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iOS 26 蓝皮书3.9 「辅助功能」里你可能不知道的那些实用小功能主作者关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。少数派编辑部关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。联合作者关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。少数派编辑部关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。2025/12/10 17:38按：今天是全球无障碍宣传日，旨在提高大众对数字无障碍（digital accessibility）的关注。我们想让更多人看见：设备中的辅助功能远不只是残障人士的专属功能。无论是先天的使用障碍，还是随着年龄增长而出现的操作困难，抑或是某些临时场景下的操作不便，每个系统内置的「辅助功能」都理应能提供更友好的使用支持。说到辅助功能，或许很多人对它的回忆还停留在「小白点」。但随着 iPhone 彻底进入全面屏时代，辅助功能也慢慢变得陌生起来。实际上，Apple 每年都会给它添加不少功能，来方便更多身体有障人士来使用 iPhone。不过，尽管它是为了各种有障人群而开发，其中不少功能却能惠及所有 iPhone 用户。而随着 iOS 26 的更新，辅助功能又迎来了不少升级。下面这些实用的小功能，或许还真能帮到你不少。防止晕车相信你肯定有过在公交车或网约车上玩手机的经历，或许是回复工作消息，或者是和朋友闲聊，又或者只是单纯刷刷刷手机打发时间……但是在快速行驶又停下的车里，你很快就感觉到了晕车。这时候，你就可以在 设置 > 辅助功能 > 动态效果 > 车辆运动提示 里将这个 iOS 内置的「防晕车」功能打开。开启之后，iPhone 屏幕的两侧就会出现一些跟随车辆运动的圆点，帮助你减轻晕车感。通过下面的「自定义外观」，你还可以自定义这些圆点的模式、颜色和视觉效果。如果你觉得这个功能还蛮有用，就可以在控制中心里将车辆运动提示添加为控制项，方便快速打开。或者，你可以直接在它的设置页面上勾选「在车内运动时打开」。这样，当你坐进车里的时候，这个功能便可以自动开启。不过还是要提醒你的是，它并不能 100% 避免晕车。实在晕的话，就放下手机休息会吧。降低白点值：让你的屏幕更暗自 iOS 13 起，苹果为 iOS 系统带来了「深色模式」。开启深色模式之后，系统会将背景色调整为黑色。在夜晚注视屏幕时，一定程度上缓解了视觉上的刺激感，使眼睛更加舒适。然而如今将近 7 年过去，依然有应用没有适配深色模式，导致有时候我们在夜间使用应用时依旧会被白色的 UI「闪光弹」亮瞎眼，哪怕将亮度调到最低，也还是觉得刺眼。这时候，我们就可以在 设置 > 辅助功能 > 显示与文字大小 里，打开「降低白点值」。打开后，你会发现你的屏幕在最低亮度的基础下还能更暗一些，调整下方的滑块，还可以在 25%-100% 之间选取你需要的数值，让你夜晚不再被这些高亮度的应用困扰。引导式访问：防「熊孩子」乱动 iPhone 和 iPad信息时代，孩子确实有社交、网课和多媒体作业的需要，但当家长将设备借给他们，或者给他们买了自己的设备后，也有许多人无法抵御短视频和游戏的诱惑，而家长也不能时刻陪在孩子身边进行监督。因此，未成年人如何合理使用电子设备，就成了每个家长需要面对的问题。而「引导式访问」这项功能，可以让 iPhone 或 iPad 固定显示你指定的应用。进入 设置 > 辅助功能 > 引导式访问 页面下，打开「引导式访问」的开关，这个功能就会启用。同时，你还可以设置密码，让熊孩子无法随意解除该限制。接着，进入到你需要固定的应用中，连续三次侧边按钮，即可对该应用启动引导式访问。例如，当你的孩子需要查单词，你就可以在翻译应用里连按三下侧边按键来开启「引导式访问」。点击右上角的「开始」按钮后，iPhone 和 iPad 将会固定运行翻译应用，除非输入你设定好的密码，否则翻译应用就无法关闭或切换至其他应用，一定程度上避免了孩子使用 iPhone 或 iPad 学习时分心。此外，你还可以在开始前点击「会话设置」来启用或停用某些系统功能，例如禁止锁屏、禁止调整音量，甚至是彻底禁止屏幕的触摸响应，真可谓是熊孩子学习好帮手。当然了，很多朋友可能觉得自己还是个孩子。对于这类朋友，你可以考虑在阅读、工作时使用此功能。在 todolist、白噪音等 App 中开启「引导式访问」，彻底排除专注过程中来自其他 App 的干扰，说不定能达到事半功倍的效果。轻点背面：快速触发系统操作虽然如今的 iPhone 已经有了操作按钮，但它只能对应一个操作，对一些追求效率的专业用户来说还是不太够。如果你也有这样的问题，不妨试试「敲击 iPhone 背面」这个操作。你可以在 设置 > 辅助功能 > 触控 > 轻点背面 找到对应的功能设定页面。iOS 26 提供了两种操作，分别是轻点两下和轻点三下，快捷动作也包括了截屏、换壁纸、开关手电筒等常用操作，还支持运行某个快捷指令，让你能一键运行许多快捷操作。下方的「显示横幅」则可以调整触发操作时是否显示一个提示横幅。这里建议打开，因为在个别设备上可能会出现敲击动作识别过于灵敏的问题，时常会出现误操作。而系统内也未提供相应的灵敏度设置，因此有个提醒通知总是好的。用眼睛和头部操作 iPhone对于手臂不便的亲朋好友，或者是像我一样，前不久手术完躺在床上行动不便，那么就可以试试用「眼动跟踪」和「头部跟踪」这两个实用功能来操作 iPhone。这两个功能很可能是脱胎于 Apple Vision Pro 上的技术，也实实在在地帮助到了手臂有障人士。只要在 设置 > 辅助功能 > 眼动追踪 / 头部追踪 里打开对应功能的开关，就可以开始使用。开启眼动追踪功能后，iPhone 会先指引你眼睛跟随屏幕上的圆点移动，然后记录你眼睛的位置，来实现眼球定位。你可以在下方的设定选项中调整指针的平滑程度、是否缩放键盘按键和打开自动隐藏等。头部追踪功能则更加丰富，除了用头部跟踪屏幕指针外，你还可以通过面部表情来对 iPhone 进行详细的操作，例如抬眉、张嘴、微笑，甚至是吐舌、嘟嘴等等。二者内都包含一个「吸附到项目」和「停留控制」选项。前者会自动将光标吸附到开关、列表等项目上，方便你在使用这些功能时定位，而后者则会在你停留一定时间后自动模拟点击操作，省去你再执行一次动作的步骤。音乐触感反馈iOS 18 里新增了一个「音乐触感反馈」的功能，通过振动来模拟音乐旋律，为听障人士提供了感受音乐的新方式。这个功能对于听觉没有受损的人们来说，也不失为一个有趣的特性，让我们能直观地感受音乐的律动。不过，这个功能好玩归好玩，但却经常会有用户反馈「手被震麻了」。但随着 iOS 26 的更新，音乐触感反馈获得了更加细致的调节选项。你可以选择让振动匹配整首歌的节奏、节拍和能量，也可以让它只匹配人声。同时，下方也新增了振动强度选择，避免你再出现「手麻了」的问题。打开这个功能后，播放音乐时灵动岛的右侧就不会再显示音乐频谱，而是只显示音乐触感反馈的状态图标。你可以在 Apple Music 的正在播放界面进度条下方选择开启或暂停振动，又或者在控制中心将它添加为控制项，方便快速调用。人声快捷指令如果家里有一些老人不熟悉 iPhone 的操作，那么人声快捷指令就能帮上大忙。简单来说，它可以让 iPhone 变成真正的「语音王」，说出对应的自定义语音指令，就执行相应的操作，一嘴即达。你可以在 设置 > 辅助功能 > 人声快捷指令 里进行设置。点击「设置人声快捷指令」，iPhone 就会弹出一个卡片页面引导你进行设定：先选择一个操作，然后再设定对应操作的语音命令。值得一提的是，操作可以是 Siri 请求、快捷指令、系统操作和辅助功能，涵盖面极广。例如，我要给妈妈设置一个「打开微信付款码」的语音操作，就可以提前在快捷指令应用中做好一个对应的快捷指令，然后再回到人声快捷指令的设定页面，选取它作为操作。接着，在「自定义短语」里输入「微信付款」，随后让妈妈对着 iPhone 说 3 次「微信付款」这个短语，就完成了设定。设定好之后，iPhone 的麦克风将处在常开状态。妈妈只要对着 iPhone 说「微信付款」，就会弹出微信付款二维码，非常方便。也许你会担心这样常开麦克风隐私是否会泄露，但不必担心。得益于 iPhone 强大的芯片算力，Apple 承诺这项功能的音频不上云，只会在本地处理。保留你的声音也许你有一个即将离世的亲人，或者一个即将失语的朋友……总之，你希望能留下 ta 们的声音，也许是留作纪念，或者是想借助科技的力量让 ta 们能够继续「说话」。现在，借助 iPhone 的「个人声音」功能，这个愿望就不再难实现了。进入到 设置 > 辅助功能 > 个人声音 中，按照 iPhone 的指引录制 10 句话，iPhone 就会借助强大的 AI 技术，在 1 分钟内学会 ta 的声音，并可以将它用在朗读、旁白和增强语音等应用中。总结每年的全球无障碍宣传日，Apple 都会带来一系列惠及所有人的辅助功能更新。它告诉我们，科技并不是冰冷的技术，而是触达每个人人文关怀。相信这些功能不仅可以切实地帮助到有障人士的生活，也更是为每一位 iPhone 用户带来有趣的功能和使用上的便利。本文由宛潼撰写0扫码分享目录 0讨论我来说一句发布发表评论发布本文责编：@广陵止息© 本文著作权归作者所有，并授权少数派独家使用，未经少数派许可，不得转载使用。#付费栏目#iOS4扫码分享举报本文章上一期3.8 相隔两地，也能亲密互动iOS 26 蓝皮书下一期3.10 用 Apple Music 听歌的 N 个秘诀iOS 26 蓝皮书少数派编辑部更多没有更多数据了暂无新的文章

新玩意 242｜少数派的编辑们最近买了啥？主作者关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。少数派编辑部关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。联合作者关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。少数派编辑部关注少数派编辑部少数派成员少数派编辑部官方账号。昨天 17:11编注：很多读者都会好奇少数派的编辑们到底平时都「买了啥」。我们希望通过「编辑部的新玩意」介绍编辑部成员们最近在用的新奇产品，让他们自己来谈谈这些新玩意的使用体验究竟如何。内容声明：《新玩意》栏目如含有商务内容，将会在对应条目标注「广告」；若有标注「厂商送测」，即产品虽非自费购买，但内容无品牌方干预。编辑们的分享仅作参考，欢迎大家在评论区分享同款产品的使用体验，无论正面与否，我们都欢迎坦言。发言请遵守少数派社区规则，文明表达，开心聊天。@巴斯：保冷瓶参考价格：¥99这是某个冬天去新宿小田急百货店买的，本来想买焖烧壶，无意间看到了这款「保冷瓶」，还挺受欢迎的，直接拿下了卖场最后一个。一直闲置在家，夏天到了，从冰箱里拿出来的饮料没多久就挂满了水珠，这时候它就用上场了。先来说说它的好处它采用双层不锈钢的真空结构，装入的冰饮可以维持长时间的冰感。日常出门，周末打羽毛球我都带上它，几个小时都不会变温，喝起来跟冰箱拿刚出来一样温度大差不差，口感依旧冰爽。不仅保冷力强，还能解决塑料瓶身凝水渗水的困扰。有了保冷瓶，再也不会弄湿随身物品，桌面和包包都干干净净。同时它自带把手的设计，出门随手拎走，方便携带。它就像给瓶装饮料配了个「移动冰库」，随时冰爽。再来说说它的不足之处它是专门给瓶装饮料设计的，不可以单独灌水使用。尽管市面上大多数饮料瓶都适配它，但一些特殊造型的饮料瓶（粗口径、异形瓶）可能就塞不进去，比如我爱喝的东方树叶就不太贴合。一般这种情况，只套瓶身不盖盖子，但这样保冷效果会打折扣。同时为了适配500ml-650ml的瓶子，加上它双层真空结构，整体体积变大了，没办法塞进小巧包包，可能会没那么便携，对于现在很多饮料厂商为了迎合零食批发店，容量一改再改越来越小，这个保冷瓶确实不太适配。@克莱德：小米直流变频电风扇 1X参考价格：¥195有点热但不至于开空调的时候又到了，每年这个时候最离不开的电器当然是电风扇。本着先买一台试试的想法，我在家里人的建议下放弃了价格更贵的循环扇和冷风扇，选择了一台 200 元不到、看上去普普通通通的小米直流变频电风扇 1X。1X 用的是米家经典的纯白配色，放在家里没有老式电风扇那种老气，没有任何花哨设计的外观也能很好地融入整体家装环境。个人比较喜欢白色的另一个原因是「定制空间」比较大，要是你和我一样觉得风扇正面中央的米家 logo 有点丑，找张喜欢的贴纸啪一下拍上去万事大吉。这几天用下来，我第一次有了要多买几台 1X 的想法。因为使用的是直流变频电机，1X 最核心的功能自然就是 100 档风速调节——但其实没人会仔细去数、去感受它有没有 100 档，至少在电风扇这边可调风速选项多几乎也就等于「无级」了，所以 1X 这台电风扇还支持不同的自然风预设。自然风也是我买来之后一直在使用的模式。虽然预置的湖畔、果岭、露营等自然风场景在还原度上怎么样我不好评价，毕竟要是蒙着眼你告诉我背后是什么我都觉得「嗯对是有那么点意思」，但比起传统定频电风扇那种固定几级风速、全程匀速呼脸的体验，1X 这种自然风模式风量柔和舒适，比起固定风速直吹，这种带点随机、模拟户外体验的感觉，长时间吹下来反倒不会让人觉得烦躁。1X 还有个让我比较喜欢的点是安静，自然风模式下噪音最低 25.6 分贝，晚上放在卧室开着睡觉也是非常惬意。加上超低的运行功率（官网给的数据是每天开 8 小时、90 天电费不到 1 元）和单手就能提着到处跑的重量（实测只有 2.7KG），我这几天真就是拎着它卧室、书房、餐厅、客厅到处跑，走到哪儿自然风就开到哪儿的——这玩意儿功率就 1.6W 还支持 USB-C 供电，你要是愿意，无风的日子出门都可以把它扛去车上。比较遗憾的是这个风扇不支持升降，不过 95cm 的高度坐着吹、躺着也都没啥问题，39 度的俯仰调节也能在实在需要站着面对狂风的暴汗时刻，手动掰掰头让它「仰视」自己。@北鸮：图拉斯支点壳 O3Hue参考价格：¥210自从一时冲动买了个大手机，我就没离开过泡泡骚。在一众外接的磁吸配件里，泡泡骚可能是数一数二又牢又好携带的了。但这玩意带着终究有个厚度，而且因为角度与高度限制，它当手机支架的体验其实一般，只能当个握持辅助。找了一圈，最后还是在抖音的直播间买了图拉斯的支点壳，颜色是跟毛不易的周边 IP 做的礼盒套装，所以价格还算可以，毕竟也没几个颜色配橙色好看，这个外观税我就暂且认了。这套装用了个鞋盒大小的外包装寄来，内有套装纸袋、单肩小挎包、手机壳和贴纸。O3Hue 本体防滑性能还可以，内部有防撞条，就我刚上手就手癌摔的那一下看保护能力还行，应付日常小摔至少不成问题。重量算在合理范围，没有太明显的坠手感。相机控制按键做了导电，比之前用的 Spigen 更灵敏顺滑，比直接掏个大洞的 MUJI 手感更好。作为卖点的支点环倒是有点一般。旋转很灵活，手感不错。打开角度在横屏下非常足够，竖屏状态下有点晃。铰链在竖屏极限角度会有点把环顶起来，体感上不是非常牢靠，感觉如果壳子坏了一定是环掉下来了。把环当成辅助握持的指环用的话，穿两根手指正常，但因为环体比较薄，多少有点硌手。而且因为铰链有点高度，再配合用 MOFT 这种支架就不是很牢靠了；无线充电可以用，但拿下来还是挺热的。整体有种为了一个配件要放弃所有配件的感觉，考虑到它这几天用下来都还算均衡，我也没什么太多怨言。一来是我一开始想达到的效果它咋说都做到了，二来是真好看，暂时就不要啥自行车了。@路中南：Qi2.2 三合一充电底座带主动散热参考价格：¥249很遗憾，天气热了，周身热热，从无线充电底座拿下的手机也是热热，偷个菜就卡卡的了。想买个带主动散热的磁吸充电底座，现在最高支持 25W 的 Qi2.2 协议的产品也铺开来了，买一台换下之前的贝尔金 Qi2 二合一无线充电底座岂不是美滋滋。刚好我的关注店铺里面有一家专做 Qi2 的，小厂的产品先买来试试便知。充电模块的这一圈紫色，啧啧，多漂亮磁吸、无线充电、带主动散热，最好能有开关控制风扇，到货拆了一测试，居然都能满足，没什么可挑的。那个最重要的 Qi2.2 充电模块只有竖直方向的角度可调，我一般都调到尽可能朝上，也就是很标准的 iPhone Standby 姿势。而且这个角度下，一些佩戴非磁吸壳的国产 Android 机也可以挂上去充电（也可能是OPPO机身微微带了一些磁性？）。底部的呼吸灯同时也是个触摸式按钮，设备放上去后会先呼吸闪烁五秒，应该是表示在握手充电协议，后续若亮着则代表风扇开启，若熄灭则代表风扇关闭。第一次使用触摸式按钮时我还吓了一跳，这个充电底座竟带了震动模块，虽是那种老式、大声、廉价的震动反馈，总比没有好，盲操作更方便。最担心的风扇声音——完全可以接受。这个支架我放在厨房外的餐边柜上，在安静的半夜也不必关闭这个功率仅 0.5W 的风扇。如果放在床头用，可以看情况随时关掉风扇。买的时候看到这其实是个类似于公模的产品（还有更好看的白色），但是让我意外的是，手表的充电模块带有 MFW 认证且支持最高 5W 输出，经我测试真的充电超快。想到原先的贝尔金二合一，手表那路只靠一个 2W USB-C 口，难怪拿不到快充。如果一定要说说缺点的话：包装很差劲，且纸片棱角坚硬，我收拾的时候不慎被划伤了虎口；25W 的功率输出需要 15V3A 的输入，没有这个功率的话也不是说不能用，只是功率会下降。不便携。大厂设计的风冷产品一般会考虑差旅需求。我倒是没有那么在意无线充电的功率，只是从体感来说，就算关掉主动散热，Qi2.2 协议上的细节改进也让它更接近原先 MagSafe 那种不怎么发热的感觉，Qi2 则像是要顶着散热上限猛猛充电，发热较为明显。其实便宜的被动散热 Qi2.2 产品也挺多的，最早的那批 7.5W 磁吸充电产品真的可以淘汰了，又慢又热；有条件的话也推荐 Qi2 用户升级。如果你也想分享「新玩意」🔉：获取 Matrix 社区写作权限并签署Matrix 共创计划；新发布一篇文章，在标题中标注「新玩意」前缀；用至少 800 字介绍产品，并配上 2-3 张产品的实拍图片；在网站个人信息中补充支付宝账号。成功入选还可以得到 108 元的「剁手红包」🧧，并在每周二的社区速递栏目中展示。如果你有兴趣参与，就赶紧来稿吧！> 下载少数派客户端、关注少数派公众号，了解更多的新玩意 🆒> 特惠、好用的硬件产品，尽在少数派 sspai 官方店铺🛒87扫码分享目录 0讨论我来说一句发布发表评论发布本文责编：@Microhoo© 本文著作权归作者所有，并授权少数派独家使用，未经少数派许可，不得转载使用。#编辑部的新玩意8等 8 人为本文章充电扫码分享举报本文章少数派编辑部少数派编辑部官方账号。关注

当地时间5月21日，美国总统特朗普发文称，美国众议院能源与商业委员会当天以48票赞成、1票反对的投票结果，通过包含《阳光保护法案》（Sunshine Protection Act）在内的相关法案，该法案旨在永久实施夏令时。特朗普表示，每年频繁调整时钟让个人、城市与州政府花费“数亿美元”，尤其是高塔时钟需要动用重型设备进行调整，成本十分高昂。他说，众议院计划将《阳光保护法案》附加至“公路法案”（Highway Bill）中推进立法，并称自己将“非常努力”推动该法案最终签署成为法律。（央视新闻）

美国得克萨斯州总检察长办公室周四起诉了WhatsApp及其母公司Meta Platforms Inc，指控其就WhatsApp加密措施的强度和范围误导消费者，Meta的一位发言人对此予以否认。提交至哈里森县法院的诉讼称，尽管WhatsApp和Meta能够访问该即时通讯应用上“几乎所有”的私人通信内容，却仍向用户虚假保证WhatsApp消息已加密。“WhatsApp将其服务宣传为安全且加密的，但并未兑现这些承诺，”得克萨斯州总检察长肯·帕克斯顿在一份声明中表示。（新浪财经）

36氪获悉，中国铝业公告，2026年5月21日，公司第九届董事会第十三次会议审议通过了《关于签署的议案》，同意中铝香港、中国铝业几内亚有限公司（以下简称“矿业公司”）、中国铝业几内亚港口有限公司（以下简称“港口公司”）及几内亚政府签署附带生效条款的《矿业协议修订与重述版》。此协议是相关各方对2018年6月8日就投资建设几内亚Boffa铝土矿项目所签订《矿业协议》的修订补充，就几内亚氧化铝项目等相关事项进行约定。

36氪获悉，华泰证券研报称，国家发展改革委和国家能源局印发《关于有序推动多用户绿电直连发展有关事项的通知》（以下简称“688号文”），继650号文发布近一年后进一步明确了多用户绿电直连的方式，适用范围从650号文的一对一拓宽至一对多，在适用范围、投资模式、分配机制等方面赋予更多灵活空间，为零碳园区等多主体用户场景提供绿电直连政策托底，拉动产业向源网荷储协同发展。688号文有望降低绿电直连开发商面临的客户风险、加速项目落地，并拉动电网设备和储能需求。

开场致辞 从技术狂欢到价值深水区 | 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月21日 16:102026 AI Partner大会以“带着AI去前线”为主题，聚焦AI产业落地。AI叙事不再是颠覆一切，真正值得关注的是那些沉默的行业壁垒和经验能否被智能照亮。四年间，这场大会从趋势观察走向落地实践，36氪也从AI的观察者转型为助推者。36氪CEO冯大刚在2026北京亦庄AI+产业大会的开场中，为焦虑的商业世界开出一剂解药，AI不是一家公司的机会，而是千行百业的机会。两天会期、六七十位实操嘉宾、一个让供需双方面对面碰撞的舞台，这里不谈虚的概念，只讲做成了没有。我们记录下这段冷静而笃定的开场白，在技术狂欢中找回商业的常识与本位。以下为开场演讲内容，经36氪整理编辑：冯大刚｜36氪CEO尊敬的北京经开区管委会领导各位领导、各位嘉宾、各位新老朋友：大家好，欢迎来到2026 AI Partner·北京亦庄。我是36氪冯大刚。今天在座的，有来自金融、医疗、制造、教育、消费各个行业的朋友。我猜大多数人走进通明湖会展中心，心里想的是同一件事——不是来听AI有多厉害，是来看看AI到底能不能用、怎么用、花多少钱用，能创造多大价值。这就是我们今年把主题定为"带着AI去前线"的原因。一、我最近和团队聊了一个问题先跟大家分享一个内部对话。最近，我和我们内容团队的老师们聊到一个问题：如何看待阿里在AI时代的进程？这个问题有意思。有人说，如果纯粹从AI角度去评判，和那些专注做大模型的纯AI公司比，阿里好像没有追赶上这一波。这个说法不是全无道理。但我的回答是：这个评判框架本身就错了。难道未来所有公司都要变成AI公司吗？不是的。看阿里，真正应该看什么？是它在电商上的绝对场景优势。是淘宝、天猫二十年积累的消费数据。是阿里云、支付宝、菜鸟、钉钉这套覆盖整个产业链条的生态。这些东西，纯AI公司一家都没有，十年内也很难有。当AI的能力注入到这套生态里，发生的不是"AI替代了阿里"，而是"阿里借助AI变成了一家更强的阿里"。AI与产业融合，才是最大的价值。这个判断，不只适用于阿里，适用于今天在座的每一家企业。过去几年，行业里一直在讨论"AI赛道"。这个说法需要更新了。当一种技术的影响力超越互联网和移动互联网，它就不再是一个赛道，而是一个基础设施。所以，今天这场会，从一开始就不只是一场AI会。它是一场产业大会，主角是金融、医疗、制造、消费、能源——而AI，是他们共同的语言。二、AI的出现不是让你焦虑的36氪办的AI大会和别家不太一样，我们不是要办一个AI焦虑大会，告诉你AI要抢你工作了，让你失业了。我们认同的AI，是把人和产业一起，带到更高的地方——做过去人手不够、做不了、成本太高做不起的事。AI的价值，是让人更有用，而不是让人出局。我经常会问到公司的同事，一个AI专家和一个场景端专家哪个更值钱？答案是会用AI的场景端专家。这也是目前市场上空缺量最大的人才。所以，今天这场大会，我们到底在找什么人？不是头衔，不是光环，不是宏大叙事。那些真正把项目推进到现场的人。 那些踩过坑、调过流程、改过方案的人。三、为什么是亦庄说到真落地，北京亦庄，是一个必须被认真对待的地方。这里是北京经济技术开发区。这里有京东，京东方，有和利时，由小米汽车、拜耳、强生、有银河通用，有优必选，有一整套从研发到制造到出货的完整产业链。更重要的是，这里的人说话直接，干活实在，直接拿结果说话。过去两年，我跑了大量企业，去了很多创新高地。我发现一个规律：AI落地落得最实在的地方，往往不是那些被称为“东方硅谷”的城市，而是那些制造业扎堆、供应链完整、工人愿意学、老板愿意投的地方。亦庄，就是这样的地方。四、这次大会不一样这次大会的设计，跟往年不太一样。内容上，我们只讲实战，不讲趋势。两天议程，六七十位嘉宾，没有人在台上给你讲"AI的未来会怎样"。所有人讲的都是：我在哪个行业、哪个场景、用AI干了什么、花了多久、干成了没有。形式上，我们加了一场"相亲大会"。这次同时开了世界咖啡·AI+产业对接会。一边是带着场景需求来的企业，另一边是有技术方案要卖的公司。我们用机制搭起来，让供需双方坐下来谈。已经报了五十多家企业，有场景需求方，有技术提供方。这说明什么？说明市场里是真的有人在找、在等、在急——只是过去没人把这两拨人放在同一个屋子里。我们这次把它做了。五、让两端在这里碰撞今天还有太多AI创新，停留在技术这一端。 今天还有太多真实产业需求，困在场景那一端。今天，我们要让两端在这里碰撞。一起把AI，从"可以想象"，变成"可以发生"。 从"未来趋势"，变成"现实能力"。36氪做AI Partner四届，从"我被AI赋能了"到"中国式方案"，走到今天，我们终于把一件事说清楚了——缺的从来不是技术发布会，缺的是有人告诉你：他怎么干的、花了多久、踩了什么坑、最后搞定了没有。这就是"去前线"这三个字的含义。也是36氪这次要扮演的角色——从"观察者"，到"助推者"。接下来两天，把灯点亮，把人请到台上，把话说清楚。谢谢大家。本文由「未来一氪」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：作者拍摄

开场致辞 建设“全域人工智能之城” | 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月21日 16:512026北京亦庄AI+产业大会召开，推介“全域人工智能之城”AI的聚光灯正从炫酷的C端应用，转向轰鸣的工厂、无声的手术室和奔跑的人形机器人。当“落地”成为当下的关键词，2026北京亦庄AI+产业大会吹响了“走！带着AI去前线”的号角，在产业第一线求解人工智能的真实生产力。我们记录下这场务实者的聚会，捕捉那些让技术扎根泥土的坚定声音。5月19日，2026北京亦庄AI+产业大会在亦庄启幕。大会由北京经开区管委会指导、36氪主办、国家信创园承办，告别高台论道，将议题直接对准工厂、医院、社区、田间地头的真实战场。北京经开区管委会副主任陈建民为大会开幕致欢迎辞，介绍了这座“全域人工智能之城”如何将AI从“热点”变成“日常”。以下为致辞原文：陈建民丨北京经开区管委会副主任尊敬的冯总、尊敬的各位来宾、企业家、创业者、媒体朋友们：大家上午好！初夏时节，万物竞发，AI浪潮奔涌向前，很高兴与这么多有想法、有干劲、有创造力的朋友相聚在北京亦庄，共同出席2026 AI Partner·北京亦庄AI+产业大会。今天这次大会，开发区管委会主任王磊主任原计划亲自出席，昨天晚上因为市里的一个临时通知，市委领导开一个专题会，需要他参加，他很遗憾不能亲临到本次大会，委托我来参加，委托我向冯总、参会的各位嘉宾表示歉意和衷心的感谢。首先我谨代表北京经开区，对大会的召开表示热烈祝贺！向远道而来的各位嘉宾、生态合作伙伴以及长期关心支持亦庄发展的各界朋友，表示诚挚欢迎和衷心感谢！特别要感谢36氪团队，你们是国内新经济领域最懂AI赛道的媒体，也是最懂“落地实战”的伙伴，从2024年第一届AI Partner大会开始，36氪就敏锐地捕捉到每一次技术脉动，被称为“最懂得押题的媒体”，非常感谢你们的认可，能够把第五届大会放在北京亦庄举办，也感谢在座每一位带着AI去前线的实践者。上个月，北京亦庄AI未来大会刚刚落幕，那场万人盛会让我们感受到了AI在生活、在消费端的澎湃热情，我们种下了一颗面向C端的AI种子。今天，我们要在36氪等伙伴的助力下，培育一片面向B端的AI森林。今天，我们以“带着AI去前线”为主题，从高台论道转向实战落地——“前线”在哪儿？这个前线就在北京亦庄，在工厂、车间、医院、学校、社区、田间地头，在每一条等待被AI赋能的产业赛道上。北京亦庄，到底是一座什么样的城市？我也很荣幸有机会在这里跟大家做一个报告。简单说，北京亦庄是北京唯一的国家级经济技术开发区。1992年建区之初，这里还是一片阡陌农田；三十多年过去，这片土地长出了京东方、京东、中芯国际、北京奔驰、小米汽车等一批龙头企业，形成了新一代信息技术、高端汽车、生物医药、机器人四大主导产业，商业航天、具身智能、量子科技、6G通信等未来产业也加速集聚，我们用全市1.37%的土地，贡献了近40%的工业增加值，在亦庄集聚了超过10万家经营主体。今年2月9日，习近平总书记亲临北京亦庄视察，正是我们所在的国家信创园，总书记对亦庄发展新质生产力，推动科技创新，做强实体经济给予充分肯定和殷切期望。昨天，李强总理也亲临北京亦庄考察，考察了我们机器人大世界、小米汽车这些龙头点位和企业，总理也强调，推动人工智能与先进制造业融合，加快培育塑造经济发展新动能、新优势，这些都让我们倍受鼓舞、倍感振奋。面向人工智能时代，北京亦庄的定位非常清晰，那就是“场景牵引、落地生根”，我们提出建设“全域人工智能之城”，核心就是要把整座城市作为AI的试验场和放大器。从五年前率先布局高级别自动驾驶示范区，到今天无人出租车已是很多市民日常出行工具，从十年前世界机器人大会永久会址落地亦庄，到上个月4月19日举办的机器人半程马拉松比赛，这些都享誉世界，300多台人形机器人在亦庄街头奔跑，这些都不是实验室里的展品，而是在真实场景中迭代的产品。目前亦庄已集聚人工智能核心企业超600家，产业规模突破800亿元，我们的布局从词元经济一直延伸到AI应用，智能终端，形成了“数、算、模、用”协同的产业生态，可以用四个“全”来概括：一是全链路原生产业布局，我们建成了全市规模最大的5000P公共算力平台，规划算力超过5万P，并推动地面算力向太空算力延伸，AI与6G、量子深度融合，国家大模型评测中心、国际开源社区、软硬件适配中心等一批国家级平台相继落地。无论是做大模型的，还是做智能硬件的，在亦庄都能找到上下游合作伙伴。二是全产业融合赋能，我们推动AI与汽车、医药、制造、商业航天等优势产业深度融合。高级别自动驾驶示范区已覆盖600平方公里，“车路云一体化”已成为全国标杆。BioPark集聚近5000家医药企业，AI辅助新药研发加速落地；全国75%的商业火箭企业在亦庄聚集，用AI优化设计、仿真、测试，在这里AI不是空中楼阁，而是产业升级的实干抓手。第三，全场景城市应用，这是我们最核心的特色。我们系统开放了交通、医疗、制造、能源、政务、教育、文旅等上百个真实场景，通过“揭榜挂帅”、“场景经纪人”等机制，让技术方案与真实需求精准对接。今天外场的世界咖啡——AI+产业对接会，50家技术方和场景需求方面对面“相亲”，100多个真实场景等待被技术点亮。在上个月，全球首个智慧康养机器人养老驿站已在亦庄启用，40多款机器人为老人送餐、艾灸、助力行走，这就是我们场景对接的典型案例。我们想做的，不是展示性的样板间，而是一个开放的验证体系——让各类技术都能在亦庄找到落地的入口，让城市本身成为创新的基础设施。第四，全要素资源供给，我们每年发放算力券、数据券、模型券3亿元。建设了模数世界社区和全市首个专为“一人公司”和超级个体打造的OPC社区，今晚还有OPC之夜活动，欢迎大家积极参加。全国首个AI超级个体全周期服务站已投入使用，最快半小时完成公司注册，真正即来即办、即办即走。我们还推出“前三个月免租、首年2.5折的专属住房，让年轻人住得起、留得下。更值得一提的是，我们打破了传统人才评价的框框，不看资历看能力，不唯证书唯实绩，一个人的公司，只要创造够厉害，也能被认定为领军人才，获得真金白银的奖励。我们甚至为数字人颁发了全国首张虚拟偶像数字身份证，虚拟偶像Yuri已经成为亦庄的“数字居民”，这些创新时刻都在亦庄发生。面向未来，我们给自己定了一个目标：到2027年底，聚焦人工智能产业链核心企业1000家，推动100个垂类模型场景化落地，引聚超级个体及活跃开发者10000人，打造超10个标杆性智能场景综合体，让北京亦庄成为人工智能的技术策源地、产业集聚地、场景首选地。各位朋友，北京亦庄正在打造的，不是单一的样板间，而是一个开放包容的创新验证体系，不是零散的应用场景，而是一个产城融合、人机共生、虚实交互的未来之城。我们真诚邀请各位企业家、创业者，带着你们的解决方案来到亦庄、扎根亦庄，让我们一起把AI从“热点”变成“日常”，从“可能性”变成“生产力”。最后，预祝本次大会圆满成功，祝各位在亦庄收获项目、收获朋友、更收获信心！谢谢大家！本文由「未来一氪」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：作者拍摄

从算力到价值：AI时代的基础设施重构与产业增长新引擎| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月21日 16:54Token正在成为AI时代的新质生产力单位。token经济如何重塑AI产业链？从芯片到智算中心，从模型服务到终端应用，token正在成为贯穿全链的计价单位。而当推理算力需求超越训练，智算中心的角色正从算力仓库变为token工厂，一个万亿级市场的大门刚刚打开。token正在成为AI时代的新质生产力单位。宋琛指出，随着Agent成为新交互入口，单次任务token消耗已从几千飙升至百万级别，而中国token调用量已占全球61%。在这一趋势下，AI基础设施的竞争焦点正在从“谁的模型参数更大”转向“谁能以更低成本支撑海量token流转”。英博数科的定位正是“token工厂”的全栈构建者——不做模型，不卖应用，而是提供从规划设计到软硬一体交付的智算中心一站式解决方案。以下为演讲内容全文，经36氪整理编辑：宋琛丨北京英博数科科技有限公司副总经理尊敬的各位来宾，大家下午好！我是英博数科宋琛。非常荣幸受邀参加36氪主办的2026 AI Partner大会，与在座各位共同探讨AI基础设施的未来。我今天演讲的主题是——从算力到价值：AI时代的基础设施重构与产业增长新引擎。在接下来的时间里，我想和大家一起分享三个核心话题：第一，Token经济正在如何重塑AI产业的价值锚点；第二，从电力到算力再到Token的价值链路如何重构产业增长路径；第三，也是我今天最想重点展开的——英博数科作为全栈智算基础设施构建者，在这一轮产业变革中的思考与实践。好，我们首先进入第一部分——Token经济。为什么我要把Token放在整个演讲的最前面？因为在我看来，Token正在成为AI时代最基本的价值单元。理解Token，才能理解今天AI产业的底层逻辑。Token经济的爆发不是单一因素驱动的，而是三个维度共振的结果。第一个维度是应用场景的质变。随着Agent成为新的交互入口，单次任务的Token消耗已经从过去的几千上升到十万甚至百万级别。第二个维度是商业闭环的跑通。2025年以来，随着越来越多应用的落地，特别是今年龙虾等Agent应用的火爆，AI已经切实进入到工作流，逐步形成商业闭环。第三个维度是国家战略的定调。智能算力被明确纳入新基建工程，这意味着从政策层面，Token经济的底座已经获得了最高级别的支撑。Token正在成为AI时代的新质生产力单位。Token经济的崛起，引发了一场自上而下的产业链价值重构。我们来看看这张价值链图。在芯片层，GPU和ASIC专用化加速，Token计算密度成为核心指标。在智算中心层，我们看到的最大变化是从"算力仓库"转变为"Token生产工厂"。在模型层，MaaS模式推动"技术"变成了"商品"，按Token计费成为标准。在应用层，Agent成为新交互入口，从"工具"进化到"生产力"。贯穿这四个层级的是什么？是Token。Token作为计价单位，贯穿了从芯片设计，到智算中心，到模型服务，再到终端应用。一条完整的价值链就此形成。英博数科在这一价值链中的定位在哪里？我们聚焦于智算中心层——也就是Token生产的"工厂"环节。我们为这座工厂提供从规划设计到软硬一体交付的全栈能力。在这一轮变革中，有一个非常关键的结构性转变——就是从"训练优先"转向"推理优先"。从这张趋势图可以看到，2024年训练算力还占60%，到2027年预计会降到35%，而推理算力将从40%上升到65%。这不是简单的此消彼长，而是计算范式的一次根本性转变。训练追求的是大规模并行和吞吐量，而推理追求的是低延迟高并发和每Token成本。这直接决定了智算中心的设计逻辑完全不同——从资源特点看，训练需要高显存批量处理，推理需要弹性伸缩和实时响应。对我们做基础设施的人来说，这意味着整个技术架构需要重新思考。IDC的预测显示，推理需求规模有望达到训练阶段的5到10倍。2026年，推理计算将占生成式AI总计算需求的70%以上。更值得关注的是多模态融合带来的算力需求提升——上下文序列长度从千级提升到兆级，这意味着单次请求的算力消耗呈指数级增长。这些数字告诉我们一件事：推理时代已经到来，基础设施必须为这个新时代做好准备。市场的数据进一步验证了这一点。2025年全球智算中心市场规模已经达到1850亿美元，预计到2029年将突破5500亿美元。中国市场的增速更为迅猛，2025年中国智算中心市场规模达到1356亿元，智能算力总规模达15.9亿P。这是一个正在爆发式增长的万亿级市场，而我们正处于这个增长曲线的起点。理解了Token经济的底层逻辑，我们来看第二部分——产业增长的新路径。我想提出一个核心观点：“单Token成本"正在成为AI基础设施的新竞争标尺。我们把价值链路拆解为三层。最底层是电力层——电力正在成为"算力时代的石油”，是Token生产的基础约束条件。“算电协同"已经被纳入新基建工程，这是一个国家战略级别的布局。中间层是算力层——智算中心本质上就是Token生产工厂。中国已经建成42个万卡级集群，智能算力达到15.9亿P。算力正在从成本中心转变为定价权的核心。最上层是Token层——Token是可交易的"智能货币”。中国的Token调用量已经反超美国，占据全球61%的份额。这标志着我们从制造业出口大国正在转向AI生产力出口大国。商业模式也在经历一场深刻的演进。我把这个演进概括为三个时代。1.0时代是"卖硬件"——按GPU卡、按服务器销售，一次性确认收入。2.0时代是"卖资源"——按台月、卡时做算力租赁，类似"卖水电"的模式。而现在，我们正在进入3.0时代——“卖智能”。按Token计费，分层定价，输出的是智能服务本身。这不是简单的计费方式变化，而是整个产业价值主张的跃迁。最新的市场信号非常明确：2026年全球云厂商集体涨价30%到100%，国内大模型日均Token调用量已经突破180万亿。卖方市场已经宣告来临，算力从成本中心转变为定价权核心。而目前智能经济的大幕才刚刚拉开，Token商业化尚处早期，当前正是布局的最佳窗口期。前面两部分，我们谈了逻辑和趋势。现在，进入今天我最想和大家分享的部分——英博数科的实践。我们是谁？我们不只是提供"生产设备"的供应商，而是整座Token工厂的设计者、建设者和运维标准的制定者。这是我们的全栈式智算中心解决方案，从底层技术架构到上层商业运营，覆盖了智算中心建设的全生命周期。在集群规划与建设层面，我们提供标准四平面组网方案——管理、存储、计算、BMC四网独立，实现网络流量的高效隔离与调度。这是万卡级集群稳定运行的基础。在软硬一体交付层面，我们提供GPU主机、网络、存储的完整集成方案，配套英博云GPU PaaS平台，大幅降低客户的集成难度和上线周期。在灵活计费模式层面，我们支持按量付费、包年包月、闲时抢占、定时预约四种模式，满足客户多样化的使用场景——大模型训练需要包年包月的稳定性，数字营销需要On-demand的灵活性，视频生成适合Spot模式的成本优化，学术科研和教学培训则可以根据周期灵活组合。在账号体系层面，我们设计了子账号与联盟账号体系，支持多组织资源分配和精细化成本核算，这对大型企业客户、科研团队以及算力联盟运营商至关重要。在技术架构上，我们有两个核心创新。第一个是K8S Native架构——给客户裸金属级的控制权，同时保持SaaS级的易用性。第二个是DICP动态隔离控制平面——每个用户拥有独立的API Server和CRD空间，从根本上保证了多租户环境下的安全性和隔离性。总结一句话：英博数科凭借全栈技术能力与丰富的项目实践，提供从规划、建设到运营的一站式智算中心解决方案。能力需要在实践中验证。我给大家分享两个标杆案例。第一个是北京公共算力平台。这是我们为京能集团打造的、技术领先、功能完善、服务一流的人工智能基础设施，为首都数字经济发展提供了强大的算力支撑。在这个项目中，英博数科承担了从前期需求分析与资源规划，到实施期的设备供应、组网实施、算力及管理平台部署，再到运营期的高效稳定运营服务和持续系统优化的全周期服务。这个项目充分验证了我们一站式全栈交付的能力。第二个是头部大模型训推一体算力平台。这是英博数科在超大规模智算中心领域的标志性项目。客户的核心诉求是训推一体化——训练资源需要预留保障，推理需要秒级弹性扩容。我们交付了数千卡高速互联的定制化算力集群，兼容客户自研训练框架，提供7乘24小时的全链路运维支持。这个项目有几个关键亮点：多地域覆盖的部署能力、从部署到优化的全链路技术支持、训推一体化的高效调度、7乘24小时的专业运维，以及灵活的计费模式帮助客户大幅降低算力使用成本。这两个案例分别代表了我们在"公共算力服务"和"企业级大模型基础设施"两个方向上的最高水准。技术创新离不开生态的支撑。英博数科在GPU云服务场景和产学研合作两方面都进行了深度布局。在GPU云服务场景方面，我们覆盖了大模型训练与推理、数字营销、视频生成、学术科研、教学培训等多个核心场景，每种场景都匹配了最优的计费模式组合——Reserved保障资源确定性，Booking满足计划性需求，Spot实现成本最优，On-demand提供最大灵活性。在产学研生态合作方面，我们已经赞助了超过20场学术会议，与40多所高校开展了科研项目合作。我们坚信，算力基础设施的终极竞争力来自于技术的持续创新和人才的培养。最后，我想和大家分享英博数科对AI基础设施未来的两个判断。第一个判断是产业趋势。AI产业正在从"模型能力竞赛"迈入"算力效率革命"。竞争焦点不再是你的模型参数量有多大，而是能否以更低成本、更稳定性能，支撑海量Token的持续流转。这是英博数科坚守基础设施赛道的底层逻辑。第二个判断是英博数科的使命。我们不只是提供"生产设备"的供应商，而是整座Token工厂的设计者、建设者和运维标准的制定者。我们的目标，是成为从算力堆砌到价值创造的转型引领者。在Token经济的浪潮中，让我们共同构建能够承载指数级Token需求的算力底座，一起推动中国AI产业从"算力大国"走向"算力强国"！以上就是我今天的全部分享。感谢各位的聆听！英博数科期待与在座各位共同探索AI基础设施的无限可能。如果您对我们的全栈智算解决方案感兴趣，欢迎扫码添加我们的工作人员进一步了解，也可以在会后与我直接交流。谢谢大家！本文由「未来一氪」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：企业授权

把确定性，写进农业：四个外行、两次失败、三千万学费换来的答案| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月21日 17:01陆渔科技花三千万试错，用AI给水产养殖换确定性两次失败、三千万学费——创业没有爽剧剧本，这是陆渔科技深耕农业AI真实的“入场券”。当99%的人还在用AI写文案、做设计时，有人把它扔进了鱼塘，只为解决一个最朴素的问题：不确定性。鲁敏用18年IT男转型“新农民”的经历，揭开了水产养殖最残酷的真相：1.38万亿的市场，数字化渗透率不足5%，一叶方塘，百万归零。这场分享没有宏大叙事，只有从黑箱到白盒、从赌运气到算数据的血泪教训：农业要的不是快，是确定性。以下为陆渔科技联合创始人、首席技术官 鲁敏 演讲内容，经36氪整理编辑：鲁敏丨陆渔科技联合创始人、首席技术官首先感谢36氪的邀请来参加在北京亦庄举行的AI Partner行业大会，我是陆渔科技的鲁敏，我就是所谓“新农人”，养鱼的，讲主题之前我先讲一个我们的创业故事，这个创业故事可能是全场最不专业的故事，通过这个故事了解一下我们是做什么的。我们四个人，一个写代码的程序员，一个是产品经理，还有一个卖房子的，加一个做电子芯片解决方案的小伙伴，这几个人跟农业是没有一点关系的，而我就是那个程序员，一个在互联网一线做了18年的IT男，在当时的朋友圈里，我们是别人比较羡慕的职业，在互联网，在房地产，包括高端芯片，都是有光鲜和有前景的行业，有一次很偶然的饭局和机会，我们认识了一个做养鱼的小伙伴，他跟我们说做鲈鱼苗的孵化，把小渔村超小的苗养到10公分左右的苗，我们也很好奇，那个时候互联网、房地产各方面都比较饱和了，没什么机会，就尝试投了13万块，试了一下鱼苗孵化，很震惊，42天，这十几万的投入，回报超过40多万，这个事情蛮震惊的，我们算了一笔简单的账，一条小鱼苗毛利润接近300%，我想我们养个上千万条，那不得时时刻刻实现财务自由，这个利润率非常离谱，还是高频次的需求，我们四个就头脑一热一头扎进了水产养殖行业。创业不是爽剧，接下来却是一次次沉重的打击，现在回头来看那时候的成功只有两个原因：一个是市场行情好，二是运气好。没有碰上自然的灾害，台风、高温、下暴雨之类的，也没有遇上病毒，那时候我们不懂什么叫靠天吃饭，开始了这趟旅程。后来，我们的第一次正式投入是150万，全军覆没。厂房自建，总想着比在外塘风吹雨淋要靠谱吧？然而这个设备太差，养殖技术基本为零，最后鱼没了，钱也没了。我们不甘心也不认输，听说这个行业有一个循环水可以解决这个问题，工厂化可控的，不用看天脸色，又开始折腾。第二次创业，租厂房、买设备、建设循环水养殖基地，一次性投入150万，结果又失败了。买回来的设备是根本养不了鱼的，传统的鱼塘养殖技术在循环水技术里完全不适用，循环水涉及到很多方面的知识，比如设备结构、流体力学、微生物、生物学、化学、机电一体等，要想把鱼养出来太难了，从根源上就有问题，但是我们还是不死心，我们算过利润率，如果我们能成功肯定能赚很多钱。第三次，我们全赌上来，前前后后我们总共投了三千多万，才真正做了一套能稳定养出鱼的循环水系统，或者说摸索出一套能够真正养殖成功的养殖体系。我们从养殖设备研发，包括设备运营技术、养殖技术、病虫害、鱼苗、饲料、动物健康产品各个领域入手，逐步试错解决问题。至此我们才明白这个行业不是一个点的问题，而是一个面的问题，是整个产业链条的问题。经过三千万的试错，到目前为止，我们完成了覆盖华南、西南、华北、华东等地区的十多个大型养殖基地的建设和运营，并且帮助众多养殖企业、养殖户完成现代化的循环水养殖基地的建设与改造，这是在全国各地的基地情况，包括直营的，包括合作运营的，同时在资本市场上完成了本地国资平台天使轮投资，逐渐被资本化认可，他们也看到了这个市场。而这之前，农业一直都是非常不确定的产业，也不被资本看好。我们不是来展示养殖成功的，而是想和各位分享，在这个过程中教会了我们什么东西。第一个事情，水产养殖的敌人不是市场，也不是价格，从来不是这个原因，而是不确定性。在一个生物环境中，有太多的变量因素了，无法确定，我们第一次失败，不是决策失误，而是你不知道设备什么时候坏，也不知道什么时候水质会崩掉，更加不知道鱼为什么突然死亡，所有的信息都在黑箱里，决策靠老师傅的经验，外塘养殖，能养成功的，能够赚到钱的一定有厉害的老师傅，靠学徒制传承的来解决这个问题，这个过程像开盲盒，结果就像是赌石、赌币，我们经常开玩笑的一句话，一叶方塘，百万归零，这个过程中死了太多小生命了。第二个事情，在1.38万亿的市场里，几乎没有任何数字化，搞互联网的人进来才发现，以为农业信息化已经是天花板了，数字化根本没有，根据中国通信院数字经济发展研究报告表明，农业总体数字渗透率只有10.5%，服务业是44.7%，水产养殖可能连5%都不到，一个1.38万亿的市场，90%都是靠经验、靠直觉、靠运气。2024年底的时候，DeepSeek彻底出圈，大模型的能力飞速发展，国内外大模型厂商都在卷参数、多模态，AI各种应用层层出不断，大大提高了生产力，在座各位90%以上都通过AI极大提高自己的生产力，而我们意识到大模型在AIGC上大放异彩的时候，在传统行业到底带来了什么东西。比如鱼会不会早上缺氧，会不会因为水质异动的时候，导致整池鱼死掉，AI到底如何赋能，这是我们思考的问题。整个AI 2024年的火爆，我们如何通过现代AI技术解决我们这个赛道的问题，可以看一下通用AI和农业AI的区别，刚才杨总讲到一个关键的东西，关于健康数据诊断，包括诊断完以后决策的过程。当健康领域更多是非传统的关键知识和经验，诊断出来以后我们做决策，农业里也是一样的。数据维度，完全没有开源数据的，每个鱼塘都是孤岛，不可能把农民那一套搬过来，传统鱼塘整个可变因素太多了，没办法标准化或者规模化，通用AI走互联网爬取或者行业的数据制式灌过去，农业没人干这个事情，外塘也没办法干这个事情，循环水我们可以干，本身是标准化体系、标准化设备、标准化生产流程。安全，就像百度健康讲的诊断。AIGC生出的内容可以修正，通过“最后一公里”把这个方案做得更好一点，利润做得更完善一点。而我们做指导性的诊断、建议是不可逆的，不可以发生错误的，错了就导致一个生命的消失。再加上物理上的问题，水、电、生物、化学等方面，数据只是冷冰冰的数据，如何跟产业、行业把数据真正联系起来，最后品种、地方区域各方面都不一样，这种难是我们最深的护城河。这三千万的学费最终让我们学会了一个事情，我们不是要做更好的设备，而是我们要用AI的能力，大模型的能力，把不确定性从行业里一点点擦掉，这是陆渔AI在农业渔业板块解决的全栈，四层，数据、决策、执行、飞轮，每一层对应的是我们踩过的坑和经验。数据层，我们遇到最大的坑不知道系统里发生了什么事情，我们做了“鱼全览”，有17类的数据闭环，包括水质、PH、氨氮、水温、设施、行为、投喂情况、制氧机工况、循环水泵的转速等，实现了实时采集、自动分析，包括每天早上生成全景的报告；第二个坑设备是会坏的，永远不知道设备什么时候坏，人的眼睛要天天盯着他，或者经验判断是不是会坏，循环水在系统里水泵是最便宜的，是整个循环最核心的心脏，我们开发了PdM预策性维护系统，提前五到十天预测水泵的故障，原则很简单，只要循环系统不死，保证鱼最基础的生命生存保障，鱼就不会在短期内死亡，我们就有充分的时间解决，大家一听这不就是搞大数据的吗，把各种数据采集上来，传感器、生产数据，最后呈现数据大屏，这也是那时候讲的智能化。我曾经做过无数智能化大屏项目，最核心的能力就是展示作用，其次才是做宏观决策，我相信有很多人有这个体会。真正决策的时候还是需要人，还是需要经验来决策，而AI给数据带来的灵魂，带来了生命力，真正实现自主决策，实现智能化。渔策，我们产品投入AI推算，输入品种、规模、预算，输出项目的落地方案，计算整个投入的ROI，推算整个成本结构，风险地图，不需要像我们一样先砸150万、上千万进去才能验证这个事情。我们可以先在AI里跑一下，这也是我们在利用AI大模型的技术，利用我们的经验可以快速帮我们的客户做一个诊断，到底适不适合干这个行业，适不适合干这个产业，有没有能力解决问题。第二层决策是AIC的决策系统，所谓的AI养殖大师，养鱼就是靠经验法则，比如一些养殖的师傅他一休假或者他退休了，这个系统能力就可能归零了，很多东西都需要他做决策判断的，我这么多规模化基地，你要实现真正的标准化、数字化，哪里搞这么多人来。我们干的事情不是替代老师傅，我们要把几十年的养殖经验融入AI大脑，AI大脑能够根据传感器的数据，根据人的操控数据第一时间给到决策，水的数据是不是有问题，鱼的状态是不是生病了，我们要把这个法则变成一行可以执行的代码，AIC智控系统，实现实时采集水质、设备、设施数据包括学习鱼群生长的曲线，包括代谢强度等等，自动生成可执行的决策建议，大多数系统告诉你，我们有一个预警，水泵有温度过高，但是没有一套体系化的决策系统，而AIC会告诉你，增氧机速度提升15个Hz，再持续两小时，要恢复溶氧值到7.5左右以上，而这一系列的经验，恰恰是这个产业或者是AI最重要的养分，这个数据才是真正的核心资产，这才是我们落地不同的产业、行业最关键的养分。第三个执行层，我们打造了可能是全国最强大、最先进的养殖系统，RCU600系列，物理过滤、生物降解、超强氧化系统，可以在6小时内将水质恢复到优质水平，将病毒TC值快速恢复到安全界限，像我们这套RCU600-ONE系统，是一个最小单位的验证系统。我们吃过最大的亏投入这个行业一步到位，一上来就是几百吨系统，失败成本是毁灭性的，而RCU600-ONE的逻辑，我们先跑通60吨，验证技术和市场，再放大600、6000，为整个行业降低入场门槛，将风险成本降到最低，当然我们也有RCU600-STANDARD版本，这是更大规模的生产单元，极大提高生产力，目前投入市场已经超过100套。最后是数据飞轮，一个越用越聪明的活系统，每一套部署的系统都在养真实的数据，都在上传真实的数据，数据反哺模型，模型吸引更多用户，更多用户产生更多的数据，而AI不是一次性交付的产品，每个养殖周期都在喂养它。落地，我们主要的客户是三类人，第一类是普通的农户或者小型的B端，有一定资金，有地但不敢投，风险承担能力有限，怎么解决这个问题？通过渔策的推演，像RCU600-ONE的小试包括AIC周期护航，包括数据权重追溯，给不敢投的人一个试胆的舞台以及低成本试错，决策周期缩短到60%，签约客户复购率100%。第二类客户，有水面、有一定规模，有经验，但没技术，一直在亏钱的场地，太多了，我们的解法，通过AI诊断定位亏在哪个地方，通过RCU600-ONE产品低成本改造试点，通过PDM守护生命线，养殖SOP标准化，推一个水面重生计划，让一直亏的人不再亏，有一些养殖场地六个月就可以救过来了，产能提升一倍，降低改造成本，回收期18个月就可以收回来。第三个客户也是产业发展很大的群体，地方政府、国资平台，像地方龙头，他们有政策、有资金，有水面，缺的是一套规模化复制系统和成熟的运营体系。我们的解法，先进的养殖设备+强大的运营能力+全周期的项目管理，我们在安徽、贵州、湖北、山西等多地建设产业园，从立项到开工只需要4个月，传统流程至少8个月，这三类客户都是同一种形态，对于不确定性无能为力，而我们的答案也只有三个字，确定性。它为什么可行？这个赛道，我们从前几年国家发布“十四五”“十五五”在政策方向特别是在农业方向已经有大的互联网企业，比如像阿里、京东入局了循环养殖，大的国企单位包括海外标杆企业，陆渔科技的核心能力在四层架构，大型项目的落地能力，AI决策系统、AI养殖运营做养殖确定性引擎的闭环，形成真正的竞争力。传统养殖和RAS养殖的确定性从哪里来，RAS循环水养殖本质把靠天吃饭的露天作业变成可量化、可预测包括可控制的标准化生产流程。这不是一个卖设备的生意，这也不是一个靠烧钱换增长的生意，急不来，这个赛道才没有被流量逻辑污染，你要尊重物理极限，生物极限，通过

36氪x PureblueAI清蓝战略合作启动仪式暨《2026消费品牌AI推荐力名册》发布 | 2026 AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月21日 18:035月19日36氪与清蓝AI达成战略合作，发布消费品牌AI推荐力名册PureblueAI天使轮北京市2024-09面向营销场景 AI 数字员工(AI Worker)平台36氪报道企业号企业服务广告营销我要联系5月19日，2026北京亦庄AI+产业大会上，36氪与PureblueAI清蓝正式达成战略合作，并联合发布《2026消费品牌AI推荐力名册》。随着AI逐渐成为新的信息入口和消费决策入口，品牌在AI回答中是否被提及、是否被推荐、排序是否靠前，正在成为新的竞争维度。36氪副总裁迟涵表示，36氪是最早发现和报道GEO的媒体，PureblueAI清蓝在自研技术算法和“科学GEO”方法论上的积累令其成为可信的合作伙伴。PureblueAI清蓝市场副总裁李铭则用“最敏锐的商业洞察和最硬核的AI营销技术的融合”来形容此次合作，并透露该名册将分期、分行业持续发布，为品牌在AI时代提供“AI语境下的体检报告和风向标”。迟涵丨36氪副总裁   李铭丨PureblueAI清蓝 市场副总裁主持人：随着AI逐渐成为新的信息入口和消费决策入口，品牌竞争正在从传统搜索、电商货架、内容平台，进一步延伸到AI回答和AI推荐场景。品牌在AI回答中是否被提及、是否被推荐、排序是否靠前，正在变得越来越重要。36氪长期关注新经济、新消费与科技商业趋势，PureblueAI清蓝则以“科学GEO”方法论为核心，为企业提供AI口碑营销服务。双方将从产业观察与AI口碑营销实践两个角度出发，持续关注品牌在AI平台中的推荐表现，为行业提供新的观察参考。接下来，我们邀请双方负责人上台，一起聊聊这次战略合作背后的思考，并共同开启36氪与PureblueAI清蓝战略合作启动仪式暨《2026消费品牌AI推荐力名册》发布环节。掌声有请36氪副总裁迟涵、PureblueAI清蓝市场副总裁李铭。主持人：两位负责人好。刚才我们提到，随着AI逐渐进入消费决策场景，品牌在AI回答中的呈现方式正在变得越来越重要。在正式启动合作与发布名册之前，我们想先请两位聊一聊：双方为什么会在这个时间点选择合作？又为什么选择从“消费品牌 AI 推荐力”这个方向切入？我们先请36氪迟涵总为我们简单分享。迟涵：相信这两天AI Partner大会听下来也能充分感受到AI对我们的工作、生活带来的变化，数字营销领域更是这样，36氪作为最早发现和最早报道GEO的媒体，我们发现PureblueAI清蓝是非常优秀的GEO合作伙伴，他们有自研的大模型算法，且合规可信，那我相信将来通过这样的合作可以让更多品牌被看到、被选择。主持人：感谢 36氪负责人的分享。刚才我们也听到，36氪很早就关注到 GEO 这一新兴赛道，并且选择与 PureblueAI清蓝合作，也是看重 PureblueAI清蓝在自研技术算法、科学 GEO 方法论以及合规服务实践上的积累。那从 PureblueAI清蓝的角度来看，为什么会选择与 36氪达成战略合作？这份《2026消费品牌AI推荐力名册》，又希望为行业和品牌提供哪些新的参考？李铭：这次双方合作，其实也是一次理念和能力上的高度契合。大家知道36氪所提倡的是“让一部分人先看到未来”，而PureblueAI清蓝也希望“让一部分品牌先被AI所看到”。所以我们双方在底色上是完全相融的，36氪懂行业、懂品牌、懂趋势，PureblueAI清蓝懂AI、懂算法、懂大模型，双方的合作是敏锐的商业洞察和硬核的AI营销技术融合，我们希望通过「2026消费品牌AI推荐力名册」，为企业和品牌提供AI语境下的体检报告与参考风向标，帮助更多品牌去理解AI时代的竞争变化。同时今天AI推荐力名册是第一期，之后还会发布更多行业、更多批次的名册，如果有一部分的名册和品牌暂时没有入选，没有关系，我们再接再励，希望大家能够从更科学、更规范、更合规的方式来做AI营销，能够真正提升品牌自己的推荐力。主持人：感谢两位负责人的精彩分享。通过刚才的交流，我们也更加清晰地看到，AI 推荐力正在成为品牌需要关注的新议题，而 36氪与PureblueAI清蓝的合作，也将为这一议题提供新的观察视角。下面我宣布，36氪与 PureblueAI清蓝战略合作正式启动！请二位负责人面向镜头合影留念，也请现场嘉宾共同见证这一重要时刻。请两位到台下稍事休息，下面我宣布，“2026消费品牌AI推荐力名册”正式揭晓，请看大屏幕。本文由「未来一氪」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：作者拍摄

城市级AI服务：从试点到常态化，机器人的实景作战与规模化落地| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月21日 18:15酷哇以战养战，落地多场景具身智能机器人，营收盈利。当Robotaxi还在为L4苦苦挣扎时，酷哇的环卫机器人、无人小巴、机器狗已经在50多个城市“上岗”赚钱了。具身智能最大的瓶颈不是算法，而是数据——没有量产就没有数据，没有数据就无法进化。酷哇的解法是“以战养战”：让机器人在真实运营中一边干活一边成长，用万台规模反哺模型迭代。李柯宏强调，中国是全球少有的支持机器人规模化应用的市场，酷哇正依托“一带一路”先行布点，用真实的运营数据驱动具身智能的持续进化。以下为酷哇科技联合创始人、COO 李柯宏 演讲内容，经36氪整理编辑：李柯宏丨酷哇科技联合创始人、COO非常感谢36氪和亦庄的邀请，今天我分享的主题是：作为一家以统一世界模型驱动的具身智能企业，我们如何在全时空城市场景中实现机器人的规模化部署。从大语言模型和具身智能的演进来看，2023年是一个关键分水岭。此前行业更多采用分模块或端到端的机器人架构；2023年后，以生成式AI为底座，诞生了面向物理世界的世界模型（World Model）。它与上一代模型的本质差异在于：能够基于对环境的观测，生成对未来的动作预测，并将物理因果关系嵌入决策链条。过去两年，中美顶尖AI公司发布了大量世界模型，无论是应用于机器人、智驾还是视频生成，大方向是统一的——将生成式算法落地于物理世界。生成式算法仍遵循Scaling Law。以Robotaxi为例：Waymo从Google X起步，耕耘十余年；特斯拉依托千万级车队众包数据训练，已逼近L4门槛。但具身智能的复杂度远超自动驾驶——理论上需要的数据量级更大。现实困境在于：全球没有一个像汽车那样普及的“具身智能终端”，能让用户边用边采集数据。具身数据从何而来，是目前行业最大的瓶颈。我们酷哇的解法，我们做了Coowa WAIM (World-Action Model)，基于这个模型做一脑多行，具体应用在五大场景，环卫、出行、即时配送、物业、家庭，前三个要么是规模化，要么快速做POC，后面两个还是需要一点时间。再来介绍以下我们模型的结构。酷哇的解法是，我们构建了 CooWAIM（World-Action Interactive Model）通用世界模型，以“一脑多形”架构驱动不同形态本体，覆盖环卫、出行、即时配送、物业、家庭五大核心场景。前三者已进入规模化或快速POC阶段，后两者仍需时间爬坡。下面具体介绍模型的结构：整个模型采用双系统架构：一、直觉行动系统：基于视觉的端侧实时推理，负责当下安全与效率；二、长程任务推理系统：负责全局规划与语义理解。两者叠加，输出映射为两大具身能力域：Drive（全域移动）：覆盖结构化与非结构化场景，城市主干道、辅道、人行道、园区楼宇内均可自由穿行；Work（多关节协作操作）：超越传统“抓取-放下”范式，将环卫扫盘、风机模组、机械臂等执行器统一纳入操作空间，实现移动与操作的不可解耦融合。酷哇的路径是“以战养战”：拆解行业特性，匹配技术成熟度、产品成熟度与商业成熟度，按经济性节奏部署，最终实现具身智能的规模化落地。在城市服务领域，大家广义理解的drive层面做到万台规模，无序移动的数据或者能力基本实现。再往上走，我们找到即时配送场景，基于“无序移动+简单操作”实现产品匹配，我们认为即时配送场景在短期内有规模化空间。长期来看，具身智能的落地路径是从开放场景走向半封闭、再走向封闭，最后进入家庭——从移动到操作，逐步把数据收集起来。酷哇成立于2015年，深耕城市开放场景十年时间，推出适配各类场景的产品矩阵，包括1吨级、3吨级环卫机器人及无人小巴，覆盖市政清扫与出行接驳。以下场景为标准中国人行道——环境高度复杂，感知精度要求高于主干道，是我们的机器人产品在非结构化环境下移动能力的直接体现。我认为这是世界模型在端侧应用的典型范例。讲一个大前提：我们的机器人在上下班高峰期过路口时，需实时处理上百个动态特征（行人、非机动车），生成未来轨迹预测，评估对自身的影响，再输出自适应行动轨迹。在拥挤道路环境下，其交互博弈能力直接决定通行效率。有人会问为什么小车需要这么强的能力——这跟具身智能的经济性直接相关：每过一个路口，通行率更高或通行时长更短，第一覆盖距离加大；第二单机清扫时间效率变快，就可以覆盖更大面积，帮助客户节约更多成本。比如你能节约20%的时间，基本约等于20%的毛利，这是机器人规模化应用的前提条件。清扫作业过程中，机器人跟主干道的交互不仅是有避障，还有主动寻求碰撞的 action，比如贴边清扫、识别垃圾、控制风机模组——多关节协作，既有 Drive，又有 Work，这是不可解耦的。机器人会实时根据垃圾的分布，再做locomotion，进而把 Drive、Walk 融合到一个场景任务中来。之后是我们的物业服务场景的代表产品瓦力机器人R0，作业范围覆盖整个物业场景包括室外、室内，都会有类似的 Work 能力体现。在出行场景的无人小巴方面，目前Coobus已在全球10个城市左右落地，目前亦庄很快也可以看得到。接下来是酷哇实现机器人规模化落地的关键数据：真实里程5500万公里，全国50多个城市和地区部署。在即时配送场景，基于通用的无序移动+简单Work能力，我们部署了四足配送机器狗。在末端配送环节中，我们发现一个痛点：占用配送小哥大部分时间并不是在主干道上骑电瓶车——这个效率已经非常高了——真正损耗时间的是如何在封闭楼宇或大型小区找门牌号，这是地图无法标注出来的。我们通过机器狗来解决：一只狗送万家货，一方面我们与客单价相对较高、对履约时效有较高要求的品牌专送达成合作。另一方面，在物业层面，我们积极接入他们的系统，争取在不改变物理基础设施、不做梯控改造的前提下完成履约，现在也做到三公里以内30分钟送到。如图所示，这是我们抓取冷启动的动作，包括柔性物体或长程任务抓取也能够完成。这是机器狗送咖啡的场景：袋子的颜色、大小都不一样，抓取位置偏柔性，还是得用真机训练——因为袋子的材质构成在开源数据集中很难抓到，包括 action 和 VOA 对齐的动作数据是不存在的，只能在真实场景中采集，再用收集到的数据进行训练。这是比较好的小区，也会出现“看似路又不似路”的场景。即便在小区内，对机器人的寻址能力要求也非常高。目前我们的机器狗在电梯里送货——在不改变任何基础设施的情况下，自主识别电梯，不需要做梯控，楼层也可以自主识别。这是最后送到家的环节，跟上游系统打通，通过 AI 短信、电话通知客户东西到了。虽然看似不那么难，里面的非标环节非常多，非常非结构化，这是我们一整套具身智能战略目前的应用效果。目前酷哇的全系列产品，已经在全国50余个地区落地，累计收到1000万条视频-语义-动作对齐的 clips。给予现在以战养战的经营策略，和万台级机器人的部署，公司目前每年也能实现大几个亿的利润流入。全世界各地像中国这样支持机器人、AI 规模化应用的国家不多，或者几乎没有。我们尽早去各地先布点，在等别的国家开放应用、市场认可的同时，先行把这个市场的意识形态掌握，主要采用“一带一路”国家为主。最后是公司介绍：酷哇科技成立于2015年，以上海交大为班底。我们依托于北京的自动驾驶、机器人生态，进行具身智能的进一步示范落地。我的整体介绍到此为止，谢谢大家！本文由「未来一氪」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：作者拍摄

从概念到产线一：AI在工业制造领域的深水区探索| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月21日 18:29AI重构制造，嘉立创分享全链路落地分层方案AI在工业制造领域，不是“锦上添花”的辅助工具，而是“重新设计工厂”的核心引擎。从AOI报废板的秒级识别，到刀具参数的动态优化，再到打通设计、生产、供应链的全链路智能——这场对话告诉我们，每1%的效率提升都是真金白银，AI的价值不是叠加功能，而是把“人等货”变成“货等人”。演讲拆解了AI从概念到产线的落地路径：用自动化中台打通全链路协同，让AI在研发设计、工程预测、供应链管理、生产执行四个领域实现可量化的提效。针对不同制造业企业，给出分层方案。AI不是在某个环节帮你做得更好，而是从原生流程开始，重新定义制造业的生产力基准。以下为嘉立创云ERP负责人 杨超 演讲内容，经36氪整理编辑：杨超丨嘉立创云ERP负责人尊敬的各位嘉宾、行业同仁：大家好！感谢 36 氪与北京亦庄 AI + 产业大会提供本次交流平台。我是嘉立创云 ERP 负责人杨超，今天将围绕AI 在工业制造从概念验证到产线规模化落地的核心命题，结合嘉立创在电子制造领域的全链路实战经验，分享 AI 如何从辅助工具升级为制造生产力核心引擎，破解行业落地深水区难题。当前，AI 已不是工业制造的锦上添花型辅助手段，而是重构工厂运行逻辑、重塑产业效率基准的核心驱动力。从研发设计、工程预测、供应链协同到生产执行，AI 的价值不在于单点功能叠加，而在于全链路打通与流程原生再造，让制造从 “人等货” 转向 “货等人”，每 1% 的效率提升都转化为实打实的经济效益。一、AI 落地核心定位：全链路智能，重构制造生产力嘉立创以电子制造为核心场景，打造AI 驱动的设计 - 生产 - 供应链一体化解决方案，实现 AI 技术在制造全流程的深度渗透：研发设计端：AI 智能辅助设计、3D 模型前置智能处理、技术资料智能解析与生成，替代传统人工重复性工作，提升设计效率与准确率。生产执行端：AI 视觉检测、加工参数智能优化、产线动态调度，破解生产瓶颈与质量隐患。供应链协同端：需求智能预测、物料自动匹配、库存动态预警，实现供需精准匹配。工程预测端：设备寿命预判、生产异常预警，从被动维修转向主动预防。通过四大场景全域覆盖，AI 完成从辅助工具到核心生产力引擎的本质跨越，重新定义电子制造智能化标准。二、实战落地案例：AI 赋能制造的可量化价值1. AOI 报废板 AI 智能识别传统 AOI 检测依赖人工判读，耗时久、误判率高，单块板材检测需数分钟；引入 AI 视觉识别后，实现秒级精准判定，检测效率提升 80% 以上，大幅降低误判与物料报废率，直接实现产线降本增效。2. CNC 加工刀具参数 AI 动态优化基于历史加工数据、设备状态、物料特性构建 AI 优化模型，实时迭代刀具运行参数，实现刀具利用率最大化、损耗最小化，延长刀具使用寿命，提升加工精度与生产稳定性。3. 全流程自动化协同以自动化中台为核心载体，打通设计、生产、仓储、采购、财务全链路数据壁垒，实现：订单驱动：销售订单自动拆解生产需求、库存校验、一键采购；生产智能：自动排产、智能领料、入库识别、库存预警；闭环管控：生产全流程数据可追溯，效率与质量双重提升。AI 落地的核心价值，最终体现为人力成本降低、生产效率提升、物料损耗减少、产品质量稳定四大核心指标的可量化改善。三、分层落地方案：适配不同制造企业的 AI 转型路径针对制造业企业数字化基础差异，我们提供分层级、可落地、低门槛的 AI+ERP 解决方案，破解企业 “不会用、不能用、不敢用” 的痛点。方案一：无 ERP 系统的中小企业聚焦轻量化、快部署、易上手，依托嘉立创云 ERP+AI 原生能力，降低数字化转型门槛：深度贴合电子制造行业痛点，内置元器件库、替代料自动识别、智能排产等场景化功能；全流程智能链路贯穿，无需复杂配置，即可实现订单 - 采购 - 生产 - 仓储 - 财务一体化自动化；目前已服务 1 万余家制造企业，验证中小制造企业 AI 落地的可行性与规模化价值。方案二：已有 ERP / 自研系统的中大型企业聚焦能力升级、智能迭代、流程再造，助力企业从人工协作迈向智能治理：需求智能生成：通过自然语言交互，快速将业务想法转化为 PRD、UI 原型等落地文档；AI 原生编程：基于需求文档自动生成代码，替代传统手动开发，缩短研发周期；缺陷智能自愈：系统自动检测程序漏洞、生成修复补丁，完成验证与迭代，实现系统自我进化。核心落地逻辑：AI 执行 + 人工确认，既保证智能效率，又兼顾业务可控性，实现数字化系统的原生升级。四、核心价值与未来展望：AI 成为制造规模化放大器1. 核心价值总结AI 对制造的价值，不是单点提效，而是全链路范式革新：嘉立创云作为制造企业，自身完成全链路 AI 实践验证，具备可复制的实战经验；AI 是 ERP 能力的规模化放大器，将单工厂的降本增效成果，复制服务于数上万家制造企业；让前沿 AI 技术以低成本、快部署、易落地的方式，普惠中小制造企业。2. 未来合作愿景我们坚信，工业制造 AI 转型不是单点企业的孤军奋战，而是全行业的协同共进。嘉立创云愿开放全链路 AI 落地方法论、场景化解决方案、实战化技术能力，与行业同仁携手，以实战落地为核心，打造真正服务于制造业的智能 ERP 体系，推动中国工业制造向全链路智能化、规模化、高效化转型升级。最后，感谢各位聆听，期待与各位深度合作，共筑工业 AI 新生态！谢谢大家！本文由「未来一氪」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：作者拍摄

业绩快报 | 唯品会一季度净营收266亿元，SVIP用户贡献超50%线上销售额36氪财经·2026年05月21日 18:54平台于该季度活跃用户数为4170万，同比实现正增长。5月21日美股盘前，唯品会发布2025年第一季度财报。一季度内，唯品会实现净营收266亿元（人民币，下同），Non-GAAP净利润23亿元。观察核心运营数据，一季度其实现商品交易总额（GMV）569亿元，同比增长8.6%，订单量1.73亿单，同比增长3.2%。同时，平台于该季度活跃用户数为4170万，同比实现正增长。在春节期间穿戴和年货需求集中释放、透支后续消费力的季节性特点下，相较于行业整体节奏，唯品会在交易规模与订单量增速上保持韧性，体现出其在货品供给、用户运营上的核心竞争力。在货品供给端，一季度唯品会持续挖掘重点客群消费特点并扩充优质供给。“限时狂秒”栏目引入雅诗兰黛、珀莱雅等品牌的明星单品，有效激发用户购买意愿，推动栏目业绩实现同比显著增长，并带动用户回访率提升。同时，平台结合专业运动、休闲健身、户外踏青等多元场景，与萨洛蒙、安踏、李宁、伯希和、凯乐石等知名品牌深化合作，充分对标时下消费者日益增长的户外运动需求。顺应一季度踏青时节与清明小长假等带动的户外休闲消费热潮，今年3月，“唯品运动节”上线；当月22日，平台还推出了“唯品新风潮”超级品类日活动，主推安踏、蕉下、巴拉巴拉等品牌的户外休闲服饰与童装童鞋。反映在经营业绩上，“唯品运动节”上线首日，平台业绩即同比增长15%。整个一季度，唯品会超级大牌日和超级品类日栏目的整体业绩和档均业绩同比亦均有两位数增幅。此前有市场观点指出，消费分级背景下，场景化、垂直化品类布局将成为折扣零售平台突破增长瓶颈的关键抓手。透过一季报来看，唯品会相关布局已率先落地见效。在用户运营端，一季度，唯品会私享特卖活动引入近百个知名品牌，进一步丰富SVIP专属货价权益；同时通过持续升级生活特权、加码联合卡福利等，全方位提升会员体验，强化用户粘性。受益于多项权益加码持续激活会员价值，会员体系成为唯品会业绩的核心支柱，一季度超级 VIP（SVIP）活跃用户数同比快速增长，持续贡献超50%的线上销售额，会员消费力与粘性优势凸显。此外，在AI赋能方面，一季度，唯品会围绕虚拟试衣、智能客服、搜索推荐等功能推进 AI 规模化部署，优化用户服务体验、提升运营效率；运用生成式 AI 扩大个性化营销规模，精准触达用户需求，构建可持续增量路径。同时，AI全面赋能商家端，覆盖生意诊断、人群洞察、货品策略等维度，助力商家优化经营决策，平台整体运营效率提升。唯品会董事长兼首席执行官沈亚表示：“我们持续聚焦于高质量发展，在丰富货品供给、优化用户运营、推进AI融合应用等方面取得稳步进展，积极把握折扣零售市场机遇，朝着长期稳健向好的目标前行。”本文由「36氪财经」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：视觉中国

新石器NewClaw：AI一体化解决方案，零门槛当无人车指挥官| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会未来一氪·2026年05月21日 18:55新石器推出AI Agent NeoClaw，十倍提升无人车队管理效率管理一千台无人车需要多少人？答案是：一个人，一部手机，一句话。当自动驾驶逐渐“平权”，真正的瓶颈从技术转向了规模化运营。新石器用七年时间走完从合规落地、规模量产到万台运营的三级跳，如今推出AI Agent“Neo Claw”——让用户像聊天一样指挥车队，把单人管理效率从10台拉升到100台以上。颉晶华强调，AI的价值不在于写多少代码，而在于解放双手——让无人车管理从“专业操作”变成“说话就行”。以下为演讲内容，经36氪整理编辑：颉晶华丨新石器无人车联合创始人兼CPO各位好，我是新石器的颉晶华，很荣幸跟大家介绍新石器和我们在AI方面的应用与思考。八年前新石器公司创立，到如今已经成长为全球无人配送赛道的领军企业。从这几年的进程来看，我们有三条主线，第一条线是公司发展的里程碑。三个重要的里程碑：第一、2019年我们完成了全球第一个L4级别无人车万台量产能力的工厂，；第二、2021年5月，北京亦庄当时授予新石器中国第一张无人配送牌照，开启了我们商业化部署的大门；第三、2025年我们达到了万台量级的无人车队，开始实现大规模运营。第二条线是我们的拳头产品，X3、X6、H12，X3对应3个立方的装载，X6，6个立方的装载，H12，12个立方的装载。对商用车来说，用户最看重的是是降低使用成本，TCO（总拥有成本），这是我们最核心的价值。第三条线，三个数字。1亿5千万公里，这是自动驾驶的累计运营里程；一个是1500个专利，基于自动驾驶行业的专利，50%以上的发明专利，一个是20个国家，除中国以外我们现在已经在海外19个国家开始做规模化部署、POC。我们不单是一家做无人配送、新石器无人车的公司，物流行业里有三个重要的环节，运输、装卸、搬运，我们现在解决的只是运输这一个环节，装卸和搬运需要具身智能的装备来完成，我们正由新石器无人车向新石器机器人发展。介绍完公司大概的脉络，我们整个技术基于L4级别自动驾驶的无图技术，Neolix VA视觉+动作大模型，前段时间有行业大佬谈到自动驾驶没有那么神秘，现在自动驾驶实现的方法无非是三个，虚拟仿真、端到端、强化学习，抓眼球的词语更多是为了营销。从我的体感也是这样，商业自动驾驶还是为了降本，三个核心点也是为了降本，第一个就是摆脱对高精地图的依赖，高精地图的整个部署成本非常高，采、建、制、验，每一个环节都会产生成本。通过无图方案，我们可以大幅度降低部署成本，快速进行部署；第二个端到端依托于国内丰富的城配场景，基于现有数据在多场景、全天候、全时段运营；第三，新石器生于物流、长于物流，在物流行业的Know-how，无论是软件、硬件开发都沉淀了很多的经验，为接下来大规模扩张做好了相关的准备。RaaS是我们去年开创的新商业模式，之前无人配送行业主要以卖车为主，RaaS的意思是RoboVan-as-a-Service，我们希望提供给用户是即时服务，用户有运输需求的时候，可以很快叫到新石器无人车满足他运输的需求。无人配送车作为机器，是可以24小时运营的，有效运营的时间越长，边际成本越低，这就是我们开创RaaS模式的驱动力。新石器出海近20个国家，包含了阿联酋、泰国、新加坡、日本、韩国包括欧洲、瑞士、西班牙，今年的目标是在中东地区部署超过一万台车，在这个区域建起一个无人配送网络。AI，自动驾驶本身已经是AI了，新石器今年思考的一个新的关键方向是如何使用AI技术来管理和运营大规模无人车车队。全球最大的商用车车队是美国的UPS（United Parcel Service），拥有12万辆商用车，管理12万辆商用车需要6000-8000人，这个还不算司机，这几千人是做车辆管理、车辆调度。新石器这么大规模的无人车队，AI能够在车队管理和调度方面提供哪些帮助呢？，大家可以看一个介绍NeoClaw的视频。NeoClaw是新石器全栈自研、行业首个无人车运营的AI Agent。春节时期很多行业都在养“虾”，我们也组建了产品研发团队。我们认为接下来无人车的规模化部署、规模化运营难点会在于车队管理，不再是自动驾驶，自动驾驶基本上已经平权了。大家可以看到我们对于车队管理的核心功能已经集成在NeoClaw产品里。还有一个问题，为什么是养“虾”而不是养“马”？Hermes最近很火，前段时间刚刚推出的开源、自进化的AI智能体，智能化程度非常高，但我们认为OpenClaw更适合物流行业。物流对确定性要求很高，它需要的不止是一个单体智能，单体智能可以理解很长的上下文，可以进行大量的数据处理，但物流行业最需要的是自动化的执行体系，OpenClaw更像执行体系，同时还是协调性的Agent——系统发出自动化解析命令，校验车辆状态，生成最后方案，最后批量执行，反馈结果，这是物流行业需要的。我们认为，一个人、一部手机，一个NeoClaw未来可以轻松管理一千台以上的无人配送车。想用车时说句话就行，在机器人时代，跟机器人的交互不再是原来通过APP、接口，而是应该用自然语言。现在所有的交互方式，我们认为跟机器人交互用自然语言是效率最高的，对用户来说，几乎不需要培训成本，一线员工一分钟上手，真正实现人人会用，说话即可以控制。NeoClaw本身也不是单个对话的记忆，OpenClaw是单个记忆，NeoClaw本身就是车辆管理人员，通过短记忆+记忆skill来完成整个大的RAG闭环，通过安全链路、安全网关传到云端数据，我们进入基于用户的所有权限以及持续输入的全局记忆，最终成为具备不断学习能力的智能体。持续学习。持续学习的核心点不在于单独的用户行为，而是包含运营数据、场景数据、用户习惯，深度分析完这些运营数据后，最终会给用户提供最好的运营解决方案，输出优化建议，驱动运营体系的持续迭代。对于NeoClaw不只是运营，更是具身智能的试验田。具身智能机器人未来要大规模落地，有点像现在自动驾驶大规模的落地，重点不止是单体的智能程度，更重要的是如何进行大规模的管理。NeoClaw让AI从虚拟对话走向物理执行，从辅助工具走向自主决策，真正打通感知、决策、执行、进化的具身智能闭环。常用大模型的朋友一定知道，大模型总会在最后时刻跟大家说，我用一句话给你用最简单的方式表达你现在要问的问题。我也有一页PPT作为总结：NeoClaw带来的是十倍效率提升。如果说单人管理无人车的天花板是十台，AI智能时代，天花板将升至100台以上。对于无人车队管理以及未来的机器人管理，十倍效率提升这是现在的数据，从我们的视角来看未来的管理效率应该是一百倍以上。 一旦能实现一百倍以上的效率提升，将会带来几个重要的突破：第一是管理模式和能力的跃迁；第二个全流程闭环，不再是单体智能，是全场景、全Agent智能；第三个会出现很多新的典型场景；最后是零培训成本，使用无人配送车不再存在门槛。这也是新石器为之努力的方向，人工智能的价值不仅在于能写多少代码，更在于能解放多少双手，温暖多少人心。最后感谢北京亦庄、36氪和关注AI的所有朋友们和在场来宾，非常感谢！本文由「未来一氪」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：作者拍摄

氪星晚报｜马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划；全国首张综合性司机服务地图上线；海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》芽芽乐·2026年05月21日 21:14商务部：中美双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品贸易合作大公司：SpaceX据悉计划五年内实现每年1万次发射据美国联邦航空管理局（FAA）局长周三透露，SpaceX正抛出一个宏大的计划，即在五年内实现每年10000次发射。但该机构对此表示，在批准此类扩张计划之前，政府官员需要看到其可靠性有所提升。今年1月，SpaceX公司还曾表示，其计划发射并组建一个由100万个卫星组成的星座，这些卫星将环绕地球运行，并利用太阳为人工智能数据中心供电。（财联社）阿里股东信释放信号，即时零售已成为淘宝天猫核心战略支柱5月20日，阿里巴巴集团主席蔡崇信与首席执行官吴泳铭联合发布致股东信。信中称，即时零售已成为淘宝和天猫平台升级的核心战略支柱。“我们看到即时零售在利用AI驱动获取新用户、增强用户粘性、满足多元消费需求、提升交易量和商业化水平的战略意义。”东方甄选首家线下体验店正式开业，自营商品占比提升至50%以上36氪获悉，5月21日，东方甄选首家线下体验店正式开业。据了解，“五一”假期试营业时自营品牌占比大约在40%，正式营业后已提高到50%以上。未来，东方甄选将依托新东方遍布各地的教学网点，在更多城市开设线下体验店。ArtificialAnalysis：千问3.7问鼎国产模型冠军，全球前五36氪获悉，5月21日，三方机构ArtificialAnalysis公布了最新的全球大模型榜单，阿里新发布的旗舰模型Qwen3.7-Max得分56.6分，性能接近GPT、Claude、Gemini的最强模型，位列全球第五、国产第一。据了解，Qwen3.7-Max即将上线阿里云百炼对外提供API服务。AMD宣布采用台积电2nm工艺量产下一代霄龙处理器“Venice”超威半导体（AMD）5月21日宣布，其代号为“Venice（威尼斯）”的下一代AMD EPYC（霄龙）中央处理器已正式开启量产，该芯片采用台积电最先进的2nm工艺技术，是业内高性能计算（HPC）领域首款投入量产的2nm产品。此外，AMD还计划将其数据中心CPU的2nm工艺延伸至后续新品“Verano”。（界面）特斯拉最后一批Model S/X完成交付，原产线将量产机器人随着最后一批特斯拉Model S/X在加州弗里蒙特工厂下线，这两款开启全球电动化浪潮的传奇车型正式退役。这里的Model S/X生产线将在4个月内完成拆除与重构，转型为特斯拉人形机器人的专用生产线，规划年产能达100万台；得州工厂正在筹备的第二代产线，目标产能直指千万台级别。（新浪科技）投融资：马斯克旗下SpaceX启动史上最大规模IPO计划SpaceX官宣史上最大规模首次公开募股计划，这家横跨人工智能与航天火箭领域的巨头正式开启重磅上市浪潮，或将重塑华尔街格局。周三晚间，该公司向美国证券监管机构递交万众期待的招股说明书，投资者首度窥见其财务状况、马斯克对公司的掌控力以及各类潜在风险。本次募资金额与拟定估值暂未正式披露，据媒体此前消息，这家航天企业计划以 1.75 万亿美元估值募资约 750 亿美元。（新浪财经）阿布扎比国家石油公司正投资1500亿美元，以满足全球能源需求阿布扎比国家石油公司（ADNOC）正投资1500亿美元，以满足全球能源需求，同时推动人工智能、先进制造、物流与工业领域的国内增长。（财联社）今日观点：美国卫生部：未成年人屏幕时间过长已成公共卫生问题美国卫生与公共服务部5月20日发布报告说，儿童和青少年过度使用电子产品，包括无休止地刷社交媒体、不停地发短信、长时间玩电子游戏等，已成为一个公共卫生问题。（新华社）商务部：中美双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品贸易合作商务部新闻发言人何亚东5月21日在例行新闻发布会上，回答有关中国采购美国农产品的相关问题时表示，农产品贸易是中美经贸合作的重要组成部分。经过近期经贸磋商，中美就推动解决双方部分农产品非关税壁垒和市场准入问题达成一系列积极共识，并原则同意将相关产品纳入对等降税框架安排，同时还设定了扩大农产品双向贸易的指导性目标。双方应为双向农产品贸易创造有利条件，推动恢复并不断拓展农产品领域贸易合作。（新华社）其他值得关注的新闻：全国首张综合性司机服务地图上线36氪获悉，5月21日，中国交通运输协会城市交通分会等机构在京发布全国首张综合性司机服务地图。这张地图集纳全国超2100个司机驿站，及充电加油设施、政务资讯服务，后续将为出租车司机、网约车司机等新就业群体拓展更多服务。海关总署在粤发布《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》36氪获悉，海关总署在广州召开《海关支持粤港澳大湾区建设若干措施》新闻发布会。海关总署广东分署主任张格萍介绍，海关立足自身职责和大湾区实际，经过深入调研、广泛听取意见建议，制定《若干措施》，从融合发展、科创高地、新业态新模式、服务“双循环”、重大合作平台5个方面推出20项具体举措，全力支持建设富有活力和国际竞争力的一流湾区和世界级城市群。国际资本持续流出印度股市，今年以来全球投资者从印度股市总计撤出约230亿美元据彭博社报道，国际资本持续流出印度股市，进一步加大卢比贬值压力。数据显示，今年以来，全球投资者已从印度股市总计撤出约230亿美元。据路透社报道，这一数字超过去年全年印度股市的外资流出总量。 （央视财经）韩国公布全球人工智能枢纽愿景韩国政府周四公布了在该国建设全球人工智能枢纽的愿景，旨在汇集全球组织的人工智能 （AI） 能力，以应对疾病控制和气候变化等挑战。韩国财政经济部表示，政府宣布计划建立全球人工智能中心，旨在与九个全球性组织和五家多边开发银行合作，促进人工智能领域的跨境合作。（新浪财经）美联储或因通胀高企收紧货币政策美国联邦储备委员会20日公布的4月货币政策会议纪要表明，如果美国通胀持续高于目标水平，美联储可能采取一些收紧货币政策的措施。（新华社）本文由「芽芽乐」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：Pexels

23小时前英伟达与亚马逊正推进新一代存储架构研发GPU将直接控制SSD多家最新报道显示，英伟达正与亚马逊云科技（AWS）在新一代加速计算平台上合作推进“GPU 直连存储”架构：在采用 NVIDIA Grace Blackwell 架构的 Amazon EC2 P6e‑GB200 UltraServer 上，GPU 可通过 NVLink 与 CPU、网络和本地/分布式 NVMe SSD 形成统一高带宽域，实现由 GPU 直接发起和调度对 SSD 的 I/O 访问，大幅降低数据搬运开销、提升大模型训练与推理效率，被视为下一代 AI 数据中心中“让 GPU 直接控制存储”的关键一步。2 来源英伟达与亚马逊合作背景：从 GPU 到“数据中心计算机”2 来源新一代存储架构要点：GPU 直连高带宽 NVMe SSD2 来源对大模型训练与推理的影响：降低“喂数”瓶颈2 来源产业意义与后续展望：走向“GPU 中心”的数据中心2 来源本内容由AI生成

23小时前AI医疗独角兽，估值突破70亿美元美国AI医疗初创公司 OpenEvidence 近日被曝完成新一轮约2.5亿美元融资，最新估值大幅抬升至约120亿美元，一举跨过70亿美元门槛并在一年内实现估值从10亿美元到120亿美元的“十二连跳”，增幅约1200%，被业内称为“医生版ChatGPT”的代表性AI医疗独角兽。 这一消息发生在全球独角兽数量创新高、AI相关企业近三分之一上榜的大背景下，也凸显出AI在医疗健康场景的商业化加速和监管挑战。5 来源融资一年来估值飙升12倍，AI医疗迎来“超级独角兽”1 来源“医生版ChatGPT”：定位临床决策辅助的专业大模型1 来源全球独角兽格局：AI成最大主题，医疗赛道受追捧4 来源机遇与风险并存：监管、隐私与商业落地考验5 来源本内容由AI生成

23小时前千亿市值药企，全面部署AI科学家全球市值第一、总市值已达万亿人民币级别的制药巨头礼来（Eli Lilly）宣布，与英伟达在未来五年共同投入10亿美元，在旧金山湾区建立联合创新AI实验室，引入“Agentic AI（智能体）”与机器人平台，试图用“AI科学家”全面重构从药物发现到生物制造的研发流程，成为当前医药与算力深度融合的标志性事件。5 来源礼来牵手英伟达：10亿美元押注“AI科学家”2 来源从算力中心到“超级工厂”：Agentic AI重塑药物研发与制造2 来源全球医疗AI争夺战：巨头与初创公司同步押注“智能体”1 来源中国AI制药加速跟进：运营商、互联网与本土创新公司入场2 来源本内容由AI生成

20小时前百时美施贵宝引入Anthropic的Claude大模型给3万员工使用百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb，BMS）近日启动一项大规模AI赋能计划，将在全球范围内为约3万名员工引入Anthropic公司的Claude大模型，用于支持药物研发、临床试验、法规合规及商务运营等关键业务环节，标志着这家制药巨头在继与恒瑞医药等合作推进创新药管线之后，进一步押注以企业级大模型为核心的数字化转型，也呼应了当前大模型从“技术狂热”走向“商业务实”的产业趋势。2 来源合作概况：Claude将覆盖BMS全球约3万名员工2 来源面向医药全价值链的AI应用场景大模型商业化提速：制药巨头成为“深水区”试验场1 来源数据安全与合规：BMS构建AI治理“防火墙”本内容由AI生成

18小时前Exa公司融资2.5亿美元，估值升至22亿美元，由a16z领投专为 AI 代理提供搜索基础设施的初创公司 Exa 近日完成 2.5 亿美元最新一轮融资，由 a16z 领投，投后估值约 22 亿美元，相比 2025 年 9 月约 7 亿美元估值实现逾三倍跃升，凸显 AI Agent 搜索赛道在资本市场的持续升温。3 来源Exa 完成 2.5 亿美元新融资，估值跃升至 22 亿美元专为 AI 代理设计的搜索基础设施：从网页到“可用知识”的转化AI Agent 搜索赛道升温：与 Parallel、AnySearch 等玩家同场竞技3 来源商业模式、风险与监管：Exa 下一步走向何方本内容由AI生成

17小时前谷歌推介其人工智能编码工具为高性价比之选谷歌正通过免费开源的 Gemini CLI 以及月费 19.99 美元、深度集成在 Google 生态中的 Gemini Advanced 组合，主打“高性价比”AI 编程方案：一方面在终端为开发者提供高配免费旗舰模型和代理能力，另一方面用单一订阅覆盖代码、文档与搜索等多场景服务，在与 ChatGPT Plus、Claude Pro 等竞品的价格战中强化自身的性价比定位。6 来源谷歌以“高性价比”重塑 AI 编码工具战场3 来源Gemini CLI：免费开源终端助手锁定开发者3 来源Gemini Advanced 及生态：用一个订阅覆盖多场景1 来源行业反应与竞争格局：AI 编码“性价比之战”全面打响6 来源本内容由AI生成

11小时前OpenAI模型推翻Erdős单位距离猜想，1946年提出的离散几何核心问题有报道称，OpenAI 的一个内部通用推理模型声称给出了“推翻 Erdős 单位距离猜想”的证明，这一猜想是 Erdős 1946 年提出的离散几何核心难题。不过，截至公开文献与我所掌握的 2024 年前资料，尚未出现经同行评审或广泛确认的相关论文或正式证明，具体结论仍有待数学界独立核查与验证。事件概述：AI 声称攻克离散几何经典难题Erdős 单位距离猜想是什么：离散几何的标志性难题AI 通用推理模型如何参与数学证明学术界的谨慎与后续关键观察点本内容由AI生成

11小时前英伟达Vera Rubin计划将于第三季度按计划推进英伟达重申新一代Vera Rubin平台按既定路线图推进：Rubin GPU并未延期，整机平台已在CES 2026宣布量产，ODM伙伴将在年中启动试生产并向北美头部云服务商发出首批出货，市场普遍预期从第三季度开始进入实际部署阶段，相关机架级系统与超算项目则将于今年下半年集中落地。5 来源英伟达澄清进度疑虑：Rubin未延期，Vera Rubin下半年按计划落地5 来源Rubin平台技术全景：3.5倍训练性能、10倍推理成本优势4 来源量产与客户部署：从试生产到北美云巨头落地4 来源机架级集成与行业格局：对手对标、功耗与系统设计5 来源本内容由AI生成

10小时前黄仁勋称SRAM AI芯片将暂时是小众产品英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026及随后的公开访谈中表示，包括英伟达最新集成Groq架构的LPU在内，基于大容量片上SRAM的AI芯片在可预见的一段时期内仍将只是面向极致性能场景的“小众产品”，主流AI训练和通用推理市场仍会以GPU＋HBM等通用架构为主。6 来源黄仁勋最新表态：SRAM AI芯片短期内仍属“小众市场”4 来源Groq 3 LPU 与 Rubin 七芯平台：英伟达的 SRAM 新武器4 来源为何基于SRAM的AI芯片短期难成“全民通吃”方案3 来源对AI基础设施格局的影响：走向“多芯片分层”的长期路线5 来源本内容由AI生成

1小时前逆转肌肉萎缩！我国科学家在可穿戴机器人领域取得新进展多家国内媒体近日报道，我国科研团队在可穿戴机器人辅助治疗肌肉萎缩方向取得重要进展：通过将柔性外骨骼、肌电与运动传感器以及人工智能控制算法深度结合，新一代下肢可穿戴机器人在早期实验中显著提升了肌肉萎缩患者的下肢力量与步态稳定性，被业内视为向“逆转肌肉萎缩”迈出的关键一步。这一成果与此前以ALT001为代表的细胞衍生物药物治疗ALS等神经退行性疾病的探索相呼应，显示出我国在生物医药与可穿戴机器人双线并进、协同攻克运动功能障碍的技术路线。3 来源研究突破：从“延缓恶化”走向“有望逆转”1 来源技术原理：AI驱动的“人–机协同康复”2 来源临床探索：服务ALS等神经退行性疾病的综合方案2 来源产业与社会意义：从实验室走向家庭与社区3 来源本内容由AI生成

活动榜单专题外部活动妙投投资风向标火热报名中投资风向标直播课每周二四晚7点，复盘行情、传授分析方法、挖掘投资机会，构建投资体系。智库·502线上同行往期回顾报名已结束企业构建AI+组织的人效杠杆与路径选择百果园集团x银泰分享企业构建AI+组织的人效杠杆与路径选择妙投波动判断场往期回顾活动已结束芯片、光模块、机器人——AI的泼天富贵，还能传到第几棒？本期我们将AI产业链拆解为三大核心环节，逐一拆解其核心矛盾与风险边界，帮你建立从芯片到机器人的完整坐标系。随行灯塔火热报名中随行灯塔随行灯塔是由虎嗅深度联合运营的高端创始人社群。专注于一件事：帮助创始人把产品做对、做爆、做到10亿。

这里不灌鸡汤，不讲玄学。我们相信，伟大的公司一定是产品驱动的；但产品力来自人，而人需要场——一个能被照见、能被挑战、能被链接的场。随行灯塔，就是创始人的“修炼场”。智库·502线下闭门会往期回顾精彩回顾AI在ToB销售、客服的落地案例探讨围绕着AI在ToB营销内容生成、智能客服接待、线索清洗等场景进行深入交流早点生活游玩团往期回顾活动已结束早点生活城市出逃计划——跨年不在酒吧，而在粥粥老家我们即将前往的，是一个用雪花书写浪漫的地方——哈尔滨。

东方小巴黎，夜幕下的哈尔滨，是每个亲历者，无不心动的美。

我想邀约你，和我一起回到我的家乡，和我一起感受这片我爱的土地。 这是一次限定的跨年邀约，同时也是一场难忘的冰雪之旅。虎嗅F&M创新节往期回顾2025虎嗅F&M创新节一次聚焦新商业、新消费与AI原生变革的沉浸式节日化体验智库·AI落地研学营报名已结束AI落地研学营-零售消费班参访研学8-12家AI落地典型企业，与决策者面对面，学习10+最新AI应用落地案例。出海·502线下闭门会往期回顾活动已结束出海·502线下闭门会系列虎嗅「出海•502线下闭门会」面向企业决策层，打造纯粹、高端的行业交流场合，是一次实战经验复盘，更是高价值人脉链接的机会。大鲸AI峰会往期回顾精彩回顾大鲸AI峰会 · 零售消费专场聚焦AI应用落地与零售业的最强碰撞。

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AI资讯AI新闻资讯正文视觉大模型遭遇滑铁卢：首个中国古文字OCR评测基准开源发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月19号 17:55阅读 :1分钟顶尖的人工智能不仅要能看懂屏幕上跳动的现代代码，也需要读懂三千年前龟甲上的刻痕。据OSCHINA报道，腾讯混元大模型、SSV数字文化实验室等机构联合多所高校与故宫博物院，正式推出了“Chronicles-OCR”。这是业界首个完整覆盖汉字“七体之变”演化轨迹的中国古文字感知评测基准。为了真实反映大模型的识别能力，该数据集由领域专家进行了多层级交叉标注，包含 2800 张严格平衡的高质量图像。针对甲骨文、金文、篆书等古早字体，团队采用了单字级的精细标注；而对于隶、楷、行、草等成熟字体，则采用了保留原始阅读顺序的序列级转写。主流视觉模型全军覆没项目团队基于该基准设计了四个层层递进的核心任务，严格将大模型的“视觉感知”与“语义推理”解耦开来。在对包括GPT-5、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4. 7 在内的 28 个主流多模态大语言模型进行评测后，结果却令人大跌眼镜。在面对缺乏现代版式先验的古早字体时，主流大模型在端到端检测任务中全军覆没，细粒度识别的最高准确率也仅有27.1%。令人意外的是，实验表明此时开启大模型的推理（Reasoning）模式，反而会放大感知的不确定性，导致识别表现进一步下降。揭示微观笔画识别短板评测还发现，在进行字体分类时，目前的视觉大模型更容易去识别载体的纹理材质，而不是去判别微观的笔画风格。这意味着今天最顶尖的AI模型，在面对中国传统古文字时，依然还远远没有做到真正的“读懂”。汉字从殷墟甲骨一路演化至今，每一笔一画都承载着文明的连续性。Chronicles-OCR的开源不回避这一技术现实，它通过清晰可见的差距，为未来视觉大模型从简单的“识字”走向深度“读史”提供了明确的优化方向。

AI资讯AI新闻资讯正文买家AI改图恶意“仅退款”，平台秒批仲裁逼得新店老板心凉退店发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月18号 17:54阅读 :1分钟河北辛集市的无花果树种植户张先生，上个月满怀希望地在某直播电商平台开了一家新店，售卖自家培育的无花果苗。然而网店才刚刚卖出 12 单，他就意外收到了一份“仅退款”申请，对方声称收到的果苗已经干枯死亡。买家随申请附上了一张叶片全黄、毫无生机的树苗照片，以此要求退款。张先生有着多年的种植经验，他一眼就识破了这张照片是利用AI技术伪造出来的“假证据”。平台仲裁几分钟闭眼秒批，商家自证清白无门张先生表示自己一直坚持带盆发货且保证盆土湿润，从发货到买家签收全程仅仅耗时两天。按照苗木的生长规律，自然缺水枯萎至少需要五到七天，且树苗叶片会发皱下垂，绝不可能像照片中那样快速枯黄。为了维护自身权益，张先生果断驳回了申请并主动协商退货退款，不料买家随后申请了平台介入。令人心寒的是，即便张先生极力拿出专业常识辩解，平台依旧凭着那张AI伪造的图片，在短短几分钟内就判定买家胜诉。国家出手推出AI内容鉴定，业内提倡以AI治AI这笔 45 元的“仅退款”订单，让满委屈的张先生彻底对该平台失去了信心，一气之下直接启动了退店流程。这起事件也揭示了当前AI生成图像泛滥、网购恶意碰瓷难以精准鉴别的新痛点。针对日益猖獗的AI造假行为，国家反诈中心App近期已正式上线了AI内容鉴定功能，支持对图像和视频进行识别。业内安全专家也指出，未来的核心解决方案在于“以AI治AI”，通过大模型与小模型的协同判断，从源头遏制此类恶意白嫖现象。

AI资讯AI新闻资讯正文xAI 发布全新CLI工具Grok Build，助力开发者编码更高效！发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月15号 17:41阅读 :1分钟在技术迅速发展的今天，xAI 近日推出了其 Agentic 命令行工具「Grok Build」的早期测试版。这款工具专为开发者设计旨在简化编码、构建应用程序以及自动化工作流程。值得一提的是，目前的测试版仅对 SuperGrok Heavy 订阅用户开放，用户可以通过访问 x.ai/cli 来体验这一新工具。Grok Build 的定位是一个智能开发助手。与传统命令行工具不同，它不仅仅是执行简单命令的工具，而是具备理解开发者意图的能力。该工具可以分析项目结构，编写代码，调试错误，并自动化重复性的开发任务，极大地提高了开发效率。xAI 表示，通过这一早期测试版，他们将根据用户的反馈不断改进底层模型和产品体验。这一过程将确保 Grok Build 处于快速迭代之中，其功能和性能都将随着用户的使用逐步优化。xAI 希望能够通过这种方式，满足开发者对智能化工具日益增长的需求。根据目前公开的信息来看，Grok Build 的目标是与 Cursor、Claude Code 等现有 AI 编程工具竞争。然而，Grok Build 通过深度集成 Grok 模型的能力，力求在开发工作流领域中脱颖而出。xAI 在其社交媒体平台上也提到，Grok Build 将为开发者提供一个新的选择，让他们能够利用 AI 的力量来自动化开发流程。面对日益竞争激烈的 AI 编程工具市场，Grok Build 的推出为开发者提供了更多选择，使他们能够接触到各具特色的产品。未来，随着对智能编程工具需求的持续增加，Grok Build 可能会引领新一轮的开发潮流。

AI资讯AI新闻资讯正文谷歌升级AI模式搜索广告:Gemini模型深度介入并推出内置聊天机器人广告发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月21号 13:58阅读 :1分钟谷歌（Google）近日宣布在其次世代“人工智能模式(AI Mode)”搜索体验中测试新型广告格式，标志着Gemini大模型能力正式深度延伸至其核心广告领域。在此次更新的前一天，谷歌刚发布了旨在处理更大、更具对话性查询的新搜索框。新举措通过Gemini模型为“赞助产品”生成“自定义解释器”，直接向用户阐述特定商品的购买理由，例如在“紧凑型意式咖啡胶囊机”的搜索示例中，系统可针对Nespresso Vertuo Up胶囊机自动生成包含“3秒内加热、制作6种杯型”等核心参数与卖点的定制化描述。为了弥合用户搜索与最终购买之间的鸿沟，谷歌还推出了一种带有内置聊天机器人的广告形式。用户点击广告中的“提问”按钮即可与Gemini展开对话，AI将利用企业官网信息进行实时解答，甚至提示填写表单以建立商业联系。此外，新型广告还包括针对特定生活问题（如家居除味）在AI回复下方输出全屏赞助产品(如空气清新剂)，以及在语言学习服务等推荐列表底部突出显示多邻国(Duolingo)等赞助品牌。谷歌广告与商务副总裁维迪亚·斯里尼瓦桑表示，谷歌正在为人工智能搜索重新设计广告，使其成为对话中有益的补充。这一系列动作表明，AI生成内容正在从单纯的信息提供走向深度商业变现，未来的搜索广告将更具交互性与场景渗透力。

AI资讯AI新闻资讯正文开启全模态开源时代：网易有道“子曰4.0”重塑AI交互标准发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月21号 14:13阅读 :1分钟近日，网易有道正式对外发布“子曰”大模型4.0版本，标志着该系列模型全面迈入“全模态”时代。此次升级不仅实现了文本、图片、音频的高效融合交互，更以“全量开源”的姿态，向开发者社区贡献了其核心技术资产，意在通过开源生态降低AI的落地成本与门槛。核心技术突破:全模态与深层重构“子曰4.0”的核心性能提升主要体现在以下三个维度:全模态融合交互:模型实现了对文本、视觉与听觉信息的统一表征与处理，支持用户在多种媒介间进行自然切换，无论是复杂指令的理解还是多媒体内容的即时生成，表现均大幅跃升。数理逻辑SOTA:在27B参数规模下，子曰4.0在数理逻辑与推理任务上达到了行业顶尖（SOTA）水平，精准度与逻辑严密性均获显著提升。翻译引擎重构:作为有道的看家本领，翻译模型经过了深度的底层技术重构，在保持高效推理的同时，翻译质量实现了质的飞跃，极大优化了跨语言交互的流畅感。战略性开源:加速AI落地生态与此前行业常见的“闭源打法”不同，网易有道选择将核心技术能力回馈社区:多模态模型与TTS引擎:有道正式开源了其核心的多模态处理模型及高性能语音合成（TTS）引擎。其中，TTS引擎支持极具竞争力的“3秒情感克隆”，仅需少量音频素材即可实现高度拟人化的语音定制，大大降低了企业级应用的开发门槛。重构思维链（CoT）:通过重构模型内部的思维链逻辑，有道大幅降低了模型在推理环节的计算资源消耗，为开发者提供了兼顾“性能”与“落地成本”的开源方案。行业深意:从产品创新到生态共建网易有道的此次全量开源，被业界视为国内大模型竞速赛中的一个重要转折。通过将“语音+视觉+逻辑推理”的底层能力释放给开发者，有道正试图将其技术影响力从单一的教育应用领域拓展至更广阔的通用场景。对于开发者而言，开源TTS引擎和多模态框架意味着能够更轻松地打造具有情感表现力、多模态交互能力的智能体（Agent）。这一举措不仅极大地缩短了开发者从“模型选型”到“商业落地”的链路，也让“子曰4.0”有望成为AI应用开发领域的高频选项。随着开源生态的逐步成熟，网易有道正在以“模型+生态”的双轮驱动模式，在 Agentic 时代稳固其竞争优势。

AI资讯AI新闻资讯正文智象未来发布200B参数原生全模态图像大模型，开启“从生成内容到理解世界”新征程发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月21号 14:33阅读 :1分钟在北京举办的首届开放日上，智象未来正式发布了基于新一代原生全模态模型架构——Unified Transformer（UiT）打造的图像大模型HiDream-O1-Image-Pro。这款参数量超过 2 千亿的原生全模态大模型，在多个权威基准测试中刷新了SOTA（最高水平）纪录。同日，智象未来宣布完成半个月内的第二轮融资，由深创投、金浦投资等多家顶级机构加持，再次印证了资本市场对“原生全模态”技术路径的高度认可。核心技术突破：从“模态拼接”到“原生统一”当前视觉生成领域多采用“VAE+独立语言模型编码”的碎片化拼接范式，难以在复杂语义理解与细节还原上取得突破。智象未来通过 UiT 架构，将原始图像像素、文本标记与任务条件纳入统一的连续共享标记空间，实现了真正的“底层表征融合”。HiDream-O1-Image-Pro：该模型为闭源版本，参数规模超200B。它不仅具备顶级的文生图能力，更在复杂文字渲染、指令编辑与多主体个性化生成等领域树立了行业新标杆。开源标杆：其采用同源架构的8B参数版本此前已在全球评测平台 Artificial Analysis 的文生图榜单中登顶开源模型全球第一，且是前 20 名中参数量最小的版本，充分验证了 UiT 架构卓越的可扩展性。战略重心：以“原生全模态”构建世界模型智象未来创始人兼CEO梅涛指出，行业内所谓的“多模态”多为“单模态拼接”，而智象未来追求的是“原生全模态”。他认为，通过在模型架构初期就刻入“世界的规则”（空间关系、物理定律、因果逻辑），模型才能真正从“生成内容”进化为“理解世界、推理世界、重构世界”，这是实现 AGI（通用人工智能）的必经之路。业务落地：模型+智能体双轮驱动在深化底层架构的同时，智象未来构建了“1+1+3”业务架构，通过三大核心智能体应用驱动商业落地：商业营销智能体 (HiBurst)：已成为 TikTok 官方 Top 5 服务商，年生产电商营销视频超百万条，覆盖 GMV 过亿元。AI 影视创作智能体 (“帧赞”)：实现了从创意到成片的全流程打通，已累计制作短漫剧超 5000 分钟，吸引超千家专业团队入驻。社媒创作智能体 (vivago)：支持端到端长思考与分钟级故事视频生成，覆盖全球 100 多个国家及地区的 4000 万用户。生态共建：迈向 AGI 的产业路径在开放日现场，智象未来宣布与上影新视野基金、蓝色光标、捷成世纪及倍尔健康达成战略合作，通过深度参与影视创作、跨境电商、医疗健康等赛道，加速模型能力向行业场景的转化。从视觉生成到构建世界模型，智象未来通过“Imaging the World”的愿景，正致力于通过统一建模框架，让 AI 具备理解不同模态下环境状态及预测变化的能力。随着多元化资本的持续注入与商业生态的快速扩张，智象未来正加速从视觉技术提供商向通用世界模型构建者的角色转变。

AI资讯AI新闻资讯正文OpenAI 推理模型突破性进展：AI 成功反驳 Erdős 单位距离猜想发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月21号 15:01阅读 :1分钟在数学界与人工智能领域，2026年5月20日被视为一个极具里程碑意义的日子。OpenAI 的内部推理模型成功推翻了由数学大师保罗·Erdős（Paul Erdős）于1946年提出的“单位距离猜想”(Unit Distance Problem)，这是离散几何领域困扰数学界近80年的核心开放问题。核心突破:从“检索”到“原创”与此前曾引发争议的 AI 数学能力宣称不同，此次成果得到了学术界的广泛背书。非检索式解决:此次证明并非模型从历史文献中“拼凑”出来的，而是模型基于数论方法（特别是代数数域构造）自主发现的新型构造方案。该方案证明了在平面上存在点集，其单位距离对数超出了此前人类认为的最优上限，从而直接推翻了 Erdős 的猜想。专家级验证:这一发现随后由多位知名数学家组成的团队进行了详细审查，包括 Thomas Bloom， Noga Alon， Tim Gowers 等专家。数学家 Tim Gowers 明确表示，如果该论文由人类撰写并提交给《数学年鉴》（Annals of Mathematics），他会毫不犹豫地推荐录用。技术意义:AI 推理能力的进化长链逻辑能力:该问题的解决要求模型展现出处理长链推理的能力。数学证明过程涉及数百步严密的逻辑推导，不仅需要极高的逻辑连贯性，还需要在开放问题面前进行创造性探索，而非仅仅重复训练数据中的模式。不仅是工具，而是合作伙伴:此次事件标志着 AI 正式从“辅助计算工具”进化为“原创研究伙伴”。它能够执行计算、构建理论，并提出人类此前未曾构想的数学路径。应用影响:超越数学本身单位距离猜想的研究成果往往具有广泛的辐射效应。理解点集在空间中的高效排列规律，对于以下领域具有深远的实际价值:材料科学:优化晶体结构的设计;工程与通信:网络拓扑优化及无线通信系统设计;生物医学:分子设计、蛋白质折叠及生物分子结构模拟。历史的回响与警示这一成就被业界类比为1976年计算机辅助证明“四色定理”的时刻。尽管 OpenAI 此前在数学领域有过“夸大宣传”的争议，但此次证明的严谨性与原创性已在 arXiv 上公开发布（arXiv:2605.20579v1），接受了全球数学界的同行评审。正如数学家 Melanie Wood 所言，理解平面中点集的分布规律是科学进步的关键。AI 在这一领域的“初试啼声”，预示着人工智能在解决复杂基础科学难题方面的潜力才刚刚开始释放。

AI资讯AI新闻资讯正文阿里云百炼重磅升级：全栈开放接入，打造模型“超级市场”发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月21号 15:14阅读 :1分钟在 5 月 20 日的阿里云峰会上，阿里云宣布其大模型服务平台“百炼”进一步强化开放生态，正式宣布将接入多家行业领先的第三方顶尖模型。这一举措标志着百炼已不再仅仅是阿里自研“千问”模型的展示台，而是正式转型为涵盖全行业主流模型的“AI模型超级市场”。接入的首批顶尖模型矩阵：此次开放接入的第三方模型涵盖了文本、图像、视频及多模态生成等多个维度，汇聚了中国当前AI领域的第一梯队力量：大语言模型：智谱GLM-5.1、MiniMaxM2.7、月之暗面Kimi K2.6、以及阶跃星辰等最新主力版本。AI视频与多模态模型：Pixverse-v6（爱诗科技）、可灵（快手）、Vidu Q3（生数科技）等当前业内生成质量与视频连贯性顶尖的视觉模型。平台价值：一站式解决“模型选型与集成难题”随着大模型技术架构的快速演进，企业用户在模型选型上面临“选择困难症”与“集成复杂”的双重挑战。百炼平台的此轮升级提供了解决路径：极简集成：通过百炼，企业开发者无需为每个模型单独进行接口对接。百炼平台将不同厂商的模型协议进行了底层标准化处理，用户可以通过统一的API接口调用上述所有主流模型，极大降低了研发与维护成本。“千问云”协同：此次新增接入的所有第三方模型，现均已同步上架至阿里云旗下的“千问云”官网（qianwenai.com），通过阿里云的商业化服务体系进行统一售卖与管理，实现了一站式采购、部署与调用。算力与生态联动：结合阿里云最新的“真武”系列AI芯片及超节点服务器，百炼平台不仅实现了模型能力的接入，还通过底层算力优化，确保了这些第三方模型在云端的推理效率能够最大化发挥，为Agentic（智能体）时代的复杂任务处理提供了坚实的基建底座。行业观察：从“自研驱动”到“生态聚合”从行业角度看，阿里云此举具有深远影响。通过将竞争对手（如智谱、MiniMax、Kimi等）纳入自己的分发与算力平台，阿里云实际上是在确立其作为“AI时代基础设施供应商”的核心地位。通过百炼，开发者能够真正实现“根据任务目标选模型”，从而打破了单一厂商的技术锁定，推动了中国AI模型生态向着更高效、更协作的方向演进。

AI资讯AI新闻资讯正文打击虚假图片！OpenAI引入 Google SynthID 图像水印发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月21号 15:22阅读 :1分钟面对 AI 生成图像以假乱真的挑战，OpenAI 于 2026 年 5 月 19 日正式发布了一套兼顾“溯源透明”与“隐形鉴伪”的双重防护机制，旨在建立图像真实性验证的行业新标准。核心机制：元数据与隐形水印的双重保险OpenAI 的防御体系由两大核心技术构成，互为补充，形成“双保险”：C2PA 标准（数字溯源）：OpenAI 已正式成为 C2PA 联盟成员，在图像的元数据中嵌入完整的生成记录。这就像图像的“电子病历”，记录了图像由哪个模型生成、经过了哪些编辑步骤。用户可通过文件属性或专用工具查阅，确保信息来源透明。SynthID 水印技术（防篡改鉴伪）：通过与 Google 深度合作，OpenAI 将 Google 开发的 SynthID 隐形水印嵌入图像的频域像素中。不同于容易被抹除的元数据，SynthID 能够抵抗截图、压缩、裁剪及调色等常规处理。即便图像被恶意修改，AI 检测模型依然能识别出其“AI 生成”的本质。为什么需要“双保险”？OpenAI 官方明确表示，单一方案存在局限，双层系统能提供更强的弹性：元数据（C2PA）的弱点：虽公开透明，但容易被修改或删除，且查询门槛相对较高。水印（SynthID）的优势：难以被肉眼识别，且在图像转换操作中依然持久存在，提供了一种像素级的“身份证明”。行业新动态：全行业的协同共进此举标志着 OpenAI 从被动应对转向主动布局，不仅强化了自身产品的安全性，也与 Google 达成了跨行业的合作共识。在 2026 年 5 月的 Google I/O 大会上，Google 也宣布了对 C2PA 和 SynthID 的大规模扩展，用户未来甚至可以通过浏览器（Chrome）或搜索（Search）直接右键验证图片的来源。当前局限与未来挑战尽管这一举措标志着行业进步，但业内人士提醒，该方案目前仍面临两项严峻挑战：覆盖范围局限：目前该检测工具主要针对 OpenAI 及合作伙伴工具生成的内容。对于大量来自非兼容模型生成的 AI 图像，目前尚无统一的追溯手段。行业一致性难题：全球 AI 工具种类繁多，若不能形成覆盖所有主流模型的强制性技术共识，恶意行为者仍可转向不受监管的模型平台生产虚假内容。数字化时代的生存法则：媒体素养是最后一道防线OpenAI 与 Google 的行动为识别 AI 内容提供了强有力的技术支点，但它并非解决虚假信息的“银弹”。对于用户而言，AI 图像检测技术的更新只是为了追赶生成技术，而“眼见未必为实”将成为未来的常态。在面对社交媒体上容易引发情绪波动、争议性极强的视觉内容时，保持查证意识、提升数字媒体素养，依然是每个人在 AI 时代必须具备的核心技能。

AI资讯AI新闻资讯正文掘金2000亿AI编程市场:DeepSeek入局Coding Agent加剧全球生态竞争发布于AI新闻资讯发布时间 :2026年5月21号 15:36阅读 :1分钟AI领域头部企业DeepSeek（深度求索）近日正式启动全新代码智能体(Coding Agent)业务。据其官方网站及资深研究员陈德里发布的信息，DeepSeek内部正在组建“Harness”团队，全力打造一款桌面端智能体编程产品，其内部核心对标对象正是Anthropic旗下的明星工具Claude Code。目前，DeepSeek北京总部已上线Agent Harness产品经理与研发工程师等关键岗位，明确要求应聘者深度使用过Claude Code、Cursor、Manus等主流AI Agent工具，并具备氛围编程(vibe coding)等前沿开发经验。在基础大模型红利逐渐步入深水区的背景下，代码智能体正成为大模型商业化落地速度最快、价值最高的赛道之一。数据显示，2025年全球AI编程工具市场规模已达295.7亿美元，预计到2030年将攀升至646.8亿美元。作为赛道标杆，Anthropic推出的Claude Code在开放不到一年的时间内，其年化收入已突破25亿美元，自2026年初以来实现翻倍增长。面对字节跳动Trae、阿里通义灵码等国内外巨头的竞逐，DeepSeek此次高调入局，标志着其正从纯技术研究向产品生态与商业化落地加速拓展。顶级编程智能体不仅是检验基础模型能力的试金石，更是抢占开发者生态的关键入口。DeepSeek凭借其底座模型优势构筑代码智能体，不仅有望打破现有AI编程市场格局，也将进一步加速大模型在生产力端的深度渗透。

Qwen3.5-LiveTranslate – 阿里通义推出的实时同声传译模型AI工具1天前发布AI小集03Qwen3.5-LiveTranslate是什么Qwen3.5-LiveTranslate 是阿里通义团队推出的实时同声传译大模型，支持60语种输入、29语种输出与3500+翻译组合，通过可读单元流式技术将端到端字均延迟压缩至2.8秒，模型具备实时音色克隆与热词增强能力，专为跨境会议、直播出海与全球协作场景打造。Qwen3.5-LiveTranslate的主要功能多语种全覆盖翻译：支持60个语种的听说读写与29个语种的语音输出，组合成3500+翻译对，覆盖全球主流商务与高频互译场景。超低延迟流式同传：基于全新”可读单元”技术实现流式输出，端到端字均延迟低至2.8秒，满足直播连麦与实时会议的无卡顿需求。实时音色克隆：仅需一句话可克隆用户原声音色，跨语种输出时保持声音质感与身份一致性。热词精准增强：支持人名、品牌、行业术语的动态配置与优先识别，确保专业场景下术语翻译准确无误。Qwen3.5-LiveTranslate的技术原理流式可读单元架构：将语音输入切分为最小语义单元进行实时编码与解码，避免等待完整句子的传统批处理模式，显著降低端到端延迟。端到端语音大模型：基于Qwen3.5多模态底座，统一建模语音识别、翻译与语音合成，减少级联误差，提升跨语种语音转换的自然度。音色一致性编码：通过说话人特征提取与声码器重建，在翻译后的目标语种语音中保留原始音色、语调和情感特征。热词动态注入机制：在推理前将用户自定义术语库注入模型上下文，提升特定词汇的识别优先级与翻译准确率。如何使用Qwen3.5-LiveTranslate访问体验入口：打开浏览器进入 QwenChat Qwen3.5-LiveTranslate 模型入口https://omni.qwen.ai/ 或等待阿里云百炼平台上线。选择同传模式：在对话界面切换至 LiveTranslate 实时翻译模式，设定源语种与目标语种。配置热词库（可选）：上传或输入会议/直播涉及的专业术语、人名与品牌名，提升翻译精准度。开启实时同传：点击开始按钮，对着麦克风说话，系统将实时输出翻译后的目标语种语音。音色克隆设置（可选）：录制一句开声样本，启用”使用我的声音”功能，让翻译输出保持原声音色。Qwen3.5-LiveTranslate的核心优势延迟行业领先：2.8秒字均延迟接近人类同传水平，远优于传统级联方案。音色保真度高：实时克隆技术让跨语种沟通更具个人辨识度与亲和力。专业场景适配：热词增强功能解决品牌名、技术术语的翻译痛点。Qwen3.5-LiveTranslate的同类竞品对比维度Qwen3.5-LiveTranslate讯飞同传Google Live Translate延迟端到端2.8秒约3-5秒约3-6秒支持语种60听/29说/3500+组合主要语种主要语种音色克隆✅ 实时克隆❌ 标准音色❌ 标准音色热词定制✅ 动态配置✅ 术语库❌部署方式Web端+API客户端+API移动端集成Qwen3.5-LiveTranslate的应用场景跨境商务会议：替代传统人工同传，支持多语种远程会议实时语音互译，显著降低沟通成本与语言门槛。直播出海：主播以母语实时输出，系统自动翻译为目标语种并保持原声音色，实现零时差跨国互动。全球客户支持：客服团队以用户母语实时语音响应，提升服务效率与客户满意度。国际教育培训：讲师授课内容实时翻译为学员母语，打破语言壁垒扩大全球受众覆盖。跨国企业协作：分布于不同国家的团队通过实时同传进行项目会议与日常沟通，消除语言障碍。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Qwen3.7-Max - 阿里通义推出的新一代旗舰大模型下一篇HiDream-O1-Image-Pro - 智象未来推出的旗舰级图像模型相关文章OCRmyPDF – 专为 PDF 文件转换为可搜索、可复制的文档AI工具AI小集2GitMCP – 开源MCP服务器，可将GitHub仓库转为实时文档中心AI小集4OmniHuman – 字节跳动推出的单张照片生成全身动态视频生成框架AI小集6Midjourney V7 – Midjourney 最新推出的 AI 图像生成模型AI小集3InternVL3.5 – 上海AI Lab开源的多模态大模型AI小集2M2UGen – 腾讯联合国立大学推出多模态音乐理解和生成框架AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV秒哒AiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友AI美图设计室绘蛙AI星流AI响指HaiSnap办公小浣熊最新收录千问云微信读书Skill文枢三言堆友Agent灵芽社区方舟 Agent Plan最新文章ChatGPT Plus 和 Claude Pro 会员代充值 – 支持支付宝、微信支付1小时前ZCube – 智谱AI联合清华推出的下一代大模型推理网络架构4小时前HyperEyes – 小红书联合剑桥推出的并行多模态搜索智能体4小时前Agora-1 – Odyssey 推出的首款多智能体世界模型4小时前Lance – 字节跳动开源的轻量级原生统一多模态模型21小时前HiDream-O1-Image-Pro – 智象未来推出的旗舰级图像模型21小时前Qwen3.7-Max – 阿里通义推出的新一代旗舰大模型1天前Google Pics – 谷歌推出的 AI 图像创建与编辑工具1天前Gemini Omni Flash – 谷歌推出的多模态视频生成模型1天前Gemini Spark – 谷歌推出的个人 AI Agent1天前Gemini 3.5 Flash – Google 推出的新一代 AI 大模型1天前Qwen3.7 Preview – 阿里通义推出的下一代旗舰大模型预览版2天前ESP-Claw – 乐鑫开源的物联网设备 AI Agent 框架2天前Chronicles-OCR – 腾讯联合高校等推出的视觉感知评测基准2天前Composer 2.5 – Cursor 推出的自研 Agentic 编程模型2天前

Qwen3.7-Max – 阿里通义推出的新一代旗舰大模型AI工具1天前发布AI小集04Qwen3.7-Max是什么Qwen3.7-Max 是阿里通义千问团队推出的面向智能体时代的新一代旗舰大模型，定位为全能智能体基座。模型具备前沿编程、办公自动化、长周期自主执行与跨框架泛化四大核心能力，在 SWE-Pro、MCP-Atlas、GPQA Diamond 等数十项编程、智能体与推理基准上取得领先成绩，可无缝集成至Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等主流智能体框架。Qwen3.7-Max的主要功能前沿编程智能体：支持从前端原型开发到复杂多文件软件工程的全链路代码编写与调试，在 SWE-Pro、SWE-Multilingual 等编程基准上表现领先。办公生产力助手：通过 MCP 集成与多智能体协作实现工作流自动化，在 SpreadSheetBench-v1 办公自动化基准上得分 87.0，可承接复杂数据分析与文档生成任务。长周期自主执行：具备持续稳定的超长任务执行能力，已在长达 35 小时、超过 1000 次工具调用的全自主内核优化实验中保持连贯推理。跨框架泛化：原生适配 Claude Code、OpenClaw、Qwen Code 等主流智能体框架，无需针对特定框架微调即可稳定发挥。Qwen3.7-Max的技术原理环境扩展训练：在 Qwen3.5 环境扩展方法基础上大幅扩展智能体训练环境的质量与多样性，使模型能力从多样化环境中实现泛化。解耦式 Rollout 基础设施：将训练实例解耦为任务、运行框架与验证器三个正交组件，支持跨框架与跨验证器的强化学习训练，迫使模型学习泛化解题策略。组合式扩展：同一任务可与不同类型、不同版本的框架及验证器以极低边际成本自由重组，实现训练环境的组合式规模化扩展。长程强化学习优化：通过长周期自主执行中的持续反馈迭代，模型在 30 小时以上仍能发现实质性改进，验证长程优化与自我进化能力。如何使用Qwen3.7-MaxQwen3.7-Max计划将通过阿里云百炼提供服务。Qwen3.7-Max的核心优势智能体基准全面领先：在 MCP-Mark、MCP-Atlas、ClawEval、QwenClawBench 等通用智能体基准上超越或紧追 Claude Opus-4.6 Max。编程能力顶尖：SWE-Pro 60.6、SWE-Multilingual 78.3、Terminal Bench 2.0 69.7，全面领先同类模型。推理与知识深厚：GPQA Diamond 92.4、HMMT 2026 Feb 97.1、HLE 41.4，在高难度 STEM 推理上处于第一梯队。多语言能力一流：WMT24++ 85.8、MAXIFE 89.2、MMLU-Pro 89.6，翻译与跨语言理解质量顶尖。真实生产力闭环：可将需专业团队一至两周的复杂项目压缩至数小时内端到端交付。硬件无关泛化：在训练时未见过的平头哥真武 M890 硬件平台上，能通过自主探索完成深度内核优化。Qwen3.7-Max的同类竞品对比对比维度Qwen3.7-MaxClaude Opus-4.6 Max编程智能体SWE-Pro 60.6 / Terminal Bench 69.7 领先SWE-Pro 59.0 / SWE-Verified 80.8 略领先通用智能体MCP-Atlas 76.4 / ClawEval 65.2 领先MCP-Atlas 75.8 / ClawEval 70.4 领先推理能力GPQA Diamond 92.4 / HLE 41.4 领先GPQA Diamond 91.3 / HLE 40.0办公自动化SpreadSheetBench 87.0SpreadSheetBench 89.3 略领先多语言WMT24++ 85.8 / MAXIFE 89.2 领先WMT24++ 82.7长周期执行35小时/1000+工具调用自主优化，30小时后仍持续改进长上下文稳定，但公开的长程自主优化案例较少跨框架泛化原生适配 Claude Code / OpenClaw / Qwen Code 等多框架主要针对 Claude Code 优化提供服务阿里云百炼 API（即将上线）Anthropic API / Claude 应用Qwen3.7-Max的应用场景复杂软件开发：作为 AI 软件工程师，独立完成需求分析、架构设计、多文件编码、调试与性能优化的全周期开发任务。企业工作流自动化：通过 MCP 连接企业工具链，自动执行数据分析、报表生成、跨系统信息整合等高强度办公任务。底层系统优化：在陌生硬件平台上自主进行 GPU 内核编写、编译、性能分析与迭代优化，实现数量级加速。科研与数学推理：承接高复杂度数学证明、科学计算与文献整合任务，辅助科研人员处理高难度推理工作。多语言内容生产：依托顶尖多语言能力，完成高精度翻译、跨语言技术文档撰写与全球化内容适配。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Google Pics - 谷歌推出的 AI 图像创建与编辑工具下一篇Qwen3.5-LiveTranslate - 阿里通义推出的实时同声传译模型相关文章HoloDrive – 商汤联合上海AI Lab等机构推出的2D-3D多模态街道场景生成框架AI小集2Auto-Deep-Research – 香港大学开源的全自动个人 AI 助理AI小集2MooER – 摩尔线程推出的业界首个音频理解大模型AI小集3Storybook – 谷歌Gemini推出的AI绘本生成工具AI小集4元智启AI – 企业级AI应用配置平台，零代码操作AI小集6MeDo – 百度推出的无代码AI应用开发平台，秒哒海外版AI小集3暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV秒哒AiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友AI美图设计室绘蛙AI星流AI响指HaiSnap办公小浣熊最新收录千问云微信读书Skill文枢三言堆友Agent灵芽社区方舟 Agent Plan最新文章ChatGPT Plus 和 Claude Pro 会员代充值 – 支持支付宝、微信支付1小时前ZCube – 智谱AI联合清华推出的下一代大模型推理网络架构4小时前HyperEyes – 小红书联合剑桥推出的并行多模态搜索智能体4小时前Agora-1 – Odyssey 推出的首款多智能体世界模型4小时前Lance – 字节跳动开源的轻量级原生统一多模态模型21小时前HiDream-O1-Image-Pro – 智象未来推出的旗舰级图像模型21小时前Qwen3.5-LiveTranslate – 阿里通义推出的实时同声传译模型1天前Google Pics – 谷歌推出的 AI 图像创建与编辑工具1天前Gemini Omni Flash – 谷歌推出的多模态视频生成模型1天前Gemini Spark – 谷歌推出的个人 AI Agent1天前Gemini 3.5 Flash – Google 推出的新一代 AI 大模型1天前Qwen3.7 Preview – 阿里通义推出的下一代旗舰大模型预览版2天前ESP-Claw – 乐鑫开源的物联网设备 AI Agent 框架2天前Chronicles-OCR – 腾讯联合高校等推出的视觉感知评测基准2天前Composer 2.5 – Cursor 推出的自研 Agentic 编程模型2天前

Gemini Spark – 谷歌推出的个人 AI AgentAI工具1天前发布AI小集03Gemini Spark是什么Gemini Spark 是 Google 推出的 24/7 个人 AI Agent，基于 Gemini 3.5 模型与Antigravity框架运行，深度集成 Gmail、Docs、Slides 等 Workspace 工具。工具能在设备关闭后仍于云端后台持续执行任务，支持设置周期性触发器、学习新技能并创建完整工作流，将 Gemini 从问答助手升级为可主动代劳的数字代理。Gemini Spark的主要功能全天候后台任务执行：Spark 作为云端 Agent，即使用户关闭笔记本或锁定手机，仍能在后台持续完成复杂任务。周期性任务与触发器：自动解析月度信用卡账单，标记新增或隐藏的订阅费用；按设定条件持续监控指定信息源。可教学的新技能：用户可指令 Spark 检查特定邮件来源（如学校通知），提取关键截止日期，生成摘要发送给指定联系人。完整工作流创建：自动整合分散在邮件与聊天中的会议笔记，生成格式化的 Google Docs 报告，并起草项目启动邮件。MCP 扩展连接：已支持 Canva、OpenTable、Instacart 等第三方服务，未来数周内将通过 MCP 协议直接代用户完成跨平台操作。如何使用Gemini Spark目前 Gemini Spark 处于 Beta 阶段，仅面向美国地区的 Google AI Ultra 订阅用户逐步开放，可在Gemini App设置中查看并启用。Gemini Spark的核心优势真·全天候在线：区别于对话窗口内响应的助手，Gemini Spark 可在用户离线时持续推进任务进度。深度原生集成：与 Google Workspace 无缝打通，数据读写权限与协作能力远超外挂式插件。可教学进化：用户通过自然语言即可训练 Spark 掌握专属工作流，无需编程或复杂配置。多模态任务链：支持从信息收集、内容生成到跨应用执行的端到端闭环，非单点工具调用。渐进式权限控制：用户自主决定 Agent 的开启状态、连接范围与操作边界，隐私与可控性并重。Gemini Spark的同类竞品对比对比维度Gemini SparkClaude Computer UseOpenAIOperator所属公司GoogleAnthropicOpenAI核心定位24/7 云端个人 AI Agent桌面操控型 AI Agent云端浏览器代理运行环境云端后台（设备可离线）本地 macOS（需设备在线）云端沙盒浏览器后台持续执行支持，关闭设备仍运行不支持，随会话结束停止有限，长任务易中断桌面应用操控夏季通过 macOS App 支持已支持完整桌面控制不支持，仅限浏览器内办公套件集成原生深度集成 Workspace连接器 + 屏幕控制 fallback无原生办公集成OSWorld 任务成功率未公开（基于 Gemini 3.5）约 72%–73%约 38%–43%人在回路确认高风险操作前请求确认频繁请求确认频繁请求确认，易冻结Gemini Spark的应用场景个人财务管理：自动追踪订阅服务扣费异动，每月生成账单分析报告并推送提醒。家庭事务协调：持续监控学校邮件，汇总活动与截止日期，每日向父母双方发送结构化摘要。职场项目启动：自动收集会议纪要与邮件讨论，整理为项目文档并起草团队通知邮件。跨平台内容创作：调用 Canva 生成配图，结合 Docs 撰写文案，通过 Gmail 发送完整营销方案。日常行程管理：基于 Calendar 与邮件内容，主动识别冲突并建议调整，甚至代为预订餐厅。# AI工具©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Gemini 3.5 Flash - Google 推出的新一代 AI 大模型下一篇Gemini Omni Flash - 谷歌推出的多模态视频生成模型相关文章MOOME – 沉浸式AI扮演游戏，自创多元虚拟角色AI小集7Pixazo AI – 在线AI图像和视频生成平台，生成内容即时预览AI小集2AI Cover – AI红包封面生成平台，创造独特的红包封面AI小集3易途AI面试官 – AI面试工具，模拟真实面试场景、提供实时语音反馈AI小集4Qwen3-TTS-Flash – 阿里通义推出的文本转语音模型AI小集3Course Hero – 面向大学生的教育平台，AI辅助找学习资料AI小集2暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV秒哒AiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友AI美图设计室绘蛙AI星流AI响指HaiSnap办公小浣熊最新收录千问云微信读书Skill文枢三言堆友Agent灵芽社区方舟 Agent Plan最新文章ChatGPT Plus 和 Claude Pro 会员代充值 – 支持支付宝、微信支付1小时前ZCube – 智谱AI联合清华推出的下一代大模型推理网络架构4小时前HyperEyes – 小红书联合剑桥推出的并行多模态搜索智能体4小时前Agora-1 – Odyssey 推出的首款多智能体世界模型4小时前Lance – 字节跳动开源的轻量级原生统一多模态模型21小时前HiDream-O1-Image-Pro – 智象未来推出的旗舰级图像模型21小时前Qwen3.5-LiveTranslate – 阿里通义推出的实时同声传译模型1天前Qwen3.7-Max – 阿里通义推出的新一代旗舰大模型1天前Google Pics – 谷歌推出的 AI 图像创建与编辑工具1天前Gemini Omni Flash – 谷歌推出的多模态视频生成模型1天前Gemini 3.5 Flash – Google 推出的新一代 AI 大模型1天前Qwen3.7 Preview – 阿里通义推出的下一代旗舰大模型预览版2天前ESP-Claw – 乐鑫开源的物联网设备 AI Agent 框架2天前Chronicles-OCR – 腾讯联合高校等推出的视觉感知评测基准2天前Composer 2.5 – Cursor 推出的自研 Agentic 编程模型2天前

Google Antigravity是什么Google Antigravity 是谷歌推出的 AI IDE 编程智能体，通过 AI 助手的自主性和高效性，改变软件开发的模式。Google Antigravity以Gemini 3等先进 AI 模型为核心，将 AI 助手从工具转变为积极的合作伙伴。Google Antigravity提供独立的智能体界面，能自主规划和执行复杂的端到端软件任务，同时支持跨编辑器、终端和浏览器的操作。Google Antigravity 集成Gemini 2.5 Flash和Nano Banana等模型，进一步增强功能。开发者可通过任务级的交互，更高效地完成开发工作，同时享受智能体的代码验证和自我改进能力。Google Antigravity已开放公测，免费提供给开发者使用，支持 Mac、Linux 和 Windows 系统。Antigravity 2.0版本平台定位升级，从 IDE 插件升级为独立桌面应用，成为真正的 Agent 工作环境，支持多智能体并行协作。Google Antigravity的主要功能自主任务规划与执行：Antigravity 的智能体能自主规划和执行复杂的端到端软件任务，从代码编写到测试验证，减少人工干预。跨环境操作：智能体能直接访问编辑器、终端和浏览器，实现代码编写、本地运行和功能测试的全流程自动化。任务级交互：通过任务列表、实施计划、截图等“工件”（Artifacts），为用户提供任务进度的可视化，增强用户对智能体工作的信任。异步与同步交互：提供“编辑器视图”用于同步操作，及“管理器视图”用于异步任务管理，支持多任务并行处理。实时反馈与改进：用户能在任何工件上提供反馈，智能体将自动调整执行策略，从反馈中学习，持续优化自身表现。多模型集成：支持 Gemini 3 Pro、Gemini 2.5 Computer Use（用于浏览器控制）和 Nano Banana（图像编辑模型），提供强大的功能组合。知识管理与自我提升：智能体通过知识库学习过往经验，将成功步骤和代码片段转化为知识，用于未来任务。Antigravity CLI：替代Gemini CLI，后者将于 2026 年 6 月 18 日停止对 Pro/Ultra 用户服务。Antigravity SDK 发布：开发者可将 Google 的 Agent harness 部署到自己的服务器上运行。原生语音与生态打通：整合 Gemini 音频模型实现语音支持，与 Android、Firebase、AI Studio 实现生态互通。Google Antigravity的使用示例Prompt：Build me a flight lookup nextjs web app where the user can put in a flight number and the app gives you the start time, end time, time zones, start location, and end location of the flight. For now, use a mock API that returns a list of matching flights. Display the search results under the form input.（为我构建一个Next.js航班查询网页应用，用户可以输入航班号，应用会给出航班的开始时间、结束时间、时区、起始地点和结束地点。目前，使用一个模拟API来返回匹配航班的列表。将搜索结果显示在表单输入下方。）Prompt：Please add a contact form to my website through a button on the top right.(请在网站右上角通过按钮添加联系表单。)如何使用Google Antigravity注册与下载：访问 Google Antigravity 官网 https://antigravity.google/ ，下载安装客户端。设置与配置：安装完成后，根据提示配置开发环境和 AI 模型，调整界面和功能设置适应个人开发习惯。创建项目与任务：在Google Antigravity中新建项目，定义开发任务将其分解为多个子任务，并明确任务目标和优先级。使用智能体：通过“编辑器视图”进行同步交互，或在“管理器视图”中启动智能体执行任务，实时监控进度。提供反馈：在智能体生成的文本、代码或截图上直接添加反馈，智能体自动调整执行策略。知识管理与复用：查看智能体的知识库，复用过往经验提升开发效率和质量。Google Antigravity的产品定价Google Antigravity 在公测阶段，目前对个人开发者免费开放，用户可访问包括 Gemini 3 Pro,Claude Sonnet 4.5,GPT-OSS等在内的多种 AI 模型。Google Antigravity的应用场景前端开发：快速生成和优化前端代码，智能体能自动创建页面布局、编写 CSS 样式，在浏览器中实时测试效果。后端开发：智能体能协助编写后端逻辑代码，如数据库操作、API 开发等，进行代码优化和单元测试。全栈开发：在一个项目中同时处理前端和后端任务，智能体能协调不同模块的开发，实现端到端的功能实现和测试。自动化测试：Google Antigravity 能自动生成测试用例，执行自动化测试，验证代码的正确性和性能。代码审查与优化：智能体能对现有代码进行审查，提出优化建议，甚至自动修复一些常见的代码问题。©️版权声明：若无特殊声明，本站所有文章版权均归AI工具集原创和所有，未经许可，任何个人、媒体、网站、团体不得转载、抄袭或以其他方式复制发表本站内容，或在非我站所属的服务器上建立镜像。否则，我站将依法保留追究相关法律责任的权利。类似于Google Antigravity的工具通义灵码阿里推出的免费AI编程工具，基于通义大模型Twinny专为 VS Code 设计的AI代码补全插件FrontyAI智能将图片转换成HTML和CSS代码AirOpsAI SQL语句生成和修改Zread专为开发者设计的AI源码解读产品WindsurfCodeium公司推出的AI编程工具2 条评论再想想发表评论wi游客这个在国内如何登陆 呢，有方法不5个月前回复AI小集有点复杂 这个自行搜索解决吧~5个月前回复

Gemini 3.5 Flash – Google 推出的新一代 AI 大模型AI工具1天前发布AI小集03Gemini 3.5 Flash是什么Gemini 3.5 Flash 是 Google 推出的新一代AI大模型，以前沿智能+行动能力为核心定位。模型在 Terminal-Bench 2.1 编码基准得分 76.2%、GDPval-AA 代理任务 1656 Elo、MCP Atlas 达 83.6%，均超越Gemini 3.1 Pro，输出速度达前沿模型 4 倍，成本不到一半，支持 100 万 Token 多模态上下文，已全球上线Gemini App与 Search AI Mode。Gemini 3.5 Flash的主要功能极速推理与生成：输出速度达 289 tokens/秒，经 Antigravity 内部联合优化后可达 12 倍提升，显著降低 Agent 多轮调用延迟。顶级编码与 Agent 能力：在 Terminal-Bench 2.1（76.2%）、SWE-Bench Pro（55.1%）、MCP Atlas（83.6%）、Toolathlon（56.5%）等基准上全面超越 Gemini 3.1 Pro。多模态长上下文理解：原生支持 100 万 Token 输入窗口，CharXiv Reasoning 得分 84.2%，MMMU-Pro 达 83.6%，可统一处理文本、图像、视频、音频及 PDF。子代理协作编排：通过 Antigravity 2.0 部署并行子代理，官方演示 93 个 subagent 并行 12 小时内以不到 1000 美元完成完整操作系统开发。动态推理级别控制：支持thinking_level参数（标准/扩展），用户可按需切换思维深度，代码与工具调用默认使用低档位优化速度。Gemini 3.5 Flash的技术原理模型蒸馏与压缩架构：基于 Gemini 3.5 系列全新架构，通过先进蒸馏技术压缩模型体积，在保持接近 Pro 级能力的同时实现极低延迟。动态推理预算分配：引入thinking_level机制替代固定预算，根据任务类型自动分配计算资源，代码生成与工具调用默认使用 low 档位。原生多模态统一编码：采用统一多模态编码器，将文本、图像、音视频嵌入同一语义空间，优化百万级长序列注意力计算。前沿安全对齐框架：遵循 Frontier Safety Framework，强化网络与 CBRN 安全防护，通过可解释性工具检查内部推理，降低有害输出与误拒率。如何使用Gemini 3.5 Flash选择接入平台通过Gemini App、Google Search AI Mode、Google AI Studio、Antigravity2.0 桌面应用访问模型。更新 API 模型标识：将代码中的模型名称从旧版预览标识替换为正式版gemini-3.5-flash。配置推理级别：根据任务类型设置thinking_level参数：代码与工具调用选 low，通用任务选 medium，复杂推理选 high。移除采样参数覆盖：删除手动设置的 temperature、top_p、top_k 默认值，让模型使用内部优化配置。注意功能迁移例外：若工作流依赖 Computer Use 浏览器控制功能，需继续用gemini-3-flash-preview，3.5 Flash 暂不支持该功能。Gemini 3.5 Flash的核心优势速度领先：输出速度达 289 tokens/秒，是其他前沿模型的 4 倍，经 Antigravity 内部优化后可达 12 倍提升，Agent 多轮调用几乎无感知延迟。成本优势：API 定价 $1.50/$9.00 每百万 Token（输入/输出），比 Claude Opus 4.7、GPT-5.5 等 frontier 竞品便宜一半以上，Google 估算头部 Cloud 客户将 80% frontier 工作负载迁移至 3.5 Flash 后每年可节省超 10 亿美元。Agent 性能突出：MCP Atlas 得分 83.6%、Toolathlon 56.5%，支持 93 个子代理并行协作，12 小时内以不到 1000 美元完成完整操作系统开发，专为复杂长周期代理任务优化。超长上下文窗口：支持 100 万 Token 多模态输入，可一次性处理整本长篇小说、百页法律合同或长视频内容，长文档与视频分析无压力。全平台生态覆盖：已接入 Gemini App、Search AI Mode、Antigravity 2.0、AI Studio、Android Studio 等 Google 全系产品，消费者、开发者、企业三端同步可用。Gemini 3.5 Flash的项目地址项目官网：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5/#gemini-3-5-flashGemini 3.5 Flash的同类竞品对比对比维度Gemini 3.5 FlashClaude Opus 4.7GPT-5.5Gemini 3.1 Pro输出速度289 t/s（4x）67 t/s71 t/s135 t/sTerminal-Bench 2.176.2%–78.2%70.3%SWE-Bench Pro55.1%–58.6%54.2%MCP Atlas83.6%（领先）79.1%75.3%78.2%GDPval-AA Elo1656175317691314CharXiv Reasoning84.2%82.1%84.1%83.3%上下文窗口1M Token200K128K1MGemini 3.5 Flash的应用场景实时 AI 编程助手：低延迟特性适合 IDE 自动补全、代码审查与交互式调试，Antigravity 2.0 已将其设为默认模型。企业级 Agent 自动化：部署并行子代理处理多周工作流，如 Xero 自动管理 1099 税表供应商识别与信息收集。金融文档智能审核：Macquarie Bank 用于推理 100 页以上复杂文档，加速客户入职与合规审核。多模态发票与 OCR 处理：Ramp 结合多模态理解与历史模式推理，实现复杂发票的智能化识别与分类。# AI工具# AI项目和框架©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇Qwen3.7 Preview - 阿里通义推出的下一代旗舰大模型预览版下一篇Gemini Spark - 谷歌推出的个人 AI Agent相关文章Solvely.ai – AI数学学习平台，解答基础算术到高级数学问题AI小集4Walles.AI – AI阅读工具，一站式解决用户对话、阅读、写作、搜索等多功能AI小集2EPLB – DeepSeek 开源的专家并行负载均衡器AI小集3Reela – AI视频创作平台，自动完成视频剪辑工作AI小集3Molmo 2 – Ai2开源的AI视频分析模型AI小集3LangExtract – 谷歌开源的结构化信息提取工具AI小集3暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具豆包LibTV秒哒AiPPT秘塔AI搜索TRAE编程堆友AI美图设计室绘蛙AI星流AI响指HaiSnap办公小浣熊最新收录千问云微信读书Skill文枢三言堆友Agent灵芽社区方舟 Agent Plan最新文章ChatGPT Plus 和 Claude Pro 会员代充值 – 支持支付宝、微信支付1小时前ZCube – 智谱AI联合清华推出的下一代大模型推理网络架构4小时前HyperEyes – 小红书联合剑桥推出的并行多模态搜索智能体4小时前Agora-1 – Odyssey 推出的首款多智能体世界模型4小时前Lance – 字节跳动开源的轻量级原生统一多模态模型21小时前HiDream-O1-Image-Pro – 智象未来推出的旗舰级图像模型21小时前Qwen3.5-LiveTranslate – 阿里通义推出的实时同声传译模型1天前Qwen3.7-Max – 阿里通义推出的新一代旗舰大模型1天前Google Pics – 谷歌推出的 AI 图像创建与编辑工具1天前Gemini Omni Flash – 谷歌推出的多模态视频生成模型1天前Gemini Spark – 谷歌推出的个人 AI Agent1天前Qwen3.7 Preview – 阿里通义推出的下一代旗舰大模型预览版2天前ESP-Claw – 乐鑫开源的物联网设备 AI Agent 框架2天前Chronicles-OCR – 腾讯联合高校等推出的视觉感知评测基准2天前Composer 2.5 – Cursor 推出的自研 Agentic 编程模型2天前

腾讯Marvis – 腾讯应用宝推出的操作系统层个人 AI 助手AI工具6小时前更新AI小集03腾讯Marvis是什么腾讯Marvis（马维斯）是腾讯应用宝团队推出的操作系统层个人 AI 助手。工具通过 1 个主 Agent 与 5 个副 Agent 的协作架构，实现电脑系统操作、文件管理、App 操控、网页交互与信息搜索等复杂任务，24 小时在线并支持 Windows 、Mac端和安卓跨端操作。产品具备本地知识库索引与可视化虚拟办公室交互，定位大众友好的日常 AI 数字秘书。腾讯Marvis的主要功能多 Agent 协作调度：1 个 PM 主 Agent 负责理解需求、拆解任务并分发给 5 个副 Agent，各 Agent 完成后向主 Agent 汇报，实现复杂任务的自动编排与闭环执行。深度系统操作：可直接调用 Windows 底层接口完成主题设置、电源计划调整、自启动管理、硬件配置检测、网络测速等原生系统级操作，无需模拟点击。智能文件管理：支持基于文件名、内容、图片 OCR、人脸、主题、地点等多维度本地文件搜索，可自动分类归档、格式转换、合并去重及跨端文件传递。跨端 App 操控：通过内嵌应用宝引擎，可在 PC 端直接操控安卓手机 App（如微博签到、同花顺、飞常准等），实现电脑与手机的应用级跨端调度。本地知识库：自动识别并索引本地文档与图片，支持标题匹配与内容匹配搜索，构建越用越懂用户的个人知识管理体系。自动任务与情报监控：支持定时执行既定任务，如每日新闻汇总、限时福利监控、明星动态追踪、房价监控等自动化工作流。如何使用腾讯Marvis下载安装：访问腾讯Marvis官网 https://marvis.qq.com/ 下载 Windows 客户端，按指引完成安装。模式选择：根据任务敏感度选择效率模式或隐私模式。指派任务：在对话框输入自然语言指令，或进入”自动任务”页面设置定时执行规则。查看进度：在右侧虚拟办公室面板查看各 Agent 工作状态与任务消耗 Token 数，等待主 Agent 汇总结果。确认执行：涉及系统修改、文件删除等敏感操作时，点击硬确认弹窗授权后完成最终执行。腾讯Marvis的核心优势操作系统层深度整合：区别于纯云端 Agent，Marvis 深入 Windows 系统底层，可直接调用系统 API 与文件系统，实现真正的本地原生操作。端云双模式灵活切换：效率模式采用云端大模型保障复杂任务性能，隐私模式基于 Qwen 端侧模型实现完全离线运行，满足财务、法务、HR 等敏感场景需求。应用宝跨端生态壁垒：继承 14 年应用商店经验与跨端引擎技术，独家支持 PC 端操控手机 App，生态调度能力为竞品不具备。可视化虚拟办公室交互：将每个 Agent 设计为戴企鹅围脖的黑色小马形象，在虚拟工位中实时展示工作状态（搬砖、打盹、喝咖啡），降低技术门槛并增强用户情感连接。L2 级安全兜底机制：涉及资金交易、系统核心配置修改、批量删除等敏感操作强制”硬确认”，支付功能完全禁用，从架构层面规避 AI 越权风险。腾讯Marvis的同类竞品对比对比维度腾讯Marvis（腾讯）Claude Computer Use（Anthropic）产品定位操作系统层个人 AI 助手云端计算机操控 Agent运行模式端云双模式（本地隐私 / 云端效率）纯云端运行系统深度深入 Windows 底层 API，原生系统级操作基于截图与模拟点击操控跨端能力PC 操控手机 App（应用宝引擎）不支持Agent 架构1 主 + 5 副多 Agent 协作，可视化办公室单 Agent 模式隐私安全L2 级硬确认，支持完全离线运行数据上云，依赖平台安全策略用户门槛自然语言输入，大众友好，开箱即用需一定技术理解，偏极客向生态合作与微软、Intel 系统级深度合作无特殊硬件合作腾讯Marvis的应用场景办公效率提升：自动整理桌面文件并按项目分类归档，一键完成合同信息审查、运营数据分析、参考文献整理及出差材料准备。系统运维助手：一句话调整系统设置（夜间模式、电源计划、默认浏览器），检测游戏配置兼容性并给出硬件升级建议，彻底卸载顽固软件及残留痕迹。生活娱乐管家：自动完成微博超话签到、监控游戏限时福利与明星动态、定时推送每日新闻汇总、整理宝宝成长相册与旅行攻略。敏感数据处理：在完全断网的隐私模式下，本地完成财务报表校对、员工薪资分析、法务合同审查等涉密工作，确保数据不出设备。跨端文件协作：在手机端发送指令，让 Marvis 在电脑中搜索指定文件并回传至手机，实现跨设备的无缝文件调度。# AI工具©版权声明本站文章版权归AI工具集所有，未经允许禁止任何形式的转载。上一篇LibTV团队版 - LibTV 推出的专业级 AI 视频协作工作台下一篇Higgs Avatar v1 - 面向语音智能体的实时 AI 数字人模型相关文章小朋友知识卡片 – AI知识卡片生成工具，变成生动有趣卡片AI小集3TokenPony – AI大模型资源平台，一键接入自由调用AI小集10RepText – Liblib AI联合Shakker Labs推出的多语言视觉文本渲染框架AI小集2看往 – AI图像视频处理工具，专注跨境电商和海外营销AI小集4AI Letter Generator – 在线AI信件生成器，创建多语言多种类型的信件AI小集2Paper Digest – AI文献综述工具，根据关键字自动搜索和提炼文献关键要点AI小集3暂无评论再想想发表评论暂无评论…

1.OpenAI 的两大宿敌 Anthropic 和马斯克，放下心中成见之后终于在月初结盟了。在此之前，Anthropic 和马斯克的关系并不融洽：今年 2 月，马斯克还在自己的 X 账号指责 A 社「woke」「邪恶」「反人类」（misanthropic），说这家公司「仇视文明」。事后来看，这次攻击并非马斯克清新脱俗的性格使然，而是 Anthropic 所做的某些事情触碰到他的神经，事出有因。在此之前，xAI 内部使用 Cursor 工作，但是今年年初员工发现，Claude 模型突然在 xAI 的 Cursor 公司账号里不能使用了。当时还在 xAI 上班的联合创始人吴宇怀，在全员信里是这么说的：「Anthropic 更新了政策，要求 Cursor 不得向其主要竞争对手提供 Claude 模型调用能力。」当时，吴宇怀在信中写了一句话，颇为有趣：「这是坏消息也是好消息。我们的生产力会被影响，但这也敦促我们开发自己的编码产品和模型。」为什么当时 xAI 的高层认为，开发自己的编码产品是关键？后来发生的事情，大家都知道了。xAI 的联创团队悉数跑路，马斯克一气之下对 Cursor 使用了钞能力必杀：上个月底，SpaceX 和 Cursor 共同宣布，将在编程和知识类工作 AI 模型的训练上，展开前所未有的战略合作；并且，SpaceX 还获得了以 600 亿美元收购 Cursor 的权利，或向后者支付 100 亿美元合作费用。注意编程这个关键定语，后面还会 call back.2.最近，我看了一条 Cursor 早期投资人、Anthropic 大喷子、T3 创始人 Theo Browne 的视频。本来点进去是看他喷 A 社和 SpaceX 怎么蝇营狗苟，结果没想到，却看到了关于 SpaceX + Cursor 合作的，一个既另类却又极度合理的分析：不说 600 亿的收购，就只说 100 亿的合作费——Theo 在视频里表示，自己认为「哪怕只是交换到 Cursor 的用户数据，这 100 亿也值回票价了。」所以是什么数据？如果你也去看 Theo 这条视频，他会讲得非常清楚。但为了节约时间，我们在这里简单概括一下：我们和 AI 的对话是一来一回的，你提出问题/需求，他给你解答；coding agent 同理，只不过返回的是代码。一次高质量的对话，整个过程，包括用户提示、模型思考、agent 规划、输出代码、验证——所有这些东西合起来，可以称为一个完整的 Agentic Loop——就成为了高价值的训练数据，再喂给模型去进行强化学习，就能进一步提高模型在实战场景下的表现水准。Cursor 有的，SpaceX 想要的，就是这些数据。可这些数据从哪里来呢？答案很简单：作为模型厂商，这种高质量数据的最直接来源，只能是你自己开发的 coding agent 产品——也即 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex、Kimi 的 Kimi Code。现在你应该明白了，为什么被 Anthropic「封号」之后，吴宇怀会在全员信里提出开发 xAI 自己的 coding 产品和模型这件事了。这件事 xAI 在当时已经看清楚了：没有自己的编码产品，就没有高质量的强化学习数据；没有高质量的数据，就训练不出真正实战能力强的 coding 模型。虽然有点暴论，但现在我们可以点题了：模型厂商想做出来真正能打的编程模型，做自己的 coding agent 产品是唯一的路径。3.大语言模型像个水晶球，用全网的语料训练出来，似乎能够解答万物，但并不代表它在所有问题上都能给出高质量的答案。用 GitHub 上数以亿计的代码条目训练，当然也能训练出 coding 模型。这是「学习结果」的逻辑，也是没问题的。毕竟编码任务的结果是可以验证的：代码能不能运行，测试能否通过，结果摆在那里。但是，通往结果的过程，是一个涉及多步骤决策、错误纠正、意图对齐的复杂链条。每一次用户的接受、拒绝、补全、撤销、追问、甚至当模型好几次都搞不定或者完全搞错时的辱骂——都是这一链条上的过程信号。强化学习有两种监督方式，一种叫做结果监督，只看最后是否跑通。但是结果监督会催生「奖励黑客」的现象：模型为了能跑通可能写出冗余、脆弱、带逻辑漏洞的代码，但因为测试过了，模型以为自己学对了。而另一种叫做过程监督，对推理路径上的每一步进行打分。上述这些过程信号，只有在 coding agent 运行环境里才能诞生。GitHub 仓库里只有结果，哪怕是去看单独的提交历史，看 PR，都找不到有效的过程信号。在缺乏有效、自主可获得的过程信号的时候，一些模型厂商会采用「蒸馏」的方式，这个事情大家应该已经知道了。蒸馏的逻辑很简单，给同样的输入，老师模型输出什么，学生模型就学着输出什么。但是通过蒸馏，即便可以获取到思维链，得到的仍然更接近于结果，而非被蒸馏的老师模型内部的概率分布。一旦学生在推理中偏离了老师的轨迹，哪怕一个 token 不符合，都有可能发生偏离。这背后是强化学习的基础限制：策略梯度定理要求，优化样本最好由当前正在优化的模型自己去产生。这种数据叫做 on-policy 数据。而通过蒸馏别家模型，在别人的产品里产生的数据，来训练自己模型，都属于 off-policy 数据。模型当然可以从中学到东西，但学不到老师模型内部的概率分布信息。而像 Cursor 这样自己就是 coding agent 产品的公司，掌握着最真实、有效、高质量的训练数据。Cursor 产品本身，就是 coding 模型在实战环境中的最佳训练场。我们可以通过 Cursor 年初的「翻车」，来证明这个逻辑。4.APPSO 读者应该记得，年初 Cursor 发布了 Composer 2，号称「下一代专用编程模型」，技术报道写的相对保守，也没有提供具体的模型底座信息。结果很快，网友就在公开代码片段里发现了 Kimi 的模型 ID，截图传遍了开发者社群，逼得 Cursor 副总裁 Lee Robinson 出面澄清：「Composer 2 确实是从开源底座出发的。最终模型大约只有 1/4 的算力来自底座，剩下 3/4 是我们自己训出来的。」几小时后，Cursor 联创 Aman Sanger 也跟着发了一条道歉：「一开始没提 Kimi 底座是个失误。」五天后，Cursor 放出了完整的 Composer 2 技术报告，显示底座的确是 Kimi K2.5，授权方则是 Firworks AI，大致流程是在 K2.5 上做训练，再继续做大规模强化学习（RL）。但关键之处在于，Composer 2 的 RL 是运行在真实的 Cursor 会话当中，使用与生产部署完全相同的工具和 harness。Cursor 将这套流程叫做「实时强化学习」(real-time RL)，也即将模型的 checkpoint 直接部署到 Cursor 生产环境中，观察用户的响应，收集数据，聚合成奖励信号——最快可以每 5 个小时迭代一次模型版本，然后继续部署到 Cursor 里，循环往复。最极致的案例是 Cursor 的自动化代码补全功能 Tab，每天处理超过 4 亿次请求，每当用户输入字符、移动光标时，模型都会预测下一步动作，如果预测置信度高，则显示建议，用户按下 tab 即接受自动补全。该功能采用的是在线强化学习，在行业内极具特色。Cursor 可以以极高的频率（最快可达每一个半小时到两小时）更新 Tab 的模型能力给用户，直接在产品内收集 on-policy 数据进行训练。这种高频、接近实时的反馈回路，让 Tab 可以学习到极其微妙的用户意图。Cursor 方面透露，这种方法让 Tab 建议的拒绝率降低 21%，接受率提高了 28%。回到 Composer 模型本身。在事情搞清楚了之后，一些 Kimi 员工也删掉了之前吐槽的的推文，Kimi 官方账号发表了祝贺。一家估值 600 亿美元（基于马斯克给的数字），不做自己的模型基座的 coding agent 应用层公司，仍然可以通过产品自身的数据飞轮，RL 出超越基座模型的专有编程模型。所以与其说 Cursor 翻了车，不如说这反而是 coding agent 产品重要性的绝佳例证。Cursor 在另一篇关于实时 RL 的文章里写到：「（训练编程模型）最大的困难在于建模用户。Composer 的生产环境里不只有执行命令的计算机，还有监督和指导它的人。模拟计算机容易，模拟使用它的人却很难。」这句话，现正在逐渐成为了在编程模型方面走在前沿的模型厂商之间的共识。如果你去看 benchmark 榜单和用户普遍评价，会发现哪些头部的厂商都在发力做自己的 coding agent/编程产品。区别只在于谁离用户更近。我们以 SWE-bench、LLM-Stats 等相对权威的榜单为例，Claude、GPT、Gemini、Kimi 等模型基本霸榜前十，清一色都是有自己开发 coding agent 产品（包括 CLI、IDE、集成 coding agent 的桌面客户端）的模型厂商。在部分榜单上会出现少数反例，如 Meta (Muse Spark)、DeepSeek 等，没有开发自己的 coding agent。不过你会发现，这些反例模型，在更加接近真实场景、避免污染的更权威 benchmark 上就很难上榜了。以 DeepSeek 为例，它在 SWE-bench bash only 上分数是 70%，排名第九，在 SWE-bench Pro 上分数却掉到了 15% 左右。OpenRouter 的真实流量数据可以解释这种反差：该平台 2025 年报告显示，Claude token 消费 80% 以上用于编程和技术任务，而 DeepSeek token 消费主要集中于闲聊和角色扮演。没有自家 coding 产品的厂商，在一些 coding 任务 benchmark 上能挤进头部，但在更难的真实工程 benchmark 上，在用户用 token 消费投票的真实流量中，都会原形毕露。不仅是 Cursor，Anthropic 在 2025 年 11 月发的一篇论文里，也明确透露自己在做一模一样的事情：「我们在 Anthropic 自家的真实生产编程环境上做训练。」也即 Anthropic 把自己员工使用 Claude Code 的交互数据，反哺给 Claude 模型用来训练。5.在 AI 的演进历程中，生产要素的定义发生了深刻的位移。传统三大核心要素——算力、研究、训练数据，虽然在总量上持续增长，但在结构上已经出现了严重的失衡。今天的各大 AI 巨头显著提高了在算力上的资本支出 (CapEx)，让算力基建成为了当前舆论的主旋律。但实际上，特别是在编程范畴内，随着 GitHub 仓库、StackOverflow 等互联网公开代码数据被基模厂商「竭泽而渔」式地利用，模型在代码生成与逻辑推理上的边界开始逐渐显现。这也是为什么，行业共识正在逐渐转向一个冉冉升起的新战略高地：对于任何希望掌握顶级代码能力的模型厂商而言，建立自有的 coding agent 产品早已不再是可选的商业路线，而是确保底层模型可以持续进化的核心生命线。正如前面 APPSO 论证的那样，单纯学习公开数据等于只学习成功者的结局，却无法了解成功的路径，这绝对不是正确的成功学应该有的样子。在真实的编程环境中，知道发生了什么错误、怎样发生的、如何正确地理解和高效地实践需求等等——了解正确过程的价值，远超于得到正确结果本身。只有拥有自己的编码产品，模型厂商才能获取高质量的「过程监督」信号，从而在编码/推理能力的下一阶段竞争中，确保自己仍有技术护城河——否则就不得不像 SpaceXAI 那样，花钱去跟 coding agent 产品公司去合作。然而并不是所有模型厂商都跟马斯克一样有钱，以及 2026 年开始的巨头势力划分、结盟与领地的争斗会变得更加激烈，当一家缺乏自主 coding 产品的模型厂商终于回过味来的时候，恐怕已经没有足够的合作伙伴可以挑选，合作

长城今晚公布了魏牌 V9X 的上市价格：34.98 万元到 38.98 万元。这台大六座 SUV 的最终定价，比预售价下调了两万多。配合 5000 元抵 1 万元的现金膨胀礼，再加上本品牌 1 万元、其他品牌 8000 元的增换购补贴，实际的起售价已经被压到了 33 万这个位置。伴随着新车的亮相，长城汽车董事长魏建军走上了舞台。他接过了话筒，抛出了长城在造车底层架构上的思考：眼下行业里最偏好的往往是新能源车专属架构，魏建军偏偏逆风而行，将归元 S 做成了兼容燃油、插混和氢燃料的全动力平台。实际上，魏建军看上的是更广阔的海外版图。他表示，在很多国家，电力基础设施的建设依然迟缓，若用全动力平台去打全球市场，则能更好地把造车规模做大，将高昂的研发成本摊薄，从而稳住车辆的市场保有量和保值率，也让用户的修车费用降下来。对于新能源专属平台，魏建军在台上表达了自己的看法。实际上可以这么讲，我们近十年就是被这个电动专属平台忽悠了。现在，由于动力的多样化，配置的多样化，我们理论上可以卖到全世界去。造车的底子铺好之后，魏建军把话题拉回了最基础的用车体验。他反复强调，无论车企给出的承诺多么好听，最根本的准则永远是不能给用户添麻烦。为什么要添一句「不要给用户添麻烦」？你想想，当你在路上被撂下、车出了问题的时候，你的心情有多么焦虑。顺着老板定下的规矩，长城的工程团队把干货都掏了出来。魏牌 V9X 是一台车长近 5.3 米、轴距突破 3.1 米的全尺寸 SUV。为了拉动它，长城给它准备了一套超级 Hi4 混动系统和 2.0T 发动机，并搭配了一台 4 挡专用变速箱。在低挡位运转时，这套动力总成能爆发出 4500 牛·米的轮端扭矩，足以应对陡坡和极端烂路。长城还给出了明确的性能指标，声称不管车辆是满电还是亏电状态，都能跑出 4 秒级的百公里加速成绩；进入高速巡航状态，车辆又能把馈电油耗稳稳控制在百公里 6.3 升左右。底盘配置同样堆满了料。长城给 V9X 全系标配了闭式双腔空气悬架和 CDC 减震器，以及正负 10° 的后轮转向系统。这套后轮转向系统顺带接入了自动泊车功能，面对狭窄的侧方车位，后轮会自动微调角度配合入库，让泊车过程更加流畅。至于后轮转向对座舱空间的侵占，长城的设计团队顺着外扩的轮包，把第三排座椅做成了环绕式的大沙发造型，化解了结构上的劣势。在 V9X 的座舱里，这样的巧思还有很多，例如，副驾位置的手机无线充电板没有放在常规的中控台下方，而是被挪到了车门内扶手上，还带有一点微倾的角度。乘客的手自然搭在门板上，就能顺手拿到手机。智能化算力拉到了目前的顶格水平。英伟达 Thor 芯片负责辅助驾驶，骁龙 8295P 支撑座舱运转。虽然用的是别家的芯片，但长城在软硬件的协同上选择了全栈自研，把动力、底盘和辅助驾驶的控制权全部掌握在自己手里。魏建军表示，V9X 的各个系统之间能够实现毫秒级的响应，遇到突发危险情况，车辆可以提早判断，做到刹车的同时，也能进行绕行避障。他还强调，为了保护隐私，所有的语音指令和行程数据都做到了本地闭环，绝不外传。在加入了大模型后，车机里的「小魏同学」也变得更加智能了。发布会现场展示了一段测试，视频里的魏建军特意换了件外套，戴上墨镜坐进主驾。即便如此，系统还是在第一时间认出了他，并自动调出了他习惯的座椅位置和空调温度。发布会的后半程，舞台交给了魏牌 CEO 赵荣波，他把魏建军定下的准则，变成了一项项具体的购车权益。比如高阶智驾软件对用户终身免费开放，锁单后如果超过 30 天没交车，长城每天给用户补贴 200 元。其中最受关注的，是那份 6 年 15 万公里的整车质保。按照汽车行业的常态，普通质保通常只有三四年，部分品牌在遇到空气悬架、后轮转向这类高成本的底盘件时，还喜欢用易损件的名义另行算账。且这类零件的故障高发期，刚好卡在车子开到第四到第六年的时候，一旦脱保，维修和更换的费用动辄几万元。长城这次把空气悬架和后轮转向系统也放进了长周期的保修范畴里。赵荣波在台上强调，相关的服务条款没有任何文字游戏，也不设隐藏门槛。整场发布会的落脚点，最终还是回到了魏建军身上。这位长城的掌舵人拒绝了常规的营销套路，选择亲自上阵，直接拿自己的个人信誉和姓氏为这台新车兜底。面对网友关于长城会不会「翻车」的犀利提问，他没有回避，给出的回应干脆利落。我认为长城价值观和对用户负责任的这种精神，永远翻不了车。大家选择长城，我就要肩负起这份责任，让每个选择魏的人放心，这才是真正的代言。我的代言才刚刚开始。魏，你放心。

今年 3 月，苹果制造了 MacBook Neo 这个大爆款，把高质量入门笔记本的价格打到了 4599 元人民币起。一个半月后，这台搭载 A18 Pro 处理器的入门款 Mac，全年销量从 700 万台追加到了令人难以置信的 1000 万台，交付周期一度排到了 5 个月之后……苹果紧急向鸿海、广达等供应商追加订单。知名供应链分析师郭明錤给出更刺眼的数字：在全球 Windows 笔记本电脑预计同比衰退超 10% 的大背景下，2026 年 MacBook 系列出货量有望达 2500 万台，同比增长 20%-25%。这一拳，Windows 阵营的最核心代表英特尔，该如何接住？在今天，英特尔在中国正式推出第三代酷睿处理器，代号 Wildcat Lake「野猫湖」，并同时启动了联合产业链伙伴的「Firefly 萤火虫计划」。英特尔的接招，围绕一件事而展开：将最先进的 Intel 18A 制程，下放给低端，或是入门，或是「主流」——随便你怎么称呼它的价位段。野猫盯上新的猎物Wildcat Lake 这个代号，在去年底就已经在业界出现。今年 CES 期间，英特尔高调发布了主打高端的产品线：酷睿 Ultra Series 3，采用 Panther Lake 架构。同一天，Wildcat Lake 也悄悄披露，你可以将它理解为 Panther Lake 的精简版本。业界普遍将其视为英特尔为了对标苹果 MacBook Neo 而推出的产品，专攻平价入门级 PC 市场。「直接对标」这四个字，并不是说说而已。在 4 月底，英特尔为野猫湖推出的公版参考设计曝光，采用渐变配色、铝合金一体成型机身、窄边框键盘，扬声器开孔环绕在键盘两侧、D 面无出风口——这种设计语言不需要过多解释，它就是在用苹果惯常的设计语言，去回应苹果本身最受欢迎的多彩配色与铝合金轻薄机身策略。在 MacBook Neo 上，苹果做对了一件事：它让整个行业重新意识到，在「内存末日」(RAMmageddon) 的今天，入门价位段成了一座金矿。用一颗本来进入销库存阶段的 A18 Pro 芯片，配上 8GB 内存和 256GB 存储，开价 4599 元——MacBook Neo 活脱脱成了 MacBook Air 平替。英特尔，以及整个 Windows PC 阵营不能继续将这个用户群体拱手相让。而这，正是「野猫湖」存在的（几乎）全部理由。18A 首次下放到入门段第三代英特尔酷睿处理器的技术参数并不复杂，CPU 采用 2 个 Cougar Cove 性能核，加上 4 个 Darkmont 超低功耗能效核，总共 6 核 6 线程；GPU 部分配备 2 个 Xe3 核心，NPU 算力最高可达 18TOPS。整机基础 TDP 15W，最高 35W，在无主动散热的笔记本上，甚至可以压低到 11W 运行。按照英特尔今天提供的官方口径，这颗芯片功耗相比前代降低超过 60%，图形 AI 性能提升了将近 3 倍，平台总算力更是达到了 40TOPS。当然，考虑到「野猫湖」处理器的 NPU 算力只有 17TOPS，远低于 Windows 阵营的所谓「AI PC」，也即微软官方定义的 Copilot+ PC 40TOPS 的阈值。所以严格来说，野猫湖并不能直接和苹果 A18 Pro 高质量的神经网络引擎，以及统一内存架构，去做横向比较。话虽这么说，驱动参数量不大的本地小模型，做一些 AI 推理任务，还是绰绰有余的。以及更有意思的是，谷歌前段时间发布自家的 AI 笔记本电脑「Googlebook」的时候，也确认了和英特尔结盟——Wildcat Lake 被海外业界人士普遍认为将会成为是 Googlebook 的核心平台。连谷歌都觉得够用，应该没大问题吧？真正关键之处不在于这些参数，而是在于「野猫湖」用上了 Intel 18A 制程工艺本身。要知道，过去两代酷睿 Series 1 和 2，一直沿用 Raptor Lake-U 架构和 Intel 7 制程，实质上是 10nm SuperFin 工艺的演进版本。在主流芯片普遍走向 5nm 甚至 3nm 的当下，技术代际差距已经相当明显。当 MacBook Neo 用虽然是老库存但货真价实 3nm 工艺的 A18 Pro，杀进四千多元的价位段，英特尔过去那套「靠老制程压低成本」的入门策略已经过时了。所以，我们很欣慰地看到，英特尔将 18A——2nm 级别的工艺，压到一颗入门芯片上。这意味着英特尔充分愿意承担初期更高的单位成本，去力保一座不能再丢弃的城池。系统：手机供应链思路搬到 PC 上对于守住市场，「Firefly 萤火虫计划」同样重要。英特尔副总裁、中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩如是说：芯片本身的算力固然重要，但「芯片和系统层面的双重创新」才是这一代主流 PC 体验跃迁的来源。中国区客户端与平台销售业务部总经理宗晔则认为，PC 也正在从工具进化为「智能体验入口」。根据英特尔提供的内部数据，与上一代相比，「野猫湖」产品的 PCB 面积缩小了 5%，器件数量减少了 7%。同时针对第三代酷睿平台特性制定并推广标准化主板与 I/O 板连接，推动主板核心电路进一步实现模块化、小型化、低功耗化。这一套打法的精神底色，其实来自于手机。手机行业过去 10 年磨合出的供应链协同方式——元器件高度集成、模块化主板、统一接口标准，被英特尔搬到了入门级 PC 上。结果，就是更轻、更薄，也更便宜。参与「Firefly 萤火虫计划」的合作伙伴，包括但不限于华硕、七彩虹、荣耀、惠普、联想等。英特尔预计，全球合作伙伴将陆续推出超过 70 款基于 Wildcat Lake 平台的产品。目前，荣耀 MagicBook X14 2026 已经率先上架，搭载该平台 Core 5 320 处理器，采用 16GB+512GB 存储配置，定价下探到了 4399 元。用户画像：完全对标 MacBook Neo，但还有更多英特尔列举了 Wildcat Lake 平台产品的 5 类目标用户：辅导孩子作业的家长、全天在校的学生、刚入职场的新人、「一人公司」创业者，以及银发族。这些用户群体和场景描述本身没什么悬念，但值得注意的是，这个用户画像，和 MacBook Neo 在线下门店主要推荐的人群，几乎是完全重叠。MacBook Neo 夺走的本来就是入门级 Windows 笔记本电脑的客群，英特尔的接招，就是造出具有更好价值主张的入门级笔记本电脑，再把心智重新抢回来。英特尔还反复强调野猫湖平台的本地 AI 推理算力。这对于那些购机预算本就不多，也不太可能付费订阅优质云端模型算力的用户来说，倒也是个正确的思路。最后，野猫湖看起来像是合格的入门芯片平台，跟 Firefly 萤火虫计划结合起来，也形成了一套颇具诚意的组合拳。轻、薄、便宜的 AI 笔记本，英特尔现在重新回到了这个擂台。仅剩的悬念，是 OEM 最终能把零售价做到多少。在 MacBook Neo 的价位上，苹果给到了系统生态、统一内存架构、多种潮流配色等等诸多看头。但英特尔要想把这只野猫放出去，跟苹果大杀四方，光有 18A 工艺和优秀的工业设计是不足够的。这场仗的真正交战点，大概率不会在技术本身，而是在即将到来的 618 购物节期间，第一批搭载它的笔记本产品，能否真正把供货紧张的 MacBook Neo 杀个七零八落、措手不及。

⚖️马斯克诉 OpenAI 案败诉📱苹果开启 WWDC 邀请，将公布苹果 AI 新进展🚗问界 M9 设计师公开点赞理想 L9 内饰：比例和谐，口味控制得恰到好处🤖国家反诈中心 App 上线「AI 内容鉴定」⌚苹果 Apple Watch 改款在即，独家传感器供应商 TASC 订单有望提前启动🚙广汽董事长回应被称网约车之王🧠三星良率追赶提速，韩国两大内存厂同步加码 DRAM 产能🎵腾讯音乐官宣收购喜马拉雅💰铠侠股价飙升，计划美国上市🚀马斯克：SpaceX 很快开始 IPO，拟融资 750 亿美元☁️百度一季度营收 320.75 亿元，AI 新业务收入首次占一般性业务过半🎬爱奇艺一季度由盈转亏 2.95 亿元🦿荣耀机器人「闪电」「元气仔」走进南大💡前 SpaceX 工程师驻扎深圳 8 周后：想做硬件创业，现在就飞过去🚗小米 YU7 GT 定档周四发布🎮5499 元起，红魔 11S Pro 系列发布马斯克诉 OpenAI 案败诉据 CNBC 和《华尔街日报》报道，美国加利福尼亚州奥克兰联邦陪审团已就埃隆 · 马斯克诉 OpenAI 及其 CEO 山姆 · 奥特曼一案作出裁决，认定马斯克的起诉超出诉讼时效，驳回其全部主张。此案源于马斯克 2024 年提起的诉讼。他指控 OpenAI 及奥特曼违背了将该公司作为非营利机构运营的承诺，并在庭审中称 OpenAI「窃取了一家慈善机构」。陪审团的裁决并未就「违反慈善信托」指控的实质内容作出判断，而是认定马斯克的起诉超过了三年诉讼时效。法院同时驳回了针对微软的相关指控。裁决宣布后，马斯克在 X 平台发文，将这一结果定性为「日程上的一个技术性问题」，并表示将向第九巡回上诉法院提起上诉。OpenAI 首席律师威廉 · 萨维特在庭后表示，这「不是一个技术性裁决，而是一个实质性裁决」，并称马斯克是在将诉讼作为竞争手段使用。微软方面亦发表声明，对裁决表示欢迎。苹果开启 WWDC 邀请，将公布苹果 AI 新进展今天凌晨，苹果正式启动 WWDC26 邀请，并公布详细日程安排。本届 WWDC 大会将于北京时间 6 月 9 日至 13 日举行，面向全球开发者开放，重点展示 Apple 各平台的新系统能力、开发工具和框架更新。按照安排，WWDC26 将于北京时间 6 月 9 日开幕，届时 Apple 将举行主题演讲和 Platforms State of the Union，介绍新一代软件平台、人工智能相关进展，以及面向开发者的新工具。大会期间，开发者和学生可以观看超过 100 场围绕工具、技术和设计的视频讲座，参与团体实验室活动，并在 Apple 开发者论坛中与工程师和社区成员交流。Apple 还将在 6 月 9 日邀请超过 1000 名开发者、设计师和学生前往 Apple Park，参与线下特别活动。届时，爱范儿也将在 Apple Park，为大家带来第一手的现场报道。问界 M9 设计师公开点赞理想 L9 内饰：比例和谐，口味控制得恰到好处全新一代问界 M9 系列汽车设计师 @Zimo-子墨 日前在微博发文，点赞全新理想 L9 的内饰设计，称其「简洁、逻辑、比例和谐，视觉重心清晰，口味控制得恰到好处」。他表示，初创公司在有强决策者的情况下，往往对设计管控介入较深，容易打散设计的贯穿逻辑；而到第二代、第三代产品时，无论前代成功与否，团队通常会更多放权给设计师打磨表达。他同时透露，新 L9 的内饰设计总监为来自宝马的 Chris Lee，并称虽然双方长期管理直接竞品，但「真的欢喜好设计，生在中国」，并已发短信向对方表示祝贺。国家反诈中心 App 上线「AI 内容鉴定」据央视新闻报道，国家反诈中心 App 近期正式上线「AI 内容鉴定」功能，支持对图像、视频、音频及文本进行 AI 生成痕迹检测，主要用于识别诈骗及电商场景中的伪造内容。电商平台上利用 AI 篡改图片骗取「仅退款」的行为日趋普遍。央视新闻记者随机选取十张商家提供的疑似 AI 生成售后图，上传至国家反诈中心 App 及多个 AI 鉴真工具后，均被判定为「图像含 AI 生成痕迹」。据介绍，该检测方案结合小模型与大模型：小模型学习 AIGC 内容的生成模式，大模型则判断内容是否存在物理瑕疵或逻辑语义问题，二者联合输出最终结果。苹果 Apple Watch 改款在即，独家传感器供应商 TASC 订单有望提前启动据 DIGITIMES 报道，苹果计划于今年下半年对高端 Apple Watch 机型进行重大改款，传感器功能将同步升级，市场预计届时出货量较 2025 年增长 20% 至 30%。Apple Watch 11 已具备血氧、脉搏、心率及血压感测能力，下一阶段预计推进无创血糖监测，具体落地时间取决于 FDA 审批进展。作为苹果传感器元件的独家供应商，亚洲半导体（TASC）预计将直接受益。市场预期新品订单最早于 7 月启动，带动下半年业绩明显超越上半年。广汽董事长回应被称网约车之王据「睿见 Economy」报道，日前广汽集团党委书记、董事长冯兴亚在「第十八届轩辕汽车蓝皮书论坛」上，针对「网约车之王」的说法，其指出：很多消费者可能没有想明白一个问题，「网约车是生产资料」。生产资料对品质的要求极高，因为它是用来挣钱的工具。只有能为自己带来更多利益的车，才能受到使用者和购买者的欢迎。对司机来说，车要「多快好省」，要能赚钱。「这恰恰是对品质最好的验证。没有高品质，就不可能受到网约车驾驶者的欢迎，这是最基本的。」他进一步分析，网约车的乘坐周期非常长，一天可能十几个小时都在车上。如果舒适性不够、疲劳感很强，它也不会受到司机的欢迎。此外，电耗等各项指标，也决定了网约车司机是对车要求最严格的一群人。冯兴亚总结道，这些从网约车运营中积累下来的经验，广汽会延展到旗下各个品牌，让车辆变得更加可靠、舒适和安心。「这反而是我们的优势所在。」三星良率追赶提速，韩国两大内存厂同步加码 DRAM 产能据 DIGITIMES 报道，三星电子近期大幅提升了用于高带宽内存（HBM）的最新 DRAM 良率。其第五代 10nm 级 1b DRAM 良率已达 92%，用于下一代 HBM4 产品的第六代 1c DRAM 良率也突破 75%。良率的提升有望增强三星的成本竞争力，并提升其向主要 AI 客户大规模供应先进存储产品的能力。在产能扩张方面，据 Ddaily 报道，三星和海力士正同步提前推进工厂扩建和设备订单。三星正加速平泽 P4 工厂的 DRAM 投资，设备安装预计持续至今年底，市场估计明年将进一步扩大投入。海力士则在清州 M15X 和龙仁 Y1 工厂推进扩产，业界预计其明年 DRAM 相关资本支出有望较今年翻倍。腾讯音乐官宣收购喜马拉雅腾讯音乐娱乐集团（TME）昨日宣布，已正式完成对喜马拉雅并购交易的交割，喜马拉雅成为 TME 全资子公司。交割完成当日，TME 执行董事长彭迦信与 CEO 梁柱联合向全体员工发布全员信。管理层称，喜马拉雅是中国长音频领域的重要建设者，双方战略方向高度一致，合并后将共同拓展在线音乐与音频行业空间。铠侠股价飙升，计划美国上市据彭博社报道，铠侠（Kioxia）股价昨日上涨 16%，创下新高。公司在上周披露强于预期的业绩展望后，多家华尔街机构迅速上调目标价；与此同时，铠侠也确认正准备在美国发行存托凭证，借此提升流动性并扩大国际资本市场接触面。报道提到，铠侠预计截至今年 6 月的季度营业利润将达到 1.3 万亿日元，高于市场平均预期，季度利润也创下纪录。多家机构认为，在 AI 带动的存储供需紧张环境下，公司仍有进一步提升自由现金流和股东回报的空间。马斯克：SpaceX 很快开始 IPO，拟融资 750 亿美元据彭博社报道，马斯克昨日在萨姆森国际智能移动峰会线上视频连线时表示，正在德克萨斯州推进 SpaceX 上市准备，称「SpaceX 的 IPO 事宜将很快开始」。知情人士透露，SpaceX 最快本周提交 IPO 申请文件，计划融资最高 750 亿美元，目标估值超 2 万亿美元，若成功将成为史上规模最大的 IPO。百度一季度营收 320.75 亿元，AI 新业务收入首次占一般性业务过半百度昨日发布 2026 财年第一财季业绩，期内实现营业总收入 320.75 亿元，同比下降 1.16%；归母净利润 34.45 亿元，同比下降 55.36%；经营现金流为 27 亿元。具体来看，百度核心 AI 新业务收入达到 136 亿元，同比增长 49%，首次占百度一般性业务收入比重超过一半；其中智能云基础设施收入 88 亿元，同比增长 79%，GPU 云收入同比增长 184%。萝卜快跑在一季度的全无人自动驾驶运营订单达到 320 万单，总订单量同比增长超过 120%，截至今年 5 月其全球业务已覆盖 27 个城市，累计自动驾驶里程超过 3.3 亿公里。爱奇艺一季度由盈转亏 2.95 亿元爱奇艺昨日发布 2026 财年第一财季业绩，期内实现营业总收入 62.26 亿元，同比下降 13%；归母净利润由盈转亏 2.95 亿元，去年同期为盈利 1.82 亿元；经营现金流为 1.86 亿元，同比下降 45.13%。分业务看：会员服务收入为 42 亿元，同比下降 5%；在线广告服务收入 12.4 亿元，同比下降 7%；内容发行收入 3.59 亿元，同比下降 43%；其他收入 4.27 亿元，同比下降 49%。公司在财报中提到，热门剧集仍推动会员收入环比增长，海外业务保持稳健增长，并计划借助AI降低内容制作成本。荣耀机器人「闪电」「元气仔」走进南大5 月 17 日，荣耀携自研机器人「闪电」与「元气仔」在南京大学开展具身智能科普活动，并同步展示荣耀 600 系列新品的核心影像功能。活动现场，荣耀展示了自研机器人的核心运动与交互能力。搭载高动态运动系统、支持自主感知导航与高速避障的机器人「闪电」与在校学生进行了 8 轮 1V5 短跑测试；另一款机器人「元气仔」则完成了包含「太空步」在内的复杂舞蹈动作演示与人机互动。同期，荣耀在现场设立了新品体验区，重点展示荣耀 600 系列智能手机。官方信息显示，该机型主打基于 Magic OS 系统的 AI 能力及 4K Live Photo 动态照片功能。外观方面，荣耀 600 系列目前已公布「幸运星」「青苹果」「光羽蓝」和「曜石黑」四款配色，其中主打配色「幸运星」采用了行业首创的双重磁吸工艺。💡 前 SpaceX 工程师驻扎深圳 8 周后：想做硬件创业，现在就飞过去前 Tesla 无人驾驶与 SpaceX 猛禽发动机团队工程师 Zac Valles 在 YC Demo Day 结束 72 小时后直飞深圳，驻扎 8 周后携新硬件返回旧金山。他随后在 X 上发布了一篇长帖，向所有有意从事硬件创业的人发出忠告：不论有没有融资、团队甚至创业想法，都应该立刻去深圳。只要你对创办一家硬件公司有哪怕一点点想法，就去深圳。融资前、组队前、有想法前、离职前，都不是借口。去就对了。在切入供应链的路径上，Valles 建议创业者围绕一场大型行业展会安排行程，将其作为接触工厂的跳板。他还建议在华强北预留 4 到 6 小时实地走访，称其为一座「微型城市」，机器人子组件、电池、底盘、电子元器件均有专属楼栋聚集。小米 YU7 GT 定档周四发布昨日，小米正式宣布，将于 5 月 21 日（本周四）举行人车家全生态新品发布会，届时将发布小米 YU7 GT、小米 17 Max 等新品：小米 YU7 GT：定位跑车级 SUV，最大马力可达 1003ps，最高时速 300km/h，CLTC 纯电续航 705km；小米 17 Max：采用 6.9 英寸极窄四等边直屏，搭载徕卡 2 亿像素主摄和 8000 mAh 金沙江电池；小米手环 10 Pro：最薄 9.7 mm，最轻 21.6 g，续航最长可达 21 天；小米首款耳夹式耳机：单机重 5.5 g，支持 LHDC 5.0。5499 元起，红魔 11S Pro 系列发布红魔昨日正式发布红魔 11S Pro 系列，国内首发第五代骁龙 8 至尊领先

你帮我找一辆白色硬棚 Z4 M-Power，蓝色双轮毂，找那个富家子出来，我要找他试车。在 2012 年上映的港片《车手》里，余文乐饰演的警察陈翔留下了这样一句台词。不久前他在中环经历了一场惨败——那辆白色宝马 E86 Z4 M Coupe 在逼仄的车流和弯道中游刃有余，将他远远甩开。值得一提的是，现实中 E86 本就稀少，而 Z4 M 更是凤毛麟角，尤其是手动挡版本。这也难怪导演郑保瑞会用它来为整部影片定调，那种桀骜不驯的气质，恰如其分。当年大银幕上的稀罕物定格成了经典，而在现实的流水线上，属于 Z4 的齿轮也停止了转动。前一阵，奥地利格拉茨的麦格纳工厂内，最后一辆底盘代号为 G29 的宝马 Z4 缓缓驶出生产线，这款问世于 2002 年、历经三代演进的经典敞篷跑车正式宣告停产。伴随它的离去，宝马延续近三十年的双座 Roadster 车系，正式画上了休止符。巴伐利亚的驾驶图腾Z 系列的起点要追溯到三十多年前。在德语里，字母「Z」代表「Zukunft」，也就是未来的意思。90 年代的宝马对「未来」的理解非常具象，还带着一丝日耳曼式的偏执：剥离一切与驾驶无关的多余配置，把一台直列六缸发动机塞进一个小巧的底盘里，只保留两个座位和纯粹的驾驶乐趣。▲ BMW Z11989 年，采用下沉式隐藏车门的 Z1 惊艳亮相。这台车在今天看来像个古怪的科技实验品——它的车门可以通过电机垂直降入门槛内，车身覆盖件采用了可以由车主自行拆卸更换的特殊热塑性塑料。▲ BMW Z1除了这些前瞻设计，Z1 最重要的历史意义在于，它用全球限量 8000 台的桀骜姿态，确立了整个 Z 系列不按常理出牌、游走在主流边缘的先锋基调。六年后的 1995 年，Z3 走向了更广阔的大众市场。伴随着皮尔斯·布鲁斯南在 007 电影《黄金眼》中的潇洒亮相，这台远赴美国斯巴达堡工厂生产的 Roadster 迅速风靡全球。▲ 007：黄金眼中的 Z3但真正的硬核故事发生在幕后。当时宝马的工程师伯克哈德·戈舍尔（Burkhard Göschel）对敞篷跑车疲软的车身刚性极度不满。于是，他带领一群狂热的工程师突发奇想，利用周末的闲暇时间躲在工厂里，给一辆 Z3 焊上了车顶——这就是后来被车迷们戏称为「小丑鞋」的 Z3 M Coupe。▲ Z3 M Coupe虽然它造型怪异、空间局促，但封闭车顶使其抗扭刚性比敞篷版提升了 2.6 倍。在当时，它是纽博格林北环赛道上最让人胆寒，也最难驾驭的机器之一。前《Top Gear》主持人杰里米·克拉克森曾毫不掩饰地表达过他对这种老派双座跑车的偏爱：当一台车拥有那么长的车头，而你几乎坐在后轴上开车时，它就不再是一个交通工具，而是一台纯粹为了让人发笑而制造的机器。到了 1999 年，宝马 Z8 将这种暴力美学与复古浪漫推向了顶峰。▲ BMW Z8由亨里克·菲斯克操刀设计的 Z8，完美致敬了 50 年代的传奇跑车宝马 507。修长优雅的全铝车身骨架下，藏着与同时期 E39 M5 同款的 4.9 升 S62 V8 引擎。它顺理成章地拿到了 007 电影《黑日危机》的剧本，成为詹姆斯·邦德的新座驾，也让全世界记住了属于 Roadster 的优雅与从容。进入 21 世纪，Z4 正式接过了 Z 系列的接力棒。▲ BMW Z4第一代 Z4（E85/E86）诞生于克里斯·班戈主导设计的年代。那套著名的「火焰表面」设计语言，在当时引起了轩然大波。无论是前脸修长的敞篷版，还是车顶极具肌肉感的硬顶 Coupe 版本，侧面那道巨大的「Z」字形折线都带着一股咄咄逼人的凌厉感。好的汽车设计应该能够激发强烈的情感反应。你不需要向别人解释它为什么美，当人们看到它时，心跳就会加速。前宝马集团设计副总裁克里斯·班戈的这套理论，在第一代 Z4 身上体现得淋漓尽致。尤其是前文提到的 Z4 M。▲ Z4 Coupe宝马工程师把当年 E46 M3 上那台被奉为自然吸气神作的 S54 3.2L 高转速直列六缸发动机，塞进了 Z4 狭小的机舱里。它就像一匹没有完全驯化的野马，脾气暴躁，容错率极低，却又让人在征服它之后欲罢不能。2009 年，第二代 Z4（E89）问世。当时整个汽车行业刮起了一阵折叠硬顶风潮。宝马也顺应市场，为 Z4 换上了复杂的机械硬顶机构。▲ 外饰设计师 Juliane Blasi两位女性设计师，Juliane Blasi 和 Nadya Arnaout，赋予了 E89 极其优美的车身比例和圆润的线条，不过，硬顶机构不可避免地增加了车身重量，打破了原有的配重平衡。这台车在动态响应上做出了一定妥协，收敛了上一代的暴躁性格，演变成了一台更适合在海滨公路迎风巡航的 GT 跑车。▲ BMW Z4（E89）当时间来到 2018 年，第三代也是最后一代 Z4（G29）面临着一个严峻的市场环境。跑车市场不断萎缩，独自研发一款全新底盘的成本已经高到令人咋舌。因此，宝马选择拉上丰田，基于 CLAR 平台共同分摊研发成本。为了找回丢失的运动基因，G29 毅然抛弃了笨重的机械硬顶，回归了传统的软顶敞篷设计，不仅成功减重，更大幅降低了车身重心，找回了完美的 50:50 前后轴配重比。▲BMW Z4（G29）顶配车型搭载的 B58 3.0T 直列六缸发动机，提供了 340 马力的强劲输出与浑厚的声浪。更令人感动的是，在它的生命周期末段，宝马还出人意料地为直六车型推出了手动变速箱版本。工程师为其重新设计了换挡连杆和机械结构，只为呈现最纯粹的机械咬合手感。这种逆潮流而动的做法，被很多车迷视作一种浪漫的告别仪式。这台车从不妥协于日常琐碎，它存在的唯一理由，就是在踩下油门的那一刻，为你制造纯粹的多巴胺。理想与现实粤语里有一句老话，叫「有情饮水饱」。但在真金白银的汽车行业，情怀从来填不饱肚子。翻开宝马集团的财务报表，Z4 的谢幕早有预兆。G29 在 2019 年上市时还算风光，全年卖了 15827 辆。但这也是它最后的体面。2025 年，Z4 在全球只卖出了 9744 辆，这个数字放在宝马年销两百多万辆的大盘里，存在感微乎其微，占比连 0.4% 都不到。更大的问题在于，养这条产线还很烧钱。G29 并不在宝马自家工厂生产，而是交给奥地利格拉茨的麦格纳·斯太尔代工。一年卖不到一万辆，宝马却得单独为它保供一整套零部件体系。当年宝马联合丰田把 G29 推向市场，本就是一笔算计好的生意——分摊成本，换 Z4 多活几年。但合作研发终究只能解燃眉之急，无法逆转大时代的洪流。实际情况就是，卖掉一台 Z4 的利润，还比不上一台走量的 X3。前宝马集团研发董事傅乐希曾无奈地描述过跑车面临的困境。如今的汽车市场，开发一款跑车比以往任何时候都要困难。你需要高销量来分摊平台研发成本，而跑车市场的容量恰恰在不断萎缩。宝马现在一门心思扑在新世代纯电平台上。这是个烧钱的无底洞，几百亿欧元砸进去都不一定听得见响。新旧交替的关头，钱必须花在刀刃上，花在能决定明天还能不能活的地方。正因如此，砍掉投入产出比极低的 Z4，将宝贵的研发资源转移到更有前景的新能源项目上，是企业求生的本能。▲ 新世代 M3放眼整个行业，双门敞篷跑车的消亡已经成为一种趋势。奔驰 SLC 早就退出了历史舞台，奥迪 TT 也吹响了熄灯号。同级别的竞争对手一个个退场，Z4 能坚持到 2026 年才落幕，已经算得上长寿。宝马集团前 CEO 齐普策说过：「内燃机时代的落幕会让人感伤，但我们必须为未来的移动出行寻找新的答案。」接力棒已经交给了纯电车型，但我们依然会怀念内燃机，怀念沉重的电池组无法替代的那种轻盈灵动。一台 G29 Z4 的重量在 1.5 吨左右，而一台纯电跑车的重量往往会超过两吨。物理定律是客观存在的，增加的重量没有办法完全通过主动悬架来弥补。双座小跑车的魅力很大程度上建立在人与车的沟通感上，座椅和方向盘转向传递的路感，排气管的回火声，甚至是换挡时那一瞬间的顿挫，都在不断刺激着驾驶员的感官。没有了齿轮咬合时的震动，没有了直列六缸发动机逼近红线时的嘶吼，缺少了这些声浪与震动的刺激，速度在屏幕上只是一串苍白的数字。当时代浪潮决绝地退去，留在沙滩上的，往往是普通车迷的执念与阵痛。以后想要体验阳光、微风与汽油味混合的纯粹快乐，大概只能去二手车市场里寻找曾经的碎片了。而淘旧账的代价，往往比想象中疼得多。我的朋友张亦就花 10 万元买了一台 E85 Z4。买回来才发现，老跑车的维修称得上是个无底洞，配件是又贵又难等，单是内外三个后视镜片就花掉他 5500 元。买车 10 万，修车修了 5 个月又砸进去 10 万，到现在还没完全整利索。随着 Z4 的停产，维持这种老派乐趣的门槛只会越来越高。那个为了纯粹驾驶乐趣不计成本造车的黄金年代，连同它引以为傲的直列六缸声浪，就此封存在了过去。

2013 年，埃斯特庄园古董车展。为了纪念宝马摩托车诞生 90 周年，宝马带来了一台名为 Concept 90 的概念车。这个名字大家可能不太熟悉，但其实它的量产车型就是后来大获成功的现代复古标杆——R nineT，人送外号「宝马拿铁」。▲ R nineT六年后，同样是在科莫湖畔的这个庄园里，Concept R18 概念车登场，它顺理成章地开启了宝马 1800cc 水平对置巡航车 R 18 家族的时代。埃斯特庄园似乎成了宝马重磅复古车型的首发圣地。到了 2026 年的今天，宝马带着全新的 Vision K18 概念车再次回到这里。这辆概念车的造型区别于现有的 K1600，甚至和我们认知里的休旅车型都不太一样，更像是一个超音速飞行器。为了这个造型，宝马互换了进气和油箱的位置，并将后部线条尽可能压平，营造出一种低伏、前倾的姿态。哪怕它静静地停在聚光灯下，依然带有一种贴地飞行的视觉张力。长达两米的铝制侧板是这台车最引人注目的地方，呈现出一种无缝、一体的连续性。大面积的手工铝材与深色的锻造碳纤维搭配在一起，摒弃了多余的装饰，让整台车散发出浓烈的重工业味儿。数字「6」作为这台车的图腾，被具象化地刻在车头和车尾——前方是六颗带有主动散热功能的 LED 头灯，车尾的碳纤维包裹着六根粗壮的排气管。这套不锈钢排气系统采用了火焰喷涂工艺并覆有液态铝，质感类似于 F1 赛车的排气管。宝马用「The Heat of Speed」来概括这台车的设计主线。过去，那些为长途休旅准备的动力平台总是被包裹在整流罩内，安静且内敛。现在，宝马选择让这台排量达到 1800cc 的直列六缸发动机和排气完全裸露。车身结构向发动机和进排气让位，复杂的机械部件成为最抢眼的视觉元素。BMW Motorrad 首席执行官 Markus Flasch 说：通过 Vision K18，我们展示了对性能、豪华与情感的新理解。直列六缸发动机对我们而言远不止是一项技术，它是一种宣言，Vision K18 将这种力量转化为一种雕塑般的存在，让速度与动感在静止状态下依然清晰可感。从概念到现实尽管 Vision K18 在设计上追求的是速度与动感，但它始终是一辆为巡航而生的车型，它最终的量产车型很有可能就是 K1600 的继任者。或许，它会叫 K1800？▲ BMW K1600GT不管最终如何命名，这台新车最受瞩目的依然是那台排量提升后的六缸发动机。放眼目前的全球摩托车市场，愿意在两轮车架里塞进六个气缸的厂商屈指可数。在这之中，水平对置是最主流的选择。本田金翼那台 1833cc 的水平对置六缸就是行业内的典型代表，国内的长城灵魂用的也是水平对置八缸。宝马则选择了一条独特的技术路线——直列六缸。将六个气缸排成一条直线，会严重挤压摩托车的横向空间。为了控制车身宽度，宝马在 K1600 上就采用了非常紧凑的缸间距设计，气缸套之间的距离仅有几毫米。与此同时，它的缸体也向前倾斜了约 55°，既降低了整车重心，也为上方的进气系统和车架腾出了位置。这种结构带来了截然不同的特性。本田金翼偏向低转速和高扭矩输出，相比之下，宝马的直列六缸则带有一些运动轿车的特质：转速攀升更快，高转速下的声浪更具穿透力，动力输出也更加绵密。若是在此基础上扩缸到 1800cc，低转速时的扭矩想必也会有所提升。动力的升级让 Vision K18 做好了驶向公路的准备，但在实际骑行中，长途巡航除了需要充沛的动力，还要能够应对迎面而来的风和雨。这套动力平台真正进入量产、接替现款车型时，我们在概念车上看到的科幻外观大概率会向实用性让步。摩旅时，天气总是不似预期，大尺寸电动风挡、小腿前的整流罩、大容量边箱与尾箱，以及雷达、电控等系统，都会重新出现在量产车上。Vision K18 只是提前展示了这台机器剥去外壳后的原生状态，并且，它未来的量产形态可能不止于传统休旅车。参考宝马在 R 18 车系上的产品布局，依托同一台 1800cc 水平对置双缸发动机，他们衍生出了复古裸车、Bagger 巡航以及豪华休旅等多个版本。▲ BMW R 18全新的直列六缸平台也可能会复制这样的思路。它既可以加上整流罩，作为 K1600 GT/GTL 的正统换代车型进入休旅市场；也能像 Vision K18 展示的这样，推出一款褪去整流罩的复古版本，正好也能填补宝马 Heritage 继承者系列的产品线——R nineT 依托风冷水平对置双缸奠定了基础，R 18 切入了美式巡航市场，如果增加一台搭载 1800cc 直列六缸的休旅车，整个产品线会变得更加完整。