Muse Spark 1.3 – Meta 推出的新一代大语言模型AI工具4小时前更新AI小集02Muse Spark 1.3是什么Muse Spark 1.3 是 Meta 推出的新一代大语言模型，由扎克伯格亲自站台，定位为 Meta 在编程和智能体任务上的重大突破。模型在代码理解与长文本处理方面表现尤为出色，工具调用和 Token 消耗显著降低，同时用极具竞争力的价格向开发者开放 API。Muse Spark 1.3的主要功能长任务 Agent 工作流：支持长时间运行的开放式任务，能自主收集上下文、从杂乱信息中整理线索、发现计划缺口后主动调整，持续记录状态直至交付。编程能力增强：针对长时间编程任务优化，减少不必要的对话轮次，代码风格更干净，在代码库理解与终端编程上表现突出。复杂指令遵循：在多步骤、多限制条件的任务中能持续记住前文要求，减少后半段遗漏条件或偏离流程的问题。长上下文处理：支持 1M tokens 上下文窗口，长文本检索准确率极高。人机协作优化：面对模糊指令主动追问用户，任务受阻时主动求助，涉及不可逆操作前会确认执行。成本效率提升：完成相同任务时工具调用减少约 20%，Token 消耗减少约 25%。Muse Spark 1.3的技术原理后训练与测试时扩展：基于 Avocado 模型进行再次后训练，同时强化测试时扩展能力（test-time scaling），使模型在推理阶段能动态分配更多计算资源提升输出质量。多环境 Agent 训练：模型在多种不同的 Agent harness 中进行了训练，让它离开特定环境后依然能保持相近的工作能力。能力边界对齐：Meta 专门强化模型对自身能力边界的感知训练，使其能更准确地区分「知道什么、不知道什么、能做什么、做不了什么」，遇到障碍时明确表达而非虚构结果。长程编程任务数据：增加大量长时间编程任务的训练数据，针对日常工程场景中的可用性进行了优化，使模型在真实开发工作流中更高效、更克制。如何使用Muse Spark 1.3Muse Code终端编程：在终端执行curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash安装 Muse Code，可在编程工作流中直接调用 Muse Spark 1.3 作为底层模型。Meta Model API 接入：开发者通过官方 API 直接调用，标准定价为输入 $1.25/百万 tokens、输出 $4.25/百万 tokens。Contributor 折扣档：安装 Muse Code 后默认开启，以输入 $0.10、输出 $0.20 的低价使用，代价是提示词和代码输出会被 Meta 用于训练，可手动切换退出。第三方平台集成：Vercel AI Gateway 等合作伙伴平台已接入 Muse Spark 1.3，方便在现有工作流中快速集成调用。Muse Spark 1.3的核心优势编程能力领先：在 DeepSWE、SWEAtlas、Terminal-Bench 等编程基准中多项第一，超越 GPT-5.6 Sol 和 Claude Opus 5。长上下文极强：支持 1M tokens 上下文，长文本检索准确率高达 98% 以上，大幅领先竞品。成本效率双优：相同任务下工具调用减少约 20%、Token 消耗减少约 25%，API 定价远低于同级别模型。Agent 长任务自主化：能自主收集信息、发现计划缺口后主动调整，在复杂开放式任务中持续保持状态。人机协作更自然：面对模糊指令主动追问，任务受阻时主动求助，涉及不可逆操作前会确认执行。性价比极具竞争力：标准档定价仅为 Claude Opus 5 的约 1/5，Contributor 折扣档更是低至”几乎忽略不计”。Muse Spark 1.3的同类竞品对比对比维度Muse Spark 1.3Claude Opus 5发布方MetaAnthropic上下文窗口1M tokens200K tokens编程能力DeepSWE v1.1 得分 75.4%，领先DeepSWE v1.1 得分 74.0%，稍逊知识工作GDPVal-AA v2 得分 1754GDPVal-AA v2 得分 1824，更强计算机操控OSWorld 2.0 得分 66.9OSWorld 2.0 得分 68.3，略优标准输入定价$1.25 / 百万 tokens$5 / 百万 tokens标准输出定价$4.25 / 百万 tokens$25 / 百万 tokensMuse Spark 1.3的应用场景智能编程开发：通过 Muse Code 完成复杂代码编写、跨文件调试与大型代码库理解，工具调用和 Token 消耗显著降低。长文档深度分析：利用 1M tokens 上下文窗口处理百万字级长文本，进行跨章节信息提取、关联分析与精准检索。个人 Agent 长期任务管理：持续跟踪用户目标，自主收集信息、发现计划缺口后主动调整策略，直至交付最终成果。复杂工程报告生成：整合多源异构数据（如 CFD 仿真结果、CAD 模型），按指定格式自动生成结构化专业报告。# 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Easel - 浙大联合北大开源的 AI 社交媒体内容工作台下一篇Cheso - 腾讯推出的 AI PPT Agent 制作工具相关文章Google Skills – 谷歌推出的AI技能学习平台AI小集6MiroFish – 开源AI预测引擎，自动构建高保真平行数字世界AI小集3Tweet Hunter – AI驱动的个性化推文内容创作工具，实现Twitter增长变现AI小集2BitsAI-CR – 字节跳动推出的自动化代码审查工具AI小集4Lyria 3.5 – 谷歌 DeepMind 推出的 AI 音乐生成模型AI小集2Macaron-V1 – MindLab 推出的后训练多能力模型系统AI小集3暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀Lovart美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录文优小助ByteCPAgent.SpaceQwenWorkDeepSkillAlphaVow最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！1分钟前Cheso – 腾讯推出的 AI PPT Agent 制作工具4小时前Easel – 浙大联合北大开源的 AI 社交媒体内容工作台8小时前Gemini 3.8 – 谷歌推出的推理与编码模型8小时前Fusion Model – FUMO Lab 推出的智能分配模型23小时前Hy4 preview 轻量版 – 腾讯混元开源的Hy4量化压缩模型1天前Muse Voice Transcribe – Meta 推出的首个实时音频感知模型1天前Atlas – World Labs 推出的全球首个多模态世界模型1天前Claude Mythos 5.1 – Anthropic 推出的 Claude 系列旗舰模型1天前Claude Fable 5.1 – Anthropic 推出的最新旗舰大模型1天前WeMM-Embedding – 腾讯开源通用多模态Embedding模型2天前FireRedAudio – 小红书 FireRed 推出的通用音频语言模型2天前MiniMax H3 Max – MiniMax 推出的实时视频生成模型3天前Ling-3.0-flash-Fin – 蚂蚁百灵推出的首个金融增强模型3天前AI 技能成千上万怎么选？DeepSkill 精准搜索实战3天前

感谢IT之家网友乌蝇哥的左手、不一样的体验的线索投递！IT之家9 月 3 日消息，Meta Platforms 于 2026 年 9 月 2 日发布迄今最强大 AI 模型 Muse Spark 1.3，专为延长智能体工作流与增强编码能力设计。Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 表示，该模型在编码能力上超越 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol，与 Anthropic 的 Claude Fable 5.1 表现持平。定价方面，Muse Spark 1.3 维持与前代 Muse Spark 1.2 相同的定价，通过 Meta Model API 向开发者提供付费访问：每 100 万词元输入费用为 1.25 美元（IT之家注：现汇率约合 8.4 元人民币）每 100 万词元缓存命中输入费用为 0.15 美元（现汇率约合 1 元人民币）每 100 万词元输出费用为 4.25 美元（现汇率约合 28.6 元人民币）Wang 透露，API 平台市场采用强劲，部分开发者周用量达万亿级 token，新模型将逐步整合至 Instagram、Facebook 及 Meta AI 助手。官方博文指出相比较 Muse Spark 1.2，最新 1.3 减少了不必要的代码迭代，代码更简洁，整体编码风格也更加清晰，工具调用次数减少了约 20%，完成相同任务所需 token 减少 25%。Muse Spark 1.3 针对长周期智能体任务优化。模型能在单一长线程中协作处理多工作流，主动修正计划缺口并跟踪学习成果。面对模糊指令时，它会提出澄清问题；遇到障碍时请求用户帮助；执行关键操作前会寻求确认。新模型遵循复杂长指令的可靠性提升，多步骤任务中更好地保留详细需求，不丢失约束条件。多任务处理能力增强，能更准确地将新指令映射到单一线程中的正确任务。模型对自身能力与局限性的认知更强，减少幻觉输出。

Gemini 3.8 – 谷歌推出的推理与编码模型AI工具8小时前更新AI小集02Gemini 3.8是什么Gemini 3.8 是 Google 推出的推理与编码模型，包含 Flash 和 Flash Cyber 两个版本。Gemini 3.8 Flash 在保持与前代相同速度和低价的基础上，大幅提升软件工程、Agent 任务及多步推理能力，在代码、金融、法律等基准测试中接近甚至超越更大参数的前沿模型。Gemini 3.8 Flash Cyber 是专为网络安全打造的版本，具备顶尖漏洞发现与自动补丁修复能力，仅通过 Fairwind Program 向认证安全防御人员开放。Gemini 3.8的主要功能长周期软件工程：自主完成复杂工程问题的端到端解决，在 DeepSWE 等基准中表现接近甚至超越更大参数的前沿模型。自主 Agent 任务：支持复杂多步骤的 Agent 工作流，可执行迭代式工具调用与推理，适用于终端编码、计算机操作等场景。专业领域推理：在金融分析、法律工作流及跨学科专家推理中展现出企业级可靠性。网络安全攻防：Flash Cyber 版本专注于自主漏洞发现与自动化补丁修复，在 CyberGym 和 CWE-Bench 等行业基准中达到前沿水平。原生多模态：支持文本、代码、图像、视频等多种模态输入，可生成 3D 可视化、游戏、交互式应用等富媒体内容。Gemini 3.8的技术原理长期运行的 Agent 循环机制：Gemini 3.8 引入长期运行的 Agent 循环（long-running agentic loops），该机制使模型能在任务执行过程中递归地评估和精炼自身输出。与单次前向传播不同，模型会在复杂任务中持续迭代——执行额外的推理步骤、反复调用外部工具、根据中间结果动态调整策略，在多步骤推理和代码生成任务中实现更深度的执行和更高的准确率。动态计算投入与推理强度调节：模型采用”投入更多计算量”的设计哲学，在复杂任务上展现出更高的执行勤勉度（greater diligence）。模型会根据任务难度自动分配更多推理资源，在更高推理强度（higher effort levels）下可能消耗更多 Token 以最大化性能；同时，开发者可选择较低的推理强度级别来减少 Token 开销，在性能与成本之间灵活权衡。网络安全领域的深度专项训练：Gemini 3.8 Flash 和 Flash Cyber 共享同一套底层基础智能，显著的代码与推理能力提升部分源于在网络安全这一高要求领域进行的严格训练。通过在漏洞发现、补丁修复等任务上的深度优化，模型学会了识别和修复跨 20 种编程语言的复杂代码漏洞，内化防御者优先的安全思维。如何使用Gemini 3.8开发者：通过Google AI Studio、Gemini API 或 Android Studio 调用 3.8 Flash，也可在Google Antigravity中探索 Agent 优先的工作流，或在 Stitch 中生成 UI。企业用户：直接在 Gemini Enterprise 平台中接入 3.8 Flash，用于构建企业级智能应用。普通消费者：订阅 Google AI Pro 或 Ultra 后，可在 Gemini App、Google Search 的 AI Mode 以及 Google Sheets 中使用 3.8 Flash。安全防御人员：通过 Fairwind Program 提交申请，获得认证后可优先访问 3.8 Flash Cyber，用于漏洞发现与自动化补丁修复。Gemini 3.8的核心优势极致性价比：用 Flash 系列的低价提供接近甚至超越 Claude Opus 5、GPT-5.6 等更大参数前沿模型的推理与代码能力。长周期软件工程：在 DeepSWE v1.1 等长周期软件工程基准中，能够自主端到端解决复杂工程问题，性能位居行业前列。企业级专业推理：在金融分析、法律工作流及跨学科专家推理等关键领域展现出支撑自主任务的可靠性。动态计算调节：支持根据任务复杂度灵活调整推理强度，既能在高难度任务上投入更多计算资源以最大化性能，也能在效率优先场景下降低 Token 消耗。网络安全专精：Flash Cyber 版本在漏洞发现和自动化补丁修复上达到前沿水平，且成本远低于同类大参数模型。原生多模态与 Agent 能力：基于长期运行的 Agent 循环机制，支持文本、代码、图像、视频等多模态输入，可自主迭代完成复杂多步骤任务。Gemini 3.8的项目地址项目官网：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/Gemini 3.8的同类竞品对比对比维度Gemini 3.8 FlashClaude Opus 5产品定位高智能”主力模型”，兼顾性能与成本旗舰级深度推理模型，追求极致智能输入价格$0.75 / 百万 Token$5.00 / 百万 Token输出价格$3.75 / 百万 Token$25.00 / 百万 TokenDeepSWE v1.1（长周期软件工程）73.7%74.0%HLE-Verified（跨学科专家推理）54.9%54.4%Harvey 法律 Agent（复杂法律工作流）10.0%6.7%Vals Finance Agent（金融分析）61.4%58.6%推理速度Flash 级别，高速响应相对较慢，侧重深度多模态能力原生支持文本、代码、图像、视频以文本推理为主核心优势极致性价比 + 自主 Agent 能力超长上下文 + 深度逻辑推理Gemini 3.8的应用场景自主软件开发：模型支持端到端完成复杂代码重构、Bug 修复与功能开发，支持长周期软件工程任务。金融量化分析：自动化解析财报与市场数据，生成投资研究报告、风险评估及合规建议。法律文档审查：快速分析合同条款、判例与法规，辅助律师完成尽职调查与合规审查。网络安全防御：自动扫描跨语言代码库漏洞并生成修复补丁，帮助安全团队快速响应威胁。多模态智能应用：基于自然语言生成 3D 交互游戏、数据可视化应用或富媒体内容。# 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Fusion Model - FUMO Lab 推出的智能分配模型下一篇Easel - 浙大联合北大开源的 AI 社交媒体内容工作台相关文章抖音搜索 – 抖音推出的独立内容搜索引擎，支持AI搜索AI小集8Minion Agent – 开源的多功能 AI Agent 框架AI小集3Lanta AI – AI内容创作平台，支持视频和图像处理AI小集2OceanBase PowerRAG – 一站式RAG应用开发工具AI小集3问小白PPT生成 – 问小白联合AiPPT推出的一键生成PPT服务AI小集3Voice Agent Builder – xAI推出的生产级语音智能体平台AI小集3暂无评论再想想发表评论暂无评论…热门工具Loomy即梦AISekoAiPPT秘塔AI搜索妙呀Lovart美图设计室绘蛙AIupdream办公小浣熊秒哒最新收录文优小助ByteCPAgent.SpaceQwenWorkDeepSkillAlphaVow最新文章秒悟Meoo – 1分钟生成前后端完整的网站，真0门槛开发！1分钟前Cheso – 腾讯推出的 AI PPT Agent 制作工具4小时前Muse Spark 1.3 – Meta 推出的新一代大语言模型4小时前Easel – 浙大联合北大开源的 AI 社交媒体内容工作台8小时前Fusion Model – FUMO Lab 推出的智能分配模型23小时前Hy4 preview 轻量版 – 腾讯混元开源的Hy4量化压缩模型1天前Muse Voice Transcribe – Meta 推出的首个实时音频感知模型1天前Atlas – World Labs 推出的全球首个多模态世界模型1天前Claude Mythos 5.1 – Anthropic 推出的 Claude 系列旗舰模型1天前Claude Fable 5.1 – Anthropic 推出的最新旗舰大模型1天前WeMM-Embedding – 腾讯开源通用多模态Embedding模型2天前FireRedAudio – 小红书 FireRed 推出的通用音频语言模型2天前MiniMax H3 Max – MiniMax 推出的实时视频生成模型3天前Ling-3.0-flash-Fin – 蚂蚁百灵推出的首个金融增强模型3天前AI 技能成千上万怎么选？DeepSkill 精准搜索实战3天前

已经被苹果打入冷宫三年的 Touch Bar，最近意外迎来事业上的「第二春」。作为一个典型的案例，开发者 Boyd 就借助 T1Bridge 的自定义渲染 API，把不同工作区及其分屏窗口压缩成 Touch Bar 上的一排常驻 Agent 卡片。用户不必来回翻找窗口，扫一眼就能知道任务在哪里，轻点对应卡片，便能直接切回正在运行该任务的界面。十年前，苹果试图把 Touch Bar 做成一块会跟着软件变化的动态按键，最后被用户用实体按键投了实打实的反对票。到了 Agent 开始替人长期工作的今天，Touch Bar 当年那些略显鸡肋的尴尬槽点，反而阴差阳错成了它咸鱼翻身的资本。对于 Touch Bar 来说，2016 年生得太早，2023 年又退场得太早，直到 2026 年，它才迎来自己的高光时刻。一块副屏的「翻车」史2016 年发布新一代 MacBook Pro 时，Touch Bar 几乎承载了苹果对下一代笔记本交互的全部想象。苹果拿掉已经存在几十年的 F1 至 F12 功能键，在键盘顶部嵌入一块细长的 OLED 多点触控屏。打开 Safari，它会显示标签页和收藏夹；进入 Photos，它变成图片编辑工具；到了 Final Cut Pro，时间线和剪辑按钮又会跟着软件一起变化。前苹果首席设计官 Jony Ive 后来透露，苹果至少花了两年时间探索类似方案。传统键盘足够可靠，内容却永远固定；触摸屏拥有更大的变化空间，苹果又始终不愿意直接把 iPad 的触控逻辑搬到 Mac 上。当时的 Windows 阵营正在大力推广触控笔记本，苹果拒绝跟进也不是纯粹嘴硬。垂直屏幕适合观看，却天然不太适合让手臂长时间悬空点击。权衡之下，Touch Bar 成了典型的「折中派」：触摸界面被放回键盘平面，手还停留在键盘附近，按键却可以随着软件变化。但理想很丰满，现实很骨感。键盘之所以是生产力利器，凭的就是几十年如一日的肌肉记忆。音量键，亮度键，Esc 键坑位雷打不动。长期使用以后，用户甚至不需要看键盘，手指凭借位置、边缘和键程就能完成操作。Touch Bar 却把这种确定性变成了一块实时刷新的界面。Safari、Photoshop、Final Cut Pro 里的按钮位置和内容各不相同，用户想操作 Touch Bar 时，往往需要把视线从主屏移下来，确认现在显示什么，再找到对应按钮。苹果最初甚至还把 Esc 一起放进了 Touch Bar。对大量依赖快捷键的程序员来说，这种变化尤其难受。2019 年的 16 英寸 MacBook Pro 很快恢复实体 Esc，2021 年重新设计的 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro 更彻底，苹果直接取消 Touch Bar，把完整的实体功能键重新放了回来。等到最后一款 13 英寸 MacBook Pro 在 2023 年停产，Touch Bar 才算正式退出苹果的产品线。抛开操作效率不谈，Touch Bar 的核心产品逻辑也备受诟病。苹果当时给 Touch Bar 设计的整套逻辑，始终围绕当前 App 展开。用户看 Safari，它显示 Safari 的功能；用户正在剪视频，它就显示 Final Cut Pro 的时间线。可用户此时本来就在看这些软件。主屏已经展示完整界面，键盘、鼠标、快捷键和触控板也已经足够成熟，Touch Bar 很多时候只是把主屏里的按钮重新搬到键盘上方。屏幕确实一直在变化，新增的信息却很有限。开发者也很难从中看到足够大的回报。Touch Bar 只存在于部分 MacBook Pro 上，软件需要单独适配，同时又不能把关键功能只放在这块屏幕里。开发者付出额外成本，最后只是给少数用户增加一套已经存在的操作入口，软件生态自然很难长期热闹起来。用户不是没有尝试替它寻找别的工作。免费开源工具 Pock 曾把 Touch Bar 变成一条常驻 Dock，还能显示音乐、天气、电量、Wi-Fi 和系统控制。它其实已经摸到了另一条路：不再复制当前 App，而是让 Touch Bar 承担跨应用的全局信息。只可惜，天气和播放器终究属于「锦上添花」的痒点。Pock 证明了 Touch Bar 可以成为系统级副屏，却还没找到足以让这块副屏变成必需品的内容。体验受挫之外，Touch Bar 自身的可靠性问题，又进一步放大了用户的不满。黑屏、闪烁、维修成本，加上同期蝴蝶键盘带来的糟糕口碑，让这项原本就缺乏明确使用价值的新交互，更难获得用户耐心。但比可靠性更致命的问题始终没有改变：苹果没有回答清楚，一块长期占据键盘黄金位置的副屏，究竟应该显示什么。在传统的 GUI 时代，Touch Bar 像个笨拙的模仿者，一直在复制用户主屏上本就能看到的东西；而迈入 Agent 时代，它却意外找准了定位，成了一扇展示用户「视线之外」信息的副窗。被嫌弃的 Touch Bar，终于等来了最好的内容搭子Agent 出现以后，电脑里发生了一件过去不算常见、如今却越来越频繁的事情：人已经离开任务，任务却还在继续。把代码修改交给 Codex，用户不必盯着它读文件、改代码、跑测试；把资料搜集交给 Claude，也可以切回文档写作，等 Agent 自己搜索网页、整理信息、调用工具。传统 GUI 建立在人和软件注意力同步的关系上：打开 Photoshop，人看 Photoshop；打开浏览器，人看浏览器。软件状态和人的注意力基本重合，因此主屏承担几乎全部信息并无问题。Agent 开始打破这种同步。任务交出去后，人的注意力可以转向别处，Agent 却继续在另一个窗口、工作区，甚至云端运行。此时用户关心的已不是日志滚过多少行，而是这个任务到底有没有卡壳，以及何时需要自己重返工作台。就在这一刻，Touch Bar 当年始终未能等到的「天赐良机」终于出现了。如开头所述，开发者 Boyd 在改造 Touch Bar 时，把不同 Agent workspace 和 pane 直接放进键盘上方。几个任务同时运行时，人不需要把对应窗口铺满主屏，只要扫一眼 Touch Bar，就能知道哪些工作还在继续；哪个任务需要重新查看，点一下对应区域就回到原来的工作区。在这里，Touch Bar 呈现的内容，终于与主屏形成了泾渭分明的分工。Agent Status for Pock 做的也是类似的操作，兼容 Claude Code、Codex CLI 和 OpenCode ，思考、编辑、运行命令、提问和准备状态都会实时显示在触控栏上。▲ 🔗 https://github.com/therswamhtet/agent-status-pock一块 2170×60 像素的 OLED 触摸屏当然无法显示 Agent 的完整过程，但问题的关键在于，将复杂任务压缩成几个一目了然的信号，让人无需切回窗口即可判断任务是否仍在进行。开发者 PPPHUANG 公开的 Codex Touch Bar Buddy，进一步细化了这种设计。▲ 🔗 https://github.com/PPPHUANG/touch-bar-agent-status它通过 Codex 的生命周期 hook 写入状态，再让 BetterTouchTool 每隔一两秒读取一次。思考、运行工具、修改文件、等待审批、完成和报错，会换成不同颜色与提示；旁边还能显示任务耗时、正在使用的工具、当前文件以及代码增删行数。这个项目还给状态栏放进一只 Codex 小宠物。它会随 Agent 状态切换动作，空闲时散步并显示「摸鱼中」；没有内容的副槽位则自动留白。这些功能合在一起，刚好回答了用户最常问的问题：它还在干吗？干到哪了？卡住了吗？轮到我进场了吗？甚至还有人让 Codex 给自己的老款 MacBook Pro 写了一款 App，只负责显示五小时额度、一周额度、剩余 Usage 和 Reset Time。▲🔗 https://www.reddit.com/r/codex/comments/1w2c529/i_made_a_mac_app_to_show_codex_usage_on_touchbar/仔细想想，Token Usage、Context、任务耗时，都属于需要偶尔确认、又不值得主动打断人的信息。它们长期待在视线边缘，比塞进主屏更加自然。Touch Bar 原来的问题当然没有因为 AI 自动消失。AI 真正重新证明的，是电脑可能需要一个主屏以外的位置。灵动岛这些年的变化多少提供了一个类似例子。刚出现时，它最大的意义看起来只是处理 iPhone 的挖孔；后来实时活动出现，外卖进度、打车状态、计时器、音乐播放等持续任务逐渐找到位置，它才真正拥有了适合自己的内容。副屏同样如此。华硕曾经在笔记本键盘上方塞进一整块宽屏，联想也尝试过把独立屏幕放进掌托，DIY 玩家则喜欢在机箱里摆一块小屏显示 CPU 温度、显卡占用和风扇转速。包括最近一些墨水屏最近也开始被开发者拿来监控 Claude Code，显示项目、分支、Context 使用量和任务进度，再处理审批。Vibe Coding 又让这件事情多了一层可能性。Touch Bar 当年想建立软件生态，需要开发者主动为一块销量有限的特殊屏幕写代码。今天，一个仍在使用老 MacBook Pro 的人，已经可以让 Codex 按照自己的工作习惯生成 Touch Bar App；以前一块小众硬件需要足够多的人使用同一种功能，软件开发才算划算。AI Coding 把定制界面的成本继续降低以后，小众硬件也开始有机会拥有非常个人化的软件。当然，我不会因此认为苹果当年取消 Touch Bar 是错误决定。传统 Mac 使用方式下，它和实体功能键之间的交换确实很难成立，而且缺乏触觉反馈的问题依然存在。AI 也不会让这些缺陷凭空消失。真正值得重新讨论的是，假如今天重新设计一种类似 Touch Bar 的硬件，它大概率不该再占掉整排功能键，可以放在键盘上方、触控板边缘，甚至独立成为一条窄屏，同时承担 Agent 状态、任务进度、权限请求、上下文切换和紧急停止。GUI 时代，一块主屏幕基本足够，因为电脑主要响应人的操作；Agent 时代，电脑开始拥有自己的工作流，于是人类可能第一次真正需要一块专门用来看「机器正在做什么」的第二界面。回顾历史，消费电子喜欢迅速给失败产品盖棺定论，但技术的发展有时比产品周期慢得多。有些产品就像埋得太早的种子，在合适的季节到来之前迟迟没有发芽，人们很容易以为它已经失去了生命力。Touch Bar 大概就是其中之一。如今当 Agent 重新点亮这块早已退场的屏幕，人们才发现，一截人机交互的新嫩芽，或许早在十年前就已经埋下。

最近关注鸿蒙智行新车发布的朋友们可能已经留意到了，在介绍新车智驾能力时，「L3 架构」是余承东反复提到的关键词。享界 G9 按照 L3 级自动驾驶架构设计，智界 RX 则表示已开展 L3 自动驾驶准入测试。这不，就在两款车为 L3 量产落地做准备时，GB 44721—2026《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》也在最近正式发布，并将于 2027 年 7 月 1 日实施。两年前，它还是一份推荐性的 GB/T 标准，这次修订之后，编号里的字母 T 被拿掉，也意味着这份标准正式由建议变成了强制施行，这份标准管的是 L3 级和 L4 级自动驾驶系统的 M 类、N 类车辆——也就是我们最熟悉的乘用车和商用车。先来简单回顾一下从 L2 到 L3、L4 的基础定义：L2 是车帮你开，但驾驶员得全程盯着，并承担持续监督和驾驶责任——这是现在绝大多数车的水准；L3 是车自己开，人可以放手，但必须坐在驾驶位、随时准备接管；L4 是车自己开、自己兜底，处理不了就自己靠边停，人可以不在驾驶位。对普通消费者和交通参与者来说，这份国标为即将进入量产应用阶段的 L3 设定了一个大前提：自动驾驶系统执行驾驶任务时，其安全水平至少不能低于一名合格且专注的驾驶人。L3 标准下，车该怎么开这一次的国标规定了 ADS 系统在正常行驶、遇到危险、系统失效和超出设计运行条件时分别应该如何反应。正常时避免碰撞，危险时尽量降低风险，发生故障后仍要保持必要的控制能力，遇到超出能力范围的情况则要及时安排退出。这一点就像正常人驾车的逻辑，能不撞当然别撞，但在出现意外状况时，也要快速判断一下风险高低，尽可能规避出大事的可能。标准中还明确提到了速度和探测距离，在高速公路和城市快速路上的 L3，最高设计运行速度不超过 60km/h 时，前向探测范围至少为 50 米。探测距离也要随速度增加，如 120km/h 则对应至少 130 米，左右两侧还要分别覆盖至少 9 米的范围。以 120km/h 计算，车辆每秒行驶约 33m，130m 只相当于不到 4 秒的路程，感知、决策和制动都要在这段距离内完成。不过对于普通用户来说，国标最值得关心的问题无非就是驾驶员能干什么不能干什么，以及万一发生事故后如何判断责任。▲2004 年，威尔史密斯在电影《我，机器人》中实现了 L3 驾驶L3 激活后，驾驶员可以暂时放开方向盘，但系统仍要持续确认驾驶员系着安全带、坐在驾驶位并具备接管能力，离开驾驶位超过 1 秒，系统就需要发出介入请求。每个不超过 30 秒的周期内，系统会用至少两种有效指标独立确认驾驶员仍有能力接管，可用指标包括眼部运动、头部运动、身体动作、语音输出和生理特征等。如果系统无法确认驾驶员具备接管能力，需要立即发出警告，驾驶员始终没有恢复回应时，系统最迟要在警告发出后 15 秒内，正式发出「介入请求」要求驾驶员接管车辆。介入请求发出 4 秒后仍未完成交接，提示需要升级，车辆尚未静止时，升级后的请求还要增加持续或间歇的触觉警告。如果驾驶员始终没有接管，车辆需要执行最小风险策略，目标是换道并移至不妨碍交通的道路边侧安全停车，同时开启危险警告信号。只有车辆或 ADS 严重失效，已经无法安全靠边时，才至少在本车道停下。执行这一策略时，除严重失效或应对急迫碰撞风险等特殊情况外，减速度指令不应大于 4m/s²。标准还规定，从介入请求从发出到「因执行最小风险策略而终止」，时间不得少于 10 秒。也就是说，危险来临前系统突然「毫秒级退出」，把控制权甩给尚未准备好的驾驶员，在 L3 上行不通。最后是出了事算谁的。这一份国标并没有明确划分事故责任，但要求车辆记录自动驾驶激活、介入请求、接管、退出和最小风险策略等状态，为判断事故发生时究竟由谁控制车辆、系统是否履行安全义务留下证据。法规盯紧了车企国标中还有一部分篇幅，留给了车企。对于车企而言，要让成千上万辆车在不同地区、不同天气和不同使用年限里保持安全，需要一套持续运转的管理体系。国标要求车企建立覆盖开发、生产和车辆交付后的安全管理体系，并管理供应商、软硬件版本和试验活动。车企还需要定期接受独立内审和外部检验，并评估供应商的安全管理体系，车辆投入使用后，车企还要监测碰撞、故障触发最小风险策略等异常事件，调查问题、评估风险并落实整改。换句话说，真实道路中暴露出的低频异常场景和系统能力盲区，最终都要回流到车企的开发体系中，成为后续测试、验证和优化的依据。仿真试验同样需要接受检验。车企要说明输入数据是否完整准确、模型与真实世界有多接近、误差如何影响结果等等，除此之外还要用实车试验确认仿真结果的一致性。这些材料最终汇入所谓的「安全档案」概念，交由检验机构核查。这份安全档案是国标明文规定的强制性交付物，也是新车们进入 L3 的「入场券」。安全档案由声明、论证和证据组成：车企说明系统满足什么安全要求，解释为什么能够满足，再提交架构分析、仿真、场地和道路试验结果。车企提交安全档案后，检验人员还会审查安全管理体系、试验条件和档案证据，并使用场地、道路和仿真等方法进行复验。标准还给出了一组残余风险参考值：碰撞等事故率低于每小时 10⁻⁴，轻伤事故低于 10⁻⁵，重伤事故低于 10⁻⁶，致命事故低于 10⁻⁷。通俗来说，就是系统平均运行 1 万小时，相关碰撞等事故应少于一次，轻伤、重伤和致命事故，则分别要低于平均每 10 万、100 万和 1000 万小时一次。GB 44721—2026 将于 2027 年 7 月 1 日实施。届时，新申请产品准入的 L3、L4 车型需要立即按照新国标接受检验。而在此之前已经取得批准的车型则有一年过渡期，从 2028 年 7 月 1 日起执行。而赶在法规正式生效前，我们大概率还能看到不少新车为「准 L3」做足准备。毕竟在参与这份标准起草的单位中，我们也能看到比亚迪、蔚来、江淮、吉利、长安、上汽、小鹏、理想、一汽、广汽、北汽和小米汽车，以及引望智能等熟悉的名字。可以说，这几乎是一份由行业主流车企共同参与起草的标准，L3 已经从少数企业的前瞻项目，进入整个行业共同准备量产的阶段。不过，真实道路不会像测试场一样整齐，突然横穿的电动自行车、不按信号通行的行人，以及各种难以预判的混合交通，都在考验 L3 的感知和决策能力。标准要求车辆具备面对这些麻烦的能力，但其他交通参与者遵守规则也同样重要。

现在的 AI 生图有点太强，像 images 2.0 这样的模型，一段 Prompt 敲进去，直接逼真到你怀疑现实的一切。可设计师的工作未必更轻松，一些甲方和领导会跟你说，有了 AI 这个不到一小时应该就能出一版吧，怎么交付还这么慢呢（真想知道老板用的是什么 AI）实际上他们常常忽略了，十几秒出一张图，前后还藏着一串慢动作：上网找参考，下载、归类、上传，再告诉模型哪些可以借鉴，哪些元素不能动。生成之后，还要抠图、分层、做动效、转格式。能用的 AI 工具越来越多，设计最本质的需求却被放到了最后。最近，Lovart 悄悄进行了一波大更新，新能力不止是把重点放在生成效果本身，主要围绕设计师的工作流，把设计前后的流程都一起优化了：把灵感接进来，把设计方法留下来，再把结果送进后续交付流程。对于设计类工作，Lovart 这次到底带来了什么实际的改变，APPSO 第一时间进行了实测。附 Lovart 全新版本体验🔗https://www.lovart.art/谈设计 SOTA 之前，不如先让灵感少走一些弯路设计师的灵感库通常存了很多图，平日里逛淘宝刷小红书都会随手存下喜欢的图片，但真正把它们带进项目却并不轻松。下载、分类、上传只是第一步，还得重新解释每张参考图该学什么、该避开什么。收藏很快，调用很慢，久而久之，素材库也就成了只进不出的仓库。显然 Lovart 很懂设计师，在这次更新中推出了一个叫「灵感采集」的浏览器插件，支持在 Pinterest、小红书、淘宝、亚马逊、Instagram 等网站一键收集素材到 Lovart 账户里。在支持的网站里将鼠标悬停在图片上，就会弹出「收藏到 Lovart」按钮，抓取图片的同时还能给选择合适的分类，在收藏的同时完成整理工作，还能选择「一键收藏全部图片」通通拿下。已经采集好的灵感素材可以一键添加到对话框中，再补充这次要参与设计的产品，就能制作好一张相同风格的海报图，完全不用离开 Lovart 的操作界面，避免了在不同软件中切换、拖拽上传文件的繁琐操作。在项目的生成过程中，Lovart 还会自动在网络上搜索补充素材，设计师们最常用的素材网站 Pinterest 和 Google 图片搜索也被添加进了搜索源，Agent 完成搜索后直接在界面上勾选就能引用。图｜生成过程中 Agent 自动搜索参考素材用于补充以前设计师要提前花大量时间准备好素材再喂给 AI，现在 AI 已经学会自己整理好图素供你选择，真的省了不少事儿。Lovart 还引入了 Skill 来实现更多设计效果，技能市场中有 100 多个不同的技能，不仅有官方团队也有社区创作者们的贡献，涵盖了营销素材、品牌视觉、社媒内容、产品设计和创意风格五大类别。我用「Logo 材质特效」Skill 把 APPSO 的 Logo 做成了镭射效果的气球材质，Agent 先读取我上传的图片，生成了三张不同透视角度的白模让我选择偏好的视角，然后再生成了镭射气球的 Logo 图。接着还可以引用生成好的图片，让 Agent 一次性生成包含多种不同风格的组图，不再需要逐一生成，大幅提高了多图生成的效率。图｜玻璃图｜气泡图｜棉花糖图｜针织图｜胶质再比如这个「微缩巨物广告」，Agent 先识别我提供的产品详情，然后设计一套符合产品属性的微缩世界，最后按照规范来构造一套提示词。它还会补充询问我需要的图片比例、文案风格和桌面氛围，把这些信息一起交给模型生图。图｜Agent 使用自行构造的提示词完成图片生成这些 Skill 打包了一整套操作方法、制作步骤、交付标准，除了使用官方提供的 Skill 以外，你还能把自己的制作流程打包成 Skill，方便在日后的工作中复用。我还尝试为即将到来的 iPhone Ultra 制作了一个主页，把 iPhone 17 Pro 的官网链接和一些网上找的假想图给到 Agent，它就开始分析页面的元素布局了。网页里的所有配图，都是从我上传的参考图衍生生成而来，Agent 自行决定了所需配图的风格、数量、比例和画面构图，然后完成了从理解需求、生成配图、制作网页，最后在画布内直接预览 HTML 的全流程，全程在一个对话中实现。https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/09/iPhone_Ultra_demo_MP4.mp4除了文字和图片外，Agent 还准确理解了参考链接里顶部栏的毛玻璃效果，仔细看这段视频能看到在图片移动的时候会有模糊渐变的效果，这点细节值得好评。AI 一顿操作下来，它的步骤和我司设计师平时的工作流程几乎是一样的。Agent 学习设计师的工作流，用真实的流程思考并执行操作，就能更好地理解人对它输入的意图，最后交付更符合要求的产出。审美依然是设计的第一要义既然是专注设计的 Agent，那么审美一定是最最重要的。Lovart 提供 Basic、Pro 和 Max 三个档位选择，能够自由调整速度与效果之间的平衡，其中 Max 模式支持生成 4K 分辨率的图片、1080P 的视频和网页及 PPT 等输出格式，当然积分消耗也会更多。先尝试做几张海报看看它的审美水平，我选了几个博朗的经典产品，让 Agent 自行设计元素布局、产品构图、色彩和光线，要求它一次性生成一组图，包含四种不同的摆放方式和不同产品，然后我得到了以下这四张图。我的提示词只有「结合以下产品生成概念海报」，并没有提供任何的品牌信息，但 Agent 从产品造型中读出了博朗的设计基因：第一张陈列收音机以台阶高度形成稳定三角构图，第二张大面积的黑白对比沿横向轴线错落成工业天际线，第三张把音响设备排成模块化的理性的墙面网格，第四张则让计算器、唱机与剃须刀沿对角线散布、大小对比强烈。暖灰底色、硬朗阴影和大面积留白贯穿四图，既保留功能主义秩序，也做出了工业设计画册般的高级感。由此可见，Agent 理解到的不只是产品外观，还有外观背后的审美体系。再调用海报设计 Skill 为刚发布的华为手机制作一份 KV 主图，它不是上来就生成图片，而是会先在线搜索类似风格的图片让我选择作为参考，然后生成这样一份极其规范的设计方案看板。图｜这份设计方向选择板由 Agent 自行生成，方便用户参考看板图包含四个板块—— Layout（构图）、Visual expression（视觉表现）、Color（色彩系统）和 Typography（字体气质），每个板块都提供了三个方向的选项，用户在对话框里选择确认后 Agent 才会开始生成最终的海报图片。银灰色机身悬浮于金属展台之上，四周流动的镜面金属质感曲线包裹主体，既强化了材质，也制造出未来感。克制的单色调、精准的高光与大面积留白，整个画面没有廉价炫技感，更接近常见的成熟手机品牌官方视觉。静态图还不是终点，Lovart 还升级了多种格式的生成能力，例如刚才生成的 APPSO Logo，还可以在画布中一键转为动态图片，Agent 会先调用 Seedance 2.0 模型生成视频再转换成 GIF 格式。还可以一键将图片拆分成不同的图层，也就是设计师们常说的分层，方便进行后续的设计调整，还能直接导出 PSD 格式文件。公司的设计师看到这个操作都大呼过瘾，AI 生成的一张图片，能当成两张图来用。除了动态图片和拆分图层，Lovart 还内置了多种后处理功能，包括去背景、生成多角度、一键转矢量图、服装 Mockup 等。对于更广泛的设计工作而言，几乎可以实现从灵感、到生成、再到细节调整的一站式体验。这一次，轮到 AI 适应设计师了毫无疑问，AI 可以缩短很多工作环节的时间，但它却不一定能让你在更短时间创造更好的作品模型可以在十几秒里给出一批图，设计师仍要逐张挑选，核对文字和产品细节，再判断它们放进同一套物料后会不会散架。供给增加得越快，筛选也越容易变成新的工作。1971 年，赫伯特·西蒙在《Designing Organizations for an Information-Rich World》中提出，信息的丰富会带来注意力的贫乏，他认为信息系统需要帮助人保存并有效分配稀缺的注意力。图｜赫伯特・亚历山大・西蒙(Herbert Alexander Simon)，诺贝尔经济学奖得主 | 图片来自 toolshero这个简单的道理，在 AI 加速一切的今天却容易被忽视。我们常常计算模型生成 1 张图一段视频要几秒、消耗多少积分，却忘了计算接收结果的成本。筛选、核对和纠偏都由设计师完成，已经做过的决定还要带到下一种媒介。这些时间不写在生成进度条里，却会留在项目进度里。对设计工具来说，记住已经确认的参考和被否掉的方向，重要性完全不亚于生成一张新图。否则，机器做得越快，设计师面临的待办事项也会越长。放到今天，一款 AI 如果只是继续供应更多结果，结果可能只把压力从「做不出来」转移成「看不完」。一次给出 20 张图，最后让人检查并删掉 19 张，这可能才是对设计师注意力最大的浪费回头看 Lovart 这轮更新，灵感采集、Skill、网页和分层并不是几项孤立功能，它们把原本散在不同工具里的步骤接了起来。而字重是否太沉、画面有没有过度设计、动效会不会抢走主体，这些细节仍要由设计师判断，Lovart 所做的，是减少这些判断之间的搬运、等待和重复操作，把人的精力还给构图、审美与取舍。设计工作流需要保护的，不只有素材和版本，还有一段没有被打断的判断。AI 工具带给人的价值，也要体现在完成这些工作需要占用人类多少注意力，我能不能不用花费大力气学习研究，只专注在创造。无论有没有 AI ，这都是创造者最根本的需求。Lovart 全新版本已经向所有用户开放，国内用户可以直接访问lovart.art体验。

丰田的跑车阵容要扩编了。8 月底，外媒 Carscoops 放出了一组新一代 Celica 的假想图。按照目前披露的信息，这款消失二十年的双门跑车将重新回到丰田产品线，用上丰田新开发的动力系统。▲ 新一代 Celica 假想图几乎同一时间，另一台丰田小跑车也有了新进展。Autoblog 报道称，中置跑车 MR2 的原型车已经被造了出来，全新的动力系统还在去年的日本 Super Taikyu 耐力赛上得到了验证。▲ MR2 原型车有了这两辆小跑车的加入，丰田的跑车产品线将会变得相当完整：GR86 负责满足入门级玩家，GR Yaris 和 GR Corolla 占据高性能四驱钢炮的位置，Celica 补上兼顾日常使用的双门 GT，中置跑车继续往上，金字塔顶端还有已经公开亮相的 GR GT。▲ GR GT在双门跑车日渐式微的今天，这套阵容算得上是奢华了。先看 Celica，这辆车最让车迷津津乐道的时期是在上世纪八九十年代，尤其是 GT-Four 版本。四驱、涡轮增压，加上 WRC 赛场留下来的成绩，让 Celica 一直带着很强的拉力标签。新一代车型显然还想保住这个标签。丰田在今年早些时候对外透露，称新一代 Celica 将会保留四驱系统，动力方案还没有最终确认，但大概率会是 2.0T 加上 6MT 或 8AT 的组合，再加上混动来过欧 7 排放标准。▲Celica 测试车按照目前流出的信息，Celica 很有可能直接采用卡罗拉的平台，采用前置发动机布局。考虑到双门跑车本身销量有限，只有尽可能地复用主流车型的架构和电气系统，才有机会把成本和售价压下来。▲ 另一张新一代 Celica 假想图当然，这大概率也会影响到 Celica 的性格，前置四驱、2+2 的座椅布置和混动系统，会让这辆小跑车的适用范围广很多，雨雪天气也更加友好。要是手脚安分不下来，那就后驱的 GR86 吧。「地表最强四缸机」称号，要易主了比起 Celica，MR2 要神秘许多。丰田第一次把这辆车抬出来，是在去年的东京改装展上。当时，从外面看上去它还是一辆 GR Yaris，但内部结构就和后者完全不一样了，发动机和变速箱被整个挪到了驾驶员身后，变成了一台中置车型；发动机也换成了丰田正在研发的 G20E。丰田表示，他们折腾中置布局是有原因的，并不是为了什么情怀。在此前的长距离比赛中他们发现，GR Yaris 的前置布局会为前轮增加不小的负担，再加上制动、转向和驱动带来的压力，前胎消耗得非常快。把发动机移到座舱后方之后，整车重量分布就可以重新调整，四条轮胎的损耗一致性会更高。这套方案的开发过程并不顺利，经过魔改的 GR Yaris M Concept 原本准备参加去年 Super Taikyu 的 Autopolis 分站，后来丰田发现这辆车在制动、转向和驱动上都存在不少问题，于是直接退赛。直到 10 月份的冈山站，这辆车才正式完成了比赛首秀。不得不说，在赛场上做新平台的验证，还是很值得我们去学习的。至于量产版的 MR2，大概就是 2027 年亮相，2028 年上市的节奏。外观上，这辆车大量借鉴了此前 FT-Se 概念车的设计，低矮的车身有着夸张的宽体套件，座舱布局也更加赛化。驱动形式上，新一代 MR2 大概率会改用四驱系统，前后轴都有电子限滑差速器，这一点和老 MR2 有着不小的区别。老款 MR2 当年以「中置后驱、车身轻巧」闻名，但就像 Gazoo Racing 负责人高桥智也所说，当年那套中置后驱布局是王牌也是短板，车子虽然灵巧，但也极易失控。▲ 头文字 D 里的 MR2除了四驱系统，G20E 这台新发动机也值得展开聊聊。这是丰田的新一代 2.0L 直列四缸涡轮增压发动机，其特点就是体积小的同时，功率还很高。紧凑的发动机对小跑车来说尤其重要，在中置车型上，它可以给座舱、散热和悬架腾出更多空间；放到前置发动机车型上，也有利于压低车头、改善整车布置。目前外界对于 G20E 量产版的预期大概是在 400-500 马力这一级别，高性能版本可能还会有继续向上推的空间。AMG 那台 M139 可能要守不住「地表最强四缸机」这个名号了。更关键的是，这台发动机很可能会成为未来 GR 品牌的「通用件」，让更多的车型去分摊研发成本。前面提到的 Celica，大概率也会使用这幅引擎。跑车越来越难卖，丰田为什么还在继续加码？今天造一辆跑车，成本并不会因为车小而更低。造跑车亏钱，这是行业里心照不宣的事实。过去几年，奥迪 TT 和 R8 相继结束生产，奔驰也收拢了双门 Coupe 产品线。上一代 Supra 开发时，丰田自己也选择和宝马合作，通过共享架构和动力总成来降低成本。但如今丰田对跑车的投入，反而在继续加码。2025 年 10 月，丰田重新梳理了旗下的品牌架构，将世纪、雷克萨斯、GR、丰田和大发划分为五个定位不同的独立品牌。其中，GR 专门负责赛车运动和高性能车型的开发。到了今年，丰田还把 TOYOTA GAZOO Racing 里的「TOYOTA」给去掉了。对于现在的丰田来说，跑车已经不再是主品牌下面的一条小众产品线，GR 需要一套足够完整的车型阵容来撑起品牌。另一方面，丰田敢于扩充跑车阵容，根本原因在于技术的成熟。近年来，GR-FOUR 四驱系统已经在 GR Yaris 和 GR Corolla 上得到应用，高性能四缸机在赛场上得到了验证，丰田在过去十几年积累下来的技术、赛事体系和用户认知，都可以继续复用到未来的 GR 车型上。积累了技术的丰田，也迎来了市场的变化。大约从 2021 年前后开始，随着高性能电动车的快速普及，跑车原本最容易被感知的优势之一——加速，突然变得没那么稀缺了。这种变化一度削弱了很多人对传统跑车的兴趣。既然一辆四门电动车都能跑得比不少燃油跑车更快，再花更多钱买一辆空间更小、用起来更麻烦的双门车，貌似有点不太说得通。但几年过去，风向又出现了一些变化。虽然谈不上燃油跑车「全面复兴」，但玩乐型油车的回暖，已经能够从一些市场里看到端倪。2025 年，马自达 MX-5 在美国市场卖出了 8727 辆，同比增长 7.7%；到了 2026 年上半年，销量又增长了 5%。一辆已经上市 10 年、动力只有一百多马力的双座燃油敞篷跑车，依然能保持这样的需求，本身就很能说明问题。更能说明问题的是保时捷。2026 年上半年，保时捷在美国市场交付了 8478 辆 911，同比大涨 56.3%，同期纯电 Taycan 的交付量则下降了接近一半。即便是放到全球市场，911 的同期销量也增长了 19%。几年过去，直线加速带来的刺激开始出现边际递减，三秒多和四秒多的零百成绩依然很快，却越来越不吸引人。越来越多的人发现，这样的「快」并非快乐的「快」，车身够不够轻，转向是否灵巧，制动能否随心所欲，往往比零百加速更加重要。这种东西很难用参数来量化，也恰好重新拉开了「油」和「电」之间的差距。这可能正是丰田能够抓住的机会。GR86 还在坚持自然吸气、后驱和手动挡，GR Yaris 保留了拉力赛车的味道，GR GT 又把 V8 引擎带到了旗舰的位置。再加上未来的 Celica 和 MR2，丰田手里已经能凑出一个「三带二」了。某种程度上，丰田在电动化上的迟缓，反而成为了一种优势。

就在刚刚，戴森发布了一款电动牙刷。在吸尘器、吹风机、卷发棒、耳机和洗地机之后，戴森注意到了我们的牙齿健康。但只把它称作「电动牙刷」，多少有些屈才了。因为这一次，戴森把电动牙刷、冲牙器（水牙线）、内窥镜和 AI 图像识别系统塞进了同一根手柄：一边刷牙，一边用摄像头寻找牙缝，再自动喷出漱口水。也就是说，这是把「全自动冲牙牙刷」。产品其他细节也同步公开：官方名称 CameraJet（戴森可视成像牙刷），9 月 7 日上午 10 点开启预售，售价 3899 元，包含晨曦粉与静海蓝两种配色。一把会看牙缝的牙刷乍看之下，CameraJet 和一般的电动牙刷没有太大区别。但就在刷头下方，戴森放入了一颗直径约 1mm、10 万像素的微距相机，以及一组频闪补光灯。相机每秒分析 28 帧口腔画面，再交给名为 Gap Optical Targeting 的机器学习算法，自动识别出最容易藏污纳垢的牙缝。从看见牙缝，到让喷嘴喷出漱口水，整个过程最快只需 100 毫秒。这套系统用了 47 万张牙齿图像训练，全套软硬件涉及约 1600 万行代码。通过使用 AI ，CameraJet 做到了「看见一处，喷一下」，每次最多向牙缝喷出约 0.15ml 漱口水。减少了液体消耗，就不必像传统的冲牙器一样挂着巨大水箱，而是靠手柄中部的 12.5ml 漱口水箱提供「水源」。在喷嘴的设计上，戴森没有沿用常见冲牙器那种细长、集中的针状水柱，而是做出一股覆盖面更大的锥形液流。他们的解释是，针状水柱确实可以轻松在牙菌斑上「打洞」，却未必能把带黏性的牙菌斑整块冲走；锥形液流则可以扫过更大面积，一次性清除牙菌斑，对牙龈和牙釉质也更温和。为了反复测试不同的喷嘴设计，戴森还与新加坡国立大学合作，研发出了一种接近真实牙菌斑的黏性替代材料。这样，每次改动喷嘴和刷头后，不用再等真人「养」出一层牙菌斑也能马上投入测试。把冲牙器塞进牙刷，先要对付重力刷头和机身连接处的纺锤状结构，就是牙刷自带的「水箱」。喷水式牙刷面临的一个问题是，牙刷不总是竖着用的——刷下牙时，刷柄往往是横放甚至是颠倒的状态，普通「吸管插入杯子」式的取水结构，此时很容易吸入空气，导致喷嘴只能传出「嘶嘶」的吹风声。戴森的办法，是在水箱内设置了一套隔膜泵和压力腔。随着液体减少，内部隔膜会逐渐扩张，挤掉多余空间、保持水压，无论刷柄在哪个方向都能保证稳定供液。戴森称之为「反重力胶囊水箱」。和牙刷配套的底座也不只是充电器。它带有一个 200ml 的储液仓，把牙刷放回底座，按下按钮，三秒就能补满手柄里的水箱。不计入底座，CameraJet 本身的整机重量 230g，支持 IPX7 防水，锂电池和刷头均可更换。包装内还附带两个刷头、充电补液底座、磁吸充电线和旅行盒。刷头同时配有 RFID 芯片，会记录使用次数，每隔三个月提醒及时更换。回到「刷牙」这件正事。CameraJet 使用了一枚起伏不平的双层刷毛刷头，较硬的内圈刷毛负责清理牙齿表面，外圈的软毛则用于清洁牙龈和齿缝；声波马达每分钟振动 58000 次，并且会不断改变刷头摆动角度。牙刷提供轻柔、可变和深度清洁三档力度，能在「边刷边冲」「只刷牙」「只冲牙」三种模式间切换。既然装了相机，戴森自然不会放过连接能力。通过 Wi-Fi 连接到 MyDyson 微信小程序，就能「实时直播」口腔里的画面，并在数据统计页面看到刷牙覆盖范围、遗漏区域和长期清洁趋势。只不过，超近距离盯着自己刚吃过饭的牙，多少有点牙医的恶趣味。至于一把接近 4000 元的的牙刷究竟能把牙刷得多干净，目前还需要更多长期、独立测试才能得知，敬请期待爱范儿的后续评测。不爱用牙线，也是一种工程问题用詹姆斯·戴森本人的话来说，研发 CameraJet 的初衷，是发现了人们总是不愿意做那些本应该做的事情：使用牙线是一件尴尬且耗时的苦差事。尽管我们知道我们应该这样做，但很少有人这样做。戴森的工程师和科学家花了十多年的时间来了解口腔护理方案以及口腔中的污物是如何积聚的。我们的研究表明，人们总是忽视牙菌斑形成的区域：牙齿之间的缝隙。——詹姆斯·戴森这正是工程师解决问题的方式——不试图劝说人们改变习惯，而是在假设习惯恒定的情况下，通过工程实现来处理你的烦恼。同样很「工程师思维」的是，戴森产品线看似四处出击，但大多数产品，本质上是围绕着戴森对电机、流体和传感器的造诣自然延展的结果。机器的工作介质可以从空气变成液体，工作界面也可以从地面延展到身体，但他们始终在处理同一个熟悉的问题：如何用电机和传感器驱动一样东西，让它以更准确、更稳定的方式运动起来？这也是为什么，戴森和徕芬两家公司在产品线上好像越来越「共轭」了。归根结底，两家公司都是在用工程的思维做产品，而他们的看家本领，也都是电机。一家公司从吸尘器走向吹风机、卷发棒和牙刷，另一家公司从吹风机走向牙刷和剃须刀。出发点和体量相差甚远，最后却进入了高度重叠的个人护理市场。这并不只是因为浴室里的生意足够赚钱。当电机能够做得足够小、足够轻，又能被精确控制，它自然会不断寻找新的工作对象：先是让空气流动，然后让滚刷转动，再让刷头摆动，并将一小股漱口水准确穿过牙缝。从这个角度看，CameraJet 并不是戴森突然想做牙刷。它只是把那颗已经吹过头发、吸过灰尘、推动过无数升空气的电机，又往前送了一小步。

🧠Anthropic 发布 Claude Fable 5.1，典型任务成本降低约 25%📱「豆包手机」完成入网，计划 9 月上市🍎苹果新任 CEO 特努斯 2027 财年目标薪酬为 5800 万美元💸华为、小米、荣耀多款手机涨价，最高上调 1000 元🏢Counterpoint：华为手机国内份额升至 23%，小米同比下滑 21%🚗8 月车企成绩单：比亚迪卖了 44 万辆，零跑再破 10 万🤯抖音算法「错乱」，客服称正在加急排查💬宇树科技回应「超 100 元报销需王兴兴审批」：很多内容不实🧠豆包、腾讯、阿里争抢 AI 办公入口，赛道月活达 1.02 亿🏢玩家为《GTA 6》发售提前攒年假，有人准备连休 10 天🖥️GoPro 将与 Starman Optical 合并，进入 AI 数据中心光模块市场💡苹果称前工程师在 OpenAI 使用机密电路图，并指示同事销毁证据♾️Instagram 将限制未标注 AI 虚拟人物的账号传播🤝英伟达投资联发科 35 亿美元，双方扩大 AI 芯片合作🚗三部门发布汽车出海合规指引，要求避免频繁大幅调价📈Momenta 明年量产 L3 车型，上半年营收增长 75.9%💾三星将约 70% 存储产能锁定至 2031 年，HBM 现货价达长约 4 至 5 倍💡大众设计总监明特：汽车不必长着一张「凶狠的脸」✨戴森发布 CameraJet 可视成像牙刷，内置摄像头和牙缝喷流🪄腾讯混元将 Hy4 preview 从 1.5TB 压缩至 214GB🖥️Rockstar 宣布 GTA 官方角色扮演服务器 nopixel V🤖火山引擎发布 AgentSentry，统一管理企业智能体安全✨Google 推出 Pics，用文本指令生成和编辑图像🔎Android 9 月功能更新加入物品记忆、晕车辅助和引导式视觉🛍️胖东来前 8 个月销售额超过 195 亿元，同比增长 26.98%☕Rabobank 预计咖啡供应转向宽松，但巴西和哥伦比亚出货仍延迟🏷️希音登陆港交所，上市首日盘中破发🎬《微短剧发展管理办法》施行，平台需实行总编辑负责制Anthropic 发布 Claude Fable 5.1，典型任务成本降低约 25%Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1。两者使用相同的底层模型，Fable 5.1 面向普通用户开放，Mythos 5.1 仅通过受信任访问计划提供，后者的保护机制专门面向网络安全和生命科学工作。公司称，Fable 5.1 通过降低缓存读取价格，在按 token 计费的典型任务中预计比 Fable 5 便宜约 25%，高度智能体化任务的节省幅度可达约 45%。新模型的网络安全保护对正常请求的误拦截减少 60%，现在允许用户寻找软件漏洞，但仍会阻止漏洞利用开发。在 Anthropic 公布的结果中，Fable 5.1 在 Terminal-Bench 4.0 的得分为 55.8%，高于 Fable 5 的 42.0%；CursorBench 3.2.0 得分为 73.4%，Fable 5 为 70.5%。企业版 Enterprise Frontier Safeguards 会把客户数据保存在客户自己控制的云基础设施中，计划从今年秋季起分阶段上线。🔗 相关阅读：刚刚，最强模型Fable 5.1发布！打爆Fable 5还降价，但依旧死磕「反蒸馏」「豆包手机」完成入网，计划 9 月上市努比亚 NaviX Ultra 已于 9 月 1 日获得工信部入网许可，完成从大模型备案到终端入网的合规流程。该机将搭载豆包手机助手，定位量产旗舰，计划于今年 9 月上市并开售。努比亚 NaviX Ultra 此前已于今年 7 月亮相，被官方称为全球首款 AI 智能体手机。新机提供蓝境、幻梦、曜黑、雪原 4 款配色，采用横向条形后置镜头模组，机身侧面设有独立 AI 按键，可用于快速唤醒相关功能。苹果新任 CEO 特努斯 2027 财年目标薪酬为 5800 万美元苹果向美国证券交易委员会提交的 8-K/A 文件显示，新任 CEO 约翰 · 特努斯的 2027 财年薪酬由固定薪资和股权奖励组成。股权奖励是主要部分，特努斯在 2026 财年担任 CEO 的时间也会获得按比例计算的限制性股票奖励。绩效型限制性股票占这笔股权奖励的大部分，归属结果取决于苹果相对标普 500 成分公司的股东总回报；其余为时间型限制性股票，将在 4 年内分期归属。转任执行董事长的蒂姆 · 库克也将领取固定薪资和股权奖励，两类限制性股票各占股权奖励的一半。绩效型股票与苹果的相对股东回报挂钩，时间型股票则在 4 年内分期归属。华为、小米、荣耀多款手机涨价，最高上调 1000 元9 月 1 日，华为、小米和荣耀集中调整多款在售手机价格，覆盖入门、中端和旗舰机型，单机涨幅在 200 元至 1000 元之间。华为 Mate 80 全版本上调 800 元，起售价升至 5499 元；Mate 80 Pro Max 起售价上调 1000 元至 8999 元，畅享 90 Pro Max 上调 200 元。小米 17 系列起售价调至 5099 元，REDMI K90 与 Turbo 5 系列也有不同幅度调整；荣耀 Magic8 系列上涨 300 元至 500 元，起售价为 4799 元。IDC 中国研究经理郭天翔表示，存储、SoC、PCB 和 MLCC 等主要元器件价格普遍上涨，已压缩手机厂商硬件毛利。Counterpoint Research 测算，今年第二季度智能手机内存价格环比涨幅超过 80%，不同价位机型的物料成本均明显上升。小米部分机型已在 8 月调整过一次价格，机构预计新机定价仍将承受供应链成本压力。Counterpoint：华为手机国内份额升至 23%，小米同比下滑 21%Counterpoint Research 发布的季度数据显示，今年第二季度华为以 23% 的出货份额位居中国智能手机市场第一，较去年同期的 18% 提升 5 个百分点；苹果以 18% 位列第二，同比增长 23%。vivo、OPPO、小米和荣耀的份额分别为 16%、15%、12% 和 11%。其中，小米第二季度出货量同比下降 21%，Counterpoint 将其归因于低端机型占比较高，在零部件成本上涨和厂商普遍提价的环境中受到更明显影响。报告称，华为的增长主要来自麒麟 5G 芯片重新进入畅享系列，以及畅享 90 Pro Max、Mate 80 和 nova 16 系列的拉动；OPPO、vivo 与荣耀也尝试通过提价应对成本上涨，但出货量受到不同程度影响。自 2021 年第三季度起，Counterpoint 的 OPPO 数据包含 OnePlus。8 月车企成绩单：比亚迪卖了 44 万辆，零跑再破 10 万昨天，各家车企陆续公布了 2026 年 8 月销量/交付成绩单。比亚迪卖出 44.03 万辆新能源汽车，零跑连续第二个月交付超过 10 万辆；奇瑞和吉利的集团销量也都超过 27 万辆。集团或整车企业公布的总量：比亚迪：新能源汽车销量 440293 辆，其中出口 189466 辆；奇瑞集团：销售 280128 辆，其中出口 196984 辆；吉利汽车：总销量 270194 辆；上汽通用五菱：全球销量 130870 辆，其中新能源车 83788 辆。各品牌公布的销量或交付：零跑：全球交付 103129 辆，同比增长 80.7%；上汽乘用车：MG 与荣威零售超过 7.27 万辆；鸿蒙智行：交付 42101 辆；小鹏：交付 39107 辆；理想：交付 37679 辆；极氪：交付 36981 辆；广汽昊铂埃安 BU：销量 36383 辆；蔚来：交付 35836 辆，其中蔚来品牌 21174 辆、乐道 8810 辆、firefly 萤火虫 5852 辆；小米汽车：交付超过 3 万辆；深蓝汽车：全球销量 28659 辆。各家公布的统计范围包含集团销量、品牌零售和全球交付等不同口径，不宜直接据此判断市场排名。抖音算法「错乱」，客服称正在加急排查9 月 1 日，大量抖音用户反映首页推荐内容突然偏离日常兴趣，被集中推送 AI 短剧、养生、育儿和电影解说等内容；部分用户反复点击「不感兴趣」后，同类视频仍持续出现，另有人遇到热门列表为空和加载卡顿。相关反馈从 8 月 31 日晚间开始增多，「抖音推荐 难看」「抖音 误入中老年频道」等话题随后登上微博热搜。抖音客服回应称，平台已经收到用户反馈，技术人员正在加急排查并优化相关功能，用户可尝试重启 App。截至客服回应时，抖音尚未说明异常原因和完整恢复时间。此次波动直接打乱了基于观看、点赞与兴趣标签形成的个性化推荐流，也让不少用户短暂看到一套完全不同的内容分发结果。宇树科技回应「超 100 元报销需王兴兴审批」：很多内容不实据澎湃新闻报道，9 月 1 日，「宇树员工称超 100 元报销需王兴兴审批」「宇树员工称奖惩机制只有罚几乎没有奖」等话题登上热搜。宇树科技对此回应称：「很多内容不实，切勿当真。」不过，官方未进一步说明具体哪些内容不实。此前报道称，有员工表示，在宇树科技，一笔超过 100 元的报销需要公司创始人王兴兴审批，员工也经常在其办公室外排队等待审批。相关报道还提到，王兴兴的沟通方式相对直接严厉，要求员工不对外透露公司消息，并高度关注产品细节和成本控制。此外，宇树科技于 8 月 27 日宣布，将每年无偿赞助部分「天才少年」开展科技项目，申请对象为高中阶段至硕士研究生毕业前的学生，资助金额为 1 万至 2 万元，特别优秀的项目不设金额上限。豆包、腾讯、阿里争抢 AI 办公入口，赛道月活达 1.02 亿QuestMobile 发布的《2026 年 AI 平台发展研究报告》显示，今年 7 月 AI 效率办公赛道合计月活用户达 1.02 亿，同比增长 8.2%；月总使用次数约为 13.87 亿，同比增长 112.4%。用户规模仍在平稳增长，使用频次已经翻倍。入口也在从网页聊天框迁往更贴近工作流的客户端：AI 办公原生 App 月活为 792.6 万，同比增长 261.1%；PC 客户端月活为 1030.1 万，同比增长 340.6%。报告把当前格局概括为「腾讯系领跑、抖音系紧追、阿里系多线布局」。按 7 月 PC 客户端月活计算，腾讯 WorkBuddy 为 658.2 万、QClaw 为 225.9 万，抖音 TRAE Work 为 190.4 万；阿里 Qoderwork 为 23 万。豆包是字节系争夺办公入口的关键一环。QuestMobile 称，TRAE Work 正与扣子、豆包整合，独立推出「豆包工作」并与飞书深度打通；报告将这条路线概括为「豆包流量叠加飞书知识底座」，让任务的执行结果回到企业协同网络中。腾讯则将 QClaw 并入 WorkBuddy 体系，并与微信、企业微信连接；阿里以钉钉作为组织底座推进千问办公。三家的目标都指向同一套工作流：让 AI 接住自然语言指令后，继续处理文档、会议、审批、项目、知识库与组织权限。玩家为《GTA 6》发售提前攒年假，有人准备连休 10 天《华尔街日报》采访了多名准备为《GTA 6》发售请假的玩家。游戏定于 11 月 19 日登陆 PlayStation 5 和 Xbox Series X|S，一些等待多年的玩家已经把这一天当成「非正式节日」，提前预留带薪假期。36 岁的软件工程师 Bud Burruss 准备在感恩节前一周请 5 天假。他计划在发售前一晚早睡，凌晨 1 点或 2 点起床，把游戏过程录制到自己的 YouTube 频道。另一名医学销售代表 Anna Ray 因为发布日期多次调整，决定从周四一直休到下周四。34 岁的巴西公务员 Guilherme Stephano 准备使用 10 天年假；他在 2018 年玩《荒野大镖客：救赎 2》时曾请过 20 天。报道还提到，美军第三步兵师把发售期 4 天休假列为延长服役合同的激励之一。这些个人安排显示，《

把一张尘封在架子上的 Xbox One 或 Xbox Series X 实体光盘塞进主机光驱，听着吸入式光驱熟悉的轻微机械声响，屏幕弹出的主菜单里多了一个新选项——「Claim digital（领取数字版）」。图｜MSPowerUser按下手柄 A 键，几秒钟后，系统通知弹出，这盘游戏的数字版使用权已经直接入库到了你的微软账号。在首批获得测试资格的 Xbox Insider 圈子里，过去几天大家玩得像是在开盲盒：有玩家找出一张已经划痕斑斑、甚至在光驱里读条都会报错的《使命召唤：黑色行动 3》，塞进主机后依然成功认领了数字版，直接从微软服务器满速把完整游戏下了回来；还有玩家翻出了早就全网下架、甚至连常规数字商店都不曾单独售卖的《乐高维度（Lego Dimensions）》，同样顺利领到了数字许可；甚至有人在客厅的 Xbox One X 上把光盘挨个「刷」进账号，转头就在卧室那台压根没有光驱的 Xbox Series S、或者办公室的 PC 掌机上把游戏打开了。上下滑动查看更多内容对老玩家来说，这一幕有一种恍如隔世的奇妙感。把「买一张实体光盘」和「账号获得一份数字许可」绑定在一起，并不是微软今天灵光一闪的新花样。整整 13 年前的 2013 年，Xbox One 在发布之初就描绘过几乎一模一样的蓝图。图｜Xbox 官方公布的「Disc-to-Digital」测试计划（图源 Xbox Wire）只可惜，当年的微软把这种便利硬生生绑架在 24 小时强制联网验证、锁死二手流转的严苛枷锁上，结果被全世界玩家口诛笔伐，最后连夜狼狈撤回。13 年过去，同一道难题重新摆上台面，微软这次终于交出了一份不一样的答卷。点一下，就能复活老光盘从 8 月底微软正式向 Xbox Insider 推送这项「Disc-to-Digital」功能开始，整个主机圈都在讨论这套新逻辑。它的操作很简单——只要主机系统升级到了最新的测试版本，把支持的实体光盘放进光驱，游戏卡片下方就会出现「Claim digital」按钮。点击确认后，账号就会获得该作品的数字使用权（Digital Entitlement）。图｜Reddit 玩家实测点击「Claim digital」领取数字权益（图源 Reddit / r/xbox）不过，主机并不是在现场把你光盘里的几十 GB 数据读取复制到内置 SSD 里。真正发生的过程，是微软的云端服务通过光盘上的物理特征确认了你手里这张盘的合法资格，随后直接向你的 Xbox 账号签发了一份可撤销的数字许可。随后的游戏下载、材质包更新，全部走的是微软官方 CDN 高速通道。实体盘在完成这次「打卡」之后，光驱里的盘就可以退出来了。更让实体玩家兴奋的是，这张实体盘转化来的数字版，顺带继承了 Xbox 现代生态的所有红利。只要该游戏本身支持「Xbox Play Anywhere」，你在主机上认领了光盘，打开 PC 端的 Xbox App 就能直接下载运行；如果它支持 Xbox Cloud Gaming 云游戏，你甚至能随时在手机或平板上点开即玩。原本被物理介质牢牢拴在客厅电视柜上的老游戏，一下子长出了能到处跑的「数字腿」。图｜Xbox Cloud Gaming不过从目前的社区实测来看，这套机制还处于「半开盲盒」的摸索期。官方宣称首批支持数千款 Xbox One 与 Xbox Series X 世代的游戏光盘，但并未给出一份明确的白名单。《死侍》《飙风战将》《WWE 2K24》等包含下架内容或特殊授权的作品，不少玩家反馈认领成功；但像《极限竞速：地平线 3》《最终幻想 15》以及《漫威复仇者联盟》等游戏，在部分用户的光驱里却显示无法参与转换。图｜Windows Central这种给实体盘赋能数字特权的体验确实让人眼前一亮，但如果稍微深究一步，平台就必须面对一个绕不开的棘手命题：如果一张塑料盘能直接生成一份全功能的数字许可，那么到底该如何界定「哪一张具体的盘，属于哪一个具体的玩家」？而为了解决这个问题，微软其实早在 13 年前就已经交过一笔惨痛的学费。好不容易想给玩家省点事，当年怎么就被骂成了筛子？时间倒退回 2013 年 5 月的 Xbox One 发布会。很多人如今回忆起那场发布会，脑海里可能只剩下满屏幕的「TV、TV、TV」和那颗强制捆绑的 Kinect 摄像头。但很少有人记得，微软当时在后台系统架构上，其实提出过一个超前且极具野心的数字构想。图｜2013 年初代 Xbox One 与配件官方图（图源 Xbox Wire）在微软最初的设想中，实体光盘只是一种分发载体。只要你把光盘放进主机完成初次安装，游戏就会自动绑定在你的个人 Xbox Live 账号上。从这一刻起，你再也不需要每次玩游戏时弯腰找盘、插盘；只要登录自己的账号，你可以在朋友家的任何一台 Xbox One 上畅玩自己的整个游戏库，甚至还能将游戏库共享给多达 10 位家庭成员。微软试图抹平实体版与数字版在体验上的鸿沟。但这套美好的数字化蓝图背后，却隐藏着代价高昂的管控绳索。为了防止玩家买一张光盘装完 10 台机器后把盘卖掉，微软给系统套上了极为严苛的 DRM 紧箍咒：主机必须至少每 24 小时强制联网验证一次，一旦断网超过一天，所有游戏直接无法启动。图｜Reddit 上流传的「抵制 DRM」海报你想把二手光盘卖掉或转借他人？对不起，不能随意走线下二手市场，必须去微软指定的认证零售商，而且游戏发行商还拥有一票否决权；想送给朋友？必须满足「添加好友满 30 天」且「每盘游戏终身只能转赠一次」的苛刻前提。索尼在当年的 E3 大展上敏锐地抓住了这个致命破绽，并给出了游戏行业历史上最具杀伤力的营销反击之一。在 PlayStation 官方发布的那支短短 21 秒的教学视频里，索尼高管吉田修平微笑着将一张 PS4 光盘递给 Adam Boyes，Boyes 接过光盘回了句「谢谢」。没有任何复杂的条款与繁琐的规则，仅用一次物理传递的动作，就直接击穿了微软洋洋洒洒解释了数页纸的 DRM 规则。图｜🔗 youtu.be/kWSIFh8ICaA?si=Tw_QgEA23qL7rTPd面对玩家铺天盖地的抵制与愤怒，微软在 2013 年 6 月 19 日宣布全面妥协，撤回了 24 小时联网验证和二手管控政策，老老实实回退到「插盘即玩、自由买卖」的传统模式。当时负责 Xbox 规划的高管 Albert Penello 在接受采访时曾无奈地坦承：随着政策的彻底掉头，原本那套让实体盘摆脱光驱束缚、转化为纯数字许可的美好设计，也不得不作为附带代价一同被扫进了垃圾堆。当年真正惹恼玩家的，从来不是「实体盘像数字版一样不用插盘」的便利愿景，而是微软为了达成这一目标，将便利与平台对玩家财产权的全面监控死死焊在了一起。当自由被剥夺，再诱人的技术也会变成玩家眼中的牢笼。放下对玩家的控制欲，实体光盘才算真正找回了尊严时隔 13 年，当微软再次重启「光盘转数字」时，功能本身并没有太多变化，权利关系却发生了根本倒转。在 2026 年这套全新的机制里，实体光盘不再是等待被监管的嫌疑对象，反而变成了裁决数字权益归属的唯一物理钥匙。图｜玩家分享的「光盘转数字」界面（图源：Reddit）根据微软公布的细则，每一张实体光盘在同一时刻仅对应一份可撤销的数字许可。当你的朋友从你手里拿走这张光盘，或者你在二手交易平台上把它卖掉后，新的买家只要把光盘塞进自己的 Xbox 并点击「Claim digital」，微软服务器就会识别到物理介质的转移，随后向新账号签发数字权益，同时原账号上的数字许可会被自动注销。这意味着，光盘在物理世界的自由买卖、借阅和赠送不但没有被剥夺，反而真正具备了决定数字资产去留的话语权。为什么在不强制 24 小时联网的情况下，微软现在能做到这一点？答案隐藏在光盘介质本身的技术演进中。在 Blu-ray 光盘的 AACS 行业加密标准中，早在十多年前就定义了名为 PMSN（预录介质序列号）的规范，其中包含一组能够赋予每张压制光盘全球唯一身份证的「Unique Value」字段。因此，Xbox One 与 Xbox Series X 时代的蓝光光盘在出厂时就具备了物理上的单盘唯一识别基础，而早期更古老的 Xbox 初代及 Xbox 360 的 DVD 光盘则缺少这套机制，这也是为什么旧世代主机光盘目前无法参与这项计划的硬件原因。图｜玩家分享的 Xbox 实体光盘收藏（图源：Braggolach on Reddit）当然，对于普通玩家来说，这里同样需要做好理性的预期管理。现在的「Disc-to-Digital」并不是万能解药：它依然受制于第三方发行商的授权协议，某些版权过期的老游戏可能随时无法转换；这套数字权益的有效性依然深度依附在微软的认证服务器上，并不等同于可以永久脱机保存的冷备份档案。它不是数字乌托邦，但它确实在实体媒介与数字分发之间架起了一座最实用的桥梁。颇具戏剧性的是，当年在 21 秒反讽视频里亲自出镜给微软「上课」的前 PlayStation 掌门人吉田修平，在看到微软今天推出的 Disc-to-Digital 后，也在社交媒体上由衷地评价道：A great move by team Xbox 🙂十三年的恩怨与调侃，在这一刻完成了一个耐人寻味的行业闭环。回看这 13 年的漫长弯路：2013 年，Xbox 试图用数字许可去驯服实体光盘，结果撞得头破血流；2026 年，它终于学会了放下控制欲，让数字许可老老实实跟着物理光盘走。在这个实体光驱逐渐沦为主机选配件、数字版下载占据主流的时代，我们手中那些泛着彩光的塑料圆盘也在经历一场身份蜕变。以前我们买一张光盘，是因为游戏的全部数据都被刻在盘片里；而现在，它越来越像一把拿在手里的实体所有权钥匙——数据可以随时从云端下载，画面可以随时串流到掌机，但真正无可替代的，依然是你可以随时把手里这把钥匙递给身边的朋友，并清楚地知道：这份游戏，完完全全属于你自己。