IT之家 6 月 14 日消息，当地时间周四，纽约州议会通过一项旨在防范 AI 灾难的法案，要求 OpenAI、谷歌和 Anthropic 等前沿 AI 模型的开发者，必须避免出现造成百人以上伤亡或超过 10 亿美元损失的风险。 该法案名为 RAISE 法案，标志着 AI 安全阵营的一次胜利，更有杰弗里・辛顿和约书亚・本吉奥等重量级学者为法案背书。若最终成为法律，RAISE 将开创全美首部强制前沿 AI 实验室公开信息的法规。 图源 Pexels RAISE 法案与加州曾被否决的 SB 1047 法案存在相似内容，但纽约州参议员 Andrew Gounardes 表示，RAISE 的设计更谨慎，避免打压初创企业或学术研究者，而这是 SB 1047 饱受批评的一点。“技术发展太快，我们设立防护机制的时间不多了。许多顶尖专家都指出 AI 风险极高…… 这不得不引起警觉。” 法案现已送交纽约州长 Kathy Hochul，等待其签署、修改或否决。 一旦生效，RAISE 法案将要求全球头部 AI 实验室必须披露其前沿模型的安全和保障措施，并在发生异常或被盗事件时及时上报。若企业未按规定执行，纽约州总检察长有权处以最高 3000 万美元（IT之家注：现汇率约合 2.16 亿元人民币）罚款。 RAISE 法案的目标是对超大规模公司设限，无论总部在加州还是中国。法规适用于训练耗资超过 1 亿美元、并向纽约州用户开放模型的企业。 Encode 高管 Nathan Calvin 表示，RAISE 法案更注重回应外界质疑。例如，它不要求设“紧急终止开关”，也不追责后期训练模型的公司。

IT之家 6 月 14 日消息，地震或爆炸发生后的 72 小时被称为“黄金救援时间”，是搜救幸存者的关键窗口。但在信息不明、环境不稳定的情况下迅速展开搜救，也意味着巨大的风险。据外媒 TechXplore 13 日报道，一项由欧盟与日本研究人员合作推进的科技计划，有望让这类救援行动变得更安全、更高效。 研究人员开发出一种结构坚固、内置传感器的小型机器人，能在地震等灾难发生后协助搜救队寻找幸存者。 这项名为 CURSOR 的四年研究计划汇集了来自六个欧盟国家、挪威和英国的团队，日本的东北大学也参与其中。项目的核心设备是一种被命名为 SMURF 的迷你机器人，专为在倒塌建筑和废墟中穿行设计，目标是寻找可能被困的人。 德国联邦技术救援署研究协调员、国际首应者创新促进论坛副主席 Tiina Ristmäe 表示：“我们不是让人进入高危区域，而是让机器人代替他们完成这些工作。” SMURF 体型小巧、重量轻巧，采用双轮驱动设计，能够在瓦砾堆上行进，并跨越一些小型障碍物。其“头部”整合了多种关键技术，包括视频摄像头、热成像镜头、可进行双向通话的麦克风和扬声器，以及名为 SNIFFER 的高灵敏度化学传感器。 IT之家从报道中获悉，这款传感器能够侦测人类自然释放的化学物质，例如二氧化碳和氨，甚至可以区分生者与死者。 据研究人员介绍，在实际测试中，即使在烟雾或降雨等干扰因素存在的环境下，SNIFFER 仍然可以提供稳定、可靠的信息。“现场救援人员反馈说，SNIFFER 提供的数据极具价值，让他们能优先确认存活者的位置并进行及时营救。” 为拓展 SMURF 的应用场景，研究团队还整合了无人机系统，专门用于将机器人运送至地形复杂或危险难及的位置。 除了运输机器人，CURSOR 项目还开发了一整套空中侦察工具，用于灾区整体评估和信息采集。其中一款体型更大的无人机被称为“母舰”，主要负责通信中继任务，将地面机器人与远程指挥系统连接起来。 其他型号的无人机则配备了地质雷达，可以侦测被掩埋的人员；还有一些配备高清相机，用于拍摄重叠影像，并拼接生成三维地图，以辅助搜救人员规划行动路径。 通过这套系统，救援人员可以更快识别目标，还能显著减少在倒塌建筑等高风险区域的停留时间。

IT之家 6 月 14 日消息，在 6 月 10 日的《美国达人秀》节目中，波士顿动力的五台 Spot 四足机器人在节目中伴随皇后乐队的经典金曲《Don't Stop Me Now》跳起精心编排的舞蹈。 在这场表演中，五台 Spot 四足机器人随着《Don't Stop Me Now》整齐起舞，评委们惊叹不已，称这是节目二十季以来从未见过的画面。 表演结束后，全场观众起立鼓掌，评委西蒙・考威尔、梅尔・B、豪伊・曼德尔和索菲娅・维加拉一致投下“通过”票，让这些机器狗顺利晋级下一轮。 尽管其中一台机器狗在表演中途“掉链子”停了下来，其余四台仍坚持完成了全程，整体表现赢得了评委的一致认可。 评委西蒙・考威尔在表演结束时说：“我能实话实说吗？我不是在嘲笑，但说真的，其中一台当场‘阵亡’反而让节目更精彩…… 那让我们意识到这件事其实有多难。” 据IT之家了解，Spot 机器狗已广泛部署于多个行业和场所，但这样以舞蹈表演形式亮相电视舞台尚属首次。波士顿动力的工程师和开发人员为此准备了数周时间。 舞蹈编排使用了公司自研的 Choreographer 软件，并配合动画工具，使五台 Spot 动作流畅，甚至呈现出某种情绪表达。 波士顿动力表示，此次参与《美国达人秀》，是为了让更多公众了解 Spot。现在已有数千台 Spot 被部署，主要应用于工业巡检和公共安全领域，平时难以被大众直接接触。 Spot 能执行设备检测、实验室实验等任务，而登上选秀舞台则让它首次出现在更广泛的观众面前，也展现了机器人技术和人工智能的进步。 此外，波士顿动力表示，希望借此改变外界对机器人的负面印象。通过展现 Spot 的功能及其与人类的互动，他们希望传达出机器人能在协助和扩展人类能力方面的潜力，同时激励年轻一代投身机器人研究。

凤凰网科技讯（作者/于雷）6月16日，近日山东科技大学2025年本科综合评价招生面试中出现的设备限制规定引发行业关注。据网络流传的考生须知文件显示，该校明确规定考生“不得使用红米系列手机参加考试”。 小米集团公关部总经理王化随后发声回应此事，澄清了责任归属问题。他表示，经过与山东科技大学及相关技术服务商沟通确认，考试中禁用红米手机的要求并非学校本身制定，而是来自提供在线考试技术支持的第三方公司。 王化在声明中指出，这一限制反映出部分技术服务商对红米品牌的认知存在滞后。他强调，当前红米产品线已实现全面升级，在硬件配置和系统稳定性方面能够满足各类在线应用需求。 据此前报道，此次招生面试，山东科技大学通过“小艺帮”“小艺帮助手”两款App 进行线上面试，考生需提前分别下载并安装两款APP，并且规定考试终端为两部智能手机，考生仅可使用两部手机完成考试。 媒体询问了山东科技大学本科生招生咨询热线，工作人员回复称：“我们上面明确说明了，不得使用红米系列手机参加考试，否则导致如果软件无法下载的话，责任自负。”而对于限制红米系列手机参加考试的原因，工作人员表示：“我们也不太清楚，我们是今年进行线上操作，您就严格按照这个操作说明进行就行。”

我们曾在上周预告了特斯拉将对 Model S 和 Model X 进行一些小幅度的更新——[又一次「无关痛痒」的更新，Model S 正在走向自然消亡]。 今天，特斯拉官方正式在社交媒体 X 上宣布小幅改款的 Model S 和 Model X 将正式在美国推出。官方确认的更新点有： – 两车均新增了一款接近于天蓝色的车漆。 – Model S 长续航版的续航里程增加到了 410 英里（约合 660 公里），其也成为了续航里程最长的特斯拉车型。 – 座舱更加静谧，风噪与路噪更低，主动降噪效果有所提升。 – 全新的轮毂设计以及改进的空气动力学性能。 – 前保险杠处的摄像头视野提升。 – 全新设计的动态氛围灯，车主进入车辆时将在仪表盘和车门处看到独特的动画效果。 – 全新设计的衬套和悬架，将为车主带来更平顺的驾乘体验。 – 新增自适应的远光灯。 – Model S Plaid 更新了外观设计，并专门优化了高速场景下的稳定性。 – Model X 现在拥有了更大的第三排乘客空间和储物空间。 同时，Model S/X 各个版本售价都上涨了 5000 美元，现在 Model S 全轮驱动和 Plaid 车型的售价分别为＄84990（约合人民币 61 万元） 和＄99990（约合人民币 71.7 万元），Model X 的售价则来到了＄89990（约合人民币 64.6 万元） 和＄104990 元（约合人民币 75.3 万元）。 美国网友对于这次更新普遍的反应是——失望。 这并不是一个大的升级。 没有线控转向。 没有后轮转向。 没有 48V。 没有改进的电池技术。 没有添加豪华功能。 你似乎并不想在高端市场销售它。 特斯拉 Model S 自 2012 年投入生产以来，虽然曾多次更新内饰、动力总成以及电池，但是车辆的造型、动态表现和悬架底盘等部分 13 年来则一直未做调整。 作为特斯拉的旗舰轿车，Model S 在这次更新后依旧没有 800V 架构、超快速充电等较为先进的电子电气配置，曾经引以为傲的悬架和底盘也正在逐渐落后于时代。 ▲特斯拉 Model S 车架 特斯拉 Model S/X 目前在英国、日本和澳大利亚等国家已经不再销售，预定了 Model S/X 消费者会被邀请将订单切换到 Model 3 或者 Model Y，中国官网也在今年 4 月份下架 Model S/X 两款车型的配置工具，这一系列动作都引发了外界对 Model S/X 还能存在多久的担忧。 不过之前曾有消息称特斯拉正在开发一款基于新平台的全新电动汽车，其内部代号为「Redwood」，预计将在 2026 年推出。在在今年早些时候的电话会议上，马斯克也曾证实新一代特斯拉的第一款车将于 2025 年年中在奥斯汀工厂投入生产，这或许有可能是 Model S 的继任者。 不知道逐渐淡出政治事物之后的马斯克，会不会在新一代的 Model S 上多倾注一些心血，从而让我们更早看到它呢？

当智能体开始替代人类完成端到端的业务流程，一个根本性问题浮出水面： AI时代下，行业的运行规则是会被AI彻底重构，还是借助AI，被放大其原有本质？ 过去十年，以ROI为标准的流量算法让品牌建设逐渐走向短视与程式化；而今天，生成式AI带来的不仅是内容生产力的提升，更可能是品牌思维范式的彻底跃迁。 要真正实现AI原生的品牌管理，仅靠引入几个工具远远不够。这背后需要的是底层数据的重构、工作流的改写，以及对品牌本质的重新回答：你的价值是什么？你为谁而存在？你是否具备持续被理解与记住的能力？ 最近，《虎嗅·AI无悖论》节目特别邀请中欧国际工商学院市场营销学教授、副教务长、ESG研究领域主任王雅瑾，以及蓝色光标CEO、中欧EMBA校友潘飞进行了探讨，请他们分享了对于AI与品牌营销的深度思考： AI在重塑内容效率的同时，能否重构品牌营销的本质？ 企业应该如何搭建以AI为底座的品牌数据与认知体系？ 智能体热潮背后，如何避免“工具幻觉”，真正走向AI原生的品牌战略转型？ 本期主持人为资深媒体人、热AInext主理人陈庆春。 以下是交流实录，有删编： AI能否重构品牌营销的本质？ 主持人：目前在AI冲击下，营销行业发生的较大变革是什么？ 潘飞：整体来说，今天生成式AI的爆发本质上是大语言文本类模型的爆发，距离多模态和视频模型的爆发还有一段时间距离。从用户洞察、内容生成、沉浸式的交互，再形成完整闭环的时刻，快的话可能两三年左右就会到来。但今天的营销环节还是要切成碎片，在洞察环节利用生成式AI对于自然语言的理解能力，在内容环节利用文本、多模态、视频能力，且人工调优的比例比较重。 我实践了几年下来的感受是，今天市场高估了AI截止到目前的生成能力，低估了它对自然语言理解的惊人能力。过去如果要想洞察消费者对我的品牌说了什么、有哪些内部视角可以实时交互和反馈，需要平台来提供数据，但今天这些都迎刃而解，就这一点而言，我认为是一个革命式的突破。 二是，随着AI技术的成熟，人才和优质内容将会出现回流。在移动互联网时代，好的内容被ROI化了，反而走向价值弱化。但AI时代，视频的创造越来越像一个超级工厂，当未来所有的内容都AI浓度极高时，直击人心的内容和独特思考的人会更加的稀缺。 王雅瑾：我非常同意。AI时代虽然内容的生产力变高了，但不代表品牌的传播效率变高、转换效率变高。 尽管AI时代下消费者的购买行为和企业品牌建设的方式会发生变化，但人本质的需求和品牌的本质——为用户提供价值，并未改变，今天的用户不仅关注产品的功能性价值，还注重体验感（情绪价值）和社会认同感（社交价值）。因此，AI时代下的品牌建也不外乎这三大维度。 主持人：那品牌该怎么向客户传递自己AI化的信号？比如达美乐等品牌，已经开始做订单的智能体，大家觉得它已经不是一个披萨公司了，而是一个科技公司？ 潘飞：我觉得这是个误区，场景很重要，但“根”更重要。也就是企业的数据和数字化建设。当人机交互之后，企业需要把数据沉淀到自身的私有化里、二次学习，让AI越用越聪明。但现状是在数字化时代做的比较好的企业样本量本身就很少。 从我自己的角度来讲，我觉得AI是所有企业必须去做的一件事，是不是营销这个场景没有那么重要，营销只是其中的一环，只不过恰好营销又是AI应用的重度场景，能够给企业正反馈。 王雅瑾：我之前碰到过一个专投AI项目的投资人，他说你这个BP里如果提到AI这个词的话，需要证明整个商业逻辑没有AI也是成立的。所以我觉得还是要回到人本质的需求，以及企业本质提供的价值是什么？然后再利用AI在垂直细分领域做数据沉淀、把本质价值放大。 换句话说，用户需要知道你是通过AI洞察的吗？今天学术上有个词叫“算法厌恶”，病人虽然理性上可能知道AI的诊断结果掌握的信息更多、更准确，但他最后总是希望有一个专家。 主持人：那品牌应该如何梳理构建AI营销体系这件事儿？是单点的去变，还是说体系化的建立AI品牌，然后去融入AI讲故事？ 潘飞：其实我认为技术并不是企业的灵魂，灵魂还是在于品牌的建设上，品牌要传达给消费者什么样的信息、让他们获得什么样的体验，这个第一性原理是没法丢给AI去创造的。应该把过去传统的50%-70%的经验放掉的同时，留下那些最纯粹的东西，再加上AI技术的加持。 今天AI在高质量的洞察和捕捉人心的能力上，就是懂你的这件事情上，已经做的非常好了。如果加上多模态的内容生成能力、沉浸式的交互能力，让这条工作流形成闭环，同时数据都沉淀在私有化平台上，让AI可以二次学习，变得越来越懂你的时候，整个品牌管理的逻辑、消费者管理的逻辑、CRM的逻辑、售后电商的逻辑都将发生根本性的和颠覆性的改变。 但今天这个时代还没有到来，我们只是在其中的一环或者一个部分，虽然这种可能性的趋势非常明显。 主持人：但私有化部署不光是存储，还有计算能力的集群、云边端的调用，这些能力不是说一下子就能建起来的，而是要逐步建立的，如果等这些基础设施已经建好了以后，再去谈品牌的AI化，会不会已经晚了？ 潘飞：我觉得一定不晚。因为AI解决的是技术和数据平权，技术不是一个障碍，最大的障碍是一把手的认知，这个认知解决了什么时间都不晚。我打个简单的比喻，数据越多，在AI时代不一定就越work，也可能是需要梳理的代价会更高，而从零开始用AI的范式去构建，随着技术的迭代反而可能会更容易。 我们曾经花了很长时间去讨论要不要去构建策略框架的数字沉淀、让它自动的有所谓的策略的推理能力。后来我们放弃了，因为每个客户的要求都不一样，而且出来的结果也只是一个最高五六十分的水平。但是如果我们做了这件事，一个deepseek推理模型的跃进就把我们拍到了沙滩上，因为它的推理足够强大，对我们这个行业足够用了，而且他总结的会非常的好。 主持人：听起来AI时代的营销，还是要回到品牌的“因”上，那企业应该怎么适应这个技术环境，来重新做品牌的叙事？ 潘飞：首先智能体系也许会出现智能体以外的、更新的方式出现，因此不要被技术概念所牵引，而要被企业的方向所牵引。未来有可能会发生巨大变化的趋势我认为有以下几个：一是品牌的信息投给谁看。假设未来每个人都有自己非常沉浸式的智能体，就像现在的手机一样，那品牌营销的信息传递不一定把人作为第一优先级，而是给他的智能体。 二是品牌的叙事逻辑发生变化。未来一定会出现更加沉浸式的实时交互模式，比如今天的chatbot对话模式中，你在和deepseek对话的过程中，它会实时出现你想要的内容，更懂你，更符合你的当下。 三是搜索的逻辑会被颠覆。移动互联网时代的算法推荐、人群标签定位推荐造成的信息茧房会失效，当智能体或者AI对话框成为人们获取知识的主要来源时，全新的搜索引擎模式会带来新的交易行为，品牌的广告逻辑也会随之改变。 王雅瑾：我还是强调内容，在终端产品差异化越来越小的基础上，内容就是创造品牌差异化的机会。所以如果只追技术，没有形成可沉淀的东西，在AI时代的差距会越拉越大。因为过去构建面向C端用户洞察的系统的打造成本较高，但AI的出现让所有企业在用户洞察环节上，站在了新的起跑线上。 AI智能体该怎么用？ 主持人：刚刚说的是站在未来的角度来看这个智能体，但现在很多智能体已经对人类的工作有了很直接的取代作用，智能体经济已经切切实实的发生了，那作为企业来说，哪怕是传统企业，是不是也要面临着智能体的重塑？ 潘飞：是的，因为大模型是AI的基础，在这个基座之上，智能体是一个很好的延伸，延伸到了企业的很多场景。当很多企业没有条件、没有实力去做所谓的AI范式重构时，智能体是一个很好的选择，它很好的解决了业务场景端到端的问题。这也是为什么今天智能体这么的火爆。 从个体的角度来讲，如果企业或者员工不知道怎么拥抱AI的时候，自己创建一个智能体是一个很好的拥抱AI的实践方式、试错的方式，而且试错成本没有很高。 但我觉得每个企业是不是建自己的智能体不是那么重要，智能体它只是一个表现方式。我是建议企业尽早开始按照AI的方式去构建自己的知识库、数据库。有能力的情况下部署私有化，公司模型也好，行业模型也好，或者业务场景也好，然后去重构自己的工作流，再加上现在的智能体的模式，这几种结合在一起才会真正成为所谓的智能体。因为智能体最重要的不是体，是智能。而决定智能的是我说的前面那几个。 蓝标建了100多个智能体，提效是非常明显的，但其实我现在没有特别关注提效，我更关注的是这个智能体准确吗？首先有没有差异化，第二它做的事情和人相比怎么样，第三是端到端的流程里，人工的比例还高不高。因为有很多所谓的伪AI，它还是需要人去链接每一个环节。 主持人：那如果一个企业想部署智能体的话，您有什么建议？是否最好是从底层去部署原生的智能体？ 潘飞：是的，但我更关注是否是垂直的智能体，一定是垂直化的才有比较大的价值。 AI时代实现差异化的前提是能构建起自己垂直场景数据的差异化，有了垂直场景沉淀数据的差异化，才能在AI时代有差异，否则就只是建立在提问方式和对大模型的调用方式不一样，会越来越趋同。 但无论是高级别的构建在自己AI原生工作流上的知识库，还是利用市场上的建立低级别的智能体，都先动起来。 主持人：那智能体所谓的交付结果的调用，能帮企业解决营销的闭环吗？毕竟企业内部经常面临的挑战是，花这么多钱去传播，效果怎么样？ 潘飞：真正的AI营销的闭环不仅仅是智能体的闭环，是我刚刚谈到的源头高质量的对于人的多面的洞察，基于这种洞察实时生成内容，再基于他的内容匹配他想要的内容、商品，当这些闭环完全在一起、不断的调优，同时机器再进行学习，这才是真正的AI原生的营销，而且更高阶，更同频。 智能体只是一个交互的端到端的一个重要载体——智能体包含在AI营销里边，但是AI的智能体不等于AI营销。 主持人：所以您不认为智能体会成为调用流量的入口？ 潘飞：看到了入口的价值，但是不确定它是唯一的入口或者是最重要的入口。我认为今天这个AI时代还没有到说这就是我的入口的时候。就像互联网时代的H5，当时H5很快就消失了。我还是觉得智能体背后的AI第一性原理更重要，就是我上述提到的可沉淀的知识库，可改造的工作流，可端到端的场景…… “入口”我今天依然还是画一个问号，未来的可穿戴设备、虚实交互的设备、智能眼镜，到底往哪个方向去进化，它和手机到底什么关系，我们还是一个问号。 主持人：那AI或者是智能体能不能解决营销的ROI问题？也就是企业花预算时经常说的，要结果？ 王雅瑾：我觉得大家对品牌有深深的误解，品牌不等于品牌广告。建立起一个强品牌，它一定是为公司省钱的。 潘飞：我有一个特别相反的观点，我觉得ROI时代害了营销，它让营销这个行业走向了价值弱化，人才密度弱化。我不能说他是元凶，但是极致的追求ROI就像我们现在追求极致的性价比一样，它让很多东西失去了原有的味道和底色。移动互联网时代所谓的这些ROI模式，今天已经讲不下去了，每一个高ROI背后的平台有几个能解释清楚ROI和背后用户购买行为？ 智能体我只能说看到了有可能解决这个问题。但我认为它太小了，因为回到我说的源头，就是今天AI对营销的重构，它的源头是来自于从消费者的洞察上、从内容生成逻辑上、从实时交互模式上就本质的改变了。而智能体可能是长在洞察或某个环节，只不过今天我们看到了它在端到端上存在巨大的可用、可看、可调用的价值。 企业为何做不好AI？ 主持人：在两位接触企业当中，现在愿意在AI驱动下去调整自己的战略和组织架构的企业多吗？ 潘飞：七成左右的企业有意愿，但更多的还是在工具层面来去做，没触及到垂直场景的构建或改变工作流程；两三成左右的公司把数字化和AI的基建连在一起，但还没有改造流程去做这件事儿。只有非常小部分企业走向了组织变革、并在流程上用AI的方式做了全身的立体改造和AI商业模式上的创新。 主持人：最大的需求点和痛点在哪儿？ 潘飞：痛点在于，战略的选择。转型AI的过程当中，一定伴随资源的浪费、人员的浪费，这是AI发展的阶段性使然。当A和B同样重要、都要付出代价的时候，一把手是否愿意决然而然的相信去付出这个代价？短期的生存利润和长期怎么衡量，最终也决定了战略的问题。 关键在于有没有试错和创新的定力。因为AI转型不是传统数字化企业建设的理念，做完了就能等着智能涌现，那还是工业革命时代或者互联网时代的企业决策模式。AI时代真正好的投入也许就是那些举证式的创新，所以认知很重要。 说到底，一把手很关键。CTO们越焦虑，这个企业越不行。 王雅瑾：今天在AI时代下，大家不会变得越来越有学习能力和知识。相反大部分人的鸿沟在变得更大，学习能力在变得更弱。因为动力没有那么足了，知识太容易获取，认知的鸿沟会越来越大，企业组织的学习能力也一样。所以最难的是先去试错、练肌肉的这个过程。 主持人：那CTO和一把手怎么才能拉齐认知？ 潘飞：我觉得取决于几个样本。第一是整个行业的AI生态的涌现，2023年时美国领先，2024年时我们在整个AI的生态和软环境上已经完全建立起来了。第二是需要行业或者社会涌现头部标杆型的企业，后面才会有企业做跟随。第三是沿着行业原有的技术路径，真的卷不动了。价格战、ROI战也会给营销行业拥抱新范式的可能性。 主持人：站在当下，对未来AI对企业的影响有什么预判？ 潘飞：这一波AI的爆发对大企业天然不友好。因为过去的行之有效的OKR和KPI，是一个组织的核心部分，因此大企业转向AI重构流程的成本会更重。今天一个个体或者一个初创型公司，原生的去用deepseek、Claude，可能变革效率更高。

郭如意 凤凰网科技讯 北京时间6月16日，一笔传了近一周的重磅交易终于落地。上周，马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)旗下Meta正式投资AI数据标注独角兽公司Scale AI，并将Scale联合创始人兼CEO汪滔(Alexandr Wang)招致麾下，让其领导超级智能实验室。 Meta确认投资Scale，但没有披露细节。不过彭博社援引知情人士的消息称，Meta向Scale投资了143亿美元(约合1025亿元人民币)，获得了49%的股份。Scale称，这笔投资对公司的估值超过290亿美元。 这笔交易让Scale投资者赚得钵满盆满，其中最大赢家是硅谷老牌风投公司Accel。将近十年前，Accel就率先投资了Scale，当时Scale CEO汪滔只是个十几岁的少年。知情人士称，Accel预计将因为这笔交易获得超25亿美元的投资收益。 躺赢的华裔女富豪 说起Accel的投资，就不得不提到Scale的另外一位创始人郭如意(Lucy Guo，又称郭露西)。 郭如意是一位美国华裔企业家，从小就开始学习编程。十几岁时，她为Neopets开发机器人程序，并出售游戏内的资产来获利。2016年，21岁的郭如意与汪滔一同创办了Scale，她负责公司的运营和产品设计团队。汪滔则担任CEO。 23岁的郭如意与汪滔 汪滔在2021年的一次采访中谈到了Accel投资Scale的往事。当时，郭如意已是一位获得蒂尔奖学金的创业者，她从卡内基梅隆大学辍学投身科技行业。汪滔那时19岁。两人如朝圣般前往了Accel位于硅谷沙丘路的办公室。 知情人士称，在听完郭如意和汪滔的推介后，Accel领投了Scale的A轮融资，对该公司的估值为1500万美元，并获得25%股份。Accel的股份在Scale后续融资中有所稀释，目前持股约为18.5%，累计投资总额约为3.5亿美元。 2018年，郭如意和汪滔同时登上了福布斯“30位30岁以下创业者”榜单。就在同一年，两人因公司运营方式产生分歧。据科技网站The Information报道，汪滔解雇了郭如意。 “我们之间存在意见分歧，但我为Scale所取得的成就感到自豪。”郭如意在一份声明中称。 在离开Scale后，郭如意明智地保留了自己在该公司的大部分持股，同时继续投身于自己的下一家创业项目。《福布斯》称，她仍持有接近5%的Scale股份，价值近12亿美元。再加上她的其他资产，包括在她第二家创业公司Passes中的持股，她的净资产约为12.5亿美元。在30岁时，她超越美国歌星泰勒·斯威夫特(Taylor Swift)成为世界上最年轻的白手起家的女亿万富翁。 而且，郭如意是全球仅有的六位40岁以下白手起家的女性亿万富豪之一。她也是唯一一位主要财富来自一家多年前就已离开的公司的女性。 穿希音、点外卖 尽管已跻身亿万富翁行列，但郭如意并没有过上挥霍无度、奢华的生活。 “我不喜欢浪费钱。”她在接受《财富》采访时说。 郭如意 当然，有时候郭如意也会稍微犒赏一下自己：比如如果需要忍受16小时的长途飞行，她会选择商务舱。她的衣橱里也确实有几件设计师品牌的礼服，以备不时之需。 “但就日常生活而言，我的助理开着一辆很旧的本田思域送我出行。我一点都不在意，”她说，“我穿的东西不是免费的，就是从希音买的……有些质量可能不怎么样，但总有那么一两件特别合适的，我就天天穿。我现在还真的会在Uber外卖上找买一送一的优惠。” 郭如意目前是创作者社区平台Passes的创始人兼CEO。她说，有一句话能够完美地概括她的处世方式：“装穷，才能一直富有。” 亿万富翁无需炫耀 正是因为自己早早积累了巨额财富，郭如意不再觉得自己需要靠一块百达翡丽手表或一个爱马仕Birkin包来装笔记本电脑，来证明自己的财富。她说，那才是“百万富翁”会做的事。 “你看到那些会花钱买名牌衣服、豪车的人，他们通常其实只是百万富翁，”郭如意解释道，“由于他们身边的朋友都是千万富翁或者亿万富翁，他们会有点不安，所以想通过炫耀来向别人展示：‘看，我也很成功’。” “但我没有向任何人炫耀，对吧？”她表示。 郭如意与盖茨 尽管其他超级富豪也在宣传他们的“低调奢华”生活方式，但在郭如意看来，自己是为数不多真正“抠门”的人。 “我觉得大家都想融入社会。特别是在美国，这里确实存在一种‘我们讨厌亿万富豪’的情绪。所以很多人会想表达：看，我不是你想象中的那种典型亿万富翁，我很节俭。”她解释道。 “但我不是为了告诉别人‘我不像其他亿万富翁’才这么说，”郭如意补充道，“我完全承认，我以前也有过那种不安的时候，会大肆花钱，因为我觉得自己必须表现点什么。” 郭如意指出，那些真的不怎么花钱的富豪不是为了“接地气”，而是像她一样，经历过“炫富期”后最终悟出了一个道理。 “为什么我要把钱浪费在根本不重要的东西上？”她表示。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

宝马在电动汽车时代的策略，总让人有种「智能当道时代的驾控异类」的感觉。 在别家都在研究辅助驾驶、零重力座椅、光毯大灯之类的智能化舒适性配置的时候，宝马的宣传重点却是「纯粹驾驶乐趣」。 BMW iX3试装车全速通过赛道长弯时，车身精准地沿着理想线循迹行进，车尾稳定而灵动，……，在车辆压过湿滑弯道时，根据轮胎摩擦力自动分配前后轴上的动力输出及动能回收，像轨道车般紧咬劈弯路线。 你能从字里行间感受到宝马这帮人的热情，他们确实认可「车是用来开的」理念，也希望能够在纯电车型上带给你一些「驾驶乐趣」。 令人兴奋的是，宝马画的这个「饼」我们很快就能吃到了。 基于 Neue Klasse 平台的新时代 iX3 将在 9 月的慕尼黑车展上亮相，它的国产版本也已经完成了极寒测试，预计将在 26 年年初在沈阳工厂正式投产。 纯电也有宝马魂 让宝马在新时代也有底气坚持「纯粹驾驶乐趣」的是 Neue Klasse 平台。 该平台的概念车曾在上海车展上有过一次小小的出圈——当四电机系统加上高达 18000 牛米的扭矩，让这台车轻松冲上了 54° 的陡坡。 作为量产车型的 iX3 虽然没法做到这么恐怖，但它的双电机四轮驱动版本也将可以输出 402 匹马力和 600 牛米扭矩， 并在不到 5 秒的时间内完成零百加速。 支持这一速度的是宝马的第六代电动传统系统，这一系采用了 800V 的电气架构，在性能和操控方面都有了进步，同时它也为新 iX3 提供了四种驾驶模式：个性、运动、高效和静音。在个性模式下，驾驶者可以自定义车辆的传动系统、转向系统和动能回收设置。 所有的这些系统都有宝马新的中央控制器「Heart of Joy」来管理，在统一管理模式下，各个系统之间的通讯延迟被控制到了毫秒级。 宝马的一位高级工程师解释说，「Heart of Joy」将电动机的强大功率和扭矩、使车辆减速和制动的能力以及可变的动力源有机的结合在了一起，98% 的制动力将由能量回收提供，只有在急停时才需要物理制动。宝马为此提供了一个「B 档」模式，它将提供更加强劲的减速效果，能驾驶者能够实现单踏板驾驶。 也不必担心你会在新的 iX3 遇到国内网约车上「强动能回收」的晕车感受，宝马特意对车辆走走停停时的「拖拽感」做了优化，在一整套高度集成的底盘、动力系统和车身控制算法的配合下，车辆可以在1毫秒内感知驾驶者的意图，不仅能减少能量损耗和刹车件磨损，也能让乘员彻底告别「点头式顿挫」。 同时在高速场景下，新宝马 iX3 能够在前后50:50均匀轴荷比以及「Heart of Joy」的配合下，实现更好的车身控制能力，在车辆经过湿滑弯道等场景下，系统可以根据轮胎摩擦力自动分配前后轴上的动力输出及动能回收，让整个车身维持较强的稳定性和信赖感。 新世代的宝马 iX3 在续航和补能效率上也有了提升，新车采用了 800V 的电气架构，并使用了通过新工艺制造的圆柱电池组，宝马声称新车在 WLTP 工况下的续航里程约为 800 公里，充电速度也提升到了 400kW，在 10 分钟内可增加约 350 公里续航。 宝马也用「天际屏」 新的全景 iDRIVE 人机交互也确认将在 iX3 上首发搭载。 这是一套蕴含了大量人体工程学和人因研究的人机交互解决方案，其核心理念是让合适的信息，以合适的界面，在合适的时间出现，尽量不干扰驾驶。 它包含四个部分： – BMW 全景视域桥 – 中央信息显示屏 – 3D 视域前景显示 – 全新多功能方向盘 用更通俗易懂更容易理解的方式解释就是，「天际屏」「中控大屏」「AR-HUD」和「多功能方向盘」。 其中最显眼的还是那个不规则的「中控大屏」。 宝马之前介绍过这个中央信息显示屏的设计理念： – 以平行四边形形状向驾驶侧靠拢，并进行了不规则的切割。 – 屏幕向驾驶侧倾斜 17.5°，针对驾驶员视线进行了优化，并尽量缩短方向盘到显示屏的距离。 – 中央信息显示屏带矩阵背光，保证了屏幕内容在任何光线下的可见度。 总结一下，宝马主要还是希望能够尽可能少的分散驾驶员的注意力从而保证驾驶安全。 内饰的其他部分目前还没有太多的信息，不过由于新的 iX3 采用了新平台，地板中间不再有隆起，所以新车的内部以及后备厢空间将会比现有的燃油版本来的更大。 3 系车型一直是宝马销量的绝对主力，但是宝马这一代的 X3 在外观造型设计上似乎没那么讨喜，月销量只有 4000 辆左右，远远落后于奔驰 GLC 和奥迪 Q5。 根据一些谍照和爆料，新的 iX3 将舍弃现款 X3 那种巨大个性的垂直「双肾」格栅，恢复到了类似上世纪 BMW 2000 轿车的小格栅设计，其车身侧面则将和现款 X3 相似，拥有较大倾斜度的挡风玻璃、齐平门把手以及标志性的「霍夫迈斯特弯角」。 ▲BMW 2000CS 一辆拥有漂亮外观、极致操控、全新内饰以及超长续航的新 iX3能让宝马甩掉「杂牌电动车」的标签嘛？ 确实值得期待一下。 ▲现款宝马 X3 长轴距版

IT之家 6 月 14 日消息，科技媒体 WinBuzzer 昨日（6 月 13 日）发布博文，报道称微软更新推出 Visual Studio Code 1.101 版本更新，重点集成 Model Context Protocol（MCP）协议，标志着其朝着“AI 编辑器”迈出关键一步。 新版微软 VS Code 通过集成 MCP 协议，GitHub Copilot 不再局限于聊天建议，而是转型为真正的编程智能体，能直接与开发者工具交互，安全访问 GitHub 的 issues、pull requests 和代码文件等实时数据。 这种能力让 Copilot 能像团队成员一样，自主完成任务，彻底改变开发者日常工作方式。GitHub 同步推出的 Remote GitHub MCP Server 进一步降低使用门槛，无需本地安装即可享受自动更新。 IT之家注：MCP 是一种开放标准，由 Anthropic 于 2024 年末首次提出，旨在统一 AI 模型与外部工具的交互方式。类似 Language Server Protocol (LSP) 的设计理念，MCP 被 Anthropic 比喻为“AI 应用的 USB-C 接口”，强调其通用性和互操作性。 VS Code 1.101 原生支持 MCP，开发者可通过兼容服务器将工具接入 AI 聊天功能。官方文档还确认，此次更新支持认证 MCP 服务器，确保 AI 在安全环境下代表用户操作。 借助 MCP 支持，GitHub Copilot 从“编程助手”进化到“编程智能体”。开发者可在编辑器内直接将任务分配给 Copilot，并实时追踪进度。 据 GitHub 功能页面介绍，Copilot 能创建隔离开发环境、克隆代码库、分析代码并提交草案拉取请求。GitHub 首席执行官托马斯・多姆克（Thomas Dohmke）表示：“看着智能体实时完成计划，就像在观察队友工作，只是这位队友从不分心。”

前几天，国外AI公司突然开始“疯狂补贴”。 谷歌给美国学生免费提供15个月的Gemini Advanced，价值约300美元；消息传到国内后，不少朋友问我怎么搞到国外邮箱，这事儿，让我觉得挺不可思议。 还没等我反应过来，Perplexity前两天也搞了个活动，用兑换码换会员；Cursor也加入了战局，给全球在校学生提供免费的Pro会员服务。 这些看似“慷慨”的行为，真在做公益吗？背后有什么商业算计？在我看来，是一场精心设计的增长游戏。 The Information报道，Perplexity 2024年的营收为6800万美元，但折扣和促销活动消耗了近一半的订阅销售收入，导致净收入大幅缩水。 这看起来像一笔亏本买卖，但他不是为了赚钱，而是在讲故事。 讲什么故事？ ARR（Annual Recurring Revenue）年度经常性收入。它是SaaS公司最核心的估值指标，也是AI创业公司在融资时最重要的“数字武器”，因为投资人喜欢用ARR乘以一个倍数来给公司估值。 比如一家AI公司的ARR是1亿美元，行业平均倍数是20倍，那它的估值就能做到20亿美元。哪怕它实际亏损严重，只要ARR在增长，故事就还能继续讲下去。 所以，对Perplexity来说，补贴成了最直接的ARR放大器；你送一年会员，用户看起来是付费了，系统自动记成12个月的ARR。 但其实这家公司一分钱没赚，只是做了一次财务包装。 对投资人来说，只要账面好看，短期内的故事就有说服力，这也解释了为什么Perplexity的估值能在一年内从5亿涨到140亿美元。 不是它日活暴涨，也不是因为它技术突飞猛进，是它用补贴换来了更多“付费用户”，进而拉高了ARR。 但这种模式有个致命缺陷：一旦停止补贴，增长就会断崖式下跌。这就形成了一个死循环： 不补贴导致用户流失、ARR下滑、下一轮融资困难、估值崩盘。所以，这家AI公司不断加码补贴，甚至开始打价格战。 那OpenAI呢？它也需要估值吗？不。在我看来，它在抢时间、抢下一轮融资的时间、抢估值还能维持的时间、抢在市场意识到它们“虚胖”的时间。 什么是虚胖？ 简单说，用短期补贴撑起来的ARR，是看似强壮、实则脆弱的增长假象。说到底，这是一场关于生存的焦虑。 当整个国外AI企业都陷入“增长即正义”的叙事中，谁都不敢停下脚步。哪怕前方悬崖，也得先跳下去再说。 这就是AI独角兽们的现实困境：不是不想盈利，而是不敢盈利。 一旦开始追求真实利润，就意味着要砍掉大量低效补贴，也就意味着ARR下降、估值承压、资本信心动摇。 所以，现在你知道，为什么它们要疯狂发兑换码、送年费会员了吧？不是福利，是一种财务操作，一种资本博弈，大家都陷入了囚徒困境中。 你有没有想过这个问题：为什么像OpenAI、谷歌这样根本不差钱的大厂，也加入了这场疯狂的补贴战？它们图什么？ 在我看来，答案很明确：不是为了增长，为了控制。 控制谁？控制未来的用户习惯，控制高价值训练数据的来源，控制创业公司的生存空间。换句话说，这可能是一场精心设计的“生态绞杀”。 不信你看谷歌的打法。 Gemini Advanced学生计划不仅免费15个月，还附带2TB云存储、NotebookLM等一系列工具。你用得越多，就越离不开谷歌全家桶——搜索、文档、邮箱、日历、云盘……最后哪儿都去不了。 这跟苹果做法一样：AirDrop、iCloud、Apple Music……先给你一点甜头，慢慢把你绑死在系统里。 所以，看似是教育投入，实则是在下一盘大棋。这里面有三个关键动作： 第一，锁定未来知识工作者。学生是未来的程序员、设计师、研究员、产品经理…… 他们现在用Gemini写论文、做实验、查资料，将来就很可能继续用它做决策、写代码、搞研究。一旦形成依赖，迁移成本极高。 第二，收割高质量训练数据。学生群体的问题更复杂、场景有很多，这对提升模型推理能力至关重要。与其让这些数据流向创业公司，不如自己先“养熟”用户，顺便收集他们的交互行为。 第三，挤压Perplexity们的生存空间。当学生习惯了Gemini的搜索方式、文档整合能力和跨平台联动体验，还有多少人会愿意付费去试用一个功能相似但生态割裂的产品？ 再来看OpenAI。它推出的Team版会员首月仅需1美元，最多支持五人团队使用。这不是打价格战，而是在提前卡位企业市场。 它的算盘很清楚： 用极低门槛让初创公司或小团队先用起来；等他们把工作流程嵌入GPT接口、Chatbot、API后，再逐步提价；到时候想换系统？代价太大，只能认栽。 这才是真正的“阳谋”：用补贴培养用户依赖，用依赖构建生态壁垒，用生态封锁创业公司的上升通道。 最主要是，这种补贴是可持续的。 谷歌有云服务利润反哺，微软能为OpenAI输血，它们不是在“烧钱”，而是在“种树”，今天埋下种子，明天就能收获果实。 相比之下，Perplexity在2025年5月的搜索查询量达到了7.8亿次，环比增长超过20%；按31天计算，Perplexity的日均查询量约为2516万次。 ChatGPT的周活跃用户数达到1亿，如果按平均每个用户每天进行多次查询计算，其日查询量确实可能远高于Perplexity。 Perplexity没有底层模型，也没有生态支撑，只能靠短期促销维持数字繁荣。 所以，这是现实：拔地而起的创业公司（如Perplexity），试图从巨头的围剿中找到一条生路，但很难。 Perplexity曾对外承诺：我们永远不会做广告。 但从去年开始，它就在跃跃欲试；从“干净搜索”的理想主义，到向现实低头的商业化妥协，Perplexity的这一步，暴露AI创业公司一个根本性难题：用户增长不等于护城河。 甚至可以说，当用户不是因为产品不可替代而来，而是因为“羊毛”而来，那他们带来的就不是价值，而是风险。 虽然现在它送会员吸引很多人，但这些用户真的会留下来吗？它们真的愿意为产品本身买单吗？答案不确定的。 做过互联网产品的人应该都知道，一旦停止补贴， 用户流失率就会掉飙升； 那为了在没有飙升疯狂掉落之前，Perplexity只能引入广告、降低体验、牺牲初心。 这就像一家餐厅为了招揽顾客打折半年，结果发现没人真喜欢它的菜。 还有一点，“薅羊毛”用户还可能污染训练数据。一些人用兑换码白嫖后，频繁进行低质量查询、滥用API接口、甚至故意制造噪声数据，这对模型优化毫无帮助，反而增加了运营成本。 在我看来，Cursor也面临同样的问题。 这家主打“AI编程助手”的公司，也在通过免费Pro会员争夺全球在校学生，它的目的是提前卡位开发者市场，但也同样面临一个问题： 当GitHub Copilot也开始降价、开放功能时，Cursor拿什么跟人家拼？ 底层模型来自OpenAI、代码补全能力趋同、界面交互差异不大……最终竞争还是会滑向价格战。这就是工具型AI产品的知名弱点： 没有技术壁垒，也没有场景纵深，更没有生态绑定；做得好一点，别人就能抄得快一点；涨个价，用户立刻跑路，你说你是“生产力工具”，但用户只是把你当成“临时插件”。 这种背景下的用户增长，更像一场幻觉，它掩盖了产品真正的短板：没有差异化，就没有定价权；没有定价权，就没有生存空间。 所以问题来了：如果用户不是因为产品本身而来，那你到底是在积累资产，还是在制造负债？ 我觉得，对大多数AI创业公司来说，这个问题的答案会越来越清晰：没有护城河的增长，只是泡沫的另一种说法。 写到这， 我想到当年滴滴、快的打补贴战时，有人调侃的画面：全国人民都在打车，司机比乘客还多。 现在回头看，那时的高光时刻，更像洗牌前夜的狂欢，今天AI行业正在上演同样的剧本，问题是，这场战，什么时候结束？谁会笑到最后？ 我不知道，但能从历史脉络中， 找到异曲同工之处。 先看网约车，2014年滴滴和快的大战，烧钱换增长，最终以合并告终；用户习惯补贴，一旦停止，使用率大幅下降。于是平台开始涨价，服务缩水，司机抽成增加，这就是典型的“后补贴时代”。 再看外卖。 美团和饿了么也曾大打价格战，最终美团胜出，形成了区域性垄断；如今外卖费贵了，红包少了，但用户还是得点，因为没有更好的选择。 回到AI行业，这场补贴大战也终将迎来结局。只是这一次，结局可能更残酷。 有观点认为，未来五年内80%的AI初创公司可能会面临倒闭的风险；那谁会活下来？谁会成为“下一个滴滴”？可以从三个维度判断： 第一，是否拥有不可替代的垂直场景？ 比如：Midjourney在艺术生成领域建立了品牌认知和技术门槛，即便停止补贴，依然有一批忠实用户愿意为其创造力买单，这类公司最有可能独立存活，甚至成长为新一代“AI原生应用”的代表。 其二，是否背靠生态巨头？像微软投资的Cursor、谷歌支持的Gemini，它们的补贴是为了卡位用户、绑定生态，这类公司即使短期亏损，也能活得久一些。 如果一家初创公司，不能背靠生态，意味着路很艰难。 还有一点，如果一家AI公司依赖OpenAI或Anthropic的模型API，那就很难建立真正的竞争力；但如果它拥有自研模型、独特训练方法、或者专利技术，就更有谈判筹码，在并购中也可能获得更高估值。 所以，未来终局，很可能有三种走向： 并购潮，大公司收割技术和用户，构建工具矩阵；倒闭潮：缺乏差异化的小型AI公司逐渐退出市场；最后涨价，市场格局稳定后，会员费暴涨，用户成本回归正常水平。 就像当年网约车之后的涨价潮一样，AI补贴退潮后的现实只会更冷酷，现在看是福利期，未来可能真要高价买单了。 国外的前车之鉴，也给中国市场一批AI公司起到了很好的警示作用。 我觉得，国内技术创新、和差异化打法，在主流叙事上，已经找到了生存之道。 DeepSeek，它没有选择跟风打价格战，也没有盲目追求ARR（年度经常性收入），是专注于垂直领域模，像医疗、法律这些高门槛、强专业性的行业，通过与产业端深度合作，构建起自己的技术壁垒和用户黏性。 问题是：其他AI公司，如何避开补贴陷阱，找到属于自己的“第三条路”呢？ 我觉得，第一，别再迷信ARR那一套估值逻辑。 很多创业公司还在盯着ARR（Annual Recurring Revenue）这个指标不放，觉得只要付费用户多，估值就能涨。 与其关注这种短期财务数据，不如看更真实、更可持续的指标：比如日活（DAU）、月活（MAU）、开发者调用量、API请求量……这些数据更能反映产品的真实价值。 然后，技术差异化，才是破局关键。 在国内AI圈，大模型遍地开花，各家都在推“全家桶”，看起来都差不多。但如果你仔细看，会发现每家其实都有自己的差异化路径。 百度的文心系列从基础模型到任务模型再到行业模型，形成了完整的三级体系；阿里玩的是“闭源+开源”双轨制、腾讯是实用主义路线，加上微信、QQ、游戏等庞大生态的支撑，它能快速落地具体业务。 华为则以算力为底座，昇腾芯片+盘古大模型组合，在金融、政务、制造等领域深度渗透，尤其擅长垂直场景定制。 这些企业告诉我们一个事实：技术可以通用，但落地必须垂直；模型可以相似，但生态必须独特。 所以，当大模型逐渐成为基础设施时，中小企业就不得不思考一个问题：我们还能靠什么活下去？ 答案可能是：绑定生态，借势发展新范式。 我觉得，与其单打独斗，不如寻找一个有资源、有平台、有生态的大哥，把自己嵌入进去，成为产业链中的关键一环。这不是依附，这是共生。 以上观点不是绝对现象，毕竟技术在进步，范式也在改变、对中小公司来说，多项目级理解、多模型处理、多AI Agent能力会不会是新壁垒呢？ 我还在持续观望，你怎么看？

IT之家 6 月 16 日消息，Linux 内核之父 Linus Torvalds 宣布，Linux 6.16 的第二个发布候选版已发布。在 Linux 6.15 版本发布之后，开发者们纷纷提交新功能以供合并至 Linux 6.16 中。这些候选版本的发布旨在对内核进行最后的打磨，以确保在正式发布前的稳定性和兼容性。 IT之家注意到，在本周的邮件列表中，Torvalds 提到，本周的开发活动相对平静，这可能是因为许多开发者正在享受夏季假期，或者是在几周前的大规模合并窗口之后暂时休息。这种情况在开发周期的这个阶段并不罕见，Torvalds 预计下周开发活动会有所增加。 尽管 Linux 6.16 第二个候选版本的规模较小，但仍然带来了一些值得关注的改进，主要集中在网络驱动程序、蓝牙驱动程序以及 bcachefs 文件系统上。 网络驱动程序的改进对最终用户有着直接的影响。这意味着，当用户安装 Linux 时，更新的网络硬件能够即插即用，同时一些已知存在问题的驱动程序也得到了修复。 此外，Rust 基础设施和核心网络功能也得到了改进。将 Rust 语言引入内核对用户来说是一个利好消息，因为 Rust 本身具备内存安全机制，这使得 Linux 系统在安全性方面更具优势，减少了黑客可利用的潜在漏洞。尽管一些 Linux 开发者对学习新语言有所抵触，但 Rust 的引入看起来已成定局。 本周，众多开发者为内核贡献了多种修复，涉及内核稳定性、蓝牙连接、SMB（Server Message Block）文件共享以及虚拟化性能等多个方面。具体改进包括： 修复了 ath11k 和 ath12k Wi-Fi 驱动程序中的 CPU 过热、固件统计以及用后释放（UAF）问题。 对蓝牙驱动程序中的 UAF、空指针差异以及广告问题进行了多项修复。 在 SMB 方面，改进了目录缓存重用机制，并修复了与延迟关闭相关的性能退化问题。 在 KVM（基于内核的虚拟机）中，修复了 SEV-SNP 支持、内存预加载以及 ARM64 自测试功能。 SMB 修复尤其值得关注，因为该协议在 Windows 网络环境中非常重要，其支持文件共享、打印机共享以及 Active Directory 集成。通过改进 Linux 对该协议的支持，使用 Linux 与 Windows 机器进行通信的用户将获得更流畅的体验。 Linux 6.16 预计将经历七到八个候选版本的迭代，因此距离稳定版发布还有大约五到六周的时间。即便稳定版发布，大多数用户首次使用该内核仍需等待各大 Linux 发行版决定将其纳入正式版本，因为手动安装内核可能会比较复杂。

快科技6月16日消息，今天下午，华为常务董事、终端BG董事长余承东介绍了华为鸿蒙系统名字的由来。 余承东介绍，早在10年前，华为就启动了操作系统、数据库等一些根技术的研发投入，当时操作系统并没有名字。 直到2019年，我们的操作系统紧急上阵，当时华为先为操作系统的内核申请了华为鸿蒙的商标。 当时我们还在纠结该给操作系统取什么名字的时候，网友误把我们的鸿蒙内核商标叫成操作系统的名字，所以我们干脆把这个操作系统命名为鸿蒙，意为“万物初开的元气”，英文名HarmonyOS意为“万物互联和谐共生”。 对比其它操作系统，鸿蒙的优势在于万物互联，从物联网终端、到移动终端、家庭终端、笔记本、PC，鸿蒙实现了全场景、全设备覆盖，最终做到了设备间的无缝协同。 在全场景设备下，用户可以在不同设备间自由流转数据和应用，大大节省了时间成本。 自HarmonyOS发布以来，华为鸿蒙生态不断壮大和完善，展现出蓬勃的活力与无限的潜力，华为鸿蒙生态设备数量已突破10亿台，不仅覆盖了手机、平板、穿戴、智慧屏、车机等各个领域，还覆盖了鸿蒙智联产品以及千行百业的终端。

（变天！快手要关停短剧小程序：就在明天） 快科技6月16日消息，今日，有媒体推文表示，其接到的短剧社群通知显示，快手将在6月17日关停短剧小程序相关业务，届时小程序任务都会直接下架。 对此，快手短剧相关人士表示，以上通知属实。 据了解，短剧小程序作为承接付费短剧的最佳形态在行业初期非常流行，但随着免费短剧的兴起，付费逐渐式微。 同时，快手也在去年不再进行小程序投流，转而发展端原生，加上违规题材频发，关停短剧小程序似乎也在意料之中。 2025年6月，快手下架百余部违规微短剧，处置90余个违规账号，并将情节严重剧目列入黑名单。 同时快手加强巡查，防止违规微短剧通过改名或更换账号重新上线。删除违规内容、关闭挂载权限、限制支付能力，甚至封禁小程序。

快科技6月16日消息，今日，首站“活力中国调研行”活动来到北京小米汽车超级工厂。 在活动现场，小米集团创始人、董事长兼CEO雷军表示，今天小米的产品无论设计、品质、体验都往前走了一大步。 而其中最重要的一点是“技术为本，高端化引领”。 活动会议上，雷军再次提到最近发布的玄戒O1芯片，并给予了它高度评价：“这对小米来说是一个里程碑事件。” 他表示：“玄戒O1是一款3nm的旗舰SOC，能做旗舰SOC的，全球只有4家公司，小米是中国大陆的唯一一家。” 据雷军透露：“小米从4年半前开始做玄戒O1，花费了135亿元；但小米从2014年就开始做芯片，前后做了11年。” 他也表示，芯片行业最核心的是长期主义，玄戒O1的发布只是第一步，我们可能还要继续再做5年、10年，直到在商业上形成闭环。 据悉，玄戒O1是小米第一款自主设计旗舰SoC，采用目前业界最先进的第二代3nm工艺，晶体管数量达190亿。 其中CPU采用了创新的10核架构，3.9GHz双X925超大核，配合16 GPU，达成第一梯队的旗舰性能。

作者 林易 编辑 重点君 上周苹果WWDC2025刚落幕，苹果高管Craig Federighi（软件主管）和Greg Joswiak（市场营销主管）接受了媒体专访。这场对话并不轻松，因为两位高管需要直面过去一年苹果最受质疑问题：苹果AI到底怎么了？ 去年，苹果曾信誓旦旦宣布将推出一个“更聪明”的AI助手，但至今没有落地。这让不少人质疑，苹果是不是在“造假”，把尚未准备好的AI产品包装成了营销噱头。 苹果高管们怎么回应？Siri到底“跳票”是为什么？这篇深度专访，透露的信息量非常大。我们给您划一下重点： 1、苹果AI跳票的“真相”：是有版本，但不敢发布 在访谈开头，Federighi就先承认了一件事：Siri确实“跳票”了。 “我们本来有一个计划，分两阶段升级Siri。我们已经有了一个可用的版本，也在去年活动中展示过。但它没有达到我们对质量的要求。” 换句话说，并不是没有产品，而是内部评估后认为达不到苹果的标准。 Joswiak补充说：“我们不希望让用户失望。如果发布的是个错误率高的AI助手，那才是真正的失望。” 这其实透露了苹果面对AI竞争的一个核心立场：宁愿不做，也不要做得不好。哪怕市场和媒体再催促，他们也不会为了一时的热度去硬推未完成的产品。 但问题在于，苹果去年在发布会上确实用了一段视频，展示了AI Siri的酷炫效果，也让人以为这就是成品。这就是为何用户觉得被骗了。 Federighi解释：“我们展示的是一个真实运行的大语言模型版本，也确实准备在年底发布。但后来意识到，这个产品还不够可靠，所以选择了推倒重来。” 一句话总结：不是造假，是没做好；不是没有AI，而是AI不够好，不能叫Siri。 2、Apple Intelligence：不是普通聊天机器人，而是深度嵌入操作系统 苹果的AI战略，和市场上其他主流玩家不同。Joswiak一再强调，苹果不是要造一个聊天机器人，而是希望把生成式AI深度嵌入操作系统，让用户在不知不觉中用到它。 Federighi打了个比方：“互联网刚出现时，没有人说‘我用的是互联网’，而是用Google查资料、上Amazon购物。AI也应该是这样，它是一项底层能力，而不是一个独立的应用。” 这就解释了为什么苹果迟迟没有推出一个“Apple Chat”这样的产品，也没有大张旗鼓对标GPT或Gemini。 他们更像是AI基础设施派：从语义搜索照片、自动生成邮件、辅助写作、代码建议，到视觉智能和图像生成，全都在系统里悄悄升级。 Federighi说：“很多时候你都不知道你在用AI，这就是我们的目标。” 3、苹果AI能力落后？回应是“不抢第一，只求最好” 这次专访里最打动人的一句话，可能是Federighi说的： “没有必要为了抢先推出而发布错误的功能和产品。只是为了成为第一个。我们最终的目标，是为用户打造合适的产品。” 这其实透露了苹果应对AI竞赛的哲学：不争快，但要对。 与其像OpenAI那样不断发布GPT-4、GPT-4o，不如先打磨好模型，确认能落地再发布。苹果强调的是“质量优先”。 Joswiak甚至坦率承认：“我们不是没有资金、没有工程师。而是AI这件事，没那么容易。尤其是你要在设备端跑、要保护隐私、要集成得毫无缝隙。” 在Siri跳票这件事上，他们没有甩锅技术难度、也没有模糊时间表，而是坦率说：“我们做过，但做得不够好。”这，在现在这个“PPT造AI”的行业语境下，已经是一种罕见的坦诚。 4、为什么Siri总是达不到预期？苹果这样解释 Siri是全球第一个智能语音助手，2011年随iPhone 4s发布，一度引领行业。但这几年，Siri的口碑明显落后，甚至沦为笑柄。 这次，苹果首次回应了这个问题。Federighi说： “我们希望下一代的Siri是个不可或缺的个人助手，但我们也知道，还没到时候。我们不想给出一个错误的期待。” Joswiak则强调，Apple Intelligence不是一个产品，而是系统能力。“它不是一个App，也不是一个聊天机器人，而是你每天在用的工具。我们不是在追GPT，而是在做更适合苹果生态的AI。” 虽然苹果自己也在训练模型，Federighi透露，他们发布目前的模型接近GPT-4o水平，但依然选择接入ChatGPT、Anthropic等外部能力。“因为我们希望用户能接触到最好的内容，而不只局限于我们自家的。” 苹果不是没AI，而是AI藏在系统里。 5、 液态玻璃（‌Liquid Glass）、折叠屏iPhone和iPad OS的下一步 在谈AI的同时，苹果也聊到了系统和设计上的更新。 iOS 26中最引人注目的，是液态玻璃设计语言。Federighi解释，这是受Vision Pro启发的一种视觉风格，结合玻璃、模糊、层次感，让UI更轻盈流动。“它可以传输背景，又能保持对比度，看起来很酷。”他说。 但记者马上追问：这是不是为更大屏幕做准备？折叠屏iPhone要来了？ Joswiak笑着打太极：“谁知道呢？我们没看到有一台。” 另一个被追问的话题是：iPad和Mac会不会融合？Craig还是那句老话：“不。”虽然很多功能开始互相靠拢，但iPad是触控优先，Mac是键盘鼠标优先，它们不会融合，但会彼此借鉴。 6、当别人狂奔时，苹果选择慢一点，好一点 面对AI的狂飙突进，苹果的策略显得“保守”。Siri跳票让人失望，但苹果的回应也展现了他们的底线：不能因为竞争而放弃质量。 这并不是说苹果不重视AI。相反，Apple Intelligence已经覆盖了操作系统的方方面面，从搜索、生成、编程、到图像识别，一步步把AI嵌进日常使用中。 只不过，他们选择了一条“润物细无声”的路径：少些炫技，多些落地；少些噱头，多些体验。 就像Federighi说的那样：“我们最终的目标，不是为了成为第一个，而是做出正确的产品。” 当整个行业都在奔向大模型、堆叠参数、抢先发布时，也许有企业慢下来、想清楚怎么真正融入用户生活，才是下一个拐点。 以下为苹果高管最新访谈全文： 一、AI 与 Siri 延期 主持人：Craig、Greg，常感谢你们在这个大型开发者大会上抽时间与我交流。 Craig Federighi ：非常感谢邀请我们。是的。 主持人：昨天是重要的一天。 Craig Federighi ：重要的一天。 主持人：所以，我确实想谈谈你昨天宣布的内容以及一些重大公告。我想稍微聊聊去年的全球开发者大会（WWDC）。去年，你们宣布了一个更智能、由人工智能驱动的 Siri。它现在在哪里？是的。 Craig Federighi ：我记得我们在 100 分钟的节目中花了大约 40 分钟讨论Apple Intelligence（苹果智能）。Siri 是建立在Apple Intelligence基础上的。我们大约在 Siri 上花了大约八分钟。其中四分钟我们，今年能够发布。四分钟，我们没有做到。所以，我们能够推出一个很棒的新 Siri 用户界面。像给 Siri 输入文字这样的新功能。Siri 对语音不流畅的理解更好。Siri 对对话上下文的理解更好。Siri 对产品知识的理解更深入。但有几个非常重要的功能我们没能实现。我们在 Apple Intelligence 上奠定了基础，建立了一个语义索引配备了设备端的、非常强大的大型语言模型，这些模型驱动了 Apple Intelligence 中的许多其他功能并且实现了突破性的私有云计算智能。所有这些，还有一个语义索引，我们在许多功能中使用，比如用自然语言搜索你的照片当然我们已经交付了，这些都是我们想要为 Siri 添加的新功能的基础。 我们有一个，实际上是分两阶段的计划两个架构版本来打造一个出色的 Siri。当我们进入会议时，我们已经有了 V1 版本正在努力，实现我们基本的能力在大会上展示的那些。所以我们有一些真正的软件，能够在那里演示并展示即将到来的内容但它没有以我们需要的方式收敛质量上没有达到我们的要求。我们有一个可用的版本，但当你偏离常规路径时我们知道 Siri 是开放式的，你可能会让它做各种事情什么，以及可能存储在您设备上的可用于个人知识的数据。我们希望它非常非常可靠但我们未能在规定时间内实现这种可靠性我们当时认为。 我们最初以为可以在年底前完成。然后是春季，但当我们在春季意识到它根本达不到苹果的质量标准时，我们不得不宣布我们将要转向我们架构的第二版，这个版本真正有能力带领我们达到我们想要为客户提供的质量水平我们会在准备好时宣布。我们会宣布它。 主持人：这就是我们今天的情况。但实际上有一个可用的版本。空中楼阁。 Craig Federighi ：哦，不，不，不。当然。我们当时拍摄的是带有真实大型语言模型的真实工作软件。具有真实语义搜索功能。这就是你所看到的。 Greg Joswiak：而且——是的，外面有这样一种说法，认为是的，那只是演示软件。不，不是的。正如克雷格所说，这又是我们认为的东西。我们实际上会在今年晚些时候发布而且，听着，我们不想让客户失望。我们，从来没有这样做过。但如果发布了一个达不到我们质量标准的产品，那才会更令人失望。那个产品的错误率，我们觉得是无法接受的。所以我们做了我们认为最好的决定。我还会再做一次。 主持人：这其中有两个部分我想要详细说明。我的意思是，首先是你们进行了市场推广你们展示了这个。是的。这是怎么发生的？ Greg Joswiak：正如克雷格所说，我们原本以为能在年底前推出。那是我们的计划。所以在十月份，我们进行了一轮这样的活动贝拉·拉姆齐的广告，展示了我们用Apple Intelligence可以做的一件事。我们有一整系列的内容，这只是其中之一。我们预料到了，就是这样。是的，我认为我们的大部分营销，确实如此。 Craig Federighi ：我不是这方面的专家，但这关乎Apple Intelligence。嗯哼。我们有，我也说不清，大约 20 种不同的Apple Intelligence功能而且正如我所说，甚至在我们活动中所说的内容里回头看，如果我读人们写的东西，你简直会以为我们去年的整个活动都是关于 Siri 的。正如我所说，我们去年活动中有 4%的时间是关于我们未能实现的 Siri 部分。那次活动的其余 96%时间则是关于其他内容。Apple Intelligence的大部分内容都是关于我们发布的各种强大功能。 所以，=我们一直在大力推广Apple Intelligence，因为我们认为它现在非常出色，也是未来发展的坚实基础。如果你每次听到我们推广Apple Intelligence你脑海中听到的是聊天机器人，当然我们完全没有想到或说过那是我们认为的Apple Intelligence，或者是我们平台的未来。那么，你就会这么想。但事实上，那并不是我们正在做的事情。有一个贝拉·拉姆齐的广告，是——对……特别是关于 Siri 的，但你知道，总的来说我们一直在推广Apple Intelligence。是的。 Greg Joswiak：我们确实交付了超过 20 项功能。所以我们几乎交付了所有承诺的内容。这又是我们没有做到的，克雷格也解释了原因。 主持人：你设定这么高的标准真是太好了。你们还是苹果公司。我是说你们拥有比大多数公司更多的工程师和资金甚至可能比任何公司都多。为什么不能，为什么做不成？ Craig Federighi ：我是说，这是新技术。我认为，当涉及到以可靠的方式在设备上实现自动化功能时目前还没有人做得特别好而且，我们想成为第一个我们想做到最好，就像我说的那样我们有非常有希望的早期成果和可用的初始版本，但还没有达到当我们开始内部使用它并感觉更像是这根本不够可靠，无法成为一款苹果产品。所以这些东西需要艰苦努力，但我们确实看到人工智能作为一种长期的变革浪潮将会影响，我们的行业当然还有未来几十年的社会。我们想要把事情做对。没有必要为了抢先推出而发布错误的功能和产品。只是为了成为第一个。我们最终的目标是为我们的客户打造合适的产品。 主持人：很多人将苹果和人工智能联系在一起，首先想到的是 Siri。这已经是十多年前的事情了。因此，人们真正期望 Siri 的表现应该和竞争对手一样好，甚至更好。 Craig Federighi ：我认为最终它应该达到这样的水平。但现在还不是时候。那当然是我们的使命。那是我们的使命。你知道，我们当时打算讲述，呃去年我们向大家说明了我们的方向。我认为人们对苹果的价值观非常期待。一种融入你所做一切的体验而不是附加在一旁的聊天机器人。既是个人化的，也是私密的。我们开始构建其中一些功能并交付部分能力而且我们现在已经实现了出色的语义照片搜索你知道，我们做各种各样的直接集成到你使用设备方式中的工具。我认为人们对那个未来感到兴奋。而且，我在某种程度上也很欣赏这一点，人们真的很期待下一代 Siri我们也非常想为他们推出这款产品但我们想以正确的方式来做。 主持人：正确的方式什么时候才会出现？ Craig Federighi ：在这种情况下，我们真的想确保完全掌握好它，然后才开始谈论日期。原因显而易见。 主持人：这会包括你之前宣布的这些功能以及更多吗？我的意思是，这是让 Siri 成为更具互动性的 AI 助手的努力吗？ Craig Federighi ：当然。我的意思是，看看，一方面我很乐意聊聊这些事情我对我们未来计划的热情，但，这正是我们现在不想做的事情对吧？说得通。你知道，期望设定错误。我们，我们想要交付一些很棒的东西，那个您和我们所有的客户都非常感激。您提到了很多关于Apple Intelligence。 主持人：说实话，我并不是Apple Intelligence的重度用户。我正在使用很多你们竞争对手的产品。你能跟上这种竞争吗？或者说你会跟上吗？ Greg Joswiak：再说一次，重要的是要明白我们的策略和其他一些人有点不同。对吧？我们对Apple Intelligence的理念是将生成式人工智能作为推动我们操作系统各项功能的赋能技术。以至于有时你在使用某些功能时，甚至都没有意识到自己正在使用Apple Intelligence或人工智能来完成这些操作，这就是我们的目标。将其整合进你每天使用的产品中让你每天使用的功能变得更好。甚至不需要去思考它。没有终点，也没有一个叫做“Apple Intelligence”的应用，它不同于聊天机器人。这又是我认为有些人有点混淆的地方。比如，“你们的聊天机器人在哪里？”我们没有做那个。我们的决定是通过 ChatGPT 让你们访问一个聊天机器人，因为你知道，我们认为那是最好的一个但我们的想法是整合到整个操作系统中让它成为我每天都会使用的功能。 Craig Federighi ：我认为，人工智能是像互联网那样的巨大技术浪潮之一就像移动互联网一样。嗯哼。当你回顾互联网的时候，我不认为有人会说“天哪，苹果，我发现自己在用 amazon.com，而我并没有用你知道的，我经常用那个。为什么你们没有一个那样的？”我觉得这个网络搜索功能真的很有用。我，我很喜欢，你知道，观看，呃猫咪视频。我觉得这很有用。“为什么这不在你们的产品中？”互联网是广阔的。这对许多公司来说是一个机会。让用户能够做各种各样的事情。这对苹果来说也是一个巨大的推动力我认为苹果在很多方面让互联网变得更加易于访问比任何人都多，这对我们的客户和产品来说是极大的赋能。但这并不意味着你可能承担的每一次体验都一定会在苹果内部发生，或者最终会发生在Siri 上。有些地方希望 Siri 能成为日常生活中非常重要，甚至最终成为不可或缺的一部分但这并不意味着如果你用其他工具完成其他任务就是问题。 主持人：我确实想谈谈 iOS 26 和一些新的操作系统，但先暂时聊聊人工智能你们确实在更多地融合 OpenAI 和 ChatGPT 的技术特别是在视觉智能方面。你们什么时候考虑使用自己的模型，而不是其他公司的模型比如 OpenAI 的？ Craig Federighi ：我们已经有了。所以今天，当你使用写作工具并说你想让内容更简洁时把它做成项目符号列表，创建一个表格甚至可以临时下达指令，告诉你想如何修改某个内容比如说，写一首俳句之类的，这些都是使用苹果模型在私有云计算中完成的。所以我们越来越多地使用我们的模型我们也将它们用于一些视觉智能体验。但 ChatGPT 提供了一些非常出色的功能，所以我们已经进行了更多整合，并利用它们做了一些非常强大的事情。正如你所指出的，它们现在可用于视觉智能，这不仅适用于你用相机看到的周围事物还适用于你屏幕上的内容。 但我们还将许多其他工具整合到这个流程中。我们还在图像游乐场中提供了 ChatGPT 的图像生成能力而且你也可以在各种应用程序中调用该图像生成能力苹果应用和第三方应用，你现在也可以在使用流程中直接访问 ChatGPT 的图像生成功能。使用这些应用时。所以，我们还在 Xcode 中宣布了一些非常令人兴奋的编码工具，实际上这些工具得到了。你知道，昨天我们的开发者反应非常热烈在那里你可以使用 ChatGPT 以及其他模型比如来自 Anthropic 的，用于编写代码的在 Xcode 中，这非常棒。所以我们会继续提升我们自有模型的能力但我们看到很多人在用他们的产品做其他令人兴奋的事情我们希望确保我们的客户能够接触到最好的所有内容。 主持人：你知道，展望未来，苹果是否想成为制造这些模型的公司？您是否希望拥有 OpenAI 模型或 Anthropic 模型中某些能力，并将其作为苹果的核心能力？融入苹果的模型中？ Craig Federighi ：我们已经在做了。事实上，我们今年再次发布了一篇论文，介绍了我们最新发布的本地设备模型和私有云计算模型。这两者都经历了显著的架构改进。我们的私有云计算模型（PCC）在许多方面，它要大得多，功能更强大，属于 GPT-4o 级别。所以这绝对是我们一直在做的事情。好的。但我们的目标，还是——不是要创造另一个聊天机器人，对吧？ Greg Joswiak：而是要将这些能力整合到各个方面。我们的操作系统和我们的功能。但那强大的智能。支撑这些功能背后的智能。 二、Liquid Glass 与 iOS 26 主持人：我们来谈谈液态玻璃。你们真的很喜欢玻璃。 Craig Federighi ：我们确实需要。这是个不错的材料。 主持人：你为什么这么喜欢玻璃？ Craig Federighi ：我觉得，玻璃我们本可以选择比如说古老的砖块或者柚木之类的材料。但事实证明，玻璃在用户界面方面具有一些非常有用的特性。而且，特别是我们能够制造的那种自适应玻璃融入产品中。你知道，我们真正想要的是随着我们的显示屏越来越先进更大一些，同时还有这些圆角边缘我们希望让你的内容感觉更加开放就像它占据了整个屏幕，从边到边。玻璃让我们能够放置控制元素嵌入，与那种体验同心，这种体验一方面感觉它们几乎不存在就像你的内容完全占据了屏幕，这非常棒但同时以一种方式定义空间“哦，我知道这些按钮是什么。” 控制非常清晰。玻璃也非常适应环境。它，它都可以通过半透明传输背景但我们可以调整它的属性，以便你获得对比度能够同时看到其背后的内容和你试图阅读的内容。所以玻璃就是……它具有作为用户界面一部分的绝佳特性而且看起来非常酷。 主持人：为什么现在做这件事？ Craig Federighi ：我们已经到了这样一个阶段，硬件已经发展了，包括处理能力，使我们能够实现这块玻璃就像对远离玻璃边缘的内容进行折射一样通过玻璃传输内容。这全部都需要大量计算，但现在我们拥有苹果芯片的强大性能，可以在我们整个产品线中实现这一点，所以这是第一步第一步。但我们也有，这些令人惊叹的显示屏其中一些是高清或 HDR 显示屏，可以让我们在玻璃上展示光谱高光。然后屏幕变得更大了想法发生了变化，到了那个同心度成为一个问题的地步是真正的推动力。所有因素汇聚在一起，使我们能够迈出一大步。 然后，我们还看到了在整个产品线中带来一致体验的机会。某种普遍的东西。这花了好几年时间。如果你看看起点的话iOS 和，macOS，以及它们如何你知道，它们作为界面的起源有多么不同以及我们如何在多年里将它们融合在一起统一的字体类型，开始整合设计语言到我们真正能够拥有一个贯穿我们整个产品线的设计。那现在已经触手可及，今年我们终于能够实现它。 Greg Joswiak：或许也值得一提，这得益于团队多年来在 Vision OS 上的努力。我们从中学到了什么，我们有多喜欢它用户有多喜欢它，你知道的，所以这无疑带来了灵感在设计层面上考虑这个问题。 主持人：你提到了更大的屏幕，或者让屏幕感觉更大。这是更大屏幕 iPhone 的一种前兆吗？折叠屏 iPhone 呢？我觉得这在折叠屏 iPhone 上看起来会非常漂亮。现在它非常大。真漂亮。是的，这就是你要折叠它的原因。这就是你会放弃它的原因。 Greg Joswiak：那样会坏掉的，不是吗？ 主持人：我不确定……你会做一款可折叠的 iPhone。 Greg Joswiak：我不知道。 主持人：这不是你正在考虑的事情吗？ Greg Joswiak：我不知道。不想吗？谁说得准呢？ 三、iPad 与 Mac 主持人：我确实想谈谈关于 iPad 操作系统的一些事情。这似乎是真正试图让 iPad 更像一台电脑的举措。但正如你所知，我早就说过，你有一台运行 iPad OS 的 iPad——我很喜欢它。你有 Mac，运行 macOS。我很喜欢它。是的。为什么不呢？为什么不考虑把这两样东西结合起来——两者。 Greg Joswiak：都非常非常非常受欢迎，而且都表现出色。 Craig Federighi ：他们，他们很棒。我都很喜欢他们。我认为每个人，如果可以的话，都应该拥有。应该同时拥有两者。它们是来自于仅仅是产品。不同的，不同的地方。他们的中心不同。他们有很多共同点，我想我们都喜欢使用它们各自独特的功能，以及重叠的方式。但 Mac 一直以来都是为键盘和触控板或鼠标优化的高精度，细微点击，细微，细微界面上的目标。iPad，是终极的触控设备。你只是手持着，掌中计算。直接与之互动，真是太棒了。但是，随着 iPad 屏幕变大，计算能力更强，我们的客户希望用 iPad 做更多事情。我想我们都经历过从用它来做很多事情大量的消费和少量的生产力转变为更多的生产力。当我们寻求以符合 iPad 精神的方式实现这一目标时我们发现了一些 Mac 的表达方式它们实际上翻译得相当不错。因此，我们希望在合理的地方保持一致但也真正拥抱 iPad 的独特之处，呃每一步都是如此。 主持人：所以你的意思是你有可能会把这些东西整合在一起？我……也就是说，乔安娜，这是一个有趣的解读。 Greg Joswiak：我还记得克雷格身后的那张幻灯片我记不清是哪个主题演讲了。但我觉得我们把“不”字放得差不多是最大号的了，这是我们能找到的最大字体。所以我想花点时间简要回答这个问题。 主持人：所以答案是否定的。 Craig Federighi ：是的，答案是否定的。没错。那些楼里有带触摸屏的 Mac 吗？我没看到有一个。 四、计算和人工智能设备的未来 主持人：昨天的很多更新都是针对我们所谓的更传统的计算方式。对吧？他们，触控板，触摸屏。液态玻璃是一种与触摸屏互动的不同方式。是的。那么，当我们看到人工智能的整合以及语音能力和计算机为我们做更多事情时，苹果眼中的计算未来是什么样的呢？而不是我们自己进行计算？ Craig Federighi ：我觉得，是这样的如果你想用技术术语的话，那就是多模态的未来。我们作为人类，是非常视觉化的生物。我们的定义来自于我们渴望用我们的我们的双手去操控事物。我们也具备语言和言语的能力。所以——你会想要同时使用所有这些能力。一次性全部使用。有时候你会想通过说话来完成某件事。有时候你会想伸手去抓方向盘触摸它，操控它。我们看到的终极未来是这样一个未来，你能够你在观看，你在互动，你在触摸你在说话，设备能够接收你的指令但你能够向它展示你想要的东西你可以直接获得你想要的东西就像我们与自然世界互动一样。 主持人：其他设备怎么做到这一点呢？你可能已经看到乔尼·艾夫与 OpenAI 合作，正在打造某种未来的人工智能设备。 Craig Federighi ：是啊，我也不知道那是什么。 Greg Joswiak：我也不知道。是的。 主持人：这是苹果正在关注的领域吗？这是一个超出你们现有设备阵容的领域吗？更个人化一些的东西？也许你戴着它，眼镜？ Craig Federighi ：我认为我们有一些非常个人化的可穿戴设备。如果你想要一个能够感知你周围环境的东西，带有配合音频，我想你现在正戴着一个戴在你的手腕上。如果你想要一种可以捕捉环境、观看并接收视觉内容的设备，你现在口袋里可能就有一个。还有其他形态的设备可能适合人工智能吗？当然，但，很难超越那种随时陪伴你且一目了然的东西，或者你知道，提供一个你可以互动的漂亮屏幕。那个，是的，我，我不知道他们在做什么。 五、关税和 iPhone 定价 主持人：苹果面临着许多其他悬而未决的问题。其中一个重大问题是关税以及关税可能导致苹果产品价格上涨的威胁。Greg我问你，今年秋天我们会有更贵的 iPhone 吗？ Greg Joswiak：很明显，你可以想象，我们每天都在监控这个情况，但目前没有什么可宣布的，我们都在观察局势如何稳定，显然这周我们专注于所有平台上的精彩发布，包括 Apple Intelligence。 Craig Federighi ：这些软件升级是免费的，不受关税影响。知道。这非常正确。你们是第一时间听到这个消息的。 主持人：但具体到营销方面，我是说，如果你不得不提高价格那肯定很难找到方法去推广更贵的 iPhone 吧？ Greg Joswiak：啊，这个现在说还为时过早。今天确实没什么好说的。 主持人：你们没有团队在做这方面的工作吗？ Greg Joswiak：正如你所想，我们会进行监控。是的。我们不这么做简直是疯了。但目前没有什么可宣布的。好的。 主持人：你们两位加起来，我相信在这家公司有大约 60 年的经验。你们见证了公司经历过高峰，也经历过低谷。你觉得你现在在哪里？ Craig Federighi ：很多人认为苹果公司在这里处于被动状态。我认为，你提出这个观点很有道理，因为我觉得当你经历过不同的浪潮时那，那个，你，你会非常习惯于习惯于起起落落。我觉得我们现在感觉非常好。 Greg Joswiak：是的，我知道，我不想显得天真但我记得史蒂夫回来时告诉我们“看，我们必须做的是创造出色的产品，并告诉人们这些产品。如果我们做到这一点，其他一切都会顺利进行。”事实证明，情况确实如此。我们创造出色的产品，我们认为我们的产品现在非常出色，并且会不断变得更好。我们在这里谈论他们，告诉人们为什么会这样一切都会顺利的。现在，业务很强劲。人们非常喜欢我们的 iPhone。Mac 的受欢迎程度比以往任何时候都高。iPad 一直在增长，表现非常出色。你知道，我们所做的一切都是为了打造出色的产品。你昨天看到的所有内容，都是我们如何利用从设计到人工智能以及其他功能工作的技术来提升我们的产品。而且，请看，我们的每一款旗舰产品在各自的类别中，客户满意度都是第一。我们只是想让它变得更好。想要不断改进它，这就是我们正在做的。我仍然坚持那个天真的理论：只要我们打造出色的产品并告诉人们，其他一切都会顺利解决。 Craig Federighi ：昨天真是令人振奋的一天。你知道，我们一直在努力，比如说新的设计和许多这些功能。并将它们展示给观众，看看效果如何你能感受到那种能量，能感受到人们对这些平台的热情和关心。喜欢这些改进，所以你能感受到那种氛围，然后在我们的情况下，我们知道接下来会发生什么。我们都对正在打造的优秀产品感到非常兴奋。这感觉真好。我得以此结束。 主持人：谢谢大家坐下来和我一起谈话。 Craig Federighi ：谢谢你。

快科技6月16日消息，今天，菜鸟香港eHub全面接入RFID（无线射频识别智能芯片），成为中国香港首个RFID全场景覆盖的智慧货运中心。 RFID技术让每件跨境包裹都用上了“数字身份证”，从货物卸车开始，便被自动识别，无需人工干预。 此次升级后，无感自动入库流程最快仅需1分钟即可完成精准定位，且自动读取技术已全面取代人工PDA扫描。 同时，通过API对接的货主可实时查看货物动态，数据准确率提升至99.5%。 在RFID技术的加持下，处理包裹的时效较传统货运中心可提升30%左右。即使在电商大促高峰期货量压力下，菜鸟香港eHub仍能保持高效运行。 香港eHub设立于香港国际机场南货运专区的菜鸟智慧港内，距离机场仅5分钟车程。其4小时航空辐射圈覆盖亚太核心市场，满足高时效品类“72小时达”需求。 目前，菜鸟跨境包裹网络覆盖全球200多个国家和地区，陆续建设了18个海外分拨中心，每年处理跨境包裹总量超过15亿件。

快科技6月16日消息，微信官方今日宣布，公众号可带货微信小店。 据微信介绍，拥有公众号、微信小店的用户，打开后台一键关联，即可在公众号主页展示微信小店。 或在公众号图文添加小店和商品，让自家小店和公众号联动起来。 随后，用户前往公众号的“收入变现”，点击“小店商品”即可选择商品插入。 目前，公众号文章内已支持插入最多50个任意小店的商品链接。 即使没有微信小店，也能带货。 用户可以在公众号内的“收入变现”找到“小店返佣商品”，绑定或开通微信小店带货账号，即可在公众号分享小店内搜刮到的好货。 此外，今后用户还可在公众号的“礼物”里关联指点的小店礼物或者自费购买，这样就能实现给粉丝一键抽奖发福利。

欧盟要求苹果整改 凤凰网科技讯 北京时间6月16日，据彭博社报道，如果苹果不迅速整改，纠正欧盟所指控的违反新数字法律的行为，该公司可能很快就会接到欧盟反垄断机构开出的新罚单。今年早些时候，这项违规行为已导致苹果被罚款5亿欧元(约合5.79亿美元)。 知情人士称，随着6月26日的整改截止日期临近，欧盟官员已准备向苹果发出最后通牒，要求其允许开发者告知用户在App Store之外存在更优惠的交易方案。 如果苹果无视这一要求，此举将为欧盟根据《数字市场法》施加新一轮罚款铺平道路。根据该法案，罚款金额最高可达苹果全球日均收入的5%，按未合规的天数计算。 知情人士称，如果苹果能很快提出一项足以解决被指违规行为的新方案，从而打消欧盟委员会的疑虑，仍有可能避免事态升级。 苹果发言人表示，欧盟监管机构不断改变《数字市场法》的合规标准，使得公司根本无法遵守“引导”规定，也就是允许开发者告知用户在App Store之外完成交易。该公司还补充称，苹果正投入数十万小时工作来应对不断变化的欧盟监管规定。 欧盟委员会发言人表示，在苹果仍有时间提交整改方案的情况下，委员会不会就下一步行动作出揣测。该发言人还补充说，如果苹果继续违反《数字市场法》下的义务，监管机构拥有充足的监管权力来应对。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

凤凰网科技讯（作者/于雷）6月16日，小米雷军发布微博称，大家非常期待的小米YU7，将于6月底发布。 还有很多重磅新品同场一起发布，比如搭载玄戒O1芯片的第二款平板：小米平板7S Pro。 小米YU7是小米汽车的第二款车型，也是小米进军SUV市场的首款产品。它与小米SU7共享设计语言，采用家族式设计风格，包括水滴大灯、光环尾灯等。 据工信部公示数据，小米YU7的尺寸为4999mm（长）×1996mm（宽）×1600mm（高），轴距为3000mm。这一尺寸使其定位为中大型SUV，接近特斯拉Model Y的尺寸。 小米YU7搭载了NVIDIA DRIVE AGX Thor计算平台（700TOPS算力），全系标配激光雷达、4D毫米波雷达及7颗超透防眩摄像头，支持高阶辅助驾驶功能。 智能座舱方面，小米YU7采用“双区环绕豪华座舱”设计，首发“小米天际屏全景显示”，通过3块Mini LED屏幕实现1.1米超宽投影，支持5类信息卡片自由组合。后排还配备了可移动控制屏，进一步提升交互体验。 小米YU7提供单电机和双电机版本。双电机版本的综合功率高达508kW（前电机220kW，后电机288kW），最高车速可达253km/h。此外，还存在低功率四驱版本。小米YU7采用宁德时代提供的三元锂电池和磷酸铁锂电池。续航里程方面，标准版为835公里，Pro版为770公里，Max版为760公里。电池容量分别为96.3kWh和101.7kWh。 小米YU7的直接竞品是特斯拉Model Y，其起售价为26.35万元。小米YU7在尺寸、续航、动力性能等多个维度均领先于Model Y。小米YU7的预计价格区间为25-30万元，这一价格区间使其在同级别车型中具有较强的竞争力。