如果在 2026 年，一款手机宣传自己是一款「5G 手机」，那么消费者就会疑惑：难道现在还有什么新机不支持 5G 吗？ 类似的，现在诸多手机开始着重宣传的「AI 手机」的概念，以及诸多 PC 厂商甚至寄希望于「AI PC」的概念能够刷新消费者对于 PC 是一个古老品类的认知。 AI 消除、AI 摘要、AI 修图、AI 写作、AI 搜索……一切设备都可以 AI 化，一切功能也可以 AI 化，但万物竞发的状态，对于用户来说，也有点迷糊，AI 了，但似乎未必更好用了。 这种状态当然是一种 AI 技术发展中的中间态，至于未来怎么走，确实需要捋一捋，IDC 与高通联合发布了《从 AI 设备到个人 AI：智能体驱动的终端进化与产业重构》白皮书，想回答的就是这个问题。 以下是白皮书中与个人用户最相关的 10 条信息之省流版。 AI 智能体已经过了少数人尝鲜的阶段 IDC 的调研说，2026 年，中国消费者对 AI 智能体的认知率已经达到 73%，相比 2025 年的 51% 提升了 22 个百分点。使用率也完成了从少数人使用变成了多数人用过的进程：2025 年，使用过 AI 智能体的消费者占比为 33%；到了 2026 年，这一数字已经上升至 59%。 也就是说，接近六成用户已经真正使用过 AI 助手或者 AI 智能体。 这意味着 AI 已经跨过了早期极客和科技爱好者的圈层，进入了大众用户的手机和电脑。越来越多人开始使用 AI 写邮件、总结会议、搜索资料、处理图片，或者为旅行和消费决策提供建议。 认知率和使用率的快速增长，并不意味着体验已经成熟。 恰恰相反，用户越频繁地使用 AI，就越容易发现它目前的能力边界。AI 正在从一个偶尔使用的新功能，变成用户希望长期依赖的服务，这两个阶段对产品的要求完全不同。 一个适合展示的 AI 功能，可以偶尔犯错；一个需要管理日程、处理邮件甚至代表用户执行操作的智能体，则必须足够稳定。AI 普及带来的下一轮竞争，已经从「有没有」变成了「能不能长期使用」。 用户对 AI 最大的不满是听不懂人话 虽然从使用率上说，已经跨过了不知道没用过的阶段，但人和 AI 的交互，仍然是一个新命题。65% 的消费者认为 AI 无法准确理解自己的指令，这是当前排名第一的体验痛点。 此外，59% 的用户遇到过上下文丢失，54% 认为 AI 产出的结果不符合预期，48% 认为生成的代码或者文档无法直接使用。 AI 用得越多，对这些问题的感受也会越来越深刻，用户让 AI 修改一篇文章，它可能忘记文章原本的语气，充满了「不是…而是…」句式；让它继续完成此前的任务，它可能要求重新提供背景；让它整理一个复杂项目，得到的往往是一份逻辑正确、却缺乏实际细节的通用模板。 模型厂商仍然习惯通过知识能力、推理能力和基准测试展示进步，用户关心的则是它能否理解那些不完整、不精确，甚至带有情绪和习惯的自然表达。某种程度上来说，AIGC 的内容，往往是「大成若缺」，缺少的就是人类表达里会有的瑕疵，毕竟现实生活中的人类交流很少像提示词教程一样结构完整。 一句「帮我按以前的方式整理一下」，背后可能包含用户长期形成的格式、语气和工作流程。一个真正成熟的个人 AI，需要理解这句话中被省略的大量信息。因此，AI 设备下一阶段最重要的能力，可能不是知道更多，而是更准确地理解眼前这个人。 用户最想要的，是一个「记得我」的 AI 调研显示，消费者最期待的 AI 体验优化方向是专属互动体验，占比达到 57%；其次是专属记忆能力，占比为 45%。 多端同步、多设备控制和任务接续也排在前列，相比之下，「功能丰富性」的优先级并不算高。 过去几年的惯性是，手机厂商推出 AI 功能时，最常见的思路是不断增加功能列表：可以写文章、生成图片、总结录音、翻译通话、消除照片里的路人。 但对于用户来说，功能数量并不等于使用价值。如果 AI 每一次都需要用户重新说明职业、写作习惯、家庭成员、预算范围和常用格式，那么再多功能也只是工具箱里的独立工具。 个人 AI 的关键，是建立一套关于用户的长期记忆。 它应该知道用户从事什么工作，习惯使用怎样的表达方式；知道用户下周有哪些安排，正在推进哪些项目；也知道哪些内容可以直接处理，哪些操作必须先征得同意。 这种记忆还需要分层。短期记忆负责延续正在进行的任务，长期记忆负责积累用户偏好和个人知识。白皮书提出通过上下文缓存、长期个人知识图谱和端侧向量检索，让 AI 形成「越用越懂你」的能力。 今天，人们通常围绕每一次任务编写提示词；未来，提示词可能只需要补充这一次任务的新信息，因为其余背景已经存在于个人 AI 的记忆里。 AI 将从回答问题，走向替用户完成任务 这份白皮书将过去几年的生成式 AI 称为「响应式阶段」。 这一阶段的 AI 擅长问答、总结和内容生成，但它本质上仍然在等待用户下达指令。即使提供了一个看似完整的答案，真正的操作往往还要由用户完成。 智能体 AI 则进入了「行动式阶段」。它需要理解用户目标、拆解任务、规划步骤、调用工具，并在执行过程中根据结果不断调整。 两者的差别，可以用 Demo 里最常使用的旅行规划来说明。 传统 AI 可以生成一份三天两夜的上海旅行攻略，用户仍然要自己查询日历、比较机票、预订酒店，再把行程发送给同行者。智能体 AI 的目标，是在用户说出「帮我安排下周去上海的出差」之后，自动读取日程，避开已有会议，根据公司差旅标准筛选交通和酒店，生成行程方案，等待用户确认后完成预订，并把结果同步到日历。 用户提供的是意图，而不是每一步操作。 白皮书认为，人机交互将由「操作设备」逐渐变成「表达意图」。用户不再需要记住每一个应用的菜单和操作路径，智能体会在背后调用不同工具和服务。 智能体有可能成为继图形界面和多点触控之后，下一代重要的人机交互方式。过去，计算机要求人类学习机器的操作逻辑；未来，机器开始尝试理解人类的表达方式。 最大的技术断点是「一句话把事情办完」 尽管智能体的愿景很吸引人，不过白皮书也承认，当前多数 AI 仍然无法完成复杂任务闭环。 它们可以执行单步、单应用的简单操作，目前还是很难稳定处理跨应用、多步骤任务。中间一旦涉及身份验证、信息缺失、页面变化或者执行异常，用户就必须重新接管。 目前很多 AI Agent 演示看起来惊艳，用户用起来感觉被骗了就是这个原因。回答错误是一种结果错误；执行错误则可能带来真实后果。 AI 写错一句文案，用户可以修改。AI 错误发送邮件、删除文件、购买商品或者修改日程，损失可能更直接。 所以说，用户把操作权交给智能体，那么智能体的进步不能只看「能不能操作」，还要看操作是否可控。智能体万一出现了「删库跑路」的行为，用户可以挽回的机会微乎其微。 智能体需要知道哪些任务可以自主完成，哪些操作需要用户确认；需要记录执行过程，让用户能够查看、暂停和撤销；也需要在不确定时主动询问，而不是为了完成任务而盲目猜测。 这个智能辅助驾驶非常类似，需要尽可能排除 Bad Case 和 Corner Case。 白皮书把行业演进划分为几个阶段：从单点功能嵌入，到助手协同、任务代理，再到能够跨设备自主编排任务。 2026—2027 年的重要目标是实现单场景多步骤任务拆解、长期上下文记忆和更稳定的执行；真正跨越设备与场景边界、主动预判用户需求，则被放到了更后面的阶段。 AI 服务将从「绑定设备」变成「跟随用户」 IDC 预计，2026 年全球人均智能设备持有量将达到 7.6 台，明显高于 2023 年的 4.5 台。 手机、电脑、平板三大件是标配，此外还有手表、耳机、汽车和家庭设备，他们组成了一套日常设备网络。 不过和过往上十年时间里提到的「万物互联」概念背景差不多，这些设备上的 AI 往往彼此独立。 用户在手机上和 AI 讨论了一半的项目，打开电脑后可能需要重新提供材料；智能手表知道用户刚刚完成运动，手机里的 AI 却未必能够理解这一状态；汽车知道用户正在回家，智能家居仍然要等待用户手动开启空调。 白皮书认为，用户正在产生两类新需求。一类是体验一致性。用户希望不同终端上的智能体拥有统一的人设、记忆和能力，不需要在每台设备上重新适应。另一类是任务连续性。用户希望任务进度、上下文和服务状态能够跨设备接续，不必重复下达指令和手动同步数据。 未来 AI 的主体可能不再属于某一台设备，而属于用户本人。 手机损坏或者更换电脑，不应该意味着 AI 需要重新认识用户；从办公室走到汽车，再回到家中，正在进行的任务也不应该被设备边界打断。 在这样的体系下，用户购买的表面上仍然是不同硬件，实际选择的却是一套个人 AI 生态。 手机仍然是中枢，不过每一种设备都会有自己的位置 2023 年开始，有不少的创业公司野心勃勃地想要尝试取代一下手机作为个人设备最中心的位置，不过他们的尝试基本上都失败了。 在个人 AI 的设备网络中，手机依然是最重要的中枢，未来比较长的时间里也会是。 白皮书将智能手机定义为个人 AI 的算力、数据、存储和生态入口。它需要承接日常 AI 任务，也负责调度端侧、边缘和云端资源，并管理跨设备任务和个人数据。 不过手机不会独自承担全部工作，PC 更适合完成复杂创作、应用开发和高算力任务；智能眼镜和耳机承担自然交互入口；手表、戒指等可穿戴设备可以长时间感知身体和环境状态；智能座舱和智能家居，则负责在出行和家庭场景中延续服务。 这实际上是一种关于 AI 的分布式设计。 不同设备根据自身的硬件特性，分别承担感知、交互、计算和执行任务。用户感知到的是一个统一的智能体，背后却可能有多台设备共同工作。 比如，当用户走进车内时，汽车不需要重新询问目的地。个人 AI 可以根据手机中的日程推测用户要去哪里，再通过座舱确认。 当用户回到办公室，刚刚在车上通过语音形成的想法，可以自动出现在 PC 的工作空间中，由电脑完成进一步整理。 这种体验过去也被称为「生态协同」，个人 AI 的价值在于为它增加了一个新的核心：过去跨设备协同主要围绕文件和应用展开，未来则围绕用户意图和任务状态展开。 智能眼镜可能是手机之外最重要的 AI 设备 不少行业人士预测的「百镜大战」战况不够激烈，也最终没有迎来智能眼镜的盛世，但在白皮书对未来设备的预测中，智能眼镜是一个相当重要的角色。 IDC 预计，2026 年全球智能眼镜出货量将达到 1989 万台，同比增长 34.6%；2026—2030 年，市场复合年均增长率约为 25.5%，到 2030 年，全球年出货量有望接近 5000 万台。 过去用户关心智能眼镜的这些能力：它能否取代屏幕，能否提供沉浸式娱乐，能否把导航和通知显示在眼前。 在个人 AI 体系中，智能眼镜更重要的能力可能是「看见」。 它拥有第一视角，能够持续获得用户眼前的环境信息。结合语音、空间感知和多模态模型，AI 不再只依赖用户描述，而是可以直接理解用户正在面对的物体、空间和任务。 用户看到一台陌生设备，可以直接询问它应该如何操作；在超市挑选商品时，AI 可以结合用户的饮食习惯提供建议；维修物品时，AI 可以根据视野中的实际情况一步一步进行指导。 智能眼镜也能解决手机作为 AI 入口的一个天然问题：使用手机意味着用户需要主动掏出设备、打开应用，并把现实世界的信息转换成文字、语音或者照片。 眼镜则可能成为一个始终在线的感知入口，很早之前的 Google Glass 还有微软 Hololens 都在某一些垂类场景进行了这类尝试，在新的 AI 时代，智能眼镜需要面对的是用户面对的几乎所有场景。 这当然也会带来更敏感的隐私问题。当设备能够持续看到用户看到的一切，什么信息可以记录、谁可以调用这些数据，会比过去任何一种消费电子设备都更值得警惕。 更多 AI 会在本地运行，原因不仅是隐私 白皮书反复强调一条技术路线：「本地优先、端云协同」，这一点可能有一些高通作为终端侧 AI 能力提供者的固有立场，不过端侧更安全是有共识的。 未来 AI 任务将根据时延、隐私等级和计算复杂度进行分配：高频、轻量和敏感任务尽量在终端处理，中等复杂度任务交给边缘计算，真正复杂的任务再调用云端。 这种架构对普通用户有几个直接价值。 首先是速度。很多日常操作不需要等待数据上传和云端返回，本地模型可以提供更快响应。 其次是可用性。当网络不稳定或者没有网络时，基础 AI 功能仍然可以工作。 更重要的是隐私，个人 AI 若要真正理解用户，就需要接触照片、联系人、日程、健康信息、位置和历史行为。这些数据全部上传云端，很难建立足够的用户信任。 本地 AI 还有一个经常被忽视的价值：成本。 智能体需要长时间运行，并且频繁处理感知信息、记忆和任务状态。如果所有工作都依赖云端模型，Token 和推理成本会随着用户规模迅速增长。终端承担更多轻量任务，可以降低云端压力，也让长期运行的个人 AI 在商业上更可持续。 作为终端芯片厂商，高通希望手机、PC、眼镜、汽车和可穿戴设备都具备本地 AI 能力，再通过统一的软件栈和连接技术组成分布式计算网络。 到 2030 年，「AI 设备」可能会成为一个过时的说法 IDC 预测，到 2030 年，GenAI 手机出货量将达到约 7.71 亿台，占手机市场的 63.8%；GenAI PC 出货量约为 1.34 亿台，占比达到 47.1%；GenAI 平板出货量接近 1 亿台，占比达到 68.9%。 如果将基础 AI PC 也计算在内，IDC 预计 2030 年 AI PC 的整体渗透率将超过 82.9%，接近全面普及。 这意味着，「AI 手机」和「AI PC」可能只是产业发展初期的过渡概念。 就像今天已经很少有人强调一台手机能够上网、拍照或者运行应用，几年之后，本地模型、NPU、个人记忆和智能体调度也可能成为设备的基础能力。 几年之后，用户不会再因为一台设备「支持 AI」而购买它。 这套 AI 是否足够理解用户，能否在不同设备之间持续工作，能否稳定完成任务，以及厂商是否值得用户托付个人数据才是用户关心的问题。 设备之间的差异，也会从硬件参数逐渐转向系统能力。屏幕、影像、处理器和续航依然重要，但它们会成为 AI 体验的组成部分：更低功耗的传感器让 AI 能够持续感知，更大的内存保存个人模型和记忆，更高效的 NPU 支撑后台常驻，更可靠的连接保证任务跨设备流转。 过去的数字世界以设备和应用为中心。 用户在手机、电脑和汽车上拥有不同账户、不同数据和不同操作方式。即使是同一个服务，跨越设备之后，体验也可能重新开始。 个人 AI 想要建立的，是另一套逻辑：以用户作为唯一中心，把设备变成分布在不同场景中的能力端点。 手机负责调度，电脑负责生产，眼镜负责感知，手表负责持续监测，汽车和家居负责执行。AI 服务在这些设备之间流动，用户无需关心任务究竟在哪里计算、由哪个应用完成。

IT之家 7 月 30 日消息，三星基于人工智能的家用机器人 Ballie 多年来一直是公司最受关注的项目之一。尽管三星不断表示这款产品即将上市，但截至目前，这款小型机器人仍停留在概念产品阶段。 不过，最新曝光的一组设计图首次展示了三星为 Ballie 规划的软件体验。一系列早期 UI（用户界面）设计草图揭示了这款 AI 机器人配套应用的大致界面，不过应用的名称和图标目前仍未确定。 从设计图来看，应用并未直接使用“Ballie”这一名称，而是将设备称为“Home Robot（家用机器人）”。 应用主界面以一个大型状态卡片为核心，围绕机器人展开信息展示。界面顶部会显示 Ballie 的电池电量、当前位置（例如停靠在充电底座、位于厨房、客厅或其他房间）以及当前状态（如“Ready（就绪）”或“Error（故障）”）。此外，页面中央还设有一个醒目的“Streaming（串流）”按钮。 目前尚不清楚“Streaming”具体对应什么功能，很可能是指允许用户远程查看 Ballie 内置摄像头的实时画面，使其兼具移动家庭监控摄像头的作用。 事实上，主界面中还包含名为“Home Monitor（家庭监控）”和“Greeting（迎宾）”的功能卡片，这也进一步暗示了 Ballie 的部分功能定位。 值得注意的是，“Greeting”模块中配有一个开关按钮，这意味着用户未来可能可以开启个性化迎宾功能。当 Ballie 检测到有人回家时，它能够主动进行问候。IT之家注意到，三星此前曾演示过 Ballie 识别家庭成员并与其互动的能力。 在家庭监控方面，Ballie 似乎需要经过一个多步骤的初始化配置流程。 根据设计图，这款机器人会先在室内移动，对家庭环境进行扫描并生成房屋地图。由于 Ballie 配备了内置投影仪，它还会自动寻找适合投影的墙面或其他平整表面，并将这些位置保存为投影区域。 三星此前曾表示，这款投影仪不仅可以显示各类信息，还能够播放视频、展示健身指导内容以及进行视频通话。 当然，这些设计草图并不能证明最终上市版本一定会采用相同的界面或功能，但它们首次展示了三星对 Ballie 软件体验的整体构想。 从这些设计来看，Ballie 很可能会深度整合进三星 SmartThings 智能家居生态，成为整个智能家居系统的核心控制设备，当然，前提是这款机器人最终能够正式上市。

凤凰网科技讯 7月30日，OPPO发文官宣，首款搭载万级大容量电池的OPPO A7 Pro Max将于8月4日正式亮相，号称新一代耐用传奇，可实现七年耐用。 为解决机身厚重问题，OPPO采用了硅碳负极单电芯技术路线。相比传统双电芯方案，此方案减少了内部排线与降压电路的占用，使机身厚度得以被控制在8.47mm，重量为226g。 据悉，新机后摄模组为超大矩阵方案，镜头为竖排双摄，或为5000万像素+200万像素组合，前置镜头则为5000万像素。 该机型还将正面搭载核心搭载骁龙4 Gen5处理器，提供有12GB内存版本，并配备6.78英寸1.5K直屏，支持120Hz高刷。 同时，该机保留了3.5mm耳机孔与侧边指纹识别。

IT之家 7 月 30 日消息，科技媒体 passionategeekz 昨日（7 月 29 日）发布博文，分享了一组渲染图，展示 vivo S2 5G 手机渲染图。 屏幕方面，该机配备 6.83 英寸 AMOLED 屏幕，刷新率为 120Hz。存储组合方面，该机至少会提供 8GB 内存 +256GB 存储组合。 影像方面，该机配有 5000 万像素主摄以及 200 万像素辅助摄像头，机身正面配有 3200 万像素自拍摄像头。 芯片方面，该机将搭载联发科天玑 7360-Turbo 处理器。电池方面，该机配有 7050mAh 容量电池，，支持 44W FlashCharge 充电。 颜色方面，流出的渲染图显示，vivo S2 5G 可能提供 3 种配色，分别为 Sapphire Blue（蓝宝石蓝）、Regal Bronze（皇家铜）和 Silk White（丝绸白）。IT之家附上相关渲染图如下：

凤凰网科技讯 7月30日，在今晚举行的小米澎程技术发布会上，小米创办人、董事长兼CEO雷军公布了小米澎程N90 Max的三款全新车身颜色：远山青、蝴蝶谷蓝、火山灰。 其中，远山青呈现蓝绿交融的含蓄沉静质感；蝴蝶谷蓝深邃灵动，层叠绽放，耐看有层次；火山灰则为高纯度灰调，呈现细腻有层次感的金属质感。 小米澎程N90 Max定位大七座旗舰增程SUV，主打“智能可变大空间”概念，是小米汽车继SU7、YU7系列之后的第二个产品系列的重要车型。

凤凰网科技讯 7月30日，比亚迪腾势汽车今日发布了“科技豪华智能轿车”腾势Z9S的星曜黑官图。从官图来看，新车配备车顶激光雷达、智驾“小蓝灯”、半隐藏式门把手以及可升降尾翼，车尾有望配备可点亮车标。 腾势Z9S提供两种动力版本，轴距均为3025mm，额定载客5人，两款版本车身长宽一致，高度略有差异。低功率版本车身尺寸为5090×1980×1510mm，整备质量2250kg，总质量2700kg，轮胎规格为245/50R19/275/45R19，最高车速250km/h。高功率版本车身尺寸为5090×1980×1490mm，整备质量2545kg，总质量3017kg，轮胎规格为245/45R20/HL275/40R20，最高车速同为250km/h。 新车定位科技豪华智能轿车，预计将搭载腾势品牌最新智能驾驶辅助系统及豪华座舱配置，进一步丰富腾势在高端轿车市场的产品布局。

凤凰网科技讯 （作者/邹瑾）7月30日，在今晚举行的小米澎程技术发布会上，小米创办人、董事长兼CEO雷军宣布，小米澎程N70 Max大五座四驱增程SUV预售价格为25.99万元。 小米澎程N70 Max搭载双电机四驱系统，峰值功率310kW，最高时速190km/h，CLTC纯电续航505km，CLTC综合续航1461km，亏电油耗6.1L/100km。 该车定位“智能可变大空间SUV”，拥有超大乘坐空间，在性能、舒适、安全、智能方面全面拉满。

凤凰网科技讯 7月30日，在今晚举行的小米澎程技术发布会上，小米集团董事长雷军分享了小米汽车两年多的发展心得与造车感悟。雷军表示，SU7和YU7两款车型能成为市场热门产品，靠的是团队长期死磕技术的决心。目前两款车型累计交付已超70万台，并在德国纽北赛道接连刷新圈速记录。 雷军强调，小米造车始终坚持深耕底层核心技术，自研摩登纳纯电平台、V8S超级电机，搭配9100吨巨型压铸设备及HAD高阶辅助驾驶系统。整车安全被置于最高优先级，SU7与YU7在C-NCAP、中保研等权威安全测试中均取得优秀成绩。 谈及造车感受，雷军直言：“我们经历过无数次被质疑、被误解、被抹黑之后的委屈，也经历了销量下滑时的彻夜难眠。”但他表示，五年后的今天，所有起伏都汇聚成两个字——勇气。“我们无悔当年的选择，无悔每一次的较真，无悔每一个不眠的夜晚。因为青春无悔，因为梦想值得。”

凤凰网科技讯 7月30日，@小米辟谣 今日发文，就两则网传不实信息作出正式声明。 关于“小蓝灯”事件：声明指出，网传相关视频中，部分内容使用小米YU7车辆画面，该画面与小米YU7车辆实际尾灯不符，为不实信息。小米官方强调，任何见过YU7实车的人都知道，其尾灯为红色，与智驾小蓝灯无关。此前有媒体报道在报道“小蓝灯”将被禁用的新闻时，将小米YU7的尾灯P成蓝色，引发误导。 关于“小米澎程F码”事件：声明明确，网传“小米澎程F码黄牛价”等信息不实，小米汽车没有所谓“F码”，也不容许任何所谓“内部工作人员”违规操作。 小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理徐洁云今日在微博转发相关报道并呼吁：“请勿相信任何号称能转卖的骗子。小米汽车没有所谓F码，也不容许任何所谓‘内部工作人员’违规操作。如果有人自称所谓‘内部人士’，请将其身份信息告知我们，我们将彻查到底。”

凤凰网科技讯 7月30日，在今晚举行的小米澎程技术发布会上，小米创办人、董事长兼CEO雷军介绍了小米昆仑平台的第二个核心设计——方正格局。 小米澎程重点优化后轮包设计，布置极为紧凑，舱内可用面积最高可达4.4m²。昆仑平台的第三个核心设计是超长滑轨，小米澎程N90 Max新车拥有6根滑轨，最长达1938mm，采用2+2+3大七座布局。 该车的二三排支持“极致后移”，二排乘坐空间最大1.55米，储物空间最大1831L。同时，二三排还支持“极致前移”，进一步拓展空间灵活性。座椅滑轨采用7系加强铝合金，15000次循环测试无松动，锁止强度高达54000N，剥离强度高达57000N。

凤凰网科技讯 7月30日，小米澎程技术发布会今晚举行，小米创办人、董事长兼CEO雷军回顾了第一次小米汽车技术发布会。 2023年12月28日第一次小米汽车技术发布会上，小米提出造车目标：打造媲美保时捷和特斯拉的梦想之车，做好看、好开、舒适、安全的移动智能空间。两年半时间，小米汽车发布了两款车型——小米SU7和小米YU7，均成为爆品，累计交付超70万辆。 对于小米澎程车型，官方表示想造一辆有SUV外观、驾驶性和通过性，却有类似房车空间和布置灵活性的车。基于这一思考，团队花了3年半时间打造了一套全新平台架构——小米昆仑技术架构，包含小米昆仑平台、小米昆仑超级增程、小米昆仑全域安全三大板块。 小米昆仑平台的核心设计是前后贯穿纯平地板，从驾驶舱贯穿至后备厢，纯平地板长达2.9米，地板角度2.95°，接近水平，最大化释放空间。昆仑超级增程方面，澎程系列搭载全新小米昆仑增程器，全系支持92号、95号、98号汽油；全系WLTC亏电油耗最低至5.7L/100km。昆仑全域安全则涵盖铠甲笼式车身等安全体系。 澎程系列是小米汽车继SU7/YU7之后的第二个产品系列，定位“智能可变大空间SUV”。两款新车同步亮相：澎程N90 Max定位大七座旗舰增程SUV，主打家庭长途出行；澎程N70 Max定位大五座四驱增程SUV，偏向日常通勤与驾驶质感。 智能化方面，两款新车全系标配小米HAD辅助驾驶及小米XLA认知大模型。硬件上搭载700TOPS英伟达Thor芯片、顶部激光雷达、4D毫米波雷达、11颗高清摄像头、12颗超声波雷达，N90 Max车型还额外搭载后向固态激光雷达。座舱方面配备16.1英寸3K中控屏、8.88英寸仪表屏、21.4英寸后排娱乐屏，搭载第三代骁龙8移动平台。

凤凰网科技讯 7月30日，在今晚举行的小米澎程技术发布会上，小米创办人、董事长兼CEO雷军详解澎程系列增程SUV的动力参数。新车满油满电CLTC综合续航达到1705公里，北京往返上海1200多公里路程中途无需额外补能。 澎程系列采用可油可电的大电池增程方案，日常通勤完全依靠电能行驶，长途出行才使用燃油，兼顾省钱与无续航焦虑两大需求。亏电油耗方面，N90整体百公里6.26升，N70车型最低可达5.7升，在同类旗舰增程SUV中属于靠前水平。 超长续航来源于全新定制1.5T昆仑增程器，热效率实测达42%，百公里油耗再降0.2升。新车支持加注92号普通汽油，增程器首保后三万公里或三年维护一次。 雷军调侃上次亲自直播实测纯电续航耗时15小时十分疲惫，这次建议用户自行体验长距离试驾。澎程系列兼顾长途出行、日常代步和低成本用车，既能满足跨省自驾全程不补能，市区通勤也可当作纯电车使用。

凤凰网科技讯 （作者/邹瑾）7月30日，在今晚举行的小米澎程技术发布会上，小米创办人、董事长兼CEO雷军公布了大七座旗舰增程SUV——小米澎程N90 Max的预售价，为29.99万元。该车将于9月正式发布。 小米澎程N90 Max整体造型方正大气，提供远山青、蝴蝶谷蓝、火山灰等配色。车辆全系标配21寸大轮毂及普利司通静音轮胎，配备蜻蜓大灯、光环尾灯等家族化设计语言，并提供四款个性化饰板可选。 动力方面，N90 Max搭载小米昆仑超级增程系统，CLTC综合续航达1705km，WLTC亏电油耗6.26L/100km。此前公布的小米澎程N70 Max大五座四驱增程SUV预售价为25.99万元，两款车型均基于小米昆仑技术架构打造，定位“智能可变大空间SUV”。

IT之家 7 月 30 日消息，8 月 5 日，月球将迎来一次由人类制造物体引发的高速撞击。一枚已经完成任务的 SpaceX 猎鹰 9 号（Falcon 9）火箭二级将撞向月球，并在月表扬起大量尘埃。 据IT之家了解，这枚猎鹰 9 号火箭二级来自 2025 年 1 月 15 日执行的一次发射任务。当时，它将美国 Firefly Aerospace 的“蓝色幽灵-1”（Blue Ghost-1）月球着陆器送往月球，同次任务还搭载了日本 ispace 公司研发的 Hakuto-R Mission 2（“Resilience”）月球着陆器。 根据一个国际研究团队最新发布于开放获取平台 arXiv 的论文，撞击产生的喷射羽流在短时间内亮度可能足以超过月球边缘附近的黑暗天空背景，因此配备足够灵敏望远镜的天文爱好者有望观测到这一现象。 研究人员预计，这枚火箭二级将正面撞击月球西侧边缘附近的爱因斯坦陨石坑和贝尔陨石坑区域。此次撞击不仅可能被地面望远镜观测到，也有望被太空中的观测设备记录下来。尽管目前仍存在不少未知因素和模型误差，一些专家仍认为，如果具备观测条件，这次事件值得关注。 美国得克萨斯大学奥斯汀分校研究生助理 William Jo 及其团队利用物理模拟对撞击过程进行了建模。他们预测，撞击产生的碎片羽流中央喷射柱最高可达约 75 至 100 公里。 Jo 在接受 Space.com 采访时表示：“我们的计算表明，在撞击后的最初几分钟内，喷射羽流的亮度将比黑暗天空背景高出几个数量级，因此理论上应该能够观测到。不过我要强调，这只是一个标准模拟案例，真实情况可能会有所不同，目前的数据也偏向乐观。但真正值得关注的并不是撞击瞬间的闪光。” Jo 表示，这次事件具有重要的科学研究价值。他说：“观测这次撞击，将为喷射羽流科学研究提供一次极其难得的机会，也能帮助我们利用真实事件校准相关模型，而这对于未来所有送往月球的任务都具有重要意义。” 另一项由美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室研究人员 Benjamin Fernando 领导的新研究认为，这次撞击产生的闪光和喷射羽流“有望被地面及太空观测设施观测到”。 Fernando 团队在论文中写道：“虽然目前对于此次事件的许多参数（例如可见亮度）仍无法精确预测，但它为实时记录一次人造撞击事件提供了难得的机会。” 研究人员还指出，这次火箭撞击月球事件还可用于测试未来月球地震实验所需的撞击定位流程，研究月球撞击产生的尘埃和羽流运动规律，并评估未来月球表面的宇航员可能需要面对的人造太空垃圾撞击风险。 研究还发现，撞击产生的大颗粒碎片最大弹道飞行距离接近 1000 公里，这意味着它们可能对月球大范围区域未来建设的基础设施以及宇航员活动构成潜在威胁。 美国宇航局（NASA）戈达德太空飞行中心月球勘测轨道飞行器（LRO）项目科学家 Brent Garry 表示，LRO 将分别在预计撞击发生前约一周和撞击后一周飞越撞击区域。 他说：“撞击发生后，我们可能会更准确地确定撞击地点。随后，大约一周后，我们可以再次对该区域进行定向观测。” 与此同时，Jo 还指出，这枚报废火箭二级属于中空的人造航天器，与小行星或彗星等天然撞击体完全不同，目前针对这类人造物体撞击月球的研究模型非常有限。 他说，人造航天器撞击产生的羽流与天然天体撞击形成的羽流存在明显差异，而真正具有科研价值的内容，是撞击发生后的整个演化过程。 Jo 最后表示：“我担心，大多数观测者只会关注持续不到一秒的撞击闪光，而不会继续追踪后续喷射出的尘埃羽流。但实际上，真正能够持续被观测到、也最具科学研究价值的，正是这些喷射物。”

IT之家 7 月 30 日消息，埃隆 · 马斯克（Elon Musk）再次更新了人类登陆火星以及飞船抵达火星的时间表。 登陆火星一直是马斯克最重要的目标之一。自成为连续创业者以来，他始终认为，人类留在地球上的时间是有限的。他也曾多次表示，希望自己最终能死在火星上，“但不是撞上去”。 IT之家注意到，马斯克最新表示，人类将在“大约 5 至 7 年后”踏上火星，而首艘登陆火星的飞船则会“提前几年”抵达。 马斯克此次回应，源于美国国家航空航天局（NASA）局长贾里德 · 艾萨克曼（Jared Isaacman）此前的一番表态。艾萨克曼表示，SpaceX 当前最大的优先事项是重返月球，而不是登陆火星。因此，他认为，要想在未来 10 至 15 年内将 4 名宇航员送上火星，投资核动力和核推进技术，可能是“所需奇迹最少”的一条路径。 不过，他也强调，这是 NASA 依靠纳税人资金和核技术投资所能够推进的方案。 相比之下，马斯克的目标显然更加乐观，但这种乐观也具有两面性。事实上，这并不是他第一次提出令人感觉“雄心勃勃”的火星时间表。作为 SpaceX 和特斯拉掌门人，马斯克过去至少十余次预测过人类登陆火星的时间。 早在 2009 年，他就曾表示，2020 年将是登陆火星的重要一年。 到了 2020 年，马斯克又表示，他“非常有信心”能够在 2026 年实现火星着陆，并曾认为在最理想情况下，甚至有可能于 2024 年完成这一目标。 换句话说，马斯克对于登陆火星的预测时间一直在不断调整，究竟何时真正实现，目前仍无人能够确定。 这次再次修改时间表，也延续了马斯克一贯的风格。尽管当前重返月球似乎已成为更优先的任务，但实现人类成为“跨行星物种”始终是他的最终目标，而这一宏伟计划很可能将从登陆这颗“红色星球”开始。

IT之家 7 月 30 日消息，中国科学技术大学官方公众号昨日（7 月 29 日）发布博文，该校生命科学与医学部张凯教授团队联合中外学者，首次在植物天然膜环境中解析了光合作用核心复合物的高分辨率原位结构，揭示了植物高效光合作用及类囊体膜堆叠形成的分子机制，为理解植物如何高效利用太阳能提供了新的理论基础。 相关成果《In situ structures of plant photosystem supercomplexes》已发表在国际学术期刊《自然》（Nature）上，这是 2026 年至今中国科大以第一署名及通讯单位在 Nature、Science、Cell 三大国际顶尖刊物 (CNS) 上发表的第 11 篇成果。 该成果由中国科大生命科学与医学部张凯教授团队联合荷兰阿姆斯特丹自由大学 Roberta Croce 教授、安徽医科大学第一附属医院高新院区朱家鹏教授共同推进，也是张凯团队年内第 2 篇《自然》论文。 研究团队直接冷冻和成像完整水稻叶绿体，在保留类囊体膜天然脂质环境的条件下，解析了 PSII（光系统 II）和 PSI（光系统 I）超级复合物的高分辨率原位结构。 过去 20 余年，冷冻电镜和 X 射线晶体学已解析体外纯化样品的光合作用复合物结构，但去垢剂可能破坏天然脂质环境，让部分结合较松散的外周天线亚基脱落。 团队获得的 PSII—LHCII（捕光复合体 II）超级复合物平均分辨率为 2.89 Å，核心区域达 2.3 Å，并构建 C₂S₂M₂L₄型原子模型。 水稻叶绿体类囊体膜中光合超级复合物的原位冷冻电镜单颗粒分析流程及高分辨率密度图 此前体外纯化的 C₂S₂M₂型结构含 18 个外周天线亚基；此次原位结构含 30 个，其中包括 4 个过去几乎无法保留的 L 型 LHCII 三聚体。 该结构在 PSII 核心及内层天线区域识别出 305 个叶绿素、52 个类胡萝卜素、8 个质体醌分子和 111 个天然脂质分子。研究还显示，PsbR（PsbR 亚基）的 N 端环区在类囊体膜基质侧形成“盾牌”状结构，位于质体醌交换通道上方。 水稻类囊体膜中多种 PSII-LHCII 高阶形式及类囊体膜堆叠“骨架”网络模型 团队首次在水稻类囊体膜中直接观察到 PSII—LHCII 超级复合物的 3 类二聚体，分别为并列式、跨腔侧和跨基质侧二聚体。 这些二聚体还能形成三聚体和四聚体，并构成横向延伸、贯穿相邻膜层的网络。研究认为，PSII 除承担光能转换功能外，还参与支撑类囊体膜堆叠。

IT之家 7 月 30 日消息，据央视新闻报道，国家能源局今日举行新闻发布会，2026 上半年，我国可再生能源快速发展，发电量占全部发电量比重首次超过四成。 上半年，全国可再生能源发电量近 2 万亿千瓦时，同比增加约 9%，占全部发电量的 41.2%，占比首次超四成。其中，风光发电量合计 1.25 万亿千瓦时，同比增长 9.3%。 从装机量看，上半年，全国可再生能源新增装机 1.17 亿千瓦，占全部新增装机的 73.9%，继续保持新增装机主体地位。截至 6 月底，全国可再生能源装机达到 24.55 亿千瓦，占我国总装机量的六成多。 此外，我国煤电发电量为 2.5 万亿千瓦时，占总发电量的比重降至 49.7%，上半年发电量占比首次低于 50%。

快科技7月30日消息，由我国完全自主研发制造、全球最大直径高铁盾构机“领航号”，圆满完成长江水下11.18公里掘进任务，顺利抵达江苏太仓南岸，标志沪渝蓉高铁崇太长江隧道盾构过江核心段落全线贯通。 这台专为越江高铁隧道定制的盾构机开挖直径达15.4米，整机长度148米，整体重量约4000吨，全部核心零部件、智能控制系统均实现国产自主可控，一举刷新世界高铁盾构机断面尺寸纪录。 崇太长江隧道是国家沿江高铁通道关键控制性工程，隧道总长14.25公里，盾构区间需要在长江底部独头掘进超11公里，江底最大埋深89米，最高水压突破1兆帕，同时穿越长江主航道、水产保护区、南北江堤多重高风险区域，叠加软土、沼气、高渗透砂层复合地质，施工难度为全球同类隧道之最。 自2024年4月从上海崇明始发，“领航号”历时23个月不间断水下掘进，全程保持毫米级掘进精度，单月最高掘进718米，创下超大直径盾构长距离稳定施工的行业纪录。 隧道采用单洞双线设计，建成后高铁通行时速可达350公里，也是国内首条实现高铁跨江不减速的水下隧道。 通车后，将结束崇明岛无高铁通行的历史，南通至上海宝山通行时间压缩至40分钟，完善长三角沿江高速高铁网络布局。

凤凰网科技 出品 作者｜赵子坤 编辑｜董雨晴 凤凰网科技从接近字节人士处获悉，今天（7月30日）上午，字节跳动发布内部邮件，宣布飞书产品团队与豆包产品团队将整合，成立新的豆包产品团队，由豆包负责人赵祺负责，飞书负责人谢欣向赵祺汇报。 另外，飞书GTM（市场、销售、客户服务）团队将与火山引擎团队整合，成立新的 ToB GTM 组织“创造力服务平台（Creativity Service Platform）”，整体负责字节 MaaS和SaaS等云服务的市场、销售和客户服务，由火山引擎负责人谭待负责，飞书销售负责人林婵、飞书战略及市场负责人史志隽向谭待汇报。 这是字节跳动自2021年实行业务板块化以来，对ToB业务最大的一次调整。这样一场涵盖产品、销售、市场的全面重组，标志着字节B端业务正式走向大一统。 重组完成后，飞书原有产品和服务保持不变，飞书还将与豆包在生产力场景进行更深度的产品协作。 值得关注的是，由飞书产品团队深度参与开发的豆包企业版，已在部分飞书客户中开启内测。据官方信息，豆包企业版不仅拥有通用AI生产力工具的能力，更原生集成了飞书生态体系——用户无需额外部署，即可打通飞书文档、表格、会议、群聊等全办公场景，并支持基于企业自有知识库的精准问答与智能创作。此外，豆包企业版还配备了完善的企业级数据隔离、权限管控与安全审计能力。 实际上，这场合并早有眉目。6月24日豆包专业版正式上线之时，已将部分飞书能力嵌入。当时凤凰网科技便了解到，二者后续还将有更深入的业务打通。 在大厂AI竞赛中，字节最擅长的一度是产品及运营能力，而非基础模型研发。此次合并，意味着这家以C端流量见长的公司，正在用自己最擅长的产品与场景的深度耦合，去补上B端AI办公这场硬仗的短板。 从“内部赛马”到“系统整合”，字节正试图将豆包的AI能力、飞书的办公场景、火山引擎的云服务通道，拧成一股绳。 01 阿里腾讯提前落子，字节无法再等 过去一个月，大厂们不约而同地按下了整合的加速键。 阿里将QoderWork、悟空、MuleRun三款Agent产品整合为“千问办公”，交由钉钉新任CEO陈宇森亲自操盘；腾讯将QClaw业务及团队并入WorkBuddy体系，资源向头部产品集中。华为则走了一条更彻底的路——小艺从诞生起就是鸿蒙全场景的统一AI入口，从一开始就没给分散留机会。 这是一场心照不宣的共识转向，意味着大厂AI投入的“内部赛马期”，转向“入口争夺期”。给头部产品输血，集中资源投入，是最快跑出成绩的做法。 字节等不起，因为对手已经在桌面上把差距拉开了。 易观发布的2026年Q2报告显示，国内17款主流桌面端AI办公智能体6月合计访问量已突破6000万次。其中，腾讯WorkBuddy以2097万次月访问量高居第一，超过第二、第三名之和。字节的Trae国内版以1279万次位列第二。 这6000万次发生在PC端，含金量远超移动端的碎片化点击——当用户在桌面端唤醒Agent时，背后是撰写长文档、处理复杂表格、调度企业邮件等明确的生产力诉求，桌面级办公窗口期正在以月为单位快速关闭。 02 字节需要算得过账 豆包的C端战绩无可争议。2026年春节后，豆包DAU突破2亿，在国内大模型C端形成断层式领先。QuestMobile数据显示，豆包月活达3.82亿，超过第二名通义千问与第三名DeepSeek的总和。 但高增长伴随着高算力成本。据多家媒体报道，字节跳动2025年净利润同比下滑超过70%，核心原因在于2025年三、四季度大幅增加了AI算力采购、模型研发及数据中心基础设施的资本支出。2026年AI基础设施资本开支已上调至超2000亿元。 多位行业人士曾对凤凰网科技表示，字节算力成本高企不下，内部压力很大。 而在对话式Chatbot赛道，即便是ChatGPT也没有完全跑通订阅制。OpenAI今年3月数据显示，其周活用户突破9亿，订阅用户超5000万，付费转化率仅约5%。 豆包大模型由字节跳动Seed团队负责研发。据凤凰网科技了解，Seed团队目前约有2000多名员工，包括核心研究员、基础设施工程师、数据标注团队和翻译人员。Seed团队由吴永辉博士带领，专注于基础大模型研发，已是一级部门，直接向CEO梁汝波汇报。 这意味着，更底层也更重要的变量，仍然是豆包大模型本身。在字节跳动内部，保持豆包大模型的领先，几乎是所有业务的原点。 一边是盈利遥遥无期的算力“无底洞”，一边是直达B端、变现顺畅的办公协同软件。 飞书这边是另一番光景。据《财经》报道，飞书2025年ARR（年度经常性收入）超过30亿元，2026年二季度ARR同比增长超过100%。2026年新增客户中九成同时采购飞书AI产品。有行业人士判断，飞书有望在2026年内跃居国内企业协同市场收入规模首位。 把豆包的AI能力装进飞书，用火山引擎的云服务通道触达企业客户，这是让已验证的B端商业化通道去承载C端AI的技术势能。 此次合并可从两个维度理解其战略意图： 其一，降低内部“AI交易成本”。 早期独立发展的AI单点工具在企业内部形成了严重的数据孤岛与上下文断层。员工在不同AI工具间频繁切换、复制粘贴，摩擦成本无形中抵消了AI带来的效率增益。 字节的选择是，不再造一个“办公版豆包”，而是让豆包和飞书直接结合，把AI能力做成飞书里的原生能力。用户不需要更多AI应用，他们需要AI出现在自己已经在用的那个应用里。 其二，AI办公是当前唯一具备“数据飞轮”自转能力的B端场景。 在所有AI商业化路径中，办公场景具备最高的容错率和最强的反馈闭环。企业客户对AI办公的支付意愿建立在“确定性降本增效”的财务模型之上。 艾媒咨询数据显示，2025年中国AI智能体市场规模已达804亿元，同比增长123.2%。通过飞书的企业场景高频调用豆包大模型，可以形成“使用越多、模型越懂企业、用户越离不开”的正向循环。 其三，争夺AI时代的操作系统级入口。 字节试图争夺的不仅是AI应用市场份额，而是AI时代个人和企业调用数字世界的默认入口。此后，豆包大模型生态将成为支撑抖音、飞书、火山引擎、剪映及字节更多业务的统一智能底座。 从“内部赛马”到“系统整合”，字节正试图将豆包的AI能力、飞书的办公场景、火山引擎的云服务通道深度绑定。这场AI办公入口的寡头争战，也才刚刚进入深水区。 但整合只是第一步。当AI开始直接完成工作，谁掌握了云、模型、数据、工具和用户的完整闭环，谁就有可能成为下一个时代的操作系统。而这场战役的胜负，或许在两三年内就会见分晓。