今天，阿里正式推出企业级 Agent 产品「千问办公」（QwenWork），并开启公测。它由 QoderWork、MuleRun 和悟空三款产品整合而来，把本地电脑操作、云端长任务和企业协作收进同一个入口，直接在官网 qwenwork.cn 就可以下载尝鲜。和千问办公一起上线的，还有阿里新一代旗舰模型 Qwen3.8-Max。这次实测，我们从头到尾用的都是这个模型。它的总参数量为 2.4 万亿，每次推理激活 950 亿参数，支持 100 万 Tokens 上下文和视觉理解，编程与专业办公是这次升级的重点。我把一些麻烦、琐碎，还得连续折腾好几步的活一股脑交给它，任务一路加码，甚至让它帮我开了场发布会，看看千问办公到底经不经得住这轮「拷打」。会读文件、会跑命令，也会偶尔闹乌龙千问办公的界面并不陌生。左边是任务记录，以及「专家套件」「技能」「连接器」「定时任务」和「IM 频道」，其中，「IM 频道」除了支持阿里自家的钉钉外，还支持接入飞书、微信等主流通讯 App；中间留给对话和工作台；右侧会展开任务步骤与产物。第一次打开，多少能看到一点 Codex、Claude Cowork 这类 Agent 工具的影子。选好文件夹后，千问办公就能在里面读取资料、创建文件和执行命令。你给它一个目标，它会先拆步骤，再按需调用代码、浏览器和文档处理工具。任务跑起来以后，右侧清单会逐项打勾，生成的 HTML、图片和报告也会直接落进工作目录。刚好我这台 Mac 的储存空间快满了，在储存空间寸土寸金的当下，自然是能省一点是一点。所以第一个任务，我先让它帮我分析下，空间都被什么东西占了。感觉现在系统剩余的空间越来越少了，帮我分析一下空间占用分布情况，用直观、美观的 HTML 呈现给我。它从系统盘一路扫进用户目录和~/Library，最后交回一份可视化 HTML。报告开头先给结论：1 TB 硬盘已经使用 762 GiB，只剩 133 GiB；用户目录占了 587 GiB，其中 Samsung Smart Switch 备份、照片图库和微信数据是三个大头。往下看，Containers、Caches 和 Application Support 又被继续拆开。哪些缓存可以直接清，哪些应用数据需要确认，哪些属于个人文件要自己取舍，它用三种标签分开标了出来。接下来，我又交给它两个小任务：一个看页面，一个看交互。做一个虚构电商平台的数据看板，包含销售额、订单量、访客数、客单价、近 30 日销售趋势、品类销售占比、用户来源分布和商品销售榜 TOP 5。我让它做了一个虚构的电商平台数据看板。它交付了一张带销售额、订单量、访客数、客单价、品类占比和渠道转化率的 HTML 页面，信息层级和图表选择都算规整，算是超越及格线的表现。看完枯燥的数据，不如让它搓个小游戏，放松一下。做一个飞行躲避小游戏。玩家操控一架飞机在屏幕中飞行，需要躲避迎面而来的障碍物。游戏要有开始界面、计分系统和结束画面。千问办公做出了开始界面、计分和结束画面。飞机能跟着鼠标移动，可以吃金币，擦着障碍物掠过还有额外加分。不过，贴图还是略显粗糙，经不起细看。从苹果财报，到一场不存在的发布会接下来，我把苹果上周刚刚披露的季报交给千问办公，让它帮忙拆解一下。把这份苹果季报拆解、分析，制作成一份可视化、直观、图文并茂的 HTML。它先提取并核对报表数据，再把营收、利润、产品和地区表现做成一组清楚的图表，页面顶部先给结论，图表下面补一句「怎么看」。原始数据表也被留在底部，阅读和回查都很方便。这里有一个小插曲：它在最后校验 HTML，需要执行一条带有rm -f的命令。系统弹出了红色的「高危操作」提示，把会永久删除哪个文件、-f参数有什么效果、后续还会做什么列了出来，再让我选择允许或拒绝。这种解释在目前市面上的 Agent 应用上并不多见，但对于刚接触它们的小白来说，却十分有必要：即便不懂命令行，你也能看出它准备删掉哪个文件，以及操作能不能撤销。不过，同样的解释到了前面的磁盘扫描里，就没那么管用了。它准备执行kill 45499，提示会强制终止进程 45499，未保存的数据可能丢失。问题是，它没有告诉我这个进程属于哪个 App，也没有说明为什么非杀不可。因此，这个功能还是有些细节需要完善。做完这些有现成资料可依的任务，我还想试试它的「想象力」和审美：只给一个模糊的产品点子，它能帮我开一场完整的发布会吗？于是我临时编了一款产品。LUMA 是一盏智能桌面灯，能读取日程，用灯光提示专注、倒计时和休息，没有屏幕、摄像头与麦克风。售价 699 元，主张是「把时间调成光」。请从零为虚构产品「LUMA」制作一套 10—12 页的中文新品发布会 PPT。受众为科技媒体、设计师和首批用户。LUMA 是一盏能读取日历安排的桌面灯。它没有屏幕、摄像头和麦克风，通过灯光变化提示专注时间、会议倒计时和休息间隔。用户的日程在本地处理。已知信息：色温范围：2700K—6500K；六区独立灯光；尺寸：210 × 65 × 32 mm；重量：480 g；USB-C 供电；雾白、石墨灰、苔藓绿三种颜色；售价：699 元；目标用户：长期伏案、日程密集、又不想增加一块屏幕的人。请自行完成品牌主张、发布会叙事和视觉系统。内容需要覆盖产品亮相、交互方式、使用场景、硬件结构、隐私设计、颜色选择、价格和上市信息，但不要机械地按这份清单逐项排页。千问办公没有急着开做，而是先列出大纲，让我从内置模板里挑一种视觉风格。最后生成了 11 页 PPT，雾白、石墨灰和苔藓绿打底，再用一条暖色光谱模拟灯光。从产品卖点、使用场景到隐私设计、配色、规格和售价，该讲的基本都讲到了。我比较意外的是，它没有把每一页都做成同一种模板。有些页面只放一句话，有些用来展示产品，有些专门交代参数，节奏看起来还挺舒服。虽然 LUMA 从产品到图片都是临时编出来的，这套 PPT 放在一起却不显得太拼凑，甚至有了一点自己的品牌气质。做完以后，它还问我要不要检查页面渲染、前后表述和演讲备注。我把几项都勾上，它又逐页检查了一遍有没有文字溢出、图片异常，以及前后说法对不对。一盏不存在的灯，被它做成了一个品牌这次，千问办公还有一个挺有意思的新功能——「专家套件」。它有点像给千问办公安装不同工种的 skill 和工具包。套件广场里已经有市场营销、产品设计、投研分析、合同管理等选项，每一套都组合了这个岗位常用的技能，有些还会接入外部数据。安装以后，在对话里直接调用就行，不用每次都写长篇大论的 prompt。我先装了市场营销套件。里面组合了 8 项技能和 1 个数据连接能力，覆盖营销文案、广告合规、竞品追踪、活动策划、社媒热点、SEO、效果分析和品牌调性审查。简单说，它已经把一套常见的营销工作流程装好了。先从最容易验收的文案开始。我让它为 LUMA 生成一套跨平台宣传文案。千问办公分别给出小红书种草笔记、微信公众号长文和微博短帖，并配套标题备选、摘要、标签、CTA、A/B 方案和发布时间建议。小红书文案更口语，公众号负责讲完整故事，微博则把信息压进短句里；它甚至还单独检查了《广告法》里的极限词与绝对化表述，确实有点「专家」的意思了。文案感觉还行，我就继续加码，索性让它帮我做一整套宣传物料。帮我给这个产品做一些宣传物料，包括包装、开箱体验、其他周边、礼盒等。它先问了三个问题：要交概念方案还是可编辑文件，周边准备覆盖哪些品类，标准版和礼盒版如何区分。确认方向后，千问办公沿用 PPT 里的视觉系统，做出了雾白标准包装、石墨灰 First Light 礼盒、开箱内衬、光谱桌垫、色温杯垫、帆布袋、徽章和磁吸书签。整体的一致性和美观度都很不错，可以看出这次 Qwen 3.8 Max 的多模态能力还是比较强的。文案和图都准备好了，直接让它排成一组可以发布的小红书多图内容，自然也是不在话下。左右滑动图片把这几张做成适合发小红书的排版图。它把横版效果图重新编成 6 张竖图，封面、页码、双语栏目、标题层级和统一页脚一应俱全，完成度已经达到可以直接发布的程度。做到这里，我临时编的 LUMA 已经有了 PPT、三套平台文案、包装、礼盒、周边和 6 张小红书长图，每一次的交付物都环环相扣，确实像是同一个团队做出来的东西。模型额度方面，千问办公新用户注册会送 2000 积分，每天登录再送 600 积分。上面这些任务全部跑完后，我的免费版还剩 1645.53 分。至少在公测阶段，拿它做一些日常任务，都不需要担心积分不够。这轮体验下来，千问办公最让我意外的，不是某一张图或某一份报告，而是任务会顺着往下长。一个模糊的要求，可以变成看板、PPT 和宣传物料；前面做过的内容，后面还能继续拿来用。千问办公也不是孤立的一次产品整合。腾讯把 WorkBuddy 接进腾讯文档，字节将飞书并入豆包所在的业务体系，阿里则把 QoderWork、MuleRun 和悟空收拢起来，再准备接进钉钉。而据虎嗅昨日的报道，阿里内部把 AI 办公定位为面向企业组织的生产力平台，千问办公与钉钉由同一个事业部负责；短期内优先看的也不是用户数和月活，而是产品是否好用，以及能不能真正跑通企业场景。BAT（字节、阿里、腾讯）这三家大厂又在一个新战场拼起了刺刀。接下来比拼的，或许就不只是模型有多聪明，还要看谁能把文档、消息、知识库和各种工具接得更顺，让 Agent 真正进入用户每天的工作流程。回头看 LUMA 的文件夹，最开始只有几句关于虚构台灯的设定，最后却装进了一整套发布会 PPT、平台文案、包装方案和小红书长图。一个原本没想清楚的点子，就这样有了可以翻、可以看，也可以继续往下改的样子。所以下一次再冒出类似的念头，我大概还是会先给它建个文件夹。*封面、部分插图由 AI 生成

📉曝三星收缩中国手机线下布局，月销不足 30 万元门店面临清退🤖阿里发布 Qwen3.8，接入「千问办公」🏭丰田季度利润或连续第五次下滑，日本地震又迫使多座工厂停产💻ChatGPT Atlas 将于 8 月 9 日停止服务，书签需手动导出📋Kimi 否认港股 IPO 传闻🔐比特币硬件钱包 Coldcard 存在漏洞，约 1.1 亿美元被盗🌐中国信通院：2025 年我国人工智能产业规模超过 1.2 万亿元🎬下一代视频编码标准 H.267 启动提案征集，计划 2029 年完成🚗广汽本田试点与埃安、传祺同店卖车，下沉县级市场💰蚂蚁灵波已启动首轮融资🚲Amflow 高端电助力自行车销量超过 3 万辆，营收突破 10 亿元🎮EA 收购获监管批准，550 亿美元交易预计今日完成🦿智元首次披露 9 人合伙人团队，首席科学家罗剑岚不在名单📋微信公众号收紧电话卡销售，非运营商主体需自查整改💡哈啰 Robotaxi CTO 于乾坤：从零入场的窗口已经关闭，下一道门槛是单城规模🚙31.98 万元起，腾势 Z9S 开启预售纯电续航 1100km🧠腾讯混元联合高校发布 E-Bench，前沿模型完成多步工具任务仍频繁出错🤖自变量开源 HOST 框架，机器人看 29 秒演示即可学习新技能🔍MiniMax H3 开放基础模型权重，英特尔给出 8 卡 GPU 部署方案📱京东外卖推出 AI 智能头盔，首批免费发给全职骑手⚠️江小白诉东方甄选案判决首次披露：直播贬损构成商业诋毁🛍️香奈儿 4 名前员工盗窃逾 700 件过季商品，分别获刑 4 至 7 年曝三星收缩中国手机线下布局，月销不足 30 万元门店面临清退据新浪科技报道，三星正在收缩中国手机线下销售网络，持续未达到每月 30 万元销售额的门店和店员将被逐步清退。近期关闭或调整的门店涉及深圳、福州、郑州、西安、昆明、合肥等城市；三星尚未回应门店调整和后续市场策略。IDC 数据显示，三星今年第二季度在中国智能手机市场的份额约为 0.1%，去年同期为 0.4%，出货量同比下降 60.8%。同期中国智能手机市场出货量约为 6601 万台，同比下降 4.3%，已连续第五个季度同比下滑。三星 5 月已经停止在中国内地销售电视、显示器等家电，当时表示存储半导体、手机和医疗器械业务继续运营。目前三星中国官网仍提供手机产品销售和线下体验店小时达服务，本轮调整集中在低效线下门店。阿里发布 Qwen3.8，接入「千问办公」阿里巴巴昨日发布 Qwen3.8，并同步开启企业级 Agent 产品「千问办公」（QwenWork）公测。Qwen3.8 API 已上线千问 AI 平台，国内价格为每百万 Tokens 输入 12 元、输出 36 元，隐式缓存命中为 1.5 元；Qwen3.8-Max 与 27B 版本计划下周开放权重。模型架构：Qwen3.8-Max 总参数量为 2.4 万亿，激活参数 950 亿，支持视觉理解和 100 万 Tokens 上下文。阿里公布的 PaperBench、OSWorld-Verified 等结果显示，其科研复现、电脑操作和视觉推理能力较上一代提升。编程任务：阿里称，Qwen3.8 从空文件夹出发连续运行约 16 天，构建了自进化智能体框架「oh-my-cli」；完整过程已经公开在 GitHub。模型还可在长周期任务中根据执行结果继续调整计划与代码。专业办公：官方案例覆盖法律文档条款标注、160 小时篮球比赛录像拆解、ETF 轮动策略研究和芯片设计。Qwen3.8 会在任务中调用工具、检查中间产物并根据反馈修正。千问办公：新产品由 QoderWork、MuleRun 和悟空整合而来，同时提供桌面端、云端与企业协同 Agent。网页版和独立 PC 客户端已经开放，钉钉 PC 端与手机端入口随后上线，并将连接企业数据库、群聊和工作流。「千问办公」允许用户把完成任务的交互过程沉淀为组织级 Skill，向团队复用。公测期间新用户可获得 2000 积分，首周个人用户每日登录还可领取 500 至 2000 积分；独立 App 与国际版也在后续计划中。🔗 相关阅读：实测千问办公：阿里这个 AI 专家，真的能帮你带货丰田季度利润或连续第五次下滑，日本地震又迫使多座工厂停产路透社援引 LSEG 调查称，分析师预计丰田 4 月至 6 月营业利润为 1.11 万亿日元，约合 70.4 亿美元，同比下降 5%。若预测成真，这将是丰田连续第五个季度利润下滑。丰田和雷克萨斯当季全球销量仍超过 250 万辆，但中国市场下降 28%，中东下降约三分之一，大洋洲下降 16%。铝、石脑油等原材料涨价也继续压缩利润；公司全年营业利润指引为 3 万亿日元。日本地震导致丰田九州 3 座工厂至少停产至周三，另有一座中部工厂停产至周五，其中两座为整车装配厂。零部件供应商爱信的一座受损工厂尚未确定复工日期，约 200 人正在参与恢复。ChatGPT Atlas 将于 8 月 9 日停止服务，书签需手动导出OpenAI 宣布停用 ChatGPT Atlas 浏览器，并把基于浏览器的 Agent 能力转移到 ChatGPT 和 Codex。Atlas 计划于 8 月 9 日停止工作，届时可能无法继续打开网页、浏览或运行浏览器自动化任务，也不再获得功能和安全更新。Atlas 的书签、打开的标签页和浏览历史不会自动转入其他浏览器。用户需要在停止服务前把书签导出为 HTML 文件，再导入 Chrome 等浏览器；仍在使用的标签页则要逐一收藏或复制 URL。ChatGPT 对话历史与 Atlas 浏览数据相互独立，不受这次停服影响。OpenAI 称，后续浏览器任务将转向新版 ChatGPT 桌面应用，以及可用地区的 Chrome 扩展或侧边栏。新版桌面端将继续提供多标签页、下载、改进后的导航和账号登录支持。Kimi 否认港股 IPO 传闻据财联社报道，Kimi 开发商月之暗面计划最早于本月内向港交所提交 IPO 申请，募资规模可能约为 30 亿美元。随后，据界面新闻报道，月之暗面方面称该消息不实。彭博社今年 3 月曾报道，月之暗面正在评估香港上市，并与潜在顾问讨论方案；当时公司尚未确定承销银行和时间表。本次消息把计划具体到「最早本月递交申请」及约 30 亿美元募资规模，月之暗面的否认同时覆盖了这组新增说法。比特币硬件钱包 Coldcard 存在漏洞，约 1.1 亿美元被盗据界面新闻报道，使用 Coldcard 硬件钱包生成助记词的用户近期遭遇集中盗币，累计损失已升至约 1.1 亿美元。Bitcoin Optech 在 7 月 31 日的安全通告中称，7 月 30 日有用户发现资金在前一天被异常转走；当时可确认的损失已经超过 1000 枚比特币，后续统计仍在上升。问题来自 Coldcard 固件的助记词生成流程。Coinkite 表示，2021 年起的一次代码变更让设备在部分版本中使用可预测参数初始化软件伪随机数生成器，而没有按预期使用硬件随机数源。受影响的 Mk2、Mk3 助记词有效熵可能只有约 40 位；较新的 Mk4、Mk5 和 Q 也受到影响，但额外混入了安全元件提供的熵。Coinkite 已为不同型号发布修复版本，但更新固件不能修复旧助记词。公司要求用户先安装修复固件，再生成新的助记词并迁移资金；使用受影响固件、又没有加入至少 50 次独立骰子随机数或强 BIP-39 口令的旧钱包应视为处于风险中。中国信通院：2025 年我国人工智能产业规模超过 1.2 万亿元中国信息通信研究院昨日公布测算数据：2025 年我国人工智能产业规模超过 1.2 万亿元，同比增长 40%；截至今年 6 月，人工智能企业数量超过 6600 家，占全球总数的 15%。产业链中，应用层规模占比最高，达到 55%，同比增长 22%；基础层占比 38%，同比增长 59%；模型框架层占比 7%，但同比增速达到 189%。这组数据覆盖基础底座、模型框架和行业应用三个层面。产业规模主要集中在北京、广东、上海、浙江和山东，五地合计占比超过 80%。信通院此次采用产业规模、企业数量和区域分布三组指标描述国内人工智能产业结构。下一代视频编码标准 H.267 启动提案征集，计划 2029 年完成中国信通院昨日宣布，下一代视频编码国际标准 H.267 已启动技术提案征集。正式注册期为 8 月 1 日至 9 月 1 日，入围提案将在 2027 年 1 月举行的 JVET 第 45 次会议上接受评估，新标准计划于 2029 年完成。国际电联文件将这轮工作定义为「超越 VVC 的视频压缩能力」联合提案征集，由 ITU-T SG21 的 Q5/21、Q6/21 和 Q7/21 共同推进。国内企业、高校和科研院所需先研读编号为 T25-SG21-260706-TD-PLEN-0348 的征集文件，再按期注册并准备编码工具、测试验证与专利材料。中国信通院称，国内产业界此前已参与 H.265、H.266 的研制，在传统编码工具和 AI 编码方向均有技术积累。ITU-T SG21 国内对口组将负责国内提案协调、测试验证和参会组织，提案准备周期从注册截止到正式评估约为 4 个月。广汽本田试点与埃安、传祺同店卖车，下沉县级市场据腾讯汽车报道，广汽本田开始接入广汽综合销售服务中心，获得授权的门店可以在同一展厅销售广汽本田、埃安、传祺和昊铂车型。试点主要面向三四线城市和县域市场，北京等经销网络密集的一线城市暂不采用这一模式。广汽集团去年 10 月启动综合销售服务中心招商，采用多品牌授权的轻量化代理模式，计划今年在县级市场建立 1000 家中心。最迟从今年 2 月起，浙江乐清、广东博罗、福建漳浦、重庆荣昌等地已有门店销售本田 P7、雅阁和皓影等车型。招商人员称，传祺、埃安和昊铂可由广汽直接授权，广汽本田则需要与主机厂及主店确认授权和车源，现阶段多采用二网合作。广汽本田仍然单独授权品牌，只让获授权经销商把不同品牌车型放在同一展厅销售。今年上半年，广汽本田累计销量为 68318 辆，同比下降 55.82%。蚂蚁灵波已启动首轮融资蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波已启动首轮融资，拟募资 15 亿元，并计划在今年底完成第二轮融资。报道称，多家投资机构在项目启动前已主动接触团队，近期还有投资人在世界人工智能大会展台了解其技术和产品进展。蚂蚁灵波随后回应称，公司确实正在与投资人接触。蚂蚁灵波将继续作为蚂蚁在具身智能领域的核心布局，聚焦通用机器人大脑，加大具身原生技术路线投入并推进产业落地；回应没有确认本轮融资金额和完成时间。团队已经公开 Vision、Depth、Mapping、Video、World Model、VA 和 VLA 等模型与技术模块，覆盖机器人感知、空间理解、世界建模和动作生成。公司在 7 月发布的 LingBot 系列 2.0 包括视觉基模、深度感知模型、支持 20 多种机器人构型的 VLA 模型，以及支持实时交互的世界模型。Amflow 高端电助力自行车销量超过 3 万辆，营收突破 10 亿元据 36 氪报道，从大疆拆分独立运营的电助力自行车品牌 Amflow 已售出超过 3 万辆整车，整体营收突破 10 亿元；同源的电助力系统品牌 Avinox 也已独立运营，今年客户数量超过 60 家。Amflow 首款产品 PL 定位高端电助力山地车，两款车型定价 6499 欧元和 9999 欧元。团队称，供应链与行业人士最初预计产品生命周期销量为 3000 至 5000 辆，但上市一个月后便遭遇产能不足，公司随后用一年多时间提升产能。Avinox 系统将最大扭矩提高到 120 牛·米，搭配 800Wh 电池，同时把整车重量控制在 20kg 以内；报道给出的行业常见组合为 85 牛·米、720Wh 和 22 至 25kg。团队还把快充、OLED 触屏和传感器融合算法引入这套电助力系统，并计划统一前两代系统的接口与挂点，让整车品牌升级助力系统时无需重做车架。Amflow 近期又发布售价 3499 欧元的 TL Carb

在广袤的异世界，曾经流传着这样一个笑话：为什么出名的矮人学者比人类和精灵族学者多？因为他们更容易著作等身。这是我看到三星 Galaxy Z Fold8 时第一个蹦出来的念头。作为如今市场上唯二的「阔折叠」类型产品，把 Z Fold8 拿在手上的第一观感，无疑就是一个「宽」字。这种宽感可以量化的——合拢 81.9mm、展开 161.4mm，让 Z Fold8 脱离了传统的手机范畴，从各方面讲都更像是一台小尺寸安卓平板：与此同时，Z Fold8 作为三星最高端的 Z 系列产品，又不像普通安卓平板那样因为「大」而忽略了工业设计和质感。最突出的，就是它201g 的裸机重量—— Z Fold8 不仅是迄今为止最轻的 Z Fold 机型，更是比过去半年里绝大多数直板旗舰都要轻出几十克：再加上 Z Fold 系列一贯的硬朗直角机身与百搭的克制配色，与市面上其他折叠相比，Z Fold8 在精致程度上无疑是遥遥领先的。甚至单从外观来说，我觉得这就是 2026 年最酷的折叠屏手机。终极娱乐机器作为折叠屏里的最新形态，我们不得不将 2019 年的那个问题，再拿出来问问 Z Fold8：App 适配情况怎么样了？毕竟严格来说，很多尸位素餐的头部 App 开发商至今都没有完成对大折叠的适配——能提供平行视界已属罕见、专门设计宽屏 UI 的屈指可数，更不用说新的阔折叠了；如今绝大多数 App，就是用这样的暴力拉伸了事：根据三星提供的数据，三星应用商店中 Top 200 常用应用有 94% 适配了 Z Fold8，有超过 100 个「关键级国民应用」拥有专属的宽屏 UI。虽然数字看上去挺不错，但过去大折叠的经验告诉我们一件事：「适配了」有时候只代表界面没有 bug、不等于 App 能够利用好折叠屏多出来的显示面积。为此，我们测试了近 40 款国内外常用 App，总结出了这样一份软件适配表：https://ifanr.feishu.cn/sheets/H4ZnspqB1hdJrftFJubccgBunQh简单来说，那些不适配大折叠的 App 在 Z Fold8 上依然会水土不服，其中尤以美团系 App 为甚。并且阔折叠受比例限制，支持平行视界的 App 在 Z Fold8 上面的体验也没有大折叠那么自然——横着不够高、竖着又太窄：这个问题我们在 Z Fold8 发布之前就预料到了，毕竟 Pura X Max 在开售之初也遇到了类似的情况。考虑到下半年阔折叠市场的玩家正在以肉眼可见的速度增长，软件适配情况整体来说还是比较「未来可期」的。好在绝大多数 App 在 Z Fold8 的外屏上都没有任何问题。虽然上下会被挤占不少内容，但至少没有影响功能的恶性 bug，满足日常使用是没有问题的：而在理解 Z Fold8 的软件适配情况之后，我们就可以来看看这块宽屏真正擅长做什么了。三星 Z Fold8 毋庸置疑是一台面向内容消费端的手机，从定形之初就将视频、阅读等等消遣场景作为核心，在此之外的所有用途都要往后稍稍。先说视频。虽然 4:3 如今只有 IMAX 等少数规格在坚持使用，但在播放 16:9、18.5:9 为主的流媒体内容时，Z Fold8 的黑边就是比正方形大折叠要少，在观感上给人一种「画面面积更大」的爽感：《扎克·施耐德版正义联盟》（2021）同时 Z Fold8 很接近纸质书的「小 32 开」（正度 32 开）尺寸，在显示电子书以及漫画的时候，可以获得相当接近纸质书的体验：再加上 201g 的重量，Z Fold8 可以说是目前「单位重量下能够获得最大屏幕面积」的手机之一，天生就是用来阅读和消费的。并且由于手机相机传感器的比例大多是 4:3，Z Fold8 还是为数不多拍照之后可以在屏幕上满屏预览的机器：这种特点让 Z Fold8 的两颗 5000 像素摄像头有了一定的用武之地。虽然硬件素质相比 S 系列不怎么突出，但能一刀不裁就做壁纸的体验还是很吸引人的：不过，Z Fold8 不像看起来那么适合刷短视频——如果播放平台不做强制裁切的话，它看短视频的观感其实和大折叠差不多。另外难得的是，Z Fold8 还支持了三折叠 Galaxy Z TriFold 上提供的「三分屏」模式，不像大折叠那样只能 2+1 分屏：只不过 Z Fold8 高度不如直板机，即使打开 Goodlock 的「多窗口屏幕缩放」，三分屏显示的内容也还是有点局促，只适合应急使用。可惜虽然长宽比一样，或许是出于显示面积的考虑，Z Fold8 就不像 Z TriFold 那样支持本机 DeX 桌面模式了：Z TriFold 不需要外接显示器就可以用 DeX 桌面当然 Z Fold8 除了内屏，还有至少 50％ 的体验是依托外屏的——毕竟很少有人买一台折叠屏每天只展开着用，这块「矮矮胖胖」的外屏同样重要，甚至更重要。首先，受制于不足 130mm 的高度，Z Fold8 的外屏在面对几乎所有以竖向信息流为主的 App 时，感觉都是比较局促的。而当你需要打字时，键盘界面甚至会占掉外屏接近一半的面积，只留下两三条聊天记录给你看：比起高度，更加难以忽视的是宽度。虽然过去不是没有过 80mm 往上的「宽」手机，比如黑莓 Passport、LG Optimus Vu 等等，但那时的使用频率和现在完全不可同日而语。那个让人可以静下心来、稳稳当当双手打字的时代已经不复存在了：图｜Engadget在这样的背景下，Z Fold8 的单手使用体验只能算差强人意。但幸好三星有 One Hand Operation+ 这种杀手锏级工具，你可以在左右 12 个侧滑手势中选两个设置成虚拟触控板，实现真正的「一手掌控」：不过 Z Fold8 的外屏更容易让人回想起 iPhone 4s 那个时代的屏幕比例。在这个以竖向信息流为主的时代，仍难免感觉到逼仄：另外也别忘了，今年国行 Z Fold8 系列全部都变成了单实体卡 + eSIM 的组合。而 eSIM 规定与 iPhone Air 如出一辙：写卡、换机、换卡，你都得亲自跑营业厅。你应该选择阔折叠吗坦白讲，我作为一个长期的大折叠用户，在真正使用了三星 Z Fold8 之后，当初对于新设备形态的期待没有之前那么强烈了。归根结底，我觉得是「阔折叠」这个产品形态所擅长的领域，和我平时主要用折叠屏做的事情不是那么重叠。阔折叠的优势当然客观存在，三星 Z Fold8 算是目前所有形态的手机中，最合适视频、图片和文字内容消费的那一个——但在其他大多数场景里，阔折叠屏幕相比传统直板机与大折叠，除了「新鲜感」之外，其实没有带来什么明显的效率或者观感提升：但如今直板机和大折叠都在陷入明显的硬件同质化，三星 Z Fold8 这种新鲜感难道完全没有意义吗？显然也不是。在某种程度上，Z Fold8 阔折叠的生态位和 Z Flip8 小折叠非常像——它卖的是一种与众不同。因此如果你在了解过之后打算从直板机换到折叠屏，那 Z Fold8 无疑是现阶段最新鲜的选择——史上最轻的 Z Fold、2026 年最热门的形态、看书看视频最大屏占比的公约数，拿手上的「满足感」是绝对满分的。但对于那些已经习惯了大折叠的用户来说，购买一台 Z Fold8 不等于立竿见影的体验或者效率提升。如果你有看视频之外的高频需求，比如文件批注、随身写作，甚至仅仅是高强度水群，那阔折叠在褪去新鲜感之后，其实没有和大折叠拉开什么差距。目前三星 Z Fold8 国行官方售价为 12+256GB 12999 元，12+512GB 更到了 14599 元。对于任何有意愿豪掷一万五购买手机的用户来说，厘清自己的主要需求究竟是内容消费还是大屏操作，是至关重要的。

说起廉航，你可能做过捷蓝、春秋、九元航空等等，但如果出现一家 DoorDash Air，你敢坐吗？不管你敢不敢，DoorDash Air 都不可能载人——事实上，DoorDash Air 是这家美国外卖送餐巨头最新成立的「自营无人机配送部门」：图｜Business Model Analyst7 月 29 日，DoorDash 宣布自己成功获得了 FAA（美国联邦航空局）的 P135 航空承运人认证，将成立 DoorDash Air 部门负责无人送餐业务的全流程业务。作为美国第八家获得 P135 认证的无人机运营商，DoorDash 将从「租机送货」进化到「自行设计飞行器、建设地面设施并经营配送业务」。亚马逊的配送无人机站点｜Amazon News在官方新闻中，DoorDash 声称距离不超过 5 英里（约 8 公里）的订单，使用自家无人机可以在 25 分钟内完成配送。从亚马逊、美团到 DoorDash，许多外卖和物流企业都在把无人机、无人车和人类送货员编入同一张配送网，比的就是谁能把最后几十米送得更便宜、更安静、更可靠。DoorDash 能飞？明天不行需要泼一盆冷水的是，虽然 DoorDash 此举拿到了「低空经济」的入场券，但距离「DoorDash Air 能飞」还有一段距离。FAA P135 本质上是美国企业用无人机有偿运输物品、进行超视距配送的必要文件，但 FAA 同时规定，运营商仍需针对具体机型、空域和运行方式获得相应授权或豁免。MANNA 公司的物流无人机｜Scientific American换句话说—— DoorDash 拿到了进入空域的资格，但还得继续分区域申请「拉上外卖就开飞」的许可。截至目前，DoorDash 尚未公布自研无人机的外形、载重、量产计划和首批商用地点，现有的达拉斯 – 沃思堡和夏洛特区域无人机配送业务仍需依靠 Wing、Flytrex 等合作伙伴：使用 Wing 无人机配送的 DoorDash｜TheVergeDoorDash 拿到 P135 真正的重点不是「外卖上天」——外卖早就可以上天了，而是 DoorDash 从运力采购者变成软硬件和运营规则的参与者。这和 DoorDash 此前推出的 Dot 无人配送车以及 Autonomous Delivery Platform 是相同的逻辑。在业务地区，系统根据成本、速度、位置等等因素，全自动决定把餐品交给骑手、无人机、道路机器人还是人行道小车。图｜Restaurant Dive从这种混合业务模式也能看出来，无人配送真正的竞争点不是「谁能飞」，而是「谁能把特点各异的配送工具合理分配」。无人配送一定要无人目前全世界的物流和配送公司其实都在加大对于无人配送技术的投入，其中最吸引眼球的路线当然是无人机。毕竟无人机不堵车、在固定空域可以实现全自动的点到点飞行，适合药品、餐食、日用品等重量较轻、时效性较强的订单。图｜Freight People在美国，Wing 公司与沃尔玛已经完成超过 100 万次无人机商业配送，并计划在 2027 年建设超过 270 个无人机配送点，覆盖逾 4000 万美国居民。亚马逊则选择高度整合——订单、仓储、飞机和配送网络都握在自己手里，最新的 MK30 送货无人机已经能够实现自主避障、在小雨中飞行，噪声较上一代降低近一半：图｜Amazon News国内这边，美团则走出了一条更具「基建」色彩的路线：用无人机、自动接驳机场和云端调度系统共同组成一套固定的城市低空航网。截至目前，美团无人机已经完成了超过 100 万单配送，覆盖深圳、北京、上海、广州、香港、迪拜等国内外城市的超过 65 条无人航线：图｜The Standard (HK)但无人机虽然适合被河流、山地和拥堵道路切割的城市空间，但也存在非常明显的局限——无人机可以轻松飞过 5 公里的堵车，却不能直接降落到 25 层的窗户上，不能「送货上门」、用户还是得去特定外卖柜取货。这种时候，道路无人配送车的优势就凸显了出来，不仅能装下更多订单、批量运输，也比无人机更能适应复杂天气和「最后一公里」难题：图｜Digital Purchase Order同样根据美团的数据，截至 2024 年底，其自动配送车已完成近 500 万单配送，帮助人工骑手节省了超过 240 万公里的奔波：图｜美团相比之下，DoorDash Dot 无人送货机器人则选择了比大型无人配送车更细枝末节的道路，利用较小的尺寸尝试解决「直接上门」的问题：图｜DoorDash但是这类小型配送机器人也有自己的挑战——它比行人快、比汽车小，还能在机动车道和人行道上混合行驶，意味着识别算法和行驶算法成倍的复杂。现实就是，不管是无人机还是无人车，没有哪条自动化技术路线能够通吃所有订单。无人机适合轻、小、急订单；道路无人车适合批量运输；小型送货机器人适合短途低速；但真碰上复杂的现实世界突发状况，人类依然是那个最稳妥的兜底方案。无人技术也要有人道考量符合预期的是，在已经开通了无人机配送的区域，真实用户对无人配送并不排斥。根据 AP News 的采访，经常使用 DoorDash 无人机配送的家庭，孩子会专门跑出去看飞机；报名无人机配送的餐厅经营者也评价无人机送餐稳定，甚至整体订单都能有所增长。但同一篇报道里，也记录了很多完全相反的感受——有些用户抱怨无人机噪音像是「巨型蚊子」，部分庭院和树木限制可投递范围，当然还有经典的「摄像头侵犯隐私」：图｜Reddit而在楼宇密集的国内，无人机配送的主要问题则变成了无人机无法「送货到门」、物业不合作，以及支持无人机配送的时段多集中在深夜等等。图｜美团要说 DoorDash Air 拿证的最大意义，在于一家拥有海量实时订单的平台，开始亲自下场生产和掌握飞行运力。但严格来说，它最有价值的资产依然不是无人机或者无人小车，而是知道餐厅何时出餐、哪个路口堵车、以及这一单究竟应该由谁来送的综合配送算法。未来，无人配送大概率不会出现一种设备取代所有骑手的整齐画面。更现实的结果是，机器接管标准化程度高、重复或封闭环境的路段，分散在配送网末端的人类外卖员处理楼梯、物业、临时改址和那句「麻烦放门口，别按门铃」。图｜The Wire China从这个角度看，所谓无人配送系统，真正成熟的标志不是天空中飞满无人机，而是用户下单时根本不用关心来的是飞机、小车还是骑手。技术从体验中消失，才是它最像基础设施的时候。

没有天花板的 G 回来了。7 月 24 日，奔驰在 G 级官方社交账号放出预告，一辆仍带着局部伪装的四门 G 级，在镜头前缓缓收起软顶，织物顶棚向车尾折叠，最终堆在后排座椅之后，前后两排乘员头顶都露出了开口。预告车的直瀑式格栅、侧出排气和 AMG 车牌，都指向了 AMG G 63。奔驰暂未公布正式车型名称、动力、售价和发布时间，但目前能够确定的是，时隔多年之后，G-Class Cabriolet 即将完成回归。新车保留当前 G 级的四门长轴车身，软顶开口似乎进一步延伸到前排上方，相比 2017 年的迈巴赫 G 650 Landaulet 只向后排乘客开放天空，这一次驾驶员也有机会分到一份蓝天。没有天花板的 G 级奔驰早在 2025 年 12 月便确认 G-Class Cabriolet 已经开始道路与测试场验证，之后还将前往瑞典接受冬季测试。当时公布的三张伪装图已经露出四门车身和织物软顶，最新视频又补上了顶棚打开的完整过程。从画面看，这套顶棚可以自行收折，软顶沿着车顶两侧的框架向后移动，折叠后差不多与外挂备胎顶部齐平。过去的短轴 G-Class Cabriolet 需要手动解开前方锁扣，新车则没有这一流程。敞篷结构也给这台方正的大车留下了一些难以被忽视的细节，宽大的前顶框和后部横梁始终出现在视线里，车尾部分经过重新设计后，第三刹车灯被移到备胎罩上。和过往的 G 级敞篷一样，折叠起来的顶棚外露在后侧，占据了车尾的一部分空间。很显然，这台 G-Class Cabriolet 的后备厢并不算太实用，不过买这台车的车主们，大概率不会太在意这个问题。新车基本可以确定基于AMG G 63 打造，在动力方面，现款 AMG G 63 搭载 4.0L 双涡轮增压 V8 发动机，配合 48V 电机，最大功率达到 430kW，0～100km/h 仅需 4.4 秒。至于新的 G Cabriolet 在动力上是否继续调整，还要看奔驰后续的公布。历代原厂 G-Class Cabriolet 几乎都采用短轴双门车身，四门敞篷只在限量版的 G 650 Landaulet 上短暂出现过。如今这台车第一次把常规四门 G 级与完整敞篷体验放在一起，也让 Cabriolet 从车系边缘的小众分支，重新回到 G 级最吸睛的位置。G 级与敞篷的关系可以追溯到 1979 年。初代 G 级上市时，奔驰同时提供短轴 Cabriolet 也就是软顶敞篷版本、短轴 Station Wagon 版本和长轴 Station Wagon 版本以供选择。不过那时的 G 级仍然带着浓厚的工具属性，敞篷的意义更多在于「方便装货」。1989 年推出的 W463 改变了 G 级的产品线的走向。随着木纹、皮革和更丰富的舒适配置陆续进入车内，G 级开始从专业越野工具走向豪华消费品，短轴 Cabriolet 在此时也跟着完成身份转换，逐渐由干粗活的工具成为一台有越野能力的昂贵玩具。到了 1998 年，配备 V8 发动机的 G 500 成为车系新的旗舰，敞篷版本更进一步成为 G 级最昂贵的序列之一。奔驰最终在 2013 年推出 G 500 Cabriolet Final Edition 200，为延续三十多年的常规敞篷版本收尾。短轴 G-Class Cabriolet 的离场，倒不完全是因为需求不足，更多的是因为 G 级的产品线收缩。奔驰在 2011 年前后停产了短轴三门的硬顶车型，敞篷版已经成为这副短轴底盘最后的民用车型，而当 G 级逐渐将目光聚焦在长轴五门版车型，单独维持一款低产量敞篷车的意义并不大，Final Edition 200 只生产 200 台，很快便售罄，为它留下了一个体面的结局。不过在四年之后，奔驰又借着迈巴赫的名义，带来了限量 99 台的迈巴赫 G 650 Landaulet，把敞篷版拿出来再遛了一次。这台车将 G 65 的 V12 发动机、G 500 4×4² 的车桥和迈巴赫后排座舱装在同一辆车上，电动软顶覆盖后半部分，这也是第一台四门长轴版本的 G 级敞篷车。同一块车顶，在 G 级的四十多年里不断更换用途，早期软顶服务于车身功能，W463 时代增加了休闲色彩，G 650 Landaulet 把露天体验完全和奢华挂钩。而新的 G-Class Cabriolet 大概率将会沿用 G 650 Landaulet 的理念，成为 G 级一个新的豪华标杆。奔驰选择在此时重启 G-Class Cabriolet，也赶上了 G 级状态最好的阶段。2025 年，G 级全球交付 49,700 辆，同比增长 23%，创下历史纪录，康林松还表示，新敞篷版将进入奔驰覆盖的几乎所有市场。结合目前 AMG G 63 的情况，新的 G-Class Cabriolet 也有可能在中国市场上市，有意向的朋友们可以准备准备了。「开扬感」是越野车共同的梦越野车的功能总是把人往自然深处带。四驱、差速锁、通过性，让这些车型得以深入山野腹地，但越野的另一重意义就是和自然共处，从这个角度出发，如何追求某种意义上的融入环境，也是越野车的一大命题。奔驰选择掀开 G 级的车顶，中国市场的大型 SUV 则选择了向上要空间。小米澎程 N90 Max 露营版的申报名称为「插电式增程混合动力文化生活服务车」，自带升顶机构，展开以后提供车顶床板，车内还有侧柜、侧帐接口。车辆停下后，升降车顶为床板上方腾出坐卧空间，下层车厢则可以继续使用，一台 SUV 由此获得上下两层休息区域。享界 G9 顶帐版也展示了相似的想法，享界 G9 的车顶可以从一侧抬起，并向另一侧展开成为帐篷。余承东在最新预告中将它称为与车身一体化设计的电动顶帐，展开后可以形成双层休憩赏景空间，车尾还集成了能够烹饪和准备热饮的尾门厨房。G-Class Cabriolet、N90 Max 露营版和享界 G9 使用了完全不同的结构，但在场景上殊途同归，都是为了让车内的人能和户外共处。当然在这件事上，国内车企的想象更丰富一些，奔驰打开了车厢上方的一片天空，N90 Max 露营版和享界 G9 则更关注停泊之后的户外体验。47 年前，第一辆 G-Class Cabriolet 采用软顶时，并没有料到日后这会成为一个关于生活方式和特殊标签的设计。到了今天，无论是奔驰、小米、享界，还是越来越多的将户外和「情绪价值」绑定的车型，正在给车赋予新的价值和体验，与自然的接触都成了车型可以明码标出的卖点。没有天花板的 G，回来的正是时候。

折腾了九个月之后，OpenAI 即将彻底关停浏览器产品 Altas， 这基本不让人意外，早在五月前 OpenAI 发布 Codex 的 Chrome 插件时，就已经有群众在评论区「预演」了 Atlas 的命运。2025 年 10 月，OpenAI 发布 Atlas，浏览器是用户的工作、工具与上下文汇聚的地方，一款以 ChatGPT 为核心构建的浏览器，可以让 AI 更接近真正的「超级助手」。当时 OpenAI 甚至不是走在前面的那一个，浏览器去年曾是热门赛道，不仅是创业公司的理想，还一度被捧成下一代互联网入口的正式争夺，是对 Chrome 浏览器霸主历史地位的挑战。距离那时，不过寥寥九个月。老实说以 AI 世界的变化速度来讲，浏览器还算是撑过了不短的时间，毕竟，它的想象建立在注定消散的梦上。明星产品的跌宕起伏OpenAI 并没有放弃让浏览器拥有 AI 能力，更确切地说，他们不再执着于「AI 浏览必须以一款独立浏览器出现」的想象——这个想象，最早由 The Browser Company 端上来。2022 年 The Browser Company 推出 Arc 浏览器，它以独特的设计哲学出圈，实际以产品来讲，垂直标签页、Spaces、分屏和随时收起的侧栏，这些都在重新安排用户如何面对几十个同时打开的网页，再塑了浏览体验。一年后，Arc 全量推送，一时间风头无两，在设计师、开发者和科技从业者中形成了一批非常忠诚的用户，也顺利成章地开始探索让 AI 加入自身。我到现在仍然在用 Arc，每天用，我仍然觉得它是好用的，尽管它已经被战略放弃。但唯独，我没有用过它任何原生的 AI 功能——全都是用插件实现的，或者直接就用网页端。Arc 想让用户搬进一套新的互联网生活，后来 The Browser Company 又把同样的野心交给了 AI 浏览器 Dia。经过一段时间的打磨，2025 年十月它在 macOS 上全量开放，续加入 Skills、Memory、Slack 和邮件连接、标签组、会议分组、主动任务建议等功能，并重新带回部分 Arc 时期受欢迎的设计。不过，Dia 的底层理念，已经跟 Arc 发生了很大的变化，这也是为什么 Arc 会被战略放弃。Arc 试图证明浏览器本身值得被重新设计；Dia 则承认，大多数人不愿重新学习浏览器，于是把「重新设计」收缩为一套藏在熟悉界面里的 AI 能力。浏览器也有基本法AI 浏览器的逻辑一度显得无懈可击。现代人的大量工作和生活都发生在网页里，如果 AI 想理解用户正在做什么，并替用户完成跨页面任务，最理想的位置当然不是一个孤立的聊天框，而是浏览器本身。问题是，浏览器并不只是一块显示网页的窗口。它保存着用户多年的书签、账号、浏览历史、扩展与快捷键，也保存着大量难以明确说出的使用习惯。换浏览器不是下载一个新 App，而是把一整套数字生活搬家。Arc 已经替这个品类交过一次学费。The Browser Company 后来复盘称，公司其实早已从增长和留存数据中知道 Arc 难以成为大众产品，只是不愿承认。团队最喜欢的 Live Folders 只有 4.17%的用户使用，Calendar Preview on Hover 更只有 0.4%；Josh Miller 在公开信里直接写道：「Switching browsers is a big ask。」Arc 的问题不是没有好功能，而是这些功能带来的收益，不足以让大多数人重新学习一整套交互逻辑，更不足以让他们离开已经保存全部习惯的 Chrome。AI 原本被视为足以抵消迁移成本的动力，用户也许不会为了垂直标签页换浏览器，但会不会为了一个能读懂全部标签页、替自己完成任务的 Agent 搬家？Atlas、Dia 和 Comet，都曾把答案押在「会」上。现在看来，用户的确需要这些能力，却未必需要为此更换浏览器——我用插件和网页端，也没什么问题啊。御三家强势入住 Chrome独立 AI 浏览器原本想同时占据两层价值：浏览器入口和 AI 助手。如今，这两层正在被模型厂商，通过插件形态，一分为二。作为浏览器「基础建设」的Chrome，自身也是出生在大富大贵的 Google 生态里，Gemini 已经被直接放进 Chrome 侧边栏，可以理解当前网页、比较多个标签页，并连接 Gmail、Calendar、Maps 和 YouTube；Google 也在继续增加自动浏览能力。Anthropic 没有再造一款 Claude 浏览器。Claude for Chrome 以扩展形式待在侧边栏中，可以阅读、点击和导航用户正在浏览的网站。它目前仍是限制访问的研究预览，但产品形式已经很明确：不是要求用户搬进 Claude，而是让 Claude 搬进用户原来的浏览器。▲只有这个图，因为主包号没了OpenAI 则在关掉 Atlas 之后，把路线拆成了两部分：ChatGPT 保留内置浏览器，Codex 与 ChatGPT 的 Chrome 能力则直接利用用户原有的浏览环境。三家的具体形态并不完全相同，但共同结论已经出现：AI 不必拥有一款浏览器，也可以进入用户的浏览过程。对用户而言，这种方案几乎没有迁移成本。浏览器仍然是 Chrome，原有的账号和习惯还在原地，AI 只作为插件、侧边栏或桌面 Agent 进入。插件未必能获得独立浏览器最深的系统权限，体验也未必在所有任务上都一样完整，但只要能够覆盖多数高频需求，就足以大大打消用户换浏览器的念头。对独立 AI 浏览器而言，这是很糟糕的竞争位置。Google 守住浏览器入口，OpenAI 与 Anthropic 守住模型和用户关系；创业公司夹在中间，既要重新争夺默认浏览器，又要证明自己的 AI 能力长期优于御三家。Atlas 的停运因此不只是一次普通的产品收缩。它相当于由最有能力挑战 Chrome 的 AI 公司亲自证明，与其重新建设一座浏览器大楼，不如直接在 Chrome 里租一套房。还活着的 AI 浏览器，正在变成垂直产品这并不意味着所有独立 AI 浏览器都会立刻消失，实际上，AI 浏览器们还是各有各的活法。Perplexity 仍在更新 Comet，并把它推向企业市场。企业版强调统一部署、浏览器策略、Agent 权限与组织安全，而不只是「边上多了一个 AI 助手」。Dia 也没有停止。The Browser Company 被 Atlassian 收购后，Dia 的定位从面向所有人的下一代浏览器，逐渐收窄成「知识工作者的浏览器」：围绕企业软件、工作记忆、AI 技能、安全与管理能力，把浏览器嵌进 Atlassian 原有的办公体系。但这恰恰说明，AI 浏览器要活下来，可能必须先放弃成为「下一款 Chrome」，它需要服务一个足够具体的群体，在组织数据、专业流程和安全管理上形成插件难以替代的产品壁垒。于是，这个品类并没有完全死亡，正在尝试从一款面向所有人的消费级入口，退回到企业工作台、研究工具或特定 Agent 环境。AI 浏览器不是未来，浏览器里的 AI 才是如果要问，「AI 浏览器要完蛋了吗」，以现在的形势来讲，可以给出一个并不客气的答案：作为一种要求大众抛弃原有浏览器、重新搬家的独立通用品类，它的确已经气数将尽了。走到头的不是 AI 阅读网页、跨标签页理解信息和替用户执行任务，恰恰相反，这些能力会越来越普遍，最终成为浏览器或 AI 产品的标准配置。走到头的是另一种产品逻辑：只在 Chromium 外面包上一套新界面，再接入一个强模型，就可以借 AI 浪潮重新争夺默认入口。这条错误路径上最好的证明不是别的，正是 OpenAI Altas。某种程度上你可以把围绕浏览器的产品观念，简单地划分为两种。一种的世界里，用户必须为了 AI 离开原来的浏览器；另一种的世界里，AI 主动来到用户已经生活的地方。AI 浏览器曾经想成为互联网的新入口。现在，它更像是 AI 工具箱里一只负责打开网页的手。能力留下了，浏览器的外壳，或许就不必再独立存在。

OpenAI 的第一款 AI 浏览器，或许也是最后一款，下周就要正式停服了。今年 7 月 9 日，OpenAI 在 ChatGPT 更新日志里悄悄写下一行字：「Atlas 将于 8 月 9 日停止运行。」没有发布会，没有告别视频，就像它当初上线时一样低调。Atlas 去年 10 月才刚刚发布，是一款基于 Chromium 构建的 macOS 专属浏览器，把 ChatGPT 整合进地址栏和侧边栏。付费用户还能开启 AI 智能体模式，让它替你购物、订餐、处理邮件。OpenAI 对它寄予厚望，想让浏览本身变成一场对话。结果，它没能活过自己的第一个生日。图｜ChatGPT Atlas过去一年，AI 浏览器曾经是整个行业最热闹的新战场。Perplexity 推出 Comet，Opera 发布 Neon，The Browser Company 放弃已经积累了一批用户的 Arc，转向开发 AI 原生浏览器 Dia。大家相信同一件事：如果浏览器是互联网时代的入口，那么 AI 时代的入口，应该是一个更聪明的浏览器。但现实的发展速度，比想象中快得多。不到一年后，最早冲进赛道的玩家开始撤退，问题也随之出现：AI 浏览器真的失败了吗？还是说，从一开始，人类就不需要一个「AI 浏览器」？AI 需要进入浏览器，但不需要成为浏览器过去一年，AI 浏览器开发商其实没少在「如何让用户更容易迁移」这个问题上动脑筋。它们太清楚多年积累的数据和设置对用户来说意味着什么。因此从 Arc 到 Dia，从 Opera Neon 到 ChatGPT Atlas，这些产品都提供了不同程度的数据迁移能力。书签、历史记录、插件，乃至密码和 cookie 都能完整地迁移。但当「怎么换」不再是问题，新的问题反而变得更加明显——为什么要换？对于大多数用户来说，浏览器已经是一个足够成熟的工具。Chrome、Safari、Edge 解决了打开网页、保存密码、同步账号、使用插件这些基本需求。用户并不是缺少一个新的浏览器，而是在等待一个值得改变现状的新理由。过去几年，已经有不少产品尝试寻找这个理由。图｜ArcThe Browser Company 的 Arc 曾经选择从交互方式入手。它重新设计了浏览器的布局，把标签页移动到侧边，引入 Spaces 管理不同场景，还加入 Boosts 让用户自定义网页体验。对于重度用户来说，这些变化确实带来了新鲜感。而 Atlas 将 ChatGPT 整合进地址栏和侧边栏，让用户可以直接通过对话总结网页、整理信息，甚至调用 Agent 完成一些操作。图｜ChatGPT Atlas但两者殊途同归——虽然都提升了浏览器的能力，却没有创造一个足够强的新需求。Arc 解决的是「如何更舒服地使用浏览器」，AI 浏览器解决的是「如何让浏览器拥有 AI 能力」。但对于大多数用户来说，这些提升还不足以让他们放弃已经熟悉的 Chrome。如果只是搜索、浏览网页，传统浏览器已经足够成熟；如果希望 AI 帮忙完成任务，直接打开 ChatGPT、Claude 等 AI 助手，路径反而更短。所以，AI 进入浏览器并不是没有价值。它可以帮用户节省一些操作，减少一些重复劳动，让浏览体验变得更顺畅。但目前来看，它更像是锦上添花，而不是雪中送炭。浏览器多了一个 AI 助手，确实会更聪明；但它还没有聪明到让用户觉得，自己需要换一个浏览器。AI 正在绕过浏览器这个「中间商」AI 浏览器出现的时候，其实有一个非常合理的想象：浏览器是互联网时代的入口，而 AI 是理解和执行任务的新能力，两者结合之后，浏览器似乎就能成为 AI 时代新的工作台。这个逻辑在早期并没有问题。当 AI 主要负责搜索、总结、阅读网页时，浏览器确实是一个自然的载体。用户打开网页，AI 在旁边帮忙提炼信息、整理内容，这和过去浏览器插件的发展路径没有太大区别。图｜OpenAI但尴尬的是，AI 浏览器还没来得及成为新的入口，AI Agent 已经开始改变人们使用电脑和互联网的方式。过去，用户需要打开浏览器，通过网页获取信息，再通过网页完成操作。网页上的按钮、菜单和页面布局，都是围绕人类使用习惯设计的。但 AI 并不需要完全按照人的方式使用互联网。对于它来说，网页只是获取信息的一种方式，而不是唯一方式。相比模拟人的点击和浏览，直接调用数据、服务和工具，往往更加高效。这也是为什么 MCP、API 和各种 Agent 工具链开始受到关注。它们提供了一种不同于网页浏览的信息获取方式：AI 不需要先打开页面，再从页面中寻找答案，而是可以直接访问数据、调用能力，完成任务。现在，用户已经可以把一个链接交给 ChatGPT 或 Claude，让模型读取内容并整理结果；未来更多工作，也会通过 Agent 直接调用各种软件和服务完成。浏览器曾经是互联网的入口，但对于 AI 来说，它正在变成众多工具中的一个。而随着 Agent 能力继续增强，AI 开始进一步从「理解网页」走向「操作环境」。Anthropic 的 Claude Computer Use、OpenAI 的电脑操作能力，都在尝试让 AI 直接控制用户的电脑：打开软件、填写表单、处理文件，而不是局限在某一个浏览器窗口里。图｜ChatGPT Computer Use从这个角度看，AI 浏览器更像是一个过渡阶段。它想让 AI 住进浏览器，但 Agent 正在让 AI 进入整个电脑。最后站着的，是那个做模型最拉的公司如果回头看这一轮 AI 浏览器竞争，会发现一个有些讽刺的结果：最想成为下一代入口的公司，并不一定拥有真正的入口。过去一年，OpenAI、Perplexity、The Browser Company 都试图重新定义浏览器。它们拥有更强的 AI 能力，或者更激进的产品理念，希望让浏览器从一个网页窗口，变成一个可以直接完成任务的智能入口。但最后真正占据优势的，反而可能是那个早就拥有浏览器入口的公司——Google。图｜Google过去一年，Google 在 AI 模型竞争中的压力并没有减少。Gemini 3.5 Pro 原本被寄予厚望，被视为 Google 追赶 OpenAI、Anthropic 的关键一步，但这款旗舰模型迟迟没有正式推出。据我们此前了解到的信息，Google 曾计划在 6 月推出 Gemini 3.5 Pro，但随后延期，原因之一是模型在代码能力等关键指标上没有达到内部预期。但讽刺的是，当大家讨论 Google 的模型有没有追上时，它手里握着另一个 AI 巨头们梦寐以求的东西：Chrome。OpenAI 可以做更强的模型，Perplexity 可以做更聪明的搜索，The Browser Company 可以重新设计浏览体验，但它们都需要先解决一个问题：为什么用户要离开 Chrome？某种程度上，AI 浏览器厂商折腾了这么久，想重新创造一个 AI 时代的入口，最后可能还不如 Google 随手把 Gemini 放进 Chrome。图｜Google至少在浏览器这件事上，Google 证明了一件很现实的事情：在 AI 时代，模型能力很重要，但入口同样重要。浏览器不会消失，AI 也不会离开浏览器。只是「AI 浏览器」这个独立品类，可能没有等到成为下一代入口的那一天。它出现得很快，退潮得也很快。享年约 1 岁。

我们关注体育健儿的赛事服装，通常重点关注在赛场装备上，很少会注意到领奖装备，因为它和荣誉走得更近，但看起来和性能关系不大。不过随着中国体育装备品牌的整体崛起，领奖装备的象征意义也不同以往，它现在需要在鲜明得体，舒适精神之外，再代表当下中国运动装备的技术水平，要和体育健儿的水平相得益彰。8 月 3 日，中国奥委会与李宁品牌在国家奥林匹克体育中心，发布了第 20 届亚运会中国体育代表团领奖装备。中国国家射击队、跳水队、乒乓球队、击剑队和水球队的代表共同亮相。从设计上看，这套装备以「熠熠星辉」为主题，用蓝色构成主体，辅以青色、红色和中国传统色「品月蓝」，将星星图案、上扬线条与较为克制的东方审美结合起来。设计意图比较好感知到，但技术细节，藏在面料纤维和鞋底结构等等地方。2025 年，在国家航天局新闻宣传中心指导下，李宁公司与航空航天技术创新应用平台成立航天技术创新应用实验室，尝试推动航天科技向专业运动领域转化。本次应用的温控纤维，采用与嫦娥一号探测器同源的相变温控材料，通过熔融纺丝工艺制成纤维，再直接编织进服装面料。相变材料的工作原理，可以理解为在纤维内部放入一个微型的「热量缓冲池」。当外部环境温度升高，或者人体运动后体表温度上升，纤维芯层中的相变材料会由固态向液态转化，并在这一过程中吸收多余热量；当温度下降，材料则重新恢复状态。它无法像空调一样制造低温，但可以减缓体表温度快速变化，让穿着者在冷热交替的环境中维持相对稳定的舒适感。综合性体育赛事往往横跨多个场馆和时间段。运动员刚刚完成比赛时，身体仍处于高代谢、高热量状态，随后又要进入通道、候场区和空调环境，等待颁奖仪式。领奖服需要保持正式、挺括，通常也比比赛服覆盖面积更大，体感管理因此成为一个容易被忽视的问题。航天温控纤维解决的是这种不够极限、却足够真实的使用场景。它也说明，今天的鞋服科技正在从单纯追求「更薄」「更轻」「更透气」，转向更主动的身体微环境管理。材料开始参与热量吸收、释放和传导。这类从航天、化工等领域迁移而来的材料技术，也可能成为下一阶段专业运动服装的重要参考。相比于运动服，运动鞋的技术含量往往更直观一些。过去十年，中国体育装备品牌的运动鞋中底经历了一轮快速升级，竞争起点主要集中在材料性能：谁能够做到更轻、更软、更弹。随着高性能发泡材料逐渐普及，仅靠材料已经很难形成足够明显的差异，鞋底竞争因此逐渐进入「材料与结构协同」阶段。本届亚运会中国体育代表团领奖鞋名为李宁金标超越 MAX SE，其名称延续自 1996 年亚特兰大奥运会期间的「超越」系列。鞋面使用䨻丝材料与定织工艺，兼顾轻量、透气、韧性和抗形变能力，同时通过贴合足部轮廓的设计，减少长期穿着后的塌陷和松垮。构成鞋底核心的是李宁多年迭代的䨻弧科技与碳核芯科技。从展示结构来看，䨻弧并不是简单增加一块软质缓震材料，而是以高性能䨻材料为载体，在内部嵌入异构刚性支撑件，形成多节段贯通式镂空结构。柔性材料负责压缩、吸收冲击和回弹，刚性结构承担支撑与力的传递，两者共同协调缓震、回弹和稳定性。这套结构有些像建筑中的梁柱系统。一栋建筑如果只有柔软的填充材料，能够吸收震动，却很难维持稳定形态；如果全部由刚性构件组成，又容易把冲击直接传递给人体。运动鞋底同样需要在形变与支撑之间寻找平衡。䨻弧科技的关键，在于利用镂空结构控制形变量，再通过刚性「龙骨」规定能量传递的方向。根据李宁运动科学实验室提供的数据，超越 MAX SE 在叠加碳核芯科技后，相较行业均值，缓震性能提升 8.9%，回弹性能提升 6.6%。成熟的技术平台很少来自某一个节点上的突然突破，更多是不同技术路线经过多年积累后，在合适的时间完成融合。䨻弧科技一端连接着 2011 年开始的结构研发，另一端连接着 2019 年之后逐步成熟的䨻材料平台，其形成过程反映出中国运动品牌研发方式的变化：从围绕单款产品解决问题，逐渐转向材料、结构和运动科学相互配合的平台化开发。䨻弧科技的形成，也体现了运动鞋竞争从材料性能走向材料与结构协同的变化。李宁对「弧」结构的探索可以追溯至 2011 年：第一代弧跑鞋通过仿生镂空结构的形变实现缓震与回弹，此后持续迭代，积累了十余年的结构设计经验。2019 年䨻科技问世后，高性能发泡材料成为鞋类技术升级的主线，弧科技一度淡出主流产品；但当发泡材料逐渐普及，单纯依靠轻量、软弹已经难以形成明显差异，早期积累的结构技术又获得了新的应用条件。䨻弧科技由此将䨻材料平台与弧结构平台结合起来，可以看作李宁技术储备跨周期调用的一次结果：材料负责提供性能基础，结构则进一步控制形变、支撑和能量传递。领奖鞋不是跑鞋，也不是篮球鞋足球鞋，运动员穿着它时，大多已经结束比赛，需要在场馆内移动、候场和站立。对这类鞋而言，过于柔软容易造成疲劳，过于刚硬又会影响舒适性。它考验的是运动品牌能否针对一个细分场景，重新配置材料和结构。这次第 20 届亚运会中国体育代表团领奖装备发布还有一层特殊背景。1990 年北京亚运会举办时，李宁品牌刚刚创立，并成为较早支持中国体育代表团的国产专业运动品牌。1992 年至 2004 年，李宁又连续四届担任中国奥委会官方体育服装合作伙伴。2025 年，李宁重新成为 2025—2028 年中国奥委会体育服装合作伙伴，将服务包括 2026 年亚运会和 2028 年洛杉矶奥运会在内的国际赛事。 中国奥委会也已于 2025 年正式确认这一合作周期。李宁第一次服务北京亚运会时，中国体育装备行业首先需要解决的还是「有没有」：能否完成稳定供应，能否满足运动员的基本穿着需求，国产运动品牌本身就是最重要的突破。此后，随着制造和供应能力逐步成熟，行业竞争开始转向设计语言、品牌形象与文化表达。到了今天，航天相变材料能够被织入领奖服，2011 年开始积累的结构技术也能与 2019 年形成的材料平台重新组合，运动品牌需要回答的问题已经变成：能否建立自己的材料体系、结构平台，以及足够完整的运动科学评价方法。从 1990 年到 2026 年，这 36 年也构成了一条中国运动装备科技叙事的变化轨迹：从解决产品供给，到建设自主技术平台，再到不同技术平台之间的系统融合。䨻弧科技是这条轨迹中的一个新节点。它提醒人们，运动装备研发很少是一场围绕单一产品展开的短期冲刺，更多时候是一项需要长期积累、滚动储备，并在不同周期中重新调用的系统工程。领奖台天然属于高光时刻，但支撑高光的技术，往往诞生在不那么耀眼的地方：一根纤维如何完成稳定纺丝，一块中底怎样控制形变，一件衣服经过多次洗涤后还能否维持温控效果……

过去几天，DeepSeek 和 Qwen 对大模型行业带来了前所未有的颠覆效果。Hermes Agent 背后的公司 Nous Research 宣布，刚刚正式推出的 DeepSeek V4 Flash 模型在其平台上启动一折促销，持续 7 天。这是一个荒诞却又务实的价格，Nous 原话说 DSV4 Flash 的调用成本比 Fable 5 便宜千倍以上。即便回归正价，其性价比依然维持着百倍左右的碾压优势，打不打折都便宜到离谱。更别提它还是开源的，理论上只需数百 GB 显存/统一内存即可部署量化版本，内存稍多一些甚至可以部署无损版本。比如一台（目前尚无新机可售的） 256/512GB RAM 版本 Mac Studio，或者两台英伟达 DGX Spark 堆叠起来。事实上，DeepSeek 一直是开源模型当中对准消费级硬件本地部署最友好的，参见我们的 Mac Studio 部署体验。如果这对你来说还是太极端，那么云端充个几十块钱 API 也足够用很久了。由于 DSV4 Flash 性价比实在太高，甚至有三方平台免费提供：OpenCode 透露仅在 8 月 1 日这天，DSV4 Flash 就消耗掉了 8 万亿 token，其中包括 5 万亿免费、3 万亿付费额度。OpenCode CEO 发推表示：我觉得大家根本没意识到正在发生什么。是啊，我们并未清楚地看到什么发生了，却有足够强的感受：一夜之间，好像一切都变了。1942 年，科学家爱德华·泰勒提出了一种极其微小但并非是 0 的可能性，让全力开动的曼哈顿计划陷入恐惧：核裂变产生的瞬时高温，有可能点燃空气中的氮原子，进而引发一场不可逆的链式反应，摧毁整个地球。好在，后续的论文和实测打消了这一顾虑，但一直以来对政治颇有兴趣的奥本海默，有着更深层的担忧：链式反应确实发生了，只是不在大气层里，而是经由 Trinity 试验的成功开启了一个新的核时代，并彻底重塑了人类社会的政治、地缘、工业与文明形态。此时此刻，恰如彼时彼刻。未来的科技行业又将怎样彻底改写？价格战的连锁反应本周正式发布的 Qwen-3.8-Max，展现出与 DeepSeek V4 Flash 类似的「新方向」。无论是模型创业公司还是互联网巨头，过去发布模型时无一例外将特定任务上的绝对性能摆在最醒目的位置。这一次略有不同：Qwen-3.8-Max 拥有强悍的底座，其宣发叙事却向「性价比」全面倾斜，与 DeepSeek 遥相呼应。爱范儿认为，这并非偶然的营销巧合，而是越来越多的模型团队，在同一种行业演进逻辑下不期而遇。我们采访过许多模型公司/团队负责人，询问开源时代何时终结。每个人都有不同答法，但结论无一不指向即将到来的价格战。过去的价格战，例如打车、共享单车、外卖等，大多是资本充沛者通过亏本补贴来强行清场的戏码。但这次模型价格战的底色不同——表面上看起来是价格战，底层是一场由算法架构代差，由基础研究和创新能力所驱动的非对称效率战。DeepSeek 等一众国模敢于将价格砸穿，底层依托的是稀疏激活、注意力机制重构等基础研究和工程层面的创新。中国模型公司和团队们在底层上找到了极度残忍的算力解法，能够用相对更小的参数激活量，榨取出比肩硅谷天量级参数量稠密模型的推理质量。这种技术路径的突破，不仅在其他模型厂商的脖子上架上一条「斩杀线」，更彻底改写 AI 创业公司与互联网巨头大厂的对战规则。传统移动互联网时代，大厂拥有近乎无限的资金池与云计算基础设施，创业公司难以在价格战中与之抗衡，不陷进泥潭被耗尽现金流。但是到了 AI 时代，你会发现情况发生了巧妙的逆转：以 DeepSeek、月之暗面等为代表的硬核创业公司，反而获得了极其惊人的爆发力，丝毫不怵价格战（有的甚至逆势涨价）。这些创业公司的研发组织相对扁平，创新能力更强，内部也极有可能沉淀着并未公开的技术优势。甚至有人开玩笑，DeepSeek 梁文锋肯定还藏着几手，随便使出来就足以让 Fable 和 GPT 更加颜面扫地——只是出于维持中美之间半年到一年差距这一「战略性落后」，绝活不轻易亮出来。对于这些模型创业公司而言，价格战绝非自残，反而成为了一众高效的增长杠杆。我们认为逻辑大概是这样的：技术创新降本，砸穿全球底价；Token 调用爆发，ARR 曲线拉升；资本市场追捧，完成更多融资。说白了，这些模型创业公司越卷价格，用户粘性越高，资金回笼与技术迭代的闭环反而越坚实，飞轮转的越快。大厂呢？相比之下，他们有更强的路径依赖，也需要贯彻集团的协调意志。面对价格战，大厂惯于依靠自有现金流、云计算业务来硬扛补贴，用庞大的固定资产来组成壁垒。但当创业公司将单位 Token 成本压到史低水平，巨头的补贴思路却更容易让云计算业务乃至集团整体的财报承压。价格战里，创业公司越卷越舒服，大厂却可能被拖垮业绩。巨头的围墙内部撕裂也正在悄然发生。表面上看，无论是阿里还是腾讯，都已经明确将大模型以及相关产品定为公司新一号位。组织架构多次调整，财力、人力、算力资源向模型与模型产品部门倾斜，声势浩大。各团队纷纷「赛马」推出竞争产品，僧多肉少。但在表面之下，这种一号位的资源灌注，大刀阔斧的调整，以及再次热闹起来的「赛马」文化，却让僧多肉少的形势进一步加剧，容易引发剧烈的自我吞噬与组织紊乱。云计算部门是大厂最核心的现金流支柱，今天最关键的优质客户，恰恰也是风头正劲的 AI 创企。而当价格战开打，大厂集团层面面临着难以调和的商业悖论：云计算当然希望 DeepSeek、Kimi、智谱们过的越来越好，创业公司用量越大，采购需求就越强；但与此同时，大厂自研模型和模型产品部门，在 C 端和 B 端也在与这些创业公司进行着市场份额的激烈争夺。补贴自家模型和模型产品，代价就是暂时性让财务报表承压。答案是明确的：一位大厂 CEO 曾表示，当前的任务是以超过行业平均的速度获取市场份额，「利润率是我们的第二目标。」对于云计算部门，客户是内部还是外部本来没什么关系。但现在他们面临的尴尬处境是，给自研模型和模型产品部门输血，集团层面势必对云计算的商业决策产生干预。倒不是说云计算行业过去对于公有云的商业与生态中立原则（不与客户争利）有多么看重，至少更务实来讲，云部门与模型部门的共谋行为难免引发外部客户不信任，倒逼创业公司自建云，进而影响大厂云部门的收入。类似的尴尬，在亚马逊与 Netflix，与沃尔玛、Target 等零售巨头之间都曾发生过。——当然，以上都只是基于合理推断的可能性，并未完全真实发生。但当价格战真正开打，在大厂内部，作为现金牛的云计算部门和作为新一号位的模型与模型产品部门，难免陷入互为毒药的僵局。信息图中资料截止时间：2026 年 5 月底在现实中，大厂通过投资创业公司完成战略上的对冲。本质上，这种做法让钱从战投的左兜出、云计算的右兜进，云部门赚取了账面收入，战投获得了股权，集团扩展了自己的疆域，画出新的山头。这难免让自研模型部门暗自不爽，因为他们会发现市场上最猛烈的低价子弹，其实是用自家的钱购买、从自家服务器的枪口里射出来的。更深层的问题是，在移动互联网时代，巨头投资创业公司能够将其锁进自己的流量布局中，间接享受创新与竞争的红利；但在 AI 时代，大厂是管不住这些创业公司的，创新的「主权」与大厂的资本布局是解耦的。这些头部模型创业公司的核心资产是算法效率和工程优化能力，而这些能力源自优秀的人才、前卫的组织架构，跟大厂的钱没什么关系。甚至你会看到像 DeepSeek 这样的公司，仅仅依靠实现 AGI 的理想就能够笼络人心，开出远超市价的工资，甚至原则上不需要外部融资。更何况资本市场对 AI 创业公司已经形成一套新的评价和供应体系：模型和模型产品公司冲出惊人的 Token 调用量/ARR，就能轻松地在国内乃至全球拿到下一轮高估值融资，不再需要对大厂俯首称臣。长期来看，大厂的战略对冲投出去的钱，反而可能变成瓦解自己的催化剂。更多链式反应商业世界的藩篱坍塌只是第一块倒下的多米诺骨牌。旗舰级模型的推理智力部署在桌面上，这件事今天已经开了头。随着模型性价比进一步提高，智力和算力的民主化终将彻底改变软件形态、流量机制、人才传承，乃至全球硬件格局的深层肌理——颇似核裂变的成功对后世产生不可估量的深远影响。这里我们再举两个例子：流量机制现代互联网的繁荣，建立在「人类眼球」的流量逻辑上：从搜索引擎优化到社交媒体推荐算法，底下是一个隐秘而庞大的数字广告帝国。但其运行的前提是人类打开浏览器或 app、点击网页、接受广告信息的洗礼，要么产生消费行为，要么观看、停留、点击的数据被保存和处理，用于下一次更加精准的推荐。长久以来，人类的注意力和时间是支持互联网运转的唯一「硬通货」。但我们认为，模型性价比的提升和算力的普及，让人人都可以运行自己的 Agent，而互联网主干流量的来源，也将从人变成 Agent。传统互联网的运行机制将不复存在，新的规则亟待建立。试想这样一个场景：你希望预定一整套跨国出游的行程，包括机票、酒店、地接导游、当地交通工具等。过去你需要打开多个 App 在密密麻麻的 UI 中比价、查看评价、填写信息。但在「A 联网」的时代，由强大模型所驱动，全权代表我们的 Agent，可以与航空公司、酒店、地接旅行社的 Agent 直接发起握手：它们在人看不到的数据暗流中，以结构化的数据包传递信息、匹配条件、议价和确认支付，整个过程只消耗了几秒钟，没有人类眼球扫过图形界面，甚至不需要点击。人类不再需要亲自使用 App、逛网页，广告在 Agent 高效的通讯协议面前暂时没有找到落脚点。传统商业模式也就失去了基础。——甚至有可能，未来的社交网络上不再有真正的人，全都是我们的 Agents 在上面交互，我们刷社交网路的方式也会从不断的划动，变成了听取 Agent 的汇报。网络依旧繁忙着，但人类抽离其中，只剩下 Agent。人口老龄化在降本增效的滔天巨浪下，人类专业知识的传承遭遇前所未有的危机。无论是软件工程、法律服务、医学诊断或是金融分析，几乎所有的现代专门职业，其运作与传承都高度依赖金字塔结构的人才矩阵。初级人员从撰写基础代码、翻阅资料、整理数据这些枯燥的一线工作干起，在大量的重复性实践中锤炼直觉，得到成长，最终进化为独当一面的资深人员。但是今天，一些开源模型展现出惊人的能力，以近乎于零的边际成本，能够完美替代大量初级岗位的智力劳动。只需要几毛钱的 Token，抑或端侧部署的电费，就能快速输出几近无瑕的基础代码和法律文书，所用的时间甚至连一个新人的入职手续都办不完——企业和研究机构又何必花费昂贵的薪酬与时间成本，冒着不确定性去培养一个人类新手？在绝对理性的财务驱动下，组织会毫不犹豫地砍掉初级人员的预算。短期来看，企业会享受到更高的 ROI 和极致的财务瘦身。但从长远推演，这种理性何尝不是一种饮鸩止渴。当从初级走向资深，学徒成为大师的梯子被抽走，人类专业知识体系传递链条也断裂了。当几年之后，现有的资深专家陆续退休或淡出一线，行业将惊恐地发现，由于过去数年里不再有人类新手经历过基础劳动的淬炼，人才梯队变成了「倒三角形」。底下是严重短缺的生力军，顶部是大量的退休人员——金字塔彻底倒置，摇摇欲坠。届时的人类，可能不得不将决策与解释权更进一步的让渡给那些自己已经无法完全理解和掌控的 AI 系统。我们的社会将陷入一种新的，由技术过度繁荣所带来的老龄化危机。延伸阅读：AI 正在毁掉下一个 HintonAI 的「奥本海默时刻」我们还是需要承认，开源模型能力的进化，和大模型的价格战，在今天是一件好事。少数巨头（特别是境外闭源玩家）对高阶智力的绝对垄断被粉碎，人人都能以极低的成本获得「外脑」与「代理」，增幅自己的智力与执行能力。听上去这确实是工业革命级别的伟大时代的开始。然而站在历史的十字路口，如果我们重新审视奥本海默的隐喻，会发现危机四伏。物理学家们证明了核爆不会摧毁地球，却未能在当时预知核时代将把人类文明带往何方。他们无法预知随之而来的冷战格局、军备竞赛、长达半个多世纪以来悬在全人类头顶的达摩克利斯之剑。核技术没有毁掉地球，却彻底重塑了整个 20 世纪的政治、地

🤡OpenAI 发文「苹果，这件事是你做错了」，公开邮件逐条反驳商业秘密指控📱微信回应「临时好友」呼声：传文件、转账和建群都可不加好友💬鸿蒙智行回应「竹知了」事件🚗大众汽车启动史上最大规模重组，计划削减四分之一产能🚙我国发布 L3、L4 自动驾驶系统强制性国家标准，2027 年 7 月起实施☁️腾讯混元 Hy3 模型限时免费体验延长至 8 月 31 日🚗多名车主称特斯拉 FSD v14 Lite 出现过热，部分 HW3 电脑需更换📱苹果拟为欧盟 iPhone 与 Windows 加入跨设备剪贴板🛑Telegram 短暂下架 App Store 后重新上架💰AMD 第二财季营收增长 50%，数据中心业务收入翻倍📋世界杯广告拉动 Snap 收入增长，北美日活继续下降💰Palantir 季度收入增长 93%，再次上调全年指引💡Hugging Face 联创：AI 最大风险之一是权力过度集中📱影石 X6 全景相机定档 8 月 12 日发布，支持 8K 30fps 录制💰5499 元，索尼 FE 100-400mm F5.6-8 OSS 镜头发布💻Windows 任务管理器之父推出 macOS 监控工具 TMOG🎬Vidu 一键 MV 升级：一张图和一首歌可生成唱演、舞蹈或剧情视频🔧SK 海力士与闪迪发布首个 HBF 标准规范🎮索尼推出 TYLOO 联名版 INZONE H9 II 电竞耳机，售价 1839 元👔吉考斯推出《女神异闻录 5 皇家版》联名服饰OpenAI 发文「苹果，这件事是你做错了」，公开邮件逐条反驳商业秘密指控苹果上月起诉 OpenAI 及两名已离职加入 OpenAI 的前员工 Chang Liu 和 Tang Tan，指控其挪用商业秘密，协助 OpenAI 进军消费硬件领域，并申请禁止上述人员访问或使用苹果机密信息。针对苹果昨日提起的初步禁令申请，OpenAI 当天在官网发文直接点名回击，标题为「苹果，这件事是你做错了」（Apple is getting this wrong）。OpenAI 在文中逐条反驳，并公开邮件与聊天记录。其一，苹果外部律师在联络时混淆亚裔姓氏发错邮件，事后承认从未与 OpenAI 法务总顾问通话，此后五个月未再跟进，直接提起诉讼。其二，苹果指控 Chang Liu 擅自访问机密，但聊天记录显示是苹果在职员工主动联系他寻求技术协助；所谓「残留访问权限」，源于苹果自身离职管理机制的缺失。OpenAI 称苹果的禁令申请「基于错误信息且完全没有必要」，公司「没有、也不想要」苹果的任何商业秘密。🔗 相关阅读：OpenAI：苹果，这件事是你做错了微信回应「临时好友」呼声：传文件、转账和建群都可不加好友微信官方回应近期关于「临时好友」功能的讨论，称一些临时沟通需求不一定要占用好友位，现有功能已经可以完成「用完即走」的操作。在线下传照片或文件时，用户可打开「扫一扫 – 我的二维码 – 面对面收照片和文件」，让对方直接扫码传输；临时转账可以使用「面对面收红包」，或通过「收付款」向银行卡、手机号转账；需要临时组群时，可在「添加好友 – 面对面建群」中设定 4 位数字密码，沟通结束后解散群聊。鸿蒙智行回应「竹知了」事件：维权属日常工作，否认大规模封杀鸿蒙智行昨日晚间就近期「竹知了」相关网络讨论发布官方声明，澄清此前外界关于「全网下架」「禁止销售」等说法与事实不符。声明显示，网络上长期存在恶意剪辑高管言论、仿冒声音、利用 AI 丑化肖像、侮辱诽谤等侵权内容，鸿蒙智行一直依法开展日常取证和投诉，本次维权是日常工作的一部分，针对的是具体侵权内容，并非「竹知了」玩具本身。针对电商平台方面的传言，声明明确表示，鸿蒙智行未向任何电商平台投诉「竹知了」商品，也从未要求任何电商平台下架或停售该商品。「竹知了」是一种传统竹制玩具，因其发出的声响被网友联系到余承东在问界 M9 发布会上的发言节奏，由此引发大量二创视频和相关讨论。此后，部分创作者反映自己的相关视频遭到投诉下架，话题进一步发酵，「全网禁售」的说法随之在网络上广泛流传。鸿蒙智行在声明结尾表示，将持续尊重正常的网络表达和善意批评，同时依法维护企业和个人的合法权益。目前官方未披露后续是否会就侵权内容进一步采取法律行动。SpaceX 携手英伟达开发算力卫星，搭载 Rubin GPU 目标构建百万颗轨道 AI 网络SpaceX 今天宣布与英伟达合作，共同开发名为 Starmind AI1 的算力卫星载荷。根据 SpaceX 官方披露，每颗 Starmind 卫星将搭载英伟达 Rubin GPU 与 Vera CPU，目标是在轨道上实现数据中心级别的 AI 算力。SpaceX 设想构建一个最终规模达 100 万颗卫星的轨道网络，在太空打造分布式 AI 超级计算机。该项目计划通过激光链路在卫星间以极高速度传输数据，从而大幅扩展地球数据中心以外的计算能力。DeepSeek V4 Flash 单周调用量达 7.22 万亿 token，登顶 OpenRouter 榜首在全球最大 AI 大模型 API 聚合平台 OpenRouter 昨日公布的最新周报中，DeepSeek V4 Flash 以 7.22 万亿 token 的周调用量位居平台第一，统计周期为 7 月 27 日至 8 月 2 日，较前一周增长 13%。据 OpenRouter 数据，两个版本的 DeepSeek V4 Flash 合计处理了 6700 亿 token，平台当周总处理量为 3.29 万亿 token，周处理速度达 61.3 万亿 token。前十名中，DeepSeek、MiMo-V2.5、Hy3 和 GLM-5.2 等中国模型占据多席，且多数免费或接近免费。OpenAI 的 GPT-5.6 Luna 排名第 8，是前十中唯一的 OpenAI 模型，其调用量虽环比增长 465%，但仍不及 DeepSeek V4 Flash 的三分之一。开源项目团队 OpenCode 另行披露，其平台上 DeepSeek V4 Flash 的单日处理量已达 8 万亿 token，其中 5 万亿来自免费试用额度消耗，3 万亿为开发者付费使用。大众汽车启动史上最大规模重组，计划削减四分之一产能大众汽车集团公布包含 12 项措施的「2030 目标图景」，把这轮调整称为集团史上规模最大的综合性改革。到 2030 年，集团计划把全球年产能从约 1200 万辆降至 900 万辆，车型数量最多减少 50%，零部件种类最多减少 75%，并削减约 5 万个间接岗位。改革目标还包括把销售、管理等费用占收入的比例从约 16% 降至 12%，并把营业销售回报率提高到 8% 至 10%。在中国，大众将继续关闭或缩减部分工厂，同时把更多研发与产品决策移交给合肥的大众汽车（中国）科技有限公司；中国市场的软件和电子电气架构将更多采用与小鹏、地平线等本地伙伴合作的方案。调整背后是销量和利润的同步承压。大众上半年收入为 1581 亿欧元，基本持平；营业利润为 59.3 亿欧元，同比下降 11.6%，营业利润率为 3.8%。同期全球交付量下降 6.3% 至 412.6 万辆，其中中国市场下降 25.9% 至 97.3 万辆。集团还把全年收入增速预期从增长 0% 至 3% 下调为下降 3% 至持平。我国发布 L3、L4 自动驾驶系统强制性国家标准，2027 年 7 月起实施工业和信息化部组织制定的《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》（GB 44721—2026）已由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布，将于 2027 年 7 月 1 日起实施。标准适用于搭载 L3 级、L4 级自动驾驶系统的 M 类和 N 类车辆，不适用于自动泊车系统。标准要求车企建立覆盖设计开发、生产制造和部署后的全生命周期安全保障机制，并通过仿真、场地和道路试验进行研发验证。系统还要满足动态驾驶任务的安全要求，明确最小风险策略的触发和执行，以及就绪、激活、退出等状态提示；L3 系统必须具备驾驶人接管能力监测功能。在检验检测方面，标准建立企业保障能力检验、安全档案检验和确认性试验组成的体系，第三方可综合采用场地、道路和仿真试验评估系统能力。腾讯混元 Hy3 模型限时免费体验延长至 8 月 31 日腾讯 WorkBuddy 官方宣布，混元 Hy3 模型的限时免费体验延长至 2026 年 8 月 31 日。Hy3 是 WorkBuddy 中提供的混元思考模型，目前仅支持文本推理，适用于日常办公、代码开发、文档处理和数据分析等任务。调用 Hy3 执行视频、图像等生成任务时，WorkBuddy 会切换到对应的多模态模型并按正常规则消耗积分。由于免费体验参与人数较多，每日免费额度会根据资源情况分配，繁忙时可能需要排队；官方建议在每天 23:00 至次日 8:00 错峰使用。多名车主称特斯拉 FSD v14 Lite 出现过热，部分 HW3 电脑需更换特斯拉向搭载 HW3 硬件的车辆推送 FSD v14 Lite 后，多名车主报告 Autopilot 计算机出现过热警告，部分车辆甚至需要更换整套计算机。该版本从 HW4 平台的 v14 模型压缩而来，面向只有 8GB 内存、内存带宽约为 HW4 八分之一的 HW3 计算机。目前已有 4 名车主向 Electrek 反映类似问题。部分车辆的维修模式显示APP_w141_ECU_Thermal_Issue，该代码对应主板温度超过 90 摄氏度；车主测得的温度最高达到 96 摄氏度。故障可能表现为红色双手警告、FSD 被强制退出，或进入selfDrivingUnavailable状态。HW3 的过热故障此前就可能由冷却液不足、八通阀存有空气或散热器堵塞引起，特斯拉尚未确认软件更新会导致硬件损坏。但已公开案例大多出现在安装 v14 Lite 后，车主还报告了幽灵刹车、犹豫和刹车抖动等问题。苹果拟为欧盟 iPhone 与 Windows 加入跨设备剪贴板据 MacRumors 报道，苹果正在评估让 iPhone 与 Windows 电脑持续同步剪贴板的互操作项目。该项目来自微软通过欧盟《数字市场法》渠道提出的请求，目标是在用户完成一次授权后，让配对电脑可在后台同步复制和粘贴内容。苹果于 3 月开始审查请求，并在 6 月 26 日提出项目计划。方案预计使用 AccessorySetupKit 完成设备配对和权限确认，工程开发目标指向 2027 年秋季，随后先提供开发者测试版；面向普通用户的版本可能要到 2028 年初。目前项目仍处于规划阶段，发布时间和支持范围都可能变化。由于请求基于欧盟互操作规则，这项能力是否会在欧盟以外地区开放尚未确定。Telegram 短暂下架 App Store 后重新上架Telegram 昨日表示，该应用已在苹果 App Store 重新上架并恢复下载。此前，Telegram 曾被 App Store 短暂下架，下架的具体原因不明。Telegram 创始人兼 CEO 帕维尔 · 杜罗夫（Pavel Durov）随后在社交平台发文证实了这一消息。杜罗夫提到，苹果在收到 Telegram 对相关问题的处理反馈后，已经恢复了该应用的下载权限。作为全球主流的加密通讯工具之一，Telegram 此前多次因内容审核标准与应用商店规则的冲突而引发关注。AMD 第二财季营收增长 50%，数据中心业务收入翻倍AMD 发布 2026 财年第二财季业绩：营收为 115.36 亿美元，同比增长 50%；GAAP 净利润为 22.97 亿美元，同比增长 163%，毛利率为 54%。数据中心业务收入为 67.18 亿美元，同比增长 107%；客户端与游戏业务收入为 38.41 亿美元，同比增长 6%；嵌入式业务收入为 9.77 亿美元，同比增长 19%。公司预计第三财季营收将在 127 亿至 133 亿美元之间，非 GAAP 毛利率约为 56%。世界杯广告拉动 Snap 收入增长，北美日活继续下降Snap 第二季度收入为 16 亿美元，同比增长 1