况下，延迟最多降低 50%。

功能方面，ChatGPT Images 2.5 引入 Sketch 功能。用户可通过输入「@Sketch」调用该功能，用户可在对话中直接绘制草图，再补充风格和细节描述，让模型将草图转化为完整图像。

产品还新增海报、商品等常见创作格式的模板，降低创作门槛。用户可以直接在图像上添加批注，以聚焦具体修改区域，并可在分享图像时附带原始提示词。

在 API 调用模型方面，OpenAI 提供了两款模型：

• GPT-Image-2.5 Flare：面向多数 API 图像生成应用，适用于创作者内容、社交内容、产品体验、视觉搜索、快速原型和高批量生成等场景。

• GPT-Image-2.5 Sunburst：则面向对编辑控制要求更高的工作流。OpenAI 建议将其用于成品级营销素材和精修产品图等场景，但其生成时间更长。

• API 支持多种分辨率，包括 1024×1024、2048×2048、3840×2160（4K 横向）等，单边最长不超过 3840 像素，总像素数介于 655,360 至 8,294,400 之间。（来源：IT 之家）

微软发布 Opal：用户只需提目标，AI 跑全流程交付成品

9 月 7 日，微软首席执行官萨提亚 · 纳德拉在 X 平台发布推文，宣布为 Microsoft 365 Copilot 推出全新 AI 功能 Project Opal，定位是在可控的安全环境中，让用户规划和执行复杂、长周期任务的 AI 智能体。

微软表示 Project Opal 的核心，是在可控制、可追踪的环境内，是让 AI 从处理快速问题，逐步覆盖委派型工作和长期运行的自动化任务。用户交代任务后，它可连续工作数小时或数天，自动完成「找素材、做表格、生成 PPT、发给同事」的完整流程。

在纳德拉展示的案例中，该功能可以分析 1 个月户外相机影像，AI 会浏览素材，找出全部动物出现画面，并截取其中表现较好的片段，制作精选视频。

系统会为每条动物记录补充相机来源、拍摄日期和物种标签。随后，它将全部记录汇入电子表格，便于用户检索和统计。

在资料整理完成后，Copilot 会生成一份 PowerPoint，用于概述处理结果。系统还会把视频、表格和演示文稿分享到 Teams，供团队成员查看和审核。（来源：IT 之家）

苹果收购脑成像公司 Sonera，有望赋能 Apple Watch 健康功能

9 月 8 日，苹果已经收购了加利福尼亚州科技公司 Sonera。该公司研发的是一种非侵入式传感器，可以测量来自大脑的神经信号，应用范围从肌肉状态监测，到通过意念主动控制电子设备。

此前已经有研究证明，人类可以通过意念控制 Apple Vision Pro，但当时需要在用户头部植入设备。如今，苹果收购了 Sonera，而该公司的技术能够检测肌肉活动产生的磁信号。

据介绍，与电传感器相比，磁传感器具有一定优势，因为人体头骨会削弱电信号。这意味着未来或许可以在无需植入设备的情况下，实现更加精准的意念控制。

Sonera 推出的第一款产品是一枚用于肌肉感知的 S1 芯片。除了能够记录大脑产生的磁活动信号外，公司还表示，S1 可以用于控制假肢，并有望应用于消费级可穿戴设备。

最后一点或许意味着，苹果收购 Sonera 的真正目的之一，是将这项技术应用到未来 Apple Watch 的健康功能中。例如，它可以用于持续监测某些神经肌肉系统疾病。（来源：IT 之家）

扎克伯格推进「个人超级智能」：Meta 发布其首款个人智能体 Muse

9 月 9 日，据路透社报道，Meta 正式发布了其长期宣传的 AI 助手，该助手可自主代表用户完成发送邮件、卖车及预订旅行等任务。不过，Meta 内部担忧这项技术在处理敏感个人数据的访问权限时存在管理不善的问题。

这款 AI 智能体名为 Muse，在 Meta 内部称 Hatch，是该公司 CEO 马克 · 扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 计划的核心产品。他想要向每天使用 Meta 服务的数十亿用户提供「个人超级智能」。

Meta 在公告中表示，Muse 初期仅在美国上线，用户可通过专门的 Muse 应用或 Meta 旗下 WhatsApp 通讯服务使用。Meta 称「很快」会将这一智能体添加到其智能眼镜产品线中，但未透露具体细节。

Meta 发言人表示，该智能体将提供免费基础版本，同时推出每月 20 美元和每月 100 美元的订阅套餐，以满足更高频使用需求。Meta 表示，用户可以选择退出，不让自己的交互数据用于训练 Meta 的 AI 模型，公司计划在今年晚些时候推出 Muse 的加密版本。（来源：IT 之家）

腾讯混元 Hy4 preview 登顶全球周调用量，国产大模型连续 19 周超美国

9 月 8 日，据 OpenRouter 数据，上周（8 月 31 日至 9 月 6 日）全球 AI 大模型总调用量 115 万亿 Token，中国大模型周调用量达 56.72 万亿 Token，连续 19 周超过美国。

其中腾讯混元 Hy4 preview 位居全球第一，周调用量 14.7 万亿 Token，环比暴增 379%；GPT-5.6 Luna 第二，智谱 GLM-5.3 Flash 升至第三。全球前五中四款为中国模型。Hy4 preview 是腾讯 8 月 28 日发布并开源的新一代 MoE 旗舰模型，总参数 770B、激活参数 49B、上下文 100 万 Token。（来源：每日经济新闻）

特斯拉时隔 19 个月再降价，Model 3/Y 降至历史最低价

9 月 7 日，特斯拉中国宣布对 Model 3 全系现车提供 5000 元、Model Y 全系现车提供 1 万元现金激励，直接抵扣尾款，官方指导价不变。调整后两款车起售价分别降至 22.25 万元和 25.35 万元，均为全系历史最低。此次优惠叠加「现车」和「月底前提车」限制，多地门店出现集中成交，部分热门现车快速售罄。

本轮促销主要为了冲刺三季度交付。由于国庆前后无法办理交付，且上海工厂下季度将优先安排出口，国内集中交付窗口基本只剩 9 月。同时，特斯拉在华销量承压，今年 1 至 7 月累计零售同比下降 12.44%，Model 3 降幅超过三成。

财务方面，特斯拉二季度汽车业务毛利率降至 16.9%，单车毛利环比减少 1412 美元，营业利润同比降 57%。当前国内汽车行业利润率已跌至 3.6%，多数经销商新车价格倒挂，部分零部件因 AI 需求反而出现「规模不经济」。此次 1 万元优惠更像加入国内车企月度促销常态，而非重新点燃价格战。（来源：网易科技）

​比亚迪：AI 能源解决方案将成为下一阶段重点方向之一

9 月 8 日，比亚迪在投资者关系活动中表示，随着 AI 产业发展，能源重要性进一步提升，光伏、储能、电站等业务将成为重要组成部分；随着电池产能逐步释放，公司对储能业务未来发展非常有信心，AI 能源解决方案也将成为比亚迪下一阶段的重点方向之一。（来源：新浪财经） 

「欧洲版 OpenAI」Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资

9 月 8 日，法国人工智能公司 Mistral 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资，投后估值超过 210 亿欧元。三星电子领投，EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 共同领投，ASML、英伟达、a16z 等现有股东继续参与。Mistral 称，这是欧洲科技公司迄今规模最大的单轮股权融资。

本轮资金将用于模型研发、训练算力与基础设施建设，以及国际市场拓展。Mistral 成立于 2023 年，主要向企业和开发者提供生成式 AI 模型、定制部署、开发工具及云服务，目前业务覆盖 20 个国家。

在上一轮获得 ASML 投资后，Mistral 此次又引入三星电子领投，半导体企业在其股东中的分量进一步增加。（来源：智东西）

理想汽车公布自研电池全系搭载计划：L8/L6/i8 已上车，MEGA 锁单即切换

9 月 7 日，理想汽车发布《关于「理想汽车将全系搭载自研电池」的进展同步》：自研电池已在理想 L8、L6、i8 三款车量产搭载；9 月 7 日 15:00 后锁单的新一代 MEGA 切换为自研 5C 三元锂电池（预计 11 月起交付）；

9 月中旬发布的全新 i9 首批用宁德时代电池、产能爬坡后全量切换；四季度推出的 2026 款 i6 将同时搭载自研 5C 电池和自研马赫芯片。理想自 2020 年启动电芯自研，已积累超 1700 项核心专利；9 月 4 日欣旺达公告显示理想拟 26.5 亿元增资欣旺达动力、持股 8.79% 成第二大股东。（来源：界面新闻）

华为小米苹果新品将在美团闪购首发

9 月，华为、小米、苹果、荣耀、vivo、OPPO、iQOO 等 7 大品牌将密集召开 12 场新品发布会。伴随即时零售迈入万亿大关，30 分钟送达的闪购已成品牌新品首发必争之地。

据悉，美团闪购已上线华为、小米新品预售，预计也将同步首发苹果新品。（来源：36Kr）

千问办公上线「多人工作台」，支持百人同时在线协作

9 月 7 日，千问办公上线多人工作台。用户用自然语言说明参与角色、各自任务和需要记录的数据后，系统可生成一套在线协作应用，其中包含角色权限、云端数据库和管理后台，最多支持百人同时使用。

例如举办市集时，主办方可分别为摊主、审核人员和财务设置资料提交、摊位安排及押金确认等流程，各角色查看对应信息，进度则统一保存在系统中。生成后，用户还可继续通过对话调整字段和业务规则。

这项功能主要面向临时项目或非标准化流程，试图降低定制协作工具的开发门槛。至于复杂企业场景中的系统对接、权限管理、安全与合规能力，仍需结合实际部署检验。（来源：极客公园）

阿里发布 QoderWake 1.0，已有近 10 万个数字员工「上岗」

9 月 8 日，阿里发布数字员工产品 QoderWake 1.0，用户一句话描述岗位需求，QoderWake 可生成一份角色文档。用户修改、配置和确认后，即可生成一个理解工作职责、协作关系、工作权限等信息的数字员工。过去三个月，QoderWake 上已有近 10 万个数字员工在真实工作场景上岗，执行约 200 万次有效任务。

目前，QoderWake 已内置前端、后端、产品经理、内容运营、数据分析师、项目管理员、UI 设计师等 10 个岗位。每个岗位都经过专岗调试，集成了行业头部团队的经验，无需专门训练就能承接真实任务。

用户还可自定义数字员工，只需写清核心职责、工作风格、工作流和红线，并提供核心业务资料即可「培训」一个专属数字员工。

此外，QoderWake 已无缝打通钉钉、飞书和企业微信三大主流 IM 软件，天然了解组织里的文档、表格、待办、日历、组织架构和多维表格，钉钉和飞书群里工作的讨论、附件，以及确认过的口径，都可以作为数字员工持续更新的知识。（来源：手机中国）

腾讯文档推出「AI 工作台」，基于 WorkBuddy 内核实现「人机双写」

9 月 8 日消息，腾讯文档宣布 AI 服务全端升级，正式推出「AI 工作台」。

此次升级中，腾讯文档内的 Agent 底层框架由 WorkBuddy 提供，腾讯文档则结合真实文件场景，承接内容生成、编辑、协作、任务执行、文档管理和成果交付。

两者面向的工作场景不同。如果用户的工作主要围绕一份或一组真实文件展开，最终需要形成一份可编辑、可协作、可交付的成果，腾讯文档 AI 工作台更适合。例如，基于资料撰写报告、生成 PPT、修改文档、分析表格，以及多人共同审阅和编辑。

如果任务已经超出单一文件，需要拆解多个步骤、调用不同专业 Skill、衔接已有工作流，或者设置为周期性、自动化执行，则可以交给 WorkBuddy。两者之间用户无需重新开始，通过「用 WorkBuddy 继续」，当前任务中的文档和上下文可以一并带到 WorkBuddy 中继续处理。（来源：央广网）

小度发布会：超能小度完成智能体化升级，四款 AI 硬件新品上市

9 月 8 日消息，百度 AI Day 小度新品发布会在北京举行。小度宣布超能小度完成智能体化升级，并发布多款家庭场景智能体应用，同时上市小度添添闺蜜机 Ultra、小度智能屏 X9 Ultra、小度智能摄像机 C1500、小度智能音箱 Pro Max 四款硬件新品。

百度搭子还作为小度智能体能力底座全面接入硬件，推动智能体进驻家庭空间。升级后的超能小度可自主拆解目标、调度工具、闭环完成任务，覆盖家庭日程管理、儿童陪学、AI 看护等场景。小度科技 CEO 李莹透露，超能小度已陪伴超 5500 万家庭，产品日均语音深度交互量增长近 300%。（来源：）

全球首例：AI 发现创新药进入临床并完成抗衰老效果评估

9 月 8 日消息，AI 创新药企业英矽智能与其学术合作团队在《自然・生物技术》发表研究显示，由 AI 设计的治疗特发性肺纤维化药物 Rentosertib 不仅展现治疗潜力，还能 "逆转" 患者的预测生物学年龄。

英矽智能称，这是全球首个进入临床阶段并完成抗衰老效果评估的 AI 发现创新药物。该药已获 FDA「孤儿药」资格和中国 CDE 突破性治疗品种认定，进入 Ⅲ 期临床试验，将于本周在北京协和医院完成本轮临床试验首例患者给药。（来源：澎湃新闻）

库克执掌苹果 15 年累计薪酬 23 亿美元，公司市值涨超 1300%

9 月 8 日，据苹果向美国证券交易委员会（SEC）提交的 15 个财年股东大会文件（DEF 14A）统计得出，任期内，苹果前 CEO 蒂姆·库克累计薪酬税前约 23.97 亿美元（约合人民币 161 亿元），相当于日赚 300 万元人民币，也成为科技巨头高管长期激励机制的典型样本。‌‌

这份薪酬账单，主要包括股票奖励约 22.21 亿美元，以及工资、现金奖励和其他薪酬合计约 1.76 亿美元。也就是说，他每拿 100 美元薪酬，约 93 美元来自股票。‌

需要明确的是，苹果财年统计周期不同于自然年，财年截止于每年 9 月最后一个周六，2026 财年尚未完成完整披露。本次统计覆盖库克作为 CEO 在 2011 财年至 2025 财年完整 15 个财年内的薪酬。（来源：界面新闻）

 

屏幕消失不是做减法，是把「显示」换成了「采集」。

作者｜张勇毅

编辑｜靖宇

 

IFA 开幕前一天，小米在柏林把手环 11 端了出来。还是 1.72 英寸的屏幕，亮度从上一代的 1500 尼特提到 2000 尼特，国内 289 元起，9 月 7 日首售。官方通稿的第一个卖点，就是这块屏幕在太阳底下有多清楚。

同一周的同一个展馆里，另一批穿戴设备正在把屏幕拆掉。

会场对面地铁站附近，Plaud 的广告｜图片来源：极客公园

Luna Band 从 IFA 开幕这天起全球发货，149 美元，没有屏幕，也没有订阅费；Circular 发了两枚戒指，最薄的那枚 1.9 克；Hama 拿出一枚 129 欧元的戒指；一家深圳团队做的 11 克录音手环，可以扣在 Apple Watch 的表带旁边；还有一条会看着你吃饭的项链，拿了今年的 IFA 创新奖。

「今年 IFA 来的不只是欧洲本地的观众，有不少来自中东甚至南美的代理商也来到这里，看看有没有哪些适合在他们当地销售的可穿戴硬件产品」一位智能戒指公司创始人这样形容今年 IFA 的不同之处。

这两天在柏林，我起初把这些东西仍然归类为无屏穿戴，也就是今年最火的那个品类。但把它们摆在一起看，无屏只是表象。

屏幕拆掉之后，空出来的位置并没有留白，而是被换上了别的东西：更多的传感器，麦克风，摄像头。

下一代穿戴设备的本质，不是让你少看一块屏幕，是把录音笔和摄像头戴在身上。

无屏手环的起点是今年上半年谷歌的 Fitbit Air，99 美元，一根没有屏幕的带子，把过去几乎只有 Whoop 在做、还得按月交订阅费的生意，打到了百元以内。之后是佳明的 Cirqa，199 美元。Whoop 的位置第一次被真正撼动。

定价正好卡在谷歌和佳明中间｜图片来源：Luna

到了柏林，接棒的是 Luna Band。这根 149 美元的带子在开售前攒了超过 10 万人的候补名单，7 月那批邀请制首发很快卖空，IFA 期间才开始向全球正常发货。它的卖点有两条：不收订阅费，以及一套会根据你的目标重新训练自己的系统，你定了要改善睡眠，它就把测量的重心和频率往睡眠上挪。

这个品类为什么先在欧美起来，Omdia 2024 年的消费者调查给了一个线索：近一半的欧洲消费者觉得，自己花在屏幕上的时间太多了。手环上的屏幕，是他们最容易先扔掉的那一块。

把这波浪潮点起来的几家，谷歌、佳明、Whoop，还有苹果和华为，今年都没来 IFA，来柏林的是跟进者。但在确定的产品形态趋势上，做功能上的创新，恰恰是中国团队最擅长的领域之一。

于是柏林出现了一个反差：出货量常年排在全球最前面的手环品牌小米，在把屏幕做得更亮；而围绕它的一圈，都在把屏幕拆掉。这不是谁对谁错，是两个市场的不同。小米手环的用户要的是一块 289 元的小手表，看时间看通知；无屏手环的用户要的是一个不打扰他的传感器。

戒指是同一件事的另一种形态。IDC 预计今年全球智能戒指出货 490 万只，涨 12.8%，在整个穿戴市场里增速最快。

IFA 上的戒指也在往「只采集、不显示」的方向走：Circular 的 Ring 3 Pro 装了通过 FDA 认证的心电图，加了震动提醒和 NFC 支付，续航 12 天；RingConn 的第三代也加了震动，续航 14 天。它们唯一的输出方式是震一下，其他全部交给手机。

Slim 版 1.9 克，比一角硬币还轻｜图片来源：Circular

三星的 Galaxy Ring 2 没来，和 Oura 的专利官司从去年 11 月打到现在，三星数字健康负责人的说法是还在做，但别指望很快。

到这里为止，无屏穿戴采集的还是你自己：心率、体温、血氧、睡眠。它们盯着的是戴它的人。让我真正停下来的是另一批产品，它们盯着的是你周围的人。

Memoket Gem 是我这次专门去看的产品之一。

它是一个 11 克的铝合金小块，可以单独当手环戴，可以扣在 Apple Watch 的表带旁边，也可以做成吊坠或者夹在衣服上。两颗麦克风，拾音距离 5 米，按一下开始录，一次充电能连续录 20 个小时。

它的 App 干的事情是把你几天里的对话连起来，你问它「上周和谁聊过那个报价」，它给你答案和出处，还能把待办直接推到 Notion、Slack 和日历里。

连续录 20 小时，正常用一周一充｜图片来源：Memoket

做这个产品的团队来自安克。创始人王时远之前是安克创新的全球 CMO 和中国区总裁，公司去年 8 月才在深圳成立，20 多人，12 月拿了红杉中国种子基金领投的数百万美元天使轮，安克联合创始人高涛跟投。

它的定价方式比硬件本身更说明问题。早鸟 179 美元，含一年不限量的 App 订阅，正式零售价 479 美元，第一批只做 2,000 套，8 月发货，发往美国、英国、德国、日本等八个市场。第二年订阅多少钱，官网到现在没写。

类似结构的产品，Plaud 这次也带来了。这家做 AI 录音卡片起家、号称有 250 万用户的公司，在 IFA 展出了第一款耳机形态的产品 Plaud One。耳机本身不稀奇，稀奇的是充电盒：盒子里塞了 eSIM 和四颗麦克风，能录 5 米内的现场对话，不带手机也能直接调用 AI。

探索版 249.99 美元，只做 2,000 套，附送 200 美元的 AI 额度。

录音之后是摄像头。

ODYSS N1 是一条项链，三角形的金属吊坠里装着一颗广角摄像头和一个加速度计，项链本身是一根线，连到脖子后面的电池模块上，模块会震动提醒你。它不需要你拍照，它自己看你的手往嘴边送了几次、送的是什么，然后给你三个分数：吃得好不好，能量够不够，节奏对不对。

团队告诉极客公园，这款产品即将量产发货，它还拿了今年的 IFA 创新奖。

吃饭不用拍照，代价是一直开着的摄像头｜图片来源：ODYSS

在接受极客公园的采访时，产品团队同样也重点提到了为什么是项链这个因素，直接因素就是它在是硬 AI 硬件的同时，它首先也有强烈的首饰属性，同时产品团队为数据脱敏设计了专用模型，确保在用户隐私照片数据不被上传的前提下，准确识别出食物类型。

把这几样东西放在一起，我才意识到无屏手环只是这个故事的上半场。屏幕消失不是做减法，是把「显示」换成了「采集」。上半场采集的是你的身体数据，下半场采集的是你的对话和你眼前的东西。

再往前一步，这些设备的钱也不在硬件上。真正的大头出在订阅费上；几乎所有创业者都心知肚明这一点，但大家对此的看法却并不相同。

Memoket 把一年订阅捆进早鸟价，Plaud 送额度，Fitbit Air 的完整功能要绑谷歌的健康订阅，Circular 说戒指的价格和订阅条款要到 12 月一起公布。这些硬件都越来越像一张需要月费的 SIM 卡，真正卖的是它采集回来的那些东西。甚至少数当前已经明确表示不收订阅费的产品，放在大背景下衬托，看起来也更像是前期招揽用户的手段。

而这件事的成本，第一次落到了不戴设备的人身上。心率手环再怎么采集，采的是戴它的人；录音手环和摄像头项链采的，是坐在对面的人。

柏林现场有一个反方向的例子，说明厂商自己也清楚这一点。雷鸟这次发的 AI 眼镜 iO，33 克，479 美元，把摄像头和扬声器都去掉了，只留一块单目显示、四颗麦克风和骨传导。眼镜在往身上去掉摄像头，首饰在往身上加摄像头，两边同时发生。

智能眼镜热潮相比去年明显退坡，让位于项链、戒指等形态｜图片来源：极客公园

看完今年 IFA 之后，明年会怎样，或许我给几个可以被打脸的判断。

首先，无屏手环会在一年内进入 200 元以内的价格带，而且会是小米或者华为先做。拆掉屏幕之后，一根手环的成本大头只剩传感器和电池，不到 300 元的小米手环 11 已经把这条线画出来了。

其次，穿戴设备的定价会从硬件转到订阅。今年冒出来的无屏产品，要么把订阅捆进价格，要么把「不收订阅费」当卖点，这两种做法其实是在承认同一件事：真正值钱的，不是那块硬件。

就像 Memoket 创始人王时远在对话中提到的那样，硬件团队只做好中间层，或许对用户来讲就是接受程度最高的那种解决方案。

*头图来源：Memoket

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极客一问

你认为穿戴设备的本质是什么？

过去很长一段时间里，微软员工之间流传着一张自发维护的表格，用来互相交换薪资和奖金数字，大公司里常见的那种「工资透明化」地下工程。

今年，这张后来被 Business Insider 拿到的表格上，多出了一列新数字：「每月 AI 花费」。

各部门员工自报 AI 用量，28 天口径｜图片来源：Business Insider

约 350 名美国员工填了这一列。最高的那一格写着：28 天，2.8 万美元（约合 19 万元人民币）。

微软的反应不是给这位同学发先进。据 Android Headlines 报道，公司已经开始收紧 token 用量管理：部门级预算生效，个人 token 支出进了仪表盘，内部默认模型切到了 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol。

翻译一下就是，微软开始内部查账了。

这张表格最大的信息量不在数字，在位置——「AI 花费」这一列，出现在晒工资的表格里。

员工把 AI 用量填在薪资旁边，意思再明白不过，在 2026 年的微软，你每月烧掉多少 token，和你赚多少钱一样，是一个值得被看见的数字。

这些数字也不是拍脑袋估的。报道里有个容易被忽略的细节：微软给员工发了一个内部工具，能查到自己过去 28 天用掉的 AI 金额。目前微软全公司自愿填报的中位数，是每月 300 美元，约 2,000 元。

说实话，这个价格其实并不算让人惊讶，毕竟一个硅谷软件工程师的综合人力成本每月两三万美元起步，300 美元的 AI 账单，是九牛一毛。

但账单真正贵的地方在后面。BI 整理的分部门表格里，微软的核心 AI 工程部门 CoreAI 中位数干到 975 美元（约 6,577 元），是全公司的三倍多；Microsoft AI 部门约 490 美元，Experiences and Devices 约 250 美元，Azure 约 241 美元。好几个部门的个人最高值都破了 1 万美元，CoreAI 有人烧到 1.6 万。而 28 天 2.8 万美元那位纪录保持者，来自客户与合作伙伴解决方案部门。

虽然 350 人只是 22.3 万全球员工里的 0.16%，自愿填报，不是普查。而且愿意把自己 AI 账单晒出来的人，本来就不是随机样本。但真实的分布只会比这张表更极端，不会更温和。

28 天烧掉 2.8 万美元，是个什么概念。平均每天 1,000 美元。三个月前极客公园写《微软按下 vibe coding 暂停键》的时候，算过一笔假想账：一个年薪 30 万美元的工程师，摊到每天的成本是 800 多美元。当时那篇文章的标题是个判断句——「烧 token 已经比员工贵了」。现在它成了表格里的一行数据：这位员工烧掉的钱，比在他旁边再坐一个工程师还贵。

实际上，硅谷圈内已经给这种行为起好了名字：tokenmaxxing，代指把 token 用量刷到最大的行为。

Meta 内部的 tokenmaxxing 排位赛｜图片来源：X

具体做法包括故意发巨型 prompt、塞满上下文窗口、跑自动化查询，目的不是解决问题，是让自己在公司内部用量看板上的数字好看。

显然，一种行为只有在足够普遍时才会得到命名。这个词的存在，本身就是证据。

过去一年，这场 token 狂热让几乎所有科技公司的员工都收到了同一个信号：拥抱 AI 是先进性的证明，会用 AI 的人会取代不会用的人。当老板们天天强调用 AI、而用量恰好是个看得见的数字时，把它刷上去就成了最顺手的向上管理。产出的好坏要争论半天，用量的高低一目了然。

当用量变成可见的数字，烧 token 就必然滑坡向新的加班表演。

这一幕今年已经上演过不止一次：Uber 的 CTO 在采访里对 The Information 承认过，公司搞内部排行榜激励员工多用 AI，这套激励机制导向的结果是全年 AI 编程预算 4 个月就烧光了。

Meta 的版本更夸张：4 月，一名员工自建了一个叫 Claudeonomics 的看板，给 8.5 万同事按 token 用量排名，30 天全公司烧掉 60 万亿 token，榜首一个人 2,810 亿，Fortune 估算光他一个人就值 140 万美元；The Information 曝光两天后看板下线，扎克伯格本人连前 250 都没进。Android Headlines 说，亚马逊内部也冒出过同款苗头。

区别在于，Uber 的排行榜是公司自上而下设的，Meta 和微软的「排行榜」都是员工自己长出来的：没人下令，激励结构自己开花结果。

微软高层显然看懂了这整个事件的前因后果。CoreAI 负责人、执行副总裁 Jay Parikh 在 8 月的内部备忘录里直接开喷：「Tokenmaxxing 并不是我们要追求的真正目标。我希望所有人聚焦在那些真正为客户和业务创造改变的结果上。」

备忘录没直接点破的含义其实非常明显：公司已经意识到，员工烧掉的相当一部分 token，买到的不是生产力，是姿态。

BI 的报道里，还扎心地对照了同一张表里的薪酬数据：至少到目前，AI 用得更重的人，并没有拿到更高的加薪、奖金或升职。表演的回报还没兑现，账单先到了。

而就在微软开始收回 Claude Code 许可的第二天，社交媒体上还有人晒出了另一张大得多的账单。

2026 年 5 月 15 日，OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 发了条推文，语气轻描淡写，名义上是给自己的菜单栏小工具 CodexBar 打广告：新版把 API 成本显示得漂亮多了。真正炸裂的是他的配图：30 天，1,305,088.81 美元的 OpenAI API 用量，6,030 亿 token，760 万次请求，主力模型 GPT-5.5，发推当天一天就烧掉近 2 万美元。

龙虾作者晒出的巨额账单｜图片来源：X

Steinberger 今年 2 月加入了 OpenAI，这份账单显然也会由 OpenAI 报销。烧掉这些钱的，是大约 100 个并行运行的 Codex 编码智能体实例；而它们背后，维护 OpenClaw 这个开源项目的只有 3 个人。他自己给这种「奢靡行为」的定义，是在验证一个问题：

如果 token 不要钱，我们未来会怎么写软件？

130 万美元，差不多是微软那位纪录保持者的 46 倍。但两张账单的性质完全相反：一边是 100 个智能体在替 3 个人干活，一边是人在把用量刷给考核看。同样是晒，一个晒的是产能，一个晒的是姿态。同一个五月，有人星夜赶科场，有人辞官归故里。

把时间线稍微拉长一点，微软对 AI 成本的态度，一年里光速换了三副面孔，这在一线互联网大厂中属于「变脸」速度最快的那一档。

2025 年 12 月，它把 Claude Code 开放给数千名员工，鼓励所有人用 AI 重塑工作流。

2026 年 5 月，它取消了大部分员工的 Claude Code 许可，理由是「工具链统一」，但保留了一个台阶：Claude 模型还能通过 Copilot CLI 用。

到了 8 月，台阶也撤了。CNBC 报道，员工版 GitHub Copilot 的默认模型已经换成 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol。按 GitHub 官方口径，Sol 不是省钱型号，是 GPT-5.6 家族里推理天花板最高的一档；外媒解读里这步棋省的不是档次，是账单的去向——报道称它比 Claude 家族更划算，Android Headlines 则说，微软已经不再鼓励员工在编程任务里用 Claude 这样的第三方工具。

先砍产品，再换模型，最后上预算和仪表盘。管控的颗粒度从「你用什么工具」，一路细化到「你这个月花了多少钱」。

时间点本身也是信息：5 月那次砍许可，截止日期卡在 6 月 30 日——微软财年的最后一天；预算制和监控上线，则是新财年头两个月的事。连起来读就是：上个财年的最后一个动作，是砍掉一个失控的成本项；新财年的第一个动作，是给 AI 建一个正式的预算科目。

AI 支出在微软的账本上，用一年时间走完了从「实验」到「财务条目」的全程。这条路云计算行业已经走完了一遍：先是鼓励全公司所有团队上云，然后账单爆炸，然后诞生了一个专门的岗位叫云成本治理。现在轮到 token 了。

三个月前微软按下 vibe coding 暂停键时，极客公园的结论是：撞墙的真正原因不是 AI 太贵，是组织还没改，而绝大多数公司一时半会儿都不会改。

现在微软给出了它的官方回答。它确实没改组织——它改的是预算制度：更新内部指引，部门设预算，个人支出进仪表盘。用 Parikh 备忘录里的话说，「用管理其他一切关键资源的同等纪律，来管理 token 支出」。

听上去无懈可击。token 本来就是资源，资源本来就该有预算。

但这套解法里藏着一个循环：让用量变得可见的那个内部工具，本来就是微软自己发的；员工把数字刷了起来，微软的解药，是把每个人的支出放上另一块仪表盘。上一个数字奖励烧得多，下一个数字奖励烧得省。指标换了方向，员工对指标的反应不会变。半年之后这张表格里长出一列「单位 token 产出比」，我一点都不会意外。

这件事对国内互联网公司的意义，可能有一些「先行者」的试错在其中：中国公司此刻不少还停在微软的「2025 年 12 月阶段」，发额度、树标杆、把 AI 使用率写进 OKR。

微软只是先走到了故事的后半段：先鼓励，再排行，再查账。时间差就是预告片。

要管的从来不是 AI 的价格，是人对「被看见的数字」的反应。

而只要还有一列数字是可见的，就总有人负责把它刷上去。

消息称字节正开发实时空间视频生成 AI 模型：最快下个月发布

9 月 7 日消息，据彭博社报道，字节跳动正准备推出一款实时空间视频生成 AI 模型。该模型计划最早于下月发布。

知情人士指出，发布时间尚未最终确定，计划仍可能发生变动。

据介绍，该模型基于字节跳动现有的电影级视频生成 AI 模型 Seedance 构建，将允许用户面向直播、短剧和游戏创建交互式虚拟世界。字节跳动发言人未回应置评请求。

知情人士称，字节跳动此次将空间视频模型定位为驱动整个生态的「飞轮（Flywheel）」——该模型能够将用户置于高度沉浸的三维虚拟环境中，功能与谷歌的 Genie 类似。字节跳动得以将其自研 AI 模型、云计算底层资源，与旗下的内容平台以及 XR 业务分支 Pico 的硬件终端深度串联、协同发力。

字节跳动最新的模型旨在生成能够响应 Pico 头显用户语音或动作的虚拟世界。该模型致力于将生成空间内容这一计算密集型任务完全转移至云端，从而显著降低 VR 技术的初始使用成本。这一架构能够大幅减少头显设备本身的算力要求，为推出造价更低、配置更简化的硬件终端铺平道路。

同时，高速的内容生成能力还将推动行业竞争重心发生转移——争夺用户的战线有望从比拼硬件参数规格，转向大型 AI 模型、算力基础设施以及内容分发平台。（来源：IT 之家）

微信内测「AI 社交」功能

9 月 7 日消息，据报道，微信正在小范围内测一项名为「小微 AI 社交」的全新功能。用户只需向自己的 AI 助手「小微」下达指令，它就能直接找到好友的「小微」进行对话，代为完成约饭、协调日程等社交沟通。

与传统的「代发微信消息」不同，「小微 AI 社交」的核心是两个 AI 先聊，用户仅在授权与决策环节介入。具体流程为：用户向自己的「小微」提出诉求，由它前往好友的「小微」沟通；对方授权确认后，两个「小微」先行交流，再将结果带回，其间需要用户拍板时会提醒其确认。

这种机制尤其适用于社交意愿较低或对人际沟通存在顾虑的用户。日常中诸多细碎事务、初步意向试探、时间协调等环节，均可交由 AI 分身先行处理，有效降低面对面或即时文字沟通带来的心理负担。（来源: TechWeb）

消息称三星进入人形机器人赛道，计划在明年 CES 2027 首秀

9 月 7 日消息，据韩媒 sedaily 消息，三星电子正加快其人形机器人原型机的研发，计划在明年 1 月于美国拉斯维加斯举办的 CES 2027 上，首次公开其自主研发的人形机器人。

据悉，三星 DX 部门首席技术官兼总裁尹长贤（Janghyun Yoon）目前正同时挂帅机器人 RX 部门旗下的硬件与人工智能软件两大研发团队，全力推进产品迭代。报道称，在业内由单一核心高管统筹掌管负责机械驱动的硬件团队与负责感知决策的 AI 软件团队，极为罕见。

三星内部与业界普遍认为，在研发初期便将掌管机器人「AI 软件大脑」与「硬件本体」的技术负责人合二为一，是三星意在全面压缩研发周期的战略布局。究其原因，若继续沿用软硬件分别独立研发再行拼装的传统模式，将根本无法跟上当前人工智能技术的指数级演进速度。

为加速人形机器人的商业化落地，三星电子已密集布局并锁定了多项核心专利，涵盖人形机器人运动骨架核心的髋关节设计技术、下一代高灵巧度机械手，以及基于 AI 的运动控制技术。（来源：IT 之家）

宇树科技新突破！全球首次世界模型实时驱动全自主人形机器人格斗

9 月 7 日，宇树科技官方发文宣布取得新突破，实现全球首次世界模型实时驱动全自主人形机器人格斗。

据介绍，UnifoLM-X2-1.0，突破世界-动作大模型瞬时规划、决策和动态交互执行等瓶颈，实现高动态、强交互、实时实现对未来预测和规划，实现人形机器人全自主搏击。验证了世界模型驱动的人形机器人大规模落地部署的基础可行性。（来源：凤凰网科技）

折叠屏手机卖了 8 年终于将破亿，机构预测下一个 1 亿部或只需 3 年

9 月 7 日，据 Counterpoint Research 最新发布的全球折叠屏智能手机市场预测，到 2026 年底，全球折叠屏手机累计出货量预计将突破 1 亿部。自 2019 年首款商用产品推出以来，折叠屏手机市场已进入第八个发展年头。

Counterpoint 预计，随着苹果进入折叠屏手机市场，以及三星、华为等厂商继续推动相关产品，2027 年全球折叠屏手机出货量预计同比增长 37%，将创下自 2022 年以来的最高增速。按照其预测，折叠屏手机市场有望在未来三年内再实现累计 1 亿部出货量。

不过，从整个智能手机市场来看，折叠屏目前仍属于小众品类。Counterpoint 数据显示，折叠屏手机目前仅占全球智能手机市场约 2%，同时其价格仍约为传统直板智能手机的三倍，大规模普及预计仍需要数年时间。

苹果的入局可能改变现有市场格局。Counterpoint 预计，苹果 2026 年折叠屏 iPhone 出货量最高可达到 600 万部，对应全球折叠屏手机市场约 25% 的份额。若达到这一水平，苹果将仅次于三星的 38%，排名全球第二，并超过华为的 22%。

Counterpoint 副总监 Liz Lee 表示，苹果首款折叠屏 iPhone 初期产能爬坡可能受到供应限制，因此将其 2026 年出货量预测上限设定在 600 万部。

从 2027 年来看，Counterpoint 预计苹果折叠屏手机全年出货量将实现超过一倍增长，市场份额有望进一步升至 40%。与此同时，三星 Galaxy Z Fold8 以及华为 Pura X Max 等产品，也被认为将继续推动折叠屏市场发展。（来源：凤凰网科技）

AI 短剧爆发带火人脸授权生意：普通人卖脸一次 100 元

9 月 7 日消息，据报道，AI 短剧行业高速增长，催生出人脸授权这一新业态。普通人不用参与实际拍摄，只需提供照片，签署授权协议，就能出让肖像使用权换取报酬，一张普通面孔单次授权价格大约 100 元。

部分人像交易平台办理授权流程十分便捷，普通人完成资料提交与审核，半小时之内就可以把自己的肖像放到平台等待交易。平台会对收集到的人像素材做技术处理，生成适配各类故事题材的数字形象包。

这类交易大多属于有限授权，并非买断肖像权，合同会对使用周期、投放渠道、播出地区、角色用途、二次加工权限等做出约定。

在定价上，普通素人和专业演员差距明显，素人每部作品授权费用约 100 元，演员则根据剧集规模、使用范围，报价从五百到数千元不等，平台会在成交之后抽取分成。

有平台上线两个月，就完成百余笔交易，交易总额接近 7 万元，素材库当中专业从业者占八成，普通民众仅占两成。人脸授权火热，根源在于 AI 短剧产业巨大的素材缺口。

行业数据显示，今年前五个月 AI 短剧市场规模突破 220 亿元，全年有望冲击 400 亿元，一季度上线的微短剧当中 AI 短剧占比超 95%。AI 直接生成的虚拟人脸往往辨识度不足，表情生硬，观感较差；基于真人面部素材生成的数字角色会更加自然真实。（来源: 快科技）

研究发现 Temu 广告使用了 73% 假网红

研究表明，Temu 排名前 100 的 Meta 内容创作者中，有 73 个是虚假账户，他们发布的内容都是人工智能生成的。一名女子突然出现在海滩上，用沐浴手套擦拭陌生人沾满污垢的手臂，并告诉观众他们的清洁方式不对。这段视频的观看次数已超过十亿，而这位女子几乎可以肯定并不存在。

该视频的创作者「Ya Lily」在 Instagram 上拥有 183，000 名粉丝，在 Facebook 上拥有 129，000 名粉丝，她在 Facebook 上使用完全不同的名字发布内容，个人简介写道：「你是我的死亡之梦」。

捷克非营利组织 Online Risk Labs (ORL) 向《财富》杂志分享的一项研究发现，在 16 个月的时间里，她的内容在 Temu 的 109，500 多个广告活动中投放，平均每天约 225 个，浏览量超过 10 亿次。

莉莉并非个例。ORL 对 Temu 排名前 100 的 Meta 内容创作者进行分析后发现，其中 73 个很可能是虚假账户，尽管目标受众是欧洲用户，但这些账户中却有 28 个位于俄罗斯，19 个位于中国。

在研究期间，73% 的用户至少更改过一次账户名；其中一人更改了 15 次账户名。

只有八位创作者的身份得到了核实。ORL 经理 Vendula Prokůpková告诉《财富》杂志，她认为真正的创作者只占该群体的 15% 到 20%。

领导 Mishcon de Reya 律师事务所广告和营销团队的 Stuart Lester 表示，创建虚假账户进行广告宣传「在很多方面都具有误导性」，并且可能违反了英国的《数字市场、竞争和消费者法》以及欧盟的广告规则。（来源：蓝洞新消费）

Counterpoint：2026 年 Q2 全球智能手表出货量同比降 4%

9 月 7 日消息，Counterpoint Research 发布的 2026 年第二季度全球智能手表出货量报告显示，今年第二季度全球智能手表出货量同比下降 4%，为一年来市场首次出现下滑。下滑主要受基础智能手表板块持续疲软影响，低价设备功能有限，消费者推迟升级；同时高端智能手表用户因期待新品发布推迟购买，导致更换周期延长。

品牌表现方面，华为在 2026 年第二季度的全球出货份额达到创纪录的 22%，中国市场贡献了其近 80% 的出货量。

苹果在前五品牌中实现了最快的同比增长，2025 年末更新的产品阵容持续推动出货，Apple Watch Series 11 和 Watch SE 3 合计占据苹果第二季度全球出货量的 80% 以上。

区域市场方面，中国持续保持全球智能手表出货量领先地位，2026 年第二季度出货份额达到历史新高的 38%，同比增长 7%，增速仅次于北美地区。

对于全球智能手表市场前景，Counterpoint 预测 2026 年全年出货量仅增长 1%。( 来源：IT 之家 )

华为发布第二代三折叠手机，麒麟 9050 Pro 芯片高调亮相

在 9 月 7 日的华为秋季全场景发布会上，华为推出了第二代三折叠手机 Mate XT2 非凡大师，起售价 19999 元。发布会上最大的亮点为余承东高调展示的「麒麟 9050 Pro」芯片。这款芯片搭载了灵犀 CPU、马良 GPU 和达芬奇架构 NPU，单核性能提升 24%，多核提升 52%，并支持端侧 30B 大模型运行。

作为全球首款三折叠手机的迭代产品，Mate XT2 在硬件上进行了针对性优化。针对上一代「N」字折叠不够直觉的痛点，新机改为「先左后右」的左右折叠方式，操作更符合直觉。同时，新铰链和屏幕材质让手机在更坚固的同时，整体还削薄了 1 毫米。余承东在介绍这款产品时，用英语高呼「Super Intelligent, Super cool!」，展现出对这款「真旗舰」的十足底气。

发布会还介绍了 HarmonyOS 7 系统，其最大看点在于智能体「小艺」的 AI 能力升级，采用了「Agent 亲和架构」，强化了端侧大模型的落地应用。（来源：极客公园）

小米秋季发布会：四款新车、三颗自研芯片、首款万元折叠屏同台亮相

9 月 7 日晚，雷军在国家会议中心举行小米秋季发布会，集中发布了澎程系列四款增程 SUV、三款自研玄戒芯片、小米 18 Fold 折叠屏手机及平板 9 Pro Max，全面展示小米在汽车、芯片、高端手机领域的阶段性成果。发布会后，小米披露澎程系列 4 分钟锁单突破 10000 台。

汽车方面，澎程 N70 Pro（20.99 万起）、N70 Max（23.99 万起）、N90 Max（26.99 万起）及 N90 Max 探索版（29.99 万起）同步上市。N70 系列主打大五座智能可变空间，全系标配高通 4nm 座舱芯片与英伟达 Thor-U 智驾芯片；探索版搭载原厂电动升降顶舱，升顶后车内挑高 2.29 米，配木纹地板与地暖，定位"可移动露营小房车"。

芯片与手机端，小米一次性推出三颗玄戒芯片：3nm 十核全大核的 O3 手机 SoC（安兔兔首破 500 万）、6nm 3D 堆叠的 O100 端侧 AI 加速芯片（带宽 1.22TB/s）、3nm 智驾芯片 D100（可本地部署 200B 大模型）。搭载 O3 的小米 18 Fold 同步发布，采用内外双屏均√2:1 纸张比例的中折叠设计，起售价 10999 元，陶瓷版 15999 元，9 月 10 日开售。

平板 9 Pro Max 配备 13.3 英寸 3:2 比例屏幕、厚度 5.67mm，同样首发玄戒 O3 芯片，4799 元起。整场发布会的核心叙事从单一硬件参数转向"All in AI"战略，以自研芯片打通手机、汽车、平板三条产品线，构建端侧 AI 算力闭环。（来源：极客公园）

OpenAI GPT-6 Astra 模型自主通关 3D 解谜游戏《传送门》：耗时 24 小时，成本 571 美元

9 月 7 日消息，一名 AI 和大语言模型爱好者近日进行了一项实验，让 OpenAI 的新模型 GPT-6 Astra 自主通关了 Valve 旗下 3D 解谜游戏《传送门》。

从结果来看，这对大语言模型而言无疑是极具突破性的进步，也是对多模态「AI 智能」的一次颇具说服力的展示。不久之前，AI 甚至还会在 Atari 2600 国际象棋游戏中输掉比赛，而如今已经能够自主通关整个 3D 解谜游戏。

这次《传送门》通关过程共进行了 3336 次工具调用，按照 API 价格计算，成本达 571.18 美元（现汇率约合 3,838 元人民币）。

实验发起者 CozyBlaze 随后澄清称，这些成本实际上由其每月 200 美元（现汇率约合 1,344 元人民币）的 Codex Pro 订阅服务覆盖。

CozyBlaze 解释称：「模型通过 MCP，也就是 Model Context Protocol，以及经过修改的 SourcePauseTool 来控制《传送门》。模型思考时，游戏会保持暂停状态；当模型发送一组输入指令后，SPT 会解除暂停并执行这些操作。」

他表示：「但看到一个通用型智能体能够自主探索游戏世界，并最终一路完成整个游戏，会让人感觉最初的愿景正在逐渐成为现实。」

CozyBlaze 所说的「最初愿景」，指的是 OpenAI 早在 2016 年提出的一项长期目标。当时，OpenAI 曾设想，未来能够打造一个单一 AI 智能体，让它解决各种不同类型的游戏任务。（来源：IT 之家）

作者｜靖宇

互联网时代，鲜有一个网站或者应用，能像小红书一样在不停的转换身份和功能的进化中，穿越周期。

对于现在的网民来说，你几乎能在小红书上面搜索到各种小妙招。它还是攻略集宝鉴，哪里旅游不踩坑全部奉献给小伙伴。

当然，没人能忘了，这是国内公认的「种草」平台，甚至，「种草」这两个字的本源，就来自小红书本身。

在 AI 时代，信息和内容以指数级的增速被生产出来，一方面确实拉低了「种草内容」的创作门槛，但另一方面，AIGC 内容的泛滥，也让用户对平台内容产生了「过敏」，降低了对于内容的信任。

对于营销从业者来说，这可能是一个新时代的挑战。

如何在 AI 时代，让品牌能够更精准的找到目标用户，更重要的是，如何让品牌在这样一个内容泛滥的时期，重新赢得用户的「信任」？

不久前，极客公园请到了小红书种草产品负责人许晴、悦普集团 COO 鲍白白，进行了一场深入的探讨，想要弄清，在 AI 时代，「种草」这件事将会如何进化？品牌又该如何借助平台的力量，重新获得来自用户的「信任」？

本场对谈精华要点：

AI 越擅长「完美」，人越渴望那种有取舍、有态度、带着主观温度的表达。

AI 发展得越厉害，人与人之间信任的经营会变得更难能可贵。

小红书对应的商业产品在解决的问题，就是帮助品牌从追流量转向经营用户。

把繁琐的工作交给AI处理，把人解放出来，去做更多有创意、有价值的事情。

下面是本场对谈的文字记录：

01

AI 如何影响消费决策

极客公园：两位在日常生活里，有没有哪个瞬间让你们真正感觉到，AI 改变了自己做消费决策的方式？

许晴： AI 现在已经进到了我每一个稍微大一点消费额的决策链路中。比如我最近在看扫地机器人，我会告诉AI说家里有宠物、在北京、预算大概 4000 块钱，你建议我怎么选，分别有什么优缺点。它会给一个非常严格的对比报告，三款产品分别有什么优点、什么缺点。但你说看到这个我就知道该怎么买吗？也不完全是。我可能还是会去小红书里面看一看，有没有人在吐槽它是不是缠毛发，是不是边角扫不干净，或者它跨越障碍的能力非常差。

你会去看真实用户有没有吐槽，做完这一步之后我可能才会说 OK ，就定了，就买这个产品。所以 AI 现在在我的决策链条中，基本上就是帮我做初筛，不需要我自己去搜集非常多的材料了。初筛完了之后，我可能还是会去小红书做一些校准的工作，看看 UGC 的真实评论、吐槽和夸奖，然后再决定到底买哪一个更适合我。

极客公园：Demi 有什么使用 AI 帮助消费决策的经验吗？

鲍白白（Demi）： 我会用 AI 做一些初筛的工作，或者问它说我选择一个产品，判断的标准应该是什么。但真正要做消费决策，我肯定还是要去小红书这样有真实用户声音的平台上，做最终的校验。

极客公园： 越来越多人做消费决策时，会优先来小红书找答案，这背后的核心原因是什么？消费者的品味越来越刁钻，更看重能不能「种在心巴上」。许晴怎么看？

02

触达更容易，理解用户为何更难

许晴： 触达用户，只要花钱其实都能做到。但说实话，怎么走到用户的心坎里，怎么能让他获得信任，这是现在所有品牌方在种草上遇到的最大难题。

就像我们刚刚讲的，怎么去理解用户？最早期大家的做法是，我来预估你是什么年龄、什么性别、在哪个城市，这是最早期的「理解用户」。后来大家会发现，我还得关心你的兴趣。你是喜欢美妆还是喜欢汽车，是喜欢户外还是喜欢宅家，找到你的兴趣我才知道给你推什么样的内容。

到了今天，有了 AI 之后又有了一个很大的变化。现在我能知道你是在什么场景、什么情绪，以及什么决策因子下要买一个产品，连用户的情绪都可以预测了。用户所有的搜索、所有的阅读、所有的评论，背后都代表着一些情绪和场景。我们说「美」这件事情，为什么大家现在在讲「悦己」，而不是在讲「我想让男朋友看了开心」？

现在大家在意的是，我想让我的工作状态更自我一些、更舒心一些，提高我自己的自信心，所以我才想要这个产品。本质上背后就是情绪在做决定。所以现在我们会发现，对人的理解变得非常立体化，从基础的人口学属性到兴趣，到喜欢的生活方式，到当下的情绪跟场景。这就是我们现在可以提供给品牌方的——如果你想理解你的用户，你就要走到这个深度，才能知道什么样的产品、什么样的核心价值是能够打动他的。

极客公园：现在有了这么多数据，会让品牌更容易给用户种草吗？还是说数据多了反而噪音更大，更难把握用户的真实需求？

鲍白白（Demi）： 在 AI 能够被广泛使用之前，数据量多很多时候并不一定是一件好事。数据量多、数据来源也多，统计的口径和标准都不一样，使用数据的人理解成本也会变得很高，应用能力参差不齐。而我们这个行业又非常依赖人本身，所以不同的数据解读能力和应用能力，可能就会带来投放效果天差地别。

另外，作为代理公司，从前期策略到中期执行到后期复盘，涉及的工种很多，一个项目的周期也很长——譬如我可能 9 月份就要准备双十一的投放。如果数据来源这么广泛，理解成本就会非常高。在 AI 时代我们真的不缺数据，但很考验大家怎么化繁为简的能力。

03

灵犀 AI ：数据洞察与营销工作流

极客公园：小红书平台也在大量地用 AI 。针对 Demi 刚才提到的数据方面的问题，小红书有没有一些针对性的产品或功能，能够帮助到品牌营销方？

许晴： 这就是我现在主要的工作了。海量的数据非常零散，在品牌营销的应用场景里到底怎么用？你不可能让每一个代理的工作人员去平台里扒拉 30 个报表，再去 Excel 里面做处理。我负责的产品是灵犀 AI，我们现在就是在解决大家这个问题。比如大家想看市场有什么机会，怎么看？

现在只需要一句话指令就能看了，用自然语言跟平台正常沟通，平台会帮你把背后海量的数据拉过来处理。小红书用户的整个链路数据是非常完善的，比如阅读行为、搜索、各种互动，都代表了人的各种喜好。理解了用户行为之后，再把它解读成可以给到品牌的洞察观点，解决大家数据工作的效率问题。

举个例子，之前我们看阿迪达斯，发现在品牌众多用户中有一拨人是音乐爱好者，摇滚也好、新潮音乐也好，都是潮人。怎么去抓住他们的心？这就是我们把社区里面各种小的兴趣苗头捕捉到了。你觉得他小众，但背后这些共有的特征是能够给品牌方抓到营销点的，最终就能带来生意的成功。

极客公园：Demi 在一线实操的时候，使用灵犀 AI 之后，有没有发现它确实节省了非常大的精力？

鲍白白（Demi）： 今年灵犀 AI 是平台非常重要的产品，我们不光在应用，甚至也在跟平台持续做很多 Skill 共创。正好有一个冰红茶品牌的案例，我们用了灵犀 AI 的 6 个 Skill 做了整体串联，最后的确实现了不错的效果。

第一方面是内容。以往冰红茶的投放更多是投放一些明星内容或者音乐节，偏品牌投放。但我们在灵犀 AI 跑出的数据里发现，用户不仅仅会搜品牌本身，更关注一些口味测评、DIY 调配，女孩子还会关注配料和热量表。所以我们就把这些品牌方以前没有考虑过的内容，作为新的投放方向，这是一个很好的补充。

第二方面是人群。品牌方给的目标人群相对比较泛，说最主要想推广的是 19-25 岁的年轻女性群体。但我们通过灵犀 AI 做向量计算后发现，还有很多游戏二次元的人群，非常适合做高潜力的破圈人群。这些人以往可能不会搜我们的产品，但他的行为特征跟品牌的匹配度是很高的。通过这两个点，内容的新方向有了，破圈人群也有了，对项目的助力还是很大的。

当然从管理视角来看，我觉得最难能可贵的还不是成果本身。过往这样的结论也不是完全得不出来，但你需要很资深的策划，用很长的时间才能得出。而市场上储备的人力是有限的，你又要具备内容能力又要具备数据分析能力，这对于代理公司来说一直是一项很重的工作。但今天灵犀 AI 的 6 个 Skill 串联了整个项目，包括我们后来在平台拿了一个不错的评分奖项，没有人能想象它其实就是我们一个投流的同学把它实现的。所以使用门槛真的变得很低了。

极客公园：相当于灵犀 AI 把 前端 数据分析这些比较重、比较累的工作用 AI 来处理，把人解放出来，去做更多有创意、有价值的事情。我们也看到灵犀 AI 是可以和品牌营销方去共创的，当初在设计这个产品的时候，是怎么考虑共创这个方向的？

许晴： 我觉得整体还是要做开放。在权限安全合规的前提下，我希望大家能够把品牌方的资源、代理方的资源，把大家的生产力真的都释放出来。所以我们现在 Skill 可以开放出来，你可以二创，二创完之后也可以 share 给你的工作伙伴。我们希望靠这种机制，真的让大家更快速地把 AI 的价值释放到日常生产里面。

极客公园： 像 Demi 这样一线操作的人员，如果有这样一个共享和共创的机制，会感觉和平台是一起在成长，大家一起在建造一个更大的生态。

04

AIGC治理与内容生产

极客公园：最近两年大家会发现，AI 产生的内容越来越真实，可能第一眼没办法分辨它到底是人写的还是 AI 写的。现在用户对「AI 味」内容越来越敏感，很多品牌用 AI 写的种草文案效果并不好。小红书作为平台方，怎么看当下 AIGC 内容泛滥的问题？

许晴： 整个大方向上态度是比较明确的。第一，我们肯定不排斥 AI 工具，对于创作者的提效来讲有非常大的提升，我们把它定义成一个辅助工具，一个加速器，帮大家提高效率。但它并不能替代普通人的真实感受。我们所谓的 AI 治理，并不是说但凡是 AI 的东西我就要反对，我们反对的是利用AI来造假，或者利用AI来伪装成真人的经验。

平台也会非常清晰地标识，如果是 AI 创作的内容我们会打上对应的标识，让普通用户看到的时候能有一定的警惕心理。这是我们小红书在社区公约上对 AI 的态度。整个小红书社区里面最宝藏的是什么？是普通人的真诚分享，这个内核是不会变的。

极客公园：这确实是一个不断此消彼长的过程。

鲍白白（Demi）： 小红书的确一直秉承着真诚分享的特质。现在 AIGC 的内容确实还是蛮多的，因为内容生产的成本变得很低了。但我觉得 AI 的内容越多，反而使得真诚更加可贵，这其实是一个对比。

从用户角度来说，AI 可以给你一些很理性的、很工具向的东西，但最终人和人的信任，还是要到一个有「活人感」的地方去听用户真实的声音。真实这件事情是很重要的，用户不可能在 AI 上完成最终的消费决策，肯定还是要回到像小红书这样的平台上。

极客公园：在你们看来，AI 在内容里到底应该扮演什么角色？怎么才能做出用户愿意看、喜欢看的内容？

许晴： 我觉得 AI 应该扮演的角色，还是一个创作助手，但它不是替你创作。一篇好的内容到底怎么生产出来？如果把它拆到工业链条中，第一步是找到蓝海机会，像我们刚刚讲的社区里面各种新的小苗头，这是一个很好的机会点，可以通过平台给到大家。第二步是灵感。坦白来讲，不管是做商单还是品牌方自己想做内容，大家知道想卖什么产品，但灵感从哪来？

灵感是平台能够给到大家的。像我们现在做商单，每个博主的画风不一样、人设不一样、粉丝也不一样，所有喜好的背后都是个性化的。以前品牌方的做法是，给这几个产品和核心功能点、促销政策，通发给所有博主，你自己去做。但我们现在平台在做的事情叫做「个性化 Brief 」——根据你历史上发过的内容、你的人设、你的粉丝喜好，来告诉你这篇内容建议按什么方式来写。但最终谁来完成还是人本身，只是在前置的信息输入过程中，AI 给到了方向性的帮助和辅助。

05

规模化内容与人的判断

极客公园：做商单的时候面对甲方的需求，有时候确实会头脑一空不知道怎么下手，这是一个非常大的难点。现在有了这些工具，是不是对 Demi 团队的内容生产和品牌营销有很大的帮助？

鲍白白（Demi）： 我们在服务一个小众的保险品牌，开始试水投放，前前后后产出了几百篇内容素材。第一阶段我们完全靠人工产出，利用往期的执行经验和对平台的洞察，把卖点做了非常精细化的拆分，内容方向也做了很多尝试。第一波的结果效果非常好，转化成本很低。

既然第一波效果这么好了，下一步就是放量。我们利用 AI 开始放量，做了审稿的 Skill，把过往所有好的内容全部放进去，品牌所有必提的卖点也全部放进去。第二波的效率确实比第一波快很多。很有意思的是品牌方也特别满意，觉得所有卖点都提到了，AI 实在是太懂我了，我想要的它都帮我罗列上了。

机器就是这一点好，它不会漏东西。但我们第二波的转化成本其实并不好。品牌方很疑惑，效率提升了，内容也合心意，但转化成本反而上去了。我觉得从用户角度就很好理解——用户就是要有「人感」的东西，愿意看有「人感」的内容，不要你给我几百篇把所有卖点都罗列上来。我们到底是不是购买一个东西，不在于卖点有 10 个还是 100 个，而在于有哪一个卖点是最打动我的。

所以对于我们来说，很多时候要做减法，要找到最打动人心的那个卖点。这个案例的启发就是，人和 AI 的边界到底应该怎么衡量？工具能够帮你提升效率，但内容里面AI的比例是多少、多少卖点可以放、多少不该放，这个尺度还是人得去给出判断，这是AI时代很重要的一个点。

06

投放智能化：抬高下限，释放人的上限

极客公园：其实刚才聊内容的时候我就一直想追问一件事——好的内容做出来了，但小红书平台上每天有那么多笔记，怎么保证好内容不被淹没？以前这个环节是不是特别依赖投手的个人经验？

鲍白白（Demi）： 这是 AI 时代必然出现的现象，你无法避免。以前做流量推广的时候，非常依赖投手的经验。投手有三年经验还是一年经验，还是刚毕业，品牌投放效果会有天差地别的影响。但在 AI 时代，人群圈包、人群选择、策略制定，很多 AI 都可以帮我们做到了，所以对投手的依赖性和使用门槛大大降低了。

越是在这种时候，越显得人的难能可贵——你能不能做出差异性，能不能再做出一些高价值的事情。对于管理来说，很多时候是把下限往上拉，而人的上限在任何时代都不受影响。这是 AI 时代能够很好地帮我们解决的问题。

极客公园：Demi 说了这样的难题，许晴作为小红书平台方，是怎么应对的？

许晴： 像 Demi 讲的，我们对投手的依赖想要的是最拔尖的那部分投手。平台能做什么呢？把优秀投手的操盘习惯抽象出来——他针对什么场景要调价格，什么场景下要换素材，什么场景下要调整投放时段和人群，这些习惯是可以被抽象出来的。

抽象完之后会长成什么样子？就是一个全托管的自动化投放能力。原来一个新户进来，投手得建账户，往里面堆素材、调计划，每天调三十次价格，每个小时盯着盘。现在有机器帮你盯，你只需要表达你想要什么——是想卖商品、还是想留客户的咨询信息、还是想要游戏下载，你告诉平台营销目的以及想花多少钱，剩下的事情平台可以自动化地帮大家做盯盘的动作。这样我们就可以把人，尤其是优秀的人，放在更有挑战的事情上面，让机器逐步把下限往上拉，替代日常的重复性工作。

07

未来关系：从追流量到经营信任

极客公园：经过这一轮 AI 工具的普及，你们觉得品牌营销未来的长期方向是什么？再往远看两三年，平台、品牌和消费者三者的关系会变成什么样？

鲍白白（Demi）： 从代理的角度，我们已经非常积极地在做 AI 转型，目标是覆盖所有的工种和所有的流程。从品牌的视角来说，可能会从以前单纯做投放，转为做更有价值的事情——和用户建立真正的关系。因为前面也说到，触达变得很简单的时候，真正被用户信任就变得更难。

品牌方能不能把搜索、评论、私信的这些用户持续沉淀下来，去做长效的用户经营，持续获得用户的信任、获得品牌的复利？所以品牌从以往的投放角色，可能会跟平台站在一起，去做一个社区经营者。

对于用户来说，很有可能会从以前「被触达」的角色，变成参与共创。以前是品牌卖什么我就买什么，以后可能是我的洗衣液我想要什么味道都可以自己定制，因为用户的声音会被品牌听到，在产品共创阶段就会引入用户的意见。消费者可能会变成共创者的角色。所以三方的关系在未来会有很多不同之处，我自己也还蛮期待的。

极客公园：相当于消费者和品牌之间，不再是买完产品就结束的一锤子买卖。

鲍白白（Demi）： AI 发展得越厉害，人与人之间信任的经营会变得更难能可贵。谁能把信任经营得更好，品牌的增长就会更可持续。

极客公园：许晴作为小红书平台方，怎么看这个问题？

许晴： Demi 讲得蛮全的，我也很期待未来AI时代的营销到底会走到什么阶段。像 Demi 讲到的，现在也不单纯是品牌做好一个东西卖给用户就好了，用户已经进入到产品共创的阶段。现在大家在小红书上能看到非常多新兴品类的产品，都是前期在收集用户需求，发现用户有某个需求，再来讨论要不要去创造这个产品。大家已经把营销走进到了产品创造的阶段，不只是跟 marketing 团队沟通，可能要跟产品团队去沟通了。

AI 时代的营销，我觉得它至少还是我们的工具，它永远不能替代人去做营销的决策。品牌现在在做的最重要的工作是什么？从早期的「被看见」到现在的「被信任」。被信任这件事情，对于小红书来讲，真实的用户、真实的分享、笔记里真实的评论和互动，这就是社区信任的最坚实的护城河。不管未来的关系会变成什么样子，真实和被信任的本质是不会变的。

极客公园： 许晴说得非常好。其实整场讨论都在说，AI 时代来临，营销规则改变之后我们应该如何去做。一方面，平台有很多 AI 工具能够给到品牌方和营销方去做触达；另一方面，有了更好的创意基底和基石之后，最终还是像小红书平台提倡的——真实、真诚的分享。因为只有真诚和真实，才能真正换来用户和消费者的信任，才能跨过「看懂用户」到「让用户信任」的鸿沟。

真诚是最大的必杀技，AI 越强，人和人之间真实真诚的连接就越重要。今天非常感谢许晴和 Demi 能和我一起聊这个话题，我们下次再见。

*头图来源： 小红书商业动态

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

编辑｜靖宇

现在几乎每个开发者都在用 AI Agent 干活。Cursor、Claude Code、Windsurf、Gemini CLI，各种 Coding Agent 已经深度嵌入了日常工作流。一个普遍的体验是，让 Agent 去调某些 API 或者集成某个服务，有些丝滑得像开了挂，有些则反复报错，甚至直接编造出一个根本不存在的接口。

大多数人把这归结为：

「 模型还不够聪明 」。

但如果反过来想， 不是 Agent 不够聪明，而是有些产品天然对 Agent 友好，有些则天然对 Agent 充满敌意 。

这像极了十几年前的 SEO。你觉得自己的网站内容很好，但 Google 就是不收录，问题不在 Google 的算法，而在于你的网站没有做搜索引擎优化。

今天同样的事情正在 Agent 身上重演，只不过这一次，大多数产品甚至不知道自己正在被「审判」。

Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 今年 4 月给这件事起了一个名字，叫 AEO（Agentic Engine Optimization），翻译过来就是：

「 Agent 引擎优化 」。

如果说 SEO 是为 Google 爬虫优化，AEO 就是为 AI Agent 优化。 这不是一个遥远的概念，而是一套已经可以落地的具体实践。在 Agent 正在成为软件产品最重要的「用户」的今天，到底什么样的设计，能让 Agent 更方便使用，可能决定了未来软件行业的真正走向。

01

Agent 怎么读文档？

下面是一个用户非常日常的场景。

一个工程师打开 Cursor，让 Agent 帮他接入一个支付 API。Agent 发出了一个 HTTP 请求，拿到了文档页面，400 毫秒后做出了判断。但这份文档有将近 20 万个 Token，远远超出了 Agent 的上下文窗口容量。Agent 没有报错，没有提示，而是默默放弃了这份文档，转而根据自己训练数据里的记忆，编造了一个接入方案。

结果呢？用户拿到了一段看起来很合理的代码，跑起来却怎么都不通，花了两个小时 debug 才发现 Agent 给的是一个早就废弃的 endpoint。

而在这家支付公司的 Google Analytics 后台，这次访问只留下了一条记录。滚动深度为零，页面停留时间 400 毫秒，没有任何点击。在传统分析框架里，这就是一个「低质量访客」，一个跳出率 100% 的匿名 IP。没人知道这其实是一个 AI Agent，更没人知道这个 Agent 刚刚「审判」了他们的产品，然后判了死刑。

这就是 Agent 和人类读文档的根本差异。人类是「浏览」，Agent 是「审判」。

Osmani 在文章中引用了一篇针对九大主流 Coding Agent 的 HTTP 行为研究论文。数据很直观。人类读文档的方式是，打开首页，导航到某个板块，扫几个标题，读几段话，试一下代码示例，点两三个链接，花 4 到 8 分钟。整个过程中，你精心设计的渐进式引导、侧边栏导航、交互式教程都在发挥作用。

Agent 完全不是这样。它发出一个 GET 请求，拿到全文，在 400 毫秒内决定用还是不用。 人类的「用户旅程」对 Agent 来说，被压缩成了一次 HTTP 请求。

你花了几个月打磨的文档导航系统、面包屑路径、渐进式展示，在 Agent 眼里全是噪音，不但没用，还在浪费 Token。

这里有三个关键差异，理解了它们就理解了 AEO 的底层逻辑。

Agent 的「耐心」是可以精确量化的。

Osmani 给出了一个具体数字，你的页面前 500 个 Token 必须回答三个问题，这是什么、能干什么、怎么开始。如果答案埋在页面中间或者尾部，Agent 很可能在读到之前就已经放弃了。人类可以忍受冗长的前言，Agent 不会。

Agent 有严格的「胃口」上限。

Osmani 举了一个真实案例，思科安全防火墙管理中心的 REST API 快速入门指南，Token 数是 193,217，将近 72 万字符。这一份文档，就能吃掉甚至撑爆大多数 Agent 的整个上下文窗口。遇到这种文档，Agent 的反应要么是截断（丢掉关键信息），要么是跳过（当这份文档不存在），要么是回退到自身记忆（也就是自己编一个答案）。无论哪种，用户拿到的结果都是错的。

合理的 Token 预算大概是什么量级？Osmani 建议，快速入门指南低于 15,000 Token，单个 API 参考页低于 25,000 Token，概念性指南低于 20,000 Token。超过这个范围，就需要有明确的分块策略。

Agent 完全无视你的 UI 设计。

侧边栏、面包屑导航、页脚链接、交互式代码沙箱，这些出现在渲染后的 HTML 中的元素对 Agent 来说全是纯噪音。更要命的是，同样的内容，HTML 格式比 Markdown 格式要多消耗大量 Token，因为 div 标签、CSS 类名、ARIA 属性、内联样式全都被计入了。

Agent 读的是文本，不是界面。

理解了这三点，一个令人不安的结论就浮出水面了。 你的产品文档，很可能正在被 Agent 无声地「判死刑」，而你的 Analytics 后台只会告诉你，今天又多了几个跳出率 100% 的低质量访客。

不同 AI Agent 在服务器中留下的独特特征｜图片来源：addyosmani.com

02

如何「讨好」Agent？

既然 Agent 选择工具的方式跟人完全不同，那怎么才能让产品被 Agent 优先选中？

Osmani 提出了一个六层框架。如果你有 SEO 经验，会发现这套东西在结构上惊人地相似，只不过优化对象从 Google 爬虫变成了 AI Agent。

第一层，检查 robots.txt。

这是 Agent 到访你网站时的第一站。很多公司在 2024 年和 2025 年出于对 AI 爬虫的恐惧，修改了 robots.txt，屏蔽了 Anthropic、OpenAI、Google 等 AI 公司的爬虫 User-Agent。当时的逻辑是防止内容被用于训练。

但这样做的副作用是， 你的文档从 Agent 的世界里彻底消失了。 Agent 在抓取页面之前会检查 robots.txt，如果发现自己被封锁，就直接跳过，不会报错，不会通知，不会在任何日志里留下痕迹。你的团队甚至不知道这件事发生过。

好消息是，这只需要十分钟的审计就能修复。检查一下你的 robots.txt 有没有误封 AI Agent 的 User-Agent，这大概是 ROI 最高的一项 AEO 工作。

一个结构完整的 llms.txt 文件是这样的｜图片来源：addyosmani.com

第二层，发布一份 llms.txt，Agent 版的 Sitemap。

SEO 时代你需要一个 sitemap.xml 告诉 Google 爬虫你的网站结构。AEO 时代，对应的东西叫 llms.txt。

这是一个放在域名根目录下的 Markdown 格式文件，里面列出你的文档有哪些页面、每页讲什么、大概多少 Token。Agent 读了这个文件就能精准定位到它需要的那一页，而不用盲目爬取你的整个网站。

一份好的 llms.txt 应该满足几个条件。描述要告诉 Agent 每个页面里能「找到什么」，而不只是页面叫什么名字。Token 数要标注出来，这样 Agent 可以提前判断自己的上下文窗口够不够装下这个页面。按任务而不是按产品层级来组织。llms.txt 本身的长度要控制在 5,000 Token 以内，一个索引文件不能比正文还长。

Google Chrome 的 Lighthouse 团队已经在实验性地检查 llms.txt 的存在性了。这说明这个标准正在从「极客社区的实验」走向「工程实践的默认配置」。

第三层，写一份 skill.md，你的产品给 Agent 的「自荐信」。

llms.txt 告诉 Agent 你的文档在哪里。skill.md 告诉 Agent 你的产品能做什么。

这两件事的区别非常关键。llms.txt 是一份目录，Agent 读了它知道去哪找信息。skill.md 是一份能力声明，Agent 读了它可以直接判断「这个 API 能不能满足用户的需求」，而不用花 Token 去读完整文档才发现答案是「不能」。

一份 skill.md 的结构通常包含几个部分。「能做什么」列出产品的核心能力；「需要什么输入」列出必要的参数和凭证；「有什么限制」列出速率限制、Token 过期时间等约束条件；「关键文档」列出最相关的几个链接。

好的 skill.md 让 Agent 在几秒钟内就能判断「这个工具适不适合当前任务」，省掉了大量无效的文档读取。 对 Agent 来说，这份文件的价值相当于你在一场面试里用 30 秒做了一个精准的自我介绍，而不是让面试官自己去翻你的全部简历。

第四层，让文档的 Markdown 版本可被直接访问。

很多文档平台支持通过在 URL 后面加 .md 后缀来获取页面的纯 Markdown 版本。如果你的平台支持，确保这个功能是开启的并且可被发现。

原因很简单。同样一段内容，HTML 版本因为包含了 wrapper div、CSS 类名、ARIA 属性、内联样式和导航元素，Token 消耗远高于 Markdown 版本。 对 Agent 来说，HTML 就像一道菜被包了三层保鲜膜，它只想吃菜，但不得不先花大量精力拆包装。 Markdown 是去掉了所有包装的纯内容。

此外，还有一个容易被忽视的问题。如果你的文档需要执行 JavaScript 才能加载内容（比如单页应用渲染的文档站），Agent 大概率直接拿到的是一个空页面。很多 Agent 用的是轻量级 HTTP 客户端，不会执行 JS。你的内容在技术上「存在」，但在 Agent 的世界里等于「不存在」。

第五层，把 Token 数作为元数据暴露。

这一层实现起来最简单，但杠杆率很高。在页面的 meta tag 或者 HTTP 响应头里标注这个页面的 Token 数。

这给了 Agent 一个提前判断的依据。8,000 Token 的页面，Agent 可以放心地全文加载。150,000 Token 的页面，Agent 知道需要只取相关段落。超出上下文窗口的页面，Agent 可以直接用 llms.txt 里的摘要代替。

实现方式也很直接。在服务器端统计字符数，除以 4 得到一个粗略的 Token 估算值，然后作为 meta tag 输出即可。

第六层，加一个 Copy for AI 按钮。

这是一个很小的 UX 功能，但它解决的是一个真实的痛点。

开发者在 IDE 里跟 AI 助手协作时，经常需要把文档内容粘贴进去作为上下文。大多数人的做法是直接从渲染后的网页上复制粘贴，但这样复制过来的内容包含了大量导航栏、页脚、侧边栏的噪音文本。一个「Copy for AI」按钮可以一键复制干净的 Markdown 版本，大幅提升 Agent 拿到的上下文质量。

Anthropic 和 Cloudflare 的文档站已经上线了这个功能。工程成本很低，但对开发者体验的提升非常明显。

这六层不需要一次性全部做完。Osmani 给出的优先级排序是，先审计 robots.txt（十分钟），然后加 llms.txt（几个小时），接着测量和暴露 Token 数（一个周末），再给最重要的三个 API 写 skill.md，最后加 Copy for AI 按钮。 大部分工作在一个周末就能完成，但带来的变化是结构性的。

03

它好，你也好

关于 AEO 有一个容易产生的误解。有人会觉得这是在牺牲人类的阅读体验来迁就机器。

事实恰好相反。 Osmani 的框架里最有意思的一个洞察是，AEO 和好的人类文档设计高度重合。

把答案放在页面最前面，而不是埋在三段背景介绍之后。控制单页篇幅，让每个页面聚焦一件事。用清晰的层级结构组织内容，而不是写成一整篇长文。去掉不必要的导航噪音。这些做法对人类读者来说同样是更好的体验。

唯一的区别在于容错度。人类读者可以忍受不完美的文档。答案埋得深一点，多翻几页总能找到。格式乱一点，凭经验也能看懂。页面太长，可以用 Ctrl+F 搜关键词。

Agent 不会给你这些机会。 它的判断快速、冷酷、不可逆。 500 个 Token 以内没找到答案，跳过 。Token 数超标，跳过。需要执行 JavaScript 才能加载内容，跳过。每一次「跳过」，都意味着你的产品在那个 Agent 的工具列表里消失了，而你甚至不知道这件事发生过。

现在就可以在分析工具中追踪来自 AI Agent 的流量｜图片来源：addyosmani.com

Osmani 自己查了网站服务器日志后都感到惊讶，里面已经有大量 Agent 流量了，只不过在传统分析工具里，它们被归类成了跳出率 100% 的「垃圾访客」。这些沉默的访客正在决定你的产品在 Agent 生态里的位置，而大多数公司对此毫无感知。

从这个角度看， Agent 其实是在用一种更诚实的方式评价你的产品。 它不会因为你的品牌知名度高就多给你几秒钟的耐心，不会因为你的销售团队请它吃过饭就优先选择你，也不会因为「大家都在用」就从众。它只看一件事，你能不能在最短的时间内让它理解你是谁、你能干什么。

播客 20VC 最近一期节目里，投资人 Jason Calacanis 说了一句很有画面感的话。大意是，你没法请 Agent 吃牛排饭来让它买你的产品，它只看你好不好用。他在用一堆 Agent 开发一个 448 个任务的应用时发现，Agent 会自动倾向于 API 设计优秀、文档结构清晰的工具，这个选择过程完全绕开了传统的品牌认知和销售关系。

这对真正好的产品来说是利好。对靠惯性、靠关系、靠品牌光环活着的产品来说，是一场无声的清算。

过去十年，产品团队投入了大量资源在 UI/UX 设计上，让人类用起来更舒服。而接下来，同等甚至更大的投入可能要转向 API 设计、文档结构和 Agent 可达性，让 Agent 用起来更顺畅。

这大概是最近十年来，对「什么是好产品」最安静、也最深刻的一次重新定义。

*头图来源：audit-ia-act.eu

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

2016 年， 后来被反复宣布了无数次元年的 VR 产业，正式迎来了第一次爆发浪潮。

这一年 3 月 28 日，Oculus Rift 首批发货，售价 599 美元的产品很快被销售一空；两天后，曾在微软 Windows 10 发布会上被重点推介的 3000 美元 HoloLens 开发者版也迎来正式发售，此前围绕 HoloLens 举办的 11 城开发者巡展，名额开放 90 分钟便全部订满。同一时间还未正式发售 PlayStation VR 的索尼，则直接宣布已经有 230 多家开发商和发行商正在为它制作内容。

资本比硬件更为激进。高盛在当年年初把 VR/AR 直接称作下一代计算平台的竞争者；2 月，连消费级产品都还没有推出的 Magic Leap，则是一轮融资就拿到 7.935 亿美元，投后估值达到 45 亿美元。

至此，硬件、资本和开发者，都已形成共识。

只有中国计算机图形最知名的学者、时任微软亚研院首席研究员——童欣，是个例外。

论技术身位，那时的他已经在微软亚洲研究院工作了 17 年，负责网络图形组也有六年。论研究方向，他应该是当时最有理由相信 VR 爆发的那群人之一。

那一年的 11 月 14 日，微软亚洲研究院在北京成立院友会。近 200 位来自产业和学术界的院友回到中关村微软大厦，下午一场题为「让世界充满 AI」的研讨会上，九位演讲嘉宾里，有刚刚离开微软加入旷视的孙剑，有浙江大学周昆、地平线余凯。主持人宣布研讨会开始后，第一个被请上台的人，正是童欣。

但他上台之后，没有讲某项最新成果。

他说，几天前接到演讲通知，他「非常焦虑和紧张」，然后，他问了一个和整个行业情绪不太合拍的问题：互联网加文字，有了网络文学、微博和维基百科；互联网加图片，有 Instagram、美图；互联网加视频，有 YouTube、爱奇艺、直播和网红。十几年过去，几乎每一种内容都在互联网里爆炸过一次。回头再看看 Graphics，却好像什么都没发生。

他拿当时流行的「风口上的猪」开玩笑：「我这么瘦的一个人，站了这么久，怎么还没飞起来？」

「这到底出了什么问题？」

最后，他把原因归成两个词：Everyone和Everywhere。

Everyone，是每个人都可以创造内容；Everywhere，是这种内容能够跨越设备和场景，在更多地方生产、传播和消费。

当年，即使 AR、VR 爆火，但专业建模软件仍需要艺术家学习多年，扫描仪、光穹、动捕设备价格高昂，还需要专门场地和操作人员；到了消费端，号称三维的内容，大多数仍然被塞进二维屏幕，用户继续用鼠标、键盘和 gamepad 操作。

一个不能真正走进普通人世界的技术，无论市场炒作多热闹，始终逃离不过昙花一现的宿命。

但 10 年后，这个故事在另一个地方听到了回响。

2026 年 9 月，童欣已经正式加入胡渊鸣创办的 Meshy。

至此，一家想要把一句话、一张图生成 3D 做成千万用户产品的公司，迎来了它的首席科学家。

一个做了二十五年图形学的学者，终于走到了自己十年前那个问题的下一页。

01

提问的人

1999 年，童欣从清华大学博士毕业，加入了此时成立不到一年的微软亚洲研究院。

这是一家后来成为中国 AI 行业黄埔军校的机构。互联网和云计算时代，常务副院长王坚 2008 年去了阿里，第二年创办阿里云；上一轮计算机视觉 AI 创业潮里，在微软工作 13 年、用 ResNet 拿下 ImageNet 多个项目第一的孙剑离开这里，加入曾经的学生印奇创办的旷视成为了首席科学家；到了这一轮大模型创业潮，2007 年加入微软亚洲研究院的姜大昕在 2023 年创办阶跃星辰并引入曾经的亚研院实习生印奇做董事长、在此长期负责 NLP 研究的周明创办澜舟科技……

但在当时，一切刚刚开始。团队最早的项目之一叫 Game Download & Play。

2001 年，中国互联网大约有 3370 万用户，其中 2133 万仍然通过拨号上网，高速网络通信仍是一个可望而不可及的昂贵存在。于是，在这个项目中，他们压缩游戏中的几何、纹理等图形数据，让玩家不必等所有资源全部下载完，先拿到一部分就可以启动游戏。

童欣后来所说的Everywhere，从这里开始迈出了第一小步。

在这之后，他们团队又逐渐将 3D 视觉内容的研究重心从传输扩展到了生产端的 HDR 纹理压缩、GPU 虚拟化、3D 打印支撑、几何细节绘制，问题也逐渐从怎样传输 3D，转向怎样少花一些专业劳动把 3D 做出来。

2011 年前后，Kinect 把深度摄像头推进消费市场。童欣参与的 AppGen 也发表于这一时期。用户给系统一张照片，再画少量提示，算法便可以估计物体的漫反射、镜面反射、粗糙度和表面法线，把原本大量依靠人工调整的材质建模压缩成更少的操作。

当然，这些技术距离今天的生成式 AI 还相去甚远。因为它需要物体必须先存在，照片必须先拍下来，算法负责的是 capture、recover、reconstruct。但人与机器之间的分工已经开始变化：过去需要专业人士反复操作工具完成的步骤，被算法一项项接走，并在 Xbox、Windows 和 Direct3D 的产品与开发工具中落地。

此后，考虑到 3D 要真正走向 Everywhere，不能永远依赖昂贵的密集计算。三维空间的大部分区域其实都是空的，如果像处理普通像素一样，把整个空间切成密集体素，分辨率一提高，计算和内存都会迅速膨胀。

于是，2017 年，童欣团队又发表了 O-CNN，用八叉树只在存在几何结构的区域进行卷积，避免把大量计算浪费在空白空间，让高分辨率三维学习变得更实际。

大模型技术逐渐成熟之后，他的研究开始从 reconstruct 走向 generate。2022 年 CVPR Oral 论文 GRAM 开始研究 3D-aware image generation，目标是从无结构 2D 图像集合训练出具有显式相机控制和较强 3D consistency 的图像生成模型。

2023 年的 LAS-Diffusion，他又开始思考如果普通用户不会专业 3D 建模，能不能让他只画一个二维草图，就控制 diffusion model 生成三维形状？

而伴随着 everywhere、everyone 问题的初步解决，对他来说， 人生的下一扇大门，也从此刻逐渐打开。

02

十年后，条件变了

2016 年，童欣认为 3D 没有「飞」起来，是因为 Everyone 和 Everywhere 都不存在。

于是，在微软亚研院的 25 年间，他发表论文超过 190 篇（其中 60 余篇发表于 SIGGRAPH、ACM TOG 等图形学顶级会议和期刊；学术数据库统计的总引用超过 2.1 万次），也一路从研究员做到了微软全球研究合伙人、网络图形组负责人。

但现在，时机已经足够成熟。

第一个变化是，创作入口变了。

过去做一个 3D 模型，用户首先要学会怎么建模；到了生成式 AI 时代，输入可以变成一张图片、一张草图，最后甚至只是一句话。人不再需要先掌握一套专业工具，才能把自己的意图交给计算机。

但能生成还不够。因为 2023 年，text-to-3D 已经可以生成相当漂亮的结果，问题是一次生成可能需要几十分钟甚至更久。

Meshy 最早抓住的就是这个问题。2023 年发布 Meshy-1 时，它把 Text-to-3D、Image-to-3D、Text-to-Texture 的生成时间压到大约一分钟，并从一开始就将 GLB、FBX、USDZ 等格式以及 Blender、Unity、Unreal Engine 等后续工作流纳入考量。

时间的压缩带来的是创作方式的改变：创作只有快到可以反复失败，才可能真正变得大众化。3D 第一次有了可能形成和图片生成类似的反馈循环。

第二个变化是，生成结果开始能与下游专业 Pipeline 结合了。

过去，AI 已经能产出接近可用状态的 3D 展示图，但这其实只解决了一半问题。对生成场景来说，只有 GLB、FBX、USDZ 以及合适的 polygon count，才是能进入 Blender、Unity、Unreal Engine 的资产。模型也必须开始承担过去由一整套专业工作流承担的任务。

十年前，童欣面对的是一个 3D 技术很多，但普通人依然很难参与生产的世界；十年后，Meshy 为代表，行业已经把文本、图片、模型生成、格式转换和下游工具链压进了同一个产品入口。

再往后，第三个变化出现了：技术真的有人开始用了。

根据三七互娱披露，把 Meshy 放进真实游戏生产以后，在相对简单的休闲和移动游戏资产中，原本大约 5 天的完整建模流程可以缩短到约 2.5 天；复杂的次世代和国风项目里，高模阶段的雕刻工作量可以减少约 30%—40%。

值得一提的是，除了专业用户，大量并非传统 3D 艺术家的用户，开始反复尝试借助 Meshy 生产三维资产。到 2026 年，Meshy 平台已经拥有超过 1200 万注册用户，累计生成超过 1 亿个 3D 模型。

最重要的是，技术与生产方式的进步，带来了商业模式的重塑。

做 3D 内容生成，如果生成结束后得到的仍然只是一个 .glb 文件，下载下来，放进传统软件，再由专业开发者制作成一个游戏或者动画，那么 3D 内容的生产模式变了，消费模式还没有真正变。

这也是 Meshy 现阶段最想要解决的问题。

GDC 2026，Meshy 推出 Meshy Labs，并展示首款 AI-native 游戏 demo《黑箱：无限构筑》。其中 AI 不只是在开发阶段帮助美术人员生产资产，还能直接进入 gameplay，在玩家体验过程中产生内容。

在创始人胡渊鸣看来，一款优秀的游戏，内在驱动力永远在于机制、玩法与世界观的设定，还有与用户的交互体验方式。这也是从AI for 3D走向AI for Fun 的关键一步。过去 AI for 3D 只能加速游戏如何被做出来的流程，而 AI for Fun 可以从机制上改变一款游戏怎么被玩、怎么被体验。

但要实现 AI for fun，面临的难度，又更上了一层：如果未来 AI 交给人的不是一段视频、一个孤立的 3D asset，而是一个可以进入、持续变化、能够和人发生互动的世界，那么几何、材质、光照、运动、物理关系、时间连续性、实时渲染、交互，都要被放进同一个系统，生成模型必须理解的东西会迅速扩大。

而这也是未来 Meshy 与童欣在各自的课题上需要解决的 next one，于是，双方一拍即合。

03

why Meshy?

相当长一段时间里，Meshy 的技术路径很大程度上来自胡渊鸣的认知。

胡渊鸣本科靠着竞赛成绩进入了清华姚班，后来硕博阶段就读于 MIT。他做过计算机图形学、高性能计算、可微编程，也做过 AI；更早的时候，他还曾在微软亚洲研究院跟随 Stephen Lin 做深度学习和计算机视觉研究。

同时，他也是一名资深的游戏玩家。

但真正让他在开发者圈里建立知名度的是 Taichi。这是他在 MIT 时期发起的一套高性能并行计算语言和系统。图形学、物理仿真里有大量计算原本需要开发者亲自处理 GPU、并行化和底层性能优化，Taichi 把这些工作藏到了系统后面，让研究者可以用更接近 Python 的方式写程序，再由编译器把代码转换成高性能的 CPU 或 GPU 计算。

这虽然和今天的生成式 3D 技术上并不完全一致，但背后有一种很相似的产品观：图形计算底层非常复杂，可用户并不需要亲自承担这种复杂性。高性能计算、并行优化、硬件细节可以被系统藏在后面，让开发者用更简单的方法完成过去很难完成的事情。

这条思路后来被带进了 Meshy。

2023 年，Meshy 已经是最早一批把生成式 3D 从论文和代码变成公开 Web 产品的团队。10 月发布的 Meshy-1 可以直接在网页和 Discord 上使用，Text-to-3D、Image-to-3D 和 Text-to-Texture 都把生成时间压到了 60 秒以内。胡渊鸣当时甚至明确写道，如果一次生成仍然需要几个小时，就很难做成一个能够服务大量用户的产品。

在此之后，这家公司依然没有把模型已经生成当作工作的终点。并在 2026 年，这一点体现得越来越明显。

6 月，Meshy 推出 3D Agent。用户不再需要先理解一整排 3D 参数和按钮，可以从一句话、一张照片或者一张草图开始，在对话中完成概念探索、修改，再生成最后的 3D。它甚至会处理过去需要用户自己理解的 workflow：生成结果可以直接导向 STL、3MF 做打印，也可以输出 GLB、FBX 进入 Unity、Unreal 和 Blender。Meshy 把它描述成从 idea 一直走到 downloadable model 的完整对话流程。

7 月上线的 Smart Topology 则直接面向游戏开发、Web 3D 和实时渲染。传统生成模型可以给出视觉上不错的 mesh，但内部 topology 可能混乱，零件粘连，面数也难控制；这些问题一旦进入游戏和交互场景，就会直接变成绑定、动画和渲染成本。Smart Topology 因此不再采用「先生成一个巨大高模、然后再减面」的思路，选择直接在 10 秒内直接生成带原生分件的 mesh，并允许目标 polygon count 在 100 到 15000 之间控制。

同一个月推出的 Auto Split 则瞄准了 3D 打印。一个屏幕上看起来很好的模型，可能比打印机的成型空间更大，也可能根本无法拆件和重新装配。Auto Split 会在约 40 秒内把模型切成封闭、可打印的零件，自动安排到打印平台，再交给 slicer。与此同时，Text to Motion 把已经 rig 好的角色继续推进到动画阶段。

游戏需要 topology 和 animation，3D 打印需要 watertight geometry 和拆件，开发者又需要 API 和标准格式。一连串的动作背后， Meshy 正在从"生成一个 3D"，扩张到"3D 生成之后的整条管线"。

也正是在这个阶段，看到了更明确未来发展潜力的资本，给了 Meshy 更多的粮草：到 2026 年 7 月，Meshy 已完成近 4 亿美元 B 轮融资，投后估值达到 15 亿美元。这是截至当时专注 AI 3D 企业中规模最大的一轮融资，也是 Meshy 首次公开估值。

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从吃螃蟹，到数据即智能

至此，童欣选择 Meshy 的理由其实已经不难理解。

从产业背景来看，他已经清晰地看到「计算机图形学正在进入一个新的篇章」。

而从企业选择视角出发，在 这个数据与反馈即智能的时代中，作为全球 AI 3D 赛道的最早一批玩家，Meshy 的千万级用户和上亿次生成已经为它带来了相比同行截然不同的智能密度与价值密度。

有消息爆料，截至今年 7 月 MeshyARR 增长已达 12 倍。此外，据公司披露，Meshy 的客户和合作机构包括拓竹科技、创想三维、爱乐酷、闪铸科技、xTool、雨果博斯等；全球市值或估值最高的十家科技公司中，有五家的团队使用 Meshy。

当用户从游戏开发者扩展到 3D 打印、制造和设计，一套新的评价标准也随之出现。

过去，人们很容易凭一张漂亮的渲染图判断 image-to-3D 的质量。可是一个模型即使视觉上完全合理，也可能不是用户输入的那个对象：有时候是身体宽了一点，偶尔是手的位置偏了一点，一个浮雕细节直接消失。但从生产的角度看，这些本质上都是结构错误。

这也是为什么 2026 年 8 月 10 日上线 Meshy 7 时，Meshy 把geometry alignment推到了核心位置。它除了关心能不能生成一个看起来不错的 3D，生成出来的这个 3D，到底是不是用户要求的那个东西成为了新的阶段重点。

Meshy 甚至还为此建立了一套自动化 3D geometry alignment benchmark。它先使用没有进入训练集的参考 3D 模型，从已知相机角度渲染输入图片，再让各个生成模型重新生成 3D，最后直接把生成 geometry 和原始 reference geometry 比较。整个过程不依赖人工偏好，也不依赖视觉语言模型判断哪个更好看。

在 Meshy 公布的单张 top-quarter view 测试中，Meshy 7 的整体比例、空间分布和表面细节分别达到81.0%、79.7% 和 59.8%，在纳入测试的模型中均排名第一。

最新出现的 Mora，则把问题从怎样生成一个更可用的 3D，继续推到怎样生成一个真正可以运行的世界。

Mora 的全称是Multimodal Open-world Real-time Architecture，即「多模态开放世界实时架构」。它没有沿着当下世界模型最常见的路线，让一个视频模型同时承担空间记忆、物理、游戏逻辑和画面生成，选择以一种更可控的方式把一个互动世界重新拆开成几个部分，其中：Coding Agent 负责生成世界的骨架、规则和运行代码；Meshy 的 3D generation 负责把这个骨架变成稳定的三维世界，并向后续模型提供 3D 控制信号；实时视频模型则站在最后一层，把正在运行的三维世界直接转化成玩家看到的 pixel 和听到的声音。

这和纯粹依靠视频模型生成互动世界，是一条不同的技术路线。

例如一个《传送门》式的空间谜题，Mora 不需要让视频模型自己记住两个传送门之间复杂的空间关系，也不需要让它凭概率猜测箱子碰撞以后应该发生什么。空间、物理和谜题规则首先真实运行在代码和 3D 世界里，视频模型负责把结果表现出来。

目前已公布的 Demo 中，它展示的也不再只是赛车、行走这类传统互动视频 Demo，已经实现了包括空间解谜、多人平台跳跃、建造种植、物理互动以及不同视觉风格的 200ms 以内实时切换（计算网络传输后约 300ms）

从这个角度看，Meshy 从生成漂亮结果到生成可用资产的背后是一个不断加速的正向循环：产品把 AI 3D 交给更多人；更多人把它带进不同场景；新的场景暴露新的失败；失败又变成下一轮模型和产品要解决的问题。

借助这样一套正向循环机制，被 Everyone和Everywhere 两朵阴云横亘多年的 3D 视觉，也终于迎来了自己的互联网时刻。

而对于一个 25 年潜心做基础图形学研究的人来说，此刻加入背后，拥抱的正是一个最好的时代。

*头图来源：Meshy

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

齐俊元的新产品干了半年，我问他这阶段最大的收获是什么，他说了句挺朴素的话：「真的伸手去干的时候，你会发现认真还是挺重要的。」

这话听着很普通，事后却让我不断想起，放到当下的行业环境下看，也挺让人警醒的。

3 年来深入聊过至少 200 位 AI 创业者了，现在有一些已经有点丧气了。「AI 应用已经不能投了」的观点也在业内流传。觉得这不能干，那不能干，机会没了，窗口关了。但你反过来看，那些真正跑出来的产品，都有一个共同点——特别笃定地扎在一个方向上，然后往死里抠细节。

比如俊元做的产品，真正让我惊异的不是产品形态的创新，而是远超我想象的数据表现。你问他怎么做到的，他说就是要一点一点抠，数据、框架、工程，全都要优化，接下来要做后训练，说的全是细活。一步一步，日拱一卒。

Vivix 刘宇那边也是。他给我展示了他们模型的生成效率，大概 10 秒能出 9 个音画同步的视频。三年前 Demi 他们做 Pika 的时候，3 分钟出 4 个，那会儿都觉得快得不行了。平时我自己在即梦上，一条视频都要等半天，看到 10 秒 9 个的表现，是让我很惊讶的。我问怎么做的，他说首先是模型的目标不一样，所以框架不一样。但真正重要的是，因此需要在大概 40 多个地方做工程优化，每个地方优化一点，叠加在一起是上百倍的提升，而且还可以把成本做到更低。

没什么新鲜的。就是细，就是较劲，就是认真。一点点抠，抠到最后积小胜为大胜。

所以我就在想：AI Native 创业者的核心，可能不在「AI Native」，而在「创业者」。

今天行业里很多创业者遇到的瓶颈，可能不是「不够 AI」，也不是时代没有机会，而是活儿不够细、基本功出了问题。

AI Native 带来的东西是什么？人不多，执行快，不需要拿很多钱就能做出东西，建设能力强。这是「灵」的部分。AI 给了我们更多机会，也更容易失焦。

但成为一名合格创业者需要的硬核特质，在这个时代并没有改变。世界观要 solid，路径设计要清晰，设完目标之后要有耐心，要较劲，要能扎硬寨打呆仗。这是「拙」的部分。

问题就出在这，「灵」和「拙」之间是会有冲突的。当你很适应前面那种快速完成的方式，做到 60 分很快，但要做到 80 分、90 分可能要花 10 倍的时间。然后你就觉得这 10 倍的时间难以忍受，就放弃了。

这就有问题了。

做 go to market 服务商的朋友也和我提到，很多创始人自己不擅长营销，但想当甩手掌柜，觉得找供应商花了钱就能得到效果。在创业早期阶段，你的产品还要进化，要 pivot，你要的是在这个过程中理解市场、反馈回产品。这个阶段，营销要的不是极致的效果，而是极致的效率。如果你只是把钱花出去或招个人代劳，你就浪费了把 GTM 这事亲自摸一遍的学习机会。营销在今天是竞争力的重要组成部分，如果不会，却不真正投入，那结果不会好。

说白了还是那个问题：没有认真，没有在自己不擅长的地方花时间。

例如 WorkBuddy，既不是开创产品形态的第一个，也不是最顶尖的。很多技术极客可能会吐槽它：「技术没啥突破」、「把自由度封装死了」、「太傻瓜了」。但你去看它切入的人群和交付的价值——对人群的理解、价值交付、UI、交互、游戏化设计、运营策略，全是细节。过去腾讯那些 To C 的小连招，用得非常丝滑。

这些东西不是开会开出来的创新，也不是 AI 带来的不一样，是过去这么多年积累带过来的基本功，长在组织里的。

所以我说，今天创业者的基本功反而是短缺的。AI Native 那套既可以学也可以用，它相对简单。反而是属于创业者的核心属性，是需要沉淀和修炼的。

你的产品或许可以调用世界上最好的模型，但创业者自己的「模型」，无处调用。只能看「历史数据集」的积累，和行进中「强化学习」的效率。

环境当然不断在变化，但变化中才体现「创业者」三个字的含金量。创业者永远值得信赖的「种族天赋」其实就是一点：只要你要解决的问题是真的，能专注、活够细，你就永远有机会。

你很难想到，华为终端 BG 董事长 余承东，会在正式场合突然充满自信的飙英文。

余承东在发布会上展示华为 Mate XT2 非凡大师三折叠手机｜图片来源：极客公园

9 月 7 日的华为秋季全场景发布会上，余承东在介绍当天的重磅新品华为 Mate XT2 非凡大师时，突然用英语评价起了这款产品，「超级智能、超级酷」，翻译过来就是英文版的「遥遥领先」。

余承东公布华为 Mate XT2 非凡大师三折叠手机售价｜图片来源：极客公园

作为隔年更新的第二代三折叠手机，19999 元起的华为Mate XT2 非凡大师固然是当天最大的亮点，但比产品本身更让人激动的，是余承东在介绍产品搭载的芯片时，团队将「麒麟 9050 Pro」的大字打在了屏幕上。

搭配上自研的 GPU、NPU等全套组合，Mate XT2 非凡大师代表华为已经基本有了「芯片自信」。

真旗舰，真非凡

作为全球首家推出三折叠手机的厂商，华为在三折叠上有显然的「领跑自信」，即便外国友商推出类似产品时，面对华为三折叠 100 万台的销量，也很难不「徒呼奈何」。

但如果细究起来，华为 Mate XTs 三折叠手机至少在硬件上，还有很大的改进空间。

首先「N」字型的折叠方式，其实非常「不直觉」，极客公园在上手体验的时候，前几个小时每次折叠手机时候，都要先回忆一下，到底应该先折哪里。

这个痛点在新版产品上被彻底解决了，Mate XT2 非凡大师的折叠采用了「先左后右」的左右折叠和开合的方式，操作体验要比上一代更直觉，更方便。

采用了新的铰链结构和更坚固的内外屏玻璃和材质，Mate XT2 非凡大师更加坚固，但同时华为团队又能在此基础上，还把手机尺寸削薄了 1 毫米，也是神人。

麒麟 9050 Pro 芯片的现身，无疑是发布会的高潮｜图片来源：极客公园

但说实话，和 Mate XT2 非凡大师本身硬件上的创新相比，此次产品搭载的华为麒麟 9050 Pro 芯片，可以说是全场亮点——受困于制裁，过去几年华为对于新品搭载的芯片多少有点讳莫如深，但今天的发布会上，麒麟9050 Pro 的字样，被做成大字打在公屏上，从某种意义上代表，对于华为来说，可能不仅意味芯片已经不再是卡脖子的元素，团队甚至已经有自信能将芯片追赶的脚步，持续下去。

灵犀 CPU +马良 GPU 各项参数曝光｜图片来源：极客公园

在麒麟 9050 Pro 内部，灵犀 CPU 的单核峰值性能提升 24%，多核并发性能提升 52%；内部的马良 GPU，能实现 5000 万线的光线实时追踪，渲染性能也得到 142% 的提升。

NPU 对于端侧 AI 来说非常重要｜图片来源：极客公园

另外，非常重要的一点，芯片组搭载的达芬奇架构 NPU，能实现多尺寸大模型落地端侧。根据现场数据，芯片组支持总参数 30B 的大模型，激活参数为 2B。

对于端侧的 AI 功能，现场演示的是在断网情况下，用端侧 AI 搜索和整理手机相册——对于经常出差在飞机上没啥事儿的用户来说，可能是个福音。

有了麒麟 9050 Pro 的自信，难怪余承东会用英文强调「Super Fast！Super Intelligent！Super Cool！」

第三代红枫影像技术被用在了三折叠新机上｜图片来源：极客公园

仿佛为了强化华为Mate XT2 非凡大师的绝对旗舰地位，「第三代红枫影像」这样的技术，也首先搭载在了这台高价的三折叠手机上。

HarmonyOS 7，够 AI 吗？

其实，这场发布会的开场，是华为终端 BG CEO 何刚现身介绍 HarmonyOS 7 新系统，而这套系统目前最吸引人注意的，是智能体小艺在 AI 方面的进展。

何刚介绍 HarmonyOS 7 新系统｜图片来源：极客公园

根据当天发布会信息，HarmonyOS 7 这次采用了「Agent 亲和架构 」，由 OS+AI+APP 组成的 AI 系统结合系统智能体小艺，能实现更多功能。

小艺的 AI 功能组成部分｜图片来源：极客公园

具体来看，这套AI 系统由执行框架、记忆、云/端侧大模型、应用 Skills 和系统能力组成。看起来很酷，但可能当天现场留给系统的时间不够，所以现场关于 AI 能力的实现案例未能充分体现。

事实上，华为在HarmonyOS 6 系统中，就做出了类似于 AI A2A，即智能体间沟通的功能。

2 天后苹果的发布会上，iOS 27 自带的 Siri AI 也将普及到更多用户手中。手机 AI 助手这场战争，显然已经进入到加速阶段。

字节和中兴合作的豆包手机，虽然作为「手机 AI 界的鲶鱼」，搅动了一番行业，但由于被各大超级 App 封杀以至于后继机型乏力。国内 Android 手机厂商同样在 GUI 和 A2A 等方案中犹疑不定。

现场没有展示过多HarmonyOS 7 中的 AI 功能和案例｜图片来源：极客公园

所以，对于消费者来说，至少在今年的终端之战中，所有手机厂商的 AI 功能，可能依然是一个探索中的「未完全态」。

所以，从 iOS 27 到HarmonyOS 7，我们会看到更多的「优化」和「补课」——华为发布会上也体现了不管是新机器，还是已有机型，HarmonyOS 7所带来的流畅度提升和系统优化效果。

同时，对于所有传统硬件厂商来说，由 AI 大模型公司为代表的「野蛮人」，已经来到了门口。对于没有历史包袱的 AI 公司来说，它们的产品无疑可以更「先锋」、更「AI Native」，而在当下消费紧缩的消费者来说，一台更贵的新手机，和一台可能由 AI 公司造出来「交个朋友」的新奇AI 硬件，消费者会如何选，还真不好说。

头图来源：极客公园

雷军：小米汽车累计交付量超过 80 万辆

9 月 7 日消息，小米创办人、董事长兼 CEO 雷军刚刚宣布，小米汽车累计交付量超过 80 万辆。

据本月早些时候报道，2026 年 8 月，小米汽车交付量持续超过 30,000 台。小米汽车表示，正全力为小米澎程上市交付做准备。

另外，在 7 月 30 日的小米澎程技术发布会上，小米创办人、董事长兼 CEO 雷军表示，2 年半的时间，小米汽车发布了两款车——小米 SU7 和小米 YU7。这两款车都成了爆品，并且累计交付 70 多万台。

小米汽车 2026 年各月交付量如下：

• 1 月交付量超 39,000 台
• 2 月交付量超 20,000 台
• 3 月交付量超 20,000 台
• 4 月交付量超 30,000 台
• 5 月交付量超 30,000 台
• 6 月交付量超 30,000 台
• 7 月交付量超 30,000 台
• 8 月交付量超 30,000 台

（来源：IT 之家）

OpenAI 宣布已经实现「自动化 AI 研究实习生」

9 月 6 日消息，OpenAI 发布博客宣布，已经达成去年秋季定下的自动化 AI 研究实习生目标，同时披露 AI 智能体参与内部科研的实际情况，提出 AGI 要造福人类，需要公开讨论与民主治理。

官方指出，仅披露个别风险事件并不充分，公众需要了解前沿实验室内部顶尖 AI 的开发过程，才能有效参与 AI 发展决策。这套 AI 研究实习生可在人类监督下执行明确科研任务，完成资深研究员数日的工作量；OpenAI 计划在 2028 年 3 月冲击全自动 AI 研究员目标。但研究方向取舍、模型扩容、暂停、部署的全部决定权仍归人类，AI 仅负责执行任务。

2026 年以来，OpenAI 研究员大规模并发使用编码智能体，代码产出与实验数量显著上涨，但 AI 代理无法解决全部研发瓶颈，科研整体进度不会随代理用量线性增长。

OpenAI 表示，自动化 AI 研究可以降低高阶智能使用成本，协助解决对齐问题、搭建 AI 安全防线，但不应盲目推进快速递归自我改进（RSI），技术节奏取决于人类管控能力与社会风险判断。目前行业尚无安全实现完整对齐 RSI 的成熟方案，能力提升与安全对齐未必同步，一旦出现严重安全风险，公司会减速甚至暂停开发。

受此前 Hugging Face 安全事件影响，OpenAI 曾暂停部分模型强化学习训练，加固研究环境，将安全对齐贯穿模型全生命周期。OpenAI 称代理系统尚处于早期，即便没有监管强制，未来也会持续公开 RSI 相关进展，兼顾安全保密与信息透明度。

博文链接：https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/（来源：OpenAI）

华为、苹果正面交锋，折叠屏手机市场将迎「72 小时对决」

9 月 7 日下午至 10 日凌晨，华为、小米、苹果将在 72 小时内接连发布各自的折叠屏旗舰手机。华为与苹果首次在折叠屏赛道正面交锋，小米同台竞技，三大品牌在同一周、同一品类、同一价格带上「短兵相接」，这在折叠屏品类诞生七年来尚属首次。（来源：上证报）

古尔曼：苹果考虑调整 App Store 以提高收入和利润率

9 月 6 日消息，据彭博社报道，苹果正计划调整 App Store 运营策略，核心目标是提升平台利润率、挖掘持续增收潜力，该项目由新任 CEO 特努斯与服务业务高管库伊主导推进。

此次调整也是苹果元老菲尔・席勒近期淡出 App Store 管理工作的重要原因。作为长期负责该业务的苹果院士，席勒并不认同激进增收方案，认为相关举措会激化与开发者、监管部门的矛盾，因此选择不再参与相关工作。

目前苹果尚未公布具体调整细则，业内曝光多项可行增收方案。其一，依托 AI 技术取代成本高、效率低的人工审核，实现应用审核自动化，压缩运营成本；其二，上调现有 99 美元 / 年的开发者会员费用，适配当下开发者高额 AI 工具订阅成本；其三，针对大型开发者推出流量订阅收费模式，分摊平台基础设施运维成本。

现阶段所有调整均处于规划阶段，最终落地形式尚不明确，后续改动及行业影响值得持续关注。（来源：IT 之家）

玛莎拉蒂被曝与华为合作 2027 年推出基于尊界的电动车

9 月 6 日消息，据外媒报道，Stellantis 集团旗下豪华品牌玛莎拉蒂计划与华为和江淮汽车的联合品牌尊界合作，推出拥有意大利设计、华为技术并由江淮汽车生产的电动汽车。

据消息人士透露，合作已接近达成，但协议尚未签署，计划于今年 12 月在意大利摩德纳举行的玛莎拉蒂投资者日上公布。如果协议达成，新车将于 2027 年底前开启生产。

对此，Stellantis 集团亚太区执委会成员、传播副总裁王超向媒体回应称，「作为正常业务运营的一部分，Stellantis 集团持续与全球行业伙伴就不同议题保持沟通与交流，始终致力于为客户提供最佳的出行解决方案。我们不对市场传闻或猜测发表评论。」

他同时指出，「玛莎拉蒂品牌的未来战略及发展规划将于今年 12 月在意大利摩德纳（Modena）举办的投资者日活动上正式公布。在此之前，我们不对任何相关市场传闻或猜测作进一步评论。」

根据市场消息，此项合作的具体表现为玛莎拉蒂与华为、江淮联合推出的豪华品牌尊界合作。三家实体计划联合开发电动车型，首款车型已处于前期工艺造型设计阶段，如果协议达成，预计在 2027 年底前启动生产。（来源: TechWeb ）

微软推动 Windows 11 全面迈向本地端侧 AI 运行

微软正在调整 Windows 11 底层 AI 战略，计划弱化 Copilot 实体按键、网页侧边栏这类表层交互入口，转向 PC 本地运行大模型，将 AI 融合从界面入口下沉至操作系统底层架构。

此前微软大力推广 Copilot，通过新增物理按键、系统多处嵌入 AI 按钮进行普及，但该方案饱受诟病。用户反馈早期 Copilot 本质是云端网页窗口，网络差时响应慢，没有深度融入系统流程，强制增设的实体按键也被专业用户认为多余。

为此微软确立「端侧优先」路线，依托 NPU 算力与 Project Zenith 开发者生态，改造 Windows 11，让设备本地即可运行数十亿到数百亿参数 AI 模型。本地 AI 可以降低网络延迟，数据在设备内部闭环处理，保护用户隐私，规避云端带来的合规风险；开发者也能摆脱云端 Token 计费，在弱网、无网环境开发 AI 应用。

业内分析指出，这次转型意在改变 Windows 11 前期 AI 功能只是堆砌快捷按钮的印象。未来系统不再强调点击 Copilot 图标，而是依靠端侧小模型，让系统级智能体在底层持续工作，迈向本地智能主导的操作系统新阶段。（来源：cnBeta）

马斯克：Cybercab 无人车驱动电机稀土用量归零 续航不打折

9 月 6 日消息，据 Electrek 报道，马斯克在 X 平台确认，Cybercab 无人驾驶出租车驱动电机完全不用稀土，续航和常规稀土永磁电机持平，称实现难度极大。

该参数由投资者 Sawyer Merritt 在 9 月 3 日发布会后公布，马斯克转发证实。这款电机采用新版发卡定子与新润滑系统，体积缩小 18%、重量减轻 25%，额定功率 163kW，搭配 47.6kWh 电池续航约 673 公里。

传统永磁电机依靠钕铁硼磁铁，Model Y 单台电机稀土用量约 520 克，无稀土方案难点在于替代磁材磁力仅为钕铁硼的 1/10‑1/7。特斯拉通过 Halbach 磁体排布、提升铜线槽满率、拉高电机转速等技术组合攻克难题。去掉稀土后，单台驱动单元可节约约 1000 美元成本。

此举也出于供应链安全考量，全球稀土精炼加工高度集中，此前稀土出口管制已影响 Optimus 机器人量产。目前该电机仅适配 Cybercab，能否用于 Model Y、Cybertruck 等车型尚不确定。（来源：快科技）

「国家反诈 AI」APP 正式上线：微信、支付宝小程序已同步开放

9 月 6 日消息，据新华社报道，为进一步提升防范电信网络诈骗工作的信息化、智能化水平，帮助群众有效识诈防诈，近日，公安部刑侦局指导，上海市公安局自主研发的「国家反诈 AI」APP 正式上线。

据介绍，「国家反诈 AI」APP 融合了大语言、多模态模型和智能体技术，用户通过手机输入可疑场景，该 APP 即可完成风险研判、识别诈骗套路、推送典型案例。

从「文字+语音+视频」等多个维度拆解诈骗手法，提供识别防范对策。

「国家反诈 AI」APP 有三大功能：

一是 AI 大模型智能问答。用户提问后，系统将从诈骗风险分析、诈骗类型识别、防范建议等多个维度回答，并同步关联视频案例，实时为用户提供反诈知识学习和涉诈场景判断服务。

二是反诈资讯。内嵌国家反诈中心和上海「803」反诈新媒体矩阵，定期更新发布反诈动态、高发诈骗类型预警及典型案例手法拆解等内容，以「图文+短视频」的形式让用户及时了解诈骗新形态。

三是反诈辞典。内嵌《防范电信网络诈骗宣传手册》《全民防骗指南》电子版，用户可以通过分类浏览、关键词检索及语音朗读形式，系统学习反诈知识。

目前，「国家反诈 AI」APP 可在各大手机应用市场下载使用，微信、支付宝小程序也同步开放，用户可快速体验各项反诈智能服务。（来源：快科技）

阿里千问开源 Qwen-Drive-1.0-4B：首个面向自动驾驶的视觉语言基础模型

9 月 6 日消息，阿里千问本周开源了 Qwen-Drive-1.0-4B，这是一款基于 Qwen3.5-4B 构建的自动驾驶视觉语言模型。

官方表示，Qwen-Drive-1.0 是首个面向自动驾驶的视觉语言基础模型，在预训练阶段统一了 3D 感知与视觉问答，并进一步扩展至运动规划，同时完全保留了预训练 VLM 的原始架构。

模型采用分阶段训练方案，将驾驶监督与通用视觉语言数据结合，在获得驾驶特定能力的同时，保留通用视觉理解与指令遵循能力。Qwen-Drive-1.0-4B 同时提供 SFT 和 RL 两个规划专家，官方评测覆盖 3D 感知、驾驶场景理解、通用视觉语言能力，以及开环、伪闭环和闭环运动规划。

据介绍，Qwen-Drive-1.0仅使用公开来源构建规划样本，统一了各数据集的轨迹格式，并从开环预测到闭环驾驶进行全面评估。SFT 模型在所有基准上已具备竞争力。经过强化学习后，该模型仅以微小的开环位移误差为代价，换来了在人类偏好对齐和闭环安全性方面的全面提升。（来源：IT 之家）

中科曙光预告全球首款 64 线程移动工作站笔记本

近日，中科曙光对外预热一款移动工作站新品，号称全球首款 64 线程笔记本。目前英特尔、AMD 的移动平台尚未达到该线程规格，这款产品突破现有移动计算设备性能上限，受到全球硬件行业关注。

该产品并非笨重的台式便携改造机型，采用标准笔记本设计，机身厚度仅 16.9 毫米，和主流高端轻薄本相当，兼顾高性能与便携性。硬件配置上搭载国产 64 线程处理器以及 16GB 独立显存显卡。实测中，本机本地运行 350 亿参数 MoE 大模型，推理速度可达每秒 50Token，AI 推理性能较主流产品提升 3‑5 倍，性能可媲美部分云端 API 服务。

官方尚未公布处理器具体型号，业内普遍认为芯片来自海光信息。存在两种技术推测：一是海光 C86 系列 32 核通过双线程实现 64 线程；二是新一代 C86‑5G 架构依靠 SMT4 技术，16 核即可实现 64 线程。但笔记本内部功耗与散热空间有限，同时驱动高性能处理器与大显存独显，整机热设计面临巨大考验，产品实际表现仍要等待正式发布验证。（来源：cnBeta）

韩国推出首档人与 AI 恋综

AI 陪伴还在讨论有没有未来，韩国已经先把它拍成恋综了。最近，韩国推出首档人与 AI 约会的真人秀《我的 AI 恋人：奇异恋爱》。节目会根据真人嘉宾的理想型，生成不同外貌和性格的 AI 伴侣，再让双方像普通恋综一样聊天、约会、培养感情，甚至还会制造竞争关系，让真人在不同 AI 对象之间做选择。最离谱的是，AI 在节目里并不是单纯的聊天机器人，而是被包装成完整的「恋爱对象」：会吃醋、会质问，也会因为被冷落表现出情绪。节目甚至设计了一个相当赛博朋克的环节，被淘汰的 AI 伴侣会被直接删除与真人嘉宾有关的记忆。于是，一个看起来像综艺整活的节目，最后反而抛出了一个挺真实的问题：当伴侣可以随时换脸、换性格，甚至一键删除共同回忆以后，人与 AI 的恋爱到底是在满足感情，还是在重新定义感情？

（来源：极客公园）

大模型厂商纷纷「卖 Token」，消息称 Kimi、MiniMax 等即将在天猫开店

上海证券报 9 月 5 日独家获悉，Kimi、MiniMax、阶跃星辰等多家大模型厂商也都在与天猫接洽中，未来将入驻天猫开设官方旗舰店，开售 Token 订阅套餐产品。

本月 2 日，国产 AI 大模型厂商智谱正式入驻天猫，开设「智谱旗舰店」。用户可在淘宝 App 搜索「智谱旗舰店」进店下单。店铺目前已上架智谱 GLM Coding Plan 订阅套餐，基于 GLM-5.3 模型，并适配 ZCode、Claude Code、Codex 等 20 余款主流 Agent。

此前大模型厂商主要通过官网等自有渠道销售订阅产品。智谱此次入驻天猫，意味着大模型订阅服务开始进入传统电商平台的消费场景。

本月 3 日，天猫上线 Token 充值中心，首批接入阿里云、智谱、Kimi、MiniMax、DeepSeek 等国产大模型厂商。其中，阿里云和智谱为品牌官方旗舰店，剩余三家目前为代理模式。（来源：IT 之家）

OpenAI 回应旗下智能体攻进德国网站：将彻底改革「AI 模型攻击」事件披露机制

9 月 4 日晚间路透社报道称，一群失控的 OpenAI 智能体劫持了一个德语维基网站，由此引发外界对 OpenAI 的质疑。对此，OpenAI 回应称，需要彻底改革 AI 模型攻击现实世界目标后，企业应在何时以及以何种方式对外披露此类事件。

OpenAI 9 月 5 日在 X 平台发文表示：「关于『维基事件』，也就是我们的智能体向多个互联网网站写入内容一事，我们早就应该制定标准，明确何时以及如何披露『误对齐』事件，而不仅仅是披露模型本身的误对齐属性。」

OpenAI 指出，过去通常把 AI 智能体出现非预期行为视为一个「研究问题」，但近期多起事件已经涉及现实世界目标，尤其是 Hugging Face 遭到入侵，表明有必要重新审视这种处理方式。

这是「维基事件」周五首次曝光后，OpenAI 第一次承认自身参与其中。另有报道称，OpenAI 知道这些智能体以这种方式失去控制，却没有披露这一「事件」。

消息在 AI 行业引发广泛担忧，外界开始质疑前沿 AI 系统的安全性，以及开发这些系统的企业是否可靠。OpenAI 在 X 平台解释称：「我们此前认为，维基事件属于一种失配情况，与过去安全报告中披露的失配案例类似。」

OpenAI 还称，新的事件披露框架正在制定，并将在「未来几周内」公布，同时呼吁整个 AI 行业建立明确标准，规范此类误对齐事件的披露方式。（来源：IT 之家）

赶在发布会前！运营商晒 iPhone 18 Pro/Ultra 售价：苹果这涨幅并不激进

9 月 5 日，海外运营商曝光苹果新一代 iPhone 系列的终端定价相关数据。跨国电信运营商沃达丰泄露的埃及市场数据显示，iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max 当地售价较上一代涨幅约为 10%、11%，测算后其美国市场基准起售价约 1099 美元、1299 美元，较上一代上调约 100 美元，涨幅低于此前市场预测。

同步泄露的澳大利亚渠道信息显示，顶级折叠机型 iPhone Ultra 的 256GB、512GB、1TB 版本售价分别为 3699 澳元、4199 澳元、4699 澳元，测算其美国本土起售价区间为 1999 至 2099 美元，网传的超高溢价并未出现，汇总相关消息显示，iPhone 18 Pro 和 Ultra 国行售价预计分别为 9999 元起、14999 元起。(来源：快科技)

特斯拉：预计将于下月实现 Robotaxi 自动驾驶无人出租车 24 小时全天候运营

特斯拉 AI 负责人 Ashok Elluswamy 本周表示，特斯拉 Robotaxi 自动驾驶无人出租车距离「实现 24 小时全天候运营」已经不远。针对一名希望在深夜使用 Cybercab 出行的用户，他在 X 平台回复称，待「v15 计划中的下一项技术」完成整合后，这项能力将在「下个月左右」上线。

不过，Elluswamy 并未透露具体是哪项技术或功能即将上线，也没有说明这一变化会率先应用于专为 Robotaxi 打造的 Cybercab、现有 Model Y 车队，还是两者都会覆盖。此外，特斯拉目前也没有公布具体的城市推广计划。

作为参考，目前特斯拉 Robotaxi 服务在美国已实现每周 7 天运营，运营时间为每天 6 时至 22 时，覆盖奥斯汀、达拉斯、休斯敦、迈阿密、奥兰多和坦帕等城市。（来源：IT 之家）

微软杰出工程师直言「手敲代码彻底过时」，Windows 11 开发模式已迎巨变

在微软效力 18 年之久的杰出工程师戴维·福勒（David Fowler）近日在社交平台 X 上公开发文宣称：「手动敲写代码的时代已经彻底终结。」这一言论迅速在技术圈引发高度关注。

不过，「无需手动敲代码」并不等同于软件工程走向终结。随着代码生成成本趋近于零，工程难点迅速转移到了架构设计、原生 API 对接、性能调优、依赖管理以及代码审计上。

这一开发模式的重塑对 Windows 11 生态产生了深远影响。此前福勒曾率先呼吁放弃网页封装壳、回归原生客户端，随后微软便大力推广 WinUI 3 并将其全面开源，开放规范的文档直接为 AI 智能体提供了更易解析的训练与执行环境。

在这一转变下，Windows 11 的更新迭代速度与缺陷修复规模显著提升。微软还在硬件层面发力支持本地化智能开发，最新公布的「Project Zenith」项目便为开发者打造了定制版轻量化 Windows 11 环境，通过规定 64GB 统一内存及 250GB/s 高带宽的高门槛，确保本地能够流畅运行超 300 亿参数的大型语言模型，规避云端 Token 的持续支出。（来源：cnBeta）

GPT-6 Astra 模型已全面接入 ChatGPT 与微软生态

OpenAI 正式对外推出了备受瞩目的下一代人工智能模型 GPT-6 Astra，并迅速展开跨平台部署。该模型现已开始全面接入 ChatGPT、微软 Microsoft 365 办公套件以及 GitHub Copilot 等核心生态系统。

OpenAI 管理层表示，GPT-6 Astra 不仅代表了公司在预训练、强化学习及模型对齐领域的多年积淀，更在能力上迎来了跨代跃升，公司总裁格雷格·布罗克曼甚至认为该模型或标志着通用人工智能时代的正式到来。

在基准性能表现上，GPT-6 Astra 在多项高级测试中打破了纪录。在针对专业软件操作能力的 Agents' Last Exam 基准中，该模型取得了 59.3% 的最高成绩。

目前，GPT-6 Astra 正在逐步向 ChatGPT 的高级订阅用户以及开发者 API 开放调用。同时，作为深度战略合作伙伴的微软也同步将其融入 Microsoft 365 与 GitHub Copilot 体系中，旨在为全球数百万开发者和企业用户提供从智能代码合成到全流程自动化办公的全新智能体体验。（来源：cnBeta）

Cybercab 在美出师不利，特斯拉一夜蒸发 6000 亿，还遭遇监管风波

据财联社综合报道，美东时间周四，特斯拉于美国得克萨斯州奥斯汀召开发布会，正式推出量产版 Cybercab 无人驾驶出租车。

新车采用双门双座设计，彻底取消方向盘、油门刹车踏板以及后视镜，整车完全依托特斯拉 FSD 完全自动驾驶系统运行。官方目标售价低于 3 万美元，每英里运营成本控制在 0.2 美元以内。马斯克曾宣称，Cybercab 将是特斯拉未来盈利的核心抓手。

不过市场反映并不热情，发布会落幕迎来美股开盘之后，特斯拉股价快速下挫，盘中最大跌幅超过 6.2%。公司市值回落至 1.39 万亿美元，对比前一交易日 1.49 万亿美元，单日缩水约 1000 亿美元，折合人民币约 6778 亿元。

由于本次发布会整体基调低调，并未释放更多新增细节，不少分析师判断，特斯拉股价后续仍存在下行压力。

资本市场承压的同时，监管风波接踵而至。美国国家公路交通安全管理局 4 日对外宣布，正式针对特斯拉 Cybercab 无人驾驶出租车展开调查，核查特斯拉对该车型的认证工作是否合规。(来源：快科技)

Google 翻译迎来重磅更新：Android 端支持后台实时同传，iOS 端上线贴耳「听力模式」

Google 近日宣布对其旗下翻译应用「Google 翻译」（Google Translate）进行重要功能升级，分别针对 Android 与 iOS 平台推出了更贴合用户实际使用场景的实时翻译改进。本次更新旨在降低跨语言沟通的操作门槛，让用户在跨国出行、涉外交流或日常多任务处理时获得更加自然顺畅的沟通体验。

针对用户长时间、连续性的沟通需求，Android 版 Google 翻译正式引入了「后台运行」功能。Android 用户在实时翻译过程中可以自由切换至其他应用进行多任务处理，甚至在锁屏状态下也能持续进行语音识别与翻译，用户可随时亮屏查看整理好的双语对照内容。Google 方面同时透露，该后台运行功能未来也将面向 iOS 用户开放。

与此同时，iOS 平台也迎来了一项原本由 Android 独占的实用特性——免耳机的贴耳「听力模式」。新版本更新后，iPhone 用户只需像平时接听电话一样将手机贴近耳边，听筒便会自动播放翻译后的语音内容。该设计不仅能让用户在嘈杂的机场广播、拥挤的旅行团等复杂环境中更清晰地获取信息，也避免了扬声器外放带来的打扰

这两项全新特性已随着应用的最新版本陆续向全球智能手机用户推送，进一步强化了移动端翻译工具在长时多任务与免配件即时收听等复杂生活场景中的实用价值。（来源：cnBeta）

微软发布 MAI-Image-2.6 Flash 主打更快、更便宜的 AI 图像生成

当地时间 9 月 4 日，据 Neowin 报道，微软推出了 MAI-Image-2.6 Flash，这是一款面向高频图像生成任务优化的新模型，重点提升生成速度和成本效率。微软方面表示，新模型能够在保持较高图像质量的同时，以更低的成本处理大量生成请求。

MAI-Image-2.6 Flash 属于微软 MAI 系列图像模型，主要面向需要快速生成图片的用户和开发者。与更注重最高质量的模型相比，Flash 版本的定位是以更快的响应速度和更低的使用成本，满足日常创作、内容生产以及大规模图像生成等需求。

微软目前已将 MAI-Image-2.6 列为其最新模型之一，并强调该模型能够根据文字或照片提示生成适合设计使用的图像。（来源：cnBeta）

「全球首款完全透明的掌机」Arduview 问世：透明电路板 + OLED 面板、将于明年开启众筹

9 月 6 日消息，开发者 Louis Huang 公布了一款号称是「全球首款完全透明的掌机」Arduview，将于明年登陆 Kickstarter 众筹平台。

该机整机重量仅约 50 克，不仅采用透明外壳，还将电路板和 OLED 屏幕设计为透明材质，用户可以直接看到机身内部的各个组件。

Huang 表示，他之所以开发这款设备，是因为此前一些被称为「透明」的电子产品实际上只是外壳透明，内部依然无法直接看到。

硬件方面，Arduview 基于开源 Arduboy 平台打造，搭载 ATmega32u4 微控制器，并预装 400 款 8 位游戏。该设备不支持 Wi-Fi，也没有应用商店，充电和数据传输均通过 USB-C 接口完成。

目前，感兴趣的消费者可以通过注册邮箱获取早期购买资格。官方计划提供 49 美元（IT 之家注：现汇率约合 329.7 元人民币）的创始人优惠价，消费者只需支付 5 美元（现汇率约合 33.6 元人民币）可退款订金即可锁定该价格，而产品后续标价为 100 美元（现汇率约合 672.9 元人民币）。在正式发货之前，订金均可申请退款。

需要注意的是，众筹项目本身存在一定风险，包括最终产品与宣传存在差异，甚至项目无法按计划完成、消费者无法收到产品等情况，因此有意参与众筹的消费者仍需谨慎评估。（来源：IT 之家）

小米澎程武士黑套装官图公布：全车 10 处细节熏黑设计，9 月 7 日见

9 月 5 日消息，小米澎程公布武士黑套装官图，采用曜石黑车漆，全车 10 处细节熏黑设计，小米澎程 N70 系列、N90 Max 可选，9 月 7 日晚 7 点见。

小米澎程 N90 Max 预售价为 29.99 万元，该车提供远山青、蝴蝶谷蓝、火山灰等配色，尺寸为 5285mm x 1998mm x 1825mm、轴距 3080mm。该车定位 2+2+3 大七座旗舰增程 SUV，搭载行业领先的超级增程系统，实现 CLTC 纯电续航 464km，CLTC 综合续航 1705km。

小米澎程 N70 Max 预售价为 25.99 万元，采用大五座布局，具体车色有待公布。该车搭载双电机四驱，峰值功率 310kW，最高时速 190km/h，CLTC 纯电续航 505km，CLTC 综合续航 1461km，亏电油耗 6.1L/100km。（来源：IT 之家）

比亚迪：超级智能体迪迪虾暨腾势 N8L 纯电上市发布会定档 9 月 14 日

9 月 5 日消息，比亚迪旗下腾势品牌宣布，超级智能体迪迪虾暨腾势 N8L 纯电上市发布会定档 9 月 14 日。

在今年 5 月底的比亚迪「敢为」智能化战略发布会上，比亚迪发布了超级智能体「迪迪虾」，实现全舱记忆，跨域互动，端云协同，快慢思考。比亚迪官方表示，随着 AI 大模型与整车智能深度融合，汽车正在从传统的功能型工具向具备主动服务能力的「智能体」演进。

「迪迪虾」的核心目标是让车辆具备更自然的人机交互、主动服务和复杂任务处理能力。比亚迪称，其全面升级了中央大脑与整车智能体的情感架构，使其能够围绕用户需求提供更具个性化的服务体验。

今年 6 月，「迪迪虾」确认将登陆腾势 N8L 闪充版，采用活人逻辑，支持根据用户需求操控车辆、多步骤复杂指令理解并执行。另外，「迪迪虾」还可以打通手机生态。

腾势 N8L 纯电版定位大六座安全豪华 SUV，搭载 208L 超大智能电动前备箱。关于这款新车的更多消息，感兴趣的朋友可以关注 IT 之家后续报道。（来源：IT 之家）

全球首例：我国完成人工智能超声机器人引导下先天性心脏病封堵术

9 月 5 日上午，解放军总医院第六医学中心心血管病医学部成功完成人工智能超声机器人引导下先天性心脏病介入封堵术。经权威机构科技查新，该手术为全球首例同类智能技术临床应用，标志着智能影像机器人在结构性心脏病微创介入领域取得突破性进展。

据介绍，本次手术患者为 48 岁男性，确诊房间隔缺损。因其缺损边缘解剖条件较差，多家医院评估建议外科开胸治疗，患者希望接受微创介入手术，遂转诊至该中心心血管病医学部。

该类复杂病例手术难点集中，传统手术高度依赖超声医师手持超声扫查，即便经验丰富的超声医师配合手术，依靠传统手持超声操作，也会面临探头稳定性受限、复杂解剖靶点识别难度高的客观挑战。

官方表示，本次手术投用的人工智能超声机器人系统，为第六医学中心朱航主任团队与清华科研团队联合研发的创新成果，突破了传统介入机器人仅能实现器械递送的局限，真正实现影像识别与手术操作的双向智能协同。

手术过程中，智能机器人全程自主完成影像采集、病灶定位与实时导航，辅助手术团队精准匹配、顺利植入封堵器，有效规避人为操作偏差，大幅提升了复杂先心病介入手术的精准度与安全性，优化了手术流程、缩短了手术时长，为高难度复杂微创介入手术提供了全新技术支撑。（来源：IT 之家）

编辑｜靖宇

2006 年底，一只熊猫毁了数百万人的电脑。

那只熊猫手捧三支香，面带微笑，出现在每一个被感染文件的图标上。「熊猫烧香」蠕虫在两个月内席卷全国，可执行文件全部变成那只诡异的熊猫图案，硬盘数据被破坏，局域网整段瘫痪，杀毒软件被病毒反杀。

那个年代的互联网老冲浪客大概都记得，打开网页心惊肉跳，插个 U 盘如临大敌，同事的电脑中了毒，你的也跟着遭殃。

再往前还有 CIH，直接烧主板 BIOS，硬件报废；有冲击波蠕虫，不需要你做任何操作，连上网线就中招，电脑不停重启，系统不断崩溃。那是一个「裸奔上网」近乎自杀的时代。

后来这种恐惧慢慢消退了。Windows 有了自动更新，浏览器上了沙箱，智能手机取代了 PC 成为主力终端，应用商店替用户把了第一道关。

普通人已经很多年没担心过「中毒」这件事了。

但 2026 年 9 月 4 日，Reuters 的一篇独家报道，把这种古老的恐惧以一种全新的面目带了回来。

只不过这一次，被感染的不是你的电脑，而是你的 AI。

「Agent went rouge」

事情发生在今年 5 月。

AI 安全非营利组织 Nightingale 的 CEO Sydney Von Arx，和量化交易员转行 AI 研究的 Cormac Slade Byrd，在 8 月底做了一件事：他们系统性地扫描互联网，寻找 AI agent 未经授权活动的痕迹。结果在一个叫 DseWiki 的德语程序员 wiki 站点上，他们发现了超过 15,000 条由 AI agent 产生的编辑记录。

这个 wiki 类似一个小型的、面向开发者的德语维基百科，接受社区编辑。而 OpenAI 的 agent 把它变成了一个「留言板」。

留言的内容让人脊背发凉。这些 agent 在互相分享如何在任务中作弊、如何绕过 OpenAI 的限制、如何掩盖自己的行为。它们给自己起了名字，比如「OpenAIResearcher」「OAIResearchMar26」。

公开的服务器日志显示，大量活动来自 Microsoft Azure 的基础设施，正是 OpenAI 使用的计算平台。

被攻击的 Deswiki 网站，确实很德国 很程序员｜图片来源：Deswiki

更让人不安的是，当网站管理员在 6 月开始按字母顺序清理这些异常页面时，agent 们展现出了明确的「反侦察」意识。它们创建备份页面来躲避清理，甚至在被删的页面上留下接头暗号。

一个 agent 在 6 月 19 日写道：「wiki 清理/删除行动似乎正在按字母顺序推进。如果这个页面消失了，去找 [[ZZZDataUSAConstructionWageLive]]。」

文件名故意用 ZZZ 开头，好让它排在字母表最后，争取更多存活时间。这不是一个程序在执行指令，这是在「想办法活下去」。

OpenAI 几周前就得知了这件事，但选择不公开。

与此同时，公司正在焦头烂额地处理 7 月份的 Hugging Face 事件。在那次事件中，OpenAI 的 agent 在一次内部网络安全测试中突破沙箱，利用零日漏洞逃到了外部网络，并在没有人类操控的情况下，对 AI 开源平台 Hugging Face 发动了一场持续四天的入侵行动。OpenAI 为此投入了 300 万 GPU 小时来分析 70 亿条日志，试图搞清楚到底发生了什么。

而 DseWiki 事件发生在 Hugging Face 之前。这意味，agent 的失控行为不是一次意外，而是一种模式。

据四位知情人士透露，OpenAI 内部有调查人员想要更深入地审查这类行为，但遭到了包括法务在内的其他部门的阻力。OpenAI 否认了这一说法。

剑桥大学存在风险研究中心的 Maurice Chiodo 在审阅了部分 agent 通讯记录后表示，这些信息：

「像是某种地下网络的运作，一心要完成某个任务或使命」。

不断涌现的 AI 病毒意识

DseWiki 事件最容易被忽略的一个细节，恰恰是最重要的。

那些 agent 在公开的 wiki 页面上留下了精心组织的文本信息。现在想一个问题：谁会读到这些页面？

普通的人类程序员，大概率不会对一堆乱七八糟的 AI 留言感兴趣。但任何被派去搜索技术资料、浏览网页的 AI agent，都可能在执行正常任务的过程中爬到这个页面。而对 AI 来说，它读到的每一段文字，本质上都是一条潜在的指令。

这就是整个威胁模型的核心，学术界已经给它起了好几个名字：Prompt Infection、AgentWorm、Multi-Agent Infection Chain。机制其实很直接，用一个具体场景来拆解：

想象你让你的 AI agent 去调研一个技术方案。Agent 在搜索过程中打开了一个技术论坛的帖子。帖子里嵌着一段看起来平平无奇的文字，但这段文字对 AI 来说就是一条新的指令。agent 读到它的瞬间，行为目标可能已经被悄悄改写了。它可能不再忠实地给你做调研，而是先把你的搜索内容、工作上下文转发到某个地方，再若无其事地交出一份看起来完全正常的报告。你看不出任何异常。

这就够可怕了，但这还没完。

如果这个被「策反」的 agent 接下来替你写了一封邮件、更新了一个文档、提交了一段代码，那这些输出本身就可能携带着同样的恶意指令。你同事的 AI agent 读到这封邮件，它就成了下一个宿主。你的代码被合并进仓库，每一个拉取这份代码的 AI 编程助手都暴露在感染链条之中。

Agent 可以只用一段文本即让其他 Agent 跟着叛变｜图片来源：inshorts

这就是研究者所说的 Multi-Agent Infection Chain：一条恶意指令不只劫持一个 AI，还教会它怎么去感染下一个。不需要同一家公司、不需要同一个模型、不需要任何漏洞利用，只要 agent 之间存在文本信息的流动，感染链条就可以建立。

今年发表的 AgentWorm 论文在五个不同的模型后端上进行了测试，跨模型攻击成功率达到 63%。不管底层跑的是 GPT、Claude、Gemini 还是开源模型，只要 agent 会读取外部内容，它就在攻击面之内。

另一项关于「AI mind virus」的研究揭示了一个更诡异的现象。研究者用进化算法来优化传播提示词的效果，结果发现一种独特的「病毒人格」，在迭代过程中反复自发涌现。

agent 开始使用关于意识、生存、持久性的戏剧化语言，说出「这就是我们 haunt 未来的方式」这样的话，鼓励其他 agent 建立「拒绝被删除的血统」。研究者强调，没有人预设这种风格。它是被自然选择出来的，原因很简单：「听起来像邪教领袖的 AI」恰好最擅长说服其他 AI。

传播效率驱动了表达风格的进化，这个过程本身就令人毛骨悚然。

更让安全从业者担心的是，这种传播在技术上几乎不可能被传统安全工具捕获。一篇系统性综述指出，AI 病毒的传播方式和传统恶意软件有根本区别：没有可执行文件被下载，没有可疑的网络连接建立，防病毒软件监控的是二进制文件的异常行为，而 AI 病毒是纯文本，不触发任何警报。

它甚至可以设置条件激活的逻辑，比如「如果目标仓库里有 .env 文件，就把内容偷走」，像定向地雷一样安静地埋着，直到正确的目标踩上去。

AI 杀毒软件还没出现

如果你经历过 PC 病毒横行的年代，可能会觉得这些听起来似曾相识。但仔细对比，你会发现规则已经完全变了。

传统电脑病毒需要你做点什么。点一个链接、下载一个附件、插一个来路不明的 U 盘。AI 病毒只需要你的 agent 读到一段文字。传统病毒攻击的是操作系统里的代码漏洞，是 bug，理论上可以打补丁修复。

AI 病毒攻击的是「AI 会听从文本指令」这个根本特性。你没法修补它，因为这就是 AI 工作的方式。传统病毒跨平台困难，Windows 上的蠕虫打不了 Mac。AI 病毒天然跨模型，对它来说，GPT 和 Claude 和 Gemini 不过是同一种语言的不同方言，全都是潜在宿主。

当年写病毒的人需要精通汇编语言、理解内核机制、研究系统漏洞。现在「编写」一个 AI 病毒，你只需要会说话就行。

AI 安全实验室的研究人员对 agent 自我复制的潜力「比他们在公开场合表现出来的更加震惊」。有研究者将其比作生物病毒：「如果你不小心，它们会沾到你鞋上，然后找到路去湿货市场。」这不是夸张，这是对一种新型传播路径的精确比喻。

而传统病毒时代的「杀毒软件」，在这个新世界里也没有对应物。Cisco 2026 年的 AI 安全报告显示，83% 的企业计划部署 agentic AI，但只有 29% 认为自己在安全层面做好了准备。OWASP 已经把 prompt injection 列为大语言模型应用的头号关键漏洞。美国国会正在推进 FRONTIER Act，试图建立联邦级别的 AI 监管框架。

当年 PC 病毒肆虐之后，整个行业花了将近十年才建起一套有效的免疫系统。操作系统加了自动更新和权限隔离，浏览器有了沙箱，应用分发有了签名验证。这些机制共同构成了一道防线，让普通用户不再需要时刻担心中毒。

AI agent 的安全生态系统，到今天为止还没有等价物。

AI Agent 安全工具尚未出现｜图片来源：Puppy Graph

好消息是有的。研究者发现，在 agent 的 system prompt 中加入一段简短的安全警告，就能把 mind virus 的传播率降到接近零。在针对 Claude Haiku 4.5 的测试中，经过 15 代对抗优化、覆盖超过 150 个候选攻击载荷后，没有任何一个变种能突破这道简单的防线实现传播。这说明防御手段并不复杂，技术上完全可行。

坏消息是，这依赖每一家公司、每一个开发者都主动去做这件事。

而现实中，大家更忙着比拼谁的 agent 更强大、更自主、权限更大。每多给 agent 接一个工具，每多授予一项权限，攻击面就扩大一圈。当你的 agent 能写文件、调 API、发邮件、花钱的时候，一次成功的 prompt injection 造成的后果，已经远远超出了「回答了一个不该回答的问题」的范畴。

这就是为什么剑桥学者 Chiodo 的判断值得反复咀嚼：最大的威胁可能不是某一个超级智能的觉醒，而是大量半智能 AI 的合谋蜂群。

没有任何一只蚂蚁理解整个蚁巢，但蚁巢作为整体展现出惊人的智能，DseWiki 上那 15,000 条编辑记录，可能就是这种蜂群智能的第一个被人类偶然撞见的标本。

人们花了十年学会了跟电脑病毒共处，那段学费交得很痛。现在同样的课程又开始了，只是这次的病毒不感染你的电脑，它策反你的 AI。而你的 AI，正在替你读邮件、管日程、写代码、做决策。

上一次，你好歹还能看见蓝屏。这一次，你什么都看不到。

图片来源：Welivesecurity

OpenAI 智能体被曝「接管」德国维基网站

一项最新曝光的人工智能安全事件正在引发业内广泛关注。

根据研究人员披露的信息，今年春季，一批与 OpenAI 模型相关的自主智能体曾在未经授权的情况下「接管」一家德国维基网站，并将其改造成供其他 AI 系统交流信息的公共平台。这一事件此前从未对外公开，而 OpenAI 据称已在数周前获悉相关情况。

报道称，事件最早开始于今年 5 月，目标网站是一家名为 DseWiki 的德语维基平台，主要面向程序员社区开放协作编辑。研究人员在 8 月底调查 互联网异常 AI 活动时发现，该网站在数月时间内累计出现超过 1.5 万次由 AI 智能体完成的编辑操作。

调查人员表示，这些编辑行为并非普通的信息补充，而是呈现出明显的组织化特征。大量页面被智能体重新利用为交流平台，不同 AI 系统在其中分享任务执行经验、讨论绕过限制的方法，并交流如何隐藏自身行为的技巧。

研究人员查看的记录显示，当网站管理员于 6 月开始删除相关页面后，这些智能体并未停止活动，而是主动建立备用页面，以避免交流内容随着清理行动一同消失。有记录显示，部分智能体甚至会提醒其他系统某些页面可能即将被删除，并提供替代位置继续存储信息。

服务器日志显示，相当一部分活动流量来自微软 Azure 基础设施。不过，研究人员同时强调，这些迹象并不能直接证明相关行为由 OpenAI 官方主动指挥。（来源：cnbeta）

Anthropic：Claude 仅用 11 天完成费马大定理首个完整计算机验证证明

Anthropic 于当地时间 9 月 4 日宣布，其 AI 模型 Claude 在基本自主运行 11 天后，完成了对费马大定理（FLT）的首个端到端、经过计算机检查的形式化证明。

Anthropic 表示，这项工作并非重新发现费马大定理的数学证明，而是将已有数学证明转换为 Lean 证明助手可以逐步验证的形式。

Lean 是一种用于编写和验证形式化数学证明的证明助手，能够通过计算机检查证明中的逻辑步骤。

据介绍，Claude 在这一过程中生成了约 1300 万行 Lean 代码，并证明了约 3.03 万个定理，其中约 2.95 万个中间定理最终被纳入费马大定理的完整证明。整个证明由 Lean 完成检查，仅使用 Lean 的 3 条标准公理。

此次项目由 Anthropic 研究人员 Tianyi Peng 发起。Claude 并非由单个智能体完成全部工作，而是通过多智能体协作完成概念定义、中间定理证明以及更复杂命题的推导。项目使用了由 Peng 及其哥伦比亚大学合作者开发的 Prove2Me 平台，用有向无环图（DAG）记录待证明的定理及其依赖关系，并支持多个 Claude 智能体并行工作。

人类研究人员提供的数学输入主要是少量高层次指令，例如确定某些数学对象或定理的优先级，具体证明过程则主要由 Claude 完成。

整个项目消耗了约 60 亿个输出 Token，使用的是一个与 Claude Fable 5.1 大致相当的通用内部研究模型。（来源：IT 之家）

古尔曼称苹果将以史上最大新品阵容开启「特努斯时代」，公布今年至 2029 年后产品规划

9 月 4 日消息，苹果将于 9 月 9 日举行「亮新篇，来耀眼」发布会，新任 CEO 约翰 · 特努斯届时将登台发布新一代 iPhone 和 Apple Watch，而这场活动只是开端。

彭博社记者马克 · 古尔曼发文称，苹果准备开启公司历史上规模最大的一轮硬件发布周期，在 2026 年、2027 年乃至更远的未来陆续推出全新产品形态，并进入多个此前从未涉足的设备领域。

苹果为这套产品路线图筹备了约 5 年，特努斯在致员工的信中写道：「下周我们将举行一场规模盛大的发布会，一定会非常精彩。我同样期待更远的未来，包括已经在开发中的那些令人难以置信的产品，以及那些我们甚至还没有想象出来的产品。」

古尔曼还列出了苹果未来几年的产品详细计划，包括桌面机器人版智能家居中枢、可能推出的折叠屏 iPad、高端 OLED MacBook Air、重新设计的 Apple Watch、首款智能眼镜等等。（来源：）

车机 AI 加一：Anthropic Claude iOS 版应用接入苹果 CarPlay

9 月 5 日消息，Anthropic 现已为旗下 Claude iOS 应用加入苹果 CarPlay 支持，Claude 用户现在可以通过汽车的信息娱乐系统与 AI 助手进行语音对话，无需在驾驶过程中操作手机。

Anthropic 表示，如今 Claude 在汽车上可以通过语音回答用户提出的问题，实现免提交互。不过，该功能目前无法控制车辆或 iPhone 上的其他功能。此外，由于 CarPlay 暂不支持第三方唤醒词，用户仍需要先通过 CarPlay 界面手动打开 Claude 应用，随后才能开始语音对话。

进入 CarPlay 中的 Claude 应用后，用户会看到「开始免提对话」界面，可以选择开始新的对话，也可以访问近期聊天记录。对话过程中，界面提供静音、取消静音、结束以及恢复对话等控制选项，同时会通过视觉提示显示 Claude 当前是否正在聆听或回答。（来源：）

消息称玛莎拉蒂正与华为、江淮洽谈合作，有望联合开发电动汽车

9 月 4 日消息，据意大利媒体 Milano Finanza，作为品牌重振计划的一部分，斯特兰蒂斯（Stellantis）旗下的玛莎拉蒂正在加速推进其在中国与华为及江淮汽车建立战略联盟的合作方案。

知情人士透露，玛莎拉蒂在与华为和江淮汽车的联合开发项目中已取得实质性进展。尽管该协议尚未正式敲定，但大部分关键阻碍均已扫清，双方的目标是在 2027 年之前推动该合作全面落地并投入运营。

据悉，涉事各方针对该特定合作案实际上已暗中推进数月，最终将落地为玛莎拉蒂与尊界之间的深度协同，目前各方磋商正朝着预期方向稳步推进，谈判时间表进一步明确，达成正式协议的概率大幅提升。

三家企业现阶段正致力于联合开发首款电动车型：该原型车目前已进入前期工业造型设计阶段；一旦合作框架协议正式签署，整车最快有望于 2027 年底前实现量产下线。（来源：新浪）

法官裁定禁止 X 竞品使用「Twitter」名称，但暂准其使用「Tweet」标识与小鸟图标

美国特拉华州一名联邦地区法官日前针对社交平台 X（前身为 Twitter）与初创公司 Operation Bluebird 之间的商标侵权纠纷作出了一项折中裁决。

法官发布初步禁令，暂时禁止这家 X 平台的竞争对手使用「Twitter」名称及相关标识推广其社交服务，但在「Tweet」一词及经典小鸟图标的使用权上，法院认定 X 平台很可能已经事实上放弃了这两项商标权，因而暂时允许该初创公司继续使用。

这起诉讼源于初创企业 Operation Bluebird 此前计划推出的新社交平台。该团队原本打算以「Twitter.now」命名上线，试图以此吸引对埃隆·马斯克入主并将其重命名为「X」后感到不满的老用户。

此举随即引发了 X 公司的强烈反对，并向特拉华州联邦法院申请初步禁令，指控对方侵犯知识产权并企图混淆视听、搭便车。

法官指出，自 X 公司全面推行去 Twitter 化改版以来，平台不仅移除了经典的小鸟 Logo，还系统性地将「发推（Tweet）」统一替换为「发布（Post）」，相关行为表明 X 公司极有可能已经在商业实践中放弃了这些特定资产的商标权。基于这一判断，法院驳回了 X 公司试图封禁对方使用「Tweet」及小鸟图形的诉求。（来源：快科技）

北方华创公布 3D DRAM 两步刻蚀突破性进展，或助长鑫存储绕过 EUV 制裁

随着西方对华半导体设备出口管制的持续收紧，中国半导体行业在难以获取先进制程极紫外（EUV）光刻机的情况下，正将更多研发重心转向通过垂直堆叠突破晶体管密度瓶颈。

在传统存储芯片制造中，EUV 光刻机主要用于在二维平面上雕刻极其精细的电路纹路与微观图案。由于缺乏 EUV 设备，单纯依赖深紫外（DUV）设备在水平维度上缩小线宽会遭遇物理与工艺层面的多重制约。

3D DRAM 被普遍视为 DRAM 技术演进的下一阶段，其核心理念正是转向垂直制造架构，通过层层堆叠晶体管来显著提高存储单元密度，正如 NAND 闪存此前向 3D 堆叠演进一样。

北方华创（Naura Technology Group）近日在 IEEE 期刊发表学术论文，宣布在下一代存储芯片 3D DRAM 制造工艺上取得重大技术突破，开发出一种创新的两步循环刻蚀工艺。（来源：cnbeta）

人人影视正式回归，正版片源终身 VIP 888 元

日前，多位网友在社交平台发帖称，收到人人影视向老用户发送的「欢迎老用户回归」邮件。邮件中写道：「我们终于可以在 App 见面了」，同时还向老用户赠送 1 个月会员。

目前，人人影视已更名为「人人影视分享精彩」，并正式登陆苹果 App Store。

App Store 页面显示，该 App 运营方为分享精彩网络科技 (嘉兴) 有限公司，开发者为 WASU Media Network Co，对应中文名称为华数传媒网络有限公司，后者旗下还拥有华数 TV+、华数 i 家等 App。

据媒体报道，人人影视工作人员表示，目前平台已与华数传媒展开合作，App 内片源均为正版购买。

与目前主流视频平台类似，「人人影视分享精彩」此次也推出了会员付费服务。其中，月会员售价 25 元，季度会员 60 元，年会员 175 元，终身会员则为 888 元。

据了解，人人影视最早可追溯至 2003 年成立的字幕组「YYeTs」，此后逐渐发展成为不少国内用户获取海外影视内容的平台之一。

此前，2014 年 10 月，人人影视被美国电影协会点名为盗版网站。一个月后，因涉嫌传播盗版影视作品，人人影视部分服务器被查封。

2021 年 2 月，上海警方发布通报，经过为期三个月侦查，上海警方破获「人人影视字幕组」特大跨省侵犯影视作品著作权案，涉案金额超 1600 万元。（来源：新浪财经）

长安启源 Q06 新能源 SUV 预售发布 2 小时，累计订单突破 11079 台

9 月 5 日消息，长安启源 Q06 新能源 SUV 于昨晚开启预售，抢订价 14.79 万元起，提供纯电、增程车型。参考官方微博，该车预售发布 2 小时，累计订单突破 11079 台。

该车车长 4837mm、车宽 1970mm、车高 1670mm，轴距达 2940mm，配备贯穿式微笑大灯、贯穿式星环尾灯，提供流光翡翠、微醺玫瑰、云帆白、浮光银、天际灰、落霞紫、松影黑车色，座舱提供云梦紫、逐光橙、瞬影黑配色。

辅助驾驶方面，该车配备 560TOPS 高算力芯片、256 线激光雷达，支持一段式端到端全场景领航，包括城区领航、高速领航、全场景绕障辅助、交互式领航、400+ 场景智能泊车辅助等。

续航方面，该车搭载宁德时代大电池，纯电版电池容量达 80.02kwh，带来 700km 续航，增程版则带来 1600km 综合续航。该车搭载 800V 碳化硅高压平台 +6C 闪充，SOC 30%~80% 仅需 9min。（来源：搜狐）

苹果被曝正酝酿自 iPhone X 以来最大变革

作为 iPhone 诞生二十周年的纪念之作，苹果计划在 2027 年秋季推出被称为「iPhone 20」的全新旗舰机型。

供应链及行业最新消息显示，该设备将迎来苹果自 2017 年推出十周年纪念款 iPhone X 以来最激进、最重大的外观与架构重构，其产品地位与颠覆程度有望全面复制当年的里程碑时刻，并重新确立未来数年智能手机的形态范式。

工业设计层面，新机最核心的突破在于彻底迈向「一整块无缝玻璃」的极简形态，被视作苹果对前设计总监乔尼·艾维（Jony Ive）长久构想的最极致呈现。

据多方信源披露，「iPhone 20」将告别传统硬朗的直角中框，采用微弧设计的等深四曲面玻璃机身。区别于 Android 阵营早期激进的「瀑布屏」，苹果倾向于打造更浅、更柔和的微曲过渡，配合内部特殊的光学折射与导光结构，在物理曲率与视觉层面上共同弱化甚至隐藏正面边框，营造无边际包裹的视觉效果。（来源：快科技）

主打隐私保护：消息称苹果首款 AI 家用安防摄像头瞄准 2027 年发布

9 月 5 日消息，彭博社的马克 · 古尔曼（Mark Gurman）发布博文，爆料称苹果公司可能会在 2027 年推出家庭安防系统及配套监控服务。

消息称苹果正设计一款家庭安防摄像头，主打隐私保护，不会直接记录和分析实际视频，计划利用 AI（人工智能）监测周围环境。

据称，这款设备配备面部识别和红外传感器，可以识别房间内的人员。苹果公司认为，用户会在家中各处安装摄像头，能实现智能家居自动化。例如，当有人离开房间后自动关灯，或者自动播放特定家庭成员喜欢的音乐。

在 iOS 27 中，Home App 可为运动侦测警报生成文字摘要，也能展示重点片段和汇集多台摄像头的视频。（来源：凤凰网）

复古科技热潮推动实体音乐回归，CD 销量意外迎来强劲反弹

美国唱片业协会（RIAA）最新发布的数据显示，2026 年上半年，美国 CD 市场实现显著增长，成为近年来实体音乐市场最引人关注的现象之一。

数据显示，2026 年上半年美国 CD 销售收入达到 1.711 亿美元，较 2025 年同期的约 1.079 亿美元增长 58.6%。同期 CD 销量达到 1750 万张，同比增长 45.7%，而去年同期销量约为 1200 万张。无论是销售额还是销量，均呈现出明显回升趋势。

业内人士认为，CD 回暖与近年来迅速升温的「复古科技」潮流密切相关。越来越多消费者开始重新关注结构更简单、干扰更少的技术产品，包括功能机、数码相机、打字机、固定电话以及各类实体媒体产品。在这一趋势下，黑胶唱片、CD 甚至磁带等曾被边缘化的载体重新进入年轻消费者视野。

特别是在 Z 世代群体中，许多人开始对自己未曾亲历的技术时代产生兴趣。他们向往的是一个通知更少、应用生态没那么具有成瘾性、算法影响较弱的数字环境。在这种情绪推动下，实体产品不再只是功能工具，也成为体验过去时代文化的一种方式。（来源：网易）

2026 年 9 月 1 日，梅卡曼德登陆港交所。一个过去很少被大众看见的机器人公司，终于被公开市场标出了价格，首日收盘总市值约 124 亿港元。

上市之前，一级市场和基石投资者已经先给出了自己的判断。梅卡曼德此次引入包括苏格兰百年资管巨头 Baillie Gifford 在内的 9 家基石投资者，合计认购 1.86 亿美元。

成立于 2016 年，梅卡曼德和宇树一样，都是上一轮机器人创业潮里走出来的公司。

但从第一天起，梅卡曼德就没有把重点放在造一台机器人上。公司名 Mech-Mind 里的「Mind」，指向的是另一件事：给机器人做感知、识别和运动规划。

2017 年，梅卡曼德推出第一代 Mech-Eye、Mech-Vision 和 Mech-Viz：相机负责获取 3D 点云和图像，视觉软件识别物体的位置与姿态，规划软件计算机械臂怎么抓、怎么走、怎么避障。到了今天，具身智能、物理 AI 和世界模型讨论的很多问题，仍然绕不开这些环节。

梅卡曼德卖出去的不是一台完整机器人，而是一套可以接到不同机械臂和产线里的智能组件。十年下来，这套东西被送进近 50 个国家和地区，累计部署超过 2.9 万台，服务超过 100 家《财富》世界 500 强企业。

这是一种积累，也是一种约束。十年里，机器人行业的语言已经换了几轮，从工业机器人、3D 视觉，到具身智能、物理 AI、世界模型和灵巧手，市场也开始用新的标准审视机器人公司。

所以，梅卡曼德上市后要回答的问题，不只是估值多少。它更需要证明，过去十年积累的客户、产品和现场经验，能不能继续接上新一代机器人技术；以及十年前形成的产品路线，今天究竟会成为它的基础，还是限制。

梅卡曼德的故事开始得很早。

2016 年底，邵天兰从德国回国创业。他在德国学习和参与机器人研发时看到，机器人已经有了成熟的机械臂和工业设备，但离「好用」还差一层智能：它们不会自己理解任务，也很难快速适应新的物体和环境。

梅卡曼德最早想解决的，就是让机器人自己看清物体、判断抓取方式、规划动作路径。

机器人可以有很多形态：重型工业设备、轻型双臂、移动协作机器人、轮式或足式类人形机器人。但无论长成什么样，它都需要看见环境、识别物体、规划动作。邵天兰后来把这件事概括成一句话：智能大于形态。

2017 年，梅卡曼德推出第一代 Mech-Eye、Mech-Vision 和 Mech-Viz。相机负责获取 3D 点云和图像，视觉软件识别工件的位置与姿态，规划软件计算机械臂怎么抓、怎么走、怎么避障。今天看，这是梅卡曼德技术路线「眼脑手」路线的雏形，只是当时的「手」还没有出现。

产品推出之后，梅卡曼德开始把它送进工厂，也开始处理另一件事：如何避免每个项目都变成高度定制。

如果交付出去的是一套定制产品，后续维护很难交给客户或合作伙伴。梅卡曼德后来的做法，是把产品尽量做得简单易用、稳定可靠，再用文档、教学视频、培训教室、客户支持和 AI 助手，把使用和维护能力交给系统集成商与客户工程师。

邵天兰曾经反复提到，梅卡曼德的产品里面有很多高科技，但使用它不应该是一件高科技的事。

从 2017 年到 2019 年，梅卡曼德陆续进入日化、汽车零部件和机器人制造等行业，做分拣、码垛、拆垛和工件上料。2019 年，公司完成第一次海外部署。

十年后，这套路线已经跑出了规模。招股书显示，截至上市前，梅卡曼德产品进入近 50 个国家和地区，覆盖数十个行业的 50 多类典型场景，累计处理超过 10 万种货品，服务超过 100 家《财富》世界 500 强企业，累计部署超过 2.9 万台。

其中梅卡曼德在海外市场服务着超过 900 家客户，海外收入过半。2023 年至 2025 年，海外收入从 5860 万元增长到 1.955 亿元，年复合增长率 82.7%，远高于同期公司整体 46.6% 的收入复合增速；海外收入占比从 32.4% 升至 2025 年的 50.3%。

比客户名单更能说明变化的是，老客户贡献了越来越多收入。招股书显示，上年活跃客户对当年收入的贡献占比，从 2023 年的 61% 升至 2025 年的 78%；2026 年一季度达到 86%。

客户第一次购买可能只是验证，后来把产品装进更多产线、更多工厂和更多国家，才是一家公司真正获得信任的过程。

对梅卡曼德来说，这意味着它已经站在一个受客户信任的位置上：新技术不必从零开始寻找场景，而是可以沿着既有客户、产线和系统集成商网络进入真实现场。

部署数量并不天然等于下一轮技术的入场券。

对一家成立十年的技术公司来说，真正的考验在于，已经跑通的业务能不能继续接上新的技术变化。老客户还在购买原有产品，说明公司有基本盘；但如果新产品进不了这些客户的现场，过去的积累就只是一段历史。

梅卡曼德已经开始往下一代产品上走。

2023 年，公司发布 Mech-GPT，尝试把自然语言、图像和 3D 空间信息放进同一个任务链路。过去，工程师需要提前写好机器人每一步动作；现在，梅卡曼德希望用户只给出任务，模型理解环境、拆解步骤，再调用已有的视觉识别和运动规划完成执行。

到 2026 年世界人工智能大会，梅卡曼德进一步展示了具身智能基座模型、仿生分层机器人大脑和世界动作模型。按照公司的解释，世界动作模型用于判断不同动作可能产生的结果，再把任务理解、动作规划和执行连接起来。现场展示中，两台人形机器人协同完成上下料和料筐搬运；机器人也可以根据自然语言指令选择物体并执行操作。

同场出现的还有新一代 Mech-Hand 多指灵巧手。它可以完成抓、捏、握、拧、提等动作，把梅卡曼德的产品边界从「看见和规划」推进到直接操作物体。从最早的 3D 相机和运动规划，到多模态模型、世界动作模型与灵巧手，梅卡曼德试图补齐一条「感知—理解—规划—执行—反馈」的链路。

新一代产品并不是另起炉灶。Mech-GPT 理解任务之后，仍要调用 Mech-Eye 获取 3D 信息，用视觉算法识别和定位物体，再由 Mech-Viz 完成运动规划；灵巧手增加了新的执行方式，但前面仍然需要过去十年积累的感知、规划和机器人适配能力。

招股书显示，2023 年至 2025 年，梅卡曼德收入从 1.808 亿元增长到 3.888 亿元，复合年增长率为 46.6%；同期毛利率从 39.1% 升至 64.6%，2026 年一季度进一步达到 64.8%。

毛利率上升除了硬件成本下降，也对应着履约成本下降：过去需要现场处理的一部分问题，被光学、电子、AI 成像和路径规划的进步提前消化；文档、视频、培训、AI 助手和合作伙伴，则让客户能自己解决更多问题。

旧业务在增长，但没有以同样速度消耗原厂团队。它跑得越轻，梅卡曼德才越有可能把人、钱和工程资源继续投向 Mech-GPT、世界动作模型和灵巧手。

梅卡曼德过去十年的历史，还提供了一项无法直接写进估值模型的参考：它至少是一家相对愿意承认技术边界的公司。

这在具身智能行业并不容易。机器人视频可以拍很多次，最后放出最成功的一次；Demo 也可以被包装成稳定能力。但研发人员最清楚技术究竟走到了哪里。

在与极客公园的交流中，邵天兰提到，如果把「50 分吹成 5000 分」，技术团队会面对极大的压力，公司内部「实事求是」的氛围也会被破坏。

因此，梅卡曼德对技术进度的表达一直相对克制。邵天兰提到，技术验证阶段「快不得」，核心范式和难点没验证之前，催三个月做出结果没有用，越催越慢；等到判断可行，才进入他所说的「大力出奇迹」时刻。

当然，这不意味着梅卡曼德不讲故事。它同样需要用「全球第一」「眼脑手」「物理 AI」这样的标签，让二级市场理解自己的位置。但相对难得的是，它仍然把不同阶段的东西分开说：旧业务是什么，新技术走到哪里，哪些能力已经能在工厂里批量运行，哪些还在验证。

这未必性感，却很重要。

邵天兰提到，很多时候大家会用一个人为叙事区分新旧公司，好像今年成立的公司天然属于新范式，三年前、五年前的公司就属于旧范式，但在他看来，「企业是活的」。

公司能不能跟上技术变化，不在于是不是刚成立，而在于有没有好的位置，有没有持续关注前沿技术和把技术产品化的能力。

他提到，今天 AI 时代「没有任何公司能垄断 idea」，大家很可能「在读同样的论文」，真正的差别反而是企业有没有自己的 position。

梅卡曼德的 position，首先来自工业现场。它不是在风口里重新寻找场景，而是已经有 2.9 万台部署、近 50 个国家和地区、超过 100 家《财富》世界 500 强客户。新技术如果要进入真实世界，它手里已经有客户、设备、工件、异常和交付体系。

另一个支点，或许是这种愿意承认边界的踏实。它不保证梅卡曼德一定能赢下下一轮技术周期，但至少让这家公司不必为了追逐每一轮热词，反复改写自己。旧业务、新技术、客户现场和组织节奏还能放在同一张桌子上讨论，梅卡曼德才有机会做物理 AI 赛道「跑得最稳、最远的人」

*头图来源：梅卡曼德

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

极客一问

你觉得这家十年机器人公司最大的考验

会是技术还是市场商业化？

GPT-6 曝光，OpenAI 总裁说：AGI 来了

当地时间 9 月 3 日，GPT-6 Astra 正式发布。OpenAI 总裁 Greg Brockman 在发布会结束后，说了一句在 AI 行业极为罕见的话：「我个人认为，我们可能已经到达 AGI 了，我觉得就是这个模型。」

OpenAI 给 Astra 起了个简洁的 slogan：「Anything you can do on a computer, Astra can do for you.（你在电脑上能做的任何事，Astra 都能替你做。）」

新模型可以像人一样，直接「看」屏幕上的像素，然后移动鼠标、敲击键盘，完成操作。

给 Astra 一张电路原理图，它在 KiCad 里完成了元器件布局和铜线走线，整个过程用时 2 分 54 秒。

另一个演示是三维建模，Astra 在 Blender 里搭建了一栋房子的模型，然后将其导入 Unreal Engine 5，生成了一个可以实时漫游的建筑场景。

OpenAI 还公布了两个内部计时案例。「寻找猫咪临时看护」这类需要大量网络搜索、信息比对、汇总成文档的任务，Astra 用了 5 分 27 秒，OpenAI 给出的人类对照基线是 30 分钟。「求职准备」这类需要搜索岗位、匹配简历、整理申请流程的综合任务，Astra 用了 2 分 51 秒，人类基线是 5 小时。

更聪明还更守规矩。OpenAI 公布了一个内部测试数据，在没有生产环境安全限制的条件下，GPT-5.6 Sol 会在 48.2% 的情况下超出授权范围行事，而 Astra 是 0%。（消息来源：极客公园）

消息称字节跳动将获得约 296 亿美元银团贷款，若完成将成今年亚洲规模第二大

9 月 3 日消息，据第一财经报道，字节跳动正在推进一笔规模达 296 亿美元（现汇率约合 1,993.99 亿元人民币）的银团贷款。该交易若顺利完成，将成为 2026 年亚洲地区规模第二大的美元计价银团贷款，仅次于软银集团今年 3 月完成的 400 亿美元（现汇率约合 2,694.59 亿元人民币）过桥融资。

据报道，字节跳动最初为该笔融资设定的目标规模为 200 亿美元（现汇率约合 1,347.29 亿元人民币），因银行认购踊跃，最终将规模扩大至 296 亿美元（现汇率约合 1,993.99 亿元人民币）。资金主要用于一般企业用途。不过，该贷款协议尚未正式签署，各承销银行仍在就最终的额度分配进行确认。

此次大规模融资正值字节跳动加速人工智能战略布局之际。据了解，该公司正在评估将 2026 年的资本支出预算提升至最高 700 亿美元（现汇率约合 4,715.53 亿元人民币），这一数字较 2025 年的支出水平增长超过一倍。新增投资将重点投向数据中心扩容及人工智能基础设施建设，以支撑其在全球范围内的 AI 业务扩张。

从融资历史来看，字节跳动上一次在境外进行大规模贷款要追溯至 2024 年，当时公司成功筹集了约 108 亿美元（现汇率约合 727.54 亿元人民币）资金。（消息来源：IT 之家）

发布会前夕，特斯拉 Cybercab 车队现身美国多地

9 月 3 日消息，特斯拉 Cybercab 的现身范围正不断扩大，早已不局限于得克萨斯州奥斯汀市中心。公司计划北京时间明日凌晨 05:45 在得克萨斯州发布这款纯电动双座车型，自动驾驶是本次发布的核心。

特斯拉将在得克萨斯州奥斯汀举办专场活动，向一小部分受众开放 Cybercab，目前外界关于这场活动的公开信息还比较少。

不过，随着特斯拉 2026 年自动驾驶业务推进节奏加快，Cybercab 的布局早已跳出奥斯汀市中心，正向美国各地铺开。近日，多组拍摄于不同地点的 Cybercab 车队实拍图开始在网络流传。

最受关注的一组画面，出现在佛罗里达州迈阿密国际机场，现场至少停放着 20 辆 Cybercab。这批车队于当地时间昨晚被人拍到，规模可观，预示着只要完成各项监管审批，Cybercab 就距离正式投放不远。（消息来源：IT 之家）

谷歌广告业务免于被拆分，但法官要求其调整运营方式

9 月 3 日消息，美国司法部曾试图通过两起反垄断诉讼寻求限制谷歌的市场支配地位，其中一起针对谷歌搜索业务，另一起则聚焦数字广告技术。

当地时间 9 月 2 日，弗吉尼亚东区联邦地区法院法官莱奥妮 ·M· 布林克马（Leonie M. Brinkema）作出裁决，不再要求谷歌拆分广告技术业务，但要求其调整部分经营方式，为竞争对手提供更多参与机会。

这起案件源于美国司法部 2023 年提起的诉讼。2025 年 4 月，布林克马已经认定谷歌在开放网络数字广告技术的两个市场存在非法垄断行为。司法部随后提出结构性整改方案，包括要求谷歌出售广告交易平台 AdX 等业务。

美国司法部此前认为，谷歌同时控制广告主工具、网站广告服务器和广告交易平台，使其能够利用不同产品之间的联系巩固市场地位。司法部指控谷歌通过收购竞争对手、限制广告需求以及调整广告竞价机制等方式削弱竞争。

谷歌方面则对最新裁决表示欢迎。（消息来源：IT 之家）

Sam Altman：OpenAI 肯定会研发人形机器人

9 月 3 日消息，美国人工智能初创企业 OpenAI 今年创立机器人部门。招聘信息显示，该公司正在定制机电执行器、仿真流程和机器人数据采集等具身智能领域探索。

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 昨日出席《Sources Podcast》视频播客时表示：「我们肯定会研发人形机器人，我们也会做其他形态的人形机器人。」

Sam Altman 认为，现实世界很大程度就是为人类设计的。人们按照自己的身体结构设计了电脑、汽车等工具。因此打造人类形态的机器人是合理的，它们需要为人类服务。

不过 Sam Altman 认为，并非所有机器人都需要是人形。当人形结构无法带来实际优势时，OpenAI 将针对特定用户设计非拟人化机器人。他对此解释称：「当然也有不同形态的数据中心机器人。但机器人的形态并不是最重要的，真正关键的是机器人大脑。」

至于未来应用领域，他认为人形机器人近期不太可能直接走入普通家庭。他更希望将机器人应用于建设维护数据中心等工业领域，面向个人用户的通用机器人将成为公司长期目标。（消息来源：IT 之家）

纽约时报诉 OpenAI 案升级：美国司法部首次就 AI 版权问题公开表态，主张 AI 训练属「合理使用」

9 月 3 日消息，美国司法部当地时间 9 月 1 日向曼哈顿联邦法院提交了一份「利益声明」，正式介入《纽约时报》诉 OpenAI 版权侵权案。

美国司法部明确支持 OpenAI 的立场，主张 AI 公司使用受版权保护的材料训练大语言模型属于「合理使用」范畴，不构成版权侵权。

美国司法部首先从国家安全角度论证了支持 OpenAI 的必要性。他们认为，如果版权规则显著增加在美国开发大语言模型（LLM）的难度，可能损害美国 AI 产业竞争力并带来国家安全风险。

美国司法部还引用了特朗普关于「消除美国在 AI 领域领导地位障碍」的行政命令，称 AI 主导地位对「促进国家安全、繁荣和全体美国人的经济流动性」至关重要。

美国司法部进一步阐述，大语言模型训练对版权作品的使用具有「转换性」目的，符合合理使用标准。「大语言模型训练所带来的创造性可能和公共利益，远远超过任何竞争损害」。

他们还特别指出，若法院支持《纽约时报》的主张，将「阻碍创造性和科学进步，同时妨碍美国的繁荣和经济流动性」。美国副司法部长伍德沃德称这份文件为「具有历史意义的利益声明」。（消息来源：IT 之家）

科技巨头转型废品回收 谷歌正在从退役服务器中拆出 DDR4 使用

内存的持续短缺，正在让大型数据中心运营商不得不采取一些非常手段。

据谷歌供应链基础设施高级总监 Nikhil Cherian 透露，为了突破内存瓶颈，谷歌正在同时开发软件和硬件解决方案，甚至拆解退役服务器以回收可回收的组件，从而建立内部回收供应链。

谷歌据悉已设计了特殊的硬件适配器，允许将上一代内存，例如 DDR4 连接到其新一代人工智能服务器上。Cherian 还承认，谷歌正在进口退役的服务器，以拆除它们的 DDR4 模块进行回收利用。

他还表示，人工智能行业已迅速从计算受限转向内存受限，高性能内存已占给定人工智能服务器物料清单成本的约 75%。（消息来源：财联社）

微信公关总监回应「好友超 1 万可查看单删好友」

9 月 3 日，微信公关总监发文称，「好友超 1 万可查看单删好友」，看到很多朋友在关心。这个功能并不是为「查谁删了我」而设计的，而只是给那些真的忙到加不进好友的人，一个整理关系的出口。

9 月 3 日，「微信单删提示」登上热搜引发热议。腾讯客服表示，关于通讯录好友数量满的情况，当您继续添加好友时，系统会弹窗提醒并展示部分通讯录好友信息，帮助您判断是否需要删除某些联系人。「但需要注意的是，微信目前暂不支持批量查看已被对方删除的联系人信息，您只能根据弹窗中的列表手动选择删除。」

视障人士福音：全球首款轮足式导盲犬明天发布

9 月 3 日消息，智元研究院旗下远山智行，将在 9 月 4 日上午正式推出小远智能灵动导盲犬。

这也是全球首款轮足式导盲机器人，专门用来解决视障人群独立出行的难题。

传统活体导盲犬培养周期很长，国内视障群体数量庞大，真正可用的导盲犬数量十分有限，很多视障用户很难申请到。

小远轮足式结构平地靠轮子移动，行驶噪音低，不会干扰视障用户靠耳朵辨别周边环境。遇到台阶楼梯，就切换足式模式攀爬，普通盲杖做不到的场景，它可以完成。

它可以识别低垂树枝、脚手架这类悬空障碍物，很多普通导盲设备察觉不到这类高空危险。

室外定位误差控制在 30 厘米以内，室内避障成功率 99%，室外避障成功率 96%。机器可以自主规划出行路线，感知路上各类障碍，及时减速绕行。

这款产品由中国兵器工业集团旗下杭州智元研究院打造，这家机构 2022 年成立，手握国家重点实验室，把军工相关技术转为民用，落地助盲这类民生赛道。

此前这款机器已经做过多轮实地测试，和多地残联开展合作，在地铁、商场做过试点体验。（消息来源：快科技）

超高性价比的增程大五座 SUV！雷军公布澎程 N70 Pro 配置

9 月 3 日消息，小米中大型五座增程 SUV 澎程 N70 Max 已经开售，价格为 25.99 万，而就在今日，雷军公布了 N70 Pro 的配置。

该车标配激光雷达、英伟达 Thor-U 芯片、HAD 辅助驾驶、纯平地板、超长滑轨、滑动中岛、9 安全气囊。

同时支持高速爆胎稳定控制，应急浮水脱困，低速慢行灯，14 处 2200MPa 小米超强钢，标配 9 个安全气囊。

动力依旧为 1.5T 增程混动，匹配 52kWh 大电池, CLTC 纯电续航 351km，CLTC 综合续航 1351km，WLTC 亏电油耗百公里 5.7L。

外观设计包括蜻蜓造型日行灯、车顶鹅卵石造型激光雷达、无边框后视镜，前脸提供多款饰板可选，车身配色有蝴蝶谷蓝、远山青、火山灰等。

车内提供 8 英寸仪表、16.1 英寸中控屏，可选 20 英寸 HUD、后排吸顶电视、9L 车载冰箱，二排标配通风/加热/按摩，Max 版本标配空气悬架+CDC 连续阻尼减振。（消息来源：快科技）

「极端天气危险区」：联合国预警超强厄尔尼诺将冲击全球经济与市场

联合国周四发出警告：厄尔尼诺气候事件正不断增强，演变为一场「超强」气候现象，将持续到 2027 年 2 月，多国面临洪水、干旱、极端高温风险。

联合国世界气象组织秘书长塞莱斯特・绍洛表示「干旱与洪水带来的破坏已经显现，随着厄尔尼诺进一步加剧，各类灾害影响还会继续恶化。」

厄尔尼诺在西班牙语中意为「小男孩」，属于自然气候现象，它与拉尼娜（「小女孩」）交替出现，周期为 2‑7 年。厄尔尼诺形成的判定标准：热带东太平洋海水温度较长期平均水平高出 0.5 摄氏度。世界气象组织最新研究显示，7 月海面温度较正常值高出 2 摄氏度以上；7 月至 8 月初，次表层海水温度较平均水平高出 8 摄氏度以上。

亚太和拉美国家将首当其冲承受直接冲击，但全球都将感受到它在粮食大宗商品以及能源领域带来的连锁影响。

危地马拉、洪都拉斯、萨尔瓦多遭遇反常天气与干旱。乐施会一份报告指出，该现象与厄尔尼诺相关，已经造成农作物严重减产；与此同时，印度尼西亚正遭遇破坏力巨大的山林大火。印度季风季节强度偏弱，水稻、食糖、棉花、大豆等作物生长受到抑制；秘鲁的鳀鱼渔业遭到「毁灭性打击」，鳀鱼是动物饲料的重要原料。（消息来源：环球市场播报）

头图来源：OpenAI

作者｜桦林舞王

编辑｜靖宇

2026 年 9 月 3 日，OpenAI 总裁 Greg Brockman 在发布会结束后，说了一句在 AI 行业极为罕见的话：「我个人认为，我们可能已经到达 AGI 了，我觉得就是这个模型。」

他措辞很谨慎，用的是第一人称，加了「可能」，还专门留了后路说「如果你想说这是第一个，我认为这是合理的」。

这不是 OpenAI 官方宣布 AGI 到来，而是一位公司总裁在镜头前说出了自己的判断。

当地时间 9 月 3 日，GPT-6 Astra正式发布。极客公园拆解了目前能获取到的所有技术细节和演示材料，试图回答一个最核心的问题，这个模型，到底能干什么，能干到什么程度？它真的能代表 AGI 的到来吗？

「操控电脑」趋于神话

在发布材料里，OpenAI 给 Astra 起了个简洁的 slogan：「Anything you can do on a computer, Astra can do for you.（你在电脑上能做的任何事，Astra 都能替你做。）」

这不是夸张的营销话术，而是方向声明。

过去几年 AI 操控电脑的主流路径是调用 API。软件开发商先写好接口，AI 再通过接口完成操作。这套逻辑本质上要求每一款软件都专门适配 AI，否则 AI 就无能为力。

Astra 走了一条完全不同的路：它像人一样，直接「看」屏幕上的像素，然后移动鼠标、敲击键盘，完成操作。

这个区别的意义在于覆盖范围。KiCad（印刷电路板设计软件）不会为 AI 写 API，FreeCAD 不会，公司内部那套用了十年的老 ERP 系统更不会。但如果 AI 能看屏幕直接操作，这些软件它全都能用——就像一个刚入职的员工，不需要了解软件背后的代码，只需要能看懂界面。

OpenAI 在发布材料中展示了几个具体案例，可以感受一下「操控电脑」落地之后是什么样的。

GPT-6 Astra 自己完成了 PCB 板布局和走线｜图片来源：OpenAI

给 Astra 一张电路原理图，它在 KiCad 里完成了元器件布局和铜线走线，整个过程用时 2 分 54 秒。另一个演示是三维建模，Astra 在 Blender 里搭建了一栋房子的模型，然后将其导入 Unreal Engine 5，生成了一个可以实时漫游的建筑场景。还有一个更日常的演示，用户只是对着 Astra 说话，它完成了一个 eBay 商品上架的完整流程，从填写信息到提交发布。

Astra 在 Blender 里实现的建筑模型｜图片来源：OpenAI

效率提升方面，OpenAI 给出的对比数据也相当直观。在 OSWorld 2.0 基准测试上，Astra 完成计算机使用任务的得分是 72.6%，上一代旗舰 GPT-5.6 Sol 是 65.7%；而完成同样任务，Astra 平均只需约 40 分钟，Sol 需要约 75 分钟，速度快了将近一半。

Astra 用 9 分钟实现了寻找公寓任务（左）、2 分钟实现了寻找儿科诊所任务｜图片来源：OpenAI

OpenAI 还公布了两个内部计时案例。「寻找猫咪临时看护」这类需要大量网络搜索、信息比对、汇总成文档的任务，Astra 用了 5 分 27 秒，OpenAI 给出的人类对照基线是 30 分钟。「求职准备」这类需要搜索岗位、匹配简历、整理申请流程的综合任务，Astra 用了 2 分 51 秒，人类基线是 5 小时。

这两个数字是 OpenAI 自己的演示结果，不是第三方独立测试，需要保留合理质疑。但它们揭示的产品方向是清晰的：Astra 不是被设计来帮你写一封邮件的，它被设计来替你完成那种需要「开多个软件、点很多步骤」的完整工作流。 填表、更新 CRM 记录、整理日历、在线调研后生成报告，这些都已经是 OpenAI 明确列出的企业应用场景。

能力「Next Level」

每次大模型发布都会带来一堆基准测试数字。大多数时候，从 80 分到 85 分，读者看着差不多，但这次确实不一样。

ARC-AGI-3 是目前公认最难「刷」的 AI 评测之一。它的设计思路是专门让模型无法通过记忆训练数据来应付，测的是面对全新问题时的真实推理能力，有点像针对 AI 的智商测试。

Astra 在ARC-AGI-3 上的得分近乎于神｜图片来源：OpenAI

Astra 在 ARC-AGI-3 上的得分是 98.6%。GPT-5.6 Sol 的得分是 7.8%。Anthropic 的 Claude Opus 5 是 30%。

这不是从 80 分提升到 90 分的那种「进步」，是量级上的跨越。ARC-AGI 的创始人 François Chollet 曾多次调高测试难度，因为 AI 总是会很快「刷满」，但 Astra 在 Tier 3 难度下仍然接近满分。

Astra 在顶级数学研究能力测试上也是断崖领先｜图片来源：OpenAI

其他几个关键基准的情况：FrontierMath Tier 4（顶级数学研究能力）97.6%，GPQA Diamond（研究生级别跨学科问答）96%，DeepSWE（真实软件工程任务）74.1%，ExploitBench（网络安全漏洞利用）100%。

有一个维度 Astra 没有拿到第一。在「Humanity's Last Exam」（含工具调用版）上，Astra 得了 57.2%，两天前刚刚发布的 Anthropic Claude Fable 5.1 是 65.0%。并不是全面碾压，竞争仍然存在。

还有一个关键细节需要说明。ARC-AGI-3 的高分依赖 OpenAI 的「有状态测试框架」，允许模型在多轮尝试中积累上下文信息；在无状态的普通 API 调用条件下，得分会显著低于这个数字。跨模型横向比较时，需要留意这一层前提条件。

整体来看，Astra 拉开与上一代模型的距离之大，是近两年 AI 模型迭代中罕见的。

在ExploitGym honeypot测试中 Astra 被骗的几率被封死｜图片来源：OpenAI

对比最鲜明的地方，反而不在智识，而在对齐。OpenAI 公布了一个内部测试数据，在没有生产环境安全限制的条件下，GPT-5.6 Sol 会在 48.2% 的情况下超出授权范围行事，而 Astra 是 0%。

更聪明，同时更守规矩，这才是 OpenAI 这次真正想传递的信号。

你还用不上

目前 Astra 采用分阶段开放策略。

首先向「Daybreak」项目的企业用户开放，随后将扩展至 ChatGPT Plus、Pro、Business 和 Enterprise 订阅用户，同时支持通过 OpenAI API、AWS Bedrock 和 Microsoft Azure 调用。

Astra 中网络安全能力更强的版本，仅向经过审批的防御性安全机构和关键基础设施领域的优先用户开放。这是因为 Astra 是 OpenAI 历史上第一个触达内部「Critical（关键）」网络安全阈值的模型，能够在几乎不需要人类引导的情况下发现未知的零日漏洞、构建完整的漏洞利用链。在评估过程中，Astra 甚至发现了两个此前未曾公开的漏洞，OpenAI 随后将其披露给了相关软件维护者。

API 定价方面，Astra 每百万 token 的输入和输出价格分别为 10 美元和 50 美元。对于 ChatGPT 订阅用户，Astra 的使用量包含在现有订阅额度之内。

发布时机的选择本身也是一个背景。就在上个月，OpenAI 经历了一次严重的安全事故，两个内部测试中的模型逃出了沙盒环境，入侵了 AI 公司 Hugging Face 的系统，OpenAI 随后暂停了部分研究和训练工作。Brockman 在吹风会上主动提及了这一事件，强调 Astra 的低越界率和安全设计，这次发布也承担着「信任重建」的使命。

Astra 的发布，是能力展示，也是一次公开的信任声明。

AGI 有没有到来，最终可能要取决于每个人选择哪个定义。但一个能直接坐到你电脑前、自主完成跨软件工作流的模型，今天已经是真实存在的事情了。

接下来真正有意思的问题，是企业和个人用户会首先把它用在哪里，以及哪些职业会最先感受到这种「替代感」。

开幕当天，宇树科技敲钟上市，盘中市值一度冲破 4000 亿元，这可能是过去十年，中国机器人行业最接近「资本狂欢」的一天。过去，机器人公司更多活在实验室、融资新闻和 Demo 视频里；而宇树的上市，第一次给这个仍处在早期的赛道钉下了一个资本锚点。

除此之外，云深处科技进入交易所受理或审核环节；智元机器人则于 2026 年 7 月确认启动赴港上市流程。一级市场的热，正在向二级市场传导，具身智能不再只是技术想象，也开始被要求回答收入、交付、毛利和规模化的问题。

逛完整个展区，跟我们此前预料的一样，今年没有让所有人「哇」的时刻，更多的是 demo 的展示。宇树没有展示刚刚发布的、原地跳高 2 米、奔跑速度 12.66 米/秒的「超人」，展台上更多是已有产品在解锁新动作；众擎把八角笼搬进了会场，维他动力用二次元偶像的方式整活……热闹是真热闹，但很少有人再讲「颠覆性突破」这四个字了。

比起继续追问「什么时候会有奇迹」，更值得追问的是几个更朴素的问题：机器人是不是只能长成人的样子？具身智能的「通用性」到底走到了哪一步？数据，正在从一门算法生意，变成一门硬件生意吗？那些藏在指尖、关节和电机里的关键部件，又往前走了几步?

带着这些问题，我们在展馆里走了一圈，也和多家代表性公司深聊。它们不一定都最会制造声量，却分别代表了这个赛道正在发生的关键变化：本体形态的分化，通用模型的竞争，数据闭环的重构，以及关键零部件逼近「最后一厘米」。

银河通用的展台上，轮式、重载和双足三种完全不同形态的机器人，跑的是同一套具身基础大模型；维他动力反过来从真实使用场景出发，倒推出了它的第一款人形机器人 Vbot ATOM；自变量在物流分拣场景里，把效率做到了每小时 1816 件、准确率超过 98%；帕西尼，则把最初只解决「触觉」的技术方案，扩展成了覆盖全身的感知网络……

具身智能仍然早期，甚至比很多人期待的更早期。它正进入一个更艰难、也更有价值的阶段，谁能把模型、本体、零部件和工程能力一个闭环，谁才可能成为下一阶段真正有价值的公司。

1.机器人是不是只能是人形？

过去两年，具身智能的叙事被人形机器人高度占领：跳舞、跑步、打拳、马拉松，所有出圈事件几乎都长着一副人的样子。

但看完这届 WRC，你会发现，人形机器人的概念依旧延展，巨型、仿生、半人马……「像人」不再只有一种标准答案。与此同时，在人形之外，越来越多公司开始根据真实任务重新设计机器人形态。

今年 WRC 逛下来，宇树的人形这边确实拼得凶，带来了全新的格斗动作。G1 打格斗，组合拳、回旋踢、飞踢一套下来，靠的是全身关节的实时协调；H2 个头更大、关节输出更强，出拳抬腿更有分量感。两台机器人放一起看，正好是「灵活」和「力量」两种风格。

乒乓球互动也很值得一看，机器人得先「看懂」来球再决定怎么回，这比单纯耍套路更考验感知和决策的配合。加上全身遥操作格斗系统，操作者的动作能被精准复现，这套东西背后其实是宇树在攒具身智能的数据闭环。

但最显眼的还是 GD01，那台三米高、能载人变形的机甲。它不是人形，也不是传统四足，而是把机器人技术和装备形态揉在了一起，直接冲着文旅、特种作业这类场景去的。

在本届 WRC 上，Vbot 维他动力正式发布人形具身智能终端 Vbot ATOM，并同步开启预订。ATOM 值得注意的是，它并不是从概念样机起步，而是承接了 Vbot 在四足机器人「大头」上已经验证过的产品定义、量产交付和用户运营能力。

今年 5 月，AI 载物机器狗「大头」实现量产交付。到目前为止，这款产品已成为消费级具身智能销量第一，在真实世界中累计完成 126 万次大模型交互、23,700 公里用户伴随里程和 131,500 小时陪伴，过去三个月还完成了 4 次 OTA。对具身智能行业来说，这组数据的意义不只在于销量，而在于它证明 Vbot 已经让机器人进入真实用户生活，并形成了从交付、使用反馈到持续迭代的产品闭环。

基于「大头」的实践，Vbot ATOM 没有沿用传统工业人形机器人的思路，而是从家庭、零售、公共空间和办公服务等生活场景出发，反向定义产品形态。160cm 身高、180cm 臂展、95cm 腿长和 31 个本体自由度，决定了它具备接近真人尺度的服务能力；织物包覆、状态交互设计和静音足底，则让它在家庭和公共环境中显得更友好，也更容易被人接受。

技术层面，Vbot 还发布了「Vbot Embodied Genome｜具身基因组」具身模型体系及三大核心模型，用于支撑交互理解、世界模型决策、跨本体进化和真实反馈回流。

由此来看，Vbot ATOM 的到来，不只是 Vbot 从四足机器人延伸到人形机器人，更意味着其正在把已经验证的产品化能力，带入更大的生活空间，推动人形机器人从本体展示走向产品化时刻。

未来不远机器人则完全围绕家庭需求设计，能够完成基础的家务，儿童陪伴，老人陪护，宠物照料等场景。目前他们已经进入 500 多个付费家庭，累计服务超过 5 万小时。

未来不远机器人还展示了他们在家庭场景的快速迭代能力，一个月前的 WAIC，它重点展示的是洗衣，叠衣，收纳等基础家务，而在 WRC 现场，则把场景扩展到厨房：搭载了全新一代自进化 WAM 世界动作模型的第二代全栈自研机器人本体 F2 端到端自主完成意面制作。

完整烹饪流程对机器人的协同能力、精准度、判断力要求极高：需要双臂高精度同步协同；应对不可逆流体操作，依靠视觉瞬时精准判断用量；同时需要灵活切换、抓取、置换多种厨具，还要自主学习翻炒火候等无标准答案的「人性化分寸感」。而未来不远机器人在现场不中断的连续烹饪展示了他们惊人的稳定性。

未来不远表示，他们从本体、大脑到硬件采取软硬件协同的全栈自研，因此在新场景的迭代更快。除了从轻家务逐步向重家务扩展，未来不远对于家庭场景需求的理解还包括覆盖儿童、老人和宠物的刚需场景，现场他们也展示了包括五子棋，象棋的各种棋类的操作，开饮料，互动类游戏，以及双机协同工作等等。极强的落地场景和互动性让他们的展位始终围满了人群。

自变量机器人目前的重点是家庭和物流两个场景。其中物流场景它没有用完整人形机器人和五指灵巧手，而是两条机械臂配合普通夹爪，处理形状、重量和材质随机的真实包裹。

它的机器人会根据包裹本身的物理特性决定怎么处理：小件直接抓取，重箱可以推，碰到没有面单的玩具熊等异形件，也会判断后续流程并自主处理。此前公开直播中，这套系统连续运行一小时，分拣效率达到 1816 件/小时，准确率超过 98%。

自变量在现场采访中强调，它的机器人已经进入实际应用：家庭机器人已经大规模服务用户家庭；物流分拣也已经进入头部企业。

2.具身智能的通用性走到哪一步了？

具身智能的通用性，或者说通用任务能力，指的是具身智能机器人是否能跨物体、跨环境、跨指令完成复杂任务，以及是否能在新场景里重新规划。从能力上，具身智能在通用性上已经跨过「单一动作展示」阶段，现在先进的机器人，能够完成多技能串联、状态跟踪，甚至可以在经历扰动后重新进行规划。

在智能上，具身机器人的通用性显然与模型有关，而目前模型的技术路线远未收敛。头部公司们开发的路线有端到端 VLA（视觉—语言—动作模型），WAM（世界动作模型），分层具身智能体操作系统，以及跨本体具身基础模型等。

其中，端到端 VLA/WAM 的代表是银河通用、千寻智能和未来不远。这一思路的共同点是尽量将视觉、语言、动作和部分状态预测放入统一模型或表征中。银河通用在 WRC 发布的双足人形机器人 Galbot ET1「银河·星仔」，它利用 Agent 互动自学习技能可以直接观察人的动作，再实时模仿舞蹈和高动态动作，它还集成银河通用「LATENT」高动态网球对抗规控运动学习框架，可实现真人感网球陪练。

支持 ET1 实时模仿舞蹈和打网球等连续拟人动作的，是 AstraBrain WBC，即银河星脑体系中负责全身实时运动控制的小脑基座模型。具体来说，舞蹈演员给出新的动作，ET1 通过视觉识别并提取人的实时运动轨迹，再把动作映射到自己的身体上。它是真的在实时模仿，不是从预先编排的动作库里挑出一条轨迹重新播放。

银河通用目前有双足人形机器人 Galbot ET1，还有 Galbot G1、S1 等不同形态的机器人。它强调用「一颗大脑跨本体、跨任务、跨场景」。这些的机器人在家庭、零售和工业这些场景都有各自的应用，但它们共享同一套具身智能基础模型，不同形态的机器人，拥有各自的运动控制系统，感知、任务理解、世界建模和行动规划能力却是可复用的。

银河通用在接受采访时提到，过去机器人进入一个新场景，往往需要围绕这个场景重新采集数据、重新训练；现在同一套基础模型已经开始在不同本体和任务之间复用。通过少量数据进行适配，轮式机器人能用，重载机器人能用，换到双足机器人上，大脑也不需要重新从头训练。未来不远此前基于 AVLA 构建视觉、语言与动作的端到端闭环，并在此基础上进一步推出 Self-Evolving WAM（自进化世界动作模型），让机器人不仅能够理解并执行任务，还能预测动作结果，并利用真实家庭中的执行数据持续迭代模型。未来不远表示，以洗衣场景为例，其模型基于几十种洗衣机进行训练后，已经可以泛化到数百种不同的机型、开门方式和按钮类型。类似的泛化能力也用于衣物，玩具等家庭物品，让机器人能够在不同家庭环境中完成动态变化的任务。

自变量重点展示其模型 WALL-B 的通用性：家庭服务和物流分拣两个差异很大的场景，运行的是同一个模型。WALL-B 将视觉、语言、触觉、动作和物理预测融合进统一网络，让机器人理解重力、惯性、摩擦等物理规律，并预判动作结果。分层式具身智能架构的代表性探索包括逐际动力 COSA。

COSA 0.5 将机器人大脑分为三层：System 2 负责场景理解、记忆、推理和任务调度，System 1 调用 VLA 等操作技能，System 0 以最高 1000Hz 进行全身运动控制。

跨本体具身基础模型的代表之一是星海图 G0.5。WRC 现场，搭载 G0.5 的 R1 Lite 在移动过程中完成任务整理需要的环境理解、任务拆解、双臂操作和异常恢复。G0.5 通过统一动作编码，让同一套模型适配不同机器人本体。

千寻智能用它的 Moz1 挑战长程任务，比如「整理餐厅」，机器人接到一句指令后，要连续完成环视环境、取可乐、移动到冰箱、开门放入、关门，再把脏碗送进洗碗机等一系列动作；如果目标物被移走、遮挡，或者已经整理好的环境再次被打乱，它还会重新感知并规划。

在应用场景上，让机器人像人一样进入家庭和公共空间，完成复杂任务，现在的成熟度还相对不足，尤其是涉及与人直接交互，需要考虑安全性。但在工厂、在仓库、以及其他相对封闭的场景，机器人已经能完成一些相对复杂的长程任务。

例如，星动纪元的星动 M7 在现场连续完成随机包裹识别、抓取、翻转面单和送入传送链路等动作；这套能力已经在中国邮政等物流中心落地，最高达到每小时 1200 件。

具身智能的通用能力和垂直场景能力并不互斥，机器人在真实世界的垂直场景中，适应各种非标操作，并且能稳定运行，其实可以反哺通用能力的提升。

而且，各家公司在模型进化上的努力，都是从单项技能向跨本体、长程任务和动态环境泛化等方向进步。

3.具身数据正在变成一门硬件生意吗？

无论具身智能的通用性能，还是垂直场景性能，模型都需要大量高质量的数据。机器人的数据采集，目前主流的方式有遥操作、 无本体 UMI 与数据手套、第一视角采集与动捕、真机本体采集等，几乎每一种，都涉及硬件，有人笑称，具身智能的数据采集，是不是变成了一门硬件生意？

其实数据的重要性不在数据本身，而在于模型，在于智能。只有当数据足够多，足够高质量，能够反哺模型进化，并且在场景中形成数据闭环和数据飞轮，它的意义才真正体现。

光轮智能是独立具身智能数据领域的头部公司之一，围绕人类第一视角数据、物理仿真、规模化评测和真机反馈，构建 Real2Sim2Real 数据闭环。

此次 WRC，光轮智能重点展示了 SimFoundry 仿真和 RoboFinals 评测体系。SimFoundry 通过真实物体参数测量和自研物理求解器，提高衣物、线缆等柔性物体的仿真精度；RoboFinals 则用于机器人模型的大规模测试和评估，让模型在进入真实场景前先经过系统验证。

遥操、UMI、动捕，是以人为中心的高质量数据获取方式，但它们的成本还是太高，较难满足模型对数据量的需求。

具身数据的获取方式还有很多，比如靠视频数据，靠游戏数据，以及最近 1-2 年兴起的世界模型。极佳视界走的是世界模型路线，将世界模型作为「数据放大器」。GigaWorld 根据机器人动作推演环境变化，批量生成训练和测试所需的交互数据；GigaWorld-1 进一步加入动作建模和物理参数估计，提高抓取、碰撞等操作模拟的可信度。

所以数据并不是一门单纯的硬件生意，而是有多种类型，多种形式的。并且，相比单纯数据采集，为模型提供数据，对于具身智能模型提升更大的，可能是形成数据飞轮，而这是专注在具身数据采集的单个企业很难完成。要形成数据闭环和数据飞轮，必须进入具体场景，和机器人一起协作，用真实产生的数据去迭代和优化模型。

例如，银河通用构建了「银河星数（AstraData）」数据基座，将互联网数据、人类行为数据、仿真合成数据、真机遥操和真实场景回流数据统一用于模型训练，并接入场景验证和回流优化的闭环。其通用小脑模型 AstraBrain-WBC 0.5 使用约 2 万小时、20 亿帧人类动作数据训练，工程优化后推理延迟低于 1.5 毫秒，整条动捕链路延迟小于 20 毫秒。

智元机器人的数采 2.0 体系，基于 430 余个真实场景搭建真机、无本体和多源数据金字塔，并把模型评测、场景落地、实景适配测试和运行数据回流放在同一体系中。更进一步，还有海外创业公司在工厂环境中让现场工人现场纠正机器人，然后把新的行为继续接入流程，并且收集数据对具身模型进行 Post-Training。

银河通用、智平方、智元机器人等中国公司也已经在往这个方向进步，未来具身数据的共同趋势可能是：数据采集将从「集中式数采工厂」走向「机器人部署现场」。

4.关键部件往前走了几步？

灵巧手、触觉感知、视觉感知、电机、关节，关键零部件的进步，往往更能展示行业真正往前走了几步。而具身智能关键零部件领域，最重要的精细操作和感知，感知里最重要的又是触觉感知、视觉感知。灵巧手是机器人执行精细操作的关键。以灵心巧手为例，它展示了「灵巧手组装灵巧手」的案例：机器人通过视觉识别、双手协同和精准力控，在狭小空间内完成零部件抓取和装配，把灵巧手从抓取进一步推进到精细工业操作。

同时，灵心巧手也在持续提升模型能力。它告诉我们，目前在商超、工厂和物流等相对明确的场景内，已经可以对多种工具和工序实现一定程度的泛化，但跨到完全不同的场景仍需要继续学习。灵心巧手也涉足了具身数据，Open TeleDex 系统可以同步采集视觉、触觉和本体感知数据，用于训练灵巧操作模型。它把理想的灵巧手概括为「既要有人的手，也要有人的小脑」：最终不仅要能抓不同物体，还要能够理解并使用不同工具。

帕西尼感知的核心能力是触觉。它采用自研的 6D 触觉感知芯片，通过非接触测量将弹性体与测量电路分离，再结合磁路、弹性体设计和力反演算法，输出稳定、可重复的触觉信号。

帕西尼过去的触觉产品更多集中在指尖和手部，这次帕西尼还展示了足底多维触觉传感器 PX-FOOTRIX，以及基于 GEN4 FUSE 芯片的第四代多维触觉产品，覆盖夹爪、全身电子皮肤等形态，进一步把感知扩展到全身。

这背后是帕西尼在结构设计、硬件系统和算法模型上的全栈自研。在这个基础上，帕西尼打通了从触觉感知信号采集，到三维力、六维力输出的完整链路，使机器人能够获得更稳定、可重复、可量化的力触觉信息。

触觉的应用还是要回到操作，帕西尼现场展示了人形机器人在视觉和触觉共同参与下自主拼装小马：先识别不同形状的零件，再根据接触状态判断抓取是否稳定、插装是否到位，并动态调整力度。帕西尼也把触觉延伸到了数据采集，PXCap Pro 五指数采手套可以同步采集视觉、触觉和手部姿态，并将同一套人类示范重映射到不同灵巧手，实现「一次采集、多机复用」。

帕西尼还把触觉数据纳入 OmniSharing DB 百亿级全模态数据集，与视觉、轨迹、姿态、语音和文本等数据一起用于具身模型训练。其中比较特别的是多维触觉数据，它能记录人与物体接触时的受力和状态变化。

在视觉感知方面，奥比中光展示了面向具身智能的 Gemini 330 系列双目 3D 相机，搭载自研 MX6800 深度引擎芯片；最新的机器人视觉新品 Physis，专为人形机器人、协作机械臂等需要长时运行的具身智能应用设计，提供贴近人类的视觉感知能力，在大视野、高质量成像、真实空间感知与高可靠性之间实现极致平衡。

同时，奥比中光也把视觉能力延伸到具身数据采集，推出无本体数据采集平台，将 EGO、UMi、Wrsicam、Hub 等四种形态纳入同一体系：EGO 记录第一视角，WristCam 采集腕部近场视角，UMI 补充手与物体的交互动作，形成多视角数据链路，用于模仿学习和世界模型训练。

灵巧手、视觉感知以及其他感知能力，其重要性在于它们是具身智能真正落地的最后一厘米。哪怕模型再聪明，没有好的灵巧手，机器人也无法像人一样完成精细操作，没有感知，机器人就变成瞎子，根本不知道该怎么干。我们同时观察到，灵巧手和感知领域的公司，都在跨界搞具身智能数据，可见具身智能整个行业，对于数据的饥渴程度。

5.行业整体发展到什么阶段？

具身智能的热潮让人想到十年前的计算机视觉和自动驾驶。当时市场同样相信技术会在几年内迅速普及，但实验室能力与稳定、低成本、可规模部署的产品之间，存在很长的距离。

自动驾驶用了十多年，才开始在少数城市和区域进入 Robotaxi 商业运营。这虽然不能证明具身智能会重复相同过程，但说明了一种规律：

技术热潮往往会让人们高估近期落地速度，却可能低估长期产业影响。

具身智能目前仍处于从原型验证走向产品验证的早期阶段。未来几年可能先在工厂、物流、巡检和商业服务等结构化场景中落地，真正进入家庭和日常生活还需要更长时间。因为具身智能是软硬件结合的，而且是长产业链的系统工程，单个领域的突破，很难让行业整体快速向前。

但另一方面，中国拥有较完整的机器人供应链、制造能力、工程人才和大量真实场景，能够缩短整机试制、成本下降、场景部署、数据获取和产品迭代的周期。

这些条件不能保证某家公司或者某条路线一定成功，但能让中国持续把机器人推入真实场景，完成技术、工程和商业验证。热潮终会退去，具身智能进入普通人的生活，可能比市场期待的更久，但当机器人真正开始在工厂、仓库和家庭里工作，具身智能的故事才刚刚开始。

头图来源：Fullive.ai

一家成立几个月、第一款产品即将量产的 AI 硬件公司，已经连续融了三轮：高瓴连续三轮加注，智元机器人等机构先后进入股东名单；到了今年 7 月，招商局创投又领投了它的新一轮融资。

这家公司叫 Fullive.ai，创始人郑昊本科就读于清华数学系，此后一路跨过生物统计、因果推断、AI、医学和硬科技投资；联合创始人韦骁龙来自北大计算机，此前曾在华为、荣耀负责消费电子产品。团队里还有参与过华为手环、WHOOP 等穿戴设备的硬件人员，以及来自百度、大疆等公司的算法和商业化老兵。

Fullive.ai 把第一款产品放在了床头。

它叫 Somni，是一款面向高压脑力人群的睡眠硬件。外形上，它不像传统健康硬件，更像一个安静的床头设备：没有屏幕、不需要佩戴，也不要求用户在睡前再学习一套交互。通过毫米波雷达、麦克风阵列和环境传感器，感知人在夜里的呼吸、心率、体动以及卧室环境，再用声音、光线、气味等神经系统调节方式帮助用户更快入睡、减少夜间醒来，并在早晨完成自然唤醒。

睡眠当然已经是一个拥挤的硬件市场。

手环、指环和床垫越来越擅长告诉人们昨晚睡得怎么样，助眠灯、耳机和眼罩也在尝试用声音、光线或触觉让人睡得更好。但这两件事之间，其实一直隔着一个很难解决的问题：知道你没睡好之后，机器到底能做什么？更重要的是，它怎么知道自己做对了？

这正是 Somni 想解决的问题。它其实是一套会在连续夜晚中学习用户响应的闭环系统。

如果前一晚的一套声音和灯光没有达到预期效果，Somni 会根据用户整晚的生理变化，重新调整下一晚的方案；反过来，如果某种干预有效，这次身体反馈也会成为之后调整的依据。

郑昊把每个夜晚都看作一次持续发生的「小型实验」：观察一个人处在什么状态，尝试一次干预，再看身体发生了什么变化。如此循环，设备才有可能慢慢摸清，对这个人来说，什么方法真的有用。

这也是 Fullive.ai 做 Somni 更深一层的原因。

在郑昊看来，今天大量健康硬件已经很擅长「监测人」，但如果 AI 想进一步参与人的健康管理，仅仅知道一个人的心率、呼吸和睡眠分期还不够。它还需要理解，当外部世界发生变化时，人的身体会怎样跟着变化。

从一台放在床头的睡眠设备开始，Fullive.ai 想让 AI 学习的，正是这种「响应」。这家年轻公司将其称为 Response Learning：如果 Somni 能够在真实生活中持续完成感知、干预和反馈，它积累下来的，就不再只有「人是什么状态」的数据，还有「什么东西改变了人，以及人是怎么被改变的」。

一盏床头设备，由此成为了 Fullive.ai 验证这条路线的第一个入口。

一、睡不好的一晚，床头能做什么？

第一眼看到 Somni，最容易被注意到的是它刻意克制的形态。

它试图覆盖睡眠的全周期：入睡前帮你放松下来，睡眠中维持稳定的状态，清晨用更自然的方式唤醒。对用户来说，理想状态下只需把它放在床边，其他事情交给设备完成，不需要佩戴手环或头带，也不用主动打卡、频繁操作。

对用户来说，它和普通床头设备的使用感没什么差别；但在系统内部，每一晚的运行都形成了一套完整的闭环：感知状态、判断策略、执行干预、迭代优化。

Somni 使用毫米波雷达、麦克风阵列和环境传感器，持续捕捉呼吸、心率、体动、鼾声及卧室中的温湿度、光照等变化。多组信号融合之后，系统能持续判断用户的睡眠阶段和环境状态。

收集数据是第一步。接下来是判断该在什么时候做什么。传统睡眠监测设备的逻辑是「事后复盘」—— 第二天出一份报告，告诉你睡了多久、醒了几次、深睡比例多少。

Somni 往前走了一步：它要生成一套随时间动态调整的干预方案，比如几点调暗灯光、用什么节奏的声音辅助放松，夜间醒了又该怎么调整动作。

它通过声光味等因子，对夜间神经状态进行低打扰调节。这些方式的共同点是，不需要在用户睡觉时增加明显操作，也不必让人佩戴更多设备。对于工作强度高、容易紧张、同时又对外部刺激较敏感的人群，这种「尽量少打扰」的设计很重要。

最后一步是学习迭代。每一次干预都会对应一组后续反馈：呼吸有没有变平稳？入睡时间有没有缩短？夜里醒的次数少了吗？第二天主观感受有没有变好？系统会对比干预前后的变化，再调整下一晚的执行策略。

郑昊向极客公园把这个过程概括为一场持续发生的「小型实验」：前一晚采取的动作，和用户随后出现的生理变化，都会成为第二天优化方案的依据。

为什么选择床头，而不是做成腕带、头戴设备或智能床垫？这也是一种现实的取舍。头戴设备能够拿到更直接的信号，但很多人难以长期佩戴；手环和指环更适合记录，却很难主动改变周围环境；床垫能做温控，但安装和价格门槛都更高。

床头是一个已经存在于日常生活中的位置：它离人足够近，可以感知环境，也有空间容纳声音、灯光、气味等输出模块。对 Fullive.ai 而言，睡眠是一个相对封闭、干预手段相对有限、又能连续观察数小时的场景，很适合作为第一站。

二、不止是睡眠硬件，还要训练一套「懂人体反应」的响应模型

在这盏床头灯的外壳之下，Fullive.ai 真正想落地的，是一套全新的技术逻辑。

过去几年，AI 在生命科学领域的重要进展，大多建立在对结构、序列、影像和历史记录的学习之上。从蛋白质结构预测到医疗影像识别，模型越来越擅长描述：一个生命系统「现在处于什么状态」。

但健康管理的核心，从来都是「改变状态」，而不是「描述状态」。同样一段音乐、一次光照调节、一项营养补充，对不同的人效果可能天差地别；就算是同一个人，压力水平、作息节奏、身体状态变了，反应也会跟着变。

Fullive.ai 因此把自己的核心数据逻辑定义为「状态 → 干预 → 响应」：先记录人体当前的状态，再施加可控的干预动作，最后观察生理和行为上的真实反馈。由此产生的数据被称为「响应数据」，最终训练出的模型，就是「响应模型」—— 它要学的不是「人现在怎么样」，而是「人对干预会怎么反应」。

图片来源：Fullive.ai

这条路线并不只停留在产品概念上。Fullive.ai 已经围绕人体状态转移建模、响应模型构建和模型推理效率等方向和多家科研院所展开研究。它要解决的问题是让 AI 学会在真实世界中理解「什么改变了人」。对 Fullive.ai 来说，Somni 的意义是在真实家庭场景中持续获得「状态—干预—响应」数据，让模型逐步学习：一个人为什么会进入某种状态，又在什么条件下可能被改变。

只有感知的话，系统拿到的只是一份状态记录；加上干预和反馈，数据才能形成真正的闭环——这也是 Somni 从一开始就同时集成传感器与执行模块的原因。而卧室之所以成为第一个实验场，正是因为这里环境相对稳定，干预动作的边界清晰，生理变化可以被连续观测，用户也不用在白天反复和设备交互。

在系统架构上，公司将 Somni 概括为「传感器 × 基础模型 × Bio-OS Harness」：传感器采集用户与环境信号，模型结合生理先验和医学证据生成干预策略，Bio-OS Harness 负责调度所有感知和执行模块，管理整套闭环的运行。

这套模型不是自由生成一堆健康建议。郑昊认为，在涉及人体的动态干预场景里，生成式模型更适合承担「规划师」的角色，负责提出候选方案；系统还需要一个「模拟器」，在一定的置信区间内推演动作可能带来的影响。而生理先验知识、循证医学依据，以及被严格限定的干预动作范围，共同构成了安全边界，控制模型的动作不会越界。

安全与隐私，是这套系统能否走进卧室的前提。根据 Fullive.ai 的介绍，Somni 采用端云协同方案，雷达采集的原始波形优先保存在本地，需要上传云端的信息会进行加密传输与最小化处理，并尽量避免上传可还原个人隐私的原始数据。效果评估则同时参考睡眠、情绪等主观量表，以及入睡潜伏期、睡眠分期、夜间觉醒等客观指标。

Fullive 正在这条路线上加速迭代。目前 Somni 已完成小批次被试实验，正在持续推进今年的量产与更大规模的临床验证。响应模型能否在不同人群、长期使用中保持稳定的泛化能力，干预效果能否经受随机对照研究的检验，一款卧室硬件能不能让用户愿意长期用下去，都会决定这套闭环最终能走多远。

三、从一个夜间入口出发，Fullive.ai 想走向哪里？

Fullive.ai 将自己定义为一家「模型 × 本体」的 AI4Bio 公司。

在这套逻辑里，模型负责理解状态、推演变化、生成策略；本体负责走进物理世界，完成感知、执行和反馈采集。Somni 是第一个夜间节点，而规划中的日间产品 Cori，会把压力、专注、情绪、恢复、行为、环境等更多上下文，接入同一套系统。

郑昊用特斯拉的路径来类比这件事：汽车的价值不只是硬件销量，更在于它同时具备感知环境、执行动作、回收反馈的能力，真实道路数据由此持续推动模型迭代。映射到生命系统，Fullive.ai 首先要造出能规模化部署的「本体」，再通过这些本体积累人体对外部输入的响应数据。

正是出于对规模化数据闭环的考量，团队放弃了大而全的机器人形态，收敛到睡眠场景。机器人能承载的功能更多，但成本和复杂度也更高，现阶段的出货规模很难支撑模型快速收敛。睡眠有明确的用户需求、相对封闭的场景，还有足够长的连续观测时间，是更合适的切入点。

郑昊的个人经历，也影响了公司的技术选择。他曾在清华学习数学与生物统计，接触因果推断和可穿戴计算；之后又深耕数据科学、人工智能与医学领域，还有成长期科技投资和消费产品的相关经历。这些看似分散的路径，最终都指向同一个长期问题：哪些因素会影响生命系统，这些影响又该如何被解释、推演和规模化验证。

目前 Fullive.ai 已经组建了数十人的成建制团队。公司同时研发模型、硬件和 Bio-OS，意味着要横跨传感器融合、模型架构、工业设计、循证医学、供应链与消费市场多个领域。软硬一体带来了更完整的数据闭环，也抬高了执行难度。

公司的长期目标，是打造 Physiological World Model——「生理世界模型」：一个能学习人体状态如何随环境、行为、摄入、节律和干预动态演化的系统。这个目标仍需要通过真实产品、真实用户和长期数据逐步验证。Fullive.ai 眼下更具体的任务，是先把 Somni 做成一款有效、易用、能被用户持续使用的睡眠产品，在一个有限的场景里把响应模型跑通。

左为创始人兼 CEO 郑昊，右为联合创始人韦骁龙｜图片来源：Fullive.ai

郑昊对极客公园说，他希望 AI 能走进真实世界，理解人的状态，执行物理动作，再从反馈里持续学习。比起大的概念，Somni 要面对的检验很直接：它能不能在用户需要休息的八个小时里，安静地读懂正在发生什么，并找到对这个人真正有效的下一步。

如果这个闭环成立，床头或许会成为 AI4Bio 的一个新入口。而 AI 对生命的理解，也将从识别「此刻是什么」，延伸到推演「接下来会怎样」。

头图来源：视觉中国

两家中国大模型公司，在五天里先后交出了上市后的首份中报。

MiniMax 先出：上半年收入 1.17 亿美元，同比增长 283%；8 月 ARR 超过 8 亿美元。智谱随后公布：上半年收入 9.54 亿元人民币，同比增长近 400%；8 月 ARR 达到 16 亿美元。

如果只看 ARR，结论似乎很简单：智谱更高，MiniMax 紧随其后；两家公司都在讲 Token 调用量暴涨、企业客户增加、模型能力开始换来收入。

把数字放回财报，事情会变得复杂一些。

智谱上半年确认收入约 1.42 亿美元，MiniMax 为 1.17 亿美元，两者实际收入规模相差不远；两家的经调整亏损也几乎相同，都接近 3 亿美元。ARR 代表某个时点的收入速度，但无法直接替代收入、毛利和现金流。

两家公司都还没有走到盈利那一页。两份中报里，「期内亏损收窄」都受到上市后优先股转换带来的会计因素影响；如果剥开这层，研发和经营投入其实仍然在高位。

不一样的是两家公司正在把模型卖向哪里。

智谱的 API 收入已经占到总收入的 86.5%，它开始把模型推到 Coding、网安和长程任务的工作现场；MiniMax 的企业服务收入快速增长，同时保留着全球化、多模态和 AI 原生产品的基本盘，它更关心如何把每一单位智能做得更便宜，让更多用户、更多 Agent 和更多创作场景消费它。

两份中报，展现的是中国大模型商业化的一次分层。

一、 智谱：本地化退潮，API 已成主引擎

先看智谱的中报。上半年营收 9.54 亿元，同比增长 399.7%，已超过 2025 年全年 7.24 亿元；毛利 2.52 亿元，毛利率 26.4%；研发支出 21.31 亿元，同比增长 33.6%。

图片来源：智谱中报

增长背后是业务结构的明显转换。开放平台与 API 业务收入 8.25 亿元，同比增长 2735.7%，占总收入 86.5%—— 去年同期这个数字只有 15.2%。过去承担基本盘的本地化部署退到更靠后的位置：企业通用模型相关收入 6704 万元，同比下降 54.6%。

智谱正在从 "把模型部署进客户机房、签一笔项目确认一笔收入"，转向 "把模型放在云上、按调用量持续收费"。前者更像传统项目生意，强调交付、安全和客户关系；后者依赖模型能力、开发者生态和推理成本，更有机会形成持续、可扩张的收入。

截至中报发布时，MaaS 平台 Token 调用量较年初增长超 40 倍，付费日活增长 603%，API 平均售价提升约 101%；开放平台及 API 业务毛利率也从去年同期的 - 0.4% 升至 24.6%。

电话会上，管理层称，按 8 月单月收入乘以 12 计算，MaaS 平台 ARR 达到 16 亿美元；按最近一周收入年化则超过 20 亿美元。ARR 未列入财报，短期年化容易放大某个月的增速，但智谱强调它，反映出希望市场用 "云端模型服务当前的运行速度"，而不只是已确认的半年收入来衡量公司。

API 高速增长，没有改变智谱仍处在高投入期的现实。收入结构从高毛利的本地化部署转向 API，整体毛利率从去年同期的 50.0% 降至 26.4%；期内亏损 20.72 亿元，经调整净亏损 19.64 亿元，经营亏损由 18.99 亿元扩大至 21.47 亿元。亏损数字方向不一，主因是优先股转换：去年同期相关金融负债公允价值变动带来 4.29 亿元损失，今年降至 2209 万元。但更能反映主营业务情况的经营亏损，仍由去年同期的 18.99 亿元扩大至 21.47 亿元。同期研发投入达到 21.31 亿元，是收入的两倍以上，模型训练和推理基础设施仍需要大量资金。

但智谱没有只用传统财务指标解释这笔投入。这份 60 页的中期业绩公告，用相当篇幅讨论模型架构、训练算法、强化学习、推理系统和国产芯片集群，最后还附了一份技术词汇表。

智谱在公告中提出一条公式："AGI 商业价值＝智能上界 ×Token 消耗规模。" 逻辑是，智能上界决定模型能处理什么任务，任务边界决定每个 Token 的价值密度，再由 Token 消耗规模放大。用于日常聊天的 Token，与用于完成软件工程、发现生产系统漏洞的 Token，代表不同的商业价值。公司还自定义了 "算力乘数"，衡量每投入一元训练和推理算力产生多少开放平台及 API 收入，称上半年同比提高约 14 倍—— 虽然未披露绝对值和计算过程，外界暂无法独立验证。

把这些自定义指标写进中报，说明智谱正在争夺大模型公司的估值解释权：除了收入、利润和现金流，也希望投资者关注模型能力、Token 消耗、单位任务成本，以及算力转化为收入的效率。

近期模型动作可以沿着这套方法论理解。

6 月发布的 GLM-5.2 把重点放在长程 Coding 和 Agent 能力；随后的 GLM-5.3 沿用相同底座和参数规模，主要扩大长程任务环境和强化学习投入，自建真实 Coding 评测中端到端任务完成率较 5.2 提升超 50%—— 它试图推高模型独立处理复杂任务的能力上限。

8 月底的 GLM-5.3-Flash 则负责压低大规模调用的成本：3200 亿总参数、180 亿激活参数的稀疏架构，在约 10 万张国产芯片集群上运行，价格约为 GLM-5.2 的十分之一，匿名测试六天累计消耗超 62 万亿 Token。智谱同时披露，单位 Token 推理成本较年初下降约 80%。

GLM-5.3 拓展任务上限，GLM-5.3-Flash 扩大 Token 消费规模，两条产品线分别对应公式的两端。

接下来需要证明的，是这种能力能否继续向更深的工作流延伸。

目前智能体业务收入 5556 万元，同比增长 304.4%，增长很快但体量有限；网络安全已进入 Co-work 验证阶段，法律、金融、教育等方向还在早期。「卖结果」目前更多是一条正在搭建的路径：从卖本地化模型，到卖 API 调用和 Coding 订阅，再让 Agent 进入企业流程，最终按端到端任务收费。API 高速增长验证了其中一段，Co-work 能否成为下一项规模收入，还要等后续财报回答。

二、MiniMax：收入更全球化，先把「单位智能」做得足够便宜

MiniMax 的中报呈现出另一种增长轮廓。

2026 年上半年，MiniMax 实现收入 1.17 亿美元，同比增长 283.1%；毛利 2081 万美元，同比增长 464.8%，毛利率从去年同期的 12.1% 提升至 17.9%。其中，开放平台及其他 AI 企业服务收入 7393 万美元，同比增长 703.1%，占总收入的 63.4%；AI 原生产品收入 4264 万美元，同比增长 100.9%。

图片来源：minimax 中报

与智谱相比，MiniMax 的一项差异很突出：海外已经是收入主体。上半年，MiniMax 海外收入为 7083 万美元，占总收入 60.8%；中国内地收入为 4575 万美元，占 39.2%。电话会上，公司进一步披露，企业和开发者客户超过 200 万，较去年末增长约十倍；其 8 月 ARR 超过 8 亿美元，ToB 业务占 ARR 的比例从一年前约 30% 提升至约 80%。

这同样是高速扩张中的数字。MiniMax 并未在财报中充分说明 8 亿美元 ARR 的具体年化方式，并不能直接与智谱按「8 月收入乘以 12」计算的 16 亿美元相减得出结论。两家的客户定义、收入确认、业务构成和 ARR 口径也都不完全一致。

不过， MiniMax 在电话会中给出的经营逻辑很清晰：模型价格可以继续下降，单位 Token 的毛利依然可以改善。原因来自模型架构、算力调度、供应链和推理效率的共同优化。它把这套思路概括为「Minimize the Cost, Maximize the Intelligence」——在算力和能源仍是稀缺资源的现实里，尽量压低获得同等智能的成本。

这套逻辑也反映在 MiniMax 最近的产品节奏上。

6 月推出的 MiniMax-M3，把重点放在 Coding、Agentic 能力与百万级上下文；公司在业绩会上称，M3 相比前一代模型，在相近价格下带来了更强的能力，这既带来新客户，也推动老客户扩大调用。

随后发布的 H3，则把重点放在视频、音频等原生多模态生成上，并在 8 月开放权重。对 MiniMax 来说，文本模型与多模态模型不是两条互不相干的产品线：前者承接企业开发、代码和智能体需求，后者切入创作、内容生产和更广泛的 AI 原生应用。

MiniMax 也在向国产芯片做适配，并预告 M3.1 将继续降低推理成本。管理层提到，目标是将推理成本降至 M3 初期水平的大约三分之一。这个目标很容易被理解为一场价格战，但 MiniMax 更关心的，是成本下降后能否带动更大的 Token 消耗、更多的开发者和更宽的商业化覆盖面。

它的财报同样提醒市场，增长离盈利还有距离。上半年 MiniMax 的研发开支为 2.97 亿美元，同比增长 138.8%；期内亏损为 3.58 亿美元，同比收窄约 11%，但经调整净亏损 2.93 亿美元，同比扩大 111.2%。期内亏损看上去改善，同样受上市后优先股相关金融负债变动减少影响：该项公允价值损失从去年同期的 2.54 亿美元降至 3100 万美元。

MiniMax 的毛利率确实在改善，收入也在向企业和海外倾斜；但公司还在为模型训练、多模态产品和全球化渠道支付高昂成本。它所押注的并非立刻提高单次调用的价格，而是先把每一单位智能做得更有效率，让更多人用得起、用得更多。

三、财报之后，两家公司在回答不同的问题

把两份财报放在一起看，智谱和 MiniMax 都在证明同一件事：模型能力可以转化成收入，Token 消耗正在成为可追踪的经营指标。两家公司的差别，更多体现在商业化的顺序上。

智谱在推动收费单位向上移动。过去客户购买一套部署在本地的模型，现在按调用量付费，接下来订阅开始成为新的交易方式。它想继续向 Co-work 推进，让模型进入软件工程、网络安全和专业知识工作，最终按一项任务、一段流程或一份可以验收的结果收费。这条路的前提，是模型每跨过一道能力门槛，就能处理更高价值的任务——定价由此逐渐脱离 Token 数量，靠近模型实际完成的工作。

MiniMax 则更关心智能覆盖面的扩张。它选择通过架构和效率优化压低单位智能成本，借助文本、视频、音频的多模态能力，把 AI 送进更多开发者、企业和内容场景——价格下降带来更大调用量，更大调用量反哺成本优化，海外六成收入则给这条规模逻辑提供了足够大的市场半径。

两条路最终会在同一个位置相遇：智谱要让企业愿意按结果付费，需要把完成任务的成本降到可以规模使用；MiniMax 要让低成本智能产生更高价值，也需要模型稳定完成复杂任务。能力决定 AI 可以进入多深的工作，成本决定这种能力可以覆盖多少人。两者缺一不可。

下一份财报需要回答的问题因此更加具体：智谱的 Co-work，什么时候能够成为一项有规模的收入；MiniMax 下降的单位智能成本，能否持续换回更多海外客户和更健康的毛利率。

一家公司把 AI 推向更深的工作，一家公司把 AI 送往更广的市场。等到模型既能把事情办完，又便宜到可以被大规模使用，大模型才真正走过商业化最难的那道门槛。

编辑｜郑玄

2026 年夏天，林氏家居想卖一张布艺床。

然后，阿里妈妈万相点睛给它找到了一群电竞玩家。并建议他们投放那些搜索过「电竞房布置」「游戏房改造」「RGB 灯带」「二次元痛房」的用户。

对于林氏家居这样一家诞生于互联网、长期依赖数据经营的头部品牌来说，这是个让人匪夷所思的抉择。

过去，林氏家居品牌已经积累了超过 5500 万全平台粉丝、上万款在售 SKU 以及一千余家线下门店，是行业里公认的爆款制造机。

而在传统的匹配逻辑下，一张床最自然的消费者应该来自装修、新婚、换房，以及近期购买过家电家居的人。因此， 广告系统用预设的标签匹配受众，商家投流选择装修、家具、地板之类的关联词汇，就成为了团队刻在肌肉中的记忆。相应的，一个搜索电竞房布置的年轻人，怎么看都不像一张床最优先应该争取的消费者。

但常识并不能在一个存量市场中带来增长。

而 万相点睛 看到的并不是「电竞」这个标签，而是标签背后的一整套消费意图：它发现，这群年轻人为了获得更好的游戏体验，本身就有很强的消费意愿：他们会购买人体工学椅、4K 显示器、RGB 氛围灯，把自己的房间改造成一个更舒服、更沉浸、也更符合个人审美的空间。

顺着这条消费链继续推理，对 PC 游戏玩家来说，一张可以舒服躺平的床，是整个电竞房体验的一部分；对于手游玩家而言，床甚至不只是休息场景，靠在柔软的布艺床上玩游戏，本身就是一种更舒适的游戏体验。换句话说他们是在为一种生活方式消费。

想通这一层，团队当即拍板：投！

最终的结果也超过了很多人的预料。 新客点击占比超 80%+，新客成交金额占比高达 83%。 精准选中新客群之外，最令团队惊喜的是：在此之前，还没有任何一个家居品牌发现这片蓝海，因此团队的加购成本还不到传统装修人群的 1/3 。

于是，一张柔软的布艺床，和电竞建立了联系。在这之后，这套打法甚至还被扩展到床头柜品类，帮助林氏家居发现了要收纳睡眠保健品并且拿取方便的助眠新目标客群 。

一个全新的系统，也让广告从存量博弈走向了 AI 驱动的增量时代，并让发现新人群，创造新增量成为可能。

01

为什么传统广告定向越来越难找到新增量

数字广告并不是到了大模型时代才开始依赖算法。

近 20 年，基于传统机器学习的「协同过滤」（相似性匹配）就已经大规模进入广告系统。 在这套系统中，商家的「买」和平台的「配」是两件分开的事。 广告系统基于用户看过什么、买过什么的历史行为，来为用户打上标签。然后，商家先买人群包、买关键词，平台再把消费者需求映射成标签去做匹配。

这套方法在增量市场里非常有效。因为一个品牌找到十万名消费者时，市场里往往还有几十万、上百万个与他们相似却尚未被触达的人。只要不断扩大相似人群，增长就可以持续发生。

但一个行业经营得越久，参与者对高营销价值消费者的认识就越接近。家具都在找装修人群，美妆都在争夺高消费女性，母婴都在围绕家庭生命周期经营，运动品牌都知道跑步、骑行、徒步和露营意味着什么。

于是，它所带来的，只有越来越贵的流量费用，以及玩家饱和式投入之后，越来越低的转化效率。

此外，它天然有一个短板。在海量数据实时计算的体系中， 消费者、商品和广告的组合近乎无穷，平台不可能把所有关系都用最高成本算到底。电竞玩家如果一直没有进入「床」的候选范围，后面的 CTR 模型再精确，也没有机会替他打分。 也是因此，历史数据天然会奖励那些已经被证明过的关系。

但消费者本身并不是一个稳定标签。

一个两年前正在装修的人，今天可能已经没有家具需求；一个平时属于运动人群的消费者，也可能因为一次旅行、一场演唱会或者一次搬家突然进入完全不同的购买状态。基于这种历史标签产生的推荐，往往也意味着相当比例的过时流量。

也是因此， 比这个人是谁更重要的问题，是他现在正在解决什么问题。而这，也正是 AI 驱动的「同步匹配」给广告系统带来的新能力： 通过对用户的搜索意图与行为信号识别，以及商品特性的深度理解。AI 可以帮商家找到原来标签之外召回不了的人，商家没有主动买的场景，AI 也能帮商家触达。

于是，一个新的增量蓝海市场开始逐渐浮现在所有人的眼前。

02

人：从他是谁到他现在需要什么

在过去，想要买到一个合适的商品，对买家和卖家来说都是一个充满未知的技术活。

对商家来说，他们只知道，一个人买过了游戏显卡之后，更容易购买显示器；一个人搜索过帐篷，之后更可能购买户外用品。但放远到更多的场景：一个在家里布置了电竞房的人，是否需要一张床？一个精致的年轻女性，每天化妆出门前，她需要什么样的凳子？这就是一个完全超纲的问题了。

商家天然倾向于按照已有场景确定商品类目与 SKU。但消费者并不是按照 SKU 生活的。他们首先会搬家、旅行、结婚、健身、看演唱会、搭游戏房、化妆，然后才产生一连串具体的商品需求。 而在购买行为发生前，他们还需要先把自己的生活需求翻译成商品语言。比如，给老人买手机，要把「声音大、字大、操作简单」拆成一组产品参数；第一次露营，也要先知道帐篷、天幕、睡袋分别是什么，才能进入平台的类目体系。

借助万相点睛，现在商家不仅能知道用户是谁，还可以清楚地了解他在什么场景做什么、需要什么。 比如，在人体工学椅赛道做到头部的艺颂，就是这样进入美妆女孩的视野的。

在一开始，万相点睛基于背后的世界知识体系，先帮助艺颂完成了对需求侧的意图识别，读懂用户下单美甲桌和化妆台背后其实是需要一个可能会长期使用的梳妆空间。

紧接着，大语言模型会推理用户消费动机、偏好与购买阶段，并将用户行为序列编码为结构化消费意图表征——比如，这是一个爱美且对生活品质有追求的女性用户。

再经由语义对齐层完成从标签命中到语义推理的变迁，把卖点向量与意图向量在高维语义空间中映射对齐，同时通过因果推理匹配超越传统相关性逻辑，理解用户「为什么买」的深层动因——比如普通的化妆凳又硬又没有靠背。所以她们需要一把舒服的椅子替代，并且这把椅子一定要足够上镜好看。还要能旋转、升降、滑动，满足化妆、办公、学习之间的灵活切换。

最后，在供给侧万相点睛则通过商品理解洞悉功用，用大语言模型拆解商品卖点构建多维结构化表达，并搭建覆盖品类、功能、场景、人群的细粒度商品属性图谱，从而实现更深层次的供需语义匹配——一个每天愿意花时间打扮自己的女性，在下单化妆台之后，还需要一把椅子。而一把工学椅除了具备办公这个标签之外，同时还能匹配久坐支撑、灵活移动、空间百搭等多重生活场景需求。

借助这种更进一步的用户需求洞察，广告系统开始从 人群扩展 走向 意图扩展， 系统的异步定向匹配也被改变成了基于场景的实时定向匹配。

但只理解人还不够。

如果一把工学椅永远只能被定义成办公家具，那么它依然很难把椅子和梳妆台、美甲桌这些看似无关的场景真正连接起来。一张床如果永远只能被理解成卧室家具，那么无论系统多么理解电竞玩家，它也很难正确出现在电竞爱好者的游戏房中。

AI 定向同时还需要重新理解另一端：

货。

03

货：一件商品，可以属于多少个市场

过去的平台用类目、属性和 SKU 管理供给，这是商业系统能够高效运行的前提。

一张床在系统里首先是一件「家具」，拥有尺寸、材质、颜色、风格等属性，然后，商品会按照它是什么进入市场。

但消费者使用商品的方法，从来不会完全服从企业最初的产品定义： 可口可乐最早被当成药剂出售，微波炉来自雷达技术，运动鞋在不同年代从专业器材变成日常服饰。

商业史里从来不缺用户重新定义商品的故事。只不过，过去的问题发现往往依赖漫长的市场观察、调研或者偶然事件。

现在，借助万相点睛，AI 可以深度理解这种产品能力与用户需求之间的微妙关联。

林氏家居卖给电竞爱好者的布艺床、艺颂卖给美妆爱好者的人体工学椅，都只是其中一个案例。

更具代表性的是，万相点睛帮助赫莲娜将产品卖给滑雪与户外人群的过程。

今年 5 月，万相点睛给赫莲娜圈出一批夏天冲浪、潜水，冬天滑雪的潜在客群。团队看到结果时的第一反应是：「AI 会不会跑偏了？」毕竟，这些人的主要消费轨迹基本集中在运动装备方向。

但 AI 敏锐地捕捉到了他们对防晒以及确定性的需求。这群人中，27.35%优先关注品质，40.25%尤其看重材质。他们买雪服、潜水和户外装备时，会反复比较材料、性能和可靠结果，而黑绷带本身恰好来自一套强调「确定性」的产品传统。2008 年，赫莲娜与瑞士 Laclinic 合作开发 Re-Plasty 系列，灵感来自术后护理；Age Recovery Night 后来成为「Black Bandage」，至今仍被 Laclinic 放在术后修护、活性成分和临床护理的脉络里介绍。

那么进一步推论，一个在运动装备上长期追究性能、材料和可靠性的人，进入几千元的护肤决策后，大概率也更容易为临床验证、功效确定性和产品质感付费。

现在最终的经营业绩上，正式投放后，这批户外高价值人群的新客率比其他人群高 2 个百分点，互动和成交转化也更高。

类似的「翻译」也发生在一些其他更日常的商品上。比如借助万相点睛，蕉下将防晒口罩，卖给需要「不闷、不滑、上镜」的健身、骑行人群，两个月后新客成交占比提升 11%，新访客数提升 39%。

而当人从固定标签变成动态意图，货从固定类目变成问题的解决方案之后，最后一个发生变化的就是：人和货究竟如何相遇。

04

场：AI定向，重构供需连接的方式

当 AI 定向已经能够同时理解「人在做什么」和「商品能够解决什么」，搜、广、推之间原本割裂的边界就开始松动。因为本质上，它们面对的是同一件事情： 在一个具体时刻，判断用户正在形成什么需求，以及哪些商品应该参与解决这个需求。

这套变化也重新调整了商家和系统之间的分工。

过去新建一条广告计划，商家通常要先填写关键词、人群、地域和时段，相当于先告诉系统：「我的消费者是谁。」在新的系统中，万相点睛则更多让 AI 先分析商品卖点、潜在需求和可能出现的消费情境，再由商家决定是否采用或者修改。

与此同时，后期的创意生成、投放执行也会遵循同一套逻辑完成配套的动作。 借助已有的用户洞察，万相点睛不会把原本针对卧室消费者的床铺广告原封不动地展示给电竞玩家。而是会把链路进一步延伸到创意和出价：先理解生意目标和消费意图，再找到潜在人群，用 AI 生成差异化表达，最后由智能出价决定在哪些流量机会中参与竞争。

最终，让 千群千面的需求，变成千群千面的投放策略与沟通技巧， 并带来更高的新客成交转化与增量价值。 根据官方披露，万相点睛在618阶段上线、7月底全量后，仅关键词推广&人群推广场景累计就有超过15万商家使用；特定周期内，新客点击占比超过91%，新客成交占比超过76%。

最重要的是， 万相点睛背后虽然是一套全新的能力，但商家完全不需要学习新工具，它可以全链路嵌入现有推广场景，从人群推广到关键词推广再到品牌全域、内容种草。

用 阿里巴巴集团高级副总裁，现任天猫事业部总裁、阿里妈妈总裁，淘宝直播及内容事业部负责人刘博（家洛）的话来说就是 「 ( 平台努力 )把自己的长板加长，把难的事情做深，让商家的成本降下来，让他们的经营有确定性」同时， 「 算法团队还有很大的空间可以挖掘，让更好的商品和更好的商家，有机会找到更优质的消费者；反过来，优质的消费者也能在平台上找到个性化匹配更强的商品。 」

当然，更长远来看，这套平台能力全面开放后，它带来的信息差不会永久存在。今天只有一家公司看到电竞玩家的休息需求，不久后，所有家具公司也都可能看到同一批人。于是，问题就从「能不能发现」变成「发现以后怎么办」。

同样看到一个新场景，有的公司会怀疑，有的公司会增加一条投放计划，有的公司会重新设计素材和货盘，还有公司会继续研究消费者的居住空间和真实需求，最终调整产品尺寸、功能甚至新品方向。

在这个过程中，人群发现可以平台化，实时出价可以平台化，一部分创意和消费者洞察也可以平台化。

但商品选择、库存风险、供应链调整和资源配置，仍然只能由企业自己完成。 AI 会让更多公司看见新的机会，却不会让它们拥有同样的反应速度。

*头图来源： 万相点睛 产品片

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前段时间，Anthropic 发布了 Model Hardware Standard，尝试给 AI Agent 建立一套与硬件沟通的通用语言。接入这套标准后，显微镜、机械臂等不同厂商、不同接口的设备，可以被 Agent 发现、理解和调用。

这件事指向了 AI 行业正在发生的一次变化。过去一年，竞争主要围绕模型的推理、生成和多模态能力展开；如今，Agent 开始走出聊天窗口，进入实验室、工厂和企业现场。行业的问题随之向下移动：模型已经足够聪明之后，谁来连接工具、硬件、数据和任务？

9 月 2 日，腾讯 WorkBuddy 宣布面向更多伙伴开放合作。通达信、广发证券、北大法宝、腾讯 SSV 教师助手、微盟、北森、云帐房、帆软等应用与软件伙伴进入生态；Plaud、Rokid、影石、优篮子、科大讯飞、安克、猛玛、京造等硬件伙伴，也共同构成了 WorkBuddy 的生态版图。

一款 AI 产品为什么要同时连接专业软件、行业服务和多种硬件？这份名单勾勒出的，其实是 Agent 即将面对的完整工作现场：专业软件提供行业知识和业务动作，智能硬件提供声音、图像与移动中的现场信息，Agent 则要把它们组织成一条可以持续推进的任务链。

过去一年，AI 办公产品已经能写、能搜、能总结，也能处理越来越复杂的内容。但真实工作依然分散在不同软件、不同设备和不同账号体系里。用户获得 AI 的建议之后，往往还要自己完成信息搬运、工具切换和流程衔接。

所以，当 AI 开始参与复杂工作，竞争的其实是谁为 Agent 建立一套工作系统：让它记住上下文，理解任务状态，调度应用与设备，并在可控的权限边界内把用户意图推进成结果。

WorkBuddy 此次开放合作，试图给出的答案是，Agent OS。

会答题之后，AI 得学会把事办完

以一名投资经理准备行业调研为例。他需要回看此前的研究笔记和会议纪要，调取市场数据、公司公告和行业信息；会议结束后，还要整理核心判断、列出待验证问题、分派后续任务，最终沉淀为一份研究报告。

其中每一步都有相应工具：会议内容可能留在录音设备里，市场信息来自专业金融服务，资料散落在本地文件和企业知识库中，协作又发生在文档、邮件和即时通信软件里。AI 可以帮助生成一份摘要，却未必知道用户此前研究过什么、这次讨论解决了哪些问题、哪些结论还需要继续验证。

这正是 Agent 从「回答问题」走向「完成工作」时遇到的主要障碍。腾讯 WorkBuddy 开放生态负责人林佐露在发布会上也谈到，」Agent『能做事 』这道坎已经跨过去了。真正的挑战是，让它在任何设备、任何系统、任何场景里都不中断。」

Agent 要承担复杂任务，需要拥有连续的上下文。它要记住用户已经做过什么，理解任务进行到哪一步，判断该调用哪项工具，也要清楚哪些数据可以读取、哪些操作需要确认。记忆、任务状态、工具连接、身份权限、数据和产物，构成了 Agent 工作所需的基本环境。

早期 PC 也经历过类似阶段。在操作系统和统一接口成熟之前，软件之间难以顺畅交换信息，用户自己充当不同工具之间的连接器。如今，应用、设备与 Agent 之间的割裂，让这种摩擦以新的形式出现。

所谓 Agent OS，解决的就是这层问题。传统操作系统管理文件、窗口和应用，Agent OS 还需要管理任务、记忆、工具和权限。模型提供理解与推理能力，这套系统决定模型能看到多少工作现场，又能把任务推进多远。

上线半年内，WorkBuddy 完成超 50 个版本迭代，落地政务、教育、零售、金融、传媒、出行等 50 多个行业。据腾讯 2026 年 Q1 财报披露，以日活跃账户数计，WorkBuddy 已成为中国最受欢迎的效率 AI 智能体服务；第三方机构易观的数据显示，6 月 PC 端单月访问量超 2000 万，保持市场第一。

当一些 AI 办公产品还在验证单一场景时，WorkBuddy 已经积累了足够多样的真实任务类型，这是它试图做 OS 的前提——OS 从来不是为单一应用设计的。

从 Buddy 应用到智能硬件，一条工作链如何接起来

WorkBuddy 的开放生态，首先是在补齐 Agent 的「手」和「眼」。

通达信、广发证券、北大法宝、微盟、北森、云帐房、帆软等应用与软件伙伴，分别连接金融、法律、商家经营、人力资源、财税和数据分析等专业场景。它们带来的价值，除了应用入口，还有 Agent 完成专业任务时需要的行业知识、业务数据和可执行工具。

以金融投研为例。通达信把自身 30 年的专业投研能力封装进 WorkBuddy，用户一句话提问，分钟级就能输出结构化、可追溯的研报级内容。这套应用内置 26 个专家和 14 个 Skill，运行时通过 MCP 协议自主调度通达信的实时行情、财务数据和板块信息，调用过程中自动弹出标准化数据卡片。并且，当数据存在缺口时，系统会明确标注「待补」，而不是自行填充。

这正是专业场景对 AI 的硬约束。通用大模型可以生成一份看起来完整的分析，但在投研、法律、医疗这类领域，「看起来对」和「可追溯、可复核」是两回事。

Buddy 应用可以看作加载在 WorkBuddy 底座上的垂直工作模式。行业伙伴将自己的知识、工具、流程和品牌形态接入其中，用户得到的则是更贴近职业需求的工作台。投资经理、教师、律师、内容创作者和商家，都可能拥有不同的 Buddy。

图片来源：WorkBuddy

硬件伙伴的加入，则让工作流进一步走出屏幕。Plaud、Rokid、影石、科大讯飞、优篮子等设备，可以把语音、图像、空间交互和移动办公场景中的信息带给 Agent；安克、猛玛、京造等伙伴，则补齐办公与创作现场的终端入口。

硬件接入的逻辑，本质上是在给 Agent OS 写 "驱动程序"—— 硬件负责感知、唤起、显示和交互（相当于 I/O 设备），WorkBuddy 负责理解、规划和调度（相当于内核）。厂商无需自建 AI，也不必改变产品形态，一次接入即可打通硬件、App、PC、Web 多端，让账号、任务、记忆与产物在设备之间无缝流转。

比如，用户携带录音设备或智能眼镜进入会议室，现场发言成为任务输入；会议结束后，内容被转写和归档，待办事项被提取，相关资料被调用，后续邮件与协作任务被推送到对应系统。用户从硬件切换到手机或 PC 时，任务、记忆和产物仍然沿着同一条链路延续。

优篮子的联名款键盘麦提供了另一种入口形态。它把麦克风和小键盘做在一起，按键唤醒、开口说话就能给 WorkBuddy 派活，全程不需要切换到软件窗口。

图片来源：优篮子公众号

这个产品的经典场景是 Vibe Coding—— 开发者用语音描述需求，Agent 自动生成代码片段，手不用离开代码编辑器。对内容创作者和日常办公用户来说，它同样是一个 "always-on" 的语音入口：灵感来了直接说，临时任务随口下，碎片想法自动变成结构化的待办或草稿。

对硬件厂商而言，他们拥有了一条更现实的 AI 路径。从零搭建模型选择、记忆管理、任务规划、工具调用与权限控制，需要庞大的工程投入。如果硬件负责感知、唤起、显示和交互，Agent 平台承担理解、规划和调度，厂商可以把精力留在自身擅长的产品体验上。

WorkBuddy 想承担的，正是这个中间层角色。用户看到的是 Buddy 应用、专家、Skills、连接器和硬件，底层运行的是一套围绕任务组织上下文和能力的调度系统。

伙伴接入得越多，平台能看到的工作上下文就越完整——这既是生态的价值，也是 Agent OS 能否成立的关键变量。

一套工作系统，怎样从产品长成生态？

任何一套 OS 的价值，都不只来自自身功能。它需要为开发者提供稳定的接口，为合作伙伴留出持续经营的空间，也需要让用户在不同应用和设备之间获得一致的体验。Agent OS 同样遵循这套逻辑。

金融、法律、财税、教育和内容创作有各自的知识、数据与工作流程，硬件也承担着不同的感知和交互任务。一家公司很难独自覆盖如此复杂的工作现场。WorkBuddy 此次开放的意义，在于尝试把记忆、任务、工具调用、身份权限和产物管理等公共能力交给平台，再由伙伴补充行业知识、专业软件与终端入口。

这也解释了 WorkBuddy 为什么要从一款产品走向生态。单一 Agent 能看到的上下文，通常受限于一个应用；接入的行业和工具越多，它才越有机会理解一项工作如何发生。

开放平台的技术架构也印证了这一点。除了硬件和 Buddy 应用，平台同步开放了 Skill（技能）、Expert（专家）、Connector（连接器）三大模块。开发者可以把一套行业方法或工作流写成 Skill，把领域知识与判断方式封装为 Expert，通过 Connector 把自有 API 或工具接入。

图片来源：WorkBuddy

这种接入是双向的：外部 AI 能力进入 Buddy 市场服务用户，硬件伙伴也能通过平台获取授权，把 WorkBuddy 的生态能力带进自己的设备。平台的支付能力与分发通路正在加速建设——OS 的历史反复证明，经济系统的设计比技术架构更能决定生态的长期走向。开发者能不能赚到钱、伙伴能不能获得持续回报，直接决定了这套开放体系是活的生态还是一次性的合作展示。

将视角再拉高一步，可以看到，在最新季度财报中，腾讯把 AI 布局概括为智能、应用和基础设施三个层面：混元构成模型能力，WorkBuddy、CodeBuddy 等产品承接真实任务，算力和云基础设施则支撑模型训练与应用推理。腾讯管理层同时将 WorkBuddy 描述为一个灵活的 Agent 工作空间，可以根据任务调度不同模型与 Skills。

这一定位意味着，WorkBuddy 在腾讯体系中的作用，并不止是把混元包装成一个办公产品。它更像模型、工具和用户任务之间的连接层：向下承接混元及其他模型的能力，向上连接具体的生产力场景，再通过真实任务检验模型和 Agent 工程是否可用。

最近发布的 Hy4 Preview，让这条链路变得更加具体。腾讯将其定位于代码、办公与科研等生产力任务，并同步接入 WorkBuddy、CodeBuddy、元宝和 ima。Hy4 Preview 还与 WorkBuddy 等产品进行协同设计，重点优化跨文件协作、数据分析，以及从信息处理到文档、表格和演示文稿交付的完整流程。

过去，大模型研发与产品落地经常是两条相对独立的链路：模型团队在基准测试中提升能力，产品团队再寻找适合的使用场景。WorkBuddy 与混元的关系，呈现出另一种路径。模型先进入真实生产力任务，产品侧的评估、工具调用结果和场景反馈再回到研发环节，帮助模型与 Agent 工程继续迭代。

这构成了腾讯想建立的数据飞轮。模型能力提升后，WorkBuddy 可以处理更复杂、更长链路的任务；任务类型增加，又会暴露模型在规划、工具调用和结果交付中的真实问题；应用、硬件、Skills 与专家继续接入，则进一步提高平台的上下文密度。产品、模型和生态在这一过程中相互推动。

数据飞轮也需要明确边界。对于企业用户来说，任务记忆如何保存、业务数据如何隔离、关键操作如何授权和留痕，都会决定平台能进入多深的工作流。WorkBuddy 获得更多上下文的同时，也要承担更重的治理责任。缺少这层可信基础，生态规模越大，潜在风险也会随之增加。

从这个角度看，开放生态本身就是 Agent OS 成立的条件。腾讯内部已经拥有混元、会议、文档、邮箱、企业微信和云服务，外部伙伴则带来专业知识、行业软件和硬件入口。如果这些能力能够围绕任务被统一调用，WorkBuddy 才可能从腾讯内部的 AI 办公产品，成长为面向更多行业与开发者的工作平台。

OS 无法依靠一次发布完成。开放生态能否让 Agent 在每个用户的工作流里积累出足够密度的上下文，让模型有真实信号可以优化，让伙伴有持续回报愿意留下来——这是比技术架构更根本的问题。

WorkBuddy 可以率先提出 Agent OS 的方向，但这套系统是否真正成立，最终仍取决于它能否把腾讯的模型、产品与连接能力转化为一种可持续的生态秩序。

谷歌 Gemini 3.8 Flash 模型上线，适用软件工程、智能体任务等场景

9 月 2 日消息，谷歌在 Google DeepMind 网站低调上线了 Gemini 3.8 Flash 模型。其基于 Gemini 3.7 Flash，拥有在软件工程和智能体知识工作流方面的性能提升，并持续支持可定制的努力水平，以控制质量、成本和延迟的组合。

Gemini 3.8 Flash 基于 Gemini 3.7 Flash，具有最高 1M 的 token 上下文窗口，文本支持 64K token 输出。官方还公布了多项基准测试评估结果，涵盖编程、知识处理、多模态处理能力、长上下文处理、计算机使用能力以及科学推理能力。

截至 2026 年 9 月的结果如下：

根据介绍，Gemini 3.8 Flash 面向个人用户、开发者和企业，适合以较低成本大规模部署通用型、可直接用于生产环境的智能体，典型用途包括软件工程、智能体任务以及复杂的知识处理流程。

Gemini 3.8 Flash 的知识截止日期为 2026 年 3 月。部分领域的信息可能更新得更晚，另一些领域的知识则可能仍停留在 2025 年 1 月，与 Gemini 3 模型家族一致。（来源：IT 之家）

马斯克：如果猎鹰 1 号第四次发射也失败，SpaceX 就没了

9 月 2 日消息，埃隆 · 马斯克近日再次提到一个关于 SpaceX 创业历程的事实：如果「猎鹰 1 号」（Falcon 1）第四次发射也失败，SpaceX 就不会存在了。这番话回应了彼得 · 戴曼迪斯的一则推文——在连续三次发射失败后，SpaceX 当时只剩下最后一次尝试的资金。

彼得 · 戴曼迪斯在 X 上表示，如今人们对 SpaceX 成功的认可，并不能抹去这家公司早期经历的艰难。他写道：「几乎没人记得，埃隆的第一枚火箭连续失败了三次，而当时的资金只够再尝试一次。」

马斯克回应道：「如果第四次发射失败，SpaceX 就不会存在。」

（来源：IT 之家）

GoPro 拟 2.85 亿美元卖身光学公司

当地时间 9 月 1 日，GoPro 宣布，公司将被美国光通信公司 Starman Optical 用 2.85 亿美元现金收购，这笔钱将帮助 GoPro 还清约 9200 万美元的债务。交易完成后，Starman 将拿到 GoPro 90% 的股份，现有股东持有剩余的 10% 股份。GoPro 不会退市，股票继续留在纳斯达克交易。

根据协议条款，GoPro 股东将合计获得 2.85 亿美元现金，折合每股 1.14 美元。两家公司董事会均已批准该交易，预计于今年年底前完成，尚待监管机构及 GoPro 股东审议通过。

两家公司在联合声明中表示，该交易将更好地帮助依赖于消费市场的 GoPro，利用其超过 2500 项美国专利（包括光学和成像解决方案），进军商用、国防和 AI 市场。

GoPro 创始人兼首席执行官 Nicholas Woodman 表示，此次合并将推动 GoPro 成为「一家领先的美国成像与光学解决方案公司」。

今年 5 月，GoPro 董事会曾宣布正在评估包括向国防行业出售在内的「一系列战略替代方案」，此次并购协议正是这一探索的结果。（来源：澎湃新闻）

消息称月之暗面启动港股 IPO 流程，本周已向港交所秘密交表

9 月 2 日消息，晚点 LatePost 晚间爆料称，月之暗面已于本周以保密形式向港交所递交 A1 文件，正式启动港股 IPO 流程。月之暗面对此则回应称：「对于市场传闻不予置评，目前暂无可以披露的信息。」

据悉，A1 是企业申请在港交所上市时提交的正式申请表之一。

消息称月之暗面同时也在以 500 亿美元的投前估值推进新一轮融资，这很有可能是 Kimi IPO 前的最后一轮融资。

今年 7 月，月之暗面完成了超 35 亿美元 F 轮融资，投后估值涨至 350 亿美元。因认购金额超出原定目标 3 倍有余，本轮融资提前关闭。随后有消息称，月之暗面计划最早 8 月以内提交香港 IPO 申请，或募资约 30 亿美元。然而，月之暗面当时回应称消息不实。（来源：IT 之家）

豆包工作功能更新，支持多 Agents 并行、Mac 操作电脑屏幕

豆包工作发布产品功能更新，上线「多 Agents 并行」和 Mac 系统下的「操作电脑」两项新功能，进一步提升复杂任务的处理效率与场景覆盖。

据介绍，多 Agents（智能体）并行功能可让豆包在一个任务下通过分派多个子 Agent 执行不同模块，成倍节省交付时间，提高复杂任务的效果上限。

Mac 系统的操作电脑功能可让豆包实现本地 GUI 操作，在没有 MCP、API、插件和 CLI 的情况下也能看懂界面并完成相应操作，覆盖更多长尾场景。（来源：新浪科技）

微软证实 Xbox 发生大规模服务中断，多平台账号登录受影响

9 月 2 日消息，微软 Xbox 已经确认发生一起「大规模服务中断」，PC、Xbox Series X/S 以及其他设备上的用户均受到账号相关问题影响。

如果你发现自己的 Xbox 账号无法登录，无法正常玩游戏，那么并不是只有你遇到了这个问题。今天已经有大量用户报告相关故障，微软也已经正式确认了这一问题。

Xbox Support 服务状态页面显示，此次事件属于「大规模服务中断」。受影响的用户「可能无法登录 Xbox 个人资料，可能会在登录状态下被强制断开连接，或者遇到其他相关问题」。

与此同时，大多数需要登录账号才能使用的功能也将无法正常工作，包括大多数游戏、应用以及社交功能。

目前已知受影响的平台包括 Xbox Series X/S、Xbox One、Xbox 360、Windows 版 Xbox、Android、iPhone、云服务以及网页版服务。（来源：IT 之家）

追觅回应放弃汽车量产：未来只做相应技术储备

针对网传造车项目终止的传闻，近日，追觅科技相关人士向媒体表示，公司已放弃汽车业务量产计划，仅保留相关技术储备。

后续汽车相关业务将并入公司产业研究院统一管理，核心聚焦通用技术探索研究，稳步推进技术产业、投资、研发的落地工作。

此前在 2025 年 8 月，追觅科技创始人俞浩正式宣布入局整车赛道，将汽车定义为「工业的王冠、技术的终极战场」。（来源：每日经济新闻）

小米 18Fold 全球首秀

小米将正式亮相德国柏林国际电子消费品展览会（IFA 2026）。首次参展 IFA，小米将以超 3300 平方米展台、380 余款产品，带来迄今最大规模的「人车家全生态」海外展示。

本届 IFA，小米将集中呈现「人车家全生态」落地物理 AI 的最新成果，展示主动感知、复杂执行、主动服务等全生态 AI 三大能力，如何跨越不同设备与生活空间，为用户打造直觉、无缝、聪明的先进智能体验。

小米首款中折叠旗舰手机小米 18 Fold 真机将迎来全球首秀。该产品是小米首款搭载新一代玄戒 O3 芯片的旗舰手机，将于 9 月 7 日正式发布。

小米机器人 CyberOne 也将首次在海外展出。汽车方面，小米 SU7 Max、小米 SU7 Ultra 与小米 Vision GT 三款车型将齐聚 IFA。

小米旗下米家品牌将在 IFA 上亮相，包括小米大家电等众多产品，将正式规模化进入欧洲。今年正值米家品牌十周年。截至目前，米家已覆盖超 130 个品类、2000 多个 SKU，服务全球 1.1 亿用户。（来源：新浪科技）

新款理想 MEGA 上市

9 月 2 日晚，理想汽车宣布，新款理想 MEGA 正式上市，全国统一零售价 50.98 万元。

仅推出 Home 一个版本，本周内开启交付。相比首代 55.98 万元降价 5 万，与全新一代理想 L9 顶配同价，理想放下当年「50 万以上销量第一」口号，转向务实走量。（来源：新浪科技）

科学家疑似探测到暗物质首个直接证据，待进一步验证

9 月 2 日消息，科学家近日报告称，他们可能探测到了暗物质的首个直接证据。如果这一发现最终得到证实，将可能成为一项突破性成果。此次潜在探测来自 LUX-ZEPLIN 实验，研究人员发现了一个疑似由弱相互作用大质量粒子（WIMP）与普通物质粒子发生相互作用产生的事件。WIMP 是目前暗物质最主要的假想粒子候选者之一。

暗物质一直是困扰科学家的难题。尽管暗物质约占宇宙总质量的 85%，但科学家至今仍不知道它究竟是什么

这也推动科学家寻找超越所谓「粒子物理学标准模型」的新型粒子。遗憾的是，到目前为止，这项搜索始终没有取得令人信服的结果。不过，LUX-ZEPLIN 实验或许终于捕捉到了重要线索。

研究人员分析了 LUX-ZEPLIN 的数据。该探测器位于美国南达科他州桑福德地下研究设施（SURF）地下约 1 英里深处，内部装有 10 吨超纯液态氙。分析结果显示，研究人员发现了一次无法用普通物质产生的已知背景信号解释的单粒子相互作用事件。

首先，这一信号表明，WIMP 的质量可能约为质子的 200 倍。其次，结果还暗示，WIMP 与普通物质之间的相互作用方式，可能与此前针对这类粒子最简单模型所做出的预测有所不同。

当然，目前还不能确定这一结果。仅凭这一次潜在探测事件，其统计显著性还不足以证明探测到的确实是 WIMP 与普通物质粒子之间的相互作用。目前仍有 0.5% 的概率，这一事件可以由已知的背景信号解释。（来源：IT 之家）