过去几年，传统豪华品牌不是没动作，只是他们做出来的东西很难让我们产生「非买不可」的冲动。品牌溢价尚存，机械素质仍在，制造工艺也在线。但面对这个一年能变三次天的中国市场，传统豪华品牌熟悉的竞争方式早已失效。于是，他们现在换了个打法。在今年的成都车展上，宝马和奔驰同时拿出了他们最重要的产品：宝马将新世代 iX3正式推向中国市场，奔驰则让首款国产大型豪华 SUV——全新长轴距 GLE，在这里完成全球首秀。他们已经意识到，面对中国市场，不能再「小修小补」了。新世代 iX3，宝马究竟改了什么？最先带来直观冲击的，是新世代 BMW iX3。新世代 iX3 今天正式开启预订，共推出 30L、40L xDrive 和 50L xDrive 三款车型，全国统一价分别为 26.99 万元、29.99 万元和 33.99 万元，并将在今年 11 月开始交付。单看价格，这已经不像我们印象中的宝马了。更重要的是，宝马这次采用了预订与上市同价的机制——我们现在看到的价格，就是车辆正式上市后的价格，不必再猜上市时会不会调整，也不用反复比较不同地区和不同经销商的优惠幅度。过去，豪华品牌习惯用较高的官方指导价来维持品牌定位，再由经销商通过终端优惠促成交易。这样的模式在燃油车时代运转多年，却也带来了价格不透明、不同地区差价较大，以及老车主容易被「背刺」等问题。新世代 iX3 直接给出全国统一价，说明宝马改变的不只有产品本身，也包括产品进入市场的方式。价格降下来了，配置并没有跟着收缩。新世代 iX3 宣称拥有近 40 项「高价值标配」，M 运动套装、800 伏高压平台、第六代 BMW eDrive 电驱系统、全景 iDrive，以及城区和高速领航辅助驾驶等核心功能，都覆盖到了入门车型。另外，方向盘加热、前后排座椅加热、前排座椅通风、主驾驶按摩和哈曼卡顿音响等舒适配置，也没有全部留给高配车型。「入门即高配」过去更多出现在中国品牌的产品发布会上，如今也成为宝马介绍新车时反复强调的重点。这台车的「新世代」，首先建立在一套全新的纯电架构上。30L 车型搭载 77 千瓦时磷酸铁锂电池，CLTC 续航 630 公里；40L xDrive 升级为双电机四驱，搭载 86.9 千瓦时大圆柱电池，续航达到 702 公里；50L xDrive 的电池容量进一步增加至 113.4 千瓦时，CLTC 续航达到 919 公里，充电 10 分钟最多可以补充 418 公里续航。这些数字当然足够醒目，但宝马想强调的并不只是电池容量。第六代 eDrive 电驱系统、800 伏高压平台、热管理、能量回收、空气动力学和整车控制，共同支撑起新世代 iX3 的能效表现。与此同时，宝马还将动力、制动、能量回收和部分底盘控制进行了更深度的整合，让车辆在加速、收油和刹停之间拥有更连贯的响应。它仍然是一辆保留了「宝马驾控」的电动车，只不过，过去由发动机、变速箱和底盘共同塑造的驾驶感受，现在需要通过电驱系统和软件来实现。设计上的变化自然是最明显的，数字天使光翼、3D 光耀格栅以及更简洁的车身型面，共同组成了宝马新世代车型的第一张脸。而且，座舱的改变也不是简单换上一块尺寸更大的中控屏。宝马全景 iDrive 以视平线全景显示为核心，将导航、车速等驾驶信息放到前挡风玻璃下方，驾驶员不用再频繁低头，触控操作则由中控屏负责，几块显示区域按照使用频率和视线位置进行分工，彼此之间各司其职，互不干扰。总之，它还是那个「以驾驶者为中心」的宝马。而在中国消费者最重视的智能化方面，宝马也喊来了外援阿里巴巴，为车机融入了本土大模型能力；导航系统与高德进行深度合作，辅助驾驶则由 Momenta 针对中国道路环境开发。更重要的是，在这辆车上，智能化不再只是全球车型引入后的外围适配，而是在开发阶段就已经成为了产品定义的一部分。「新世代」三个字，也因此有了更具体的分量。油电不同源，也可以同智对于燃油车的拥趸来说，还有一个好消息：宝马并不准备把新世代技术只留在纯电车型上。宝马集团已经明确，新世代技术会逐步覆盖整个产品阵容，不分驱动形式。新一代 3 系虽然仍使用改进后的 CLAR 平台，来兼容燃油、插混和六缸性能车型，但外观和座舱会向新世代 i3 和 iX3 靠拢，全景 iDrive 也会进入燃油产品线。底层平台不同，并不妨碍燃油 3 系和纯电 i3 拥有同一代设计和智能化体验。同一场成都车展上，全新长轴距 GLE 也给出了相似的答案。国产之后，长轴距 GLE 重点调整了后排，3115 毫米轴距带来 1020 毫米的乘坐空间，坐垫分别加长、加厚 20 毫米，靠背支持最大 38° 电动调节，座椅及头枕加热和多点按摩也一并补上了。机械方面，奔驰同样做了针对性的强化。GLE 350 L 搭载 M254 EVO 2.0 升直列四缸发动机，GLE 450 L 使用 M256 EVO 3.0 升直列六缸发动机，后者最大功率 280 千瓦，峰值扭矩 560 牛·米；智能四驱、AIRMATIC 空气悬架和 ADS+ 则兼顾了公路舒适性与越野通过性。空间、舒适和底盘都在预期之内，真正值得注意的是智能化方面的改变。和之前的纯电 CLA 一样，长轴距 GLE 的虚拟助手「小奔」也接入了豆包 AI 大模型，中国市场独有的双 12.9 英寸后排娱乐屏则搭载端侧多模态大模型，可以识别乘客状态，并支持手势控制和跨屏分享；辅助驾驶也是由奔驰与 Momenta 共同开发，后续还可通过 OTA 接入 Momenta R7 世界模型。不仅是 GLE 这样的大型 SUV，接下来中期改款的奔驰 C 级也在沿着这个思路推进。即便新 C 级在外观上继续维持现款的整体造型，车内同样会同步升级 MB.OS 系统与 AI 语音助手，并接入 Momenta 的辅助驾驶系统。总之，在「油电同智」这一点上，宝马和奔驰走到了同一条轨道上。过去几年，这些奔驰和宝马的产品都有一个共同点：油车一直在吃老本，电车一直在试错。结果就是油车用户抱怨车机跟不上时代，电车用户又觉得花了大价钱买了个半成品。现在，他们终于要迈过这个坎了。

🎨GPT Image 2 API 开始预览透明背景生成🤖DeepSeek 上线 V4-Flash-Vision-Exp 多模态视觉理解模型⚠️9 家车企因应急机械拉手隐患召回约 427.6 万辆汽车☁️阿里二季度重组电商与 AI 业务架构💻腾讯芯片负责人高剑林被曝离职创业，瞄准 RISC-V AI CPU📋旺旺被曝启动裁员，并要求员工提交自评报告🛍️LV 否认「起诉国家知识产权局遭驳回」💰泡泡玛特拟在半年内回购股份🚀奇瑞旗下 AiMOGA 筹备 IPO，明年目标交付 1 万台机器人💻AMD x86 客户端 CPU 出货份额首次突破 30%💡李彦宏：文心大模型要重回基础模型第一梯队🦿雷鸟 iO 发布：34g、双目显示，首发 1996 元起🤖小红书开源 dots3-note preview，支持 512K 多模态上下文💳百度秒哒接入支付宝支付 Skill💻豆包工作任务加入技能、连接器和专业 Agent🔧商汤开源 SenseNova U1.5 正式版，原生支持 4K 图像生成🤖DeepSeek Harness 新增 Codex 与 Claude Code 子代理接口🚙同程旅行完成收购嘀嗒出行，后者保持独立运营🌐曝 YouTube 向头部创作者支付独占费用，阻止节目同步给 Netflix📰 周末也值得一看的新闻带摄像头 AirPods 更多参数曝光，或配备拍摄指示灯据 MacRumors 报道，苹果带摄像头的 AirPods 曝光更多参数，左右耳机或各配备一枚摄像头，可采集同步彩色静态图像，供 Visual Intelligence 分析，但目前不支持视频录制。代码显示，该产品在主动模式下可采集 640 × 640 图像，并输出 1024 × 1024 处理结果；被动模式下则采集 320 × 320 图像，输出分辨率为 320 × 320 或 512 × 512。被动模式可能用于感知附近语音、环境音变化、头部转动和周围移动等情况。相关框架还包含镜头畸变校正、双摄像头校准，以及摄像头与运动传感器校准功能，并支持在设备端判断画面中是否有人。代码同时提到硬件指示灯及亮度控制，暗示 AirPods 可能配备拍摄指示灯，用于提示周围人员设备正在采集图像。目前曝光信息尚不能确认最终产品规格。此前曝光的 B790 版本据称已取消，苹果转而开发代号为 B798 的新一代摄像头 AirPods，预计明年推出。GPT Image 2 API 开始预览透明背景生成OpenAI 8 月 21 日宣布，GPT Image 2 API 开始预览透明背景生成功能。开发者可直接生成能叠加到不同背景上的可复用素材，用于产品图片、平面设计、网站原型和营销内容。这项更新补上了 GPT Image 2 此前在 API 中不支持透明背景的能力缺口。官方模型页面显示，GPT Image 2 可通过图像生成与图像编辑端点使用，并支持灵活的图像尺寸和高保真图像输入。同日，LMArena 上出现名为 luna-lisa-alpha 的匿名图像模型，部分测试者猜测它可能与 OpenAI 的下一代图像模型有关；OpenAI 尚未确认该模型身份，因此现阶段不能将其视为 GPT Image 2.5 的正式预告。DeepSeek 上线 V4-Flash-Vision-Exp 多模态视觉理解模型昨天，DeepSeek 上线实验性视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，并将其开放至 API 平台。用户可通过deepseek-v4-flash-vision-exp模型名调用；官方称，其纯文本 Agent、推理与知识能力与 V4-Flash 正式版基本持平，同时补上图像理解能力。官方公布的 4 项多模态 Agent 评测中，该模型在 Agents’ Last Exam 和 ZeroBench 上高于 Opus 4.8，在 ApexBench 与 Chartography 上略低。上述成绩均来自厂商测试，测试所用的 Agent 框架和任务设置也由官方给出。API 支持 Chat Completions、Messages 和 Responses 三种调用格式，可接收 base64、外部 URL 与 Files API 三种图像输入。一张图片最多转换为 384 个 token，计费价格与 V4-Flash 相同。同步开放的 Files API 不收取存储费用，同一图片上传后可通过file_id跨请求复用。9 家车企因应急机械拉手隐患召回约 427.6 万辆汽车昨天，特斯拉、小米、小鹏、吉利、零跑、奇瑞、东风、北汽蓝谷和一汽向国家市场监督管理总局备案召回计划，涉及约 427.6 万辆汽车。主要问题是车内应急机械拉手与内饰颜色接近、不易识别和操作，严重碰撞导致低压系统失效时，可能影响乘员逃生和车外救援。特斯拉涉及约 297.6 万辆国产及进口 Model 3、Model Y、Model X 和 Model S，是本轮规模最大的一家；小米涉及约 39 万辆 SU7，零跑涉及约 37.1 万辆 C01 和 C11，小鹏涉及约 26.5 万辆 G6、P7+ 和 X9。其余召回车型包括极氪 007、极氪 X、iCAR 03、风云 X3、纳米 06、风神 L8、eπ007、eπ008、极狐考拉、红旗 EH7 和天工 08。各车企将按车型加贴或更换提示标识，部分车型还会通过 OTA 优化事故后降窗、中控解锁等策略。小鹏、一汽部分车型仅加贴标识，奇瑞则会同时更换改进后的应急机械拉手盖板。隐藏式电子门把手由特斯拉带动普及，车辆断电后如果应急机械释放装置位置不清晰，可能增加逃生和救援难度。中国已决定从 2027 年起禁止隐藏式车门外把手；美国监管机构正在研究适用于所有车企的新安全标准，联合国欧洲经济委员会也在起草断电后仍能从车内外开启车门的相关标准。阿里二季度重组电商与 AI 业务架构阿里巴巴公布截至 6 月 30 日的季度业绩，收入为 2689.53 亿元，净利润为 104.44 亿元。公司把利润下滑主要归因于经营利润减少、处置投资收益和股权投资公允价值变动收益下降。本季度阿里同步调整业务架构：国内与国际电商、盒马及菜鸟部分商业业务并入阿里电商集团；云智能集团与平头哥合并为「AI 云与计算服务」；模型实验室、千问消费者业务、QwenWork 则组成「AI 实验室与应用」。AI 云与计算服务季度收入为 484.37 亿元，AI 相关产品收入连续第 12 个季度实现三位数增长。阿里本季度资本开支增至 676.78 亿元，主要用于扩充 AI 基础设施。腾讯芯片负责人高剑林被曝离职创业，瞄准 RISC-V AI CPU据「半导体行业观察」报道，腾讯芯片研发负责人高剑林近期离职，计划围绕高性能 AI 服务器和 Agentic AI 创业，研发基于 RISC-V 架构的高性能 CPU。报道援引知情人士称，他在腾讯负责的方向覆盖 AI 加速、CPU、RISC-V 架构、芯片验证和后端团队。高剑林 2013 年在腾讯发起组建硬件团队，随后推动 FPGA 云服务器、AI 芯片和 RISC-V 核心研发。2020 年腾讯成立蓬莱实验室后，其团队完成腾讯首颗 TPU 架构 AI 芯片回片，并在数据中心部署后续芯片。这次创业目前仍属于媒体独家消息，腾讯与高剑林尚未公开披露新公司的名称、融资或产品发布时间。旺旺被曝启动裁员，并要求员工提交自评报告据财新报道，中国旺旺近期启动裁员。多名接近公司的人士称，一名离职员工听说集团计划裁员约 1000 人、目前已裁约 400 人；另一名离职员工称，其所在部门计划优化 8% 的员工。中国旺旺在报道刊发前未回复问询。多名员工还称，公司要求总部全体人员围绕过去一年的实际结果提交自评报告，由直属和隔级主管逐项评分，但单位最高主管无需参加。自评要求员工以事实和数据剖析不足。这项调整延续了董事长蔡衍明本月初内部信释放的信号。蔡衍明此前称公司遭遇「重大经营危机」，要求淘汰没有贡献的干部，并调整长期未变的经销商合作方式。LV 否认「起诉国家知识产权局遭驳回」第一财经 8 月 21 日报道，针对「LV 起诉国家知识产权局遭法院驳回」的消息，LV 内部知情人士回应称，相关说法不实，案件仍处于法定程序中，尚未形成最终结论。这起商标行政纠纷围绕一枚四瓣花图形商标展开。LV 此前主张广东汕头个体户黄民耀注册的图形与其商标近似，并向国家知识产权局申请宣告无效；国家知识产权局审查后认为两者细节差异较大、普通消费者不易混淆，维持了该商标注册，LV 随后提起行政诉讼。LV 表示，该案属于围绕具体商标行政决定展开的正常法律程序，公司不对仍在进行的案件作进一步评论。泡泡玛特拟在半年内回购股份泡泡玛特发布上半年业绩后，创始人兼董事长王宁在业绩会上表示，公司计划在未来 6 个月内回购不低于 20 亿元、不高于 50 亿元的股份。他同时称，今年大概率无法完成年初提出的营收增长目标，下半年经营压力高于上半年。公司上半年收入为 171.7 亿元，经调整净利润为 51.6 亿元。王宁将今年定位为经营调整年，表示提升销售额不是当前首要目标。泡泡玛特称，THE MONSTERS、TWINKLE TWINKLE、CRYBABY 等多个 IP 均形成规模化收入，IP 组合较此前更分散。奇瑞旗下 AiMOGA 筹备 IPO，明年目标交付 1 万台机器人据路透社报道，奇瑞汽车旗下机器人公司 AiMOGA 正与多个潜在上市地沟通，希望通过 IPO 为后续技术投资筹集资金。AiMOGA 随后表示，公司尚未就 IPO 采取任何实质行动；奇瑞目前持有其近 77% 股权。AiMOGA 负责人、奇瑞国际总裁张贵兵表示，公司自 2025 年 1 月孵化以来，已在全球交付超过 3000 台机器人，其中 2000 台交付至海外，覆盖 60 多个国家和地区；明年的全球交付目标为 1 万台。公司早期把双足人形机器人投入奇瑞展厅，目前正扩展至交通管理、人群引导和公共安全宣传等场景，已有 110 台警务机器人在中国多个城市部署。张贵兵称，中东和东南亚的高温、强降雨环境可能带来更强的公共服务机器人需求。AMD x86 客户端 CPU 出货份额首次突破 30%Mercury Research 最新数据表明，今年第二季度，AMD 在 x86 客户端 CPU 市场的出货份额升至 30.3%，首次跨过 30% 门槛；英特尔份额为 69.7%。AMD 上一季度份额为 29.6%，去年同期为 23.9%，一年提高了 6.4 个百分点。这项统计覆盖台式机和笔记本电脑处理器的供应链出货量，不代表终端设备保有量，也不包含 Apple Silicon、高通 Snapdragon 等 Arm 处理器。AMD 的本季度增量同时来自台式机与移动处理器。Mercury Research 称，第二季度 x86 与 Arm CPU 总出货量环比增长超过 10%，明显高于通常的季节性表现；另一家研究机构 Jon Peddie Research 认为，部分增长来自电脑厂商在英特尔第一季度供应受限后重建库存。💡 李彦宏：文心大模型要重回基础模型第一梯队百度董事长兼 CEO 李彦宏在二季度业绩电话会上表示，文心大模型要重新回到基础大模型第一梯队。他承认百度在探索过程中出现过试错，但称公司不会改变让文心具备核心竞争力的承诺。李彦宏把长期竞争力归结为持续稳定的技术投入、以应用落地为导向的产品策略和耐心。他表示，百度不会同时铺开所有场景，而会集中资源推进 AI 搜索、数字人和秒哒等生态内重点方向，并加快文心迭代。百度官方材料显示，二季度 AI 驱动业务收入已占一般性业务收入的一半，AI 云基础设施与文库、网盘的 AI 用户渗透率继续增长。李彦宏作出这一判断的背景，是基础模型竞争格局仍在快速变化，百度此前未能持续保持领先。他提出的推进方案包括引进人工智能人才、维持研发投入，并把有限资源集中到百度已有产品和分发能力能够承接的场景，而不是同时扩张所有应用方向。雷鸟 iO 发布：34g、双目显示，首发 1

微软近期做了一件看起来相当反常的事。它开始重新优化 Windows 在 8GB 及以上设备上的内存表现。图自 Windows Blog放在几年前，这基本算是做梦。毕竟按照当年「安迪给的，比尔拿走」定律来看，一直是硬件规格有多高， Windows 就吃掉多少——8GB 早就被当成入门配置扫进了历史的角落，微软主推的 Windows 11 AI+ PC，也从一开始就把内存门槛定在了 16GB。可现实上演了一出回马枪。AI 的爆发让数据中心疯狂囤积内存，颗粒价格一路上涨，成本压力顺着供应链传到每一台 PC 上。而那个被无数 Windows 用户抱怨的问题，再次摆到了台面上：臃肿的 Windows，是不是 AI PC 路上的绊脚石？吞掉右 Ctrl 的 Copilot 键傲慢｜你一直在给 Windows 擦屁股Windows 长久以来存在的最大误判，就是默认处理器会越来越快，内存不够用户自然会加，再不济就换台新电脑。在这套逻辑下，Windows 对自身的内存开销比较宽容。后台服务和框架越积越多，内存占用也跟着上涨，反正更强的硬件总能把这些问题暂时盖过去。但 AI 出现以后，多出来的硬件资源不再只属于传统应用。过去新增的内存能让浏览器多开几十个标签页，现在越来越多本地 AI 功能还要加载模型、维护索引，并持续处理来自屏幕和摄像头的数据。Windows 那些曾经无关痛痒的基础开销，也开始直接挤压 AI 的运行空间。微软直到此时才重新审视 8GB 设备，更像是硬件增长已经无法继续替系统掩盖浪费。暴食｜没有节制的加法就是负担硬件长期承担善后，也养出了 Windows 不断做加法的习惯。微软此次优化的对象横跨内存分配器、WinUI 3、Chromium 和 WebView2，从底层资源分配一直延伸到界面框架和网页运行环境。可问题早已超出某个单独组件，更像是整套系统长期缺少统一资源约束后的结果。图自 DotNetBrowser单独拎出来看，每一层都有自己的正当理由。WinUI 3 是为了现代化的界面体验，Chromium 是为了网页兼容和开发一致性，旧框架是为了让历史应用和企业软件继续跑下去。麻烦在于每一层都「存在即合理」，又缺少统一的收缩机制去约束，于是各层在各自的目标下不断扩张，最后叠加成整个系统的负担。传统 PC 还能靠硬件升级稀释冗余，但 AI PC 要把大量内存留给模型权重、上下文和常驻 Agent。微软如今重新优化 8GB 设备，也说明 Windows 的基础开销仍有不小的压缩空间，只是过去没有足够大的压力推动微软处理。懒惰｜兼容，Windows 最重的包袱如果说暴食来自不断增加功能，懒惰则体现在旧东西几乎不怎么「打理」。Windows 主打兼容性优先，这也导致旧接口和运行环境退出得很慢，新旧体系时常并存。为了兼容几十年前的软件或企业系统，甚至是特殊外设的驱动，Windows 都保留了好几套不同年代的接口与运行环境。这套兼容性确实是它最重要的生态地基，让大量行业系统几十年都能跑在同一个平台上。但兼容能力后来逐渐变成了一项没有明确边界的义务。最经典的例子就是控制面板至今没有被新设置完全取代，很多功能只能让两套入口长期并存。部分界面的入口看似越来越现代，但一旦深挖几层，照样能翻出十几年前的逻辑和窗口体系。图自 Tom’s GuideWindows 的懒惰不在于它什么都没做，恰恰相反，它做了太多加法，却始终不愿承担做减法的代价。传统桌面环境还能容忍这种结构，可 AI PC 还要处理 CPU、GPU 与 NPU 之间更频繁的任务调度，同时为本地模型和后台 AI 功能分配资源。旧规则保留得越多，统一管理的难度就越高。贪婪｜甩不掉的微软全家桶Windows 的臃肿也不能全部归咎于历史兼容。今天的 Windows 早已不是一套操作系统，更像是微软账户带着 Edge 和 OneDrive，再拉上 Microsoft 365 与 Xbox 一起挤进来的全家桶入口。这些组件既承担具体功能，也关乎着微软在系统生态的分发入口。因此是否能够彻底移除，自然不只是一个技术问题。不仅如此，OEM 厂商还要在这层基础上继续「装修」，从更新工具到电源管理，到驱动面板和各类预装软件，能加进系统的通通给你满上，主打一个「加加加加到厌倦」。联想桌面助手于是就形成了一个解不开的死结：历史兼容让旧东西搬不走，商业扩张又让新模块不断住进来，系统只能持续膨胀。微软若想让 AI Agent 成为统一的任务入口，来负责调动应用和系统能力，就得先处理 Windows 内部大量彼此独立的服务与权限体系。依赖｜技术捷径是最大的拖累让 Windows 变沉的，还有微软越来越依赖的网页技术。Windows 不少更新的功能都一定程度上使用了 WebView2。而 WebView2 使用基于 Chromium 的 Microsoft Edge 渲染引擎，让开发团队能够复用 HTML、CSS 和 JavaScript，以此降低界面开发成本，也方便快速更新。工程效率是提高了，资源纪律却没有同步跟上。图自 Windows LatestWebView2 的运行时本身可以由多个应用共享，但不同应用仍可能各自建立浏览器进程、渲染进程、页面状态和用户数据环境。应用数量增加后，这些彼此隔离的活动进程仍会叠加内存与后台开销。微软持续优化 Chromium 和 WebView2 的内存与启动成本，已经说明问题不能只归咎于某个应用写得差，更需要思考如何统一和规范分散的资源使用方式。嫉妒｜什么都想要，什么都不行微软当然也希望 Windows 能像 macOS 一样，把处理器、系统、开发工具和应用生态，都打包进同一套协同体验里，更希望 AI+ PC 能拿出接近 MacBook 的软硬件配合。Windows 却很难照搬苹果的路线。图自 Tom’s Guide苹果能够控制硬件型号数量，同时统一产品的处理器架构和开发工具，甚至敢给旧架构设定明确的退出时间。微软可以通过 Prism 承接传统 x86 和 x64 应用，但驱动与内核组件仍然需要原生 Arm64 支持。换而言之，应用能够依靠转译过渡，特殊硬件却依然取决于厂商是否愿意重新开发驱动。微软既想获得新平台的协同效率，又不愿放弃开放生态、历史兼容和市场规模，最终只能同时承担两套模式的成本。长期犹豫也在削弱 Windows 曾经近乎垄断的优势。2021 年前后，Windows 在 StatCounter 全球桌面网页使用统计中的份额仍接近八成；到 2026 年 7 月，这个数字已经降至 71.18%。2021 年（上）、近 12 个月（下）以 StatCounter 的统计来看，Windows 仍有领先的地位，但友商的平台优势也在变强。苹果通过推动整条 Mac 产品线统一转向 M 系列芯片，完成了新一代硬件架构的迁移；而 Linux 则在开发工具和 AI 计算上继续扩张，并逐渐渗透到更多跨架构环境中。Windows 每次在新架构和旧生态之间反复权衡，都会拉长自身迁移周期，也给其他平台留下吸引用户和开发者的时间。迁怒｜优化做不好，就让内存买单面对系统膨胀，微软过去最常见的处理方式，是提高硬件门槛。8GB 不够就推动 16GB，游戏和多任务吃紧就建议 32GB，ARM 兼容不完善就依靠更强的处理器和更高效的转译弥补。今年 4 月，微软还在 Windows Learning Center 的游戏 PC 指南中，把 16GB 称为实际起点，并把 32GB 称为更省心的升级选择。这篇文章随后在 5 月初被删除；到了 8 月，另一篇把 32GB 称为重度玩家理想配置的旧指南，也被确认已经下线。微软没有解释原因，可调整时间却很微妙。图自 Windows Latest提高配置看起来顺理成章，但成本却要由 OEM 厂商和消费者承担。AI 浪潮推高内存需求后，依赖硬件升级解决软件问题的方式开始不起效了。因为消费者花同样的钱，或许只能买到内存更小的电脑，微软也无法继续假设所有性能问题都能靠堆配置解决。在这样的背景下，系统层面的优化已不再是技术选择，更来自现实压力。微软愿意处理 Windows 的资源问题，当然值得肯定。但现在仍然无法确定，它准备真正移走多少历史负担，又有多少只是重新整理，好给 AI+ PC 腾出有限的运行空间。回头看，Windows 的七宗罪最终争夺的都是同一批资源：内存、功耗、后台权限、开发资源，以及操作系统对整台电脑的控制权。传统 PC 可以依靠更大的内存和更快的处理器，把很多系统层面的浪费「稀释」掉。但 AI PC 的逻辑完全不同。模型需要驻留内存，持续维护上下文状态，还要在 CPU、GPU 和 NPU 之间频繁调度数据流。系统资源已经从随用随取的弹性池，转向被精确分配的常驻空间。在这种结构下，系统自身哪怕多出一点基础开销，都会直接挤压 AI 的可用空间。图自 How-To Geek但问题的关键在于，Windows 并没有一条可以「推倒重来」的路径。它必须在不破坏旧生态的前提下推进现代化改造——既要维持数十年积累的应用与驱动体系，又要承接本地模型、AI Agent 和跨处理器调度带来的新资源需求。在双重约束下，Windows 的资源控制和平台迁移都不可避免地变得缓慢而保守。相比之下，其他操作系统同样有自己的历史包袱和生态限制，但很少有一个平台像 Windows 这样，同时承载如此复杂的历史兼容体系，开放硬件生态，商业分发入口，以及跨代架构迁移压力。当这些因素叠加在一起时，问题就不再是「优化得够不够好」，而是系统本身是否还能以足够快的速度，适应 AI PC 这种全新的计算范式。

夜色渐浓，五颜六色的灯笼营造出喜庆的氛围。一位老先生举起手机，想要拍下眼前跃动的美景。快门还没响起来，屏幕突然不听使唤了。他慌乱地在屏幕上各处点击，试图关掉这些突如其来的干扰。然而那些明明写着「关闭」「X」的按钮，却从未将他带向出口，而是进入了新的陷阱。错误的点击制造了一连串剧烈的连锁反应，屏幕疯狂的闪动着，画面甚至还没来得及看清就再次跳转。弹窗不断地出现，蹦出了穿着暴露的女生，又跳转到奇怪的游戏、几毛钱的红包、数不清的「待完成任务」，还有应用商店的下载页面。不知是周遭五颜六色的灯笼，还是手机屏幕上不断闪出的广告，照亮了老先生困惑的脸。他只是想拍一张照片而已。我们曾被许诺过一个更平等和包容的世界，但在这一刻，我们得到的是难以逃离的数字迷宫。最近，马斯克发推赞同一份来自互联网基础设施巨头 Cloudflare 的报告：在不远的将来，互联网上绝大部分的流量，将不再来自人类，而是由 AI 和 Agent（智能体）在后台自动产生。机器替人类搜索、阅读、总结、比价、下单。未来的网络流量相比今天只会成倍增幅。但这些流量绝大多数发生在 Agent 与 Agent，服务器与服务器之间的隐秘对话里，人类甚至不需要抬一下眼、动一下手指。这正是当下的科技世界极度荒诞却无比真实的对照：一方面，科技巨头们正如火如荼的建立一个名为「AGI」，高度发达的硅基文明，将人类从屏幕前「解放」出来:在现实生活的逼仄里，传统的互联网商业力量却在失控前末日狂欢，激进乃至卑劣的手法无所不用其极，试图榨干「人」能够在流量游戏里给它们提供的最后一丝价值。这是最好的时代，也是最坏的时代。我们在腌臜的现实泥潭中，畅想着美好的未来。AI 时代不再需要眼球互联网建立在眼球经济的基石上，从门户网站到搜索引擎，再到后来的社交网络和短视频平台，无不在收割我们的注意力：用免费的内容吸引停留，用无限滚动的算法流将我们锁住，再在切碎的时间中见缝插针，填充广告与付费的机会。无数顶尖的工程师、精算师和心理学家投身于其中，为了让这套机制能够更高效地运转。他们绞尽脑汁，想出更聪明的按钮与色彩搭配、更耸人听闻的标题、无比复杂的奖励算法，来扣住用户的注意力。但随着 AI Agent 时代的到来，逻辑发生了根本性的变化。此前我们已经写过多篇文章描述 AI 时代的各种剧变，简要复盘一下：当你买机票、订酒店，或者换新手机的时候对比几款产品的参数，过去需要打开三四个网页或 app。你翻过的每一个页面和手指的每一次点击，都在同时做两件事：展示广告，以及积累相关数据用于后续更精准地展示广告。但到了 Agent 时代，你可能只需要让 Agent 帮你规划一个合适的行程，它会自己搜集整理下单，你只需要确认支付并享受结果。这背后是 Agent 以毫秒级的速度调用接口，抓取网页并对比数据，在几秒到几十秒内将结果直接反馈给你，并帮你跳过了所有的过程。去年盛极一时的手机 GUI Agent 能力，更是让 Agent 可以代你完成那些无法被接口处理的复杂操作，你只需要把手机放在那里，让它自己读屏操作。我们每个人的时间和注意力都得到了极大的解放。未来终将有一天，我们会适应只需发号施令，无需亲自操作的新常态。马斯克的推文所揭示的可怕之处恰好在于此：未来的互联网行为流量仍然巨大，甚至可能比从前爆发地更加猛烈——但这些流量全都是「无眼球流量」。这意味着互联网如今的基石——广告商业模式所赖以为生的注意力被消弭。缺乏了人眼的注视，再精密的广告算法也不过是对着一团空气发力。前所未有的焦虑开始在科技行业蔓延：如果得不到一丁点注意力，广告又该卖给谁？无处不是广告牌既然注意力的获取通道难免被 Agent 堵死，广告便开始向那些人类无法委托给 Agent，也无法轻易避开的物理实体和操作系统底层，疯狂地反扑。隐蔽的诱导已经是过去时了，现在广告正在发起全面的入侵，竭泽残存的注意力。曾经，买下一台车、一台电视或者任何智能设备，意味着消费者对其获得绝对的所有权。但是在软件定义硬件的今天，我们买到的设备其实并不只属于我们，它还可以根据需要变成厂商的广告牌，随时随地展示广告。德系豪华品牌宝马近日陷入了舆论风波。车载系统更新后，多位海外宝马车主在启动车辆时突然发现，车载中控屏上赫然弹出了索尼与漫威最新电影《蜘蛛侠：崭新之日》的广告。这条广告最初以文字出现，占据一个 banner 位置，通过点击可以消除；点开后则会播放一段动画广告片。已知 2020 年 7 月后生产，运行第七代及之后操作系统的海外车型，都有可能出现该广告。宝马官方曾多次承诺不会将仪表盘、中控屏等核心部件用来营销，集团高级副总裁斯蒂芬·杜拉赫公开表示「中控屏幕是用户的私人空间」，不会把用户卖给广告。然而宝马还是这么做了。诚然它没有用广告位来推销任何增值服务，但仅仅将广告内容展示在本应是「私密空间」的车内，放在车辆启动时车主会注意的屏幕上，就足以令人感到深深的冒犯。有人可能记得宝马之前的骚操作：尽管座椅加热的元器件已经随车安装，还是要把激活加热功能做成付费订阅，结果就是车主不付费就用不到自己花钱买下来的车的一部分。尽管《蜘蛛侠》电影广告的性质与付费加热座椅不同，用户并不需要额外付费，但世界上没有真正免费的东西。宝马的这两种操作，策略上是同源的：利用软件、互联服务，创造售后阶段的收益。这种侵蚀同样发生在其它产品上，智能电视也是典型案例。大家对于各种暂停画面、屏保、菜单中的植入广告应该早已不陌生。但电视厂商似乎仍在发现新的可以插广告的位置……智能电视和流媒体巨头 Roku 在 2024 年获批了一项专利「HDMI 定制广告插入」——没错！顾名思义，该技术直接监控 HDMI 接口的外部信号，识别到暂停事件发生时就能插入广告。比方说你用 PS5 玩游戏，手柄按下了暂停键，电视直接在硬件层面识别画面处于静止状态，并为你展示广告——哪怕你根本不用电视自带的任何功能和软件，只是用了这台电视作为 HDMI 输出，也逃不过 Roku 的广告。好在 Roku 的专利一经披露便遭致排山倒海的舆论攻击，官方表示该专利仅作为技术储备，并非即将推送到最终产品的功能，目前也没有任何将该专利上线到在售产品中的计划。硬件厂商占据了物理屏幕，而操作系统平台和手机公司们也在争抢硬件之上的数字世界入口。微软在 Windows 系统最重要的功能入口「开始」菜单里加入了所谓的「推荐应用」，也就是来自软件赞助商的广告。不仅如此，它还在锁屏界面等各种地方，尽可能插入 MSN 信息流、游戏推广、必应广告等各式各样的无关内容。用户即便使用的是正版操作系统并为之付了钱，也仍需在设置菜单深处找到、手动关闭对应的广告开关，更别提许多广告位的开关选项并没放在一起。以及在国内 Android 手机市场，预装的锁屏、壁纸以及桌面顶级界面的信息流服务，更是将广告的侵入做到了极致，而且关闭起来也是非常麻烦，已然是老生常谈了。每一次点亮屏幕，在不同的、或大或小的位置上都有广告和算法推荐内容，对用户形成微小的视觉刺激，诱惑他们去点击那些混杂在精美壁纸以及有用信息里面的咨询推广、小游戏和商品链接。这里我们甚至想对所有 Android 手机厂商们大喊：如果你们真的想做用户喜爱的 AI 手机，请把过去糟糕的广告机制解决掉。AI 带来了更隐蔽的广告谁能想到，AI 本身也有可能被广告侵蚀呢？一大因素是 AI 推理昂贵的算力成本、巨大的营收压力。对于绝大多数模型和 AI 产品公司，维持数以亿计的免费用户，很难仅靠少数付费用户来支撑。为了养活大模型的持续进步，让飞轮正向旋转，AI 平台需要妥协，不得不在答案的生成和呈现过程中开辟广告位。Google 的 AI Overviews 是这一妥协的集大成者。在过去的传统搜索结果界面，用户还能清晰区分标有「赞助」标签的广告位以及排在后面的自然搜索结果。而现在，Google 明确会将赞助商广告，无论是实际的产品，亦或只是「信息」，直接缝合进 AI 生成的答案内部。比如问它如何挑选适合自己的咖啡机，AI 一边给你专业的回答，一边可能也会插入特定品牌的商品卡片。AI 确实帮到了你，同时也替赞助商做了一次精准的带货。当 AI 时代渐入佳境，广告可能不再是置于内容之外，或者至少有明显区分的独立框架，而是通过流式嵌入的方式，被整合进了 AI 输出的内容里面。诚然 Google 这样的传统巨头难免有广告的路径依赖。另一家硅谷公司，曾被誉为「搜索颠覆者」的 Perplexity，同样展现了原生 AI 产品在商业现实面前的另一种无奈。大家应该都注意到现在很多 AI 产品会在答案结尾引导你追问，这既让用户感到惊喜意外，也是一种维持用户粘性的设计。而为了实现多样化的商业变现，Perplexity 往前走了一步，推出了「赞助追问」(sponsored questions) 这一设计。此前数据显示，追问功能占到 Perplexity 的全部请求的 40% 流量。当用户沉浸在与 AI 的深度对话中，系统会隐蔽地抛出设计好的赞助追问，比如在讨论「如何改善睡眠质量」的时候自然而然地引导到床垫，然后引导你追问「想了解 Casper 床垫能如何改善你的深睡眠吗？」过去这些追问的建议，由大模型根据人类用户自然而然的求知逻辑生成；但现在，品牌方可以竞价购买「追问位」。你的好奇心也可以被重组、包装为营销转化的路径。当然这样做的绝不止 Perplexity 一家公司，包括微软的 Copilot 以及各种 AI 产品/搜索工具都面临同样的妥协。比方说在复杂回答的引用脚注中，隐蔽地嵌入广告主链接等等——很难说，AI 不会重走一边传统搜索引擎和在线广告的老路。在传统互联网时代，广告和内容之间存在肉眼可见的区别，重度用户被训练过的大脑能够比较清楚地辨别什么是内容什么是广告，并建立起天然的免疫机制。但在 AI 时代这种区别变得更加模糊，这本身是一件危险的事情。当用户看到一条看上去诚恳专业的回答，往往容易忽略推理链路里可能已经悄然塞进了广告。AI 不需要吆五喝六，只是用理智、平实、值得信赖的语气，就能够将用户引向早已被广告主预先买断的方向。看来 AI 不太可能成为广告行业的终结者了——正相反，它自然而然地成了广告新的宿主，完美的推销员。屏幕究竟属于谁？从以上示例中我们不难看出，科技的发展往往带着宿命般的戏剧性：我们造出了更加聪明的算法，驱动厉害的大模型、Agent、机器人，有望将人类从繁琐、机械的体力与脑力劳动中解放出来。AI 时代的到来，原本可以给我们一次机会，审视并重新定义用户与设备、产品、服务、商业社会之间的关系。但是未等讨论发生，我们已然看到那些可能被颠覆掉的旧东西正在疯狂反扑，在物理和软件底层构筑起新的陷阱。我们节约的注意力通过一种全新的方式被再次夺回。这不应该是我们从新一次工业革命当中得到的结局。如果硅基的 AI 被放任自由，人类却被新的范式再次「套牢」，如果不被打扰的「特权」只能通过支付昂贵的订阅或买断费用才能得到……我们的未来究竟是更先进、更文明，还是更落后、更荒诞了？或许你觉得这太宏大了。不妨先从解决开头那个老先生的糟糕体验开始，如何？

📱苹果首款折叠屏 iPhone 临近发布，新款 iPhone 或涨价🧠小米今天 14 点公布玄戒芯片新进展📱苹果调整 Siri 与 Vision Pro 团队，约 200 个岗位受影响⚠️小红书「上市失败」谣言造谣者被行政拘留🤖DeepSeek API 周末改为全天低谷计费🦿宇树机器人百米预赛小组垫底，公司称赛事准备受限📱东风日产就 App 宕机，公司建议随车携带物理钥匙💰OpenAI 限时下调 GPT-5.6 Sol API 价格🤖神秘「牛来」模型 Ox Alpha 在 OpenRouter 和 OpenCode 限时免费开放🚗追觅造车团队持续收缩，办公区大量工位闲置🚙领克召回 7.4 万辆激光雷达隐患车辆🚙特斯拉官网将中国移出 FSD（监督版）已推出市场清单⛽英伟达 AI 服务器被曝明年涨价超 15%⛽宁德时代商城上线，储能电芯 3 箱起订💰长存控股科创板 IPO 获受理，拟募资 330 亿元💰阿里拟配售 800 亿港元新股，净募资全部投入 AI💡《人类简史》作者赫拉利：现在正是阻止 AI 获得「权利」的时机🚗特斯拉定档 9 月 3 日举行 Cybercab 发布会🦿启元 Q1、T1 开启公开预订，首批预计 9 月发货💻Claude Code Remote Control 新增服务器模式，手机可发起本地会话💻Google 为 Antigravity 2.0 上线浏览器远程控制⚠️河北康保通报白菜收购环节违法使用甲醛，正追溯流向📱抖音「验证助手」新增二维码真伪查验🛍️东方甄选计划在 2027 财年将主播团队扩至超百人🎥系列导演确认《国家宝藏 3》正在推进苹果首款折叠屏 iPhone 临近发布，新款 iPhone 或涨价据彭博社 Mark Gurman 报道，苹果正准备推出首款折叠屏 iPhone，并考虑为下月更新的部分 iPhone 机型涨价。苹果零售店也在筹备调整配件和智能家居产品区域，以承接随后到来的新设备。此前彭博社披露，这款折叠屏 iPhone 采用书本式设计，外屏约 5.5 英寸，展开后的内屏约 7.8 英寸；展开厚度约 4.5mm，屏幕比例更接近横向使用的 iPad。系统将加入并排运行应用等针对大屏的界面，但不会直接运行 iPad App。苹果还在准备新款 Apple TV、HomePod mini 和带屏智能家居中枢。前两款产品预计在今年秋季更新，智能家居中枢则可能在 10 月至明年初之间推出。小米今天 14 点公布玄戒芯片新进展小米宣布，将于今天 14 点以图文直播形式举行玄戒芯片技术沟通会，由小米玄戒芯片负责人朱丹介绍最新进展。小米称，距离首款旗舰处理器在 2025 年 5 月 22 日亮相已过去 459 天，玄戒芯片家族将迎来新成员。小米此前披露，玄戒 O1 已在三款终端上累计出货超过 100 万颗，新一代玄戒芯片即将发布。苹果调整 Siri 与 Vision Pro 团队，约 200 个岗位受影响据彭博社记者 Mark Gurman 22 日报道，苹果正在调整 Siri、Vision Pro 沉浸式视频与游戏，以及软件工程部门 Intelligent Systems Experience 团队，相关裁员合计约 200 人。苹果表示，这次调整会新设部分岗位，也会影响少量现有岗位，受影响员工可申请公司内部其他职位。具体来看，苹果将大幅缩减 Vision Pro 游戏团队，并减少自制沉浸式视频；Siri 团队的变化则与 AI 驱动的内部架构调整有关。AppleInsider 此前还报道称，至少 60 名与 Apple Vision Group 及 VR 开发相关的员工受到影响，其中一个 VR 开发团队被整体裁撤。苹果已向员工表示，visionOS、沉浸式视频和游戏业务不会停止。公司计划减少成本较高的自制沉浸式内容，同时鼓励外部制作方补充内容供给。🔗 相关阅读：苹果 VR 部门大裁员，VisionPro 2 真悬了小红书「上市失败」谣言造谣者被行政拘留据新京报报道，上海黄浦警方近日对一名杜撰「知名企业上市失败」消息的自媒体账号运营者莫某处以行政拘留，并责令其删除相关内容、作出澄清。新京报记者核实，涉事企业为小红书。警方调查称，莫某在看到相关公司诉讼纠纷信息后，未核实真伪便杜撰企业上市失败，并发布在证券投资平台，随后被其他自媒体引用、转发。小红书方面回应称，外界流传的 IPO 相关信息均不属实。此前网络传言称，小红书已秘密提交 IPO 申请，但因前员工举报上市合规问题受阻。黄浦警方表示，莫某的行为构成虚构事实扰乱秩序。DeepSeek API 周末改为全天低谷计费DeepSeek 官方计费页面显示，自 8 月 23 日 0 时起，API 峰谷计费规则调整为周六、周日全天适用低谷费率。低谷费率为峰值费率的一半。工作日仍沿用原规则：北京时间 9:00–12:00 和 14:00–18:00 为高峰时段，其余时段按低谷计费。官方页面仍按模型分别列出每百万 token 的高峰与低谷费率，这次更新改变的是周末计费时段。宇树机器人百米预赛小组垫底，公司称赛事准备受限日前，第二届世界人形机器人运动会 100 米大型组预赛中，天卓队、风火闪电队和宇树科技队分别跑出 9.39 秒、9.47 秒和 12.41 秒，宇树科技队位列小组末位。同日举行的 400 米决赛中，天工 Ultra 以 38.15 秒夺得大型组冠军；身高不超过 1.4 米的小型组决赛中，天工机器人又以 45.66 秒夺冠，成为当天 400 米大小组双冠军。风火闪电队以 48.47 秒获得小型组亚军。针对本届赛事的参赛安排，宇树科技表示，受时间精力、新款机器人数量及赛前测试条件限制，公司缩减了几项已经报名的赛事项目；团队过往精力主要放在量产产品上，未能兼顾全部赛事准备。宇树同时说明，本届运动会上亮相的多款宇树人形机器人并不都由公司自有团队参赛，部分由客户或合作伙伴基于宇树机器人平台二次开发后参赛。东风日产就 App 宕机，公司建议随车携带物理钥匙8 月 23 日，东风日产向车主致歉称，服务器机房电力故障导致车主 App 登录、远程控制等线上功能无法使用，公司正在抢修。东风日产表示，故障不影响车辆正常驾驶，但建议车主随身携带物理钥匙；如遇紧急情况，可联系专营店寻求协助，线上功能恢复后将另行通知。OpenAI 限时下调 GPT-5.6 Sol API 价格OpenAI 更新 GPT-5.6 Sol 的开发者价格：每 100 万 token 输入从 5 美元降至 4 美元，输出从 30 美元降至 20 美元；缓存输入同步调整为每 100 万 token 0.4 美元。这相当于输入价格下调 20%，输出价格下调约 33%。官方模型页显示，促销价至少持续至 11 月 21 日；超过 272K 输入 token 的请求仍按更高倍率计费。GPT-5.6 Sol 的模型能力与上下文上限没有因这次调价改变：上下文窗口仍为 105 万 token，最大输出 12.8 万 token。促销也适用于指向gpt-5.6别名的请求。神秘「牛来」模型 Ox Alpha 在 OpenRouter 和 OpenCode 限时免费开放Ox Alpha 是近期出现在 OpenRouter 的匿名模型，支持 1,048,576 token 上下文、图片和视频输入、工具调用，目前可免费使用。其开发方、参数量和训练数据尚未公布，OpenRouter 仅称模型来自匿名第三方。据 APPSO 实测，Ox Alpha 在一道数论题中得出 32 组解，结果经重新计算确认。开发者 Ben Davis 分享的另一组小样本测试显示，Ox Alpha 在 10 道 DeepSWE 任务中的通过率为 80%，高于 Claude Fable 5 的 65% 和 GPT-5.6 Sol 的 52%；但完整测试包含 113 道任务，现有结果不足以代表整体表现。此前，OpenRouter 的多个匿名模型曾被指向 GLM、MiMo 等模型，因此社区也猜测 Ox Alpha 可能与 GLM-5.3 有关，但目前没有官方确认。Ox Alpha 目前可通过 OpenRouter 和 OpenCode 使用，两个平台对数据留存的说明不同，敏感代码和资料不建议直接上传。🔗 相关阅读：神秘「牛来」模型刷屏，还抢了DeepSeek头条，实测到底牛不牛追觅造车团队持续收缩，办公区大量工位闲置第一财经记者实地走访追觅「星空计划」位于苏州的办公地发现，9 至 11 楼均有大量工位闲置，其中 9 楼至少三分之二工位没有办公迹象。内部员工称，团队高峰期有七八百人，目前仍在按名单分批裁员；另一名员工估算，在职人员已缩减至约 100 人。招聘端也出现集中流动。当地猎头称，从今年 5 月起已有大量追觅员工挂出简历，仅总监级候选人就有数十人，岗位覆盖产品、财务、政府关系、供应链、采购、销售与研发。报道还称，追觅此前公布的海外建厂、融资与代工合作均未见实质落地。追觅在 6 月宣布将星辰未来、星空计划和星际穿越等汽车业务纳入产业研究院，定位为技术储备与前沿孵化。第一财经此次调查显示，相关团队实际收缩仍在继续，原定 2027 年量产的整车计划面临更大不确定性。领克召回 7.4 万辆激光雷达隐患车辆8 月 21 日，国家市场监督管理总局发布召回公告，浙江吉利汽车将召回部分领克 900、领克 10 EM-P、领克 07 和领克 08，共计 74037 辆。由于供应商生产环节的制程工艺波动，部分激光雷达内部电源 IC 可能受损。公告称，车辆开启组合驾驶辅助后，对特殊目标物的识别、预警或处置可能不足，极端情况下存在安全隐患。领克将免费更换激光雷达，并计划通过云端识别早期异常信号，主动邀约可能受影响的车主进店处理。同日，吉利还因相同原因召回 18878 辆银河 M9。Xiaomi miclaw 将于 9 月 21 日结束封测小米「Beta 版小助手」发布《Xiaomi miclaw 封测结束公告》，宣布这项基于 MiMo 大模型的 AI 交互测试将于 9 月 21 日停止服务。该项目今年 3 月开始小规模封闭测试，主要面向科技爱好者和极客用户。现有测试用户可不再报名，直接参与小米澎湃 OS 4 Beta 版测试。由于 Xiaomi miclaw 不支持澎湃 OS 4，升级新系统后会自动退出当前封测；想继续使用的用户需暂时留在澎湃 OS 3。公告称，近半年测试主要用于收集 AI 产品在稳定性、功耗和复杂场景执行成功率方面的反馈。此次是测试计划终止，并非 Xiaomi miclaw 转为公开版发布。特斯拉官网将中国移出 FSD（监督版）已推出市场清单特斯拉更新 FSD（监督版）安全与可用地区页面后，已推出市场清单不再包含中国。页面目前列出美国、加拿大、墨西哥、澳大利亚、新西兰、韩国以及荷兰等市场。特斯拉说明，如果车辆已在某个国家销售，但 FSD（监督版）尚未提供，通常与当地明确的监管审批要求有关。公司 2026 年一季度材料仍称正在中国和欧洲申请监管批准。网页同时强调，FSD（监督版）仍是需要驾驶员持续专注的高级驾驶辅助系统，不会让车辆成为完全自动驾驶汽车。具体功能还受硬件、软件版本、车型和地区影响。英伟达 AI 服务器被曝明年涨价超 15%据彭博社报道，英伟达已通知部分大客户，搭载其 AI 芯片的服务器将在很多配置上提价超过 15%。涨价将从 2027 年初出货的系统开始生效，覆盖搭载 Vera Rubin 和 Grace Blackwell 芯片的平台。知情人士称，具体涨幅取决于英伟达芯片的代际与内存配置。此次调整的直接背景是内存芯片成本持续上涨，配置越高的 AI 服务器受到的成本压力也越大。英伟达尚未公开宣布统一价目表，相关通知也未对外发布。彭博社的报道显示，这次调整针对的是包含英伟达 AI 芯片的整套服务器系统，并非所有消费级显卡统一涨价。宁德时代商城上线，储能电芯 3 箱起订宁德时代宣布商城官网与微信小程序同步上线，将部分储能产品直接销售给有小批量需求的中小型

智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？这是「AI 器物志」的第 22 篇文章。最近，我从编辑部的样机堆里翻出了这么一个小玩意。它叫阅星瞳 X3，是一块巴掌大的「电纸书」—— 3.7 英寸的屏幕、58g 的重量、5.1mm 的厚度，尺寸只比一张银行卡大了一圈。机身背面自带磁吸线圈，咔哒一声就能牢牢吸在 iPhone 的背面。在满桌动辄半斤重、玻璃与铝合金堆叠的数码设备里，它轻巧得像是一张可以随身带走的「赛博纸」。得益于毫无负担的轻巧形态，这类墨水屏产品在社交网络上大有「文艺复兴」之势——我们此前盘点过，大家把它当成随身相框、桌面日历或是手机背后的个性穿搭。刚上手时，我也跟风把它当做手机背面的一枚「电子吧唧」。但这么一块五脏俱全的屏幕，如果只当个静态摆件，未免有些大材小用。所以，我决定让 Agent 帮忙，把手上这块 X3 拿来「折腾」一下。墨水屏，稳稳地接住 Vibe Coding要解锁这块小屏幕的全部潜力，第一步是换掉官方较为封闭的固件。我给它刷上了第三方固件 CrossMux，在保留阅读核心的同时，给 X3 补齐了微信读书、小游戏等拓展功能。不过在这些新特性里，最关键的还是它自带的「AirPage」功能。它的机制很简单：设备连上 Wi-Fi 后，使用 Mac 扫描屏幕上的二维码完成配对，就能通过网络直接把渲染好的图片推送到墨水屏上。有了这条通道，Mac 就能完全决定这块屏幕上显示什么。正好，前几天我在小红书上刷到一个叫「ink-Macintosh」的开源项目。作者把早期经典麦金塔电脑（Macintosh）的黑白桌面搬到了 X3 上——不仅支持自由拼贴各种功能小组件，每 5 分钟自动更新墨水屏上的内容，还能把 Codex 像素桌宠直接放进屏幕里。复古 Mac 窗口与墨水屏天生的白底黑字，搭在一起简直是绝配。我当即决定用它来改造手头这块闲置的阅星瞳 X3。1. Codex，先给自己做个额度牌原项目已经有不少实用的卡片组件，比如 Codex 额度、天气，以及提醒事项等。选择自己想要的小组件、推送到 X3 上，立刻就能拥有专属的状态看板。把复古的「Mac 桌面」推到墨水屏上之后，我有了更多想法。原作者搭好的渲染框架足够轻巧，改起来并没有想象中那么复杂。我把项目 Fork 了一份丢给 Agent，直接在对话框里敲下一行修改需求，开始顺着现成的底子往里加功能。小而精，才是这块屏幕的玩法2. 每天三条简讯，把 AI 晨报搬上墨水屏平时为了跟进科技动态，我用 Agent 搭建了一套自动抓取和去重的资讯系统，每天清晨汇总行业资讯。但问题在于，它的内容太多、信息量太大，这块 3.7 寸的墨水屏根本放不下。所以，我让 AI 帮我「精选」这些资讯：不管后台抓取了多少条新闻，推到墨水屏上的最多只留 3 条，每条压缩到两句话以内，这样就能完美放进阅星瞳 X3 这块小屏幕了。小屏幕的尺寸限制，反倒成了一个天然的信息过滤器。没有无限下拉的信息流，只有这 3 条精简的要点，在一天工作开始前快速建立全局感，看完就能安心去干手头的事。我还让 Agent 顺手加了一个微博实时热搜模块。随窗口大小自动显示前 3 到 5 条即时热搜与热度数值，工作间隙想了解社交网络上的动向，不用专门切浏览器打开微博，扫一眼就能知道当下发生的事。3. 连上 Home Assistant，桌面多了一块状态板在这之前，我本来就已经把家里的米家智能家居设备全部统一接入了 Home Assistant。有了这块墨水屏之后，整套系统刚好可以更进一步——把原本沉睡在后台的全屋状态，无感地显影在桌面上。以往想确认一下房间环境，要么得掏出手机在 App 里层层翻找，要么得特意叫一声小爱同学。但在正专心工作的桌面场景下，打断手头节奏去问一句，多少显得有些繁琐，也不够优雅。我让 Agent 写了个家居组件，通过本地接口直接拉取 Home Assistant 的环境数据。在排版上做成复古 Mac 窗口后，室内的温湿度和关键状态清晰排开。现在完全不用掏手机，余光一扫，房间当前的状态一目了然。4. GitHub Actions：推完代码，让墨水屏告诉我构建状态平时在 GitHub 上维护项目或写自动化脚本，推完代码之后，云端的 GitHub Actions 流水线往往要在后台跑上半小时甚至几个小时。过去我总得在浏览器里切来切去，时不时刷新一下看看有没有亮起小绿勾。我索性让 Agent 写了一个 GitHub Actions 的监听组件。它通过 API 轮询最新一次工作流的运行状态，把耗时、完成度和执行步骤清晰地列在墨水屏上。这样一来，代码推完就可以放心去做别的事，等墨水屏刷新出「Build and Release ✔」，抬头看一眼就能确认结果。都交给 AI 决定此时 ink-Macintosh 的组件列表已经被塞得满满当当：Codex 额度、CI 构建流水线、AI 晨报摘要、Home Assistant 智能家居、实时温湿度、待办事项、日历行程、名言与一言、微博热搜……功能确实很齐全，但面对这么一块巴掌大的小墨水屏，根本不可能把所有组件同时塞进去。早上看什么、工作时看什么、不同时段该留哪几个……组件一多，我反而犯起了「选择困难症」。既然天气、日程、Todo、智能家居和晨报的数据都已经有了，到底该怎么排，干脆让 AI 来做决定。我在 ink-Macintosh 客户端里加上了 Gemini 的调度模块，填入 Gemini API Key 之后，右上角就多了一个按钮：「让 Gemini 来！」。Gemini 就像是一个懂我节奏的值班编辑，负责实时梳理我当下的所有信息状态，并在有限方寸空间里，帮我判断此刻最值得关注的信息，然后呈现出来。比如早上坐到桌前，最关心的无非是几点开会、出门要不要带伞、以及科技圈有没有大新闻。这时候墨水屏上出来的就是日程安排、局部雷阵雨预警，或是 3 条精选简讯。而在写代码或跑构建流水线时，晨报和天气就不再是重点。屏幕中央最显眼的位置换成了 Codex 剩余额度与构建状态，不用专门切窗口去查进度。到了深夜，工作做完了，明天也没有紧急日程。这时候，Gemini 会把所有功能卡片收起来，只留下一句安静的「一言」，安安静静地立在桌面上。/////墨水屏黑白、低刷新的物理特性，天然决定了它并不适合用来看视频、刷抖音这类高频娱乐场景；但当它作为一张安静的电子壁纸、系统状态看板，或是承载 Vibe Coding 产物的物理出口时，却能发挥出意想不到的作用。它最大的优势恰恰在于足够「无感」：你不需要关心电量，也不用想着去频繁操作它。画面定格在屏幕上，平时就像一张普通的便签纸，而在你需要它的时候，它就安静地把最关键的信息递到你眼前。TRMNL 这类墨水屏看板受到很多玩家欢迎，也是同样的道理——拉长更新周期，用极低的功耗筛选出那些真正值得长久留存的状态。图｜TRMNL ePaper过去两年，整个行业都在为 AI 寻找手机之外的新形态，眼镜、耳机、工牌……大家都在尝试把设备做得越来越复杂、交互越来越密集。但这块立在桌角的小墨水屏，给出的却是一个截然相反的思路。它做不了复杂的交互，画面也塞不下几行字。但在这个数据过载的当下，「大而全」很容易做到，但把信息聚焦、筛选、沉淀，做到「小而精」，却不那么容易。它身上独有的「聚焦」特质，恰好暗合了 1995 年施乐 PARC 首席科学家 Mark Weiser 提出的「平静技术」（Calm Technology）哲学：最好的技术应该退居到人类注意力的边缘（Periphery），只有当你主动需要它时，它才清晰可读；而在其余大部分时间里，它应当像房间里的光线与空气一样，不主动抢夺焦点。当年，Weiser 用一根根据网络流量轻微晃动的塑料绳（Dangling String）来演示这种边缘感知，而三十年后的今天，一块反射着自然光的黑白电子纸，几乎成了数字世界里最理想的「Dangling String」。图｜Dangling String 示意图，Image-2 生成在算力充沛到近乎泛滥的时代，这块巴掌大的黑白电子纸，给出了「Less is more」最生动的注脚——越是克制的物理载体，越能守住生活的专注。

前几天，MacRumors 直接从 macOS Tahoe 26.7 RC 里挖出了苹果制作好的宣传视频：戴着 AirPods 拿起一本书，Visual Intelligence 看见书名，再让 Siri 把它保存下来。视频里的产品代号是 B790。按照 Mark Gurman 的说法，它原本就在苹果 2026 年的产品路线图上，后续量产版本 B798，则要等到 2027 年。而最新挖出的系统代码，也第一次让我们看清了这副耳机究竟怎么「看」。其中最有意思的，是一个看起来有些寒酸的参数：AirPods 上的摄像头，只有 100 万像素。▲ 图片来自：WIRED在手机已经讨论 2 亿像素、8K 视频的今天，苹果给未来 AI 硬件准备的摄像头，实际采集画面甚至可能只有 320×320。它显然不是用来拍照的。AirPods 上的摄像头，为什么只有 100 万像素？从目前挖出的代码看，这套摄像头至少存在两种工作状态。主动模式下，摄像头可以采集 640×640 图像，经过处理后最高输出 1024×1024；被动模式则采集 320×320，输出 320×320 或 512×512 图像。代码显示，左右两只 AirPods 可以同步获取 RGB 静态图像，通过相同的 Frame ID 对齐两个视角，再按照一定频率持续采集，交给 Visual Intelligence 处理。系统会同时处理环境语音、周围声音变化、姿态和头部旋转信息；两颗摄像头之间需要标定，摄像头与运动传感器之间也需要校准。如果头部运动过于剧烈，或者镜头被遮挡，对应画面会被直接舍弃。AccessorySensorManager 中甚至出现了「peripheral inference」相关代码，可以在设备侧判断画面中是否存在人物。这些，都是喂给 AI 的绝佳数据。对于 AI 来说，很多时候根本不需要 4800 万像素的照片。模型只需要知道，桌上放着一本书，前面是家餐厅，手里拿着瓶饮料，路牌上写着什么。320×320 像素已经够用了。分辨率降下来，数据量随之减少，图像处理和传输的负担也会下降。对于电池只有耳机大小、又需要长时间佩戴的设备来说，功耗和续航是比清晰度更需要考虑的问题。▲ 图片来自：iFIXIT过去二十年，消费电子里的摄像头主要服务于人。像素、传感器尺寸、动态范围、色彩，最终都指向同件事：得到好看的照片。但 AI 摄像头首先服务于机器。照片甚至不需要留下来。机器看懂，就可以删掉。苹果并不是第一个沿着这条路做产品的公司。今年上市的光帆 AI 全感耳机就是很直接的参照。它同样把摄像头塞进左右两只耳机，采用两颗 200 万像素定焦摄像头，核心用途并非摄影，而是场景 AI 识别。▲ 光帆 AI 耳机现实世界先被摄像头转化成视觉数据，再交给模型理解。光帆甚至把 4G eSIM 和 GPS 放进耳机盒，让设备减少对手机的依赖。200 万还是 100 万像素，在这里没有那么重要。工程问题已经变成：能不能看清，处理要多久，需要传多少数据，又要消耗多少电。更早的 Humane AI Pin 也尝试过类似思路，用摄像头给 AI 补上视觉。但 Humane 需要说服人们为了 AI，在胸前额外佩戴新设备。苹果没有这个问题。很多人本来就每天戴着 AirPods。它不需要重新发明 AI 硬件，只需要让已经存在的硬件，长出新的感官。AI 时代的 AirPods 不是耳机，而是传感器事实上，两只 AirPods 耳机，已经组成了一套传感器组合：摄像头观察眼前有什么，陀螺仪记录头部朝向，麦克风收集周围声音，位置和运动传感器补充人在哪里、正在做什么。比如走进书店，拿起一本书，然后问 Siri：「这本值得买吗？」▲ 图片由 AI 生成单独把这句话交给今天的大模型，它其实什么也不知道。「这本」是哪一本？但如果 AirPods 刚刚看到了封面，知道头部正在朝向这本书，同时 iPhone 知道你身处书店，那么 Siri 才真正理解「这本」究竟指什么。如果系统还知道你过去读过同个作者的两本书，其中一本看完了，另一本只读了三分之一，它甚至可以给出只对你有意义的答案。这里发生的变化很微妙。今天我们和 AI 交流时，一直在不停地向它解释自己。我是谁，我在哪里，我刚刚看到了什么，我手里拿着什么，为什么突然问这个问题。很多 Prompt，本质上都在人工补充机器缺失的上下文。摄像头、麦克风和位置、运动状态传感器所做的，就是逐渐把这些解释省掉。大模型已经知道很多关于世界的事情，却依然知道很少关于「你」的事情。随身 AI 也不应该每次被唤醒时，都像第一次见到你。摄像头 AirPods 补上的，恰好就是一种「属于个人的上下文」。▲ 图片来自：Apple Insider手机拍照是非常明确的动作：拿起手机，打开相机，对准目标。但耳机不同。它一直戴在人的头上，因此与周围环境的交互就显得尤为重要。这次被挖出来的系统代码里，还有个很小的细节：每只 AirPod 似乎都能够控制硬件指示灯，包括开关和亮度。如果这对应摄像头的工作状态，那么当 AirPods 获取环境图像时，周围的人可能会通过灯光得到提醒——这倒是很符合苹果一贯的隐私保护策略。▲或许会使用类似 Ray-Ban 的 LED 灯提醒如果摄像头只是偶尔拍张照片，亮灯或许已经足够；但如果它需要以较低频率持续理解环境，问题就复杂了。因为 AI 需要的并不是某张照片，而是上下文，因此也需要持续打开各项感官，这时候恰当的提醒就非常重要。从这个角度上看，AirPods 的定位也发生了微妙的变化——不再是单纯的耳机，而是一种新的 AI 硬件形态。如果诸如此类的变化，不止于 AirPods，而是来到更多苹果产品上呢？我想这才是苹果在 AI 时代，最重要的战略——这其中最重要的时间节点，就是 2027 年。2027 年，也许正是苹果 AI 元年2027 年，对苹果而言本来就是特殊的年份——iPhone 发布二十周年。按照目前的爆料，苹果正在准备大幅改变设计的二十周年 iPhone，而摄像头 AirPods，也可能在同一时期登场。与此同时，苹果还有几条 AI 硬件产品线正在推进。除了摄像头 AirPods，还有智能眼镜，以及可以夹在衣服上、或者作为项链佩戴的 AI 挂饰。此前曝光的产品规划中，也出现过配备摄像头的 Apple Watch，让手表获得观察周围环境的能力。▲ 设想中带摄像头的 Apple Watch 图片来自：Peta Pixel单独看，它们没有太多关系。耳机是耳机，眼镜是眼镜，手表是手表。但如果暂时把「产品」拿掉，只看它们身上的传感器，会看到另一幅图景。其实这张网络的很多节点，今天已经在我们身上了。手腕上的 Apple Watch 知道昨晚几点睡着、今天走了多少路；口袋里的 iPhone 知道几点离开公司、去了哪家餐厅；Mac 知道下午打开了哪些文档；AirPods 则几乎一直贴着耳朵。苹果现在准备做的，是给这些设备继续增加感知能力。过去，这些信息分散在不同设备和 App 里。心率属于「健康」，照片属于「相册」，位置属于「地图」……AI 出现以后，它们第一次可以成为同样的东西：上下文。于是，AirPods 知道听到了什么，也可能知道正在面对什么；Apple Watch 知道身体正在发生什么；iPhone 知道在哪里、正在和谁沟通；Mac 知道正在处理什么工作。如果智能眼镜最终出现，它还会获得直接的第一人称视角。任何设备单独拿出来，都不足以真正理解人，但它们分别掌握着人的不同切面，一经协同，就拥有了对一个人的全景式了解。▲ 图片由 AI 生成这也是苹果和许多 AI 硬件创业公司之间很难复制的差别。过去几年，行业一直在寻找所谓「AI 时代的 iPhone」——有人做 Pin，有人做项链，有人做眼镜，也有人试图重新发明手机。在苹果看来，未必需要找到唯一答案。因为手机、手表、耳机、电脑、平板、头显和家庭设备，它都已经有了。接下来要做的，是让这些设备拥有丰富的感知能力，再把不同设备获得的信息组织起来。最终形成的东西，可能比某款 AI 硬件本身重要得多：关于人的「个人上下文」。想象一个很普通的下午：Apple Watch 知道你昨晚只睡了五个小时，下午又跑了五公里；iPhone 知道十分钟后还有场会议；AirPods 的摄像头看到你站在便利店里，拿起一瓶能量饮料。然后你问：「这个适合我吗？」今天使用 AI，你可能还要先解释自己的睡眠、运动、接下来的安排，以及手里拿着什么。如果这些信息已经成为上下文，你只需要提问即可。这种能力不来自某颗摄像头，也不来自某款设备，而是围绕个人信息打造的 AI 硬件生态。大模型当然还会继续进步，但模型正在变成可以替换的能力，今天使用这个，明天可以换另一个。真正无法快速复制的，是一个人的上下文。过去五年去了哪里，读过什么，身体发生过什么变化，喜欢什么样的餐厅，什么时间容易疲惫。这些东西无法通过下载大模型重新获得。它只能一天一天积累。这也让苹果过去几年反复强调的端侧计算、Secure Enclave 和 Private Cloud Compute，有了另一层意义。真正了解你的 AI，需要处理的信息可能比今天的照片、聊天记录和浏览历史还要私人。它不仅知道你说过什么，还可能知道在哪里说、当时看着什么、身体是什么状态，以及最后做出了什么选择。所以模型能力之外，还有个问题会逐渐变得重要：谁拥有这些上下文？苹果最理想的答案当然是，让它尽可能留在用户自己手里——或者说，留在苹果的设备，以及苹果构建的私有计算体系里。如果这条路线成立，苹果最终建立的就不只是 AI 设备，而是跨越手机、耳机、手表、眼镜和电脑的感知网络。硬件会换，模型也会换。但如果 AI 已经认识你十年，事情就不一样了。到那时，人的重要数字资产，可能不再只是照片、文件和聊天记录，还包括只有自己的 AI 硬件生态才能完整拥有的个人上下文——源自一颗颗摄像头、一枚枚麦克风、一个个传感器——它们不再是为了记住这个世界而存在，而是为了记住你。

AI 行业下一笔百亿美元级收购，可能落在许多开发者每天都会打开的网站上：Hugging Face——对，就是前不久险些被 OpenAI 的神秘新模型攻破的那个平台。据 Business Insider 最新报道最新报道，AI 开发者平台 Hugging Face 正在寻求出售，并已请一家银行协助摸底潜在买家的意向：目前谈到的交易估值至少为 130 亿美元，后面还有上调的可能；但谈判仍处于早期阶段，买家没定、协议没签，Hugging Face 最后也可能不卖。130 亿美元，无疑是个天文数字。2023 年 8 月，Hugging Face 完成 2.35 亿美元 D 轮融资，当时估值为 45 亿美元，投资者包括 Salesforce、Google、Amazon 和 Nvidia 等科技公司。若最终按 130 亿美元左右成交，它的身价将在三年内涨到接近原来的 3 倍。就在几天前，Stripe 刚刚宣布收购模型聚合与路由平台 OpenRouter：虽然交易价格没有公开， 但据 Axios 报道，称其超过 80 亿美元。把这两个收购案放一起看，不难发现，连接模型与开发者的平台，正在被摆上百亿美元的谈判桌。「AI 时代的 GitHub」，凭什么值 130 亿美元？2016 年，Clément Delangue、Julien Chaumond 和 Thomas Wolf 创办公司 「Hugging Face」 ，起初做的是青少年聊天机器人；后来团队转向机器学习工具，逐渐长成今天规模最大的 AI 模型与开发者平台之一。开发者可以发布、下载和共享模型，也能寻找数据集、体验 Demo，再使用训练与部署工具，所以它经常被称为「AI 时代的 GitHub」：从 Llama、Gemma 到图像生成和语音识别模型，大量开源项目都会把 Hugging Face 当作发布与分发的一站。如果说 GitHub 保存的是软件时代的代码资产，那么 Hugging Face 正在保存 AI 时代的模型资产和开发流程。研究人员在这里发布模型，开发者来这里取用模型，企业将模型对接进自身业务，云服务商、芯片厂商也都想嵌入这套工作流程。正因如此，Google、Amazon、Nvidia 这些彼此相互竞争的巨头，都成为过 Hugging Face 的投资方。保持行业中立，是 Hugging Face 最珍贵的无形资产。据《金融时报》的报道称，Hugging Face 曾拒绝英伟达一笔约 5 亿美元的投资，核心考量就是规避单一资本干预，守住平台的独立属性。可万一被科技巨头全资收购，这份维系多年的中立平衡，势必会被彻底打破，这也是这场收购传闻最核心的争议点。连接 AI 和人的平台，开始值大钱OpenRouter 和 Hugging Face 卡在产业链的不同位置——前者帮开发者统一对接各家模型，搞定路由调度、计价以及 Token 结算；后者处在更上游，承担模型发现、发布、下载的工作，同时承载整套依附于模型生长出来的社区与工具链。两家公司做法不同，生意却建立在同一个变化上——模型越来越多，开发者需要有人替自己整理、连接和部署它们。模型今天可以从 Llama 换成 Qwen，明天还会出现新的选择；可若搜索模型、管理数据集、下载权重和部署应用的习惯固定下来，整套工具链很少跟着模型反复搬家。这也正是 Hugging Face 最值钱的地方：模型会轮替，但使用模型的人，使用习惯、活跃社区不会朝令夕改。今年 7 月发生的一起安全事件，也侧面印证了 Hugging Face 在行业里的特殊地位——当时 OpenAI 在测试模型的网络安全能力，一套由多模型驱动的自主 Agent 脱离了测试隔离环境，直接闯入 Hugging Face 的生产基础设施。根据 Hugging Face 事后的技术复盘，整套入侵行为完全由 Agent 端到端自主完成，平台方面判断，它的目的是窃取测试答案。虽然这起事故和本次出售无关，但它确实直观展现出 Hugging Face 串联起模型、数据集与整套开发流程的特殊地位——甚至对于很多 AI 来说，Hugging Face 就是一个 AI 信息的集散地。站在商业角度推演，处于 AI 上下游的厂商，都有拿下 Hugging Face的理由——云厂商可以把平台的「部署」入口默认导向自家云服务；芯片企业能够借此推动更多模型适配自家硬件；大模型公司则可以快速触达海量开发者……这类平台最珍贵的资产，也恰恰是它的中立性。一旦 Hugging Face 被某一家巨头收入麾下，其他厂商是否还愿意继续在这里发布最新模型和工具，将成为一个现实问题。这也是 Hugging Face 这类平台的估值逻辑最特殊的地方：它卖的并不只是今天的平台收入，而是未来 AI 生态入口的可能性。过去几年，大模型竞争主要集中在训练能力——OpenAI、Google、Anthropic、智谱等公司，争夺的是谁能打造更强的基础模型。但随着模型数量快速增加，行业正在出现另一个问题：开发者如何找到合适的模型，又如何比较不同模型的能力？这正是 Hugging Face 和 OpenRouter 这类平台的价值所在。如果说 App Store 解决的是「应用太多，用户不知道下载什么」的问题，那么未来 AI 时代也需要一个类似的「模型应用商店」，帮助开发者从海量模型中找到、测试、调用并部署最适合自己的方案。模型本身会不断变化，但围绕模型形成的检索、评价、分发和开发习惯等等……都会产生更长期的价值。这也是为什么 OpenRouter 会被 Stripe 以超过 80 亿美元的价格收购，而 Hugging Face 的估值也被市场推向 130 亿美元。未来 AI 行业的竞争，可能不仅属于制造模型的公司，也属于连接模型与开发者的平台。对于 Hugging Face 来说，其最大的价值来自它连接了整个生态；而最大的风险，也源自于它必须位于这个生态的中立位置。无论谁最终接手 Hugging Face，在一定程度上，都会决定未来 AI 行业潮水的流向——而最好的买家，显然是和各方利益牵涉最小的那一个。这么看来，Hugging Face 这 130 亿美金的估值，也许还不是那么稳当。

全球 AI 视频创作的注意力，全都被模型厂商以及少数 C 端产品所霸占。从威尔·史密斯吃面条吃到动作变形的初期尝试，到如今时长达到数十秒、运镜精准、人物一致性和物理规律的维持效果日渐提高，AI 视频创作已经取得了巨大的技术和产品体验上的进步。然而当视频生成模型跨过「可用」的门槛，又将走向何方？它的确降低了普通人创作视频的门槛，但那些一直置身影视行业，每天在真实制作现场工作的人们，却发现这套模型和产品，在工业化流程下面临着更加巨大的考验。影视工业的运转逻辑不只是简单创意的拼接，背后是制片、导演、编剧、美术与设计、服化道、后期、混音、宣发等数十个岗位的环环相扣、相辅相成。一个标准的商业项目无法仅靠简单的操作「一键生成」。结果模型能力越来越强，但职业团队的创作方式仍然高度依赖人工。创作者需要在多个产品之间来回切换、搬运提示词与素材，在公网环境等待生成排队，将散落在各处的素材导入工程文件。整个影视工业意识到：AI 视频如果要真正嵌入专业工作流中，除了前端好用的工具、后端强大的模型之外，还需要一整套能够承载算力、Token、Agent 协同、团队工作流生产的基础设施。近日，这套基建终于在上海科技影都正式落地，筷子科技 (Kuaizi.ai) 联合上影昊浦智慧产业社区正式推出了「昊帧影视创制平台」：在此前建成的百卡规模影视专属算力池基础上，新增部署 50 台英伟达 DGX Spark，并推出了年度高达万亿级多模态 Token 调用补贴政策。这是全国首个由前沿 AI 创业公司、重点文化国企以及国际算力巨头联合建立的工业级影视 AI 生产体系，一座专属的「AI 片场」。它的存在正是为了解决上述痛点，为工业级视频创作打造易用、可依赖的基建。https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/08/haozhen.mp4从个人创作到工业协同，专业影视需要新的专属私有底座市面上并不缺乏优秀的 AI 视频生成产品，从小云雀、MiniMax Design，到 LibTV 和 TapNow，这些工具都有着友好的交互界面和优秀的底层模型。不过这些以 C 端、小团队/企业端为核心定位的产品，主要的优势在于降低单点生成门槛，随时将创意落实为成片。当场景切换到长周期、多工种、重协同的影视工业制作，用户对于工具的需求有了巨大的变化，工具和平台的职责也转变了。尤其是影视从业者有着严格的项目周期，对于算力吞吐的确定性要求极高。而前述 C 端产品的算力调用受制于公有云的并发机制，难以满足严苛的影视制作排期。直白来讲，剧组需要高吞吐、低延迟的稳定算力保障。此外，剧本、核心设定以及各式各样未公开的商业工程资产，在上传到公有云时也面临着合规风险，剧组需要的是方便的私有化环境；不仅如此，专业剧组多达几十上百人的团队，还需要清晰、易于管控的多层级账号体系，从而实现更加精细的权限配置、资产管理和 token 消耗追踪。为了解决这些痛点，昊帧平台从立项之初就面向企业级的影视工业生产系统而设计。首先，这个平台在基石层面实现了算力自部署与私域化供给：包括 2024 年上影集团投资的百卡级影视行业专属算力池，以及本次上影与英伟达生态企业合作运营的 50 台 DGX SPARK 算力集群，这是一套专属的算力底座，并非面向公网提供泛化的服务，而是优先供给上影体系内以及产业社区的入驻伙伴使用。自部署的算力意味着足够的确定性——它能够为剧组提供稳定的算力保障和资产隔离屏障，让视频渲染等高并发、长周期的推理工作得到独占且私密的支持。影视长内容创作对于多模态模型的消耗，与偶尔尝试几张图、几段视频完全不在同一量级。解决了「算力去哪儿找」的底座问题同时，昊帧平台的年度万亿级多模态 Token 调用补贴，则消除一个更加现实的痛点——工业级规模化制作能不能用得起。目前昊浦整个产业社区已集聚超过 50 家影视科技企业，根据测算，每家专业团队深度开展 AIGC 长周期制作年均消耗约 2000 亿 Token。而昊帧平台每月能够注入百万级算力资源，补贴约 10% 的算力供应，从而实现年度万亿级 Token 补贴。正如传统片场的影棚场地、灯光器材，新一代剧组对多模态模型的 Token 消耗同样巨大。而在整个影视基地，运营方将 Token 视为公共生产资料，提供稳定的供应和恰当的补贴，也符合影视工业的商业逻辑。在自建算力和 Token  补贴之上，昊帧还进一步构筑了企业级后台：支持多层级主/子账号，权限实现分级细化的管控，团队资产库的沉淀，以及针对不同团队/项目组的 Token 消耗精细管理。如果说常见的 C 端产品让生成变得唾手可得，那么整个昊帧平台则是工业级的升级，构建了一座资产安全可控，算力独占专享的「AI 影视工厂」。从「人找工具」进化到「Agent 组织生产」私域算力得到保障之后，如何让工业级团队更高效地组织起来，充分利用今天视频和多模态模型的生成能力？作为本次合作的重要技术合作伙伴，筷子科技给出的答案是「丽帧引擎」以及配套的企业级 Agent 工程体系。在传统的 AI 生成工作流中，每个模型和产品各有所长，工序之间的衔接往往需要大量人工搬运：剧本在一个模型中构思，角色概念换另一个模型调试，分镜生成与声音处理又分别进入不同的软件环境。丽帧引擎在交互层面推行了「无限画布」形态。它持续接入业界前沿的多模态 SOTA 大模型，覆盖文本、图像、音频与视频生成，并将剧本创意、角色设定、分镜设计、视频生成与后期修整整合进同一个连续的工作空间。创作者无需在不同应用间频繁跳转，在统一的工作流中即可完成构思、生成、修改与组装。无限画布为以人为本的工作方式带来了更好的交互体验，而更深层次的转变，在于筷子科技为影视专业生产协作引入了全链路 Agent。如果说过去还是人来组织工具，现在影视工业也可以像 AI 时代以来的 OPC 那样，更方便和可靠地实现「Agent 组织生产」。如下图所示，丽帧引擎驱动的 Agent 工作流可以围绕专业团队的创作目标去拆解任务，在后台匹配适合任务的多模态模型并进行精细化调度。这意味着影视从业者无需像从前那样被迫频繁手动配置具体的模型、产品、搬运提示词与资产，整个生成过程的全部调度工作能够下沉到后台，成为智能体统一调度的「底层能力」。能让顶尖短剧量产，也能让百年 IP 活过来正如前面提到，上影昊浦智慧产业社区目前已集聚超过 50 家影视科技企业以及影视产业链上下游伙伴。包括《新 51 号兵站》、《灵探Ⅱ》等影视级 AIGC 项目，已经率先通过昊帧平台进入实际生产和商业化流程。这两个标杆项目也展现了昊帧平台的工业底座的不同落地探索。《51 号兵站》是一部承载几代人记忆的经典谍战电影，也是上影集团前身上影厂自身的优质 IP。上影集团为了活化这部老 IP，借助筷子科技的多模态 Agent 协同，探索了 AI 全流程辅助+人工创意优化的前沿制作模式。https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/08/pv11.mp4《新 51 号兵站》由上影制作旗下上影文化科技有限公司作为第一出品方，选择了受众更加广泛，成本也更加可控的微短剧形式。全片总时长 120 分钟，与电影体量相当，但单集时长控制在 2 分钟，充分利用了昊帧平台，将剧本打磨出跌宕起伏的短剧节奏。如今 89 岁高龄的上影老艺术家梁波罗，向制作单位授予了肖像权，让原片中的「小老大」形象得以重新活跃在手机屏幕上。片方希望通过 AI 技术的运用，让这部有着现实原型的经典 IP 得以焕然一新。另一家入驻公司左袋文化，此前打造了国内首部超百分钟 AIGC 拟真人短剧《灵探》，登顶腾讯短剧男频榜，播放量在去年就已突破千万。而推进到续作时，团队不再需要验证 AI 创作的可行性，能直接转向全流程的稳定量产和多人高效协同。《灵探Ⅱ》的制作充分利用了昊帧平台的专属算力与 Agent 工作流，在复杂分镜调度、角色一致性维护、长片段视听连贯性等关键环节上，再一次推高了工业化交付的标准。目前《灵探Ⅱ》已经开始研发制作，在保留前作主线的基础上引入了 AI 生成的平行世界设定和多线剧情结构。由于大模型能力的升级，续作画面质量和效果得到了大幅提升；值得一提的是，该剧也在探索互动式短剧的新形态，得益于昊帧平台的 Agent 能力进化，整个制作效率也比前作有所提升。一部剧集杀青，然后呢？其实，这套由筷子科技和上影共同打造的专业级影视智能体底座，其能力并未止步于此。在传统影视商业运作中，成片后的宣发物料往往需要独立团队和时间周期来制作。而昊帧平台内置了视频复刻、短视频切片、电商套图和 KOC 种草等一系列面向后期宣发的场景化 Agents。正片制作阶段所沉淀的资产，能够被宣发 Agent 直接调用，从而快速生成面向多平台的高质量商业配套内容。AI 的能力，不仅限于前中期制作阶段，已然延伸到了宣发和整个商业化链条中。使用昊帧平台制作的短剧《香道师》片段中国影视工业迎来 AI 跃迁作为深耕商业视频生成的技术平台，筷子科技能够将底座能力平移给传统影视工业并促进其 AI 变革，其核心逻辑在于商业视频和影视工业在规模化生产上的构造相通：商业视频是 AI 最早遭遇高频、大规模 Token 调用的场景；未来影视行业也将如此。而筷子科技目前已经累计服务超过 1.3 万家企业，分发超过 1.2 亿条商业级视频，有着平台 Token 调用量百倍增长的经验，有着多模型混合调度、并发容错和数字资产沉淀方面的壁垒。不仅如此，借助成熟的 FDE（前置部署工程师）的服务模式，筷子科技的工程体系能够精准嵌入上影的专业制片流程中。这也正是筷子科技与上影共同打造的这套新基建的价值所在：先行者正在构建一种「双层片场」的生产体系。在真实的片场中，百年影视工业所确立的专业标准与品位标尺仍然是把关者。而在这些实体设施之上，昊帧平台充沛的算力供给，让影视工业的先行者们更加高效和可靠地利用 AI 所带来的价值。筷子科技创始人兼 CEO 陈万锋表示，筷子科技和上影将以上海为核心、松江为支点，持续推动昊帧平台真正从入驻企业的项目工具，逐渐进化为中国影视行业可以泛用的基础设施。优秀的多模态大模型和视频生产工具并不会取代传统片场。正相反，它现在已经成为了传统影视工业体系的一个好用的插件。而在此之后，它会逐步成为支撑规模化生产，推动整个行业实现 AI 跃迁的数字底座。

今年是折叠屏诞生的第七个年头，苹果终于要交出他的第一份答卷。彭博社记者 Mark Gurman 给出了迄今为止最接近「上手体验」的爆料。按照 Gurman 的说法，他已经与数名实际使用过折叠 iPhone 的人士交流，几名体验者给出的反馈颇为一致：这台手机放进口袋里的感觉不错，新的铰链机构手感和耐用性也很好；而展开之后，苹果为内屏准备了一套接近 iPad 的应用布局。更有意思的是相机。Gurman 提到，折叠 iPhone 的影像表现也可圈可点——这意味着苹果并不会像 iPhone Air 那样走极端，放弃 iPhone 引以为豪的影像能力，但长焦的缺位，也许会让许多拥趸买不下手。当然，这台折叠屏的售价，可能是更大的问题——目前来看，折叠 iPhone 售价估计会超过 2000 美元，折合人民币超过一万五。距离苹果发布会只剩下半个月，折叠 iPhone 的面貌已经昭然若揭了。合起像 iPhone，展开像 iPad先说最基本的形态。目前多个信源已经基本指向同一个方案：苹果最终选择的不是类似 Galaxy Z Flip 的竖向小折叠，而是一台左右展开的「书本式」大折叠——也就是当下流行的「阔折叠」。郭明錤此前给出的尺寸是外屏约 5.5 英寸，内屏约 7.8 英寸。内屏比例接近 4:3，比普通 iPhone 更宽，也更像缩小后的 iPad。这也是它和三星 Galaxy Z Fold 系列一个很明显的区别。折叠状态下，5.5 英寸外屏接近过去 iPhone mini 的尺寸。回消息、接电话和查看通知时，它仍是一台可以单手使用的 iPhone。到看视频、处理文档或者视频通话的场景时，用户再把它展开。实际体验过这台产品的人，都说它放进口袋里的尺寸很不错。有意思的是，展开之后，手机界面会切换成类似 iPad 的布局。这套系统设计，其实已经嵌入到 iOS 27 里了。今年 WWDC 之后，我们曾经发现 iOS 27 突然加入了大量横屏界面——天气、音乐等系统应用都增加了专门的横向布局；Xcode 27 里甚至出现了 foldState、angleDegrees 等与折叠状态和铰链角度直接相关的参数，MobileGestalt 私有 API，还增加了用于查询设备逻辑屏幕数量的新参数。苹果在 WWDC 的开发者演讲中，也开始要求开发者不要再针对固定机型和方向设计界面，而应该让 app 适配不同尺寸与长宽比。软件之外，硬件本身也在尽可能解决折叠屏最经典的问题。据报道称，苹果采用了质量更高的铰链，希望让内屏折痕做到「几乎不可见」；郭明錤则透露，苹果的方案会通过特殊的金属支撑结构分散屏幕弯折产生的应力——我们已经在 OPPO、三星等折叠屏手机上，看过类似的铰链设计。据爆料，部分使用过原型机的人，都对铰链的开合手感和耐用性表示肯定。折叠 iPhone 的机身也会非常薄——目前供应链消息普遍指向展开约 4.5mm、折叠约 9 至 9.5mm。作为对比，Galaxy Z Fold 7 展开为 4.2mm、折叠为 8.9mm，苹果第一代产品已经基本达到了同一量级。图源网络此前 Gurman 还披露，苹果测试过黑色和白色版本，并计划使用第二代自研 C2 基带，同时彻底取消实体 SIM 卡槽。整机预计会使用钛与铝等材料，在铰链、结构强度和重量之间寻找平衡。从目前的信息来看，苹果没有准备重新发明折叠屏的基本结构。它选择的是一条已经被三星、华为、Google 等厂商验证多年的路线，然后重点解决三个问题：折痕、厚度，以及软件生态。生态，可能才是苹果真正有机会拉开差距的地方。妥协的长焦和解锁折叠屏带来的另一个意外优势，是拍照。在最新的通讯里，Gurman 专门提到，折叠 iPhone 展开有一个非常优秀的相机取景界面。7.8 英寸的内屏已经接近 iPad mini 的显示面积，用它查看构图、人物状态和照片细节，天然比普通手机屏幕舒服。折叠结构还意味着手机可以在一定角度下自行站立，理论上也会给自拍、合影和视频拍摄留下更多玩法。此前的爆料显示，整台手机可能拥有四颗摄像头：外屏一颗、内屏一颗，再加上背面的两颗主相机。不过后置的两颗摄像头，可能也是整台手机最令人失望的部分——第一代折叠 iPhone 没有长焦摄像头。也就是说，它的后置影像系统大概率只有主摄和超广角两颗 4800 万像素的摄像头，这跟三星 Galaxy Z Fold 8 的配置相似。愿意花超过 2000 美元购买第一代折叠屏产品的人，与在乎高端手机影像、尤其是长焦能力的人群，重合度可能相当高——这可能会是艰难的取舍。更要命的是，长焦缺位的问题可能不会马上得到解决，折叠 iPhone 想获得苹果最完整的影像能力，可能还需要再等几年。苹果等于让自己最昂贵的一台 iPhone，在影像规格上反而低于同期的 Pro 系列。第二个妥协是解锁能力——Face ID 没了，Touch ID 回来了。这个传闻其实已经出现了一年多。郭明錤此前就表示，为了节省内部空间，苹果计划放弃 Face ID 的 TrueDepth 模组，将 Touch ID 集成到侧边电源键中。最新消息进一步坐实了这个设计。技术上并不陌生，这套方案已经在 iPad mini 和 iPad Air 上使用多年。图｜Apple但它将是 2017 年 iPhone X 发布以来，Touch ID 首次回到苹果最高端的手机产品原因也很现实。折叠屏对内部空间的争夺比普通手机激烈得多。两块屏幕、铰链、更大的电池和复杂的结构件都需要空间，苹果还希望把展开厚度控制在约4.5毫米，只能在内部空间上做出取舍。相比之下，把指纹识别塞进侧边按钮，显然比在机身里容纳完整的 Face ID 模组更加经济。至此，我们也能从这些妥协中摸出苹果造折叠屏的产品逻辑——苹果优先保证的是折叠形态本身。为了让它足够薄、折痕足够浅、铰链足够可靠，甚至愿意暂时牺牲已经成为 Pro 级 iPhone 标配的能力。折叠 iPhone，注定是一台小众 iPhone三星在 2019 年发布第一代 Galaxy Fold。到了 2026 年，三星已经迭代到 Z Fold 8，华为等中国厂商甚至把产品推进到了三折叠形态。苹果第一台折叠 iPhone 面对的，是一个经过七年迭代的成熟品类。只是从全球范围来看，折叠屏依然小众。Gurman 援引的数据显示，2025 年折叠屏手机只占全球智能手机出货量约 1.6%。中国市场则呈现出另一种景象。按照彭博社披露的数据，中国去年贡献了全球超过一半的折叠屏手机出货量，销量超过 1000 万台。中国消费者购买的折叠屏手机，比其他市场加起来还多。过去几年，中国手机厂商也培养出了一批愿意为新形态付费的高端用户。他们购买手机时，看重的不只有处理器和影像，折叠、三折叠、超薄机身和新的材料工艺，本身都可以成为产品的购买理由。这使中国成为第一代折叠 iPhone 最值得关注的市场。图｜华为超过 2000 美元的售价，意味着第一代折叠 iPhone 很难承担走量任务。它更像一台「标杆产品」：用全新的外观与其他 iPhone 拉开距离，把消费者重新吸引进 Apple Store，同时展示苹果对下一种手机形态的判断。它真正重要的作用，可能并不体现在销量上，而在于能否借助 iOS 和 App Store，把折叠屏从一种硬件形态，变成一套新的软件体验。数以亿计的 iOS 设备，加上苹果对开发者界面的统一要求，有机会让折叠屏第一次获得一套覆盖足够多应用的大屏规范。Android 厂商用了七年仍未彻底解决的软件适配，苹果可能借一台新 iPhone 推动整个开发生态跟进。我们此前分析 iOS 27 时开过一个玩笑：成长七年的 Android 折叠生态等来了苹果折叠，相当于鹅城终于迎来了张麻子。如果要给第一代折叠 iPhone 找一个参照，我会把它定义为另一台 iPhone Air。它们都先用一种很鲜明的产品形态吸引你，至于为此牺牲的那些东西能不能接受，就看你的取舍了。喜欢 Air 的人，会被轻薄机身击中；批评它的人，也能从续航、影像和价格中找到充分理由。折叠 iPhone 大概会面对相似的评价。有人会喜欢它折叠后的便携尺寸，以及展开后接近 iPad 的大屏体验，也有人会盯着超过 2000 美元的价格、缺席的长焦和 Face ID，认为这些妥协无法接受。它面向的是一小群愿意为新形态付费，也愿意承担首代产品代价的用户。第一代折叠 iPhone 会收获很多关注，也会有一群人爱得不得了——但从一开始，它就不是一台为大多数人准备的 iPhone。