凤凰网科技讯 6月16日，腾讯云发布公告，根据调整规划，原知识引擎原子能力平台和大模型服务平台TokenHub的DeepSeek-V3.2模型将于北京时间2026年7月16日00:00起正式下线，届时不再提供上述模型的接入服务。推荐迁移至能力更优的DeepSeek-V4系列模型。 据悉，若用户尚未完成迁移，系统将自动切换至DeepSeek最新模型，以确保服务调用。 据了解，6月3日零时起，腾讯云智能体开发平台对DeepSeek-V4系列模型进行价格下调。其中DeepSeek-V4-Pro模型的推理输入与输出价格降幅达75%，缓存命中价格降幅高达97.5%；DeepSeek-V4-Flash模型的缓存命中价格降幅达90%。

快科技6月16日消息，曾经在上世纪80年代叱咤PC行业的传奇厂商Commodore，近日以意想不到的方式重返消费电子市场，推出了一款充满Y2K年代气息的翻盖手机Callback 8020，起售价499美元（折合人民币约3371元）。 Callback 8020在硬件配置上刻意走"够用就好"的路线。 该机配备3.25英寸内屏，分辨率为480×640，搭载联发科Helio G81处理器，辅以4GB内存与64GB存储空间。 值得一提的是，手机还保留了3.5mm耳机接口和FM收音机天线。 这款手机最引人注目的并非硬件参数，而是其"反智能手机"的产品哲学。 Commodore为Callback 8020设定的核心目标是在基础功能与减少数字干扰之间寻求完美平衡。 系统默认完全屏蔽社交媒体应用和网页浏览器，甚至从技术层面阻断了对Facebook等社交平台服务器的访问。 手机运行注重隐私保护的Jolla Sailfish操作系统，理论上支持几乎所有安卓应用的运行，但品牌通过建立严格的应用白名单机制来管控生态 —— 用户可申请将特定应用加入官方商店，再由AI算法与人工审核团队共同决定是否放行。 即便如此，用户仍可通过侧载方式安装白名单之外的应用，品牌并未完全剥夺用户的选择权。 Commodore将Callback 8020定位为"夜晚与周末专用手机"，旨在帮助用户暂时脱离工作邮件、即时通讯带来的信息轰炸。 为了贯彻这一理念，整机在交互设计上也极尽克制：收到通知时，机身正面的5颗彩色LED灯会轻柔亮起；外屏仅显示时间、日期、电量和网络状态等最基础信息，最大限度减少不必要的注意力分散。 影像方面，该机配备4800万像素摄像头，足以满足日常记录需求。 配色方案提供米色、白色、银色三种基础选择，半透明蓝色特别版售价549.99美元，金色"创始人版"定价640美元。

智东西 作者 | 王涵 编辑 | 李水青 智东西6月16日报道，刚刚，马斯克旗下的商业航天、通信与AI巨头SpaceX宣布正式收购美国明星AI编程独角兽Cursor。 SpaceX称其已行使期权，以全股票交易方式收购Cursor。并且在过去几个月，SpaceXAI一直在与Cursor联合训练一个新模型，该模型将很快在Cursor和Grok Build中发布。 ▲SpaceX官宣推文（图源：X） 马斯克第一时间转发SpaceX的推文，称：“AI将实现Stockfish级别的编程能力和通用计算机使用能力。”（注：Stockfish是世界上最强的开源国际象棋引擎，常被用作“顶级水平”的代名词） ▲马斯克发推（图源：X） 监管文件显示，Cursor将以股票形式得到支付款项，不会动用SpaceX IPO的收益。该交易预计将于2026年第三季度完成。本次SpaceX收购Cursor的金额，按照Cursor隐含股权价值计算为600亿美元（约合人民币4056亿元）。 根据监管文件，如果该协议在特定情况下终止，SpaceX将支付100亿美元（约合人民币676亿元）的终止费。文件还称，如果由于反垄断问题导致交易失败，SpaceX将支付40亿美元（约合人民币270亿元）的“监管”终止费。 Cursor，前身为Anysphere，由Michael Truell、Sualeh Asif、Arvid Lunnemark和Aman Sanger于2022年在麻省理工学院就读期间共同创立，4位联合创始人均为00后。 其产品Cursor是一款面向软件开发者的明星AI编程工具，于2023年推出。它可以在开发者写代码时提供代码生成、自动补全、错误调试、代码库问答和Agent式编程等功能，帮助程序员更快理解项目、编写代码并修复问题。Cursor的加入，无疑会让马斯克的Grok在编程能力上有所加强。 自2022年创立以来，Cursor在不到四年的时间内完成了多轮融资，累计吸金约34亿美元，具体如下： 2022年4月完成40万美元的Pre-Seed轮融资； 2023年10月完成800万美元的种子轮融资； 2024年8月完成A轮融资； 2025年1月完成B轮融资； 2025年5月完成9亿美元的C轮融资； 2025年11月完成23亿美元的D轮融资。 4月18日，外媒TechCrunch报道称，知情人士透露，Cursor即将完成新一轮融资，预计将融资超过20亿美元（约合人民币135亿元），估值将达到500亿美元（约合人民币3380亿元）。若融资完成，Cursor将成为全球估值最高的开发者工具公司之一。 今年4月22日，SpaceX官推就曾发文称，今年晚些时候或将以600亿美元（约合人民币4056亿元）收购Cursor又或为双方的合作支付100亿美元（约合人民币676亿元）。 5月20日，据彭博社报道，知情人士透露，马斯克旗下SpaceX预计将在其股票公开挂牌交易30天后，推进收购Cursor的进程。 6月12日，SpaceX成功登陆纳斯达克。如今，距离SpaceX上市仅过去4天，这一交易就迎来了实锤。 6月16日美股开盘，SpaceX涨幅扩大至17%，在盘中最高市值一度达到2.97万亿美元（约合人民币20万亿），在全球上市公司市值排行榜中居第四位，仅次于英伟达、Alphabet、苹果。 截止发稿前，SpaceX最新股价为每股209.6美元（约合人民币1417元），总市值为2.76万亿美元（约合人民币18万亿）。 ▲SpaceX最新股价（图源：腾讯自选股） 6月16日早间美股收盘时，马斯克的身家已经上涨到1.3万亿美元（约合人民币8.8万亿），约等于8.8个巴菲特的身家，同期巴菲特净资产约1464亿美元（约合人民币9897亿元），马斯克也一跃成为全球首位身家达到万亿美元级别的富豪。

作者 | Tina 2026 年 6 月 15 日，Redis 之父 Salvatore Sanfilippo，也就是 antirez ，在 X 上发了一串推文，情绪罕见地激烈： “中国模型之所以强大，绝不是因为它们对美国模型进行‘蒸馏’（distillation）。通过 API 进行模型蒸馏是不可能的。如果有人告诉你相反的情况，那说明他们根本不懂机器学习。” 推文瞬间引爆了 X 网友们的敏感神经，于是一场争论又开始了。 因为他这番话，针对的正是过去一年美国 AI 圈很流行的一种说法：DeepSeek、Qwen、Kimi 这些中国模型进步这么快，都是靠用 API 去“套”美国顶级模型的回答，再拿这些回答来训练自己。 就在 antirez 发推的前两天，Anthropic 针对外国用户，在全球范围内暂停了其前沿模型 Mythos 和 Fable 5 的访问。这一极端举措无疑将“模型蒸馏”的讨论推向了新的高度。 而 Redis 之父，这位在技术圈德高望重的意大利程序员直接站出来说“你们搞错了”。 Redis 之父的“不可能三角” 昨天晚上，antirez 连续发了一长串推文，反驳“API 蒸馏”的说法。他认为首先是“API 给出的数据不够”，要蒸馏一个模型，需要访问海量的、带有完整 logits 的请求，包括思维链的所有中间输出。但通过公开 API，你只能拿到最终的文本结果（相当于看了一眼答案，反推推导过程）。 其次是数学上不成立，这就像在一个极其复杂的曲面上看到几个点，却妄想重现整个曲面。 再次是能力来源需要明确的信息路径。预训练需要数万亿 token，RL 需要探索的奖励信号，完整的 logit 从 o1 之后就不再提供——那所谓“蒸馏”的信息通道到底在哪里？ antirez 还特别提到 DeepSeek。DeepSeek 已经把自己怎么做预训练、怎么做 SFT、怎么做 RL 管线讲出来了，社区里也有人复现出了一部分结果。既然有公开方法，也有可验证的结果，为什么大家宁愿相信“它一定是蒸馏出来的”这种猜测，也不愿相信它真的有能力训练大模型？ 以下是 antirez 全部推文的翻译： 第一，真正的蒸馏需要访问极其大量的请求，而且这些请求必须带有完整的 logits，包括生成思维链时的 logits。但现在这些思维链通常已经被总结过了，你根本拿不到完整过程。 第二，通过 API 调用来蒸馏模型，就像你只看到了一个极其复杂曲面上的几个点，却还想把整个复杂曲面复原出来。从数学上讲，这简直是科幻。 第三，DeepSeek 在 R1 论文里做的那些蒸馏，确实提升了目标模型的能力。但那些目标模型本来就已经在大量 token 上预训练过，只是没有接受过“思考”训练而已。潜在能力本来就在那里。即便如此，这些蒸馏出来的模型也谈不上特别强。 第四，你真正能做的，是为强化学习流程获取一些高质量信号。这确实有点用，但并不是决定性的。首先，你得有一套真正跑得起来的 RL 流程，而真正的工程能力也就在这里。 第五，就算你已经拿到了模型，蒸馏仍然很难。现在有很多中国前沿模型是公开可用的，可许多实验室，包括欧洲的一些实验室，仍然做不出和它们对齐的模型。 第六，DeepSeek 已经公开了他们如何搭建预训练、SFT 和 RL 管线的细节。这些结果甚至已经被复现了。为什么你们更愿意相信那些跟风瞎扯的论调，却不愿意相信那些可复现、可获得的结果？他们已经证明了自己能把大模型训练好。 第七，如果还有人坚持这种机器学习上的荒谬说法，你就问他：你声称模型从某个来源学到了某种能力，那请你把信息路径拿出来。预训练？那需要数万亿 token。强化学习加验证器？也没有。那需要来自探索过程的奖励信号。完整 logits？那是老师模型的完整分布，而从 o1 或类似模型开始，这些东西根本就不给你。那么，信息通道到底是什么？ 最后他总结道：“别再重复这种胡话了。哪怕你的个人简介里写着‘AI 专家’，你也只是在向全世界证明你根本不懂机器学习。” 但这种表态很快也把火烧到了 antirez 自己身上，推文评论区简直惨不忍睹。有网友说， antirez 明显违反了推特的“第一性原则”：你不能表扬中国模型，永远，否则反对者就会像潮水一样把你淹没！ 有人甚至直接在评论区质问他：“谁付钱让你发这个？” 包括他在内的一些网友，是用“指令微调”来反驳 antirez：API 输出当然能训练模型，Alpaca 和 Vicuna 就是早期例子。Alpaca 使用 OpenAI text-davinci-003 生成的 5.2 万条指令数据微调 LLaMA 7B；Vicuna 则使用 ShareGPT 上用户分享的 ChatGPT 对话微调 LLaMA。 但这是实现黑盒蒸馏的操作手段之一：你不需要拿到模型的 logits 或内部概率分布，只需要通过 API 收集大量的 (指令, 输出) 对，就能拿去训练自己的模型。 而 antirez 从头到尾说的“蒸馏”，指的是经典知识蒸馏（白盒蒸馏），需要拿到教师模型的完整 logits 和内部概率分布。他反复强调“full logits”“完整思维链”，指向的就是这个技术范式。在这个定义下，API 确实给不了这些东西。 “蒸馏”这个词被刻意武器化了 还有一些网友引用 Anthropic 的报告作为自己结论的支撑。那份报告指出 DeepSeek 和 Moonshot AI 等实验室进行过大规模查询，很可能就是在收集训练数据。 但这份报告本身就有很大问题。我们曾专门拆解过：Anthropic 指控 DeepSeek 的约 15 万次交互属于“异常规模”。但一个普通 AI 聊天工具日均交互约 16 万次，按 Anthropic 的标准，任何正常产品一天就能“偷走”全部能力。另一个对比是技术评测产生的大量交互。以 SWE-bench 为例，两千多个任务、每个任务调用几十次工具，一轮测试就接近 12 万次。反复调参跑多轮，突破百万次是常态。这些交互完全可以来自正当的评测流程，而非所谓的“蒸馏攻击”。 不过还有两位业界专家不赞成 antirez 对“蒸馏”的定义。 一位是 Redwood Research 的首席科学家 Ryan Greenblatt ，他认为 antirez 的帖子“在事实层面明显错误”，点赞数这么高很离谱，应该加上 Community Note。 Ryan 的主要意见是，antirez 至少采用了一个在大语言模型语境下并不标准的“蒸馏”定义。他还补充说，只用不算很多的轨迹来蒸馏 RL 是很容易证明的，而且已经在很多地方被证明过，这明显和 antirez 这个讨论串的说法相矛盾。 但 Ryan 反驳的是 antirez 对“蒸馏”的狭义定义，本身并不涉及 DeepSeek 能力来源。 另一位是 AI2 研究员 Nathan Lambert，也是刚刚结束中国行的美国学者之一。 Nathan 认为，蒸馏本来是一种通用的后训练技术，但他们却用这个词来指代一个更具体的问题：破解 API，或者说让 API 越狱。另外，蒸馏确实有用，但如果是按预期付费使用 API，“哪怕这违反了服务条款，我也不会太同情前沿实验室因此推动政策行动”。 最关键的一点是，“蒸馏”已经成为了一个“道德术语”。假如真存在“以较少的投资迎头赶上竞争对手”的情况，那么这些企业就会想办法从道德上重新定义这个行为，以维护自身利益。 所以，“通过训练已经解出来的问题来提升模型”这个说法，听起来不够有煽动性。我们需要一个更恶意的词，比如“蒸馏攻击”。 “蒸馏”这个词很好，因为它会让人联想到私酒和 20 世纪 20 年代禁酒令时期那种地下交易的氛围。“攻击”这个词也很好，因为只有坏人才会攻击。于是，你就利用这样一个事实：过去人们把一种技术叫作“蒸馏”，也就是在能够访问大模型内部信息的前提下，用大模型来教小模型；然后你再给它加上“攻击”两个字，让它听起来更邪恶。 Nathan 进一步表示，如果中国模型算是被“蒸馏”出来的，那么 Cursor 对 Kimi 的微调，以及任何在其他模型输出上训练的模型，也都该算“蒸馏”——更何况如今大多数人类输出本身已有模型辅助。 也正因如此，Nathan 明确说，他不会把“在其他模型输出上训练”称为“蒸馏”，而主张叫它“基于模型输出的训练”或其他不带道德色彩的说法。他同时坦言，当前大语言模型的存在本就源于对版权法颇具争议的处理方式，只不过事后因其社会价值而被正当化；但我们绝不能让某些商业利益方，把自己的利益诉求包装成道德框架。 工程师文化，才是真正的答案 就在这场论战爆发前三周，Linux Foundation AI & Data 的 CTO Matt White 和 Nathan Lambert 各写了一篇文章，讲述他们为期八天的中国之行。他们的答案出奇一致，他们看到的中国 AI 实验室，不是一个躲在美国 API 后面抄答案的生态。 Matt White 写到，中国 AI 实验室普遍年轻、精简。他遇到的中国 AI 研究员平均年龄在 25 岁左右。研究员和工程师不太热衷个人品牌，更关心模型能不能真的变强。开源在许多实验室里不是宣传策略，而是默认选项。问题往往不是“要不要开源”，而是“哪些部分开源、什么时候开源”。 他对 DeepSeek 的描述尤其值得注意，“如果说有一个实验室在整个中国 AI 生态中获得普遍尊重，那就是 DeepSeek”。他访问的几乎每一家实验室都会提到 DeepSeek 的创新，尤其是 GRPO 算法和它们在推理训练上的独特方法。这种尊重不是嫉妒，而是对“改变了游戏规则的人”的认可。 Nathan Lambert 则在文章中写道，中国的 LLM 社区“感觉更像一个生态系统，而不是相互争斗的部落”。许多实验室都尊重 DeepSeek，认为它“拥有极佳的研究品味和执行力”。 这些 AI 实验室已经拥有世界级的预训练、RL 和后训练能力。DeepSeek 公布的 GRPO、Muon 优化器、VERL 框架，都被全球实验室采纳。今天构建最好的大模型，越来越依赖整条技术栈上的细致工作：数据、架构细节、RL 算法实现、评测、推理系统，每一个环节都可能带来提升。 从技术能力上，这已经足够说明中国实验室根本不需要靠蒸馏来追赶。中国实验室之所以追得快，很大程度上不是因为某个神秘捷径，而是因为这些团队非常适合做这种密集、复杂、需要大量非光鲜工作的工程优化。 这正好解释了为什么“蒸馏论”不足以解释 DeepSeek，也是 antirez 最不满的地方。 而且 antirez 不只是一个旁观者。不久前，他还亲自围绕 DeepSeek 做过推理工程，开源了 DS4 项目。这个项目是一个专门面向 DeepSeek V4 Flash 的本地推理引擎，优先为该模型优化，也支持在高内存机器上运行 DeepSeek V4 PRO。 也就是说，他真正摸过模型部署的底层问题：模型架构、MoE、长上下文、KV cache、硬件适配、量化、推理效率。对于一个系统程序员来说，一个模型到底只是靠输出样本堆出来的壳，还是背后有真实的架构和工程含量，感受会非常直接。 所以，总结来说，这场争吵最大的分歧在于“蒸馏”的定义。但问题的关键早已超出了技术范畴。真正让 antirez 发声的，是舆论场中一种根深蒂固的预设——只要是中国团队的进步，就必然来自某种“非正当手段”。这种预设无视了中国实验室在算力受限下做出的架构创新、算法突破和开源贡献，把所有进步都归因于“抄袭”。 参考链接： https://x.com/antirez/status/2066516853497684342 https://www.interconnects.ai/p/notes-from-inside-chinas-ai-labs https://huggingface.co/blog/matthew-d-white/ai-in-china

凤凰网科技讯 6月16日，荣耀全球首席营销官关海涛分享了Counterpoint FY26 Q1销量数据：荣耀2026年第一季度在马来西亚市场份额第一，超越苹果三星。 关海涛表示，荣耀Magic V6已在马来西亚和新加坡发布。同时，荣耀在马来西亚和新加坡高端市场表现较好，每三台大折叠屏手机中就有一台荣耀折叠屏。 据了解，国际数据公司IDC的2026年Q1国内折叠屏市场份额数据已公布。华为该季度位居国内折叠屏手机出货份额第一，独占60%，荣耀则以21%份额位居第二，OPPO、vivo、小米分列3至5位，份额分别为6%、5%、4%。

智东西 作者 | 王涵 编辑 | 李水青 智东西6月16日报道，今天上午，人工智能+生态大会（AIEC 2026）开幕，月之暗面创始人兼CEO杨植麟现身，在大会上分享了Kimi在开源生态上的工作进展。 他预测AI编程能力将在未来两三年迎来范式突破，模型进化将聚焦Token效率优化。新发布的Kimi K2.7 Code模型在未经特殊训练的基准测试上大幅提升，能以更少Token高效完成复杂任务。Kimi坚持Scaling策略，从Token效率、长上下文和Agent集群三个维度推进。 底层技术方面，Kimi优化了Adam优化器和Attention架构等传统技术，进一步提升Token效率。他认为开源模型正开始成为行业标准，并预测2026-2027年AI将主导研究。 浪潮信息董事长彭震提出，企业AI转型的核心是建立“Humagent（Human与Agent协同）”新型组织管理模式，核心在于将管理对象从人转向Agent，以最大化AI的智力贡献并确保运营的稳健高效低成本。 为此，浪潮搭建了元脑Humagent管理平台，对Agent进行身份、调度、绩效和风险的全周期治理，并重构人机流程。基础设施层面，针对Token消耗激增和数据隐私安全两大挑战，浪潮构建了涵盖物理层和软件层的专用Agent基础设施架构。 此外，本次AIEC 2026主论坛还有来自清华大学、美的、IDC、火山引擎、阿里云、腾讯以及素源矩阵的学界、产业专家登台分享。 一、月之暗面杨植麟：编程能力两年内范式突破，2027年AI将主导研究 杨植麟谈道，开源模型最重要的作用就是让前沿技术变得更加可获得，它不应该仅由一两个人或机构掌握，而是要将智能释放到每一个人手中，让更多的人能够获取和利用智能，从而构建更加灵活、民主的开源生态。 他提出，开源模型在技术定义上也正逐渐成为新的行业标准。例如，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在公开场合多次使用Kimi模型进行演示，这说明开源模型通过更加透明的技术分享，开始渗透到全球技术生态的每一个环节。 杨植麟分享到，编程能力是AI生产力提升的起点，编程能力从程序员扩展到更多的工作者，他预测接下两三年，AI的编程能力会迎来范式突破。 杨植麟重点介绍了最新发布的Kimi K2.7 Code编程模型，该模型在基准测试上相较于上一代有极大提升。他强调，所选用的基准测试都是没有提前进行过特别训练的选择，能够更真实地反映模型的泛化能力和实际提升。 在困难任务上，K2.7可以用更少的Token数量完成更复杂的任务，效率更高。他认为，持续优化Token效率将是接下来模型进化的基本趋势，行业应更多关注单位时间或单位Token所能产生的性能，而非仅看绝对性能指标。 他透露，月之暗面在技术方面还是信奉Scaling，但其Scaling策略从三个维度展开： 1、Token效率Scaling 通过优化网络架构、优化器等，用更少的算力达到同等甚至更好的效果。这超越了传统意义上单纯增加算力和模型规模的理解。 2、长上下文Scaling 实验发现，随着上下文长度的提升，模型的参数损失可以持续下降。更强的上下文能力意味着可以完成更加复杂的任务。 3、Agent集群Scaling 通过增加Agent数量来提升能力。随着任务复杂度提升，多个Agent协作的效率提升远高于单个Agent。Kimi Agent集群可以进行规模化的输入、输出、执行和编排。 在底层模型方面，Kimi开始思考如何才能更有效地训练下一代模型，对此前的基础技术进行进一步优化。如Adam优化器和Attention基础架构等。他认为，大量底层技术将在未来2到3年内被重新改写，新的架构和优化方法将不断涌现。 杨植麟最后展望了AI研发的未来方向。他认为，大模型的研发正在发生范式转变：从2024年依赖互联网天然数据加人工标注的模式，转向2025-2026年基于可验证任务（如编程、数学）的大规模强化学习。他预测，到2026年下半年至2027年，AI将更多地主导研究。 二、浪潮信息彭震：定义“Humagent”模式，破解AI落地三大挑战 浪潮信息董事长彭震分享了浪潮AI转型中的实践。浪潮将新型企业组织管理模式定义为“Humagent”，核心目标是最大价值发挥AI在企业的智力贡献，从管理人转化为管理Agent，确保企业运营的稳健、高效和低成本。 浪潮建立了“元脑Humagent管理平台”，明确了Agent身份职责、严格Agent管理调度、建立Agent绩效评估，并对Agent进行风险治理。 在流程方面，他认为，人应该聚焦在系统性和前瞻性工作，发挥最终把关和责任兜底作用；Agent来承担高频执行和创新任务，并记录流程、通过数据积累持续优化。采用这一流程，浪潮效率提升170倍，很快地推出了Claw Manager产品。 在数据治理方面，浪潮的“元脑EPAI”可以建立Agent独立数据空间，保证Agent输出的数据可管、可控。 基础设施方面，彭震提出，企业遇到的第一个挑战就是Token的消耗量巨大，第二个挑战就是数据隐私安全，而这两个挑战要从基础设施层面解决。浪潮对此建立了Agent基础设施架构，在基础设施物理层有Agent主机、Token引擎、Agent存储和Agent网络；软件层涵盖了Token服务平台、数据中心管理平台和服务器操作系统。 彭震强调，企业AI转型不能仅依赖自身，还需要整个产业生态的协同。浪潮构建了“元脑生态”，链接“左手伙伴”（技术型伙伴）和“右手伙伴”（战略型、能力型伙伴），目前已对接600+算法厂商、8000+系统集成商和分销商。 三、Token成新“数字燃料”，AI算力将驱动万亿美元支出 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广认为，如今，Token成为新“数字燃料”，Token工厂则成为AI时代最重要的基础设施。他对发展Token经济提出4条建议： 1、大胆研究探索、建立Token经济特区； 2、强化顶层设计和探索实践、构建“人民币计价+国产电力+Token生产+全球供给”的产业链协同格局； 3、构建全栈技术体系，提供底层系统支持； 4、深化Token经济多边合作。 清华大学全球产业研究院院长彭凯平从人文角度分析了人类在人机协同时代的智能优势。他认为，智能时代下，审美感、创造力与同理心是人类的核心特质；AI的能力是提升效率，与人类天然互补。在企业AI转型当中，他提出了三条建议：1、“术”与“道”的博弈；2、组织管理变革；3、人才定义升级。 IDC中国区总裁霍锦洁分享称，2025年全球已经进入AI超级周期。在应用层，她认为，SaaS的市场影响在2031年将从25%降低到小于1%，SaaS正在被Agent重塑，发生入口消失、前端变薄、后端变厚的改变。她预测，在2028年将迎来推理的拐点，AI算力建设将驱动万亿美元基础设施支出。 美的集团首席客户成功官魏晓刚从美的自身出发，提出企业关注重点也从“使用AI”转向“如何让智能体贯穿并持续运行业务系统”。2025年，美的通过AI提效1350万小时，员工手搓了11870余个智能体，融合进了162个核心业务场景。 火山引擎企业解决方案高级总监安大鹏提出，AI原生时代企业有两条增长路径，即业务重塑+AI和业务创新AI+。对此，火山引擎为企业提供了从AI云原生基础设施到AI Agent的全栈能力，已在工程领域、电竞、AI偶像、AI短剧/漫剧/微电影等领域落地应用。 阿里云Qoder解决方案总监韩红娜系统介绍了Qoder系列产品能力。基于Qoder系列产品，阿里云设计了3个AI组织：1、AI军团；2、数字员工网络；3、智能闭环系统。在实际落地中，该组织架构将人均服务量提升一个数量级。阿里云内部每个员工都配置一台Mac mini训练其数字员工，不再手搓PPT、PRD、代码。 腾讯资深技术产品专家、CodeBuddy/WorkBuddy负责人汪晟杰分享称，腾讯在今年年初搭建了WorkBuddy智能体引擎，包含基础设施、智能服务、智能体引擎和智能体应用四层。在此基础上，腾讯推出了多Agent协作的超级团队、精细化上下文工程、场景智能体与管家、7×24h数字员工等企业AI转型基建。 素源矩阵创始人兼CEO韩家乐分享了其团队在AI进工厂方面的实践。其团队在一家水泥工厂中，用4周部署了一套工业智能体，产品合格率提升了3%，单吨综合成本下降2-3%。帮助工厂完成了预测、优化和学习的闭环。其底层模型是一个懂材料、懂工厂的行业机理模型，产品层预搭接入模板，可以通过产线数据等快速接入。 结语：人工智能+生态，首先是开放生态 这场大会勾勒出AI产业正在发生的深刻变化：Agent开始渗透工厂和办公室，每一个环节都在加速落地。 而开放，是贯穿所有讨论的核心逻辑。技术越开放，生态越活跃；生态越活跃，AI越能真正服务于人。 只有产业上下游齐心勠力、共同开放，才能乘上东风，让人工智能+进入千行百业。

快科技6月16日消息，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端BG董事长余承东今天发布视频称，Pura X Max已经超越华为历史上所有折叠屏手机同期的销量。 Pura X Max受欢迎的一大原因就是采用了首创的大阔折比例，余承东详细介绍了这款独特比例手机的设计思路。 他介绍，早期折叠屏产品普遍采用外屏主导内屏的设计思路，产品形态更像是多块直屏拼接而成。 在经过多代产品迭代后，华为发现多数用户日常使用折叠屏时，更多时间是将设备合起当作直板手机使用，展开大屏进行操作的场景相对有限。为此，研发团队着手调整设计方向，希望通过硬件优化提升大屏的实际使用率。 在屏幕比例规划阶段，华为选择以展开状态下的内屏为核心进行设计。 当前视频、图片、照片等内容分别对应16:9、4:3、3:2等不同比例，为让各类内容在大屏显示时减少黑边、提升沉浸感，研发团队最终确定√2:1这一屏幕比例，该比例与A4纸张比例一致。 这个比例具备自相似特性，沿长边多次对折后比例依旧保持不变，落地到折叠屏手机上，内外屏切换时画面不会因比例变动出现变形，有效弱化了不同屏幕切换带来的体验割裂感。 屏幕尺寸方面，华为结合人体视觉数据完成标定，按照日常使用习惯，人眼与手机屏幕常规距离约30厘米，人眼舒适左右转动角度为30度，对应屏幕宽度约160毫米。 研发团队以此为基准确定机型展开后的屏幕长边尺寸，再搭配既定的√2:1比例，敲定整机屏幕最终规格。 硬件定型之后，软件生态适配成为折叠屏面临的主要难题，市面上绝大多数应用均基于传统直屏开发，全新屏幕比例对应用适配提出较高要求。 对此，华为联合生态伙伴开展大规模适配工作，同时依托鸿蒙系统的悬浮组件、滑动隐藏等功能，推动多款应用重构交互界面，优化后的应用不仅视觉效果得到改善，设备的有效显示面积也进一步提升。 余承东强调，阔折叠产品遵循“为内容而生”的设计理念，核心目标是提升折叠屏的实用性，大家才会更爱用。

智东西 作者 | 陈骏达 编辑 | 李水青 智东西6月16日报道，今天，红帽大中华区核心领导团队向外界解读了该公司在红帽2026全球峰会发布的最新业务进展，并接受了智东西等媒体的采访。 红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康观察到，在AI时代，企业落地相关技术存在众多挑战，包括预算有限、遗留系统阻碍以及企业内部的摩擦等等。因此，红帽打造了支持任何模型、GPU、云和智能体的企业级AI平台，以期帮助企业更好实现AI落地。 在红帽2026全球峰会上，红帽宣布了企业AI平台Red Hat AI 3.4版本的更新。红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧称，红帽希望用这一平台支撑企业实现快速、灵活、高效的AI推理，并将企业数据连接到智能体，同时通过治理和控制机制扩展AI智能体。 在推理领域，红帽通过llm-d引擎帮助企业实现高效的分布式推理，同时将业界主流的vLLM作为其推理服务器的核心引擎。 红帽还与英伟达展开合作，成为Day 0支持英伟达新一代AI算力平台的操作系统提供方。红帽与英伟达合作推出了红帽和英伟达AI工厂（Red Hat AI Factory with NVIDIA）软件平台，这一平台最近进行了多项升级，包括英伟达Agent运行时OpenShell与红帽全栈AI平台的深度集成。 数据方面，红帽AI 3.4版本新增了提示词管理功能和评估中心。后者可从质量、准确性、安全性及风险维度统筹管理各类评估工作。 在智能体治理平台方面，红帽升级了其AgentOps能力，这一平台涵盖了集成式追踪、可观测性和评估功能，同时提供智能体身份管理及生命周期管理，让智能体可以在生产环境安全落地。 AI也对操作系统提出了新的要求。在红帽企业级Linux平台（RHEL）中，红帽推出了安全加固镜像和RHEL Forever。 安全加固镜像主要面向企业AI快速迭代的需求，提供安全加固的镜像操作系统，承诺零漏洞。这一镜像面向RHEL和OpenShift客户免费提供。 RHEL Forever的中文名是“RHEL长生命周期增强包”。这一增强包可以满足部分企业客户对业务稳定性的要求，延长相关基础设施的维护支持。 在自动化产品方面，红帽的企业级IT自动化平台Ansible现已支持桌面自动化任务、API自动化任务和Agent自动化任务的统一编排，提高自动化效率。 在采访环节中，智东西与红帽大中华区核心领导团队讨论了AI对安全带来的最新冲击。近期，IBM与红帽启动了Project Lightwell（光井计划），承诺将投入50亿美元、2万名工程师，为开源生态监测、修复漏洞，并将相关补丁在保护客户隐私的前提下，贡献给开源社区。 面临Skill投毒等新型AI安全威胁，王慧慧称，红帽已经推出了Red Hat Skill技能库，包含经过红帽安全扫描和审计的Skill。此外，红帽在OpenShift开发平台中提供了可信供应链，可对开源组件进行安全管控。 红帽大中华区首席技术官张家驹补充道，针对Agent这一新型工作负载，红帽在OpenShift中还提供了沙箱服务，并且正在不断丰富AgentOps的功能。 也就是说，红帽从供应链和环境两个维度，给AI安全上了双保险。 结语：走出尝鲜期后，企业AI落地还需闯过安全可信关 此次，红帽从操作系统层、平台工具层到生态合作层，给企业AI落地提供了一整套解决方案。 随着AI逐步走出企业尝鲜期，快速走入企业生产环境，安全治理、成本控制和全生命周期管理等要素，正成为企业大规模部署AI的重要前置条件。

智东西 作者 | 茄子 编辑 | 程茜 智东西6月16日报道，6月14日，华院计算技术（上海）股份有限公司（以下简称“华院计算”）向港交所递交招股书，联席保荐人为银河证券和建银国际。 ▲华院计算递表 华院计算成立于2002年4月，该公司的产品通过整合数据和专业领域内的知识，在工业环境中执行推理、决策和持续优化，将企业数据、专家经验和业务流程融合为智能化工作流。该公司2024年被评定为国家级专精特新“小巨人”。 其产品主要面向企业，帮助重资产或复杂运营的企业把人和数据结合起来，用AI代替一部分高级工程师的脑力劳动去调度资源和决策。 根据弗若斯特沙利文的资料，按2025年收入计，华院计算是中国第四大企业认知智能算法服务提供商，也是中国最大的独立企业认知智能算法服务提供商。 ▲按收入计算，2025年中国前五大认知智能算法企业排名 华院计算此前经历了多轮融资，在2026年5月完成上市前最后一笔存量股权转让后，该公司的估值约为27.5亿人民币。 招股书显示，华院计算此次IPO的募资净额将用于科技创新：推进认知智能底层算法研究、开发AI操作系统平台；产业创新：建设产业智能体体系，支持认知智能在产业侧的应用落地；行业与全球扩张：推动商业模式升级、拓展开外市场；营运资金及企业一般用途。 一、连续三年亏损，研发投入超3亿 华院计算的主营业务主要包括认知智能算法平台、工业级智能体和运营决策智能体等。 2023年、2024年、2025年，华院计算的收入分别为达到6557.4万元、1.35亿元和4.74亿元，年内净利润分别为-1.24亿元、-1.56亿元、-0.53亿元。 招股书显示，华院计算的亏损主要原因是在快速成长期没，对基础研究以及构建认知智能算法平台及产品作出的大量前期投资。在2023年至2024年净亏损增加的原因是因为该公司扩展技术基础级客户覆盖范围，研发以及销售及营销开支增加所导致。 2023至2025三年间，该公司的研发投入分别为8300万元、1.07亿元和1.14亿元，占同年总收入的126.9%、79.6%和24.1%。 ▲2023年至2025年华院计算营收、净利润、研发支出情况（单位：亿元）（智东西制表） 该公司的毛利三年间分别为2221.3万元、4325.7万元、1.75亿元，对应的毛利率分别为33.9%、32.1%、37.0%。 该公司不同产品营收中，三年间，华院计算认知智能算法平台的营收占比从2023年的31.2%增长至2025年的50.2%，经营决策智能体营收占比从2023年的从40.1%降至23.5%。 ▲2023年至2025年华院计算各产品营收及占比 从客户数量及客户平均消费来看，该公司认知智能算法平台客户数量从2023年的14名增长至2025年的57名，客户平均开支则从145.9万元提升至417,4万元，运营决策智能体的客户数量虽然下降1名，但客户平均开支从2023年的58.4万元增长至252.6万元。 ▲2023年至2025年华院计算各产品客户数目及平均开支 2023年、2024年、2025年、华院计算来自政府补助的收入分别为657.1万元、362.1万元和533.1万元。 华院计算年度综合现金及现金等价物分别为-0.16亿元、0.9亿元、-0.47亿元。 ▲华院计算年度综合现金及现金等价物情况 二、自研认知智能技术底座，打造工业、经营两大智能体 华院计算的认知智能能力基础设施建设依靠三项核心技术： 一是基于非线性期望的算法框架，能够仅从少量带卷标样本中实现小样本学习，同时在复杂、动态的数据条件下保持强大性能； 二是基于知识本体的融合推理范式，将领域知识与数据驱动建模相结合，将输出结果锚定于已验证知识，从而提升可解释性并减少误差； 三是神经符号认知规划与决策系统，在死循环流程中结合神经生成、符号验证及强化学习，以分解复杂任务并提升高风险场景中的决策可靠性。 依托认知智能基础设施，华院计算开发了三个产品： 认知智能算法平台将计算资源、数据及算法模型整合至一个统一的环境中，用于开发、训练、部署及管理智能应用，且截至最后实际可行日期，包含一个拥有逾20万个算子及模型的标准化库。 ▲认知智能算法平台 工业级智能体依托认知智能算法平台打造，聚焦长流程工业的流程控制，融合行业运营知识，整合生产数据与流程知识，自动监控、优化多环节复杂生产流程。 该智能体拥有智能配煤、缺陷检测、连铸质量预测等功能，可沉淀工艺知识、自主优化生产，提升生产效率与产品质量，减少对工人经验的依赖，主要服务钢铁、冶金、有色金属行业，提供对应的智能体产品与配套服务。 ▲工业级智能体应用于连续铸造工艺控制 运营决策智能体贯穿企业全业务流程，具备认知理解、企业知识图谱、多系统集成、自主分析决策、规则自动化五大核心能力，拥有自主决策、数据知识双驱动、闭环自优化三大技术特点。 该智能体融合多源数据与行业知识，通过大小模型互补、多智能体协同完成复杂任务推理，安全可控；可服务生产、财务、风控、品牌文旅等场景，打通数据孤岛，自主分析研判并迭代优化经营策略。 ▲运营决策智能体的差异化技术 华院计算的研发成员共有118名，占该公司成员总数的62.1%，团队专业背景涵盖基础数学、计算数学、计算机科学、认知科学、运筹控制及统计学等交叉学科领域。 ▲华院计算研发人员占比 三、客户多元化，供需端依赖度逐年下降 华院计算的客户群多元化，涵盖工业制造、文化旅游、信息技术服务、科学研究以及公共服务等领域。2023年至2025年，华院计算每年来自五大客户的收入分别为2106万元、6364万元、1.26亿元，分别占同年总收入的32.1%、47.2%、26.7%。 ▲2023年至2025年华院计算前五大客户收入及占比 供应商方面，华院计算主要采购技术服务、硬件、部署服务和设计服务。 三年间，其向前五大供应商采购的金额分别为1597万元、4825万元、7835万元，分别占同年总采购金额的30.9%、36.4%、23.0%，其中其向最大供应商采购的金额分别为566万元、1310万元、2027万元，分别占同年总采购金额的11.0%、9.9%、5.9%。 ▲2023年至2025年华院计算前五大供应商购买额及占比 四、创始人深耕AI算法三十余年 华院计算执行董事兼董事会主席宣晓华持股35.58%，上海瀛町持股0.85%，宣晓华及上海瀛町将构成一组控股股东；上海慧为持股16.09%，执行董事兼首席执行官许荻枫女士持股4.04%，红杉聚业持股11.08%，上海吾苜持股5.83%，其他上市前投资者合计持股26.54%。 截至最后实际可行日期，宣晓华为上海瀛町的普通合伙人。因此，根据证券及期货条例，宣晓华被视为于上海瀛町所持的股份中拥有权益。 ▲华院计算主要股东 华院计算创始人为宣晓华，其在2002年4月创办华院计算。他在算法、数据科学、人工智能及计算机科学领域拥有超过35年的研发与管理经验。1989年，他加入纽交所上市公司慧与并担任研发工程师；1997年4月，他进入梅特勒‑托利多仪器（上海）有限公司任技术总监；2000年4月，加入易保网络技术（上海）有限公司，担任副总经理兼技术顾问。 ▲华院计算创始人宣晓华 华院计算董事会目前由七名董事组成，包括三名执行董事、一名非执行董事及三名独立非执行董事。董事会任期三年，经重选及重新委任后可连任，并负责管理及主理该公司的业务并对此拥有一般权力。 截至2025年，董事会成员的薪酬情况如下表所示： ▲华院计算董事会成员薪酬情况 结语：认知智能赛道复合年增长率超40%，企业盈利承压 弗若斯特沙利文数据显示，中国企业认知智能算法市场增长迅猛，预计2025至2030年复合年增长率达39.0%，行业发展空间广阔。 ▲中国企业认知智能算法市场2021年至2030年（估计） 华院计算作为国内头部认知智能服务商，营收连续三年大幅攀升，产品落地多个行业，客户规模与单客价值同步提升。 但该公司现阶段仍存在明显发展短板：一是长期大额研发投入导致企业持续亏损，盈利压力突出；二是行业竞争激烈，需持续巩固技术壁垒、留存拓展客户；业务扩张带来供应链、现金流等多重考验。三是加大研发投入、打磨产品能力、优化经营将成为企业破局关键。 这也是当前认知智能行业科技企业普遍面临的共性难题。

微信 AI 没等着呢，嘿，浓眉大眼的支付宝它先掏出来了。 就在今天早上，支付宝突然宣布搞了个清爽版，右滑一下，就能进入全新的 AI 界面。 虽然估摸着跟微信的味道不太一样，但同为小程序的大大大本营，这长着三头六臂的 Agent 形象，已经出现在脑子里了。 所以网友们的反应也很一致，那就是高低得整个内测码，升级一下，尝尝咸淡。 先给你一个最直接，最真相，最不绕弯子的结论：这是支付宝近些年来变化最大的一次，没有之一。 不同于那个半道崩殂的亲儿子支小宝，这次换老爹挂帅，支付宝的 UI 界面，交互逻辑都被围绕 AI 重构了一遍。 从老界面右滑进入后，打眼就是一个 AI 聊天页，形象名叫阿宝。 咱咱平时用的最多的，像扫一扫，付款码，出行码这种被挪到了阿宝聊天框的正下方。 而花呗，余额宝，生活缴费这些服务就得多点一下才会出来了，比老版简洁，又不至于像老年版那样简陋。 另一个模块是「资产」，说白了就是钱包，里面显示你的余额，花呗，保险或者理财之类的信息。 除了账单显示更直观了，还加了个记账按钮，这不比什么秒杀闪购有用多了。 哪怕撇开 AI，光是看这新界面设计，就已经舒服太多了。 当然，AI 毕竟是版本 C 位，咱也得好好品品。 就让它先去蚂蚁森林给我收集收集能量吧。识别完任务后，它就打开小程序开始操作了。 开门先是怼脸一个活动弹窗，它见怪不怪，点 X 关闭，接着又点了点树上的能量球，我以为到这儿就差不多了。 没成想，它还有新招，打开任务列表，开始去好友列表偷能量了，一通操作，还真偷到不少。 但最绷不住的是中途又碰到了弹窗跳脸，它仍然驾轻就熟，关了继续偷。 最后操作完就返回主页面待机了。 从这些操作里，仿佛能看到一位故人「豆包手机」的身姿，就像 AI 真的长出了眼睛和手脚，能帮我对抗防不胜防的弹窗。 接下来，让它去给我交 10 块钱话费。 它调出了交话费的小程序，然后发现页面上没有 10 块钱的选项。。。 也是，小额充值的特权还在运营商那儿呢，支付宝属于第三方，只能大额充。 行吧，那咱换成 50 的，然后再试一次，结果又停下来了，不是调起支付确认按钮后才停，而是到充值确认这儿，它就任务结束了。 粗略一看，大伙儿可能觉得也没啥，不就缺了一步么，多点一下不就行了。 但在现实里，多这一步用户就可能投奔其他应用了。就像打游戏，平时一直稳定 144 帧，但就是在开枪的瞬间，给你降到 30 帧来一下，你说难受不难受。 这也能从侧面看出来，支付宝的步子迈得不算大，甚至可以说相当保守。 到这儿，我还是满怀期待的，毕竟就算再保守，小程序的数量搁那儿摆着呢，肯定还有活儿能整。 但当我继续给它上难度时，就发现不对劲了。 阿宝是一会儿行，一会儿拉，虽说是内测，但也太不稳定了。 比如让它分析一下我的账单，它能根据需求，非常精准的调出收支记录，然后生成表单，一目了然的挺清晰。 但要是让它点杯奶茶，就拉了垮了。 这事儿咱在千问那儿已经白嫖很多回了，同门师兄弟，本以为能手拿把掐的。 结果它只能给个链接入口，操作还得人点进去自己来。 如果判定成外卖，它就帮你打开闪购；判定成连锁的小程序，它就甩一个链接。 关键它经常虚晃一枪，嘴上说着在操作，实际压根儿就没点进去，等也是白等。 而就在我略显失落，想点个汉堡时，它又支棱了起来。 只见它打开塔斯汀的小程序，随便选了个套餐，然后一路关弹窗，结算，选地址，最后停在了支付页面。 这么看，倒也算是能根据指令办事儿了，可就在我重新让它点个套餐时，它就又拉了，死活调不出刚才的执行能力，又像点奶茶一样开摆了。 对比一下聊天记录，就能发现输入没啥区别。 难触发可能是阿宝背后的语言模型拉了，语义识别不精准；也可能是意图判定太死板了，换个说法就触发不了。 后续我又试了试，让它帮我预约一张灵隐寺的免费门票，结果它找不到官方小程序的入口，只能甩给我一个要钱的套餐票，执行啥的就更天方夜谭了。 后续的一些小程序也一样，像是火车订个票，餐馆预约座位等等，都很难触发托管执行的操作，结果一般都是给你个链接，让你自己上。 整个体验下来，就有点笨笨的，不大聪明的样子，感觉明明可以做更多的，但老是停在一个尴尬的位置上不动了。 这可能也是为啥支付宝没有直接上线， 而是先搞了个内测版试试水的原因吧。 毕竟把 AI 塞进这种级别的应用，不攒点经验谁也不敢胡来。 而且就这种保守的程度，也是他们铺垫很久才掏出来的。 他们 CEO 韩歆毅之前谈过，说蚂蚁在 AI 时代就锚定三个领域，医疗健康，生活和金融。 现在看他们的布局，也确实如此，今年 1 月份，AQ 升级为阿福，一个月的时间，月活就干到了 3000 万，在医疗健康这块儿慢慢站住了脚。 相比医疗健康这个排头兵，重头戏还得看生活和金融。 这俩领域的复杂度比健康这种垂类高太多了，蚂蚁的做法是从头到尾重新搭建。 最底层负责思考的模型，他们组了一整个百灵模型的团队去训练，各种思考推理，多模态模型他们都试着自己搓。 应用上就是前面说的支小宝，本质上是 AI+支付的一次尝试。 从这儿也能看出，虽然大家都知道 AI 加进来好，但要弄清楚怎么加进来才合适，这事儿还真没那么简单。 就像微信本来是聊天的，支付宝是付钱的，单拿出来跟 AI 结合其实都有点鸡肋，因为聊天肯定得人来聊，付钱也必须得人来确认。 所以就得另辟蹊径，还好除了本职，他们平时都挺有野心，通过疯狂的大撒币，搞好了丰富的小程序生态。 AI 跟这个一结合，那可真是鸟枪换炮了。 要知道，根据 QuestMobile 的数据，2025 年 5 月份，支付宝小程序的月活就已经来到了 6.54 亿，隔壁微信小程序更是干到了 9.46 亿。 咱平时的吃喝玩乐，衣食住行，俩平台的小程序就能基本包圆了。 过去搁聊天框里，你得给它开这个权限，连那个接口，但要是跟小程序直接打通，那这办事儿就真不是空话了。 但就现在支付宝内测的情况来看，这事儿难度不小，不是拍个脑底就能打通的。 尤其是小程序数量成千上万，平台这边儿条件是有了，但商家那边适配得咋样就又得重新琢磨了。 适配好了，那就是顶配 plus 的超神版豆包手机，有手有眼办事利索；适配不好，就纯纯一搜索引擎了，有点用，但不多。 只能说支付宝的这手牌，大伙儿差不多也验个一二了，谈不上丝滑，但很难说没有想象力。 那接下来，微信又会怎么出牌呢？ 是跟支付宝一样，先打几个样，拉出来给大伙儿品品，再迭代优化，还是一次搞个大的，做个大而全的 AI 入口？ 有些事儿，一旦较上劲儿，就有意思多了。 撰文：风华 编辑：早起 & 江江 & 面线 美编：焕妍

快科技6月16日消息，据爆料，一加下半年的迭代旗舰一加16将会首发京东方定制的全新超窄直屏，这块屏幕尺寸定为6.78英寸，分辨率达到1.5K，刷新率拉到185Hz，是一加品牌成立至今搭载过的刷新率最高的旗舰手机。 更重要的是，这块定制直屏采用了极窄四等边工艺设计，边框宽度不到1mm，是同价位子系列旗舰里最窄的机型，完全称得上是直屏爱好者心目中的理想直屏旗舰。 一加16渲染图 一加16这次为了实现极窄边框，特意升级了全新的LIPO封装工艺，这项工艺全称为低注射压力包覆成型，核心技术逻辑是利用高分子液态材料直接包覆屏幕的排线区域，直接彻底取消了传统屏幕设计里额外预留的缓冲保护区，从结构层面腾出了更多空间做窄边框。 这种全新的封装工艺落地之后，不止让手机正面的视觉沉浸感达到了之前直屏机型从未触及的高度，还同步提升了屏幕窄边框部分的结构强度，整机正面的抗摔保护性能和长期使用的稳定性都要比常规窄边框机型好上不少。 除了屏幕带来的越级体验之外，一加16还会首批搭载高通旗舰芯片骁龙8E6 Pro，这颗旗舰芯片基于台积电最先进的2nm制程工艺制造，核心能效比相比上代旗舰有大幅提升。 公开的硬件参数显示，标准版骁龙8E6和更高阶的骁龙8E6 Pro，CPU部分全部采用高通完全自研的Oryon架构，其中Pro版本的超大核主频直接做到接近5GHz的水平，是目前整个安卓阵营里性能输出最为强悍的手机SOC，完全可以满帧运行所有大型重载手游。

智东西 作者 | 云鹏 编辑 | 漠影 智东西6月16日消息，近日2026年FIFA世界杯正式开赛，除了史上规模最大，本届世界杯还是AI大模型时代的首场世界杯，海量AI技术的深度应用给观众、球员、教练、裁判以及后方管理带来一系列体验变革。 ▲裁判视角AI视频增强 在不少比赛场上，我们都能看到球场边的电子屏上显示着“Lenovo”，而很多人不知道的是，来自中国的联想集团是FIFA官方技术合作伙伴。 从世界杯足球AI超级智能体（FIFA AI Pro）、3D数字人可视化方案、裁判视角AI视频增强系统到智能指挥中心、智能导览系统、全息投影Hologram互动，联想集团是本次世界杯诸多硬核AI黑科技背后的技术提供方。 ▲借助3D数字人进行越位判定 世界杯开赛之际，智东西与少数业内媒体同联想FIFA项目球迷体验端技术负责人王珣进行了一次深度对话，对本次世界杯用到的AI技术进行了深入挖掘，王珣的分享也让我们看到AI技术普惠带来的技术平权，正在给整个体育赛事各方带来的全方位体验的巨大变革。 本次世界杯，我们看到智能体、世界模型这些AI领域的前沿技术已经有所应用，可以说，在前沿技术与重磅赛事的结合方面，联想已经跑在了前面并实现了落地。 王珣提到，从双方合作开始，定下的基调就是用技术赋能世界杯，使其成为首届AI技术深度赋能的赛事。所以团队主动寻找AI赋能的场景。比如AI Pro方案，旨在通过技术为48支球队提供体育洞察分析——无论球队财力强弱，都能实现信息平权，让所有球队都能对对手、自身球员及比赛状态做详尽分析，进行战术预演。目前看达到了预期目标。 值得一提的是，AI Pro超级智能体相关技术产品未来还可能会进一步下放到观众侧。 王珣提到，近期团队在达拉斯与FIFA负责运动创新表现的负责人进行了深入交流，他们对AI Pro的使用非常满意，各球队踊跃报名，每个队限8人，但不断有申请加入，裁判团队也很积极。他们谈到后续合作，AI for Fans（球迷观众）是一个方向。 双方约定，世界杯结束后，会探讨更广泛的AI用例，包括AI for Fans、AI for Media等，以及如何融合现有交付场景，产生更大效益。6月底7月初就会启动讨论。 其他方面，AI还提供了新视角，如Ref Cam以前仅用于判罚，现在变成转播镜头，给观众不同体验，AI技术大幅提升了图像质量和视频稳定性；创意工作室则通过AI自动识别进球、红牌等精彩瞬间，自动生成集锦，改变了以往人工剪辑耗时的状况，极大提升了媒体内容创作效率。如何通过AI赋予更多便捷和平等性，让AI为赛事服务，这是联想与FIFA合作探讨的核心主题。 在AI辅助创作方面，王珣进一步做了更深入分享。 他提到，创意工作室最初源于联想内部的一个创意，旨在通过AI让球迷利用官方素材和自身手机拍摄内容进行二次创作，增强社交媒体互动。但后来与FIFA探索时，考虑到FIFA作为国际组织首要保障赛事运行，方向调整为帮助FIFA内部媒体创作人员。 以往每场比赛后，创作人员需要人工全程关注比赛，手动截取精彩瞬间，再剪辑成约2分钟的集锦发布。现在AI自动识别进球、红牌等事件，自动生成高光片段，工作人员只需稍作调整即可发布，他们的创造力可以投入到更有价值的领域。 ▲世界杯赛事总运营指挥中心 未来若内容合规性可控，可能会面向粉丝和媒体拓展更多用例。目前这些视频经过FIFA审核调整后即可发布到官网、YouTube、TikTok等平台。 当然，诸多新产品、新功能、新平台、新体验的背后，仍然是扎实的技术做支撑，实现一系列AI体验的落地，需要克服诸多挑战，绝非易事。 从技术角度来看，王珣提到，最大的挑战是数据方面。比如在一场比赛中，要准确捕捉球员跑动、攻防、阵型等数据，并正确体现、分析，这是很困难的。联想团队与FIFA团队花了大量时间规范数据、提高质量，并将数据转化为洞察进行深度分析和预测。 目前实际效果令人满意，各国分析员在系统中提问非常踊跃，有些分析员会以自己球队甚至对手的视角查询，试图发现不同见解。工具还能提供3D重演分析，用户可以任意球员视角重现进攻、防守等过程，相比过去仅靠2D视频辅助，深度和体验都有巨大提升。联想团队应用了大量技术，希望为球队和分析人员提供更多价值，目前基本达到了目的。 在分享的尾声，王珣特别感叹到，当他们与FIFA领导层坐下来，询问FIFA对联想技术支持的看法、有哪些不足或问题时，他们收到的反馈非常积极。这种认可让团队觉得所有努力都值得，非常有成就感。 可以说，世界杯是当前一场复杂度极高、挑战极高的“超级应用场景”实战，联想的一系列AI解决方案，以及背后的联想混合式AI架构，都得到了一次很好的练兵。 将AI技术沉淀为可复制、可沿用的智能赛事实践，从而为未来大型体育赛事及其他行业落地应用提供可参考、可沿用的AI路线范本，其价值是巨大的。

「鸿蒙智行或下放车价冲击市场格局」 文 | 樊舒琪 编辑 | 李勤 今年以来，市场竞争进一步加剧，内存等供应链成本大幅攀升，寻求供应链降本、使产品定价更具竞争力，成了汽车行业更为迫切的课题。 在这样的背景下，36氪从多位产业人士处了解到，稳居中高端市场的鸿蒙智行也开始全面引入多家动力电池供应商。 “除了尊界短期内规模支撑不了第二家，其他界可能都会引入多元电池供应商。”有知情人士透露。 据36氪了解，其中，长期由宁德时代独供的问界品牌，将引入中创新航、国轩高科两家二线电池供应商，问界M6现已定点了国轩高科的81度电池包，有知情人士透露，去年国轩高科便已收到了鸿蒙智行的定点信，中创新航也将进入问界的供应体系。 而就在2022年8月，赛力斯曾与宁德时代签署了五年长期战略合作协议，双方宣布问界车型，全面搭载宁德时代动力电池。去年6月，宁德时代在问界超级工厂内的产线投产，这是宁德时代首次落地“厂中厂”模式，也是它在重庆的第一条电池产线。宁德时代与问界合作程度之紧密，可见一斑。 36氪还了解到，智界品牌的动力电池，原本由宁德时代与中创新航供应，现即将引入国轩高科与欣旺达。 据接近欣旺达和国轩高科的行业人士透露，智界V9和智界R7两款车，或将搭载欣旺达的53度磷酸铁锂电池包，智界RX、智界R7初步规划，搭载国轩高科的81度磷酸铁锂电池包。 而且，国轩高科的81度磷酸铁锂电池包，或还将搭载在尚界品牌车型上。此前，尚界品牌的电池供应商只有宁德时代和中创新航。有国轩高科人士表示，“鸿蒙智行正在对国轩高科的工厂，进行量产前的审核”，“华为还派人入驻了国轩高科的电芯产线”。 不久前的粤港澳大湾区车展上，中创新航与国轩高科都在自家展台上，露出了“巨鲸电池”的标签。华为一直在向外界推广“巨鲸电池”这一概念。据了解，巨鲸电池是华为的标准体系，对外是华为的电池品牌。电池厂商通过了巨鲸电池的审核标准，才能进入鸿蒙智行的供应链。 但也有接近鸿蒙智行的行业人士强调：“没上工信部公告之前，以上这些计划都存有变数。宁德时代也在积极争取更高的采购额。” 有电池行业商务告诉36氪，同样电量的磷酸铁锂电池包，国轩高科和欣旺达对鸿蒙智行的报价，“比宁德时代低了10%左右”。 今年，内存和碳酸锂价格的上涨，为汽车行业带来了巨大的成本压力。 对鸿蒙智行这一品牌而言，要想完成2026年交付100万台车的目标，它需要通过供应链的降本，使整车拥有更大的定价空间。尤其在市场容量更大的中低端市场，问界M6、尚界Z7等车型还需要攫取更多的份额。 36氪了解到，问界M6定点二线电池厂商的原因之一，正是企业“对问界M6目前的订单量不够满意”，希望通过降本和调整售价，使产品更有性价比。 「供应链成本压力，笼罩汽车行业」 长期以来，华为都在努力强化外界对“巨鲸电池”的认知，它是华为的电池开发标准，对外是华为电池品牌。 有行业人士告诉36氪，巨鲸电池的标准比行业普遍标准都高，“比如高温热失控实验，华为的要求是，在电池包、整车、周边环境都很热，电量又约为100%的情况下，电池包热失控后不会爆炸。很少有比这更严苛的了”。而电池厂只有先通过了这套标准，才能进入鸿蒙智行供应链。 上周的中国汽车重庆论坛上，赛力斯董事长张兴海公开称，问界品牌平均一辆车的成本增加了1.5万元-2万元，压力很大。 这番话，反映了今年供应链成本大幅增长，车企普遍承受着严酷成本压力的行业现状。 纵然是有一定溢价空间的高端品牌，面对“涨到接近100元一个单位”的存储芯片，以及“从去年同期的8万元/吨到今年的18万元/吨”的碳酸锂价，亦有捉襟见肘之感。”蔚来汽车创始人，曾在今年5月接受媒体采访时表示：“哪怕主打高端、有溢价的品牌，利润空间也被不断压缩，经营压力很大。” 这在某种程度上，促使鸿蒙智行全面引入动力电池二供。 每当车企寻求降本，最先锁定的零部件，往往是占整车成本约30%的动力电池。但在较为强硬的行业龙头面前，车企往往难以争取到议价权。因此，引入中创新航、国轩高科等二供，是动力电池降本的更直接方式。 36氪了解到，国轩高科和欣旺达的磷酸铁锂电池包报价，“比宁德时代低了10%左右”。行业人士向36氪分析，以81度电的磷酸铁锂电池为例，10%的价差可能对应着近2000元的成本差距。在供应链成本被压榨到极致的今天，这是相当可观的降本幅度。 再加上，欣旺达、国轩高科等二线动力电池厂商，对主机厂的配合度往往更高。 有国轩高科、欣旺达人士告诉36氪，引入电池二供，车企其实也需要付出一定代价，“比如要做很多样车，安排人员做标定和匹配，做整车的公告、电池公告。但国轩高科、欣旺达为了进入鸿蒙智行供应链，可以自己承担电池公告等费用”。 当然，宁德时代并不会轻易放弃鸿蒙智行这个头部客户。消息人士透露，为了与二线电池厂争夺鸿蒙智行的订单，宁德时代也会评估定价策略。 「鸿蒙智行加速向中低端市场渗透」 让鸿蒙智行决心大举引入电池二供的，或许还有销量层面的考量。 2025年底，华为常务董事余承东曾在央视年度直播中表示，2026年鸿蒙智行将推出超10款新车，全年交付目标100万—130万台。五大品牌全覆盖15-150万元价格带，靠新品冲增量。 眼下，尚界Z7、智界V9、问界M6等新车已相继发布，但在售车型的增加，尚未转化成鸿蒙智行销量的大幅增长。今年5月，鸿蒙智行销量同比增长接近3.8%，销量增速低于零跑、小鹏等新势力品牌。 据鸿蒙智行官方信息，今年1-5月，鸿蒙智行累计交付量不超过20万辆，其中超过13万辆由问界品牌贡献。相较一年交付100万辆的目标，鸿蒙智行面临着较大的任务缺口，且至今尚未摆脱对问界单一品牌的过度依赖。 高端市场仍是鸿蒙智行的舒适区，但问界M9、尊界S800等车型所处的价格带，其市场容量终究有限。何况，新款问界M9，正遭受极氪9X、理想L9、蔚来ES9等一众竞品车型的围攻。 高端市场迎来劲敌，在市场容量更为广阔的中低端市场，小鹏、小米等品牌，也在降价加量对尚界Z7、问界M6、智界R7等车型发起冲击。 今年1月，小鹏P7+上市，起售价下调超3万元至18.68万，小米YU7新增了标准版车型，将起售价下探至23.35万元，依然搭载全套激光雷达、高阶辅助驾驶。 性价比，是中低端消费群体最为看重的卖点之一，但囿于华为智能化解决方案+宁德时代动力电池高企的成本，此前鸿蒙智行推出的尚界H5、智界S7、智界R7等中低端车型，均未取得理想的市场表现。 而今，销量承压的鸿蒙智行，尝试通过供应链降本，加速向中低端市场渗透。 有接近问界的行业人士告诉36氪，鸿蒙智行五界都有各自的降本方式，问界其实一直在向其他几个“界”学习降本，也早就想引入电池二供，华为与赛力斯曾为此协商过多次。随着企业逐渐意识到华为+宁德时代的解决方案成本太高，国轩高科的81度电池包，将于今年内上车问界M6。 今年4月的鸿蒙智行春季新品发布会上，问界M6起售价为25.98万元，引入电池二供后，问界M6又新增了Max 纯电后驱81度、Max+ 纯电后驱81度两个车型版本，价格分别是22.98万元和24.98万元。 这意味着，问界M6的起售价比小米YU7低了数千元，比理想i6低了约2万元。在车市竞争白热化的今天，数千元乃至上万元的优惠，或将成为产品销量的有力助推器。 智界也在尝试更具性价比的动力电池方案。有接近鸿蒙智行的人士表示，智界正评估搭载宁德时代的三元、磷酸铁锂混合体系电池。 据初步估算，同样是100度电量，混合体系电池包的成本，比三元电池包低数千元。“bom成本降低5000元，意味着整车的终端售价可以下调超过1万元”。 长久以来，鸿蒙智行的路径是，都是通过科技赋能品牌溢价，快速占据高端市场，但随着合作品牌阵营扩大，覆盖市场区间随之放宽，也同样需要严控供应链成本，以维持市场竞争力，这或许正是它扩大市场份额的开始。

6月15日，21快讯记者注意到，有消息称苹果（AAPL.O）首款折叠屏机型iPhone Ultra已从原定的2026年秋季推迟至2027年初上市发售，延期主要源于铰链设计和PCB工艺问题。 对此，21快讯记者致电苹果官方热线，接线的技术顾问表示：“目前还没有收到关于折叠屏产品发布以及发布时间的消息，网上看到的媒体报道或自媒体爆料并不一定准确，不代表苹果官方的意思。如果一个月前供应链方面有消息了，比如说确定模型都做好了，那么这个产品才基本上算定了。” 此前，苹果将推出首款折叠屏手机的消息受到市场高度关注。彼时，据证券时报综合多方消息，苹果公司将于今年9月份推出首款折叠屏手机。基于苹果公司在消费电子领域的引领者地位，多方开始对其入局折叠屏手机后可能对行业带来的影响进行预测与评估。 东海证券表示，根据Counterpoint Research《折叠屏智能手机市场预测》报告，受苹果预计入局、智能手机市场持续高端化以及OEM参与度扩大等因素支撑，2026年全球折叠屏智能手机出货量预计增长20%。随着苹果准备推出其首款折叠屏iPhone，折叠屏智能手机市场将在2026年进入一个新的竞争阶段。Counterpoint Research预测，苹果将在2026年取得28%的市场份额，并逼近三星的领先位置。这一变化预计将显著重塑全球竞争版图。 截至北京时间6月15日18:23，苹果美股盘前报293.4美元/股，涨0.78%。

快科技6月16日消息，宝马集团技术高管近日就当前新能源行业“参数竞赛”现象作出回应，表示宝马不会为了追求单一参数的极致，而打造一款失去了乐趣的产品。 这番表态来自一次实测。5月底，一台华晨宝马生产的新世代iX3 50L xDrive原型车在青海省完成严苛的真实道路续航挑战。 车辆从海拔约2200米的西宁出发，沿青海湖大环线行驶，途中翻越近4000米海拔高山，气温从1℃到21℃，全程805.8公里未进行任何补能，最终剩余2%电量（耗时14小时50分钟，配速约54.34km/h）。 平均电耗12.6kWh/百公里，理论续航超840公里，真实续航达成率超过90%。 此次挑战全程以节能模式（Efficient模式）驾驶，空调系统进行自适应温度调节，力求贴近用户长途自驾的真实用车习惯。 宝马表示，近2000米的海拔落差带来的反复爬升与下降，以及沿途经历的暴雪、大雨和强紫外线晴天等多种复杂天气，对车辆的动力系统效率、能量管理能力和整车热管理构成了全方位的考验。 据悉，这款专为中国市场研发的新世代BMW iX3长轴距版，是宝马Neue Klasse新世代纯电平台上的首款长轴距纯电SAV车型，采用800V高压架构，峰值充电功率达400kW，10分钟可补充约400公里续航，21分钟内可从10%充至80%，CLTC纯电续航里程超900公里。

凤凰网科技讯 6月16日，零跑全新C系列正式上市，涵盖C10、C11、C16三款车型。其中C10售价12.58万至14.28万元，C11售价14.38万至15.98万元，C16售价14.58万至16.68万元（六座版加3000元）。 三款车型均提供增程与纯电两种动力形式，纯电版全系搭载800V高压平台，纯电续航分别为660公里（C10）、640公里（C11）、630公里（C16），增程版纯电续航分别为290公里、300公里、280公里，增程车型还支持3C快充。 配置方面，全系标配前排124°双零重力座椅（带通风加热按摩）、高通8295P芯片、17.3英寸中控屏及60英寸AR-HUD。 底盘方面，全系标配FSD减震器及豪华五连杆悬架，C11更升级为前双叉臂悬架及高性能前四活塞卡钳。电池安全方面，AI BMS系统可在热失控后48小时内不起火、不爆炸。 零跑全新C10 智驾硬件方面，零跑C10搭载高精度激光雷达与高通8650智驾芯片，配合28个智能感知硬件，支持车位到车位领航辅助功能，涵盖34项辅助驾驶操作。车内配备的小蓝灯可在辅助驾驶状态下起到视觉提示作用，增强人机交互安全感。 座舱交互部分，车辆采用高通8295P芯片驱动17.3英寸中控屏与60英寸AR-HUD抬头显示组合。前排配备124°双零重力座椅，支持通风、加热及按摩功能，内饰提供全新砂岩棕配色。 动力续航层面，纯电版全系搭载800V高压平台，CLTC续航里程达660km；增程版纯电续航290km，支持3C快充补能。此外，AI BMS智能电池管理系统配合电芯热失控防护策略，可实现热失控后48小时不起火、不爆炸，进一步强化电池安全标准。 零跑全新C11 座舱部分，C11采用高通8295P芯片驱动17.3英寸中控屏与60英寸AR-HUD抬头显示组合，前排配备124°双零重力座椅，集成通风、加热及按摩功能。此外，新车搭载23扬声器高品质音响系统，含主驾头枕音响，并支持杜比音效，内饰提供全新砂岩棕配色。 底盘操控方面，C11采用前双叉臂式独立悬架与后五连杆独立悬架，全系标配FSD可变阻尼减振器，并配备高性能前四活塞制动卡钳，以提升动态响应与制动性能。同时，LMC爆胎稳定控制系统可在轮胎失压时协助保持车身稳定。 动力续航层面，纯电版全系搭载800V高压平台，CLTC续航里程达640km；增程版纯电续航为300km。AI BMS智能电池管理系统配合电芯热失控防护策略，可实现热失控后48小时不起火、不爆炸。 零跑全新C16 座舱部分，C16采用高通8295P芯片驱动17.3英寸中控屏与60英寸AR-HUD抬头显示组合，前排配备124°双零重力座椅，集成通风、加热及按摩功能。音响方面搭载23扬声器高品质音响系统，支持杜比音效。空间布局上，新车提供六座舒享二排独立座椅，同时五座模式下二排座椅支持电动一键成床，满足家庭出行与休憩场景的灵活切换。 底盘操控层面，C16全系标配FSD可变阻尼减振器与豪华五连杆后悬架，并搭载LMC爆胎稳定控制系统，在轮胎失压时协助保持车身稳定。 动力续航方面，纯电版全系搭载800V高压平台，CLTC续航里程达630km；增程版纯电续航为280km，并支持3C快充补能。AI BMS智能电池管理系统配合电芯热失控防护策略，可实现热失控后48小时不起火、不爆炸，进一步强化电池安全标准。

凤凰网科技讯 6月16日，荣耀宣布MagicOS 11先锋版开启小范围共创招募，该系统采用“液态玻璃”设计，据称为安卓首个该类型视觉风格。招募机型包括：荣耀Magic8、Magic8 Pro、Magic8 Pro Air、Magic8 RSR | 保时捷设计。 用户可通过“我的荣耀”App内的俱乐部板块，进入MagicOS专区报名并填写问卷，审核通过后将于6月24日至25日分批推送。

凤凰网科技讯（作者/于雷、云飞） 6月16日，荣耀宣布新一代"耐用神机"X80 Pro Max将于6月22日正式发布。该机搭载11000mAh第四代青海湖电池，在多家测评机构长续航榜单中位列第一。 防护方面，可承受3米高度跌落冲击，通过SGS金标五星抗摔认证，并支持IP68、IP69、IP69K三重防水，可耐受10米深水浸泡。 值得一提的是，荣耀同步推出行业首个免费换屏服务。据官方介绍，免费换屏自权益生效之日起，至两年期限届满之日二十四时自然终止，终端产品正常使用的情况下因意外碰撞、意外坠落、意外挤压原因造成屏幕破碎或者开裂时，可享受屏幕修复服务，免收物料费及服务费。 外观设计上，新机带来玄甲黑、元气橙、月影白、闪电红四款潮流配色，风格简约时尚，能够适配不同用户的审美需求。

凤凰网科技讯 6月16日，理想汽车产品线负责人李昕旸宣布：新一代理想L6将在7月份与大家见面。 此前，新一代理想L6已经在5月的工信部《道路机动车辆生产企业及产品公告》（第407批）中现身。从申报信息获悉，新款车型前脸延续家族式贯穿灯带，不过前包围区取消一体式贯穿设计，下部格栅的尺寸也进行了加大。车身换用半隐藏式门把手，提供全新样式的轮圈，车尾的尾灯内部进行了熏黑处理，同时车牌悬挂区域进行了上移。 新车长宽高为4935/1960/1735mm，轴距为2920mm，与在售车型保持一致。车内依然搭载1.5T涡轮增压增程器，发动机最大功率113千瓦，同时升级了51度容量电池。 稍早前，理想汽车CEO李想宣布，全新理想L8将在端午节当天正式开启试驾，6月23日的发布会也打算只开一场，一次就把全新理想L8讲透。